(57)【要約】      （修正有）【課題】迅速な対応による半導体デバイスメーカの顧客に対する信頼の維持を可能にした画像データの管理方法および画像データのサービスシステムを提供することにある。【解決手段】製造部門２０の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段３０を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量（以下欠陥等）とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部４２と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥等を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥等を検索する検索エンジン４３とを備え、該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥等のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタ４０を設けたことを特徴とする。【選択図】図１
2005056907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンとを備え、
該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
【請求項２】
半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像ＩＤを付与して通信手段を用いて１次回答し、該１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤを基に該画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンを備え、
該検索エンジンにて検索して画像ＩＤが付与された半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記１次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
【請求項３】
半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤとその画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤの特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群を検索する検索エンジンとを備え、
該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
【請求項４】
半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤとその画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤを検索して通信手段を用いて１次回答し、該１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群を検索する検索エンジンを備え、
該検索エンジンにて検索して画像ＩＤが付与された半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記１次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
【請求項５】
前記記憶装置部は、分散させたサイトで構成されることを特徴とする請求項１又は２又は３又は４記載の画像データのサービスシステム。
【請求項６】
記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、
前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
【請求項７】
記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像ＩＤを付与して１次回答する１次回答過程と、前記検索エンジンを用いて、前記１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、
前記１次回答過程における１次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
【請求項８】
記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤと該画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤの特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群を検索する検索過程とを有し、
前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
【請求項９】
記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤと該画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤを検索して１次回答する１次回答過程と、
前記検索エンジンを用いて、前記１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、
前記１次回答過程における１次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
【請求項１０】
前記記憶装置部は、分散されたサイトで構成されることを特徴とする請求項６又は７又は８又は９記載の画像データの管理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体デバイスを製造する際、様々な製造プロセスにおいて検査装置において検出された欠陥または欠陥候補から選択された欠陥または欠陥候補についてレビュー装置や測長ＳＥＭ等から得られる画像データベースを多数の半導体デバイスに亘って、且つ年単位の長期間（例えば５年〜１０年）の間保存する画像データの管理方法および該画像データのサービスシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、特開２００１−１５６１３５号公報（特許文献１）に記載されているように、半導体製造プロセスにおいて、一つあるいは複数の製造工程を経たウエハに対して異物検査装置や外観検査装置により異物・欠陥の検査が行われ、該検査データを基に、自動的に異物・欠陥の拡大画像を取得する機能、即ちＡＤＲ（Ａｕｔｏ  Ｄｅｆｅｃｔ  Ｒｅｖｉｅｗ）を有する拡大撮像装置が開発され、短時間に多量の画像が収集され、この収集された多量の画像を異物・欠陥の特徴に応じてカテゴリに分類する機能、即ちＡＤＣ（Ａｕｔｏ  Ｄｅｆｅｃｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）が開発され、該ＡＤＣにより欠陥画像をカテゴリに自動分類することが知られている。即ち、特許文献１にはＡＤＣのことが記載されている。
【０００３】
また、特開２００３−５９８１３号公報（特許文献２）には、露光条件の変動をモニタリングする測長ＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）について記載されている。
【０００４】
また、ＷＯ９７／３５３３７号公報（特許文献３）には、検査装置から通信ネットワークを介して収集される検査情報や画像情報に基づいて、欠陥を特徴付ける要素の組み合わせによる欠陥の定義付けを行うプロセス管理システムが記載されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−１５６１３５号公報
【特許文献２】
特開２００３−５９８１３号公報
【特許文献３】
ＷＯ９７／３５３３７号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
半導体デバイスメーカにおいては、半導体デバイスに不良を発生させないために、半導体製造プロセスラインに検査装置やレビュー装置や解析装置等が多数導入されるようになってきている。
【０００７】
例えば、垂直統合型デバイスメーカの場合、年単位で長期間（例えば５〜１０年）に亘って上記検査・計測装置のモデル更新に対応した一貫した画像データベースの構築が困難であった。特に、検査・計測装置は、微細化、新プロセス導入により装置メーカが仕様等を変更（高機能化）し、画像解像度・データ出力形式が変更するなどしてモデル更新が行われる。また、画像データベースを装置メーカドリブンの変更を吸収しながらデバイスメーカ側でシステム及び運営組織を維持するにはコストがかかり過ぎることになる。さらに、同一半導体デバイスを複数の拠点で製造する場合には困難性を更に増すことになる。
【０００８】
本発明の目的は、上記課題を解決して、迅速な対応による半導体デバイスメーカの顧客に対する信頼の維持を可能にした画像データの管理方法および画像データのサービスシステムを提供することにある。
【０００９】
また、本発明の他の目的は、半導体デバイスメーカにおいての不良ロット若しくは不良工程の絞込みにより、顧客に対する最小補償出費を実現できるようにした画像データの管理方法および画像データのサービスシステムを提供することにある。
【００１０】
また、本発明の更に他の目的は、多数の製造プロセス工程を有する多量の半導体デバイスに対して、年単位の長期間での画像データベースの一貫管理を実現した画像データの管理方法および画像データのサービスシステムを提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、第１の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンとを備え、該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【００１２】
また、本発明は、第１の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像ＩＤを付与して通信手段を用いて１次回答し、該１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤを基に該画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンを備え、該検索エンジンにて検索して画像ＩＤが付与された半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記１次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【００１３】
また、本発明は、第３の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤとその画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤの特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群を検索する検索エンジンとを備え、該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【００１４】
また、本発明は、第３の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤとその画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤを検索して通信手段を用いて１次回答し、該１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群を検索する検索エンジンを備え、該検索エンジンにて検索して画像ＩＤが付与された半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記１次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【００１５】
また、本発明は、第２の実施の形態に対応するもので、前記記憶装置部は、分散させたサイトで構成されることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、第１の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【００１７】
また、本発明は、第１の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像ＩＤを付与して１次回答する１次回答過程と、前記検索エンジンを用いて、前記１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、前記１次回答過程における１次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【００１８】
また、本発明は、第３の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤと該画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤの特徴量を基に前記半導体デバイスＩＤに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群を検索する検索過程とを有し、前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【００１９】
また、本発明は、第３の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びＣＤ−ＳＥＭから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤと該画像ＩＤの特徴量とを少なくとも半導体デバイスＩＤを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスＩＤを基に該半導体デバイスＩＤに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤを検索して１次回答する１次回答過程と、前記検索エンジンを用いて、前記１次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像ＩＤに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、前記１次回答過程における１次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤ群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明に係る実施の形態を図面を用いて説明する。
【００２１】
図１に示すように、半導体デバイスメーカＡ社１ａには、営業／技術営業部門２１および開発設計部門（品質保証部門も含む）２２、並びに製造部門２０が有る。なお、半導体デバイスの製造については、ＦＡＢ（ファンダリＡ〜Ｃ、…）に委託してもかまわない。その場合、半導体デバイスメーカは、営業／技術営業部門および開発設計部門（品質保証部門も含む）を持ったデザインハウスに近くなる。
【００２２】
そして、製造部門２０の各拠点（Ｆａｂ．Ａ，Ｆａｂ．Ｂ，Ｆａｂ．Ｃ，…）などの夫々には半導体デバイスの製造ラインが構築され、夫々の製造ラインには検査装置（光学式（ＢＦ（Ｂｒｉｇｈｔ  Ｆｉｅｌｄ），ＤＦ（Ｄａｒｋ  Ｆｉｅｌｄ））、ＳＥＭ式）１１、レビュー装置（ＳＥＭ式、光学式）１２、測長ＳＥＭ（ＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）−ＳＥＭ）１３等が設置される。それぞれのサーバ１０は、ＳＥＭ式または光学式レビュー装置１２から高解像度を有するＡＤＣ処理後のＳＥＭレビュー画像または光学レビュー画像にその画像特徴量を付加してネットワーク１５を介して収集し、ＣＤ−ＣＥＭ１３からは、ＣＤ−ＳＥＭにより撮像された半導体ウエハ上のゲート部や配線の画像と、画像処理により計算したその形状を特徴付ける画像特徴量（ゲート部や配線の幅・傾斜角など形状を表現する数値データ）を付加し，ネットワーク１５を介して収集するように構成される。なお、ＣＤ−ＳＥＭで撮像された配線の断面信号ファイルから、その断面形状の幅、傾斜角などを数値情報として算出する手法を、以降では、ＭＰＰＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  Ｐｒｏｆｉｌｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）と呼ぶことにする。欠陥または欠陥候補の画像特徴量としては、大きさ（面積、回転対称軸方向の長さ、Ｘ軸およびＹ軸方向への投影長さ）、明るさ（濃淡値：階調値）、形状、テクスチャなどがある。勿論、検査装置１１から得られるリアルタイムＡＤＣ画像は、基本的には、レビュー画像および測長画像をレビュー装置およびＣＤ−ＳＥＭで取り込む欠陥または欠陥候補を選択するための粗い画像であるが、高速に検査できるためサンプリングされるウエハの枚数が非常に多いため、レビュー装置およびＣＤ−ＳＥＭで取り込まれなかった欠陥または欠陥候補の画像が得られていることになる。そこで、各サーバ１０は、検査装置１１から多量に得られるリアルタイムＡＤＣ画像から所望のものを選択して、レビュー画像に添付するかたち（階層的にする）で収集することも可能となる。このように、リアルタイムＡＤＣ画像は粗い画像データではあるが、情報量として増やすことが可能となる。
【００２３】
そして、各サーバ１０は、収集したレビュー画像および測長画像の「画像＋画像特徴量」を、図７（ａ）に示す、デバイスＩＤ、製造年月日、デバイス製品名、デバイスの品種、検査・計測工程、および製造ＦＡＢ等の画像ＩＤ情報を添付してインターネット３０を介して一貫管理するデータセンタ４０内のＡ社専用のサーバ４０ａに送信し、ディスクアレイ等の記憶装置４２ａに蓄積されることになる。なお、検査装置１１、レビュー装置１２、ＣＤ−ＳＥＭ１３、および上記画像ＩＤ情報などは、ＰＣ１６によって管理される。各サーバ１０とＡ社専用のサーバ４１ａとの間は、暗号化技術により、セキュリティが確保されることになる。また、レビュー装置１２からは工程毎に、ロット毎に、デバイスの品種毎に、多量の「レビュー画像＋その画像特徴量」が取得され、ＣＤ−ＳＥＭ１３からも工程毎に、ロット毎に、デバイスの品種毎に、多量の「測長画像＋その特徴量」が取得されるため、サーバ１０は画像圧縮等を施して高速通信を利用してインターネット（通信手段）３０を介してＡ社専用のサーバ４１ａのディスクアレイ等の記憶装置４２ａに蓄積することになる。画像圧縮としては、連続して似たような画像を取得するので、ＭＰＥＧのような画像間の差分をとる圧縮法が考えられる。また、Ａ社１ａの製造部門２０においては、レビュー装置１２及びＣＤ−ＳＥＭ１３とサーバ１０との接続ＩＦおよび「画像＋その画像特徴量」のデータ構造を標準化する必要が有る。
【００２４】
さらに、半導体デバイスメーカＢ社１ｂの製造部門２０からも、セキュリティが確保された状態で、Ａ社１ａと同様に、インターネット（通信手段）３０を介してＢ社専用のサーバ４１ｂに送信されてディスクアレイ等の記憶装置４２ｂに蓄積されることになる。
【００２５】
さらに、半導体デバイスメーカＣ社１ｃの製造部門２０からも、セキュリティが確保された状態で、インターネット３０を介してＢ社専用のサーバ４１ｃに送信されてディスクアレイ等の記憶装置４２ｃに蓄積されることになる。
【００２６】
当然、データセンタ４０内において、各社ごとのデータは、暗号化技術に似た多数のカギをかけることによって、互いにセキュリティを保つことが可能となる。
【００２７】
更に、半導体デバイスメーカ各社の製造部門から「画像＋画像特徴量」を画像取得工程情報とともに画像ＤＢセンタ４０の各社の専用サーバ４１に送信して各社専用の記憶装置４２に蓄積する方法について、図５および図６を用いて説明する。即ち、１ウエハに関して画像を取得する装置としては、検査装置（光学式（ＢＦ，ＤＦ）、ＳＥＭ式）１１と、レビュー装置（ＳＥＭ式、光学式）１２、ＣＤ−ＳＥＭ１３、分析装置（質量分析、分光分析）等が考えられる。特に、サーバ１０は、レビュー装置１２からはＡＤＣ処理後の高解像度を有するＳＥＭレビュー画像および光学レビュー画像を収集し、ＣＤ−ＳＥＭ１３からは高解像度を有する測長画像を収集することになる。
【００２８】
また、上記装置により１ウエハに関して画像が取得される機会としては、［拡散工程（ゲート）、容量工程（キャパシタ、コンタクトホール）、配線工程（Ａｌ配線、Ｃｕ配線、ｌｏｗ−ｋ膜）、…］＊［成膜後、現像後、エッチング後、…］の組み合わせとなる。例えば、拡散工程でのゲート形状、ゲート寸法は、成膜・エッチング後となる。
【００２９】
さらに、１ウエハ（１ロット・１デバイス）に関して複数の［画像＋その画像特徴量］が取得される。
【００３０】
さらに、レビューＳＥＭおよび測長ＳＥＭ（ＣＤ−ＳＥＭ）によって図６に示す画像が取得されることになる。レビューＳＥＭの場合は、▲１▼致命欠陥、▲２▼非致命欠陥、▲３▼擬似欠陥の欠陥画像とその画像特徴量となる。測長ＳＥＭの場合は、▲４▼寸法、▲５▼断面形状情報（ＭＰＰＣ，３Ｄ技術）、▲６▼露光状態（ＭＰＰＣ）の実回路パターン画像とその画像特徴量、および▲７▼工程診断ＴＥＧ、信頼性ＴＥＧなどの外観のＴＥＧ画像とその画像特徴量となる。それ故に、半導体デバイスメーカは、データセンタ４０からは半導体プロセスにフォーカスした［画像＋画像特徴量］の検索が可能となる。
【００３１】
これら取得された［▲１▼〜▲７▼の画像＋▲１▼〜▲７▼の現象にフォーカスした画像特徴量］がデバイスＩＤ，画像取得工程等とともにデータセンタ４０の記憶装置４２にＤＢとして保存されることになる。
【００３２】
以上説明したように、データセンタ３０には、半導体デバイスメーカ各社が長期間（例えば５年〜１０年）の間製造し続け、顧客に販売した多量の半導体デバイスについて、品種、プロセス工程単位、および少なくともロット単位に得られる［▲１▼〜▲７▼の画像＋▲１▼〜▲７▼の現象にフォーカスした画像特徴量］が蓄積されることになる。保存期間が５〜６年程度であれば、画像圧縮させなくても、記憶装置４２の記憶容量は、１拠点あたり１００ＴＢ程度で蓄積することが可能となる。
画像圧縮を施せば、１拠点あたりの記憶容量を少なくすることが可能となる。
【００３３】
次に、半導体デバイスメーカ（デザインハウスも含む）が、製造した半導体デバイスを販売した顧客から長期間経過後の半導体デバイスの品質（例えば故障等のクレームも含む）についての問い合わせまたは要求に対する解析および解析結果の報告（補償も含む）について、図２および図３を用いて説明する。
【００３４】
［ワークフロー１］
まず、図２に示す第１の実施例について説明する。
【００３５】
半導体デバイスメーカの営業／技術営業部門２１は、長期間経過後に顧客からの販売した半導体デバイスについての品質（故障等のクレームも含む）についての問い合わせまたは要求があると、開発設計部門（品質保証部門も含む）２２は、品質を調査する箇所（例えば故障箇所）を確認し、図２および図３に示すように品質を調査する（例えば故障、欠陥）デバイスのＩＤ（チップＩＤ（品種）、ウエハＩＤ、ロットＩＤ、製造年月日等）を抽出する。
【００３６】
（１−１）半導体デバイスメーカは、開発設計部門２２等から上記デバイスＩＤで、インターネット３０を介してデータセンタ（ＤＢセンタ）４０の専用サーバ４１に問い合わせ（Ｓ１）を行う。記憶装置４２に記憶された画像ＤＢ内での管理のために［画像＋その画像特徴量］にはデバイスＩＤに対応した画像ＩＤ情報が付与されている。
【００３７】
（１−２）ＤＢセンタ４０で、記憶装置４２に記憶されたデータベースから上記問い合わせデバイスＩＤについての画像データを検索し、デバイスメーカ１に１次回答として返送する。
【００３８】
即ち、専用サーバ４１は、高能率・高速検索可能な検索エンジン４３により、図７（ｂ）に示すように、問い合わせ（Ｓ１）のデバイスＩＤと同じデバイスＩＤのデータがある場合には、該デバイスＩＤに対応する図８に示すような一連の画像とその画像特徴量を検索し（Ｓ２）、インターネット３０を介して開発設計部門２２または製造部門２０の専用ＰＣ１７に１次回答を行う（Ｓ３）。図８では、デバイスＩＤを製造した際の工程毎に検査・測定されたレビュー画像・測長ＳＥＭ画像を示す。当然、画像に画像特徴量が添付されることになる。図９には、検索キーによって検索された欠陥画像とその時の比較画像である参照画像とを並べて示す。参照画像とは、欠陥画像内においてその欠陥の位置を特定するために用いる欠陥画像と同部位の良品（つまり欠陥が全く無い）画像のことである。
この参照画像と欠陥画像を引き算することにより差異がある部分を欠陥位置として特定することができる。半導体ウエハの製造工程では、ウエハ上にチップを規則的に配列させて製造することが一般的であり、ある欠陥部位に対する参照画像を取得する差異には、チップ内の位置が同一である他のチップ（例えば隣のチップ）を撮像することが通常行われる。
【００３９】
もし、専用サーバ４１は、検索エンジン４３により、図７（ｂ）に示すように、問い合わせ（Ｓ１）のデバイスＩＤと同じデバイスＩＤのデータがない場合には、製品名で限定し、製造年月日で近い物を代替１次回答としてインターネット３０を介して開発設計部門２２または製造部門２０の専用ＰＣ１７に行う。
【００４０】
（１−３）次に、デバイスメーカ側で、返送された画像を閲覧して、着目する製造工程等を指定する。即ち、専用ＰＣ１７は、問題画像（図８では測長ＳＥＭ工程Ｃ）を選択し、該選択された画像ＩＤ（その画像特徴量も把握できていることになる。）情報に取得工程の限定を付けてＤＢセンタ４０へ、選択された画像ＩＤに基づく類似画像検索問い合わせ（Ｓ４）を行う。
【００４１】
（１−４）ＤＢセンタ４０で、デバイスメーカ側より指定された製造工程のみを対象として、類似する画像及びデバイスＩＤを検索エンジン４３を用いて検索する。即ち、ＤＢセンタ４０の専用サーバ４１は、デバイスメーカ側で選択された画像ＩＤ（画像取得工程も含む）等に基づく類似画像検索問い合わせ（Ｓ４）を基に、高能率・高速検索可能な検索エンジン４３を用いて、同一製品および同一画像取得工程を対象に、上記画像ＩＤの画像特徴量に類似する画像特徴量をもった画像ＩＤ情報およびそのデバイスＩＤを検索する（Ｓ５）。
【００４２】
（１−５）上記検索された結果をＤＢセンタ４０からデバイスメーカ１に送付する。即ち、ＤＢセンタ４０の専用サーバ４１は、上記検索された類似する画像特徴量をもった画像ＩＤ情報およびそのデバイスＩＤを取得し（Ｓ６）、インターネット３０を介して開発設計部門２２または製造部門２０の専用ＰＣ１７に送信する（Ｓ７）。
【００４３】
なお、検索エンジン４３による高速な画像検索法としては、欠陥の画像特徴量空間を使用する方法がある。図１３には、欠陥の種類と欠陥特徴量空間を用いた画像検索とその時の検索正解率とを示す。欠陥の種類（カテゴリ）としては、大異物、電位コントラスト変化、小異物、下層ブリッジ等を示す。本図では、各画像に撮像された欠陥データを明るさ、大きさ、欠陥テクスチャなどからなる数十個の特徴量で表現した結果作成される特徴量空間を、主成分分析などの統計手法を用いて次元圧縮した３次元空間を示している。図中の１つの点が一つの画像に対応する。ここで、画像特徴量の類似度を、特徴量空間における欠陥の距離とすれば、ある入力画像が与えられた時に、その画像と特徴量空間における距離が近い画像を検索することで画像検索が行える。このような次元圧縮された空間を用いることで、類似する画像特徴量を持った画像ＩＤ情報およびそのデバイスＩＤを高速に検索することができる。
【００４４】
図１０には、関連画像リスト（基本形）と可視化のデータ表示の例を示す。関連画像リストの基本形としては、画像、デバイスＩＤ、製造年月日、画像特徴量の類似性などからなる。データ表示の例としては、画像特徴量の類似度と製造年月日との関係、画像特徴量の類似度とデバイスＩＤとの関係、画像特徴量の類似度と画像との関係となる。具体的には、類似度ＸＸ以上の製造期間、類似度ＸＸ以上のデバイスＩＤ、類似度ＸＸの画像一覧表示、類似度［ＸＸ，ＹＹ］区間の画像一覧表示となる。
【００４５】
その結果、デバイスメーカは、顧客から問い合わせまたは要求があった品質を調査する（例えば故障）デバイスと関連性の高いデバイスＩＤとその画像とが取得することが可能となり、顧客に迅速に調査報告（画像を添付した形）を提出することが可能となる。
【００４６】
また、デバイスメーカは、顧客から問い合わせまたは要求があった品質を調査する（例えば故障、欠陥）デバイスと関連性の高いデバイスＩＤとその画像とが取得することが可能となり、不良ロット若しくは不良工程の絞込みが可能となり、その結果として、顧客に対する最小補償出費を実現できる。
【００４７】
［ワークフロー２］
次に、図３に示す第２の実施例について説明する。
【００４８】
（２−１）デバイスメーカ１が欠陥若しくは故障デバイスのＩＤをＤＢセンタ４０に問い合わせる。
【００４９】
（２−２）ＤＢセンタ４０で、データベースから上記問い合わせのあったデバイスＩＤについての画像データを検索する。
【００５０】
（２−３）ＤＢセンタ４０で上記検索された画像データに類似する画像及びそのデバイスＩＤを検索する。
【００５１】
（２−４）上記（２−２）及び（２−３）の検索結果をＤＢセンタ４０からデバイスメーカ１に送付する。
【００５２】
上記第２の実施例において、図２に示す第１の実施例と相違する点は、ＤＢセンタ４０の専用サーバ４１は、データベースから上記問い合わせのあったデバイスＩＤについての画像データを検索する。次に、ＤＢセンタ４０の専用サーバ４１は、上記検索された画像データに類似する画像及びそのデバイスＩＤを検索する。即ち、専用サーバ４１は、問い合わせのあったデバイスＩＤの画像特徴量を基に、高能率・高速検索可能な検索エンジン４３を用いて、同一製品を対象にして類似する画像特徴量をもった類似データ（関連性の高いデータ）を検索し（Ｓ８）、該検索された類似する画像特徴量をもった画像ＩＤ情報およびそのデバイスＩＤを取得する（Ｓ６）ことにある。また、１次回答（Ｓ３）は、デバイスメーカに提示するだけである。
【００５３】
以上説明したように、第１及び第２の実施例によれば、デバイスメーカは、長期間経過後、顧客から所望の半導体デバイスに対する品質（故障も含む）調査依頼に対して、上記所望の半導体デバイスと関連性の高いデバイスＩＤとその画像とを迅速に取得することが可能となり、その結果として迅速に顧客に調査報告（画像を添付した形）を提出することが可能となる。
【００５４】
また、レビュー装置１２やＣＤ−ＳＥＭ１３からもサーバ１０を介してＤＢセンタ４０にアクセスして画像を検索することが可能である。
【００５５】
また、ＤＢセンタ４０において蓄積した［画像＋画像特徴量］は、レビュー装置１２やＣＤ−ＳＥＭ１３等から得られるものであるため、この［画像＋画像特徴量］の管理は、上記装置メーカが行うのが都合が良い。
【００５６】
また、ＤＢセンタ４０に画像データを長期間の間蓄積して保存するサービスおよび検索サービスをする会社は、これらのサービスに要する費用をデバイスメーカあるいはその顧客に請求することも可能となる。
【００５７】
［ワークフロー３］
次に、図４に示す第３の実施例について説明する。
【００５８】
（３−１）デバイスメーカ１が欠陥デバイス（故障デバイスも含む）のＩＤをＤＢセンタ４０に問い合わせる（Ｓ１）。
【００５９】
（３−２）ＤＢセンタ４０で、データベースから、上記問い合わせのあったデバイスＩＤを基に複数の欠陥デバイスについての画像データを検索し（Ｓ２）、デバイスメーカ１に１次回答する（Ｓ３）。
【００６０】
（３−３）デバイスメーカ１は、上記Ｓ３によって得られた画像データを解析するために必要なデータの要求（ここでは、仮に１．５次要求と呼ぶ。）を行う（Ｓ９）。
【００６１】
例えば、デバイスメーカ１は、上記Ｓ３の検索結果である欠陥品デバイスの画像群の何が良品デバイスと異なるのかを調べることで問題工程若しくは問題不良モードを知ろうとするので、「欠陥品デバイスと同じデバイスを製造した期間内において、不良が発生していない時期（その半導体デバイスが搭載された製品のユーザから不具合に関するクレームが起きていない時期）を指定し、その時期に製造されたデバイスの画像データを送付するように、この１．５次要求を、ＤＢセンタ４０に対して行う。この良品の製造時期というのは、顧客メーカから取得可能である。つまり、その型番のデバイスの供給を開始してから、クレームが多発するまでの期間は良品デバイスが製造されていたと考えることができる。
【００６２】
（３−４）ＤＢセンタ４０において、デバイスメーカ１からの１．５次要求に従い所定の画像データを収集し、デバイスメーカ１に対して返送する（Ｓ１０）。その際、欠陥デバイス画像との類似性評価値結果もデバイスメーカ１に送付する。
【００６３】
ＤＢセンタ４０では、１．５次要求に従い、ある時期のデバイスの画像データを検索し、デバイスメーカ１に返送する。この際、収集したデータベースのみを返送するのではなく、収集した画像群の中に、上記Ｓ３の検索結果（つまり欠陥デバイスの画像データ）と類似するデータがどの程度含まれるかを計算した、類似性評価結果も送付する。
【００６４】
例えば、上記Ｓ３の検索結果において、１０工程の画像データがあると仮定する。１．５次要求により良品生産時期のデバイスについての複数デバイスの画像データセットが得られるが、それにも同様に１０工程の画像データがある。そして、工程毎（つまり１０個の工程毎）に、欠陥品デバイスの画像データ群に含まれる画像に類似している（関連している）良品デバイスの画像データ群に含まれる画像の数を調べる。類似性の評価については、特徴量空間（図１３）における距離を用いる。予め定めた閾値よりも、特徴量空間における距離が小さい場合には、２つの画像が類似していることになる。これにより、欠陥品デバイスの各画像データについて、それと類似している画像が、良品デバイスの画像データにどの程度含まれていたのかが分かる。
【００６５】
図１４が送付されるデータのイメージを示したものである。ここでは工程１から工程１０までのデータについて、それぞれの欠陥に類似するデータが、どの程度含まれているかが記される。ここで各欠陥についてカテゴリが付されている。これにより、例えば特徴量空間におけるクラスタリングにより求めることができる。類似する欠陥は、特徴量空間において密集する（クラスタを形成する）傾向があるので、特徴量空間における各点同士の距離がある閾値より小さい場合、同一クラスタとみなすことにより、クラスタを検出することができる。そして各カテゴリに属する各欠陥についてそのＩＤとその欠陥に類似する良品画像の数が記される。これらのデータから、カテゴリ毎に、欠陥品デバイスにおける同一カテゴリの欠陥の和とその欠陥に類似する良品デバイスの画像数を比較したのが下段の棒グラフである。この例では、カテゴリ１については、良品デバイスにおける数も欠陥デバイスにおける数もほぼ同じで特に差が見られなかったのに対し、カテゴリ２は、その欠陥は良品デバイスではほとんど見られなかったことを意味する。この結果より、この工程のカテゴリ２の欠陥に着目して以降の検索を行えば効率が良くなることが予測される。もちろんこの表示において、いずれのカテゴリにおいても欠陥デバイスと良品デバイスとで差がなければその工程は着目する必要がないことを意味する。
【００６６】
（３−５）デバイスメーカ１において、１．５次要求に対する返信結果（良品画像及び／若しくは欠陥／良品画像の類似性評価データ）を用いて、着目する工程等（問題工程／検索範囲指示）を選択してＤＢセンタ４０に回答する（Ｓ１１）。
【００６７】
デバイスメーカ１では、欠陥デバイスに見受けられる欠陥画像のうち良品デバイス製造時に見られないものがある工程を探し、その欠陥モード（カテゴリ）に着目することになる。
【００６８】
（３−６）ＤＢセンタ４０で、デバイスメーカ側により上記Ｓ１１で指定された工程等のみを対象として、着目する欠陥モード（カテゴリ）の画像に類似する画像及びデバイスＩＤを検索する（Ｓ１２）。その際、不良品デバイスを製造した時点の前後に製造されたデバイスＩＤを対象とする。
【００６９】
上記Ｓ１１により良品デバイスと不良品デバイスとの違いをみるために着目すべき工程が絞り込まれているので、次に知りたいのは、その違いが、どの時期に発生したのか？（その発生がなくなったとすれば）どの時期で無くなったのか？ということになる。そこで、その不良品デバイスの製造時点の前後に製造されたデータを検索対象としてデータ検索を行う。検索する期間については、デバイスメーカ１からの指示（Ｓ１１）において、例えば前後１ケ月間、前後半年間などと指定することが可能である。
【００７０】
（３−７）ＤＢセンタ４０からＳ６の検索結果及び時系列の類似度評価データをデバイスメーカ１に送付する（Ｓ１３）。
【００７１】
ＤＢセンタ４０では、２次の要求に従い、指定された期間内のデータを対象としてデバイスの画像データを検索し、デバイスメーカ１に返送する。この際、収集したデータベースのみを返送するのではなく、収集した画像群の中に、上記Ｓ２及びＳ３の検索結果（つまり欠陥品デバイスの画像データ）と類似する（関連する）データがどの程度含まれるかを計算した、類似性評価結果も送付する。この類似性評価の指標は、ステップＳ１０におけるものと同じように計算する。この結果、指定の期間内における注目工程において、欠陥品デバイスにおいて見られた欠陥モード（カテゴリ）が観察された数を時系列でみることが可能である。
【００７２】
図１５がこのデータのイメージを示したものである。この実施例では、棒グラフの一つが１週間を意味しており、その１週間に、着目工程を通過したデバイスにおける、欠陥品デバイスに存在する欠陥モードと類似する欠陥の推移を示している。この例では、欠陥品デバイス（故障品デバイス）が製造された時点の前１２週間から後５週間において、欠陥の発生が顕著に見られる様子を示している。
【００７３】
また、図１６はＣＤ−ＳＥＭ１３で測定したゲート配線のＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）値に基づいて不良品デバイスが発生した時期を推定する実施例を示す。
ＣＤ−ＳＥＭ１３において測定する半導体デバイスのゲート長はそれがトランジスタの性能に影響することが知られており、ＣＤ−ＳＥＭ１３で定期的にウエハ内の複数チップの一定のポイントを観察し、その画像からゲート長（ＣＤ値）を求めておくことで、そのトレンドをみることが可能である。先ほどの結果画像の実施例では、画像特徴量として欠陥の明るさなどを数値化したデータを用いて画像検索を行っていたが、ＣＤ−ＳＥＭの場合はその撮像画像から計算したゲートプロファイルから同様に画像特徴量を計算し、その画像特徴量を用いてデータの検索を行うことができる。図１６は、欠陥品デバイスのゲート作成工程の前後における、デバイスのゲート長（ＣＤ値）の（例えば一週間の）平均値を時系列に並べたものである。これにより欠陥品デバイス（故障品デバイス）の製造の前９週と後２週では、そのＣＤ値がそれ以外の区間における値に比べて低くなっていることが分かる。このような異常デバイスの区間は、あらかじめ定めたＣＤ値に対するしきい値との比較により特定することが可能である。なお、ＣＤ−ＳＥＭはレビュー装置と違い、定期的な定点観測に使われることから、図１６のようなトレンドを表示するために、ステップＳ６において画像検索を経る必要は必ずしも無い。
【００７４】
この後に、デバイスメーカ１では、Ｓ１３において取得した結果を元に対応策を検討することになる。そこでは、Ｓ１３の返信結果に含まれる、類似性評価の指標値を時間方向に辿っていくことにより、どの時点で今回の欠陥を引き起こした問題が発生したのか？、それがどこの時点まで続いたのか？を確認できれば、その問題を含むと思われるデバイスを、リスクがあるデバイスと定義付け、それらの回収を行うことが可能となります。Ｓ１３の結果、そのような問題があると思われる不良モードが複数あれば、それら全てに関係するデバイスがリスクのあるデバイスとみなすことも可能である。もし、問題になっているデバイスが現在を生産中でありその問題が依然として発生している様ならば、現在のプロセスにフィードバックすることも可能となる。
【００７５】
次に、実施例のバリエーションについて説明する。即ち、上記ワークフロー３と、上記ワークフロー１、２の実施例をベースとすると各種の実施例のバリエーションが考えられる。
【００７６】
［欠陥品デバイスが複数個ある場合］
デバイスメーカ１からＤＢセンタ４０へのはじめの問い合わせ（１次問い合わせ）のトリガとなる欠陥品デバイスが複数個ある場合が考えられる。これは出荷後に不具合が発生するデバイスが１つに限られないからである。この場合、デバイスメーカ１における問題工程の判断（ワークフロー３のＳ１２やワークフロー１のＳ５）は、複数の欠陥品デバイスから得られるデータを比較した上でなされることになるが、これ以外については、上述のワークフローに違いは発生しないと考える。
【００７７】
また、ＤＢセンタ４０への入力（問い合わせ）を、モジュール品と考えこともできる。即ち、本発明に係る半導体デバイスとしては当然モジュール品も含むことになる。これは、デバイスメーカから顧客に出荷した半導体デバイスが、複数個の半導体部品を組み合わせたもの（一つの基板に複数個のデバイスを実装したもの）と考えられるので、上記欠陥品デバイスが複数個ある場合と同様に考えられる。
【００７８】
［欠陥情報のさらなる絞込み］
上記ワークフロー３では、デバイスメーカ１から指示された製造工程や、デバイス製造時期で検索対象を絞った後に、画像データの特徴量を用いた検索を行う実施例を記載したが、実運用では、これのみに限定されるものでない。つまり、デバイスメーカ側で、他になんらかの情報があればさらにデータを絞り込むことが可能である。例えば、あるデバイス出荷時の電気特性検査である特徴が見られた（トランジスタの閾値電圧が、規定範囲内ではあるもののやや低めに出ている等）データのみを検索対象とすることも考えられる。このような絞込みに用いる条件としては、プロセスで用いた材料（成膜工程ならばその膜材料）や製造装置（同一工程で複数の製造装置を用いている場合には、その号機番号）などが考えられる。
【００７９】
［ウエハ後工程への適用］
ここまでの説明では、ウエハの前工程（ウエハ上に回路パターンを形成する工程）のみを考えたが、ウエハの後工程（チップ裁断、パッケージングなど）においても同様の考え方ができる。この場合の画像データとは、後工程にて行う外観検査（パッケージングやリード線部の外観検査）での画像データを想定することになる。また、ワイヤボンディング（チップの端子部にワイヤを取り付ける工程）では、画像を用いた位置決めを行うため、その位置決めに用いた画像データを保存しておくことも可能である。
【００８０】
次に、本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第２の実施の形態について図１１を用いて説明する。図１１に示す構成は、ＤＢセンタ４０において、仮想ＤＢ４５としてＤＢサイト４５ａ〜４５ｄを分散させた場合を示す。
【００８１】
次に、本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第３の実施の形態について図１２を用いて説明する。図１２に示す構成は、ＤＢセンタ４０に、欠陥若しくは欠陥候補の画像ＩＤを添付した画像特徴量のみを蓄積して長期間保存する場合を示すものである。そのため、レビュー装置１２やＣＤ−ＳＥＭ１３等で得られる画像は、製造部門の各拠点にある画像ＤＢ１８に蓄積して長期間保存しておくことになる。このように構成することによって、ＤＢセンタ４０での記憶容量を低減することが可能となる。反面、デバイスメーカが画像ＤＢ１８を長期間に亘って管理する必要が生じることになる。
【００８２】
【発明の効果】
本発明によれば、半導体製造ラインに設置されたレビュー装置やＣＤ−ＳＥＭ等から得られる画像データを長期間の間蓄積して保存し、必要とする半導体デバイスに関連性の高い半導体デバイスの画像を検索できるようにしたことにより、長期間経過後でも半導体デバイスの品質に関する情報の半導体デバイスメーカの顧客への提供を迅速にできるようにして顧客への信頼を維持することが可能となる効果を奏する。
【００８３】
また、本発明によれば、半導体デバイスメーカにおいての不良ロット若しくは不良工程の絞込みにより、顧客に対する最小補償出費を実現することが可能となる。
【００８４】
また、本発明によれば、多数の製造プロセス工程を有する多量の半導体デバイスに対して、年単位の長期間での画像データベースの一貫管理を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第１の実施の形態を示した概略構成図である。
【図２】図１に示す画像データベースの一貫管理システムにおける画像検索の問い合わせと回答の流れおよび品質情報が必要とする半導体デバイスと関連性の高い半導体デバイス情報とその検査画像を取得方法の第１の実施例を説明するための図である。
【図３】図１に示す画像データベースの一貫管理システムにおける画像検索の問い合わせと回答の流れおよび品質情報が必要とする半導体デバイスと関連性の高い半導体デバイス情報とその検査画像を取得方法の第２の実施例を説明するための図である。
【図４】図１に示す画像データベースの一貫管理システムにおける画像検索の問い合わせと回答の流れおよび品質情報が必要とする半導体デバイスと関連性の高い半導体デバイス情報とその検査画像を取得方法の第３の実施例を説明するための図である。
【図５】本発明に係るＤＢセンタに保存する、半導体製造プロセスに設置された画像を取得する装置や画像が取得される工程に関するデータの内容を説明するための図である。
【図６】本発明に係るＤＢセンタに保存する、レビュー装置やＣＤ−ＳＥＭ等から取得される画像データの内容を説明するための図である。
【図７】（ａ）は本発明に係るＤＢセンタに保存するデータの内容を示す図、（ｂ）は同じデバイスＩＤのデータ有／無により１次回答の仕方の違いを説明するための図である。
【図８】本発明に係る問い合わせに対する１次回答画像の一実施例を示す図である。
【図９】検索キーにより検索されて表示された検索結果の画像とそのとき比較された参照画像とを示す図である。
【図１０】本発明に係る関連画像を提示する方法の一実施例を説明するための図である。
【図１１】本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第２の実施の形態を示した概略構成図である。
【図１２】本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第３の実施の形態を示した概略構成図である。
【図１３】本発明に係る検索エンジンの一実施例であるパターン認識型を説明するための図で、欠陥の種類と欠陥特徴量空間を用いた画像検索とその時の検索正解率とを示す図である。
【図１４】本発明に係る工程１から工程１０までのデータについて、カテゴリが付されたそれぞれの欠陥に類似するデータが、どの程度含まれているかを示すイメージを示した図である。
【図１５】本発明に係る指定の期間内における注目工程において、欠陥品デバイスにおいて見られた欠陥モード（カテゴリ）が観察された数を時系列でみることが可能なデータのイメージを示したものである。
【図１６】本発明に係る欠陥品デバイスのゲート作成工程の前後における、デバイスのゲート長（ＣＤ値）の（例えば一週間の）平均値を時系列に並べたものを示す図である。
【符号の説明】
１…デバイスメーカ、１０…サーバ、１１…検査装置、１２…レビュー装置、１３…ＣＤ−ＳＥＭ（測長ＳＥＭ）、１５…ネットワーク、１６…ＰＣ、１７…専用ＰＣ、１８…画像ＤＢ、２０…製造部門、２１…営業／技術営業部門、２２…開発設計部門（品質保証部門も含む）、３０…インターネット（通信手段）、４０…データセンタ（ＤＢセンタ）、４１ａ〜４１ｃ…専用サーバ、４２ａ〜４２ｄ…記憶装置、４３…検索エンジン、４５…仮想ＤＢ、４５ａ〜４５ｄ…サイト。
【図１】
2005056907.tif 000003
【図２】
2005056907.tif 000004
【図３】
2005056907.tif 000005
【図４】
2005056907.tif 000006
【図５】
2005056907.tif 000007
【図６】
2005056907.tif 000008
【図７】
2005056907.tif 000009
【図８】
2005056907.tif 000010
【図９】
2005056907.tif 000011
【図１０】
2005056907.tif 000012
【図１１】
2005056907.tif 000013
【図１２】
2005056907.tif 000014
【図１３】
2005056907.tif 000015
【図１４】
2005056907.tif 000016
【図１５】
2005056907.tif 000017
【図１６】
2005056907.tif 000018