用于使用张量分解及奇异值分解检验的系统及方法

本申请案依据35 U.S.C.§119(e)规定主张名叫理查德·沃林福德(RichardWallingford)的发明者在2019年1月28日申请的标题为“使用张量分解的缺陷检验(DEFECTINSPECTION USING TENSOR DECOMPOSITIONS)”的序列号为62/797,581的美国临时申请案及名叫努尔穆罕默德·帕特瓦里(Nurmohammed Patwary)、詹姆斯A.史密斯(JamesA.Smith)、李晓春(Xiaochun Li)、理查德·沃林福德(Richard Wallingford)、弗拉基米尔·图马科夫(Vladimir Tumakov)及比约恩·布劳尔(Bjorn Brauer)的发明者在2019年9月24日申请的标题为“使用奇异值分解提高明场晶片检验工具的灵敏度的图案噪声移除(PATTERN NOISE REMOVAL USING SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TO INCREASESENSITIVITY OF BRIGHTFIELD WAFER INSPECTION TOOLS)”的序列号为62/905,063的美国临时申请案的权益，所述两个案的全文以引用的方式并入本文中。

技术领域

本发明大体上涉及半导体晶片制造及特性化且更特定来说，本公开涉及一种用于使用张量分解及奇异值分解(SVD)过程的经改进半导体检验的系统及方法。

背景技术

对于具有越来越小占用面积及特征的电子逻辑及存储器装置的需求带来超出所要规模的制造的宽范围的制造挑战。在半导体制造的上下文中，准确识别缺陷的类型及大小是改进产量及良率的重要步骤。一些常规检验技术通过比较裸片的图像与样本的邻近裸片的图像(“裸片间”)而识别样本的区上(例如，样本的裸片上)的缺陷。类似地，其他常规检验技术可通过比较裸片的图像与由多个邻近裸片建构的参考图像的稳健估计(“裸片到中间裸片”或“裸片到计算参考裸片”)而识别样本的裸片上的缺陷。

使用这些常规检验技术，通常在执行用于计算的全部裸片的适合子像素对准之后通过减法实行相应图像的比较。图像之间的减法操作希望移除样本的大部分固有图案，从而留下任何缺陷信号及残余噪声分量。接着，如果缺陷信号值超过残余噪声信号的值，那么可检测到缺陷。然而，这些常规检验技术可包含来自邻近参考图像之额外噪声，从而导致降低灵敏度。举例来说，裸片间检验技术可包含目标裸片与参考裸片之间的工艺变动误差及对准误差。在裸片到中间裸片检验技术及/或裸片到计算参考裸片检验技术中使用更稳健参考图像可减少这些工艺变动及对准误差，但未达到适于许多检验过程的程度。

因此，将期望提供一种解决上文识别的先前方法的缺点中的一或多者的系统及方法。

发明内容

公开一种样本特性化系统。在实施例中，所述样本特性化系统包含通信地耦合到检验子系统的控制器，所述控制器包含经配置以执行存储于存储器中的程序指令集的一或多个处理器，所述程序指令集经配置以导致所述一或多个处理器：获取样本的一或多个目标图像帧；利用所述一或多个所获取目标图像帧来产生目标张量；对所述目标张量执行第一组的一或多个分解过程以形成产生包含一或多个参考图像帧的一或多个参考张量；识别所述一或多个目标图像帧与所述一或多个参考图像帧之间的一或多个差异；及基于所述一或多个所识别差异来确定所述样本的一或多个特性。

公开一种用于特性化样本的方法。在实施例中，所述方法包含：获取样本的一或多个目标图像帧；利用所述一或多个所获取目标图像帧来产生目标张量；对所述目标张量执行第一组的一或多个分解过程以产生包含一或多个参考图像帧的一或多个参考张量；识别所述一或多个目标图像帧与所述一或多个参考图像帧之间的一或多个差异；及基于所述一或多个所识别差异来确定所述样本的一或多个特性。

公开一种样本特性化系统。在实施例中，所述样本特性化系统包含通信地耦合到检验子系统的控制器，所述控制器包含经配置以执行存储于存储器中的程序指令集的一或多个处理器，所述程序指令集经配置以导致所述一或多个处理器：获取样本的一或多个差分图像帧，所述一或多个差分图像帧基于一或多个目标图像帧及一或多个参考图像帧；利用所述一或多个所获取差分图像帧来产生一或多个堆叠差分图像；对所述一或多个堆叠差分图像执行一组的一或多个奇异值分解(SVD)过程以形成一组的一或多个奇异向量；选择性地修改所述组的一或多个奇异向量的至少一个奇异向量以产生经修改组的一或多个奇异向量；基于所述经修改组的一或多个奇异向量来产生经修改堆叠差分图像；及基于所述经修改堆叠差分图像来确定所述样本的一或多个特性。

公开一种用于特性化样本的方法。在实施例中，所述方法包含：获取样本的一或多个差分图像帧，所述一或多个差分图像帧基于一或多个目标图像帧及一或多个参考图像帧；利用所述一或多个所获取差分图像帧来产生一或多个堆叠差分图像；对所述一或多个堆叠差分图像执行一组的一或多个奇异值分解(SVD)过程以形成一组的一或多个奇异向量；选择性地修改所述组的一或多个奇异向量的至少一个奇异向量以产生经修改组的一或多个奇异向量；基于所述经修改组的一或多个奇异向量来产生经修改堆叠差分图像；及基于所述经修改堆叠差分图像来确定所述样本的一或多个特性。

应理解，前述概述及以下详细描述两者都仅为示范性及说明性的且不一定限制如主张的本发明。被并入说明书中且组成说明书的一部分的随附图式说明本发明的实施例且与概述一起用于说明本发明的原理。

附图说明

所属领域的技术人员可通过参考附图更佳地理解本公开的众多优点，其中：

图1说明根据本公开的一或多个实施例的用于执行检验的特性化系统。

图2说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用张量分解过程来执行检验的方法的流程图。

图3说明根据本公开的一或多个实施例的用于从样本的目标图像帧产生目标张量的流程图。

图4说明根据本公开的一或多个实施例的对目标张量执行的分解过程的简化框图。

图5说明根据本公开的一或多个实施例的对目标张量执行的分解过程的简化框图。

图6A说明根据本公开的一或多个实施例的目标张量的目标图像帧。

图6B说明根据本公开的一或多个实施例的参考张量的参考图像帧。

图6C说明根据本公开的一或多个实施例的差分图像帧。

图7A说明通过常规“裸片间”或“单元间”检验技术产生的差分图像帧。

图7B说明通过常规“裸片到中间裸片”或“单元到中间单元”检验技术产生的差分图像帧。

图8说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用目标张量的张量分解过程及去噪声过程来执行检验的流程图。

图9说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用奇异值分解(SVD)过程来执行检验的方法的流程图。

图10说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用奇异值分解(SVD)过程来执行检验的方法的流程图。

具体实施方式

现将详细参考在随附图式中说明的所公开的标的物。

通常参考图1到110，描述根据本公开的一或多个实施例的用于利用张量分解及奇异值分解(SVD)过程来检验半导体装置的系统及方法。

一些常规检验技术通过比较裸片的图像与样本的邻近裸片的图像(“裸片间”)而识别样本的区上(例如，样本的裸片上)的缺陷。类似地，其他常规检验技术可通过比较裸片的图像与由多个邻近裸片建构的参考图像的稳健估计(“裸片到中间裸片”或“裸片到计算参考裸片”)而识别样本的裸片上的缺陷。举例来说，常规检验技术可比较目标图像(例如，被检验裸片的图像)与邻近裸片的参考图像以形成差分图像。接着，可使用差分图像来识别目标裸片内的样本的缺陷。可使用若干技术来形成参考图像，包含运用双重检测的目标的左右邻近裸片(MDAT1)、邻近参考裸片的中值(MDAT2或PVS)、计算参考裸片(例如，沿裸片行的裸片的最佳线性组合)及类似者。

使用这些常规检验技术，通常在执行用于计算的全部裸片的适合子像素对准之后通过减法实行相应图像的比较。图像之间的减法操作希望移除样本的大部分固有图案，从而留下任何缺陷信号及残余噪声分量。接着，如果缺陷信号值超过残余噪声信号的值，那么可检测到缺陷。然而，这些常规检验技术可包含来自邻近参考图像的额外噪声，从而导致降低灵敏度。举例来说，裸片间检验技术可包含目标裸片与参考裸片之间的工艺变动误差及对准误差。在裸片到中间裸片检验技术及/或裸片到计算参考裸片检验技术中使用更稳健参考图像可减少这些工艺变动及对准误差，但未达到适于许多检验过程的程度。

因此，本公开的实施例涉及一种解决上文识别的先前方法的一或多个缺点的系统及方法。本公开的实施例涉及一种用于检测半导体晶片(例如，样本)上的缺陷的系统及方法，其提供优于常规检验技术的经改进灵敏度。特定来说，本公开的实施例涉及一种用于产生用于检验比较操作的新型参考图像的系统及方法，其可降低残余噪声，且借此提高缺陷检测灵敏度。本公开的一些实施例涉及一种用于利用张量分解及奇异值分解(SVD)过程检验半导体装置的系统及方法。

图1说明根据本公开的一或多个实施例的用于执行检验的特性化系统100。特定来说，图1说明用于使用分解过程来比较目标图像帧125及参考图像帧135以便识别样本120上的缺陷的系统100。

在实施例中，系统100可包含检验子系统102。检验子系统102可包含所属领域中已知的任何基于光学的检验/特性化系统或工具，包含(但不限于)基于图像的计量工具、检视工具及类似者。举例来说，检验子系统102可包含光学暗场检验工具及/或光学明场检验工具。检验子系统102可包含(但不限于)照明源112、照明臂111、集光臂113及检测器组合件126。

在一个实施例中，检验子系统102经配置以检验及/或测量安置于载物台组合件122上的样本120。照明源112可包含所属领域中已知的用于产生照明101的任何照明源，包含(但不限于)宽带辐射源(例如，氙灯、激光持续等离子体(LSP)照明源)、窄带照明源(例如，激光照明源)及类似者。照明源112可经配置以产生DUV、UV、VUV及/或EUV照明。例如，EUV照明源可包含经配置以产生EUV范围中的照明的放电产生等离子体(DPP)照明源或激光产生等离子体(LPP)照明源。通过另一实例，照明源112可经配置以产生X射线辐射。在另一实施例中，照明源112可操作地耦合到经配置以在一或多个方向上致动照明源112的一组定位器。举例来说，控制器104可引导所述组定位器以在X方向、Y方向及/或Z方向中的一或多者上平移照明源112以校正由系统100的组件的任一者产生的光束未对准。

在另一实施例中，检验子系统102可包含经配置以将照明101引导到样本120的照明臂111。应注意，可以所属领域中已知的任何定向配置检验子系统102的照明源112，包含(但不限于)暗场定向、光场定向及类似者。举例来说，可选择地调整一或多个光学元件114、124以便以暗场定向、明场定向及类似者配置检验子系统102。

样本120可包含所属领域中已知的任何样本，包含(但不限于)晶片(例如，半导体晶片)、分划板、光掩模及类似者。如通过本公开使用，术语“晶片”是指由半导体及/或非半导体材料形成的衬底。例如，在半导体材料的情况中，晶片可由(但不限于)单晶硅、砷化镓及/或磷化铟形成。在另一实施例中，样本120包含光掩模/分划板。因而，术语“晶片”、“样本”及“样本”可在本公开中可交换地使用。因此，上文描述不应被解释为对本公开的范围的限制而仅为说明。

在一个实施例中，将样本120安置于载物台组合件122上以促成样本120的移动。在另一实施例中，载物台组合件122是可致动载物台。举例来说，载物台组合件122可包含(但不限于)适于沿一或多个线性方向(例如，x方向、y方向及/或z方向)可选择地平移样本120的一或多个平移载物台。通过另一实例，载物台组合件122可包含(但不限于)适于沿旋转方向选择性地旋转样本120的一或多个旋转载物台。通过另一实例，载物台组合件122可包含(但不限于)适于可选择地沿线性方向平移样本120及/或沿旋转方向旋转样本120的旋转载物台及平移载物台。本文中应注意，系统100可以所属领域中已知的任何扫描模式操作。

照明臂111可包含所属领域中已知的任何数目及类型的光学组件。在一个实施例中，照明臂111包含一或多个光学元件114、一组的一或多个光学元件115、光束分离器116及物镜118。在此方面，照明臂111可经配置以将照明101从照明源112聚焦到样本120的表面上。一或多个光学元件114可包含所属领域中已知的任何光学元件，包含(但不限于)一或多个镜、一或多个透镜、一或多个偏光器、一或多个光束分离器、波板及类似者。

在另一实施例中，光学检验子系统102包含经配置以收集从样本120反射或散射的照明的集光臂113。在另一实施例中，集光臂113可经由一或多个光学元件124将反射及散射光引导及/或聚焦到检测器组合件126的一或多个传感器。一或多个光学元件124可包含所属领域中已知的任何光学元件，包含(但不限于)一或多个镜、一或多个透镜、一或多个偏光器、一或多个光束分离器、波板及类似者。应注意，检测器组合件126可包含所属领域中已知的用于检测从样本120反射或散射的照明的任何传感器及检测器组合件。

在另一实施例中，光学检验子系统102的检测器组合件126经配置以基于从样本120反射或散射的照明来收集样本120的计量数据。检测器组合件126可包含所属领域中已知的任何检测器组合件，包含(但不限于)光电倍增管(PMT)、电荷耦合装置(CCD)、延时积分(TDI)相机或类似者。在另一实施例中，检测器组合件126经配置以将所收集/获取图像/图像帧(例如，目标图像帧125)及/或计量数据传输到控制器104。

在实施例中，控制器104可通信地耦合到检验子系统102的各个组件。举例来说，控制器104可操作地耦合到照明源112、载物台组合件122及/或检测器组合件126。系统100的控制器104可包含一或多个处理器106及存储器108。存储器108可包含经配置以导致一或多个处理器106实行本公开的各个步骤的程序指令。在一个实施例中，程序指令经配置以导致一或多个处理器106调整光学检验子系统102的一或多个特性以便执行样本120的一或多个测量。

在一个实施例中，一或多个处理器106可包含所属领域中已知的任一或多个处理元件。在此意义上，一或多个处理器106可包含经配置以执行软件算法及/或指令的任何微处理器型装置。在一个实施例中，一或多个处理器106可由桌面计算机、主计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器、或经配置以执行经配置以操作系统100的程序的其他计算机系统(例如，网络计算机)组成，如本公开通篇描述。应辨识，可通过单个计算机系统或替代地多个计算机系统实行本公开通篇描述的步骤。此外，应辨识，可在一或多个处理器106中的任一或多者上实行本公开通篇描述的步骤。一般来说，术语“处理器”可被广泛定义为涵盖具有执行来自存储器108的程序指令的一或多个处理元件的任何装置。此外，系统100的不同子系统(例如，照明源112、电子束源128、检测器组合件126、电子检测器组合件134、控制器104、用户接口110及类似者)可包含适于实行本公开通篇描述的步骤的至少一部分的处理器或逻辑元件。因此，上文描述不应被解释为对本公开的限制而仅为说明。

存储器108可包含所属领域中已知的适于存储可由相关联一或多个处理器106执行的程序指令及从检验子系统102接收的数据的任何存储媒体。举例来说，存储器108可包含非暂时性存储器媒体。例如，存储器108可包含(但不限于)只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁性或光学存储器装置(例如，磁盘)、磁带、固态碟机及类似者。应进一步注意，存储器108可与一或多个处理器106一起容置于共同控制器外壳中。在替代实施例中，存储器108可相对于处理器106、控制器104及类似者的物理位置远程定位。在另一实施例中，存储器108维持用于导致一或多个处理器106实行通过本公开描述的各个步骤的程序指令。

在一个实施例中，用户接口110通信地耦合到控制器104。在一个实施例中，用户接口110可包含(但不限于)一或多个桌面计算机、平板计算机、智能电话、智能型手表或类似者。在另一实施例中，用户接口110包含用于向用户显示系统100的数据的显示器。用户接口110的显示器可包含所属领域中已知的任何显示器。举例来说，显示器可包含(但不限于)液晶显示器(LCD)、基于有机发光二极管(OLED)的显示器、或CRT显示器。所属领域的技术人员应辨识，能够与用户接口110集成的任何显示设备适于在本公开中实施。在另一实施例中，用户可响应于向用户显示的数据而经由用户接口110的用户输入装置输入选择及/或指令。

如先前所述，系统100的控制器104可包含经配置以执行存储于存储器108中的程序指令集的一或多个处理器106，所述程序指令集经配置以导致一或多个处理器106实行本公开的各个步骤/功能。在一个实施例中，程序指令经配置以导致一或多个处理器106调整检验子系统102的一或多个特性以便执行样本120的一或多个测量。通过另一实例，程序指令集可经配置以导致控制器104的一或多个处理器106：获取样本的一或多个目标图像帧；利用所述一或多个所获取目标图像帧来产生目标张量；对所述目标张量执行第一组的一或多个分解过程以形成核心张量；基于所述核心张量来产生包含一或多个参考图像帧的一或多个参考张量；识别所述一或多个目标图像帧与所述一或多个参考图像帧之间的一或多个差异；且基于所述一或多个所识别差异来确定所述样本的一或多个特性。

可参考图2进一步展示并理解由控制器104实行的各个步骤/功能。

图2说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用张量分解过程执行检验的方法200的流程图。本文中应注意，方法200的步骤可全部或部分由系统100实施。然而，应进一步辨识，方法200不限于系统100，这是因为额外或替代系统级实施例可实行方法200的全部或部分步骤。

在步骤202中，获取样本120的一或多个目标图像帧125。举例来说，图3说明根据本公开的一或多个实施例的用于从样本120的目标图像帧125产生目标张量132的流程图。如图3中展示，控制器104可经配置以获取样本120的多个目标图像帧125a到125h。可从所属领域中已知的任何源接收目标图像帧125a到125h，包含(但不限于)检验子系统102、存储器、网络及类似者。举例来说，控制器104可经配置以导致检验子系统102获取一或多个目标图像帧125a到125h，且接着可从检验子系统102接收一或多个所获取目标图像帧125a到125h。在实施例中，控制器104可将所获取目标图像帧125a到125h存储于存储器中。

在实施例中，可跨遍及样本120的多个区获取目标图像帧125。举例来说，如图3中展示，可跨遍及样本120的两个裸片行获取目标图像帧125。在此实例中，可获取样本120的邻近区/部分的一或多个目标图像帧125。可获取目标图像帧125，使得其各自包含根据相同及/或类似设计数据制造的样本120的裸片。在此方面，如图3中展示，多个目标图像帧125可包含在样本120上形成的类似及/或相同图案化特征/结构。

在步骤204中，利用一或多个所获取目标图像帧125来产生目标张量130(T)。举例来说，控制器104可经配置以利用所获取目标图像帧125a到125h来产生目标张量130。例如，如图3中展示，控制器104可经配置以通过堆叠一或多个目标图像帧125a到125h而形成目标张量130。虽然图3说明使用八个目标图像帧125a到125h来形成目标张量130，但除非本文中另有说明，否则此不应被视为本公开的限制。在此方面，控制器104可经配置以使用任何数目个目标图像帧120a到125n来形成目标张量130。

在步骤206中，对目标张量130(T)执行第一组的一或多个分解过程以形成包含一或多个参考图像帧的一或多个参考张量136(T

图4说明根据本公开的一或多个实施例的对目标张量130执行的分解过程的简化框图。

在一些实施例中，如图4中展示，可根据方程式1来描述目标张量130(T)的分解：

T＝SU

其中T定义由目标图像帧125a到125n组成的目标张量130，S定义核心张量132，U

用于从目标张量130(T)确定核心张量132(S)的所述组的一或多个分解过程可包含所属领域中已知的任何分解过程，包含(但不限于)多线性分解过程。举例来说，在一些实施例中，在步骤206中执行的所述组分解过程可包含塔克(Tucker)分解过程。例如，在步骤206中执行的所述组分解过程可包含一多线性奇异值分解(SVD)过程，如图4中展示。在一些实施例中，控制器104经配置以使用目标张量130的列空间的第一标准化正交基底向量134a(U

L.R.塔克(L.R.Tucker)在“因子分析扩展到三维矩阵、对数学心理学的贡献(TheExtension of Factor Analysis to Three-Dimensional Matrices,Contributions toMathematical Psychology)”(霍尔德(Hold)、莱因哈特(Rinehart)及温斯顿(Winston)，纽约，1964年)中更详细地描述塔克分解过程，所述案的全文以引用的方式并入本文中。类似地，利文·德拉陶尔(Lieven De Lathauwer)等人在“多线性奇异值分解(A MultilinearSingular Value Decomposition)”(SIAM J.矩阵分析应用程序(SIAM J.MatrixAnal.Appl.)，第21卷，第4章，第1253到1278页(2000))中更详细地描述奇异值分解(SVD)过程，所述案的全文以引用的方式并入本文中。

在实施例中，控制器104可经配置以基于核心张量132(S)来产生包含一或多个参考图像帧的参考张量136。在此方面，控制器104可经配置以基于核心张量132(S)来产生一或多个参考图像帧。在一些实施例中，控制器104经配置以通过执行经由多线性分解产生的核心张量132(S)的一或多个低秩近似而产生一或多个参考张量136。控制器104可经配置以将所产生参考张量136(T

举例来说，控制器104可通过截断核心张量132(S)的至少一部分及/或通过截断标准化正交基底向量134a、134b、134c(U

图5说明根据本公开的一或多个实施例的对目标张量130(T)执行的分解过程的简化框图。

通过实例，控制器104可经配置以通过截断核心张量132(S)的一部分以产生截断核心张量133(S

本文中预期，表示为参考张量136(T

特定来说，通过执行低秩近似(而非满秩分解)，已发现本公开的实施例准确地估计样本120的背景图案，同时避免与常规检验技术相关联的裸片间对准误差及工艺变动误差。此外，由于可从所获取目标图像帧125a到125n直接产生参考图像帧，因此本公开的实施例可实现较快速检验且改进产量。

本文中应注意，可在整个方法200中使用单个目标图像帧125来产生包含单个参考图像帧的参考张量136(T

本文中应进一步注意，背景估计(例如，粗略估计对精细估计)的粒度可在背景抑制与缺陷信号抑制之间产生折衷。因此，用于低秩近似的截断秩的适当选择是获取准确高质量参考张量136(T

在步骤208中，在一或多个目标图像帧125与一或多个参考图像帧之间识别一或多个差异。此可参考图6A到6C进一步理解。

图6A说明根据本公开的一或多个实施例的目标张量130(T)的目标图像帧125c。图6B说明根据本公开的一或多个实施例的参考张量136(T

在一些实施例中，控制器104可经配置以通过从目标图像帧125减去参考图像帧135而识别一或多个差异。在此方面，控制器104可经配置以通过从目标张量130(T)的目标图像帧125减去参考张量136(T

如图6A到6C中展示，从目标图像帧125减去参考图像帧145应公开图像内的任何随机分量，包含任何缺陷。例如，通过从目标图像帧125c减去参考图像帧145c的估计背景结构，可在所产生差分图像帧155c中清楚地展示目标图像帧125c内的缺陷137。通过移除背景结构(例如，减去参考图像帧145)，可清楚地公开目标图像帧125内的缺陷137。

图7A说明通过常规“裸片间”或“单元间”检验技术产生的差分图像帧165，且图7B说明通过常规“裸片到中间裸片”或“单元到中间单元”检验技术产生的差分图像帧175。

通过比较图7A及7B的差分图像帧165、175与图6C中的差分图像帧155c，可了解，本公开的实施例可实现产生较高质量差分图像。特定来说，对于此实例，发现与利用相同差分滤波器(diff滤波器)的常规检验技术相比，本公开的实施例能够在所产生差分图像内实现较高SNR值。

在步骤210中，基于一或多个所识别差异来确定样本120的一或多个特性。举例来说，控制器104可经配置以基于一或多个所产生差分图像帧155的一或多个特性来确定样本120的一或多个特性。控制器104可经配置以确定所属领域中已知的样本120的任何特性，包含(但不限于)缺陷(例如，缺陷位置、缺陷类型)、测量(例如，临界尺寸)及类似者。

在实施例中，控制器104可经配置以基于样本120的所确定特性来选择性地调整一或多个过程工具。举例来说，在一些实施例中，系统100可进一步包含一或多个过程工具。过程工具可包含所属领域中已知的任何过程工具，包含(但不限于)光刻工具、蚀刻工具、沉积工具及类似者。在此实例中，控制器104可经配置以产生一或多个控制信号，所述一或多个控制信号经配置以基于样本120的一或多个所确定特性来选择性地调整一或多个过程工具的一或多个特性。在此方面，控制器104可经配置以起始前馈及/或反馈控制环路以便选择性地调整半导体装置过程的各个步骤。

在一些实施例中，控制器104可进一步经配置以在与参考张量136(T

图8说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用目标张量130(T)的张量分解过程及去噪声过程执行检验的流程图。

如图8的下部路径中展示，控制器104可经配置以基于基于目标图像帧125产生的目标张量130(T)而产生包含参考图像帧145的参考张量136(T

举例来说，如图8的上部路径中展示且本文中先前类似地描述，控制器104可经配置以对目标张量130执行一组的一或多个分解过程且进一步执行一或多个高秩近似以产生去噪声目标张量138(T

继续参考图8，在形成去噪声目标张量138(T

本文中预期，本公开的系统及方法可减少在常规裸片间参考裸片减法中从使用由邻近裸片建构的所测量参考图像经历的噪声。此外，本公开的系统及方法可通过经由低秩近似跟踪目标图像帧125a到125n内的工艺变动而避免由邻近参考裸片引入的工艺变动误差。已发现工艺变动误差的减小在样本120的边缘附近特别有价值。此外，归因于从目标图像帧125直接产生参考图像帧145的事实，本公开的系统及方法可避免目标裸片与邻近参考裸片之间的裸片间对准误差。最后，可使用分解过程来对目标图像帧进行去噪声，从而进一步改进样本120的特性的确定及识别。

如本文中先前所述，使用常规检验技术，样本120上的缺陷检测可高度取决于所获取差分图像的质量。归因于工艺变动，测试裸片及参考裸片可能迥然不同，此可导致差分图像内的显著图案噪声。如果未被移除，那么差分图像内的此图案噪声可能妨碍常规检验系统检测样本120上的小缺陷的能力。将参考裸片用于多个裸片行(掩模检验的惯例)可进一步降低缺陷检测的有效性。

此外，利用目标图像及参考图像的常规检验技术的有效性取决于一些参考裸片类似于目标裸片的假设。然而，不保证每一样本120将包含将类似于目标裸片的参考裸片。此外，目标裸片上可能存在多个结构，其中一些结构类似于参考裸片的结构，且其他结构不类似于参考裸片的结构。目标结构的此误匹配可在差分图像上产生图案假影，从而进一步抑制常规检验技术的实用性。

因此，本公开的额外及/或替代实施例涉及直接对差分图像应用分解及近似过程。此可参考图9及10进一步理解。

图9说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用奇异值分解(SVD)过程执行检验的方法900的流程图。本文中应注意，方法900的步骤可全部或部分由系统100实施。然而，应进一步辨识，方法900不限于系统100，其中额外或替代系统级实施例可实行方法900的全部或部分步骤。本文中应进一步注意，除非本文中另有说明，否则与图2到8中说明的方法200相关联的任何论述可被认为适用于方法900。

在步骤902中，获取样本的一或多个差分图像帧。举例来说，图10说明根据本公开的一或多个实施例的用于使用奇异值分解(SVD)过程执行检验的方法的流程图。如图10的步骤1002中展示，控制器104可经配置以获取样本102的一或多个差分图像帧。可从所属领域中已知的任何源获取一或多个差分图像，包含(但不限于)检验子系统102、存储器、网络及类似者。

在一些实施例中，一或多个差分图像帧可包含基于一或多个目标图像帧及一或多个参考图像帧及/或从一或多个目标图像帧及一或多个参考图像帧产生的一或多个差分图像帧。举例来说，如先前在图6A到6C中展示且描述，可通过从目标图像帧减去参考图像帧而产生一或多个差分图像帧。在实施例中，控制器104可经配置以将所获取差分图像及差分图像帧存储于存储器108中。

在步骤904中，产生一或多个堆叠差分图像。举例来说，如在图10的步骤1004及1006中展示，一或多个所获取差分图像帧可经堆叠及/或编译以产生一或多个堆叠差分图像(d

在步骤906中，对一或多个堆叠差分图像(d

在步骤908中，选择性地移除及/或修改所述组的一或多个奇异向量的至少一个奇异向量以便产生经修改组的一或多个奇异向量。本文中应注意，归因于图案噪声通常为高范围图像的事实，图案噪声通常可能出现在堆叠差分图像的高秩向量内。可从高斯分布产生理想差分图像的像素，其中全部奇异向量被赋予类似权重。应注意，实际上，归因于点扩展函数(PSF)，来自差分图像的像素来自相关高斯分布。实际上，奇异值的权重可能随时间衰减或降低。因此，为移除图案噪声，控制器104可经配置以截断(选择性地移除及/或修改)堆叠差分图像(d

在步骤910中，基于所述经修改组的一或多个奇异向量来产生经修改堆叠差分图像。举例来说，控制器104可经配置以基于所述经修改组的一或多个奇异向量(例如，剩余非截断奇异向量组)将分解的堆叠差分图像(d

在实施例中，控制器104可经配置以执行一或多个截断SVD过程(tSVD)以便将堆叠差分图像(d

其中k

在步骤912中，基于经修改堆叠差分图像(d

所属领域的技术人员将辨识，为了概念清楚使用本文中描述的组件(例如，操作)、装置、对象及伴随其的论述作为实例且预期各种配置修改。因此，如本文中使用，陈述的特定示例及随附论述希望代表其更一般类别。一般来说，任何特定示例的使用希望代表其类别，且不包含特定组件(例如，操作)、装置及对象不应被视为限制性的。

关于本文中的基本上任何复数及/或单数术语的使用，所属领域的一般技术人员可根据上下文及/或应用从复数转换为单数及/或从单数转换为复数。为了清楚起见，本文中未明确陈述各种单数/复数置换。

本文中描述的标的物有时说明含于不同其他组件内或与不同其他组件连接的不同组件。应了解，此类所描绘架构仅为示范性的，且事实上可实施实现相同功能性的许多其他架构。在概念意义上，用以实现相同功能性的组件的任何布置有效地“相关联”，使得实现所要功能性。因此，本文中组合以实现特定功能性的任两个组件可被视为彼此“相关联”，使得实现所要功能性，而无关于架构或中间组件。同样地，如此相关联的任两个组件还可被视为彼此“可操作地连接”或“可操作地耦合”以实现所要功能性，且能够如此相关联的任两个组件还可被视为彼此“可操作地耦合”以实现所要功能性。可操作地耦合的特定实例包含(但不限于)可物理上配接及/或物理上相互作用组件、及/或可无线相互作用、及/或无线相互作用组件、及/或逻辑上相互作用、及/或可逻辑上相互作用组件。

在一些例子中，一或多个组件在本文中可被称为“经配置以”、“可经配置以”、“可操作/操作以”、“调适/可调适”、“能够”、“一致/符合”等。所属领域的技术人员将辨识，除非上下文另外要求，否则此类术语(例如，“经配置以”)可大体上涵盖作用状态组件及/或非作用状态组件及/或备用状态组件。

虽然已展示并描述本文中描述的本标的物的特定方面，但所属领域的技术人员将明白，基于本文中的教示，可进行改变及修改而不脱离本文中描述的标的物及其更广泛方面，且因此，随附权利要求书将在其范围内涵盖如本文中描述的标的物的真实精神及范围内的全部这些改变及修改。所属领域的一般技术人员将了解，一般来说，本文中且尤其在随附权利要求书(例如，随附权利要求书的本体)中使用的术语通常希望作为“开放式”术语(例如，术语“包含”应被解释为“包含(但不限于)”，术语“具有”应被解释为“至少具有”，术语“包含”应被解释为“包含(但不限于)”等)。所属领域的一般技术人员将进一步了解，如果预期特定数目个所介绍权利要求书叙述，那么将在权利要求书中明确叙述此意图，且在缺少此叙述的情况下不存在此意图。举例来说，作为理解的辅助，以下随附权利要求书可含有介绍性词组“至少一个”及“一或多个”的使用以介绍权利要求书叙述。然而，此类词组的使用不应被解释为暗示由不定冠词“一”或“一个”介绍权利要求书叙述将含有此所介绍权利要求书叙述的任何特定权利要求书限制为仅含有一个此叙述的权利要求书，即使在相同权利要求书包含介绍性词组“一或多个”或“至少一个”及不定冠词(例如“一”或“一个”)(例如，“一”及/或“一个”通常应被解释为意味着“至少一个”或“一或多个”)时；用于介绍权利要求书叙述的定冠词的使用情况也如此。另外，即使明确叙述特定数目个所介绍权利要求书叙述，所属领域的技术人员还将辨识，此叙述通常应被解释为意味着至少叙述数目(例如，无其他修饰语的“两次叙述”的单纯叙述通常意味着至少两次叙述、或两次或两次以上叙述)。此外，在使用类同于“A、B及C的至少一者等”的惯例的所述例子中，一般来说，在所属领域的技术人员将理解所述惯例的意义上预期此构造(例如，“具有A、B及C的至少一者的系统”将包含(但不限于)具有单独A、单独B、单独C、A及B一起、A及C一起、B及C一起及/或A、B及C一起等的系统)。在使用类同于“A、B或C的至少一者等”的惯例的所述例子中，一般来说，在所属领域的技术人员将理解惯例的意义上预期此构造(例如，“具有A、B或C的至少一者的系统”将包含(但不限于)具有单独A、单独B、单独C、A及B一起、A及C一起、B及C一起及/或A、B及C一起等的系统)。所属领域的一般技术人员将进一步了解，除非上下文另有规定，否则通常无论在描述、权利要求书或图式中呈现两个或两个以上替代术语的转折词及/或词组应被理解为预期包含术语的一者、术语的任一者、或两个术语的可能性。举例来说，词组“A或B”通常将被理解为包含“A”或“B”或“A及B”的可能性。

关于随附权利要求书，所属领域的技术人员将了解，通常可以任何顺序执行其中的叙述操作。此外，尽管以一(些)序列呈现各个操作流程，但应了解，可以除说明以外的其他顺序执行或可同时执行各个操作。除非上下文另有规定，否则此类替代排序的实例可包含重叠、交错、间断、重新排序、递增、预备、补充、同时、反向、或其他变体排序。此外，除非上下文另有规定，否则像“响应于”、“与…有关”或其他过去式形容词的术语通常不希望排除此类变体。

尽管已说明本发明的特定实施例，但应明白，所属领域的技术人员可进行本发明的各种修改及实施例而不脱离前述公开内容的范围及精神。据信，将通过前述描述理解本公开及许多其随附优点，且将明白，可在组件的形式、构造及布置方面进行各种改变而不脱离所公开标的物或不牺牲全部其重要优点。所描述形式仅为说明性的，且随附权利要求书希望涵盖并包含此类改变。因此，本公开的范围应仅由其随附权利要求书限制。