(57)【要約】      （修正有）【課題】キラー率が高い欠陥のサンプリング数を低下させずに欠陥データを解析に用いることが可能な欠陥検査装置、欠陥検査システム及び欠陥データ処理方法を提供する。【解決手段】半導体ウェハ１１１上の欠陥データを欠陥検査装置１００の検査部１１０で取得して記憶部１２２に格納し、得られた欠陥データを記憶部１２２内に予め格納している所定の分類基準に基づいて分類判定部１２３により欠陥種に分類する。分類された欠陥データに対して詳細な観察を行うレビューの対象とする第一のデータリストと、レビューの対象には含めないが解析を行う必要がある欠陥データを第一のデータリストに加えた第二のデータリストを処理演算部１２４で生成し、それぞれを他の検査工程において取得されたデータリストと重ね合わせ、レビューの対象には含めないが解析を行う必要がある欠陥の発生原因及び発生工程を特定する。【選択図】図２
2010040859.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象の表面上に存在する欠陥情報を取得する欠陥情報取得手段と、
前記欠陥情報取得手段で取得される前記欠陥情報を分類する欠陥情報分類手段と、
前記欠陥情報分類手段で分類された前記欠陥情報を選択し、詳細観察の対象とする第一のデータリストと前記第一のデータリスト生成で選択されなかった欠陥情報のうちの詳細観察の対象に適さない欠陥情報を選択し、当該欠陥情報を前記第一のデータリストに加えて第二のデータリストとを生成するデータリスト生成手段と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記詳細観察の対象に適さない欠陥情報は、スクラッチであることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
被検査対象の表面上に存在する欠陥情報を取得する欠陥情報取得手段と、
前記欠陥情報取得手段で取得される欠陥情報を分類する欠陥情報分類手段と、
前記欠陥情報分類手段で分類された前記欠陥情報を選択し、詳細観察の対象とする第一のデータリストを生成する第一のデータリスト生成手段と、
前記第一のデータリストに含まれる前記欠陥情報のサンプリングを行い、サンプリングされた前記欠陥情報に対応した前記欠陥に対して詳細観察を行うレビュー手段と、
前記第一のデータリスト生成で選択されなかった欠陥情報のうちの詳細観察の対象に適さない欠陥情報を選択し、当該欠陥情報を前記第一のデータリストに加えて第二のデータリストを生成する第二のデータリスト生成手段と、
前記第一及び第二のデータリストと他の検査工程において取得されたデータリストとの重ね合わせを行う重ね合わせ手段と、
を備えることを特徴とする欠陥検査システム。
【請求項４】
前記詳細観察の対象に適さない欠陥情報は、スクラッチであることを特徴とする請求項３記載の欠陥検査システム。
【請求項５】
被検査対象の表面上に存在する欠陥情報を取得する工程と、
前記欠陥情報を分類する工程と、
前記分類された欠陥情報を選択し、詳細観察の対象とする第一のデータリストを生成する工程と、
前記第一のデータリストに含まれる前記欠陥情報のサンプリングを行い、サンプリングされた前記欠陥情報に対応した前記欠陥に対して詳細観察を行う工程と、
前記第一のデータリスト生成で選択されなかった欠陥情報のうちの詳細観察の対象に適さない欠陥情報を選択し、当該欠陥情報を前記第一のデータリストに加えて第二のデータリストを生成する工程と、
前記第一及び第二のデータリストと他の検査工程において取得されたデータリストとの重ね合わせを行う工程と、
を備えることを特徴とする欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置の欠陥検査装置、欠陥検査システム及び欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製品歩留りや信頼性を向上させるためには、半導体ウェハの欠陥検査が極めて重要である。
【０００３】
現在、半導体ウェハの欠陥検査は、一般的に、欠陥検査装置において、予めウェハ全体或いはその一部を検査し、欠陥の有無を確認し、検査された欠陥のウェハ上の座標として記憶し、次にこの記憶されたウェハ上の座標をレビュー装置（走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ））に入力し、ＳＥＭ観察して欠陥の詳細情報を得ている。
【０００４】
このレビユーにおいて製造工程における不具合に対応するためにはウェハ上の全欠陥の詳細情報を得ることが理想的であるが、時間的制約から全欠陥をレビューすることは現実的に不可能である。そのため、全欠陥のうち、規定数の欠陥をサンプリングし、それらのサンプリングした欠陥に対してのみレビューを行っている。
【０００５】
そして、レビューされた欠陥は原因や形状等により予め定められたクラスに分類された後、欠陥データとして蓄積され、それらのデータは歩留り予測、歩留り低下要因抽出、製品出来映え管理、工程途中での異常探知、製造装置管理等の様々な解析の基礎データとして活用されている。従って、これらレビューを行った欠陥の詳細情報のみを元に歩留り向上のための対策が立てられているのが現状である。
【０００６】
ところで、半導体装置の製造工程に平坦化加工技術の代表的なものとしてＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing）処理が広く用いられている。このＣＭＰ処理は研磨パッド上にスラリーを散布し、被加工対象物の表面を研磨加工する平坦化技術であるが、研磨後、被加工対象物の表面に研磨傷であるスクラッチを生じることが知られている。
【０００７】
ＣＭＰ処理によるスクラッチは、発生数が膨大であるが、歩留り低下に起因するキラー欠陥となる可能性（以下、キラー率と称す。）は低い。従って、ＣＭＰ処理によるスクラッチをレビユーのサンプリング対象に含めてしまうと、キラー率が高い他の欠陥がレビュー対象から除外されてしまうという問題があった。そこで欠陥サンプリングを行う前に大まかな欠陥の分類を行い、予めＣＭＰ処理によるスクラッチの欠陥データを除外しておくことによってキラー率が高い欠陥のレビューを効率よく行う方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００８】
しかし、半導体装置における配線の多層化や素子の微細化が進むにつれて、ＣＭＰ処理によるスクラッチが他の工程でショート欠陥や絶縁不良の原因となることが判明しており、ＣＭＰ処理によるスクラッチの欠陥データも歩留り向上のための基礎データとして用いられることが求められている。
【特許文献１】特開２００６−２６１１６２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記の問題を鑑みなされたもので、キラー率が高い欠陥のサンプリング数を低下させずにスクラッチの欠陥データを解析に用いることが可能な欠陥検査装置、欠陥検査システム及び欠陥検査方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様による欠陥検査装置は、被検査対象の表面上に存在する欠陥情報を取得する欠陥情報取得手段と、前記欠陥情報取得手段で取得される欠陥情報を分類する欠陥情報分類手段と、前記欠陥情報分類手段で分類された前記欠陥情報を選択し、詳細観察の対象とする第一のデータリストと前記第一のデータリスト生成で選択されなかった欠陥情報のうちの詳細観察の対象に適さない欠陥情報を選択し、当該欠陥情報を前記第一のデータリストに加えて第二のデータリストとを生成するデータリスト生成手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の別の一態様による欠陥検査システムは、被検査対象の表面上に存在する欠陥情報を取得する欠陥情報取得手段と、前記欠陥情報取得手段で取得される欠陥情報を分類する欠陥情報分類手段と、前記欠陥情報分類手段で分類された前記欠陥情報を選択し、詳細観察の対象とする第一のデータリストを生成する第一のデータリスト生成手段と、前記第一のデータリストに含まれる前記欠陥情報のサンプリングを行い、サンプリングされた前記欠陥情報に対応した前記欠陥に対して詳細観察を行うレビユー手段と、前記第一のデータリスト生成で選択されなかった欠陥情報のうちの詳細観察の対象に適さない欠陥情報を選択し、当該欠陥情報を前記第一のデータリストに加えて第二のデータリストを生成する第二のデータリスト生成手段と、前記第一及び第二のデータリストと他の検査工程において取得されたデータリストとの重ね合わせを行う重ね合わせ手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の別の一態様による欠陥検査方法は、被検査対象の表面上に存在する欠陥情報を取得する工程と、前記欠陥情報を分類する工程と、前記分類された欠陥情報を選択し、詳細観察の対象とする第一のデータリストを生成する工程と、前記第一のデータリストに含まれる前記欠陥情報のサンプリングを行い、サンプリングされた前記欠陥情報に対応した前記欠陥に対して詳細な観察を行う工程と、前記第一のデータリスト生成で選択されなかった欠陥情報のうちの詳細観察の対象に適さない欠陥情報を選択し、当該欠陥情報を前記第一のデータリストに加えて第二のデータリストを生成する工程と、前記第一及び第二のデータリストと他の検査工程において取得されたデータリストとの重ね合わせを行う工程とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、キラー率が高い欠陥のサンプリング数を低下させずにスクラッチの欠陥データを解析に用いることが可能な欠陥検査装置、欠陥検査システム及び欠陥検査方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査システムの一例を模式的に示したブロック図である。
【００１６】
本発明の実施形態の一態様に従った欠陥検査システムは、主に、光学式の欠陥検査手段等を用いてウェハ上のスキャンを行う欠陥検査装置１００、この欠陥検査装置１００でサンプリングされた欠陥に対して光学式或いはＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）方式の撮像手段等を用いて詳細な観察を行うレビュー装置２００、そのレビュー装置２００で観察された欠陥データに欠陥クラスを割り当てるＡＤＣ（Auto Defect Classification）２１０、欠陥データの格納を行うデータサーバ２２０で構成されており、それぞれの機器がネットワーク２３０によって互いに接続されている。図においては、半導体装置の製造工程中に複数設けられている欠陥検査装置のうちの１つの欠陥検査装置を示している。
【００１７】
欠陥検査装置１００内には、レビュー装置２００で観察された欠陥データに対してあらかじめ設定しておいた基準に基づいて分類判定を行う分類判定部１２３及び、データサーバ２２０に格納されている欠陥データから複数のデータリストを生成する処理演算部１２４が設けられている。データサーバ２２０内には、他の欠陥検査工程において得られた全欠陥データやデータリスト等が蓄積されており、それら他工程のデータと欠陥検査装置１００の処理演算部１１４で生成されたデータリスト等を重ね合わせて欠陥原因や欠陥発生時期（欠陥発生工程）の特定等を行う比較演算部２２１が設けられている。
【００１８】
図２は本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査装置の一例を模式的に示したブロック図である。図２に示すように、欠陥検査装置１００は、被検査物に対して光を照射し、その反射光を画像信号に変換する照明光学系を備えた検出部１１０、検出部１１０で検出された画像を対象に被検査物上の欠陥を検出する画像処理部１２０、検出部１１０及び画像処理部１２０の動作制御を行う全体制御部２４０から構成されており、ネットワーク２３０を介してデータの送受信を行うことができる。
【００１９】
検出部１１０は、ウェハ等の被検査物１１１を載置する可動式ステージ１１２、被検査物１１１に対して照射するエキシマレーザ等の光源１１３、被検査物１１１からの反射光を結像させる結像光学系１１４、及び結像された光学像を明るさに応じた画像信号に変換する光電変換器１１５等から構成されている。
【００２０】
画像処理部１２０は、検出部１１０からの欠陥データのアナログ信号をディジタル信号に変換するＡＤ変換部１２１、ＡＤ変換部１２１から得られる欠陥データのディジタル信号を格納する記憶部１２２、記憶部１２２に格納された欠陥データに対して、予め記憶部１２２に格納する所定の分類基準に基づいて分類判定を行う分類判定部１２３、及びデータリストの生成を行う処理演算部１２４等から構成されている。
【００２１】
図３は本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査工程の流れを示すフロー図である。まず、所定の半導体装置製造工程を経たウェハ１１１を欠陥検査装置１００の可動式ステージ１１２上にセットし、ロードする（ステップＳ３０１）。続いて、ウェハ２０１の表面全体に対してスキャンを行う（ステップＳ３０２）。このスキャンは、可動式ステージ１１２をX、Y方向に移動させ、光源２１１３からの光をウェハ１１１の表面全体に照射することにより行われる。
【００２２】
ウェハ１１１の表面からの反射光は結像光学系１１４で結像され、光電変換器１１５において、その結像された光学像を、明るさに応じた画像信号に変換し、ＡＤ変換部１２１でディジタル信号に変換する。この工程によってウェハ１１１の表面における欠陥の座標データ及び画像情報等（以下、欠陥データと称す。）を取得し、記憶部３０２に格納する（ステップＳ３０３）。
【００２３】
次に、分類判定部１２３において、記憶部１２２に格納されている欠陥データに対して、予め記憶部１２２に格納している所定の分類基準に基づいて、欠陥種による分類を行う（ステップＳ３０４）。
【００２４】
図４はステップＳ３０４における欠陥データの分類の流れを示したフローチャートである。図４に示すように、まず、ステップＳ３０３にて、例えば、欠陥画像、テストＩＤ、欠陥サイズ、欠陥信号等の欠陥データを取得する。その後、ステップＳ３０４において、例えば、上異物、スクラッチ、オープン欠陥、ショート欠陥、下層欠陥等の欠陥種による分類を行う。分類方法は、例えば、所定の分類基準に基づいて欠陥画像の輪郭等で欠陥種の判断によって分類する。
【００２５】
ステップＳ３０１〜Ｓ３０３の検出、ステップＳ３０４の分類工程に続いて、ステップＳ３０４で分類された欠陥データのうち、処理演算部１２４において必要なデータを選択し、目的に応じたデータリストを生成する（ステップＳ３０５）。
【００２６】
図５はデータリスト生成工程で生成されるデータリストである。
【００２７】
このデータリストの生成工程においては、次のような２種類のデータリストを生成する。すなわち、検出された欠陥データに対して、欠陥発生原因及び欠陥発生時期等を特定するためには、その欠陥をレビューする必要があるが、全ての欠陥に対してレビューを行うことは現実的ではない。そのため、欠陥データ全体から所定の数だけサンプリングを行い、サンプリングされた欠陥のレビューを行い、全体像を掴む方法が一般的に行われている。しかし、サンプリング対象にスクラッチや、他のキラー率の低い欠陥データを含めてしまうとキラー率の高い上異物、オープン欠陥やショート欠陥等の欠陥データのサンプリング数が低下してしまう可能性が高くなってしまう。
【００２８】
そのため、本実施形態では、スクラッチの欠陥データや下層欠陥等を除いてレビュー対象用の第一のデータリストを生成する。また、レビュー対象となった欠陥データからでは発生原因が特定できない、後の工程におけるスクラッチに起因したと考えられる異常の特定のため、第一のデータリストの欠陥データに、さらにスクラッチの欠陥データを加えた第二のデータリストを生成する。
【００２９】
第一のデータリストには、キラー率の高い上異物、オープン欠陥、ショート欠陥をレビユーし、報告することを示す。また、第二のデータリストには、スクラッチ等によるキラー率の低い欠陥による異常を特定するために、第一のデータリストのキラー率の高い上異物、オープン欠陥、ショート欠陥に加えて、スクラッチ欠陥をレビユーし、報告することを示す。
【００３０】
本実施形態では、検出される量が多く、一般的にキラー率が低いスクラッチ欠陥のデータを第二のデータリストに加えるデータとしたが、第二のデータリストに加えることのできる欠陥データはこれに限らず、目的とする欠陥発生原因や欠陥発生時期に応じて任意に変更することができる。
【００３１】
次に、レビュー対象用の第一のデータリストはレビュー装置２００に送られる。レビユー装置２００において、サンプリングを行った後、第一のデータリストに基づいて、欠陥検査装置１００よりも解像度の高いＳＥＭ方式のレビューを行う（ステップＳ３０６）。
【００３２】
一方、第二のデータリストはデータサーバ２２０に送られ、データサーバ２００内の比較演算部２２１において他工程で得られたデータリストとの重ね合わせ工程へ移る。
【００３３】
レビュー装置２００においてレビューを行った欠陥データはＡＤＣ２１０に送られ、欠陥クラスを割り当てられた後（ステップＳ３０７）、データサーバ２２０に転送され、欠陥クラスと欠陥データとの対応付けが行われる。
【００３４】
比較演算部２２１において、対応付けが行われた欠陥データと他工程で得られたレビュー済みの欠陥データとの重ね合わせを行う（ステップＳ３０８）。半導体装置の製造には非常に多くの工程が存在し、定められた製造工程毎に欠陥検査を行っている。アライメントにより各工程におけるウェハの位置合わせを高精度で行うことができるため、ある工程で得られた欠陥データは、他の工程で得られた欠陥データと重ね合わせ（位置合わせ）判定をすることにより工程間における欠陥の因果関係や欠陥発生時期等を特定することができる。
【００３５】
図６は第一及び第二のデータリストを生成した検査工程よりも後の工程において、レビュー対象とした欠陥データによって生成された第三のデータリスト及び第三のデータリストにスクラッチの欠陥データを加えた第四のデータリストと、第一及び第二のデータリストとの重ね合わせ工程を示した説明図である。
【００３６】
従来は、第一のデータリストに含まれているレビュー対象とした欠陥データと第三のデータリストに含まれているレビュー対象とした欠陥データのみの重ね合わせにより（ステップＳ４０１）、欠陥発生原因や欠陥発生時期等の特定を行っている。これに対して、本実施形態では、上記第一と第三のデータリストの重ね合わせに加えて、さらにスクラッチの欠陥データを加えた第二のデータリストと第四のデータリストとの重ね合わせを行う（ステップＳ４０２）ことによって、キラー欠陥がスクラッチに起因したものであるかを座標から判断することができる。
【００３７】
また、さらに第二のデータリストと第三のデータリストとの重ね合わせにより（ステップＳ４０３）、詳細に欠陥原因工程を特定することができる。具体的には、第三のデータリストに含まれているショート欠陥の座標が第二のデータリストに含まれているスクラッチの座標と同じである場合には、レビュー画像を参照し、このショート欠陥はスクラッチに起因したものであると判別することができる。従って、第二のデータリストと第四のデータリストとの重ね合わせにより（ステップＳ４０２）、スクラッチに起因したキラー欠陥であると推測される場合には、レビュー画像を含む第三のデータリストとの重ね合わせをさらに行うことにより効率よく解析を行うことができる。
【００３８】
上記した本実施形態によれば、次のような効果が得られる。すなわち、レビュー用の第一のデータリストと第一のデータリストにスクラッチの欠陥データを加えた第二のデータリストを生成し、重ね合わせ解析に用いることにより、キラー率が高い欠陥のサンプリング数を低下させずにスクラッチの欠陥データを解析に用いることが可能となる。
【００３９】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施することができる。例えば、分類判定部、処理演算部は欠陥検査装置内ではなく、ネットワークによって接続された外部機器やデータサーバ内、或いはそれぞれが別の場所に備えられていても構わない。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査システムの一例を模式的に示したブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査装置の一例を模式的に示したブロック図である。
【図３】本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査工程の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査工程における欠陥データの分類の流れを示したフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態の一態様に係る欠陥検査工程におけるデータリストの選択する欠陥種を表した説明図である。
【図６】本発明の実施形態の一態様に係る重ね合わせ工程を示した説明図である。
【符号の説明】
【００４１】
１００    欠陥検査装置
１１０    検出部
１１１    被検査物（ウェハ）
１１２    可動式ステージ
１１３    光源
１１４    結像光学系
１１５    光電変換器
１２０    画像処理部
１２１    ＡＤ変換部
１２２    記憶部
１２３    分類判定部
１２４    処理演算部
２００    レビュー装置
２１０    ＡＤＣ
２２０    データサーバ
２２１    比較演算部
２３０    ネットワーク
２４０    全体制御部
【図１】
2010040859.tif 000003
【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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