(57)【要約】【課題】  分類の基準となる既知の欠陥分布パターンに対して検査対象となる基板上の欠陥の位置ズレや大きさの変化が発生する場合であっても、基板上の欠陥分布を精度良く分類できる欠陥分布分類方法を提供すること。【解決手段】  基板の表面上に複数の閉領域Ｄｉを互いに一部重なるように設定する（Ｓ３０１）。検査装置によって基板上の欠陥をそれぞれ検出して、各欠陥の位置を表す情報を少なくとも含む欠陥情報を取得する（Ｓ３０２）。その欠陥情報に基づいて、各閉領域Ｄｉ毎に、その閉領域に属する欠陥の特徴を表す特徴量を算出する（Ｓ３０３）。その特徴量がなす組と、既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組との比較を行って、基板上の欠陥分布を分類する（Ｓ３０４〜Ｓ３０６）。【選択図】図３
2007049020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板の表面上に複数の閉領域を互いに一部重なるように設定し、
検査装置によって上記基板上の欠陥をそれぞれ検出して、各欠陥の位置を表す情報を少なくとも含む欠陥情報を取得し、
上記欠陥情報に基づいて、上記各閉領域毎に、その閉領域に属する欠陥の特徴を表す特徴量を算出し、
上記特徴量がなす組と、既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組との比較を行って、上記基板上の欠陥分布を分類する欠陥分布分類方法。
【請求項２】
請求項１に記載の欠陥分布分類方法において、
上記複数の閉領域は、互いに同じ寸法を持ち、かつ上記基板表面上で行列状に配列された矩形領域であることを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項３】
請求項１に記載の欠陥分布分類方法において、
既知の欠陥分布パターンにおける欠陥密度の異なる領域に対応して上記閉領域が複数設定され、
上記閉領域が重なっている部分は上記欠陥密度の異なる領域の間の遷移領域に対応することを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項４】
請求項１に記載の欠陥分布分類方法において、
或る閉領域について上記特徴量を求めるとき、その閉領域が別の閉領域と重なっている部分については重なりの度合いに応じて上記欠陥情報に対して重み付けを行うことを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項５】
請求項１に記載の欠陥分布分類方法において、
上記比較による分類は、
上記各閉領域に対応する成分を持ち、上記各成分がそれぞれ対応する閉領域に属する欠陥の特徴量を表している特徴ベクトルと、それぞれ既知の欠陥分布パターンを表す複数の特徴ベクトルとを比較して、上記基板上の欠陥分布を上記既知の欠陥分布パターンのうち最も近いものに分類することを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項６】
請求項４に記載の欠陥分布分類方法において、
上記欠陥情報に対する重みの合計を１に設定することを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項７】
請求項１に記載の欠陥分布分類方法において、
上記各閉領域についての上記特徴量はその閉領域内の欠陥密度を表すことを特徴とする欠陥分布分類方法。
【請求項８】
基板の表面上に複数の閉領域を互いに一部重なるように設定する閉領域設定部と、
上記基板上の欠陥をそれぞれ検出して、各欠陥の位置を表す情報を少なくとも含む欠陥情報を取得する検査装置と、
上記欠陥情報に基づいて、上記各閉領域毎に、その閉領域に属する欠陥の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、
上記特徴量がなす組と、既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組との比較を行って、上記基板上の欠陥分布を分類する分類部とを備えた欠陥分布分類装置。
【請求項９】
請求項８に記載の欠陥分布分類装置において、
上記分類部によって分類された結果に基づいて、欠陥分布が或る欠陥分布パターンに分類された基板の発生頻度を画面に表示する発生頻度表示部を備えたことを特徴とする欠陥分布分類装置。
【請求項１０】
請求項８に記載の欠陥分布分類装置において、
上記分類部によって分類された結果に基づいて、欠陥分布が或る欠陥分布パターンに分類された基板が発生したとき警告を発する警告部を備えたことを特徴とする欠陥分布分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、基板上に生じた欠陥を検出してその分布を分類する欠陥分布分類方法および欠陥分布分類装置に関する。検査対象となる基板としては、例えば薄膜デバイスが形成されたウェハが挙げられる。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウェハ、半導体ディスプレイ、ハードディスク磁気ヘッドなどの薄膜デバイスの製造工程では、歩留まりの向上や安定化を目的として様々な検査が実施される。歩留まりが低下した場合、これらの検査の結果の調査や解析を行って迅速に原因を特定して対策を施すことで、歩留まり低下による損害を最小限に食い止めることができる。
【０００３】
一般に、歩留まり低下の原因を解析する方法としては、解析担当者が光学顕微鏡や走査電子顕微鏡などを用いて欠陥の状態を観察する物理的な解析と、工程から収集された検査情報に対して統計的または経験的な処理を行う数値的な解析とがある。数値的な解析を効率的に行うために製造工程には検査情報や処理履歴を収集する仕組みが設置されることが多く、解析担当者はこの仕組みを通して不良が発生した基板の検査結果を閲覧したり、複数の基板上の欠陥位置を重ね合わせて表示したりすることができる。特に、製造プロセスや製造装置に起因する異常では、欠陥がその異常に固有の分布となって基板上に現れることが多く、その調査に後者の機能が多用される。
【０００４】
ここで、膨大な数の基板を検査して得られた結果（欠陥位置）を単純に重ねた場合、歩留まり低下の原因と関連のない基板や別の原因によって異常が発生している基板の検査結果が混在してしまい、問題となっている異常に固有の分布を抽出しにくい。そこで、歩留まりの低下が発覚すると、解析担当者が製造に関する知識や経験に基づいて、製造ロット中から異常と関連があると推測される基板を抽出し、それらの基板上の欠陥位置を重ねあわせて欠陥分布を確かめる。そのため、適当な抽出が行われて原因が特定されるまでに多くの時間が必要であり、また、解析作業が解析担当者のスキルに依存するという問題がある。
【０００５】
この問題を解決するために、基板の表面上にいくつかの領域を設定し、領域毎の欠陥の発生状況と既知の欠陥分布パターンとの類似性に基づいて、基板上の欠陥分布を自動で分類する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、半導体装置の製造工程において、検査対象ウェハを同心円状の複数の領域に分割してそれらの領域の欠陥数を順に並べたｒ方向（径方向）のヒストグラムを作成するとともに、そのウェハを複数の扇形の領域に分割してそれらの領域の欠陥数を順に並べたθ方向（角方向）のヒストグラムを作成し、それら二つのヒストグラムの変化点の位置に基づいて、検査対象ウェハ上の欠陥分布を分類する。
【０００６】
また、環状に分布する欠陥と塊状に分布する欠陥に関して、上記類似性を判断するために必要な組み合わせのパターンを自動的に生成する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平９−１９１０３２号公報
【特許文献２】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】
【０００７】
ところで、実際の製造工程では、欠陥の位置のズレや大きさの変化などが或る程度発生する。このため、特許文献１の方法では、次のような問題がある。
【０００８】
例えば図２０Ａに示すように、検査対象ウェハ２０１０上の或る範囲は領域２００１と領域２００２に分割されており、既知の欠陥分布パターン２０００では、領域２００１の中央部に欠陥２００３が位置しているものとする。この場合は、検査対象ウェハ２０１０において、その欠陥２００３に対応する欠陥２００４は、欠陥２００３に対応する中央部から若干位置ズレしていても、欠陥２００３と同じく領域２００１に属していると正しく判断される。これに対して、図２０Ｂに示すように、既知の欠陥分布パターン２０００で、領域２００１の端部に欠陥２００５が位置している場合は、検査対象ウェハ２０１０において、その欠陥２００５に対応する欠陥２００６は、図２０Ａにおける欠陥２００４と同程度の位置ズレであるにも関わらず、別の領域２００２に属していると誤って判断される。このため、特許文献１の方法では、検査対象ウェハ２０１０が、たとえ実際には既知の欠陥分布パターン２０００と同様の欠陥分布パターンを持つものであっても、正しく分類されないという問題がある。
【０００９】
特許文献２の方法は、この問題の解決を図るものであるが、組み合わせのパターン数が膨大になる上に、環状および塊状以外の欠陥分布の分類には適用できないという問題がある。
【００１０】
そこで、この発明の課題は、分類の基準となる既知の欠陥分布パターンに対して検査対象となる基板上の欠陥の位置ズレや大きさの変化が発生する場合であっても、基板上の欠陥分布を精度良く分類できる欠陥分布分類方法および欠陥分布分類装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するため、この発明の欠陥分布分類方法は、
基板の表面上に複数の閉領域を互いに一部重なるように設定し、
検査装置によって上記基板上の欠陥をそれぞれ検出して、各欠陥の位置を表す情報を少なくとも含む欠陥情報を取得し、
上記欠陥情報に基づいて、上記各閉領域毎に、その閉領域に属する欠陥の特徴を表す特徴量を算出し、
上記特徴量がなす組と、既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組との比較を行って、上記基板上の欠陥分布を分類する。
【００１２】
ここで「既知の欠陥分布パターン」とは、既知のタイプの欠陥が発生した場合の、基板上でのその欠陥の分布を表す情報を意味する。
【００１３】
この発明の欠陥分布分類方法では、基板の表面上に複数の閉領域を互いに一部重なるように設定している。したがって、検査対象となる基板上の欠陥の位置ズレや大きさの変化が見られる場合に、或る閉領域に属する欠陥が完全にその閉領域から外れてしまうのではなく、その閉領域と別の閉領域とが重なっている部分（これを「重なり部分」と呼ぶ。）に入る確率が生じる。これにより、その欠陥は、その閉領域と別の閉領域とのそれぞれについての特徴量を算出に寄与する。したがって、上記特徴量がなす組と、既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組との比較を行って、上記基板上の欠陥分布を分類することによって、基板上の欠陥分布を従来例に比して精度良く分類できる。この結果、既知の欠陥分布パターンに分類される異常の発生を早期に検知することができ、迅速に対策することができる。
【００１４】
上記特徴量がなす組は、上記各閉領域に対応する成分を持つベクトルであって、上記各成分がそれぞれ対応する閉領域に属する欠陥の特徴量を表すものであるのが望ましい。そのようにした場合、上記比較のための演算をベクトル演算によって行うことができる。したがって、上記比較のための演算を容易に行うことができる。
【００１５】
一実施形態の欠陥分布分類方法では、上記複数の閉領域は、互いに同じ寸法を持ち、かつ上記基板表面上で行列状に配列された矩形領域であることを特徴とする。
【００１６】
ここで、矩形領域とは、長方形の領域だけでなく、正方形の領域をも含む。
【００１７】
この一実施形態の欠陥分布分類方法では、上記基板表面上に上記複数の閉領域を互いに隙間無く、容易に重ねて配置することができる。
【００１８】
一実施形態の欠陥分布分類方法では、
既知の欠陥分布パターンにおける欠陥密度の異なる領域に対応して上記閉領域が複数設定され、
上記対をなす閉領域が互いに重なっている部分は上記欠陥密度の異なる領域の間の遷移領域に対応することを特徴とする。
【００１９】
ここで「遷移領域」とは、欠陥の密度が上記欠陥密度の異なる領域の間に相当する領域を意味する。
【００２０】
この一実施形態の欠陥分布分類方法では、或る既知の欠陥分布パターンに対応する各々の閉領域についての特徴量が、ウェハ上の欠陥分布がその既知の欠陥分布パターンに分類されるべきか否かを的確に表す。したがって、既知の欠陥分布パターンが複雑な形状であっても、ウェハ上の欠陥分布を精度良く分類できる。また、欠陥分布パターンの種類がある程度限定されており、あらかじめその殆どがわかっている場合であれば、ウェハの特徴量の数を限定できる。したがって、演算が簡単になる。
【００２１】
一実施形態の欠陥分布分類方法は、或る閉領域について上記特徴量を求めるとき、その閉領域が別の閉領域と重なっている部分については重なりの度合いに応じて上記欠陥情報に対して重み付けを行うことを特徴とする。
【００２２】
ここで「重なりの度合い」とは、或る領域に重なっている閉領域の数を意味する。
【００２３】
この一実施形態の欠陥分布分類方法では、或る閉領域について上記特徴量を求めるとき、その閉領域のうち別の閉領域と重なっている部分（重なり部分）については重なりの度合いに応じて上記欠陥情報に対して重み付けを行うので、上記重なり部分の欠陥は、そこに重なっている閉領域のそれぞれについての特徴量の算出に的確に寄与する。したがって、基板上の欠陥分布をさらに精度良く分類できる。
【００２４】
一実施形態の欠陥分布分類方法では、
上記比較による分類は、
上記各閉領域に対応する成分を持ち、上記各成分がそれぞれ対応する閉領域に属する欠陥の特徴量を表している特徴ベクトルと、それぞれ既知の欠陥分布パターンを表す複数の特徴ベクトルとを比較して、上記基板上の欠陥分布を上記既知の欠陥分布パターンのうち最も近いものに分類することを特徴とする。
【００２５】
この一実施形態の欠陥分布分類方法では、上記比較のための演算をベクトル演算によって行うことができる。したがって、上記比較のための演算を容易に行うことができる。
【００２６】
一実施形態の欠陥分布分類方法は、上記欠陥情報に対する重みの合計を１に設定することを特徴とする。
【００２７】
この一実施形態の欠陥分布分類方法では、上記重なり部分の欠陥は、そこに重なっている閉領域のそれぞれについての特徴量の算出に的確に寄与する。したがって、基板上の欠陥分布をさらに精度良く分類できる。
【００２８】
一実施形態の欠陥分布分類方法では、上記各閉領域についての上記特徴量はその閉領域内の欠陥密度を表すことを特徴とする。
【００２９】
この一実施形態の欠陥分布分類方法では、上記特徴量によって上記各閉領域についての特徴を的確に表すことができる。
【００３０】
この発明の欠陥分布分類装置は、
基板の表面上に複数の閉領域を互いに一部重なるように設定する閉領域設定部と、
上記基板上の欠陥をそれぞれ検出して、各欠陥の位置を表す情報を少なくとも含む欠陥情報を取得する検査装置と、
上記欠陥情報に基づいて、上記各閉領域毎に、その閉領域に属する欠陥の特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、
上記特徴量がなす組と、既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組との比較を行って、上記基板上の欠陥分布を分類する分類部とを備える。
【００３１】
この発明の欠陥分布分類装置によれば、上記発明の欠陥分布分類方法を実施することができ、上述の作用効果を奏することができる。すなわち、この発明の欠陥分布分類装置では、基板の表面上に複数の閉領域を互いに一部重なるように設定している。したがって、検査対象となる基板上の欠陥の位置ズレや大きさの変化が見られる場合に、或る閉領域に属する欠陥が完全にその閉領域から外れてしまうのではなく、その閉領域と別の閉領域とが重なっている部分（これを「重なり部分」と呼ぶ。）に入る確率が生じる。これにより、その欠陥は、その閉領域と別の閉領域とのそれぞれについての特徴量を算出に寄与する。したがって、上記特徴量がなす組と、既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組との比較を行って、上記基板上の欠陥分布を分類することによって、基板上の欠陥分布を従来例に比して精度良く分類できる。この結果、既知の欠陥分布パターンに分類される異常の発生を早期に検知することができ、迅速に対策することができる。
【００３２】
一実施形態の欠陥分布分類装置は、上記分類部によって分類された結果に基づいて、欠陥分布が或る欠陥分布パターンに分類された基板の発生頻度を画面に表示する発生頻度表示部を備えたことを特徴とする。
【００３３】
この一実施形態の欠陥分布分類装置では、上記発生頻度表示部は、上記分類部によって分類された結果に基づいて、欠陥分布が或る欠陥分布パターンに分類された基板の発生頻度を画面に表示する。したがって、解析担当者は、上記画面の表示を見て、上記基板の製造過程で発生している異常を容易に認識できる。
【００３４】
一実施形態の欠陥分布分類装置は、上記分類部によって分類された結果に基づいて、欠陥分布が或る欠陥分布パターンに分類された基板が発生したとき警告を発する警告部を備えたことを特徴とする。
【００３５】
この一実施形態の欠陥分布分類装置では、上記警告部は、上記分類部によって分類された結果に基づいて、欠陥分布が或る欠陥分布パターンに分類された基板が発生したとき警告を発する。したがって、解析担当者は、上記警告によって、上記基板の製造過程で発生している異常を容易に認識でき、迅速に対策をとることができる。
【００３６】
また、上記既知の欠陥分布パターンを表す特徴量がなす組を複数記憶したデータベース部を備えるのが望ましい。この場合、上記基板上の欠陥分布を、既知の欠陥分布パターンのいずれかに容易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】
【００３７】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００３８】
（第１実施形態）
図１は、本発明の欠陥分布分類装置の一実施形態である欠陥分布分類システム１００の構成を示している。基板としての半導体ウェハ１０１は製造工程１０２で加工された結果、薄膜デバイスとして完成する（簡単のため、製造工程中および完成後を含めて、これを「ウェハ」と呼ぶ。）。ここで、製造工程１０２とは洗浄工程や成膜工程、露光工程、エッチング工程などウェハ１０１に対する製造処理単位ごとに分かれた複数の工程と、それら製造処理が正しく行われているかどうかを確認する為にウェハ１０１の検査を行う検査工程とで構成される。検査工程にはウェハ１０１上に形成された回路パターンの欠陥を検査する外観検査やウェハ１０１上に存在する異物を検査する異物検査などがあり、それら検査を行う検査装置１０３，１０３がネットワーク１０４を通じて欠陥分布分類システム１００と接続されている。本発明では、検査種類を問わず、検査装置１０３によって検出されたウェハ１０１上の異常を「欠陥」と呼ぶ。検査終了後、検査装置１０３は検出したウェハ１０１を識別する情報とそのウェハ１０１の全欠陥の位置を記述した欠陥情報１０５を欠陥分布分類システム１００に送信する。
【００３９】
欠陥分布分類システム１００は、データの入出力処理を行うデータ入出力部１０６、欠陥情報１０５に対する分類処理や既知の欠陥分布情報の学習処理を行う演算部１０７、警告部としての警告発生部１０８、および、欠陥情報と分類結果を記録する検査ＤＢ（データベース）１０９、ウェハ上での既知のタイプの欠陥の分布を表す情報（以後、「欠陥分布パターン」と呼ぶ。）を記録する辞書ＤＢ１１０からなる。
【００４０】
また、欠陥分布分類システム１００にはネットワーク１１１を介して情報表示用のクライアント１１２が接続されている。表示用クライアント１１２はデータ入出力部１０６と通信することで異常発生時に警告を出力したり、検査ＤＢ１０９に記録された検査結果や分類結果をグラフや表で表示したりすることができる。また、ネットワーク１１１には辞書登録用クライアント１１３も接続されており、データ入出力部１０６と通信することで辞書ＤＢ１１０に対して既知の欠陥分布パターンの登録処理を行う。なお、ネットワーク１０４とネットワーク１１１は同一でも良い。
【００４１】
次に、この欠陥分布分類システム１００による処理の詳細について説明する。
【００４２】
図２は、検査装置１０３から欠陥分布分類システム１００に送信される欠陥情報の例である。検査装置１０３は、ウェハ１０１上に検出された全ての欠陥２０１についてその座標Ｘ，Ｙおよび欠陥サイズなどの詳細情報を取得する。ここでの詳細情報とは、例えば異物検査であれば異物の大きさといった、検査装置の測定項目である。検出された全ての欠陥情報は、各ウェハ１０１に割り当てられた識別ＩＤやウェハ１０１が含まれるロットの識別ＩＤ、検査を実施した時刻などの情報と共に欠陥分布分類システム１００に送信される。
【００４３】
欠陥分布分類システム１００に送信された欠陥情報１０５はデータ入出力部１０６が受け取り、演算部１０７に送られる。図３に、演算部１０７での処理の概略フローを示す。この概略フローに示すように、演算部１０７は、まず閉領域設定部として働いて、欠陥分布分類システム１００に存在する図示しないメモリ領域にあらかじめ設定された定義に従って、ウェハ面上に複数の閉領域Ｄｉを互いに一部重なるように設定する（ステップＳ３０１）。ここで、Ｄｉはｉ番目（ｉは自然数とする。）の閉領域とし、全閉領域の集合をＤ＝｛Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｉ，…｝で表す。次に、欠陥情報１０５に含まれる座標情報とステップＳ３０１で作成した各閉領域Ｄｉが占める範囲とを比較して各閉領域Ｄｉに属する欠陥を抽出する（ステップＳ３０２）。次に抽出した欠陥の位置を表す欠陥情報から、各閉領域Ｄｉにおける欠陥の特徴を表す特徴量ｘｉを計算する（ステップＳ３０３）。特徴量ｘｉの内容については後述する。次に、ウェハ１０１に関して算出された全ての特徴量ｘｉがなす組を特徴ベクトルＸ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ，…）として設定する（ステップＳ３０４）。次に、ステップＳ３０４で求めたウェハ１０１の特徴ベクトルＸと辞書ＤＢ１１０に記録された既知の各欠陥分布パターンを表す特徴ベクトル（後述する代表ベクトル）との類似度をそれぞれ計算する（ステップＳ３０５）。最後に、そのウェハ１０１上の欠陥分布を最も類似度の高い欠陥分布パターンに分類する（ステップＳ３０６）。
【００４４】
次に、上記各ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理について詳細に説明する。
【００４５】
図４に、ステップＳ３０１で設定される閉領域Ｄｉの一例を示す。この例では、単一の閉領域Ｄｉは、ウェハ１０１面上のある一部分で定義された矩形領域（この例では正方形の領域）４０１である。この矩形領域４０１の端部は、別の矩形領域の端部と重なるように設定される。図５Ａの例では、二つの矩形領域５０１および５０２がそれらの間に重なり部分５０３を持つように設定されている。このような重なり部分は２つの矩形領域の間に限られず、さらに多くの矩形領域の間に設定されても良い。例えば、図５Ｂの例では、４つの矩形領域５０４〜５０７が、互いに重なるように設定されている。この場合、隣接する２つの矩形領域がそれらの辺に沿った部分５０８で重なっており、矩形領域の角に相当する部分（クロスハッチングで示す。）５０９ではその周りの４つの矩形領域５０４〜５０７が重なっている。このようにして、ウェハ１０１の表面に複数の矩形領域が互いに一部重なるように行列状に設定された例を図６に示す。閉領域として矩形領域を用いているので、それらの矩形領域を互いに隙間無く、容易に重ねて配置することができる。
【００４６】
ステップＳ３０２では、ステップＳ３０１で設定した閉領域Ｄｉ内に存在する欠陥をその閉領域Ｄｉに属する欠陥として抽出する。図７Ａに、図５Ａの矩形領域５０１および５０２を別々に示す。ここで、矩形領域５０１内に白地で示す範囲６０１および矩形領域５０２内に白地で示す範囲６０２は互いに重なっていない部分（これを「非重なり部分」と呼ぶ。）である。また、矩形領域５０１内に点描で示す範囲６０３および矩形領域５０２内に点描で示す範囲６０３は、図５Ａ中に示した重なり部分５０３に相当する。範囲６０１内に存在する欠陥は矩形領域５０１に所属し、範囲６０２内に存在する欠陥は矩形領域５０２に所属する。また、範囲６０３内に存在する欠陥は、矩形領域５０１と矩形領域５０２との両方に所属する。
【００４７】
本実施形態では、各閉領域Ｄｉは他の閉領域との間に重なり部分を持つように設定されている。このため、単純に各閉領域Ｄｉ内に存在する欠陥をその閉領域Ｄｉに属すると判断してしまうと、重なり部分に存在する欠陥はその位置に該当する全ての閉領域に属するものとしてカウントされて、各閉領域Ｄｉに属する欠陥数の合計とウェハ全体の欠陥の数とが一致しなくなってしまう。また、重なり部分に存在する欠陥はそれぞれの閉領域Ｄｉでの特徴量の算出で用いられるので、後に説明するステップＳ３０４で求められるウェハの特徴ベクトルＸに対して、非重なり部分に存在する欠陥よりも大きな影響力を持つことになってしまう。そこで、ｊ番目の欠陥ｐｊがｉ番目の閉領域Ｄｉに属する度合いとして所属度ｕｉｊという概念を導入する。このとき、閉領域Ｄｉ内で非重なり部分に存在する欠陥ｐｊの所属度ｕｉｊを１とし、閉領域Ｄｉ外に存在する欠陥ｐｋの所属度ｕｉｋを０とし、また、閉領域Ｄｉ内で重なり部分に存在する欠陥ｐｊの所属度ｕｉｊを１と０との間の値とする。なお、全ての領域Ｄｉが他の閉領域との間に重なり部分を持たないとき、欠陥ｐｊの所属度ｕｉｋの値は次式で表される。
【００４８】
【数１】
2007049020.tif 000003
また、領域Ｄｉに属する欠陥数Ｎｉは次式で表される。
【００４９】
【数２】
2007049020.tif 000004
また、ウェハに存在する欠陥の合計数Ｎは次式で表される。
【００５０】
【数３】
2007049020.tif 000005
本実施形態では、閉領域Ｄｉが互いに一部重なっている場合であっても式（２）および（３）の関係が成り立つように、上述のように所属度ｕｉｊの概念を拡張して、式（１）に代えて次の式（４）を用いる。
【００５１】
【数４】
2007049020.tif 000006
この式（４）を実現するには、各閉領域Ｄｉ内の各部分（重なり部分と非重なり部分）について重なりの度合いに応じた重みｗを定義して合計が１になるように設定し、各部分についての重みｗがその部分に存在する欠陥の所属度に等しいものとすればよい。このようにした場合、各閉領域Ｄｉに属する欠陥の数Ｎｉおよびウェハに存在する欠陥の合計数Ｎはそれぞれ式（２）および式（３）をそのまま用いて求めることができる。
【００５２】
図７Ａの例を用いて所属度ｕと重みｗについて説明する。矩形領域５０１内の非重なり部分６０１および矩形領域５０２内の非重なり部分６０２については、重みｗをそれぞれ１とする。重なり部分６０３については、矩形領域５０１と矩形領域５０２との間で合計が１になるように、重みｗを決定する。一般的には、重みｗは、例えば予め定められた優先度などによって閉領域Ｄｉ間で偏った値としてもよく、各閉領域Ｄｉ間で均等な値としても良い。各閉領域Ｄｉ間で均等な値を設定する場合は、重みｗは、１を重なりの数で割り算した値となる。つまり、２つの矩形領域５０１および５０２の重なり部分６０３の重みｗはそれぞれ０．５となる。非重なり部分６０１に欠陥が存在する場合、その欠陥の矩形領域５０１に対する所属度ｕは１、矩形領域５０２に対する所属度ｕは０となる。一方、非重なり部分６０３に欠陥が存在する場合、この欠陥は矩形領域５０１と矩形領域５０２の両方に所属度ｕ＝０．５で属することになる。
【００５３】
図７Ｂの例は図５Ｂ中の各矩形領域５０４〜５０７を別々に示したものである。非重なり部分６０４〜６０７については、それぞれ重みｗ＝１と設定される。また、辺に沿った部分６０８〜６１１は、２つの矩形領域が重なっているので、重みｗの合計が１になるように、重みｗはそれぞれ０．５と設定される。角に相当する部分６１２は、４つの矩形領域５０４〜５０７が重なっているので、合計が１になるように、重みｗはそれぞれ０．２５と設定される。
【００５４】
また、図７Ｃのように矩形領域６１３と矩形領域６１４との間の重なり部分６１５が比較的広い場合には、重なり部分６１５を幾つかのセグメントに分割して、それらのセグメントにそれぞれ重みｗを設定することも可能である。図７Ｄは図７Ｃ中の矩形領域６１３および矩形領域６１４を別々に示したものである。図７Ｄでは図７Ｃ中の重なり部分６１５を分割して３つのセグメント６１６〜６１８を設定している。例えば、セグメント６１６は、矩形領域６１３の重なり部分内で最も内側（非重なり部分６１３に近い側）に位置するとともに、矩形領域６１４の重なり部分内で最も外側（非重なり部分６１４から遠い側）に位置している。セグメント６１７は両方の矩形領域の重なり部分内でそれぞれ中間に位置している。セグメント６１８は、矩形領域６１３の重なり部分内で最も外側（非重なり部分６１３から遠い側）に位置するとともに、矩形領域６１４の重なり部分内で最も内側（非重なり部分６１４に近い側）に位置している。この位置関係から、重複するそれぞれのセグメントで重みｗの合計が１になるように、セグメント６１６〜６１８について矩形領域６１３の重なり部分に対する重みｗは、例えば非重なり部分６１３に近い側から順に０．７、０．５、０．３と設定する一方、矩形領域６１４の重なり部分に対する重みｗは非重なり部分６１４に遠い側から順に０．３、０．５、０．７に設定する。
【００５５】
このように重み付けを行うことにより、重なり部分の欠陥は、そこに重なっている矩形領域のそれぞれについての特徴量の算出に的確に寄与する。したがって、ウェハ上の欠陥分布を精度良く分類できる。
【００５６】
図３中のステップＳ３０３以降の処理で用いられる特徴量、後述する学習方法および分類方法は、半導体製造の分野に留まらずパターン認識の分野で様々な手法が提案されている。本手法では任意の手法を用いることが可能であるが、それらの手法の１例を用いて説明する。
【００５７】
ステップＳ３０３の特徴量算出処理について、欠陥密度を特徴量ｘｉとして用いた場合について説明する。一般に、或る領域の欠陥密度Ｃｉは、その領域に含まれた欠陥の数をＮｉ、その領域の面積をＡｉとするとき、次式（５）で定義される。
【００５８】
Ｃｉ＝Ｎｉ／Ａｉ                                          …（５）
ここで閉領域Ｄｉに関して述べると、閉領域Ｄｉの面積Ａｉは設定する領域のサイズから容易に算出することができる。閉領域Ｄｉに属する欠陥の数Ｎｉは式（２）および式（４）で定義され、閉領域Ｄｉに属する全ての欠陥についてその閉領域Ｄｉに対する所属度を足し合わせた値である。この例では、各閉領域Ｄｉについて式（５）で求められる欠陥密度が、その閉領域Ｄｉの欠陥の特徴を表す特徴量ｘｉとなる。
【００５９】
ステップＳ３０４では、ウェハ１０１に関して算出された全ての特徴量ｘｉがなす組を、次式（６）に示す特徴ベクトルＸとして設定する。
【００６０】
Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ，…）                          …（６）
具体的には、ウェハ１０１の特徴ベクトルＸは、全ての閉領域Ｄｉの数に対応する次元数を持ち、各成分ｘｉ（ｉ＝１，２，…）がそれぞれ対応する閉領域Ｄｉの欠陥密度Ｃｉを表すものである。
【００６１】
次のステップＳ３０５では、既述のように、この検査対象ウェハの特徴ベクトルＸと辞書ＤＢ１１０に登録された各欠陥分布パターンを表す特徴ベクトル（後述する代表ベクトル）との類似度を計算する。そこで、ステップＳ３０５の処理の詳細を説明する前に、辞書ＤＢ１１０への登録処理について説明する。
【００６２】
辞書ＤＢ１１０は、既知の欠陥分布パターンについて、その欠陥分布が発生した際のウェハの欠陥情報に基づいた分布情報を記録する。各々の既知の欠陥分布が発生した際のウェハの欠陥情報は、解析担当者が事前に準備しているものとする。対象となるウェハは、各々の欠陥分布が発生した全てのウェハである必要は無く、製造ロット中からその欠陥分布に関して典型的な欠陥が発生しているいくつかのウェハを抽出してもよい。解析担当者が辞書登録用クライアント１１３に対してウェハ群の欠陥情報を入力すると、辞書登録用クライアント１１３は欠陥分布分類システム１００のデータ入出力部１０６を通じて演算部１０７に欠陥情報を送信し、演算部１０７は辞書登録処理を開始する。
【００６３】
図８はこの辞書登録処理の流れを示している。ステップＳ８０１〜Ｓ８０４の処理は、図３のステップＳ３０１〜３０４の処理と同じものである。すなわち、ステップＳ８０１〜Ｓ８０４で、演算部１０７は、辞書登録用クライアント１１３から送信された個々のウェハの欠陥情報について、図３の処理と同様に閉領域Ｄｉを設定してウェハの特徴ベクトルＸを求める。次に、この辞書登録処理では、送信された全てのウェハについて特徴ベクトルを求めた後（ステップＳ８０５）、次に述べる学習処理を開始して（ステップＳ８０６）、学習結果を辞書ＤＢ１１０に記録する（ステップＳ８０７）。辞書ＤＢ１１０には、学習結果だけでなく、学習元となったウェハ群の欠陥情報その他の情報を記録しても良い。
【００６４】
ステップＳ８０６の学習処理についても、特徴量の算出処理と同様に任意の従来法を適用することができるが、本実施形態では次のようにして行う。すなわち、図９に示すように、既知の欠陥分布パターン（図９中に「パターン１」「パターン２」…と表す。）が発生した製造ロット中のウェハを、それらの欠陥分布パターン毎にウェハ群９０１，９０２，…としてまとめる。そして、各ウェハ群９０１，９０２，…毎に、そのウェハ群に属するウェハ同士の間で平均の特徴ベクトルを求める。例えば、ウェハ群９０１に属するウェハの特徴ベクトルをＸ１１＝（ｘ１１１，ｘ２１１，…，ｘｉ１１，…），Ｘ１２＝（ｘ１１２，ｘ２１２，…，ｘｉ１２，…），…とする。そして、欠陥分布パターン１のウェハ群９０１に属する各ウェハ同士の間で平均の特徴ベクトルＸ１＝（ｘ１１，ｘ２１，…，ｘｉ１，…）を求める。ここで、ｘｉ１は、ウェハ群９０１に属するウェハ間でのｉ番目の成分の平均値であり、ウェハ群９０１に属するウェハの数をｍ１としたとき、ｘｉ１＝（ｘ１１１＋ｘ２１２＋…＋ｘｉ１ｉ＋…）／ｍ１と表される。また、ウェハ群９０２に属するウェハの特徴ベクトルをＸ２１＝（ｘ１２１，ｘ２２１，…，ｘｉ２１，…），Ｘ２２＝（ｘ１２２，ｘ２２２，…，ｘｉ２２，…），…とする。そして、欠陥分布パターン２のウェハ群９０２に属する各ウェハ同士の間で平均の特徴ベクトルＸ２＝（ｘ１２，ｘ２２，…，ｘｉ２，…）を求める。ここで、ｘｉ２は、ウェハ群９０２に属するウェハ間でのｉ番目の成分の平均値であり、ウェハ群９０２に属するウェハの数をｍ２としたとき、ｘｉ２＝（ｘ１２１＋ｘ２２２＋…＋ｘｉ２ｉ＋…）／ｍ２と表される。このようにして、各ウェハ群９０１，９０２，…毎に、そのウェハ群に属するウェハ同士の間で平均の特徴ベクトルＸ１，Ｘ２，…を求める。そして、これらの平均の特徴ベクトルＸ１，Ｘ２，…をそれぞれ既知の欠陥分布パターン１，２，…を表す代表ベクトルとする。これらの代表ベクトルが学習結果として辞書ＤＢ１１０に記録される（ステップＳ８０７）。
【００６５】
図１０は、ウェハに２つの閉領域Ｄ１，Ｄ２のみが設定されている場合（すなわち、各ベクトルが２次元成分（ｘ１，ｘ２）で表される場合）の、検査対象ウェハの特徴ベクトルＸ、および既知の欠陥分布パターン１，２，３の代表ベクトルＸ１，Ｘ２，Ｘ３を模式的に示している。図１０中の記号○、□、△はそれぞれ欠陥分布パターン１，２，３の学習元となったウェハに対応する。
【００６６】
図３（分類処理）のステップＳ３０５では、既知の各欠陥分布パターンの代表ベクトルと検査ウェハの特徴ベクトルとを比較して、それらの間の類似度ｒを計算する。上に示した図１０から明らかなように、各欠陥分布パターン１，２，３の代表ベクトルＸ１，Ｘ２，Ｘ３と検査対象ウェハの特徴ベクトルＸとの間の距離ν１，ν２，ν３が近いほど類似性が高いと判断できる。各欠陥分布パターンの代表ベクトルと検査対象ウェハの特徴ベクトルとの類似度ｒｉは、それらの間の距離νｉから次式（７）で定義できる。
【００６７】
νｉ＝｜Ｘｉ−Ｘ｜
＝｛(ｘ１ｉ−ｘ１)２＋(ｘ２ｉ−ｘ２)２＋…＋(ｘｉｉ−ｘｉ)２＋…｝１／２
ｒｉ＝（νｉ）−１                                          …（７）
全ての欠陥分布パターンについて、式（７）を用いて類似度ｒを算出する。そして、その検査対象ウェハ上の欠陥分布を、最も類似度ｒが大きくなるような欠陥分布パターンに分類する（ステップＳ３０６）。このような類似度の算出方法は、最小距離判別法と呼ばれる。なお、類似度ｒについて閾値を設定し、いずれの欠陥分布パターンについてもｒがその閾値を超えない場合には、そのウェハ上の欠陥分布はどの欠陥分布パターンにも当てはまらないと判断してもよい。ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理よって分類された結果は、ウェハの欠陥情報と共に検査ＤＢ１０９に記録される。検査ＤＢ１０９のデータ構造の例を図１１に示す。検査ＤＢは、ウェハＩＤ、ロットＩＤ、処理日時、分類結果、詳細項目１、詳細項目２などの項目からなる。「分類結果」欄にそのウェハ（上の欠陥分布）がどの欠陥分布パターンに分類されたかが記録される。図１１の例では、製造ロットＡＡＡ内のウェハＡＡＡ−１２３が「パターン１」に分類されている。
【００６８】
図１２は、ウェハ上に図５Ａ中に示した矩形領域５０１，５０２を設定した場合の、各領域に対する欠陥の所属度を説明するものである。辞書ＤＢ１１０に登録された或る「既知パターン」の欠陥１２０１は、矩形領域５０１内の非重なり部分６０１に位置するので、矩形領域５０１に対する所属度が１になる。検査装置１０３によって検査された「検査ウェハ１」上の欠陥１２０２は、欠陥１２０１から少しずれて矩形領域５０１と矩形領域５０２の重なり部分６０３に存在するため、矩形領域５０１と矩形領域５０２の両方にそれぞれ或る所属度（０と１との間の値）で所属する。また、検査装置１０３によって検査された「検査ウェハ２」上の欠陥１２０３は、欠陥１２０２から更にずれて矩形領域５０２の非重なり部分６０２に存在するので、矩形領域５０１には属さず、矩形領域５０２に対する所属度が１になる。図１３は、図１２中に示した欠陥１２０１，１２０２，１２０３が各矩形領域５０１，５０２の特徴量に与える影響度を示している。この図１３から分かるように、矩形領域５０１から欠陥が順（欠陥１２０１，１２０２，１２０３の順）に離れるのにつれて、矩形領域５０１の特徴量が段階的に小さくなっている。逆に見れば、矩形領域５０２に欠陥が順（欠陥１２０１，１２０２，１２０３の順）に近づくのにつれて、矩形領域５０２の特徴量が段階的に大きくなっている。このように、この欠陥分布分類方法によれば、分類の基準となる既知の欠陥分布パターンに対して検査対象ウェハ上の欠陥の位置ズレや大きさの変化が発生する場合であっても、その位置ズレ等を特徴量に段階的に反映できる。したがって、ウェハ上の欠陥分布を精度良く分類できる。
【００６９】
なお、本実施形態では、ウェハ上に閉領域として同じ大きさの矩形領域を設定したが、これに限られるものではなく、互いに異なる大きさの領域を設定しても良い。また、閉領域の形状も、同心円状や扇形、もしくはそれらを組み合わせた型など、任意の図形を用いることができる。
【００７０】
以上が、演算部１０７による分類処理である。
【００７１】
次に、上記分類処理の結果を用いた、各欠陥分布パターンに分類されるウェハの発生頻度を表示する仕方について説明する。図１中に示したように、欠陥分布分類システム１００には、ネットワーク１１１を介して、発生頻度表示部として働く表示用クライアント１１２が接続されている。解析担当者は、表示用クライアント１１２を操作して発生頻度を調査したい欠陥分布パターンと検査が実施された期間を指定する。ウェハに作り込まれる半導体デバイスの機種名など、その他の情報を指定しても良い。担当者の指定した条件は、データ入出力部１０６に送信される。条件を受け取ったデータ入出力部１０６は、検査ＤＢ１０９から条件に一致するウェハを検索し、そのウェハの欠陥情報を表示用クライアント１１２に送信する。表示用クライアント１１２では、図１４に示すように、受け取ったウェハの欠陥情報を検査日時順に並び替え、その結果をグラフとして表示画面１４００に表示する。この図１４の例では、辞書ＤＢ１１０に定義された「パターン１」と「パターン２」に分類される検査対象ウェハの発生頻度を、グラフ１４０１およびグラフ１４０２で示している。各グラフの横軸は検査日時であり、受け取ったウェハが検査日時順に分類されるようになっている。例えば「パターン１」のグラフ１４０１中の縦線１４０３は、或るウェハがその「パターン１」に分類されていることを表している。グラフ１４０１を見ると、期間１４０４では縦線が密集して表示されており、この期間に「パターン１」の欠陥が集中して発生していることがわかる。また、グラフ１４０２を見ると、グラフの右側ほど直線の密度が上がっており、発生頻度が増加傾向にあることがわかる。検査ＤＢ１０９には、ウェハがどのロットに含まれているかが記録されているので、図１５に示すように、ロット内で各欠陥分布パターンに分類されるウェハが発生している割合をロット単位のグラフとして表示画面１４００に表示することもできる。この図１５の例では、辞書ＤＢ１１０に定義された「パターン１」と「パターン２」に分類される検査対象ウェハについてのロット単位のグラフ１５０１，１５０２を示している。各グラフの横軸は図１４と同じく検査日時である。縦軸はその欠陥分布パターンに分類されるウェハがロット内にどれだけ発生しているかを示している。或るロットに含まれるウェハ１０枚のうち、例えば「パターン１」に分類されるウェハが２枚あれば、縦軸の０．２の位置にプロットされる。したがって、解析担当者は、画面１４００の表示を見て、製造過程で発生している異常を容易に認識できる。
【００７２】
表示用クライアント１１２は欠陥情報を数値情報あるいは文字情報として持っているので、図１４および図１５のグラフから任意のデータを選択して表形式で表示することが可能である。また、ウェハの模式図を描画し、各欠陥の位置情報から模式図に欠陥位置を示す画面を実装することもできる。また、欠陥分布分類システム１００から受け取った欠陥情報を図示しない他のシステムに対して提供することも可能である。
【００７３】
次に、特定の欠陥分布パターンが発生した際に警告する機能について説明する。図１中に示した欠陥分布分類システム１００は、図示しない記憶部に監視したい欠陥分布パターンの識別番号を記録している。演算部１０７において分類結果が計算されると、その分類結果はただちに警告発生部１０８に送られる。警告発生部１０８は、この図示しない記憶部に記録された欠陥分布パターンの識別番号と分類結果から得られた欠陥分布パターンの識別番号を照合し、一致した場合にはデータ入出力部１０６を通じて表示用クライアント１１２に警告を送信する。表示用クライアント１１２は警告を受信すると警告メッセージを画面に表示し、解析担当者に対応を促す。したがって、解析担当者は迅速に対策をとることができる。
【００７４】
以上に述べたように、本実施形態では、ウェハ面上に複数の矩形領域を互いに一部重なるように設定し、矩形領域同士の重なり部分について重なりの度合いを考慮した重みｗを設定する。検査装置１０３から送信された欠陥情報１０５は、領域毎に上記重み付けがなされて抽出される。このことにより、辞書ＤＢ１１０に登録されている各欠陥分布パターンに対して欠陥位置のずれや大きさの変化があっても、精度良く分類することができる。
【００７５】
（第２実施形態）
既述のように、ウェハ上に設定する閉領域の形状は、矩形領域に限られるものではない。本実施形態では、上記閉領域を、既知の欠陥分布パターンの領域毎の欠陥密度の違いに対応して複数設定する。
【００７６】
例えば、図１６Ａに示す欠陥分布パターンでは、ウェハの右下部分に湾曲した円弧状に欠陥の密領域１６０１が存在し、それ以外の部分は欠陥が粗な領域１６０２であるものとする。また、図１６Ｂに示す欠陥分布パターンでは、ウェハの左上部分に三ツ矢形状に欠陥が密な領域１６０３が存在し、それ以外の部分は欠陥が粗な領域１６０４であるものとする。欠陥が密な領域１６０１，１６０３は凡その範囲であり、その周りには欠陥が密な領域１６０１，１６０３から離れるにつれて欠陥の密度が次第に減少する遷移領域（図示せず）が存在する。
【００７７】
このような場合に、例えば図１７Ｂに示すように、欠陥が密な領域１６０１と略同じ形状で、かつ少し大きい閉領域（点描で示す）１７０２を設定する。この閉領域１７０２と対をなすように、図１７Ａに示すように、欠陥が粗な領域１６０２と略同じ形状および大きさの閉領域（点描で示す）１７０１を設定する。図１７Ｃに示すように、閉領域１７０１，１７０２が互いに重なっている部分１７０３は欠陥が密な領域１６０１と欠陥が粗な領域１６０２との間の遷移領域に対応する。また、例えば図１８Ｂに示すように、欠陥が密な領域１６０３と略同じ形状で、かつ少し大きい閉領域（点描で示す）１８０２を設定する。この閉領域１８０２と対をなすように、図１８Ａに示すように、欠陥が粗な領域１６０４と略同じ形状および大きさの閉領域（点描で示す）１８０１を設定する。図１８Ｃに示すように、閉領域１８０１，１８０２が互いに重なっている部分１８０３は欠陥が密な領域１６０３と欠陥が粗な領域１６０４との間の遷移領域に対応する。
【００７８】
このとき、第１実施形態と同様に式（４）を満たすように、各部分の重なりの度合いに応じて重みｗを設定する。例えば、図１７Ｃに示す閉領域１７０１について、白地で示す非重なり部分１７０１ｃの重みｗ＝１、重なり部分１７０３の重みｗ＝０．５、クロスハッチングで示す閉領域１７０２内の非重なり部分１７０２ｃの重みｗ＝０と設定する。また、閉領域１７０２について、クロスハッチングで示す非重なり部分１７０２ｃの重みｗ＝１、重なり部分１７０３の重みｗ＝０．５、白地で示す閉領域１７０１内の非重なり部分１７０１ｃの重みｗ＝０と設定する。同様に、図１８Ｃに示す閉領域１８０１について、白地で示す非重なり部分１８０１ｃの重みｗ＝１、重なり部分１８０３の重みｗ＝０．５、クロスハッチングで示す閉領域１８０２内の非重なり部分１８０２ｃの重みｗ＝０と設定する。また、閉領域１８０２について、クロスハッチングで示す非重なり部分１８０２ｃの重みｗ＝１、重なり部分１８０３の重みｗ＝０．５、白地で示す閉領域１８０１内の非重なり部分１８０１ｃの重みｗ＝０と設定する。
【００７９】
このように重みｗを設定した時の各領域の欠陥密度は式（５）を用いて容易に求めることができる。例えば、閉領域１７０１，１７０２の欠陥密度をそれぞれＣ１１，Ｃ１２とすると、図１６Ａに示した欠陥分布パターンの特徴量ｘ１はｘ１＝（Ｃ１１，Ｃ１２）で表すことができる。同様に、閉領域１８０１，１８０２の欠陥密度をそれぞれＣ２１，Ｃ２２とすると、図１６Ｂに示した欠陥分布パターンの特徴量ｘ２はｘ２＝（Ｃ２１，Ｃ２２）で表すことができる。
【００８０】
このようにして、既知の全ての欠陥パターンについて特徴量を求め、これらの特徴量がなす組をウェハの特徴ベクトルＸとして用いてもよい。すなわち、この場合、ウェハの特徴ベクトルＸは次式（８）で定義される。
【００８１】
Ｘ＝（Ｃ１１，Ｃ１２，Ｃ２１，Ｃ２２，…，Ｃｉ１，Ｃｉ２，…）    …（８）
ウェハの特徴ベクトルＸを式（８）で定義することで、第１実施形態の特徴量と同様に扱うことができる。つまり、図３および図８の処理を式（８）に適用することで分類処理を行うことができる。
【００８２】
なお、本実施形態は、欠陥密度の異なる領域の数を２つに限定しない。例えば、図２１Ａに示すように欠陥が密な領域２１０１、２１０２および欠陥が疎な領域２１０３が存在するとする。このとき、既述の方法で領域を図２１Ｂに示す閉領域２１０４、２１０５および２１０６を設定する。これら３つの閉領域は図２１Ｃで示す遷移領域２１０７、２１０８、２１０９をもつ。図２１Ｃにおいて、遷移領域２１０７は閉領域２１０４と閉領域２１０６の遷移領域であり、遷移領域２１０８は閉領域２１０５と閉領域２１０６の遷移領域であり、遷移領域２１０９は閉領域２１０４〜２１０６の遷移領域である。遷移領域２１０９は３つの閉領域の重なり部分であるので、それぞれの閉領域に対する重みを均等に与えるとするとｗ=０．３３と設定する。
この欠陥分布分類方法では、或る既知の欠陥分布パターンに対応する複数の閉領域についての特徴量が、ウェハ上の欠陥分布がその既知の欠陥分布パターンに分類されるべきか否かを的確に表す。したがって、既知の欠陥分布パターンが複雑な形状であっても、ウェハ上の欠陥分布を精度良く分類できる。また、欠陥分布パターンの種類がある程度限定されており、あらかじめその殆どがわかっている場合であれば、ウェハの特徴ベクトルＸの次元数を削減できる。したがって、演算が簡単になる。
【００８３】
（第３実施形態）
図３のステップＳ３０５および図８のステップＳ８０５の分類処理に、図１９に示すような３層のニューラルネットワークを用いることができる。
【００８４】
第１実施形態において、ウェハ上に設定した閉領域の数をｍ、欠陥分布パターン数をｎとすると、入力層のニューロン素子数＝ｍ、出力層のニューロン素子数＝ｎのニューラルネットワークを用いて上記分類処理を行うことができる。中間層のニューロン素子数は任意である。
【００８５】
入力層のｉ番目のニューロン素子には、ステップＳ３０５およびステップＳ８０５で特徴ベクトルＸのｉ番目の成分値ｘｉを入力する。また、出力層のｊ番目のニューロン素子はｊ番目の欠陥分布パターンに対応しており、ステップＳ８０５における学習処理では、辞書ＤＢ１１０に登録する全てのウェハについて、そのウェハの欠陥分布パターンに対応するニューロン素子が出力値を１、それ以外のニューロン素子の出力値が０になるように学習を行う。このようなニューラルネットワークを用いた場合、辞書ＤＢ１１０には、既知の欠陥分布パターンの学習結果として各ニューロン素子の結合重みなどのパラメータが記録される。ステップＳ３０５の分類処理では、入力したウェハ特徴量に対する出力値が最も大きくなる出力層のニューロン素子に対応する欠陥分布パターンにそのウェハを分類する。このとき、出力層ニューロンのいずれの出力値も一定値に達しない場合には、いずれのパターンにも一致しないと分類しても良い。
【００８６】
このように第１実施形態で用いた最小距離識別法以外の方法を用いてステップＳ３０５およびステップＳ８０５の処理を行うことも可能である。
【００８７】
第２実施形態に対してニューラルネットワークを用いる場合は、パターンｉにおいてウェハ上に設定した閉領域の数をｍｉとすると、入力層のニューロン素子数は、
【数５】
2007049020.tif 000007
となる。
【００８８】
なお、ウェハ上に設定した各閉領域の特徴量をそれぞれｋ個の値を用いて表す場合は、入力層のニューロン素子数はｍ×ｋ個になる。この場合、ニューラルネットワークのその他の部分の構成は、上に述べたのと同様である。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】この発明の一実施形態の欠陥分布分類システムの構成を示す図である。
【図２】上記欠陥分布分類システムに含まれた検査装置で取得する欠陥情報を説明する図である。
【図３】欠陥分布分類システムの演算部による分類処理のフローを示す図である。
【図４】ウェハ上に設定する閉領域の概念を説明する図である。
【図５Ａ】閉領域としての２つの矩形領域を互いに一部重なるように設定する例を示す図である。
【図５Ｂ】閉領域としての４つの矩形領域を互いに一部重なるように設定する例を示す図である。
【図６】ウェハ上の略全域に複数の矩形領域を互いに一部重なるように設定する例を示す図である。
【図７Ａ】ウェハ上の各領域での欠陥の重み付けを説明する図である。
【図７Ｂ】ウェハ上の各領域での欠陥の重み付けを説明する図である。
【図７Ｃ】ウェハ上の各領域での欠陥の重み付けを説明する図である。
【図７Ｄ】ウェハ上の各領域での欠陥の重み付けを説明する図である。
【図８】上記欠陥分布分類システムの辞書ＤＢ登録処理のフローを示す図である。
【図９】既知欠陥パターンを表す代表ベクトルを学習する学習処理を説明する図である。
【図１０】既知欠陥パターンを表す代表ベクトルと検査対象ウェハの特徴ベクトルとの距離を模式的に説明する図である。
【図１１】検査ＤＢのデータ構造を示す図である。
【図１２】欠陥位置の変化による特徴量の変化を説明する図である。
【図１３】欠陥位置の変化による特徴量に対する影響度を表として示す図である。
【図１４】既知の欠陥分布パターン毎に分類される欠陥分布の発生頻度をウェハ単位で監視する表示例を示す図である。
【図１５】製造ロット内で既知の欠陥分布パターン毎に分類される欠陥分布の発生頻度を監視する表示例を示す図である。
【図１６Ａ】既知の欠陥分布パターンの一例を示す図である。
【図１６Ｂ】既知の欠陥分布パターンの別の例を示す図である。
【図１７Ａ】図１６Ａの欠陥分布パターンに合わせて定義された一つの閉領域を示す図である。
【図１７Ｂ】図１７Ａの閉領域と対をなす閉領域を示す図である。
【図１７Ｃ】図１７Ａの閉領域と図１７Ｂの閉領域とが重なっている状態を示す図である。
【図１８Ａ】図１６Ｂの欠陥分布パターンに合わせて定義された一つの閉領域を示す図である。
【図１８Ｂ】図１８Ａの閉領域と対をなす閉領域を示す図である。
【図１８Ｃ】図１８Ａの閉領域と図１８Ｂの閉領域とが重なっている状態を示す図である。
【図１９】ニューラルネットワークによる学習処理および分類処理の概念を説明する図である。
【図２０Ａ】欠陥を分類する従来技術の問題点を説明する図である。
【図２０Ｂ】欠陥を分類する従来技術の問題点を説明する図である。
【図２１Ａ】複数の欠陥が密な領域を持つ既知の欠陥分布パターンの一例である。
【図２１Ｂ】図２１Ａの欠陥分布パターンに合わせて定義された閉領域を示す図である。
【図２１Ｃ】図２１Ｂの閉領域が重なっている状態を示す図である。
【符号の説明】
【００９０】
１００  欠陥分布分類システム
１０１  ウェハ
１０３  検査装置
１０４  製造工程のネットワーク
１０５  検査対象ウェハの欠陥情報
１０６  データ入出力部
１０７  演算部
１０８  警告発生部
１０９  検査ＤＢ
１１０  辞書ＤＢ
１１１  端末間のネットワーク
１１２  情報表示用クライアント
１１３  辞書ＤＢ登録用クライアント
【図１】
2007049020.tif 000008
【図２】
2007049020.tif 000009
【図３】
2007049020.tif 000010
【図４】
2007049020.tif 000011
【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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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１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１８Ｃ】
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【図１９】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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