(57)【要約】 【課題】  良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができる異常検出方法を提供する。【解決手段】  ステップＳ１では、検査項目Ａについて測定した検査値のロット単位の平均値、最大値、および最小値について、ロット単位に時系列に記載した時系列推移を作成する。ステップＳ２では、平均値、最大値、および最小値についての時間的推移の中で安定期（特異な値の無い期間）の平均値から基準値と許容値を決定する。ステップＳ３では、決定した許容値に入らないロットを抽出する。ステップＳ４では、許容値に入らないロットについて、当該ロット内の許容値に入らない検査値が基板に依存していないか、また、測定位置に依存していないかを、平均値、最大値、および最小値について調べることによって、異常の発生している基板や測定位置を特定する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造単位であるロット毎に製造される製造品の検査項目について測定された検査値の中から異常な検査値を検出する異常検出方法であって、前記検査値が異常な検査値か否かを一定の規格値に基づいて判定することができない製造品について測定された異常な検査値を検出する異常検出方法において、
前記測定された検査値から、ロット毎の平均値をロット平均値として計算し、かつ、ロット毎の最大値および最小値をそれぞれロット内最大値およびロット内最小値として検出する計算検出工程と、
前記計算検出工程により求めたロット平均値、ロット内最大値、およびロット内最小値に基づいて決定されたそれぞれの許容値のうち、少なくともいずれか一つの許容値に入らない検査値を有するロットを異常な検査値を有するロットとして抽出する抽出工程とを有することを特徴とする異常検出方法。
【請求項２】
前記異常検出方法は、前記計算検出工程により求めたロット平均値、ロット内最大値、およびロット内最小値を時系列に並べたそれぞれの時系列推移を作成する推移作成工程と、
作成したロット平均値の時系列推移、ロット内最大値の時系列推移、およびロット内最小値の時系列推移から、検査値が異常であるか否かを判定するためのそれぞれの許容値を、ロット平均許容値、ロット最大許容値、およびロット最小許容値として決定する許容値決定工程とを有し、
前記抽出工程は、前記ロット平均許容値に入らないロット平均値を有するロット、前記ロット最大許容値に入らないロット内最大値を有するロット、および前記ロット最小許容値に入らないロット内最小値を有するロットを異常な検査値を有するロットとして抽出することを特徴とする請求項１記載の異常検出方法。
【請求項３】
前記計算検出工程は、前記製造品が複数の製品から構成される基板である場合、前記基板内の複数の測定位置で測定された検査値を基に、ロット平均値、ロット内最大値、およびロット内最小値をロット毎に求めることを特徴とする請求項２記載の異常検出方法。
【請求項４】
前記計算検出工程は、前記ロット平均許容値に入らないとして抽出された各ロットに対して、基板毎の全測定位置の検査値の平均値を基板平均値として、および／または、測定位置毎の全基板の検査値の平均値を位置平均値として求め、
前記抽出工程は、前記ロット平均許容値に入らない前記基板平均値を有する基板を異常な検査値を有する基板として抽出し、および／または、前記ロット平均許容値に入らない前記位置平均値を有する測定位置を異常な検査値を有する測定位置として抽出することを特徴とする請求項３記載の異常検出方法。
【請求項５】
前記抽出工程は、前記ロット最大許容値に入らないとして抽出された各ロットに対して、前記ロット最大許容値に入らない最大値を有する基板を特定し、および／または、前記ロット最大許容値に入らない最大値を有する測定位置を特定することを特徴とする請求項３記載の異常検出方法。
【請求項６】
前記抽出工程は、前記ロット最小許容値に入らないとして抽出された各ロットに対して、前記ロット最小許容値に入らない最小値を有する基板を特定し、および／または、前記ロット最小許容値に入らない最小値を有する測定位置を特定することを特徴とする請求項３記載の異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロット単位で製造される製造工程の異常を検出する異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＣ（Integrated Circuit）やＬＳＩ（Large Scale Integration）などの半導体デバイスの生産においては、不良品を排除するために、各製造工程において様々な検査が実施される。レジスト現像後の検査、レジスト剥離後の検査、発生パーティクル検査などで行われる外観検査では、予め定められた規格値に基づいて良否を判定し、良品と不良品に選別、つまり、２値化することができる。
【０００３】
半導体デバイスは、１枚の基板内に多数の半導体デバイスが形成され、基板単位又はロット単位で製造されるが、各製造工程における検査は、分布を考慮して、各基板内の複数の測定位置で測定された検査値に基づいて行われる。
【０００４】
予め定められた規格値によって不良品を検出できる場合、つまり、検査値を２値化できる場合は、ロット内不良数、基板内不良数、基板内不良位置の分布などに基づいて、製造工程における不良発生の時間変動や不良位置の分布変動を把握することによって、製造工程の異常を検知し、対策を講じることが可能である。
【０００５】
たとえば、線幅などの外観検査であれば、線幅を測定した検査値が様々な値を持つ多値データであっても、線幅に対する明確な規格値を設定できることから、検査値は、良否の２つのグループに分類され、最終的には良否の２つの値しか持たない２値のデータとすることができる。すなわち、もともとの検査値が多値データであっても、良否に２値化することによって、最終的にはロット単位、基板内単位、基板面内位置などでの不良数として単純化でき、容易にその傾向を把握することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、製造工程の途中の工程における物性値等を用いた検査では、最終的な半導体デバイスの特性値を的確に判断することは必ずしも容易ではない。そのため、製造工程における物性値等を測定した検査値に対して明確な規格値を設定できず、その検査値によって製造品の良否を選別して２値化することができない。
【０００７】
このような場合、検査値は、多値データのまま取り扱う必要がある。検査値が多値データである場合の大量のデータを取り扱う方法として、単純に平均化して集計することが検査結果の特徴をつかむために必ずしも適当とは言えず、１ロットが複数の基板からなり、さらに、１基板内に複数点存在する検査値の時間的変動や分布変動等を把握するのは容易ではない。そのため、良否に２値化されたデータとは異なり、異常な検査値の発見や異常傾向の把握などが容易に行えず、製造工程の異常を遅延なく捉えて対策を講じることが困難であるという問題があった。
【０００８】
本発明の目的は、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができる異常検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、製造単位であるロット毎に製造される製造品の検査項目について測定された検査値の中から異常な検査値を検出する異常検出方法であって、前記検査値が異常な検査値か否かを一定の規格値に基づいて判定することができない製造品について測定された異常な検査値を検出する異常検出方法において、
前記測定された検査値から、ロット毎の平均値をロット平均値として計算し、かつ、ロット毎の最大値および最小値をそれぞれロット内最大値およびロット内最小値として検出する計算検出工程と、
前記計算検出工程により求めたロット平均値、ロット内最大値、およびロット内最小値に基づいて決定されたそれぞれの許容値のうち、少なくともいずれか一つの許容値に入らない検査値を有するロットを異常な検査値を有するロットとして抽出する抽出工程とを有することを特徴とする異常検出方法である。
【００１０】
また本発明は、前記異常検出方法は、前記計算検出工程により求めたロット平均値、ロット内最大値、およびロット内最小値を時系列に並べたそれぞれの時系列推移を作成する推移作成工程と、
作成したロット平均値の時系列推移、ロット内最大値の時系列推移、およびロット内最小値の時系列推移から、検査値が異常であるか否かを判定するためのそれぞれの許容値を、ロット平均許容値、ロット最大許容値、およびロット最小許容値として決定する許容値決定工程とを有し、
前記抽出工程は、前記ロット平均許容値に入らないロット平均値を有するロット、前記ロット最大許容値に入らないロット内最大値を有するロット、および前記ロット最小許容値に入らないロット内最小値を有するロットを異常な検査値を有するロットとして抽出することを特徴とする。
【００１１】
また本発明は、前記計算検出工程は、前記製造品が複数の製品から構成される基板である場合、前記基板内の複数の測定位置で測定された検査値を基に、ロット平均値、ロット内最大値、およびロット内最小値をロット毎に求めることを特徴とする。
【００１２】
また本発明は、前記計算検出工程は、前記ロット平均許容値に入らないとして抽出された各ロットに対して、基板毎の全測定位置の検査値の平均値を基板平均値として、および／または、測定位置毎の全基板の検査値の平均値を位置平均値として求め、
前記抽出工程は、前記ロット平均許容値に入らない前記基板平均値を有する基板を異常な検査値を有する基板として抽出し、および／または、前記ロット平均許容値に入らない前記位置平均値を有する測定位置を異常な検査値を有する測定位置として抽出することを特徴とする。
【００１３】
また本発明は、前記抽出工程は、前記ロット最大許容値に入らないとして抽出された各ロットに対して、前記ロット最大許容値に入らない最大値を有する基板を特定し、および／または、前記ロット最大許容値に入らない最大値を有する測定位置を特定することを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記抽出工程は、前記ロット最小許容値に入らないとして抽出された各ロットに対して、前記ロット最小許容値に入らない最小値を有する基板を特定し、および／または、前記ロット最小許容値に入らない最小値を有する測定位置を特定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ロット毎の検査値の平均値、最大値、および最小値に基づいて異常なロットを抽出するので、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができる。
【００１６】
また本発明によれば、ロット毎の検査値の平均値、最大値、および最小値の時系列推移から決定した許容値に基づいて、異常な検査値を有するロットを抽出するので、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができる。
【００１７】
また本発明よれば、製造品が複数の製品から構成される基板である場合には、基板内の複数の測定位置で測定された検査値を基づいて、異常な検査値を有するロットを抽出するので、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができ、また、基板単位での異常な検査値の発見を可能にすることができる。
【００１８】
また本発明によれば、基板毎の平均値、および／または、測定位置毎の平均値を求めるので、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができ、また、基板単位や測定位置毎に異常な検査値を容易に発見することができ、さらに、ロットの平均値が許容値に入らない他のロットと比較することで、ロット間の共通の傾向を把握し、製造工程の変動要因を特定することができる。
【００１９】
また本発明によれば、最大値を有する基板、および／または、最大値を有する測定位置を特定するので、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができ、また、異常な検査値を有する基板や測定位置を容易に発見することができ、さらに、ロットの最大値が許容値に入らない他のロットと比較することで、ロット間の共通の傾向を把握し、製造工程の変動要因を特定することができる。
【００２０】
また本発明によれば、最小値を有する基板、および／または、最小値を有する測定位置を特定するので、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品について異常な検査値を容易に発見することができ、また、異常な検査値を有する基板や測定位置を容易に発見することができ、さらに、ロットの最小値が許容値に入らない他のロットと比較することで、ロット間の共通の傾向を把握し、製造工程の変動要因を特定することができる。
【００２１】
また本発明によれば、ロット毎の検査値の平均値、最大値、および最小値の時系列推移から決定した許容値に基づいて、異常な検査値を捉えるので、良否を判定するための規格値を一定の値に定められない製造品を製造する製造工程の検査においても、大量の測定データを簡便に取扱うことができ、測定データの解析を省力化することができる。したがって、異常な検査値の発見や異常の傾向の把握を、遅滞無く、かつ、容易に行うことが可能になり、このようにして得られた異常の傾向から、問題のある製造工程を推定して対策を講じることができるので、製造工程への迅速なフィードバックが可能になり、より信頼度の高い半導体デバイスを供給することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、本発明の実施の一形態の異常検出方法のフローチャートである。ＩＣ（
Integrated Circuit）やＬＳＩ（Large Scale Integration）などの半導体デバイスの製造工程では、不良品を排除するために、様々な検査が実施される。半導体デバイスは、１枚の基板内に多数の半導体デバイスが形成され、基板単位又はロット単位で製造される。通常一つのロットは、同一の条件で製造されるが、生産装置の持つ面内分布などにより、基板全体が均一な物性になるとは限らないので、各製造工程においては、各基板に対して複数の測定位置で物性が測定される。
【００２３】
図１のフローチャートの処理は、たとえば、ロット毎に監視を行うためには、新たなロットの検査値の測定が終了したときに行うことが望ましいが、この頻度に限定されるものではなく、必要に応じて実施頻度は増減してもよい。
【００２４】
ステップＳ１では、着目する検査項目、たとえば基板の物性についての検査項目Ａについて測定した検査値のロット単位の平均値（ロット平均値）を求め、求めたロット平均値をロット単位に時系列に、たとえば、ロットが処理された日時といった時間やロット番号順に並べたロット平均値の時系列推移を作成する。同時に、各ロットの最大値（ロット内最大値）と各ロットの最小値（ロット内最小値）を各ロット内の検査値から検出し、検出したロット内最大値とロット内最小値とを、それぞれ、ロット単位に時系列に並べたロット内最大値の時系列推移とロット内最小値の時系列推移を作成する。
【００２５】
ステップＳ２では、ロット平均値の時系列推移の中で安定期（特異なロット平均値の無い期間）のロット平均値を用いて基準値と許容値を決定する。ロット平均値の基準値である基準平均値は、たとえば、安定期のロット平均値を平均した値とし、ロット平均値の許容値であるロット平均許容値は、たとえば、標準偏差σｍｅａｎを用いて、上限が基準平均値＋３σｍｅａｎ、下限が基準平均値−３σｍｅａｎとする。同様に、ロット内最大値およびロット内最小値の許容値についても、それぞれ、ロット最大許容値およびロット最小許容値として決定する。
【００２６】
この場合、安定期の期間は、固定するのではなく、直近の安定期の期間を用いてもよいし、特異な点がまれにしか発生しないのであれば、安定期から求めた平均と安定期に特異点を含めた期間の平均は、ほぼ同じ値になるので、特異点を含んだ期間を用いてもよい。
【００２７】
ステップＳ３では、決定したロット平均許容値に入らないロット平均値のロットを抽出する。同様に、ロット内最大値およびロット内最小値についても、それぞれのロット最大許容値およびロット最小許容値に入らないロットを抽出する。
【００２８】
ステップＳ４では、ロット平均許容値に入らない各ロットについて、基板毎の全測定位置の検査値の平均値を基板平均値として求め、求めた基板平均値がロット平均許容値に入っていない基板を異常な検査値を有する基板として抽出し、また、測定位置毎の全基板の検査値の平均値を位置平均値として求め、求めた位置平均値がロット平均許容値に入っていない測定位置を異常な検査値を有する測定位置として抽出することによって、ロット平均許容値に入っていない検査値が基板や測定位置に依存していないかを調べる。
【００２９】
同様に、ロット最大許容値およびロット最小許容値に入らないロットについても、基板や測定位置に依存していないか調べることによって、異常の発生している基板や測定位置を特定する。
【００３０】
ステップＳ５では、抽出されたロットや特定した基板および測定位置の傾向から、異常発生の傾向を把握し、問題のある製造工程を推定し、対策を講じて終了する。
【００３１】
このように、異常な検査値を抽出するために、ロット単位の平均値、ロット単位の最大値、およびロット単位の最小値を用いるのは、ロット単位の平均値だけでは、ロット内の多くの検査値が異常である場合には、兆候をつかむことはできるが、少数の検査値のみが異常である場合には、その兆候をつかむことができないためである。このように、ロット単位の最大値およびロット単位の最小値をロット単位の平均値と組み合わせることによって、異常な検査値を漏れなく把握することができ、より信頼度の高い半導体デバイスを供給することができる。
【００３２】
図２は、本発明の実施の一形態におけるロット単位、基板単位、および測定位置毎の検査値の平均値を示した図である。図２（ａ）は、検査項目Ａに対する検査値をロット単位に平均したロット平均値を、ロット単位に時系列に示した時系列推移を示す図であり、縦軸は、検査項目Ａに対する検査値のロットの平均値（検査値Ａのロット平均値）、また、横軸は、ロットが製造された製造日時（ロット処理日時）である。
【００３３】
半導体デバイスについて測定した検査値の良否を判定するためのロット平均値に対する基準値である基準平均値は、安定期（特異な値の無い期間）のロット平均値の平均値とし、ロット平均値に対する許容値であるロット平均許容値は、たとえば、標準偏差σｍｅａｎを用いて、上限が基準平均値＋３σｍｅａｎ、下限が基準平均値−３σｍｅａｎとする。この基準平均値は、時間経過に応じて決定すればよく、また、他の方法によって基準平均値とロット平均許容値を決定してもよい。ロット処理日時の後半にある４つのロットが、基準平均値−３σｍｅａｎ以下であり、異常なロットとして抽出される。
【００３４】
図２（ｂ）は、検査項目Ａに対する検査値を基板単位に平均した平均値を、抽出された一つのロットについて基板単位に示した図であり、縦軸は、検査項目Ａに対する検査値の基板内の平均値（検査値Ａの基板内平均値）、また、横軸は、抽出された一つのロットについての基板番号である。基板番号１〜２０の基板の各平均値は、全体的に基準平均値−３σｍｅａｎより低い値を示しているが、極端に低い値の基板はない。
【００３５】
図２（ｃ）は、検査項目Ａに対する各基板の検査値を測定位置毎に平均した平均値を、抽出された一つのロットについて測定位置毎に示した図であり、縦軸は、検査項目Ａに対する検査値の測定位置毎の平均値（検査値Ａの測定位置平均値）、また、横軸は、各基板内の測定位置（基板内測定位置）である。測定位置１〜２０の各平均値は、測定位置１０と１１の平均値が基準平均値−３σｍｅａｎを大きく下回っているが、他の測定位置の平均値は、少し低い値を示している。
【００３６】
以上のことから、図２（ａ）から抽出された一つのロットは、ロット内のすべての基板の平均値が低下したことによるものであるが、特定の測定位置で検査値が大きく低い値を示していることがわかる。さらに、抽出された他のロットについても、同様に、基板単位、および測定位置毎に平均値を求めて解析することによって、共通の傾向を把握し、製造工程の変動要因を抽出することができる。
【００３７】
このように、ロット単位の時系列推移から異常なロットを抽出し、抽出されたロットについて詳しく解析することで、異常の傾向を把握することができる。したがって、大量の測定データ、つまり、測定したすべての検査値を扱う必要が無く、効率よく異常の傾向を把握することができる。
【００３８】
図３は、本発明の実施の一形態におけるロット単位、基板単位、および測定位置毎の検査値の最大値を示した図である。図３（ａ）は、検査項目Ａに対する検査値のロット内の最大値を、ロット単位に時系列に示した時系列推移を示す図であり、縦軸は、検査項目Ａに対する検査値のロット内の最大値（検査値Ａのロット内最大値）、また、横軸は、ロットが製造された製造日時（ロット処理日時）である。
【００３９】
ロット内最大値に対する許容値であるロット最大許容値は、たとえば、安定期のロット単位の最大値の平均値（最大値平均）に対し、標準偏差σｍａｘを用いて、上限を最大値平均＋３σｍａｘとする。このロット最大許容値は、時間経過に応じて決定すればよく、また、他の方法によって決定してもよい。ロット処理日時の後半にある２つのロットが、最大値平均＋３σｍａｘ以上であり、異常なロットとして抽出される。
【００４０】
図３（ｂ）は、検査項目Ａに対する検査値の基板内の最大値を、抽出された一つのロットについて基板単位に示した図であり、縦軸は、検査項目Ａに対する検査値の基板内の最大値（検査値Ａの基板内最大値）、また、横軸は、抽出された一つのロットについての基板番号である。基板番号１〜２０の基板の最大値は、全体的に最大値平均＋３σｍａｘより低い値を示しているが、基板１５の最大値が最大値平均＋３σｍａｘを超えている。
【００４１】
図３（ｃ）は、検査項目Ａに対する基板の測定位置毎の検査値を、抽出された一つの基板について測定位置毎に示した図であり、縦軸は、最大値が最大値平均以上の基板、つまり、図３（ｂ）の基板番号１５の基板の検査項目Ａに対する測定位置毎の検査値（最大値異常基板の検査値Ａ）、また、横軸は、基板内の測定位置（基板内測定位置）である。測定位置１〜２０のうち、測定位置９は、最大値平均＋３σｍａｘを超えていないが、異常な値を示しており、また、測定位置１０、１１は、最大値平均＋３σｍａｘを超えている。
【００４２】
以上のことから、図３（ａ）から抽出された一つのロットにおいて、最大値が許容値に入らない検査値は、基板１５にあり、さらに、その基板の測定位置１０と１１にあることを特定することができる。さらに、抽出された他のロットについても、同様に、基板単位、および測定位置毎について解析することによって、共通の傾向を把握し、製造工程の変動要因を抽出することができる。
【００４３】
このように、ロット単位の時系列推移から異常なロットを抽出し、抽出されたロットについて詳しく解析することで、異常の傾向を把握することができる。したがって、大量の測定データ、つまり、測定したすべての検査値を扱う必要が無く、効率よく異常の傾向を把握することができる。
【００４４】
図４は、本発明の実施の一形態におけるロット単位、基板単位、および測定位置毎の検査値の最小値を示した図である。図４（ａ）は、検査項目Ａに対する検査値のロット内の最小値を、ロット単位に時系列に示した時系列推移を示す図であり、縦軸は、検査項目Ａに対する検査値のロット内の最小値（検査値Ａのロット内最小値）、また、横軸は、ロットが製造された製造日時（ロット処理日時）である。
【００４５】
ロット内最小値に対する許容値であるロット最小許容値は、たとえば、安定期のロット単位の最小値の平均値（最小値平均）に対し、標準偏差σｍｉｎを用いて、下限が最小値平均−３σｍｉｎとする。このロット最小許容値は、時間経過に応じて決定すればよく、また、他の方法によって決定してもよい。ロット処理日時の後半にある２つのロットが、最小値平均−３σｍｉｎ以下であり、異常なロットとして抽出される。
【００４６】
図４（ｂ）は、検査項目Ａに対する検査値の基板内の最小値を、抽出された一つのロットについて基板単位に示した図であり、縦軸は、検査項目Ａに対する検査値の基板内の最小値（検査値Ａの基板内最小値）、また、横軸は、抽出された一つのロットについての基板番号である。基板番号１〜２０の基板の最小値は、全体的に最小値平均−３σｍｉｎより少し高い値を示しているが、基板１６の最小値が最小値平均−３σｍｉｎ以下である。
【００４７】
図４（ｃ）は、検査項目Ａに対する基板の測定位置毎の検査値を、抽出された一つの基板について測定位置毎に示した図であり、縦軸は、最小値が最小値平均以下の基板、つまり、図４（ｂ）の基板番号１６の基板の検査項目Ａに対する測定位置毎の検査値（最小値異常基板の検査値Ａ）、また、横軸は、各基板内の測定位置（基板内測定位置）である。測定位置１〜２０のうち、測定位置１９の検査値が最小値平均−３σｍｉｎ以下である。
【００４８】
以上のことから、図４（ａ）から抽出された一つのロットにおいて、最小値が許容値に入らない検査値は、基板１６にあり、さらに、その基板の測定位置１９にあることを特定することができる。さらに、抽出された他のロットについても、同様に、基板単位、および測定位置毎に平均値を求めて解析することによって、共通の傾向を把握し、製造工程の変動要因を抽出することができる。
【００４９】
このように、ロット単位の時系列推移から異常なロットを抽出し、抽出されたロットについて詳しく解析することで、異常の傾向を把握することができる。したがって、大量の測定データ、つまり、測定したすべての検査値を扱う必要が無く、効率よく異常の傾向を把握することができる。
【００５０】
上述した異常検出方法による機能は、計算機上で稼動するアプリケーションプログラムなどのプログラムとしても実現可能である。測定されたすべての検査値を入力データとして計算機に入力し、プログラムは、入力された検査値を基にロット単位の平均値、最大値、最小値を求める。さらに、求めた平均値、最大値、最小値を時系列推移として編集し、編集した時系列推移から、予め定められた基準に合致する期間、たとえば、特異点のない期間である安定期の時系列推移から基準値や許容値を求め、求めた許容値に基づいて、異常な検査値を検出する。その際、対象とする範囲をユーザが指定できるようにしてもよい。
【００５１】
検査値をロット番号、基板番号、および測定位置と関連付けて、計算機の中に記憶しておけば、検出した異常な検査値から、対応するロット、基板、および測定位置を特定できる。ユーザは、これらの結果を解析することによって、共通の傾向を把握し、製造工程の変動要因を抽出することができるので、問題のある製造工程を推定して対策を講じることができ、製造工程への迅速なフィードバックが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の実施の一形態の異常検出方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施の一形態におけるロット単位、基板単位、および測定位置毎の検査値の平均値を示した図である。
【図３】本発明の実施の一形態におけるロット単位、基板単位、および測定位置毎の検査値の最大値を示した図である。
【図４】本発明の実施の一形態におけるロット単位、基板単位、および測定位置毎の検査値の最小値を示した図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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