(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
チップのピッチサイズから半導体基板上のパターン配列を仮想的に設定し、該パターン配列から前記半導体基板の外側となるパターン及び境界部に重なるパターンを前記半導体基板のサイズに基づいて削除した後、該パターン配列の最外部でパターンの有無を光学的に検出する注目ポイントを設定し、前記半導体基板の前記注目ポイントに相当する部分を光学的に検出した結果に基づき、前記パターン配列の最外部でのパターンの有無を修正して最終的なパターン配列の認識結果を出力することを特徴とする半導体基板のパターン配列認識方法。
【請求項２】
前記注目ポイントを軸対称なパターン配列の一方側においてのみ設定してパターンの有無を光学的に検出させ、該一方側におけるパターン有無の検出結果を、他方側に軸対称に適用してパターンの有無を修正させることを特徴とする請求項１記載の半導体基板のパターン配列認識方法。
【請求項３】
前記注目ポイントを、隣接するチップ部分におけるパターンの有無の組み合わせに基づいて設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の半導体基板のパターン配列認識方法。
【請求項４】
前記注目ポイントをチップ境界の格子点に設定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の半導体基板のパターン配列認識方法。
【請求項５】
前記注目ポイントとしての格子点を中心とし、かつ、該格子点周囲のチップ部分の隅部を含む視野範囲内で、半導体基板に照射した光の反射光を検出し、該検出された反射光に基づいて前記格子点周囲のパターンの有無を検出することを特徴とする請求項４記載の半導体基板のパターン配列認識方法。
【請求項６】
前記視野範囲をパターン配列に沿って４領域に分割し、該４領域毎に反射光レベルのヒストグラム情報を求め、該ヒストグラム情報に基づいて前記格子点周囲の４領域におけるパターンの有無を検出することを特徴とする請求項５記載の半導体基板のパターン配列認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体基板上に形成されたパターンの配列を認識する半導体基板のパターン配列認識方法に関し、特に、自動的なパターン配列の認識を短時間でかつ簡便に行い得る半導体基板のパターン配列認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体ＩＣの製造においては、各種のパターンが半導体基板上に形成されるが、これらのパターンは相互間の位置が正確である必要があるため、パターン形成毎にパターン間の位置ずれ量を計測して検査するようになっている（特開平６−２５８０２６号公報，特開平８−１１５８７４号公報参照）。
【０００３】
ここで、前記位置ずれ量の計測には、ウェハ等の半導体基板上にパターン（チップ部分）がどのような配列で形成されているかを示すパターン配列情報が必要であり、従来では、作業者が実際の半導体基板上のパターン配列に基づいて、パターン配列の情報を手作業で入力するのが一般的であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記のように作業者の手作業でパターン配列の情報を入力させる方法では作業能率が悪いという問題があり、パターン配列を自動認識させる方法として、広範囲の視野をもつ撮像光学系を用い、半導体基板の全面を走査して、パターンの有無を検査する方法があった。
【０００５】
しかし、上記のように半導体基板の全面を走査させる構成では、全面走査を完了するまでに時間がかかり、結果的に、パターン配列を認識するのに時間を要するという問題があり、また、広範囲の視野からパターン領域の境界を認識する必要があるため処理が複雑化し、更に、全面走査を行うことで走査結果を記録するためのメモリ容量を多く必要とするという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、このような問題点に対処し、自動的なパターン配列の認識を短時間でかつ簡便に行い得る半導体基板のパターン配列認識方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明による半導体基板のパターン配列認識方法は、チップのピッチサイズから半導体基板上のパターン配列を仮想的に設定し、該パターン配列から前記半導体基板の外側となるパターン及び境界部に重なるパターンを前記半導体基板のサイズに基づいて削除した後、該パターン配列の最外部でパターンの有無を光学的に検出する注目ポイントを設定し、前記半導体基板の前記注目ポイントに相当する部分を光学的に検出した結果に基づき、前記パターン配列の最外部でのパターンの有無を修正して最終的なパターン配列の認識結果を出力する構成とした。
【０００８】
ここで、前記注目ポイントを軸対称なパターン配列の一方側においてのみ設定してパターンの有無を光学的に検出させ、該一方側におけるパターン有無の検出結果を、他方側に軸対称に適用してパターンの有無を修正させる構成とすると良い。
また、前記注目ポイントを、隣接するチップ部分におけるパターンの有無の組み合わせに基づいて設定することが好ましい。
【０００９】
更に、前記注目ポイントをチップ境界の格子点に設定することが好ましい。
また、前記注目ポイントとしての格子点を中心とし、かつ、該格子点周囲のチップ部分の隅部を含む視野範囲内で、半導体基板に照射した光の反射光を検出し、該検出された反射光に基づいて前記格子点周囲のパターンの有無を検出する構成とすることができる。
【００１０】
また、前記視野範囲をパターン配列に沿って４領域に分割し、該４領域毎に反射光レベルのヒストグラム情報を求め、該ヒストグラム情報に基づいて前記格子点周囲の４領域におけるパターンの有無を検出する構成とすることができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。
図１は、本発明にかかる半導体基板のパターン配列認識方法を実施するための光学装置の概略を示す図である。
【００１２】
図１において、半導体基板としてのウェハ１１はＸＹテーブル１２上に載置される。そして、光源１３から照明光が、ハーフミラー１４で偏向され、顕微鏡対物レンズ１５を介してウェハ１１に照射され、ウェハ１１からの反射光が前記顕微鏡対物レンズ１５，ハーフミラー１４を介してＣＣＤ等の撮像素子１６に結像する。撮像素子１６からの画像信号は、画像処理ユニット１７に出力され、該画像処理ユニット１７における画像処理でパターンの有無が判別される構成となっている。
【００１３】
図２は、前記図１に示した光学装置を用いて行われるパターン配列認識方法の手順を概略的に示したものであり、この図に示す手順に従い前記画像処理ユニット１７においてウェハ１１上にどのような配列で各チップに対応するパターンが形成されているかが自動認識される。
【００１４】
図２において、まず、（ａ）では、チップのピッチサイズに基づいてウェハサイズを内包する縦横がそれぞれ所定数のパターンからなるパターン配列を仮想的に設定する。ここで、ウェハの中心にパターン配列の中心の格子点が一致するようにパターンが形成されるようにしておき、これに対応して、前記仮想設定されるパターン配列もウェハの中心と格子点とが一致するように設定させるようにする。また、前記ピッチサイズ，ウェハサイズ等の情報は、外部装置との通信又はマンマシンインターフェースを介して前記画像処理ユニット１７に入力されるものとする。
【００１５】
次に、図２（ｂ）では、前記仮想的に設定したパターン配列上で、ウェハサイズの外側となるパターン及び境界部に重なるパターン（図２（ｂ）の斜線で示されるパターン）を削除する。この状態では、確実に存在しないパターンのみを削除しただけであり、ウェハサイズ内でありながら実際にはパターンが形成されていない部分（図２（ｃ）の斜線で示されるパターン）が配列として残されている可能性がある。
【００１６】
そこで、図２（ｃ）では、前記（ｂ）でウェハサイズ内に絞り込まれたパターン配列上で、実際のウェハにおけるパターンの光学的な検出によってパターンの有無を検出させる注目ポイントを、パターン配列の最外部に設定する。そして、この注目ポイントに相当する座標位置を中心とした視野範囲での光学的な検出結果から、ウェハサイズ内でありながら実際にはパターンが形成されていない部分（図２（ｃ）の斜線で示されるパターン）を実際のウェハ上から判別し、これをパターン配列から削除する。上記の手順によって図２（ｄ）に示されるような最終的なパターン配列の認識結果が得られる。
【００１７】
ここで、ウェハ上のパターン配列は、通常は軸対称（図２では左右対称）に設定されるのが一般的であるから、軸対称の片側でのみパターンの光学的な検出を行わせれば、その結果をそのまま軸対称に他方側に適用できるので、図２に示す手順では左側半分についてのみ注目ポイントの設定及び光学的な検出を行わせ、その結果を右側のパターン配列にも軸対称にそのまま反映させるようにしてある。これにより、光学的な検出が必要なポイント数を半分にでき、パターン配列の自動認識に要する時間を短縮できる。
【００１８】
また、予めパターン配列を仮想設定することで、パターン（チップ部分）境界が予測されるから、ウェハ１１上を走査してパターンの有無を検出させる必要はなく、パターンが形成されていない可能性のある部分を注目ポイントとして、光学的な検出を分散的に実行すれば良く、本実施の形態では、パターン配列の格子点を注目ポイントとして、格子点周りの４領域におけるパターンの有無を検出できるようにしてある。具体的には、図２（ｃ）では、ウェハサイズの境界に重なるとして削除されたパターンによって階段状となっている最外部において、前記削除されたパターンのウェハ中心側の隅部に相当する格子点を注目ポイント１〜３として設定してあり、該注目ポイント１〜３を視野範囲の中心とする光学的な検出によって注目ポイント周りの４領域におけるパターンの有無を、同一視野範囲の情報から検出できるようにしてある。
【００１９】
前記視野範囲は、図２（ｅ），（ｆ）に示すように、注目ポイント（格子点）を介して隣接する４領域の隅部を含むものであれば良く、該視野範囲内でウェハからの反射光を検出し、パターンの有無による反射光レベルの違いに基づいて前記４領域それぞれでのパターンの有無を検出する。
【００２０】
注目ポイント１，２（図２（ｅ））における光学的な検出結果からは、ウェハサイズの境界に重なるとして予め削除されているパターンを除く注目ポイント１，２周りの３つのパターンが実際に存在していることが判別されるので、パターンの削除は行われないが、注目ポイント３（図２（ｆ））では、ウェハサイズの境界に重なるとして削除されたパターンの右隣及び上のパターン（図２（ｆ）に斜線で示すパターン）が実際には存在しないことが検出される結果、前記両パターンの削除が行われる。
【００２１】
かかる構成のパターン配列認識方法によると、パターンの光学的な検出を、限られた複数の注目ポイントで然も比較的狭い視野範囲内で行えば良いから、ウェハ全面を光学走査してパターンの有無を検出させる場合に比べて光学的な検出のための処理時間が短く、また、仮想設定したパターン配列上での格子点を中心とする視野範囲で光学的な検出を行わせることで、境界認識等の複雑な処理を必要とせず、また、光学的な検出結果を記録するためのメモリ容量も少なくて良い。
【００２２】
次に上記に概略的に説明したパターン配列認識方法の詳細な内容を、図３〜図５のフローチャートに従って説明する。
まず、Ｓ１では、ウェハサイズの座標をウェハ中心からの座標に変換し、次のＳ２では、ピッチサイズに基づきウェハ中心からの座標系からなるチップマトリクス（パターン配列）を作成する。前記チップマトリクス（チップ有無テーブル）は、図６（ａ），（ｂ）に示すように、ウェハサイズを内包する縦横がそれぞれ所定数からなるマトリクスであり、該マトリクスの各値は、チップ（パターン）有りを示す「１」に初期設定される。
【００２３】
Ｓ３では、ウェハサイズの境界の外側及び境界に重なるチップ（パターン）を削除する処理を行う。尚、チップ（パターン）の削除とは、前記チップマトリクスの該当位置の値をチップ（パターン）無しを示す「０」に書き換えることを意味する。
【００２４】
前記Ｓ３の具体的な処理内容は、図５のＳ３１〜Ｓ３５に示してある。
Ｓ３１では、前記チップマトリクス（チップ有無テーブル）上で、ウェハサイズ内のチップ（パターン）のみを残して他を削除する処理が全て終了したか否かを判別する。そして、処理が終了していないときには、Ｓ３２へ進み、チップ（パターン）有無のデータを順次読み込み、次のＳ３３では、読み込んだチップ（パターン）有無のデータに対応するチップ部分の４隅の座標（ウェハ中心からの座標）を算出する。
【００２５】
Ｓ３４では、チップの４隅の座標が、近傍のウェハ円周（境界）座標よりも大きいか否かを判別する。ここで、４隅の座標のうちの１つでもウェハ円周座標よりも大きい場合には、Ｓ３５へ進んで、ウェハサイズを越えるチップに相当するものとして該当するチップ（パターン）を削除する。該Ｓ３５では、Ｓ３５’に示すように、チップマトリクス（チップ有無テーブル）上の該当するチップ位置に「チップ無し」コード（本実施の形態では「０」）をセットすることで、ウェハサイズを越えるチップの削除を行った後、残るチップ（パターン）がウェハサイズ内であるか否かを判別させるためにＳ３１へ戻る。一方、４隅の座標の全てがウェハ円周座標よりも小さい場合には、チップマトリクス（チップ有無テーブル）の更新が必要ないので、そのままＳ３１へ戻る。
【００２６】
上記のような処理において、全ての値がチップ有りを示す「１」に初期設定されたチップマトリクス（チップ有無テーブル）上において、ウェハサイズを越えるチップ部分が全てチップ無しを示す「０」に書き換えられる（図７（ａ），（ｂ）参照）。
【００２７】
次にＳ４へ進み、実際のウェハ上で光学的な検出を行わせる注目ポイントの抽出を行わせる。前記注目ポイントは、横方向のチップ有無データを図８で左側から右側に向けて探索したときに、最初に「１」（チップ有り）となるチップ部分を基準とし、該チップ部分の下（チップサイズ中心よりも下側では上）のデータが「１」でかつその左側も「１」でかつ次の左が「０」であるときに、前記「１」であるチップマトリクスで囲まれる格子点に設定される（図８参照）。即ち、上記の注目ポイント抽出は、チップ有無の境界（最外部）が斜めになっている部分を抽出する結果となり、縦横２×２チップの組み合わせにおいて、０，０，０，１の組み合わせになる部分又は１，１，１，０の組み合わせとなる部分を抽出することになる。
【００２８】
尚、上記のようにしてチップ有無の境界が斜めになっている部分に注目ポイントを全て設定した場合に、後述する光学的なパターンの読み取りで同じチップ部分が重複して読み取られる場合があるので、重複する読み取りを極力回避できるように、設定された注目ポイントの中から読み取りが重複しないような注目ポイントの組み合わせを選択するようにしても良い。即ち、注目ポイントを格子点毎に連続的に設定すると、１つのチップ部分の２つの隅部が異なる注目ポイントにおける光学的検出によって個別に検出されることになり、１つのチップ部分に対して２つの同じ検出結果を得ることになってしまうので、１つのチップ部分についてはなるべく１つの隅部のみが光学的に検出されるように注目ポイントを設定することが好ましい。
【００２９】
注目ポイントを抽出すると、Ｓ５では、前記ハーフミラー１４，顕微鏡対物レンズ１５，撮像素子１６等からなる光学系の視野範囲の中心が前記注目ポイントに一致するように、ＸＹテーブル１２を駆動し、該ＸＹテーブル１２に載置されているウェハ１１を移動させる（図９参照）。尚、前記光学系の視野範囲は、図９に示すように、注目ポイント周囲の４つのチップ部分の隅部が含まれれば良く、前記４つのチップの全域を視野範囲とする必要はない。
【００３０】
前記視野範囲の中心を注目ポイントに一致させると、Ｓ６では、そのときに得られた画像データを画像処理ユニット１７に取り込む。画像処理ユニット１７では、前記撮像素子１６で得られた２次元画像データを、注目ポイントを中心としてパターン配列に沿って縦横に４分割し（Ｓ７：図１０参照）し、該分割した４領域毎に画像データの分布（ヒストグラム）を算出する（Ｓ８：図１１参照）。
【００３１】
前記光学系においては、パターンが存在すると反射光のレベルが低下し画像データとして低い値が出力される構成となっており、パターンの有無によってヒストグラムの特徴が図１１に示すように異なることになる。即ち、前記４領域において、パターンが存在している領域では、パターンの存在によってヒストグラムが暗い方に偏り（図１１（ａ）参照）、逆に、パターンが存在していない領域ではヒストグラムが明るい方に偏ることになり（図１１（ｂ）参照）、かかるヒストグラムの特性に基づいて４領域それぞれにおいてパターンの有無を判別できる。
【００３２】
そこで、Ｓ９では、前記ヒストグラムの特徴から、注目ポイント周囲の４チップ（パターン）の有無をそれぞれに判別し、該判別結果を各注目ポイント毎にチップ（パターン）の有無を示す「１」，「０」の組み合わせで示し（図４Ｓ９中のＣＡＳＥ１〜ＣＡＳＥ３参照）、前記Ｓ３での設定されたチップマトリクス（チップ有無テーブル）上で「１」となっているのに、前記注目ポイント毎の光学的な検出結果からチップ無し「０」とされたチップ部分については、チップマトリクス（チップ有無テーブル）の該当部分を「０」に書き換える。これにより、ウェハサイズ内であるためチップ（パターン）有りとされた中から実際には存在していないチップ部分を除外することができる（図１２参照）。
【００３３】
上記の注目ポイントの抽出及び注目ポイントにおけるパターンの光学的な検出は、前述のように左右対称であるチップ（パターン）配列の左側においてのみ行わせるから、Ｓ１０では、左半分での光学的検出結果を横方向（Ｘ方向）に反転して（軸対称にそのまま適用させて）、右半分のマトリクスデータを修正し、該修正したマトリクスデータ（パターン配列）を最終的な認識結果として出力する。
【００３４】
【発明の効果】
本発明は以上のように構成されたので、ピッチサイズに基づき設定したパターン配列から半導体基板サイズから外れるパターンを削除した後、該パターン配列の最外部での光学的な検出結果からパターン配列を修正して最終的な認識結果を得ることにより、光学的なパターン検出を分散された複数箇所に限定して行わせることができ、以て、自動的なパターン配列の認識を短時間でかつ簡便に行える。
【００３５】
また、軸対称のパターン配列の一方側においてのみ光学的なパターン検出を行わせることにより、光学的な検出を行わせるポイント数を減少させ、パターン配列の認識に要する時間をより一層短縮できる。
更に、光学的なパターン検出を行わせるポイントを、隣接するチップ部分におけるパターン有無の組み合わせに基づいて設定することにより、光学的な検出が必要なポイントを的確に設定することができる。
【００３６】
また、光学的なパターン検出を行わせるポイントをチップ境界の格子点に設定することにより、光学的なパターン検出を効率良く行える。
また、反射率の違いに基づいてパターンの有無を検出させることにより、パターンの有無を確実に検出できる。
更に、視野範囲を分割した領域毎にヒストグラム情報を求めてパターンの有無を検出することにより、反射率の違いを高精度に判別でき、以て、パターンの有無を精度良く検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるパターン配列認識方法を実施するための光学装置の概略を示す図である。
【図２】本発明にかかるパターン配列認識方法の実施の形態を概略的に示す図である。
【図３】上記実施の形態におけるパターン認識の手順を詳細に示すフローチャートである。
【図４】上記実施の形態におけるパターン認識の手順を詳細に示すフローチャートである。
【図５】上記実施の形態におけるウェハサイズに基づくパターン削除の様子を示すフローチャートである。
【図６】上記実施の形態におけるチップマトリクス（パターン配列）の初期状態を示す図である。
【図７】上記実施の形態におけるウェハサイズに基づくパターン削除後のチップマトリクス（パターン配列）を示す図である。
【図８】上記実施の形態におけるパターンの光学的な検出を行わせる注目ポイントを示す図である。
【図９】上記実施の形態におけるパターン配列と光学的な検出を行う視野範囲との相関を示す図である。
【図１０】上記実施の形態における視野範囲の分割の様子を示す図である。
【図１１】上記実施の形態におけるパターンの有無とヒストグラム特性との相関を示す図である。
【図１２】上記実施の形態における注目ポイントにおける光学的な検出結果に基づくチップマトリクスの修正の様子を示す図である。
【符号の説明】
１１…ウェハ（半導体基板）
１２…ＸＹテーブル
１３…光源
１４…ハーフミラー
１５…顕微鏡対物レンズ
１６…撮像素子
１７…画像処理ユニット
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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