물체 평가 방법 및 시스템 document_id A220623056829

과거 10년에 걸쳐, 미세 제조 결함들을 탐지하기 위한 결함 검사가 특히, 반도체 웨이퍼들을 위한 마이크로-제조 작업 플로우(flow)들의 표준 부분이 되었다. 검사 기술의 각각의 타입은 보통 가장 발견되기 쉬운 결함들의 타입들에 맞춰 최적화되는 반도체 제조 플로우의 각 단계들에 적용된다. 검사의 경제적인 이점은 상당하며, 검사는 일반적으로 1990년대에 나타난 반도체 웨이퍼 제조 수율의 상당한 증대에 큰 기여를 한 것으로 인정되고 있다. 검사 시스템들은 : 제조 플로우 중의 특정 프로세스 단계가 그러한 단계에서 정상적으로 예상되는 수준을 넘어서는 증가된 결함 밀도를 가질 때를 표기(flag)하기 위한 프로세스 모니터링; 새로운 제조 프로세스를 최적화하여 프로세스-특정의(process-specific) 또는 시스템적인 결함 메카니즘(mechanism)들을 감소 또는 제거하기 위해서 프로세스 개발 동안 그리고 프로세스 단계들의 특정 서브세트(subset)의 최적화, 또는 문제해결, 및 진단을 용이하게 하기 위해서 제조 프로세스 단계들의 서브세트만으로 프로세싱된 소위 쇼트-루프(short-loop) 웨이퍼들을 검사함으로써 문제를 해결하는 것을 포함하는 많은 수의 상이한 분야들에서 채용되고 있다. 패턴화된 웨이퍼 검사를 위한 웨이퍼 검사 시스템들은 보통 다음과 같이 작동한다. 제조 동안 그리고 제조 후에 다이스(dice), 마이크로-제조용 마스크들 또는 레티클들, 평판 디스플레이들, 마이크로-전기기계 소자들 등에 배열된 다수의 집적 회로들을 포함하는 웨이퍼와 같은 물체들의 영역의 순차적인 이미지들을 획득하기 위해서, 고해상도(high powered) 현미경, 전통적으로 광학 현미경, 그러나 보다 최근에는 SEM(주사 전자 현미경) 또는 전자 현미경이 컴퓨터 제어 하에서 셋업(set up)된다. 이러한 방식으로 획득된 이미지 또는 콘트라스트(contrast) 데이터가 그 후 기준 데이터와 비교된다. 기준 이미지들과 획득된 이미지들 사이에 차이들이 있는 경우에 결함들이 발견 또는 탐지된다. 마스크 또는 레티클 검사의 경우에 흔한 일이지만, 기준 이미지들은 컴퓨터 이용 설계(Computer Aided Design; CAD) 데이터로부터 유도될 수 있을 것이다. 추가적으로 또는 대안적으로, 기준 이미지들은 간단하게는 검사되는 웨이퍼 또는 유사한 웨이퍼 상의 다이 또는 이웃하는 셀(cell)들의 이미지들 일 수 있다. 작은 결함들에 대한 결함 검사 프로세스의 민감도는 픽셀 크기, 콘트라스트, 휘도, 대전(charging) 및 바이어스(bias) 조건들 등과 같은 이미지 획득 파라미터들 그리고 획득된 검사 이미지들과 기준 이미지들을 비교하는데 이용되는 이미지 프로세싱 파라미터들을 조정함으로써 제어될 수 있다. 웨이퍼와 같은 물체는 메모리 셀(예를 들어, SRAM, DRAM, FRAM, 플래시 메모리)들과 같은 많은 반복적인 구조적 요소들을 포함하는 반복적인 영역들을 포함할 수 있다. 반복적인 영역들은 또한 PLAs, 및 PLDs 에 포함된 것과 같은 프로그램가능한 논리 셀들인 반복적인 구조적 요소들을 포함할 수 있다. MEMs 디스플레이들 및 평판 디스플레이들과 같은 또 다른 물체들도 반복적인 영역들을 포함할 수 있다. 통상적으로, 동일한 반복적인 영역내에 포함되는 이상적으로 동일한(ideally identical) 구조적 요소들('셀들'이라고 지칭한다)은 서로에 대해 또는 소위 "골든 셀(golden cell)"에 대해 비교된다. 양쪽의 비교 타입들이 셀 대 셀 비교로 알려져 있다. 메모리 어레이들은 종종 비-반복적인 영역들에 의해 둘러싸인다. 이들 비-반복적인 영역들은 소위 다이(die) 대 다이 비교를 이용하여 일반적으로 서로 비교된다. 다이 대 다이 비교는 하나의 다이의 이미지 정보를 다른 다이의 이미지 정보와 비교하는 단계와 연관된다. 다이 대 다이 비교가 결함들에 대하여 상당히 덜 민감한 것이 당업계에 알려져 있는데, 이는 셀 대 셀 비교에 비해 민감도가 낮기 때문이다. 셀 대 셀 비교는 다이 대 다이 비교 보다 이점들을 가지는데, 이는 프로세스 변동(variation)들, 색채 변동(명시야(bright field) 기술이 적용되었을 때 그리고 부분적으로 투명한 층이 셀들 위쪽에 위치되었을 때 발생하는 현상)들, 그리고 광학 이미지 획득(및/또는 조명) 프로세스에서의 변화들에 대해 덜 민감하기 때문이다. 이들 변화들은 복사 강도 요동(fluctuation)들, 광수차들; 포커스 관련 부정확도, 센서 포화(saturation), 센서 어레이 불균일도, 오정렬, 등을 포함할 수 있다. 셀 대 셀 비교도 일부 단점들을 가진다. 이는, 반복적인 영역들의 엣지(edge)들에 인접한 셀들의 이미지 정보의 획득과 반복적인 영역들의 엣지들로부터 이격된 셀들의 이미지 정보의 획득 사이의 차이들에 응답한다. 특정 구조적 요소의 이미지 정보는 그러한 특정 구조적 요소의 주변에 의해서 영향을 받을 수 있는데, 이는 그 구역을 조명하는데 이용되는 복사선의 상대적으로 넓은 에너지 분포에 기인하며 어레이의 엣지에 인접한 구조적 요소들을 조명할 때 공간 필터(spatial filter)들을 통과하는 패턴 정보의 결과에 따른 것임을 알아야 한다. 통상적으로, 그러한 공간 필터들은 반복적인 구조적 요소들의 어레이의 간섭 로브(interference lobe)들을 차단하기 위해 채택된다. 비-반복적인 영역들은 간섭 로브들의 위치를 변경할 수 있으며, 그에 따라 패턴 정보가 이들 공간 필터들을 통과할 수 있다. 도 1 은 종래 웨이퍼의 구역(8)을 도시한다. 다수의 메모리 셀 어레이(10-18)들이 수직 스티치(stitch)('V'로 표시)들 및 수평 스티치("H 스티치"(20-30))들에 의해 둘러싸인다. 일반적으로 실행되는 복합식 비교 프로세스 동안, 각 어레이 내의 반복적인 구조적 요소들의 이미지 정보가 동일한 어레이 내의 반복적인 구조적 요소들의 이미지 정보와 비교되는 한편, 수직 스티치들의 이미지 정보는 다른 다이의 수직 스티치들의 이미지 정보와 비교된다. 이러한 복합식 비교 프로세스는 전술된 다이 대 다이 비교의 단점들 및 셀 대 셀 비교의 단점들을 가진다. 물체를 평가할 수 있는 개선된 시스템들, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들을 제공하고자 하는 수요가 증가되고 있다.