CN101069092A - 检查系统和设备 - Google Patents

Abstract

一种用于识别样本表面上的缺陷或污染的方法和系统。该系统通过经由vCPD和nvCPD检测表面上功函数的改变而工作。它利用非接触电位差(nvCPD)传感器对整个样本上的功函数变化成像。数据是微分数据，因为它代表样本表面上的功函数(或几何形态或表面电压)的改变。vCPD探头被用来确定样本表面上的特定点的绝对CPD数据。振动和非振动CPD测量模式的结合实现对整个样本均匀性的快速成像以及检测在一点或多点上的绝对功函数的能力。

Description

检查系统和设备

技术领域

本发明涉及对半导体晶片和诸如集成电路(IC)的其它材料以及从检查获益的任何表面进行检查的方法和系统。下文中，由这里描述的系统和接触电位差成像设备进行表面检查的任何材料被总地称为“晶片”。更具体地，本发明涉及通过非振动接触电位差传感器结合振动接触电位差传感器的使用，通过对晶片表面上的接触电位差拓扑进行成像和可视化而用于刻画微观或宏观缺陷的方法和系统。

背景技术

对于半导体和其它表面缺陷管理有几十亿美元的全球市场，它在绝对值和资金设备投资的百分比两方面都在增长。例如，通常，在以已知的利用水平确定半导体加工设备的经济性方面有两个因素，即，产量和成品率。由于诸如300mm半导体晶片、铜连线和减小部件(电路)尺寸一类的复杂的新技术驱动制造误差的余量越来越低，新的检查技术对于保持高的成品率和保证经济性有吸引力是非常重要的。化学污染物和其它类型的缺陷的检测和消除是半导体制造商和设备供应商永远关心的问题。污染物可以因加工用化学品、工艺设备和不良操作技术等的使用而引起。污染物可包括例如金属、碳和有机化合物。其它类型的缺陷可以由各种各样的原因造成，包括半导体晶体中的伤痕、不适当的工艺流程、不适当的操作和有缺陷的材料。另外，在晶片制造业例如但不限于半导体工业中，需要许多清洗步骤。每个步骤都是费时的，并需要昂贵的化学材料，这可能需要专门的清除过程。现有的用于监视或控制这些工艺的方法是昂贵并且费时的。结果，晶片常常被清洗更长时间，使用超过需要量的化学品。

继续说明半导体晶片业的例子，污染物和化学残余物是半导体制造中成品率下降的两个主要原因。随着最小部件尺寸缩小到90nm以下，吸收层和有机污染物的厚度与器件中功能膜的工艺容差具有相同的数量级，此时晶片清洁度变得越来越重要。污染物不管是有机物还是金属物都可能产生工艺偏差和缺陷，诸如较差的覆盖率、空缺、空白、泄漏、短路和过载。例如，在晶片表面上小量的金属污染物可能扩散到体半导体中，并造成体内少数载流子寿命减小，因为金属污染物可能促进半导体衬底中电子与空穴的重新结合。减少污染物以及使残余物最小化在半导体晶片制造中是提高成品率的重要因素。

诸如在半导体晶片工业中的缺陷检测和辨别系统通常可被划分成在线和离线系统。“在线”是指在加工晶片的清洁室内进行的检查和测量。“离线”是指在加工晶片的清洁室外面，通常是在离制造区有一段距离的实验室或单独的清洁室中进行的分析。另外，这些分析技术中有很多是破坏性的，需要牺牲制成的晶片，或使用昂贵的“监视”晶片用于分析。在线检查和测量对于快速识别和纠正在这些类型的制造工艺中定期发生的问题是很重要的。典型的半导体晶片可能经受超过500个独立的加工步骤并需要几星期完成。每个半导体晶片都可能具有高达$100,000的最终产品价值。因为在晶片制造中包含的步骤数目和时间长度如此之大，以至于在任何时刻都可能存在工艺中的重要工作。关键问题是找到与工艺有关的缺陷，并且在大量(大金额的)晶片受到影响之前立即纠正这些缺陷。这样的缺陷无论发生在晶片、半导体、IC或其它器件中，对于性能都是有害的，将减小产量和收益。

许多类型的缺陷和污染物是使用在线工具所无法检测的，这些缺陷典型地使用昂贵、费时的离线技术(在下面讨论)来检测和分析，例如全反射X射线荧光显示仪(TXRF)、汽相分解电感耦合等离子体质谱仪(VPD ICP-MS)或二次离子质谱仪(SIMS)。由于这些技术被离线地使用(在用来加工晶片的清洁室之外)，通常在造成污染的工艺步骤后几小时或甚至几天才进行，因此它们的价值被大大地限制。

用于晶片检查和化学污染检测的某些已知技术的简要说明在表1给出。这个表在任何意义上都不是穷举的，因为有非常大量的技术被用于某些类型的半导体分析或特征化，或用于其它类型的材料的其它表面检查。

                                             表1

分析技术	描述	在线/离线
			全反射X射线荧光显示仪(TXRF)	X射线在临界角内照射晶片以便外部全反射，造成表面原子发荧光。	离线
自动光学显微镜	光学图像被采集和自动分析，用于检测大的缺陷。	在线
			激光反向散射	晶片表面用激光点照射，分析反射光的角度和/或极化，以检测和分类粒子。	在线
汽相分解电感耦合等离子体质谱仪(VPD ICP-MS)	晶片用使用质谱仪分析的一滴HF来“扫描”。	离线
			二次离子质谱仪(SIMS)	离子束溅射晶片表面，产生在质谱仪中分析的二次离子。	离线

表2概述每个示例性技术的一些主要优点和缺点。通常，离线检测技术对于微小量的污染是极其敏感的；但这样的技术操作起来既慢又昂贵和复杂。一些技术具有有限的，甚至没有成像或表面映象能力，或者本质上就是破坏性的。在线技术快得多，没有破坏性，并提供缺陷映象，但具有有限的化学污染检测或分析能力。

                                         表2

分析技术	优点	缺点
			全反射X射线荧光显示仪(TXRF)	·非常灵敏·一定的映象能力·非破坏性	·有限的覆盖率·仅仅未图案化的晶片
自动光学显微镜	·快速·相对较便宜·检测很大范围的宏观缺陷(＞50微米)·成像晶片表面·非接触/非破坏性	·非常有限的化学和粒子检测
			激光反向散射	·快速·相对较便宜·检测非常小的粒子·成像晶片表面·非接触/非破坏性	·仅仅检测粒子—无化学性
汽相分解电感耦合等离子体质谱仪(VPD ICP-MS)	·非常灵敏·能够识别很大范围的污染	·破坏性·缓慢·昂贵·复杂·不能成像·仅仅对裸体硅可行
			二次离子质谱仪(SIMS)	·非常灵敏·检测很大范围的污染·子表面检测	·昂贵·复杂·破坏性

某些类型的污染和残留物可以利用光学或分析方法工具来检测。光学检查系统常常足够快速可用于产品晶片的在线检查。然而，这些工具不是很适用于检测少量的光学上不可见的污染、膜非均匀性、化学污染或者化学偏差。诸如TXRF或TOF-SIMS的分析工具提供大量有关晶片表面化学的信息，但它是昂贵的、极慢的、破坏性的，或不提供有关整个晶片表面的信息。在晶片加工期间有效地检测和控制污染需要一种快速的、在线的并且非破坏性的用于检测晶片表面上的微小化学变化的方法。上述的化学分析方法不能在这样的高要求的在线材料加工条件下工作。这种能力通过使检测污染所需的时间最小化而导致成本节约，由此减小受影响的晶片的数目和报废的或减小的器件可靠性的相关成本。

通常，现有的在线晶片检查工具以生产速度运行，并生成将被处理来识别和定位缺陷的晶片表面的图像。然而，如上所述，这些技术在它们的检测化学污染的能力方面是非常有限的。激光反向散射系统限于检测小到亚微米尺寸的粒子，光学显微镜只能检测导致可见的污渍或残余物的化学污染。这两种技术都缺乏识别或分类粒子或污染物的化学成份的能力。离线实验室技术被用来认定新的工艺和设备的清洁度，或分析由在线设备检测的缺陷或作为故障分析的一部分。

必须研究的另一个系统是接触电位差(CPD)成像的使用。CPD是指在两种不同的金属之间的电接触以及由于它们各自的最大电子能级，即它们各自的费米能量的差值而形成的电场。当两种金属互相接触时，每种金属的费米能量通过从具有较低费米能量的金属流动到具有较高费米能量的金属的电子流而达到平衡。“振动CPD传感器”是指在平行平板电容器系统中一种金属相对于另一种的振动。振动造成电容值随时间改变，所以，引起与表面分布有关的信号。也可以通过使用非振动接触电位差(nvCPD)传感器，利用穿过参考样本的一个表面的平移而生成CPD信号。这种平移使得高速扫描成为可能。

然而，即使这样的nvCPD传感器本身也呈现某些困难。在微观水平上，晶片的表面由于晶片厚度变化、表面上材料、“弯曲”以及其它因素等是不平的。为了以接近但安全的距离扫描晶片(即，靠近表面以促进良好的信号强度，但足够远离以便最小化影响晶片表面的可能性)，必须计算和设置适当的传感器高度。因此，必须测量和控制在晶片表面以上的传感器的高度，以提高分辨率和信号强度。然而，对于每个特定的晶片究竟什么样的高度是适于测量的合适高度是很难控制和测量的。

有可能使用许多市面上有售的高度传感器之一来控制nvCPD传感器在晶片表面上方的高度。这需要一个额外传感器的花费以及用来确定nvCPD传感器尖端相对于由单独的高度传感器进行的测量的位置的校准程序的附加复杂性。

涉及的问题是为与nvCPD扫描有关的所有距离测量(包括高度)建立一个基准点的困难。要为图像生成产生有用的测量数据，基准点是必需的。

在诸如nvCPD传感器那样的某些传感器系统中，有必要分离尖锐的峰值信号与其它两个信号分量(低频信号和感应的噪声信号)，以便定位和测量晶片的污染区。这是挑战性的，因为尖锐的峰值信号像噪声一样，即，它由以高频模式交替改变极性的尖锐峰值组成。因为这一点，仅仅基于频域的传统高频滤波器行不通，因为它们会连同噪声一起大大地恶化尖锐的峰值信号。

另外，nvCPD信号通常在时间上延迟，这影响nvCPD信号/图像的质量。随着采样时间增加，延时变得更大。延时可以用对于从探头尖经过放大器、数据采集电路板和它们之间的连接线到A/D转换器的输出端的电信号路径建模的等效RC电路来解释。等效电容值与在探头和晶片表面之间的电容值、连接线的寄生电容值、放大器的内部电容值和其它已知的常见效应相混合。结果是微小的部件信号不容易检测出来，信号幅度较小，进而信噪比较小。

此外，与来自化学特性的信号相比，晶片的形态特性常常产生微弱的信号。由于形态特性相对于化学特性的有用性常常随成像应用的具体环境而变，所以需要有能够放大表示形态特性的信号，或分离、叠加、减小或消除表示化学特性的信号的能力。

另外，许多不同类型的成像系统当前依赖于夹盘(chuck)使样本材料(例如半导体晶片)相对于探头设备旋转。这些当前设计以恒定的旋转速度扫描样本表面。探头然后通过以恒定的采样率取得圆周轨道数据而扫描晶片。由于恒定的旋转速度和恒定的采样率，可以看到，个体样本的角分离在晶片表面上将是恒定的。然而，在直角坐标上数据的实际的物理间隔随扫描的轨道的半径而变化。实际上，当半径减小时，数据变为更密集的。另外，在传感器中生成的电流量与探头相对于样本的相对速度成线性关系。样本相对于探头的实际的相对速度又与被收集的数据的轨道的半径有关，因此，当样本以恒定的旋转速度被扫描时，上述相对速度不是恒定的。这导致在样本的外半径上较大数值的信号，并在靠近样本的中心时信号减小，这与数据密度保持在基本恒定水平的情况相比，可导致更高的信噪比。

另外，需要提高当前检查系统的总的精度、速度和效率。当前的系统不满足行业内出现的日益增长的以下要求：提供一种以更有效、更快速的方式测试多种产品的方法。

除了需要一种提高当前检查系统的总的速度和效率的系统以外，还需要提供一种既可以检测点缺陷又可以检测整个晶片缺陷的系统，所谓点缺陷即在晶片的同一个区域上出现的缺陷；所谓整个晶片的缺陷即在晶片上均匀出现的缺陷。

还需要一种能够克服nvCPD的缺点的改进的扫描设备。基于nvCPD系统的检测系统(例如在专利申请中描述的某些实施例)难以检测在整个晶片上出现的均匀的缺陷。另外，nvCPD系统虽然在提供相对CPD数据方面是卓越的，但它不能确定在表面上的一点的绝对CPD。这样的信息在识别样本表面上的材料以及在缺陷确定和识别方面是有用的。

整个晶片的污染是相当常见的问题。这种类型的一个共同的缺陷是其中化学或元素层被均匀地沉积在晶片上的情形，或者是不打算这样做的，或者是加上了预期外的额外层的情形。相反，生产出的晶片缺少原本打算要加上的整个层，例如没有沉积本应沉积的氧化层。这两种情形，特别是后一种情形，为晶片的在线检查提出了不同的、困难的挑战。目前，需要用如上所述的离线的破坏性技术来检测这类缺陷。

例如，制造商把非常薄的(30纳米的量级)有机硅烷膜加到晶片表面，起到润滑作用。微量的材料是光学检查工具检测不出来的。业内必须利用困难的、费时的测试来专门解决这个问题。因此，需要确定晶片上面是否沉积有一层，如果是的话，则确定该层是否具有均匀的厚度。

当前检查设备失效的另一个应用包括从晶片或其它电子器件表面上去除薄膜。例如，有时希望从晶片上去除光致抗蚀剂层。当前的系统不能有效地确定光致抗蚀剂薄层是否被去除。需要一种技术能够检测薄层存在与否，同时提供有关表面缺陷的信息。

需要改进的检查系统的再一种工业应用包括“目击晶片”的使用。目击晶片被用来监视在半导体制造的清洁室中的空气质量。目击晶片在一个时间段内暴露于所述环境中，在该时间段内，在空气中存在的挥发性有机化合物被沉积在晶片表面上。用于评估目击晶片的分析技术是慢的，并且只能抽查晶片。需要一种能够对整个表面进行缺陷检验以及检验挥发性有机物的沉积层的检查方法。

在制造情形下，均匀污染的一个共同的情形涉及污染的溶液或沉积室的使用。这例如在晶片被放置在污染的溶液中(例如，在清洗或电镀期间)或在污染的沉积室(诸如物理汽相沉积(PVD)或化学汽相沉积(CVD)系统)中的情形下会发生。在这种情形下，污染在整个晶片上可能是均匀的。因此，检测表面上的变化的过程(例如，nvCPD和光学过程)不能检测出这些缺陷。

所以，关键需要一种用于检测、定位和分类在样本(和规定了电子或化学器件的最终性能的任何表面)上的相对少量的化学内容或特性和物理特性的快速、价廉和有效的装置，所述特性包括在晶片或其它材料上完全或接近完全丢失或附加层的存在或不存在。还需要使诸如高度控制一类的传感器控制机构的成本和复杂性最小化的系统。而且，还需要具有改进的信号处理的方法和系统。

发明内容

本发明提供一种检查系统，它是用于检测、定位和分类在材料(例如但不限于半导体晶片、集成电路器件、液晶显示板或可以从这样的检查中获益的任何材料)上的相对较小量的化学成份和物理特性，同时允许传感器控制机构的复杂性最小化和改进信号处理的快速、廉价和有效的装置。

在一个实施例中，本发明涉及用于识别在样本表面上存在的缺陷的分析方法。提供了在线样本处理系统，它包括用于分析缺陷的扫描系统。样本被固定到扫描系统的样本平台。定位机构被设为与CPD传感器通信。CPD传感器具有振动接触电位差传感器模式(vCPD)和非振动接触电位差传感器模式(nvCPD)。在nvCPD模式下，经由定位机构可以相对于样本平台来放置CPD差值传感器，CPD传感器被放置在在线样本处理系统中。在nvCPD模式下，CPD传感器通过相对运动连续地扫描样本，以生成相对CPD数据。相对CPD数据代表沿样本表面的一条轨道相对于CPD传感器的相对接触电位差。相对CPD数据被组装，以形成代表样本表面的CPD数据。在样本表面上确认至少一个点，用于测量绝对CPD。在vCPD模式下，CPD传感器被放置在这个点的的上方，并且针对该点生成绝对CPD数据。

另一方面，本发明涉及用于样本的在线处理的系统。系统包括样本扫描系统，用于识别样本上的至少一个污染物或非均匀性。扫描系统的半导体样本平台被提供来接纳样本，其中样本平台是可旋转的，并可与样本接合。该系统还包括CPD传感器系统，包括nvCPD探头和vCPD探头。CPD传感器系统可以与定位组件通信，从而可以相对于被固定到样本晶片平台的样本来放置传感器系统。nvCPD探头被配置为响应于因nvCPD和样本的相对运动产生的CPD的改变，产生反映晶片上的污染物特征的相对接触电位差信号。vCPD探头被配置为产生反映半导体晶片上的污染物特征的绝对接触电位差信号。所述信号通过探头的振动而生成。信号的幅度与CPD有关。振动不造成CPD的改变，它造成在探头与表面之间的电容值的改变。计算机系统被提供来与CPD传感器系统通信，使得相对CPD数据和绝对CPD数据由探头输出到计算机。数据被用来产生反映化学污染和它们在晶片上的空间分布的可视图像。

再一方面，本发明涉及用于检查样本的表面的方法，其中通过使用nvCPD与vCPD数据的组合得到对于样本的基本整个表面的接触电位差数据。在CPD传感器系统的nvCPD模式下连续地扫描样本表面，从CPD系统产生相对CPD数据。这个相对CPD数据代表样本表面的相对CPD。CPD传感器系统在vCPD模式下被放置在样本表面上的一个点的上方，并确定有关该点的绝对CPD数据。然后，根据该点的绝对CPD数据和样本的相对CPD数据来确定样本表面的绝对CPD。

附图说明

图1显示nvCPD扫描方法和系统的一个实施例；

图2显示接触电位差方法的原理；

图3显示nvCPD扫描方法；

图4显示在nvCPD探头经过正的和负的功函数转移时nvCPD探头的电流输出；

图5显示nvCPD系统的轴取向；

图6显示在扫描区域内的信号的标准偏差；

图7显示用于创建测试晶片的步骤，其中测试晶片被部分涂敷以已知浓度的污染物；

图8A显示一种形式的扫描nvCPD系统，它具有将nvCPD传感器和晶片安装在高速主轴上的三轴线性定位系统；

图8B显示另一种形式的扫描nvCPD系统；

图9显示径向扫描的nvCPD成像系统的图像采集过程的流程图；

图10A显示在应用真空拾取设备后100mm直径的硅晶片的光学图像；

图10B显示图10A的晶片的nvCPD图像；

图11A显示在晶片旋转时加以酒精并使酒精干燥后的第二硅晶片的光学图像；

图11B显示图11A的同一个晶片的nvCPD图像；

图12A显示在加上乳胶手套标记后硅晶片的光学图像；

图12B显示图12A的同一个晶片的nvCPD图像；

图13A显示在晶片上具有人的指纹的硅晶片的光学图像；

图13B显示图13A的晶片的nvCPD图像；

图14显示在用不锈钢工具洗刷晶片表面后硅晶片的nvCPD图像；

图15显示在把铝夹具压在晶片表面后硅晶片的nvCPD图像；

图16显示描绘典型的nvCPD信号的图，其中有一组峰值，包括具有不相等高度的正峰值和负峰值；

图17显示描绘本发明的一个实施例的信号输出的图，其中正峰值的高度基本上等于负峰值的高度；

图18是图9中调节起始位置和探头在表面上方的高度的步骤的详细图；

图19显示在解卷积(deconvolution)之前的经nvCPD处理的晶片图像；

图20显示在解卷积之后的经nvCPD处理的晶片图像；

图21A显示根据本发明的原理产生的晶片图；其中晶片图案在天然氧化硅上有一个原子层厚；

图21B是显示沿单个探头轨道的信号强度的图；

图21C是对于图21A中描绘的晶片图的信号强度相对于金的密度的图；

图22A是在多分辨率(浸渍在CMP稀浆中的#7晶片)下使用Canny算法的2D边缘检测光学视图；

图22B是在多分辨率(浸渍在CMP稀浆中的#7晶片，阈值＝0.00001，污染水平＝24.5)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测图像；

图22C是在多分辨率(浸渍在CMP稀浆中的#7晶片，阈值＝0.008，污染水平＝4.5)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测图像；

图22D是在多分辨率(浸渍在CMP稀浆中的#7晶片，阈值＝0.01，污染水平＝1.9)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测图像；

图22E是在多分辨率(浸渍在CMP稀浆中的#7晶片，阈值＝0.012，污染水平＝1.1)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测图像；

图22F是在多分辨率(浸渍在CMP稀浆中的#7晶片，阈值＝0.014，污染水平＝0.8)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测图像；

图23A是在不同的尺度下(浸渍在CMP稀浆中的Qcept#6晶片)使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测的光学图像；

图23B是在不同的尺度(浸渍在CMP稀浆中的Qcept#6晶片，阈值＝0.00001，污染水平＝24.3)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测的光学图像；

图23C是在不同的尺度(浸渍在CMP稀浆中的Qcept#6晶片，阈值＝0.005，污染水平＝9.6)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测的光学图像；

图23D是在不同的尺度(浸渍在CMP稀浆中的Qcept#6晶片，阈值＝0.006，污染水平＝8.2)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测的光学图像；

图23E是在不同的尺度(浸渍在CMP稀浆中的Qcept#6晶片，阈值＝0.008，污染水平＝6.9)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测的光学图像；

图23F是在不同的尺度(浸渍在CMP稀浆中的Qcept#6晶片，阈值＝0.009，污染水平＝6.4)下使用Canny算法的、根据本发明的原理产生的2D边缘检测的光学图像；

图24A显示由根据本发明的设备在没有偏压的情况下产生的半导体晶片的图像；

图24B显示在施加9伏偏压的情况下相同的半导体晶片的图像；

图24C显示在偏压信号如下面数学显示的那样被消除的情况下根据本发明的设备生成的图像；

图24D显示在图24A-C上检查的半导体晶片的组成；

图25A显示根据本发明的校准过程用于校准nvCPD传感器的高度的校准设备；

图25B显示高度传感器被放置在参考面的上方，使得在参考面与高度传感器之间的距离处于高度传感器的检测范围内；

图25C显示nvCPD传感器慢慢向下移动，同时监视nvCPD信号的电平；

图25D显示如果期望高度是h^*，则高度传感器被放置在表面以上，使得表面位于高度传感器的测量范围内；

图25E显示nvCPD传感器被高度调节为z^*＝z3-(h3-h1)-(z1-z2)+h^*，这导致nvCPD传感器探头尖在表面以上h^*的高度；

图26A显示在二步骤CMP方法中经过处理的200mm Cu CMP晶片的典型的全晶片nvCPD扫描；

图26B显示利用一个放大部件，具有Sematech 831 AZ图案的完全200mm后Cu CMP处理晶片的功函数成像，指示在CMP处理后管芯内的Cu和电介质表面上的功函数变化；

图27包括在晶片上四种不同的薄膜的CPD图像(从第一到第四象限逆时针地是Cu、Cr、Ti、Al)；

图28是CPD峰峰值强度相对于材料的曲线图；

图29是CPD信号强度相对于功函数差的曲线图；

图30显示在硅晶片表面上Cu残留物的各种浓度的CPD图像；

图31显示在nvCPD图像与硅晶片上Cu表面污染的浓度之间的相关性；

图32A显示其一半表面被涂敷以金膜的100mm晶片的nvCPD扫描图像；

图32B显示数据被合并后的同一个图像；

图33是对于每次试验的CPD数据的图形表示；

图34A说明本发明的精度，显示在三个单独的试验的每一个中10次测量的每次测量的数据；

图34B以曲线图的形式显示图34A的数据；以及

图35是描绘在自动vCPD测量期间的步骤的流程图。

具体实施方式

接触电位差传感器是这里描述的本发明的重要部分，因此我们将首先描述与功函数有关的传感器的工作原理。电导体的功函数被定义为把电子从导体内部移到表面以外(在图像电荷区以外)的非相互作用点所需的最小功量。功函数是材料表面的基本特性；因此，它是在很大范围的表面现象中感兴趣的对象。如果存在(或不存在)污染物或涂层，特定材料的功函数将变化。这些变化可被用来确定表面的清洁度，涂层厚度的均匀性以及有关表面条件的其它信息。功函数测量在研究半导体掺杂、有机半导体、有机单层、表面反应、生物系统、多相催化和腐蚀方面是有用的。

一般使用振动Kelvin探头来测量表面的功函数。振动Kelvin探头通过测量接触电位差(CPD)而工作，接触电位差是在具有不同的功函数的两种材料被电连接时在它们之间形成的电位。因此振动Kelvin探头也称为振动接触电位差(vCPD)探头或传感器。具有不同功函数和费米能级的两种不同材料被放置为靠得很近，但不连接。如果两种材料然后电连接，则电子将从具有较小功函数(Φ₁)的材料流到具有较大功函数(Φ₂)的材料，导致两种金属上的电荷累积以及在它们之间的电场的形成。该电位被称为CPD，它正比于功函数差值。所形成的电荷量等于在两种金属之间的电容值与它们的CPD的乘积。vCPD探头通过测量在已知功函数的探头与未知功函数的表面之间的CPD而工作。探头可以在要测量的表面上方振动。这种振动造成在两种材料之间的电容值周期地变化，这导致流入探头的时变电流。这个电流被测量，并通过在探头或表面上加上相反的电压而变为零。这个电压被称为补偿电位，当它等于在两个材料之间的CPD时，导致零电流。

vCPD探头在各种各样的应用中被使用。这些应用包括介质层厚度和介质层内污染的测量。这样的探头可被用来形成表面上功函数变化的图像，但使探头振动和调节补偿电位的需要导致与快速周期时间、高分辨率成像应用不兼容的有限的数据采集速率。

非振动型接触电位差(nvCPD)测量技术是传统的vCPD探头方法的重要改进。不使探头振动，nvCPD传感器通过相对于样本表面平移探头而检测功函数变化。表面上功函数的变化导致CPD的变化和在探头与表面之间的相关电压。这些电压变化产生可被放大和采样的、流入探头的小电流。不用振动，而是使用平移将导致数据采集速率的很大提高。虽然vCPD探头典型地以每秒几个样本的最大值采集数据，但nvCPD探头可以每秒几百万样本地采集数据，使得它适用于高速成像应用。事实上，在探头与晶片表面之间的更快的相对运动导致信号强度的增加(在放大器的带宽极限范围内)。nvCPD传感器的增大的扫描速度对于它用作在半导体制造期间的用于污染检测的在线工具是关键的。nvCPD传感器生成相对CPD数据，而vCPD传感器生成绝对CPD数据。

在振动和非振动CPD传感器中，传感器探头和被测表面形成一个电容器。电容器上的电荷的已知公式就是：

Q＝CV

其中Q是电荷，C是电容值，V是电压。流入电容器的电流i可以通过对前面的方程求微分而得到：

$i=\frac{\mathrm{dQ}}{\mathrm{dt}}=C\frac{\mathrm{dV}}{\mathrm{dt}}+V\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}$

对于振动和非振动传感器，在电容器上的电压是由在探头与表面之间的功函数的差值造成的CPD。然而，振动探头通过在振动期间施加补偿电压使电流为零而确定CPD。最终得到的补偿电压的幅度等于CPD，而符号与CPD相反。

$i=(V_{\mathrm{cpd}}+V_b)\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}$

        当V_b＝-V_cpd时，i＝0

然而，非振动探头检测当探头相对于表面移动时电容器上电压的变化。如果表面相对平滑并且探头和表面之间的间距相对恒定，则电容值是常数，最终得到的流入探头的电流被给出为：

$i=C\frac{{\mathrm{dV}}_{\mathrm{cpd}}}{\mathrm{dt}}=C\frac{{\mathrm{dV}}_{\mathrm{cpd}}}{\mathrm{dx}}\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=\mathrm{Cv}\frac{{\mathrm{dV}}_{\mathrm{cpd}}}{\mathrm{dx}}$

其中v是探头和下方表面的相对速度，dx代表相对位置的改变。CPD的任何改变都产生流入探头的电流。由于探头的功函数是固定的，所以探头信号正比于在表面上的功函数变化。

本发明的优选实施例针对nvCPD传感器的改进使用。具体地，图1显示nvCPD扫描系统10的一种优选形式的组件和操作的功能块流程图。nvCPD传感器12(见图2)基于的是接触电位差的现象，即在互相靠近的两种不同的材料之间生成的电压。这个原理的说明可以在图2上看到。在晶片扫描系统10的情形下，传感器尖13形成第一平板14，具有晶片表面16的晶片15形成第二平板18(见图2)。第一平板14的探头尖表面20由具有固定功函数的导体材料制成，该功函数通常是固体的费米能级与在固体外面的空间的自由能之间的能量差，包括在金属中刚好在表面以外的电子的图像电位。由于半导体晶片表面16的不规则性或沉积在晶片表面16上的污染物或其它材料，第二平板18的晶片表面16具有可能变化的功函数。当第一平板14与第二平板18被电连接时，各个表面的费米能级达到均衡并且在它们之间形成电场。如果传感器尖13的功函数是固定的，则电场的幅度与第一平板14与第二平板18之间的距离、第一平板14与第二平板18之间的相对介质以及晶片表面16的功函数有关。实际上，第一平板14与第二平板18快速均衡，几乎没有提供什么给测量。为了提供可被测量的电流，传感器尖必须相对于晶片表面16进行某些运动。在一个实施例中，nvCPD传感器12在表面上方移动基本固定的距离，晶片表面16的变化引起电流流动。

这个原理的说明可以在图3上看到。来自这个nvCPD传感器12的电流流动可以用以下的公式来建模：

$i=C\frac{\∂V}{\∂t}+V\frac{\∂C}{\∂t}$

其中C和V被定义为

$C=\frac{{\mathrm{\ϵ}}_0{\mathrm{\ϵ}}_{r}A}{d},$ $V=\frac{{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{probe}}-{\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{wafer}}}{\left|e\right|}$

并且其中ε₀是自由空间的介电常数，ε_r是相对介电常数，A是探头尖的面积，d是在传感器尖13与晶片15之间的距离，Φ是各个表面的功函数，e是电子的电荷量。V项也可以被描述为在nvCPD传感器12与晶片15之间的表面电位的差值。另外，在晶片表面16上的表面电位会由于缺陷而变化。总表面电位与底层材料功函数有关，但它也可以受到晶片表面16上的吸收层材料的影响。甚至已知子单层材料也会很大地影响表面电位。

C(V/t)≈C[(Φ_probe-Φ_wafer)/Δt]项与晶片表面16上功函数的改变有关。可以看到，这一项的大小与晶片表面16上功函数的相对变化和nvCPD传感器12在晶片表面16上移动的相对速度有关。由此生成的信号的说明可以在图4上看到。因此，根据本发明的原理的系统能够生成一维信号和二维图像，但也可以生成三维图像。

许多缺陷本身可以表现为晶片(或其它材料表面)功函数或总表面电位的变化。晶片表面和下层材料的化学和物理(即，几何形状)特性可能影响在晶片表面上的特定部分或甚至单个点的功函数；因此，这些特性可以用根据本发明原理的传感器来检测。例如，在晶片15中半导体掺杂物浓度的变化将引起变化的特征功函数。另外，可能扩散到晶片15中的其它材料，例如但不限于铜，将使得功函数变化。在半导体材料(或易于测量的任何其它材料)本身内，诸如错位堆叠、裂缝和刻痕那样的机械现象产生局部应力，这将改变局部功函数。另外，即使在子单层级上的原子或分子污染物的吸收层将产生明显的表面电位变化。具有不同于周围晶片材料的表面电位的、在晶片16上沉积的粒子也将产生信号。通常在晶片制造过程中使用的化学材料层将影响晶片的表面电位。例如，残余CMP稀浆或光致抗蚀剂将造成由本发明的nvCPD传感器12可检测的表面电位的局部变化。这样的缺陷和化学性质使得它们具有可进行晶片表面检查的特征。

V(C/t)项与在nvCPD传感器12和晶片15之间的间距的改变或相对介电常数的变化有关。晶片表面16中的几何缺陷或晶片表面16上的粒子的存在就表现为这个分量。另外，因为它的微分特性，当nvCPD传感器12相对于晶片15的相对速度增加时，这个分量的大小也增加。

如前所述，物理或几何方面和缺陷可以使用根据本发明的原理的系统被成像。许多种类的晶片缺陷将表现为晶片表面16的几何改变。在晶片15自身中，表面裂缝、刻痕和蚀刻的沟槽是造成晶片表面的几何改变和功函数的附带改变的这样的缺陷的非限制性例子。另外，沉积在晶片15上的粒子本身也表现为到探头传感器尖13的距离的局部改变。

在晶片15上的电介质膜的变化也可以被检测。一个例子是检测在硅衬底上生长的氧化物状态(即，SiO，SiO₂，SiO₃，SiO₄)的变化。另外，在共同沉积在衬底上其它非导电材料的电介质的变化也可以被检测。

还应当指出，许多特性本身可以作为几何改变和化学改变的组合呈现。例如，被沉积在与下层晶片15具有不同材料的晶片15上的粒子可能造成材料表面特性的变化。另外，在表面上的裂缝也引起应力，这造成局部功函数的变化。

在图5上，示意地显示用于应用nvCPD传感器12扫描晶片15来寻找缺陷和污染物的系统10的一种形式。图8A和8B还显示系统10的两个替换的实施例的更详细的图。图5上的系统10包括XYZ定位系统26、旋转晶片级28、具有个人计算机(PC)32的高速度数据采集系统30和由PC 32执行的控制软件。

如图8A更详细地显示的，在一个实施例中，使用在晶片边缘的夹具56将晶片15固定到旋转主轴或夹盘54(见图1)。在优选实施例中，一个真空夹箝机构与样本平台一起使用。传感器定位系统50包括被放置在离晶片15固定距离的nvCPD传感器52，被安装到主轴54。晶片15(在这个视图上看不到)然后以高速旋转，nvCPD传感器52沿径向平移，收集在圆周轨道上的数据。如图9示意地显示的扫描过程持续几秒到几分钟之间，这取决于扫描轨道的数目、主轴54的速度和传感器定位系统52的速度。多个轨道的数据然后被放置在一起，形成CPD图像。这些CPD图像允许化学和几何缺陷可视化，从而允许对在晶片表面上存在的缺陷的类型进行分类。这些CPD图像的某些例子可以在图10A-15上看到，它们是取自100mm晶片，并与相同的晶片的光学图像进行比较(参阅下文的例1)。本发明能够生成一个原子层的厚度的图案的图像映象，如图21A所示。图21B显示当晶片相对于探头旋转从而探头从晶片表面的缺陷和特性上方经过时的信号强度。如图21C所示，本发明实际上检测以低于单个完整原子层的密度溅射的金。

由图9的扫描过程生成的图像随后被处理，以便自动定位缺陷；因此定位高度可变的区域。理想表面将呈现平坦信号，但具有缺陷的晶片表面将呈现信号的某些可变性。为了定位具有缺陷的区域，数据被分割成已知位置的若干小区域。在这些区域内信号的标准偏差被确定。具有缺陷的区域显示较高的标准偏差，这些结果可以在图6上看到。具有缺陷的区域比起晶片15的可变度较低的区域，显得更亮。这是根据本发明的原理用来处理传感器数据的许多可能的方法之一。

更一般地，缺陷可以通过一个或多个以下的方法被识别：

·处理数据，寻找超过某个用户规定的数值(阈值)的电压或电压改变(或者电压或电压改变的样式)。

·经由某种形式的相关操作或模板匹配，把数据与代表缺陷的已知样式进行比较。

·把空间数据变换成频域，然后识别代表具有独特的空间特性的缺陷的、在频域中的峰值。

这些技术也可以与其它技术组合，产生分析结果。信号也可以被预处理，以利于缺陷检测，例如：

·由于信号是微分信号，所以它可以在某个距离上合并，产生代表在晶片15的表面上的相对CPD的电压。

·如果晶片15被“图案化”，则这个已知的图案可以在处理前从数据中被去除。这很有可能是通过空间域或频域中的信号减法或者图像变化的某种传统方法完成的。

·用某种形式的频率滤波来处理信号，以去除高频或低频，这取决于预期的缺陷的尺寸、形状和其它特性。

·信号被处理成通过进行所谓的“形态处理”而去除某个尺寸的特性，该形态处理本身在其它应用中是已知的。

在一个实施例中，基于边缘检测算法，例如但不限于Canny边缘检测算法，来检测缺陷并且量化污染水平。可以使用多种分辨率，或多种尺度，或它们的组合。图22B-F描绘在各种分辨率下的边缘检测，并与光学图像(图22A)做比较。图23B-F描绘在各种尺度下的边缘检测，并与光学图像(图23A)相互比较。在这样的实施例的优选的例子中，污染或缺陷通过使用以下步骤被检测和量化：

·在两个不同的区域之间的边界处生成CPD传感器峰值信号(峰值信号非常像“边缘”，图像处理项，所以，污染区域可以通过边缘检测被定位)；

·应用边缘检测算法(诸如2D Canny算法)；

·具有不同阈值的多种分辨率(由此，使得可以检测各种大小的污染，即，较高的分辨率(较低的阈值)将发现较小的污染)；以及

·以最简单的方式通过在总的晶片区域上的边缘区域量化污染水平(CL)。

如前所述，为传感器确定基准点对于最佳结果是必须的。在一个实施例中，基准点是在旋转的中心处(在XY平面上)，并在晶片的表面的高度上(在Z轴上)。为了找到这个点，必须确定旋转的中心和晶片表面的高度，然后高度传感器与nvCPD传感器的Z位置进行相关。

为了找出旋转的中心，nvCPD传感器和运动系统被用来在三个或多个点处找出在旋转的晶片的表面上的几何和/或化学特性。由于晶片正在旋转，所以该特性描述一个圆。圆的中心是旋转的中心。给定在圆上定义的圆的直径上的三个不同的点A(x₁，y₁)，B(x₂，y₂)，和C(x₃，y₃)的坐标后，它的中心可以通过代数由以下公式找到：

           (x-x₁)(x-x₂)+(y-y₁)(y-y₂)＝0.

由于小的测量误差，一个不同集合的点可能产生稍微不同的中心坐标。真实的旋转中心被认为是这些点的核心(平均值)。

在一个实施例中，为了不接触晶片表面而找出晶片表面的高度，可以使用两个传感器，即nvCPD传感器和高度传感器(在下面讨论的实施例中，它本身是nvCPD传感器)。nvCPD传感器和高度传感器被校准，以便当用高度传感器取得读数时，nvCPD传感器尖的Z轴坐标被确定。(这个校准过程在下面讨论。)这时，把高度传感器的读数与nvCPD传感器的Z位置相关联。此后，高度传感器被用来不接触地检测晶片的表面的位置，随之放置nvCPD传感器尖。

在一个实施例中，高度传感器根据两个假设而与nvCPD传感器的Z位置相关：第一，在它的可使用的范围内，来自高度传感器的测量值在Z轴上是线性的，并且常数k可以将高度测量值的改变映射为Z的正比例改变；第二，高度传感器和nvCPD传感器的相对位置是固定的，即两个传感器可以仅作为一个单元相对于其它东西移动；所以，它们不能独立地移动。根据这些假设，在要执行校准的场合，在XY平面上取一个点P。高度传感器被放置在P的上方，高度传感器的测量值H_m与Z轴的坐标值Z_h相关联。接着，nvCPD传感器被放置在P的上方，并向下移动，直至它接触到点Z_c为止。当传感器尖触碰到表面时，nvCPD信号发生明显的改变。一旦获知这些数值，就通过以下公式得到nvCPD传感器尖接触表面所在的点的Z值：

        Z_surface＝Z_current+Z_c-Z_h+(H_m-H_current)/k

其中：

Z_surface是nvCPD传感器尖接触时的表面高度；

Z_current是传感器的当前的高度；以及

H_current是当前的高度传感器测量值。

如前所述，传感器的高度应当被测量和控制以产生可重复的结果。也有可能使用nvCPD传感器来控制在根据本发明的原理的半导体晶片检查系统中的高度。为了使用nvCPD传感器来控制高度，系统必须提供在探头尖与晶片表面之间施加时变偏压的能力。当偏压变化时，它产生输出信号，它是在探头尖与晶片表面之间的电容值的函数。探头尖离表面越近，输出电压越大。在确定高度与电容之间的关系后，输出信号的幅度可被用来计算传感器的高度。信号幅度可以按照峰-峰值、标准偏差、RMS或在本领域中已知的某个其它测量值来计算。

再次地，用于nvCPD传感器的输出的公式是：

$i=C\frac{\∂V}{\∂t}+V\frac{\∂C}{\∂t}$

电压V是在探头尖与晶片表面之间的接触电位差。如果施加偏压，则公式变为：

$i=C\frac{\∂(V+V_b)}{\∂t}+(V+V_b)\frac{\∂C}{\∂t}$

其中V_b是偏压。如果nvCPD传感器没有相对于晶片表面移动(或者正在相对慢地移动)，则电容值C与接触电位差V不改变，公式变为：

$i=C\frac{{\∂V}_b}{\∂t}$

由于偏压具有已知的固定频率和幅度，所以输出电流是电容(C)的函数。C是在探头尖与晶片表面之间的电容值和电路中的任何寄生电容值的组合。电容值相对于高度的函数可被刻画出来并被用来确定在晶片表面上方的某点上的nvCPD探头的高度。一旦传感器的高度被确定，则偏压就可以关断，以便进行扫描nvCPD测量值。

然而，在某些实施例中，在扫描晶片的一部分以前，高度分布用高度传感器来确定，然后nvCPD传感器的扫描高度被适当地调节。图18描绘利用晶片的高度分布来定位传感器的一个实施例。高度分布通过以下步骤来确定：首先移动高度传感器到旋转中心，然后在晶片旋转时，把高度传感器移向晶片的边缘直至它感知边缘为止。应当指出，这也允许确定晶片的直径。传感器然后移动回到中心，直至它处在晶片平边(flat)或凹槽(notch)内为止。沿路径取得的一个或多个高度测量值建立起高度分布。根据高度分布，具体地根据最大检测高度来计算nvCPD传感器扫描的适当高度。

如上所述，根据本发明的原理使用的nvCPD传感器通常生成像噪声一样的峰值信号。根据本发明的原理，可以把去噪声算法应用于nvCPD信号和nvCPD图像。在一个实施例中使用可用的小波之一，例如但不限于“Coiflet”，“Daubechies”，“Symmlet”和其它这样的小波，将nvCPD信号/图像数据分解到小波域中。然后，作为小波分解的结果，以用户可给出的有限数目的尺度获得一系列小波系数。特定尺度的系数代表在对应于该系数的点处与该尺度相对应的频率的幅度。nvCPD信号/图像然后可以以相反的次序通过系数被重建。

通过调节系数和执行重建，可以有选择地滤除nvCPD信号/图像的三个分量(峰值、低频和噪声)。为了从nvCPD信号/图像中逐出低频分量，仅仅细尺度的小波系数可被用于重建，这是因为nvCPD信号/图像的低频分量由粗尺度的系数代表。为了从nvCPD信号/图像中逐出噪声，细尺度的系数可以根据给定的阈值被软收缩。可以使用在本领域中已知的多种方法的任一种来确定阈值，例如但不限于“Visu”、“SURE”、“Hybrid”、“MinMax”。与晶片上污染有关的尖锐峰值信号可以通过在执行以上两个处理过程后得到的小波系数基本上孤立地被重建。由此，诸如晶片的振动或震颤的噪声可以从信号中滤除。图19描绘由根据本发明的原理的系统不用对数据解卷积或去噪而产生的图像。图20显示根据本发明的原理被去噪的图像的改进的分辨率和清晰度。

如上所述，采用nvCPD传感器的根据本发明原理的半导体晶片检查系统可能经历延时。然而，本发明提供了消除这种延时的滤波技术。首先，延时电路被建模为一阶RC电路。RC电路的连续时间转移函数被给出为：

$\frac{Y\left(s\right)}{X\left(s\right)}=\frac{1}{\mathrm{\τs}+1}$

其中X(s)和Y(s)是在探头尖处的输入电流信号和对数据采集的输出电压测量值的拉普拉斯变换，而τ是延时常数。

连续电流信号被馈送到放大器并由放大器放大，然后通过AD转换器被转换成离散信号。这样，在最后一级由计算机收集的数据是一系列离散数据。对于数字信号处理，RC电路的连续时间转移函数基于Z变换被变换成离散时间转移函数。这个离散化的转移函数具有以下形式：

$\frac{Y\left(z\right)}{X\left(x\right)}=\frac{\mathrm{\α}}{z+\mathrm{\β}}$

其中常数α和β由所采用的离散化方法、采样时间和延时常数τ来确定。

接着，在优选实施例中，确定离散化转移函数的脉冲响应。一般地，脉冲响应是有限数目的正的离散值，它们逐渐收敛到零。一旦得到脉冲响应，就对每个轨道数据单独地进行利用脉冲响应的解卷积处理。

时间常数预测是重要的，它可以通过比较正的峰值高度与负的峰值高度来评估。图16显示典型的nvCPD信号，其中有一对正的峰值和负的峰值。图上显示正的峰值高于负的峰值。在零延时下，信号看起来像图17，其中正的峰值高度等于负的峰值高度。

通过比较正的峰值高度与负的峰值高度，可以正确地估计时间常数。如果时间常数被低估，则前面的峰值(在本例中，正的峰值)高于后面的峰值(在本例中，负的峰值)。如果时间常数被高估，则前面的峰值低于后面的峰值。通过改变时间常数，可以找到当正的峰值和负的峰值在高度上相等时的点，以正确地预测时间常数。

在一个示例性的实施例中，本发明提供一种通过从传感器设备滤除化学信息而允许隔离出表面形态信息的方法和设备。这个实施例利用加到系统的直流(DC)偏压。在一个示例性的实施例中，偏压被加到传感器。在另一个示例性的实施例中，类似的偏压被直接加到样板表面而不是传感器。在负偏压被施加到样本或探头的情况下进行样本表面的第一次扫描，并记录数据。在正偏压被施加到探头或者探头在第一次扫描期间被施加偏压的情况下进行晶片的第二次扫描。本领域的技术人员将会看到，这个次序可以颠倒，正偏压扫描可以首先进行，随后是负偏压扫描。然后从施加正偏压情况下的信号中减去施加负偏压情况下的信号，留下仅仅与样本表面上的几何改变有关的信号。

图24A-D显示在各个步骤时的晶片图像。图24A显示在不加偏压的情况下由本发明的设备生成的半导体晶片的图像。图24B显示相同的半导体晶片在施加9伏偏压的情况下的图像。图24C显示在偏压信号如下面数学显示的那样被消除的情况下由本发明的设备生成的图像。图24D显示在图24A-C上检查的半导体晶片的组成。正如可以看到的，几何或表面形态特性被加强，而化学特性被减弱。与nvCPD检查有关的基本公式可被用来说明本实施例。

如前所述，基本CPD方程是：

$i=C\frac{\mathrm{dV}}{\mathrm{dt}}+({\mathrm{\φ}}_P-{\mathrm{\φ}}_S)\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}$

施加正偏压时的方程是：

$i_{+\mathrm{Bias}}=C\frac{\mathrm{dV}}{\mathrm{dt}}+({\mathrm{\φ}}_P-{\mathrm{\φ}}_S+V_{\mathrm{Bias}})\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}$

施加负偏压时的方程是：

$i_{-\mathrm{Bias}}=C\frac{\mathrm{dV}}{\mathrm{dt}}+({\mathrm{\φ}}_P-{\mathrm{\φ}}_S+V_{\mathrm{Bias}})\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}$

因此，通过从正偏压下的信号减去负偏压下的信号，结果是：

$i^{*}=i_{+\mathrm{bias}}-i_{-\mathrm{bias}}={2V}_{\mathrm{Bias}}\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}$

求解该差值表明，信号仅仅依赖于表面的几何改变(由电容值代表)：

$i^{*}={2V}_{\mathrm{Bias}}\frac{\mathrm{dC}}{\mathrm{dt}}$

在示例性的实施例中，本发明涉及允许保持信噪比并且通过改变旋转速度以提供样本相对于探头的基本均匀的线性速度而提供基本均匀的数据密度的方法和设备。提供了可变速度夹盘，它减小了与探头的运动成比例的旋转速度，给探头提供基本均匀的数据暴露。因此，夹盘能够通过减小每分钟的旋转而补偿每次旋转的增加的数据，以保持基本均匀的数据密度。

在示例性的实施例中，本发明的系统包括多个探头。多个探头的每一个的探头尖可以被布置成本领域中已知的各种各样的不同排列，包括但不限于直线阵列和二维阵列。已经表明，在各种各样结构中的多个探头尖正如刚才讨论地为本发明的系统提供扫描样本表面所需时间的减少。速度的减小与所使用的探头数目的百分数增加成反比。在一个示例性的实施例中，多个探头中的各个探头具有变化的特性。这样的特性可包括但不限于偏压和高度。据信，多个探头的使用除了减小检查时间以外，还提供在横向分辨率与化学灵敏度方面的改进。在一个实施例中，利用微分比较分离的探头数据流，例如通过分离的电压轨道的组合，完成在横向分辨率与化学灵敏度方面的这样的改进。

在另一个示例性的实施例中，提供了用于校准探头尖的高度的方法。这个过程假设高度传感器和nvCPD传感器互相相对刚性地安装，并且传感器的相对高度可以精确地被确定。在我们的系统中，高度传感器和nvCPD传感器被安装到同一个金属夹具，它们的相对高度通过读出在定位系统上的z轴编码器而被确定。

在图25A-E所示的一个示例性的实施例中，本发明包括用于校准nvCPD传感器的高度的校准过程。如图25B所示，高度传感器被放置在参考面的上方，使得参考面与高度传感器之间的距离处在高度传感器的检测范围以内。传感器的高度被记录为z1。高度传感器读数被记录为h1。如图25C所示，nvCPD传感器慢慢地向下移动，并且同时监视nvCPD信号的电平。当nvCPD传感器探头尖接触参考面时，nvCPD传感器的输出发生很大的改变。这由扫描系统自动检测出来，并且向下运动停止。高度被记录为z2。nvCPD传感器探头尖现在可以放置在任何表面以上的期望高度。这如下来完成。如图25D所示，如果期望高度是h^*，则高度传感器被放置在表面以上，以使得表面处在高度传感器的测量范围内。高度被记录为z3，高度传感器读数被记录为h3。如图25E所示，nvCPD传感器然后被放置在同一点的上方，高度被调节为z^*＝z3-(h3-h1)-(z1-z2)+h^*，这导致nvCPD传感器探头尖在表面以上的h^*的高度。

虽然本发明经常针对相对于取圆周轨道数据的探头旋转的半导体晶片的扫描描述的，但本领域的技术人员将会看到本发明不限于此。例如，本发明在一个示例性的实施例中可被用来扫描液晶显示板，这些液晶显示板通常太笨重而无法旋转。在该实施例中，探头在样本表面上光栅扫描。另外，在另一个示例性的实施例中，探头可以保持为静止的，样本表面相对于探头移动。在另外一个示例性的实施例中，样本表面可以保持为静止的，而探头相对于样本表面移动。

除了使用nvCPD传感器来收集相对CPD数据的系统以外，在示例的一组实施例中，本发明还利用如上面讨论的振动CPD传感器来收集绝对CPD数据。本发明的系统可以采用能够工作在nvCPD模式或vCPD模式下的单个传感器，或在另一个实施例中，可以提供分离的nvCPD和vCPD传感器。图26A-B显示200mm Cu CMP晶片的典型的全晶片nvCPD扫描，该晶片已利用以上描述的二步骤微分方法被处理。图像包含超过1千万个数据点，并且可以被操纵来检查增大的感兴趣区域。图26B显示由单个管芯构成的感兴趣的样本区域。

本发明的一个示例性系统包括主轴和3轴直线运动系统。CPD传感器(具有nvCPD模式或vCPD模式)和扫描高度传感器被安装在直线运动平台。半导体晶片被安装在附着于主轴的真空夹盘上。晶片被旋转，高度传感器被用来测量晶片高度，并调节CPD传感器探头尖和晶片表面之间的间距。直线运动系统把nvCPD传感器(在nvCPD模式下的CPD传感器)放置在晶片表面的上方，并且同心的圆形轨道数据被采集，因为传感器从晶片的外部边缘逐步移到旋转中心。数据被收集和存储在计算机中，然后用成像软件处理，生成晶片图像和有关晶片非均匀性的定量数据。

本发明的CPD测量系统包括各种模式。在示例性的实施例中，系统支持在多个工作模式下运行。工作模式可被单独使用或组合使用，从样本得出想要的信息。

在一个实施例中，校准模式被执行，以保证本发明的系统的精度。为了确定探头尖的功函数或探头尖的功函数的改变，校准是必需的。这是通过对具有已知功函数的表面进行振动CPD测量而完成的。在示例性的实施例中，校准表面是被放置在扫描系统的工作空间内的非反应金属。在一个实施例中，校准在下面描述的测试模式之前进行。在替换实施例中，探头尖功函数的周期性检验作为自检验机制的一部分被执行。

本发明的系统可包括一个以上的用于测试样本的模式，用来确定缺陷的存在与否。在手动模式下，使用非振动的、微分CPD测量模式来扫描样本。然后向用户呈现晶片表面的图像，用户选择一个点或一系列点用于振动CPD测量。在一个实施例中，这些点是“预先确定的”，每个样本经由在同一组点上的vCPD探头被测试。系统自动移动到每个位置并测量绝对CPD。在示例性的实施例中，结果被图形化地呈现给用户，并且可被存储在结果文件中。这个模式对于晶片表面CPD的交互研究是有用的，并且它对于确定在特定点上的CPD数值对于特定的检查任务是否有用是必要的。

在另一个实施例中，提供自动教导点模式。在自动教导点模式下，用户定义在晶片表面上的一个或多个点用于振动CPD测量(使用手动模式)，并把这些点与检查策略或处方相关联。在检查过程期间，系统把传感器自动放置在教导的位置，并进行振动CPD测量。数据被包括在结果中。在示例性的实施例中，这个数据被用于处理控制和确定在线半导体晶片制造工艺的合格/失败条件。

在再一个实施例中，提供自动缺陷分类模式。在这个模式下，使用非振动CPD扫描模式对样本成像，并且利用微分CPD数据的改变，单独使用nvCPD传感器如上所述地自动检测缺陷。系统然后自动确定这些缺陷的位置，在一个或多个这样的位置上进行vCPD测量，以确定它们的绝对CPD。这个信息在分类缺陷的类型时是有用的。

在再一个实施例中，提供手动振动CPD测量模式。振动CPD测量被划分成以下步骤：(1)确定传感器在X和Y上的位置，(2)确定传感器在Z上的位置，(3)进行测量。传感器被放置在旋转中心以及在样本表面以上的已知高度。样本被旋转，使得平边部分处在期望的位置中，施以真空，然后消除。一旦样本被放置在夹盘上，就施以真空，平边部分被定位，并且CPD传感器移动到旋转中心在样本上方的已知高度(典型地，100微米)。这时，系统准备好开始振动CPD测量。传感器被放置在相对于旋转中心的已知的X和Y位置。这时，传感器在X和Y上被确定位置。

在一个实施例中，PZT控制器通过软件被用来控制和监视vCPD探头。例如，对于500微米直径的探头，设置以下的参数：

采样速率：100000

扫描长度：10000

偏置：6

耦合：AC

频率：使能

Stat：标准偏差

开始连续采集。设置以下的附加参数：

偏置改变延时：1020

幅度：2

频率：490

偏压：-5，-3，3，5

开始探头尖的振动。探头降低趋向晶片表面。在示例性的实施例中，当使用软件手动降低探头尖趋向晶片表面时，监视标准偏差值。当标准偏差超过.005V时，使用软件的传感器运动被暂停。PZT控制器的手动偏移然后被用来缓慢地降低探头趋向晶片表面，同时监视标准偏差。传感器探头尖被降低，直至标准偏差是.010V为止。

振动被停止。这时，传感器在Z上被确定位置。设置以下的采集参数：

偏置：0

扫描长度：50000

Stat：频域

开始振动CPD测量。信号幅度在规定的偏压下(在本示例性实施例中三个不同的电压)被自动测量，一条线适配于这个数据，并且计算该线的过零点。这个过零点是在该点上的CPD值。在一个实施例中，该值被图形化地显示给用户。这结束了测量，探头现在上升，移动到新的位置。

实现高度重复的CPD测量取决于控制许多会影响测量结果的因素。这些因素的一些在下面简要地列出：

1)机械振动。可能需要振动隔离来减小可能影响结果的机械振动。

2)表面电荷。在晶片的表面上的静电荷会影响测量，所以应当使用离子化器或其它静态控制设备进行控制。

3)温度和湿度。这些可影响测量，应当被控制。

4)振动幅度。重要的是控制振动的幅度，这应当使用反馈来监视。

5)测量高度。测量高度应当被控制，因为偏差会影响测量结果。

应当看到，在优选实施例中，以前描述的进行测量的手动步骤可以自动地执行。图35显示在自动测量过程中的必要步骤。

以下的非限制性例子描述准备测试晶片以及感测用于识别在半导体晶片表面上存在的某些缺陷状态、化学状态、静电状态和机械特性的特征图像的方法。

例1

样本晶片可以通过在包含已知浓度的污染物的溶液中浸涂晶片15而被创建。本例的一部分描述诸如Cu和Fe那样的金属污染物，虽然任何方式的化学污染都可以这样地被评估。晶片15被描述为100mm或150mm晶片，但是这些例子可以应用到任何尺寸的晶片。晶片表面16通过浸渍在HF中去除氧化物而被准备。晶片15然后被清洗，并被部分浸渍到金属污染物溶液中。通过选择浸涂参数例如抽取速率，来控制在晶片15上剩余的溶液量以及在晶片表面16上污染物的最终浓度。

测试晶片15的部分浸渍优选地产生从清洁区到污染区的过渡。因为nvCPD信号是微分的，所以nvCPD传感器12与和表面条件有关的绝对值相对地检测晶片表面16上的改变。nvCPD传感器12的这个方面通过快速成像和检测无论在晶片15的表面上的任何地方的局部化污染的能力而被弥补。

在准备好以后，视需要，可以使用XPS、Auger和RBS(或其它已知的表面分析方法)技术的适当组合来分析每个测试晶片15，以测量在晶片15的浸渍区中的实际污染物浓度。在样本晶片准备过程中涉及到的每个步骤显示于图7。在生产线方法中，可以建立把测量实际污染物浓度与nvCPD数据相关联的标准以供日常使用。

在创建每个样本晶片15后，它可以使用根据本发明构建的径向扫描nvCPD成像系统10来成像。如前所述，图8A和8B显示nvCPD成像系统10的基本形式，并且图9显示晶片加工的另一个流程图。系统10采用被安装到上述3轴定位系统26上的nvCPD传感器12。这个定位系统26被用来把nvCPD传感器12放置在要被成像的晶片表面16以上，并且使nvCPD传感器12在晶片表面上径向地扫描。晶片15被安装到在nvCPD传感器12下方以高速(1800rpm)旋转的主轴上。系统10通过在nvCPD传感器12沿晶片15的旋转半径逐步移动时采集多个连续轨道的数据而工作。

成像系统10被用于各种不同的表面分析实验。图10A、图10B、图11A和图11B显示使用成像用于晶片检查的nvCPD传感器12所产生的样本晶片图像。图像显示100mm形式的晶片15在图10A和11A上的光学图像以及在图10B和11B上的nvCPD图像。第一晶片15被清洗，然后，小的真空拾取设备在三个位置上被附着到晶片15的表面。图10A的光学图像没有显示在晶片15的表面16上有任何改变的证据。图10B的nvCPD图像显示在施加拾取设备的位置上的非常大的信号。nvCPD信号被认为是由拾取设备留在表面16上的少量残余物的结果。

在图11A和11B上的第二组图像显示酒精被旋涂，然后被干燥的晶片15。最终得到的残余物在图11A的光学图像上是看不见的，但在图11B的nvCPD图像上可以清晰地看到。这些图像提供nvCPD传感器12对于晶片检查的有用性的清楚的证据。通过对全部缺陷状态和化学组成的仔细测量，有可能把图像与特定的化学状态、缺陷或它们的组合联系起来。

图12A和12B分别显示乳胶手套标记的光学图像和乳胶手套标记的nvCPD图像。图13A和13B分别显示人的指纹的光学图像和人的指纹的nvCPD图像。图14显示在用不锈钢工具洗刷晶片15后，晶片15的nvCPD图像，以及图15显示在把铝夹具压在晶片表面16后晶片15的nvCPD图像。所有的这些示例性的图像是通过使用具有约60微米直径的探头传感器尖14的nvCPD传感器12在约30秒的时间内进行测量后而采集的。

例2

在100毫米晶片上的6个位置进行测量。晶片的表面在头一半涂敷以金。另一半没有涂敷，即处于其“自然的”裸硅态。在裸硅表面和金膜表面执行三次试验。由500微米直径铜线制成的探头以490Hz振动，振动幅度的峰峰值几微米。另外，离子化器被用来减小表面电荷的效应。在每个位置作10次测量。正如在图32A上可以看到的，nvCPD图像产生缺陷的可辨别图像。然而，正如在图32B上可以看到的，相同的微分nvCPD数据的合成图像产生缺陷的完全不同的图像。图33是对于每次试验的CPD数据的图形表示。另外，图34A-B说明本发明的精度，显示在三个单独的试验的每个试验中10次测量的每次测量的数据。

例3

在本例中，不同的类型的金属薄膜被沉积在同一个硅衬底晶片上，以比较nvCPD信号与材料的功函数。晶片被划分到多个象限中，每个象限受到独特的沉积处理。四种不同的材料通过隐蔽掩模在硅衬底的不同象限上通过DC溅射被沉积。第一象限(右上角)被溅射以铜，第二象限(从第一号开始顺时针数)被涂敷以铬，第三象限涂敷以钛，以及第四象限涂敷以铝。溅射时间被设置为在所有的象限达到100的膜厚度。

四分之一晶片的CPD图像显示于图27。线与点表示其中金属薄膜被沉积的区域。可以看到，在四个象限中的特性都由nvCPD传感器被检测，具有不同的强度和对比度。CPD信号强度可以从轨道样的线图或直线图上被提取。在这种情形下，轨道样的线数据被使用于特征刻画。图28显示对于四种材料的CPD强度。可以看到，CPD信号的峰峰值强度随材料而变化。铜薄膜生成最低的峰值强度，以及钛对应最高峰值强度。

把CPD信号强度与材料的功函数进行比较。表3列出在晶片表面上材料的电子功函数Φ。在沉积的薄膜与硅衬底之间的功函数差值(ΔΦ)被计算。可以发现，在CPD信号强度(vCPD)与功函数差值(ΔΦ)之间的良好的相关性。功函数差值越高，CPD信号强度越高。这可以从图29的曲线图容易地看到。CPD信号强度随在沉积的薄膜与硅衬底之间的功函数差值线性地增加。

表3  功函数(Φ)与功函数差值(ΔΦ)

材料	Φ(eV)	(ΔΦ)(Φfilm-Φsi)(eV)	Vcpd(mV)
				Si	4.85
Cu	4.65	0.2	7.31
				Cr	4.5	0.35	25.92
Al	4.28	0.57	27.83
				Ti	3.7	1.15	52.91

例4

在本例中，Cu(II)的硫化物的五面体的不同的浓度加到晶片，以模拟污染。两种晶片用本发明的系统扫描。nvCPD传感器对于Cu的灵敏度被测试。Cu污染通过包含硫化物铜的五面体的溶液被故意地引入到硅晶片。首先，固体Cu(II)的硫化物的五面体被稀释在甲醇中，在从10^-2摩尔/每升到10^-7摩尔/每升的范围内的不同的浓度。然后，每种溶液一滴被配制在晶片上约12mm直径的每个特定的斑点上。在30mm的半径的晶片上总共造成6个铜污染斑点。晶片通过蒸发被自然干燥，然后用扫描系统进行测量。

图30显示测试晶片的环形部分的所取的功函数映射图。正如在图像上看到的，全部6个污染的斑点被检测。随后对晶片执行TXRF分析，以测量在所有的6个斑点处表面Cu的原子浓度。在地点1的Cu浓度被发现为2.4×10¹¹原子/cm²。在这个点的CPD信号强度约为150mV。这个实验显示，即使非常低的Cu的表面浓度也是可以通过CPDI技术检测的。

图31显示在功函数变化与由TXRF测量的Cu表面浓度之间的相关性。可以看到，信号强度在低浓度下随增加的Cu浓度逐渐增加，然后在较高的浓度下电平停止增加。这是与理论预测一致的。功函数是固有的表面现象。一旦表面层是相邻和断开的，在表面上更像原子的堆叠，将不影响功函数。对于参考，一个单层的Cu具有约2E15原子/cm²的表面强度。由于污染薄膜的浓度接近相邻的原子单层，加上更多的原子将具有减小的效果。

虽然显示和描述了本发明的优选实施例，但本领域技术人员将会看到，可以作出各种改变和修改方案，而在此后提供的权利要求中阐述的、它的广义的方面不背离本发明。

Claims (12)

1.一种用于材料的在线处理的系统，包括具有使用至少一个接触电位差(CPD)传感器的传感器系统和用于接纳材料的材料平台的处理系统，所述材料平台可与所述材料以及与传感器系统和材料平台通信的定位组件接合，从而所述传感器系统和材料可相对彼此移动；改进包括：

所述传感器系统，具有振动接触电位差(vCPD)传感器模式和非振动接触电位差(nvCPD)传感器模式；

非振动接触电位差探头，被配置为响应于因所述非振动接触电位差探头和所述材料的相对运动产生的接触电位差的改变，产生反映所述材料的特性的相对接触电位差数据；

振动接触电位差探头，被配置为当被放置在材料表面上的至少一点的上方时产生反映所述材料的表面特征的绝对接触电位差值；

计算机系统，与所述接触电位差传感器系统通信，从而相对接触电位差数据和绝对接触电位差数据由探头输出到计算机；以及

显示器，提供由所述计算机系统生成的并代表所述绝对和相对接触电位差数据的、反映所述材料上的化学污染物和它们的空间分布的可视图像。

2.根据权利要求1的系统，其中，所述相对运动是通过使样本围绕中央主轴旋转，而传感器以变化的半径跟踪多轨道的数据而完成的。

3.根据权利要求1的系统，还包括多个nvCPD传感器。

4.根据权利要求1的系统，其中，所述相对运动是通过相对于保持基本静止的样本移动nvCPD传感器而产生的。

5.根据权利要求1的系统，其中，所述相对运动是通过相对于基本静止的nvCPD传感器移动样本而产生的。

6.根据权利要求1的系统，其中所述样本包括液晶板。

7.根据权利要求1的系统，其中所述样本包括半导体晶片。

8.根据权利要求1的系统，其中，所述相对CPD数据被处理，以自动检测代表在样本表面上存在的化学缺陷或化学非均匀性的图案。

9.根据权利要求1的系统，其中，所述至少一个振动CPD测量点的位置是基于由所述nvCPD探头生成的数据根据预定的规则自动确定的。

10.根据权利要求1的系统，其中，所述接触电位差传感器系统包括一个具有振动模式和非振动模式的探头。

11.根据权利要求1的系统，其中，所述接触电位差传感器系统包括工作为非振动接触电位差探头的第一探头和工作为振动接触电位差探头的第二探头。

12.根据权利要求1的系统，其中在所述显示器上显示一幅图像，它代表根据对于整个样本的相对CPD数据和对于所述至少一点的绝对CPD数据而建立的、对于整个样本的近似绝对CPD值。

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