(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工程を経て、ウエハ上の複数のチップにそれぞれ集積回路が形成されるデバイスの欠陥解析方法であって、
(a)前記複数の工程のうち少なくとも１つの工程それぞれの実行後に欠陥を検出するステップと、
(b)前記複数の工程終了後に、前記複数のチップそれぞれの前記集積回路の良・不良を判定するステップと、
(c)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記複数のチップそれぞれについて所定の識別条件を満足する前記欠陥の有無を判定するステップと、
(d)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記ステップ(b)による判定結果及び前記ステップ(c)による判定結果の組合せに基づき前記複数のチップを４つに分類したチップ分類データを得るステップと、
(e)前記チップ分類データに基づき、前記複数のチップから欠陥チップ相当数を無作為に抽出した場合に欠陥有り・不良チップ相当数以上の不良チップが含まれる確率である無作為不良確率を算出するステップとを備え、前記欠陥チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されたチップ数と同数のチップ数を含み、前記欠陥有り・不良チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されかつ前記ステップ(b)で不良と判定されたチップ数と同数のチップを含み、
(f)前記無作為不良確率に基づき前記チップ分類データの採択／棄却を判定し、採択した前記チップ分類データに基づく欠陥解析処理を実行して解析結果を出力するステップをさらに備える、
を備える欠陥解析方法。
【請求項２】
請求項１記載の欠陥解析方法であって、
前記ステップ(f)は、
(f-1)前記無作為不良確率が所定の採択基準以上／未満であるかＹＥＳ／ＮＯで判定するステップと、
(f-2)前記ステップ(f-1)でＹＥＳの場合に実行され、前記チップ分類データを棄却し、欠陥解析処理と取り止めるステップと、
(f-3)前記ステップ(f-1)でＮＯの場合に実行され、前記チップ分類データに対する欠陥解析処理を実行して解析結果を出力するステップとを含む、
欠陥解析方法。
【請求項３】
請求項１記載の欠陥解析方法であって、
前記ステップ(f)は、
(f-1)前記チップ分類データに対する欠陥解析処理を実行して仮の解析結果を得るステップと、
(f-2)前記無作為不良確率が所定の採択基準以上／未満であるかＹＥＳ／ＮＯで判定するステップと、
(f-3)前記ステップ(f-2)でＹＥＳの場合に実行され、前記仮の解析結果を棄却するステップと、
(f-4)前記ステップ(f-2)でＮＯの場合に実行され、前記仮の解析結果を実の解析結果として出力するステップとを含む、
欠陥解析方法。
【請求項４】
請求項１記載の欠陥解析方法において、
前記ステップ(c)は、複数の検出サイズそれぞれを基準サイズとして複数回行われ、前記所定の識別条件は前記基準サイズ以上という検出サイズ条件を含み、
前記ステップ(d)及びステップ(e)は、前記複数回行われるステップ(c)に対応してそれぞれ前記複数回行われ、その結果、前記少なくとも１つの工程それぞれにおける前記チップ分類データ及び前記無作為不良確率として、前記複数の検出サイズに対応した複数の部分チップ分類データ及び複数の部分無作為不良確率が得られ、
前記ステップ(f)は、
前記複数の部分無作為不良確率に基づき前記複数の部分チップ分類データそれぞれの採択／棄却を判定し、採択した前記部分チップ分類データのみに基づく欠陥解析処理を実行して解析結果を出力するステップを含む、
欠陥解析方法。
【請求項５】
請求項４記載の欠陥解析方法であって、
前記ステップ(f)は、
(f-1)採択基準を設定するステップと、
(f-2)前記複数の無作為不良確率及び前記採択基準に基づき、複数の部分チップ分類データそれぞれの採択／棄却を判定するステップと、
(f-3)前記複数の部分チップ分類データのうち、前記ステップ(f-2)で採択と判定された部分チップ分類データのみに基づき欠陥解析処理を実行して前記解析結果を出力するステップとを含む、
欠陥解析方法。
【請求項６】
請求項５記載の欠陥解析方法であって、
前記ステップ(f-3)は、
(f-3-1)前記採択された前記複数の部分チップ分類データそれぞれにおいて、前記少なくとも１つの工程によって不良となったチップ数と推定される工程不良チップ数を算出するステップと、
(f-3-2)前記採択された前記複数の部分チップ分類データのうち、前記工程不良チップ数が最大の値を採る部分チップ分類データの検出サイズである最適感度検出サイズを算出して視覚認識可能に表示するステップとを含む、
欠陥解析方法。
【請求項７】
請求項５あるいは請求項６記載の欠陥解析方法であって、
前記ステップ(f)は、
(f-4)前記ステップ(f-1)の前に実行され、前記複数の部分チップ分類データに対して仮の欠陥解析処理を実行して仮の解析結果を前記複数の部分無作為不良確率と併せて視覚認識可能に表示するステップをさらに含む、
欠陥解析方法。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のうち、いずれか１項に記載の欠陥解析方法であって、
前記欠陥は、前記少なくとも１つの工程よりも前の工程で発生した欠陥近傍領域を除いた前記ウエハの新規領域上で発生した前記少なくとも１つの工程による新規欠陥を含む、
欠陥解析方法。
【請求項９】
複数の工程を経て、ウエハ上の複数のチップにそれぞれ集積回路が形成されるデバイスのチップ分類データ検証方法であって、
(a)前記複数の工程のうち少なくとも１つの工程それぞれの実行後に欠陥を検出するステップと、
(b)前記複数の工程終了後に、前記複数のチップそれぞれの前記集積回路の良・不良を判定するステップと、
(c)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記複数のチップそれぞれについて所定の識別条件を満足する前記欠陥の有無を判定するステップと、
(d)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記ステップ(b)による判定結果及び前記ステップ(c)による判定結果の組合せに基づき前記複数のチップを４つに分類したチップ分類データを得るステップと、
(e)前記チップ分類データに基づき、前記複数のチップから欠陥チップ相当数を無作為に抽出した場合に欠陥有り・不良チップ相当数以上の不良チップが含まれる確率である無作為不良確率を算出するステップとを備え、前記欠陥チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されたチップ数と同数のチップ数を含み、前記欠陥有り・不良チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されかつ前記ステップ(b)で不良と判定されたチップ数と同数のチップを含む、
チップ分類データ検証方法。
【請求項１０】
請求項９記載のチップ分類データ検証方法であって、
前記ステップ(e)は、
無作為抽出した前記欠陥チップ相当数のチップ内に、前記欠陥有り・不良チップ相当数から、前記欠陥チップ相当数までの、各数の不良チップが存在するそれぞれの確率の総和によって前記無作為不良確率を算出するステップを含む、
チップ分類データ検証方法。
【請求項１１】
請求項９記載のチップ分類データ検証方法であって、
前記ステップ(e)は、
無作為抽出した前記欠陥チップ相当数のチップ内に、“０”から前記欠陥有り・不良チップ相当数から“１”を差し引いた数までの、各数の不良チップが存在するそれぞれの確率の総和である前記無作為不良確率の余事象確率に基づき、前記無作為不良確率を算出するステップを含む、
チップ分類データ検証方法。
【請求項１２】
請求項９ないし請求項１１のうち、いずれか１項に記載のチップ分類データ検証方法において、
前記ステップ(c)は、複数の検出サイズそれぞれを基準サイズとして複数回行われ、前記所定の識別条件は前記基準サイズ以上という検出サイズ条件を含み、前記ステップ(d)及びステップ(e)は、前記複数回行われるステップ(c)に対応してそれぞれ前記複数回行われ、その結果、前記少なくとも１つの工程それぞれにおける前記チップ分類データ及び前記無作為不良確率として、前記複数の検出サイズに対応した複数の部分チップ分類データ及び複数の部分無作為不良確率が得られる、
チップ分類データ検証方法。
【請求項１３】
請求項９ないし請求項１２のうち、いずれか１項に記載のチップ分類データ検証方法であって、
前記欠陥は、前記少なくとも１つの工程よりも前の工程で発生した欠陥近傍領域を除いた前記ウエハの新規領域上で発生した前記少なくとも１つの工程による新規欠陥を含む、
チップ分類データ検証方法。
【請求項１４】
請求項１記載の欠陥解析方法における前記ステップ(d)〜(f)をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
請求項９記載のチップ分類データ検証方法における前記ステップ(d) 及び(e) をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、製造工程途中において製品の欠陥の有無が検査可能な半導体デバイスに対する電気的特性等の不良原因を解析する欠陥解析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
製造工程途中において製品の欠陥の有無が検査可能な半導体デバイスに対する電気的特性等の不良原因を解析する従来の欠陥解析方法として特開平１１−２６４７９７号公報に開示された解析方法がある。
【０００３】
上記公報に開示された欠陥解析方法は複数の製造工程における所定の工程の新規欠陥に着目した欠陥解析方法である。以下、従来の欠陥解析方法について詳述する。
【０００４】
具体的な内容を示すため、従来の欠陥解析方法ではデバイスがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの６工程を経て製造され、Ａ〜Ｆ工程後にそれぞれ検査装置を用いて欠陥検査を行っている。
【０００５】
Ａ〜Ｆの６工程はＤＲＡＭを製造する場合、Ａ工程…下地酸化膜パターンの形成工程、Ｂ工程…トランジスタ（メモリセルアレイ用，メモリセルアレイ制御用等）の形成工程、Ｃ工程…キャパシタ（メモリセル用）の形成工程、Ｄ工程…（層間）絶縁膜の形成工程、Ｅ工程…（行方向）金属配線の形成工程、Ｆ工程…（列方向）金属配線の形成工程という６工程が一例として考えられる。
【０００６】
以下では、Ａ〜Ｆの６工程のうちＤ工程を所定の工程として注目し解析する方法を説明する。
【０００７】
まずＤ工程の新規欠陥を抽出する。この場合、図１７に示すように、Ｄ工程後のウエハマップ４上には、パターン欠陥、異物、汚染物質付着、傷等の多くの欠陥５が検出される。これらウエハマップ４上の欠陥５のうち、Ｄ工程よりも前に実行されるＡ、Ｂ、Ｃの工程で既に検出されたウエハマップ１〜３上の新規欠陥６〜８の座標と誤差範囲１５を考慮した欠陥近傍領域の座標を除いた新規領域上で発生した、Ｄ工程のみの欠陥を新規欠陥９と判定する。
【０００８】
すなわち、図１８のグラフに示すように、Ｄ工程のウエハマップ４上の欠陥５のトータル数からＡ〜Ｃ工程でそれぞれ検出された新規欠陥６〜８とその誤差範囲１５と同じ座標にある欠陥を除いた欠陥数が新規欠陥９の個数となる。
【０００９】
次に、Ａ〜Ｆ工程終了後に電気的動作の良否を判定する電気テスタによって、ウエハ上の全チップそれぞれに形成された集積回路の良否判定結果を得る。なお、電気テスタはそれぞれが特定の電気的特性の良否を、テストする複数の部分電気テストの総合結果に基づき良否テストを行うのが一般的である。
【００１０】
そして、図１９に示すように、抽出されたＤ工程のみの新規欠陥９の有無が判定された複数のチップと上記良否判定された複数のチップとを、ウエハマップ２０上で照合する。図１９に示すように、Ｄ工程の新規欠陥は５２ヶあり、それが４５チップに分布している。テスタにより検出された不良は７８チップ、良品は５７チップのあわせて１３５チップである。
【００１１】
この１３５チップをチップ単位で、図２０に示すように、▲１▼欠陥なし・良品４８チップ、▲２▼欠陥なし・不良品４２チップ、▲３▼欠陥有り・良品９チップ、▲４▼欠陥有り・不良品３６チップの４種類に分類する。
【００１２】
１つのチップに２ケ以上の新規欠陥のあるものでも、この欠陥解析方法では「欠陥あり」として新規欠陥が１ケしかないものと同じに分類する。２ケ以上のものについて順次重み付け計算をする方法も考えられるが、この欠陥解析方法では重み付けは行わないで計算を進める。以降、欠陥の数は解析手順に登場しなくなり、全て欠陥が存在するチップの数で数える。したがって、集合欠陥が存在するチップも▲３▼あるいは▲４▼に分類される１チップとみなすことができるため、集合欠陥の影響を殆ど受けない分類が可能となる。
【００１３】
ここでチップを４分類した意味を考える。▲３▼と▲４▼は欠陥があるのでＤ工程の影響を受けている。これに対して、▲１▼と▲２▼はＤ工程の影響を受けていない領域である。その分▲３▼と▲４▼の領域より歩留まりは良い。しかしながら、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆの５工程の影響は受けている領域である。したがって、もし、▲３▼と▲４▼の領域でＤ工程の影響を受けていなければ、その歩留まりは▲１▼と▲２▼の領域と同じと仮定できる。
【００１４】
▲１▼と▲２▼の領域の不良率ＲＢ１（＝１−良品率＝１−歩留まり）は下記(1)式で表される。ここで、▲１▼欠陥なし・良品数をＮ１、▲２▼欠陥なし・不良品チップ数をＮ２、▲３▼欠陥有り・良品チップ数をＮ３、▲４▼欠陥有り・不良品チップ数をＮ４とする。
【００１５】
【数１】
0004926352.tif 000002
【００１６】
これを▲３▼と▲４▼の領域であてはめて、Ｄ工程以外のＡ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆの５工程の影響による不良数ＮＥを計算すると下記(2)式のようになる。
【００１７】
【数２】
0004926352.tif 000003
【００１８】
ここで▲３▼と▲４▼の領域での実際の不良数は▲４▼であるから、Ｄ工程の新規欠陥によってのみ不良となったと推測される新規不良チップ数Ｎ０は下記(3)式のように求められる。
【００１９】
【数３】
0004926352.tif 000004
【００２０】
次にＤ工程の新規欠陥の致命率ＲＦを計算する。▲１▼と▲２▼の領域の不良率ＲＢ１と、▲３▼と▲４▼の領域での不良率ＲＢ３＝Ｎ４／（Ｎ３＋Ｎ４）＝３６／（９＋３６）との関係からＤ工程の影響を考える。▲３▼と▲４▼の領域においてＤ工程の欠陥分布が均一であると仮定すれば、▲１▼と▲２▼の領域の良品率ｒｇ１（＝Ｎ１／（Ｎ１＋Ｎ２））と、▲３▼と▲４▼の領域の良品率ｒｇ３（＝Ｎ３／（Ｎ３＋Ｎ４））とに基づき、Ｄ工程における良品率ＲＧは確率の積の法則により、下記(4)式のようになる。
【００２１】
【数４】
0004926352.tif 000005
【００２２】
すなわち、Ｄ工程における新規欠陥の致命率ＲＦは下記(5)式で決定する。
【００２３】
【数５】
0004926352.tif 000006
【００２４】
これは検査装置で検出した新規欠陥のあるチップのうち、６２．５％が致命になっていたということである。この場合、３７．５％は致命になっていない欠陥も検出していることになり検査装置が十分な高感度で測定していることを意味する。このように致命率によって検査装置感度の指標を算出することができる。
【００２５】
なお、ここで用いた仮定は▲３▼と▲４▼の領域においてＤ工程の欠陥分布が均一と見なせれば良く、ウエハ全面１３５チップに対して均一である必要はない。
【００２６】
次にＤ工程で発生した不良チップ個数を計算する。検出した新規欠陥のあるチップのうち、６２．５％が致命になっていたということから、工程不良チップ数ＮＢは下記(6)式のように求めることができる。
【００２７】
【数６】
0004926352.tif 000007
【００２８】
これらの解析結果をベン図にまとめると図２１に示すようになる。ウエハ全面における１３５チップ中、良品は５７チップ、不良は７８チップである。不良７８チップ中、Ｄ工程で発生した工程不良チップ数ＮＢは２８．１チップであり、そのうちＤ工程のみで新規に不良になった新規不良チップ数Ｎ０は１５チップである。すなわち、２８．１−１５＝１３．１チップはＤ工程に関係なくＡ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆの５工程のうちひとつあるいは複数の工程で不良になったチップであると推測される。
【００２９】
したがって、不良７８チップ中、７８−１５＝６３チップがＡ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆの５工程のうちひとつあるいは複数で不良になったチップである。すなわち、例えばＤ工程が原因となる不良を完全に取り除き、Ｄ工程で発生した不良チップは２８．１チップを０チップにしたとしても不良チップは６３チップあり、良品チップは１５チップしか増えないことがわかる。このように、Ｄ工程の新規不良チップ数Ｎ０によって、Ｄ工程の不良を完全に対策すると増えると見積もれる良品チップの数を定量的に認識することができる。
【００３０】
これに対して、Ｄ工程での致命率に基づく工程不良チップ数ＮＢ（＝２８．１チップ）は、例えＡ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆの５工程の歩留まりがｌ００％になってもなお不良になるチップ数を示している。すなわち、工程不良チップ数ＮＢはＤ工程単独の歩留まりに対する影響を定量的に示した数字であり、これが高いほど歩留まりには悪影響を与えることを意味している。
【００３１】
ここで整数でないチップ数が算出されているが、これは欠陥分布の均一など仮定条件下で算出されたものであり解析結果として用いるのに問題はない。このように１工程単独の歩留まりに対する影響を定量的に算出することができる。
【００３２】
図２２は従来の欠陥解析方法を示すフローチャートである。以下、所定の工程を図１７，図１８で示したＤ工程として従来の欠陥解析方法の処理の流れを説明する。
【００３３】
同図を参照して、ステップＳ１で、検査装置を用いて所定の工程後に所定の工程による新規欠陥の座標及び検出サイズを抽出し、ステップＳ２で、全工程終了後に電気テスタによる良否判定をチップ単位に行う。そして、ステップＳ３で、検出されたすべての新規欠陥を有効とする識別条件で新規欠陥の有無をチップ単位に判定する。
【００３４】
次に、ステップＳ４において、図１９に示すように、ステップＳ３で検出された新規欠陥とステップＳ２で得た良否判定結果との照合をウエハマップ上で行い、新規欠陥の有無及び良・不良判定に基づき、図２０の▲１▼〜▲４▼に示すように４つに分類したチップ分類データを得る。
【００３５】
その後、ステップＳ５において、チップ分類データに基づき、(1)〜(3)式に示すように、領域▲１▼，▲２▼における不良率ＲＢ１，所定の工程以外の工程による不良数ＮＥ及び所定の工程の新規欠陥によってのみ不良となった新規不良チップ数Ｎ０を求める。この新規不良チップ数Ｎ０により、所定の工程の改善を図った場合に不良を減らすことが可能なチップ数を定量的に認識することができる。
【００３６】
次に、ステップＳ６において、(4)，(5)式に示すように、領域▲３▼，▲４▼の良品率ｒｇ３と領域▲１▼，▲２▼の良品率ｒｇ１とに基づく良品率ＲＧと、良品率ＲＧに基づく所定の工程における新規欠陥の致命率ＲＦとを求める。この致命率ＲＦによって、所定の工程後の欠陥検査を行った検査装置の感度を定量的に認識することができる。
【００３７】
最後に、ステップＳ７において、(6)式に示すように、致命率ＲＦに基づき、所定の工程で発生した工程不良チップ数ＮＢを求める。この工程不良チップ数ＮＢによって所定の工程単独のデバイスの歩留まりに対する影響を定量的に認識することができる。
【００３８】
【発明が解決しようとする課題】
従来の欠陥解析方法は以上のように、「▲１▼欠陥なし・良品、▲２▼欠陥なし・不良品、▲３▼欠陥有り・良品、▲４▼欠陥有り・不良品」の４種類に分類したチップ分類データに基づき欠陥解析処理を行っていた。
【００３９】
しかしながら、このチップ分類データにおいて、領域▲１▼〜▲４▼間でチップ数Ｎ１〜Ｎ４に極端な偏りがあり、チップ数Ｎ１〜Ｎ４のうち、極端に少ないチップ数が存在する場合、当該分類のチップ数のわずかな増減によって解析結果が大きく変化してしまう可能性が高い。
【００４０】
このように、従来の欠陥解析方法では、分類のチップ数のわずかな増減によって解析結果が大きく変化してしまうため、解析結果の信頼性が低くなる場合があるという問題点があった。
【００４１】
この発明は上記問題点を解決するためになされたもので、チップ分類データ及び解析結果の信頼性を高めることができる欠陥解析方法あるいはチップ分類データ検証方法を得ることを目的とする。
【００４２】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る請求項１記載の欠陥解析方法は、複数の工程を経て、ウエハ上の複数のチップにそれぞれ集積回路が形成されるデバイスの欠陥解析方法であって、(a)前記複数の工程のうち少なくとも１つの工程それぞれの実行後に欠陥を検出するステップと、(b)前記複数の工程終了後に、前記複数のチップそれぞれの前記集積回路の良・不良を判定するステップと、(c)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記複数のチップそれぞれについて所定の識別条件を満足する前記欠陥の有無を判定するステップと、(d)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記ステップ(b)による判定結果及び前記ステップ(c)による判定結果の組合せに基づき前記複数のチップを４つに分類したチップ分類データを得るステップと、(e)前記チップ分類データに基づき、前記複数のチップから欠陥チップ相当数を無作為に抽出した場合に欠陥有り・不良チップ相当数以上の不良チップが含まれる確率である無作為不良確率を算出するステップとを備え、前記欠陥チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されたチップ数と同数のチップ数を含み、前記欠陥有り・不良チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されかつ前記ステップ(b)で不良と判定されたチップ数と同数のチップを含み、(f)前記無作為不良確率に基づき前記チップ分類データの採択／棄却を判定し、採択した前記チップ分類データに基づく欠陥解析処理を実行して解析結果を出力するステップをさらに備える、を備えている。
【００４３】
また、請求項２の発明は、請求項１記載の欠陥解析方法であって、前記ステップ(f)は、(f-1)前記無作為不良確率が所定の採択基準以上／未満であるかＹＥＳ／ＮＯで判定するステップと、(f-2)前記ステップ(f-1)でＹＥＳの場合に実行され、前記チップ分類データを棄却し、欠陥解析処理と取り止めるステップと、(f-3)前記ステップ(f-1)でＮＯの場合に実行され、前記チップ分類データに対する欠陥解析処理を実行して解析結果を出力するステップとを含む。
【００４４】
また、請求項３の発明は、請求項１記載の欠陥解析方法であって、前記ステップ(f)は、(f-1)前記チップ分類データに対する欠陥解析処理を実行して仮の解析結果を得るステップと、(f-2)前記無作為不良確率が所定の採択基準以上／未満であるかＹＥＳ／ＮＯで判定するステップと、(f-3)前記ステップ(f-2)でＹＥＳの場合に実行され、前記仮の解析結果を棄却するステップと、(f-4)前記ステップ(f-2)でＮＯの場合に実行され、前記仮の解析結果を実の解析結果として出力するステップとを含む。
【００４５】
また、請求項４の発明は、請求項１記載の欠陥解析方法であって、前記ステップ(c)は、複数の検出サイズそれぞれを基準サイズとして複数回行われ、前記所定の識別条件は前記基準サイズ以上という検出サイズ条件を含み、前記ステップ(d)及びステップ(e)は、前記複数回行われるステップ(c)に対応してそれぞれ前記複数回行われ、その結果、前記少なくとも１つの工程それぞれにおける前記チップ分類データ及び前記無作為不良確率として、前記複数の検出サイズに対応した複数の部分チップ分類データ及び複数の部分無作為不良確率が得られ、前記ステップ(f)は、前記複数の部分無作為不良確率に基づき前記複数の部分チップ分類データそれぞれの採択／棄却を判定し、採択した前記部分チップ分類データのみに基づく欠陥解析処理を実行して解析結果を出力するステップを含む。
【００４６】
また、請求項５の発明は、請求項４記載の欠陥解析方法であって、前記ステップ(f)は、(f-1)採択基準を設定するステップと、(f-2)前記複数の無作為不良確率及び前記採択基準に基づき、複数の部分チップ分類データそれぞれの採択／棄却を判定するステップと、(f-3)前記複数の部分チップ分類データのうち、前記ステップ(f-2)で採択と判定された部分チップ分類データのみに基づき欠陥解析処理を実行して前記解析結果を出力するステップとを含む。
【００４７】
また、請求項６の発明は、請求項５記載の欠陥解析方法であって、前記ステップ(f-3)は、(f-3-1)前記採択された前記複数の部分チップ分類データそれぞれにおいて、前記少なくとも１つの工程によって不良となったチップ数と推定される工程不良チップ数を算出するステップと、(f-3-2)前記採択された前記複数の部分チップ分類データのうち、前記工程不良チップ数が最大の値を採る部分チップ分類データの検出サイズである最適感度検出サイズを算出して視覚認識可能に表示するステップとを含む。
【００４８】
また、請求項７の発明は、請求項５あるいは請求項６記載の欠陥解析方法であって、前記ステップ(f)は、(f-4)前記ステップ(f-1)の前に実行され、前記複数の部分チップ分類データに対して仮の欠陥解析処理を実行して仮の解析結果を前記複数の部分無作為不良確率と併せて視覚認識可能に表示するステップをさらに含む。
【００４９】
さらに、請求項８の発明は、請求項１ないし請求項７のうち、いずれか１項に記載の欠陥解析方法であって、前記欠陥は、前記少なくとも１つの工程よりも前の工程で発生した欠陥近傍領域を除いた前記ウエハの新規領域上で発生した前記少なくとも１つの工程による新規欠陥を含む。
【００５０】
この発明に係る請求項９記載のチップ分類データ検証方法は、複数の工程を経て、ウエハ上の複数のチップにそれぞれ集積回路が形成されるデバイスのチップ分類データ検証方法であって、(a)前記複数の工程のうち少なくとも１つの工程それぞれの実行後に欠陥を検出するステップと、(b)前記複数の工程終了後に、前記複数のチップそれぞれの前記集積回路の良・不良を判定するステップと、(c)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記複数のチップそれぞれについて所定の識別条件を満足する前記欠陥の有無を判定するステップと、(d)前記少なくとも１つの工程ごとに、前記ステップ(b)による判定結果及び前記ステップ(c)による判定結果の組合せに基づき前記複数のチップを４つに分類したチップ分類データを得るステップと、(e)前記チップ分類データに基づき、前記複数のチップから欠陥チップ相当数を無作為に抽出した場合に欠陥有り・不良チップ相当数以上の不良チップが含まれる確率である無作為不良確率を算出するステップとを備え、前記欠陥チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されたチップ数と同数のチップ数を含み、前記欠陥有り・不良チップ相当数は前記ステップ(c)で欠陥有りと判定されかつ前記ステップ(b)で不良と判定されたチップ数と同数のチップを含む。
【００５１】
また、請求項１０の発明は、請求項９記載のチップ分類データ検証方法であって、前記ステップ(e)は、無作為抽出した前記欠陥チップ相当数のチップ内に、前記欠陥有り・不良チップ相当数から、前記欠陥チップ相当数までの、各数の不良チップが存在するそれぞれの確率の総和によって前記無作為不良確率を算出するステップを含む。
【００５２】
また、請求項１１の発明は、請求項９記載のチップ分類データ検証方法であって、前記ステップ(e)は、無作為抽出した前記欠陥チップ相当数のチップ内に、“０”から前記欠陥有り・不良チップ相当数から“１”を差し引いた数までの、各数の不良チップが存在するそれぞれの確率の総和である前記無作為不良確率の余事象確率に基づき、前記無作為不良確率を算出するステップを含む。
【００５３】
また、請求項１２の発明は、請求項９ないし請求項１１のうち、いずれか１項に記載のチップ分類データ検証方法であって、前記ステップ(c)は、複数の検出サイズそれぞれを基準サイズとして複数回行われ、前記所定の識別条件は前記基準サイズ以上という検出サイズ条件を含み、前記ステップ(d)及びステップ(e)は、前記複数回行われるステップ(c)に対応してそれぞれ前記複数回行われ、その結果、前記少なくとも１つの工程それぞれにおける前記チップ分類データ及び前記無作為不良確率として、前記複数の検出サイズに対応した複数の部分チップ分類データ及び複数の部分無作為不良確率が得られる。
【００５４】
さらに、請求項１３の発明は、請求項９ないし請求項１２のうち、いずれか１項に記載のチップ分類データ検証方法であって、前記欠陥は、前記少なくとも１つの工程よりも前の工程で発生した欠陥近傍領域を除いた前記ウエハの新規領域上で発生した前記少なくとも１つの工程による新規欠陥を含む。
【００５５】
この発明に係る請求項１４記載のプログラムは、請求項１記載の欠陥解析方法における前記ステップ(d)〜(f)をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００５６】
この発明に係る請求項１５記載のプログラムは、請求項９記載のチップ分類データ検証方法における前記ステップ(d) 及び(e)をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００５７】
【発明の実施の形態】
＜実施の形態１＞
図１はこの発明の実施の形態１であるチップ分類データ検証方法の処理手順を示すフローチャートである。以下、同図を参照して具体例を挙げながらその処理内容を説明する。
【００５８】
まず、ステップＳ１１において、（新規）欠陥の有無及び（集積回路の）良・不良に基づき、複数のチップを４分類したチップ分類データを取得する。なお、具体的な取得方法としては例えば、図１７〜図２２を用いて説明した従来例における図２２のステップＳ１〜Ｓ４で示した処理による取得がある。ただし、本実施の形態では、図１７，図１８で示した各工程Ａ〜Ｆの新規欠陥の欠陥分布は互いに独立であると仮定している。
【００５９】
ここで、チップ分類データが「▲１▼欠陥なし・良品数Ｎ１が３チップ、▲２▼欠陥なし・不良品チップ数Ｎ２が２チップ、▲３▼欠陥有り・良品チップ数Ｎ３が５４チップ、▲４▼欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４が７６チップ」であった場合を考える。
【００６０】
この場合、総計は１３５チップ（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４）、良品チップ数は５７チップ（Ｎ１＋Ｎ３）、不良品チップ数は７８チップ（Ｎ２＋Ｎ４）、欠陥無しチップ数は５チップ（Ｎ１＋Ｎ２）、欠陥有りチップ数は１３０チップ（Ｎ３＋Ｎ４）となる。
【００６１】
次に、ステップＳ１２において、ステップＳ１１で取得したチップ分類データに基づき、欠陥有りチップ数（上記例では１３０チップ）に相当する数を無作為抽出数として、全チップ（上記例では１３５チップ）から無作為抽出した状況を設定する。
【００６２】
その後、ステップＳ１３において、無作為抽出したチップ中における不良品チップ数が、欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４（上記例では７６チップ）に相当する数以上になる確率である、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求める。
【００６３】
上述した例において、１３５チップから無作為に１３０チップを抽出したときに不良チップが７６チップ含まれている確率ｐ（７６）を下記(7)式より求める。
【００６４】
【数７】
0004926352.tif 000008
【００６５】
(7)式より無作為に１３０チップ抽出しても約２５％の確率で７６チップ（欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４）の不良チップが出現することが推定される。
【００６６】
次に、１３５チップから無作為に１３０チップを抽出したときに不良チップが７７，７８チップ含まれている確率ｐ（７７）及びｐ（７８）を下記(8)，(9)式よりそれぞれ求める。
【００６７】
【数８】
0004926352.tif 000009
【００６８】
【数９】
0004926352.tif 000010
【００６９】
また、不良チップ数の総計が７８チップであるため、ｐ（７９）は下記(10)式の通り“０”となる。ｐ（８０）以降も同様に“０”となる。
【００７０】
【数１０】
0004926352.tif 000011
【００７１】
したがって、無作為抽出した１３０チップ中に不良品チップが７６チップ以上になる確率である、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）（Ｐ（７６））は下記(11)式で決定する。
【００７２】
【数１１】
0004926352.tif 000012
【００７３】
図２は無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を説明するためのグラフである。同図に示すように、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）はｐ（Ｎ４）〜ｐ（Ｎmax）の和となる。なお、最大不良数Ｎmax＝Ｎ２＋Ｎ３である。また、Ｎtotalはサンプル総数（＝Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４）を意味する。
【００７４】
このように、１３０チップの無作為抽出のうち、欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４から、最大不良数Ｎmaxまでの、各数の不良チップが存在する確率が比較的簡単に求められる場合は効率的に無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を算出することができる。
【００７５】
(11)式に示すように、無作為不良確率Ｐ（７６）は約０．３５となり、無作為に抽出しても約３５％の確率で７６チップの不良チップが含まれることがわかる。
【００７６】
このことは、「欠陥有り」と分類されたチップ数（Ｎ３＋Ｎ４）のチップ中に含まれる不良品チップ数（Ｎ４）と同じ及びそれ以上に、無作為抽出数（Ｎ３＋Ｎ４）のチップ中に不良品チップ数が含まれる確率が３５％もあることを意味する。
【００７７】
すなわち、実際には「欠陥の有る」という基準を設けてチップを分類しているが、無作為に抽出しても「欠陥が有る」場合と同様な現象が高い確率で起こる可能性があるならば、「欠陥の有る」という基準にさほど効果はなく、偶然に分類された疑義が生じるため、このようなチップ分類データは欠陥解析処理のデータとして信頼性が低いと推定することができる。
【００７８】
このように、実施の形態１では、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求めることにより、チップ分類データの欠陥解析処理における信頼性を定量的に検証することができる。
【００７９】
なお、全チップ（１３５チップ）から欠陥有りチップ数（１３０チップ）を無作為抽出して、欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４（７６チップ）以上の不良品が生じる無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求めることは、欠陥有り・良品チップ数Ｎ３（５４）以下の良品が生じる確率Ｑ（Ｎ３）を求めることと等価になる。
【００８０】
さらに、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求めることは、全チップ（１３５チップ）から欠陥無しチップ数（５チップ）を無作為抽出して、欠陥なし・良品数Ｎ１（３チップ）以上の良品が生じる確率Ｐ（Ｎ１）、全チップ（１３５チップ）から欠陥無しチップ数（５チップ）を無作為抽出して、不良品チップ数Ｎ２（２チップ）以下の不良品が生じる確率Ｑ（Ｎ２）を求めることとも等価になる。
【００８１】
したがって、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）に代えて、無作為良品確率Ｑ（Ｎ３）、確率Ｐ（Ｎ１）あるいは確率Ｑ（Ｎ２）を求めても良い。
【００８２】
＜実施の形態２＞
図３はこの発明の実施の形態２である欠陥解析方法を示すフローチャートである。以下、同図を参照しつつ具体例を挙げながらその処理手順を説明する。
【００８３】
まず、ステップＳ２１において、欠陥の有無及び良・不良に基づき、複数のチップを４分類したチップ分類データを取得する。なお、具体的な取得方法としては例えば、図２２のステップＳ１〜Ｓ４で示した処理による取得がある。
【００８４】
次に、ステップＳ２２において、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を算出する。なお、具体的な算出方法として、例えば、図１のステップＳ１２，Ｓ１３等で示した実施の形態１の無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）算出方法が挙げられる。
【００８５】
例えば、実施の形態１同様、チップ分類データが「▲１▼欠陥なし・良品数Ｎ１が３チップ、▲２▼欠陥なし・不良品チップ数Ｎ２が２チップ、▲３▼欠陥有り・良品チップ数Ｎ３が５４チップ、▲４▼欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４が７６チップ」場合は、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）は約０．３５となる。
【００８６】
そして、ステップＳ２３において、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）とチップ分類データの採択基準である「０．０５」と比較し、Ｐ（Ｎ４）≧０．０５であればステップＳ２４に移行し、Ｐ（Ｎ４）＜０．０５であればステップＳ２５に移行する。
【００８７】
ステップＳ２３で「Ｐ（Ｎ４）≧０．０５」と判定された場合に実行されるステップＳ２４において、ステップＳ２１で取得したチップ分類データの欠陥解析処理における信頼性が低い（その理由は実施の形態１で既述）と判断し、当該チップ分類データを棄却し欠陥解析処理（例えば、図２２のステップＳ５〜Ｓ７で示した従来の欠陥解析方法による解析処理）を取りやめる。
【００８８】
一方、ステップＳ２３で「Ｐ（Ｎ４）＜０．０５」と判定された場合に実行されるステップＳ２５において、ステップＳ２１で取得したチップ分類データの信頼性が高いと判断し、当該チップ分類データに基づく欠陥解析処理を実行して解析結果を出力する。
【００８９】
なお、上述した例では、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）は約０．３５となるため、ステップＳ２３でYesとなり、ステップＳ２４で欠陥解析処理は取り止めになる。
【００９０】
このように、実施の形態２では、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）に基づき信頼性が高いと判断されたチップ分類データのみを有効にし欠陥解析処理を実行することにより、常に信頼性の高い解析結果を得ることができる。
【００９１】
＜実施の形態３＞
図４はこの発明の実施の形態３である欠陥解析方法を示すフローチャートである。以下、同図を参照しつつ具体例を挙げながらその処理手順を説明する。
【００９２】
まず、ステップＳ３１において、実施の形態２と同様、欠陥の有無及び良・不良に基づき、複数のチップを４分類したチップ分類データを取得する。
【００９３】
次に、ステップＳ３２において、チップ分類データに基づき欠陥解析処理を実行して仮の解析結果を得る。
【００９４】
その後、ステップＳ３３において、実施の形態２と同様、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を算出する。
【００９５】
そして、ステップＳ３４において、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）とチップ分類データの採択基準である「０．０５」と比較し、Ｐ（Ｎ４）≧０．０５であればステップＳ３５に移行し、Ｐ（Ｎ４）＜０．０５であれば、ステップＳ３２で得た仮の解析結果を棄却することなく後述するステップＳ３６を経て処理を終了する。
【００９６】
ステップＳ３４で「Ｐ（Ｎ４）≧０．０５」と判定された場合に実行されるステップＳ３５において、ステップＳ３２で得た仮の解析結果の信頼性が低いと判断し、当該仮の解析結果を棄却する。
【００９７】
一方、ステップＳ３４で「Ｐ（Ｎ４）＜０．０５」と判定された場合に実行されるステップＳ３６において、ステップＳ３２で得た仮の解析結果の信頼性が十分高いと判断し、当該仮の解析結果を実の解析結果として出力する。
【００９８】
このように、実施の形態３では、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）に基づき信頼性が高いと判断された解析結果のみを有効にすることにより、常に信頼性の高い解析結果を得ることができる。
【００９９】
＜実施の形態４＞
（前提）
実施の形態４では、図１７〜図２２で示した従来の欠陥解析方法と同様、Ｄ工程の新規欠陥に注目して解析する方法である。まず、実施の形態１と同じくＤ工程ではじめて検出された新規欠陥９のみを抽出する（図１７、図１８）。
【０１００】
次に、抽出されたＤ工程のみの新規欠陥９の有無が判定された複数のチップと電気テスタによる良否判定された複数のチップとをウエハマップ上で照合する。
【０１０１】
このとき図１７〜図２２で示した欠陥解析方法では抽出された新規欠陥をすべて有効とした識別条件で新規欠陥の有無の判定を行ったが、本実施の形態４では抽出された新規欠陥９のうち所定の検出サイズ以上の欠陥を識別条件として新規欠陥の有無を判定することを前提としている。例えば０．３μｍ以上のものについてのみ採用する。そして、検出サイズが０．３μｍ以上の新規欠陥と良・不良により４分類された部分チップ分類データを取得する。
【０１０２】
同様にして、検出サイズを０．４μｍ以上、０．５μｍ以上……と変更して同様に分類して、各検出サイズ毎に部分チップ分類データを得る。
【０１０３】
図５はこれらの複数の部分チップ分類データを含むチップ分類データ及びその解析結果を表形式で示した説明図である。
【０１０４】
図５に示すように、各検出サイズの工程不良チップ数ＮＢの中で検出サイズが０．３μｍ以上の場合が４２．４チップと最大値が算出されている。この４２．４チップが歩留まりに対するＤ工程の影響をより正確に示している。工程不良チップ数ＮＢが最大値を示した検出サイズが検査装置の最適な感度であると考えられる。
【０１０５】
したがって、したがって、チップ分類データの全ての信頼性が十分高いと仮定した場合、図５の例では検出サイズを０．３μｍ全検出欠陥にして欠陥検出を行うのが最適な感度設定となる。
【０１０６】
このように検出サイズごとに致命率ＲＦ及び工程不良チップ数ＮＢ等の解析結果を算出して算出結果を比較することにより、検査装置が最適感度を採る検出サイズ等を見いだすことができる。
【０１０７】
さらに、上記解析結果から、常に最適な感度設定（検出サイズ）での工程不良チップ数ＮＢによって、より正確な歩留まりに対する影響が定量的に算出することが可能となる。
【０１０８】
しかしながら、各部分チップ分類データについての欠陥解析処理における信頼性の検証がなされていないため、解析結果の信頼性が高いとは限らない。
【０１０９】
（方法）
図６はこの発明の実施の形態４である欠陥解析方法を示すフローチャートである。以下、所定の工程を図１７，図１８で示したＤ工程として実施の形態４の処理の流れを説明する。
【０１１０】
同図を参照して、ステップＳ４１で、所定の工程における新規欠陥の座標を抽出し、ステップＳ４２で、全工程終了後に電気テスタによる良否判定をチップ単位に行う。そして、ステップＳ４３で、設定された検出サイズ以上の識別条件を満足する新規欠陥の有無をチップ単位に判定する。
【０１１１】
続いて、ステップＳ４４でステップＳ４２及びステップＳ４３の判定結果に基づき、新規欠陥の有無と良・不良により４分類された部分チップ分類データを得る。
【０１１２】
その後、ステップＳ４５で、設定すべき検出サイズが終了したか否かを判定し、終了していなければステップＳ４６で他の検出サイズに設定変更した後、ステップＳ４３〜Ｓ４５の処理を行い、ステップＳ４４で新たに設定された検出サイズでの部分チップ分類データを得る。以降、ステップＳ４５で、設定すべき検出サイズが終了したと判定されるまでステップＳ４６，Ｓ４３〜Ｓ４４の処理は繰り返される。
【０１１３】
そして、ステップＳ４５で設定すべき検出サイズが終了したと判定すると、ステップＳ４７で全検出サイズにおける部分チップ分類データ、すなわちチップ分類データの信頼性検証を実行する。
【０１１４】
すなわち、ステップＳ４７において、各検出サイズにおける無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）（部分無作為不良確率）を求め、予め設定した採択基準ＳＲと比較し、「Ｐ（Ｎ４）≧ＳＲ」であれば当該検出サイズの部分チップ分類データの信頼性は低いと判断し、その部分チップ分類データを棄却する。一方、「Ｐ（Ｎ４）＜ＳＲ」であれば当該検出サイズの部分チップ分類データの信頼性は十分高いと判断し、その部分チップ分類データを採択する。
【０１１５】
図７はステップＳ４７の信頼性検証の具体的処理内容を表形式で示した説明図である。同図に示すように、各検出サイズにおける無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求め、採択基準ＳＲを０．０５として、「Ｐ（Ｎ４）≧０．０５」であれば当該検出サイズの部分チップ分類データの信頼性は低いと判断し、その部分チップ分類データを棄却する。一方、「Ｐ（Ｎ４）＜０．０５」であれば当該検出サイズの部分チップ分類データの信頼性は十分高いと判断し、その部分チップ分類データを採択する。
【０１１６】
その結果、検出サイズが「ＡＬＬ（欠陥全て）」、「０．３μｍ以上」及び「０．４μｍ以上」の部分チップ分類データが棄却され、検出サイズが「０．５μｍ以上」及び「０．７μｍ以上」の部分チップ分類データのみが採択される。
【０１１７】
図６に戻って、ステップＳ４８で採択されたチップ分類データに基づき欠陥解析処理を実行し、採択された検出サイズのみの工程不良チップ数ＮＢや致命率ＲＦを求める。
【０１１８】
図８はステップＳ４８の欠陥解析処理の具体的処理内容を表形式で示した説明図である。同図に示すように、検出サイズが「０．５μｍ以上」及び「０．７μｍ以上」の部分チップ分類データのみの工程不良チップ数ＮＢ及び致命率ＲＦを求めることにより、より信頼性の高い解析結果を得ることができる。
【０１１９】
このように、実施の形態４の欠陥解析方法は、信頼性検証を行わない場合は信頼性の低い部分チップ分類データの検出サイズである検出サイズ０．３μｍ以上を最適な感度設定と誤ってしまう解析結果（図５参照）を、信頼性検証を行った後に欠陥解析処理を行うことにより、信頼性の高い部分チップ分類データの検出サイズ０．５μｍ以上が最適な感度設定であると正確な解析結果（図８参照）を得ることができる。
【０１２０】
すなわち、実施の形態４の欠陥解析方法は、複数の部分チップ分類データの信頼性を複数の部分無作為不良確率（各検出サイズの無作為不良確率Ｐ（Ｎ４））によってそれぞれ検証し、採択基準を満足した部分チップ分類データのみからなるチップ分類データに基づき欠陥解析処理を実行することにより、より精度の高い欠陥解析処理を行うことができる。
【０１２１】
＜実施の形態５＞
実施の形態５の欠陥解析方法は、図６のステップＳ４７の処理に相当するチップ分類データの信頼性検証内容のみ実施の形態４と異なり、他の処理内容は実施の形態４と同様である。
【０１２２】
図９は実施の形態５の欠陥解析方法におけるチップ分類データの信頼性検証手順及び欠陥解析処理を示すフローチャートである。図１０は実施の形態５の欠陥解析方法による解析結果を表形式で示した説明図である。以下、これらの図を参照して実施の形態５の信頼性検証動作を説明する。
【０１２３】
まず、ステップＳ５１で各検出サイズ（部分チップ分類データ）における無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を算出する。
【０１２４】
そして、ステップＳ５２で採択基準ＳＲを設定する。例えば、採択基準ＳＲを０．０５に設定する。
【０１２５】
続いて、ステップＳ５３で、ステップＳ５２で設定した採択基準ＳＲと各検出サイズの無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）との比較結果に基づき、採択すべき検出サイズの部分チップ分類データを決定する。
【０１２６】
図１０で示した例では、検出サイズが「ＡＬＬ（欠陥全て）」、及び「０．３μｍ以上」の部分チップ分類データが棄却され、検出サイズが「０．４μｍ以上」、「０．５μｍ以上」及び「０．７μｍ以上」の部分チップ分類データのみが採択される。
【０１２７】
最後に、ステップＳ５４（図６のステップＳ４８と実質同様）において、ステップＳ５３で採択されたチップ分類データに基づく欠陥解析処理を行う。
【０１２８】
図１０で示した例では、検出サイズが「０．４μｍ以上」、「０．５μｍ以上」及び「０．７μｍ以上」の部分チップ分類データのみの工程不良チップ数ＮＢ及び致命率ＲＦを求めることにより、解析者の意図を反映し、かつ信頼性の高い解析結果を得ることができる。
【０１２９】
その結果、図１０の解析結果から、採択された検出サイズ（部分チップ分類データ）のうち、検出サイズ０．４μｍ以上（工程不良チップ数ＮＢが最大となる）が最適な感度設定であると認識するを得ることができる。
【０１３０】
このように、実施の形態５の欠陥解析方法は、複数の部分チップ分類データそれぞれの信頼性を検証し、かつ解析者の意図を考慮した採択基準を満足した部分チップ分類データのみからなるチップ分類データに基づき欠陥解析処理を実行することにより、解析者の意図を反映した精度が高い欠陥解析処理を行うことができる。
【０１３１】
＜実施の形態６＞
実施の形態６の欠陥解析方法は、図６のステップＳ４７の処理に相当するチップ分類データの信頼性検証内容のみ実施の形態４と異なり、他の処理内容は実施の形態４と同様である。
【０１３２】
図１１は実施の形態６の欠陥解析方法におけるチップ分類データの信頼性検証手順及び欠陥解析処理を示すフローチャートである。図１２は実施の形態６の信頼性検証動作の具体的内容を表形式で示した説明図であり、図１３及び図１４は実施の形態６の欠陥解析方法による解析結果を表形式で示した説明図である。以下、これらの図を参照して実施の形態６の信頼性検証動作を説明する。
【０１３３】
まず、ステップＳ６１で各検出サイズ（部分チップ分類データ）における無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）と各部分チップ分類データそれぞれの部分解析結果である仮の解析結果とを算出し、解析者が視覚認識可能に表示する。
【０１３４】
例えば、図１２に示すように、複数の部分チップ分類データに基づく仮の解析結果である工程不良チップ数ＮＢや致命率ＲＦからなる仮の解析結果と各検出サイズの無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）（複数の部分無作為不良確率）を表示する。
【０１３５】
そして、ステップＳ６２で採択基準ＳＲを設定する。採択基準ＳＲの設定の判断材料として、仮の解析結果における個々の部分チップ分類データの工程不良チップ数ＮＢ、他の工程におけるチップ分類データ、他の解析方法による解析結果等がある。
【０１３６】
例えば、図１２で示す仮の解析結果及び無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）が得られている場合、検出サイズが０．４μｍ以上の部分チップ分類データの無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）は約６．９％であり、約６．９％の確率で「欠陥が有る」という基準にさほど効果はなく、偶然に分類された疑義があり、実施の形態４のように採択基準ＳＲが０．０５の場合は棄却すべき部分チップ分類データとなる。
【０１３７】
しかしながら、欠陥検査装置が０．４μｍから０．５μｍの大きさで表示していた欠陥を電子顕微鏡で観察した写真が存在し、その写真から０．４μｍ〜０．５μｍ区切りの欠陥も重要度が高いことが予め認識されている場合、図１２で示すように検出サイズが０．４μｍ以上の工程不良チップ数ＮＢが多いことと矛盾しないことを考慮して、検出サイズが０．４μｍ以上の部分チップ分類データが採択されるように採択基準ＳＲを０．１０と設定することができる。
【０１３８】
すなわち、実施の形態６では、「検出サイズが０．４μｍ以上の新規欠陥」が「チップを不良にする」という結論が誤りであることのデメリットよりも、「検出サイズが０．４μｍ以上の新規欠陥」が「チップを不良にする」という結論で他工程と比較して検討するメリットの方を優先すべきであると判断できる場合は、検出サイズが０．４μｍ以上の部分チップ分類データが採択されるように採択基準ＳＲを設定することができる。
【０１３９】
続いて、ステップＳ６３で、ステップＳ６２で設定した採択基準ＳＲと各検出サイズの無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）との比較結果に基づき、採択すべき検出サイズの部分チップ分類データを決定する。
【０１４０】
その結果、図１３に示すように、検出サイズが「ＡＬＬ（欠陥全て）」、及び「０．３μｍ以上」の部分チップ分類データが棄却され、検出サイズが「０．４μｍ以上」、「０．５μｍ以上」及び「０．７μｍ以上」の部分チップ分類データのみが採択される。
【０１４１】
最後に、ステップＳ６４（図６のステップＳ４８と実質同様）において、ステップＳ６３で採択されたチップ分類データに基づく欠陥解析処理を行う。
【０１４２】
その結果、図１４に示すように、部分チップ分類データの検出サイズ０．４μｍ以上が最適感度検出サイズであることを表示することができ、ステップＳ６２で設定した採択基準ＳＲに基づく解析結果を視覚的に認識することができる。
【０１４３】
このように、実施の形態６の欠陥解析方法は、仮の解析結果を考慮して採択基準ＳＲを設定し、この採択基準ＳＲによって複数の部分チップ分類データそれぞれの信頼性を検証することができる。
【０１４４】
なお、実施の形態６の処理は一工程ではなく、他の工程においても同様に最適感度検出サイズや工程不良チップ数ＮＢの表示を行うことにより、工程間の工程不良チップ数ＮＢの比較も容易に行える。
【０１４５】
また、ステップＳ６１〜Ｓ６４で示した処理の手順が記述されたプログラムをコンピュータに実行させ、採択基準ＳＲの設定を除く処理の自動化を図ることもできる。
【０１４６】
＜実施の形態７＞
実施の形態７は、実施の形態１のチップ分類データ検証方法における無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）の他の算出方法を提供している。
【０１４７】
図１５はこの発明の実施の形態７であるチップ分類データ検証方法の処理手順を示すフローチャートである。以下、同図を参照して具体例を挙げながらその処理内容を説明する。
【０１４８】
まず、ステップＳ７１において、欠陥の有無及び良・不良に基づき、複数のチップを４分類したチップ分類データを取得する。
【０１４９】
ここで、チップ分類データが「▲１▼欠陥なし・良品数Ｎ１が３チップ、▲２▼欠陥なし・不良品チップ数Ｎ２が２チップ、▲３▼欠陥有り・良品チップ数Ｎ３が５４チップ、▲４▼欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４が７６チップ」であった実施の形態１と同じ場合を考える。
【０１５０】
次に、ステップＳ７２において、ステップＳ７１で取得したチップ分類データに基づき、欠陥有りチップ数（上記例では１３０チップ）に相当する数を無作為抽出数として、全チップ（上記例では１３５チップ）から無作為抽出した状況を設定する。
【０１５１】
その後、ステップＳ７３において、無作為抽出したチップ中に不良品チップが、欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４（上記例では７６チップ）以上になる確率である、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求める。
【０１５２】
上述した例において、１３５チップから無作為に１３０チップを抽出したときに不良チップが０〜１３０チップ含まれている確率ｐ（０）〜ｐ（１３０）の和は下記(12)式に示すように、当然“１”となる。
【０１５３】
【数１２】
0004926352.tif 000013
【０１５４】
したがって、無作為不良確率Ｐ（７６）は下記(13)式で表される。
【０１５５】
【数１３】
0004926352.tif 000014
【０１５６】
ここで、欠陥無しチップは全部で５チップしか存在しないことから、無作為抽出から外された５チップがすべて不良チップであったと仮定しても、無作為抽出した１３０チップには７３（＝７８−５）チップの不良品が含まれることになる。すなわち、下記(14)式に示すように、ｊ≦７２としたときのｐ（ｊ）＝０となる。
【０１５７】
【数１４】
0004926352.tif 000015
【０１５８】
したがって、(14)式によって(13)式は下記の(15)式に簡略化することができ、無作為不良確率Ｐ（７６）を算出することができる。(15)式で求めた値は、実施の形態１の(11)式で求めた値と一致する。
【０１５９】
【数１５】
0004926352.tif 000016
【０１６０】
このように、１３０チップの無作為抽出のうち、“０”から、欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４から“１”を差し引いた（Ｎ４−１）数までの、各数の不良チップが存在する確率が比較的簡単に求められる場合は効率的に無作為不良確率を算出することができる。
【０１６１】
図１６は実施の形態７による無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）の算出方法を説明するためのグラフである。同図に示すように、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）はｐ（Ｎ４）〜ｐ（Ｎmax）の和であるが、１から無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）でない余事象の確率ＮＯＴ・Ｐ（Ｎ４）を差し引いた値｛１−ＮＯＴ・Ｐ（Ｎ４）｝として求めたのが実施の形態７である。
【０１６２】
なお、最大不良数Ｎmax＝Ｎ２＋Ｎ４であり、最小不良数Ｎmin＝Ｎ４−Ｎ１である。また、Ｎtotalはサンプル総数（＝Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４）を意味する。
【０１６３】
このように、実施の形態７では、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を実施の形態１と異なる方法で求めることができる。
【０１６４】
なお、全チップ（１３５チップ）から欠陥有りチップ数（１３０チップ）を無作為抽出して、欠陥有り・不良品チップ数Ｎ４（７６チップ）以上の不良品が生じる無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求めることは、欠陥有り・良品チップ数Ｎ３（５４）以下の良品が生じる無作為良品確率Ｑ（Ｎ３）を求めることと等価になる。
【０１６５】
さらに、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を求めることは、全チップ（１３５チップ）から欠陥無しチップ数（５チップ）を無作為抽出して、欠陥なし・良品数Ｎ１（３チップ）以上の良品が生じる確率Ｐ（Ｎ１）、全チップ（１３５チップ）から欠陥無しチップ数（５チップ）を無作為抽出して、不良品チップ数Ｎ２（２チップ）以下の不良品が生じる確率Ｑ（Ｎ２）を求めることとも等価になる。
【０１６６】
これらＱ（Ｎ３），Ｐ（Ｎ１），Ｑ（Ｎ２）も、無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）同様、余事象の確率（ＮＯＴ・Ｑ（Ｎ３），ＮＯＴ・Ｐ（Ｎ１），ＮＯＴ・Ｑ（Ｎ２））を求めた後、｛１−ＮＯＴ・Ｑ（Ｎ３）｝、｛１−ＮＯＴ・Ｐ（Ｎ１）｝、｛１−ＮＯＴ・Ｑ（Ｎ２）｝として算出することができる。
【０１６７】
＜プログラムへの応用＞
実施の形態１及び実施の形態７で示したチップ分類データ検証方法の少なくとも一部（図１及び図１５で示したフロー（ステップＳ１１，Ｓ７１で用いる図２２のステップＳ１〜Ｓ３の処理を除く））並びに実施の形態２〜実施の形態６で示した欠陥解析方法の少なくとも一部（図３及び図４で示したフロー（ステップＳ２１，Ｓ３１で用いる図２２のステップＳ１〜Ｓ３の処理を除く），図６のステップＳ４４〜Ｓ４８、図９及び図１１のフロー（図６のステップＳ４１〜Ｓ４３に相当する処理を除く））はコンピュータ実行可能なプログラムとして記述することができる。
【０１６８】
したがって、上記したプログラムをコンピュータに実行させることにより、各実施の形態においてチップ分類データ検証処理あるいは欠陥解析処理を自動的に実行することができ、検証処理あるいは解析処理の労力を大幅に削減することができる。
【０１６９】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明における請求項１記載の欠陥解析方法は、無作為に抽出しても「欠陥が有る」場合と同様な現象が起こる確率を示す無作為不良確率に基づきチップ分類データを採択することにより、解析結果の信頼性を高めることができる。
【０１７０】
請求項２記載の欠陥解析方法は、無作為不良確率が所定の採択基準未満である信頼性が高いチップ分類データに対してのみ欠陥解析処理を実行することができる。
【０１７１】
請求項３記載の欠陥解析方法は、無作為不良確率が所定の採択基準未満である信頼性が高いチップ分類データにおける仮の解析結果のみを実の解析結果として出力することができる。
【０１７２】
請求項４記載の欠陥解析方法は、複数の部分無作為不良確率に基づき採択された複数の部分チップ分類データのみに基づき欠陥解析処理を実行することにより、解析結果の信頼性を高めることができる。
【０１７３】
請求項５記載の欠陥解析方法のステップ(f-2)は、ステップ(f-1)で設定された採択基準に基づき複数の部分チップ分類データそれぞれの採択／棄却を判定するため、解析者の意図を反映した採択基準に基づき複数の部分チップ分類データを採択することができる。
【０１７４】
請求項６記載の欠陥解析方法は、欠陥解析に最適な検出サイズである最適感度検出サイズを認識することができる。
【０１７５】
請求項７記載の欠陥解析方法は、複数の部分チップ分類データの仮の解析結果を考慮して、採択基準を設定することができる。
【０１７６】
請求項８記載の欠陥解析方法は、少なくとも１つの工程による新規欠陥に関する欠陥解析を行うことができる。
【０１７７】
この発明における請求項９記載のチップ分類データ検証方法は、無作為に抽出しても「欠陥が有る」場合と同様な現象が起こる確率を示す無作為不良確率によって、チップ分類データの信頼性を定量的に認識することができる。
【０１７８】
請求項１０記載のチップ分類データ検証方法は、欠陥有り・不良チップ相当数から、欠陥チップ相当数までの、各数の不良チップが存在する確率が比較的簡単に求められる場合は効率的に無作為不良確率を算出することができる。
【０１７９】
請求項１１記載のチップ分類データ検証方法は、“０”から、欠陥有り・不良チップ相当数から“１”を差し引いた数までの、各数の不良チップが存在する確率が比較的簡単に求められる場合は効率的に無作為不良確率を算出することができる。
【０１８０】
請求項１２記載のチップ分類データ検証方法は、複数の検出サイズに対応した複数の部分チップ分類データそれぞれの信頼性を複数の部分無作為不良確率によって定量的に認識することができる。
【０１８１】
請求項１３記載のチップ分類データ検証方法は、少なくとも１つの工程による新規欠陥に基づくチップ分類データの信頼性を検証することができる。
【０１８２】
請求項１４記載のプログラムをコンピュータに実行させることにより、欠陥解析処理を自動的に行い、かつ解析結果の信頼性を高めることができる。
【０１８３】
請求項１５記載のプログラムをコンピュータに実行させることにより、データ検証処理を自動的に行い、かつチップ分類データの信頼性を定量的に認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１であるチップ分類データ検証方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図２】  無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）を説明するためのグラフである。
【図３】  この発明の実施の形態２である欠陥解析方法を示すフローチャートである。
【図４】  この発明の実施の形態３である欠陥解析方法を示すフローチャートである。
【図５】  チップ分類データ及びその解析結果を表形式で示した説明図である。
【図６】  この発明の実施の形態４である欠陥解析方法を示すフローチャートである。
【図７】  信頼性検証の具体的処理内容を表形式で示した説明図である。
【図８】  欠陥解析処理の具体的処理内容を表形式で示した説明図である。
【図９】  実施の形態５の欠陥解析方法におけるチップ分類データの信頼性検証手順及び欠陥解析処理を示すフローチャートである。
【図１０】  実施の形態５の欠陥解析方法による解析結果を表形式で示した説明図である。
【図１１】  実施の形態６の欠陥解析方法におけるチップ分類データの信頼性検証手順及び欠陥解析処理を示すフローチャートである。
【図１２】  実施の形態６の信頼性検証動作の具体的内容を表形式で示した説明図である。
【図１３】  実施の形態６の欠陥解析動作の具体的内容を表形式で示した説明図である。
【図１４】  実施の形態６の欠陥解析処理の具体的内容を表形式で示した説明図である。
【図１５】  この発明の実施の形態７であるチップ分類データ検証方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】  実施の形態７による無作為不良確率Ｐ（Ｎ４）の算出方法を説明するためのグラフである。
【図１７】  新規欠陥を検出する方法を示す説明図である。
【図１８】  各工程の検出欠陥個数と新規欠陥個数との関係を示すグラフである。
【図１９】  従来の欠陥解析方法のウエハマップ上における新規欠陥の有無と良・不良との照合状態を示す説明図である。
【図２０】  従来の欠陥解析方法によるチップ単位の分類状態を示す説明図である。
【図２１】  従来の欠陥解析方法による解析結果をベン図として示した説明図である。
【図２２】  従来の欠陥解析方法の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
６〜１１  新規欠陥、Ｎ４  欠陥有り・不良品チップ数。
【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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【図２１】
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【図２２】
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