(57)【要約】【課題】マニュアルで分類した欠陥を教師欠陥として分類基準を設定する手法は公知の方法があったが、設定された基準が今後取得する未知の欠陥に対して妥当で適当であるか推定する方法は知られていなかった。また、分類基準が適正でないと判断された場合に既に設定された分類基準に対してより適正な分類基準の設定を保障する手法は従来知られていなかった。【解決手段】２つの異なる分類基準をもとに分類クラスが未知の欠陥を分類し、分類結果が異なる欠陥を収集して、収集された欠陥にマニュアルで欠陥の分類クラスを与える。分類クラスの与えられた欠陥を、分類基準を設定するグループと評価するグループに分割し、分類基準を設定するグループに属する欠陥を最大の性能で分類するように設定された分類基準に基づき評価するグループに属する欠陥を分類した場合の分類性能を算出し、設定した分類基準の妥当性を評価する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料を撮像して検出した第１の欠陥群の画像を欠陥の分類クラスごとに分類するステップと、
該分類クラスごとに分類した前記第１の欠陥群の画像の情報を用いて分類基準を作成するステップと、
分類クラスが既知の前記試料上の第２の欠陥群の画像を該作成した分類基準に基いて分類するステップと、
該分類クラスが既知の第２の欠陥群の画像を前記分類基準に基いて分類した結果に基いて前記分類基準の分類正解率を求めるステップと、
該分類正解率のデータに基いて前記分類基準を修正するステップと
を備えたことを特徴とする欠陥分類方法。
【請求項２】
前記分類基準を作成するステップにおいて、前記分類基準を、中間層と下層からなる多層構造の分類器を用いて設定し、前記中間層の分類器は論理式で分類を判定し、前記論理式は、該論理式を変化させたときに前記中間層の分類器と下層の分類器をもとにした総合的な分類の正解率が大きくなるように自動的に設定することを特徴とする請求項１記載の欠陥分類方法。
【請求項３】
前記分類基準の分類正解率を求めるステップで求めた分類正解率に関する情報を出力するステップを更に含むことを特徴とする請求項１記載の欠陥分類方法。
【請求項４】
前記分類基準を修正するステップにおいて修正された分類基準に基いて分類クラスが未知の前記試料上の欠陥を分類するステップを更に含むことを特徴とする請求項１記載の欠陥分類方法。
【請求項５】
前記分類クラスが未知の欠陥は、予め検査装置で検出されて、試料上の位置情報が既知の欠陥であることを特徴とする請求項４記載の欠陥分類方法。
【請求項６】
前記分類クラスが未知の欠陥を分類するステップにおいて分類した結果に基いて前記修正するステップにおいて修正した前記分類基準を再設定するステップを更に含むことを特徴とする請求項４記載の欠陥分類方法。
【請求項７】
試料上で検出された欠陥群を欠陥の分類クラスごとに分類して第１の教師データを作成するステップと、
該第１の教師データの情報を用いて分類基準を作成するステップと、
前記第１の教師データの一部を前記分類基準に基いて分類するステップと、
該分類基準に基いて分類した結果から該分類基準の分類性能を求めるステップと、
前記第１の教師データの中から前記分類性能を低下させる欠陥を前記第１の教師データから削除して第２の教師データを作成するステップと、および
該第２の教師データを用いて分類クラスが未知の欠陥を分類するステップと
を含むことを特徴とする欠陥分類方法。
【請求項８】
前記分類基準の分類性能を求めるステップにおいて、前記第１の教師データの一部について前記第１の教師データを作成するステップにおいて分類した結果に対する前記第１の教師データの一部を前記分類基準に基いて分類した結果の正解率に基いて分解性能を求めることを特徴とする請求項７記載の欠陥分類方法。
【請求項９】
前記第２の教師データを作成するステップは、前記第１の教師データの中から特定の欠陥を除外して新たな教師データを作成し、この新たな教師データの情報を用いて新たな分類基準を作成し、該新たな教師データに基いて前記第１の教師データ一部の欠陥を分類し、この分類した結果から前記新たな分類基準の分類性能を求め、この求めた前記新たな分類基準の分類性能を前記第１の教師データを用いて作成した分類基準の分類性能と比較することにより前記除外した特定の欠陥が前記第１の教師データを用いて作成した分類基準の分類性能を低下させる欠陥か否かを評価し、分類性能を低下させる欠陥と評価された場合には、前記新たなデータを第２の教師データとすることを特徴とする請求項７記載の欠陥分類方法。
【請求項１０】
欠陥の分類クラスが既知の教師データを用いて分類基準を作成し、
欠陥の分類クラスが既知のデータを前記分類基準に基いて分類し、
前記欠陥の分類クラスが既知のデータを前記分類基準に基いて分類した結果から該分類基準の分類性能を求め、
該求めた分類性能に基いて前記分類基準を修正する欠陥を分類する方法であって、
前記分類基準を作成するステップにおいて、前記分類基準を、上層と中間層、下層からなる多層構造の分類器を用いて設定し、前記中間層の分類器を、論理式で分類を判定し、前記論理式は、該論理式を変化させたときに前記下層の分類器による分類正解率が最も小さくなるように設定することを特徴とする欠陥分類方法。
【請求項１１】
前記分類基準の分類性能を求めるステップにおいて、前記欠陥の分類クラスが既知のデータを前記分類基準に基いて分類するステップで分類した結果の前記既知の分類クラスのデータに対する正解率に基いて分解性能を求めることを特徴とする請求項１０記載の欠陥分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は工業製品の欠陥分類方法に関し、特に欠陥検出後にその欠陥を詳細レビュー、および分類することが重要である半導体製品の前工程検査後の自動欠陥分類方法における自動分類規準の設定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体の微細化に伴い、半導体の前工程製造プロセスの制御はますます困難になってきており、従来半導体ウェーハの外観検査により検出された半導体欠陥の数の変動をもとにしたプロセス管理では高い歩留まりで半導体を製造することができなくなってきている。そこで、外観検査装置による検査後に、検査時に得られた画像を解析して自動的に欠陥を分類する、あるいは外観検査後に欠陥部のより詳細な画像を再検出し、この画像を自動的に分類するADCが提案されている。
【０００３】
ADCには画像より抽出した明るさや欠陥の形状など、複数の画像特徴量より構成される欠陥の特徴をあらかじめ定められたルールに基づいて欠陥クラスに分類するルール形のものや、この欠陥の特徴の各項目を１つのスカラー値として、このスカラー値複数をまとめて多次元ベクトル化し、前記多次元ベクトルにより張られる多次元空間における欠陥クラスの分布をもとに欠陥を分類する基準を自動的に生成する教示形のもの、さらに、ルール形のものと教示形のものを組み合わせたものなどさまざまな方式が提案されている。
【０００４】
ADCにより欠陥を自動的に分類するには自動分類の実施前に分類クラスが既知である欠陥サンプルをもとに欠陥の分類基準を設定することが必要である。ルール形の場合には一般に欠陥特徴の幾つかの項目に対し判定閾値を設定することが必要であり、また教示形のものでは前記多次元空間における欠陥クラスの分布を求めることが求められる。
【０００５】
上記従来技術に関連するものとして、分類基準の設定の方法としてはルール形のもの、特徴量を教示するもの、および、これを組み合わせたものが知られている。例えば、ルール形式の分類方法としては、特許文献１に記述されているような方法があり、特徴量を教示する方式のものとしては、特許文献２にその分類方法と教示方法が記述されており、更にこれを組み合わせたルール形のものと教示形のものを組み合わせた分類方式については、特許文献３に記述されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−３３１７８４号公報
【特許文献２】特開２００１-２５６４８０号公報
【特許文献３】特開２００１−１３５６９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前記従来技術では自動分類開始前における欠陥の特徴の分布をもとにした欠陥の分類基準の設定が行われるため、自動分類運用後における欠陥の特徴の分布がそれ以前の分布と類似しなくなった場合には適切な自動分類が実現できなくなるという課題があった。たとえば分類基準を設定した際に用意した欠陥サンプル中にいくつかの重要な欠陥サンプルが発生していなかった場合には、サンプルを用意できなかった欠陥クラスの分類基準は設定されないことになってしまうため、そのままでは自動分類を正常に行うことはできない。自動分類を開始する際には対象とする半導体レイヤーにおいて、既に収集された欠陥サンプルとは異なる種類の欠陥が発生するかどうかは未知であるため、この時点で設定した分類基準が十分であるかどうかを判定することは困難である。
【０００８】
この課題を解決するために、自動分類の開始後に大量に処理された欠陥より分類基準を設定する際に不足していた欠陥クラスのサンプルを見つけ、分類基準を更新することが最良の分類性能を達成するためには必要とされている。しかし、自動分類開始後には欠陥の分類状態を常に監視することは多くの労力を必要とするので自動分類をする意味を喪失してしまい、実際の生産ラインではこの作業を実施することはできない。この課題を解決するための従来の発明としては、例えば上記特許文献１に見られるように、半導体ウェーハ検出される欠陥からその特徴量を計算して特徴量空間に割り当て、欠陥の特徴領空間での分布からカテゴリを割り当て、欠陥分類のための教示データを作成し、欠陥分類実行時では、半導体ウェーハから検出される分類対象の欠陥について、同様の処理を行って教示データと比較し、半導体製造プロセスに変動などによりこれらデータに違いが生ずる場合に、この違いに応じて先に求めた教示データを修正するような方法が提案されていた。  
しかし、最近のプロセス管理には欠陥の細分類が必要になってきており、これを実現するために特徴量空間の次元数は大きくなってきているため、当初は少ないサンプル数より求める欠陥の分布より特徴量分布の変動を自動的に検出することは困難である。結局、現在までのところこの発明は実用化がされていない。また、たとえ自動分類開始後の欠陥状態を監視し、分類基準の設定に問題があることを発見した場合にも、実際には分類基準の再設定は極めて困難であった。
【０００９】
最初に分類基準の設定を行った後に大量に処理された分類結果がその後の分類基準の再設定により、より正確な分類結果を算出するようになるかを保証することは一般的には大量に自動分類された欠陥の真の分類クラスが未知の状態では不可能であるためである。また分類基準の再設定前と再設定後においては分類結果が異なる傾向の変動をしてしまう事態が発生するため、偏向の前後において分類クラス毎の欠陥数の変動が発生してしまい、プロセス管理を行ううえで不都合が発生してしまうという問題も併せ持っている。
【００１０】
さらに一般的なユーザにとっては、どのように分類基準を再設定すれば全体分類性能が向上するかがわからないという問題もある。分類基準の再設定においては、予め用意した欠陥群における各欠陥クラスに属する欠陥の特徴量を算出し、この分布をもとに基準を設定することが一般的であるが、このとき、全ての欠陥について特徴量を抽出してしまうと特に一部の欠陥を追加する場合においては性能が低下してしまう場合がある。そこで、最良の性能を得ようとする場合には分類基準を変更する前に最良の分類結果を得るために必要な欠陥のみを選択することが重要であるが、どの欠陥を選択すれば最良の結果が得られるかの判断は一般ユーザには困難であり、結局全ての欠陥より欠陥の特徴量の分布を算出して分類基準を設定しており、この結果、分類基準の再設定による性能の向上は一概には実現できないという難しさを抱えていた。
【００１１】
本発明の目的は、少ない労力により、欠陥を自動分類した際の妥当性を推定し、分類性能の向上を保証した分類基準を設定することを可能とする欠陥分類方法を提供することにある。
【００１２】
また、本発明の他の目的は、全体の分類性能の向上が保証できる分類基準の再設定手法を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明では、欠陥を分類する方法を、試料を撮像して検出した第１の欠陥群の画像を欠陥の分類クラスごとに分類するステップと、該分類クラスごとに分類した前記第１の欠陥群の画像の情報を用いて分類基準を作成するステップと、
分類クラスが既知の前記試料上の第２の欠陥群の画像を該作成した分類基準に基いて分類するステップと、該分類クラスが既知の第２の欠陥群の画像を前記分類基準に基いて分類した結果に基いて前記分類基準の分類正解率を求めるステップと、該分類正解率のデータに基いて前記分類基準を修正するステップとを備えて構成した。
【００１４】
更に、上記目的を達成するために、本発明では、欠陥を分類する方法を、試料上で検出された欠陥群を欠陥の分類クラスごとに分類して第１の教師データを作成するステップと、該第１の教師データの情報を用いて分類基準を作成するステップと、前記第１の教師データの一部を前記分類基準に基いて分類するステップと、該分類基準に基いて分類した結果から該分類基準の分類性能を求めるステップと、前記第１の教師データの中から前記分類性能を低下させる欠陥を前記第１の教師データから削除して第２の教師データを作成するステップと、該第２の教師データを用いて分類クラスが未知の欠陥を分類するステップとを備えて構成した。
【００１５】
更に、上記目的を達成するために、本発明では、欠陥の分類クラスが既知の教師データを用いて分類基準を作成し、欠陥の分類クラスが既知のデータを前記分類基準に基いて分類し、前記欠陥の分類クラスが既知のデータを前記分類基準に基いて分類した結果から該分類基準の分類性能を求め、該求めた分類性能に基いて前記分類基準を修正する欠陥を分類する方法において、前記分類基準を作成するステップにおいて、前記分類基準を、上層と中間層、下層からなる多層構造の分類器を用いて設定し、前記中間層の分類器を、論理式で分類を判定し、前記論理式は、該論理式を変化させたときに前記下層の分類器による分類正解率が最も小さくなるように設定するようにした。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、少ない労力により、欠陥を自動分類した際の妥当性を推定し、分類性能の向上を保証した分類基準を設定することが可能となる。また、全体の分類性能の向上が保証できる分類基準の再設定手法を実現することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を、図１〜図８を用いて説明する。
【００１８】
半導体ウェーハは、多数のステップにより多層構造的にパターンが形成されていく。この多層構造を製造していく過程において、その製造プロセスをモニタリングするために、レイヤー毎に外観検査や、その外観検査で検出された欠陥のレビュー、欠陥種類ごとの分類が行われる。欠陥のレビュー方法としては、一般に、
（１）検査装置が検査中に撮像した画像をレビューするもの、
（２）検査装置の外観画像撮像器を用いて再度欠陥の画像を撮像するrevisit形のもの、
（３）検査装置とは異なる、レビューＳＥＭ（走査電子顕微鏡）等のレビュー装置を用いてレビューするもの
など、いくつかの方法が提案され、利用されている。
【００１９】
ここで、（３）のタイプのシーケンスをより詳細に説明すると、外観検査を行った後、検査対象において検出された欠陥のウェーハ上の座標における外観を再度レビュー装置で画像撮像を行って欠陥画像を取得し、次いで、その画像をユーザがマニュアルによって、異物、パターン欠陥、スクラッチ等の欠陥クラス毎に分類し、各欠陥種における欠陥数、欠陥サイズの分布、ウェーハ上の欠陥発生位置の分布を解析し、製造プロセスの問題点を見つけている。
【００２０】
最近の半導体プロセスはますます微細化してきているため、その製造プロセスは最適な状態から多少ずれただけで不良が多発するようになってきており、より多数の欠陥画像のレビューが必要になってきている。そこで、最近ではこのレビューした欠陥をマニュアルで分類する代わりに、自動で分類するＡＤＣの重要性が高まってきている。
【００２１】
本発明によるＡＤＣの分類シーケンスを図１に示す。ステップ１０１はマニュアルによる分類作業のステップであり、複数収集された欠陥の画像を目視で評価し、分類するステップである。ステップ１０２は、ステップ１０１で目視評価された欠陥を用いて、分類基準を設定するステップである。ステップ１０２の内部シーケンスは図２で詳説するが、このステップ１０１において、ステップ１０１でマニュアル分類された欠陥数が少ないと判断された場合には、再度欠陥画像を収集し、ステップ１０１を実行する。
【００２２】
ステップ１０３は画像取得ステップであり、ステップ１０２で設定した分類基準をもちいて分類する欠陥画像を取得する。取得方法としては、既に撮像されている画像データを、通信等の手段によりプログラムを実行させるメモリ領域に転送する方法や、あるいは後述する図7で示すような検出系により新たに画像を撮像する方法などが適用可能である。ステップ１０４は自動分類ステップであり、分類結果が未知の欠陥を分類するステップである。
【００２３】
ステップ１０５はチェック要否判定ステップであり、ステップ１０２において設定した分類基準を評価することが必要かどうかを判定するステップである。ステップ１０５の1実施例については図８を用いて詳説する。ステップ１０５において分類基準の評価が不要と判断された場合には、ステップ１０８で分類シーケンスが終了したか否かを判断し、終了とはんだんされた場合には分類シーケンスを終了する。まだ終了していないと判断された場合には、ステップに１０３に戻る。
【００２４】
一方、ステップ１０５において分類基準の評価が必要と判断された場合にはステップ１０６の自動分類結果チェックステップを実行する。ステップ１０６はステップ１０４で正確に自動分類がされているかを評価するため、ステップ１０４で自動分類した欠陥の一部をマニュアルで評価するステップである。ここで正確に自動分類がされていると判定されれば、引き続き、さらに分類結果が未知である画像を撮像するステップである１０３と画像を自動分類するステップ１０４を実施する。また、ステップ１０６でのチェックの結果、自動分類結果の正解率が低ければ、ステップ１０５でマニュアル評価した画像を用いて、ステップ１０７で再度分類基準を設定し、ステップ１０３に戻って画像取得から１０６の自動分類結果チェックまでのシーケンスを実行する
本シーケンスをより詳細に説明する前に、欠陥の自動分類方法について説明する。欠陥を分類するためには、まず欠陥の特徴を抽出することが必要である。欠陥の特徴としては、画像特徴と物質組成特徴がその代表的なものとして挙げられる。画像特徴は、欠陥が含まれる画像と欠陥が含まれない同一パターンをもつ領域の画像の２枚の画像を比較して、欠陥領域を算出したのち、算出された欠陥領域より、欠陥のサイズや形状特徴、欠陥の明度、画像テキスチャ、表面の凹凸を算出する方法が提案されている。物質組成特徴としては、例えば電子線を欠陥に照射しそのＸ線を解析するＥＤＸ（Energy Dispersive X-ray Fluorescence Spectrometer）より得られたスペクトルが挙げられる。
【００２５】
分類基準の設定の方法としてはルール形のもの、特徴量を教示するもの、および、これを組み合わせたものが知られている。例えば、ルール形式の分類方法としては、特許文献１に記述されているような方法があり、特徴量を教示する方式のものとしては、特許文献２にその分類方法と教示方法が記述されており、更にこれを組み合わせたルール形のものと教示形のものを組み合わせた分類方式については、特許文献３に記述されている。
【００２６】
例えば、ルール形のものについて凹と凸とそれ以外を分類するためには、特許文献１に開示されている方法では、左右像より求めた陰影のできる方向と、欠陥画像と参照画像との差画像から得られる欠陥部位の位置情報を用いることで、欠陥が凸なのか凹なのかもしくはどちらでもないのかを判定することができると述べられている。一般に、画像には微小なノイズが発生しているため、キズ欠陥によって生じた陰影であるのか、あるいはノイズであるのかを識別するためには、これを判定するための閾値が必要になる。例えば、陰影の強度を欠陥領域全体でもって総和をとった凹凸度といった特徴を算出し、これが一定閾値を超えれば凹凸があり、なければ平坦である、といった方法で分類を行うための基準が設定される。この分類境界を示す閾値の設定には、既に欠陥の属性、すなわちこの場合には平坦なのか凸であるのか、あるいは凹みであるのかといった属性が既知である欠陥を前もって収集しておき、これらが最も適切に分類されるようにするのが一般的である。
【００２７】
教示形のものを使った分類として例えば特許文献２に示されるように、欠陥画像より抽出した特徴量をもとに、教示のための特徴量空間を形成するものがある。ここでは、１枚の欠陥画像から抽出される特徴量をｃ、予め設定された特徴量の個数をｎとし、１つの画像から抽出されるｎ個の特徴量の組み合わせ（ｃ０，ｃ１，…，ｃｎ）を特徴量ベクトル、特徴空間を算出するために用いられる欠陥画像から抽出された特徴量ベクトルで表わされる特徴量空間内の点を教師点として、これらの教師点を判別する判別式を算出する方法が述べられている。このように、特徴量空間を形成させるためには、分類クラスが既知である欠陥を複数収集して、教師点を設定することが必要である。
【００２８】
これらの公知例に示されているように、ステップ１０２で示した分類基準の設定ステップを実施するには、予め欠陥を収集しておき、この欠陥群より設定することが一般に行われているが、従来は一定以上の欠陥数が収集されれば、これをもとに分類基準を設定するといった手法を用いていた。しかし、対象とするレイヤーによっては、自動分類を正確に実施するためには数多くの欠陥を収集する必要がある場合があり、一方、たとえどれだけ画像を収集しても正確な自動分類ができるような分類基準を設定することができないレイヤーもある。このため、分類基準を一度設定しても分類性能が十分でない場合には、そのレイヤーが自動的に分類することが不可能であるのか、画像の収集数が不足しているのか判らない状態で、再度画像の収集と分類基準の再設定を行わなければならなかった。
【００２９】
図２に本発明の分類基準の設定シーケンスを示す。まず、ステップ２０１において、前記ステップ１０１において収集された各欠陥群を、ある一定の数Ｎのグループに分割するための値Ｎを設定する。Ｎの初期値は２が都合が良い。次いで、ステップ２０２において、各欠陥群の欠陥を、このＮのグループにそれぞれが入るように分割する。各欠陥の真の分類クラスは、ステップ１０１においてマニュアルで与えられており、各分割グループにおいて、それぞれの欠陥種がなるべく等しくなるように分割すると良い。次に、ステップ２０３において、このＮのグループのうち、１つのグループを分類グループ、残りのＮ−１のグループを教示グループとして選択し、教示グループに属する欠陥より分類基準を設定する。
【００３０】
次いで、ステップ２０４において、分類グループに属する欠陥を、設定した分類基準により分類する。Ｎのグループより、１つのグループを分類グループとして選択する組み合わせはＮ通りあるため、この全ての組み合わせが終了するまで、ステップ２０３からステップ２０４のステップを繰り返す。Ｎ通りの組み合わせが全て終了すると、分類する欠陥が属さなかった教示セットより求めた分類基準に基づいた、全欠陥の分類結果を得られることになる。次に、ステップ２０１においてＮの値を大きくして再度実行する。Ｎは数が少ない場合には欠陥数まで、数が多い場合には１０〜２０程度まで実施すればよい。
【００３１】
いま、欠陥クラスｉにおいて分類基準を設定するのに用いられた欠陥数をＣｉとおき、教師欠陥と呼ぶ。Ｎを２〜２０まで実施した場合には、教師欠陥数がＣｉ／２からＣｉ＊１９／２０と変化した場合の、自動分類の正解率を求められることになる。一般に、教師欠陥数が多くなるほど、分類基準を設定するのに用いなかった欠陥を分類する正解率は向上するため、図３に示すような、教師欠陥数と正解率の関係が得られる。また、教師欠陥数を最大のＮにした場合の分類正解率より、ステップ１０１において与えられた全欠陥を教示した場合の分類性能を推測できる。この分類正解率が十分高ければ、算出された分類基準をもとに、分類結果が未知の任意の欠陥を自動分類した場合の正解率は高いと考えられる。
【００３２】
一方、この正解率が低かった場合には、２つのケースが考えられる。１つは教師欠陥数が不足している場合、もう１つはＡＤＣでは高い性能での分類がもともと不可能な欠陥である場合である。この違いは、図３に示す曲線によって判定することができる。図３に示すように、Ｎを最大にした時点における曲線の微分値が正の値をとれば、教師欠陥数を多くすることにより性能の向上を期待でき、この場合には教師欠陥数不足と判定できる。一方、Ｎを最大にした時点での曲線の微分値が０付近であれば、既にその分類正解率は飽和しており、教師欠陥数を多くしても性能を向上させることができない、すなわち、ＡＤＣでは高い性能を期待できないことが判る。
【００３３】
ステップ２０５において、各分類クラス、および総合性能の教師欠陥数−分類正解率のグラフを表示するとともに、性能が十分ではない場合には、教師欠陥数を増やすことが必要なのか、あるいは高い性能は期待できないのかのレポートを表示する。この表示されたレポートに基いて、性能が十分でない場合には、教師欠陥数を増やしてステップ２０１からステップ２０４までを繰返しステップ２０５で再度評価結果を表示する。このようにして、分類正解率の評価が終了した後、ステップ２０６において、全ての教師欠陥を用いて分類基準を生成し、これを前記ステップ１０２において生成される分類基準とする。
【００３４】
次いで、前記ステップ１０４について説明をする。前記ステップ１０２を実施する際に収集された教師欠陥は、図２に示したシーケンスにより高い性能で分類されることが保証されるのであるが、その後に長期間にわたり同じ欠陥ばかりが発生するわけではないため、必ずしもその性能を継続的に維持可能ではないという問題がある。そこで、欠陥が正常に分類されたかを、ある期間ごとにマニュアル分類によってモニタリングすることが必要である。この方法として、ＡＤＣを行う分類基準の中にモニタリングルールを組み込んでおくことことが望ましい。
【００３５】
モニタリングルールは、以下の外部からの入力をもとに、すなわち、
（１）欠陥群を検出したウェーハ群におけるウェーハ１枚あたりに存在する欠陥数の時系列変動
（２）欠陥群を検出したウェーハ群におけるウェーハ１枚毎に検出した欠陥群より求める欠陥位置の空間的分布
（３）分類基準を設定する際に用いた教師欠陥数
（４）欠陥群を検出したウェーハ群に対して適用される電気的試験結果
（５）前記欠陥群の一部あるいは全てに対して行われる欠陥の組成解析結果
のすくなくとも１つをもとに、モニタリングするタイミング、あるいは欠陥群を決定する。
【００３６】
一般に、安定して発生する欠陥は、分類基準を設定する際にステップ１０１で収集した画像内に既に存在していると考えられ、ここでは、特に突発的に発生する欠陥に注目する必要がある。その観点から、（１）で述べるとおりに、ウェーハ１枚あたりに存在する欠陥数の時系列変動を解析し、１枚あたりに存在する欠陥数が極めて多くなった場合に、分類結果をモニタリングすれば、プロセスが安定した状態では発生しない稀に発生する欠陥の分類結果を評価可能になり、また、これを教師欠陥群に組み入れることが容易である。また、（２）で述べた欠陥位置の空間的な分布では、ランダム欠陥やシステマティック欠陥などを、その分布より求められることが知られており、従来観測されていなかった空間的分布が発生している場合に、分類結果をモニタリングすることにより、教示欠陥とは異なる特徴をもつ欠陥の分類状態を確認することが可能になる。
【００３７】
教師欠陥数が既に大量に存在すれば、分類状態をモニタする必要は少ない。教師欠陥数が少なければ、短期間ごとに分類状態を確認する必要がある。
【００３８】
欠陥の分類の主要な目的の１つとして、製品歩留まりを低下させている原因を特定することが挙げられる。欠陥原因を特定する方法として、実製造ラインで多く行われているのが電気試験や欠陥の組成解析である。ここで電気的、あるいは物理的に致命性が高い欠陥は、高い精度で欠陥分類がされることが必要であり、これらの分類結果を確認することにより、高い精度で欠陥原因や歩留まり推定を行うことのできる自動分類を実現することができる。
【００３９】
この内容を図８を用いて図示する。８０１は分類基準を設定する際に予め決定した分類基準の確認タイミングである。ステップ１０２において分類基準を設定する際に用いた欠陥数が多ければこの確認タイミングを長く設定し、逆に少なければ短く設定する。また、上記（１）〜（５）のモニタしている結果が大きく変動した場合には、その変動にあわせて確認タイミングの変更等を行う。８０２は（１）で述べたウェーハ1枚あたりで検出した欠陥数の時系列変動を示している。８０３と８０４はウェーハ1枚で検出した欠陥位置の分布において特徴的なパターンを発生した箇所で検出した欠陥数であり、８０３は線状のパターンの欠陥位置の分布を示した箇所の欠陥数、８０４は環状の分布を示した欠陥数の分布である。８０５は電気試験を行った結果、欠陥として判定されたチップの数の経時変化、８０６はEDX解析をして検出した元素の中に鉄元素が存在した欠陥の個数を示している。ここでは８０１で示した教示欠陥の数より決定された分類結果確認タイミングの前に、それ以前では発生していなかった環状欠陥が大量に発生したことが確認されたため、８０７に示したタイミングで欠陥の分類結果を確認すべきであることをADCシステムが通知する。また、ADCシステムはこのとき８０７までの期間で分類した欠陥のうち、欠陥の分類結果を確認すべき欠陥群を自動的に抽出する。
【００４０】
このようにして、予め設定されたモニタリングルールにより、ＡＤＣシステムは、ステップ１０４で自動分類した欠陥で分類状態を確認すべき欠陥群を抽出し、ユーザに対して表示する。この処理は、例えば欠陥画像を撮像するレビュー装置で行っても、あるいはネットワーク接続されているコンピュータ端末で行っても、いずれでもかまわない。ユーザは、ＡＤＣシステムによって抽出された欠陥群に対して、マニュアル分類結果を与えることにより、ステップ１０６に示した自動分類結果チェックステップは実現される。ステップ１０６でチェックした分類結果は、そのまま分類基準の再設定に用いることが望ましい。
【００４１】
しかし、ここで分類基準を変更した場合に問題となるのが、ステップ１０６で得られた教示データを用いることにより、真に分類性能が向上するかが保証できない点にある。すなわち、初期設定時に用いた教師欠陥とステップ１０６で確認した欠陥群についてはともに教師欠陥として用いて、ステップ１０７で新たな分類基準を生成するため、図２を用いて説明したシーケンスによりその分類基準を用いた場合の教師欠陥群における性能は確認できるが、一方、既にステップ１０４において分類し、かつステップ１０６でマニュアルで分類結果を与えた欠陥以外については、真の分類結果が未知であり、新たに設定した分類基準により性能が向上するのか低下するのかを確認することができない。実際、分類エンジンにおいては偏った教示を行うことによって、分類性能が低下するという現象が数多く報告されており、ステップ１０７で分類基準を生成するためには、分類性能が低下しないという保証が必要とされる。
【００４２】
これに対する本発明による解決策を、図４に示す。図４は、図１のステップ１０７においてなされる処理である。ステップ４０１は、与えられた教師欠陥を用いて分類基準を設定するステップであり、ステップ４０２は、変更前と変更後の分類基準の両方によって、ステップ１０４で分類した欠陥すべて、あるいはその一部を分類し、その分類結果の差を抽出するステップである。ステップ４０２で分類結果に差があると抽出したもののみを確認することにより、ステップ４０２で比較した欠陥全てに対して、分類基準変更前と変更後の性能評価を行うことができる。
【００４３】
ステップ４０３では、ステップ４０２で分類し、その分類結果に差が発生したもののみに対して、マニュアルで真の分類結果を教示する。ステップ１０２で生成した初期分類基準が既に十分調整されていれば、通常の場合、分類結果で差が発生するものの数は少ない。ステップ４０３で入力された真の分類結果とステップ４０２で分類した結果を比較評価し、ステップ１０７で生成した分類基準による分類性能が、ステップ１０２で生成した初期分類基準よりも低下した場合には、再度ステップ４０３においてマニュアル分類された欠陥を教師欠陥群に追加し、ステップ４０１で再度分類基準を設定する。このようなシーケンスを組むことにより、教師欠陥を追加することにより性能が向上することが保証される分類基準を設定することができる。
【００４４】
ここまでは、分類性能を向上させるために教師欠陥を追加する方式のみについて述べてきたが、更に分類性能を向上させるためには、不要な教師欠陥を除去することが必要になる。教師欠陥画像は通常正常に撮像されているが、一部の画像においては、ＳＥＭ画像のチャージングなどの画像の撮像状態により、欠陥領域自体が正常に抽出できない、あるいはチャージングにより、異常な明るさで検出されてしまう場合もある。このように撮像された欠陥を用いて分類基準を設定した場合には、本来分布しないはずの特徴量を用いて基準を再設定してしまうため、却って分類性能が低下してしまう。
【００４５】
そこで、分類性能を低下させる教師データを抽出することが必要になる。この１実施シーケンスを、図５を用いて説明する。まず、ステップ５０１において、要否を判定する欠陥を教師欠陥群より１つ指定する。次に、ステップ５０２では、ステップ５０１において指定された欠陥を除く、教師欠陥をＮ個のグループに分割する。ここで、Ｎは教師欠陥数以下の数であるが、例えば２０程度に分割しておいてもよい。ここで、各グループ内にできるだけ各欠陥クラスに属する欠陥の数が等しくなるように分割する。
【００４６】
ステップ５０３では、この中の１グループを選択し、選択されなかったグループに属する欠陥より分類基準を算出し、ステップ５０４において、ステップ５０３で選択されたグループに属する欠陥を分類する。ステップ５０３とステップ５０４を選択するグループを変えながらＮ回実施すると、全教師欠陥の分類結果を得ることができる。また、ステップ５０５では、真の分類結果が既知である、教師欠陥以外の欠陥を分類する。ステップ５０４とステップ５０５において得られた分類結果は、真の分類結果と比較され、ステップ５０６において、ステップ５０１で指定した教師欠陥を除いた後の分類性能と除く前の分類性能との比較がなされる。ステップ５０６において、教師欠陥より除くことにより性能が向上すると判断された場合には、教師欠陥より削除するほうが良い欠陥という候補になる。
【００４７】
なお、分類性能の向上を確認する方法としては、各分類クラスの正解率を比較する方法、総合性能で比較する方法、およびこれを組み合わせた方法がある。この両比較で、性能が向上した場合には、必ず削除すべき欠陥、一方のみで性能が低下した場合にはどちらとも言えない欠陥、両方で低下した場合には教示欠陥として必須な欠陥ということになる。
【００４８】
ステップ５０１からステップ５０６のシーケンスを、ステップ５０１で選択する教師欠陥を変更しながら行うことにより、不要な教師データを抽出していく。
【００４９】
次に、ステップ５０７において、ステップ５０６における比較で性能の向上が著しい順に順位付けがされ、ステップ５０８において、その上位から１つづつ教師欠陥群より削除し、ステップ５０９において、残った教師欠陥群より分類基準が設定される。
【００５０】
ステップ５１０は、ステップ５０９で設定された分類基準により分類するステップであり、内部でステップ５０２〜ステップ５０５で述べた処理が実施される。
【００５１】
次いで、ステップ５１１において、分類された結果と真の分類とが比較され、性能の向上が認められた場合は、再びステップ５０８の処理を行う。一方、性能が逆に向上しなかった場合には、ステップ５１２において教師欠陥群より最後に除いた教師欠陥を再び教師欠陥に戻し、再びステップ５０８に戻り、その次の欠陥を評価する。
【００５２】
図５で説明したシーケンスは、特に少数の教師欠陥を追加するかどうかの判定で、極めて重要な処理になる。少数の教師欠陥を追加する場合には、必ずしも、追加しようとする教師欠陥群の持つ特徴量分布がその欠陥クラスがもつ特徴量分布と一致しない傾向が強いためである。このため、図４に示したシーケンスのステップ４０１あるいはステップ４０３において、図５に示したシーケンスを組み込むことが、最良の分類基準を設定する上で重要である。
【００５３】
ここで、図５に示したシーケンスは、総合的な性能を向上させることを保証する方式ではあるのだが、一方、ユーザにとっては総合的な性能は多少低下しても、必ず分類したい極めて重要な欠陥というものが存在し、この特殊なケースの分類性能の向上についてはケアすることができない。このため、図５で示したシーケンスにより性能を向上するためには、教師欠陥群より削除する方が望ましいとされた欠陥をユーザが明確にわかるように表示し、ユーザがその確認を行えるようにすることと、各欠陥毎に削除したときと削除しない場合の性能の比較が行えるようにすることが望ましい。
【００５４】
さて、分類基準を設定する方法に関しては、教示形の分類器の場合には、特許文献２にその分類基準の設定方法が記述されている。一方、特許文献３に説明されているような、半導体の知見が予めルールロジックで示されている分類器のように、第１層の分類器とその下層の分類器の２つで構成されている場合には、第１層の分類基準の設定には、マニュアルでパラメータを設定することが従来要求されていた。下層の分類器の分類結果に教示したとしても、必ずしも下層の分類器と第１層の分類器が１：１に対応していないため、第１層のルールロジックで用いられる判定式で期待される分類結果を得ることができないためである。
【００５５】
この課題を解決するために、本発明による手法では、上層の分類器、すなわち、分類基準を設定するユーザにとっては中間的な分類結果に対しても、マニュアルで分類結果を与えることによりこの課題に対応する。図６に、この１例を示す。６０１は分類基準を設定するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）であり、６０２は下層の欠陥のクラスを示すタグである。６０３は中間層の欠陥クラスを示すタグになっている。任意の欠陥が下層の欠陥クラスＣＢ（ｉ）に分類されるには、その欠陥が中間層のクラスＣＭ（ｊ）に分類されることが条件である場合には、ＧＵＩ上でＣＢ（ｉ）に対応する６０２のタグとＣＭ（ｊ）に対応する６０３のタグがリンクされている。
【００５６】
６０４のエリアには、欠陥のサムネイル画像６０５が表示されている。ＧＵＩ６０１は、マウスポインターでユーザが入力指示できるようになっている。ユーザがタグ６０２をポインターで指定すると、エリア６０４には、タグ６０２で示された欠陥クラスに属する欠陥のサムネイル画像６０５が表示される。エリア６０４に表示されている任意のサムネイル画像６０５を、一般にＧＵＩにおいて行われているドラッグ＆ドロップの手法により、いずれかのタグ６０３に移動させることにより、下層の分類における真の分類結果と中間層の分類における真の分類結果の両方を、同時に指定することが可能である。この操作を全ての欠陥に対して行うことにより、全欠陥に対して中間層と下層それぞれの分類されるべき結果が与えられることになる。
【００５７】
さて、図６を用いて、ユーザが、中間層と下層の真の分類結果を、ともに教示する方法について述べたが、中間層の分類されるべき結果を与えることは、操作を複雑化してしまい、ユーザの使い勝手は良好とはいえない。ユーザ負担を最小にして分類基準を設定するには、ユーザに下層の分類のみの分類基準を設定させるようにすることが望ましい。従来知られている自動分類方式において、多層構造をもっているものとしては、例えばバックプロパゲーション形のニューラルネットワークが知られており、この方式では、下層の最終的な分類における分類の正解を与えるのみで、中間層には正解を教示することなく、下層、中間層の分類基準を設定することが可能であった。しかし、この方式では、多数の教示データを与えなければ、最適な分類基準を設定することが不可能であり、ユーザもその中間層の結果を確認したとしても、適正な分類基準が設定されているのか判断することが不可能であった。このため、従来のバックプロパゲーションに代表されるニューラルネットの方式を適用することは、ユーザが必要なステップごとに分類基準を設定する必要があるような、半導体欠陥分類のような適用対象においては実用化が困難であった。
【００５８】
これを解決するため、特許文献３に記述されているように、中間層の分類としてはルール形のものを用いることが一般的になってきている。この方式では、中間層の判定は、例えば特許文献２に示されるように論理式で示される場合が多く、たとえば同公報に記述されている凹、凸、平を分離する基準として、あらかじめルールより定められている１つ、あるいは少数の特徴量のみを用いた判別式を設定し直すことになる。すなわち、従来技術のバックプロパゲーション形のニューラルネットワークが中間層として各中間層の結果と入力との間に特定の制限が存在しないのに対して、ルール形で中間層を算出するものでは、各中間層の算出結果と入力との関係の有無が既に決定されており、この制約により少ない数の教師欠陥より適正な分類基準を設定することが可能になる。
【００５９】
中間層の判別式を設定するにあたって困難になるのが、中間層の正解となる出力を得ることができない点である。この課題は中間層における判別式を変化させた場合の下層の分類正解率の変化を評価し、正解率がより大きくなるように判別式を設定することにより解決する。
【００６０】
真の下層の分類クラスがｉである欠陥ｄの中間層の分類に用いる特徴量のベクトルをＦｍ、下層の分類に用いる特徴量のベクトルをＦｂとおくと、中間層のクラスをｊで表わした場合に、分類クラスｉに対応する判別式は例えば、下記（数１）のようになる。  
ｆ(ｉ)(Ｆｍ,Ｆｂ)
＝ｍａｘｊ(ｆ１(ｊ)(Ｆｍ)ｆ２(ｉ,ｊ)(Ｆｂ))  ……（数１）
この欠陥がクラスｉに分類される必要条件は、任意のクラスｋに対してｆ２(ｉ,ｊ)(Ｆｂ)＞ｆ２(ｋ,ｊ)(Ｆｂ)が成立する中間層のクラスｊに分類されることである。そこで、ｆ２(ｉ,ｊ)(Ｆｂ)＞ｆ２(ｋ,ｊ)(Ｆｂ)を満たさないクラスｋが存在するクラスｊに分類される場合に、コストがかかる評価式を評価し、このコストが最小になるように、中間層の判別式ｆ１(ｊ)(Ｆｍ)を設定することにより、中間層の分類基準を変更する。中間層の分類はルール形であるため、ｆ１(ｊ)(Ｆｍ)は、より具体的な例として、下記（数２）で示される。
【００６１】
ｆ１(ｊ)(Ｆｍ)
＝(Ｆｍ１＞ｔｈ１∩Ｆｍ２＞ｔｈ２)∪Ｆｍ３＞ｔｈ３……（数２）
このように変化させていくことにより、必ずしも最大の正解率を得ることはできないが、少なくとも正解率がはじめの状態よりも良好になるように論理式を変化させることが可能である。
【００６２】
バックプロパゲーション形ニューラルネットワークなど従来知られている手法と異なり、本発明の手法での判別式の変更は、たとえば上記の（数２）で示された論理式の場合には３つの変数を変更するだけであるため、自由度が小さく、その分少ない教師欠陥より安定した性能を得ることができる。一方、予め得られている知見をもとにして論理式は組まれているため、一般的な学習ではきわめて難しい複雑な式を与えることも可能である利点がある。
【００６３】
さて、ここまでは分類方法について述べてきたが、本発明の方式はさまざまな装置に実装可能であることはもちろんであり、その１つの例としては、半導体欠陥をレビューするレビューＳＥＭが挙げられる。図７において、７０１は電子線源であり、７０２はコンデンサーレンズである。７０３と７０４はそれぞれX、Y方向の偏向手段であり、XY方向に電子線の照射する位置を制御する。偏向手段で偏向された電子線は７０５の対物レンズで集束され、７０７と７０８により構成されるＸＹステージ上に固定された観察対象である半導体ウェーハ７０７に照射する。観察対象に照射された電子により、観察対象では２次電子が発生し、これを７２４のＥｘＢ偏向器を介して２次電子検出手段７０９で検出する。
【００６４】
７１０と７１１は反射電子検出器であり、それぞれ異なる方向からの反射電子を検出する。７１６は検出した電子の画像化ユニットである。７１２、７１３、７１４はA/Dコンバータであり、それぞれ、７０９、７１０、７１１で検出した電子信号をデジタルデータに変換し、メモリ７１５にデジタルデータを格納する。７０３と７０４を制御することにより電子線の照射位置を2次元的に走査することにより、画像メモリ７１５には７０９で検出した2次電子の２次元画像、７１０で検出した反射電子の2次元画像、７１１で検出した反射電子画像を形成する。７１６のユニットに記憶された画像は７２１の画像処理ユニットにより処理され、欠陥の自動分類が行われる。７１７は欠陥の欠陥の位置特定ユニットであり、画像の中から欠陥の領域を算出する。
【００６５】
７１８は欠陥特徴抽出ユニットであり、画像メモリ７１５で形成された２次元欠陥画像より、欠陥の画像特徴量を抽出する。７１７で算出された欠陥領域の形状や欠陥領域内の明るさを、欠陥特徴量とする。７１７で抽出された画像特徴量と７１６で記憶した２次元欠陥画像は、２次記憶手段７２３に格納することを可能にする。７２０は分類基準設定手段であり、既に述べた分類基準の設定方法を実現する。７１９は分類手段であり、分類基準設定手段７２０で設定した分類基準を用いて、欠陥を分類する。分類手段７１９は、画像処理手段７１７で得られた画像特徴をリアルタイムに分類することも、２次記憶手段７２３に格納された欠陥を分類することも可能になっている。７２２はグラフィック端末であり、７１６で記憶した画像や７２１で分類した結果、あるいは７２０で設定した分類基準をユーザに対して表示する端末である。また、図6により説明したGUIもこの端末に表示させることが可能であり、これによりユーザはマニュアルで分類結果を教示することを可能にしている。更には図3により説明した教示欠陥数と分類正解率との関係もこれに表示させることが可能である。
【００６６】
なおここでは、レビューＳＥＭに実装した例について述べたが、本手法はもちろん光学のレビュー装置に実装することも、あるいは検査装置上に実装した欠陥自動分類器の手法としても適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の１実施例の基本シーケンスである。
【図２】本発明の1実施例における分類基準の設定シーケンス説明図である。
【図３】本発明の分類基準設定シーケンスを実施した際に評価する分類基準の基本特性説明図である。
【図４】本発明の1実施例における分類基準の変更シーケンスである。
【図５】本発明の１実施例における分類基準を設定する際に参照する欠陥を選択するシーケンスである。
【図６】本発明の１実施例における分類基準の教示画面である。
【図７】本発明の方式をレビューＳＥＭに実装した場合の実装方法説明図である。
【図８】本発明の１実施形態による欠陥分類方法における、分類基準再設定タイミングの説明図である。
【符号の説明】
【００６８】
２０１・・・分割数設定ステップ    ２０２・・・教師欠陥の分割ステップ    ２０３・・・分類基準の設定ステップ    ２０４・・・分類基準に設定しなかった欠陥の分類ステップ    ２０５・・・分類基準評価結果の表示ステップ    ２０６・・・分類基準の設定ステップ 
【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】
2004295879.tif 000008
【図７】
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【図８】
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