JP2002026102A - 検査情報処理方法及びその検査システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】製造プロセスの詳細な解析を行うために、検出
欠陥点のサンプリングを定性的、かつ定量的な基準によ
り処理すること。また、検査装置より出力される欠陥情
報から詳細検査あるいは分析が必要な欠陥候補を効率良
く絞り込むこと。 【解決手段】検査対象物を検査して検出した欠陥を詳細
に検査する方法において、検査対象物を種類の異なる複
数の欠陥検出手段で検査して欠陥を検出し、該検出して
得た情報を情報処理手段で種類の異なる複数の詳細検査
手段に該詳細検査手段の特性に応じて選択して出力し、
該選択して出力された前記検出して得た情報に基づいて
前記検査対象物を詳細に検査するようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、半導体製造過程で
の半導体ウェハなどの試料上に発生する異物や欠陥の検
査システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】半導体デバイスは、基板となるウェハに
対して、露光・現像・エッチングなどの複数の処理を行
なうことにより製造され、その複数の処理工程のうちの
所定の処理工程での処理後に、異物検査装置や外観検査
装置により、ウェハ上の異物や欠陥の位置，大きさの検
査が行なわれる。そして、この検査によって検出された
異物や欠陥に対し、その全数あるいは一部を、人手によ
り、光学顕微鏡あるいはＳＥＭ（Scanning Electron Mi
croscope：走査電子顕微鏡）などにより高い倍率で欠陥
観察を行い、異物や欠陥の詳細な観察に基づき発生原因
の検討などを行っていた。また、この観察により詳細な
解析が必要と認められた欠陥に関しては、更に元素分
析、断面形状観察などを行って、その特定を行ってい
た。

【０００３】近年、異物検査装置や外観検査装置からの
検査データを基に、自動的に異物や欠陥の観察画像を取
得するＡＤＲ（Auto Defect Review）機能及び、観察画
像を画像処理によりその欠陥の種類に応じて分類するＡ
ＤＣ(Automatic Defect Classification)機能を有する
欠陥観察画像撮像装置が開発されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ＡＤＲは、異物検査装
置や外観検査装置からの検査データを基に行なわれる。
かかる検査装置による欠陥検出点数は数百から数千に及
び、これら全ての欠陥点の観察画像をＡＤＲにより撮像
することは製造ラインの時間的制約から現実的には無理
である。このため、検査装置により検出された欠陥点か
らＡＤＲを行う点をサンプリングする必要がある。現状
ではサンプリングは作業者の判断に頼るところが大き
く、サンプリングの偏りはＡＤＲ後の欠陥分類結果に大
きく影響することを勘案すると、検出欠陥点のサンプリ
ングの定性的、かつ定量的基準による処理が課題であ
る。

【０００５】ＡＤＲ、ＡＤＣにより分類された欠陥情報
により、被検査対象である当該ウェハ上の当該検査工程
における欠陥発生状況を把握することができる。しかし
ながら、更に当該検査工程以前の同一検査装置あるいは
異種検査装置による検査工程で得られた検査情報を加味
することにより、製造プロセズの詳細な解析が可能とな
る。しかしながらこれらの解析を行うためには種々の検
査結果の突き合わせ作業が必要となり、解析に多大な時
間を要する。

【０００６】また、ＡＤＲ、ＡＤＣにより分類された欠
陥情報より、元素分析、断面形状観察など更に詳細な解
析の必要な欠陥をサンプリングするにあたっても、作業
者の判断に頼るところが大きく、詳細解析欠陥サンプリ
ングの定性的、かつ定量的基準による処理が課題となっ
ている。

【０００７】本発明の目的は、検出欠陥点のサンプリン
グを定性的、かつ定量的な基準により処理することが可
能な、検査情報処理装置及び検査システムを提供するこ
とにある。

【０００８】また、本発明の目的は、検査装置より出力
される欠陥情報から詳細検査あるいは分析が必要な欠陥
候補を効率良く絞り込むことが可能な、検査情報処理装
置及び検査システムを提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、検査対象物を検査して検出した欠陥を
詳細に検査する方法において、検査対象物を種類の異な
る複数の欠陥検出手段で検査して欠陥を検出し、該検出
して得た情報を情報処理手段で種類の異なる複数の詳細
検査手段に該詳細検査手段の特性に応じて選択して出力
し、該選択して出力された前記検出して得た情報に基づ
いて前記検査対象物を詳細に検査するようにした。

【００１０】また、本発明では、検査対象物を検査して
検出した欠陥を詳細に検査する方法において、第１の欠
陥検出手段を用いて検査対象物を検査して欠陥を検出
し、該検出した欠陥の情報から詳細に検査すべき個所を
選定し、該選定した個所を第２の欠陥検出手段で詳細に
検査するようにした。

【００１１】また、本発明では、検査対象物を検査して
検出した欠陥を詳細に検査する方法において、検査対象
物を種類の異なる複数の欠陥検出手段で検出し、該検出
して得た情報を記憶手段に記憶し、前記検査対象物の電
気的な欠陥を検出し、該電気的な欠陥の情報を用いて前
記記憶した欠陥検出手段で検出した結果を分類するよう
にした。

【００１２】更に、本発明では、検査対象物を検査して
検出した欠陥を分析する方法において、第１の欠陥検出
手段を用いて検査対象物を検査して欠陥を検出し、該検
出した欠陥を第２の欠陥検出手段で詳細に検査して欠陥
を分類し、該分類した欠陥から分析すべき欠陥を選定
し、該選定した欠陥を分析手段で分析するようにした。

【００１３】

【発明の実施の形態】本発明が対象とする被検査製造物
とは、半導体ウェハなど、その基板上に薄膜形成された
電気回路を特徴とする回路基板である。

【００１４】図１は本発明による検査情報処理装置と、
それに接続される各装置との接続関係を示す構成図であ
る。１は画像比較方式による光学式の欠陥検査装置、２
は光散乱を利用した光学式の欠陥検査装置、３は画像比
較方式による電子線式の欠陥検査装置、４は光学式顕微
鏡により欠陥の拡大画像を撮像し、詳細な検査を行う光
学式詳細欠陥検査装置、５は電子線画像により欠陥の拡
大画像を撮像し、詳細な検査を行う電子線式詳細欠陥検
査装置である。６は被検査対象に直接電気接触を図り、
被検査対象の局部的な電気不良、あるいは被検査対象の
製品機能的な電気不良を検査する装置である。

【００１５】７は異物欠陥組成解析または断面観察装置
などの分析装置であり、光学式欠陥検査装置１及び２、
電子線式欠陥検査装置３、光学式詳細検査装置４、電子
線式詳細検査装置５、電気検査装置６、で検出された欠
陥の部位を更に詳細に検査する。

【００１６】８は情報蓄積装置であり、光学式欠陥検査
装置１及び２、電子線式欠陥検査装置３より得られる検
査結果及び、光学式詳細検査装置４、電子線式詳細検査
装置５より得られる詳細検査結果、電気検査装置６より
得られる電気検査結果、分析装置７より得られる元素分
析結果、断面画像などをの分析結果、などを蓄積し、製
造プロセス状態の解析、歩留り管理を行う。

【００１７】９は検査情報処理装置であり、必要に応じ
て電気検査装置６、情報蓄積装置８からデータを受信
し、光学式欠陥検査装置１及び２、電子線式欠陥検査装
置３より検査結果を受信し、光学式詳細検査装置４、電
子線式詳細検査装置５による詳細検査対象欠陥点を選
択、更に、光学式詳細検査装置４、電子線式詳細検査装
置５による詳細検査結果を受信し、分析装置７による元
素分析、断面画像観察対象欠陥点を選択する機能を主と
する。

【００１８】第１の実施例として、検査情報処理装置９
にて実現される機能、すなわち光学式欠陥検査装置１乃
至２、及び電子線式欠陥検査装置３から得られた被検査
物の欠陥情報を入力とし、光学式詳細検査装置４、電子
線式詳細検査装置５による詳細検査欠陥の選定を制御す
ることを目的に前記入力された欠陥検出情報を編集する
機能について述べる。

【００１９】図２（ａ）に、光学式欠陥検査装置１乃至
２にてウェーハを検査した結果検出された欠陥座標点
を、ウェハ上にプロットした図を模式的に示す。また、
図２（ｂ）に、電子線式欠陥検査装置３にてウェーハを
検査した結果検出された欠陥座評点を、ウェハ上にプロ
ットした図を模式的に示す。図２（ｃ）に図２（ａ）及
び図２（ｂ）で示した検出欠陥点を重ねあわせた状態を
模式的に示した。これらの欠陥点は、実際には検査装置
より座標点情報として出力されるものである。

【００２０】さて、光学式検査では、ウェハ表面あるい
は表面薄膜を通してその下層部分の光学的に検出される
外観的な異常が検出される。これに対し、電子線式検査
では外観的な異常検出はウェハ最表面に限られるもの
の、表面からは観察できない下層でおきている断線、あ
るいはショートを表面の電位変化として捉えることが可
能である。このようにして捉えることのできる欠陥を以
降、導電性欠陥と呼ぶことにする。この２者の性質によ
り、図２（ｃ）の重ねあわせ後の欠陥点は、２１で示す
黒丸点のように光学的にのみ検出できる欠陥、２２で示
す四角のように電子線的にのみ検出できる欠陥、２３で
示す黒丸を四角で囲った点のように両者で検出できる欠
陥へと分けることができる。

【００２１】２１は光学的にのみ観察可能な欠陥であ
り、電子線では検出できない点である。欠陥が表面では
なく下層に存在し、表面薄膜を光学的に透けて観察でき
る場合がこれにあたる。このためこのような欠陥を電子
線により詳細検査しても、何も検出できず虚報と誤判定
してしまうおそれがある。このため、２１で示すような
欠陥は、光学式詳細検査装置４にのみその座標情報を渡
すことにする。

【００２２】逆に、２２は電子線的にのみ観察可能な欠
陥であり、光学的には検出できない点である。下層で生
じている電気的な欠陥がこれにあたる。このためこのよ
うな欠陥を光学的に詳細検査しても、何も検出できず虚
報と誤判定してしまうおそれがある。このため、２２で
示すような欠陥は、電子線式詳細検査装置５にのみその
座標情報を渡すことにする。

【００２３】２３で示した欠陥は光学的及び電子線的に
検出可能な欠陥であり、光学的詳細検査装置４あるいは
電子線式詳細検査装置５のどちらで詳細検査を行っても
構わない。または、検査装置からの欠陥情報出力にその
寸法も含まれる場合、この寸法を用いて光学的詳細検査
装置４あるいは電子線式詳細検査装置５のどちらかに振
り分けても良い。これは光学的な観察においては観察に
十分な解像度を得られる欠陥寸法には限界があり、これ
を下回る欠陥は存在が確認しずらいか、存在が確認でき
ても、その内容を吟味することが非常に困難であること
による。

【００２４】すなわち、一定な基準寸法を予め設定して
おき、検査装置から出力される寸法がこれを下回る場合
は電子線式詳細検査装置５で、上回る場合は光学的詳細
検査装置４で詳細検査を実施する。以上の処理をフロー
チャートにして図３にまとめた。

【００２５】第２の実施例として、検査情報処理装置９
にて実現される機能、すなわち光学式欠陥検査装置１か
ら得られた被検査物の欠陥検出情報を入力とし、情報蓄
積装置８に記録されている被検査物に関する光学式欠陥
検査装置２の外観検査情報を用いて、被検査物上で検出
された欠陥から詳細検査対象点を選定することを目的
に、前述の入力欠陥検出情報を解析する機能について述
べる。

【００２６】図４に半導体製造工程における、外観検査
工程のみの一部を示す。光学式検査装置２は光散乱を利
用した光学処理による検出原理により検査スループット
が一般的に光学検査装置１より早い。一方、光学式検査
装置１は光学的に検出された欠陥画像と参照画像の比較
方式により光学検査装置２より微細な欠陥、及び光学検
査装置２では検出困難な欠陥、例えばパターン欠陥など
も検出できる。

【００２７】製造工程では、光学式検査装置２は主に異
物の発生数のモニタとして、光学検査装置１は欠陥の発
生状況、すなわち分布、種類を解析する目的で使用され
る。そのスループットを活かすため、光学検査装置２の
検査結果を用いて、さらに光学的あるいは電子線詳細検
査を定常的に行うことは少なく、主に光学式検査装置１
で検査する工程において詳細検査が実施される。この詳
細検査を行う欠陥の選定に関して、光学式検査装置２に
よる検査結果を用いて行う方法について図4を用いて述
べる。

【００２８】図４の（ａ）に示すウェハ上の欠陥点（以
降ウェハマップと呼ぶ）は、工程１で光学式検査装置２
により検出された欠陥座標点から、検査情報蓄積装置８
に記録されている工程１より以前に発生した欠陥座標点
を削除したものであり、かつ工程４で光学式検査装置１
により検出された欠陥と対応がとれるもののみを示した
ものである。図４（ｅ）に示した棒グラフは図４（ａ）
に示したウェハマップの欠陥点数を表している。図４
（ｂ）（ｃ）及び、図４（ｆ）（ｇ）も同様である。

【００２９】図４の（ｄ）に示すウェハマップは工程
１、２、３を経たウェハが、工程４にて光学式検査装置
１で検査された結果であり、かつ以前の工程１、２、３
で光学式検査装置２により検出された欠陥と対応がとれ
るもののみを示している。図４（ｄ）におけるウェハマ
ップ上の四角は工程２で検出された欠陥に対応し、黒丸
で示した点は工程１及び３で検出された欠陥点である。

【００３０】図４では、工程２で欠陥が多く発生してい
る状況を示している。これより工程４で行う詳細検査
は、工程２で発生した欠陥に比重を置いて行うことによ
り、的確に工程２で発生している欠陥の内容を把握で
き、迅速に対策に結び付けることが可能となる。工程４
で問題工程である工程２に焦点をあてて詳細検査を実施
するためのフローチャートを図５に示す。

【００３１】第３の実施例として、検査情報処理装置９
にて実現される機能、すなわち、光学式詳細検査装置
４、電子線式詳細検査装置５による検査結果を入力と
し、入力情報を情報蓄積装置８に記録されている被検査
物に関する外観検査情報、あるいは電気検査結果の情報
を用いて編集し、その結果を出力する機能について述べ
る。

【００３２】図６の（ａ）に示すウェハ上の欠陥点は、
工程１で光学式検査装置２により検出された欠陥座標点
から、検査情報蓄積装置８に記録されている工程１より
以前に発生した欠陥座標点を削除したものであり、かつ
工程４で光学式検査装置１により検出された欠陥と対応
がとれるもののみを示したものである。

【００３３】図６（ｅ）に示した棒グラフは、図６
（ａ）に示したウェハマップの欠陥点数を表している。
図６（ｂ）（ｃ）及び、図６（ｆ）（ｇ）も同様であ
る。マップ内の四角、黒丸については後述する。図６の
（ｄ）に示すウェハマップは工程１、２、３を経たウェ
ハが、工程４にて光学式検査装置１で検査された結果で
あり、かつ以前の工程１、２、３で光学式検査装置２に
より検出された欠陥と対応がとれるもののみを示してい
る。図６（ｄ）のウェハマップ上の四角、及び黒丸で示
した欠陥点は各々電気的導通上致命な欠陥および非致命
な欠陥を表している。四角は致命欠陥、黒丸は非致命欠
陥である。致命欠陥、非致命欠陥の例を図７に示す。

【００３４】図７（ａ）は、図面上白く示した縦に走る
配線パターンの上に2本の配線にまたがって異物が存在
している欠陥であり、異物により短絡が引き起こされる
可能性を持つ、即ち電気的に致命性を認められる欠陥で
ある。図７（ｂ）は（ａ）と同様の配線パターンである
が、異物の寸法は小さく配線間に納まっている。この結
果短絡には至らないため、非致命性の欠陥である。

【００３５】致命欠陥、非致命欠陥のもう一つの識別方
法は、完成ウェハに対して行われる製品電気検査の結果
を用いる方法である。詳細検査装置４及び５で欠陥をそ
の外観により分類するにあたり、その分類基準を電気的
検査の結果を基準とするのもである。このため、まず被
検査対象であるウェハの欠陥画像を詳細検査装置４乃至
５は記憶しておく。前記ウェハの電気検査結果を検査情
報処理装置９は電気検査装置６より受信し記憶する。

【００３６】詳細検査装置４乃至５に記憶された欠陥画
像に対応する欠陥座標を、検査情報処理装置９は詳細検
査装置４乃至５より受信し、記憶する。電気検査結果よ
り与えられる欠陥情報が直接ウェハ上の座標位置と対応
が取れる場合は、詳細検査装置４乃至５より受信した欠
陥座標との対応を検査情報処理装置９は調べ、電気的欠
陥と対応する欠陥座標点、すなわち致命欠陥座標点と、
対応しない欠陥座標点、すなわち非致命欠陥座標点とに
区別する。この致命。非致命に識別された結果を詳細検
査装置４乃至５に送信することにより、詳細検査装置４
乃至５は致命・非致命による欠陥画像の分類基準を得る
ことができ、この基準に従った画像特徴に応じて以降の
欠陥画像を致命・非致命に分類できる。

【００３７】以上説明した基準に従い、詳細欠陥検査装
置４乃至５により欠陥の致命性を識別し、その結果とし
て、工程４にて光学式検査装置１により検出された欠陥
点を致命、非致命に区分する。このようにして致命およ
び非致命を識別された結果が図６（ｄ）のウェハマップ
上の四角、及び黒丸にて示されている。

【００３８】欠陥管理の目的の一つは、欠陥発生が製品
の歩留りにどのように影響するかを把握し、歩留りを落
す工程の対策を迅速に行うことにある。この際注目すべ
き欠陥は最終的に製品に致命的な影響を与える欠陥であ
る。図６では、工程４にて検出された致命欠陥が、それ
以前の工程１、２、３のどこで発生したかを、工程１、
２、３にて光学式検査装置２にて検出された欠陥座標と
付き合わせることにより対応をとった結果を示してい
る。

【００３９】図６（ａ）（ｂ）（ｃ）に示すウェハマッ
プ上で四角は、工程４で致命欠陥と識別されたもの、黒
丸は工程４で非致命欠陥と識別されたものである。この
結果、欠陥発生数では工程２が注目されるが、致命的な
欠陥発生数では工程１の方が多いことが分かる。これに
より作業者は工程1の対策がより重要であることを認知
できる。検査情報処理装置９では、以上述べたように各
工程の欠陥の発生数とともに、詳細検査がなされた工程
での致命及び非致命欠陥の識別結果をそれ以前の工程と
の対応をとった結果得られる、各工程での致命欠陥の発
生数に関する情報を表示あるいは、他装置に情報出力す
る機能を持つ。

【００４０】第４の実施例として、検査情報処理装置９
にて実現される機能、すなわち、光学式詳細検査装置
４、電子線式詳細検査装置５における詳細検査結果を入
力として、分析装置７における分析対象欠陥を選定する
機能について述べる。

【００４１】詳細検査装置４、５では、第3の実施例で
示したように、欠陥を致命あるいは非致命に識別する他
に、欠陥の外観に基づき識別する。例えば、異物欠陥と
パターン欠陥の識別、異物の種類の識別、欠陥の存在す
る層、即ち表面上か表面薄膜下かの識別などである。電
子線による詳細解析では、電子線画像として外観で捉え
ることができる導電性の欠陥の識別もこれに含める。こ
のような外観に基づいて識別できないものは未知欠陥と
して区別する。未知欠陥には、全くその種類が既知の欠
陥に適合しないものの他に、詳細欠陥検査によっても微
細すぎて外観からは欠陥種類が判定できない微細欠陥な
ども含まれる。微細欠陥は未知欠陥と区別されていても
構わない。

【００４２】このように欠陥の外観により識別された結
果を、第1の分類結果と以下呼ぶ。致命あるいは非致命
という基準で分類された結果を第2の分類結果と呼ぶ。
第3の分類結果として、ウェハマップにおける欠陥点の
分布状況により欠陥点を分類した結果を用いる。これは
Mizuno,Isogai,"Amethod for yield prediction usinga
SEM-ADC",SPIE Vol.3743,pp332-342に開示されている
ように欠陥点をその座標情報より、密集している欠陥点
群と、分散している欠陥点、密集はしていないものの大
域的に傾向のある分布を持つ点群に、ウェハマップ上の
点を分類識別するものである。この第３の分類結果の導
出は、レビューサーバ８で実行される。

【００４３】以上、３種の分類結果の少なくとも一つ以
上を用いて、レビューサーバ８は装置4乃至５で詳細検
査実施後、分析装置７で分析対象とする欠陥点を選択す
る。即ち3種の分類基準により各欠陥はその属性が既定
されているが、例えば、｛未知欠陥∩致命欠陥∩分散欠
陥｝、｛未知欠陥｝のように、この3種の分類属性の論
理演算をレビューサーバにて実行することにより、分析
欠陥候補を絞り込む。絞り込まれた欠陥の座標値を分析
装置７に送出する。これにより効率的に分析点を選別す
ることが可能となる。

【００４４】第５の実施例として、検査情報処理装置９
にて実現される機能、すなわち、分析装置７による分析
結果を光学式詳細検査装置４、電子線式詳細検査装置５
における詳細検査結果と関連付けて情報蓄積装置８に入
力し、後刻入力された詳細検査結果を用いて、詳細検査
結果の類似性により既入力の分析結果を検索する機能に
ついて述べる。

【００４５】分析装置７では欠陥の断面画像の取得、観
察。あるいは欠陥の組成分析などが行われ、欠陥の特定
が行われる。これら欠陥断面画像、組成分析データを分
析装置７は検査情報処理装置９に送信し、検査情報処理
装置９はこれを対応する欠陥の詳細検査装置4乃至５で
撮像された欠陥画像情報を含む欠陥情報とともに記録す
る。後刻、別のウェハに対し詳細検査装置４乃至５で観
察された欠陥画像を検索キーとして記録された欠陥画像
を検索することにより、合わせて記録されている欠陥断
面画像、組成分析結果などの分析情報を参照できる。

【００４６】

【発明の効果】以上述べたように、本開示技術の実施に
より検査装置より出力される欠陥情報を、他の検査装置
の検査結果乃至、過去の検査情報を利用して解析するこ
とにより、詳細検査あるいは分析が必要な欠陥候補を効
率良く絞り込むことができるので検査、分析の効率化、
時間短縮が測れるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が対象とする検査情報処理装置の半導体
検査プロセスにおける構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の１実施例である欠陥情報の識別方法の
説明図である。

【図３】本発明の１実施例である欠陥情報識別のフロー
チャートである。

【図４】本発明の１実施例である欠陥座標の選択方法の
説明図である。

【図５】本発明の１実施例である欠陥座標の選択方法の
フローチャートである。

【図６】本発明の１実施例である致命欠陥による欠陥発
生数モニタ方法の説明図である。

【図７】致命および非致命欠陥の説明図である。

【符号の説明】

1 ・・・ 光学式検査装置 ２ ・・・ 光学式検査装置
３・・・ 電子線式検査装置 ４・・・光学式詳細検査装置 ５・・・電子線式詳細検査装
置 ６・・・電気検査装置 ７・・・分析装置 ８・・・検査情報蓄積装置 ９・・・検
査情報処理装置

フロントページの続き (72)発明者 中垣 亮 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 (72)発明者 露木 寿正 茨城県ひたちなか市市毛882番地 株式会 社日立製作所計測器グループ内 (72)発明者 黒崎 利栄 茨城県ひたちなか市市毛882番地 株式会 社日立製作所計測器グループ内 (72)発明者 磯貝 静志 茨城県ひたちなか市市毛882番地 株式会 社日立製作所計測器グループ内 Ｆターム(参考） 2G001 AA03 AA07 AA10 BA05 BA07 BA14 CA03 CA07 FA01 GA04 KA01 KA03 LA11 MA05 2G051 AA51 AB01 AB02 AC02 CB05 EA14 EB01 EB02 EC01 FA10 4M106 AA01 BA02 BA04 BA14 CA41 CA70 DB02 DB05 DB07 DB21 DB30 DH01 DJ17 DJ20 DJ23 5B057 AA03 BA02 BA03 CH20 DA03 DC32

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】検査対象物を検査して検出した欠陥を詳細
   に検査する方法であって、検査対象物を種類の異なる複
   数の欠陥検出手段で検査して欠陥を検出し、該検出して
   得た情報を情報処理手段で種類の異なる複数の詳細検査
   手段に該詳細検査手段の特性に応じて選択して出力し、
   該選択して出力された前記検出して得た情報に基づいて
   前記検査対象物を詳細に検査することを特徴とする検査
   情報処理方法。
2. 【請求項２】検査対象物を検査して検出した欠陥を詳細
   に検査する方法であって、第１の欠陥検出手段を用いて
   検査対象物を検査して欠陥を検出し、該検出した欠陥の
   情報から詳細に検査すべき個所を選定し、該選定した個
   所を第２の欠陥検出手段で詳細に検査することを特徴と
   する検査情報処理方法。
3. 【請求項３】検査対象物を検査して検出した欠陥を詳細
   に検査する方法であって、検査対象物を種類の異なる複
   数の欠陥検出手段で検出し、該検出して得た情報を記憶
   手段に記憶し、前記検査対象物の電気的な欠陥を検出
   し、該電気的な欠陥の情報を用いて前記記憶した欠陥検
   出手段で検出した結果を分類することを特徴とする検査
   情報処理方法。
4. 【請求項４】前記検出した結果の分類に用いる前記電気
   的な欠陥の情報が、電気的に致命的な欠陥と非致命的な
   欠陥の情報であることを特徴とする請求項３記載の検査
   情報処理方法。
5. 【請求項５】検査対象物を検査して検出した欠陥を分析
   する方法であって、第１の欠陥検出手段を用いて検査対
   象物を検査して欠陥を検出し、該検出した欠陥を第２の
   欠陥検出手段で詳細に検査して欠陥を分類し、該分類し
   た欠陥から分析すべき欠陥を選定し、該選定した欠陥を
   分析手段で分析することを特徴とする検査情報処理方
   法。
6. 【請求項６】前記分析した結果を前記第２の検出手段で
   詳細に検査した欠陥の情報と関連付けて記憶することを
   特徴とする請求項５記載の検査情報処理方法。
7. 【請求項７】検査対象物を検査して検出した欠陥を詳細
   に検査するシステムであって、検査対象物を検査して欠
   陥を検出する種類の異なる複数の欠陥検出手段からなる
   欠陥検出部と、該欠陥検出部のそれぞれの欠陥検出手段
   で検出した欠陥を詳細に検査する複数の詳細検査手段
   と、前記欠陥検出部のそれぞれの欠陥検出手段で検出し
   た欠陥の情報を前記複数の詳細検査手段に該複数の詳細
   検査手段のそれぞれの特性に応じて選択して出力する情
   報処理手段とを備えたことを特徴とする検査情報処理シ
   ステム。
8. 【請求項８】検査対象物を検査して検出した欠陥を詳細
   に検査するシステムであって、検査対象物を検査して欠
   陥を検出する第１の欠陥検出手段と、該第１の欠陥検出
   手段で検出した欠陥の情報から詳細に検査すべき個所を
   選定する選定手段と、該選定手段で選定した個所を詳細
   に検査する第２の欠陥検出手段とを備えたことを特徴と
   する検査情報処理システム。
9. 【請求項９】検査対象物を検査して検出した欠陥を詳細
   に検査するシステムであって、検査対象物を検査して欠
   陥を検出する種類の異なる複数の欠陥検出手段よりなる
   欠陥検出部と、該欠陥検出部で検出して得た情報を記憶
   する記憶手段、前記検査対象物の電気的な欠陥を検出す
   る電気的欠陥検出手段と、該電気的欠陥検出手段で検出
   した電気的な欠陥の情報を用いて前記記憶手段に記憶し
   た欠陥検出手段で検出した結果を分類する分類手段とを
   備えたことを特徴とする検査情報処理システム。
10. 【請求項１０】前記検出した結果の分類に用いる前記電
    気的な欠陥の情報が、電気的に致命的な欠陥と非致命的
    な欠陥の情報であることを特徴とする請求項９記載の検
    査情報処理システム。
11. 【請求項１１】検査対象物を検査して検出した欠陥を分
    析するシステムであって、検査対象物を検査して欠陥を
    検出する第１の欠陥検出手段と、該第１の欠陥検出手段
    で検出した欠陥を詳細に検査して欠陥を分類する第２の
    欠陥検出手段と、該第２の欠陥検出手段で分類した欠陥
    から分析すべき欠陥を選定する選定手段と、該選定手段
    で選定した欠陥を分析する分析手段を備えたことを特徴
    とする検査情報処理システム。
12. 【請求項１２】前記検査情報処理システムは記憶手段を
    更に備え、前記分析手段で分析した結果を前記第２の検
    出手段で詳細に検査した欠陥の情報と関連付けて前記記
    憶手段に記憶することを特徴とする請求項１１記載の検
    査情報処理システム。