KR100648201B1 - 기판 검사 방법 및 이를 수행하기 위한 기판 검사 장치 - Google Patents

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임정택
전충삼
윤영지
박성홍
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삼성전자주식회사
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Abstract

결함을 효과적으로 검출할 수 있는 기판 검사 방법에 따르면, 미세 구조물들이 반복적으로 형성된 기판을 다수의 검사 영역들로 구획하고, 상기 검사 영역들 중에서 하나의 검사 영역(이하, 메인 검사 영역이라 한다)을 선택한다. 상기 메인 검사 영역의 이미지 및 상기 메인 검사 영역과 연속적으로 인접한 주변 영역들(이하, 서브 검사 영역이라 한다)의 이미지들을 획득한다. 상기 메인 검사 영역의 이미지와 상기 서브 검사 영역들의 이미지들을 평균한 제1 평균 이미지를 획득한다. 상기 검사 영역들 중에서 랜덤하게 다수의 검사 영역들(이하, 예비 검사 영역이라 한다)을 선택하고, 상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 획득하고, 상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 평균하여 제2 평균 이미지를 획득한다. 그리고, 상기 제1 평균 이미지와 상기 제2 평균 이미지의 차이를 산출한다. 상기 차이가 기 설정된 오차 범위를 초과하지 않는 경우, 상기 제1 평균 이미지를 기준 이미지로 설정하고, 상기 차이가 오차 범위를 초과하는 경우, 상기 제2 평균 이미지를 기준 이미지로 설정한다. 그리고, 상기 기준 이미지와 상기 메인 검사 영역의 이미지를 비교하여 상기 메인 검사 영역 내의 결함을 검출할 수 있다. 평균 이미지의 특성을 향상시켜, 피검사 영역 내에 존재하는 결함을 신속 및 정확하게 검출할 수 있다.

Description

기판 검사 방법 및 이를 수행하기 위한 기판 검사 장치{METHOD OF INSPECTING A SUBSTRATE AND APPARATUS FOR INSPECTING SUBSTRATE USING THE SAME}
도 1은 종래에 개시된 기판 검사 방법을 설명하기 위한 검사 영역의 이미지이다.
도 2는 종래에 개시된 기판 검사 방법을 설명하기 위한 골든 이미지이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따를 기판 검사 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 4는 도 3에 도시한 기판을 설명하기 위한 부분 확대도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 기판 검사 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기판 검사 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기판 검사 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100,200,300：기판 검사 장치 110：이미지 획득부
111：전자 방출 유닛 113：전자건
115：애노드 117：콘덴서 렌즈
119：스캔 코일 121：디텍터
125：영상 처리 유닛 128：디스플레이 패널
130,330：처리부 135,335：제1 처리 유닛
140,340：제2 처리 유닛 145,345：제3 처리 유닛
150：검출부 155：제1 검출 유닛
160：제2 검출 유닛 165：제3 검출 유닛
170：메모리부 280：기준부
282：제1 기준 유닛 284：제2 기준 유닛
286：제3 기준 유닛 288：제4 기준 유닛
290：제5 기준 유닛 M：메인 검사 영역
S1,S2,S3,S4,S5：서브 검사 영역 T1,T2,T3,T4：예비 검사 영역
W：기판
본 발명은 기판 검사 방법 및 이를 수행하기 위한 기판 검사 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 기판 상에 파티클이나 미세 구조물의 이형(distortion) 등과 같은 결함의 발생 여부를 검출하기 위한 기판 검사 방법 및 이를 수행하기 위한 기판 검사 장치에 관한 것이다.
현재의 반도체 장치에 대한 연구는 보다 많은 데이터를 단시간 내에 처리하기 위하여 고집적 및 고성능을 추구하는 방향으로 진행되고 있다. 반도체 장치의 고집적화 및 고성능화를 이루기 위해서 기판 상에 존재하는 결함을 검출하는 검사 공정을 필수적으로 수행하여야 한다. 예를 들어, 패터닝 공정 결과, 기판 상에 형성된 미세 구조물에는 파티클(particle), 브릿지(bridge), 함몰(sink) 등의 결함이 발생할 수 있다. 또는, 화학 기계적 연마(Chemical Mechanical Polishing: CMP) 공정 결과 반도체 기판의 표면에는 스크래치(scratch) 등의 결함이 발생할 수 있다. 이와 같은 결함들은 검사 공정을 통하여 후속 공정에서의 영향 여부가 확인된다.
현재 일반적인 결함 검사 장치는, 크게 광원을 이용한 광학 검사 장치와 현미경을 이용한 이미지 검사 장치로 크게 구분된다.
광학 검사 장치를 이용한 결함 검사 공정의 일예로서, 세이코 엡손사(SEIKO EPSON CORP.)가 출원한 일본 공개특허 제2003-270168호(2003.09.25)에는 결함 검사 방법 및 반도체 장치의 제조 방법이 개시되어 있다. 상기 발명에는, 워터 마크(water mark)와 같이 기판 표면에 생성된 얼룩에 의한 결함 검출 오류를 줄이기 위하여, 검사 영역들의 명도를 평균하여 표준 명도를 산출하여 이용하고 있다.
이미지 검사 장치는 일반적으로 주사 전자 현미경을 이용한다. 현재 주사 전자 현미경(Scanning Electron Microscope: SEM)을 이용한 일반적인 결함 검사 공정은 크게, 단일 프레임(one frame) 비교 방식과 골든 이미지(golden image) 비교 방식으로 구분된다.
단일 프레임(one frame) 비교 방식에 따르면, 피 검사 영역의 이미지와 상기 피 검사 영역에 인접한 영역의 이미지를 상대 비교하여 피 검사 영역에서의 결함 발생 여부를 확인한다. 단일 프레임(one frame) 비교 방식은 동일한 결함이 피 검사 영역 및 인접 영역에 모두 발생한 경우, 해당 결함을 정확하게 검출할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 이를 개선하기 이하여, 골든 이미지 비교 방식이 개발되었다.
골든 이미지 비교 방식에 따르면, 우선 피 검사 영역에서와 유사하게 미세 구조물들이 형성된 다수의 영역들로부터 이미지들을 획득한다. 획득한 이미지들을 가감하여 골든 이미지를 획득한다. 이후, 골든 이미지와 피 검사 영역의 이미지를 비교하여 피 검사 영역에서의 결함 발생 여부를 확인한다. 골든 이미지 비교 방식은 상기 단일 프레임 비교 방식에 비하여 우수하지만, 골든 이미지에 많은 노이즈(noise) 요소가 반영된다는 문제점을 갖고 있다. 보다 자세하게 설명하면, 동일한 기판에서도, 중심부에 형성된 미세 구조물과 주변부에 형성된 미세 구조물은 다른 특성을 갖는다. 이는 기판의 상면이 완전한 평면이 아니고, 미세 구조물들이 동시에 중심부와 주변부 모두에 형성되지 않기 때문이다.
도 1은 종래에 개시된 기판 검사 방법을 설명하기 위한 피 검사 영역의 이미지를 도시한 것이고, 도 2는 종래에 개시된 기판 검사 방법에 따라 획득한 골든 이미지를 도시한 것이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 피 검사 영역의 이미지(10)와 골든 이미지(20)를 비교하면, 골든 이미지(20)에 많은 노이즈 요소들이 반영되었음을 한눈에 확인할 수 있다. 비록 노이즈 요소의 광도(intensity)가 비교적 높지는 않지만, 골든 이미 지(20)로부터 피 검사 영역의 이미지(10)를 차감 시 트레쉬 홀드(thresh hold)를 낮게 설정하면 상기 노이즈 요소들이 모두 결함으로 검출될 것이다. 따라서 노이즈 요소의 영향을 최소화하기 위해서는 트레쉬 홀드를 높게 설정해야 한다. 하지만, 트레쉬 홀드를 높게만 설정하다보면, 피 검사 영역에 실제로 존재하는 결함에 대한 신호의 세기보다 트레쉬 홀드가 높게 설정될 수 있다. 이 경우, 피 검사 영역에 실제로 존재하는 결함에 대한 신호가 트레쉬 홀드 이하 신호로 처리되어 검출되지 않는 문제가 발생될 수 있다. 따라서 트레쉬 홀드를 무한정 높게 설정할 수는 없는 실정이다.
과거 하나의 반도체 기판에서 수십 개 수준으로 발생되는 결함들은 현재 반도체 장치가 고성능 및 고집적화 됨에 따라 수백, 수천 개로 늘어나게 되었다. 따라서 결함이 후속 공정에 미치는 영향이 꾸준히 증가하고 있는 실정이다. 하지만 결함 검사 방법 및 결함 검사 장치의 발전은 미약하여 결함 검출 공정의 효율이 저조한 반면 소요 시간 및 비용은 꾸준히 증가하고 있다. 현재 고집적 및 고성능을 추구하는 방향으로 진행되는 반도체 장치의 연구 추세에 비추어볼 때, 전술한 바와 같은 문제점들은 반드시 해결해야할 과제로 부각되고 있으며, 이에 대한 시급한 대책 마련이 필요한 실정이다.
본 발명은 전술한 바와 같은 종래 기술의 문제점들을 해소하고자 안출된 것으로서, 본 발명의 일 목적은 기판 상에 존재하는 결함을 신속 및 정확하게 검출할 수 있은 기판 검사 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 상기 기판 검사 방법을 효과적으로 수행하기 위한 기판 검사 장치를 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 관점에 따른 기판 검사 방법에 따르면, 미세 구조물들이 반복적으로 형성된 기판을 다수의 검사 영역들로 구획하고, 상기 검사 영역들 중에서 하나의 검사 영역(이하, 메인 검사 영역이라 한다)을 선택한다. 상기 메인 검사 영역의 이미지 및 상기 메인 검사 영역과 연속적으로 인접한 주변 영역들(이하, 서브 검사 영역이라 한다)의 이미지들을 획득한다. 상기 메인 검사 영역의 이미지와 상기 서브 검사 영역들의 이미지들을 평균한 제1 평균 이미지를 획득한다. 상기 검사 영역들 중에서 랜덤하게 다수의 검사 영역들(이하, 예비 검사 영역이라 한다)을 선택하고, 상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 획득하고, 상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 평균하여 제2 평균 이미지를 획득한다. 그리고, 상기 제1 평균 이미지와 상기 제2 평균 이미지의 차이를 산출한다. 상기 차이가 기 설정된 오차 범위를 초과하지 않는 경우, 상기 제1 평균 이미지를 기준 이미지로 설정하고, 상기 차이가 오차 범위를 초과하는 경우, 상기 제2 평균 이미지를 기준 이미지로 설정한다. 그리고, 상기 기준 이미지와 상기 메인 검사 영역의 이미지를 비교하여 상기 메인 검사 영역 내의 결함을 검출할 수 있다. 이 경우, 메인 검사 영역의 이미지 및 서브 검사 영역들의 이미지들은 주사 전자 현미경을 이용하여 획득할 수 있다. 결함을 검출하기 위해서, 평균 이미지의 그레이 레벨과 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨을 산출하고, 평균 이미지의 그레이 레벨과 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨의 차이를 산출하고, 메인 검사 영역의 이미지에서 기 설정된 오차범위 이상 그레이 레벨의 차이가 발생되는 구간을 확인하고, 구간과 대응하는 지점을 기판에서 찾아 결함 발생 여부를 확인할 수 있다. 평균 이미지는, 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨과 서브 검사 영역들의 이미지들의 그레이 레벨들을 산출하고, 산출한 그레이 레벨들 중에서 최대 또는 최소 그레이 레벨을 선택하고, 선택한 그레이 레벨을 제외한 나머지 그레이 레벨들을 평균하여 평균 그레이 레벨을 산출하고, 평균 그레이 레벨을 이미지화 시킬 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 관점에 따른 기판 검사 장치는, 미세 구조물들이 반복적으로 형성되며 다수의 검사 영역들로 구획된 기판에서 선택된 메인 검사 영역의 이미지 및 상기 메인 검사 영역과 연속적으로 인접한 주변 영역(이하, 서브 검사 영역)들의 이미지들을 획득하기 위한 이미지 획득 수단, 상기 메인 검사 영역의 이미지 및 상기 서브 검사 영역들의 이미지들을 평균한 제1 평균 이미지를 획득하기 위한 처리 수단, 상기 검사 영역들 중에서 랜덤하게 선택된 다수의 검사 영역(이하, 예비 검사 영역)들의 이미지를 평균한 제2 평균 이미지를 획득하고, 상기 제1 평균 이미지와 상기 제2 평균 이미지를 중 하나를 기준 이미지로 설정하기 위한 기준부, 그리고 상기 기준 이미지와 상기 메인 검사 영역의 이미지를 비교하여 상기 메인 검사 영역 내의 결함을 검출하기 위한 검출 수단을 포함할 수 있다. 이 경우, 이미지 획득 수단은 주사 전자 현미경을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 피검사 영역 이미지의 비교 대상이 되는 평균 이미지의 특성(quality)을 향상시켜, 피검사 영역 내에 존재하는 결함을 신속 및 정확하게 검출할 수 있다. 결과적으로는, 검사 공정의 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있다. 나아가 재검에 대한 의존성을 감소시켜 재검 설비 투자비를 절감할 수 있다.
삭제
이하, 본 발명의 다양한 관점들에 따른 기판 검사 방법 및 이를 수행하기 위한 기판 검사 장치에 대하여 상세하게 설명하지만, 본 발명이 하기의 실시예들에 제한되는 것은 아니며, 해당 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양한 다른 형태로 구현할 수 있 을 것이다. 본 발명에 있어서, 각 층(막), 영역, 패드, 패턴 또는 구조물들이 기판, 각 층(막), 영역, 패드 또는 패턴들의 "상에", "상부에" 또는 "하부"에 형성되는 것으로 언급되는 경우에는 각 층(막), 영역, 패드, 패턴 또는 구조물들이 직접 기판, 각 층(막), 영역, 패드 또는 패턴들 위에 형성되거나 아래에 위치하는 것을 의미하거나, 다른 층(막), 다른 영역, 다른 패드, 다른 패턴 또는 다른 구조물들이 기판 상에 추가적으로 형성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따를 기판 검사 장치를 설명하기 위한 개략적인 구성도를 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 기판 검사 장치(100)는 기판(W) 상에 존재하는 결함을 검출하기 위한 장치로서, 이미지 획득부(110), 처리부(130), 검출부(150), 및 메모리부(170)를 포함한다.
기판(W) 상에는 소정의 가공 공정을 통하여 메모리용 또는 비 메모리용 미세 구조물들이 반복적 및 비 반복적으로 형성된다. 예들 들어, 메모리 칩(memory chip)의 경우, 한 다이(die)에서 70~80% 정도가 반복적으로 형성되는 셀들(cells)로 이루어지고, 나머지 20~30% 정도가 비 반복적으로 형성되는 페리(peri), S/A(sense amplifier), SWD(sub-word divider) 등으로 이루어진다. 비 메모리 칩이나 에스오씨(system on chip, SOC)의 경우, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 로직(LOGIC), 플래쉬 메모리(FLASH MEMORY)등이 비 반복적으로 형성된다. 이중에서, 각각의 에스램(SRAM) 영역, 디램(DRAM) 영역, 플래쉬 메모리(FLASH MEMORY) 영역 내에는 셀들이 반복적으로 형성된다. 즉, 메모리 칩(chip)이나 비 메모리 칩 모두 미 세 구조물들이 반복적으로 형성되는 영역과 비 반복적으로 형성되는 영역이 존재한다. 반복 영역 및 비 반복 영역 모두에는 미세 구조물들이 다양한 피치 간격으로 형성될 수 있다.
전술한 바와 같은 미세 구조물들을 기판(W) 상에 형성할 경우, 파티클(particle), 스크래치(scratch), 보이드(void), 브릿지(bridge), 함몰(sink) 등과 같은 다양한 결함들이 기판(W) 상에는 존재할 수 있다. 일정 수준 이상의 결함들은 반도체 소자의 동작 불량을 야기할 수 있어, 기판(W) 상의 결함을 검출하는 검사(inspection) 공정은 필수적이며, 기판 검사 장치(100)는 이를 수행하기 위하여 이용된다.
기판 검사 장치(100)의 이미지 획득부(110)는, 다수의 검사 영역들로 구획된 기판(W)에서 선택된 검사 영역의 이미지 및 메인 검사 영역으로부터 연속적으로 인접한 서브 검사 영역들의 이미지들을 획득하기 위한 장치로서, 전자 방출 유닛(111), 디텍터(121) 및 영상 처리 유닛(125)을 포함한다.
전자 방출 유닛(111)은 전자건(113), 애노드(115), 콘덴서 렌즈(117), 및 스캔 코일(119)을 포함한다. 전자건(113)은 기판(W)에 조사되는 1차 전자를 생성한다. 이 경우, 전자건(113)에는 약 20∼100keV의 가속 전압이 부가될 수 있다. 애노드(115)는 상기 1차 전자를 가속화시키고, 콘덴서 렌즈(117)는 가속화된 1차 전자를 기판(W) 상에 집속시킨다. 스캔 코일(119)은 1차 전자를 동기화시켜 기판(W) 상에 횡방향 또는 종방향으로 주사한다. 1차 전자가 주사된 기판(W)에서는 2차 전자(secondary electron)가 방출된다. 2차 전자는 1차 전자에 의해 원자로부터 이온화 된 전자로서, 기판(W)의 표면 상태에 따라 방출되는 양이 달라진다.
기판(W) 상에는 미세 구조물들이 무수하게 형성되어 있으며, 미세 구조물들의 구조적 특성에 따라서 다른 양의 2차 전자가 방출된다. 보다 자세하게 설명하면, 미세 구조물에 대한 1차 전자의 입사각, 1차 전자에 대한 미세 구조물의 노출 정도, 그리고 미세 구조물에서 1차 전자의 반사면과 디텍터(121)와의 간격 및 각도 등에 따라서 다른 양의 2차 전자들이 방출된다. 일반적으로, 기판(W)의 평면에서보다 돌출된 미세 구조물에서 많은 양의 2차 전자들이 발생되며, 이는 에지 이펙트(edge effect) 효과로 설명할 수 있다.
전술한 바와 같은 2차 전자는 디텍터(121)에 의해서 수집된다. 디텍터(121)에 수집된 2차 전자는 영상 처리 유닛(125)에 제공되어 영상 데이터로 변환되고, 상기 영상 데이터는 디스플레이 패널(128)에 전송되어 영상으로 나타나게 된다.
전술한 바와 같은 이미지 획득부(110)의 작동 원리는 일반적인 주사 전자 현미경(scanning electron microscope)의 작동 원리와 상당부분 유사하므로 주사 전자 현미경으로서 이미지 획득부(110)를 대체할 수도 있다.
전술한 바와 같은 이미지 획득부(110)를 이용하면, 다수의 검사 영역들로 구획된 기판(W)에서 선택된 검사 영역(이하, 메인 검사 영역이라고 한다)의 이미지 및 메인 검사 영역으로부터 연속적으로 인접한 주변 영역들(이하, 서브 검사 영역들이라고 한다)의 이미지들을 획득할 수 있다.
도 4는 도 3에 도시한 기판을 설명하기 위한 부분 확대도를 도시한 것이다.
도 4를 더 참조하면, 메인 검사 영역(M)은 기판(W) 상에서 결함의 존재 및 불량의 발생 여부를 확인하기 위한 검사 대상이 되는 영역이고, 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 메인 검사 영역(M)에 결함 발생 여부를 확인하기 위한 비교 대상이 되는 영역이다. 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 동일 다이(die) 내에서 설정되거나 동일 칩(chip) 내에서 선택될 수 있다. 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 메인 검사 영역(M)을 기준으로 상하 또는 좌우에 연달아 위치하는 검사 영역들로 설정할 수 있다. 예를 들어, 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 메인 검사 영역(M) 좌측에 위치한 두개의 검사 영역들과, 우측에 위치한 두개의 검사 영역들로 설정할 수 있다. 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 적어도 두개 이상 설정하는 것이 바람직하다. 본 실시예에서는, 네 개의 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)을 설정한 경우에 대해서 설명하지만 이로써 본 발명이 제한되거나 한정되는 것은 아님을 밝혀둔다.
메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)에는 실질적으로 동일한 규칙성을 갖는 미세 구조물들(도시되지 않음)이 각각 형성된다. 미세 구조물들은 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)에 각각 반복적으로 형성될 수 있다. 상기 미세 구조물은 도전막 패턴, 절연막 패턴, 콘택 홀, 도전성 배선 등과 같은 형상을 가질 수 있다.
이미지 획득부(110)로부터 획득된 메인 검사 영역(M)의 이미지와 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들은 메모리부(170)에 기억된다. 이 경우, 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들은 그레이 레벨 신호(gray level signal)로서 저장될 수 있다. 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들 (S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들은 처리부(130)로부터 생성된다.
처리부(130)는 메인 검사 영역(M)의 이미지와 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들의 평균 이미지를 획득하기 위한 장치로서, 제1 처리 유닛(135), 제2 처리 유닛(140) 및 제3 처리 유닛(145)을 포함한다.
제1 처리 유닛(135)은 메인 검사 영역(M)의 이미지 정보로부터 픽셀(pixel) 별 그레이 레벨 값을 연속적으로 산출하여 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호를 생성하고, 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지 정보들로부터 픽셀(pixel) 별 그레이 레벨 값들을 연속적으로 산출하여 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들을 생성한다. 각각의 그레이 레벨 신호는 0 내지 255의 그레이 값으로 나타낼 수 있다.
제2 처리 유닛(140)은 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호와 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들을 평균하여 평균 그레이 레벨 신호를 생성한다. 제2 처리 유닛(140)은 하기 수학식 1에 따라 평균 그레이 레벨 값을 연속적으로 산출하여 평균 그레이 레벨 신호를 생성할 수 있다.
[수학식 1]
FAg = (Fn-2 + Fn-1 + Fn + Fn+1 + Fn+2) / 5
상기 수학식 1에서, FAg는 평균 그레이 레벨 값, Fn은 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 값, Fn-2와, Fn-1과, Fn+1 및 Fn+2는 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 값들로 정의된다.
제3 처리 유닛(145)은 평균 그레이 레벨 신호를 이미지화하여 평균 이미지를 생성한다. 제1 처리 유닛(135)은 메인 검사 영역(M)의 이미지와 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들로부터 그레이 레벨 신호들을 각각 산출하지만, 제3 처리 유닛(145)은 평균 그레이 레벨 신호로부터 평균 이미지를 생성한다. 즉, 제3 처리 유닛(145)은 제1 처리 유닛(135)과 실질적으로 상반된 작업을 수행한다. 제3 처리 유닛(145)에서 생성된 평균 이미지는 영상 처리 유닛(125)에 제공되어 영상 데이터로 변환된 다음, 디스플레이 패널(128)을 통하여 영상으로 나타나게 된다.
평균 이미지에는 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)에 공통적으로 존재하는 요소를 제외한 나머지 요소들에 대한 영상 데이터는 상대적으로 크게 감소하게 된다. 예를 들어, 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)에 공통적으로 존재하는 미세 구조물의 영상 데이터는 평균 이미지에도 실질적으로 변함없이 반영된다. 하지만, 메인 검사 영역(M) 또는 하나의 서브 검사 영역에만 존재하는 파티클의 영상 데이터는 평균 이미지에 1/5로 축소 반영된다. 이와 같이, 평균 이미지에는 노이즈 요소에 대한 영상 데이터가 매우 적게 나타나게 된다. 처리부(130)에서 생성된 평균 이미지는 메모리부(170)에 기억됨과 동시에 검출부(150)에 제공된다.
검출부(150)는 평균 이미지와 메인 검사 영역(M)의 이미지를 비교하여 메인 검사 영역(M) 내의 결함을 검출하기 위한 장치로서, 제1 검출 유닛(155), 제2 검출 유닛(160) 및 제3 검출 유닛(165)을 포함한다.
제1 검출 유닛(155)은 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M) 의 이미지의 그레이 레벨 신호를 산출하기 위하여 선택적으로 이용된다. 제1 검출 유닛(155)은 제1 처리 유닛(135)에서 생성된 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호와 제2 처리 유닛(140)에서 생성된 평균 이미지의 그레이 레벨 신호가 메모리부(170)에 기억되지 않은 경우, 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호를 산출하는 것이 바람직하다.
제2 검출 유닛(160)은 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호의 차이를 산출한다. 예를 들어, 제2 검출 유닛(160)은 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호에 실질적으로 동일하게 존재하는 피크점들을 일치시켜 얼라인한 다음, 그레이 레벨 신호들을 오버랩(overlap)시킨다. 제2 검출 유닛(160)은 오버랩된 그레이 레벨 신호에서 기 설정된 오차범위 이상 차이가 발생되는 구간을 검출한다.
제3 검출 유닛(165)은 초과 오차 발생 구간에 대응하는 지점을 기판(W)에서 찾아 결함의 존재 유무를 확인한다.
평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호는 실질적으로 동일한 대상으로부터 획득되기 때문에 소정의 동일성을 갖고 있다. 여기서, 소정의 동일성이란 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호가 실질적으로 동일하게 변화되는 특성을 의미한다. 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호에서 오차가 발생되는 구간은 비정상적으로 생성된 결함 요소들이 예상되는 구간이라 할 수 있다. 제3 검출 유닛(165)은 전술한 바와 같이 결함 발생이 예상되 는 구간을 기판(W)에서 찾아 실제 결함의 존재 유무를 확인한다. 제3 검출 유닛(165)의 기판(W)의 좌표 정보와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호를 매칭하여 결함 예상 구간을 찾아낸다.
보다 발전적으로는, 제3 검출 유닛(165)은 산출되는 좌표 정보로부터 결함의 발생 여부 및 결함의 사이즈를 계산하고 이를 이용하여 결함을 분류하는 모듈을 더 추가할 수 있을 것이다. 이 경우, 결함을 자동적으로 검출 및 분류할 수 있어 반도체 제조 생산라인을 상당부분 자동화시킬 수도 있을 것이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 기판 검사 장치를 설명하기 위한 개략적인 구성도를 도시한 것이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 본 실시예에 따른 기판 검사 장치(200)는 상기 실시예에 따른 기판 검사 장치(100)에 비하여 기준부(280)를 더 포함한다. 따라서 상기 실시예와 동일한 참조번호를 갖는 구성 요소들에 대한 설명은 생략하지만, 당업자라면 이를 용이하게 이해할 수 있는 것이며, 이로써 본 발명이 제한되거나 한정되는 것은 아님을 밝혀둔다.
기준부(280)는 제1 기준 유닛(282), 제2 기준 유닛(284), 제3 기준 유닛(286), 제4 기준 유닛(288) 및 제5 기준 유닛(290)을 포함한다.
제1 기준 유닛(282)은 기판(W) 상에 설정된 다수의 검사 영역들 중에서 다수의 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)을 랜덤하게 선택한다. 이 경우, 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)은 메인 검사 영역(M)으로부터 연속적으로 인접하지 않아도 무관하다. 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)은 여러 다이들 내에서 설정되거나 여러 칩들 내에서 선택될 수 있다. 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)은 적어도 두 개 이상 설정하는 것이 바람직하다. 본 실시예에서는, 네 개의 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)을 선택한 경우에 대해서 설명하지만 이로써 본 발명이 제한되거나 한정되는 것은 아님을 밝혀둔다.
예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4) 및 메인 검사 영역(M)에는 실질적으로 동일한 규칙성을 갖는 미세 구조물들(도시되지 않음)이 각각 형성된다. 미세 구조물들은 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4) 및 메인 검사 영역(M)에 각각 반복적으로 형성될 수 있다. 상기 미세 구조물은 도전막 패턴, 절연막 패턴, 콘택 홀, 도전성 배선 등과 같은 형상을 가질 수 있다.
제2 기준 유닛(284)은 랜덤하게 선택한 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)의 이미지들을 획득한다. 제2 기준 유닛(284)은 전술한 바와 같은 이미지 획득부(110)를 이용하여 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)의 이미지들을 획득할 수 있다. 제2 기준 유닛(284)은 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)의 이미지들로부터 픽셀(pixel) 별 그레이 레벨 값을 연속적으로 산출하여 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)의 그레이 레벨 신호들을 생성한다.
제3 기준 유닛(286)은 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)의 이미지들을 평균하여 제2 평균 이미지를 획득한다. 보다 자세하게 설명하면, 제3 기준 유닛(286)은 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)의 그레이 레벨 신호들을 평균하여 제2 평균 그레이 레벨 신호를 생성한다. 제3 기준 유닛(286)은 제2 평균 그레이 레벨 신호를 이미지화하여 제2 평균 이미지를 생성한다. 제3 기준 유닛(286)에서 생성된 제2 평균 이미지는 메모리부(170)에 기억됨과 동시에 영상 처리 유닛(125)에 제공되어 영상 데이터로 변환된 다음, 디스플레이 패널(128)에 전송되어 영상으로 나타나게 된다.
제2 평균 이미지에는 메인 검사 영역(M) 및 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)에 공통적으로 존재하는 요소를 제외한 나머지 요소들에 대한 영상 데이터가 비교적 적게 반영된다. 제2 평균 이미지에는 상기 실시예에서의 평균 이미지(이하, 제1 평균 이미지라 한다.)보다는 많은 노이즈 성분이 반영될 수 있지만, 메인 검사 영역(M)에서의 결함 발생 여부를 확인하기 위한 비교 대상으로서 이용 가능하다.
제4 기준 유닛(288)은 상기 제2 평균 이미지와 제1 평균 이미지의 차이를 산출한다. 보다 자세하게 설명하면, 제4 기준 유닛(288)은 제2 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 제1 평균 이미지의 그레이 레벨 신호에 실질적으로 동일하게 존재하는 피크점들을 일치시켜 정렬한 다음, 두 그레이 레벨 신호들을 오버랩(overlap)시킨다. 이어서, 제4 기준 유닛(288)은 두 그레이 레벨 신호들을 일치 정도를 산출한다.
근본적으로 제1 평균 이미지는 제2 평균 이미지에 비하여 상대적으로 적은 노이즈 요소가 반영되어 상이하다. 하지만, 제1 평균 이미지와 제2 평균 이미지는 실질적으로 동일한 대상으로부터 획득되기 때문에 소정의 동일성을 갖고 있다. 하지만, 제2 평균 이미지와 제1 평균 이미지가 기 설정된 오차 범위이상 차이가 날 경우, 이는 노이즈 유무 차이가 아닌 두 이미지들 중 적어도 한 이미지에 이상이 발생한 것으로 예측할 수 있다.
제2 평균 이미지는 제1 평균 이미지에 비하여 이상 발생 가능성이 적다. 이는 제2 평균 이미지가 다수의 검사 영역들 중에서 랜덤하게 선택된 예비 검사 영역들(T1,T2,T3,T4)을 대상으로 하는 반면, 제1 평균 이미지는 연속적으로 인접한 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)을 대상으로 하기 때문이다.
제5 기준 유닛(290)은 제2 평균 이미지와 제1 평균 이미지의 일치 정도에 따라 제1 평균 이미지를 결함을 검출하기 위한 기준 이미지로 설정한다. 보다 자세하게 설명하면, 제1 평균 이미지가 제2 평균 이미지에 비하여 기 설정된 오차 범위이상 차이가 발생할 경우, 제1 평균 이미지에 이상이 발생한 것으로 간주하고, 메인 검사 영역(M) 이미지의 비교 대상을 제2 평균 이미지로 설정한다. 즉, 검출부(150)는 제2 평균 이미지와 메인 검사 영역(M)의 이미지를 비교하여 메인 검사 영역(M) 내의 결함을 검출한다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기판 검사 장치를 설명하기 위한 개략적인 구성도를 도시한 것이다.
도 6을 참조하면, 본 실시예에 따른 기판 검사 장치(300)는 처리부(330)를 제외하고는 상기 실시예에 따른 기판 검사 장치(100)와 실질적으로 동일하다. 따라서 상기 실시예와 동일한 참조번호를 갖는 구성 요소들에 대한 설명은 생략하지만, 당업자라면 이를 용이하게 이해할 수 있는 것이며, 이로써 본 발명이 제한되거나 한정되는 것은 아님을 밝혀둔다.
처리부(330)는 제1 처리 유닛(335), 제2 처리 유닛(340), 제3 처리 유닛(345) 및 제4 처리 유닛(350)을 포함한다.
제1 처리 유닛(335)은 메인 검사 영역(M)의 이미지 정보로부터 픽셀(pixel) 별 그레이 레벨 값을 연속적으로 산출하여 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호를 생성하고, 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지 정보들로부터 픽셀(pixel) 별 그레이 레벨 값들을 연속적으로 산출하여 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그 레이 레벨 신호들을 생성한다. 각각의 그레이 레벨 신호는 0 내지 255의 그레이 값으로 나타낼 수 있다.
제2 처리 유닛(340)은 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호와 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들 중에서 최대 또는 최소 그레이 레벨을 선택한다. 이 경우, 제2 처리 유닛(340)은 최대 또는 최소 그레이 레벨 신호의 결정은 각각의 신호들의 총 그레이 레벨 값들을 산출하여 결정할 수 있다. 또는, 제2 처리 유닛(340)은 각각의 신호들의 평균 그레이 레벨 값들을 산출하여 결정할 수 있다. 평균 그레이 레벨 신호로부터 제외 대상은 최대 또는 최소 그레이 레벨 신호가 선택될 수 있다. 바람직하게는, 가장 큰 편차를 보이는 그레이 레벨 신호를 선택하는 것이 바람직하다.
제3 처리 유닛(345)은 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호와 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들을 평균하여 평균 그레이 레벨 신호를 생성한다. 제3 처리 유닛(345)은 하기 수학식 2에 따라 평균 그레이 레벨 값을 연속적으로 산출하여 평균 그레이 레벨 신호를 생성할 수 있다.
[수학식 2]
FAg = ((Fn-2 + Fn-1 + Fn + Fn+1 + Fn+2) - Fmin/max)/ 4
상기 수학식 2에서, FAg는 평균 그레이 레벨 값, Fn은 메인 검사 영역의 그레이 레벨 값, Fn-2와, Fn-1과, Fn+1 및 Fn+2는 서브 검사 영역들의 그레이 레벨 값들로 정의된다. Fmin/max는 Fn-2 내지 Fn+2 중에서 최대 값 또는 최소 값으로 정의된다.
평균 그레이 레벨 신호는 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들을 중에서 가장 큰 차이를 보이는 최대 또는 최소 그레이 레벨 신호를 제외한 다음 평균하여 산출된다.
제3 처리 유닛(345)으로부터 산출된 평균 그레이 레벨 신호에는 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)에 공통적으로 존재하는 요소를 제외한 나머지 요소들에 대한 영상 데이터는 상대적으로 급격히 감소하게 된다. 이는, 평균 그레이 레벨 신호 생성 시 가장 큰 편차를 보이는 그레이 레벨 신호를 제외시켰기 때문이다. 따라서 평균 그레이 레벨 신호의 특성은 더욱더 향상된다.
제4 처리 유닛(350)은 평균 그레이 레벨 신호를 이미지화하여 평균 이미지를 생성한다. 평균 이미지는 영상 처리 유닛(125)에 제공되어 영상 데이터로 변환된 다음, 디스플레이 패널(128)에 전송되어 영상으로 나타나게 된다.
전술한 바와 같은 실시예들에 따르면, 메인 검사 영역(M)의 비교 대상이 되는 평균 이미지에서 노이즈 요소 신호를 크게 줄임으로서, 메인 검사 영역(M)에 존재할 수 있는 결함으로서는, 파티클(particle), 스크래치(scratch), 보이드(void), 브릿지(bridge), 함몰(sink), 미세 구조물들의 이형(distortion) 등과 같은 결함들을 모두 정확 및 신속하게 검출할 수 있다.
도 7은 도 3에 도시한 기판 검사 장치를 이용하여 기판 상의 결함을 검출하기 위한 기판 검사 방법을 설명하기 위한 순서도를 도시한 것이다.
도 3 및 도 7을 참조하면, 기판 검사 장치(100)에 기판(W)을 로딩한다(S110). 이 경우, 기판(W) 상에는 기판(W) 상에는 소정의 가공 공정을 통하여 메모 리용 또는 비 메모리용 미세 구조물들이 반복적 및 비 반복적으로 형성된다.
상기 로딩된 기판을 다수의 검사 영역들로 구획한다(S120). 이 경우, 각 검사 영역의 면적은 일정하게 설정하는 것이 바람직하다. 검사 영역의 면적은 이미지 획득부(110)를 이용하여 이미지를 획득할 수 있은 최대 면적을 초과하지 않는 것이 바람직하다. 또한, 검사 영역은 구역별로 설정할 수 있다. 예를 들어, 검사 영역은 다이(die) 별 또는 셀별로 다르게 설정할 수도 있다.
다수의 검사 영역들로 구획된 기판(W)에서 메인 검사 영역(M)을 선택하고(S130), 메인 검사 영역(M)으로부터 연속적으로 인접한 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)을 선택한다(S140). 메인 검사 영역(M)은 기판(W) 상에서 결함의 존재 및 불량의 발생 여부를 확인하기 위한 검사 대상이 되는 영역이고, 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 메인 검사 영역(M)에 결함 발생 여부를 확인하기 위한 비교 대상이 되는 영역이다. 이 경우, 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 메인 검사 영역(M) 내에 형성된 미세 구조물들과 실질적으로 동일한 규칙성을 갖는 미세 구조물들 형성된 검사 영역으로 선택한다. 예를 들어, 동일 칩(chip) 내에서 메인 검사 영역(M)을 기준으로 상하 또는 좌우에 연달아 위치하는 검사 영역들을 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)로 선택한다. 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 적어도 두개 이상 선택한다. 메인 검사 영역(M)의 비교 대상이 되는 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)은 많이 선택할수록 보다 정확한 결함 검출 공정을 수행할 수 있지만, 효율적인 측면에서 4개 정도로 선택하는 것이 바람직하다.
이미지 획득부(110)를 이용하여 메인 검사 영역(M)의 이미지 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들을 각각 획득한다(S150). 보다 자세하게 설명하면, 전자 방출 유닛(111)을 이용하여 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)에 가속화된 1차 전자를 연속적으로 조사한다(S152). 디텍터(121)를 이용하여 기판(W)으로부터 방출된 2차 전자(secondary electron)를 수집한다(S154). 영상 처리 유닛(125)을 이용하여 수집한 2차 전자를 영상으로 나타낸다(S156). 이 결과, 메인 검사 영역(M)의 이미지 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들이 획득된다.
전술한 바와 같은 이미지 획득 원리는 주사 전자 현미경(scanning electron microscope)의 이미지 획득 원리와 상당부분 유사하다. 따라서 주사 전자 현미경을 이용하여 메인 검사 영역(M)의 이미지 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들을 각각 획득할 수 있다.
획득한 메인 검사 영역(M)의 이미지 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들을 메모리부(170)에 기억시킨다(S170). 이 경우, 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지들을 그레이 레벨 신호(gray level signal)로서 저장하는 것이 바람직하다. 이를 위하여 처리부(130)를 이용하여 이미지 획득부(110)로부터 획득한 메인 검사 영역(M)의 이미지 정보 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지 정보들을 그레이 레벨 신호로 변환한다(S160).
보다 자세하게 설명하면, 메인 검사 영역(M)의 픽셀(pixel) 별 그레이 레벨 값을 연속적으로 산출하여 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호를 생성한다(S162). 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 픽셀(pixel) 별 그레이 레벨 값들을 연 속적으로 산출하여 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들을 생성한다(S164).
메모리부(170)에 기억된 메인 검사 영역의 이미지 및 서브 검사 영역들의 이미지들의 평균 이미지를 획득한다(S180). 보다 자세하게 설명하면, 메인 검사 영역(M)의 그레이 레벨 신호와 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 그레이 레벨 신호들을 평균하여 평균하여 평균 그레이 레벨 신호를 생성한다(S182). 이 경우, 상기 수학식 1 또는 수학식 2에 따라 그레이 레벨 값을 연속적으로 평균하여 평균 그레이 레벨 신호를 생성할 수 있다. 이어서, 평균 그레이 레벨 신호를 이미지화하여 평균 이미지를 생성한다(S184). 보다 발전적으로 생성된 평균 이미지는 디스플레이 패널(128)을 통해 영상으로 표시할 수도 있다(S186).
평균 이미지에는 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)에 공통적으로 존재하는 요소를 제외한 나머지 요소들에 대한 영상 데이터는 상대적으로 크게 감소하게 되어 노이즈 요소에 대한 영상 데이터는 매우 적게 나타나게 된다.
이어서, 검출부(150)를 이용하여 평균 이미지와 메인 검사 영역(M)의 이미지를 비교하여 메인 검사 영역(M) 내의 결함을 검출한다(S190). 결함을 검출하기 위하여, 메모리부(170)에 기억된 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호에 실질적으로 동일하게 존재하는 피크점들을 일치시켜 얼라인한 다음(S192), 그레이 레벨 신호들을 오버랩(overlap)시킨다(S194). 오버랩된 그레이 레벨 신호에서 기 설정된 오차범위 이상 차이가 발생되는 구간을 검출한다(S196). 초과 오차 발생 구간에 대응하는 지점을 기판(W)에서 찾아 결함의 존재 유무를 확인한다(S198). 평균 이미지의 그레이 레벨 신호와 메인 검사 영역(M)의 이미지의 그레이 레벨 신호에서 오차가 발생되는 구간은 비정상적으로 생성된 결함 요소들이 예상되는 구간이라 할 수 있다. 전술한 바와 같이 결함 발생이 예상되는 구간을 기판(W)에서 찾아 실제 결함의 존재 유무를 확인한다.
일 메인 검사 영역(M)에 대한 결함 검사 공정이 완료되면, 다른 결함 검사 영역을 메인 검사 영역(M)으로 설정하고 전술한 바와 같은 결함 검사 공정을 반복적으로 수행할 수 있다.
또한, 보다 효과적으로 결함을 검출하기 위하여, 다수의 검사 영역들 중에서 다수의 예비 검사 영역들을 랜덤하게 선택하고, 예비 검사 영역들의 이미지들을 획득한 다음, 예비 검사 영역들의 이미지들을 평균하여 제2 평균 이미지를 획득한다. 이어서 획득한 제2 평균 이미지와 상술한 평균 이미지(이하, 제1 평균 이미지)의 차이를 산출하고, 제2 평균 이미지와 제1 평균 이미지의 일치 정도에 따라 제1 평균 이미지 또는 제2 평균 이미지 중 하나를 기준 이미지로 설정한다. 제1 평균 이미지가 제2 평균 이미지에 비하여 기 설정된 오차 범위이상 차이가 발생할 경우, 제1 평균 이미지에 이상이 발생한 것으로 간주하고, 메인 검사 영역(M) 이미지의 비교 대상을 제2 평균 이미지로 설정함으로써 결함 검사 공정의 신뢰도를 향상시킬 수도 있다. 전술한 바와 같은 제2 평균 이미지와 제1 평균 이미지의 획득 방법은 도 5를 참조한 상세 설명과 실질적으로 유사하므로 생략하지만 당업자라면 이를 용이하게 이해할 수 있을 것이다.
또한, 보다 효과적으로 결함을 검출하기 위하여, 메인 검사 영역(M) 및 서브 검사 영역들(S1,S2,S3,S4)의 이미지 정보들을 획득하고, 이미지 정보들 중에서 가 장 큰 편차를 보이는 일 이미지 정보를 선택한 다음, 선택한 이미지 정보를 제외한 나머지 이미지 정보들로써 평균 이미지 정보를 생성하여, 평균 이미지 정보의 특성을 보다 향상시킬 수도 있다. 전술한 바와 같은 보다 향상된 평균 이미지의 획득 방법은 도 6을 참조한 상세 설명과 실질적으로 유사하므로 생략하지만 당업자라면 이를 용이하게 이해할 수 있을 것이다.
본 발명에 따르면, 피 검사 영역 이미지의 비교 대상이 되는 평균 이미지의 특성을 향상시켜, 피 검사 영역 내에 존재하는 결함을 신속 및 정확하게 검출할 수 있다. 결과적으로는, 피검체를 효과적으로 검사할 수 있으며, 검사 공정의 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있다. 더욱이, 재검에 대한 의존성을 감소시켜 재검 설비 투자비를 절감할 수 있으며, 검사 공정의 자동화도 가능하여 작업자 없는 라인의 설계도 가능하다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만 해당 기술분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (13)

  1. 미세 구조물들이 반복적으로 형성된 기판을 다수의 검사 영역들로 구획하는 단계:
    상기 검사 영역들 중에서 하나의 검사 영역(이하, 메인 검사 영역이라 한다)을 선택하는 단계;
    상기 메인 검사 영역의 이미지 및 상기 메인 검사 영역과 연속적으로 인접한 주변 영역들(이하, 서브 검사 영역이라 한다)의 이미지들을 획득하는 단계;
    상기 메인 검사 영역의 이미지와 상기 서브 검사 영역들의 이미지들을 평균한 제1 평균 이미지를 획득하는 단계;
    상기 검사 영역들 중에서 랜덤하게 다수의 검사 영역들(이하, 예비 검사 영역이라 한다)을 선택하는 단계;
    상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 획득하는 단계;
    상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 평균하여 제2 평균 이미지를 획득하는 단계;
    상기 제1 평균 이미지와 상기 제2 평균 이미지의 차이를 산출하는 단계;
    상기 차이가 기 설정된 오차 범위를 초과하지 않는 경우, 상기 제1 평균 이미지를 기준 이미지로 설정하고, 상기 차이가 오차 범위를 초과하는 경우, 상기 제2 평균 이미지를 기준 이미지로 설정하는 단계; 그리고
    상기 기준 이미지와 상기 메인 검사 영역의 이미지를 비교하여 상기 메인 검사 영역 내의 결함을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 메인 검사 영역 및 서브 검사 영역들의 이미지들은 주사 전자 현미경(scanning electron microscope)을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 기판 검사 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 검출하는 단계는,
    상기 기준 이미지의 그레이 레벨(gray level)과 상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨(gray level)을 산출하는 단계;
    상기 기준 이미지의 그레이 레벨과 상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨의 차이를 산출하는 단계;
    상기 메인 검사 영역의 이미지에서 기 설정된 오차범위 이상 그레이 레벨의 차이가 발생되는 구간을 확인하는 단계; 그리고
    상기 구간과 대응하는 지점을 상기 기판에서 찾는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 제1 평균 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨과 상기 서브 검사 영역들의 이미지들의 그레이 레벨들을 각각 산출하는 단계;
    상기 산출한 그레이 레벨들을 평균하여 평균 그레이 레벨을 산출하는 단계; 그리고
    상기 평균 그레이 레벨을 이미지화시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 제1 평균 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨과 상기 서브 검사 영역들의 이미지들의 그레이 레벨들을 산출하는 단계;
    상기 산출한 그레이 레벨들 중에서 최대 또는 최소 그레이 레벨을 선택하는 단계;
    상기 선택한 그레이 레벨을 제외한 나머지 그레이 레벨들을 평균하여 평균 그레이 레벨을 산출하는 단계; 그리고
    상기 평균 그레이 레벨을 이미지화시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 방법.
  8. 미세 구조물들이 반복적으로 형성되며 다수의 검사 영역들로 구획된 기판에서 선택된 메인 검사 영역의 이미지 및 서브 검사 영역들의 이미지들을 획득하기 위한 이미지 획득 수단;
    상기 메인 검사 영역의 이미지 및 상기 서브 검사 영역들의 이미지들을 평균한 제1 평균 이미지를 획득하기 위한 처리 수단;
    상기 검사 영역들 중에서 랜덤하게 선택된 다수의 예비 검사 영역들의 이미지를 평균한 제2 평균 이미지를 획득하고, 상기 제1 평균 이미지와 상기 제2 평균 이미지를 중 하나를 기준 이미지로 설정하기 위한 기준부; 그리고
    상기 기준 이미지와 상기 메인 검사 영역의 이미지를 비교하여 상기 메인 검사 영역 내의 결함을 검출하기 위한 검출 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 장치.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 이미지 획득 수단은, 주사 전자 현미경을 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 장치.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 검출 수단은,
    상기 제1 평균 이미지의 그레이 레벨과 상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨을 산출하기 위한 제1 검출부;
    상기 제1 평균 이미지의 그레이 레벨과 상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨을 비교하여 기 설정된 오차범위 이상 차이가 발생되는 구간을 확인하기 위한 제2 검출부; 그리고
    상기 구간과 대응하는 지점을 상기 기판에서 찾아 결함의 존재 유무를 확인하는 제3 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 장치.
  11. 제 8 항에 있어서, 상기 처리 수단은,
    상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨과 상기 서브 검사 영역들의 이미지들의 그레이 레벨들을 산출하기 위한 제1 처리부;
    상기 산출한 그레이 레벨들을 평균하여 제1 평균 그레이 레벨을 산출하기 위한 제2 처리부; 그리고
    상기 제1 평균 그레이 레벨을 이미지화시키기 위한 제3 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 장치.
  12. 제 8 항에 있어서, 상기 기준부는,
    상기 예비 검사 영역들을 선택하기 위한 제1 기준부;
    상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 획득하기 위한 제2 기준부;
    상기 예비 검사 영역들의 이미지들을 평균하여 제2 평균 이미지를 획득하기 위한 제3 기준부;
    상기 제2 평균 이미지와 상기 제1 평균 이미지의 차이를 산출하기 위한 제4 기준부; 그리고
    상기 차이와 기 설정된 오차 범위를 비교하여, 상기 제1 평균 이미지와 상기 제2 평균 이미지를 중 하나를 기준 이미지로 설정하기 위한 제5 기준부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 장치.
  13. 제 11 항에 있어서, 상기 처리 수단은,
    상기 메인 검사 영역의 이미지의 그레이 레벨과 상기 서브 검사 영역들의 이미지들의 그레이 레벨들을 산출하기 위한 제1 처리부;
    상기 산출한 그레이 레벨들 중에서 최대 또는 최소 그레이 레벨을 선택하기 위한 제2 처리부;
    상기 선택한 그레이 레벨을 제외한 나머지 그레이 레벨들을 평균하여 평균 그레이 레벨을 산출하기 위한 제3 처리부; 그리고
    상기 평균 그레이 레벨을 이미지화시키기 위한 제4 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기판 검사 장치.
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