JP4154156B2 - 欠陥分類検査装置 - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体ウエハー等の欠陥の分類検査を行う欠陥分類検査装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
半導体デバイスは、半導体ウエハー上に微細なデバイスパターンを形成することにより作製される。このようなデバイスパターンを形成するときに、半導体ウエハー上に塵埃等が付着したり、傷が付いたりして、欠陥が生じることがある。このような欠陥が生じた半導体デバイスは、不良デバイスとなり、歩留りを低下させる。
【0003】
したがって、製造ラインの歩留りを高い水準で安定させるためには、塵埃や傷等によって発生する欠陥を早期に発見し、その原因を突き止め、製造設備や製造プロセスに対して有効な対策を講じることが好ましい。
【0004】
そこで、欠陥が発見された場合には、欠陥検査装置を用いて、その欠陥が何であるかを調べて分類分けを行い、その欠陥の原因となった設備やプロセスを特定するようにしている。ここで、欠陥が何であるかを調べる欠陥検査装置は、いわば光学顕微鏡のようなものであり、欠陥を拡大して見ることで、その欠陥が何であるかを識別するようにしている。
【0005】
半導体ウエハー上の欠陥を自動分類する手法として、欠陥画像と参照画像の比較により欠陥を抽出し、欠陥の特徴をデータベースと比較・分類する手法が広く採用されている。
【0006】
図4は、従来の欠陥分類検査装置における欠陥分類用データべースの作成工程図である。
【0007】
欠陥分類用データべースの作成工程では、撮像装置201により撮像された欠陥画像と参照画像がそれぞれ欠陥画像メモリ202と参照画像メモリ203に保存される。各画像は、欠陥抽出部204で欠陥部位の画像のみが抽出され、特徴抽出部205で欠陥の大きさや色などの特徴量が欠陥情報として数値化される。数値化された欠陥情報は、一旦、分類前データメモリ206に蓄積された後、作業者により分類される。作業者は各欠陥を経験に基づいて分類し、分類した各グループに分類コードを付与する。上記分類コードを付与された各グループの特徴情報が分類1〜Nの情報として分類結果メモリ212に保存される。そして、分類結果メモリ212に保存された分類1〜Nの情報からデータ選択部213により冗長性を排除した分類1〜Nの特徴情報がデータベースとしてデータベースメモリ218に保存される。
【0008】
また、図5は、従来の欠陥分類検査装置における分類実行工程の工程図である。
【0009】
分類実行工程では、データベース作成工程と同様に、撮像装置201により撮像された欠陥画像と参照画像がそれぞれ欠陥画像メモリ202と参照画像メモリ203に保存される。各画像は、欠陥抽出部204で欠陥部位の画像のみが抽出され、特徴抽出部205で欠陥の大きさや色などの特徴量が欠陥情報として数値化された後、比較/分類コード付与部219でデータベースメモリ218に保存されているデータベースに含まれる分類1〜Nの特徴情報と比較され、特徴の一致した分類のコードが付与されることにより分類結果出力部220から分類結果がされる。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、発見した欠陥に基づき製造設備や製造プロセスの改善を行うためには、より多くの半導体ウエハーの欠陥を検査し、正確な欠陥原因を突き止めることが望ましい。しかしながら、半導体ウエハーのデバイスルールの微細化に伴い欠陥の多様化等が進み、分類作業を的確に行うためには、多大な手間と時間を要する。
【0011】
また、データベースに含まれる欠陥グループ相互の特徴の差異が少ない場合に欠陥の誤分類が多い。従来のデータベース作成工程においては図4で示すように作業者が経験に基づき判断し分類するため、熟練を要するとともにデータベースに含まれる分類グルーフ相互の類似性の排除が困難である。
【0012】
また、分類実行工程では、1階層で全ての欠陥を分類するため分類精度が低下し、誤分類が発生しやすいという欠点がある。
【0013】
そこで、本発明は、高い分類精度を有する欠陥分類検査装置を提供することにある。
【0014】
【課題を解決するための手段】
本発明では、データベース作成における作業者の関与を少なくすることで、欠陥グループ相互の類似性の少ないデータベースを容易に構築でき、分類実行工程では複数の階層に分けて分類する。
【0015】
本発明に係る欠陥分類検査装置は、検査対象物を撮像し、欠陥のない参照画像と比較することにより欠陥部位の画像を抽出する欠陥抽出部と、上記欠陥抽出部により抽出された欠陥部位の画像の特徴量を抽出して数値化する特徴抽出部と、上記特徴抽出部により数値化された特徴情報に基づいて類似した特徴をもつ欠陥をグループ化する欠陥分類手段と、上記欠陥分類手段によりグループ化された欠陥に分類コードを付与する分類コード付与手段と、上記欠陥分類手段によりグループ化された欠陥の特徴情報を上記分類コード付与手段により付与される分類コードとともにデータベースとして保存する記憶手段と、上記グループ化され分類コードが付与された各欠陥グループから次階層のデータベースを作成する欠陥グループを選択指定する選択指定手段とを備え、上記選択指定手段により選択指定された複数の欠陥グループに属する欠陥について集約し、上記特徴抽出手段により数値化された特徴情報に基づいて上記欠陥分類手段により類似した特徴をもつ欠陥を再度グループ化して、検査対象物の欠陥を階層的に分類したデータベースを作成するデータベース作成部と、上記データベース作成部により与えられるデータベースを参照して、上記欠陥抽出部により抽出される検査対象物の欠陥部位の画像から、上記特徴抽出部により抽出される数値化された特徴情報に基づいて、上記検査対象物の欠陥を複数の分類を集約して再グループ化し、階層的に分類する分類実行部とを備える。
【0016】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【0017】
本発明は、例えば図1に示すような構成の欠陥分類検査装置100に適用される。
【0018】
この欠陥分類検査装置100は、搬送ステージ10上に検査対象物として載置される半導体ウエハー90の欠陥の分類検査を行うものであって、ステージ制御部1により制御される搬送ステージ10、撮像制御部2により制御される撮像装置20、データ処理制御部3により制御される欠陥画像メモリ30、参照画像メモリ40、欠陥抽出部50、特徴抽出部60、データベース作成部70及び分類実行部80からなる。
【0019】
この欠陥分類検査装置100において、搬送ステージ10は、ステージ制御部1により制御され、載置された半導体ウエハー90を上記ステージ制御部1により指定された座標位置に位置決めする。
【0020】
また、撮像装置20は、検査対象物を撮像するものであって、撮像制御部2により制御され、フォーカス、明るさ等が調整されて、上記搬送ステージ10上の検査対象物すなわち半導体ウエハー90の表面を撮像する。この撮像装置20による撮像出力は、画像ファイルとして欠陥画像メモリ30又は参照画像メモリ40に供給される。
【0021】
欠陥画像メモリ30は、上記撮像装置20による撮像出力として得られる欠陥部位の画像を含む欠陥画像を保存するものであって、画像データの書き込み/読み出しがデータ処理制御部3により制御され、上記撮像装置20による撮像出力として得られる欠陥画像データが書き込まれ、また、上記欠陥画像データが読み出される。
【0022】
参照画像メモリ40は、上記欠陥画像と比較される欠陥のない参照画像を保存するものであって、画像データの書き込み/読み出しがデータ処理制御部3により制御され、上記撮像装置20による撮像出力として得られる欠陥のない同様パターンの参照画像データが書き込まれ、また、上記参照画像データが読み出される。
【0023】
ここで、上記欠陥画像メモリ30及び参照画像メモリ40には、データベース作成及び欠陥分類の実行時に、上記半導体ウエハー90の製造ラインにおける欠陥検査において検出された欠陥の座標位置データに基づいて上記ステージ制御部1により上記搬送ステージ10を制御して、上記搬送ステージ10上の半導体ウエハー90を上記欠陥の座標位置に位置決めした状態で、上記撮像装置20により上記半導体ウエハー90の表面を撮像することによって得られる欠陥部位の画像を含む欠陥画像データが上記欠陥画像メモリ30書き込まれ、また、上記半導体ウエハー90を欠陥のない同様パターンの同位置に位置決めした状態で、上記撮像装置20により上記半導体ウエハー90の表面を撮像することによって得られる画像が参照画像データとして上記参照画像メモリ40に書き込まれる。
【0024】
欠陥抽出部50は、検査対象物を撮像して得られる検査対象画像を欠陥のない参照画像と比較することにより欠陥部位の画像を抽出するもので、上記欠陥画像メモリ30に保存された欠陥画像データと上記参照画像メモリ40に保存された参照画像データとを比較することにより、上記撮像装置20により撮像した半導体ウエハー90の欠陥部位の画像として欠陥画像と参照画像の差分を抽出する。この欠陥抽出部50により抽出された欠陥部位の画像は、特徴抽出部60に供給される。
【0025】
特徴抽出部60は、上記欠陥抽出部50により抽出された欠陥部位の画像について、大きさ、色、コントラスト、形状などの情報を特徴量として抽出して数値化する。
【0026】
この特徴抽出部60により数値化された大きさ、色、コントラスト、形状などの特徴情報は、データベースの作成時にはデータベース作成部70に供給され、また、欠陥分類の実行時には分類実行部80に供給される。
【0027】
データベース作成部70は、上記特徴抽出部60から供給される特徴情報を保存する分類前データメモリ71、上記分類前データメモリ71に保存されている数値化された特徴情報に基づいて類似した特徴をもつ欠陥を自動的にグループ化する欠陥分類部72、上記欠陥分類部72による分類結果として得られる各欠陥グループを保存する分類結果メモリ73、上記分類結果メモリ73に保存されている各欠陥グループを表示し、作業者による分類コードの入力を受け付け、また、欠陥グループを選択指定入力を受け付ける表示及び入力部74、上記分類結果メモリ73に保存されている各欠陥グループの中で作業者によって上記表示/入力部74を介して選択指定された欠陥グループの分類コードを判定し、上記選択指定された欠陥グループに属する欠陥について、上記数値化された特徴情報に基づいて類似した特徴をもつ欠陥を上記欠陥分類部72により再度グループ化させる分類コード判定部75、上記分類結果メモリ73に保存されている各欠陥グループの特徴情報と付与された分類コードを選択するデータ選択部76や、このデータ選択部76により選択された各欠陥グループの特徴情報と付与された分類コードをデータベースとして保存するデータベースメモリ77などからなる。このデータベース作成部70では、作業者により上記表示/入力部74を介して選択指定された欠陥グループに属する欠陥について、上記特徴抽出部60により数値化された特徴情報に基づいて上記欠陥分類部72により類似した特徴をもつ欠陥を再度グループ化して、検査対象物の欠陥を階層的に分類したデータベースをデータベースメモリ77上に作成する。
【0028】
そして、分類実行部80は、上記特徴抽出部60により抽出され数値化された特徴情報を上記データベース作成部70により与えられるデータベースと比較し、上記データベースに従って分類コードを付与する比較/分類コード付与部81、上記比較/分類コード付与部81により付与された分類コードについて次階層の処理を必要とするか否かを判定する分類コード判定部82、上記比較/分類コード付与部81により付与された分類コードを出力する分類結果出力部83からなる。この分類実行部80は、上記データベース作成部70により与えられるデータベースを参照して、上記欠陥抽出部50により抽出される検査対象物すなわち半導体ウエハー90の欠陥部位の画像から、上記特徴抽出部60により抽出される数値化された特徴情報に基づいて、上記半導体ウエハー90の欠陥を階層的に分類する。
【0029】
このような構成の欠陥分類検査装置100では、次のようにしてデータベースを作成して欠陥分類を実行する。
【0030】
すなわち、データベース作成工程では、上記半導体ウエハー90の製造ラインにおける欠陥検査において検出された欠陥の座標位置データに基づいて上記ステージ制御部1により上記搬送ステージ10を制御して、上記搬送ステージ10上の半導体ウエハー90を上記欠陥の座標位置に位置決めした状態で、上記撮像装置20により上記半導体ウエハー90の表面を撮像することによって得られる欠陥部位の画像を含む欠陥画像データを上記欠陥画像メモリ30に保存し、また、上記半導体ウエハー90を欠陥のない同様パターンの位置に位置決めした状態で、上記撮像装置20により上記半導体ウエハー90の表面を撮像することによって得られる画像を参照画像データとして上記参照画像メモリ40に保存する。
【0031】
次に、欠陥抽出部50において、上記欠陥画像メモリ30に保存された欠陥画像データと上記参照画像メモリ40に保存された参照画像データとを比較することにより、上記撮像装置20により撮像した半導体ウエハー90の欠陥部位の画像として欠陥画像と参照画像の差分を抽出し、特徴抽出部60において、上記欠陥抽出部50により抽出された欠陥部位の画像について、大きさ、色、コントラスト、形状などの情報を特徴量として抽出して数値化する。例えば大きさは面積がそのまま保存され、色は3原色の明るさとして保存され、コントラストは欠陥画像内の輝度の最高値と最低値の比が保存され、形状は一番近い形状モデルの種類とその構成比、例えば楕円であれば直径比が、長方形であれば2辺の比が保存される。
【0032】
そして、データベース作成部70では、上記特徴抽出部60により得られる数値化された特徴情報を分類前データメモリ71に蓄積し、上記数値化された特徴情報に基づいて欠陥分類部72により類似した特徴をもつ欠陥を自動的にグループ化し、上記欠陥分類部72による分類結果として得られる各欠陥グループを保存する分類結果メモリ73に保存する。
【0033】
上記欠陥分類部72における自動分類は、例えば次の手順で実行される。
【0034】
各々の特徴を持つ幾つに分類するかは、予めパラメータとして設定しておく。次に大きさで全欠陥を例えば3種類に分類した後、各々のグループをさらに形状モデルと構成比に基づいて分類する。次に、コントラスト比により閾値に応じて別グループに分類する。以上のように各特徴を順次適用して数値の違いによりグループを細分化していく。
【0035】
作業者は、上記欠陥分類部72による分類結果を表示/入力部74で確認し、そのグループが所望の欠陥のみで構成されているか複数の欠陥が混在しているか及び欠陥の種類を判断し、各々の欠陥グループが識別できる分類コードを上記表示/入力部74を介して各欠陥グループに付与する。分類コードを付与された各欠陥グループの欠陥情報は、データ選択部76で冗長性を排除されデータベースメモリ77に分類コードとともに保存される。
【0036】
また、上記分類結果メモリ73に保存されている各欠陥グループの中で複数の欠陥が混在しているグループが、作業者によって上記表示/入力部74を介して選択指定される。そして、分類コード判定部75により各欠陥グループの分類コードを判定することにより、複数の欠陥が混在している欠陥グループに属する欠陥の特徴情報を特定し、上記複数の欠陥が混在している欠陥グループに属する欠陥について、上記特徴抽出部60により数値化された特徴情報に基づいて上記欠陥分類部72により類似した特徴をもつ欠陥を再度グループ化して、分類コードを付与する。作業者は、再度混在グループの有無を確認し、混在グループが存在しなくなるまで、分類処理を繰り返し行い、その都度、その階層のデータベースを作成する。
【0037】
さらに、分類実行工程では、先ず、上記半導体ウエハー90の製造ラインにおける欠陥検査において検出された欠陥の座標位置データに基づいて上記ステージ制御部1により上記搬送ステージ10を制御して、上記搬送ステージ10上の半導体ウエハー90を上記欠陥の座標位置に位置決めした状態で、上記撮像装置20により上記半導体ウエハー90の表面を撮像することによって得られる欠陥部位の画像を含む欠陥画像データを上記欠陥画像メモリ30に保存し、また、上記半導体ウエハー90を欠陥のない同様パターンの同位置に位置決めした状態で、上記撮像装置20により上記半導体ウエハー90の表面を撮像することによって得られる画像を参照画像データとして上記参照画像メモリ40に保存する。
【0038】
次に、欠陥抽出部50において、上記欠陥画像メモリ30に保存された欠陥画像データと上記参照画像メモリ40に保存された参照画像データとを比較することにより、上記撮像装置20により撮像した半導体ウエハー90の欠陥部位の画像として欠陥画像と参照画像の差分を抽出し、特徴抽出部60において、上記欠陥抽出部50により抽出された欠陥部位の画像について、大きさ、色、コントラスト、形状などの情報を特徴量として抽出して数値化する。
【0039】
そして、分類実行部80では、比較/分類コード付与部81において、上記特徴抽出部60により得られる数値化された特徴情報を上記データベース作成部70により与えられるデータベースと比較し、上記データベースに従って分類コードを付与する。分類コード判定部82は、上記比較/分類コード付与部81で付与された分類コードについて、次階層の再比較が必要な分類コードであるか否かを判定する。次階層の再比較が必要な分類コードであった場合に、再度、上記比較/分類コード付与部81において次階層の比較を行い分類コードを付与する。そして、再比較が不要な分類コードであった場合は、その欠陥の分類コードとして分類結果出力部83に送られる。再比較の必要な分類コードを付与された欠陥は、改めて上記比較/分類コード付与部81において上記データベース作成部70により与えられる次階層のデータベースと比較され分類コードを付与される。上記比較/分類コード付与部81において再比較の不要な分類コードが付与されるまで、上記分類処理が繰り返し行われる。そして、再分類不要の分類コードが付与され、分類が確定した欠陥は、その都度、分類結果出力部83に送られる。
【0040】
このような構成の欠陥分類検査装置100におけるデータベース作成処理の実行例を図2に示す。この図2に示す実行例では、以下の手順がデータ処理制御部3により決定・実行される。
【0041】
撮像装置20で撮像された欠陥画像と参照画像の画像ファイルはそれぞれ欠陥画像メモリ30と参照画像メモリ40に取り込まれ、欠陥抽出部50で欠陥画像と参照画像の差分画像が欠陥情報として抽出される。抽出された欠陥情報は、特徴抽出部60により、大きさ、色、コントラスト、形状などの情報が数値化されて欠陥画像の特徴情報とされる。
【0042】
そして、データベース作成部70において、先ず第1階層のデータベース作成工程70Aを実行する。
【0043】
第1階層のデータベース作成工程70Aでは、欠陥画像の特徴情報は一旦、分類前データメモリ71に蓄積された後、欠陥分類部72により似通った特徴を持つ複数のグループに自動分類され、分類結果メモリ73に「分類1」から「分類4」のグループとして保存される。そして、次に作業者により、所望の単一欠陥のみで構成されているグループとして、分類aが振り分けられ、欠陥が混在しているグループとして分類b,c,dが振り分けられる。この時点では既に自動分類が行われており、作業者は自己判断による分類を要求されないため比較的容易に判断および分類コードの付与が可能である。分類コードが付与された分類a〜dの欠陥情報は冗長性が排除され、第1階層のデータベースDとして各分類a〜dの特徴情報が分類コードとともにデータベースメモリ77に保存される。
【0044】
そして、欠陥が混在しているグループの分類b,cについて、第2階層の第1のデータべース作成工程70Bを実行する。また、分類dについて、第2階層の第2のデータべース作成工程70Bを実行する。
【0045】
第2階層の第1のデータべース作成工程70Bでは、第1階層のデータべース作成工程70Aと同様に、欠陥情報が欠陥分類部72により自動分類され、その分類結果が分類結果メモリ73に保存され、作業者により、単一欠陥グループに分類eが振り分けられ、また混在欠陥グループに分類fと分類gが振り分けられた後、第2階層の第1のデータベースD21として各分類e〜gの特徴情報が分類コードとともにデータベースメモリ77に保存される。
【0046】
さらに、混在欠陥グループの分類f,gについて第3階層のデータべース作成工程70Cを実行する。
【0047】
また、第2階層の第2のデータべース作成工程70Bでは、第1階層のデータべース作成工程70Aと同様に、欠陥情報が欠陥分類部72により自動分類され、その分類結果が分類結果メモリ73に保存され、作業者により、単一欠陥グループに分類h,iが振り分けられ、付与された分類コードにより次階層に送ることを不要と認識し、分類h,iの特徴情報が分類コードとともに第2階層の第2のデータベースD22として保存され工程を終了する。
【0048】
また、第3階層のデータべース作成工程70Cにおける欠陥情報の流れは第2階層の第2のデータべース作成工程70Bと同様に、自動分類/分類コード付与の後、作業者により分類j,kが振り分けられ、付与された分類コードにより次階層に送ることを不要と認識し、分類j,kが第3階層のデータベースDとしてデータベースメモリ77に保存され工程を終了する。
【0049】
以上のデータベース作成工程によれば、階層的にデータベースを作成することにより、分類が容易である、つまり欠陥の特徴が際立っている分類のみ順次確定させることができるため1階層のデータベースで全ての分類を行う場合に比べ分類グループ相互の類似性の排除が容易である。
【0050】
また、このように作成された階層的なデータベースによる自動分類の実行例を図3に示す。この図3に示す実行例では、以下の手順がデータ処理制御部3により決定、実行される。
【0051】
撮像装置20で撮像された欠陥画像と参照画像の画像ファイルはそれぞれ欠陥画像メモリ30と参照画像メモリ40に取り込まれ、欠陥抽出部50で欠陥画像と参照画像の差分画像が欠陥情報として抽出される。抽出された欠陥情報は、特徴抽出部60により、大きさ、色、コントラスト、形状などの情報が数値化されて欠陥画像の特徴情報とされる。
【0052】
そして、分類実行部80において第1階層の分類実行工程80Aを実行する。
【0053】
第1階層の分類実行工程80Aでは、比較/分類コード付与部81により、特徴抽出部60により数値化された欠陥画像の特徴情報が第1階層のデータベースDに含まれる分類a〜dの特徴情報と比較され、特徴の一致する分類のコードが付与される。本事例の場合、第1階層の分類実行工程80Aで付与された分類コードが分類aである場合はそのままの分類コードが確定し、分類結果出力部83に送られて分類工程を終了する。
【0054】
また、上記第1階層の分類実行工程80Aで付与された分類コードが、分類b,c又は不定を示す分類xであった場合、その欠陥について第2階層の第1の分類実行工程80Bを実行する。
【0055】
第2階層の第1の分類実行工程80Bでは、上記第1階層の分類実行工程80Aを実行した結果、付与された分類コードが分類b,c又は不定を示す分類xであった欠陥について、比較/分類コード付与部81により、その欠陥画像の特徴情報が第2階層の第1のデータベースD21に含まれる分類e,f,gの特徴情報と比較され、特徴の一致する分類のコードが付与される。本事例の場合、第2階層の第1の分類実行工程80Bで付与された分類コードが分類eである場合はそのままの分類コードが確定し、分類結果出力部83に送られて分類工程を終了する。
【0056】
また、上記第2階層の第1の分類実行工程80Bで付与された分類コードが分類f,g又は不定を示す分類xであった場合は、その欠陥について第3階層の分類実行工程80Cを実行する。
【0057】
第3階層の分類実行工程80Cでは、上記第2階層の第1の分類実行工程80Bを実行した結果、付与された分類コードが分類f,g又は不定を示す分類xであった欠陥について、比較/分類コード付与部81により、その欠陥画像の特徴情報が第3階層のデータベースDに含まれる分類j,kの特徴情報と比較され、特徴の一致する分類のコードが付与される。本事例では、第3階層の分類実行工程80Cで付与された分類j,k又は不定の分類xはそのまま分類コードが確定し、分類結果出力部83に送られて分類工程を終了する。
【0058】
一方、上記第1階層の分類実行工程80Aで付与された分類コードが分類dであった場合、その欠陥について第2階層の第2の分類実行工程80Bを実行する。
【0059】
第2階層の第2の分類実行工程80Bでは、上記第1階層の分類実行工程80Aで付与された分類コードが分類dであった欠陥について、比較/分類コード付与部81により、その欠陥画像の特徴情報が第2階層の第2のデータベースD22に含まれる分類h,iの特徴情報と比較され、特徴の一致する分類のコードが付与される。本事例では、第3階層の分類実行工程80Cで付与された分類h,i又は不定の分類xはそのまま分類コードが確定し、分類結果出力部83に送られて分類工程を終了する。
【0060】
以上の自動分類工程によれば、階層毎に別のデータベースと比較して特徴の際立った分類から順次分類コードを確定させることになり精度の良い分類が可能となる。
【0061】
以上説明した欠陥検査装置では、欠陥抽出部50は、上記欠陥画像メモリ30に保存された欠陥画像データと上記参照画像メモリ40に保存された参照画像データとを比較することにより、上記撮像装置20により撮像した半導体ウエハー90の欠陥部位の画像として欠陥画像と参照画像の差分を抽出するようにしたが、画像メモリ上の記憶領域を分割して参照画像データと欠陥画像データを保存してもよく、また、繰り返しパターンの形成された検査対象物の場合には、上記検査対象物を撮像して得られる繰り返しパターンの画像の一部を参照画像として用いるようにして、上記繰り返しパターンの画像の変化に基づいて欠陥部位の画像を抽出するようにすることもできる。
【0062】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る欠陥検査装置では、データベース作成部において、選択指定手段により選択指定された複数の欠陥グループに属する欠陥について集約し、特徴抽出手段により数値化された特徴情報に基づいて欠陥分類手段により類似した特徴をもつ欠陥を再度グループ化して、検査対象物の欠陥を階層的に分類したデータベースを作成することができる。また、本発明に係る欠陥検査装置では、特徴抽出部により数値化された特徴情報に基づいて、上記欠陥分類手段により類似した特徴をもつ欠陥をグループ化するため、作業者は欠陥グループが所望の欠陥のみで構成されているかどうかの判断と識別コードの付与のみで容易にデータベースを作成することができ、また、データベースの作成を複数階層に分散させることにより、分類グループ相互の類似性を排除することが可能となる。
【0063】
そして、分類実行部では、上記データベース作成部により与えられる階層的なデータベースを参照して、上記欠陥抽出部により抽出される検査対象物の欠陥部位の画像から、上記特徴抽出部により抽出される数値化された特徴情報に基づいて、上記検査対象物の欠陥を複数の分類を集約して再グループ化し、階層的に分類するので、一階層で全ての分類を確定させる場合に比べ精度の高い欠陥分類が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る欠陥分類検査装置の構成を示すブロック図である。
【図2】上記欠陥分類検査装置におけるデータベース作成処理の実行例を示す図である。
【図3】上記欠陥分類検査装置におけるデータベース作成処理により作成された階層的なデータベースによる自動分類の実行例を示す図である。
【図4】従来の欠陥分類検査装置における欠陥分類用データべースの作成工程図である。
【図5】従来の欠陥分類検査装置における分類実行工程の工程図である。
【符号の説明】
1 ステージ制御部、2 撮像制御部、3 データ処理制御部、10 搬送ステージ、20 撮像装置、30 欠陥画像メモリ、40 参照画像メモリ、50欠陥抽出部、60 特徴抽出部、70 データベース作成部、71 分類前データメモリ、72 欠陥分類部、73 分類結果メモリ、74 表示及び入力部、75 分類コード判定部、76 データ選択部、77 データベースメモリ、80 分類実行部、81 比較/分類コード付与部、82 分類コード判定部、83 分類結果出力部、90 半導体ウエハー、100 欠陥分類検査装置

Claims (2)

  1. 検査対象物を撮像し、欠陥のない参照画像と比較することにより欠陥部位の画像を抽出する欠陥抽出部と、
    上記欠陥抽出部により抽出された欠陥部位の画像の特徴量を抽出して数値化する特徴抽出部と、
    上記特徴抽出部により数値化された特徴情報に基づいて類似した特徴をもつ欠陥をグループ化する欠陥分類手段と、上記欠陥分類手段によりグループ化された欠陥に分類コードを付与する分類コード付与手段と、上記欠陥分類手段によりグループ化された欠陥の特徴情報を上記分類コード付与手段により付与される分類コードとともにデータベースとして保存する記憶手段と、上記グループ化され分類コードが付与された各欠陥グループから次階層のデータベースを作成する欠陥グループを選択指定する選択指定手段とを備え、上記選択指定手段により選択指定された複数の欠陥グループに属する欠陥について集約し、上記特徴抽出手段により数値化された特徴情報に基づいて上記欠陥分類手段により類似した特徴をもつ欠陥を再度グループ化して、検査対象物の欠陥を階層的に分類したデータベースを作成するデータベース作成部と、
    上記データベース作成部により与えられるデータベースを参照して、上記欠陥抽出部により抽出される検査対象物の欠陥部位の画像から、上記特徴抽出部により抽出される数値化された特徴情報に基づいて、上記検査対象物の欠陥を複数の分類を集約して再グループ化し、階層的に分類する分類実行部とを備える欠陥分類検査装置。
  2. 上記欠陥抽出部は、検査対象物を撮像した画像の繰り返しパターンの変化に基づいて欠陥部位の画像を抽出する請求項1記載の欠陥分類検査装置。
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Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006507539A (ja) * 2002-11-21 2006-03-02 トッパン、フォウタマスクス、インク 欠陥画像を検査システムからデータベースに自動的に送信するシステム及び方法
JP4238074B2 (ja) * 2003-06-19 2009-03-11 新日本製鐵株式会社 表面疵検査方法
JP2005158780A (ja) * 2003-11-20 2005-06-16 Hitachi Ltd パターン欠陥検査方法及びその装置
US7647132B2 (en) * 2004-05-05 2010-01-12 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Method and system for problem case packaging
US7593565B2 (en) * 2004-12-08 2009-09-22 Rudolph Technologies, Inc. All surface data for use in substrate inspection
US7643665B2 (en) * 2004-08-31 2010-01-05 Semiconductor Insights Inc. Method of design analysis of existing integrated circuits
US7460688B2 (en) * 2004-12-09 2008-12-02 Aptina Imaging Corporation System and method for detecting and correcting defective pixels in a digital image sensor
US7283227B2 (en) * 2005-11-21 2007-10-16 Corning Incorporated Oblique transmission illumination inspection system and method for inspecting a glass sheet
TWI320497B (en) 2005-12-09 2010-02-11 Taiwan Tft Lcd Ass Multiple-angle imaging machine, multiple-angle inspection system and method for blemish measurement of a flat panel display
KR100893157B1 (ko) 2007-04-27 2009-04-16 삼성전자주식회사 반도체 디바이스의 불량 분석 방법 및 불량 분석 시스템
US7773224B2 (en) * 2007-09-28 2010-08-10 Motorola, Inc. Spectrum verification imaging system and method
JP5243785B2 (ja) * 2007-12-28 2013-07-24 日清紡ホールディングス株式会社 太陽電池検査装置及び太陽電池欠陥判定方法
JP5155698B2 (ja) 2008-03-06 2013-03-06 東京エレクトロン株式会社 パーティクル発生要因判別システム及びパーティクル発生要因判別方法
JP5156452B2 (ja) * 2008-03-27 2013-03-06 東京エレクトロン株式会社 欠陥分類方法、プログラム、コンピュータ記憶媒体及び欠陥分類装置
JP5381166B2 (ja) * 2009-03-04 2014-01-08 オムロン株式会社 モデル画像取得支援装置、モデル画像取得支援方法およびモデル画像取得支援プログラム
JP5245938B2 (ja) * 2009-03-12 2013-07-24 オムロン株式会社 3次元認識結果の表示方法および3次元視覚センサ
JP5714232B2 (ja) * 2009-03-12 2015-05-07 オムロン株式会社 キャリブレーション装置および3次元計測のためのパラメータの精度の確認支援方法
JP2010210585A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Omron Corp 3次元視覚センサにおけるモデル表示方法および3次元視覚センサ
JP5282614B2 (ja) * 2009-03-13 2013-09-04 オムロン株式会社 視覚認識処理用のモデルデータの登録方法および視覚センサ
JP5448598B2 (ja) 2009-06-24 2014-03-19 東京エレクトロン株式会社 パーティクル発生要因判定システム、課金方法、及び記憶媒体
JP2011023638A (ja) * 2009-07-17 2011-02-03 Toshiba Corp 検査領域設定方法
US20130022240A1 (en) * 2011-07-19 2013-01-24 Wolters William C Remote Automated Planning and Tracking of Recorded Data
JP5873764B2 (ja) * 2012-06-06 2016-03-01 株式会社Screenホールディングス 欠陥画像の提示方法
US11110648B2 (en) * 2012-07-31 2021-09-07 Makerbot Industries, Llc Build material switching
US9244946B2 (en) 2012-11-26 2016-01-26 International Business Machines Corporation Data mining shape based data
US9142014B2 (en) * 2013-05-30 2015-09-22 Dmo Systems Limited System and method for identifying systematic defects in wafer inspection using hierarchical grouping and filtering
KR102278352B1 (ko) 2013-12-26 2021-07-19 하마마츠 포토닉스 가부시키가이샤 화상 처리 방법, 화상 처리 장치, 화상 처리 프로그램 및 화상 처리 프로그램을 기억한 기억 매체
JP6329397B2 (ja) * 2014-03-07 2018-05-23 株式会社ダイヘン 画像検査装置及び画像検査方法
JP6329923B2 (ja) * 2015-06-08 2018-05-23 東京エレクトロン株式会社 基板の検査方法、コンピュータ記憶媒体及び基板検査装置
CN109348732A (zh) * 2017-05-30 2019-02-15 正凯人工智能私人有限公司 图像处理方法及***
WO2019138263A1 (en) * 2018-01-11 2019-07-18 Remade Method and system for grading the visual aspect of an electronic device
CN108776808A (zh) * 2018-05-25 2018-11-09 北京百度网讯科技有限公司 一种用于检测钢包溶蚀缺陷的方法和装置
CN113096119B (zh) * 2021-04-30 2024-06-07 上海众壹云计算科技有限公司 晶圆缺陷分类的方法、装置、电子设备以及存储介质

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4519041A (en) * 1982-05-03 1985-05-21 Honeywell Inc. Real time automated inspection
JPH0750483B2 (ja) * 1985-05-22 1995-05-31 株式会社日立製作所 文書画像追加情報の蓄積方法
US5226118A (en) * 1991-01-29 1993-07-06 Prometrix Corporation Data analysis system and method for industrial process control systems
US5544256A (en) * 1993-10-22 1996-08-06 International Business Machines Corporation Automated defect classification system
US6292582B1 (en) * 1996-05-31 2001-09-18 Lin Youling Method and system for identifying defects in a semiconductor
US6092059A (en) * 1996-12-27 2000-07-18 Cognex Corporation Automatic classifier for real time inspection and classification
US6148099A (en) * 1997-07-03 2000-11-14 Neopath, Inc. Method and apparatus for incremental concurrent learning in automatic semiconductor wafer and liquid crystal display defect classification
US20030061243A1 (en) * 1998-05-21 2003-03-27 Kim Jeong Jung Information auto classification method and information search and analysis method
GB9821787D0 (en) * 1998-10-06 1998-12-02 Data Limited Apparatus for classifying or processing data
US6751343B1 (en) * 1999-09-20 2004-06-15 Ut-Battelle, Llc Method for indexing and retrieving manufacturing-specific digital imagery based on image content
US6535776B1 (en) * 1999-09-20 2003-03-18 Ut-Battelle, Llc Method for localizing and isolating an errant process step

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