(57)【要約】【課題】半導体集積回路等の電子デバイスの異物やパタン欠陥の検査において、電気的に不良となる可能性の高い欠陥を選出する。【解決手段】ウェーハからウェーハ情報を読み出し（ステップ１）、検査結果データを読み出し（ステップ２）、マスク対応データからレイアウトファイル名とマスク名を読み出し（ステップ３）、対応する不良確率データを読み出す（ステップ４）。次に検査結果データの各欠陥に対して、欠陥サイズの補正と各マスクに対する不良確率の算出を行う（ステップ５〜１０）。さらに、各マスクの不良確率から各欠陥のレビュー優先度を算出し（ステップ１１）、結果を検査データに書き込む（ステップ１２）。さらにレビュー条件データを読み出し（ステップ１３）、レビュー条件を満たすレビュー箇所を選出する（ステップ１４）。【選択図】  図１
2004165232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象の複数の異物ないしはパタン欠陥の座標とサイズを有する検査結果データから、
不良となる可能性の高い異物ないしはパタン欠陥を選出するために実行するプログラムであって、
該検査対象に対応する検査結果データを読み出すステップと、
該検査対象に対応するマスク対応データを読み出すステップと、
該マスク対応データに記載された複数のマスク名に対応する複数の不良確率データを読み出すステップと、
該検査結果データに記載された異物ないしはパタン欠陥毎に、
座標とサイズを各マスクに対応する該不良確率データ毎に照合し、
異物ないしはパタン欠陥毎に複数の不良確率を算出するステップと、
算出した複数の該不良確率から、異物ないしはパタン欠陥毎にレビュー優先度を算出するステップとを有することを特徴とする検査データ処理プログラム。
【請求項２】
被検査対象の複数の異物ないしはパタン欠陥の座標とサイズを有する検査結果データから、
不良となる可能性の高い異物ないしはパタン欠陥を選出するために実行するプログラムであって、
該検査対象に対応する検査結果データを読み出すステップと、
該検査対象に対応するマスク対応データを読み出すステップと、
該マスク対応データに記載された複数のマスク名に対応する複数の不良確率データを読み出すステップと、
複数の該不良確率データから統合したレビュー優先データを算出するステップと、
該検査結果データに記載された異物ないしはパタン欠陥毎に、
座標とサイズを該レビュー優先データに照合し、
異物ないしはパタン欠陥毎にレビュー優先度を算出するステップとを有することを特徴とする検査データ処理プログラム。
【請求項３】
前記不良確率ないしは前記レビュー優先度を算出するステップにおいて、
異物ないしはパタン欠陥のサイズを、
マスク毎に定めた補正係数に基づいて補正し、
補正後のサイズを用いて該不良確率ないしは該レビュー優先率を算出することを特徴とする請求項１ないしは請求項２記載の検査データ処理プログラム。
【請求項４】
前記レビュー優先度を算出するステップにおいて、
算出した複数のマスクに対する複数の不良確率の最大値をレビュー優先度として算出することを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
【請求項５】
前記レビュー優先データを算出するステップにおいて、
算出した複数のマスクに対する複数の不良確率データの座標毎の不良確率の最大値をレビュー優先データとすることを特徴とする請求項２記載の検査データ処理プログラム。
【請求項６】
前記レビュー優先度を算出するステップにおいて、
被検査対象に任意の領域を設定し、
該領域毎にレビュー優先度の算出条件を設定することを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
【請求項７】
前記レビュー優先データを算出するステップにおいて、
被検査対象に任意の領域を設定し、
該領域毎にレビュー優先データの算出条件を設定することを特徴とする請求項２記載の検査データ処理プログラム。
【請求項８】
請求項１ないしは請求項２のプログラムを有し、
該プログラムで算出したレビュー優先度が所定値以上となる異物ないしはパタン欠陥を選出することを特徴とするレビュー箇所選出装置。
【請求項９】
請求項１ないしは請求項２のプログラムを有し、
該プログラムで算出したレビュー優先度が所定値以上となる異物ないしはパタン欠陥の画像を撮像することを特徴とする画像撮像装置。
【請求項１０】
被検査対象の有する異物ないしはパタン欠陥の画像を撮像する画像撮像装置と、
請求項８のレビュー箇所選出装置を有することを特徴とする検査システム。
【請求項１１】
被検査対象に対応する検査結果データが有する欠陥群の座標と、
該欠陥群のうち１つの欠陥に対応する複数のマスクの不良確率データのグラフを出力することを特徴とする請求項８のレビュー箇所選出装置。
【請求項１２】
被検査対象に対応する検査結果データが有する欠陥群の座標と、
該欠陥群のうち１つの欠陥に対応する複数のマスクの不良確率データのグラフを出力することを特徴とする請求項９の画像撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体集積回路等の電子デバイスの製造過程における検査システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
半導体製造工程では、マスクの回路パタンをウェーハ上に転写し、回路パタンの層を形成する。回路パタンの異なるマスクを使用して、ウェーハ上に複数の層を形成し、半導体集積回路を作り上げる。
【０００３】
半導体の主な不良原因の一つに回路パタン形成時に発生する異物やパタン欠陥がある。異物やパタン欠陥の発生状況を製造ラインの中でモニタすることは、不良原因の早期解明と対策にとって重要である。そこで半導体の製造ラインでは、異物を検出する異物検査装置やパタン欠陥を検出する外観検査装置を使用して、異物やパタン欠陥を検出する。以下、異物とパタン欠陥を総称して単に欠陥と呼ぶことにする。
【０００４】
検出された欠陥は、形状や成分を詳細に観察するため、電子顕微鏡等を搭載した画像取得装置、例えばレビュー装置を使用してレビューを行う。
【０００５】
レビュー装置は、レビュー画像の撮像に時間がかかるため、検査装置で検出したすべての欠陥位置をレビューするのではなく、ウェーハ面内での欠陥位置を数箇所選んでレビューし、画像を撮像する。このレビューを数箇所選出する手法としては、従来、無作為に選出する方法と、ウェーハ面内の欠陥分布に着目した選出方法（特許文献１参照）があった。
【０００６】
また、検出された欠陥が不良となる確率を使用して選出する方法がある（特許文献２、特許文献３参照）。特許文献３に記載がある手法では、ＣＡＤレイアウトデータのマスクの配線パタンに対してシミュレーションを行って不良確率データを算出し、算出した不良確率データと検出した欠陥のサイズを用いて欠陥の不良確率を算出し、不良確率の高い欠陥をレビュー箇所として選出していた。このように、不良となる可能性の高い欠陥から優先的にレビューすることは、歩留りへの影響度が高い欠陥を詳細に検査できるため、歩留り向上への効果が大きい。
【０００７】
【特許文献１】
特開平１０−２１４８６６号公報
【特許文献２】
特開２００１−３０５０７３号公報
【特許文献３】
特開２００２−１４１３８４号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
課題を図２を用いて説明する。図２は半導体検査の一例である。
【０００９】
１５、１６、１７は回路パタンを形成するプロセスであり、１８は異物検査または外観検査を行う検査工程である。１９、２０、２１はマスクの回路パタンであり、それぞれプロセス１５、プロセス１６、プロセス１７の工程で、マスクからウェーハへ転写される。ＡからＦは回路ブロックであり、例えば、フラッシュメモリ回路ブロックやＡ／Ｄ変換回路ブロック等、ブロック毎に機能が異なる。２３、２５、２７はそれぞれ、マスク１９、マスク２０、マスク２１の回路パタンの一部を拡大した図であり、２４、２６、２８は回路パタンである。２２は検査工程１８で検出された欠陥（黒丸で表示）のチップ内分布である。３０は検査工程１８で検出された欠陥の１つである。２９は検出された欠陥３０がレビューされた時のレビュー画像である。
【００１０】
半導体の検査は時間がかかるため、すべてのプロセス毎ではなく、数プロセス毎に検査を行う。ウェーハ上には、例えば、プロセス１５でマスク１９の回路パタンの層が形成され、プロセス１６でマスク２０の回路パタンの層が形成され、プロセス１７でマスク２１の回路パタンの層が形成される。その後、検査工程１８でウェーハ上の欠陥の検査が行われ、チップ内分布２２のように欠陥が検出される。検出された欠陥のうち、数カ所がレビュー箇所として選出され、例えば欠陥３０がレビューされ、レビュー画像２９が撮像される。
【００１１】
配線を行う工程等の膜厚が厚い工程の場合のレビュー画像では、直前に形成されたパタンとそのパタンに対する欠陥のみが観察される場合が多い。しかし、トランジスタを形成する工程等の膜厚が薄い工程の場合は、レビュー画像２５では、直前に形成された回路パタン２８だけでなく、すでに形成された回路パタン２４と回路パタン２６とそれらのパタン上の欠陥も同時に観察される。この場合、既に形成された回路パタン２４上の欠陥３０も、電気的に不良となる可能性がある場合は、レビューする箇所として選出する必要がある。
【００１２】
しかし、同図のように、検査の直前に形成された回路パタン２８よりも、既に形成された層の回路パタン２４の方が密の場合、直前に形成された回路パタン２８のマスク２１に対するシミュレーション結果を使用して不良確率を算出する特開２００２−１４１３８４号公報に記載の方法では、同図のような欠陥３０を選出できなかった。
【００１３】
また、異物検査装置や外観検査装置は、欠陥のサイズを出力するが、出力された欠陥サイズは実物のサイズと異なることが多い。特に下層にある欠陥は欠陥サイズが実物より小さく検出されることが多く、この場合、実際よりも不良確率が低く算出され、不良となる欠陥を選出することができなかった。
【００１４】
上記のように、従来の不良確率を使用したレビュー箇所選出方法では、不良確率を正確に算出できず、不良となる可能性の高い欠陥を見逃してしまうことがあった。
【００１５】
本発明の目的は、電気的に不良となる可能性の高い欠陥を、正確に選出する方法を提供することである。また、この結果を使用して検査効率を向上させた検査システムを提供することである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明では、複数のマスクに対するシミュレーション結果を使用して、欠陥のレビュー優先度を算出し、不良となる可能性の高い欠陥を選出するようにした。また、検査装置の出力する欠陥サイズをマスク毎に補正し、補正した欠陥サイズを元に不良確率を算出することにした。
【００１７】
具体的には、まず、被検査対象の情報を入力し、対応する検査結果データを読み出す。次にマスク対応データを読み出し、検査工程に対応する１つまたは２つ以上のマスク名を求める。次に各マスク名に対応するシミュレーション結果である不良確率データを読み出す。次に検査で検出した欠陥のサイズを補正し、補正した欠陥サイズを用いて、各マスクに対する不良確率の算出を行う。さらに、各マスクの不良確率からレビュー優先度を算出し、レビュー条件を満たすレビュー箇所を選出する。
【００１８】
より具体的には、特許請求の範囲に記載の通りに構成したものである。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の一形態を図面により説明する。
【００２０】
図３は、本発明に係る検査システムの構成の一例である。３１は検査装置、３２はＣＡＤシミュレータ、３３はレビュー装置、３４はレビュー箇所選出装置である。３５から４０はレビュー箇所選出装置３４の一部であり、３５はネットワークインタフェース、３６は演算部、３７は主記憶部、３８は入力部、３９は補助記憶部、４０は表示部である。３１から３３と、レビュー箇所選出装置３４は、ネットワークインタフェース３５を介してデータのやりとりをする。補助記憶部３９には、検査装置３１の出力結果である検査結果データ４１と、ＣＡＤシミュレータ３２の出力結果である不良確率データ４２と、入力部３８より入力したマスク対応データ４３とレビュー条件データ４４が保存される。レビュー箇所を選出するプログラムは補助記憶部３９に格納される。レビュー箇所選出処理では、補助記憶部３９内のプログラムとデータを主記憶部３７に読み出し、演算部３６にて処理を行い、結果を補助記憶部３９に保存する。
【００２１】
レビュー箇所を選出するための一連の処理の一例を図１を用いて示す。まず、ステップ１では、検査対象ウェーハのウェーハＩＤと検査工程名を入力部３８より入力し、主記憶部３７に格納する。ウェーハＩＤは、品種名、ロット番号、ウェーハ番号の情報を有する。
【００２２】
ステップ２では、ステップ１で入力した品種名、ロット番号、ウェーハ番号、検査工程名に対応する検査結果データ４１を、補助記憶部３９から読み出し、主記憶部３７に格納する。図４は検査結果データ４１の一例である。検査結果データ４１は検査対象ウェーハの情報である品種名、ロット番号、ウェーハ番号と、検査結果情報である検査工程名、欠陥数、欠陥番号、チップ行、チップ列、欠陥Ｘ座標、欠陥Ｙ座標、欠陥サイズの情報を有する。検査結果データ４１は、検査装置３１より、ネットワークインタフェース３５を介して補助記憶部３９に保存されたものである。検査結果データ４１は、検査装置３１から出力された状態のデータでなくとも良く、検査結果データ４１に他の情報を追記したり編集した後のデータでも良い。
【００２３】
ステップ３では、マスク対応データ４２を補助記憶部３９から読み出し、主記憶部３７に格納する。マスク対応データ４２は、（１）レビュー時の品種名と検査工程名に対応した１つまたは２つ以上のマスク名、（２）マスク毎の欠陥サイズの補正率、（３）レビュー優先度算出条件、の情報を有する。図５は、マスク対応データ４２の一例である。４２の２行目以降には、品種名、検査工程名、マスク名、欠陥サイズ補正率、レビュー優先度算出条件がカンマ区切りで記載されている。（１）では、レビュー時に使用する品種名と検査工程名に対して、その検査工程で使用する不良確率データ４３に対応した１つまたは２つ以上のマスク名を設定する。例えば、図５の４２の２行目では、品種名ＰＲＯＤＵＣＴ１２３の検査工程名ＰＲＯＣＥＳＳ１では、マスク名Ｍ１とマスク名Ｍ２とマスク名Ｍ３のシミュレーション結果である不良確率データ４３を使用すると設定している。マスク名はシミュレーションを行う単位であればよく、マスク番号やレイヤ番号（層番号）でもよい。また、設定するマスク名は既に形成された回路パタンのマスク名だけでなく、検査後に形成される予定の回路パタンのマスク名であってもよい。この場合、今後形成されるパタンに対して不良となる確率が高い欠陥を選出するすることができる。（２）の欠陥サイズ補正率はステップ７で、（３）のレビュー優先度算出条件はステップ８で使用する。前記の（１）、（２）、（３）は、レビュー箇所選出を行う品種名と検査工程名についてそれぞれ設定する。本発明はこのように、異なる複数のマスクのシミュレーション結果を使用してレビュー優先度を算出したことが最大の特徴である。
【００２４】
ステップ４では、主記憶部３７内のマスク対応データ４２の各マスク名に対応する不良確率データ４３を補助記憶部３９から読み出し、主記憶部３７に格納する。不良確率データ４３はＣＡＤシミュレータ３２のシミュレーション結果であり、ネットワークインタフェース３５を介して補助記憶部３９に格納されたものである。ＣＡＤシミュレータ３２は、ＣＡＤレイアウトデータを使用してシミュレーションを行い、不良確率データ４３を算出する。シミュレーションの方法は、昭４８−４０３７６号公報、特開平８−１６２５１０号公報や雑誌ＩＢＭ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔの１９８４年、Ｖｏｌ．２８、Ｎｏ．４に掲載された著者Ｃ．Ｈ．Ｓｔａｐｐｅｒの論文“Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｄｅｆｅｃｔｓ  ｉｎ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔｐｈｏｔｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｉｃ”に記載の手法を用いる。図６を用いてシミュレーションの手法を説明する。マスク１９はＣＡＤレイアウトデータのマスクであり、ＡからＦはチップ内の回路ブロックである。２３は回路ブロックＤの一部を拡大した図であり、２４は回路パタンである。本手法では、図６のように、ＣＡＤレイアウトのマスク１９の回路パタン２４に対して、ランダムな位置に仮想欠陥を発生させるシミュレーションを行う。次に、仮想欠陥を発生させた位置と仮想欠陥のサイズと回路パタンとの関係から、欠陥がショート不良になるか否かの判定を行い、不良確率を求める。例えば、図６の場合は、ショートの不良である欠陥４５（黒丸で表示）が１０個中３個、ショート不良でない欠陥４６（白丸で表示）が１０個中７個なので、不良確率は３０％となる。これらのシミュレーションを、欠陥サイズを変えて、各回路ブロック毎に行い、不良確率データ４３を算出する。図７は不良確率データ４３の一例である。図７の４３は品種名ＰＲＯＤＵＣＴ１２３のマスク名Ｍ１の回路ブロックＡの座標領域に対して、欠陥のサイズと不良確率の関係をプロットしたデータである。このようなデータを、マスク毎、回路ブロック毎に算出する。不良確率を算出する領域は回路ブロック単位でなくとも良く、チップ内を分割した領域毎に行ってもよい。この場合、分割領域が小さいほど、不良確率を正確に算出することができる。また、不良確率データ４３の算出では、欠陥サイズと不良確率の関係が求まっていればよく、必ずしも上記のシミュレーション方法でなくても良い。
【００２５】
ステップ５からステップ１０では、各マスクに対して、ステップ６からステップ９の処理を行う。
【００２６】
ステップ６からステップ９では、各欠陥に対して、ステップ７とステップ８の処理を行う。
【００２７】
ステップ７では、主記憶部３７内の検査結果データ４１の欠陥サイズを読み出し、マスク対応データ４２の欠陥サイズ補正率を用いて、欠陥サイズを補正する。検査では層の特性によって欠陥サイズが実際の欠陥の大きさより大きく、または小さく検出されることがあるため、欠陥サイズに対し、拡大や縮小の補正を行い、補正後のサイズを使用して不良確率を正確に算出できるようにする。欠陥サイズ補正率は、欠陥サイズと実測した欠陥サイズの比率等から求めることができる。補正が不要な場合は補正率は記述しなくてよい。例えば、図５のマスク対応データ４２の２行目では、マスク名Ｍ１に対する不良確率を算出する場合は欠陥サイズを１．２倍に補正した値を欠陥サイズとし、マスク名Ｍ２とマスク名Ｍ３では補正せずに欠陥サイズをそのまま欠陥サイズとすると設定している。例えば、図４の検査結果データ４１の欠陥番号１の欠陥（欠陥サイズ２．４μｍ）に対して、マスク名Ｍ１に対する不良確率を計算する時は、欠陥サイズ２．４μｍを１．２倍した２．９μｍと補正し、補正後の欠陥サイズを用いてステップ８以降の処理を行う。
【００２８】
ステップ８では、主記憶部３７内の検査結果データ４１の欠陥の位置と、ステップ７で補正した欠陥サイズと、主記憶部３７内の不良確率データ４３を用いて、各欠陥に対する不良確率を算出する。図８を用いて、検査結果データ４１の欠陥番号１の欠陥に対して、マスクＭ１に対する不良確率を算出する例を示す。まず、検査結果データ４１の欠陥番号１の欠陥のＸ座標とＹ座標から、回路ブロックＡの領域に欠陥が検出されたことがわかる。また、ステップ７で補正した欠陥番号１の欠陥サイズは２．９μｍである。そこで、回路ブロックＡに対応するマスク名Ｍ１の不良確率データ４１を読み出し、４８に示すのように、欠陥サイズに対応する不良確率を算出すると不良確率は４１％となる。
【００２９】
ステップ１１では、主記憶部３７内のマスク対応データ４２からレビュー優先度算出条件を読み出し、ステップ５からステップ１０で算出した不良確率を用いてレビュー優先度を算出する。レビュー優先度算出条件は、各マスクの不良確率からレビュー優先度を算出する条件を設定する。例えば、各マスクに対する不良確率のうち、最大値をレビュー優先度と設定する。このように最大値を使用した場合は、一番不良となる確率が高いマスクに対する不良確率を算出することができ、電気的に不良な欠陥を見逃すことなく、レビュー箇所を選出できる。他の算出方法としては、各マスクの不良確率に重みづけをして算出する方法や、不良確率の平均値や、不良確率の和等が考えられる。算出方法はレビューすべき欠陥の特徴に応じて決定すれば良い。例えば、図５のマスク対応データ４２の２行目では、レビュー優先度算出条件が、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３の不良確率の最大値であると規定している。また、前記レビュー算出条件は、ウェーハ内のエリアやチップ内の領域毎に設定することも可能とする。これにより、回路ブロックの特性や欠陥の検出特性にあわせた重みづけを考慮したレビュー優先度算出が可能となる。例えば、ウェーハ最外周のチップでは、最上層の不良確率が低く、下層の不良確率が高い欠陥は、色むらの虚報が多いことが分かっている。この場合、最外周のチップでは、最上層の不良確率のみを使用してレビュー箇所を選出すれば、虚報をレビューする確率が少なくなり、効率の良いレビューが可能となる。また、本実施例では、欠陥毎に不良確率を算出し、算出した複数の不良確率からレビュー優先度を算出したが、あらかじめ複数のマスクの不良確率データ４３を統合したレビュー優先データを作成し、作成したレビュー優先データと欠陥の位置とサイズからレビュー優先度を算出してもよい。
【００３０】
ステップ１２では、ステップ５から１０で算出した不良確率とステップ１１で算出したレビュー優先度を、主記憶部３７内の検査結果データ４１に書き込み、補助記憶部３９に格納する。図９は、算出した不良確率とレビュー優先度を書き込んだ検査結果データ４９の一例である。例えば、図９の検査結果データ４９の欠陥番号１では、マスク名Ｍ１に対する不良確率が４１％、マスク名Ｍ２に対する不良確率が３４％、マスク名Ｍ３に対する不良確率が８２％であり、マスク対応データ４２のレビュー優先度算出条件が不良確率の最大値であったので、レビュー優先度は８２％となっている。算出した結果は、検査結果データ４１に追記しなくとも、別データとして保存しても良い。
【００３１】
ステップ１３ではレビュー条件データ４４を補助記憶部３９から読み出し、主記憶部３７に格納する。レビュー条件データ３７は、ステップ１１で算出したレビュー優先度を使用して、レビュー箇所を選出するための条件、例えば、レビュー優先度が所定値以上の欠陥を選出するという条件を記述する。また、レビュー条件データ４４は、その他の選出条件、例えば、選出する欠陥数の条件、欠陥サイズの条件、ウェーハ内の欠陥分布毎の選出条件、チップや回路ブロック別の選出条件等も含み、各条件を組み合わせてレビュー箇所を選出する条件とする。図１０は、レビュー条件データ４４の一例である。例えば、図１０のレビュー条件データ４４のレビュー条件は、１の条件（レビュー優先度が５０％以上）と、２の条件（検出欠陥数が１００個以下）と、３の条件（欠陥サイズが２０μｍ未満）のすべての条件を満たすことである。
【００３２】
ステップ１４では、検査結果データ４１の欠陥のうち、レビュー条件データ４４を満たす欠陥をレビュー箇所として選出する。選出した欠陥のデータは、ネットワークインタフェース３５を介してレビュー装置３３に転送する。レビュー装置３３は選出したレビュー箇所をレビューし、レビュー画像を撮像する。
【００３３】
図１１は、レビュー箇所選出装置３４の表示部４０の画面の一例である。ステップ１ではウェーハ情報入力ボタン５１を選択し、ウェーハＩＤと検査工程名を入力する。入力した品種名、ロット名、ウェーハ番号、検査工程名は５０に表示される。ステップ２で検査結果データ４１を読み出した後、ステップ３でマスク対応データ４２を読み出し、５０の品種と検査工程名に対応するマスク名を５０に表示する。ステップ４からステップ１４を実行した後は、５４にレビュー条件を満たす欠陥を黒丸で、レビュー条件満たさない欠陥を白丸で表示する。５５はウェーハ座標系の表示であり５６はチップ座標系の表示である。この表示により、不良となる可能性の高い欠陥のウェーハ内分布とチップ内分布を把握することも可能となる。５８は、マウスカーソル５７を５４内の欠陥の１つに合わせてクリックして選択した時に、選択した欠陥の不良確率とレビュー優先度を表示する。また、対応する不良確率データのグラフも表示する。このように欠陥の大きさと不良確率の関係をグラフで表示することで、不良確率とレビュー優先度の算出結果を確認することができる。マスク対応データ４２を編集する場合はマスク対応データ編集ボタン５３を選択して編集し、レビュー条件データ４４を編集する場合はレビュー条件データ編集ボタン５３を選択して編集する。
【００３４】
以上のように、電子デバイスを形成するワークの欠陥の検査において、複数のマスクのレイアウトデータを使用してレビュー箇所を選出することは、電気的に不良となる可能性の高い欠陥を確実にレビューすることに役立つ。また、これにより効率的な検査が可能となり、不良源を早く見つけて対策することが可能となり、早期に歩留りを向上させることができる。
【００３５】
【発明の効果】
本発明によれば、複数の層のレイアウト情報を用いることで、レビューを優先的に実施すべき欠陥を判断して検査効率を向上させることができる。また、これによって歩留まりが向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】レビュー箇所選出処理手順の一例。
【図２】検査の一例。
【図３】検査システムの構成の一例。
【図４】検査結果データの一例。
【図５】マスク対応データの一例。
【図６】不良確率算出のためのシミュレーションの一例。
【図７】不良確率データの一例。
【図８】不良確率算出処理手順の一例。
【図９】不良確率とレビュー優先度を書き込んだ検査データの一例。
【図１０】レビュー条件データの一例。
【図１１】検査システムの表示装置の画面の一例。
【符号の説明】
１〜１４…レビュー箇所選出処理のステップ、１５、１６、１７…回路パタン形成プロセス、１８…検査工程、１９、２０、２１…マスクの回路パタン、２２…欠陥のチップ内分布、２３、２５、２７…マスクの回路パタンの一部を拡大した図、２４、２６、２８…マスクの回路パタンの一部を拡大した回路パタン、２９…レビュー画像、３０…欠陥、３１…検査装置、３２…ＣＡＤシミュレータ、３３…レビュー装置、３４…レビュー箇所選出装置、３５…ネットワークインタフェース、３６…演算部、３７…主記憶部、３８…入力部、３９…補助記憶部、４０…表示部、４１…検査結果データ、４２…マスク対応データ、４３…不良確率データ、４４…レビュー条件データ、４５…ショート不良の欠陥、４６…不良でない欠陥、４７…不良確率データの一例、４８…不良確率算出の例、４９…不良確率とレビュー優先度を書き込んだ不良確率データの例、５０…ウェーハ情報と検査工程と対応マスク名の表示部、５１…ウェーハ情報入力ボタン、５２…マスク対応データ編集ボタン、５３…レビュー条件データ編集ボタン、５４…欠陥表示部、５５…ウェーハ座標系の欠陥表示、５６…チップ座標系の欠陥表示、５７…マウスカーソル、５８…不良確率とレビュー優先度の表示部。
【図１】
2004165232.tif 000003
【図２】
2004165232.tif 000004
【図３】
2004165232.tif 000005
【図４】
2004165232.tif 000006
【図５】
2004165232.tif 000007
【図６】
2004165232.tif 000008
【図７】
2004165232.tif 000009
【図８】
2004165232.tif 000010
【図９】
2004165232.tif 000011
【図１０】
2004165232.tif 000012
【図１１】
2004165232.tif 000013