(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥検査装置によって、途中工程のウエハ内の欠陥を検出する工程と、
前記欠陥を含む画像の前記欠陥の特徴を検出し、欠陥像を生成する工程と、
完成したウエハ内の製品特性の良否を測定し、フェイルマップを生成する工程と、
前記欠陥像と前記フェイルマップを用いて、前記ウエハの製品特性の良否を調査し、歩留まりの予測モデルを構築する工程と、
前記予測モデルの構築において、特性不良を及ぼす工程を抽出する工程と
を含み、
前記欠陥像を生成する工程において、同じパターンが繰り返し形成される領域については、繰り返しパターンの数に応じて、前記欠陥を含む画像をこの数で分割し、この分割画像を１つに重ね合わせて欠陥情報を圧縮することを特徴とする半導体装置の検査方法。
【請求項２】
前記欠陥検査装置で検出した欠陥像の特徴は、ドットマップで表示することを特徴とする請求項１記載の半導体装置の検査方法。
【請求項３】
前記予測モデルを用いて、前記ウエハの欠陥から擬似欠陥を排除し、歩留まりを予測することを特徴とする請求項１記載の半導体装置の検査方法。
【請求項４】
前記予測モデルはニューラルネットワークを用いて構築されることを特徴とする請求項３記載の半導体装置の検査方法。
【請求項５】
前記予測モデルは重回帰モデルを用いて構築されることを特徴とする請求項３記載の半導体装置の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターンが形成された半導体ウエハ面の欠陥を分類する手法に係わり、特に、光学的検査で得られた欠陥分布データから製品の特性に影響を及ぼす致命的な欠陥である可能性の高い欠陥を抽出する半導体装置の検査装置と検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、パターンが形成された半導体ウエハ面の欠陥を分類する手法として実用されている光学的な欠陥検査装置としては、例えばＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ社の２１シリーズのように画像を比較するタイプ（画像比較タイプ）と、例えばＯＳＩ社のＩＱシリーズのように欠陥からの光散乱を検出するタイプ（光散乱検出タイプ）が知られている。
【０００３】
画像比較タイプは、特定のチップについて、周辺のチップとパターン及び色の比較が行われる。その結果、周辺のチップと差が検出された箇所がある場合、この箇所が欠陥として出力される。
【０００４】
また、光散乱検出タイプは、ウエハ上の繰り返しパターンから生じる回折光がフィルタリングされ、欠陥に起因する散乱光のみを抽出して欠陥が検出される。また、欠陥検出用のプローブ光は欠陥により偏光され、この変化を用いて欠陥が検出されるタイプもある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、画像比較タイプの欠陥検出装置では、堆積された膜の膜厚の微妙な差により画像に色むらが生じる。その結果、色による画像比較が行われた場合、色むらを欠陥として検出しやすい傾向がある。
【０００６】
そこで、このような問題を回避するために、通常感度調整が行われ、色むらの影響が抑制される。しかし、この場合は、本当の欠陥である実欠陥に対する感度も低下する。
【０００７】
また、ウエハの表面にグレインが存在する場合も、これを欠陥として検出するという問題がある。
【０００８】
このように、色むらやグレイン等による欠陥は見かけ上の欠陥である。従って、これらの欠陥は疑似欠陥として実欠陥と区別する必要がある。しかし、画像比較タイプでは、測定原理上、これらの欠陥を区別することは困難である。
【０００９】
また、光散乱検出タイプでは、測定方法上、画像比較タイプにおける色むらに起因する疑似欠陥を検出することはない。
【００１０】
しかし、堆積された膜や金属膜等の表面にグレインが存在する場合、これを欠陥として検出する。このため、画像比較タイプと同様に、疑似欠陥が発生するという問題がある。
【００１１】
以上のように、両者の欠陥検出方法に共通する問題として、検出された欠陥中に疑似欠陥が含まれることは避けられない。
【００１２】
また、検出された欠陥が実欠陥であっても、実欠陥の存在する場所によって、製品の特性に与える影響が異なる場合がある。つまり、実欠陥が製品に対する致命的な欠陥（致命欠陥）になるか否かは、その実欠陥の存在する場所にも依存する。しかし、両者の欠陥検出方法では、実欠陥中の致命欠陥のみを検出することは難しい。
【００１３】
従って、検出された欠陥のデータから製品の特性への影響を判定し、製品の歩留まりを精度良く予測することは困難である。
【００１４】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、実欠陥中の致命欠陥のみを検出し、製品の歩留まりを予測することが可能な半導体装置の検査装置と検査方法を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記目的を達成するために以下に示す手段を用いている。
【００１７】
本発明の一視点による半導体装置の検査方法は、欠陥検査装置によって、途中工程のウエハ内の欠陥を検出する工程と、前記欠陥を含む画像の前記欠陥の特徴を検出し、欠陥像を生成する工程と、完成したウエハ内の製品特性の良否を測定し、フェイルマップを生成する工程と、前記欠陥像と前記フェイルマップを用いて、前記ウエハの製品特性の良否を調査し、歩留まりの予測モデルを構築する工程と、前記予測モデルの構築において、特性不良を及ぼす工程を抽出する工程とを含み、前記欠陥像を生成する工程において、同じパターンが繰り返し形成される領域については、繰り返しパターンの数に応じて、前記欠陥を含む画像をこの数で分割し、この分割画像を１つに重ね合わせて欠陥情報を圧縮する。
【００１８】
前記欠陥検査装置で検出した欠陥像の特徴は、ドットマップで表示する。
【００２０】
前記予測モデルを用いて、前記ウエハの欠陥から致命欠陥のみを選別し、歩留まりを予測する。
【００２１】
前記予測モデルはニューラルネットワークを用いて構築される。また、前記予測モデルは重回帰モデルを用いて構築される。
【００２２】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を以下に図面を参照して説明する。
【００２３】
［第１の実施例］
本発明の第１の実施例は、画像比較タイプを用いた欠陥検査装置及び検査方法である。
【００２４】
図１は、検査装置の一例を示している。欠陥検査装置１は光学的にウエハの欠陥を検出する周知の装置である。この欠陥検査装置１において製造途中のウエハの欠陥特徴量が抽出され、欠陥検査装置２は例えば周知のテスト装置であり、この装置２により完成ウエハに対して特性評価テストが行われ、完成ウエハのチップ毎の良否が抽出される。欠陥検査装置１のデータは欠陥加工部３に供給され、この加工部３でそれぞれ欠陥特徴が加工される。この加工された各データはモデル構築部４に供給され、このモデル構築部４において歩留まり等の予測モデルが構築される。また、欠陥加工部３、モデル構築部４は、例えば周知のコンピュータからなる制御装置５により構成されている。
【００２５】
図２は、図１に示す装置の動作を示すフローチャートである。このフローチャートに沿って、欠陥検出方法の詳細について説明する。
【００２６】
まず、ＳＴ１からＳＴ３において、欠陥検査装置１を用いて、製造途中のウエハから欠陥検出が行われる。
【００２７】
すなわち、画像比較タイプの欠陥検出方法により、特定のチップについて、周辺のチップとパターン及び色の比較が行われる。その結果、周辺のチップとの差が検出された箇所がある場合、この箇所が欠陥として出力される。さらに、欠陥が存在する位置（座標）の抽出が行われる。この際、検出される欠陥には、実欠陥及び疑似欠陥の両方が含まれている。このようにして、欠陥検査装置１によるウエハ内の欠陥分布評価が行われる（ＳＴ１）。
【００２８】
次に、図３に示すように、評価結果の欠陥の特徴をわかりやすくするため、ウエハ１１内の１チップ１２毎に欠陥（実欠陥及び疑似欠陥）を含む画像がドット１３で表される。このようにして、欠陥の特徴抽出が行われる（ＳＴ２）。
【００２９】
次に、図４（ａ）に示すように、１チップ１２内に同じドット１３のパターンが繰り返し形成される領域（並進対称性を有する領域）については、繰り返しパターンの数ｎ（≧１）に応じて、ドット１３の画像がｎ個に等分割される。その後、図４（ｂ）に示すように、ｎ個の分割画像が１つに重ね合わされ、工程途中の特定ウエハによる欠陥のドットマップ１４が作製される（ＳＴ３）。このように、欠陥画像が重ね合わされ、欠陥情報が圧縮される。
【００３０】
一方、前記欠陥検査装置２は完成ウエハにおける各チップの電気的特性をテストする。このテスト結果より、各チップの良否を測定し、図５に示すように、ウエハ上のチップ毎の良否に対応して製品特性の良いものを例えば１、悪いものを例えば０と表したフェイルマップ１５が作製される（ＳＴ４）。
【００３１】
次に、ドットマップ１４及びフェイルマップ１５を用いて、チップの欠陥像と製品特性の良否（１／０）との対応が調査される。このようなチップ内の欠陥からチップの良否を予測するモデル（多入力変数１出力関数）として、ニューラルネットワークが用いられる。
【００３２】
図６に示すように、例えば階層型のニューラルネットワークが採用される。このネットワークでは、ニューロン１６及び結合線１７からなるユニット１８が入力層、中間層、出力層のそれぞれ独立な層に分かれて配置されている。
【００３３】
また、Ｘｎはある工程の１チップ当たりの欠陥の特徴を表す量（欠陥特徴量）、Ｙはチップの良否（１／０）を示す。ここで、欠陥特徴量は、例えば欠陥の大きさ、位置等が数値化されている。
【００３４】
まず、図７に示すように、例えば工程１のウエハにおける１チップ当たりの欠陥特徴量（例えば欠陥の大きさ）をＸ１、工程２のウエハにおける１チップ当たりの欠陥特徴量（例えば欠陥の大きさ）をＸ２、工程ｎのウエハにおける１チップ当たりの欠陥特徴量（例えば欠陥の大きさ）をＸｎとする。このような各Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｎは、図６に示す入力層にそれぞれ入力される。
【００３５】
図８は、図６に示した１ユニットの構造を示す。ここで、Ｗは結合荷重値（信号伝達率）、θはしきい値（Ｙに入力する値に適しているか否かのしきい値）を示している。また、関数ｆ（ｘ）は式１、式２で表される。
【００３６】
まず、入力層にデータＤｉｎ（欠陥特徴量Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｎ）が入力され、仮の結合荷重値Ｗ、しきい値θを用いて、関数ｆ（ｘ）を通過してデータＤｏｕｔが出力される。その後、データＤｏｕｔは中間層に供給される。
【００３７】
【数１】
0003695993.tif 000002
【００３８】
【数２】
0003695993.tif 000003
【００３９】
つまり、ある工程のウエハの欠陥特徴量を式１に入力し変数ｘを求め、この変数ｘが式２の右辺へ代入され、式２が演算される。このように、ウエハ上の各チップ毎に演算が行われる（ＳＴ５）。この演算の結果得られた全てのチップの良否の値Ｙ（１／０）を予測値１と称す。また、フェイルマップ１５に示される各チップ毎の良否（１／０）を測定値１と称す。
【００４０】
結合荷重値ｗｉとしきい値θｊを調整し、測定値１と予測値１の差が最小になるように結合荷重値ｗｉとしきい値θｊが決定される。
【００４１】
このようにして、決定された結合荷重値ｗｉとしきい値θｊによるニューラルネットワークモデルが一旦構築される（ＳＴ６）。
【００４２】
次に、このモデルを用いて、他のウエハのチップの良否の判断が正確に行われるか否か確認される。すなわち、構築したモデルの確度が評価される。
【００４３】
まず、他のウエハの欠陥特徴量を式１に入力して変数ｘを求め、この変数ｘが式２の右辺に代入され、式２が演算される。この演算結果を、予測値２と称す。また、フェイルマップに示される各チップ毎の良否（１／０）を測定値２と称す。次に、この予測値２が測定値２に近いかが比較される。
【００４４】
このようにして、最終的に、測定値と予測値の差が最も小さくなるような結合荷重値ｗｉとしきい値θｊが決定され、ニューラルネットワークモデルが構築される（ＳＴ７）。
【００４５】
次に、上記のようにして構築されたモデルを用いて、製品の歩留まりが予測される。例えば他のウエハの欠陥分布を測定し、欠陥特徴量Ｘｉ（ｉ＝１、２、…、ｎ）を抽出する（ＳＴ８）。この欠陥特徴量Ｘｉを、構築したモデルに入力することにより、製品の良否（１／０）が演算される。ここで、製品特性のよいものを例えば１、悪いものを例えば０とした場合、ウエハ上のチップ数に対して１の数が何％あるかを算出する。これによって、製品の歩留まりが予測される（ＳＴ９）。
【００４６】
また、モデルを構築する際に、結合荷重値ｗｉが大きかった工程を記録しておくことより、後に欠陥不良を及ぼす重要工程が抽出される（ＳＴ１０）。
【００４７】
上記第１の実施例によれば、パターンが形成されたウエハの歩留まりを既存の画像比較タイプの欠陥検査装置を使用して確実に予測できる。
【００４８】
また、同じパターンが繰り返し形成される領域の画像は、分割して１つに重ね合わすことができる。そのため、繰り返しパターンの欠陥像の情報を圧縮することができる。従って、歩留まりの予測等の処理の高速化が図れる。
【００４９】
また、結合荷重値ｗｉの大小により、疑似欠陥と実欠陥を区別することができるため（結合荷重値ｗｉの小さい欠陥は疑似欠陥である可能性が高い）、疑似欠陥を排除することが可能である。
【００５０】
また、欠陥データ（欠陥の特徴量）をニューラルネットワークモデルに入力することにより、チップごとの良否が予測できる。そのため、製品の歩留まりを予測することができる。
【００５１】
また、工程ごとの欠陥特徴量Ｘｉ毎に製品の良否に対する感度を比較することにより、歩留まりに対する影響の大きい重要工程が抽出できる。従って、重要工程におけるウエハの欠陥を処理することにより、歩留まりを向上させることができる。
【００５２】
また、ニューラルネットワークモデルは入出力の関係が非線形の方式をとるため、柔軟性が非常に高い。
【００５３】
尚、ニューラルネットワークモデルの中間層のユニットの数を増やすことにより、より複雑な学習が可能となる。
【００５４】
また、欠陥特徴量Ｘｉに入力する数値は、種々の工程ウエハにおける１種類の欠陥特徴量に限定されない。例えば、ある工程のウエハの１チップ当たりの欠陥特徴量のうち、ある欠陥の特徴（例えば欠陥の大きさ）をＸ１、別の欠陥の特徴（例えば欠陥の位置）をＸ２としてもよい。この場合、モデルを構築する際に、結合荷重値ｗｉが大きかった工程を記録しておくことより、後に欠陥不良を及ぼす重要な欠陥の特徴を抽出することができる。
【００５５】
［第２の実施例］
次に、本発明の第２の実施例について説明する。第２の実施例はチップの欠陥データと製品特性の良否との対応調査方法として、重回帰モデルを適用した場合を示す。ここで、第２の実施例において、前記第１の実施例と同様の工程については説明を省略する。
【００５６】
図２に示すように、第１の実施例と同様に、工程途中の特定ウエハによる重ね合わせ画像による欠陥のドットマップ、完成ウエハのフェイルマップが作製される（ＳＴ１〜ＳＴ４）。
【００５７】
次に、ドットマップ及びフェイルマップを用いて、多変量重回帰モデルにより、チップの欠陥像と製品の特性の良否（１／０）との対応が調査される。
【００５８】
式３に示すように、この多変量重回帰モデルは、ｍが欠陥検査するチップの数、Ｘｎはある工程の１チップ当たりの欠陥の特徴を表す量（欠陥特徴量）、αが回帰係数、Ｙがチップの良否（１／０）を示している。ここで、欠陥特徴量は、例えば欠陥の大きさ、位置等が数値化されている。
【００５９】
【数３】
0003695993.tif 000004
【００６０】
まず、ある工程のウエハ上の１チップ当たりの欠陥特徴量を式３のＸｎに入力し、式３が演算される。このように、ウエハ上の各チップ毎に演算が行われる（ＳＴ５）。この演算の結果得られた全てのチップの良否の値Ｙ（１／０）を予測値１と称す。また、フェイルマップに示される各チップ毎の良否（１／０）を測定値１と称す。
【００６１】
回帰係数αを調整して、測定値１と予測値１の差が最小になるように回帰係数αが決定される。
【００６２】
このようにして、決定された回帰係数αによる多変量重回帰モデルが一旦構築される（ＳＴ６）。
【００６３】
次に、このモデルを用いて、他のウエハのチップの良否の判断が正確に行われるか否か確認される。すなわち、構築したモデルの確度が評価される。
【００６４】
まず、他のウエハの欠陥特徴量を式３に入力し、式３が演算される。この演算結果を予測値２と称す。また、フェイルマップに示される各チップ毎の良否（１／０）を測定値２と称す。次に、この予測値２が測定値２に近いかが比較される。
【００６５】
このようにして、最終的に、測定値と予測値の差が最も小さくなるような回帰係数αが決定され、重回帰モデルが構築される（ＳＴ７）。
【００６６】
次に、上記のようにして構築されたモデルを用いて、製品の歩留まりが予測される。例えば他のウエハの欠陥分布を測定し、欠陥特徴量Ｘｉ（ｉ＝１、２、…、ｎ）を抽出する（ＳＴ８）。この欠陥特徴量Ｘｉを、構築したモデルに入力することにより、製品の良否（１／０）が演算される。ここで、製品特性のよいものを例えば１、悪いものを例えば０とした場合、ウエハ上のチップ数に対して１の数が何％あるかを算出する。これによって、製品の歩留まりが予測される（ＳＴ９）。
【００６７】
また、モデルを構築する際に、回帰係数αが大きかった工程を記録しておくことより、後に欠陥不良を及ぼす重要工程が抽出される（ＳＴ１０）。
【００６８】
上記第２の実施例によれば、パターンが形成されたウエハの歩留まりを既存の画像比較タイプの欠陥検査装置を使用して確実に予測できる。
【００６９】
また、同じパターンが繰り返し形成される領域の画像は、分割して１つに重ね合わすことができる。そのため、繰り返しパターンの欠陥像の情報を圧縮することができる。従って、歩留まりの予測等の処理の高速化が図れる。
【００７０】
また、欠陥データ（チップ内の欠陥分布の測定データ）からチップごとの良否が予測できる。そのため、製品の歩留まりを予測することができる。
【００７１】
また、工程ごとの欠陥特徴量Ｘｉにより製品の良否が判断されるため、歩留まりに対する影響の大きい重要工程が抽出できる。従って、重要工程におけるウエハの欠陥を処理することにより、歩留まりを向上させることができる。
【００７２】
［第３の実施例］
次に、本発明の第３の実施例について説明する。第３の実施例では、前記第１の実施例の欠陥検出方法として光散乱検出タイプを用いた例である。従って、欠陥検出方法以外は第１の実施例と同様の工程であるため、異なる点のみ説明する。
【００７３】
まず、図２に示すように、ＳＴ１からＳＴ３より、チップが形成される工程途中のウエハを用いて欠陥検出が行われる。
【００７４】
ここで、第３の実施例では、光散乱検出タイプの欠陥検出方法により、ウエハ上の繰り返しパターンから生じる回折光がフィルタリングされ、欠陥に起因する散乱光のみを抽出して欠陥が検出される。この際、検出される欠陥には、実欠陥及び疑似欠陥の両方が含まれている。このようにして、欠陥検査装置によるウエハ内の欠陥分布評価が行われる（ＳＴ１）。
【００７５】
以下の処理は、第１の実施例と同様である。尚、欠陥像は散乱像となるが、これについてもドットマップ化は可能である。
【００７６】
上記第３の実施例によれば、前記第１の実施例と同様の効果が得られる。しかも、この実施例は散乱像を用いて歩留まりを予測できる利点を有している。
【００７７】
また、第３の実施例に示す欠陥検出方法を第２の実施例に適用することを可能であり、この場合も第２の実施例と同様の効果を得ることができる。
【００７８】
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、歩留まり予測モデルとして、例えばファジィモデル等を用いてもよい。
【００７９】
その他、本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施することが可能である。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、実欠陥中の致命欠陥のみを検出し、製品の歩留まりを予測することが可能な半導体装置の検査装置と検査方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる半導体装置の検査方法を示すブロック図。
【図２】本発明に係わる半導体装置の検査方法を示す図。
【図３】ドット化された欠陥特徴を示す図。
【図４】重ね合わせのドットマップを示す図。
【図５】フェイルマップを示す図。
【図６】ニューラルネットワークモデルを示す図。
【図７】欠陥特徴量を示す図。
【図８】ユニットを示す図。
【符号の説明】
１１…ウエハ、
１２…チップ、
１３…ドット、
１４…ドットマップ、
１５…フェイルマップ、
１６…ニューロン、
１７…結合線、
１８…ユニット。
【図１】
0003695993.tif 000005
【図２】
0003695993.tif 000006
【図３】
0003695993.tif 000007
【図４】
0003695993.tif 000008
【図５】
0003695993.tif 000009
【図６】
0003695993.tif 000010
【図７】
0003695993.tif 000011
【図８】
0003695993.tif 000012