本発明は、方法および測定システムを提供する。当該方法は：測定画像情報を含む測定モデルを提供するステップと；上記測定画像情報を利用することにより測定領域を突き止めるステップと；測定結果情報を提供する為に少なくとも一つの測定を実施するステップと；を含む。
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【課題】より可変かつよりフレキシブルに実行可能であると共に、常に適正な解像度又は適正なスループットを達成可能なウェハの検査方法及び装置の提供。
【解決手段】ウェハの検査方法であって、以下の工程：ウェハ（６）の表面の少なくとも１つの部分（３５）の照明；画像撮影装置（４）による、前記ウェハ（６）の前記表面（３２）の前記照明された部分（３５）の画像の撮影；前記撮影された画像中の少なくとも１つの画像領域（１７）の選定；及び前記少なくとも１つの画像領域（１７）に基づく、前記画像撮影装置（４）の画像野（８）のサイズの変更を有することを特徴とする。 （もっと読む）

デザイナ・インテント・データを使用してウェハとレチクルを検査する方法とシステムを提供する。コンピュータで実施される方法の１つに、ウェハの検査の前にウェハ上でパターンを形成するのに使用されるレチクルの検査によって作られた検査データに基づいてウェハ上のニューサンス欠陥を識別することを含む。もう１つのコンピュータで実施される方法に、ウェハの検査によって生成されたデータを、レチクルの部分の異なるタイプを識別する指定を含むレチクルを表すデータと組み合わせて分析することによって、ウェハ上で欠陥を検出することを含む。追加のコンピュータで実施される方法に、ウェハに形成されたデバイスの特性を変更する欠陥に基づいて、ウェハの処理に使用される製造プロセスのプロパティを決定することを含む。もう１つのコンピュータで実施される方法は、ウェハの検査によって生成されたデータに基づいて集積回路の設計の１つまたは複数の特性を変更またはシミュレートすることが含まれる。 （もっと読む）

半導体ウェハ上に形成された構造を、測定装置を用いて測定された第１の回折信号を取得することにより検査する。第２の回折信号は、機械学習システムを用いて生成される。機械学習システムは、第２の回折信号を生成するために、構造のプロファイルを特徴付ける１以上のパラメータを入力として受け取る。第１の回折信号と第２の回折信号は比較される。第１の回折信号と第２の回折信号が一致基準の範囲内で一致する場合、構造の形状は、第２の回折信号を生成するために機械学習システムで使用されたプロファイル又は１以上のパラメータに基づいて求められる。
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パターン化と非パターン化ウェハの検査システムを提供する。１つのシステムは、検体を照明するように構成された照明システムを含む。システムは、検体から散乱された光を集光するように構成された集光器をも含む。加えて、システムは、光の異なる部分に関する方位と極角情報が保存されるように、光の異なる部分を個別に検出するように構成されたセグメント化された検出器を含む。検出器は、光の異なる部分を表す信号を生成するように構成されていてもよい。システムは、信号から検体上の欠陥を検出するように構成されたプロセッサを含むこともできる。他の実施形態におけるシステムは、検体を回転・並進させるように構成されたステージを含むことができる。１つの当該実施形態におけるシステムは、検体の回転および並進時に、広い走査パスで検体を走査するように構成された照明システムを含むこともできる。
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【課題】検査から修正までの時間を短縮する。
【解決手段】検査データ生成部１１では、設計データをもとに、信号線や電源線など所定のパターン機能を検査感度で区分する検査感度区分情報を含む、検査データを生成し、検査感度設定部１２では検査感度区分情報に所望の検査感度を割り当て、比較判断部１４では撮像したフォトマスクまたはウェハーから生成される被検査データと、検査データとを比較して欠陥を検出し、検査データ抽出部１５では検出された欠陥が存在する検査データ内の領域を抽出し、欠陥登録判定部１６で抽出された領域の検査感度区分情報を参照して、欠陥を登録するか否かを判定する。これにより、欠陥の登録数を削減する。 （もっと読む）

【課題】 回路パターンが形成されたウエハの欠陥の種類を分類するウエハ検査装置を提供する。
【解決手段】 検査の対象となるウエハがウエハ欠陥検査部11で検査され、該ウエハ欠陥検査部11から座標値データS11 が出力される。座標値データS11 は画像データ生成部12に入力され、該画像データ生成部12でウエハの欠陥を表す図形が各チップ毎に作成されて画像データS12 が生成される。画像データS12 はパターン重なり評価部13に入力され、該パターン重なり評価部13で該画像データS12 に対応した第１の画像と回路の配線情報に基づいた回路パターンを表す第２の画像との重なりの状態が解析されて解析データS13 が出力される。解析データS13 は欠陥種自動分類部14に入力され、該欠陥種自動分類部14で各チップの被検査面上に存在する欠陥の種類が分類される。 （もっと読む）