(57)【要約】【解決手段】本発明は、半導体基板の欠陥を検出するための方法であって、半導体基板を提供し、基板の検査画像Iを作成し、画像処理により画像Iから画像Kを作成し、画像Kを二値化することで画像Bを作成し、画像Bを使って画像Iを調べる工程を有し、画像Kを作成する工程は、画像Iにハイパス畳み込みフィルタをかけた画像G(I)と第一のウエイト画像W1とを乗算することを含む、検出方法に関する。本発明は、またこの方法を応用するのに適した装置にも関する。【選択図】図１
2010537217.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体基板の欠陥検出のための方法であって、
a.半導体の基板を提供する工程と、
b.基板の検査画像Iを作成する工程と、
c.画像処理により画像Iから画像Kを作る工程と、
d.画像Ｋを二値化することで画像Bを作る工程と、
e.画像Bを使って画像Iを調べる工程とを有し、
工程cは、画像Iからハイパス畳み込みフィルタをかけた画像G(I)と、第一のウエイト画像W1とを乗算することを含むことを特徴とする検出法。
【請求項２】
請求項１記載の検出法であって、
第一のウエイト画像W1を、画像Iのファジー重み付けまたは閾値フィルタによってつくる、検出法。
【請求項３】
請求項１記載の検出法であって、さらに、
基板の画像Jを作る工程b’を有し、
第一のウエイト画像W1を、画像Jからハイパス畳み込みフィルタをかけた画像G(J)を、ファジーウエイトする、あるいは、閾値フィルタにかけてつくる、検出法。
【請求項４】
請求項１〜３に記載の検出法であって、
ハイパス畳み込みフィルタをかけた画像G(I)を、3X3のラプラス畳み込みフィルタリングで実現する、検出法。
【請求項５】
請求項１〜４に記載の検出法であって、さらに、
畳み込みフィルタをかけた画像G(I)と、画像Iにファジーウエイトあるいは、閾値フィルタをかけることで作られた第二のウエイト画像W2を乗算する工程を含む、検出法。
【請求項６】
請求項１〜５に記載の検出法であって、
工程bは、近赤外線帯域の範囲にある波長のバックライトで基板を照明することを含む、検出法。
【請求項７】
請求項３記載の検出法であって、
工程bは、近赤外線帯域の範囲にある波長のバックライトで基板を照明することを含み、
工程b’は、バックライトと全く同じ波長領域の拡散されたフロントライトで基板を照明することを含む、検出法。
【請求項８】
請求項１〜７に記載の検出法であって、
欠陥は、貫通している微細クラック及び／あるいは貫通していない微細クラックを含む、検出法。
【請求項９】
請求項１〜８に記載の検出法であって、
半導体の基板は、多結晶シリコンである、検出法。
【請求項１０】
請求項１〜９に記載の検出法を使用する装置。
【請求項１１】
半導体基板の欠陥を検出するための装置であって、
a.半導体基板を保持する手段と、
b.基板の裏面を照明するバックライトと、
c.基板の前面を照明する拡散されたフロントライトと、
d.画像処理装置と、
e.カメラとを有し、
バックライトと拡散されたフロントライトの波長は、同じ領域にあることを特徴とする検出装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の装置であって、
一基のカメラを有する、装置。
【請求項１３】
請求項１１〜１２に記載の装置であって、
波長は、近赤外線帯域の波長である、装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の装置であって、
波長は、約950ナノメータ付近である、装置。
【請求項１５】
請求項１１〜１４に記載の装置であって、さらに、
可視光線をブロックするフィルターを備えている、装置。
【請求項１６】
請求項１１〜１５に記載の装置であって、
バックライト及び／あるいは拡散されたフロントライトは、２個のＬＥＤ間に距離をおき、当該半導体基板から離し、各ＬＥＤの光が少なくとも他の一つのＬＥＤの光と重なるように装着された複数のＬＥＤを有する、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体基板の欠陥を検出する装置と方法とに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体部品と集積回路の半導体加工と製造において、品質管理は製造プロセスの全ての段階において非常に重要である。この品質管理は、大部分が欠陥、特に半導体基板の、クラック、微細クラック、スクラッチ、汚れ、ボイド等の欠陥の検出が重要である。例え微細なクラックでも、貫通していようがいまいが、続くプロセスにおいて基板を破損することがあるので、プロセスの早い段階で検出できることが非常に大切である。たとえば、太陽電池の製造においては、硬くてもろい多結晶シリコン基板が使われるが、もし微細クラックがあると、以降のプロセスで割れる可能性がある。
【０００３】
半導体基板の品質管理は、光学的検査に強く依存している。というのは、欠陥の検出には、他の方法に比べ、光学的検査法がスループットの点で優れているからである。
【０００４】
半導体基板の欠陥を検出する方法で共通しているのは、基板の検査しようとする部分の画像と、欠陥の無いか、少なくとも検出しようとしている欠陥が全くない基板の画像とを比較する方法である。普通、前者の画像を検査画像、後者の画像を参照画像と呼ぶ。両者を比較するのに、検査画像から参照画像を差し引く。差し引いた後の画素の値が、ある固定された閾値より大きければ表面欠陥と呼ぶ。
【０００５】
しかしながらこの方法は、参照画像がほぼ同じグレー値、すなわち検査画像と同じバックグラウンド画像である場合のみ適応される。さらに、検査画像と参照画像との間で、縮尺とか歪みのような形状的な違いがないこと、そして基板の正確に対応する部分から、イメージを両者から差し引き、間違った位置合わせによって正しくない正の値にならないように、きちんと両者が位置合わせされて始めて適用される。
【０００６】
場合によっては、検査画像と同じグレー値の参照画像を得ることが出来ない。というのは、検査される半導体の基板は、参照表面として使われる、対応する基板とは決して同じではないからである。
【０００７】
参照検査法の欠点を示す例として、太陽電池製造に使われる多結晶シリコンの検査がある。表面における結晶の境界パターンは、二つとして同じものはない。したがって、検査画像と同じグレー値を持つ参照画像を取得することは出来ない。
【０００８】
各種の方法及び装置が上記の問題を改善可能にするために提案された。例えば、“太陽電池におけるイメージ法によるクラック検査”において、Fu  Zhuang  等が提案している、いわゆる非参照法、これは参照画面を使わない方法である。シャープなイメージにするため、ガウスラプラス5X5フィルターを使用し、これは大変高価な計算になる。その上、どちらかというと均一なパターンの太陽電池についての結果のみ提示されている。
【０００９】
微細クラック検出の、他の方法と装置は、DE-A1-10  2005  061  785に記述されていて、そこでは、基板を、裏面を赤外線で照明するとともに、前面を拡散した可視光線で照明して、二つの基板画像を取得し、画像処理する。異なる波長で二つの画像を取得するので、２台の異なる焦点面を持つカメラが必要となり、高価でしかも両カメラの非常に精度の高い較正が要求される。
【００１０】
微細クラックを検出する二番目の方法と装置については、EP-A1-0  985  924に記述されており、そこでは、ある角度で２ミクロンを超える赤外線で前面照明がなされる。それには、低解像度の高価なカメラが使われる。
【００１１】
上述したこれまでの方法及び装置の欠点を理解したうえで、本発明の目的は、非参照方式で欠陥半導体基板を選別出来るように、半導体基板の欠陥、すなわちクラック、スクラッチ、ボイド、ピット、基板内に含まれた異物等を検出する方法と装置を提供することである。
【００１２】
特に、本発明は、ポリシリコン基板において、貫通の有無にかかわらず、微細クラックを検出するための方法と装置を提供するのが目的である。
【００１３】
さらに、従来の方法及び装置に比べて安価に微細クラックを含む半導体基板の欠陥を検出する方法及び装置を提供することも本発明の目的である。
【００１４】
本発明は、ハイパス畳み込みフィルタをかけた画像と重み画像との乗算を使った、画像処理、そして出来れば１基のカメラを使い、それを実行する装置を提供することで、上記の目的を達している。
【発明の概要】
【００１５】
本発明は、半導体基板の欠陥を検出するための方法であって、
a.半導体基板を提供する工程と、
b.基板の検査画像Iを作成する工程と、
c.画像処理により画像Iから画像Kを作成する工程と、
d.画像Kを二値化することで画像Bを作成する工程と、
e.画像Bを使って画像Iを調べる工程とを有し、
工程cは、画像Iからハイパス畳み込みフィルタをかけた画像G(I)と第一の重み画像W1とを乗算することを含む、検出方法に関する。
【００１６】
さらに、本発明は、半導体基板の欠陥検出装置であって、
a.半導体基板保持するための手段と、
b.基板裏面を照明するためのバックライトと、
c.基板前面を照明するための拡散したフロントライトと、
d.画像処理ユニットと、
e.カメラとを有し、
バックライトと拡散したフロントライトの波長は、同一の帯域にあることを特徴とする検出装置に関する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明による方法の一つの実施態様である。
【図２】本発明による方法のもう一つの実施態様である。
【図３】本発明による装置の一つの実施態様である。
【図４】本発明に従った、第一の例である。
【図５】本発明に従った、第二の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
当業者にとっては、下記の実施様態は単に本発明に従った説明で、発明の意図した範囲を限定するものではないと理解するだろう。他の実施様態も又考慮されるだろう。
【００１９】
第一の実施様態として、図１に示すように、本発明は、半導体基板の欠陥検出方法であって、
a.半導体基板を提供する工程と、
b.基板の検査画像Iを作成する工程と、
c.画像処理により画像Iから画像Kを作成する工程と、
d.画像Kを二値化することで画像Bを作成する工程と、
e.画像Bを使って画像Iを調べる工程とを有し、
画像Kを作成する工程は、画像Iからハイパス畳み込みフィルタをかけた画像G(I)と第一の重み画像W1とを乗算することを特徴とする検出方法を提供する。
【００２０】
フィルタのカーネルにより、畳み込みフィルタは、画像コンテンツの低周波を減衰し、高周波をパスあるいは強調する。本発明の文脈においては、微細クラック、ボイド、そして結晶境界のような、G(I)における欠陥を強調するため、ハイパス畳み込みフィルタを使用している。これら畳み込みフィルタは、より小さな、ほとんどの場合、反対の符号をもったウエイトに囲まれた画素近傍の中心で、大きなウエイトを持つのが特徴である。中心の画素の値は、新しい画素値の計算上で大きな影響を与えるし、囲んでいる画素の値は、大きなウエイトの影響を軽減するのに役立つ。これにより、画素値が大幅に早く変化する領域を強調し、画素値が一定である領域には影響をほとんど与えない。
【００２１】
画像Iからハイパス畳み込みフィルタした画像G(I)と、第一のウエイト画像W1とを乗算することで、表面の欠陥と特に微細クラックを結晶境界から区別出来、それによって、ポリシリコンのような、繰り返しパターンのない半導体基板の欠陥を検出し、不良基板を選別することが出来る。
【００２２】
ハイパス畳み込みフィルタをかけた画像G(I)を作成するのは、ラプラシアンフィルターで実現できる。ハイパス畳み込みフィルタの代わりに、ゲーバーフィルタのような多方向畳み込みフィルタも使える。
【００２３】
本発明に従った方法の一つの実施様態において、第一のウエイト画像W1は、画像Iのファジーウエイトで作ることが出来る。例えば、ファジーウエイト関数により、或る範囲のグレイ値の画素には０〜１の重みを与える。その範囲以下のグレイ値の画素には重み０を与え、その範囲以上のグレイ値の画素には重み１を与え、あるいは、検出すべき基板の欠陥の種類によって、他の関数にしたりする。ファジーウエイト関数は、参照テーブルとして実施される。
【００２４】
本発明に従った方法のもう一つの実施様態において、第一のウエイト画像W1は、閾値フィルタ、すなわち画像Iの二値化によって作られる。
【００２５】
本発明で好ましい実施様態は、3X3のラプラス畳み込みフィルタでG(I)を作り、画像Iの閾値フィルタで第一のウエイト画像W1を作ることである。
【００２６】
検査画像Iを作る工程は、基板が透明あるいは半透明となる波長を持つバックライトで基板を照明する。欠陥箇所は、同じ波長内で基板よりも透明度が低いか不透明になる。シリコン基板の場合、波長は近赤外線帯域で、約950ナノメータから1ミクロンの間が好ましい。理由は、シリコンは、１ミクロンを超えると透明、950ナノメータ付近で半透明、それより短い波長では不透明になるからである。これらの波長では、標準シリコンベースセンサーのカメラが使える。
【００２７】
本発明に従った更なる実施様態で、図2に示すように、本方法は、さらに工程b’として基板のJ画像を作成し、そこで画像Jから、ハイパス畳み込みフィルタをかけたG(J)を、ファジーウエイトする、あるいは、閾値フィルタすることで、第一ウエイト画像W1を作ることを含むことができる。
【００２８】
基板が半透明となる拡散したフロントライトを当てることで、画像Jを取得することが出来る。欠陥箇所は、同じ波長域で基板よりも透明度が低いか透明でない筈である。シリコン基板の場合、波長は近赤外線帯域、約950ナノメータ付近が好ましい。もっと好ましい実施様態は、画像Iを取得するバックライトと、画像Jを取得する拡散したフロントライトが全く同じ波長の範囲であることで、この理由は、同じ焦点を保ったまま１基のカメラで、両画像を取得することが出来るからである。
【００２９】
好ましい一つの実施様態では、3X3のラプラス畳み込みフィルタでG(I)を作り、第一ウエイト画像W1を、3X3のラプラス畳み込みフィルタで作成できるG(J)に閾値フィルタをかけて作ることができる。
【００３０】
更なる実施様態では、本方法は、さらに画像Iから、第二のウエイト画像W2と畳み込みフィルタをかけた画像G(I)を乗算する工程からなっている。第二のウエイト画像W2は、画像Iからファジー重みか、閾値フィルタで作られる。
【００３１】
本発明に従った方法の一つの実施様態において、半導体基板の貫通している及び/或いは貫通していない微細クラックを検出するのにこの方法が使える。特に、多結晶シリコンのような繰り返しのないパターンの基板における、貫通している及び/或いは貫通していない微細クラックの検出に使える。
【００３２】
本発明による全ての方法は、領域の成長の工程で、拡張でき、この場合、最も容易に検出可能なクラックが見つかった後、領域の成長（例えばクラスタ）を開始するための始点画素（シードポイント）が選択される。
【００３３】
本発明に従った、バックライトのみ使用する方法は、見つけたクラックの周辺を探索すること、したがって広い閾値範囲の追加ウエイト画像を作成して、この方法繰り返すことで拡張できる。この拡張を使用することで、通常クラックの中心よりも薄く、貫通していない、クラックの端も検出できる。
【００３４】
他の実施様態において、図3に示したように、本発明は、半導体基板の欠陥を検出するための装置であって、
a.半導体基板を保持する手段(a)と、
b.基板裏面を照明するバックライト(b)と、
c.基板前面を照明する、拡散したフロントライト(c)と、
d.画像処理ユニット(d)と、
e.カメラ(e)とを有し、
バックライトと拡散したフロントライトの波長は、同一の帯域にあることを特徴とする、検出装置を提供する。
【００３５】
実質的にバックライトとフロントライトで同じ波長域を使用することで、好ましくは、同じ焦点を保持した1基のカメラで、バックライトで照らしたときの画像とフロントライトで照らしたときの画像を取得するために使用することが出来る。基板の欠陥、特に貫通しているもの、及びしていないものの微細クラックを検出するのに、両画像を画像プロセス装置で画像処理することができる。
【００３６】
この装置には、さらに可視光線をブロックする光学フィルタ(f)が付いている。
【００３７】
本発明による実施様態では、基板が半透明になる波長を使うことができる。欠陥部は、同じ波長域で基板よりも透明度が低いか不透明になる筈である。シリコン基板の場合、その波長域は、近赤外線帯域で、好ましくは、約935から965ナノメータの間、さらに好ましいのは、約950ナノメータ付近であるべきで、これは、シリコンは、約950ナノメータで半透明、それより短い波長で不透明になるからである。これらの波長で、標準シリコンベースセンサーのカメラが使える。
【００３８】
ある好ましい実施様態では、バックライト及び/または拡散フロントライトは複数のLEDからなり、二つのLEDは、互いに離し、半導体基板からの距離は互いの光がオーバーラップするように取り付けられている。光線をオーバーラップすることで、光線が拡散され、LEDの不均一性に対しより強固な作りとなり、拡散子の追加も不要になる。
【００３９】
例1:
図4に示すように、本発明の第１例を以下に記述する。
【００４０】
半導体基板一枚を半導体基板保持手段上に乗せる。基板裏面に波長950ナノメータのバックライトを当て、検査画像Iを解像度が約50から100ミクロン/ピクセルのカメラで取得する。検査画像及び全ての作り出される画像は、8ビットのグレー値即ち、0から255の間の値をとる。
【００４１】
画像G(I)は、3X3ラプラス畳み込みフィルタで作られる。例えば、
【数１】
2010537217.tif 000003
この処理は、基板中の欠陥、クラック、ボイド、異物混入、結晶境界等を、画像Iから際立たせる。
【００４２】
さらに、画像Iを二値化する（閾値フィルタリングする）ことでウエイト画像W1を作る。
もしT0≦Ixy≦T1  (xとyはピクセルの座標)であれば、W1xy=1
それ以外であれば、W1xy=0
ここで好ましくは、
貫通していないクラック、ボイド、異物では、  T0=0;T1=150
貫通しているクラックについては、            T0=205;T1=255
【００４３】
画像G(I)  とW1  とは結晶境界と他の欠陥とを区別するため画素毎に乗算され、乗算結果としての画像Kは、以下のように二値化される。
もしKxy>2  であれば、Bxy=1
それ以外であれば、Bxy=0
ここで、T2は、85が好ましい.
【００４４】
画像Iは、画像Bを使って検査される。したがって、画像Bにおいて、クラスタ化が、近傍４画素（たて２画素及びよこ２画素のみで）または、８画素（対角線上の画素もいれる）でおこなわれる。これらのクラスタの内、画素数がT3より大、長さがT4より大のクラスタが保存され、ここでT3は10、T4は20が好ましい。しかる後、距離がT5画素より小さいクラスタはグループにまとめられる。T5は３が好ましい。この画像Bのクラスタのグループに基づき、対応する画像Iの画素クラスタをコントラストでソートし、最高のコントラストを持つクラスタの数C1（１００が好ましい）のみ保存する。その内、最大のクラスタの数C2（１０が好ましい）が保存される。
【００４５】
例１に示す方法は、見つけたクラック周辺を探索して、この方法を繰り返す、すなわち、画像W1を以下の条件で作るように拡張できる。
もし、T0≦Ixy≦T1であれば、W1xy=1
さもなければ、W1xy=0
ここで、T0=0;T1=230が好ましい。
この拡張した方法で、クラックの中心よりも、薄く貫通度が低いクラックの端も検出することが出来る。
【００４６】
例2:
図5に示すように本発明による第２例を以下に説明する。
【００４７】
一枚の半導体基板が保持手段上に置かれる。950ナノメータの波長のバックライトで基板を照らし、解像度が約50から100ミクロン/ピクセルのカメラで検査画像Iを取得する。次いで、拡散された950ナノメータの波長のフロントライトで基板を照明し同じカメラで画像Jを取得する。検査画像I、画像J及び全ての画像は８ビットグレイ値、すなわち0から255の値を持つ。
【００４８】
3X3のラプラス畳み込みフィルタにより画像G(I)が作成される。
例えば、
【数２】
2010537217.tif 000004
この処理は、欠陥、すなわち、クラック、ボイド、異物混入及び結晶境界等を、画像Iから際立たせる。
【００４９】
さらに、ウエイト画像w1は、画像G(J)を二値化（閾値フィルタ）することで作られる。画像G(J)は、Jから作られた3X3ラプラス畳み込みフィルタ画像である。ここで、
もしT6<Gxy(J)≦T7であれば、W1xy=0
それ以外であれば、W1xy=1
T6=150,T7=255が好ましい(貫通、不貫通のクラックとも)
【００５０】
G(I)とW1は、結晶境界と他の欠陥とを区別するため、画素毎に乗算され、乗算結果としての画像Kは、以下のように二値化される。
もしKxy>T2であれば、Bxy=1
それ以外では、Bxy=0
T2は85であることが好ましい。
【００５１】
画像Bを使って画像Iが検査される。したがって、画像Bにおいて、クラスタ化が、近傍4（たて2画素及びよこ2画素のみで）または、近傍8(対角線上の画素も含めて)でおこなわれる。これらクラスタの内、画素数がT3より大で長さがT4より長いもののみ保存する。T3は10が、T4は20が好ましい。次いで、距離がT5画素より短いクラスタをグループにする。T5は３が好ましい。画像Bのこのクラスタのグループに基づいて、画像I内の対応する画素のクラスタをコントラスト順にソートし、最大コントラストを持つクラスタの数C1（好ましくは100）のみを保存する。その内、最大のクラスタの数C2を保存する。
【図１】
2010537217.tif 000005
【図２】
2010537217.tif 000006
【図３】
2010537217.tif 000007
【図４】
2010537217.tif 000008
【図５】
2010537217.tif 000009
【国際調査報告】
2010537217.tif 000010
2010537217.tif 000011
2010537217.tif 000012