DE10000364B4

DE10000364B4 - Merkmalbasierende Feststellung von Fehlern

Info

Publication number: DE10000364B4
Application number: DE10000364A
Authority: DE
Inventors: Harry S. Gallarda jun.; Chiwoei Wayne Lo; Adam Rhoads; Christopher G. Talbot
Original assignee: Applied Materials Inc
Current assignee: Applied Materials Inc
Priority date: 1999-01-08
Filing date: 2000-01-07
Publication date: 2013-01-31
Anticipated expiration: 2020-01-08
Also published as: US6539106B1; FR2791775A1; JP4695239B2; JP2000208575A; DE10000364A1; KR100653500B1; KR20000052623A; TW473772B

Abstract

Es werden Verfahren und Einrichtungen zur Verfügung gestellt, um ein gemustertes Substrat zu untersuchen, mit: Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes, Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild und Herausziehen von Merkmalen aus dem Testbild, Anpassung von Merkmalen des Bezugsbildes und von Merkmalen des Testbildes; und Vergleich von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes zum Identifizieren von Fehlern. Ausführungsformen umfassen Einrichtungen zur Untersuchung gemusterter Substrate, computerlesbare Medien, die Befehle enthalten, um ein System zu steuern, das einen Prozessor aufweist, zur Untersuchung gemusterter Substrate, und Computerprogrammerzeugnisse, die ein computerlesbares Medium aufweisen, in welchem ein computerlesbarer Programmcode vorhanden ist, um ein System zum Untersuchen gemusterter Substrate zu steuern. Die Bilder können Elektronenstrahl-Spannungskontrastbilder sein.

Description

HINTERGRUND
1. Gebiet der Erfindung
Die Erfindung betrifft die Feststellung von Fehlern in gemusterten Substraten, beispielsweise Halbleiterwafern, insbesondere auf der Grundlage von Merkmalen in Spannungskontrastbildern.
2. Der Stand der Technik
Die Herstellung von Halbleitergeräten umfaßt zahlreiche Verfahrensschritte, die zu Mustern auf einem Substrat führen. Wenn die Muster einer Zwischenstufe der Herstellung fehlerhaft sind, können sie zu einem fehlerhaften Die und daher geringen Ausbeuten führen. Verfahren und Einrichtungen zur Untersuchung der Muster auf Halbleiterwafern in Herstellungszwischenstufen (”während des Verfahrens”) sind bekannt. Diese umfassen Systeme und Verfahren auf der Grundlage der Identifizierung von Musterfehlern, die in optischen Bildern des Wafers erkennbar sind. Zumindest eine Vorgehensweise beruht auf Spannungskontrastbildern des Wafers, die unter Einsatz eines Abtast-Elektronenstrahls erhalten werden, wie in den US-Patenten Nr. 5 502 306 und 5 578 821 beschrieben, und in dem System SEMSpec verwirklicht, das im Handel von der KLA-Tencor Corporation angeboten wird.
Ein Verfahren nach dem Stand der Technik zur Feststellung von Fehlern aus Spannungskontrastbildern beruht auf der Unterscheidung von Pixelintensitätswerten, und zwar pixelweise, zwischen einem Bild des zu untersuchenden Musters und einem Bezugsbild. Bei diesem Verfahren werden zwei Spannungskontrastbilder verglichen, oder zwei Bereiche eines Spannungskontrastbildes. Um Fehler herauszuziehen, werden die beiden Bilder oder Bildbereiche zuerst in Bezug auf Unterschiede der Helligkeit und des Kontrastes korrigiert, und zueinander ausgerichtet. Dann wird die Differenz von Pixelintensitätswerten pixelweise festgestellt, um ein Differenzbild zu erzeugen. Das sich ergebende Differenzbild wird mit einem Schwellenwert verglichen, um ein Fehlerbild herzustellen, in welchem die Pixelwerte binär sind. Merkmale in dem Fehlerbild, die bestimmte Bedingungen erfüllen, beispielsweise minimale Größe, Form, Intensität, usw., werden als Fehler angesehen. Die Statistik der Fehler in den Bildern wird dann berechnet und berichtet. Beispielsweise kann der größte Fehler und die Gesamtanzahl an Fehlern für jedes Bild mitgeteilt werden. Dann werden die Bilder auf der Grundlage dieser Statistiken beurteilt, so daß die signifikantesten Fehler zuerst bearbeitet und untersucht werden, wodurch die Beurteilungszeit beträchtlich verringert wird.
Eine Stärke dieses Verfahrens besteht darin, daß es nur eine geringe Kenntnis elektrischer Merkmale oder Strukturen in den Spannungskontrastbildern erfordert, nämlich nur, daß sie annähernd dieselbe Größe in beiden Bildern oder Bildbereichen aufweisen, und daß eine Ausrichtung und Bildnormierung die Gesamtdifferenzen in den Bildern oder Bildbereichen korrigiert. Mit diesem Verfahren können Spannungskontrastfehler festgestellt werden, ohne daß man zuerst wissen muß, welche elektrische Muster untersucht werden.
Diese Stärke stellt jedoch auch eine Schwäche dar: Sämtliche Bilddifferenzen werden als potentielle Fehler angesehen, selbst wenn dies nicht der Fall ist, so daß es nicht möglich ist, ”Killerfehler” von ”Störfehlern” oder ”falschen” Fehlern zu unterscheiden. Ein ”Killerfehler” ist ein Fehler mit elektrischer Signifikanz beim endgültigen Test eines Die, der zu einer verringerten Verläßlichkeit oder zu einer verringerten elektrischen Leistung führt. Ein ”falscher” Fehler ist ein Bericht von einem Fehlerfeststellungssystem über einen Fehler, der nicht irgendeinem Oberflächen- oder Bildartefakt entspricht, und beispielsweise von einem Fehler infolge des Systems herrührt. Ein ”Störfehler” ist ein Oberflächen- oder Bildartefakt, welches real ist, jedoch keinen Killerfehler darstellt, oder ansonsten von Interesse ist. Einige Artefakte bei dem Untersuchungsvorgang treten infolge von Bildfehlausrichtung auf, lokalen Bildverzerrungen und Nichtlinearitäten des Abtastvorgangs, der zur Erlangung der Spannungskontrastbilder eingesetzt wird. Da das Auftreten von Killerfehlern im allgemeinen relativ selten ist, kann die Anzahl festgestellter Störfehler erheblich größer als die Anzahl an Killerfehlern sein. Bei herkömmlichen Untersuchungssystemen auf Pixelgrundlage können 90% oder mehr der berichteten Fehler Störfehler sein. Deren Trennung von den Killerfehlern erfordert eine zeitaufwendige und teure Untersuchung und Beurteilung durch den Menschen. Der hohe Anteil an Störfehlern und falschen Fehlern, und das Erfordernis eines menschlichen Eingriffs, machen es schwierig, die Leistung des Untersuchungsvorgangs zu verbessern, damit es bei der Herstellung von Halbleiterwafern nützlicher ist. Vorhandene Lösungen zur Verringerung der Rate an Störfehlern und falschen Fehlern, die durch Fehlausrichtung hervorgerufen werden, beispielsweise durch exakte Waferplattformpositionierung, gleichförmigere und wiederholbare Abbildung, und verbesserte Fehlerfeststellungsalgorithmen, eliminieren das Problem nicht, und verringern typischerweise die Empfindlichkeit auf Killerfehler. Gleichzeitig benötigen diese Lösungen mehr Verarbeitung, und daher mehr Verarbeitungszeit oder mehr Verarbeitungshardware. Dies begrenzt die Durchsatzrate und das Preis-Leistungsverhältnis.
Ein anderer Nachteil besteht darin, da das Verfahren auf Pixelgrundlage arbeitet, daß es nur Intensitätsunterschiede pixelweise feststellen kann. Dies macht die Feststellung bestimmter Arten von Fehlern schwierig, wenn nicht sogar unmöglich. Eine gleichzeitig anhängige US-Patentanmeldung beschreibt Vorgehensweisen zur Verbesserung der Sichtbarkeit in einem Spannungskontrastbild von elektrisch signifikanten Fehlern bezüglich Merkmalen wie etwa ungefüllten Kontaktlöchern. Diese Vorgehensweisen rufen eine Änderung der anscheinenden Größe des ungefüllten Kontaktloches in dem Spannungskontrastbild hervor, abhängig vom elektrischen Leitvermögen des Materials in dem Kontaktloch. Zwar kann ein Bildvergleichsverfahren auf Pixelgrundlage die Änderung der Größe als Intensitätsdifferenz für das Kontaktloch umgebende Pixel feststellen, und kann die Pixelintensitätsunterscheidung einen torusförmigen Fehler zeigen, jedoch würde es nicht das fundamentale Erscheinungsbild dieser Art eines Fehlers erkennen lassen, nämlich eine anscheinende Änderung der Größe des Merkmals, statt einer Intensitätsänderung.
Die DE 19803021 A1 offenbart ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Musteruntersuchung, bei denen das Bild einer Probe erzeugt wird und ein auf der Probe ausgebildetes Muster untersucht wird. Dieses Verfahren umfasst die Schritte des Einspeichern eines Referenzbilds, das einem Bild der Probe entspricht, in einen Speicher; das Vergleichen des aus dem Speicher ausgelesenen Referenzbilds mit dem Bild der Probe; das Erkennen von Unterschiedsabschnitten zwischen dem Referenzbild und dem Probenbild als Defekte; und das Bestimmen der Wahrscheinlichkeit, dass die Probe in ihrer fertiggestellten Form einen Killerdefekt (Defekt, der einen Ausfall verursacht) aufweist, auf Grundlage der erkannten Unterschiedsabschnitte.
US 5,801,965 zeigt ein Verfahren und ein System für die Untersuchung eines Produkts, umfassend das Extrahieren von Fehlern des Produkts, die Klassifizierung der Fehler aufgrund analysierter Fehlerdaten, wobei die analysierten Fehlerdaten zur Inspektion des Produkts rückgeführt werden.
EP 0853 243 A2 offenbart ein Verfahren zur Detektion elektrischer Defekte in einem Halbleterwafer, in dem eine Ladung auf den Wafer gebracht, und Kontrastdaten auf Basis von topographisch bedingten Spannungsunterschieden mittels eines Elektronenstrahls gewonnen und dann analysiert werden.
EP 0504 944 A2 offenbart ein dynamisches Fehlererkennungs- und Analysesystem, das einen Elektronenstrahl auf eine Probe projiziert, wobei ein von der Probe ausgehender Sekundärelektronenstrahl analysiert wird und durch den Unterschied zwischen diesem und einem unbeeinflussten Elektronenstrahl eine Fehlerinformation generiert wird.
1 zeigt ein Verfahren nach dem Stand der Technik, bei welchem Bilder parallel aufgenommen und verarbeitet werden. Der Bildaufnahmeabschnitt beginnt mit der Einrichtung einer Batch-Datei im Schritt 105, gefolgt von der Bildaufnahme im Schritt 110, dem Speichern des Bildes im Schritt 115, und der Bewegung zu einem nächsten Bild im Schritt 120. Bilder werden in einem Plattenspeichergerät 125 gespeichert. Die Schritte 110, 115 und 120 werden für andere Bereiche eines Wafers wiederholt, und wenn die Abbildung des Wafers vollständig ist, beginnt die Abbildung eines anderen Wafers. Sobald ein Bild aufgenommen wurde, geht die Bildverarbeitung parallel zur Aufnahme weiterer Bilder weiter. Die Bildbearbeitung beginnt mit der Ausrichtung des aufgenommenen Bildes in Bezug auf ein Bezugsbild im Schritt 130, und dann werden die Pixelintensitätspegel der Bilder im Schritt 135 unterschieden, um ein Differenzbild zu erzeugen. Rauschen wird von dem Differenzbild im Schritt 140 abgetrennt, und hieran schließt sich das Zählen der Merkmale in dem Differenzbild im Schritt 145 an. Merkmale in dem Differenzbild werden im Schritt 150 sortiert, und von Hand im Schritt 155 untersucht, um zu entscheiden, welche der Merkmale als Fehler angesehen werden sollen.
Es sind Verfahren und Einrichtungen gewünscht, welche eine niedrigere Rate an Störfehlern zur Verfügung stellen, und geringere Anforderungen an den menschlichen Eingriff, und daher eine verbesserte Durchsatzrate und ein verbessertes Preis-Leistungsverhältnis.
Im Licht des oben genannten wird ein Verfahren zur Untersuchung eines gemusterten Substrats gemäß Anspruch 1, eine Einrichtung zur Untersuchung eines gemusterten Substrats gemäß Anspruch 23 sowie ein Computerprogrammerzeugnis gemäß Anspruch 34 bereitgestellt.
Gemäß Ausführungsformen der Erfindung wird ein Verfahren bereitgestellt. Das Verfahren umfasst die Schritte: Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes; Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild und Herausziehen von Merkmalen aus dem Testbild; Anpassung von Merkmalen des Bezugsbildes und von Merkmalen des Testbildes; und Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren. Dabei umfasst das Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren, folgendes: die Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild; die Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Testbild; und das Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften in dem Testbild mit den berechneten Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild; wobei die berechneten Merkmalseigenschaften umfassen: Fläche, Größe, Schwerpunkt, mittlere Intensität, Summe der Intensität, Standardabweichung der Intensität; und wobei das Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften umfasst: das Berechnen von Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken, die umfassen ein oder mehrere von Unterschieden, Verhältnissen, größer-als- oder kleiner-als-Funktionen, Mittel, Standardabweichungen, lineare Regressionen und adaptive Schwellen; und die Bestimmung, ob Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen.
Gemäß weiteren Ausführungsformen der Erfindung wird eine Einrichtung zur Untersuchung eines gemusterten Substrats bereitgestellt. Die Einrichtung umfasst: ein Computersystem; und Befehle zum Steuern des Computersystems zur Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes zumindest eines gemusterten Substrats, um Merkmale aus dem Bezugsbild herauszuziehen, und Merkmale aus dem Testbild herauszuziehen, zur Anpassung von Merkmalen des Bezugsbildes und Merkmalen des Testbildes, und zum Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren. Dabei umfasst das Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren, folgendes: die Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild; die Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Testbild; und das Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften in dem Testbild mit den berechneten Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild. Dabei umfassen die berechneten Merkmalseigenschaften Fläche, Größe, Schwerpunkt, mittlere Intensität, Summe der Intensität, Standardabweichung der Intensität, wobei das Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften umfasst: das Berechnen von Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken, die umfassen ein oder mehrere von Unterschieden, Verhältnissen, größer-als- oder kleiner-als-Funktionen, Mittel, Standardabweichungen, lineare Regressionen und adaptive Schwellen; und die Bestimmung, ob Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen.
Gemäß weiteren Ausführungsformen der Erfindung wird ein Computerprogrammerzeugnis bereitgestellt. Dieses umfasst ein computerlesbares Medium, das Befehle zum Steuern eines Computersystems zur Ausführung des Verfahrens umfasst, wobei das Computersystem ausgebildet ist zur Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes, welche Muster auf mindestens einem gemusterten Substrat repräsentieren, zum Herausziehen von Merkmalen von dem Bezugsbild und zum Herausziehen von Merkmalen von dem Testbild, um Merkmale des Bezugsbildes und Merkmale des Testbildes anzupassen, und um Merkmale des Bezugsbildes und des Testbildes zu vergleichen, um Fehler zu identifizieren.
Ausführungsformen der Erfindung umfassen Einrichtungen zur Untersuchung gemusterter Substrate, computerlesbare Medien, die Befehle zum Steuern eines Systems enthalten, welches einen Prozessor zur Untersuchung gemusterter Substrate aufweist, sowie Computerprogrammerzeugnisse, die ein von einem Computer einsetzbares Medium aufweisen, in welchem ein computerlesbarer Programmcode vorhanden ist, zum Steuern eines Systems zur Untersuchung gemusterter Substrate.
Diese und weitere Merkmale von Ausführungsformen, die mit der Erfindung verträglich sind, werden Fachleuten aus der nachfolgenden Beschreibung und den beigefügten Zeichnungen noch deutlicher werden.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist ein Flußdiagramm eines Verfahrens nach dem Stand der Technik zur Bildaufnahme parallel zur Bildverarbeitung;
2 zeigt schematisch ein System, das mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
3 ist ein Flußdiagramm auf hohem Niveau einiger Verfahren, die mit der Erfindung verträglich sind;
4 ist eine Bildschirmteilungsansicht, welche zwei Spannungskontrastbilder von Dies eines teilweise hergestellten Halbleiterwafers zeigt;
5 ist eine Erläuterung auf hohem Niveau von Verfahren, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich sind, zur Anpassung von Merkmalen zwischen Spannungskontrastbildern von Kontaktlöchern;
6 ist ein Flußdiagramm, welches mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Verfahren zeigt;
7 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schrittes 610 von 6, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
8 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schritts 630 von 6, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
9 zeigt eine detailliertere Ausführungsform der Schritte 610, 615 und 620 von 6, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
10 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schritts 630 von 6, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
11 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schritts 635 von 6, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
12 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Verfahrens von 6, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
13 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schritts 9620A von 9, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
14 zeigt eine detaillierte Ausführungsform des Schritts 9620B von 9, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
15 zeigt eine alternative, detaillierte Ausführungsform des Schritts 9620A von 9, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
16 zeigt eine alternative, detaillierte Ausführungsform des Schritts 9620B von 9, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
17A, 17B, 17C und 17D zeigen ein Flußdiagramm einer Fehlerfeststellungsimplementierung auf Merkmalsbasis, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
18A–18H erläutern das Herausziehen von Merkmalen mittels Schwellenwertbildung auf eine mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Art und Weise;
19A–19G erläutern das Herausziehen von Merkmalen durch Modellanpassung auf eine mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Art und Weise;
20A–20F erläutern einen Fehlerfeststellungsvorgang, der mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist;
21 zeigt ein Diagramm der berechneten Fläche von Testbildmerkmalen in Abhängigkeit von der berechneten Fläche von Bezugsbildmerkmalen; und
22A–22C zeigen das Herausziehen von Merkmalen durch adaptive Schwellenwertbildung auf eine mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Art und Weise.
23A–23D zeigen ein Beispiel für eine Array-Betriebsartoperation; und
24 zeigt ein Flußdiagramm eines Array-Betriebsartverfahrens zur Durchführung eines zellenweisen Vergleichs zur Fehlerfeststellung.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
2 zeigt schematisch ein Beispiel für ein System 200 zur Überprüfung von Wafern unter Einsatz von Spannungskontrastverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung. Das System 200 weist ein Elektronenstrahluntersystem 205 auf (beispielsweise ein Elektronenstrahlbildaufnahmeuntersystem eines Systems Schlumberger IDS 10000), wahlweise mit einer Anzeige 210, mit einer motorisierten Waferplattform 213, einer Elektronensäule 215 mit einer Plattform und einer Vakuumkammer, einem Bildprozessor 220, einer Datenspeichervorrichtung 225 wie beispielsweise einem Plattenlaufwerk mit 100 GByte und wahlweise mit einem Computeruntersystem 230 mit Anzeige 235. Das Elektronenstrahluntersystem 205, der Bildprozessor 220 und das Computeruntersystem 230 kommunizieren untereinander über einen Netzwerkbus 240 oder eine andere geeignete Verbindung. Das Elektronenstrahluntersystem 205 kann beispielsweise ein Elektronenstrahlsondensystem des Typs IDS 10000 sein, wie es im Handel von Schlumberger Automated Test Systems, San Jose, Kalifornien, erhältlich ist, wobei die Software modifiziert ist, um Operationen zu ermöglichen, die mit der Erfindung verträglich sind, wie dies nachstehend genauer erläutert wird. Derartige Operationen können beispielsweise die mehrfache asynchrone Bildverarbeitung umfassen, eine Bildausrichtungsverarbeitung und Untersuchung, eine Waferfehlerkartenerzeugung und -anzeige, und den Import und Export von Bildern für die Untersuchung. Das Elektronenstrahluntersystem 205 kann Modifikationen aufweisen, beispielsweise einen höheren Elektronenstrahlstrom oder eine höhere Elektronenstrahlenergie, und eine Vorladungsflutkanone sowie zugehörige Hardware- und Softwareelemente für die stabile und kontrollierbare Oberflächenaufladung eines Wafers mit ausgewählter Aufladungspolarität. Die motorisierte Waferplattform 215 kann beispielsweise eine motorisierte Waferplattform des Modells MWS sein, wie sie im Handel von Schlumberger Automated Test Systems, San Jose, Kalifornien erhältlich ist, zum Handhaben und Positionieren eines Wafers in Bezug auf die Elektronensäule (nicht dargestellt) des Elektronenstrahluntersystems 205. Der Bildprozessor 220 kann beispielsweise eine Gruppe vernetzter Workstations oder von PCs sein, beispielsweise eine vernetzte Gruppe von PCs, die mit Prozessoren des Typs Pentium II ausgerüstet sind. Der Datenspeicher 225 sorgt für Kapazität für das Speichern von Bezugsbildern und die mehrfache, asynchrone Bildverarbeitung. Das wahlweise verfügbare Computeruntersystem 230 mit der Anzeige 235 ist zu dem Zweck vorgesehen, um die Überwachung und Untersuchung von Vorgängen und Bildern, die mit Waferuntersuchungs- und Überprüfungsoperationen in Verbindung stehen, durch einen menschlichen Benutzer zu gestatten.
Mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Verfahren ziehen Merkmale aus einem Bild heraus, beispielsweise durch Schwellenwertbildung, um eine binäre Version des Merkmalsbildes zu erzeugen, und dann ein optionales Graustufenbild, oder durch Vergleich von Merkmalen in dem Bild mit einer Merkmalsschablone. Die Bildern können zur Abbildung von Merkmalen ausgerichtet werden, oder es können binäre Versionen des Merkmalsbildes ausgerichtet werden, und dann entsprechende Merkmale angepaßt werden. Das bedeutet, daß Merkmale, beispielsweise jene, die elektrisch signifikant sein können, aus dem Spannungskontrastbild herausgezogen werden, und dann Merkmal für Merkmal angepaßt werden, bevor eine Fehlerbestimmung durchgeführt wird. Diese Vorgehensweise ist vorteilhaft, verglichen mit Verfahren nach dem Stand der Technik auf Pixelgrundlage, und zwar in folgender Hinsicht:

1. Verringerte Rate an Störfehlern und falschen Fehlern, und erhöhte Empfindlichkeit auf Killerfehler.
2. Verringerung statistischen Rauschens aufgrund der Mittlung von Pixelwerten über das Bild.
3. Es werden nur jene Teile der Bilder herausgezogen, in denen elektrisch signifikante Erscheinungen wahrscheinlich sind, um so den Fehlerbestimmungsvorgang zu vereinfachen und zu beschleunigen.
4. Potentiell signifikante Eigenschaften der Merkmale, beispielsweise die Fläche, die mittlere Intensität, die Intensitätssumme, die Form, Momente, usw. können berechnet und verglichen werden, da der Vorgang auf Merkmalen statt auf Pixeln beruht.
5. Die Verarbeitungsarbeitsbelastung kann geringer sein. Durch Vergleich von Bildern von Merkmal zu Merkmal statt von Pixel zu Pixel wird die Anzahl an Operationen durch die Anzahl an Merkmalen (typischerweise einige Hundert) bestimmt, nicht durch die Anzahl an Pixeln (typischerweise in der Größenordnung von Hunderttausend oder Millionen). Es werden daher Berechnungsressourcen zur Verfügung gestellt, um die Robustheit der Feststellung von Fehlern zu verbessern.
6. Die Ausrichtung von Bezugs- und Testbildern oder von Bildbereichen erfordert keine Pixelgenauigkeit. Die Bildausrichtung muß nur so weitgehend sein, daß entsprechende Merkmale aus Bildern oder Bildbereichen korrekt angepaßt sind. Die erforderliche Präzision der Waferplattform und der Bildausrichtungsalgorithmen wird daher durch die Merkmalsgröße bestimmt, statt durch die Pixelgröße.

3 ist ein Flußdiagramm auf hohem Niveau einiger Verfahren, die mit der Erfindung verträglich sind. Im Schritt 305 stellt eine graphische Benutzerschnittstelle ein ”Jobrezept” zur Betrachtung durch einen menschlichen Benutzer dar. Nachdem der Benutzer Parameter für den Job ausgewählt oder eingegeben hat, werden die Algorithmen für die Bildverarbeitung (IP) und IP-Parameter in einen aktiven Speicher im Schritt 310 geladen, zusammen mit einem Schablonenbild, falls dies für den Job benötigt wird. Im Schritt 315 wird eine Bilddatenquelle ausgewählt, beispielsweise entweder ein direktes Videobild (Livebild), oder ein vorher aufgenommenes Bild, das auf der Platte gespeichert ist. Im Schritt 320 werden ein Bezugsbild R und ein Testbild T, die verarbeitet werden sollen, in den aktiven Speicher geladen, zusammen mit einem Arbitrationsbild A, falls dies für den Job erforderlich ist. Der Einsatz von Arbitrationsbildern wird nachstehend genauer erläutert. Im allgemeinen wird ein Arbitrationsbild verwendet, wenn Bilder von zwei Bereichen auf einem Wafer verglichen werden, um eine Unsicherheit in der Hinsicht auszuschalten, welches von beiden einen Fehler aufweist, beispielsweise wenn Bilder oder Bildabschnitte verglichen werden, die sich wiederholende Strukturen auf einem Wafer darstellen, beispielsweise benachbarte Speicherzellen. Im Schritt 325 werden das Bezugsbild und das Testbild ausgerichtet, sowie ebenfalls das Arbitrationsbild, falls dieses für den Job benötigt wird.
Alternativ wird der Schritt 325 übersprungen, wenn eine Bildausrichtung nicht erforderlich ist, beispielsweise wenn eine exakt Plattform verwendet wird, und/oder die Bilder vorher ausgerichtet wurden. Im Schritt 335 wird eine Fehlerfeststellung auf Merkmalsgrundlage durchgeführt. Im Schritt 340 werden die Ergebnisse der Fehlerfeststellung, beispielsweise die Orte, Größen, Arten usw. von Fehlern, in einer Datenbank gespeichert, und/oder berichtet, und wird wahlweise auch das Bild gespeichert, um später darauf Bezug zu nehmen. Im Schritt 345 werden Zwischenbilder und Zwischenergebnisse, beispielsweise eine Karte von Fehlern und Statistiken über Ort, Größe, Typ usw. von Fehlern, wahlweise zur Überwachung durch einen menschlichen Benutzer auf einem Anzeigebildschirm 350 angezeigt.
4 ist eine Bildschirmteilungsansicht, welche zwei Spannungskontrastbilder von Dies eines zum Teil fertiggestellten Halbleiterwafers zeigt. Die Bilder werden zu einem Zeitpunkt der Herstellung aufgenommen, nachdem Kontaktlöcher durch eine dielektrische Schicht geätzt wurden, um Kontaktelemente freizulegen. Jeder der schwarzen Punkte stellt ein Kontaktloch dar. Das Bild 410 auf der linken Seite in 4 ist ein Bezugsbild, das von einem ersten Die aufgenommen wurde. Das Bild 420 ist ein Testbild, das von einem zweiten Die aufgenommen wurde. Es ist erwünscht, das Bild 420 zu untersuchen, um Fehler mit elektrischer Signifikanz festzustellen, beispielsweise fehlende oder unvollständig ausgebildete Kontaktlöcher. Mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Verfahren sorgen für die Untersuchung durch Anpassung von Merkmalen von beiden Bildern.
5 ist eine Darstellung auf hohem Niveau von Verfahren, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich sind, und zur Anpassung von Merkmalen zwischen Spannungskontrastbildern von Kontaktlöchern dienen. Zur Vereinfachung der Darstellung ist nur eine kleine Anzahl an Kontaktlöchern in den Bildern von 5 gezeigt, obwohl die Vorgehensweisen bei erheblich größeren Feldern aus Kontaktlöchern einsetzbar sind, und ebenso bei Bildern von anderen Halbleitermerkmalen als Kontaktlöchern. Ein Bezugsbild 510 weist fünf Kontaktlöcher auf, die als schwarze Punkte 512, 514, 516, 518 und 520 dargestellt sind, und ihm fehlt ein Kontaktloch an einem mit 522 bezeichneten Ort. Ein Testbild 524 weist Kontaktlöcher auf, die als schwarze Punkte bei 526, 528, 530, 532, 534 und 536 dargestellt sind. Das Testbild 524 wird mit dem Bezugsbild 510 im Schritt 538 ausgerichtet. Zum Zwecke der Erläuterung ist die Ausrichtung durch gestrichelt dargestellte Kästen 540 und 542 angedeutet, welche die Überlappungsbereiche der Bilder 510 und 524 darstellen, wobei beispielsweise das Merkmal 512 dem Merkmal 526 entspricht, das Merkmal 514 dem Merkmal 528, das Merkmal 516 kein Gegenstück in dem Testbild aufweist, das Merkmal 518 dem Merkmal 532 entspricht, das Merkmal 520 dem Merkmal 534 entspricht, und der Ort 522 dem Merkmal 530 entspricht. Das Merkmal 536 des Testbildes 524 hat kein Gegenstück in dem Bezugsbild 510. In den Schritten 544 und 546 werden Merkmale aus den Bildern herausgezogen. Die aus den Bildern herausgezogenen Merkmale werden numeriert, um anzuzeigen, daß die Merkmale nach dem Herausziehen von Merkmalen als Merkmale identifiziert wurden. In diesem Schritt ist keine Entsprechung zwischen den Merkmalsnummern des Bezugsbildes und den Merkmalsnummern des Testbildes vorhanden.
Die 20A–20F erläutern einen Merkmalsanpassungsvorgang, der mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist. 20A zeigt einen Abschnitt eines Bezugsbildes, welches mehrere Merkmale aufweist, die Kontakte eines Wafers repräsentieren, beispielsweise Kontakte 2005 und 2010, wobei der Zentrumspunkt und die Grenze jedes Merkmals mit einem Kreuz bzw. einem Kreis markiert ist. 20B zeigt einen Abschnitt eines Testbildes, welches ebenfalls mehrere Merkmale aufweist, die Kontakte eines Wafers repräsentieren, wobei der Zentrumspunkt und die Grenze jedes Merkmals mit einem Kreuz bzw. einem Kreis markiert ist. 20C zeigt das Bezugsbild mit zusätzlichen Ringen, welche jedes Merkmal umgeben, um eine Grenze für einen zulässigen Offset anzuzeigen, wenn Merkmale des Testbildes mit jenen des Bezugsbildes verglichen werden. 20D zeigt das Testbild von 20B, welches dem Bezugsbild von 20C überlagert ist. Es sind kleine Ausrichtungsfehler sichtbar. Man erkennt, daß das Zentrum eines Merkmals des Testbildes, des Merkmals 2015, außerhalb der zulässigen Offsetgrenze des Merkmals 2010 liegt. Man erkennt ebenfalls, daß das zentrale Merkmal des Bezugsbildes, das Merkmal 2020, kein Gegenstück in dem Testbild aufweist. 20E zeigt Merkmale, die in dem Vorgang ”angepaßt” wurden. 20F zeigt die Merkmale, welche der Vorgang als ”Fehler” identifiziert hat, wobei ein Fehler in Bezug auf ein fehlendes Merkmal für das Merkmal 2020 berichtet wird, und ein Fehler in Bezug auf ein verschobenes Merkmal für das Merkmal 2010, da das Merkmal 2015 des Testbildes außerhalb der zulässigen Offsetgrenze liegt. Nach dem Identifizieren der Fehler kann eine kontrastierende Überlagerungsschicht, beispielsweise in einer Kontrastfarbe, zusammen mit dem Testbild angezeigt werden, damit die Fehler von einem menschlichen Betrachter leicht erkannt werden können.

Zusätzlich zum Identifizieren und Numerieren der Merkmale werden Eigenschaften der herausgezogenen Merkmale bestimmt. Sobald die Merkmale herausgezogen wurden, ist die Berechnung einer Eigenschaft oder mehrerer Eigenschaften der Merkmale ein geradliniger Berechnungsvorgang. Eigenschaften können umfassen (sind hierauf jedoch nicht beschränkt): Fläche, Größe, Form, Schwerpunkt, mittlere Intensität (die besonders wertvoll zur Rauschverringerung in durch statistisches Rauschen beschränkten Elektronenstrahlbildern ist), Summe der Intensität, und Standardabweichung der Intensität. In Tabelle 1 sind Beispiele für einige Merkmalseigenschaften angegeben beispielsweise die Koordinaten (x, y) des Schwerpunkts des Merkmals, die Fläche (A), und die mittlere Pixelintensität (I). Die dargestellten Werten dienen zur Erläuterung, und ihr Maßstab entspricht nicht notwendigerweise den Bildern von 5. TABELLE 1 (Herausgezogene Merkmale)

Bezugsbild 510					Testbild 524
Merkmal#	x	y	A	I	Merkmal#	x	y	A	I
R1	1,2	1,1	3,0	40	T1	1,3	1,0	2,0	44
R2	5,2	1,0	3,5	45	T2	5,4	1,1	2,5	81
R3	6,2	3,1	3,0	50	T3	3,2	3,0	2,0	50
R4	1,2	5,1	2,5	42	T4	1,3	5,0	2,5	54
R5	5,3	5,1	3,0	48	T5	5,2	5,0	3,0	52

Im Schritt 548 werden Merkmale angepaßt. Zum Beispiel werden die Merkmale 512 bis 520 als die Merkmale R1–R5 des Bezugsbildes 510 identifiziert, wogegen der Ort 522 kein Merkmal enthält. Die Merkmale 526 bis 534 werden als die Merkmale T1–T5 des Testbildes 524 identifiziert. Die Merkmale R1, R2, R4 und R5 des Bezugsbildes 510 werden jeweils an das Merkmal T1, T2, T4 bzw. T5 des Testbildes 524 angepaßt. Das Merkmal R3 des Bezugsbildes 510 hat kein Gegenstück in dem Testbild 524, da es außerhalb des Gesichtsfeldes des Testbildes 524 liegt. Das Merkmal T3 des Testbildes 524 hat kein Gegenstück im Bezugsbild 510, da es im Bezugsbild fehlt.

Tabelle 2 zeigt ein einfaches Beispiel für den Vergleich von Eigenschaften angepaßter Merkmale. Ein numeriertes Merkmal de Bezugsbildes (R#) wird mit einem numerierten Merkmal des Testbildes (T#) verglichen, es wird eine Differenz zwischen der Merkmalsfläche in dem Bezugsbild (Aref) und der Merkmalsfläche in dem Testbild (Atest) berechnet, um einen Flächendifferenzwert (Adif) zu erhalten, und es wird ein Verhältnis zwischen Aref und Atest berechnet, um einen Flächenverhältniswert (Aratio) zu erhalten. Dieses Verhältnis könnte als Maß für den Fehler verwendet werden. Beispielsweise jedes Verhältnis, das größer als eine gewisse Schwelle ist, beispielsweise 1,2, könnte als Merkmal mit einem Fehler angesehen werden. Es wird ein Test durchgeführt, um zu bestimmen, ob der Wert Aratio größer als ein Schwellenwert ist oder nicht (Ar > 1,2). TABELLE 2 (Verglichene Merkmale)

Angepaßte Merkmale:
R#-T#	Aref	Atest	Adif	Aratio	Ar > 1,2	Fehler ?
R1-T1	3,0	2,0	1,0	1,5	Wahr	Ja
R2-T2	3,5	2,5	1,0	1,4	Wahr	Ja
R4-T4	2,5	2,5	0,0	1,0	Falsch	Nein
R5-T5	3,3	3,0	0,3	1,1	Falsch	Nein

Nicht angepaßte Merkmale:
R3-TE	Außerhalb des Gesichtsfeldes	Unbekannt	Unbekannt
RX-T	Fehlt im Gesichtsfeld	N/A	Ja*

* Fehler im Bezugsbild (kann auftreten, wenn das Bezugsbild von einem echten Die stammt)

Nachdem Eigenschaften der Merkmale berechnet wurden, können sie einzeln oder in Kombination bzw. Kombinationen verglichen werden. Ein Fehler kann beispielsweise berichtet werden, wenn die Merkmalseigenschaften sich um einen vorbestimmten Betrag unterscheiden. Numerisch kann dieser Vergleich folgendermaßen durchgeführt werden (ist hierauf jedoch nicht beschränkt), daß eine Subtraktion, ein Verhältnis (die beide üblicherweise verwendet werden) durchgeführt werden, eine Funktion größer als oder kleiner als angewendet wird, usw. Die Kombination von Eigenschaften kann die Empfindlichkeit für die Feststellung von Fehlern erhöhen, ohne die Störfehlerrate zu erhöhen. Beispielsweise kombiniert die Summe der Intensitäten sämtlicher Pixel in dem Merkmal ein Maß für die Fläche mit einer Mittlung der Intensität, und ist besonders gut geeignet, um einen Fehler festzustellen, der zu einer subtilen Graustufenänderung führt, der jedoch ebenfalls (wie dies im Falle von Kontakten oder Durchgangskontaktierungen der Fall ist) die anscheinende Größe des fehlerhaften Merkmals ändert. Tabelle 2 zeigt darüber hinaus Fehler, die als fehlende Merkmale oder zusätzliche Merkmale klassifiziert werden.
Eine weitere Vorgehensweise besteht darin, statistische Werte zu berechnen, beispielsweise Mittelwerte, Standardabweichungen und/oder lineare Regressionen, in Bezug auf Unterschiede zwischen den interessierenden Eigenschaften. Merkmale, deren Eigenschaften sich um mehr als beispielsweise zwei Standardabweichungen der Verteilung der Differenzen unterscheiden, können als Fehler gemeldet werden. Diese Vorgehensweise vermeidet das Erfordernis, eine feste Schwelle für die Differenz zwischen Merkmalseigenschaften einstellen zu müssen. (Feste Schwellen sind fehleranfällig, da sie falsch eingestellt werden können, und da sie, selbst wenn sie korrekt eingestellt sind, sich nicht an subtile Änderungen im Bild anpassen, beispielsweise Kontrast- oder Helligkeitsänderungen). Statt dessen paßt sich die Schwelle innerhalb eines ausgewählten Bereiches der statistischen Signifikanz an. Der Mittelwert und die Standardabweichung von Merkmalseigenschaftsdifferenzen stellen selbst ebenfalls ein Maß für die Fehlerdichte auf dem Wafer dar. Diese adaptive Vorgehensweise ist beispielsweise im Falle eines schlechten Wafers mit zahlreichen Fehlern nützlich, da die Standardabweichung dann groß ist, und nur die schlimmsten Fehler mitgeteilt werden. Bei einem schlechten Wafer zeigen der Mittelwert und die Standardabweichung selbst eine schlechte Ausbeute an. Bei einem Wafer mit hoher Ausbeute treten Killerfehler deutlich gegenüber der Differenzverteilung vor, und können korrekt als Fehler mitgeteilt werden. 21 ist ein Beispiel, in welchem ein Diagramm der berechneten Fläche von Testbildmerkmalen in Abhängigkeit von der berechneten Fläche von Bezugsbildmerkmalen dargestellt ist. Bei perfekt angepaßten Bildern würden die Flächen entlang der Linie 2100 für ”perfekte Anpassung” liegen. Merkmalsbereiche im Diagramm, die deutlich entfernt von der Linie 2100 liegen, beispielsweise die Bereiche 2105, 2110 und 2115, werden leicht als mögliche Killerfehler identifiziert.
6 ist ein Flußdiagramm, welches mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Verfahren zeigt. Die Fehlerfeststellung auf Merkmalsbasis beginnt im Schritt 605. Im Schritt 610 werden Bezugs- und Testbilder und wahlweise ein Arbitrationsbild erzeugt. Die Bezugs- und Testbilder werden wahlweise zueinander im Schritt 615 ausgerichtet, je nach Wunsch oder Erfordernis. Bildausrichtungsverfahren sind im Stand der Technik bekannt, und werden hier nicht weiter erläutert; beispielsweise gehen aus dem U.S.-Patent Nr. 5 054 097 von Flinois et al Vorgehensweisen zum Ausrichten von Bildern hervor, und umfassen Erzeugnisse wie beispielsweise das Elektronenstrahlabbildungssystem des Typs IDS 10000, das im Handel von Schlumberger Technologies, Inc. von San Jose, Kalifornien erhältlich ist, weisen Bildausrichtungsfähigkeiten auf. Merkmale werden aus den Bildern im Schritt 620 herausgezogen. Die Schritte 615 (Ausrichtung) und 620 (Herausziehen von Merkmalen) können in beliebiger Reihenfolge oder gleichzeitig durchgeführt werden, ohne das Ergebnis zu beeinflussen, es sei denn, daß der Ausrichtungsalgorithmus Information in Bezug auf herausgezogene Merkmale für die Ausrichtung einsetzt. Herausgezogene Merkmale werden im Schritt 625 angepaßt, wobei wahlweise Ausrichtungsinformation eingesetzt wird. Merkmale werden im Schritt 630 verglichen, um Fehler zu identifizieren. Die identifizierten Fehler werden mitgeteilt, und/oder es wird ein Datensatz von ihnen gespeichert, in dem wahlweise vorgesehenen Schritt 635. Der Bericht kann beispielsweise die Form einer Anzeige oder eines Ausdrucks des Testbildes mit einer kontrastierenden (beispielsweise unterschiedlich gefärbten) Überlagerung annehmen, welche die identifizierten Fehler zeigt, zusammen mit einer tabellarischen Merkmalsstatistik.
Der Schritt 640 überprüft, ob ein weiteres Bild nach Fehlern untersucht werden soll. Falls Ja, wird der Vorgang wiederholt, wobei erneut mit dem Schritt 610 begonnen wird. Falls Nein, endet der Vorgang im Schritt 645. Falls nicht erforderlich, kann die Erzeugung des Bezugsbildes im Schritt 610 übersprungen werden. Zum Beispiel muß das Bezugsbild nicht bei jeder Wiederholung erzeugt werden, wenn dasselbe Bezugsbild jedesmal dann verwendet wird, wenn ein Testbild untersucht werden soll, oder falls das Bezugsbild, das bei der nächsten Wiederholung eingesetzt werden soll, das Testbild aus der vorherigen Wiederholung ist.
7 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schrittes 610, bei welcher die Bilder gelesen werden (nämlich jene, die vorher aufgenommen und gespeichert wurden), oder aufgenommen werden, im Schritt 7610A. Falls gewünscht werden die Bilder im wahlweisen Schritt 7610B geglättet. Die Bilder werden, falls gewünscht, im wahlweisen Schritt 7610C normiert. Verfahren zum Glätten von Bildern, beispielsweise eine Gauss-Raumglättung, und zum Normieren von Bildern, beispielsweise Pixelintensitätsnormierung, sind auf diesem Gebiet bekannt. Da der Zweck der Glättung in der Verringerung oder Ausschaltung von Rauschen besteht, können andere Verfahren zur Verringerung von Rauschen eingesetzt werden, beispielsweise die Erhöhung des Strahlstroms während der Bildaufnahme, und zeitliches Mitteln (im Vergleich zur räumlichen Glättung).
8 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schritts 630. Eigenschaften von Bildmerkmalen werden im Schritt 8630A berechnet. Die berechneten Merkmalseigenschaften werden im Schritt 8630B verglichen. Im Schritt 8630C erfolgt eine Bestimmung, ob die Vergleichsergebnisse Fehlerkriterien erfüllen.
9 zeigt eine Art und Weise, auf welche die Schritte 610, 615 und 620 durchgeführt werden können. Ein Bezugsbild R wird gelesen und gespeichert, oder wird aufgenommen, im Schritt 9610A. Das Bezugsbild R wird im wahlweisen Schritt 9610B geglättet. Merkmale werden aus dem Bezugsbild R im Schritt 9620A herausgezogen. Ein Testbild T wird gelesen und gespeichert, oder aufgenommen, im Schritt 9610C. Das Testbild T wird im wahlweisen Schritt 9610D geglättet, und in Bezug auf das Bezugsbild R im wahlweisen Schritt 9610E normiert. Das Testbild T wird zum Bezugsbild R im wahlweisen Schritt 615 ausgerichtet. Im Schritt 9620B werden Merkmale aus dem Testbild T herausgezogen.
10 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schrittes 630, bei welcher Merkmale verglichen werden, um Fehler zu identifizieren. Fehlereigenschaften des Bezugsbildes R und des Testbildes T werden im Schritt 10-630A berechnet. Die berechneten Merkmalseigenschaften des Bezugsbildes R und des Testbildes T werden im Schritt 10-630B verglichen. Eigenschaftsvergleichsstatistiken werden im Schritt 10-630C berechnet. Im Schritt 10-630D erfolgt eine Bestimmung, ob die Eigenschaftsvergleichsstatistiken vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen.
11 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Schrittes 635, bei welcher Daten in Bezug auf festgestellte Fehler mitgeteilt und/oder gespeichert werden. Im Schritt 11-635A erfolgt eine Bestimmung, ob Fehler identifiziert wurden. Ist dies der Fall, werden die Fehlermerkmalseigenschaftsstatistiken im Schritt 11-636B berichtet. Die Fehlereigenschaftsstatistik und/oder andere Bildinformation wird im Schritt 11-635C mitgeteilt oder im Speicher gespeichert.
12 zeigt eine weitere, detaillierte Ausführungsform zur Erläuterung alternativer Wiederholungsarten. Die Fehlererfassung auf Merkmalsgrundlage beginnt im Schritt 605. Im Schritt 610 werden das Bezugsbild und das Testbild vorbereitet. Das Bezugsbild wird im Schritt 12-610A vorbereitet, beispielsweise wie in den Schritten 9610A, 9610B und 9620A von 9. Die Bilder werden in dem wahlweisen Schritt 615 ausgerichtet. Im Schritt 620 werden Merkmale herausgezogen. Im Schritt 625 werden Merkmale angepaßt. Im Schritt 630 werden Merkmale verglichen, um Fehler zu identifizieren. Im wahlweisen Schritt 635 werden Fehlerdaten mitgeteilt und/oder gespeichert. Der Vorgang wiederholt sich dann: wenn die Betriebsart darin besteht, ein Bezugsbild abzutasten, dann ein Testbild, dann ein Bezugsbild, dann ein Testbild, in einem abwechselnden Muster RTRT..., dann wird der Schritt 12-610A bei jeder Wiederholung durchgeführt; wenn die Betriebsart darin besteht, ein Bezugsbild nur einmal abzutasten, und dann mit mehreren Testbildern in einem aufeinanderfolgenden Muster RTTT... zu vergleichen, dann beginnt die Wiederholung im Schritt 12-610D. Nachdem alle Bilder untersucht wurden, endet die Fehlerfeststellung auf Merkmalsgrundlage im Schritt 460.
Fehlerfeststellungsergebnisse für den Untersuchungsdurchgang werden mitgeteilt und/oder gespeichert im Schritt 1245. Der Vorgang endet im Schritt 1250.
13 zeigt eine detailliertere Ausführungsform in Bezug auf das Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild R im Schritt 9620A. Ein mittlerer Hintergrundpegel des Bezugsbildes R wird im Schritt 13-9620A1 berechnet. Der Hintergrundpegel wird von den Pixelintensitäten des Bezugsbildes R entfernt, um ein erstes modifiziertes Bezugsbild R1 im Schritt 13-9620A2 zu erzeugen. Das Abtrennen des Hintergrundpegels wird wahlweise durchgeführt, da einige Spannungskontrastbilder keinen gleichmäßigen Kontrast aufweisen. Der ungleichförmige Kontrast kann zur Mitteilung falscher Fehler führen, wenn einfache Pixelsubtraktionsalgorithmen eingesetzt werden, ohne zunächst den Pixelintensitätspegel des Hintergrundes zu subtrahieren oder zu normieren. Der Hintergrund ist die Fläche des Bildes zwischen den Merkmalen. Typischerweise sind die Merkmale eines Wafers, auf dem die Fehlerfeststellung durchgeführt wird, Leiter wie beispielsweise Drähte, Durchgangsverbindungen oder Kontakte. Die Fläche, welche diese Merkmale umgibt, ist typischerweise ein Dielektrikum, heutzutage meistens SiO₂. Die Hintergrundfläche eines Bildes des Wafers repräsentiert das Dielektrikum. Artefakte, die durch ungleichförmige Aufladung der Waferoberfläche hervorgerufen werden, führen manchmal zu einem geringfügig unterschiedlichen Oberflächenpotential, und daher zu einer Hintergrundintensität, die sich über das Bild ändert. Das Entfernen oder Normieren der Hintergrundpixelintensität kann die Robustheit des Herausziehens von Merkmalen verbessern. Zum Zwecke der vorliegenden Anmeldung soll der Begriff des Abtrennens des ”Hintergrundes” entweder die Subtraktion des Hintergrundpegels oder die Normierung des Hintergrundpegels umfassen, oder jede andere geeignete Vorgehensweise zum Kompensieren eines ungleichförmigen Kontrastes eines Bildes. Mit den Pixeln des ersten modifizierten Bezugsbildes R1 wird im Schritt 13-9620A3 ein Schwellenwertvergleich durchgeführt, um ein zweites modifiziertes Bezugsbild R2 zu erzeugen, beispielsweise ein binäres Bild. Merkmale in dem zweiten modifizierten Bezugsbild R2 werden im Schritt 13-9620A4 identifiziert. Im allgemeinen besteht der Zweck des Abtrennens des Hintergrunds darin, Merkmale zu verdeutlichen. Andere Vorgehensweisen zur Verdeutlichung von Merkmalen sind ebenfalls bekannt. Falls beispielsweise das herauszuziehende Merkmal aus langen, geraden Linien besteht, kann eine Randverstärkung bei dem Bild vor dem Herausziehen der Merkmale durchgeführt werden.
14 zeigt eine detailliertere Ausführungsform des Herausziehens von Merkmalen aus dem Testbild T im Schritt 9620B. Ein mittlerer Hintergrundpegel des Testbildes T wird im Schritt 14-9620B1 berechnet. Der Hintergrundpegel wird von den Pixelintensitäten des Testbildes T abgetrennt, um ein erstes modifiziertes Testbild T1 im Schritt 14-9620B2 zu erzeugen. Mit den Pixeln des ersten modifizierten Testbildes T1 wird ein Schwellenwertvergleich im Schritt 14-9620B3 durchgeführt, um ein zweites modifiziertes Testbild T2 zu erzeugen, beispielsweise ein binäres Bild. Merkmale in dem zweiten modifizierten Testbild T2 werden im Schritt 14-9620B4 identifiziert.
15 zeigt eine weitere Ausführungsform des Herausziehens von Merkmalen aus dem Bezugsbild R im Schritt 9620A. Ein mittlerer Hintergrundpegel des Bezugsbildes R wird in dem wahlweisen Schritt 15-9620A1 berechnet. Der Hintergrundpegel wird von dem Bezugsbild R im Schritt 15-9620A2 entfernt. Eine Merkmalsschablone wird dann mit dem Bezugsbild (oder mit dem Bild, das sich nach Abtrennen des Hintergrundpegels ergibt) im Schritt 15-9620A3 verglichen. Merkmale in dem Bezugsbild, die zu der Schablone oberhalb einer bestimmten Schwelle passen, beispielsweise oberhalb einer vorbestimmten mittleren Intensität, werden im Schritt 15-9620A4 als Merkmale identifiziert, die in dem Bezugsbild vorhanden sind.
16 zeigt eine weitere Ausführungsform des Herausziehens von Merkmalen aus dem Testbild R im Schritt 9620B. Ein mittlerer Hintergrundpegel des Testbildes T wird im wahlweisen Schritt 16-9620B1 berechnet. Der Hintergrundpegel wird von den Pixelintensitäten des Bezugsbildes R im Schritt 16-9620B2 abgetrennt. Eine Merkmalsschablone wird dann mit dem Testbild verglichen (oder mit jenem Bild, das sich nach Entfernen des Hintergrundpegels ergibt), im Schritt 16-9620B3. Merkmale in dem Testbild, die zur Schablone oberhalb einer bestimmten Schwelle passen, beispielsweise oberhalb einer vorbestimmten mittleren Intensität, werden im Schritt 16-9620B4 als Merkmale identifiziert, die in dem Testbild vorhanden sind.
Die 17A, 17B, 17C und 17D zeigen ein Flußdiagramm einer Fehlerfeststellungsimplementierung auf Merkmalsbasis, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist. Wie zunächst aus 17A hervorgeht, beginnt der Vorgang im Schritt 1700. Er kann auf einem Computersystem ablaufen, das jede geeignete Betriebssystemsoftware verwendet, beispielsweise die Betriebssystemsoftware VxWorks, die im Handel- von WindRiver Systems erhältlich ist. Im Schritt 1702 werden Laufparameter heruntergeladen (also von dem Vorgang empfangen), beispielsweise welche Bezugs- und Testbilder verglichen werden sollen, Marken, usw. Im Schritt 1704 wird eine Überprüfung durchgeführt, ob Bezugsbilder vorhanden sind, die mit Testbildern verglichen werden sollen. Da der Vorgang gerade erst begonnen hat, und zumindest ein Bezugsbild für den Einsatz im Vergleich vorhanden ist, geht die Steuerung zum Schritt 1706 über. Im Schritt 1706 wird ein vorbearbeitetes Bezugsbild zum Einsatz bei dem Vorgang geladen, beispielsweise vom Massenspeicher 1703 oder der Platte 1710. Der Massenspeicher ist ein großer Hochgeschwindigkeitsspeicher mit wahlfreiem Zugriff. Im Schritt 1712 erfolgt eine Überprüfung, um sicherzustellen, daß das Bezugsbild geladen ist. Ist dies nicht der Fall, s wird ein Bericht im Schritt 1714 ausgegeben, daß das Bezugsbild fehlt, und geht die Steuerung zum Schritt 1770 über (17D). Falls Ja, dann wird im Schritt 1716 eine Überprüfung durchgeführt, um festzustellen, ob weitere Testbilder verarbeitet werden sollen.
Wenn im Schritt 1716 von 17B keine weiteren Testbilder verarbeitet werden sollen, geht die Steuerung zum Schritt 1770 (von 17D) über. Soll ein weiteres Testbild verarbeitet werden, dann wird das Testbild im Schritt 1718 von einer Lifebildquelle 1720 geladen, beispielsweise einem Bildabtastpuffer, oder von einer Quelle 1722 für ein gespeichertes Bild, beispielsweise einem Massenspeicher. Im Schritt 1724 wird eine Überprüfung durchgeführt, ob das Testbild geladen ist. Falls Nein, dann erfolgt im Schritt 1726 ein Bericht, daß das Testbild fehlt, und geht die Steuerung zum Schritt 1710 (17D) über. Falls Ja, dann wird im Schritt 1728 von 17C eine Überprüfung durchgeführt, ob mit den Testbildern eine Vorbearbeitung durchgeführt werden soll. Falls Ja, dann wird die Vorbearbeitung im Schritt 1730 durchgeführt, und geht die Steuerung zum Schritt 1732 über. Im Schritt 1732 wird eine Überprüfung durchgeführt, ob das Bezugsbild und das Testbild bereits zueinander ausgerichtet sind. (Die Bilder können bereits vorausgerichtet sein, auf der Grundlage der Genauigkeit und Wiederholbarkeit der Plattform, oder durch den Betrieb eines analogen Abtastgenerators, wie bei dem Elektronenstrahlabbildungsuntersystem des Elektronenstrahlabbildungssystems des Typs IDS 10000 von Schlumberger, oder durch einen digitalen Abtastgenerator (”DSB”)). Ist dies der Fall, dann geht die Steuerung zum Schritt 1742 über. Falls Nein, dann wird im Schritt 1734 eine grobe Ausrichtung durchgeführt. Im Schritt 1736 erfolgt eine Überprüfung, ob die grobe Ausrichtung ausreichend ist. Falls Ja, dann werden die Ausrichtungsparameter im Schritt 1738 aktualisiert, und in einer Datei gespeichert, und/oder an einen Steuercomputer geschickt (beispielsweise durch Betrieb eines Echtzeitbetriebssystems, beispielsweise VxWorks von WindStar Systems Inc., oder falls kein Echtzeitbetriebssystem vorhanden ist, kann der Steuercomputer ein Einzelplatinencomputer sein, beispielsweise ein Mizar-Einzelplatinencomputer) im Schritt 1740, und dann geht es mit dem Schritt 1742 weiter. Im Schritt 1742 erfolgt eine Überprüfung, ob die grobe Ausrichtung gut ist. Ist dies der Fall, dann wird eine Marke ”ausgerichtet” (falls ein Analogabtastgenerator verwendet wird) oder eine Marke ”DSB ausgerichtet” (falls ein digitaler Abtastgenerator verwendet wird) im Schritt 1744 eingestellt. Im Schritt 1746 erfolgt eine Überprüfung, ob die Bilder fein ausgerichtet werden sollen. Falls Nein, geht die Steuerung zum Schritt 1750 über (17D). Falls Ja, wird eine Feinausrichtung des Bezugsbildes und des Testbildes im Schritt 1748 durchgeführt, und geht dann die Steuerung zum Schritt 1750 (17D) über.
In 17D werden Merkmale aus dem Testbild im Schritt 1750 herausgezogen, und im lokalen Speicher im Schritt 1752 gespeichert. Bezugsbildmerkmale werden aus dem lokalen Speicher im Schritt 1754 zurückgeholt, und an die Testbildmerkmale im Schritt 1756 angepaßt. Im Schritt 1758 werden Merkmale verglichen, um Fehler aufzufinden. Fehler werden im Schritt 1760 gespeichert, beispielsweise im lokalen Speicher. Ein ”Fehlerbild” wird im Schritt 1762 berechnet, beispielsweise ein binäres oder Graustufenbild, welches die im Schritt 1758 identifizierten Fehler zeigt. Fehlerergebnisse werden im Schritt 1766 berechnet, beispielsweise statistische Information in Bezug auf die Art und Menge an Fehlern. Fehlerergebnisse werden im Schritt 1768 gespeichert, etwa im Massenspeicher. Im Schritt 1770 wird ein aktualisierter Fehlerbericht erzeugt. Fehlerergebnisse und -bilder werden im Massenspeicher im Schritt 1772 gespeichert, und/oder im Plattenspeicher im Schritt 1774.
Die 18A bis 18H erläutern das Herausziehen von Merkmalen mittels Schwellenwertbildung auf eine mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Art und Weise. Bei diesem Beispiel werden nur Pixel, die einen Intensitätswert oberhalb eines Schwellenwertpegels aufweisen, als Teil eines Merkmals angesehen. In 18A enthält ein Graustufenbild 1800 ein Feld von Kontaktmerkmalen, beispielsweise Merkmale 1805, die in Bezug auf die Hintergrundintensität ”hell” aussehen. In 18B zeigt eine dreidimensionale Ansicht des Bildes bei 1810 das Feld der Merkmale, wobei deren Pixelintensitäten in der dritten Dimension aufgetragen sind. Eine Ebene 1815, die durch die Merkmale hindurchgeht, stellt eine Schwelle dar, die bei den Pixelintensitäten eingesetzt wird. 18C ist ein Diagramm entlang einer Linie, welche eine Reihe von Merkmalen schneidet, und die Graustufenintensität der Pixel zeigt. Eine Pixelintensitätsschwelle bei 1820 zeigt, wie Merkmalsbereiche und Bereiche ohne Merkmal in diesem Bild einfach getrennt werden können. Ränder eines Merkmals 1825 lassen sich bei 1830 und 1835 erkennen. Der Pegel der Schwelle beeinflußt, wo die Ränder des Merkmals ausgebildet werden. 18D zeigt die Merkmale von 18C nach der Schwellenwertbildung. 18E zeigt ein sich ergebendes Bild, bei welchem die Merkmale durch Pixel mit Binärwerten definiert sind. Das sich ergebende Bild von 18D wird mit dem Graustufenbild von 18A kombiniert, beispielsweise durch eine Klecksuntersuchungsoperation, oder unter Verwendung der Karte des identifizierten binären Merkmals als Maske, um eine Liste von Klecksmerkmalen zu erzeugen, die ein Ausgangsbild definiert. Beispielsweise kann die Klecksuntersuchungsoperation entsprechend der Matrox-Bildaufnahmebibliothek durchgeführt werden, unter Verwendung eines Befehls wie beispielsweise ”matrox blob calculate (E, A, linked list of blob features)”, wobei ”E” und ”A” Eingangsdaten sind, welche die Bilder der 18E bzw. 18A repräsentieren. 18F zeigt, wie die Merkmale von 18D aussehen können, nachdem die Fleckanalyse durchgeführt wurde, und die Zuordnung von Merkmalsnummern, beispielsweise T1–T3. 18G ist ein Ausgangsbild, welches die identifizierten Merkmale T1–T6 zeigt. 18H zeigt eine Datenstruktur, die durch die Klecksanalyseoperation erzeugt wird, wobei die Merkmale durch Merkmalsnummern und durch Eigenschaften wie beispielsweise die x-y-Position in dem Bild, die Fläche und die Intensität identifiziert werden. Die Merkmalseigenschaften können verglichen, gespeichert und untersucht werden, wie dies gewünscht ist.
Die Schwellenwertbildung hat sich als gut arbeitend in bestimmten Situationen herausgestellt, beispielsweise bei sehr dunklen Kontakten auf einem grauen Hintergrund. Die Schwellenwertbildung hat jedoch Grenzen, beispielsweise wenn man sich auf einen menschlichen Benutzer verläßt, um eine geeignete Schwelle einzustellen, und/oder wenn das interessierende Merkmal einen Graupegel ähnlich dem Hintergrund aufweist, und nur durch Intensitätsänderungen an den Rändern der Merkmale identifiziert werden kann. Sich auf einen menschlichen Benutzer zu verlassen kann durch adaptive Schwellenwertbildung überwunden werden, bei welcher die Schwellenwerte nicht festliegen, sondern sich über das Bild ändern können. Dies kann dazu eingesetzt werden, Kontrastdifferenzen über einem Bild zu überwinden, infolge von Effekten wie der Oberflächenaufladung der Probe in einem Spannungskontrastbild, oder Beleuchtungsdifferenzen in einem optischen Bild. Die adaptive oder variable Schwelle kann beispielsweise dadurch festgelegt werden, daß ein fester Offset gegenüber dem lokalen mittleren Graupegel oder lokalen Hintergrundpegel verwendet wird, der während des Abtrennens des Hintergrunds bestimmt wird. Ein Vorteil besteht darin, daß eine Vorgehensweise mit adaptiver Schwelle Graupegeländerungen infolge einer nicht gleichförmigen Aufladung des isolierenden Hintergrunds ausgleicht – ein übliches Problem bei Strahlsystemen mit aufgeladenen Teilchen.
Die 22A–22C erläutern das Herausziehen von Merkmalen durch adaptive Schwellenwertbildung auf eine mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Art und Weise. 22A zeigt ein Profil 2205 eines Spannungskontrastbildes eines gemusterten Substrats, welches Kontaktlöcher aufweist, die als dunkle Flächen auf einem ungleichmäßigen oder abgestuften Hintergrundkontrast erscheinen. Das Profil 2205 ist ein Diagramm des Bildkontrastes in der x-Richtung entlang einer Linie, welche drei Kontaktlöcher schneidet. Der ungleichmäßige oder abgestufte Hintergrundkontrast kann beispielsweise dadurch hervorgerufen werden, daß ein dielektrisches Material ungleichmäßig aufgeladen wird. Vertiefungen 2210, 2215 und 2220 des Profils 2205 repräsentieren jeweils ein Kontaktloch. Zur Erläuterung zeigt 22A weiterhin eine nicht-adaptive, feste Schwelle 2225. Grenzen für die feste Schwelle werden aus der binären Darstellung 2230 deutlich, deren Pegel sich an jedem Punkt ändert, an welchem das Profil 2205 die Schwelle 2225 überquert, jedoch nicht exakt die Kontaktlochorte wiedergibt. 22B zeigt ein Profil 2235 mit adaptiver Schwelle, das durch Glättung des Profils 2205 erzeugt wird. 22C zeigt ein Profil 2235 mit adaptiver Schwelle, welches dem Profil 2205 überlagert ist. Der Vorteil einer adaptiven Schwelle wird aus der binären Darstellung 2240 deutlich, welche den Pegel an jedem Punkt ändert, an welchem das Profil 2205 die Schwelle 2235 kreuzt, und welche exakt die Kontaktlochorte wiedergibt.
Bildmodellanpassung kann statt Schwellenwertverfahren oder in Kombination mit diesen eingesetzt werden. Ein Modell des herauszuziehenden Merkmals wird dazu verwendet, festzustellen, wo sich die Merkmale befinden, statt die Bildintensität zu verwenden. Ein einfaches Beispiel für dieses Verfahren besteht darin, das Merkmalsmodell mit dem Bild zu korrelieren, um ein Korrelationsbild zu erzeugen. Mit dem Korrelationsbild wird eine Schwellenwertuntersuchung durchgeführt, um Merkmale zu identifizieren, unter Verwendung einer Korrelationspegelschwelle, statt einer Intensitätspegelschwelle. Ränder des Merkmals in dem Bild werden dann unter Einsatz von Musteranpassungsverfahren festgestellt. Musteranpassungsverfahren sind beispielsweise bekannt aus R. Haralick et al, COMPUTER AND ROBOT VISION, Vol. II, Addison Wesley (ISBN 0-201-5943-4), dessen Inhalt in die vorliegende Anmeldung durch Bezugnahme eingeschlossen wird. Musteranpassungssoftwareprogramme sind im Handel in den Matrox Imaging Libraries von Matrox Limited erhältlich, und in der PatMax-Software von der Cognex Corporation. Synthetische Modellanpassung kann ebenfalls eingesetzt werden, bei welcher das Modell nicht ein physikalisches Bildmodell ist, sondern statt dessen aus einfachen geometrischen Formen aufgebaut wird (beispielsweise Rechtecken, Kreisen, Ringen, Linien), die so kombiniert werden können, daß ein idealisiertes (synthetisches) Modell des anzupassenden Merkmals ausgebildet wird. Ein Beispiel für ein synthetisches Modell wäre ein Torus, der aus einem dunklen Ring und einem kleineren, helleren Kreis aufgebaut wird. Die Modellanpassung würde bei diesem Beispiel drei Schritte umfassen: 1. Finde sämtliche ”dunklen Ringe” in dem Bild; 2. Finde alle ”hellen Kreise”; 3. Finde alle ”hellen Kreise” innerhalb der ”dunklen Ringe”. Durch dieses Verfahren kann ein gesamter Bereich von torusförmigen Merkmalen herausgezogen werden, ohne daß man die exakte Beziehung zwischen dem hellen und dunklen Teil des Merkmals kennen muß, sondern nur, daß sich das helle Teil innerhalb des dunklen Teils befand.
Die 19A–19G erläutern das Herausziehen von Merkmalen durch Modellanpassung auf eine mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Art und Weise. In 19A enthält ein Graustufenbild 1900 ein Feld von Kontaktmerkmalen, beispielsweise Merkmalen 1905. Ein Merkmal wird als ein Modell ausgewählt, etwa das Merkmal 1910. In 18B zeigt eine dreidimensionale Ansicht des Bildes bei 1915 das Feld der Merkmale, wobei ihre Pixelintensitäten in der dritten Dimension aufgetragen sind. 19C zeigt ein Feld von Merkmalen einschließlich eines Merkmals 1920 für einen nicht vollständigen Kontakt, wobei für die Korrelation ein Modellmerkmal 1925 überlagert ist. 19D ist eine Ansicht des Bildes von 19C entlang der Linien 19D-19D, und zeigt die Korrelation jedes Merkmals mit dem Modellmerkmal 1925. Korrelationsspitzenwerte 1930 und 1935 zeigen eine Korrelation von >0,9. Der Korrelationspitzenwert 1940 zeigt nur eine teilweise Korrelation zwischen dem Modellmerkmal 1925 und dem Merkmal 1920 für einen unvollständigen Kontakt. 19E ist ein Bild, welches die Zentrumspunkte von Merkmalen mit einer Korrelation von mehr als 0,9 in Bezug auf das Modellmerkmal 1925 zeigt, beispielsweise die Merkmale 1945 und 1950. Die Fläche, die mit einer gestrichelten Linie 1955 markiert ist, entspricht dem Ort des Merkmals 1920 mit teilweisem Kontakt, jedoch ist das Merkmal 1920 in 19E nicht dargestellt, da seine Korrelation in Bezug auf das Modellmerkmal 1925 niedriger als 0,9 ist, und daher als möglicher Fehler identifiziert wird.
19F zeigt die Ränder der Merkmale von 19E, etwa nach Durchführung einer Differenzierung oder eines anderen Randverstärkungsverfahrens, um Merkmalsränder deutlich zu machen. Beispielsweise kann ein Bilddifferenzierungsfilter (oder Randverstärkungsfilter) dazu verwendet werden, Ränder in dem Bild hervorzuheben. Merkmale können dann dadurch herausgezogen werden, daß die lokalen Maxima und Minima aus dem differenzierten Bild bestimmt werden. Grenzen, die von diesen Konturen der Maxima und Minima umschlossen werden, sind die Grenzen des interessierenden Merkmals, und können zum Aufbau der Merkmalsliste verwendet werden. 19G zeigt einen Vorgang zum Herausziehen von Merkmalen aus dem ursprünglichen Bild, beispielsweise dem Bild von 19A, unter Verwendung der Zentrumspunktinformation von 19E und der Merkmalsrandinformation von 19F. Kennt man den Zentrumspunkt 1960 und den Rand 1965 eines Merkmals, wird eine Gruppe von Pixeln 1970 aus dem Bild der 19A, die innerhalb der Grenze des Randes 1965 liegt, und um den Punkt 1960 zentriert ist, als Definition des Merkmals verwendet. Der Herausziehvorgang von 19G wird für jedes festgestellte Merkmal wiederholt, um eine Tabelle oder Liste von Merkmalen für den Vergleich zu erzeugen. Die Liste kann im wesentlichen so aussehen, wie dies beispielsweise in 18H gezeigt ist.
Hier beschriebene Vorgehensweisen haben sich als geeignet herausgestellt, um automatisch Fehler in Feldern aus mit Wolfram gefüllten Durchgangskontakten festzustellen, in einem Verfahren mit 0,25 um auf einem Halbleiterwafer. Da sich das Muster wiederholt, kann das menschliche Auge einfach fehlende und nur teilweise vorhandene Durchgangskontakte heraussuchen. Die Automatisierung mit einem Pixelsubtraktionsverfahren bei einem derartigen Bild führt zu einem verrauschten Differenzbild, infolge subtiler und nicht signifikanter Differenzen zwischen dem Hintergrund und den Rändern der Kontakte, und führt dazu, daß eine große Anzahl an Störfehlern gemeldet wird. Die Störfehlerrate ist typischerweise so hoch, daß beinahe 100% der Bilder von menschlichen Benutzern untersucht werden müssen, so daß der automatische Fehlerfeststellungsvorgang praktisch wirkungslos wird, der eine Differenzbildung auf Pixelgrundlage nach dem Stand der Technik verwendet. Im Gegensatz hierzu haben sich Feststellungsverfahren auf Merkmalsbasis, gemäß der vorliegenden Erfindung, so herausgestellt, daß mit ihnen fehlende und nur teilweise vorhandene Durchführungen wie beispielsweise Durchgangskontakte und Kontakte ohne menschlichen Eingriff identifiziert werden können, wobei Störfehler gar nicht oder nur in geringem Ausmaß gemeldet werden.
Hier verwendete Begriffe sollen die folgenden Bedeutungen haben:
Gemustertes Substrat: Ein Halbleiterwafer oder eine Photolithographiemaske. Zwar erfolgten Beispiele für die Beschreibung unter Bezugnahme auf gemusterte Halbleiterwafer, jedoch können die beschriebenen Vorgehensweisen auch bei Merkmalen auf einem Bild einer Photolithographiemaske eingesetzt werden, das mit der geeigneten Abbildungstechnik aufgenommen wird, beispielsweise mit einem Elektronenstrahlabbildungssystem mit geeigneter Aufladungssteuerung.
Gemustert: Mit einem Muster versehen. Das Muster kann alles darstellen, einschließlich (jedoch nicht hierauf beschränkt) ursprüngliche Grabendiffusionsstrukturen, Kontakte, Durchgangskontakte, Polysilizium-Gateanordnungen, lokale Zwischenverbindungen, Metallzwischenverbindungen (Aluminium oder Kupfer), Leistungsebenen, Verbindungsanschlußflächen, und deren Kombinationen. Das Muster kann ebenfalls Merkmale repräsentieren wie etwa Doppel-Damaszenergraben in Oxidmaterialien oder anderen dielektrischen Materialien. Muster können auch Photolacke repräsentieren, wie in einem Standard- oder Topographie-SEM-Bild.
Bild: Ein Array aus Pixeln oder Pixeldaten, die ein Objekt repräsentieren. Der Array kann – ist hierauf jedoch nicht beschränkt – ein zweidimensionaler Array mit Pixeln gleicher Größe und gleichem Abstand sein, wobei die Pixelgröße kleiner ist als die abgebildeten Merkmale, beispielsweise zwei bis fünf Pixel für ein Merkmal. Ein Bild kann einen ungleichmäßigen Pixelabstand aufweisen, wobei beispielsweise der Pixelabstand in einer Richtung das Mehrfache des Pixelabstands in der Richtung orthogonal hierzu beträgt, zum Beispiel bei Zeilenabtastungen, oder Segmenten von Zeilenabtastungen. Bilder können auch dreidimensional sein, beispielsweise Topographiebilder.
Spannungskontrastbild: Ein Bild, bei welchem das Intensitätssignal (beispielsweise die Pixelintensität) eine Funktion der Spannung oder des elektrischen Potentials auf der Oberfläche des abgebildeten Objekts ist, beispielsweise eines gemusterten Halbleiterwafers, oder einer gemusterten Photolithographiemaske. Im Idealfall ist die Funktion linear, im allgemeinen jedoch nichtlinear. Die Funktion ist typischerweise, jedoch nicht notwendigerweise, monoton.
Bezugsbild: Ein Bild, das zum Vergleich mit einem Testbild verwendet wird. Ein Bezugsbild kann ein Bild eines anderen Dies oder einer Zelle oder eines Blocks sein, entweder auf demselben Wafer oder auf einem unterschiedlichen Wafer. Es kann von einem Die oder einer Zelle oder einem Block bekannter Qualität stammen, beispielsweise einem ”goldenen” Die bzw. Zelle bzw. Block, oder von unbekannter Qualität sein, beispielsweise wenn ein Bild eines dritten Dies bzw. einer dritten Zelle bzw. eines dritten Blocks für die Arbitration verwendet werden soll. Es kann die gleiche oder eine entsprechende Vergrößerung aufweisen wie das Testbild, mit welchem es verglichen werden soll, oder jede beliebige Vergrößerung. Es kann ein Spannungskontrastbild sein, oder eine andere Art von Bild, beispielsweise ein Bild mittels fokussiertem Ionenstrahl (FIB), ein Bild mittels Atomkraftmikroskop (AFM), ein Bild mittels topographischem Abtastelektronenmikroskop (SEM), oder ein Bild, welches von einer CAD-Datenbank erzeugt wird. Alternativ hierzu kann ein Bezugsbild eine Datenstruktur sein, welche eine Liste von Merkmalen und deren entsprechende Eigenschaften enthält (Ort, Größe, Form, Intensität, geerdet oder auf beliebigem Potential, sowie andere Eigenschaften wie etwa das Verbindungsvermögen).
Testbild: Ein Bild, welches von einer zu untersuchenden, körperlichen Probe aufgenommen wird, beispielsweise einem gemusterten Halbleiterwafer oder einer gemusterten Photolithographiemaske, zum Vergleich mit einem Bezugsbild. Ein Testbild kann ein Bild eines Dies oder einer Zelle oder eines Blocks sein. Es kann ein Spannungskontrastbild sein, oder eine andere Art von Bild, beispielsweise ein Bild mittels fokussiertem Ionenstrahl (FIB), ein Bild mittels Atomkraftmikroskop (AFM), oder ein Bild mittels Topographie-Abtastelektronenmikroskop (SEM).
Merkmale herausziehen: Umwandlung eines Bildes (eines Arrays aus Pixeln oder Pixeldaten) in eine Liste von Merkmalen, die als Datenstruktur dargestellt sind, beispielsweise als verbundene Liste. Artefakte des körperlichen Objekts, das untersucht wird, die als Ansammlungen benachbarter Pixel in dem Bild dargestellt werden, werden nach Herausziehen von Eigenschaften des Artefakts repräsentiert. Merkmale können beispielsweise Kontakte oder Kontaktlöcher sein, oder Leiter und/oder andere körperliche Strukturen eines gemusterten Halbleiterwafers. Eigenschaften können – sind hierauf jedoch nicht beschränkt – Maßnahmen wie beispielsweise Durchmesser, Fläche, Intensität und Position des in dem Bild repräsentierten Merkmals sein, und andere Maße, die auf dem Gebiet der Klecksanalyse bekannt sind. Eine nicht einschränkende Liste von Beispielen für Merkmale, die berechnet werden können, befindet sich in der Matrox Imaging Library Command Reference Version 3.1, Manual No. 10368-MS-0310, Matrox Electronic Systems Ltd. Das Herausziehen kann Vorgehensweisen mit und ohne Schwellenwert umfassen.
Anpassung von Merkmalen: Verarbeitung oder paarweise Anordnung von Merkmalen, die aus Test- und Bezugsbildern herausgezogen wurden. Die Merkmale werden gespeichert oder als Datenstrukturen dargestellt, beispielsweise verbundene Listen, welche nicht notwendigerweise die Merkmale in derselben Reihenfolge in der Liste für das Testbild wie in der Liste für das Bezugsbild aufführen (die Reihenfolge des Herausziehens von Merkmalen kann sich in Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren ändern, einschließlich des relativen Positionsfehlers der Plattform). Merkmale der Testbilder und der Bezugsbilder können daher nicht dadurch angepaßt werden, daß die Datenstruktur überlagert wird. Die Anpassung beruht daher auf dem physikalischen Ort (beispielsweise dem Ort der x,y-Koordinate) des Merkmals, der je nach Erfordernis bezüglich einem Bildausrichtungsoffset korrigiert wird (beispielsweise unter Verwendung des Ergebnisses eines Bildausrichtungsalgorithmus). Die Anpassung berücksichtigt die Merkmale, die in einem Bild fehlen, entweder deswegen, da sie außerhalb des Gesichtsfeldes liegen (beispielsweise infolge von Plattformfehlern), oder infolge von Waferbearbeitungsfehlern (also Fehlern).
Vergleich von Merkmalen zum Identifizieren von Fehlern: Das Berechnen, nachdem Merkmale herausgezogen wurde, einer oder mehrerer Eigenschaften der Merkmale in einem Berechnungsvorgang, und Vergleich der Werte der berechneten Eigenschaften. Eigenschaften können (sind hierauf jedoch nicht beschränkt) umfassen: Größe, Form, mittlere Intensität (die besonders wertvoll zur Rauschverringerung in durch statistisches Rauschen begrenzten Elektronenstrahlbildern ist), Schwerpunkt, Durchmesser, Fläche und Standardabweichung. Es kann ein Vergleich einer Eigenschaft oder von mehreren Eigenschaften in Kombination erfolgen, und ein Fehler mitgeteilt werden, wenn sich die Merkmalseigenschaften um einen vorbestimmten Betrag unterscheiden. Der Vergleich kann eine numerische Operation sein, beispielsweise eine Subtraktion, ein Verhältnis, eine Funktion größer/gleich oder kleiner/gleich, oder ein anderer mathematischer Vergleich. Die Kombination von Eigenschaften kann die Empfindlichkeit für das Detektieren von Fehlern erhöhen, ohne die Störfehlerrate zu erhöhen, wobei zum Beispiel die Summe sämtlicher Pixel in einem Merkmal ein Maß für die Fläche und die mittlere Intensität kombiniert, und besonders gut zum Detektieren eines Fehlers ist, der zu einer subtilen Graustufenänderung führt, jedoch ebenfalls (wie dies bei Kontakten oder Durchgangskontakten auftritt) die anscheinende Größe des Merkmals ändert. Eine weitere Vorgehensweise besteht darin, statistische Größen (beispielsweise Mittelwert, Standardabweichung und/oder lineare Regression) bezüglich der Differenzen zwischen Eigenschaften zu berechnen. Merkmale, deren Differenzen größer als beispielsweise zwei Standardabweichungen der Verteilung der Differenzen sind, werden als Fehler mitgeteilt. Eine derartige adaptive Schwelle vermeidet die Einstellung einer festen Grenze, so daß sich die Schwelle innerhalb eines gewünschten Bereiches der statistischen Signifikanz anpaßt. Der Mittelwert und die Standardabweichung von Merkmalsdifferenzen stellen selbst Maße für die Fehlerdichte dar. Wenn eine lineare Regression eingesetzt wird, dann können statistische Abweichungen von der Regressionslinie ebenfalls zur Messung der Fehlerdichte eingesetzt werden.
Hintergrundpegel (Entfernen des Hintergrunds): Einige Spannungskontrastbilder weisen keinen gleichförmigen Kontrast auf. Der ungleichmäßige Kontrast kann zu falschen Fehlern führen, wenn einfache Pixelsubtraktionsalgorithmen eingesetzt werden, ohne den Hintergrundpegel zu entfernen (also abzuziehen oder zu normieren). Merkmale eines Halbleiterwafers sind typischerweise Leiter, beispielsweise Drähte, Durchgangskontakte oder Kontakte, und die Fläche, welche diese Merkmale umgibt, besteht typischerweise aus einem Dielektrikum wie etwa SiO₂. Der Hintergrund ist die Fläche des Bildes zwischen Merkmalen, welche ein Dielektrikum repräsentiert. Artefakte infolge ungleichmäßiger Aufladung führen manchmal zu einem geringfügig verschiedenen Oberflächenpotential, und daher zu einem Hintergrundintensitätspegel, der sich über das Bild ändert. Das Entfernen oder Normieren des Hintergrundpegels verbessert die Robustheit des Herausziehens von Merkmalen.
Merkmalsschablone: Ein Merkmal (beispielsweise ein Kontakt), das zur Unterstützung des Herausziehens von Merkmalen verwendet wird. Beispielsweise kann die Theorie angepaßter Filter dazu verwendet werden, Merkmale eines bestimmten Typs von einem Bild herauszuziehen, durch Einsetzen eines Filters, dessen Impulsantwort ebenso oder ähnlich wie bei der Merkmalsart ist, die herausgezogen werden soll. Merkmale werden identifiziert, wenn eine starke Korrelation vorhanden ist, oder ein Maximum beim Differenzieren bei der Korrelationsantwort, nämlich zwischen einem Merkmal des Bildes und der Merkmalsschablone. Wenn ein Merkmal so identifiziert wurde, daß es mit der Merkmalsschablone korreliert ist, kann dessen Größe dadurch herausgezogen werden, daß ein Schwellenwert eingesetzt wird, oder die zweite Ableitung berechnet wird, und die Maxima der Gradienten verwendet werden, um die Größe zu bestimmen. Beispielsweise ist ein Bild eines Kontakts mit einem Bild korreliert, welches viele Kontakte enthält. Die Kontakte werden als solche infolge ihrer starken Korrelation zur Merkmalsschablone identifiziert.
Arbitration: Der Vergleich kann zwischen einem Bezugsbild und einem Testbild durchgeführt werden, wie dies voranstehend erläutert wurde. Das Bezugsbild kann von einem Die mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Fehlern als beim Testbild stammen, wobei beispielsweise ein Die in der Nähe des Zentrums eines Wafers als Bezugsbild verwendet wird, da hier das Auftreten von Fehlern weniger wahrscheinlich ist als bei einem Die in der Nähe des Randes eines Wafers. Das Test die liegt in einem Bereich, in dem das Auftreten von Fehlern wahrscheinlicher ist. Allerdings ist es immer noch möglich, daß das Bezugs die Fehler aufweist. Im allgemeinen ist es nicht möglich, eindeutig zu bestimmen, welches Bild Fehler aufweist, und kann ein drittes Bild für die Arbitration erforderlich sein. Die Arbitration kann mit dem Fehlerfeststellungsvorgang kombiniert werden, oder als nachfolgender Vorgang durchgeführt werden. Sobald ein Fehler durch Vergleich zwischen einem Bezugsbild und einem Testbild festgestellt wird, wird die Arbitration durch Vergleich mit einem dritten Bild durchgeführt (oder mit einer dritten Zelle im Falle eines Vergleichs von Zelle zu Zelle in einer Array-Betriebsart), um zu bestimmen, ob der Fehler bei dem Bezugsbild oder bei dem Testbild vorhanden ist. In der Array-Betriebsart werden Merkmale herausgezogen und mit den entsprechenden Merkmalen in benachbarten Zellen desselben Bildes verglichen. Eine Arbitration ist nicht erforderlich, wenn das Bezugsbild beispielsweise aus einer CAD-Datenbank erzeugt wird.
Ein Beispiel für eine Array-Betriebsartoperation ist in den 23A–23D und in 24 gezeigt. Die Array-Betriebsartoperation nutzt die sich wiederholende Natur von Strukturen wie beispielsweise Speicherzellen. In der Array-Betriebsart wird eine sich wiederholende Struktur, beispielsweise eine Speicherzelle, mit ihrem Nachbar verglichen, um Fehler aufzufinden. Bei dem in den 23A–23D gezeigten Beispiel kann das Testbild eine Zelle in der Nähe sein, beispielsweise eine benachbarte Zelle. Die Array-Betriebsartoperation kann auf verschiedene Arten und Weisen implementiert werden, beispielsweise durch Verschiebung des Bildes um eine Zelle, oder durch Einsatz einer Merkmalsanpassungsroutine, die Merkmale auf der Grundlage der Zellenwiederholung anpaßt, wie in dem Flußdiagramm von 24. 23A zeigt ein Beispiel für eine sich wiederholende Zelle 2305, die mehrere Merkmale wie beispielsweise Kontakte und Kontaktlöcher aufweist. 23B zeigt ein Bild, in welchem die Zelle von 23A ohne einen Fehler wiederholt werden sollte. Entsprechende Merkmale von benachbarten Zellen, etwa den Zellen 2310 und 2315, können zum Identifizieren von Fehlern verglichen werden. Bei der Zelle 2320 fehlt ein Kontakt, wie bei 2325 angedeutet, was als Fehler detektiert werden sollte. 23C zeigt das Bild sich wiederholender Zellenmuster von 23B, mit einem fehlenden Kontakt bei der Zelle 2320. 23D zeigt dasselbe Bild, das um eine Zelle nach rechts verschoben wurde, um einen Vergleich der Zelle 2330 mit der Zelle 2320 zu erleichtern.
24 ist ein Flußdiagramm eines Array-Betriebsartverfahrens zur Durchführung eines zellenweisen Vergleichs zum Detektieren von Fehlern. In der Array-Betriebsart tritt eine Doppelzählung von Fehlern auf, da jede Zelle an zwei Vergleichen beteiligt ist, nämlich einem nach links und einem nach rechts. Bei einem Vergleich taucht beispielsweise ein Teilchenfehler als zusätzliches Merkmal auf, und bei dem nächsten Vergleich als fehlendes Merkmal, und beide können fälschlicherweise als Fehler mitgeteilt werden, wenn keine Arbitration (voranstehend erläutert) eingesetzt wird, um festzustellen, welche Zelle den echten Fehler aufweist. Das Verfahren beginnt im Schritt 2410. Im Schritt 2420 wird ein Bild der sich wiederholenden Array-Struktur erfaßt (oder aus dem Speicher oder einer anderen Speichervorrichtung zurückgeholt, falls es bereits aufgenommen wurde). Im Schritt 2430 wird bei dem aufgenommenen bzw. zurückgeholten Bild eine Rauschverringerung durchgeführt, beispielsweise durch Glättung. Im Schritt 2440 werden Merkmale aus dem Bild herausgezogen. Im Schritt 2450 wird eine Merkmalsanpassung von Zelle zu Zelle unter Verwendung des Zellenwiederholungsoffsets durchgeführt. Im Schritt 2460 werden die angepaßten Merkmale verglichen. Im Schritt 2470 wird wahlweise eine Arbitration durchgeführt, um die Doppelzählung von Fehlern aus der effektiven Zellenverschiebung in wechselnder Richtung auszuschalten. Im Schritt 2480 werden Merkmale verglichen, und Fehler mitgeteilt. Im Schritt 2490 geht die Steuerung zum Schritt 2420 zurück, um den Vorgang für zusätzliche Bilder zu wiederholen. Das Verfahren endet, wenn die Bearbeitung sämtlicher Bilder fertiggestellt wurde.
Elektronenstrahlabbildungssysteme, beispielsweise das System von 2, werden von einem Prozessor kontrolliert, der einen Datenspeicher aufweist. Mit der vorliegenden Erfindung verträgliche Verfahren können durch Ausführung eines Anwendungscodes (von computerlesbaren Befehlen) durch den Prozessor durchgeführt werden, der als beliebige Form eines Computerprogrammerzeugnisses vorliegt. Ein Computerprogrammerzeugnis weist ein Medium auf, das so ausgebildet ist, daß es computerlesbaren Code speichert oder transportiert, oder in welches ein computerlesbarer Code eingebettet sein kann. Einige Beispiele für Computerprogrammerzeugnisse sind CD-ROM-Disketten, ROM-Karten, Floppydisks, Magnetbänder, Computerplattenlaufwerke, Server auf einem Netzwerk, und Trägerwellen. Vergleichsfunktionen, die hier beschrieben werden, können in dem Prozessor eines Elektronenstrahlabbildungssystems durchgeführt werden, oder in anderen Computersystemen, je nach Wunsch. Eine mit der Erfindung verträgliche Ausführungsform kann in einem System mit einem Strahl geladener Teilchen implementiert werden, welches eine beliebige Art von Computersystem oder Programmier- oder Verarbeitungsumgebung aufweist.
Verfahren zum Herausziehen von Merkmalen aus Bildern sind nicht auf die hier geschilderten Beispiele beschränkt. Alle geeigneten Verfahren, die auf diesem Gebiet bekannt sind, können je nach Eignung eingesetzt werden. Vorgehensweisen zum Herausziehen, zur Analyse und zur Erkennung von Bildmerkmalen (auf diesem Gebiet auch manchmal als ”Kleckse” bezeichnet), die zum Implementieren von Verfahren und Einrichtungen nützlich sind, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich sind, sind wohlbekannt, und es sind Bibliotheken von Computerbefehlen zum Implementieren derartiger Verfahren im Handel erhältlich. Ein Beispiel für eine derartige Bibliothek ist die ”Matrox Imaging Library” (beispielsweise Version 3.1), die von der Matrox Electronic Systems Ltd. erhältlich ist, und derartige Funktionen aufweist, wie sie beschrieben sind in dem ”Command Reference” Manual No. 10368-MS-0310 von Matrox.
Im allgemeinen wird das Herausziehen von Merkmalen dazu verwendet, jedes Auftreten eines festgelegten Merkmals in einem Bild zu identifizieren und zu lokalisieren. Es wird ein Bild abgetastet, und es werden nur die Muster in dem Bild herausgezogen, welche dem angegebenen Merkmal entsprechen. Hierdurch kann das Bild in zwei Arten von Bereichen unterteilt werden: Merkmal und Nicht-Merkmal. Nur die Merkmalsbereiche müssen verarbeitet und in Bezug auf Fehler untersucht werden. Beispielsweise können Merkmalseigenschaften oder Eigenschaften wie beispielsweise die Fläche, die Größe, der Ort usw. berechnet, untersucht und verglichen werden, um Fehler aufzufinden. Es gibt viele Bildverarbeitungsverfahren, die dazu verwendet werden können, Merkmale in einem Spannungskontrastbild zu identifizieren, etwa die einfache Bildschwellenwertbildung, eine adaptive Bildschwellenwerterzeugung, eine Bildmodellanpassung, die Anpassung eines synthetischen Modells, und eine Randverstärkung, beispielsweise Differenzieren. Im allgemeinen beruhen Merkmalsherausziehverfahren auf der Schwellenwertbildung in Bezug auf Pixelintensitätswerte, auf der Erfassung von Merkmalsrändern, oder auf Kombinationen des Schwellenwertes und der Randerfassung.
Bei der einfachen Bildschwellenwertbildung wird die Graustufenintensität des Bildes dazu verwendet, das Bild in Merkmale und Nicht-Merkmale zu segmentieren. Bereiche des Bildes, welche dieselbe Intensität aufweisen, oder im selben Intensitätsbereich liegen, werden zu ”Klecksen” gruppiert. Jeder Klecks wird dann dazu eingesetzt, ein Merkmal zu repräsentieren, das aus dem Bild herausgezogen wurde. Alles andere in dem Bild wird als ”Hintergrund” oder Nicht-Merkmal angesehen. Sobald das Merkmal herausgezogen wurde, können Eigenschaften des Merkmals berechnet werden, beispielsweise der Ort, die Fläche, die mittlere Intensität, die summierte Intensität, usw. Diese Eigenschaften können zur Charakterisierung des Merkmals verwendet werden, und können mit den Eigenschaften anderer herausgezogener Merkmale verglichen werden.
Es gibt einen Kompromiß zwischen der Genauigkeit der Plattformpositionierung und der Bildausrichtung. Um exakt Merkmale zwischen Testbildern, Bezugsbildern und Arbitrationsbildern (falls sie verwendet werden) anzupassen, müssen im allgemeinen die Bilder ausreichend exakt ausgerichtet werden, so daß dann, wenn die Bilder überlagert werden, der Ausrichtungsfehler zwischen den Bildern kleiner (vorzugsweise wesentlich kleiner) ist als die Hälfte der Entfernung zwischen Merkmalen in dem Bild. Wenn dies nicht der Fall ist, dann können die Merkmale nicht verläßlich paarweise zugeordnet werden, und ist das Auftreten einer bestimmten Fehlanpassung wahrscheinlich, was zu einer falschen Mitteilung von Fehlern führt (beispielsweise von durch das Fehlererfassungssystem hervorgerufenen Fehlern). Ausrichtungsverfahren auf der Grundlage von Merkmalen, wie sie hier beschrieben wurden, mildern im allgemeinen diese Ausrichtungsrandbedingung ab, können jedoch immer noch durch die inhärente Musterwiederholung in IC-Verbindungsmustern beschränkt sein. Die erforderliche Ausrichtungsgenauigkeit für die Ausrichtung auf Merkmalsbasis, die mit der vorliegenden Erfindung verträglich ist, ist jedoch weniger streng als für eine Differenzierung auf Pixelgrundlage, bei welcher der maximal zulässige Ausrichtungsfehler typischerweise wesentlich kleiner (<20%) ist als die Merkmalsgröße in den Bildern, und ist vorzugsweise kleiner als ein einzelner Pixel.
Zwei praktische Lösungen für das Ausrichtungsproblem können verwendet werden: Eine exakte Plattform, verbunden mit der Vorausrichtung der abgebildeten Fläche, oder eine kostengünstigere oder weniger genaue Plattform mit Bildverarbeitungsalgorithmen, um die Plattformfehler zu korrigieren. Exakte Vakuumkammerplattformen, welche Laserinterferometer zur Positionsrückkopplung verwenden, sind wohlbekannt, und sind im Handel von derartigen Lieferanten wie Anorad Corporation, Long Island, New York, erhältlich. Bildverarbeitungssoftware mit Bildausrichtungsroutinen ist ebenfalls von mehreren Quellen erhältlich, obwohl in der Praxis einige dieser Algorithmen eine nicht akzeptierbare Fehlausrichtungsrate erzeugen, die Bilder einen starken Offset (>10% von FOV) aufweisen, oder wenn sich die Merkmale zum Teil wiederholen. Die Cognex Corporation ist ein führender Lieferant von Mustererkennungs- und Ausrichtungssoftware, beispielsweise des Erzeugnisses ”PatMax”, von welchem angenommen wird, daß es robust und verläßlich ist. Dennoch ist eine verbleibende Ausrichtungsfehlerrate vorhanden, typischerweise kleiner als 1%. Zwar ist die Vorgehensweise auf der Grundlage eines Bildausrichtungsalgorithmus kostengünstiger als die Lösung mit einer präzisen Plattform, jedoch stellt sie einen Berechnungsoverhead infolge der Ausrichtungsalgorithmen dar. Bei einer versuchsweisen Implementierung unter Einsatz einer Plattform mit einer Genauigkeit von annähernd 1 bis 2 μm in Kombination mit Ausrichtungsroutinen stellte sich der Ausrichtungsfehler als annähernd 3% heraus. Es wird angenommen, daß dies durch den Einsatz des Erzeugnisses PatMax von Cognex verbessert werden kann.

Claims

Verfahren zur Untersuchung eines gemusterten Substrats mit folgenden Schritten: a) Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes (610); b) Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild und Herausziehen von Merkmalen aus dem Testbild (620); c) Anpassung von Merkmalen des Bezugsbildes und von Merkmalen des Testbildes (625); und d) Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren (630); wobei das Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren, umfasst: Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild (10-360A); Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Testbild (10-630A); und Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften in dem Testbild mit den berechneten Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild; wobei die berechneten Merkmalseigenschaften umfassen: Fläche, Größe, Schwerpunkt, mittlere Intensität, Summe der Intensität, Standardabweichung der Intensität; wobei das Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften umfasst: Berechnen von Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken, die umfassen ein oder mehrere von Unterschieden, Verhältnissen, größer-als- oder kleiner-als-Funktionen, Mittel, Standardabweichungen, lineare Regressionen und adaptive Schwellen; und Bestimmung, ob Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen.
Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch den Schritt des Ausrichtens des Testbildes mit dem Bezugsbild (615) vor der Anpassung von Merkmalen des Bezugsbildes und von Merkmalen des Testbildes.
Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch den Schritt her Aufzeichnung von Fehlern, die identifiziert werden, wenn Merkmale des Bezugsbildes und des Testbildes (635) verglichen werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Bezugsbild ein Spannungskontrastbild eines ersten gemusterten Substrats ist, und das Testbild ein Spannungskontrastbild eines zweiten Substrats ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Bezugsbild ein Spannungskontrastbild eines ersten Bereiches eines gemusterten Substrats ist, und das Testbild ein Spannungskontrastbild eines zweiten Bereiches desselben gemusterten Substrats ist.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß das Bezugsbild ein Bild sich wiederholender Zellen eines gemusterten Substrats ist, und das Testbild ein Duplikat des Bezugsbildes ist, das um eine Zelle in Bezug auf das Bezugsbild verschoben ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Erzeugung des Bezugsbildes und des Testbildes die Glättung des Bezugsbildes und die Glättung des Testbildes (7610B, 9610B, 9610D) umfaßt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Erzeugung des Bezugsbildes und des Testbildes das Normieren des Bezugsbildes und das Normieren des Testbildes (7610C, 9610E) umfaßt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Erzeugung des Bezugsbildes und des Testbildes das Speichern eines Bezugsbildes (9610A) und das Speichern eines Testbildes (9610C) umfaßt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Herausziehen von Merkmalen das Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild (9620A) und nachfolgendes Herausziehen von Merkmalen aus dem Testbild (9620B) umfaßt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes und das Herausziehen von Merkmalen aus den Bildern umfaßt: Speichern eines Bezugsbildes (9610A), und Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild (9620A), und Speichern eines Testbildes (9610C) und Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild (9620B).
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Bezugsbild und das Testbild aus Pixeldaten bestehen, welche Orts- und Intensitätsinformation aufweisen, und daß das Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild und dem Testbild umfaßt: Schwellenwertbildung der Intensitätsinformation um ein Binarpegelbild zu erzeugen, welches Merkmalsbereiche und Nicht-Merkmalsbereiche aufweist; und Verwendung des Binärpegelbildes als Maske, um jene Bereiche des Testbildes als Merkmale zu definieren, welche den Merkmalsbereichen des Binärpegelbildes entsprechen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Bezugsbild und das Testbild aus Pixeldaten bestehen, welche Orts- und Intensitätsinformation aufweisen, und daß das Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild und dem Testbild umfaßt: wiederholtes Vergleichen des Testbildes mit einem Modellmerkmal, um Korrelationsdaten zu erzeugen, welche die Korrelation von Merkmalen des Testbildes mit dem Modellmerkmal repräsentieren; Schwellenwertbildung der Korrelationsdaten, um Merkmalsorte innerhalb des Testbildes zu identifizieren: und Detektieren von Rändern von Merkmalen an den identifizierten Merkmalsorten.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Vergleich von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes zum Identifizieren von Fehlern umfaßt: Berechnung von Merkmalseigenschaften (8630A), Vergleichen berechneter Merkmalseigenschaften (8630B), und Bestimmung von Vergleichsergebnissen, welche vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen (8630C).
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Vergleich von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes zum Identifizieren von Fehlern umfaßt: Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild (10-630A); Vergleichen von Merkmalseigenschaften in den Testbild (10-630A); Vergleichen berechneter Merkmalseigenschaften in dem Testbild mit berechneten Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild (10-630B); Berechnung von Merkmalseigenschaftenvergleichsstatistiken (10-630C); und Bestimmung von Vergleichsstatistiken, welche vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen (10-630D).
Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet durch Bericht von Fehlereigenschaftenstatistiken (635).
Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß das Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild umfaßt: Berechnung eines mittleren Hintergrundpegels des Bezugsbildes (13-9620A1), Abtrennen des mittleren Hintergrundpegels von dem Bezugsbild zur Erzeugung eines ersten modifizierten Bezugsbildes (13-9620A2), Schwellenwertbildung des ersten modifizierten Bezugsbildes zur Erzeugung eines zweiten modifizierten Bezugsbildes (13-9620A3), und Identifizierung von Merkmalen in dem zweiten modifizierten Bezugsbild (13-9620A4).
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß des Herausziehen von Merkmalen aus dem Testbild umfaßt: Berechnung eines mittleren Hintergrundpegels des Testbildes (14-9620A1), Abtrennen des mittleren Hintergrundpegels von dem Testbild zur Erzeugung eines ersten modifizierten Testbildes (14-9620A2), Schwellenwertbildung des ersten modifizierten Testbildes zur Erzeugung eines zweiten modifizierten Testbildes (14-9620A3), und Identifizieren von Merkmalen in dem zweiten modifizierten Testbild (14-9620A4).
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß das Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild umfaßt: Anpassung einer Merkmalsschablone in dem Bezugsbild (15-9620A3), und Identifizieren von Merkmalen in dem Bezugsbild, welche zur Merkmalsschablone (15-9620A4) passen.
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß das Herausziehen von Merkmalen aus dem Bezugsbild umfaßt: Berechnung eines mittleren Hintergrundpegels des Bezugsbildes (15-9620A1), Abtrennen des mittleren Hintergrundpegels von dem Bezugsbild zur Erzeugung eines ersten modifizierten Bezugsbildes (15-9620A2), Anpassung einer Merkmalsschablone in dem ersten modifizierten Bezugsbild (15-9620A3), und Identifizieren von Merkmalen in dem zweiten modifizierten Bezugsbild, welche zur Merkmalsschablone (15-9620A4) passen.
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß das Herausziehen von Merkmalen aus dem Testbild umfaßt: Anpassung einer Merkmalsschablone in dem Testbild (16-9620B3) und Identifizieren von Merkmalen in dem Testbild, welche zur Merkmalsschablone (16-920B4) passen.
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch Bekennzeichnet, daß das Herausziehen von Merkmalen von dem Testbild umfaßt: Berechnung eines mittleren Hintergrundpegels des Testbildes (16-9620B1), Abtrennen des mittleren Hintergrundpegels von dem Testbild zur Erzeugung eines ersten modifizierten Testbildes (16-9620B2), Anpassung einer Merkmalsschablone in dem ersten modifizierten Testbild (16-9620B3), und Identifizieren von Merkmalen in dem zweiten modifizierten Testbild, welche zur Merkmalsschablone (16-9620B4) passen.
Einrichtung zur Untersuchung eines gemusterten Substrats, welche aufweist: ein Computersystem; und Befehle zum Steuern des Computersystems zur Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes zumindest eines gemusterten Substrats, um Merkmale aus dem Bezugsbild herauszuziehen, und Merkmale aus dem Testbild herauszuziehen, zur Anpassung von Merkmalen des Bezugsbildes und Merkmalen des Testbildes, und zum Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren; wobei das Vergleichen von Merkmalen des Bezugsbildes und des Testbildes, um Fehler zu identifizieren, umfasst: Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild (10-360A); Berechnung von Merkmalseigenschaften in dem Testbild (10-630A); und Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften in dem Testbild mit den berechneten Merkmalseigenschaften in dem Bezugsbild; wobei die berechneten Merkmalseigenschaften umfassen: Fläche, Größe, Schwerpunkt, mittlere Intensität, Summe der Intensität, Standardabweichung der Intensität; wobei das Vergleichen der berechneten Merkmalseigenschaften umfasst: Berechnen von Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken, die umfassen ein oder mehrere von Unterschieden, Verhältnissen, größer-als- oder kleiner-als-Funktionen, Mittel, Standardabweichungen, lineare Regressionen und adaptive Schwellen; und Bestimmung, ob Merkmalseigenschaftsvergleichstatistiken vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen.
Einrichtung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem steuern, um das Testbild mit dem Bezugsbild vor der Anpassung von Merkmalen des Bezugsbildes und von Merkmalen des Testbildes auszurichten.
Einrichtung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß Fehler aufgezeichnet werden, die identifiziert werden, wenn Merkmale des Bezugsbildes und des Testbildes verglichen werden.
Einrichtung nach Anspruch 23, gekennzeichnet durch ein Elektronenstrahlabbildungsuntersystem zur Aufnahme von Spannungskontrastbildern eines gemusterten Substrats zur Verwendung als Testbilder.
Einrichtung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß zumindest entweder das Bezugsbild oder das Testbild geglättet wird.
Einrichtung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß zumindest entweder das Bezugsbild oder das Testbild normiert wird.
Einrichtung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß zuerst Merkmale aus den Bezugsbild herausgezogen, und dann Merkmale aus dem Testbild herausgezogen werden.
Einrichtung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß Merkmalseigenschaften des Bezugsbildes und des Testbildes verglichen werden, berechnete Merkmalseigenschaften verglichen werden, und Vergleichsergebnisse bestimmt werden, welche vorbestimmte Fehlerkriterien erfüllen.
Einrichtung nach Anspruch 30, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß ein Hintergrundpegel des Bezugsbildes berechnet wird, der Hintergrundpegel von dem Bezugsbild entfernt wird, um ein erstes modifiziertes Bezugsbild zu erzeugen, eine Schwellenwertbildung bei dem ersten modifizierten Bezugsbild durchgeführt wird, um ein zweites modifiziertes Bezugsbild zu erzeugen, und Merkmale in de zweiten modifizierten Bezugsbild identifiziert werden.
Einrichtung nach Anspruch 30, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß ein Hintergrundpegel des Testbildes berechnet wird, der Hintergrundpegel von dem Testbild entfernt wird, um ein erstes modifiziertes Testbild zu erzeugen, eine Schwellenwertbildung mit dem ersten modifizierten Testbild durchgeführt wird, um ein zweites modifiziertes Testbild zu erzeugen, und Merkmale in dem zweiten modifizierten Testbild identifiziert werden.
Einrichtung nach Anspruch 30, dadurch gekennzeichnet, daß die Befehle das Computersystem so steuern, daß Merkmale aus einem Bild dadurch herausgezogen werden, daß eine Merkmalsschablone in dem Bild angepaßt wird, und Merkmale in dem Bild identifiziert werden, welche an die Merkmalsschablone angepaßt sind.
Computerprogrammerzeugnis, welches ein computerlesbares Medium umfasst, das Befehle zum Steuern eines Computersystems zur Ausführung des Verfahrens nach Anspruch 1 umfasst, wobei das Computersystem ausgebildet ist zur Erzeugung eines Bezugsbildes und eines Testbildes, welche Muster auf mindestens einem gemusterten Substrat repräsentieren, zum Herausziehen von Merkmalen von dem Bezugsbild und zum Herausziehen von Merkmalen von dem Testbild, um Merkmale des Bezugsbildes und Merkmale des Testbildes anzupassen, und um Merkmale des Bezugsbildes und des Testbildes zu vergleichen, um Fehler zu identifizieren.