JP6827836B2 - Foreign matter removal processing evaluation method - Google Patents
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Description
この発明は、基板主面に対して施される異物除去処理を評価する方法に関する。異物除去処理の対象となる基板には、たとえば、半導体ウエハ、液晶表示装置用基板、プラズマディスプレイ用基板、ＦＥＤ(Field Emission Display)用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、光磁気ディスク用基板、フォトマスク用基板、セラミック基板、太陽電池用基板などが含まれる。 The present invention relates to a method for evaluating a foreign matter removing treatment applied to a main surface of a substrate. Substrates to be subject to foreign matter removal processing include, for example, semiconductor wafers, liquid crystal display device substrates, plasma display substrates, FED (Field Emission Display) substrates, optical disk substrates, magnetic disk substrates, and optomagnetic disk substrates. , Photomask substrates, ceramic substrates, solar cell substrates, etc. are included.
半導体装置の製造工程では、基板（半導体ウエハ）の表面の異物を除去するための異物除去処理、すなわち洗浄処理が実行される。この洗浄処理の品質を評価するために従来から用いられている方法は、基板に微粒子（パーティクル）を含む汚染物質を塗布する工程と、その後に基板上のパーティクルの数を計測する第１計数工程と、その後に基板を洗浄する洗浄工程と、その後に基板上のパーティクルの数を計測する第２計数工程とを含む。第１計数工程と第２計数工程とで計測されたパーティクル数を用いて、洗浄処理の品質、すなわち、異物除去率を計算することができる。パーティクルの計数には、レーザー散乱方式の表面検査機である、パーティクルカウンタが用いられる。 In the manufacturing process of the semiconductor device, a foreign matter removing process for removing foreign matter on the surface of the substrate (semiconductor wafer), that is, a cleaning process is executed. Conventionally used methods for evaluating the quality of this cleaning process are a step of applying a contaminant containing fine particles (particles) to the substrate, and then a first counting step of measuring the number of particles on the substrate. After that, a cleaning step of cleaning the substrate and a second counting step of measuring the number of particles on the substrate are included. The quality of the cleaning process, that is, the foreign matter removal rate can be calculated by using the number of particles measured in the first counting step and the second counting step. A particle counter, which is a laser scattering type surface inspection machine, is used for counting particles.
従来から行われてきた異物除去処理の評価は、表面に凹凸パターンが形成されていない状態のベア基板（ベアウエハ）に対して実行されている。しかし、半導体装置の製造工程等で行われる洗浄処理は、ベア基板のみならず、表面に凹凸パターンが形成された状態の基板に対しても実行される。ベア基板を用いて異物除去処理を評価した結果が、凹凸パターンが形成された基板においても同等に該当するかどうかは、必ずしも明らかではない。 The evaluation of the foreign matter removing treatment that has been conventionally performed is performed on a bare substrate (bare wafer) in which an uneven pattern is not formed on the surface. However, the cleaning process performed in the manufacturing process of the semiconductor device or the like is executed not only on the bare substrate but also on the substrate in which the uneven pattern is formed on the surface. It is not always clear whether the result of evaluating the foreign matter removal treatment using the bare substrate is equivalently applicable to the substrate on which the uneven pattern is formed.
一方、パーティクルカウンタでパーティクルを計数することを前提とした異物除去処理の評価では、たとえば、直径３０ｃｍのベアウエハの主面に１００００〜５００００個のパーティクルが付着するように、ベアウエハの主面に汚染物質が塗布される。この場合の単位面積当たりのパーティクル個数（パーティクル密度）は、１４〜７０個／ｃｍ２である。ところが、このようなパーティクル密度では、基板主面に形成された微細パターンの間に入るパーティクル個数が不足しており、異物除去性能を適切に評価することができない。基板表面に上記以上の密度でパーティクルを付着させると、パーティクルカウンタの分解能の限界から、パーティクルを正確に計数することができない。 On the other hand, in the evaluation of the foreign matter removal process on the premise that particles are counted by the particle counter, for example, pollutants are attached to the main surface of the bare wafer so that 1000 to 50,000 particles adhere to the main surface of the bare wafer having a diameter of 30 cm. Is applied. In this case, the number of particles (particle density) per unit area is 14 to 70 particles / cm 2 . However, with such a particle density, the number of particles entering between the fine patterns formed on the main surface of the substrate is insufficient, and the foreign matter removal performance cannot be appropriately evaluated. If particles are attached to the surface of the substrate at a density higher than the above, the particles cannot be counted accurately due to the limitation of the resolution of the particle counter.
一方、基板表面に形成されたパターンの欠陥を検査する表面欠陥検査装置を用いてパーティクルを計数することが考えられる。しかし、この装置は、パターン欠陥を測定するための装置であるので、基板上の多数のパーティクルの計数には不向きである。具体的には、直径３０ｃｍのウエハ上で計測できる欠陥個数の上限は１５万個程度であるため、ウエハ上に高密度で付着させたパーティクルを計数しようとすると、容易に計測限界に達してオーバーフローしてしまう。 On the other hand, it is conceivable to count the particles using a surface defect inspection device that inspects the defects of the pattern formed on the substrate surface. However, since this device is a device for measuring pattern defects, it is not suitable for counting a large number of particles on a substrate. Specifically, since the upper limit of the number of defects that can be measured on a wafer with a diameter of 30 cm is about 150,000, when trying to count the particles adhering to the wafer at high density, the measurement limit is easily reached and overflows. Resulting in.
そこで、この発明の一つの目的は、凹凸パターンが形成された基板主面に対する異物除去処理を適切に評価できる実用的な方法を提供することである。 Therefore, one object of the present invention is to provide a practical method capable of appropriately evaluating the foreign matter removing treatment on the main surface of the substrate on which the uneven pattern is formed.
この発明の一実施形態は、凹凸パターンが形成された基板主面に対する異物除去処理を評価するための異物除去処理評価方法を提供する。この方法は、基板主面の第１凹凸パターンが形成された第１領域を電子顕微鏡で撮影して、第１画像を取得する第１画像取得工程と、前記第１凹凸パターンと同等の第２凹凸パターンが形成された第２領域を含む基板主面、および前記第１凹凸パターンと同等の第３凹凸パターンが形成された第３領域を含む基板主面に異物を付着させる基板汚染工程と、前記基板汚染工程の後に、前記第２領域を電子顕微鏡で撮影して、第２画像を取得する第２画像取得工程と、前記基板汚染工程の後に、前記第３領域を含む基板主面に対して、前記異物を除去するための異物除去処理を実行する異物除去処理工程と、前記異物除去処理工程の後に、前記第３領域を電子顕微鏡で撮影して、第３画像を取得する第３画像取得工程と、前記第１画像中の前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合を第１面積率として取得する第１面積率取得工程と、前記第２画像中の前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第２面積率として取得する第２面積率取得工程と、前記第３画像中の前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第３面積率として取得する第３面積率取得工程と、前記第１面積率、前記第２面積率および前記第３面積率を用いて、前記異物除去処理による異物除去率を算出する異物除去率算出工程と、を含む。 One embodiment of the present invention provides a foreign matter removal treatment evaluation method for evaluating a foreign matter removal treatment on a substrate main surface on which an uneven pattern is formed. This method includes a first image acquisition step of photographing a first region on the main surface of the substrate on which the first uneven pattern is formed with an electron microscope to acquire a first image, and a second image acquisition step equivalent to the first uneven pattern. A substrate contamination step of adhering foreign matter to a substrate main surface including a second region in which an uneven pattern is formed and a substrate main surface including a third region in which a third uneven pattern equivalent to the first uneven pattern is formed. After the substrate contamination step, the second region is photographed with an electron microscope to acquire a second image, and after the substrate contamination step, the substrate main surface including the third region is subjected to. After the foreign matter removal treatment step of executing the foreign matter removal treatment for removing the foreign matter and the foreign matter removal treatment step, the third region is photographed with an electron microscope to acquire a third image. The acquisition step, the first area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the first unevenness pattern in the first image as the first area ratio, and the second unevenness in the second image. The second area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the pattern and the foreign matter as the second area ratio, and the ratio of the area of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the foreign matter in the third image. Foreign matter removal by the foreign matter removal process is calculated by using the third area ratio acquisition step of acquiring the above as the third area ratio, the first area ratio, the second area ratio, and the third area ratio. Including the rate calculation process.
この方法によれば、第１画像、第２画像および第３画像は、互いに同等な第１凹凸パターン、第２凹凸パターンおよび第３凹凸パターンがそれぞれ形成された第１、第２および第３領域を電子顕微鏡で撮影して取得される。第１画像は、基板汚染工程が施されていない基板主面を撮影して得られる画像である。第２画像は、基板汚染工程が施された基板主面を撮影して得られる画像である。そして、第３画像は、基板汚染工程を施し、かつその後に異物除去処理を施した基板主面を撮影して得られる画像である。したがって、第１画像および第２画像の差は、基板汚染工程によって異物が付着させられた結果に相当する。第２画像および第３画像の差は、異物除去処理によって異物が除去された処理結果に相当する。第１画像と第３画像との差は、基板汚染工程および異物除去処理工程の両方を経た全体の処理結果に相当する。 According to this method, the first image, the second image, and the third image are the first, second, and third regions in which the first uneven pattern, the second uneven pattern, and the third uneven pattern that are equivalent to each other are formed, respectively. Is taken with an electron microscope and obtained. The first image is an image obtained by photographing the main surface of the substrate which has not been subjected to the substrate contamination step. The second image is an image obtained by photographing the main surface of the substrate on which the substrate contamination process has been performed. The third image is an image obtained by photographing the main surface of the substrate which has been subjected to the substrate contamination step and then the foreign matter removal treatment. Therefore, the difference between the first image and the second image corresponds to the result of foreign matter being attached by the substrate contamination step. The difference between the second image and the third image corresponds to the processing result in which the foreign matter is removed by the foreign matter removing treatment. The difference between the first image and the third image corresponds to the overall processing result after both the substrate contamination step and the foreign matter removing treatment step.
これらの画像間の相違を評価するために、第１画像（第１領域）中の第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合が第１面積率として取得される。また、第２画像（第２領域）中の第２凹凸パターンに相当する画像部分および異物の画像部分の面積率の総和に相当する第２面積率が取得される。そして、第３画像（第３領域）中の第３凹凸パターンに相当する画像部分および異物の画像部分の面積率総和に相当する第３面積率が取得される。第１面積率と第２面積率との差は、基板汚染工程で付着させられた異物の総量（総数）に相当する。また、第２面積率と第３面積率との差は、異物除去処理工程で除去された異物の総量（総数）に相当する。第１面積率と第３面積率との差は、基板汚染工程および異物除去処理工程の前後における異物総量（総数）の差に相当する。したがって、第１面積率、第２面積率および第３面積率を用いることにより、基板主面上の凹凸パターンの影響を排除しながら、異物除去率を算出することができる。 In order to evaluate the difference between these images, the ratio of the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern in the first image (first region) is acquired as the first area ratio. Further, the second area ratio corresponding to the total area ratio of the image portion corresponding to the second uneven pattern in the second image (second region) and the image portion of the foreign matter is acquired. Then, the third area ratio corresponding to the total area ratio of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the image portion of the foreign matter in the third image (third region) is acquired. The difference between the first area ratio and the second area ratio corresponds to the total amount (total number) of foreign substances adhered in the substrate contamination step. The difference between the second area ratio and the third area ratio corresponds to the total amount (total number) of foreign matters removed in the foreign matter removing treatment step. The difference between the first area ratio and the third area ratio corresponds to the difference in the total amount of foreign matter (total number) before and after the substrate contamination step and the foreign matter removal treatment step. Therefore, by using the first area ratio, the second area ratio, and the third area ratio, it is possible to calculate the foreign matter removal rate while eliminating the influence of the uneven pattern on the main surface of the substrate.
この方法は、電子顕微鏡による基板主面の撮影と、その撮影によって得られた画像の処理および解析によって、基板主面上における異物の付着状況を算出する。したがって、パーティクルカウンタを用いる場合のようなパーティクル付着数の制限がなく、かつ表面欠陥検査装置を用いる場合のような計測限界の問題もない。そのため、基板主面に異物を高密度に付着させて異物除去処理を評価できるので、主面に凹凸パターンを有する基板に対する異物除去処理の評価に適用可能な実用的な方法を提供することができる。 In this method, the state of adhesion of foreign matter on the main surface of the substrate is calculated by photographing the main surface of the substrate with an electron microscope and processing and analyzing the image obtained by the photographing. Therefore, there is no limitation on the number of adhered particles as in the case of using the particle counter, and there is no problem of the measurement limit as in the case of using the surface defect inspection device. Therefore, since the foreign matter removal treatment can be evaluated by adhering foreign matter to the main surface of the substrate at high density, it is possible to provide a practical method applicable to the evaluation of the foreign matter removal treatment on the substrate having the uneven pattern on the main surface. ..
この発明の一実施形態では、前記第１画像を二値化して第１二値化画像を取得する第１画像二値化工程をさらに含み、前記第１面積率取得工程が、前記第１二値化画像に基づいて、前記第１画像中の前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合を前記第１面積率として取得する工程である。
この方法では、第１画像が二値化され、第１二値化画像が取得される。さらに、第１二値化画像に基づき、第１画像（第１領域）中の第１凹凸パターンに相当する画像部分（第１凹凸パターンの電子顕微鏡画像のうち、二値化したときに異物と同じ値に二値化される画像部分）の面積の割合が第１面積率として取得される。
In one embodiment of the present invention, the first image binarization step of binarizing the first image to acquire the first binarized image is further included, and the first area ratio acquisition step is the 12th. This is a step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern in the first image as the first area ratio based on the digitized image.
In this method, the first image is binarized and the first binarized image is acquired. Further, based on the first binarized image, an image portion corresponding to the first uneven pattern in the first image (first region) (in the electron microscope image of the first concave-convex pattern, when binarized, a foreign substance is formed. The ratio of the area of the image portion) binarized to the same value is acquired as the first area ratio.
この発明は、また、凹凸パターンが形成された基板主面に対する異物除去処理を評価するための異物除去処理評価方法であって、基板主面の第１凹凸パターンが形成された第１領域を表す第１画像中の前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合を表す第１面積率を取得する第１面積率取得工程と、前記第１凹凸パターンと同等の第２凹凸パターンが形成された第２領域を含む基板主面、および前記第１凹凸パターンと同等の第３凹凸パターンが形成された第３領域を含む基板主面に異物を付着させる基板汚染工程と、前記基板汚染工程の後に、前記第２領域を電子顕微鏡で撮影して、第２画像を取得する第２画像取得工程と、前記基板汚染工程の後に、前記第３領域を含む基板主面に対して、前記異物を除去するための異物除去処理を実行する異物除去処理工程と、前記異物除去処理工程の後に、前記第３領域を電子顕微鏡で撮影して、第３画像を取得する第３画像取得工程と、前記第２画像を二値化して第２二値化画像を取得する第２画像二値化工程と、前記第３画像を二値化して第３二値化画像を取得する第３画像二値化工程と、前記第２二値化画像に基づいて、前記第２画像中の前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第２面積率として取得する第２面積率取得工程と、前記第３二値化画像に基づいて、前記第３画像中の前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第３面積率として取得する第３面積率取得工程と、前記第１面積率、前記第２面積率および前記第３面積率を用いて、前記異物除去処理による異物除去率を算出する異物除去率算出工程と、を含む、異物除去処理評価方法を提供する。 The present invention is also a foreign matter removal processing evaluation method for evaluating a foreign matter removing treatment on a substrate main surface on which an unevenness pattern is formed, and represents a first region in which a first unevenness pattern is formed on the substrate main surface. The first area ratio acquisition step of acquiring the first area ratio representing the ratio of the area of the image portion corresponding to the first unevenness pattern in the first image and the second unevenness pattern equivalent to the first unevenness pattern are formed. A substrate contamination step of adhering foreign matter to the substrate main surface including the second region and the substrate main surface including the third region on which the third uneven pattern equivalent to the first uneven pattern is formed, and the substrate contamination step. After the second image acquisition step of photographing the second region with an electron microscope to acquire the second image and the substrate contamination step, the foreign matter is subjected to the foreign matter on the substrate main surface including the third region. A foreign matter removing treatment step of executing a foreign matter removing treatment for removing foreign matter, and a third image acquisition step of photographing the third region with an electron microscope to acquire a third image after the foreign matter removing treatment step. A second image binarization step of binarizing the second image to acquire a second binarized image, and a third image binarization step of binarizing the third image to acquire a third binarized image. Second area ratio acquisition that acquires the ratio of the area of the image portion corresponding to the second uneven pattern and the foreign matter in the second image as the second area ratio based on the conversion step and the second binarized image. A third area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the foreign matter in the third image as the third area ratio based on the step and the third binarized image. A foreign matter removal treatment evaluation method including a foreign matter removal rate calculation step of calculating a foreign matter removal rate by the foreign matter removal treatment using the first area ratio, the second area ratio, and the third foreign matter removal treatment. provide.
第１領域に対応した第１画像から取得すべき情報、すなわち第１面積率が既知であれば、この方法を適用することができる。
この発明の一実施形態では、前記第２画像を二値化して第２二値化画像を取得する第２画像二値化工程と、前記第３画像を二値化して第３二値化画像を取得する第３画像二値化工程と、をさらに含み、前記第２面積率を取得する工程が、前記第２二値化画像に基づいて、前記第２画像中の前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を前記第２面積率として取得する工程であり、前記第３面積率を取得する工程が、前記第３二値化画像に基づいて、前記第３画像中の前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を前記第３面積率として取得する工程である。
This method can be applied if the information to be acquired from the first image corresponding to the first region, that is, the first area ratio is known.
In one embodiment of the present invention, there is a second image binarization step of binarizing the second image to obtain a second binarized image, and a binarization of the third image to obtain a third binarized image. further comprising a third image binarization step of acquiring, to the step of obtaining the second area ratio, based on the second binarized image, the second concavo-convex pattern in the second image and It is a step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the foreign matter as the second area ratio, and the step of acquiring the third area ratio is in the third image based on the third binarized image. This is a step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the foreign matter as the third area ratio.
この方法では、第２画像および第３画像がそれぞれ二値化され、第２および第３二値化画像が取得される。さらに、第２二値化画像に基づき、第２画像（第２領域）中の第２凹凸パターンに相当する画像部分（第２凹凸パターンの電子顕微鏡画像のうち、二値化したときに異物と同じ値に二値化される画像部分）および異物の画像部分の面積率の総和に相当する第２面積率が取得される。そして、第３二値化画像に基づき、第３画像（第３領域）中の第３凹凸パターンに相当する画像部分（第３凹凸パターンの電子顕微鏡画像のうち、二値化したときに異物と同じ値に二値化される画像部分）および異物の画像部分の面積率総和に相当する第３面積率が取得される。 In this method, the second image and the third image are binarized, respectively, and the second and third binarized images are acquired. Further, based on the second binarized image, an image portion corresponding to the second uneven pattern in the second image (second region) (in the electron microscope image of the second concave-convex pattern, when binarized, a foreign substance is formed. A second area ratio corresponding to the sum of the area ratios of the image portion (the image portion binarized to the same value) and the image portion of the foreign matter is acquired. Then, based on the third binarized image, an image portion corresponding to the third uneven pattern in the third image (third region) (among the electron microscope images of the third concave-convex pattern, when binarized, a foreign substance is formed. The third area ratio corresponding to the sum of the area ratios of the image portion) and the image portion of the foreign matter that are binarized to the same value is acquired.
この発明の一実施形態では、前記異物除去率算出工程が、前記第２面積率から前記第１面積率を差し引いた値を求める工程を含む。第２面積率から第１面積率を差し引いた値は、第２面積率から凹凸パターンに対応する部分を差し引いた面積率に相当するから、基板汚染工程の後の異物量、すなわち、初期異物量に相当する。
この発明の一実施形態では、前記異物除去率算出工程が、前記第３面積率から前記第１面積率を差し引いた値を求める工程を含む。第３面積率から第１面積率を差し引いた値は、第３面積率から凹凸パターンに対応する部分を差し引いた面積率に相当するから、基板汚染工程および異物除去処理工程を経た基板主面上の異物量、すなわち、処理後異物量に相当する。
In one embodiment of the present invention, the foreign matter removal rate calculation step includes a step of obtaining a value obtained by subtracting the first area ratio from the second area ratio. Since the value obtained by subtracting the first area ratio from the second area ratio corresponds to the area ratio obtained by subtracting the portion corresponding to the uneven pattern from the second area ratio, the amount of foreign matter after the substrate contamination step, that is, the initial amount of foreign matter. Corresponds to.
In one embodiment of the present invention, the foreign matter removal rate calculation step includes a step of obtaining a value obtained by subtracting the first area ratio from the third area ratio. Since the value obtained by subtracting the first area ratio from the third area ratio corresponds to the area ratio obtained by subtracting the portion corresponding to the uneven pattern from the third area ratio, it is on the main surface of the substrate that has undergone the substrate contamination step and the foreign matter removal treatment step. Corresponds to the amount of foreign matter, that is, the amount of foreign matter after processing.
この発明の一実施形態では、前記異物除去率算出工程が、前記第２面積率から前記第３面積率を差し引いた値を求める工程を含む。第２面積率は、凹凸パターンに対応する面積率と初期異物量に対応する面積率との和である。一方、第３面積率は、凹凸パターンに対応する面積率と処理後異物量に対応する面積率との和である。したがって、第２面積率から第３面積率を差し引いた値は、初期異物量と処理後異物量との差に相当する。これは、異物除去処理によって除去された異物量、すなわち、除去異物量である。 In one embodiment of the present invention, the foreign matter removal rate calculation step includes a step of obtaining a value obtained by subtracting the third area ratio from the second area ratio. The second area ratio is the sum of the area ratio corresponding to the uneven pattern and the area ratio corresponding to the initial amount of foreign matter. On the other hand, the third area ratio is the sum of the area ratio corresponding to the uneven pattern and the area ratio corresponding to the amount of foreign matter after processing. Therefore, the value obtained by subtracting the third area ratio from the second area ratio corresponds to the difference between the initial foreign matter amount and the processed foreign matter amount. This is the amount of foreign matter removed by the foreign matter removing process, that is, the amount of foreign matter removed.
この発明の一実施形態では、前記異物除去率算出工程が、次式ＡまたはＢにより、前記異物除去率を算出する工程を含む。
異物除去率＝１−｛（第３面積率−第１面積率）／（第２面積率−第１面積率）｝…Ａ
異物除去率＝（第２面積率−第３面積率）／（第２面積率−第１面積率）…Ｂ
式Ａおよび式Ｂは、等価である。いずれの式を適用するときも、第２面積率から第１面積率を差し引いた値（初期異物量相当）が求められる。そして、式Ａを適用するときには、さらに、第３面積率から第１面積率を差し引いた値（処理後異物量相当）が求められる。一方、式Ｂを適用するときには、さらに、第２面積率から第３面積率を差し引いた値（除去異物量相当）が求められる。
In one embodiment of the present invention, the foreign matter removal rate calculation step includes a step of calculating the foreign matter removal rate by the following formula A or B.
Foreign matter removal rate = 1-{(third area ratio-first area ratio) / (second area ratio-first area ratio)} ... A
Foreign matter removal rate = (second area ratio-third area ratio) / (second area ratio-first area ratio) ... B
Equations A and B are equivalent. When applying any of the formulas, a value obtained by subtracting the first area ratio from the second area ratio (corresponding to the initial amount of foreign matter) is obtained. Then, when the formula A is applied, a value obtained by subtracting the first area ratio from the third area ratio (corresponding to the amount of foreign matter after processing) is further obtained. On the other hand, when the formula B is applied, a value obtained by subtracting the third area ratio from the second area ratio (corresponding to the amount of foreign matter to be removed) is further obtained.
この発明の一実施形態では、前記第１領域を含む基板主面が第１基板の主面であり、前記第２領域を含む基板主面が前記第１基板とは別の第２基板の主面である。
電子顕微鏡を用いた撮影では、基板主面が電子線に曝されるから、基板表面のパターンが電子線によるダメージを受ける。したがって、第１領域および第２領域を同一基板の主面に設定するよりも、同じパターンが形成された別の基板主面上の領域とすることにより、電子線によるダメージに起因する誤差を排除できるので、より適正に異物除去処理の品質を評価できる。
In one embodiment of the present invention, the main surface of the substrate including the first region is the main surface of the first substrate, and the main surface of the substrate including the second region is the main surface of the second substrate different from the first substrate. It is a face.
In imaging with an electron microscope, the main surface of the substrate is exposed to the electron beam, so that the pattern on the surface of the substrate is damaged by the electron beam. Therefore, rather than setting the first region and the second region on the main surface of the same substrate, by setting the region on another substrate main surface on which the same pattern is formed, the error caused by the damage caused by the electron beam is eliminated. Therefore, the quality of the foreign matter removal treatment can be evaluated more appropriately.
同様の理由により、この発明の一実施形態では、前記第２領域を含む基板主面が第２基板の主面であり、前記第３領域を含む基板主面が前記第２基板とは別の第３基板の主面である。
この発明の一実施形態では、前記第１画像、前記第２画像および前記第３画像が、それぞれ前記第１領域、前記第２領域および前記第３領域を同倍率で撮影して得られる画像である。これにより、第１画像、第２画像および第３画像を用いた処理が一層妥当になる。しかも、この場合、第１画像、第２画像および第３画像の面積は等しい。そのため、第１画像中の第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積によって前記第１面積率を代替でき、第２画像中の第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積によって前記第２面積率を代替でき、第３画像中の第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積によって前記第３面積率を代替できる。すなわち、面積自体を面積率として取り扱って、異物除去率を演算できる。
For the same reason, in one embodiment of the present invention, the main surface of the substrate including the second region is the main surface of the second substrate, and the main surface of the substrate including the third region is different from the second substrate. This is the main surface of the third substrate.
In one embodiment of the present invention, the first image, the second image, and the third image are images obtained by photographing the first region, the second region, and the third region at the same magnification, respectively. is there. This makes the processing using the first image, the second image, and the third image more appropriate. Moreover, in this case, the areas of the first image, the second image, and the third image are equal. Therefore, the first area ratio can be replaced by the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern in the first image, and the second unevenness pattern and the area of the image portion corresponding to the foreign matter in the second image can be used to replace the first area ratio. The area ratio can be replaced, and the third area ratio can be replaced by the area of the third uneven pattern in the third image and the image portion corresponding to the foreign matter. That is, the area itself can be treated as an area ratio, and the foreign matter removal rate can be calculated.
この発明の一実施形態では、前記第２画像取得工程が、前記第１領域と同等の凹凸パターンが形成され、前記第１領域と同形同大の領域を前記第２領域と認識する第２領域認識工程を含み、前記第３画像取得工程が、前記第１領域と同等の凹凸パターンが形成され、前記第１領域と同形同大の領域を前記第３領域と認識する第３領域認識工程を含む。これにより、第１画像、第２画像および第３画像を用いた処理が一層妥当になる。 In one embodiment of the present invention, the second image acquisition step recognizes a region having the same shape and size as the first region as the second region by forming a concave-convex pattern equivalent to the first region. A third region recognition including a region recognition step, in which the third image acquisition step recognizes a region having the same shape and size as the first region as the third region by forming an uneven pattern equivalent to that of the first region. Including the process. This makes the processing using the first image, the second image, and the third image more appropriate.
この発明の一実施形態では、前記第１領域、前記第２領域および前記第３領域が、それぞれ複数個設定され、複数の前記第１領域にそれぞれ対応する複数の前記第１画像が取得され、複数の第２領域にそれぞれ対応する複数の前記第２画像が取得され、複数の第３領域にそれぞれ対応する複数の第３画像が取得され、複数の前記第１画像のそれぞれにおける前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合の平均値が前記第１面積率とされ、複数の前記第２画像のそれぞれにおける前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合の平均値が前記第２面積率とされ、複数の前記第３画像のそれぞれにおける前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合の平均値が前記第３面積率とされる。 In one embodiment of the present invention, a plurality of the first region, the second region, and the third region are set, and a plurality of the first images corresponding to the plurality of the first regions are acquired. A plurality of the second images corresponding to the plurality of second regions are acquired, a plurality of third images corresponding to the plurality of third regions are acquired, and the first unevenness in each of the plurality of first images is acquired. The average value of the ratio of the area of the image portion corresponding to the pattern is defined as the first area ratio, and the average value of the ratio of the area of the image portion corresponding to the second uneven pattern and the foreign matter in each of the plurality of the second images. Is defined as the second area ratio, and the average value of the ratio of the area of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the foreign matter in each of the plurality of third images is defined as the third area ratio.
これにより、第１領域、第２領域および第３領域がそれぞれ複数個設定され、各複数の第１画像、第２画像および第３画像に基づく平均値演算によって、第１面積率、第２面積率および第３面積率が求められる。それにより、異物除去処理の評価の精度を高めることができる。
この発明の一つの実施形態では、複数の前記第１画像にそれぞれ対応する複数の前記第１二値化画像が取得され、複数の第２画像にそれぞれ対応する複数の前記第２二値化画像が取得され、複数の第３画像にそれぞれ対応する複数の第３二値化画像が取得される。そして、これらに基づいて、第１面積率、第２面積率および第３面積率が求められる。
As a result, a plurality of the first region, the second region, and the third region are set, respectively, and the first area ratio and the second area are calculated by averaging the first image, the second image, and the third image. The rate and the third area rate are calculated. As a result, the accuracy of evaluation of the foreign matter removing process can be improved.
In one embodiment of the present invention, a plurality of the first binarized images corresponding to the plurality of first images are acquired, and a plurality of the binarized images corresponding to the plurality of second images are obtained. Is acquired, and a plurality of third binarized images corresponding to the plurality of third images are acquired. Then, based on these, the first area ratio, the second area ratio, and the third area ratio are obtained.
この発明の一実施形態では、前記基板汚染工程が、酸を加えた液中に異物を分散させた汚染液を基板主面に塗布する工程を含む。酸を加えた液中に異物を分散させて汚染液を作成することにより、ゼータ電位が制御された異物を基板主面に塗布できる。それにより、基板主面上に異物を均一に付着させることができる。とくに、凹凸パターンが形成された基板主面上では汚染液の流動が凹凸パターンに大きく影響され、その結果、汚染液とともに異物が流動すると、異物が凹凸パターンに依存して偏在しやすくなる。そこで、酸を加えた液を用いて異物のゼータ電位を制御し、基板主面に異物が付着しやすくすることで、凹凸パターンに対する依存度の少ない分散傾向を実現できる。 In one embodiment of the present invention, the substrate contamination step includes a step of applying a contaminated liquid in which foreign substances are dispersed in a liquid to which an acid is added to the main surface of the substrate. By dispersing foreign matter in the acid-added liquid to create a contaminated liquid, the foreign matter having a controlled zeta potential can be applied to the main surface of the substrate. As a result, foreign matter can be uniformly adhered to the main surface of the substrate. In particular, the flow of the contaminated liquid is greatly affected by the uneven pattern on the main surface of the substrate on which the uneven pattern is formed, and as a result, when the foreign matter flows together with the contaminant liquid, the foreign matter tends to be unevenly distributed depending on the uneven pattern. Therefore, by controlling the zeta potential of the foreign matter using the liquid to which the acid is added and making it easy for the foreign matter to adhere to the main surface of the substrate, it is possible to realize a dispersion tendency that is less dependent on the uneven pattern.
この発明の一実施形態では、前記酸が塩酸である。塩酸を用いることで、異物のゼータ電位を制御しやすくなる。
この発明の一実施形態では、前記汚染液のｐＨが４以下である。これにより、異物のゼータ電位を、異物が基板主面に付着しやすくなる値に制御できる。
In one embodiment of the invention, the acid is hydrochloric acid. The use of hydrochloric acid makes it easier to control the zeta potential of foreign substances.
In one embodiment of the present invention, the pH of the contaminant is 4 or less. As a result, the zeta potential of the foreign matter can be controlled to a value at which the foreign matter easily adheres to the main surface of the substrate.
以下では、この発明の実施の形態を、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係る異物除去処理評価方法を説明するための図である。この異物除去処理評価方法は、３枚の基板、すなわち第１基板Ｗ１、第２基板Ｗ２および第３基板Ｗ３を用いる。第１基板Ｗ１、第２基板Ｗ２および第３基板Ｗ３の主面には、共通のパターンが形成されている。すなわち、第１基板Ｗ１の主面の第１領域Ｒ１には第１凹凸パターンＰ１が形成されており、第２基板Ｗ２の主面の第２領域Ｒ２には第２凹凸パターンＰ２が形成されており、第３基板Ｗ３の主面の第３領域Ｒ３には第３凹凸パターンＰ３が形成されている。第１、第２および第３凹凸パターンＰ１〜Ｐ３は、実質的に同一のパターンである。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a diagram for explaining a foreign matter removal processing evaluation method according to an embodiment of the present invention. This foreign matter removal processing evaluation method uses three substrates, that is, the first substrate W1, the second substrate W2, and the third substrate W3. A common pattern is formed on the main surfaces of the first substrate W1, the second substrate W2, and the third substrate W3. That is, the first concavo-convex pattern P1 is formed in the first region R1 of the main surface of the first substrate W1, and the second concavo-convex pattern P2 is formed in the second region R2 of the main surface of the second substrate W2. A third concavo-convex pattern P3 is formed in the third region R3 on the main surface of the third substrate W3. The first, second and third uneven patterns P1 to P3 are substantially the same pattern.
このような第１〜第３凹凸パターンＰ１〜Ｐ３が形成された第１〜第３基板Ｗ１〜Ｗ３は、前洗浄工程（ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）によって、それぞれの表面状態が初期化される。前洗浄工程の後、第１基板Ｗ１の主面が電子顕微鏡で撮影される。より詳細には、第１基板Ｗ１の主面の第１領域Ｒ１が認識され（ステップＳ４１）、その第１領域Ｒ１が電子顕微鏡で撮影（ステップＳ５１）されることにより、第１画像が取得される（ステップＳ６１）。すなわち、電子顕微鏡が生成する第１画像の画像データが保存される。 The surface states of the first to third substrates W1 to W3 on which the first to third uneven patterns P1 to P3 are formed are initialized by the pre-cleaning steps (steps S11, S12, S13). .. After the pre-cleaning step, the main surface of the first substrate W1 is photographed with an electron microscope. More specifically, the first image is acquired by recognizing the first region R1 of the main surface of the first substrate W1 (step S41) and photographing the first region R1 with an electron microscope (step S51). (Step S61). That is, the image data of the first image generated by the electron microscope is stored.
一方、第２基板Ｗ１および第３基板Ｗ３に対しては、前洗浄（ステップＳ１２，Ｓ１３）の後、それらの主面に異物を付着させる基板汚染工程（ステップＳ２２，Ｓ２３）が行われる。これにより、第２および第３基板Ｗ２，Ｗ３の主面に、ほぼ同等の状態で異物が付着する。
次いで、第２基板Ｗ２の主面が電子顕微鏡で撮影される。より詳細には、第２基板Ｗ２の主面の第２領域Ｒ２が認識され（ステップＳ４２）、その第２領域Ｒ２が電子顕微鏡で撮影（ステップＳ５２）されることにより、第２画像が取得される（ステップＳ６２）。すなわち、電子顕微鏡が生成する第２画像の画像データが保存される。
On the other hand, for the second substrate W1 and the third substrate W3, after pre-cleaning (steps S12 and S13), a substrate contamination step (steps S22 and S23) of adhering foreign matter to their main surfaces is performed. As a result, foreign matter adheres to the main surfaces of the second and third substrates W2 and W3 in substantially the same state.
Next, the main surface of the second substrate W2 is photographed with an electron microscope. More specifically, the second region R2 on the main surface of the second substrate W2 is recognized (step S42), and the second region R2 is photographed with an electron microscope (step S52) to acquire a second image. (Step S62). That is, the image data of the second image generated by the electron microscope is saved.
第３基板Ｗ３に対しては、基板汚染工程（ステップＳ２３）後に、その主面の異物を除去するための異物除去処理、すなわち洗浄処理が実行される（ステップＳ３３）。この洗浄処理が、この方法による評価対象の異物除去処理である。この洗浄処理の後に、第３基板Ｗ３の主面が電子顕微鏡で撮影される。より詳細には、第３基板Ｗ３の主面の第３領域Ｒ３が認識され（ステップＳ４３）、その第３領域Ｒ３が電子顕微鏡で撮影（ステップＳ５３）されることにより、第３画像が取得される（ステップＳ６３）。すなわち、電子顕微鏡が生成する第３画像の画像データが保存される。 For the third substrate W3, after the substrate contamination step (step S23), a foreign matter removing process for removing the foreign matter on the main surface, that is, a cleaning process is executed (step S33). This cleaning treatment is a foreign matter removal treatment to be evaluated by this method. After this cleaning process, the main surface of the third substrate W3 is photographed with an electron microscope. More specifically, the third region R3 on the main surface of the third substrate W3 is recognized (step S43), and the third region R3 is photographed with an electron microscope (step S53) to acquire a third image. (Step S63). That is, the image data of the third image generated by the electron microscope is saved.
こうして、第１画像、第２画像および第３画像が取得されると、これらの画像のデータを用いた演算処理によって、洗浄処理による異物除去率が算出される。第１画像、第２画像および第３画像を表す画像データは、各画素の輝度を多数の階調で表した多値データ（多階調データ）である。第１画像、第２画像および第３画像を表す多値画像データが、適切な二値化しきい値を適用することによって、それぞれ二値化され、それによって第１二値化画像、第２二値化画像および第３二値化画像が取得される（ステップＳ７１，Ｓ７２，Ｓ７３）。すなわち、各画素の輝度を０または１に二値化した二値化データが生成される。 When the first image, the second image, and the third image are acquired in this way, the foreign matter removal rate by the cleaning process is calculated by the arithmetic process using the data of these images. The image data representing the first image, the second image, and the third image is multi-valued data (multi-gradation data) in which the brightness of each pixel is represented by a large number of gradations. The multi-valued image data representing the first image, the second image, and the third image are binarized by applying an appropriate binarization threshold, and thereby the first binarized image and the second binary image, respectively. A digitized image and a third binarized image are acquired (steps S71, S72, S73). That is, binarized data in which the brightness of each pixel is binarized to 0 or 1 is generated.
第１、第２および第３二値化画像では、たとえば、基板主面上のパターン部分、具体的には凸パターン部分が白色に表れ（たとえば、二値データ「１」によって表される。）、凸パターンの存在しない部分、すなわち凹パターン部分は黒色に表れる（たとえば、二値データ「０」によって表される。）。むろん、これは一例であり、凸パターンが黒色に表れ、凹パターンが白色に表れる二値化画像が取得されてもよい。 In the first, second and third binarized images, for example, the pattern portion on the main surface of the substrate, specifically the convex pattern portion, appears in white (for example, represented by the binary data "1"). , The portion where the convex pattern does not exist, that is, the concave pattern portion appears in black (for example, it is represented by the binary data "0"). Of course, this is an example, and a binarized image in which the convex pattern appears in black and the concave pattern appears in white may be acquired.
次に、第１二値化画像に基づき、第１領域Ｒ１中の第１凹凸パターンＰ１の凸部分に相当する画像部分、具体的には第１二値化画像中の白色領域の面積が第１面積Ａ１として求められる（ステップＳ８１）。同様に、第２二値化画像の白色部分の面積が第２面積Ａ２として求められる（ステップＳ８２）。さらに同様に、第３二値化画像中の白色部分の面積が第３面積Ａ３として求められる（ステップＳ８３）。第２二値化画像においては、第２領域Ｒ２中の第２凹凸パターンＰ２の凸パターン部分を構成する白色部分に加えて、第２基板Ｗ１の主面に付着した異物が画像中の白色部分を構成している。よって、第２面積Ａ２は、第２領域Ｒ２中の凸パターン部分および異物の画像部分の総和の面積である。第３面積Ａ３についても同様であり、第３面積Ａ３中の第３凹凸パターンＰ３の凸パターン部分および異物が白色の画像部分を構成している。 Next, based on the first binarized image, the area of the image portion corresponding to the convex portion of the first uneven pattern P1 in the first region R1, specifically, the area of the white region in the first binarized image is the first. It is obtained as one area A1 (step S81). Similarly, the area of the white portion of the second binarized image is obtained as the second area A2 (step S82). Further, similarly, the area of the white portion in the third binarized image is obtained as the third area A3 (step S83). In the second binarized image, in addition to the white portion constituting the convex pattern portion of the second uneven pattern P2 in the second region R2, the foreign matter adhering to the main surface of the second substrate W1 is the white portion in the image. Consists of. Therefore, the second area A2 is the total area of the convex pattern portion and the image portion of the foreign matter in the second region R2. The same applies to the third area A3, and the convex pattern portion of the third uneven pattern P3 in the third area A3 and the foreign matter form a white image portion.
次いで、こうして求められた第１面積Ａ１、第２面積Ａ２および第３面積Ａ３を用いて、異物除去率が算出される（ステップＳ９）。
具体的な異物除去率の算出式は、次式（１）の通りである。
異物除去率＝１−｛（Ａ３／Ｒ−Ａ１／Ｒ）／（Ａ２／Ｒ−Ａ１／Ｒ）｝…（１）
式（１）において、Ｒは、第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２および第３領域Ｒ３の共通の面積、すなわち、第１、第２および第３画像に共通の面積である。第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２および第３領域Ｒ３が同形同大の領域であり、それらの領域を電子顕微鏡により同倍率で撮影することにより、第１、第２および第３画像中における第１、第２および第３領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の面積が等しくなる。
Next, the foreign matter removal rate is calculated using the first area A1, the second area A2, and the third area A3 thus obtained (step S9).
The specific formula for calculating the foreign matter removal rate is as shown in the following formula (1).
Foreign matter removal rate = 1-{(A3 / R-A1 / R) / (A2 / R-A1 / R)} ... (1)
In the formula (1), R is a common area of the first region R1, the second region R2, and the third region R3, that is, an area common to the first, second, and third images. The first region R1, the second region R2, and the third region R3 are regions of the same shape and size, and by photographing these regions with an electron microscope at the same magnification, in the first, second, and third images. The areas of the first, second and third regions R1, R2 and R3 are equal.
式（１）の右辺第２項において、Ａ１／Ｒは、第１画像中における第１凹凸パターンＰ１の面積（より正確には凸パターン部分の面積）の割合を表す第１面積率である。同様に、Ａ２／Ｒは、第２画像中における第２凹凸パターンＰ２の面積（より正確には凸パターン部分の面積）の割合を表す第２面積率であり、Ａ３／Ｒは、第３画像中における第３凹凸パターンの面積（より正確には凸パターン部分の面積）の割合を表す第３面積率である。 In the second term on the right side of the formula (1), A1 / R is a first area ratio representing the ratio of the area of the first uneven pattern P1 (more accurately, the area of the convex pattern portion) in the first image. Similarly, A2 / R is a second area ratio representing the ratio of the area of the second uneven pattern P2 (more accurately, the area of the convex pattern portion) in the second image, and A3 / R is the third image. It is a third area ratio representing the ratio of the area of the third uneven pattern (more accurately, the area of the convex pattern portion) in the inside.
式（１）の右辺第２項の分母および分子の共通因子である１／Ｒをはらうことにより、次式（２）が得られる。
異物除去率＝１−｛（Ａ３−Ａ１）／（Ａ２−Ａ１）｝…（２）
すなわち、等しい面積の第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２および第３領域Ｒ３を電子顕微鏡により同倍率で撮影することにより、第１面積率Ａ１／Ｒ、第２面積率Ａ２／Ｒおよび第３面積率Ａ３／Ｒを、それぞれ、第１面積Ａ１、第２面積Ａ２および第３面積Ａ３で代替できる。
The following equation (2) can be obtained by taking the denominator of the second term on the right side of the equation (1) and 1 / R, which is a common factor of the numerator.
Foreign matter removal rate = 1-{(A3-A1) / (A2-A1)} ... (2)
That is, by photographing the first region R1, the second region R2, and the third region R3 having the same area with the same magnification with an electron microscope, the first area ratio A1 / R, the second area ratio A2 / R, and the third area The rates A3 / R can be replaced by the first area A1, the second area A2, and the third area A3, respectively.
式（２）において、第２項の分母は、第２面積Ａ２から第１面積Ａ１を差し引いた面積である。この面積の差分（Ａ２−Ａ１）は、第２面積Ａ２から第２領域Ｒ２中の凸パターン部分の面積を差し引いた値であるから、基板汚染工程後の異物量、すなわち、初期異物量に相当している。一方、式（２）において、第２項の分子は、第３面積Ａ３から第１面積Ａ１を差し引いた面積であり、第３面積Ａ３から第３領域Ｒ３中の凸パターン部分の面積を差し引いた値である。この値は、基板汚染工程および異物除去処理工程（洗浄工程）を経た基板主面上の異物量、すなわち、処理後異物量に相当している。 In the formula (2), the denominator of the second term is the area obtained by subtracting the first area A1 from the second area A2. Since this area difference (A2-A1) is a value obtained by subtracting the area of the convex pattern portion in the second region R2 from the second area A2, it corresponds to the amount of foreign matter after the substrate contamination step, that is, the initial amount of foreign matter. doing. On the other hand, in the formula (2), the molecule of the second term is the area obtained by subtracting the first area A1 from the third area A3, and the area of the convex pattern portion in the third region R3 is subtracted from the third area A3. The value. This value corresponds to the amount of foreign matter on the main surface of the substrate that has undergone the substrate contamination step and the foreign matter removal treatment step (cleaning step), that is, the amount of foreign matter after treatment.
式（１）は、次式（３）のように変形でき、さらに式（４）のように変形できる。
異物除去率＝（Ａ２／Ｒ−Ａ３／Ｒ）／（Ａ２／Ｒ−Ａ１／Ｒ）｝…（３）
異物除去率＝（Ａ２−Ａ３）／（Ａ２−Ａ１）…（４）
式（４）の右辺の分子は、第２面積Ａ２から第３面積Ａ３を差し引いた面積である。第２面積Ａ２は、第２凹凸パターンＰ２の凸パターン部分に対応する面積と初期異物量に対応する面積との和である。一方、第３面積Ａ３は、第３凹凸パターンＰ３の凸パターン部分に対応する面積と処理後異物量に対応する面積との和である。したがって、第２面積Ａ２から第３面積Ａ３を差し引いた値は、初期異物量と処理後異物量との差に相当する。これは、異物除去処理によって除去された異物量、すなわち、除去異物量である。
Equation (1) can be transformed as in the following equation (3) and further as in equation (4).
Foreign matter removal rate = (A2 / R-A3 / R) / (A2 / R-A1 / R)} ... (3)
Foreign matter removal rate = (A2-A3) / (A2-A1) ... (4)
The molecule on the right side of the formula (4) is the area obtained by subtracting the third area A3 from the second area A2. The second area A2 is the sum of the area corresponding to the convex pattern portion of the second uneven pattern P2 and the area corresponding to the initial amount of foreign matter. On the other hand, the third area A3 is the sum of the area corresponding to the convex pattern portion of the third uneven pattern P3 and the area corresponding to the amount of foreign matter after processing. Therefore, the value obtained by subtracting the third area A3 from the second area A2 corresponds to the difference between the initial amount of foreign matter and the amount of foreign matter after processing. This is the amount of foreign matter removed by the foreign matter removing process, that is, the amount of foreign matter removed.
図２は、この実施形態に係る異物除去処理評価方法を実施するためのシステムの全体構成例を表わす概念図である。このシステムは、評価対象の洗浄処理を実行する基板洗浄装置１と、評価用サンプルとしての基板Ｗを作成するために基板汚染処理を実行する評価用サンプル製造装置２と、走査型電子顕微鏡３と、異物除去率演算装置４とを含む。異物除去率演算装置４は、たとえばコンピュータで構成することができる。基板洗浄装置１は、１枚ずつの基板Ｗに対して洗浄処理を実行する枚葉式の装置であってもよいし、複数枚の基板Ｗに対して一括して洗浄処理を実行するバッチ式の装置であってもよい。走査型電子顕微鏡３は、基板Ｗの主面を電子線で走査することにより、基板Ｗの主面を撮影し、それによって得られる電子顕微鏡写真を表わす画像データを出力する。この出力された画像データが異物除去率演算装置４に入力される。 FIG. 2 is a conceptual diagram showing an overall configuration example of a system for implementing the foreign matter removal processing evaluation method according to this embodiment. This system includes a substrate cleaning apparatus 1 that executes a cleaning treatment of an evaluation target, an evaluation sample manufacturing apparatus 2 that executes a substrate contamination treatment to prepare a substrate W as an evaluation sample, and a scanning electron microscope 3. , The foreign matter removal rate calculation device 4. The foreign matter removal rate arithmetic unit 4 can be configured by, for example, a computer. The substrate cleaning device 1 may be a single-wafer type device that executes a cleaning process on each substrate W, or a batch type that collectively executes a cleaning process on a plurality of substrates W. It may be the device of. The scanning electron microscope 3 photographs the main surface of the substrate W by scanning the main surface of the substrate W with an electron beam, and outputs image data representing an electron micrograph obtained thereby. The output image data is input to the foreign matter removal rate calculation device 4.
評価用サンプル製造装置２は、基板Ｗの表面に汚染物質を含む汚染溶液を塗布することによって、基板洗浄装置１の洗浄能力を評価するための評価用基板Ｗを１枚ずつ製造する枚葉式の装置である。評価用サンプル製造装置２は、この例では、処理空間を区画する箱型のチャンバ１０と、チャンバ１０内に配置されたスピンチャック１１と、汚染溶液供給ユニット１２と、リンス液供給ユニット１３とを含む。 The evaluation sample manufacturing apparatus 2 is a single-wafer type that manufactures one evaluation substrate W for evaluating the cleaning ability of the substrate cleaning apparatus 1 by applying a contaminated solution containing a contaminant on the surface of the substrate W. It is a device of. In this example, the evaluation sample manufacturing apparatus 2 includes a box-shaped chamber 10 for partitioning a processing space, a spin chuck 11 arranged in the chamber 10, a contaminated solution supply unit 12, and a rinse liquid supply unit 13. Including.
スピンチャック１１は、チャンバ１０内で１枚の基板Ｗを水平な姿勢で保持して、基板Ｗの中心を通る鉛直な回転軸線（鉛直軸線）１５周りに基板Ｗを回転させる基板保持ユニットである。
汚染溶液供給ユニット１２は、液体中に汚染物質を分散させた汚染溶液１６をスピンチャック１１に保持された基板Ｗの表面（主面）に供給する。より具体的には、汚染溶液供給ユニット１２は、汚染溶液ノズル２１と、汚染溶液ノズル２１が先端部に取り付けられたノズルアーム２２と、汚染溶液ノズル２１に一端が接続された汚染溶液配管２３と、汚染溶液配管２３に介装された汚染溶液バルブ２４と、ノズルアーム２２に結合されたノズル移動ユニット２５とを含む。ノズル移動ユニット２５は、スピンチャック１１に保持された基板Ｗの上面に沿って汚染溶液ノズル２１を水平移動させ、それにより、汚染溶液の着液点を基板Ｗの主面上で走査させる。汚染溶液供給ユニット１２は、さらに、汚染溶液１６を貯留するタンク２６を備えている。このタンク２６に、汚染溶液配管２３の他端が接続されている。タンク２６には、汚染物質を分散させるための媒体としての液体（この実施形態では脱イオン水（ＤＩＷ）を供給する液体供給配管２７が接続されている。液体供給配管２７の途中には、バルブ２８が介装されており、タンク２６への液体の供給を制御している。液体供給配管２７からタンク２６内に液体を供給する一方で、タンク２６内に汚染物質が投入され、液体中に汚染物質が分散されることによって、汚染溶液１６が調合される。必要に応じて、タンク２６内には撹拌装置２９が備えられ、液体中に汚染物質が均一に分散させられる。
The spin chuck 11 is a substrate holding unit that holds one substrate W in a horizontal posture in the chamber 10 and rotates the substrate W around a vertical rotation axis (vertical axis) 15 passing through the center of the substrate W. ..
The contaminated solution supply unit 12 supplies the contaminated solution 16 in which the contaminants are dispersed in the liquid to the surface (main surface) of the substrate W held by the spin chuck 11. More specifically, the contaminated solution supply unit 12 includes a contaminated solution nozzle 21, a nozzle arm 22 to which the contaminated solution nozzle 21 is attached to the tip, and a contaminated solution pipe 23 having one end connected to the contaminated solution nozzle 21. The contaminated solution valve 24 interposed in the contaminated solution pipe 23 and the nozzle moving unit 25 coupled to the nozzle arm 22 are included. The nozzle moving unit 25 horizontally moves the contaminated solution nozzle 21 along the upper surface of the substrate W held by the spin chuck 11, thereby scanning the landing point of the contaminated solution on the main surface of the substrate W. The contaminated solution supply unit 12 further includes a tank 26 for storing the contaminated solution 16. The other end of the contaminated solution pipe 23 is connected to the tank 26. A liquid supply pipe 27 for supplying liquid (in this embodiment, deionized water (DIW)) as a medium for dispersing pollutants is connected to the tank 26. A valve is provided in the middle of the liquid supply pipe 27. 28 is interposed to control the supply of the liquid to the tank 26. While the liquid is supplied from the liquid supply pipe 27 into the tank 26, the pollutants are charged into the tank 26 and into the liquid. By dispersing the contaminants, the contaminant solution 16 is prepared. If necessary, a stirrer 29 is provided in the tank 26 to uniformly disperse the contaminants in the liquid.
タンク２６に供給される汚染物質は、パーティクルの粉末であってもよいし、金属汚染物質（たとえば硫酸銅）であってもよいし、有機汚染物質であってもよい。パーティクルの粉末としては、ＳｉＯ２の粉末、窒化ケイ素（ＳｉＮ，Ｓｉ３Ｎ４）の粉末、ポリスチレンラテックスの粉末、アルミニウムの粉末等を例示することができる。汚染物質の種類は、基板洗浄装置１による除去対象の汚染物質と同種のものが選択される。 The pollutant supplied to the tank 26 may be a powder of particles, a metal pollutant (for example, copper sulfate), or an organic pollutant. The powder particles can be exemplified the SiO 2 powder, powder of silicon nitride (SiN, Si 3 N 4) , powdered polystyrene latex, aluminum powder and the like. As the type of pollutant, the same kind of pollutant as the pollutant to be removed by the substrate cleaning device 1 is selected.
リンス液供給ユニット１３は、リンス液ノズル３１を含む。リンス液ノズル３１には、リンス液配管３２が接続されており、リンス液配管３２にはリンス液バルブ３３が介装されている。リンス液配管３２には、たとえばＤＩＷ（脱イオン水）等のリンス液が供給される。リンス液ノズル３１は、スピンチャック１１に保持された基板Ｗの回転中心に向けてリンス液を供給する固定ノズルであってもよい。 The rinse liquid supply unit 13 includes a rinse liquid nozzle 31. A rinse liquid pipe 32 is connected to the rinse liquid nozzle 31, and a rinse liquid valve 33 is interposed in the rinse liquid pipe 32. A rinse liquid such as DIW (deionized water) is supplied to the rinse liquid pipe 32. The rinse liquid nozzle 31 may be a fixed nozzle that supplies the rinse liquid toward the rotation center of the substrate W held by the spin chuck 11.
前述のとおり、この実施形態に係る異物除去処理評価方法を実行するために、主面に共通の凹凸パターンが形成された３枚の基板Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３が準備され、それらの３枚の基板Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３に対して必要に応じて前洗浄処理が実行される。第１基板Ｗ１は、評価用サンプル製造装置２による基板汚染工程も基板洗浄装置１による洗浄工程も経ることなく、その主面の第１領域が走査型電子顕微鏡３によって撮影される。一方、第２および第３基板Ｗ２，Ｗ３は、評価用サンプル製造装置２による基板汚染工程を経て、評価用サンプルとなる。こうして基板汚染工程を経た第２および第３基板Ｗ２，Ｗ３のうち、第２基板Ｗ２は、基板洗浄装置１による洗浄工程を経ることなく、走査型電子顕微鏡３によってその主面の第２領域が撮影される。そして、第３基板Ｗ３は、走査型電子顕微鏡３による撮影の前に、基板洗浄装置１による洗浄処理を受ける。その洗浄処理の後に、第３基板Ｗ３は、その主面の第３領域が走査型電子顕微鏡３によって撮影される。 As described above, in order to execute the foreign matter removal processing evaluation method according to this embodiment, three substrates W1, W2, and W3 having a common uneven pattern formed on the main surface are prepared, and these three substrates are prepared. Pre-cleaning treatment is performed on W1, W2, and W3 as needed. The first region of the main surface of the first substrate W1 is photographed by the scanning electron microscope 3 without going through the substrate contamination step by the evaluation sample manufacturing apparatus 2 and the cleaning step by the substrate cleaning apparatus 1. On the other hand, the second and third substrates W2 and W3 become evaluation samples after undergoing a substrate contamination step by the evaluation sample manufacturing apparatus 2. Of the second and third substrates W2 and W3 that have undergone the substrate contamination step in this way, the second substrate W2 has a second region of its main surface formed by the scanning electron microscope 3 without undergoing the cleaning step by the substrate cleaning apparatus 1. Be photographed. Then, the third substrate W3 is subjected to a cleaning treatment by the substrate cleaning device 1 before being photographed by the scanning electron microscope 3. After the cleaning treatment, the third region of the main surface of the third substrate W3 is photographed by the scanning electron microscope 3.
評価用サンプル製造装置２の動作を概説すれば、次のとおりである。
図示しない搬送ロボットによって、チャンバ１０内に基板Ｗ（第２基板Ｗ２または第３基板Ｗ３）が搬入され、スピンチャック１１に渡される。スピンチャック１１は、その基板Ｗを保持し、回転軸線１５周りに回転させる。一方、汚染溶液ノズル２１がノズル移動ユニット２５によってスピンチャック１１に保持された基板Ｗの上方で水平移動する。その一方で、汚染溶液バルブ２４が開かれることによって、タンク２６から汚染溶液が汚染溶液ノズル２１へと供給される。この汚染溶液は、汚染溶液ノズル２１から基板Ｗの主面へと供給される。その着液点は、ノズル移動ユニット２５による汚染溶液ノズル２１の水平移動によって、基板Ｗ上を走査することになる。基板Ｗが回転されているので、基板Ｗの全面に汚染溶液が供給される。
The operation of the evaluation sample manufacturing apparatus 2 can be outlined as follows.
A substrate W (second substrate W2 or third substrate W3) is carried into the chamber 10 by a transfer robot (not shown) and passed to the spin chuck 11. The spin chuck 11 holds the substrate W and rotates it around the rotation axis 15. On the other hand, the contaminated solution nozzle 21 moves horizontally above the substrate W held by the spin chuck 11 by the nozzle moving unit 25. On the other hand, when the contaminated solution valve 24 is opened, the contaminated solution is supplied from the tank 26 to the contaminated solution nozzle 21. This contaminated solution is supplied from the contaminated solution nozzle 21 to the main surface of the substrate W. The liquid landing point is scanned on the substrate W by the horizontal movement of the contaminated solution nozzle 21 by the nozzle moving unit 25. Since the substrate W is rotated, the contaminated solution is supplied to the entire surface of the substrate W.
基板Ｗの主面の全域に汚染溶液が供給されると、汚染溶液バルブ２４が閉じられ、ノズル移動ユニット２５は汚染溶液ノズル２１を退避位置へと退避させる。次いで、スピンチャック１１が基板Ｗを高速回転させることにより、基板Ｗの主面が乾燥させられる。このとき、必要に応じて、基板Ｗの主面に向けて窒素ガス等の不活性ガスが供給されて、基板Ｗの主面の乾燥を促進してもよい。このような乾燥工程により、基板Ｗの主面に供給された汚染溶液中の液体が蒸発して、汚染物質が基板Ｗの主面に付着した状態となる。こうして、汚染物質が基板Ｗの主面に付着した後に、リンス液バルブ３３が開かれて、基板Ｗの主面にリンス液が供給され、基板Ｗに対するリンス処理が実行される。そのリンス処理の後には、リンス液バルブ３３が閉じられて、リンス液の供給が停止され、スピンチャック１１による基板Ｗの高速回転によって、スピン乾燥処理が実行される。このリンス処理およびスピン乾燥処理によっては、付着した汚染物質が基板Ｗの主面から失われることはない。 When the contaminated solution is supplied to the entire main surface of the substrate W, the contaminated solution valve 24 is closed, and the nozzle moving unit 25 retracts the contaminated solution nozzle 21 to the retracted position. Next, the spin chuck 11 rotates the substrate W at high speed, so that the main surface of the substrate W is dried. At this time, if necessary, an inert gas such as nitrogen gas may be supplied toward the main surface of the substrate W to promote drying of the main surface of the substrate W. By such a drying step, the liquid in the contaminated solution supplied to the main surface of the substrate W evaporates, and the contaminants adhere to the main surface of the substrate W. In this way, after the contaminants adhere to the main surface of the substrate W, the rinse liquid valve 33 is opened, the rinse liquid is supplied to the main surface of the substrate W, and the rinse treatment for the substrate W is executed. After the rinsing process, the rinsing solution valve 33 is closed, the supply of the rinsing solution is stopped, and the spin drying process is executed by the high-speed rotation of the substrate W by the spin chuck 11. By this rinsing treatment and spin drying treatment, the attached contaminants are not lost from the main surface of the substrate W.
こうして、評価用サンプルとしての基板Ｗ（Ｗ２，Ｗ３）が作成され、その基板Ｗは、搬送ロボットによってチャンバ１０の外へと排出される。
図３は、異物除去率演算装置の機能的な構成を説明するためのブロック図である。異物除去率演算装置４は、この実施形態では、コンピュータによって構成されており、ＣＰＵ（中央処理ユニット）４１、記憶装置４２、入力装置４３およびディスプレイ４４を含む。記憶装置４２は、ＲＯＭおよびＲＡＭを含む。記憶装置４２は、固体メモリ、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）等のいずれの形態であってもよく、それらの組み合わせであってもよい。入力装置４３は、キーボード、ポインティングデバイス等の入力用マンマシンインタフェースである。ディスプレイ４４は、情報出力装置の一例であり、使用者に対して情報を提示するマンマシンインタフェースである。情報出力装置としては、ディスプレイ４４に代えて、またはディスプレイ４４に加えて、印刷装置や、他のコンピュータ等にデータを通信出力する通信装置が含まれていてもよい。
In this way, the substrate W (W2, W3) as an evaluation sample is created, and the substrate W is discharged to the outside of the chamber 10 by the transfer robot.
FIG. 3 is a block diagram for explaining a functional configuration of the foreign matter removal rate calculation device. In this embodiment, the foreign matter removal rate calculation device 4 is composed of a computer, and includes a CPU (central processing unit) 41, a storage device 42, an input device 43, and a display 44. The storage device 42 includes a ROM and a RAM. The storage device 42 may be in any form such as a solid-state memory, an HDD (hard disk drive), an SSD (solid state drive), or a combination thereof. The input device 43 is an input man-machine interface for a keyboard, a pointing device, or the like. The display 44 is an example of an information output device, and is a man-machine interface for presenting information to a user. The information output device may include a communication device that outputs data to a printing device, another computer, or the like in place of the display 44 or in addition to the display 44.
記憶装置４２には、プログラム４７およびデータ４８が格納される。記憶装置４２に格納されるデータの例としては、前述の第１画像、第２画像および第３画像に対応する第１画像データＤ１、第２画像データＤ２および第３画像データＤ３、ならびに前述の第１二値化画像、第２二値化画像および第３二値化画像に対応する第１二値画像データＢＤ１、第２二値画像データＢＤ２および第３二値画像データＢＤ３が含まれる。 The program 47 and the data 48 are stored in the storage device 42. Examples of the data stored in the storage device 42 include the first image data D1, the second image data D2 and the third image data D3 corresponding to the first image, the second image and the third image described above, and the above-mentioned third image data D3. Includes first binary image data BD1, second binary image data BD2, and third binary image data BD3 corresponding to the first binarized image, the second binarized image, and the third binarized image.
ＣＰＵ４１は、記憶装置４２に格納されたプログラム４７を実行する。それによって、異物除去率演算装置４を構成するコンピュータは、複数の機能処理部としての機能を実現する。複数の機能処理部は、画像データ入力部５１、領域認識部５２、二値化処理部５３、白色部面積演算部５４、および除去率算出部５６を含む。
画像データ入力部５１は、走査型電子顕微鏡３が出力する画像データを取り込む。領域認識部５２は、走査型電子顕微鏡３が出力する画像データから、前記第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２および第３領域Ｒ３を認識する。画像データ入力部５１は、領域認識部５２で認識された領域の画像データを走査型電子顕微鏡３から取り込んで、第１画像データＤ１、第２画像データＤ２または第３画像データＤ３として記憶装置４２に格納する。
The CPU 41 executes the program 47 stored in the storage device 42. As a result, the computer constituting the foreign matter removal rate arithmetic unit 4 realizes the functions as a plurality of function processing units. The plurality of functional processing units include an image data input unit 51, an area recognition unit 52, a binarization processing unit 53, a white area calculation unit 54, and a removal rate calculation unit 56.
The image data input unit 51 takes in the image data output by the scanning electron microscope 3. The region recognition unit 52 recognizes the first region R1, the second region R2, and the third region R3 from the image data output by the scanning electron microscope 3. The image data input unit 51 takes in the image data of the region recognized by the region recognition unit 52 from the scanning electron microscope 3, and stores the image data as the first image data D1, the second image data D2, or the third image data D3. Store in.
領域認識部５２は、第１基板Ｗ１の主面を撮像したときに走査型電子顕微鏡３が出力する画像中の予め定める領域を第１領域Ｒ１として設定し、かつ認識する。その認識された領域の画像データが画像データ入力部５１によって第１画像データＤ１として抽出される。領域認識部５２は、また、第２基板Ｗ２を撮影したときに走査型電子顕微鏡３が出力する画像データから、第１領域Ｒ１に相当する第２領域Ｒ２を画像認識する。その認識された領域の画像データが画像データ入力部５１によって第２画像データＤ２として抽出される。領域認識部５２は、さらに、第３基板Ｗ３が走査型電子顕微鏡３によって撮影されたときに走査型電子顕微鏡３が出力する画像データから、第１領域Ｒ１および第２領域Ｒ２に相当する第３領域Ｒ３の画像を認識する。その認識された領域の画像データが画像データ入力部５１によって第３画像データＤ３として抽出される。 The region recognition unit 52 sets and recognizes a predetermined region in the image output by the scanning electron microscope 3 as the first region R1 when the main surface of the first substrate W1 is imaged. The image data of the recognized area is extracted as the first image data D1 by the image data input unit 51. The region recognition unit 52 also recognizes the second region R2 corresponding to the first region R1 from the image data output by the scanning electron microscope 3 when the second substrate W2 is photographed. The image data of the recognized area is extracted as the second image data D2 by the image data input unit 51. The region recognition unit 52 further corresponds to the first region R1 and the second region R2 from the image data output by the scanning electron microscope 3 when the third substrate W3 is photographed by the scanning electron microscope 3. Recognize the image of region R3. The image data of the recognized area is extracted as the third image data D3 by the image data input unit 51.
二値化処理部５３は、記憶装置４２から、第１画像データＤ１、第２画像データＤ２および第３画像データＤ３を読み出し、それらを所定の二値化しきい値を用いて二値化処理して、第１二値画像データＢＤ１、第２二値画像データＢＤ２および第３二値画像データＢＤ３を生成する。これらの二値画像データＢＤ１，ＢＤ２，ＢＤ３は、記憶装置４２に格納される。 The binarization processing unit 53 reads out the first image data D1, the second image data D2, and the third image data D3 from the storage device 42, and binarizes them using a predetermined binarization threshold value. Therefore, the first binary image data BD1, the second binary image data BD2, and the third binary image data BD3 are generated. These binary image data BD1, BD2, BD3 are stored in the storage device 42.
白色部面積演算部５４は、記憶装置４２から第１、第２および第３二値画像データＢＤ１，ＢＤ２，ＢＤ３を読み出し、それらによって表される第１二値化画像、第２二値化画像および第３二値化画像のそれぞれの白色部の面積を求める。白色部の面積は、二値データ「１」の画素の総数で表されてもよい。第１二値化画像中の白色部の面積は第１面積Ａ１を表す第１面積データとして記憶装置４２に格納される。第２二値化画像中の白色部の面積は、第２面積Ａ２を表わす第２面積データとして記憶装置４２に格納される。第３二値化画像中の白色部の面積は、第３面積Ａ３を表わす第３面積データとして記憶装置４２に格納される。 The white part area calculation unit 54 reads out the first, second and third binary image data BD1, BD2, BD3 from the storage device 42, and represents the first binarized image and the second binarized image. And the area of each white part of the third binarized image is obtained. The area of the white portion may be represented by the total number of pixels of the binary data "1". The area of the white portion in the first binarized image is stored in the storage device 42 as first area data representing the first area A1. The area of the white portion in the second binarized image is stored in the storage device 42 as the second area data representing the second area A2. The area of the white portion in the third binarized image is stored in the storage device 42 as the third area data representing the third area A3.
除去率算出部５６は、記憶装置４２から、第１面積データ、第２面積データおよび第３面積データを読み出し、それらを前述の式（１）〜（４）のいずれかに当てはめて、異物除去率を算出する。
図４Ａおよび図４Ｂは、基板の主面に対する異物付着処理（基板汚染工程）の特徴を説明するための図解的な断面図である。純水（脱イオン水）中にパーティクル粉末を分散させて汚染溶液１６を作成し、この汚染溶液１６を基板Ｗの主面に塗布したときの様子を図４Ａに示す。一方、薄い塩酸水溶液中にパーティクル粉末を分散させて汚染溶液１６を作成し、この汚染溶液１６を基板Ｗの主面に塗布したときの状態を図４Ｂに示す。すなわち、図４Ｂの場合には、図４Ａの場合の汚染溶液１６に対して微量の塩酸が加えられている。
The removal rate calculation unit 56 reads out the first area data, the second area data, and the third area data from the storage device 42, applies them to any of the above equations (1) to (4), and removes foreign matter. Calculate the rate.
4A and 4B are schematic cross-sectional views for explaining the characteristics of the foreign matter adhesion treatment (board contamination step) on the main surface of the substrate. FIG. 4A shows a state in which particle powder is dispersed in pure water (deionized water) to prepare a contaminated solution 16 and the contaminated solution 16 is applied to the main surface of the substrate W. On the other hand, FIG. 4B shows a state when the contaminated solution 16 is prepared by dispersing the particle powder in a dilute aqueous hydrochloric acid solution and the contaminated solution 16 is applied to the main surface of the substrate W. That is, in the case of FIG. 4B, a small amount of hydrochloric acid is added to the contaminated solution 16 in the case of FIG. 4A.
基板Ｗの主面には凹凸パターンＰが形成されているため、パーティクル６０は、パターンＰの間の溝内に入り込む。このとき、図４Ａに図解的に示すように、汚染溶液１６を塗布した後の乾燥処理時に遠心力によってパーティクル６０が偏在したり、乾燥しにくい部分に液が溜まって、パーティクル６０が集中する場合がある。それによって、凹凸パターンＰ内で、パーティクル６０が均一に分散しない。 Since the uneven pattern P is formed on the main surface of the substrate W, the particles 60 enter the groove between the patterns P. At this time, as shown graphically in FIG. 4A, when the particles 60 are unevenly distributed due to centrifugal force during the drying process after the contaminated solution 16 is applied, or when the liquid is accumulated in a portion which is difficult to dry and the particles 60 are concentrated. There is. As a result, the particles 60 are not uniformly dispersed in the uneven pattern P.
一方、塩酸を加えてｐＨを調整した汚染溶液１６においては、パーティクル６０のゼータ電位が制御されている。より具体的には、たとえば基板Ｗがシリコン基板である場合、そのゼータ電位は負極性であるのに対して、ＳｉＯ２からなるパーティクル６０をｐＨ４以下の純水中に分散させたときには、パーティクル６０のゼータ電位は、基板Ｗのゼータ電位の極性とは反対の極性である正極性となる。それにより、パーティクル６０は基板Ｗに電気的に吸引されるので、パーティクル６０が基板Ｗの主面に付着し易くなる。それにより、乾燥処理の際にもパーティクル６０が移動しにくくなるので、図４Ｂに図解的に示すように、凹凸パターンＰ内におけるパーティクル６０の偏在を回避することができる。 On the other hand, in the contaminated solution 16 in which the pH is adjusted by adding hydrochloric acid, the zeta potential of the particles 60 is controlled. More specifically, for example, when the substrate W is a silicon substrate, its zeta potential is negative, whereas when the particles 60 composed of SiO 2 are dispersed in pure water having a pH of 4 or less, the particles 60 The zeta potential of the substrate W has a positive electrode property having a polarity opposite to the polarity of the zeta potential of the substrate W. As a result, the particles 60 are electrically attracted to the substrate W, so that the particles 60 are likely to adhere to the main surface of the substrate W. As a result, the particles 60 are less likely to move even during the drying process, and as shown graphically in FIG. 4B, uneven distribution of the particles 60 in the uneven pattern P can be avoided.
図５Ａは、ｐＨを調整していない純水中にパーティクル粒子を分散させた汚染溶液を用いて作成した評価用サンプル基板の電子顕微鏡写真である。一方、図５Ｂは、塩酸によってｐＨを４以下（より具体的には２以下）に調整した溶媒中にパーティクル粒子を分散させた汚染溶液を用いて作成した評価用サンプル基板の電子顕微鏡写真である。これらの比較から理解される通り、ｐＨを調整、好ましくは４以下（より好ましくは２以下）に調整した溶媒を用いて汚染溶液を調整することにより、凹凸パターンＰが形成された基板の主面にパーティクル６０を均一に分散させて付着できることが理解される。 FIG. 5A is an electron micrograph of an evaluation sample substrate prepared using a contaminated solution in which particle particles are dispersed in pure water whose pH has not been adjusted. On the other hand, FIG. 5B is an electron micrograph of an evaluation sample substrate prepared by using a contaminated solution in which particles are dispersed in a solvent whose pH is adjusted to 4 or less (more specifically, 2 or less) with hydrochloric acid. .. As can be understood from these comparisons, the main surface of the substrate on which the uneven pattern P is formed is formed by adjusting the contaminated solution with a solvent whose pH is adjusted, preferably 4 or less (more preferably 2 or less). It is understood that the particles 60 can be uniformly dispersed and adhered to the solvent.
凹凸パターンＰの幅は４０ｎｍ〜５０ｎｍ程度、その間隔は１００ｎｍ〜２００ｎｍ程度である。この場合、パーティクル６０の基板Ｗ上における付着密度（面積割合）が、１０％〜４０％程度であれば、凹凸パターンＰ内における異物除去性能の評価が可能である。
図６Ａ、図６Ｂおよび図６Ｃは、異物除去率の演算例について説明するための図である。図６Ａに示す第１画像は、基板汚染処理前の第１基板Ｗ１の主面の電子顕微鏡写真であり、図６Ｂに示す第２画像は、基板汚染処理後の第２基板Ｗ２の主面の電子顕微鏡写真であり、図６Ｃに示す第３画像は、基板洗浄処理後の第３基板Ｗ３の主面の電子顕微鏡写真である。
The width of the uneven pattern P is about 40 nm to 50 nm, and the interval is about 100 nm to 200 nm. In this case, if the adhesion density (area ratio) of the particles 60 on the substrate W is about 10% to 40%, it is possible to evaluate the foreign matter removing performance in the uneven pattern P.
6A, 6B and 6C are diagrams for explaining a calculation example of the foreign matter removal rate. The first image shown in FIG. 6A is an electron micrograph of the main surface of the first substrate W1 before the substrate contamination treatment, and the second image shown in FIG. 6B is the main surface of the second substrate W2 after the substrate contamination treatment. It is an electron micrograph, and the third image shown in FIG. 6C is an electron micrograph of the main surface of the third substrate W3 after the substrate cleaning treatment.
図６Ａの第１画像から理解されるとおり、基板Ｗ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３）の主面に形成された凹凸パターンＰ（Ｐ１〜Ｐ３）の凸パターン部分は、第１画像を二値化した二値化画像中において白色部分として表われる。図６Ｂおよび図６Ｃの第２画像および第３画像から理解されるとおり、基板Ｗ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３）の主面に付着したパーティクル６０もまた、二値化画像中において白色部分として表われる。したがって、第２画像および第３画像からそれぞれ得られる二値化画像中には、凹凸パターンＰの凸パターン部分およびパーティクル６０に相当する部分が白色部分として表れる。 As can be understood from the first image of FIG. 6A, the convex pattern portion of the uneven pattern P (P1 to P3) formed on the main surface of the substrate W (W1, W2, W3) is a binarized first image. Appears as a white part in the binarized image. As can be seen from the second and third images of FIGS. 6B and 6C, the particles 60 attached to the main surface of the substrate W (W1, W2, W3) also appear as white parts in the binarized image. .. Therefore, in the binarized images obtained from the second image and the third image, the convex pattern portion of the concave-convex pattern P and the portion corresponding to the particles 60 appear as white portions.
この例では、図６Ａの第１画像から得られる二値化画像中の白色部分の面積率（Ａ１／Ｒ）は、たとえば、３２％である。また、図６Ｂの第２画像から得られる二値化画像中の白色部分の面積率（Ａ２／Ｒ）は、たとえば、４４％である。さらに、図６Ｃの第３画像から得られる二値化画像中の白色部分の面積率（Ａ３／Ｒ）は、たとえば３６％である。これらの面積率を上記式（１）または式（３）に代入することにより、凹凸パターンＰに起因する白色画像部分をキャンセルすることができ、洗浄処理の前後における異物除去性能、すなわち異物除去率を求めることができる。上記の例の場合の異物除去率は、６７％である。 In this example, the area ratio (A1 / R) of the white portion in the binarized image obtained from the first image of FIG. 6A is, for example, 32%. The area ratio (A2 / R) of the white portion in the binarized image obtained from the second image of FIG. 6B is, for example, 44%. Further, the area ratio (A3 / R) of the white portion in the binarized image obtained from the third image of FIG. 6C is, for example, 36%. By substituting these area ratios into the above equation (1) or equation (3), the white image portion caused by the uneven pattern P can be canceled, and the foreign matter removal performance before and after the cleaning process, that is, the foreign matter removal rate. Can be sought. The foreign matter removal rate in the above example is 67%.
このように、この実施形態では、第１画像（第１画像データＤ１）、第２画像（第２画像データＤ２）および第３画像（第３画像データＤ３）は、互いに同等な第１凹凸パターンＰ１、第２凹凸パターンＰ２および第３凹凸パターンＰ３がそれぞれ形成された第１、第２および第３基板Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３上の第１、第２および第３領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を走査型電子顕微鏡３で撮影して取得される。第１画像（第１画像データＤ１）は、基板汚染工程が施されていない第１基板Ｗ１の主面を撮影して得られる画像である。第２画像（第２画像データＤ２）は、基板汚染工程が施された第２基板Ｗ２の主面を撮影して得られる画像である。そして、第３画像（第３画像データＤ３）は、基板汚染工程を施し、かつその後に異物除去処理を施した第３基板Ｗ３の主面を撮影して得られる画像である。したがって、第１画像および第２画像の差は、基板汚染工程によって異物が付着させられた結果に相当する。第２画像および第３画像の差は、異物除去処理によって異物が除去された処理結果に相当する。第１画像と第３画像との差は、基板汚染工程および異物除去処理工程の両方を経た全体の処理結果に相当する。 As described above, in this embodiment, the first image (first image data D1), the second image (second image data D2), and the third image (third image data D3) have the same first uneven pattern. Scan the first, second and third regions R1, R2, R3 on the first, second and third substrates W1, W2, W3 on which P1, the second uneven pattern P2, and the third uneven pattern P3 are formed, respectively. Obtained by photographing with a scanning electron microscope 3. The first image (first image data D1) is an image obtained by photographing the main surface of the first substrate W1 which has not been subjected to the substrate contamination step. The second image (second image data D2) is an image obtained by photographing the main surface of the second substrate W2 subjected to the substrate contamination step. The third image (third image data D3) is an image obtained by photographing the main surface of the third substrate W3 which has been subjected to the substrate contamination step and then the foreign matter removal treatment. Therefore, the difference between the first image and the second image corresponds to the result of foreign matter being attached by the substrate contamination step. The difference between the second image and the third image corresponds to the processing result in which the foreign matter is removed by the foreign matter removing treatment. The difference between the first image and the third image corresponds to the overall processing result after both the substrate contamination step and the foreign matter removing treatment step.
これらの画像間の相違を評価するために、第１画像、第２画像および第３画像がそれぞれ二値化され、第１、第２および第３二値化画像（第１、第２および第３二値画像データＢＤ１，ＢＤ２，ＢＤ３）が取得される。さらに、第１二値画像データＢＤ１に基づき、第１領域Ｒ１中の第１凹凸パターンＰ１に相当する画像部分（走査型顕微鏡写真画像を二値化するときに異物（パーティクル）と同じ値に二値化される画像の部分）の面積が第１面積Ａ１として取得される。また、第２二値画像データＢＤ２に基づき、第２領域Ｒ２中の第２凹凸パターンＰ２および異物（パーティクル）の画像部分の面積の総和に相当する第２面積Ａ２が取得される。そして、第３二値画像データＢＤ３に基づき、第３領域Ｒ３中の第３凹凸パターンＰ３および異物（パーティクル）の画像部分の面積総和に相当する第３面積Ａ３が取得される。 To evaluate the differences between these images, the first, second and third images are binarized, respectively, and the first, second and third binarized images (first, second and third). 3 Binary image data BD1, BD2, BD3) is acquired. Further, based on the first binary image data BD1, the image portion corresponding to the first uneven pattern P1 in the first region R1 (when the scanning micrograph image is binarized, the value is equal to that of the foreign matter (particle)). The area of the image to be digitized) is acquired as the first area A1. Further, based on the second binary image data BD2, the second uneven pattern P2 in the second region R2 and the second area A2 corresponding to the total area of the image portion of the foreign matter (particle) are acquired. Then, based on the third binary image data BD3, the third uneven pattern P3 in the third region R3 and the third area A3 corresponding to the total area of the image portion of the foreign matter (particle) are acquired.
この実施形態では、第１画像、第２画像および第３画像は、同倍率で基板Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の主面を撮影して得られた画像である。したがって、第１面積Ａ１は、第１領域Ｒ１中の第１凹凸パターンＰ１に相当する画像部分の面積の割合、すなわち、第１面積率として取り扱うことができる。同様に、第２面積Ａ２は、第２領域Ｒ２中の第２凹凸パターンＰ２および異物（パーティクル）に相当する画像部分の総面積の割合、すなわち、第２面積率として扱うことができる。さらに同様に、第３面積Ａ３は、第３領域Ｒ３中の第３凹凸パターンＰ３および異物（パーティクル）に相当する画像部分の総面積の割合、すなわち、第３面積率として扱うことができる。 In this embodiment, the first image, the second image, and the third image are images obtained by photographing the main surfaces of the substrates W1, W2, and W3 at the same magnification. Therefore, the first area A1 can be treated as the ratio of the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern P1 in the first region R1, that is, the first area ratio. Similarly, the second area A2 can be treated as the ratio of the total area of the second uneven pattern P2 in the second region R2 and the image portion corresponding to the foreign matter (particles), that is, the second area ratio. Furthermore, similarly, the third area A3 can be treated as the ratio of the total area of the third uneven pattern P3 in the third region R3 and the image portion corresponding to the foreign matter (particles), that is, the third area ratio.
第１面積Ａ１（第１面積率）と第２面積Ａ２（第２面積率）との差は、基板汚染工程で付着させられた異物の総量（総数）に相当する。また、第２面積Ａ２（第２面積率）と第３面積Ａ３（第３面積率）との差は、異物除去処理工程で除去された異物の総量（総数）に相当する。第１面積Ａ１（第１面積率）と第３面積Ａ３（第３面積率）との差は、基板汚染工程および異物除去処理工程の前後における異物の総量、すなわち総数の差に相当する。したがって、第１面積Ａ１（第１面積率）、第２面積Ａ２（第２面積率）および第３面積Ａ３（第３面積率）を用いることにより、基板Ｗの主面上の凹凸パターンＰの影響を排除しながら、異物除去率を算出することができる。 The difference between the first area A1 (first area ratio) and the second area A2 (second area ratio) corresponds to the total amount (total number) of foreign substances adhered in the substrate contamination step. Further, the difference between the second area A2 (second area ratio) and the third area A3 (third area ratio) corresponds to the total amount (total number) of foreign substances removed in the foreign matter removing treatment step. The difference between the first area A1 (first area ratio) and the third area A3 (third area ratio) corresponds to the difference in the total amount of foreign matter, that is, the total number before and after the substrate contamination step and the foreign matter removal treatment step. Therefore, by using the first area A1 (first area ratio), the second area A2 (second area ratio), and the third area A3 (third area ratio), the uneven pattern P on the main surface of the substrate W The foreign matter removal rate can be calculated while eliminating the influence.
この方法は、走査型電子顕微鏡３による基板Ｗの主面の撮影と、その撮影によって得られた画像データの処理および解析によって、基板Ｗの主面上における異物の付着状況を算出する。したがって、パーティクルカウンタを用いる場合のようなパーティクル付着数の制限がなく、かつ表面欠陥検査装置を用いる場合のような計測限界の問題もない。そのため、基板Ｗの主面に異物を高密度に付着させて異物除去処理を評価できるので、主面に凹凸パターンＰを有する基板Ｗに対する異物除去処理の評価に適用可能な実用的な方法を提供することができる。 In this method, the state of adhesion of foreign matter on the main surface of the substrate W is calculated by photographing the main surface of the substrate W with the scanning electron microscope 3 and processing and analyzing the image data obtained by the photographing. Therefore, there is no limitation on the number of adhered particles as in the case of using the particle counter, and there is no problem of the measurement limit as in the case of using the surface defect inspection device. Therefore, since foreign matter can be evaluated by adhering foreign matter to the main surface of the substrate W at a high density, a practical method applicable to the evaluation of the foreign matter removing treatment on the substrate W having the uneven pattern P on the main surface is provided. can do.
また、この実施形態では、第１画像を取得するための第１領域Ｒ１、第２画像を取得するための第２領域Ｒ２、および第３画像を取得するための第３領域Ｒ３が、異なる基板Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の主面上に設定されている。走査型電子顕微鏡３を用いた撮影では、基板Ｗの主面が電子線に曝されるから、基板Ｗの主面のパターンが電子線によるダメージを受ける。したがって、第１、第２および第３領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を、同じパターンが形成された別の基板Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の主面上の領域とすることにより、電子線によるダメージに起因する誤差を排除できる。それにより、適正に異物除去処理の品質を評価できる。 Further, in this embodiment, the first region R1 for acquiring the first image, the second region R2 for acquiring the second image, and the third region R3 for acquiring the third image are different substrates. It is set on the main surface of W1, W2, and W3. In the photographing using the scanning electron microscope 3, since the main surface of the substrate W is exposed to the electron beam, the pattern of the main surface of the substrate W is damaged by the electron beam. Therefore, by setting the first, second and third regions R1, R2 and R3 as regions on the main surface of another substrate W1, W2 and W3 in which the same pattern is formed, the damage caused by the electron beam is caused. The error can be eliminated. Thereby, the quality of the foreign matter removing treatment can be appropriately evaluated.
図７は、この発明の他の実施形態に係る異物除去処理評価方法を説明するための図である。図７において、図１に示された各ステップに対応するステップは同一参照符号で示す。
この実施形態では、第１基板Ｗ１上に複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４が設定され、それらの領域には、それぞれ、第１凹凸パターンＰ１１〜Ｐ１４が形成されている。第２基板Ｗ２上には、複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４にそれぞれ対応する複数の第２領域Ｒ２１〜Ｒ２４が存在し、それらの領域には、第１凹凸パターンＰ１１〜Ｐ１４とそれぞれ同等な第２凹凸パターンＰ２１〜Ｐ２４が形成されている。第３基板Ｗ３上にも、複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４にそれぞれ対応する複数の第３領域Ｒ３１〜Ｒ３４が存在し、それらの領域には、第１凹凸パターンＰ１１〜Ｐ１４とそれぞれ同等な第３凹凸パターンＰ３１〜Ｐ３４が形成されている。複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４は、複数の第２領域Ｒ２１〜Ｒ２４および複数の第３領域Ｒ３１〜Ｒ３４は、それぞれ対応するもの同士が同形同大の領域であることが好ましい。
FIG. 7 is a diagram for explaining a foreign matter removal treatment evaluation method according to another embodiment of the present invention. In FIG. 7, the steps corresponding to each step shown in FIG. 1 are indicated by the same reference numerals.
In this embodiment, a plurality of first regions R11 to R14 are set on the first substrate W1, and first concavo-convex patterns P11 to P14 are formed in each of these regions. On the second substrate W2, there are a plurality of second regions R21 to R24 corresponding to the plurality of first regions R11 to R14, and in these regions, a second region equivalent to the first uneven pattern P11 to P14, respectively. 2 Concavo-convex patterns P21 to P24 are formed. On the third substrate W3, there are a plurality of third regions R31 to R34 corresponding to the plurality of first regions R11 to R14, and in these regions, the first concavo-convex patterns P11 to P14 are equivalent to each other. 3 Concavo-convex patterns P31 to P34 are formed. It is preferable that the plurality of first regions R11 to R14, the plurality of second regions R21 to R24, and the plurality of third regions R31 to R34 correspond to each other in the same shape and size.
複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４は、同形同大の領域であることが好ましいが、形状および大きさのいずれかまたは両方が異なる領域であってもよい。複数の第２領域Ｒ２１〜Ｒ２４および複数の第３領域Ｒ３１〜Ｒ３４についても同様である。第１凹凸パターンＰ１１〜Ｐ１４は、同等のパターンであってもよいし、異なるパターンであってもよいが、プロセスルールが同等であることが好ましい。第２凹凸パターンＰ２１〜Ｐ２４および第３凹凸パターンＰ３１〜Ｐ３４についても同様である。 The plurality of first regions R11 to R14 are preferably regions of the same shape and size, but may be regions having different shapes and sizes, or both. The same applies to the plurality of second regions R21 to R24 and the plurality of third regions R31 to R34. The first uneven patterns P11 to P14 may be the same pattern or different patterns, but it is preferable that the process rules are the same. The same applies to the second uneven pattern P21 to P24 and the third uneven pattern P31 to P34.
この実施形態では、複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４にそれぞれ対応する複数の第１画像が取得され（ステップＳ６１）、複数の第２領域Ｒ２１〜Ｒ２４にそれぞれ対応する複数の第２画像が取得され（ステップＳ６２）、複数の第３領域Ｒ３１〜Ｒ３４にそれぞれ対応する複数の第３画像が取得される（ステップＳ６３）。さらに、複数の第１画像にそれぞれ対応する複数の第１二値画像データが生成され（ステップＳ７１）、複数の第２画像にそれぞれ対応する複数の第２二値画像データが生成され（ステップＳ７２）、複数の第３画像にそれぞれ対応する複数の第３二値画像データが生成される（ステップＳ７３）。 In this embodiment, a plurality of first images corresponding to the plurality of first regions R11 to R14 are acquired (step S61), and a plurality of second images corresponding to the plurality of second regions R21 to R24 are acquired. (Step S62), a plurality of third images corresponding to the plurality of third regions R31 to R34 are acquired (step S63). Further, a plurality of first binary image data corresponding to the plurality of first images are generated (step S71), and a plurality of second binary image data corresponding to the plurality of second images are generated (step S72). ), A plurality of third binary image data corresponding to each of the plurality of third images are generated (step S73).
そして、複数の第１二値画像データに基づいて、複数の第１二値化画像中の白色領域の面積がそれぞれ求められ（ステップＳ８１）、それらの平均値が求められて、その平均値が第１面積Ａ１とされる（ステップＳ１０１）。同様に、複数の第２二値画像データに基づいて、複数の第２二値化画像中の白色領域の面積がそれぞれ求められ（ステップＳ８２）、それらの平均値が求められて、その平均値が第２面積Ａ２とされる（ステップＳ１０２）。さらに、複数の第３二値画像データに基づいて、複数の第３二値化画像中の白色領域の面積がそれぞれ求められ（ステップＳ８３）、それらの平均値が求められて、その平均値が第３面積Ａ３とされる（ステップＳ１０３）。 Then, based on the plurality of first-value image data, the area of the white region in the plurality of first-valued images is obtained (step S81), the average value thereof is obtained, and the average value is calculated. The first area is A1 (step S101). Similarly, based on the plurality of binary image data, the area of the white region in the plurality of binary images is obtained (step S82), the average value thereof is obtained, and the average value thereof is obtained. Is the second area A2 (step S102). Further, based on the plurality of third-valued image data, the area of the white region in the plurality of third-valued images is obtained (step S83), the average value thereof is obtained, and the average value is calculated. The third area is A3 (step S103).
こうして求められた第１、第２および第３面積Ａ１，Ａ２，Ａ３を用い、上記式（１）〜（４）のいずれかにより、異物除去率が求められる。
平均値演算のために、異物除去率演算装置４のＣＰＵ４１（図３参照）は、プログラム４７を実行することによって、平均面積演算部５５としての機能を実現する。平均値演算は、演算対象の複数の面積の総和を求める演算で代替してもよい。
Using the first, second and third areas A1, A2 and A3 thus obtained, the foreign matter removal rate can be obtained by any of the above formulas (1) to (4).
For the average value calculation, the CPU 41 (see FIG. 3) of the foreign matter removal rate calculation device 4 realizes the function as the average area calculation unit 55 by executing the program 47. The average value calculation may be replaced by a calculation for obtaining the sum of a plurality of areas to be calculated.
走査型電子顕微鏡３による第１基板Ｗ１、第２基板Ｗ２および第３基板Ｗ３の撮影が同じ倍率で行われるならば、第１面積Ａ１は、複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４のそれぞれにおける第１凹凸パターンＰ１１〜Ｐ１４に相当する画像部分の面積の割合の平均値、すなわち、面積率の平均値（第１面積率）に対応（比例）する。同様に、第２面積Ａ２は、複数の第２領域Ｒ２１〜Ｒ２４のそれぞれにおける第２凹凸パターンＰ２１〜Ｐ２４および異物に相当する画像部分の面積の割合の平均値、すなわち、面積率の平均値（第２面積率）に対応（比例）する。同様に、第３面積Ａ３は、複数の第３領域Ｒ３１〜Ｒ３４のそれぞれにおける第３凹凸パターンＰ３１〜Ｐ３４および異物に相当する画像部分の面積の割合の平均値、すなわち、面積率の平均値（第３面積率）に対応（比例）する。 If the first substrate W1, the second substrate W2, and the third substrate W3 are photographed at the same magnification by the scanning electron microscope 3, the first area A1 is the first in each of the plurality of first regions R11 to R14. Corresponds (proportional) to the average value of the ratio of the area of the image portion corresponding to the uneven patterns P11 to P14, that is, the average value of the area ratio (first area ratio). Similarly, the second area A2 is the average value of the ratio of the areas of the second uneven patterns P21 to P24 and the image portion corresponding to the foreign matter in each of the plurality of second regions R21 to R24, that is, the average value of the area ratio ( Corresponds to (proportional) to the second area ratio). Similarly, the third area A3 is the average value of the ratio of the areas of the third uneven patterns P31 to P34 and the image portion corresponding to the foreign matter in each of the plurality of third regions R31 to R34, that is, the average value of the area ratio ( Corresponds to (proportional) to the third area ratio).
この実施形態によれば、各複数の第１領域Ｒ１１〜Ｒ１４、第２領域Ｒ２１〜Ｒ２４および第３領域Ｒ３１〜Ｒ３４が設定され、対応する各複数の第１画像、第２画像および第３画像に基づく平均値演算に基づいて、異物除去率が求められる。それにより、異物除去処理の評価の精度を高めることができる。より具体的には、基板Ｗの主面に分散して配置された複数の領域について異物除去性能を総合評価することができるので、一層、妥当な評価が可能となる。 According to this embodiment, the plurality of first regions R11 to R14, the second regions R21 to R24, and the third regions R31 to R34 are set, and the corresponding plurality of first images, second images, and third images are set. The foreign matter removal rate is obtained based on the average value calculation based on. As a result, the accuracy of evaluation of the foreign matter removing process can be improved. More specifically, since the foreign matter removal performance can be comprehensively evaluated for a plurality of regions dispersed and arranged on the main surface of the substrate W, more appropriate evaluation becomes possible.
以上、この発明の一実施形態について説明してきたが、この発明は、さらに他の形態で実施することができる。
たとえば、前述の実施形態では、同等のパターンが形成された３枚の基板Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の主面を走査型電子顕微鏡３で撮影している。しかし、基板洗浄装置１の異物除去性能を複数回に渡って評価する場合には、２回目以降の評価においては、第１基板Ｗの主面の撮影は省くことができる。１回目の評価において、第１基板Ｗ１に対応する第１画像、第１二値化画像、第１面積等の情報を取得済みであるので、その情報を再利用できるからである。同様のパターンが形成された基板を用いて同様の手法で評価を行う限りにおいて、別の装置による異物除去性能の評価に対しても、第１基板Ｗ１に対応して取得済みの情報を再利用することができる。
Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention can be implemented in still another embodiment.
For example, in the above-described embodiment, the main surfaces of the three substrates W1, W2, and W3 on which the same pattern is formed are photographed by the scanning electron microscope 3. However, when the foreign matter removing performance of the substrate cleaning device 1 is evaluated a plurality of times, it is possible to omit photographing the main surface of the first substrate W in the second and subsequent evaluations. This is because in the first evaluation, information such as the first image, the first binarized image, and the first area corresponding to the first substrate W1 has already been acquired, so that the information can be reused. As long as the evaluation is performed by the same method using the substrate on which the same pattern is formed, the information acquired corresponding to the first substrate W1 is reused for the evaluation of the foreign matter removal performance by another device. can do.
また、前述の実施形態では、第１基板Ｗ１の主面を撮影して第１画像を取得し、第２基板Ｗ２の主面を撮影して第２画像を取得しているが、走査型電子顕微鏡３による撮影時の電子線の走査によるパターンダメージの影響を許容できるならば、同じ基板の主面を基板汚染工程の前後にそれぞれ撮影して第１画像および第２画像を取得してもよい。同様に、同じ基板の主面を洗浄処理工程の前後にそれぞれ撮影して第２画像および第３画像を取得してもよい。 Further, in the above-described embodiment, the main surface of the first substrate W1 is photographed to acquire the first image, and the main surface of the second substrate W2 is photographed to acquire the second image. If the influence of pattern damage due to scanning of electron beams during imaging by the microscope 3 can be tolerated, the main surface of the same substrate may be photographed before and after the substrate contamination step to obtain a first image and a second image, respectively. .. Similarly, the main surface of the same substrate may be photographed before and after the cleaning process step to obtain a second image and a third image, respectively.
第１領域、第２領域および第３領域に形成される同等の凹凸パターンは、同一パターンであることが好ましいが、パターン部分の面積率が等しい異なるパターンであってもよい。また、第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２および第３領域Ｒ３は必ずしも面積が等しい領域でなくてもよい。この場合には、上記の式（１）および式（３）をそれぞれ変形した次式（１ａ）または（３ａ）を用いればよい。ただし、式（１ａ）および（３ａ）において、第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２および第３領域Ｒ３の面積をそれぞれの符号で表してある。 The equivalent uneven pattern formed in the first region, the second region, and the third region is preferably the same pattern, but may be different patterns having the same area ratio of the pattern portions. Further, the first region R1, the second region R2, and the third region R3 do not necessarily have to be regions having the same area. In this case, the following equation (1a) or (3a), which is a modification of the above equations (1) and (3), may be used. However, in the formulas (1a) and (3a), the areas of the first region R1, the second region R2, and the third region R3 are represented by their respective symbols.
異物除去率＝１−｛（A3/R3−A1/R1）／（A2/R2−A1/R1）｝…（１ａ）
異物除去率＝（A2/R2−A3/R3）／（A2/R2−A1/R1）｝…（３ａ）
第１領域、第２領域および第３領域の設定または認識は、走査型電子顕微鏡３による撮影時に行われてもよいが、走査型電子顕微鏡３が出力する画像データを記憶装置４２に蓄積し、その蓄積された画像データが表す画像中の一部の領域を第１領域、第２領域または第３領域として設定または認識して、第１画像、第２画像および第３画像を抽出してもよい。二値化後の画像データに基づいて、第１領域、第２領域および第３領域の設定または認識が行われてもよい。
Foreign matter removal rate = 1-{(A3 / R3-A1 / R1) / (A2 / R2-A1 / R1)} ... (1a)
Foreign matter removal rate = (A2 / R2-A3 / R3) / (A2 / R2-A1 / R1)} ... (3a)
The setting or recognition of the first region, the second region, and the third region may be performed at the time of photographing by the scanning electron microscope 3, but the image data output by the scanning electron microscope 3 is stored in the storage device 42. Even if a part of the image represented by the accumulated image data is set or recognized as a first region, a second region, or a third region, and the first image, the second image, and the third image are extracted. Good. The first region, the second region, and the third region may be set or recognized based on the image data after binarization.
また、前述の実施形態では、第１画像、第２画像および第３画像を二値化した二値化画像が生成されているが、二値化画像を生成することなく、第１面積（第１面積率）、第２面積（第２面積率）および第３面積（第３面積率）を求めてもよい。たとえば、第１画像データＤ１において、所定のしきい値以上の輝度を有する画素の数を計数し、その計数結果を第１面積Ａ１に対応させてもよい。同様にして、第２画像データＤ２および第３画像データに基づいて、第２面積Ａ２および第３面積Ａ３にそれぞれ対応する値を得ることができる。 Further, in the above-described embodiment, the binarized image obtained by binarizing the first image, the second image, and the third image is generated, but the first area (the first area (third) without generating the binarized image. 1 area ratio), a second area (second area ratio), and a third area (third area ratio) may be obtained. For example, in the first image data D1, the number of pixels having a brightness equal to or higher than a predetermined threshold value may be counted, and the counting result may correspond to the first area A1. Similarly, values corresponding to the second area A2 and the third area A3 can be obtained based on the second image data D2 and the third image data, respectively.
その他、特許請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を施すことが可能である。 In addition, various design changes can be made within the scope of the matters described in the claims.
Ｗ 基板
Ｗ１ 第１基板
Ｗ２ 第２基板
Ｗ３ 第３基板
Ｐ 凹凸パターン
Ｐ１ 第１凹凸パターン
Ｐ２ 第２凹凸パターン
Ｐ３ 第３凹凸パターン
Ｒ１ 第１領域
Ｒ２ 第２領域
Ｒ３ 第３領域
Ｒ 第１〜第３領域の面積
Ｄ１ 第１画像データ
Ｄ２ 第２画像データ
Ｄ３ 第３画像データ
ＢＤ１ 第１二値画像データ
ＢＤ２ 第２二値画像データ
ＢＤ３ 第３二値画像データ
１ 基板洗浄装置
２ 評価用サンプル製造装置
３ 走査型電子顕微鏡
４ 異物除去率演算装置
１０ チャンバ
１１ スピンチャック
１２ 汚染溶液供給ユニット
１３ リンス液供給ユニット
１５ 回転軸線
１６ 汚染溶液
２１ 汚染溶液ノズル
２２ ノズルアーム
２３ 汚染溶液配管
２４ 汚染溶液バルブ
２５ ノズル移動ユニット
２６ タンク
２７ 液体供給配管
２８ バルブ
２９ 攪拌装置
３１ リンス液ノズル
３２ リンス液配管
３３ リンス液バルブ
４１ ＣＰＵ
４２ 記憶装置
４３ 入力装置
４４ ディスプレイ
４７ プログラム
４８ データ
５１ 画像データ入力部
５２ 領域認識部
５３ 二値化処理部
５４ 白色部面積演算部
５５ 平均面積演算部
５６ 除去率算出部
６０ パーティクル
W substrate W1 1st substrate W2 2nd substrate W3 3rd substrate P Concavo-convex pattern P1 1st concavo-convex pattern P2 2nd concavo-convex pattern P3 3rd concavo-convex pattern R1 1st region R2 2nd region R3 3rd region R 1st to 3rd Area of area D1 1st image data D2 2nd image data D3 3rd image data BD1 1st binary image data BD2 2nd binary image data BD3 3rd binary image data 1 Substrate cleaning device 2 Evaluation sample manufacturing device 3 Scanning electron microscope 4 Foreign matter removal rate calculator 10 Chamber 11 Spin chuck 12 Contaminated solution supply unit 13 Rinse solution supply unit 15 Rotating axis 16 Contaminated solution 21 Contaminated solution nozzle 22 Nozzle arm 23 Contaminated solution piping 24 Contaminated solution valve 25 Nozzle moving unit 26 Tank 27 Liquid supply pipe 28 Valve 29 Stirrer 31 Rinse liquid nozzle 32 Rinse liquid pipe 33 Rinse liquid valve 41 CPU
42 Storage device 43 Input device 44 Display 47 Program 48 Data 51 Image data input section 52 Area recognition section 53 Binarization processing section 54 White section Area calculation section 55 Average area calculation section 56 Removal rate calculation section 60 Particles
Claims (16)
基板主面の第１凹凸パターンが形成された第１領域を電子顕微鏡で撮影して、第１画像を取得する第１画像取得工程と、
前記第１凹凸パターンと同等の第２凹凸パターンが形成された第２領域を含む基板主面、および前記第１凹凸パターンと同等の第３凹凸パターンが形成された第３領域を含む基板主面に異物を付着させる基板汚染工程と、
前記基板汚染工程の後に、前記第２領域を電子顕微鏡で撮影して、第２画像を取得する第２画像取得工程と、
前記基板汚染工程の後に、前記第３領域を含む基板主面に対して、前記異物を除去するための異物除去処理を実行する異物除去処理工程と、
前記異物除去処理工程の後に、前記第３領域を電子顕微鏡で撮影して、第３画像を取得する第３画像取得工程と、
前記第１画像中の前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合を第１面積率として取得する第１面積率取得工程と、
前記第２画像中の前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第２面積率として取得する第２面積率取得工程と、
前記第３画像中の前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第３面積率として取得する第３面積率取得工程と、
前記第１面積率、前記第２面積率および前記第３面積率を用いて、前記異物除去処理による異物除去率を算出する異物除去率算出工程と、
を含む、異物除去処理評価方法。 This is a foreign matter removal treatment evaluation method for evaluating the foreign matter removal treatment on the main surface of the substrate on which the uneven pattern is formed.
The first image acquisition step of photographing the first region where the first uneven pattern of the main surface of the substrate is formed with an electron microscope and acquiring the first image, and
A substrate main surface including a second region on which a second unevenness pattern equivalent to the first unevenness pattern is formed, and a substrate main surface including a third region on which a third unevenness pattern equivalent to the first unevenness pattern is formed. The substrate contamination process that attaches foreign matter to the
After the substrate contamination step, a second image acquisition step of photographing the second region with an electron microscope to acquire a second image,
After the substrate contamination step, a foreign matter removing treatment step of executing a foreign matter removing treatment for removing the foreign matter on the main surface of the substrate including the third region,
After the foreign matter removal processing step, a third image acquisition step of photographing the third region with an electron microscope to acquire a third image,
A first area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern in the first image as the first area ratio.
A second area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the second uneven pattern and the foreign matter in the second image as the second area ratio.
A third area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the foreign matter in the third image as the third area ratio.
A foreign matter removal rate calculation step of calculating the foreign matter removal rate by the foreign matter removal process using the first area ratio, the second area ratio, and the third area ratio.
Foreign matter removal treatment evaluation method including.
前記第１面積率取得工程が、前記第１二値化画像に基づいて、前記第１画像中の前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合を前記第１面積率として取得する工程である、請求項１に記載の異物除去処理評価方法。 It further includes a first image binarization step of binarizing the first image to obtain a first binarized image.
The step of acquiring the first area ratio as the first area ratio, based on the first binarized image, the ratio of the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern in the first image. The foreign matter removal processing evaluation method according to claim 1.
基板主面の第１凹凸パターンが形成された第１領域を表す第１画像中の前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合を表す第１面積率を取得する第１面積率取得工程と、
前記第１凹凸パターンと同等の第２凹凸パターンが形成された第２領域を含む基板主面、および前記第１凹凸パターンと同等の第３凹凸パターンが形成された第３領域を含む基板主面に異物を付着させる基板汚染工程と、
前記基板汚染工程の後に、前記第２領域を電子顕微鏡で撮影して、第２画像を取得する第２画像取得工程と、
前記基板汚染工程の後に、前記第３領域を含む基板主面に対して、前記異物を除去するための異物除去処理を実行する異物除去処理工程と、
前記異物除去処理工程の後に、前記第３領域を電子顕微鏡で撮影して、第３画像を取得する第３画像取得工程と、
前記第２画像中の前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第２面積率として取得する第２面積率取得工程と、
前記第３画像中の前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を第３面積率として取得する第３面積率取得工程と、
前記第１面積率、前記第２面積率および前記第３面積率を用いて、前記異物除去処理による異物除去率を算出する異物除去率算出工程と、
を含む、異物除去処理評価方法。 This is a foreign matter removal treatment evaluation method for evaluating the foreign matter removal treatment on the main surface of the substrate on which the uneven pattern is formed.
Acquiring the first area ratio to acquire the first area ratio representing the ratio of the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern in the first image representing the first region in which the first uneven pattern of the main surface of the substrate is formed. Process and
A substrate main surface including a second region on which a second unevenness pattern equivalent to the first unevenness pattern is formed, and a substrate main surface including a third region on which a third unevenness pattern equivalent to the first unevenness pattern is formed. The substrate contamination process that attaches foreign matter to the
After the substrate contamination step, a second image acquisition step of photographing the second region with an electron microscope to acquire a second image,
After the substrate contamination step, a foreign matter removing treatment step of executing a foreign matter removing treatment for removing the foreign matter on the main surface of the substrate including the third region,
After the foreign matter removal processing step, a third image acquisition step of photographing the third region with an electron microscope to acquire a third image,
A second area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the second uneven pattern and the foreign matter in the second image as the second area ratio.
A third area ratio acquisition step of acquiring the ratio of the area of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the foreign matter in the third image as the third area ratio.
A foreign matter removal rate calculation step of calculating the foreign matter removal rate by the foreign matter removal process using the first area ratio, the second area ratio, and the third area ratio.
Foreign matter removal treatment evaluation method including.
前記第３画像を二値化して第３二値化画像を取得する第３画像二値化工程と、をさらに含み、
前記第２面積率を取得する工程が、前記第２二値化画像に基づいて、前記第２画像中の前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を前記第２面積率として取得する工程であり、
前記第３面積率を取得する工程が、前記第３二値化画像に基づいて、前記第３画像中の前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合を前記第３面積率として取得する工程である、請求項１〜３のいずれか一項に記載の異物除去処理評価方法。 A second image binarization step of binarizing the second image to obtain a second binarized image, and
Further including a third image binarization step of binarizing the third image to obtain a third binarized image.
In the step of acquiring the second area ratio, the ratio of the area of the image portion corresponding to the second uneven pattern and the foreign matter in the second image is calculated based on the second binarized image. It is a process to acquire as
Based on the third binarized image, the step of acquiring the third area ratio is the ratio of the area of the image portion corresponding to the third uneven pattern and the foreign matter in the third image to the third area ratio. The foreign matter removal treatment evaluation method according to any one of claims 1 to 3, which is a step of acquiring the image.
異物除去率＝１−｛（第３面積率−第１面積率）／（第２面積率−第１面積率）｝…Ａ
異物除去率＝（第２面積率−第３面積率）／（第２面積率−第１面積率）…Ｂ The foreign matter removal treatment evaluation method according to any one of claims 1 to 4, wherein the foreign matter removal rate calculation step includes a step of calculating the foreign matter removal rate by the following formula A or B.
Foreign matter removal rate = 1-{(third area ratio-first area ratio) / (second area ratio-first area ratio)} ... A
Foreign matter removal rate = (second area ratio-third area ratio) / (second area ratio-first area ratio) ... B
前記第３画像取得工程が、前記第１領域と同等の凹凸パターンが形成され、前記第１領域と同形同大の領域を前記第３領域と認識する第３領域認識工程を含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の異物除去処理評価方法。 The second image acquisition step includes a second region recognition step in which a concavo-convex pattern equivalent to that of the first region is formed and a region having the same shape and size as the first region is recognized as the second region.
The third image acquisition step includes a third region recognition step in which a concavo-convex pattern equivalent to the first region is formed and a region having the same shape and size as the first region is recognized as the third region. The foreign matter removal treatment evaluation method according to any one of 1 to 11.
複数の前記第１領域にそれぞれ対応する複数の前記第１画像が取得され、複数の第２領域にそれぞれ対応する複数の前記第２画像が取得され、複数の第３領域にそれぞれ対応する複数の第３画像が取得され、
複数の前記第１画像のそれぞれにおける前記第１凹凸パターンに相当する画像部分の面積の割合の平均値が前記第１面積率とされ、複数の前記第２画像のそれぞれにおける前記第２凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合の平均値が前記第２面積率とされ、複数の前記第３画像のそれぞれにおける前記第３凹凸パターンおよび異物に相当する画像部分の面積の割合の平均値が前記第３面積率とされる、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の異物除去処理評価方法。 A plurality of the first region, the second region, and the third region are set, respectively.
A plurality of the first images corresponding to the plurality of the first regions are acquired, a plurality of the second images corresponding to the plurality of second regions are acquired, and a plurality of the plurality of images corresponding to the plurality of third regions are acquired. The third image is acquired,
The average value of the ratio of the area of the image portion corresponding to the first uneven pattern in each of the plurality of first images is defined as the first area ratio, and the second uneven pattern and the second uneven pattern in each of the plurality of second images. The average value of the area ratio of the image portion corresponding to the foreign matter is defined as the second area ratio, and the average value of the area ratio of the third uneven pattern and the image portion corresponding to the foreign matter in each of the plurality of the third images. The foreign matter removal treatment evaluation method according to any one of claims 1 to 12, wherein is the third area ratio.
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