JP2007194262A - 欠陥判定システムおよび基板処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】生産の早い段階で製造工程の異常を発見し、生産量低下を最小限に抑えて製造工程の歩留まりを改善することができる欠陥判定システムおよび基板処理システムを提供する。
【解決手段】単一対象内欠陥周期推定部３２および複数対象内欠陥周期推定部３４は、個々の欠陥の特徴に関する欠陥情報、被検査対象の画像情報、および被検査対象に関する情報に基づいて、被検査対象における欠陥の周期性を、欠陥情報に対する統計的仮説検定により推定する。製造工程異常判定部３５は、推定された結果に基づいて製造工程の異常の有無を判定する。
【選択図】図５

Description

本発明は、LCD（Liquid Crystal Display）やPDP（Plasma Display Panel）等のFPD（Flat Panel Display）基板や半導体ウェハのような基板を被検査対象とした検査を行い、その検査で発見された欠陥に基づいて製造工程の異常有無の判定を行う欠陥判定システムに関する。また、本発明は、製造工程で使用される製造装置の処理条件を、欠陥判定システムによる判定の結果に基づいて管理する基板処理システムにも関する。

一般に半導体ウェハや液晶ガラス基板等を用いた製造の前工程では、シリコンまたはガラスからなる基板上に、成膜層を介してパターン化したレジストを設けたものが形成される。図３４（ａ）〜（ｇ）は、半導体製造の前工程を示している。以下、図３４を参照し、半導体製造の前工程で行われる処理を説明する。半導体ウェハ９０１（図３４（ａ））の表面上に酸化膜（ＳｉＯ_２）を形成し、この酸化膜上にシリコン窒化膜の薄膜９０２を堆積する（図３４（ｂ））。続いて、フォトリソグラフィ工程に移り、シリコン窒化膜の薄膜９０２の表面上にフォトレジスト（感光性樹脂）９０３の薄膜を塗布する（図３４（ｃ））。この際、コータ（塗布機）によってフォトレジストの液をシリコン窒化膜の薄膜９０２の表面上に滴下し、半導体ウェハ９０１を高速回転することにより、シリコン窒化膜の薄膜９０２の表面上にフォトレジスト９０３の薄膜を塗布する。

続いて、ステッパなどの露光機において、フォトマスク基板（以下、マスクと省略する）９０４を通して紫外線を半導体ウェハ９０１上のフォトレジスト９０３に照射する（図３４（ｄ））。これにより、マスク９０４に描かれた半導体パターンがフォトレジスト９０３に転写（露光）される。続いて、現像を行うことにより、露光部のフォトレジスト９０３を溶剤により溶かして、未露光部のレジストパターン９０３ａを残す（ポジ型）（図３４（ｅ））。逆に、露光部のフォトレジスト９０３を残し、未露光部のレジストパターン９０３ａを溶かすのがネガ型である。

現像が終了すると、半導体ウェハ９０１の表面上に形成されたレジストパターン９０３ａの外観検査が行われる。検査後、半導体ウェハ９０１の表面上に残ったレジストパターン９０３ａをマスクにして、半導体ウェハ９０１の表面上の酸化膜とシリコン窒化膜とが連続的に選択除去（エッチング）される（図３４（ｆ））。続いて、半導体ウェハ９０１の表面上のレジストパターン９０３ａがアッシングにより除去される（レジスト剥離）（図３４（ｇ））。続いて、半導体ウェハ９０１の洗浄が行われ、不純物が取り除かれる。

これ以降、フォトレジスト９０３の塗布から半導体ウェハ９０１の洗浄までの工程が繰り返されて、半導体ウェハ９０１の表面上に複数層のパターンが形成される。フォトレジスト９０３の塗布から現像までは、コータ／デベロッパおよび露光機を一体的にシステム化したフォトリソグラフィ装置により行われることがある。また、コータ、デベロッパ、露光機等は単一のユニットで構成される場合もあるが、スループットを考慮して複数のユニットから構成されている場合が多い。

しかしながら、システム化したフォトリソグラフィ装置の各ユニットでは、下記のような装置不具合に起因した不良が発生する。フォトリソグラフィ装置におけるコータでは、異物の付着や、フォトレジスト粘度、温度、回転条件により半導体ウェハの表面上へのフォトレジスト成膜の不均一が発生する。露光機では、デフォーカスとなったり、マスクを間違えて他の回路パターンを転写したり、マスク周辺の遮光領域が大きすぎまたは小さすぎとなったり、マスク上の欠陥や、異物、パターン異常の影響を受けたり、露光量やフォーカス異常により過小露光や過多露光になったり、半導体ウェハに対して二重露光をしたり、または未露光のままとなったりすることがある。

デベロッパでは、現像液の温度や現像時間により現像不良が起こる。このような欠陥を検査する半導体ウェハの外観検査は、以下のようにして行われる。例えば、半導体ウェハをフォトリソグラフィ装置外に一旦搬出し、フォトリソグラフィ装置外の外観検査装置に搬入して外観検査が行われる。また、検査ユニットを搭載したフォトリソグラフィ装置において欠陥を検出する方法が特許文献１に開示されている。

一方で従来、基板の検査で発見された欠陥に関する情報（欠陥情報；例えば基板上の位置や面積等）を製造工場の生産管理システムに通知して、生産の効率化や歩留まりの向上につなげるべく、生産管理システムで欠陥情報を利用する方法がとられている。一般的に欠陥情報を利用して製造工程の歩留まり管理を行う場合、１つの被検査対象（基板）に関する検査の結果（すなわち１枚の基板だけから抽出される欠陥情報）を利用して製造工程の不具合を発見・通知する、製造工程の製造条件を変更する等を行う。

しかし、製造工程側にフォトリソグラフィ装置による不良や搬送系要因のキズ等の問題が発生した場合、被検査対象の基板には、品種／工程毎にまとまったロット単位で、これらの問題に起因した欠陥が発生することが予想される。具体的には、同じロット内の基板で同じ位置、同じ大きさ、同じ形状の欠陥が「周期的」に発生することが予想される。従来のように１つの被検査対象の欠陥情報を単独で利用する歩留まり管理の方法では、製造工程側の問題を自動で認識することは難しく、実際は現場にいるオペレータや、製造工程の管理を任されている担当者が情報を収集することでようやく問題が判明するということになり、歩留まりが悪化している状態が長く続いてしまうことで生産効率の低下を招くことになる。

そこで、単一基板（検査）の欠陥情報をそのまま利用するのではなく、複数（複数基板、複数検査）の欠陥情報を利用することで歩留まり管理を行う方法があり、利用する欠陥情報として、基板における欠陥の分布の状態に着目しているものが幾つか提案されている。例えば特許文献２に記載の技術では、被検査対象の基板に対する欠陥分布の密度に着目し、製造装置別に欠陥分布密度の特徴量を算出する。そして、過去に検査した複数の対象にわたって欠陥分布密度の特徴の類似度を調べ、これを元に特徴の周期性を解析、評価することで、製造装置の異常を判定すると共に原因を推定して対策を施すといった構成がとられている。

また、特許文献３に記載の技術では、被検査対象（基板）上の注目領域における欠陥分布密度の時間的推移に着目し、時間的に変動する欠陥分布密度の状態（粗密の度合い）を元に製造工程の異常を判定するといった構成がとられている。
再公表特許ＷＯ２００３／０７７２９１号公報 特開２００３−１００８２５号公報 特開２００４−６３７０８号公報

前述したようなフォトリソグラフィ装置の不具合に起因して発生する不良が特定のウェハだけに発生することもあるが、繰り返し不良ウェハを製造することにより大量の不良品を発生することがある。このため、不良が発生した場合は一刻も早く製造装置を止めて修理を行う必要がある。しかし、修理のために製造装置を止めることにより、装置稼働率が落ちて工場の生産量の低下を招いてしまう問題が発生する。特に、コータ／デベロッパおよび露光機を一体的にシステム化したフォトリソグラフィ装置（特許文献１参照）では、一部の不具合であっても全ての装置を止める必要があるため、生産量の低下はより一層大きくなる。

また、特許文献２および３では、被検査対象である基板上の欠陥の分布に着目して製造工程の異常を判定しているが、実際には欠陥の分布／個数だけで製造工程の異常を全て発見できるわけではない。むしろ欠陥が１個しか存在しない場合であっても、欠陥が基板本来の機能を発揮できない致命的な欠陥であるケースは少なくない。特許文献２および３に記載の方法では、このような少数の致命的な欠陥を見落としてしまうことで、製造工程の異常の判定を遅らせ、歩留まりを悪化させてしまうことが考えられる。本来の製造工程の歩留まり管理を考えると、欠陥個数（分布／密度）＝「量」もさることながら、欠陥の「質」をより重視すべきである。

本発明は、上述した問題点に鑑みてなされたものであって、製造工程の異常を発見し、生産量低下を最小限に抑えて製造工程の歩留まりを改善することができる欠陥判定システムおよび基板処理システムを提供することを目的とする。

本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、検査で抽出された欠陥の「質」として、欠陥数や欠陥分布密度に関わらず、欠陥１つ１つの特徴（基板上の位置、大きさ、形状等）に着目したものである。そして、本発明では、被検査対象における欠陥の特徴の「周期性」を自動で調べ、周期性の有無の推定結果に応じて製造工程の異常の有無を判定する。また、本発明では、欠陥を検出すると共に、各製造装置の動作条件に関連する情報を収集することにより、異常が発生している製造装置を特定する。

上記の点に鑑み、本発明は、被検査対象を撮像し、画像情報を生成する撮像手段と、前記撮像手段によって生成された前記画像情報に基づいて前記被検査対象の欠陥を抽出し、個々の前記欠陥の特徴に関する欠陥情報を生成する欠陥抽出手段と、前記欠陥情報、前記画像情報、および前記被検査対象に関する情報に基づいて、前記被検査対象における欠陥の周期性を推定する欠陥周期推定手段と、前記欠陥周期推定手段によって推定された結果に基づいて製造工程の異常の有無を判定する製造異常判定手段とを備えたことを特徴とする欠陥判定システムである。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記欠陥周期推定手段は、同一の前記被検査対象において繰り返し発生している欠陥の周期性を推定することを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記被検査対象に関する情報は、前記被検査対象上に設けられた１以上の検査領域の区画を示し、前記欠陥周期推定手段は、前記検査領域の区画を単位として欠陥の周期性を推定することを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記欠陥周期推定手段は、複数の前記被検査対象にわたって繰り返し発生している欠陥の周期性を推定することを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムは、前記欠陥情報を用いて前記欠陥の分類を行う第１の欠陥分類手段をさらに備えたことを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記欠陥情報は、前記被検査対象における欠陥の前記欠陥情報は、前記被検査対象における欠陥の質に関する情報を有することを特徴とするを有することを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記欠陥情報は、前記被検査対象上に設けられた最小の検査領域の区画に対する合否の判定結果を含むことを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムは、前記製造工程で前記被検査対象の処理を行った製造装置の識別情報を取得し、前記被検査対象の前記欠陥情報と関連付ける製造装置識別情報取得手段をさらに備えたことを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記欠陥周期推定手段は、任意の前記欠陥情報に関連付けられた前記製造装置の識別情報を用いて欠陥の周期性を推定することを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記欠陥周期推定手段は、前記欠陥情報に対して統計的仮説検定を行い、検定で棄却されない情報がある場合に周期性があると判断することを特徴とする。

また、本発明の欠陥判定システムにおいて、前記製造異常判定手段は、前記欠陥周期推定手段によって、欠陥の周期性があると推定された場合に、前記製造工程に異常がある旨の判定結果を出力することを特徴とする。

また、本発明は、上記の欠陥判定システムを備えると共に、前記欠陥抽出手段によって抽出された前記被検査対象の欠陥と、前記製造工程で前記被検査対象の処理を行った製造装置との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記製造装置を特定する相関性検出手段と、前記相関性検出手段によって特定された前記製造装置を回避するように、各製造装置に割り当てる処理条件を変更する処理条件変更手段とを備えたことを特徴とする基板処理システム。

また、本発明の基板処理システムにおいて、欠陥の特徴量と欠陥の分類結果とが関連付けられた欠陥分類情報を記憶する記憶手段と、前記欠陥情報と前記欠陥分類情報とに基づいて前記欠陥の分類を行う第２の欠陥分類手段とをさらに備え、前記相関性検出手段は、前記第２の欠陥分類手段による前記欠陥の分類結果に基づいて、前記被検査対象の欠陥と前記製造装置との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記製造装置を特定することを特徴とする。

また、本発明は、上記の欠陥判定システムを備えると共に、前記欠陥抽出手段によって抽出された前記被検査対象の欠陥と、前記製造工程で前記被検査対象の処理を行った製造装置内の部品との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記製造装置内の部品を特定する相関性検出手段と、前記相関性検出手段によって特定された前記製造装置内の部品を回避するように、各製造装置に割り当てる処理条件を変更する処理条件変更手段とを備えたことを特徴とする基板処理システム。

また、本発明は、上記の欠陥判定システムを備えると共に、前記欠陥抽出手段によって抽出された前記被検査対象の欠陥と、前記製造工程における前記被検査対象の処理方法との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記処理方法を特定する相関性検出手段と、前記相関性検出手段によって特定された前記処理方法を回避するように、各製造装置に割り当てる処理条件を変更する処理条件変更手段とを備えたことを特徴とする基板処理システム。

本発明によれば、個々の欠陥の特徴に関する欠陥情報、画像情報、および被検査対象に関する情報に基づいて欠陥の周期性を推定し、その推定結果から製造装置の不具合の有無を判定するようにしたので、製造工程の異常を発見し、生産量低下を最小限に抑えて製造工程の歩留まりを改善することができるという効果が得られる。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態を説明する。まず、本発明の第１の実施形態を説明する。図１は、半導体ウェハのフォトリソグラフィ工程における欠陥判定システムを組み入れた製造装置（基板処理システム）の全体構成を示している。フォトリソグラフィ工程は、レジスト塗布を行うコータ、パターンの焼付け（露光）を行うステッパ、現像を行うデベロッパの各製造装置における処理工程からなり、回路パターンをレジストに転写する工程である。図１において、フォトリソグラフィ工程の製造装置として、コータ装置２、ステッパ装置３、デベロッパ装置４が設けられている。各々の製造装置は、各装置を制御するためのコータ装置制御部２Ａ、ステッパ装置制御部３Ａ、デベロッパ装置制御部４Ａを有しており、装置の状態管理や外部との情報の受け渡し等の動作を行っている。

一方、本発明の一実施形態である欠陥判定システム１は基板検査装置６と基板検査結果管理部７で構成されている。基板検査装置６は図示しない被検査対象の基板が投入されたところで欠陥の抽出を行い、その際に生成される欠陥情報を出力する。基板検査結果管理部７は基板検査装置６から欠陥情報等を受け取り、各基板に対する欠陥情報等の検査結果を管理する機能を有すると共に、１つの基板に関する欠陥情報、および同一のロットで管理されている複数の基板に関する欠陥情報から欠陥の周期性を推定することで製造装置の異常を判定する機能を有し、その結果を出力する。各製造装置と欠陥判定システム１内の各部の動作は、製造工程管理部５によって管理されている。製造工程管理部５は、各装置の動作を管理すると共に、異なる装置間の情報の受け渡しを行う機能を有し、製造工程全体を統率している。

図２は基板検査装置６の構成を示している。本実施形態では基板の検査方式としてマクロ検査を用いている。マクロ検査では、基板の主面に対して傾きを持った状態で照明光を当て、その反射光を１次元のラインセンサで受光することで画像情報（画像データ）を得る。具体的にはステージ等のような基板搬送系または撮像系を「相対的に」移動させながら、ラインセンサから逐次取得される画像情報を並べて２次元の「画像情報」を生成する。そして、２次元の画像情報に対して欠陥抽出等の検査を行う。なお、ラインセンサの代わりに２次元の撮像装置を用いてもよい。

まず、製造工程管理部５から出力された制御情報aaを装置制御部１１が受け取る。装置制御部１１は、基板検査装置６の内部制御を行うものである。制御情報aaは、検査対象の基板が装置に投入される旨の情報を含んでいる。装置制御部１１は、制御情報aaに基づいて、照明系制御部１３、撮像センサ制御部１４、およびステージ制御部１７に対して、基板投入のための準備を行うように指示を出す。装置制御部１１は、照明系制御部１３とは照明制御情報cc、撮像センサ制御部１４とは撮像センサ制御情報dd、ステージ制御部１７とはステージ制御情報eeといった双方向の情報を取り扱うことで各部の動作を制御する。各制御部は検査の準備を行い、「検査準備完了」の旨を示す情報を装置制御部１１に送る。

検査準備が完了した後、装置制御部１１は、画像情報取得のための処理を行うように照明系制御部１３、撮像センサ制御部１４、およびステージ制御部１７に指示を出す。具体的には、照明系制御部１３が、照明部１５に対して照明情報ffを出力することによって、照明光量等を指定して基板に照明光を当てるようにする。また、ステージ制御部１７が、検査ステージ１８に対してステージ駆動情報hhを出力することによって、検査対象の基板が搭載された検査ステージ１８を、撮像センサ１６の各センサの配列方向である１次元方向に対して垂直方向に駆動する。

ステージ駆動情報hhには駆動時の初速度や、加速度、到達速度等が含まれる。そして、撮像センサ制御部１４は、１ライン分の画像情報を撮像センサ１６から取得するため、撮像情報ggによって撮像センサ１６に対して撮像を指示する。撮像情報ggには撮像時の露光時間や、ゲイン、ライン転送のタイミング等が含まれる。

撮像センサ１６によって取得された１ライン分の画像情報は、ライン画像情報jjとして画像取込部１９に送られる。画像取込部１９は、各ラインの画像情報を組み合わせて、検査基板に関する２次元の画像情報を生成する。また、画像取込部１９は、ライン画像情報jjに対して、明るさを補正するシェーディング補正や、幾何学的な歪みを補正するディストーション補正といった撮像系の補正に関する画像処理も行う。

画像情報の取得が行われる一方で、基板検査装置６は、「検査に必要な情報」として、現在の検査対象に関する情報、例えば製造工程や品種といった検査対象情報bbを製造工程管理部５から受け取り、製造工程／品種情報取得部１２に入力する。製造工程／品種情報取得部１２は、検査対象情報bbを、以降の欠陥抽出等において活用できる情報に変換する処理、例えば品種に関する情報から半導体ウェハの設計情報（ウェハのチップやショットの大きさ、間隔、縦／横方向の配置位置等）に変換する処理を行う。

画像取込部１９によって生成された２次元の画像情報は２次元画像情報kkとして画像記憶部２０に送られる。画像記憶部２０には２次元画像情報kkと共に、製造工程／品種情報取得部１２によって生成されて出力される検査用製造工程／品種情報mmが入力される。画像記憶部２０は、これら両者を関連付けた状態で記憶する。画像情報等の記憶が完了すると、画像記憶部２０は、画像記憶制御情報nnとして「画像情報取得完了」の旨を示す情報を装置制御部１１に送る。装置制御部１１はその情報を受け取ると、照明系制御部１３、撮像センサ制御部１４、およびステージ制御部１７に対して、画像取得完了を示す制御情報を出力し、画像取得のための動作を完了させる。

続いて、取得された画像に対する検査が行われる。装置制御部１１は、「画像検査開始」の旨を示す情報を画像記憶制御情報nnとして画像記憶部２０に送る。画像記憶部２０はその情報を受けて、検査に必要な製造工程や品種の情報（検査用製造工程／品種情報mm）を２次元画像情報kkに付加した検査用画像情報ppを出力する。検査用画像情報ppは欠陥抽出部２１に入力され、欠陥抽出部２１によって欠陥抽出処理が行われる。

欠陥抽出処理は公知の方法であり、例えば事前に参照用画像を用意して検査画像と参照画像を比較する処理（この場合、参照用画像は画像記憶部２０によって記憶され、検査用製造工程／品種情報mmの内容に該当する参照用画像が検査用画像情報ppに付加される）、または製造工程／品種情報取得部１２によって生成されるウェハの設計情報を含む検査用製造工程／品種情報mmに基づいて、ある周期で隣り合うパターン同士を比較する処理等が行われる。欠陥抽出処理の結果は欠陥抽出結果情報qq（欠陥情報）として出力される。欠陥抽出結果情報qqには、欠陥が存在する場合の欠陥の量（欠陥個数や密度）に関する情報や、単一欠陥の特徴を表す欠陥の質に関する情報、すなわち、欠陥の画像上位置、重心位置、欠陥の形状に関する情報である面積・フェレ径（欠陥の外接矩形の幅／高さ）・周囲長（欠陥の輪郭線の長さ）・真円度（形状の複雑さを円と比較して表される数値）・非等軸度・主軸角（モーメント）、欠陥の輝度に関する情報である平均輝度・最大および最小輝度・分散（または標準偏差）・ヒストグラムから算出可能な輝度の中央値・最頻値、欠陥の色に関する情報であるＲＧＢ毎の輝度・色相・彩度・その他の表色系の色値等が含まれる。

欠陥抽出部２１から出力された上記の欠陥抽出結果情報qqは欠陥分類部２２に入力される。欠陥分類部２２は、検査用画像情報ppと欠陥抽出結果情報qqを用いて、欠陥がどのようなものかといった分類処理を行う。この分類処理は、欠陥分類ルール記憶部２３によって記憶されている分類ルール情報rrを読み出して、参照している欠陥に関して各ルールの適合度を算出し、適合度が最大となる分類ルールを適用するというものである。分類ルール情報rrは、例えば「キズ」という分類を表す特徴として、欠陥情報に含まれる面積、フェレ径を用い、面積が小さい、かつフェレ径が細長い（一方の径の長さが他方に対して長い）場合に「キズ」であるという内容を数値化したものである。欠陥の面積が小さいほど、かつフェレ径が細長いほど、「キズ」の適合度は大きくなる。

分類ルール情報rrは、このような分類を識別するために、欠陥情報の特徴量がどの程度であるのかを示すものである。欠陥分類については上記のような方法だけにとどまらず、例えば特開２００３−１６８１１４号公報に開示されている内容（分類処理の内部において、ある欠陥に対して分類種別が確定したものを欠陥情報から除外して分類精度を向上させる方法であり、ファジイ推論を用いて分類ルールを適用している）等のようなものを利用してもよい。

欠陥分類部２２は分類結果を受けて、検査用画像情報ppに含まれるウェハの設計情報や欠陥抽出結果情報qqと共に、分類内容とその適合度（分類内容は１つだけでなく複数あってもよい）を示す分類結果情報ssを生成し、出力する。また、欠陥分類ルール記憶部２３は、欠陥分類部２２による欠陥分類の結果に応じて分類ルールを更新する必要が生じた場合に、図示しないオペレータからの外部情報に基づいて分類ルールを更新することが可能であり、新たに更新する内容（分類内容とその適合度）を欠陥分類部２２から欠陥分類ルール記憶部２３に分類ルール情報rrとして送ることを可能とする。

分類結果情報ssはチップ／ウェハ単位欠陥判定部２４に入力される。チップ／ウェハ単位欠陥判定部２４は、分類結果情報ssが持つ分類内容と適合度、およびウェハの設計情報に基づいて、チップ単位およびウェハ単位で、検査基板がOKかNGかを判定する処理（合否判定処理）を行う。具体的には、分類内容と適合度から「チップとして機能するか否か」をチップ単位でOKまたはNGと判定し、チップ単位のOK／NG判定の結果からウェハ単位のOK／NG判定を行うといった流れで処理を行う。チップ単位およびウェハ単位の判定結果はチップ／ウェハ単位判定情報ttとして出力される。

検査用画像情報pp、欠陥抽出結果情報qq、分類結果情報ss、およびチップ／ウェハ単位判定情報ttは検査情報統合部２５に入力される。検査情報統合部２５は、ある１つの欠陥に関係する情報を１つにまとめて管理できるように情報の統合を行う。例えば図３に示すように、ロットID、基板ID、欠陥番号（抽出された順番で各欠陥に付与されるインデックス）、欠陥情報（画像上の位置、画素単位の面積）、分類内容とその適合度（100が最大）、チップ単位およびウェハ単位の判定結果（OK／NG）を一行の情報としてまとめ、さらに画像情報は基板IDとリンクさせる、ウェハ設計情報等の製造工程／品種に関する情報はロットIDとリンクさせる等というように情報をまとめる。

なお、統合される情報は、図３に示されるものだけというわけではなく、他の欠陥情報を付加してもよい。まとめられた情報（図３に示される情報だけでなく、画像情報や製造工程／品種に関する情報を含む）は統合検査情報wwとして基板検査結果管理部７に送られる。また、検査情報統合部２５は、統合検査情報wwを出力した際に、１枚の基板検査が完了した旨を示す基板検査完了情報uuを製造工程管理部５に送る。

次に、図４を参照し、基板検査装置６による処理の流れを説明する。まず、装置制御部１１の指示（検査準備指示）により、照明系、撮像センサ、およびステージを検査可能な状態にする処理が行われる（ステップＳ１１）。照明系、撮像センサ、およびステージが夫々検査準備完了（検査可能な状態）となった通知を各部から受けると、装置制御部１１は、被検査対象となる検査基板を検査ステージ１８に配置し、検査ステージ１８を平面方向（撮像センサ１６の各センサの配列方向である１次元方向に対して垂直な方向）に駆動させながら、撮像センサ１６から検査画像情報を取得する処理を行う（ステップＳ１２）。

検査基板であるウェハ全体の撮像が完了した（画像取込部１９に撮像センサからの画像情報が送られた）ことを受けると、装置制御部１１は、検査画像情報kkと検査用製造工程／品種情報mmを関連付けて画像記憶部２０に記憶させる処理を行う（ステップＳ１３）。画像情報が記憶された後、装置制御部１１は画像記憶部２０から記憶済みの情報を読み出し、欠陥抽出部２１に欠陥抽出処理を行わせる（ステップＳ１４）。

欠陥抽出処理で欠陥が抽出された（欠陥抽出結果情報qqに欠陥が存在する旨が記録されている）場合には、欠陥分類部２２は、分類ルール情報rrを利用した欠陥分類処理を行う（ステップＳ１５）。続いて、チップ／ウェハ単位欠陥判定部２４は、欠陥分類部２２によって生成された分類結果情報ssおよび欠陥抽出結果情報qqに基づいて、チップ単位／ウェハ単位の欠陥判定（OK／NG）を行う（ステップＳ１６）。

欠陥判定処理が終わると、検査情報統合部２５は、検査用画像情報pp（製造工程／品種情報を含む）、欠陥抽出結果情報qq、分類結果情報ss、およびチップ／ウェハ単位判定情報ttを、図３に示すようなフォーマットに則って統合する（ステップＳ１７）。検査情報統合部２５は、統合した情報（統合検査情報ww）を基板検査結果管理部７へ送信すると同時に、基板検査完了情報uuを製造工程管理部５に送信する（ステップＳ１８）。１枚の基板に対して上記の処理を繰り返し行うこととなる。

次に、図５を参照し、基板検査結果管理部７の構成を説明する。製造工程管理部５は基板検査装置６からの基板検査完了の情報を受けると、最新の検査結果に対して欠陥の周期性があるか否かを調べる旨の指示を示す周期性推定指示情報aaaを基板検査結果管理部７へ出力する。周期性推定指示情報aaaは基板検査結果管理部７内の基板検査結果管理制御部３１に入力される。基板検査結果管理制御部３１は、周期性推定指示情報aaaが入力される直前に行われた検査の結果を用いた周期性推定処理を行うべく、基板検査結果管理制御情報bbbを生成する。

基板検査結果管理制御情報bbbは単一対象内欠陥周期推定部３２に入力される。単一対象内欠陥周期推定部３２は基板検査結果管理制御情報bbbを受けて、１つの画像情報から生成された統合検査情報wwを基板検査装置６から入力し、後述する方法により欠陥の周期性（同一の被検査対象において繰り返し発生している欠陥の周期性）を推定する。推定結果は単一基板内周期性推定情報dddとして出力される。単一対象内欠陥周期推定部３２は、同時に周期性推定に関する情報を統合検査情報wwに付加した単一基板検査情報cccを出力する。

単一基板内周期性推定情報dddは製造工程異常判定部３５に送られる。単一基板内周期性推定情報dddに「周期性あり」という情報が含まれる場合、製造工程異常判定部３５は、製造工程に異常があることを示す情報を生成し、製造工程異常情報hhhとして基板検査結果管理制御部３１へ出力する。この製造工程異常情報hhhは、さらに製造工程情報jjjとして基板検査結果管理制御部３１から製造工程管理部５に送られる。ここで、製造工程異常情報hhhは、１つの基板で周期的に発生する製造工程の異常を示すものであり、本実施形態では、例えばショット単位で行われるステッパ工程に関して異常があるという内容を示す。

単一基板検査情報cccは検査情報記憶部３３に入力される。検査情報記憶部３３は各検査基板単位で単一基板検査情報cccを記憶すると同時に、各情報の項目をキーとした並べ替えを可能とする構成をとっている。ここまでは１つの検査基板に対する処理として実行される。

１ロット分の検査が完了した場合には、以下のような処理が行われる。製造工程管理部５は、１ロット分の検査の完了を確認した際に、１ロット分の欠陥情報に関する周期性を推定する指示を示す周期性推定指示情報aaaを出力する。基板検査結果管理制御部３１は１ロットの周期性推定に関する周期性推定指示情報aaaを受けて、周期性推定の処理を行う指示を示す基板検査結果管理制御情報bbbを検査情報記憶部３３および複数対象内欠陥周期推定部３４に出力する。

検査情報記憶部３３は、１ロットの周期性推定の指示を示す基板検査結果管理制御情報bbbを受けて、記憶している単一基板検査情報cccを統合したロット基板検査情報eeeを生成し、出力する。また、複数対象内欠陥周期推定部３４は、基板検査結果管理制御情報bbbを受けて、ロット基板検査情報eeeを使用して、後述する方法によりロット単位（複数の検査基板間）の欠陥の周期性を推定する。推定結果は複数基板内周期性推定情報gggとして出力される。同時に複数対象内欠陥周期推定部３４は、ロットの周期性推定処理完了を示すロット周期性推定完了情報fffを基板検査結果管理制御部３１に渡す。

製造工程異常判定部３５は、複数基板内周期性推定情報gggを受けて、単一基板のときと同様に、複数基板内周期性推定情報gggに「周期性あり」という情報が含まれる場合、製造工程に異常があることを示す情報を生成し、製造工程異常情報hhhとして基板検査結果管理制御部３１に送る。基板検査結果管理制御部３１は、製造工程異常情報hhhを受けて、製造工程情報jjjを製造工程管理部５に送る。ここで、製造工程異常情報hhhは、複数の基板で周期的に発生する製造工程を示すものであり、例えばコータ工程におけるレジスト塗布の異常やデベロッパ工程における現像不良異常があるという内容を示す。

次に、図６を参照し、基板検査結果管理部７による処理の流れを説明する。図６（ａ）中のステップＳ２１〜Ｓ２３は１つの検査基板に対する周期性の推定を示すものであり、図６（ｂ）中のステップＳ２４〜Ｓ２８は１ロット（複数の基板）に対する周期性の推定を示すものである。１つの検査基板に対する周期性の推定は次のように行われる。基板検査装置６で生成された統合検査情報wwを元に、単一対象内欠陥周期推定部３２はショット単位で欠陥の周期性を推定し、単一基板内周期性推定情報dddを製造工程異常判定部３５へ出力すると共に、単一基板検査情報cccを検査情報記憶部３３へ出力する（ステップＳ２１）。

単一基板内周期性推定情報dddを受けて、製造工程異常判定部３５は、ウェハ内の周期性を見る目的で、ショット単位で欠陥の周期性が見られるか否かを調べる（ステップＳ２２）。ステップＳ２２で“Yes”であった場合、ショット単位で欠陥の周期性が見られたことにより、製造工程異常判定部３５は、ショットに関する製造工程に「異常あり」という判定結果を出す。そして、製造工程異常判定部３５は、基板検査結果管理制御部３１経由で製造工程管理部５に「製造工程異常あり」という内容の製造工程情報jjjを通知する（ステップＳ２３）。ステップＳ２２で“No”であった場合、およびステップＳ２３を完了したところで１つの検査基板に対する周期性の推定処理は終了する。

１ロット（複数の基板）に対する周期性の推定は次のように行われる。１ロット分の基板検査完了を受けて、検査情報記憶部３３は、基板検査結果管理制御部３１からの指示に従い、ロット基板検査情報eeeを複数対象内欠陥周期推定部３４へ出力する（ステップＳ２４）。続いて、入力されたロット基板検査情報eeeを元に、複数対象内欠陥周期推定部３４は、１ロット（複数の検査基板間）での欠陥の周期性を推定し、複数基板内周期性推定情報gggを製造工程異常判定部３５へ出力すると共に、ロット周期性推定完了情報fffを基板検査結果管理制御部３１へ出力する（ステップＳ２５）。複数基板内周期性推定情報gggを受けて、製造工程異常判定部３５は、ロット内で欠陥の周期性が見られるか否かを調べる（ステップＳ２６）。周期性が見られる場合は“Yes”としてステップＳ２７に、周期性が見られない場合は“No”としてステップＳ２８に、夫々制御を移す。

ステップＳ２６で“Yes”であった場合、ロット内で欠陥の周期性が見られたことにより、製造工程異常判定部３５は製造工程に「異常あり」という判定結果を出す。そして、製造工程異常判定部３５は、基板検査結果管理制御部３１経由で製造工程管理部５に「製造工程異常あり」という内容の製造工程情報jjjを通知する（ステップＳ２７）。一方、ステップＳ２６で“No”であった場合、製造工程異常判定部３５は、ロット内で欠陥の周期性は見られないと判断して、基板検査結果管理制御部３１経由で製造工程管理部５に「製造工程異常なし」という内容の製造工程情報jjjを通知する（ステップＳ２８）。

次に、本実施形態による欠陥の周期性の推定方法を説明する。図７は、本実施形態で利用する基板（半導体ウェハ）の構成を示している。画像記憶部２０で記憶される画像情報は、ウェハ基板４１ａが撮像されたウェハ基板画像４１である。本実施形態で取り上げるウェハ基板４１ａは、3×3のショット領域によって構成され、さらに１ショット領域（例えば図中のショット領域４２）は2×2のチップによって構成される。１チップ（例えば図中のチップ４３）は主に5個のパターン領域（例えば図中のパターン領域４３ａ〜４３ｅ）からなる。なお、ウェハ基板４１ａでは、左上端、右上端、左下端、および右下端のチップに関しては、ウェハから外れるためパターンが転写されていないものとする。

図８は、図７のウェハ基板を検査した際に生成された画像で欠陥が抽出された様子を示している。検査ウェハ基板４１ｂにおいて8個の欠陥が抽出されている。そのときの欠陥情報は、欠陥情報リスト４５ａや４５ｂに示される内容（欠陥番号に関連してショット番号、チップ番号、欠陥重心位置、面積、フェレ径（X方向、Y方向）、周囲長、真円度が提示されている）である。中央のショット領域４２で発生している欠陥に対して詳細に見ると、この欠陥は、チップ４３のようにパターン領域４３ａ、４３ｄ、および４３ｅに跨っている黒欠陥である。ウェハ画像４１を見て気がつく点は、ショット単位で区切って見ると、常にショットの同じ位置にほぼ同じ大きさの欠陥が存在することである。このことを踏まえ、１つの基板ではショット単位で欠陥の周期性を調べるようにする。

周期性を調べる方法として、本実施形態では統計的仮説検定の手法を利用する。具体的には、２つの欠陥情報の差、または１つの欠陥情報と、基準となる情報との差が平均0、標準偏差1の正規分布N（0,1）に従うものとして、これらの和がχ²分布に従うという仮説の元に検定を行う。検定の対象となるデータがこの検定で棄却される場合は２つの欠陥情報に差がある、または１つの欠陥情報が基準に対して差を持つということになり、周期性はないと推定される。また、棄却されない場合は２つの欠陥情報に差がない、または１つの欠陥情報が基準に対して差を持たないということになり、周期性はあると推定される。これは、２つの欠陥情報の差がない（または１つの欠陥情報と基準との差がない）＝２つの欠陥情報の間（または１つの欠陥情報と基準との間）には何らかの関係が存在するという内容に基づくものである。

図９にχ²分布の例として、自由度が1、5、10のときの分布のグラフを示し、図１０には自由度が10のときの検定のモデルを示す。各グラフとも、横軸は評価する値（X値）を示し、縦軸はχ²分布の値を示している。X値は、本実施形態で言うところの「欠陥情報の差の和」を表している。また、自由度は、検定に用いる欠陥情報の数によって決まるものであり、検定に用いる欠陥情報の数をnとすると、自由度は（n-1）となる。

図９に示すように、自由度が大きくなるにつれ、横軸に関するグラフの「山」の位置が右側にずれる（山の位置に対応するX値が大きくなる）ようになる。また、図１０に示すように、片側検定で棄却率を5％としたときのX値の値は約18.3である。したがって、評価されるX値、すなわち欠陥情報の差の和が棄却率5％のX値よりも大きければ欠陥情報の間には周期性がない、逆にX値よりも小さければ欠陥情報の間に周期性があるという推定結果を出すことになる。

以下、具体的なχ²検定（カイ二乗検定）方法を示す。ここでは、図８のケースに対して、検査の区画であるショット単位での欠陥の周期性を推定する場合を説明する。欠陥の重心位置に関して、ショット領域で見たときの欠陥の重心位置を算出する。画像全体の座標系で見たときのn番目の欠陥が含まれるショット領域の基準座標値（ショット左下をショット領域の基準座標原点とする）を（XSn, YSn）とし、n番目の欠陥の重心位置を（XCn, YCn）とすると、ショット領域の座標系における欠陥の重心位置（XC-Sn, YC-Sn）は次のようになる。
XC-Sn ＝ XCn − XSn
YC-Sn ＝ YCn − YSn ・・・（Eq-1）

ここで、欠陥情報の差として、n番目の欠陥とm番目の欠陥との差を考えるとき、検定に用いる評価値の１つとして、ショットから見た（相対的な）欠陥重心位置の差（△Xc(n,m), △Yc(n,m)）を次式のように定義する（差は絶対差として表すものとする）。
△Xc(n,m) ＝ ｜XC-Sn − XC-Sm｜
△Yc(n,m) ＝ ｜YC-Sn − YC-Sm｜・・・（Eq-2）

同様にn番目の欠陥面積Sn、フェレ径（FXn, FYn）とm番目の欠陥面積Sm、フェレ径（FXm, FYm）から、両者の欠陥の面積の差△S(n,m)、フェレ径の差（△FX(n,m), △FY(n,m)）を次式のように定義する。
△S(n,m) ＝ ｜Sn − Sm｜・・・（Eq-3）
△FX(n,m) ＝ ｜FXn − FXm｜
△FY(n,m) ＝ ｜FYn − FYm｜ ・・・（Eq-4）

ここまで求められた欠陥情報の差（式（Eq-2）〜（Eq-4））を加算した結果である検定のための評価値△Dif(n, m)を次式にて定義する。
△Dif(n, m) ＝ △Xc(n,m)＋△Yc(n,m)＋△S(n,m)＋△FX(n,m)＋△FY(n,m)・・・（Eq-5）

5個の欠陥情報の差に関して、式（Eq-5）のように評価値を定義したので、これを自由度5-1＝4のχ²検定にかけることで、検定すなわちn番目の欠陥とm番目の欠陥の周期性推定が行われる。評価値△Dif(n, m)が棄却域のX値よりも大きいか小さいかで周期性の有無を判定することになる。この方法では、評価値△Dif(n, m)を定義する際の欠陥情報の差の個数によって、周期性を判定する閾値（棄却域のX値）が動的に変化するため、欠陥情報の数に対して適応的な周期性の推定が可能になる。

上記の例では、２つの欠陥情報の差だけから検定を行う方法を示したが、検定方法はさらに変形させることができる。実際には別の欠陥情報（例えば周囲長、欠陥分類結果に付随する適合度）を追加してもよい。さらに、複数の欠陥情報に関して適用してもよく、例えば図８のケースでは、全ての欠陥から任意の2個の欠陥を取り出し、両者の差を上記の方法で算出することで、8個から2個の組合せ＝28通りの差の情報が算出されるので、これらを評価値として定義することで、別の自由度のχ²分布に関する検定を行うことができる。

この場合、全欠陥に対して周期性の有無を推定することになる。また、欠陥情報の差が正規分布N（0,1）に従わない場合には、正規分布N（0,1）に従うように欠陥情報を正規化することで対応できる。さらに、上記の例では、異なる欠陥情報を１つの評価値として定義するようにしたが、欠陥情報別に検定の評価値を定義する（欠陥位置、面積、フェレ径夫々に対して評価値を定義する）ようにしてもよいし、これらに優先順位をつける、例えば欠陥位置を第一候補としてχ²検定を行い、棄却された場合は欠陥面積を第二候補、フェレ径を第三候補としてχ²検定を行う等のようにしてもよい。

なお、図８に見られるケースにおける欠陥抽出の方法として、例えば参照用画像に対しても図８のようなショット周期の欠陥が見られる場合では、実際の欠陥抽出処理において欠陥が抽出されない可能がある。一方、チップ単位による比較（隣接との比較や、検査画像情報自身からチップ領域の平均（平均チップ）を算出して比較する等）では、ショット内で欠陥を有するチップと欠陥を持たないチップに分かれるため、たとえ新しい品種の基板であっても欠陥を抽出することが可能である。

図８を参照して、１つの検査基板画像に関する欠陥の周期性有無の推定方法を説明したが、１ロット（複数の検査基板画像間）に関する欠陥の周期性有無の推定を行う場合も同様の方法をとることができる。図１１および図１２には１ロット（25枚のウェハ）の検査における検査ウェハ画像、およびウェハ画像から抽出された欠陥情報を示す。

図１１では、右上に黒欠陥５２ｂ，５３ａ，５５ａ，５６ｂ、左下に薄欠陥５２ａ，５４ａ，５６ａがそれぞれ存在しているが、検査ウェハによっては両方が存在する、どちらか一方が存在する、両方とも存在しないといった様子が伺える。このとき、基板単体だけでは周期性は当然判断できないし、１ロット全ての欠陥情報をそのまま利用して周期性の推定を行っても周期性は見られないと思われる。しかし、図１１では、右上の黒欠陥はウェハ１枚おきに見られる、左下の薄欠陥はウェハ２枚おきに見られるといったことが予想される。これらは、同じロットであっても製造装置がウェハ間で異なっていることに起因している。

そこで、本実施形態では図１２の欠陥情報リストにある欠陥情報を活用した上でロット内の周期性を推定する。具体的には、図３に示されるフォーマットの欠陥情報に対して、あるキー項目を基準に欠陥情報のソートを行う。そして、ソートされた欠陥情報に関して、キー項目を元にクラスタリング（幾つかのグループに分割する処理）を行い、グループ化された欠陥情報に関して、図８を参照して説明したχ²検定により周期性の有無を推定する。

例えば、図１２において欠陥の重心位置をキー項目として欠陥情報のソートとクラスタリングを行うと、リスト５７ｂの欠陥（欠陥５２ｂ）とリスト５７ｃの欠陥（欠陥５３ａ）が１つのグループ（黒欠陥のグループ：グループ１）に、リスト５７ａの欠陥（欠陥５２ａ）とリスト５７ｄの欠陥（欠陥５４ａ）が別のグループ（薄欠陥のグループ：グループ２）に、それぞれ分けられる。そして、各グループに関して周期性の有無の推定を、図８を参照して説明したχ²検定（グループに属する欠陥情報の差の和）により行うようにする。

ここで、欠陥に周期性があると推定されたグループに対して、基板番号に関する周期性があるかどうかを調べるようにする。これは、前述したように、製造装置がウェハ間で異なることがあるため、共通の製造装置で欠陥が発生しているか否かを推定するために行う。ここでは周期性を「ウェハの順番（何枚目）が等差数列に従っている」ものとして考える。すなわち周期性は次の式を満足するものとなる。ここでａは初項、ｄは公差、ａ(n)は一般項を表す。
ａ(n) ＝ ａ＋（n-1）×ｄ ＝ｄ×n ＋ （ａ-ｄ）・・・（Eq-6）

図１１および図１２のケースにおいて考えると、グループ１の欠陥はウェハ1枚目、3枚目、5枚目、…、25枚目と1枚おきに発生していることから、式（Eq-6）を適用すると、公差ｄ＝2、初項と公差の差ａ-ｄ＝−1となり、一般項ａ(n)＝2×n−1となる。すなわちグループ1では、奇数番目のウェハに対して欠陥の周期性が見られると推定できる。また、グループ2の欠陥はウェハ1枚目、4枚目、…、25枚目と2枚おきに発生していることから、式（Eq-6）を適用すると、公差ｄ＝3、初項と公差の差ａ-ｄ＝−2となり、一般項ａ(n)＝3×n−2となる。グループ2に関しても、ウェハ3枚ごとに欠陥の周期性が見られると推定できる。このことから、全てのウェハに出ているとは限らない欠陥に対しても周期性を推定することができる。

なお、図１１および図１２ではロット内での欠陥の変動については触れていないが、製造装置の異常が深刻な場合は、同一ロット内であっても欠陥の変動（時間が経つにつれて大きくなる、欠陥数が増加する、欠陥の明るさが変わる等）が発生する。この場合には、χ²検定の棄却率を大きく（棄却されにくいように）して、周期性があるという推定結果を出すようにする一方で、グループ内で時系列による欠陥情報の変化を調べるようにする。例えば面積であれば、時系列で単調増加か、単調減少か、どちらでもないかを調べ、もし単調増加や単調減少があれば、周期性の推定結果をそのまま採用し、どちらでもなければ周期性の推定結果を変更する。これにより、時間による欠陥情報の変化に対応した周期性の有無の推定が可能になる。

上述したように、本実施形態による欠陥判定システムは、単一の被検査対象および複数の被検査対象夫々において、個々の欠陥の特徴に関する欠陥情報（欠陥位置や面積等の欠陥特徴や欠陥分類結果、適合度）、画像情報、および被検査対象に関する情報（製造工程の情報や、検査領域の区画に関する情報）に基づいて欠陥の周期性を推定し、その推定結果から製造装置の不具合の有無を判定し、不具合が発生している場合にはその旨を通知できるようにしている。これによって、生産の早い段階で製造工程の異常を発見し、生産量低下を最小限に抑えて製造工程の歩留まりを改善することができる。

特に、被検査対象上に欠陥が１個しか発見されず、その欠陥が、複数の被検査対象で発生する致命的な欠陥であるような場合でも、本実施形態による欠陥判定システムは、その欠陥の元となる製造装置の不具合を検出することができる。また、単一の被検査対象にショットといった検査区画を設け、その検査区画の情報を周期性の推定に利用することによって、単一の被検査対象に関する精度の高い異常有無の判定を実現することができる。

また、本実施形態による欠陥判定システムは欠陥分類部を備えており、欠陥分類部から出力される欠陥分類結果の情報を欠陥情報に含めて、周期性の判定を行ってもよい。欠陥分類結果の情報の利用方法としては、例えば欠陥分類結果に基づいて欠陥が致命的なものであるか否かを判定し、欠陥が致命的なものである場合に周期性の判定を行えばよい。この例の場合には、製造工程の歩留まりに影響を及ぼす致命的な欠陥について周期性の推定を行うことによって、効率的かつ高精度に周期性の推定および製造工程の異常有無の判定を行うことができる。また、欠陥分類結果の情報を利用して製造工程の異常有無を判定することで、例えば何番目の製造工程に異常がある等といった具合で製造工程の異常をより明確に判定することができる。

また、欠陥情報に対して統計的な手法（検定）を用いて周期性の有無を推定することによって、欠陥情報の数や内容に応じて製造工程の異常有無の適切な判定を行うことができる。特に、質に関する欠陥情報は、欠陥の発生原因を特定しやすくする情報である（例えば、全てのチップで片ボケ欠陥があれば、その欠陥は露光機に起因する欠陥であると判定できる等）ので、周期性の推定を行う際に、欠陥位置、面積、フェレ径、欠陥分類結果といった質に関する欠陥情報を複合的に利用することで、製造工程の異常有無の判定精度を高め、異常の内容をより明確に示すことができる。

また、本実施形態による欠陥判定システムは検査領域の区画（ショット等）の単位で、被検査対象がOK（正常）かNG（異常）かの合否判定を行う。これによって、製造工程の異常有無の判定精度を高め、異常の内容をより明確にすることができる。さらに、周期性がある場合に、異常がある旨の判定結果を出力することによって、生産管理を行うシステムやオペレータ等に対して異常の発生を生産の早い段階で通知することができる。

次に、本発明の第２の実施形態を説明する。本実施形態では、第１の実施形態と異なる箇所のみを説明する。図１３は、本実施形態による欠陥判定システムと製造装置の全体構成を示している。本実施形態では、コータ装置１０２、ステッパ装置１０３、デベロッパ装置１０４が夫々複数設けられている。また、製造工程管理部１０５からの指示によって基板の振り分けを行う振り分け部１０８Ａ〜１０８Ｃが設けられている。製造工程管理部１０５は、複数の製造装置を区別するために、製造装置固有のID情報を保持している。

欠陥判定システム１０１は、検査基板の画像情報取得から一基板に関する欠陥の周期性推定までを行う単一基板判定機能付の基板検査装置１０６と、１ロット内（複数基板間）の欠陥の周期性推定を行う複数基板検査結果管理・判定部１０７とからなっている。このように構成することで、単一基板の欠陥周期性判定と複数基板の欠陥周期性判定を独立に処理することができ、例えば複数基板検査結果管理・判定部１０７を複数の基板検査装置１０６とリンクさせるといった構成が可能となる。

また、複数の製造装置を持つことで、例えば１台のコータ装置１０２が故障したことを製造工程管理部１０５が認識すると、コータ装置１０２の振り分け部１０８Ａを制御して、故障しているコータ装置には基板をまわさないようにすることが可能である。これによって、一連の製造工程を停止させずに、故障に対応することが可能となる。結果として生産の効率を落とすことなく、かつ製造工程の異常に対しては早期の発見が可能となる。

図１４は基板検査装置１０６の構成を示している。第１の実施形態と異なる点は、単一対象内欠陥周期推定部１１１と単一対象内製造工程異常判定部１１２が設けられていることである。また、本実施形態では製造装置固有のID情報を利用するため、製造工程や品種の情報を持つ検査対象情報bbが製造装置のID情報を保有しており、対象となる検査基板がどの製造装置で製造されたのかがわかるようになっている。製造装置のID情報は、検査用製造工程／品種情報mmおよび検査用画像情報ppにも含まれている。

検査情報統合部２５から出力される統合検査情報wwは単一対象内欠陥周期推定部１１１に入力され、ここで第１の実施形態における単一対象内欠陥周期推定部３２と同等の処理が行われる。単一対象内欠陥周期推定部１１１の処理が完了し、欠陥の周期性があると推定されると、単一基板内周期性推定情報dddが推定結果として出力される。単一基板内周期性推定情報dddには製造装置のID情報も含まれている。また欠陥の周期性の有無に関係なく、単一対象内欠陥周期推定部１１１は、周期性推定に関する情報を統合検査情報wwに付加した単一基板検査情報cccを出力する。

単一対象内製造工程異常判定部１１２は、単一基板内周期性推定情報dddによって欠陥の周期性があるとの推定結果を受け、製造工程に異常があることを示す情報を生成し、製造工程異常・検査完了情報kkkとして製造工程管理部１０５に送信する。このとき、単一基板内周期性推定情報dddに含まれる製造装置のID情報から、どの製造装置が異常を起こしているかがわかるため、製造工程異常・検査完了情報kkkには、異常を起こしていると思われる製造装置のID情報が付加されている。これにより、製造装置の異常を早期に発見することが可能となる。

次に、図１５を参照し、基板検査装置１０６による処理の流れを説明する。なお、ステップＳ３１〜Ｓ３７の処理は図４のステップＳ１１〜Ｓ１７の処理と同等であるので、説明を省略する。ステップＳ３７以降の処理は次のように行われる。ステップＳ３７で統合された統合検査情報wwは単一対象内欠陥周期推定部１１１に送信される（ステップＳ３８）。

続いて、単一対象内欠陥周期推定部１１１は、検査ウェハ１枚の統合検査情報wwに基づいて、第１の実施形態と同様にショット単位での欠陥の周期性を推定する（ステップＳ３９）。単一対象内欠陥周期推定部１１１からの単一基板内周期性推定情報dddを受けて、単一対象内製造工程異常判定部１１２は、ウェハ内の周期性としてショット単位で欠陥の周期性が見られるか否かを調べ（ステップＳ４０）、周期性が見られる場合は“Yes”としてステップＳ４１に、周期性が見られない場合は“No”としてステップＳ４２に夫々制御を移す。

ステップＳ４０で“Yes”であった場合、ショット単位で欠陥の周期性が見られたことにより、単一対象内製造工程異常判定部１１２は、ショットに関する製造工程に「異常あり」という判定結果を出す。そして、単一対象内製造工程異常判定部１１２は、「製造工程異常あり」という内容の製造工程異常・検査完了情報kkkを製造工程管理部１０５に通知する（ステップＳ４１）。

ステップＳ４０で“No”であった場合、およびステップＳ４１を完了したところで、単一対象内製造工程異常判定部１１２は、１つの検査基板に対する検査の完了を製造工程異常・検査完了情報kkkとして製造工程管理部１０５に送信する（ステップＳ４２）。なお、ステップＳ４１の処理が行われた場合は、製造工程異常・検査完了情報kkkには、異常を起こしていると思われる製造装置のID情報が含まれている。

次に、図１６を参照し、複数基板検査結果管理・判定部１０７の構成を説明する。基板検査装置１０６から単一基板検査情報cccが出力され、検査情報記憶部３３に入力される点以外の構成は、第１の実施形態による基板検査結果管理部７の構成（図５）と同様である。内部に関しては、検査情報記憶部３３から出力されるロット基板検査情報eeeに製造装置のID情報が含まれている。また、複数対象内欠陥周期推定部３４によって欠陥の周期性が見られると推定されたとき、出力される複数基板内周期性推定情報ggg（欠陥の周期性推定結果）、および製造工程異常判定部３５から出力される製造工程異常情報hhhには、異常を起こしていると思われる製造装置のID情報が含まれるようになっている。

図１７は、複数基板検査結果管理・判定部１０７による処理の流れを示している。ステップＳ５１〜Ｓ５５の処理は図６のステップＳ２４〜Ｓ２８の処理と同等である。

次に、製造装置のID情報を利用した欠陥の周期性の推定方法を説明する。製造装置のID情報を欠陥情報と関連付けることで、個々の製造装置に関する異常の有無を以下のように正確に判定することができる。図１８は、本実施形態におけるロット基板検査情報eeeのフォーマットを示している。ロット基板検査情報eeeは、製造装置のID情報をキーとした並びとなっている。例えばデベロッパ装置に付随する製造装置ID"DEV_ABC01"に関して調べると、１つおきの基板ID"AAABBB01"、"AAABBB03"、"AAABBB05"の検査情報が、類似した欠陥位置、欠陥面積、欠陥フェレ径、分類情報（分類内容と適合度）を持っていることがわかる。

このことから、製造装置ID"DEV_ABC01"は、ロットID"AAABBB"内の奇数番目の基板に対して処理を行っていることがわかると同時に、各基板で見られる「デフォーカス」欠陥が、製造装置ID"DEV_ABC01"によるものであると推定することができる。他にコータ装置に付随する製造装置ID"COA_ABC01"に対しても、ロットID"AAABBB"内で３つおきに基板を処理しており、「ムラ」欠陥が製造装置ID"COA_ABC01"によるものであると推定することができる。

このようにすることで、欠陥情報や分類情報が同一の製造装置で類似している点を認識しやすくなる。また、製造装置のID情報別に欠陥情報や分類情報を利用して欠陥の周期性推定を行うことが可能となり、推定結果が即、製造装置の異常有無につながって、推定の処理時間を短縮することができる。

また、製造装置のID情報を利用して、以下のようにして欠陥の周期性を推定してもよい。複数対象内欠陥周期推定部３４は、ロット基板検査情報eeeに含まれる任意の基板の欠陥情報と関連付けられた製造装置のID情報の出現数を製造装置毎にカウントし、その数を周期性の推定に利用する。例えば、より多くの基板の欠陥情報に関連付けられている製造装置のID情報をキーとして欠陥情報を抽出し、その欠陥情報を優先的に用いて欠陥の周期性を推定する。より多くの基板の欠陥情報に関連付けられているID情報を有する製造装置には異常がある可能性が高いので、上記の方法によって、このような製造装置の異常有無の判定を容易に行うことができる。

上述したように本実施形態では、製造装置を複数持つこと、欠陥判定システムが１枚のウェハに関する処理部と１ロット（複数のウェハ）に関する処理部とに分かれていること、欠陥の周期性の推定に製造装置のID情報を利用していることが第１の実施形態と異なる。このため、欠陥判定システムの構成を生産能力の向上に合わせて容易に変更することができる。また、欠陥の周期性が見られた場合に、製造装置のID情報によって、どの製造装置が異常を起こしているのかを簡単に推定することができる。さらに、異常を起こしている製造装置を停止させても、他の製造装置で製造を継続させることができる。これらの点から、生産効率や歩留まりの向上を図ることが可能となる。

次に、本発明の第３の実施形態を説明する。本実施形態では、第１および第２の実施形態と異なる箇所のみを説明する。図１９は、本実施形態による欠陥判定システムと製造装置の全体構成を示している。第２の実施形態に対して、欠陥判定システム２０１Ａが製造工程に（１つの製造工程管理部１０５の管理下で）複数設けられている。欠陥判定システム２０１Ａは、検査用の基板画像を取得する基板検査画像取得装置２０６Ａと、基板画像に対して欠陥抽出、分類、判定から周期性の推定にわたる一連の画像処理を行う基板検査処理部２０７Ａとで構成されている。基板検査処理部２０７Ａが、画像処理機能に特化することで、例えば１台の基板検査画像取得装置２０６Ａに対して複数の基板検査処理部２０７Ａを設けることが可能となっている。

図２０は基板検査画像取得装置２０６Ａの構成を示している。第２の実施形態と異なり、画像処理機能に関する処理部（欠陥抽出部、欠陥分類部、チップ/ウェハ単位欠陥判定部）が除かれている。装置制御部２１１は、画像記憶部２０からの画像記憶制御情報nnとして「画像情報取得完了」を受け取ると、１枚の検査用画像情報取得が完了した旨を示す基板検査完了情報uuを製造工程管理部１０５に送る。

図２１は基板検査処理部２０７Ａの構成を示している。製造工程管理部１０５から出される周期性推定指示情報aaaが基板検査結果管理制御部２３１に入力されると、基板検査結果管理制御部２３１は基板検査結果管理制御情報bbbを欠陥抽出部２２１に送る。欠陥抽出部２２１は、基板検査結果管理制御情報bbbを「検査（画像処理）開始」と認識し、検査用画像情報ppの入力を受けて第１および第２の実施形態と同様の処理を行う。また、単一対象内欠陥周期推定部２３２は、検査情報統合部２５から出力される統合検査情報wwを受けて、第１および第２の実施形態と同様の処理を行う（基板検査結果管理制御情報bbbの入力は関与しない）。

本実施形態では、欠陥判定システムを複数持つことによって、より効率的な生産（製造／検査）が可能となり、結果として製造工程の不具合発生を早期に発見することが可能となる。また、検査用の基板画像の取得部と画像処理部とを別々に構成することで、画像サイズが大きい（画素分解能が高い）場合の検査においても、画像処理部で欠陥抽出を行っている間に次の基板画像を取得することができるので、画像サイズの大きさによるタクトタイムの悪化を最小限に抑えた上で製造工程の不具合発生を早期に発見することが可能となる。

次に、本発明の第４の実施形態を説明する。図２２は、フォトリソグラフィ工程中に配置される半導体製造装置（フォトリソ製造装置３０２；基板処理システム）の構成を示している。本実施形態によるフォトリソ製造装置３０２は、コータ／デベロッパ３０３と露光機３０４とを備えている。

コータ／デベロッパ３０３の投入口にはロードポート３０５〜３０７が設けられている。このロードポート３０５〜３０７はカセット３１７〜３１９を設置できるようになっている。カセット３１７〜３１９は、フォトリソグラフィ処理前の複数のウェハ３０１を収納していると共に、フォトリソグラフィ処理を終了したウェハ３０１を収納する役割も担っている。コータ／デベロッパ３０３内には、コータユニット３０８および３０９、デベロッパユニット３１２および３１３、検査ユニット３１４および３１５が設けられている。露光機３０４内には、露光ユニット３１０および３１１が設けられている。

コータ／デベロッパ３０３内には搬送ロボット３１６が設けられている。搬送ロボット３１６は、予め予約されたシーケンスに則り、処理前のウェハ３０１をカセットから取り出し、コータユニット、露光ユニット、現像ユニット、検査ユニットに順に搬送した後、処理が終了したウェハ３０１をカセットに収納する。このようにして、カセット内に収納された全てのウェハの処理が終了すると、図示しないカセット搬送装置によってカセットが他の工程の製造装置に運ばれると共に、次の処理前ウェハの入ったカセットがロードポートに設置される。この間、搬送ロボット３１６は、別のロードポートに設置されているカセット内のウェハ３０１を搬送し、処理をすることで、連続してウェハの処理を行うことができるようになっている。

露光機３０４内には、露光ユニット３１０および３１１での露光処理の制御を行う露光制御部３２２が設けられている。露光制御部３２２は露光処理のシーケンスを管理しており、通常は予め検査条件を設定したレシピに則り、フォトマスクの種類や露光量、露光位置等を露光ユニット３１０，３１１に設定して、内部に入れられたウェハに順次処理を実施させる。ただし、検査制御部３２０からの通知により、そのシーケンスを変更することが可能となっている。

コータ／デベロッパ３０３内には、フォトレジストの塗布および現像の処理を行うためのコータ・デベロッパ制御部３２１が設けられており、コータユニット３０８，３０９、デベロッパユニット３１２，３１３、ロードポート３０５〜３０７、および搬送ロボット３１６の制御を行っている。また、コータ・デベロッパ制御部３２１はコータ・デベロッパ・搬送処理のシーケンスを管理しており、通常は予め検査条件を設定したレシピに則り制御を行う。ただし、検査制御部３２０からの通知により、そのシーケンスを変更することが可能となっている。コータ／デベロッパ３０３内に設置された検査ユニット３１４および３１５は、検査制御部３２０によって制御されており、処理を終了したウェハ全面について欠陥の有無を自動判定し、ウェハに異常が発生しているか否かを検査する。通信部３２３は、フォトリソ製造装置３０２と工場のプロセス管理サーバとの間で通信を行うためのユニットである。

次に、図２３を参照し、検査ユニット３１４および検査制御部３２０の詳細を説明する。図２３において、被検査対象となる被検体４００は、一次元方向に移動可能な検査ステージ４０６上に載置される。検査ステージ４０６は、装置駆動部４０８によって駆動される。照明部４０1には、照明用の光源および光学系が接続されている。この照明用の光源には、ハロゲンランプと熱線吸収フィルタとコンデンサレンズとを内部に備えたランプハウスが用いられ、照明用の光学系には、ランプハウスからの光束を収束させる収光レンズとファイバ束とが用いられる。この照明部４０１は、被検体４００に対して入射角θo（可変）で被検体４００を照明するものであり、その後段には、光束を収束させるシリンドリカルレンズ４０２と、不要な光束をカットするスリット４０３とが配置してある。

上記の照明部４０１に対向した位置には、撮像手段であるラインセンサカメラ４０５とフィルタ４０４が配置されており、照明された被検体４００内の直線状の領域を結像することができる。検査ステージ４０６による被検体４００の移動に同期してラインセンサカメラ４０５で撮像された画像は、撮像制御部４０９によって二次元画像に変換され、画像記憶部４１０に保存される。また、照明部４０１はシリンドリカルレンズ４０２およびスリット４０３と一体で、被検体４００の表面に対する角度を変えることができるような構造となっており、異なる入射角で被検体４００を照明することもできる。これらの一連の動作は、装置制御部４０７の指示に基づいて、装置駆動部４０８によって行われる。

また、装置制御部４０７の指示により動作する欠陥抽出部４１１は、被検体４００の移動に同期して撮像された被検体画像を画像記憶部４１０から読み込み、良品部との差分をとることにより、塗布ムラや露光不良、現像異常、塵埃などの欠陥を抽出し、その形状、座標、大きさ等の情報を計測する。また、それらの結果を、検査条件に含まれている合格基準と照合して、被検査体４００の良否を判定する機能を持っている。

同じく装置制御部４０７の指示により動作する欠陥分類部４１２は、欠陥抽出部４１１によって生成された情報に基づいて、抽出された欠陥の種類を特定・分類する。同じく装置制御部４０７の指示により動作する相関性検出部４１３は、処理を行ったユニットの情報をコータ・デベロッパ制御部３２１や露光制御部３２２から通信制御部４１４および装置制御部４０７経由で取得し、欠陥発生と処理ユニットとの関連性を評価する機能を持っている。これによって、欠陥の発生したウェハを処理したユニットがその後に処理したウェハでも連続して欠陥が発生していないか等を知ることができる。

前述した実施形態と同様に関連性の評価には、統計手法を用いたカイ二乗検定を使用している。前述したようにカイ二乗検定は、複数のグループの関連性を評価する統計手法であり、本実施形態では期待値からの差を用いて、カイ二乗分布から各グループの有意水準を評価する。図２４のように、Aという尺度のカテゴリーを行に、Bという尺度のカテゴリーを列にとり、対応する結果Fを埋めた表があるとする。この表において、Aカテゴリーと全て同じ分布でBカテゴリーが発生すると仮定した場合、各行および各列それぞれの合計から、各セルの値として期待される値を求めることが可能である。この表の各セル（ i ，j ）に対応する期待度Gijは次式で表される。
Gij = （Sai ・Sbj) ／S・・・（Eq-7）

このときのカイ二乗値は次式で表される。

このカイ二乗統計量は近似的に次式の自由度νのカイ二乗分布に従う。カイ二乗値と自由度の分布表は図２５のようになる。
ν＝（ｒ−１）（ｓ−１）・・・（Eq-9）
この表で、出現確率が０．０５もしくは０．０１以下となるカイ二乗値をとった場合に、尺度AとBとの間に関連性があると判断する。ただし、出現率に対する関連性の判断基準は任意に設定できるようになっている。相関性検出部４１３は、上記のような手法を用いて、各処理ユニット間に欠陥発生の関連性があるか否かを判断して、その結果を装置制御部４０７および通信制御部４１４に出力する機能を持っている。

通信制御部４１４は、コータ・デベロッパ制御部３２１、露光制御部３２２、および工場のプロセス管理サーバとの間で行う通信を制御する。表示部４１５は、装置制御部４０７からの指示に基づいて様々な情報を表示する。操作部４１６は、装置管理者が装置に対する指示等を入力するためのものである。

次に、本実施形態によるフォトリソ製造装置３０２の動作を説明する。まず、図示しない工場内のカセット搬送装置によって、カセットが他の工程の製造装置から運ばれ、ロードポート３０５にカセット３１７として設置される。その状況は、工場内の通信機能を使って、フォトリソ製造装置３０２の通信部３２３に通知される。通知された情報は、フォトリソ製造装置３０２内にある検査制御部３２０、コータ・デベロッパ制御部３２１、および露光制御部３２２に送られる。この情報には、処理するウェハの品名、工程名、ウェハのID等の情報が含まれており、この情報に基づいて各制御部は、処理条件の予め設定されているレシピを読み込み、シーケンスを制御する。

工場内の搬送装置は同様にしてカセット３１８、カセット３１９も順次ロードポート３０６および３０７に設置していく。コータ・デベロッパ制御部３２１は、カセットが設置されたロードポート３０５を動作させてカセットを開け、内部に収納されているウェハ３０１を取り出せる状態にする。続いて、最初に処理するウェハ３０１を搬送ロボット３１６がカセット３１７から取り出し、コータユニット３０８に搬送する。

続いて、コータ・デベロッパ制御部３２１は、予め設定されているレシピに基づいて、塗布液の種類や塗布量、回転速度、回転時間、温度、リンス量等をコータユニット３０８に設定し、ウェハ３０１にレジスト液を均一に塗布させる。この間に、搬送ロボット３１６によって、次に処理されるウェハがカセット３１７から取り出され、コータユニット３０９に搬送される。コータユニット３０９でも平行して処理が行われていく。

レジスト液の塗布が終了すると、搬送ロボット３１６はコータユニット３０８からウェハ３０１を取り出し、露光ユニット３１１にウェハ３０１を搬送する。また、コータ・デベロッパ制御部３２１は、露光ユニット３１１にウェハが搭載されたことを示す情報を露光制御部３２２に通知する。その後、搬送ロボット３１６によって、次に処理されるウェハがカセット３１８から取り出され、コータユニット３０８に搬送される。

露光制御部３２２は、ウェハ３０１が搭載されたことを示す情報をコータ・デベロッパ制御部３２１から受け取ると、予め設定されているレシピに基づいて、投影するフォトマスクの種類や露光量、フォーカス量、露光範囲、露光時間等を露光ユニット３１１に設定し、ウェハ３０１にフォトマスク像を投影させる。ウェハ３０１の指定された全領域に対して露光が終了すると、露光制御部３２２は、コータ・デベロッパ制御部３２１に対して露光終了の通知を送る。

コータ・デベロッパ制御部３２１が露光制御部３２２から露光終了の通知を受け取ると、搬送ロボット３１６は露光ユニット３１１からウェハ３０１を取り出し、デベロッパユニット３１３に搬送する。続いて、コータ・デベロッパ制御部３２１は、予め設定されているレシピに基づいて、ベーク温度、ベーク時間、現像液の種類や塗布量、現像時間等をデベロッパユニット３１３に設定し、ウェハ３０１のレジストを現像・除去させる。

現像が終了すると、搬送ロボット３１６はデベロッパユニット３１３からウェハ３０１を取り出し、検査ユニット３１４に搬送する。また、コータ・デベロッパ制御部３２１は、検査ユニット３１４にウェハが搭載されたことを示す情報を検査制御部３２０に通知する。検査制御部３２０は、予め設定されているレシピに基づいて、検査光学系の種類、光量値、検査領域、判定基準値等を検査ユニット３１４に設定し、ウェハ３０１の検査を実施する。

ウェハ３０１の指定された検査が終了すると、検査制御部３２０は、コータ・デベロッパ制御部３２１に対して検査終了の通知を出す。コータ・デベロッパ制御部３２１が検査制御部３２０から検査終了の通知を受け取ると、搬送ロボット３１６は検査ユニット３１４からウェハ３０１を取り出してカセット３１７に搬送し、指定された位置にウェハ３０１を収納する。

以上のようにして、カセット３１７の全てのウェハについて処理・検査が終了すると、フォトリソ製造装置３０２は、処理が終了したカセットのIDや、処理条件、検査の結果による収納ウェハの判定結果を通信部３２３経由で工場のプロセス管理サーバに通知する。これにより、工場内のカセット搬送装置によってカセット３１７が他の工程に運ばれ、ロードポート３０５には次に処理されるカセットが設置される。このとき、フォトリソ製造装置３０２が通知する検査結果の状況によっては、次の工程の処理を行わず、このフォトリソ製造装置３０２で塗布されたレジストを剥離し、再度やり直すこともある。

次に、装置に異常が発生した場合の動作を説明する。検査ユニット３１４にウェハが搭載されたことを示す情報を図２３の通信制御部４１４がコータ・デベロッパ制御部３２１から受け取ると、その情報に基づいて装置制御部４０７は、内部に格納されているレシピの中から該当するレシピを選択し、そのレシピの内容に従って装置駆動部４０８および撮像制御部４０９を駆動する。装置駆動部４０８は、照明部４０１の光量を設定すると共にその入射角度を設定する。また、フィルタ４０４を駆動して、設定するフィルタを光路に入れて検査ステージ４０６を移動させる。これと同時に撮像制御部４０９は、ラインセンサカメラ４０５で生成されたウェハの画像を取り込み、その画像を画像記憶部４１０に保存する。

続いて、装置制御部４０７の指示に従って、欠陥抽出部４１１は、画像記憶部４１０に保存された画像から欠陥部を抽出し、その欠陥画像と共に欠陥座標、大きさ、形状、輝度変化量等を欠陥分類部４１２に出力する。欠陥分類部４１２は、欠陥抽出部の出力結果に基づいて、発生している欠陥の種類を特定する。各処理装置では特有の欠陥形状が発生し、欠陥分類部４１２は、欠陥の位置や形状および露光範囲との関連性などから、どのような欠陥が発生しているのかを推定する。続いて、相関性検出部４１３は、欠陥の発生した複数のウェハの情報から、処理ユニットと、発生した欠陥との相関性を検出する。

図２６のように、カセットから取り出されたウェハを各処理ユニットＡまたはＢで処理する場合を考える。このシーケンスを行ったときの、検査ユニットによる各ウェハの判定結果が図２７のようになったとする。SLOT05の判定結果がFailとなった時点７０１で各処理ユニットが処理済みのウェハ枚数を判定結果毎に記載すると図２８のようになる。

図２８に対して式（Eq-7）および式（Eq-8）を適用してカイ二乗値を求めると、全てのユニット、および検査ユニットを除いた処理ユニット全体に対してのカイ二乗値はそれ程大きな値を示していないが、露光ユニットに対する値は明らかに大きな値を示し、欠陥発生と露光ユニットとの間に関連性があることが判る。各ユニットのカイ二乗値は、各ユニットＡとＢに対して、PassとFailを組み合わせた場合の２×２の表を用いて、図２８と同様に求めることができる。

欠陥発生と露光ユニットの間に関連性があるため、正常な露光ユニットだけで処理すれば、欠陥の発生を防止することができる。そこで、図２８における最も欠陥発生率の大きな露光ユニットである露光ユニットＡ（例えば露光ユニット３１０）を停止し、SLOT08からは、図２７の枠７０２が示すように、露光ユニットＢ（例えば露光ユニット３１１）で処理を続けることにより、ウェハの判定結果を全てPassとすることが可能になる。

次に、図２９を参照し、上述した処理の流れを説明する。まず、コータユニット、露光ユニット、およびデベロッパユニットが順にウェハの処理を行う（ステップＳ６１）。続いて、検査ユニットが検査を行う。検査結果が検査制御部３２０に通知され、検査制御部３２０では欠陥抽出部４１１が欠陥を抽出する（ステップＳ６２）。装置制御部４０７は欠陥抽出部４１１からの欠陥抽出の結果を受け、ウェハに欠陥が存在したか否かを判定する（ステップＳ６３）。

ウェハに欠陥がなければ、処理はステップＳ７０に遷移する。また、欠陥が発生した場合には、欠陥分類部４１２は欠陥の種類を特定する（ステップＳ６４）。続いて、相関性検出部４１３は相関性の検出処理を行い（ステップＳ６５）、欠陥発生と処理ユニットとの間に相関性があるか否かを判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ６６）。相関性がなければ、処理はステップＳ６９に遷移する。また、相関性がある場合は、前述した通り、相関性検出部４１３は、欠陥発生に相関のあるユニットを特定し、その情報を装置制御部４０７に通知する。装置制御部４０７は、その処理ユニットの停止依頼をコータ・デベロッパ制御部３２１および露光制御部３２２に通知して、それ以降のウェハを別のユニットで処理するシーケンスに変更する（ステップＳ６７）。

この場合は、停止させたユニットと欠陥分類結果が、表示部４１５を介して装置管理者に通知される（ステップＳ６８）。これにより、装置管理者は、欠陥分類結果の情報から装置の異常原因を推定し、修理を円滑に行うことができる。また、ウェハに欠陥が発生していることが、表示部４１５を介して通知される（ステップＳ６９）。これによって、ウェハのどの部分に欠陥が発生したのか、また発生欠陥の大きさに応じて該当ウェハを再生処理するのか次工程に流すのかを判断するのに必要な情報が装置管理者に提供される。最後に、装置制御部４０７は、全てのウェハについて処理を行ったか否かを判断し（ステップＳ７０）、未処理のウェハが残っている場合には、ステップＳ６１に制御を移す。全てのウェハの処理が終了するまで、これらの処理が繰り返される。

このようにして、図２６のシーケンスのまま全てのウェハを処理した場合、最終的には1３枚の欠陥ウェハを製造してしまうことになるが、露光ユニットを停止して正常なユニットで処理することにより、欠陥ウェハを3枚に抑えながら、全てのウェハを処理することが可能となる。

上述したように、本実施形態による基板処理システムは、欠陥の発生と相関のあるユニットを特定し、そのユニットのみの稼動を停止してシーケンスから外す処理を行う。これによって、欠陥の発生を最低限に抑制すると同時に、残りのウェハについては正常に処理を実行することが可能となる。また、以降処理されるウェハについても同様に処理を進め、その間に欠陥と相関性のあるユニットを修理することにより、システムを停止することなく異常ユニットを修理することが可能となり、生産性を損なわずに保守を行うことができる。さらに、ユニット間の基板の流れを制御して製造処理を継続させることにより、欠陥による工場の生産量低下を最小限に抑えることが可能となり、安定した基板製造を行うことができる。

なお、本実施形態では相関性の評価のためにカイ二乗検定を使用しているが、これと同等の判断手法を用いても構わない。例えばサンプル数が少ない場合等では、期待値との差で判断することにより、計算を単純化し、処理速度を高速化することが可能である。また、カセット１個について評価を行うのではなく、継続処理される全てのウェハに対して評価を実施することで、サンプル数を増やすことができ、より信頼性の高い判断をすることが可能となる。

また、検査ユニットは単一種類の検査ユニットに限らず、複数の異なる検査方式や検査ユニットを使用することによって、相関性の評価精度を向上させても構わない。さらに、各製造装置が２個の処理ユニットを備えている場合について説明しているが、それ以上のユニットから構成されていても効果は同等である。

次に、本実施形態の変形例を説明する。本変形例では相関性評価として、処理ユニットと欠陥の相関性だけでなく、処理ユニット内で使用される部品等についても欠陥との相関性を評価する。また、各処理ユニットは、不良発生の可能性のある部位を複数装備することとし、各制御ユニットによってそれらの部位を自動的に交換できる仕組みとなっている。不良発生の可能性のある部位とは、例えば露光ユニットで使用するフォトマスクや、コータユニットおよびデベロッパユニットで使用する液体注入ノズル、レシピ等である。

つまり、露光制御部３２２は、処理をした露光ユニットのID情報に加えて、フォトマスクの種類、レシピの種類、露光量、フォーカス量、露光範囲、露光波長等の情報を検査制御部３２０に提供する。また、コータ・デベロッパ制御部３２１は、コータユニットおよびデベロッパユニットのID情報に加えて、ロードポートの種類、スロット番号、搬送シーケンス、レシピの種類、レジスト液の種類、使用ノズル、コータ回転時間、コータ回転速度、コータ温度、レジスト塗布量、現像液種類、現像液量、現像時間、現像温度等の情報を検査制御部３２０に提供する。検査制御部３２０の相関性検出部４１３はこれらの情報から欠陥ウェハとの相関性を求め、欠陥発生原因の部位を特定する。

以下、図３０を参照し、本変形例でのフォトリソ製造装置３０２による処理の流れを説明する。まず、コータユニット、露光ユニット、およびデベロッパユニットが順にウェハの処理を行う（ステップＳ８１）。続いて、検査ユニットが検査を行う。検査結果が検査制御部３２０に通知され、検査制御部３２０では欠陥抽出部４１１が欠陥を抽出する（ステップＳ８２）。装置制御部４０７は欠陥抽出部４１１からの欠陥抽出の結果を受け、ウェハに欠陥が存在したか否かを判定する（ステップＳ８３）。

ウェハに欠陥がなければ、処理はステップＳ１００に遷移する。また、欠陥が発生した場合には、欠陥分類部４１２は欠陥の種類を特定する（ステップＳ８４）。続いて、相関性検出部４１３は処理シーケンス、処理ユニット、フォトマスク、ノズル、レシピ、スロットと欠陥発生との相関性の検出処理を行う（ステップＳ８５）。相関性検出部４１３は欠陥発生と処理シーケンスとの間に相関性があるか否かを判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ８６）。

相関性がある場合、相関性検出部４１３は、欠陥発生に相関のある処理シーケンスを特定し、その情報を装置制御部４０７に通知する。装置制御部４０７は、その処理シーケンスの使用を禁止し、別のルートを通るシーケンスに変更する（ステップＳ８７）。

ステップＳ８６で相関性がないと判定した場合、相関性検出部４１３は欠陥発生と処理ユニットとの間に相関性があるか否かを判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ８８）。相関性がある場合、相関性検出部４１３は、欠陥発生に相関のあるユニットを特定し、その情報を装置制御部４０７に通知する。装置制御部４０７は、その処理ユニットを停止させて使用を禁止する制御を行い、それ以降のウェハを別のユニットで処理するようにシーケンスを変更する（ステップＳ８９）。

ステップＳ８８で相関性がないと判定した場合、相関性検出部４１３は欠陥発生とフォトマスク（レチクル）との間に相関性があるか否かを判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ９０）。相関性がある場合、相関性検出部４１３は、欠陥発生に相関のあるフォトマスクを特定し、その情報を装置制御部４０７に通知する。装置制御部４０７は、そのフォトマスクの使用を禁止すると共に、そのフォトマスクを別のフォトマスクに交換するように露光制御部３２２に通知する。通知を受けた露光制御部３２２は、該当するフォトマスクを使用している露光ユニットにフォトマスクの交換を行わせる（ステップＳ９１）。

ステップＳ９０で相関性がないと判定した場合、相関性検出部４１３は欠陥発生と処理液注入用のノズルとの間に相関性があるか否かを判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ９２）。相関性がある場合、相関性検出部４１３は、欠陥発生に相関のあるノズルを特定し、その情報を装置制御部４０７に通知する。装置制御部４０７は、そのノズルの使用を禁止すると共に、そのノズルを別のノズルに交換するようにコータ・デベロッパ制御部３２１に通知する。通知を受けたコータ・デベロッパ制御部３２１は、該当するノズルを使用しているコータユニットまたはデベロッパユニットにノズルの交換を行わせる（ステップＳ９３）。

ステップＳ９２で相関性がないと判定した場合、相関性検出部４１３は欠陥発生と、コータ・デベロッパ制御部３２１および露光制御部３２２が使用しているレシピとの間に相関性があるか否かを判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ９４）。相関性がある場合、相関性検出部４１３は、欠陥発生に相関のあるレシピを特定し、その情報を装置制御部４０７に通知する。装置制御部４０７は、そのレシピの使用を禁止すると共に、そのレシピを、同等の製造が可能な別のレシピに変更するようにコータ・デベロッパ制御部３２１および露光制御部３２２に通知する。通知を受けたコータ・デベロッパ制御部３２１および露光制御部３２２はレシピの変更を行う（ステップＳ９５）。

ステップＳ９４で相関性がないと判定した場合、相関性検出部４１３は欠陥発生と、ウェハが収納されたカセット内のスロットとの間に相関性があるか否かを判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ９６）。相関性がある場合、相関性検出部４１３は、欠陥発生に相関のあるスロットを特定し、その情報を装置制御部４０７に通知する。装置制御部４０７は、それ以降では該当スロットのウェハを検査対象から外して検査を実行する制御を行う。また、装置制御部４０７は、該当スロットへのウェハの搭載を禁止する依頼を工場内のシステムに通信で送り、他の装置等でウェハの入れ替えを実施してもらう（ステップＳ９７）。

何らかの相関性があると判定され、ステップＳ８７，Ｓ８９，Ｓ９１，Ｓ９３，Ｓ９５，Ｓ９７のいずれかの処理が実行されると、表示部４１５は、装置制御部４０７の制御に従って、装置管理者に装置の異常を通知すると共に、ウェハの欠陥状況を通知するための表示を行う（ステップＳ９８，Ｓ９９）。また、いずれの相関性もないと判定された場合は、表示部４１５は、ウェハの欠陥状況を通知するための表示のみを行う（ステップＳ９９）。

最後に、装置制御部４０７は、全てのウェハについて処理を行ったか否かを判断し（ステップＳ１００）、未処理のウェハが残っている場合には、ステップＳ８１に制御を移す。全てのウェハの処理が終了するまで、これらの処理が繰り返される。処理が完了すると、装置制御部４０７は、処理が終了したカセットのIDや処理条件、検査結果に基づいた収納ウェハの判定結果を工場のプロセス管理サーバに通知する。これにより、工場内のカセット搬送装置によってカセット３１７が他の工程へ運ばれ、ロードポート３０５には次に処理するカセットが設置される。このとき、フォトリソ製造装置３０２が通知する検査結果の状況によっては次の工程の処理は行わず、このフォトリソ製造装置３０２で塗布したレジストを剥離し、再度やり直すこともある。

以上のように、欠陥の発生と相関のある部位を特定し、シーケンスから外す、もしくは代替部品を使用することにより、欠陥の発生を最低限に抑制すると同時に、残りのウェハについては正常に処理を実行することが可能となる。また、以降処理されるウェハについても同様に処理を進め、その間に欠陥と相関性のあるユニットを修理することにより、システムを停止することなく異常ユニットを修理することが可能となり、生産性を損なわずに保守を行うことができる。また、部品の交換が必要となった場合も代替部品で処理を続けられるため、交換部品の納期や工場内の生産都合に合わせた修理が可能となる。もちろん、本変形例では処理ユニットが複数あることを前提としているが、単一のユニットであっても同様の効果を得ることが可能である。

次に、本発明の第５の実施形態を説明する。図３１は、本実施形態による検査制御部３２０の構成を示している。第４の実施形態と比較して、欠陥分類に関する情報（第１の実施形態における分類ルール情報rrと同様）や、欠陥分類結果と処理ユニットとの相関性を示す確率データ等が保存されたデータベース部４１９が設けられている。

例えば、コータユニットでは、ウェハを回転させながらレジストを塗布する処理過程で、ウェハの回転半径方向に広がる欠陥が発生しやすい。図３２（ａ）は、コータユニットで発生する欠陥を図示化したものである。レジストの塗布量が少ない場合は、欠陥１００１のように、周辺まで十分に塗布液が行き渡らずに放射方向にムラが発生したり、欠陥１００２のように、塗布表面の異物を先端として円周方向に尾を引いたムラが発生したりする。

露光ユニットでは、ウェハ上に形成するチップに合わせて露光を繰り返すために1回の露光範囲形状に類似した欠陥が発生しやすい。例えば、図３２（ｂ）の欠陥１００３のように、露光範囲１区画全域が欠陥となったり、欠陥１００４のように、区画の一部が欠陥となったりする。また、デベロッパユニットでは、現像液を一軸方向にスキャンさせながらかける場合には、現像液をかける方向に依存した欠陥が発生する。例えば図３２（ｃ）の欠陥１００５のように、一軸方向に欠陥が発生する（欠陥１００５の右上部分では現像が行われているが、左下に向かうほど現像が不足する）などの現象が起こる。

これらのように、処理ユニット毎に欠陥に特徴をもっていることを利用して、これらを構成する特徴量と、特徴量の数値に対する欠陥分類結果の適合度とが関連付けられた情報、および欠陥分類結果に対する処理ユニットの適合度の情報（例えば図３２の欠陥１００１や１００２に対するコータユニットの適合度は高く、露光ユニットの適合度は低い）がデータベース部４１９に保存されている。特徴量の算出方法は、前述した特開２００３−１６８１１４号公報に開示されている。

欠陥分類部４１７は、欠陥抽出部４１１によって検出された欠陥について、欠陥の特徴量となる欠陥の形状、縦横比、ウェハに対する位置、ウェハに対する方向性、ウェハ上に形成されるチップとの依存性等の情報を計測する。欠陥分類部４１７は、これらの計測情報と、データベース部４１９によって予め記憶されている経験則情報とに基づいて、特定の欠陥に対する適合度（分類確率）を計算する。また、相関性検出部４１８は、欠陥分類部４１７によって分類された欠陥の分類結果と、データベース部４１９によって予め記憶されている経験則情報とに基づいて、その欠陥を発生させている処理ユニットの確率（特定の処理ユニットについて、異常によりその処理ユニットがその欠陥を発生させている確率）を計算する。

以下、図３３を参照し、本実施形態でのフォトリソ製造装置３０２による処理の流れを説明する。まず、コータユニット、露光ユニット、およびデベロッパユニットが順にウェハの処理を行う（ステップＳ１１１）。続いて、検査ユニットが検査を行う。検査結果が検査制御部３２０に通知され、検査制御部３２０では欠陥抽出部４１１が欠陥を抽出する（ステップＳ１１２）。装置制御部４０７は欠陥抽出部４１１からの欠陥抽出の結果を受け、ウェハに欠陥が存在したか否かを判定する（ステップＳ１１３）。

ウェハに欠陥がなければ、処理はステップＳ１２３に遷移する。また、欠陥が発生した場合、欠陥分類部４１７は欠陥分類処理を行い、特定の欠陥についての分類確率を算出する（ステップＳ１１４）。欠陥分類部４１７から欠陥分類結果が入力されると、相関性検出部４１８は分類確率と第１の閾値を比較し、分類確率が第１の閾値以上であるか否か（分類確率が非常に高いか否か）を判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ１１５）。分類確率が第１の閾値以上であった場合には、処理はステップＳ１２０に遷移する。

また、分類確率が第１の閾値未満であった場合には、相関性検出部４１８は相関性検出処理を行い、欠陥を発生した処理ユニットの確率を算出する（ステップＳ１１６）。続いて、相関性検出部４１８は処理ユニットの確率と第２の閾値を比較し、確率が第２の閾値以上であるか否か（欠陥と処理ユニットの間の相関性が非常に高いか否か）を判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ１１７）。確率が第２の閾値以上であった場合には、処理はステップＳ１２０に遷移する。

また、確率が第２の閾値未満であった場合には、相関性検出部４１８は処理ユニットの確率と第３の閾値（第２の閾値＞第３の閾値）を比較し、確率が第３の閾値以上であるか否か（欠陥と処理ユニットの間の相関性が中程度であるか否か）を判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ１１８）。確率が第３の閾値未満であった場合には、処理はステップＳ１２２に遷移する。また、確率が第３の閾値以上であった場合には、相関性検出部４１８は分類確率と第４の閾値（第１の閾値＞第４の閾値）を比較し、分類確率が第４の閾値以上であるか否か（分類確率が中程度であるか否か）を判定し、判定結果を装置制御部４０７に通知する（ステップＳ１１９）。

分類確率が第４の閾値未満であった場合には、処理はステップＳ１２０に遷移する。また、分類確率が第４の閾値以上であった場合には、装置制御部４０７は、相関性検出部４１８から通知された処理ユニットを停止させて使用を禁止する制御を行い、それ以降のウェハを別のユニットで処理するようにシーケンスを変更する（ステップＳ１２０）。

続いて、表示部４１５は、装置制御部４０７の制御に従って、装置管理者に装置の異常を通知すると共に、ウェハの欠陥状況を通知するための表示を行う（ステップＳ１２１，Ｓ１２２）。最後に、装置制御部４０７は、全てのウェハについて処理を行ったか否かを判断し（ステップＳ１２３）、未処理のウェハが残っている場合には、ステップＳ１１１に制御を移す。全てのウェハの処理が終了するまで、これらの処理が繰り返される。

なお、上記の例では、欠陥分類結果に対する処理ユニットの確率を使用しているが、処理ユニットの状態を監視する専用の検査ユニットによる測定および判断の結果に対する処理ユニットの確率を使用しても構わない。例えばコータユニットの後段に膜厚計を設置してレジストの膜厚の測定結果を得る。この測定結果から図３２の欠陥１００１等の形状を検出し、検出結果に基づいて処理ユニットの確率を算出すればよい。

また、露光ユニットの後段に線幅測定器を設置して、パターンの線幅で評価を行ったり、デベロッパユニットの後段に分光計を設置して、ベークによるレジスト特性変化を測定した結果から評価を行ったりする等の方法を用いてもよい。各処理ユニットの前段や後段に検査ユニットを設置することにより、その処理ユニットが欠陥の発生原因であった場合に、その処理ユニットの確率をより一層高めることが可能となる。また、これら複数の検査結果と相関性評価の結果から欠陥発生ユニットを特定しても構わない。

上述したように、本実施形態によれば、欠陥分類結果と相関性評価の両者の結果から処理ユニットの異常を検出することにより、判定の信頼度が向上すると共に、早期に異常ユニットを止めることが可能となる。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について詳述してきたが、具体的な構成はこれらの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、基板の検査方式をマクロ検査としていたが、マクロ検査に限定されることはなく、顕微鏡を使ったミクロ検査等にも適用することが可能である。

本発明の第１の実施形態による欠陥判定システムと各製造装置の全体構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態において、検査情報統合部によって統合された情報のフォーマットを示す参考図である。 本発明の第１の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査装置の処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査結果管理部の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査結果管理部の処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における被検査対象（ウェハ基板）の構成を説明するための参考図である。 本発明の第１の実施形態における欠陥発生の一例（ショット単位で黒欠陥が発生）を示す参考図である。 本発明の第１の実施形態における周期性の推定に用いるχ²分布を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態における周期性の推定に用いるχ²検定のモデルを示すグラフである。 本発明の第１の実施形態における１ロット内の検査ウェハ画像を示す参考図である。 本発明の第１の実施形態における欠陥情報の内容を示す参考図である。 本発明の第２の実施形態による欠陥判定システムと各製造装置の全体構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査装置の処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態による欠陥判定システムが備える複数基板検査結果管理・判定部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態による欠陥判定システムが備える複数基板検査結果管理・判定部の処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における欠陥情報の内容を示す参考図である。 本発明の第３の実施形態による欠陥判定システムと各製造装置の全体構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査画像取得装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態による欠陥判定システムが備える基板検査処理部の構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態によるフォトリソ製造装置（基板処理システム）の構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態によるフォトリソ製造装置が備える検査ユニットおよび検査制御部の構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態における統計手法を説明するための参考図である。 本発明の第４の実施形態における統計手法を説明するための参考図である。 本発明の第４の実施形態における処理ユニットと欠陥発生との相関性を検出する方法を説明するための参考図である。 本発明の第４の実施形態における処理ユニットと欠陥発生との相関性を検出する方法を説明するための参考図である。 本発明の第４の実施形態における処理ユニットと欠陥発生との相関性を検出する方法を説明するための参考図である。 本発明の第４の実施形態によるフォトリソ製造装置の処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態によるフォトリソ製造装置の処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第５の実施形態によるフォトリソ製造装置が備える検査制御部の構成を示すブロック図である。 本発明の第５の実施形態における欠陥の分類方法を説明するための参考図である。 本発明の第５の実施形態によるフォトリソ製造装置の処理の手順を示すフローチャートである。 従来の半導体製造の前工程を示す模式工程図である。

符号の説明

１，１０１，２０１Ａ・・・欠陥判定システム、５，１０５・・・製造工程管理部、６，１０６・・・基板検査装置、７・・・基板検査結果管理部、１１，２１１，４０７・・・装置制御部、２１，２２１，４１１・・・欠陥抽出部、２２，４１２，４１７・・・欠陥分類部、２３・・・欠陥分類ルール記憶部、３２，１１１，２３２・・・単一対象内欠陥周期推定部、３４・・・複数対象内欠陥周期推定部、３５・・・製造工程異常判定部、１０７・・・複数基板検査結果管理・判定部、１１２・・・単一対象内製造工程異常判定部、２０６Ａ・・・基板検査画像取得装置、２０７Ａ・・・基板検査処理部、３０２・・・フォトリソ製造装置、３１２，３１３・・・デベロッパユニット、３１４，３１５・・・検査ユニット、３２０・・・検査制御部、３２１・・・コータ・デベロッパ制御部、３２２・・・露光制御部、４１３，４１８・・・相関性検出部、４１９・・・データベース部

Claims (15)

1. 被検査対象を撮像し、画像情報を生成する撮像手段と、
   前記撮像手段によって生成された前記画像情報に基づいて前記被検査対象の欠陥を抽出し、個々の前記欠陥の特徴に関する欠陥情報を生成する欠陥抽出手段と、
   前記欠陥情報、前記画像情報、および前記被検査対象に関する情報に基づいて、前記被検査対象における欠陥の周期性を推定する欠陥周期推定手段と、
   前記欠陥周期推定手段によって推定された結果に基づいて製造工程の異常の有無を判定する製造異常判定手段と、
   を備えたことを特徴とする欠陥判定システム。
2. 前記欠陥周期推定手段は、同一の前記被検査対象において繰り返し発生している欠陥の周期性を推定することを特徴とする請求項１に記載の欠陥判定システム。
3. 前記被検査対象に関する情報は、前記被検査対象上に設けられた１以上の検査領域の区画を示し、前記欠陥周期推定手段は、前記検査領域の区画を単位として欠陥の周期性を推定することを特徴とする請求項２に記載の欠陥判定システム。
4. 前記欠陥周期推定手段は、複数の前記被検査対象にわたって繰り返し発生している欠陥の周期性を推定することを特徴とする請求項１に記載の欠陥判定システム。
5. 前記欠陥情報を用いて前記欠陥の分類を行う第１の欠陥分類手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかの項に記載の欠陥判定システム。
6. 前記欠陥情報は、前記被検査対象における欠陥の質に関する情報を有することを特徴とする請求項５に記載の欠陥判定システム。
7. 前記欠陥情報は、前記被検査対象上に設けられた最小の検査領域の区画に対する合否の判定結果を含むことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかの項に記載の欠陥判定システム。
8. 前記製造工程で前記被検査対象の処理を行った製造装置の識別情報を取得し、前記被検査対象の前記欠陥情報と関連付ける製造装置識別情報取得手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれかの項に記載の欠陥判定システム。
9. 前記欠陥周期推定手段は、任意の前記欠陥情報に関連付けられた前記製造装置の識別情報を用いて欠陥の周期性を推定することを特徴とする請求項８に記載の欠陥判定システム。
10. 前記欠陥周期推定手段は、前記欠陥情報に対して統計的仮説検定を行い、検定で棄却されない情報がある場合に周期性があると判断することを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれかの項に記載の欠陥判定システム。
11. 前記製造異常判定手段は、前記欠陥周期推定手段によって、欠陥の周期性があると推定された場合に、前記製造工程に異常がある旨の判定結果を出力することを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれかの項に記載の欠陥判定システム。
12. 請求項１〜請求項１１のいずれかの項に記載の欠陥判定システムを備えると共に、
    前記欠陥抽出手段によって抽出された前記被検査対象の欠陥と、前記製造工程で前記被検査対象の処理を行った製造装置との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記製造装置を特定する相関性検出手段と、
    前記相関性検出手段によって特定された前記製造装置を回避するように、各製造装置に割り当てる処理条件を変更する処理条件変更手段と、
    を備えたことを特徴とする基板処理システム。
13. 欠陥の特徴量と欠陥の分類結果とが関連付けられた欠陥分類情報を記憶する記憶手段と、
    前記欠陥情報と前記欠陥分類情報とに基づいて前記欠陥の分類を行う第２の欠陥分類手段と、
    をさらに備え、
    前記相関性検出手段は、前記第２の欠陥分類手段による前記欠陥の分類結果に基づいて、前記被検査対象の欠陥と前記製造装置との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記製造装置を特定することを特徴とする請求項１２に記載の基板処理システム。
14. 請求項１〜請求項１１のいずれかの項に記載の欠陥判定システムを備えると共に、
    前記欠陥抽出手段によって抽出された前記被検査対象の欠陥と、前記製造工程で前記被検査対象の処理を行った製造装置内の部品との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記製造装置内の部品を特定する相関性検出手段と、
    前記相関性検出手段によって特定された前記製造装置内の部品を回避するように、各製造装置に割り当てる処理条件を変更する処理条件変更手段と、
    を備えたことを特徴とする基板処理システム。
15. 請求項１〜請求項１１のいずれかの項に記載の欠陥判定システムを備えると共に、
    前記欠陥抽出手段によって抽出された前記被検査対象の欠陥と、前記製造工程における前記被検査対象の処理方法との相関性を検出し、検出した前記相関性に基づいて、異常が発生している前記処理方法を特定する相関性検出手段と、
    前記相関性検出手段によって特定された前記処理方法を回避するように、各製造装置に割り当てる処理条件を変更する処理条件変更手段と、
    を備えたことを特徴とする基板処理システム。
    
    

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