(57)【要約】【課題】検査条件データ管理方法及びシステム並びにプログラム、検査装置を提供する。【解決手段】入力手段より品種名の入力を受付けるステップと、前記入力手段より受付けた品種名と品種間の類似度を定めたテーブルとを照合して、検査条件データを格納する記憶手段において該品種の類似品種を検索するステップと、該類似品種について検査条件データの存在する検査工程を前記記憶手段において認識するステップと、検索した類似品種群から検査工程数の多さに応じて類似品種を編集出力し検査工程ごとの類似品種選定を入力手段から受付けるステップと、検査工程ごとの選定を受け付けた類似品種の検査工程にかかる検査条件データを前記記憶手段より抽出しこの検査条件データに基づき前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成するステップと、を含む方法。【選択図】　　　図７
2004087820.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置の検査条件データをコンピュータにより作成する方法であって、
前記コンピュータが、入力手段より品種名の入力を受付けるステップと、
前記入力手段より受付けた品種名と品種間の類似度を定めたテーブルとを照合して、検査条件データを格納する記憶手段において該品種の類似品種を検索するステップと、
該類似品種について検査条件データの存在する検査工程を前記記憶手段において認識するステップと、
前記検索した類似品種群から検査工程数の多さに応じて類似品種を編集出力し、検査工程ごとの類似品種選定を入力手段から受付けるステップと、
検査工程ごとの選定を受け付けた類似品種の検査工程にかかる検査条件データを前記記憶手段より抽出し、この検査条件データに基づき前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成するステップと、
を含むことを特徴とする検査条件データ管理方法。
【請求項２】
前記検索した類似品種と前記認識した検査工程とを縦横軸とし、その軸交点に検査条件データの属性情報を対応づけたマトリクスデータを生成するステップと、
前記マトリクスデータをユーザーインターフェースに出力する手順と、
前記ユーザーインターフェイスにおける検査工程ごとの類似品種選定を受付ける手順と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の検査条件データ管理方法。
【請求項３】
前記マトリクスデータにおいて、類似品種をその類似度に応じて列挙することで縦軸または横軸をなすことを特徴とする請求項２に記載の検査条件データ管理方法。
【請求項４】
品種間の類似度を定めた前記テーブルを、各品種を属性分類したツリー構造として記述したデータ形式となし、
前記類似品種の検索ステップにおいて、
前記入力手段より受け付けた品種について、前記ツリー構造の階層毎または節毎に類似度を判定するステップと、
前記判定の結果に応じて類似品種を選定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の検査条件データ管理方法。
【請求項５】
前記ツリー構造の階層を、回路パターンの最小寸法を表すノード、回路パターンの用途を表すファミリ名、および製造手順を表すプロセスフロー名の少なくともいずれかから構成し、各要素間に優先順位を定めて類似度判定を行うことを特徴とする請求項４に記載の検査条件データ管理方法。
【請求項６】
前記記憶手段における前記検査条件データを、回路パターン付きウエハに照射する電磁波あるいは電子線の強度を含むものとし、
前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成する情報として、当該電磁波あるいは電子線の強度の情報を含めることを特徴とする請求項１に記載の検査条件データ管理方法。
【請求項７】
前記記憶手段における前記検査条件データを、回路パターン付きウエハが散乱あるいは反射した電磁波あるいは電子線の強度による欠陥判定しきい値を含むものとし、
前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成する情報として、当該電磁波あるいは電子線の強度の情報を含めることを特徴とすることを特徴とする請求項１に記載の検査条件データ管理方法。
【請求項８】
回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置の検査条件データを作成するシステムであって、
入力手段より品種名の入力を受付ける手段と、
前記入力手段より受付けた品種名と品種間の類似度を定めたテーブルとを照合して、検査条件データを格納する記憶手段において該品種の類似品種を検索する手段と、
該類似品種について検査条件データの存在する検査工程を前記記憶手段において認識する手段と、
前記検索した類似品種群から検査工程数の多さに応じて類似品種を編集出力し、検査工程ごとの類似品種選定を入力手段から受付ける手段、
検査工程ごとの選定を受け付けた類似品種の検査工程にかかる検査条件データを前記記憶手段より抽出し、この検査条件データに基づき前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成する手段と、
を含むことを特徴とする検査条件データ管理システム。
【請求項９】
回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置の検査条件データを作成する方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
入力手段より品種名の入力を受付けるステップと、
前記入力手段より受付けた品種名と品種間の類似度を定めたテーブルとを照合して、検査条件データを格納する記憶手段において該品種の類似品種を検索するステップと、
該類似品種について検査条件データの存在する検査工程を前記記憶手段において認識するステップと、
前記検索した類似品種群から検査工程数の多さに応じて類似品種を編集出力し、検査工程ごとの類似品種選定を入力手段から受付けるステップと、
検査工程ごとの選定を受け付けた類似品種の検査工程にかかる検査条件データを前記記憶手段より抽出し、この検査条件データに基づき前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成するステップと、
を含むことを特徴とする検査条件データ管理プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の検査条件データ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１１】
回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置であって、
異物またはパターン欠陥を検出する検出手段と、
前記検査条件管理システムから検査条件データを取得するデータ取得手段と、
取得した検査条件データを格納する記憶手段と、
検査条件データに即して検査手段を制御する制御手段と、
検査結果を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検査条件データ管理方法及びシステム並びにプログラム、検査装置に関する。
【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。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の欠陥や、異物の発生は、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、異物や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。
【０００３】
半導体ウエハのパターン上に存在する異物及び欠陥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て画像を撮影し、隣接したチップの回路パターンの画像と比較し、パターン異常を発見する外観検査装置がある。以下では、異物とパターン異常とを総称して欠陥と呼ぶ。また、異物検査装置および外観検査装置を総称して欠陥検査装置と呼ぶ。この欠陥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。検査条件データは以下の４つの分類に大別できる。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レーザー光、可視光、紫外線や電子線の強度が異なる。また、散乱光の強度や画像の明るさ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。これら欠陥を検出するための条件が第一の分類である。以下ではこの条件のデータを欠陥検出条件データと呼ぶ。
【０００４】
また、欠陥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の配置を、あらかじめ検査条件に登録する必要がある。これらが第２の検査条件の分類である。以下ではこの条件のデータを配列情報と呼ぶ。
【０００５】
また、欠陥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。これらの条件が検査条件の第３の分類である。以下ではこの条件を、アライメント条件データと呼ぶ。
【０００６】
また、欠陥検査装置では、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。この非検査領域の設定が第４の分類である。以下ではこの条件を非検査領域データと呼ぶ。
【０００７】
ところで、上記配列情報は同一品種であれば、別の検査工程でも共通である。したがって検査条件データの作成時間を短縮するために、例えば特開２００１−３５８９３号公報においては、検査条件を品種で共通な配列情報と検査工程ごとに異なる他の条件とに分けて扱うことで設定時間を低減することを意図する記載がなされている。また、特開２０００−２３３３４５号公報における発明の如く、複数の欠陥検査装置の検査条件データを集中管理する検査条件管理サーバを設け、検査装置間での検査条件の流用を容易にする技術なども提案されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述した４分類の条件のうち、欠陥検出条件データの設定は最も時間を要する。なぜなら、欠陥検出条件データの設定には、条件の妥当性を確認するための試検査と条件調整とを数回繰り返して最適な条件設定を行う必要があるからである。一般的には、その作成に数時間を要するとされている。一方で、近年の傾向として多品種少量のシステムＬＳＩ生産量が増加しており、各半導体集積回路メーカではこれに対応して多くの品種に逐一対応した検査条件データを作成する必要にかられている。このため、検査条件データの作成時間が増大する傾向にあり、検査条件データの作成時間低減が重要な課題となっているのである。
【０００９】
しかしながら、特開２００１−３５８９３号公報や特開２０００−２３３３４５号公報における発明などの従来技術は、検査条件データ作成時における操作性の向上を図るものであり、試検査回数を減らすなどして検査条件データの作成時間を根本的に低減するものではなかった。よって本発明は、試検査回数等を低減し欠陥検出条件データの設定を迅速かつ簡便化することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明の検査条件管理方法は、回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置の検査条件データをコンピュータにより作成する方法であって、前記コンピュータが、入力手段より品種名の入力を受付けるステップと、前記入力手段より受付けた品種名と品種間の類似度を定めたテーブルとを照合して、検査条件データを格納する記憶手段において該品種の類似品種を検索するステップと、該類似品種について検査条件データの存在する検査工程を前記記憶手段において認識するステップと、前記検索した類似品種群から検査工程数の多さに応じて類似品種を編集出力し、検査工程ごとの類似品種選定を入力手段から受付けるステップと、検査工程ごとの選定を受け付けた類似品種の検査工程にかかる検査条件データを前記記憶手段より抽出し、この検査条件データに基づき前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
前記検査条件データ管理方法において、前記検索した類似品種と前記認識した検査工程とを縦横軸とし、その軸交点に検査条件データの属性情報を対応づけたマトリクスデータを生成するステップと、前記マトリクスデータをユーザーインターフェースに出力する手順と、前記ユーザーインターフェイスにおける検査工程ごとの類似品種選定を受付ける手順と、を含むこととできる。これによれば、ユーザーにおける類似品種と検査工程との関係認識と各種指定作業を容易にする。
【００１２】
また、前記検査条件データ管理方法の前記マトリクスデータにおいて、類似品種をその類似度に応じて列挙することで縦軸または横軸をなすこととできる。これによれば、ユーザーにおける類似品種と検査工程との関係認識と各種指定作業を更に容易にする。
【００１３】
更に、前記検査条件データ管理方法において、品種間の類似度を定めた前記テーブルを、各品種を属性分類したツリー構造として記述したデータ形式となし、前記類似品種の検索ステップにおいて、前記入力手段より受け付けた品種について、前記ツリー構造の階層毎または節毎に類似度を判定するステップと、前記判定の結果に応じて類似品種を選定するステップと、を含むこととできる。これによれば、検査条件データの編集・管理が簡便確実となり、類似品種の選定処理も容易となる。
【００１４】
また、前記検査条件データ管理方法において、前記ツリー構造の階層を、回路パターンの最小寸法を表すノード、回路パターンの用途を表すファミリ名、および製造手順を表すプロセスフロー名の少なくともいずれかから構成し、各要素間に優先順位を定めて類似度判定を行うこととできる。これによれば、回路パターン付きウエハの特性に即した検査条件データの作成処理が可能となる。
【００１５】
更に、前記検査条件データ管理方法において、前記記憶手段における前記検査条件データを、回路パターン付きウエハに照射する電磁波あるいは電子線の強度を含むものとし、前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成する情報として、当該電磁波あるいは電子線の強度の情報を含めることとできる。これによれば、検査条件データとして回路パターン付きウエハに照射する電磁波あるいは電子線の強度を含めることができる。
【００１６】
また、前記検査条件データ管理方法において、前記記憶手段における前記検査条件データを、回路パターン付きウエハが散乱あるいは反射した電磁波あるいは電子線の強度による欠陥判定しきい値を含むものとし、前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成する情報として、当該電磁波あるいは電子線の強度の情報を含めることを特徴とすることとできる。これによれば、検査条件データとして、回路パターン付きウエハが散乱あるいは反射した電磁波あるいは電子線の強度による欠陥判定しきい値を含めることができる。
【００１７】
更に、回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置の検査条件データを作成するシステムであって、入力手段より品種名の入力を受付ける手段と、前記入力手段より受付けた品種名と品種間の類似度を定めたテーブルとを照合して、検査条件データを格納する記憶手段において該品種の類似品種を検索する手段と、該類似品種について検査条件データの存在する検査工程を前記記憶手段において認識する手段と、前記検索した類似品種群から検査工程数の多さに応じて類似品種を編集出力し、検査工程ごとの類似品種選定を入力手段から受付ける手段と、検査工程ごとの選定を受け付けた類似品種の検査工程にかかる検査条件データを前記記憶手段より抽出し、この検査条件データに基づき前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成する手段と、を含むことを特徴とする検査条件データ管理システムをなすこととできる。これによれば、本発明の検査条件データ管理方法を実現するシステムを提供出来る。
【００１８】
また、回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置の検査条件データを作成する方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、入力手段より品種名の入力を受付けるステップと、前記入力手段より受付けた品種名と品種間の類似度を定めたテーブルとを照合して、検査条件データを格納する記憶手段において該品種の類似品種を検索するステップと、該類似品種について検査条件データの存在する検査工程を前記記憶手段において認識するステップと、前記検索した類似品種群から検査工程数の多さに応じて類似品種を編集出力し、検査工程ごとの類似品種選定を入力手段から受付けるステップと、検査工程ごとの選定を受け付けた類似品種の検査工程にかかる検査条件データを前記記憶手段より抽出し、この検査条件データに基づき前記入力手段より受け付けた品種の検査条件データを構成するステップと、を含むことを特徴とする検査条件データ管理プログラムをなすこととできる。これによれば、本発明の検査条件データ管理方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供できる。
【００１９】
更に、前記検査条件データ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をなすこととできる。これによれば、検査条件データ管理プログラムを収めた記録媒体を提供可能となる。
【００２０】
また、回路パターン付きウエハが有する異物ないしはパターン欠陥を検出する検査装置であって、異物またはパターン欠陥を検出する検出手段と、前記検査条件管理システムから検査条件データを取得するデータ取得手段と、取得した検査条件データを格納する記憶手段と、検査条件データに即して検査手段を制御する制御手段と、検査結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする検査装置をなすこととできる。これによれば、本発明の検査条件データ管理方法により形成される検査条件データを用いて検査を実行する検査装置を提供できる。
【００２１】
一般に半導体集積回路は、その用途により、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、マイコンなどの製品ファミリに分類される。また、半導体集積回路は、技術の進歩によりゲート幅や配線間隔が世代ごとに狭くなっている。これらの世代は最小のラインアンドスペースのピッチにより０．３５マイクロメータノード、０．２５マイクロメータノードと言った形で分類される。また、製造手順を示すフローチャートをプロセスフローと呼ぶ。半導体集積回路は適用されるプロセスフローによる分類もできる。
【００２２】
同一の検査工程であれば、品種が異なっても欠陥検出条件データは類似していると考え、品種間の欠陥検出条件データの類似性を分析した結果、製品ファミリとノードが同じ品種間で欠陥検出条件データを比較すると、その差が小さいことが見い出される。特に、同一のプロセスフローを適用した品種間では、値が極めて近い。それに対して製品ファミリが異なる品種間で比較すると、その差が大きく、また同様にノードが異なる品種間でも差が大きい。
【００２３】
これらの分析結果より、ノード、製品ファミリ、プロセスフロー等により階層的に分類したツリー構造により、欠陥検出条件データの類似した品種を定義できるのである。そこで本発明では、このツリー構造にもとづき既存品種の同一検査工程の欠陥検出条件データを再利用し新たな欠陥検出条件データを作成することとする。一方で、多品種少量生産のシステムＬＳＩでは既存品種の数も膨大であり、再利用する欠陥検出条件データをツリー構造に従い探しだすことは、大変煩雑な作業となる。そこでこの作業を効率的に行える検査条件データ管理システムを提案する。
【００２４】
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。図１に検査条件データ管理システムを含むネットワーク構成例を示す。本ネットワーク構成には、既存の検査条件データを保存する検査条件サーバ１０１と、検査条件サーバ１０１にネットワーク１０４を介して接続し検査条件データの作成を行う端末１０２と欠陥検査装置１０３（以下、検査装置１０３）とが含まれる。
【００２５】
前記検査条件サーバ１０１は、データ通信機能等を発現するネットワークインターフェース１０５を介して、インターフェイスやＬＡＮ等のネットワーク１０４と接続している。この検査条件サーバ１０１は、制御部１０６、演算部１０７、ユーザインターフェース１０８、主記憶装置１０９、および２次記憶装置１１０（記憶手段）を備えている。なお、ここでのユーザインターフェイス１０８は、適宜な出力機能を発現するのみならず、ユーザからの各種入力や指示を受付ける入力手段としても機能するものとする。また、検査条件データ管理システムとしては、検査条件サーバ１０１、端末１０２、および欠陥検査装置１０３を全て備えるものとしてもよいし、そのいずれかの装置に検査条件データ管理システムとしての機能を集約させたものとしてもよい。
【００２６】
この中で２次記憶装置１１０には、検査条件データ１２１と、品種リストデータ１２２と、検査工程リストデータ１２３と、品種別検査工程データ１２５とが格納される。これら２次記憶装置１１０に格納されているデータ類は品種間の類似度を定めたテーブルとして活用できる。検査条件データ１２１は各品種ごとに検査工程の数だけ存在する。品種リストデータ１２２と検査工程リストデータ１２３は、本ネットワークが含む検査装置１０３の台数分存在する。品種別検査工程データ１２５は、検査装置ごとに品種数だけ存在する。
【００２７】
一方、端末１０２は、ネットワークインターフェース１１５を介して、ネットワーク１０４と接続している。端末１０２は、制御部１１６、演算部１１７、ユーザインターフェース１１８、主記憶装置１１９、２次記憶装置１２０を備えている。
【００２８】
図２に前記検査条件データ１２１の一例を示す。本例ではＸＭＬ形式（Ｅｘｔｅｎｓｉｖｅ　ＭａｒｋｕｐＬａｎｇａｇｅ）でデータ記述した例を示している。従って、タグ間におけるデータ記述の内容がデータ構造となる形態をとっている。例えば“ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｄａｔａ”タグと“／ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｄａｔａ”タグの間には、この検査条件データの適用される品種名と検査工程名、および品種番号と検査工程番号を記述する。また、“ｄｅｔｅｃｔｉｖｅ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ”タグと“／ｄｅｔｅｃｔｉｖｅ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ”タグの間には、欠陥検出条件データを記述する。
【００２９】
欠陥検出条件データにはウエハに照射するレーザの入射角度、レーザパワーと、欠陥判定をするための散乱光強度の欠陥判定しきい値と、周辺チップの欠陥判定しきい値と、空間フィルタの間隔を記述する。レーザパワーは入射角度を度で表示する。レーザパワーは、レーザーの最高出力に対する割合をパーセント表示で記述する。
【００３０】
欠陥判定しきい値は検出器の検出限界に対する割合をパーセント表示で記述する。周辺チップ欠陥判定しきい値は検出器の検出限界に対する割合をパーセント表示で記述する。空間フィルタの間隔は、ｎｍ単位で記述する。この図２のデータ例では、レーザパワーが３０パーセントであり、欠陥判定しきい値は５０パーセントとしている。
【００３１】
また、“ａｒｒａｙ＿ｄａｔａ”タグと“／ａｒｒａｙ＿ｄａｔａ”タグの間には、配列情報を記述する。配列情報としては、チップ数とチップサイズを記述する。なお図２の例では、チップ数は、Ｘ方向、Ｙ方向に８個づつとしている。また、チップサイズはＸ方向、Ｙ方向に“２００００００００ｎｍ”である。
【００３２】
“ａｌｉｇｎｍｅｎｔ＿ｄａｔａ”タグと“／ａｌｉｇｎｍｅｎｔ＿ｄａｔａ”タグの間にはアライメント情報を記述する。アライメント情報にはアライメントに用いる２つのチップと、アライメントに用いる参照画像の番号とを記述する。図２の例におけるアライメントチップは、左から数えて１つめの下から３番目のチップと、左から数えて１０つめの下から３番目のチップとしている。また、ここでのアライメントに用いる参照画像の番号は“００１”である。
【００３３】
“ｉｎｈｉｂｉｔ＿ａｒｅａ”タグと“／ｉｎｈｉｂｉｔ＿ａｒｅ”タグの間には、非検査領域を記述する。非検査領域は、四角形で定義し四角形の左下と右上の角の座標をｎｍ単位で記述する。図２の例における非検査領域は、チップ左下を基準として、２頂点が、“（０、０）”と“（２００００、２０００００００）”の座標の四角形としている。
【００３４】
他方、品種リストデータ１２２は図３のツリー構造として構築される。図３は半導体製造工場で製造されている品種の分類情報を示したツリー構造の一例である。図３では、ルートより０．１３マイクロメータ、０．２５マイクロメータのようにノードにより分類される例を示した。さらに、０．１３マイクロメータノードでは、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＬＯＧＩＣなどのファミリに分類される。また、ファミリ以下の階層では、プロセスフローとその下位の品種とに更に深く分岐する。例えば、プロセスフローＤ１であれば、０．１３マイクロメータノードのＤＲＡＭ製品の品種Ｄ００１及びＤ００２に該当する。このようにツリー構造の階層を、回路パターンの最小寸法を表すノード、回路パターンの用途を表すファミリ名、および製造手順を表すプロセスフロー名の少なくともいずれかから構成し、各要素間に優先順位を定めて類似度判定を行うとする。
【００３５】
図４は、図３で示したツリー構造を、ＸＭＬ形式で表した品種リストデータ１２２の一例である。品種リストデータ１２２は、検査条件サーバ１０１が管理する検査装置１０３の台数分存在する。作成した検査条件データを適用する検査装置１０３については、この品種リストデータ１２２内に記述し他の検査装置と区別する。本実施形態では、検査条件サーバ１０３の２次記憶装置１１０に蓄積された既存の検査条件データより、利用対象となる類似した検査条件データを選択するさいに、この品種リストデータ１２２に記述されたノード、ファミリ、プロセスの分類を利用するのである。
【００３６】
品種リストデータ１２２の“ｐｒｏｄｕｃｔｓ＿ｌｉｓｔ”タグの属性には、本ファイルを適用する検査装置１０３の装置名を記述する。ここでは、“ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ１”が検査装置１０３の名前である。“ｎｏｄｅ”タグと、“／ｎｏｄｅ”タグの間に記述した品種は、ｎｏｄｅタグの属性に記されたノードに属する品種である。“ｆａｍｉｌｙ”タグと、”／ｆａｍｉｌｙ”タグの間に記述した品種は、ｆａｍｉｌｙタグの属性に記された製品ファミリーに属する品種である。”ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグと、“／ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグの間に記述した品種は、ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗタグの属性に記されたプロセスフローで製造される品種である。
【００３７】
品種名は“ｐｒｏｄｕｃｔｓ”タグと“／ｐｒｏｄｕｃｔ”タグの間に記述する。なおｐｒｏｄｕｃｔタグには品種番号を記述する。この品種番号は、品種ごとに一意に与える。例えば、図４において“Ｄ００１”は、０．１３マイクロメータノードのＤＲＡＭであり、プロセスフロー“Ｄ１”で製造される品種である。また、品種“Ｄ００１”の品種番号は“１”である。
【００３８】
図５は検査工程リストデータ１２３の一例である。検査工程リストデータ１２３では、同一検査工程を品種に関わらず一意に認識する工程番号を検査工程に設定している。例えば、“ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ＿ｓｔｅｐｓ＿ｌｉｓｔ”タグに本ファイルを適用する検査装置１０３の装置名を記述する。ここでは、“ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ１”が検査装置１０３の名前である。“ｓｔｅｐｓ＿ｄａｔａ“タグと、“／ｓｔｅｐｓ＿ｄａｔａ”タグの間に、検査装置１０３で検査する品種の検査工程名を記述する。また、“ＳＴＥＰ”タグと“／ＳＴＥＰ”タグの間に検査工程名を記述する。例えば、”Ｌｏｃｕｓ　Ｓｉ３Ｎ４”などが検査工程名となる。なおＳＴＥＰタグの属性には、工程番号を記述する。
【００３９】
図６に品種別検査工程データ１２５の一例を示す。品種別検査工程データ１２５は、品種毎に存在し対象品種の検査工程を記述した形態となっている。品種別検査工程データ１２５では、例えば“ｓｔｅｐｓ”タグと、“／ｓｔｅｐｓ”タグの間に当該品種の検査工程を記述する。なお、ｓｔｅｐタグの属性には、工程番号及び検査条件データの状態を表示する。この工程番号は、検査工程リストデータ１２３に記された工程番号と同じである。また、“ｓｔａｔｅ”は検査条件データの状態を表している。例えば、ｓｔａｔｅ＝”３”は使用実績のある検査条件データを意味し、他方、ｓｔａｔｅ＝”２”は使用実績のない検査条件データを意味する。また、ｓｔａｔｅ＝”１”は、検査条件データがないことを意味している。
【００４０】
図７は各品種ごとに品種の分類情報を記述した品種情報データ１２６である。図７で、“ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ”タグには、属性に検査装置１０３の名前を記述する。ここで検査装置名は、“ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ１”である。“ｐｒｏｄｕｃｔ”タグには、品種名を記述する。ここでの品種名は“Ｄ００４”である。“ｎｏｄｅ”タグには、品種“Ｄ００４”のノードを記述する。”ｆａｍｉｌｙ”タグには“Ｄ００４”のファミリ名を記述する。“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグには“Ｄ００４”を製造したプロセスフロー名を記述する。この品種情報データ１２６は、検査条件サーバ１０１の２次記憶装置１１０に格納し、既存の検査条件データを再利用する際の品種選択に用いても良い。また、品種情報データ１２６と品種別検査工程データ１２５は同一ファイルに記述しても良い。
【００４１】
図８は、本実施形態における検査条件データの作成手順例を示す流れ図である。以下、本実施形態の検査条件データ管理方法の実際手順を説明する。なお、新規に作成する検査条件データを検査条件データ１２１ａとする。また、再利用する検査条件データを検査条件データ１２１ｂとする。
【００４２】
まず入力手段としての端末１０２のユーザインターフェイス１１８（または検査条件サーバ１０１のユーザインターフェイス１０８）が、ユーザが新規に作成したい検査条件データ１２１ａの品種名（及び検査工程名）の入力を受付ける（ステップ１）。端末１０２は、検査条件サーバ１０１に宛てて、前記受け付けた品種名等に応じて品種リストデータ１２２の参照リクエストを発する。そしてノード名、ファミリ名、プロセスフロー名に基づいた検索処理を行って（ステップ２）、再利用する検査条件データの品種を選択する。
【００４３】
ここで選択した品種が無い場合には処理を終了する一方（ステップ３）、選択した品種がある場合には、再利用する検査条件データ１２１ｂを検査条件サーバ１０１の２次記憶装置１１０より読み込む（ステップ４）。そして、読み込んだ検査条件データ１２１ｂより、新規に検査する品種・検査工程の検査条件データ１２１ａを作成する（ステップ５）。作成した検査条件データ１２１ａはネットワーク１０４を介して検査装置１０３に出力する（ステップ６）。検査装置１０３ではこの検査条件データ１２１ａを用いて検査処理を実行することとなる。以上が新規の検査条件データの作成手順例の概要である。
【００４４】
なお、上記した各ステップの処理は、上記したように適宜な情報を検査条件サーバ１０１から取得した端末１０２が行うとしてもよいし、全て検査条件サーバ１０１で行うとしてもよい。以下、本実施形態においては、端末１０４が既存の検査条件データを検査条件サーバ１０１より取得して適宜な処理を行う状況を想定して説明を行うこととする。
【００４５】
次に、上記で説明した主要なステップ毎の詳細な説明を以下に行う。図９は、図８のステップ２の詳細を説明した手順の一例である。端末１０４は品種リストデータ１２２を検査条件サーバ１０１の２次記憶装置１１０より読み込む（ステップ１１）。読み込んだ品種リストデータ１２２に記述された対象品種（検査条件データの作成対象：ここでは入力手段より受け付けている品種）の品種番号を読みとり、例えば主記憶装置１１９などにおいて定めた変数ｘに代入し記憶する（ステップ１２）。
【００４６】
次に、検査工程リストデータ１２３を同じく２次記憶装置１１０より読み込む（ステップ１３）。読み込んだ検査工程リストデータ１２３に記述された対象検査工程（検査条件データの作成対象：ここでは入力手段より受け付けている工程）の工程番号を読みとり、例えば主記憶装置１１９などにおいて定めた変数ｙに代入し記憶する（ステップ１４）。
【００４７】
上記ステップ１１〜１４において認識された該当検査工程で既検査の品種の数を上記同様に変数ｊに代入する（ステップ１５）。ここで、「既検査」とは該当品種・該当検査工程の検査条件データで検査を行った実績がある旨を意味する。例えば図６の品種別検査工程データ１２５では、“Ｃｏｎｔ　Ｗ　Ｄｅｐｏ”工程でＳＴＡＴＥ＝”３”になっており、検査実績がある。よって、“Ｃｏｎｔ　ＷＤｅｐｏ”工程において、品種“Ｄ００４”は既検査品種と認識できる。なお、ステップ１５については、図１１を参照して詳細を後述するものとする。
【００４８】
上記変数ｊがｊ＞０であると判定すれば（ステップ１６）、既検査品種の品種番号をユーザインターフェイス１１８に出力する。あるいは主記憶装置１１９や２次記憶装置１２０などの適宜な記憶手段に格納する（ステップ２３）。この出力時には、例えば複数ある既検査品種（の品種番号）を、その検査工程データの多さに応じて列挙表示し、ユーザに提示するとすれば、類似品種の選択を容易にし好適である。このような表示形態は以下の処理でも同様に行うとして勿論よい。他方、ｊ＝０であると判定すれば、該当検査工程で既検査の同一ノード、同一ファミリ品種の数を上記同様に変数ｊに代入する（ステップ１７）。
【００４９】
ここでの変数ｊが、ｊ＞０であると判定すれば（ステップ１８）、既検査品種の品種番号をユーザインターフェイス１１８に出力する。あるいは主記憶装置１１９や２次記憶装置１２０などの適宜な記憶手段に格納する（ステップ２４）。他方、ｊ＝０であると判定すれば、該当検査工程で既検査の同一ノード品種の数を上記同様に変数ｊに代入する（ステップ１９）。
【００５０】
ここでの変数ｊが、ｊ＞０であると判定すれば（ステップ２０）、既検査品種の品種番号をユーザインターフェイス１１８に出力する。あるいは主記憶装置１１９や２次記憶装置１２０などの適宜な記憶手段に格納する（ステップ２５）。他方、ｊ＝０であると判定すれば、該当検査工程で既検査の品種の数を上記同様に変数ｊに代入する（ステップ２１）。
【００５１】
ここでの変数ｊが、ｊ＞０であると判定すれば（ステップ２２）、既検査品種の品種番号をユーザインターフェイス１１８に出力する。あるいは主記憶装置１１９や２次記憶装置１２０などの適宜な記憶手段に格納する（ステップ２６）。他方、ｊ＝０であると判定すれば、図８のフローにおけるステップ３の処理に制御を戻す。
【００５２】
端末１０４は、上記ステップ２３〜２６において出力した品種番号よりユーザが選択した、例えばその品種が備える検査工程数の一番多いものを、変数ｚに代入する（ステップ２７）。また、検査工程数の一番多いものをユーザが選択するという処理を端末１０４が代わって行うとしてもよい。なお、ステップ２７における処理については、図１１を用いて詳細を後述するものとする。ステップ２７の処理を完了すると図８のフローにおけるステップ３の処理に制御を戻す。
【００５３】
図１０は図９のステップ１５の詳細を示した図である。このステップにおいて端末１０４は、まず品種リストデータ１２２に記述された“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグのうち、該当品種の直前の“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグを検索する（ステップ４１）。続いて、検索されたタグの直後に記述された“ｐｒｏｄｕｃｔ”タグの品種番号を変数ｐｓに代入する（ステップ４２）。
【００５４】
次に、前記のステップ４１で検索されたタグと対になる“／ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグの直前の“ｐｒｏｄｕｃｔ”タグの品種番号を変数ｐｅに代入する（ステップ４３）とともに、前記変数ｐｓを変数ｉに代入する（ステップ４４）。また、品種番号＝ｉの品種別検査工程データ１２５を呼び出す（ステップ４５）。ここで、工程番号＝ｙの検査工程のｓｔａｔｅ＝”３”であると判定すれば（ステップ４６）、配列ｐ（ｊ）に変数ｉを代入する処理を行い（ステップ４７）、変数ｊにｊ＋１を代入する（ステップ４８）。
【００５５】
他方、前記ステップ４６においてｓｔａｔｅ≠”３”と判定すれば、品種番号＝ｉの品種別検査工程データを閉じ（ステップ４９）、前記ｉに１を加える（ステップ５０）。この変数ｉが変数ｐｅより大きいと判定されるならば（ステップ５１）、図９のフローにおけるステップ６に戻る。一方、変数ｉが変数ｐｅ以下と判定されるならば前記のステップ４５に処理を戻す。
【００５６】
なお、図９のステップ１５、ステップ１７、ステップ１９、ステップ２１における処理はほぼ同じ内容となる。例えば、図１０のフローにおける手順で、“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグを“ｆａｍｉｌｙ”タグに“／ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグを“／ｆａｍｉｌｙ”タグに記述するとステップ１７の処理内容となる。また、図１０のフローにおける手順で、“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグを“ｎｏｄｅ”タグに“／ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグを“／ｎｏｄｅ”タグにするとステップ１９の処理内容となる。また、図１０のフローにおける手順で、“ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグを“ｐｒｏｄｕｃｔｓ”タグに“／ｐｒｏｃｅｓｓ＿ｆｌｏｗ”タグを“／ｐｒｏｄｕｃｔｓ”タグに変更するとステップ２１の処理内容となるのである。
【００５７】
図１１は図９のフローにおけるステップ２７の処理詳細を示した図である。ここでの端末１０４は、図９のフローにおけるステップ２３〜２６で出力された品種番号の数を変数ｎに代入する（ステップ６１）。この変数ｎが、ｎ＝１と判定されれば（ステップ６２）、該当する品種番号をユーザインターフェイス１１８に出力する（ステップ６７）。また、主記憶装置１１９や２次記憶装置１２０などの適宜な記憶手段に格納する。
【００５８】
他方、変数ｎが、ｎ＞１と判定されれば、検査工程数の多さに応じて列挙してユーザインターフェイスに出力する。あるいは、該当検査工程の品種番号に一番近い品種番号の数を変数ｎに代入する（ステップ６３）。続いて、ここで変数ｎが、ｎ＝１と判定されたならば（ステップ６４）、前記同様に一番近い品種番号をユーザインターフェイスに出力等行う（ステップ６８）。一方、変数ｎが、ｎ＞１と判定されれば、前記同様に一番近い品種番号二つをユーザインターフェイス等に出力する（ステップ６５）。また、そのうち一番小さい品種番号を出力し（ステップ６６）、図７のフローにおけるステップ３に処理を戻す。
【００５９】
図１２は、本実施形態におけるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の一例である。このＧＵＩは、検査条件データの作成対象となる品種の類似品種とそれらの検査工程とを縦横軸とし、その軸交点に検査条件データの属性情報（例：データの有無や過去の使用実績など）を対応づけたマトリクスデータの形態をとる。以下、図１２を用いて、品種リストデータ１２２、検査工程リストデータ１２３、品種別検査工程データ１２５の作成方法を述べる。図１２における品種名記述欄２０１には半導体集積回路の品種名を、プロセスフロー名記述欄２０２にはプロセスフロー名を、ファミリー名記述欄２０３には半導体集積回路のファミリー名を、ノード名記述欄２０４には各品種のノードを、検査工程名記述欄２０５は工程名を、それぞれ表示する。
【００６０】
検査条件データ状態表示欄２０６は、該当品種及び工程の検査条件データの状態を表示し、一つのセルが一品種、一工程に相当する。同一検出条件適用品種ボタン２１７はユーザが同一検出条件を適用する品種の定義に用いる。検査条件データ作成ボタン２１８はユーザが検査条件データを作成するのに用いる。
【００６１】
この図において、例えば検査条件データ状態表示欄２０６での二重丸“◎”表示は「検査条件データが作成されており、検査に適用された実績を持つ」ことを示すものとしている。丸“○”表示は、「検査条件データは存在するが、検査に適用されていない」ことを示すものとしている。ドット“・”表示は、「該当品種該当工程の検査条件データが存在しない」ことを示すものとしている。表示なしの状態は「該当品種では該当検査工程が検査対象でない」ことを示すものとしている。
【００６２】
また、検査装置名表示欄２２１には検査装置１０３の検査装置名が表示される。品種追加ボタン２２２は、ユーザが品種名記述欄２０１に新たに品種を追加するのに用いる。検査工程追加ボタン２２３は、ユーザが検査工程表示欄２０５に新たに検査工程を追加するのに用いる。検査対象ボタン２２４は、ユーザが非検査対象を検査対象に変更する。非検査対象ボタン２２５は、ユーザが検査対象を非検査対象に変更する場合に用いる。
【００６３】
図１３に、新規品種を追加する方法の一例を示す。図１３のＧＵＩ２００ａ、ＧＵＩ２００ｂ、ＧＵＩ２００ｃは、図１２示したＧＵＩ２００の一部である。図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ前記ＧＵＩ２００の遷移する様子を示す。例えば、ユーザは図１３（ａ）のＧＵＩ２００ａの品種追加行２３１をマウス２５０でドラッグして選択する。続いて、図１２で示した前記品種追加ボタン２２２をマウス２５０でクリックする。
【００６４】
するとこれらの選択事象等を端末１０４が受け付けて、図１３（ｂ）に示すように、品種追加行２３１の下に、新規品種欄２３２、新規品種プロセスフロー欄２３３、新規品種製品ファミリ欄２３４、新規品種ノード欄２３５を追加したＧＵＩ２００ｂを生成・表示する。
【００６５】
ユーザは、ここでの新規品種欄２３２をマウス２５０でクリックしたのちキーボードより例えば“Ｌ００７”を入力するとする。また、新規品種プロセスフロー欄２３３をマウス２５０でクリックしたのち“Ｌ２”をキーボードより入力する。さらに新規品種製品ファミリ欄２３３をマウスでクリックしたのち、“ＬＯＧＩＣ”をキーボードより入力する。そして新規品種ノード欄２３４をマウス２５０でクリックしたのち、“０．１３”をキーボードより入力する。すると、これらの事象を受けた端末１０４は、図１３（ｃ）のように新たな品種が追加され構成を変更させたＧＵＩ２００ｃを生成・表示する。なお、検査工程の追加も同様な手順により行う。
【００６６】
上記したように新たに品種を追加した時点では該当品種の検査工程は登録されていない。次に図１４を用いて、品種“Ｌ００７”の“ＬｏｃｕｓＳｉＮ”工程を検査工程に登録する方法の例をしめす。図１４のＧＵＩ２００ｄ、ＧＵＩ２００ｅは、図１２のＧＵＩ２００の一部である。図１４（ａ）において新規追加検査工程欄２４１は空欄である。ユーザは例えばマウス２５０で新規追加検査工程欄２４１を選択し、マウス２５０で図１２の前記検査対象ボタン２２４をクリックする。するとこれを受けた端末１０４は、図１４（ｂ）のＧＵＩ２００ｅに示すように新規追加検査工程欄２４１をドット表示に変更する。また、ユーザがここでリスト保存ボタンをマウス２５０でクリックすると、端末１０４が品種リストデータ１２１及び検査工程リストデータ及び品種別検査工程ファイルを生成する。
【００６７】
ここで、他の実施例についても説明する。図１５は本実施形態におけるＧＵＩの別の一例である。また、図１６は検査条件データを再利用する優先順位を示す再利用優先順位表の一例である。この実施例では、複数の類似品種を選択したならばこれを類似度の高い順にマトリクスデータにおいて表示し、ユーザーが検査工程ごとにどの類似品種の検査条件データを利用するか指示する状況を想定した。　図１５のＧＵＩ３００の画面構成をまずは説明する。品種登録欄３１０は品種名登録欄３１１と、ノード登録欄３１２と、ファミリ名登録欄３１３と、プロセスフロー名登録欄３１４と、品種登録ボタン３１５とにより構成される。また、類似品種表示欄３２０は、工程数しきい値欄３２１と類似品種表示ボタン３２２とにより構成される。この工程数しきい値欄３２１は、例えば１〜２０までの数字（つまり工程数のしきい値）を選択するプルダウンメニューの形態をとる。
【００６８】
検査工程追加欄３３０には、検査工程追加ボタン３３１、検査工程上移動ボタン３３２、検査工程下移動ボタン３３３、検査工程消去ボタン３３４、検査工程確定ボタン３３５、およびリスト保存ボタンより構成される。検査条件選択領域３４０には、検査工程名表示領域３４１、類似品種名表示領域３４２、類似品種プロセスフロー名表示領域３４３、類似品種ファミリ名表示領域３４５、類似品種ノード名表示領域３４６、および検査条件データ表示領域３４７より構成される。また、ＧＵＩ３００には検査条件データ作成を指示する検査条件データ作成ボタン３７０が設けてある。
【００６９】
次に、前記ＧＵＩ３００を用いて、検査条件データを作成する手順を説明する。ユーザは品種名登録欄３１１に品種名を、ノード登録欄３１２にノードを、プロセスフロー登録欄３１３にプロセスフロー名を記述する。次に工程数しきい値欄３３０のプルダウンメニューより、検査工程数しきい値を選択する。検査工程数しきい値は、類似品種名表示領域３４２に表示する品種を制限するためのしきい値である。そこで端末１０４は、前記受け付けた品種名、ノード、プロセスフロー名より検索した品種のうち、検査工程数しきい値を超える品種のみ表示処理を行う。
【００７０】
次にユーザが類似品種表示ボタン３２２を押すと、これを受けた端末１０４が類似品種表示領域３４２に類似度に従い類似品種名を表示する。ここでの類似度は図１６の再利用優先順位表３６０に示す通りである。これは、前記したツリー構造の階層を、回路パターンの最小寸法を表すノード、回路パターンの用途を表すファミリ名、および製造手順を表すプロセスフロー名から構成し、各要素間に優先順位を定めて類似度判定を行うための根拠となる。このとき、工程数しきい値欄３２１で指定したしきい値よりも、検査工程数が多い品種のみ表示する。検査工程表示領域３４１には、選出された類似品種の検査工程の論理和を表示する。検査条件データ表示領域には該当品種・検査工程の検査条件データが存在する場合には上記実施例と同様に二重丸“◎”表示３４８が、検査条件データがない場合には空欄３４９が表示される。また、選択検査条件欄３６０は網掛け表示する。各検査工程で、検査条件データが存在する最も類似度の高い品種のセルに網掛け表示３４９をし、再利用検査条件データであることを表す。
【００７１】
続いて、ユーザーは検査品種（この場合は、“Ｌ００４”）の検査工程を指定する。検査工程表示領域３４０に表示された検査工程で“Ｌ００４”の検査工程ではない検査工程については、ユーザがマウス３６０で検査工程名をクリックして選択したのち、検査工程消去ボタン３４０をクリックし消去する。
【００７２】
新たに検査工程をユーザが追加するには、マウス３６０で検査工程追加ボタン３３５をクリックする。また、検査工程上移動ボタン３３２あるいは、検査工程下移動ボタン３３３により、検査工程を移動させ、検査工程確定ボタン３３５により位置を確定する。位置が確定したならば、リスト保存ボタンにより、検査工程表示領域３４１に表示された検査工程名を“Ｌ００４”の品種別検査工程データ１２５に保存する。
【００７３】
続いて、ユーザーは検査工程ごとに再利用する検査条件データを選択する。ユーザーはマウス３６０で網掛け表示３４９をＧＵＩ３００上を横に移動させることにより、検査工程ごとに再利用する検査条件データを選択することが可能である。ユーザーは検査条件データ作成ボタン３７０をクリックして、検査条件データ１２１を作成する。
【００７４】
以上、説明したように、本発明の検査条件データ管理方法においては、検査条件サーバに蓄積した既存の検査条件データの欠陥検出条件を再利用し、新規の検査条件データを作成する。既存の条件を用いることで、人手による調整を行わずとも最適な欠陥検出条件を設定することが可能となる。本例では、品種を分類する情報を記した品種リストデータ１２２を用いて類似品種の検索を実行した。類似品種の検索方法はこの例に限るものではない。また、ユーザによりＧＵＩ上での各種指示や選択を受け付けて、検査条件データ管理方法の処理を進行させる例を記載したが、ユーザによる指示や選択によらず、同様の指示・選択内容をアルゴリズム化して端末１０４または検査条件サーバ１０１のみで検査条件データの作成処理を完結させるとしても勿論よい。
【００７５】
また本実施形態において、端末１０２、検査装置１０３を１つだけ示しているが、端末１０２、検査装置１０３は複数あってもよい。加えて、検査条件サーバ１０１と端末１０２を別々のハードウェアとして示しているが、両者を１つのハードウェアで構成しても良い。勿論同様に、端末１０２を検査装置１０３と一体にした構成としても良い。
【００７６】
また、品種を分類する情報を示したツリー構造の階層として、ノード、ファミリ、プロセスフローを用いたが、ツリー構造の階層はこれらに限定するものではなく、品種を分類できる要素であればいずれのものでもよい。
【００７７】
また、前記検査条件データ１２１、品種リストデータ１２２、検査工程リストデータ１２３、および品種別検査工程データ１２５は、それぞれ別々の記憶装置に設けられて各個独立のデータベースとして機能するとしてもよいし、ネットワークを通じて適宜組み合わせたり或いは１つの記憶装置に集約して設けてもよい。
【００７８】
また、検査条件サーバ１０１および端末１０４なる装置としては、サーバコンピュータは勿論のこと、本発明の検査条件データ管理方法において担うべき処理を実現できる演算機能および入出力機能を備えている装置であればいずれのものでもよい。更に、検査条件サーバ１０１、端末１０４、および欠陥検査装置１０３らをつなぐネットワークに関しては、インターネットやＬＡＮの他に、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、専用線、電灯線ネットワーク、無線ネットワークなど様々なネットワークを採用することも出来る。また、ＶＰＮなど仮想専用ネットワーク技術を用いれば、インターネットにおいてセキュリティ性を高めた通信が確立され好適である。
【００７９】
本発明の実施の形態によれば、次の効果を奏する。
本発明によれば、実績のある既存検査条件データから最適な検査条件データを抽出し、それに基づいて検査条件データを作成することで、試検査なしもしくは少ない試検査で新規の検査条件データを作成することが可能となる。したがって、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。
【００８０】
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種々変更可能である。
【００８１】
【発明の効果】
本発明によれば、検査条件データ管理方法及びシステム並びにプログラム、検査装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】検査条件データ管理システムを含むネットワーク構成例を示した図である。
【図２】検査条件データの一例の図である。
【図３】半導体製造製造工場で製造されている品種の分類情報を示したツリー構造の一例である。
【図４】半導体製造製造工場で製造されている品種を階層的に管理する品種リストデータの一例を示した図である。
【図５】検査工程を管理する品種リストデータの一例を示した図である。
【図６】品種別に検査工程を記述した品種別検査工程ファイルの一例の図である。
【図７】品種分類情報を記述した品種情報データの一例を示した図である。
【図８】本実施形態における検査条件データの作成手順例を示す流れ図である。
【図９】図８のステップ２の詳細を示した手順の一例である。
【図１０】図９のステップ１５の詳細を示した手順の一例である。
【図１１】図９のステップ２７の詳細を示した手順の一例である。
【図１２】本実施形態におけるＧＵＩの一例を示した図である。
【図１３】新規に検査品種を登録する手順の一例を示した図である。
【図１４】検査工程を登録する手順の一例を示した図である。
【図１５】本実施形態におけるＧＵＩの別の一例である。
【図１６】検査条件データを再利用する優先順位を示す再利用優先順位表の一例である。
【符号の説明】
１　新規作成検査条件データ品種名・工程名入力ステップ
２　検査条件データを再利用する品種を選択するステップ
３　ステップ２で選択した品種の有無を確認するステップ
４　再利用検査条件データを読み込むステップ
５　検査条件データ作成ステップ
６　検査条件データを検査装置に出力するステップ
１１　品種リスト読込ステップ
１２　変数Ｘに該当品種の品種番号を代入するステップ
１３　検査工程リスト読込ステップ
１４　変数Ｙに該当工程の工程番号を代入するステップ
１５　変数Ｊに条件にあう品種数を代入するステップ
１６　変数Ｊによる条件分岐ステップ
１７　変数Ｊに条件にあう品種数を代入するステップ
１８　変数Ｊによる条件分岐ステップ
１９　変数Ｊに条件にある品種数を代入するステップ
２０　変数Ｊによる条件分岐
２１　変数Ｊに条件にあう品種数を代入するステップ
２２　変数Ｊによる条件分岐
２３〜２６　条件にあう品種の品種番号を出力するステップ、変数Ｚに再利用検査条件の品種番号を代入するステップ
３１　該当検査工程の同一検出条件適用品種ファイルを読み込むステップ
３２　変数ＲＸに品種番号を代入するステップ
３３　変数ＲＹに品種番号を代入するステップ
３４　変数ＸとＹの比較による条件分岐
３５　メッセージ出力ステップ
４１　プロセスフロータグ検索ステップ
４２　変数ＰＳに品種番号を代入するステップ
４３　変数ＰＥに品種番号を代入するステップ
４４　変数ＩにＰＳを代入するステップ
４５　品種別検査工程ファイル読込ステップ
４６　検査条件データの状態を判断するステップ
４７　配列Ｐ（Ｊ）に品種番号を代入するステップ
４８　変数Ｊに１を加えるステップ
４９　品種別検査工程ファイルを閉じるステップ
５０　変数Ｉに１を加えるステップ
５１　変数Ｉによる条件分岐
６１　変数Ｎに品種番号数を代入するステップ
６２　変数Ｎにより条件分岐するステップ
６３　変数Ｎに品種番号数を代入するステップ
６４　変数Ｎで条件分岐するステップ
６５　品種番号を出力するステップ
６６〜６８　選択した品種番号を出力するステップ
１０１　検査条件サーバ
１０２　端末
１０３　検査装置
１０４　ネットワーク
１０５　ネットワークインターフェース
１０６　制御部
１０７　演算部
１０８　ユーザインターフェース
１０９　主記憶装置
１１０　２次記憶装置
１１５　ネットワークインターフェース
１１６　制御部
１１７　演算部
１１８　ユーザインターフェース
１１９　主記憶装置
１２０　２次記憶装置
１２１　検査条件データ
１２２　品種リストデータ
１２３　検査工程リストデータ
１２５　品種別検査工程データ
１２３　品種情報データ
２００　本システムのＧＵＩ
２０１　品種名記述欄
２０２　プロセスフロー名記述欄
２０３　ファミリー名記述欄
２０４　ノード名記述欄
２０５　検査工程名記述欄
２０６　検査条件データ状態表示欄
２１６　選択領域
２１７　同一検出条件設定ボタン
２１８　検査条件データ作成ボタン
２２１　検査装置名表示欄
２２４　検査対象ボタン
２２５　非検査対象ボタン
２３１　品種追加業
２３２　新規品種欄
２３３　新規品種プロセスフロー欄
２３５　新規品種ノード欄
２４１　新規追加検査工程欄
２５０　マウス
【図１】
2004087820.tif 000003
【図２】
2004087820.tif 000004
【図３】
2004087820.tif 000005
【図４】
2004087820.tif 000006
【図５】
2004087820.tif 000007
【図６】
2004087820.tif 000008
【図７】
2004087820.tif 000009
【図８】
2004087820.tif 000010
【図９】
2004087820.tif 000011
【図１０】
2004087820.tif 000012
【図１１】
2004087820.tif 000013
【図１２】
2004087820.tif 000014
【図１３】
2004087820.tif 000015
【図１４】
2004087820.tif 000016
【図１５】
2004087820.tif 000017
【図１６】
2004087820.tif 000018