相關申請案的交叉參考

本申請案依據(jù)35u.s.c.§119(e)主張序列號為62/078,802的美國臨時申請案的權益，所述臨時申請案于2014年11月11日提出申請，標題為通過使用數(shù)字匹配濾波器來增強光學晶片檢驗中的缺陷檢測的方法(methodtoenhancedefectdetectioninopticalwaferinspectionbyusingdigitalmatchedfilter)，發(fā)明人為帕維爾科爾沁(pavelkolchin)及尤金席弗林(eugeneshifrin)，所述臨時申請案以全文引用的方式并入本文中。

本發(fā)明大體來說涉及樣本檢驗及缺陷檢測，且更特定來說涉及利用匹配數(shù)字濾波器的產(chǎn)生及實施來改進缺陷檢測。

背景技術：

由于對具有愈來愈小的裝置特征的集成電路的需求繼續(xù)增加，因此對經(jīng)改進襯底檢驗系統(tǒng)的需要繼續(xù)增長。檢驗工具操作的一個方面包含實施數(shù)字濾波器以改進對樣本(例如半導體晶片)的檢驗及/或缺陷檢測。然而，當前數(shù)字濾波器技術受限于預定義數(shù)字濾波器模板。受限數(shù)目個數(shù)字濾波器選項對于針對具挑戰(zhàn)性檢驗及/或缺陷檢測設定增加缺陷檢測敏感性是不充足的。因此，提供一種用于補救例如上文所識別的那些缺陷的缺陷的系統(tǒng)及方法將為合意的。

技術實現(xiàn)要素：

根據(jù)本發(fā)明的一或多個說明性實施例揭示一種用于利用匹配濾波器的增強型缺陷檢測的系統(tǒng)。在一個實施例中，所述系統(tǒng)包含檢驗子系統(tǒng)。在另一實施例中，所述檢驗子系統(tǒng)包含經(jīng)配置以將照明引導到樣本的一或多個選定部分上的照明源以及一或多個檢測器，所述一或多個檢測器經(jīng)配置以針對第一光學模式從所述樣本的兩個或多于兩個位置獲取來自所述樣本的兩個或多于兩個檢驗圖像。在另一實施例中，所述系統(tǒng)包含以通信方式耦合到所述一或多個檢測器的控制器。在另一實施例中，所述控制器包含經(jīng)配置以執(zhí)行程序指令的一或多個處理器，所述程序指令經(jīng)配置以致使所述一或多個處理器：從所述一或多個檢測器接收針對所述第一光學模式從所述兩個或多于兩個位置獲取的所述兩個或多于兩個檢驗圖像；基于從所述一或多個檢測器接收的針對所述第一光學模式來自所述兩個或多于兩個位置的所述兩個或多于兩個檢驗圖像，針對選定缺陷類型而產(chǎn)生經(jīng)聚合缺陷分布；計算針對所述第一光學模式從所述兩個或多于兩個位置獲取的所述兩個或多于兩個檢驗圖像的一或多個噪聲相關性特性；及基于所述所產(chǎn)生的經(jīng)聚合缺陷分布及所述所計算的一或多個噪聲相關性特性而產(chǎn)生用于所述第一光學模式的匹配濾波器。

根據(jù)本發(fā)明的一或多個說明性實施例揭示一種用于利用匹配濾波器的增強型缺陷檢測的方法。在一個實施例中，所述方法包含針對第一光學模式從樣本的兩個或多于兩個位置獲取來自所述樣本的兩個或多于兩個檢驗圖像。在另一實施例中，所述方法包含基于針對所述第一光學模式來自所述兩個或多于兩個位置的所述兩個或多于兩個檢驗圖像，針對選定缺陷類型而產(chǎn)生經(jīng)聚合缺陷分布。在另一實施例中，所述方法包含計算針對所述第一光學模式從所述兩個或多于兩個位置獲取的所述兩個或多于兩個檢驗圖像的一或多個噪聲相關性特性。在另一實施例中，所述方法包含基于所述所產(chǎn)生的經(jīng)聚合缺陷分布及所述所計算的一或多個噪聲相關性特性而產(chǎn)生用于所述第一光學模式的匹配濾波器。

應理解，前述大體描述及以下詳細描述兩者均僅為示范性及解釋性且不必限制所請求的本發(fā)明。并入本說明書中并構成本說明書的一部分的所附圖式圖解說明本發(fā)明的實施例，并與所述大體描述一起用于解釋本發(fā)明的原理。

附圖說明

所屬領域的技術人員可通過參考附圖而更好地理解本發(fā)明的眾多優(yōu)點，在附圖中：

圖1a是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用于利用匹配濾波器的增強型缺陷檢測的系統(tǒng)的概念視圖。

圖1b是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用于在明場檢驗配置中利用匹配濾波器的增強型缺陷檢測的系統(tǒng)的簡化示意圖。

圖1c是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用于在暗場檢驗配置中利用匹配濾波器的增強型缺陷檢測的系統(tǒng)的簡化示意圖。

圖2a是描繪根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用于利用匹配的增強型缺陷檢測的方法的過程流程圖。

圖2b圖解說明描繪根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的來自樣本的不同位置的缺陷區(qū)域集合的一系列圖像。

圖2c是描繪根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的產(chǎn)生經(jīng)聚合缺陷分布的過程流程圖。

圖2d圖解說明描繪根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的第一圖像中的缺陷的識別及基于第一圖像的第二中的匹配缺陷的識別的一系列概念視圖。

圖2e圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的與一系列缺陷區(qū)域相關聯(lián)的一系列濾波器方框及使用含于所述系列濾波器方框中的每一者內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的經(jīng)平均缺陷分布。

圖2f是描繪根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的針對選定光學模式計算檢驗圖像的一或多個噪聲相關性特性的過程流程圖。

圖2g圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用于計算一或多個檢驗圖像的局部噪聲相關性矩陣的像素窗。

圖2h圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的經(jīng)平均缺陷分布、非對稱性匹配濾波器及l(fā)r對稱性匹配濾波器。

圖2i圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的未經(jīng)濾波缺陷圖像及由未經(jīng)濾波缺陷圖像與所產(chǎn)生的匹配濾波器的卷積組成的經(jīng)數(shù)字濾波圖像。

具體實施方式

現(xiàn)在將詳細參考圖解說明于所附圖式中的所揭示的標的物。

大體參考圖1a到3i，根據(jù)本發(fā)明描述一種用于缺陷檢測的數(shù)字匹配濾波器的產(chǎn)生及應用的系統(tǒng)及方法。

本發(fā)明的實施例針對于對光學樣本檢驗中的缺陷檢測的增強及改進。本發(fā)明的實施例可通過匹配濾波器的形成及應用而實現(xiàn)經(jīng)改進缺陷檢測能力，此引起對目標缺陷類型的較高敏感性。本發(fā)明的實施例還可用于增加對所關注缺陷(doi)的檢測率及/或同時減小對擾亂性情況的檢測率。本發(fā)明的額外實施例允許識別光學圖像中具有高周圍噪聲的目標缺陷分布。

本發(fā)明的實施例針對第一光學模式從樣本的兩個或多于兩個位置獲取來自所述樣本的兩個或多于兩個檢驗圖像。本發(fā)明的額外實施例基于針對第一光學模式來自兩個或多于兩個位置的兩個或多于兩個檢驗圖像而針對選定缺陷類型產(chǎn)生經(jīng)聚合(例如，經(jīng)對準且經(jīng)平均)缺陷分布。本發(fā)明的額外實施例計算針對第一光學模式從兩個或多于兩個位置獲取的兩個或多于兩個檢驗圖像的一或多個噪聲相關性特性。本發(fā)明的額外實施例基于所產(chǎn)生的經(jīng)聚合缺陷分布及所計算的一或多個噪聲相關性特性而產(chǎn)生用于第一光學模式的匹配濾波器。基于本發(fā)明的所產(chǎn)生的匹配濾波器，額外實施例將匹配濾波器應用于一或多個檢驗圖像以提供增強型缺陷檢測。

圖1a圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用于利用匹配濾波器的增強型缺陷檢測的系統(tǒng)100的概念視圖。在一個實施例中，系統(tǒng)100包含檢驗子系統(tǒng)101。檢驗子系統(tǒng)101經(jīng)配置以執(zhí)行對一或多個樣本104的一或多個光學檢驗。舉例來說，檢驗子系統(tǒng)102可獲取樣本104的表面的一或多個部分的一或多個檢驗圖像119。

檢驗子系統(tǒng)101可包含樣本檢驗的技術領域中已知的任何檢驗子系統(tǒng)或工具，例如(但不限于)光學檢驗工具。舉例來說，在光學檢驗的情形中，檢驗子系統(tǒng)101可包含(但不限于)明場檢驗工具(如在圖1b中所展示)，或暗場檢驗工具(如在圖1c中所展示)。在本文中應注意，出于簡化目的，已在圖1a中以概念框圖形式描繪檢驗子系統(tǒng)101。此描繪(包含組件及光學配置)并非限制性的且僅出于說明性目的提供。在本文中認識到，照明子系統(tǒng)101可包含任一數(shù)目個光學元件、照明源及檢測器以執(zhí)行本文中描述的檢驗過程。

圖1b圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一或多個實施例的明場檢驗配置中的系統(tǒng)100的簡化示意圖。圖1c圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一或多個實施例的暗場檢驗配置中的系統(tǒng)100的簡化示意圖。

在一個實施例中，檢驗子系統(tǒng)101包含照明源102。照明源102可包含樣本檢驗的技術領域中已知的任何照明源。舉例來說，照明源102可包含(但不限于)窄帶照明源。例如，照明源102可包含(但不限于)激光器(例如，二極管激光器、連續(xù)波激光器或寬帶激光器)。在另一實施例中，照明源102可包含(但不限于)寬帶源。例如，照明源102可包含(但不限于)寬帶燈(例如，放電燈、激光維持等離子燈等等)。

在一個實施例中，檢驗子系統(tǒng)101包含用于固定一或多個樣本104(例如，一或多個半導體晶片)的樣本載臺104。所述樣本載臺可包含樣本檢驗的技術領域中已知的任何樣本載臺。舉例來說，樣本載臺105可包含(但不限于)旋轉樣本載臺、線性樣本載臺或旋轉樣本載臺與線性樣本載臺的組合。雖然本發(fā)明的大部分著重于系統(tǒng)100在半導體晶片檢驗的上下文中的實施，但此并非對本發(fā)明的限制。在本文中認識到，系統(tǒng)100可延伸到此項技術中已知的任何檢驗設定，其包含(但不限于)半導體裝置檢驗、光罩檢驗、生物樣品檢驗等等。

在一個實施例中，檢驗子系統(tǒng)101包含光學子系統(tǒng)106。光學子系統(tǒng)106可包含將來自照明源102的照明引導到樣本104且從樣本收集經(jīng)散射及/或經(jīng)反射光所必需的任一數(shù)目及類型的光學組件。

在一個實施例中，光學子系統(tǒng)106包含照明臂107及收集臂109。照明臂107可包含用于將來自照明源102的照明引導到樣本104的表面及/或調節(jié)來自照明源102的照明的一或多個照明光學元件。舉例來說，光學子系統(tǒng)106的照明臂107的一或多個光學元件可包含(但不限于)一或多個透鏡、一或多個分束器、一或多個光瞳掩模、一或多個鏡、一或多個濾光器或者一或多個偏光器。在一個實施例中，照明臂107的一或多個照明光學器件經(jīng)布置以將來自照明源102的照明穿過物鏡110引導到樣本104。例如，照明臂107可包含用于將光穿過物鏡114聚焦且引導到樣本104的選定部分上的一或多個透鏡110及分束器112。

收集臂109可包含用于收集來自樣本104的照明及/或調節(jié)來自樣本104的照明的一或多個收集光學元件。舉例來說，光學子系統(tǒng)106的收集臂109的一或多個光學元件可包含(但不限于)一或多個分束器、一或多個透鏡、一或多個鏡、一或多個濾光器或者一或多個偏光器。在一個實施例中，物鏡110經(jīng)布置以便收集從樣本104散射、反射及/或衍射的光。此外，收集臂109可包含用于將由物鏡110收集的光引導到一或多個檢測器118的成像部分上的一或多個額外光學元件(例如，一或多個透鏡117)。

一或多個檢測器118可包含檢驗的技術領域中已知的任何檢測器或傳感器。舉例來說，檢驗子系統(tǒng)102的檢測器118包含(但不限于)一或多個tdi檢測器或者一或多個ccd檢測器。

在本文中應注意，出于簡化目的，已在圖1b到1c中以簡化框圖形式描繪檢驗子系統(tǒng)101。此描繪(包含組件及光學配置)并非限制性的且僅出于說明性目的而提供。在本文中認識到，照明子系統(tǒng)101可包含任一數(shù)目個光學元件、照明源及檢測器以執(zhí)行本文中描述的檢驗過程。檢驗工具的實例詳細地描述于第7,092,082號美國專利、第6,702,302號美國專利、第6,621,570號美國專利及第5,805,278號美國專利中，所述專利各自以全文引用方式并入本文中。

在另一實施例中，系統(tǒng)100包含控制器103。在一個實施例中，控制器103以通信方式耦合到檢驗子系統(tǒng)101。舉例來說，控制器103可耦合到檢驗子系統(tǒng)101的一或多個檢測器118的輸出。控制器103可以任何適合方式(例如，通過由圖1a到1c中展示的線指示的一或多個發(fā)射媒體)耦合到一或多個檢測器118，使得控制器103可接收由檢驗子系統(tǒng)101的一或多個檢測器118從樣本104獲取的檢驗圖像119。

在一個實施例中，控制器103包含一或多個處理器124。在一個實施例中，一或多個處理器124經(jīng)配置以執(zhí)行存儲于存儲器126中的程序指令集合。在另一實施例中，程序指令經(jīng)配置以致使一或多個處理器124接收針對第一光學模式由一或多個檢測器118從樣本104的兩個或多于兩個位置獲取的兩個或多于兩個檢驗圖像119。在另一實施例中，程序指令經(jīng)配置以致使一或多個處理器124基于針對第一光學模式來自兩個或多于兩個位置的兩個或多于兩個檢驗圖像119而針對選定缺陷類型產(chǎn)生經(jīng)聚合缺陷分布。在另一實施例中，程序指令經(jīng)配置以致使一或多個處理器124計算針對第一光學模式從樣本104的兩個或多于兩個位置獲取的兩個或多于兩個檢驗圖像119的一或多個噪聲相關性特性。在另一實施例中，程序指令經(jīng)配置以致使一或多個處理器124基于所產(chǎn)生的經(jīng)聚合缺陷分布及所計算的一或多個噪聲相關性特性而產(chǎn)生用于第一光學模式的匹配濾波器。

控制器103的一或多個處理器124可包含此項技術中已知的任一或多個處理元件。在此意義上，一或多個處理器124可包含經(jīng)配置以執(zhí)行軟件算法及/或指令的任何微處理器類型裝置。在一個實施例，一或多個處理器124可由以下各項組成：桌上型計算機、主機計算機系統(tǒng)、工作站、圖像計算機、并行處理器或經(jīng)配置以執(zhí)行經(jīng)配置以操作如本發(fā)明通篇中所描述的系統(tǒng)100的程序的其它計算機系統(tǒng)(例如，聯(lián)網(wǎng)計算機)。應認識到，本發(fā)明通篇中所描述的步驟可由單個計算機系統(tǒng)或替代地由多個計算機系統(tǒng)執(zhí)行。大體來說，術語“處理器”可在廣義上經(jīng)定義以涵蓋具有執(zhí)行來自非暫時性存儲器媒體126的程序指令的一或多個處理元件的任何裝置。此外，系統(tǒng)100的不同子系統(tǒng)(例如，檢驗子系統(tǒng)101、顯示器122或用戶接口120)可包含適合于執(zhí)行本發(fā)明通篇中所描述的步驟的至少一部分的處理器或邏輯元件。因此，以上描述不應解釋為對本發(fā)明的限制而僅是說明。

存儲器媒體126可包含此項技術中已知的適合于存儲可由相關聯(lián)的一或多個處理器124執(zhí)行的程序指令的任何存儲媒體。舉例來說，存儲器媒體126可包含非暫時性存儲器媒體。例如，存儲器媒體126可包含(但不限于)只讀存儲器、隨機存取存儲器、磁性或光學存儲器裝置(例如，磁盤)、磁帶、固態(tài)驅動器等等。在另一實施例中，存儲器126經(jīng)配置以存儲來自檢驗子系統(tǒng)101的一或多個結果及/或本文中描述的各個步驟的輸出。應進一步注意，存儲器126可與一或多個處理器126一起容納于共用控制器殼體中。在替代實施例中，存儲器126可相對于處理器及控制器103的物理位置遙遠地定位。例如，控制器126的一或多個處理器126可接入可通過網(wǎng)絡(例如，因特網(wǎng)、內(nèi)聯(lián)網(wǎng)等等)接入的遠程存儲器(例如，服務器)。在另一實施例中，存儲器媒體126維持用于致使一或多個處理器124執(zhí)行本發(fā)明通篇中描述的各個步驟的程序指令。

在另一實施例中，系統(tǒng)100包含用戶接口120。在一個實施例中，用戶接口120以通信方式耦合到控制器103的一或多個處理器124。在另一實施例中，控制器103可利用用戶接口裝置120來接受來自用戶的選擇及/或指令。在本文中進一步描述的一些實施例中，顯示器可用于向用戶顯示數(shù)據(jù)。繼而，用戶可響應于經(jīng)由顯示裝置122顯示給所述用戶的數(shù)據(jù)而輸入選擇及/或指令(例如，選擇、定大小及/或濾波器方框的位置)。

用戶接口裝置120可包含此項技術中所已知的任何用戶接口。舉例來說，用戶接口120可包含(但不限于)鍵盤、小鍵盤、觸摸屏、控制桿、旋鈕、滾輪、軌跡球、切換器、標度盤、滑條、滾動條、滑塊、把手、觸摸板、槳、轉向盤、操縱桿、擋板安裝式輸入裝置等等。在觸摸屏接口裝置的情形中，所屬領域的技術人員應認識到大量觸摸屏接口裝置可適于在本發(fā)明中實施。例如，顯示裝置122可與觸摸屏接口(例如(但不限于)電容性觸摸屏、電阻性觸摸屏、基于表面聲波的觸摸屏、基于紅外線的觸摸屏等等)集成在一起。在一般意義上，能夠與顯示裝置的顯示部分集成在一起的任何觸摸屏接口適于在本發(fā)明中實施。

顯示裝置122可包含此項技術中已知的任何顯示裝置。在一個實施例中，所述顯示裝置可包含(但不限于)液晶顯示器(lcd)、基于有機發(fā)光二極管(oled)的顯示器或crt顯示器。所屬領域的技術人員應認識到各種顯示裝置可適于在本發(fā)明中實施且顯示裝置的特定選擇可取決于各種因素，包含(但不限于)外觀尺寸、成本等等。在一般意義上，能夠與用戶接口裝置(例如，觸摸屏、擋板安裝式接口、鍵盤、鼠標、軌跡墊等等)集成在一起的任何顯示裝置適于在本發(fā)明中實施。

在一些實施例中，本文中描述的系統(tǒng)100可配置為“獨立工具”或不物理地耦合到過程工具的工具。在其它實施例中，此檢驗系統(tǒng)可通過發(fā)射媒體(其可包含有線及/或無線部分)而耦合到過程工具(未展示)。所述過程工具可包含此項技術中已知的任何過程工具，例如光刻工具、蝕刻工具、沉積工具、拋光工具、電鍍工具、清潔工具或離子植入工具。由本文中描述的系統(tǒng)執(zhí)行的檢驗的結果可用于使用反饋控制技術、前饋控制技術及/或原位控制技術更改過程或過程工具的參數(shù)?？墒謩踊蜃詣痈倪^程或過程工具的參數(shù)。

圖1a到1c中所圖解說明的系統(tǒng)100的實施例可如本文中所描述進一步配置。另外，系統(tǒng)100可經(jīng)配置以執(zhí)行本文中所描述的方法實施例中的任一者的任何其它步驟。

圖2a是圖解說明根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的在產(chǎn)生用于光學檢驗的匹配濾波器的方法200中所執(zhí)行的步驟的流程圖。在本文中應注意，方法200的步驟可全部或部分地由系統(tǒng)100實施。然而，進一步認識到，方法200不限于系統(tǒng)100，因為額外或替代系統(tǒng)層級實施例可執(zhí)行方法200的全部或部分步驟。

在步驟220中，針對第一光學模式從樣本的兩個或多于兩個位置獲取檢驗圖像。在一個實施例中，如在圖1a到1c中所展示，檢驗子系統(tǒng)101的一或多個檢測器118從樣本104獲取兩個或多于兩個檢驗圖像106。舉例來說，在第一光學模式中操作的檢驗子系統(tǒng)101的一或多個檢測器118可從樣本104獲取兩個或多于兩個檢驗圖像106。在本文中應注意，以此項技術中已知的任何方式實施第一光學模式及/或任何額外光學模式。舉例來說，光學模式可通過以下各項中的任一者的組合而實施：所利用的光譜帶、照明級、照明及/或收集孔徑、照明及/或收集偏光濾光、放大率、焦點偏移等等。就此來說，第一光學模式可利用包含(但不限于)光譜帶、照明級、照明及/或收集孔徑、照明及/或收集偏光濾光、放大率、焦點偏移等等的設定的第一組合而形成。額外光學模式(例如，第二光學模式、第三光學模式等等)可利用包含(但不限于)光譜帶、照明級、照明及/或收集孔徑、照明及/或收集偏光濾光、放大率、焦點偏移等等的設定的額外組合而形成。

例如，圖2b圖解說明利用檢驗子系統(tǒng)101從樣本104的多個位置收集的數(shù)字檢驗圖像集合119a到119c(例如，tdi差分圖像)。從跨越樣本104的不同位置222a到222c獲得的圖像119a到119c含有埋沒于噪聲光學背景內(nèi)的未對準缺陷區(qū)域224a到224c(或片塊)。

在另一實施例中，一旦獲取了圖像119，檢驗子系統(tǒng)101便將兩個或多于兩個檢驗圖像119發(fā)射到控制器103的一或多個處理器124。

在步驟240中，基于來自兩個或多于兩個位置的檢驗圖像而針對選定缺陷類型產(chǎn)生經(jīng)聚合缺陷分布。在一個實施例中，可分析所關注缺陷類型(或樣本104的缺陷的子集)。就此來說，用戶可經(jīng)由用戶接口裝置120選擇所關注缺陷類型進行分析。在本文中應注意，所關注缺陷類型可包含此項技術中已知的任何缺陷類型。舉例來說，所關注缺陷類型可包含(但不限于)橋接缺陷、突起缺陷、表面顆粒等等?？梢源隧椉夹g中已知的任何方式執(zhí)行缺陷分類。舉例來說，可在產(chǎn)生匹配濾波器之前由用戶利用sem再檢查工具(未展示)將一或多個缺陷分類。

基于對所關注缺陷類型及/或樣本104的缺陷的子集的選擇，系統(tǒng)100及/或方法200產(chǎn)生針對選定缺陷類型或缺陷子集定制的匹配濾波器。在選擇缺陷類型或子集之后，控制器103的一或多個處理器124可即刻基于針對第一光學模式的檢驗圖像119而產(chǎn)生選定缺陷類型的經(jīng)聚合缺陷分布(例如，經(jīng)平均缺陷分布)。在本文中應注意，可針對系統(tǒng)100所使用的光學模式中的每一者產(chǎn)生不同經(jīng)聚合缺陷分布。

圖2c圖解說明描繪針對第一光學模式產(chǎn)生經(jīng)聚合缺陷分布的過程240的擴展過程流程圖。在一個實施例中，經(jīng)聚合缺陷分布的產(chǎn)生在步驟241處開始。在步驟242中，所述過程包含在第一圖像中界定濾波器方框。舉例來說，如在圖2d中所展示，濾波器方框251a可形成或放置于第一圖像119a上以便圍繞選定缺陷圖案252。例如，用戶可利用拖放功能以識別第一圖像119a的區(qū)域作為用于進一步分析的濾波器方框。通過另一實例方式，一或多個圖案識別及/或機器學習算法可識別缺陷并指派圍繞特定缺陷的選定大小的濾波器方框。

在步驟243中，所述過程包含識別第二圖像中的缺陷。在一個實施例中，在第一圖像中找出的缺陷圖案可由一或多個處理器124用以識別第二圖像(或第n個圖像)中的匹配缺陷圖案。舉例來說，如在圖2d中所展示，識別第二圖像119b的匹配第一圖像119a的圖案252(或在選定容限內(nèi)匹配圖案252)的圖案253。濾波器方框251b接著可形成或放置于第二圖像119b上以便包圍經(jīng)識別匹配圖案253。應進一步注意，用戶可經(jīng)由用戶接口裝置120及顯示器122調整濾波器方框251b的位置以便提供第二圖像中的經(jīng)細化缺陷識別。第一圖像119a的第一缺陷圖案252可用于以此項技術中已知的任何方式找出第二圖像119b的第二缺陷圖案253。舉例來說，系統(tǒng)100可應用一或多個圖案匹配算法以對第一圖像119a的第一缺陷圖案252與第二圖像119b中的一或多個圖案253進行匹配。在一個實施例中，以像素層級精度執(zhí)行步驟243。就此來說，以像素層級精度識別相應圖像119a到119b上的缺陷位置及對應濾波器方框位置。在本文中應注意，此過程可重復任一數(shù)目次，從而允許步驟243基于第一圖像中識別的缺陷圖案而識別任一數(shù)目個后續(xù)圖像中的匹配缺陷圖案。

在步驟244中，所述過程包含將第一圖像的濾波器方框與第二圖像的濾波器方框對準。舉例來說，控制器103的一或多個處理器124可執(zhí)行第一圖像106a的第一濾波器方框251a與第二圖像106b的第二濾波器方框251b的亞像素對準過程。舉例來說，為實現(xiàn)亞像素對準，一或多個處理器124可對樣本104的含于濾波器方框251a、251b中的一或多個區(qū)域進行上取樣。接著，繼上取樣之后，一或多個處理器124可將濾波器方框251a、251b內(nèi)的經(jīng)上取樣圖像區(qū)域對準。經(jīng)上取樣圖像數(shù)據(jù)的對準提供亞像素層級下的精度。繼而，繼濾波器方框251a、251b內(nèi)的經(jīng)上取樣圖像的對準之后，一或多個處理器124可對濾波器方框251a、251b內(nèi)的圖像進行下取樣以匹配在上取樣之前圖像數(shù)據(jù)的原始圖像網(wǎng)格。本文中所描述的亞像素對準過程步驟能夠實現(xiàn)遠低于單個像素的精度的對準。舉例來說，本發(fā)明的亞像素對準過程步驟可實現(xiàn)像素的1/10或更低的亞像素精度。

在步驟245中，所述過程包含對第一圖像的濾波器方框與第二圖像的濾波器方框求平均(或聚合)以形成經(jīng)平均缺陷分布。舉例來說，在濾波器方框251a、251b的對準之后，控制器103的一或多個處理器124可對第一圖像的濾波器方框251a內(nèi)的像素與第二圖像251b的濾波器方框251b內(nèi)的像素求平均。舉例來說，圖2e說明一系列濾波器方框251a到251c經(jīng)聚合以形成經(jīng)平均缺陷分布254。應注意，此項技術中已知的任何圖像平均技術可用于對濾波器方框251a、251b的像素值求平均。

在步驟246中，所述過程包含識別額外圖像(例如，第三圖像)中的缺陷。在一個實施例中，在步驟245中找出的經(jīng)平均缺陷分布254可由一或多個處理器124用以識別第三圖像(或第n個圖像)中的匹配圖案。濾波器方框接著可形成或放置于第三圖像上以便包圍經(jīng)識別匹配圖案。應進一步注意，用戶可經(jīng)由用戶接口裝置120及顯示器122調整濾波器方框的位置以便提供第三圖像中的經(jīng)細化缺陷識別。在本文中應注意，此過程可重復任一數(shù)目次，從而允許步驟246基于在步驟245中找出的經(jīng)識別的經(jīng)平均缺陷分布而識別任一數(shù)目個后續(xù)圖像中的匹配缺陷圖案。

在步驟247中，所述過程包含對額外圖像的濾波器方框與在步驟245中找出的經(jīng)平均缺陷分布254求平均。就此來說，所述過程可首先將平均缺陷分布254與第三圖像的濾波器方框對準。舉例來說，控制器103的一或多個處理器124可執(zhí)行經(jīng)平均缺陷分布254的像素與第三圖像的第三濾波器方框的像素的逐像素對準過程。更一般來說，控制器103的一或多個處理器124可執(zhí)行經(jīng)平均缺陷分布254的像素與第n個圖像的第n個濾波器方框的像素的逐像素對準過程。

在另一實施例中，在對準第三圖像的濾波器方框與經(jīng)平均缺陷分布254之后，一或多個處理器124可即刻對經(jīng)平均缺陷分布254與第三圖像的濾波器方框執(zhí)行平均過程以形成經(jīng)細化平均缺陷分布254。

應注意，可對由檢驗子系統(tǒng)101獲取的所有圖像重復額外圖像的濾波器方框到平均缺陷分布254中的對準及求平均。在步驟248中，如果存在額外圖像，那么取“是”分支且重復步驟246。如果不存在待分析的額外圖像，那么取“否”分支且所述過程移動到步驟249。

如在本文中先前所述及，可針對每一選定光學模式重復經(jīng)平均缺陷分布產(chǎn)生過程。在步驟249中，如果存在待分析的額外光學模式，那么取“是”分支且所述過程移動到步驟242，借此分析額外光學模式。如果不存在待分析的額外光學模式，那么取“否”分支且所述過程移動到“結束”步驟251。

再次參考圖2a，在過程200的步驟260中，針對第一光學模式計算檢驗圖像106的一或多個噪聲相關性特性。在一個實施例中，在步驟260中計算的一或多個噪聲特性包含針對檢驗子系統(tǒng)101的第一光學模式從兩個或多于兩個位置獲取的兩個或多于兩個檢驗圖像119的一或多個噪聲相關性矩陣。

圖2f圖解說明描繪根據(jù)本發(fā)明的一或多個實施例的計算檢驗圖像119的噪聲相關性矩陣的過程的擴展過程流程圖260。在本文中應注意，圖2f的流程圖260的步驟不應被解釋為限制性的且僅出于說明性目的提供。

在一個實施例中，所述過程在步驟261處開始。在步驟262中，所述過程包含在圖像的噪聲區(qū)域中界定像素窗。舉例來說，如在圖2g中所展示，像素窗227a可界定于檢驗圖像119a的噪聲區(qū)域內(nèi)。例如，n×m像素窗(例如，9×9像素窗)可放置于圖像119a的噪聲區(qū)域中。

在步驟263中，所述過程包含計算像素窗227a的局部噪聲相關性矩陣。舉例來說，局部噪聲相關性矩陣m可計算為n×m像素窗內(nèi)的每一像素對的信號乘積(si*sj)。就此來說，i及j索引中的每一者涵蓋給定局部窗227a的所有n×m像素。舉例來說，在9×9窗的情形中，i及j索引中的每一者涵蓋給定局部窗227a的所有81個像素。在此情形中，相關性矩陣的維度是n²×m²，在9×9窗的情形中，其對應于81或9²×9²的維度。

在步驟264中，所述過程包含確定是否需要分析額外像素。如果需要額外像素分析，那么取“是”分支以到步驟265。

在步驟265中，所述過程包含使像素窗移位選定數(shù)目個像素。舉例來說，如在圖2g中所展示，可使圖像119a的像素窗227a在圖像119a的噪聲區(qū)域內(nèi)移位一個像素(例如，沿x方向或y方向移位)。在像素窗227a移位一或多個像素之后，所述過程移動到步驟263且再次計算局部相關性矩陣m＝si*sj。重復步驟263到265直到反復通過給定檢驗圖像119a的所有所要像素為止。在已經(jīng)反復通過檢驗圖像119a的噪聲區(qū)域的所要像素之后，取“否”分支以到步驟266。

在步驟266中，所述過程包含對來自圖像119a中的所有像素位置的局部噪聲相關性矩陣求平均以形成圖像119a的經(jīng)平均噪聲相關性矩陣。就此來說，每一位置對應于由過程在步驟265中形成且由過程在步驟263中計算的像素窗的移位版本。

在步驟267中，所述過程包含確定是否需要分析額外圖像。如果使用額外圖像來計算相關性矩陣，那么取“是”分支且重復步驟262到266。舉例來說，如在圖2g中所展示，可使用分別針對圖像119b、119c的像素窗227b、227c重復步驟262到266。替代地，如果不使用額外圖像來計算噪聲相關性矩陣，那么取“否”分支以到步驟268。

在步驟268中，所述過程包含對跨所有圖像119a到119c的局部噪聲相關性矩陣求平均以形成經(jīng)平均噪聲相關性矩陣。在步驟269中，所述過程結束。應注意，如果僅使用一個圖像，那么繞開步驟268且所述過程移動到“結束”步驟269。

再次參考圖2a，在過程200的步驟280中，產(chǎn)生用于第一光學模式的匹配濾波器。在一個實施例中，基于經(jīng)聚合缺陷分布(步驟240)以及所計算的一或多個噪聲相關性特性(步驟260)而產(chǎn)生匹配濾波器。舉例來說，可使用經(jīng)聚合缺陷分布d及噪聲相關性矩陣m計算匹配濾波器。就此來說，匹配濾波器(mf)可采用以下形式：

mf＝m^-1*dv

其中dv是基于初始經(jīng)聚合缺陷分布d的重塑向量或行n×m(例如，9×9)像素經(jīng)聚合(或經(jīng)平均)缺陷片塊。匹配濾波器的形成由季米特里斯g.馬諾拉可斯(dimitrisg.manolakis)及維奈k.英格爾(vinayk.ingle)的“應用數(shù)字信號處理：理論與實踐(applieddigitalsignalprocessing:theoryandpractice)”(第860頁，劍橋大學出版社，2011年)大體描述，所述文件以全文引用方式并入本文中。匹配濾波器的形成還由n.e.馬斯托拉基斯(n.e.mastorakis)的“多維匹配濾波器(multidimensionalmatchedfilters)”(第三屆ieee國際電子、電路與系統(tǒng)會議的會議記錄，第1卷，第467頁，1996年)大體描述，所述文件以全文引用方式并入本文中。

在本文中應注意，由步驟280產(chǎn)生的匹配濾波器可形成為非對稱性匹配濾波器或左右(lr)對稱性匹配濾波器。圖2h圖解說明經(jīng)平均缺陷分布290、非對稱性匹配濾波器291以及左右對稱性匹配濾波器293。如在圖2h中所展示，匹配濾波器291及293與經(jīng)平均缺陷分布290顯著不同。此差異是在本文中先前所描述的n×m像素窗內(nèi)的強噪聲像素到像素相關的結果。

再次參考圖2a，在方法200的額外步驟中，控制器103的一或多個處理器124可將在步驟280中產(chǎn)生的匹配濾波器應用于從檢驗子系統(tǒng)101接收的一或多個檢驗圖像119。在一個實施例中，一或多個處理器124對一或多個所獲取的缺陷圖像119與所產(chǎn)生的匹配濾波器291(或濾波器293)進行卷積。舉例來說，圖2i圖解說明未經(jīng)濾波缺陷圖像292及由未經(jīng)濾波缺陷圖像292與所產(chǎn)生的匹配濾波器291的卷積組成的經(jīng)數(shù)字濾波圖像294。在本文中應注意，可使用此項技術中已知的任何圖像卷積過程步驟來執(zhí)行未經(jīng)濾波缺陷圖像292與所產(chǎn)生的匹配濾波器291的卷積。

在方法200的額外步驟中，可產(chǎn)生用于用以捕獲檢驗圖像119的每一光學模式的匹配濾波器291。舉例來說，一或多個處理器124可產(chǎn)生用于第一光學模式的第一匹配濾波器，可產(chǎn)生用于第二光學模式的第二匹配濾波器且可產(chǎn)生用于第三光學模式的第三匹配濾波器。更一般來說，可產(chǎn)生用于第n個光學模式的第n個匹配濾波器。

在另一實施例中，一或多個處理器124可將所產(chǎn)生的匹配濾波器應用于對應光學模式的圖像以計算一或多個圖像參數(shù)。所述圖像參數(shù)可包含此項技術中已知的任何數(shù)字圖像參數(shù)，例如(但不限于)信噪比(snr)、信號值、噪聲值等等。接著，一或多個處理器124可將多個光學模式的圖像的經(jīng)濾波輸出進行比較?；诖吮容^，一或多個處理器124可依據(jù)所關注參數(shù)(例如，snr值、噪聲值、信號值等等)將多個光學模式排名。

雖然本發(fā)明的大部分內(nèi)容已著重于針對特定缺陷類型或子群組的匹配濾波器的產(chǎn)生，但在本文中應注意，此并非對本發(fā)明的限制。舉例來說，本發(fā)明的系統(tǒng)100及方法200可延伸到提供用于給定圖像的多個匹配濾波器的產(chǎn)生。就此來說，系統(tǒng)100及/或方法200可基于濾波器方框圖像而將圖像中存在的各種缺陷劃分成缺陷類型或子群組的集合。接著，可產(chǎn)生用于缺陷子群組的集合中的每一者的匹配濾波器。

本文中所描述的標的物有時圖解說明含于其它組件內(nèi)或與其它組件連接的不同組件。應理解，此些所描繪架構僅是示范性的，且事實上可實施實現(xiàn)相同功能性的許多其它架構。在概念意義上，實現(xiàn)相同功能性的任一組件布置是有效地“相關聯(lián)”以使得實現(xiàn)所要功能性。因此，可將本文中經(jīng)組合以實現(xiàn)特定功能性的任何兩個組件視為彼此“相關聯(lián)”使得實現(xiàn)所要功能性，而無論架構或中間組件如何。同樣地，也可將如此相關聯(lián)的任何兩個組件視為彼此“連接”或“耦合”以實現(xiàn)所要功能性，且也可將能夠如此相關聯(lián)的任何兩個組件視為彼此“可耦合”以實現(xiàn)所要功能性。可耦合的特定實例包括但不限于可物理配合及/或物理相互作用的組件，及/或可以無線方式相互作用及/或以無線方式相互作用的組件，及/或以邏輯方式相互作用及/或可以邏輯方式相互作用的組件。

此外，應理解，本發(fā)明由所附權利要求書界定。所屬領域的技術人員將理解，一般來說本文中所使用及尤其在所附權利要求書(例如，所附權利要求書的主體)中所使用的術語通常打算為“開放式”術語(例如，術語“包含(including)”應解釋為“包含但不限于”，術語“具有(having)”應解釋為“至少具有”，術語“包含(includes)”應解釋為“包含但不限于”等等)。所屬領域的技術人員將進一步理解，如果有意圖將所介紹主張要件表述為特定數(shù)目，那么將在權利要求中明確地敘述此意圖，且在無此敘述時，不存在此意圖。舉例來說，作為理解的輔助，所附權利要求書可含有介紹性短語“至少一個(atleastone)”及“一或多個(oneormore)”的使用來介紹主張要件。然而，此些短語的使用不應解釋為暗指通過不定冠詞“一(a或an)”介紹的主張要件限制含有此經(jīng)介紹主張要件的任一特定技術方案為僅含有一個此要件的發(fā)明，甚至當相同技術方案包含介紹性短語“一或多個”或“至少一個”及例如“一(a或an)”的不定冠詞(例如，“一(a及/或an)”應通常解釋為意指“至少一個”或“一或多個”)時；對于用于介紹主張要件的定冠詞的使用也如此。另外，即使明確地敘述所介紹主張要件的特定數(shù)目，所屬領域的技術人員也將認識到，此敘述通常應解釋為意指至少所敘述的數(shù)目(例如，無其它修飾語的“兩個要件”的明了敘述通常意指至少兩個要件，或者兩個或多于兩個要件)。此外，在其中使用類似于“a、b及c等中的至少一者”的慣例的那些實例中，一般來說，此構造打算指所屬領域的技術人員將理解所述慣例的含義(例如，“具有a、b及c中的至少一者的系統(tǒng)”將包含但不限于僅具有a、僅具有b、僅具有c，同時具有a及b、同時具有a及c、同時具有b及c及/或同時具有a、b及c等等的系統(tǒng))。在其中使用類似于“a、b或c等中的至少一者”的慣例的那些實例中，一般來說，此構造打算指所屬領域的技術人員將理解所述慣例的含義(例如，“具有a、b或c中的至少一者的系統(tǒng)”將包含但不限于僅具有a、僅具有b、僅具有c，同時具有a及b、同時具有a及c、同時具有b及c及/或同時具有a、b及c等等的系統(tǒng))。所屬領域的技術人員將進一步理解，實質上表示兩個或多于兩個替代術語的任一轉折字及/或短語(無論是在說明書中、權利要求書中還是在圖式中)均應被理解為預期包含所述術語中的一者、所述術語中的任一者或兩個術語的可能性。舉例來說，短語“a或b”應被理解為包含“a”或“b”或者“a及b”的可能性。

據(jù)信，通過前述描述將理解本發(fā)明及其許多伴隨優(yōu)點，且將明了可在不背離所揭示標的物或不犧牲所有其材料優(yōu)點的情況下在組件的形式、構造及布置方面作出各種改變。所描述形式僅是解釋性，且所附權利要求書的意圖是涵蓋并包含此些改變。此外，應理解，本發(fā)明由所附權利要求書界定。