(57)【要約】【課題】微細構造に劣化を与えることなく効果的に異物を除去することができる微細構造を有する部材の欠陥除去方法を提供する。【解決手段】ウェーハの欠陥の検出が行なわれることにより、欠陥位置情報が生成される。欠陥の分析が行なわれ分析情報が生成される。欠陥位置情報および分析情報、分類データベースに蓄積されている欠陥分類情報に基づいて欠陥が異物の付着によるものであるか、それ以外の原因によるものであるかが分類される。この分類結果と、除去実績データベースに蓄積されている除去実績情報に基づいて除去処理を行なう異物と除去処理を行なわない異物とに選別する。この選別結果と、除去方法データベースに蓄積されている除去方法情報に基づいて異物の除去が最も効果的になされる除去方法および局所欠陥除去装置を選択する。局所異物除去装置によってウェーハに対する異物の除去動作が実行される。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
微細構造を有する部材の欠陥を検出するとともに、該欠陥が存在する欠陥位置情報の生成を行なう欠陥検出ステップと、
前記欠陥検出ステップで検出された前記欠陥を分析して該欠陥の特性を示す分析情報を生成する欠陥分析ステップと、
前記分析情報により前記欠陥が異物の付着によるものであるか否かを分類する分類ステップと、
前記分類ステップによって前記欠陥が異物の付着によるものであると分類された場合、前記異物が除去する必要がある異物であるか、除去する必要がない異物であるかに選別する選別ステップと、
前記選別ステップにより除去する必要があると選別された前記異物に対応する前記分析情報に基づいて前記異物の除去に最適な異物除去方法を選択する方法選択ステップと、
前記方法選択ステップによって選択された異物除去方法により前記欠陥位置情報に基づいて前記異物の除去を行なう異物除去ステップと、
を備えることを特徴とする微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項２】
除去条件選択ステップをさらに備え、前記除去条件選択ステップでは、前記方法選択ステップによって選択された異物除去方法によって前記異物の除去を行なう際の異物除去動作の条件が異物を最も効果的に除去する条件となる除去条件を前記分析情報に基づいて選択することが行なわれ、前記異物除去ステップによる前記異物の除去が前記除去条件選択ステップで選択された除去条件に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項３】
前記欠陥分析ステップによる前記欠陥の分析は前記欠陥位置情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項４】
前記分類ステップによる前記欠陥の分類は前記欠陥位置情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項５】
前記選別ステップによる前記異物の選別は前記欠陥位置情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項６】
前記欠陥検出ステップは前記欠陥が存在する欠陥位置情報の生成を行なうものであり、前記方法選択ステップによる異物除去方法の選択は前記欠陥位置情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項７】
前記欠陥検出ステップは前記欠陥が存在する欠陥位置情報の生成を行なうものであり、前記除去条件選択ステップによる前記除去条件の選択は前記欠陥位置情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項２記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項８】
前記分類ステップによる前記欠陥の分類結果を欠陥分類情報として分類データベースに蓄積させておき、前記分類ステップによる前記欠陥の分類は前記分類データベースに蓄積されている前記欠陥分類情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項９】
前記局所異物除去装置によって除去された異物の除去実績情報を除去実績データベースに蓄積させておき、前記選別ステップによる前記異物の選別は、前記除去実績データベースに蓄積されている前記除去実績情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項１０】
前記異物に対する除去方法を示す除去方法情報を前記欠陥分類情報や分析情報に対応して除去方法データベースに蓄積させておき、前記方法選択ステップによる異物除去方法の選択は、前記除去方法データベースに蓄積されている除去方法情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【請求項１１】
前記局所欠陥除去装置が行なう欠陥除去動作における除去条件を示す除去条件情報を除去条件データべースに蓄積させておき、前記除去条件選択ステップによる除去条件の選択は、前記除去条件データべースに蓄積されている前記除去条件情報に基づいて行なわれることを特徴とする請求項２記載の微細構造を有する部材の欠陥除去方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば半導体のウェーハやマスクなど微細構造を有する部材の欠陥除去方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、半導体のウェーハやマスクなどに付着した異物（異物）を除去する場合、これらウェーハやマスクの全面に対してＲＣＡ洗浄などの薬液を用いて洗浄を行なう方法が知られている。
このように、薬液を用いた洗浄では、前記ウェーハの表面に形成された素子を劣化させないように、あるいは、許容される程度の劣化で済むように、洗浄液の組成や洗浄方法が工夫されている。
しかしながら、前記ウェーハ表面の素子やマスクのパターンが微細化するにつれて、洗浄によって素子やパターンに容易に劣化が発生するようになり、前記素子やパターンに与えるダメージの少ない洗浄方法が必要になってきた。
ところが、ダメージの無い洗浄と洗浄効果は相反する場合が多く、素子やパターンに劣化を与えないために、洗浄効果を落とさざるを得ない場合も多い。
また、このように、ウェーハやマスクの全面を洗浄する方法では、異物の除去と同時に液中（洗浄液やリンス用の純水、乾燥用のＩＰＡの液中）に入っている異物（液中の異物を無くすことは今のところできない。）がウェーハやマスクに付着する問題があり、数個レベルの異物を全く無くすことは非常に困難である。
例えば、ウェーハにパターンを形成するためのフォトリソグラフィー工程で用いられるマスクでは、マスクに異物などが付着し欠陥が存在するとウェーハにその欠陥が転写されるため、ウェーハ上の全てのチップが不良になってしまう可能性がある。
そのため、マスクにおいては、１つの異物が付着することによって非常に大きな影響を及ぼす。特にＬＥＥＰＬ（Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｂｅａｍ  Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  Ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ）や電子線リソグラフィーなどでステンシルマスクを用いる場合、保護膜などをマスクに付けることができないので大きな問題になる。つまり、欠陥の原因となっている異物を取り除き、その過程で異物を付着させない技術が重要になる。
【０００３】
また、このような異物の付着を含むマスクの欠陥を検査する方法として、マスクを透過した光による光強度分布と、マスクのパターンデータに基づいて計算された光強度分布とを比較することでマスクのパターンの欠陥を検出する技術が提案されている（特許文献１）。
ところが、このような一般に用いられる欠陥検査は異物のみではなく、パターン欠け、傷、変色などを同時測定してしまう。そこで、欠陥の形状からその欠陥を自動的に分類するシステムが開発され、欠陥の種類による歩留まり寄与率を解析して、寄与率の大きい工程の発塵を優先的に低減することで歩留まり向上に役立てる方法が実施されている。しかし、このデータは欠陥を発生させないように予防保全するため使われているだけである。
【０００４】
一方、洗浄液を使用せずにレーザー光を用いて異物を除去するレーザー照射式の異物除去技術が開発され始めている。
しかしながら、このような異物除去技術においては、高エネルギーのレーザー光をウェーハやマスクに照射することでの素子やパターンへの悪影響が懸念され全面への照射には問題がある。
素子やパターンへの影響を全く無くした状態での全面照射も考えられるが、一般に異物除去力が低くなるため有効とは言えない。また、一般にレーザービームの面積が小さいためにウェーハ全面を処理する場合には時間がかかる問題がある。
【０００５】
【特許文献１】
特開平８−３３４８８９号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、上述した薬液を使用した洗浄方法やレーザー照射式の異物除去技術では、ウェーハの素子やマスクのパターンを劣化させずに、かつ、異物を効果的に除去することが難しいという問題があった。
また、欠陥検査によって検出されたデータを異物の除去に有効に利用する上では改善の余地があった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされその目的とするところは、欠陥検査によって検出されたデータを異物の除去に有効に利用することにより、微細構造に劣化を与えることなく効果的に異物を除去することができる微細構造を有する部材の欠陥除去方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の微細構造を有する部材の欠陥除去方法は前記目的を達成するために、微細構造を有する部材の欠陥を検出するとともに、該欠陥が存在する欠陥位置情報の生成を行なう欠陥検出ステップと、前記欠陥検出ステップで検出された前記欠陥を分析して該欠陥の特性を示す分析情報を生成する欠陥分析ステップと、前記分析情報により前記欠陥が異物の付着によるものであるか否かを分類する分類ステップと、前記分類ステップによって前記欠陥が異物の付着によるものであると分類された場合、前記異物が除去する必要がある異物であるか、除去する必要がない異物であるかに選別する選別ステップと、前記選別ステップにより除去する必要があると選別された前記異物に対応する前記分析情報に基づいて前記異物の除去に最適な異物除去方法を選択する方法選択ステップと、前記方法選択ステップによって選択された異物除去方法により前記欠陥位置情報に基づいて前記異物の除去を行なう異物除去ステップとを備えることを特徴とする。
そのため、前記部材の欠陥が検出されるとともに、該欠陥が存在する欠陥位置情報が生成され、検出された前記欠陥が分析されて該欠陥の特性を示す分析情報が生成される。そして、前記分析情報により前記欠陥が異物の付着によるものであるか否かが分類され、前記欠陥が異物の付着によるものであると分類された場合、前記異物が除去する必要がある異物であるか、除去する必要がない異物であるかに選別され、除去する必要があると選別された前記異物に対応する前記分析情報に基づいて前記異物の除去に最適な異物除去方法が選択される。次いで、該選択された異物除去方法により前記欠陥位置情報に基づいて前記異物の除去が行なわれる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態の欠陥除去方法について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態の欠陥除去方法を実現するシステムの構成を示すブロック図である。
本実施の形態において、欠陥を除去する部材は微細構造、すなわち微細なパターンを有する半導体のウェーハであるとして説明する。
欠陥除去システム１００は、パターン欠陥検査装置１０、パターン欠陥分析装置１２、局所異物除去装置１４、１６、１８、ホストコンピュータ２０を備えている。
前記パターン欠陥検査装置１０は、前記ウェーハの欠陥を検出し、該欠陥が存在するウェーハ上の座標位置を示す欠陥位置情報（パターン欠陥位置座標）を生成するように構成されている。
このパターン欠陥検査装置１０には、前記欠陥位置情報の保持や処理などを行なうとともに、該欠陥位置情報を含む情報を前記ホストコンピュータ２０との間でやり取りするように構成された欠陥検査装置用コンピュータ１００２が設けられている。
前記パターン欠陥検査装置１０としては、周知の光散乱式パターン欠陥検査装置、光学式または電子線式のパターン比較式パターン欠陥検査装置などを用いることができる。
【０００９】
前記パターン欠陥分析装置１２は、前記パターン欠陥検査装置１０によって検出された前記欠陥位置情報に基づいて前記ウェーハ上における欠陥の特性について分析して分析情報を生成するように構成されている。
前記分析情報は、欠陥の特性、すなわち、欠陥の形状、欠陥の色、欠陥の大きさ、本来のパターンに対する欠陥の相対的な位置関係、電子線の反射量、元素分析などを含むものであり、検出された欠陥が異物の付着によるものであるか、それ以外の原因による欠陥であるかを判別し、分類するために必要な情報であればよい。また、前記元素分析の方法としては、波長による分析、Ｘ線による分析、紫外線照射によって発生する蛍光や散乱光による分析、赤外線吸収による分析などを用いることができる。
前記パターン欠陥分析装置１２としては、例えば周知の光学顕微鏡や電子顕微鏡を用いることができ、この場合、該パターン欠陥分析装置１２は、前記パターン欠陥検査装置１０によって検出された前記欠陥位置情報に基づいて前記ウェーハ上の欠陥を観察（レビュー）することによって前記分析情報を生成するように構成されている。
また、前記パターン欠陥検査装置１０と前記パターン欠陥分析装置１２が単一の装置として構成されていてもかまわない。
このパターン欠陥分析装置１２には、前記分析情報の保持や処理などを行なうとともに、前記欠陥位置情報および分析情報を含む情報を前記ホストコンピュータ２０との間でやり取りするように構成された欠陥分析装置用コンピュータ１２０２が設けられている。
【００１０】
前記局所異物除去装置１４、１６、１８は、それぞれ異なる方法で前記ウェーハに付着している異物を除去するように構成されている。
また、各局所異物除去装置１４、１６、１８は、前記欠陥位置情報、異物の除去方法および異物の除去動作の際の除去条件などを示す情報を含む情報を前記ホストコンピュータ２０との間でやり取りするように構成された局所異物除去装置用コンピューター１４０２、１６０２、１８０２がそれぞれ設けられている。
前記異物の除去方法としては、前記ウェーハの全面ではなく異物が付着している箇所を含む限定された領域のみに対して作用を行なう方法であり、例えば下記の方法を用いることができる。
１）レーザー光を異物が付着している箇所に照射して該異物を除去する方法
２）電子線を異物が付着している箇所に照射して該異物を除去する方法
３）イオンビーム（荷電子ビーム）、すなわち分子イオン線あるいは原子イオン線を異物の付着している箇所に照射して該異物を除去する方法
４）微小固体を含む気体またはエアロゾルからなるクラスタービームを異物が付着している箇所に噴射して該異物を除去する方法
５）微細な機械的ピンセットや針状部材を用いて前記異物を除去する方法
６）音波または超音波を前記異物が付着している箇所に照射して該異物を除去する方法
７）微量の液体を前記異物が付着している箇所に流して該異物を除去する方法
また、これら除去方法のうち、２以上の方法を任意に組み合わせることもできる。
また、これら除去方法によって異物を除去する対象となる領域の面積は、前記付着している異物の量や大きさに対応して制御することができる。したがって、前記ウェーハに対して与える劣化を最小限に抑制するように制御すればよい。
また、前記各局所異物除去装置は、それぞれ前記異物を有効に除去できる有効除去範囲を有している。
【００１１】
前記ホストコンピュータ２０は、前記パターン欠陥検査装置用コンピュータ１２０２、パターン欠陥分析装置用コンピュータ１４０２、局所異物除去装置用コンピューター１４０２、１６０２、１８０２に対してそれぞれ通信可能に接続されている。
前記ホストコンピュータ２０は、図２に示すように、分類データベース２００２、除去実績データベース２００４、除去方法データベース２００６、除去条件データベース２００８を備えている。
前記分類データベース２００２は、前記欠陥検査装置１０から受け取った前記欠陥位置情報と、前記パターン欠陥分析装置１２から受け取った前記分析情報とを蓄積、保持するとともに前記ホストコンピュータ２０によって前記欠陥位置情報および分析情報に基づいて生成される欠陥分類情報も蓄積、保持するものである。
すなわち、前記ホストコンピュータ２０は前記分類データベース２００２に保持されている前記欠陥位置情報および分析情報に基づいて、前記検出された欠陥が検出された欠陥が異物の付着によるものであるか、それ以外の原因、例えばパターンそのものの変形、あるいは、パターンについた傷による欠陥であるかを判別して分類し、その分類結果を示す欠陥分類情報を生成し、前記分類データベース２００２に蓄積させるように構成されている。
さらに具体的に説明すると、前記ホストコンピュータ２０による前記欠陥分類情報の生成は、前記欠陥位置情報および分析情報から得られる欠陥の分布状態、欠陥の規則性を考慮して行なわれる。
【００１２】
前記除去実績データベース２００４は、前記局所異物除去装置１４、１６、１８によって除去された異物の除去実績情報を蓄積するように構成されている。
前記ホストコンピュータ２０は、前記欠陥分類情報によって異物が付着しているとして分類した場合、該異物を除去すべきであるか、異物を除去する必要がないかを前記欠陥位置情報などを考慮して判定する。この判定は異物が付着している箇所が機能上影響を及ぼさない位置であるか否かに基づいてなされる。したがって、前記除去実績デーベース２００４に蓄積されている前記除去実績情報は、検出された異物に対して該異物を除去する必要があるか否かを示すことになる。
【００１３】
前記除去方法データベース２００６は、前記ウェーハに付着している異物に対する除去方法を示す除去方法情報を前記欠陥分類情報や分析情報に対応して蓄積するように構成されている。前記除去方法情報には、異物の除去を最も効果的に行なう上で、どの除去方法を採用すべきであるか、および、前記局所欠陥除去装置として何を使用すべきかを示す情報が含まれている。
前記ホストコンピュータ２０は、前記除去方法データベース２００６に対して前記除去方法情報を格納および更新するように構成されている。
【００１４】
前記除去条件データべース２００８は、各局所欠陥除去装置が行なう欠陥除去動作における除去条件を示す除去条件情報を蓄積するように構成されている。
前記除去条件情報は、付着している異物の分類、状態、大きさなどに対応して最も異物の除去が効果的に行なわれるように最適化されている。これら異物の分類、状態、大きさなどは前記分析情報によって示されている。
前記ホストコンピュータ２０は、前記除去条件データべース２００８に対して前記除去条件情報を格納および更新するように構成されている。
【００１５】
次に本実施の形態の欠陥除去方法による欠陥除去動作を図１および図２のフローチャートを参照して説明する。
まず、欠陥を除去する対象となるウェーハは前記パターン欠陥検査装置１０にセットされ、該パターン欠陥検査装置１０によってウェーハの欠陥の検出が行なわれることにより、前記欠陥位置情報（パターン欠陥位置座標）が生成され、この欠陥位置情報がホストコンピュータ２０に送出される（ステップＳ１０）。
この欠陥位置情報は前記局所異物除去装置１４、１６、１８における前記有効除去範囲内に前記欠陥を確実に捉えることができる程度の精度で生成される。
次に、前記ウェーハは前記パターン欠陥分析装置１２に移送され、該パターン欠陥分析装置１２によって欠陥の分析が行なわれ前記分析情報が生成され、前記分析情報はパターン欠陥分析装置１２からホストコンピュータ２０に送出される（ステップＳ１２）。
なお、前記パターン欠陥検査装置１０と前記パターン欠陥分析装置１２が単一の装置として構成されている場合は図２に破線で示すように前記ステップＳ１０と同時にステップＳ１２が実行される。
【００１６】
次いで、前記ホストコンピュータ２０は、ステップＳ１０、Ｓ１２で受け取った前記欠陥位置情報および分析情報、前記分類データベース２００２に蓄積されている前記欠陥分類情報に基づいて前記欠陥が異物の付着によるものであるか、それ以外の原因によるものであるかを判別し、分類する（ステップＳ１４）。
そして、ホストコンピュータ２０は、ステップＳ１４の分類結果と、前記除去実績データベース２００４に蓄積されている前記除去実績情報に基づいて除去処理を行なうかどうかを判断し、除去処理を行なう異物と除去処理を行なわない異物とに選別する（ステップＳ１６）。
次に、ホストコンピュータ２０は、ステップＳ１６の選別結果と、前記除去方法データベース２００６に蓄積されている前記除去方法情報に基づいて異物の除去が最も効果的になされる除去方法および前記局所欠陥除去装置を選択する（ステップＳ１８）。
さらに、ホストコンピュータ２０は、ステップＳ１８の選択結果と、前記分析情報と、前記除去条件データベース２００８に蓄積されている前記除去条件情報とに基づいて異物の除去が最も効果的になされる除去条件を選択し、ステップＳ１８で選択された前記局所欠陥除去装置に前記除去条件を設定するとともに、該前記局所欠陥除去装置に前記異物が付着している欠陥位置情報を送出する（ステップＳ２０）。
そして、前記ウェーハはステップＳ２０で除去条件の設定と欠陥位置情報の送出がなされた局所異物除去装置に移送され、該局所異物除去装置によって前記ウェーハに対する異物の除去動作が実行される（ステップＳ２２）。
除去動作が終了すると、前記ウェーハは再び前記パターン欠陥検査装置１０に移送され、ステップＳ１０と同様に欠陥の検出が行なわれ、異物の除去がなされたか否かが判定される（ステップＳ２４）。
ステップＳ２４の判定結果が肯定（“Ｙ”）ならばウェーハに対する欠陥除去動作が終了し、ステップＳ２４の判定結果が否定（“Ｎ”）ならばウェーハに対する欠陥除去動作を再度行なうためにステップＳ１６に移行して同様の処理を実行する。
また、前記ホストコンピュータ２０は、ステップＳ２４の判定結果に基づいて前記各データベース２００２、２００４、２００６、２００８に蓄積されている前記欠陥分類情報、除去実績情報、除去方法情報、除去条件情報を適宜更新して蓄積させる。
なお、本実施の形態においては、前記ステップＳ１０が特許請求の範囲の欠陥検出ステップに相当し、前記ステップＳ１２が特許請求の範囲の欠陥分析ステップに相当し、前記ステップＳ１４が特許請求の範囲の分類ステップに相当し、前記ステップＳ１６が特許請求の範囲の選別ステップに相当し、前記ステップＳ１８が特許請求の範囲の方法選択ステップに相当し、前記ステップＳ２０が特許請求の範囲の除去条件選択ステップに相当し、前記ステップＳ２２が特許請求の範囲の異物除去ステップに相当している。
【００１７】
以上説明したように本実施の形態によれば、ウェーハの欠陥を検出するとともに、該欠陥が存在する欠陥位置情報の生成が行なわれ、検出された前記欠陥を分析して該欠陥の特性を示す分析情報が生成され、前記分析情報により前記欠陥が異物の付着によるものであるか否かが分類され、前記欠陥が異物の付着によるものであると分類された場合、前記異物が除去する必要がある異物であるか、除去する必要がない異物であるかに選別され、除去する必要があると選別された前記異物に対応する前記分析情報に基づいて前記異物の除去に最適な異物除去方法が選択され、該選択された異物除去方法により前記欠陥位置情報に基づいて前記異物の除去が行なわれるので、次のような効果を奏することができる。
欠陥位置情報と分析情報を用いて、異物が付着したウェーハの箇所に対してのみ異物除去を行なうため、ウェーハのパターンなどに対する影響を抑えることができ、ウェーハに設けられたパターンや素子の劣化を防止する上で有利である。また、異物が付着したウェーハの箇所に対してのみ異物除去を行なうため、異物の除去に要する処理時間を大幅に短縮することができる。
また、異物が付着したウェーハの箇所に対してのみ異物除去を行なうため、異物除去に伴って発生する異物が前記異物の除去を行なう箇所以外に付着することを防止できる。
また、異物の分析情報に基づいて最適な異物除去方法を選択することができるので、異物の除去率を向上させる上で有利である。
また、本実施の形態では、異物除去動作の条件が異物を最も効果的に除去する条件となる除去条件を分析情報に基づいて選択するようにしたので、異物の除去率を向上させる上でさらに有利となる。
また、本実施の形態では、前記欠陥の分類結果を欠陥分類情報として分類データベース２００２に蓄積させておき、前記欠陥の分類を前記分類データベース２００２に蓄積されている前記欠陥分類情報に基づいて行なうようにしたので、欠陥の分類処理を適確かつ効率的に行なう上で有利となる。
また、本実施の形態では、前記各局所異物除去装置によって除去された異物の除去実績情報を除去実績データベース２００４に蓄積させておき、前記異物の選別を前記除去実績データベース２００４に蓄積されている前記除去実績情報に基づいて行なうようにしたので、異物の選別処理を適確かつ効率的に行なう上で有利となる。
また、本実施の形態では、前記異物に対する除去方法の有効性を示す除去方法情報を前記欠陥分類情報や分析情報に対応して除去方法データベース２００６に蓄積させておき、異物除去方法の選択を前記除去方法データベース２００６に蓄積されている除去方法情報に基づいて行なうようにしたので、異物除去方法の選択を適確かつ効率的に行なう上で有利となる。
また、本実施の形態では、前記局所欠陥除去装置が行なう欠陥除去動作における除去条件を示す除去条件情報を除去条件データべース２００８に蓄積させておき、除去条件の選択を前記除去条件データべース２００８に蓄積されている前記除去条件情報に基づいて行なうようにしたので、除去条件の選択を適確かつ効率的に行なう上で有利となる。
【００１８】
また、本実施の形態では、前記除去方法データベース２００６に蓄積されている前記除去方法情報に基づいて異物の除去が最も効果的になされる除去方法を選択し、除去条件データべース２００８に蓄積されている除去条件情報に基づいて異物の除去が最も効果的になされる除去条件を選択している。
そして、これら除去方法情報および除去条件情報の各データベースへの蓄積は、異物が効果的に除去される度合いを考慮して行なわれるが、これに加えて、異物の除去を行なった場合あるいは異物の除去を行なわなかった場合におけるウェーハおよびウェーハに設けられた素子やパターンに対するダメージ量（歩留まりや除去動作を行なった領域における素子の特性）を考慮してもよい。
この場合には、ウェーハに及ぼすダメージ量を加味して前記除去方法および除去条件を選択することにより、異物除去処理に伴うウェーハの劣化を制御する上で有利となる。
【００１９】
なお、本実施の形態では、欠陥を除去する部材として半導体のウェーハを例にとって説明したが、前記部材は微細構造を有する部材であればよく、例えば前記ウェーハを製造するために必要なマスク、液晶素子、ＭＥＭＳ（マイクロ・エレクトロ・メカニクス）などを含むものである。
【００２０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の微細構造を有する部材の欠陥除去方法によれば、欠陥検査によって検出されたデータを異物の除去に有効に利用することにより、微細構造に劣化を与えることなく効果的に異物を除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の欠陥除去方法を実現するシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の欠陥除去方法の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０……パターン欠陥検査装置、１２……パターン欠陥分析装置、１４、１６、１８……局所異物除去装置、２０……ホストコンピュータ。
【図１】
2004158476.tif 000003
【図２】
2004158476.tif 000004