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基于上下文的缺陷检验制造技术

技术编号:41322013 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-13 15:01
公开一种基于上下文的检验系统。所述系统可包含光学成像子系统。所述系统可进一步包含通信地耦合到所述光学成像系统的一或多个控制器。所述一或多个控制器可经配置以:接收一或多个参考图像;接收样本的一或多个测试图像;在检验运行时间期间使用非监督式分类器产生一或多个概率上下文图;在所述检验运行时间期间将所述经产生的一或多个概率上下文图提供到监督式分类器;及将所述监督式分类器应用于所述经接收的一或多个测试图像以识别所述样本上的一或多个DOI。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开大体上涉及缺陷检验,且更特定来说,涉及基于上下文的缺陷检验


技术介绍

1、通常在半导体制造工艺中使用检验系统以识别可导致经制造装置的性能降级或失效的制造工艺的缺陷。越来越复杂的结构导致必须进行监测及控制以维持装置完整性的参数的数目增加。常规检测技术需要相当多的专业知识来有效地操作。因而,随着参数的数目增加,检验配方的质量在很大程度上取决于操作者设置检验配方的技能及经验。

2、因此,需要开发用于解决上述缺陷的系统及方法。


技术实现思路

1、根据本公开的一或多个实施例,公开一种基于上下文的检验系统。在实施例中,所述系统包含一或多个控制器,所述一或多个控制器包含用于执行存储在存储器中的程序指令的一或多个处理器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收一或多个参考图像。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收样本的一或多个测试图像,所述一或多个测试图像包含一或多个所关注缺陷(doi)。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器在检验运行时间期间使用非监督式分类器产生一或多个概率上下文图。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器在所述检验运行时间期间将所述经产生的一或多个概率上下文图提供到监督式分类器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述监督式分类器应用于所述经接收的一或多个测试图像以识别所述样本上的所述一或多个doi。

2、根据本公开的一或多个实施例,公开一种系统。在实施例中,所述系统包含光学成像子系统。在实施例中,所述系统包含通信地耦合到所述光学成像子系统的一或多个控制器。在实施例中,所述一或多个控制器包含用于执行存储在存储器中的程序指令的一或多个处理器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收一或多个参考图像。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收样本的一或多个测试图像,所述一或多个测试图像包含一或多个所关注缺陷(doi)。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器在检验运行时间期间使用非监督式分类器产生一或多个概率上下文图。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器在所述检验运行时间期间将所述经产生的一或多个概率上下文图提供到监督式分类器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述监督式分类器应用于所述经接收的一或多个测试图像以识别所述样本上的所述一或多个doi。

3、根据本公开的一或多个实施例,公开一种基于上下文的检验系统。在实施例中,所述系统包含一或多个控制器,所述一或多个控制器包含用于执行存储在存储器中的程序指令的一或多个处理器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收来自表征子系统的从样本获取的经验数据。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收来自设计分解数据库的设计分解数据。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器在检验运行时间之前基于所述经接收经验数据及来自所述设计数据库的所述经接收数据产生一或多个概率上下文图。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述经产生的一或多个概率上下文图存储在所述存储器中。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收一或多个参考图像。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收所述样本的一或多个测试图像,所述一或多个测试图像包含一或多个所关注缺陷(doi)。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器从所述存储器检索所述经存储的一或多个概率上下文图。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述一或多个概率上下文图提供到监督式分类器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述监督式分类器应用于所述经接收的一或多个测试图像以识别所述样本上的所述一或多个doi。

4、根据本公开的一或多个实施例,公开一种系统。在实施例中,所述系统包含光学成像子系统。在实施例中,所述系统包含通信地耦合到所述光学成像子系统的一或多个控制器。在实施例中,所述一或多个控制器包含用于执行存储在存储器中的程序指令的一或多个处理器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收来自表征子系统的从样本获取的经验数据。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收来自设计分解数据库的设计分解数据。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器在检验运行时间之前基于所述经接收经验数据及来自所述设计数据库的所述经接收数据产生一或多个概率上下文图。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述经产生的一或多个概率上下文图存储在所述存储器中。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收一或多个参考图像。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收所述样本的一或多个测试图像,所述一或多个测试图像包含一或多个所关注缺陷(doi)。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器从所述存储器检索所述经存储的一或多个概率上下文图。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述一或多个概率上下文图提供到监督式分类器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述经训练监督式分类器应用于所述经接收的一或多个测试图像以识别所述样本上的所述一或多个doi。

5、根据本公开的一或多个实施例,公开一种基于上下文的检验系统。在实施例中,所述系统包含一或多个控制器,所述一或多个控制器包含用于执行存储在存储器中的程序指令的一或多个处理器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收来自表征子系统的经验数据。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器在检验运行时间之前基于所述经接收经验数据产生一或多个上下文图。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器基于所述经产生的一或多个上下文图及一组经标记训练图像训练监督式分类器。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收一或多个参考图像。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器接收样本的一或多个测试图像,所述一或多个测试图像包含一或多个所关注缺陷(doi)。在实施例中,所述一或多个程序指令经配置以致使所述一或多个处理器将所述经训练监督式分类器应用于所述经接收的一或多个测试图像以识别所述样本上的所述一或多个doi。

6、根据本公开的一或多个实施例,公开一种系统。在实施例中,所述系统包含光学成像子系统。在实施例中,所述系统包含通信地耦合到所述光学成像子系统的一或多个控制器。在实施例中,所述一或多个控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种检验系统,其包括:

2.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述在检验运行时间期间使用非监督式分类器产生一或多个概率上下文图进一步包括:

3.根据权利要求2所述的检验系统,其中所述非监督式分类器包括非监督式生成神经网络。

4.根据权利要求3所述的检验系统,其中所述非监督式生成神经网络使用软性聚类技术以产生所述一或多个经产生参考图像。

5.根据权利要求4所述的检验系统,其中所述软性聚类技术包括:

6.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述监督式分类器包括监督式鉴别神经网络。

7.根据权利要求1所述的检验系统,其进一步包括:

8.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述样本包括衬底。

9.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述样本包括晶片。

10.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述样本包括掩模。

11.一种检验系统,其包括:

12.根据权利要求11所述的检验系统,其中所述表征子系统包括:

13.根据权利要求12所述的检验系统,其中所述计量数据包括以下至少一者:

14.根据权利要求11所述的检验系统,其中所述设计分解数据库包含按样本位置的所述样本的基元图案及依据所述样本的一或多个经测量特性而变的所述基元图案的经预测行为,所述基元图案包含在所述样本的设计中。

15.根据权利要求11所述的检验系统,其中所述监督式分类器包括监督式鉴别神经网络。

16.根据权利要求11所述的检验系统,其进一步包括:

17.根据权利要求11所述的检验系统,其中所述样本包括衬底。

18.根据权利要求17所述的检验系统,其中所述样本包括晶片。

19.根据权利要求11所述的检验系统,其中所述样本包括掩模。

20.一种检验系统,其包括:

21.根据权利要求20所述的检验系统,其中所述表征子系统包括:

22.根据权利要求21所述的检验系统,其中所述计量数据包括以下至少一者:

23.根据权利要求20所述的检验系统,其中所述监督式分类器包括监督式鉴别神经网络。

24.根据权利要求20所述的检验系统,其进一步包括:

25.根据权利要求20所述的检验系统,其中所述样本包括衬底。

26.根据权利要求25所述的检验系统,其中所述样本包括晶片。

27.根据权利要求20所述的检验系统,其中所述样本包括掩模。

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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种检验系统,其包括:

2.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述在检验运行时间期间使用非监督式分类器产生一或多个概率上下文图进一步包括:

3.根据权利要求2所述的检验系统,其中所述非监督式分类器包括非监督式生成神经网络。

4.根据权利要求3所述的检验系统,其中所述非监督式生成神经网络使用软性聚类技术以产生所述一或多个经产生参考图像。

5.根据权利要求4所述的检验系统,其中所述软性聚类技术包括:

6.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述监督式分类器包括监督式鉴别神经网络。

7.根据权利要求1所述的检验系统,其进一步包括:

8.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述样本包括衬底。

9.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述样本包括晶片。

10.根据权利要求1所述的检验系统,其中所述样本包括掩模。

11.一种检验系统,其包括:

12.根据权利要求11所述的检验系统,其中所述表征子系统包括:

13.根据权利要求12所述的检验系统,其中所述计量数据包括以下至少一者:

14.根据权利要求11所述的检验系统,其中所述设计分解数据库包含按样...

【专利技术属性】
技术研发人员:B·达菲B·里斯L·卡尔森迪K·S·维尔克A·埃尔龙R·贝尔迪彻夫斯凯O·B·什穆埃尔S·芬斯特Y·戈尔斯基O·多夫拉特R·德克尔E·加尔宾S·斯梅霍夫
申请(专利权)人:科磊股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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