(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の製造設備で構成される製造ラインに製品ウエハを流して順々に各製造設備において所定のプロセス条件でプロセス処理させて製品ウエハを製造する際、前記所定の製造設備までプロセス処理された製品ウエハ上に発生した異物や欠陥を検査して該異物や欠陥の画像データを基に該異物や欠陥に関する特徴量データを取得する検査装置を有し、該検査装置で取得した異物や欠陥に関する特徴量データを基に異物や欠陥の異常の発生原因を特定する異常原因特定システムであって、
予め、前記製造ラインにおける前記製造設備別にダミーウエハを流して製品ウエハと同一のプロセス条件でプロセス処理し、該製造設備別にプロセス処理したダミーウエハ上に発生した異物や欠陥を検査装置で検査して該異物や欠陥の画像データを基に前記製造設備別に起因する異物や欠陥に関する特徴量データを各製造設備に対応させた参照データとして作成して記憶装置に登録する参照データ作成手段と、
前記検査装置で取得された製品ウエハにおける異物や欠陥に関する特徴量データを、前記参照データ作成手段で予め記憶装置に登録された各製造設備に対応させた参照データと照合して相関関係を抽出し、該抽出した相関関係において最も相関の強い製造設備に対応させた参照データから、前記製品ウエハにおける異物や欠陥の異常の発生原因としての製造設備を特定する照合手段とを有することを特徴とする異常原因特定システム。
【請求項２】
複数の製造設備で構成される製造ラインに製品ウエハを流して順々に各製造設備において所定のプロセス条件でプロセス処理させて製品ウエハを製造する際、前記所定の製造設備までプロセス処理された製品ウエハ上に発生した異物や欠陥を検査装置で検査して該異物や欠陥の画像データを基に該異物や欠陥に関する特徴量データを取得し、該取得した異物や欠陥に関する特徴量データを基に異物や欠陥の異常の発生原因を特定する異常原因特定方法であって、
予め、前記製造ラインにおける前記製造設備別にダミーウエハを流して製品ウエハと同一のプロセス条件でプロセス処理し、該製造設備別にプロセス処理したダミーウエハ上に発生した異物や欠陥を検査装置で検査して該異物や欠陥の画像データを基に前記製造設備別に起因する異物や欠陥に関する特徴量データを各製造設備に対応させた参照データとして作成して記憶装置に登録する参照データ作成工程と、
前記取得された製品ウエハにおける異物や欠陥に関する特徴量データを前記参照データベースに登録された各製造設備に対応させた参照データと照合して相関関係を抽出し、該抽出した相関関係において最も相関の強い製造設備に対応させた参照データから、前記製品ウエハにおける異物や欠陥の異常の発生原因としての製造設備を特定する照合工程とを有することを特徴とする異常原因特定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体や液晶ディスプレイ等の薄膜デバイスの不良解析や設備保全に関し、特に歩留低下の原因となる異物や欠陥が発生する設備やその製造工程を特定し、対策を迅速に行うことのできる異常原因特定システムおよびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体や液晶ディスプレイ等の薄膜デバイスの製造中に発生する不良、特に量産時において発生する不良は、異物起因が他の不良に比べて多数を占めている。異物や欠陥を発生する設備、あるいはその製造工程をいち早く突き止め、その対策を行うことは歩留向上の最重要課題である。従来から異物や欠陥が発生する設備や工程を突き止めるために次のような方法があった。
この方法は製品基板上の異物や欠陥を金属顕微鏡や電子顕微鏡で外観を目視観察し、分類する。即ち、この方法は異物起因で短絡や断線のように回路の動作不良を分類したり、異物、ウォーターマーク、レジスト残りなどの付着物を分類し、その分類結果を集計する。しかし、作業者が分類作業を行う場合、担当者による差や誤認識などの問題があった。
そこで、特開昭５９−１９２９４４号公報、特開昭６３−３２３２７６号公報、特開平５−２８０９６０号公報、および特開平７−２０１９４６号公報には、分類を自動化する方法が述べられている。従来の欠陥自動分類方法は、製品基板上の異物や欠陥の画像データから欠陥の色、形状、テクスチャなどの特徴量を求め、分類する方法である。この方法は以前に製品基板上で発生した異物や欠陥の特徴量を辞書として事前に作成しておき、それと新たに発生した欠陥の特徴量と比較照合するもので、ニューラルネットワークなどのパターン認識技術を用いる方法が一般的である。
【０００３】
また、異物解析に関する従来技術としては、特開平６−１２０３１１号公報、特開平８−１１１４４１号公報、特開平７−１５９３３３号公報、および特開平８−３１６１１６号公報が知られている。特開平６−１２０３１１号公報には、各工程の検査装置間における互換性のある高精度な座標指定を可能とし、特に半導体集積回路装置の各生産設備において、ウエハ上に付着した異物解析が容易に可能となるダミーウエハおよびそれを用いた異物解析装置が記載されている。また、特開平８−１１１４４１号公報には、半導体装置の製造装置内又は製造装置間で異物がウエハ上に落下ないし付着するかどうか検査するために、検査すべき製造装置内又は製造装置間でダミーウエハを走行させ、走行中に落下ないし付着した異物をＸ線分析により分析して、異物を特定する際に、ダミーウエハとして非シリコンウエハを使用することが記載されている。また、特開平７−１５９３３３号公報には、試料台に載置された検査対象物に光線を照射する照射手段と、その反射光を検出して検査対象物の表面に発生したパターン不良の特徴を示すパラメータ信号を出力するパターン不良検出手段と、上記パターン不良検出手段によって得られた多数のパラメータ信号の値を、パターン不良の発生原因に応じてグループ分けするパターン不良分類手段と、グループ分けされたパターン不良を菊する不良モード記憶手段と、上記パターン不良検出手段によって得られたパラメータ信号を、上記モード記憶装置に記憶されている値と比較して、何れのグループに属するかを判定して不良発生原因を判定する不良モード判定手段を具備した外観検査装置が記載されている。また、特開平８−３１６１１６号公報には、薄膜形成を行いホトリソ、エッチング工程を行いながら、多層の機能素子を形成する製造方法において、製品を製造するより以前に、製造工程の製造設備の状態を検査する製品に類似した形状、及び特性を有する製品のレプリカを用いて、前記製造工程の製品を製造すると同様な設備の検査方法において、検査の方法の識別子と検査を行う設備の識別符号を付与した前記レプリカの収納ケースを用いて、製造工程の製造設備の性能を確認する半導体の製造方法が記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
半導体や液晶ディスプレイ等の薄膜デバイスの製造中に発生する不良、特に量産時において発生する不良は、異物起因が他の不良に比べて多数を占めている。発生の原因はプロセスの不具合、回路構造上の不具合などによる膜の剥がれや削れかす、あるいは製造設備からの発塵である。
しかしながら、上記何れの従来技術においても、ダミー基板を頻繁に流すこと無く、多数の異物などの欠陥の発生原因となる製造設備や製造工程を特定することができるようにする点について十分考慮されていなかった。
【０００５】
本発明の目的は、上記課題を解決すべく、製造ラインに対してダミー基板を頻繁に流すこと無く、多数の異物などの欠陥の発生原因となる製造設備や製造工程を特定することができるようにして製造設備や製造工程に起因した異物や欠陥の発生の低減対策を迅速に実行して歩留まり向上を図った異常原因特定システムおよびその方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、予め、製造ラインを構成する複数種類の製造設備に対応させて、該各々の種類の製造設備で発生する欠陥に関する複数種類の特徴量データを参照データとして登録しておく参照データベースと、製造ラインを構成する複数種類の製造設備で処理されて得られる処理基板に発生した欠陥についての複数種類の特徴量データを取得する検査装置と、該検査装置で取得された欠陥についての複数種類の特徴量データと前記参照データベースに登録された各種製造設備対応の参照データとの相関関係を抽出し、最も相関の強いものから異常の原因となる製造設備の種類を特定する照合手段とを備えたことを特徴とする異常原因特定システムである。
また、本発明は、予め、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程に対応させて、該各々の種類の製造設備および製造工程で発生する欠陥に関する複数種類の特徴量データを参照データとして登録しておく参照データベースと、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程で処理されて得られる処理基板に発生した欠陥についての複数種類の特徴量データを取得する検査装置と、該検査装置で取得された欠陥についての複数種類の特徴量データと前記参照データベースに登録された各種製造設備および製造工程対応の参照データとの相関関係を抽出し、最も相関の強いものから異常の原因となる製造設備および製造工程の種類を特定する照合手段とを備えたことを特徴とする異常原因特定システムである。
【０００７】
また、本発明は、予め、製造ラインを構成する複数種類の製造設備に対応させて、該各々の種類の製造設備で発生する欠陥に関する複数種類の特徴量データを参照データとして作成して記憶装置に登録する参照データ作成工程と、製造ラインを構成する複数種類の製造設備で処理されて得られる処理基板に発生した欠陥について検査装置で検査して欠陥についての少なくとも画像データを基にその欠陥の複数種類の特徴量データを取得する検査工程と、該検査工程で取得された欠陥についての複数種類の特徴量データと前記参照データベースに登録された各種製造設備対応の参照データとの相関関係を抽出し、最も相関の強いものから異常の原因となる製造設備の種類を特定する照合工程とを有することを特徴とする異常原因特定方法である。
また、本発明は、予め、製造ラインを構成する複数種類の製造設備に対応させて、該各々の種類の製造設備で発生する欠陥に関する複数種類の特徴量データを参照データとして作成して記憶装置に登録する参照データ作成工程と、製造ラインを構成する複数種類の製造設備で処理されて得られる処理基板に発生した欠陥について検査装置で検査して欠陥についての画像データおよび元素分析データを基にその欠陥の複数種類の特徴量データを取得する検査工程と、該検査工程で取得された欠陥についての複数種類の特徴量データと前記参照データベースに登録された各種製造設備対応の参照データとの相関関係を抽出し、最も相関の強いものから異常の原因となる製造設備の種類を特定する照合工程とを有することを特徴とする異常原因特定方法である。
【０００８】
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備の各々に対してパターンなし基板を流してプロセス処理してパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての少なくとも画像データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備の各々に対してパターンなし基板を流してプロセス処理してパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての画像データおよび元素分析データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備の各々に対してパターンなし基板および製品基板をロット内において混在させて流してプロセス処理して製品基板の影響を受けてパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての少なくとも画像データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備の各々に対してパターンなし基板および製品基板をロット内において混在させて流してプロセス処理して製品基板の影響を受けてパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての画像データおよび元素分析データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
また、本発明は、予め、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程に対応させて、該各々の種類の製造設備および製造工程で発生する欠陥に関する複数種類の特徴量データを参照データとして作成して記憶装置に登録する参照データ作成工程と、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程で処理されて得られる処理基板に発生した欠陥について検査装置で検査して欠陥についての少なくとも画像データを基にその欠陥の複数種類の特徴量データを取得する検査工程と、該検査工程で取得された欠陥についての複数種類の特徴量データと前記参照データベースに登録された各種製造設備および製造工程対応の参照データとの相関関係を抽出し、最も相関の強いものから異常の原因となる製造設備および製造工程の種類を特定する照合工程とを有することを特徴とする異常原因特定方法である。
【００１０】
また、本発明は、予め、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程に対応させて、該各々の種類の製造設備および製造工程で発生する欠陥に関する複数種類の特徴量データを参照データとして作成して記憶装置に登録する参照データ作成工程と、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程で処理されて得られる処理基板に発生した欠陥について検査装置で検査して欠陥についての画像データおよび元素分析データを基にその欠陥の複数種類の特徴量データを取得する検査工程と、該検査工程で取得された欠陥についての複数種類の特徴量データと前記参照データベースに登録された各種製造設備および製造工程対応の参照データとの相関関係を抽出し、最も相関の強いものから異常の原因となる製造設備および製造工程の種類を特定する照合工程とを有することを特徴とする異常原因特定方法である。
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程の各々に対してパターンなし基板を流してプロセス処理してパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備および製造工程で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての少なくとも画像データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程の各々に対してパターンなし基板を流してプロセス処理してパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備および製造工程で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての画像データおよび元素分析データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程の各々に対してパターンなし基板および製品基板をロット内において混在させて流してプロセス処理して製品基板の影響を受けてパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備および製造工程で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての少なくとも画像データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
また、本発明は、前記異常原因特定方法の参照データ作成工程において、製造ラインを構成する複数種類の製造設備および製造工程の各々に対してパターンなし基板および製品基板をロット内において混在させて流してプロセス処理して製品基板の影響を受けてパターンなし基板から得られる各々の種類の製造設備および製造工程で発生する欠陥について検査装置で検査して欠陥についての画像データおよび元素分析データを基にその欠陥に関する複数種類の特徴量データを取得することを特徴とする。
また、本発明は、予め製造設備毎にダミー基板を製品と同一条件で処理し、その発生源が明らかな異物や欠陥を自動分類の参照データを取得し、実際の製造ラインでは、製品基板の異物・欠陥検査を行い、そこで検出した異物や欠陥と、予め準備しておいた上記の参照データとを比較照合して、確実に異物や欠陥が発生した製造設備を特定することを特徴とする。
【００１２】
以上説明したように、前記構成によれば、ダミー基板を製造設備で処理し、参照データとして蓄積しておくが、頻繁に製造設備で処理する必要はなく、設備の立上げ時や定期的にごく少ない回数（例えば、１ヶ月に１回）だけ設備で処理することで十分である。また、設備が実際に不具合を生じたときに１回だけ処理することで、再発を防止することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明に係る半導体等を製造する半導体等の製造ラインにおいて異常の製造設備や異常の製造工程を特定することができる異常原因特定システムおよびその方法の実施の形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明に係る半導体等を製造する半導体等の製造ラインにおける異常原因特定システムおよびその方法の一実施の形態を示す概略構成図である。
本発明に係る異常原因特定システムは、パターンなしウエハや製品ウエハ等の被検査対象物４２を載置して位置合わせが可能なＸＹステージ（Ｚステージも備えてもよい。）４１と、ＸＹステージ４１によって位置決めされた回路パターンなしウエハや製品ウエハ等の被検査対象物４２’、４２上の欠陥や異物等の画像データを検出する顕微鏡（光学顕微鏡（異物検査装置や欠陥検査装置等がある。）、電子顕微鏡、赤外線顕微鏡等がある。）１１と、パターンなしウエハや製品ウエハ等の被検査対象物４２’、４２上の欠陥や異物等の元素等を分析して検出する質量分析装置等から構成される元素検出装置１３と、上記顕微鏡１１および元素検出装置１３をネットワーク１２および１４で接続された計算機１とで構成される。計算機１は、主にパターンなしウエハ等の被検査対象４２’から取得される参照データベースを予め登録しておく外部記憶装置２と、機能的に参照データ作成部３１とデータ参照部３２とで構成される演算処理部（ＣＰＵ部）３と、演算処理部３で演算処理するプログラムを記憶したＲＯＭ等から構成されるプログラムメモリ部４と、上記顕微鏡１１から入力される欠陥や異物等の画像データや元素検出装置１３から入力される欠陥や異物等の元素等の分析データや演算処理部３で演算処理されたデータを一時記憶するＲＡＭ等で構成されたデータメモリ部５と、演算処理部３のデータ照合部３２で照合されて解析された結果である特定された異常の製造設備や製造工程等の情報を出力する表示装置やプリンタや製造ラインを管理している製造管理システム（図示せず）に接続されたネットワーク等から構成される出力部７と、被検査対象物４２’、４２または被検査対象物４２’、４２を収納したカセット等に記述された被検査対象物に関する情報を読み取る読取装置８と、被検査対象物４２に対して処理された処理設備の種類や号機等の情報や処理工程等の情報を入力するためのキーボードや上記製造管理システムに接続されたネットワーク等から構成された入力部９と、これら外部記憶装置２、演算処理部３、プログラムメモリ４、データメモリ５、出力部７、読取装置８、入力部９、顕微鏡１１を接続するインターフェース１５、および元素検出装置１３を接続するインタフェース１６を接続するバス１０とによって構成される。
【００１４】
まず、参照データベースを作成して外部記憶装置２に記憶させる参照データベースの作成方法について説明する。
製造ラインを構成する製造設備の内、異物や欠陥を発生すると思われるエッチング設備、ＣＶＤやスパッタ等の成膜設備、露光設備、レジスト除去装置等の各種製造設備に対して、回路パターンなし（回路パターンを形成していない）ウエハ（以降、ダミーウエハ）４２’を流して製品ウエハ４２と同一の処理を行わせる。
次に、各種製造設備で処理されたダミーウエハ４２’を顕微鏡（光学顕微鏡（異物検査装置や欠陥検査装置等がある。）、電子顕微鏡、赤外線顕微鏡等がある。）１１や元素検出装置（質量分析装置やスペクトル分析装置等）１３内に取り込む際、ダミーウエハ４２’に関する情報を読取装置８で読み取って、計算機１に入力することによって、計算機１は製造ラインを管理している製造管理システム（図示せず）からの管理情報により、顕微鏡１１や元素検出装置１３内に取り込まれたダミーウエハ４２’が処理設備（製造設備）の種類や号機および処理工程について知ることができ、処理設備（製造設備）の種類や号機および処理工程についての情報が、上記ダミーウエハ４２’の情報に対応させてデータメモリ５に格納されることになる。もちろん、計算機１は、顕微鏡１１や元素検出装置１３内に取り込まれたダミーウエハ４２’の最後の処理設備（製造設備）の種類や号機および最後の処理工程について知ることができ、最後の処理設備（製造設備）の種類や号機および最後の処理工程についての情報も、上記ダミーウエハ４２’の情報に対応させてデータメモリ５に格納されることになる。
【００１５】
そして、顕微鏡１１は、取り込まれたダミーウエハ４２’に対して撮像して異物や欠陥についての画像データを２次元的な位置を含めて収集してネットワーク１２を介して計算機１に入力してデータメモリ５に記憶させる。更に、元素検出装置１３は、取り込まれたダミーウエハ４２’に対して撮像して異物等の欠陥の元素を分析してその元素分析データを２次元的な位置を含めて収集してネットワーク１２を介して計算機１に入力してデータメモリ５に記憶させる。
そして、演算処理部３の参照データ作成部３１は、図２に示すように、顕微鏡１１から得られてデータメモリ５に格納されたダミーウエハ（パターンなしウエハ）上の異物や欠陥についての画像データ２１とダミーウエハ（パターンなしウエハ）上の異物なし画像データ（背景画像データ）２２との差画像データをステップ２３において検出し、この検出された差画像データとダミーウエハ上の異物や欠陥についての画像データ２１との論理積で異物部分のデータをステップＳ２４において抽出する。次に、演算処理部３の参照データ作成部３１は、ステップＳ２４において抽出された異物部分のデータと元素検出装置１３によって検出されてデータメモリ５に格納されたダミーウエハ（パターンなしウエハ）上の異物等の元素データ２６とを基に、基本的には異物等毎に、異物等の特徴量（大きさ（面積）、濃淡値、テクスチャ、円形度、尖度、モーメント、スペクトル）をステップＳ２５において抽出し、参照データベースの異物画像データ、および異物元素データとして外部記憶装置２に登録する。なお、演算処理部３の参照データ作成部３１は、外部記憶装置２に参照データベースを登録する際、一度表示装置等の出力部７に出力し、対話形式で登録するか否かを決めてもよい。
【００１６】
即ち、図３に示すように、パターンなしウエハ（ダミーウエハ）４２’をウエハ単位で、製造ラインを構成する各製造設備で処理させ（ステップＳ３１）、次に、これら処理されたパターンなしウエハ（ダミーウエハ）４２’についてウエハ単位で、ステップＳ３２において顕微鏡１１や元素検出装置１３で検査して計算機１に入力してデータメモリ５に記憶させ、ステップＳ３３において演算処理部３の参照データ作成部３１で製造設備に起因する異物等の欠陥のデータベースとなる参照データベース１０１をウエハ単位で取得し、ステップＳ３４において外部記憶装置２に登録する。
図４に示すのは、製造ラインを構成する各製造設備で処理されたパターンなしウエハ（ダミーウエハ）４２’についてロット単位で、ステップＳ３２において顕微鏡１１や元素検出装置１３で検査して計算機１に入力してデータメモリ５に記憶させ、ステップＳ３３において演算処理部３の参照データ作成部３１で製造設備に起因する異物等の欠陥のデータベースとなる参照データベース１０１をロット単位で取得し、ステップＳ３４において外部記憶装置２に登録する。
【００１７】
従って、演算処理部３の参照データ作成部３１は、データメモリ５に格納されたダミーウエハ４２’の情報に対応させた処理設備（製造設備）の種類や号機および処理工程についての情報と、ダミーウエハ４２’の情報に対応させて収集された顕微鏡１１による異物や欠陥についての画像データおよび元素検出装置１３による異物等の欠陥の元素分析データを抽出して参照データベース１０１として外部記憶装置２に登録することができる。即ち、製造ラインを構成する多数の製造設備、および製造工程に対して、それぞれダミーウエハ４２’を用いて処理を行い、多量の参照データを参照データベース１０１に蓄積しておく必要がある。参照データベース１０１ａとしては、処理設備がＣＶＤ設備、号機が１号機、処理工程がメタル第３ホト、処理方法がパターンなしウエハ（ダミーウエハ）４２’のみで、異物画像データとしてｆｉｌｅ１．ｉｍｇ、異物元素データとしてｆｉｌｅ１．ｃｍｐが得られ、参照データベース１０１ｂとしては、処理設備がエッチング設備、号機が２号機、処理工程がメタル第２ホト、処理方法がパターンなしウエハ（ダミーウエハ）４２’のみで、異物画像データとしてｆｉｌｅ２．ｉｍｇ、異物元素データとしてｆｉｌｅ２．ｃｍｐが得られることになる。
【００１８】
以上説明したように、予め製造設備（処理設備）毎に、ダミー基板４２’を製品４２と同一条件で処理し、その発生源が明らかな異物や欠陥に関するデータを、自動分類する（異物や欠陥が発生した製造設備を特定する）ことができる参照データベース１０１とする。このように製造設備毎にダミー基板４２’を処理することは、他の設備やプロセスの影響を受けずに、その処理を行った設備から発生した異物や欠陥だけを観察することができることになる。
次にダミーウエハ（ダミー基板）４２’と製品ウエハ（製品基板）４２とを混在させて製造ラインを構成する各製造設備に流して参照データベース１０２を作成して外部記憶装置２に登録することについて説明する。図５に示すように、ダミーウエハ（ダミー基板）４２’と製品ウエハ（製品基板）４２とを混在させて製造ラインを構成する各製造設備で流して処理させ（ステップＳ３１）、次に、これら処理されたパターンなしウエハ（ダミーウエハ）４２’について混在ロット単位で、ステップＳ３２において顕微鏡１１や元素検出装置１３で検査して計算機１に入力してデータメモリ５に記憶させ、ステップＳ３３において演算処理部３で製造設備および製品プロセスに起因する異物等の欠陥のデータベースとなる参照データベース１０２を混在ロット単位で取得し、ステップＳ３４において外部記憶装置２に登録する。即ち、例えば、混在ロット内に製品ウエハ４２とダミーウエハ４２’を交互に配置して、製造設備で処理する。このように混在させて処理することで、図３や図４に示すようにダミーウエハ４２’だけで製造設備で処理した場合には検出できなかった異物や欠陥を検出できることがある。これらの異物や欠陥は、製品ウエハ４２を処理したことによって、製品ウエハ４２から剥がれ落ちた異物などが原因であり、製品のデバイス構造やプロセス条件の不具合が製品ウエハに影響を及ぼして発生することになる。
【００１９】
そこで、図３や図４に示すようにダミーウエハ４２’だけを製造設備で処理し、検査を行った参照データベース１０１からは設備起因の異物や欠陥を検出でき、一方、ダミーウウエハ４２’と製品ウエハ４２を混在させて製造設備で処理し、検査を行った参照データベース１０２からは設備起因だけでなく、製品のデバイス構造やプロセス条件の不具合起因に基づく異物や欠陥もダミーウエハ４２’から検出できることになる。
そこで、図１の参照データベース１の各テーブル１０１ａ、１０１ｂ、１０２の処理方法の欄にダミーウエハ４２’だけで処理したのか、ダミーウエハ４２’と製品ウエハ４２を混在で処理したのかなどを分類して登録する。このように、ダミーウエハ４２’だけで処理したのか、ダミーウエハ４２’と製品ウエハ４２を混在で処理したのかなどの処理方法についての情報は、読取装置８で読み取られたウエハについての情報と製造管理システム（図示せず）からネットワークを介して入力されるウエハの流し方の情報とから得ることができる。なお、ダミーウエハ４２’と製品ウエハ４２とを混在させて流す流し方として、図６に示すように製品ウエハ４２の種類は種々考えられる。しかしながら、製造ラインに流す製品ウエハの種類はそれほど多くは無く、ある程度特定されるものである。
【００２０】
しかしながら、ダミーウエハ４２’だけをある製造設備（例えば、処理設備がレジスト塗布設備、号機が１号機、処理工程が第１ゲート）で処理し、検査を行った参照データベース１０１ｃと、ダミーウウエハ４２’と製品ウエハ（例えばマイコン製品ウエハ）４２を混在させてある製造設備（処理設備がレジスト塗布設備、号機が１号機、処理工程が第１ゲート）で処理し、検査を行った参照データベース１０２ａとの差をとることによって、製品やプロセス起因の異物や欠陥に関するデータを抽出することができる。従って、異物画像データ、および異物元素データとしては、ダミーウエハ４２’のみの場合のデータに、製品ウエハを混在して流した場合の差のデータを付記するものでもよい。本発明は、製造設備もしくは製造工程を特定することからして、基本的には、参照データベースとしては、ダミーウエハ４２’から検出される異物や欠陥の画像データおよび元素データを取得することにある。
【００２１】
次に、外部記憶装置２に記憶された参照データベース１０１、１０２を基に、顕微鏡１１で取得される製品ウエハ４２から検出される異物や欠陥の画像データや元素検出装置１３で取得される製品ウエハ４２から異物や欠陥を発生している製造設備あるいは製造工程を特定する分類方法について説明する。即ち、ステップＳ４１において、製品ウエハ４２を製造ラインを構成する多数の製造設備（エッチング装置や成膜装置などの製造設備）で処理し、これら処理された製品ウエハ（製品基板）４２上の異物や欠陥の検査を、ステップＳ４２において顕微鏡１１で行い、異物や欠陥の元素分析についてはステップＳ４２において元素検出装置１３で行い、計算機１内にネットワーク１２、１４を介して入力し、ステップＳ４３においてデータメモリ５に格納し、演算処理部３のデータ照合部３２において、異物や欠陥に関するデータや異物や欠陥に関する元素データを取得する。即ち、図７に示すように、演算処理部３のデータ照合部３２は、ステップＳ４３１においてデータメモリ５に格納された製品ウエハの異物や欠陥なし画像データ７２と製品ウエハ上の異物や欠陥の画像データ７１とを、例えばチップ比較して差画像を検出し、ステップＳ４３２においてこの検出された差画像に対して膨張処理を行い、ステップＳ４３３において該膨張処理が行われた差画像膨張データと異物や欠陥の画像データ７１との論理積をとって異物や欠陥部分の画像データを抽出し、ステップＳ４３４において該抽出された異物や欠陥部分の画像データを基に、異物や欠陥の特徴量（大きさ（面積等）、濃淡値、テクスチャ、円形度、尖度、モーメント、スペクトル等）を算出し、再度データメモリ５に格納する。なお、異物や欠陥の特徴量の算出（抽出）については、検査装置である顕微鏡１１や元素分析装置１３において、行ってもよい。ただし、顕微鏡１１から得られる画像データと元素分析装置１３から得られる元素分析データとの整合性をとるために、計算機１ないで行うのがよい。
【００２２】
次に、演算処理部３のデータ照合部３２は、ステップＳ４４において、取得したデータ１１０と上記の参照データベースの各参照データ１０１、１０２と比較照合を行って参照データと欠陥データのデータ間で強い相関のあるデータを選び出し、この選び出された参照データに関連付けて参照データベース１０１、１０２に登録されている処理設備、処理方法、処理工程などから異物や欠陥の発生設備の特定が行われて出力部７から出力される。即ち、演算処理部３のデータ照合部３２は、図８に示すように、ステップＳ４４１において欠陥データ１１０の特徴量と多数の参照データ１０１、１０２の特徴量とから次に示す（数１）式に基いて相関データＲを算出し、ステップＳ４４２において相関が最も強い（最小のＲ）の参照データを選出し、ステップＳ４４３において最小のＲがしきい値より小さいとき欠陥データと参照データを同一欠陥と判定し、参照データとその付帯情報（特定された処理設備、処理方法、処理工程などの情報）１２０を出力部７から出力する。ステップＳ４４３において最小のＲがしきい値より大きい場合には、照合なし、すなわち異常原因特定不可として出力部７から出力する。
【００２３】
Ｒ＝Σ（欠陥特徴量（ｋ）−参照特徴量（ｋ））2          （数１）
図９には、製品ウエハ４２からの欠陥データ群が顕微鏡１１および元素検出装置１３からネットワーク１２、１４を介して計算機１内に入力された場合を示す。ステップＳ４３’は、製品ウエハ４２からの欠陥データ群が顕微鏡１１および元素検出装置１３からネットワーク１２、１４を介して計算機１内に入力されるステップを示す。ステップＳ４４’は、演算処理部３のデータ照合部３２において、入力された各欠陥データについて多数の参照データとの照合を行うステップを示す。ステップＳ４５は、演算処理部３のデータ照合部３２において、照合の出力を集計するステップを示す。ステップＳ４６は、演算処理部３のデータ照合部３２において、出力部７から集計結果（特定された製造設備（例えばＣＶＤ設備）と未照合との結果）を出力するステップを示す。
以上説明したように、製品ウエハ（製品基板）４２をエッチング装置や成膜装置などの製造設備で処理し、製品ウエハ（製品基板）４２上の異物や欠陥など検査を顕微鏡１１や元素検出装置１３で行い、計算機１に入力する。計算機１は、入力されて取得された異物や欠陥などの画像データおよび元素分析データと、参照データベースとして登録された各参照データとを、図３に示すステップＳ４４において比較照合を行って、参照データベースに登録されている処理設備（製造設備）、処理方法、処理工程などから異物や欠陥等の発生設備を特定して出力部７から出力することになる。この比較照合方法は、参照データと異物や欠陥のデータ（異物や欠陥などの画像データおよび元素分析データ）とのデータ間で強い相関のあるデータを選び出し、この選び出した参照データに関連付けて参照データベースに登録されている処理設備（製造設備）、処理方法、処理工程などから異物や欠陥等の発生設備を特定する。
【００２４】
次に図１に示すシステムの活用方法の第１の実施例について図３を用いて説明する。参照データベースへの登録は、エッチング装置、成膜装置などの各製造設備で回路パターンを形成していないウエハ（ダミーウエハ）に対して製品ウエハと同一の処理を行う。次にダミーウエハを検査装置１１、１３を用いて検査を行い、異物や欠陥のダミーウエハ上の２次元的な位置を検出し、この検出された個々の異物や欠陥の画像データや元素分析データを得て、計算機１内に入力し、これら入力された個々の異物や欠陥の画像データや元素分析データを参照データ１０１として、参照データベース２へ登録する。このように多量の製造設備、製造工程に対して、それぞれダミーウエハを用いて処理を行い、参照データベース３に多量の参照データを蓄積しておく。
参照データベースの準備を完了した後、製品ウエハ４２をエッチング装置や成膜装置などの製造設備で処理し、製品ウエハ（製品基板）４２上の異物や欠陥など検査を顕微鏡１１や元素検出装置１３で行い、計算機１に入力する。計算機１は、入力されて取得された異物や欠陥などの画像データおよび元素分析データと、参照データベースとして登録された各参照データとを、図３に示すステップＳ４４において比較照合を行って、参照データベースに登録されている処理設備（製造設備）、処理方法、処理工程などから異物や欠陥等の発生設備を特定して出力部７から出力することになる。
【００２５】
次に、図１に示すシステムの活用方法の第２の実施例について図４を用いて説明する。参照データベースへの登録に際して、ダミーウエハを製造設備で処理する。このとき、ロット内のすべてのウエハにダミーウエハを用いることで、製造設備起因の異物や欠陥を参照データベース３へ登録する。上記図３の説明と同様に、この参照データベース内の参照データと製品ウエハ上の欠陥データを比較照合することで、異物や欠陥の発生設備を特定する。
次に、図１に示すシステムの活用方法の第３の実施例について図５を用いて説明する。参照データベースへの登録に際して、ダミーウエハと製品ウエハを混在させて製造設備で処理する。例えば、ロット内に製品ウエハとダミーウエハとを交互に配置して、製造設備で処理する。このように混在させて処理することで、図３や図４のようにダミーウエハだけで製造設備で処理した場合には検出できなかった異物や欠陥を検出できることがある。これらの異物や欠陥は製品ウエハを処理したことによって、製品ウエハから剥がれ落ちた異物などが原因であり、製品のデバイス構造や製造プロセスの不具合が製品ウエハに影響を及ぼして発生する。
そこで、図３や図４に示すようにダミーウエハだけを製造設備で処理し、検査を行った参照データからは設備起因の異物や欠陥を検出でき、一方、ダミーウエハと製品ウエハを混在させて製造設備で処理した場合には設備起因だけでなく、製品やプロセス起因の異物や欠陥もダミーウエハから検出することができる。
【００２６】
そこで、図１の参照データベース３の各テーブル１０１、１０２の処理方法の欄にダミーウエハだけを処理したのか、ダミーウエハと各種製品ウエハを混在で処理したのかなどを分類して登録する。このことで、参照データと欠陥データを比較照合したときに、その異物や欠陥が設備起因なのか、あるいは製品やプロセス起因なのかを判定することが可能となる。判定の結果、製造設備をメンテナンスすべきなのか、あるいは、プロセス条件を変更すべきなのかを決定できる。製品ウエハは図６のようにＡＳＩＣ製品、マイコン製品、メモリ製品と分類して登録したり、さらに品種毎に６４Ｍ−ＤＲＡＭ、１６Ｍ−ＳＲＡＭと登録する。このことで、同一設備で処理してもマイコン製品では発生しなかった異物や欠陥が、６４Ｍ−ＤＲＡＭでは発生するといったことがあった場合に、直ちに６４Ｍ−ＤＲＡＭのプロセス条件あるいは製品の設計自体に問題があることがわかる。
図１０に示すベン図は、ダミーウエハ４２’だけをエッチング装置や成膜装置などで処理した場合に、そのダミーウエハ４２’上から検出される異物や欠陥の分布５１と、ダミーウエハ４２’と製品ウエハ４２を混在させて処理した場合に、そのダミーウエハ４２’上から検出される異物や欠陥の分布５２、５３である。５１は、ダミーウエハのみで処理した結果、５２はマイコン製品ウエハとダミーウエハとを混在処理した結果、５３はメモリ製品ウエハとダミーウエハとを混在処理した結果を示す。そこで、参照データベース３に蓄積した参照データを比較することで、製品ウエハ、それも例えばマイコン製品からだけ観察される異物を発見し、マイコン製品の設計上、あるいは、マイコン製造の際のプロセス上の不具合を特定することができる。
【００２７】
図１１は上記図３〜図５の活用方法を融合した第４の実施例を示す図である。参照データベースとしては、ダミーウエハ４２’だけを製造装置で処理した場合の参照データベース１０１と、ダミーウエハ４２’と製品ウエハ４２を混在して製造装置で処理した場合の参照データベース１０２とを備える。計算機１内の処理装置３のデータ照合部３２において、ステップＳ４４で、製品ウエハ上の異物や欠陥のデータと両データベースの参照データを比較照合する。もし、参照データベース１０１内の参照データとだけ、あるいは、参照データベース１０１と１０２の両方の参照データと照合できる場合、検出された製品ウエハ上の異物や欠陥は、設備起因の欠陥であると認識できる。一方、参照データベース１０１内の参照データとは照合できず、参照データベース１０２内の参照データとだけ照合できる場合は、検出された製品ウエハ上の異物や欠陥は、製品プロセス起因の欠陥であると認識できる。参照データベース１０１と１０２は、図１１のように異なるデータベースであっても、図１に示す参照データベースのように同一データベースであってもよい。図１に示す参照データベースであっても、参照データを登録するときに製造設備での処理方法を登録することで、参照データの登録手順を区別可能である。
【００２８】
次に、ダミーウエハで予め参照データベースを作成済の場合に、製造ラインにおいて本発明のシステムで異物発生設備を特定する実施例について図１２を用いて説明する。製品基板（例えば製品ウエハ）は、多層膜の回路パターンを形成するために、成膜、露光、エッチングなどを繰り返し行う。成膜を行うとき、工程によってはＡ社製の成膜設備を用いたり、Ｂ社製の成膜設備を用いたりする。また、エッチングも工程によってＣ社製のエッチング設備、Ｄ社製のエッチング設備、Ｅ社製のエッチング設備を用いる。成膜後に検査装置１１、１３において欠陥検査を行い、その検査で検出した個々の異物や欠陥についての画像データや元素データを計算機１においてステップＳ４３で取得する。そして、計算機１ないの処理装置２において、取得された個々の異物や欠陥についての画像データや元素データと参照データベース３内の参照データとを比較照合する。照合した結果、欠陥検査で検出された異物のほとんどがＢ社製の成膜設備にダミーウエハを処理して登録しておいた参照データと照合できたとする。その結果、そのＢ社製の成膜設備が異常であることを特定する。このように製造ラインにおいて、多層膜のどの層の成膜が異常であるのかといったことは特に重要な情報ではなく、異常を起こしている設備を特定できれば、その設備の異常を対策することで、その設備を用いているすべての層の不良を対策することになる。図１２の一例では欠陥検査を成膜後に行ったが、エッチング後に行う場合もある。また、成膜後とエッチング後の両方で行うこともある。本システムは検査を行う順番にはあまり影響せず、検査の感度が高い工程で検査を行うことが望ましい。
【００２９】
ところで、図１のシステム例では顕微鏡１１と元素検出器１３を両方備えているがどちらか片方でも有効に活用可能である。顕微鏡１１は光学顕微鏡であっても、電子顕微鏡であってもよく、赤外線顕微鏡などでも可能である。また、参照データベース３は顕微鏡などのハードウェアとは独立したシステムでもよい。
【００３０】
ここで示した実施例は半導体ウエハ製造工程での活用例であるが、半導体ではなく、液晶ディスプレイ基板など他の製品でも活用可能である。液晶ディスプレイ基板に活用する場合には参照データを登録する場合、ダミーウエハの代りに回路パターンを形成していないガラス基板を用いることになる。また、ウエハを用いて製造する薄膜磁気ヘッドなども半導体と同様に活用することができる。
また、ダミーウエハとは言え、ウエハ上の一部にアライメントパターンを形成し、座標の位置決めに用いること、ＴＥＧを形成して、プロセスパラメータの改善に用いることは可能である。
【００３１】
【発明の効果】
本発明によれば、予め回路パターンを形成していない基板（ダミー基板）を用いて製造設備毎に処理を行い、それを顕微鏡や元素分析装置で検出した特徴量データを製造設備等の種類のデータとともに参照データとして、参照データベースに登録し、製品の製造ラインにおいて、製品基板上の異物や欠陥の特徴量データと、参照データベース内の参照データと比較照合することで異常設備や異常プロセスを検知して特定するように構成したので、製造ラインに対してダミー基板を頻繁に流すこと無く、多数の異物などの欠陥の発生原因となる製造設備や製造工程を特定することができるようにして製造設備や製造工程に起因した異物や欠陥の発生を低減する対策を迅速に実行して歩留まり向上を図ることができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る異常原因特定システムおよびその方法の一実施の形態を示す構成図である。
【図２】図１に示す計算機内の演算処理部の参照データ作成部において行う演算処理について説明するための図である。
【図３】本発明に係る異常原因特定システムおよびその方法においてパターンなし基板（ダミー基板）だけを用いた参照データの登録とシステムの活用方法の第１の実施例を説明するための図である。
【図４】本発明に係る異常原因特定システムおよびその方法においてパターンなし基板（ダミー基板）だけを用いた参照データの登録とシステムの活用方法の第２の実施例を説明するための図である。
【図５】本発明に係る異常原因特定システムおよびその方法において製品ウエハおよびパターンなし基板（ダミー基板）を用いた参照データの登録とシステムの活用方法の第３の実施例を説明するための図である。
【図６】参照データを作成する際の製造設備での処理方法の具体例を示す図である。
【図７】図１に示す計算機内の演算処理部のデータ照合部において行う製品基板から得られる画像データや元素分析データから異物等の欠陥の特徴量を抽出するまでの演算処理について説明するための図である。
【図８】図１に示す計算機内の演算処理部のデータ照合部において行う製品基板から得られる異物等の欠陥の特徴量と参照データとを照合して異常原因を特定する演算処理について説明するための図である。
【図９】図１に示す計算機内の演算処理部のデータ照合部において行う照合の集計について説明するための図である。
【図１０】製造設備での処理方法の違いによる参照データの種類について説明するための図である。
【図１１】本発明に係る異常原因特定システムおよびその方法においてパターンなし基板（ダミー基板）だけを用いて登録した参照データと製品基板およびパターンなし基板を混在させて登録した参照データの両データをシステムで活用する方法の第４の実施例を説明するための図である。
【図１２】本発明に係る異常原因特定システムおよびその方法の一実施の形態を説明するための図である。
【符号の説明】
１…計算機、２…外部記憶装置（参照データベース）、３…演算処理部、４…プログラムメモリ、５…データメモリ、７…出力部、８…読取部、９…入力部、１０…バス、１１…顕微鏡、１２…ネットワーク、１３…元素検出装置、１４…ネットワーク、１５、１６…インターフェース、２１…パターンなしウエハ上の異物や欠陥の画像データ、２２…パターンなしウエハの異物や欠陥なし画像データ、３１…参照データ作成部、３２…データ照合部、４１…ＸＹステージ、４２…製品基板：製品ウエハ（被検査対象物）、４２’…パターンなし基板：パターンなしウエハ（ダミー基板）（被検査対象物）、７１…製品ウエハ上の異物や欠陥の画像データ、７２…製品ウエハの異物や欠陥なし画像データ、１０１…パターンなし基板のみから得られる参照データ、１０２…パターンなし基板および製品基板から得られる参照データ、１２０…製造設備特定出力。
【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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