KR100425447B1 - 명도 보정 및 선택적 결함 검출 방법 및 이를 기록한 기록매체 - Google Patents

명도 보정 및 선택적 결함 검출 방법 및 이를 기록한 기록매체 Download PDF

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Abstract

웨이퍼 표면의 명도를 보정하는 방법 및 서로 다른 패턴에 대한 선택적 결함 검출 방법, 그리고 이러한 방법들을 기록한 기록 매체에 관해 개시한다. 웨이퍼를 분할하는 각 픽셀들의 평균과 표준 편차를 이용함으로써, 명도차가 있는 이미지들의 명도를 보정할 수 있다. 또한, 금속 배선 패턴과 스페이스를 구별하여, 각 패턴에 대해 서로 다른 임계값을 적용함으로써, 선택적으로 결함을 검출할 수 있다. 즉, 그레인은 검출하지 않고, 반도체 소자에 치명적인 영향을 주는 브리지만 검출할 수 있다. 따라서, 결함 검출의 선별력이 향상되므로, 결함 검출 공정을 더 효율적으로 관리할 수 있다.

Description

명도 보정 및 선택적 결함 검출 방법 및 이를 기록한 기록 매체{Method of grey level compensation and selective wafer-defect inspection for patterns and recording medium recorded thereof}
본 발명은 반도체 소자의 제조 공정 중 발생하는 결함의 검출 기술에 관한 것으로, 특히 명도 차이가 있는 웨이퍼 표면의 명도를 보정하는 방법 및 서로 다른 패턴에 대한 선택적 결함 검출 방법, 그리고 이러한 방법들을 기록한 기록 매체에 관한 것이다.
반도체 소자의 제조 공정 시, 발생되는 결함들은 소자의 신뢰성 및 수율에 중대한 영향을 미치므로, 제조 공정의 매 단계마다 결함 검출 공정이 수행되고 있다. 일반적으로, 결함 검출 장치에서는 웨이퍼 상에서 반복되는 패턴들의 이웃한 이미지들의 각 픽셀을 비교하여, 그레이 레벨(grey level)값의 차이가 임계값 이상인 픽셀을 결함으로 검출하는 방법을 사용하고 있다. 그레이 레벨이란 가장 어두운 단계를 0으로, 가장 밝은 단계를 255로 지정하여 명도를 256단계로 구분한 수치이다.
이하, 종래의 결함 검출 방법을 구체적으로 살펴본다.
임의의 광원에서 나온 빛을 웨이퍼 표면에 조사한다. 결함 검출 장치의 신호 감지부에서는 웨이퍼 표면에서 반사된 빛을 픽셀로 나누어 감지하고, 각 픽셀의 그레이 레벨 값을 정한다. 다음, 결함 인식의 기준이 되는 임계값을 설정한다.
결함을 검출하기 위해서는 웨이퍼 전면에 대해, 웨이퍼 표면의 이웃하는 부분의 이미지를 3개씩 비교한다. 각각의 이미지는 다수 개의 픽셀로 구성되어 있다. 가운데 이미지 B는 결함의 존재 여부를 검사하려는 대상 이미지(candidate image)이고, 이미지 B 양측의 이미지 A와 C는 비교 기준이 되는 비교 이미지(reference image)이다. 먼저, 이미지 B 및 이미지 A를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차이를 구한다. 그레이 레벨 값의 차이가 임계값 이상인 B의 픽셀들을 인식한다. 다음, 이미지 B 및 이미지 C를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 그레이 레벨 값의 차이를 구한다. 역시, 그레이 레벨 값의 차이가 임계값 이상인 B의 픽셀들을 인식한다. 이 때, 상기 두 경우에서, 공통으로 인식된 픽셀만을 최종적으로 결함으로 간주한다.
이러한 이미지 비교법을 이용한 결함 검출 방법의 가장 큰 문제점 중의 하나는 금속 배선 공정 상에 존재한다.
도 1은 금속 라인 패턴(100) 및 스페이스(110)가 규칙적으로 배열되는 있는 실제 모습을 촬영한 도면이다. 도 1에서 보는 바와 같이, 금속 라인 패턴(100) 상에는 그레인(grain)(120)이 존재하고, 스페이스(110)에는 브리지(bridge)(130)가 존재한다. 그레인(120)은 결함처럼 보이기는 하지만, 실제로 반도체 소자에는 영향을 주지 않는다. 하지만, 도시된 바와 같이, 그레인(120)은 금속 라인 패턴(100)보다 낮은 그레이 레벨 값을 가지므로, 결함 검사 시, 결함으로 인식되어 전체 결함의 개수를 증가시켜 공정 관리를 어렵게 한다.
도 2는 금속 라인 패턴(200) 및 스페이스(210)가 규칙적으로 배열된 웨이퍼에 결함이 존재하는 경우의 이미지 비교법을 이용한 결함 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다. 이미지 B에는 실제로 수율에 심각한 영향을 주는 킬링(killing)성 결함인 브리지(230)와 그레인(220)이 함께 존재한다. 브리지(230)와 같은 킬링성 결함을 검출하기 위해서는 임계값을 낮게 설정하여 감지도(sensitivity)를 높여야 한다. 그런데, 임계값을 낮게 설정하면, 그레인(220)까지도 결함으로 검출되므로, 결함의 개수가 너무 많아서 공정 관리가 어렵게 된다. 반대로, 그레인(220)이 검출되지 않도록 하기 위해, 즉 감지도를 낮추기 위해 임계값을 높게 설정하면, 브리지(230)까지도 검출되지 않는 문제점이 있다.
한편, 이미지 비교법을 이용한 결함 검출 방법의 또 다른 문제점은 도 3에서 도시된 것과 같이, 웨이퍼의 명도차(또는 색상차)가 존재하는 경우에 발생한다. 웨이퍼의 서로 다른 영역에서 이를테면, 웨이퍼의 중앙부와 가장자리 영역에서 이미지의 전체적인 그레이 레벨의 차이가 발생하는 경우이다. 도 3에서, X로 표시된 쪽은 웨이퍼 중앙부의 어두운 이미지이고, Y로 표시된 쪽은 웨이퍼 가장자리의 밝은 이미지를 나타낸다.
도 4a와 도 4b는 웨이퍼의 명도차가 존재하는 경우의 결함 검출 이미지 비교법에 대해 설명한 도면이다. 도 4a와 같이 밝은 이미지의 경우에, 브리지(330)는 검출하면서 그레인(320)의 검출을 줄이기 위해서는 임계값을 높게 설정해야 한다. 하지만, 밝은 이미지에 맞추어 설정된 임계값을 도 4b와 같은 어두운 이미지에 적용하게 되면, 결함 검출력이 떨어지는 문제점이 생긴다. 반대로, 도 4b와 같은 어두운 이미지에 맞추어 임계값을 설정하면, 도 4a와 같은 밝은 이미지에서는 그레인(220)의 검출로 인해 무수히 많은 결함을 검출하는 문제가 있다.
따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 웨이퍼의 명도차를 보정할수 있는 방법 및 이를 기록한 기록 매체를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 라인 패턴과 스페이스 패턴을 구별하여, 라인 패턴에 존재하는 그레인은 검출하지 않고, 스페이스 패턴에 발생하는 브리지 결함 만을 검출하도록, 선택적으로 결함을 검출하는 방법 및 이를 기록한 기록 매체를 제공하는 것이다.
또한, 금속 배선 공정의 결함 검출 시, 웨이퍼의 명도차로 인한 비교되는 이미지들간의 그레이 레벨의 차이를 극복하고, 라인 패턴과 스페이스 패턴을 구별하여 그레인은 검출하지 않고, 브리지만 선택적으로 검출하는 방법 및 이를 기록한 기록 매체를 제공하는 것이다.
도 1은 그레인 및 브리지 결함이 존재하는 금속 라인 패턴의 실제 모습을 촬영한 도면이다.
도 2는 이미지 비교에 의한 결함 검출 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 명도가 서로 다른 두 이미지를 나타낸 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 웨이퍼 표면에 명도차가 있는 경우의 이미지 비교법을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따라 명도를 보정하는 순서를 도시한 흐름도이다.
도 6a 및 도 6b는 도 3에서 도시된, 명도가 다른 두 이미지의 히스토그램을 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명에 따라 선택적으로 결함을 검출하는 순서를 도시한 흐름도이다.
도 8a 내지 도 8c는 실제 금속 배선 공정에서의 웨이퍼에 대하여, 종래 방법 및 본 발명에 따른 방법의 결함 검출 결과 및 결함이 존재하는 금속 라인 패턴의 실제 모습을 나타낸 것이다.
본 발명의 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 명도 보정 방법은 명도가 서로 다른 X영역과 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 표면을 일정한 크기의 픽셀(pixel)로 나누고, 각 픽셀들에 대하여 그레이 레벨(grey level) 값을 정한다. X영역 및 Y영역에 대하여, 각 영역별로 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차를 계산한다. 다음, X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, X영역의 픽셀들을 보정함으로써, 웨이퍼의 전체적인 그레이 레벨을 보정한다. 다음의 식을 이용하여 X영역의 픽셀들을 보정함으로써, X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차와 동일한 값을 갖도록 할 수 있다.
(여기서 xi는 X 영역 각 픽셀의 그레이 레벨 값, μ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 평균, σ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 표준 편차를 나타내고, 아래 첨자 X는 X영역, Y는 Y영역을 표시하고, 윗첨자 '는 보정 후의 값을 표시한다.)
본 발명의 다른 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 결함 검출 방법에서는 라인 패턴 및 상기 라인 패턴보다 명도가 낮은 스페이스가 교대로 반복하여 배열되어 있는 웨이퍼 표면을 일정한 크기의 픽셀로 나누고, 각 픽셀에 대하여 그레이 레벨 값을 정한다. 다음, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값을 설정하고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값을 설정하고, 제1 및 제2 임계값 이상의 값을 갖는 픽셀을 확인한다.
제1 및 제2 임계값 이상의 값을 갖는 픽셀을 확인하기 위해서, 웨이퍼의 표면을 다수 개의 픽셀로 구성되는 이미지로 나누고, 이웃하는 3개의 이미지 A,B,C를 순차적으로 추출한다. 가운데에 위치하는 이미지 B 및 이미지 A를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하여, 그레이 레벨 값의 차가 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 픽셀만 확인한다. 다음, 이 과정을 이미지 B와 C에 대하여 실행하고, 이미지 B와 A의 비교 및 이미지 B와 C의 비교로부터 공통으로 확인된 픽셀을 결함으로인식한다.
상기 제1 임계값은 금속 배선 패턴 상에 발생되는 그레인(grain)은 검출되지 않도록 설정되고, 제2 임계값은 브리지(bridge) 결함은 검출되도록 설정한다.
또한, 본 발명의 기술적 과제를 달성하기 위하여, 명도가 다른 X영역과 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 결함을 검출하는 방법에서는, 먼저 웨이퍼의 전체적인 그레이 레벨을 Y영역의 그레이 레벨로 보정한다. 즉, X영역을 구성하는 픽셀들의 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 Y 영역의 평균 및 표준 편차와 같은 값을 갖도록, X 영역의 각 픽셀들의 그레이 레벨 값을 보정한다. 다음, 라인 패턴과 스페이스에 서로 다른 임계값을 적용하여, 결함을 검출한다. 라인 패턴에 적용하는 임계값은 금속 배선 상의 그레인은 검출하지 않도록 설정하고, 스페이스에 적용되는 임계값은 브리지를 검출할 수 있게 설정한다.
상기의 본 발명의 기술적 과제들을 달성하기 위한 명도 보정 방법 및 결함 검출 방법은, 상기 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체로 제공될 수 있다.
상기 기록 매체는 명도가 서로 다른 X영역과 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 표면을 일정한 크기의 픽셀(pixel)로 나누고, X영역 및 Y영역에 대하여, 각 영역별로 픽셀들의 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차를 계산하고, X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, X영역의 픽셀들을 보정하는 명도 보정 프로그램 모듈이 기록된다. 다음의 식을 이용하여, X영역의 픽셀들을 보정하는 명도 보정 프로그램 모듈이 기록된다.
(여기서 xi는 X 영역 각 픽셀의 그레이 레벨 값, μ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 평균, σ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 표준 편차를 나타내고, 아래 첨자 X는 X영역, Y는 Y영역을 표시하고, 윗첨자 '는 보정 후의 값을 표시한다.)
상기의 기록 매체는 라인 패턴 및 상기 라인 패턴보다 명도가 낮은 스페이스가 교대로 반복하여 배열되어 있는 웨이퍼 표면의 각 픽셀에 대하여 그레이 레벨 값을 정하고, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값을 설정하고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값을 설정하고, 제1 및 제2 임계값 이상의 값을 갖는 픽셀을 확인하는 결함 검출 프로그램 모듈이 기록된다.
또한, 상기의 기록 매체는 명도가 다른 영역이 존재하는 웨이퍼의 각 이미지를 최적화된 그레이 레벨을 갖는 이미지에 맞게 보정하고, 라인 패턴과 스페이스를 구별하여, 각 패턴에 따라 서로 다른 임계값을 적용하여 결함을 검출하는 프로그램 모듈이 기록된다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다.
이하, 도면을 참고로 본 발명의 실시예들을 설명한다.
(실시예 1)
실시예 1은 명도차가 있는 웨이퍼 표면의 명도를 보정하는 방법에 관한 것이다. 제1 명도를 갖는 X영역과 제2 명도를 갖는 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 명도가 서로 다른 두 이미지의 명도 보정에 관해 설명한다.
도 5는 본 발명에 따라 명도를 보정하는 순서를 도시한 흐름도이다.
단계 Ⅰ에서는, 명도가 다른 두 영역 X(어두운 영역)와 Y(밝은 영역)가 분포된 웨이퍼의 표면을 일정한 크기의 픽셀로 나누고, 각 픽셀의 그레이 레벨 값을 정한다.
단계 Ⅱ에서는, 두 영역 X, Y 각각에 대해서, 각 픽셀들이 갖는 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차를 계산한다.
단계 Ⅲ에서는, 명도가 낮은 X 영역을 Y영역의 명도로 보정하기 위해서, 수학식 1을 이용하여, X 영역의 각 픽셀들의 그레이 레벨 값을 보정한다.
여기서 xi는 X 영역 각 픽셀의 그레이 레벨 값, μ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 평균, σ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 표준 편차를 나타내고, 아래 첨자 X는 X영역, Y는 Y영역을 표시하고, 윗첨자 '는 보정 후의 값을 표시한다.
도 6a 및 도 6b는 도 3에서 도시된, 명도가 다른 두 이미지의 히스토그램을 나타낸 것이다. 가로축은 0-255 사이의 정수 값을 갖는 그레이 레벨 값이고, 세로축은 각각의 그레이 레벨 값을 갖는 픽셀의 개수이다. 도 6a는 도 3에서 Y로 표시된 밝은 이미지의 히스토그램이고, 도 6b는 도 3에서 X로 표시된 어두운 이미지의 히스토그램이다. 도시된 바와 같이, 두 이미지의 명도차로 인해, 두 이미지의 그레이 레벨 값들의 평균과 표준 편차가 서로 다르다. 상기 수학식 1에 의해 6b에 도시된 어두운 이미지의 히스토그램을 도 6a의 히스토그램과 같은 형태로 보정한다.
이하, 도 7 및 도 8a 내지 도 8c를 참고로 실시예 2를 설명한다.
(실시예 2)
실시예 2는 금속 배선 패턴과 스페이스가 교대로 반복하여 배열되어 있는 웨이퍼에서, 각 패턴 별로 선택적으로 결함을 검출하는 방법에 관한 것이다.
도 7은 본 발명에 따라 선택적으로 결함을 검출하는 순서를 도시한 흐름도이다.
단계 Ⅰ에서는, 금속 배선 패턴과 스페이스가 교대로 반복하여 배열되어 있는 웨이퍼 표면을 일정한 크기의 픽셀로 나누고, 각 픽셀의 그레이 레벨 값을 정한다.
단계 Ⅱ에서는, 명도가 높은 금속 배선 패턴에는 제1 임계값을 설정하여 감지도를 낮추고, 명도가 낮은 스페이스에는 제1 임계값보다 낮은 제2 임계값을 설정하여 감지도를 높인다. 금속 배선 패턴에는 그레인이 존재하므로, 그레인이 검출되지 않도록, 제1 임계값은 그레인의 그레이 레벨 값과 금속 배선 패턴의 그레이 레벨 값의 차보다 높게 설정한다. 또한, 제2 임계값은 스페이스에 존재하는 브리지를 검출할 수 있도록, 낮게 설정한다.
단계 Ⅲ에서는, 결함을 검출하기 위해 3개의 연속된 이미지 A,B,C를 비교하는데, 금속 배선 패턴은 금속 배선 패턴끼리, 스페이스는 스페이스끼리 비교한다. 금속 배선 패턴을 이루는 픽셀들의 그레이 레벨 값은 대체로 비슷하고, 마찬가지로, 스페이스를 이루는 픽셀들의 그레이 레벨 값도 대체로 비슷하다. 또한, 금속 배선 패턴과 스페이스의 그레이 레벨 값의 차는 크다. 두 패턴의 그레이 레벨 값 사이의 임의의 값을 설정하여, 두 패턴을 구분할 수 있다.
이미지 B의 스페이스 및 이미지 A의 스페이스를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차이를 구한다. 그레이 레벨 값의 차이가 제2 임계값 이상이면 이미지 B의 해당 픽셀이 결함이 있는 것으로 인식한다. 다음, 이미지 B의 상기 픽셀에 대응되는 이미지 C의 픽셀과 비교하여, 그레이 레벨 값의 차이를 구한다. 역시, 그레이 레벨 값의 차이가 제2 임계값 이상이면 결함으로 인식한다. 이 때, 상기 두 경우에서, 공통으로 결함으로 인식된 경우, 최종적으로 결함으로 간주한다.
상술한 방법에 의해, 금속 배선 패턴 내에만 존재하는 그레인은 높은 임계값을 설정함으로써 검출하지 않고, 스페이스 패턴에서만 발생하는 브리지와 같은 결함을 검출할 수 있다.
도 8a 내지 도 8c는 실제 금속 배선 공정에서의 웨이퍼에 대하여, 종래 방법과 본 발명 방법의 결함 검출 결과를 나타낸 것이다.
도 8a는 종래 방법을 적용한 결과로, 즉 패턴간의 구별없이 하나의 임계값을 적용하여 결함을 검출한 결과이다. 도면의 검은 점들은 모두 결함으로 검출된 그레인이다.
도 8b는 본 발명의 방법을 적용한 결과로, 도 8c에서 보여지는 브리지 결함(400)만을 선택적으로 검출한다. 도 8b에서, 점(·) 표시가 도 8c에서 보이는 브리지 결함(400)의 위치를 나타낸다. + 표시는 웨이퍼의 중앙을 나타내는 표시일 뿐이다.
(실시예 3)
실시예 3은 웨이퍼 표면에 명도가 다른 영역이 존재하여, 이들 이미지들 간에 명도차가 있는 경우, 패턴별 선택적인 결함 검출 방법에 관한 것이다. 실시예 3은 실시예 1 및 실시예 2를 순차적으로 실시하는 것으로, 이미 상술한 내용과 동일하므로 상세한 설명은 생략한다.
도 3a, 도 3b에서 도시된 것과 같이, 밝은 이미지와 어두운 이미지가 존재하는 경우, 먼저 상술한 실시예 1의 방법으로 어두운 이미지의 명도를 보정한다. 다음, 실시예 2의 방법으로 패턴 별로 서로 다른 임계값을 적용하여, 브리지만 검출할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에서는 각 이미지의 픽셀들의 평균과 표준 편차를 이용함으로써, 명도차가 있는 이미지들의 명도를 보정할 수 있다.
또한, 금속 배선 패턴과 스페이스를 구별하여, 각 패턴에 대해 서로 다른 임계값을 적용함으로써, 선택적으로 결함을 검출할 수 있다. 즉, 그레인은 검출하지않고, 반도체 소자에 치명적인 영향을 주는 브리지만 검출할 수 있다. 따라서, 결함 검출의 선별력이 향상되므로, 결함 검출 공정을 더 효율적으로 관리할 수 있다.
한편, 웨이퍼 내의 위치에 따른 명도차가 발생하는 경우에, 선택적 결함 검출 방법을 실행하기 전에, 명도 보정을 먼저 실행하여 검사 조건을 최적화함으로써, 결함 검출력을 향상시킬 수 있다.

Claims (22)

  1. 제1 명도를 갖는 X영역과 제2 명도를 갖는 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 표면을 일정한 크기의 픽셀(pixel)로 나누는 단계;
    상기 각 픽셀들에 대하여 그레이 레벨(grey level) 값을 정하는 단계;
    상기 X영역 및 상기 Y영역에 대하여, 각 영역별로 상기 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차를 계산하는 단계; 및
    상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, 상기 X영역의 모든 픽셀들에 대하여 상기 그레이 레벨 값을 보정하는 단계를 포함하는 명도 보정 방법.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, 다음 식을 이용하여, 상기 X영역의 모든 픽셀들의 그레이 레벨 값을 보정하는 명도 보정 방법.
    (여기서 xi는 X 영역 각 픽셀의 그레이 레벨 값, μ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 평균, σ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 표준 편차를 나타내고, 아래 첨자 X는 X영역, Y는 Y영역을 표시하고, 윗첨자 '는 보정 후의 값을 표시한다.)
  3. 라인 패턴 및 상기 라인 패턴보다 명도가 낮은 스페이스가 교대로 반복하여 배열되어 있는 웨이퍼 표면을 일정한 크기의 픽셀로 나누는 단계;
    상기 각 픽셀에 대하여 그레이 레벨 값을 정하는 단계;
    상기 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값을 설정하고, 상기 스페이스에 대해서는 상기 제1 임계값보다 낮은 제2 임계값을 설정하는 단계;
    상기 라인패턴 및 상기 스페이스 각각에 대해서, 상기 제1 및 제2 임계값 이상의 그레이 레벨 값을 갖는 픽셀을 확인하는 단계를 포함하는 결함 검출 방법.
  4. 제3 항에 있어서, 상기 제1 및 제2 임계값 이상의 그레이 레벨 값을 갖는 픽셀을 확인하는 단계는,
    a)상기 웨이퍼의 표면을 다수 개의 픽셀로 구성되는 이미지로 나누는 단계;
    b)상기 이미지 중에서 이웃하는 3개의 연속 이미지 A,B,C를 추출하는 단계;
    c)상기 이미지 B 및 이미지 A를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 단계;
    d)상기 단계 c)에서, 비교되는 상기 이미지 A의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 단계;
    e)상기 이미지 B 및 이미지 C를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 단계;
    f)상기 단계 e)에서, 비교되는 상기 이미지 C의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 단계; 및
    g)상기 단계 d) 및 f)로부터 공통으로 확인된 픽셀을 결함으로 인식하는 단계를 포함하는 결함 검출 방법.
  5. 제3 항에 있어서, 상기 라인 패턴은 금속 배선 패턴인 결함 검출 방법.
  6. 제5 항에 있어서, 상기 제1 임계값은 상기 금속 배선 패턴 상에 발생되는 그레인(grain)은 검출되지 않도록 설정되고, 제2 임계값은 브리지(bridge) 결함이 검출되도록 설정된 결함 검출 방법.
  7. 제3 항에 있어서, 상기 웨이퍼 표면에 명도가 서로 다른 두 영역 X, Y가 존재하는 경우에, 상기 각 픽셀에 대해 그레이 레벨 값을 정하는 단계와 상기 제1 및 제2 임계값을 설정하는 단계 사이에,
    제1 명도를 갖는 X영역과 제2 명도를 갖는 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 표면을 일정한 크기의 픽셀(pixel)로 나누는 단계;
    상기 각 픽셀들에 대하여 그레이 레벨(grey level) 값을 정하는 단계;
    상기 X영역 및 상기 Y영역에 대하여, 각 영역별로 상기 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차를 계산하는 단계; 및
    상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, 상기 X영역의 모든 픽셀들에 대하여 상기 그레이 레벨 값을 보정하는 단계를 더 포함하는 명도 보정 방법.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, 다음식을 이용하여 상기 X영역의 모든 픽셀들에 대하여 상기 그레이 레벨 값을 보정하는 단계를 수행하여 상기 X, Y영역간 명도차가 보정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
    (여기서 xi는 X 영역 각 픽셀의 그레이 레벨 값, μ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 평균, σ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 표준 편차를 나타내고, 아래 첨자 X는 X영역, Y는 Y영역을 표시하고, 윗첨자 '는 보정 후의 값을 표시한다.)
  9. 제7 항에 있어서, 상기 제1 및 제2 임계값 이상의 그레이 레벨 값을 갖는 픽셀을 확인하는 단계는,
    a)상기 웨이퍼의 표면을 다수 개의 픽셀로 구성되는 이미지로 나누는 단계;
    b)상기 이미지 중에서 이웃하는 3개의 연속 이미지 A,B,C를 추출하는 단계;
    c)상기 이미지 B 및 이미지 A를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 단계;
    d)상기 단계 c)에서, 비교되는 상기 이미지 A의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 단계;
    e)상기 이미지 B 및 이미지 C를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 단계;
    f)상기 단계 e)에서, 비교되는 상기 이미지 C의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 단계; 및
    g)상기 단계 d) 및 f)로부터 공통으로 확인된 픽셀을 결함으로 인식하는 단계를 포함하는 결함 검출 방법.
  10. 제7 항에 있어서, 상기 라인 패턴은 금속 배선 패턴인 결함 검출 방법.
  11. 제10 항에 있어서, 상기 제1 임계값은 상기 금속 배선 패턴 상에 발생되는 그레인(grain)은 검출되지 않도록 설정되고, 제2 임계값은 브리지(bridge) 결함은 검출되도록 설정된 결함 검출 방법.
  12. 제1 명도를 갖는 X영역과 제2 명도를 갖는 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 표면을 일정한 크기의 픽셀(pixel)로 나누는 프로그램 모듈;
    상기 각 픽셀들에 대하여 그레이 레벨(grey level) 값을 정하는 프로그램 모듈;
    상기 X영역 및 상기 Y영역에 대하여, 각 영역별로 상기 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차를 계산하는 프로그램 모듈; 및
    상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차와 동일한 값을 갖도록 상기 X영역의 모든 픽셀들에 대하여 상기 그레이 레벨 값을 보정하는 프로그램 모듈을 포함하는 명도 보정 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  13. 제12 항에 있어서, 상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, 다음 식을 이용하여, 상기 X영역의 모든 픽셀들에 대하여 상기 그레이 레벨 값을 보정하는 프로그램 모듈을 포함하는 명도 보정 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
    (여기서 xi는 X 영역 각 픽셀의 그레이 레벨 값, μ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 평균, σ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 표준 편차를 나타내고, 아래 첨자 X는 X영역, Y는 Y영역을 표시하고, 윗첨자 '는 보정 후의 값을 표시한다.)
  14. 라인 패턴 및 상기 라인 패턴보다 명도가 낮은 스페이스가 교대로 반복하여 배열되어 있는 웨이퍼 표면을 일정한 크기의 픽셀로 나누는 프로그램 모듈;
    상기 각 픽셀에 대하여 그레이 레벨 값을 정하는 프로그램 모듈;
    상기 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값을 설정하고, 상기 스페이스에 대해서는 상기 제1 임계값보다 낮은 제2 임계값을 설정하는 프로그램 모듈;
    상기 라인패턴 및 상기 스페이스 각각에 대해서, 상기 제1 및 제2 임계값 이상의 값을 갖는 픽셀을 확인하는 프로그램 모듈;
    상기 라인패턴 및 상기 스페이스 각각에 대해서, 상기 제1 및 제2 임계값을 적용하여 결함을 확인하는 프로그램 모듈을 포함하는 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  15. 제14 항에 있어서, 상기 제1 및 제2 임계값 이상의 그레이 레벨 값을 갖는 픽셀을 확인하는 프로그램 모듈은,
    상기 웨이퍼의 표면을 다수 개의 픽셀로 구성되는 이미지로 나누는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 중에서 이웃하는 3개의 연속 이미지 A,B,C를 추출하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B 및 이미지 A를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B와, 비교되는 상기 이미지 A의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B 및 이미지 C를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B와, 비교되는 상기 이미지 C의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 서브 프로그램 모듈; 및
    상기 이미지 A와 이미지 C와의 비교를 통해 공통으로 확인된 픽셀을 결함으로 인식하는 서브 프로그램 모듈을 포함하는 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  16. 제14 항에 있어서, 상기 라인 패턴은 금속 배선 패턴인 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  17. 제16 항에 있어서, 상기 제1 임계값은 상기 금속 배선 패턴 상에 발생되는 그레인(grain)은 검출되지 않도록 설정되고, 제2 임계값은 브리지 결함은 검출되도록 설정된 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  18. 제14 항에 있어서,
    제1 명도를 갖는 X영역과 제2 명도를 갖는 Y영역이 분포하는 웨이퍼의 표면을 일정한 크기의 픽셀(pixel)로 나누는 서브 프로그램 모듈;
    상기 각 픽셀들에 대하여 그레이 레벨(grey level) 값을 정하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 X영역 및 상기 Y영역에 대하여, 각 영역별로 상기 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차를 계산하는 서브 프로그램 모듈; 및
    상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, 상기 X영역의 모든픽셀들에 대하여 상기 그레이 레벨 값을 보정하는 서브 프로그램 모듈을 포함하는 명도 보정 프로그램 모듈을 더 구비하는 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  19. 제18 항에 있어서, 상기 X영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균 및 표준 편차가 상기 Y영역에 대한 그레이 레벨 값의 평균과 표준 편차와 동일한 값을 갖도록, 다음 식을 이용하여, 상기 X영역의 모든 픽셀들에 대하여 상기 그레이 레벨 값을 보정하는 서브 프로그램 모듈을 포함하는 명도 보정 프로그램 모듈을 더 구비하는 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
    (여기서 xi는 X 영역 각 픽셀의 그레이 레벨 값, μ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 평균, σ는 각 픽셀의 그레이 레벨 값의 표준 편차를 나타내고, 아래 첨자 X는 X영역, Y는 Y영역을 표시하고, 윗첨자 '는 보정 후의 값을 표시한다.)
  20. 제18 항에 있어서, 상기 제1 및 제2 임계값 이상의 그레이 레벨 값을 갖는 픽셀을 확인하는 프로그램 모듈은,
    상기 웨이퍼의 표면을 다수 개의 픽셀로 구성되는 이미지로 나누는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 중에서 이웃하는 3개의 연속 이미지 A,B,C를 추출하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B 및 이미지 A를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B와, 비교되는 상기 이미지 A의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B 및 이미지 C를 대응되는 픽셀끼리 비교하여, 대응되는 픽셀간의 그레이 레벨 값의 차를 구하는 서브 프로그램 모듈;
    상기 이미지 B와, 비교되는 상기 이미지 C의 해당 픽셀에 대한 그레이 레벨 값의 차가, 라인 패턴에 대해서는 제1 임계값 이상이고, 스페이스에 대해서는 제2 임계값 이상인 상기 이미지 B의 픽셀만 확인하는 서브 프로그램 모듈; 및
    상기 이미지 A와 이미지 C와의 비교를 통해 공통으로 확인된 픽셀을 결함으로 인식하는 서브 프로그램 모듈을 포함하는 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  21. 제18 항에 있어서, 상기 라인 패턴은 금속 배선 패턴인 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  22. 제21항에 있어서, 상기 제1 임계값은 상기 금속 배선 패턴 상에 발생되는 그레인(grain)은 검출되지 않도록 설정되고, 제2 임계값은 브리지 결함은 검출되도록 설정된 결함 검출 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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TW091109117A TW544841B (en) 2001-05-10 2002-05-02 Wafer color variation correcting method, selective wafer defect detecting method, and computer readable recording media for the same
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101147685B1 (ko) 2012-01-30 2012-05-22 한국지질자원연구원 컴퓨터 단층촬영장치를 이용한 보석 가치 평가장치 및 그 방법
US8184899B2 (en) 2008-03-20 2012-05-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of detecting a defect on an object

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2002365570A1 (en) * 2001-11-28 2003-06-10 Applied Materials, Inc. Method for detecting defects in substrates
US6829381B2 (en) * 2001-11-28 2004-12-07 Applied Materials, Inc. Method for detecting defects
US8259358B2 (en) * 2002-10-18 2012-09-04 Muller Capital, Llc Apparatus for eliminating moire in scanned image and method for the same
US6885977B2 (en) * 2002-12-20 2005-04-26 Applied Materials, Inc. System to identify a wafer manufacturing problem and method therefor
US7263451B1 (en) * 2004-10-25 2007-08-28 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for correlating semiconductor process data with known prior process data
KR100670003B1 (ko) * 2004-12-28 2007-01-19 삼성전자주식회사 적응형 문턱치를 이용한 영상의 평탄 영역 검출장치 및 그방법
DE102005017642B4 (de) * 2005-04-15 2010-04-08 Vistec Semiconductor Systems Jena Gmbh Verfahren zur Inspektion eines Wafers
JP4533306B2 (ja) * 2005-12-06 2010-09-01 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体ウェハ検査方法及び欠陥レビュー装置
KR100744233B1 (ko) * 2005-12-28 2007-07-30 동부일렉트로닉스 주식회사 테스트 패턴의 메탈 브리지 모니터링방법
KR100790881B1 (ko) * 2006-07-06 2008-01-02 삼성전자주식회사 미세유체 반응칩 및 이의 제조방법
US8126267B2 (en) * 2007-02-05 2012-02-28 Albany Medical College Methods and apparatuses for analyzing digital images to automatically select regions of interest thereof
KR100949200B1 (ko) * 2007-12-31 2010-03-23 주식회사 쓰리비 시스템 체적을 이용한 결함크기 측정방법
KR100987520B1 (ko) * 2008-06-19 2010-10-13 삼성전기주식회사 기판 검사 장치
SG164293A1 (en) * 2009-01-13 2010-09-29 Semiconductor Technologies & Instruments Pte System and method for inspecting a wafer
US11645744B2 (en) * 2016-12-06 2023-05-09 Mitsubishi Electric Corporation Inspection device and inspection method
CN111667448B (zh) * 2019-03-06 2023-08-15 深圳中科飞测科技股份有限公司 一种图像处理方法、装置及设备
CN116912242B (zh) * 2023-09-12 2023-12-15 青岛天仁微纳科技有限责任公司 一种纳米压印晶圆缺陷定位方法
CN116977335B (zh) * 2023-09-22 2023-12-12 山东贞元汽车车轮有限公司 一种用于机械零件表面点蚀缺陷的智能检测方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5293538A (en) * 1990-05-25 1994-03-08 Hitachi, Ltd. Method and apparatus for the inspection of defects
JPH0621165A (ja) 1992-07-06 1994-01-28 Hitachi Ltd 画像の二値化良否判別方法
US5436979A (en) * 1992-08-21 1995-07-25 Eastman Kodak Company Process for detecting and mapping dirt on the surface of a photographic element
US5355212A (en) * 1993-07-19 1994-10-11 Tencor Instruments Process for inspecting patterned wafers
US5537669A (en) * 1993-09-30 1996-07-16 Kla Instruments Corporation Inspection method and apparatus for the inspection of either random or repeating patterns
US5781206A (en) * 1995-05-01 1998-07-14 Minnesota Mining And Manufacturing Company Apparatus and method for recalibrating a multi-color imaging system
US6075905A (en) * 1996-07-17 2000-06-13 Sarnoff Corporation Method and apparatus for mosaic image construction
JPH10135287A (ja) 1996-10-31 1998-05-22 Toshiba Corp ウエーハ検査装置および検査方法
US6005966A (en) * 1997-02-12 1999-12-21 International Business Machines Corporation Method and apparatus for multi-stream detection of high density metalization layers of multilayer structures having low contrast
JPH10259849A (ja) 1997-03-21 1998-09-29 Bridgestone Corp 防振装置
JP3397101B2 (ja) * 1997-10-29 2003-04-14 株式会社日立製作所 欠陥検査方法および装置
JP2000346627A (ja) * 1999-06-07 2000-12-15 Toray Eng Co Ltd 検査装置
JP3745564B2 (ja) * 1999-07-08 2006-02-15 三菱電機株式会社 欠陥検査方法および欠陥検査装置
US6605478B2 (en) * 2001-03-30 2003-08-12 Appleid Materials, Inc, Kill index analysis for automatic defect classification in semiconductor wafers
JP4008291B2 (ja) * 2002-06-10 2007-11-14 大日本スクリーン製造株式会社 パターン検査装置、パターン検査方法およびプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8184899B2 (en) 2008-03-20 2012-05-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of detecting a defect on an object
KR101147685B1 (ko) 2012-01-30 2012-05-22 한국지질자원연구원 컴퓨터 단층촬영장치를 이용한 보석 가치 평가장치 및 그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
DE10221318B4 (de) 2009-01-08
KR20020085995A (ko) 2002-11-18
DE10221318A1 (de) 2002-11-21
US7027638B2 (en) 2006-04-11
JP2003050211A (ja) 2003-02-21
TW544841B (en) 2003-08-01
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US20020172412A1 (en) 2002-11-21

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