用于检测衬底上的缺陷的方法及系统

摘要

本发明揭示一种检验方法，其包含：接收衬底的多个检验图像。所述方法包含：从来自第一通道的第一图像产生第一噪声图像，及从来自额外通道的额外图像产生额外噪声图像。所述方法进一步包含：从所述第一噪声图像产生第一信噪比SNR图像，及从所述额外噪声图像产生额外SNR图像；以及识别所述第一SNR图像及所述额外SNR图像中的一或多个第一像素候选者。所述方法进一步包含：基于所述一或多个经识别第一像素候选者及所述一或多个经识别额外像素候选者，在共同像素候选位点处，将来自所述第一SNR图像的图像数据与来自所述额外SNR图像的图像数据组合以形成用于检测所述衬底上的缺陷的组合图像。

权利要求

1.一种用于提供衬底检验的方法，其包括：

接收衬底的多个检验图像，其中所述多个检验图像包含来自检验系统的两个或更多个通道的两个或更多个图像；

基于来自第一通道的第一图像来产生第一噪声图像，及基于来自额外通道的额外图像来产生额外噪声图像；

基于所述第一噪声图像来产生第一信噪比图像，及基于所述额外噪声图像来产生额外信噪比图像；

识别所述第一信噪比图像中的一或多个第一像素候选者及所述额外信噪比图像中的一或多个额外像素候选者；

基于经识别的所述一或多个第一像素候选者及经识别的所述一或多个额外像素候选者，在共同像素候选位点处，将来自所述第一信噪比图像的图像数据与来自所述额外信噪比图像的图像数据组合以形成组合图像；及使用所述组合图像来检测所述衬底上的缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述检验系统包括：光学检验系统或电子束检验系统中的至少一者。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一通道与第一检验系统相关联，且所述额外通道与额外检验系统相关联。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一通道及所述额外通道与单个检验系统相关联。

5.根据权利要求1所述的方法，其中基于来自所述第一通道的所述第一图像产生第一噪声图像，及基于来自所述额外通道的所述额外图像产生额外噪声图像包括：使用来自所述第一通道的一或多个检验图像计算所述第一噪声图像，及使用来自所述额外通道的一或多个检验图像计算所述额外噪声图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其中使用来自所述第一通道的一或多个检验图像计算所述第一噪声图像，及使用来自所述额外通道的一或多个检验图像计算所述额外噪声图像包括:经由一或多个平均程序，从而使用来自所述第一通道的一或多个检验图像计算所述第一噪声图像及使用来自所述额外通道的一或多个检验图像计算所述额外噪声图像。

7.根据权利要求1所述 的方法，其中识别所述第一信噪比图像中的一或多个第一像素候选者及所述额外信噪比图像中的一或多个额外像素候选者包括：将阈值应用于所述第一信噪比图像或所述额外信噪比图像中的至少一者。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述组合图像具有至少比来自所述检验系统的所述第一通道的所述第一图像或来自所述检验系统的所述额外通道的所述额外图像高的信噪比。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述组合图像具有至少比来自所述检验系统的所述第一通道的所述第一图像或来自所述检验系统的所述额外通道的所述额外图像低的噪声。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述检验系统包括：暗场检验系统或明场检验系统中的至少一者。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述衬底包括：

晶片。

12.一种检验设备，其包括：

检验系统，其用于从衬底获取一组检验结果；及

控制器，其经通信地耦合到所述检验系统，所述控制器包含用于执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器，所述一组程序指令经配置以引起所述一或多个处理器：接收衬底的多个检验结果，其中所述多个检验结果包含来自所述检验系统的第一通道的第一图像及来自所述检验系统的额外通道的至少一额外图像；

基于来自所述第一通道的所述第一图像来产生第一噪声图像，及基于来自所述额外通道的所述额外图像来产生额外噪声图像；

基于所述第一噪声图像来产生第一信噪比图像，及基于所述额外噪声图像来产生额外信噪比图像；

识别所述第一信噪比图像中的一或多个第一像素候选者及所述额外信噪比图像中的一或多个额外像素候选者；

基于经识别的所述一或多个第一像素候选者及经识别的所述一或多个额外像素候选者，在共同像素候选位点处，将来自所述第一信噪比图像的图像数据与来自所述额外信噪比图像的图像数据组合以形成组合图像；及使用所述组合图像来检测所述衬底上的缺陷。

13.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述检验系统包括：光学检验系统或电子束检验系统中的至少一者。

14.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述第一通道与第一检验系统相关联，且所述额外通道与额外检验系统相关联。

15.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述第一通道及所述额外通道与单个检验系统相关联。

16.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述一或多个处理器经配置以通过使用来自所述第一通道的一或多个检验图像计算所述第一噪声图像及使用来自所述额外通道的一或多个检验图像计算所述额外噪声图像，从而从来自所述第一通道的所述第一图像产生第一噪声图像，及从来自所述额外通道的所述额外图像产生额外噪声图像。

17.根据权利要求16所述的检验设备，其中所述一或多个处理器经配置以通过经由一或多个平均程序而使用来自所述第一通道的一或多个检验图像计算所述第一噪声图像及使用来自所述额外通道的一或多个检验图像计算所述额外噪声图像，从而基于来自所述第一通道的所述第一图像产生第一噪声图像，及基于来自所述额外通道的所述额外图像产生额外噪声图像。

18.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述一或多个处理器经配置以将阈值应用于所述第一信噪比图像或所述额外信噪比图像中的至少一者。

19.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述组合图像具有至少比来自所述检验系统的所述第一通道的所述第一图像或来自所述检验系统的所述额外通道的所述额外图像高的信噪比。

20.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述组合图像具有至少比来自所述检验系统的所述第一通道的所述第一图像或来自所述检验系统的所述额外通道的所述额外图像低的噪声。

21.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述检验系统包括：暗场检验系统或明场检验系统中的至少一者。

22.根据权利要求12所述的检验设备，其中所述衬底包括：晶片。

说明书

用于检测衬底上的缺陷的方法及系统

[0001] 优先权

[0002] 本申请案根据35U.S.C.§119(e)规定主张名字为普瑞玛钱德拉M.尚卡(Premchandra M.Shankar)及阿肖克·瓦拉达拉金(Ashok Varadarajan)的发明者于2016年2月25日申请的标题为“用于激光扫描系统的新颖自适应通道融合算法(NOVEL ADAPTIVE CHANNEL FUSION ALGORITHM FOR LASER SCNNING SYSTEMS)”的第62/299,879号美国临时专利申请案的优先权，所述申请案的全文以引用方式并入本文中。

技术领域

[0003] 本发明大体上涉及半导体晶片检验，且更特定来说，本发明涉及来自多通道检验工具的多个检验通道的数据的融合。

背景技术

[0004] 在半导体制造过程期间的各种步骤中使用检验过程来检测例如主光罩及晶片的样本上的缺陷。检验过程一直为制造例如集成电路的半导体装置的重要部分。随着对半导体装置的需求增加，对改进装置检验能力的需要也不断增加。然而，随着半导体装置的尺寸减小，检验过程对成功制造可接受半导体装置变得更重要。举例来说，随着半导体装置的尺寸减小，检测大小减小的缺陷已成为必然，这是因为：即使是相对较小的缺陷也会引起半导体装置中的无用像差。在另一例子中，现有检验算法提供使用多通道系统来检测缺陷的相对简单方法。然而，因为多通道系统的现有检验算法使用信号强度，所以存在缺陷计数归因于照明光水平及晶片间变化而显著变化的情况。所述影响引起缺陷检验无法适应照明及晶片间变化。

[0005] 因此，可期望提供一种消除先前方法的缺点的系统及方法。

发明内容

[0006] 根据本发明的一或多个实施例，揭示一种用于衬底检验的方法。在一个实施例中，所述方法包含：接收衬底的多个检验图像，其中所述多个检验图像包含来自检验系统的两个或更多个通道的两个或更多个图像。在另一实施例中，所述方法包含：基于来自第一通道的第一图像来产生第一噪声图像及基于来自额外通道的额外图像来产生额外噪声图像。在另一实施例中，所述方法包含：基于所述第一噪声图像来产生第一信噪比图像及基于所述额外噪声图像来产生额外信噪比图像。在另一实施例中，所述方法包含：识别所述第一信噪比图像中的一或多个第一像素候选者及所述额外信噪比图像中的一或多个额外像素候选者。在另一实施例中，所述方法包含：基于所述一或多个经识别第一像素候选者及所述一或多个经识别额外像素候选者来在共同像素候选位点处将来自所述第一信噪比图像的图像数据与来自所述额外信噪比图像的图像数据组合而形成组合图像。在另一实施例中，所述方法包含：使用所述组合图像来检测所述衬底上的缺陷。

[0007] 根据本发明的一或多个实施例，揭示一种检验设备。在一个实施例中，所述检验设备包含用于从衬底获取一组检验结果的检验系统。在另一实施例中，所述设备包含通信地耦合到所述检验系统的控制器。在另一实施例中，所述控制器包含用于执行存储于存储器中的一组程序指令的一或多个处理器。在另一实施例中，所述组程序指令经配置以引起所述一或多个处理器接收衬底的多个检验结果，其中所述多个检验结果包含来自所述检验系统的第一通道的第一图像及来自所述检验系统的额外通道的至少额外图像。在另一实施例中，所述组程序指令经配置以引起所述一或多个处理器基于来自所述第一通道的所述第一图像来产生第一噪声图像及基于来自所述额外通道的所述额外图像来产生额外噪声图像。在另一实施例中，所述组程序指令经配置以引起所述一或多个处理器基于所述第一噪声图像来产生第一信噪比图像及基于所述额外噪声图像来产生额外信噪比图像。在另一实施例中，所述组程序指令经配置以引起所述一或多个处理器识别所述第一信噪比图像中的一或多个第一像素候选者及所述额外信噪比图像中的一或多个额外像素候选者。在另一实施例中，所述组程序指令经配置以引起所述一或多个处理器基于所述一或多个经识别第一像素候选者及所述一或多个额外像素候选者来在共同像素候选位点处将来自所述第一信噪比图像的图像数据与来自所述额外信噪比图像的图像数据组合而形成组合图像。在另一实施例中，所述组程序指令经配置以引起所述一或多个处理器使用所述组合图像来检测所述衬底上的缺陷。

[0008] 应理解，以上一般描述及以下详细描述两者仅供示范及说明且未必限制所主张的本发明。并入本说明书中且构成本说明书的部分的附图说明本发明的实施例且与一般描述一起用于解释本发明的原理。

附图说明

[0009] 所属领域的技术人员可通过参考附图来更好地理解本发明的众多优点，其中：

[0010] 图1说明根据本发明的一或多个实施例的检验系统的简化示意图。

[0011] 图2是说明根据本发明的一或多个实施例的用于多通道融合衬底检验的方法中所执行的步骤的流程图。

[0012] 图3A说明根据本发明的一或多个实施例的使用检验系统的第一通道所获取的检验图像。

[0013] 图3B说明根据本发明的一或多个实施例的使用检验系统的额外通道所获取的额外检验图像。

[0014] 图4A说明根据本发明的一或多个实施例的来自检验系统的第一通道的第一信噪比(SNR)图像。

[0015] 图4B说明根据本发明的一或多个实施例的来自检验系统的额外通道的额外信噪比(SNR)图像。

[0016] 图5说明根据本发明的一或多个实施例的信噪比(SNR)图像中所识别的一或多个像素候选者。

[0017] 图6A说明根据本发明的一或多个实施例的来自检验系统的两个或更多个通道的两个或更多个信噪比(SNR)图像的组合图像。

[0018] 图6B说明根据本发明的一或多个实施例的从来自一或多个检验系统的一或多个通道的两个或更多个图像所产生的组合图像。

具体实施方式

[0019] 现将详细参考附图中所说明的揭示标的物。

[0020] 大体上参考图1到6B，本发明大体上涉及一种衬底检验的系统及方法。本发明进一步涉及使用激光扫描检验系统对衬底进行多通道衬底检验，其允许改进缺陷检测算法的稳定性及敏感性。本发明通过融合来自两个或更多个检验通道的像素信噪比(SNR)信息来改进多通道检验。此外，本发明的实施例提供就响应于照明水平变化及晶片间变化的缺陷计数来说的改进稳定性。本发明的额外实施例通过改进关注缺陷(DOI)检测能力及抑制损害来提供更高良率相关结果。

[0021] 如本发明中所使用，术语“晶片”一般是指由半导体或非半导体材料形成的衬底。举例来说，半导体或非半导体材料可包含(但不限于)单晶硅、砷化镓及磷化铟。晶片可包含一或多个层。举例来说，此类层可包含(但不限于)抗蚀剂、电介质材料、导电材料，及半导电材料。许多不同类型的此类层在所属领域中是已知的，且本文中所使用的术语“晶片”希望涵盖其上可形成全部类型的此类层的晶片。经形成于晶片上的一或多个层可经图案化或未经图案化。举例来说，晶片可包含各自具有可重复图案化特征的多个裸片。此类材料层的形成及处理可最终导致完成装置。许多不同类型的装置可被形成于晶片上，且本文中所使用的术语“晶片”希望涵盖其上制造有所属领域中已知的任何类型的装置的晶片。

[0022] 出于本发明的目的，术语“多通道”可是指单个检验系统的两个或更多个检验通道，或第一检验系统的第一检验通道及额外检验系统的额外检验通道。在这方面，术语“多通道”不应被解释为受限于单个检验系统。

[0023] 来自检验工具的多个图像的组合大体上是描述于2013年9月26日发布的第2013/0250287号美国专利公开案中，所述专利公开案的全文以引用方式并入本文中。多通道检验系统是大体上描述于1998年10月13日发表的第5,822,055号美国专利中，所述专利的全文以引用方式并入本文中。

[0024] 图1说明根据本发明的一或多个实施例的检验系统100的简化示意图。在一个实施例中，检验系统100包含多个通道。举例来说，检验系统100可包含第一通道111及至少额外通道112。举例来说，第一图像可由检验系统100的第一通道111界定。在另一例子中，额外图像数据可由检验系统100的额外通道112界定。另外及/或替代地，第一通道111可与第一检验系统相关联，且额外通道112可与额外检验系统相关联。

[0025] 检验工具102可包含所属领域中已知的任何检验工具或系统，例如(但不限于)明场检验工具或暗场检验工具。此外，尽管未展示，但检验工具102可包含照明源、检测器，及用于对样品108执行检验的各种光学组件(例如透镜、反射镜、分光器及其类似者)。当前可用的晶片检验工具的实例是详细描述于以下美国专利中：第7,092,082号美国专利、第6,702,302号美国专利、第6,621,570号美国专利、第5,805,278号美国专利、第8,223,327号美国专利及第8,467,047号美国专利，所述专利的全文各自以引用方式并入本文中。

[0026] 在一个实施例中，检验系统100包含所属领域中已知的任何照明源。举例来说，照明源可包含窄带光源，例如(但不限于)激光源。通过另一实例的方式，照明源可经配置以(经由各种光学组件)将光导引到经安置于样品台110上的样品108的表面。此外，检验工具102的各种光学组件可经配置以将从样品108的检验区域的表面反射及/或散射的光导引到检验工具102的检测器。

[0027] 检验系统100的多个通道111、112的一或多个检测通道可包含所属领域中已知的任何合适检测器。举例来说，检测器可包含光电倍增管(PMT)、电荷耦合装置(CCD)及时延积分(TDI)相机。检测器还可包含所属领域中已知的任何其它合适检测器。检测器还可包含非成像检测器或成像检测器。以此方式，如果检测器是非成像检测器，那么检测器中的每一者可经配置以检测散射光的特定特性(例如强度)，但不可经配置以检测依据成像平面内的位置而变化的特性。因而，由包含于输出获取子系统的检测通道中的每一者中的检测器中的每一者产生的输出可为信号或数据，而非为图像信号或图像数据。在此类例子中，系统的一或多个处理器可经配置以从检测器的非成像输出产生晶片的图像。然而，在其它例子中，检测器可经配置为经配置以产生成像信号或图像数据的成像检测器。因此，系统可经配置以按若干方式产生本文中所描述的图像。

[0028] 在另一实施例中，系统100包含控制器101。在一个实施例中，控制器101通信地耦合到检验工具102。举例来说，控制器101可通信地耦合到检验工具102的一或多个检测器。在这方面，控制器101可经配置以使用由检测器收集、处理及传输的图像数据来检测样品
108上的缺陷。

[0029] 控制器101可以任何合适方式(例如，通过图1中所展示的虚线所指示的一或多个传输媒体)耦合到检验工具102的一或多个检测器，使得控制器101可接收由检测器产生的输出。在另一实施例中，系统100的控制器101可经配置以通过可包含有线及/或无线部分的传输媒体来从其它系统接收及/或获取数据或信息(例如来自额外检验系统的检验结果或来自计量系统的计量结果)。以此方式，传输媒体可充当系统100的一或多个控制器101与其它子系统之间的数据链路。在另一例子中，一或多个控制器101可经由传输媒体(例如网络连接)来将数据发送到外部系统。

[0030] 在另一实施例中，控制器101包含一或多个处理器104。在另一实施例中，控制器101包含通信地耦合到一或多个处理器104的非暂时性媒体106(即，存储器媒体)。举例来说，存储器媒体106可存储用于引起一或多个处理器104实施通过本发明所描述的各种步骤的程序指令。可以各种方式(其尤其包含基于程序的技术、基于组件的技术及/或面向对象技术)中的任何者实施程序指令。举例来说，可根据期望使用ActiveX控制、C++对象、JavaBeans、微软基础类别(“MFC”)、SSE(流式SIMD扩展)或其它技术或方法来实施程序指令。

[0031] 此外，一或多个处理器104可包含桌上型计算机、大型计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器或经配置以执行程序(其经配置以操作系统100)的其它计算机系统(例如网络计算机)，如本发明中所描述。举例来说，一或多个处理器104可包含所属领域中已知的任何一或多个处理元件。在这方面，一或多个处理器104可包含经配置以执行软件算法及/或指令的任何微处理器型装置。应认识到，本发明中所描述的步骤可由单个计算机系统或替代地，多个计算机系统实施。一般来说，术语“处理器”可经广义界定以涵盖具有一或多个处理元件的任何装置，所述一或多个处理元件执行来自非暂时性存储器媒体106的程序指令。此外，系统100的不同子系统(例如显示器105或用户接口107)可包含适合于实施本发明中所描述的步骤的至少部分的处理器或逻辑元件。因此，以上描述不应被解释为对本发明的限制，而是仅为说明。

[0032] 在一个实施例中，检验系统100包含所属领域中已知的任何存储器媒体106，其适合于存储可由相关联的一或多个处理器104执行的程序指令。举例来说，存储器媒体106可包含(但不限于)只读存储器、随机存取存储器、磁性或光学存储器装置(例如磁盘)、磁带、固态驱动器及其类似者。在本文中应注意，存储器媒体106经配置以存储来自检验工具102的一或多个结果及/或本文中所描述的各种步骤的输出。应进一步注意，存储器媒体106可与一或多个处理器104容置于共同控制器外壳中。举例来说，存储器媒体106可相对于处理器及控制器101的物理位置而定位于远程处。在另一例子中，控制器101的一或多个处理器104可存取远程存储器媒体(例如服务器)，其可通过网络(例如因特网、内部网络及其类似者)来存取。

[0033] 在一个实施例中，检验系统100包含显示器105。举例来说，显示器105可通信地耦合到控制器101。通过另一实例的方式，显示器105可通信地耦合到控制器101的一或多个处理器104。在这方面，一或多个处理器104可在显示器105上显示本发明的各种结果中的一或多者。举例来说，显示装置105可包含所属领域中已知的任何显示装置。在另一例子中，显示装置105可包含(但不限于)液晶显示器(LCD)。

[0034] 此外，显示装置105可包含(但不限于)基于有机发光二极管(OLED)的显示器。举例来说，显示装置105可包含(但不限于)CRT显示器。所属领域的技术人员应认识到，各种显示装置105可适合于实施于本发明中且显示装置105的特定选择可取决于包含(但不限于)外型尺寸、成本及其类似者的各种因素。一般来说，能够与用户接口装置(例如触摸屏、面板安装接口、键盘、鼠标、轨迹垫及其类似者)集成的任何显示装置适合于实施于本发明中。在另一实施例中，如本文中所进一步描述，显示器105用于对用户(未展示)显示数据。接着，用户可响应于经由显示装置105对用户显示的检验数据而输入选择及/或指令(例如检验区域的用户选择)。举例来说，显示装置105可与触摸屏接口(例如(但不限于)电容性触摸屏、电阻性触摸屏、基于表面声波的触摸屏、基于红外线的触摸屏或其类似者)集成。一般来说，能够与显示装置105的显示部分集成的任何触摸屏接口适合于实施于本发明中。

[0035] 在一个实施例中，检验系统100包含用户接口装置107。举例来说，用户接口装置107可通信地耦合到控制器101的一或多个处理器104。通过另一实例的方式，用户接口装置
107可由控制器101用于接受来自用户的选择及/或指令。举例来说，用户接口装置107可包含所属领域中已知的任何用户接口。在另一例子中，用户接口107可包含(但不限于)键盘、小键盘、触摸屏、控制杆、旋钮、滚轮、轨迹球、开关、刻度盘、滑杆、滚动条、滑件、把手、触摸垫、踏板、方向盘、操纵杆、面板输入设备或其类似者。就触摸屏接口装置来说，所属领域的技术人员应认识到，大量触摸屏接口装置可适合于实施于本发明中。此外，用户接口107可包含(但不限于)面板安装接口。

[0036] 在另一实施例中，系统100检验安置于样品台110上的样品108。举例来说，样品台110可包含所属领域中已知的任何适当机械及/或机器人组合件。

[0037] 图2是说明根据本发明的一或多个实施例的用于多通道融合衬底检验的方法200中所执行的步骤的流程图。在本文中应注意，方法200的步骤可全部或部分由检验系统100实施。然而，应进一步认识到，方法200受限于检验系统100，这是因为额外或替代系统级实施例可实施方法200的步骤的全部或部分。

[0038] 在第一步骤202中，在一个实施例中，接收样品的一组多通道检验图像。在一个实施例中，所述组多通道检验图像包括来自第一检验通道的第一图像及来自额外检验通道的额外图像。图3A及3B分别描绘从第一检验通道111及第二检验通道112获取的检验图像310及320。举例来说，检验图像可由控制器101从检验工具102接收。在一个实施例中，检验图像可存储于存储器媒体106中。在这方面，检验系统100可存储检验图像且随后存取其用于分析。由控制器101接收的检验图像可包含所属领域中已知的任何类型的检验数据。举例来说，检验图像可包含(但不限于)明场(BF)检验数据或暗场(DF)检验数据。

[0039] 在另一实施例中，在应用以下分析步骤之前获取及平均化多个检验图像。举例来说，对于给定检验通道，可获取及平均化来自所述检验通道的多个检验图像以呈现由本发明的实施例分析的检验图像。

[0040] 在第二步骤204中，基于来自第一检验通道的第一图像来产生第一噪声图像且基于来自额外检验通道的额外图像来产生额外噪声图像。举例来说，使用控制器101来产生来自检验工具102的第一通道111的第一噪声图像及来自检验工具102的额外通道112的额外噪声图像。

[0041] 应注意，可利用若干程序来产生第一噪声图像及额外噪声图像。在一个实施例中，通过取得多个检验图像之间的差异的全局平均值来计算第一及/或额外噪声图像。在另一实施例中，通过取得检验图像之间的多个像素之间的差异的局部空间平均值来计算第一及/或额外噪声图像。在另一实施例中，通过取得检验图像之间的不同像素强度处的工艺变化的平均值来计算第一及/或额外噪声图像。

[0042] 在一个实施例中，噪声图像是从来自相同通道或不同通道的检验图像产生。举例来说，上文所讨论的噪声计算程序中的任何者可被应用于从相同检验通道获取的一组图像，或从不同检验通道获取的一组图像。举例来说，可使用由第一通道111所获取的(步骤202的)两个或更多个检验图像来产生第一通道111的噪声图像，同时使用由额外通道112所获取的(步骤202的)两个或更多个检验图像来产生额外通道112的噪声图像。通过另一实例的方式，可使用来自第一通道111的一或多个图像及来自额外通道112的一或多个图像来产生第一通道111及/或额外通道112的噪声图像。

[0043] 在第三步骤206中，在一个实施例中，产生基于第一噪声图像的第一信噪比图像及基于额外噪声图像的额外信噪比图像。举例来说，可从步骤204中所产生的第一噪声图像产生图4A中所展示的第一SNR图像。通过另一实例的方式，可从图2中所描绘的第二步骤204中所产生的额外噪声图像产生图4B中所展示的额外SNR图像。在一个实施例中，通过基于步骤202的检验图像及步骤204的噪声图像形成图像来计算第一SNR图像及额外SNR图像。举例来说，可基于从步骤202的检验图像及步骤204的噪声图像获取的每一像素处的检验信号及噪声值来计算第一SNR图像及额外SNR图像。举例来说，第一通道111及/或额外通道112的第一SNR图像及额外SNR图像可经计算为给定像素的信号值(发现于步骤202中)与噪声值(发现于步骤204中)的比率。在这方面，形成SNR图像，借此每一像素表示所述像素处的信噪比。应进一步注意，可使用任何数目个图像聚合/处理技术来实施SNR图像的每一像素的SNR计算。
举例来说，可实施局部平均程序，借此使用数个相邻像素值来计算所述给定像素处的特定值(例如信号、噪声或SNR)。举例来说，对于给定像素，可使用N个相邻像素(例如8个像素)来计算信号、噪声或SNR中的一或多者的平均值。

[0044] 在第四步骤208中，识别一或多个第一像素候选者及一或多个额外像素候选者。在一个实施例中，可利用步骤206中所计算的SNR图像来识别一或多个像素候选者。举例来说，可将阈值(即，阈值像素值)应用于与第一通道111及额外通道112相关联的SNR图像，以识别分别通过第一通道111及额外通道112所获取的图像数据中的像素候选者。在这方面，可将显示高于选定SNR阈值的SNR值的SNR图像中的像素识别为像素候选者。可将程序应用于与第一通道111及/或额外通道112相关联的SNR图像。在本文中应注意，用于选择像素候选者中的一或多者的SNR阈值可取决于检验条件及要求而不同。

[0045] 在另一实施例中，可利用步骤202中所获取的图像来识别一或多个像素候选者。举例来说，可将阈值(即，阈值像素值)可应用于与第一通道111及额外通道112相关联的图像(获取于步骤202中)，以识别分别通过第一通道111及额外通道112所获取的图像数据中的像素候选者。在这方面，可将显示高于选定信号阈值的检验强度的获取图像中的像素识别为像素候选者。可将程序应用于与第一通道111及/或额外通道112相关联的SNR图像。在本文中应注意，用于选择像素候选者中的一或多者的信号阈值可随检验条件及要求而不同。

[0046] 举例来说，如图5中所展示，在给定SNR图像中，控制器101可应用选定SNR阈值。如图像510所展示，可通过控制器101来将具有高于选定SNR阈值的SNR值的一或多个像素候选者515识别为像素候选者(用于步骤210中)。

[0047] 在第五步骤210中，基于一或多个经识别第一像素候选者及一或多个经识别额外像素候选者来将来自第一信噪比图像的图像数据与来自额外信噪比图像的图像数据组合，以形成组合图像。举例来说，可于基于一或多个经识别第一像素候选者及一或多个经识别额外像素候选者，在共同像素候选位点处，将来自第一信噪比图像的图像数据与来自额外信噪比图像的图像数据(步骤206)组合以形成组合图像或融合图像。

[0048] 可以任何合适方式实施图像的组合或融合。举例来说，可将来自第一检验通道111的SNR图像与来自额外检验通道112的SNR图像相加以形成融合图像。通过另一实例的方式，可将来自第一检验通道111的SNR图像与来自额外检验通道112的SNR图像相乘(例如，将对应像素相乘或将平均像素相邻值相乘)以形成融合图像。在另一实例中，可通过应用来自第一检验通道111及额外检验通道112的SNR图像的像素值的加权和来组合来自第一检验通道111及额外检验通道112的SNR图像。在另一实例中，可通过应用来自第一检验通道111及额外检验通道112的SNR图像的像素值的加权积来组合来自第一检验通道111及额外检验通道
112的SNR图像。在本文中应注意，组合或融合图像数据可允许用户提取具有弱信号的缺陷且抑制噪声。图6A说明基于来自检验工具102的一或多个通道的两个或更多个SNR图像的组合图像。如图6A中所展示，可从背景噪声轻易辨别出经识别缺陷615。应注意，图6A中所展示的组合图像610的背景噪声电平低于图4A中所展示的第一SNR图像410及4B中所展示的第二SNR图像420的背景噪声电平。

[0049] 在另一实施例中，可对个别像素单独执行在共同像素候选位点处将来自两个或更多个SNR图像的图像数据组合。在另一实施例中，可以同步方式在共同像素候选位点处将来自两个或更多个SNR图像的图像数据组合。在另一实施例中，在共同像素候选位点邻区处分析来自两个或更多个SNR图像的图像数据。举例来说，可将来自不同通道的两个或更多个SNR图像的共同像素候选位点邻区的图像数据相乘且将乘积加总。举例来说，可将来自包围共同像素候选位点的5像素×5像素邻区的图像数据相乘且将乘积加总。在本文中应注意，将图像数据融合可允许用户利用量值(强度)信息及相位(相关)信息两者。

[0050] 可预期，尽管上文所描述的方法包含在共同像素候选位点处将来自两个或更多个SNR图像的图像数据组合而产生组合图像，但本发明不受限于在共同像素候选位点处将来自两个或更多个SNR图像的图像数据组合而形成单个组合图像。在一个实施例中，本发明包含：产生第二组合图像。在另一实施例中，第二组合图像还可用于缺陷检测以补充及/或改进检验图像。举例来说，从在共同像素候选位点处将来自两个或更多个SNR图像的检验图像组合所获得的组合图像可进一步用于在共同像素候选位点处与来自另一SNR图像的图像数据组合而产生第二组合图像。在本文中应注意，尽管本发明聚焦于单次组合来自两个或更多个SNR图像的图像数据，但组合步骤可不受限于被执行一次。举例来说，本发明的组合步骤可被执行两次或两次以上，直到其满足衬底检验要求。

[0051] 在一个实施例中，上文所描述的方法包含：将经处理图像数据(例如，由上文所描述的步骤处理)与未经处理图像数据组合。在另一实施例中，上文所描述的方法包含：使用来自不同检验系统的图像来产生组合或融合图像。举例来说，上文所描述的方法包含：使用从处于相同光学状态中的不同检验系统获取的图像来产生组合或融合图像。在另一实施例中，上文所描述的方法包含：使用包含(但不限于)暗场或明场检验系统的不同检验系统来产生图像。如本文中所使用，术语“光学状态”一般由一或若干检验系统的不同光学参数界定。不同光学参数可包含照明波长、收集波长、检测波长、照明偏振、收集偏振、检测偏振、照明角、收集角、检测角、像素大小及其类似者。另外，术语“第一”及“额外”一般是指具有检验系统的光学参数中的一或多者的不同值的不同光学状态。

[0052] 图6B说明在无需应用本发明的方法200的方法步骤202到210的情况下形成的衬底样品的组合图像620。在本文中应注意，图6A具有比图6B低的噪声电平且因此具有比图6B大的SNR。在本文中应进一步注意，比图6B大的图6A中的SNR使图6A中的像素候选位点更容易识别。

[0053] 在第六步骤212中，在一个实施例中，使用组合图像来检测衬底上的缺陷。在一个实施例中，使用组合图像检测到的衬底上的缺陷可包含所属领域中已知的任何缺陷。在本文中应注意，样品上所检测的缺陷可取决于衬底的特性及衬底检验条件而变化。在另一实施例中，使用组合图像的检测步骤包含：将一或多个缺陷检测阈值应用于组合图像。在另一实施例中，检测一或多个缺陷可包含：应用一或多个缺陷检测算法。举例来说，步骤212中所使用的(或若干)缺陷检测算法可包含(但不限于)分段自动阈值化(SAT)或多裸片自动阈值化(MDAT)可用于缺陷检测。

[0054] 在一个实施例中，基于步骤212中所检测的缺陷，控制器101可调整相关联生产线的一或多个参数。举例来说，如果在半导体装置制造设施的一或多个步骤中对半导体晶片实施本发明的检验，那么控制器101可将反馈及/或前馈指令提供到制造设施的一或多个处理工具。举例来说，在一些情况中，控制器101可响应于检测到一些缺陷而将反馈指令提供到一或多个上游处理工具以调整应用于随后晶片的相关工艺以避免或减少产生于随后晶片上的缺陷数目。在另一例子中，在一些情况中，控制器101可响应于检测到一些缺陷而将前馈指令提供到一或多个下游处理工具以调整待应用于晶片(由上述方法分析)的下游工艺以减轻已检测到的缺陷的影响。

[0055] 本文中所描述的全部方法可包含：将方法实施例的一或多个步骤的结果存储于存储媒体中。结果可包含本文中所描述的结果中的任何者且可以所属领域中已知的任何方式存储。存储媒体可包含本文中所描述的任何存储媒体或所属领域中已知的任何其它合适存储媒体。在已存储结果之后，结果可存取于存储媒体中且由本文中所描述的方法或系统实施例中的任何者使用，经格式化以对用户显示，由另一软件模块、方法或系统使用，等等。此外，结果可被“永久”存储、被“半永久”存储、被暂时存储或被存储某个时间段。举例来说，存储媒体可为随机存取存储器(RAM)，且结果未必无限期地保存于存储媒体中。

[0056] 可进一步预期，上文所描述的方法的实施例中的每一者可包含本文中所描述的任何其它方法的任何其它步骤。另外，上文所描述的方法的实施例中的每一者可由本文中所描述的系统中的任何者执行。

[0057] 本文中所描述的目标有时说明含于不同其它组件内或与不同其它组件连接的不同组件。应理解，此类所描绘的架构仅供示范，且事实上，可实施实现相同功能性的许多其它架构。就概念来说，实现相同功能性的组件的任何布置经有效“相关联”以实现所要功能性。因此，在本文中经组合以实现特定功能性的任何两个组件可被视为彼此“相关联”以实现所要功能性，无论架构或中间组件如何。同样地，如此相关联的任何两个组件还可被视为彼此“可操作地连接”或“可操作地耦合”以实现所要功能性，且能够如此相关联的任何两个组件还可被视为彼此“可操作地耦合”以实现所要功能性。“可操作地耦合”的特定实例包含(但不限于)使组件可物理配合及/或物理交互、及/或使组件可无线交互及/或无线交互及/或使组件逻辑交互及/或可逻辑交互。

[0058] 尽管已展示及描述本文中所描述的本发明目标的特定方面，但所属领域的技术人员应明白，基于本文中的教示，可在不脱离本文中所描述的目标及其更广泛方面的情况下作出改变及修改，因此，所附权利要求书应将在本文中所描述的目标的精神及范围内的全部此类改变及修改涵盖于其范围内。

[0059] 此外，应理解，本发明由所附权利要求书界定。所属领域的技术人员应理解，一般来说，本文中且尤其是所附权利要求书(例如所附权利要求书的主体)中所使用的术语一般希望为“开放式”术语(例如，术语“包含”应被解释为“包含(但不限于)”，术语“具有”应被解释为“至少具有”，等等)。所属领域的技术人员应进一步了解，如果想要引入权利要求书叙述的特定数目，那么此意图会被明确叙述于权利要求书中，且如果缺乏此叙述，那么不存在此意图。举例来说，为辅助理解，以下所附权利要求书可含有：使用引导性词组“至少一”及“一或多个”来引入权利要求书叙述。然而，此类词组的使用不应被解释为隐含：由不定冠词“一”引入权利要求书叙述将含有此引入权利要求书叙述的任何特定权利要求书限制于为仅含有一个此叙述的发明，即使相同权利要求书包含引导性词组“一或多个”或“至少一个”及例如“一”的不定冠词(例如，“一”通常应被解释为意指“至少一个”或“一或多个”)；此同样适用于用于引入权利要求书叙述的定冠词。另外，即使已明确叙述特引入权利要求书叙述的特定数目，但所属领域的技术人员应认识到，此叙述通常应被解释为意指至少叙述数目(例如，无其它修饰语的“两个叙述”的赤裸叙述通常意指至少两个叙述或两个或更多个叙述)。此外，在其中使用类似于“A、B及C等等中的至少一者”的惯例的例子中，此构造一般意指所属领域的技术人员习惯理解的含义(例如，“具有A、B及C中的至少一者的系统”将包含(但不限于)仅具有A的系统、仅具有B的系统、仅具有C的系统、同时具有A及B的系统、同时具有A及C的系统、同时具有B及C的系统及/或同时具有A、B及C的系统，等等)。在其中使用类似于“A、B或C等等中的至少一者”的惯例的例子中，此构造一般意指所属领域的技术人员习惯理解的含义(例如，“具有A、B或C中的至少一者的系统”将包含(但不限于)仅具有A的系统、仅具有B的系统、仅具有C的系统、同时具有A及B的系统、同时具有A及C的系统、同时具有B及C的系统及/或同时具有A、B及C的系统，等等)。所属领域的技术人员应进一步了解，在具体实施方式、权利要求书或图式中，实际上存在两个或更多个替代项的任何转折用语及/或词组应被理解为涵盖包含所述项中的一者、所述项的任一者或两个项的可能性。举例来说，词组“A或B”将被理解为包含“A”或“B”或“A及B”的可能性。

[0060] 尽管已说明本发明的特定实施例，但应明白，所属领域的技术人员可在不背离本发明的范围及精神的情况下促成本发明的各种修改及实施例。据此，本发明的范围应仅受限于所附于其的权利要求书。

[0061] 据信，本发明及其许多伴随优点将通过以上描述来理解，且应明白，可在不背离所揭示目标或不牺牲其全部材料优点的情况下对组件的形式、构造及布置作出各种改变。所描述的形式仅供说明，且所附权利要求书希望涵盖及包含此类改变。