(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つ若しくは複数の製造装置で構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインを用いて半導体装置を製造する半導体装置の製造方法において、
前記製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板上に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査して欠陥検査データを得る検査工程を有し、
過去前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布を収集して過去の異常データベースに格納する収集過程と、前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する該半導体基板上の欠陥密度の分布を作成する欠陥密度分布作成過程と、該欠陥密度分布作成過程で作成された半導体基板上の欠陥密度の分布と前記収集過程で収集して過去の異常データベースに格納された前記過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布との一致度を定量評価する定量評価過程と、該定量評価過程で定量評価された着工細製造工程毎における着工製造装置別に着工順の一致度データを作成するデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された着工細製造工程毎における着工製造装置別の着工順の一致度データの周期性を解析し、該解析された着工細製造工程毎における着工製造装置別の着工順の一致度データの周期性と、前記着工細製造工程毎における着工製造装置での処理形態若しくはプロセス条件との相関または前記着工細製造工程毎における着工製造装置の着工周期との一致に基づいて着工製造装置を選ぶことにより欠陥の発生原因の製造装置を推定する発生原因推定過程とを有する検査結果収集・解析工程を有することを特徴とする半導体装置の製造方法。
【請求項２】
一つ若しくは複数の製造装置で構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインを用いて半導体装置を製造する半導体装置の製造方法において、
前記製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査して欠陥検査データを得る検査工程を有し、
過去前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布を収集して過去の異常データベースに格納する収集過程と、前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する該半導体基板上の欠陥密度の分布を作成する欠陥密度分布作成過程と、該欠陥密度分布作成過程で作成された半導体基板上の欠陥密度の分布と前記収集過程で収集して過去の異常データベースに格納された前記過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布との一致度を定量評価する定量評価過程と、該定量評価過程で定量評価された着工細製造工程毎における着工製造装置別の一致度データを作成するデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された着工細製造工程毎における着工製造装置別の一致度データを前記着工細製造工程間で比較して、該着工細製造工程毎における着工製造装置間において前記一致度の値が異なる着工製造装置による依存度が高い細製造工程を選択し、該選択された細製造工程において前記一致度が最大を示す着工製造装置を選択して欠陥の発生原因の細製造工程及びその製造装置を推定する発生原因推定過程とを有する検査結果収集・解析工程を有することを特徴とする半導体装置の製造方法。
【請求項３】
更に、前記検査結果収集・解析工程における発生原因推定過程で推定された欠陥の発生原因の製造装置または細製造工程に対して対策を施す対策工程を有することを特徴とする請求項１または２記載の半導体装置の製造方法。
【請求項４】
前記定量評価過程において、前記一致度を定量評価する前記半導体基板上の領域を指定する指定過程を含むことを特徴とする請求項１または２記載の半導体装置の製造方法。
【請求項５】
前記半導体基板上の欠陥密度の分布は、欠陥の種類毎の欠陥密度の分布であることを特徴とする請求項１または２記載の半導体装置の製造方法。
【請求項６】
一つ若しくは複数の製造装置で構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法であって、
過去前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布を収集して過去の異常データベースに格納する収集過程と、
前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する該半導体基板上の欠陥密度の分布を作成する欠陥密度分布作成過程と、
該欠陥密度分布作成過程で作成された半導体基板上の欠陥密度の分布と前記収集過程で収集して過去の異常データベースに格納された前記過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布との一致度を定量評価する定量評価過程と、
該定量評価過程で定量評価された着工細製造工程毎における着工製造装置別に着工順の一致度データを作成するデータ作成過程と、
該データ作成過程で作成された着工細製造工程毎における着工製造装置別の着工順の一致度データの周期性を解析し、該解析された着工細製造工程毎における着工製造装置別の着工順の一致度データの周期性と、前記着工細製造工程毎における着工製造装置での処理形態若しくはプロセス条件との相関または前記着工細製造工程毎における着工製造装置の着工周期との一致に基づいて着工製造装置を選ぶことにより欠陥の発生原因の製造装置を推定する発生原因推定過程とを有することを特徴とする欠陥検査データ処理方法。
【請求項７】
一つ若しくは複数の製造装置で構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法であって、
過去前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布を収集して過去の異常データベースに格納する収集過程と、
前記検査工程で検査して得られた欠陥検査データに基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する該半導体基板上の欠陥密度の分布を作成する欠陥密度分布作成過程と、
該欠陥密度分布作成過程で作成された半導体基板上の欠陥密度の分布と前記収集過程で収集して過去の異常データベースに格納された前記過去の複数の半導体基板上の欠陥密度の分布との一致度を定量評価する定量評価過程と、
該定量評価過程で定量評価された着工細製造工程毎における着工製造装置別の一致度データを作成するデータ作成過程と、
該データ作成過程で作成された着工細製造工程毎における着工製造装置別の一致度データを前記着工細製造工程間で比較して、該着工細製造工程毎における着工製造装置間において前記一致度の値が異なる着工製造装置による依存度が高い細製造工程を選択し、該選択された細製造工程において前記一致度が最大を示す着工製造装置を選択して欠陥の発生原因の細製造工程及びその製造装置を推定する発生原因推定過程とを有することを特徴とする欠陥検査データ処理方法。
【請求項８】
前記定量評価過程において、前記一致度を定量評価する前記半導体基板上の領域を指定する指定過程を含むことを特徴とする請求項６または７記載の欠陥検査データ処理方法。
【請求項９】
前記半導体基板上の欠陥密度の分布は、欠陥の種類毎の欠陥密度の分布であることを特徴とする請求項６または７記載の欠陥検査データ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一つ若しくは複数の製造装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補を検査装置又はレビュー装置を用いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法およびその装置に関し、特に上記製造ラインにおける細製造工程の異常を管理して半導体装置を製造する半導体装置の製造方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１に示すように、半導体装置の製造プロセスは多数のパターン形成工程の繰り返しにより成る。それぞれの回路パターン形成は、成膜、感光レジスト塗布、感光、現像、エッチング、レジスト除去、洗浄の各工程により構成されている。このそれぞれの工程において製造条件が最適化されていなければ、半導体装置の回路パターンが正常に形成されず、パターンに欠けや変形が生じると不良品が発生することになる。
【０００３】
これらの半導体装置は、ウェハ処理工程終了後、電気的に検査され、フェイルビット解析などの手法により不良発生原因を調査し、その対策を行う。例えば、完成後のデバイスの電気特性と処理装置の関係を統計的に解析して、原因となる装置を確定する方法としては、特開平１１−３５４３９６号公報に記載された方法が知られている。
【０００４】
しかし、このような方法は、製造工程の途中で不良が発生していても、その製品が、ウェハ処理工程が終了するまで不良の発生が検知できないため、不良対策を行わないまま不良製品を大量に製造してしまうといった課題があった。
【０００５】
これに対して、図１に示すように、製造プロセスの各工程において、製造過程の途中にある製品の寸法や外観、製品ウェハ上の異物などの検査を行い、装置の不具合等により発生する欠陥の原因究明・対策を行う手法が一般に広く用いられるようになった。しかし、このような検査工程の追加は、製造期間短縮の妨げとなるため、全ての製品や工程で検査を行うことは不可能である。このため実際の製造ラインでは、検査工程を主要な工程のみに絞ったり、検査対象ウェハのサンプリングを、例えば数ロットに１枚程度にするといった方法をとっている。
【０００６】
そこで、図１に示す全ての製造工程が不良の原因となり得るため、少ないウェハの検査結果を用いて、いかに不良原因となった工程および装置を確定するかが重要な技術となってきた。
【０００７】
このような、製造過程の検査により得られる欠陥分布の情報を用いて原因工程を推定する方法として、特開平１１−４５９１９号公報が知られているが、検査が実施された以外の工程では、不良発生工程および装置を確定することが困難であるといった課題があった。
【０００８】
また、同じ発生原因による欠陥は、よく似た空間的特徴量を持つとして、欠陥を正確にクラスタリングすることについては、米国特許第５９９１６９９号の明細書および図面において知られている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術を用いて、検査結果を解析することにより、不良の原因となる細製造工程および製造装置をある程度推定することができる。しかし、半導体デバイスは非常に多くの製造工程を経て製造されるため、検査間の細製造工程数も多くなり、欠陥の発生細製造工程を１つに絞り込むことは非常に困難である。
【００１０】
また、原因の異なる複数の不良が混在して発生する場合には、これらが互いに影響しあい、解析の妨げとなるため、原因究明に時間を要することが多い。
【００１１】
また、従来のデータ解析方法は、いずれも不良の発生を事前に検知することはできない。
【００１２】
本発明の目的は、上記課題を解決すべく、半導体装置を製造する製造ラインにおいて、半導体基板上に発生する様々な欠陥について、その不良発生原因となる細製造工程および製造装置を早期に推定若しくは確定して初期の段階において不良対策をうてることができるようにした半導体装置の製造方法並びに欠陥検査データ処理方法及びその装置を提供することにある。
【００１３】
【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、ある細製造工程における検査結果から、不良発生細製造工程およびその原因を究明するために、検査装置により得られる欠陥の座標情報を用いて、半導体基板間の欠陥分布の類似度を定量的に評価し、算出された評価値の周期性解析を行い、この周期性解析の結果と製造装置の構造や着工単位などの関係を評価し、これらの関係から、不良原因である細製造工程および製造装置を推定することにある。また、本発明は、欠陥の大きさ（寸法又は面積など）や種類（パターン欠陥、異物欠陥、キズ欠陥など）などの欠陥種の情報を組合わせることにより、さらに確度の高い推定を可能とする。
【００１４】
また、本発明は、一つ若しくは複数の製造装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインを用いて半導体装置を製造する半導体装置の製造方法において、前記製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査する検査工程を有し、該検査工程で検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程と、該欠陥分布作成過程で作成された半導体基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定量評価過程と、該定量評価過程で定量評価された特徴量の着工製造装置別のデータ（時間の要素が入ったデータの集合）を、着工細製造工程毎に作成するデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された各着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータの周期性を評価して欠陥の発生原因の製造装置を推定する発生原因推定過程とを有する検査結果収集・解析工程を有することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、一つ若しくは複数の製造装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインを用いて半導体装置を製造する半導体装置の製造方法において、前記製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査する検査工程を有し、該検査工程で検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程と、該欠陥分布作成過程で作成された半導体基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定量評価過程と、該定量評価過程で定量評価された特徴量の着工製造装置別のデータ(時間の要素が入ったデータの集合)を、着工細製造工程毎に作成するデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された各着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータを基に、各着工細製造工程毎に前記特徴量と前記着工製造装置との相関を評価し、相関の高い細製造工程を選択して欠陥の発生原因の細製造工程を推定する発生原因推定過程とを有する検査結果収集・解析工程を有することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法において、更に、前記検査結果収集・解析工程における発生原因推定過程で推定された欠陥の発生原因の製造装置または細製造工程に対して対策を施す対策工程を有することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法の検査結果収集・解析工程における欠陥分布作成過程において、予め半導体基板における欠陥分布を指定する指定過程を含むことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法の検査結果収集・解析工程における欠陥分布作成過程において、予め半導体基板における欠陥種および欠陥分布を指定する指定過程を含むことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法の検査結果収集・解析工程における定量評価過程において、前記欠陥分布作成過程で作成された半導体基板の欠陥分布と、過去において検査された複数の半導体基板における欠陥分布との類似度を評価する類似度評価過程を含むことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法における類似度評価過程において、ほぼ同じ欠陥種の欠陥分布について類似度を評価することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法における指定過程において半導体基板内において欠陥の分布を閉曲線により表される一つあるいは複数の領域に分けて指定し、前記定量評価過程において前記指定した領域毎に定量評価することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法における類似度評価過程において、過去に検査された半導体基板が、ほぼ同一の複数の細製造工程を経て製造されたほぼ同一品種の半導体基板であることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法の検査結果収集・解析工程における発生原因推定過程において、前記データの周期性と、製造装置においてプロセス処理される半導体基板の処理周期とがほぼ一致する製造装置を特定する過程を含むことを特徴とする。
【００２４】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法における指定過程において、予め指定した半導体基板内の欠陥分布は、半導体基板内において異常に欠陥が発生した欠陥分布であることを特徴とする。
【００２５】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法における指定過程において、予め指定した半導体基板内の欠陥分布は、過去に得られた所定の半導体基板毎の検査結果を重ね合わせるなど統合して得られる半導体基板内の欠陥分布であることを特徴とする。
【００２６】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法における指定過程において、予め指定した半導体基板内の欠陥分布は、過去の検査結果から選択された半導体基板内の欠陥分布であることを特徴とする。
【００２７】
また、本発明は、前記半導体装置の製造方法における指定過程において半導体基板内におけるチップ内あるいはショット内の欠陥分布を予め指定し、前記類似度評価過程において前記指定されたチップ内あるいはショット内の欠陥分布と、過去において検査された複数の半導体基板におけるチップ内あるいはショット内の欠陥分布との類似度を評価することを特徴とする。
【００２８】
また、本発明は、一つ若しくは複数の製造装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法又は装置であって、前記検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程又は部と、該欠陥分布作成過程又は部で作成された半導体基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定量評価過程又は部と、該定量評価過程又は部で定量評価された特徴量の着工製造装置別のデータ（時間の要素が入ったデータの集合）を、着工細製造工程毎に作成するデータ作成過程又は部と、該データ作成過程又は部で作成された各着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータの周期性を評価して欠陥の発生原因の製造装置を推定する発生原因推定過程又は部とを有することを特徴とする。
【００２９】
また、本発明は、一つ若しくは複数の製造装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法又は装置であって、前記検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程又は部と、該欠陥分布作成過程又は部で作成された半導体基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定量評価過程又は部と、該定量評価過程又は部で定量評価された特徴量の着工製造装置別のデータ（時間の要素が入ったデータの集合）を、着工細製造工程毎に作成するデータ作成過程又は部と、該データ作成過程又は部で作成された各着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータを基に、各着工細製造工程毎に前記特徴量と前記着工製造装置との相関を評価し、相関の高い細製造工程を選択して欠陥の発生原因の細製造工程を推定する発生原因推定過程又は部とを有することを特徴とする。
【００３０】
また、本発明は、前記欠陥検査データ処理装置において、更に、前記欠陥分布作成部で作成された半導体基板に対する欠陥分布、前記データ作成部で作成された特徴量の着工製造装置別のデータ、および前記発生原因推定部で推定された欠陥の発生原因の製造装置または細製造工程の情報を表示する表示部を備えたことを特徴とする。
【００３１】
また、前記表示部には、更に製造装置において処理される半導体基板の処理周期を表示するように構成したことを特徴とする。
【００３２】
【発明の実施の形態】
本発明に係る半導体装置の製造方法および製造管理システムの実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００３３】
半導体装置（半導体デバイス）は、図１に示すように、ウェハ着工（表面酸化）工程に始まって、層数に応じた多数のパターン形成大工程２〜Ｍの繰り返しによって製造される。パターン形成大工程ｍは、基本的には各層に対応し、スパッタ成膜装置やＣＶＤ成膜装置などの成膜装置を用いて導電膜や絶縁膜などを成膜する成膜細工程１１と、該成膜細工程１１で成膜された導電膜や絶縁膜上にレジスト塗布装置を用いてレジスト膜を塗布するレジスト塗布細工程１２と、ｉ線を用いたステッパやエキシマレーザ露光装置などを用いて回路パターンを露光する露光細工程１３と、露光細工程１３でレジスト膜に対して露光された回路パターンを現像する現像細工程１４と、該現像細工程１４で現像されたレジスト回路パターンの通りに導電膜や絶縁膜に対してエッチング装置を用いてエッチングを施して回路パターンを形成するエッチング細工程１５と、その後レジストを除去するレジスト除去細工程１６と、更にその表面を洗浄する洗浄細工程１７とから構成される。
【００３４】
そして、例えば、成膜細工程１１後のウェハ（半導体基板）は、サンプリングされて、成膜細工程において異物が付着したか否かについての異物検査２１が異物検査装置を用いて行われる。また、現像細工程１４後のウェハは、サンプリングされて正規の露光パターンが露光されたか否かについての寸法検査２２が寸法検査装置を用いて行われる。また、レジスト除去細工程１６後のウェハ（半導体基板）は、サンプリングされて導電膜や絶縁膜に形成された回路パターンに短絡欠陥や断線欠陥などの欠陥が生じたか否かについての外観検査２３が外観検査装置を用いて行われる。
【００３５】
図２は、半導体装置のあるパターン形成大工程における細工程の群を示したものであり、図１に示すパターン形成大工程をさらに詳細に分割し、それぞれの細工程で使用される製造装置と共に示したものである。ここで、図２で示す細工程１〜Ｎとは、図１で示した成膜、露光、エッチング、各種洗浄などの製造工程に加え、異物やパターン欠陥、寸法などの検査工程も含み、この場合の装置は製造装置ではなく、検査装置若しくは寸法測定装置となる。
【００３６】
通常の半導体製造プロセスでは、同じ半導体装置であっても、図２に示すように、多数の細工程に亘って複数台の製造装置を用いて製造される。あるパターン形成大工程は、細工程（１）においては製造装置（１−１）が用いられ、次の細工程（２）においては製造装置（２−２）が用いられ、次の細工程（３）においては製造装置（３−３）が用いられ、・・・細工程（ｎ−５）〜（ｎ−１）の各々においては製造装置（（ｎ−５）−２）、（（ｎ−４）−２）、（（ｎ−３）−２）、（（ｎ−２）−１）、（ｎ−１）−２）が次々と用いられ、細工程（ｎ）においては製造装置（ｎ−１）が用いられ、細工程（ｎ＋１）〜（ｎ＋２）の各々においては製造装置（（ｎ＋１）−２）、（（ｎ＋２）−２）が用いられ、細工程（Ｎ）においては製造装置（Ｎ−１）が用いられて製造される。
【００３７】
例えば、図２に示す細工程ｎを検査細工程とすると、あるウェハにおいてこの検査細工程ｎで検出された欠陥の発生原因は、このウェハの製造に関わった上流の製造装置（（ｎ−１）−２）〜（（ｎ−５）−２）・・・（３−３）、（２−２）、（１−１）で発生したと考えられるので、この欠陥の発生原因となった上流の製造装置を用いて製造される他のウェハにも同様の欠陥が作り込まれる可能性が高いことになる。
【００３８】
そこで、不良品の製造を減らすためには、検査によりウェハに異常が確認された場合に、異常の発生原因となった上流の製造装置を素早くつきとめてこの製造装置に対して対策を施すことが重要となる。
【００３９】
このように、本発明は、検査により得られる欠陥の種類、分布およびその時系列情報を用いて、欠陥の発生原因となる細工程およびその製造装置を素早く特定して対策を施すことができる半導体製造ライン管理システムにある。
【００４０】
即ち、本発明に係る半導体製造ライン管理システムは、あるパターン形成大工程については、図３に示すように構成される。半導体製造ラインとしては、パターン形成大工程が繰り返されて構成される。細工程（１）には製造装置（１−１）、（１−２）が備えられ、・・・細工程（ｎ−２）には製造装置（（ｎ−２）−１）が備えられ、細工程（ｎ−１）には製造装置（（ｎ−１）−１）〜（（ｎ−１）−３）が備えられ、細工程（検査細工程）（ｎ）には、検査装置（レビュー装置を含んでもよい）（ｎ−１）、（ｎ−２）が備えられ、・・・細工程（Ｎ）には製造装置（Ｎ−１）、（Ｎ−２）が備えられる。製造ライン管理装置３４は、半導体製造ラインを構成する各種製造装置（スパッタ、ＣＶＤなどの成膜装置、露光装置、エッチング装置など）、各種検査装置とネットワークもしくは記録媒体を介して接続され、製造ラインにおける製造装置の構成および履歴を含めて製造状態（製造プロセス条件）を示す装置情報３５を収集するものである。
【００４１】
着工来歴管理部３２は、ウェハ１の細工程（１）〜（Ｎ）に対する着工来歴を管理する部分で、各細工程においてウェハ１の製品番号を読み込むことによって着工来歴を記憶部（図示せず）に記憶するものである。
【００４２】
本発明に係るデータ処理を行う検査結果収集・解析部３０は、過去において、検査装置（レビュー装置を含んでもよい）から検査されたウェハにおける欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１を受け取り、これら欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１と、着工来歴管理部３２から送られてくる上記ウェハの着工情報３３と、製造ライン管理装置３４から送られてくる製造装置の構成および履歴を含めて製造状態（製造プロセス条件）を示す装置情報３５とを収集して、異常として判定される可能性を有する多くの欠陥の種類毎の欠陥分布データ若しくは欠陥変動データとして、過去の異常データベース３９に格納しておくものでもある。このように、過去の異常データベース３９には、予め、図４（ｂ）および図７（ｂ）に示す如く、評価するための多くの欠陥の種類毎の基準データとなる欠陥の種類毎の欠陥分布データ若しくは欠陥変動データが格納されている。
【００４３】
従って、検査結果収集・解析部３０は、製造されて流れてくる各ウェハ（サンプリングされたウェハでもよい。）について検査装置あるいはレビュー装置で検査された欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１を受け取り、これら欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１と、着工来歴管理部３２から送られてくる各ウェハの着工情報３３と、製造ライン管理装置３４から送られてくる製造装置の構成および履歴を含めて製造状態（製造プロセス条件）を示す装置情報３５とを収集し、この収集された欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１について、過去の異常データベース３９に格納された多くの欠陥の種類毎の基準データとの一致度を調べ、各ウェハの着工情報３３と装置情報３５とを組合せて解析することによって、異常として判定された欠陥の種類毎の欠陥の発生原因である製造細工程およびその製造装置を推定するものである。そして、検査結果収集・解析部３０は、不具合の製造装置を確定した場合、その製造装置に対する異常情報を、異常監視部３６に送信すると共に、製造ライン管理装置３４にも送信する。異常監視部３６は、検査結果収集・解析部３０から受け取った異常情報を、表示・連絡手段３８を用いて製造ライン管理者３７に伝達する。他方、製造ライン管理装置３４は、検査結果収集・解析部３０から受け取った異常情報を基に、その製造装置による着工を中止させたり、異常でない製造装置に切り換えるなどの制御を行う。当然、製造装置におけるプロセス条件を変更すれば、異常が発生しなくなる場合には、プロセス条件を制御することになる。
【００４４】
更に、本発明について詳細に説明する。検査装置（ｎ−１）での検査の結果、例えば、図４に示すように、ウェハ上にＤ１で示す分布で異物等の欠陥が多量に発生したとする。このとき、本発明は、過去に検査装置で検査したウェハの中で、このウェハと同じ種類で、かつ同じ若しくは類似の特徴の分布を持った異物等の欠陥が発生したウェハがあれば、そのウェハも同じ原因で異物等の欠陥を発生していると推定できることに着目したものである。
【００４５】
即ち、本発明は、検査結果収集・解析部３０において、過去の異常データベース３９に格納された図４（ｂ）に示す過去に検査したウェハの検査結果(過去の欠陥分布)Ｒ１〜Ｒｎに対して、検査装置若しくはレビュー装置（ｎ−１）で検出された図４（ａ）に示す欠陥が異常発生したウェハの欠陥分布Ｄ１との一致度を定量的に評価し、その評価値を用いて原因である可能性の高い細工程およびその製造装置を決定するものである。即ち、欠陥が異常発生したウェハの欠陥分布Ｄ１は、過去の欠陥分布Ｒ１およびＲ３と一致度が高いと定量的に評価することが可能となる。従って、過去の欠陥分布Ｒ１およびＲ３を発生させた細工程およびその製造装置と推定絞込みが可能となる。
【００４６】
例えば、１ロットのウェハにおいて、図４（ａ）に示す欠陥異常発生ウェハにおける欠陥分布Ｄ１との一致度の評価結果が図５（ａ）のようになっていたとする（この一致度の評価方法については後述する）。
【００４７】
また、これらのウェハを着工した製造装置のうち、細工程（ｎ−２）の製造装置（（ｎ−２）−１）と細工程（ｎ−１）の製造装置（（ｎ−１）−２）が原因である可能性が考えられる場合に、どちらの製造装置が原因であるのかを以下の方法で確かめる。例えば、細工程（ｎ−２）が熱処理工程であり、該熱処理を行う炉５では図５（ｂ）に示すように数十枚のウェハ６を同時に着工するものとする。
【００４８】
また、細工程（ｎ−１）がＣＶＤ工程であって、着工装置（（ｎ−１）−２）が図５（ｃ）に示すように２つのチャンバを持ち、ロット内のウェハをチャンバＡ７とチャンバＢ８を交互に用いて着工するとすれば、図５（ａ）に示すように一枚おきに欠陥が多発する原因は図５（ｃ）に示すＣＶＤ装置であると推定できる。また、ＣＶＤ装置における着工が、チャンバＡで奇数番号のウェハ、チャンバＢで偶数番号のウェハで行われていれば、この場合はチャンバＢにおける処理で欠陥が多発しているとわかり、このチャンバに関して原因調査を行えばよい。また、その調査・対策の間は、他のＣＶＤ装置を用いて着工することができる。必要ならばチャンバＡのみでの着工も可能である。
【００４９】
本発明では、検査結果収集・解析部３０において、このような欠陥データの周期性、この実施例の場合は周期が２であるということ、を周波数解析により算出する。さらに、検査結果収集・解析部３０は、各製造装置の着工単位の情報（上記の実施例では、装置情報であるＣＶＤ装置のチャンバ数など、各ウェハの着工情報である炉体の処理ウェハ枚数など）３３、３５を予め着工来歴管理部３２および製造ライン管理装置３４に登録し、この登録された情報３３，３５を受けて組合せて利用することにより、上記のような原因製造装置の特定を行うことが可能となる。このように、検査結果収集・解析部３０が欠陥発生の原因製造装置および細工程を迅速に確定することができれば、この情報を製造ライン管理装置３４や製造ライン管理者３７に提示して着工を停止することによって、製造プロセスの不具合による不良品の作り込みを最小限に留めることができる。
【００５０】
次に、検査結果収集・解析部３０における解析方法について図６を用いて更に詳細に説明する。
【００５１】
はじめに、検査結果収集・解析部３０は、検査装置若しくはレビュー装置（ｎ−１）又は（ｎ−２）から提示される欠陥種類別に識別できる欠陥マップ(欠陥分布)のデータを例えば表示装置４０に表示して提示し、異常で原因究明を行う必要のある対象である欠陥の種類とその欠陥マップを、入力手段４１を用いて指定する（ステップＳ６１）。勿論、検査結果収集・解析部３０は、異常と判定する基準を設ければ、検査装置若しくはレビュー装置（ｎ−１）又は（ｎ−２）から提示される欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１から、原因究明を行う必要のある対象である欠陥の種類とその欠陥マップを自動的に選択して指定することも可能である。検査結果収集・解析部３０は、例えば、図７（ａ）に示すように、検査装置若しくはレビュー装置（ｎ−１）又は（ｎ−２）から得られる検査結果の欠陥数が管理値を超過した場合に、その欠陥分布を用いて原因調査の対象として自動的に選択する。
【００５２】
また、検査結果収集・解析部３０は、図７（ｂ）に示すように、検査装置もしくはレビュー装置（ｎ−１）又は（ｎ−２）から得られる検査結果と過去の検査結果とを重ね合わせることにより得られる欠陥分布を解析対象として選択してもよい。
【００５３】
このように検査装置もしくはレビュー装置（ｎ−１）又は（ｎ−２）から得られる検査結果に過去の検査データを重ね合わせて用いることで、大量発生はしないが定常的に出ているような欠陥を弁別することが可能となり、それについて原因究明をすることが可能となる。この場合、欠陥分布を指定する前に、明らかに欠陥が多発しているウェハのデータは除いて処理する必要がある。
【００５４】
このような、ステップＳ６１における解析対象とする欠陥分布の指定は、図７に示すようなマップを表示装置４０に表示し、図７（ｃ）に示すように図形描画７１のようなソフトウェアを用いて人間が設定してもよいし、図７（ｄ）に示す実施例のようにソフトウェア処理により、自動的に密度の高い領域７２を選択させてもよい。例えば、ウェハマップを複数の小領域に分けて、各々の領域の欠陥密度を評価し、この欠陥密度が高い領域を欠陥が密集している領域とすればよい。このとき、領域データは小領域の座標データの集合で表してもよいし、多角形の領域として、頂点の座標データの組を用いてもよい。また、各小領域の欠陥密度をそのまま用いて、例えば図７（ｅ）に示すように、各々の小領域内の欠陥密度を濃淡７３で表して画像情報とすることにより、ウェハ全体の欠陥分布を示してもよい。
【００５５】
これらを実施する場合には、検査装置あるいは欠陥確認装置（レビュー装置）（ｎ−１）又は（ｎ−２）により得られる欠陥の情報を併せて用いてもよい。欠陥の情報とは、図８（ｄ）に示すパターン形状の不良（パターン不良:断線(断線に近いものも含む)不良や短絡（短絡に近いものも含む））、図８（ｂ）に示す表面の異物、図８（ｃ）に示すキズといった欠陥の種類や、寸法、面積などの欠陥の大きさである。これらの情報を用いれば、異なる原因の欠陥であっても、偶然同じような分布をもつ場合や複数の原因の欠陥が同時に発生していて欠陥分布を明確に得ることが困難な場合においても、対応が可能となる。例えば、検査結果収集・解析部３０において、図８に示すように、検査装置あるいは欠陥確認装置（レビュー装置）（ｎ−１）又は（ｎ−２）から得られる検査結果を、欠陥種類別に分ければ、欠陥種類別に欠陥分布を得ることができ、ステップＳ６２〜Ｓ６４において、これらの欠陥種類ごとに原因解析を実施すれば、同じ種類の欠陥の分布情報のみを用いることで解析の確度を向上することができる。これらの分布の全てを個別に解析してもよいし、特に問題である種類の欠陥あるいは欠陥分布のみを解析対象としてもよい。これらに対して、図７に示すのと同様に解析領域を指定すればよい。
【００５６】
次に、検査結果収集・解析部３０において実行する図6に示すステップＳ６２における一致度の評価について説明する。ステップＳ６１において図７に示した方法で指定した欠陥種類および欠陥分布と、過去の異常データベース３９に格納されている過去に検査したウェハの欠陥情報との一致度を評価する。例えば、図９（ａ）に示すように解析対象となる領域Ａの欠陥分布ＤＡ１が指定されているとする。このとき、図９（ｂ）に示す過去の検査ウェハの欠陥分布ＲＡ１〜ＲＡｎから、指定した領域Ａ内の欠陥密度を求め、評価対象ウェハの総欠陥密度で除して正規化した値を一致度の指標として用いればよい。解析対象となる領域Ａの欠陥分布ＤＡ１は、過去の検査ウェハの欠陥分布ＲＡ１、ＲＡ３と一致度が高いと評価することができる。
【００５７】
また、検査結果収集・解析部３０は、図７（ｅ）に示すように、ウェハ上のそれぞれの小領域の密度情報を持たせる場合には、過去の異常データベース３９に格納する過去の検査データについても同様に処理を行い、その結果得られる２次元のデータ列同士の相関値を一致度として使用すればよい。このような２次元データ列は濃淡画像のデータと同様に扱うことができる。画像のパターンマッチングの手法を応用すれば、同様の欠陥密度分布が異なる位置に発生している場合にも対応することができる。この場合は、同様のパターンの一致度とそのずれ量を求めることもできる。同様の欠陥分布が異なる位置に発生している場合の対応方法については、別途実施例を説明する。図８に示すように、これらの処理を、欠陥の種類や欠陥の大きさで分類した後に、行うことにより、さらに確実な解析を行うことが可能となる。
【００５８】
次に、検査結果収集・解析部３０において実行する図６に示すステップＳ６３における不良原因細工程の候補を選択する方法について説明する。検査結果収集・解析部３０は、まず、図１０に示すように、ステップＳ６２で算出した欠陥分布の一致度（相関度合）ＤＣａを、ある細工程（Ｐ〜Ｕ）における着工製造装置別（（Ｐ−１）〜（Ｐ−３）、（Ｑ−１）〜（Ｑ−２）、（Ｒ−１）〜（Ｒ−３）、・・・）に算出する。
【００５９】
図１０（ａ）に示すように、解析対象の欠陥分布が、特定の製造装置（Ｐ−１）にのみ発生している細工程（Ｐ）では、原因となる製造装置（Ｐ−１）のみ一致度ＤＣａが高くなるが、関係のない細工程（Ｑ）においては、図１０（ｂ）に示すように、それぞれの一致度ＤＣａの分布に差が出なくなる。
【００６０】
そこで、検査結果収集・解析部３０は、次に、各々の細工程（Ｐ〜Ｕ）において、上記算出された一致度（相関度合）ＤＣａに対して、適当なしきい値ＴＨDCaを設定し、一致度ＤＣａがしきい値ＴＨDCaを超えたウェハ枚数が最大であった製造装置（細工程（Ｐ）では製造装置（Ｐ−１）、細工程（Ｒ）では製造装置（Ｒ−３））を選択し、そのウェハ枚数を評価値ＲＶとして算出し、細工程間の比較を行う。すると、図１０（ｃ）に示すように、製造装置により一致度ＤＣａの値が異なる細工程、すなわち製造装置依存度の高い細工程（ＰおよびＲ）においては、評価値ＲＶも高い値を示すので、この評価値ＲＶの高い細工程（ＰおよびＲ）とその細工程で一致度ＤＣａが最大の製造装置（（Ｐ−１）および（Ｒ−３））を不良原因細工程および製造装置の候補とすればよい。
【００６１】
特に、異常が発生したウェハがわかっている場合には、評価値ＲＶが高くなる製造装置は、そのウェハを着工した製造装置のはずであるから、評価値ＲＶが高く、かつ、異常ウェハを着工した製造装置を候補細工程および装置とすればよい。検査結果収集・解析部３０は、図１０（ｃ）に示すように、各細工程（Ｐ〜Ｕ）の評価値ＲＶを算出し、評価値ＲＶの高い細工程を不良原因の候補細工程として選択すれば、ステップＳ６３を実現することができる。
【００６２】
しかしながら、図１０に示したように、ステップＳ６３で不良原因である可能性が高い細工程を選択できたとしても、本当の不良原因細工程を絞り込めないことが多い。これは、複数の細工程間で使用する製造装置の組み合わせが決まっている場合があったり、細工程によっては、複数の製造装置を使用しなかったりするためである。例えば、着工装置が１台のみの細工程ならば、一致度ＤＣａがしきい値ＴＨDCaを超えたウェハ枚数が最大であった製造装置が特定される関係で、図１０（ｃ）に示す評価値ＲＶは高くなる。そこで、検査結果収集・解析部３０は、図６に示すステップＳ６４で、一致度データ（時間の要素が入ったデータの集合）若しくはデータ列の周期性を解析して、さらに不良原因の細工程およびその製造装置を絞り込む必要がある。
【００６３】
次に、検査結果収集・解析部３０において実行する図６に示すステップＳ６４における解析方法について説明する。
【００６４】
製造装置に原因がある場合、その不良の発生周期は、製造装置の種類やその原因により変化する。これらの不良の発生状況は、図５に示したように明らかな周期性を持って増減を繰り返すものや、数日から数十日の長い周期で変動するもの、一度発生したらずっと発生し続けるもの、徐々に増加あるいは減少するもの、しばらく発生した後、急に無くなってしまうものなど様々である。このような、様々に変動するデータの集合(時間の要素が入る)若しくはデータ列の処理方法の実施例を以下に説明する。まず、検査結果収集・解析部３０は、はじめに、検査装置（ｎ−１）あるいは欠陥確認装置（レビュー装置）（ｎ−２）から得られる解析対象としている欠陥分布が発生している期間を確認する。これは、図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）に示すように、一致度のデータの集合若しくはデータ列（一致度の変動）ＤＣｖに対して、適当なしきい値ＴＨDCvを設定し、しきい値ＴＨDCvを越えたデータが発生している期間を確認すればよい。この、しきい値超過が確認された点から後のデータを用いて、時間変動の解析を行う。図１１（ａ）は、一致度ＤＣｖが徐々に増加してある時点において戻ることを繰返す周期性を有する場合である。図１１（ｂ）は、一致度ＤＣｖがウェハ一枚もしくは複数枚毎に繰返される周期性を有する場合である。図１１（ｃ）は、一致度ＤＣｖが周期性を有しない場合である。いずれも、製造装置での処理形態若しくはプロセス条件と相関を有するものである。
【００６５】
このとき、検査結果収集・解析部３０における時間変動の解析は、次の２段階で行う。１つめは各工程および装置における同時あるいは連続着工を行ったウェハ内の周期を確認する段階で、着工順に並べた各ウェハのデータの変動変動を解析する。データの集合若しくはデータ列がそろっている場合には、ＦＦＴなどを用いて周波数解析を行えばよいし、そろっていない場合には、同じ状態で着工されたウェハ毎に一致度データの平均値を求め、これらのデータ列の周波数解析を行えばよい。例えば、２５枚１ロットが連続で着工されるのなら、同じ番号のウェハのデータを平均して、２５個のデータ列の周波数解析を行う。これらの解析結果から一致度変動ＤＣｖの周期が製造装置の着工周期と一致する製造装置を選ぶことで、不良原因の製造装置を絞り込むことができる。
【００６６】
次に、着工周期について説明する。第２の段階は、さらに長期的な変動を確認するためのものであり、数日間におよぶ不良発生状況の変動を確認する。例えば、図１２に示すように、各ウェハの一致度評価結果を着工日順に並べ、一致度が高いデータの発生状況を調べる。例えば、あるしきい値ＴＨDCvよりも一致度の高いデータを選択したり、データ列の極大値を判定したりすることで、高い一致度のウェハが発生する周期を調べる。図１２の実施例のように断続的に発生する場合には、発生した間隔が一定間隔であるか、不定期であるかを調べる。製造ライン管理装置３４から得られる製造装置の着工記録とメンテナンスなどの記録を用いて、これら発生の時期がメンテナンスの周期やその前後の時期と一致する場合には、これらの処理が不良原因である可能性が高いため、これらの装置を不良原因装置の候補とする。また、発生期間が断続的ではない場合には、発生開始時期にメンテナンス等の作業を行った装置を候補とする。このような解析を候補である工程の装置全てについて実施し、不良原因装置の候補をさらに絞り込むことができる。
【００６７】
以上説明したように、検査結果収集・解析部３０は、ステップＳ６５において、不良発生原因の細工程や製造装置を確定することができない場合には、ステップＳ６６に進むことになる。不良原因の細工程を絞り込んでも、検査ウェハの数が少ないなどの原因で、十分な周期性解析が行えない場合など、１つの細工程および製造装置に絞り込めない場合がある。このような場合に、候補として残っている細工程のうち、どの細工程が原因であるか確かめるための、例えば、検査装置（ｎ−１）若しくはレビュー装置（ｎ−２）を用いて追加検査を行う。まず、検査結果収集・解析部３０は、着工来歴管理部３２からのデータに基いて、異常発生ウェハと同一ロットのウェハが検査されていないと判断されたのであれば、例えば、検査装置（ｎ−１）若しくはレビュー装置（ｎ−２）に対して同一ロットのウェハの検査を実施し、該検査から得られるロット内での一致度ＤＣｖの周期性解析を実施すれば、上記の実施例のように、製造装置の着工単位を元に製造装置を特定できる可能性が高い。このため、十分なスループットを持った検査工程であれば、まず同一ロットの検査を行う。
【００６８】
スループットのあまり高くない検査装置では、同一ロット全てを検査することは困難である。そこで、検査結果収集・解析部３０は、このように周期性解析が行えない場合には、複数の候補製造装置のうち、一台のみを使用して製造されているウェハを選択し、この選択されたウェハについて検査装置（ｎ−１）若しくはレビュー装置（ｎ−２）に対して検査するように指示すれば、問題の細工程を効率よく確定することができる。例えば、図１３において、不良原因である可能性の高い製造装置が斜線で示した製造装置（（ｎ−３）−２）と製造装置（（ｎ−２）−２）の二つであるとする。これに対して、細い矢印で示した製造装置により着工されたウェハＡと、太い矢印で示した製造装置により着工されたウェハＢがあったとすると、製造装置（（ｎ−３）−２）と（（ｎ−２）−２）の両方で着工しているウェハＡを検査しても、原因工程を確定することはできないが、製造装置（（ｎ−３）−２）のみで着工しているウェハＢを検査するように検査装置（ｎ−１）若しくはレビュー装置（ｎ−２）に対して指示すれば、検査結果収集・解析部３０は、この検査結果を用いて、一致度が高ければ製造装置（（ｎ−３）−２）、一致度が低ければ製造装置（（ｎ−２）−２）が原因であると確定することができる。
【００６９】
３台以上の候補製造装置がある場合には、候補製造装置の半数程度を用いて製造されたウェハを検査し、検査結果収集・解析部３０において検査ウェハの一致度が高いと判断されたならば、そのウェハを着工した候補製造装置のうち半数程度を用いたウェハを検査し、検査結果収集・解析部３０において一致度が低ければ残りの候補製造装置の半数程度を用いたウェハを検査する、という検査処理を繰返すように、検査結果収集・解析部３０は、例えば検査装置（ｎ−１）若しくはレビュー装置（ｎ−２）に対して指示を出せばよい。検査結果収集・解析部３０は、１台で着工した細工程が複数候補として残った場合には、これらの間の細工程にあるウェハを検査することにより、細工程を確定すればよい。検査結果収集・解析部３０におけるこのような検査ウェハの選択は、着工来歴管理部３２から得られる各ウェハの着工情報をもとに行うことができる。なお、このように他のロットのウェハを検査する場合には、問題が発生していたウェハと同じ番号のウェハを使用することが望ましい。
【００７０】
このように、検査結果収集・解析部３０は、ステップＳ６１からステップＳ６６の処理により、ステップＳ６５において不良原因である製造装置が確定できれば、ステップＳ６７において不良原因である製造装置での着工を中止し、製造装置の不具合調査、メンテナンスを実行するとの指示を製造ライン管理装置３４または異常監視部３６を介して表示・連絡手段３８に出力することによって、少なくとも不良原因である製造装置での着工を中止させてその後のウェハに対する不良作り込みを回避することができる。
【００７１】
以上説明したように、検査結果収集・解析部３０は、製造ラインにおいて製造されて流れてくる各ウェハについて検査装置（ｎ−１）あるいはレビュー装置（ｎ−２）で検査された欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１を受け取り、これら欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１と、着工来歴管理部３２から送られてくる各ウェハの着工情報３３と、製造ライン管理装置３４から送られてくる製造装置の構成および履歴を含めて製造状態を示す装置情報３５とを収集し、この収集された欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１について、過去の異常データベース３９に格納された多くの検査結果との一致度を調べ、各ウェハの着工情報３３と装置情報３５とを組合せて解析することによって、主要な不良の原因細工程およびその製造装置を推定することが可能となる。
【００７２】
上記各ウェハの着工情報３３とは、各ウェハをどの製造装置でいつ着工したのかという着工来歴情報である。上記装置情報３５は、それらの製造装置はどのような単位でウェハを着工するのかといった装置情報である。
このような、処理方法を実現するためには、各ウエハをどの装置でいつ着工したかという着工情報と、それらの製造装置はどのような単位でウエハを着工するかといった装置情報が不可欠である。このため図１３に示すように、本発明のデータ処理を行う検査結果解析・収集システム３０は検査装置あるいはレビュー装置から各々のウェハの欠陥情報３１を受け取り、これらの欠陥情報３１と、着工来歴管理システム３２から送られる各々のウェハの着工情報３３と、装置管理システム３４から送られる装置の構成および状態を示す装置情報３５を組み合わせて、検出された欠陥の原因である製造細工程およびその製造装置を推定する。本発明の解析方法により、不具合のある装置が確定された場合には、各装置を操作し、対象装置による着工を中止させたり、異常監視システム３６により、ラインの管理者３７に警告を発したりすることができる。また、ステップ５で示したように、必要に応じて他の未検査ウェハの追加検査を指示することもできる。
【００７３】
このとき、図５の実施例で示したように、各製造装置の構造や一度に着工するウェハ枚数などによって欠陥の発生する周期との関係を確認する。そこで、このような製造装置の情報を、製造ライン管理装置３４内に、図１４に示すようなデータベースとして予め登録しておくと便利である。ここで図１４に示した着工周期とは、同じ条件で処理が行われるウェハの周期を指している。
【００７４】
例えば、図５（ｃ）に示したＣＶＤ装置のチャンバや、複数のヘッドを持つＣＭＰ装置など、ウェハによって製造に使用される部品や条件が異なる場合には、全く同じ部品で処理が行われる周期をこの着工周期とする。また、図５（ｂ）の炉のように、数ロットのウェハを同時に処理する装置では、ウェハによって炉の中での位置が変わるため、同時に着工されるウェハ枚数が着工単位となる。図１４に示す同時着工枚数とは、通常、同時あるいは１度に連続して処理が行われるウェハ枚数のことであり、殆どの装置は１ロットのウェハを連続して着工するので１ロットの枚数を同時着工枚数とし、図５（ｂ）の炉のような場合には、１００枚を同時に着工するなら１００とすればよい。また、図１４に示すように、製造装置のメンテナンス情報を併せて記録しておくことで、これらのメンテナンスと欠陥発生状況の因果関係から、不良原因がつきとめられる。なお、製造装置の情報３５としては、図１４に示すように、使用細工程、製造装置名、着工周期、同時着工枚数、およびメンテナンス記録などから構成される。
【００７５】
次に、検査結果収集・解析部３０において実行する図６に示すステップＳ６２の一致度判定方法についてさらに詳細に説明する。実際に半導体ウェハで生じる欠陥の種類は非常に様々なものがあり、図９に示すように、単純に欠陥密度が高い領域を評価するだけでは不十分な場合がある。図１５にパターン欠陥、異物欠陥、およびキズ欠陥などの欠陥分布の一実施例を示す。図１５（ａ）、（ｂ）に示す欠陥分布は、ウェハ上において欠陥の密度が局所的に高くなっている状態のものである。特に、図１５（ａ）に示すように、狭い領域に欠陥が集中している部分を一般にクラスタ１５１と呼ぶ。また、図１５（ｃ）に示す欠陥分布は、全体に欠陥が多い状態であるが、これは図１５（ｂ）の欠陥集中領域が広くなったものとも考えられる。図１５（ｄ）（ｅ）に示す欠陥分布は、ウェハ内のみではなく、チップあるいはショット内に規則的な欠陥分布がある場合の例である。図１５（ｄ）の場合は、レティクルエラーなど、パターンを形成する際のマスクに欠陥がある場合や露光装置に問題がある場合などに生じる。他の製造装置に原因がある場合の欠陥に比べ、寸法は小さく、ショット内の欠陥位置は高い再現性をもつ。一方、図１５（ｅ）のようなチップあるいはショット内で欠陥の密度分布がある場合は、このようなチップ（ショット）内分布が発生するチップもウェハ内で分布もつ場合がある。例えば、構造的にプロセス変動に対してマージンのない部分がウェハ内の処理の均一性の影響を受けて不良となる場合などである。このような場合には、ウェハ内の欠陥発生領域が同様であっても、例えば、図１５（ｅ）（チップ内分布がある場合）と図１５（ｆ）（チップとは無関係にランダムに発生）は別のモードであると考えられ、分けて扱うべきである。また、図１５（ｅ）のように、チップ内の分布があっても、ウェハ内の分布に特に顕著な特徴の無い場合もある。
【００７６】
このように、欠陥の発生分布はその原因により様々なケースがあり、例えば、図１５（ａ）に示すクラスタ１５１のように、局所的な領域に影響を与える場合と、ウェハ内の広い領域に影響を与える場合では、不良の原因が異なると考えられる。また、ときには一枚のウェハ上に、これらの欠陥発生モードが混在する場合が考えられる。このような欠陥が混在している場合にも、原因細工程および製造装置を正しく推定するためには、上記図６に示すステップＳ６２の一致度の評価に工夫が必要である。
【００７７】
そこで、検査結果収集・解析部３０において実行する、これらの様々な欠陥分布が混在している場合における評価方法手順の実施例を、図１６を用いて説明する。なお、この評価方法の一部若しくは全部を検査装置やレビュー装置で実行しても良い。
【００７８】
検査結果収集・解析部３０は、図１６に示す手順に沿って処理を行えば、これらの欠陥分布を図１５に示したような分類に分けることが可能となる。クラスタ１５１は特に欠陥密度が高いため、他の分布解析処理の妨げとなる可能性が高い。このため、まずステップＳ１６１でこれらのクラスタ１５１の処理を行う。クラスタ欠陥の有無の判定は、各欠陥点（各欠陥の重心等）同士の距離を評価し、ある一定距離よりも近いものが密集している場合には、それらを一つのかたまりと見なすような処理を行えばよい。これには、従来のパターン認識の分野で用いられているクラスタリングの手法を応用することで対応することができる。ステップＳ１６１においてクラスタ欠陥有りと判断された場合、ステップＳ１６２においてクラスタ欠陥がショット間／チップ間で周期性有りか否かを判断する。クラスタ欠陥がショット間／チップ間で周期性がない（クラスタ欠陥が単独で発生している）場合には、ステップＳ１６３において、クラスタ欠陥を除去することによって、単独クラスタ欠陥Ｓ１６３を抽出することができる。次に、ステップＳ１６４において、ステップＳ１６２でショット間／チップ間で周期性有りと判断されたクラスタ欠陥やステップＳ１６３において単独クラスタ欠陥が除かれた残りの分布について解析される。即ち、ステップＳ１６２において、クラスタ欠陥がショット間（ショット単位）あるいはチップ間で繰り返し発生していると判断された場合には、ステップＳ１６４において、図１５（ｅ）で示した分布と同様に扱い、ウェハ内でどのように発生しているかを調べる。このように、ステップＳ１６１からＳ１６３で、チップ間あるいはショット間の周期性のないクラスタ欠陥をその他の欠陥と分けることができる。
【００７９】
次に、ステップＳ１６４において、クラスタ欠陥を除いた残りの欠陥に対して、まず欠陥のチップあるいはショット間の周期性を確認する。以下の説明はチップ間繰り返しの場合について説明するが、ショット間の場合も同様である。まず、ステップＳ１６５において、全チップの欠陥データを重ねて、図９のウェハ内分布と同様にチップ内の欠陥分布を調べる。例えば、チップ内を小領域に分割し、特に欠陥密度の高い領域が存在する場合には、その欠陥密度が高い領域の各々のチップでの欠陥密度を評価し、特定のチップだけで発生しているのか、複数のチップでも同様な部分があるかどうかを確認する。複数のチップで同様の状況が発生していれば、チップ内の繰り返しがあると判定し、他の小領域についても同様に評価を行い、先に評価したものと同様の繰り返しがある場合には、これらの小領域を連結し、チップ間で繰り返しのあるチップ内の欠陥分布（例えば、欠陥多発領域データＡｓ）を得ることができる。
【００８０】
このようにして得られたチップ内若しくはショット内の欠陥分布（例えば、欠陥多発領域データＡｓ）と各チップ若しくはショット単位の一致度を、ステップＳ１６６において、図９のウェハ内分布と同様に求めれば、チップ内若しくはショット内の欠陥分布と、そのチップ内若しくはショット内の欠陥分布を持つチップ若しくはショット単位のウェハ内分布の情報を得ることができる。即ち、ステップＳ１６７において、チップ（ショット）間の周期性欠陥あるいはクラスタ欠陥についてウェハ面内分布に特徴が有るか否かを調べる。もし、ウェハ面内分布に特徴（偏りなどの特定箇所に欠陥が発生しているなど）が有る場合には、ステップＳ１６８においてウェハ面内の欠陥多発領域データＡｗを生成することによって、チップ（ショット）間周期性かつウェハ面内領域性欠陥１７３を抽出することができる。また、ウェハ面内分布に特徴が無い場合には、チップ（ショット）間周期性欠陥１７２として抽出することができる。
【００８１】
また、ステップＳ１６４において、チップ間あるいはショット間周期性のない場合には、図９に示したようなウェハ内分布の有無を調べればよい。即ち、ステップＳ１６９において、ウェハ面内の欠陥分布に特徴が有るか否かを調べる。もし、ウェハ面内の欠陥分布に特徴が有る場合には、ステップＳ１７０において、ウェハ面内の欠陥多発領域データＡｗを生成することにより、ウェハ面内領域性欠陥１７５を抽出することができる。また、ウェハ面内の欠陥分布に特徴が無い場合には、欠陥多発モード（ランダム）１７４を抽出することができる。
【００８２】
以上説明したように得られる欠陥分布の情報は、検査装置やレビュー装置等からウェハの検査結果と併せて記憶装置４２に記録しておくのがよい。
【００８３】
図１７には、各々の欠陥の情報１７８に加え、欠陥分布の情報１７９を記憶装置４２に記憶させたデータを示す。図１７に示す実施例は、品種、細工程、ロット番号、ウェハ番号、検査装置名、および検査条件などに対して、各欠陥の情報（欠陥の座標データ（欠陥１〜Ｎ：座標、寸法、カテゴリなど））１７８に加え、いくつかのクラスタ（クラスタ１、２、…：領域、面積、密度、・・・、カテゴリＡ（例えば異物））と、ある欠陥のチップ内分布（：領域、面積、・・・、カテゴリＢ（例えばパターン欠陥））１７６が、ウェハ内でも分布（：領域、面積、・・・）１７７を持つ場合である。クラスタあるいは欠陥分布毎に、欠陥の種類を表すカテゴリデータも付与している。領域情報（領域データ）は、多角形の頂点データの集合などで表してもよいし、図１７に示すように、濃淡画像データとして与えてもよい。
【００８４】
以上、一般的な欠陥分布の取り扱いについて説明したが、レティクルエラーの場合は、他の欠陥と異なり全てのウェハの全てのショットに必ず発生し、かつ対策を行うまでなくならないので、他の欠陥と分けておくことが望ましい。レティクルエラーは、ウェハ内の全てのショットで発生し、座標は常に再現するため、検査チップの欠陥データを重ね合わせ、特に欠陥発生頻度の高い点を検出すれば、確認は容易であり、図１６の処理を開始する前に予め取り除いておけばよい。このようにして、1枚のウェハ内の欠陥分布をクラスタ、チップあるいはショット内分布およびそのウェハ内分布、ウェハ内分布に大きく分けて、その形状や欠陥密度などを求めることができる。
【００８５】
以上説明した欠陥分布の情報を元に、図６に示すステップＳ６２〜Ｓ６６において、過去の検査ウェハとの一致度（類似度）を定量評価すれば、不良の原因確定することができる。ここで、これら複数の欠陥分布は１枚のウェハに重複して発生していてもよい。重複して発生している場合には、欠陥分布別に解析を行えばよい。このように、欠陥分布あるいは種類別に解析を行うことにより、同時に複数の原因による不良が混在している場合にも、その原因究明を確実に行えるという利点がある。
【００８６】
このようにして、欠陥分布の情報が得られるが、これらのうちには、同じ原因で発生した欠陥であっても、完全に同じ位置には発生しないものもある。例えば、ある製造装置において、ウェハの左下付近に不良の原因となる不具合があった場合には、図１８（ａ）や（ｂ）に示すようにウェハの外周左下で欠陥が多発すると考えられる。このような場合には、同じ原因であっても、図１８（ａ）と（ｂ）のように若干位置が異なって欠陥が発生する可能性もある。それに対し、図１８（ｃ）に示すようにウェハ中央で欠陥が発生している場合には、別の原因によるものと考えられる。そこで、欠陥分布の一致度（類似度）を評価する際には、多少位置が異なっていても、同じ欠陥分布であれば一致度（類似度）を高くするような処理を行うことが望ましい。
【００８７】
例えば、検査結果収集・解析部３０において、欠陥分布の一致度（類似度）を同じ場所のみではなく、その周辺にずらした場合の値も算出し、最も一致度の高かった場所での一致度と欠陥領域の位置が近いほど値が大きくなるような距離の関数を重み関数として、これを乗じたものを最終的な一致度（類似度）として評価を行えばよい。例えば図１８（ｂ）と図１８（ｃ）とのそれぞれで、図１８（ａ）の分布と一致度（類似度）が高い領域を求めると、（ｂ）の方が（ｃ）の分布よりも（ａ）分布に近いので、距離により重みが低下する重み関数を乗じれば、（ｂ）の分布の一致度の方に大きな値を乗じることになり、（ｃ）よりも（ｂ）の方が一致度（類似度）が高いと評価される。このとき、ショットあるいはチップ内の分布は、Ｘ−Ｙ平面内での位置合わせを実施すればよいが、ウェハ内分布を評価する際には、ウェハが円形であることを考慮して、半径方向および回転角方向でのマッチングを行うのがよい。通常、局所的に発生する欠陥は、例えば搬送系が原因のキズなど、その原因が欠陥発生箇所の近くにある場合が多く、このような不良の発生位置は比較的再現性が高い。これに対し、原因が間接的な場合、例えばウェハから少し離れたところに発塵源がある場合などは、広い範囲に影響を与え、その位置の再現性はあまり高くない。また、レティクルエラーの検出位置は、検査装置の欠陥検出座標精度と同程度で再現すると思われる。
【００８８】
このように、一般的に欠陥分布の発生位置の再現性は、その欠陥発生領域の大きさに依存しているため、前述の欠陥領域の位置により一致度（類似度）の値を変化させる重み関数にさらに大きさの要素を加えればよい。例えば、適当な座標軸に対して、欠陥の投影長を求め、その投影長に応じて、投影長が短いほど、欠陥分布の距離が離れたときに急激に重みが小さくなるような関数にすればよい。この座標軸とは、前述のようにウェハ内分布のときには半径方向および円周方向を用いればよい。図１８の例の場合には、（ａ）の分布は円周方向に大きいため、半径方向に比べ円周方向の位置ずれ量は大きくても一致度は下がらないような重み関数を設定すればよい。
【００８９】
上記実施の形態では、十分な検査結果がある場合の解析方法を示したが、他品種少量生産対応の製造ラインでは、このような同一製品のデータを十分な量取得することが困難な場合がある。このような場合には、異なる製品のデータも組み合わせて解析を行えばよい。このとき、評価する製品によって検査条件（欠陥検出感度）が異なる場合には、予め基準となる検査感度を設定し、同じウェハを基準の検査条件と通常の検査条件で検査して、その欠陥数の比を検査感度補正係数として用いて、基準の条件における欠陥数に換算して評価を行えばよい。また、ショットあるいはチップ内の欠陥分布については、製品が異なると比較できないので、ショットあるいはチップ内の分布は問わず、ウェハ全体の分布のみで比較を行う。
【００９０】
図６に示す処理では、検査工程以前の全ての細工程について処理を行うことを想定していたが、欠陥多発のウェハについて、異常が確認された細工程以前の検査工程において同様の欠陥多発が確認されていなかった場合、欠陥発生の原因となった細工程は、初めて欠陥が確認された検査工程と、その前の検査工程、すなわち異常が確認されていない最後の細工程、との間にある可能性が高い。
【００９１】
そこで、このような場合には、まず、はじめに、検査結果収集・解析部３０は、初めて、欠陥が確認された検査工程とその前の検査工程の間の製造装置について、装置情報３５および着工来歴情報３３などを用いて解析すれば、比較的少ない計算量で解析を行える。但し、原因細工程が特定できなかった場合には、それ以前の細工程のデータも用いて追加の評価を行う。これは、欠陥の原因となる細工程と、その原因がもとで実際に欠陥が発生する細工程が必ずしも同じとは限らないからである。例えば、成膜細工程に問題があったが、その後の熱処理細工程で成膜に問題があったウェハのみで欠陥が発生するといった場合である。
【００９２】
次に、本発明に係る検査結果収集・解析部３０等におけるデータ処理により得られた不良原因の解析結果を利用して製造プロセスを管理する方法について説明する。前記実施例のように、本発明により発生した異常の原因を確認することができるが、その原因によっては、再度同様の欠陥を発生する可能性が高いものもある。
【００９３】
そこで、検査結果収集・解析部３０は、一度確認された不良原因と同じモードの欠陥の発生状況をデータベースから検索して表示装置４０や表示・連絡手段３８や製造ライン管理装置３４に出力してモニタして対策することで、同様の不良の再発を未然に防ぐことができる。検査結果収集・解析部３０は、解析により明らかになった図１９に示す欠陥事例（ＣＭＰ装置、およびエッチング装置の場合を示す。）をデータベースとして記憶装置４２に蓄積しておく。欠陥データには、欠陥の種類、発生する製品・工程、製造装置名、欠陥の寸法や発生分布などの特徴、発生の周期、これまでに発生した日時などを記憶しておく。また、原因が明らかになった場合には、その原因や対策方法も併せて記憶しておけば、新たに同様な欠陥が発生した場合に早急に対応することができる。
【００９４】
このうち、検査結果収集・解析部３０は、特に再発が予想されるモードの不良を監視できるように、予め記憶装置４２などに登録しておけば、同種の欠陥が以前と同様な分布の発生が確認された場合には、異常監視部３６および表示・連絡手段３８を介してライン監視者に警告の連絡を実行することが可能となる。このように再発が予想されるモードの不良を登録しておけば、検査結果収集・解析部３０は、同種のモードによる不良発生を予め感知することができ、同モードの不良多発を予め防ぐことができる。欠陥分布発生の判断は、問題のなかった製造装置における一致度をもとに、しきい値を設定して、一致度が設定されたしきい値を超えれば、警告を出すようにすればよい。警告の方法はメールや電話などにより担当者への連絡を行えばよい。このように、検査結果収集・解析部３０は、予め登録した不良モードの発生を監視することにより、常に安定な製造プロセスを実現でき、歩留の安定も期待できる。また、以前の対策内容なども同時に記録しておけば、早急な対処が可能となり、製造装置の停止時間を最小限にとどめることができる。
【００９５】
図３に示す本発明に係る実施の形態では、検査装置を含む製造ライン全体の例を示したが、欠陥分布および周期性の解析機能は、検査装置単体に搭載しておいてもよい。ロット内での周期性解析であれば、検査装置単体であっても各製造装置の特性を知っている者であれば、欠陥写真と欠陥分布に併せて、一致度のグラフと周期性解析結果を、検査装置に接続された表示装置等に出力して表示すれば、原因となる製造装置を推定することができる。また、各製造装置の着工単位データを、検査装置に登録して、解析結果の周期と一致する製造装置の候補を表示する機能を検査装置に付けておけばよい。このように、検査装置に解析機能を付けることにより、検査直後に解析結果を得ることもできる。即ち、検査結果収集・解析部３０を検査装置に備え付けてもよい。
【００９６】
更に、デバイスのレイアウト情報を予め記憶装置４２に記憶しておけば、検査結果収集・解析部３０は、欠陥分布とデバイスのレイアウト情報を組み合わせることにより、不良の原因究明を容易にすることも可能になる。
【００９７】
検査結果収集・解析部３０は、例えば、図２０に示すように、得られた欠陥分布と、実際のチップ（ショット）内のパターンレイアウトを重ねてチップ内の欠陥分布２００を、表示装置４０等に表示すれば、どのパターンの部分が欠陥となりやすいのかを知ることができ、不良原因の詳細解析に役立つ場合がある。このようなレイアウト情報を併せて表示するためには、設計データを取得する手段が必要であり、図３に示したシステム構成に加えて、検査結果収集・解析部３０は設計情報データサーバからデータを取得できるような構成とすることが望ましい。
【００９８】
また、検査結果収集・解析部３０は、図２０に示すように、チップ内分布２００のみではなく、ウェハ内分布２０１を併せて表示装置４０等に表示すると、よりわかりやすい。このとき、チップ内分布２００との一致度により表示されるチップの色を変化させるようにすると、チップ内分布のある欠陥とそれ以外の欠陥の分布を視覚的に容易に確認することができる。また、異なる分布が複数混在している場合には、それらのデータを異なる色や形で表示装置４０等に表示し、操作者が選択した分布について解析結果を表示するようにすればよい。また、検査結果収集・解析部３０は、図２０に示すように、解析により得られた不良原因工程の候補を評価値の一覧２０２で示し、特に評価値の高い工程のデータがわかるように表示装置４０等に表示し、そのうち所望の工程の各装置での一致度（類似度）の一覧２０３を確認できるようにするとよい。操作者が選択した細製造工程および製造装置の一致度データ列（類似度データ列）のグラフ２０４と着工装置名、解析結果により得られた周期とそれに対応すると判定された着工周期やメンテナンス日時あるいは周期などのデータを併せて表示装置４０等に表示すれば、解析結果の妥当性を容易に判定できる。
【００９９】
本発明による不良の原因究明は、半導体製品の他にＴＦＴやプラズマディスプレイ、磁気記録装置における磁気ヘッドなど、複数の工程を経て製造される製品であれば、同様に適用することができる。半導体製造プロセスに比べ、検査工程が少なく、例えば出荷前の完成品検査しか検査を実施しない場合でも、不良発生製品の着工装置の来歴から、これまでに示した実施の形態と同様に、不良原因の細工程およびその製造装置を絞り込むことができる。
【０１００】
【発明の効果】
本発明によれば、欠陥検査の結果を用いて、異常な欠陥を発生している製造装置を迅速かつ容易に確定することができ、製造装置の不具合による不良の大量発生を未然に防ぐことができる効果を奏する。
【０１０１】
また、本発明によれば、プロセスの変動を管理し、製造装置の不具合による不良の多発を防止することができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】半導体装置（半導体デバイス）の製造プロセスを説明する図である。
【図２】複数の製造装置を用いる半導体装置の製造プロセスにおける細製造工程群を説明する図である。
【図３】本発明に係る半導体製造ラインにおけるシステム構成の一実施の形態を示す図である。
【図４】本発明に係る欠陥の分布による一致度評価の実施例を示す図である。
【図５】本発明に係る製造装置の構造と、欠陥発生周期との関係の一実施例を示した図である。
【図６】本発明に係る欠陥検査データの処理手順の一実施例を説明する図である。
【図７】本発明に係る欠陥の発生原因を究明する欠陥分布を取得(作成)する方法について説明する図である。
【図８】本発明に係る欠陥種別に欠陥分布を求める方法について説明する図である。
【図９】本発明に係る欠陥分布の一致度(類似度)を算出する方法について説明する図である。
【図１０】本発明に係る一致度データ（類似度データ）を用いて不良原因工程の候補を求める方法について説明する図である。
【図１１】本発明に係る一致度データ列（類似度データ列）の実施例を示した図である。
【図１２】本発明に係る一致度データ列（類似度データ列）の別の実施例を示した図である。
【図１３】本発明に係る検査対象ウェハの選択方法を説明するための図である。
【図１４】本発明における装置情報データの一実施例を示す図である。
【図１５】一般的な欠陥分布の例を示す図である。
【図１６】本発明に係る欠陥分布評価方法の処理フローを示す図である。
【図１７】本発明に係る欠陥情報の保存形式の実施例を示した図である。
【図１８】発生位置が一定ではない欠陥分布の例を示した図である。
【図１９】本発明に係る不良事例データベースの実施例を示した図である。
【図２０】本発明に係る解析結果の表示方法の実施例を示した図である。
【符号の説明】
１…ウェハ（半導体基板）、５…炉、６…ウェハ、７…チャンバＡ、８…チャンバＢ、９…搬送系、１１…成膜細製造工程、１２…レジスト塗布細製造工程、１３…感光細製造工程、１４…現像細製造工程、１５…エッチング細製造工程、１６…レジスト除去細製造工程、１７…洗浄細製造工程、２１…異物検査工程、２２…寸法検査工程、２３…外観検査工程、３０…検査結果収集・解析部、３１…欠陥検査結果情報、３２…着工来歴管理部、３３…着工来歴情報、３４…製造ライン管理装置、３５…装置情報、３６…異常監視部、３７…製造ライン管理者、３８…表示・連絡手段、３９…過去の異常データベース、４０…表示装置、４１…入力手段、４２…記憶装置（メモリ）、１５１…クラスタ、１７６…チップ内分布、１７７…ウェハ内分布、１７８…欠陥の情報（欠陥座標データ）、１７９…欠陥分布の情報、２００…チップ内分布、２０１…ウェハ内分布、２０２…評価値の一覧、２０３…一致度（類似度）の一覧、２０４…一致度データ列（類似度データ列）のグラフ、ＤＡ１…欠陥異常発生ウェハの欠陥分布、ＲＡ１〜ＲＡｎ…過去の検査ウェハの欠陥分布、ＤＣ，ＤＣａ，ＤＣｖ…一致度（類似度）、ＴＨDC…しきい値、ＲＶ…評価値。
【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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【図１９】
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【図２０】
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