CN107615469B - 半导体晶圆的评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种半导体晶圆的评价方法，包含以DWO以及DNO两种检测模式，检测调查用样品的半导体晶圆表面的LPD；进行LPD的尺寸分类；自以两种检测模式所检测出的LPD的检测坐标，计算两种检测模式中检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度；将各经分类的尺寸预先设定将LPD判定为异物或致命缺陷的判定基准；以两种检测模式测定评价对象半导体晶圆的LPD；进行评价对象的LPD的尺寸分类；关于评价对象，计算检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度；以及基于计算结果及判定基准，将评价对象的半导体晶圆表面所检测出的LPD分类为致命缺陷及异物。

Description

半导体晶圆的评价方法
技术领域
本发明涉及一种半导体晶圆的评价方法。
背景技术
利用半导体晶圆的装置制造步骤中，为对成为材料的硅晶圆进行有研磨、制膜、蚀刻、离子注入、洗净、热处理、曝光、涂布、贴合等各样的处理。如此的多个步骤途中可能发生缺陷，不仅会使最终制品的质量劣化，亦会对之后的步骤发生不良影响。影响质量及步骤的缺陷，被称为致命缺陷，即使晶圆上只发生一个，亦可能使全体被视为不良品。特别是由于初期步骤所发生的致命缺陷，而使经过之后的步骤的该晶圆成为不良品的情况中，相关于后续的步骤的成本便全部成为损失。
为了防止如此事态，进行有将含有致命缺陷的晶圆于中途阶段选别。一般而言，使用有通过激光表面检查装置的选别方法，作为装置而言，有例如KLA-Tencor公司制的SP1、SP2、SP3等。此些因为是检测由于缺陷的散射光，故能够进行高速处理，并且具有高敏感度的特征。
另一方面，晶圆表面不只有致命缺陷，亦存在有附着于表面的异物。此些异物，由于能够在之后的洗净简单地除去，而对晶圆的最终质量的影响少，但有可能在激光表面检查装置的中途检查无法与致命缺陷区别而被误认为缺陷。此状况变成为误判，发生材料的损失。因此，于中途步骤实施的检查中，高精度地将致命缺陷及异物分类变得重要。虽然亦有通过高倍率的直接观察以进行高精度的判别的检查方法，但一般来说于处理速度有限制而在检查频率发生限制。
于是，作为使以激光表面检查装置检测出的Light point defect(LPD)的分类精度提升的方法，提案有利用多个检测角度信息的判别方法。在扫描晶圆的同时，于表面自斜上方照射激光光，将检测出的散射至高角度方向的光讯号定为DNO(低角度入射-高角度检测)，将检测出的散射至低角度方向的光讯号定为DWO(低角度入射-低角度检测)，比较各别计算出的LPD尺寸而进行分类。另外，D为Darkfield的第一个字母，代表的是暗视野检查。
例如于专利文献1，记载有利用DWO及DNO的LPD尺寸比，分类粒子及微刮痕的方法。于专利文献2，记载有利用DWO及DNO的LPD尺寸比，以分类结晶缺陷及异物。于专利文献3，记载有利用DWO及DNO的LPD尺寸比，以分类坑洞及凸起。于专利文献4，记载有利用DWO及DNO的LPD尺寸比，以分类缺陷及异物。
〔现有技术文献〕
专利文献1：日本特开2009-162768号公报
专利文献2：日本特开2010-129748号公报
专利文献3：日本特开2011-249479号公报
专利文献4：国际公开第WO2005/101483号手册
发明内容
前述的方法虽然皆为基于DWO及DNO的LPD信息的判别方法，但当实际的LPD尺寸为大，散射强度超过检测器的饱和范围时，会有得不到定量的尺寸信息的问题。此状况使用图11以说明。图11为显示实际的LPD尺寸与LPD的检测光讯号强度的关系的图。横轴并列有5例的代表性检测讯号例，纵轴表示检测出的光散射强度(讯号强度)。图11的讯号例1至3，表示LPD尺寸能够定量化的例子。激光表面检查装置中，使用高灵敏度的检测器，在扫描正常的表面时亦会有些微的光散射。当激光光照射到LPD则会检测到钉状的强烈散射讯号，对于超过所设定的下限阈值的讯号，自尖峰强度计算LPD的尺寸。此计算中，使用自聚苯乙烯乳胶(Polystyrene latex：PSL)标准粒子的尺寸及散射强度的实测值所导出的换算式。但是，检测器中，有将强度定量化的上限，当超过该值时便无法将LPD的尺寸定量化。表示此状况的为图11的讯号例4。检测出的讯号强度于强度上限饱和，在此之上的强度即使在实际的LPD尺寸有差别，亦无法识别为数值。另外，进一步当实际的LPD尺寸为大，如图11的讯号例5的已饱和的讯号的持续时间较特定的扫描宽度更长时，便能够将其作为积分其宽度所得的面积而数值化。虽图11的讯号例1至3，及讯号例5能如此数值化，但于讯号例4将发生无法得到尺寸的数值信息的问题。前述专利文献1至3中，源自DWN及DNO双方的LPD之尺寸的数值信息为必要，当任一方符合于图11的讯号例4时，便有无法区别致命缺陷及异物的问题。特别是，给予质量重大影响的致命缺陷的情况的尺寸为大，多会遇到此问题。
另外，图11及本发明的说明中，将自如讯号例1至3的讯号所检测出的LPD称为尺寸LPD，自如讯号例4的讯号所检测出的LPD称为饱和LPD，自如讯号例5的讯号所检测出的LPD称为面积LPD。
本发明有鉴于上述问题点，目的在于提供一种半导体晶圆的评价方法，能够将包含无法得到定量的尺寸信息的饱和LPD在内，所有的LPD进行致命缺陷及异物的分类。
为了达成前述目的，本发明提供一种半导体晶圆的评价方法，使用激光表面检查装置以检测半导体晶圆之表面的LPD，将所检测出的该LPD分类为该半导体晶圆的表面的结晶缺陷及该半导体晶圆的表面上的异物，该半导体晶圆的评价方法包含下列步骤：通过该激光表面检查装置的低角度入射-低角度检测(DWO)以及低角度入射-高角度检测(DNO)的两种检测模式，以检测出调查用样品的半导体晶圆的表面的LPD；基于通过该两种检测模式所检测出的LPD的尺寸信息而进行尺寸分类；自通过该两种检测模式所检测出的LPD的检测坐标，计算该两种检测模式中该检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度；将各个该经分类的尺寸予以预先设定一判定基准，该判定基准将该两种检测模式的检测坐标间的距离及相对角度为落入预定的范围的LPD予以判定为异物，以及将为落入该预定范围的LPD以外的LPD予以判定为该半导体晶圆的缺陷的致命缺陷；通过该两种检测模式而测定作为一评价对象的半导体晶圆的LPD；相关于作为该评价对象的半导体晶圆，基于通过该两种检测模式所检测出的LPD的尺寸信息而进行尺寸分类；相关于作为该评价对象的半导体晶圆，自通过该两种检测模式所检测出的LPD的检测坐标，而计算该两种检测模式中该检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度；以及基于该计算的结果及该判定基准，将作为该评价对象的半导体晶圆的表面所检测出的LPD分类为致命缺陷及异物。
依照如此的晶圆的评价方法，通过在源自DWO及DNO的尺寸信息之外，亦利用源自DWO及DNO的LPD的坐标信息，而能够将包含无法得到定量的尺寸信息的饱和LPD在内，所有的LPD进行致命缺陷及异物的分类。
又，本发明中，能够以磊晶晶圆作为该调查用样品的半导体晶圆及该评价对象的半导体晶圆。
本发明的晶圆的评价方法，能够适合使用于评价可能发生为致命缺陷之一的磊晶缺陷的磊晶晶圆。
又，能够以作为绝缘体上硅(SOI)晶圆的材料而使用之物作为该评价对象的半导体晶圆。
通过将经本发明评价的晶圆作为SOI晶圆的材料而使用，能够抑制SOI晶圆中的空孔缺陷的发生。
又，能够以四角锥形的外延缺陷作为该致命缺陷。
如此的缺陷，容易发生对于高角度检测器及低角度检测器的讯号强度的差值，而容易发生检测坐标的差异。又，如此的缺陷，散射强度为强，多会超过检测器的定量化极限。如此的状况下，无法得到定量的强度信息，反而是位置信息(坐标信息)的分类成为有效。因此，利用DWO及DNO所得的LPD坐标信息的本发明特别有效。
又，在设定该判定基准时，使用相较于采用该DWO及该DNO的评价方法为相异的评价方法而确认该被检测出的LPD是否为该致命缺陷。
依据如此的晶圆之评价方法，能够更加正确地进行判定基准的设定。
依据本发明，能够对包含无法以激光表面检查装置得到定量的尺寸信息的饱和LPD在内的全部LPD，简便且高精度地分类致命缺陷及异物，而能够抑制后续步骤的不良损失，及材料晶圆的损失所构成的总合损失。
附图说明
图1是显示本发明的半导体晶圆的评价方法之一例的流程图。
图2是显示以DWO及DNO所得的LPD的尺寸所得的区域分类之一例的图。
图3是说明以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离及相对角度的图。
图4是显示以DWO所得的LPD的检测坐标相对于以DNO所得的检测坐标的相对角度θ2及以DNO所得的LPD相对于晶圆中心的位置角度θ1以及致命缺陷的相对关系的图。
图5是显示基于图4的关系而设定的遮蔽区域的图。
图6是以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离r2及致命缺陷的符合率之间的关系的一例。
图7是显示“忽略的不良率”及“误判率”的概念的图。
图8是显示以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离r2及“忽略的不良率”及“误判率”的关系的图。
图9是显示以DWO及DNO所得的LPD之检测坐标间的距离r2及总合损失指数的关系的图。
图10是为比较实施例及比较例1、2的总合损失指数的图。
图11是显示实际的LPD尺寸及LPD的检测光讯号强度的关系的图。
图12是显示实施例1中各区域的判定基准的图。
具体实施方式
以下更详细说明本发明。
如同前述，能够对包含无法得到定量的尺寸信息的饱和LPD在内，所有的LPD进行致命缺陷及异物的分类的半导体晶圆的评价方法被追求着。
本申请的发明人，为了达成上述目的进行精心研究。结果，发现了在以DWO及DNO所得的LPD的尺寸信息外，亦使用以DWO及DNO所得的LPD的坐标信息的晶圆的评价方法，能够解决上述问题，而使本发明完成。
以下，虽参照图式具体说明相关于本发明的实施型态，但本发明并非限定于此。
图1是显示本发明的半导体晶圆的评价方法之一例的流程图，将各项目的具体内容显示于下。另外，在此成为评价对象的半导体晶圆被视为下一步骤的材料，以下的顺序(图1(a)至(i))，以设定关于其是否能够使用的判断基准为目的。基于此判断基准进行为评价对象的半导体晶圆之评价(图1(i)至(m))
首先，准备事前调查用的样品(调查用样品的半导体晶圆)(图1(a))。调查用样品的半导体晶圆的种类虽无特别限定，但能够为磊晶晶圆。本发明能够适合使用于评价会发生致命缺陷的一种的磊晶缺陷的磊晶晶圆。
接着，对于对象样品，实施以激光表面检查装置进行的测定(图1(b))。具体而言，通过低角度入射-低角度检测(DWO)、低角度入射-高角度检测(DNO)的两种检测模式，检测出调查用样品的半导体晶圆的表面的LPD。
此处所使用的激光表面检查装置，只要是具有上述的两种检测模式之物即可。因此，为具备包含至少一种入射角的入射系统，及包含两种检测角的检测系统之物即可。此状况下，将一种类的入射角的入射用为具有预定角度(例如30°)以下的入射角的低角度入射，将两种类的检测角中的高角度侧所检测出者用为高角度检测，以另一方所检测出者用为低角度检测。
接着，基于通过上述的两种检测模式所检测出的LPD的尺寸信息进行尺寸分类(图1(c))。具体而言，对于图1(b)所检测出的所有LPD，确认以DWO及DNO所得的LPD之尺寸信息，分类成图2所示的9个区域。图2是显示以DWO及DNO所得的LPD的尺寸所得的区域分类之一例的图。纵轴为以DNO所得的LPD尺寸，横轴为以DWO所得的LPD尺寸。使仅检测出DWO及DNO的单一方的LPD，不为致命及缺陷判定的对象。
接着，对于图1(b)所检测出的所有LPD，计算以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度(图1(d))。通过图1(b)中的测定，能够以两种检测模式取得各LPD的坐标信息。利用此信息，对于各LPD，计算于两种检测模式中的检测坐标间的距离及相对角度。于图3显示一例。图3是说明以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离及相对角度的图。图3的例子中，将以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标的差，作为极坐标而表示，此极坐标使用由DNO所得的LPD的检测坐标作为基准点的状况下的至以DWO所得的LPD的检测坐标为止的距离r2及相对角度θ2。在此，亦同时计算面内位置。面内位置是作为使用将晶圆中心作为原点的状况下的至以DWO所得的LPD的检测坐标为止的距离r1及相对角度θ1的极坐标而表示。
接着，于各被分类的尺寸预先设定判定基准，该判定基准供将以两种检测模式所得的检测坐标间的距离及相对角度进入预定范围的LPD判定为异物，将进入预定范围的LPD以外的LPD判定为半导体晶圆的缺陷的致命缺陷。
此时，关于检测出的LPD是否为致命缺陷，以使用与利用DWO及DNO的评价方法相异的评价方法，特别是判定精度高的其他评价法确认为佳(图1(e))。作为其他评价法之例，能够想到有使用以明视野检查装置所得的LPD图像的方法。或者是于后步骤加入试验，判别为对应不良发生位置的致命缺陷的方法等。由此，能够更正确地进行判定基准的设定。
判定基准的设定能够通过例如以下所示的图1(f)至(i)以进行。另外，此处致命缺陷的种类虽无特别限定，但能够为例如四角锥体的磊晶缺陷。这是由于如此的缺陷，在激光表面检查装置中，无法得到定量的强度信息，而以坐标信息所成的分类成为有效。
首先，对图2的9个区域，皆确认相对于以自图1(d)所得的DNO所得的LPD的检测坐标的以DWO所得的LPD之检测坐标的相对角度θ2及相对于晶圆中心的以DNO所得的LPD之检测坐标的位置角度θ1与判断为致命缺陷的符合的关系(图1(f))。于图4显示一例。又，于图5，显示基于图4的关系而设定的遮蔽区域。于图4中符合于致命缺陷者，在图5所示的被遮蔽的θ区域中的发生频率降低。如此状况，设定使符合于遮蔽区域的LPD为合格(即，异物)的判断基准。图5的例中，以θ1-12°＜θ2＜θ1+12°的范围为遮蔽区域。
接着，对图2的9个区域，皆确认相对于以自图1(d)所得的DNO及DWO所得的LPD之检测坐标的距离r2与致命缺陷的符合率的关系(图1(g))。于图6显示一例，以DWO及DNO所得的LPD之检测坐标间的距离r2越大，则致命缺陷的符合率亦随之增加。如此状况，于r2设定一定的选别阈值，而将判断基准设成在该阈值以上的LPD为不合格(即，致命缺陷)。
接着，于图2的9个区域，皆计算使用前述的判断基准的状态的“忽略的不良率”及“误判率”(图1(h))。图7显示各别的概念。绘有两个椭圆形，左侧的椭圆形表示基于图1(f)、图1(g)的任一个，或是双方的判断基准，由激光表面检查装置的结果判定为不合格的LPD的集合。另一方面，右侧的椭圆形则表示实际的致命缺陷的集合。两个椭圆完全重合的状况，虽然因为能够完全选别致命缺陷而为最理想的状态，但实际上会产生重叠偏差。结果，想定有4种集合，各自于图中表示为A至D。A的集合为虽然实际上不是致命缺陷，但被判断为不合格的集合，属于“误判缺陷”。由于不能使用原本应为合格的晶圆，而发生作为材料的损失。B的集合为将致命缺陷正确判断为不合格，而不发生不必要的损失。C的集合属于虽然实际上为致命缺陷，但被判定为合格的“忽略缺陷”。由于在后续步骤发生不良，而发生不良所导致的损失。D的区域为没有不良影响的异物由此被判断为合格之物，不发生损失。使不必要的损失发生的为A及C的两个集合，将其个别所符合的LPD的个数除以母集合(A+B+C+D)的个数的值，定义为“误判率”以及“忽略的不良率”。各别的值，因图1(f)及图1(g)的判断基准而变化，关于图1(g)的，以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离r2，对应于选别阈值的设定而连续变化。“误判率”及“忽略的不良率”的计算例显示于图8。图8是显示以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离r2与“忽略的不良率”及“误判率”的关系的图。左端的数据显示使检测出的LPD全部为不合格的状况，此状况下，虽然“忽略的不良率”成为0％，但“误判率”增大。反之右端的资料为使检测出的LPD全部为合格的状况，虽然“误判率”成为0％，但“忽略的不良率”增大。中央的图，为套用图1(f)中所求得的θ的遮蔽，进一步使相对于图1(g)中所计算的以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离r2之阈值连续变化的状况下的图，“误判率”及“忽略的不良率”连续变化。
接着，于图2的9个区域，各计算总合损失指数，而在各区域设定该值为最小的判定条件(图1(i))。总合损失指数能够透过下述数学式(1)以求得。
数学式1
总合损失指数＝忽略的不良率×制品价值系数+误判率×材料价值系数(数学式中，忽略的不良率及误判率如同前述，而制品价值系数为对应制品价值而决定的系数，材料价值系数为对应材料价值而决定的系数。)
于图9显示总合损失指数的计算例(决定方法的具体例)。图9是显示以DWO及DNO所得的LPD的检测坐标间的距离r2及总合损失指数的关系的图。与图8相同，图9中左端的数据为使检测出的LPD全部为不合格的状况，右端为使检测出的LPD全部为合格的状况，中央的图为套用图1(f)中所求得的θ的遮蔽，进一步使相对于图1(g)中所计算的，以DWO及DNO所得的LPD之检测坐标间的距离r2的阈值连续变化的状况下的图。
最终的损失，为将“误判”所致的材料损失及“忽略的不良”所致的后续步骤损失的两者统合而计算。此时，由于材料价值与之后的制品价值有差异，将考虑到影响的价值系数与各自的不良率相乘。图9中，显示使“材料价值系数”＝1、“制品价值系数”＝5的状况下的计算例，将其与图8的“误判率”及“忽略的不良率”相乘的值的合计值作为总合损失指数。图9的例子中，r2值的选别阈值为10至20μm的状况下的总合损失指数成为最小。如此而得到的选别阈值，采用为图2中符合区域的判定基准。同样而对每个经分类的尺寸设定判定基准。
接着，对成为调查对象的实际步骤中的晶圆，套用图1(f)至(i)设定的判定基准，而实施LPD的选别。具体而言，能够通过以下所示的图1(j)至(m)实施LPD的选别。
另外，为评价对象的半导体晶圆只要为与上述的为调查用样品的半导体晶圆为相同种类之物即可，例如，能够为磊晶晶圆。又，能够使如此为评价对象的半导体晶圆为作为SOI晶圆的材料而使用之物。通过本发明所评价的晶圆作为SOI晶圆的材料，能够于抑制SOI晶圆中的空隙缺陷的发生。
首先，将评价对象的半导体晶圆的LPD通过两种检测模式检测出(图1(j))。
接着，对于评价对象的半导体晶圆，基于通过两种检测模式所检测出的LPD的尺寸信息进行尺寸分类(图1(k))。
接着，对于评价对象的半导体晶圆，自通过两种检测模式所检测出的LPD的检测坐标计算两种检测模式中的检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度(图1(l))。
如此，通过图1(j)至(l)，对于成为调查对象的实际步骤中的晶圆，进行与图1(b)至(d)相同的激光表面检查，而取得以DWO及DNO所得的LPD的尺寸信息及坐标的差异信息。又，基于所得到的各LPD的尺寸信息，将各LPD分类至图2的9个区域。
接着，根据图1(l)的计算结果及于图1(f)至(i)所设定的判定基准，将于评价对象的半导体晶圆的表面检测出的LPD分类为致命缺陷及异物(图1(m))。具体而言。对于评价对象的半导体晶圆中图2的各个区域，根据以图1(f)至(i)所决定的判定基准(各经分类的尺寸所设定的判定基准)进行合格与否判定。只有被判定为不合格(致命缺陷)的LPD为0个的晶圆为合格(即，评价为不存在有致命缺陷的晶圆)，而被作为下一个步骤的材料而使用。
激光表面检查装置中，于晶圆表面照射激光光的同时以高速扫描，检测自存在于表面的异物及缺陷所放出的散射光，而取得该LPD的坐标信息及尺寸信息。此时，使用有于不同的检测角度位置设定多个检测器，比较彼等的讯号强度，以区分缺陷及异物的方法。此为利用由于缺陷及异物的形状而使光的散射方向产生偏移的现象之物。本发明中，除了自多个检测器所得的讯号强度，亦利用坐标之差的信息以区别LPD的种类。此方法对于对象的致命缺陷的形状具有单边的长度为约100至200μm，高度为约0.2至2μm的四角锥体的特征时，特别有效。于缺陷的顶部产生广角度的散射的同时，四角锥体的侧边部分产生正反射角度相近的狭角散射。结果，在产生到达高角度及低角度的检测器的讯号强度的差的同时，亦产生顶点部分及侧边部分的水平距离之差所引起的检测坐标的差异。形状上具有如此特征的缺陷散射强度强，而常有超过检测器的定量化极限的状况。如此的状况下，无法得到定量的强度信息，反而是依据坐标信息的分类变得有效。另外，本发明所能够适用的缺陷的形状，并不限于先前所例举的四角锥体，只要是具有反应硅的结晶性之各向异性，且水平方向具有数百微米的尺寸的型态的缺陷，对任何的缺陷皆有效。
[实施例]
以下虽显示实施例及比较例以更具体说明本发明，但本发明并不限定于此。
作为对象的制造步骤，为绝缘体上硅(SOI)晶圆的制造步骤。此步骤的内容如以下所述。首先，于形成有氧化膜且被称为贴合晶圆的材料晶圆(单晶硅晶圆)进行氢离子的注入以形成脆弱层，之后与被称为基底晶圆的另一个材料晶圆贴合，加热以剥离贴合晶圆的一部分，转移至基底晶圆。之后，进一步经过结合热处理、平坦化处理及牺牲氧化处理等，成为SOI晶圆制品。作为用于SOI晶圆的基底晶圆材料，虽多有使用表面经研磨的研磨晶圆(单晶硅晶圆)，但本次的实施例中，将以磊晶晶圆作为材料的制品作为对象。磊晶晶圆为透过气相磊晶成长而使硅层追加成长之物。
磊晶晶圆在其制造过程中，有可能发生单边的长度为约100至200μm，高度为约0.2至2μm的四角锥体的缺陷(磊晶缺陷)。此缺陷于贴合步骤中，将成为结合的阻碍要素，使被称为空隙缺陷的未结合区域发生。于最终的SOI制品中，若是存在有一个以上超过特定尺寸的空隙缺陷，则整体晶圆将被判断为不良品，因此磊晶缺陷被视为重要的致命缺陷。
本次的实施例及比较例中，对于材料的磊晶晶圆，以KLA Tencor公司制的SP2进行致命缺陷的选别。
＜实施例1＞
首先，遵循图1(a)至(b)，准备事前调查用的磊晶晶圆，以SP2进行测定。激光自斜上方照射，关于高角度散射讯号(DNO)及低角度散射讯号(DWO)，取得LPD的尺寸信息及坐标信息。又，关于被检测出的全LPD，遵循图1(c)，分类至显示于图2的9个尺寸区域。又，遵循图1(d)，关于各LPD，计算两种检测模式中所检测出的坐标间的距离及相对角度。
接着，根据图1(e)，进行致命缺陷的高精度判定。判定是使用Lasertec公司的明视野检查装置(M350)。此装置由于能够在检测出LPD的同时取得图像，因此能够将LPD以高精度分类。另外，虽然此方法由于在总处理量有限制，而难以作为大量检查用途而持续使用，但适合于限定总量的事前调查。
接着，于图2的各9个区域，遵循图1(f)至(i)，进行基于以DWO及DNO所得的LPD之坐标的差异信息的选别阈值的决定。这些9个区域中，作为具体例子，对于图2的区域“h”，进行总合损失指数的计算时，得到显示于图9的结果。由此，图2的区域“h”中设定判定基准，使以DWO及DNO所得的LPD之检测坐标间的距离r2的选别阈值为15μm，且相对角度θ2进入θ1-12°＜θ2＜θ1+12°的范围内的LPD为合格。
同样于关于图2的区域“h”以外的区域亦设定判定基准。图12显示实施例1中各区域的判定基准。另外，图12中的数值为r2的选别阈值。
接着，重新准备另外的磊晶晶圆(5000片)，遵循图1(j)至(m)进行以晶圆为单位的合格与否判定，仅将合格的晶圆投入至后续的SOI制造步骤。
于SOI晶圆制品完成的阶段，进行关于最终损失的调查。以损失指数的验证方法而言，再度调查于图1(m)成为不合格的材料晶圆，将不存在致命缺陷的片数除以原本的全磊晶晶圆片数的值定为“误判率”，将其乘以材料价值系数的值定为“材料损失指数”。另一方面，于图1(m)判定为合格，而投入后续步骤的晶圆中，将发生起因于磊晶缺陷的空隙不良的片数除以原本的全磊晶晶圆片数的值定为“忽略的不良率”，将其乘以制品价值系数的值定为“不良损失指数”。最后将“材料损失指数”与“不良损失指数”相加之物定为“总合损失指数”。＜比较例1＞
准备预想与实施例1同等质量的比较调查用的磊晶晶圆(5000片)，与实施例同样，遵循的1图(b)，以SP2进行测定。激光自斜上方照射，关于高角度散射讯号(DNO)及低角度散射讯号(DWO)，取得LPD的尺寸信息。又，关于经检测出的全LPD，遵循图1(c)，分类至显示于图2的9个尺寸区域。将此些磊晶晶圆全数投入后续的SOI制造步骤。
于SOI晶圆完成的阶段，进行相关于最终损失的调查。将SOI晶圆制品之中发生起因于磊晶缺陷的空隙不良的片数除以原本的全磊晶晶圆片数的值定为“忽略的不良率”，将其乘以制品价值系数的值定为“不良损失指数”。此状况中，由于将全部磊晶晶圆作为材料使用故“材料损失指数”成为0，且“总合损失指数”＝“不良损失指数”。
＜比较例2＞
透过再次分析比较例1的数据，计算预测利用SP2数据的尺寸信息的一部分而选别的状况的结果。具体而言，对图2所示的9个尺寸区域，分别进行判定各区域全体为合格或不合格的设定，使于判定为不合格的区域中包含一个以上缺陷的晶圆为不合格对象。另外，9个区域的合格与否判定的组合，预想有29＝512种，关于各自的状况，进行“假想的总合损失指数”的再次计算。具体的计算方法如以下所示。相对于全晶圆的片数，使判定为不合格对象而在SOI晶圆制造后未发生空隙不良的片数的比率定为“假想的误判率”，将其乘以材料价值系数的值定为“假想的材料损失指数”。另一方面，相对于全晶圆的片数，将判定为合格对象而于SOI晶圆制作后发生空隙不良的片数的比率定为“假想的忽略的不良率”，将其乘以制品价值系数的值定为“假想的不良损失指数”。最后将“假想的材料损失指数”与“假想的不良损失指数”相加之物定为“假想的总合损失指数”。预想的512种组合中，损失成为最少的状况，仅有区域“g”为合格，而其他8个区域全部为不合格的状况，以此为比较例2的结果。
最后，进行相关于实施例1、比较例1及比较例2各自的总合损失指数的比较。其结果显示于图10。另外，图10中显示有实施例1、比较例1及比较例2各自的总合损失指数于以比较例1的值为1时的相对值。如图10所示，实施例1的总合损失指数成为比较例1的1/5，又相对于比较例2亦得到1/2的相当低的结果，证实了本发明的有效性。
另外，本发明并不为前述实施例所限制。前述实施例为例示，具有与本发明的申请专利范围所记载的技术思想为实质相同的构成，且达成同样作用效果者，皆包含于本发明的技术范围。

Claims (7)

1.一种半导体晶圆的评价方法，使用激光表面检查装置检测半导体晶圆的表面的LPD，将所检测出的该LPD分类为该半导体晶圆的表面的结晶缺陷及该半导体晶圆的表面上的异物，该半导体晶圆的评价方法包含下列步骤：
通过该激光表面检查装置的低角度入射-低角度检测(DWO)以及低角度入射-高角度检测(DNO)的两种检测模式，检测出调查用样品的半导体晶圆的表面的LPD；
基于通过该两种检测模式所检测出的LPD的尺寸信息而进行尺寸分类；
自通过该两种检测模式所检测出的LPD的检测坐标，计算该两种检测模式中该检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度；
对各个该经分类的尺寸预先设定一判定基准，该判定基准供将该两种检测模式的检测坐标间的距离及相对角度为落入预定的范围的LPD判定为异物，以及将落入该预定范围的LPD以外的LPD判定为该半导体晶圆的缺陷的致命缺陷；
通过该两种检测模式而测定一评价对象的半导体晶圆的LPD；
对于该评价对象的半导体晶圆，基于通过该两种检测模式所检测出的LPD的尺寸信息而进行尺寸分类；
对于该评价对象的半导体晶圆，自通过该两种检测模式所检测出的LPD的检测坐标，而计算该两种检测模式中该检测坐标间的距离及相对于晶圆中心的相对角度；以及
基于该计算的结果及该判定基准，将该作为评价对象的半导体晶圆的表面所检测出的LPD分类为致命缺陷及异物。
2.如权利要求1所述的半导体晶圆的评价方法，其中以磊晶晶圆作为该调查用样品的半导体晶圆及该评价对象的半导体晶圆。
3.如权利要求1所述的半导体晶圆的评价方法，其中以作为绝缘体上硅(SOI)晶圆的材料而使用之物作为该评价对象的半导体晶圆。
4.如权利要求2所述的半导体晶圆的评价方法，其中以作为绝缘体上硅(SOI)晶圆的材料而使用之物作为该评价对象的半导体晶圆。
5.如权利要求1至4中任一项所述的半导体晶圆的评价方法，其中致命缺陷是以四角锥形的外延缺陷作为该致命缺陷。
6.如权利要求1至4中任一项所述的半导体晶圆的评价方法，其中在设定该判定基准时，使用相较于采用该低角度入射-低角度检测及该低角度入射-高角度检测的评价方法为相异的评价方法以确认该被检测出的LPD是否为该致命缺陷。
7.如权利要求5所述的半导体晶圆的评价方法，其中在设定该判定基准时，使用相较于采用该低角度入射-低角度检测及该低角度入射-高角度检测的评价方法为相异的评价方法以确认该所检测出的LPD是否为该致命缺陷。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6536517B2 (ja) * 2016-09-07 2019-07-03 信越半導体株式会社 結晶欠陥評価方法
CN108303373B (zh) * 2018-02-01 2021-01-22 京东方科技集团股份有限公司 一种检测消影等级的装置及其控制方法
US10818005B2 (en) * 2018-03-12 2020-10-27 Kla-Tencor Corp. Previous layer nuisance reduction through oblique illumination
JP6675433B2 (ja) * 2018-04-25 2020-04-01 信越化学工業株式会社 欠陥分類方法、フォトマスクブランクの選別方法、およびマスクブランクの製造方法
JP6874737B2 (ja) * 2018-05-21 2021-05-19 三菱電機株式会社 ＳｉＣ基板の製造方法
JP7103211B2 (ja) 2018-12-27 2022-07-20 株式会社Sumco 半導体ウェーハの評価方法および製造方法ならびに半導体ウェーハの製造工程管理方法
JP7218710B2 (ja) * 2019-11-07 2023-02-07 株式会社Sumco レーザー表面検査装置の座標位置特定精度校正方法および半導体ウェーハの評価方法
JP7259736B2 (ja) * 2019-12-26 2023-04-18 株式会社Sumco 結晶欠陥の検出方法、エピタキシャル成長装置の管理方法およびエピタキシャルウェーハの製造方法
JP6918434B1 (ja) * 2021-03-30 2021-08-11 直江津電子工業株式会社 半導体ウエハの評価方法、半導体ウエハの評価システム、プログラム、半導体ウエハの検査方法および半導体ウエハの検査システム
JP2022178817A (ja) * 2021-05-21 2022-12-02 株式会社Sumco シリコン単結晶インゴットの評価方法、シリコンエピタキシャルウェーハの評価方法、シリコンエピタキシャルウェーハの製造方法およびシリコン鏡面ウェーハの評価方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07130812A (ja) * 1993-05-13 1995-05-19 Texas Instr Inc <Ti> 半導体ウエハ加工プロセス評価システム
JP2001153815A (ja) * 1999-11-29 2001-06-08 Sumitomo Metal Ind Ltd 基板表面の評価方法
US6528334B1 (en) * 2000-03-29 2003-03-04 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Semiconductor inspection system, and method of manufacturing a semiconductor device
CN101168851A (zh) * 2006-09-05 2008-04-30 胜高股份有限公司 硅外延片及其制造方法
JP2010129748A (ja) * 2008-11-27 2010-06-10 Shin Etsu Handotai Co Ltd 半導体ウェーハの評価方法
JP2015070116A (ja) * 2013-09-30 2015-04-13 信越半導体株式会社 ウエーハの評価方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IL99823A0 (en) * 1990-11-16 1992-08-18 Orbot Instr Ltd Optical inspection method and apparatus
KR100551570B1 (ko) * 1999-10-14 2006-02-13 주식회사 사무코 반도체 웨이퍼표면의 검사방법
JP2001153635A (ja) * 1999-11-29 2001-06-08 Sumitomo Metal Ind Ltd 半導体ウェ−ハの品質評価方法
US6515742B1 (en) * 2000-11-28 2003-02-04 Memc Electronic Materials, Inc. Defect classification using scattered light intensities
JP2002228596A (ja) * 2001-01-31 2002-08-14 Shin Etsu Handotai Co Ltd 半導体ウェーハの測定方法及び半導体ウェーハの製造方法
JP4230674B2 (ja) * 2001-03-01 2009-02-25 株式会社日立製作所 欠陥検査装置およびその方法
US6538730B2 (en) 2001-04-06 2003-03-25 Kla-Tencor Technologies Corporation Defect detection system
WO2002082064A1 (en) 2001-04-06 2002-10-17 Kla-Tencor Corporation Improved defect detection system
TWI257140B (en) * 2004-04-13 2006-06-21 Komatsu Denshi Kinzoku Kk Semiconductor wafer inspection device and method
JP4604734B2 (ja) * 2005-01-27 2011-01-05 株式会社Ｓｕｍｃｏ ウェーハの評価方法
JP5040315B2 (ja) * 2007-01-10 2012-10-03 富士通セミコンダクター株式会社 検査方法、検査システムおよび検査装置
KR101453033B1 (ko) * 2008-12-02 2014-10-23 주식회사 엘지실트론 에피택셜 웨이퍼의 에피 적층결함 검출방법
JP5521775B2 (ja) 2010-05-25 2014-06-18 株式会社Ｓｕｍｃｏ 単結晶シリコンウェーハの評価方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07130812A (ja) * 1993-05-13 1995-05-19 Texas Instr Inc <Ti> 半導体ウエハ加工プロセス評価システム
JP2001153815A (ja) * 1999-11-29 2001-06-08 Sumitomo Metal Ind Ltd 基板表面の評価方法
US6528334B1 (en) * 2000-03-29 2003-03-04 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Semiconductor inspection system, and method of manufacturing a semiconductor device
CN101168851A (zh) * 2006-09-05 2008-04-30 胜高股份有限公司 硅外延片及其制造方法
JP2010129748A (ja) * 2008-11-27 2010-06-10 Shin Etsu Handotai Co Ltd 半導体ウェーハの評価方法
JP2015070116A (ja) * 2013-09-30 2015-04-13 信越半導体株式会社 ウエーハの評価方法

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