(57)【要約】【課題】欠陥等の分類精度を向上し得る半導体検査方法及び半導体検査システムを提供する。【解決手段】半導体ウェハ上の欠陥の座標値と、欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報とを第１の装置により取得するステップＳ１と、第１の装置により取得された欠陥の座標値に基づいて、欠陥の画像を第２の装置により取得するステップＳ２と、第２の装置により取得された欠陥の画像に基づいて、欠陥に関する第２の特徴情報を抽出するステップＳ３と、第１の特徴情報と第２の特徴情報とに基づいて、欠陥の種類を判定するステップＳ５，Ｓ６とを有している。【選択図】図７
2010226049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体ウェハ上の欠陥の座標値と、前記欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報とを第１の装置により取得するステップと、
前記第１の装置により取得された前記欠陥の座標値に基づいて、前記欠陥の画像を第２の装置により取得するステップと、
前記第２の装置により取得された前記欠陥の画像に基づいて、前記欠陥に関する第２の特徴情報を抽出するステップと、
前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記欠陥の種類を判定するステップと
を有することを特徴とする半導体検査方法。
【請求項２】
請求項１記載の半導体検査方法において、
前記第１の特徴情報は、明欠陥、暗欠陥の別を示す情報である
ことを特徴とする半導体検査方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の半導体検査方法において、
前記第２の特徴情報は、前記欠陥の形状、サイズ又は表面状態に関する情報を含む
ことを特徴とする半導体検査方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の半導体検査方法において、
前記第１の装置は、欠陥検査装置である
ことを特徴とする半導体検査方法。
【請求項５】
半導体ウェハ上の欠陥の座標値と、前記欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報とを第１の装置により取得し、
前記第１の装置により取得された前記欠陥の座標値に基づいて、前記欠陥の画像を第２の装置により取得し、
前記第２の装置により取得された前記欠陥の画像に基づいて、前記欠陥に関する第２の特徴情報を抽出し、
前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記欠陥の種類を判定する
ことを特徴とする半導体検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体検査方法及び半導体検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウェハ上に半導体チップを形成していく各段階においては、半導体ウェハ上に形成された欠陥や異物等の検査（欠陥検査）が行われる。
【０００３】
かかる欠陥検査においては、例えば、欠陥検査装置を用いて半導体ウェハ上を走査することにより、欠陥等の座標値が欠陥検査装置により比較的高速に取得される。そして、欠陥検査装置により取得された座標値のデータに基づいて、走査型電子顕微鏡等の視野内に欠陥等が配置され、走査型電子顕微鏡等により欠陥等の画像が取得される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００６−５２５５２３号公報
【特許文献２】特開２００７−２２５３５１号公報
【特許文献３】特表２００１−５２４２０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、検出された欠陥等を正確に分類することは必ずしも容易ではなかった。
【０００６】
本発明の目的は、欠陥等の分類精度を向上し得る半導体検査方法及び半導体検査システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の一観点によれば、半導体ウェハ上の欠陥の座標値と、前記欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報とを第１の装置により取得するステップと、前記第１の装置により取得された前記欠陥の座標値に基づいて、前記欠陥の画像を第２の装置により取得するステップと、前記第２の装置により取得された前記欠陥の画像に基づいて、前記欠陥に関する第２の特徴情報を抽出するステップと、前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記欠陥の種類を判定するステップとを有することを特徴とする半導体検査方法が提供される。
【０００８】
実施形態の他の観点によれば、半導体ウェハ上の欠陥の座標値と、前記欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報とを第１の装置により取得し、前記第１の装置により取得された前記欠陥の座標値に基づいて、前記欠陥の画像を第２の装置により取得し、前記第２の装置により取得された前記欠陥の画像に基づいて、前記欠陥に関する第２の特徴情報を抽出し、前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記欠陥の種類を判定することを特徴とする半導体検査システムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
開示の半導体検査方法及び半導体検査システムによれば、第２の装置により取得された欠陥の画像から抽出される第２の特徴情報のみならず、第１の装置により取得される欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報をも用いて、欠陥の種類の判定を行う。このため、開示の半導体検査方法及び半導体検査システムによれば、欠陥等の分類精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態による半導体検査システムを示すブロック図である。
【図２】半導体ウェハを示す概略図である。
【図３】データベースに記憶されるデータの例を示す図（その１）である。
【図４】判定テーブルの例を示す図（その１）である。
【図５】判定テーブルの例を示す図（その２）である。
【図６】データベースに記憶されるデータの例を示す図（その２）である。
【図７】本発明の一実施形態による半導体検査方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［一実施形態］
一実施形態による半導体検査方法及び半導体検査システムを図１乃至図７を用いて説明する。
【００１２】
（半導体検査システム）
まず、本実施形態による半導体検査システムについて図１乃至図６を用いて説明する。図１は、本実施形態による半導体検査システムを示すブロック図である。図２は、半導体ウェハを示す概略図である。図３は、データベースに記憶されるデータの例を示す図（その１）である。図４及び図５は、判定テーブルの例を示す図である。図６は、データベースに記憶されるデータの例を示す図（その２）である。
【００１３】
図１に示すように、本実施形態による半導体検査システムは、半導体ウェハ１０（図２参照）上に形成された欠陥や異物の座標値の取得等を行う欠陥検査装置（第１の装置）２と、欠陥検査装置２により取得された欠陥等の座標値に基づいて半導体ウェハ１０上の欠陥等を撮像する撮像装置（第２の装置）４と、欠陥検査装置２や撮像装置４により取得された情報を記憶するデータベース（記憶手段）６と、半導体検査システム全体の制御や欠陥等の種類の判定等を行う処理部（パーソナルコンピュータ、ＣＰＵ）８とを有している。
【００１４】
本実施形態による半導体検査システムは、自動欠陥分類（ＡＤＣ，Automatic Defect Classification）を行うものである。分類された欠陥等の情報は、例えば歩留り管理システムや工場ホスト等に上げられ、欠陥等の発生原因の追求や解析等に用いられる。
【００１５】
検査対象（試料）となる半導体ウェハ（半導体基板）１０（図２（ａ）参照）は、欠陥検査装置２や撮像装置４等の載置台（図示せず）上に適宜載置される。載置台としては、例えばＸ−Ｙステージ等が用いられる。欠陥検査装置２や撮像装置４は、載置台を用いて半導体ウェハ１０をＸ方向又はＹ方向等に適宜移動させることにより走査を行う。Ｘ方向に半導体ウェハを走査する場合には、例えば図２（ｂ）に示すように、半導体ウェハ１０の走査が行われる。
【００１６】
半導体ウェハ１０には、多数の半導体チップ（半導体装置）１２（図２（ａ）参照）が形成される。欠陥や異物等の検査は、半導体ウェハ１０に半導体チップ１２が完成した段階のみならず、半導体ウェハ１０に半導体チップ１２を形成していく各段階において適宜行われる。より具体的には、欠陥等の検査は、例えば、素子分離領域（図示せず）を形成した後、ゲート電極（図示せず）を形成した後、導体プラグ（図示せず）を形成した後、配線（図示せず）を形成した後、コンタクトホールを形成した後等に適宜行われる。最終的に半導体ウェハ１０に複数の半導体チップ１２が完成した後には、スクライブライン（図示せず）に沿って半導体ウェハ１０の切断が行われ、半導体チップ１２が互いに分離される。
【００１７】
欠陥検査装置２は、半導体ウェハ１０を走査し、半導体ウェハ１０上に形成された欠陥等の座標値等を取得する。欠陥検査装置２としては、例えば光学顕微鏡等を有する光学式欠陥検査装置等が用いられる。より具体的には、欠陥検査装置２として、明視野欠陥検査装置等が用いられる。
【００１８】
欠陥検査装置２は、検出した欠陥等の座標値のみならず、検出した欠陥等の特徴情報（属性情報）をも取得する。欠陥等の特徴情報としては、例えば、欠陥等の極性情報（Porality Information）（第１の特徴情報）等が挙げられる。
【００１９】
極性情報とは、欠陥等の輝度に応じた情報である。より具体的には、極性情報とは、明欠陥、暗欠陥の別を示す情報である。明欠陥とは輝度が相対的に高い欠陥等であり、暗欠陥とは輝度が相対的に低い欠陥等である。
【００２０】
欠陥検査装置２は、検査対象となる一の半導体チップ１２と、一の半導体チップ１２に隣接する他の半導体チップ１２とを比較することにより、一の半導体チップ１２に欠陥等が存在しているか否かを判断する。具体的には、欠陥検査装置２は、一の半導体チップ１２と、一の半導体チップ１２に隣接する複数の半導体チップ１２とを比較する。そして、一の半導体チップ１２に欠陥等と考えられるものが存在している一方、隣接する複数の半導体チップ１２にはそれに対応するものが存在していない場合には、かかる一の半導体チップ１２に欠陥等が存在していると判断する。欠陥検査装置２は、欠陥等の輝度が所定の輝度閾値より高い場合には、明欠陥と判定する。一方、欠陥検査装置２は、欠陥等の輝度が所定の輝度閾値より低い場合には、暗欠陥と判定する。
【００２１】
なお、ここでは、欠陥等の輝度が所定の輝度閾値より高い場合に明欠陥と判定し、欠陥等の輝度が所定の輝度閾値より低い場合に暗欠陥とする場合を例に説明したが、明欠陥と暗欠陥とを区別する手法はこれに限定されるものではない。欠陥等の輝度が周囲の輝度より高い場合に明欠陥と判定し、欠陥等の輝度が周囲の輝度よりも低い場合に暗欠陥と判定するようにしてもよい。また、欠陥等の輝度が隣接する半導体チップ１２の対応箇所の輝度より高い場合に明欠陥と判定し、欠陥等の輝度が隣接する半導体チップ１２の対応箇所の輝度よりも低い場合に暗欠陥と判定するようにしてもよい。
【００２２】
明欠陥は、輝度が比較的高いため光学顕微鏡像において白っぽく見える。このため、明欠陥は、白い欠陥ということもできる。暗欠陥は、輝度が比較的低いため光学顕微鏡像において黒っぽく見える。このため、暗欠陥は、黒い欠陥ということもできる。極性情報は、例えば、２値のデータとしてデータベース（記憶手段）６に記憶される。極性情報は、光学顕微鏡像における白い欠陥と黒い欠陥の別を示す情報であるため、白黒情報ということもできる。
【００２３】
図３は、データベース６に記憶されるデータの例を示す図（その１）である。
【００２４】
図３に示すように、欠陥検査装置２がデータベース６に記憶するデータには、半導体ウェハのＩＤ、検査対象のレイヤ、欠陥等のＩＤ、欠陥等の座標値、欠陥等が存在する半導体チップのアドレス、欠陥等の極性情報等が含まれる。
【００２５】
撮像装置４は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ、Scanning Electron Microscope）（図示せず）を有している。より具体的には、撮像装置４として、レビューＳＥＭが用いられている。撮像装置４は、欠陥検査装置２により取得された欠陥等の座標値に基づいて欠陥等を走査型電子顕微鏡の視野内に入れ、欠陥等を走査型電子顕微鏡により撮像する。撮像装置４により撮像された欠陥等の画像のデータは、ファイル名を付し、欠陥ＩＤに関連付けて、データベース６に記憶される。
【００２６】
処理部８は、撮像装置４により取得された欠陥等の画像に基づいて、欠陥等の特徴の情報（第２の特徴情報）を抽出する。撮像装置４により取得された欠陥等の画像に基づいて抽出される欠陥の特徴（特徴量）の情報としては、例えば、欠陥等の形状、欠陥等のサイズ、欠陥等の表面状態等の情報が挙げられる。欠陥等の表面状態の情報としては、例えば、欠陥等の表面のざらつきに関する情報等が挙げられる。
【００２７】
処理部８内に設けられた記憶手段（ハードディスク装置、メモリ等）（図示せず）内には、判定テーブルメモリが設けられている。図４及び図５は、判定テーブルメモリに記憶される判定テーブルの例を示す図である。判定テーブルメモリには、明欠陥用判定テーブルと暗欠陥用判定テーブルとが記憶される。明欠陥用判定テーブルは、明欠陥を分類するための判定テーブルである。暗欠陥用判定テーブルは、暗欠陥を分類するための判定テーブルである。
【００２８】
明欠陥用判定テーブルや暗欠陥用判定テーブルは、各々の検査段階に対してそれぞれ設けられている。図４（ａ）は、ＳＴＩ（Shallow Trench Isolation）法により素子分離領域を形成した後の検査において用いられる明欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図４（ｂ）は、ＳＴＩ法により素子分離領域を形成した後の検査において用いられる暗欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図４（ｃ）は、ゲート電極をパターニングした後の検査において用いられる明欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図４（ｄ）は、ゲート電極をパターニングした後の検査において用いられる暗欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図４（ｅ）は、コンタクトホール内にタングステン等の導体プラグを埋め込んだ後の検査において用いられる明欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図４（ｆ）は、コンタクトホール内にタングステン等の導体プラグを埋め込んだ後の検査において用いられる暗欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図５（ａ）は、Ｃｕ等の配線をＣＭＰ法により溝内に埋め込んだ後の検査において用いられる明欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図５（ｂ）は、Ｃｕ等の配線をＣＭＰ法により溝内に埋め込んだ後の検査において用いられる暗欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図５（ｃ）は、エッチングによりコンタクトホールを形成した後の検査において用いられる明欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図５（ｄ）は、エッチングによりコンタクトホールを形成した後の検査において用いられる暗欠陥用判定テーブルの例を示す図である。図４及び図５に示すように、明欠陥判定テーブル及び暗欠陥判定テーブルには、欠陥種別毎に当該欠陥であると判定され得る形状、サイズ、表面状態等の範囲がそれぞれ規定されている。
【００２９】
例えば、ＳＴＩ法により素子分離領域を形成した後に行われる検査においては、明欠陥としては、例えばボイド、パターン不良等が想定され、暗欠陥としては、例えば異物、針状残渣、スクラッチ等が想定される。
【００３０】
ＳＴＩ法により素子分離領域を形成した後に行われる検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が明欠陥である場合には、処理部８は、例えば図４（ａ）に示すような明欠陥用判定テーブル（その１）を用いて欠陥等の種類を判定する。欠陥等の形状がボイドと判定される範囲（ａ１〜ａ２）内であり、欠陥等のサイズがボイドと判定される範囲（ｂ１〜ｂ２）内であり、且つ、欠陥等の表面状態がボイドと判定される範囲（ｃ１〜ｃ２）内である場合には、当該欠陥はボイドであると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかがボイドと判定される範囲内でない場合には、当該欠陥はボイドではないと判定される。
【００３１】
欠陥等の形状がパターン不良と判定される範囲（ａ３〜ａ４）内であり、サイズがパターン不良と判定される範囲（ｂ３〜ｂ４）内であり、且つ、表面状態がパターン不良と判定される範囲（ｃ３〜ｃ４）内である場合には、当該欠陥はパターン不良と判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかがパターン不良と判定される範囲内でない場合には、当該欠陥はパターン不良ではないと判定される。
【００３２】
判定対象となる欠陥等が明欠陥用判定テーブル（その１）に規定された欠陥種別のいずれにも該当しないと判定された場合には、当該欠陥は例えば判別不能とされる。
【００３３】
なお、ここでは、明欠陥としてボイドとパターン不良の２種類のみを想定する場合を例に説明したが、ＳＴＩ法により素子分離領域を形成した後の検査において明欠陥として想定し得る欠陥等は、ボイドとパターン不良の２種類に限定されるものではない。ボイドとパターン不良以外の明欠陥を想定し得る場合には、想定し得る欠陥種別を明欠陥用判定テーブルに含ませ、当該欠陥と判定される条件範囲を明欠陥用判定テーブルにおいて規定すればよい。
【００３４】
また、ＳＴＩ法により素子分離領域を形成した後に行われる検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が暗欠陥である場合には、処理部８は、例えば図４（ｂ）に示すような暗欠陥用判定テーブル（その１）を用いて欠陥等の種類を判定する。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のすべてが異物と判定される範囲内である場合には、当該欠陥は異物であると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかが異物と判定される範囲内でない場合には、当該欠陥は異物ではないと判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のすべてが針状残渣と判定される範囲内である場合には、当該欠陥は針状残渣であると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかが針状残渣と判定される範囲内でない場合には、当該欠陥は針状残渣ではないと判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のすべてがスクラッチと判定される範囲内である場合には、当該欠陥はスクラッチであると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかがスクラッチと判定される範囲内でない場合には、当該欠陥はスクラッチではないと判定される。判定対象となる欠陥等が、暗欠陥用判定テーブル（その１）に規定された欠陥種別のいずれにも該当しないと判定された場合には、当該欠陥は例えば判別不能とされる。
【００３５】
なお、ここでは、暗欠陥として異物、針状残及びスクラッチの３種類のみを想定する場合を例に説明したが、暗欠陥として想定し得る欠陥等は異物、針状残及びスクラッチの３種類に限定されるものではない。異物、針状残及びスクラッチ以外の暗欠陥を想定し得る場合には、想定し得る欠陥項目を暗欠陥用判定テーブルに含ませ、当該欠陥と判定される条件範囲を暗欠陥用判定テーブルにおいて規定すればよい。
【００３６】
また、例えば、ゲート電極をパターニングした後に行われる検査においては、明欠陥としては、例えばパターン不良等が想定され、暗欠陥としては、例えば異物、針状残渣等が想定される。
【００３７】
ゲート電極をパターニングした後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が明欠陥である場合には、処理部８は、例えば図４（ｃ）に示すような明欠陥用判定テーブル（その２）を用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００３８】
ゲート電極をパターニングした後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が暗欠陥である場合には、処理部８は、例えば図４（ｄ）に示すような暗欠陥用判定テーブルを用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００３９】
また、例えば、コンタクトホール内にタングステン等の導体プラグを埋め込んだ後の検査においては、明欠陥としては、タングステンの残渣やスクラッチ等が想定され、暗欠陥としては、異物等が想定される。
【００４０】
コンタクトホール内に導体プラグを埋め込んだ後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が明欠陥である場合には、処理部８は、例えば図４（ｅ）に示すような明欠陥用判定テーブル（その３）を用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００４１】
コンタクトホール内に導体プラグを埋め込んだ後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が暗欠陥である場合には、処理部８は、例えば図４（ｆ）に示すような暗欠陥用判定テーブル（その３）を用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００４２】
また、例えば、Ｃｕ等の配線をＣＭＰ法により溝内に埋め込んだ後の検査においては、明欠陥としては、パターンのショート等が想定され、暗欠陥としては、パターンのオープンやボイド等が想定される。
【００４３】
配線をＣＭＰ法により溝内に埋め込んだ後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が明欠陥である場合には、処理部８は、例えば図５（ａ）に示すような明欠陥用判定テーブル（その４）を用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００４４】
配線をＣＭＰ法により溝内に埋め込んだ後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が暗欠陥である場合には、処理部８は、例えば図５（ｂ）に示すような暗欠陥用判定テーブルを用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００４５】
また、例えば、エッチングによりコンタクトホールを形成した後の検査においては、明欠陥としては、未開口やフレーク状異物等が想定され、暗欠陥としては、表面異物や膜中異物等が想定される。
【００４６】
エッチングによりコンタクトホールを形成した後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が明欠陥である場合には、処理部８は、例えば図５（ｃ）に示すような明欠陥用判定テーブルを用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００４７】
エッチングによりコンタクトホールを形成した後の検査において、判定対象となる欠陥等の極性情報が暗欠陥である場合には、処理部８は、例えば図５（ｄ）に示すような暗欠陥用判定テーブルを用い、上記と同様にして、欠陥等の種類を判定する。
【００４８】
こうして、欠陥等の種類の判定が処理部８により行われ、欠陥等が自動分類される。
【００４９】
処理部８により判定された欠陥等の種類（種別）は、処理部８によりデータベース６に記憶される。図６は、データベースに記憶されるデータの例を示す図（その２）である。
【００５０】
図６に示すように、データベース６に記憶されるデータには、半導体ウェハのＩＤ、検査対象のレイヤ、欠陥等のＩＤ、欠陥等の座標値、欠陥等が存在する半導体チップのアドレス、欠陥等の極性情報、画像ファイル名、欠陥等の形状、欠陥等のサイズ、欠陥等の表面状態、欠陥等の種類の判定結果等が含まれる。
【００５１】
このように、本実施形態では、撮像装置４により取得された画像から抽出される欠陥等の形状、サイズ、表面状態等の情報（第２の特徴情報）のみならず、欠陥検査装置２により取得される極性情報（第１の特徴情報）をも用いて、欠陥等の種類の判定を行う。撮像装置４により取得される欠陥等の画像から抽出される欠陥等の形状、サイズ、表面状態等の情報のみからでは、欠陥等の種類を必ずしも正確に判定し得ない場合もあり得る。本実施形態では、撮像装置４により取得された欠陥等の画像から抽出される形状、サイズ、表面状態等の情報のみならず、欠陥検査装置２により取得される極性情報をも用いて欠陥等の種類を判定するため、より高精度な欠陥等の分類を行うことができる。
【００５２】
（半導体検査方法）
次に、本実施形態による半導体検査方法について図７を用いて説明する。図７は、本実施形態による半導体検査方法を示すフローチャートである。
【００５３】
まず、検査対象（試料）となる半導体ウェハ（半導体基板）１０を、欠陥検査装置２の載置台（図示せず）上に載置する。載置台としては、例えばＸ−Ｙステージ等が用いられる。半導体ウェハ１０には、多数の半導体チップ（半導体装置）が形成される。
【００５４】
次に、欠陥検査装置２により半導体ウェハ１０を走査し、半導体ウェハ１０上に形成された欠陥等の座標及び欠陥等の極性情報等を取得する（ステップＳ１）。かかる欠陥検査は、半導体ウェハ１０に半導体チップ１２が完成した段階のみならず、半導体ウェハ１０に半導体チップ１２を形成していく各段階において適宜行われる。具体的には、例えば、素子分離領域（図示せず）を形成した後、ゲート電極（図示せず）を形成した後、導体プラグ（図示せず）を形成した後、配線（図示せず）を形成した後、コンタクトホールを形成した後等に欠陥検査が適宜行われる。ここでは、素子分離領域を形成した後に行われる検査を例として以下に説明する。欠陥検査装置２が半導体ウェハ１０を走査する際の視野は比較的広いため、欠陥検査装置２は各々の半導体チップ１２のデバイス領域（図示せず）に存在する欠陥等の座標値のデータを比較的高速に取得し得る。上述したように、欠陥検査装置２は、検出した欠陥等の座標値のデータのみならず、検出した欠陥等の特徴情報（属性情報）をも取得する。欠陥等の特徴情報としては、例えば、欠陥等の極性情報（第１の特徴情報）等が挙げられる。極性情報とは、上述したように欠陥等の輝度に応じた情報であり、明欠陥、暗欠陥の別を示す情報である。
【００５５】
欠陥検査装置２による欠陥等の検出及び極性情報の取得は、以下のようにして行われる。即ち、欠陥検査装置２は、検査対象となる一の半導体チップ１２と、一の半導体チップ１２に隣接する他の半導体チップ１２とを比較することにより、一の半導体チップ１２に欠陥等が存在しているか否かを判断する。具体的には、欠陥検査装置２は、一の半導体チップ１２と、一の半導体チップ１２に隣接する複数の半導体チップ１２とを比較する。そして、一の半導体チップ１２に欠陥等と考えられるものが存在している一方、隣接する複数の半導体チップ１２にはそれに対応するものが存在していない場合には、かかる一の半導体チップ１２に欠陥等が存在していると判断する。欠陥検査装置２は、例えば欠陥等の輝度が所定の輝度閾値より高い場合には、明欠陥と判定する。一方、欠陥検査装置２は、例えば欠陥等の輝度が所定の輝度閾値より低い場合には、暗欠陥と判定する。
【００５６】
欠陥検査装置２から出力された各々の欠陥等に関するデータは、データベース６に記憶される。図３に示すように、半導体ウェハのＩＤ、検査対象のレイヤ、欠陥等のＩＤ、欠陥等の座標値、欠陥等が存在する半導体チップのアドレス、欠陥等の極性情報等が、データベース６に記憶される。
【００５７】
次に、撮像装置４は、欠陥検査装置２により取得された欠陥等の座標値に基づいて欠陥等を走査型電子顕微鏡の視野内に入れ、欠陥等を走査型電子顕微鏡により撮像する（ステップＳ２）。撮像装置４により取得された欠陥等の画像は、データベース６に記憶される。
【００５８】
次に、処理部８は、撮像装置４により取得された欠陥等の画像に基づいて、欠陥等の特徴情報（第２の特徴情報）を抽出する（ステップＳ３）。撮像装置４により取得された欠陥等の画像に基づいて抽出される欠陥の特徴（特徴量）の情報としては、例えば、欠陥等の形状、サイズ、表面状態等の情報が挙げられる。欠陥等の表面状態の情報としては、例えば、欠陥等の表面のざらつきに関する情報等が挙げられる。
【００５９】
次に、処理部８は、判定対象となる欠陥等が明欠陥か暗欠陥かをデータベースに記憶された極性情報（図３参照）に基づいて判断する（ステップＳ４）。
【００６０】
判定対象となる欠陥等が明欠陥である場合には、処理部８は、処理部８内に設けられた判定テーブルメモリから、例えば図４（ａ）のような明欠陥用判定テーブルを参照し、明欠陥用判定テーブルを用いて欠陥等の種類を判定する（ステップＳ５）。
【００６１】
例えば、素子分離領域を形成した後の検査において、判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のいずれもがボイドと判定される範囲内である場合には、当該欠陥はボイドであると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかがボイドと判定される範囲内でない場合には、当該欠陥はボイドではないと判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のいずれもがパターン不良と判定される範囲内である場合には、当該欠陥はパターン不良であると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかがパターン不良と判定される範囲内でない場合には、当該欠陥はパターン不良ではないと判定される。判定対象となる欠陥等が明欠陥用判定テーブルに規定された欠陥種別のいずれにも該当しないと判定された場合には、当該欠陥は例えば判別不能とされる。
【００６２】
一方、判定対象となる欠陥等が暗欠陥である場合には、処理部８は、処理部８内に設けられた判定テーブルメモリから、例えば図４（ｂ）のような暗欠陥用判定テーブルを参照し、暗欠陥用判定テーブルを用いて欠陥等の種類を判定する（ステップＳ６）。
【００６３】
例えば、判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のいずれもが異物と判定される範囲内である場合には、当該欠陥は異物であると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかが異物と判定される範囲内でない場合には、当該欠陥は異物ではないと判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態が針状残渣と判定される範囲内である場合には、当該欠陥は針状残渣であると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかが針状残渣と判定される範囲内でない場合には、当該欠陥は針状残渣ではないと判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態がスクラッチと判定される範囲内である場合には、当該欠陥はスクラッチであると判定される。判定対象となる欠陥等の形状、サイズ及び表面状態のうちのいずれかがスクラッチと判定される範囲内でない場合には、当該欠陥はスクラッチではないと判定される。判定対象となる欠陥等が、暗欠陥用判定テーブルに規定された欠陥種別のいずれにも該当しないと判定された場合には、当該欠陥は例えば判別不能とされる。
【００６４】
次に、処理部８は、判定した欠陥等の種類（種別）の判定結果をデータベース６に記憶させる。図６は、データベースに記憶されるデータの例を示す図（その２）である。
【００６５】
図６に示すように、データベース６に記憶されるデータには、半導体ウェハのＩＤ、検査対象のレイヤ、欠陥等のＩＤ、欠陥等の座標値、欠陥等が存在する半導体チップのアドレス、欠陥等の極性情報、画像ファイル名、欠陥等の形状、欠陥等のサイズ、欠陥等の表面状態、欠陥等の種類の判定結果等が含まれる。
【００６６】
なお、ゲート電極をパターニングした後の検査、コンタクトホール内に導体プラグを埋め込んだ後の検査、配線をＣＭＰ法により埋め込んだ後の検査、コンタクトホールを形成した後の検査等においても、上記と同様にして、欠陥等の種類の判定が行われる。
【００６７】
そして、欠陥等の種類の判定結果は、上記と同様にしてデータベース６に記憶される。
【００６８】
こうして、欠陥等の種類の判定が処理部８により行われ、欠陥等が自動分類される。
【００６９】
このように、本実施形態では、撮像装置４により取得された画像から抽出される欠陥等の形状、サイズ、表面状態等の情報（第２の特徴情報）のみならず、欠陥検査装置２により取得される極性情報（第１の特徴情報）をも用いて、欠陥等の種類の判定を行う。撮像装置４により取得される欠陥等の画像から抽出される欠陥等の形状、サイズ、表面状態等の情報のみからでは、欠陥等の種類を必ずしも正確に判定し得ない場合もあり得る。本実施形態では、撮像装置４により取得された欠陥等の画像から抽出される形状、サイズ、表面状態等の情報のみならず、欠陥検査装置２により取得される極性情報をも用いて欠陥等の種類を判定するため、より高精度な欠陥等の分類を行うことができる。
【００７０】
［変形実施形態］
上記実施形態に限らず種々の変形が可能である。
【００７１】
例えば、上記実施形態では、明欠陥用判定テーブルと暗欠陥用判定テーブルとを別個に設ける場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。明欠陥用判定テーブルと暗欠陥用判定テーブルとを併合し、判定テーブル内に極性情報についての項目を設けてもよい。
【００７２】
また、上記実施形態では、処理部８内の記憶手段（図示せず）内に判定テーブルメモリを設ける場合を例に説明したが、データベース６内に判定テーブルメモリを設けるようにしてもよい。
【００７３】
また、上記実施形態では、撮像装置４により取得された画像から欠陥等の形状、サイズ、表面状態等の特徴情報を処理部８が抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、撮像装置４により取得された画像から欠陥等の形状、サイズ、表面状態等の特徴情報を、撮像装置４が抽出するようにしてもよい。
【００７４】
また、上記実施形態では、欠陥の輝度に応じた特徴のデータを２値で表し、かかる２値のデータをデータベース６に記憶する場合を例に説明したが、欠陥の輝度に応じた特徴のデータは２値のデータに限定されるものではない。例えば、欠陥の輝度に応じた特徴のデータを多値のデータで表し、かかる多値のデータをデータベース６に記憶するようにしてもよい。
【００７５】
上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００７６】
（付記１）
半導体ウェハ上の欠陥の座標値と、前記欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報とを第１の装置により取得するステップと、
前記第１の装置により取得された前記欠陥の座標値に基づいて、前記欠陥の画像を第２の装置により取得するステップと、
前記第２の装置により取得された前記欠陥の画像に基づいて、前記欠陥に関する第２の特徴情報を抽出するステップと、
前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記欠陥の種類を判定するステップと
を有することを特徴とする半導体検査方法。
【００７７】
（付記２）
付記１記載の半導体検査方法において、
前記第１の特徴情報は、明欠陥、暗欠陥の別を示す情報である
ことを特徴とする半導体検査方法。
【００７８】
（付記３）
付記１又は２記載の半導体検査方法において、
前記第２の特徴情報は、前記欠陥の形状、サイズ又は表面状態に関する情報を含む
ことを特徴とする半導体検査方法。
【００７９】
（付記４）
付記１乃至３のいずれかに記載の半導体検査方法において、
前記第１の装置は、欠陥検査装置である
ことを特徴とする半導体検査方法。
【００８０】
（付記５）
付記１乃至４のいずれかに記載の半導体検査方法において、
前記第２の装置は、走査型電子顕微鏡を有する
ことを特徴とする半導体検査方法。
【００８１】
（付記６）
半導体ウェハ上の欠陥の座標値と、前記欠陥の輝度に応じた第１の特徴情報とを第１の装置により取得し、
前記第１の装置により取得された前記欠陥の座標値に基づいて、前記欠陥の画像を第２の装置により取得し、
前記第２の装置により取得された前記欠陥の画像に基づいて、前記欠陥に関する第２の特徴情報を抽出し、
前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報とに基づいて、前記欠陥の種類を判定する
ことを特徴とする半導体検査システム。
【符号の説明】
【００８２】
２…欠陥検査装置
４…撮像装置
６…処理部
８…データベース
１０…半導体ウェハ
１２…半導体チップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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