(57)【要約】【課題】半導体集積回路などの製造過程において、不具合が生じた製造装置を見つけ出すためには、同一品種の大量の検査データが必要であった。本発明では、多品種小量生産ラインで不具合が生じた製造装置を効率的に見つけ出すプログラムを提供する。【解決手段】複数品種を混在させた複数の対象ウエハ選択処理１１、欠陥座標データ入力処理１２、複数品種の座標フィルタ入力処理１３、欠陥座標データのフィルタリング処理１４、欠陥密度算出処理１５、処理履歴データ入力処理１６、問題工程の順位付け処理１７、解析結果出力処理１８を実行することで、不具合が生じた製造工程を算出する。【選択図】  図１
2004165395.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象群の有する異物ないしはパターン異常の発生源を解析するために実行するプログラムであって、
被検査対象群の有する異物ないしはパターン異常の座標の情報を有する検査データ群を入力する検査データ入力処理と、
該被検査対象群の品種毎に予め定めた領域の座標を有する座標フィルタを入力する座標フィルタ入力処理と、
該被検査対象毎に、被検査対象が製造工程毎に処理した装置の履歴が格納された処理履歴データを入力する処理履歴データ入力処理と、
該検査データが有する異物ないしはパターン異常の座標と、品種毎の該座標フィルタで定めた領域の座標とを比較し、該領域の座標内に存在する該検査データの異物ないしはパターン異常の個数を抽出し、該領域の面積で正規化した欠陥密度を算出する欠陥密度算出処理と、
該処理履歴データに記された製造工程毎に被検査対象を処理した装置毎に、該欠陥密度算出処理で算出した欠陥密度をグループ分けして、製造工程毎の問題度数を算出する問題度数算出処理と、
製造工程毎の該問題度数に基づき、解析結果を出力する出力処理と
を実行することを特徴とする検査データ解析プログラム。
【請求項２】
被検査対象群の有する異物ないしはパターン異常の発生状況を管理するために実行するプログラムであって、
被検査対象群の有する異物ないしはパターン異常の座標の情報を有する検査データ群を入力する検査データ入力処理と、
該被検査対象群の品種毎に予め定めた領域の座標を有する座標フィルタを入力する座標フィルタ入力処理と、
該検査データが有する異物ないしはパターン異常の座標と、品種毎の該座標フィルタで定めた領域の座標とを比較し、該領域の座標内に存在する該検査データの異物ないしはパターン異常の個数を抽出し、該領域の面積で正規化した欠陥密度を算出する欠陥密度算出処理と、
該欠陥密度算出処理で算出した欠陥密度を出力する出力処理と
を実行することを特徴とする検査データ解析プログラム。
【請求項３】
請求項１ないしは請求項２記載の検査データ解析プログラムを実行するために、被検査対象群の有する異物ないしはパターン異常の座標を検出する検査において、
該被検査対象の品種毎に解析する領域の座標を定めるステップと、
該被検査対象の品種毎に該領域の座標内で検査感度を定めるステップと、
該検査感度で検査を行うステップと
を有することを特徴とする検査方法。
【請求項４】
前記座標フィルタで定める領域として、メモリ回路の領域であることを特徴とする請求項１ないしは請求項２記載の検査データ解析プログラム。
【請求項５】
前記座標フィルタで定める領域として、複数の品種で共通に搭載された回路の領域であることを特徴とする請求項１ないしは請求項２記載の検査データ解析プログラム。
【請求項６】
前記問題度数算出処理において、装置毎にグループ分けした欠陥密度を、分散分析で問題度数を算出することを特徴とする請求項１記載の検査データ解析プログラム。
【請求項７】
前記出力処理において、前記問題度数算出処理で製造工程毎に算出した問題度数の順に問題工程の候補のリストを出力することを特徴とする請求項１記載の検査データ解析プログラム。
【請求項８】
前記出力処理において、装置毎にグループ分けした欠陥密度を、箱ひげ図として出力することを特徴とする請求項１記載の検査データ解析プログラム。
【請求項９】
前記出力処理において、装置毎にグループ分けした異物ないしはパターン異常の座標を、欠陥マップとして出力することを特徴とする請求項１記載の検査データ解析プログラム。
【請求項１０】
前記出力処理において、欠陥密度を予め定めた期間毎に平均を算出し、算出結果を時系列に出力することを特徴とする請求項２記載の検査データ解析プログラム。
【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、薄膜磁気ヘッド、光デバイスなど製品が製造される過程で発生する異物ないしはパターン異常の発生源を解析するために実行する検査データ解析プログラム、またその実行に適した検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体集積回路の製造を例に以下、従来技術を説明する。半導体集積回路は、一般にシリコンウエハ上に回路パターンなどの層が多層化されて複数のチップを形成する前工程と、チップ毎に切り離し、個々のチップをモールドし、製品を完成させる後工程に分かれている。製造中に発生する不良の大半は、微細加工を伴う前工程で発生し、前工程での歩留り向上が低コスト生産には、重要である。ここで、前工程での歩留りとは、前工程の最終試験である電気検査の結果で決まる良品率、すなわち、ウエハ上の全チップ数に対する良品チップの割合のことである。
【０００３】
前工程では、製造途中に発生する異物やパターン異常（以下、総称して欠陥）が原因で、回路パターンの断線や短絡などが生じ、歩留りを低下させる。そのため、歩留り向上には、欠陥を低減することが重要である。前工程製造ラインでは、欠陥のモニタリングを目的に、異物検査装置や外観検査装置が使われる。一般に、異物検査装置とは、レーザ光をウエハに斜め上方から照射し、その散乱光を検出し、画像処理により異常個所を検出する装置で、暗視野検査装置と呼ぶこともある。外観検査装置とは、回路パターンの画像を撮像し、画像処理により異常個所を検出する装置で、適用する検出器によって、明視野検査装置や走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）式検査装置がある。これらについては、下記の非特許文献１に記載がある。しかし、異物検査装置や外観検査装置は、検出原理の違い以外に、明確な区別はなく、本明細書では、総称して以降、欠陥検査装置と記す。
【０００４】
欠陥検査装置の検査結果である検査データを用いて、欠陥源の解析を行う一手段として、コモナリティ解析と呼ばれる解析手法がある。コモナリティ解析とは、例えば、エッチング装置の１号機で処理したウエハは、欠陥が多め検出され、２号機で処理したウエハは、欠陥が少なめに検出されるといった場合に、欠陥の発生源は、エッチング装置の１号機であると推定する手法である。
【０００５】
コモナリティ解析の機能を有した検査データ解析プログラムは、既に数社から市販されている。これらのプログラムに備わる手法は、分散分析（ＡＮＯＶＡ）や決定木分析などの統計的な計算によるものが主流である。例えば、下記の非特許文献２および３、特許文献１などに手法の記載がある。
【０００６】
【非特許文献１】
雑誌「日立評論」の１９９９年１０月号に掲載の論文「半導体歩留り向上を支援する検査システム」
【非特許文献２】
１９９９年の国際会議“Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ”のＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓの２１ページから２４ページに掲載された論文“Ａ  Ｎｅｗ  Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  ＹｉｅｌｄＲａｍｐ  Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ”
【非特許文献３】
２０００年の国際会議の“Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ”のＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓの２４９ページから２５２ページに掲載された論文“Ｙｉｅｌｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ  ｂｙ  Ｒｅｄｕｃｉｎｇ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ  Ｎｏｉｓｅ”
【特許文献１】
特開２０００−１２６４０号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の検査データ解析プログラムに備わるコモナリティ解析機能は、統計手法を用いるため、大量の検査データをプログラムに入力する必要があった。ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）や汎用マイコンといった大量生産品では、大量の検査データを用意し、入力することが比較的容易であった。しかし、昨今、ＤＲＡＭや汎用マイコンは、低価格化が進み、付加価値の高いシステムＬＳＩへと生産対象を移行するデバイスメーカが増えてきた。システムＬＳＩは、顧客毎に製品仕様が異なることが多く、多品種少量生産にならざるをえない。そのため、大量の検査データを用意することが困難であり、統計的なコモナリティ解析手法の有効活用が難しかった。
【０００８】
本発明は、このような多品種少量生産の製造ラインで、コモナリティ解析手法を効果的に活用するために実行するプログラム、また、そのために適した欠陥検査方法を提供する。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明は、複数のウエハが有する欠陥の座標の情報を有する検査データ群を入力する検査データ入力処理と、該ウエハの品種毎に予め定めた領域の座標を有する座標フィルタを入力する座標フィルタ入力処理と、該ウエハ毎に、ウエハが製造工程毎に処理した装置の履歴が格納された処理履歴データを入力する処理履歴データ入力処理と、該検査データが有する欠陥の座標と、品種毎の該座標フィルタで定めた領域の座標とを比較し、該領域の座標内に存在する該検査データの欠陥の個数を抽出し、該領域の面積で正規化した欠陥密度を算出する欠陥密度算出処理と、該処理履歴データに記された製造工程毎に被検査対象を処理した装置毎に、該欠陥密度算出処理で算出した欠陥密度をグループ分けして、製造工程毎の問題度数を算出する問題度数算出処理と、製造工程毎の該問題度数に基づき、解析結果を出力する出力処理とを実行するプログラムを提供する。
【００１０】
より具体的には、特許請求の範囲に記載のとおりに構成したものである。
【００１１】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の実施形態を説明する前に、半導体集積回路の前工程製造ラインならびにウエハの処理手順について、図面により説明する。
【００１２】
図２は、前工程製造ラインに存在する装置群を示すブロック図の一例である。３１はＣＶＤ装置の１号機、３２はＣＶＤ装置の２号機、４１は塗布・現像装置の１号機、４２は塗布・現像装置の２号機、５１は露光装置の１号機、５２は露光装置の２号機、５３は露光装置の３号機、５４は露光装置の４号機、６１はエッチング装置の１号機、６２はエッチング装置の２号機、６３はエッチング装置の３号機、７１はイオンプランタ装置の１号機、７２はイオンプランタ装置の２号機、８１は洗浄装置の１号機、８２は洗浄装置の２号機、８３は洗浄装置の３号機、９１はレジスト除去装置の１号機、９２はレジスト除去装置の２号機、９３はレジスト除去装置の３号機、１０１はスパッタ装置の１号機、１０２はスパッタ装置の２号機、１１１は拡散装置の１号機、１１２は拡散装置の２号機、１２１は研磨装置の１号機、１２２は研磨装置の２号機、１３１は欠陥検査装置の１号機、１３２は欠陥検査装置の２号機、１４１はテスタの１号機、１４２はテスタの２号機、１４３はテスタの３号機、１５１は検査データベース、１５２は進度管理システム、１５３は検査データ解析装置であり、これらの各装置やシステムがローカルエリアネットワーク１５４を介して接続され、互いにデータを伝送している。１５３の検査データ解析装置が、本発明を実行する装置である。ある装置でウエハを処理し、処理が完了したら、処理が完了したという情報が、ローカルエリアネットワーク１５４を介して、進度管理システム１５２に伝送される。進度管理システム１５２では、処理した装置の情報を、ウエハ毎に処理履歴データとして格納している。また、欠陥検査装置１３１や１３２で検査した結果や、テスタ１４１から１４３で検査した結果は、ローカルエリアネットワーク１５４を介して、検査データベース１５１に格納される。また、検査データ解析装置１５３では、検査データベース１５１に格納された検査結果や、進度管理システム１５２に格納された処理履歴データを読み出して、歩留り向上のための解析を行うことができる。実際の前工程製造ラインには、図２に記したものより、さらに多くの装置が存在することが一般的であるが、本書では、上記の装置群を用いて以下、説明する。
【００１３】
図３は、前工程製造ラインでのウエハの処理手順を示すブロック図の一例である。図３では、左から右へウエハが進行する。実際には、集積回路の品種によって多少異なるが、数百の工程を経て、前工程が完了するが、図３では、説明の都合上、略して１５個の工程で完了するような図としている。図中の正方形は、それぞれ通過する装置を示している。正方形が縦に複数個並んでいる部分では、同じ処理を行う装置が複数個存在することを意味する。例えば、図２において、露光工程のための露光装置は５１〜５４の４台があり、いずれを使ってもよい場合は、縦に４つの正方形が並ぶ。すなわち、ウエハは、同じ処理を行う装置のうち１装置を選んで処理されることになる。斜線で示した正方形２１、２２、２３は、欠陥検査装置１３１ないしは１３２であり、ここで欠陥検査を行う。欠陥検査装置は、本例のように複数装置あったとしても、エッチング工程後には外観検査装置、成膜工程後には異物検査装置というように、検出原理上、工程毎に得手不得手があるため、工程毎に決まった１装置を使うことが一般的である。正方形２４は、テスタであり、ここで電気検査を行い、ウエハ面内に形成する個々の製品チップが、それぞれ良品か不良品かの判定を行う。例えば、あるウエハは、太線で示すルートで、各種装置を通過して前工程を完了する。この通過する装置は、ウエハによって様々である。ここで、黒塗りの正方形２０の装置に不具合があり、欠陥が多発したとき、２２の欠陥検査で、欠陥の多発が検知される。この黒塗りの四角２０の装置を、迅速に見つけ出すことが、本発明の目的である。
【００１４】
次に、本発明の一実施形態を図面により説明する。
【００１５】
図１は、本発明のプログラムの処理手順を示す一例である。まず、ステップ１１では、複数の対象ウエハ選択処理を実行する。例えば、「２月１日から２月２日に、配線第１層のエッチング後に欠陥検査を実施したウエハ」というような条件で、解析対象のウエハを選択する。本例では、上記条件のウエハは、品種ＡＳＩＣ−００１のウエハＩＤがＡ００１、Ａ００２、Ａ００３、品種ＡＳＩＣ−００２のウエハＩＤがＢ００１、Ｂ００２、Ｂ００３の６枚であり、これら６枚のウエハを選択した例で説明する。このように、複数の品種のウエハを混在して解析できる点が、本発明の長所である。実際には、さらに多くのウエハを用いること効果的であるが、本例では、説明をわかりやすくするため、６枚の例で説明する。
【００１６】
次に、ステップ１２では、対象ウエハの欠陥座標データ入力処理を実行する。欠陥座標データとは、ウエハ毎に図４の１６０のようなデータであり、ここでは、ステップ１１で選択されたウエハＩＤがＡ００１、Ａ００２、Ａ００３、Ｂ００１、Ｂ００２、Ｂ００３のそれぞれの欠陥座標データを入力する。欠陥座標データ１６０は、品種がＡＳＩＣ−００１、ウエハＩＤがＡ００３、検査工程のコード番号が２０１８０、検査装置のコードが１３２のデータの例である。欠陥座標データには、欠陥番号、欠陥があるチップのウエハ内での位置Ｘ、Ｙ、チップ内の詳細な座標Ｘ、Ｙ、欠陥径などが記されている。ウエハ面内の欠陥座標は、欠陥座標データ１６０のように、チップ位置とチップ内の詳細な座標に分けて表すだけではなく、ウエハ面内に１つの座標系を設けて表す場合もある。また、欠陥座標データが有するデータ項目も１６０の例とは異なり、欠陥径が含まれない場合、欠陥の種類の情報が含まれる場合など様々である。ただし、少なくとも欠陥の座標を表す情報が記されている。図５は、欠陥座標データの付加情報の一例である。欠陥座標データ１６０には、ウエハ面内のチップ位置が記されているが、欠陥座標データ１６０だけでは、ウエハ面内にチップが何個存在するのかわからない。付加情報１６１は、それを補うもので、品種がＡＳＩＣ−００１であり、この品種は、チップの情報として、チップのＸ方向の長さ（チップサイズＸ）が９８００マイクロメータ、Ｙ方向の長さ（チップサイズＹ）が９８００マイクロメータ、チップ毎の原点間の距離（ピッチサイズ）のＸ方向が１００００マイクロメータ、Ｙ方向が１００００マイクロメータ、また、ウエハ面内のチップの配置情報として、ウエハ面内の横方向に最大６個、縦方向に最大６個のチップが配置され、６×６の行列のうち、４隅を除いた部分にチップが存在することを１と０を使って表している。すなわち、行列の０に対応するチップは、存在せず、行列の１に対応するチップが存在する。図６は、図４の欠陥座標データ１６０と図５の付加情報１６１を基に、欠陥座標データを視覚化した一例である。これを一般に欠陥マップと呼んでいる。丸い外枠１７０はウエハを表し、その内側の複数の四角い枠が各チップを表す。丸枠１７０の最下部のＶ字型の切り込みは、ノッチといわれ、ウエハの方向を定めるものである。Ｖ字型ではなく、オリフラと呼ばれる直線の切り込みを入れる場合もある。ウエハ面内の黒丸１７１から１７８は、欠陥座標データ１６０の欠陥番号１から８のそれぞれの座標を表している。これにより、ウエハ面内のどの辺に欠陥が発生しているかがわかる。図７は、図４の１６０と図５の１６１を基に、欠陥座標データを視覚化した別の例である。四角い枠１８０はチップを表し、その内側の黒丸１８１から１８８は、欠陥座標データ１６０の欠陥番号１から８のそれぞれの座標（チップ内の座標）を表している。これにより、チップ内のどの辺に欠陥が発生しているかがわかる。
【００１７】
次に、ステップ１３では、品種別の座標フィルタ入力処理を実行する。図８に座標フィルタの一例を示す。座標フィルタ１９１や１９２は、品種毎に解析する領域の座標が記されている。座標フィルタ１９１は、品種名がＡＳＩＣ−００１の座標フィルタであり、座標フィルタ１９２は、品種名がＡＳＩＣ−００２の座標フィルタである。座標フィルタは、チップ内の領域数に制限はなく、座標フィルタ１９１では２つの領域、座標フィルタ１９２では１つの領域を設定している。座標フィルタ１９１では、第１の領域として、チップ内の座標Ｘ＝２０、Ｙ＝２０と、座標Ｘ＝４６００、Ｙ＝３２００を対角線の頂点とした長方形の領域、第２の領域として、座標Ｘ＝２０、Ｙ＝３３２０と、座標Ｘ＝４６００、Ｙ＝６５００を対角線の頂点とした長方形の領域を設定している。また、座標フィルタ１９２では、チップ内の座標Ｘ＝１００、Ｙ＝１００と、Ｘ＝４１００、Ｙ＝３１００を対角線の頂点とした長方形の領域を設定している。ここで、品種毎に座標フィルタの設定領域は異なるが、類似した回路が存在する領域を設定することで、本発明は効果を発揮する。例えば、座標フィルタ１９１や１９２で設定した領域は、それぞれの品種でＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ    Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）が存在する領域である。この設定は、ＳＲＡＭに限定するものではなく、フラッシュメモリが存在する領域を設定してもよいし、マイクロプロセッサのコアの回路が存在する領域を設定してもよい。要するに、複数の品種で共通に組み込まれる回路の領域を設定するとよい。このように、類似した回路が存在する領域を設定することで、欠陥検査での欠陥の検出感度も類似し、効果的な解析ができる。また、本例では、品種毎に座標フィルタを設定したが、品種毎かつ検査工程毎設定してもよい。
【００１８】
次に、ステップ１４では、品種別・ウエハ別に欠陥座標データのフィルタリング処理を実行する。ステップ１２で入力したウエハＩＤがＡ００１、Ａ００２、Ａ００３、Ｂ００１、Ｂ００２、Ｂ００３の欠陥座標データを、ステップ１３で入力した座標フィルタ１９１ないしは１９２でフィルタリングする。例えば、図９は、欠陥座標データ１６０と座標フィルタ１９１から、フィルタリング処理の様子を視覚的に表したものである。欠陥座標データ１６０の個々の欠陥の座標１８１から１８８と、座標フィルタ１９１に記された領域２０１と２０２を比較している。この結果、ステップ１４では、領域２０１の内側の欠陥１８６と、領域２０２の内側の欠陥１８４と欠陥１８７の欠陥数３個という結果を出力する。同様の処理をウエハＩＤがＡ００２、Ａ００３、Ｂ００１、Ｂ００２、Ｂ００３についても行う。
【００１９】
次に、ステップ１５では、品種別・ウエハ別に欠陥密度算出処理を実行する。品種毎に異なるチップ数は異なる。また、品種毎に座標フィルタで定義した領域の面積も異なる。すなわち、品種毎にウエハ面内の解析対象の面積が異なり、品種間で欠陥数を比較する意味がない。そこで、ステップ１５では、品種間で欠陥数を正規化する。具体的には、品種ＡＳＩＣ−００１に対しては、図５の付加情報１６１に定義したウエハ面内のチップ数（３２個）と、図８の座標フィルタ１９１に定義した領域の面積（２９．１２８８平方ミリメートル）を積算した結果で、欠陥数を割った商の値をステップ１５の出力とする。品種ＡＳＩＣ−００２に対しては、図１０の付加情報１６２に定義したウエハ面内のチップ数（７２個）と、図８の座標フィルタ１９２に定義した領域の面積（１２平方ミリメートル）を積算した結果で、欠陥数を割った商をステップ１５の出力とする。
【００２０】
次に、ステップ１６では、対象ウエハの処理履歴データ入力処理を実行する。処理履歴データとは、図１１の２１１のように、ウエハ毎に何月何日の何時にどの製造工程で、どの製造装置を使って処理したというデータである。例えば、処理履歴データ２１１では、２００１年８月５日の１０時に、製造工程コード１００１０（ロコス表面酸化）の工程で、製造装置コード１１１を使って処理したということが記されている。このように、製造工程、製造装置ともにコード化されており、製造装置のコードは、図１２の２１２のように、装置コードと装置名を対応づけて、定義されている。ここで、処理履歴データ２１１には、各ウエハの前工程製造ラインへの投入から完成までの処理が記されている。しかし、本発明では、投入から完成までのすべての処理を入力してもよいし、数工程に限定して入力してもよい。例えば、図１３は、処理履歴データ２１１から、配線１スパッタ後欠陥検査と配線１エッチ後欠陥検査の間の製造工程だけを抜粋した処理履歴データ２１３である。配線１エッチ後欠陥検査で欠陥が多発した場合には、処理履歴データ２１３だけを入力するとよい。
【００２１】
次に、ステップ１７では、問題工程の順位付け処理を実行する。ここでは、ステップ１６で入力した処理履歴データの製造工程毎に、ステップ１５で算出したウエハ毎の正規化された欠陥密度と、ステップ１６で入力した対象の製造工程で使用した装置コードを用いて分散分析を行い、問題工程の順位付けを行う手順を示す。本例では、ステップ１６では、ウエハＡ００１、Ａ００２、Ａ００３、Ｂ００１、Ｂ００２、Ｂ００３のそれぞれについて、処理履歴データ２１３のように、配線１スパッタ後欠陥検査と配線１エッチ後欠陥検査の間の処理履歴データが入力されていたものとして説明する。製造工程毎に行う分散分析は、数１から数６の数式で表すことができる。数６のＦ値が大きいほど、欠陥源である確率が高いと判定できる。
【００２２】
【数１】
2004165395.tif 000003
【００２３】
【数２】
2004165395.tif 000004
【００２４】
【数３】
2004165395.tif 000005
【００２５】
【数４】
2004165395.tif 000006
【００２６】
【数５】
2004165395.tif 000007
【００２７】
【数６】
2004165395.tif 000008
【００２８】
ここで、変数ｋは対象の製造工程で１ウエハ以上に使用した装置数、変数ｎｉは対象の製造工程において装置ｉを通過したウエハ数、変数ｘｉｊは装置ｉのｊ番目のウエハの欠陥数、変数Ｎは全ウエハ数である。
【００２９】
上式を利用して、例えば、工程コード２０１５０の配線１エッチング工程におけるＦ値を計算してみる。ステップ１５で出力した欠陥密度は、Ａ００１が０．００７５、Ａ００２が０．００５３、Ａ００３が０．００３２、Ｂ００１が０．００４６、Ｂ００２が０．００６９、Ｂ００３が０．００８１であったとする。すなわち、ステップ１４で出力した欠陥数は、Ａ００１が７個、Ａ００２が５個、Ａ００３が３個、Ｂ００１が４個、Ｂ００２が６個、Ｂ００３が７個であったとする。また、各ウエハの処理履歴データから、配線１エッチング工程で処理に用いた装置は、Ａ００２とＡ００３とＢ００１が、装置コード１１１のエッチング装置１号機を用い、Ａ００１とＢ００２とＢ００３が、装置コード１１２のエッチング装置２号機を用い、装置コード１１３のエッチング装置３号機は、この工程ではどのウエハも使用していなかったとする。そうすると、数１から、Ｔ１＝０．０１３１、Ｔ２＝０．０２１７となり、数２から、Ｔ＝０．０３４８となる。また、数３から、ＳＳＴ≒０．００００１６７２、数４から、ＳＳＡ≒０．００００１２３３、数５から、ＳＳＥ≒０．０００００４３９となり、数６から、Ｆ値≒１１．２２となる。この処理を工程コード２０１５０の配線１エッチング工程に限らず、ステップ１６で入力した処理履歴データに記されている製造工程毎に行い、Ｆ値の大きさで問題工程の順位付けを行う。また、本例では、Ｆ値が大きいほど、問題がある工程としたが、Ｆ値ではなく、ｐ値を用いて、ｐ値が小さいほど、問題がある工程と判定してもよい。いずれにしても何らかの方法で、各製造工程における装置間の違いに着目して、問題工程の順位付けを行う。
【００３０】
次に、ステップ１８では、解析結果の出力処理を実行する。図１４は、出力画面の一例である。ここでは、ステップ１７で求めたＦ値の大きい方から順に、製造工程コード、その工程名、求めたＦ値のリストを作成し、問題工程候補リスト２２１として出力している。最上段の製造工程コード２０１５０のＦ値は、ステップ１７の説明で記したとおりに算出されたものである。また、２行目の製造工程コード２０１１０のＦ値は、洗浄装置１号機がこの工程で使用されず、洗浄装置２号機で、ウエハＡ００２とＡ００３を処理し、洗浄装置３号機で、ウエハＡ００１、Ｂ００１、Ｂ００２、Ｂ００３を処理した結果である。この出力画面では、リスト２２１のうち、最上段をマウスなどで選択することで、枠２２２を表示するとともに、それに対応する欠陥マップ２３１と２３２と、さらに箱ひげ図２２３を表示している。欠陥マップ２３１と２３２は、枠２２２で選択した配線１エッチング工程で処理した装置毎に分けて表示しており、それぞれ３枚ずつのウエハで処理されたため、３枚の欠陥マップの論理和を表示している。箱ひげ図２２３も、配線１エッチング工程で処理した装置毎に分けて表示している。箱ひげ図２２３を見ることで、製造工程コード２０１５０の配線１エッチング工程が欠陥源の製造工程であると推定でき、また、装置コード６２のエッチング装置２号機が欠陥源の装置であると、視覚的にもわかる。本例では、配線１エッチング工程では、対象ウエハ６枚がエッチング装置１号機ないしはエッチング装置２号機で処理されているため、欠陥マップを２つだけ出力している。製造工程によっては、３台の装置を使用したり、あるいはそれ以上の装置を使用することもある。その場合には、枠２３３と枠２３４にも欠陥マップを表示する。４台を超える場合には、欠陥マップを縮小して表示してもよいし、画面にスクロール機能をつけてもよい。また、本例では、問題工程候補リストとして、製造工程毎のＦ値の大きい方から順に表示したが、これに限ったものではない。例えば、Ｆ値が最も大きい製造工程コードとその工程名だけを表示するといったものでもよい。同様に、本例では、欠陥マップや箱ひげ図を表示する例を示したが、これらのいずれか一方を表示してもよいし、欠陥マップや箱ひげ図を表示せず、Ｆ値の大きい製造工程コードや工程名だけを表示してもよい。
【００３１】
以上のように、図１の手順によって、異なる複数の品種の欠陥検査の結果を混在させて、欠陥源の製造工程、製造装置を絞り込むことができる。すなわち、多品種小量生産でコモナリティ解析を効果的に実行できる。
【００３２】
次に、図１５に、本発明のプログラムを実行する検査データ解析装置１５３のハードウェア構成を示す。図２に示したように、検査データ解析装置１５３は、ローカルエリアネットワーク１５４を介して、検査データベース１５１や進度管理システム１５２と接続している。検査データ解析装置１５３は、制御・演算装置２４１、２次記憶装置２４２、主記憶装置２４３、ネットワークインターフェース２４４、入力装置２４５、出力装置２４６を有している。入力装置２４５の例としては、キーボードやマウスがある。また、出力装置２４６の例としては、図１４に示した画面を出力するディスプレイがある。本発明のプログラムは、２次記憶装置２４２に格納しておく。図４に示した欠陥座標データ、図５や図１０に示した付加情報は、本プログラムを実行する前に、検査データベース１５１からネットワークインターフェース２４４を介して、予め２次記憶装置２４２に格納しておく。図１１に示した処理履歴データや図１２に示した製造装置コードの定義ファイルは、本プログラムを実行する前に、進度管理システム１５２からネットワークインターフェース２４４を介して、予め２次記憶装置２４２に格納しておく。また、図８に示した座標フィルタは、本プログラムを実行する前に、予め検査データ解析装置１５３上で別のプログラムで作成し、２次記憶装置２４２に格納しておく。別のプログラムとは、例えば、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）で作成された品種毎のレイアウトデータを読み込み、ＳＲＡＭなどの領域の座標を抽出するプログラムである。本プログラムは、２次記憶装置２４２から主記憶装置２４３に読み込まれて起動する。図１のステップ１２、ステップ１３、ステップ１６での各入力処理とは、２次記憶装置２４２から主記憶装置２４３にデータを読み込む処理を意味する。
【００３３】
次に、本発明の第２の実施形態を図１６に示す。ステップ１１からステップ１５までの処理は、図１と同一である。例えば、ステップ１１で「２月１日から２月１０日の１０日間に、配線第１層のエッチング後に欠陥検査を実施したウエハ」というような条件で、解析対象のウエハを選択する。次に、ステップ１２で対象ウエハの欠陥座標データを入力し、ステップ１３で座標フィルタを入力する。ステップ１４で品種毎の座標フィルタを用いて、ウエハ毎に欠陥座標データをフィルタリングし、ステップ１５で欠陥数の正規化を行う。ステップ１５の結果として、ウエハ毎に正規化された欠陥密度が出力される。
【００３４】
ステップ２５１では、区間平均算出処理が実行される。区間とは時系列のデータを分ける期間である。例えば、ステップ２５１では、ウエハを欠陥検査を実施した日にち毎にグルーピングし、グループ毎に正規化された欠陥密度の平均を算出する。
【００３５】
ステップ２５２では、グループ毎の平均値を時系列にプロットし、図１７のような推移グラフを作成して、出力装置２４６に出力する。図１７の推移グラフ２６１は、横軸に日時、縦軸に正規化された欠陥密度をとったもので、管理値２６２を超えたか否か、あるいは管理値２６２に徐々に近づいているか否かを監視することができる。例えば、破線２６３で示した日時に欠陥数が管理値２６２を超えており、ある装置が欠陥を多発したのではないかと推測することができる。
【００３６】
以上のように、図１５の手順を実行することで、多品種小量生産の前工程製造ラインにおいて、多品種の欠陥座標データを統合して品質管理を行うことができる。
【００３７】
上述してきた本発明のプログラムを有効に活用するためには、それに適した欠陥検査が必要である。以下、本発明のプログラムに適した欠陥検査方法について説明する。
【００３８】
まず、図１８を用いて、欠陥検査装置の基本的な欠陥検出方法を簡単に説明する。一般に、欠陥検査装置は、レーザ光をウエハに斜め上方から照射し、その散乱光を検出し、画像処理により異常個所を検出したり、あるいは回路パターンの画像を撮像し、画像処理により異常個所を検出する。図１８は、これらの画像処理により異常個所を検出する基本手順である。欠陥検査装置は、ウエハ２７０を走査しながら、画像を常に２ヶ所以上で撮像し、それらを比較して欠陥を検出する。例えば、位置２７１と２７２の画像を撮像する。位置２７１で撮像した画像が２８１、位置２７２で撮像した画像が２８２である。画像２８１には、欠陥２９２と回路パターン２９１が写っている。また、画像２８２には、回路パターンだけが写っている。これらの画像のＣ−Ｃ’、Ｄ−Ｄ’の位置の輝度を視覚的に表したものが、グラフ３０１と３０２である。これらの輝度の差の絶対値を計算したものが、画像２８３であり、その画像のＥ−Ｅ’の位置の輝度を視覚化したものがグラフ３０３である。このとき、予め既定したしきい値２９３より輝度が大きい位置が欠陥の位置として検出される。
【００３９】
欠陥検査装置で検査するためには、上述したような輝度に対するしきい値や照明の強度など様々なパラメータを予め検査条件データとして登録しておく必要がある。検査条件データは、欠陥を多く検出できて、誤検出が少ないほど最適なパラメータである。最適なパラメータは、回路パターンによって異なるため、集積回路の品種毎に異なる。すなわち、上述した品種ＡＳＩＣ−００１とＡＳＩＣ−００２で検査条件データが異なる。そのため、この状態で、上述した本発明のプログラムを適用した場合、品種間での欠陥数の比較が意味をなさない。本発明のプログラムの実行には、品種ＡＳＩＣ−００１とＡＳＩＣ−００２で同一の検査条件データを使うことが望ましい。単純に欠陥の検出感度を下げて、同じ検査条件データを使うことも一つの手段ではあるが、検出感度は高い方が望ましい。そこで、本発明のプログラムを効果的に活用するためには、検査条件データを作成するときに、図８の座標フィルタ１９１や１９２を読み込み、品種毎に指定した領域以外で、誤検出が多発しているといったことは無視し、指定した領域内で最適なパラメータとなる検査条件データを作成する。このように作成した検査条件データを用いて欠陥検査を行う。
【００４０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によると、複数の品種の欠陥検査結果を統合してデータ解析に活用することができ、長い製造工程の中から、効率的に欠陥の発生源を絞り込んだり、品質管理を行ったりすることができる。また、そのために適した欠陥検査装置の検査条件データを作成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のプログラムの処理手順を示したフローチャートの一例である。
【図２】集積回路の前工程製造ラインにおける装置やシステムを示したブロック図の一例である。
【図３】集積回路の前工程製造過程を簡易的に示したブロック図の一例である。
【図４】欠陥座標データの一例である。
【図５】欠陥座標データの付加情報の一例である。
【図６】欠陥座標データを視覚的に表した一例である。
【図７】欠陥座標データを視覚的に表した一例である。
【図８】座標フィルタの一例である。
【図９】欠陥座標データと座標フィルタの関係を視覚的に表した一例である。
【図１０】座標フィルタの一例である。
【図１１】処理履歴データの一例である。
【図１２】装置コード定義データの一例である。
【図１３】処理履歴データの一部を抜粋したデータの一例である。
【図１４】本発明のプログラムが出力する画面の一例である。
【図１５】検査データ解析装置の一例である。
【図１６】本発明のプログラムの処理手順を示した一例である。
【図１７】本発明のプログラムが出力する推移グラフの一例である。
【図１８】欠陥検査装置の欠陥検出手順を示した図の一例である。
【符号の説明】
Ａ００１〜Ａ００３…ウエハＩＤ、Ｂ００１〜Ｂ００３…ウエハＩＤ、１１…対象ウエハ選択処理、１２…対象ウエハの欠陥座標データ入力処理、１３…品種別の座標フィルタ入力処理、１４…品種別・ウエハ別の欠陥座標データフィルタリング処理、１５…品種別・ウエハ別の欠陥密度算出処理、１６…対象ウエハの処理履歴データ入力処理、１７…問題工程の順位付け処理、１８…解析結果出力処理、２０…不具合装置、２１〜２３…欠陥検査装置、２４…テスタ、３１、３２…ＣＶＤ装置、４１、４２…塗布・現像装置、５１〜５４…露光装置、６１〜６３…エッチング装置、７１、７２…イオンプランタ装置、８１〜８３…洗浄装置、９１〜９３…レジスト除去装置、１０１、１０２…スパッタ装置、１１１、１１２…拡散装置、１２１、１２２…研磨装置、１３１、１３２…欠陥検査装置、１４１〜１４３…テスタ、１５１…検査データベース、１５２…進度管理システム、１５３…検査データ解析装置、１５４…ローカルエリアネットワーク、１６０…欠陥座標データ、１６１、１６２…付加情報、１７０…ウエハの外枠、１７１〜１７８…欠陥座標、１８０…チップの外枠、１８１〜１８８…欠陥座標、１９１、１９２…座標フィルタ、２０１、２０２…フィルタの領域、２１１…処理履歴データ、２１２…装置コード表、２１３…処理履歴データの抜粋、２２１…問題工程候補リスト、２２２…選択された製造工程、２２３…箱ひげ図、２３１、２３２…欠陥マップ表示、２３３、２３４…欠陥マップ表示可能部、２４１…制御・演算装置、２４２…２次記憶装置、２４３…主記憶装置、２４４…ネットワークインターフェース、２４５…入力装置、２４６…出力装置、２５１…、２５２…、２６１…折れ線グラフ、２６２…管理値、２６３…異常日、２７０…ウエハ、２７１、２７２…画像撮像部分、２８１、２８２…撮像画像、２８３…差画像、２９１…回路パターン、２９２…欠陥、２９３…しきい値、３０１〜３０３…輝度分布。
【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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