JP2012042390A - 欠陥検査装置および欠陥検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】低コストな欠陥検査装置を提供する。
【解決手段】実施形態の欠陥検査装置は基板表面又は膜表面に製造過程で発生した複数の欠陥を検出する検出手段４０と検出手段に検出された複数の欠陥を位置に基づいて欠陥群に分類するクラスタリング手段４１と欠陥群及び欠陥に識別情報を付与する識別情報付与手段４２と欠陥群及び欠陥の位置情報を識別情報付与手段が付与した識別情報と共に保持する記憶手段３４を備える。さらに実施形態の欠陥検査装置は欠陥群及び欠陥から２つを選択して直線を引きそのなかで傾きの差が所定範囲内である直線の上の欠陥群及び欠陥を同一グループに属するとして同一のラベルを付けて位置情報及び識別情報と共に記憶手段に保持するグルーピング手段４２とグループ毎にそこに属する欠陥群及び欠陥の中から２つ以上の欠陥群または欠陥についての位置情報を残して他の位置情報は記憶手段から削除する削除手段４２を備える。
【選択図】図６

Description

本発明の実施の形態は、半導体装置の欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。

半導体デバイスを形成するウェハ（半導体基板）の製造工程において異物および欠陥の検査は製品歩留まりに大きな影響を与えるものである。特にウェハ全面の欠陥の種類と分布を把握することが歩留まり予測精度や欠陥対策の優先順位をつけるために必要な因子である。一般に欠陥の抽出は複数取得した画像による比較検査方式が用いられている。

特開２００８−２６８２３２号公報 特許第２９８６８６８号公報

しかし、欠陥要素が複数の場所に大量にかつ不連続に存在した場合、距離だけでは同じ種類の欠陥として認識することはできない。どのような座標に分布しているかの情報をあわせて判断しそれらの欠陥も別の種類の欠陥としてカウントしなければならない。従って、欠陥個数は増加し、画像処理の演算量が膨大となり処理時間が長くなる。従って、欠陥検査のために高コストで大規模な画像処理システムを構築しなければならないという問題があった。

実施の形態の欠陥検査装置は、半導体基板の表面或いは当該基板上に形成された膜の表面に製造過程で発生した複数の欠陥を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された複数の前記欠陥を位置に基づいて欠陥群に分類するクラスタリング手段と、前記欠陥群および前記欠陥に識別情報を付与する識別情報付与手段と、前記欠陥群および前記欠陥の位置情報を前記識別情報付与手段が付与した識別情報と共に保持する記憶手段を備える。さらに、実施の形態の欠陥検査装置は、前記欠陥群および前記欠陥から２つを選択して直線を引き、複数本引かれた前記直線のなかで傾きの差が所定範囲内である前記直線の上の前記欠陥群および前記欠陥は同一のグループに属するとして同一のグループラベルを付けて前記位置情報および前記識別情報と共に前記記憶手段に保持するグルーピング手段と、前記グループ毎に、当該グループに属する前記欠陥群および前記欠陥の中から２つ以上の前記欠陥群または前記欠陥についての前記位置情報を残して、他の位置情報は前記記憶手段から削除する削除手段を備える。

図１は差画像に基づいた欠陥検出技術を説明する図であり、図１（ａ）は被検査画像、図１（ｂ）は参照画像、図１（ｃ）は差画像、図１（ｄ）は複数の欠陥を同一欠陥と判定した図をそれぞれ示す。 図２は、ウェハ上のスクラッチ欠陥を示す図である。 図３は、本実施の形態の欠陥検査装置の構成を示す図である。 図４は画像比較について説明した図であり、図４（ａ）は画像α、図４（ｂ）は画像β、図４（ｃ）は差画像（α−β）をそれぞれ示す。 図５は、差画像の輝度差毎の画素数分布を示した図である。 図６は、信号処理部の内部の構成を示す図である。 図７は、検出された複数の欠陥（群）の検査エリア内での分布を示す図である。 図８は、クラスタ処理部Ｂが実行するクラスタ処理を示すフローチャートである。

以下に説明する実施形態の前提となる技術について最初に述べる。一例として図１にその手順を示す。図１（ａ）の被検査画像の欠陥２１と図１（ｂ）の参照画像との画素ごとの差をとる処理を行い所定の閾値より大きな画素値をもつ画素を差画像である図１（ｃ）の欠陥２２として検出するものである。

しかしウェハ（半導体基板）の表面ラフネスや検査装置のノイズ（ステージ振動、検出器の電気的なノイズ等）により処理前に一般的な平均化フィルタを実施しても１つの欠陥が複数の近接した欠陥として検出されることがある。また近年微細化によりプロセスの難易度があがり半導体基板の表面および基板上に形成された膜の表面に発生する欠陥はシステマティック欠陥の比重が高まってきている。システマティック欠陥の特徴として欠陥の位置の分布において一部に固まっていたり、ウェハ外周部に位置が局在することがある。

システマティック欠陥が発生すると１つの欠陥種のみが大量に欠陥として検出される。従って欠陥個数が多くなるため、検査装置の負荷は増大し、また観察作業は総欠陥数の中からのサンプリング観察となり他の少数の致命的な欠陥種は比率が少ないためサンプリング観察では見逃すリスクがある。その場合欠陥種ごとの個数の正しい把握や欠陥の観察作業（光学顕微鏡や電子顕微鏡を使ったシステムが用いられる）を効率よく行うことができない。上記の解決法として従来は別々のものとして検出された複数の欠陥が所定の距離以内であれば、これら複数の欠陥を図１（ｄ）のように同一の欠陥２３と判定していた。

しかし、図２に示すようにウェハ上のCMPプロセスのスクラッチ欠陥２４のような欠陥要素がたとえ直線状であっても複数の場所に大量にかつ不連続に存在した場合、距離だけでは同じ種類の欠陥として認識することはできない。または同じ原因で直線状に欠陥が分布していても検査装置の精度のばらつきで直線状に検出できないため１つの欠陥として認識することが出来ない。

以下に添付図面を参照して、本発明の実施の形態にかかる欠陥検査装置および欠陥検査方法について詳細に説明する。なお、これらの実施の形態により本発明が限定されるものではない。

（実施の形態）
図３は本実施の形態の欠陥検査装置１００の構成を示す。検査を行うウェハ２５を搭載するステージ２６、ウェハ２５に検査光２７（または電子ビーム）を照射する照射部２８、反射光２９を検出する検出部３０、その検出信号を処理する信号処理部３１、処理された信号を表示するモニタ３２、装置を制御する制御ＰＣ３３、検査レシピや検査結果などを記憶しておく記憶部３４から構成されている。

図３では省略しているが照射部２８からウェハ２５までの間には光学レンズ（電子ビームの場合は電磁レンズ）が構成されている。次に本構成の欠陥検査装置１００で画像を取得する手順を説明する。オペレータが検査したいウェハの種類からあらかじめ記憶させておいたウェハの種類ごとの検査レシピを記憶部３４から制御ＰＣ３３にて選択する。次に欠陥検査装置１００は記憶部３４に記憶させて置いた検査レシピに基づき、あらかじめ検査したいウェハ２５の位置にステージ２６を移動させて検査光２７をウェハ２５に照射する。

ウェハ２５上で反射した反射光２９は検出部３０にて信号として検出される。次にステージ２６を次に検査したい箇所に移動させて同様の動作を繰り返す。この際ステージ２６を移動させながら検査光を照射する動作をステージ２６を停止させずに連続的に繰り返していくことも可能である。検出部３０にはいった信号は信号処理部３１に転送され所定の処理を行い、モニタ３２で検査結果として表示される。そして記憶部３４に検査結果として記憶される。

次に画像比較について詳細の説明を行う。上記の方法により２箇所の同様のパターンの画像を取得したものを図４に示す。図４（ａ）の画像α、図４（ｂ）の画像βと２枚の画像をそれぞれ比較する場合図４（ｃ）の差画像は画像αから画像βを同一箇所の画素の輝度の差を算出したものとなる。ここでは画像αに欠陥３５があるものと仮定する。

図４（ｃ）の差画像では欠陥３５の位置だけ輝度の差が発生しかつノイズがないとすると図４（ａ）の画像αと全く等しくなる。図４（ｃ）の差画像について輝度差の絶対値ごとに欠陥個数を集計して横軸に輝度差の絶対値、縦軸に各画素の輝度差の絶対値ごとの個数で表すとグラフ図５を作成することができる。すると欠陥でない部分３６に対して欠陥部分３８はグラフ上で分離している。この欠陥部分３８を検出するような輝度差の絶対値の閾値３７を設けることで欠陥３５を検出することが出来る。この手法によれば、ウェハ２５の上に何らかの膜が形成されていた場合においても、当該膜表面の欠陥が同様に検出可能であり、以下の説明も同様である。またパターンのばらつきによる形状の微小な変化に対しても隣接するパターンと比較することでばらつきを誤って検出することはない。

次に信号処理部３１の内部の構成を図６に説明する。信号処理部３１は、信号フィルター部３９、欠陥検出部４０、クラスタ処理部Ａ４１、クラスタ処理部Ｂ４２、欠陥分類部４３で構成されている。検出部３０から信号処理部３１の中に送られてきた信号は信号フィルター部３９にてノイズを除去する前処理を行う。フィルター方法は画像処理で一般的な平均化処理等を画像に応じて選択できるようになっている。一般的な処理としては微分処理、二値化、平滑化処理等がありノイズに応じて最適なものを用いればよい。ノイズを除去した信号を欠陥検出部４０に送り先に述べたように画像比較法により欠陥が検出される。

この際比較する画像は検査ウェハ内の所定の部分か他のウェハの同一パターンの部分を記憶しておいた画像やあるいは設計パターンを用いても良い。検出された欠陥はクラスタ処理部Ａ４１にて所定の距離あるいは画素数以下の距離の欠陥は同一欠陥（群）とするクラスタリング処理が実施される。このクラスタリング処理と並行して欠陥分類部４３にて欠陥の特徴量（輝度、画素数、形状等）を基に分類することができる。分類ができれば必要でない欠陥についての情報を記憶部３４から削除したり、クラスタリングする場合に欠陥の特徴量をもとに実施することも可能である。

クラスタ処理部Ａ４１が上記クラスタリング処理を行った後の欠陥（群）の様子を図７に示す。図７は検出された複数の欠陥（群）の検査エリア内での分布を示す。この後、図８に示すフローチャートに従って、クラスタ処理部Ｂ４２にて以下に説明するクラスタ処理を行う。まず全ての欠陥（群）に対して欠陥（群）１、２、３、・・・、１２（＝ｎ）と欠陥番号（識別情報）を付与するナンバリング（識別情報付与）処理を行う（ステップＳ１）。これらの欠陥（群）の位置情報は、上記付与された欠陥番号と共に記憶部３４に保持される。次に、ｉの初期値をｉ＝１と初期化する（ステップＳ２）。

次いで、ステップＳ３において、欠陥（群）１を起点に欠陥（群）２〜１２まで直線を引きその傾きを算出する。この直線は、例えば、欠陥群ならばその重心、単一の欠陥ならばそれを点とみなして、そこを通るように引けばよい。ステップＳ３では、一般に、欠陥（群）のうちグループ番号がついていない欠陥のみに線を引きその傾きを算出する。ｉ＝１の場合は、グループ番号が付与された欠陥（群）はまだ無いので、全ての欠陥（群）２〜１２まで直線を引きその傾きを算出することになる。

次に、ステップＳ４に進み、ステップＳ３で求めたそれぞれの直線の傾きの差（の絶対値）をそれぞれ求め、あらかじめ設定した所定の値の範囲内にあれば、そのような条件をみたす直線同士を同一グループとする。図７の例で言えば、太線で結ばれた欠陥（群）、（欠陥（群）１，３，６）及び（欠陥（群）７，８，９，１０，１１，１２）がそれぞれ同一のグループに属していることになる。そして、同一のグループに属する直線上のそれぞれの欠陥（群）は、同一の原因による欠陥（群）とみなして、同一グループに属すことを示す同じグループ番号（ラベル）をつける。このグループ番号（ラベル）はステップＳ１で付与された欠陥番号と共に各欠陥（群）の位置情報に付与されて記憶部３４に保持される。

そして、ステップＳ５に進み、同一のグループ番号（ラベル）が付与された同一グループの欠陥（群）の座標のうち、代表的な２つ以上の欠陥（群）を残して、他の情報は記憶部３４から消去する。例えば、欠陥番号が一番小さい欠陥（群）と一番大きい欠陥番号の欠陥（群）以外の情報は記憶部３４から消去する。

この後、ｉ＝ｉ＋１とｉをインクリメントし（ステップＳ６）、ステップＳ７に進む。ステップＳ７で、ｉがｎ（欠陥番号の最大値）未満ならば（ステップＳ７、Ｎｏ）、ステップＳ３に進んで、欠陥ｉを起点に同じようにｉ＋１から１２（＝ｎ）までの欠陥のうちグループ番号がついていない欠陥のみに線を引きその傾きを算出する。

以上のループを、ステップＳ７でｉがｎ（欠陥番号の最大値）以上（ステップＳ７、Ｙｅｓ）となるまで繰り返して、全欠陥（群）について実施することでグルーピングが終了する。なお欠陥群同士の傾きを算出した際に設計データを用いてパターンの主な方向性にそった傾きが同一欠陥であると判断することも可能である。ここでいう主な方向性とは例えばラインパターンであればパターン輪郭線がある方向に多いことから自動的に算出することができる方向を示す。

上記実施の形態により直線にほぼ沿って分布しているシステマティックな原因で発生する同一の欠陥種による欠陥（群）を大量に検出してもグルーピングされた後に、欠陥（群）を記憶部３４から削減できるので記憶部３４の記憶容量を少なくすることが可能である。そのため多発している同じ欠陥種以外の少数個数である欠陥の見落としを防ぐことが可能となる。

即ち、上記欠陥検査方法を用いた欠陥検査装置により、同一種類の欠陥（群）により欠陥（群）の個数が増大し、記憶手段の記憶容量を超過するオーバーフローを回避して検査することが可能となるためウェハ全面（或いはウエハ上に形成された膜全面）の欠陥の分布を検査装置の記憶部や画像処理部に負荷をかけずに求めることができるようになる。

上述したように、システマティック欠陥による広範囲におよぶ欠陥は主にその発生原因から直線状に分布することが多い。それは微細化が進むため配線や穴にそって欠陥が存在するため直線性が高くなるのである。従って欠陥の発生する座標がある程度処理が進むと次に同一の欠陥がどの位置に出るかが予測可能となる。上記実施の形態においては、この事実を利用することにより、簡易なアルゴリズムを使用して複雑な画像処理計算をすることなく所定の誤差範囲内のものを同一欠陥と判定することができる。

以上説明したように、上記実施の形態によりシステマティックな多数の欠陥を高速にかつ簡易的に分類（以後カテゴライズ）することが可能となる。従って、欠陥検査する装置において同じ原因で発生した欠陥を欠陥座標を用いて高速かつ容易に欠陥を分類することが可能となる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１〜１２、２１〜２４、３５ 欠陥（群）、２５ ウェハ、２６ ステージ、２７ 検査光、２８ 照射部、２９ 反射光、３０ 検出部、３１ 信号処理部、３２ モニタ、３３ 制御ＰＣ、３４ 記憶部、３６ 欠陥でない部分、３７ 閾値、３８ 欠陥部分、３９ 信号フィルター部、４０ 欠陥検出部、４１ クラスタ処理部Ａ、４２ クラスタ処理部Ｂ、４３ 欠陥分類部、Ｓ１〜Ｓ７ ステップ。

Claims (5)

1. 半導体基板の表面或いは当該基板上に形成された膜の表面に製造過程で発生した複数の欠陥を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された複数の前記欠陥を位置に基づいて欠陥群に分類するクラスタリング手段と、
   前記欠陥群および前記欠陥に識別情報を付与する識別情報付与手段と、
   前記欠陥群および前記欠陥の位置情報を前記識別情報付与手段が付与した識別情報と共に保持する記憶手段と、
   前記欠陥群および前記欠陥から２つを選択して直線を引き、複数本引かれた前記直線のなかで傾きの差が所定範囲内である前記直線の上の前記欠陥群および前記欠陥は同一のグループに属するとして同一のグループラベルを付けて前記位置情報および前記識別情報と共に前記記憶手段に保持するグルーピング手段と、
   前記グループ毎に、当該グループに属する前記欠陥群および前記欠陥の中から２つ以上の前記欠陥群または前記欠陥についての前記位置情報を残して、他の位置情報は前記記憶手段から削除する削除手段と、
   を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
2. 前記検出手段は画像比較による輝度差を閾値処理して行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
3. 前記検出手段により検出された複数の前記欠陥を輝度、画素数、または形状に基づいてあるいは設計データに基づいて分類する欠陥分類手段を
   さらに備えることを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
4. 半導体基板の表面或いは当該基板上に形成された膜の表面に製造過程で発生した複数の欠陥を検出する検出ステップと、
   前記検出ステップにより検出された複数の前記欠陥を位置に基づいて欠陥群に分類するクラスタリングステップと、
   前記クラスタリングステップの後に前記欠陥群および前記欠陥に識別情報を付与する識別情報付与ステップと、
   前記欠陥群および前記欠陥の位置情報を前記識別情報付与ステップで付与した識別情報と共に記憶手段に記憶させるステップと、
   前記欠陥群および前記欠陥から２つを選択して直線を引き、複数本引かれた前記直線のなかで傾きの差が所定範囲内である前記直線の上の前記欠陥群および前記欠陥は同一のグループに属するとして同一のグループラベルを付けて前記位置情報および前記識別情報と共に前記記憶手段に記憶させるグルーピングステップと、
   前記グループ毎に、当該グループに属する前記欠陥群および前記欠陥の中から２つ以上の前記欠陥群または前記欠陥についての前記位置情報を残して、他の位置情報は前記記憶手段から削除するステップと、
   を備えることを特徴とする欠陥検査方法。
5. 前記検出ステップは画像比較による輝度差を閾値処理して行う
   ことを特徴とする請求項４に記載の欠陥検査方法。

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