(57)【要約】【課題】電気的検査の判定結果から、不良チップの分布状態の特徴的分布を、パターン欠陥の特徴的分布の抽出方法と同様の方法により抽出可能とする欠陥の分布特徴解析装置を提供する。【解決手段】ウェハ上に複数のチップを作製する途中にウェハを検査して得られた複数の実欠陥のウェハ上の位置座標に基づいて、実欠陥の分布から特徴的分布を抽出する欠陥の分布特徴解析装置２において、チップが作製された後にチップを電気的検査して判定された複数の不良チップのウェハ上の配列情報に基づいて変換した位置座標に配置される複数の仮想欠陥を生成する仮想欠陥生成部４を有し、仮想欠陥の位置座標に基づいて、仮想欠陥の分布から特徴的分布を抽出する。【選択図】図１
2007329301.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェハ上に複数のチップを作製する途中に前記ウェハを検査して得られた複数の実欠陥の前記ウェハ上の位置座標に基づいて、前記実欠陥の分布から特徴的分布を抽出する欠陥の分布特徴解析方法において、
解析装置が、
前記チップが作製された後に前記チップを電気的検査して判定された複数の不良チップの前記ウェハ上の配列情報に基づいて変換した前記位置座標に配置される複数の仮想欠陥を生成し、
前記仮想欠陥の前記位置座標に基づいて、前記仮想欠陥の分布から前記特徴的分布を抽出することを特徴とする欠陥の分布特徴解析方法。
【請求項２】
前記仮想欠陥を生成する処理においては、
前記位置座標を、複数の前記チップを配列したピッチと異なるピッチで設定することを特徴とする請求項１に記載の欠陥の分布特徴解析方法。
【請求項３】
前記不良チップの不良のカテゴリを、前記仮想欠陥の仮想特徴量に変換し、
前記仮想特徴量に基づいて、前記仮想欠陥の前記特徴的分布を抽出する際に、抽出するための判定の閾値を変更することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の欠陥の分布特徴解析方法。
【請求項４】
ウェハ上に複数のチップを作製する途中に前記ウェハを検査して得られた複数の実欠陥の前記ウェハ上の位置座標に基づいて、前記実欠陥の分布から特徴的分布を抽出する欠陥の分布特徴解析装置において、
前記チップが作製された後に前記チップを電気的検査して判定された複数の不良チップの前記ウェハ上の配列情報に基づいて変換した前記位置座標に配置される複数の仮想欠陥を生成する仮想欠陥生成部を有し、
前記仮想欠陥の前記位置座標に基づいて、前記仮想欠陥の分布から前記特徴的分布を抽出することを特徴とする欠陥の分布特徴解析装置。
【請求項５】
前記仮想欠陥生成部は、前記位置座標を複数の前記チップを配列したピッチと異なるピッチで設定する座標設定部を有することを特徴とする請求項４に記載の欠陥の分布特徴解析装置。
【請求項６】
前記不良チップの不良のカテゴリを、前記仮想欠陥の仮想特徴量に変換する特徴量変換部と、
前記仮想特徴量に基づいて、前記仮想欠陥の前記特徴的分布を抽出する際に、抽出するための判定の閾値を変更する判定閾値変更部とを有することを特徴とする請求項４または請求項５に記載の欠陥の分布特徴解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェハ上に複数のチップが作製された後にチップを電気的検査して判定された複数の不良チップのウェハ上の配列情報から、欠陥の特徴的分布を抽出する欠陥の分布特徴解析方法および欠陥の分布特徴解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製造においてはウェハ上に複数のチップが作製され、この複数のチップの歩留まり向上及び安定化を目的として、製造の各工程後にウェハ上のパターン欠陥検査あるいは異物検査が実施され、検査結果の解析が行われている。チップの不良原因の早期発見のためには製造の各工程内での検査によってパターン欠陥および異物を検出することが重要であり、検査結果を監視し、パターン欠陥および異物の発生個数が所定の数値以上になった場合に警報を発する監視方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、半導体装置の製造が終了した後にウェハ上のすべてのチップに対して電気的検査が実施され、チップが良チップか不良チップの判定がチップ毎に行われ、この電気的検査の判定結果を利用して不良原因を探索する方法が提案されている。この探査方法では、判定結果であるフェイルビットマップと、製造の各工程でのパターン欠陥および異物の検査結果とをつき合わせる方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
また、パターン欠陥が発生したウェハ上の位置座標からパターン欠陥の分布を解析し、パターン欠陥の分布を繰り返し分布特徴、密集分布特徴、線状分布特徴、環、塊状分布特徴とランダム分布特徴等に分類することによりウェハ上の特異な分布の有無を監視する方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開２００４−６３７０８号公報
【特許文献２】特許第２９８６４１０号公報
【特許文献３】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】
【０００５】
不良原因の早期発見のためには特許文献１に提案されているように製造の各工程内での検査によってパターン欠陥および異物を検出することが重要であるが、近年の微細化が進んだパターンを有するチップにおいては、不良原因となるすべてのパターン欠陥および異物の検出が困難な状況である。また、パターン欠陥および異物の検査装置の導入台数の制約もあり、製造工程内ですべてのウェハを検査することは困難であり、製造工程内の一部のウェハのパターン欠陥検査のみで不良原因を発見することは難しい。
【０００６】
一方、電気的検査はすべてのウェハのすべてのチップについて実施されるが、判定結果のデータ数が膨大なため、すべてのウェハにおける不良チップの分布を把握することが困難であり、一般的にはウェハ毎のチップの歩留まりで管理される。しかし、歩留まりによる管理ではウェハあたりの総チップ数が少ない場合では少数の不良チップの発生が歩留まりを大きく低下させるが、総チップ数が多い場合ではある程度纏まった数の不良チップが発生しても歩留まりの低下として発見されにくかった。
【０００７】
また、歩留まりが同じでも、すなわち、不良チップの数が同じでも、不良チップがウェハ全面にランダムにちらばった分布では各不良チップの不良原因は個々に異なっていることが多く、不良チップがウェハの一箇所に集中している密集分布特徴を有する分布や、複数のウェハ間で同一傾向の特徴的分布を有している分布では、同一不良原因で不良チップが発生していることが多い。同一不良原因による不良チップの集中した異常ウェハは、後にその不良原因による不良チップの大発生に繋がるために早期に発見する必要があるが、上記のように従来の一部のウェハのパターン欠陥検査および電気的検査の歩留まり管理では、異常ウェハは発見されにくいと考えられる。
【０００８】
異常ウェハを発見するためには、すべてのウェハに対して実施される電気的検査の判定結果の不良チップの分布を特定の特徴的分布に分類すればよいが、ウェハ面内のパターン欠陥の分布を特定の特徴的分布に分類する方法は、特許文献３に提案されているものの、パターン欠陥を対象としており電気的検査の判定結果に対してはそのまま適用することができなかった。
【０００９】
そこで、本発明の課題は、電気的検査の判定結果から、不良チップの分布の特徴的分布を、パターン欠陥の特徴的分布の抽出方法と同様の方法により抽出可能とする欠陥の分布特徴解析方法および欠陥の分布特徴解析装置を提供とすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題を解決した本発明は、ウェハ上に複数のチップを作製する途中に前記ウェハを検査して得られた複数のパターン欠陥および異物等の実欠陥の前記ウェハ上の位置座標に基づいて、前記実欠陥の分布から特徴的分布を抽出する欠陥の分布特徴解析方法および欠陥の分布特徴解析装置において、前記チップが作製された後に前記チップを電気的検査して判定された複数の不良チップの前記ウェハ上の配列情報に基づいて変換した前記位置座標に配置される複数の仮想欠陥を生成し、前記仮想欠陥の前記位置座標に基づいて、前記仮想欠陥の分布から前記特徴的分布を抽出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、電気的検査の判定結果から、不良チップの分布の特徴的分布を、パターン欠陥の特徴的分布の抽出方法と同様の方法により抽出可能とする分布特徴解析方法および分布特徴解析装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明に係る欠陥の分布特徴解析方法および欠陥の分布特徴解析装置の一実施形態について説明する。
【００１３】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る分布特徴解析装置（欠陥の分布特徴解析装置）２は、分布特徴解析システム１の中で使用される。分布特徴解析システム１は、ウェハ上に複数のチップを作製する途中にウェハを検査してパターン欠陥および異物を検出しパターン欠陥データを生成するパターン欠陥検査装置２１、２２と、生成されたパターン欠陥データを記憶するパターン欠陥データサーバ６と、ウェハ上に複数のチップを作製した後にウェハ上のチップに電気的検査をしてこの検査の判定結果として不良チップを検出し電気的検査データを生成する電気的検査装置２３乃至２６と、生成された電気的検査データを記憶する電検データベース１０を有する電気的検査データサーバ７と、電気的検査データとパターン欠陥データとに基づいてウェハ上のパターン欠陥と不良チップの特徴的分布を解析する分布特徴解析装置２とを有している。
【００１４】
パターン欠陥検査装置２１、２２と、パターン欠陥データサーバ６と、電気的検査装置２３乃至２６と、電気的検査データサーバ７と、分布特徴解析装置２とは、ネットワーク１８で接続されている。なお、電気的検査データサーバ７は、電検データベース１０の他に、ウェハ毎にチップがウェハ上のどこに配置されているかを示すチップ配置マップを記憶するチップ配置マップデータベース８と、不良チップの電気的検査データの特性値を仮想欠陥の特徴量に変換するための特性値と特徴量のお互いの対応関係を記憶する特性値変換データベース９とを有している。
【００１５】
分布特徴解析装置２は、パターン欠陥データサーバ６に記憶されたパターン欠陥データに基づいて、パターン欠陥および異物のウェハ上の特徴的分布の有無を解析する分布特徴解析部３と、特徴的分布のあるウェハを異常ウェハとしてその異常ウェハの情報に基づいてパターン欠陥および異物を発生させた原因となった製造工程や製造装置の解析を行う不良原因解析部５とを有している。なお、不良原因解析部５は、解析された複数の特徴的分布に対して原因となった製造工程や製造装置の解析を行う優先順位を決定可能な特徴量比較部１９を有している。
【００１６】
分布特徴解析装置２は、複数の不良チップのウェハ上の配列情報に基づいて変換したウェハ上の位置座標に配置される複数の仮想欠陥を生成する仮想欠陥生成部４を有している。生成された仮想欠陥に対しては、パターン欠陥および異物と同様に、分布特徴解析部３と、不良原因解析部５とを動かすことができる。具体的には、分布特徴解析部３は、仮想欠陥の位置座標に基づいて、仮想欠陥の分布状態から特徴的分布を抽出する。不良原因解析部５は、特徴的分布のあるウェハを異常ウェハとしてその異常ウェハの情報に基づいて不良チップを発生させた原因となった製造工程や製造装置の解析を行う。
【００１７】
仮想欠陥生成部４は、電検データベース１０から電気的検査データを取得する電検データ取得部１１と、チップ配置マップデータベース８からチップ配置マップを取得するチップ配置マップ取得部１２と、電気的検査データとチップ配置マップから不良チップに対応する仮想欠陥の位置座標を設定する座標設定部１３と、不良チップの不良のカテゴリを仮想欠陥の仮想特徴量に変換する特徴量変換部１６と、この仮想特徴量に基づいて分布特徴解析部３で仮想欠陥の特徴的分布を抽出するための判定の閾値を変更する判定閾値変更部１７とを有する。
【００１８】
座標設定部１３は、電気的検査データとチップ配置マップから不良チップに対応する仮想欠陥の位置座標を算出する座標算出部１５を有し、算出した位置座標を設定する。また、座標設定部１３は、複数のチップがウェハ上に配列されているピッチと異なるピッチに補正するピッチ補正部１４を有し、補正されたピッチで仮想欠陥に位置座標を設定する。
【００１９】
なお、分布特徴解析部３と、仮想欠陥生成部４と、不良原因解析部５とは、それぞれ、分布特徴解析方法と、仮想欠陥生成方法と、不良原因解析方法とを実行可能なプログラムをコンピュータで実行させることにより実現することができる。分布特徴解析部３と、仮想欠陥生成部４と、不良原因解析部５とは、単一のコンピュータ上に実現させてもよいし、ネットワーク１８で接続された複数のコンピュータに分散させてもよい。
【００２０】
次に、図２に示すフローチャートを用いて、分布特徴解析装置２による電気的検査データに基づいた分布特徴解析方法について説明する。まず、ステップＳ１で、電検データ取得部１１が、電気的検査データを電検データベース１０から取得する。
【００２１】
ステップＳ２で、仮想欠陥生成部４が、仮想欠陥を生成する。不良チップの配置の情報を仮想欠陥の位置座標に変換する。また、不良チップの不良のカテゴリを仮想欠陥の特徴量に変換する。この点の詳細は後記する。
【００２２】
ステップＳ３で、分布特徴解析部３が、仮想欠陥の位置座標に基づいた分布から分布特徴解析を実施する。具体的には、特徴量に基づいて判定閾値を変更し、変更された判定閾値に基づいて、仮想欠陥の分布が特徴的分布に属するか否か判定する。そして、仮想欠陥の分布が特徴的分布に属すると判定されると、元のウェハは不良チップの異常分布が存在する異常ウェハであるとみなされる。この点の詳細についても後記する。
【００２３】
ステップＳ４で、分布特徴解析部３が、異常分布の存在の有無の判断を行い、異常分布の存在がない場合はステップＳ６に進み、異常分布の存在がある場合はステップＳ５に進む。
【００２４】
ステップＳ５で、不良原因解析部５が、異常分布をディスプレーに表示し担当者に異常分布の状況の把握を促し、元のウェハの製造の履歴等から不良チップの不良原因の解析を実施する。
【００２５】
ステップＳ６で、電気的検査データサーバ７が、分布特徴解析部３による解析結果と、存在するのであれば、不良原因解析部５による解析結果とを記憶する。以上で、分布特徴解析装置２による電気的検査データに基づいた分布特徴解析方法が終了する。
【００２６】
次に、図２のステップＳ２の仮想欠陥生成方法について詳細に説明する。まず、図３に示すように、ステップＳ１１で、チップ配置マップ取得部１２が、電検データベース１０に記憶されたウェハ毎の電気的検査データ（電検データ）からチップ配置マップの識別子を抽出する（後記図５（ａ）参照）。
【００２７】
ステップＳ１２で、チップ配置マップ取得部１２が、チップ配置マップの識別子に基づいて、チップ配置マップデータベース８から、チップ配置マップを取得する。チップ配置マップとしては、チップの配置の列方向の列ピッチ、行方向の行ピッチ、配置の基準となる基準チップの基準点のＸ軸、Ｙ軸の位置座標、基準チップが配置されている列番号と行番号等が上げられる。
【００２８】
ステップＳ１３で、ピッチ補正部１４が、分布特徴解析部３での隣接欠陥が密集しているか否かを判定するための隣接欠陥距離の閾値に応じた固定の列ピッチおよび固定の行ピッチに、チップ配置マップデータベース８から取得した列ピッチと行ピッチを補正する。
【００２９】
ステップＳ１４で、座標算出部１５が、不良チップ毎に、仮想欠陥の位置座標を算出する。Ｘ座標は次式で算出される。
（Ｘ座標）＝（基準チップの基準点のＸ座標）＋（（不良チップの列番号）−（基準チップの列番号））×（列ピッチ）＋（基準チップが不良チップであるときの仮想欠陥と基準点とのＸ軸方向の間隔）
【００３０】
同様に、Ｙ座標は次式で算出される。
（Ｙ座標）＝（基準チップの基準点のＹ座標）＋（（不良チップの行番号）−（基準チップの行番号））×（行ピッチ）＋（基準チップが不良チップであるときの仮想欠陥と基準点とのＹ軸方向の間隔）
【００３１】
ステップＳ１５で、電検データベース１０が、それぞれの不良チップに対応させて仮想欠陥の位置座標を記憶する。
【００３２】
ステップＳ１６で、特徴量変換部１６が、不良チップ毎に、特性値変換データベース９に基づいて、特性値、例えば不良チップの不良のカテゴリから、仮想欠陥の特徴量、例えば仮想欠陥の欠陥面積に変換する。
【００３３】
ステップＳ１７で、電検データベース１０が、それぞれの不良チップに対応させて仮想欠陥の特徴量を記憶する。以上で、図２のステップＳ２の仮想欠陥生成方法が終了する。
【００３４】
次に、図２のステップＳ３の分布特徴解析部３による分布特徴解析方法について詳細に説明する。まず、図４に示すように、ステップＳ２１で、仮想欠陥の分布を繰り返し分布特徴が発生すると考えられる繰り返し単位の領域に分割して重ね合わせた重ね合わせマップを作成する。繰り返し単位としては露光時のステッパーによるステッピングの繰り返し単位が考えられる。
【００３５】
ステップＳ２２で、重ね合わせマップから最近点ボロノイ図を用いて隣接欠陥距離を算出する。
【００３６】
ステップＳ２３に先立って、判定閾値変更部１７が、仮想欠陥の特徴的分布を抽出するための判定閾値を変更しておく。そして、ステップＳ２３で、算出した隣接欠陥距離と変更した判定閾値との大小関係から、仮想欠陥の分布が繰り返し分布特徴に属するか否かを判定する。仮想欠陥の分布が繰り返し分布特徴に属すると判定した場合は、ステップＳ２４に進み、仮想欠陥の分布から繰り返し分布特徴を抽出する。この抽出でこのウェハは異常分布を有する異常ウェハであることになる。仮想欠陥の分布が繰り返し分布特徴に属しないと判定した場合は、ステップＳ２５に進む。
【００３７】
ステップＳ２５で、ウェハ毎に、仮想欠陥の位置座標（分布）に基づいて、最近点ボロノイ図を用いて、隣接欠陥距離とボロノイ領域面積を算出する。
【００３８】
ステップＳ２６に先立って、判定閾値変更部１７が、仮想欠陥の特徴的分布を抽出するための判定閾値を変更しておく。そして、ステップＳ２６で、算出した隣接欠陥距離と変更した判定閾値との大小関係から、仮想欠陥の分布が密集分布特徴に属するか否かを判定する。仮想欠陥の分布が密集分布特徴に属すると判定した場合は、ステップＳ２７に進み、仮想欠陥の分布から密集分布特徴を抽出する。この抽出でこのウェハは異常分布を有する異常ウェハであることになる。仮想欠陥の分布が密集分布特徴に属しないと判定した場合は、ステップＳ２８に進む。
【００３９】
ステップＳ２８に先立って、判定閾値変更部１７が、仮想欠陥の特徴的分布を抽出するための判定閾値を変更しておく。そして、ステップＳ２８で、算出した隣接欠陥距離およびボロノイ領域面積と変更した判定閾値との大小関係から、仮想欠陥の分布が線状分布特徴に属するか否かを判定する。仮想欠陥の分布が線状分布特徴に属すると判定した場合は、ステップＳ２９に進み、仮想欠陥の分布から線状分布特徴を抽出する。この抽出でこのウェハは異常分布を有する異常ウェハであることになる。仮想欠陥の分布が線状分布特徴に属しないと判定した場合は、ステップＳ３０に進む。
【００４０】
ステップＳ３０に先立って、判定閾値変更部１７が、仮想欠陥の特徴的分布を抽出するための判定閾値を変更しておく。そして、ステップＳ３０で、算出した隣接欠陥距離およびボロノイ領域面積と変更した判定閾値との大小関係から、仮想欠陥の分布が環・塊状分布特徴に属するか否かを判定する。仮想欠陥の分布が環・塊状分布特徴に属すると判定した場合は、ステップＳ３１に進み、仮想欠陥の分布から環・塊状分布特徴を抽出する。この抽出でこのウェハは異常分布を有する異常ウェハであることになる。仮想欠陥の分布が環・塊状分布特徴に属しないと判定した場合は、ステップＳ３２に進む。
【００４１】
ステップＳ３２で、繰り返し分布特徴、密集分布特徴、線状分布特徴、環・塊状分布特徴のいずれにも該当しないウェハをランダム分布特徴に分類し、このウェハは異常分布を有しないウェハであることになる。以上で、図２のステップＳ３の分布特徴解析部３による分布特徴解析方法が終了する。
【００４２】
（具体例１）
具体例１では、図１の分布特徴解析装置２を用いた電気的検査データに基づいた分布特徴解析方法について具体的に説明する。
【００４３】
図５（ａ）に示すように、電検データベース１０は、電気的検査データとして、ウェハ毎に対応するウェハから抽出可能なウェハ識別子Ａと、ウェハ毎にウェハ上のチップのチップ配置マップを識別可能なチップ配置マップ識別子Ｂとを有する。このことにより、ウェハ毎にウェハ識別子Ａからチップ配置マップ識別子Ｂを抽出可能である。
【００４４】
また、電検データベース１０は、電気的検査データとして、図５（ｂ）に示すように、不良チップＣ１乃至Ｃ１０毎に、ウェハ上の配列情報である行番号Ｌ１等と列番号Ｒ４等と、不良のカテゴリ１を記憶している。不良チップＣ１乃至Ｃ１０はそれぞれ電気的検査の結果により数種類のカテゴリに分類されて記憶されるが、具体例１では理解を容易にするためにすべての不良チップＣ１乃至Ｃ１０で同じカテゴリ１であったとしている。これらの電気的検査データにより、図６に示すようなカテゴリマップを作成することができる。カテゴリマップでは、ウェハ３１内にチップ３２が配列されている。チップ３２の中の不良チップＣ１乃至Ｃ１０をカテゴリ１の「１」で示し、良品チップを空白で示している。良品チップについても所定のカテゴリで表してもよい。不良チップのカテゴリは数字以外にも英字、記号等で表してもよい。
【００４５】
図５（ａ）と（ｂ）に示すような電気的検査データを、図２のステップＳ１で、電検データベース１０から取得する。次に、ステップＳ２で仮想欠陥を生成するが、具体的には、図３のステップＳ１１で、ウェハ３１の電気的検査データから図５（ａ）のチップ配置マップ識別子Ｂを抽出する。
【００４６】
ステップＳ１２で、チップ配置マップ識別子Ｂに基づいて、チップ配置マップデータベース８から、チップ配置マップを取得する。図７と図８に示すように、チップ配置マップとしては、チップ配置マップ識別子Ｂ毎に、チップの配置の列方向の列ピッチＰＲ、行方向の行ピッチＰＬ、基準チップ３５が配置されている列番号Ｒ６と行番号Ｌ４、配置の基準となる基準チップ３５の基準点３６のＸ軸３３とＹ軸３４の平面上の位置座標ｘ０、ｙ０が上げられる。ステップＳ１３は理解を容易にするために省略する。なお、原点Ｏは、Ｘ軸３３とＹ軸３４からなる座標原点である。
【００４７】
ステップＳ１４で、不良チップＣ１乃至Ｃ１０毎に、図９（ｂ）の仮想欠陥の位置座標Ｘ座標とＹ座標を算出する。例えば不良チップＣ１のＸ座標ｘ１は次式で算出される。なお、基準チップ３５が不良チップであるときの仮想欠陥と基準点３６とのＸ軸方向の間隔は、列ピッチＰＲの半分としている。
ｘ１＝ｘ０＋（Ｒ４−Ｒ６）×ＰＲ＋ＰＲ／２
【００４８】
同様に、Ｙ座標ｙ１は次式で算出される。なお、基準チップ３５が不良チップであるときの仮想欠陥と基準点３６とのＹ軸方向の間隔は、行ピッチＰＬの半分としている。
ｙ１＝ｙ０＋（Ｌ１−Ｌ４）×ＰＬ＋ＰＬ／２
【００４９】
ステップＳ１５で、図９（ａ）と（ｂ）に示す電検データベース１０に、それぞれの不良チップＣ１乃至Ｃ１０に対応させて仮想欠陥の位置座標であるＸ座標ｘ１乃至ｘ１０とＹ座標ｙ１乃至ｙ１０を記憶する。Ｘ座標ｘ１乃至ｘ１０とＹ座標ｙ１乃至ｙ１０とが記憶されたことにより、図１０に示すように、仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０が生成されたことになる。具体例１では、不良チップＣ１乃至Ｃ１０の中心に１点の仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０を配置したが、これに限らず、１つの不良チップに対して複数の仮想欠陥を配置してもよく、また、不良チップの内側外側の特定の位置に配置してもよい。具体的には、仮想欠陥は不良チップの中心でなく、不良チップの左下や右上などどの位置に設定してもよく、ウェハ３１内では各不良チップに対して統一した位置に設定すればよい。
【００５０】
このように、仮想欠陥の位置座標を生成させ、パターン欠陥の位置座標に替えて仮想欠陥の位置座標を用いることで、通常のパターン欠陥の位置座標を使った分布特徴解析を、仮想欠陥の位置座標を使った分布特徴解析に適用でき、このことは、すなわち、不良チップの分布特徴解析が可能になったことを意味する。そして、電気的検査の判定結果から、不良チップＣ１乃至Ｃ１０の分布の特徴的分布を、パターン欠陥の特徴的分布の抽出方法と同様の方法により抽出することができる。
【００５１】
（具体例２）
具体例２では、具体例１では省略した図３のステップＳ１３の列ピッチと行ピッチの補正を実施する場合について、図１の分布特徴解析装置２を用いた電気的検査データに基づいた分布特徴解析方法を説明する。なお、説明を簡単にするために、電気的検査データは、図５（ａ）（ｂ）と図６に示す具体例１の電気的検査データと同じにする。また、具体例１と同様に、図２のステップＳ１と図３のステップＳ１１とＳ１２を実行し、図７と図８に示すようなチップ配置マップを取得する。このとき、図７に示すように、列ピッチＰＲと行ピッチＰＬとが取得されている。
【００５２】
次に、図１１に示すように、ステップＳ１３で、分布特徴解析部３での隣接欠陥が密集しているか否かを判定するための隣接欠陥距離の閾値に応じた固定値の固定列ピッチＰＲ０および固定値の固定行ピッチＰＬ０に、列ピッチＰＲと行ピッチＰＬとを補正する。図１２に示すように、チップ配置マップとしては、列ピッチＰＲ０で列方向に配列され、行ピッチＰＬ０で行方向に配列されたチップ配置マップを得ることができる。図１２のチップ配置マップにおいても、図８のチップ配置マップと同様に、基準チップ３５が列番号Ｒ６の行番号Ｌ４に配置され、基準チップ３５の基準点３６は位置座標ｘ０、ｙ０に設定されている。
【００５３】
ステップＳ１４で、不良チップＣ１乃至Ｃ１０毎に、仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０の位置座標Ｘ座標とＹ座標を算出する。例えば不良チップＣ１のＸ座標ｘ１は次式で算出される。
ｘ１＝ｘ０＋（Ｒ４−Ｒ６）×ＰＲ０＋ＰＲ０／２
【００５４】
同様に、Ｙ座標ｙ１は次式で算出される。
ｙ１＝ｙ０＋（Ｌ１−Ｌ４）×ＰＬ０＋ＰＬ０／２
【００５５】
以下、具体例１と同様に、ステップＳ１５を実施することにより、電検データベース１０に、それぞれの不良チップＣ１乃至Ｃ１０に対応させて仮想欠陥の位置座標であるＸ座標ｘ１乃至ｘ１０とＹ座標ｙ１乃至ｙ１０が記憶され、図１２に示すように、仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０が生成されたことになる。
【００５６】
このように、列ピッチと行ピッチ、いわゆるチップサイズを実際のチップサイズと異なる値に設定している。チップサイズはチップが搭載する半導体デバイス毎に異なるためチップサイズのそのままの列ピッチと行ピッチを用いた場合、仮想欠陥の隣接欠陥距離はチップサイズによって変化する。隣接欠陥距離を使用して分布特徴解析をしているので、チップサイズによって、特徴的分布が抽出できたりできなかったりすることになってしまう。そこで、具体例２では実際の列ピッチＰＲと行ピッチＰＬによらず、パターン欠陥の分布特徴解析における隣接欠陥距離に対応した固定の列ピッチＰＲ０と行ピッチＰＬ０に変換することで、チップサイズによらず、かつ、パターン欠陥の分布特徴解析と同一の解析パラメータで不良チップの分布特徴解析することができる。そして、電気的検査の判定結果から、不良チップＣ１乃至Ｃ１０の分布の特徴的分布を、パターン欠陥の特徴的分布の抽出方法と同様の方法により抽出することができる。
【００５７】
（具体例３）
具体例３では、不良チップの不良のカテゴリが、１枚のウェハ内で複数存在する場合を例に、仮想欠陥の特徴量について説明する。電気的検査データには、通常、検査結果に応じたカテゴリが付与されている。また、具体例３も、具体例１と同様に、図１の分布特徴解析装置２を用いた電気的検査データに基づいた分布特徴解析方法を説明する。なお、説明を簡単にするために、電気的検査データは、図１３（ａ）（ｂ）と図１４に示すように、図５（ａ）（ｂ）と図６に示す具体例１の電気的検査データと、ウェハ識別子、チップ配置マップ識別子、行番号と列番号を同じにしている。不良チップの不良のカテゴリは、図１３（ｂ）と図１４に示すように電検データベース１０に記憶させた。また、具体例１と同様に、図２のステップＳ１と図３のステップＳ１１乃至Ｓ１５を実行し、図１５（ｂ）に示すように、電検データベース１０に、それぞれの不良チップＣ１乃至Ｃ１０に対応させて仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０の位置座標であるＸ座標ｘ１乃至ｘ１０とＹ座標ｙ１乃至ｙ１０を記憶され、図１７に示すように、仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０が生成されたことになる。
【００５８】
図１６に示すように、図１の特性値変換データベース９は、不良チップの１つの特性値、例えばカテゴリから、仮想欠陥の１つの特徴量、例えば欠陥面積を抽出可能なように対応付けて、特性値のカテゴリと、特徴量の欠陥面積とを記憶している。通常、パターン欠陥の欠陥面積が大きいほどチップに致命的なダメージを与えるので、使用者が同様に扱えるように、チップにとって軽微な不良のカテゴリには、小さな欠陥面積を割り当て、致命的な不良のカテゴリには、軽微な不良のカテゴリよりも大きな欠陥面積を割り当てている。特徴量としては、欠陥面積のほか欠陥サイズやチップ内の仮想欠陥数を使用することもできる。
【００５９】
図３のステップＳ１６で、不良チップＣ１乃至Ｃ１０毎に、特性値変換データベース９に基づいて、カテゴリから、欠陥面積を抽出する。ステップＳ１７で、電検データベース１０が、それぞれの不良チップＣ１乃至Ｃ１０に対応させて仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０の欠陥面積を記憶する。
【００６０】
次に、図２のステップＳ３で、仮想欠陥ｄ１乃至ｄ１０の位置座標（Ｘ座標ｘ１乃至ｘ１０、Ｙ座標ｙ１乃至ｙ１０）に基づいた分布から分布特徴解析を実施する。分布特徴解析により密集分布特徴に属する特徴的分布Ｆ１とＦ２とが抽出された。図１８に示すように、特徴的分布Ｆ１の抽出にあたっては、特徴的分布Ｆ１が密集分布特徴であるかの判定において、欠陥数が４個と多いのにもかかわらず欠陥面積の総和が７．２と小さいので、判定閾値を上げて、特徴的分布Ｆ１が密集分布特徴であると判定されにくくしている。これは、特徴的分布Ｆ１には致命的な不良原因を有する不良チップが少ないと考えられるからである。
【００６１】
一方、特徴的分布Ｆ２の抽出にあたっては、特徴的分布Ｆ２が密集分布特徴であるかの判定において、欠陥数が２個と少ないにもかかわらず欠陥面積の総和が９．０と大きいので、判定閾値を下げて、特徴的分布Ｆ２が密集分布特徴であると判定されやすくしている。このように、欠陥数や欠陥面積の総和を使用することで細やかな判定閾値を設定することができる。致命的な不良を優先的に抽出することができる。そして、特徴的分布Ｆ１とＦ２が密集分布特徴であると判定されると、ウェハ３１は異常分布を有する異常ウェハであるとみなされる。ステップＳ４では、異常分布の有無の判断を行い、ウェハ３１には異常分布があるのでステップＳ５に進む。
【００６２】
ステップＳ５で、ウェハ３１の製造の履歴等から不良チップの不良原因の解析を実施する。ウェハ３１からは、２つの特徴的分布Ｆ１とＦ２が抽出されているので、どちらの特徴的分布Ｆ１とＦ２に属する不良チップの不良原因を先に解析するのか、優先順位を設定する。図１の特徴量比較部１９で、優先順位は設定される。図１８に示すように、特徴的分布Ｆ１は、欠陥数が４個と多いのにもかかわらず欠陥面積の総和が７．２と小さいので、優先順位を低く２位とし、一方、特徴的分布Ｆ２は、欠陥数が２個と少ないにもかかわらず欠陥面積の総和が９．０と大きいので、優先順位を高く１位としている。特徴的分布Ｆ２からＦ１の順番でそれぞれに属する不良チップの不良原因の解析を実施する。このように優先順位を決めることにより、致命的な不良原因を有する不良チップをより含むと考えられる特徴的分布から、不良原因の解析をスタートさせることができ、早期に致命的な不良原因を解明することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施の形態に係る分布特徴解析装置を含んだ分布特徴解析システムの構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る分布特徴解析方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態に係る分布特徴解析方法における仮想欠陥生成のフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る分布特徴解析方法における分布特徴抽出方法のフローチャートである。
【図５】（ａ）は具体例１の電検データベースの構成表（その１）であり、（ｂ）は具体例１の電検データベースの構成表（その２）である。
【図６】具体例１の電検データのカテゴリマップである。
【図７】具体例１のチップ配置マップデータベースの構成表である。
【図８】チップが配列されたウェハの上面図（チップ配置マップ）である。
【図９】（ａ）は位置座標算出後の電検データベースの構成表（その１）であり、（ｂ）は位置座標算出後の電検データベースの構成表（その２）である。
【図１０】具体例１の仮想欠陥のウェハ上の分布図である。
【図１１】具体例２の列ピッチ、行ピッチ補正後のチップ配置マップデータベースの構成表である。
【図１２】具体例２の列ピッチ、行ピッチ補正後の仮想欠陥のウェハ上の分布図である。
【図１３】（ａ）は本発明の具体例３の電検データベースの構成表（その１）であり、（ｂ）は具体例３の電検データベースの構成表（その２）である。
【図１４】具体例３の電検データのカテゴリマップである。
【図１５】（ａ）は位置座標を算出しカテゴリの特性値を欠陥面積に変換した後の電検データベースの構成表（その１）であり、（ｂ）は位置座標を算出しカテゴリの特性値を欠陥面積に変換した後の電検データベースの構成表（その２）である。
【図１６】具体例３の特性値変換データベースの構成表である。
【図１７】具体例３の仮想欠陥と特徴的分布のウェハ上の分布図である。
【図１８】具体例３の欠陥密度を用いて、特徴的分布を分類する際の判定閾値を上下させ、不良チップの発生原因を解析する複数の特徴的分布の優先順位を決定することを示す表である。
【符号の説明】
【００６４】
１      分布特徴解析システム
２      分布特徴解析装置
３      分布特徴解析部
４      仮想欠陥生成部
５      不良原因解析部
６      パターン欠陥データサーバ
７      電気的検査データサーバ
８      チップ配置マップデータベース
９      特性値変換データベース
１０    電検データベース
１１    電検データ取得部
１２    チップ配置マップ取得部
１３    座標設定部
１４    ピッチ補正部
１５    座標算出部
１６    特徴量変換部
１７    判定閾値変更部
１８    ネットワーク
２１、２２  パターン欠陥検査装置
２３、２４、２５、２６  電気的検査装置
３１    ウェハ
３２    チップ
３５    基準チップ
３６    基準点
Ｃ１乃至Ｃ１０  不良チップ
ｄ１乃至ｄ１０  仮想欠陥
【図１】
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【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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