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1. 发明专利

TWI699521B 用於區域可調適之缺陷偵測的系統及方法有权
简体标题：用于区域可调适之缺陷侦测的系统及方法
公开(公告)号：TWI699521B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：TW105137757
申请日：2016-11-18
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：馬希爾克里斯多夫 , MAHER, CHRISTOPHER , 布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN , 瑞瑪錢德倫維賈亞柯馬 , RAMACHANDRAN, VIJAYAKUMAR , 卡森堤勞倫特 , KARSENTI, LAURENT , 羅森高斯伊利薩 , ROSENGAUS, ELIEZER , 喬丹約翰R 三世 , JORDAN, JOHN R. III , 米勒洛尼 , MILLER, RONI
IPC分类号： G01N21/17 , G01N21/88 , G06T7/00

2. 发明专利

TW201834100A 藉由跨層影像相減之晶圓雜訊減少审中-公开
简体标题：借由跨层影像相减之晶圆噪声减少
公开(公告)号：TW201834100A
公开(公告)日：2018-09-16
申请号：TW106140436
申请日：2017-11-22
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN
IPC分类号： H01L21/66
摘要：藉由計算一多層晶圓之一跨層差異影像而提供一光學檢測工具之一差異影像中之雜訊減少。使用一第一晶圓層之一第一晶圓影像及一第二晶圓層之一第二晶圓影像。該第一晶圓影像及該第二晶圓影像在該多層晶圓上之一相同平面位置處，但其等係不同層及/或在不同製程步驟之後之影像。計算該第一晶圓影像與該第二晶圓影像之間的一第一差異影像以減少晶圓雜訊。可使用該第一差異影像來識別缺陷。可使用具有一影像資料獲取子系統之一系統來執行此技術。
简体摘要：借由计算一多层晶圆之一跨层差异影像而提供一光学检测工具之一差异影像中之噪声减少。使用一第一晶圆层之一第一晶圆影像及一第二晶圆层之一第二晶圆影像。该第一晶圆影像及该第二晶圆影像在该多层晶圆上之一相同平面位置处，但其等系不同层及/或在不同制程步骤之后之影像。计算该第一晶圆影像与该第二晶圆影像之间的一第一差异影像以减少晶圆噪声。可使用该第一差异影像来识别缺陷。可使用具有一影像数据获取子系统之一系统来运行此技术。

3. 发明专利

TW201833819A 用於以迴旋神經網路為基礎之缺陷檢測之資料擴增审中-公开
简体标题：用于以回旋神经网络为基础之缺陷检测之数据扩增
公开(公告)号：TW201833819A
公开(公告)日：2018-09-16
申请号：TW106142643
申请日：2017-12-06
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN , 瑞瑪錢德倫維傑 , RAMACHANDRAN, VIJAY , 威靈福德理察 , WALLINGFORD, RICHARD , 楊斯科特艾倫 , YOUNG, SCOTT ALLEN
IPC分类号： G06K9/62 , G06T7/00
摘要：本發明揭示用於將一擴增輸入資料提供至一廻旋神經網路(CNN)之系統及方法。在一處理器處接收晶圓影像。將該晶圓影像劃分成各與該晶圓影像中之一晶粒相關聯之複數個參考影像。接收測試影像。藉由區分該等測試影像與該等參考影像而產生複數個差異影像。將該等參考影像及該等差異影像組譯至用於該CNN之該擴增輸入資料中且提供至該CNN。
简体摘要：本发明揭示用于将一扩增输入数据提供至一回旋神经网络(CNN)之系统及方法。在一处理器处接收晶圆影像。将该晶圆影像划分成各与该晶圆影像中之一晶粒相关联之复数个参考影像。接收测试影像。借由区分该等测试影像与该等参考影像而产生复数个差异影像。将该等参考影像及该等差异影像组译至用于该CNN之该扩增输入数据中且提供至该CNN。

4. 发明专利

TW201830134A 高敏感度重複項缺陷偵測审中-公开
简体标题：高敏感度重复项缺陷侦测
公开(公告)号：TW201830134A
公开(公告)日：2018-08-16
申请号：TW106138913
申请日：2017-11-10
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN , 雪芬尤金 , SHIFRIN, EUGENE , 馬修阿沙克 , MATHEW, ASHOK , 巴哈斯卡爾奇塔納 , BHASKAR, CHETANA , 高理升 , GAO, LISHENG , 巴哈特阿恰亞桑透許 , BHATTACHARYYA, SANTOSH , 李虎成 , LEE, HUCHENG , 穆瑞班傑明 , MURRAY, BENJAMIN
IPC分类号： G03F1/84 , G01N21/95 , G06T7/00
摘要：本發明提供用於偵測一倍縮光罩上之缺陷之系統及方法。一種系統包含：(若干)電腦子系統，其包含一或多個影像處理組件，其等獲取藉由一檢測子系統針對一晶圓產生之影像；一主使用者介面組件，其將針對該晶圓及該倍縮光罩產生之資訊提供至一使用者且接收來自該使用者之指令；及一介面組件，其提供該一或多個影像處理組件與該主使用者介面之間的一介面。不同於當前使用之系統，該一或多個影像處理組件經組態用於藉由將一重複項缺陷偵測演算法應用至由該一或多個影像處理組件獲取之該等影像而執行重複項缺陷偵測，且該重複項缺陷偵測演算法經組態以使用一熱臨限值來偵測該晶圓上之缺陷且識別係重複項缺陷之該等缺陷。
简体摘要：本发明提供用于侦测一倍缩光罩上之缺陷之系统及方法。一种系统包含：(若干)电脑子系统，其包含一或多个影像处理组件，其等获取借由一检测子系统针对一晶圆产生之影像；一主用户界面组件，其将针对该晶圆及该倍缩光罩产生之信息提供至一用户且接收来自该用户之指令；及一界面组件，其提供该一或多个影像处理组件与该主用户界面之间的一界面。不同于当前使用之系统，该一或多个影像处理组件经组态用于借由将一重复项缺陷侦测算法应用至由该一或多个影像处理组件获取之该等影像而运行重复项缺陷侦测，且该重复项缺陷侦测算法经组态以使用一热临限值来侦测该晶圆上之缺陷且识别系重复项缺陷之该等缺陷。

5. 发明专利

TW201947187A 一半導體晶圓上之複製機缺陷之捕捉审中-公开
简体标题：一半导体晶圆上之复制机缺陷之捕捉
公开(公告)号：TW201947187A
公开(公告)日：2019-12-16
申请号：TW108114994
申请日：2019-04-30
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN , 李虎成 , LEE, HUCHENG
IPC分类号： G01B11/24 , G01N21/88 , G06F17/50
摘要：一第一臨限值處之複製機分析識別複製機缺陷。該等複製機缺陷定位於各光罩上之一相同座標處。接收該座標處之半導體晶圓之每一光罩上之影像，且獲得複數個帶正負號差值影像。計算帶正負號差值影像之一複製機臨限值，亦計算極性之一致性。將該臨限值應用於該等影像且判定每個複製機保留之一缺陷數目。可將一輔助複製機臨限值應用於干擾過濾。
简体摘要：一第一临限值处之复制机分析识别复制机缺陷。该等复制机缺陷定位于各光罩上之一相同座标处。接收该座标处之半导体晶圆之每一光罩上之影像，且获得复数个带正负号差值影像。计算带正负号差值影像之一复制机临限值，亦计算极性之一致性。将该临限值应用于该等影像且判定每个复制机保留之一缺陷数目。可将一辅助复制机临限值应用于干扰过滤。

6. 发明专利

TW201920944A 訓練以學習為基礎之缺陷分類器审中-公开
简体标题：训练以学习为基础之缺陷分类器
公开(公告)号：TW201920944A
公开(公告)日：2019-06-01
申请号：TW107129876
申请日：2018-08-28
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN
IPC分类号： G01N21/892 , G06T7/00 , G06K9/62 , G06F15/18
摘要：本發明提供用於訓練一以學習為基礎之缺陷分類器之方法及系統。一種方法包含使用包含經識別所關注缺陷(DOI)及經識別擾亂點之缺陷之一訓練集訓練一以學習為基礎之缺陷分類器。該訓練集中之該等DOI及擾亂點包含在至少一個訓練晶圓及至少一個檢測晶圓上識別之DOI及擾亂點。已知該至少一個訓練晶圓具有一異常高缺陷率且預期該至少一個檢測晶圓具有正常缺陷率。
简体摘要：本发明提供用于训练一以学习为基础之缺陷分类器之方法及系统。一种方法包含使用包含经识别所关注缺陷(DOI)及经识别扰乱点之缺陷之一训练集训练一以学习为基础之缺陷分类器。该训练集中之该等DOI及扰乱点包含在至少一个训练晶圆及至少一个检测晶圆上识别之DOI及扰乱点。已知该至少一个训练晶圆具有一异常高缺陷率且预期该至少一个检测晶圆具有正常缺陷率。

7. 发明专利

TW201903424A 複製機缺陷偵測审中-公开
简体标题：复制机缺陷侦测
公开(公告)号：TW201903424A
公开(公告)日：2019-01-16
申请号：TW107119108
申请日：2018-06-04
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：雪芬尤金 , SHIFRIN, EUGENE , 布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN , 弦蘇密特 , SEN, SUMIT , 馬修阿沙克 , MATHEW, ASHOK , 查卓賽卡蘭史立廉 , CHANDRASEKARAN, SREERAM , 高理升 , GAO, LISHENG
IPC分类号： G01R31/26 , G06F17/18
摘要：可將來自一熱掃描之缺陷保存於(諸如)持續儲存器、隨機存取記憶體或一分開資料庫上。該持續儲存器可為基於區塊之虛擬檢測器虛擬分析器(VIVA)或局部儲存器。可判定複製機缺陷偵測工作且可基於該等複製機缺陷偵測工作來檢測晶圓。可分析複製機缺陷且可自該持續儲存器讀取對應於該等複製機缺陷之缺陷記錄。可將此等結果回傳至高階缺陷偵測控制器。
简体摘要：可将来自一热扫描之缺陷保存于(诸如)持续存储器、随机存取内存或一分开数据库上。该持续存储器可为基于区块之虚拟检测器虚拟分析器(VIVA)或局部存储器。可判定复制机缺陷侦测工作且可基于该等复制机缺陷侦测工作来检测晶圆。可分析复制机缺陷且可自该持续存储器读取对应于该等复制机缺陷之缺陷记录。可将此等结果回传至高级缺陷侦测控制器。

8. 发明专利

TW202004939A 設計為基礎之對準之效能監控审中-公开
简体标题：设计为基础之对准之性能监控
公开(公告)号：TW202004939A
公开(公告)日：2020-01-16
申请号：TW108117284
申请日：2019-05-20
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN
IPC分类号： H01L21/66 , G03F9/00
摘要：可藉由定位每對準框架之至少一個對準驗證位置來監控對準。該對準驗證位置係該對準框架內之一座標。判定該等對準驗證位置之各者與一對準目標之一最近例項之間的一距離。可基於該距離判定一對準分數。該對準分數可包含該對準驗證位置與該對準目標之間的該等對準框架之一數目。若該對準分數低於一臨限值，則可執行對準設置。
简体摘要：可借由定位每对准框架之至少一个对准验证位置来监控对准。该对准验证位置系该对准框架内之一座标。判定该等对准验证位置之各者与一对准目标之一最近实例之间的一距离。可基于该距离判定一对准分数。该对准分数可包含该对准验证位置与该对准目标之间的该等对准框架之一数目。若该对准分数低于一临限值，则可运行对准设置。

9. 发明专利

TW201921317A 使用以位置為基礎之屬性之損害減少审中-公开
简体标题：使用以位置为基础之属性之损害减少
公开(公告)号：TW201921317A
公开(公告)日：2019-06-01
申请号：TW107127369
申请日：2018-08-07
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN , 黃軍秦 , HUANG, JUNQING , 高理升 , GAO, LISHENG
IPC分类号： G06T7/90 , G01R31/26
摘要：揭示提供影像(諸如包括一或多個金屬線之半導體影像)中之損害減少的方法及系統。一潛在缺陷與兩個垂直軸線之像素灰階強度圖相關。沿該兩個軸線判定該潛在缺陷相對於一圖案(諸如一金屬線)的一位置。該潛在缺陷可經分類為一所關注缺陷或損害事件。
简体摘要：揭示提供影像(诸如包括一或多个金属线之半导体影像)中之损害减少的方法及系统。一潜在缺陷与两个垂直轴线之像素灰阶强度图相关。沿该两个轴线判定该潜在缺陷相对于一图案(诸如一金属线)的一位置。该潜在缺陷可经分类为一所关注缺陷或损害事件。

10. 发明专利

TW201839383A 用於缺陷偵測之動態注意區审中-公开
简体标题：用于缺陷侦测之动态注意区
公开(公告)号：TW201839383A
公开(公告)日：2018-11-01
申请号：TW107109575
申请日：2018-03-21
申请人：美商克萊譚克公司 , KLA-TENCOR CORPORATION
发明人：布拉爾伯裘恩 , BRAUER, BJORN , 穆瑞班傑明 , MURRAY, BENJAMIN , 蘇曼徐徐爾 , SUMAN, SHISHIR , 高理升 , GAO, LISHENG
IPC分类号： G01N21/88 , G06T7/00
摘要：本發明揭示一兩遍次檢測方法之系統及方法，該兩遍次檢測方法動態地形成用於檢測重複者缺陷之微注意區。微注意區可圍繞一重複者缺陷之每一位置形成。在檢測之後，可識別該等微注意區中之額外重複者缺陷。可比較該等重複者缺陷之屬性且可將具有自一預期群組屬性分佈偏離之屬性之任何重複者缺陷分類為干擾缺陷。
简体摘要：本发明揭示一两遍次检测方法之系统及方法，该两遍次检测方法动态地形成用于检测重复者缺陷之微注意区。微注意区可围绕一重复者缺陷之每一位置形成。在检测之后，可识别该等微注意区中之额外重复者缺陷。可比较该等重复者缺陷之属性且可将具有自一预期群组属性分布偏离之属性之任何重复者缺陷分类为干扰缺陷。

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