用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统。还提供各种用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法。一种方法包括基于在样品上检测到的各个缺陷的一种或更多种特性，将各个缺陷指派到缺陷组。所述方法还包括向用户显示关于所述缺陷组的信息。此外，所述方法包括允许所述用户向所述缺陷组中的每一个组指派分类。还提供了被配置来分类样品上的缺陷的系统。一种系统包括在处理器上可执行的程序指令，所述程序指令用于基于在所述样品上检测到的各个缺陷的一种或更多种特性，将所述各个缺陷指派到缺陷组。所述系统还包括用户界面，所述用户界面被配置来向用户显示关于所述缺陷组的信息，并且允许所述用户向所述缺陷组中的每一个组指派分类。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统。还提供各种用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法。一种方法包括基于在样品上检测到的各个缺陷的一种或更多种特性，将各个缺陷指派到缺陷组。所述方法还包括向用户显示关于所述缺陷组的信息。此外，所述方法包括允许所述用户向所述缺陷组中的每一个组指派分类。还提供了被配置来分类样品上的缺陷的系统。一种系统包括在处理器上可执行的程序指令，所述程序指令用于基于在所述样品上检测到的各个缺陷的一种或更多种特性，将所述各个缺陷指派到缺陷组。所述系统还包括用户界面，所述用户界面被配置来向用户显示关于所述缺陷组的信息，并且允许所述用户向所述缺陷组中的每一个组指派分类。【专利说明】用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统本申请是2005年10月12日递交的申请号为200580034951.X、专利技术名称为“用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统”的专利技术专利申请的分案申请。
本专利技术一般地涉及用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统。一些实施方案涉及这样的计算机实现方法，即，所述方法包括允许用户向缺陷组指派分类，其中，基于在样品上检测到的各个缺陷的一种或更多种性质，所述各个缺陷被指派到所述缺陷组。
技术介绍
下面的描述和实施例不因为被包括在本部分中而被认为是现有技术。晶片检查系统经常在每个芯片上发现数千个异常(普遍被称为“事件”或“缺陷”)。缺陷可以具有很多形式，例如结构瑕疵、工艺残留和可能在半导体晶片制造期间发生的外部污染。随着用于制作晶片的工艺发展，感兴趣的缺陷类型也改变。缺陷的重要性取决于几个因素，例如外观以及诸如尺寸和位置的其他特性。因此，分类在晶片和其他样品上发现的缺陷已经越来越重要，以便除了将感兴趣的缺陷类型与其他缺陷类型区分开以外，确定什么种类的缺陷出现在晶片上。分类缺陷可以还包括确定缺陷是真正的缺陷还是干扰缺陷(nuisance defect)。干扰缺陷可以被一般地定义为样品的这样的部分，所述部分在检查期间显得是缺陷但并非真正有缺陷的。一般来说，分类在晶片检查已经完成之后进行。此外，分类通常在缺陷评估(review)期间或缺陷评估之后进行。缺陷评估一般包括使用与曾用于检查的工具不同的工具。例如，缺陷检测通常使用光学检查工具来进行，而缺陷评估通常使用电子束评估工具来进行。然而，缺陷评估可以使用具有比光学检查工具更高的放大率或分辨率的光学评估工具来进行。以这样的方式，缺陷评估工具可以被用来获得关于可能的缺陷的更详细的信息。因此，由缺陷评估工具生成的信息可能尤其适合于缺陷分类。在过去，已经以几种不同的方式来进行缺陷分类。例如，可以完全由操作者以手动方式来进行缺陷分类。典型地，以一次一个的方式顺序地向操作者呈现缺陷图像或者用于每个缺陷的其他缺陷数据。随后，该操作者基于缺陷外观和可能其他特性(粗糙度)来向缺陷指派分类(例如，凹陷，粒子等等)。有经验的操作者可能在分类晶片上的缺陷方面还算有效率。然而，即使是由最熟练和最有经验的操作者进行的手动缺陷分类也要耗费不可接受地长的时间。例如，操作者一般以一次一个的方式分类各个缺陷。以这种方式，无论操作者多熟练，进行分类所需的时间将必然取决于曾在晶片上检测到多少个缺陷。此外，一个接一个重复地评估很多缺陷图像或其他数据将必然导致操作者疲劳以及注意力不集中。因此，即使是熟练的操作者也可能由于降低的警觉性而错误地分类缺陷。此外，雇用操作者来评估和分类缺陷是相当昂贵的，尤其是因为如上面描述的手动缺陷分类是如此地费时。因为对于当前使用的用于手动缺陷分类的方法来说存在着相当数量的缺点，所以已经努力使缺陷分类工艺自动化。现在已经有几种完全自动的缺陷分类(ADC)工具可用。典型地，这些工具使用分类“配置(recipe)”来进行缺陷分类。“配置”可以被一般地定义为这样的指令集，所述指令集定义要被工具执行的操作，并且一旦用户请求，所述指令集被提供给所述工具并且在所述工具上运行。典型地，使用之前的关于具体缺陷类别的数据来生成所述配置，所述数据可以被集合在适当的数据库中。在最简单的实现中，ADC工具可以随后将未知的缺陷与被包括在所述具体的缺陷类别中的那些缺陷进行比较，以确定该未知的缺陷最像哪个缺陷类别。显然，ADC工具可以使用复杂得多的算法来确定所述未知缺陷最有可能属于缺陷类别中的哪一个。ADC的概念相当简单。然而，已经证明实现相当复杂和困难。例如，生成用于ADC配置的适当的数据库通常涉及使用晶片检查和手动缺陷分类来在晶片上定位大量的每种缺陷类型，这可以如上面描述的那样进行。针对具有特定类型的每个缺陷的数据可以随后被组合成适当的数据库。被包括在该数据库中的缺陷数据可以被用户选择。这个代表性缺陷数据集可以被共同地称为“训练集(training set)”。尽管如上面描述的那样生成的数据库可能相对准确，但是生成该数据库通常耗时并且昂贵。此外，因为ADC配方趋向于仅对于那些与训练集中的缺陷相当类似的缺陷准确，所以ADC配方可能仅对于基本上类似的工艺有用，这些类似的工艺随着时间的推移趋向于产生相同种类的缺陷。不是足够类似于数据库中的缺陷的那些缺陷可能被不正确地分类或者根本不被分类。因此，ADC配置经常不能用于不同工艺或不同类型的样品，并且因此，很多这样的配置可以是取决于要被检查的缺陷和样品而生成的。这样，ADC配置的不灵活性可能增加ADC的成本，因为每次工艺或样品改变，ADC配置就需要被手动地更新。此外，生成很多不同的ADC配置的时间和花费可能也基本上是令人却步的。尽管上面描述的缺陷分类方法和工具具有各种类型的缺点，但是未来缺陷分类的重要性在半导体器件制造中将只会增加。例如，缺陷分类可用于标识关于半导体制造工艺的问题。此外，缺陷分类可用于标识关于半导体器件设计的问题。因此，由于缺陷分类的结果可用于作出关于半导体工艺和设计的产出管理决策(yield management decision),所以半导体分类的准确度可能对半导体制造的成功有直接影响。因此，开发相对低廉、快速、准确、灵活并且容易考虑很多不同类型的晶片或其他样品上的未预料的缺陷类型的、用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法和系统是有益的。
技术实现思路
下面对计算机实现的方法的各个实施方案的描述不应该以任何方式解读为限制所附的权利要求书的主题。本专利技术的实施方案涉及用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法。所述方法包括基于在所述样品上检测到的各个缺陷的一种或更多种特性。在一个实施方案中，所述一种或更多种特性包括缺陷特征向量、提取的(extracted)特征、特征属性或它们的一些组合。在一些实施方案中，所述一种或更多种特性是从对所述各个缺陷的电子束评估生成的数据来确定的。在其他实施方案中，所述一种或更多种特性是从对所述各个缺陷的电子束评估生成的数据结合对所述样品的光学检查生成的数据来确定的。在实施方案中，所述方法包括基于所述样品的一种或更多种特性选择分类配置。例如，可以基于正在所述样品上形成的器件选择所述分类配置。在不同的实施方案中，所述方法包括基于在所述样品上进行的一种或更多种工艺选择分类配置。在这两种实施方案中，将所述各个缺陷指派到缺陷组的步骤可以包括使用所述分类配置本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于分类样品上的缺陷的计算机实现的方法，包括：基于在所述样品上检测到的各个缺陷的一种或更多种特性，将所述各个缺陷自动指派到缺陷组，其中在指派步骤中用户不是以每次一个的方式将所述各个缺陷指派到所述缺陷组；在所述指派步骤之后，向所述用户显示关于所述缺陷组的信息，其中所述信息包括关于被包括在所述缺陷组中的每一个组中的一个或更多个典型缺陷的信息，其中不进行所述显示步骤，直到所述一个或更多个典型缺陷和其他缺陷已经被指派到所述缺陷组后；以及允许所述用户向所述缺陷组中的每一个组指派分类，其中所述指派步骤、所述显示步骤以及所述允许步骤由计算机系统进行。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：C·H·德，托马索·托雷利，多米尼克·戴维，C·杨，迈克尔·戈登·斯科特，拉里塔·A·巴拉苏布若门尼，L·高，T·黄，J·张，米哈尔·科瓦斯基，乔纳森·奥克利，
申请(专利权)人：恪纳腾技术公司，
类型：发明
国别省市：