(57)【要約】      （修正有）【課題】製造プロセスの安定化、検査修正工程の自動化を図ることができる半導体装置等の製造方法及びその装置並びに検査方法及びその装置に関する。【解決手段】予め設定された被検査物の検査基準に基いて欠陥を抽出する自動検査ユニット１と、前記検査ユニット１において抽出され得られる欠陥に関する情報を受け取り、前記欠陥の類似性に基づいて欠陥の種類を分類かつ出力し、前記分類された結果に基づいて前記欠陥に関する特徴量を抽出するユニット２と、前記特徴量を検査ユニット１の検査基準に変換し、変換後の検査基準を自動検査ユニット１にフィ−ドバックし自動検査ユニット１の調整を行うユニット３より構成する。【選択図】図１
2004198436.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物の欠陥を抽出し、該抽出された欠陥に関する情報に基づいて欠陥の類似性に基づき欠陥の種類を分類し、該分類された結果に基づいて欠陥に関する特徴量を抽出し、該抽出された欠陥に関する特徴量をフィードバックして前記被検査物を検査することを特徴とする検査方法。
【請求項２】
被検査物の欠陥を抽出する検査手段と、該検査手段で抽出された欠陥に関する情報に基づいて欠陥の類似性に基づき欠陥の種類を分類する種類分類手段と、該種類分類手段により分類された結果に基づいて欠陥に関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを備え、該特徴量抽出手段で抽出された欠陥に関する特徴量を前記検査手段にフィードバックして前記被検査物を検査するように構成したことを特徴とする検査装置。
【請求項３】
予め設定された被検査物の検査基準に基いて欠陥を抽出する自動検査ユニット１と、前記検査ユニット１において抽出され得られる欠陥に関する情報を受け取り、前記欠陥の類似性に基づいて欠陥の種類を分類かつ出力し、前記分類された結果に基づいて前記欠陥に関する特徴量を抽出するユニット２と、前記特徴量を検査ユニット１の検査基準に変換し、変換後の検査基準を自動検査ユニット１にフィ−ドバックし自動検査ユニット１の調整を行うユニット３より構成されることを特徴とする検査装置。
【請求項４】
前記ユニット２において、前記ユニット２により行われた欠陥の分類結果が違うときは、正しい欠陥分類結果を教示できる手段を有することを特徴とする請求項３記載の検査装置。
【請求項５】
前記ユニット２において、欠陥分類された結果を作業者に視覚的に提示し、作業者が欠陥分類結果とそれに関連する情報の各情報を確認できかつ前記情報を変更あるいは前記情報に新たな情報を付加することを可能とする手段を有することを特徴とする請求項３記載の検査装置。
【請求項６】
前記情報及びそれに対応する被検査物の欠陥部分の情報を欠陥毎に蓄積する手段を有することを特徴とする請求項５記載の検査装置。
【請求項７】
前記情報蓄積手段に蓄積された複数の情報及びそれに対応する被検査物の欠陥部分の情報より欠陥に関する特徴量を抽出する機能を有し、前記特徴量を前記ユニット３に送るように構成したことを特徴とする請求項５記載の検査装置。
【請求項８】
前記ユニット２において、欠陥分類された結果を作業者に視覚的に提示し、作業者が欠陥分類結果とそれに関連する情報の各情報を確認できかつ前記情報を変更あるいは前記情報に新たな情報を付加することを可能とする手段を有することを特徴とする請求項３記載の検査装置。
【請求項９】
半導体装置等の欠陥を抽出し、該抽出された欠陥に関する情報に基づいて欠陥の類似性に基づき欠陥の種類を分類し、該分類された結果に基づいて欠陥に関する特徴量を抽出し、該抽出された欠陥に関する特徴量を半導体装置等の製造装置にフィードバックして半導体装置等を製造することを特徴とする半導体装置等の製造方法。
【請求項１０】
半導体装置等の欠陥を抽出し、該抽出された欠陥に関する情報に基づいて欠陥の類似性に基づき欠陥の種類を分類し、該分類された結果に基づいて欠陥に関する特徴量を抽出する検査装置と、該検査装置から抽出された欠陥に関する特徴量を半導体装置等の製造装置にフィードバックして半導体装置等を製造することを特徴とする半導体装置等の製造装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造物を信頼性高くかつ効率良く製造するための半導体装置等の製造方法及びその装置並びに検査方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検査物の自動検査、修正および自動検査結果にもとづく製造プロセスの制御を行う系においては以下のような方法がとられていた。即ち、被検査物を自動検査により検査する工程においてその判定結果の信頼性については、良品を不良としてしまう虚報の多さ、あるいは後工程で発見される見逃しをもとに作業員が判断し、誤判定の多い場合には自動検査装置の欠陥判定基準に関するパラメ−タを適宜変更して対応し、自動検査装置を運用していた。この自動検査装置による検査の結果、正常と判定された被検査物は次工程に流され、不良と判定された被検査物の修正可能な物については修正工程へ送られ、修正を施した後次工程へ送られていた。また、複数の被検査物を自動検査した結果、作業員が統計的に被検査物の製造状態を把握し、被検査物の製造機の状態を制御するためのパラメ−タを必要に応じて変更し、被検査物の製造プロセスの状態を調整していた。
【０００３】
上述の具体例として、半導体ウェーハ製造工程では、外観検査装置（特許文献１、特許文献２）や異物検査装置（特許文献３）などの欠陥候補位置を特定する検査装置を用い
、検出した欠陥候補を検査装置に備えた顕微鏡あるいは別ステージの顕微鏡を用いて、作業者が目視によって異物、パターン不良など欠陥種類あるいは虚報を分類していた。また、検出された欠陥の分類手段として多重焦点画像を用いる方法が特許文献４に開示されている。最近、イスラエルＧａｌａｉ研究所と米国ＡＤＥ社が共同で自動分類技術（非特許文献１−＋） を発表しているが、詳細は不明である。欠陥を分類した結果は作業員により解析され、他工程での検査結果も勘案しながら欠陥発生原因と考えられる製造装置を特定している。特定された装置に対しては熟練した製造工程スタッフが経験にもとづいて製造装置制御条件パラメータの調整やメンテナンス等を行っていた。
【０００４】
液晶ディスプレイ用薄膜トランジスタ基板製造工程では、特許文献５のようなショート欠陥の検査装置によってショート欠陥を検出し、その欠陥を目視確認により異物、アルミニウム残り、スルーホール等に分類していた。
【０００５】
【特許文献１】特開昭６１−１５１４１０号公報
【０００６】
【特許文献２】特開昭６２−４３５０５号公報
【特許文献３】特開昭５４−１０１３９０号公報
【特許文献４】特開平２−１７０２７９号公報
【特許文献５】特開平４−７２５５２号公報
【非特許文献１】M.Luria,E.Adin,M.Moran,D.Yaffe& J.Kawski:Automatic Defect Classification Using Fuzzy Logic,ASMC'93 Bosston MA,1993
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記従来例は、被検査物の自動検査、修正および自動検査結果にもとづく製造プロセスの制御を行う系において検査の自動化、あるいは検査修正の自動化について考えられているが、次のような問題点がある。自動検査装置は、被検査物の対象となる欠陥を顕在化することを目的とした検出系及びその検出系より得られる情報にもとづいて被検査物の欠陥の有無、欠陥の種類等を解析する情報処理系から構成されている。このため製造プロセスが正常と判断される許容範囲内で変動し、その結果として被検査物の状態が変化し、自動検査装置で被検査物に欠陥有りと判定されたとき、作業者は自動検査装置が適正に動作するように調整を行う必要が有る。前述のように自動検査装置の検出系及び情報処理系は装置固有のものであるから実質的にこれを変更することには困難が伴う。このため作業者は検出系の感度等あるいは情報処理系を制御するパラメ−タを変更することで前述の調整を行うことになる。そして、この作業は自動検査装置を使用して、製造現場で運用されている検査基準に合わせるため試行錯誤的に行われることが多く、自動検査装置が正常に機能するまでの時間の長時間化を招いている。また、自動検査装置がインラインに設置されている場合は、結果として製造の流れを止めてしまうという課題を有していた。
【０００８】
また、自動検査装置の一形態として被検査物において、欠陥の有無、そして欠陥が有る場合には被検査物上の欠陥の位置に関する情報のみを出力するものがあるが、このような自動検査装置においては、欠陥の分類を作業員が行うことになり、分類解析の結果はじめて自動検査装置の前述のパラメ−タが適切に設定されているかどうか確認できることになる。この場合は自動検査装置が正常に機能するまでの時間が長時間化するだけにとどまらず、作業員が欠陥の分類解析作業を行っている間に、自動検査装置で検査される被検査物は誤った検査基準で検査工程を通過していくという危険性もある。
【０００９】
上述のように自動検査装置が不十分な調整の状態で、従来例に挙げたような自動検査修正を行うと、誤った修正を被検査物に施すという課題を有していた。
また、修正の実行、不実行即ち欠陥分類結果が正しかったか、誤っていたかを作業員が判定して修正動作制御させ、自動検査装置による欠陥分類結果に対する作業員の確認情報を自動検査装置にフィ−ドバックする手段に関し全く考えられていない。
【００１０】
同じく、被検査物の製造機の調整手段として上述のような調整が不十分な状態の自動検査装置の欠陥判定出力を利用する場合、適切な被検査物の製造機の適切な被検査物の製造状態を制御するパラメ−タを調整することはできない。また、自動検査装置が出力する検査結果にもとづいて作業員が製造機にフィ−ドバックをかけるため製造機の調整を完了するまでに時間を要するという課題もある。
【００１１】
また、製造プロセスの安定には正確な被検査物の欠陥発生に関する情報とその時の製造プロセスの状態の情報が必要だが、前述のように調整が不十分な状態で従来例に挙げたような自動検査装置を使用して被検査物の検査を行うと、正確な欠陥発生と製造プロセスの調整を並行して行うため、欠陥発生と製造プロセス状態との相関関係を検討するのに時間を要するという課題を有していた。
【００１２】
最後に、従来の自動検査装置では被検査物の検査結果及びその根拠となる情報を被検査物に付すという観点が抜けているため、次工程以降の検査あるいは最終的な検査のとき欠陥が被検査物に検出されても、どの製造工程にその欠陥が起因しているのか、あるいは最終段階で検出された欠陥と中間段階で検出された欠陥との因果関係も分からないという課題を有していた。
【００１３】
本発明の目的は、上記従来技術の課題を解決すべく、自動検査装置の検査基準を製造プロセスの状態に鑑み適宜最適に速やかに作業員との協調のもと調整する手段を提供し、その結果として製造プロセスの安定化、検査修正工程の自動化を図ることができるようにした半導体装置等の製造方法及びその装置並びに検査方法及びその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的は、
（Ａ）
予め設定された被検査物の検査基準に基いて欠陥を抽出する自動検査ユニット１と、前記検査ユニット１において抽出され得られる欠陥に関する情報を受け取り、前記欠陥の類似性に基づいて欠陥の種類を分類かつ出力し、前記分類された結果に基づいて前記欠陥に関する特徴量を抽出するユニット２と、前記特徴量を検査ユニット１の検査基準に変換し、変換後の検査基準を自動検査ユニット１にフィ−ドバックし自動検査ユニット１の調整を行うユニット３より構成する。
（Ｂ）
予め設定された被検査物の検査基準に基いて欠陥を抽出する自動検査ユニット１と、前記検査ユニット１において抽出され得られる欠陥に関する情報を受け取り、前記欠陥の類似性に基づいて欠陥の種類を分類かつ出力し、前記分類された結果に基づいて前記欠陥に関する特徴量を抽出するユニット２と、前記特徴量を被検査物の製造機の状態を制御するパラメ−タに変換し、変換後のパラメ−タを被検査物の製造機にフィ−ドバックし前記製造機の調整を行うユニット４より構成する。（Ｃ）
（Ａ）あるいは（Ｂ）に記載のユニット２において、ユニット２により行われた欠陥の分類結果が違うときは、正しい欠陥分類結果を教示できる手段を具備する。
（Ｄ）
（Ａ）あるいは（Ｂ）に記載のユニット２において欠陥分類された結果を作業者に視覚的に提示し、作業者が欠陥分類結果とそれに関連する情報の各情報を確認できかつ前記情報を変更あるいは前記情報に新たな情報を付加することを可能とする手段を具備する。
（Ｅ）
（Ｄ）に記載の情報及びそれに対応する被検査物の欠陥部分の情報を欠陥毎に蓄積する手段を具備する。
（Ｆ）
（Ｅ）に記載された情報蓄積手段に蓄積された複数の（Ｄ）に記載の情報及びそれに対応する被検査物の欠陥部分の情報より欠陥に関する特徴量を抽出する機能を有し、前記特徴量を（Ａ）に記載のユニット３に送り、これにより（Ａ）に記載された検査ユニット１における検査基準の修正を行う。
（Ｇ）
（Ｅ）に記載された情報蓄積手段に蓄積された複数の（Ｄ）に記載の情報及びそれに対応する被検査物の欠陥部分の情報より欠陥に関する特徴量を抽出する機能を有し、前記特徴量を（Ｂ）に記載のユニット４に送り、これにより（Ｂ）に記載された製造機の調整を行う。
（Ｈ）
（Ｅ）に記載された情報蓄積手段に蓄積された（Ｄ）に記載の情報及びそれに対応する被検査物の欠陥部分の情報に、該欠陥が発生したときの製造プロセスの情報を付加し、プロセス状態と欠陥の発生状況の履歴情報を対応付けて保持し、提示する機能を具備する。
（Ｉ）
（Ａ）あるいは（Ｂ）に記載のユニット２が、被検査物の欠陥の分類結果を既存のカテゴリ−に分類できないとき、これを欠陥種類不明として、前記欠陥部分の情報及び関連情報を作業者に提示し、作業者が提示された種類不明の欠陥に新規あるいは既存の種別、名称等を教示できる手段を具備する。
（Ｊ）
（Ｅ）（Ｆ）（Ｇ）（Ｈ）（Ｉ）に記載の欠陥部分の情報は検出欠陥とその近
傍より成る画像情報である。
（Ｋ）
（Ａ）あるいは（Ｂ）に記載のユニット２において欠陥分類された結果に応じて（Ａ）に記載の自動検査ユニット１で検査された被検査物を欠陥修正ユニットに流し、前記欠陥に対し所定の修正作業を行う。
（Ｌ）
（Ｋ）に記載の欠陥修正ユニットにおいて、修正動作の実行を作業者が制御でき、（Ａ）あるいは（Ｂ）に記載のユニット２により指示された欠陥の分類結果
が違うときは、前記欠陥修正ユニットにて正しい欠陥分類結果を教示できかつその情報を前記ユニット２にフィ−ドバックできる機能を具備する。
（Ｍ）
（Ａ）及び（Ｂ）に記載の欠陥の類似性として、欠陥検出画像のパタ−ン情報を用いる。
（Ｎ）
（Ａ）及び（Ｂ）に記載の欠陥の類似性として、欠陥検出情報の信号情報を用いる。
（Ｏ）
被検査物の検査結果あるいは測定結果あるいは各々のいずれかあるいは両方に関連する情報を被検査物に付する。
（Ｐ）
（Ｂ）に記載のユニット２において、欠陥の分類結果、その欠陥の属性に鑑み
、欠陥発生原因と推定される製造機を選択し、前記製造機に接続されている（Ｂ
）に記載のユニット４に（Ｂ）に記載のユニット２で抽出された欠陥に関する特徴量を送信する。
【００１５】
ことにより達成される。
【００１６】
なお以上述べてきた自動検査装置とは独立した検査装置を意味することはもちろんであるが、被検査物の状態を監視するモニタ装置、検査あるいはモニタの機能を具備するユニットであって製造機の一部に含まれるものであっても構わない
。
【００１７】
上記手段がいかに機能し、本発明の目的を達成するかを以下図１を用いて説明する。１２で示される太線は被検査物の製造プロセスにおける流れを表している
。１は自動検査装置であり、予め設定された被検査物の検査基準に基いて欠陥を抽出する機能を具備している。２は欠陥の分類およびその特徴量を抽出する欠陥分類装置である。自動検査装置１は欠陥分類装置２に対して検査の結果検出され得られる欠陥に関する情報を送る。欠陥に関する情報とは、欠陥部の画像、欠陥部を検出した結果得られる電気信号、欠陥と判断するための基礎となった情報等を指す。欠陥分類装置２はこの情報にもとづき欠陥を分類する。この分類は種々の特徴量にもとづいてル−ルベ−ス的、あるいはモデルベ−ス的に自動的に行われるが、この分類結果を修正するために分類結果を教示する手段６を備えている
。６はまた欠陥分類された結果を作業者に視覚的に提示し、作業者が欠陥分類結果とそれに関連する情報の各情報を確認できかつその情報を変更あるいは新たな情報を付加することを可能とする手段を有するユニットである。欠陥分類装置２はユニット６により教示された分類結果をもとに対応する欠陥の特徴量の解釈を更新する。
【００１８】
３は欠陥分類装置２により分類された欠陥の特徴量を１の検査基準に変換する機能を具備するユニットであり自動検査装置１に変換後の基準値を送信する。欠陥分類装置２により判断された分類結果と１の判定結果が違う場合にはユニット３を通して、欠陥分類装置２による欠陥分類結果を自動検査装置１に反映させる
。
【００１９】
８は被検査物の製造機であり、４は欠陥分類装置２により分類された欠陥の特徴量を製造機８の被検査物の製造条件に関する制御パラメ−タに変換する機能を具備するユニットであり、被検査物の製造機８に変換後の制御パラメ−タを送信する。このとき欠陥分類装置２は欠陥の分類結果により調整すべき製造機８を必要数だけ選択し、選択された製造機８に接続されたユニット４に情報を送信する機能を具備している。
【００２０】
７は欠陥分類装置２に接続された情報の蓄積手段であり、非検査物の欠陥毎に自動検査装置１より送られてくる情報および欠陥分類装置２により分類された結果、分類時に使用した情報、もし欠陥分類装置２に非検査物の欠陥部、その近傍あるいは欠陥を特徴付けるために必要な他の部位に関する自動検査装置１から得られるものとは異なる画像情報、あるいは電気信号を得る手段を持っていればそれらの情報を選択的にあるいは全て記録するものである。また、欠陥分類装置２は被検査物の製造機８の動作状態に関する情報を受信する機能を具備し、受信した情報は前記の被検査物に関する情報に追加されて、情報蓄積手段７に記録される。情報蓄積手段７に記録された欠陥毎の情報は必要に応じて統計処理等の加工を施され、欠陥分類装置２に接続されているユニット６において作業者に提示される。また、情報蓄積手段７に記録された欠陥毎の情報および、欠陥分類装置２より得られる情報は選択的に、あるいは全てが５で示される工程管理システムに送られる。
【００２１】
９は被検査物の選別ユニットであり欠陥分類装置で修正が必要と判定された欠陥を有する被検査物は、１３で示される修正ラインに流れ、分類された欠陥に対応した修正ユニット１１に被検査物が行くよう欠陥分類装置２から被検査物選別ユニット９に指示が送られる。修正ユニット１１は全ての欠陥を修正可能な１ユニットであってもよいし、あるいは欠陥の種類に対応して複数ユニット設けられていてもよい。その修正動作は自動修正を前提とするが、修正を施すか否かを作業者が確認でき、修正箇所における欠陥種類が、欠陥分類装置２の判定した種類と異なるときは、ユニット１０を通して分類結果が間違っていたことを欠陥分類装置２にフィ−ドバックする構成となっている。
【００２２】
１４は自動検査装置１の検査結果およびそれに付随する情報を被検査物に付す機能を有するユニットである。
【００２３】
以上のシステム構成により、被検査物を効率良く高信頼に製造することが可能となる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば
（Ａ）  自動検査装置の検査基準を図１のユニット２により自動的に、あるいは
図１のユニット２に接続されているユニット６を通して作業員の監視のも
とに半自動的に図１のユニット３を介し調整できるので、自動検査装置を
止めずに製造プロセスの条件にあった検査基準に自動検査装置の検査基準
を調整することができる。
（Ｂ）  自動検査装置の検査基準を図１のユニット２により自動的に、あるいは
図１のユニット２に接続されているユニット６を通して作業員の監視のも
とに半自動的に図１のユニット３を介し調整できるので、自動検査装置の
検査信頼性を短期間に向上できる。
（Ｃ）  （Ａ）の効果により新規の被検査物を自動検査装置により検査する場合
において、自動検査装置の立上げ時間の短縮が図れる。
（Ｄ）  （Ａ）の効果により自動検査装置の調整時間が短縮されるので、誤った
検査基準で検査工程を通過させてしまう被検査物の低減が図れる。
（Ｅ）  図１のユニット２により欠陥の分類が行われることにより、欠陥の性質
がわかりこれより欠陥の発生原因となる製造機を推定することが可能とな
り、図１のユニット４を介し前記製造機を欠陥の特徴に鑑み調整すること
により製造プロセスの早期安定が可能となる。
（Ｆ）  （Ｂ）の効果により修正工程への指示が正確なものとなり、誤った修正
を被検査物に施すことを防止できる。
（Ｇ）  図１の修正ユニット１１に接続された、作業員による欠陥分類結果判定
入力手段１０により、欠陥修正を施しながら図１のユニット２を調整する
ことにより、その結果図１のユニット３を通して自動検査装置の検査基準
の調整が可能となる。
（Ｈ）  図１の情報蓄積手段７に入力された情報を加工して表示する手段６によ
り欠陥発生原因と製造プロセスの相関関係の作業者による把握が容易にな
る。
（Ｉ）  図１の情報蓄積手段７に入力された情報を図１の１５に示した生産管理
システムに渡すことにより、製造プロセス全体の状況管理が可能となる。（Ｊ）  製造工程の各所に設置された自動検査装置において、各検査装置に接続
された図１のユニット２の欠陥分類結果およびその特徴量を比較すること
により同様な傾向をしめすユニットがあった場合、そのユニットが接続さ
れた自動検査装置の間にある製造プロセスの監視は不要と結論されるので、                    
製造工程の上流あるいは下流のどちらかの自動検査装置を省くことがで        
き、これにより検査装置の製造プロセスにおける最適な設置ポイントを定      
めることができる。
（Ｋ）  図１のユニット１４により被検査物の検査結果及びその根拠となる情報
を被検査物に付す機能が提供されるため、次工程以降の検査あるいは最終
的な検査の結果と照合することにより、どの製造工程にその欠陥が起因し
ているのか、あるいは最終段階で検出された欠陥と中間段階で検出された
欠陥にどのような因果関係があるのか把握できる。
という効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の実施例を説明する。まず、本発明の意図するところを概念的に図１を用いて説明する。
【００２６】
１２で示される太線は被検査物の製造プロセスにおける流れを表している。１は自動検査装置であり、予め設定された被検査物の検査基準に基いて欠陥を抽出する機能を具備している。は欠陥の分類およびその特徴量を抽出する欠陥分類装置である。自動検査装置１は欠陥分類装置２に対して検査の結果検出され得られる欠陥に関する情報を送る。欠陥に関する情報とは、欠陥部の画像、欠陥部を検出した結果得られる電気信号、欠陥と判断するための基礎となった情報等を指す
。欠陥分類装置２はこの情報にもとづき欠陥を分類する。この分類は種々の特徴量にもとづいてル−ルベ−ス的、あるいはモデルベ−ス的に自動的に行われるが
、この分類結果を修正するために分類結果を教示する手段６を備えている。６はまた欠陥分類された結果を作業者に視覚的に提示し、作業者が欠陥分類結果とそれに関連する情報の各情報を確認できかつその情報を変更あるいは新たな情報を付加することを可能とする手段を有するユニットである。欠陥分類装置２はユニット６により教示された分類結果をもとに対応する欠陥の特徴量の解釈を更新する。
【００２７】
３は欠陥分類装置２により分類された欠陥の特徴量を１の検査基準に変換する機能を具備するユニットであり自動検査装置１に変換後の基準値を送信する。欠陥分類装置２により判断された分類結果と１の判定結果が違う場合にはユニット３を通して、欠陥分類装置２による欠陥分類結果を自動検査装置１に反映させる
。
【００２８】
８は被検査物の製造機であり、４は欠陥分類装置２により分類された欠陥の特徴量を製造機８の被検査物の製造条件に関する制御パラメ−タに変換する機能を具備するユニットであり、被検査物の製造機８に変換後の制御パラメ−タを送信する。このとき欠陥分類装置２は欠陥の分類結果により調整すべき製造機８を必要数だけ選択し、選択された製造機８に接続されたユニット４に情報を送信する機能を具備している。
【００２９】
７は欠陥分類装置２に接続された情報の蓄積手段であり、非検査物の欠陥毎に自動検査装置１より送られてくる情報および欠陥分類装置２により分類された結果、分類時に使用した情報、もし欠陥分類装置２に非検査物の欠陥部、その近傍あるいは欠陥を特徴付けるために必要な他の部位に関する自動検査装置１から得られるものとは異なる画像情報、あるいは電気信号を得る手段を持っていればそれらの情報を選択的にあるいは全て記録するものである。また、欠陥分類装置２は被検査物の製造機８の動作状態に関する情報を受信する機能を具備し、受信した情報は前記の被検査物に関する情報に追加されて、情報蓄積手段７に記録される。情報蓄積手段７に記録された欠陥毎の情報は必要に応じて統計処理等の加工を施され、欠陥分類装置２に接続されているユニット６において作業者に提示される。また、情報蓄積手段７に記録された欠陥毎の情報および、欠陥分類装置２より得られる情報は選択的に、あるいは全てが１５で示される工程管理システムに送られる。
【００３０】
９は被検査物の選別ユニットであり欠陥分類装置で修正が必要と判定された欠陥を有する被検査物は、１３で示される修正ラインに流れ、分類された欠陥に対応した修正ユニット１１に被検査物が行くよう欠陥分類装置２から被検査物選別ユニット９に指示が送られる。修正ユニット１１は全ての欠陥を修正可能な１ユニットであってもよいし、あるいは欠陥の種類に対応して複数ユニット設けられていてもよい。その修正動作は自動修正を前提とするが、修正を施すか否かを作業者が確認でき、修正箇所における欠陥種類が、欠陥分類装置２の判定した種類と異なるときは、ユニット１０を通して分類結果が間違っていたことを欠陥分類装置２にフィ−ドバックする構成となっている。
【００３１】
１４は自動検査装置１の検査結果およびそれに付随する情報を被検査物に付す機能を有するユニットである。
【００３２】
第１の具体的実施例として半導体ウェーハ製造工程に適用した例を図２に示す
。ウェーハ製造工程の概略は成膜装置３２１による成膜、露光装置３２２によるパターン露光、現像装置３２３、エッチング装置３２４を幾度も繰り返し、ウェ−ハ上にパタ−ンを形成、積層していく。繰返し行うウェーハ製造工程の途中に検査ユニット３２０を挿入し、全数或いは抜取りにより品質管理の目的で欠陥候補の位置を特定し、その位置情報、検出画像情報、欠陥分布情報、および検査対象ウェーハなどを欠陥分類・特徴量抽出ユニット３００へ送る。欠陥分類ユニット３００ａにより各欠陥候補に対し欠陥モデルおよび欠陥画像データベースとの照合を行い、類似性を判断し、まず虚報を排除し次に欠陥種類を分類する。分類した情報、過去に分類し蓄積された時系列的な分布情報、また欠陥位置の分布などから欠陥発生原因判定をユニット３００ｂによって行う。
【００３３】
次に図２における欠陥分類・特徴量抽出ユニット３００の構成を図３に示す。欠陥分類・特徴量抽出ユニット３００は、検査ユニット３２０、欠陥発生原因判定ユニット３００ｂ、操作者に情報を提示したり、指示を出したり、操作者が情報を入力したりするための端末３１１と同一ネットワーク上に配置され、画像情報、欠陥情報、プロセス情報等が自由に通信可能となっている。端末３１１は、ビットマップディスプレイを備え、画像情報を表示することができる。端末３１１はキャラクタ端末とＴＶモニタで代用しても構わない。欠陥分類・特徴量抽出ユニット３００は、制御部３０１、演算部３０２、画像メモリ３０３、ステージを制御する機構制御部３０４、検出器３４７、ウェーハ３６０への照明３４６、ハーフミラー３４５、レンズ３４８、Ｘステージ３４０、Ｙステージ３４１、θステージ３４２、Ｚステージ３４３、画像データを蓄積する手段３５０、分類のための欠陥形状、欠陥サイズ、欠陥の色彩、欠陥と配線パターンの位置関係、欠陥のテクスチャなどをモデル化した分類モデルを記憶する手段３５２から構成されている。ただし、これらは検査ユニット３２０のものをそのまま利用してもよい。また、上述したネットワークは、例えばバス、ＲＳ２３２Ｃのようなシリアル通信、セントロニクスのようなパラレル通信で電気的に接続されていれば構わない。
【００３４】
欠陥分類・特徴量抽出ユニット３００における分類方法を図４に示す。まず、検査ユニット３２０によって検出した欠陥の位置において画像３７２を検出器３４７から撮像する。これと同一ウェ−ハ上の別の場所で撮像した欠陥のない同一パターンの画像３７１と位置照合をした後、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II  Ｖｏｌ．Ｊ７２−Ｄ−II  Ｎｏ．１２  ｐｐ．２０４１−２０５０に開示されているような手法により、正常な部分の画像を参照画像として差分をとりウェハパタ−ンを除去して異物部分を抽出した画像３７３を生成する。この画像情報３７３から検出欠陥部のテクスチャ情報３８０、カラーや濃淡の分布情報３８１、輪郭情報や焦点を変化させて３Ｄ情報を検出するなどして得られる形状情報３８２、面積情報３８３、周囲の配線パターンとの相対的位置情報や検査ユニット３２０から抽出されたウェーハ上での位置情報３８４などから特徴量を抽出して、特徴量の数ｎよりなるｎ次元特徴量空間に検出欠陥をマッピングする。
【００３５】
しかして記憶手段３５２に記憶されている分類モデルとは、このｎ次元空間上での各欠陥の特徴量に応じた領域を規定するものであって、前述のｎ次元特徴量空間にマッピングされた検出欠陥はこの分類モデルと照合され、まず虚報を排除した後、次に欠陥種類が分類される。分類は図５に示すように特徴量を軸とする分類空間からクラスタリングし、欠陥を同定する。図５は簡単のため２次元で表したが、実際には前述のようにｎ次元であり、前述のように各欠陥のクラスタはこの多次元空間内にある広がりを持った領域として定義される。
【００３６】
図５においてクラスタリングで重なりあった部分（クラスタの斜線部）では、一種類の欠陥として同定できないので、それぞれの代表欠陥を操作者に図６のように提示し、操作者がカテゴリーを指定する。どのクラスタにも入らない場合は
、図７のように代表欠陥各種を分類空間の近い順に並べて提示する。提示した欠陥の１種であると特定できれば、クラスタの領域を変更、更新する。新たに発見された欠陥であれば、新たなクラスタ領域を登録する。また、分類同定した場合でも操作者がクラスタを変更、更新することもできる。
【００３７】
ここで検出した３８０、３８１、３８２、３８３、３８４で示される情報は、新たに分類モデルのデータとして記憶手段３５２に記憶する。また、このときの画像データ３７１及び３７２を新規に記憶手段３５０に追加し、画像データベースを構築する。ここで、同定できない欠陥は端末３１１を利用して操作者に提示し、新規欠陥として画像データベースに新規に登録、分類モデルとしても新規に登録する。また、ここで検出した３８０、３８１、３８２、３８３、３８４で示される情報は、新たに分類モデルのデータとして記憶手段３５２に記憶する。また、このときの画像データも新規に記憶手段３５０に追加し、画像データベースを構築する。ここで、同定できない欠陥は端末３１１を利用して操作者に提示し
、新規欠陥として画像データベースに新規に登録、分類モデルとしても新規に登録する。
【００３８】
以上照合過程はｎ次元特徴量空間で行われることを前提として説明を進めたが
、記憶手段３５０に構築された画像データベースを利用して被照合欠陥画像と画像データベース内の各欠陥モ−ドの代表あるいは複数の欠陥画像との相関をとって行っても構わない。
【００３９】
また、記憶手段３５０に画像を記録する際、その時の製造プロセスの状態、即ち後述するようなウェ−ハ製造装置を制御するパラメ−タ、他の検査装置あるいはモニタ等の情報も付加し記憶させておく。
【００４０】
以上の欠陥分類・特徴抽出処理は各欠陥の画像データ３７１及び３７２が記憶手段３５０に保持されているので、これらの画像デ−タを読みだすことで、後刻いつでも以上の処理は再現可能であり、上述のようにその時の製造プロセスの状態も記憶手段３５０から読みだし端末３１１に表示することにより参照できるので、欠陥と製造プロセスの状態も把握することが可能となる。
【００４１】
欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報は欠陥発生原因判定ユニット３００ｂへ送る。欠陥発生原因判定ユニット３００ｂの構成を図８に示す。ユニット３００ｂは制御部３６１、演算部３６２、欠陥分類結果から原因を判定するためのモデルデータである原因モデル３６３を備える。これらは、図３の欠陥分類・特徴量抽出ユニット３００の制御部３０１、演算部３０２を利用し、この制御部３０１に原因モデル３６３を接続しても構わない。
【００４２】
原因判定は図９に示すように、欠陥分類・特徴量抽出ユニット３００から送られてくる欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報をもとに、原因モデル３９０と比較し、欠陥の原因を同定する。不明な場合は、端末３１１を用いて作業者に提示して、新規に原因モデルを登録する。ここで、原因モデル３９０とは
、図１０に示すようなものであり、個々の欠陥の分類結果だけでなく、製造ライン全体のクリーン度情報、時系列な欠陥情報、欠陥の分布なども用いて、欠陥の原因装置を特定し、欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報を後述する製造装置に接続されたユニット３３１，３３２，３３３，３３４に送信する。また、同じ情報を検査装置の検査基準調整のため後述するユニット３３０に送信する。
【００４３】
以下、欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報を検査装置の検査基準に変換するユニット３３０、及び同情報を製造装置の制御パラメ−タに変換するユニット３３１，３３２，３３３，３３４について説明する。
【００４４】
検査ユニットの欠陥見逃しはないが、虚報が多い場合には、図１１に示すように検査パラメータ調整ユニット３３０によって、処理パラメータを調整して、虚報を装置の水準を満たすようにする。機構上のトラブルが原因ならば、端末３１１によって操作者に指示する。欠陥見逃しがある場合には、検査基準しきい値を検査パラメータ調整ユニット３３０によって調整するとともに、検出部の撮像部のフォーカスが起因の欠陥見逃しならば、フォーカスのパラメータを検査パラメータ調整ユニット３３０によって調整する。また、照明が原因なら照明光量を検査パラメータ調整ユニット３３０によって調整する。
【００４５】
成膜装置３２１に起因する欠陥の場合は、欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報を図１２に示すような製造装置の制御に関するようなパラメ−タにユニット３３１で変換し成膜装置３２１を調整制御する。
【００４６】
露光装置３２２に起因する欠陥の場合は、欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報を図１３に示すような製造装置の制御に関するようなパラメ−タにユニット３３２で変換し露光装置３２２を調整制御する。ここで、機構的トラブルが要因である場合は、パラメータ調整は実行せず、端末３１１で操作者に機構のトラブルであることを知らせ、修復を促す。マスク不良では、マスクの交換を端末３１１で操作者に指示し、その原因である異物や傷に対する処置方法を操作者に指示をするとともに、工程管理システム３３５にもその情報を流し、その異物が工程全体に原因がある場合は、製造ライン全体のクリーン化を制御工程管理システムから指示させる。
【００４７】
現像装置３２３に起因する欠陥の場合は、欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報を図１４に示すような製造装置の制御に関するようなパラメ−タにユニット３３１で変換し現像装置３２３を調整制御する。
【００４８】
図１５のようにエッチング装置３２４に原因がある場合、ウェットエッチングの場合ならば水溶液の濃度を装置パラメータ調整ユニット３３４によって水溶液の濃度を調整する。また、図１６のようなドライエッチングの場合、装置パラメータ調整ユニット３３４を介してガス量制御部３３４１，３３４２，３３４３によってガス量を調整する。また、図１７に示すようにエッチング装置が原因で生じる異物は定常時の異物分布と違い、ある大きさの範囲だけに集中しており、容易にエッチング装置が原因であることを特定でき、装置パラメータ調整ユニット３３４から純水による装置内洗浄の指令を発し、その後、自動真空引きによって
、装置のセルフクリーニングができる。これらの判定は異物数の分布ではなく、異物の形状や異物の位置分布から判断することも可能である。
【００４９】
図１８のようなＣＶＤ装置は装置パラメータ調整ユニットからガスコントローラや調圧器へ情報を送り、ガス量や圧力を制御する。
【００５０】
これらの方法によって欠陥分類結果や分類中の抽出情報から上記装置に限らず
、アニール装置、イオン打ち込み装置、蒸着装置、電気検査装置など各種製造装置や検査装置の不良などのメンテナンスや装置の条件出しが可能となることは当然である。
【００５１】
以上、欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報を検査装置の検査基準に変換するユニット３３０、及び同情報を製造装置の制御パラメ−タに変換するユニット３３１，３３２，３３３，３３４について説明したが、これらに送る欠陥分類結果およびその基礎となった特徴量情報は、記憶手段３５２に記憶されている欠陥種類及びその特徴量モデルパラメ−タでもよく、この場合個々の欠陥デ−タに左右されない安定した精度の高い統計的な情報をユニット３３０，３３１
，３３２，３３３，３３４に送れるのでより一層安定した製造プロセスの維持が可能となる。
【００５２】
また、図２の３９９にしめしたユニットによりウェ−ハ毎にあるいはチップ毎にその検査結果あるいは検査結果の基となった情報を、例えばレ−ザ等で回路パタ−ンの無い場所に刻印しておけば、後の検査工程で検査したときに両者の検査工程間での欠陥発生の調査が可能となるばかりでなく、チップ毎に情報を刻印しておけば、ダイシングされた後フェイルビット検査等の電気的検査結果とプロセス起因の欠陥の相関関係等も調査可能となる。
【００５３】
第２の具体的実施例として特開昭５４−１０１３９０に開示されている技術を用いて半導体ウェ−ハ上に付着した異物を検査する装置を自動検査装置とした場合について述べる。図１９は開示技術による検出原理を示す図である。５００は被検査物である半導体ウェ−ハである。５０１はレ−ザ光源であり、これより５０２で示されるＳ偏光をかけられたレ−ザ光が半導体ウェ−ハの表面に対して水平に近い角度で入射されている。この入射光の鉛直上方への反射光を検出器５０３により検出する。このときウェ−ハパタ−ンからの散乱光には主にＳ偏光成分が多く、Ｐ偏光成分が少ないのに対して、ウェ−ハ上の異物からの散乱光にはＰ偏光成分が多く含まれている。５０４は集光レンズを示し、鉛直上方への反射光を検出器５０３に集光させる働きをしている。破線で示されている５０５はウェ−ハパタ−ンからの散乱光を示し、実線で示されている５０６はウェ−ハ上の異物からの散乱光を示している。集光レンズ５０４を通った散乱光はＳ偏光遮断を目的とした偏光板５０７によりウェ−ハパタ−ンからの散乱光はほとんど遮断され、検出器５０３ではウェ−ハ上の異物からの散乱光のみを精度良く検出することができる。５０８はこの検出器５０３で検出された輝度信号を処理し、ウェ−ハ上の異物を検出したときにそのウェ−ハ上での位置を外部に出力する処理回路である。
【００５４】
図２０は上述の検査方法で１μｍの標準粒子を異物としてウェ−ハ上に付着させウェ−ハ一面を検査した結果得られる検出輝度レベルの分布状態を模式的に表したグラフである。５１０はウェ−ハパタ−ンのクラスタ、５１１は１μｍの標準粒子のクラスタである。ウェ−ハパタ−ンからの散乱光の検出輝度は低いが異物よりウェ−ハ全体に占める表面面積の割合が大きいため低輝度レベルに高いピ−クを示す。一方異物と想定した１μｍの標準粒子はウェ−ハ全体に占める表面面積の割合は小さいが高い輝度で検出されるため、高輝度レベルに低いピ−クとなって現われる。
【００５５】
図２１は２μｍの標準粒子を異物としてウェ−ハ上に付着させた場合である。１μｍの標準粒子に比べ散乱面積が大きくなるのでそれだけ高輝度で検出される
。そこである一定以上の大きさの異物を検出したい場合には、図２０及び図２１に示したような検出輝度レベルに対して一定のしきい値ＴＨを設定すれば、この場合２μｍ以上の異物は検出することができる。よってプロセスにおいて管理したい異物の大きさに合わせてこのしきい値ＴＨを調整すればよい。このＴＨは異物検出装置の感度制御パラメ−タになっている。
【００５６】
一方、感度制御は検出系を制御することによっても達成できる。すなわちレ−ザ光源を制御するドライバに於いて電流を制御することでレ−ザの照射強度を調整すれば、検出輝度レベルは相対的に変化する。この様子を図２２及び図２３を用いて説明する。図２２は図２０と同様、同じ検査方法で、ただしレ−ザ光源を制御するドライバに於ける電流をＩ0としたときの、１μｍの標準粒子を異物と
してウェ−ハ上に付着させウェ−ハ一面を検査した結果得られる検出輝度レベルの分布状態を模式的に表したグラフである。図２３はレ−ザ光源を制御するドライバに於ける電流Ｉ1を、Ｉ0としたときに得られるレ−ザ照射強度の半分の照射強度が得られるよう設定したときの、１μｍの標準粒子を異物としてウェ−ハ上に付着させウェ−ハ一面を検査した結果得られる検出輝度レベルの分布状態を模式的に表したグラフである。図２２及び図２３に示すウェ−ハパタ−ンのクラスタ５１３、５１７の中心値５１４、５１８、及び１μｍの標準粒子のクラスタ５１５、５１９の中心値５１６、５２０は、レ−ザ光源を制御するドライバに於いて電流値ＩをＩ0からＩ1にしたとき、レ−ザ照射強度が半減するのでそれに比例して検出輝度レベルも半減する。よって図２２及び図２３に示す固定しきい値ＴＨを設ければ、同一サイズの異物に対してもレ−ザ光源を制御するドライバに於ける電流値がＩ0のときは検出することができ、Ｉ1のときは検出されないというように、レ−ザ光源を制御するドライバに於ける電流を制御することにより検出感度を制御できる。また同様のことは、検出器のゲイン制御を行っても同様のことが実現できる。
【００５７】
上記の異物検査装置が出力する異物のウェ−ハ上の位置座標にもとづいて、図１の２で示した欠陥分類装置において、被検査対象物である半導体ウェ−ハの画像を取り込む。半導体ウェ−ハの場合、同一のチップ、あるいは同一のパタ−ンであって欠陥を含まない部分が多数他の場所にあるので、電子情報通信学会論文誌Ｄ−II  Ｖｏｌ．Ｊ７２−Ｄ−II  Ｎｏ．１２  ｐｐ．２０４１−２０５０に開示されているような手法により、正常な部分の画像を参照画像として差分をとりウェ−ハパタ−ンを除去して異物部分を画像上で抽出し、その面積を計測すれば異物の大きさを確認できる。この処理を、ウェ−ハ一枚分の異物検査装置からの出力に対して行えば、異物の大きさを分類することにより、その分布が分かる
。その結果により監視したい異物の大きさを、作業員が欠陥分類装置に接続されている図１の６に示した入力手段から入力する。入力された面積値を図２０及び図２１に示したしきい値ＴＨあるいはレ−ザ光照射強度制御電流値、検出器のゲイン制御値に変換されるように、面積値Ｓ変換出力値ＺとしたときＺ＝Ｆ（Ｓ）なる関数Ｆを実現するような処理系を構成する演算器を図１で示したユニット３に設ければよい。他方式としては、面積値Ｓに対応した出力値Ｚを得られるようにルックアップテ−ブルで図１ユニット３を構成する方法も考えられる。ただしＺは図２０及び図２１に示したしきい値ＴＨあるいはレ−ザ光照射強度制御電流値、検出器のゲイン制御値を表している。
【００５８】
また、先に挙げたウェ−ハパタ−ンの欠陥検査例で述べたような機能を図１に示すユニット２に持たせれば、異物に関して抽出しえる情報を利用して製造プロセスに対して同様の効果をもたらすことが可能である。
【００５９】
次に、液晶ディスプレイ用薄膜トランジスタ基板製造工程に適用した具体的実施例を示す。薄膜トランジスタ基板の製造工程の流れの概要を図２４に示す。基本的に半導体の製造工程と同一であるが、検査が外観不良よりも電気的なテスタに重きをおき、製品全数に対して短絡欠陥の検査および欠陥がある場合には修正作業が最終作業として行なわれる。薄膜トランジスタ基板の電気的配線の模式図を図２５に示す。薄膜トランジスタ基板はゲート線（以後、Ｇ線）４１１〜４１５とドレイン線（以後、Ｄ線）４２１〜４２５がマトリクス状に構成され、それぞれの交差部は絶縁されていなければならない。各交差部には薄膜トランジスタ４０７と透明画素電極４０８が構成されている。Ｇ線やＤ線は個々の配線は、静電破壊防止の目的で基板完成まで共通線４０１〜４０３によって接続されている
。ここで、短絡欠陥４０４とはＧ線とＤ線との短絡であり、線状の表示不良の原因となり、製品としては致命的である。そのため、検出した短絡欠陥４０４はレーザによって電気的に切断する。また、短絡欠陥はＧ線とＤ線との間だけではなく、Ｄ線とＤ線とにまたがる場合もあり、同様にレーザによって電気的に切断する。
【００６０】
欠陥分類まで行なう短絡検査修正装置の構成を図２６に示す。位置決めセンサ４４４、４４５を備えたＸステージ４４３、Ｙステージ４４２およびＺステージ４４１、θステージ４４０上に薄膜トランジスタ基板４００を装着し、プローバ４４７と４４８を図２５の共通線４０１と４０２あるいは共通線４０１と４０３あるいは共通線４０２と４０３の組合せに当てる。電圧制御部４５１によって電流計４４６を監視しつつ、電圧印加を制御する。電圧印加することで、短絡部４０４に流れる電流の発熱状態を赤外線検出器４３０で放射赤外線を画像情報として取り込む。赤外線検出器４３０はレンズ４３２、４３３、４３４を備え、レボルバ４３５によって切り換えることができる。取り込んだ画像情報は画像メモリ４５２に蓄え、処理することで短絡欠陥４０４の位置を特定する。この検出した位置情報をもとにステージ４４３を移動し、検出器４３１、ハーフミラー４３８
、レンズ４３６、レーザ発振器４３７で構成する顕微鏡兼レーザ照射ユニットによって欠陥部の観察、および短絡欠陥の電気的な切離しができる。検出器４３１で取り込んだ画像情報および赤外線検出器４３０で取り込んだ画像情報から特徴量を抽出し、分類モデル４５６と照合し、類似性から欠陥種類を特定する。この過程は図４および図９で前述のウェ−ハ検査で説明した方法と同様の手法が適用可能である。液晶ディスプレイ用薄膜トランジスタ基板検査においては、外観を観察する検査と異なり、目視では観察できない短絡欠陥も赤外線画像では観察できることが多く、通常の光学系とは別の波長を用いた検査にも本発明は適用できる。欠陥種類を特定した後、半導体ウェーハへの適用例と同様に原因判定ユニットへ情報を送り、さらに工程管理システムや装置パラメータ調整ユニット、検出パラメータ調整ユニットへ情報を送るとともに画像データ４５５や分類モデル４５６の蓄積データの更新を行なう。原因判定ユニットから検査パラメータ調整ユニットを通して、短絡検査修正装置の検出波長の変更などのパラメータ変更をすることもできる。
【００６１】
短絡検査修正装置における修正手順を図２７に示す。短絡検査修正装置から抽出した赤外線画像情報、可視画像情報およびリーク電流量から欠陥位置、大きさ
、形状、発熱量、ショート抵抗値から欠陥の致命性、欠陥の修正の可・不可を分類モデル４５６と照合することで判断し、修正できない製品は不良品とし、修正できる製品は、レーザ照射位置、レーザスリット長、レーザ強度などを装置パラメータ調整ユニットによって制御し、自動で修正を行う。
【００６２】
修正の可・不可に用いる分類モデル４５６は、半導体ウェーハ検査の場合と同様に端末によって新規モデルの登録、更新が可能であり、また、修正動作時、欠陥分類結果を作業者に示し作業者がその確認を行い、分類結果が正しければ修正動作を実行させ、分類結果が誤りの場合には正しい欠陥種別を端末より入力し修正動作を実行させる。また、この修正情報は分類モデル４５６にフィ−ドバックされ分類モデル４５６は更新される。
【００６３】
以上の適用例の他に本発明は、はんだ付け及びその検査修正工程、電子部品の基板への実装および検査修正工程、厚膜薄膜混成基板の製造および検査修正工程
、ＣＤＴディスプレイ等のブラウン管製造および検査調整工程、半導体の電気的テスタ検査工程など他の製品の製造・検査・修正工程への適用も可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明を概念的に説明するためのブロック図。
【図２】半導体製造工程に本発明を適用して時の工程ブロック図。
【図３】欠陥分類・特徴量抽出ユニットブロック図。
【図４】欠陥分類方法を概念的に示すブロック図。
【図５】特徴量空間における欠陥クラスタ分布例。
【図６】端末表示例。
【図７】端末表示例。
【図８】欠陥発生原因判定ユニットブロック図。
【図９】欠陥発生原因判定手順概念図。
【図１０】原因モデル概念図。
【図１１】検査装置調整制御方法をあらわす概念ブロック図。
【図１２】成膜装置調整制御方法をあらわす概念ブロック図。
【図１３】露光装置調整制御方法をあらわす概念ブロック図。
【図１４】現像装置調整制御方法をあらわす概念ブロック図。
【図１５】エッチング装置調整制御方法をあらわす概念ブロック図。
【図１６】ドライエッチング装置調整制御方法をあらわす概念図。
【図１７】エッチング装置異状時のエッチング装置調整制御方法。
【図１８】ＣＶＤ装置調整制御方法をあらわす概念図。
【図１９】ウェ−ハ異物検査の検出原理を示す図。
【図２０】１μｍ標準粒子を付着させたウェ−ハの検出デ−タ例。
【図２１】２μｍ標準粒子を付着させたウェ−ハの検出デ−タ例。
【図２２】１μｍ標準粒子を付着させたウェ−ハの検出デ−タ例。
【図２３】図２２に同じ、但しレ−ザ照射強度は１／２の場合。
【図２４】薄膜トランジスタ基板の製造工程の流れ図。
【図２５】薄膜トランジスタ基板の電気的配線図の模式図。
【図２６】欠陥分類機能を付加した短絡検査修正装置構成図。
【図２７】短絡検査修正装置における修正手順。
【符号の説明】
【００６５】
１…自動検査装置、２…欠陥分類装置、３…欠陥特徴量→検査基準変換ユニット
、４…欠陥特徴量→製造装置制御量変換ユニット、５…工程管理システム、６…情報入出力手段、７…情報蓄積手段、８…製造機、９…選別ユニット、１０欠陥分類欠陥判定情報入力手段、１１…欠陥修正ユニット、１２…製造ライン、１３…修正ライン、１４…検査情報刻印ユニット、３００…欠陥分類・特徴量抽出ユニット、３００ａ…欠陥分類ユニット、３００ｂ…欠陥発生原因判定ユニット
【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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【手続補正書】
【提出日】平成16年3月5日(2004.3.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物を検査して検出した欠陥の画像を得、該欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出し、該抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて予め設定した分類モデルを用いて前記欠陥を分類し、該分類した結果を画面上に表示し、該画面上に表示された前記分類の結果を修正し、該修正した分類の結果に基いて前記分類モデルを修正し、前記修正した分類分類モデルを用いて新たに取得した欠陥の画像を分類して前記欠陥の発生原因を推定することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
検査装置で検出した被検査物の欠陥の詳細な画像を取得し、該欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出し、該抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて虚報を除去し、該虚報を除去した欠陥の画像を予め設定した分類モデルを用いて分類し、該分類した欠陥の画像を該分類の情報と一緒に画面上に表示し、該画面上に表示された欠陥の画像の分類結果を修正し、該修正した分類結果に基いて前記分類モデルを修正し、該修正した分類モデルを用いて新たに取得した欠陥の画像を分類し、該分類した結果に基いて前記欠陥の発生原因を推定することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項３】
前記欠陥を分類することを、前記抽出した欠陥の画像の複数の特徴量をマッピングし、該マッピングした欠陥を予め記憶しておいた分類モデルと照合して虚報を除去し、該虚報を除去した欠陥を前記マッピングした特徴量空間上で特徴量が近い欠陥どうしをクラスタリングして欠陥を同定することにより行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査方法。
【請求項４】
前記欠陥の発生原因を、前記修正した分類モデルを用いて新たに取得した欠陥の画像を分類した結果と、該欠陥の画像の特徴量の情報とを用いて推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査方法。
【請求項５】
画像取得手段で取得した被検査物の欠陥の詳細な画像を記憶し、該記憶した欠陥の画像の複数の特徴量を抽出し、該抽出した欠陥の画像から虚報を除去し、該虚報を除去した欠陥の画像を予め記憶しておいた画像データベースを用いて分類し、該分類した欠陥の画像を該分類の情報と一緒に画面上に表示し、該画面上に表示された欠陥の画像の分類結果を修正し、該修正した結果を新たな分類モデルとして登録し、該登録した新たな分類モデルを用いて新たに取得した欠陥の画像を分類することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項６】
前記画像データベースは、各欠陥モードごとに欠陥画像が分類されて記憶されており、前記欠陥の画像を予め記憶しておいた画像データベースを用いて分類することを、前記欠陥の画像を前記画像データベース内の各欠陥モードの代表の欠陥画像あるいは複数の欠陥画像との相関関係を求め、該求めた相関関係に基いて分類することを特徴とする請求項４記載の欠陥検査方法。
【請求項７】
被検査物を検査して検出した欠陥の画像を記憶する画像記憶手段と、該画像記憶手段に記憶された欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、予め設定した分類モデルを記憶する分類モデル記憶手段と、前記特徴量抽出手段で抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて前記分類モデル記憶手段に記憶しておいた分類モデルを用いて前記欠陥を分類する欠陥分類手段と、該欠陥分類手段で分類した結果を画面上に表示する表示手段と、該表示手段の画面上に表示された前記分類の結果を修正する分類修正手段と、該分類修正手段で修正した結果に基いて前記分類モデル記憶手段に記憶した分類モデルを修正する分類モデル修正手段と、該分類モデル修正手段で修正して前記分類モデル記憶手段に記憶された分類モデルを用いて被検査物の欠陥の詳細な画像を分類した結果に基いて前記欠陥の発生原因を推定する欠陥発生原因推定手段とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項８】
検査装置で検出して画像取得手段で取得した被検査物の欠陥の詳細な画像を記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶した前記欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて虚報を除去する虚報除去手段と、予め設定した分類モデルを記憶する分類モデル記憶手段と、前記虚報除去手段で虚報を除去した欠陥の画像を前記分類モデル記憶手段に記憶しておいた分類モデルを用いて分類する欠陥分類手段と、該欠陥分類手段で分類した欠陥の画像を該分類の情報と一緒に画面上に表示する表示手段と、該表示手段の画面上に表示された欠陥の画像の分類結果を該画面上で修正する分類修正手段と、該分類修正手段で修正した結果に基いて前記分類モデル記憶手段に記憶した分類モデルを修正する分類モデル修正手段と、該分類モデル修正手段で修正して前記分類モデル記憶手段に記憶された分類モデルを用いて被検査物の欠陥の詳細な画像を分類した結果に基いて前記欠陥の発生原因を推定する欠陥発生原因推定手段とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項９】
前記虚報除去手段は、前記特徴量抽出手段で抽出した欠陥の画像の複数の特徴量をマッピングするマッピング部と、該マッピング部でマッピングした欠陥を前記分類モデル記憶手段に記憶しておいた分類モデルと照合して虚報を除去する分類モデル照合部とを備えていることを特徴とする請求項８記載の欠陥検査装置。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、検出した欠陥の画像を分類して欠陥の原因を推定する半導体装置等の欠陥検査方法及びその装置に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の目的は、上記従来技術の課題を解決すべく、自動検査装置の検査基準を製造プ
ロセスの状態に鑑み適宜最適に速やかに作業員との協調のもと調整する手段を提供し、そ
の結果として製造プロセスの安定化、検査修正工程の自動化を図ることができるようにし
た半導体装置等の欠陥検査方法及びその装置を提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
上記目的を達成するために、欠陥を検査する方法において、被検査物を検査して検出した欠陥の画像を得、該欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出し、該抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて予め設定した分類モデルを用いて前記欠陥を分類し、該分類した結果を画面上に表示し、該画面上に表示された前記分類の結果を修正し、該修正した分類の結果に基いて前記分類モデルを修正し、前記修正した分類分類モデルを用いて新たに取得した欠陥の画像を分類して前記欠陥の発生原因を推定するようにした。
また、上記目的を達成するために、欠陥を検査する方法において、検査装置で検出した被検査物の欠陥の詳細な画像を取得し、該欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出し、該抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて虚報を除去し、該虚報を除去した欠陥の画像を予め設定した分類モデルを用いて分類し、該分類した欠陥の画像を該分類の情報と一緒に画面上に表示し、該画面上に表示された欠陥の画像の分類結果を修正し、該修正した分類結果に基いて前記分類モデルを修正し、該修正した分類モデルを用いて新たに取得した欠陥の画像を分類し、該分類した結果に基いて前記欠陥の発生原因を推定するようにした。
また、上記目的を達成するために、欠陥を検査する装置を、画像取得手段で取得した被検査物の欠陥の詳細な画像を記憶し、該記憶した欠陥の画像の複数の特徴量を抽出し、該抽出した欠陥の画像から虚報を除去し、該虚報を除去した欠陥の画像を予め記憶しておいた画像データベースを用いて分類し、該分類した欠陥の画像を該分類の情報と一緒に画面上に表示し、該画面上に表示された欠陥の画像の分類結果を修正し、該修正した結果を新たな分類モデルとして登録し、該登録した新たな分類モデルを用いて新たに取得した欠陥の画像を分類するようにした。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
また、上記目的を達成するために、欠陥を検査する装置を、被検査物を検査して検出した欠陥の画像を記憶する画像記憶手段と、該画像記憶手段に記憶された欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、予め設定した分類モデルを記憶する分類モデル記憶手段と、前記特徴量抽出手段で抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて前記分類モデル記憶手段に記憶しておいた分類モデルを用いて前記欠陥を分類する欠陥分類手段と、該欠陥分類手段で分類した結果を画面上に表示する表示手段と、該表示手段の画面上に表示された前記分類の結果を修正する分類修正手段と、該分類修正手段で修正した結果に基いて前記分類モデル記憶手段に記憶した分類モデルを修正する分類モデル修正手段と、該分類モデル修正手段で修正して前記分類モデル記憶手段に記憶された分類モデルを用いて被検査物の欠陥の詳細な画像を分類した結果に基いて前記欠陥の発生原因を推定する欠陥発生原因推定手段とを備えて構成した。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
また、上記目的を達成するために、欠陥を検査する装置を、検査装置で検出して画像取得手段で取得した被検査物の欠陥の詳細な画像を記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶した前記欠陥の画像を処理して該欠陥の画像上の複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量抽出手段で抽出した欠陥の画像の複数の特徴量に基いて虚報を除去する虚報除去手段と、予め設定した分類モデルを記憶する分類モデル記憶手段と、前記虚報除去手段で虚報を除去した欠陥の画像を前記分類モデル記憶手段に記憶しておいた分類モデルを用いて分類する欠陥分類手段と、該欠陥分類手段で分類した欠陥の画像を該分類の情報と一緒に画面上に表示する表示手段と、該表示手段の画面上に表示された欠陥の画像の分類結果を該画面上で修正する分類修正手段と、該分類修正手段で修正した結果に基いて前記分類モデル記憶手段に記憶した分類モデルを修正する分類モデル修正手段と、該分類モデル修正手段で修正して前記分類モデル記憶手段に記憶された分類モデルを用いて被検査物の欠陥の詳細な画像を分類した結果に基いて前記欠陥の発生原因を推定する欠陥発生原因推定手段とを備えて構成した。