JP2005056907A - Method for managing image data and image data service system - Google Patents

Method for managing image data and image data service system Download PDF

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JP2005056907A JP2003205920A JP2003205920A JP2005056907A JP 2005056907 A JP2005056907 A JP 2005056907A JP 2003205920 A JP2003205920 A JP 2003205920A JP 2003205920 A JP2003205920 A JP 2003205920A JP 2005056907 A JP2005056907 A JP 2005056907A
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Akira Nakagaki
亮 中垣
Yuji Takagi
裕治 高木
Takanori Ninomiya
隆典 二宮
Aritoshi Sugimoto
有俊 杉本
Koji Isahaya
公二 諫早
Jiyunjiro Kanno
淳二郎 官野
Toru Tanabe
徹 田辺
Jun Kanamori
順 金森
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Hitachi Ltd
Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Technologies Corp
Hitachi Ltd
Hitachi High Tech Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for managing image data and an image data service system in which a semiconductor device manufacturer can sustain reliability of a client by prompt action. <P>SOLUTION: The image data service system comprises a storage device section 42 for accumulating and storing the image of a defect or a candidate of defect being transmitted at least from the review unit and the CD-SEM of a production division 20 through a communication means 30 and the feature amount (defect, or the like) of that image while imparting at least a semiconductor device ID, and a search engine section 43 for searching the defect, or the like, of a semiconductor device relative to the semiconductor device ID based on the defect, or the like, corresponding at least to the semiconductor device ID being inquired through a communication means. The image data service system is further provided with a data base center 40 for providing data of the defect, or the like, corresponding to a relevant semiconductor device searched by the search engine to a semiconductor device manufacturer, a design house or its client through a communication means. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体デバイスを製造する際、様々な製造プロセスにおいて検査装置において検出された欠陥または欠陥候補から選択された欠陥または欠陥候補についてレビュー装置や測長SEM等から得られる画像データベースを多数の半導体デバイスに亘って、且つ年単位の長期間(例えば5年〜10年)の間保存する画像データの管理方法および該画像データのサービスシステムに関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば、特開2001−156135号公報(特許文献1)に記載されているように、半導体製造プロセスにおいて、一つあるいは複数の製造工程を経たウエハに対して異物検査装置や外観検査装置により異物・欠陥の検査が行われ、該検査データを基に、自動的に異物・欠陥の拡大画像を取得する機能、即ちADR(Auto Defect Review)を有する拡大撮像装置が開発され、短時間に多量の画像が収集され、この収集された多量の画像を異物・欠陥の特徴に応じてカテゴリに分類する機能、即ちADC(Auto Defect Classification)が開発され、該ADCにより欠陥画像をカテゴリに自動分類することが知られている。即ち、特許文献1にはADCのことが記載されている。
【0003】
また、特開2003−59813号公報(特許文献2)には、露光条件の変動をモニタリングする測長SEM(Scanning Electron Microscope)について記載されている。
【0004】
また、WO97/35337号公報(特許文献3)には、検査装置から通信ネットワークを介して収集される検査情報や画像情報に基づいて、欠陥を特徴付ける要素の組み合わせによる欠陥の定義付けを行うプロセス管理システムが記載されている。
【0005】
【特許文献1】
特開2001−156135号公報
【特許文献2】
特開2003−59813号公報
【特許文献3】
WO97/35337号公報
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
半導体デバイスメーカにおいては、半導体デバイスに不良を発生させないために、半導体製造プロセスラインに検査装置やレビュー装置や解析装置等が多数導入されるようになってきている。
【0007】
例えば、垂直統合型デバイスメーカの場合、年単位で長期間(例えば5〜10年)に亘って上記検査・計測装置のモデル更新に対応した一貫した画像データベースの構築が困難であった。特に、検査・計測装置は、微細化、新プロセス導入により装置メーカが仕様等を変更(高機能化)し、画像解像度・データ出力形式が変更するなどしてモデル更新が行われる。また、画像データベースを装置メーカドリブンの変更を吸収しながらデバイスメーカ側でシステム及び運営組織を維持するにはコストがかかり過ぎることになる。さらに、同一半導体デバイスを複数の拠点で製造する場合には困難性を更に増すことになる。
【0008】
本発明の目的は、上記課題を解決して、迅速な対応による半導体デバイスメーカの顧客に対する信頼の維持を可能にした画像データの管理方法および画像データのサービスシステムを提供することにある。
【0009】
また、本発明の他の目的は、半導体デバイスメーカにおいての不良ロット若しくは不良工程の絞込みにより、顧客に対する最小補償出費を実現できるようにした画像データの管理方法および画像データのサービスシステムを提供することにある。
【0010】
また、本発明の更に他の目的は、多数の製造プロセス工程を有する多量の半導体デバイスに対して、年単位の長期間での画像データベースの一貫管理を実現した画像データの管理方法および画像データのサービスシステムを提供することにある。
【0011】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、第1の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンとを備え、該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【0012】
また、本発明は、第1の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像IDを付与して通信手段を用いて1次回答し、該1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDを基に該画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンを備え、該検索エンジンにて検索して画像IDが付与された半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記1次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【0013】
また、本発明は、第3の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDとその画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDの特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群を検索する検索エンジンとを備え、該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【0014】
また、本発明は、第3の実施の形態に対応するもので、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDとその画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDを検索して通信手段を用いて1次回答し、該1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群を検索する検索エンジンを備え、該検索エンジンにて検索して画像IDが付与された半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記1次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステムである。
【0015】
また、本発明は、第2の実施の形態に対応するもので、前記記憶装置部は、分散させたサイトで構成されることを特徴とする。
【0016】
また、本発明は、第1の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【0017】
また、本発明は、第1の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像IDを付与して1次回答する1次回答過程と、前記検索エンジンを用いて、前記1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、前記1次回答過程における1次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【0018】
また、本発明は、第3の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDと該画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDの特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群を検索する検索過程とを有し、前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【0019】
また、本発明は、第3の実施の形態に対応するもので、記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDと該画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDを検索して1次回答する1次回答過程と、前記検索エンジンを用いて、前記1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、前記1次回答過程における1次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法である。
【0020】
【発明の実施の形態】
本発明に係る実施の形態を図面を用いて説明する。
【0021】
図1に示すように、半導体デバイスメーカA社1aには、営業/技術営業部門21および開発設計部門(品質保証部門も含む)22、並びに製造部門20が有る。なお、半導体デバイスの製造については、FAB(ファンダリA〜C、…)に委託してもかまわない。その場合、半導体デバイスメーカは、営業/技術営業部門および開発設計部門(品質保証部門も含む)を持ったデザインハウスに近くなる。
【0022】
そして、製造部門20の各拠点(Fab.A,Fab.B,Fab.C,…)などの夫々には半導体デバイスの製造ラインが構築され、夫々の製造ラインには検査装置(光学式(BF(Bright Field),DF(Dark Field))、SEM式)11、レビュー装置(SEM式、光学式)12、測長SEM(CD(Critical Dimension)−SEM)13等が設置される。それぞれのサーバ10は、SEM式または光学式レビュー装置12から高解像度を有するADC処理後のSEMレビュー画像または光学レビュー画像にその画像特徴量を付加してネットワーク15を介して収集し、CD−CEM13からは、CD−SEMにより撮像された半導体ウエハ上のゲート部や配線の画像と、画像処理により計算したその形状を特徴付ける画像特徴量(ゲート部や配線の幅・傾斜角など形状を表現する数値データ)を付加し,ネットワーク15を介して収集するように構成される。なお、CD−SEMで撮像された配線の断面信号ファイルから、その断面形状の幅、傾斜角などを数値情報として算出する手法を、以降では、MPPC(Multiple Parameter Profile Characterization)と呼ぶことにする。欠陥または欠陥候補の画像特徴量としては、大きさ(面積、回転対称軸方向の長さ、X軸およびY軸方向への投影長さ)、明るさ(濃淡値:階調値)、形状、テクスチャなどがある。勿論、検査装置11から得られるリアルタイムADC画像は、基本的には、レビュー画像および測長画像をレビュー装置およびCD−SEMで取り込む欠陥または欠陥候補を選択するための粗い画像であるが、高速に検査できるためサンプリングされるウエハの枚数が非常に多いため、レビュー装置およびCD−SEMで取り込まれなかった欠陥または欠陥候補の画像が得られていることになる。そこで、各サーバ10は、検査装置11から多量に得られるリアルタイムADC画像から所望のものを選択して、レビュー画像に添付するかたち(階層的にする)で収集することも可能となる。このように、リアルタイムADC画像は粗い画像データではあるが、情報量として増やすことが可能となる。
【0023】
そして、各サーバ10は、収集したレビュー画像および測長画像の「画像+画像特徴量」を、図7(a)に示す、デバイスID、製造年月日、デバイス製品名、デバイスの品種、検査・計測工程、および製造FAB等の画像ID情報を添付してインターネット30を介して一貫管理するデータセンタ40内のA社専用のサーバ40aに送信し、ディスクアレイ等の記憶装置42aに蓄積されることになる。なお、検査装置11、レビュー装置12、CD−SEM13、および上記画像ID情報などは、PC16によって管理される。各サーバ10とA社専用のサーバ41aとの間は、暗号化技術により、セキュリティが確保されることになる。また、レビュー装置12からは工程毎に、ロット毎に、デバイスの品種毎に、多量の「レビュー画像+その画像特徴量」が取得され、CD−SEM13からも工程毎に、ロット毎に、デバイスの品種毎に、多量の「測長画像+その特徴量」が取得されるため、サーバ10は画像圧縮等を施して高速通信を利用してインターネット(通信手段)30を介してA社専用のサーバ41aのディスクアレイ等の記憶装置42aに蓄積することになる。画像圧縮としては、連続して似たような画像を取得するので、MPEGのような画像間の差分をとる圧縮法が考えられる。また、A社1aの製造部門20においては、レビュー装置12及びCD−SEM13とサーバ10との接続IFおよび「画像+その画像特徴量」のデータ構造を標準化する必要が有る。
【0024】
さらに、半導体デバイスメーカB社1bの製造部門20からも、セキュリティが確保された状態で、A社1aと同様に、インターネット(通信手段)30を介してB社専用のサーバ41bに送信されてディスクアレイ等の記憶装置42bに蓄積されることになる。
【0025】
さらに、半導体デバイスメーカC社1cの製造部門20からも、セキュリティが確保された状態で、インターネット30を介してB社専用のサーバ41cに送信されてディスクアレイ等の記憶装置42cに蓄積されることになる。
【0026】
当然、データセンタ40内において、各社ごとのデータは、暗号化技術に似た多数のカギをかけることによって、互いにセキュリティを保つことが可能となる。
【0027】
更に、半導体デバイスメーカ各社の製造部門から「画像+画像特徴量」を画像取得工程情報とともに画像DBセンタ40の各社の専用サーバ41に送信して各社専用の記憶装置42に蓄積する方法について、図5および図6を用いて説明する。即ち、1ウエハに関して画像を取得する装置としては、検査装置(光学式(BF,DF)、SEM式)11と、レビュー装置(SEM式、光学式)12、CD−SEM13、分析装置(質量分析、分光分析)等が考えられる。特に、サーバ10は、レビュー装置12からはADC処理後の高解像度を有するSEMレビュー画像および光学レビュー画像を収集し、CD−SEM13からは高解像度を有する測長画像を収集することになる。
【0028】
また、上記装置により1ウエハに関して画像が取得される機会としては、[拡散工程(ゲート)、容量工程(キャパシタ、コンタクトホール)、配線工程(Al配線、Cu配線、low−k膜)、…]*[成膜後、現像後、エッチング後、…]の組み合わせとなる。例えば、拡散工程でのゲート形状、ゲート寸法は、成膜・エッチング後となる。
【0029】
さらに、1ウエハ(1ロット・1デバイス)に関して複数の[画像+その画像特徴量]が取得される。
【0030】
さらに、レビューSEMおよび測長SEM(CD−SEM)によって図6に示す画像が取得されることになる。レビューSEMの場合は、▲1▼致命欠陥、▲2▼非致命欠陥、▲3▼擬似欠陥の欠陥画像とその画像特徴量となる。測長SEMの場合は、▲4▼寸法、▲5▼断面形状情報(MPPC,3D技術)、▲6▼露光状態(MPPC)の実回路パターン画像とその画像特徴量、および▲7▼工程診断TEG、信頼性TEGなどの外観のTEG画像とその画像特徴量となる。それ故に、半導体デバイスメーカは、データセンタ40からは半導体プロセスにフォーカスした[画像+画像特徴量]の検索が可能となる。
【0031】
これら取得された[▲1▼〜▲7▼の画像+▲1▼〜▲7▼の現象にフォーカスした画像特徴量]がデバイスID,画像取得工程等とともにデータセンタ40の記憶装置42にDBとして保存されることになる。
【0032】
以上説明したように、データセンタ30には、半導体デバイスメーカ各社が長期間(例えば5年〜10年)の間製造し続け、顧客に販売した多量の半導体デバイスについて、品種、プロセス工程単位、および少なくともロット単位に得られる[▲1▼〜▲7▼の画像+▲1▼〜▲7▼の現象にフォーカスした画像特徴量]が蓄積されることになる。保存期間が5〜6年程度であれば、画像圧縮させなくても、記憶装置42の記憶容量は、1拠点あたり100TB程度で蓄積することが可能となる。
画像圧縮を施せば、1拠点あたりの記憶容量を少なくすることが可能となる。
【0033】
次に、半導体デバイスメーカ(デザインハウスも含む)が、製造した半導体デバイスを販売した顧客から長期間経過後の半導体デバイスの品質(例えば故障等のクレームも含む)についての問い合わせまたは要求に対する解析および解析結果の報告(補償も含む)について、図2および図3を用いて説明する。
【0034】
[ワークフロー1]
まず、図2に示す第1の実施例について説明する。
【0035】
半導体デバイスメーカの営業/技術営業部門21は、長期間経過後に顧客からの販売した半導体デバイスについての品質(故障等のクレームも含む)についての問い合わせまたは要求があると、開発設計部門(品質保証部門も含む)22は、品質を調査する箇所(例えば故障箇所)を確認し、図2および図3に示すように品質を調査する(例えば故障、欠陥)デバイスのID(チップID(品種)、ウエハID、ロットID、製造年月日等)を抽出する。
【0036】
(1−1)半導体デバイスメーカは、開発設計部門22等から上記デバイスIDで、インターネット30を介してデータセンタ(DBセンタ)40の専用サーバ41に問い合わせ(S1)を行う。記憶装置42に記憶された画像DB内での管理のために[画像+その画像特徴量]にはデバイスIDに対応した画像ID情報が付与されている。
【0037】
(1−2)DBセンタ40で、記憶装置42に記憶されたデータベースから上記問い合わせデバイスIDについての画像データを検索し、デバイスメーカ1に1次回答として返送する。
【0038】
即ち、専用サーバ41は、高能率・高速検索可能な検索エンジン43により、図7(b)に示すように、問い合わせ(S1)のデバイスIDと同じデバイスIDのデータがある場合には、該デバイスIDに対応する図8に示すような一連の画像とその画像特徴量を検索し(S2)、インターネット30を介して開発設計部門22または製造部門20の専用PC17に1次回答を行う(S3)。図8では、デバイスIDを製造した際の工程毎に検査・測定されたレビュー画像・測長SEM画像を示す。当然、画像に画像特徴量が添付されることになる。図9には、検索キーによって検索された欠陥画像とその時の比較画像である参照画像とを並べて示す。参照画像とは、欠陥画像内においてその欠陥の位置を特定するために用いる欠陥画像と同部位の良品(つまり欠陥が全く無い)画像のことである。
この参照画像と欠陥画像を引き算することにより差異がある部分を欠陥位置として特定することができる。半導体ウエハの製造工程では、ウエハ上にチップを規則的に配列させて製造することが一般的であり、ある欠陥部位に対する参照画像を取得する差異には、チップ内の位置が同一である他のチップ(例えば隣のチップ)を撮像することが通常行われる。
【0039】
もし、専用サーバ41は、検索エンジン43により、図7(b)に示すように、問い合わせ(S1)のデバイスIDと同じデバイスIDのデータがない場合には、製品名で限定し、製造年月日で近い物を代替1次回答としてインターネット30を介して開発設計部門22または製造部門20の専用PC17に行う。
【0040】
(1−3)次に、デバイスメーカ側で、返送された画像を閲覧して、着目する製造工程等を指定する。即ち、専用PC17は、問題画像(図8では測長SEM工程C)を選択し、該選択された画像ID(その画像特徴量も把握できていることになる。)情報に取得工程の限定を付けてDBセンタ40へ、選択された画像IDに基づく類似画像検索問い合わせ(S4)を行う。
【0041】
(1−4)DBセンタ40で、デバイスメーカ側より指定された製造工程のみを対象として、類似する画像及びデバイスIDを検索エンジン43を用いて検索する。即ち、DBセンタ40の専用サーバ41は、デバイスメーカ側で選択された画像ID(画像取得工程も含む)等に基づく類似画像検索問い合わせ(S4)を基に、高能率・高速検索可能な検索エンジン43を用いて、同一製品および同一画像取得工程を対象に、上記画像IDの画像特徴量に類似する画像特徴量をもった画像ID情報およびそのデバイスIDを検索する(S5)。
【0042】
(1−5)上記検索された結果をDBセンタ40からデバイスメーカ1に送付する。即ち、DBセンタ40の専用サーバ41は、上記検索された類似する画像特徴量をもった画像ID情報およびそのデバイスIDを取得し(S6)、インターネット30を介して開発設計部門22または製造部門20の専用PC17に送信する(S7)。
【0043】
なお、検索エンジン43による高速な画像検索法としては、欠陥の画像特徴量空間を使用する方法がある。図13には、欠陥の種類と欠陥特徴量空間を用いた画像検索とその時の検索正解率とを示す。欠陥の種類(カテゴリ)としては、大異物、電位コントラスト変化、小異物、下層ブリッジ等を示す。本図では、各画像に撮像された欠陥データを明るさ、大きさ、欠陥テクスチャなどからなる数十個の特徴量で表現した結果作成される特徴量空間を、主成分分析などの統計手法を用いて次元圧縮した3次元空間を示している。図中の1つの点が一つの画像に対応する。ここで、画像特徴量の類似度を、特徴量空間における欠陥の距離とすれば、ある入力画像が与えられた時に、その画像と特徴量空間における距離が近い画像を検索することで画像検索が行える。このような次元圧縮された空間を用いることで、類似する画像特徴量を持った画像ID情報およびそのデバイスIDを高速に検索することができる。
【0044】
図10には、関連画像リスト(基本形)と可視化のデータ表示の例を示す。関連画像リストの基本形としては、画像、デバイスID、製造年月日、画像特徴量の類似性などからなる。データ表示の例としては、画像特徴量の類似度と製造年月日との関係、画像特徴量の類似度とデバイスIDとの関係、画像特徴量の類似度と画像との関係となる。具体的には、類似度XX以上の製造期間、類似度XX以上のデバイスID、類似度XXの画像一覧表示、類似度[XX,YY]区間の画像一覧表示となる。
【0045】
その結果、デバイスメーカは、顧客から問い合わせまたは要求があった品質を調査する(例えば故障)デバイスと関連性の高いデバイスIDとその画像とが取得することが可能となり、顧客に迅速に調査報告(画像を添付した形)を提出することが可能となる。
【0046】
また、デバイスメーカは、顧客から問い合わせまたは要求があった品質を調査する(例えば故障、欠陥)デバイスと関連性の高いデバイスIDとその画像とが取得することが可能となり、不良ロット若しくは不良工程の絞込みが可能となり、その結果として、顧客に対する最小補償出費を実現できる。
【0047】
[ワークフロー2]
次に、図3に示す第2の実施例について説明する。
【0048】
(2−1)デバイスメーカ1が欠陥若しくは故障デバイスのIDをDBセンタ40に問い合わせる。
【0049】
(2−2)DBセンタ40で、データベースから上記問い合わせのあったデバイスIDについての画像データを検索する。
【0050】
(2−3)DBセンタ40で上記検索された画像データに類似する画像及びそのデバイスIDを検索する。
【0051】
(2−4)上記(2−2)及び(2−3)の検索結果をDBセンタ40からデバイスメーカ1に送付する。
【0052】
上記第2の実施例において、図2に示す第1の実施例と相違する点は、DBセンタ40の専用サーバ41は、データベースから上記問い合わせのあったデバイスIDについての画像データを検索する。次に、DBセンタ40の専用サーバ41は、上記検索された画像データに類似する画像及びそのデバイスIDを検索する。即ち、専用サーバ41は、問い合わせのあったデバイスIDの画像特徴量を基に、高能率・高速検索可能な検索エンジン43を用いて、同一製品を対象にして類似する画像特徴量をもった類似データ(関連性の高いデータ)を検索し(S8)、該検索された類似する画像特徴量をもった画像ID情報およびそのデバイスIDを取得する(S6)ことにある。また、1次回答(S3)は、デバイスメーカに提示するだけである。
【0053】
以上説明したように、第1及び第2の実施例によれば、デバイスメーカは、長期間経過後、顧客から所望の半導体デバイスに対する品質(故障も含む)調査依頼に対して、上記所望の半導体デバイスと関連性の高いデバイスIDとその画像とを迅速に取得することが可能となり、その結果として迅速に顧客に調査報告(画像を添付した形)を提出することが可能となる。
【0054】
また、レビュー装置12やCD−SEM13からもサーバ10を介してDBセンタ40にアクセスして画像を検索することが可能である。
【0055】
また、DBセンタ40において蓄積した[画像+画像特徴量]は、レビュー装置12やCD−SEM13等から得られるものであるため、この[画像+画像特徴量]の管理は、上記装置メーカが行うのが都合が良い。
【0056】
また、DBセンタ40に画像データを長期間の間蓄積して保存するサービスおよび検索サービスをする会社は、これらのサービスに要する費用をデバイスメーカあるいはその顧客に請求することも可能となる。
【0057】
[ワークフロー3]
次に、図4に示す第3の実施例について説明する。
【0058】
(3−1)デバイスメーカ1が欠陥デバイス(故障デバイスも含む)のIDをDBセンタ40に問い合わせる(S1)。
【0059】
(3−2)DBセンタ40で、データベースから、上記問い合わせのあったデバイスIDを基に複数の欠陥デバイスについての画像データを検索し(S2)、デバイスメーカ1に1次回答する(S3)。
【0060】
(3−3)デバイスメーカ1は、上記S3によって得られた画像データを解析するために必要なデータの要求(ここでは、仮に1.5次要求と呼ぶ。)を行う(S9)。
【0061】
例えば、デバイスメーカ1は、上記S3の検索結果である欠陥品デバイスの画像群の何が良品デバイスと異なるのかを調べることで問題工程若しくは問題不良モードを知ろうとするので、「欠陥品デバイスと同じデバイスを製造した期間内において、不良が発生していない時期(その半導体デバイスが搭載された製品のユーザから不具合に関するクレームが起きていない時期)を指定し、その時期に製造されたデバイスの画像データを送付するように、この1.5次要求を、DBセンタ40に対して行う。この良品の製造時期というのは、顧客メーカから取得可能である。つまり、その型番のデバイスの供給を開始してから、クレームが多発するまでの期間は良品デバイスが製造されていたと考えることができる。
【0062】
(3−4)DBセンタ40において、デバイスメーカ1からの1.5次要求に従い所定の画像データを収集し、デバイスメーカ1に対して返送する(S10)。その際、欠陥デバイス画像との類似性評価値結果もデバイスメーカ1に送付する。
【0063】
DBセンタ40では、1.5次要求に従い、ある時期のデバイスの画像データを検索し、デバイスメーカ1に返送する。この際、収集したデータベースのみを返送するのではなく、収集した画像群の中に、上記S3の検索結果(つまり欠陥デバイスの画像データ)と類似するデータがどの程度含まれるかを計算した、類似性評価結果も送付する。
【0064】
例えば、上記S3の検索結果において、10工程の画像データがあると仮定する。1.5次要求により良品生産時期のデバイスについての複数デバイスの画像データセットが得られるが、それにも同様に10工程の画像データがある。そして、工程毎(つまり10個の工程毎)に、欠陥品デバイスの画像データ群に含まれる画像に類似している(関連している)良品デバイスの画像データ群に含まれる画像の数を調べる。類似性の評価については、特徴量空間(図13)における距離を用いる。予め定めた閾値よりも、特徴量空間における距離が小さい場合には、2つの画像が類似していることになる。これにより、欠陥品デバイスの各画像データについて、それと類似している画像が、良品デバイスの画像データにどの程度含まれていたのかが分かる。
【0065】
図14が送付されるデータのイメージを示したものである。ここでは工程1から工程10までのデータについて、それぞれの欠陥に類似するデータが、どの程度含まれているかが記される。ここで各欠陥についてカテゴリが付されている。これにより、例えば特徴量空間におけるクラスタリングにより求めることができる。類似する欠陥は、特徴量空間において密集する(クラスタを形成する)傾向があるので、特徴量空間における各点同士の距離がある閾値より小さい場合、同一クラスタとみなすことにより、クラスタを検出することができる。そして各カテゴリに属する各欠陥についてそのIDとその欠陥に類似する良品画像の数が記される。これらのデータから、カテゴリ毎に、欠陥品デバイスにおける同一カテゴリの欠陥の和とその欠陥に類似する良品デバイスの画像数を比較したのが下段の棒グラフである。この例では、カテゴリ1については、良品デバイスにおける数も欠陥デバイスにおける数もほぼ同じで特に差が見られなかったのに対し、カテゴリ2は、その欠陥は良品デバイスではほとんど見られなかったことを意味する。この結果より、この工程のカテゴリ2の欠陥に着目して以降の検索を行えば効率が良くなることが予測される。もちろんこの表示において、いずれのカテゴリにおいても欠陥デバイスと良品デバイスとで差がなければその工程は着目する必要がないことを意味する。
【0066】
(3−5)デバイスメーカ1において、1.5次要求に対する返信結果(良品画像及び/若しくは欠陥/良品画像の類似性評価データ)を用いて、着目する工程等(問題工程/検索範囲指示)を選択してDBセンタ40に回答する(S11)。
【0067】
デバイスメーカ1では、欠陥デバイスに見受けられる欠陥画像のうち良品デバイス製造時に見られないものがある工程を探し、その欠陥モード(カテゴリ)に着目することになる。
【0068】
(3−6)DBセンタ40で、デバイスメーカ側により上記S11で指定された工程等のみを対象として、着目する欠陥モード(カテゴリ)の画像に類似する画像及びデバイスIDを検索する(S12)。その際、不良品デバイスを製造した時点の前後に製造されたデバイスIDを対象とする。
【0069】
上記S11により良品デバイスと不良品デバイスとの違いをみるために着目すべき工程が絞り込まれているので、次に知りたいのは、その違いが、どの時期に発生したのか?(その発生がなくなったとすれば)どの時期で無くなったのか?ということになる。そこで、その不良品デバイスの製造時点の前後に製造されたデータを検索対象としてデータ検索を行う。検索する期間については、デバイスメーカ1からの指示(S11)において、例えば前後1ケ月間、前後半年間などと指定することが可能である。
【0070】
(3−7)DBセンタ40からS6の検索結果及び時系列の類似度評価データをデバイスメーカ1に送付する(S13)。
【0071】
DBセンタ40では、2次の要求に従い、指定された期間内のデータを対象としてデバイスの画像データを検索し、デバイスメーカ1に返送する。この際、収集したデータベースのみを返送するのではなく、収集した画像群の中に、上記S2及びS3の検索結果(つまり欠陥品デバイスの画像データ)と類似する(関連する)データがどの程度含まれるかを計算した、類似性評価結果も送付する。この類似性評価の指標は、ステップS10におけるものと同じように計算する。この結果、指定の期間内における注目工程において、欠陥品デバイスにおいて見られた欠陥モード(カテゴリ)が観察された数を時系列でみることが可能である。
【0072】
図15がこのデータのイメージを示したものである。この実施例では、棒グラフの一つが1週間を意味しており、その1週間に、着目工程を通過したデバイスにおける、欠陥品デバイスに存在する欠陥モードと類似する欠陥の推移を示している。この例では、欠陥品デバイス(故障品デバイス)が製造された時点の前12週間から後5週間において、欠陥の発生が顕著に見られる様子を示している。
【0073】
また、図16はCD−SEM13で測定したゲート配線のCD(Critical Dimension)値に基づいて不良品デバイスが発生した時期を推定する実施例を示す。
CD−SEM13において測定する半導体デバイスのゲート長はそれがトランジスタの性能に影響することが知られており、CD−SEM13で定期的にウエハ内の複数チップの一定のポイントを観察し、その画像からゲート長(CD値)を求めておくことで、そのトレンドをみることが可能である。先ほどの結果画像の実施例では、画像特徴量として欠陥の明るさなどを数値化したデータを用いて画像検索を行っていたが、CD−SEMの場合はその撮像画像から計算したゲートプロファイルから同様に画像特徴量を計算し、その画像特徴量を用いてデータの検索を行うことができる。図16は、欠陥品デバイスのゲート作成工程の前後における、デバイスのゲート長(CD値)の(例えば一週間の)平均値を時系列に並べたものである。これにより欠陥品デバイス(故障品デバイス)の製造の前9週と後2週では、そのCD値がそれ以外の区間における値に比べて低くなっていることが分かる。このような異常デバイスの区間は、あらかじめ定めたCD値に対するしきい値との比較により特定することが可能である。なお、CD−SEMはレビュー装置と違い、定期的な定点観測に使われることから、図16のようなトレンドを表示するために、ステップS6において画像検索を経る必要は必ずしも無い。
【0074】
この後に、デバイスメーカ1では、S13において取得した結果を元に対応策を検討することになる。そこでは、S13の返信結果に含まれる、類似性評価の指標値を時間方向に辿っていくことにより、どの時点で今回の欠陥を引き起こした問題が発生したのか?、それがどこの時点まで続いたのか?を確認できれば、その問題を含むと思われるデバイスを、リスクがあるデバイスと定義付け、それらの回収を行うことが可能となります。S13の結果、そのような問題があると思われる不良モードが複数あれば、それら全てに関係するデバイスがリスクのあるデバイスとみなすことも可能である。もし、問題になっているデバイスが現在を生産中でありその問題が依然として発生している様ならば、現在のプロセスにフィードバックすることも可能となる。
【0075】
次に、実施例のバリエーションについて説明する。即ち、上記ワークフロー3と、上記ワークフロー1、2の実施例をベースとすると各種の実施例のバリエーションが考えられる。
【0076】
[欠陥品デバイスが複数個ある場合]
デバイスメーカ1からDBセンタ40へのはじめの問い合わせ(1次問い合わせ)のトリガとなる欠陥品デバイスが複数個ある場合が考えられる。これは出荷後に不具合が発生するデバイスが1つに限られないからである。この場合、デバイスメーカ1における問題工程の判断(ワークフロー3のS12やワークフロー1のS5)は、複数の欠陥品デバイスから得られるデータを比較した上でなされることになるが、これ以外については、上述のワークフローに違いは発生しないと考える。
【0077】
また、DBセンタ40への入力(問い合わせ)を、モジュール品と考えこともできる。即ち、本発明に係る半導体デバイスとしては当然モジュール品も含むことになる。これは、デバイスメーカから顧客に出荷した半導体デバイスが、複数個の半導体部品を組み合わせたもの(一つの基板に複数個のデバイスを実装したもの)と考えられるので、上記欠陥品デバイスが複数個ある場合と同様に考えられる。
【0078】
[欠陥情報のさらなる絞込み]
上記ワークフロー3では、デバイスメーカ1から指示された製造工程や、デバイス製造時期で検索対象を絞った後に、画像データの特徴量を用いた検索を行う実施例を記載したが、実運用では、これのみに限定されるものでない。つまり、デバイスメーカ側で、他になんらかの情報があればさらにデータを絞り込むことが可能である。例えば、あるデバイス出荷時の電気特性検査である特徴が見られた(トランジスタの閾値電圧が、規定範囲内ではあるもののやや低めに出ている等)データのみを検索対象とすることも考えられる。このような絞込みに用いる条件としては、プロセスで用いた材料(成膜工程ならばその膜材料)や製造装置(同一工程で複数の製造装置を用いている場合には、その号機番号)などが考えられる。
【0079】
[ウエハ後工程への適用]
ここまでの説明では、ウエハの前工程(ウエハ上に回路パターンを形成する工程)のみを考えたが、ウエハの後工程(チップ裁断、パッケージングなど)においても同様の考え方ができる。この場合の画像データとは、後工程にて行う外観検査(パッケージングやリード線部の外観検査)での画像データを想定することになる。また、ワイヤボンディング(チップの端子部にワイヤを取り付ける工程)では、画像を用いた位置決めを行うため、その位置決めに用いた画像データを保存しておくことも可能である。
【0080】
次に、本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第2の実施の形態について図11を用いて説明する。図11に示す構成は、DBセンタ40において、仮想DB45としてDBサイト45a〜45dを分散させた場合を示す。
【0081】
次に、本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第3の実施の形態について図12を用いて説明する。図12に示す構成は、DBセンタ40に、欠陥若しくは欠陥候補の画像IDを添付した画像特徴量のみを蓄積して長期間保存する場合を示すものである。そのため、レビュー装置12やCD−SEM13等で得られる画像は、製造部門の各拠点にある画像DB18に蓄積して長期間保存しておくことになる。このように構成することによって、DBセンタ40での記憶容量を低減することが可能となる。反面、デバイスメーカが画像DB18を長期間に亘って管理する必要が生じることになる。
【0082】
【発明の効果】
本発明によれば、半導体製造ラインに設置されたレビュー装置やCD−SEM等から得られる画像データを長期間の間蓄積して保存し、必要とする半導体デバイスに関連性の高い半導体デバイスの画像を検索できるようにしたことにより、長期間経過後でも半導体デバイスの品質に関する情報の半導体デバイスメーカの顧客への提供を迅速にできるようにして顧客への信頼を維持することが可能となる効果を奏する。
【0083】
また、本発明によれば、半導体デバイスメーカにおいての不良ロット若しくは不良工程の絞込みにより、顧客に対する最小補償出費を実現することが可能となる。
【0084】
また、本発明によれば、多数の製造プロセス工程を有する多量の半導体デバイスに対して、年単位の長期間での画像データベースの一貫管理を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第1の実施の形態を示した概略構成図である。
【図2】図1に示す画像データベースの一貫管理システムにおける画像検索の問い合わせと回答の流れおよび品質情報が必要とする半導体デバイスと関連性の高い半導体デバイス情報とその検査画像を取得方法の第1の実施例を説明するための図である。
【図3】図1に示す画像データベースの一貫管理システムにおける画像検索の問い合わせと回答の流れおよび品質情報が必要とする半導体デバイスと関連性の高い半導体デバイス情報とその検査画像を取得方法の第2の実施例を説明するための図である。
【図4】図1に示す画像データベースの一貫管理システムにおける画像検索の問い合わせと回答の流れおよび品質情報が必要とする半導体デバイスと関連性の高い半導体デバイス情報とその検査画像を取得方法の第3の実施例を説明するための図である。
【図5】本発明に係るDBセンタに保存する、半導体製造プロセスに設置された画像を取得する装置や画像が取得される工程に関するデータの内容を説明するための図である。
【図6】本発明に係るDBセンタに保存する、レビュー装置やCD−SEM等から取得される画像データの内容を説明するための図である。
【図7】(a)は本発明に係るDBセンタに保存するデータの内容を示す図、(b)は同じデバイスIDのデータ有/無により1次回答の仕方の違いを説明するための図である。
【図8】本発明に係る問い合わせに対する1次回答画像の一実施例を示す図である。
【図9】検索キーにより検索されて表示された検索結果の画像とそのとき比較された参照画像とを示す図である。
【図10】本発明に係る関連画像を提示する方法の一実施例を説明するための図である。
【図11】本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第2の実施の形態を示した概略構成図である。
【図12】本発明に係る半導体デバイスメーカの製造部門において検査される画像データベースの一貫管理システムの第3の実施の形態を示した概略構成図である。
【図13】本発明に係る検索エンジンの一実施例であるパターン認識型を説明するための図で、欠陥の種類と欠陥特徴量空間を用いた画像検索とその時の検索正解率とを示す図である。
【図14】本発明に係る工程1から工程10までのデータについて、カテゴリが付されたそれぞれの欠陥に類似するデータが、どの程度含まれているかを示すイメージを示した図である。
【図15】本発明に係る指定の期間内における注目工程において、欠陥品デバイスにおいて見られた欠陥モード(カテゴリ)が観察された数を時系列でみることが可能なデータのイメージを示したものである。
【図16】本発明に係る欠陥品デバイスのゲート作成工程の前後における、デバイスのゲート長(CD値)の(例えば一週間の)平均値を時系列に並べたものを示す図である。
【符号の説明】
1…デバイスメーカ、10…サーバ、11…検査装置、12…レビュー装置、13…CD−SEM(測長SEM)、15…ネットワーク、16…PC、17…専用PC、18…画像DB、20…製造部門、21…営業/技術営業部門、22…開発設計部門(品質保証部門も含む)、30…インターネット(通信手段)、40…データセンタ(DBセンタ)、41a〜41c…専用サーバ、42a〜42d…記憶装置、43…検索エンジン、45…仮想DB、45a〜45d…サイト。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention provides a large number of image databases obtained from a review apparatus, a length measurement SEM, etc. for defects or defect candidates selected from defects or defect candidates detected by an inspection apparatus in various manufacturing processes when manufacturing semiconductor devices. The present invention relates to a method for managing image data stored over a semiconductor device for a long period of time (for example, 5 to 10 years) and a service system for the image data.
[0002]
[Prior art]
For example, as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-156135 (Patent Document 1), in a semiconductor manufacturing process, a foreign object / appearance inspection apparatus can be used to detect foreign matter / A defect inspection is performed, and based on the inspection data, an enlarged image pickup apparatus having a function of automatically acquiring an enlarged image of a foreign object / defect, that is, an ADR (Auto Defect Review) has been developed, and a large number of images are obtained in a short time Has been developed, and a function of classifying the collected large quantity of images into categories according to the characteristics of foreign matter / defects, that is, ADC (Auto Detect Classification) has been developed, and the ADC can automatically classify defect images into categories. Are known. That is, Patent Document 1 describes ADC.
[0003]
Japanese Patent Laid-Open No. 2003-59813 (Patent Document 2) describes a length measuring SEM (Scanning Electron Microscope) for monitoring fluctuations in exposure conditions.
[0004]
Also, WO97 / 35337 (Patent Document 3) describes a process management for defining a defect by a combination of elements characterizing a defect based on inspection information and image information collected from an inspection apparatus via a communication network. The system is described.
[0005]
[Patent Document 1]
JP 2001-156135 A
[Patent Document 2]
JP 2003-59813 A
[Patent Document 3]
WO97 / 35337
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
In semiconductor device manufacturers, in order to prevent defects in semiconductor devices, many inspection apparatuses, review apparatuses, analysis apparatuses, and the like have been introduced into semiconductor manufacturing process lines.
[0007]
For example, in the case of a vertically integrated device manufacturer, it has been difficult to construct a consistent image database corresponding to the model update of the inspection / measurement apparatus over a long period of time (for example, 5 to 10 years). In particular, the model of the inspection / measurement apparatus is updated as the equipment manufacturer changes specifications (high functionality) due to miniaturization and introduction of a new process, and the image resolution / data output format changes. In addition, it is too expensive to maintain the system and operating organization on the device manufacturer side while absorbing the device manufacturer-driven changes in the image database. Furthermore, when the same semiconductor device is manufactured at a plurality of bases, the difficulty is further increased.
[0008]
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an image data management method and an image data service system that can solve the above-mentioned problems and can maintain the trust of a semiconductor device manufacturer customer by quick response.
[0009]
Another object of the present invention is to provide an image data management method and an image data service system capable of realizing a minimum compensation expense for a customer by narrowing down a defective lot or a defective process in a semiconductor device manufacturer. It is in.
[0010]
Still another object of the present invention is to provide an image data management method and image data management method that realizes consistent management of an image database over a long period of time for a large number of semiconductor devices having a large number of manufacturing process steps. To provide a service system.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention corresponds to the first embodiment, and is a defect or defect candidate transmitted from at least a review apparatus and a CD-SEM of a semiconductor device manufacturing department via a communication means. And a storage device that stores and stores at least a semiconductor device ID by assigning at least a semiconductor device ID and an image of a defect or defect candidate image corresponding to at least the semiconductor device ID inquired via the communication means A search engine that searches for an image group of defects or defect candidates corresponding to the semiconductor device related to the semiconductor device ID based on the feature amount, and the defect corresponding to the related semiconductor device searched by the search engine or Defect candidate image group data via communication means to semiconductor device manufacturer or design house or A service system of the image data, characterized in that customers provided with a database center to perform the service offered.
[0012]
Further, the present invention corresponds to the first embodiment, and an image of a defect or a defect candidate transmitted from at least a review device and a CD-SEM of a semiconductor device manufacturing department via a communication means and the image of the image. An image of a defect or a defect candidate corresponding to the semiconductor device ID based on at least the semiconductor device ID inquired through the communication means, and a storage device unit that accumulates and stores the feature amount with at least a semiconductor device ID. And at least an image ID is assigned and a primary answer is made using a communication means, and an image corresponding to the image ID is obtained based on at least the image ID obtained using the communication means as a selection result of the primary answer. A search engine for searching for a defect or a defect candidate image group corresponding to a related semiconductor device based on a feature amount; The image of the defect or defect candidate corresponding to the semiconductor device ID to which the image ID is assigned by searching is provided to the semiconductor device manufacturer or design house or its customer via the communication means as the primary answer, and the search engine A database center is provided for providing a service by providing image data of a defect or defect candidate corresponding to a related semiconductor device searched to a semiconductor device manufacturer or a design house or its customer via communication means. This is an image data service system.
[0013]
Further, the present invention corresponds to the third embodiment, and the image ID of the defect or defect candidate transmitted from at least the review apparatus and the CD-SEM of the semiconductor device manufacturing department via the communication means and the image thereof. A storage unit that stores and stores at least a semiconductor device ID by assigning at least a semiconductor device ID and a feature amount of an image ID of a defect or defect candidate corresponding to at least the semiconductor device ID inquired through the communication unit And a search engine for searching for a defect or defect candidate image ID group corresponding to the semiconductor device related to the semiconductor device ID, and the defect or defect candidate corresponding to the related semiconductor device searched by the search engine The data of the image ID group of the semiconductor device manufacturer or the design house via the communication means A service system of the image data, characterized in that customers provided with a database center to perform the service offered.
[0014]
Further, the present invention corresponds to the third embodiment, and the image ID of the defect or defect candidate transmitted from at least the review apparatus and the CD-SEM of the semiconductor device manufacturing department via the communication means and the image thereof. A storage unit that stores and stores at least a semiconductor device ID with an ID feature amount, and a defect or a defect candidate corresponding to the semiconductor device ID based on at least the semiconductor device ID inquired through the communication unit To the associated semiconductor device based on at least the feature quantity of the image corresponding to the image ID obtained by using the communication means as the primary answer selection result. A search engine for searching for a corresponding defect or defect candidate image ID group is provided, and an image ID is assigned by searching the search engine. The image ID of the defect or defect candidate corresponding to the semiconductor device ID is provided to the semiconductor device manufacturer or design house or its customer via the communication means as the primary answer, and the related semiconductor device searched by the search engine is provided. An image data service system comprising a database center for providing a service by providing data of a corresponding defect or defect candidate image ID group to a semiconductor device manufacturer or a design house or its customer via communication means is there.
[0015]
In addition, the present invention corresponds to the second embodiment, and the storage device unit is composed of distributed sites.
[0016]
The present invention also corresponds to the first embodiment, and is a method for managing image data using a database center including a storage device unit and a search engine. The storage device unit includes a semiconductor device. A storage process for storing and storing at least a semiconductor device ID with at least a semiconductor device ID and an image of a defect or a defect candidate transmitted from at least a review apparatus and a CD-SEM of a manufacturing department via a communication unit; The defect or defect corresponding to the semiconductor device related to the semiconductor device ID based on the feature amount of the defect or defect candidate image corresponding to at least the semiconductor device ID inquired through the communication means using the search engine A search process for searching for candidate image groups, and corresponding to the related semiconductor device searched in the search process. It is a method of managing image data and providing a defect or a data image group of the defect candidate via the communication means to the semiconductor device manufacturer or design house, or the customer.
[0017]
The present invention also corresponds to the first embodiment, and is a method for managing image data using a database center including a storage device unit and a search engine. The storage device unit includes a semiconductor device. A storage process for storing and storing at least a semiconductor device ID with at least a semiconductor device ID and an image of a defect or a defect candidate transmitted from at least a review apparatus and a CD-SEM of a manufacturing department via a communication unit; The search engine is used to search for an image of a defect or a defect candidate corresponding to the semiconductor device ID based on at least the semiconductor device ID inquired through the communication means, and at least an image ID is assigned to the primary answer. And at least obtained using communication means as the selection result of the primary answer using the search engine. A search process for searching for an image group of defects or defect candidates corresponding to a semiconductor device based on a feature quantity of an image corresponding to an image ID, and the primary answer in the primary answer process is transmitted via communication means. The data of the defect or defect candidate image group corresponding to the related semiconductor device searched in the search process is provided to the semiconductor device manufacturer or design house or its customer via the communication means. Or it is the management method of the image data characterized by providing to the customer.
[0018]
Further, the present invention corresponds to the third embodiment, and is a method for managing image data using a database center including a storage device unit and a search engine, and the storage device unit includes a semiconductor device. Storage that stores and accumulates at least a semiconductor device ID and an image ID of a defect or defect candidate and a feature amount of the image ID transmitted from at least a review apparatus and a CD-SEM of a manufacturing department via a communication unit Corresponding to the semiconductor device related to the semiconductor device ID based on the process and the feature amount of the defect ID or defect candidate image ID corresponding to the semiconductor device ID inquired through the communication means using the search engine A search process for searching for a defect or defect candidate image ID group, and the related semiconductor searched in the search process It is a method of managing image data and providing data of an image ID group corresponding defects or defect candidates via the communication means to the semiconductor device manufacturer or design house or a customer device.
[0019]
Further, the present invention corresponds to the third embodiment, and is a method for managing image data using a database center including a storage device unit and a search engine, and the storage device unit includes a semiconductor device. Storage that stores and accumulates at least a semiconductor device ID and an image ID of a defect or defect candidate and a feature amount of the image ID transmitted from at least a review apparatus and a CD-SEM of a manufacturing department via a communication unit And a primary answer in which a search is made for a defect or a defect candidate image ID corresponding to the semiconductor device ID based on at least the semiconductor device ID inquired through the communication means using the search engine. A process and at least an image ID obtained using the communication means as a selection result of the primary answer using the search engine. A search process for searching for an image group of defects or defect candidates corresponding to a semiconductor device related based on the feature quantity of the image, and the primary answer in the primary answer process is sent to the semiconductor device manufacturer via the communication means or Provide the design house or its customer with the image ID group data of the defect or defect candidate corresponding to the related semiconductor device searched in the search process to the semiconductor device manufacturer or the design house or customer through the communication means. An image data management method is provided.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[0021]
As shown in FIG. 1, the semiconductor device manufacturer A company 1a includes a sales / technical sales department 21, a development design department (including a quality assurance department) 22, and a manufacturing department 20. In addition, about manufacture of a semiconductor device, you may entrust FAB (foundry AC). In this case, the semiconductor device manufacturer is close to a design house having a sales / technical sales department and a development design department (including a quality assurance department).
[0022]
A semiconductor device production line is constructed at each of the bases (Fab.A, Fab.B, Fab.C,...) Of the manufacturing department 20, and an inspection apparatus (optical (BF (Bright Field), DF (Dark Field)), SEM type) 11, review device (SEM type, optical type) 12, length measuring SEM (CD (Critical Dimension) -SEM) 13 and the like are installed. Each server 10 adds the image feature amount to the SEM review image or optical review image after ADC processing having high resolution from the SEM type or optical review device 12 and collects it via the network 15, and collects it via the CD-CEM 13. From the image of the gate and wiring on the semiconductor wafer imaged by the CD-SEM and the image feature amount that characterizes the shape calculated by the image processing (numerical values expressing the shape such as the width and inclination angle of the gate and wiring) Data) is added and collected via the network 15. A method for calculating the width, inclination angle, etc. of the cross-sectional shape as numerical information from the cross-sectional signal file of the wiring imaged by the CD-SEM will be referred to as MPPC (Multiple Parameter Profile Characterization) hereinafter. As the image feature amount of the defect or defect candidate, the size (area, length in the rotational symmetry axis direction, projection length in the X-axis and Y-axis directions), brightness (gradation value: gradation value), shape, There are textures. Of course, the real-time ADC image obtained from the inspection apparatus 11 is basically a rough image for selecting a defect or a defect candidate to be captured by the review apparatus and the CD-SEM, but at a high speed. Since the number of wafers to be sampled is very large because inspection is possible, an image of a defect or defect candidate that has not been captured by the review apparatus and the CD-SEM is obtained. Therefore, each server 10 can select a desired one from real-time ADC images obtained in large quantities from the inspection apparatus 11 and collect them in a form (hierarchical) attached to a review image. As described above, the real-time ADC image is coarse image data, but can be increased as an information amount.
[0023]
Then, each server 10 displays “image + image feature quantity” of the collected review image and length measurement image, as shown in FIG. 7A, device ID, date of manufacture, device product name, device type, inspection. Attaching image ID information such as measurement process and manufacturing FAB to the server 40a dedicated to the company A in the data center 40 that is consistently managed via the Internet 30, and storing it in the storage device 42a such as a disk array It will be. Note that the inspection device 11, the review device 12, the CD-SEM 13, the image ID information, and the like are managed by the PC 16. Security is ensured between each server 10 and the server 41a dedicated to the company A by encryption technology. Further, a large amount of “review image + its image feature amount” is acquired from the review apparatus 12 for each process, for each lot, for each device type, and from the CD-SEM 13 for each process, for each lot. Since a large amount of “measurement image + its feature value” is acquired for each product type, the server 10 performs image compression or the like and uses high-speed communication for exclusive use of the company A via the Internet (communication means) 30. The data is stored in a storage device 42a such as a disk array of the server 41a. As image compression, since similar images are acquired continuously, a compression method for taking a difference between images such as MPEG can be considered. Further, in the manufacturing department 20 of the company A 1a, it is necessary to standardize the connection IF between the review apparatus 12 and the CD-SEM 13 and the server 10 and the data structure of “image + image characteristic amount”.
[0024]
Further, the manufacturing department 20 of the semiconductor device manufacturer B company 1b transmits the disk to the server 41b dedicated to the company B via the Internet (communication means) 30 in the same manner as the company A 1a in a state where security is ensured. The data is accumulated in the storage device 42b such as an array.
[0025]
Further, the manufacturing department 20 of the semiconductor device maker C company 1c is transmitted to the server 41c dedicated to the company B via the Internet 30 and stored in the storage device 42c such as a disk array in a state where security is ensured. become.
[0026]
Naturally, in the data center 40, the data for each company can be kept secure by applying a number of keys similar to the encryption technology.
[0027]
Further, a method of transmitting “image + image feature quantity” from the manufacturing department of each semiconductor device manufacturer together with the image acquisition process information to the dedicated server 41 of each company of the image DB center 40 and storing it in the storage device 42 dedicated to each company. 5 and FIG. That is, as an apparatus for acquiring an image regarding one wafer, an inspection apparatus (optical (BF, DF), SEM type) 11, a review apparatus (SEM type, optical) 12, a CD-SEM 13, an analysis apparatus (mass spectrometry) , Spectroscopic analysis) and the like. In particular, the server 10 collects an SEM review image and an optical review image having a high resolution after ADC processing from the review device 12 and collects a length measurement image having a high resolution from the CD-SEM 13.
[0028]
Also, as an opportunity to acquire an image for one wafer by the above apparatus, [diffusion process (gate), capacitance process (capacitor, contact hole), wiring process (Al wiring, Cu wiring, low-k film),...] * [After film formation, after development, after etching, etc.] For example, the gate shape and gate dimensions in the diffusion process are after film formation and etching.
[0029]
Further, a plurality of [image + its image feature amount] are acquired for one wafer (one lot / one device).
[0030]
Furthermore, the image shown in FIG. 6 is acquired by the review SEM and the length measurement SEM (CD-SEM). In the case of the review SEM, (1) a fatal defect, (2) a non-fatal defect, and (3) a pseudo defect defect image and its image feature amount. For length measurement SEM, (4) dimensions, (5) cross-sectional shape information (MPPC, 3D technology), (6) actual circuit pattern image of exposure state (MPPC) and its image features, and (7) process diagnosis The TEG image and the image feature amount of the appearance such as TEG and reliability TEG. Therefore, the semiconductor device manufacturer can search for [image + image feature quantity] focused on the semiconductor process from the data center 40.
[0031]
These acquired [images of (1) to (7) + image feature quantity focused on the phenomenon of (1) to (7)] are stored in the storage device 42 of the data center 40 as a DB together with the device ID, the image acquisition process, and the like. Will be saved.
[0032]
As described above, the data center 30 has a variety of semiconductor devices manufactured by semiconductor device manufacturers for a long period of time (for example, 5 to 10 years) and sold to customers. [Images of (1) to (7) + image feature amounts focused on the phenomena of (1) to (7)] obtained at least in units of lots are accumulated. If the storage period is about 5 to 6 years, the storage capacity of the storage device 42 can be stored at about 100 TB per site without image compression.
If image compression is performed, the storage capacity per site can be reduced.
[0033]
Next, analysis and analysis of inquiries or requests by semiconductor device manufacturers (including design houses) about the quality of semiconductor devices (including claims such as failures) after a long period of time from customers who sold manufactured semiconductor devices The result report (including compensation) will be described with reference to FIGS.
[0034]
[Workflow 1]
First, the first embodiment shown in FIG. 2 will be described.
[0035]
When a sales / technical sales department 21 of a semiconductor device manufacturer makes an inquiry or a request about the quality (including complaints such as failure) about a semiconductor device sold after a long period of time, the development design department (quality assurance department) 22) confirms a location (for example, a failure location) to be inspected for quality, and checks the quality (for example, failure, defect) as shown in FIGS. 2 and 3 for the device ID (chip ID (product type), wafer) ID, lot ID, date of manufacture, etc.) are extracted.
[0036]
(1-1) The semiconductor device manufacturer makes an inquiry (S1) to the dedicated server 41 of the data center (DB center) 40 via the Internet 30 with the device ID from the development design department 22 or the like. For the management in the image DB stored in the storage device 42, image ID information corresponding to the device ID is given to [image + its image feature quantity].
[0037]
(1-2) The DB center 40 retrieves the image data for the inquiry device ID from the database stored in the storage device 42 and returns it to the device manufacturer 1 as a primary answer.
[0038]
That is, the dedicated server 41 uses the search engine 43 capable of high-efficiency and high-speed search, as shown in FIG. 7B, when there is data with the same device ID as the device ID of the inquiry (S1), A series of images as shown in FIG. 8 corresponding to the IDs and their image feature amounts are searched (S2), and a primary answer is sent to the dedicated PC 17 of the development design department 22 or the manufacturing department 20 via the Internet 30 (S3). . FIG. 8 shows a review image / length measurement SEM image that is inspected and measured for each process when the device ID is manufactured. Naturally, the image feature amount is attached to the image. In FIG. 9, the defect image searched by the search key and the reference image which is a comparison image at that time are shown side by side. The reference image is a non-defective image (that is, there is no defect at all) in the same part as the defect image used for specifying the position of the defect in the defect image.
By subtracting the reference image and the defect image, a portion having a difference can be specified as the defect position. In the manufacturing process of a semiconductor wafer, it is common to manufacture by regularly arranging chips on the wafer. The difference in obtaining a reference image for a certain defective part is that other positions in the chip are the same. It is usual to image a chip (for example, an adjacent chip).
[0039]
If there is no data with the same device ID as the device ID of the inquiry (S1) by the search engine 43, as shown in FIG. Items close to the day are sent to the development design department 22 or the dedicated PC 17 of the manufacturing department 20 via the Internet 30 as alternative primary answers.
[0040]
(1-3) Next, the device manufacturer browses the returned image and designates a manufacturing process or the like to which attention is paid. That is, the dedicated PC 17 selects the problem image (the length measurement SEM process C in FIG. 8), and limits the acquisition process to the selected image ID (the image feature amount is also grasped). In addition, a similar image search inquiry (S4) based on the selected image ID is made to the DB center 40.
[0041]
(1-4) The DB center 40 searches for similar images and device IDs using the search engine 43 only for the manufacturing process designated by the device manufacturer. That is, the dedicated server 41 of the DB center 40 is a search engine capable of high-efficiency and high-speed search based on the similar image search inquiry (S4) based on the image ID (including the image acquisition process) selected by the device manufacturer. 43, for the same product and the same image acquisition process, image ID information having an image feature amount similar to the image feature amount of the image ID and its device ID are searched (S5).
[0042]
(1-5) The retrieved result is sent from the DB center 40 to the device manufacturer 1. That is, the dedicated server 41 of the DB center 40 acquires the searched image ID information having the similar image feature amount and its device ID (S6), and the development design department 22 or the manufacturing department 20 via the Internet 30. To the dedicated PC 17 (S7).
[0043]
As a high-speed image search method by the search engine 43, there is a method of using a defect image feature amount space. FIG. 13 shows the image search using the defect type and the defect feature amount space, and the search accuracy rate at that time. As the type (category) of the defect, large foreign matter, potential contrast change, small foreign matter, lower layer bridge, and the like are shown. In this figure, the feature space created as a result of expressing the defect data captured in each image with dozens of feature values consisting of brightness, size, defect texture, etc., is analyzed using a statistical method such as principal component analysis. A three-dimensional space that has been dimensionally compressed by using is shown. One point in the figure corresponds to one image. Here, if the similarity of the image feature amount is the distance of the defect in the feature amount space, when an input image is given, the image search is performed by searching for an image that is close to the image in the feature amount space. Yes. By using such a dimension-compressed space, image ID information having a similar image feature amount and its device ID can be searched at high speed.
[0044]
FIG. 10 shows an example of a related image list (basic form) and visualization data display. The basic form of the related image list includes an image, device ID, date of manufacture, similarity of image feature amounts, and the like. Examples of data display include the relationship between the similarity of the image feature and the date of manufacture, the relationship between the similarity of the image feature and the device ID, and the relationship between the similarity of the image feature and the image. Specifically, the manufacturing period is higher than the similarity XX, the device ID is higher than the similarity XX, the image list is displayed with the similarity XX, and the image list is displayed in the similarity [XX, YY] section.
[0045]
As a result, it becomes possible for the device manufacturer to acquire the device ID and its image that are highly relevant to the device that investigates the quality requested by the customer (for example, a failure), and quickly reports the investigation report to the customer ( It is possible to submit a form with an image attached.
[0046]
In addition, the device manufacturer can acquire the device ID and its image that are highly relevant to the device that investigates the quality requested by the customer (for example, failure or defect), and the defect lot or the defect process. As a result, it is possible to realize a minimum compensation expense for the customer.
[0047]
[Workflow 2]
Next, a second embodiment shown in FIG. 3 will be described.
[0048]
(2-1) The device manufacturer 1 inquires the DB center 40 about the ID of the defective or failed device.
[0049]
(2-2) The DB center 40 searches the database for image data for the device ID for which the inquiry has been made.
[0050]
(2-3) The DB center 40 searches for an image similar to the searched image data and its device ID.
[0051]
(2-4) The search results of (2-2) and (2-3) are sent from the DB center 40 to the device manufacturer 1.
[0052]
In the second embodiment, the difference from the first embodiment shown in FIG. 2 is that the dedicated server 41 of the DB center 40 searches the database for image data for the inquired device ID. Next, the dedicated server 41 of the DB center 40 searches for an image similar to the searched image data and its device ID. In other words, the dedicated server 41 uses the search engine 43 that can perform a high-efficiency and high-speed search based on the image feature quantity of the device ID that has been inquired, and has similar image feature quantities for the same product. Data (highly relevant data) is searched (S8), and the searched image ID information having the similar image feature quantity and its device ID are acquired (S6). The primary answer (S3) is only presented to the device manufacturer.
[0053]
As described above, according to the first and second embodiments, the device manufacturer responds to a request for a quality (including failure) survey for a desired semiconductor device from a customer after a long period of time. It becomes possible to quickly acquire a device ID and its image that are highly relevant to the device, and as a result, it is possible to quickly submit a survey report (a form with an image attached) to the customer.
[0054]
In addition, it is possible to access the DB center 40 from the review device 12 or the CD-SEM 13 via the server 10 to search for images.
[0055]
Further, since the [image + image feature value] accumulated in the DB center 40 is obtained from the review device 12, the CD-SEM 13, or the like, the [manufacturer] manages the [image + image feature value]. Is convenient.
[0056]
Further, a company that stores and stores image data in the DB center 40 for a long period of time and a search service can charge the device manufacturer or its customers for the cost required for these services.
[0057]
[Workflow 3]
Next, a third embodiment shown in FIG. 4 will be described.
[0058]
(3-1) The device manufacturer 1 inquires the DB center 40 about the ID of the defective device (including the failed device) (S1).
[0059]
(3-2) The DB center 40 retrieves image data for a plurality of defective devices from the database based on the device ID inquired from the database (S2), and makes a primary answer to the device manufacturer 1 (S3).
[0060]
(3-3) The device manufacturer 1 makes a request for data necessary for analyzing the image data obtained in S3 (here, it is called a 1.5th order request) (S9).
[0061]
For example, the device manufacturer 1 tries to know the problem process or the problem defect mode by examining what is different from the non-defective device in the image group of the defective device that is the search result of S3. Specify the time when a defect does not occur within the period during which the device was manufactured (the time when the user of the product in which the semiconductor device is mounted has no complaint about the defect), and the image data of the device manufactured at that time This 1.5th order request is made to the DB center 40. The production time of the non-defective product can be acquired from the customer manufacturer, that is, the supply of the device of the model number is started. From then on, it can be considered that good devices were manufactured during the period until many claims were made.
[0062]
(3-4) The DB center 40 collects predetermined image data according to the 1.5th order request from the device manufacturer 1 and returns it to the device manufacturer 1 (S10). At that time, the similarity evaluation value result with the defective device image is also sent to the device manufacturer 1.
[0063]
In accordance with the 1.5th order request, the DB center 40 searches for image data of a device at a certain time and returns it to the device manufacturer 1. At this time, instead of returning only the collected database, it is calculated by calculating how much data similar to the search result of S3 (that is, the image data of the defective device) is included in the collected image group. The results of sex evaluation will also be sent.
[0064]
For example, it is assumed that there are 10 steps of image data in the search result of S3. A 1.5-order request provides an image data set of a plurality of devices for devices in good production time, and there are also 10 steps of image data. Then, for each process (that is, every 10 processes), the number of images included in the image data group of the non-defective device similar to (related to) the image included in the image data group of the defective product device is checked. . For the evaluation of similarity, the distance in the feature amount space (FIG. 13) is used. When the distance in the feature amount space is smaller than a predetermined threshold value, the two images are similar. As a result, for each image data of the defective device, it can be understood how much the image similar to that is included in the image data of the non-defective device.
[0065]
FIG. 14 shows an image of data to be sent. Here, the data from step 1 to step 10 indicates how much data similar to each defect is included. Here, a category is assigned to each defect. Thereby, it can obtain | require, for example by clustering in the feature-value space. Since similar defects tend to be dense (form clusters) in the feature space, if the distance between each point in the feature space is smaller than a certain threshold, the cluster is detected by considering it as the same cluster. Can do. For each defect belonging to each category, the ID and the number of non-defective images similar to the defect are recorded. From these data, the lower bar graph compares the sum of the defects in the same category in the defective device and the number of non-defective device images similar to the defect for each category. In this example, for category 1, the number of non-defective devices is almost the same as the number of defective devices, and there is no particular difference, whereas category 2 shows that the defects are hardly seen in non-defective devices. means. From this result, it is predicted that the efficiency will be improved if the subsequent search is performed focusing on the category 2 defect in this process. Of course, in this display, if there is no difference between a defective device and a non-defective device in any category, it means that the process does not need attention.
[0066]
(3-5) In the device manufacturer 1, using the return result (good image and / or defect / non-defective image similarity evaluation data) for the 1.5th request, the process to be focused on (problem process / search range instruction) Is selected and answered to the DB center 40 (S11).
[0067]
The device manufacturer 1 searches for a process having a defect image that can be found in a defective device and that is not found when manufacturing a non-defective device, and pays attention to the defect mode (category).
[0068]
(3-6) The DB center 40 searches for an image and a device ID similar to the image of the target defect mode (category) only for the process specified in S11 by the device manufacturer side (S12). At that time, device IDs manufactured before and after the defective device is manufactured are targeted.
[0069]
Since the steps to be noted are narrowed down in order to see the difference between the non-defective device and the defective device by the above S11, what time do you want to know next when did the difference occur? When did it go away (if that happened)? It turns out that. Therefore, a data search is performed using data manufactured before and after the defective device is manufactured as a search target. The search period can be designated as, for example, one month before or after, or the first half of the year in the instruction (S11) from the device manufacturer 1.
[0070]
(3-7) The search result of S6 and the time series similarity evaluation data are sent from the DB center 40 to the device manufacturer 1 (S13).
[0071]
In accordance with the secondary request, the DB center 40 searches for device image data for data within a specified period, and returns it to the device manufacturer 1. At this time, rather than returning only the collected database, the collected image group includes how much data is similar (related) to the search results of S2 and S3 (that is, the image data of the defective device). Also send the similarity evaluation result calculated. The similarity evaluation index is calculated in the same manner as in step S10. As a result, the number of observed defect modes (categories) observed in the defective device can be viewed in time series in the target process within the designated period.
[0072]
FIG. 15 shows an image of this data. In this example, one of the bar graphs means one week, and the transition of defects similar to the defect mode existing in the defective product device in the device that has passed the target process is shown in the one week. In this example, it is shown that the occurrence of defects is remarkably seen from 12 weeks before and 5 weeks after the defective device (failed device) is manufactured.
[0073]
FIG. 16 shows an embodiment in which the time when a defective device is generated is estimated based on the CD (Critical Dimension) value of the gate wiring measured by the CD-SEM 13.
It is known that the gate length of the semiconductor device measured in the CD-SEM 13 affects the performance of the transistor. The CD-SEM 13 periodically observes certain points of a plurality of chips in the wafer, and from the image. By determining the gate length (CD value), it is possible to see the trend. In the previous example of the result image, the image search is performed using the data obtained by digitizing the brightness of the defect as the image feature amount. However, in the case of the CD-SEM, the same is performed from the gate profile calculated from the captured image. The image feature amount can be calculated, and data search can be performed using the image feature amount. FIG. 16 shows the average values (for example, for one week) of the gate length (CD value) of the device before and after the gate creation process of the defective device in time series. Thus, it can be seen that the CD value is lower than the values in the other sections in the 9 weeks before and 2 weeks after the manufacture of the defective device (failed device). Such an abnormal device section can be specified by comparison with a threshold value for a predetermined CD value. Since the CD-SEM is used for regular fixed-point observation unlike the review device, it is not always necessary to perform an image search in step S6 in order to display the trend as shown in FIG.
[0074]
Thereafter, the device manufacturer 1 examines a countermeasure based on the result obtained in S13. Then, by tracing the index value of similarity evaluation included in the reply result of S13 in the time direction, at which point did the problem causing the current defect occur? And where did it last? If it can be confirmed, it is possible to define a device that seems to contain the problem as a risky device and collect them. As a result of S13, if there are a plurality of failure modes that are considered to have such a problem, it is also possible to regard devices related to all of them as risky devices. If the device in question is currently in production and the problem still appears, it can be fed back into the current process.
[0075]
Next, variations of the embodiment will be described. That is, if the workflow 3 and the workflows 1 and 2 are used as a base, variations of various embodiments can be considered.
[0076]
[If there are multiple defective devices]
There may be a case where there are a plurality of defective devices that trigger the first inquiry (primary inquiry) from the device manufacturer 1 to the DB center 40. This is because the number of devices in which defects occur after shipment is not limited to one. In this case, the determination of the problem process in the device manufacturer 1 (S12 in the workflow 3 or S5 in the workflow 1) is made after comparing data obtained from a plurality of defective devices. I don't think there will be any difference in the above workflow.
[0077]
Further, the input (inquiry) to the DB center 40 can be considered as a module product. That is, the semiconductor device according to the present invention naturally includes a module product. This is because a semiconductor device shipped from a device manufacturer to a customer is considered to be a combination of a plurality of semiconductor components (a plurality of devices mounted on one substrate), and thus there are a plurality of defective devices. Like the case.
[0078]
[Further refine defect information]
In the workflow 3 described above, an example is described in which the search is performed using the feature amount of the image data after the search target is narrowed down by the manufacturing process instructed by the device manufacturer 1 or the device manufacturing time. It is not limited to only. In other words, the device manufacturer can further narrow down the data if there is any other information. For example, it may be possible to search only for data in which a characteristic that is an electrical characteristic inspection at the time of shipment of a certain device is seen (eg, the threshold voltage of a transistor is within a specified range but is slightly lower). The conditions used for such narrowing down include the material used in the process (the film material in the case of a film forming process) and the manufacturing equipment (if a plurality of manufacturing equipment are used in the same process, the machine number). Conceivable.
[0079]
[Application to post-wafer process]
In the description so far, only the pre-process of the wafer (process for forming a circuit pattern on the wafer) has been considered, but the same idea can be applied to the post-process of the wafer (chip cutting, packaging, etc.). The image data in this case is assumed to be image data in an appearance inspection (packaging or lead wire portion appearance inspection) performed in a later process. In wire bonding (a step of attaching a wire to a terminal portion of a chip), since positioning is performed using an image, image data used for the positioning can be stored.
[0080]
Next, a second embodiment of an image database integrated management system inspected in the manufacturing department of a semiconductor device manufacturer according to the present invention will be described with reference to FIG. The configuration shown in FIG. 11 shows a case where the DB sites 45 a to 45 d are distributed as the virtual DB 45 in the DB center 40.
[0081]
Next, a third embodiment of the image database integrated management system inspected in the manufacturing department of the semiconductor device manufacturer according to the present invention will be described with reference to FIG. The configuration shown in FIG. 12 shows a case in which only the image feature amount with the defect or defect candidate image ID attached is stored in the DB center 40 and stored for a long period of time. For this reason, images obtained by the review device 12 or the CD-SEM 13 are accumulated in the image DB 18 at each base of the manufacturing department and stored for a long time. With this configuration, the storage capacity in the DB center 40 can be reduced. On the other hand, it becomes necessary for the device manufacturer to manage the image DB 18 for a long period of time.
[0082]
【The invention's effect】
According to the present invention, image data obtained from a review apparatus or a CD-SEM installed in a semiconductor production line is stored and stored for a long period of time, and an image of a semiconductor device highly relevant to a required semiconductor device. By making it possible to search for information, it is possible to quickly provide semiconductor device manufacturer information about the quality of semiconductor devices to customers even after a long period of time, thereby maintaining the trust of customers. Play.
[0083]
Further, according to the present invention, it is possible to realize a minimum compensation expense for a customer by narrowing down a defective lot or a defective process in a semiconductor device manufacturer.
[0084]
In addition, according to the present invention, it is possible to realize consistent management of an image database over a long period of a year for a large number of semiconductor devices having a large number of manufacturing process steps.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a first embodiment of an image database integrated management system inspected in a manufacturing department of a semiconductor device manufacturer according to the present invention.
FIG. 2 is a first method of acquiring a semiconductor device information and an inspection image thereof that are highly related to a semiconductor device that requires quality information and an inquiry flow and an inquiry flow of an image search in the integrated image database management system shown in FIG. It is a figure for demonstrating the Example of.
3 is a second example of a method for acquiring a semiconductor device information and an inspection image thereof that are highly related to a semiconductor device that requires quality information and an inquiry flow and an inquiry flow of an image search in the integrated image database management system shown in FIG. It is a figure for demonstrating the Example of.
4 is a third example of a method for acquiring semiconductor device information and an inspection image thereof that are highly related to a semiconductor device that requires quality information and an inquiry flow and an inquiry flow of an image search in the image database integrated management system shown in FIG. It is a figure for demonstrating the Example of.
FIG. 5 is a diagram for explaining the contents of data related to an apparatus for acquiring an image installed in a semiconductor manufacturing process and a process for acquiring an image, which are stored in a DB center according to the present invention.
FIG. 6 is a diagram for explaining the contents of image data acquired from a review device, a CD-SEM, or the like, stored in a DB center according to the present invention.
FIG. 7A is a diagram showing the contents of data stored in the DB center according to the present invention, and FIG. 7B is a diagram for explaining the difference in primary answering method depending on presence / absence of data of the same device ID. It is.
FIG. 8 is a view showing an embodiment of a primary answer image for an inquiry according to the present invention.
FIG. 9 is a diagram illustrating a search result image searched and displayed by a search key and a reference image compared at that time.
FIG. 10 is a diagram for explaining an embodiment of a method for presenting related images according to the present invention.
FIG. 11 is a schematic configuration diagram showing a second embodiment of an image database integrated management system inspected in a manufacturing department of a semiconductor device manufacturer according to the present invention.
FIG. 12 is a schematic configuration diagram showing a third embodiment of an image database integrated management system inspected in a manufacturing department of a semiconductor device manufacturer according to the present invention.
FIG. 13 is a diagram for explaining a pattern recognition type which is an embodiment of a search engine according to the present invention, and a diagram showing an image search using a defect type and a defect feature amount space, and a search accuracy rate at that time. It is.
FIG. 14 is a diagram showing an image showing how much data similar to each defect with a category is included in the data from step 1 to step 10 according to the present invention.
FIG. 15 shows an image of data in which the number of observed defect modes (categories) observed in a defective device can be viewed in time series in a target process within a specified period according to the present invention. It is.
FIG. 16 is a diagram showing an average value (for example, for one week) of gate lengths (CD values) of devices before and after the gate creation process of a defective device according to the present invention arranged in time series.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Device maker, 10 ... Server, 11 ... Inspection apparatus, 12 ... Review apparatus, 13 ... CD-SEM (measurement SEM), 15 ... Network, 16 ... PC, 17 ... Dedicated PC, 18 ... Image DB, 20 ... Manufacturing department, 21 ... Sales / Technology sales department, 22 ... Development design department (including quality assurance department), 30 ... Internet (communication means), 40 ... Data center (DB center), 41a-41c ... Dedicated server, 42a- 42d ... Storage device, 43 ... Search engine, 45 ... Virtual DB, 45a-45d ... Site.

Claims (10)

半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンとを備え、
該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
A memory for storing and storing at least a semiconductor device ID with at least a defect or defect candidate image transmitted from a semiconductor device manufacturing department via a communication means from a review device and a CD-SEM. A device section;
Retrieval for searching for a defect or defect candidate image group corresponding to a semiconductor device related to the semiconductor device ID based on at least the feature quantity of the defect or defect candidate image corresponding to the semiconductor device ID inquired through the communication means With an engine,
A database center is provided that provides services by providing data of defect or defect candidate image groups corresponding to related semiconductor devices searched by the search engine to a semiconductor device manufacturer or a design house or its customers via communication means. An image data service system characterized by that.
半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像とその画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像IDを付与して通信手段を用いて1次回答し、該1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDを基に該画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索エンジンを備え、
該検索エンジンにて検索して画像IDが付与された半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記1次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
A memory for storing and storing at least a semiconductor device ID with at least a defect or defect candidate image transmitted from a semiconductor device manufacturing department via a communication means from a review device and a CD-SEM. A device section;
Search for an image of a defect or defect candidate corresponding to the semiconductor device ID based on at least the semiconductor device ID inquired through the communication means, assign at least an image ID, and make a primary answer using the communication means, Based on at least the image ID obtained using the communication means as the selection result of the primary answer, the image group of the defect or defect candidate corresponding to the related semiconductor device is searched based on the feature amount of the image corresponding to the image ID. With a search engine,
Providing the image of the defect or defect candidate corresponding to the semiconductor device ID to which the image ID is given by searching with the search engine to the semiconductor device manufacturer or the design house or its customer as the primary answer via the communication means; A database center is provided that provides services by providing data of defect or defect candidate image groups corresponding to related semiconductor devices searched by the search engine to a semiconductor device manufacturer or design house or its customers via communication means. An image data service system characterized by that.
半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDとその画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDの特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群を検索する検索エンジンとを備え、
該検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
At least a semiconductor device ID is assigned to the image ID of the defect or defect candidate transmitted from the semiconductor device manufacturing department via the communication means from the review apparatus and the CD-SEM, and the feature amount of the image ID is accumulated and stored. A storage device unit,
A defect or defect candidate image ID group corresponding to the semiconductor device related to the semiconductor device ID is searched based on at least the feature quantity of the defect or defect candidate image ID corresponding to the semiconductor device ID inquired through the communication means. And a search engine
A database center for providing a service by providing data of a defect or a defect candidate image ID group corresponding to a related semiconductor device searched by the search engine to a semiconductor device maker or a design house or its customer via communication means An image data service system characterized by being provided.
半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDとその画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する記憶装置部と、
通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDを検索して通信手段を用いて1次回答し、該1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群を検索する検索エンジンを備え、
該検索エンジンにて検索して画像IDが付与された半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に前記1次回答として提供し、前記検索エンジンにて検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供してサービスを行うデータベースセンタを設けたことを特徴とする画像データのサービスシステム。
At least a semiconductor device ID is assigned to the image ID of the defect or defect candidate transmitted from the semiconductor device manufacturing department via the communication means from the review apparatus and the CD-SEM, and the feature amount of the image ID is accumulated and stored. A storage device unit,
Based on at least the semiconductor device ID inquired via the communication means, the image ID of the defect or defect candidate corresponding to the semiconductor device ID is searched, the primary answer is made using the communication means, and the selection result of the primary answer A search engine for searching for a defect or defect candidate image ID group corresponding to a semiconductor device based on at least the feature amount of the image corresponding to the image ID obtained using the communication means,
The image ID of the defect or defect candidate corresponding to the semiconductor device ID to which the image ID is assigned by searching with the search engine is provided as the primary answer to the semiconductor device manufacturer or the design house or its customer via the communication means. A database center that provides services to semiconductor device manufacturers or design houses or their customers via communication means with image ID group data of defects or defect candidates corresponding to related semiconductor devices searched by the search engine An image data service system characterized by comprising:
前記記憶装置部は、分散させたサイトで構成されることを特徴とする請求項1又は2又は3又は4記載の画像データのサービスシステム。5. The image data service system according to claim 1, wherein the storage device unit is configured by distributed sites. 記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像の特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、
前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
A method for managing image data using a database center including a storage device and a search engine,
At least a semiconductor device ID is assigned to the storage device unit with at least a review device of a semiconductor device manufacturing department and an image of a defect or defect candidate transmitted from a CD-SEM via a communication means and a feature amount of the image. Storage process to accumulate and save,
Using the search engine, the defect or defect candidate corresponding to the semiconductor device related to the semiconductor device ID based on the feature quantity of the image of the defect or defect candidate corresponding to at least the semiconductor device ID inquired through the communication means A search process for searching a group of images,
Image data management characterized by providing image data of defects or defect candidates corresponding to related semiconductor devices searched in the search process to a semiconductor device manufacturer or a design house or its customer via communication means Method.
記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像と該画像の特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像を検索して少なくとも画像IDを付与して1次回答する1次回答過程と、前記検索エンジンを用いて、前記1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、
前記1次回答過程における1次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
A method for managing image data using a database center including a storage device and a search engine,
At least a semiconductor device ID is assigned to the storage device unit with at least a review device of a semiconductor device manufacturing department and an image of a defect or defect candidate transmitted from a CD-SEM via a communication means and a feature amount of the image. Storage process to accumulate and save,
Using the search engine, a defect or a defect candidate image corresponding to the semiconductor device ID is searched based on at least the semiconductor device ID inquired through the communication means, and at least an image ID is assigned and a primary answer is given. A defect corresponding to a semiconductor device associated with a primary answer process and a search result using the search engine based on at least a feature quantity of an image corresponding to an image ID obtained using a communication unit as a selection result of the primary answer A search process for searching for image groups of defect candidates,
A primary answer in the primary answering process is provided to a semiconductor device manufacturer or a design house or its customer via communication means, and a defect or defect candidate image group corresponding to a related semiconductor device searched in the searching process is provided. A method for managing image data, characterized in that the above data is provided to a semiconductor device manufacturer, a design house, or a customer thereof via communication means.
記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDと該画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDの特徴量を基に前記半導体デバイスIDに関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群を検索する検索過程とを有し、
前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
A method for managing image data using a database center including a storage device and a search engine,
At least a semiconductor device ID is assigned to the storage device unit with an image ID of a defect or defect candidate transmitted from a semiconductor device manufacturing department via at least a review device and a CD-SEM via communication means, and a feature amount of the image ID. Storage process that accumulates and stores,
Using the search engine, the defect or defect corresponding to the semiconductor device related to the semiconductor device ID based on the feature quantity of the image ID of the defect or defect candidate corresponding to at least the semiconductor device ID inquired through the communication means A search process for searching for candidate image ID groups,
Data of image ID groups of defects or defect candidates corresponding to related semiconductor devices searched in the search process is provided to a semiconductor device manufacturer or a design house or its customer via communication means. Management method.
記憶装置部と検索エンジンとを備えたデータベースセンタを用いた画像データの管理方法であって、
前記記憶装置部に、半導体デバイス製造部門の少なくともレビュー装置及びCD−SEMから通信手段を介して送信してくる欠陥若しくは欠陥候補の画像IDと該画像IDの特徴量とを少なくとも半導体デバイスIDを付与して蓄積して保存する保存過程と、
前記検索エンジンを用いて、通信手段を介して問い合わせのある少なくとも半導体デバイスIDを基に該半導体デバイスIDに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像IDを検索して1次回答する1次回答過程と、
前記検索エンジンを用いて、前記1次回答の選択結果として通信手段を用いて得られる少なくとも画像IDに対応する画像の特徴量を基に関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像群を検索する検索過程とを有し、
前記1次回答過程における1次回答を通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供し、更に前記検索過程で検索された関連する半導体デバイスに対応する欠陥若しくは欠陥候補の画像ID群のデータを通信手段を介して半導体デバイスメーカまたはデザインハウスまたはその顧客に提供することを特徴とする画像データの管理方法。
A method for managing image data using a database center including a storage device and a search engine,
At least a semiconductor device ID is assigned to the storage device unit with an image ID of a defect or defect candidate transmitted from a semiconductor device manufacturing department via at least a review device and a CD-SEM via communication means, and a feature amount of the image ID. Storage process that accumulates and stores,
Using the search engine, a primary answering process for searching for a primary image by searching for an image ID of a defect or a defect candidate corresponding to the semiconductor device ID based on at least the semiconductor device ID inquired through the communication means;
Using the search engine, an image group of defects or defect candidates corresponding to a semiconductor device related to at least an image feature amount corresponding to an image ID obtained using a communication unit as a selection result of the primary answer. A search process for searching,
An image ID of a defect or a defect candidate corresponding to a related semiconductor device searched in the search process is provided to a semiconductor device manufacturer or a design house or its customer via the communication means through the primary response in the primary answer process. A method for managing image data, comprising providing group data to a semiconductor device manufacturer, a design house, or a customer thereof via communication means.
前記記憶装置部は、分散されたサイトで構成されることを特徴とする請求項6又は7又は8又は9記載の画像データの管理方法。The image data management method according to claim 6, 7, 8, or 9, wherein the storage unit is configured by distributed sites.
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