(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスとなるワークを作業工程毎に検査装置で欠陥検査する複数の検査工程と、
該検査工程の検査結果を基に、該検査工程毎に欠陥座標と欠陥の属性情報とが登録された欠陥来歴リストを作成する解析ユニットと
を備え、
該解析ユニットは、
今回の検査工程の検査結果としての欠陥検出座標を前回の検査工程で作成された該欠陥来歴リストの欠陥座標と比較し、
（１）該今回の検査工程で新規に検出されたと判定された該欠陥検出座標を該欠陥来歴リストに欠陥座標として追加登録するとともに、該欠陥の属性情報としての検出された欠陥数を登録し、
（２）該欠陥来歴リストに既に記載されている欠陥座標の比較半径内に位置して、既に登録されている欠陥と同じと判定された欠陥の欠陥検出座標に対しては、該欠陥来歴リストに既に登録されている該欠陥座標に対応して該欠陥の属性情報としての検出された欠陥数を追加登録して、
該欠陥来歴リストを該今回の検査工程に対する欠陥来歴リストに更新することを特徴とする電子デバイス検査システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記欠陥来歴リストに登録される前記属性情報は、前記検査工程毎の欠陥数や欠陥の大きさ，欠陥の種類，欠陥座標の密集性を表わすクラスタ情報及び欠陥の画像インデックス情報を含むことを特徴とする電子デバイス検査システム。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記検査工程毎にその検査工程で新規に検出された欠陥を前記欠陥来歴リストから求め、プローブ検査結果を用いることにより、該新規に検出された欠陥がチップの不良を引き起こす確率である致命率を解析して表示する解析装置を備えたことを特徴とする電子デバイス検査システム。
【請求項４】
請求項１，２または３において、
前記欠陥来歴リストにおける前記欠陥座標の画像インデックス情報を参照することにより、異なる前記検査工程で検出された座標近傍での欠陥の画像を取得する画像取得装置を備えたことを特徴とする電子デバイス検査システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１つにおいて、
前記検査装置は、検査した前記ワークに対する欠陥来歴リストを前記解析ユニットから取得して、検査結果の欠陥検出座標を取得した前記欠陥来歴リストに登録されている欠陥座標と比較し、比較の結果新規に検出されたと判断される該欠陥検出座標を表示することを特徴とする電子デバイス検査システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体やＴＦＴ液晶ディスプレイをはじめとする電子デバイスの製造ラインに適用される電子デバイス検査システムに係り、特に、データ解析時間の短縮及び解析精度向上を図った電子デバイス検査システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子デバイス、例えば、半導体は、従来、ウエハに対して露光や現像，エッチングなどの複数の処理工程を繰り返すことにより形成されている。一方、かかる複数の処理工程のうちの所定の処理工程で処理されたウエハは、必要に応じて異物検査装置や外観検査装置などによって検査され、ウエハに付着した異物や外観不良の位置，大きさ，個数，種類などの情報が収集される。以下では、異物検査装置の検出対象である異物と外観検査装置の検出対象である外観不良とを総称して欠陥という。
【０００３】
月刊“Ｓemiconductor Ｗorld”1996.8 pp.88，99，102に記載のように、莫大な数量となる欠陥データが、通常、検査装置からネットワークを介した解析システムに送られ、そこで管理・解析される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、かかる従来の解析システムとしては、データベースに蓄えられたデータをユーザが解析時に引き出して計算処理を行なうものが多い。予め計算を行なう解析システムであっても、個々の解析処理が独立に行なわれるため、ウエハ上の欠陥に関する全ての情報を自由に組み合わせて解析する場合、別途検索・計算のための処理時間を要する。このため、検索・計算といった解析の準備作業時間は長くなり、解析したデータの製造工程へのフィードバックが長時間化する傾向にある。
【０００５】
また、検査装置で得られたデータから特定の欠陥位置を選択してそれを観察し画像を取得する場合にも、そのウエハの過去の欠陥情報を容易には引き出すことができないため、新規に発生した欠陥の選択、或いは工程を経て成長するような欠陥の選択は不可能であった。今後、ウエハ径が３００φと大口径化した場合、これとともにデータ量が増加し、解析の準備作業時間もさらに長くなって、フィードバック作業の遅滞は製造ラインの歩留まり向上に大きな影響を及ぼすことが予想される。
【０００６】
本発明の目的は、かかる問題を解消し、莫大な欠陥検査データを整理して使い易い形とすることにより、解析の準備作業時間を短縮し、解析時間の短縮及び解析精度の向上を実現することができるようにした電子デバイス検査システムを提供することにある。
【０００７】
【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、電子デバイスの製造ラインなどにおいて、解析ユニットに蓄えられた検査結果のデータを予めウエハ毎に欠陥座標とその属性である検出工程や検出欠陥数，欠陥サイズ，欠陥種類，欠陥の密集性を判断した結果であるクラスタ情報，画像取得インデックス情報を有する欠陥来歴リストに纏め、１つの欠陥来歴リストでウエハ上の欠陥に関する全ての来歴情報を参照可能とした。
【０００８】
これにより、データ解析時のデータ検索及び計算作業が段取り化され、解析準備時間が大幅に短縮された。
【０００９】
また、上記欠陥来歴リストをネットワークで接続された検査装置へ送信可能とした。
【００１０】
これにより、検査装置上で、現在の検査データから以前にウエハ上で検出された全ての欠陥データの除去が可能となり、新たに検出された欠陥のみに着目した検査が可能となる。例えば、検査したその場で処理工程で新たに発生した欠陥数が把握でき、処理工程の異常が検知されて処理工程への迅速なフィードバックが可能となる。
【００１１】
また、同様に、欠陥来歴リストをネットワークで接続された欠陥観察装置へ転送可能とした。
【００１２】
これにより、処理工程を経て成長する欠陥や新たな処理工程で新規に発生した欠陥の観察が可能となり、観察欠陥の起源が明らかなより実効的な観察や画像の取得が可能となった。
【００１３】
本発明は、より具体的には、電子デバイスとなるワークを処理する複数の処理工程と、該異なる処理工程で処理された夫々のワークを検査する複数の検査装置とを備え、該複数の検査装置とネットワークを介して接続され、該検査装置が検査した結果を記憶する記憶手段を少なくとも有する解析ユニットとを備え、該解析ユニットが記憶する検査データを欠陥座標を基に分類したものである。ある工程の検査データはクラスタ認識処理と工程認識処理が施こされる。クラスタ認識処理とは欠陥の密集性を判定する処理である。また、検出欠陥の座標と過去に検出された欠陥座標とを比較し、どの工程で検出された欠陥かを認識する工程認識処理も行なわれる。そして、これらの処理結果及び欠陥データに付随する検査工程名や欠陥サイズを欠陥来歴リストに追加する。従って、１枚のウエハの欠陥来歴リストは製造工程を経るにつてれデータ量が増加する。
【００１４】
また、本発明は、該解析ユニットが予め作成した欠陥来歴リストをデータ解析端末や検査装置あるいは欠陥観察装置に送信して解析対象となるウエハの欠陥来歴情報を与えるものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
図１は本発明による電子デバイス検査システムの一実施形態を示すブロック図であって、１ａは未完成ウエハ、１ｂは完成ウエハ、２1，２2，……，２N，２N+1は製造工程、３1，３2，……，３Nは検査工程、４はプローブ検査工程、５1，５2，……，５Nは検査結果、６は解析ユニット、７は欠陥来歴リスト作成工程、８は欠陥来歴リスト、９は欠陥来歴リスト管理テーブル、１０はカテゴリデータ、１１は解析装置、１２は検査装置、１３は画像取得装置である。
【００１６】
同図において、未完成ウエハ１ａは、製造工程２1,２2,……,２N,２N+1（これら製造工程を特定しない場合には、製造工程２という）で順次成膜，露光，エッチングなどの処理がなされ、また、必要に応じてイオン打ち込みなどの処理を経て製品としての完成ウエハ１ｂとなる。そして、夫々の製造工程２1，２2，……，２N（なお、これらは複数のサブ工程からなる場合もある）には、必要に応じて異物検査や外観検査などの各種欠陥検査を行なう検査工程が設けられ、その製造工程で処理されたウエハ１はこの検査工程に送られて欠陥検査処理がなされるが、ここでは、製造工程２1，２2，……，２N毎に検査工程３1，３2，……，３N（なお、以下では、これらを検査工程１，２，……，Ｎということにする）が設けられているものとし、これらはネットワークで解析ユニット６と接続されていて、検査工程１，２，……，Ｎの検査結果５1，５2，……，５N（これら検査結果を特定しない場合には、検査結果５という）である欠陥座標データなどが解析ユニット６に送られる。また、以上の処理によって得られた完成ウエハ１ｂは、さらに、プローブ検査工程４でチップ毎の良否の判定が行なわれ、その判定結果を示すカテゴリデータもネットワークを介して解析ユニット６に送られる。
【００１７】
解析ユニット６では、欠陥来歴リスト作成工程７で各検査工程１，２，……，Ｎからの検査結果５1，５2，……，５N がその工程順に収集されて処理され、ウエハ毎に欠陥来歴リスト８が作成される。また、ウエハ１毎の欠陥来歴リスト８を管理する欠陥来歴リスト管理テーブル９も作成される。これらは解析ユニット６に保持されるが、さらに、プローブ検査工程４で得られたカテゴリデータ１０もこの解析ユニット６に保持される。
【００１８】
この解析ユニット６には、ネットワークを介して、さらに、解析ユニット６で生成された欠陥来歴リスト８を用いて検査結果の解析処理などを行なう解析装置１１と、解析ユニット６で生成された欠陥来歴リスト８を用いて検査を行なう検査装置１２と、解析ユニット６で生成された欠陥来歴リスト８を用いて欠陥画像を取得する画像取得装置１３が接続されている。
【００１９】
ここで、検査装置１２は、夫々の検査工程１，２，……，Ｎを実行するものであって、その欠陥の検出結果を検査結果５1，５2，……,５Nとして解析ユニットに送るとともに、解析ユニット６から欠陥来歴リスト８を取得し、これを用いて欠陥の検出結果を処理するなどして検査の評価などを行なうことができるようにしたものである。また、画像取得装置１３は、検査装置１２で得られた欠陥の検出結果及び解析ユニット６での欠陥来歴リスト８を用いて適宜に欠陥を選択し、選択した欠陥の画像を撮影してその画像を保管するためのものである。さらに、解析装置１１は、解析ユニット６の欠陥来歴リスト８や欠陥来歴管理テーブル９，カテゴリデータ１０を用いて各製造工程に起因する欠陥の発生状況や不良品の原因となる欠陥の探索などの解析処理を行なうものである。
【００２０】
図２は図１に示す欠陥来歴リスト８の一具体例を示す図である。
かかる欠陥来歴リスト８は、図１に示した製造ラインで１枚のウエハ１上に発生した欠陥来歴を記したものである。従って、１枚のウエハ１に対して１つの欠陥来歴リスト８が生成される。
【００２１】
図２において、この欠陥来歴リスト８には、まず、先頭部分にウエハ１の識別情報と欠陥来歴リスト作成処理パラメータ２０４と検査工程名２０５とが記載される。ウエハ識別情報は、ここでは、ウエハ１の品種名２０１とロット番号２０２とウエハ番号２０３とからなるものとしている。欠陥来歴リスト作成処理パラメータ２０４は、後述するクラスタ認識処理及び工程識別処理のパラメータである。検査工程名２０５は、このウエハ１が検査される直前の製造工程名が検査工程の名称として検査された順に記載される。ここでは、このウエハ１が図１での製造工程１，２，３に続く各々検査工程１，２，３で検査されたものとしており、従って、検査工程名２０５としては、検査工程１，２，３と記載されている。
【００２２】
次に、この欠陥来歴リスト８の左側に「欠陥座標」の項目２０６が設けられ、そこに、３つの検査工程１，２，３で検出されたウエハ１での全ての欠陥座標位置が記載されている（なお、便宜上、欠陥の順番を（  ）内の数字で示す）。但し、検査装置の座標検出精度を考慮し、先に検出された欠陥座標に対し、後の工程で、例えば、比較半径と称する微小半径の領域内に検出された欠陥座標については、同一座標とみなしている。即ち、図１において、検査工程が欠陥を１つずつ検出してその検査結果５を順次解析ユニット６に送るが、欠陥来歴リスト作成工程７は、この検査結果５を受ける毎にそれを処理し、欠陥来歴リスト８に追加していく。なお、図２において、この場合の「欠陥の座標位置」とは、ウエハ１の中心位置を原点（０，０）としたｘ，ｙ座標系での座標位置であって、「欠陥座標」の項目２０６の左側がｘ座標位置（距離単位＝μｍ）を、右側がｙ座標位置(距離単位＝μｍ)を示している。従って、最初に検出された欠陥の座標位置(ｘ，ｙ)は（23115.70，45894.32）である。
【００２３】
「欠陥座標」の項目２０６の次に、「工程別欠陥数」の項目２０７が設けられている。これは、夫々の欠陥が「検査工程名」２０５が記載された検査工程１，２，３のいずれでいくつ検出されたかを示すものであって、左側から順に検査工程１，２，３を示しており、「０」は欠陥が検出されなかったことを、「１」は１個欠陥が検出されたことを、「２」は２個欠陥が検出されたことを夫々示している。
【００２４】
例えば、１番目に記載の座標位置(23115.70 ，45894.32）では、検査工程１，３で１個の欠陥が検出されており、検査工程２では検出されていない。また、４番目に記載の座標位置（10778.87 ，6274.35）では、検査工程１，２で１個の欠陥が検出されているが、検査工程では２個の欠陥が検出されている。また、６番目に記載の座標位置（−18781.02 ，20487.29）では、１個の欠陥が検査工程１でのみ検出され、１１番目に記載の座標位置（−917.65 ，−2617.23）では、１個の欠陥が検査工程２でのみ検出され、１７番目に記載の座標位置（6938.41 ，941.94）では、１個の欠陥が検査工程３でのみ検出されるように、ある１つの検査工程でしか検出されないような欠陥もある。また、上記の１番目に記載の欠陥のように、最初の検査工程１で検出された欠陥が、次の検査工程では検出されず、さらに次の検査工程３で検出されるようなものもある。このようなことが、この「工程別欠陥数」の項目２０７でわかる。
【００２５】
なお、上記の２個欠陥が検出されるとは、同じ座標位置に２個欠陥が検出されるということになるが、これは極めて接近した２つの欠陥を１つの座標位置の欠陥と見るものであり、既に検出した欠陥を中心とする、例えば、比較半径と称する微小半径の領域内で検出された他の欠陥をこの既に検出されている欠陥と同一位置座標の欠陥とする。この比較半径は、検出感度に応じた１つの処理パラメータとして予め設定されており、例えば、２５０μｍ程度に設定される。
【００２６】
以上の「工程別欠陥数」の項目２０７に続いて、「欠陥出現工程」の項目２０８が設けられている。これは、各検査工程毎に、検出される欠陥が最初どの検査工程で検出されたものであるかを８ビットの数値で示すものであって（判り易くするために、１０進数で示している）、「０」は最初の検査工程１で、「１」次の検査工程２で、「２」はさらに次の検査工程３で夫々最初に検出されたことを示すものである。８ビットの最大数値（１０進数で「２５５」）は、欠陥が検出されないことを示している。この場合も、左側から順に検査工程１，２，３を示している。
【００２７】
従って、例えば、上記１番目や４番目に記載の欠陥は、検出工程３で検出されているが、「０」と記載されているので、最初の検査工程１で検出されたものであることがわかる。また、１６番目に記載の座標位置（−27068.01 ，−7597.72）の検査工程３で検出された欠陥は、「１」と記載されているので、検査工程２で最初に検出されたものであることがわかる。このようにして、欠陥出現工程を参照することにより、或る工程で検出された欠陥が製造ラインのどの工程で発生したものかを判定することができる。
【００２８】
以上の「欠陥出現工程」の項目２０８に続いて、「欠陥サイズ」の項目２０９が設けられている。これは、検出された欠陥の大きさを表わすものであって、その大きさがクラス別に区分されて１，２，３，……の数字で表現され、数字が大きいほど大きな欠陥であることを示している。
【００２９】
「欠陥サイズ」の項目２０９に続いて、「欠陥種類」の項目２１０が設けられている。この項目２１０は、予め定められたカテゴリに従って分類された結果であり、この実施形態では、１から９までの欠陥分類番号で示されている。
【００３０】
「欠陥種類」の項目２１０に続いて、「クラスタ」の項目２１１が設けられている。この項目２１１は欠陥座標の密集性を判定した結果を示すものである。
【００３１】
欠陥座標の密集性は、例えば、次のような方法で判定する。まず、ウエハ１上を２次元の微小な矩形領域に分割し、欠陥が存在する矩形領域を１、欠陥が存在しない矩形領域を０とする画像に夫々置き換える。次に、この画像を膨張させて連結性を判断した後（例えば、隣合う画像１の矩形領域は連結性があると判断する）、互いに連結性のある矩形領域の纏まり（連結領域）での欠陥数が閾値を越えたものを密集性が高いと判定する。このように密集性が高いと判定された欠陥群をクラスタ欠陥という。
【００３２】
「クラスタ」の項目２１１では、クラスタ欠陥毎に異なる識別番号を付け、その値を欠陥座標毎に記載する。ここでは、検査工程１で５番目，６番目及び７番目の欠陥がクラスタ欠陥を構成するものであり、これらに「１」の識別番号が付されている。他にクラスタ欠陥があれば、これを構成する欠陥に「２」の識別番号が付される。検査工程２では、１２番目と１３番目の欠陥がクラスタ欠陥を構成すると判定されている。
【００３３】
「クラスタ」の項目２１１に続いて、「画像インデックス」の項目２１２が設けられている。この項目２１２は、検査工程毎に、画像を取得した欠陥のインデックス（数字）を示すものであり、このインデックスは取得した画像の番号をも示している。ここで、画像取得とは、図１における画像取得装置１３でウエハ１上の欠陥の画像を写真などに写し、その画像を保管するものであり、上記インデックスはこの場合の保管番号でもある。
【００３４】
ここでは、検査工程１の検査結果から、４番目の欠陥，５番目の欠陥，１０番目の欠陥の順で画像取得が行なわれ、検査工程２の検査結果から、４番目の欠陥，１２番目の欠陥，１４番目の欠陥の順で画像取得が行なわれ、検査工程３の検査結果から、４番目の欠陥，８番目の欠陥，１７番目の欠陥の順で画像取得が行なわれている。４番目の欠陥については、各検査工程１，２，３毎に画像取得が行なわれている。このように画像取得が行なわれる欠陥としては、例えば、「欠陥サイズ」の項目２０９で大きいサイズの欠陥と判定されているものなどであり、また、最初の検査工程１で検出された欠陥のうち、注目される欠陥（大きさや場所など）については、上記４番目の欠陥のように、各検査工程で画像取得を行なうようにすることができる。
【００３５】
図３は解析ユニット６における欠陥来歴リスト作成工程７の一具体例を示すフローチャートである。
【００３６】
同図において、まず、解析ユニット６は、検査工程３から検査結果５を受信すると（ステップ１００）、これを読み込んで欠陥来歴リスト作成工程７に入る（ステップ１０１）。この工程では、被検査ウエハ１の識別番号を基に、この検査ウエハ１に対して既に作成されている欠陥来歴リスト８を検索して取得し（ステップ１０２）、これを読み込む（ステップ１０３）。
【００３７】
次に、解析ユニット６は、読み込んだ検査結果５の欠陥の座標位置がこの読み込んだ欠陥来歴リスト８中に登録されているか否かを判定することにより、この検査工程３で新規に得られた欠陥であるか、過去のどの検査工程３で検出された欠陥であるかを認識する工程認識処理を行ない（ステップ１０４）、また、検査結果５からクラスタ認識処理を行なう（ステップ１０５）。これらの処理結果及び検査結果５による欠陥の大きさ情報を基に、欠陥来歴リスト８をこの新たな検査結果３に対して更新する（ステップ１０６）。
【００３８】
そこで、図２では、図１における検査工程３までの検査結果を登録した欠陥来歴リスト８を示すものであるが、次の検査工程４(検査工程３4)の検査結果５4が送られてくると、解析ユニット６は、この欠陥来歴リスト８の各項目「工程別欠陥数」，「欠陥出現工程」，「欠陥サイズ」，「欠陥種類」，「クラスタ」，「画像インデックス」について、この検査工程４の欄を設け、この検査結果５4での既に登録されている欠陥座標の比較半径内に位置する欠陥は、この既に登録されている欠陥と同じ欠陥として上記各項目の検査工程４の欄に所定のデータを記載して登録し、また、この検査結果５4での既に登録されている欠陥とは異なる座標位置の欠陥は、この検査工程４で新たに発生した欠陥として、「欠陥座標」の項目２０６にこの欠陥の位置座標を追加するとともに、上記各項目の検査工程４の欄に所定のデータを記載して登録する。
【００３９】
このようにして、検査工程５，６，……と進むに連れて、これら検査工程の検査結果５が欠陥来歴リストに順に登録される。
【００４０】
次に、欠陥来歴リスト８の作成時の処理時間及びファイル容量の評価結果について説明する。
【００４１】
図４は１ウエハでの総欠陥異物数に対する欠陥来歴リスト８の作成処理時間の関係の実験結果を示す図である。評価には、Sun SPARCstation10（メモリ３２ＭByte）を用いた。
【００４２】
同図において、２００欠陥／検査工程で２０工程検査した場合、総欠陥数は４０００個であり、欠陥来歴リスト８の作成処理時間はおよそ２５秒と見積られる。外観検査で総欠陥数が１００００個を越えた場合、およそ７０秒で欠陥来歴リスト８が作成される。
【００４３】
図５は１ウエハでの総欠陥数に対する欠陥来歴リスト８のファイル（データ）容量の関係の実験結果を示す図である。
【００４４】
同図において、ｉ回分の検査データにより作成した欠陥来歴リスト８での総欠陥数に対するファイル容量の関数を、ｘを総欠陥数として、来歴ｉの関数ｙ＝ａｘで示している。例えば、２０回分の検査データより作成した欠陥来歴リスト８の総欠陥数に対するファイル容量は、来歴２０の関数ｙ＝０．２４７４ｘとして表わされる。従って、２００欠陥／検査工程で２０工程検査した場合のファイル容量は、およそ１ＭＢと見積られる。
【００４５】
図６はデータ圧縮技術を用いて欠陥来歴リスト８をファイル圧縮した場合のファイル圧縮効果の実験結果を示す図である。
【００４６】
同図において、UNIXのcompressコマンドにより、およそ１／１０のファイル圧縮が可能である。いま、欠陥来歴リスト８での総欠陥数に対する圧縮前のファイル容量の関数を、ｙ＝０．１６４ｘとすると、ファイル圧縮することにより、およそ１／１０のｙ＝０．０１５３ｘとすることができた。これによると、１日当り５０枚ウエハを生産するものとして、１ウエハ当り２０検査工程の検査データから１ＭByteの欠陥来歴リスト８を作成するものとすると、２ＧByteの容量のハードディスクを用いた場合、２０００÷５０＝４０日分のウエハの欠陥来歴リスト８しか保存することができないが、上記のファイル圧縮を用いると、その１０倍の４００日、即ち、１年分の保存が可能となり、実用上問題はない。
【００４７】
図７は図１における解析装置１１の欠陥来歴リストを用いた解析動作の一具体例を示す図であり、図１に対応する部分には同一符号をつけている。
【００４８】
同図において、解析装置１１で検査結果を解析する場合には、解析ユニット６から欠陥来歴リスト８と欠陥来歴リスト８を管理する欠陥来歴リスト管理テーブル９とプローブ検査データであるカテゴリデータ１０とを取り込む。欠陥来歴リスト管理テーブル９には、各ウエハの識別子、例えば、品種やロット，工程名と検査した工程数及び各検査結果の概要（検査工程名，異物／外観識別子，画像有無フラグ，検査日時，クラスタ有無フラグなど）が記載されている。カテゴリデータ１０は、完成ウエハ１ｂ（図１）のチップ毎の電気検査結果を示すものであり、これによってウエハ１ｂ内のチップの良・不良の判定が可能である。
【００４９】
これらのデータを取り込むと、まず、解析ウエハ選択画面１１ａが表示される。この解析ウエハ選択画面１１ａでは、欠陥来歴リスト管理テーブル９の情報を基に、解析の対象とするウエハ（即ち、解析ウエハ）を選択することができる。この場合、複数選択できる。
【００５０】
解析ウエハ選択画面１１ａで所望とするウエハを解析ウエハとして選択すると、欠陥マップ一覧表示画面１１ｂが表示され、選択した各解析ウエハの各検査工程での欠陥分布状況を総覧することができる。この各検査工程毎の欠陥の分布状況は、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６（図２）に登録されている座標位置（ｘ，ｙ）を用いて表示される。
【００５１】
この場合、表示データと表示条件とを選択することができ、ここでは、表示データを「Defect」としており、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置と「工程別欠陥数」の項目２０７のデータとを用いることにより、検査工程毎に検出される欠陥が表示されるものであり、また、表示条件を「Ｌ」，「Ｍ」，「Ｓ」とすることにより、全ての大きさの欠陥が表示される。なお、表示データとして、「Adder」を選択すると、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置のうち、「欠陥出現工程」の項目２０８のデータを用いて選択し、各検査工程毎にそこで新規に検出された欠陥のみが表示され、「Cluster」を選択すると、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置のうち、「クラスタ」の項目２１０のデータを用いて選択し、各検査工程毎にクラスタ欠陥のみが表示され、「OR」を選択すると、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置毎に「欠陥出現工程」の項目２０８のデータを逐次加算する処理を行なうことにより、各検査工程毎に、当該検査工程を含むこれまでの検査工程で検出された全ての欠陥が表示される（例えば、検査工程ｉについては、検査工程１〜ｉで検出された全ての欠陥が表示される）。また、表示条件「Ｌ」,「Ｍ」,「Ｓ」のいずれか１つを選択することにより、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置と「欠陥サイズ」の項目２０９のデータとを用いることにより、欠陥の大きさ毎の分布表示が可能となる。
【００５２】
欠陥マップ一覧表示画面１１ｂの表示状態にあるとき、解析装置１１で所定の操作をすると、選択された各解析ウエハについて、工程毎の欠陥検出数を欠陥出現工程で分けた縦積み棒グラフ（スタックチャート）を表示させることができる（スタックチャート表示画面１１ｃ）。このスタックチャートは、欠陥来歴リスト８での「欠陥出現工程」の項目２０８のデータを欠陥出現工程毎に加算することにより得られる。また、表示単位としても、全データ（ウエハ毎）やロット平均，全平均の表示が可能である。
【００５３】
欠陥マップ一覧表示画面１１ｂの表示状態にあるとき、解析装置１１で所定の操作をすると、解析ユニット６から取り込んだカテゴリデータ１０を用いて、選択された各解析ウエハについて、各検査工程毎にその工程で新たに検出した欠陥によって不良となり得るチップ数（損失チップ数）が表示される（致命率／損失チップ数表示画面１１ｄ）。
【００５４】
欠陥マップ一覧表示画面１１ｂの表示状態にあるとき、その画面１１ｂ上で、カーソルにより、所望の解析ウエハを指定し、選択ボタンを指定すると、この指定された解析ウエハに関するウエハ詳細解析表示画面１１ｅが表示される。
【００５５】
このウエハ詳細解析表示画面１１ｅでは、この指定された解析ウエハの各検査工程での欠陥分布状況が表示されるとともに、カテゴリデータ１０に基づいて得られる各チップ毎の性能の良否を表わすランクＡ，Ｂ，Ｃ，……を示すプローブ検査データや、指定した検査工程で検出された欠陥の分布を示す欠陥マップや、検査工程で新たに検出された欠陥数を示すグラフや、各検査工程で新たに検出された欠陥がチップの不良を引き起こす確率（致命率）を示すグラフが表示される（なお、この致命率のグラフでは、致命率が高い検査工程ほど不良となるチップが発生しやすいものであり、図示したグラフでは、検査工程３が検査する製造工程３3（図１）で欠陥チップが生じ易いことを示している）。
【００５６】
このようにして、解析装置１１では、欠陥来歴リスト８やカテゴリデータ１０を用いることにより、即座に所望のウエハの所定の工程の欠陥発生状況や不良を引き起こした工程の解析，評価を行なうことができる。
【００５７】
図８は図１における検査装置１２についての説明図であって、図１に対応する部分には同一符号をつけている。
【００５８】
検査装置１２はウエハの検査工程を実行し、これによって得られた検査結果を解析ユニット６に送るとともに、これを処理して欠陥の選別などを行なうことができるようにしたものである。図８はこの検査装置１２がｎ番目(但し、ｎ＝１,２,……,Ｎ)の検査工程ｎを実行する場合を示しており、この検査装置１２は、製造工程２nで処理されたウエハに対して得られた検査結果５nを、上記のように、解析ユニット６に供給して欠陥来歴リスト８の作成に供するとともに、ｎ−１番目までの検査工程１〜ｎ−１の検査結果５1〜５n-1に基づくこのウエハの欠陥来歴リスト８を、検査を行なったウエハの識別子、例えば、品種，ロット，ウエハ番号を用いて、解析ユニット６から取得し、これを用いて検査結果５nを処理し、検査結果５nから所望の欠陥を選別するなどして、この所望の欠陥に対する情報が得られるようにする。
【００５９】
例えば、図９に示すように、検査装置１２で得られた検査結果５nのうち、欠陥来歴リスト８で既に登録されている欠陥の位置座標（図２での「欠陥座標」の項目２０６）を参照して、検査工程１〜ｎ−１で検出された欠陥を取り除くことにより、検査工程ｎで新たに検出された欠陥が選別され、その情報１４が得られる。これを画面表示することにより、ウエハでのかかる欠陥の分布を知ることができ、製造工程２n(図８）での欠陥の発生傾向（図９では、ウエハの周辺部に欠陥が生ずる傾向がある）などを知ることができてこれに対する対策を図るようにすることが可能となる。
【００６０】
図１０は図１における画像取得装置１３に関する説明図であって、図１に対応する部分には同一符号をつけている。
【００６１】
同図において、画像取得装置１３は、検出される所望の欠陥の画像を、例えば、カメラで撮影してフィルムに保存したり、ビデオカメラで撮像して記録媒体に保存したりするものであり（このように画像を保存することを、画像取得という）、検出装置１２で検出された欠陥のうちから所望の欠陥を選択して画像取得するようにする。
【００６２】
図１１（ａ）は図１０での検査工程ｎで新たに検出されたウエハ１での欠陥分布の具体例を示すものであって、ここでは、新たな欠陥が欠陥Ａ，Ｂ，Ｃの３個とする。このような欠陥の選別は、検査工程ｎで検出された検査結果５nを用いて作成されたウエハ１の欠陥来歴リスト８を参照することで行なわれる。画像取得装置１３では、図１１（ａ）に示すような画像が表示され、これらの欠陥Ａ，Ｂ，Ｃのうちの画像取得すべき欠陥をユーザが選択することができる。
【００６３】
図１１（ｂ）は、検査工程ｎで検出された欠陥のうち、検査工程１〜ｎ−１のいずれかで既に検出され画像取得されている欠陥Ｄ，Ｅ，Ｆの分布を示すものである。これは、画像取得装置１３でウエハ１の欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６と「画像インデックス」の項目２１２（図２）との登録データを用いて選別されたものである。この場合も、図１１（ｂ）に示すような画像が表示され、これらの欠陥Ｄ，Ｅ，Ｆのうちの画像取得すべき欠陥をユーザが選択することができる。
【００６４】
画像取得操作１３で画像取得した欠陥については、解析ユニット６でその欠陥に固有のインデックスが設定され、検査工程ｎの検査結果５nに基づいて更新された欠陥来歴リスト８での「画像インデックス」の項目２１１（図２）のこの欠陥に対する欄、即ち、着目した欠陥の座標及び検査工程名で一意的に決まる欄にこのインデックスを登録するとともに、この欠陥の画像を記録したフィルムなどがこのインデックスが付されて保管される。
【００６５】
そこで、解析装置１１では、このように保管されたフィルムを使用して欠陥の画像を観察することができるし、また、例えば、図１２に示すように、同じ欠陥の製造工程順での変化の過程，成長の過程なども観察することができる。同じ欠陥の画像を記録したフィルムは、当該ウエハの欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６と「画像インデックス」の項目２１２（図２）との登録データから簡単に見つけ出すことができる。
【００６６】
なお、図１０では、画像取得装置１３は、予め作成された欠陥来歴リスト８を参照して、画像を取得する欠陥の選別を行なったが、画像取得装置１３独自で欠陥の図１１（ａ），（ｂ）で示したような選別も行なうようにしてもよい。この場合には、図１０において、画像取得装置１３は、検査装置１２からその検査結果５nを、解析ユニット６から検査結果５n-1までの欠陥来歴リスト８を夫々取り込み、この欠陥来歴リスト８の登録データを用いることにより、検査結果５ｎの欠陥のうちから、図１１（ａ），（ｂ）に示したような所望とする欠陥を選別するようにすればよい。
【００６７】
以上のように、この実施形態では、欠陥来歴リストに１ウエハ上の欠陥に関する過去の全ての情報が含まれているので、欠陥の起源が明確である有用な欠陥画像データの取得が可能である。
【００６８】
なお、以上の実施形態は、半導体製造を中心としてきたが、本発明は、これにに限らず、ワークの外観検査と最終製品検査を行なう製品（例えば、磁気ディスクや回路基板など）などの製造ラインに適用することができることはいうまでもない。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、莫大な欠陥検査データが整理されて、欠陥来歴リストとして、使いやすい形で保管されるので、解析準備作業時間を短縮し、解析時間の短縮及び解析精度の向上が図れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明による電子デバイス検査システムの一実施形態を示すシステム構成図である。
【図２】図１における欠陥来歴リストの一具体例を示す構成図である。
【図３】図１における解析ユニットの欠陥来歴リスト作成処理の一具体例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示した欠陥来歴リストの総欠陥数に対する作成処理時間の関係の実験結果を示す図である。
【図５】図２に示した欠陥来歴リストの総欠陥数に対するデータ容量の関係の実験結果を示す図である。
【図６】図２に示した欠陥来歴リストのデータ圧縮した場合の総欠陥数に対するデータ容量の関係の実験結果を示す図である。
【図７】図１における解析装置の動作機能を示す図である。
【図８】図１における検査装置の機能を示す図である。
【図９】図８に示す検査装置の一処理動作を示す図である。
【図１０】図１における画像取得装置の動作機能を示す図である。
【図１１】図１０に示す画像取得装置の一処理動作を示す図である。
【図１２】図１における画像取得装置で得られる取得画像の一利用例を示す図である。
【符号の説明】
１，１ａ，１ｂ  ウエハ
２1〜２N+1  製造工程
３1〜３N  検査装置
４  プローブ検査工程
５1〜５N  検査結果
６  解析ユニット
７  欠陥来歴リスト作成処理工程
８  欠陥来歴リスト
９  欠陥来歴リスト管理テーブル
１０  カテゴリデータ
１１  解析装置
１２  検査装置
１３  画像取得装置
【図１】
0004136109.tif 000002
【図２】
0004136109.tif 000003
【図３】
0004136109.tif 000004
【図４】
0004136109.tif 000005
【図５】
0004136109.tif 000006
【図６】
0004136109.tif 000007
【図７】
0004136109.tif 000008
【図８】
0004136109.tif 000009
【図９】
0004136109.tif 000010
【図１０】
0004136109.tif 000011
【図１１】
0004136109.tif 000012
【図１２】
0004136109.tif 000013