JP2002090312A - 欠陥分析システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】大量の被検査物から従来の知見では解決困難な
新規な欠陥が発生している被検査物を効率的に選別する
ことである。 【解決手段】複数の被検査物において検出された欠陥の
分析システムにおいて、被検査物における欠陥部位を検
出する外観検査装置100を有する。また、前記欠陥部位
における詳細情報を検出し、前記詳細情報に基づき、欠
陥を、その出現を確認している既知欠陥と、その出現を
確認していない新規欠陥とに分類する欠陥分類装置200
を有する。さらに、被検査物の指定を受け付け、指定さ
れた被検査物を分析する欠陥分析装置300を有する。前
記外観検査装置100、欠陥分類装置200、および欠陥分析
装置300は、前記新規欠陥を含む分類毎の欠陥数を表示
する表示装置を有することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、被検査物で検出さ
れる欠陥の分析システムに関するものである。特に、被
検査物およびそこで検出される欠陥が大量であり、か
つ、製造プロセスが随時変動する物品、例えば半導体装
置の欠陥の分類に好適である。

【０００２】

【従来の技術】半導体装置の製造ラインでは大量のウェ
ハが多くの製造プロセスを通過し、各製造プロセスで検
出される欠陥も膨大である。また、製造プロセスは多く
の要因に左右され、検出される欠陥の様相も随時変動す
る。このため、大量の被検査物から従来の知見では解決
困難な新規な欠陥が発生している被検査物を効率的に選
別すること、さらには被検査物で検出される膨大な欠陥
から前記の新規欠陥の発生位置を効率的に特定すること
が重要であり、従来の知見では解決困難な新規な欠陥を
詳細に分析することにより効率的に不良の発生を防止す
ることができる。

【０００３】半導体装置の欠陥を分類する方法として
は、「An Advanced Yield Learning System for 64MDRA
M Production and Beyond」(Raleigh Estrada，Advance
d Semiconductor Manufacturing Conference and Works
hop，pp.2-19-24)に記載がある。前記文献においては、
欠陥分類装置により欠陥画像を既知のカテゴリに分類し
て、ロット毎の欠陥数の推移をカテゴリに分類して表示
する事例が記載されている。図４に前記文献に記載され
た従来技術を示す。横軸は複数のウェハの集合であるロ
ットであり、縦軸は欠陥数を表す。各ロットの欠陥は既
知欠陥およびその他のカテゴリに分類された状態で表示
されている。このため、欠陥数が急激に増加したばあ
い、どのカテゴリが主因であるのかが明瞭に識別可能で
ある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、欠
陥を既知欠陥とその他のカテゴリに分類した状態で欠陥
数が表示される。ここで、その他とは新規な欠陥のみな
らず２つ以上の既知欠陥のどちらの属性も高いため分類
属性が唯一に特定できなかった欠陥が含まれることに注
意を要する。前記欠陥は既知欠陥である確率が高い。一
方、新規欠陥は従来の知見では解決困難であり、優先的
に欠陥部位の分析を行い発生原因を究明する必要があ
る。前記従来技術では、重要な新規欠陥が既知欠陥の分
類不能欠陥と合計してその他として表示されるため、新
規欠陥の発生が正確に識別できないという問題があっ
た。

【０００５】本発明の第一の目的は、大量の被検査物か
ら従来の知見では解決困難な新規な欠陥が発生している
被検査物を効率的に選別することである。

【０００６】また、本発明の第二の目的は、被検査物で
検出される膨大な欠陥から前記の新規欠陥の発生位置を
効率的に特定し、欠陥分析を効率的に実施することで、
ひいては歩留りの早期向上を可能とすることである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記第一の課題を解決す
るため、本発明においては、次の処理を行う。まず、被
検査物における欠陥部位を検出する外観検査処理を行
う。また、前記欠陥部位における詳細情報を検出する詳
細情報検出処理を行う。さらに、前記詳細情報に基づ
き、欠陥を、その出現を確認している既知欠陥と、その
出現を確認していない新規欠陥とに分類する欠陥分類処
理を行う。さらに、前記新規欠陥を含む分類毎の欠陥数
を表示する表示処理を行う。さらに、被検査物の指定を
受け付け、指定された被検査物を分析する欠陥分析処理
を行う。

【０００８】本発明においては、前述した外観検査処理
を行うために、外観検査装置を用いる。また、前述した
詳細情報検出処理と欠陥分類処理を行うために、欠陥分
類装置を用いる。さらに、前述した欠陥分析処理を行う
ために、欠陥分析装置を用いる。外観検査装置、欠陥分
類装置、欠陥分析装置は、それぞれ表示装置を備え、前
述した表示処理を行うことができる。これらの外観検査
装置、欠陥分類装置、および欠陥分析装置により、欠陥
分析システムが構成される。

【０００９】本発明においては、前述した表示処理とし
て、いくつかのバリエーションを提供することができ
る。

【００１０】また、前記第二の課題を解決するため、本
発明においては、次の処理を行う。まず、被検査物にお
ける欠陥部位を検出する外観検査処理を行う。また、前
記欠陥部位における詳細情報を検出する詳細情報検出処
理を行う。さらに、前記詳細情報に基づき、欠陥を、そ
の出現を確認している既知欠陥と、その出現を確認して
いない新規欠陥とに分類する欠陥分類処理を行う。さら
に、前記新規欠陥の位置を示す被検査物上のマップを表
示する表示処理を行う。さらに、前記マップにより表示
された部位にある新規欠陥の分析を行う欠陥分析処理を
行う。

【００１１】本発明においては、前述した外観検査処理
を行うために、外観検査装置を用いる。また、前述した
詳細情報検出処理と欠陥分類処理を行うために、欠陥分
類装置を用いる。さらに、前述した欠陥分析処理を行う
ために、欠陥分析装置を用いる。外観検査装置、欠陥分
類装置、欠陥分析装置は、それぞれ表示装置を備え、前
述した表示処理を行うことができる。これらの外観検査
装置、欠陥分類装置、および欠陥分析装置により、欠陥
分析システムが構成される。

【００１２】本発明においては、前述した表示処理とし
て、いくつかのバリエーションを提供することができ
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、半導体装置の製造工程に本
発明を適用した場合を例に取り、図面を用いて実施例を
説明する。

【００１４】図１は、半導体製造工程における欠陥解析
フローチャートを示している。ウェハ1がインプットさ
れるとプロセス１(2)からプロセスｎ(3)を経て電子回路
パターンが完成し、プローブ検査4により良品と不良品
に選別される。プロセス数ｎは数百工程にものぼり、イ
ンプットからプローブ検査までは数十日を要する。この
ため、完成前の段階で回路パターンの形状不良を検出し
て、電気的不良に至る欠陥に対して早期に対策し、発生
の防止を図る必要がある。このため、欠陥が発生しそう
なプロセスｋが終了した後、回路パターンの形状不良に
対して外観検査5により欠陥位置が検出される。

【００１５】検出された欠陥の様相は多岐にわたるた
め、欠陥分類6により欠陥の詳細情報が収集され、欠陥
発生の原因が解析され、原因により分類される。詳細情
報としては、欠陥画像や欠陥部の材料分析波形等があ
る。以後、詳細情報として欠陥画像を例に取り説明す
る。

【００１６】欠陥画像はその様相から既知欠陥と新規欠
陥に分類される。従来の膨大な製造ノウハウにより、既
知欠陥については発生原因とその発生防止策の知見が蓄
積されている。しかし、半導体回路パターンの微細化や
回路の高機能化に伴い、新材料や新プロセスが次々に導
入されている。このため、従来の知見では解決できない
新規欠陥が発生し、この新規欠陥の発生防止を早期に実
施することが歩留り向上の鍵となっている。

【００１７】一方、製造プロセスは様々な要因で変動す
るため、全てのウェハで新規欠陥が発生するわけではな
い。このため、膨大なウェハから新規欠陥が発生してい
るウェハを選別する必要がある。新規欠陥が発生してい
るウェハは欠陥分析7において欠陥部の断面観察等によ
り詳細に解析され、新規欠陥発生の原因が究明される。

【００１８】ここで、欠陥分析作業は破壊検査であるこ
とに注意を要する。すなわち、欠陥分析が実施されたウ
ェハは以後の処理が行えず破棄することになる。このた
め、多数のウェハにおいて欠陥分析が行えるわけではな
く、欠陥分析を行うウェハの選別を正確に行う必要があ
る。

【００１９】一方、欠陥分析のために選別されたウェハ
には膨大は欠陥候補が存在する。このため、効率的に欠
陥発生原因を究明するためには、どの欠陥を詳細に分析
するべきかを特定する必要がある。このためにも、ウェ
ハ内の新規欠陥の特定は重要である。欠陥分析により発
生原因が究明されると、検査が行われた前に処理された
プロセスｋの改良が実施される。この後、プロセスｋ＋
１が実行される。

【００２０】図２は、本発明が対象とする、欠陥分析シ
ステムの構成を示している。欠陥分析システムは、前述
の外観検査5を行う外観検査装置100、欠陥分類6を行う
欠陥分類装置200、欠陥分析7を行う欠陥分析装置300、
およびこれら各装置から得られる欠陥データ（これにつ
いては後述する）を管理する欠陥データ管理システム40
0からなり、各装置はネットワーク500により接続され、
欠陥データの授受が行われる。

【００２１】欠陥が発生しそうなプロセスが終了する
と、外観検査装置100により、ウェハ内の欠陥の位置を
示す欠陥座標が検出される。欠陥座標はウェハ内で数百
点から時には数千点以上にものぼる。外観検査装置100
の詳細については、後述する。欠陥座標はネットワーク
を介して欠陥データ管理システム400に転送される。ウ
ェハは、ベルトコンベア等により欠陥分類装置200に移
される。

【００２２】欠陥分類装置200には、欠陥データ管理シ
ステム400から該当する欠陥座標がネットワークを介し
て読み込まれる。欠陥分類装置200では、ユーザにより
ウェハ内から数十点が選択されて欠陥の詳細情報が収集
され、この詳細情報に基づいて、欠陥を原因別に分類す
る。欠陥分類装置200は非破壊で欠陥を分類することが
必要である。このために、光学式顕微鏡や走査型電子顕
微鏡が用いられ、詳細情報として欠陥画像が撮像され
る。また、詳細情報を得るために、EDX装置（Energy D
isperslon of X-ray Analysis）のような材料分析装
置が用いられることもある。収集された欠陥の詳細情報
の分類には自動分類装置が用いられる。詳細情報を得る
ための走査型電子顕微鏡の詳細については、後述する。
自動分類装置の詳細についても、後述する。欠陥分類装
置200の自動分類装置では、欠陥を既知の欠陥と未知の
新規欠陥候補に分類して、欠陥座標に分類情報を付加し
て欠陥データ管理システム400に転送する。

【００２３】この後、新規欠陥が多発しているウェハが
選別されて欠陥分析装置300に移される。分析する必要
がないと判断されたウェハは次工程へ流動する。欠陥分
析装置300は、欠陥データ管理システム400から新規欠陥
の座標を読み込み、欠陥位置の分析を行う。欠陥分析は
断面観察等の破壊検査であることが多く、分析後のウェ
ハは破棄される。欠陥分析装置300の詳細については、
後述する。分析結果は欠陥座標に付加され、欠陥データ
管理システム400に戻される。

【００２４】以上の欠陥分析を効率的に行うためには、
どのウェハを分析するかを正確に選別すること、およ
び、ウェハ内のどの欠陥を分析するかを正確に選別する
ことが重要となる。前記欠陥分類システムを構成する外
観検査装置100、欠陥分類装置200、欠陥分析装置300、
および欠陥データ管理システム400は、いずれも、表示
手段、入力手段、記録手段を備えている。欠陥データは
欠陥データ管理システム400が管理するが、ネットワー
クを介してデータ授受が行われるため、欠陥分類結果等
の欠陥データの表示、修正はいずれの装置においても可
能である。

【００２５】図３に、外観検査装置100の構成例を示
す。図３において、外観検査装置100は、被検査物であ
るウェハの外観の画像信号を取得する外観撮像部101
と、外観撮像部101で取得された画像信号に基づいてウ
ェハ上の欠陥の位置座標（欠陥座標）を取得する欠陥検
査部102とを有する。

【００２６】また、欠陥検査部102で取得された欠陥座
標を格納する、記憶装置104を有する。さらに、記憶装
置104に格納された欠陥座標を、欠陥データ管理システ
ム400へ転送する通信制御装置103を有する。通信制御装
置103は、欠陥データ管理システム400から転送された欠
陥データを受信し、記憶装置104に格納することもでき
る。

【００２７】さらに、記憶装置104に接続された表示装
置105、入力装置106により、欠陥座標を表示・修正した
りすることもできる。さらに、表示装置105、入力装置1
06により、欠陥データ管理システム400から受け取った
欠陥データを表示・修正したりすることもできる。さら
に、表示装置105により、欠陥データ管理システム400か
ら受け取った、本発明の目的を達成するための様々な画
像（図１６から図２０までを用いて後述する）を、表示
することもできる。

【００２８】さらに、記憶装置104に接続された記録媒
体入出力部107により、欠陥座標を、フロッピーディス
ク等の可搬可能な記録媒体108に記録して、他のシステ
ム等で利用してもよい。

【００２９】次に、図４に、外観撮像部101の構成例を
示す。被検査物であるウェハ1011を、対物レンズ1012を
介して、イメージセンサ1013により検出可能にするとと
もに、XYステージ1014によりウェハ1011をイメージセン
サ1013の走査と直交する方向、すなわちX方向に移動さ
せることによって、ウェハ1011の表面を２次元画像とし
て検出可能にしている。なお、ウェハ1011は、照明用ラ
ンプ1015により照明されている。XYステージ1014には、
リニアスケール1016が搭載されており、ウェハ1011の実
際の位置を正確に検出することができる。

【００３０】タイミング発生回路1017により、リニアス
ケール1016の出力信号から画素を示すスタートタイミン
グ信号を発生し、イメージセンサ1013は、このスタート
タイミング信号により、一定距離移動するたびに駆動さ
れる。たとえば、画素寸法が0.1mmである場合、ウェハ1
011がX方向に0.1mmだけ移動するたびにスタートタイミ
ング信号を発生させ、イメージセンサ1013を駆動する。
イメージセンサ1013から出力される画像信号は、欠陥検
査部102へ入力され、欠陥検査部102から欠陥座標が出力
される。

【００３１】次に、欠陥検査部102の詳細な構成につい
て、図５を用いて説明する。図５において、外観撮像部
101のイメージセンサ1013からの画像信号は、分岐さ
れ、一方は、エッジ検出回路1021に直接入力される。分
岐されたもう一方は、遅延回路1023に入力された後、エ
ッジ検出回路1024に入力される。遅延回路1023の遅延量
を設定することにより、エッジ検出回路1021、エッジ検
出回路1024以降の回路の処理により、本来同一であるべ
きウェハ1011上の２点の画像信号を比較して、不一致部
を欠陥として検出することができる。

【００３２】即ち、エッジ検出回路1021において、イメ
ージセンサ1013からの画像信号ｆに対して、たとえば微
分処理を施すことによって、微分信号を求めて出力す
る。２値化回路1022は、この微分信号を０レベルに近い
閾値で２値化信号に変換することによって、微分信号の
極性の変化を抽出することができる。この結果、ウェハ
1011上に形成された被検査パターンのエッジを示す信号
ｅａを検出することができる。被検査パターンのエッジ
においては、画像信号ｆとして急峻な変化を示すことに
よって、微分処理を施し、この微分信号に対して、たと
えば２値化することによって、極性の変化としてとらえ
ることができる。

【００３３】エッジ検出回路1024においても、遅延回路
1023からの参照画像信号ｇに対して、たとえば微分処理
を施すことによって、微分信号を求めて出力する。２値
化回路1025は、この微分信号を０レベルに近い閾値で２
値化信号に変換することによって、微分信号の極性の変
化を抽出することができる。この結果、ウェハ1011上に
形成された参照被検査パターンのエッジを示す信号ｅｂ
を検出することができる。

【００３４】次に、不一致検出回路（位置ずれ量検出回
路）1026においては、被検査パターンのエッジを示す信
号ｅａと、参照被検査パターンのエッジを示す信号ｅｂ
とを、XY方向にシフトしながら、両信号の不一致が小さ
い最適な位置ずれ量（画像信号ｆと参照画像信号ｇとの
位置ずれ量）の検出を行う。

【００３５】位置合わせ回路1027においては、不一致検
出回路（位置ずれ量検出回路）1026から得られる両画像
の位置ずれ量に基づいて、画像信号ｆを参照画像信号ｇ
に対して位置をずらす（シフトする）ことによって画像
信号ｆδを得て位置合わせを行う。この位置合わせされ
た画像信号ｆδと、参照画像信号ｇとの差画像を抽出し
て出力する。

【００３６】欠陥判定回路1028においては、前記差画像
に基づく欠陥候補の特徴量（面積や連続した長さ等のサ
イズ）を算出する。そして、算出された特徴量が予め定
めた閾値を上回る場合、真の欠陥として、その座標値を
出力する。

【００３７】欠陥分類装置200において、詳細情報とし
て欠陥画像を収集する場合の構成例について、図６を用
いて説明する。図６において、欠陥分類装置200は、詳
細情報として欠陥画像を撮像する欠陥画像撮像部201を
有する。また、欠陥画像撮像部201で撮像された欠陥画
像に基づいて、欠陥を既知欠陥と新規欠陥とに分類し、
欠陥座標に分類情報を付加する自動分類装置202を有す
る。さらに、欠陥画像撮像部201で撮像された欠陥画像
と、自動分類装置202で取得された分類情報を付加され
た欠陥座標とを格納する、記憶装置204を有する。

【００３８】さらに、記憶装置204に格納された分類情
報を付加された欠陥座標を、欠陥データ管理システム40
0へ転送する通信制御装置203を有する。通信制御装置20
3は、欠陥データ管理システム400から転送された欠陥デ
ータを受信し、記憶装置204に格納することもできる。
さらに、記憶装置204に接続された表示装置205、入力装
置206により、分類情報を付加された欠陥座標を表示・
修正したりすることもできる。さらに、表示装置205、
入力装置206により、欠陥データ管理システム400から受
け取った欠陥データを表示・修正したりすることもでき
る。さらに、表示装置205により、欠陥データ管理シス
テム400から受け取った、本発明の目的を達成するため
の様々な画像（図１６から図２０までを用いて後述す
る）を、表示することもできる。

【００３９】さらに、記憶装置204に接続された記録媒
体入出力部207により、分類情報を付加された欠陥座標
を、フロッピー（登録商標）ディスク等の可搬可能な記
録媒体208に記録して、他のシステム等で利用してもよ
い。

【００４０】次に、欠陥画像撮像部201として、走査型
電子顕微鏡を用いる場合の構成例について、図７を用い
て説明する。図７においては、電子銃銃筒2011から発射
された電子線で真空雰囲気中のウェハ1011の表面を走査
する。ウェハ1011から発生する２次電子を検出器2012で
検出し、信号処理部2013で電気信号に変換し、欠陥画像
として画像表示部2014に表示したり、自動分類装置202
に取り込む。欠陥画像を取得する位置は、欠陥データ管
理システム400からネットワーク経由で通信制御装置203
により欠陥座標を取得し、ステージ制御装置2015で移動
ステージ2016を制御して位置決めする。

【００４１】次に、自動分類装置202の構成例につい
て、図８を用いて説明する。自動分類装置202は、教師
データ入力部2021と、教師データ入力部2021に接続され
た特徴量計算部2022と、特徴量計算部2022に接続された
特徴量空間形成部2023とを有する。また、特徴量計算部
2022に接続された分類データ収集部2024を有する。さら
に、特徴量計算部2022と特徴量空間形成部2023とに接続
されたマッピング部2025を有する。これらの各部の働き
について、図９を用いて説明する。

【００４２】図９は欠陥分類装置200の自動分類装置202
の動作原理を示すフローチャートである。欠陥分類の代
表的手法である、学習型分類法を例に説明する。フロー
チャートは図９（ａ）に示す学習過程と、図９（ｂ）に
示す分類過程とからなる。

【００４３】学習過程では、まず、教師データ入力部20
21により教師データを入力する（ステップ11）。教師デ
ータとは欠陥画像に既知の欠陥のカテゴリを付与したデ
ータである。教師データは、あらかじめユーザにより用
意される。ここでカテゴリとは既知の欠陥の原因を示す
属性であり、異物や形状不良（ショート、断線）の様な
ものである。

【００４４】次に、特徴量計算部2022により、教師デー
タの欠陥画像を、特徴量と呼ばれる数値データに変換す
る（ステップ12）。特徴量とは、欠陥の大きさ、形状、
明るさ、等の度合いを示す数値データである。

【００４５】次の学習（ステップ13）においては、特徴
量空間形成部2023により、前述の特徴量をカテゴリ情報
に基づき特徴量空間にマッピングする。この特徴量空間
へのマッピングについては、後述する。特徴量空間が形
成された段階で学習過程は終了する。

【００４６】実際の欠陥分類を行うのは分類過程であ
る。分類過程においては、分類データ収集部2024によ
り、分類対象の欠陥画像を収集し（ステップ14）、収集
した欠陥画像の特徴量を、特徴量計算部2022により計算
する（ステップ15）。学習過程で形成された特徴量空間
内に、分類対象の個々の欠陥の特徴量を、マッピング部
2025によりマッピングすることにより、欠陥のカテゴリ
が決定され、分類結果として出力される（ステップ1
6）。

【００４７】図１０（ａ）は、２つの特徴量１(16)と特
徴量２(17)を用いて特徴量空間を図示した概念図であ
る。同図では既知の欠陥カテゴリＡ(18)とカテゴリＢ(1
9)に分類することを想定している。実際にはさらに多く
の特徴量を用いて多次元の空間が形成され、既知欠陥の
カテゴリ数も数個からなる。

【００４８】カテゴリＡとカテゴリＢの教師データの特
徴量２は図の20の様な分布を持つとする。カテゴリＡと
カテゴリＢの教師データの特徴量２は明瞭に分離してい
ないが、特徴量１と組み合わせることにより、同図の特
徴量空間上に各カテゴリ領域が存在し、カテゴリ間の分
離性能が向上する。

【００４９】分類対象の特徴量は図１０（ａ）では×で
示されている。各カテゴリが独立する領域にマッピング
された分類対象21については、カテゴリを決定すること
ができる。しかし、カテゴリＡとカテゴリＢの交差領域
にマッピングされた欠陥22は分類不能とされる。また、
いずれのカテゴリ領域にもマッピングされなかった欠陥
23は新規欠陥とされ、既知欠陥には属さない。図１０
（ａ）に示すように、いずれのカテゴリに属すか不明な
分類不能と、いずれのカテゴリにも属さない新規欠陥と
は識別可能であることに注意を要する。

【００５０】ここで、図１０（ａ）に示す特徴量空間を
生成するためのデータ構成について、図１０（ｂ）を用
いて説明する。図１０（ｂ）に示すデータ50は、２つの
カテゴリ欄51と、カテゴリ欄51のそれぞれに対応する、
特徴量1下限欄52と、特徴量1上限欄53と、特徴量２下限
欄54と、特徴量２上限欄55とを有する。

【００５１】２つのカテゴリ欄51には、それぞれＡとＢ
とが格納される。カテゴリ欄51のＡに対応する特徴量1
下限欄52には、カテゴリＡの特徴量1の下限の値である
ｘ11が格納される。カテゴリ欄51のＡに対応する特徴量
1上限欄53には、カテゴリＡの特徴量1の上限の値である
ｘ12が格納される。

【００５２】カテゴリ欄51のＡに対応する特徴量２下限
欄54には、カテゴリＡの特徴量２の下限の値であるｙ11
が格納される。カテゴリ欄51のＡに対応する特徴量２上
限欄55には、カテゴリＡの特徴量２の上限の値であるｙ
12が格納される。

【００５３】カテゴリ欄51のＢに対応する特徴量1下限
欄52には、カテゴリＢの特徴量1の下限の値であるｘ21
が格納される。カテゴリ欄51のＢに対応する特徴量1上
限欄53には、カテゴリＢの特徴量1の上限の値であるｘ2
2が格納される。

【００５４】カテゴリ欄51のＢに対応する特徴量２下限
欄54には、カテゴリＢの特徴量２の下限の値であるｙ21
が格納される。カテゴリ欄51のＢに対応する特徴量２上
限欄55には、カテゴリＢの特徴量２の上限の値であるｙ
22が格納される。

【００５５】一方、各カテゴリへの属性、すなわち、ど
のカテゴリに属しているか、は前述のデータ50の様にカ
テゴリの特徴量の下限値と上限値とを決める断定形式で
はなく、確率の様な連続量でも評価可能である。例え
ば、カテゴリＡとカテゴリＢ各々の領域中心からの距離
により両者への帰属確率が算出できる。以後、この帰属
確率を既知カテゴリへの類似度と呼ぶ。この場合におい
ては、データ50に代えて、カテゴリの中心の座標値と、
カテゴリの中心までの距離の閾値とを格納したデータを
用意すればよい。そして、マッピング部2025において、
分類対象となる欠陥の各カテゴリへの類似度を算出し
て、前記閾値と比較し、どのカテゴリに属しているのか
を評価することができる。

【００５６】次に、欠陥分析装置300の構成例につい
て、図１１を用いて説明する。欠陥分析装置300は、欠
陥の原因を分析するための支援を行う欠陥分析部301を
有する。また、欠陥データ管理システム400から転送さ
れた欠陥データを受信する通信制御装置302を有する。
さらに、通信制御装置302により受信された欠陥データ
を格納する記憶装置303を有する。

【００５７】さらに、記憶装置303に接続された表示装
置304、入力装置305により、欠陥データ管理システム40
0から受け取った欠陥データを表示・修正したりするこ
ともできる。さらに、表示装置304により、欠陥データ
管理システム400から受け取った、本発明の目的を達成
するための様々な画像（図１６から図２０までを用いて
後述する）を、表示することもできる。

【００５８】さらに、記憶装置303に接続された記録媒
体入出力部306により、欠陥データを、フロッピーディ
スク等の可搬可能な記録媒体307に記録して、他のシス
テム等で利用してもよい。

【００５９】欠陥分析装置300の欠陥分析部301として
は、集束イオンビーム（Focused IonBeam ：FIB）装
置を用いることができる。まず、FIB装置をユーザが操
作して、欠陥部周辺を局所的にエッチングし、断面を形
成する。この後、FIB装置をユーザが操作して、形成し
た断面構造を観察し、欠陥の原因を分析する。

【００６０】FIB装置には、「走査イオン顕微鏡機
能」、「マイクロエッチング機能」、「マイクロデポジ
ション機能」の3つの基本機能がある。

【００６１】走査イオン顕微鏡機能は、イオン照射によ
って試料から放出される２次荷電パーティクルを検出し
画像化するもので、加工の位置出しや加工状況モニタお
よび断面観察などに用いる。走査形電子顕微鏡に比べ、
材質や結晶方位の違いによるコントラストが強く現れ、
断面観察や結晶粒観察に用いられている。

【００６２】マイクロエッチング機能は、イオン照射に
よるスパッタリングを利用したエッチング方法で、特徴
としては、加工したい部分のみにFIBを照射することに
よって、局所的なマスクレスエッチング加工ができる。
材質にあまり左右されず、加工時の熱や歪みもほとんど
ない加工が可能である。また、加工中に、走査イオン顕
微鏡で、ユーザがモニタしながら加工状況を確認するこ
とができるため、高精度な加工が可能である。

【００６３】マイクロデポジション機能は、膜付けの原
料となるガスを試料表面に吹き付けながらFIBを照射す
ることによって、局所的なマスクレスデポジションを行
うものである。一般的な化学気相堆積法は、熱やプラズ
マのエネルギで原料ガスを分解して広範囲に均一に膜形
成するのに対して、FIB照射領域のみに選択的に膜を形
成することができる。

【００６４】次に、欠陥データ管理システム400の構成
例について、図１２を用いて説明する。図１２に示す欠
陥データ管理システム400は、外観検査装置100、欠陥分
類装置200、および欠陥分析装置300とネットワークによ
り接続され、欠陥データ、欠陥画像を含むデータの授受
を行う通信制御装置406を有する。

【００６５】また、通信制御装置406に接続され、欠陥
画像等の詳細情報を収集する詳細情報収集部401を有す
る。さらに、詳細情報収集部401に接続され、詳細情報
を保持する詳細情報保持部402を有する。

【００６６】さらに、通信制御装置406に接続され、欠
陥データを収集して編集する欠陥データ編集部403を有
する。さらに、欠陥データ編集部403に接続され、欠陥
データを保持する欠陥データ保持部404を有する。

【００６７】さらに、詳細情報保持部402と欠陥データ
保持部404とに接続され、新規な欠陥が発生している被
検査物を効率的に選別すること、新規な欠陥の発生位置
を効率的に特定することを可能とする画像を、外観検査
装置100、欠陥分類装置200、欠陥分析装置300、および
欠陥データ管理システム400が有する表示装置上に表示
するための表示制御部405を有する。ただし、この表示
制御部は、欠陥データ管理システム400に備えずに、外
観検査装置100、欠陥分類装置200、および欠陥分析装置
300のそれぞれに備えるようにしてもよい。

【００６８】さらに、欠陥データ保持部404に接続され
た表示装置407、入力装置408により、欠陥データを表示
・修正したりすることもできる。さらに、表示装置407
は、表示制御部405に接続されているので、新規な欠陥
が発生している被検査物を効率的に選別すること、新規
な欠陥の発生位置を効率的に特定することを可能とする
画像（図１６から図２０までを用いて後述する）を、表
示することができる。

【００６９】さらに、欠陥データ保持部404に接続され
た記録媒体入出力部409により、欠陥データを、フロッ
ピーディスク等の可搬可能な記録媒体410に記録して、
他のシステム等で利用してもよい。

【００７０】ここで、図１３に基づいて、欠陥データの
構成を説明する。図１３の横方向は欠陥の付帯情報であ
り、縦方向に欠陥番号111が１から１２まで並んでい
る。付帯情報とはウェハ内のチップ座標112、チップ内
座標113、サンプリングフラグ114、画像名称115、分類
結果116、類似度117である。

【００７１】チップ座標112とは、図１４に示すよう
に、ウェハからチップを切り出す際のように、ウェハを
碁盤の目のように区切り、仮想的にX軸とY軸とを考え
て、各碁盤の目（チップ）に対してX座標値とY座標値と
を与えたものである。たとえば、図１４において、黒く
塗りつぶされたチップのチップ座標112は、（２，０）
と与えられる。

【００７２】チップ内座標113は、各チップ内に仮想的
にX軸とY軸とを考えて、チップ内の位置に対してX座標
値とY座標値とを与えたものである。チップ座標112とチ
ップ内座標113は、外観検査装置100から、欠陥座標とし
て、欠陥データ管理システム400へ転送される。チップ
座標112と欠陥座標113を用いることにより、欠陥分類装
置200および欠陥分析装置300は欠陥位置へ正確に移動す
ることができる。サンプリングフラグ114については後
に述べる。

【００７３】画像名称115は、チップ座標112と欠陥座標
113で指定される欠陥位置の欠陥画像に与えられた名称
を格納する。詳細情報保持部402においては、画像名称
と欠陥画像とが、一対一に対応して格納されている。欠
陥画像は、欠陥分類装置200により撮像されて、欠陥デ
ータ管理システム400に転送される。この画像名称115
は、表示制御装置405において、後述する実施例のよう
に、画面内に表示されている画像を指示する指示手段に
より欠陥の位置が指示された場合、対応する欠陥画像を
検索して表示するために記録されている。

【００７４】分類結果116は、欠陥分類装置200により決
定されて、欠陥データ管理システム400に転送される。
分類結果116は、表示制御装置405において、後述する実
施例のように、新規欠陥を含む欠陥カテゴリ別に欠陥数
を集計したり、欠陥カテゴリ毎に表示状態を変更するた
めに記録されている。

【００７５】類似度117は、欠陥分類装置200により算出
されて、欠陥データ管理システム400に転送される。類
似度117は、表示制御装置405において、後述する実施例
のように、類似度に応じて表示状態を変更するために記
録されている。

【００７６】図１５は、従来技術の説明図である。図１
５の横軸は、複数のウェハの集合であるロットの日付ご
との推移であり、縦軸は欠陥数を表す。各ロットの欠陥
は、異物、パターン欠陥等の既知欠陥、およびその他の
カテゴリに分類された状態で表示されている。このた
め、欠陥数が急激に増加したばあい、どのカテゴリが主
因であるのかが明瞭に識別可能である。

【００７７】しかし、従来技術では、欠陥を既知欠陥と
その他のカテゴリに分類した状態で欠陥数が表示され
る。ここで、その他とは新規な欠陥のみならず２つ以上
の既知欠陥のどちらの属性も高いため分類属性が唯一に
特定できなかった欠陥が含まれることに注意を要する。
この欠陥は既知欠陥である確率が高い。一方、新規欠陥
は従来の知見では解決困難であり、優先的に欠陥部位の
分析を行い発生原因を究明する必要がある。

【００７８】従来技術では、重要な新規欠陥が、既知欠
陥の分類不能欠陥と合計して表示されるため、新規欠陥
の発生数が正確に識別できないという問題があった。

【００７９】本発明は上記実状に鑑みてなされたもので
ある。本発明の第一の目的は、大量の被検査物から従来
の知見では解決困難な新規な欠陥が発生している被検査
物を効率的に選別することである。本発明の第二の目的
は、被検査物で検出される膨大な欠陥から前記の新規欠
陥の発生位置を効率的に特定し、欠陥分析を効率的に実
施することで、ひいては歩留りの早期向上を可能とする
ことである。

【００８０】以下、本発明の目的を達成するための表示
の実施例を具体的に説明する。

【００８１】図１６は本発明による表示の第1の実施形
態を示しており、大量の被検査物から従来の知見では解
決困難な新規な欠陥が発生している被検査物を効率的に
選別することを目的としている。

【００８２】図１６（ａ）は、ウェハ内の欠陥数を示し
ている。図１６（ａ）の横軸は、欠陥分類装置200によ
り分類されたカテゴリである。縦軸は、各ウェハで検出
された欠陥数である。図１６（ａ）のカテゴリには、異
物、ショート、スクラッチという既知欠陥のみならず、
虚報、分類不能、新規欠陥が含まれている。

【００８３】虚報とは、欠陥ではないのに、外観検査装
置100により、欠陥であると検出されてしまったもので
ある。虚報は欠陥分類装置200において、外観検査装置1
00よりも解像度が高い画像を撮像して判定される。

【００８４】分類不能とは図１０（ａ）で説明した、既
知の複数のカテゴリに属する欠陥であり、既知欠陥であ
る確率が高い。本発明では、新規欠陥数51が前記分類不
能とは別に表示されていることに特徴がある。すなわ
ち、新規欠陥が既知欠陥である確率は低く、プロセスに
起因する新規な欠陥が含まれている可能性が高い。この
ため、欠陥分類装置200の分類結果における新規欠陥数
に基づき、分析すべきウェハか否かを正確に判定するこ
とができる。

【００８５】図１６（ｂ）は、新規欠陥数が既知欠陥と
の類似度に応じて分類された状態で表示されている。既
知欠陥との類似度が大きな欠陥52は、既知欠陥である確
率が高い。一方、類似度が小さい欠陥53は新規欠陥であ
る確率が高い。すなわち、新規欠陥数の大小の他に、新
規欠陥数に占める類似度小の欠陥数の割合を参照するこ
とにより、新規欠陥が含まれているウェハを選択するこ
とができる可能性が高くなる。

【００８６】図１６（ｃ）は、新規欠陥数が、既知欠陥
との類似度に応じて、図１６（ｂ）とは別の指標により
分類された状態で表示されている。すなわち、類似度が
大きなグループを、最も類似する既知欠陥で分類した状
態を示している。類似度の大きさの判定は、あらかじめ
決められた閾値に従っている。本実施例により、類似度
が大きい場合であっても、致命性が高いショートに類似
している（54）のか、分析対象から除外している異物に
類似している（55）のかが判定可能になり、致命性が高
い既知欠陥に類似した新規欠陥の発生を識別することが
可能となり、欠陥分析における対策効果を高めることが
できる。

【００８７】図１７に、本発明による表示の第２の実施
形態を示す。本実施例においても、大量の被検査物から
従来の知見では解決困難な新規な欠陥が発生している被
検査物を効率的に選別することを目的としている。

【００８８】図１７（ａ）は、ウェハ別の欠陥数の推移
を示している。図１７（ａ）の横軸は、ウェハ番号であ
る。横軸は、ウェハのまとまりを示す単位であれば別の
基準を取りうる。すなわち、ロット番号であってもよい
し、日付であってもよい。縦軸は、各ウェハで検出され
た欠陥数である。

【００８９】図１７（ａ）には、異物、ショートの既知
欠陥のみならず新規欠陥61が含まれていることに特徴が
ある。すなわち、新規欠陥が既知欠陥である確率は低
く、プロセスに起因する新規な欠陥が含まれている可能
性が高い。このため、欠陥分類装置200の分類結果にお
ける新規欠陥数に基づき、分析すべきウェハか否かを正
確に判定することができる。また、新規欠陥数のウェハ
による推移を把握することができるため、新規欠陥数が
増加傾向にあるのか、変化点にあるのか等を識別するこ
とが可能であり、分析対象ウェハを正確に選別すること
ができる。

【００９０】図１７（ｂ）は、新規欠陥数が既知欠陥と
の類似度に応じて分類された状態で表示されている。図
１６（ｂ）と同様に、新規欠陥数の大小の他に、新規欠
陥数に占める類似度小の欠陥数の割合を参照することに
より、新規欠陥が含まれているウェハを選択することが
できる可能性が高くなる。

【００９１】図１７（ｃ）は、新規欠陥の内訳を、最も
類似する既知欠陥として分類した状態を示している。図
１６（ｃ）と同様に、致命性が高い既知欠陥に類似した
新規欠陥の発生を識別することが可能となり、欠陥分析
における対策効果を高めることができる。

【００９２】図１８に、本発明による表示の第３の実施
形態を示す。本実施例では、大量に検出される欠陥か
ら、従来の知見では解決困難な新規な欠陥が発生してい
る部位を効率的に選別することを目的としている。

【００９３】図１８（ａ）は、欠陥分類装置200で分類
された欠陥カテゴリが識別可能な記号により欠陥位置を
表示したものである。図１８（ａ）には、異物、ショー
トの既知欠陥のみならず、新規欠陥71が含まれているこ
とに特徴がある。すなわち、新規欠陥が既知欠陥である
確率は低く、プロセスに起因する新規な欠陥が含まれて
いる可能性が高い。これにより、欠陥分類装置200の分
類結果における新規欠陥に基づき、分析すべきウェハか
否かを正確に判定することができる。また、新規欠陥が
発生している部位を、効率的に選別することができる。

【００９４】図１８（ｂ）は、新規欠陥の位置が、既知
欠陥との類似度に応じて分類された状態で表示されてい
る。すなわち、△は類似度小72を、網掛けの三角印は類
似度中73を、黒塗りの三角印は類似度大74を示す。すな
わち、類似度小の△で示された部位を優先的に分析する
ことにより、新規欠陥を効率的に分析することが可能と
なる。

【００９５】図１８（ｃ）は、類似度が大きい新規欠陥
の位置が、最も類似する既知欠陥を内訳として分類した
状態で表示されている。図１６（ｃ）、図１７（ｃ）と
同様に、致命性が高い既知欠陥に類似した未知欠陥を分
析することが可能となり、欠陥分析における対策効果を
高めることができる。

【００９６】図１９に、本発明による表示の第４の実施
形態を示す。本実施例では、大量に検出される欠陥か
ら、従来の知見では解決困難な新規な欠陥が発生してい
る部位を効率的に選別することを目的としている。

【００９７】図１９（ａ）は、各ウェハについて、欠陥
分類装置200で分類された欠陥カテゴリ別に欠陥画像が
表示されている。図１９（ａ）には異物、ショートの既
知欠陥のみならず、新規欠陥81が含まれていることに特
徴がある。すなわち、新規欠陥が既知欠陥である確率は
低く、プロセスに起因する新規な欠陥が含まれている可
能性が高い。このため、欠陥分類装置200の分類結果に
おける新規欠陥を優先的にレビューすることにより、新
規な欠陥を効率的に特定できる。

【００９８】図１９（ｂ）は、新規欠陥の欠陥画像が、
既知欠陥との類似度に応じて並んで表示されている。図
１９（ｂ）の左ほど類似度が小さく、既知欠陥とは様相
が異なる欠陥の画像が並ぶ。一方、図１９（ｂ）の右ほ
ど類似度が大きく、既知欠陥と同様な欠陥の画像が並
ぶ。このため、類似度が小さな新規欠陥を優先的にレビ
ューすることにより、新規な欠陥を優先的に特定でき
る。

【００９９】図２０を用いて、本発明による表示の第５
の実施形態を示す。本実施例では、図１６から図１９の
実施例を組み合わせる事により、本発明の目的をより効
率的に達成することを狙っている。

【０１００】図２０（ａ）は、本発明による表示の第１
の実施例である図１６と、本発明による表示の第３の実
施例である図１８を組み合わせたものである。図２０
（ａ）に示すウェハ内のカテゴリ毎の欠陥数を確認し
て、新規欠陥数が多い場合、画面内に表示されている画
像を指示する指示手段、例えばポインティングマウスで
新規欠陥91を指示する。この結果、欠陥データ管理シス
テム400の欠陥データ保持部404に記録さている該当ウェ
ハの欠陥データ（図１３参照）が選択され、これに基づ
き欠陥マップ92が表示される。図２０（ａ）において表
示された欠陥マップ92には、図１８と同様に新規欠陥が
識別可能な記号で表示されている。この結果、新規欠陥
が多発したウェハの新規欠陥の座標特徴を確認すること
ができ、新規欠陥解析の手がかりとすることができる。

【０１０１】図２０（ｂ）は、本発明による表示の第２
の実施例である図１７と、本発明による表示の第３の実
施例である図１８を組み合わせたものである。図２０
（ｂ）に示すウェハ別のカテゴリ数を確認して、新規欠
陥数が多いウェハを発見した場合、ポインティングマウ
ス等で該当ウェハについての表示93を指示する。この結
果、該当ウェハの欠陥データが選択され、これに基づき
欠陥マップ94が表示される。表示された欠陥マップ94に
は、図１８と同様に新規欠陥が識別可能な記号で表示さ
れている。この結果、新規欠陥が多発したウェハの新規
欠陥の座標特徴を確認することができ、新規欠陥解析の
手がかりとすることができる。

【０１０２】図２０（ｃ）は、本発明による表示の第３
の実施例である図１８と、第４の実施例である図１９を
組み合わせたものである。図２０（ｃ）において、初期
状態としては、欠陥マップ95と、既知欠陥の欠陥画像99
とが表示されている。

【０１０３】図２０（ｃ）に示す欠陥マップ95の新規欠
陥96をポインティングマウス等で指示すると、該当ウェ
ハの欠陥データが選択され、これに基づき該当ウェハの
新規欠陥についての欠陥画像97が検索されて表示され
る。表示された欠陥画像97は、図１９と同様に既知欠陥
との類似度別に配置され、現在選択した新規欠陥96の欠
陥画像98が識別可能な表示となる。図２０（ｃ）におい
ては、欠陥画像98の枠が、他の欠陥画像の枠よりも太く
表示されている。一方、欠陥マップ95で選択した欠陥位
置96も、識別可能な表示に変更される。図２０（ｃ）に
おいては、欠陥位置96が黒塗りの三角印となって表示さ
れている。このように、欠陥画像または欠陥位置のいず
れかを選択すれば、対応する他方の識別表示が対応す
る。これにより、欠陥画像がウェハ内のどこに位置する
のかを知ることができる。また、欠陥位置が特徴的な部
位の新規欠陥の様相を確認することが可能となる。

【０１０４】図２０では、ポインティングマウス等で欠
陥位置または欠陥画像を指示することが可能であるが、
さらに、分析すべき欠陥はポインティングマウスをダブ
ルクリックする等の特殊な操作により、図１３に示す欠
陥データのサンプリングフラグ114に識別情報を残すこ
とが可能となる。図１３の例では、欠陥６と８が選択さ
れている（118）。このサンプリングフラグ114を本発明
の欠陥分析システムにおける欠陥分析装置300で識別す
ることにより、新規欠陥のみを選別した状態で分析する
ことが可能となる。

【０１０５】以上、本発明によれば、大量の被検査物か
ら従来の知見では解決困難な新規な欠陥が発生している
被検査物を効率的に選別することが可能となる。また、
被検査物で検出される膨大な欠陥から前記の新規欠陥の
発生位置を効率的に特定することが可能であり、新規欠
陥の詳細な分析を効率的に行うことを可能とし、ひいて
は被検査物の歩留りを早期に向上することができる。

【０１０６】

【発明の効果】本発明によれば、大量の被検査物から従
来の知見では解決困難な新規な欠陥が発生している被検
査物を効率的に選別することが可能となる。また、被検
査物で検出される膨大な欠陥から前記の新規欠陥の発生
位置を効率的に特定することが可能であり、新規欠陥の
詳細な分析を効率的に行うことを可能とし、ひいては被
検査物の歩留りを早期に向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】半導体製造工程における欠陥解析フローチャー
ト。

【図２】欠陥分析システムの構成図。

【図３】外観検査装置の構成図。

【図４】外観撮像部の構成図。

【図５】欠陥検査部の構成図。

【図６】欠陥分類装置の構成図。

【図７】欠陥画像撮像部の構成図。

【図８】自動分類装置の構成図。

【図９】自動分類装置の動作原理を示すフローチャー
ト。

【図１０】特徴量空間の説明図。

【図１１】欠陥分析装置の構成図。

【図１２】欠陥データ管理システムの構成図。

【図１３】欠陥データの構成図。

【図１４】チップ座標の説明図。

【図１５】従来技術の説明図。

【図１６】本発明による表示の第１の実施形態の説明
図。

【図１７】本発明による表示の第２の実施形態の説明
図。

【図１８】本発明による表示の第３の実施形態の説明
図。

【図１９】本発明による表示の第４の実施形態の説明
図。

【図２０】本発明による表示の第５の実施形態の説明
図。

【符号の説明】

100…外観検査装置、200…欠陥分類装置、300…欠陥分
析装置、400…欠陥データ管理システム、500…ネットワ
ーク、101…外観撮像部、102…欠陥検査部、103…通信
制御装置、104…記憶装置、105…表示装置、106…入力
装置、107…記録媒体入出力部、108…記録媒体、201…
欠陥画像撮像部、202…自動分類装置、203…通信制御装
置、204…記憶装置、205…表示装置、206…入力装置、2
07…記録媒体入出力部、208…記録媒体、2021…教師デ
ータ入力部、2022…特徴量計算部、2023…特徴量空間形
成部、2024…分類データ収集部、2025…マッピング部、
301…欠陥分析部、302…通信制御装置、303…記憶装
置、304…表示装置、305…入力装置、306…記録媒体入
出力部、307…記録媒体、401…詳細情報収集部、402…
詳細情報保持部、403…欠陥データ編集部、404…欠陥デ
ータ保持部、405…表示制御部、406…通信制御装置、40
7…表示装置、408…入力装置、409…記録媒体入出力
部、410…記録媒体。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｎ 35/00 Ｇ０６Ｔ 1/00 ３０５Ａ Ｇ０６Ｔ 1/00 ３０５ ３０５Ｃ Ｈ０１Ｌ 21/66 Ｊ Ｈ０１Ｌ 21/66 Ｓ Ｇ０１Ｎ 1/28 Ｇ (72)発明者 高木 裕治 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者 小原 健二 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者 中垣 亮 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者 渡辺 健二 東京都小平市上水本町五丁目20番１号 株 式会社日立製作所半導体グループ内 Ｆターム(参考） 2G051 AA51 AB07 AC01 CA03 DA06 EA04 EA08 EA11 EA14 EB01 EB03 EC01 EC02 EC06 FA01 2G058 AA02 BA08 GA01 GA11 GD05 GD07 4M106 AA01 BA03 BA10 CA39 CA41 CA42 CA43 CA51 DB04 DB07 DB18 DH31 DH50 DJ04 DJ13 DJ20 DJ21 DJ23 DJ27 DJ28 5B057 AA03 BA02 CA12 CA16 CB12 CB16 CC02 CD02 CE06 DA03 DA07 DC03 DC04 DC33

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の被検査物において検出された欠陥の
   分析システムであって、 前記被検査物における欠陥部位を検出する外観検査手段
   と、 前記欠陥部位における詳細情報を検出する詳細情報検出
   手段と、 前記詳細情報に基づき、欠陥を、その出現を確認してい
   る既知欠陥と、その出現を確認していない新規欠陥とに
   分類する欠陥分類手段と、 前記新規欠陥を含む分類毎の欠陥数を表示する表示手段
   と、 被検査物の指定を受け付け、指定された被検査物を分析
   する欠陥分析手段と、を有することを特徴とする欠陥分
   析システム。
2. 【請求項２】請求項１記載の欠陥分析システムにおい
   て、前記表示手段は、前記被検査物の新規欠陥を含む分
   類結果を、グラフにより図示することを特徴とする欠陥
   分析システム。
3. 【請求項３】請求項１記載の欠陥分析システムにおい
   て、前記表示手段は、被検査物ごとの新規欠陥を含む分
   類結果の推移をグラフにより図示することを特徴とする
   欠陥分析システム。
4. 【請求項４】請求項１から３のいずれか１項に記載の欠
   陥分析システムにおいて、 前記欠陥分類手段は、 分類対象となる欠陥と、既知欠陥との類似度を算出する
   手段と、 前記類似度に基づいて、分類対象となる欠陥を、既知欠
   陥と新規欠陥とに分類する手段と、を有し、 前記表示手段は、新規欠陥として分類された欠陥数の内
   訳を、既知欠陥との類似度に鑑みて分類された状態でグ
   ラフにより図示することを特徴とする欠陥分析システ
   ム。
5. 【請求項５】請求項１から３のいずれか１項に記載の欠
   陥分析システムにおいて、 前記欠陥分類手段は、 分類対象となる欠陥と、既知欠陥との類似度を算出する
   手段と、 前記類似度に基づいて、分類対象となる欠陥を、既知欠
   陥と新規欠陥とに分類する手段と、を有し、 前記表示手段は、新規欠陥として分類された欠陥数の内
   訳を、既知欠陥との類似度に鑑みて最も類似度が高い既
   知欠陥に分類された状態でグラフにより図示することを
   特徴とする欠陥分析システム。
6. 【請求項６】複数の被検査物において検出された欠陥の
   分析システムであって、 前記被検査物における欠陥部位を検出する外観検査手段
   と、 前記欠陥部位における詳細情報を検出する詳細情報検出
   手段と、 前記詳細情報に基づき、欠陥を、その出現を確認してい
   る既知欠陥と、その出現を確認していない新規欠陥とに
   分類する欠陥分類手段と、 前記新規欠陥の位置を示す被検査物上のマップを表示す
   る表示手段と前記マップにより表示された部位にある新
   規欠陥の分析を行う欠陥分析手段と、を有することを特
   徴とする欠陥分析システム。
7. 【請求項７】請求項６記載の欠陥分析システムにおい
   て、 前記欠陥分類手段は、 分類対象となる欠陥と、既知欠陥との類似度を算出する
   手段と、 前記類似度に基づいて、分類対象となる欠陥を、既知欠
   陥と新規欠陥とに分類する手段と、を有し、 前記表示手段は、新規欠陥として分類された欠陥が既知
   欠陥との類似度に鑑みて分類され、前記類似度による分
   類状態が識別可能な状態で、前記被検査物上のマップを
   表示することを特徴とする欠陥分析システム。
8. 【請求項８】請求項６記載の欠陥分析システムにおい
   て、 前記欠陥分類手段は、 分類対象となる欠陥と、既知欠陥との類似度を算出する
   手段と、 前記類似度に基づいて、分類対象となる欠陥を、既知欠
   陥と新規欠陥とに分類する手段と、を有し、 前記表示手段は、新規欠陥として分類された欠陥の内訳
   が、既知欠陥との類似度に鑑みて最も類似度が高い既知
   欠陥に分類され、該分類状態が識別可能な状態で、前記
   被検査物上のマップを表示することを特徴とする欠陥分
   析システム。
9. 【請求項９】複数の被検査物において検出された欠陥の
   レビュシステムであって、 前記被検査物における欠陥部位を検出する外観検査手段
   と、 前記欠陥部位における詳細情報を検出する詳細情報検出
   手段と、 前記詳細情報に基づき、欠陥を、その出現を確認してい
   る既知欠陥と、その出現を確認していない新規欠陥とに
   分類する欠陥分類手段と、 前記新規欠陥の詳細情報を表示する表示手段と、を有す
   ることを特徴とする欠陥のレビュシステム。
10. 【請求項１０】請求項９記載の欠陥のレビュシステムに
    おいて、 前記欠陥分類手段は、 分類対象となる欠陥と、既知欠陥との類似度を算出する
    手段と、 前記類似度に基づいて、分類対象となる欠陥を、既知欠
    陥と新規欠陥とに分類する手段と、を有し、 前記表示手段は、新規欠陥として分類された欠陥の詳細
    情報を、既知欠陥との類似度順に配置された状態で表示
    することを特徴とする欠陥のレビュシステム。
11. 【請求項１１】請求項２または３記載の欠陥分析システ
    ムにおいて、前記表示手段は、前記グラフ表示のうちの
    新規欠陥を示すグラフ表示に対する指定指示を受け付け
    て、新規欠陥の位置を示す被検査物上のマップを追加表
    示することを特徴とする欠陥分析システム。
12. 【請求項１２】請求項６記載の欠陥分析システムにおい
    て、前記表示手段は、前記マップ上に示された新規欠陥
    の位置に対する指定指示を受け付けて、新規欠陥の詳細
    情報を表示する手段を有することを特徴とする欠陥分析
    システム。
13. 【請求項１３】欠陥部位の位置情報と、該欠陥部位にお
    ける欠陥の状態を示す詳細情報とを受け取って記憶する
    記憶手段と、 前記詳細情報に基づき、欠陥を、その出現を確認してい
    る既知欠陥と、その出現を確認していない新規欠陥とに
    分類する欠陥分類手段と、 前記新規欠陥の位置を示す被検査物上のマップを表示す
    る表示手段と、 前記マップ上に示された新規欠陥の位置に対する指定指
    示を受け付けて、新規欠陥の詳細情報を表示する詳細情
    報表示手段と、を有することを特徴とする欠陥分析支援
    システム。
14. 【請求項１４】請求項１３記載の欠陥分析支援システム
    において、 前記欠陥分類手段は、分類対象となる欠陥と、既知欠陥
    との類似度を算出する手段を有し、 前記詳細情報表示手段は、前記新規欠陥の詳細情報を、
    既知欠陥との類似度順に配置された状態で表示すること
    を特徴とする欠陥分析支援システム。
15. 【請求項１５】請求項１３記載の欠陥分析支援システム
    において、さらに、代表的な既知欠陥の詳細情報を対比
    可能に表示する手段を有することを特徴とする欠陥分析
    支援システム。