(57)【要約】      （修正有）【課題】ＴＳＶの非破壊検査をインラインで行うことが可能なシリコン貫通ビア形成生産管理システム、シリコン貫通ビア形成生産管理方法、記録媒体及びプログラムを提供する。【解決手段】シリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像を取得するＸ線検査装置１０と、取得した画像から該めっき膜内のボイド欠陥の有無を判定し、該ボイド欠陥を検出したときには、該ボイド欠陥を所定の複数の欠陥パターンに分類するボイド欠陥分類部２１と、分類された該所定の欠陥パターンに応じて、該ボイド欠陥の原因となっている不良処理を特定する不良処理特定部２２と、該不良処理を是正するための変更処理、該不良処理を行っている処理装置に指示する制御部２３とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像を取得し、取得した該画像から前記めっき膜内のボイド欠陥を検出するＸ線検査装置と、
検出された該ボイド欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定手段と、
分類された該所定の欠陥パターンに応じて、該ボイド欠陥の原因となっている不良処理を特定する不良処理特定手段と、
該不良処理を是正するための変更処理を、該不良処理を行っている処理装置に指示する制御手段と、を有するシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項２】
前記Ｘ線検査装置は、前記シリコン貫通ビア内の前記めっき膜に発生した前記ボイド欠陥のサイズ及び位置情報を含む前記画像を取得し、
前記欠陥パターン判定手段は、前記所定の欠陥パターンの分類を、取得した前記ボイド欠陥のサイズ及び位置情報を含む前記画像に基づいて行う請求項１に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項３】
前記Ｘ線検査装置は、Ｘ線を発するＸ線源と、前記シリコン貫通ビアの形状及び前記シリコン貫通ビア内の前記めっき膜の状態を撮像するカメラとを有し、
該カメラを前記シリコン基板に対して相対的に水平方向に移動させ、前記シリコン基板の前記シリコン貫通ビア及び前記シリコン貫通ビア内の前記めっき膜に発生した前記ボイド欠陥の上面画像及び傾斜画像を撮像することにより、前記シリコン貫通ビア及び前記ボイド欠陥の水平面内及び鉛直面内におけるサイズ及び位置情報を含む画像を取得する請求項１又は２に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項４】
前記Ｘ線検査装置は、前記シリコン貫通ビアの形状、前記めっき膜及び前記ボイド欠陥を、シリコン、金属及び空気のＸ線吸収率の相違による濃淡の差により示すことにより前記シリコン貫通ビアの形状及び前記シリコン貫通ビア内の前記めっき膜の状態を示す前記画像を取得し、取得した前記画像の前記濃淡の差に基づいて前記欠陥を検出する請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項５】
前記Ｘ線検査装置は、前記濃淡の差をＸ線透過量特性で表現し、
前記欠陥パターン判定手段は、前記Ｘ線透過量特性の特徴をライブラリー化し、前記所定の欠陥パターンに分類して登録する請求項４に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項６】
前記Ｘ線検査装置は、前記Ｘ線検査装置により取得された前記画像の輪郭を抽出する画像処理を行い、前記シリコン貫通ビアの形状、前記ボイド欠陥のサイズ及び位置情報を取得し、前記欠陥を検出する請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項７】
前記所定の欠陥パターンは、前記シリコン貫通ビア内における前記ボイド欠陥の位置及びサイズに基づいて分類されている請求１乃至６のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項８】
前記所定の欠陥パターンは、前記シリコン貫通ビア内の中央付近に円錐形状に近似した形状を有する前記ボイド欠陥が発生するボイドパターン、前記シリコン貫通ビア内の底壁面に前記ボイド欠陥が発生するボイドパターン、前記シリコン貫通ビア内の側面に沿って前記ボイド欠陥が発生するパターン、前記シリコン貫通ビア内の下層部に前記ボイド欠陥が発生するボイドパターンの少なくとも１つを含む請求項７に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項９】
前記Ｘ線検査装置は、前記シリコン貫通ビア及び前記ボイドの特徴量を抽出し、
前記欠陥パターン判定手段は、抽出された前記特徴量を教師有学習アルゴリズムにより分類認識する請求項１乃至８のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１０】
前記不良処理特定手段は、前記シリコン貫通ビアの仕様と、前記欠陥パターンのデータと、検出された前記ボイド欠陥とを比較することにより、前記不良処理を特定する請求項１乃至９のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１１】
前記不良処理特定手段は、更に処理条件の所定のパラメータの特性を示すデータも検出された前記ボイド欠陥との比較に用いる請求項１０に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１２】
前記制御手段は、前記変更処理を、検査した前記シリコン基板と同一ロットのシリコン基板を処理中に、フィードバック制御及び／又はフィードフォワード制御することにより行う請求項１乃至１１のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１３】
前記Ｘ線検査装置は、前記シリコン基板のめっき処理を行うめっき装置の下流側にインライン検査装置として設けられ、
前記制御手段が前記変更処理を指示する前記処理装置は、前記めっき装置、前記シリコン貫通ビアの表面にシード層を形成するシード層形成装置、及び／又は前記めっき処理後の前記めっき膜を平坦化するＣＭＰ装置を含む請求項１０に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１４】
前記制御手段が前記変更処理を指示する前記処理装置はめっき処理装置であり、
前記変更処理は、前記ボイドが発生した箇所の電流密度を増加させる処理、前記めっき処理時の撹拌速度を調整する処理、めっき液のｐＨ値を調整する処理、めっき液の添加剤及び／又は促進剤を調整する処理の少なくとも１つを含む請求項１１に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１５】
前記Ｘ線検査装置は、前記シリコン基板の複数点に形成された複数の前記シリコン貫通ビア内の前記めっき膜に発生した前記ボイドのサイズ及び位置情報を含む前記画像を取得し、
前記欠陥パターン判定手段は、前記複数点における前記シリコン貫通ビアの前記ボイドを前記所定の欠陥パターンに各々分類し、
前記制御手段は、分類された前記所定の欠陥パターンに基づいて、前記シリコン基板の前記めっき処理の面内バラツキを算出し、前記めっき処理時の電流分布を調整することにより前記面内バラツキを是正する前記変更処理を前記めっき装置に指示する請求項１２に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１６】
前記不良処理特定手段は、前記Ｘ線検査装置が取得した前記画像から、前記シリコン基板の表面上に形成された前記めっき膜の厚さを計測し、
前記制御手段は、前記めっき膜の厚さが所定値より大きいときには、前記不良処理をオーバーめっきと特定し、前記ＣＭＰ装置にオーバー膜厚を研磨するための前記変更処理をフィードフォワード制御する請求項１２に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１７】
前記制御手段が前記変更処理を指示する前記処理装置は前記シード層形成装置であり、
前記変更処理は、前記シード層の厚さムラを低減する処理である請求項１２記載のシリコン貫通ビア形成生産管理システム。
【請求項１８】
前記シリコン貫通ビア内に前記めっき膜が形成される前に前記シリコン貫通ビアの形状及び前記シリコン貫通ビア内のシード層の状態を示す画像を取得する第２のＸ線検査装置を更に有し、
前記不良処理特定手段は、前記シリコン貫通ビアの形状及び前記シリコン貫通ビア内のシード層の状態を示す画像に基づいて、前記シリコン貫通ビアの形状欠陥及び／又は前記シード層が前記シリコン貫通ビアの下方よりも上方に多く膜付けされるオーバーハングをシード層欠陥として特定し、
前記制御手段は、前記シリコン貫通ビアを形成するエッチング装置、又は前記シード層を形成するシード層形成装置に前記変更処理を指示する請求項１乃至１７のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成管理システム。
【請求項１９】
前記制御手段は、前記変更処理を指示する際、前記変更処理に必要なパラメータを計算する請求項１乃至１８のいずれか一項に記載のシリコン貫通ビア形成システム。
【請求項２０】
シリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像をＸ線検査により取得し、取得した該画像から前記めっき膜内のボイド欠陥を検出する欠陥検出工程と、
検出された前記ボイド欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定工程と、
分類された前記所定の欠陥パターンに応じて、前記ボイド欠陥の原因となっている不良処理を特定する不良処理特定工程と、
前記不良処理を是正するための変更処理を、前記不良処理を行っている処理装置に指示する制御工程と、を有するシリコン貫通ビア形成生産管理方法。
【請求項２１】
前記制御工程は、前記Ｘ線検査により前記画像が取得された前記シリコン基板と同一ロットのシリコン基板の処理中に前記処理装置に前記変更処理を指示するフィードバック制御又はフィードフォワード制御により行われる請求項２０に記載のシリコン貫通ビア形成生産管理方法。
【請求項２２】
Ｘ線検査により取得したシリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像を用いて、コンピュータを、
取得した前記画像から前記めっき膜内のボイド欠陥を検出する欠陥検出手段と、
検出した該ボイド欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定手段と、
分類された前記所定の欠陥パターンに応じて、前記欠陥の原因となっている不良処理を特定し、前記不良処理を是正するための変更処理を、前記不良処理を行っている処理装置に指示する制御手段、として機能させるためのシリコン貫通ビア形成生産管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２３】
Ｘ線検査により取得したシリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像を用いて、コンピュータを、
取得した前記画像から前記めっき膜内のボイド欠陥を検出する欠陥検出手段と、
検出した該欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定手段と、
分類された前記所定の欠陥パターンに応じて、前記欠陥の原因となっている不良処理を特定し、前記不良処理を是正するための変更処理を、前記不良処理を行っている処理装置に指示する制御手段、として機能させるためのシリコン貫通ビア形成生産管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シリコン貫通ビア形成生産管理システム、シリコン貫通ビア形成生産管理方法、記録媒体及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ＬＳＩチップを積層し、上下のデバイス間をシリコン貫通ビア（ＴＳＶ、Through Silicon Via、以下、「ＴＳＶ」という。）で接続する３次元高集積化技術（３ＤＩ、Three Dimensional Integration、以下、「３ＤＩ技術」という。）が知られている。かかる３ＤＩ技術において、前工程である金属を膜付けしたＣｕＴＳＶ等の形成過程に検査を行うことが、後工程での良品率を上げるために重要であると認識されつつある。
【０００３】
しかしながら、従来の３ＤＩ技術では、非破壊で、インラインでＴＳＶ中の欠陥を検出する手法が存在しなかった。
【０００４】
一方、透過像を立体像として扱う手法としてＣＴ（Computed Tomography）技術があるが、ＣＴ技術は測定対象のウェハ等を３６０度回転させる撮像機構が必要である。撮像機構が大型化することで検査装置のコストが高くなり、更に立体イメージを構築するためにコンピュータ能力と作業時間を多く必要とし、典型的には１検査対象に対して約９００枚の透過像を必要とし、３Ｄ像の再構築に１６時間程度の時間を必要とするため、インライン検査への導入は困難である。
【０００５】
また、ＣＴ技術を改良した方法にＸ線ラミノグラフィがあるが、この方法では、ＣＴ技術のような精巧な３Ｄ情報は得られず、特定部位の簡易的な検査、計測にしか使用できないため、やはりＴＳＶやＣｕＴＳＶのインライン検査には不向きである。
【０００６】
一方、非破壊検査を行う手法として、Ｘ線を用いた検査も知られており、半導体デバイスの検査では、後工程の検査に用いられる場合はあったが、前工程での製造ライン検査では一般的ではなかった。前工程のＣｕＴＳＶ等を製造するプロセスにおいては、検査対象の大きさは数μｍ〜１０μｍφ程度であり、従来のＸ線装置では、その大きさの１％程度の再現性が要求される領域において対応できる装置が存在しなかった。
【０００７】
半導体デバイス検査の一部に利用可能なＸ線非破壊検査装置としては、検査対象部材のみの厚さを非破壊状態で検査することが可能なＸ線非破壊検査装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。かかる特許文献１に記載のＸ線非破壊検査装置においては、設計情報に基づいて定めた２点のＸ線の透過線量を検出し、検出したＸ線の線量から測定物の厚さ寸法を算出する。かかる特許文献１に記載のＸ線非破壊検査装置によれば、トレンチの深さ寸法、フィルム基板の絶縁層内部の回路層の厚さ、絶縁膜内部の電極層の厚さ等が非破壊で測定可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−１３０３９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述の特許文献１に記載の構成では、半導体装置の製造ラインのインライン検査に導入する方法が考慮されていないため、実際の半導体装置の製造ラインのインライン検査装置としての導入は困難である。また、検査対象は厚さに限定されるため、ＴＳＶやＣｕＴＳＶの検査にそのまま適用することはできない。
【００１０】
そこで、本発明は、ＴＳＶの非破壊検査をインラインで行うことが可能なシリコン貫通ビア形成生産管理システム、シリコン貫通ビア形成生産管理方法、記録媒体及びプログラム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】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係るシリコン貫通ビア形成生産管理システムは、シリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像を取得するＸ線検査装置と、
取得した前記画像から該めっき膜内のボイド欠陥の有無を判定し、該ボイド欠陥を検出したときには、該ボイド欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定手段と、
分類された該所定の欠陥パターンに応じて、該ボイド欠陥の原因となっている不良処理を特定する不良処理特定手段と、
該不良処理を是正するための変更処理を、該不良処理を行っている処理装置に指示する制御手段と、を有する。
【００１２】
本発明の他の態様に係るシリコン貫通ビア形成生産管理方法は、シリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像をＸ線検査により取得し、取得した該画像から前記めっき膜内のボイド欠陥を検出する欠陥検出工程と、
検出された前記ボイド欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定工程と、
分類された前記所定の欠陥パターンに応じて、前記ボイド欠陥の原因となっている不良処理を特定する不良処理特定工程と、
前記不良処理を是正するための変更処理を、前記不良処理を行っている処理装置に指示する制御工程と、を有する。
【００１３】
本発明の他の態様に係るシリコン貫通ビア形成生産管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、Ｘ線検査により取得したシリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像を用いて、コンピュータを、
取得した前記画像から前記めっき膜内のボイド欠陥を検出する欠陥検出手段と、
検出した該ボイド欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定手段と、
分類された前記所定の欠陥パターンに応じて、前記欠陥の原因となっている不良処理を特定し、前記不良処理を是正するための変更処理を、前記不良処理を行っている処理装置に指示する制御手段、として機能させる。
【００１４】
本発明の他の態様に係るシリコン貫通ビア形成生産管理プログラムは、Ｘ線検査により取得したシリコン基板に形成されたシリコン貫通ビアの形状及び該シリコン貫通ビア内のめっき膜の状態を示す画像を用いて、コンピュータを、
取得した前記画像から前記めっき膜内のボイド欠陥を検出する欠陥検出手段と、
検出した該欠陥を所定の欠陥パターンに分類する欠陥パターン判定手段と、
分類された前記所定の欠陥パターンに応じて、前記欠陥の原因となっている不良処理を特定し、前記不良処理を是正するための変更処理を、前記不良処理を行っている処理装置に指示する制御手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、シリコン貫通ビアに関連する欠陥を非破壊で検査し、欠陥を是正する処理を、動作中の製造工程に工程を遅らせることなく反映させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係るシリコン貫通ビア形成生産管理システムの一例のシステム構成を示した図である。
【図２】本発明の実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システムのＸ線検査装置の撮像部の撮像方法の一例を示した図である。
【図３】トップ像を取得する意義をより詳細に説明するための図である。図３（ａ）は、Ｘ線源とカメラの相対位置の一例を図である。図３（ｂ）は、ボイドを含むめっき膜が形成されたＴＳＶのトップ像の一例を示した図である。
【図４】めっき膜に発生したボイド欠陥の位置情報の取得を説明するための図である。
【図５】傾斜像を取得する意義をより詳細に説明するための図である。図５（ａ）は、傾斜画像を取得する際のＸ線源、シリコン基板及びカメラの相対的位置の一例を示した図である。図５（ｂ）は、カメラの位置と得られる傾斜画像の関係の一例を示した図である。
【図６】傾斜角θに平行してＸ線が進んで来る場合の鉛直方向のＸ線透過像を得るためのモデルである。
【図７】ＴＳＶの抽出方法の一例を説明するための図である。図７（ａ）は、Ｘ線透過像から任意のＴＳＶを選択した状態を示した図である。図７（ｂ）は、輪郭抽出されたＴＳＶの一例を示した図である。図７（ｃ）は、輪郭部から、ＲＯＩであるＴＳＶのみを切り出して抽出した状態を示した図である。図７（ｄ）は、切り出したＴＳＶに対して２値化処理を行った画像を示した図である。
【図８】Ｘ線透過率とラインプロファイルの関係付けを説明するための図である。
【図９】Ｃｕ埋め込みプロセスに依存して発生する欠陥パターンの例を示した第１の図である。
【図１０】Ｃｕ埋め込みプロセスに依存して発生するボイドパターンの例を示した第２の図である。
【図１１】ボイド欠陥がめっき膜中に存在しない場合のＸ線透過量特性の一例を示した図である。
【図１２】２つの欠陥パターンのＸ線透過量特性を示した図である。図１２（ａ）は、図９のタイプＡの底無抜けパターンのＸ線透過量特性Ａを示した図である。図１２（ｂ）は、図９のタイプＥの胴切抜けパターンのＸ線透過量特性Ｅを示した図である。
【図１３】タイプＩの欠陥パターンにおけるＸ線透過量特性Ｉの一例を示した図である。
【図１４】タイプＡの底無抜けパターンのＸ線透過量特性Ａの一例を示した図である。
【図１５】タイプＢのＴＳＶ中の気泡パターンのＸ線透過量特性Ｂの一例を示した図である。
【図１６】タイプＣのＴＳＶ中の縦長気泡パターンのＸ線透過量特性Ｃの一例を示した図である。
【図１７】タイプＤの壁面気泡パターンのＸ線透過量特性Ｄの一例を示した図である。
【図１８】タイプＥの胴切抜けパターンのＸ線透過量特性Ｅの一例を示した図である。
【図１９】図１０のタイプＦの底隅抜けパターンのＸ線透過量特性Ｆの一例を示した図である。
【図２０】タイプＧのドーナッツ抜けパターンのＸ線透過量特性Ｇの一例を示した図である。
【図２１】タイプＨの涙抜けパターンのＸ線透過量特性Ｈの一例を示した図である。
【図２２】タイプＩの銃弾パターンのＸ線透過量特性Ｉの一例を示した図である。
【図２３】３方面透過像によりボイド欠陥を疑似立体モデル化してボイド欠陥抽出した一例を示した図である。
【図２４】３方面透過像によるボイド欠陥抽出の応用例を示した図である。
【図２５】図９及び図１０で示した９つの欠陥パターンを列挙した図である。
【図２６】特徴量による分類認識の第１の処理事例を示した図である。図２６（ａ）は処理前の画像である。図２６（ｂ）は、処理後の画像である。（輪郭抽出）
【図２７】特徴量による分類認識の第２の処理事例を示した図である。図２７（ａ）は処理前の画像である。図２７（ｂ）は、処理後の画像である。（ボイド欠陥の輪郭抽出）
【図２８】分類のための認識事例を示した図である。
【図２９】ＴＳＶ及びボイド欠陥のＸ線透過画像に対してエッジ強調処理を施した例を示した図である。
【図３０】ＭＢＬ法を用いてボイドの体積を推定する手法の全体スキームの一例を示した図である。
【図３１】ボイド欠陥の体積推定の処理フローの一例を示した図である。
【図３２】ボイドを簡素化したモデルの一例を示した図である。図３２（ａ）は、モデル化されるボイド及びＴＳＶの一例を示した図である。図３２（ｂ）は、ボイドの体積モデル化手法の一例を示した図である。
【図３３】ＭＢＬ法のボイド欠陥パターン分類のメカ二ズムを説明するための図である。
【図３４】ＴＳＶ形成のための一連の工程の一例を示した図である。
【図３５】検査とフィードバック及びフィードフォワードによる高品質管理生産システムの一例を示した図である。
【図３６】ＴＳＶ形成の一連の工程におけるめっき工程での結果に応じてどのような現象が現れるかを分類して示した図である。
【図３７】バリア／シード層の開口部形状に対するフィードバック／フィードフォワードの制御方法の一例を説明するための図である。図３７（ａ）は、バリア／シード層の一例の断面図である。図３７（ｂ）は、開口部が広いバリア／シード層の一例の上面図である。図３７（ｃ）は、開口部が狭いバリア／シード層の一例の上面図である。図３７（ｄ）は、不良処理特定工程の一例を示した図である。
【図３８】オーバーハングによるボイドが発生している場合の不良処理特定工程を説明するための図である。
【図３９】めっき処理に起因するボイドが発生した場合の不良処理特定工程の一例を説明するための図である。
【図４０】側壁面にボイドが発生した場合の不良処理特定工程の一例を説明するための図である。
【図４１】面内バラツキを誘発する不良処理を特定するための処理を説明するための図である。
【図４２】オーバプレート不良を判定するための処理を説明するための図である。
【図４３】本発明の実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理方法の処理フローの一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態の説明を行う。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に係るシリコン貫通ビア形成生産管理システム（以下、「ＴＳＶ形成生産管理システム」という。）の一例のシステム構成を示した図である。図１に示すように、本発明の実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システムは、Ｘ線検査装置１０と、ＴＳＶ形成生産管理装置２０とを備える。また、ＴＳＶ形成生産管理システムは、関連構成要素として処理装置４０を備える。また、必要に応じて記録媒体３０が設けられてもよい。処理装置４０は、ＴＳＶ製造工程で必要とされ、用いられる処理装置が備えられている。処理装置４０は、例えば、ＴＳＶを基板に形成するビア形成工程で用いられるエッチング装置４１、ＴＳＶの表面にバリア層／シード層を形成するバリア／シード形成工程で用いられるバリア／シード層形成装置４２、ＴＳＶに銅めっき等の金属めっきを施すめっき装置４３、めっき膜を平坦化するＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing、化学機械的研磨）装置４４を含む。
【００１９】
Ｘ線検査装置１０は、Ｘ線を用いて、シリコン基板に形成されたＴＳＶに関連する欠陥を非破壊で検査するための装置である。より詳細には、Ｘ線検査装置１０は、ＴＳＶ及びその周辺工程のＸ線透過検査を行い、ＴＳＶの形状及びＴＳＶに膜付けされたバリア層／シード層工程又はめっき工程で発生した欠陥のサイズ及び位置情報を含む画像を取得し、各工程に発生した欠陥情報を取得する。
【００２０】
Ｘ線検査装置１０は、インライン検査装置として設けられてよく、シリコン基板が工程間を移動する際にシリコン基板を検査可能なように、製造ライン中の検査が必要な工程間に設けられてもよい。図１の例においては、バリア／シード層形成装置４２とめっき装置４３との間に１つのＸ線検査装置１１が設けられ、めっき装置４３とＣＭＰ装置４４との間に１つのＸ線検査装置１２が設けられている。なお、以後の説明において、２つのＸ線検査装置１１、１２を個別に指すときはＸ線検査装置１１、１２と表記するが、２つのＸ線検査装置１１、１２の双方に当てはまり、特に区別をする必要が無い場合には、Ｘ線検査装置１０と表記することとする。Ｘ線検査装置１１、１２は同一の装置で共用してもよい。
【００２１】
Ｘ線検査装置１０は、撮像部１３と、検査・計測部１６とを有する。撮像部１３は、Ｘ線源と、カメラとを有し、検査対象のＸ線透過画像を取得する役割を果たす。なお、撮像部１３の具体的な構成については後述する。検査・計測部１６は、撮像部１３で撮像したＸ線透過画像に必要な画像処理を施し、形状や位置、必要なパラメータ等を計測して算出する役割を果たす。よって、検査・計測部１６は、画像処理や演算処理を行うことが可能な演算処理手段として構成され、例えば、特定の用途向けに設計、製造された集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、プログラムを読み込むことにより動作するＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）として構成されてもよい。
【００２２】
Ｘ線検査装置１０は、専用の検査装置として設けられてもよいし、装置に組み込まれた検査モジュールとして構成されてもよい。上述の撮像部１３及び検査・計測部１６を実質的に備えていれば、その態様は問わない。また、検査・計測部１６の機能は、他の演算処理装置、例えばＴＳＶ形成生産管理装置２０の一部で実現されてもよく、最低限、撮像部１３を備えていればよい。
【００２３】
バリア／シード層形成装置４２とめっき装置４３との間に設けられたＸ線検査装置１１は、ＴＳＶ及びバリア／シード層の形状を検査するため、撮像部１３は形状撮像部１３１として構成され、検査・計測部１６は、形状検査部１６１として構成される。また、めっき装置４３とＣＭＰ装置４４との間に設けられたＸ線検査装置１２は、検査対象がめっき膜の内部に発生したボイド欠陥及びめっき膜の余剰膜厚であるため、撮像部１３はボイド欠陥撮像部１３２として構成され、検査・計測部１６は、ボイド欠陥計測部１６２と、Ｃｕ積層膜厚計測部１６３とから構成される。但し、Ｘ線検査装置１１、１２の検査対象が異なっていても、検査・計測部１６の処理対象が異なっているだけで、両者は同一の構造及び機能を有するＸ線検査装置１０を用いることができる。
【００２４】
ＴＳＶ形成生産管理装置２０は、ＴＳＶ形成過程における生産ラインを全体的、総合的に管理するための装置である。ＴＳＶ形成生産管理装置２０は、ＴＳＶ形成生産管理に関する種々の演算処理を行うため、演算処理手段として構成される。例えば、ＴＳＶ形成生産管理装置２０は、特定の用途向けに設計、製造された集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、プログラムを読み込むことにより動作するＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）として構成されてもよい。また、ＴＳＶ形成生産管理装置２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種記憶手段を必要に応じて備えてよい。図１においては、記憶手段の例として、記憶部２４が内部構成要素として示されている。なお、ＴＳＶ形成生産管理装置２０は、全体としては、コンピュータとして構成されてもよい。
【００２５】
ＴＳＶ形成生産管理装置２０は、機能ブロック構成要素としては、ボイド欠陥分類部２１と、不良処理特定部２２と、制御部２３と、記憶手段２４とを有する。
【００２６】
ボイド欠陥分類部２１は、Ｘ線検査装置１２で取得したボイド欠陥を、所定の欠陥パターンに分類するための欠陥パターン判定手段である。なお、具体的な分類内容及び分類方法については後述する。
【００２７】
不良処理特定部２２は、ボイド欠陥分類部２１で分類された所定の欠陥パターンに応じて、生じたボイド欠陥の原因となる不良処理を特定するための手段である。不良処理特定部２２は、分類された欠陥パターンのデータと、シリコン貫通ビアのスペック（仕様）のデータ、処理とボイド欠陥との相関関係を示す特性データ等を必要に応じて利用し、これらとＸ線検査装置１２で取得した画像から検出されたボイド欠陥とを照合し、検出したボイド欠陥の原因となる不良処理が何であるかを特定する。なお、不良処理の特定は、必ずしも１つに特定されていなくてもよく、不良原因の可能性がある複数の処理の特定であってもよい。図１において、不良処理特定部２２２〜２２４がボイド欠陥分類部２１の下流側に設けられている。ボイド欠陥分類部２１でボイド欠陥が分類され、オーバーハングボイド、ビア中のボイド、側壁面のボイドのいずれかに該当すると判定され、検出されたボイド欠陥が分類される。オーバーハングボイドと判定された場合には、不良処理特定部２２２が、ビアスペック２４１、開口形状計測値データ２４２及び欠陥パターンデータ２４３と、検出されたボイド欠陥との照合を行い、ビアスペックからのずれ量を求め、ずれ量の原因となる制御モジュール及び／又は処理工程(不良処理)を特定する。図１においては、２つの不良処理に特定された例が示されている。なお、ここでいう「不良」は大きな欠陥に限らず、ビアスペックに対して調整を有する程度のずれ量を含む。
【００２８】
同様に、ボイド欠陥分類部２１でビア中のボイドの欠陥パターンであると判定された場合には、不良処理特定部２２３が、Ｘ線検出装置１２で検出したボイド欠陥を、ビアスペック２４１、ビア中のボイドの欠陥パターンデータ２４４及び撹拌スピード特性２４５と比較し、ビアスペックからのずれ量を求め、ずれ量の原因となる不良処理を特定する。図１においては、２つの不良処理に特定された例が示されている。
【００２９】
また同様に、ボイド欠陥分類部２１が側壁面のボイドの欠陥パターンであると判定した場合には、不良処理特定部２２４が、Ｘ線検出装置１２で検出したボイド欠陥を、ビアスペック２４１、ビア中のボイドの欠陥パターンデータ２４６及び撹拌スピード特性２４５と比較し、ビアスペックからのずれ量を求め、ずれ量の原因となる不良処理を特定する。図１においては、４つの不良処理に特定された例が示されている。
【００３０】
このように、不良処理特定部２２は、ボイド欠陥分類部２１で分類された所定の欠陥パターンに応じて、必要に応じて種々のデータを用いて、生じたボイド欠陥の原因となる不良処理（ビアスペックからのずれ量の原因となる制御モジュール及び／又は処理工程）を特定する。なお、図１においては、分類された欠陥パターン毎に不良処理特定部２２２〜２２４が設けられ、個別に処理を行っているが、１個の不良処理特定部２２が、所定の欠陥パターンに応じて、不良の特定に必要な種々のデータを呼び出し、欠陥パターンに応じた不良特定処理を行うようにしてもよい。また、図１に示した欠陥パターンは例示に過ぎず、欠陥パターンの数、内容は、用途に応じて種々の設定とすることができる。また、不良処理の特定は、単なる項目だけでなく、具体的な定性的な内容や、定量的な内容も含んでよい。そのような、実際のプロセスと関連した不良処理の特定の詳細な内容については後述する。
【００３１】
不良処理特定部２２は、ボイド欠陥分類部２１の下流側に更に面内均一性の不良処理特定部２２１を備える。面内均一性は、シリコン基板の面内の複数の箇所のＴＳＶのデータの比較が必要となるため、ビアスペック２４１の他、複数の計測パターンデータ２４７を用いて不良処理の特定を行う。不良処理は、処理の内容よりもむしろ、面内における不均一処理であるので、不良処理として特定されるのは、面内での処理の不均衡を示すためのデータである。
【００３２】
ＴＳＶ形成生産管理システムは、ボイド欠陥分類部２１の下流側に存在しない不良処理特定部２２に類似した処理部として、開口部形状検査の不良処理特定部２２５と、オーバプレート膜厚計算の不良処理特定部２２６とを必要に応じて備えてもよい。開口部形状検査の不良処理特定部２２５は、ＴＳＶを形成後、ＴＳＶ内にバリア／シード層を形成したが、めっき膜は形成していない状態のＴＳＶの形状検査における不良処理の特定を行う。不良処理の内容は、ＴＳＶの開口形状の不良であり、項目自体は定まっているが、不良処理特定部２２５を用いて、ビアスペック２４１や合否判定データ２４８と検出した欠陥との比較を行う。
【００３３】
同様に、ＴＳＶ中にボイド欠陥は検出されなかったが、めっきの膜厚が大き過ぎてオーバープレーティングの欠陥が検出されたときには、検出されためっき膜厚と、ビアスペック２４１とを比較し、例えばめっき工程へのフィードバックとＣＭＰ工程へのフィードバックに利用してもよい。
【００３４】
このように、不良処理特定部２２は、めっき膜中のボイド欠陥のみならず、種々の欠陥における不良処理の特定に応用することができる。必要に応じて、不良処理特定部２２を、そのような種々の不良処理の特定に利用してもよい。
【００３５】
制御部２３は、不良処理を実施している処理装置４０に対して、不良処理を是正するための変更処理を指示する役割を果たす。制御部２３は、処理装置４０が行う処理の具体的な処理条件に変更を加える指示を行ってよく、その場合、処理条件のパラメータを算出し、算出したパラメータの変更を処理装置４０に指示する制御を行う。図１において、形状パラメータ計算部２３１、膜付パラメータ計算部２３２が示されているが、形状パラメータ計算部２３１は、エッチング装置４１が行うエッチング処理（ビア形成工程）に不良がある場合に、ビア形状を定めるパラメータを変更し、ビアが適切な形状となるような形状パラメータを計算し、算出したパラメータへの変更を指示する。また、膜付パラメータ計算部２３２は、不良処理特定部２２が、シード層の形成に不良があると判定したときに、適切なシード層の膜付パラメータを計算し、算出した膜付パラメータへの変更をバリア／シード層形成装置４２に指示する。
【００３６】
また、撹拌スピード条件判定部２３３は、不良処理特定部２２に、めっき液の撹拌スピードの調整が必要であると判定されたときに、適切な撹拌スピード条件を判定する。同様に、めっき液条件判定部２３４は、不良処理特定部２２が、めっき液条件の調整が必要であると判定したときに、適切なめっき液条件を判定する。また、めっき電流密度条件判定部は、不良処理特定部２２が、めっき電流密度の調整が必要であると判定したときに、適切なめっき電流密度条件を判定する。
【００３７】
撹拌スピード条件判定部２３３、めっき液条件判定部２３４及びめっき電流密度条件判定部２３５で算出された条件は、めっき条件パラメータ計算部２３６に送られる。めっき条件パラメータ計算部は、撹拌スピード条件判定部２３３、めっき液条件判定部２３４及びめっき電流密度条件判定部２３５から受信した各条件に基づいて、適切なめっき条件パラメータを計算し、設定する。めっき条件パラメータは、受信した各条件が独立していれば、それらをそのまま項目毎に足し合わせたパラメータでもよいし、相互間の影響等を考慮して、修正を加えたパラメータであってもよい。算出されためっき条件パラメータは、めっき装置４３に送られ、めっき装置４３は、指示されためっき条件パラメータに従ってめっき条件を変更する。
【００３８】
このように、制御部２３は、具体的な処理条件を算出し、各処理装置４０に変更処理を指示する。その際、上述のように、具体的なパラメータを算出し、これらを含む指示を行ってよい。
【００３９】
オーバプレート制御部２３７は、オーバプレートに対応する平坦化処理をＣＭＰ装置４４に指示する。これは、めっき処理のオーバプレートを是正する処理ではないが、オーバプレートが発生した場合、ＣＭＰ工程で余分なめっき膜を削る必要があるので、そのようなオーバプレートに対応した平坦化処理を指示する。
【００４０】
このように、制御部２３は、各処理装置４０が管理範囲内に入る様な処理を行えるよう、処理内容を具体的に指示し、高品質なＴＳＶ形成が行えるように制御を行う。
【００４１】
記憶部２４は、処理を実行するためのプログラムや、処理条件を記載したレシピの他、ＴＳＶ形成生産管理装置２０で行う種々の処理に必要なデータを記憶するための記憶手段である。図１においては、包括的に記憶部２４を１つで示しているが、プログラム、レシピ、処理に用いるデータ等、性質の異なるデータは、必要に応じて複数の記憶手段に記憶されてもよい。よって、記憶部２４は、複数の記憶手段を備えていてもよい。
【００４２】
記録媒体３０は、プログラム、レシピ、ＴＳＶ形成生産管理装置２０で行う処理に必要なデータ等を記録可能な媒体であり、ＣＤ、ＨＤＤ等、用途に応じて種々の媒体を用いることができる。また、記録媒体によらず、ネットワークから記憶部に必要なプログラムやデータをインストール可能な構成としてもよい。
【００４３】
処理装置４０は、上述のように、ＴＳＶ形成に関連のある処理装置４０として、エッチング装置４１、バリア／シード層形成装置４２、めっき装置４３及びＣＭＰ装置４４を示している。処理装置４０は、これらに限られるものではなく、用途に応じて、他の処理装置４０を備えてもよい。なお、バリア／シード層形成装置４２には、スパッタリング装置を含むＰＶＤ（Physical Vapor Deposition）装置を用いてもよい。また、めっき装置４３は、種々のめっき金属をめっき処理可能なめっき装置４３として構成されてよいが、例えば、銅めっきを主に行う銅めっき装置として構成されてもよい。以下、めっき装置４３を銅めっき装置４３と呼ぶ場合や、めっき処理を銅めっき処理と呼ぶ場合があるが、それらは例示であり、銅めっきのみに限定する趣旨ではない。
【００４４】
次に、図１で示した各構成要素のより詳細な説明を行う。
【００４５】
図２は、本発明の実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システムのＸ線検査装置１０の撮像部１３の撮像方法の一例を示した図である。図２に示されるように、撮像部１３は、Ｘ線源１４と及びカメラ１５を有する。カメラ１５は、Ｘ線源１４からシリコン基板６０に向けて照射され、これを透過したＸ線画像を撮像するため、Ｘ線源１４に対して、試料であるシリコン基板６０よりも後方に配置される。よって、Ｘ線源１４とカメラ１５とでシリコン基板６０を挟むような配置となる。また、カメラ１５の撮像面はシリコン基板６０の方を向くことになる。
【００４６】
図２に示されるように、撮像部１３は、シリコン基板６０の表面６１に対して、斜めから撮像する傾斜像と、真上から撮像するトップ像の、異なる２つの角度から撮像された２つの画像を取得する。ここで、トップ像からは、ＴＳＶ７０及びＴＳＶ７０内に形成されためっき膜のボイド欠陥の水平断面形状を把握することができ、傾斜像からは、垂直断面としてのＴＳＶの外形形状と、ボイド欠陥の鉛直方向の形状を把握することができる。
【００４７】
図３は、トップ像を取得する意義をより詳細に説明するための図である。図３（ａ）は、Ｘ線源１４とカメラ１５の相対位置の一例を図であり、図３（ｂ）は、ボイドを含むめっき膜が形成されたＴＳＶ７０のトップ像の一例を示した図である。
【００４８】
図３（ａ）、（ｂ）に示すように、めっきプロセス後であれば、ボイド欠陥９０の大きさを、水平方向の最大幅の面積として計測することができる。つまり、図３（ａ）に示されるように、ＴＳＶ７０及びめっき膜８０のトップ画像（上面画像）を取得する際には、Ｘ線源１４は、ＴＳＶ７０及びめっき膜８０の真上に配置されるようにし、カメラ１５は、Ｘ線源１４、ＴＳＶ７０及びめっき膜８０の真下に配置されるようにする。これにより、ＴＳＶ７０及びめっき膜８０の水平方向断面の画像を取得することができ、図３（ａ）の下部に示されるように、ＴＳＶ７０の直径及びＴＳＶ７０に充填されためっき膜８０の直径を示すことができる。
【００４９】
図３（ｂ）の上部に示されるように、ボイド欠陥９０がめっき膜８０内に発生した場合には、めっき膜８０の中央部分にボイド欠陥９０が発生した場合であっても、Ｘ線源１１を用いてＸ線透過像を取得することにより、図３（ｂ）の下部に示されるように、ボイド欠陥９０の直径が透過的に示され、ボイド欠陥９０の大きさを水平方向の最大幅の面積として計測することができる。
【００５０】
このように、Ｘ線透過像は、ＴＳＶ７０の開口形状のサイズと、ボイド形状のサイズを情報化する手段として有効である。
【００５１】
図４は、めっき膜８０に発生したボイド欠陥９０の位置情報の取得を説明するための図である。図４に示されるように、めっきによるボイド欠陥９０は、必ずしも中心位置に発生する訳ではなく、中心にボイドが発生するパターンのほか、中心ではないめっき膜８０の内部にボイド欠陥９０が発生するパターンや、側壁部にボイド欠陥９０が発生するパターンがある。これらの種々のパターンは、トップ像を取得することにより把握可能であり、ボイド欠陥９０のＴＳＶ断面の相対的位置関係を計測することにより、位置情報を取得することができる。
【００５２】
このように、トップ像を取得することは、ボイド欠陥９０の水平方向の位置情報を取得する上でも有効である。
【００５３】
図５は、傾斜像を取得する意義をより詳細に説明するための図である。図５（ａ）は、傾斜画像を取得する際のＸ線源、シリコン基板及びカメラの相対的位置の一例を示した図であり、図５（ｂ）は、カメラの位置と得られる傾斜画像の関係の一例を示した図である。
【００５４】
図５（ａ）に示すように、幾何学的な意味としてカメラ１５の移動した位置は、Ｚ軸（鉛直軸）を基準にした傾き角度θの値としてパラメータ化される。
【００５５】
図５（ｂ）に示されるように、Ｘ線源１４に対してカメラ１５が相対的に離れると、Ｚ軸に対する傾斜角θは大きくなり、シリコン基板６０の鉛直方向の情報が得られ易くなる。
【００５６】
図６は、傾斜角θに平行してＸ線が進んで来る場合の鉛直方向のＸ線透過像を得るためのモデルである。なお、実際のＸ線はコーンビームなので、放射状にＸ線が照射されるが、図６においては、単純化した直線状のＸ線ビームで考えることとする。
【００５７】
図６に示されるように、得られるＸ線透過像は、傾斜方向からＸ線が来ている状況での透過像であるので、棒状のＴＳＶ７０を見るときに、下部の図に示すような、正規分布に近似したＸ線の吸収度合がＸ線吸収分布に見られるような関係がある。つまり、ＴＳＶ７０の側面からＸ線が来ている訳ではないので、全体的に均一なＸ線強度が得られる環境状態ではない。よって、ＴＳＶ７０及びめっき膜８０の鉛直方向の情報を正確に得るためには、傾斜方向からのＸ線照射であることを考慮し、Ｘ線吸収度分布特性を用いて補正することが必要である。本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システム及びＴＳＶ形成生産管理システムでは、例えばこのような補正方法を用いて、傾斜画像からＴＳＶ７０内の鉛直方向の情報を取得する。
【００５８】
図７は、ＴＳＶ７０の抽出方法の一例を説明するための図である。図７においては、Ｘ線透過像から任意のＴＳＶ７０を対象に選択し、個別ＴＳＶ７０を抽出する画像処理方法の一例について説明する。
【００５９】
図７（ａ）は、Ｘ線透過像から任意のＴＳＶ７０を選択した状態を示した図である。Ｘ線透過像を取得した段階では、複数のＴＳＶ７０がＸ線透過画像に含まれているが、抽出対象となるＴＳＶ７０を選択する。そして、選択したＴＳＶ７０に対して、エッジ強調処理を行う。
【００６０】
図７（ｂ）は、輪郭抽出されたＴＳＶ７０の一例を示した図である。図７（ｂ）に示されるように、Ｘ線透過画像の輪郭を強調し、次に、強調された輪郭を用いて、関心領域（ＲＯＩ、Region of Interest）を計測する。なお、右側の図に示すように、ＲＯＩは、ＴＳＶ７０の面積として記録しておく。
【００６１】
図７（ｃ）は、輪郭部から、ＲＯＩであるＴＳＶ７０のみを切り出して抽出した状態を示した図である。このように、ＴＳＶ７０のみを抽出する。
【００６２】
図７（ｄ）は、切り出したＴＳＶ７０に対して２値化処理を行った画像を示した図である。２値化処理を行うことにより、切り出したＴＳＶ７０を、グレースケールのヒストグラムで表示することが可能となる。グレースケールのヒストグラム上に山が１つであれば欠陥が見付からない状態であり、２個以上の山が存在すれば、欠陥と思われるものが存在する状態であることを示しており、これによりボイド欠陥９０の有無の１次判定が可能となる。
【００６３】
図８は、Ｘ線透過率とラインプロファイルの関係付けを説明するための図である。ＴＳＶ７０内のめっき膜８０に発生したボイド欠陥９０を発見するための手法の一例として、Ｘ線エネルギーが物質中で吸収される量が異なる特性を利用することが考えられる。ここでは、シリコン基板６０がシリコン（Ｓｉ）、めっき膜８０が銅（Ｃｕ）からなる場合を考える。また、ボイド欠陥９０は、空隙として捉えることができるので、基本的にはエネルギー吸収は無いものとして考える。
【００６４】
吸収能力の差は、質量吸収係数で表すことができ、質量吸収係数表より、Ｓｉ（０．７）＜Ｃｕ（４．８）の関係があることが分かる。この関係は、Ｃｕ、即ちＴＳＶのある領域は、質量吸収係数がＳｉより大きいので、透過量が低くなる。つまり、Ｘ線透過像としては、Ｃｕの領域がＳｉの領域よりも暗い画像となることを意味する。よって、ボイド欠陥９０の無いＴＳＶ７０では、Ｓｉ中に柱状の暗い像が描かれることになる。
【００６５】
一方、ボイド（空隙）９０のあるＴＳＶ７０では、Ｃｕの中に空隙が出来ているため、Ｃｕだけを通過するＸ線と空隙を通過するＸ線のエネルギー吸収量が異なるため、Ｘ線透過像としては僅かな濃淡として表れる。
【００６６】
図８には、そのような濃淡を有するＸ線透過像と、グレースケールによるライプロファイルの結果が示されている。ボイド欠陥９０のある箇所では、ラインプロファイルの線形状が異なるので、正常なラインプロファイルの線形状との差分を計算することで、ボイド欠陥９０を検出することが可能となる。
【００６７】
上述のように、以後、ＴＳＶ７０を構成する材料は、基本的にはＳｉとＣｕである場合を例に挙げて説明する。
【００６８】
ところで、Ｃｕ中のボイド欠陥９０の発生パターンは、Ｃｕ埋め込みプロセスにおける条件等による要因と因果関係が深いことが分かっている。そこで、欠陥パターンの形状認識を行うことにより、Ｃｕ埋め込みプロセスの監視及び管理を行うインライン検査を行うことが可能となる。以下、欠陥パターンについて説明する。
【００６９】
図９は、Ｃｕ埋め込みプロセスに依存して発生する欠陥パターンの例を示した第１の図であり、図１０は、Ｃｕ埋め込みプロセスに依存して発生するボイドパターンの例を示した第２の図である。図９、１０は、Ｃｕ埋め込みプロセスにおいて、所定の条件下で発生するタイプＡ〜Ｉの９個の欠陥パターンを示している。
【００７０】
図９及び図１０に示されるように、９個の欠陥パターンは、ボイド欠陥９０のサイズ、位置、形状等を考慮して分類される。ここでは、処理との関連性というよりは、画像処理で区別可能、即ち認識可能な代表的な９個の欠陥パターンを挙げている。ボイド欠陥９０の欠陥パターンと処理との相関性の詳細は後述するものとし、まず、これらの形状をどのようにして区別して認識するかについてまず説明する。
【００７１】
図６において説明したように、ボイド欠陥９０の把握には、Ｘ線エネルギーの減衰曲線（透過量特性）を利用する。Ｘ線エネルギーの減衰は、材質と距離の関係から、その関係が特定可能である。本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システムのＴＳＶ欠陥検査においては、まず、標準のＴＳＶとしてのＸ線透過量の特性をライブラリー化する。
【００７２】
図１１は、ボイド欠陥９０がめっき膜８０中に存在しない場合のＸ線透過量特性の一例を示した図である。図１１において、中央で窪んだ鍋型の特性がＸ線透過量特性Ｓとして示されているが、このようなライブラリー化された標準特性を基準にして、それぞれの対象物であるＴＳＶ７０を検査することになる。
【００７３】
図１２は、２つの欠陥パターンのＸ線透過量特性を示した図である。図１２（ａ）は、図９のタイプＡの底無抜けパターンのＸ線透過量特性Ａを示した図であり、図１２（ｂ）は、図９のタイプＥの胴切抜けパターンのＸ線透過量特性Ｅを示した図である。また、図１２（ａ）、（ｂ）には、比較の容易のため、図１１で示したライブラリーの基準特性Ｓが重ねて示されている。
【００７４】
図１２（ａ）に示すように、タイプＡの底無抜けパターンのＸ線透過量特性Ａは、基準のＸ線透過量特性ＳよりもＸ線が吸収される率が抑えられ、Ｘ線透過量が増加している。これは、基準よりも、ＴＳＶ７０の中味が空洞であることを示しているので、ボイド欠陥９０が存在することになる。
【００７５】
また、図１２（ｂ）に示すタイプＥの胴切抜けパターンのＸ線透過量特性Ｅについても同様のことが言える。つまり、Ｘ線透過量特性Ｅは、基準のＸ線透過量特性ＳよりもＸ線が吸収される率が抑えられ、Ｘ線透過量が増加しており、ボイド欠陥９０が存在することが示されている。
【００７６】
なお、タイプＥのＸ線透過量特性Ｅは、タイプＡのＸ線透過量特性Ａと形状が異なっており、尖ったように窪んだ形状となっている。タイプＥとタイプＡの計測線の相違は、空間の形状の相違に起因している。しかしながら、このようなＸ線透過量特性Ａ、Ｅ、Ｓのみでは、ボイド欠陥９０が存在することまでは分かるが、ボイド欠陥９０の確かな形状までは認識できない。そこで、形状認識するため、画像処理によってボイド欠陥９０の外形形状を浮かび上がらせることを行う。
【００７７】
図１３は、タイプＩの欠陥パターンにおけるＸ線透過量特性Ｉの一例を示した図である。このようなタイプＩのＸ線透過量特性Ｉを標準のＸ線透過量特性Ｓと比較するだけでなく、コントラスト情報による３次元化を行うことにより、Ｃｕめっき膜８０中のボイド形状が識別可能になる。ボイドの形状識別は、図５〜８で説明したように、傾斜画像とＸ線吸収特性を用いるとともに、画像処理を併用することにより行うことが可能である。
【００７８】
次に、図９及び図１０で示したタイプＡ〜Ｉの９つのパターンのＸ線透過量特性を説明する。９つの欠陥の透過量特性パターンと、基準となる正常なＴＳＶ７０の透過量特性パターンを標準ライブラリーに登録しておくことになる。なお、９つのパターンは例示的なパターンであり、用途に応じて、種々のパターンを追加又は削除してもよい。
【００７９】
図１４は、タイプＡの底無抜けパターンのＸ線透過量特性Ａの一例を示した図である。タイプＡは、正常パターンから底が無い分、Ｘ線透過量が少なくなった特性を示すパターンとなっている。
【００８０】
図１５は、タイプＢのＴＳＶ中の気泡パターンのＸ線透過量特性Ｂの一例を示した図である。タイプＢは、楕円のボイド欠陥９０により鍋底に透過量が少なくなった分の山（突起）を有する特性を示すパターンである。
【００８１】
図１６は、タイプＣのＴＳＶ中の縦長気泡パターンのＸ線透過量特性Ｃの一例を示した図である。タイプＣは、タイプＢのバリエーションの１つであり、タイプＢと同様、楕円のボイド欠陥９０により鍋底に透過量が少なくなった分の山（突起）を有する特性を示すパターンであるが、ボイド欠陥９０が縦長に大きくなった分、透過量の少なくなった分の山の高さが高くなっている。
【００８２】
図１７は、タイプＤの壁面気泡パターンのＸ線透過量特性Ｄの一例を示した図である。タイプＤは、ＴＳＶ７０の側壁面に発生する気泡状のボイド欠陥９０が発生した欠陥で、正常パターンの鍋型特性の側面が歪んだ特性を示すパターンである。
【００８３】
図１８は、タイプＥの胴切抜けパターンのＸ線透過量特性Ｅの一例を示した図である。タイプＥは、タイプＡのバリエーションの１つであり、水平方向全域に亘りボイド欠陥９０が形成されるパターンであるが、Ｘ線透過量特性Ｅは、下に凸のやや尖った窪みの形状の特性を示すパターンとなる。
【００８４】
図１９は、図１０のタイプＦの底隅抜けパターンのＸ線透過量特性Ｆの一例を示した図である。タイプＦは、鍋底の隅にボイド欠陥９０があるパターンで、欠陥の大きさによって鍋底の隅の吸収特性が正常なパターンと異なるパターンである。
【００８５】
図２０は、タイプＧのドーナッツ抜けパターンのＸ線透過量特性Ｇの一例を示した図である。タイプＧは、ＴＳＶ７０の高さ方向の中途位にドーナツ状のボイド欠陥９０が存在するものであり、ドーナツの大きさによってＸ線吸収性が異なるので、鍋の側壁のパターンが異なるパターンである。
【００８６】
図２１は、タイプＨの涙抜けパターンのＸ線透過量特性Ｈの一例を示した図である。タイプＨは、ＴＳＶ７０のめっき膜８０の内部に発生するボイド欠陥９０で、吸収特性からすると、タイプＢ、Ｃと同様の鍋底の山（突起）の特性のバリエーションの１つである。
【００８７】
図２２は、エッフェル塔抜けパターンのＸ線透過量特性Ｉの一例を示した図である。タイプＩは、タイプＨのバリエーションの１つであり、吸収特性からすると、タイプＢ、Ｃ、Ｈと同様、鍋底の山（突起）の特性パターンのバリエーションの１つである。
【００８８】
このように、９個の欠陥パターンは、いくつかが同類のグループとして纏められる。これらは、不良処理の原因とも関連しているが、その詳細については後述する。次に、これらの欠陥パターンを認識するためのＸ線透過像の輪郭抽出の手法について説明する。
【００８９】
図２３は、Ｘ線透過像の輪郭抽出手法の一例を説明するための第１の図である。最終的に、ＴＳＶ７０のめっき膜８０中にあるボイド欠陥９０の大きさがどの程度であるかを情報化するためには、以下の手順が必要となる。
【００９０】
図２３に示されるように、本手法では、検査対象物に対して３つの画像（平面図、正面図、側面図）からＴＳＶ７０の形状とボイド欠陥９０の形状の情報化を行う。ここで、平面図は、Ｚ軸方向からの図であり、真上から視認した図となる。平面図から、ＴＳＶ７０の水平断面座標軸のどの位置にボイド欠陥９０が存在しているかの情報を取得する。
【００９１】
正面図は、Ｙ軸方向に沿ってＴＳＶ７０を視認した図であり、ＴＳＶ７０の高さ方向の情報を取得することができる。この点は、側面図も同様である。側面図は、Ｘ軸方向に沿ってＴＳＶ７０を視認した図であり、正面図と９０°カメラアングルを変えた高さ情報を取得することになる。
【００９２】
図２４は、Ｘ線透過像の輪郭抽出手法の一例を説明するための第２の図である。３つのＸ線透過画像を取得したら、得られたＸ線透過画像に画像処理を施し、輪郭を抽出する。なお、画像処理は、一般的な機能で実現される画像処理で十分である。図２４に示されるように、輪郭を抽出された画像から情報を読み取ることで、ＴＳＶ７０の外形サイズやボイド欠陥９０の平面座標位置、高さ情報を含むボイド欠陥９０の形状を算出することができる。
【００９３】
具体的には、図２４において、めっき膜８０内にタイプＩの銃弾パターンのボイド欠陥９０が発生した状態のＴＳＶ７０をＸ線検査している状態が示されているが、平面図からは、ＴＳＶ７０及びボイド欠陥９０の平面座標を特定することができる。図２４においては、ボイド欠陥９０は中央付近に存在している。また、正面図及び側面図からは、Ｘ線透過量特性からボイド欠陥９０の高さ情報を含む形状が算出されている。
【００９４】
このように、３方向からのＸ線透過画像を取得し、これに基づいてＴＳＶ７０及びボイド欠陥９０の情報を得ることができる。
【００９５】
次に、ボイド欠陥９０の欠陥パターンを認識した後、どのようにして不良処理を特定するのかについて説明する。
【００９６】
図２５は、図９及び図１０で示した９つの欠陥パターンを列挙した図である。欠陥パターンは、プロセス条件に依存し、具体的には例えば、ライナー層のカバレッジ性、シード層のカバレッジ性及び電気めっきの条件変化等に依存する。
【００９７】
図２５に示した９つの欠陥パターンの各々について、発生する原因となるプロセス条件との関連性を挙げると、タイプＡの場合、底部の未電析によるボイド欠陥９０の発生が原因であり、導通不良に繋がるおそれがある。タイプＢ、Ｃのボイド欠陥９０は、電析時の電流量の影響によるピンチオフが原因であり、大きさ、位置の相違によりＢ、Ｃが区別される。タイプＤは、壁面に付いたボイド欠陥９０であり、タイプＥは，シード層のカバレッジ欠陥による電析抜けによるボイドである。タイプＦは、シード層のカバレッジ欠陥による電析不均一による底部のボイド欠陥９０の発生である。タイプＧは、壁面に沿って帯状に発生するボイド欠陥９０である。タイプＨは、ボイド欠陥９０が閉じ込められる涙の滴タイプである。タイプＩは、銃弾状のボイド欠陥９０である。
【００９８】
これらの原因と結果についてのプロセスの条件やめっき浴の状態等の関連性は概ね推察可能である。
【００９９】
図２６は、特徴量による分類認識の第１の処理事例を示した図である。図２６（ａ）は処理前の画像であり、図２６（ｂ）は、処理後の画像である。特徴量の抽出後は、ＴＳＶ７０の外形及びボイド欠陥９０の外形を明確に分類認識できる状態となっていることが示されている。
【０１００】
図２７は、特徴量による分類認識の第２の処理事例を示した図である。図２７（ａ）は処理前の画像であり、図２７（ｂ）は、処理後の画像である。特徴量の抽出後は、Ｉタイプの複数のＴＳＶ７０の外形及びボイド欠陥９０の外形が、各々明確に分類認識できる状態となっていることが示されている。
【０１０１】
図２８は、分類のための認識事例を示した図である。図２８に示されるように、Ｘ線透過像から、特徴量を抽出することにより、ＴＳＶ７０及びボイド欠陥９０の外形を明確に認識でき、タイプＣ、Ｂ、Ｉに分類できた事例が示されている。このように、特徴量の抽出により、ボイド欠陥９０の欠陥パターンを正確に分類することができる。具体的には、Ｘ線透過画像に対してエッジ強調処理を行い、２値化及びＢｌｏｂ（ブロブ）処理を行うことにより、ボイド欠陥９０の部分やめっき膜８０の部分の輪郭、面積、周囲長、円形度、楕円近似での重心位置、相対位置等を特徴量として算出する。
【０１０２】
図２９は、ＴＳＶ７０及びボイド欠陥９０のＸ線透過画像に対してエッジ強調処理を施した例を示した図である。図２９において、ＴＳＶ７０のエッジラインＬ及びボイド欠陥９０のエッジラインＭが示されている。また、ボイド欠陥９０の重心座標（Ｘ，Ｙ）が示されている。特徴量の抽出は、これらから種々のパラメータをデータ化することにより行われる。
【０１０３】
例えば、各ＴＳＶ７０には、ＩＤ番号としてParent 番号が付される。そして、ＴＳＶ７０のエッジラインＬ内の閉じたエッジラインＭが、各Parent 番号内のボイド欠陥９０として認識され、ボイド欠陥９０の数がカウントされる。これらはともに、特徴量として抽出される。また、エッジラインＬ内の面積で正規化したエッジラインＭの内側部分の面積が、正規化されたボイド欠陥９０の面積という特徴量として抽出され得る。更に、エッジラインＬ、Ｍをともに楕円として近似し、エッジラインＭの重心座標（Ｘ，Ｙ）でエッジラインＬの枠の長辺と短辺の値に対する相対値が、特徴量として抽出され得る。また、エッジラインＭの近似楕円と、エッジラインＬの近似楕円の傾斜角の差分値も特徴量として抽出され得る。また、ボイド欠陥９０の真円度、エッジラインＭの線の長さ（ボイド欠陥９０の周囲長）のピクセル値も、特徴量として抽出され得る。このように、ＴＳＶ７０及びボイド欠陥９０の位置、形状、大きさに関連する種々のパラメータを、特徴量として算出することができる。なお、ここで示した内容は例示に過ぎず、用途に応じて種々の特徴量を設定し、それに応じたパラメータを算出してよい。
【０１０４】
算出した特徴量について、教師有学習により分類認識を行う。教師有学習のアルゴリズムとしては、種々のアルゴリズムを用いてよいが、例えば、Ｋ−ＮＮ（k-Nearest Neighbor algorithm、ｋ近傍法）、ＳＶＭ（Support Vector Machine、サポートベクターマシン）等のアルゴリズムを用いてもよい。なお、このような分類認識は、ボイド欠陥分類部２１により行われる。
【０１０５】
なお、１つのＴＳＶ７０内に、複数のタイプのボイド欠陥９０が混在していても、今まで説明した手法を適用することにより、各々のボイド欠陥９０の欠陥パターンを分類認識することができる。
【０１０６】
次に、ＭＢＬ法（ModelBasedLibraryt、モデルベースドライブラリ法）を用いて、ボイドの体積を推定する手法について説明する。これを行うためには、ボイド欠陥９０の形状を分類し、分類ごとモデル化することで、ＭＢＬのライブラリーを構築する。そして、ボイド欠陥９０を含めたＣｕＴＳＶ７０の形状測定を行う。
【０１０７】
図３０は、ＭＢＬ法を用いてボイドの体積を推定する手法の全体スキームの一例を示した図である。
【０１０８】
図３０に示すように、全体スキームとしては、欠陥を定義し（Ｓ２００）、Ｘ線透過画像を取得して画像処理を行い（Ｓ２１０、Ｓ２２０）、ボイド欠陥９０を認識して分類してデータライブラリーを作成し（Ｓ２３０）、教師有学習を行ってクラスタタイプ毎にモデル化してライブラリー２４０を作成する（Ｓ２４０）。欠陥検査においては、Ｘ線透過画像を取得し（Ｓ１００）、特徴量の抽出を行い（Ｓ１１０）、作成したライブラリー２４０を用いて欠陥認識を行い（Ｓ１２０）、分類されたデータを出力する（Ｓ１３０）。Ｓ１４０において、ボイド欠陥９０の体積の推定を行う。
【０１０９】
図３１は、ボイド欠陥９０の体積推定の処理フローの一例を示した図である。図３１において、体積測定の対象となるボイドタイプとして、タイプＡ〜Ｃ、Ｈ、Ｉが挙げられている。
【０１１０】
処理フローを説明すると、ステップＳ３００では、ボイド欠陥９０の粗いモデルが作成される。
【０１１１】
ステップＳ３１０では、シミュレーションが行われるとともに、ライブラリーが作成される。
【０１１２】
ステップＳ３２０では、変換関数が作成される。
【０１１３】
ステップＳ３３０では、作成した関数を用いて、ボイド欠陥９０の体積の計測が行われ、結果が出力される。
【０１１４】
図３２は、ボイドを簡素化したモデルの一例を示した図である。図３２（ａ）は、モデル化されるボイド及びＴＳＶの一例を示した図であり、図３２（ｂ）は、モデル化されるボイドの一例を示した図である。
【０１１５】
図３２（ｂ）に示されるように、ボイド欠陥９０は、立体的な楕円体にモデル化され、長軸ｃ、短軸ｂの楕円形で高さがｃである楕円体のボイド欠陥９０に近似される。この時、ボイド欠陥９０の体積Ｖは、Ｖ＝（４／３）πａｂｃと推定される。
【０１１６】
図３２（ａ）、（ｂ）に示されるように、楕円の軸は、ＴＳＶ７０のＺ軸に一致すると推定し、図３２（ａ）のように得られた画像に、図３２（ｂ）で示した値で近似して計算すると、体積Ｖを求めることができる。
【０１１７】
図３３は、ＭＢＬ法のボイド欠陥粒塊推定のメカ二ズムを説明するための図である。図３３に示されるように、ボイド欠陥検査としては、４つのステップＳ１００〜Ｓ１３０から構成される。欠陥検査においては、画像前段処理をまず行い（ステップＳ１００）、次いで特徴量の抽出を行う（ステップＳ１１０）。この特徴量について、学習によって認識を行うことで（ステップＳ１２０）、効率化を図っている。そして、仕上げは、類似性のあるパターンを選び出すパターンマッチング機能によって、推定結果が出力される（ステップＳ１３０）。この際に、欠陥パターンライブラリー２４０によって特徴量を適宜整理することがで、効率良く利用し易いように学習による認識効率を向上させることができる。なお、ステップＳ２００〜Ｓ２４０は、図３０で説明した内容と対応しているので、図３０と同様のステップに同一のステップ番号を付してその説明を省略する。
【０１１８】
次に、ＴＳＶ形成工程生産技術について説明する。
【０１１９】
図３４は、ＴＳＶ形成のための一連の工程の一例を示した図である。図３４に示されるように、ＴＳＶ形成プロセスの要素は、溝掘り（エッチング）工程Ｓ４００と、バリア／シード層形成（ＰＶＤ）工程Ｓ４１０と、めっき工程Ｓ４２０と、平坦化（ＣＭＰ）工程Ｓ４３０とを含む。ＴＳＶ形成工程は、他の工程を含んでもよいが、本実施形態においては、説明の便宜のため、ＴＳＶ形成プロセスは、上述の４つの工程から構成される例を挙げて説明する。
【０１２０】
また、今まで説明したように、インライン検査工程を設け、インライン検査工程には、非破壊検査であり、且つ、ナノレベルのＸ線透過像を生成する超高分解能Ｘ線検査装置１０を用いるものとする。
【０１２１】
図３４において、ステップＳ４００の溝掘り工程は、エッチングによりシリコン基板６０にＴＳＶ７０の孔を掘るプロセスである。溝掘り工程では、開口部の形状と寸法が規定値に入っていることを確認するための検査・計測を、Ｘ線透過像を用いて行う。ここで、検査方法としては、ロット内のウェハから、抜き取り方式で検査対象となるウェハを選択する。選択されたウェハ内で数点箇所のＴＳＶを対象に計測を行う。
【０１２２】
ここで、ＴＳＶ７０の開口部の形状と寸法が、仕様基準よりも広かったり、狭かったりした場合は、計測値として報告することで、溝掘り工程の問題を指摘する。なお、溝掘り工程の直後にも、Ｘ線検査装置１０によるインライン検査を行うようにしてもよい。
【０１２３】
ステップＳ４１０のバリア／シード層形成工程後の検査においては、溝掘りプロセス後の計測での開口部の寸法情報を参照しながら、本プロセスでのシード層膜のオーバーハングを検査する。
【０１２４】
オーバーハングを検査するためには、Ｚ軸方向（真上）からのＴＳＶ７０の開口部の検査を行うとともに、斜め方向（Ｘ軸とＹ軸）からのシード材料による透過率を用いた画像処理で、膜厚の推定値を求める。求められた推定値と形状から、バリア／シード層形成工程の合否判定のための情報を提示する。
【０１２５】
ステップＳ４２０のめっき工程後の検査においては、めっき膜８０のボイド欠陥９０の有無と、ボイド欠陥９０の位置や大きさの情報を検査計測する。
【０１２６】
ボイド欠陥９０の有無による２値化と、ボイド欠陥９０ありの場合における欠陥情報の画像解析とから、欠陥の分類、欠陥の位置情報、欠陥の形状、サイズ情報へと詳細な特徴量として計算する。これらの結果に基づき、生産基準値を超えている場合には検査不合格と判定し、基準内であれば検査合格判定を下す。
【０１２７】
本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システム及びＴＳＶ形成生産管理方法では、欠陥の種類、位置、大きさの情報からバリア層、シード層工程へのフィードバック、めっき工程のめっき浴条件（添加材料、Ｃｕイオン量等）やめっき条件（電流密度、めっき浴撹拌速度等）にフィードバック、及び／又はフィードフォワードする制御を行う。
【０１２８】
更に、必要に応じて、オーバーめっきによりウェハ表面層に余分なめっき膜が形成されているか否かを、めっき膜厚を計測することで把握し、次工程のＣＭＰ工程Ｓ４３０への膜厚情報としてフィードフォワードすることと同時に、自工程であるめっき装置４３へプロセス条件を調整する必要があることを通知する。
【０１２９】
図３５は、検査とフィードバック及びフィードフォワードによる高品質管理生産システムの一例を示した図である。図３５の記載は、上述の説明と対応しており、ＴＳＶ形成プロセスを、検査工程と同期を取りながら実施し、ウェハを進捗させてゆくことで、生産コストの最適化を図ることが可能なメカニズムと言える。なお、図３５において、溝掘り工程の抜き取り検査が示されていないが、溝掘り工程においても、Ｘ線検査装置を用いて抜き取り検査を行うようにしてもよい。
【０１３０】
より詳細には、このような構造を採用するとともに、ウェハ処理に検査・計測結果情報を活用することで、無駄なウェハ処理時間を省くことが可能となり、製品として製造コストの適正化に繋がる。本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システム及びＴＳＶ形成生産管理方法での特徴は、従来のウェハ製造工程で用いられている破壊的検査や、高真空状態が必要なＦＩＢ（Focus Ion Beam Micorscopy、集束イオンビーム顕微鏡）、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscopy、走査型電子顕微鏡）を用いた長時間を要する検査ではなく、非破壊で高真空も不要であり、且つ短時間で検査可能な超高分解能Ｘ線検査装置１０を組み合わせることに意義がある。つまり、破壊的検査やＳＥＭを用いた検査は、実際に流れている同一ロットのウェハ加工に反映することができず、長期的なプロセス条件の検査にしか利用することができない。本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システム及びＴＳＶ形成生産管理方法では、工程を停止させること無く、検査により発見した不良処理を、同一ロット内で是正することを可能とする。
【０１３１】
超高分解能Ｘ線検査装置１０のキーコンポーネントであるＸ線管（電子銃とＸ線を発生させる機構）の超高性能化による微細な構造を材質の特性からＸ線透過情報として扱えることで、欠陥の形状、位置情報、膜厚等の計測から、検査結果として情報化できるようになった。これにより、本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システム及びＴＳＶ形成生産管理方法は、ＴＳＶ生産技術システムとしてのメカ二ズムを確立している。
【０１３２】
なお、Ｘ線検査装置１０は、バリア／シード形成装置４２の検査モジュールとして、In-situモジュールとして実装しても、スタンドアロンの検査装置として位置付けても、ＴＳＶ生産技術システムのメカ二ズムは両立する。
【０１３３】
また、Ｘ線検査装置１０は、エッチング装置またはバリア／シード層形成装置又はめっき装置４３の検査モジュールとして、In-situモジュールとして実装しても、スタンドアロンの検査装置として位置付けても、ＴＳＶ生産技術システムのメカ二ズムは両立する。よって、図１に示したように、Ｘ線検査装置１１、１２を２台設けてもよいし、必要に応じて１台のみ設ける構成であってもよい。
【０１３４】
図３６は、ＴＳＶ形成の一連の工程におけるめっき工程での結果に応じてどのような現象が現れるかを分類して示した図である。図３６において、不良処理として、オーバーハング、オーバーめっき、ボイド欠陥が示されている。ボイド欠陥は、今まで主に説明してきた不良処理であるが、ボイド欠陥以外にも、オーバーハング、オーバーめっきという不良処理が存在する。以下、これらの不良処理全般について説明する。なお、今まで説明したボイド欠陥９０については、タイプＡ〜Ｉの記号を付している。図３６で新たに示されたボイド欠陥９０のパターンには、タイプＪ、Ｋの記号を付している。タイプＪは、めっき膜８０の上部に形成されたボイド欠陥９０であり、タイプＫは、めっき膜８０の下部層に形成されたボイド欠陥９０である。
【０１３５】
オーバーハングは、主にシード層の不良により発生する現象であり、めっきプロセスで現れるボイド欠陥としては、タイプＩ、Ｃ、Ｂのように、銃弾型等の円錐形状に近いものが中心軸を中心に現れる。
【０１３６】
オーバーめっきは、めっきプロセスで不必要にめっき膜８０がウェハ表面上に堆積した現象であり、プロセス制御としてめっき時間やめっき液管理が不十分であることに起因する。オーバーめっきは、めっき膜８０にボイド欠陥９０は発生しないが、めっき液の無駄使いをしている状態なので、生産コストが増加してしまう結果を招く。
【０１３７】
めっき液管理は、生産コストの観点からも非常に重要で、特に、ＴＳＶ形成工程ではめっき液管理は重要なファクターとなる。めっき液管理の不良は、めっきプロセス後のＴＳＶ７０に埋め込まれためっき膜８０の形状に応じて、オーバーめっきに起因するものと、アンダーめっきに起因するものがあるので、その結果をめっき液管理にフォードバックして是正する処理を行う。
【０１３８】
めっきプロセスにおいて、めっき槽中のウェハに供給される電流の電流密度の微妙な差によりボイド欠陥９０が発生することが分かっている。ＴＳＶ７０の底部に発生するボイド欠陥９０の場合、主に底部における電流密度が低いので、プロセスとしては撹拌等の調整が必要である。また、側壁部に発生するボイド欠陥９０の場合、主に側壁部における電流密度が低いので、プロセスとしては撹拌等の調整が必要である。
【０１３９】
オーバーハングでないＴＳＶ７０の下層部に発生するタイプＫのようなボイド欠陥９０は、めっき槽におけるめっき液と撹拌の条件不良に起因するものである。
【０１４０】
タイプＥ、Ｇのように、ＴＳＶ７０の低壁面に発生するボイド欠陥９０は、側壁部におけるシード層の被覆性の不良が考えられる。また、もう１つの要因として、めっきプロセスでの撹拌不良によるものである。
【０１４１】
タイプＡ、Ｆのように、底壁面に発生するボイド欠陥９０は、底壁部におけるシード層の被覆性の不良が考えられる。また、もう１つの要因として、めっきプロセスでの撹拌不良が考えられる。
【０１４２】
次に、Ｘ線透過画像を用いた検査によるプロセスへのフィードバック／フィードフォワードの制御方法について説明する。
【０１４３】
図３７は、バリア／シード層の開口部形状に対するフィードバック／フィードフォワードの制御方法の一例を説明するための図である。
【０１４４】
図３７（ａ）は、バリア／シード層の一例の断面図であり、図３７（ｂ）は、開口部が広いバリア／シード層の一例の上面図である。図３７（ｃ）は、開口部が狭いバリア／シード層の一例の上面図であり、図３７（ｄ）は、不良処理特定工程の一例を示した図である。なお、図３７（ｄ）は、図１に対応している。
【０１４５】
バリア／シード層工程後のＴＳＶ７０の開口部形状が不良であると、めっき工程でＴＳＶ７０中にボイド欠陥９０が発生してしまうことが分かっている。そこで、バリア／シード層形成工程から、めっき工程に進めるか止めるかの判定を行うための検査として、ＴＳＶ開口部形状検査を実施する。
【０１４６】
ＴＳＶ開口部形状検査では、バリア／シード層形成工程後に、Ｘ線検査装置１１（組み込みモジュール）でＴＳＶ７０の開口部を真上から撮像する。取得したＸ線透過画像から開口部の形状寸法を計算することで、良品／不良品の判定を行う。
【０１４７】
図３７（ａ）に示されるように、シード層７５が、ＴＳＶ７０の開口部を塞ぎ気味に中心側に突出している。
【０１４８】
図３７（ｂ）に示されるように、開口部が広いと、めっき工程でボイド欠陥９０は発生し難い。一方、図３７（ｃ）に示されるように、開口部がシード層７５により塞がれ、狭くなっていると、めっき工程でボイド欠陥９０が発生し易くなる。
【０１４９】
図３７（ｄ）に示されるように、不良処理特定工程では、取得された上面のＸ線透過画像から、シード層７５の開口部形状が計測される。計測された開口部形状は、不良特定処理部２２５に入力される。不良処理特定部は、ビアスペック２４１のデータ及び合否判定データ２４８を参照し、入力された開口部形状が良品か不良品かを判定する。不良判定時には、開口部の形状情報を基に、バリア／シード層形成工程のプロセス条件を変更する。具体的には、制御部２３が、開口部の開口径を大きくするようなプロセス条件に変更する変更処理をバリア／シード層形成装置４２に指示する。
【０１５０】
図３８は、オーバーハングによるボイドが発生している場合の不良処理特定工程を説明するための図である。なお、図３８は、図１に対応している。
【０１５１】
図３７で説明したように、バリア／シード層形成工程後のＴＳＶ７０の開口部形状によって、めっき工程でボイド欠陥９０が発生するか否かが分かる。これは、めっき処理後のＸ線透過検査（専用検査装置又は組み込み検査モジュールによる）によりボイド欠陥９０を検出した場合にも、ボイド欠陥９０の形状から、ＴＳＶ７０の開口部の狭さに起因する欠陥であることが分かる。かかる欠陥は、オーバーハングによるボイド欠陥９０と判定される。
【０１５２】
この場合、２つの要因候補が挙げられ、１つは開口部形状の不良であり、もう１つは添加剤／促進剤の調整不良である。この場合の不良処理特定工程は、以下のように行われる。
【０１５３】
図３８に示されるように、不良処理特定部２２２にＸ線透過画像が入力された後、不良処理特定部２２２は、バリア／シード層形成工程で検査して開口部形状計測値２４２を用いて、撮像データからの形状データと比較する。次に、不良処理特定部２２２は、Ｘ線透過画像からＭＢＬ手法等を用いてボイド粒形を計算する。計算されたデータ値と、タイプＣ、Ｉを含むパターンデータ２４３とを比較し、当該パターンに該当すると判定したときには、シード層７５の開口部形状に起因するボイド欠陥９０と判定する。この場合には、制御部２３が、バリア／シード層形成装置４２に、シード層７５の開口径を大きくする変更処理を指示することになる。
【０１５４】
一方、添加剤／促進剤調整不良の場合、Ｘ線透過画像からＭＢＬ手法等を用いてボイド粒形を計算し、計算されたデータ値を、当該パターンデータ２４３と比較し、当該パターンに該当すると判定する点までは、オーバーハングと同様である。次に、めっき装置４３と浴槽でのシーケンシャルな処理による傾向情報（ＳＰＣ）及び添加剤／促進剤による傾向（トレンド情報）から、近々の処理で同様のボイド欠陥９０が頻発することを認識することで、添加剤／促進剤調整不良として判定することになる。
【０１５５】
その後は、制御部２３が、めっき液管理装置（図示せず）に、添加剤／促進剤の調整処理を指示することにより、ボイド欠陥９０を低減させるような添加剤／促進剤の調整処理を行う。
【０１５６】
図３９は、めっき処理に起因するボイドが発生した場合の不良処理特定工程の一例を説明するための図である。なお、図３９は、図１に対応している。
【０１５７】
図３９においては、めっき処理後のＸ線透過検査（専用検査装置又は組み込み検査モジュールによる）でボイド欠陥９０を検出し、めっき装置４３におけるプロセス条件の調整不良の原因を特定することで、めっき装置４３にプロセス条件の変更制御を自動的に指示するメカニズムを説明する。
【０１５８】
ボイド欠陥９０の形状判定において、図３９に示されるようなタイプＫ、Ｈのようなボイド欠陥９０が検出されたら、分類上はＴＳＶ７０中のボイド欠陥９０として認識する。ボイド欠陥９０の形状によっては、ｐＨコントロール不良又は撹拌速度不良の要因へと結ばれる。撹拌速度は、速度単独ではなく、フィリングとの関係により特徴化されているので、撹拌回転数とフィリングとの関係を示すグラフ２４５ｇから読み取ることで、フィリング不良を確認し、次回のプロセスで調整することになる。一方、撹拌速度の問題でない場合には、ｐＨコントロールの調整不良が原因と考えられるので、めっき液管理を行うことになる。これらの対応は、不良処理特定部２２３の判定に基づき、制御部２３が自動的に行うことになる。
【０１５９】
図４０は、側壁面にボイドが発生した場合の不良処理特定工程の一例を説明するための図である。なお、図４０は図１に対応している。
【０１６０】
側壁面に接するボイド欠陥９０の要因は、主要因がシード層７５のムラによるプロセス不良である。更に、副次的な要因として、添加剤と促進剤のバランス不良が挙げられる。よって、側壁面に接するボイド欠陥９０は、発生する位置と形状により原因を定めることができる。
【０１６１】
撹拌速度は、撹拌速度単独ではなくフィリングとの関係により特徴化されているので、撹拌回転数とフィリング比との関係を示したグラフ２４５ｇを読み取ることで、フィリング不良を確認する。撹拌速度に起因する場合には、制御部２３が、次回のプロセスで、めっき装置４３の撹拌速度を調整するようめっき装置４３に指示することになる。
【０１６２】
添加剤／促進剤調整不良に起因する場合には、不良処理特定部２２４に入力されたＸ線透過画像からＭＢＬ手法等を用いてボイド粒形を計算する。計算されたデータと、タイプＤ、Ｆ、Ａ、Ｅ、Ｇを含む当該パターンデータ２４６とを比較し、該当する場合には当該パターンと判定される。次に、めっき装置４３と浴槽でのシーケンシャルな処理による傾向情報（ＳＰＣ）及び添加剤／促進剤による傾向（トレンド情報）から近々の処理で同様のボイド欠陥９０が頻発することを認識することにより、添加剤／促進剤調整不良として判定することになる。そして、制御部２３が、めっき液管理装置（図示せず）に、添加剤／促進剤を適切に調整する調整処理を行うよう指示することになる。
【０１６３】
シード層７５の溶解に起因するボイド欠陥９０は、シード層７５に薄くＣｕが堆積している状態でめっき処理する際に、撹拌速度が遅かったりすると、ＴＳＶ７０中のめっき液にシード層７５の一部が溶解し、一部の側壁面に介在してボイド欠陥９０が形成される。この場合には、シード層７５の条件を適切にするように、制御部２３がバリア／シード層形成装置４２に指示することになる。
【０１６４】
シード層ムラに起因するボイド欠陥９０は、シード層７５のプロセス工程で、不均一にＴＳＶ７０の壁面にＣｕがコートされた場合、めっき処理で処理条件が適切であっても、ＴＳＶ壁面に接して発生する。これは、シード層７５のプロセス工程による条件が不適切であることが原因であるので、制御部２３は、シード層７５のプロセス工程を適正化するようプロセス条件を変更する指示をバリア／シード層形成装置４２に対して行う。
【０１６５】
このように、ボイド欠陥９０の位置、形状に応じて、不良処理特定部２２がボイド欠陥９０の原因となる不良処理を特定することにより、適切なフィードバック／フィードフォワード制御を行うことができる。
【０１６６】
図４１は、面内バラツキを誘発する不良処理を特定するための処理を説明するための図である。なお、図４１は、図１に対応している。
【０１６７】
面内バラツキを検出するためには、ウェハ面内の複数点におけるＴＳＶ７０のボイド欠陥発生状況を把握する。具体的には、計測パターンデータ２４７の例に示されるように、シリコン基板６０の面内に複数の計測箇所を指定して、指定箇所で数点のＴＳＶ７０を選択する。選択したＴＳＶ７０を対象に検査を行い、１領域当たりの統計値として集計する。これを面内の数点について計測し、面内検査の集計結果と面内バラツキを３次元情報として３次元マップで出力する。また、不良処理特定部２２１は、複数点における計測パターンデータ２４７を用いて、各点でのボイド粒形標準偏差値、各点でのボイド欠陥９０の分類等も必要に応じて算出する。そして、面内不均一が発生している状況が３次元マップ等から確認された場合、めっき槽での電流（電界）分布にバラツキが生じていることが推測されるので、めっき装置４３での電流（電界）分布を正常に戻すための調整を行う。なお、正常に戻すための調整量を計算するためには、面内均一性の計測において、ボイド欠陥９０の粒形形状を数値化することになる。なお、調整制御は、制御部２３が行う点は、上述の例と同様である。
【０１６８】
図４２は、オーバプレート不良を判定するための処理を説明するための図である。なお、図４２は、図１に対応している。
【０１６９】
めっき工程でたとえボイド欠陥９０が検出されなくても、めっき膜８０の積み重ね量がスペックより多い場合、次工程である平坦化工程でＣＭＰ装置４４がＣｕを研磨する時間が長くなり、且つ、めっき工程でのめっき処理のプロセス時間が長くなり、プロセスコストが増大する。そこで、めっき工程終了後のＸ線透過検査において、必要に応じてオーバプレートを計測することにより、めっきプロセス時間の最適化調整を行うことができる。
【０１７０】
ここで用いる法則は、ＴＳＶ７０の断面積とめっき時間との関係から、Ｘ線透過画像から得られるＴＳＶ７０の断面積Ｓ１を求めて、この特性からめっき時間として最適値をめっき装置４３へフィードバックする。また、ＣＭＰ装置４４には、必要な研磨量をフィードフォワードすることができる。
【０１７１】
次に、図４３を用いて、本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理方法の処理フローについて説明する。図４３は、本発明の実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理方法の処理フローの一例を示した図である。
【０１７２】
ステップＳ５００では、エッチング装置４１により、エッチング工程が行われる。これにより、シリコン基板６０にＴＳＶ７０が形成される。
【０１７３】
ステップＳ５１０では、バリア／シード層形成装置４２により、バリア層及びシード層７５がＴＳＶ７０の表面上に形成される。
【０１７４】
ステップＳ５２０では、ＴＳＶ７０の形状撮像が行われる。ＴＳＶ７０の形状撮像は、Ｘ線検査装置１１により、Ｘ線透過画像を取得することにより行われる。
【０１７５】
ステップＳ５３０では、ＴＳＶ７０及びシード層７５の形状検査が行われる。具体的には、ＴＳＶ７０の開口部のシード層７５の形状が検査される。
【０１７６】
ステップＳ５４０では、ＴＳＶ７０及びシード層７５の形状判定が行われ、形状不良であるか否かが判定される。なお、この判定は、不良処理特定部２２５が行う。本ステップにおいて、ＴＳＶ７０の形状自体が不良であると判定された場合は、ステップＳ５５０に進み、シード層７５が不良であると判定された場合には、ステップＳ５６０に進む。一方、ＴＳＶ７０及びシード層７５が良品であると判定された場合には、ステップＳ５７０に進む。
【０１７７】
ステップＳ５５０では、エッチング工程の処理条件を変更し、ＴＳＶ７０の形状を適正化する処理となるように、制御部２３がエッチング装置４１に指示する。これにより、エッチング装置４１によるエッチング処理が適正化される。
【０１７８】
ステップＳ５６０では、バリア／シード層形成工程の処理条件を変更し、シード層７５がオーバーハングとならないような処理条件とするよう、制御部２３がバリア／シード層形成装置４２に指示する。これにより、シード層７５のオーバーハングが解消される。
【０１７９】
ステップＳ５７０では、めっき装置４３により、ＴＳＶ７０内にＣｕめっき膜８０を埋め込むめっき処理が行われる。
【０１８０】
ステップＳ５８０では、めっき膜８０が充填されたＴＳＶ７０にボイド欠陥９０が存在するか否かの検査が行われる。ボイド欠陥撮像は、Ｘ線検査装置１２により行われる。
【０１８１】
ステップＳ５９０では、ボイド欠陥計測が行われる。ボイド欠陥９０の特徴量を抽出することにより、ボイド欠陥９０の位置、サイズ等の計測が行われる。
【０１８２】
ステップＳ６００では、ボイド欠陥９０の分類が行われる。ボイド欠陥の分類は、ボイド分類部２１により行われ、その後、不良処理特定部２２により、不良処理との関連を含めてボイド欠陥９０の分類がより詳細に行われる。
【０１８３】
ステップＳ６１０では、不良処理特定部２２により特定された不良処理を是正すべく、制御部２３がめっき条件パラメータを計算し、めっき装置４３に不良処理を是正する変更処理を指示する。つまり、処理条件を変更した処理が指示される。これにより、めっき装置４３の処理は適正化される。
【０１８４】
ステップＳ６２０では、ステップＳ５９０のボイド欠陥計測と並行して、Ｃｕめっき膜８０の膜厚計測が行われる。これにより、オーバプレートが存在するか否かを判定することができる。
【０１８５】
ステップＳ６３０では、ステップＳ６２０でオーバプレートがあると判定された場合には、超過膜厚が計算される。計算された超過膜厚は、ＣＭＰ装置４４に送られ、ＣＭＰ装置４４における研磨量データとして利用される。
【０１８６】
ステップＳ６４０では、ＣＭＰ装置４４により、平坦化工程が行われる。平坦化工程では、めっき膜８０が研磨されて平坦化される。
【０１８７】
このように、本発明の実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理方法は、インラインでＸ線検査工程を設けることにより、不良処理が存在した場合には、処理装置４０の処理条件を速やかに変更・調整することが可能となり、高品質のＴＳＶ形成を行うことが可能となる。
【０１８８】
また、本発明の実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システム及びＴＳＶ形成生産管理方法は、図１で説明したように、ＣＰＵとコンピュータプログラム、又はかかるコンピュータプログラムを記録した記録媒体３０とＣＰＵとによっても実現可能である。
【０１８９】
ＴＳＶ形成工程を有する製品種の製造において、めっきプロセスのコストが４０％を占めることは周知の事実であり、めっきプロセスを、製品の高品質を維持しながら低コストで行うことは極めて重要である。
【０１９０】
本実施形態に係るＴＳＶ形成生産管理システム、ＴＳＶ形成生産管理方法及びこれらを用いた記録媒体、プログラムによれば、無駄なウェハ処理を回避することや、めっき液の無駄な消費を抑制することができ、トータル的な生産コストを低減させることができる。また、ＴＳＶの不良への対処を自動的に是正することができるため、エキスパートシステム的な役割も果たすことができ、ＴＳＶ形成工程に習熟した操作者でなくても、適切にＴＳＶ形成工程を操作することができるという利点をも有する。
【０１９１】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳説したが、本発明は、上述した実施形態に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施形態に種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【０１９２】
１０、１１、１２    Ｘ線検査装置
１３    撮像部
１４    Ｘ線源
１５    カメラ
２０    ＴＳＶ生産管理装置
２１    ボイド欠陥分類部
２２    不良処理特定部
２３    制御部
２４    記憶部
３０    記録媒体
４０    処理装置
４１    エッチング装置
４２    バリア／シード層形成装置
４３    めっき装置
４４    ＣＭＰ装置
６０    シリコン基板
６１    表面
７０    ＴＳＶ
８０    めっき膜
９０    ボイド欠陥
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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