用于执行系统缺陷分析的方法和设备

摘要

本发明涉及用于执行系统缺陷分析的方法和设备。基于使用沃尔什图案的布局形状的正交子空间投影的图案匹配系统，执行电路设备布局的初步密度特征提取，允许用户定义图案，以及执行布局的高分辨率搜索，以定位布局的全部实例。生成范围从最接近到数量上较不接近排列的布局窗的排序表。与现有技术相比，图案匹配系统显著地减少了错误的正量，并且使得相同的密度数据能够作为以小增量步进穿过布局的窗被重新使用。

说明书

技术领域

本发明一般涉及设计自动化领域，更具体地，涉及为了执行系统缺陷分析的目的而用于在在较大集成电路形状布局(shape layout)中匹配布局形状(shape)。

背景技术

在半导体处理中的系统缺陷是不作为在制造期间干扰曝光或者其它平版印刷(lithographic)处理步骤的颗粒(particle)的结果的缺陷。相反，系统缺陷涉及形状布局瑕疵或处理设计瑕疵，并且其在完成的产品内的相同位置上有规律地发生。特征化工程师(yield characterization engineer)在尝试识别此缺陷的根本原因时面对困难的任务。具体地，在要求分辨率增强、化学机械化抛光以及其它复杂步骤的现代处理中，根本原因通常涉及特定的局部图案(pattern)和在其环境(context)内的形状的交互。

将图案定义为包括特定布局形状的矩形区域。导致确定性失败或对于特定零件号码(particular part number)中的处理变化不强健(robust)的相同图案可能在相同设计或不同设计的其它位置中不会失败。可以将遭遇系统故障的、工程师所面对的问题表示为搜索任务。工程师将布局的小部分定义为图案，并且尝试在设计中找出与该图案相似的位置。

布局形状图案匹配系统提供了用于定位与在集成电路中导致图案相关的系统缺陷的那些形状类似的形状的方法。窗(window)被定义为集成电路形状布局的矩形部分。图案匹配系统通常返回二进制结果或者距离亮度(measurement)。返回二进制结果的图案匹配系统将布局中的位置分为与给定图案匹配或不匹配。根据它们对给定图案的相似性，返回距离亮度的图案匹配系统排序布局窗，使得将所述窗从最相似到最不相似排列。本发明针对后面的类型，即返回窗的排序列表。

特征提取是提取并比较目标图案和潜在匹配的显著特征的技术。特征提取用于许多图像识别应用。在本发明的优选实施例中，要被提取的特征是密度。密度被定义为在窗中布局样式覆盖的部分。例如，由布局形状覆盖一半的窗具有密度0.5。本领域的技术人员将容易地理解：密度提取是布局形状分析中的普通应用，并且存在用于从布局内的窗中提取密度的许多软件工具。

在从布局图案和布局窗提取密度特征后，图像识别系统使得用于比较所考虑的图案和特定的布局窗的方法成为必要。为了达到这个目标，将特征投影在坐标(coordinate)系统上，并且称为特征空间。使用欧几里得距离可比较两个对象在通常的二维空间中的距离。对象1和2之间的欧几里得距离给出为：

$>\sqrt{{(X1-X2)}^2+{(Y1-Y2)}^2}$>

以相同的方式，通过将特征投影在n维空间并计算它们之间的欧几里得距离来计算两个布局之间的距离。

如描述了典型的沃尔什图案的图1所示，已被使用的一个特征空间基于沃尔什图案。如本领域的技术人员容易理解的，16种选择仅为说明，并且可使用沃尔什图案的任意正交集合。

沃尔什图案是由多个黑色和白色区域的矩形瓦(tiling)所组成的图像。从沃尔什函数生成沃尔什图案，并且可以通过旋转和相乘从4×4哈德曼(Hadamard)矩阵中获得(如“MathWorld-A Wolfram Web Resource”(http://mathworld.wolfram.com/WalshFunction.html)中所描述的Eric W.Weisstein.的“Walsh Function”，通过引用合并在此)。

沃尔什函数由一系列方形脉冲(具有允许的为-1和1的状态)组成，使得跃迁可仅发生在单元时间步长的固定间隔上，初始化状态总是为+1，并且函数满足特定的其它正交性关系。特别地，当以所谓“序数(sequency)”的顺序排列时，通过哈德曼矩阵H₂ⁿ的行给出2ⁿ个‘n’幂沃尔什函数。存在2ⁿ个长度为2ⁿ的沃尔什函数。

如在Ted Hesselroth and Klaus Schulten，Department of Physics andBeckman Institute，University of Illinois，Urbana，Illinois 61801，2005年4月29日的出版物“The Dynamics of Image Processing by Feature Maps in the PrimaryVisual Cortex”中所描述的那样，最初，沃尔什图案用作图像表示的基本(basis)元素集。

如在De Maris等人的美国专利申请公开第2006/0023932号“System andmethod for generating a set of test patterns for an optical proximity correctionalgorithm”中所描述的，沃尔什图案也用于生成布局测试图案的集合。

沃尔什图案已经用于数字描述布局的密度特征。在现有技术中，沃尔什图案被表示为与每个布局窗相交的形状。提取相交的形状的密度，并且将其视为投影。可在通过引用在此合并的、Bergman Reuter等人的美国专利申请公开2005/0094863 A1“System for search and analysis of systematic defects inintegrated circuits”中发现更多细节。在现有技术中，布局窗内的形状与沃尔什图案集合中的每个沃尔什图案相交，在任意相交操作中，将沃尔什图案的“关(off)”子窗视为“0”，而将其“开(on)”子窗视为“1”。但是，现有技术的相交方法不是正交投影。将沃尔什图案的“关”子窗视为“0”导致沃尔什图案特征空间中的非正交基本向量。通过如从MathWorld--A Wolfram Web Resource，http://mathworld.wolfram.com/OrthogonalBasis.html摘录的“Orthogonal Basis”中由Eric W.Weisstein描述的那样，可通过将每个沃尔什图案投影到其它沃尔什图案上，来验证前面的投影系统的非正交性。非正交投影系统的问题是发生数据丢失。一些轴可被描述为其它轴的线性组合，而不是在坐标系统中具有16个独立的轴(Eric W.Weisstein等，在Math World--A Wolfram Web Resource，http://mathworld.wolfram.com/VectorSpaceBasis.html的“Vector Space Basis”中)。因此，从非正交投影得到的16元素特征向量具有少于16个的独立特征。特征分辨率差导致过多的错误正量(positive)。相反地，从沃尔什函数构造的正确的沃尔什图案具有对于“关”子窗的值-1。从通过投影方法的正交性而单独确定基本集合的正交性的理解中，产生在本发明中的特征提取和投影方法。基于沃尔什图案，本发明正确地构造特征空间。

除了过多的错误正量之外，现有技术相交方法还排除重新使用密度值。在已将集成电路形状布局与沃尔什图案布局相交之后，从布局中计算密度值。任何布局窗重叠将要求所有密度和相交数据的完整的重算。因此，不存在通过其使用图像识别的现有技术方法可得到较高分辨率搜索的方法。不能得到较高分辨率搜索导致失配。相反，本发明从布局提取密度作为预处理步长，允许重复使用密度值。

发明内容

因此，本发明的一个目的是通过使用利用沃尔什图案的布局形状的正交子空间投影而减少图案匹配中的错误正量。

本发明的另一目的是从投影中分离密度提取，为了高分辨率搜索允许交迭窗并且允许对于其它目标窗尺寸重复使用密度数据。

本发明的另一目的是提供一种图案匹配系统，其通过使用沃尔什图案的布局形状的正交子空间投影的方式，执行电路设备的初步特征提取，允许用户定义图案，并且执行布局的基于特征的搜索，以定位图案的全部实例。生成从范围最接近到数量上较不接近排列的布局窗的排序表。一旦已经识别了这些感兴趣的区域，工程师执行分析以确定关于相似但是未失败的形状有什么不同，或者在失败形状中的有什么相同之处。随后，工程师可以以处理调整或更新设计规则的方式采取正确的动作。

通过使用沃尔什图案的用于布局形状的图案匹配系统来提供本发明的这些和其它目的。与现有技术方法相比，本发明显著地减少了图案匹配中的错误的正量。本发明使得相同的密度数据能够作为以小增量步进穿过布局的窗被重新使用，而现有技术方法阻止密度数据被重新使用。本发明还使得针对其它的目标窗尺寸能够重新使用相同的密度数据。涵盖了沃尔什图案的任意子集，并且本发明不限于使得沃尔什图案分辨率与布局窗分辨率相同。

总之，本发明的优选实施例为电路设计建立窗格，并且执行从每个窗初步提取密度(布局形状覆盖的部分)。在执行密度提取后，本发明的优选实施例将相同尺寸的重叠窗组成目标图案的窗，以进行高分辨率搜索。通过在沃尔什图案上执行形状密度的正交投影而将形状变换为特征向量，其形成特征空间中的基本向量。随后执行搜索，计算从目标图案到每个布局窗的欧几里得距离。

附图说明

合并并组成说明书的部分的附图图解了本发明的当前优选的实施例，并且与以上给出的概括描述以及以下给出的优选实施例的详细描述一起用于解释本发明的原理。

图1是现有技术沃尔什图案的例子的示意图；

图2是沃尔什图案的基本向量表示的示意图；

图3是图解根据本发明的优选实施例的密度提取的流程图；

图4是图解在沃尔什图案空间上投影目标图案的流程图；

图5是图解在沃尔什图案空间上投影布局窗的流程图；以及

图6是图解比较每个布局窗与目标图案，以执行图案匹配的流程图。

具体实施方式

通过参考在附图中图解和在以下描述中详述的非限制性实施例，更加全面地解释本发明及其各种特征和优点细节。

参考图1，选择典型的沃尔什图案的集合。如本领域的技术人员所容易地理解的那样，16种选择仅为例子，并且可使用沃尔什图案的任意正交集合。

参考图2，沃尔什图案定义形成特征空间的基本向量。在图解的例子中，特征空间为16维。从沃尔什图案到图2中所示的对应的基本向量的转换处理如下。将每个沃尔什图案划分为16个矩形(4行和4列)。从图像的底部的行和左下角开始，并且对每一行从左到右行进，+1用于每个黑色矩形，而-1用于每个白色矩形。由于每个沃尔什图案由16个矩形组成，所以在对应的基本向量中存在16个项。

在图2中列出的基本向量形成沃尔什图案特征空间的坐标系统的轴。基本向量用于生成在任意给出的布局窗内的形状的数字表示。如将在下文描述的那样，本发明包括用于将布局形状投影在由W个沃尔什图案基本向量定义的W维坐标系统上的正交子空间投影方法。虽然本发明包括沃尔什图案的任意正交集合，但是在所选择的情况下，W＝16。

参考图3，示出了图解本发明的密度提取的流程图。虽然在优选实施例中，所提取的特征是密度(由形状覆盖的窗的部分区域)，但是本发明包括可从集成电路形状布局提取的任意特征。

通过将布局窗划分为尺寸相等的矩形(步骤302)并且从每个矩形提取密度，而从任意布局窗提取密度(步骤301)。结果是对于每个矩形都有一个的、其中每个密度在从0到1范围内变化的密度列表(步骤303)。例子(步骤304)示出其中带有一个形状的布局窗。该形状覆盖16个矩形中的6个的部分。密度提取导致16个值的列表，一个对应于布局窗的每个矩形中的密度。如在例子(步骤306)中所示，随后将密度值映射到范围-1到+1(步骤305)。

布局形状的密度是投影在基本向量上的特征。在图案匹配系统的细节之后，全面地描述实际的正交子空间投影方法。

参考图4，用户定义包括导致图案相关的系统缺陷的形状的目标图案(步骤401)。将图案划分为16个尺寸相等的矩形(步骤402)。如图3中所述的那样提取密度(步骤403)。将密度投影在每个沃尔什图案上(步骤404)。结果是表示在沃尔什图案空间中国标的位置的16个元素的向量(步骤405)。

参考图5，创建与目标图案的尺寸相同的窗(步骤501)。使用通过图3的方法而提取的现有密度数据来组成这些布局窗。布局窗步进穿过布局(步骤502)。重叠所述窗导致高分辨率搜索。对于每个窗，将密度投影在每个沃尔什图案上(步骤503)。每个布局窗的结果是表示在沃尔什图案空间中的该布局窗位置的16个元素的向量(步骤504)。

参考图6将每个布局窗(步骤601，图5的结果)与目标图案(步骤602，图4的结果)比较。然后，如在现有技术中的那样，通过计算从目标到每个布局窗的欧几里得距离而执行搜索(步骤603)。比较每个布局窗和目标图案产生匹配目标图案的布局窗的列表。通过到沃尔什图案特征空间中的目标图案的欧几里得距离来排序所述列表(步骤604)。

本发明使得能够重新使用密度数据，以形成与其它目标图案的尺寸相同的窗。一旦以高分辨率可从集成形状布局中提取密度数据，随后密度数据就可被组成为其它目标图案尺寸的窗。

正交子空间投影方法用于目标图案和布局窗。更具体地，正交子空间投影方法包括以下步骤：

1)选择要用作用于投影的基本向量的W个沃尔什图案的集合(图1)。这些沃尔什图案定义要在结果特征向量中使用的子空间坐标系统的轴。

2)将每个沃尔什图案表示为向量，其中每个向量分量具有值1或-1(图2)，

对于每个沃尔什图案WPj(在此情况下j在[1......W]中)，定义

为包括W个值的第j个向量。

在W＜R的情况下，不需要在整个R维空间中表示沃尔什图案。仅在实际投影步骤中使用整个空间的维数R。

3)定义包括布局形状的矩形布局窗(图3)。

4)将部件窗划分为R个尺寸相等的矩形(图3)。

在这种情况下，布局窗的分辨率(划分为R＝16个矩形)与沃尔什图案的分辨率相同。但是，本发明还应用布局窗的子划分，其具有比表示沃尔什图案所需的分辨率更精细的分辨率，即本发明对R≥W成立。选择R＞W使得窗以较小的增量步进以穿过布局，重新使用预先计算的密度数据。

5)针对[1......R]中的每个矩形i计算密度(由形状覆盖的窗的部分区域)并且将其映射到范围[-1，1](图3)。

定义为包括在步骤5中计算的R个映射密度的向量，每个矩形对应一个向量分量。

如下将布局窗投影在W个沃尔什图案的每个上：

对于在[1......W]中的j

$>\mathrm{Pj}=\overrightarrow{\mathrm{WPj}}*\overrightarrow{A}$>

其中

本领域的技术人员将容易地认识到每个投影形成表示沃尔什图案特征空间中的该布局窗的位置的16元素特征向量的一维。

对于W＝16，如以下特征向量描述在W维沃尔什图案坐标系统中的布局窗的位置：

P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8、P9、P10、P11、P12、P13、P14、P15、P16

总之，正交子空间投影方法代表针对先前使用的非正交沃尔什图案相交方法上的非常重要的改进。此外，此发明提供密度提取作为与投影的分离步骤，允许为高分辨率搜索而重叠窗并且允许针对其它目标窗尺寸重新使用密度数据。

虽然已经接合特定的优选实施例具体地描述了本发明，但是明显的，根据本描述本领域的技术人员将了解许多替换、修改和变化。因此，只要落入发明的本实施例的真实范围和宗旨内，认为所附的权利要求将包括任何这样的替换、修改和变化。