(57)【要約】【課題】  半導体装置の外観検査方法において、迅速な電極表面の異状や細線パターンにおける微細欠陥の抽出、及び正確な良・不良の判定を可能にする。【解決手段】  電極細線を備えた半導体装置の外観検査方法であって、前記電極細線の基準パターンより、細線化モデルを形成する工程と、被検査半導体装置における、電極細線領域の画像濃度データを取得する工程と、前記細線化モデルのパターンの略垂直方向に、所定の間隔で、前記画像濃度のプロファイルを形成する工程と、前記プロファイルに基づき、欠陥を抽出する工程を具備する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電極細線を備えた半導体装置の外観検査方法であって、
前記電極細線の基準パターンより、細線化モデルを形成する工程と、
被検査半導体装置における、電極細線領域の画像濃度データを取得する工程と、
前記細線化モデルのパターンの略垂直方向に、所定の間隔で、前記画像濃度のプロファイルを形成する工程と、
前記プロファイルに基づき、欠陥を抽出する工程を備えることを特徴とする半導体装置の外観検査方法。
【請求項２】
前記欠陥を抽出する工程は、
前記プロファイルにおいて、所定レベル以上の画像濃度を有している領域が前記細線化モデルのパターン方向に連結性を有していない領域を抽出する工程を備えることを特徴とする請求項１に記載の半導体装置の外観検査方法。
【請求項３】
前記欠陥を抽出する工程は、
前記プロファイルにおいて、所定レベル以上の画像濃度となるエッヂ点を検出する工程と、
前記エッヂ点の間隔より細線幅を算出する工程を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の半導体装置の外観検査方法。
【請求項４】
前記プロファイルにおいて、前記エッヂ点の間の最大画像濃度が、所定レベル以上となる領域を検出する工程を備えることを特徴とする請求項３に記載の半導体装置の外観検査方法。
【請求項５】
前記細線化モデルを形成する工程は、
前記電極細線の基準パターンの画像データを取得し、これを画像処理し、細線化したラインパターンを形成する工程を備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の半導体装置の外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電極細線を備えた半導体装置の外観検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、ＬＥＤチップなどの半導体装置の電極細線パターンの外観検査において、ＣＣＤ等を用いて検査対象となる半導体装置の電極細線パターンを画像化し、これを基本パターンと合わせ、異なる点を抽出する正規化相関（パターンマッチング）方式等により、微細欠陥の抽出、良不良の判定が行われている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平６‐２８８７３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、素子の微細化に伴い、基本パターンとの合わせ込みが困難となるという問題があった。例えば、細線幅の良品規格（例えば２〜６μｍ）の範囲内でばらつきがある場合、その範囲内は良品であるにもかかわらず、ばらつきに影響を受けることで誤検出を生じてしまう。また、画素間演算（画像差分）方式を用いた場合においても、ばらつきが差分画素として抽出されてしまうため、不良と判定されてしまう。
【０００４】
さらに、細線幅が細ると、その断面形状が台形から三角形に近づき、細線表面の乱反射により画像濃度が変動（低下）するため、実際は規格範囲の配線であっても、認識されず、細線なしと判定されてしまう場合がある。また、異物の存在によっても画像濃度の変動が生じるため、画像濃度の変動だけでは、それが何に起因するのか特定することは困難である。
【０００５】
そこで、本発明は、このような従来の問題を取り除き、迅速な電極表面の異状や細線パターンにおける微細欠陥の抽出、及び正確な良不良の判定が可能な半導体装置の外観検査方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、電極細線を備えた半導体装置の外観検査方法であって、前記電極細線の基準パターンより、細線化モデルを形成する工程と、被検査半導体装置における、電極細線領域の画像濃度データを取得する工程と、前記細線化モデルのパターンの略垂直方向に、所定の間隔で、前記画像濃度のプロファイルを形成する工程と、前記プロファイルに基づき、欠陥を抽出する工程を備えることを特徴とする半導体装置の外観検査方法が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一実施態様によれば、半導体装置の外観検査方法において、迅速な電極表面の異状や細線パターンにおける微細欠陥の抽出、及び正確な良・不良の判定が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下本発明の実施形態について、図を参照して説明する。
【０００９】
図１に、本実施形態における半導体装置の外観検査装置を示す。図に示すように、画像認識手段１、画像処理手段２、判定手段３、及び分離手段４から構成されている。
【００１０】
そして、このような外観検査装置において、ダイシング後のチップ毎に分離された半導体装置の電極部分の外観検査が行われる。先ず、ズーム鏡筒、レンズを備えたＣＣＤカメラ等の画像認識手段１により、半導体装置の電極細線を含むチップ表面が画像認識される。次いで、画像処理手段２により認識された画像データの画像処理を行い、判定手段３において、画像処理されたデータに基づき、不具合の抽出、良・不良の判定を行う。そして、分離手段４において、判定に基づき不良品がピックアップ除去される。
【００１１】
このような半導体装置の外観検査装置を用いて行われる外観検査のフローチャートを、図２に示す。
【００１２】
先ず、細線モデルの形成を行う（ステップ１０１）。図３に示すような基本画像（良品画像）の二値化処理（ステップ１０１−１）を行った後、図４に示すような二値化処理した画像に対し、モフォロジーフィルタリング処理を行い（ステップ１０１−２）、図５に示すような細線化したラインパターン（細線モデル）を形成する。
【００１３】
次いで、このようにして形成された細線モデルを用いて、検査対象となる半導体装置のチップ表面画像に対し、画像処理を行う（ステップ１０２）。
【００１４】
先ず、図６に示すようなチップ表面画像を検出し（ステップ１０２−１）、図７に示すように、アフィン変換を行い（ステップ１０２−２）、チップの傾きを補正する。次いで、傾きが補正されたチップ表面において、図８に示すように、先に形成された細線モデルの形状に従って、画像濃度を一画素単位（０．８μｍ□程度）で測定し（ステップ１０２−３）、図９に示すように、モデルラインの略垂直方向の画像濃度のプロファイルを作成する（１０２−４）。
【００１５】
そして、このようにして作成されたプロファイルを用いて、細線パターン検査を行う（ステップ１０３）。先ず、作成されたプロファイルにおける画像濃度と、予め求めたしきい濃度を比較し（ステップ１０３−１）、画像濃度がしきい濃度以上となる画素の有無により、細線の有無を判定する（ステップ１０３−２）。このとき、所定濃度以上の画素があれば、細線有りと判定することができる。この処理を１画素間隔で行い、図１０に示すように、細線連結性の評価画像を作成する（ステップ１０３−３）。そして、連結性のない箇所を不良箇所として抽出し（ステップ１０３−４）、図１１に示すような不良部抽出画像を作成する（ステップ１０３−５）。同様に作成された不良部抽出画像を図１２〜１５に示す。尚、図１２は汚れ不良、図１３はキズ不良、図１４は切れ不良、図１５は異物不良の例を示し、夫々の図において、（ａ）にチップ表面全体、（ｂ）はその不良部の拡大図を示している。これらの図に示すように、種々のパターンの不良を検出することができる。
【００１６】
次に、同様にプロファイルを用いて、細線幅検査を行う（ステップ１０４）。先ず、図１６に示すようなプロファイルにおいて、両端から予め求めたしきい濃度（例えばチップ面の画像濃度）以上となる左右の立ち上がりエッヂ点５、６を検出する（ステップ１０４−１）。次いで、これらエッヂ点間の距離より、細線幅を算出する（ステップ１０４−２）。そして、算出された細線幅をスペックと比較し（ステップ１０４−３）、スペックアウトする箇所を抽出し（ステップ１０４−４）、不良部抽出画像を作成する（ステップ１０４−５）。
【００１７】
さらに、エッヂ点間における最大濃度を、予め求めたしきい濃度と比較し（ステップ１０４−６）、不良の原因を判別する（ステップ１０４−７）。プロファイルの変動が異物によるものであるときは、ピーク濃度がしきい濃度より低くなるため、不良の原因を判別することができる。
【００１８】
図１７〜図１９に、夫々同様に作成された不良部抽出画像（ａ）とこれに対応するプロファイル（ｂ）を示す。図１７には良品の画像とプロファイルを示すが、プロファイルにおいても、明確なエッヂ点が認められ、細線幅もスペック内となっていることがわかる。図１８においては、画像において細線が明確に認められないものの、プロファイルにおいては明確なエッヂ点が認められ、細線幅も若干細っているものの、スペック内に収まっている。一方、図１９においては、画像において細線が認められず、プロファイルにおいても、エッヂ点、ピークが認められないことがわかる。
【００１９】
そして、これら検査により抽出された欠陥の種類、大きさ、数等のデータを統合し（ステップ１０５）、半導体装置における外観検査スペックと比較し（ステップ１０６）、スペック内となるとき良品、スペックを外れるとき不良品であると判定される（ステップ１０７）。
【００２０】
このように、電極表面の異状や細線パターンにおける微細欠陥を、同時に自動抽出することにより、リードタイムを短縮することができる。また、正確な良・不良の判定の判定により、これまで不良と判定されていた良品を正確に判定することができるため、歩留りを向上させることができる。
【００２１】
尚、細線幅検査（ステップ１０３）の後、細線パターン検査（ステップ１０２）を行っても良い。
【００２２】
尚、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。その他要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。    
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一態様における半導体装置の外観検査装置を示す図。
【図２】本発明の一態様における外観検査方法のフローチャートを示す図。
【図３】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図４】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図５】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図６】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図７】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図８】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図９】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図１０】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図１１】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図１２】本発明の一態様における外観検査工程において抽出された不良例を示す図。
【図１３】本発明の一態様における外観検査工程において抽出された不良例を示す図。
【図１４】本発明の一態様における外観検査工程において抽出された不良例を示す図。
【図１５】本発明の一態様における外観検査工程において抽出された不良例を示す図。
【図１６】本発明の一態様における外観検査工程を示す図。
【図１７】本発明の一態様における外観検査工程において抽出された不良例を示す図。
【図１８】本発明の一態様における外観検査工程において抽出された不良例を示す図。
【図１９】本発明の一態様における外観検査工程において抽出された不良例を示す図。
【符号の説明】
【００２４】
１  画像認識手段
２  画像処理手段
３  判定手段
４  分離手段
５、６  エッヂ点
【図１】
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【図２】
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【図１６】
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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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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