缺陷分类法则建立方法、缺陷分类与致命缺陷判断方法技术

本发明专利技术公开了一种缺陷分类法则建立方法、缺陷分类与致命缺陷判断方法，该缺陷分类法则建立方法，步骤描述如下。将作为例子的具有致命缺陷的多个缺陷分类图像和所有缺陷、图形和背景工艺材料信息输入至制造工具。制造工具取得每一输入图像的缺陷、图形与背景的图像特征、工艺特征与图像关联性(relativity)特征，其中输入的图像包含作为例子的具有致命缺陷的多个缺陷分类图像。根据每一输入图像的缺陷、图形与背景的图像特征、工艺特征与图像关联性特征建立缺陷分类法则。本发明专利技术可以把制造效率与产量提高数倍。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及制造工具(fab tool)中的多个方法，且特别是缺陷分类法则(rule ofthumb of defect classification)建立方法,且特别是一种缺陷分类方法与基于缺陷分类法则与关键区域分析(Critical Area Analysis, CAA)的致命缺陷(killer defect)判断方法。
技术介绍
在半导体制造厂房中，于半导体制造过程中，多个工艺，例如，涂底、涂布、烘烤以及摄影工艺等会施行于晶圆上。然而，如果在至少一工艺中，发生至少一问题，则会有至少一缺陷形成所制造的半导体上。会导致所制造的半导体失效的缺陷可以称为致命缺陷。例如，半导体中的互不相连的两多边形图形(polygon pattern)可能会因为缺陷而彼此短路，或者，半导体中的一个多边形图形可能会因为缺陷而被分为互不相连两多边形图形。如果缺陷为致命缺陷，则所制造的半导体的合格率将会降低。幸运的是，在传统半导体工艺技术中，缺陷的尺寸是微小的，故多数的缺陷并非是致命缺陷。然而，当前的半导体工艺技术的临界尺寸(critical dimension)小于先前的半导体工艺技术的临界尺寸，因此，半导体的缺陷不应被忽略。据此，应检测半导体的缺陷，并判断缺陷是否为致命缺陷。请参照图1，图1为传统缺陷分类与致命缺陷判断的方法的流程图。在传统缺陷分类与致命缺陷判断的方法的步骤SlOO中，检测人员须取得半导体图像，其中半导体图像中的半导体具有至少一缺陷。半导体图像是通过扫描电子显微镜(SEM)、光学显微镜或电子束显微镜进行自动摄影而获得。接着，在步骤S102中，检测人员需学习典型缺陷类型和致命缺陷判断知识。在步骤S104中，检测人员用眼睛观察出半导体图像中的半导体的至少一缺陷、图形(pattern)和背景(background)。最后,在步骤S106中，检测人员基于典型缺陷类型和致命缺陷判断知识根据步骤S104的观察结果决定缺陷类型与判断半导体中是否存在致命缺陷。请参照图2，图2为作为例子的半导体图像的示意图。在检测人员观察半导体图像后，检测人员可以得知半导体2包含背景20、具有多个多边形的图形22以及缺陷24。接着，基于典型缺陷类型和致命缺陷判断知识，检测人员可以根据观察结果决定半导体2中的每一缺陷24为桥接(短路)缺陷或断路缺陷。图2中的两缺陷24皆为致命缺陷，且会导致半导体2失效。当半导体中的致命缺陷频繁地被检测到，检测人员必须停止半导体制造程序，并且须调整工艺的工艺或设备参数，以确保一定的合格率。传传统缺陷分类与致命缺陷判断的方法虽然可以增加合格率，但却会耗费大量人力。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种缺陷分类法则建立方法、一种用于制造工具的缺陷分类方法和一种用于制造工具的致命缺陷判断方法。本专利技术实施例提供一种用于制造工具的缺陷分类法则建立方法，此缺陷分类法则建立方法包括以下步骤:将作为例子的具有多个致命缺陷的多个缺陷分类图像输入至制造工具；将所有缺陷、图形和背景工艺材料信息输入至制造工具；对每一个输入图像执行图像检测和分析，以创造出每一输入图像的缺陷、图形和背景的图像特征，其中输入图像包括作为例子的具有多个致命缺陷的多个缺陷分类图像；基于每一输入图像的缺陷、图形和背景的图像特征，创造出每一输入图像的缺陷、图形和背景的工艺特征与图像关联性(relativity)特征；以及基于每一输入图像的缺陷、图形和背景的图像特征、工艺特征与图像关联性特征建立缺陷分类法则。本专利技术实施例提供一种用于制造工具的缺陷分类方法。此缺陷分类方法基于缺陷分类法则而可以分类出至少一缺陷，所述缺陷分类法则依据前述的缺陷分类法则建立方法而建立。此缺陷分类方法包括以下步骤:输入半导体图像至制造工具，其中半导体图像具有至少一缺陷；输入缺陷扫描数据至制造工具；载入缺陷分类法则；对每一个半导体图像执行图像检测和分析以创造出每一个半导体图像的缺陷、图形和背景的图像特征；基于每一个半导体图像的缺陷、图形和背景的图像特征，创造出每一个半导体图像的缺陷、图形和背景的工艺特征与图像关联性特征；以及基于缺陷分类法则对半导体图像的缺陷、图形与背景进行分类，以创造出半导体的缺陷的分类结果。本专利技术实施例提供一种用于制造工具的致命缺陷判断方法。此致命缺陷判断方法基于缺陷分类法则与关键区域分析而可以判断断路或桥接致命缺陷，所述缺陷分类法则依据前述的缺陷分类法则建立方法而建立。此致命缺陷判断方法包括以下步骤:前述基于缺陷分类法则而用以对至少一缺陷进行分类的缺陷分类方法的所有步骤；将典型缺陷类型和致命缺陷判断知识输入至制造工具；基于典型缺陷类型和致命缺陷判断知识与缺陷的分类结果创造出缺陷区域内的图像图形轮廓、缺陷区域外的图像图形轮廓以及缺陷轮廓；恢复缺陷区域内的图像图形轮廓；合并缺陷区域内所恢复的图像图形轮廓与缺陷区域外的图像图形轮廓，以创造出布局多边形的图像图形轮廓；基于缺陷轮廓以及合并后的图像图形轮廓执行关键区域分析，以取得关键区域分析结果；以及根据关键区域分析结果判断断路或桥接致命缺陷是否存在于半导体中。本专利技术实施例提供另一种用于制造工具的致命缺陷判断方法。此致命缺陷判断方法基于缺陷分类法则与关键区域分析而可以判断断路或桥接致命缺陷，所述缺陷分类法则依据前述的缺陷分类法则建立方法而建立。此致命缺陷判断方法包括以下步骤:前述基于缺陷分类法则而用以对至少一缺陷进行分类的缺陷分类方法的所有步骤；将设计布局(design layout)图形文件输入至制造工具；创造出半导体图像的缺陷轮廓以及图形轮廓；对半导体图像和设计布局图形文件的设计布局图形执行尺度比对，以调整设计布局图形文件的设计布局图形的尺度；对经尺度调整后的设计布局图形和半导体图像进行图形比对，以探得正确的缺陷坐标；以及对缺陷轮廓和经尺度调整后的设计布局图形执行关键区域分析，以判断断路或桥接致命缺陷是否存在于半导体中。本专利技术的有益效果在于，综上所述，上述各方法可以应用于制造工具。当半导体制造厂房在使用上述方法来分类缺陷与判断断路或桥接致命缺陷时，将可以把制造效率与产量提高数倍，且同时可以减少合格率学习周期(yield learning cycle time)。另外,上述基于缺陷分类法则和关键区域分析的致命缺陷判断方法可以在不需要设计布局图形文件的情况下，便能够执行与判断是有致命缺陷存在于半导体中。为使能更进一步了解本专利技术的特征及
技术实现思路
，请参阅以下有关本专利技术的详细说明与附图，但是此等说明与附图仅用来说明本专利技术，而非对本专利技术的权利范围作任何的限制。附图说明图1为传统缺陷分类与致命缺陷判断的方法的流程图。图2为作为例子的半导体图像的示意图。图3为本专利技术实施例的缺陷分类法则建立方法的流程图。图4为本专利技术实施例的基于缺陷分类法则的缺陷分类方法的流程图。图5A与图5B分别为本专利技术实施例的基于缺陷分类法则与关键区域分析的致命缺陷判断方法的流程图的上半部分与下半部分。图5C为本专利技术实施例的步骤S522的细节的流程图。图6A至图6D分别为本专利技术实施例的缺陷轮廓、缺陷区域外的图像图形轮廓、缺陷区域内的图像图形轮廓与所恢复的缺陷区域内的图像图形轮的示意图。图7A与图7B分别为本专利技术另一实施例的基于缺陷分类法则本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种缺陷分类法则建立方法，用于制造工具，其特征在于，该缺陷分类法则建立方法包括：将作为例子的具有多个致命缺陷的多个缺陷分类图像输入至该制造工具；将所有缺陷、图形和背景工艺材料信息输入至制造工具；对每一个输入图像执行图像检测和分析，以创造出每一输入图像的至少一缺陷、图形和背景的多个图像特征，其中所述输入图像包括作为例子的具有所述多个致命缺陷的所述多个缺陷分类图像；基于每一输入图像的该缺陷、该图形和该背景的所述多个图像特征，创造出每一输入图像的该缺陷、该图形和该背景的多个工艺特征与多个图像关联性特征；以及基于每一输入图像的该缺陷、该图形和该背景的所述多个图像特征、所述多个工艺特征与所述多个图像关联性特征建立该缺陷分类法则。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：吕一云，
申请(专利权)人：敖翔科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：