JP2004363223A - Equipment, system, method, and program for defect inspection - Google Patents

Equipment, system, method, and program for defect inspection Download PDF

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JP2004363223A JP2003157852A JP2003157852A JP2004363223A JP 2004363223 A JP2004363223 A JP 2004363223A JP 2003157852 A JP2003157852 A JP 2003157852A JP 2003157852 A JP2003157852 A JP 2003157852A JP 2004363223 A JP2004363223 A JP 2004363223A
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defect
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Takuya Onami
拓也 大浪
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To effectively form a recipe for extracting defect of semiconductor. <P>SOLUTION: On the basis of comparison result of image data observed by an SEM 3 with a reference pattern memorized in a reference pattern memory 6, correction of defect extracted by a defect detecting apparatus 1 is judged. Selection of recipes A-N is performed based on matching ratio of the correction of the defect extracted by the defect detecting apparatus 1. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は欠陥検査装置、欠陥検査システム、欠陥検査方法および欠陥検査プログラムに関し、特に、欠陥検査に用いられるレシピの作成方法に適用して好適なものである。
【0002】
【従来の技術】
従来の欠陥検査装置では、例えば、特許文献1に開示されているように、寸法測定機能、パターン欠陥検査機能およびレビュー機能をSEM(走査型電子顕微鏡)に持たせることにより、欠陥検査の効率化を図る方法が行われている。
【0003】
【特許文献1】
特開平2000−252332号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の欠陥検査装置では、抽出された欠陥のレビューを行いながら、欠陥を抽出するためのレシピを人手で調整する必要があり、欠陥抽出の効率が悪いという問題があった。
そこで、本発明の目的は、欠陥を抽出するためのレシピを効率よく作成することが可能な欠陥検査装置、欠陥検査システム、欠陥検査方法および欠陥検査プログラムを提供することである。
【0005】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明の一態様に係る欠陥検査装置によれば、所定のレシピに基づいて検出された欠陥データを取得する欠陥データ取得手段と、前記欠陥データに基づいて、走査型電子顕微鏡による画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定する欠陥判定手段と、前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するマッチング率算出手段と、前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの選択を行うレシピ選択手段とを備えることを特徴とする。
【0006】
これにより、欠陥の正誤の判定結果をレシピの選択に反映させることが可能となる。このため、人手を煩わせることなく、欠陥を正しく抽出するためのレシピを生成することが可能となり、欠陥検査の効率化を図ることが可能となる。
また、本発明の一態様に係る欠陥検査装置によれば、前記マッチング率が規定値以下の場合、前記欠陥データ取得手段は、異なるレシピで検出された欠陥データを取得することを特徴とする。
【0007】
これにより、欠陥が誤って抽出される頻度が大きい場合、欠陥が正しく抽出される頻度が大きくなるようにレシピを変更することが可能となる。このため、人手を煩わせることなく、レシピの最適化を図ることが可能となり、欠陥検査の効率化を図りつつ、欠陥検査の精度を向上させることが可能となる。
また、本発明の一態様に係る欠陥検査装置によれば、前記欠陥判定手段は、欠陥をカテゴリ別に分類する欠陥分類手段を備え、前記マッチング率算出手段は、前記カテゴリ別に前記欠陥の正誤のマッチング率を算出し、前記レシピ選択手段は、前記カテゴリ別にレシピの選択を行うことを特徴とする。
【0008】
これにより、カテゴリ別に最適なレシピを選択することが可能となり、レシピの作成精度を向上させることが可能となるとともに、重要な欠陥のみを抽出することが可能なレシピを効率よく作成することが可能となる。
また、本発明の一態様に係る欠陥検査システムによれば、複数のレシピが設けられた欠陥検出装置と、前記欠陥検出装置所定で検出された欠陥データを取得する欠陥データ取得手段と、前記欠陥データに基づいて、走査型電子顕微鏡による画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定する欠陥判定手段と、前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するマッチング率算出手段と、前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記欠陥検出装置にけるレシピの選択を行うレシピ選択手段とを備えることを特徴とする。
【0009】
これにより、欠陥の正誤の判定結果をレシピの選択に反映させることが可能となる。このため、人手を煩わせることなく、複数のレシピの中から欠陥を正しく抽出するための最適なレシピを選択することが可能となり、欠陥検査の効率化を図ることが可能となる。
また、本発明の一態様に係る欠陥検査方法によれば、所定のレシピに基づいて検出された欠陥データを取得するステップと、前記欠陥データに基づいて、走査型電子顕微鏡による画像データを取得するステップと、前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定するステップと、前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するステップと、前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの選択を行うステップとを備えることを特徴とする。
【0010】
これにより、人手を煩わせることなく、欠陥の正誤の判定結果をレシピの選択に反映させることが可能となり、欠陥を正しく抽出するためのレシピを効率よく生成することが可能となる。
また、本発明の一態様に係る欠陥検査方法によれば、所定のレシピに基づいて半導体ウェハの欠陥を検出するステップと、前記欠陥検出結果に基づいて、前記半導体ウェハの画像データを走査型電子顕微鏡にて取得するステップと、前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定するステップと、前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するステップと、前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの校正を行うステップとを備えることを特徴とする。
【0011】
これにより、半導体ウェハの欠陥の正誤の判定結果をレシピの生成に反映させることが可能となる。このため、人手を煩わせることなく、欠陥が正しく抽出されるようにレシピを校正することが可能となり、半導体ウェハの欠陥検査を効率よく行うことが可能となる。
また、本発明の一態様に係る欠陥検査プログラムによれば、所定のレシピに基づいて検出された欠陥データを取得するステップと、前記欠陥検出結果に基づいて、前記半導体ウェハを走査型電子顕微鏡にて観測するステップと、前記走査型電子顕微鏡にて観測された画像パターンと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定するステップと、前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するステップと、前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの選択を行うステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0012】
これにより、欠陥検査プログラムをコンピュータに実行させることで、欠陥の正誤の判定結果をレシピの選択に反映させることが可能となり、人手を煩わせることなく、欠陥を正しく抽出するためのレシピを効率よく生成することが可能となる。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態に係る欠陥検査装置および欠陥検査方法について図面を参照しながら説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査システムの構成を示すブロック図である。
【0014】
図1において、欠陥検出装置1にはレシピ格納部2が設けられ、レシピ格納部2には、半導体ウェハ上の欠陥を抽出するための複数のレシピA〜Nが格納されている。ここで、レシピA〜Nには、半導体ウェハ上の欠陥を抽出するための条件が記述され、レシピA〜Nに記述される条件としては、例えば、ピクセルサイズ、フォーカス、あるいは欠陥と認識するしきい値などを挙げることができる。
【0015】
そして、欠陥検出装置1は、レシピ格納部2に格納されているレシピA〜Nに基づいて半導体ウェハの検査を行うことにより、半導体ウェハ上の欠陥を抽出する。なお、欠陥検出装置1としては、例えば、光学式またはレーザ式を用いることができ、光学式では、光学式顕微鏡による半導体ウェハ上の観測結果に基づいて、半導体ウェハ上の欠陥の位置を特定することができる。また、レーザ式では、半導体ウェハ上をレーザ走査した時の散乱光の判定結果に基づいて、半導体ウェハ上の欠陥の位置を特定することができる。
【0016】
一方、SEM3には、欠陥データ取得部4、欠陥判定部5、参照パターン記憶部6、マッチング評価部7およびレシピ選択部8が設けられ、SEM3は、通信回線9を介して欠陥検出装置1と接続されている。
ここで、欠陥データ取得部4は、レシピA〜Nに基づいて検出された欠陥データを欠陥検出装置1から取得する。なお、欠陥データには、半導体ウェハ上の欠陥位置を示す情報を含むことができる。欠陥判定部5は、SEM3にて観測された画像データと、参照パターン記憶部6に記憶されている参照パターンとの比較結果に基づいて、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤を判定する。参照パターン記憶部6は、真の欠陥に対応した欠陥パターンを記憶する。マッチング評価部7は、欠陥判定部5で判定された欠陥の正誤の判定結果に基づいて、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤のマッチング率を算出する。レシピ選択部8は、マッチング評価部7で算出された欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、レシピA〜Nの選択を行う。
【0017】
なお、欠陥判定部5は、欠陥をカテゴリ別に分類する欠陥自動分類(ADC:Auto Defects Classify)機能を持つことができる。ここで、欠陥のカテゴリとしては、例えば、パターン欠陥、異物、変色およびスクラッチなどを挙げることができる。
図2は、図1の欠陥検査装置の動作を示すフローチャートである。
【0018】
図2において、欠陥検出装置1は、レシピ格納部2に格納されているレシピA〜Nに基づいて半導体ウェハの検査を行い、半導体ウェハ上の欠陥位置を特定する欠陥データをSEM3に送る。そして、半導体ウェハ上の欠陥の位置情報がSEM3に送られると、欠陥データ取得部4は、レシピA〜Nに基づいて検出された欠陥データを取得する(ステップS1)。
【0019】
次に、SEM3は、欠陥データ取得部4が欠陥データを取得すると、欠陥データで指定される半導体ウェハ上の領域を観測する(ステップS2)。そして、欠陥判定部5は、SEM3にて観測された画像パターンと、参照パターン記憶部6に記憶されている参照パターンとを比較することにより、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤を判定する(ステップS3)。ここで、欠陥判定部5は、ADC機能を用いることにより、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤をカテゴリ別に判定することができる。
【0020】
そして、マッチング評価部7は、欠陥判定部5で判定された欠陥の正誤の判定結果に基づいて、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤のマッチング率を算出する(ステップS4)。なお、マッチング評価部7は、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤のマッチング率をテゴリ別に算出するようにしてもよい。
そして、レシピ選択部8は、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤のマッチング率が規定値を超える場合、今回のレシピA〜Nを最適なレシピとして選択する(ステップS6)。なお、マッチング率は、例えば、85%〜98%の範囲内に設定することができる。
【0021】
一方、マッチング評価部7は、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤のマッチング率が規定値以下の場合、今回とは異なるレシピA〜Nに基づいて半導体ウェハの検査を欠陥検出装置1に行わせ、異なるレシピA〜Nで検出された欠陥データを欠陥データ取得部4に取得させる(ステップS7)。そして、マッチング評価部7は、欠陥検出装置1で抽出された欠陥の正誤のマッチング率が規定値を超えるまで以上の処理を繰り返すことにより、レシピ選択部8に最適なレシピA〜Nを選択させる。
【0022】
これにより、人手を煩わせることなく、欠陥を正しく抽出するためのレシピA〜Nを生成することが可能となり、半導体ウェハの欠陥検査の効率化を図ることが可能となる。
なお、レシピ選択部8は、カテゴリ別に最適なレシピA〜Nを選択するようにしてもよく、これにより、レシピA〜Nの作成精度を向上させることが可能となるとともに、重要な欠陥のみを抽出することが可能なレシピA〜Nを効率よく作成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】一実施形態に係る欠陥検査システムの構成を示すブロック図。
【図2】図1の欠陥検査装置の動作を示すフローチャート。
【符号の説明】
1 欠陥検出装置、2 レシピ格納部、3 走査型電子顕微鏡、4 欠陥データ取得部、5 欠陥判定部、6 参照パターン記憶部、7 マッチング評価部、8 レシピ選択部、9 通信回線
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a defect inspection apparatus, a defect inspection system, a defect inspection method, and a defect inspection program, and is particularly suitable for application to a method of creating a recipe used for defect inspection.
[0002]
[Prior art]
In a conventional defect inspection apparatus, for example, as disclosed in Patent Literature 1, by providing a SEM (scanning electron microscope) with a dimension measurement function, a pattern defect inspection function, and a review function, the efficiency of defect inspection is improved. A method has been implemented.
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-252332
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional defect inspection apparatus, it is necessary to manually adjust the recipe for extracting the defects while reviewing the extracted defects, which has a problem that the efficiency of defect extraction is low.
Accordingly, an object of the present invention is to provide a defect inspection apparatus, a defect inspection system, a defect inspection method, and a defect inspection program that can efficiently create a recipe for extracting a defect.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
According to one embodiment of the present invention, there is provided a defect inspection apparatus configured to acquire defect data detected based on a predetermined recipe. Image data acquisition means for acquiring image data by a scanning electron microscope; defect determination means for determining whether a defect specified by the defect data is correct based on a comparison result between the image data and a reference pattern; A matching ratio calculating unit that calculates a matching ratio of the defect based on the correctness of the defect, and a recipe selecting unit that selects the recipe based on the matching ratio of the defect. Features.
[0006]
This makes it possible to reflect the result of determining whether the defect is correct or incorrect in the selection of the recipe. For this reason, it is possible to generate a recipe for correctly extracting a defect without troublesome labor, and to improve the efficiency of the defect inspection.
Further, according to the defect inspection apparatus of one aspect of the present invention, when the matching ratio is equal to or less than a specified value, the defect data acquiring unit acquires defect data detected by a different recipe.
[0007]
Thus, when the frequency of erroneously extracting defects is high, the recipe can be changed so that the frequency of correctly extracting defects increases. For this reason, it is possible to optimize the recipe without labor and to improve the accuracy of the defect inspection while improving the efficiency of the defect inspection.
Further, according to the defect inspection apparatus according to an aspect of the present invention, the defect determination unit includes a defect classification unit that classifies the defect by category, and the matching ratio calculation unit includes: A rate is calculated, and the recipe selection means selects a recipe for each of the categories.
[0008]
This makes it possible to select the optimal recipe for each category, improve the accuracy of recipe creation, and efficiently create recipes that can extract only important defects It becomes.
Further, according to the defect inspection system according to one aspect of the present invention, a defect detection device provided with a plurality of recipes, a defect data acquisition unit configured to acquire defect data detected by the defect detection device, Image data acquisition means for acquiring image data by a scanning electron microscope based on data; and defect determination for judging correctness of a defect specified by the defect data based on a comparison result between the image data and a reference pattern. Means, a matching rate calculating means for calculating a correct / false matching rate of the defect based on the determination result of the correctness of the defect, and selection of a recipe in the defect detecting apparatus based on the correct / false matching rate of the defect. And a recipe selecting means for performing the following.
[0009]
This makes it possible to reflect the result of determining whether the defect is correct or incorrect in the selection of the recipe. For this reason, it is possible to select an optimal recipe for correctly extracting a defect from a plurality of recipes without troublesome labor, and to improve the efficiency of defect inspection.
According to the defect inspection method of one aspect of the present invention, the step of acquiring defect data detected based on a predetermined recipe and the step of acquiring image data by a scanning electron microscope based on the defect data Determining whether the defect specified by the defect data is correct based on a result of the comparison between the image data and the reference pattern; and performing matching of the defect based on the result of determining whether the defect is correct. A step of calculating a ratio, and a step of selecting the recipe based on a matching ratio of correctness of the defect.
[0010]
As a result, it is possible to reflect the determination result of the correctness of the defect on the selection of the recipe without troublesome operation, and it is possible to efficiently generate the recipe for correctly extracting the defect.
Further, according to the defect inspection method of one aspect of the present invention, a step of detecting a defect of the semiconductor wafer based on a predetermined recipe, and a step of scanning the image data of the semiconductor wafer based on the defect detection result with a scanning electronic device Acquiring with a microscope, determining the correctness of a defect specified by the defect data based on a comparison result between the image data and a reference pattern, and determining whether the defect is correct or incorrect based on the determination result of the defect. The method is characterized by comprising a step of calculating a correct / error matching rate of the defect, and a step of calibrating the recipe based on the correct / false matching rate of the defect.
[0011]
As a result, it is possible to reflect the determination result of the correctness of the defect of the semiconductor wafer in the generation of the recipe. For this reason, it is possible to calibrate the recipe so that the defect is correctly extracted without troublesome labor, and it is possible to efficiently perform the defect inspection of the semiconductor wafer.
Further, according to the defect inspection program according to one aspect of the present invention, a step of acquiring defect data detected based on a predetermined recipe, and, based on the defect detection result, the semiconductor wafer is scanned by a scanning electron microscope. Determining the correctness of the defect specified by the defect data based on a comparison result between the image pattern and the reference pattern observed by the scanning electron microscope. The computer is configured to execute a step of calculating a correct / incorrect matching rate of the defect based on the determination result and a step of selecting the recipe based on the correct / incorrect rate of the defect.
[0012]
This makes it possible for the computer to execute the defect inspection program so that the result of determining whether or not a defect is correct can be reflected in the selection of a recipe. Can be generated.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, a defect inspection apparatus and a defect inspection method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a defect inspection system according to one embodiment of the present invention.
[0014]
In FIG. 1, a recipe storage unit 2 is provided in a defect detection device 1, and a plurality of recipes A to N for extracting defects on a semiconductor wafer are stored in the recipe storage unit 2. Here, the conditions for extracting defects on the semiconductor wafer are described in the recipes A to N, and the conditions described in the recipes A to N include, for example, a pixel size, a focus, and a defect. Thresholds and the like can be mentioned.
[0015]
Then, the defect detection device 1 extracts defects on the semiconductor wafer by inspecting the semiconductor wafer based on the recipes A to N stored in the recipe storage unit 2. In addition, as the defect detection device 1, for example, an optical type or a laser type can be used. In the optical type, the position of a defect on a semiconductor wafer is specified based on the observation result on the semiconductor wafer by an optical microscope. be able to. Further, in the laser method, the position of a defect on a semiconductor wafer can be specified based on the determination result of scattered light when laser scanning is performed on the semiconductor wafer.
[0016]
On the other hand, the SEM 3 is provided with a defect data acquisition unit 4, a defect determination unit 5, a reference pattern storage unit 6, a matching evaluation unit 7, and a recipe selection unit 8, and the SEM 3 communicates with the defect detection device 1 via a communication line 9. It is connected.
Here, the defect data acquisition unit 4 acquires the defect data detected based on the recipes A to N from the defect detection device 1. The defect data can include information indicating a defect position on the semiconductor wafer. The defect determination unit 5 determines the correctness of a defect extracted by the defect detection device 1 based on a comparison result between the image data observed by the SEM 3 and the reference pattern stored in the reference pattern storage unit 6. . The reference pattern storage unit 6 stores a defect pattern corresponding to a true defect. The matching evaluation unit 7 calculates a true / false matching rate of the defect extracted by the defect detection device 1 based on the defect determination result of the defect determined by the defect determination unit 5. The recipe selection unit 8 selects recipes A to N based on the correct / false matching rate of the defect calculated by the matching evaluation unit 7.
[0017]
The defect determination unit 5 can have an automatic defect classification (ADC) function for classifying defects by category. Here, examples of the defect category include a pattern defect, a foreign substance, discoloration, and scratch.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the defect inspection apparatus of FIG.
[0018]
In FIG. 2, the defect detection device 1 inspects a semiconductor wafer based on recipes A to N stored in a recipe storage unit 2 and sends defect data specifying a defect position on the semiconductor wafer to the SEM 3. Then, when the position information of the defect on the semiconductor wafer is sent to the SEM 3, the defect data acquisition unit 4 acquires the defect data detected based on the recipes A to N (Step S1).
[0019]
Next, when the defect data acquisition unit 4 acquires the defect data, the SEM 3 observes a region on the semiconductor wafer specified by the defect data (Step S2). Then, the defect determination unit 5 determines whether the defect extracted by the defect detection device 1 is correct by comparing the image pattern observed by the SEM 3 with the reference pattern stored in the reference pattern storage unit 6. (Step S3). Here, by using the ADC function, the defect determination unit 5 can determine whether the defect extracted by the defect detection device 1 is correct or not for each category.
[0020]
Then, the matching evaluation unit 7 calculates a true / false matching rate of the defect extracted by the defect detection device 1, based on the result of the true / false determination of the defect determined by the defect determining unit 5 (step S4). Note that the matching evaluation unit 7 may calculate the correct / false matching rate of the defect extracted by the defect detection device 1 for each category.
Then, when the correct / false matching rate of the defect extracted by the defect detection device 1 exceeds the specified value, the recipe selection unit 8 selects the current recipes A to N as the optimal recipes (step S6). The matching ratio can be set, for example, within a range of 85% to 98%.
[0021]
On the other hand, when the correct / false matching rate of the defect extracted by the defect detection device 1 is equal to or less than a specified value, the matching evaluation unit 7 performs the inspection of the semiconductor wafer on the defect detection device 1 based on the recipes A to N different from the current time. The defect data detected by the different recipes A to N is obtained by the defect data obtaining unit 4 (step S7). The matching evaluation unit 7 causes the recipe selection unit 8 to select the optimal recipes A to N by repeating the above processing until the correct / false matching rate of the defect extracted by the defect detection device 1 exceeds a specified value. .
[0022]
This makes it possible to generate the recipes A to N for correctly extracting the defects without troublesome operation, and to improve the efficiency of the defect inspection of the semiconductor wafer.
Note that the recipe selection unit 8 may select the optimum recipes A to N for each category. This makes it possible to improve the accuracy of creating the recipes A to N and to remove only important defects. The recipes A to N that can be extracted can be efficiently created.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a defect inspection system according to one embodiment.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the defect inspection apparatus of FIG.
[Explanation of symbols]
1 defect detection device, 2 recipe storage unit, 3 scanning electron microscope, 4 defect data acquisition unit, 5 defect determination unit, 6 reference pattern storage unit, 7 matching evaluation unit, 8 recipe selection unit, 9 communication line

Claims (7)

所定のレシピに基づいて検出された欠陥データを取得する欠陥データ取得手段と、
前記欠陥データに基づいて、走査型電子顕微鏡による画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定する欠陥判定手段と、
前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するマッチング率算出手段と、
前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの選択を行うレシピ選択手段とを備えることを特徴とする欠陥検査装置。
Defect data acquisition means for acquiring defect data detected based on a predetermined recipe,
Image data acquisition means for acquiring image data by a scanning electron microscope based on the defect data,
A defect determination unit configured to determine whether a defect specified by the defect data is correct based on a comparison result between the image data and a reference pattern;
A matching rate calculation unit that calculates a matching rate of correctness of the defect based on the determination result of correctness of the defect;
A defect selection device for selecting the recipe based on a matching rate of the defect.
前記マッチング率が規定値以下の場合、前記欠陥データ取得手段は、異なるレシピで検出された欠陥データを取得することを特徴とする請求項1記載の欠陥検査装置。2. The defect inspection apparatus according to claim 1, wherein when the matching ratio is equal to or less than a specified value, the defect data obtaining unit obtains defect data detected by a different recipe. 前記欠陥判定手段は、欠陥をカテゴリ別に分類する欠陥分類手段を備え、
前記マッチング率算出手段は、前記カテゴリ別に前記欠陥の正誤のマッチング率を算出し、
前記レシピ選択手段は、前記カテゴリ別にレシピの選択を行うことを特徴とする請求項1または2記載の欠陥検査装置。
The defect determination unit includes a defect classification unit that classifies defects by category,
The matching rate calculating means calculates a correct / false matching rate of the defect for each category,
The defect inspection apparatus according to claim 1, wherein the recipe selection unit selects a recipe for each of the categories.
複数のレシピが設けられた欠陥検出装置と、
前記欠陥検出装置所定で検出された欠陥データを取得する欠陥データ取得手段と、
前記欠陥データに基づいて、走査型電子顕微鏡による画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定する欠陥判定手段と、
前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するマッチング率算出手段と、
前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記欠陥検出装置にけるレシピの選択を行うレシピ選択手段とを備えることを特徴とする欠陥検査システム。
A defect detection device provided with a plurality of recipes,
Defect data acquisition means for acquiring defect data detected by the defect detection device predetermined;
Image data acquisition means for acquiring image data by a scanning electron microscope based on the defect data,
A defect determination unit configured to determine whether a defect specified by the defect data is correct based on a comparison result between the image data and a reference pattern;
A matching rate calculation unit that calculates a matching rate of correctness of the defect based on the determination result of correctness of the defect;
A defect inspection system, comprising: a recipe selection unit that selects a recipe in the defect detection device based on a matching rate of the defect.
所定のレシピに基づいて検出された欠陥データを取得するステップと、
前記欠陥データに基づいて、走査型電子顕微鏡による画像データを取得するステップと、
前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定するステップと、
前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するステップと、
前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの選択を行うステップとを備えることを特徴とする欠陥検査方法。
Obtaining defect data detected based on a predetermined recipe;
Based on the defect data, obtaining image data by a scanning electron microscope,
Determining whether the defect specified by the defect data is correct or not, based on a comparison result between the image data and a reference pattern;
A step of calculating a matching rate of correctness of the defect based on the determination result of correctness of the defect;
A step of selecting the recipe based on a matching rate of correctness of the defect.
所定のレシピに基づいて半導体ウェハの欠陥を検出するステップと、
前記欠陥検出結果に基づいて、前記半導体ウェハを走査型電子顕微鏡にて観測するステップと、
前記走査型電子顕微鏡にて観測された画像パターンと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定するステップと、
前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するステップと、
前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの校正を行うステップとを備えることを特徴とする欠陥検査方法。
Detecting a defect in the semiconductor wafer based on a predetermined recipe;
Observing the semiconductor wafer with a scanning electron microscope based on the defect detection result,
Based on a comparison result between the image pattern and the reference pattern observed by the scanning electron microscope, determining the correctness of the defect specified by the defect data,
A step of calculating a matching rate of correctness of the defect based on the determination result of correctness of the defect;
Performing a calibration of the recipe based on a matching ratio of correctness of the defect.
所定のレシピに基づいて検出された欠陥データを取得するステップと、
前記欠陥データに基づいて、走査型電子顕微鏡による画像データを取得するステップと、
前記画像データと参照パターンとの比較結果に基づいて、前記欠陥データにより特定される欠陥の正誤を判定するステップと、
前記欠陥の正誤の判定結果に基づいて、前記欠陥の正誤のマッチング率を算出するステップと、
前記欠陥の正誤のマッチング率に基づいて、前記レシピの選択を行うステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする欠陥検査プログラム。
Obtaining defect data detected based on a predetermined recipe;
Based on the defect data, obtaining image data by a scanning electron microscope,
Determining whether the defect specified by the defect data is correct or not, based on a comparison result between the image data and a reference pattern;
A step of calculating a matching rate of correctness of the defect based on the determination result of correctness of the defect;
A step of selecting the recipe based on the correct / incorrect matching ratio of the defect.
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