最先端のプロセス技術に対応する明視野欠陥検査では、非常に多くの欠陥数が得られる場合が頻繁に発生する。多くの場合、その原因はプロセスやデザインの余裕度がまだ特定されていないためだ。これらの欠陥は、通常はランダムにサンプルが選択され、SEMレビューが行われる。ランダムサンプリングによって、重大な問題が2つ発生する可能性がある。まず、ダミーパターン部や重要でないパターン上で欠陥が発生した場合、それによって歩留まり向上速度が抑制され、SEMリソースが無駄になる。さらに、プロセスやデザインの余裕度に起因するシステマティック欠陥がSEMレビューのためにサンプリングされなかったり、適切な比率でサンプリングされなかったりするリスクがある。

　欠陥パレートチャートの品質を大幅に改善するための方法として、デザインベースビンニング（DBB）がある。DBBでは、デザインデータのレイアウト情報を、検出された各欠陥の相対的な位置情報と結合する。1）これらのクリップのデザインパターンの共通性に基づいて欠陥を分類できる。DBB技術は、デザインベースグループ化（DBG）、デザインベース分類（DBC）、欠陥重大度指数（DCI）の3つの主要な要素に分けることができる。

　これらの要素について簡単に説明すると、DBGでは検出された欠陥がデザインの属性に基づいて同類のグループに自動的に割り当てられる。その結果、欠陥パレート図は欠陥パターンではなく、デザインの似た背景によってグループ化される。DBGビンを使用して、今後の検査に使用できるDBCライブラリを作成する。この分類方法は、システマティックな不良パターンやデザインの弱点を早期に検出するのに非常に有効である。さらに、DBCを利用して、ダミーパターン領域などの重要でないチップ領域を分別できる。さらにDCIでは、検査装置によって報告される欠陥サイズと、欠陥の背景パターンの最小パターンサイズを組み合わせた数学的モデルを利用する。このモデルでは、その欠陥の相対的な歩留まりリスクを表す0から1までの数値が報告される。

　米KLA-Tencor社広帯域明視野検査装置「2800」を使用して45nmデザインルールウェーハの素子分離、STI（Shallow Trench Isolation）レイヤーを検査した。米IBM社の現行のサンプリング方法と、DBBを使用して改善したサンプリング方法を比較した。
デザインベースグループ化

　ウェーハでDBB解析を行うための最初のステップとして、DBGを実行する。このアルゴリズムではまず、検出された各欠陥近傍のデザインデータの「クリップ」が抽出される。その後、各クリップの重要な属性が収集される。パターン属性には、パターン領域、頂点の数、最小線幅および線間隔などがある。次に、これらの属性の類似性に基づいて欠陥のグループ化が行われる。このグループ化は、ウェーハ検査時にリアルタイムで行われる。欠陥ライブラリを用いないグループ化を使用するので、ユーザの介入は必要ない。図1に、代表的なデザインクリップが抽出されたDBGパレート図を示す。最も頻繁に発生しているパターンタイプは、システマティックなブリッジ欠陥と、ダミーパターン上で発生した欠陥の2つである。

　DBG分類の結果を使用して、DBCライブラリを作成する。これらのライブラリは、最初に手動でセットアップされるが、パターンクリップ候補を特定のビンとしてライブラリに追加することによって、対象パターン（POI）を特定する。それ以降に処理されるウェーハは、対応するDBCライブラリに照らし合わせて、検出された欠陥の分類がリアルタイムに行われる。この分類は、クリップ候補内のポリゴンがライブラリ内の1つ以上のクリップと正確に一致するときに行われる。このパターンマッチング機能を向上させるために、各クリップのポリゴンの一部または全部を選択できる。

　図2のDBCパレート図に示すように、DBCビンの候補には、ヌイサンス欠陥（ダミーパターンなど）とシステマティック欠陥の両方が含まれる。この場合、DBCライブラリでは、DBGで最初に検出されたPOIをすべて捕捉できた。