JP2000306964A - 検査データ処理方法および検査データ処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 検査装置の検出した検出欠陥全数の欠陥の致
命性の判定を、自動的に行うこと。 【解決手段】 検査装置が検出した欠陥の存在領域を判
定し、領域に対応してその致命性を判定する。そして、
致命性の高い順に欠陥を選択し、レビューする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、半導体ウェーハや
マスク或いは液晶等の回路パターンに発生した欠陥（本
明細書でいう欠陥とは、ウェーハプロセス等で発生した
ショート、断線、膜残り等の欠陥や、付着した異物によ
る欠陥などを、総称するものである）の致命性を判定可
能とした検査データの処理技術に関し、特に、半導体装
置の製造プロセスにおいて、外観・異物検査装置等で検
出した各素子の欠陥の致命性判定や、レビュー・解析対
象欠陥の選択に用いて好適な技術、および、レビュー後
に付加した欠陥カテゴリを用いた致命性判定・修正に用
いて好適な技術、および、これらを用いた検査データの
編集・検索・表示・外部出力に用いて好適な技術に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】半導体製造工程では不良原因を早期に発
見し、プロセスおよび製造装置にフィードバックしてい
くことが歩留りの維持・向上に必須である。これには、
検査装置による不良発見とその検査データの分析が重要
である。

【０００３】本願発明者らが検討したところによれば、
たとえば、ウェーハプロセスで発生するショート、断線
等や、あるいは異物は、画像処理、またはレーザ光によ
る暗視野／明視野照明を用いた検査装置等により自動的
に検査されている。

【０００４】上記の検査装置は、欠陥（異物を含む）の
半導体ウェーハ内の座標データおよび欠陥のサイズを、
これらのデータを蓄える解析システムへ出力する。そし
て次に、検査したウェーハを、金属顕微鏡または走査電
子顕微鏡等のレビュー装置のステージに移し替え、検出
欠陥の座標データの位置にステージを移動させ、欠陥の
拡大像により欠陥の分類を行う。この分類作業をレビュ
ーと呼ぶが、このレビューの分類の種別には、次の２つ
がある。

【０００５】その１つは、検出した欠陥が断線、ショー
トや膜残り、あるいは異物といった、どの分類に含まれ
るかという欠陥自体の分類であり、いま１つは、欠陥が
半導体デバイスの機能に対して致命的な欠陥となるかど
うかを判断する致命／非致命の分類である。

【０００６】レビュー終了後は、欠陥自体の分類および
致命／非致命に応じて、予め定めた多値分類番号を、金
属顕微鏡または走査電子顕微鏡を用いて検査を行う検査
要員が、解析システムに出力する。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記のレビ
ュー作業のうち、特に致命／非致命の分類に関し、次の
ような問題点があることが、本願発明者らにより見い出
された。なお、ここでいう致命性とは、欠陥が回路パタ
ーンに与える影響度を示し、欠陥によって引き起こされ
るであろう可能性を意味するものである（本明細書でい
う致命性が高い（大きい）とは、回路パターンの電気的
動作が不良となる（不良を引き起こす）可能性が高いも
のを意味している）。

【０００８】すなわち、前述のレビュー作業は人手によ
る作業であるため、時間がかかり、検査工程のスループ
ット向上の足枷となってしまう。また、致命性の判定に
関しては、欠陥自体の見え方のみならず、欠陥の存在す
る領域の回路パターンの機能や構造の知識も必要であ
り、専門知識をもった特定の専門家に委ねられていた。
さらには、これら専門家の間でも致命性の判定基準が異
なるため、人によって判定結果が変わるという問題があ
る。

【０００９】また仮に、スループットを理由にレビュー
による致命性判定を全く行わなかったり、欠陥の一部の
判定しか行わなかった場合には、次のような不都合が生
じる。すなわち、図１５の（ａ）に示すように、非致命
欠陥を含んだ総欠陥数と半導体チップ（素子）の歩留り
には相関がなく、結果として意味のある管理値が設定で
きない。このため、図１５の（ｂ）のように、検査ウェ
ーハ毎の総欠陥数の時系列推移で歩留りの異常を予測
し、早期対策を打とうとしても、総欠陥数が歩留りのモ
ニタ値として機能しないので、管理値を設定しても異常
は巧く検出できない。従って、致命性判定の高スループ
ット化により、検出欠陥全数の致命性判定を可能にする
ことが重要である。

【００１０】また、レビュー時は、上述したように金属
顕微鏡または走査電子顕微鏡で拡大像を見る必要がある
が、ステージの移動および欠陥の視野出し、焦点合わせ
等の作業を伴うため、検査装置で検出した欠陥全てのレ
ビューをすることは、スループットの観点から見て困難
である。そこで、レビュー対象欠陥の絞り込みが必要に
なるが、この絞り込み作業もレビュー作業者に委ねられ
ており、レビュー対象選択結果が人によって変わり得
る。

【００１１】さらに、レビュー後の解析・分析作業に
も、欠陥の絞り込みが必要になるが、レビュー作業者等
に依存しているため、的外れとなる可能性が大きく、か
つ非効率である。

【００１２】したがって、本発明の解決すべき技術的課
題は、上述した従来技術のもつ問題点を解消することに
あり、本発明の第１の目的は、欠陥のレビュー作業を高
速に、すなわち、画像の取り直し無しで高速に、欠陥の
致命性判定を行う方法および装置を提供することにあ
る。また、本発明の第２の目的は、レビュー対象選択を
自動的に行う方法および装置を提供することにある。ま
た、本発明の第３の目的は、レビュー後に付加した欠陥
カテゴリを用いて、ケーススタディした学習効果によっ
て、欠陥の致命性判定の精度を向上する方法および装置
を提供することにある。また、本発明の第４の目的は、
これらの検査・解析結果情報を用いて、検査データを編
集、検索、表示、外部出力する方法および装置を提供す
ること、並びに、欠陥部の断面観察などの解析や分析を
効率的に行う方法および装置を提供することにある。

【００１３】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかに
なるであろう。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を説明すれば、以下の
とおりである。

【００１５】すなわち、本発明の検査データ処理方法
は、半導体ウェーハにおけるチップ領域座標データと、
各チップ領域の致命性判定データと、検出欠陥の座標デ
ータおよび大きさデータ（欠陥サイズデータ）とを取得
するステップと、欠陥のチップ内存在領域に対応する致
命性判定データと欠陥の大きさデータとから欠陥の致命
性を判定（算出）するステップと、この判定結果に基づ
く各欠陥の致命／非致命を示す多値分類番号を、検査デ
ータ処理システムの欠陥データベースに書き込むステッ
プとを有する。

【００１６】それにより、検査装置の検出した欠陥の致
命性の判定が、金属顕微鏡や走査電子顕微鏡で拡大像を
取り直すことなく、自動的に行うことができる。このと
き、欠陥の致命性判定を高速に実施することができ、検
出欠陥全ての致命性判定を行うことが可能になる。致命
性判定は、総欠陥から致命性欠陥にフィルタリングを行
うことであり、図１６の（ａ）に示すように、致命性欠
陥数とチップ歩留りとは相関がとれる。このため、歩留
りの値から管理値を設定することができ、図１６の
（ｂ）のように、致命性欠陥数で検査ウェーハ毎の異常
を管理すれば、精度よく異常を検出することができる。

【００１７】また、前記欠陥のチップ内存在領域を識別
するための手法は、例えば、チップを画素分割し、チッ
プ領域に対応したクラス値を各画素に割り当てることに
よりチップ領域画像データを生成するステップと、検出
欠陥の座標データをチップ領域画像中の画素のアドレス
に変換するステップと、検出欠陥に対応する画素アドレ
スの画素のクラス値から、欠陥のチップ内存在領域を識
別するステップとを、含むようにする。

【００１８】それにより、欠陥のチップ内存在領域識別
を高速に行うことができる。

【００１９】また、本発明の検査データ処理方法におけ
るレビュー・解析対象欠陥の選択手法は、半導体ウェー
ハにおけるチップ領域座標データを読み込むステップ
と、各チップ領域の致命性判定データを読み込むステッ
プと、検出欠陥の座標データおよび大きさデータを読み
込むステップと、欠陥のチップ内存在領域を判定するス
テップと、取得した各データから欠陥の致命性を算出す
るステップと、レビュー・解析対象欠陥を致命性の大き
なものから順に予め設定したレビュー・解析対象欠陥総
数に達するまで選択するステップと、各欠陥のレビュー
・解析選択フラグを検査データ処理システムの検査デー
タベースに書き込むステップとを、有する。

【００２０】それにより、レビュー・解析対象欠陥を致
命性の高い順に自動的に選択することが可能になる。

【００２１】また、本発明の検査データ処理方法におけ
るレビュー・解析対象欠陥の選択手法は、前記検出欠陥
の座標データおよび大きさデータを読み込んだ後、半導
体製造プロセスの前の工程での検出欠陥の座標データと
当該工程での検出欠陥の座標データとを比較し、一致し
ない当該工程での検出欠陥だけを選択するステップを有
する。

【００２２】それにより、前の工程で既にレビューした
欠陥を、再び選択する無駄が無くなる。

【００２３】また、本発明の検査データ処理方法におけ
るレビュー・解析対象欠陥の選択手法は、上記した半導
体製造プロセスの前の工程での検出欠陥と一致しない検
出欠陥に対して、検出欠陥の座標データから密集欠陥と
ランダム欠陥とに分類するステップを有する。

【００２４】それにより、同一の密集に属し、同一の分
類となる欠陥を、レビュー・解析対象として複数選択す
る無駄が無くなる。

【００２５】さらに、本発明の検査データ処理方法にお
けるレビュー・解析対象欠陥の選択手法は、上記した当
該工程での密集欠陥とランダム欠陥の分類後、前の工程
での密集欠陥に含まれる検出欠陥の座標データと、当該
工程での密集欠陥に含まれる検出欠陥の座標データとを
比較し、１つ以上の検出欠陥が一致する場合は、前の工
程での密集欠陥と当該工程での密集欠陥に含まれる全て
の欠陥を、同一の分類にするステップを有する。

【００２６】それにより、前の工程で発生した密集欠陥
に起因して発生した当該工程での欠陥を、レビュー・解
析選択対象から省くことができる。

【００２７】また、本発明の検査データ処理方法におけ
るレビュー後の致命性判定の精度向上手法、および検査
データの編集・検索手法は、半導体ウェーハにおけるチ
ップ領域座標データを読み込むステップと、チップ内各
領域の致命性判定データを読み込むステップと、検出欠
陥の座標データおよび大きさデータを読み込むステップ
と、欠陥のチップ内存在領域を判定するステップと、取
得した各データから欠陥の第１の致命性を算出するステ
ップと、レビューにより付加した欠陥カテゴリを用い
て、欠陥カテゴリを加味した第２の致命性を算出するス
テップと、これらの致命性を解析システムの検査データ
ベースに書き込むステップと、検査データを編集、検索
するステップとを有する。

【００２８】それにより、欠陥を致命性の高い順に自動
的に選択したり、欠陥カテゴリごとに第１の致命性の高
い順に自動的に選択したり、欠陥カテゴリと第１の致命
性、および欠陥寸法（欠陥サイズ）等のパラメータを用
いて編集し、欠陥のウェーハマップ（分布）の閲覧や、
レビュー時に検出した画像から希望の画像の閲覧、編
集、並べ替えを行うことが可能になる。特に、自動レビ
ューによる欠陥のカテゴリ分類を用いた場合、作業者へ
致命性の高い欠陥画像を提供することになり、効率的な
レビューや解析が可能になる。さらに、電気検査結果を
致命性判定手順にフィードバックし、致命性判定精度を
向上することも可能となる。

【００２９】また、これにより、入力されたチップ座
標、欠陥座標、致命性、欠陥寸法、欠陥カテゴリ等を有
する検査データを用いて、レビュー・解析順序やレビュ
ー・解析対象を編集することができる。従って、レビュ
ー・解析順序やレビュー・解析対象を制御可能な検査デ
ータ処理システム（レビュー・解析システム）を構築で
きる。また、レビュー・解析装置により検出した画像を
閲覧し、番号付けなど編集可能なビュワーを具備するこ
とにより、ユーザが自由にレビュー結果を編集したり、
レポート作成に用いることができる。さらに、不良個所
の断面写真をＳＥＭで撮像する場合も、上述した検査デ
ータ処理方法を用いれば、より効率的にデータの絞り込
みを行うことが可能になる。

【００３０】また、本発明の検査データ処理装置は、半
導体ウェーハにおけるチップ領域座標データを格納する
第１の格納手段と、チップを画素分割し、チップ領域に
対応したクラス値を各画素に割り当てる第１の演算手段
と、該第１の演算手段で算出されたチップ領域画像デー
タを格納する第２の格納手段と、各チップ領域の致命性
判定データを格納する第３の格納手段と、検出欠陥の座
標データをチップ領域画像中の画素のアドレスに変換す
る第２の演算手段と、検出欠陥に対応する画素アドレス
の画素のクラス値から欠陥のチップ内存在領域を識別す
る第１の制御手段と、欠陥のチップ内存在領域とこれに
対応する致命性判定データとから欠陥の致命性を判定す
る第２の制御手段と、各欠陥の致命／非致命を示す多値
分類番号を検査データベースに書き込むデータ入出力手
段と、前記第１、第２、第３の格納手段に格納されたデ
ータを表示する表示部とを具備する。表示部に表示され
る代表的なものとしては、図１６の（ｂ）に示すよう
な、検査ウェーハを横軸に、致命性判定により得た検査
ウェーハ各々の致命性欠陥数を縦軸に、それぞれ表示す
る致命性欠陥数管理図がある。

【００３１】また、本発明の検査データ処理装置は、半
導体ウェーハにおけるチップ領域座標データを格納する
第１の格納手段と、チップを画素分割し、チップ領域に
対応したクラス値を各画素に割り当てる第１の演算手段
と、該第１の演算手段で算出されたチップ領域画像デー
タを格納する第２の格納手段と、各チップ領域の致命性
判定データを格納する第３の格納手段と、検出欠陥の座
標データをチップ領域画像中の画素のアドレスに変換す
る第２の演算手段と、検出欠陥に対応する画素アドレス
の画素のクラス値から欠陥のチップ内存在領域を識別す
る第１の制御手段と、欠陥のチップ内存在領域とこれに
対応する致命性判定データとから欠陥の致命性を判定す
る第２の制御手段と、この第２の制御手段によって求め
られた、欠陥サイズと欠陥のチップ内存在領域に対応す
る致命性判定しきい値の比である、サイズしきい値比
（致命性の程度を表す値）を用いて、レビュー・解析対
象欠陥をサイズしきい値比の大きなものから順に予め設
定したレビュー・解析対象欠陥総数に達するまで選択す
る第３の制御手段と、前の工程での検出欠陥の座標デー
タと当該工程での検出欠陥の座標データを比較し、一致
しない当該工程での検出欠陥だけを選択する第４の制御
手段と、前の工程での検出欠陥と一致しない検出欠陥に
対して、検出欠陥の座標データから密集欠陥とランダム
欠陥とに分類する第５の制御手段と、前の工程での密集
欠陥と当該工程での密集欠陥に含まれる検出欠陥の座標
データを比較し、１つ以上の検出欠陥が一致する場合
は、前の工程での密集欠陥と当該工程での密集欠陥に含
まれる全ての欠陥を同一の分類にする第６の制御手段
と、前記第１、第２、第３の格納手段に格納されたデー
タおよび前記第３の制御手段で選択されたレビュー・解
析対象欠陥を表示する表示部や出力部を具備する。

【００３２】また、本発明の検査データ処理装置は、半
導体ウェーハにおけるチップ領域座標データを格納する
第１の格納手段と、チップを画素分割し、チップ領域に
対応したクラス値を各画素に割り当てる第１の演算手段
と、該第１の演算手段で算出されたチップ領域画像デー
タを格納する第２の格納手段と、各チップ領域の致命性
判定データを格納する第３の格納手段と、検出欠陥の座
標データをチップ領域画像中の画素のアドレスに変換す
る第２の演算手段と、検出欠陥に対応する画素アドレス
の画素のクラス値から欠陥のチップ内存在領域を識別す
る第１の制御手段と、欠陥のチップ内存在領域とこれに
対応する致命性判定データから欠陥の第１の致命性を判
定する第２の制御手段と、この第２の制御手段によって
求められた、欠陥サイズと欠陥のチップ内存在領域に対
応する致命性判定しきい値の比であるサイズしきい値比
（第１の致命性）、並びにレビューにより付加された欠
陥カテゴリとを用いて第２の致命性を判定する第３の演
算手段と、前記第１、第２、第３の格納手段に格納され
たデータおよび前記第２の制御手段或いは第３の演算手
段で求められたデータ等を編集、検索し、これらのマッ
プや画像を表示する表示部や出力部を具備する。

【００３３】

【発明の実施形態】以下、本発明の実施の形態を、図面
を用いて説明する。

【００３４】図１は、本発明の第１実施形態に係る検査
データ処理装置を用いたシステムの構成を示す図であ
る。図１に示すように、本実施形態の検査データ処理装
置１は、半導体ウェーハ上に形成された回路パターンの
欠陥を検査する検査装置ＷＩと、ネットワークＮｔを介
して接続されている。検査装置ＷＩは、ウェーハＷが成
膜装置、露光装置、エッチング装置と処理される過程の
中で、例えば、エッチング終了時点のウェーハＷを検査
し、検査終了後、ウェーハＷは再び成膜装置から始まる
処理過程に戻される。検査装置ＷＩから出力される欠陥
の座標、大きさのデータは、検査データ処理装置１に設
けられた検査データ格納手段２１に格納される。

【００３５】検査データ処理装置１には、検査装置ＷＩ
から入出力されるデータの通信制御を行う通信制御部３
が設けられている。

【００３６】また、検査データ処理装置１には、データ
の通信制御が行われる通信制御部３との間で、データの
入出力が行われるデータ入出力部４が設けられ、このデ
ータ入出力部４は、通信制御部３と接続が行われてい
る。

【００３７】さらに、検査データ処理装置１は、検査デ
ータ格納部２１、チップ領域座標データ格納部２３、判
定データ格納部２４に格納された各データを検索する検
索部５、ならびに、この検索部５によって検索されたデ
ータを記憶するメモリ６が設けられ、検索部５はメモリ
６と接続され、メモリ６はデータ入出力部４と接続され
ている。

【００３８】また、検査データ処理装置１には、検査デ
ータ格納部２１、チップ領域座標データ格納部２３、判
定データ格納部２４とのデータやり取りのタイミングを
調整する入出力インタフェース７が設けられており、こ
の入出力インタフェース７には、検索部５、データ入出
力部４、検査データ格納部２１、チップ領域座標データ
格納部２３、判定データ格納部２４が接続されている。

【００３９】さらに、検査データ処理装置１には、必要
な処理を行うソフトウエアであるプログラムが格納され
たプログラム記憶部８、および、プログラム記憶部８に
格納されたプログラムに基づいて演算を行う演算部（第
１、第２の演算手段等となるもの）９が設けられてお
り、演算部９はメモリ６に接続されている。

【００４０】また、検査データ処理装置１には、検査デ
ータ処理装置１における全ての制御を司る主制御部（第
１、第２の制御手段等となるもの）１０が設けられてお
り、この主制御部１０には、データ入出力部４、検索部
５、メモリ６、演算部９ならびにプログラム記憶部８が
接続されている。

【００４１】さらに、表示部１１はデータ入出力部４と
接続されている。

【００４２】なお、表示部１１は、検査データ格納部２
１、チップ領域座標データ格納部２３、判定データ格納
部２４のデータや、欠陥情報のマップ等々を表示する。
表示部１１に表示される代表的なものとしては、図１６
の（ｂ）に示すような、検査ウェーハを横軸に、検査ウ
ェーハ各々の致命性欠陥数を縦軸に、それぞれ表示する
致命性欠陥数管理図がある。

【００４３】また、表示部１１は、検査データ処理装置
１とは別の場所に設け、ネットワークＮｔを介し、通信
制御部３およびデータ入出力部４と接続しても良い。

【００４４】また、検査データ格納部２１、チップ領域
座標データ格納部２３、判定データ格納部２４は、同一
の記憶媒体であっても何ら構わない。

【００４５】さらに、検査データ処理装置１をネットワ
ークＮｔを介し別のシステムと接続し、検査データ格納
部２１、チップ領域座標データ格納部２３、判定データ
格納部２４のデータの送受信を行っても良い。

【００４６】また、本実施形態の検査データ処理装置
は、ネットワークＮｔを介さず検査装置ＷＩ本体に組み
込んでも良い。

【００４７】また、演算部９と主制御部１０は同一の半
導体素子であっても良い。

【００４８】さらに、演算部９と主制御部１０および検
索部５、メモリ６、データ入出力部４、通信制御部３も
同一の半導体素子であっても良い。

【００４９】次に、図２のフローチャート図により、本
実施形態のデータ処理手法について説明する。

【００５０】まず、ステップＳ１０１で、検査データ格
納部２１に格納されている検査工程、欠陥座標、欠陥の
大きさ等の検査データを検索部５が検索し、メモリ６に
読み込む。

【００５１】さらに、ステップＳ１０２により、チップ
領域座標データ格納部２３に格納されているチップ領域
座標データを検索部５が検索し、メモリ６に読み込む。

【００５２】チップ領域の座標データは、図３のチップ
レイアウト図に示すように、例えば、使用されている回
路パターン幅によってチップを複数の領域に分割して、
それぞれの領域を長方形で表し、各長方形の左下の座標
と右上の座標で各領域を表現する。例えば、領域Ｒ０は
座標Ｃ０１とＣ０２で、領域Ｒ１０は座標Ｃ１０１とＣ
１０２で、領域Ｒ４０は座標Ｃ４０１とＣ４０２で表す
ことができる。

【００５３】チップ領域座標データとしては、図４に示
すチップ領域座標データ図のように、各領域の左下座標
（ｘ１，ｙ１）と右上座標（ｘ２，ｙ２）と領域の種類
を表す領域クラス（以下、単にクラスと称する）とが入
力されている。チップ領域座標データは、手入力あるい
はＣＡＤデータからのファイル読み込みによって書き込
まれる。また、チップ領域座標データの原点（例えば、
Ｃ０１）は、検査装置Ｗ１のチップ座標原点と一致する
ように変換されている。

【００５４】次に、ステップＳ１０３で、ステップＳ１
０２で読み込んだ当該検査工程の各チップ領域に対応す
る判定データ（判定ルールデータ）を、判定データ格納
手段２４の中から検索部５が検索し、メモリ６に読み込
む。

【００５５】判定データには、図５に示すように、クラ
ス（クラス値Ｃ）に対応した欠陥サイズしきい値Ｒ_C が
書き込まれている。欠陥サイズしきい値Ｒ_C は、例えば
クラスに対応するチップ領域の代表的なパターン幅、或
いはパターンスペース、或いは次工程のパターンの幅や
パターンスペース、或いは膜厚の設計値、或いはグレイ
ンなどの局所的な膜厚変動等のプロセス情報とする。代
表的なパターン幅、或いはパターンスペースの設計値
は、チップ領域によって異なるため、判定データはチッ
プ領域によって変える必要があり、このためクラス値Ｃ
を参照して判定データを切り替える。勿論、チップ領域
を更に細分化し、例えば各パターン部、各スペース部等
に細分化して、それぞれにクラス値Ｃを割り当ててもよ
い。

【００５６】なお、図５では、欠陥サイズしきい値Ｒ_C
として、欠陥長さしきい値Ｒ_L 、欠陥面積しきい値Ｒ
_S 、欠陥明るさしきい値Ｒ_B が示されている。

【００５７】次に、ステップＳ１０４で、欠陥Ｎｏ．Ｎ
をＮ＝１とした後、Ｓ１０５で、ステップＳ１０２で読
み込んだ欠陥座標（ｘ，ｙ）より欠陥存在領域を判定し
て、欠陥存在領域に対応するクラス値Ｃをメモリ６に書
き込む。

【００５８】欠陥存在領域の判定は、領域Ｎｏ毎に、次
の式を満たすか否かで判定する。

【００５９】 ｘ１＜ｘ＜ｘ２ ｙ１＜ｙ＜ｙ２ ……式 チップ領域のクラス値Ｃは、領域Ｎｏ順に上書きしてい
くことによって確定するので、式を満たす領域のう
ち、領域Ｎｏの大きな値のクラス値Ｃを欠陥のクラス値
としてメモリ６に書き込む（すなわち、領域面積の小さ
いチップ領域のクラス値Ｃを欠陥のクラス値としてメモ
リ６に書き込む）。

【００６０】次に、ステップＳ１０６において、欠陥Ｎ
ｏ．Ｎの欠陥サイズ（例えば、欠陥長さＬ_N ）と、クラ
ス値Ｃに対応した欠陥サイズしきい値Ｒ_C （例えば、欠
陥長さしきい値Ｒ_L ）とから、下記の式で表す「第１
の」致命性判定を行う。ここで、欠陥長さＬ_N は、欠陥
をｘ軸やＹ軸に投影したときの長さであってもよい。或
いは、欠陥サイズとして、欠陥長さＬ_N の代りに、欠陥
の面積Ｓ_N や、欠陥の正常部に対する明るさの差の絶対
値Ｂ_N などを用いてもよい。

【００６１】 「第１の」致命性：Ｌ_N／Ｒ_C （ここでは、Ｒ_C＝Ｒ_L） ：Ｓ_N／Ｒ_C （ここでは、Ｒ_C＝Ｒ_S） ：Ｂ_N／Ｒ_C （ここでは、Ｒ_C＝Ｒ_B） ……式 上記式による判定が真の場合は、ステップＳ１０７
で、欠陥Ｎｏ．Ｎの欠陥に対応して致命欠陥の多値分類
番号Ｆをメモリ６に書き込む。偽の場合は、ステップＳ
１０８で、欠陥Ｎｏ．Ｎの欠陥に対応して非致命欠陥の
多値分類番号ＮＦをメモリ６に書き込む。

【００６２】なお、上記した式の致命性は、単純な比
の値であるが、致命性は、後述するようにプローブ検査
結果等から、より回路パターンに与える影響を精度高く
表すように、これを関数やルックアップテーブル等を用
いて算出することも可能である。

【００６３】さらに、ステップＳ１０９でＮ＝Ｎ＋１と
した後、ステップＳ１１０で、検査データに欠陥Ｎｏ．
Ｎの欠陥があるかどうかを判定し、ある場合はステップ
Ｓ１０５に戻る。欠陥が無い場合は、ステップＳ１１１
で処理が終了するとともに、ステップＳ１０７、Ｓ１０
８でメモリ６に書き込まれた致命欠陥の多値分類番号Ｆ
および非致命欠陥の多値分類番号ＮＦ、並びに、ステッ
プＳ１０５でメモリ６に書き込まれたクラス値Ｃを、そ
れぞれの欠陥Ｎｏに対応して検査データ格納手段２１に
書き込む。

【００６４】図６は、本発明の第２実施形態に係る検査
データ処理装置を用いたシステムの構成を示す図であ
る。同図において、前記した図１の第１実施形態の構成
要素と均等なものには同一符号を付してあり、その説明
は重複を避けるため割愛する。

【００６５】図６に示した本実施形態の検査データ処理
装置１は、図１の検査データ処理装置の構成に、チップ
領域画像データ格納手段２２が付加されたものとなって
おり、チップ領域画像データ格納手段２２は、入出力イ
ンタフェース７と接続されていて、データの読み書きが
可能である。

【００６６】次に、本実施形態の検査データ処理装置に
よる処理について説明する。

【００６７】まず、準備作業として、図７のフローチャ
ート図に示す領域画像データ作成処理を行う。図７に示
す処理フローでは、ステップＳ２０１で、チップ領域座
標データ格納部２３に格納されているチップ領域の座標
データを検索部５が検索し、メモリ６に読み込む。

【００６８】次に、ステップＳ２０２で、ステップＳ２
０１で読み込んだチップ領域座標データのうち、１行目
（領域Ｎｏ．ｎ＝１）のデータに関し領域画像データの
書き込みを行う。

【００６９】すなわち、１行目（領域Ｎｏ．ｎ＝１）の
チップ領域座標データの左下座標（ｘ１，ｙ１）と右上
座標（ｘ２，ｙ２）とを次の式により、画素座標に変
換する。

【００７０】 ＩＸ１＝Ｉｎｔ（ｘ１／Ｐ） ＩＸ２＝Ｉｎｔ（ｘ２／Ｐ） ＩＹ１＝Ｉｎｔ（ｙ１／Ｐ） ＩＹ２＝Ｉｎｔ（ｙ２／Ｐ） ……式 ここに、Ｐは予め設定した画素ピッチ、Ｉｎｔは小数点
以下の切り捨てを行う関数である。

【００７１】次に、ステップＳ２０３において、座標
（ｘ１，ｙ１）と座標（ｘ２，ｙ２）で表される長方形
の領域内の各画素ＩＰ（Ｉ，Ｊ）に、クラス値Ｃのデー
タを書き込む。

【００７２】さらに、ステップＳ２０４で領域Ｎｏ．ｎ
をｎ＝ｎ＋１とした後、ステップＳ２０５でチップ領域
座標データに領域Ｎｏ．ｎのデータがあるかを判定す
る。データが無い場合は、書き込み終了となり、データ
がある場合は、ステップＳ２０２に戻る。

【００７３】上記したステップＳ２０２〜Ｓ２０４の処
理は演算部９が行い、ステップＳ２０５の判定は主制御
部１０が行う。主制御部１０が書き込み終了と判断した
場合は、メモリ６に記憶された領域画像データＩＰ
（Ｉ，Ｊ）は（すなわち、クラス値Ｃの付加された、領
域を表す情報としての画像データは）、データ入出力部
４および入出力インタフェース７を介して、チップ領域
画像データ格納手段２２に格納される。

【００７４】なお、チップ領域画像データ格納手段２２
への書き込み時は、チップ領域画像データを圧縮して書
き込み、読み出し時に再び解凍するといった処理によ
り、チップ領域画像データ格納手段２２の記憶容量を節
約しても良い。

【００７５】次に、本実施形態の検査データ処理装置１
は、図８のフローチャート図により致命性の判定処理を
行う。

【００７６】図８に示す処理フローでは、まず、ステッ
プＳ３０１で、チップ領域画像データ格納部２２に格納
されている領域画像データを検索部５が検索し、メモリ
６に読み込む。

【００７７】次に、ステップＳ３０２で、検査データ格
納部２１に格納されている検査工程、欠陥座標、欠陥の
大きさ等の検査データを、検索部５が検索し、メモリ６
に読み込む。

【００７８】さらに、ステップＳ３０３で、ステップＳ
３０２で読み込んだ検査工程に対応する判定データ（判
定ルールデータ）を、判定データ格納手段２４の中から
検索部５が検索し、メモリ６に読み込む。判定データ
は、前記した図５に示したように、クラス値Ｃに対応し
た欠陥サイズしきい値Ｒ_C が書き込まれている。

【００７９】次に、ステップＳ３０４で欠陥Ｎｏ．Ｎを
Ｎ＝１と設定し、ステップＳ３０５で、欠陥Ｎｏ．Ｎの
欠陥座標（ｘ，ｙ）を次の式により画素座標（ＫＸ，
ＫＹ）に変換する。

【００８０】 ＫＸ＝Ｉｎｔ（ｘ／Ｐ） ＫＹ＝Ｉｎｔ（ｙ／Ｐ） ……式 ここに、Ｐは予め設定した画素ピッチであり、式と同
一の値である。

【００８１】さらに、ステップＳ３０６で、ステップ３
０１で読み込んだ領域画像データの画素座標（ＫＸ，Ｋ
Ｙ）の値ＩＰ（ＫＸ，ＫＹ）から、クラス値Ｃ、すなわ
ち欠陥存在領域を判定し、メモリ６に書き込む。

【００８２】次に、ステップＳ３０７において、欠陥Ｎ
ｏ．Ｎの欠陥サイズとクラス値Ｃに対応した欠陥サイズ
しきい値Ｒ_C から、前記した式で表す「第１の」致命
性判定を行う。

【００８３】 式が真の場合は、ステップＳ３０８で、欠陥Ｎｏ．Ｎ
の欠陥に対応して致命欠陥の多値分類番号Ｆをメモリ６
に書き込む。偽の場合は、ステップＳ３０９で、欠陥Ｎ
ｏ．Ｎの欠陥に対応して非致命欠陥の多値分類番号ＮＦ
をメモリ６に書き込む。

【００８４】さらに、ステップＳ３１０でＮ＝Ｎ＋１と
した後、ステップＳ３１１で検査データに欠陥Ｎｏ．Ｎ
の欠陥があるかどうかを判定し、ある場合はステップＳ
３０５に戻る。欠陥が無い場合は、ステップＳ３１２で
処理が終了するとともに、ステップＳ３０８、Ｓ３０９
でメモリ６に書き込まれた致命欠陥の多値分類番号Ｆお
よび非致命欠陥の多値分類番号ＮＦ、並びに、ステップ
Ｓ３０６でメモリ６に書き込まれたクラス値Ｃを、それ
ぞれの欠陥Ｎｏに対応して検査データ格納手段２１に書
き込む。

【００８５】かような本実施形態のチップ領域画像デー
タを用いれば、欠陥存在領域が瞬時に識別できるという
利点がある。

【００８６】図９は、本発明の第３実施形態に係る検査
データ処理装置を用いたシステムの構成を示す図であ
る。同図において、前記した図１の第１実施形態および
図６の第２実施形態の構成要素には同一符号を付してあ
り、その説明は重複を避けるため割愛する。

【００８７】本実施形態の検査データ処理装置１は、前
記第２実施形態の検査データ処理装置の機能に加えて、
レビュー・解析対象欠陥の選択機能を具備したものとな
っている。本実施形態の検査データ処理装置１は、図６
の検査データ処理装置の構成にレビュー・解析対象デー
タ格納手段２５が付加されたものとなっており、レビュ
ー・解析対象データ格納手段２５は、入出力インタフェ
ース７と接続されていて、データの読み書きが可能であ
る。

【００８８】図９に示すように、本実施形態の検査デー
タ処理装置１は、前記した検査装置ＷＩに加えて、断
線、ショート、異物などを金属顕微鏡、走査電子顕微鏡
などの拡大画像を見て欠陥の分類を行うレビューステー
ション（レビュー・解析装置）ＲＳにも、ネットワーク
Ｎｔを介して接続されている。

【００８９】レビューステーションＲＳは、レビュー・
解析対象データ格納手段２５からレビューすべき欠陥の
座標データを読み込み、これに基づき、欠陥位置へステ
ージを移動させる。レビューステーションＲＳで検出さ
れた画像は、検査データ格納手段２１に格納される。

【００９０】なお、検査データ格納部２１、チップ領域
画像データ格納部２２、チップ領域座標データ格納部２
３、判定データ格納部２４、レビュー・解析対象データ
格納手段２５は、同一の記憶媒体であっても何ら構わな
い。

【００９１】また、表示部１１は、検査データ処理装置
１とは別の場所に設け、ネットワークＮｔを介し、通信
制御部３およびデータ入出力部４と接続しても良い。

【００９２】さらに、検査データ処理装置１をネットワ
ークＮｔを介し別のシステムと接続し、検査データ格納
部２１、チップ領域座標データ格納部２２、チップ領域
座標データ格納部２３、判定データ格納部２４、レビュ
ー・解析対象データ格納手段２５のデータの送受信を行
っても良い。

【００９３】また、本実施形態の検査データ処理装置１
は、ネットワークＮｔを介さず検査装置ＷＩ本体に組み
込んでも良い。

【００９４】次に、本実施形態の検査データ処理装置１
によるレビュー・解析対象欠陥選択の処理を、図１０の
フローチャート図によって説明する。

【００９５】なお、図１０に示す処理フローの実行に先
立ち、図２または図８で説明した致命性判定処理が行わ
れ、前記した多値分類番号およびクラス値Ｃが検査デー
タ格納部２１に書き込まれているものとする。

【００９６】まず、ステップＳ４０１で、レビュー・解
析する検査工程およびレビュー・解析対象欠陥選択個数
Ｎ_max を表示部１１より入力し（表示部１１には入力機
能部が具備されているものとする）、これをデータ入出
力部４を介しメモリ６に記憶する。

【００９７】次に、ステップＳ４０２において、ステッ
プＳ４０１で入力した検査工程から、検査データ格納部
２１に格納されている欠陥座標、多値分類番号などの必
要データを検索部５が検索し、メモリ６に読み込む。

【００９８】次に、ステップＳ４０３で、欠陥毎に、欠
陥サイズとクラス値Ｃに対応した欠陥サイズしきい値Ｒ
_C との比である、前記した式で示されるサイズしきい
値比（前記多値分類番号と対応する値）の大きい順に、
すなわち、致命性の大きい順に欠陥を並べ替える。

【００９９】次に、ステップＳ４０４において、ステッ
プＳ４０３の処理後の並び順で上からＮ_max の欠陥を選
択し、ステップ４０５で、選択した欠陥をレビュー・解
析対象データ格納手段２５に書き込む。

【０１００】なお、ステップ４０１でレビュー・解析選
択で優先するクラスの順番を入力し、ステップＳ４０３
で優先するクラスの順番に欠陥を並び替えても良い。こ
のようにすると、レビュー・解析作業者が優先してレビ
ューしたいチップ領域（クラス）の欠陥を、自動的に選
択することが可能になる。

【０１０１】また、ステップＳ４０１で、ウェーハ内の
チップ当たりの最大レビュー・解析選択数Ｉ_cmaxを入力
し、ステップＳ４０４での欠陥選択時にチップ当たりの
選択数がＩ_cmaxを超える場合は、Ｉ_cmaxを超える欠陥を
選択しないようにする処理を加えても良い。このように
すると、同一チップに欠陥が集中する場合も、ウェーハ
全体からレビュー・解析対象欠陥を選択することが可能
になる。

【０１０２】ここで、上述した説明では、致命性に基づ
きレビュー・解析すべき欠陥を選択したが、選択条件を
外部或いは前もって内部で設定し、この選択条件に合致
する欠陥を、レビュー・解析すべき対象として抽出する
ことも有効である。

【０１０３】この場合、例えば、選択条件として、 ａ）欠陥サイズ ｂ）欠陥座標 ｃ）致命性 ｄ）ウェーハ上のどのチップかを示すチップ識別座標 ｅ）各チップの領域を示すチップ内座標 などが挙げられ、これらの内の任意の１つ、あるいは、
任意の複数条件の組み合わせを、レビュー・解析すべき
欠陥の選択条件とすることが可能である。

【０１０４】ここでの選択条件は、基本的には、欠陥
（異物を含む）がウェーハの領域によりその致命性が決
定されるというものである。図１７に、その１例を示
す。

【０１０５】ところで、半導体製品は、各工程で成膜、
露光、エッチングを繰り返すことにより製造され、検査
も各工程で行われる。

【０１０６】ここで、本願発明者らが検討した、各工程
において検出される欠陥数の発生工程別推移を図１１に
示すが、前の工程である工程Ａ、Ｂの欠陥が、工程Ｃで
も再び検出されることが分かる。従って、工程が進むに
つれ、レビュー・解析対象となる欠陥数の中に既にレビ
ュー・解析した欠陥の数が増加し、時間的な効率が悪い
ことが分かる。

【０１０７】そこで、図１２に示すように、半導体ウェ
ーハＷにおける現在の工程の欠陥の座標データ２１１
と、前の工程の欠陥の座標データ２１２とを、検査デー
タ格納手段２１から検索部５が検索して、メモリ６に読
み込み、これに基づき、演算部９が、現在の工程の欠陥
の座標データ２１１と前の工程の欠陥の座標データ２１
２との座標系の位置合わせを行って、一致するか、また
は予め設定した許容値より近い位置にある現在の工程の
欠陥の座標データを、メモリ６に読み込んだ現在の工程
の欠陥の座標データから削除することによって、現在の
工程で新たに見つかった欠陥の座標データ２１３のみ
を、検査データ格納部２１（あるいはレビュー・解析対
象データ格納部２５）に格納する処理を加えても良い。

【０１０８】このようにすることにより、前の工程で既
にレビューした欠陥を再びレビューする無駄を防止する
ことができる。なお勿論、前の工程で発生した欠陥が、
現工程でどうなったかを調べるために、前工程で発生し
た欠陥を含めて抽出して、致命性判定やレビュー処理を
するようにしてもよい。

【０１０９】さらに、本願発明者らが検討したところに
よれば、検査装置ＷＩが検出するウェーハＷに例えば、
キズ等の大きな欠陥があった場合、多数の欠陥の集ま
り、すなわち密集欠陥として検出される。これらの密集
欠陥をレビューする際にも、検査データ格納手段２１の
中では、個々の欠陥として登録されているため、大きな
欠陥を構成する個々の欠陥を、１つ１つレビューしなけ
ればならないという非効率がある。

【０１１０】そこで、レビュー・解析対象データ格納部
２５に格納されている、前の工程の欠陥削除後の現在の
工程で新たに見つかった欠陥の座標データ２１４を、メ
モリ６に読み込み、図１３に示すように、個々の欠陥で
座標の近いものは同一密集欠陥（クラスタ）に属すると
いうクラスタ多値分類番号を、現在の工程で新たに見つ
かった欠陥の座標データ２１４の個々の欠陥に与え、再
びレビュー・解析対象データ格納部２５に格納する。さ
らに、予め表示部１１で設定した１クラスタ内でのレビ
ュー・解析個数またはレビュー・解析割合に相当する個
数の欠陥を、同一クラスタから選択し、クラスタ内選択
後の欠陥の座標データを、レビュー・解析対象データ格
納部２５に格納する処理を加える。そしてさらに、レビ
ューステーションＲＳでレビュー後、レビュー対象の個
々の欠陥にレビュー・解析多値分類番号を与えて、検査
データ処理装置１に転送した後、検索部５がクラスタ多
値分類番号付きの現在の工程で新たに見つかった欠陥の
座標データ２１４をレビュー・解析対象データ格納部２
５から検索し、クラスタ多値分類番号付きの現在の工程
で新たに見つかった欠陥の座標データの中で、クラスタ
内選択後の欠陥の座標データのクラスタ多値分類番号と
一致する欠陥の全てのレビュー・解析多値分類番号を、
クラスタ内選択後の欠陥の座標データのレビュー・解析
多値分類番号とする処理を加えても良い。

【０１１１】このようにすることにより、キズ等の大き
な欠陥であるクラスタがあった場合も、それを構成する
１乃至数個の欠陥のレビュー・解析を行うだけで、クラ
スタ全体のレビュー・解析多値分類番号を割り当てるこ
とが可能になる。

【０１１２】なお、上述の例のクラスタでは、距離の近
い密集欠陥を１つのグループとしたが、検査装置Ｗ１で
検出した欠陥の大きさ、明るさ、色、形状といった欠陥
の物理的特徴を、検査データ格納手段２１に取り込み、
これらを元に（これらの１つや、これらの任意の組み合
わせ条件によって）グループ分けを行っても良い。

【０１１３】こうすることによって、密集欠陥以外に
も、同一の物理的特徴をもつ欠陥をグループ化すること
で、前記と同様の処理により、グループ内の１乃至数個
の欠陥に対してレビュー・解析を行うだけで、グループ
全体のレビュー・解析多値分類番号を割り当てることが
できる。

【０１１４】また、本願発明者らが検討したところによ
れば、検査装置ＷＩの検出感度が工程間で異なる場合、
例えば、前の工程Ａでの検出感度が後の工程Ｂの検出感
度よりも低い場合には、工程Ａで既に発生していた欠陥
が後の工程Ｂで初めて検出される。このとき、図１４に
示すように、工程Ａでのクラスタ２１７より工程Ｂでの
クラスタ２１６が拡がって検出される。ここで、先に図
１２で説明した前工程での検出欠陥の削除を行うと、ク
ラスタ２１８のようにドーナッツ状のクラスタが工程Ｂ
で新たに発生したクラスタであると認識され、本来同一
のクラスタ２１７およびクラスタ２１８が分かれて、異
なるクラスタ多値分類番号を割り当てられる。この結
果、図１３で説明した、クラスタ内の１乃至数個の欠陥
のレビュー・解析多値分類番号をクラスタ内全ての欠陥
に割り当てる処理を、クラスタ２１７とクラスタ２１８
で別々に行わなければならないという不具合が発生す
る。

【０１１５】そこで、工程Ａと工程Ｂのクラスタに含ま
れる個々の欠陥の座標から、クラスタの存在領域を、例
えば、クラスタ内欠陥座標の最大値・最小値として、ま
たは、ウェーハ全体を数十〜数百ｍｍ² 程度の各ブロッ
クに分割した時の、クラスタ内欠陥の存在するブロック
の番地として表し、工程Ａのクラスタの存在領域が工程
Ｂのクラスタ内欠陥の存在領域と一致する部分がある場
合は、工程Ｂのクラスタに含まれる全ての欠陥に対し
て、工程Ａのクラスタに含まれる欠陥と同じレビュー・
解析多値分類番号を与える処理を加えても良い。

【０１１６】この結果、検査装置ＷＩの感度が工程間で
異なるため、本来前の工程で検出されるべきクラスタが
後の工程で検出される場合にも、新たに検出されたクラ
スタの欠陥に対して、レビュー・解析することなく前の
クラスタ発生工程のレビュー・解析多値分類番号を割り
当てることが可能になる。

【０１１７】図１９は、半導体の製造工程の進行状況に
応じて検出される欠陥数の遷移を示す図である。同図に
示すように、欠陥の総数は全体として見れば、工程が進
行するに従って増加する傾向を示すが、上述のように検
査装置ＷＩの感度が工程間で異なることや、あるいは、
欠陥の種別（カテゴリ）がゴミ等の異物の付着であっ
て、次の工程の洗浄によって異物が洗い流されること等
により、前の工程での検出欠陥の総数よりも、次の工程
での検出欠陥の総数が減少することがあり得る。

【０１１８】次に、本第３実施形態の検査データ処理装
置１による、レビュー・解析対象欠陥選択の他の処理例
を説明する。図９の構成要素は既に説明したが、先に説
明したようなレビューを行った後の検査データ処理装置
１においては、レビュー中に作業者がマニュアルで付加
した欠陥カテゴリ情報や、レビューステーションＲＳ上
のソフトウェア等で自動的に付加された欠陥カテゴリ情
報が、検査データ格納部２１に逐一或いはレビュー終了
時に一括して格納されている。

【０１１９】次に、本実施形態のレビュー・解析対象欠
陥選択の他の処理を、図２０のフローチャート図を用い
て説明する。

【０１２０】本処理の前には、欠陥カテゴリ情報が検査
データ格納部２１に格納されているものとする。この場
合、検査装置Ｗ１が、欠陥の色や形状等によって、自動
的に欠陥のカテゴリを判別する機能を持っているものと
する（例えば、レビューステーションＲＳによるレビュ
ー・解析を、検査装置Ｗ１にフィードバックすることに
より、検査装置Ｗ１が、欠陥のカテゴリを概略判別する
機能を持っているものとする）。勿論、一旦レビューを
行った後に、再び図２０の処理フローを、同一工程の同
一ウェーハに対して実行するようにしてもよい。

【０１２１】まず、ステップＳ５０１で、レビュー・解
析する検査工程およびレビュー・解析対象欠陥選択個数
Ｎ_max を表示部１１より入力し（表示部１１には入力機
能部が具備されているものとする）、データ入出力部４
を介しメモリ６に記憶する。

【０１２２】次に、ステップＳ５０２において、ステッ
プＳ５０１で入力した検査工程から、検査データ格納部
２１に格納されている欠陥座標、欠陥サイズ、クラス値
Ｃを検索部５が検索し、メモリ６に読み込む。

【０１２３】さらに、ステップＳ５０３において、ステ
ップＳ５０２で読み込んだ各クラス値Ｃに対応した判定
データ（判定ルールデータ）を、判定データ格納部２４
から検索部５が検索し、メモリ６に読み込む。

【０１２４】次に、ステップＳ５０４で、欠陥毎に、欠
陥サイズとクラス値Ｃに対応した欠陥サイズしきい値Ｒ
_C との比である、前記した式で示されるサイズしきい
値比を求め、これを第１の致命性とする。

【０１２５】次に、ステップ５０５において、ステップ
５０４で求めた第１の致命性と、検査データ格納部２１
から読み出した欠陥カテゴリとを用いて、所定の判定ル
ールデータに基づき、第２の致命性を求める。

【０１２６】そして、ステップ５０６において、ステッ
プ５０５で求めた第２の致命性の大きい順に欠陥を並べ
替え、次に、ステップＳ５０７において、ステップＳ５
０６の処理後の並び順で上からＮ_max の欠陥を選択し、
ステップ５０８で、選択した欠陥をレビュー・解析対象
データ格納部２５に書き込む。

【０１２７】ここで、上記のステップ５０５の処理にお
いて用いる判定ルールデータは、例えば、欠陥カテゴリ
毎に応じて、前記した式で示されるサイズしきい値比
に、前もって定めた重みをかけるといったものとする。

【０１２８】なお、致命性（第１、第２の致命性）は、
後述するようにプローブ検査結果から、より回路パター
ンに与える影響を精度高く表すように、これを関数やル
ックアップテーブル等を用いて算出することも可能であ
る。

【０１２９】また、上記の処理フローにおいて求められ
た第２の致命性は、検査データ格納部２１に、欠陥情報
とともに格納される。

【０１３０】従って、検索部５は、第１の致命性、第２
の致命性、および欠陥の寸法等の欠陥情報を検索キーと
して、データを検索し、有意な情報を抽出できる。表示
部１１は、データ入出力部４と接続されており、検査デ
ータ格納部２１、チップ領域画像データ格納部２２、チ
ップ領域座標データ格納部２３、判定データ格納部２
４、レビュー・解析対象データ格納部２５のデータを表
示する。例えば、検出した欠陥の画像データも表示でき
る。

【０１３１】よって、上記抽出したデータに基づいて、
表示部１１に、致命性の高い欠陥の分布マップや、欠陥
画像を取捨選択して表示することができる。また、通信
制御部３により、ネットワークＮｔを介して、外部に情
報を出力できる。表示することになる欠陥の画像は、致
命性の精度が欠陥カテゴリの利用に基づき向上してお
り、より有益なデータ提供となる。また、レビュー作業
が、検出した画像を用いて自動で行うカテゴリ分類の場
合、作業者に対しては、より致命性の高い画像のみを抽
出して表示することになり、無駄なレビュー作業を防止
できる。これは、作業時間の短縮、作業負荷の低減にも
つながるものである。

【０１３２】また、別な効果として、致命性が高い欠陥
数が確保できるように、検査装置ＷＩの検査条件を設定
したり、検査条件を比較したりすることができ、検査装
置の有効活用が図れるようになる。例えば、検出欠陥の
比較結果は、ベン図（Venn diagram）として表示部１１
に出力される。また、複数の検査装置ＷＩが接続され、
使われているときは、これらの機差をベン図等を用いて
ビジュアルに把握できる。また、異なるタイプの検査装
置、例えば異物検査装置と欠陥検査装置が使われている
ときは、これらの性能の違いを致命性という尺度で客観
的に評価でき、検査装置の使い分けが的確にできる。

【０１３３】また、ウェーハＷが成膜装置、露光装置、
エッチング装置と処理され、最終的にプローブ検査と言
われる電気検査に達すると、各チップの電気的な特性等
が判明する。従って、このプローブ検査データを、検査
データ格納部２１の格納データと突き合わせ、致命性の
相違を把握すれば、致命性の導出過程を修正できるの
で、より的確な致命性判断が可能になる。

【０１３４】このように、検査データ格納部２１は重要
な欠陥データベースとして、その内容の検索やデータ編
集可能であり、表示部１１でこれらの結果を確認するこ
とにより、プロセスや製造装置の対策を迅速に行えるこ
とになる。

【０１３５】また、ここでも、選択条件を外部から設
定、或いは前もって内部で設定し、この選択条件に合致
する欠陥を抽出することも有効である。

【０１３６】例えば、選択条件としては、 ｆ）欠陥サイズ ｇ）欠陥座標 ｈ）致命性 ｉ）ウェーハ上のどのチップかを示すチップ識別座標 ｊ）各チップ内の領域を示すチップ内座標 ｋ）欠陥カテゴリ 等がある。ここでの選択条件は、基本的には、欠陥（異
物を含む）がそのカテゴリとウェーハの領域により、そ
の致命性が決定されるというものである。

【０１３７】また、本実施形態による、欠陥致命性判定
や、レビュー・解析対象欠陥の選択や、検査データの編
集・検索を行う検査データ処理装置１は、ネットワーク
Ｎｔを介さず検査装置ＷＩ本体に組み込んでも良い。こ
の場合、検査装置ＷＩ上で、ウェーハＷが載った状態
で、欠陥情報の詳細が把握できる。

【０１３８】上記したように、本実施形態の検査データ
処理装置１は、入力された、チップ識別座標、チップ内
座標、欠陥座標、致命性、欠陥サイズ、欠陥カテゴリ等
を有する検査データを用いて、レビュー・解析順序やレ
ビュー・解析対象を編集することができる。従って、レ
ビュー・解析順序やレビュー・解析対象を制御可能なレ
ビュー・解析システムを構築できる。このレビュー・解
析システムにおけるレビューステーションＲＳは、ＳＥ
Ｍであってもよい。また、レビューステーションＲＳに
より検出した画像を閲覧し、番号付けなど編集可能なビ
ュワーを具備することにより、ユーザが自由にレビュー
結果を編集したり、レポート作成に用いることができ
る。さらに、不良個所の断面写真をＳＥＭで撮像する場
合も、上述した検査データ処理方法を用いれば、より効
率的にデータの絞込みが可能になる。断面写真は、例え
ばＦＩＢ（Focued Ion Beam ）解析装置において欠陥部
にステージ移動し、欠陥部をＦＩＢなどを照射すること
により半分削り取り、その断面の観察ができるようにし
てＳＥＭ写真を撮影することにより得られる。勿論、元
素分析などの分析装置の有効活用にも、本発明は適用で
きるものである。

【０１３９】ここで、検査装置Ｗ１の検査条件を決める
例を図１８を用いて説明する。図１８は、横軸に欠陥面
積、縦軸に欠陥面積別の検出欠陥数をプロットしたグラ
フ図である。

【０１４０】一般に、欠陥面積が小さいものほど検出欠
陥数が多くなるという傾向がある。しかしながら、本願
発明者らが詳しく観察したところ、欠陥面積が小さくな
ると、検出欠陥数が逆に減少することが確認できた。図
１８では、０．２５μｍスクエア以下で検出欠陥数が減
少している。これは、検査装置Ｗ１の欠陥検出感度が微
小な欠陥に対して徐々に低くなることに起因し、検査再
現性もこれら微小欠陥に対して確保できなくなっている
ことを意味している。また、これら再現性のない欠陥
は、実は検査装置Ｗ１が正常パターンを誤って検出した
ものである可能性が高い。

【０１４１】従って、これら検出個数が少なく、再現性
のない検出欠陥は、誤検出であると見なし、これが出な
い検査条件を設定可能となる。例えば、欠陥寸法が定め
た値以上のもの、例えば０．２５μｍスクエア以上の欠
陥を出力することにより、これら誤検出を排除すること
ができる。また、比較時の２値化しきい値を制御しても
ほぼ等価な効果が得られる。このように、半導体パター
ンにおける検出欠陥の面積や大きさデータおよび欠陥数
データをもつことにより、大きさ別個数データから検査
条件を決めることが可能になる。

【０１４２】なお、上述してきた実施形態では、被検査
対象物として半導体ウェーハを例にとって説明したが、
本発明は、回路パターンをもつ液晶基板等々の他の被検
査対象物の検査にも適用できる。また、本発明の精神を
逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることも言うま
でもない。

【０１４３】

【発明の効果】本願において開示される発明のうち、代
表的なものによって得られる効果を列挙すれば、以下の
とおりである。

【０１４４】（１）検査装置の検出した欠陥の致命性の
判定が、金属顕微鏡や走査電子顕微鏡で拡大像を取り直
すことなく、自動的に行うことができる。この結果、検
出欠陥全数の致命性判定が可能になるため、図１６の
（ｂ）に示すような、致命性欠陥数による管理により、
歩留りと相関のある異常を精度よく検出することが可能
になり、歩留り向上のための対策を早期に打つことがで
きる。

【０１４５】（２）また、レビュー対象欠陥を致命性の
高い順に自動的に選択することが可能となり、効率のよ
いレビュー・解析を行うことができる。

【０１４６】（３）さらに、前の工程で既にレビューし
た欠陥を再び選択する無駄がなくなり、あるいは、同一
密集に属し、同一の分類となる欠陥をレビュー対象とし
て複数選択する無駄がなくなり、あるいは、前の工程で
発生した密集欠陥に起因して発生した当該工程での欠陥
をレビュー対象から省くことができる。

【０１４７】（４）さらに、上記（１）、（２）、
（３）により、レビュー作業の致命性判定の自動化、お
よび、異物やパターン不良等を分類するレビュー分類作
業の効率化によるスループット向上が可能になる。

【０１４８】（５）さらにまた、欠陥カテゴリを用いる
ことにより、欠陥の致命性判定の精度をさらに向上させ
ることができ、より的確な致命性欠陥数による管理の実
現が可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態に係る検査データ処理装
置を用いたシステムの構成を示す説明図である。

【図２】本発明の第１実施形態における、検査データの
処理フローを示すフローチャート図である。

【図３】本発明の実施形態において用いる、チップ領域
データの１例を示す説明図である。

【図４】本発明の実施形態において用いる、チップ領域
座標データの１例を示す説明図である。

【図５】本発明の実施形態において用いる、クラス値Ｃ
とそれに対応する致命性判定データ（欠陥サイズしきい
値）の１例を示す説明図である。

【図６】本発明の第２実施形態に係る検査データ処理装
置を用いたシステムの構成を示す説明図である。

【図７】本発明の第２実施形態で使用する領域画像デー
タ作成の処理手順を示したフローチャート図である。

【図８】本発明の第２実施形態における、検査データの
処理フローを示すフローチャート図である。

【図９】本発明の第３実施形態に係る検査データ処理装
置を用いたシステムの構成を示す説明図である。

【図１０】本発明の第３実施形態における、検査データ
の処理フローの１例を示すフローチャート図である。

【図１１】欠陥数の発生工程別推移を示す説明図であ
る。

【図１２】現在の工程の欠陥とその前の工程の欠陥、お
よび、現在の工程の欠陥から前の工程の欠陥を削除した
後の様子を模式化して示す説明図である。

【図１３】クラスタ欠陥とクラスタ内のレビュー・解析
対象欠陥の１例を示す説明図である。

【図１４】現在の工程Ｂのクラスタとその前の工程Ｂの
クラスタ、および、現在の工程の欠陥から前の工程の欠
陥を削除した後のクラスタの様子を模式化して示す説明
図である。

【図１５】総欠陥数と歩留りとの相関の様子、および、
総欠陥数による管理を示す説明図である。

【図１６】致命性欠陥数と歩留りとの相関の様子、およ
び、致命性欠陥数による管理を示す説明図である。

【図１７】本発明の実施形態による、重要欠陥の抽出条
件の１例を示す説明図である。

【図１８】欠陥面積と欠陥数の分布を示す説明図であ
る。

【図１９】製造工程の進行状況に応じて検出される欠陥
数の遷移を示す説明図である。

【図２０】本発明の第３実施形態における、検査データ
の処理フローの他の例を示すフローチャート図である。

【符号の説明】

１ 検査データ処理装置 ３ 通信制御部 ４ データ入出力部 ５ 検索部 ６ メモリ ７ 入出力インタフェース ８ プログラム記憶部 ９ 演算部 １０ 主制御部 １１ 表示部 ２１ 検査データ格納部 ２２ チップ領域画像データ格納部 ２３ チップ領域座標データ格納部 ２４ 判定データ格納部 ２５ レビュー・解析対象データ格納部 Ｎｔ ネットワーク ＷＩ 検査装置 ＲＳ レビューステーション

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡 健次 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 Ｆターム(参考） 2G014 AA02 AA03 AA25 AB59 AC09 AC11 AC15 2G051 AA51 AA56 AA73 AB02 EA14 EA20 EB01 EB02 EC01 ED07 FA10 4M106 AA01 CA38 CA39 CA40 DB01 DB04 DH07 DJ11 DJ18 DJ20 DJ21 DJ23 DJ26 DJ27 DJ28 DJ38

Claims (31)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 回路パターンをもつ被検査対象物面にお
   ける領域座標データと、前記被検査対象物面の各領域毎
   に応じて予め定められた致命性判定データと、検出欠陥
   の座標データおよび特徴量データとを取得するステップ
   と、 欠陥の存在領域に対応する前記致命性判定データと欠陥
   の前記特徴量データとから、欠陥の致命性を判定するス
   テップと、 各欠陥の致命性の程度を表す情報を検査データベースに
   書き込むステップとを、有することを特徴とする検査デ
   ータ処理方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の検査データ処理方法にお
   いて、 欠陥の存在領域の判定は、前記被検査対象物面の領域を
   画素分割し、領域に対応したクラス値を各画素に割り当
   てることにより、領域画像データを生成するステップ
   と、検出欠陥の座標データを領域画像中の画素のアドレ
   スに変換するステップと、検出欠陥に対応する画素アド
   レスの画素の前記クラス値から欠陥の存在領域を識別す
   るステップとを、含むことを特徴とする検査データ処理
   方法。
3. 【請求項３】 回路パターンをもつ被検査対象物面にお
   ける領域座標データと、前記被検査対象物面の各領域毎
   に応じて予め定められた致命性判定データと、検出欠陥
   の座標データおよび特徴量データとを取得するステップ
   と、 欠陥の存在領域に対応する前記致命性判定データと欠陥
   の前記大きさ特徴量とから、欠陥の致命性を判定するス
   テップと、 この判定した致命性に基づいて、レビュー・解析対象と
   なる欠陥を、致命性の程度の高い順に予め設定したレビ
   ュー・解析対象欠陥総数に達するまで選択するステップ
   とを、有することを特徴とする検査データ処理方法。
4. 【請求項４】 請求項３記載の検査データ処理方法にお
   いて、 欠陥の存在領域の判定は、前記被検査対象物面の領域を
   画素分割し、領域に対応したクラス値を各画素に割り当
   てることにより、領域画像データを生成するステップ
   と、検出欠陥の座標データを領域画像中の画素のアドレ
   スに変換するステップと、検出欠陥に対応する画素アド
   レスの画素の前記クラス値から欠陥の存在領域を識別す
   るステップとを、含むことを特徴とする検査データ処理
   方法。
5. 【請求項５】 請求項１乃至４の何れか１つに記載の検
   査データ処理方法において、 検査対象としている現在の工程の前の工程或いは前まで
   の工程での検出欠陥の座標データと、現在の工程での検
   出欠陥の座標データとを比較し、一致しない現在の工程
   での検出欠陥だけを選択するステップを有することを特
   徴とする検査データ処理方法。
6. 【請求項６】 請求項１乃至４の何れか１つに記載の検
   査データ処理方法において、 検出欠陥の座標データから密集欠陥とランダム欠陥とに
   分類するステップと、密集欠陥中の１乃至数個の欠陥を
   選択するステップとを、有することを特徴とする検査デ
   ータ処理方法。
7. 【請求項７】 請求項１乃至４の何れか１つに記載の検
   査データ処理方法において、 前記被検査対象物の製造プロセスにおける検査対象とし
   ている現在の工程における、前の工程或いは前までの工
   程での検出欠陥と一致しない検出欠陥に対して、検出欠
   陥の座標データから密集欠陥とランダム欠陥とに分類す
   るステップを有することを特徴とする検査データ処理方
   法。
8. 【請求項８】 請求項７記載の検査データ処理方法にお
   いて、 前記した前の工程或いは前までの工程での密集欠陥に含
   まれる検出欠陥の座標データと、前記した現在の工程で
   の密集欠陥に含まれる検出欠陥の座標データとを比較
   し、１つ以上の検出欠陥が一致する場合には、前記した
   前の工程或いは前までの工程での密集欠陥と前記した現
   在の工程での密集欠陥とに含まれる全ての欠陥を、同一
   の分類にするステップを有することを特徴とする検査デ
   ータ処理方法。
9. 【請求項９】 回路パターンをもつ被検査対象物面にお
   ける領域座標データと、前記被検査対象物面の各領域毎
   に応じて予め定められた致命性判定データと、検出欠陥
   の座標データおよび特徴量データと、欠陥のカテゴリデ
   ータとを取得するステップと、 欠陥の存在領域に対応する前記致命性判定データと欠陥
   の前記特徴量データとから、欠陥の第１の致命性を判定
   するステップと、 判定した前記第１の致命性と欠陥の前記カテゴリデータ
   とから、欠陥の第２の致命性を判定するステップと、 判定した欠陥の前記第２の致命性の程度を表す情報を検
   査データベースに書き込むステップとを、有することを
   特徴とする検査データ処理方法。
10. 【請求項１０】 請求項１乃至９の何れか１つに記載の
    検査データ処理方法において、 前記検出欠陥の特徴量データは、欠陥の長さや面積で表
    される欠陥サイズデータであることを特徴とする検査デ
    ータ処理方法。
11. 【請求項１１】 請求項１乃至１０の何れか１つに記載
    の検査データ処理方法において、 前記被検査対象物面における検出欠陥の欠陥サイズデー
    タおよび欠陥数データから、検出欠陥のサイズ別個数デ
    ータを算出して、このサイズ別個数データによって、検
    出欠陥として出力する欠陥のサイズを決定し、所定サイ
    ズ以上の大きさの欠陥を検出欠陥として出力することを
    特徴とする検査データ処理方法。
12. 【請求項１２】 請求項１乃至１０の何れか１つに記載
    の検査データ処理方法において、 検査データベースに書き込んだ被検査対象物面の領域座
    標データ、検出欠陥の座標データ、検出欠陥の特徴量デ
    ータ、検出欠陥の致命性、検出欠陥のカテゴリから、検
    査データの検索あるいは編集を行うようにしたことを特
    徴とする検査データ処理方法。
13. 【請求項１３】 請求項１乃至１２の何れか１つに記載
    の検査データ処理方法において、 最終的なプローブ検査結果に基づき致命性判定手順を修
    正することを特徴とする検査データ処理方法。
14. 【請求項１４】 回路パターンをもつ被検査対象物面を
    検査する検査装置による検出欠陥の座標データおよび特
    徴量データを格納する第１の格納手段と、 前記被検査対象物面における領域座標データを格納する
    第２の格納手段と、前記被検査対象物体面の各領域毎に
    応じて予め定められた致命性判定データを格納する第３
    の格納手段と、 欠陥の存在領域を識別する第１の制御手段と、 欠陥の前記特徴量と欠陥の存在領域に対応する前記致命
    性判定データとから欠陥の致命性を判定する第２の制御
    手段と、 欠陥の致命性の程度を表す情報を前記第１の格納手段に
    書き込むデータ入出力手段とを、具備することを特徴と
    する検査データ処理装置。
15. 【請求項１５】 請求項１４記載の検査データ処理装置
    において、 前記検査装置とネットワークを介してデータの授受を行
    う通信制御部を具備することを特徴とする検査データ処
    理装置。
16. 【請求項１６】 請求項１４記載の検査データ処理装置
    において、 前記被検査対象物面の領域を画素分割し、領域に対応し
    たクラス値を各画素に割り当てることにより、領域画像
    データを生成する第１の演算手段と、この第１の演算手
    段で生成された領域画像データを格納する第４の格納手
    段と、検出欠陥の座標データを領域画像中の画素のアド
    レスに変換する第２の演算手段とを、具備することを特
    徴とする検査データ処理装置。
17. 【請求項１７】 回路パターンをもつ被検査対象物面を
    検査する検査装置による検出欠陥の座標データおよび特
    徴量データを格納する第１の格納手段と、 前記被検査対象物面における領域座標データを格納する
    第２の格納手段と、 前記被検査対象物体面の各領域毎に応じて予め定められ
    た致命性判定データを格納する第３の格納手段と、 欠陥の存在領域を識別する第１の制御手段と、 欠陥の前記特徴量と欠陥の存在領域に対応する前記致命
    性判定データとから欠陥の致命性を判定する第２の制御
    手段と、 判定した致命性に基づいて、レビュー・解析対象となる
    欠陥を、致命性の程度の高い順に予め設定したレビュー
    ・解析対象欠陥総数に達するまで選択する第３の制御手
    段とを、具備することを特徴とする検査データ処理装
    置。
18. 【請求項１８】 請求項１７記載の検査データ処理装置
    において、 前記検査装置とネットワークを介してデータの授受を行
    う通信制御部を具備することを特徴とする検査データ処
    理装置。
19. 【請求項１９】 請求項１７記載の検査データ処理装置
    において、 前記被検査対象物面の領域を画素分割し、領域に対応し
    たクラス値を各画素に割り当てることにより、領域画像
    データを生成する第１の演算手段と、この第１の演算手
    段で生成された領域画像データを格納する第４の格納手
    段と、検出欠陥の座標データを領域画像中の画素のアド
    レスに変換する第２の演算手段とを、具備することを特
    徴とする検査データ処理装置。
20. 【請求項２０】 請求項１４乃至１９の何れか１つに記
    載の検査データ処理装置において、 検査対象としている現在の工程の前の工程或いは前まで
    の工程での検出欠陥の座標データと、現在の工程での検
    出欠陥の座標データとを比較し、一致しない現在の工程
    での検出欠陥だけを選択する第４の制御手段を具備する
    ことを特徴とする検査データ処理装置。
21. 【請求項２１】 請求項１４乃至１９の何れか１つに記
    載の検査データ処理装置において、 検出欠陥の座標データから密集欠陥とランダム欠陥とに
    分類する第５の制御手段を具備することを特徴とする検
    査データ処理装置。
22. 【請求項２２】 請求項１４乃至１９の何れか１つに記
    載の検査データ処理装置において、 検査対象としている現在の工程の前の工程或いは前まで
    の工程での検出欠陥の座標データと、現在の工程での検
    出欠陥の座標データとを比較し、一致しない現在の工程
    での検出欠陥だけを選択する第４の制御手段と、この第
    ４の制御手段によって選択された検出欠陥の座標データ
    から密集欠陥とランダム欠陥とに分類する第５の制御手
    段を具備することを特徴とする検査データ処理装置。
23. 【請求項２３】 請求項２２記載において、 前記した前の工程或いは前までの工程での密集欠陥に含
    まれる検出欠陥の座標データと、前記した現在の工程で
    の密集欠陥に含まれる検出欠陥の座標データとを比較
    し、１つ以上の検出欠陥が一致する場合には、前記した
    前の工程或いは前までの工程での密集欠陥と前記した現
    在の工程での密集欠陥とに含まれる全ての欠陥を、同一
    の分類にする第６の制御手段を具備することを特徴とす
    る検査データ処理装置。
24. 【請求項２４】 回路パターンをもつ被検査対象物面を
    検査する検査装置による検出欠陥の座標データおよび特
    徴量データを格納する格納手段と、 前記被検査対象物面における領域座標データを格納する
    格納手段と、 前記被検査対象物体面の各領域毎に応じて予め定められ
    た致命性判定データを格納する格納手段と、 検出欠陥のカテゴリデータを格納する格納手段と、 欠陥の存在領域を識別する制御手段と、 欠陥の前記特徴量と欠陥の存在領域に対応する前記致命
    性判定データとから欠陥の第１の致命性を判定する制御
    手段と、 判定した前記第１の致命性と前記カテゴリデータとから
    欠陥の第１の致命性を判定する制御手段と、 判定した欠陥の前記第２の致命性の程度を表す情報を前
    記格納手段に書き込むデータ入出力手段とを、具備する
    ことを特徴とする検査データ処理装置。
25. 【請求項２５】 請求項１４乃至２４の何れか１つに記
    載の検査データ処理装置において、 前記検出欠陥の特徴量データは、欠陥の長さや面積で表
    される欠陥サイズデータであることを特徴とする検査デ
    ータ処理装置。
26. 【請求項２６】 請求項１４乃至２５の何れか１つに記
    載の検査データ処理装置において、 検査データを検索、編集する手段と、検索、編集したデ
    ータを表示する手段と、検索、編集したデータを外部出
    力する手段とを、備することを特徴とする検査データ処
    理装置。
27. 【請求項２７】 請求項１４乃至２５の何れか１つに記
    載の検査データ処理装置において、 検査データを用いて、レビュー・解析装置への入力を制
    御可能としたことを特徴とする検査データ処理装置。
28. 【請求項２８】 請求項２７記載の検査データ処理装置
    において、 前記レビュー・解析装置は、ＳＥＭであることを特徴と
    する検査データ処理装置。
29. 【請求項２９】 請求項２７記載の検査データ処理装置
    において、 前記レビュー・解析装置におけるレビュー・解析順序の
    制御や、レビュー・解析対象の編集を行う手段を具備し
    たことを特徴とする検査データ処理装置。
30. 【請求項３０】 請求項２７記載の検査データ処理装置
    において、 前記レビュー・解析装置により検出した画像を閲覧し、
    番号付けなど編集を行う手段を具備したことを特徴とす
    る検査データ処理装置。
31. 【請求項３１】 請求項１４乃至２５の何れか１つに記
    載の検査データ処理装置において、 最終的なプローブ検査結果に基づき致命性判定手順を修
    正可能とする手段を具備したことを特徴とする検査デー
    タ処理装置。