対象となる信号およびノイズ間のロバストな分離を可能にする装置および方法
【課題】光学検査ツールによって与えられるヘイズデータを分析する方法および装置を提供する。
【解決手段】ヘイズデータは、試料表面に関連付けられた欠陥を検出するよう分析される。一般に、ヘイズデータは、試料上の低い周波数のバラツキに対応するバックグラウンドノイズが、そのようなヘイズデータの分析の前にヘイズデータから分離または除去されるよう、まず条件付けられる。具体的な実施形態において、試料表面における低い周波数のバラツキは、実質的には、入射ビームがその上に導かれる光学表面として特徴付けられる。ある例では、試料表面に対応するヘイズデータは、ゼルニケ方程式のような多項式で特徴付けられる。換言すれば、多項式方程式は、ヘイズデータの低い周波数の、つまりバックグラウンドのノイズにあてはめられる。この結果として生じる多項式方程式に合致するヘイズデータは、それから元のヘイズデータから引かれて、残差データを作り、ここで表面粗さにおける遅いバラツキが差し引かれ、残差ヘイズデータ中には可能な欠陥情報を残す。この残差ヘイズデータは、試料が欠陥を含むかを決定するために分析されえる。残差データを分析することによって欠陥の検出を向上させる技術も開示される。好ましくは、異なる検査ツール間で正規化されるように、結果として生じる残差データを較正する技術も提供される。
【解決手段】ヘイズデータは、試料表面に関連付けられた欠陥を検出するよう分析される。一般に、ヘイズデータは、試料上の低い周波数のバラツキに対応するバックグラウンドノイズが、そのようなヘイズデータの分析の前にヘイズデータから分離または除去されるよう、まず条件付けられる。具体的な実施形態において、試料表面における低い周波数のバラツキは、実質的には、入射ビームがその上に導かれる光学表面として特徴付けられる。ある例では、試料表面に対応するヘイズデータは、ゼルニケ方程式のような多項式で特徴付けられる。換言すれば、多項式方程式は、ヘイズデータの低い周波数の、つまりバックグラウンドのノイズにあてはめられる。この結果として生じる多項式方程式に合致するヘイズデータは、それから元のヘイズデータから引かれて、残差データを作り、ここで表面粗さにおける遅いバラツキが差し引かれ、残差ヘイズデータ中には可能な欠陥情報を残す。この残差ヘイズデータは、試料が欠陥を含むかを決定するために分析されえる。残差データを分析することによって欠陥の検出を向上させる技術も開示される。好ましくは、異なる検査ツール間で正規化されるように、結果として生じる残差データを較正する技術も提供される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に半導体試料のような試料の検査に関する。より具体的には、本発明は、ベアウェーハまたは均一なフィルムなどを有するウェーハの検査のあいだに集められたヘイズデータの分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、半導体製造産業は、シリコンのような基板上に成膜およびパターン付けされる半導体材料を用いて集積回路を製造する高度に複雑な技術を伴う。回路集積の規模の大きさおよび半導体デバイスの小さくなるサイズのために、集積回路の製造の前に基板は欠陥が存在しないことが必要である。よって、ベア基板上のパーティクルまたはスクラッチのような欠陥を検出する検査プロシージャがクオリティコントロールを維持するためにしたがって重要である。検査プロシージャは、製造プロセスの不可欠かつ重要な部分であるので、半導体産業は、検査プロシージャの正確さおよび効率を改善することを常に求めている。
【０００３】
ベアまたはパターン付けされていないウェーハ上の欠陥を位置特定する、ある従来の光学検査ツールは、ベアウェーハの表面を厳密にフォーカスされたレーザスポットで走査し、照射されたスポットによってウェーハ上で散乱された光の量を計測することによって働く。そのような検査ツールの一つの例は、カリフォルニア州、サンノゼのKLA-Tencor,Inc.から入手可能なSurfscan SP1 DLSおよびTBIツールである。
【０００４】
パーティクルのような欠陥によって入射光は散乱されえる。よって、試料および試料上に位置する欠陥によって散乱および反射された光を分析することによって欠陥を検出することができる。大欠陥（gross defects）に加えて、表面テクスチャそのものが、パーティクル欠陥によって散乱された光に加えてある程度の回折光を作る。この表面光散乱はヘイズとして一般に呼ばれ、鏡面反射された光ビームの近くのより小さい角度において集中する傾向にある。このヘイズ信号は、表面粗さを決定するために分析されえる。ヘイズは、細かな段差、結晶粒組織のコンタミ、および光散乱または吸収を起こす他の表面欠陥のような表面における不完全性による、理想からのウェーハ表面の滑らかさの減少として一般に定義される。主観的には、多い量のヘイズを持つウェーハ表面は鈍く見え、ヘイズが少ないウェーハはツヤがある。よってヘイズ画像を視覚的に検査し、大まかに表面粗さプロファイルを評価することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
欠陥を検出する従来のシステムは、ある種の応用例においてはうまく働くが、ベア試料または均一な膜層またはスタックを有する試料上の欠陥検出を促進する改良された検査装置および技術に対する継続する要求が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
光学検査ツールによって与えられるヘイズデータを分析するメカニズムが提供される。ヘイズデータは、試料表面に関連付けられた欠陥を検出するよう分析される。一般に、ヘイズデータは、試料上の低い周波数のバラツキに対応するバックグラウンドノイズが、そのようなヘイズデータの分析の前にヘイズデータから分離または除去されるよう、まず条件付けられる。具体的な実施形態において、試料表面における低い周波数のバラツキは、実質的には、入射ビームがその上に導かれる光学表面として特徴付けられる。ある例では、試料表面に対応するヘイズデータは、ゼルニケ方程式のような多項式で特徴付けられる。換言すれば、多項式方程式は、ヘイズデータの低い周波数の、つまりバックグラウンドのノイズ（またはバラツキ）にあてはめられる。この結果として生じる多項式方程式に合致するヘイズデータは、それから元のヘイズデータから引かれて、残差データを作り、ここで表面粗さにおける遅いバラツキが差し引かれ、残差ヘイズデータ中には可能な欠陥情報を残す。この残差ヘイズデータは、試料が欠陥を含むかを決定するために分析されえる。残差データを分析することによって欠陥の検出を向上させる技術も開示される。好ましくは、異なる検査ツール間で正規化されるように、結果として生じる残差データを較正する技術も提供される。
【０００７】
これら本発明の技術のある有用な応用例は、ヘイズ分析結果を用いて、ベア試料または試料の均一な膜を研磨するのに用いられる研磨ツールのような処理ツールをモニタすることである。例えば、研磨するパッドが摩耗したとき、この摩耗は、研磨された試料から集められるヘイズデータに影響する。例えば、摩耗した研磨パッドによって研磨されたウェーハから集められたヘイズデータ中のバラツキは、処理および分析されて、研磨パッドが摩耗しているかを決定する。加えて、異なる検査ツール間にわたって正規化されるよう残差データの較正を含む実施形態において、残差データは、他の処理ツールの問題と共に、研磨パッドの摩耗に対応する偏差についてより正確に信頼性高く評価される。
【０００８】
具体的な実施形態において、試料（例えばベア半導体ウェーハまたはその上に堆積された均一な膜を有する試料）の表面から与えられるヘイズデータを分析する方法が開示される。試料の表面粗さに対応するヘイズデータが提供される。低周波数のバラツキが前記ヘイズデータから除去されることによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成する。さらなる実施形態において、残差データが分析されて、試料が任意の欠陥を有するかを決定する。
【０００９】
具体的な実現例において、前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成することによって達成される。さらなる局面において、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとる。さらに他の局面において、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式である。具体的な例において、前記ゼルニケ多項式は、ティルト方向、ティルト量、およびボウル形状についての項を含む。さらなる実施形態において、前記ゼルニケ多項式は、２より大きい次数を有する。他の実施形態において、前記ゼルニケ多項式は、９より小さい次数を有する。代替の実施形態において、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成される。
【００１０】
さらなる局面において、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外する。ある具体的な実現例において、前記前処理は、前記ヘイズデータ内の異常値を前記あてはめプランから除外することを含み、前記異常値は、前記試料のエッジおよび大きいブロブ欠陥に対応する輝度値を含む。さらなる例において、前記異常値を除外することは、前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外することを含む。具体的な実現例において、前記スレッショルドは、前記標準偏差によって乗算された所定の係数を前記平均に加算したものに等しく設定される。他の実施形態において、前記所定の係数は、１．５に等しく設定される。他の局面において、前記所定の係数は、経験的に決定される。
【００１１】
具体的な実現例において、前記残差データは、ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、およびｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定することによって分析される。第１の技術において、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される。第２ステップにおいて、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される。前記残差データの他の領域を含む複数のウィンドウについてステップ（ａ）から（ｃ）を反復することによって、前記残差データの全ての部分が分析されるようにする。
【００１２】
他の具体的な実施形態において、前記所定のスレッショルドは、前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定することによって決定される。ある局面において、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化される。他の局面において、前記スレッショルドは、前記範囲を係数倍し、絶対スレッショルド値と足すことによって決定される。他の例において、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間である。
【００１３】
他の局面において、本発明は、試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するよう動作可能なコンピュータシステムに関する。コンピュータシステムは、上述の方法操作の１つ以上を実行するよう構成された１つ以上のプロセッサおよび１つ以上のメモリを含む。さらに他の局面において、本発明は、試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するコンピュータプログラム製造物に関する。このコンピュータプログラム製造物は、少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体および前記少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体内に記憶された、上述の本発明のプロシージャの１つ以上を実行するよう構成されたコンピュータプログラム命令を含む。
【００１４】
本発明のこれらおよび他の特徴および利点は、本発明の以下の明細書および添付の図においてより詳細に示され、これらは本発明の原理を例示的に示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の具体的な実施形態が詳細に参照される。この実施形態の例は添付の図面に示される。本発明はこの具体的な実施形態について説明されるが、本発明を一つの実施形態に限定されるよう意図されてはいないことが理解されよう。むしろ添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の精神および範囲内に含まれる代替物、改変物、および等価物をカバーするよう意図されている。以下の記載では多くの具体的な詳細が述べられているが、これは本発明の完全な理解を促すためである。本発明は、これら特定の詳細の一部または全てがなくても実施されえる。他の場合には、よく知られたプロセス操作は詳細には記載されていないが、これは本発明の趣旨を不必要にぼかさないためである。
【００１６】
一般に言って、本発明は、ベア試料（bare specimen）または１つ以上の均一な膜を有する試料から得られたヘイズデータ（Haze data）を分析する技術および装置を提供する。本発明は、ベア半導体ウェーハに応用されるよう主に以下に説明されるが、ベア基板を含むか、またはその上に堆積された均一な膜または積層膜（film stack）を有する他のタイプの試料に応用されえる。ヘイズデータの分析の前に、試料またはウェーハにわたっての低い周波数のバラツキのようなバックグラウンドノイズを除去するためにヘイズデータはまずフィルタリングされる。
【００１７】
バックグラウンドノイズは、試料にわたってゆっくり変化する試料のグローバルな粗さに対応する強度値として一般に定義される。バックグラウンドノイズは、試料表面中のスクラッチ、ピット、トレンチ、バンプ、ディンプル、研磨欠陥などのような欠陥に典型的には対応するバラツキを含まない。例えば、ヘイズデータは、ウェーハのエッジにおいて強度値が上がり、ウェーハの中心に向かって値が下がる「ボウル形」プロファイルをウェーハにわたって有する強度値の形をとるバックグラウンドノイズを含みえる。バックグラウンドノイズの他の例は、以下の任意の組み合わせを含む。すなわち、試料表面の均一な粗さ、試料表面の角度のついた平面、および試料表面のより高次の粗さバラツキである。
【００１８】
バックグラウンドノイズがヘイズデータから差し引かれ、またはフィルタリングされた後、残差ヘイズデータは、試料にわたって欠陥または高い周波数のバラツキを検出するためにそれから分析される。欠陥は、試料表面中のスクラッチ、ピット、トレンチ、バンプ、ディンプル、研磨欠陥を含みえる。欠陥を探してヘイズデータを効果的に分析する技術および装置もさらに以下に提供され説明される。
【００１９】
図１Ａから１Ｃは、本発明のある実施形態によってヘイズデータを調整および分析する技術を一般に示す。図１Ａは、そのようなヘイズデータも提供するよう構成された基板検査システムから出力されたベアウェーハからのヘイズデータ１００の概略図である。ヘイズデータを提供できるシステムは、カリフォルニア州、サンノゼのKLA-Tencor,Inc.から入手可能なSurfscan SP1 DLSツールである。ヘイズは、試料の表面粗さおよび試料上に堆積された１つ以上の膜（もし存在するなら）の屈折率に一般に比例する。
【００２０】
示されるように、ヘイズデータは、バックグラウンドノイズ１１０および２つの大きなスクラッチタイプの欠陥１０２ａおよび１０２ｂを含む。スクラッチタイプの欠陥は、本発明の技術をよりよく示すために強調されている。２つの大きなスクラッチ欠陥１０２は、バックグラウンドノイズ１１０の存在下では検出が難しいかもしれない。すなわち、スクラッチ１０２は、バックグラウンドノイズ１１０と区別することが難しいかもしれない。
【００２１】
図１Ｂは、本発明のある実施形態によってヘイズデータのバックグラウンドノイズに適用されたあてはめ（fitting）結果１１０の概略図である。示されるように、あてはめ結果は、図１Ａのバックグラウンドノイズ１１０だけにしか対応しない。図１Ｃは、本発明のある実施形態によって図１Ａのヘイズデータ１００から図１Ｂのあてはめ結果１１０を引いた後の欠陥結果または残差データ１２０の概略図である。示されるように、図１Ａのスクラッチ１０２ａおよび１０２ｂは、図１Ｃの残差データ１２０内に存在する。
【００２２】
図２は、本発明のある実施形態によってヘイズデータを分析するプロシージャ２００を示すフロー図である。まずヘイズデータが操作２０２で提供される。ヘイズデータに基づいてあてはめプラン（fitting plan）が操作２０４でそれから決定される。このあてはめプランは、ヘイズデータのグローバルなまたは低周波数のバラツキ（ここでは「バックグラウンドノイズ」と呼ばれる）にあてはめられる。あてはめプランは、操作２０６で、それからヘイズデータから差し引かれ、残差または欠陥データを作る。残差データは、操作２０８で欠陥を検出するために分析される。ヘイズデータを分析するプロシージャはそれから完了する。
【００２３】
ヘイズデータは、任意の適切なやり方で提供されえる。ベアウェーハを検査するシステムは、典型的にはそのようなヘイズデータを提供しえる。ある例示的システムは、カリフォルニア州、サンノゼのKLA-Tencor,Inc.から入手可能なSurfscan SP1 DLSツールである。あてはめプランは、ヘイズデータ内のグローバルな、または低い周波数のバラツキに一般に合致する。例えば、任意の２次元多項式があてはめプランのために利用されえる。代替として、ヘイズデータは、任意のフィルタリングメカニズムを通してフィルタリングされえる。ゼルニケ多項式は、光学産業の中でよく知られ、収差について光学系の波面を記述するために広く用いられる関数である。本発明においては、ゼルニケ多項式がヘイズデータに適用され、それにより表面が光学表面として特徴付けられる。
【００２４】
ゼルニケ多項式は、円形ひとみを持つ光学系についての波面関数の展開において生じる直交多項式のセットである。奇数および偶数ゼルニケ多項式は以下において与えられる。
【００２５】
【数１】
【００２６】
ここで半径関数Ｒnm（ρ）は、ｎ≧ｍ≧０である整数ｎおよびｍについて、以下によって定義される。
【００２７】
【数２】
【００２８】
ここでΦは、０≦Φ≦２πの方位角であり、ρは、０≦ρ≦１の半径方向距離である。
【００２９】
任意の半径関数Ｆ（ρ，φ）は、ゼルニケ多項式によって以下のように表現されえる。
【００３０】
【数３】
【００３１】
上の展開における係数ＡnmおよびＢnmは、以下によって計算されえるゼルニケあてはめ係数である。
【００３２】
【数４】
【００３３】
【数５】
【００３４】
ゼルニケあてはめアルゴリズムは、その円形特性のためにウェーハ表面に適用するのによく適している。ゼルニケあてはめの次数がいったん特定されると、項の数が図３Ａの表によって計算されえる。特別な場合は０次であり、このときあてはめは実行されない。次数についてのデフォールトの値は３であるが、特定の応用例に依存して他の項数が用いられえる。分析において、ヘイズデータにあてはめるためにティルト方向、ティルト大きさ、およびボウル形状が好ましくは含まれる。これらの項は以下のように定義される。
Tilt_Drection = atan (z(2), z(1));
Tilt_Magnitude = sqrt (z(2) * z(2) + z(1) * z(1)); および
Bowl_Shape = z(4).
iが０，１，２，３，４，…，に等しいZ(i)はゼルニケあてはめ係数である。２以上の次数は、３つのパラメータ全てを計算するために用いられえる。そうでなければ、次数は９より小さい。以下のファクタが次数を選択するのに考慮されえる。すなわち、よいあてはめであるか、メモリの使用量、およびスループットである。
【００３５】
試料またはウェーハエッジにおけるヘイズ値は（任意の欠陥と同様）、非常に高い強度値を有する傾向にあるので、これらデータ点は、そうでなければあてはめ結果にバイアスを与えるかもしれないので、あてはめには用いられないかもしれない。すなわち、そのようなエッジ値およびブロブ欠陥値を含むあてはめ結果がヘイズデータから差し引かれるとき、間違って本当のブロブ欠陥を引いてしまうことがありえる。したがって、ヘイズデータは、あてはめプランが推定され、ヘイズデータに適用される前に、好ましくは前処理される。この前処理は、「悪い」ヘイズピクセルデータまたは異常値をあてはめプランから除外する。典型的には、これら異常値は、エッジピクセルおよび大きなブロブ欠陥の形をとる。これら異常値は、高い局所的ヘイズ勾配と共に大きな絶対値を作る大きな欠陥または不完全性を一般に含みえる。
【００３６】
図３Ｂは、バックグラウンドノイズ３１０および３つの大きなブロブ欠陥３０２、３０４、および３０６を含むヘイズデータの概略図である。バックグラウンドノイズ３１０は、一般に灰色の見た目を有し、一方、３つの大きなブロブ欠陥３０２、３０４、および３０６は、高輝度または明るい外見を有する。図３Ｃは、本発明のある実施形態による図３Ｂの断面Ａ−Ａに沿った位置の関数としての輝度値を示すグラフである。ロバストなあてはめのために、ヘイズ輝度データ（Haze intensity data）の平均および標準偏差がまず決定されえる。標準偏差σは、それから係数αが乗じられ、平均μに加えられ、ヘイズデータの一部を除外するスレッショルドを決定する。
【００３７】
係数αは、多くのやり方によって決定されえる。例えば、最初のデフォールトのαが選択され、既知の欠陥を有するサンプルに適用されえる。係数αは、あてはめプランが引かれた後に欠陥がヘイズデータから除外されなくなるまで、それから調整される。あてはめプランは、より小さい欠陥の一部に基づきえ、または欠陥に基づかなくてもよい。αの値として１．５がうまく働くと判った。
【００３８】
異常値は、ウェーハの全体から大局的統計を用いて発見されえる。代替として、特定のウィンドウまたはウェーハの領域についての異常値は、より感度の高いアプローチである局所的統計を用いて発見されえる。しかし、トレードオフはロバストさであり、なぜなら大局的アプローチは、局所的アプローチよりもロバストである傾向にあるからである。
【００３９】
図３Ｃにおいて示されるように、平均μプラスα倍の標準偏差σ（すなわちμ＋ασ）に等しい値より上の輝度値を有するヘイズデータの一部は、あてはめプランから除外され、一方、平均μプラスα倍の標準偏差σに等しい値より下のヘイズデータはあてはめプラン内に含まれる。
【００４０】
図４は、本発明のある実施形態による、異常値を除外しないゼルニケあてはめ４０８および小さなスクラッチ４０２を有するヘイズデータプロファイル４１２に適用された異常値を除外する理想のあてはめ４１０の概略図である。示されるように、ヘイズデータは、２つのウェーハエッジ４０４ａおよび４０４ｂ、大きなブロブ４０６、および小さなスクラッチ４０２を含む。ゼルニケあてはめ４０８が、異常値を除外することなくヘイズデータに適用されるとき、この種のあてはめは、あてはめ４０８がヘイズデータ４１２から引かれるときにスクラッチ４０２を残差データ（residual data）から除外するが、これはヘイズデータ４１２中のスクラッチがあてはめプロファイル４０８よりも下にあるからである。対照的に、ウェーハエッジ４０４および大きいブロブ４０６（かつひょっとすると小さいスクラッチ４０２）を除外するあてはめ４１０は、あてはめ４１０がヘイズデータ４１２から引かれるとき、小さいスクラッチ４０２を残差データから除外することにはならないが、これはスクラッチが今度はあてはめ４１０より上に出るからである。
【００４１】
図５Ａおよび５Ｂは、それぞれ本発明のある実施形態による残差画像５００の概略図である。これら図は、本発明のある実施形態によって欠陥を検出するために残差データ（ヘイズデータから抽出された）を分析する２つの例示的技術を示すために用いられる。示されるように、残差画像５００は、残差データの５×５ピクセルの表示である。このサイズは、本発明の技術を示すために単に用いられるのであって、任意の適切なサイズまたは形状であるように変えられえる。
【００４２】
残差データが得られた後、欠陥がそれぞれのウィンドウ内に存在するかを決定するために、この残差データの一部がウィンドウ毎に分析されえる。図５Ａは、残差画像５００内の第１ウィンドウ５０２を示す。このウィンドウ５０２が１ピクセル右に移動されるとき、中心ピクセル５５２を有するウィンドウ５５０が図５Ｂに示されるように生じる。第１の技術において、最小輝度を有するピクセルおよび最大輝度を有するピクセルがそれぞれのウィンドウについて決定される。それぞれのウィンドウについて最大輝度ピクセル値が最小輝度ピクセル値から引かれ、輝度差を作る。それからこの輝度差は、ウィンドウの中心ピクセルについて欠陥が存在するかを決定するために所定のスレッショルドと比較される。例えば、もし差輝度が所定のスレッショルドより大きいなら、欠陥がその中心ピクセルについて存在すると決定される。
【００４３】
第１の技術が図５Ａに適用されるとき、最大および最小輝度ピクセルは、ウィンドウ５０２についてそれぞれ０の値を有する。ウィンドウ５０２については輝度の差も０に等しい。もし例えば所定のスレッショルドが１０に等しいなら、ウィンドウ５０２およびその対応する中心ピクセル５０４は、欠陥を有しない。対照的に、図５Ｂのウィンドウ５５０および中心ピクセル５５２は、欠陥を有すると決定される。より具体的には、ウィンドウ５５０については最大ピクセル値が２０で、かつ最小値ピクセルが−１０である。最小ピクセル値−１０を最大ピクセル値２０から引くとウィンドウ５５０についての差の値は３０になる。この差の輝度値３０が例示的スレッショルド１０よりも大きい。したがって、ウィンドウ５５０の中心ピクセル５５２は欠陥を有すると決定されえる。
【００４４】
第２の技術において、以下のパラメータがそれぞれのウィンドウについて決定される。
【００４５】
【数６】
【００４６】
それからこれら２つのパラメータＡおよびＢが所定のスレッショルドより大きいかが決定される。もしこれら２つのパラメータの最大値が所定のスレッショルドより大きいなら、中心ピクセルは欠陥を有すると決定される。
【００４７】
第２の技術が図５Ａに適用されるとき、パラメータＡおよびＢは、ウィンドウ５０２について０の値を有するが、これは全てのピクセルが０だからである。したがって、ウィンドウ５０２についてＡおよびＢの最大値は０である。所定のスレッショルドが１０に等しいとき、ウィンドウ５０２およびその対応する中心ピクセル５０４は欠陥を有しないと決定されるが、これはウィンドウ５０２についての最大値０がスレッショルド値１０よりも小さいからである。対照的に、図５Ｂのウィンドウ５５０および中心ピクセル５５２は、欠陥を有すると決定される。より具体的には、ウィンドウ５５０については最大ピクセル値が２０で、かつ最小値ピクセルが−１０である。中心ピクセル５５２は０の値を有する。それからＡパラメータは、中心ピクセル値０マイナス最小ピクセル値ー１０に等しくなるので、ウィンドウ５５０についてＡ＝１０が生じる。それからＢパラメータは、最大ピクセル値２０マイナス中心ピクセル値０に等しくなるので、ウィンドウ５５０についてＢ＝２０が生じる。ウィンドウ５５０についてのＡおよびＢの最大値はそれから２０に等しくなる。したがって、ウィンドウ５５０の中心ピクセル５５２は欠陥を有すると決定されえるが、これはこの最大値２０がスレッショルド値１０より大きいからである。
【００４８】
所定のスレッショルドは、任意の適切なやり方で決定されえる。研磨されたシリコンウェーハの場合のヘイズバラツキまたはウェーハの粗さは、ウェーハのバッチの製造のあいだに増すので、適応スレッショルドアプローチが好ましくは利用される。この技術においては、残差データのヒストグラムが図６に示されるようにまず決定される。それから残差データの大部分を含むようにある範囲が選択される。ある実施形態において、この範囲は、残差輝度値の５％から９５％を含む。目的は、あり得る欠陥をこの範囲から除外することである。可変スレッショルドを決定するために、それから可変係数がこの範囲の値で乗算されえる。具体的な実施形態において、スレッショルドは以下の式によって決定される。
【００４９】
【数７】
【００５０】
パラメータαは、相対スレッショルド係数であり、パラメータβは、固定または絶対スレッショルド値である。よって、絶対スレッショルドが望まれるときは、パラメータαはゼロに設定される。相対スレッショルドが望まれるときは、パラメータβがゼロに設定されえる。それからパラメータαは、輝度値の範囲（Ｒ）に依存するスレッショルド値を得るために、可変範囲（Ｒ）値に乗算される。αについて０．５の値がよく働くようである。
【００５１】
図７は、本発明の技術が実現されえるベアウェーハ検査器システム１０の概略図である。このシステム１０の局面は、米国特許第６，２７１，９１６号および第６，２０１，６０１号に記載される。図を簡単にするために、照射ビームをウェーハに導く要素のような、システムの光学要素のいくつかは省略されている。ウェーハ２０は、法線照射ビーム２２および／または斜め入射ビーム２４によって照射される。ウェーハ２０は、チャック２６上で支持され、このチャックはモータ２８によって回転され、ギア３０によって平行移動され、それによってビーム２２および／または２４が、ウェーハの表面を検査するためにウェーハ２０の表面上を移動し螺旋パスをトレースするようにされる領域またはスポット２０ａを照射する。モータ２８およびギア３０は、当業者に知られるようなやり方でコントローラ３２によって制御される。代替として、ビーム２２、２４は、螺旋パスまたは他のタイプの走査パスをトレースするよう当業者に知られるやり方で移動させられえる。
【００５２】
ウェーハ２０上で１つまたは両方のビームによって照射される領域またはスポット２０ａは、ビーム（群）から照射を散乱させる。ウェーハの表面に垂直な直線３６に近い向きに沿って領域２０ａを通る、領域２０ａから散乱されたこの照射は、レンズ集光器３８によって集められフォーカスされて、ＰＭＴ４０に導かれる。
【００５３】
レンズ３８は、法線方向に近い向きに沿って散乱された放射を集めるので、そのような集光チャネルは、ここではナローチャネルと呼ばれ、４０は暗視野ナロー集光器と呼ばれる。所望なら、１つ以上の偏光子４２がナローチャネル中の集光された放射のパス中に配置されえる。
【００５４】
１つまたは両方のビーム２２、２４によって照射されたウェーハ２０のスポット２０ａによって散乱された、法線方向３６から離れた向きに沿った放射は、楕円体集光器５２によって集光され、絞り５４および光学偏光子５６を通して暗視野集光器６０にフォーカスされる。検出器４０、６０の出力は、信号を処理し、異常の存在およびその特性を決定するためにコンピュータ６２に供給される。
【００５５】
好ましくは、軸対称な集光器が用いられる。示される実施形態において、ワイドおよびナロー集光器は、ヘイズデータを集めるために用いられる。楕円体集光器５２は、レンズ３８よりも法線方向３６からより広い角度の向きに沿った散乱された放射を集めるので、そのような集光チャネルは、ワイドチャネルまたは集光器と呼ばれる。レンズ３８は、ナローチャネルまたは集光器と呼ばれる。代替の実施形態において、ヘイズデータは明視野チャネル、位相チャネル、およびセグメント化された（角度において）チャネルから獲得されえる。一般に、ヘイズデータは、あるＸＹ空間の広がり（および選ばれた集光器による角度）内で集められた、散乱された光を平均化することによって得られる。ヘイズデータは、全体の散乱光のローパスフィルタが通されたもののような、任意の適切なやり方で点欠陥から分離されえる。
【００５６】
システムの構成にかかわらず、システムは、汎用検査操作および／またはここに記載された本発明の技術のためのデータ、プログラム命令を記憶する、１つ以上のメモリまたはメモリモジュールを採用しえる。プログラム命令は、例えばオペレーティングシステムおよび／または１つ以上のアプリケーションの操作を制御しえる。メモリまたはメモリ群は、システムの特定の動作パラメータのための値と共に、走査された試料の画像および位置データを記憶するようにも構成されえる。
【００５７】
このような情報およびプログラム命令は、ここで記載されたシステム／方法を実現するために採用されえるので、本発明は、ここで記載されたさまざまな操作を実行するためのプログラム命令、状態情報などを含む、機械で読み取り可能な媒体に関する。機械で読み取り可能な媒体の例は、以下に限定されないが、ハードディスク、フレキシブルディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭのような光媒体、フロプティカルディスクのような光磁気媒体、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のようなプログラム命令を記憶し実行するために特別に構成されたハードウェアデバイスを含む。また本発明は、空間波、光学ライン、電気ラインなどのような適切な媒体上を伝搬する搬送波中でも実現されえる。プログラム命令の例は、コンパイラによって生成されるような機械語、およびインタープリタを用いてコンピュータによって実行されえるより高いレベルのコードを含むファイルの両方を含む。
【００５８】
前述の本発明は、理解の明瞭さのためにある程度、詳細に記載されてきたが、添付の特許請求の範囲の範囲内である種の変更および改変が実施されえることは明らかだろう。本発明の技術は、ベアまたはパターン付けされない試料に適用されるとして記載されてきたが、もちろんそれらはパターン付きのウェーハにも適用されえる。ここで、ワイド集光器信号は、パターンノイズを抑圧するために、分割および結合される。したがって記載された実施形態は例示的であると考えられなければならず、限定的ではなく、本発明はここに与えられた詳細には限定されず、以下の特許請求の範囲およびその等価物の範囲全体によって規定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１Ａ】ベア半導体ウェーハから集められるヘイズデータの概略図である。
【図１Ｂ】本発明のある実施形態によって図１Ａのヘイズデータのバックグラウンドノイズに適用されたあてはめ結果の概略図である。
【図１Ｃ】本発明のある実施形態によって図１Ａのヘイズデータから図１Ｂのあてはめ結果を引くことから生じる残差データの概略図である。
【図２】本発明のある実施形態によってヘイズデータを分析するプロシージャを示すフローチャートである。
【図３Ａ】本発明のある実施形態によってゼルニケあてはめの次数が特定されるときに、ゼルニケ多項式あてはめプランの項数を決定するのに用いられえる表を示す説明図である。
【図３Ｂ】バックグラウンドノイズおよび３つの大きなブロブ欠陥を含むヘイズデータの概略を示す説明図である。
【図３Ｃ】本発明のある実施形態による図３Ｂの断面Ａ−Ａに沿った位置の関数としての輝度値を示すグラフである。
【図４】本発明のある実施形態による、異常値を除外しないゼルニケあてはめおよび小さなスクラッチを有するヘイズデータプロファイルに適用された異常値を除外する理想のあてはめについて示す説明図である。
【図５Ａ】本発明のある実施形態による残差画像の概要を模式的に示す説明図である。
【図５Ｂ】本発明のある実施形態による残差画像の概要を模式的に示す説明図である。
【図６】本発明のある実施形態による例示的残差データのヒストグラムを示す説明図である。
【図７】本発明の技術が実現されえるベアウェーハ検査器システムの概略構成図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に半導体試料のような試料の検査に関する。より具体的には、本発明は、ベアウェーハまたは均一なフィルムなどを有するウェーハの検査のあいだに集められたヘイズデータの分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、半導体製造産業は、シリコンのような基板上に成膜およびパターン付けされる半導体材料を用いて集積回路を製造する高度に複雑な技術を伴う。回路集積の規模の大きさおよび半導体デバイスの小さくなるサイズのために、集積回路の製造の前に基板は欠陥が存在しないことが必要である。よって、ベア基板上のパーティクルまたはスクラッチのような欠陥を検出する検査プロシージャがクオリティコントロールを維持するためにしたがって重要である。検査プロシージャは、製造プロセスの不可欠かつ重要な部分であるので、半導体産業は、検査プロシージャの正確さおよび効率を改善することを常に求めている。
【０００３】
ベアまたはパターン付けされていないウェーハ上の欠陥を位置特定する、ある従来の光学検査ツールは、ベアウェーハの表面を厳密にフォーカスされたレーザスポットで走査し、照射されたスポットによってウェーハ上で散乱された光の量を計測することによって働く。そのような検査ツールの一つの例は、カリフォルニア州、サンノゼのKLA-Tencor,Inc.から入手可能なSurfscan SP1 DLSおよびTBIツールである。
【０００４】
パーティクルのような欠陥によって入射光は散乱されえる。よって、試料および試料上に位置する欠陥によって散乱および反射された光を分析することによって欠陥を検出することができる。大欠陥（gross defects）に加えて、表面テクスチャそのものが、パーティクル欠陥によって散乱された光に加えてある程度の回折光を作る。この表面光散乱はヘイズとして一般に呼ばれ、鏡面反射された光ビームの近くのより小さい角度において集中する傾向にある。このヘイズ信号は、表面粗さを決定するために分析されえる。ヘイズは、細かな段差、結晶粒組織のコンタミ、および光散乱または吸収を起こす他の表面欠陥のような表面における不完全性による、理想からのウェーハ表面の滑らかさの減少として一般に定義される。主観的には、多い量のヘイズを持つウェーハ表面は鈍く見え、ヘイズが少ないウェーハはツヤがある。よってヘイズ画像を視覚的に検査し、大まかに表面粗さプロファイルを評価することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
欠陥を検出する従来のシステムは、ある種の応用例においてはうまく働くが、ベア試料または均一な膜層またはスタックを有する試料上の欠陥検出を促進する改良された検査装置および技術に対する継続する要求が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
光学検査ツールによって与えられるヘイズデータを分析するメカニズムが提供される。ヘイズデータは、試料表面に関連付けられた欠陥を検出するよう分析される。一般に、ヘイズデータは、試料上の低い周波数のバラツキに対応するバックグラウンドノイズが、そのようなヘイズデータの分析の前にヘイズデータから分離または除去されるよう、まず条件付けられる。具体的な実施形態において、試料表面における低い周波数のバラツキは、実質的には、入射ビームがその上に導かれる光学表面として特徴付けられる。ある例では、試料表面に対応するヘイズデータは、ゼルニケ方程式のような多項式で特徴付けられる。換言すれば、多項式方程式は、ヘイズデータの低い周波数の、つまりバックグラウンドのノイズ（またはバラツキ）にあてはめられる。この結果として生じる多項式方程式に合致するヘイズデータは、それから元のヘイズデータから引かれて、残差データを作り、ここで表面粗さにおける遅いバラツキが差し引かれ、残差ヘイズデータ中には可能な欠陥情報を残す。この残差ヘイズデータは、試料が欠陥を含むかを決定するために分析されえる。残差データを分析することによって欠陥の検出を向上させる技術も開示される。好ましくは、異なる検査ツール間で正規化されるように、結果として生じる残差データを較正する技術も提供される。
【０００７】
これら本発明の技術のある有用な応用例は、ヘイズ分析結果を用いて、ベア試料または試料の均一な膜を研磨するのに用いられる研磨ツールのような処理ツールをモニタすることである。例えば、研磨するパッドが摩耗したとき、この摩耗は、研磨された試料から集められるヘイズデータに影響する。例えば、摩耗した研磨パッドによって研磨されたウェーハから集められたヘイズデータ中のバラツキは、処理および分析されて、研磨パッドが摩耗しているかを決定する。加えて、異なる検査ツール間にわたって正規化されるよう残差データの較正を含む実施形態において、残差データは、他の処理ツールの問題と共に、研磨パッドの摩耗に対応する偏差についてより正確に信頼性高く評価される。
【０００８】
具体的な実施形態において、試料（例えばベア半導体ウェーハまたはその上に堆積された均一な膜を有する試料）の表面から与えられるヘイズデータを分析する方法が開示される。試料の表面粗さに対応するヘイズデータが提供される。低周波数のバラツキが前記ヘイズデータから除去されることによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成する。さらなる実施形態において、残差データが分析されて、試料が任意の欠陥を有するかを決定する。
【０００９】
具体的な実現例において、前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成することによって達成される。さらなる局面において、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとる。さらに他の局面において、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式である。具体的な例において、前記ゼルニケ多項式は、ティルト方向、ティルト量、およびボウル形状についての項を含む。さらなる実施形態において、前記ゼルニケ多項式は、２より大きい次数を有する。他の実施形態において、前記ゼルニケ多項式は、９より小さい次数を有する。代替の実施形態において、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成される。
【００１０】
さらなる局面において、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外する。ある具体的な実現例において、前記前処理は、前記ヘイズデータ内の異常値を前記あてはめプランから除外することを含み、前記異常値は、前記試料のエッジおよび大きいブロブ欠陥に対応する輝度値を含む。さらなる例において、前記異常値を除外することは、前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外することを含む。具体的な実現例において、前記スレッショルドは、前記標準偏差によって乗算された所定の係数を前記平均に加算したものに等しく設定される。他の実施形態において、前記所定の係数は、１．５に等しく設定される。他の局面において、前記所定の係数は、経験的に決定される。
【００１１】
具体的な実現例において、前記残差データは、ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、およびｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定することによって分析される。第１の技術において、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される。第２ステップにおいて、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される。前記残差データの他の領域を含む複数のウィンドウについてステップ（ａ）から（ｃ）を反復することによって、前記残差データの全ての部分が分析されるようにする。
【００１２】
他の具体的な実施形態において、前記所定のスレッショルドは、前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定することによって決定される。ある局面において、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化される。他の局面において、前記スレッショルドは、前記範囲を係数倍し、絶対スレッショルド値と足すことによって決定される。他の例において、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間である。
【００１３】
他の局面において、本発明は、試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するよう動作可能なコンピュータシステムに関する。コンピュータシステムは、上述の方法操作の１つ以上を実行するよう構成された１つ以上のプロセッサおよび１つ以上のメモリを含む。さらに他の局面において、本発明は、試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するコンピュータプログラム製造物に関する。このコンピュータプログラム製造物は、少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体および前記少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体内に記憶された、上述の本発明のプロシージャの１つ以上を実行するよう構成されたコンピュータプログラム命令を含む。
【００１４】
本発明のこれらおよび他の特徴および利点は、本発明の以下の明細書および添付の図においてより詳細に示され、これらは本発明の原理を例示的に示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の具体的な実施形態が詳細に参照される。この実施形態の例は添付の図面に示される。本発明はこの具体的な実施形態について説明されるが、本発明を一つの実施形態に限定されるよう意図されてはいないことが理解されよう。むしろ添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の精神および範囲内に含まれる代替物、改変物、および等価物をカバーするよう意図されている。以下の記載では多くの具体的な詳細が述べられているが、これは本発明の完全な理解を促すためである。本発明は、これら特定の詳細の一部または全てがなくても実施されえる。他の場合には、よく知られたプロセス操作は詳細には記載されていないが、これは本発明の趣旨を不必要にぼかさないためである。
【００１６】
一般に言って、本発明は、ベア試料（bare specimen）または１つ以上の均一な膜を有する試料から得られたヘイズデータ（Haze data）を分析する技術および装置を提供する。本発明は、ベア半導体ウェーハに応用されるよう主に以下に説明されるが、ベア基板を含むか、またはその上に堆積された均一な膜または積層膜（film stack）を有する他のタイプの試料に応用されえる。ヘイズデータの分析の前に、試料またはウェーハにわたっての低い周波数のバラツキのようなバックグラウンドノイズを除去するためにヘイズデータはまずフィルタリングされる。
【００１７】
バックグラウンドノイズは、試料にわたってゆっくり変化する試料のグローバルな粗さに対応する強度値として一般に定義される。バックグラウンドノイズは、試料表面中のスクラッチ、ピット、トレンチ、バンプ、ディンプル、研磨欠陥などのような欠陥に典型的には対応するバラツキを含まない。例えば、ヘイズデータは、ウェーハのエッジにおいて強度値が上がり、ウェーハの中心に向かって値が下がる「ボウル形」プロファイルをウェーハにわたって有する強度値の形をとるバックグラウンドノイズを含みえる。バックグラウンドノイズの他の例は、以下の任意の組み合わせを含む。すなわち、試料表面の均一な粗さ、試料表面の角度のついた平面、および試料表面のより高次の粗さバラツキである。
【００１８】
バックグラウンドノイズがヘイズデータから差し引かれ、またはフィルタリングされた後、残差ヘイズデータは、試料にわたって欠陥または高い周波数のバラツキを検出するためにそれから分析される。欠陥は、試料表面中のスクラッチ、ピット、トレンチ、バンプ、ディンプル、研磨欠陥を含みえる。欠陥を探してヘイズデータを効果的に分析する技術および装置もさらに以下に提供され説明される。
【００１９】
図１Ａから１Ｃは、本発明のある実施形態によってヘイズデータを調整および分析する技術を一般に示す。図１Ａは、そのようなヘイズデータも提供するよう構成された基板検査システムから出力されたベアウェーハからのヘイズデータ１００の概略図である。ヘイズデータを提供できるシステムは、カリフォルニア州、サンノゼのKLA-Tencor,Inc.から入手可能なSurfscan SP1 DLSツールである。ヘイズは、試料の表面粗さおよび試料上に堆積された１つ以上の膜（もし存在するなら）の屈折率に一般に比例する。
【００２０】
示されるように、ヘイズデータは、バックグラウンドノイズ１１０および２つの大きなスクラッチタイプの欠陥１０２ａおよび１０２ｂを含む。スクラッチタイプの欠陥は、本発明の技術をよりよく示すために強調されている。２つの大きなスクラッチ欠陥１０２は、バックグラウンドノイズ１１０の存在下では検出が難しいかもしれない。すなわち、スクラッチ１０２は、バックグラウンドノイズ１１０と区別することが難しいかもしれない。
【００２１】
図１Ｂは、本発明のある実施形態によってヘイズデータのバックグラウンドノイズに適用されたあてはめ（fitting）結果１１０の概略図である。示されるように、あてはめ結果は、図１Ａのバックグラウンドノイズ１１０だけにしか対応しない。図１Ｃは、本発明のある実施形態によって図１Ａのヘイズデータ１００から図１Ｂのあてはめ結果１１０を引いた後の欠陥結果または残差データ１２０の概略図である。示されるように、図１Ａのスクラッチ１０２ａおよび１０２ｂは、図１Ｃの残差データ１２０内に存在する。
【００２２】
図２は、本発明のある実施形態によってヘイズデータを分析するプロシージャ２００を示すフロー図である。まずヘイズデータが操作２０２で提供される。ヘイズデータに基づいてあてはめプラン（fitting plan）が操作２０４でそれから決定される。このあてはめプランは、ヘイズデータのグローバルなまたは低周波数のバラツキ（ここでは「バックグラウンドノイズ」と呼ばれる）にあてはめられる。あてはめプランは、操作２０６で、それからヘイズデータから差し引かれ、残差または欠陥データを作る。残差データは、操作２０８で欠陥を検出するために分析される。ヘイズデータを分析するプロシージャはそれから完了する。
【００２３】
ヘイズデータは、任意の適切なやり方で提供されえる。ベアウェーハを検査するシステムは、典型的にはそのようなヘイズデータを提供しえる。ある例示的システムは、カリフォルニア州、サンノゼのKLA-Tencor,Inc.から入手可能なSurfscan SP1 DLSツールである。あてはめプランは、ヘイズデータ内のグローバルな、または低い周波数のバラツキに一般に合致する。例えば、任意の２次元多項式があてはめプランのために利用されえる。代替として、ヘイズデータは、任意のフィルタリングメカニズムを通してフィルタリングされえる。ゼルニケ多項式は、光学産業の中でよく知られ、収差について光学系の波面を記述するために広く用いられる関数である。本発明においては、ゼルニケ多項式がヘイズデータに適用され、それにより表面が光学表面として特徴付けられる。
【００２４】
ゼルニケ多項式は、円形ひとみを持つ光学系についての波面関数の展開において生じる直交多項式のセットである。奇数および偶数ゼルニケ多項式は以下において与えられる。
【００２５】
【数１】
【００２６】
ここで半径関数Ｒnm（ρ）は、ｎ≧ｍ≧０である整数ｎおよびｍについて、以下によって定義される。
【００２７】
【数２】
【００２８】
ここでΦは、０≦Φ≦２πの方位角であり、ρは、０≦ρ≦１の半径方向距離である。
【００２９】
任意の半径関数Ｆ（ρ，φ）は、ゼルニケ多項式によって以下のように表現されえる。
【００３０】
【数３】
【００３１】
上の展開における係数ＡnmおよびＢnmは、以下によって計算されえるゼルニケあてはめ係数である。
【００３２】
【数４】
【００３３】
【数５】
【００３４】
ゼルニケあてはめアルゴリズムは、その円形特性のためにウェーハ表面に適用するのによく適している。ゼルニケあてはめの次数がいったん特定されると、項の数が図３Ａの表によって計算されえる。特別な場合は０次であり、このときあてはめは実行されない。次数についてのデフォールトの値は３であるが、特定の応用例に依存して他の項数が用いられえる。分析において、ヘイズデータにあてはめるためにティルト方向、ティルト大きさ、およびボウル形状が好ましくは含まれる。これらの項は以下のように定義される。
Tilt_Drection = atan (z(2), z(1));
Tilt_Magnitude = sqrt (z(2) * z(2) + z(1) * z(1)); および
Bowl_Shape = z(4).
iが０，１，２，３，４，…，に等しいZ(i)はゼルニケあてはめ係数である。２以上の次数は、３つのパラメータ全てを計算するために用いられえる。そうでなければ、次数は９より小さい。以下のファクタが次数を選択するのに考慮されえる。すなわち、よいあてはめであるか、メモリの使用量、およびスループットである。
【００３５】
試料またはウェーハエッジにおけるヘイズ値は（任意の欠陥と同様）、非常に高い強度値を有する傾向にあるので、これらデータ点は、そうでなければあてはめ結果にバイアスを与えるかもしれないので、あてはめには用いられないかもしれない。すなわち、そのようなエッジ値およびブロブ欠陥値を含むあてはめ結果がヘイズデータから差し引かれるとき、間違って本当のブロブ欠陥を引いてしまうことがありえる。したがって、ヘイズデータは、あてはめプランが推定され、ヘイズデータに適用される前に、好ましくは前処理される。この前処理は、「悪い」ヘイズピクセルデータまたは異常値をあてはめプランから除外する。典型的には、これら異常値は、エッジピクセルおよび大きなブロブ欠陥の形をとる。これら異常値は、高い局所的ヘイズ勾配と共に大きな絶対値を作る大きな欠陥または不完全性を一般に含みえる。
【００３６】
図３Ｂは、バックグラウンドノイズ３１０および３つの大きなブロブ欠陥３０２、３０４、および３０６を含むヘイズデータの概略図である。バックグラウンドノイズ３１０は、一般に灰色の見た目を有し、一方、３つの大きなブロブ欠陥３０２、３０４、および３０６は、高輝度または明るい外見を有する。図３Ｃは、本発明のある実施形態による図３Ｂの断面Ａ−Ａに沿った位置の関数としての輝度値を示すグラフである。ロバストなあてはめのために、ヘイズ輝度データ（Haze intensity data）の平均および標準偏差がまず決定されえる。標準偏差σは、それから係数αが乗じられ、平均μに加えられ、ヘイズデータの一部を除外するスレッショルドを決定する。
【００３７】
係数αは、多くのやり方によって決定されえる。例えば、最初のデフォールトのαが選択され、既知の欠陥を有するサンプルに適用されえる。係数αは、あてはめプランが引かれた後に欠陥がヘイズデータから除外されなくなるまで、それから調整される。あてはめプランは、より小さい欠陥の一部に基づきえ、または欠陥に基づかなくてもよい。αの値として１．５がうまく働くと判った。
【００３８】
異常値は、ウェーハの全体から大局的統計を用いて発見されえる。代替として、特定のウィンドウまたはウェーハの領域についての異常値は、より感度の高いアプローチである局所的統計を用いて発見されえる。しかし、トレードオフはロバストさであり、なぜなら大局的アプローチは、局所的アプローチよりもロバストである傾向にあるからである。
【００３９】
図３Ｃにおいて示されるように、平均μプラスα倍の標準偏差σ（すなわちμ＋ασ）に等しい値より上の輝度値を有するヘイズデータの一部は、あてはめプランから除外され、一方、平均μプラスα倍の標準偏差σに等しい値より下のヘイズデータはあてはめプラン内に含まれる。
【００４０】
図４は、本発明のある実施形態による、異常値を除外しないゼルニケあてはめ４０８および小さなスクラッチ４０２を有するヘイズデータプロファイル４１２に適用された異常値を除外する理想のあてはめ４１０の概略図である。示されるように、ヘイズデータは、２つのウェーハエッジ４０４ａおよび４０４ｂ、大きなブロブ４０６、および小さなスクラッチ４０２を含む。ゼルニケあてはめ４０８が、異常値を除外することなくヘイズデータに適用されるとき、この種のあてはめは、あてはめ４０８がヘイズデータ４１２から引かれるときにスクラッチ４０２を残差データ（residual data）から除外するが、これはヘイズデータ４１２中のスクラッチがあてはめプロファイル４０８よりも下にあるからである。対照的に、ウェーハエッジ４０４および大きいブロブ４０６（かつひょっとすると小さいスクラッチ４０２）を除外するあてはめ４１０は、あてはめ４１０がヘイズデータ４１２から引かれるとき、小さいスクラッチ４０２を残差データから除外することにはならないが、これはスクラッチが今度はあてはめ４１０より上に出るからである。
【００４１】
図５Ａおよび５Ｂは、それぞれ本発明のある実施形態による残差画像５００の概略図である。これら図は、本発明のある実施形態によって欠陥を検出するために残差データ（ヘイズデータから抽出された）を分析する２つの例示的技術を示すために用いられる。示されるように、残差画像５００は、残差データの５×５ピクセルの表示である。このサイズは、本発明の技術を示すために単に用いられるのであって、任意の適切なサイズまたは形状であるように変えられえる。
【００４２】
残差データが得られた後、欠陥がそれぞれのウィンドウ内に存在するかを決定するために、この残差データの一部がウィンドウ毎に分析されえる。図５Ａは、残差画像５００内の第１ウィンドウ５０２を示す。このウィンドウ５０２が１ピクセル右に移動されるとき、中心ピクセル５５２を有するウィンドウ５５０が図５Ｂに示されるように生じる。第１の技術において、最小輝度を有するピクセルおよび最大輝度を有するピクセルがそれぞれのウィンドウについて決定される。それぞれのウィンドウについて最大輝度ピクセル値が最小輝度ピクセル値から引かれ、輝度差を作る。それからこの輝度差は、ウィンドウの中心ピクセルについて欠陥が存在するかを決定するために所定のスレッショルドと比較される。例えば、もし差輝度が所定のスレッショルドより大きいなら、欠陥がその中心ピクセルについて存在すると決定される。
【００４３】
第１の技術が図５Ａに適用されるとき、最大および最小輝度ピクセルは、ウィンドウ５０２についてそれぞれ０の値を有する。ウィンドウ５０２については輝度の差も０に等しい。もし例えば所定のスレッショルドが１０に等しいなら、ウィンドウ５０２およびその対応する中心ピクセル５０４は、欠陥を有しない。対照的に、図５Ｂのウィンドウ５５０および中心ピクセル５５２は、欠陥を有すると決定される。より具体的には、ウィンドウ５５０については最大ピクセル値が２０で、かつ最小値ピクセルが−１０である。最小ピクセル値−１０を最大ピクセル値２０から引くとウィンドウ５５０についての差の値は３０になる。この差の輝度値３０が例示的スレッショルド１０よりも大きい。したがって、ウィンドウ５５０の中心ピクセル５５２は欠陥を有すると決定されえる。
【００４４】
第２の技術において、以下のパラメータがそれぞれのウィンドウについて決定される。
【００４５】
【数６】
【００４６】
それからこれら２つのパラメータＡおよびＢが所定のスレッショルドより大きいかが決定される。もしこれら２つのパラメータの最大値が所定のスレッショルドより大きいなら、中心ピクセルは欠陥を有すると決定される。
【００４７】
第２の技術が図５Ａに適用されるとき、パラメータＡおよびＢは、ウィンドウ５０２について０の値を有するが、これは全てのピクセルが０だからである。したがって、ウィンドウ５０２についてＡおよびＢの最大値は０である。所定のスレッショルドが１０に等しいとき、ウィンドウ５０２およびその対応する中心ピクセル５０４は欠陥を有しないと決定されるが、これはウィンドウ５０２についての最大値０がスレッショルド値１０よりも小さいからである。対照的に、図５Ｂのウィンドウ５５０および中心ピクセル５５２は、欠陥を有すると決定される。より具体的には、ウィンドウ５５０については最大ピクセル値が２０で、かつ最小値ピクセルが−１０である。中心ピクセル５５２は０の値を有する。それからＡパラメータは、中心ピクセル値０マイナス最小ピクセル値ー１０に等しくなるので、ウィンドウ５５０についてＡ＝１０が生じる。それからＢパラメータは、最大ピクセル値２０マイナス中心ピクセル値０に等しくなるので、ウィンドウ５５０についてＢ＝２０が生じる。ウィンドウ５５０についてのＡおよびＢの最大値はそれから２０に等しくなる。したがって、ウィンドウ５５０の中心ピクセル５５２は欠陥を有すると決定されえるが、これはこの最大値２０がスレッショルド値１０より大きいからである。
【００４８】
所定のスレッショルドは、任意の適切なやり方で決定されえる。研磨されたシリコンウェーハの場合のヘイズバラツキまたはウェーハの粗さは、ウェーハのバッチの製造のあいだに増すので、適応スレッショルドアプローチが好ましくは利用される。この技術においては、残差データのヒストグラムが図６に示されるようにまず決定される。それから残差データの大部分を含むようにある範囲が選択される。ある実施形態において、この範囲は、残差輝度値の５％から９５％を含む。目的は、あり得る欠陥をこの範囲から除外することである。可変スレッショルドを決定するために、それから可変係数がこの範囲の値で乗算されえる。具体的な実施形態において、スレッショルドは以下の式によって決定される。
【００４９】
【数７】
【００５０】
パラメータαは、相対スレッショルド係数であり、パラメータβは、固定または絶対スレッショルド値である。よって、絶対スレッショルドが望まれるときは、パラメータαはゼロに設定される。相対スレッショルドが望まれるときは、パラメータβがゼロに設定されえる。それからパラメータαは、輝度値の範囲（Ｒ）に依存するスレッショルド値を得るために、可変範囲（Ｒ）値に乗算される。αについて０．５の値がよく働くようである。
【００５１】
図７は、本発明の技術が実現されえるベアウェーハ検査器システム１０の概略図である。このシステム１０の局面は、米国特許第６，２７１，９１６号および第６，２０１，６０１号に記載される。図を簡単にするために、照射ビームをウェーハに導く要素のような、システムの光学要素のいくつかは省略されている。ウェーハ２０は、法線照射ビーム２２および／または斜め入射ビーム２４によって照射される。ウェーハ２０は、チャック２６上で支持され、このチャックはモータ２８によって回転され、ギア３０によって平行移動され、それによってビーム２２および／または２４が、ウェーハの表面を検査するためにウェーハ２０の表面上を移動し螺旋パスをトレースするようにされる領域またはスポット２０ａを照射する。モータ２８およびギア３０は、当業者に知られるようなやり方でコントローラ３２によって制御される。代替として、ビーム２２、２４は、螺旋パスまたは他のタイプの走査パスをトレースするよう当業者に知られるやり方で移動させられえる。
【００５２】
ウェーハ２０上で１つまたは両方のビームによって照射される領域またはスポット２０ａは、ビーム（群）から照射を散乱させる。ウェーハの表面に垂直な直線３６に近い向きに沿って領域２０ａを通る、領域２０ａから散乱されたこの照射は、レンズ集光器３８によって集められフォーカスされて、ＰＭＴ４０に導かれる。
【００５３】
レンズ３８は、法線方向に近い向きに沿って散乱された放射を集めるので、そのような集光チャネルは、ここではナローチャネルと呼ばれ、４０は暗視野ナロー集光器と呼ばれる。所望なら、１つ以上の偏光子４２がナローチャネル中の集光された放射のパス中に配置されえる。
【００５４】
１つまたは両方のビーム２２、２４によって照射されたウェーハ２０のスポット２０ａによって散乱された、法線方向３６から離れた向きに沿った放射は、楕円体集光器５２によって集光され、絞り５４および光学偏光子５６を通して暗視野集光器６０にフォーカスされる。検出器４０、６０の出力は、信号を処理し、異常の存在およびその特性を決定するためにコンピュータ６２に供給される。
【００５５】
好ましくは、軸対称な集光器が用いられる。示される実施形態において、ワイドおよびナロー集光器は、ヘイズデータを集めるために用いられる。楕円体集光器５２は、レンズ３８よりも法線方向３６からより広い角度の向きに沿った散乱された放射を集めるので、そのような集光チャネルは、ワイドチャネルまたは集光器と呼ばれる。レンズ３８は、ナローチャネルまたは集光器と呼ばれる。代替の実施形態において、ヘイズデータは明視野チャネル、位相チャネル、およびセグメント化された（角度において）チャネルから獲得されえる。一般に、ヘイズデータは、あるＸＹ空間の広がり（および選ばれた集光器による角度）内で集められた、散乱された光を平均化することによって得られる。ヘイズデータは、全体の散乱光のローパスフィルタが通されたもののような、任意の適切なやり方で点欠陥から分離されえる。
【００５６】
システムの構成にかかわらず、システムは、汎用検査操作および／またはここに記載された本発明の技術のためのデータ、プログラム命令を記憶する、１つ以上のメモリまたはメモリモジュールを採用しえる。プログラム命令は、例えばオペレーティングシステムおよび／または１つ以上のアプリケーションの操作を制御しえる。メモリまたはメモリ群は、システムの特定の動作パラメータのための値と共に、走査された試料の画像および位置データを記憶するようにも構成されえる。
【００５７】
このような情報およびプログラム命令は、ここで記載されたシステム／方法を実現するために採用されえるので、本発明は、ここで記載されたさまざまな操作を実行するためのプログラム命令、状態情報などを含む、機械で読み取り可能な媒体に関する。機械で読み取り可能な媒体の例は、以下に限定されないが、ハードディスク、フレキシブルディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭのような光媒体、フロプティカルディスクのような光磁気媒体、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のようなプログラム命令を記憶し実行するために特別に構成されたハードウェアデバイスを含む。また本発明は、空間波、光学ライン、電気ラインなどのような適切な媒体上を伝搬する搬送波中でも実現されえる。プログラム命令の例は、コンパイラによって生成されるような機械語、およびインタープリタを用いてコンピュータによって実行されえるより高いレベルのコードを含むファイルの両方を含む。
【００５８】
前述の本発明は、理解の明瞭さのためにある程度、詳細に記載されてきたが、添付の特許請求の範囲の範囲内である種の変更および改変が実施されえることは明らかだろう。本発明の技術は、ベアまたはパターン付けされない試料に適用されるとして記載されてきたが、もちろんそれらはパターン付きのウェーハにも適用されえる。ここで、ワイド集光器信号は、パターンノイズを抑圧するために、分割および結合される。したがって記載された実施形態は例示的であると考えられなければならず、限定的ではなく、本発明はここに与えられた詳細には限定されず、以下の特許請求の範囲およびその等価物の範囲全体によって規定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１Ａ】ベア半導体ウェーハから集められるヘイズデータの概略図である。
【図１Ｂ】本発明のある実施形態によって図１Ａのヘイズデータのバックグラウンドノイズに適用されたあてはめ結果の概略図である。
【図１Ｃ】本発明のある実施形態によって図１Ａのヘイズデータから図１Ｂのあてはめ結果を引くことから生じる残差データの概略図である。
【図２】本発明のある実施形態によってヘイズデータを分析するプロシージャを示すフローチャートである。
【図３Ａ】本発明のある実施形態によってゼルニケあてはめの次数が特定されるときに、ゼルニケ多項式あてはめプランの項数を決定するのに用いられえる表を示す説明図である。
【図３Ｂ】バックグラウンドノイズおよび３つの大きなブロブ欠陥を含むヘイズデータの概略を示す説明図である。
【図３Ｃ】本発明のある実施形態による図３Ｂの断面Ａ−Ａに沿った位置の関数としての輝度値を示すグラフである。
【図４】本発明のある実施形態による、異常値を除外しないゼルニケあてはめおよび小さなスクラッチを有するヘイズデータプロファイルに適用された異常値を除外する理想のあてはめについて示す説明図である。
【図５Ａ】本発明のある実施形態による残差画像の概要を模式的に示す説明図である。
【図５Ｂ】本発明のある実施形態による残差画像の概要を模式的に示す説明図である。
【図６】本発明のある実施形態による例示的残差データのヒストグラムを示す説明図である。
【図７】本発明の技術が実現されえるベアウェーハ検査器システムの概略構成図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の表面から与えられるヘイズデータを分析する方法であって、
試料の表面粗さに対応するヘイズデータを提供すること、および
低周波数のバラツキを前記ヘイズデータから除去することによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成すること
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、
前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および
前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成すること
によって達成される方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとる方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式である方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、ひとみの正規化された半径ｒおよび方位角Φによって表現される方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、ティルト方向、ティルト量、およびボウル形状についての項を含む方法。
【請求項７】
請求項４ないし６のいずれかに記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、値２より大きい次数を有する方法。
【請求項８】
請求項４または５に記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、値９より小さい次数を有する方法。
【請求項９】
請求項２ないし６のいずれかに記載の方法であって、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外することをさらに含む方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、前記前処理は、前記ヘイズデータ内の異常値を前記あてはめプランから除外することを含む方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、前記異常値は、前記試料のエッジおよび大きいブロブ欠陥および局所的ヘイズ勾配と共に大きな絶対輝度値を作る不完全性に対応する輝度値を含む方法。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載の方法であって、前記異常値を除外することは、
前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、
前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および
前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外すること
を含む方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記スレッショルドは、前記標準偏差によって乗算された所定の係数を前記平均に加算したものに等しく設定される方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、前記所定の係数は、１．５に等しく設定される方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の方法であって、前記所定の係数を経験的に決定することをさらに含む方法。
【請求項１６】
請求項１ないし１５のいずれかに記載の方法であって、前記残差データを分析することによって、前記試料が任意の欠陥を有するかを決定することをさらに含む方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、前記残差データは、
ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、
ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、および
ｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定すること
によって分析される方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される方法。
【請求項２０】
請求項１７ないし１９のいずれかに記載の方法であって、前記残差データの他の領域を含む複数のウィンドウについてステップ（ａ）から（ｃ）を反復することによって、前記残差データの全ての部分が分析されるようにすることをさらに含む方法。
【請求項２１】
請求項１７ないし２０のいずれかに記載の方法であって、前記所定のスレッショルドは、
前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、
前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および
前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定すること
によって決定される方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法であって、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化される方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、前記スレッショルドは、前記範囲を係数倍し、絶対スレッショルド値と足すことによって決定される方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、前記絶対スレッショルドが望まれるときに前記所定の係数をゼロに設定することをさらに含む方法。
【請求項２５】
請求項２４に記載の方法であって、相対スレッショルドが望まれるときに前記絶対スレッショルドをゼロに設定することをさらに含む方法。
【請求項２６】
請求項２２に記載の方法であって、前記所定の係数は０．５である方法。
【請求項２７】
請求項２１に記載の方法であって、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間である方法。
【請求項２８】
請求項１ないし２７のいずれかに記載の方法であって、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成される方法。
【請求項２９】
請求項１ないし２８のいずれかに記載の方法であって、前記試料は、ベアまたは半導体基板を備える方法。
【請求項３０】
請求項１ないし２８のいずれかに記載の方法であって、前記試料は、１つ以上のパターン付けされない膜をその上に有する半導体基板を備える方法。
【請求項３１】
請求項１ないし２７のいずれかに記載の方法であって、前記低周波数のバラツキは、前記試料表面の均一な粗さ、前記試料表面の角度の付けられた平面、および前記試料表面のより高次の粗さのバラツキの任意の組み合わせを含む方法。
【請求項３２】
試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するよう動作可能なコンピュータシステムであって、
１つ以上のプロセッサ、
１つ以上のメモリ
を備え、前記プロセッサおよびメモリの少なくとも１つは、
試料の表面粗さに対応するヘイズデータを提供すること、および
低周波数のバラツキを前記ヘイズデータから除去することによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成すること
を行うよう構成されるコンピュータシステム。
【請求項３３】
請求項３２に記載のコンピュータシステムであって、
前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、
前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および
前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成すること
によって達成されるコンピュータシステム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のコンピュータシステムであって、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとるコンピュータシステム。
【請求項３５】
請求項３４に記載のコンピュータシステムであって、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式であるコンピュータシステム。
【請求項３６】
請求項３５に記載のコンピュータシステムであって、前記ゼルニケ多項式は、２より大きい次数を有するコンピュータシステム。
【請求項３７】
請求項３５に記載のコンピュータシステムであって、前記ゼルニケ多項式は、９より小さい次数を有するコンピュータシステム。
【請求項３８】
請求項３３に記載のコンピュータシステムであって、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外することをさらに含むコンピュータシステム。
【請求項３９】
請求項３８に記載のコンピュータシステムであって、前記前処理は、前記ヘイズデータ内の異常値を前記あてはめプランから除外することを含むコンピュータシステム。
【請求項４０】
請求項３９に記載のコンピュータシステムであって、前記異常値は、前記試料のエッジおよび大きいブロブ欠陥に対応する輝度値を含むコンピュータシステム。
【請求項４１】
請求項３９または４０に記載のコンピュータシステムであって、前記異常値を除外することは、
前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、
前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および
前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外すること
を含むコンピュータシステム。
【請求項４２】
請求項３２ないし４１のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリの少なくとも１つは、前記残差データを分析することによって前記試料が任意の欠陥を有するかを決定するよう構成されるコンピュータシステム。
【請求項４３】
請求項４２に記載のコンピュータシステムであって、前記残差データは、
ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、
ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、および
ｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定すること
によって分析されるコンピュータシステム。
【請求項４４】
請求項４３に記載のコンピュータシステムであって、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータシステム。
【請求項４５】
請求項４３に記載のコンピュータシステムであって、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータシステム。
【請求項４６】
請求項４３ないし４５のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記所定のスレッショルドは、
前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、
前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および
前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定すること
によって決定されるコンピュータシステム。
【請求項４７】
請求項４６に記載のコンピュータシステムであって、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化されるコンピュータシステム。
【請求項４８】
請求項４７に記載のコンピュータシステムであって、前記所定の係数は０．５であるコンピュータシステム。
【請求項４９】
請求項４６ないし４８のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間であるコンピュータシステム。
【請求項５０】
請求項３２ないし４９のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成されるコンピュータシステム。
【請求項５１】
試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するコンピュータプログラム製造物であって、
少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体、
前記少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体内に記憶されたコンピュータプログラム命令を備え、
前記コンピュータプログラム命令は、
試料の表面粗さに対応するヘイズデータを提供すること、および
低周波数のバラツキを前記ヘイズデータから除去することによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成すること
を行うよう構成されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５２】
請求項５１に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、
前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および
前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成すること
によって達成されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５３】
請求項５２に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５４】
請求項５３に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式であるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５５】
請求項５２ないし５４のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外することをさらに含むコンピュータプログラム製造物。
【請求項５６】
請求項５５に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記異常値を除外することは、
前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、
前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および
前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外すること
を含むコンピュータプログラム製造物。
【請求項５７】
請求項５１ないし５６のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体内に記憶された前記コンピュータプログラム命令は、前記残差データを分析することによって、前記試料が任意の欠陥を有するかを決定するようさらに構成されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５８】
請求項５７に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記残差データは、
ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、
ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、および
ｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定すること
によって分析されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５９】
請求項５８に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６０】
請求項５８に記載のコンピュータプログラム製造物であって、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６１】
請求項５８ないし６０のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記所定のスレッショルドは、
前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、
前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および
前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定すること
によって決定されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６２】
請求項６１に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６３】
請求項６１または６２に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間であるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６４】
請求項５１ないし６３のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項１】
試料の表面から与えられるヘイズデータを分析する方法であって、
試料の表面粗さに対応するヘイズデータを提供すること、および
低周波数のバラツキを前記ヘイズデータから除去することによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成すること
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、
前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および
前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成すること
によって達成される方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとる方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式である方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、ひとみの正規化された半径ｒおよび方位角Φによって表現される方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、ティルト方向、ティルト量、およびボウル形状についての項を含む方法。
【請求項７】
請求項４ないし６のいずれかに記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、値２より大きい次数を有する方法。
【請求項８】
請求項４または５に記載の方法であって、前記ゼルニケ多項式は、値９より小さい次数を有する方法。
【請求項９】
請求項２ないし６のいずれかに記載の方法であって、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外することをさらに含む方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、前記前処理は、前記ヘイズデータ内の異常値を前記あてはめプランから除外することを含む方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、前記異常値は、前記試料のエッジおよび大きいブロブ欠陥および局所的ヘイズ勾配と共に大きな絶対輝度値を作る不完全性に対応する輝度値を含む方法。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載の方法であって、前記異常値を除外することは、
前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、
前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および
前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外すること
を含む方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記スレッショルドは、前記標準偏差によって乗算された所定の係数を前記平均に加算したものに等しく設定される方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、前記所定の係数は、１．５に等しく設定される方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の方法であって、前記所定の係数を経験的に決定することをさらに含む方法。
【請求項１６】
請求項１ないし１５のいずれかに記載の方法であって、前記残差データを分析することによって、前記試料が任意の欠陥を有するかを決定することをさらに含む方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、前記残差データは、
ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、
ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、および
ｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定すること
によって分析される方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定される方法。
【請求項２０】
請求項１７ないし１９のいずれかに記載の方法であって、前記残差データの他の領域を含む複数のウィンドウについてステップ（ａ）から（ｃ）を反復することによって、前記残差データの全ての部分が分析されるようにすることをさらに含む方法。
【請求項２１】
請求項１７ないし２０のいずれかに記載の方法であって、前記所定のスレッショルドは、
前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、
前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および
前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定すること
によって決定される方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法であって、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化される方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、前記スレッショルドは、前記範囲を係数倍し、絶対スレッショルド値と足すことによって決定される方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、前記絶対スレッショルドが望まれるときに前記所定の係数をゼロに設定することをさらに含む方法。
【請求項２５】
請求項２４に記載の方法であって、相対スレッショルドが望まれるときに前記絶対スレッショルドをゼロに設定することをさらに含む方法。
【請求項２６】
請求項２２に記載の方法であって、前記所定の係数は０．５である方法。
【請求項２７】
請求項２１に記載の方法であって、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間である方法。
【請求項２８】
請求項１ないし２７のいずれかに記載の方法であって、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成される方法。
【請求項２９】
請求項１ないし２８のいずれかに記載の方法であって、前記試料は、ベアまたは半導体基板を備える方法。
【請求項３０】
請求項１ないし２８のいずれかに記載の方法であって、前記試料は、１つ以上のパターン付けされない膜をその上に有する半導体基板を備える方法。
【請求項３１】
請求項１ないし２７のいずれかに記載の方法であって、前記低周波数のバラツキは、前記試料表面の均一な粗さ、前記試料表面の角度の付けられた平面、および前記試料表面のより高次の粗さのバラツキの任意の組み合わせを含む方法。
【請求項３２】
試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するよう動作可能なコンピュータシステムであって、
１つ以上のプロセッサ、
１つ以上のメモリ
を備え、前記プロセッサおよびメモリの少なくとも１つは、
試料の表面粗さに対応するヘイズデータを提供すること、および
低周波数のバラツキを前記ヘイズデータから除去することによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成すること
を行うよう構成されるコンピュータシステム。
【請求項３３】
請求項３２に記載のコンピュータシステムであって、
前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、
前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および
前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成すること
によって達成されるコンピュータシステム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のコンピュータシステムであって、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとるコンピュータシステム。
【請求項３５】
請求項３４に記載のコンピュータシステムであって、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式であるコンピュータシステム。
【請求項３６】
請求項３５に記載のコンピュータシステムであって、前記ゼルニケ多項式は、２より大きい次数を有するコンピュータシステム。
【請求項３７】
請求項３５に記載のコンピュータシステムであって、前記ゼルニケ多項式は、９より小さい次数を有するコンピュータシステム。
【請求項３８】
請求項３３に記載のコンピュータシステムであって、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外することをさらに含むコンピュータシステム。
【請求項３９】
請求項３８に記載のコンピュータシステムであって、前記前処理は、前記ヘイズデータ内の異常値を前記あてはめプランから除外することを含むコンピュータシステム。
【請求項４０】
請求項３９に記載のコンピュータシステムであって、前記異常値は、前記試料のエッジおよび大きいブロブ欠陥に対応する輝度値を含むコンピュータシステム。
【請求項４１】
請求項３９または４０に記載のコンピュータシステムであって、前記異常値を除外することは、
前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、
前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および
前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外すること
を含むコンピュータシステム。
【請求項４２】
請求項３２ないし４１のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリの少なくとも１つは、前記残差データを分析することによって前記試料が任意の欠陥を有するかを決定するよう構成されるコンピュータシステム。
【請求項４３】
請求項４２に記載のコンピュータシステムであって、前記残差データは、
ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、
ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、および
ｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定すること
によって分析されるコンピュータシステム。
【請求項４４】
請求項４３に記載のコンピュータシステムであって、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータシステム。
【請求項４５】
請求項４３に記載のコンピュータシステムであって、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータシステム。
【請求項４６】
請求項４３ないし４５のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記所定のスレッショルドは、
前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、
前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および
前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定すること
によって決定されるコンピュータシステム。
【請求項４７】
請求項４６に記載のコンピュータシステムであって、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化されるコンピュータシステム。
【請求項４８】
請求項４７に記載のコンピュータシステムであって、前記所定の係数は０．５であるコンピュータシステム。
【請求項４９】
請求項４６ないし４８のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間であるコンピュータシステム。
【請求項５０】
請求項３２ないし４９のいずれかに記載のコンピュータシステムであって、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成されるコンピュータシステム。
【請求項５１】
試料の表面から与えられるヘイズデータを分析するコンピュータプログラム製造物であって、
少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体、
前記少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体内に記憶されたコンピュータプログラム命令を備え、
前記コンピュータプログラム命令は、
試料の表面粗さに対応するヘイズデータを提供すること、および
低周波数のバラツキを前記ヘイズデータから除去することによって、前記試料の前記表面中に存在する任意の欠陥に対応する残差データを形成すること
を行うよう構成されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５２】
請求項５１に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記ヘイズデータからの低周波数のバラツキを除去することは、
前記ヘイズデータの前記低周波数のバラツキをあてはめプランにあてはめること、および
前記あてはめプランを前記ヘイズデータから引くことによって、前記残差データを形成すること
によって達成されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５３】
請求項５２に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記あてはめプランは、２次元（２Ｄ）多項式方程式の形式をとるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５４】
請求項５３に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記２Ｄ多項式方程式は、ゼルニケ多項式であるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５５】
請求項５２ないし５４のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記ヘイズデータを前処理することによって、前記あてはめプランから前記ヘイズデータの一部を除外することをさらに含むコンピュータプログラム製造物。
【請求項５６】
請求項５５に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記異常値を除外することは、
前記ヘイズデータについての平均および標準偏差を決定すること、
前記平均および標準偏差に依存するスレッショルドを決定すること、および
前記スレッショルドに届かないヘイズデータを前記あてはめプランから除外すること
を含むコンピュータプログラム製造物。
【請求項５７】
請求項５１ないし５６のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記少なくとも１つのコンピュータで読み取り可能な媒体内に記憶された前記コンピュータプログラム命令は、前記残差データを分析することによって、前記試料が任意の欠陥を有するかを決定するようさらに構成されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５８】
請求項５７に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記残差データは、
ａ）前記残差データの一部を含むウィンドウを得ること、
ｂ）前記得られたウィンドウ内で最低の輝度を有する最小ピクセルおよび最大の輝度を有する最大ピクセルを決定すること、および
ｃ）前記ウィンドウが欠陥を有するかを、前記最小ピクセル、前記最大ピクセル、および所定のスレッショルドに基づいて決定すること
によって分析されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項５９】
請求項５８に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記最小ピクセルから前記最大ピクセルを引いたものが前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６０】
請求項５８に記載のコンピュータプログラム製造物であって、（Ａ）前記ウィンドウの中心ピクセルから前記最小ピクセルを引いたもの、および（Ｂ）前記最大ピクセルから前記中心ピクセルを引いたものの最大が、前記所定のスレッショルドより大きいとき、前記ウィンドウは欠陥を有すると決定されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６１】
請求項５８ないし６０のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記所定のスレッショルドは、
前記残差データに基づいてヒストグラムを決定すること、
前記残差データから残差値の範囲を選択すること、および
前記選択された範囲に基づいてスレッショルドを決定すること
によって決定されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６２】
請求項６１に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記スレッショルドは、前記範囲を所定の係数倍することによって決定され、前記所定の係数は、ヘイズデータを提供するそれぞれのシステムについて変化することによって、前記スレッショルドが前記異なるシステム間で正規化されるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６３】
請求項６１または６２に記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記選択された範囲は、約５および９５パーセントの間であるコンピュータプログラム製造物。
【請求項６４】
請求項５１ないし６３のいずれかに記載のコンピュータプログラム製造物であって、前記ヘイズデータから低周波数のバラツキを除去することは、フィルタを用いて達成されるコンピュータプログラム製造物。
【図１Ａ】
【図１Ｂ】
【図１Ｃ】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図４】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図６】
【図７】
【図１Ｂ】
【図１Ｃ】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図４】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図６】
【図７】
【公表番号】特表２００７−５０１９４４（Ｐ２００７−５０１９４４Ａ）
【公表日】平成１９年２月１日（２００７．２．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−５３３００９（Ｐ２００６−５３３００９）
【出願日】平成１６年５月１２日（２００４．５．１２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００４／０１４９２６
【国際公開番号】ＷＯ２００４／１０５０８７
【国際公開日】平成１６年１２月２日（２００４．１２．２）
【出願人】（５０００４９１４１）ケーエルエー−テンカー テクノロジィース コーポレイション (126)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成１９年２月１日（２００７．２．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年５月１２日（２００４．５．１２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００４／０１４９２６
【国際公開番号】ＷＯ２００４／１０５０８７
【国際公開日】平成１６年１２月２日（２００４．１２．２）
【出願人】（５０００４９１４１）ケーエルエー−テンカー テクノロジィース コーポレイション (126)
【Ｆターム（参考）】
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