(57)【要約】      （修正有）【課題】製造工程における半導体装置等の欠陥を発見した場合に、後のレビューに有益な情報を取得する方法の提供。【解決手段】外観検査装置１が取得した検査対象物に関する欠陥情報２１の入力を受け付けて記憶する記憶部３２と、検査対象物に関する画像を取得する画像取得部と、画像取得部を用いて欠陥情報に基づく欠陥レビュー用データを取得する処理部３１と、を備える欠陥レビュー装置２４、２５による欠陥レビュー方法である。処理部は、記憶部から読み出した欠陥情報２２ｂ、２３ｂにおいて、欠陥の集まりを示すクラスタが有るか否かを判定し、クラスタが有ると判定した場合、当該クラスタの分布特徴に基づき、画像取得部を用いて、検査対象物に関してクラスタの一部である欠陥部分の画像と付加的なデータとを取得する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
外観検査装置が取得した検査対象物に関する欠陥情報の入力を受け付けて記憶する記憶部と、前記検査対象物に関する画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部を用いて前記欠陥情報に基づく欠陥レビュー用データを取得する処理部と、を備える欠陥レビュー装置による欠陥レビュー方法であって、
前記処理部は、
前記記憶部から読み出した前記欠陥情報において、欠陥の集まりを示すクラスタが有るか否かを判定し、
前記クラスタが有ると判定した場合、当該クラスタの分布特徴に基づき、前記画像取得部を用いて、前記検査対象物に関して前記クラスタの一部である欠陥部分の画像と付加的なデータとを取得する
ことを特徴とする欠陥レビュー方法。
【請求項２】
前記付加的なデータは、前記検査対象物において前記欠陥部分から離れた箇所に位置し正常部分と推定される箇所の画像であることを特徴とする請求項１に記載の欠陥レビュー方法。
【請求項３】
前記付加的なデータは、前記検査対象物における前記欠陥部分の元素分析結果であることを特徴とする請求項１に記載の欠陥レビュー方法。
【請求項４】
前記付加的なデータは、前記検査対象物における前記欠陥部分の寸法測定結果であることを特徴とする請求項１に記載の欠陥レビュー方法。
【請求項５】
前記付加的なデータは、前記検査対象物における前記欠陥部分の複数層の合わせ測定結果であることを特徴とする請求項１に記載の欠陥レビュー方法。
【請求項６】
前記外観検査装置は、明視野検査装置、暗視野検査装置、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）式検査装置のいずれかであり、
前記画像取得部は、光学顕微鏡およびＳＥＭの片方あるいは両方である
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥レビュー方法。
【請求項７】
外観検査装置が取得した検査対象物に関する欠陥情報の入力を受け付けて記憶する記憶部と、前記検査対象物に関する画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部を用いて前記欠陥情報に基づく欠陥レビュー用データを取得する処理部と、を備える欠陥レビュー装置であって、
前記処理部は、
前記記憶部から読み出した前記欠陥情報において、欠陥の集まりを示すクラスタが有るか否かを判定し、
前記クラスタが有ると判定した場合、当該クラスタの分布特徴に基づき、前記画像取得部を用いて、前記検査対象物に関して前記クラスタの一部である欠陥部分の画像と付加的なデータとを取得する
ことを特徴とする欠陥レビュー装置。
【請求項８】
前記付加的なデータは、前記検査対象物において前記欠陥部分から離れた箇所に位置し正常部分と推定される箇所の画像であることを特徴とする請求項７に記載の欠陥レビュー装置。
【請求項９】
前記付加的なデータは、前記検査対象物における前記欠陥部分の元素分析結果であることを特徴とする請求項７に記載の欠陥レビュー装置。
【請求項１０】
前記付加的なデータは、前記検査対象物における前記欠陥部分の寸法測定結果であることを特徴とする請求項７に記載の欠陥レビュー装置。
【請求項１１】
前記付加的なデータは、前記検査対象物における前記欠陥部分の複数層の合わせ測定結果であることを特徴とする請求項７に記載の欠陥レビュー装置。
【請求項１２】
前記外観検査装置は、明視野検査装置、暗視野検査装置、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）式検査装置のいずれかであり、
前記画像取得部は、光学顕微鏡およびＳＥＭの片方あるいは両方である
ことを特徴とする請求項７に記載の欠陥レビュー装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造工程における半導体装置（製品や部品）等の欠陥の発見およびその対応の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウェハ、フォトマスク、磁気ディスク等の半導体装置の製造工程において、半導体装置の表面上の異物やパターン欠陥等は製品不良の原因となるので、その不良原因の究明は重要である。そのため、異物やパターン欠陥（以下、外観不良という。）を定量化し、製造装置や製造環境に問題がないかを常時監視する必要がある。さらに、外観不良の形状を観察することにより、その外観不良が製品に致命的な影響を与えるか否かを確認する必要もある。
【０００３】
従来から、このような観察作業は人間の目視によって行われていることが多い。そのため、観察する人間によって観察対象の欠陥の位置や種類に偏りが発生する、あるいは、観察すべき欠陥が一定しない等の問題があった。最近では、これらの問題点を解決するために、画像処理技術を用いて欠陥の大きさ、形状、種類等の判断を装置が自動的に行う自動レビュー（ＡＤＲ：Automatic Defect Review）や自動欠陥分類（ＡＤＣ:Automatic Defect Classification）の技術が導入され始めている。例えば、検査された部品（例えばウェハ上に形成されたパターン）をＳＥＭ（Scanning Electron Microscope：走査型電子顕微鏡）式観察装置を用いて観察、すなわちレビュー（欠陥レビュー）するに当たり、そのオペレータへの負荷を低減しながら効率的に作業を行うシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、近年、半導体装置の加工寸法の微細化に伴い、欠陥も微細化している。したがって、欠陥を抽出する検査装置の検査条件を変え、それぞれの検査条件のときに抽出された複数の欠陥を、一度に出力するニーズが高まってきている。さらに、検査装置の高感度化に伴い、検査装置の出力のノイズが大きくなり、一度の検査で検出される欠陥の数が数万点を超える場合がある。そして、そのノイズを除去するために、検査装置上のＲＤＣ（Real-Time Defect Classification）機能により検査中の欠陥を分類してノイズを除去する手法が知られている。
【０００５】
また、検査装置での検査条件や、ノイズを除去するためのＲＤＣ機能を使用するときの条件を決めるために、検査装置から出力されるできるだけ多くの情報と、観察装置から出力された欠陥ＩＤ（Identification）や座標情報と、観察装置から出力されたＡＤＲ情報やＡＤＣ情報と、を整理し、欠陥解析を容易にする技術が提案されている。（例えば、特許文献２参照）
【特許文献１】特開平１０-１３５２８８号公報
【特許文献２】特開２００１−１５６１４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前記した従来技術において、検査装置が見つけた欠陥をレビューするだけでは欠陥原因を正確に把握できない場合が多い。このため、人間が欠陥の分布を見て、寸法、合わせ（各層の位置合わせ）、膜厚等の欠陥が疑われる場合は、これらの測定データを確認して原因の究明を行う。そして、このような作業を行う者が常に装置の付近にいれば問題ないが、夜間等無人であった場合は半導体装置（ウェハ等）が次工程に流れてしまい、その場で決定的な証拠を取得できていないことも多く、欠陥対策の遅れにつながっていた。また、欠陥について事後に確認をしたくても、一般に前記したような測定は全ウェハ、全ダイではなく、サンプリングされたウェハ、ダイに対して行われるだけなので、知りたい部分については直接わからず、時間的あるいは空間的に近いデータから推定するしかないことが多かった。
【０００７】
そこで、本発明は、前記した問題を解決するためになされたものであり、製造工程における半導体装置等の欠陥を発見した場合に、後のレビューに有益な情報を取得することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記した課題を解決するために、本発明は、外観検査装置が取得した検査対象物に関する欠陥情報の入力を受け付けて記憶する記憶部と、検査対象物に関する画像を取得する画像取得部と、画像取得部を用いて欠陥情報に基づく欠陥レビュー用データを取得する処理部と、を備える欠陥レビュー装置による欠陥レビュー方法である。
処理部は、記憶部から読み出した欠陥情報において、欠陥の集まりを示すクラスタが有るか否かを判定し、クラスタが有ると判定した場合、当該クラスタの分布特徴に基づき、画像取得部を用いて、検査対象物に関してクラスタの一部である欠陥部分の画像と付加的なデータとを取得することを特徴とする。
その他の手段については後記する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、製造工程における半導体装置等の欠陥を発見した場合に、後のレビューに有益な情報を取得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための最良の形態（以下、「実施形態」という。）について、図面を参照（言及図以外の図も適宜参照）しながら説明する。本実施形態では、半導体装置の製造ラインに本発明のレビュー装置（欠陥レビュー装置）を適用し、欠陥レビュー方法を実施する場合について説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態の全体構成図である。図１に示すように、半導体装置の複数の製造工程１１は、通常、清浄な環境が保たれたクリーンルーム１０内の各製造装置で実施され、半導体装置が製造される。クリーンルーム１０内には、製品ウェハ（半導体装置）の外観不良の検査を行う外観検査装置１、および、外観検査装置１からのデータに基づき外観不良の観察、すなわちレビューを行うレビュー装置２が設置されている。
【００１２】
外観検査装置１は、例えば、明視野検査装置、暗視野検査装置、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）式検査装置、ＣＣＤ（Charge Couple Device）カメラ等によって実現することができる。レビュー装置２の詳細については後記する。なお、外観検査装置１とレビュー装置２は、図１では、単一の同じ製造工程１１を対象としている旨を破線で示しているが、これに限定されず、複数の、あるいは、異なった製造工程１１を対象としてもよい。
【００１３】
外観検査装置１とレビュー装置２は、検査データや画像データの送信先であるデータ処理装置３と通信回線４で接続されている。なお、製品となるウェハはロット単位で製造工程１１を流れている。すべての製造工程１１を終えたウェハは、プローブ検査装置１２によってプローブテストを受ける。また、外観検査は、あらかじめ外観検査を行うことが決められている製造工程１１の処理が終了した後に、作業者あるいは搬送機によって外観検査装置１の場所まで運ばれて、行われる。
【００１４】
図２は、本実施形態の全体構成図の部分図である。図２に示すように、図１のレビュー装置２は、例えば、光学式レビュー装置２４とＳＥＭ式レビュー装置２５によって構成される。光学式レビュー装置２４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とＲＡＭ（Random Access Memory）から構成され各種演算処理を行う処理部２４１、ＲＯＭ（Read Only Memory）とＨＤＤ（Hard Disk Drive）から構成され各種情報やプログラムを記憶する記憶部２４２、光学顕微鏡２４３（画像取得部）、入力インタフェース（不図示）、通信インタフェース（不図示）等を備えている。ＳＥＭ式レビュー装置２５は、ＣＰＵとＲＡＭから構成され各種演算処理を行う処理部２５１、ＲＯＭとＨＤＤから構成され各種情報やプログラムを記憶する記憶部２５２、ＳＥＭ２５３（画像取得部）、入力インタフェース（不図示）、通信インタフェース（不図示）等を備えている。また、データ処理装置３は、ＣＰＵとＲＡＭから構成され各種演算処理を行う処理部３１、ＲＯＭとＨＤＤから構成され各種情報やプログラムを記憶する記憶部３２、液晶表示装置などから構成され各種表示を行う表示部３３、入力インタフェース（不図示）、通信インタフェース（不図示）等を備えている。
【００１５】
外観検査装置１の外観検査により得られた欠陥情報２１（外観検査データ）はデータ処理装置３に送信され、ロット番号、ウェハＩＤ、検査工程、検査日時等とともにデータ処理装置３の記憶部３２に記憶される。図３は、欠陥情報２１の一例を示す図である。図３に示すように、欠陥情報２１は、ロット番号やウェハＩＤやそのダイレイアウト、および、検査中に検出した欠陥ＩＤやその座標（ｘ座標およびｙ座標）情報や欠陥サイズや欠陥のカテゴリ等で構成される。その他、欠陥情報２１は、例えば、検査日時、検査工程、欠陥ＡＤＲ画像、欠陥特徴量情報（ＲＤＣ情報）等の情報も必要に応じて含んでいるものとする。
【００１６】
図２に戻って説明を続けると、外観検査装置１による外観検査を終了したウェハは、外観不良を観察するために作業者あるいは搬送機によってレビュー装置２に運ばれて、ロット内から予め決められているウェハを取り出してレビューを行う。レビューを行う際は、例えば、レビュー対象であるウェハの情報、すなわちロット番号とウェハＩＤと検査工程をキー情報として、データ処理装置３の記憶部３２から欠陥情報２１を取得する。この欠陥情報２１には欠陥ＩＤと座標データだけでなく、検査時に得られたＡＤＲ画像も含まれているものとする。
【００１７】
外観検査装置１が出力する欠陥情報２１は膨大なデータであるため、複数のフィルター機能によりデータ処理装置３によって抽出された欠陥情報２２ｂまたは欠陥情報２３ｂが、光学式レビュー装置２４またはＳＥＭ式レビュー装置２５に通信回線４を通して送られる。なお、欠陥情報２２ｂ，２３ｂのフォーマットは、欠陥情報２１と同じであってもよいし、異なっていてもよい。
【００１８】
抽出された欠陥情報２２ｂまたは欠陥情報２３ｂに基づき、光学式レビュー装置２４またはＳＥＭ式レビュー装置２５において欠陥部分の画像が取得され、その画像を用いて各レビュー装置２に搭載されているＡＤＣ機能で欠陥分類を行う。それらの情報は、ＡＤＲ／ＡＤＣ情報２２ａ，２３ａとして通信回線４を通してデータ処理装置３に送られ記憶部３２に記憶される。このＡＤＲ／ＡＤＣ情報２２ａ，２３ａが、製造工程１１における半導体装置等の欠陥を発見した場合に取得される、後のレビューに有益な情報であり、ユーザは表示部３３でそれらを見ることができる。以下、そのレビューに有益な情報の取得の処理について、第１の処理例と第２の処理例を用いて説明する。
【００１９】
（第１の処理例）
図４〜図８を用いて第１の処理例について説明する。図４は、第１の処理例を示すフローチャートである。なお、以下において、処理の動作主体は、光学式レビュー装置２４の処理部２４１あるいはＳＥＭ式レビュー装置２５の処理部２５１であるが、主に、総称的にレビュー装置２と記載する。
【００２０】
まず、ステップＳ１００において、レビュー装置２は、データ処理装置３から外観検査データを取得する。
次に、ステップＳ１０１において、レビュー装置２は、外観検査データにおける欠陥情報２１からクラスタ認識の処理を行う。このクラスタ認識の処理は例えば、特開２００５−１９７６２９号公報に示す方法で行うことができる。なお、ここで、クラスタとは、複数の欠陥が特定の関係を持って集合を形成していること、またはその集合体（「クラスタ欠陥」ともいう。）のことを指す。
【００２１】
ステップＳ１０２において、レビュー装置２は、クラスタが有るか否か判定する。クラスタが無いと判定された場合（ステップＳ１０２でＮｏ）、レビュー装置２は、処理を終了する。
【００２２】
クラスタが有ると判定された場合（ステップＳ１０２でＹｅｓ）、レビュー装置２は、各クラスタについて、ウェハ面内に依存性（パターンあるいは傾向）が有るか否かを判定する（ステップＳ１０３：詳細は図５、図６で後記）。
ウェハ面内に依存性が有ると判定された場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）、レビュー装置２は、欠陥ダイと正常ダイとのそれぞれの同一箇所（お互いの対応箇所）の画像を取得する（ステップＳ１０４：詳細は図５、図６で後記）。
【００２３】
ステップＳ１０３でＮｏの後、あるいは、ステップＳ１０４の後、レビュー装置２は、各クラスタについて、ダイ内に依存性が有るか否かを判定する（ステップＳ１０５：詳細は図７で後記）。
ダイ内に依存性が有ると判定された場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、レビュー装置２は、対象ダイにおける欠陥箇所（欠陥部分）と正常箇所の画像を取得する（ステップＳ１０６：詳細は図７で後記）。
【００２４】
ステップＳ１０５でＮｏの後、あるいは、ステップＳ１０６の後、レビュー装置２は、各クラスタのあるウェハについて、異物の割合（異物の存在するダイの個数比等）がＡ％（所定値）以上か否か（レビュー装置２にＡＤＣ機能がない場合は、「ウェハ面内にもダイ内にも依存性の無いクラスタがあるか否か」）を判定する（ステップＳ１０７：詳細は図８で後記）。
【００２５】
ステップＳ１０７でＹｅｓの場合、レビュー装置２は、代表点の元素分析を行い、欠陥部分の元素分析結果（付加的なデータ）を得る（ステップＳ１０８：詳細は図８で後記）。この元素分析は、欠陥の主原因が異物であるという想定のもとでその異物の構成元素を調べるために行われるものであり、例えば、ＳＥＭ式レビュー装置２５に取り付けられたＥＤＳ(Energy-Dispersive X-ray Spectroscopy：エネルギー分散型Ｘ線分光)分析装置等で実施することができる。
【００２６】
ステップＳ１０７でＮｏの後、あるいは、ステップＳ１０８の後、レビュー装置２は、処理を終了する。
【００２７】
図５は、ウェハ面内に依存性が有る場合のウェハマップの例を示す図であり、（ａ）はウェハ全体、（ｂ）は欠陥ダイ、（ｃ）は正常ダイの例を示している。図５（ａ）に示すように、ウェハ４０上に多数のダイ４１があり、その中にクラスタ欠陥４２ａがある。この例では、ウェハ４０の中央部の円形の領域に欠陥が集中している。この場合、ステップＳ１０３（図４参照）でウェハ面内に依存性が有ると判定し、ステップＳ１０４（図４参照）で、クラスタの中から代表的な欠陥の画像４４ａ（図５（ｂ）参照）を取得し、また、その欠陥の含まれるダイ４３ａから一番遠い（離れた）クラスタ外の正常ダイ４５ａ（欠陥の含まれるダイ４３ａから離れた箇所に位置することで正常と推定されるダイ）における欠陥の画像４４ａと同じダイ内位置の画像４６ａ（図５（ｃ）参照）（付加的なデータ）を取得する。
【００２８】
図５では円形のクラスタの例を示したが、線状や円弧状のクラスタの場合も同様の処理を行う。図６は、ウェハ面内に依存性が有る場合のウェハマップの別の例を示す図であり、（ａ）はウェハ全体、（ｂ）は正常ダイ、（ｃ）は欠陥ダイ、（ｄ）は正常ダイの例を示している。
【００２９】
図６（ａ）に示すように、ウェハ４０上に多数のダイ４１があり、その中にクラスタ欠陥４２ｂがある。この例では、円弧状に欠陥が集中している。この場合、ステップＳ１０３（図４参照）でウェハ面内に依存性が有ると判定し、ステップＳ１０４（図４参照）で、クラスタの中から代表的な欠陥の画像４４ｂ（図６（ｃ）参照）を取得し、また、その欠陥の含まれるダイ４３ｂからウェハ４０の中央に伸ばした直線上で一番ウェハの中央に近い正常ダイ４５ｂ（図６（ｂ）参照）内の欠陥の画像４４ｂと同じダイ内位置の画像４６ｂ（付加的なデータ）と、ウェハの中央から欠陥の画像４４ｂに伸ばした直線上で一番遠い正常ダイ４７ｂ（図６（ｄ）参照）で欠陥の画像４４ｂと同じダイ内位置の画像４８ｂ（付加的なデータ）を取得する。
【００３０】
図７は、ダイ内に依存性が有る場合のウェハマップの例を示す図であり、（ａ）はウェハ全体、（ｂ）はダイ、の例を示している。図７（ａ）に示すように、ウェハ４０上に多数のダイ４１があり、欠陥領域４２ｃがある。この例では、ダイ左上部に欠陥が集中している。このような分布の場合、ステップＳ１０５でダイ内に依存性が有ると判定し、ステップＳ１０６で、クラスタから代表的な欠陥の画像４４ｃ（図７（ｂ）参照）を取得し、また、ダイ中心付近の領域４９ａ、およびダイ中心に対し欠陥の画像４４ｃと反対側（点対称）の領域４９ｂの位置で正常箇所の画像（付加的なデータ）を取得する。なお、画像を取得する正常箇所の数は３つ以上であってもよい。
【００３１】
図８は、ウェハ面内にもダイ内にも依存性が無いクラスタがある場合のウェハマップの例を示す図である。図８に示すように、ウェハ４０上に多数のダイ４１があり、その中にクラスタ欠陥４２ｄがある。この例では、クラスタ欠陥４２ｄは、ウェハ面内にもダイ内にも依存性が無い（つまり、図４のステップＳ１０３とステップＳ１０５でＮｏと判定される）。この場合、前記したように、ステップＳ１０７でＹｅｓの場合には、ステップＳ１０８において、クラスタ欠陥４２ｄにおける代表点（数点）の元素分析を行い、欠陥部分の元素分析結果を得る。
【００３２】
このようにして、本実施形態の第１の処理例によれば、製造工程における半導体装置等の欠陥を発見した場合に、欠陥部分とそれに対応する正常部分の画像を、後のレビューに有益な情報として取得することができる。これにより、ユーザが欠陥の原因を知ることができる可能性を向上させることができる。
【００３３】
（第２の処理例）
次に、図９Ａ、図９Ｂおよび図１０を用いて第２の処理例について説明する。図９Ａおよび図９Ｂは、第２の処理例を示すフローチャートである。図１０は、ウェハ面内に依存性が有る場合のウェハマップの例を示す図であり、（ａ）はウェハ全体、（ｂ）は欠陥ダイ、（ｃ）は正常ダイの例を示している。
【００３４】
図９Ａおよび図９ＢにおけるステップＳ１００〜Ｓ１０３，Ｓ１０５，Ｓ１０７およびＳ１０８は、第１の処理例の場合と同様なので、説明を省略する。
【００３５】
ステップＳ１０３でＹｅｓの場合、ＳＥＭ式レビュー装置２５は、ステップＳ１１０において欠陥ダイ（クラスタ内代表ダイ）で寸法測定パターン５１（図１０（ｂ）参照）のＳＥＭ画像を取得し、ステップＳ１１１において所定の正常ダイで寸法測定パターン５２（図１０（ｃ）参照）のＳＥＭ画像（付加的なデータ）を取得する。
【００３６】
続いて、光学式レビュー装置２４は、ステップＳ１１２において欠陥ダイ（クラスタ内代表ダイ）の合わせ測定パターン５３（図１０（ｂ）参照）の光顕（光学顕微鏡）画像を取得し、ステップＳ１１３において所定の正常ダイで合わせ測定パターン５４（図１０（ｃ）参照）の光顕画像（付加的なデータ）を取得し、ステップＳ１１４において欠陥ダイ（クラスタ内代表ダイ）の膜厚測定パターン５５（図１０（ｂ）参照）の光顕画像を取得し、ステップＳ１１５において所定の正常ダイで膜厚測定パターン５６（図１０（ｃ）参照）の光顕画像（付加的なデータ）を取得する。なお、一般に、寸法の測定にはＳＥＭ画像、合わせと膜厚の測定には光顕画像が有効であると考えられるので、それらの画像を取得するのが望ましいが、それらに限定する必要はない。
【００３７】
ステップＳ１０５でＹｅｓの場合、ＳＥＭ式レビュー装置２５は、ステップＳ１２０においてクラスタ内代表欠陥付近で実パターンのＳＥＭ画像を取得し、ステップＳ１２１において所定のダイ内位置で実パターンのＳＥＭ画像（付加的なデータ）を取得する。
【００３８】
次に、光学式レビュー装置２４は、ステップＳ１２２においてクラスタ内代表欠陥付近で実パターンの光顕画像を取得し、ステップＳ１２３において所定のダイ内位置で実パターンの光顕画像（付加的なデータ）を取得する。
【００３９】
ステップＳ１２０〜Ｓ１２３では、同一ダイ内で画像を取得するため、寸法等の各測定パターンは位置毎には用意されておらず、実パターンを使うこととなる。また、対象がメモリ製品であれば比較的同様のパターンを見つけやすいが、そうでなければ必ずしも同一ではないパターンでも画像を取得し比較する。その場合、合わせ測定用と膜厚測定用を分ける必要はなく、実パターンの光顕画像を１種類ずつ取得する。
【００４０】
なお、ステップＳ１１０とステップＳ１１１、ステップＳ１１２とステップＳ１１３、ステップＳ１１４とステップＳ１１５においては、画像を取得するだけでなく、各々寸法測定、合わせ測定、膜厚測定の機能を持たせて各測定まで実施してしまってもよい。
【００４１】
このようにして、本実施形態の第２の処理例によれば、欠陥部分とそれに対応する正常部分に関し、寸法、合わせ、膜厚を比較できる画像が得られるため、ユーザが欠陥原因の主因または加速要因を早く正確に知る可能性を向上させることができる。なお、取得する各画像の点数を増やせば、広い範囲を見ることができるため、異常（欠陥）を認識できる確率を上げることができるが、その点数は任意に設定可能である。また、取得する各画像の点数を増やす際、追加したレビューポイントには図３の欠陥情報２１に示したカテゴリで予め決めておいた特殊なものを使うことにより、通常のレビューポイントと区別することができる。
【００４２】
このように、本実施形態のレビュー装置２によれば、不良原因推定に直接つながる画像を自動的に取得するため、人がレビュー結果データを見てから再度その箇所の観察をするよりも、早く正確に欠陥原因を究明することができる。また、欠陥ダイと隣接ダイとの同一箇所の画像データを取得する従来の方式の場合、それらの画像の差が比較的小さくて違いに気が付かない場合があるが、本実施形態のレビュー装置２のように離れた箇所（クラスタの外部箇所であることが最低条件。クラスタからなるべく遠い箇所が望ましい。）の画像を取得することにより違いを明確に把握することができるようになる。
【００４３】
以上で実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこれらに限定されるものではない。例えば、検査対象物である半導体装置は、ウェハでなくても、マトリックス状の配置など、パターンのあるものであれば他のものであってもよい。その他、具体的な構成について、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本実施形態の全体構成図である。
【図２】本実施形態の全体構成図の部分図である。
【図３】欠陥情報の一例を示す図である。
【図４】第１の処理例を示すフローチャートである。
【図５】ウェハ面内に依存性が有る場合のウェハマップの例を示す図である。
【図６】ウェハ面内に依存性が有る場合のウェハマップの別の例を示す図である。
【図７】ダイ内に依存性が有る場合のウェハマップの例を示す図である。
【図８】ウェハ面内にもダイ内にも依存性が無いクラスタがある場合のウェハマップの例を示す図である。
【図９Ａ】第２の処理例を示すフローチャートである。
【図９Ｂ】第２の処理例を示すフローチャートである。
【図１０】ウェハ面内に依存性が有る場合のウェハマップの例を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１      外観検査装置
２      レビュー装置
３      データ処理装置
４      通信回線
１１    製造工程
２４    光学式レビュー装置
２５    ＳＥＭ式レビュー装置
２４１  処理部
２４２  記憶部
２４３  光学顕微鏡
２５１  処理部
２５２  記憶部
２５３  ＳＥＭ
【図１】
2009270976.tif 000003
【図２】
2009270976.tif 000004
【図３】
2009270976.tif 000005
【図４】
2009270976.tif 000006
【図５】
2009270976.tif 000007
【図６】
2009270976.tif 000008
【図７】
2009270976.tif 000009
【図８】
2009270976.tif 000010
【図９Ａ】
2009270976.tif 000011
【図９Ｂ】
2009270976.tif 000012
【図１０】
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