(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された基板の検査対象画像に基づいて、当該基板の欠陥を分類する欠陥分類方法であって、
欠陥の特徴量に基づいて欠陥の分類クラスを設定し、前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を記憶部に記憶させる設計工程と、
前記撮像された基板の検査対象画像から、当該基板の欠陥の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
前記算出した欠陥の特徴量に基づいて、前記記憶部内に記憶された前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係から、前記基板の欠陥を前記分類クラスに分類する分類工程と、を有し、
前記設計工程は、
複数の欠陥テンプレートを作成する第１の工程と、
欠陥のない基板の教示用画像と前記欠陥テンプレートを合成して、欠陥モデルを生成する第２の工程と、
前記欠陥モデルにおける欠陥の特徴量を算出する第３の工程と、
前記欠陥モデルにおける欠陥の特徴量に対して、欠陥の分類クラスを設定する第４の工程と、
前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を前記記憶部に記憶させる第５の工程と、を有することを特徴とする、欠陥分類方法。
【請求項２】
前記第２の工程において、前記欠陥のない基板の教示用画像と複数の前記欠陥テンプレートを合成して、前記欠陥モデルを生成することを特徴とする、請求項１に記載の欠陥分類方法。
【請求項３】
前記設計工程において、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量及び前記分類クラスを、前記基板が有する固有の情報とリンクさせることを特徴とする、請求項１又は２に記載の欠陥分類方法。
【請求項４】
前記設計工程において、同一の前記欠陥の特徴量に対して、当該欠陥が異なる分類クラスに設定されている場合には、いずれか一方の分類クラスを削除するか、又は両方の分類クラスを削除することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の欠陥分類方法。
【請求項５】
前記設計工程において、欠陥のある基板の教示用画像がある場合には、
前記教示用画像から欠陥の特徴量を算出し、
前記教示用画像における欠陥の特徴量に対して、欠陥の分類クラスを設定し、
前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係をさらに前記記憶部に記憶させることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の欠陥分類方法。
【請求項６】
前記基板は複数の検査領域に分割され、
前記特徴量算出工程において、前記各検査領域の欠陥の特徴量を算出し、
前記分類工程において、前記各検査領域を前記分類クラスに分類することを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の欠陥分類手法。
【請求項７】
前記分類工程の後、前記基板の欠陥の前記分類クラスの確認し、当該分類クラスが誤分類であると判断された場合には、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を補正することを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の欠陥分類方法。
【請求項８】
前記分類工程の後、予め定められた複数の分類クラスと単一の分類カテゴリとの関係に基づいて、前記基板の欠陥を前記分類カテゴリに分類することを特徴とする、請求項１〜７のいずれかに記載の欠陥分類方法。
【請求項９】
請求項１〜８の欠陥分類方法を欠陥分類装置によって実行させるために、当該欠陥分類装置のコンピュータ上で動作するプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを格納した読み取り可能なコンピュータ記憶媒体。
【請求項１１】
撮像された基板の検査対象画像に基づいて、当該基板の欠陥を分類する欠陥分類装置であって、
欠陥の特徴量に基づいて欠陥の分類クラスを設定する設計手段と、
前記撮像された基板の検査対象画像から、当該基板の欠陥を前記設計手段で設定された前記分類クラスに分類する診断手段と、を有し、
前記設計手段は、
複数の欠陥テンプレートが記憶されたテンプレート記憶部と、
欠陥のない基板の教示用画像と前記欠陥テンプレートを合成して、欠陥モデルを生成するモデル生成部と、
前記欠陥モデルにおける欠陥の特徴量を算出し、当該欠陥の特徴量に対して欠陥の分類クラスを設定する分類クラス設定部と、
前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を記憶する記憶部と、を有し、
前記診断手段は、
前記撮像された基板の検査対象画像から、当該基板の欠陥の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記算出した欠陥の特徴量に基づいて、前記記憶部内に記憶された前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係から、前記基板の欠陥を前記分類クラスに分類する分類部と、を有することを特徴とする、欠陥分類装置。
【請求項１２】
前記モデル生成部は、欠陥のない基板の教示用画像と複数の前記欠陥テンプレートを合成して、欠陥モデルを生成することを特徴とする、請求項１１に記載の欠陥分類装置。
【請求項１３】
前記設計手段は、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量及び前記分類クラスを、前記基板が有する固有の情報とリンクさせて記憶させる記憶部履歴管理機能を有することを特徴とする、請求項１１又は１２に記載の欠陥分類装置。
【請求項１４】
前記設計手段は、前記記憶部内において、同一の前記欠陥の特徴量に対して、当該欠陥が異なる分類クラスに設定されている場合には、いずれか一方の分類クラスを削除するか、又は両方の分類クラスを削除する記憶部チェック機能を有することを特徴とする、請求項１１〜１３のいずれかに記載の欠陥分類装置。
【請求項１５】
前記設計手段は、欠陥のある基板の教示用画像から欠陥の特徴量を算出し、当該欠陥の特徴量に対して欠陥の分類クラスを設定する他の分類クラス設定部を有し、
前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係をさらに前記記憶部に記憶させることを特徴とする、請求項１１〜１４のいずれかに記載の欠陥分類装置。
【請求項１６】
前記診断手段において、前記基板を複数の検査領域に分割する前処理部を有し、
前記特徴量算出部は、前記各検査領域の欠陥の特徴量を算出し、
前記分類部は、前記各検査領域を前記分類クラスに分類することを特徴とする、請求項１１〜１５のいずれかに記載の欠陥分類装置。
【請求項１７】
前記診断手段は、前記分類部で分類された基板の欠陥の前記分類クラスを確認する確認部を有し、
前記確認部において前記分類クラスが誤分類であると判断された場合には、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係が補正されることを特徴とする、請求項１１〜１６のいずれかに記載の欠陥分類装置。
【請求項１８】
前記診断手段は、複数の分類クラスと単一の分類カテゴリとの対応付けを行う後処理部を有し、
前記後処理部は、前記対応付けに基づいて、前記基板の欠陥を複数の分類カテゴリに分類することを特徴とする、請求項１１〜１７のいずれかに記載の欠陥分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像された基板の画像に基づいて、当該基板の欠陥を分類する方法、プログラム、コンピュータ記憶媒体及び欠陥分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば半導体デバイスの製造におけるフォトリソグラフィー処理では、例えば半導体ウェハ（以下、「ウェハ」という。）上にレジスト液を塗布してレジスト膜を形成するレジスト塗布処理、当該レジスト膜に所定のパターンを露光する露光処理、露光されたレジスト膜を現像する現像処理などが順次行われ、ウェハ上に所定のレジストのパターンが形成される。
【０００３】
一連のフォトリソグラフィー処理が行われたウェハには、検査装置によって、ウェハ表面に所定のレジスト膜が形成されているか否か、あるいは適切な露光処理が行われているかどうかについて、さらには傷、異物の付着があるかどうか等を検査する、いわゆるマクロ欠陥検査が行われる。
【０００４】
このようなマクロ欠陥検査は、ウェハを載置している載置台を移動させながら、当該載置台上のウェハに照明を照らして、例えばＣＣＤラインセンサの撮像装置によってウェハの画像を取り込み、この画像を画像処理して欠陥の有無を判定するようにしている（特許文献１）。
【０００５】
そして欠陥の有無を判定する際には、従来より学習型分類と呼ばれる方法を用いて欠陥を分類することが行われている。学習型分類では、教示用画像として欠陥画像を事前に収集し、これを学習することによって欠陥を最適に分類することができる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２４０５１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の学習型分類で欠陥を最適に分類するためには、予め欠陥画像を大量に収集する必要があるため、生産プロセスの立ち上げ時にはかかる欠陥画像がなく欠陥を適切に分類することができなかった。また、少数の欠陥画像のみを用いて欠陥を分類した場合には、過学習と呼ばれる欠陥画像に対する学習の過剰適合現象が生じ、欠陥を適切に分類することが難しかった。
【０００８】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、欠陥画像がない場合又は欠陥画像が少数しかない場合でも、撮像された基板の検査対象画像から当該基板の欠陥を適切に分類することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記の目的を達成するため、本発明は、撮像された基板の検査対象画像に基づいて、当該基板の欠陥を分類する欠陥分類方法であって、欠陥の特徴量に基づいて欠陥の分類クラスを設定し、前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を記憶部に記憶させる設計工程と、前記撮像された基板の検査対象画像から、当該基板の欠陥の特徴量を算出する特徴量算出工程と、前記算出した欠陥の特徴量に基づいて、前記記憶部内に記憶された前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係から、前記基板の欠陥を前記分類クラスに分類する分類工程と、を有し、前記設計工程は、複数の欠陥テンプレートを作成する第１の工程と、欠陥のない基板の教示用画像と前記欠陥テンプレートを合成して、欠陥モデルを生成する第２の工程と、前記欠陥モデルにおける欠陥の特徴量を算出する第３の工程と、前記欠陥モデルにおける欠陥の特徴量に対して、欠陥の分類クラスを設定する第４の工程と、前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を前記記憶部に記憶させる第５の工程と、を有することを特徴としている。
【００１０】
本発明によれば、予め欠陥テンプレートを作成し、当該欠陥テンプレートと欠陥のない教示用画像を合成して欠陥モデルを生成しているので、かかる欠陥モデルを従来の学習型分類方法における欠陥画像として利用することができる。そして、欠陥モデルにおける欠陥の特徴量に対して欠陥の分類クラスを設定し、欠陥の特徴量と欠陥の分類クラスとの関係を記憶部に記憶させることができる。したがって、欠陥画像がない場合又は欠陥画像が少数しかない場合でも、撮像された基板の検査対象画像から欠陥の特徴量を算出し、前記記憶部に記憶させた欠陥の特徴量と欠陥の分類クラスとの関係を用いて、基板の欠陥を適切に分類することができる。
【００１１】
前記第２の工程において、前記欠陥のない基板の教示用画像と複数の前記欠陥テンプレートを合成して、前記欠陥モデルを生成してもよい。
【００１２】
前記設計工程において、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量及び前記分類クラスを、前記基板が有する固有の情報とリンクさせてもよい。なお、基板が有する固有の情報とは、基板のＩＤ、基板のロットＩＤ、基板の処理条件、基板の処理日時等である。
【００１３】
前記設計工程において、同一の前記欠陥の特徴量に対して、当該欠陥が異なる分類クラスに設定されている場合には、いずれか一方の分類クラスを削除するか、又は両方の分類クラスを削除してもよい。
【００１４】
前記設計工程において、欠陥のある基板の教示用画像がある場合には、前記教示用画像から欠陥の特徴量を算出し、前記教示用画像における欠陥の特徴量に対して、欠陥の分類クラスを設定し、前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係をさらに前記記憶部に記憶させてもよい。
【００１５】
前記基板は複数の検査領域に分割され、前記特徴量算出工程において、前記各検査領域の欠陥の特徴量を算出し、前記分類工程において、前記各検査領域を前記分類クラスに分類してもよい。
【００１６】
前記分類工程の後、前記基板の欠陥の前記分類クラスの確認し、当該分類クラスが誤分類であると判断された場合には、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を補正してもよい。
【００１７】
前記分類工程の後、予め定められた複数の分類クラスと単一の分類カテゴリとの関係に基づいて、前記基板の欠陥を前記分類カテゴリに分類してもよい。
【００１８】
別な観点による本発明によれば、前記欠陥分類方法を欠陥分類装置によって実行させるために、当該欠陥分類装置のコンピュータ上で動作するプログラムが提供される。
【００１９】
また別な観点による本発明によれば、前記プログラムを格納した読み取り可能なコンピュータ記憶媒体が提供される。
【００２０】
さらに別な観点による本発明は、撮像された基板の検査対象画像に基づいて、当該基板の欠陥を分類する欠陥分類装置であって、欠陥の特徴量に基づいて欠陥の分類クラスを設定する設計手段と、前記撮像された基板の検査対象画像から、当該基板の欠陥を前記設計手段で設定された前記分類クラスに分類する診断手段と、を有し、前記設計手段は、複数の欠陥テンプレートが記憶されたテンプレート記憶部と、欠陥のない基板の教示用画像と前記欠陥テンプレートを合成して、欠陥モデルを生成するモデル生成部と、前記欠陥モデルにおける欠陥の特徴量を算出し、当該欠陥の特徴量に対して欠陥の分類クラスを設定する分類クラス設定部と、前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係を記憶する記憶部と、を有し、前記診断手段は、前記撮像された基板の検査対象画像から、当該基板の欠陥の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記算出した欠陥の特徴量に基づいて、前記記憶部内に記憶された前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係から、前記基板の欠陥を前記分類クラスに分類する分類部と、を有することを特徴としている。
【００２１】
前記モデル生成部は、欠陥のない基板の教示用画像と複数の前記欠陥テンプレートを合成して、欠陥モデルを生成してもよい。
【００２２】
前記設計手段は、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量及び前記分類クラスを、前記基板が有する固有の情報とリンクさせて記憶させる記憶部履歴管理機能を有していてもよい。なお、基板が有する固有の情報とは、基板のＩＤ、基板のロットＩＤ、基板の処理条件、基板の処理日時等である。
【００２３】
前記設計手段は、前記記憶部内において、同一の前記欠陥の特徴量に対して、当該欠陥が異なる分類クラスに設定されている場合には、いずれか一方の分類クラスを削除するか、又は両方の分類クラスを削除する記憶部チェック機能を有していてもよい。
【００２４】
前記設計手段は、欠陥のある基板の教示用画像から欠陥の特徴量を算出し、当該欠陥の特徴量に対して欠陥の分類クラスを設定する他の分類クラス設定部を有し、前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係をさらに前記記憶部に記憶させてもよい。
【００２５】
前記診断手段において、前記基板を複数の検査領域に分割する前処理部を有し、前記特徴量算出部は、前記各検査領域の欠陥の特徴量を算出し、前記分類部は、前記各検査領域を前記分類クラスに分類してもよい。
【００２６】
前記診断手段は、前記分類部で分類された基板の欠陥の前記分類クラスを確認する確認部を有し、前記確認部において前記分類クラスが誤分類であると判断された場合には、前記記憶部内の前記欠陥の特徴量と前記分類クラスとの関係が補正されてもよい。
【００２７】
前記診断手段は、複数の分類クラスと単一の分類カテゴリとの対応付けを行う後処理部を有し、前記後処理部は、前記対応付けに基づいて、前記基板の欠陥を複数の分類カテゴリに分類してもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、欠陥画像がない場合又は欠陥画像が少数しかない場合でも、撮像された基板の検査対象画像から当該基板の欠陥を適切に分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の好ましい実施の形態について説明する。図１は、本実施の形態にかかる欠陥分類装置を搭載した塗布現像処理システム１の構成の概略を示す平面図であり、図２は、塗布現像処理システム１の正面図であり、図３は、塗布現像処理システム１の背面図である。
【００３０】
塗布現像処理システム１は、図１に示すように例えば２５枚のウェハＷをカセット単位で外部から塗布現像処理システム１に対して搬入出したり、カセットＣに対してウェハＷを搬入出したりするカセットステーション２と、フォトリソグラフィー工程の中で枚葉式に所定の処理を施す複数の各種処理装置を多段に配置している処理ステーション３と、この処理ステーション３に隣接して設けられている露光装置（図示せず）との間でウェハＷの受け渡しをするインターフェイスステーション４とを一体に接続した構成を有している。
【００３１】
カセットステーション２には、カセット載置台５が設けられ、当該カセット載置台５は、複数のカセットＣをＸ方向（図１中の上下方向）に一列に載置自在になっている。カセットステーション２には、搬送路６上をＸ方向に向かって移動可能なウェハ搬送体７が設けられている。ウェハ搬送体７は、カセットＣに収容されたウェハＷのウェハ配列方向（Ｚ方向；鉛直方向）にも移動自在であり、Ｘ方向に配列された各カセットＣ内のウェハＷに対して選択的にアクセス可能である。
【００３２】
ウェハ搬送体７は、Ｚ軸周りのθ方向に回転可能であり、後述する処理ステーション３側の第３の処理装置群Ｇ３に属する温度調節装置６０やウェハＷの受け渡しを行うためのトランジション装置６１に対してもアクセス可能である。
【００３３】
カセットステーション２に隣接する処理ステーション３は、複数の処理装置が多段に配置された、例えば５つの処理装置群Ｇ１〜Ｇ５を備えている。処理ステーション３のＸ方向負方向（図１中の下方向）側には、カセットステーション２側から第１の処理装置群Ｇ１、第２の処理装置群Ｇ２が順に配置されている。処理ステーション３のＸ方向正方向（図１中の上方向）側には、カセットステーション２側から第３の処理装置群Ｇ３、第４の処理装置群Ｇ４及び第５の処理装置群Ｇ５が順に配置されている。第３の処理装置群Ｇ３と第４の処理装置群Ｇ４の間には、第１の搬送装置Ａ１が設けられており、第１の搬送装置Ａ１の内部には、ウェハＷを支持して搬送する第１の搬送アーム１０が設けられている。第１の搬送アーム１０は、第１の処理装置群Ｇ１、第３の処理装置群Ｇ３及び第４の処理装置群Ｇ４内の各処理装置に選択的にアクセスしてウェハＷを搬送することができる。第４の処理装置群Ｇ４と第５の処理装置群Ｇ５の間には、第２の搬送装置Ａ２が設けられており、第２の搬送装置Ａ２の内部には、ウェハＷを支持して搬送する第２の搬送アーム１１が設けられている。第２の搬送アーム１１は、第２の処理装置群Ｇ２、第４の処理装置群Ｇ４及び第５の処理装置群Ｇ５内の各処理装置に選択的にアクセスしてウェハＷを搬送することができる。
【００３４】
図２に示すように第１の処理装置群Ｇ１には、ウェハＷに所定の液体を供給して処理を行う液処理装置、例えばウェハＷにレジスト液を塗布するレジスト塗布装置２０、２１、２２、露光処理時の光の反射を防止する反射防止膜を形成するボトムコーティング装置２３、２４が下から順に５段に重ねられている。第２の処理装置群Ｇ２には、液処理装置、例えばウェハＷに現像液を供給して現像処理する現像処理装置３０〜３４が下から順に５段に重ねられている。また、第１の処理装置群Ｇ１及び第２の処理装置群Ｇ２の最下段には、各処理装置群Ｇ１、Ｇ２内の液処理装置に各種処理液を供給するためのケミカル室４０、４１がそれぞれ設けられている。
【００３５】
図３に示すように第３の処理装置群Ｇ３には、温度調節装置６０、トランジション装置６１、精度の高い温度管理下でウェハＷを温度調節する高精度温度調節装置６２〜６４及び欠陥検査装置１１０、１１０が下から順に７段に重ねられている。欠陥検査装置１１０には、図１に示すように当該欠陥検査装置１１０で撮像された検査対象画像からウェハＷの欠陥を分類する欠陥分類装置２００が接続されている。
【００３６】
図３に示すように第４の処理装置群Ｇ４には、例えば高精度温度調節装置７０、レジスト塗布処理後のウェハＷを加熱処理するプリベーキング装置７１〜７４及び現像処理後のウェハＷを加熱処理するポストベーキング装置７５〜７９が下から順に１０段に重ねられている。
【００３７】
第５の処理装置群Ｇ５には、ウェハＷを熱処理する複数の熱処理装置、例えば高精度温度調節装置８０〜８３、露光後のウェハＷを加熱処理するポストエクスポージャーベーキング装置８４〜８９が下から順に１０段に重ねられている。
【００３８】
図１に示すように第１の搬送装置Ａ１のＸ方向正方向側には、複数の処理装置が配置されており、例えば図３に示すようにウェハＷを疎水化処理するためのアドヒージョン装置９０、９１、ウェハＷを加熱する加熱装置９２、９３が下から順に４段に重ねられている。図１に示すように第２の搬送装置Ａ２のＸ方向正方向側には、例えばウェハＷのエッジ部のみを選択的に露光する周辺露光装置９４が配置されている。
【００３９】
インターフェイスステーション４には、例えば図１に示すようにＸ方向に向けて延伸する搬送路１００上を移動するウェハ搬送体１０１と、バッファカセット１０２が設けられている。ウェハ搬送体１０１は、Ｚ方向に移動可能でかつθ方向にも回転可能であり、インターフェイスステーション４に隣接した露光装置（図示せず）と、バッファカセット１０２及び第５の処理装置群Ｇ５に対してアクセスしてウェハＷを搬送できる。
【００４０】
次に、上述した欠陥検査装置１１０及び欠陥分類装置２００の構成について説明する。
【００４１】
欠陥検査装置１１０は、図４に示すようにケーシング１１１を有している。ケーシング１１１の一端側（図４中のＸ方向負方向側）であって、ケーシング１１１の短手方向に対向する両側面には、ウェハＷを搬入出させる搬入出口１１２がそれぞれ形成されている。搬入出口１１２には、開閉シャッタ１１３がそれぞれ設けられている。
【００４２】
ケーシング１１１内には、図５に示すようにウェハＷを載置する載置台１２０が設けられている。この載置台１２０は、モータなどの回転駆動部１２１によって、回転、停止が自在であり、ウェハＷの位置を調節するアライメント機能を有している。ケーシング１１１の底面には、ケーシング１１１内の一端側（図５中のＸ方向負方向側）から他端側（図５中のＸ方向正方向側）まで延伸するガイドレール１２２が設けられている。載置台１２０と回転駆動部１２１は、ガイドレール１２２上に設けられ、例えばパルスモータなどの駆動装置１２３によってガイドレール１２２に沿って移動できる。
【００４３】
ケーシング１１１内の一端側であって、ウェハＷをケーシング１１１に搬入出する位置Ｐ１（図５中の実線で示す位置）には、ウェハＷを一時的に支持するバッファアーム１２４が設けられている。バッファアーム１２４は、図６に示すように先端にウェハＷの支持部１２４ａを有している。支持部１２４ａは、例えば３／４円環状に形成されている。支持部１２４ａの３／４円環状の径は、載置台１２０の径よりも大きく、支持部１２４ａの内側に載置台１２０を収容できる。支持部１２４ａの３／４円環状の切り欠き部分は、ケーシング１１１内の他端側（図６中のＸ方向正方向側）に形成されており、載置台１２０は、支持部１２４ａと干渉せずに他端側に移動できる。支持部１２４ａ上には、複数の支持ピン１２４ｂが設けられ、ウェハＷは、この支持ピン１２４ｂ上に支持される。バッファアーム１２４の基部１２４ｃは、例えばシリンダなどの昇降駆動部１２５に取り付けられており、バッファアーム１２４は、載置台１２０の上下に昇降できる。
【００４４】
図５に示すようにケーシング１１１の他端側であって、ウェハＷのノッチ部の位置を調整するアライメント位置Ｐ２（図５中の点線で示す位置）には、載置台１２０上のウェハＷのノッチ部の位置を検出するセンサ１２６が設けられている。センサ１２６によってノッチ部の位置を検出しながら、回転駆動部１２１によって載置台１２０を回転させて、ウェハＷのノッチ部の位置を調節することができる。
【００４５】
ケーシング１１１内の他端側（図５のＸ方向正方向側）の側面には、撮像装置１３０が設けられている。撮像装置１３０には、例えば広角型のＣＣＤカメラが用いられる。ケーシング１１１の上部中央付近には、ハーフミラー１３１が設けられている。ハーフミラー１３１は、撮像装置１３０と対向する位置に設けられ、鉛直方向から４５度傾斜して設けられている。ハーフミラー１３１の上方には、照度を変更することができる照明装置１３２が設けられ、ハーフミラー１３１と照明装置１３２は、ケーシング１１１の上面に固定されている。また、撮像装置１３０、ハーフミラー１３１及び照明装置１３２は、載置台１２０に載置されたウェハＷの上方にそれぞれ設けられている。そして、照明装置１３２からの照明は、ハーフミラー１３１を通過して下方に向けて照らされる。したがって、この照射領域にある物体の反射光は、ハーフミラー１３１で反射して、撮像装置１３０に取り込まれる。すなわち、撮像装置１３０は、照射領域にある物体を撮像することができる。そして撮像したウェハＷの検査対象画像は、欠陥分類装置２００に出力される。
【００４６】
欠陥分類装置２００は、図７に示すように、予め欠陥の特徴量に基づいて欠陥の分類クラスを設定する設計手段２０１と、欠陥検査装置１１０で撮像したウェハＷの検査対象画像から、ウェハＷの欠陥を設計手段２０１で設定された分類クラスに分類する診断手段２０２と、を有している。
【００４７】
設計手段２０１は、検査対象画像が撮像される前に欠陥検査装置１１０で撮像された教示用画像が入力される教示用画像入力部２１０を有している。教示用画像としては、欠陥のないウェハＷの画像又は欠陥のあるウェハＷの画像のいずれかが入力される。
【００４８】
教示用画像入力部２１０に入力された教示用画像は、設計前処理部２１１に出力される。設計前処理部２１１では、ウェハＷの教示用画像が、図８に示すように検査領域としてのチップＣに分割される。なお、検査領域はチップＣの領域に限定されず、ユーザが任意に設定することができる。
【００４９】
設計手段２０１は、図７に示すように、ウェハＷの欠陥を模したテンプレート（以下、「欠陥テンプレート」という。）を記憶するテンプレート記憶部２１２を有している。欠陥テンプレートの欠陥として、例えばスクラッチ（擦り傷）、パーティクル、ホットスポット、デフォーカスなどの欠陥が欠陥テンプレートに模されている。欠陥テンプレートは、チップＣ毎に作成され、例えば図９に示すように、略円形の欠陥Ｄがある欠陥テンプレートＴ（図９（ａ））、細長楕円形の欠陥Ｄがある欠陥テンプレートＴ（図９（ｂ））、チップＣ全面に欠陥Ｄがある欠陥テンプレートＴ（図９（ｃ））、多角形の欠陥Ｄがある欠陥テンプレートＴ（図９（ｄ））がテンプレート記憶部２１２に記憶されている。そしてこれら欠陥Ｄには欠陥番号が付され、かつ欠陥テンプレートＴには識別用のコードが付され、テンプレート記憶部２１２内で管理されている。
【００５０】
なお欠陥テンプレートＴとしては、図１０に示すように、検査対象のウェハＷと別プロセスにおいて取得されたウェハＷにおけるチップＣの欠陥画像と、欠陥のないチップＣの画像から欠陥Ｍのみを抽出し、この欠陥Ｄの画像を２値化してテンプレート記憶部２１２に記憶させてもよい。また欠陥テンプレートＴは、ユーザが任意に追加することができる。
【００５１】
教示用画像入力部２１０に入力された教示用画像が欠陥のないウェハＷの画像Ｎ１である場合には、設計前処理部２１１で分割された教示用画像Ｎ１は、モデル生成部２１３に出力される。モデル生成部２１３では、図１１（ａ）に示すように、教示用画像Ｎ１とテンプレート記憶部２１２に記憶された欠陥テンプレートＴを合成して、欠陥モデルＭを生成することができる。欠陥モデルＭは、欠陥テンプレートＴの明度、欠陥Ｄの大きさ、欠陥Ｄの位置、欠陥Ｄの角度、欠陥Ｄの数等を任意に選択して合成される。また欠陥モデルＭは、図１１（ｂ）に示すように、教示用画像Ｎ１と複数の欠陥テンプレートＴを合成して生成されてもよい。なお、モデル生成部２１３には、欠陥モデルＭの生成を補助するためのソフトウェアＧＵＩ（Ｇｒａｆｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が設けられていてもよい。
【００５２】
モデル生成部２１３で生成された欠陥モデルＭは、図７に示すように、欠陥モデルＭにおける欠陥Ｄの分類クラスを設定する第１の分類クラス設定部２１４に出力される。第１の分類クラス設定部２１４では、先ず欠陥モデルＭにおける欠陥Ｄの特徴量が算出される。欠陥Ｄの特徴量としては、例えば欠陥Ｄの濃淡、色などの特徴、テクスチャなどの空間の特徴、あるいは形状特徴（欠陥Ｄの大きさ、形状、長さ、幅）などの幾何学的特徴が算出される。そして算出された欠陥Ｄの特徴量に対して、欠陥Ｄの分類クラスが設定される。
【００５３】
また、教示用画像入力部２１０に入力された教示用画像が欠陥のあるウェハＷの画像Ｎ２である場合には、設計前処理部２１１で分割された教示用画像Ｎ２は、第２の分類クラス設定部２１５に出力される。第２の分類クラス設定部２１５では、教示用画像Ｎ２における欠陥Ｄの特徴量が算出され、算出された欠陥Ｄの特徴量に対して、欠陥Ｄの分類クラスが設定される。
【００５４】
第１の分類クラス設定部２１４と第２の分類クラス２１５で設定された、欠陥Ｄの特徴量及び分類クラスは、記憶部２２０に出力される。
【００５５】
記憶部２２０に出力された欠陥Ｄの特徴量及び分類クラスは、記憶部履歴管理機能２２１によって、図１２に示すようにウェハＷが有する固有の情報（後述のＴａｇ１情報）等とリンクさせて記憶部２２０に記憶される。記憶部２２０では、欠陥の分類クラス（図１２中のＣｌａｓｓ）毎に管理記憶されている。そして、各分類クラスには、欠陥Ｄの番号（図１２中のＤａｔａ）、Ｔａｇ１情報、Ｔａｇ２情報、欠陥Ｄの特徴量データがリンクして記憶されている。Ｔａｇ１情報としては、ウェハＷのＩＤ、ウェハＷのロットのＩＤ、ウェハＷが処理されたデバイスのＩＤ、ウェハＷ上のレイヤのＩＤ、ウェハＷのスロットのＩＤ、チップＣのＩＤ、ウェハＷにおけるチップＣの位置情報、ウェハＷの処理のレシピ情報、ウェハＷの処理日時等が記憶されている。またＴａｇ２情報としては、モデル生成部２１３で欠陥モデルＭを生成する際の、欠陥テンプレートＴの使用有無（例えば使用していれば“０”、使用されていなければ“１”と記憶される）、欠陥テンプレートＴの識別コード、合成条件（欠陥テンプレートＴの明度、欠陥Ｄの角度、欠陥Ｄの位置等）などが記憶されている。このように各欠陥Ｄの分類クラスに、付随する情報をリンクして記憶することによって、その付随するデータの履歴を容易に検索・抽出することができ、記憶部２２０に記憶された学習の履歴を管理することができる。なお、記憶部２２０に十分なデータ記憶領域が確保できる場合には、欠陥モデルＭや教示用画像Ｎ１、Ｎ２を保存することができる。また、設計手段２０１において複数の記憶部２２０を設けてもよい。
【００５６】
また記憶部２２０では、図７に示す記憶部チェック機能２２２によって、同一の欠陥Ｄの特徴量に対して異なる分類クラスが記憶されていないかどうかをチェックすることができる。そして、図１３に示すように同一の欠陥Ｄの特徴量に対して異なる分類クラスが保存されている場合には、その有無をユーザに通知し、いずれか一方の分類クラスを削除するか、あるいはその両方の分類クラスを削除するかをユーザが選択することができる。この機能によって、一の欠陥Ｄの特徴量に対して一の分類クラスを記憶部２２０に記憶させておくことができ、欠陥Ｄを適切に分類することができる。
【００５７】
診断手段２０２は、図７に示すように、欠陥検査装置１１０で撮像されたウェハＷの検査対象画像が入力される検査対象画像入力部２３０を有している。
【００５８】
検査対象画像入力部２３０に入力された検査対象画像は、前処理部２３１に出力される。前処理部２３１では、図８に示した設計前処理部２１１での分割処理と同様に、ウェハＷの検査対象画像Ｅが検査領域としてのチップＣ毎に分割される。
【００５９】
前処理部２３１で分割された検査対象画像Ｅは、図７に示すように特徴量算出部２３２に出力される。特徴量算出部２３２では、検査対象画像ＥのチップＣ毎の欠陥Ｄの特徴量がそれぞれ算出される。欠陥Ｄの特徴量としては、記憶部２２０に記憶された特徴量と同じパラメータが算出され、例えば欠陥Ｄの濃淡、色などの特徴、テクスチャなどの空間の特徴、あるいは形状特徴などの幾何学的特徴が算出される。
【００６０】
特徴量算出部２３２で算出された欠陥Ｄの特徴量は、当該欠陥Ｄを分類クラスに分類する分類部２３３に出力される。分類部２３３では、記憶部２２０に記憶された欠陥Ｄの特徴量と分類クラスとの関係から、学習型分類手法を用いて欠陥を分類クラスに分類する。学習型分類手法としては、例えばニューラルネットワークや、ｋ−ＮＮ（ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂａｒ）、ＴＦＣ（Ｔｅｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）等の手法が用いられる。なお、このような学習分類手法に記憶部２２０のデータを対応させるために、設計手段２０１には、学習・訓練部２２３が設けられている。学習・訓練部２２３では、例えば学習効率（計算時間や分類制度）を考慮して、記憶部２２０内の特徴量データの「選出・抽出」、「重み係数の最適化」、「有用ではないデータの削除」などが行われる。また、記憶部２２０が複数存在する場合には、その切り替え・選択が行われる。
【００６１】
診断手段２０２は、複数の分類クラスと単一の分類カテゴリとの対応付けを行う後処理部２３４を有している。後処理部２３４では、例えば分類部２３３で分類された分類クラスが細分化し過ぎ等の問題がある場合に、上述した分類クラスと分類カテゴリの対応付けに基づいて、欠陥Ｄが分類カテゴリに分類される。例えば欠陥Ｄの分類クラスＣｌａｓｓ３〜６の場合、欠陥は分類カテゴリＣａｔｅｇｏｒｙ１に分類される。
【００６２】
診断手段２０２は、分類部２３３で分類された分類クラス、あるいは後処理部２３４で分類された分類カテゴリの適否をユーザが適時確認できる確認部２３５を有している。確認部２３５において、ユーザが欠陥Ｄの分類クラス又は分類カテゴリが誤分類であると判断した場合には、その欠陥Ｄの特徴量が設計手段２０１の分類クラス補正部２２４に出力される。そして分類クラス補正部２２４で正しい分類クラスが設定され、その結果が記憶部２２０に出力され、記憶部２２０内の分類クラスが補正される。
【００６３】
診断部２０２は、分類された欠陥ＤをウェハＷ上に可視化して報告する報告部２３６を有している。報告部２３６では、図１４（ａ）に示すようにウェハＷ上のチップＣ毎の欠陥Ｄの分類クラスを表示するとともに、図１４（ｂ）に示すように欠陥Ｄの分類クラス（図１４（ｂ）中の分類結果）と特徴量との対応表が表示される。
【００６４】
なお設計手段２０１と診断手段２０２を備えた欠陥分類装置２００は、例えばコンピュータであり、上述したウェハＷの欠陥分類を実行するためのプログラムを有している。前記プログラムは、例えばハードディスク（ＨＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、マグネットオプティカルディスク（ＭＯ）、メモリーカードなどのコンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記録されていたものであって、その記憶媒体から欠陥分類装置２００にインストールされたものであってもよい。
【００６５】
次に、以上のように構成された欠陥検査装置１１０で行われるウェハＷの欠陥の検査及び欠陥分類装置２００で行われるウェハＷの欠陥の分類について、塗布現像処理システム１全体で行われるウェハ処理のプロセスと共に説明する。
【００６６】
先ず、ウェハ搬送体７によって、カセット載置台５上のカセットＣ内からウェハＷが一枚取り出され、第３の処理装置群Ｇ３の温度調節装置６０に搬送される。温度調節装置６０に搬送されたウェハＷは、所定温度に温度調節され、その後第１の搬送アーム１０によってボトムコーティング装置２３に搬送され、反射防止膜が形成される。反射防止膜が形成されたウェハＷは、第１の搬送アーム１０によって加熱装置９２、高精度温度調節装置７０に順次搬送され、各装置で所定の処理が施される。その後ウェハＷは、レジスト塗布装置２０に搬送される。
【００６７】
レジスト塗布装置２０においてウェハＷ上にレジスト膜が形成されると、ウェハＷは第１の搬送アーム１０によってプリベーキング装置７１に搬送され、続いて第２の搬送アーム１１によって周辺露光装置９４、高精度温調装置８３に順次搬送されて、各装置において所定の処理が施される。その後、インターフェイスステーション４のウェハ搬送体１０１によって露光装置（図示せず）に搬送され、ウェハＷ上のレジスト膜に所定のパターンが露光される。露光処理の終了したウェハＷは、ウェハ搬送体１０１によってポストエクスポージャーベーキング装置８４に搬送され、所定の処理が施される。
【００６８】
ポストエクスポージャーベーキング装置８４における熱処理が終了すると、ウェハＷは第２の搬送アーム１１によって高精度温度調節装置８１に搬送されて温度調節され、その後現像処理装置３０に搬送され、ウェハＷ上に現像処理が施され、レジスト膜にパターンが形成される。その後ウェハＷは、第２の搬送アーム１１によってポストベーキング装置７５に搬送され、加熱処理が施された後、高精度温度調節装置６３に搬送され温度調節される。そしてウェハＷは、第１の搬送アーム１０によって欠陥検査装置１１０に搬送され、ウェハＷの欠陥検査が行われる。この欠陥検査の詳細については後述する。その後ウェハＷは、第１の搬送アーム１０によってトランジション装置６１に搬送され、ウェハ搬送体７によってカセットＣに戻されて一連のフォトリソグラフィー工程が終了する。
【００６９】
次に、欠陥検査装置１１０におけるウェハＷの欠陥の検査方法及び欠陥分類装置２００におけるウェハＷの欠陥の分類方法について説明する。
【００７０】
先ず、第１の搬送アーム１０によってケーシング１１１内に搬送されたウェハＷは、載置台１２０上に載置される。そして、載置台１２０を撮像装置１３０側に移動させながら、ウェハＷがハーフミラー１３１の下を通過する際に、照明装置１３２からウェハＷに対して所定の照度の照明を照らす。このようにウェハＷに照明を照らしながら、撮像装置１３０においてウェハＷの画像を撮像する。撮像されたウェハＷの検査対象画像Ｅは、欠陥分類装置２００の検査対象画像入力部２３０に出力される。なお、検査対象画像Ｅが撮像されたウェハＷは、搬入出口１１２側に移動された後、バッファアーム１２４からウェハ搬送体７に受け渡され、当該ウェハ搬送体７によって欠陥検査装置１１０から搬出される。
【００７１】
検査対象画像入力部２３０に入力されたウェハＷの検査対象画像Ｅは、前処理部２３１に出力されチップＣ毎に分割される。そして分割された検査対象画像Ｅは、特徴量算出部２３２に出力され、検査対象画像Ｅから欠陥Ｄの特徴量が算出される。
【００７２】
特徴量算出部２３２で算出された検査対象画像Ｅの欠陥Ｄの特徴量は、分類部２３３に出力される。分類部２３３では、学習型分類手法を用いて欠陥を分類する。本実施の形態においては、学習型分類手法としてｋ−ＮＮ（ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂａｒ）手法を用いた場合について説明する。このｋ−ＮＮ手法は、特徴量算出部２３２から入力された欠陥Ｄの特徴量に対して、特徴量空間上で予め記憶部２２０に格納しておいた欠陥Ｄの特徴量データと比較し、最も類似する（距離の近い）特徴量データ、すなわち最近傍（ｎｅａｒｅｓｔ−ｎｅｉｇｈｂａｒ）の属する分類クラスを出力するものである。つまり、最近傍の定義（ｋ値）を増やすことにより、類似する特徴量データの上位ｋ個の属する分類クラスの度数分布から、より適した分類クラスを出力するものである。
【００７３】
分類部２３３における分類方法を具体的に説明すると、先ず特徴量算出部２３２からの欠陥Ｄの特徴量と記憶部２２０内の全ての特徴量データの偏差平方和（距離）を算出する。次に算出された距離データを小さい順に並び替える。並び替えられた距離データの上位ｋ個分を抽出する。抽出したデータの度数分布で最も度数の多い分類クラスを見つける。そしてその分類クラスを、欠陥Ｄの分類結果として出力する。
【００７４】
このように分類部２３３で分類された分類クラスが、ウェハＷの全てのチップＣにおいてそのまま使用できる分類クラスである場合には、当該分類クラスは、報告部２３６に出力される。そして報告部２３６において、図１４（ａ）に示したようにウェハＷ上のチップＣ毎の欠陥Ｄの分類クラスが表示されるとともに、図１４（ｂ）に示すように欠陥Ｄの分類クラスと特徴量との対応表が表示される。
【００７５】
一方、分類部２３３で分類された分類クラスが例えば細分化し過ぎ等の問題がある場合には、後処理部２３４において、上述した分類クラスと分類カテゴリの対応付けに基づいて、欠陥Ｄが分類カテゴリに分類される。例えば欠陥Ｄの分類クラスＣｌａｓｓ３〜６の場合、欠陥Ｄは分類カテゴリＣａｔｅｇｏｒｙ１に分類される。そして当該分類カテゴリが報告部２３６に出力され、ウェハＷ上にチップＣ毎の分類カテゴリが可視化される。
【００７６】
なおユーザは、確認部２３５において、分類部２３３で分類された分類クラス、あるいは後処理部２３４で分類された分類カテゴリの適否を適時確認することができる。確認部２３５において、ユーザが欠陥Ｄの分類クラス又は分類カテゴリが誤分類であると判断した場合には、その欠陥Ｄの特徴量が設計手段２０１の分類クラス補正部２２４に出力される。そして分類クラス補正部２２４で正しい分類クラスが設定され、その結果が記憶部２２０に出力される。こうして記憶部２２０の分類クラスが補正される。
【００７７】
以上の実施の形態によれば、予め欠陥テンプレートＴを作成してテンプレート記憶部２１２に記憶させ、モデル生成部２１３において欠陥テンプレートＴと欠陥のない教示用画像Ｎ１を合成して欠陥モデルＭを生成しているので、かかる欠陥モデルＭを従来の学習型分類方法における欠陥画像として利用することができる。そして第１の分類クラス設定部２１４において、欠陥モデルＭにおける欠陥Ｄの特徴量を算出し、当該欠陥Ｄの特徴量に対して欠陥Ｄの分類クラスを設定して、欠陥Ｄの特徴量と欠陥Ｄの分類クラスとの関係を記憶部２２０に記憶させることができる。したがって、欠陥画像がない場合又は欠陥画像が少数しかない場合でも、記憶部２２０に記憶させた欠陥Ｄの特徴量と欠陥Ｄの分類クラスとの関係を用いて、特徴量算出部２３２において算出されたウェハＷの欠陥Ｄの特徴量から、ウェハＷの欠陥Ｄを適切に分類することができる。
【００７８】
また設計前処理部２１１において、教示用画像入力部２１０に入力された画像を検査領域としてのチップＣに分割しているので、ウェハＷの欠陥Ｄをより細分化して適切に分類することができる。
【００７９】
また記憶部２２０では、記憶部履歴管理機能２２１によって、欠陥Ｄの特徴量及び分類クラスは、ウェハＷが有する固有の情報（上述したＴａｇ１情報）等とリンクされているので、分類クラスからウェハＷの情報を容易に検索・抽出することができ、記憶部２２０に記憶された学習の履歴を管理することができる。
【００８０】
また記憶部２２０では、記憶部チェック機能２２２によって、同一の欠陥Ｄの特徴量に対して異なる分類クラスが記憶されていないかどうかをチェックすることができる。そして同一の欠陥Ｄの特徴量に対して、当該欠陥Ｄが異なる分類クラスに設定されている場合には、いずれか一方の分類クラスを削除するか、又は両方の分類クラスを削除することができるので、一の欠陥Ｄの特徴量に対して一の分類クラスを記憶部２２０に記憶させておくことができ、欠陥Ｄを適切に分類することができる。
【００８１】
また教示用画像入力部２１０に入力された教示用画像が欠陥のあるウェハＷの画像Ｎ１である場合には、第２の分類クラス設定部２１５において、教示用画像Ｎ１における欠陥Ｄの特徴量が算出され、算出された欠陥Ｄの特徴量に対して、欠陥Ｄの分類クラスが設定されるので、かかる欠陥Ｄの特徴量と分類クラスとの関係を記憶部２２０にさらに記憶させることができる。これによって、記憶部２２０に記憶された欠陥Ｄの特徴量と分類クラスとの関係を増加させることができると共に、現実の欠陥データが入力されるので、その精度を向上させることができる。
【００８２】
また後処理部２３４において、複数の分類クラスと単一の分類カテゴリとの対応付けを行っているので、例えば分類部２３３で分類された分類クラスが細分化し過ぎ等の問題がある場合でも、欠陥Ｄを適切な分類カテゴリに分類することができる。
【００８３】
また確認部２３５において、分類部２３３で分類された分類クラス、あるいは後処理部２３４で分類された分類カテゴリの適否をユーザが適時確認することができるので、欠陥Ｄの誤分類を防止することができる。さらに分類クラス又は分類カテゴリが誤分類であると判断された場合には、分類クラス補正部２２４においてその欠陥Ｄの特徴量に対する分類クラスが補正されるので、記憶部２２０内の分類クラスの精度をより向上させることができる。
【００８４】
以上の実施の形態では、教示用画像入力部２１０に入力された教示用画像Ｎ１、Ｎ２と、検査対象画像入力部２３０に入力された検査対象画像Ｅを、それぞれチップＣに分割していたが、これら教示用画像Ｎ１、Ｎ２と検査対象画像Ｅを分割せずにウェハＷ全体の欠陥Ｄを分類してもよい。かかる場合、図１５に示すように設計前処理部２１１と前処理部２３１における分割処理を省略することができる。そしてテンプレート記憶部２１２に記憶される欠陥テンプレートＴとしては、例えば図１６に示すように、ウェハＷの上半分に欠陥がある欠陥テンプレートＴ（図１６（ａ））、ウェハＷの右上１／４に欠陥がある欠陥テンプレートＴ（図１６（ｂ））、ウェハＷの周縁部にリング状に欠陥がある欠陥テンプレートＴ（図１６（ｃ））、ウェハＷの上半分の周縁部に等間隔に複数の欠陥がある欠陥テンプレートＴ（図１６（ｄ））などが用いられる。この場合、上述した欠陥分類方法と同様の方法で、ウェハＷ全体の欠陥Ｄを分類することができる。
【００８５】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。本発明はこの例に限らず種々の態様を採りうるものである。本発明は、基板がウェハ以外のＦＰＤ（フラットパネルディスプレイ）、フォトマスク用のマスクレチクルなどの他の基板である場合にも適用できる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は、撮像された基板の画像に基づいて、当該基板の欠陥を分類する際に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本実施の形態にかかる欠陥分類装置を搭載した塗布現像処理システムの構成の概略を示す平面図である。
【図２】塗布現像処理システムの正面図である。
【図３】塗布現像処理システムの背面図である。
【図４】欠陥検査装置の構成の概略を示す横断面図である。
【図５】欠陥検査装置の構成の概略を示す縦断面図である。
【図６】バッファアームの構成の概略を示す平面図である。
【図７】欠陥分類装置の構成の概略を示す模式図である。
【図８】ウェハ上の検査領域を示した説明図である。
【図９】欠陥テンプレートを例示した平面図である。
【図１０】欠陥テンプレートを生成する様子を示した説明図である。
【図１１】欠陥モデルを生成する様子を示した説明図である。
【図１２】記憶部内に記憶されたデータを示した説明図である。
【図１３】記憶部内に同一の欠陥の特徴量に対して異なる分類クラスが設定された場合を示す説明図である。
【図１４】報告部で報告される欠陥の分類を示した説明図である。
【図１５】他の実施の形態における欠陥分類装置の構成の概略を示す模式図である。
【図１６】ウェハ全体の欠陥テンプレートを例示した平面図である。
【符号の説明】
【００８８】
１      塗布現像処理システム
１１０  欠陥検査装置
２００  欠陥分類装置
２０１  設計手段
２０２  診断手段
２１０  教示用画像入力部
２１１  設計前処理部
２１２  テンプレート記憶部
２１３  モデル生成部
２１４  第１の分類クラス設定部
２１５  第２の分類クラス設定部
２２０  記憶部
２２１  記憶部履歴管理機能
２２２  記憶部チェック機能
２２３  学習・訓練部
２２４  分類クラス補正部
２３０  検査対象画像入力部
２３１  前処理部
２３２  特徴量算出部
２３３  分類部
２３４  後処理部
２３５  確認部
２３６  報告部
Ｃ      チップ
Ｄ      欠陥
Ｅ      検査対象画像
Ｍ      欠陥モデル
Ｎ１    欠陥のない教示用画像
Ｎ２    欠陥のない教示用画像
Ｔ      欠陥テンプレート
Ｗ      ウェハ
【図１】
0005156452.tif 000002
【図２】
0005156452.tif 000003
【図３】
0005156452.tif 000004
【図４】
0005156452.tif 000005
【図５】
0005156452.tif 000006
【図６】
0005156452.tif 000007
【図７】
0005156452.tif 000008
【図８】
0005156452.tif 000009
【図９】
0005156452.tif 000010
【図１０】
0005156452.tif 000011
【図１１】
0005156452.tif 000012
【図１２】
0005156452.tif 000013
【図１３】
0005156452.tif 000014
【図１４】
0005156452.tif 000015
【図１５】
0005156452.tif 000016
【図１６】
0005156452.tif 000017