JP2002195955A - 半導体欠陥検査方法及び半導体欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 より正確なキラー欠陥の検出が行なえ、しか
も欠陥発生工程の簡便な特定が実現できる半導体欠陥検
査方法を提供する。 【解決手段】 被検査物１を複数の領域に分割して隣接
する領域を順次撮像装置５にて撮像し、出力される画像
データに欠陥が検出されると、欠陥およびその周辺部の
Ｘ方向、Ｙ方向、およびＺ方向の情報を検出し、検出情
報に基づいて前記欠陥をキラー欠陥とノンキラー欠陥に
分類する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、半導体装置の半導
体欠陥検査方法及び半導体欠陥検査装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】従来より、半導体の欠陥検査は、半導体
ウエハを複数の領域に分解して隣接するチップあるいは
セルの間を撮像装置にて撮像し、出力される二次元的な
画像データを比較して欠陥を検出する画像認識方法にて
行なわれている。

【０００３】具体的には、図３に示すように構成された
半導体欠陥検査装置を用いて、図４に示す手順にて欠陥
検査が行われる。ここでは、図５に示すように検査ウエ
ハ１のセルＡ〜セルＣを検査する場合を例に挙げ、図６
に示す各種の欠陥の検出工程を説明する。

【０００４】ステージ３に検査ウエハ１が載置され、検
査ウエハ１の半導体パターンが対物レンズ２を介して光
学系４に入り、撮像装置５により隣接するセルＡとセル
Ｂの画像信号が走査される。

【０００５】ステージ３は、Ｘ軸駆動モータ１１，Ｙ軸
駆動モータ１２，Ｚ軸駆動モータ１３によってＸ，Ｙ，
Ｚ方向に駆動可能に構成されており、ステージ駆動系７
にて制御される。１４は対物レンズ２を駆動する対物レ
ンズ駆動系である。

【０００６】ステップＳ１では、取り込まれたセルＡの
画像データとセルＢの画像データが画像処理系６で比較
される。ステップＳ２でセルＡとセルＢで異なった信号
が検出されると、検査ウエハ１に欠陥があると認識され
る。この時点ではセルＡとセルＢのどちらに欠陥がある
のかは判別できない。

【０００７】次いで、上記と同様にセルＢとセルＣの画
像信号が走査され、出力信号が比較される。同一のＸ−
Ｙ座標でセルＢとセルＣの画像比較を行った場合に、異
なる信号が検出されなければ欠陥はセルＡにあり、異な
る信号が検出されればセルＢに欠陥があることになる。

【０００８】ステップＳ３では、検出された欠陥セルの
特定とＸ−Ｙ座標の特定とが信号処理系８で行われ、特
定されたセルＢのＸ−Ｙ座標とサイズ（面積）が信号処
理系８に一次的に記録される。

【０００９】ステップＳ４では、順次、次のセルとの比
較が進められ、ウエハ全面における欠陥判定が行われ
る。ここで、欠陥２０が有ると判定された場合には、ス
テップＳ４ａで、保存された欠陥２０情報と判定された
Ｘ−Ｙ座標およびサイズ情報をもとに、欠陥レビュー系
１５で欠陥レビューが行われる。欠陥レビューは、目視
にて行なわれ、特定された欠陥のＸ−Ｙ座標から光学顕
微鏡にて欠陥が観察される。

【００１０】例えば、図５（ｂ）に示すセルＢの隣接す
る配線２１間に欠陥２０がある場合には、検出される欠
陥としては図６に示すように各種のものがある。図６は
図５（ｂ）のＸ１−Ｘ２線に沿う断面図である。

【００１１】図６（ａ）のように、検査ウエハ１に塗布
された下地絶縁膜２２のシミ２３は、配線パターン２１
の断線や短絡を引き起こすことのないノンキラー欠陥で
ある。

【００１２】図６（ｂ），図６（ｃ）のように、隣接す
る配線パターン２１の間に生じた配線残り２４，２５
は、配線間ショートが生じるキラー欠陥である。図６
（ｄ），（ｅ）は、ともに隣接する配線パターン２１間
にパーティクル２６，２７が付着したものであり、図６
（ｄ）のように粒径の大きなパーティクル２６が付着し
た場合には配線短絡が引き起こされキラー欠陥となり、
図６（ｅ）のように粒径の小さなパーティクル２７の付
着では配線間短絡が生じることは非常に少ないため、ノ
ンキラー欠陥となる。

【００１３】上記ステップＳ４ａでの欠陥レビューに
は、微小パーティクルや下地のわずかな色彩の違いな
ど、明らかにノンキラー欠陥とわかるものも多数含まれ
ているため、本来の配線の短絡や配線の断線などと区別
して分類される。

【００１４】欠陥レビューによる目視による欠陥分類の
後、ステップＳ５では、分類結果とＸ−Ｙ座標、欠陥サ
イズが保存されるが、検査者による目視の欠陥分類であ
るため、図３の装置とは独立した装置、例えばパソコン
に検査者が保存し、改めてステップＳ６でデータ格納系
１０に格納される。データ格納系１０は、データベース
保存ディスクからなる。

【００１５】半導体の最終プロセスが終了した後、ステ
ップＳ７では、フェイルビットマップの座標とデータベ
ース１０に格納された欠陥情報とが比較され、欠陥発生
工程の特定や対策が行われる。

【００１６】なお、上記ステップＳ４で欠陥２０がない
と判断された場合には、ステップＳ９では次の検査ウエ
ハ１の欠陥検出を行い、ステップＳ１〜ステップＳ４の
ルーティンが繰り返される。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように欠陥の位置や平面的なサイズの情報だけで欠陥を
検査する検査方法では、配線短絡に影響を与えるキラー
欠陥と本来はキラー欠陥とならない擬似欠陥（ノンキラ
ー欠陥）との区別が難しい。

【００１８】また、欠陥の成長や消滅の程度についての
十分な把握が困難であるため、検出された欠陥発生工程
の特定が難しく、歩留まりが低下する。また、近年の半
導体メモリの高集積化や微細化につれ、半導体の製造工
程の複雑化や工程数の増加が進み、より高精度な欠陥検
出が要求されているが、感度を上げて検査を行なうと、
半導体表面の色彩の違いやパターンのわずかな合わせず
れをノンキラー欠陥として多数認識してしまうため、不
良解析の際に余計な解析が必要となり、解析効率が悪く
なる。特にステップＳ４ａの欠陥レビューでは、ノンキ
ラー欠陥を多量に目視検査することになり、非常に効率
が悪くなる。

【００１９】本発明は前記問題点を解決し、より正確な
キラー欠陥の検出が行なえ、しかも欠陥発生工程の簡便
な特定が実現できる半導体欠陥検査方法を提供すること
を目的とする。

【００２０】

【課題を解決するための手段】本発明の半導体欠陥検査
方法は、画像認識処理を三次元的に行うことを特徴とす
る。

【００２１】この構成によると、擬似欠陥とキラー欠陥
とを効率良く分類でき、欠陥発生工程の簡便な特定が行
なえ、歩留りの向上が図れる。

【００２２】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１記載の半導体欠
陥検査方法は、被検査物を複数の領域に分割して隣接す
る前記領域を順次撮像装置にて撮像し、出力される画像
データに欠陥が検出されると、前記欠陥およびその周辺
部のＸ方向、Ｙ方向、およびＺ方向の情報を検出し、前
記検出情報に基づいて前記欠陥をキラー欠陥とノンキラ
ー欠陥に分類することを特徴とする。

【００２３】本発明の請求項２記載の半導体欠陥検査方
法は、請求項１において、前記キラー欠陥とノンキラー
欠陥の分類を前記欠陥の高さに基づいて分類することを
特徴とする。

【００２４】本発明の請求項３記載の半導体欠陥検査方
法は、請求項２において、検出された欠陥の種類に基づ
いて前記欠陥の発生工程を特定することを特徴とする。
本発明の請求項４記載の半導体欠陥検査方法は、請求項
１において、検出した欠陥のコントラストから欠陥の判
別を行うことを特徴とする。

【００２５】本発明の請求項５記載の半導体欠陥検査装
置は、被検査物を複数の領域に分割して隣接する前記領
域を順次撮像装置にて撮像し、出力される画像データか
ら欠陥を検出するとともに前記の種類を分類する半導体
欠陥検査装置であって、前記被検査物を複数の領域に分
割して三次元的に撮像し、前記領域の画像データを得る
撮像素子と、前記被検査物あるいは前記撮像素子をＺ方
向に駆動する駆動手段と、前記分割した１つの領域の画
像データと前記分割した他の領域の画像データとを比較
して欠陥を検出する検出手段と、前記欠陥およびその周
辺部のＸ方向、Ｙ方向、およびＺ方向の情報を検出し、
前記検出情報に基づいて前記欠陥をキラー欠陥とノンキ
ラー欠陥に分類する欠陥分類手段とを有することを特徴
とする。

【００２６】以下、本発明の実施の形態を具体例に基づ
き図１と図２を用いて説明する。なお、従来例を示す図
３〜図６と同様の構成をなすものには同一の符号を付け
て説明する。

【００２７】この実施の形態では、被検査物としての検
査ウエハ１を三次元的に解析するよう構成した点で上記
従来例とは異なる。図１に示すように、上記従来例を示
す図３と同様に構成された半導体欠陥検査装置におい
て、キラー欠陥とノンキラー欠陥とを自動的に分類でき
るようここでは図３に示した従来の欠陥レビュー系１５
の代りに欠陥自動分類処理系９が設けられている。

【００２８】また、対物レンズ２に設けられた対物レン
ズ駆動系１４あるいはステージ３に設けられたＺ軸駆動
モータ１３にて対物レンズ２またはステージ３をＺ軸方
向に動かし、光学的な焦点をずらすことで検査ウエハ１
の欠陥２０及び欠陥２０周辺の配線パターン２１などの
高さ方向（Ｚ方向）の測定を行えるよう構成されてい
る。

【００２９】このように検査ウエハ１をＸ−Ｙ方向だけ
でなくＺ方向を加えた３次元的な測定を行なうことで、
例えば、異物による欠陥の場合には、周辺パターンと比
較してコントラストが強くなり、その欠陥の立体的形状
も異物に特有な半球形の場合が多く観測できるようにな
ることなどから、キラー欠陥とノンキラー欠陥の分類が
実現できる。

【００３０】上記のように構成された欠陥検出装置を用
いて、図２に示す手順にて半導体の欠陥検査が行われ
る。ここでは、図５（ｂ）に示すようにセルＢでポリシ
リコン膜からなる配線パターン２１がショートした場合
を例に挙げて説明する。

【００３１】図４と同様に、ステップＳ１〜ステップＳ
３の工程が行われる。ステップＳ３で欠陥２０があると
判定されたセルＢのＸ−Ｙ座標とサイズ（面積）が記録
されると、この実施の形態に独特の構成であるステップ
Ｓ３ａでは、欠陥２０の高さ方向（Ｚ方向）の情報が測
定される。

【００３２】例えば、図５における欠陥２０の下地から
の高さを測定して隣接する配線パターン２１の高さと比
較することで、欠陥２０の形状が配線パターン２１より
も凸形状か凹形状であるかなどの情報が前記Ｘ−Ｙ座
標、欠陥サイズの情報と同時に取得される。

【００３３】次いで、ステップＳ３ｂでは、欠陥２０の
コントラストが周辺部と比較して強いか弱いかの情報が
取得され、検査ウエハ１の二次元的なデータだけでなく
三次元的なデータが求められる。

【００３４】ステップＳ４では上記の取得情報、すなわ
ち欠陥の座標サイズ、高さ、コントラストに基づいて欠
陥判定が行なわれ、ステップＳ４ａでは取得された高さ
やコントラストに基づいて立体形状の推定が行われる。
さらに、ステップＳ４ｂでは、欠陥サイズや欠陥高さの
情報が周辺パターンの配線幅や配線高さと比較され、キ
ラー欠陥とノンキラー欠陥の分類が欠陥自動分類処理系
９によって自動的に行われる。

【００３５】キラー欠陥とノンキラー欠陥の分類は、図
６（ａ）の下地絶縁膜２２のシミ２３のように、撮像装
置５で取得された画像の色彩の違いにより検出された欠
陥２０であれば欠陥２０の高さは下地絶縁膜２２の面と
ほぼ同じ高さとなるため、絶縁膜２２中またはさらに下
地絶縁膜２２と基板界面のような下部構造の形成工程で
発生した欠陥２０と推定でき、ノンキラー欠陥と判定で
きる。この場合には、配線２１の形成工程よりももっと
前工程での欠陥を検出してるので、前工程での検査が必
要なことがわかる。従って、前工程でも、図２に示した
方法により同様の欠陥検査を行い、工程の進行毎に欠陥
発生有無消長を比較していけば、欠陥が発生した工程が
特定される。

【００３６】また、図６（ｂ），（ｃ）のように配線残
りが生じている場合には、配線残り２４，２５の高さｈ
１，ｈ２が配線パターン２１の高さＨ１の半分程度を超
えてその高さが大きくなった場合にショートし易くなる
ため、欠陥２０の高さを測定することでキラー欠陥であ
るかノンキラー欠陥であるか判定できる。

【００３７】さらに、図６（ｄ），（ｅ）のようにパー
ティクル２６，２７の付着による欠陥２０の場合には、
パーティクル２６ようにその高さｈ３が配線パターン２
１の高さＨ１の半分程度を超えるように大きな場合にキ
ラー欠陥と判定し、パーティクル２７のようにその粒径
が微小で、高さｈ４が下絶縁膜２２の面にほぼ近いもの
については、ノンキラー欠陥と判定できる。

【００３８】なお、検出感度を上げることでより多くの
パーティクル２７を検出できるが、微小なパーティクル
２７が配線間の短絡を引き起こすことはまれであり、初
期不良にはならない。このようなノンキラー欠陥は、一
般的に、不良解析を行なうときには本来のキラー欠陥と
区別しておく必要があるため、上記のような半導体欠陥
検査方法を用いれば、欠陥検査段階でノンキラー欠陥と
なる擬似欠陥を極力減らすことができ、不良解析時の効
率を上げることができる。

【００３９】このように、上記従来例では検出された欠
陥２０がショートによるものか色彩の違いによるものか
区別できず、キラー欠陥とノンキラー欠陥の判定ができ
なかったが、この実施の形態では、高さＺ方向の情報を
附加することで欠陥の自動分類が可能となる。

【００４０】また、キラー欠陥とノンキラー欠陥を自動
的に分類することで、ステップＳ７，ステップＳ８の最
終的なフェイルビットマップによる不良解析を待たず
に、半導体装置の製造工程の途中で不良解析を進めるこ
とが可能になり、欠陥発生工程の特定や不良となる半導
体装置の対策が速やかに実現できる。

【００４１】ステップＳ５では、上記ステップＳ３〜ス
テップＳ４で取得したＸ−Ｙ座標、Ｚ軸高さ情報、サイ
ズ面積および分類結果などの取得情報が一次的に欠陥自
動分類処理系９に保存され、自動的にステップＳ６でデ
ータ格納系１０に格納されたあと、上記従来例と同様に
ステップＳ７，ステップＳ８が実行される。

【００４２】以上のように、被検査物を三次元的に解析
して欠陥を検出することで、配線パターンのわずかの位
置合わせずれや色彩の違いなどによるノンキラー欠陥と
本来のキラー欠陥とを区別でき、しかも欠陥の発生工程
の特定が容易に行なえるため、半導体製造工程の歩留り
の向上が図れる。

【００４３】

【発明の効果】以上のように本発明の半導体検査方法に
よると、被検査物を複数の領域に分割して撮像装置にて
三次元的に撮像し、前記隣接する領域の出力される立体
画像データを比較して欠陥を検出することで、擬似欠陥
とキラー欠陥とを区別でき、自動的に効率良く不良解析
を行なえる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態における半導体欠陥検査装
置の構成図

【図２】同実施の形態における半導体欠陥検査方法のフ
ローチャート図

【図３】従来の半導体欠陥検査装置の構成図

【図４】従来の半導体欠陥検査方法のフローチャート図

【図５】検査ウエハ上の分割されたセルの模式図

【図６】欠陥の分類を説明する模式図

【符号の説明】 １ 検査ウエハ ５ 撮像装置 ６ 画像処理系 ９ 欠陥自動分類処理系

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） Ｈ０１Ｌ 21/66 Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｋ Ｆターム(参考） 2F065 AA24 AA49 AA53 AA61 BB02 CC19 FF04 JJ03 JJ26 MM03 MM14 QQ23 QQ25 QQ31 SS04 2G051 AA51 AB01 AB07 EB09 EC01 4M106 AA01 BA20 CA38 DB04 DB12 DB21 DJ04 DJ05 DJ17 DJ18 DJ20 DJ21 DJ38 DJ40 5B057 AA03 BA02 BA17 BA19 DA03 DB03 DB09 DC02 DC04 DC22 DC32

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被検査物を複数の領域に分割して隣接する
   前記領域を順次撮像装置にて撮像し、出力される画像デ
   ータに欠陥が検出されると、前記欠陥およびその周辺部
   のＸ方向、Ｙ方向、およびＺ方向の情報を検出し、前記
   検出情報に基づいて前記欠陥をキラー欠陥とノンキラー
   欠陥に分類する半導体欠陥検査方法。
2. 【請求項２】前記キラー欠陥とノンキラー欠陥の分類を
   前記欠陥の高さに基づいて分類する請求項１記載の半導
   体欠陥検査方法。
3. 【請求項３】検出された欠陥の種類に基づいて前記欠陥
   の発生工程を特定する請求項２記載の半導体欠陥検査方
   法。
4. 【請求項４】検出した欠陥のコントラストから欠陥の判
   別を行う請求項１記載の半導体欠陥検査方法。
5. 【請求項５】被検査物を複数の領域に分割して隣接する
   前記領域を順次撮像装置にて撮像し、出力される画像デ
   ータから欠陥を検出するとともに前記の種類を分類する
   半導体欠陥検査装置であって、 前記被検査物を複数の領域に分割して三次元的に撮像
   し、前記領域の画像データを得る撮像素子と、 前記被検査物あるいは前記撮像素子をＺ方向に駆動する
   駆動手段と、 前記分割した１つの領域の画像データと前記分割した他
   の領域の画像データとを比較して欠陥を検出する検出手
   段と、 前記欠陥およびその周辺部のＸ方向、Ｙ方向、およびＺ
   方向の情報を検出し、前記検出情報に基づいて前記欠陥
   をキラー欠陥とノンキラー欠陥に分類する欠陥分類手段
   とを有する欠陥検査装置。