(57)【要約】【課題】この発明は、グレースケール画像を記録し、統計的に解析して得られた、評価すべき構造のグレースケール画像と位置に関して比較するためのゴールデンテンプレートにもとづく、様々な構造を検査するためのプロセスに関する。【解決手段】ゴールデンテンプレートに対して相対的な試験構造の位置決めとサブピクセル精度での構造の検出を実行するとともに、周知のプロセスの欠点を防止した検査プロセスを提示するとのこの発明の課題は、最初に記録した構造に続く次に記録すべき各構造を位置決めするために、基本的には、最初に位置決めした構造にもとづき次の構造を位置決めして、この位置で記録したグレースケール画像の利用可能な特性値を求めて、それにより類似度合いを決定するプロセスによって解決される。これにもとづき、更なる解析のベースとなる新しいグレースケール画像を記録する前に、次の構造の基準位置に対して相対的な位置を求めて、サブピクセル精度で補正するものである。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
基本的な形、正しい形又は許容可能な形として目的とする構造を表す、連続した所定の数の構造、連続して記録したグレースケール画像、構造の利用可能な特徴の値（特性値）を構築して、すべてのグレースケール画像の特性値の平均及び／又は各ピクセルのグレー値の平均を計算することによって、基準画像（ゴールデンテンプレート）を最初に生成し、その次に、評価すべき構造（試験構造）のグレースケール画像を記録して、その画像のゴールデンテンプレートの記録してある位置に対する相対的な位置を求め、その位置を考慮に入れて、グレースケール画像をゴールデンテンプレートと比較し、その比較結果を評価する、様々な反復する構造を検査するためのプロセスにおいて、
最初に記録した構造（基準位置）に続く、次に記録すべき構造をそれぞれ位置決めするために、この次の構造を最初に位置決めした構造に基本的に合わせて、この次の構造から、別のグレースケール画像を記録し、
この別のグレースケール画像の特性値を求めて、それにもとづき最初の構造のグレースケール画像（基準画像）と比較して、類似度合いを求め、
この次の構造の基準位置に対する相対的な位置を求めて、その類似度合いが所定の許容範囲内にあれば、それにもとづき、サブピクセル精度で補正し、
その次に、補正された次のグレースケール画像を記録して、この画像を、更なる解析のベースとすることを特徴とする様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項２】
構造の特性値として、幾何学的な値を求めて、これらの幾何学的な値にもとづき、当該の相対的な位置の決定及び／又は類似度合いの決定を行うことを特徴とする請求項１に記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項３】
構造の特性値として、反復するピクセル構造のグレースケール値を解析して、これらのグレースケール値にもとづき、当該の相対的な位置の決定及び／又は類似度合いの決定を行うことを特徴とする請求項１に記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項４】
当該の再位置決めをクロステーブルを用いて行うことを特徴とする請求項１から３までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項５】
標準化された移動規則にもとづき、次の構造の各々を位置決めすることによって、最初の構造の位置（基準位置）から開始した、当該の次の構造の基本的な位置決めを行うことを特徴とする請求項１から４までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項６】
格子状に互いに固定された位置に配置されている構造を、その基準位置から開始して、格子の大きさに相当するステップ単位で格子をずらすことによって位置決めすることを特徴とする請求項１から５までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項７】
ステップの最大限の数を決めることによって、当該の位置決めに関する移動の限界を規定することを特徴とする請求項６に記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項８】
最初の構造の位置決めにおいて、格子と構造の位置決めに好ましい移動方向との間の角度合わせを行うことを特徴とする請求項６又は７に記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項９】
所定のより高いグレー値が、所定の限界値を上回っている限り、ピクセルのグレー値をその所定のより高いグレー値に設定することを特徴とする請求項１から８までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項１０】
所定のより低いグレー値が、所定の限界値を下回っている限り、ピクセルのグレー値をその所定のより低いグレー値に設定することを特徴とする請求項１から８までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項１１】
既に記録してあるグレースケール画像と所定の数の構造の次の各グレースケール画像と比較して、仮のテンプレートを決定し、その特性値及び／又はグレー値をその前の仮のテンプレートの特性値及び／又はグレー値とピクセル毎に平均化して行く所定の相関によって、この平均化に含まれる各画像が、同じ比率で統合化されるようにして、ゴールデンテンプレートを生成することを特徴とする請求項１から１０までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項１２】
当該の比較のために、ゴールデンテンプレートから陰画のテンプレートを生成するとともに、この陰画のテンプレートのグレー値に試験構造のグレー値をピクセル単位で加算することを特徴とする請求項１から１１までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項１３】
当該の比較のために、試験構造のグレースケール画像から陰画を生成して、そのグレー値をゴールデンテンプレートのグレー値にピクセル単位で加算することを特徴とする請求項１から１１までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【請求項１４】
構造及び／又は関連する構造ユニットを誤りに応じて分類することを特徴とする請求項１から１３までのいずれか一つに記載の様々な反復する構造を検査するプロセス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、基本的な形、正しい形又は許容可能な形として目的とする構造を表す、連続した所定の数の構造、連続して記録されたグレースケール画像、構造の利用可能な特徴の値（特性値）を構築して、すべてのグレースケール画像の特性値の平均及び／又は各ピクセルのグレー値の平均を計算することによって、基準画像（ゴールデンテンプレート）を最初に生成し、その次に、評価すべき構造（試験構造）のグレースケール画像を記録して、その画像のゴールデンテンプレートの記録してある位置に対する相対的な位置を求め、その位置を考慮に入れて、グレースケール画像をゴールデンテンプレートと比較し、その比較結果を評価する、様々な反復する構造を検査するためのプロセスに関する。
【背景技術】
【０００２】
そのような構造の誤り及び欠陥を求めるためのプロセスは、特に、半導体技術の様々なプロセス段階で必要とされるような、進行中のプロセスにおける多数の構造の機械的な検査のために使用される。このために、出来る限り目標とする構造に一致する構造のイメージを試験構造と比較する。しかし、このイメージの生成に関して、実際には誤りの多い構造しか利用することができないので、統計的な方法を用いて、多数の実際の構造から、このイメージを生成する必要がある。様々な許容可能なサンプル画像を平均化した結果が、ゴールデンテンプレートとして知られている。
【０００３】
個々のグレースケール画像から求めた特性値は、それらを求めるためには画像を記録する必要があるので、常にカメラレンズの幾何学的な構造に依存しており、その結果ゴールデンテンプレートを生成するために使用される各構造を、レンズに対して相対的に、従って、間接的には、その前の構造に対して相対的に精確な位置に合わせる必要がある。同様に、比較する際の位置の違いは、構造の変化として現れるので、試験構造をゴールデンテンプレートと比較するためには、同じ位置に合わせる必要があり、その結果実際又は仮想であっても、構造の互いの位置を合わせることが、ゴールデンテンプレートによるプロセスにおいて特に重要となる。
【０００４】
構造の誤りの検出は、現在１／４０ピクセルまでの精度で、周知の画像記録・画像解析システムにもとづき行うことができる。しかし、このピクセル範囲では、±１／２ピクセルの誤りが、幾何学的な地点の記録によって構造の位置を合わせるためのベースとなる。サブピクセル範囲での位置合わせ精度を達成するために、特許文献１に規定されたプロセスでは、デジタルによるサブピクセル調整を行っている。これは、記録、保存した位置の変動を統計的に解析することによって、ゴールデンテンプレートを生成するものである。このために、所定の異なる位置での許容可能な構造の多数のグレースケール画像を保存している。これらは、１ピクセル単位の領域の格子状の区画を表す指標を割り当てられる。更に、ノイズを抑圧するためには、各指標を付けた位置における所定の数のグレースケール画像又は少なくともその部分集合を蓄積して、その次に残りの位置に変換することが必要であり、その結果実際には、各指標を付けた位置に対して、一つのゴールデンテンプレートを保存しなければならない。
【０００５】
試験構造を解析するために、記録された評価すべきグレースケール画像の分類を、サブピクセル位置がピクセル解像度に一致する、保存、再現されたゴールデンテンプレート画像の中の一つを用いて行うとともに、モールドの誤りに関するゴールデンテンプレートの比較の前に行っている。このサブピクセル調整は、精度を約±１／８ピクセルにまで改善するが、所望の精度とテンプレートの大きさに依存して、非常に大きなメモリを必要とし、そのメモリは、構成要素の大きさの低減とピクセルサイズの低下に伴って更に増大する。
【０００６】
メモリ所要量を低減する方策が、デジタル・リサンプリングとして特許文献１に規定されている。この場合、記録した画像を、ゴールデンテンプレートとの最大限の整合が達成されるまで、検査の間デジタル式にずらしている。このことは、既知の周囲の位置からの補間によって行われている。そのため、最小限の数の位置に関して、構造の画像を必ず知らなければならい。しかし、このことが、既に誤りを発生させている場合、この誤りが、補間の結果増大されて、構造の間違った評価に繋がることとなる。
【特許文献１】米国特許公開第５，８５０，４６６号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上のことから、この発明の課題は、ゴールデンテンプレートに対して相対的な試験構造の位置決め及びサブピクセル精度での構造の検出を行うとともに、前述した欠点を防止するような検査プロセスを提示することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この課題は、最初に記録した構造（基本位置）に続いて記録すべき次の構造をそれぞれ位置決めするために、この次の構造を、基本的に最初の位置と一致させて、この次の構造の別のグレースケール画像を記録し、別のグレースケール画像の特性値を求めて、最初の構造のグレースケール画像（基本画像）と比較し、類似度合いを求めて、基本位置に対して相対的な次の構造の位置を決定し、類似度合いが所定の許容範囲内に有る限りにおいて、それに応じてサブピクセル精度で補正し、その次に、補正された別のグレースケール画像を記録して、更なる解析のベースとするプロセスによって解決される。
【０００９】
このプロセスでは、サブピクセル範囲での構造誤りの検出を、サブピクセル範囲での構造の実際の位置決めと組み合わせている。そのため、グレースケール画像の解析は、装置によって記録され、各記録に対して再現される構造及び偏差の準安定的な記録にもとづいており、それによって、それらの構造を比較する際における影響を大幅に低減している。サブピクセル範囲での実際の位置決めは、統計的な解析のために時間的なノイズに関するフィルター効果と一緒に起こる、この幾何学的に付随するノイズを大幅に低減させるものである。幾何学的なノイズの原因は、例えば、理想的には構造の範囲に渡って均一であるべき照明の変化、レンズ又はカメラのピントの変化、或いは電子回路又はデジタル化における変化に有る。
【００１０】
最初の構造の後に記録された次の各構造に対して、このサブピクセル範囲での再位置決めを実施することによって、前述した利点が、進行中の検査における構造誤りの検出に使用されるだけでなく、今やゴールデンテンプレート自身の生成にも使用される。従って、この画期的な解決法は、目標とする構造に非常に近い基準画像などのイメージを生成するのに大きく寄与するものである。
【００１１】
正しい又は少なくともほぼ正しい構造を相応に選択するか、或いは理想的な構造のイメージを数値的に生成することによって、類似度合いの決定と再位置決めのためのベースを設定するためには、様々な実際の構造を記録し、保存した構造と比較して、ゴールデンテンプレートを生成することから、最初の構造が、常に重要なものとなる。
【００１２】
ゴールデンテンプレートの生成と類似度合いの決定に使用する特性値は、幾つかの要因、特に構造の形式とその構造に必要な精度に依存する。特に、角度、曲がり、形状などの輪郭の幾何学的な特徴の決定及び領域、その中心、直径、陰影の大きさが、特に有利であることが分かっている。このようにして、陰影と膨らみを用いて、凸部又は凹部が記録されているのか否かを決定することができる。更に、相応のソフトウェアを用いて、幾何学的な特徴を利用すると、構造が、断面、回転又は拡大・縮小された形でしか見えない場合でも、構造の識別と位置の決定が可能となる。このために、角度及び距離を含む、ゴールデンテンプレートの相応の幾何学的な特徴の空間的な関係を、リアルタイムイメージの空間的な関係に適合させて、そのようにして記録された構造の実際の位置を決定する。
【００１３】
そのような偏差又は重なりが生じていない場合、これに代わる方策は、構造の各ピクセルマトリックスのグレースケール値を解析することである。所謂相関にもとづく、このローカリゼーションでは、ゴールデンテンプレートのグレースケールをリアルタイムな画像と比較して、ゴールデンテンプレートが画像と最も良く一致するＸ／Ｙ位置を決定し、その位置から、構造の位置を決定するものである。このプロセスの実施形態では、ゴールデンテンプレートは、個々の各ピクセルのグレー値の平均によってのみ規定され、基本的には、更に幾何学的な検査を行うことが可能である。
【００１４】
特に有利な実施形態では、再位置決めは、クロステーブルを用いて行われる。非常に精確な角度、特に９０°を生成する指標となる二つの方向を使用して、現在１／１５ピクセルまでの精度での再現可能な位置決めが可能である。
【００１５】
再位置決めのベースとなる類似度合いの決定に関して、最初の構造の後に記録すべき次の構造の位置が、カメラのレンズカバレッジにもとづく類似度を決定するのに十分に精確でなければならない。そのためには、最初の構造の位置（基準位置）にもとづき、標準化された移動規則に準拠して、次の各構造を位置決めすることによって、次の構造の位置を決定し、調整するのが有利である。これは、構造の形式に従って、例えば、調整可能又は節約可能な移動手順により個々の構造を機械的に位置決めするか、或いは構造を支持体上に配置することによって実行することができる。
【００１６】
この発明の実施形態では、特に、格子状の互いに固定された位置に配置されたような構造は、基準位置から開始して、格子の大きさに等しいステップで、各構造を順番にずらして行くことによって位置決めされる。原則として、Ｘ及びＹ方向に分割可能な周知の格子の大きさでは、良好な類似度を容易に作り出すことができるような精度で、素早い最初の位置決めが可能である。特に、ステップもクロステーブルにもとづき行う場合、そのことが言える。そのように実行する場合、ステップの最大数を決定することによって、位置決めのための移動の限界を規定するのが有利である。
【００１７】
そのような格子状に配置された構造を位置決めする場合、最初の構造の位置決めに際して、格子と構造の位置決めに好ましい移動方向との間の角度合わせを行うと、位置決めに必要な時間を明らかに削減することができる。例えば、クロステーブルの移動方向の中の一つの方向に対して、一回の角度合わせことを実施した後は、構造を移動させた方向に対して、各ステップ毎に、ちょうどもう一回の角度合わせを行う。
【００１８】
この発明によるプロセスの別の有利な実施形態は、所定のより大きい又はより小さいグレー値が、所定の限界値を上回るか、或いは下回る限りにおいて、ピクセルのグレー値をその値に設定するものと規定する。この追加プロセスでは、変化、汚れ又は構造を汚す、或いは妨害する同様の成分を、最も大きなグレー値を表す白の方向に、或いはそれに代わって黒の方向に対して有利な大きさに設定することによって、画像のコントラストを改善するフィルターを配備する。これによって、端を強調するか、構造の個々の成分の輪郭を改善するか、或いは表面領域の妨害しているコントラストを平衡化させることができて、その結果例えば、領域、領域の中心及び直径を用いた幾何学的な解析を、より精密に実行することができるようになる。ピクセル値のより小さいグレー値への変更は、不透明な構造、例えば、シリコンに適用される構造に関して、特に有利である。
【００１９】
この発明によるプロセスでは、基本的に、三次元と二次元の構造を検査することができ、それらから、常に二次元の画像が生成される。特に、詳細な構造又は二次元画像が評価可能な構造を適切に再現しない構造では、先ずは記録されたデータを調整して、比較を実行可能するとともに再現可能とするのが有利である。従って、三次元の構造では、例えば、二次元イメージの異なる平面間での変化を強調することができる。記録の否定変換又はすべての同様に使用される記録の画像コンテンツの拡張が有用又は必要な場合も有る。
【００２０】
ゴールデンテンプレートの生成には、平均化によって、誤りを無視できるようにするために、統計的解析を可能とする数の正しい構造又は少なくとも多くの許容範囲内に有る構造を記録する必要がある。そのためには、多くの場合、この構造選定に関する高い出費が必要となる。従って、既に記録してあるグレースケール画像と所定の数の構造の次の各グレースケール画像と比較して、仮のテンプレートを決定し、その特性値及び／又はグレー値をその前の仮のテンプレートの特性値及び／又はグレー値とピクセル毎に平均化して行く所定の相関により、ゴールデンテンプレートを生成する実施形態が有利である。
【００２１】
このように、「良好な」構造の所要の選定のために、この発明によるプロセスを使用することも可能である。最初の構造だけは、個々の構造に適用可能な従来の方法で選定、評価するか、或いは相応のイメージを生成しなければならない。特に、格子状に配置された構造では、その格子にもとづき、ラスターを徐々に低減して行く連続的な検査を実施することができると同時に、ゴールデンテンプレートを生成することができる。
【００２２】
試験構造とゴールデンテンプレートとの比較のためには、ゴールデンテンプレートから陰画のテンプレートを生成して、この陰画のテンプレートのグレー値に試験構造のグレー値をピクセル単位で加算するのが有利である。この場合、値の絶対値による積算後には、加算の結果から陽画の画像が得られ、それから、ゴールデンテンプレートのグレー値の否定変換の結果、黒より明るい、より大きなグレー値を持つ誤りが直ちに明らかとなる。従って、ゴールデンテンプレート画像の代わりに、試験構造の画像から陰画を生成することも、基本的には可能である。
【００２３】
構造のすべての誤りが、拒絶に繋がる訳ではないので、例えば、その後の処理又はその後の利用の形式を決定するために、構造及び／又は関連する構造ユニットを誤りにもとづき分類するのは有意義である。正に、関連する構造ユニット、例えば、常に「良好な」構造と「不良な」構造がユニット内に存在するウェーハ構造内の個々のダイのテンプレート又はバンプ列を用いて、どの形式及びどの領域の誤りにより、ユニット全体を破棄するか、補正するか、或いは使用可能とするかの限定を行う。品質管理の基本として認められているサンプリング調査を、構造ユニットを評価するために実施することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下において、半田バンプ列の構造を検査する実施例にもとづき、この発明を詳しく説明する。この実施例の半田バンプ列は、Ｘ方向とＹ方向の格子構造を持つ、ガラスから成るマトリックス（モールド）上に格子状に配置されており、これらは、その後のプロセスに転送されて、このウェーハ構造において、このモールドから実用的なダイとされるものである。
【００２５】
手動による検査で、所定の最小限の数の正しい又は少なくとも許容可能な個々のダイの列構造を示すモールドを選定する。このモールドは、その後の検査のベースとなるべき構造のイメージであるゴールデンテンプレートを生成するのに有用である。ここで述べる実施例では、モールド上の列構造の全数の約１０％を最低限の数とするのが、相応のゴールデンテンプレートを生成するのに適切であることが分かっている。先ずは、格子の一つの軸が、クロステーブルの移動方向と一致するように、モールドをＸＹクロステーブル上にセットする。次に、モールドの半田バンプ列の構造のグレースケール画像を基準画像として記録する。ここに記載した実施例のカメラチップのピクセル数は１６２０ｘ１２２０ピクセル、イメージ解像度は１５μｍ／ピクセル、バンプの直径は９〜１０ピクセルである。このグレースケール画像から、幾何学形状向けのイメージ処理ソフトウェアを用いて、領域、領域の直径と中心などの個々のバンプの幾何学的な特徴を求めて、保存する。
【００２６】
その次に、基準画像にもとづき、構造の調整を行う。このために、基準画像の位置を基準位置として規定して、クロステーブルをモールドの個々の半田バンプ列（これらは、基本的に一定の位置に有り、それぞれは、カメラ位置を基準として、その前の半田バンプ列に対して相対的な位置に有る）と自動的に一致するようにする、Ｘ及びＹ方向におけるステップサイズを決定する。従って、一つのステップは、一つの半田バンプ列の相応の既知の点からその隣の半田バンプ列の同じ既知の点との間の理想的な距離に一致する。ステップ数を入力することによって、ゴールデンテンプレートを生成するために使用すべき記録の数が規定される。
【００２７】
第一のステップを進んだ後、次の半田バンプ列のグレースケール画像を記録する。このグレースケール画像の前述した幾何学的な特徴も求める。イメージ処理ソフトウェアを使用して、これらの特徴を基準画像の幾何学的な特徴と比較して、その比較から、基準位置と比べた場合の実際の構造の位置の違い及び二つのグレースケール画像の類似度合いを求める。
【００２８】
類似度合いが、所定の許容範囲内に有れば、位置の違いが相殺されるように、構造の再位置決めを行う。しかし、類似度合いが、許容範囲を上回っている場合、この半田バンプ列の画像を破棄して、次の画像に進んで、記録し、再位置決めを行う。その次に、この半田バンプ列の新しいグレースケール画像を記録する。このグレースケール画像と基準画像とから、各ピクセルのグレー値の平均値を生成して、仮のゴールデンテンプレートとして保存する。
【００２９】
このように、ステップ毎に連続して、所定のステップ順にもとづき、選定した半田バンプ列を捕捉して、個々の各半田バンプ列のグレースケールを記録し、所定の類似度合いに応じて、当該の前のグレースケール画像と平均化して、新しい仮のゴールデンテンプレートを生成する。その結果、半田バンプ列のグレースケール画像の各ピクセルのグレー値の平均値の形で、半田バンプ列の構造のゴールデンテンプレートが生成される。この求めたゴールデンテンプレートのグレースケール画像から、陰画のグレースケール画像を数値的に生成して、保存する。平均化されたグレースケール画像の幾何学的な特徴を求めて、同様に保存する。
【００３０】
同じ手法で、モールドの角度合わせにもとづき、そしてサンプリング検査のためにｘ倍のステップを順番に入力して、試験対象の各モールドの半田バンプ列（試験列）を評価するために、ランダムに選定したモールドの試験列を捕捉して、記録し、それらの幾何学的な特徴により選定を行って、再位置決めし、新しいグレースケール画像を記録する。
【００３１】
このグレースケール画像をゴールデンテンプレートと比較するために、そのグレー値をゴールデンテンプレートの陰画のグレー値にピクセル毎に加算して、その結果試験列の誤りの画像を生成するようにする。これらの誤りの幾何学的な特徴も求めて、それにもとづき、各試験列及びモールド全体の誤りの形式と誤りの程度の分類を行う。例えば、画像のグレー領域の大きさ、画像の中心及びその次の領域の中心との距離を求めて、大きすぎるバンプ、バンプの橋絡、バンプの欠損、半田手段の割り当てに関する体系的な誤り又はモールドの汚れを求め、それらからモールド全体の使用可能性に関する結論を導き出すようにする。
【００３２】
前述した検査は、モールドの半田バンプ列と、浸漬部を記録した半田バンプの形の列構造を示す空のモールドの両方に適用可能である。浸漬部は、グレースケール画像ではリングで表示されており、そのリングでは、溝の端を、相応のフィルター、例えば、偏光フィルターによって強調するとともに、解析のために、リングをデジタル的に塗りつぶすことができ、それは、これらの浸漬部に半田バンプを充填することに相当する。