JP2003188224A - Method for measuring dislocation pit density in compound semiconductor wafer - Google Patents

Method for measuring dislocation pit density in compound semiconductor wafer

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JP2003188224A
JP2003188224A JP2001388989A JP2001388989A JP2003188224A JP 2003188224 A JP2003188224 A JP 2003188224A JP 2001388989 A JP2001388989 A JP 2001388989A JP 2001388989 A JP2001388989 A JP 2001388989A JP 2003188224 A JP2003188224 A JP 2003188224A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a measuring method of dislocation pit density in a wafer for accurately measuring the dislocation pit density, regardless of surface planarity and the overlapping of dislocation pits. <P>SOLUTION: The measuring method includes a process for obtaining the enlarged monochrome image of a wafer crystal surface that is subjected to etching treatment, a process for obtaining a first binarization image including the contour section of a dislocation pit according to the enlarged monochrome image, a process for obtaining a second binarization image, including the core section of the dislocation pit according to the enlarged monochrome image, a process for extracting a portion, where both the images are overlapped from the obtained first and second images to obtain a third binarization image and for obtaining an independent figure included in the third binarization image for counting, and a process for obtaining dislocation pit density with a counted numerical value as the number of dislocation pits. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【発明の属する技術分野】本発明は、結晶欠陥を評価す
る技術として利用される化合物半導体ウェーハにおける
転位ピット密度(Etch Pit Density:EPD)の測定方法に
係り、特に、画像処理技術を利用し、かつ、化合物半導
体におけるウェーハ表面の平坦度や転位ピットの重なり
に左右されることなく、転位ピット密度を精度よく求め
ることができる化合物半導体ウェーハにおける転位ピッ
ト密度の測定方法の改良に関するものである。 【0002】 【従来の技術】化合物半導体であるGaPやGaAs等
のウェーハは受発光素子や電子素子として広く用いられ
ている。これ等化合物半導体ウェーハを使用するには欠
陥の少ない良質な単結晶であることが必要である。これ
は、例えば、引上げ法等で育成されたGaP単結晶イン
ゴットから得られるGaPウェーハ上にエピタキシャル
成長法等で結晶成長させる場合、GaPウェーハ上の欠
陥がエピタキシャル成長層へ伝播して素子特性を劣化さ
せる弊害があるからである。 【0003】この結晶欠陥を評価する技術として転位ピ
ット密度(EPD)の測定がある。すなわち、欠陥が存
在する部分は欠陥のない部分より原子間の結合力が弱い
ため、半導体ウェーハ表面を薬液で処理すると、欠陥部
分はそれのない部分より速く溶解されて穴(ピット)状に
なる。この穴を転位ピット、このとき用いる薬液をエッ
チャント、この操作をエッチングという。 【0004】そして、この転位ピット密度(EPD)の
測定により、化合物半導体ウェーハにおける結晶の欠陥
密度を評価することができる。 【0005】ところで、転位ピット密度(EPD)の測
定は、上記転位ピットが認識できるようにウェーハ面を
顕微鏡等により拡大し、拡大画像中に存在するピットを
単位面積当たりの個数に換算することにより行われてい
る。 【0006】そして、転位ピットを数える基本的な手段
として、人間が拡大画像を見て転位ピットを認識しその
個数を数えるという目視による方法が知られている。例
えば、1視野を200μm×200μmの面積にして、
ウェーハの直径方向に5視野ないし7視野について計数
する。 【0007】計数された転位ピットの数は、単位面積
(1cm2)当たりの個数に換算され、転位ピット密度
として結晶品質の判定の指標の一つとして用いられる。 【0008】ところで、ウェーハ1枚当たりの転位ピッ
ト密度(EPD)の測定には10〜15分程度を要す
る。 【0009】しかし、ウェーハが化合物半導体の場合、
顕微鏡により拡大されたウェーハ面をCRTモニターに
表示し、かつ、その映像に一辺が200〜500μm程
度の線を引いてその矩形内の転位ピットを数えると、数
えるべきピットの数は100個を越えることも少なくな
い。また、目視による方法は、CRTモニターを見なが
らの作業となるため作業者の目への負担が大きい問題が
あった。 【0010】そこで、目視による方法に代わって、以下
に述べるようなコンピュータシステムによる画像処理技
術を利用した測定法の開発が進められている。ただし、
目視による方法は、作業者が転位ピット一つ一つについ
てその形状や色合い等を判断しながら測定する方法であ
るため信頼性が高い。従って、画像処理技術を利用した
測定法の開発に際しては、目視による方法と同程度の測
定精度が得られるか否かが問題となる。 【0011】以下、画像処理技術を利用した従来の転位
ピットの測定法について説明する。 【0012】まず、反射型顕微鏡を利用し上記ウェーハ
面の拡大画像を得る方式として、暗視野と明視野の2つ
の照明方式がある。明視野照明の場合、照明光が測定面
に対し垂直に落射するので転位ピットが暗く見え、転位
ピットでない部分は明るく見える。他方、暗視野照明の
場合、レンズ周辺から照射された照明光が測定面に対し
やや斜めに落射するので、照明光が上記レンズにちょう
ど反射するような傾きを持った面が明るく見える。すわ
なち、転位ピットの一部分が明るく見え、転位ピットの
ない部分が暗く見える。 【0013】また、転位ピットの形状は、化合物半導体
ウェーハにおける結晶の種類や面方位によって特徴のあ
る形を取る。例えば、GaP(111)エッチング面の
明視野照明による反射型顕微鏡の拡大モノクロ画像は図
1のようになる。図1において角のない三角錐状で中心
部に芯を有する図形が転位ピットを示している。従っ
て、図1では転位ピットの部分は黒く見え、その他の部
分は白く見える。 【0014】そして、画像処理技術を利用した従来法に
おける転位ピットの測定は、以下のようにしてなされ
る。 【0015】すなわち、拡大モノクロ画像の各画素につ
いて濃度階調を基に白い部分と黒い部分に分類する基準
濃度(閾値)を設定し、図1の拡大モノクロ画像を構成す
る画素群から上記閾値よりも黒い部分の画素を抽出する
と、図1の拡大モノクロ画像は図2の画像に変換され
る。図2の画像は、図1の拡大モノクロ画像から転位ピ
ット部分を抽出したものとなっている。この方法を二値
化といい、図2のような二値化された画像を二値化画像
という。そして、二値化画像中に含まれる独立図形の数
を機械計測あるいは目視により数えて転位ピット数と
し、この数値を単位面積あたりに換算し転位ピット密度
(EPD)を求めている。 【0016】また、上記閾値については転位ピットを除
く全ての部分が取り出されないように設定する。明視野
照明の場合、白い部分の画素を取り除き過ぎると転位ピ
ットである部分(黒い部分の画素)を検出できない。ま
た、黒い部分の画素を抽出し過ぎると、転位ピットでな
い部分(白い部分の画素)までもが検出されてしまう。
よって、この間で上記閾値を設定する。 【0017】 【発明が解決しようとする課題】ところで、上記画像処
理技術を利用した従来の転位ピットの測定法は、エッチ
ング処理されたウェーハ面の平坦度が良い場合には転位
ピット密度を精度よく測定することが可能である。 【0018】しかし、ウェーハ面の平坦度が悪い場合に
は、図3に示すようにウェーハ面の細かい凹凸が拡大画
像の濃淡として出てしまい、転位ピットをほとんどすべ
て検出するように閾値を設定しただけでは、図4に示す
ようにその凹凸までもが検出されて転位ピットを精度よ
く測定できなくなる問題点を有していた。 【0019】また、上記転位ピットの個数が多い場合に
は、転位ピットが互いに重なり合っており、これ等を画
像処理によって分離することは難しいため、転位ピット
密度(EPD)が少なく計数されるという問題点も有し
ていた。 【0020】本発明はこのような問題点に着目してなさ
れたもので、その課題とするところは、画像処理技術を
利用し、かつ、化合物半導体ウェーハ表面の平坦度およ
び転位ピットの重なりに左右されることなく転位ピット
密度(EPD)を精度よく求めることができる化合物半
導体ウェーハにおける転位ピット密度の測定方法を提供
することにある。 【0021】 【課題を解決するための手段】この問題を解決するた
め、本発明者等は化合物半導体ウェーハのエッチング面
について拡大モノクロ画像を求め、この拡大モノクロ画
像から転位ピットとウェーハ面における凹凸とを分離す
る方法について鋭意検討を行った。 【0022】まず、明視野照明による反射型顕微鏡の拡
大モノクロ画像においては、転位ピットの中央付近にあ
る芯部分は図3に示すように白くなる。しかし、ウェー
ハ表面に存在する凹凸部も同時に白くなるため、転位ピ
ット検出のために濃淡の閾値を転位ピットの芯部分に合
わせて二値化画像に変換すると、上述したように凹凸部
も一緒に検出されてしまう不具合が生ずる。 【0023】但し、上記凹凸部または転位ピット部にな
んらかのフィルターをかけて転位ピットの芯部分だけを
検出できるようにすれば、凹凸部を二値化画像から除去
することができる。すなわち、図3に示すように転位ピ
ットの輪郭部分は黒い部分として、また、上記凹凸部は
比較的白い部分として観察される。 【0024】そこで、転位ピットの輪郭の黒い部分に濃
淡の閾値を合わせて二値化画像に変換すれば、上記凹凸
部は除かれかつ転位ピットが重なっている部分について
はこれ等を個別に分離して計数することはできないもの
のその存在する位置を特定することができる。従って、
この転位ピットの位置を示す二値化画像に上記転位ピッ
トの芯部分と凹凸部が検出された二値化画像とを重ね合
わせ、両者が同時に存在する画素のみを抽出すれば原理
的に転位ピットの芯部分のみを検出することが可能とな
る。本発明はこの様な技術的分析の結果、完成されたも
のである。 【0025】すなわち、請求項1に係る発明は、化合物
半導体ウェーハの結晶面をエッチング処理して結晶の転
位を露出させると共に、エッチング処理された上記結晶
面の拡大画像から転位ピット密度を測定する化合物半導
体ウェーハにおける転位ピット密度の測定方法を前提と
し、エッチング処理された上記結晶面の拡大モノクロ画
像を得る工程と、この拡大モノクロ画像を構成する各画
素群から閾値となる第一基準濃度より高濃度もしくは低
濃度を有する画素を抽出して転位ピットの輪郭部分が含
まれた二値化第一画像に変換する工程と、上記拡大モノ
クロ画像を構成する各画素群から閾値となる第二基準濃
度より高濃度もしくは低濃度を有する画素を抽出して転
位ピットの芯部分が含まれた二値化第二画像に変換する
工程と、得られた第一画像および第二画像から両画像が
重なる部分を抽出して二値化第三画像に変換しこの第三
画像に含まれる独立図形を求めてこれを計数する工程
と、計数された数値を転位ピット数として転位ピット密
度を求める工程、の各工程を有することを特徴とするも
のである。 【0026】 【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。 【0027】まず、本発明において測定対象となる化合
物半導体ウェーハとしてはGaAs、GaP、InP等
の化合物半導体ウェーハが挙げられる。また、エッチン
グ処理された結晶面の拡大モノクロ画像とは、反射型顕
微鏡や微分干渉顕微鏡等の手法により転位ピットが認識
できる大きさにエッチング面を拡大したモノクロ画像を
意味する。また、二値化第三画像中に含まれる独立図形
を数える手段については、従来技術と同様、機械計測あ
るいは目視により数えてもよい。また、本発明は画像処
理技術を利用しているが、この画像処理とは、ビデオカ
メラ等撮像手段を介してモノクロ画像を画像データとし
てコンピュータに取り込みかつこの画像データを二値化
する等の演算処理を行う一連の処理を意味している。 【0028】以下、本発明の測定方法を一般的なシステ
ムで使用した場合について説明する。まず、反射型顕微
鏡にビデオカメラを取付け、かつ、ビデオカメラで撮影
した画像が取り込めるようにビデオカメラの出力側をコ
ンピュータに接続する。 【0029】次に、測定するウェーハを上記顕微鏡にセ
ットし、測定点を顕微鏡の視野内に入れると共に焦点を
合わせる。次に、ウェーハ測定面の拡大画像がコンピュ
ータのモニター上に表示されるのでこの拡大画像をコン
ピュータに取り込む。 【0030】そして、拡大モノクロ画像を二値化して転
位ピットの輪郭部分が含まれた二値化第一画像と転位ピ
ットの芯部分が含まれた二値化第二画像をそれぞれ求
め、かつ、得られた第一画像および第二画像から両画像
が重なる部分の二値化第三画像を求めた後、この二値化
第三画像中に含まれる独立図形をそれぞれ数え、その値
を転位ピット数としEPDに換算して終了する。 【0031】 【実施例】以下、表面に凹凸がありまた転位ピットの重
なりのあるウェーハについて、本発明に係る測定方法に
よりEPD測定した実施例について具体的に説明する。 【0032】まず、LEC法で育成されたGaP単結晶
インゴットから得られたウェーハについて、その(11
1)面を加熱した王水で10分間程度エッチング処理し
た後、HFを400ml、NO3を600ml、H2Oを
800ml、AgNO3を1gの割合で混合して得られ
たエッチャントを60〜70℃に加熱した状態で上記ウ
ェーハの(111)面をさらに6〜7分間エッチングし
た。 【0033】次に、このエッチング面を反射型顕微鏡の
明視野照明下で照明光量と焦点を合わせて拡大し、この
拡大画像について工業用カメラを介してコンピュータに
取り込みモノクロ画像として表示したものが図3であ
る。 【0034】そして、図3の転位ピットの芯部分に濃淡
の基準を合わせた二値化画像(二値化第二画像)を図4
に示す。この画像からは凹凸部も転位ピットと併せて検
出されている。 【0035】次に、図3の転位ピットの輪郭部分に濃淡
の基準を合わせた二値化画像(二値化第一画像)を図5
に示す。図4と図5の二値化画像を重ね合わせ、両者が
同時に存在する位置の画素を抽出した二値化画像(二値
化第三画像)を図6に示す。 【0036】この図6の二値化第三画像には、図3の転
位ピットの芯部分に相当する位置に二値化画像の独立図
形が残っており、転位ピットが上記凹凸部と分離されて
検出されている。 【0037】図4、図5、図6の各二値化画像中におけ
る独立図形をそれぞれ計数した結果を表1に示す。図4
の二値化画像(二値化第二画像)中に含まれる独立図形
の数は135個と凹凸部も検出しているため目視例の7
8個よりも多く、また、図5の二値化画像(二値化第一
画像)中に含まれる独立図形の数は46個と転位ピット
が重なっているため目視例よりも少ない。しかし、図4
と図5に重なる画像を抽出した図6の二値化画像(二値
化第三画像)中に含まれる独立図形の数は81個と目視
例に記載された転位ピット数78個に極めて近い値にな
っている。 【0038】すなわち、図6の二値化画像(二値化第三
画像)中に含まれる独立図形の数を数えることで、目視
による方法と同程度の精度で転位ピットの数を求められ
ることが確認される。 【0039】 【表1】 【0040】 【発明の効果】請求項1記載の発明に係る化合物半導体
ウェーハにおける転位ピット密度の測定方法によれば、
エッチング処理された上記結晶面の拡大モノクロ画像を
得る工程と、この拡大モノクロ画像を構成する各画素群
から閾値となる第一基準濃度より高濃度もしくは低濃度
を有する画素を抽出して転位ピットの輪郭部分が含まれ
た二値化第一画像に変換する工程と、上記拡大モノクロ
画像を構成する各画素群から閾値となる第二基準濃度よ
り高濃度もしくは低濃度を有する画素を抽出して転位ピ
ットの芯部分が含まれた二値化第二画像に変換する工程
と、得られた第一画像および第二画像から両画像が重な
る部分を抽出して二値化第三画像に変換しこの第三画像
に含まれる独立図形を求めてこれを計数する工程と、計
数された数値を転位ピット数として転位ピット密度を求
める工程、の各工程を有するため、化合物半導体ウェー
ハにおけるウェーハ表面の平坦度や転位ピットの重なり
に左右されることなく転位ピット密度を精度良く測定す
ることができる効果を有する。 【0041】また、この測定方法は画像処理とその演算
処理で実施できるため、転位ピット密度の自動測定に応
用可能となる効果を有する。
Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for measuring dislocation pit density (Etch Pit Density: EPD) in a compound semiconductor wafer used as a technique for evaluating crystal defects. In particular, the dislocation pit density of a compound semiconductor wafer can be determined accurately using an image processing technique, and without being affected by the flatness of the wafer surface or the overlap of dislocation pits in the compound semiconductor. It relates to improvement of a measuring method. 2. Description of the Related Art Wafers of compound semiconductors such as GaP and GaAs are widely used as light emitting / receiving devices and electronic devices. In order to use such a compound semiconductor wafer, it is necessary to use a high quality single crystal with few defects. This is because, for example, when a crystal is grown on a GaP wafer obtained from a GaP single crystal ingot grown by a pulling method or the like by an epitaxial growth method or the like, a defect on the GaP wafer propagates to an epitaxial growth layer and deteriorates device characteristics. Because there is. As a technique for evaluating this crystal defect, there is measurement of dislocation pit density (EPD). In other words, since a part where a defect exists has a weaker bonding force between atoms than a part without a defect, when the semiconductor wafer surface is treated with a chemical solution, the defect part is dissolved faster than a part without the defect and becomes a hole (pit) shape. . The holes are called dislocation pits, the chemical used at this time is called an etchant, and this operation is called etching. [0004] By measuring the dislocation pit density (EPD), the crystal defect density in the compound semiconductor wafer can be evaluated. The dislocation pit density (EPD) is measured by enlarging the wafer surface with a microscope or the like so that the dislocation pits can be recognized, and converting the pits present in the enlarged image into the number per unit area. Is being done. As a basic means for counting dislocation pits, there is known a visual method in which a human recognizes dislocation pits by looking at an enlarged image and counts the number of dislocation pits. For example, one field of view has an area of 200 μm × 200 μm,
Counting is performed for 5 to 7 visual fields in the diameter direction of the wafer. The counted number of dislocation pits is converted into the number per unit area (1 cm 2 ), and is used as one index for judging crystal quality as the dislocation pit density. Incidentally, it takes about 10 to 15 minutes to measure the dislocation pit density (EPD) per wafer. However, when the wafer is a compound semiconductor,
When the wafer surface enlarged by the microscope is displayed on a CRT monitor, and a line having a side of about 200 to 500 μm is drawn on the image and dislocation pits in the rectangle are counted, the number of pits to be counted exceeds 100. There are many things. In addition, the visual method has a problem in that the work is performed while looking at the CRT monitor, so that the burden on the operator's eyes is great. Therefore, instead of the visual method, a measurement method using an image processing technique by a computer system as described below has been developed. However,
The visual method is highly reliable because the operator measures each dislocation pit while judging its shape, color and the like. Therefore, when developing a measurement method using an image processing technique, it is a problem whether or not the same measurement accuracy as that of the visual method can be obtained. A conventional method for measuring dislocation pits using an image processing technique will be described below. First, there are two illumination methods, a dark field and a bright field, for obtaining an enlarged image of the wafer surface using a reflection microscope. In the case of bright field illumination, dislocation pits appear dark because illumination light falls perpendicular to the measurement surface, and portions that are not dislocation pits appear bright. On the other hand, in the case of dark-field illumination, the illumination light emitted from the periphery of the lens falls slightly obliquely onto the measurement surface, so that a surface having an inclination such that the illumination light just reflects off the lens appears bright. That is, a part of the dislocation pit looks bright, and a part without the dislocation pit looks dark. Further, the shape of the dislocation pit takes a characteristic shape depending on the type of crystal and the plane orientation in the compound semiconductor wafer. For example, FIG. 1 shows an enlarged monochrome image of a reflection microscope using bright field illumination of a GaP (111) etched surface. In FIG. 1, a figure having a triangular pyramid with no corners and a core at the center indicates a dislocation pit. Therefore, in FIG. 1, the dislocation pit portion looks black, and the other portions look white. The measurement of dislocation pits in the conventional method using the image processing technique is performed as follows. That is, for each pixel of the enlarged monochrome image, a reference density (threshold) for classifying the pixel into a white portion and a black portion based on the density gradation is set, and the pixel group constituting the enlarged monochrome image in FIG. When the pixels in the black portion are also extracted, the enlarged monochrome image of FIG. 1 is converted to the image of FIG. The image of FIG. 2 is obtained by extracting the dislocation pit portion from the enlarged monochrome image of FIG. This method is called binarization, and a binarized image as shown in FIG. 2 is called a binarized image. Then, the number of independent figures included in the binarized image is counted by mechanical measurement or visual observation to determine the number of dislocation pits, and this value is converted per unit area to determine the dislocation pit density (EPD). Further, the threshold value is set so that all portions except for dislocation pits are not taken out. In the case of bright-field illumination, if a pixel in a white portion is removed too much, a portion which is a dislocation pit (a pixel in a black portion) cannot be detected. Further, if the pixels in the black part are extracted too much, even the parts that are not dislocation pits (pixels in the white part) will be detected.
Therefore, the threshold is set during this time. The conventional method for measuring dislocation pits utilizing the above-mentioned image processing technique is intended to accurately measure the dislocation pit density when the flatness of the etched wafer surface is good. It is possible to measure. However, when the flatness of the wafer surface is poor, fine irregularities on the wafer surface appear as shades of the enlarged image as shown in FIG. 3, and the threshold value is set so that almost all dislocation pits are detected. In this case, as shown in FIG. 4, even the irregularities are detected, and the dislocation pit cannot be accurately measured. When the number of the dislocation pits is large, the dislocation pits overlap each other, and it is difficult to separate them by image processing, so that the dislocation pit density (EPD) is counted low. He also had points. The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to utilize an image processing technique and to control the flatness of the surface of a compound semiconductor wafer and the overlap of dislocation pits. It is an object of the present invention to provide a method for measuring a dislocation pit density in a compound semiconductor wafer, which can accurately determine a dislocation pit density (EPD) without being performed. In order to solve this problem, the present inventors have obtained an enlarged monochrome image on the etched surface of the compound semiconductor wafer, and based on the enlarged monochrome image, dislocation pits and irregularities on the wafer surface have been obtained. The method of isolating the dioxins was studied diligently. First, in an enlarged monochrome image of a reflection microscope using bright-field illumination, a core portion near the center of a dislocation pit becomes white as shown in FIG. However, since the uneven portions existing on the wafer surface also become white at the same time, if the threshold of shading is converted to a binarized image according to the core portion of the dislocation pits for the detection of dislocation pits, the uneven portions are also together as described above. There is a problem that it is detected. However, if some sort of filter is applied to the above-mentioned uneven portion or dislocation pit portion so that only the core portion of the dislocation pit can be detected, the uneven portion can be removed from the binarized image. That is, as shown in FIG. 3, the outline of the dislocation pit is observed as a black portion, and the uneven portion is observed as a relatively white portion. Therefore, if the image is converted into a binarized image by adjusting the shading threshold to the black portion of the contour of the dislocation pit, the above-mentioned uneven portion is removed and the portion where the dislocation pit overlaps is separated separately. Although it is not possible to perform counting, the position where it exists can be specified. Therefore,
The binarized image indicating the position of the dislocation pit is superimposed on the core image of the dislocation pit and the binarized image in which the unevenness is detected, and if only the pixel where both exist at the same time is extracted, the dislocation pit is theoretically obtained. Only the core portion can be detected. The present invention has been completed as a result of such technical analysis. That is, the invention according to claim 1 is a compound for exposing crystal dislocations by etching a crystal face of a compound semiconductor wafer and measuring a dislocation pit density from an enlarged image of the etched crystal face. Assuming a method for measuring the dislocation pit density in a semiconductor wafer, a step of obtaining an enlarged monochrome image of the etched crystal plane, and a density higher than a first reference density which is a threshold value from each pixel group constituting the enlarged monochrome image. Or a step of extracting a pixel having a low density and converting it to a binary first image including a contour portion of a dislocation pit, and a second reference density serving as a threshold value from each pixel group constituting the enlarged monochrome image. Extracting pixels having high or low density and converting them into a binarized second image containing a core portion of dislocation pits, and A step of extracting a portion where both images overlap from one image and the second image, converting it into a binarized third image, obtaining an independent figure included in the third image, and counting it, and transposing the counted number A step of obtaining a dislocation pit density as the number of pits. Embodiments of the present invention will be described below. First, as the compound semiconductor wafer to be measured in the present invention, there is a compound semiconductor wafer of GaAs, GaP, InP or the like. Further, the enlarged monochrome image of the etched crystal plane means a monochrome image in which the etching surface is enlarged to a size in which dislocation pits can be recognized by a method such as a reflection microscope or a differential interference microscope. As for the means for counting the independent figures included in the binarized third image, the figures may be counted by mechanical measurement or visual observation, as in the related art. Further, the present invention utilizes an image processing technique. The term “image processing” refers to an operation such as capturing a monochrome image as image data into a computer via an imaging unit such as a video camera and binarizing the image data. It refers to a series of processing that performs processing. The case where the measuring method of the present invention is used in a general system will be described below. First, a video camera is attached to a reflection microscope, and the output side of the video camera is connected to a computer so that an image captured by the video camera can be captured. Next, the wafer to be measured is set on the microscope, and the measurement point is brought into the visual field of the microscope and focused. Next, an enlarged image of the wafer measurement surface is displayed on a monitor of the computer, and the enlarged image is taken into the computer. Then, the enlarged monochrome image is binarized to obtain a binarized first image including a contour portion of the dislocation pit and a binarized second image including a core portion of the dislocation pit, respectively, and After obtaining a binarized third image of a portion where both images overlap from the obtained first image and second image, the independent figures included in the binarized third image are counted, and the value is expressed as a dislocation pit. Convert to EPD and exit. EXAMPLES Examples of wafers having irregularities on the surface and overlapping dislocation pits, which were subjected to EPD measurement by the measuring method according to the present invention, will be specifically described below. First, for a wafer obtained from a GaP single crystal ingot grown by the LEC method, (11)
1) After etching the surface with aqua regia for about 10 minutes, etchant obtained by mixing 400 ml of HF, 600 ml of NO 3 , 800 ml of H 2 O, and 1 g of AgNO 3 at a ratio of 60-70. The (111) plane of the wafer was further etched for 6 to 7 minutes while being heated to ℃. Next, the etched surface is enlarged under the bright field illumination of a reflection microscope while focusing on the amount of illumination and the enlarged image is taken into a computer via an industrial camera and displayed as a monochrome image. 3. FIG. 4 shows a binarized image (a binarized second image) obtained by adjusting the density standard to the core portion of the dislocation pit in FIG.
Shown in From this image, the irregularities are also detected together with the dislocation pits. Next, a binarized image (a first binarized image) in which the contour of the dislocation pit in FIG.
Shown in FIG. 6 shows a binarized image (binary third image) obtained by superimposing the binarized images of FIGS. 4 and 5 and extracting pixels at positions where both are present at the same time. In the binarized third image shown in FIG. 6, an independent figure of the binarized image remains at a position corresponding to the core of the dislocation pit shown in FIG. 3, and the dislocation pit is separated from the uneven portion. Has been detected. Table 1 shows the results of counting the independent figures in each of the binary images shown in FIGS. 4, 5 and 6. FIG.
Since the number of independent figures included in the binarized image (the binarized second image) is 135 and the uneven portion is detected, the number of the independent figure is 7 in the visual example.
The number of independent graphics included in the binarized image (the binarized first image) in FIG. 5 is more than eight, and is smaller than that in the visual example because the dislocation pits overlap each other. However, FIG.
The number of independent graphics included in the binarized image (binarized third image) of FIG. 6 obtained by extracting the image overlapping FIG. 5 and FIG. 6 is 81, which is very close to the number of dislocation pits 78 described in the visual example. Value. That is, by counting the number of independent figures included in the binarized image (binary third image) of FIG. 6, the number of dislocation pits can be obtained with the same level of accuracy as the visual method. Is confirmed. [Table 1] According to the method for measuring dislocation pit density in a compound semiconductor wafer according to the first aspect of the present invention,
A step of obtaining an enlarged monochrome image of the crystal plane subjected to the etching process, and extracting pixels having a higher or lower density than a first reference density serving as a threshold value from each pixel group constituting the enlarged monochrome image to obtain dislocation pits. Converting the image into a binary first image including a contour portion, and extracting and transposing pixels having a density higher or lower than a second reference density serving as a threshold from each pixel group constituting the enlarged monochrome image A step of converting into a binarized second image including a core portion of the pit, and extracting a portion where both images overlap from the obtained first image and second image and converting the same into a binarized third image. Since the method includes the steps of obtaining and counting the independent figures included in the third image and calculating the dislocation pit density by using the counted numerical values as the number of dislocation pits, the method includes the steps of: Has the effect of a dislocation pit density can be accurately measured without being influenced by the overlap of flatness and dislocations pit surface. Further, since this measuring method can be implemented by image processing and its arithmetic processing, it has an effect that it can be applied to automatic measurement of dislocation pit density.

【図面の簡単な説明】 【図1】GaP(111)エッチング面の明視野照明に
よる反射型顕微鏡の拡大モノクロ(白黒)画像図。 【図2】図1における拡大画像の転位ピットに濃淡の基
準を合わせた二値化画像図。 【図3】表面平坦度が悪くまた転位ピットの重なりのあ
るウェーハのエッチング面の明視野照明による反射型顕
微鏡の拡大モノクロ画像図。 【図4】図3における拡大画像の転位ピットの芯部分に
濃淡の基準を合わせた二値化画像(二値化第二画像)
図。 【図5】図3における拡大画像の転位ピットの輪郭部分
に濃淡の基準を合わせた二値化画像(二値化第一画像)
図。 【図6】図4と図5の各二値化画像から両画像が重なる
部分を抽出して得られた二値化画像(二値化第三画像)
図。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is an enlarged monochrome (black and white) image diagram of a reflection microscope with bright field illumination of a GaP (111) etched surface. 2 is a binarized image diagram in which dislocation pits of the enlarged image in FIG. FIG. 3 is an enlarged monochrome image diagram of a reflection microscope by bright-field illumination of an etched surface of a wafer having poor surface flatness and overlapping dislocation pits. 4 is a binarized image (binary second image) in which the core of the dislocation pit of the enlarged image in FIG.
FIG. 5 is a binarized image (a first binarized image) in which the contour of a dislocation pit of the enlarged image in FIG.
FIG. FIG. 6 is a binarized image (binary third image) obtained by extracting a portion where both images overlap from each of the binarized images of FIGS. 4 and 5;
FIG.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Fターム(参考) 2F065 AA47 AA49 CC19 FF04 FF10 FF51 JJ26 PP24 QQ04 QQ06 QQ24 QQ31 QQ33 SS02 2G051 AA51 AB02 CA03 CA04 CA11 EA11 EB01 EB02 ED07 FA10 2G052 AA13 AD32 EB11 EC14 GA32 4M106 AA01 CB20 DH50 DJ14 DJ15 DJ19 DJ20 DJ21 5B057 AA03 CA01 CA08 CA12 CA16 CB02 CB06 CB12 CB16 CE12 DB02 DB06 DB09 DC04 DC32   ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page    F term (reference) 2F065 AA47 AA49 CC19 FF04 FF10                       FF51 JJ26 PP24 QQ04 QQ06                       QQ24 QQ31 QQ33 SS02                 2G051 AA51 AB02 CA03 CA04 CA11                       EA11 EB01 EB02 ED07 FA10                 2G052 AA13 AD32 EB11 EC14 GA32                 4M106 AA01 CB20 DH50 DJ14 DJ15                       DJ19 DJ20 DJ21                 5B057 AA03 CA01 CA08 CA12 CA16                       CB02 CB06 CB12 CB16 CE12                       DB02 DB06 DB09 DC04 DC32

Claims (1)

【特許請求の範囲】 【請求項1】化合物半導体ウェーハの結晶面をエッチン
グ処理して結晶の転位を露出させると共に、エッチング
処理された上記結晶面の拡大画像から転位ピット密度を
測定する化合物半導体ウェーハにおける転位ピット密度
の測定方法において、 エッチング処理された上記結晶面の拡大モノクロ画像を
得る工程と、この拡大モノクロ画像を構成する各画素群
から閾値となる第一基準濃度より高濃度もしくは低濃度
を有する画素を抽出して転位ピットの輪郭部分が含まれ
た二値化第一画像に変換する工程と、上記拡大モノクロ
画像を構成する各画素群から閾値となる第二基準濃度よ
り高濃度もしくは低濃度を有する画素を抽出して転位ピ
ットの芯部分が含まれた二値化第二画像に変換する工程
と、得られた第一画像および第二画像から両画像が重な
る部分を抽出して二値化第三画像に変換しこの第三画像
に含まれる独立図形を求めてこれを計数する工程と、計
数された数値を転位ピット数として転位ピット密度を求
める工程、の各工程を有することを特徴とする化合物半
導体ウェーハにおける転位ピット密度の測定方法。
Claims: 1. A compound semiconductor wafer for etching a crystal plane of a compound semiconductor wafer to expose crystal dislocations and measuring a dislocation pit density from an enlarged image of the etched crystal plane. In the method for measuring the dislocation pit density in the above, a step of obtaining an enlarged monochrome image of the crystal face subjected to the etching treatment, and a step of obtaining a density higher or lower than a first reference density as a threshold value from each pixel group constituting the enlarged monochrome image Extracting pixels having the contours of the dislocation pits and converting them into a binarized first image, and a higher or lower density than a second reference density as a threshold from each pixel group constituting the enlarged monochrome image. A step of extracting a pixel having a density and converting it to a binarized second image including a core portion of a dislocation pit, and the obtained first image and A step of extracting a portion where both images overlap from the two images, converting the image into a binarized third image, obtaining an independent figure included in the third image, and counting the number; and displacing the counted number as the number of dislocation pits. A method for measuring a dislocation pit density in a compound semiconductor wafer, comprising the steps of: determining a pit density.
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