(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウエーハの欠陥検査の結果に基づいて作成された欠陥検査マップを取得し、
前記欠陥検査マップを複数の第１のセグメントに分割し、
前記第１のセグメントの各々について、前記第１のセグメントに含まれる欠陥群を点列とみなして第１の相関係数を算出し、
前記第１の相関係数が第１の閾値以上である前記第１のセグメントの数を合計し、その合計数が所定の閾値以上であれば、前記ウエーハに第１の種別の線状パターンが有ると判定し、
前記欠陥検査マップを複数の前記第１のセグメントよりも大きい第２のセグメントに分割し、
前記第２のセグメントの各々について、前記第２のセグメントに含まれる欠陥群のうち線状パターンを構成する欠陥のみを抽出する外れ値除外処理を実行した後、抽出された欠陥群を点列とみなして第２の相関係数を算出し、
前記第２の相関係数が前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以上である前記第２のセグメントの数を合計し、その合計数が所定の閾値以上であれば、前記ウエーハに第２の種別の線状パターンが有ると判定する、
ことを特徴とする線状パターンの検知方法。
【請求項２】
前記欠陥検査マップを複数の前記第２のセグメントよりも大きい第３のセグメントに分割し、
所定の値以上の欠陥を含む前記第３のセグメントを有効セグメントとして抽出し、
隣接する前記有効セグメントを結合して、結合セグメントを作り、
前記結合セグメントの各々について、前記結合セグメントに含まれる欠陥群のうち線状パターンを構成する欠陥のみを抽出する外れ値除外アルゴリズムを実行した後、抽出された欠陥群を点列とみなして第３の相関係数を算出し、
前記第３の相関係数が前記第２の閾値よりも小さい第３の閾値以上である前記結合セグメントを構成する前記有効セグメントの数を合計し、その合計数が所定の閾値以上であれば、前記ウエーハに第３の種別の線状パターンが有ると判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の線状パターンの検知方法。
【請求項３】
コンピュータに請求項１または２に記載の線状パターンの検知方法を実行させるためのプログラム。
【請求項４】
ウエーハＩＤと対応付けられた欠陥検査マップを欠陥検査マップサーバから取得する、欠陥検査マップ入力部と、
前記欠陥検査マップについて請求項２に記載の線状パターンの検知方法を実行し、ウエーハごとに前記第１乃至第３の種別の線状パターンのうちどの種別の線状パターンが検知されたかを示す第１のデータ構造を、線状パターン種別判定結果データベースに形成する、線状パターン種別判定部と、
製造装置ごとに前記製造装置の処理したウエーハの前記ウエーハＩＤを示す第２のデータ構造を、製造装置履歴データベースから取得し、前記第１のデータ構造を前記線状パターン種別判定結果データベースから取得し、前記第１のデータ構造および前記第２のデータ構造に基づいて線状パターンの種別ごとに製造装置の共通性を検索し、その検索結果に基づき、線状パターンの種別ごとに共通性のある製造装置を示す第３のデータ構造を、製造装置共通性検索結果データベースに形成する、製造装置共通性検索部と、
前記第１データ構造、前記第２のデータ構造及び前記第３のデータ構造に基づいて、分析結果をユーザ端末に出力する、結果出力部と、
を備えることを特徴とする分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、線状パターンを検知する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＳＩ製造の生産性を向上させる上で最大の課題の一つは、歩留りを向上させることである。歩留りを向上させるには、歩留り損失を分析し、その原因となっているプロセス及び製造装置を早期に解明し、改善することが重要である。しかし、ＬＳＩは数百の工程、製造装置を経て生産されるため、一旦ＬＳＩの不良が発生すると、その原因を特定することは一般に非常に困難な作業である。
【０００３】
このため、ある工程を終えると、その工程の中で正常に処理が行われたか否かを調べる欠陥検査が行われる。この欠陥検査は光学的および／または電子線的に行われ、回路パターンの異常および回路パターン上の異物の有無が検知される。このようにして検知された異常および異物は、欠陥を呼ばれる。欠陥が検知されると、その検知された欠陥のウエーハ面上の座標が記録される。記録された欠陥の座標情報を用いて、ウエーハマップ上に欠陥を表示したものを欠陥検査マップと呼ぶ。
【０００４】
欠陥検査マップ上の欠陥分布は、大きく分けて２種類ある。一つは、欠陥がウエーハ面上の位置に依らず均等に分布するランダム欠陥である。もう一つは、欠陥が偏りって分布するクラスタリング欠陥である。
【０００５】
特定の工程や製造装置に起因する不良は、欠陥検査マップ上の欠陥分布として「指紋」を残すことが指摘されている。つまり、ある工程や製造装置に不具合が発生した場合、その工程や製造装置に固有のクラスタリング欠陥が発生する。したがって、クラスタリング欠陥を分類することは、不良原因解明の糸口といえる。
【０００６】
このクラスタリング欠陥の代表的なものに、線状パターンがある。線状パターンの欠陥は直線的または円弧状に並んでいる。その特徴的な形状から、これを検知することで歩留まり低下の原因となっているプロセス、製造装置を特定できる場合が多い。
【０００７】
また、線状パターンは微視的に見ると３つの種別に分けられる。一つ目は、欠陥がばらつかずに狭い間隔で並んでいる線状パターンである。巨視的に見るとシャープで明瞭な線状パターンである。二つ目は、欠陥がばらついて並んでおり幅を持った線状パターンである。巨視的にみると一つ目の線状パターンと大差ない。三つ目は、欠陥が広い間隔で並んでいる線状パターンである。巨視的に見ると淡い線状パターンである。
【０００８】
従来の線状パターンの検知方法として、例えばハフ変換を利用したものがある（特許文献１）。しかし、従来の方法では、上記の一つ目の線状パターンと二つ目の線状パターンを区別して検知することができなかった。また、上記の二つ目および三つ目の線状パターンを検知することは困難であった。さらに、線状パターンが密度の高いランダム欠陥に埋もれている場合には、いずれの線状パターンも検知することが出来なかった。
【０００９】
その他、従来、欠陥検査において間引き測定を行うと、線状パターンが途中で分断されるため、線状パターンを検知することができなかった。ここで、間引き測定とは、検査時間を短縮する目的でウエーハ面内の一部の半導体チップについてのみ欠陥検査を行うことをいう。
【特許文献１】特開２００３−５９９８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、微視的な欠陥分布形状の特徴を抽出することにより、間引き測定の影響を受けることなく、線状パターンを検知することができる線状パターンの検知方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明によれば、ウエーハの欠陥検査の結果に基づいて作成された欠陥検査マップを取得し、前記欠陥検査マップを複数の第１のセグメントに分割し、前記第１のセグメントの各々について、前記第１のセグメントに含まれる欠陥群を点列とみなして第１の相関係数を算出し、前記第１の相関係数が第１の閾値以上である前記第１のセグメントの数を合計し、その合計数が所定の閾値以上であれば、前記ウエーハに第１の種別の線状パターンが有ると判定し、前記欠陥検査マップを複数の前記第１のセグメントよりも大きい第２のセグメントに分割し、前記第２のセグメントの各々について、前記第２のセグメントに含まれる欠陥群のうち線状パターンを構成する欠陥のみを抽出する外れ値除外処理を実行した後、抽出された欠陥群を点列とみなして第２の相関係数を算出し、前記第２の相関係数が前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値以上である前記第２のセグメントの数を合計し、その合計数が所定の閾値以上であれば、前記ウエーハに第２の種別の線状パターンが有ると判定することを特徴とする線状パターンの検知方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、微視的な欠陥分布形状の特徴を抽出することにより、間引き測定の影響を受けることなく、線状パターンを検知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１４】
第１乃至第３の実施形態では、微視的な欠陥分布形状がそれぞれ異なる線状パターンに関する検知方法をそれぞれ述べる。第４の実施形態では、第1乃至第３の実施形態に係る検知方法を用いて、線状パターンを検知し、その結果に基づいて発生原因となる製造装置を特定する方法およびそのための分析装置について述べる。
【００１５】
なお、実施形態の説明中の数値はいずれも例示的な値であり、本発明はそれらの値に限定されるものではない。
【００１６】
（第１の実施形態）
第1の実施形態に係る線状パターンの検知方法を、図３のフローチャートに沿って説明する。本実施形態は、微視的にみると欠陥がばらつかずに狭い間隔で並んでおり、巨視的にみると比較的シャープな線状パターンに対応した検知方法である。
【００１７】
まず、欠陥検査により検知された欠陥の座標データを含む欠陥検査マップを取得する（ステップＳ１０１）。図１は、得られた欠陥検査マップである。図１からわかるように、ウエーハマップ１ａに１本のやや曲がった線状パターン１０が存在している。
【００１８】
次いで、この線状パターン１０を微視的に見るため、作成した欠陥検査マップをセグメントに分割する（ステップＳ１０２）。ウエーハに形成される１つの半導体チップの占める領域２，２，・・に着目し、各領域をタテｍ１個×ヨコｍ１個（ｍ１＝１０）に分割した微小領域が第１の実施形態のセグメントである。なお、被分割領域は半導体チップの占める領域に限られるものではない。
【００１９】
図２は、線状パターンが存在するセグメントの一つである。黒点は欠陥を示している。セグメントは非常に微小な領域であるため、そこに存在する欠陥は、ほぼ直線的、規則的に並んでおり、線状パターンを構成する欠陥以外の欠陥が混在することは稀である。
【００２０】
次に、ウエーハ内の全てのセグメントについて線状欠陥の有無の判定を実施しているか否かを確認する（ステップＳ１０３）。実施済みであればステップＳ１０６に進み、そうでなければステップＳ１０４に進む。
【００２１】
ステップＳ１０４において、セグメントに属する欠陥群の相関係数を求める。欠陥群を点列とみなし、その配列の規則性を式（１）の相関係数Ｒで求める。この相関係数Ｒは０以上１以下の値をとり、この値が大きいほど規則性が高いことを示す。
【数１】
0004799574.tif 000002
【００２２】
ここで、iはセグメント内に属する欠陥の番号である。ｎはセグメント内に属する欠陥の個数である。ｘｉ, ｙｉはそれぞれセグメントに属するｉ番目の欠陥のウエーハマップ上のｘ座標、ｙ座標である。μｘ、μｙはそれぞれセグメントに属する欠陥のｘ座標、ｙ座標の平均値である。
【００２３】
次に、セグメントに線状欠陥が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。具体的には、相関係数Ｒに閾値を設定し、ステップＳ１０４で求めた相関係数が閾値以上の場合、そのセグメントに線状欠陥が存在すると判定する。本実施形態では相関係数の閾値として０．９５を用いる。図２のセグメント内に属する欠陥群の場合、相関係数Ｒは０．９８と非常に高い値となり、そのセグメントに線状欠陥が存在していると判定される。
【００２４】
他のセグメントについても同様にして相関係数を求めて線状欠陥の有無を判定する。そしてウエーハ内の全てのセグメントについて、この判定を実施した後、ステップＳ１０６に進む。
【００２５】
ステップＳ１０６において、相関係数が閾値以上であるセグメントの数を合計してカウント値を求める。
【００２６】
ステップＳ１０７において、ウエーハに線状パターンがあるか否かを判定する。具体的には、カウント値に閾値を設け、ステップＳ１０６で求めたカウント値がその閾値以上の場合、そのウエーハに線状パターンが存在すると判定する。本実施形態では、カウント値の閾値として１０を用いる。
【００２７】
図１の欠陥検査マップの場合、カウント値は６０となり、このウエーハに線状パターンが存在していると判定できる。
【００２８】
第１の実施形態に係る検知方法で検知される線状パターンを、種別Ｉの線状パターンと呼ぶことにする。従って、図１の欠陥検査マップには種別Ｉの線状パターンが存在すると判定される。
【００２９】
また、本実施形態の検知方法によれば、欠陥検査において間引き測定が行われた場合でも、このような線状パターンを検知することができる。例えば、１列おきに欠陥検査を行った場合、上記カウント値は３０となるが、カウント値の閾値より大きく、十分に検知することができる。
【００３０】
以上説明したように、第1の実施形態によれば、微視的な欠陥分布形状の特徴を抽出することで、間引き測定の影響を受けることなく、比較的シャープな線状パターンを検知することができる。
【００３１】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る線状パターンの検知方法を説明する。本実施形態は、巨視的にみると種別Ｉの線状パターンと似ているが、微視的にみると欠陥がある程度の幅にばらついてやや広い間隔で並んでいる線状パターンに対応した検知方法である。
【００３２】
図４は、そのような線状パターンを示す欠陥検査マップである。図４からわかるように、ウエーハマップ１ｂに２本の線状パターン２０が存在している。欠陥検査マップ全体を概観した限り、この線状パターン２０は、第１の実施形態の線状パターン１０と大差ないように見える。
【００３３】
まず、図４の欠陥検査マップについて第１の実施形態に係る検知方法を行った場合について述べる。図５は、欠陥検査マップを第１の実施形態のセグメントに分割した場合における、線状パターン２０が存在するセグメントの一つを示している。図５からわかるように、ウエーハ全体を概観したとき線状に連なって見える線状パターンが、第１の実施形態で説明した微小なセグメントに分割すると、何ら規則性が認められない。図５の欠陥群の相関係数Ｒを求めると０．０１であった。従って、図４に示す線状パターンは、第１の実施形態に係る検知方法を用いても、線状パターン２０を検知することはできない。
【００３４】
次に、図４の欠陥検査マップについて本実施形態に係る検知方法を行った場合について述べる。本実施形態では、セグメントのサイズを拡大し、半導体チップの占める領域２，２，・・をタテ５個×ヨコ５個に分割したセグメントを設定する。図６は、線状パターン２０が存在する部分の拡大したセグメントを示す。図６のＡ部からわかるように、線状パターン２０を構成する欠陥が、ある程度の幅でばらつきながら一定方向に規則性をもって並んでいる。一方、セグメント内に図６の欠陥Ｂ１、Ｂ２およびＢ３のように、線状パターンを構成せず、ランダム欠陥と考えられる欠陥が存在していることも分かる。
【００３５】
第１の実施形態では、セグメント内に存在する全ての欠陥を対象に相関係数を求めた。しかし、図６に示すような欠陥分布の場合、線状パターンを構成しない欠陥Ｂ１、Ｂ２およびＢ３により、線状パターンがＡ部に存在していても、相関係数の値が低くなってしまう。図６のセグメントに属する全ての欠陥を対象として求めた相関係数は０．５６であり、有意な規則性があるとは言えない。これはセグメントサイズを広げたことにより、ランダム欠陥が混入して起こった問題である。
【００３６】
そこで、第２の実施形態では、相関係数を求める前に、外れ値除去アルゴリズムを追加した。この外れ値除去アルゴリズムは、セグメント内で線状パターンを構成する欠陥以外の欠陥を外れ値として除去するというものである。
【００３７】
以下、図７のフローチャートを用いて、さらに詳細に第２の実施形態に係る検知方法を説明する。
【００３８】
まず、欠陥検査により検知された欠陥の座標データを含む欠陥検査マップを取得する（ステップＳ２０１）。
【００３９】
次いで、取得した欠陥検査マップを、上述の拡大したセグメントに分割する（ステップＳ２０２）。即ち、ウエーハに形成される１つの半導体チップの占める領域２，２，・・に着目し、各領域をタテｍ２個×ヨコｍ２個（ｍ２＝５）に分割する。なお、被分割領域は半導体チップの占める領域に限られるものではない。
【００４０】
次に、ウエーハ内の全てのセグメントについて線状欠陥の有無の判定を実施しているか否かを確認する（ステップＳ２０３）。実施済みであればステップＳ２０７に進み、そうでなければステップＳ２０４に進む。
【００４１】
ステップＳ２０４は、外れ値除去アルゴリズムであり、３つのステップＳ２０４ａ、Ｓ２０４ｂおよびＳ２０４ｃを含む。
【００４２】
まず、ミクロな塊状不良、即ち、一か所に密集する欠陥群を除外する（ステップＳ２０４ａ）。これを実行するために、半導体チップの占める領域２をタテｎ個×ヨコｎ個（ｎ＝５０）に分割し、この分割領域内に２個以上の欠陥が存在する場合は、１個に置き換える。代表する1個の欠陥の選び方は任意である。この操作は、非常に隣接している欠陥からなる欠陥群を、１個の欠陥で代表して表すことに相当する。図６のセグメントでは、欠陥Ｂ１は１０個の欠陥が密集した欠陥群であることが判明し、１個の欠陥に置き換えられた。
【００４３】
次に、直線的な欠陥群から方向性が外れた欠陥を除外する（ステップＳ２０４ｂ）。これを実行するために、まず、各欠陥を同じ質量としてセグメント内の欠陥群の重心Ｍの位置を求める。そして、この重心Ｍの位置を中心として１０度間隔にセグメントを３６個の領域に分割する。こうしてできた各領域に属する欠陥の数をそれぞれカウントする。そして、最も欠陥の数が多い領域、及びその領域と１８０度反対側に位置する領域に属する欠陥のみを残し、その他の欠陥を除外する。ただし、重心Ｍの近傍範囲にある欠陥の場合、方位によらず残すことにする。近傍範囲にあるか否かを判定は、重心Ｍからの距離を閾値と比較して行う。即ち、重心Ｍからの距離が、閾値以下であれば近傍範囲にあり、閾値より大きければ近傍範囲にないと判定する。このような閾値として、本実施形態では、半導体チップの占める領域２の一辺の長さの１０分の１の値を用いる。この結果、図６のセグメントにおいて、Ｍが重心位置になり、Ａ部に属する欠陥及び欠陥Ｂ３が残り、欠陥Ｂ１およびＢ２が除外された。
【００４４】
次に、間隔が空いている欠陥を除外する（ステップＳ２０４ｃ）。これを実行するために、ステップＳ２０４ｂを実行した結果残った欠陥について、最も近い欠陥との距離（最近接欠陥距離）をそれぞれ求める。この距離がある閾値以上である場合、その欠陥を除外する。本実施形態では、このような閾値として、ａｖｅ＋３σを用いる。ここで、ａｖｅは最近接欠陥距離の平均、σは標準偏差σである。これにより、図６のセグメントにおいて欠陥Ｂ３が除外された。
【００４５】
このような外れ値除外アルゴリズムによって、Ａ部の線状パターンを構成する欠陥のみを抽出することができる。
【００４６】
外れ値除外アルゴリズムを実行した後、抽出された欠陥からなる欠陥群に対して相関係数を求める（ステップＳ２０５）。図６に示すセグメントの場合、相関係数は０．８６となった。
【００４７】
セグメント内の線状欠陥の有無を判定する（ステップＳ２０６）。図６のＡ部の欠陥群からわかるように、図２の欠陥群に比べ幅を持っているため、外れ値除外アルゴリズムを用いても相関係数はやや低い値となる。そこで、セグメント内における線状欠陥の有無を判定する相関係数の閾値として０．８を用いる。この値以上の場合、そのセグメントに線状欠陥があると判定する。
【００４８】
ウエーハ面上の全てのセグメントに対して線状欠陥の有無を判定した後、線状欠陥があると判定されたセグメントの数を合計してカウント値を求める（ステップＳ２０７）。
【００４９】
最後に、ウエーハに線状パターンがあるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０７で得られたカウント値を閾値と比較し、閾値以上の場合、そのウエーハに線状パターンがあると判定する。本実施形態では、カウント数の閾値として１０を用いる。
【００５０】
図４の欠陥検査マップの場合、カウント数は３０となり、このウエーハに線状パターンが存在していると判定できる。
【００５１】
第２の実施形態に係る検知方法で検知される線状パターンを、種別IIの線状パターンと呼ぶことにする。従って、図４の欠陥検査マップには種別IIの線状パターンが存在すると判定される。
【００５２】
また、本実施形態の検知方法によれば、欠陥検査において間引き測定が行われた場合でも、このような線状パターンを検知することができる。例えば、１列おきに欠陥検査を行った場合、上記カウント値は１５となるが、カウント値の閾値より大きく、十分に検知することができる。
【００５３】
以上説明したように、第２の実施形態によれば、微視的な欠陥分布形状の特徴を抽出することで、間引き測定の影響を受けることなく、幅を持った線状パターンを検知することができる。
【００５４】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態に係る線状パターンの検知方法を説明する。本実施形態は、巨視的にみると淡い線状パターンであり、微視的にみると欠陥が広い間隔で並んでいる線状パターンに対応した検知方法である。
【００５５】
図８は、そのような線状パターンを含む欠陥検査マップを示す。図８からわかるように、ウエーハマップ１ｃの全面にランダム欠陥が存在しており（Ｃ部）、その中に線状パターンが存在している（Ｄ部）。この線状パターンは、点列を構成する欠陥同士の間隔が広い。よって、第１の実施形態および第２の実施形態で説明したセグメント単位の検知方法では、線状パターンを構成する欠陥がセグメントにほとんど存在しなくなるため、線状パターンを検知することができない。また、線状パターンを構成する欠陥とそれ以外の欠陥が同程度の比率でセグメントに含まれることになるため、第２の実施形態で説明した外れ値除外アルゴリズムは適用できない。
【００５６】
本実施形態では、第１の実施形態、第２の実施形態で行ったセグメントへの分割とは逆に、セグメントを結合することを考える。セグメントを結合することにより領域を広げると、線状パターン以外の欠陥が多く混入するため、そのような欠陥の除外が重要になる。
【００５７】
そこで、セグメントに含まれる欠陥の数に基づいて有効セグメントを抽出し、その有効セグメントに対して外れ値除外アルゴリズムを適用し、相関係数を求める。また、有効セグメントが隣接する場合にはそれらを結合して領域を広げ、結合された有効セグメント対して外れ値除外アルゴリズムを適用し、相関係数を求める。
【００５８】
以下、図１０のフローチャートを用いて、第３の実施形態に係る検知方法をさらに詳細に説明する。
【００５９】
まず、欠陥検査により検知された欠陥の座標データを含む欠陥検査マップを取得する（ステップＳ３０１）。
【００６０】
次いで、取得した欠陥検査マップを、セグメントに分割する（ステップＳ３０２）。本実施形態では、ウエーハに形成される１つの半導体チップの占める領域２，２，・・に着目し、各領域をタテｍ３個×ヨコｍ３個（ｍ３＝３）に分割する。なお、被分割領域は半導体チップの占める領域に限られるものではない。
【００６１】
次に、各セグメント内に属する欠陥の数をカウントし、セグメントごとに欠陥の数をマッピングした欠陥カウントマップを作成する（ステップＳ３０３）。図８の欠陥検査マップの欠陥カウントマップを求めたところ、ランダム欠陥のＣ部では、セグメント内の欠陥の数がほぼ０または１個になった。それに対し、線状パターンを構成するＤ部では、数個程度になった。
【００６２】
次に、欠陥カウントマップ上に閾値を設け、閾値以上の数の欠陥を有するセグメント（以下、有効セグメントという）を抽出し、さらに、隣接する有効セグメントを結合する（ステップＳ３０４）。本実施形態では、この閾値として３個／セグメントを用いる。図９は、線状パターンの存在するＤ部（図８）にある半導体チップの占める領域２を示す。図９では、有効セグメント３ａ、３ｂ及び３ｃを実線で示している。これらのセグメントは隣接しているため、結合して一つのセグメントとみなす。この結合した有効セグメントについて以降のステップＳ３０６乃至ステップＳ３０８を行う。なお、もしセグメント３ｂが有効セグメントでないならば、有効セグメント３ａと３ｂは結合されずに、それぞれについて後述のステップＳ３０６〜ステップＳ３０８を行う。また、図９の有効セグメント３ａ又は３ｃが隣の領域２の有効セグメント（図示せず）と隣接する場合、これらの有効セグメントを結合してもよい。
【００６３】
次に、ウエーハ内の全ての有効セグメントについて線状欠陥の有無の判定を実施しているか否かを確認する（ステップＳ３０５）。実施済みであればステップＳ３０９に進み、そうでなければステップＳ３０６に進む。
【００６４】
ステップＳ３０６は、外れ値除去アルゴリズムであり、３つのステップＳ３０６ａ、Ｓ３０６ｂおよびＳ３０６ｃを含む。
【００６５】
まず、ミクロな塊状不良、即ち、一か所に密集する欠陥群を除外する（ステップＳ３０６ａ）。これを実行するために、半導体チップの占める領域２をタテｎ個×ヨコｎ個（ｎ＝５０）に分割し、この分割領域内に２個以上の欠陥が存在する場合は、１個に置き換える。代表する1個の欠陥の選び方は任意である。この操作は、非常に隣接している欠陥からなる欠陥群を、１個の欠陥が代表して表すことに相当する。
【００６６】
次に、直線的な欠陥群から方向性が外れた欠陥を除外する（ステップＳ３０６ｂ）。これを実行するために、まず、各欠陥を同じ質量としてセグメント内の欠陥群の重心Ｍの位置を求める。そして、この重心Ｍの位置を中心として１０度間隔にセグメントを３６個の領域に分割する。こうしてできた各領域に属する欠陥の数をそれぞれカウントする。そして、最も欠陥の数が多い領域、及びその領域と１８０度反対側に位置する領域に属する欠陥のみを残し、その他の欠陥を除外する。ただし、重心Ｍの近傍範囲にある欠陥の場合、方位によらず残すことにする。近傍範囲にあるか否かを判定は、重心Ｍからの距離を閾値と比較して行う。即ち、重心Ｍからの距離が、閾値以下であれば近傍範囲にあり、閾値より大きければ近傍範囲にないと判定する。このような閾値として、本実施形態では、半導体チップの占める領域２の一辺の長さの１０分の１の値を用いる。
【００６７】
次に、間隔が空いている欠陥を除外する（ステップＳ３０６ｃ）。これを実行するために、ステップＳ３０６ｂを実行した結果残った欠陥について、最も近い欠陥との距離（最近接欠陥距離）をそれぞれ求める。この距離がある閾値以上である場合、その欠陥を除外する。本実施形態では、このような閾値として、ａｖｅ＋３σを用いる。ここで、ａｖｅは最近接欠陥距離の平均、σは標準偏差σである。
【００６８】
図９の結合した有効セグメントに対し、ステップＳ３０６の外れ値除外アルゴリズムを適用したところ、欠陥Ｅが除外された。
【００６９】
外れ値除外アルゴリズムを実行した後、抽出された欠陥からなる欠陥群に対して相関係数を求める（ステップＳ３０７）。図９の結合した有効セグメントの場合、相関係数は０．８２となった。
【００７０】
次に、セグメント内の線状欠陥の有無を判定する（ステップＳ３０８）。セグメント内における線状欠陥の有無を判定する相関係数の閾値として０．７５を用いる。この値以上の場合、そのセグメントに線状欠陥があると判定する。
【００７１】
ウエーハ内の全ての有効セグメントについて線状欠陥の有無を判定した後、ウエーハ全体でエリア面積を合計する（ステップＳ３０９）。ここで、エリア面積とは、領域２において線状欠陥ありと判定された有効セグメントの数をいう。図９の場合、３つの有効セグメント３ａ，３ｂ，３ｃを結合したセグメントに線状欠陥ありと判定されたので、エリア面積は３とカウントされる。
【００７２】
最後に、ウエーハに線状パターンがあるか否かを判定する（ステップＳ３１０）。合計されたエリア面積が閾値以上あれば、そのウエーハに線状パターンありと判定する。本実施形態では閾値として５を用いる。図８の欠陥検査マップではエリア面積の合計は１４になり、線状パターンありと判定できる。
【００７３】
第３の実施形態に係る検知方法で検知される線状パターンを、種別IIIの線状パターンと呼ぶことにする。従って、図８の欠陥検査マップには種別IIIの線状パターンが存在すると判定される。
【００７４】
また、本実施形態の検知方法によれば、欠陥検査において間引き測定が行われた場合でも、このような線状パターンを検知することができる。例えば、１列置きに検査を間引いた場合、上記エリア値の合計は７となるが、エリア値の閾値より大きく、十分に検知することができる。
【００７５】
以上説明したように、第３の実施形態によれば、微視的な欠陥分布形状の特徴を抽出することで、間引き測定の影響を受けることなく、ランダム欠陥中に存在する淡い線状パターンを抽出して検知することができる。
【００７６】
ここまで、線状パターンの微視的な欠陥分布形状の違いに基づいて種別Ｉ〜種別IIIの線状パターンを検知する方法について説明した。以下、前述の線状パターン検知方法の特徴と検知結果の利用について述べる。
【００７７】
図１４は、セグメント（検知領域）面積と相関係数との関係により線状パターンを分類したものである。種別Ｉの線状パターンは、第１の実施形態で述べたように、セグメントの面積が半導体チップの占める領域の（１／１０）２であり、相関係数の判定閾値は０．９５である。同様に、種別IIの線状パターンは、セグメントの面積が半導体チップの占める領域の（１／５）２であり、相関係数の判定閾値は０．８である。種別IIIの線状パターンは、セグメントの面積が半導体チップの占める領域の（１／３）２以上であり、相関係数の判定閾値は０．７５である。なお、セグメント面積が（１／３）２より大きくなるのは、前述のように、隣接する有効セグメントを結合した場合である。
【００７８】
このことからわかるように、本発明の実施形態に係る線状パターンの検知方法の特徴の一つは、線状パターンを検知するためのセグメントの面積が大きくなるにつれて、相関係数の判定閾値を小さくしていることである。
【００７９】
すなわち、第１の実施形態では、半導体チップの占める領域の(１／１０)２という非常に小さな面積のセグメントに対して、０．９５という高い規則性を検知するレベルに相関係数の閾値を設定している。
【００８０】
第２の実施形態では、半導体チップの占める領域の(１／５)２というやや大きな面積のセグメントに対して、０．８というやや緩和された規則性を検知するレベルに相関係数の閾値を設定している。
【００８１】
第３の実施形態では、半導体チップの占める領域の(１／３)２以上という大きな面積のセグメントに対して、０．７５というさらに緩和された規則性を検知するレベルに相関係数の閾値を設定している。
【００８２】
さらに、本発明の実施形態に係る線状パターンの検知方法の他の特徴は、セグメントの面積（検知領域）が大きくなるにつれて、線状パターンを構成する欠陥以外の欠陥を除外するためのより強力な除外処理を行い、その後に相関係数を求めていることである。
【００８３】
次に、検知結果の利用について説明する。
【００８４】
線状パターンの種別と発生原因工程を調査した結果、種別Ｉに分類された線状パターンはCMP(Chemical Mechanical Polish)工程であり、種別IIに分類された線状パターンは露光工程のレジスト塗布工程であり、種別IIIに分類された線状パターンは搬送工程であった。
【００８５】
このように、種別Ｉ〜種別IIIの線状パターンは各々異なる発生原因によるものであることから、第１乃至第３の実施形態で説明した検知方法によって線状パターンを種別ごとに検知することにより、発生原因工程を迅速に特定することができる。特定された工程について対策を行うことで、歩留まりを向上することができる。
【００８６】
（第４の実施形態）
図１１は、本実施形態に係る分析装置３０を含む半導体製造システムの概略構成を示している。この半導体製造システムは、分析装置３０と、クリーンルーム４０と、生産管理サーバ５１と、欠陥検査マップサーバ５２と、製造装置履歴データベース５３と、欠陥検査マップデータベース５４と、線状パターン種別判定結果データベース５５と、製造装置共通性検索結果データベース５６と、ユーザインタフェース端末装置５７とを備える。
【００８７】
クリーンルーム４０は、製造装置４１，４３及び欠陥検査装置４２，４４を備える。製造装置４１、４３によるウエーハ処理工程の後に、欠陥検査装置４２、４４によりウエーハの欠陥検査がそれぞれ行われる。この欠陥検査の結果として、回路パターンの異常及び異物の所在をウエーハ面上にマッピングした欠陥検査マップが作成される。
【００８８】
生産管理サーバ５１は、クリーンルーム４０と生産管理情報の通信を行う。この生産管理情報には、ウエーハを特定するためのウエーハＩＤが含まれる。この生産管理サーバ５１は欠陥検査マップサーバ５２に生産管理情報を出力する。
【００８９】
欠陥検査マップサーバ５２は、生産管理サーバ５１から受信した生産管理情報、及び欠陥検査装置４２、４４から受け取った欠陥検査結果に基づき、ウエーハＩＤと欠陥検査マップとの対応付けを行い、欠陥検査マップデータベース５４に格納する。
【００９０】
製造装置履歴データベース５３は、製造装置とその製造装置の処理したウエーハＩＤの対応関係を示す情報を生産管理サーバ５１から受け取る。そして、製造装置ごとにその製造装置によって処理されたウエーハのＩＤを格納する。例えば、製造装置ＩＤ＝Ａが奇数のＩＤ番号を持つウエーハを処理した場合、その情報は、（製造装置ＩＤ：ウエーハＩＤ）＝（Ａ：１，３，５，・・）のようなデータ構造で格納される。
【００９１】
線状パターン種別判定結果データベース５５は、ウエーハごとにそのウエーハ面上に検知された線状パターンの種別を格納する。例えば、ウエーハＩＤ＝１のウエーハに種別Ｉの線状パターンが検知され、種別II及び種別IIIの線状パターンは検知されなかった場合、その情報は、（ウエーハＩＤ：種別Ｉ：種別II：種別III）＝（１：○：×：×）のようなデータ構造で格納される。
【００９２】
製造装置共通性検索結果データベース５６は、線状パターンの種別ごとにその発生原因と推定される製造装置のＩＤを格納する。例えば、種別Ｉの線状パターンがＩＤ＝Ｂの製造装置で発生したものと推定される場合、その情報は、（種別Ｉ：製造装置ＩＤ）＝（１：Ｂ）のようなデータ構造で格納される。
【００９３】
分析装置３０は、種別Ｉ乃至IIIの線状パターンの有無をウエーハごとに判定し、さらに不良発生原因となっている製造装置を分析し、その結果をユーザインタフェース５７に出力するものである。
【００９４】
分析装置３０は、欠陥検査マップ入力部３１と、線状パターン種別判定部３２と、製造装置共通性検索部３３と、結果出力部３４とを備える。
【００９５】
次に、この分析装置３０の処理内容を図１２のフローチャートを用いて説明する。
【００９６】
ステップＳ４０１において、分析の対象となる全ての欠陥検査マップについて線状パターンの有無の判定が終了していれば、ステップＳ４０９に進み、そうでなければステップＳ４０２に進む。
【００９７】
ステップＳ４０２において、欠陥検査マップ入力部３１は、ウエーハＩＤを対応付けられた欠陥検査マップを、欠陥検査マップデータベース５４から入力される。そして、線状パターン種別判定部３２に出力する。
【００９８】
線状パターン種別判定部３２は、ステップＳ４０３乃至ステップＳ４０８を実行し、種別ごとに線状パターンの有無を調べる。
【００９９】
ステップＳ４０３において、第1の実施形態で説明した線状パターンの検知方法を実行し、種別Ｉの線状パターンの有無を判定する。
【０１００】
ステップＳ４０４において、判定結果を線状パターン種別判定結果データベース５５に格納する。
【０１０１】
ステップＳ４０５において、第２の実施形態で説明した線状パターンの検知方法を実行し、種別IIの線状パターンの有無を判定する。
【０１０２】
ステップＳ４０６において、判定結果を線状パターン種別判定結果データベース５５に格納する。
【０１０３】
ステップＳ４０７において、第３の実施形態で説明した線状パターンの検知方法を実行し、種別IIIの線状パターンの有無を判定する。
【０１０４】
ステップＳ４０８において、判定結果を線状パターン種別判定結果データベース５５に格納する。
【０１０５】
ステップＳ４０９において、製造装置共通性検索部３３は、検知された線状パターンのうち、最も小さい種別番号をそのウエーハの線状パターンとする。例えば、上記判定を行った結果、ウエーハＩＤ＝１の欠陥検査マップに種別Ｉ〜種別IIIの線状パターンが全て検知された場合、そのウエーハの線状パターンは種別Ｉとする。この操作を分析の対象となる全てのウエーハＩＤについて行う。なお、優先順位の付け方は任意である。即ち、２番目に小さい種別番号をそのウエーハの線状パターン種別としてもよいし、最も大きい種別番号をそのウエーハの線状パターン種別としてもよい。また、ステップＳ４０９の処理は、線状パターン種別判定部３２で実行してもよい。
【０１０６】
ステップＳ４１０において、製造装置共通性検索部３３は、線状パターンの種別ごとに製造装置の共通性を検索する。具体的には、製造装置履歴データベース５３及び線状パターン種別判定結果データベース５５に格納されたデータに基づいて、線状パターンの種別ごとにその線状パターンが検知されたウエーハを処理した製造装置の共通性を検索する。検索結果は統計的に処理され有意と認められる場合、被疑の製造装置としてピックアップされる。
【０１０７】
ステップＳ４１１において、製造装置共通性検索部３３は、ピックアップされた製造装置のＩＤを、製造装置共通性検索結果データベース５６に格納する。
【０１０８】
ステップＳ４１２において、結果出力部３４は、欠陥検査マップデータベース５４、線状パターン種別判定結果データベース５５及び製造装置共通性検索結果データベース５６に格納されたデータを整理して、ユーザインタフェース端末装置５７に出力する。出力されたデータの一例を図１３に示す。６枚のウエーハ（ウエーハＩＤ＝１〜６）の欠陥検査マップを分析した結果を示している。図１３からわかるように、線状パターンの種別ごとに検知されたウエーハのＩＤ、被疑の製造装置のＩＤ及び欠陥検査マップが表示される。この出力結果により、不良原因となっている製造装置を特定することができる。
【０１０９】
なお、上記の説明では、種別Ｉ〜IIIの線状パターンの有無を全て調べたが、少なくともいずれか一つの検知方法を実行することで、検知したい種別についてのみ調べてもよい。
【０１１０】
以上述べたように、本実施形態によれば、線状パターンの微視的な欠陥分布形状の違いにより、種別Ｉ〜種別IIIの線状パターンに分類し、発生原因の製造装置を特定することができる。特定された製造装置について対策を行うことで、歩留まりを向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】欠陥検査マップの一例を示す図である。
【図２】セグメント内の欠陥の分布を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る検知方法のフローチャートである。
【図４】欠陥検査マップの一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態と同じ大きさのセグメントにおける欠陥の分布を示す図である。
【図６】拡大したセグメント内の欠陥の分布を示す図である。
【図７】第２の実施形態に係る検知方法のフローチャートである。
【図８】欠陥検査マップの一例を示す図である。
【図９】結合したセグメント内の欠陥の分布を示す図である。
【図１０】第３の実施形態に係る検知方法のフローチャートである。
【図１１】第４の実施形態に係る分析装置を含む半導体製造システムの概略構成図である。
【図１２】第４の実施形態に係る分析方法のフローチャートである。
【図１３】第４の実施形態に係る分析装置の出力結果を示す図である。
【図１４】セグメント面積と相関係数との関係により線状パターンを分類した図である。
【符号の説明】
【０１１２】
１ａ，１ｂ，１ｃ…ウエーハマップ、２…領域、３ａ，３ｂ，３ｃ…セグメント、１０，２０…線状パターン、３０…分析装置、３１…欠陥検査マップ入力部、３２…線状パターン判定部、３３…製造装置共通性検索部、３４…結果出力部、４０…クリーンルーム、４１，４３…製造装置、４２，４４…欠陥検査装置、５１…生産管理サーバ、５２…欠陥検査マップサーバ、５３…製造装置履歴データベース、５４…欠陥検査マップデータベース、５５…線状パターン種別判定結果データベース、５６…製造装置共通性検索結果データベース、５７…ユーザインタフェース端末装置、Ａ，Ｃ，Ｄ…欠陥群、Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｅ…欠陥、Ｍ…重心
【図１】
0004799574.tif 000003
【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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