(57)【要約】【課題】基板が有する異物やパターン異常などの欠陥の位置を検出する検査装置の検査条件データを、短時間で作成する検査条件データ作成支援プログラムを提供する。【解決手段】レビュー結果表示欄５にて、欠陥候補をレビューし、欠陥か疑似欠陥か判定した結果を入力する。ウエハマップ２、チップマップ４、欠陥特徴量分布表示欄７には欠陥と疑似欠陥が区別された記号で表示される。欠陥群と疑似欠陥群の特徴量の分布より、変更推奨パラメータを算出する。また、変更推奨値を算出する。【効果】検査条件データの作成時間を短縮し、検査装置の稼働時間増加、検査頻度向上を図ることができる。【選択図】  図１
2004177139.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの複数の欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムであって、
該検査で検出した各欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量とを入力するステップと、
該欠陥候補毎に、欠陥であるか擬似欠陥であるかの判定結果を入力し、欠陥候補群を欠陥群と擬似欠陥群に分類するステップと、
該特徴量の１項目を一方の軸とし、他方を座標軸とした２次元散布図に、該欠陥候補毎に該欠陥ないしは該擬似欠陥を異なる記号でプロットして出力するステップと
を有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項２】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの複数の欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムであって、
該検査で検出した各欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量とを入力するステップと、
該欠陥候補毎に、欠陥であるか擬似欠陥であるかの判定結果を入力し、欠陥候補群を欠陥群と擬似欠陥群に分類するステップと、
各軸を該特徴量の１項目とした２次元散布図に、該欠陥候補毎に該欠陥ないしは該擬似欠陥を異なる記号でプロットして出力するステップと
を有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項３】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの複数の欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムであって、
該検査で検出した各欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量とを入力するステップと、
該欠陥候補の座標毎に撮像した画像データを入力するステップと、
該欠陥候補毎に、欠陥であるか擬似欠陥であるかを該画像データを用いて判定し、欠陥候補群を欠陥群と擬似欠陥群に分類するステップと、
該特徴量の１項目を一方の軸とし、他方を座標軸とした２次元散布図に、該欠陥候補毎に該欠陥ないしは該擬似欠陥を異なる記号でプロットして出力するステップと
を有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項４】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの複数の欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムであって、
該検査で検出した各欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量とを入力するステップと、
該欠陥候補の座標毎に撮像した画像データを入力するステップと、
該欠陥候補毎に、欠陥であるか擬似欠陥であるかを該画像データを用いて判定し、欠陥候補群を欠陥群と擬似欠陥群に分類するステップと、
各軸を該特徴量の１項目とした２次元散布図に、２次元散布図に、該欠陥候補毎に該欠陥ないしは該擬似欠陥を異なる記号でプロットして出力するステップとを有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項５】
前記特徴量として、欠陥候補の大きさ、ないしは欠陥候補の輝度、ないしは欠陥候補の差分輝度のいずれかを有することを特徴とする請求項１記載ないしは請求項２記載ないしは請求項３記載ないしは請求項４記載の検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項６】
前記２次元散布図の座標軸として、基板中心からの距離、ないしは基板中心からの距離の２乗、ないしは基板に定めた直行座標系のＸないしはＹ座標、ないしは基板が有するチップ毎に定めた直行座標系のＸないしはＹ座標のいずれかとすることを特徴とする請求項１記載ないしは請求項２記載ないしは請求項３記載ないしは請求項４記載の検出条件データ作成プログラム。
【請求項７】
基板が有する異物やパターン異常などの複数の欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムであって、
該検査により検出した各欠陥候補の座標と特徴量を入力するステップと、
該欠陥候補毎に、欠陥であるか疑似欠陥であるかの判定結果を入力し、欠陥候補群を欠陥群と疑似欠陥群に分類するステップと、
欠陥特徴量の大きさを複数の階級に分けるステップと、
該階級毎に該欠陥群の欠陥数と該疑似欠陥群の疑似欠陥数を求めるステップと、
一方の軸を欠陥特徴量の階級とし、他方の軸を該階級ごとの該欠陥数と該疑似欠陥数を示すヒストグラムを出力するステップと
を有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項８】
基板が有する異物やパターン異常などの複数の欠陥の位置を検出する検査装置で、
欠陥候補を検出する手段と、
該手段で検出した各欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量を保存する手段と、
該欠陥候補の画像を撮像する手段と、
該欠陥候補画像を保存する手段と、
該欠陥候補画像を出力する手段と、
該欠陥候補が欠陥か疑似欠陥であるかの判定結果を入力し保存する手段と、
該特徴量の１項目を一方の軸とし、他方を座標軸とした２次元散布図に、該欠陥候補毎に該欠陥ないしは該擬似欠陥を異なる記号でプロットして出力する手段とを有することを特徴とする検査装置。
【請求項９】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの複数の欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムで、
該検査で検出した各欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量を入力するステップと、
該欠陥候補毎に欠陥であるか疑似欠陥であるかの判定結果を入力し、欠陥候補群を欠陥群と疑似欠陥群に分類するステップと、
該ステップで入力された判定結果により欠陥候補を欠陥群と疑似欠陥群に分類するステップと、
修正すべき検出条件データを、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて選出するステップと
を有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項１０】
前記修正すべき検出条件データの選出するステップで、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の平均値の相違を検定し、該欠陥群と該疑似欠陥群で最も異なる特徴量を選出し、
該選出した特徴量名と関連の強い検出条件データを修正すべき検出条件データに選出する
ことを特徴とする請求項９記載の検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項１１】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの欠陥の位置を検出する検査装置で、
欠陥候補を検出する手段と、
該手段で検出した欠陥候補の座標と、該座標に対応した１つ以上の特徴量を保存する手段と、
該欠陥候補の画像を撮像する手段と、
該欠陥候補画像を保存する手段と、
該欠陥候補画像を出力する手段と、
該欠陥候補毎に欠陥であるか疑似欠陥であるかの判定結果を入力する手段と、
該手段で入力された判定結果により該欠陥候補群を欠陥群と疑似欠陥群に分類する手段と、
修正すべき検出条件データを、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて選出する手段と
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項１２】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムで、
該検査で検出した欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量データを入力するステップと、
該欠陥候補が欠陥であるか疑似欠陥あるかの判定結果を入力し、該欠陥候補群を欠陥群と疑似欠陥群に分類するステップと、
修正すべき検出条件データの修正値を、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて算出するステップと
を有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項１３】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの欠陥の位置を検出する検査装置で、
欠陥候補を検出する手段と、
該手段で検出した欠陥候補の座標と、該座標に対応する１つ以上の特徴量を保存する手段と、
該欠陥候補の画像を撮像する手段と、
該欠陥候補画像を保存する手段と、
該欠陥候補画像を出力する手段と、
該欠陥候補毎に欠陥であるか疑似欠陥であるかの判定結果を入力する手段と、
該入力手段で入力した判定結果に従い、該欠陥候補群を欠陥群と疑似欠陥群に分類する手段と、
修正すべき検出条件データの修正値を、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて算出する手段と
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項１４】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データを作成するために実行するプログラムで、
該検出した欠陥候補の座標と、該座標に対応した特徴量を入力するステップと、
該欠陥候補毎に、欠陥であるか疑似欠陥であるかの判定結果を入力し、該欠陥候補群を欠陥群と疑似欠陥群に分類するステップと、
修正すべき検出条件データを、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて選出するステップと、
該修正すべき検出条件データの修正値を、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量データの相違を用いて算出するステップと、
該算出した修正値を検出条件データに記述するステップと
を有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラム。
【請求項１５】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの欠陥の位置を検出する検査装置で、
欠陥候補を検出する手段と、
該手段で検出した各欠陥候補の座標と、該座標に対応した１つ以上の特徴量を保存する手段と、
該欠陥候補の画像を撮像する手段と、
該欠陥候補画像を保存する手段と、
該欠陥候補画像を出力する手段と、
該欠陥候補が欠陥であるか疑似欠陥であるかの判定結果を入力する手段と、
該入力手段で入力された判定結果により該欠陥候補群を欠陥群と疑似欠陥群に分類する手段と、
修正すべき検出条件データを、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて選出する手段と、
修正すべき検出条件データの修正値を、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量データの相違を用いて算出する手段と、
算出した修正値を検出条件データに記述する手段と
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項１６】
基板が有する異物ないしはパターン異常などの欠陥の位置を検出する検査装置の検出条件データ作成方法で、
該検査により検出した該欠陥候補毎に欠陥であるか疑似欠陥であるか判定をし、
該判定結果により欠陥群と疑似欠陥群に分類し、
修正すべき検出条件データを、該欠陥群と該疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて選出し、
修正すべきしきい値の修正値を、該欠陥群と疑似疑似欠陥群の特徴量の相違を用いて算出し、
該算出した修正値を検出条件データに設定する
ことを特徴とする検出条件データ作成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は半導体集積回路などの微細な回路パターンを有する基板の検査方法に係わり、特に製造過程における基板の異物及びパターン異常を検査する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体集積回路の検査を一例として説明する。
【０００３】
半導体集積回路は、ホトマスクに形成されたパターンを成膜、リソグラフィー、及びエッチング処理により、半導体ウエハ上に転写する工程を繰り返すことにより製造される。製造工程途中で生じる回路パターン異常や、異物などの欠陥は、半導体集積回路の歩留まりに大きく影響を及ぼす。よって、半導体集積回路製造工場では欠陥を早期に発見し対策するため、製造工程の途中に検査工程を設けている。
【０００４】
半導体ウエハのパターン上に存在する異物及びパターン異常を検査する装置として、半導体ウエハにレーザー光を照射し、その散乱光の強度の違いにより、異物を発見する異物検査装置がある。また半導体ウエハに可視光、紫外線や電子線を照射し画像を撮影し、隣接したチップの回路パターンの画像と比較し、異物やパターン異常を発見する外観検査装置がある。
【０００５】
異物検査装置や外観検査装置を利用するには、回路パターン及び検査工程に対応した検査条件データが必要であるが、その作成には数時間を要する。
【０００６】
以下では、外観検査装置を例にとり、検査条件データを説明する。外観検査装置では隣接チップの回路パターンとの比較により欠陥の検出を行っている。隣接チップの回路パターンと比較するためには、ウエハ内でのチップ配列情報をあらかじめ検査条件に登録する。また、外観検査装置はウエハ上のアライメントマークを読みとることで、ウエハの位置や方向を正確に把握する。このためのアライメントマークの位置情報と、アライメントマークの画像を登録する。また、外観検査装置では、ウエハ上の色むらや金属配線のグレインなどを欠陥として検出することがある。これらは、半導体集積回路の性能に影響を与えないので疑似欠陥と呼ばれている。疑似欠陥を多く検出する領域を通常は非検査領域に設定する。また、半導体の製造過程では、ウエハ表面の材質や回路パターンが、検査工程や品種により異なるため、検査における最適な可視光、紫外線や電子線の強度が異なる。また、画像の輝度に対してしきい値を設けて、欠陥を識別するが、このしきい値も品種及び検査工程により異なる。
【０００７】
これら検査条件データのうち、最も設定に時間を要するしきい値について以下に述べる。外観検査装置で用いる代表的なしきい値としては、検査対象チップの画像（対象画像）と、隣接チップの同一座標の画像（対象画像）の輝度の差に対して設定する差分輝度しきい値や、欠陥の大きさに対して設定する大きさしきい値などがある。また、膜厚のばらつきが大きく疑似欠陥を検出しやすいウエハ周辺部のみ、別の差分輝度しきい値を設けることもある。
【０００８】
通常、しきい値の設定は以下のように行う。まず、標準検査条件データを用い試検査を行う。ユーザーは外観検査装置が検出した欠陥候補の座標を顕微鏡で観察し、欠陥候補が欠陥か疑似欠陥かを判定する。以降では、この作業をレビューと呼ぶ。レビューにより多くの疑似欠陥が検出された場合には、検査条件データの修正が必要である。よって、これらのしきい値の一つを修正し、試検査を再度行う。その結果、疑似欠陥の数が減少しない場合には、他のしきい値を修正する。また、疑似欠陥の数が減少した場合には、そのしきい値を再度修正する。このように、試検査と調整を数回繰り返し、最適なしきい値を設定する。しかし、複数のしきい値について、このような試行錯誤により最適値を求めることは時間を要する作業であった。
【０００９】
下記する特許文献１には、レビュー回数を減少するために、複数の検査条件データで検査を実施し出力された検出物の論理和を求め、その論理和に対してレビューを実施することで、一度のレビューで複数の検査条件を評価し、検査条件の作成時間を短縮する方法が記載されている。
【００１０】
また、下記する特許文献２には、照射光に偏光を用いる光学式外観検査装置について、偏光条件の違う複数の検査条件データで検査を行い、検査結果のうち欠陥と疑似結果を分別するＳＮ比が最も高い検査条件を選択する手法が記載されている。
【００１１】
【特許文献１】
特開２００１−２５０８５２号公報
【特許文献２】
特開２０００−１５５００９号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術の特許文献１に記載の方法では、レビュー回数の減少は計れるが、一度に複数回の試検査を行う必要があり、そのため検査条件データ作成時間の削減には繋がらない。
【００１３】
また、特許文献２に記載の方法も、試検査を数回行う必要があり、同様に検査条件データ作成時間を減少させるものではなかった。よって、本発明の目的は、最適条件を求めるための試検査回数を減らし、検査条件データの作成時間を短縮する手段を提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための手段は、ウエハが有する異物ないしはパターン異常を検出する検査装置の検査条件データ作成支援プログラムであって、検査装置が検出した欠陥候補の座標データと特徴量データを読み込むステップと、レビューにより欠陥候補が欠陥であるか疑似欠陥であるかを判定した結果を入力するステップと、該ステップで入力された欠陥判定結果により欠陥候補を欠陥群と疑似欠陥群に分類するステップと、一方の軸に欠陥の特徴量を用いた２次元散布図に、前記分類した欠陥群と疑似欠陥群を異なる記号で出力するステップを有することを特徴とする検出条件データ作成支援プログラムである。
【００１５】
より詳しくは、請求項に示す通りである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、半導体の製造工程で用いられる外観検査装置を例にとり、本願の実施例を説明する。
【００１７】
始めに図４を用いて、本願の検査条件データ作成支援プログラムを搭載した外観検査装置が欠陥を検出する欠陥検出アルゴリズムについて説明する。図４において（１ａ）は、対象チップ画像である。（１ａ）の対象チップ画像には、配線２０１ａと、欠陥２０２ａが存在する。（１ｂ）は対象チップと隣接したチップで、対象チップ画像と同じチップ内座標の画像である参照チップ画像である。（１ｂ）参照チップ画像には、配線２０１ｂが存在する。（１ｃ）は対象チップ画像と参照チップ画像の差分画像である。差分画像を求める操作は以下の通りである。（２ａ）は、参照チップ画像のＡ―Ａ’線分上の輝度分布である。ここで、輝度とはウエハ表面の明るさをＡ／Ｄ変換した電気信号である。（２ａ）には欠陥２０２ａと配線２０１ａに対応したピークが存在する。（２ｂ）は参照チップ画像のＢ―Ｂ’線分上の輝度分布であり、配線２０１ｂに対応したピークが存在する。（２ａ）の輝度分布より、（２ｂ）の輝度分布を差し引くと、配線２０１に対応したピークは相殺され、欠陥に対応したピークが残り（２ｃ）に示す輝度分布が求まる。この操作を画像全体に対して行うことで、（１ｃ）に示す差分画像が求まる。
【００１８】
欠陥の大きさは、（２ｃ）に示すように、連続して差分輝度がしきい値を超えている範囲を測定し求める。
【００１９】
しかし実際には、ウエハ表面膜の膜厚ばらつき等のため、欠陥の存在しない座標でも差分輝度は０にはならない。そのため（２ｃ）に示すように差分輝度しきい値をもうけて、差分輝度のピークが差分輝度しきい値を超えた箇所を欠陥として認識する。また、配線のエッジなどでは、対象チップ画像と参照チップ画像の座標がわずかにずれることにより、大きな差分輝度を生じる。このような場合には、差分輝度が差分輝度しきい値を超える範囲は狭い。よって、大きさしきい値を設けることで、誤検出を抑制する。また、電気的ノイズの影響を取り除くために、輝度に対しても輝度しきい値を設けている。
【００２０】
以上のアルゴリズムで重要な欠陥の特徴量は、差分輝度のピークと輝度のピークと大きさである。以下では、差分輝度のピークを欠陥の差分輝度、輝度のピークを欠陥の輝度とする。
【００２１】
欠陥検出装置では、しきい値の設定を誤ると疑似欠陥を検出する。我々は、欠陥群と疑似欠陥群では、これらの特徴量の分布に相違があると予測し、この相違を分析することで、最適なしきい値が設定できると考えた。
【００２２】
そこで、我々は欠陥群と疑似欠陥群の特徴量分布の相違を視認する方法を検討した。その結果、縦軸を欠陥の特徴量とし、横軸を空間座標軸とする２次元散布図が、疑似欠陥と欠陥の分布の違いを視認するうえで最適であることがわかった。また、一部の検査工程では、ウエハ外周側で疑似欠陥の発生率が高いが、横軸としてウエハ中心からの距離の２乗を選択すると、この傾向が明確に表示されることがわかった。以上の分析をふまえ、一方の軸として欠陥の特徴量を用い、他方の軸としてウエハ中心からの距離の２乗を用いた２次元散布図を表示するユーザーインターフェースを持つ、検査条件データ作成支援プログラムを発明した。
【００２３】
以下、添付の図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２４】
図２に本発明の外観検査装置３０の１例を示す。
【００２５】
外観検査装置３０は、欠陥検査ユニット３１と、制御部３２と、演算部３３と、主記憶装置３４と、２次記憶装置３５と、ネットワークインターフェース３６と、キーボード３７と、マウス３８と、モニタ３９より構成される。２次記憶装置３５には、検査結果１００と欠陥判定結果ファイル１０１と、検査条件データ１０２と、ｔ検定結果ファイル１０３と、本願のプログラム１０４と、標準検査条件データファイルが格納される。
【００２６】
欠陥検査ユニット３１の１例を図３に示す。欠陥検査ユニット３１は、ステージ１５２、ランプ１５５、センサ１５６、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換器１５７、一時画像メモリ１５８、画像処理部１５９及び、分光版１６０、レンズ１６１より構成される。
【００２７】
ウエハ１５１はステージ１５２上に搭載され、ステージ１５２により前後左右に移動する。ウエハ１５１において、対象チップ１５３の検査で比較するチップは参照チップ１５４である。同様に、対象チップ１５３上の対象チップ画像撮影箇所１５３ａに対応する画像撮影箇所は、参照チップ画像撮影箇所１５４ａである。
【００２８】
欠陥検査ユニット３１の動作は以下の通りである。まず、ランプ１５５より発した光を、分光板１６０により９０゜方向に反射しレンズ１６１を介してウエハ１５１に照射する。センサ１５６は、レンズ１６１と分光板１６０を介して、参照チップ画像撮影箇所１５４ａの画像を撮影する。参照チップの画像は、Ａ／Ｄ変換器１５７により、輝度に変換され、一時画像メモリ１５８に保存される。続いてステージ１５２が移動し、対象チップ画像撮影箇所１５３ａの画像を撮影する。対象チップ画像は、Ａ／Ｄ変換器１５７により、輝度に変換される。続いて、画像処理部１５９で対象チップ画像の輝度と、一時画像メモリ１５８に保存された参照チップ画像の輝度を処理し欠陥を検出する。検出した欠陥の座標と特徴量は２次記憶装置３５内部の検査結果ファイル１００に保存される。
【００２９】
次に図７に検査結果ファイル１００の１例を示す。検査結果ファイル１００には、欠陥検査ユニット３１で検出された欠陥候補の欠陥候補番号とウエハ面内の欠陥候補座標と、欠陥候補の差分輝度と、輝度、大きさが記述されている。
【００３０】
次に図８に欠陥判定結果ファイル１０１の１例を示す。欠陥判定結果ファイル１０１において、それぞれの欠陥候補には一意に欠陥番号がついている。それぞれの欠陥候補ごとに、欠陥である場合には１を、疑似欠陥である場合には２を、判定を行っていない場合には０を判定結果として記述してある。
【００３１】
図９に検査条件データファイル１０２の一例を示す。検査条件データファイル１０２には、ウエハサイズやウエハ上のチップ数や隣接チップとの距離であるチップピッチが記述されている。また、アライメントチップの位置や、アライメントマークの座標とアライメント画像名が記述されている。また、非検査領域が記述されている。また、検出条件として、照射光量、輝度しきい値、差分輝度しきい値、周辺差分輝度しきい値と大きさしきい値が記述されている。
【００３２】
次に図１を用いて、本願のプログラムのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の一例について述べる。
【００３３】
ＧＵＩ１は、検査装置３０のモニタ３９上に表示される。ＧＵＩ１はウエハマップ２、凡例表示欄３、チップマップ４、レビュー欄５、疑似欠陥割合表示欄６、欠陥特徴量選定欄７、欠陥特徴量分布表示欄８、目標疑似欠陥数入力欄１１、計算ボタン１２、変更推奨パラメータ表示欄１３、推奨値表示欄１４、全自動ボタン２２より構成される。
【００３４】
レビュー欄５は、欠陥検査装置３０が検出した欠陥候補について、ユーザーが欠陥か否かの判定を行うレビューに用いる。レビュー欄５にはレビュー画像１６が表示され、欠陥ボタン１７と、疑似欠陥ボタン１８が配置される。
【００３５】
ウエハマップ２、チップマップ４、欠陥特徴量分布表示欄８では、欠陥、疑似欠陥とレビューしていない欠陥候補を、別々の記号で表示する。それぞれの記号は、凡例表示欄３に示すように欠陥は欠陥記号１９、疑似欠陥は疑似欠陥記号２０、レビューをまだしていない欠陥候補は、レビュー無し記号２１に従い表示される。
【００３６】
ユーザーはまず標準検査条件データファイル１０５を用いて、検査条件データファイル１０２ａを作成し、検査条件データファイル１０２ａを用いて検査を実施する。検査が終了すると、ＧＵＩ１には、検査結果が表示される。このとき、全ての欠陥候補の表示は、レビュー無し記号２１である。
【００３７】
次に、マウス３８を操作することで、ウエハマップ２上に表示されている欠陥候補上にカーソル１５を移動し、クリックすることにより選択する。すると、レビュー欄５に選択した欠陥候補のレビュー画像１６が表示される。ユーザーはレビュー画像１６より、欠陥候補が欠陥であるか疑似欠陥であるか判定する。判定した結果を、欠陥ボタン１７、あるいは疑似欠陥ボタン１８をクリックすることにより入力する。ユーザーは順番に欠陥候補をレビューし、判定結果を入力する。入力した判定結果は、２次記憶装置３５内の欠陥判定結果ファイル１０１に記述される。
【００３８】
ウエハマップ２、チップマップ４、欠陥特徴量分布表示欄８の表示は、判定結果の入力に従い更新される。欠陥特徴量分布表示欄８では、標準では、差分輝度を欠陥特徴量とし縦軸に表示し、横軸にはウエハ中心からの２乗の距離を表示している。この２次元散布図の表示より、ユーザーは欠陥群と疑似欠陥群の分布の違いが有意であるか、視覚的に判断する。ユーザーは、欠陥特徴量選択欄より、表示する欠陥特徴量及び横軸を選択することにより、他の欠陥特徴量についても、欠陥群と疑似欠陥群の差が有意であるか否かを判断する。
【００３９】
次にユーザーは、目標とする疑似欠陥数入力欄１１に、許容する最大の疑似欠陥数を入力する。計算ボタン１２をカーソル１５で選択しマウス３８でクリックすると、図３に示すアルゴリズムに従い変更推奨パラメータを求め、変更推奨パラメータ表示欄１３に変更を推奨するパラメータを表示する。また、図４に示すアルゴリズムに従い推奨値を求め、推奨値表示欄１４に、推奨するパラメータの値を表示する。ユーザーはこの計算結果に従い、検査条件データファイル１０２ａを書き換えることで、最適なしきい値を設定することができる。以上が、ＧＵＩ１を用いた検査条件データの作成方法である。
【００４０】
次に、図３にしめす変更推奨パラメータを算出するアルゴリズムについて、図５の検査結果１００と、図６の欠陥判定結果ファイル１０１及び図８のｔ検定結果を用いて説明する。
【００４１】
ステップ５１で、検査結果ファイル１００を読み込む。ステップ５２で、欠陥判定結果ファイル１０１を読み込む。
【００４２】
ステップ５３で、大きさについて、欠陥群と疑似欠陥群でｔ検定を行い、片側確率を算出する。ｔ検定とは二つの正規分布の平均値が異なるかを検定する一般的な手法である。また、片側確率とは、二つの正規分布の平均値が一致している確率である。ｔ検定による片側確率を変数Ｔｓに代入する。本実施例では、ｔ検定結果１０８に示すように、Ｔｓは１．４×１０−６となる。ステップ５４で、輝度について欠陥群と疑似欠陥群でｔ検定を行い、片側確率を変数Ｔｉに代入する。本実施例では、ｔ検定結果１０８に示すように、Ｔｉは８．７×１０−２となる。ステップ５５で、差分輝度について欠陥群と疑似欠陥群でｔ検定を行い、片側確率を変数Ｔｄに代入する。本実施例では、Ｔｄ＝２．３×１０−６となる。ステップ５６でウエハ中心から８０ｍｍより外側での差分輝度について欠陥群と疑似欠陥群でｔ検定を行う。ｔ検定による片側確率を変数Ｔｐに代入する。本実施例では、Ｔｐ＝３．１×１０−１となる。ステップ５３〜ステップ５６のｔ検定結果と、疑似欠陥群の平均値と標準偏差をｔ検定結果ファイルに記録する。
【００４３】
次にステップ５８で、Ｔｓ、Ｔｉ、Ｔｄ及びＴｐのうち最小のｔ検定による片側確率を求める。本実施例では図１０に示すように、Ｔｄが最小である。ステップ５９では、ステップ５８で求めた最小の片側確率により、変更推奨パラメータを選択する。本実施例では、差分輝度しきい値が変更推奨パラメータとなる。ステップ６０で、変更推奨パラメータを図１のＧＵＩ１の変更推奨パラメータ表示欄１３に表示し終了する。
【００４４】
次に、図４にしめす変更推奨パラメータの推奨値を算出するアルゴリズムについて、図５の検査結果１００と、図６の欠陥判定結果ファイル１０１及び図８のｔ検定結果を用いて説明する。
【００４５】
ステップ７１で、図１の目標疑似欠陥数入力欄１１より入力した、目標疑似欠陥数を変数Ｄに代入する。ステップ７２で検査結果ファイル１００を読み込む。ステップ７３で検査結果ファイル１００より欠陥候補の総数を求め変数Ｎに代入する。ステップ７４で、変数Ｄを変数Ｎで割り目標虚報率を算出し変数ＩＲに代入する。本実施例では、Ｄ＝１であり、Ｎ＝４０であるので、ＩＲ＝０．０２５である。
【００４６】
ステップ７５で、片側確率が最小の特徴量を求め、その特徴量の疑似欠陥の平均値を変数Ｍに代入する。同様に標準偏差を変数Ｓに代入する。ステップ７６で、疑似欠陥群が平均値Ｍ、標準偏差Ｓの正規分布に従うとした場合の累積確率密度が、１―ＩＲとなる特徴量の値を算出し、変数Ａに代入する。
【００４７】
ステップ７７で変数Ａを図１の推奨値表示欄１４に表示し終了する。
【００４８】
以上は、人が欠陥画像をレビューすることで、欠陥と疑似欠陥の分類を行う場合の実施例である。
【００４９】
次に図１２を用いて、欠陥と疑似欠陥の分類をＡＤＣ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｄｅｆｅｃｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）により行い、全自動で検査条件データの修正を行う方法について述べる。
【００５０】
ユーザーが、図１の目標疑似欠陥数入力欄１１に、許容する最大の疑似欠陥数を入力し、全自動ボタン２２をマウス３８を操作しクリックすることで、図１２のアルゴリズムが開始する。
【００５１】
図１２において、ステップ３０１で目標疑似欠陥数を読み込む。ステップ３０２で、標準検査条件データファイル１０５を読込、これを元に新規の検査条件データファイル１０２ａを作成する。ステップ３０３で検査を行う。ステップ３０４で、欠陥候補の座標と欠陥の特徴量を検査結果ファイル１００に保存する。ステップ３０５にて、欠陥候補の画像を撮像する。ステップ３０５で、全ての欠陥候補を撮像しその画像を保存する。ステップ３０６で、撮像した画像を用いてＡＤＣにより欠陥と疑似欠陥に分類する。ステップ３０７で、疑似欠陥数をカウントする。ステップ３０８で疑似欠陥数が目標疑似欠陥数よりも多いかを判断する。疑似欠陥数が多い場合には、ステップ３０９に進む。ステップ３０９で、図５のアルゴリズムに従い、変更推奨パラメータを算出する。ステップ３１０で、図６のアルゴリズムに従い、変更推奨パラメータの推奨値を算出する。ステップ３１１で、検査条件データファイル１０２ａの変更推奨パラメータを推奨値に変更する。ステップ３１１の後には、ステップ３０３に戻る。ステップ３０８で、疑似欠陥数が目標疑似欠陥数よりも少ない場合に終了する。
【００５２】
以上、説明したように、本発明の検査条件データ作成方法を用いれば、ユーザーが欠陥画像をレビューし欠陥群と疑似欠陥群に分類した結果をＧＵＩに表示することでユーザーは、欠陥群と疑似欠陥群の特徴量の相違を容易に視認することが可能となる。また、欠陥群と疑似欠陥群の特徴量の違いより、修正すべきしきい値とその修正値を算出することが可能となる。
【００５３】
本実施例では欠陥特徴量表示領域には、縦軸に欠陥特徴量を横軸に座標軸を用いた。検査装置によっては、暗い領域での感度を向上するために、参照画像の明るさにより差分輝度しきい値を変更している装置がある。このような場合には、図１３に示すように横軸に輝度を、縦軸に差分輝度を用いた２次元散布図の欠陥特徴量表示領域８ｂとしても良い。
【００５４】
本実施例では欠陥特徴量表示領域には２次元散布図を用いたが、欠陥群と疑似欠陥群の数の定量的な違いを容易にできるように、図１４に示すようにヒストグラムの欠陥特徴量表示領域８ｃとしても良い。
【００５５】
本実施例では、外観検査装置を対象にし説明したが、これに限るものではなく、基板上の欠陥を発見する装置であれば、異物検査装置などでも良い。
【００５６】
本実施例では、ウエハマップ２上よりレビューする欠陥候補を選択したが、チップマップ４や、欠陥特徴量分布表示欄８よりレビューする欠陥候補を選択しても良い。
【００５７】
本実施例では表示する特徴量として、差分輝度、輝度及び大きさを用いたがこれらに限るものではない。また、本実施例では表示する横軸を、ウエハ中心からの距離、ウエハ中心からの距離の２乗、ウエハ座標系におけるＸ座標及びＹ座標、チップ座標系におけるＸ座標及びＹ座標より選択するものとしたが、これらに限るものではない。
【００５８】
本実施例では、欠陥群と疑似欠陥群の特徴量の違いを用いて変更推奨パラメータを選択するアルゴリズムとして、図５に示すアルゴリズムを用いたが、これに限定するものではない。
【００５９】
また、本実施例では、欠陥群と疑似欠陥群の特徴量の違いを用いて変更推奨パラメータの推奨値を算出するアルゴリズムとして、図６に示すアルゴリズムを用いたが、これに限定するものではない。
【００６０】
本発明の実施の形態によれば、次の効果を奏する。
【００６１】
本発明によれば、標準検査条件による検査で出力された欠陥候補を、レビューし欠陥群と疑似欠陥群に判別した結果を視覚的に判断することが可能となる。また、欠陥群と疑似欠陥群の特徴量データを用い、修正すべきしきい値とその修正値を算出することが可能となる。ユーザーはこの値を、新たに検査条件データに設定することにより、最適な検査条件での検査が可能となる。さらなる試検査と調整を必要としないため、検査条件データの作成時間を短縮することが可能となる。
【００６２】
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
【００６３】
【発明の効果】
本発明によれば、検査条件データを容易に作成することが、可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム画面の一例を示した図である。
【図２】本発明の装置の構成を示した一例の図である。
【図３】本発明の欠陥検査ユニットの構成を示した一例の図である。
【図４】本発明の装置の欠陥検出アルゴリズムを説明する図である。
【図５】本発明の変更推奨パラメータを算出するアルゴリズムの一例の図である。
【図６】本発明の最適値を算出するアルゴリズムの一例の図である。
【図７】本発明の装置が出力する検査結果ファイルの一例の図である。
【図８】本発明の欠陥判定結果ファイルの一例の図である。
【図９】本発明の検査条件データファイルの一例の図である。
【図１０】本発明のプログラムが算出した、特徴量ごとの欠陥群と疑似欠陥群のｔ検定結果の一例である。
【図１１】本発明のｔ検定結果ファイルの一例の図である。
【図１２】本発明で自動で最適な検査条件データを作成するアルゴリズムの１例である。
【図１３】ＧＵ１１で用いる欠陥特徴量分布表示欄の別の１例である。
【図１４】ＧＵ１１で用いる欠陥特徴量分布表示欄の別の１例である。
【符号の説明】
１…本プログラムのＧＵＩ、２…ウエハマップ、３…凡例表示欄、４…チップマップ、５…レビュー欄、６…疑似欠陥割合表示欄、７…欠陥特徴量選定欄、８…欠陥特徴量分布表示欄、８ｂ…縦横の軸に欠陥の特徴量を用いた欠陥特徴量分布表示欄、８ｃ…ヒストグラムを用いた欠陥特徴量分布表示欄、１１…目標疑似欠陥数入力欄、１２…計算ボタン、１３…変更推奨パラメータ表示欄、１４…推奨値表示欄、１５…カーソル、１６…レビュー画像、１７…欠陥ボタン、１８…疑似欠陥ボタン、１９…欠陥記号、２０…疑似欠陥記号、２１…レビュー無し記号、２２…全自動ボタン、３０…外観検査装置、３１…欠陥検査ユニット、３２…制御部、３３…演算部、３４…主記憶装置、３５…２次記憶装置、３６…ネットワークインターフェース、３７…キーボード、３８…マウス、３９…モニタ、５１…検査結果を読み込むステップ、５２…レビュー判定結果を読み込むステップ、５３…大きさについてｔ検定を行うステップ、５４…輝度についてｔ検定を行うステップ、５５…差分輝度についてｔ検定を行うステップ、５６…ウエハ周辺について差分輝度でｔ検定を行うステップ、５８…ステップ５３から５６で求めたｔ検定結果より、最小の片側確率を求めるステップ、ステップ５９…変更推奨パラメータを選ぶステップ、６０…変更推奨パラメータを変更推奨パラメータ表示欄に表示するステップ、７１…目標虚報数を読み込むステップ、７２…検査結果を読み込むステップ、７３…総欠陥候補数を算出するステップ、７４…、目標虚報率を算出するステップ、７５…片側確率が最小の特徴量について、疑似欠陥の平均値を変数Ｍに代入し、標準偏差を変数Ｓに代入するステップ、７６…疑似欠陥の分布が、平均値Ｍ、標準偏差Ｓの正規分布に従うとした場合に、累積確率密度が、１−ＩＲとなる特徴量を算出し、変数Ａに代入するステップ、７７…変数Ａを推奨値表示欄に表示するステップ、１００…検査結果ファイル、１０１…欠陥判定結果ファイル、１０２…検査条件データファイル、１０３…ｔ検定結果ファイル、１０４…プログラム、１０５…標準検査条件データファイル、１５１…ウエハ、１５２…ステージ、１５３…対象チップ、１５３ａ…対象チップ撮影箇所、１５４…参照チップ、１５４…参照チップ撮影箇所、１５５…ランプ、１５６…センサ、１５８…Ａ／Ｄ変換器、１５８…一時画像メモリ、１５９…画像処理部、１６０…ランプ用レンズ、１６１…センサ用レンズ、２０１ａ…対象チップ画像上の配線、２０１ｂ…参照チップ画像上の配線２０２ａ…参照チップ画像上の欠陥、２０２ｃ…差分画像上の欠陥、３０１…目標疑似欠陥数を入力するステップ、３０２…標準検査条件データファイルより、検査条件データファイル１０２ａを作成するステップ、３０３…検査するステップ、３０４…検査結果を検査結果ファイル１００に保存するステップ、３０５…全ての欠陥候補の画像を撮像し保存するステップ、３０６…欠陥候補画像を用いてＡＤＣにより欠陥と疑似欠陥を分類するステップ、３０７…疑似欠陥数をカウントするステップ、３０８…疑似欠陥数を目標疑似欠陥数と比較するステップ、３０９…変更推奨パラメータを算出するステップ、３１０…修正値を算出するステップ、３１１…検出条件データファイル１０２ａを修正するステップ。
【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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