JP3796101B2 - 異物検査装置および方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、異物検査装置および方法、特に、被検査面上の微小異物や凹凸傷やスクラッチなどの欠陥を高感度で検出する異物検査装置および方法に関し、例えば、半導体ウェハ(以下、ウェハという)、マスク、レチクル、ガラス基板などの表面に付着した異物や凹凸傷やスクラッチなどの欠陥を検出して、その異物や欠陥のサイズ(粒径)、形状などを検査する異物検査装置および方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
半導体集積回路(例えば、IC)などの製造過程において、ウェハの表面、あるいは半導体領域、絶縁領域、電極、配線などを形成する各種パターンに異物が付着すると、ICの性能が劣化するため、パターン形成後に異物検査装置によってウェハ表面の異物有無の検査がなされる。
【0003】
ところで、ICを高歩留りで製造するためには、ウェハ表面に付着した異物を検出して、その異物のサイズ(粒径)、形状などを検査し、各種半導体製造装置や工程の清浄度を定量的に把握し、製造プロセスを的確に管理する必要がある。従来、異物のサイズ、形状などを検査する異物検査装置として、例えば、特開平11−51622号公報に示された装置がある。
【0004】
上記の従来知られた異物検査装置は、ウェハ表面にレーザ光を斜方照射し、該ウェハ表面の付着異物の凹凸による散乱光を検出し、該散乱光の検出データに基づきウェハ上のパターンの同一性を判定して、該パターン以外を異物として検出する。次に、異物を検出した部分を撮像装置により撮像し、該撮像装置による画像データから異物画像を抽出し、該抽出異物画像に基づき異物のサイズ、形状を測定する。しかしながら、上記の異物検査装置においては、異物検査後に、異物部分を撮像装置により撮像し、該撮像装置の画像データから抽出した抽出異物画像に基づいて異物のサイズ、形状を測定するため、撮像装置の動作時間分、ウェハの異物有無の検査を行うことができなくなることから、スループットが低下してしまう。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記の点に鑑みて為されたものであり、被検査物表面の異物検査にあたって異物のサイズ(粒径)を判定もしくは推定できる異物検査装置および方法を提供することを目的とする。また、被検査物表面の異物検査にあたって異物の形状を判定もしくは推定できる異物検査装置および方法を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る異物検査装置は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する検出手段と、前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出データを出力する異物判定手段と、前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する演算手段と、前記演算手段で求めた各グループ毎の異物画素数に基づき、当該グループに対応する単位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行う判定手段とを具えることを特徴とする。これによれば、1つの単位領域内に存在する異物を1つの異物とみなしてそのサイズを推定することができるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物のサイズ(粒径)を判定もしくは推定できる。
【0007】
本発明は、上記のような装置の発明として構成することができるのみならず、方法の発明として構成することができる。すなわち、本発明に係る異物検査方法は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する工程と、前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出データを出力する工程と、前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する工程と、前記各グループ毎の異物画素数に基づき、当該グループに対応する単位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行う工程とを含むことを特徴とする。このような構成の異物検査方法においても、1つの単位領域内に存在する異物を1つの異物とみなしてそのサイズを推定することができるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことなく、異物のサイズ(粒径)を判定もしくは推定できる。
【0008】
また、本発明に係る異物検査装置は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する検出手段と、前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出データを出力する異物判定手段と、前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する演算手段と、前記各グループ毎の前記異物抽出データの前記各単位領域における各画素毎の異物検出レベルの和を算出する手段と、前記異物検出レベルデータの和と前記異物画素数の相関性に基づき、当該グループに対応する単位領域における異物の形状を推定する判定手段とを具えることを特徴とする。これによれば、1つの単位領域内に存在する異物を1つの異物とみなしてその形状を推定することができるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物の形状を判定もしくは推定できる。
【0009】
本発明は、上記のような装置の発明として構成することができるのみならず、方法の発明として構成することができる。すなわち、本発明に係る異物検査方法は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する工程と、前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出データを出力する工程と、前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する工程と、前記各グループ毎の前記異物抽出データの前記各単位領域における各画素毎の異物検出レベルの和を算出する工程と、前記異物検出レベルデータの和と前記異物画素数の相関性に基づき、当該グループに対応する単位領域における異物の形状を推定する工程とを含むことを特徴とする。このような構成の異物検査方法においても、1つの単位領域内に存在する異物を1つの異物とみなしてその形状を推定することができるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことなく、異物の形状を判定もしくは推定できる。
【0010】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に従って本発明に係る異物検査装置および方法を説明する。
図1において、異物検査装置Aは、ウェハ1を載置するXY移動機構2と、光ビーム照射手段3と、駆動制御手段4と、受光光学系5と、散乱光検出センサ6と、異物判定部7と、グルーピング処理部8と、メモリ9と、CPU10とを有する。ウェハ1は、図1(a)に示すように、回路パターンを形成したICチップ1aを表面に多数有するパターン付ウェハであり、XY移動機構2のXYテーブル2a上に固定されている。ウェハ1の表面には所定の低角度で光ビーム照射手段3(例えばレーザ光照射手段)からスポット状のレーザ光Lが斜方照射される。XY移動機構2は、XYテーブル2aが駆動制御手段4によりX方向およびY方向に移動されることによって、レーザ光Lに対しICチップ1a領域全域を走査させる。ウェハ1の表面にレーザ光Lが斜方照射されると、該ウェハ1表面の図示しない付着異物および回路パターンから暗視野下の散乱光が発生する。詳しくは、ウェハ1表面の平滑面に付着異物や回路パターンがあると、その付着異物や回路パターンの凹凸によってレーザ光Lが乱反射して散乱する。付着異物や回路パターンで乱反射した散乱光は受光光学系5の図示しない集光レンズによって散乱光検出センサ6に集光される。
【0011】
散乱光検出センサ6は、レーザ光Lの走査方向(図示の例ではY方向)にライン状に配列した多数の各画素(固体撮像光電変換素子)を有し、該各画素が受光光学系5を介して散乱光を受光し、所定の複数画素(例えば8画素)からなるデジタルの検出データD1を異物判定部7に出力する。異物判定部7では、散乱光検出センサ6からの検出データD1に基づいてウェハ1上の異物を判定し、異物抽出データD2をグルーピング処理部8に画素毎に出力する。すなわち、散乱光検出センサ6の各画素からの検出データD1と、先に取り込んだ隣のICチップ1aの同一位置でのチップデータとを照合し、不一致の場合に該検出データを異物抽出データD2としてグルーピング処理部8に画素毎に出力する。すなわち、回路パターンは隣合うチップで同一のため、検出データD1の不一致部分が異物に相当し、回路パターンを排除した異物のみを示す異物抽出データD2を得る。例えば、異物抽出データにおいて、異物とみなされない画素のレベルは“0”であり、異物とみなされる画素はその散乱光の検出レベルに応じたレベルを得る。グルーピング処理部8では、検出画素計数部8bによって異物判定部7からの異物抽出データD2を所定画素数(例えば8×8画素)からなる単位領域毎にグループ分けし(図1(c)参照)、各グループ毎に該グループ内の検出画素数N(図示の例では黒塗り部分の都合6画素)を1個の異物Pの面積とみなして計数する。レベル最大値検出部8aでは、各グループ毎の異物抽出データD2の各画素毎の異物検出レベル(輝度レベル)を比較し、異物検出レベルの最大値Mを検出することで、その最大値Mを1個の異物Pの輝度情報としてみなす。図1(c)の例では、異物Pとみなされる6個の各画素のレベルが3,1,5,8,4,2であり、座標(4,4)のレベル“8”が最大値Mである。グルーピング処理部8は、上記の最大値検出処理および検出画素計数処理を実行するために構成された所要のハードウェア回路からなっており、これらの処理をリアルタイムに実行し、その最大値M(図1(c)の例では“8”)と検出画素数N(図1(c)の例では“6”)をメモリ9に格納する。CPU10は、グルーピング処理部8で求めた各グループ毎の検出画素数Nに基づき、当該グループに対応する単位領域における異物Pのサイズを推定する判定処理を行う。すなわち、CPU10では、メモリ9から検出画素数Nを取り込み、下記の(1)式で異物Pの面積Sを求め、(2)式に示すように異物Pを1つの円とみなして、その半径rを求める。なお、uは1画素に相当する面積である。
u(1画素の面積)×N(検出画素数)=S…(1)
S=u×N≒πr2 …(2)
∴r=√〔(u×N)/π〕
を算出する。例えば、u=4平方ミクロンとすると、図1(c)の場合、N=6であるから、上記の(2)式よりr=2.8ミクロンを算出する。このようにCPU10により推定された判定処理結果は例えば異物マップやヒストグラムなどの表示方法により図示しない表示手段(例えばディスプレイユニットやプリンタなど)に表示することができる。更に、必要に応じて、その算出結果と検査条件(レーザ光Lのパワー、ND(Neutral Density )フィルタ、偏光板)および予め粒径がわかっている不図示のPLS標準粒子(校正用標準粒子)の結果とを用いて、ウェハ1上に存在する異物Pの実際の粒径を求める。詳しくは、粒径を異にする多種類のPLS標準粒子について、レーザ光Lのパワー、NDフィルタおよび偏光板などの条件を変えて反射強度を測定したデータを記憶させておき、実際の異物検査で得られた算出結果と比較して、異物Pの実際の粒径を求める。なお、NDフィルタおよび偏光板は、例えば受光光学系5に設けられる。NDフィルタは、散乱光の透過率を適宜調整して散乱光検出センサ6で受光する散乱光を適度に減衰させることにより該散乱光検出センサ6の飽和を防止する。偏光板は、散乱光に含まれる所定の偏向成分(例えばS偏向成分)をカットし、他の偏向成分(例えばP偏向成分)を散乱光検出センサ6で受光できるようにするために使用される。
【0012】
図2に本発明に係る異物検査装置および方法の他の実施例を示す。なお、前述した異物検査装置と共通する部分には同じ符号を付して、その説明を省略する。本実施例の異物検査装置Aは、図2(a)に示すように、グルーピング処理部8において、レベル最大値検出部8aに代えて、異物レベル算出部8cが設けてある。異物レベル算出部8cでは、各グループ毎の異物抽出データD2の各画素毎の異物検出レベルの総和ΣQを求める。図1(c)の例では、異物Pとみなされる6個の各画素の異物検出レベルが3,1,5,8,4,2であり、それらの異物検出レベルの和“23”が総和ΣQである。グルーピング処理部8は、上記の異物レベル算出処理および検出画素計数処理を実行するために構成された所要のハードウェア回路からなっており、これらの処理をリアルタイムに実行し、その総和ΣQ(図1(c)例では“23”)と検出画素数N(図1(c)の例では“6”)をメモリ9に格納する。CPU10では、グルーピング処理部8で求めた各グループ毎の異物検出レベルの総和ΣQと検出画素数Nの相関性に基づき、当該グループに対応する単位領域における異物Pの形状を推定する判定処理を行う。散乱光測定方式の場合、画素単位の異物の凹凸が大きいほど検出レベルが大きく、異物が平坦なものほど検出レベルが小さい。このような画素単位の異物検出レベルの大小傾向から全体的な異物の形状(塊状であるか、又は平坦状であるか)をある程度類推することができる。また、複数画素からなる単位領域内における画素単位の異物の集まり具合や分散具合もしくは隣接した画素単位の異物同士の凹凸関係もしくは平坦さなどに応じて、該単位領域内の異物検出レベルの合計レベルがその異物画素数に対して相関性をもってくる。CPU10は、上記の散乱光測定方式における異物検出レベルの合計レベルと異物画素数の相関性に基づいて異物の形状を設定した異物形状判定テーブル10a(図2(b)参照)を用いて異物Pの形状を判定する。すなわち、CPU10は、メモリ9から異物検出レベルデータの総和ΣQと検出画素数Nを取り込み、異物形状判定テーブル10aの所定の検出画素数Nに対応する異物検出レベルの総和ΣQが所定のしきい値Rよりも小さい場合に平坦状異物と判定し、その異物検出レベルの総和ΣQが該しきい値Rよりも大きい場合には塊状異物と判定する。このようにCPU10により推定された判定処理結果は例えば異物マップやヒストグラムなどの表示方法により図示しない表示手段(例えばディスプレイユニットやプリンタなど)に表示することができる。なお、異物形状判定テーブル10aの特性はこれに限らない。また、異物レベル算出部8cでは、異物検出レベルの総和を求めたが、これに限らず、異物検出レベルの平均値を求めてもよい。その場合、異物形状判定テーブルを設けることなく、異物検出レベルの平均値とメモリから得る異物検出レベルとを単に比較するだけで異物の形状を推定もしくは判定することが可能となる。
【0013】
上述の各実施例に示した異物検査装置Aは、異物判定部7において、散乱光検出センサ6の検出データD1と比較されるチップデータに代えて、ICチップの設計パターンデータや標準パターンデータを用いてもよい。また、散乱光検出センサ6としては、ラインセンサに代えて、エリアセンサまたは撮像管などを用いてもよい。また、上述の実施例ではパターン付ウェハについて記述したが、パターンなしであってもよい。
【0014】
【発明の効果】
以上のとおり、本発明によれば、1つの単位領域内に存在する異物を1つの異物とみなしてそのサイズを推定することができるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物のサイズ(粒径)を判定もしくは推定できるという優れた効果を奏する。また、1つの単位領域内に存在する異物を1つの異物とみなしてその形状を推定することができるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物の形状を判定もしくは推定できるという優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明に係る異物検査装置の一実施例を示し、(a)は本例の異物検査装置の概要構成を示す概略図、(b)は同装置のデータ処理部のブロック図、(c)はデータ処理部での異物判定データの一例を示す図。
【図2】 本発明に係る異物検査装置の他の実施例を示し、(a)は本例の異物検査装置のデータ処理部のブロック図、(b)は異物形状判定テーブルの一例を示す図。
【符号の説明】
A 異物検査装置
1 ウェハ
3 光ビーム照射手段
6 散乱光検出センサ
7 異物判定部
8 グルーピング処理部
8a レベル最大値検出部
8b 検出画素計数部
8c 異物レベル算出部
9 メモリ
10 CPU
10a 異物形状判定テーブル
Claims (6)
- 被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する検出手段と、
前記検出データに基づき前記被検査物表面上の異物を判定し、異物抽出データを出力する異物判定手段と、
前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、該グループ分けされたグループ毎に、該グループ内に異物が存在する場合には、該異物とみなされる異物画素数を計数する演算手段と、
該演算手段で求めたグループ毎の異物画素数に基づき、当該グループ毎の前記単位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行う判定手段とを具える異物検査装置。 - 前記グループ毎の前記異物とみなされる画素毎の異物検出レベルに基づき前記各単位領域における代表的異物検出レベルデータを生成する手段を更に具える請求項1に記載の異物検査装置。
- 被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する検出手段と、
前記検出データに基づき前記被検査物表面上の異物を判定し、異物抽出データを出力する異物判定手段と、
前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、該グループ分けされたグループ毎に、該グループ内に異物が存在する場合には、該異物とみなされる異物画素数を計数し、さらに前記異物とみなされる画素毎の異物検出レベルデータの和を算出する演算手段と、
前記異物検出レベルデータの和と前記異物画素数の相関性に基づき、当該グループ毎の前記単位領域における異物の形状を推定する判定手段とを具える異物検査装置。 - 被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する工程と、
前記検出データに基づき前記被検査物表面上の異物を判定し、異物抽出データを出力する工程と、
前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、該グループ分けされたグループ毎に、該グループ内に異物が存在する場合には、該異物とみなされる異物画素数を計数する工程と、
前記グループ毎の異物画素数に基づき、当該グループ毎の前記単位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行う工程とを含む異物検査方法。 - 前記グループ毎の前記異物とみなされる画素毎の異物検出レベルに基づき前記各単位領域における代表的異物検出レベルデータを生成する工程を更に含む請求項4に記載の異物検査方法。
- 被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検出データを出力する工程と、
前記検出データに基づき前記被検査物表面上の異物を判定し、異物抽出データを出力する工程と、
前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、該グループ分けされたグループ毎に、該グループ内に異物が存在する場合には、該異物とみなされる異物画素数を計数し、さらに前記異物とみなされる画素毎の異物検出レベルデータの和を算出する工程と、
前記異物検出レベルデータの和と前記異物画素数の相関性に基づき、当該グループ毎の 前記単位領域における異物の形状を推定する工程とを含む異物検査方法。
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