JP2005150409A - 検査データ処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検査対象前の製造工程で生じた欠陥や検査後の製造工程で生じるであろう欠陥を予測し、分類できるようにする。さらに、その分類結果からレビュー装置での詳細な検査を行う対象を絞り込めるようにする。特に、穴欠陥を生じるであろう欠陥の分類を精度良く行う。
【解決手段】記憶装置から、欠陥情報を含む検査結果データと、該検査対象物の該検査後の加工工程で形成する回路パターンの設計データとを読み出すステップ２〜４と、該検査結果データと該設計データとから該欠陥に起因して該検査後の加工工程で生じるであろう欠陥を分類するステップ６〜１０を備えた検査データ処理プログラムを用いる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、半導体集積回路等の電子デバイスの製造過程における検査システムに関するものである。

半導体製造工程では、マスクの回路パターンをウェーハ上に転写し、回路パターンの層を形成する。回路パターンの異なる複数のマスクを使用することで、ウェーハ上に複数の層の回路パターンを形成し、半導体集積回路を作り上げる。

半導体の主な不良原因としては、回路パターン形成時に発生する異物や、回路パターンの形成不良によるパターン欠陥や、コンタクトやビアの穴欠陥がある。コンタクトやビアは、トランジスタなどの半導体部品の層と配線層、または、配線層間を電気的に接続するため、絶縁膜中に形成する穴状のパターン（以下、穴パターン）であり、コンタクトホール、ビアコンタクト、ビアホール、スルーホール、プラグなどの呼び名がある。穴欠陥としては、穴の位置ずれ、非開口、埋込不足などの穴パターン自体の欠陥と、発塵した異物がビアを部分的または全面的に塞ぐ欠陥があるが、いずれも層間の導通不良となる可能性がある。

異物やパターン欠陥や穴欠陥の発生状況を製造ラインの中でモニタすることは、不良原因の早期解明と対策にとって重要である。そこで半導体の製造ラインでは、異物を検出する異物検査装置や、パターン欠陥や穴欠陥を検出する外観検査装置を使用して、異物やパターン欠陥や穴欠陥を検出する。外観検査装置には、光学式外観検査装置とSEM（走査型電子顕微鏡）式外観検査装置がある。これらの検査装置が検出する異物とパターン欠陥と穴欠陥を総称して、以下、欠陥と呼ぶこととする。

検査装置により検出された欠陥は、形状や成分を詳細に観察して不良原因を推定するため、電子顕微鏡等を搭載した画像撮像装置、例えばレビュー装置を使用してレビューを行う。レビュー装置でのレビュー画像の撮像は時間がかかるため、検査装置で検出したすべての欠陥をレビューするのではなく、ウェーハ面内での欠陥を数個選んでレビュー対象欠陥とし、そのレビュー対象欠陥のレビュー画像を撮像する。このレビュー対象欠陥を選出する手法としては、特許文献１に記載のウェーハ内欠陥分布により選出する手法や、特許文献２に記載の設計データから作成した不良確率データを用いて、不良となる確率が高い欠陥を選出し、優先的にレビューする手法がある。このように、レビュー前に欠陥を選出する手法により、限られた時間で効率的な検査が可能となる。

また、レビュー時に撮像する欠陥画像は、ADC(Automatic defect classification)により分類され、欠陥発生原因の推定に用いられる。設計データを用いて欠陥を分類する手法としては、特許文献３に記載の、欠陥を示す図形の画像と回路パターンを示す図形の画像を用いて欠陥分類する方法や、特許文献４に記載の、欠陥座標と設計データに含まれる回路パターンとの位置関係から算出した致命率を用いて欠陥を分類する方法や、特許文献５に記載の、設計データから欠陥座標の回路パターンを抽出し、推定した不良原因毎に分類する方法などがある。

特開平１０−２１４８６６号公報

特開２００２−１４１３８４号公報 特開２０００−２９４６１１号公報 特開２００１−１５５６６号公報 特開２００２−１２４５５５号公報

本発明が解決しようとする課題を、図２を用いて説明する。図２は半導体検査工程の一例である。

２１は配線の回路パターン（以下、配線パターン）を形成するプロセスであり，２２は穴パターンを形成するプロセスであり、２３は検査を行う工程である。２４、２５はマスクの回路パターンであり、それぞれ配線パターン形成工程２１、穴パターン形成工程２２の工程で、マスクからウェーハへ転写される。２８、３０はそれぞれ、マスク２４、マスク２５の回路パターンの一部を拡大した図であり、２９は配線パターン，３１は穴パターンである。２６は検査工程２３で検出された欠陥のチップ内分布であり，欠陥は黒丸で表示している。２７は検査工程２３で検出された欠陥の１つである。３２は検出された欠陥２７がレビューされた時のレビュー画像である。欠陥２７は，穴パターン自体の欠陥である。

レビュー装置や検査工程によっては、レビュー画像３２において、直前に形成された回路パターンだけでなく、すでに形成された下層の回路パターンと、そのパターン上の欠陥も同時に観察されることがある。例えば、穴パターン形成工程後の検査では、検査直前に形成された穴パターン３１や穴パターン自体の欠陥２７や穴パターン上又は穴パターン下の欠陥３４などの穴欠陥だけでなく、下層の回路パターン２９や，下層の回路パターン上の欠陥３３や、回路パターンが無い領域の欠陥３５も同時に検出されることがある。欠陥２７と欠陥３３と欠陥３４と欠陥３５は，不良原因が異なるため，不良原因の早期解明と対策のためには，欠陥を不良原因毎に分類してから解析することが不可欠である。また，検出欠陥のうち数個をレビュー対象欠陥として選出してからレビューする場合，少ないレビュー欠陥から不良原因を推定するためには，レビュー前に推定される不良原因毎に分類し，分類毎にレビュー対象欠陥を選出することが望ましい。

上記のように、検査工程で検出された欠陥を推定される不良原因毎に分類することは、不良原因を推定するための解析やレビュー対象欠陥選出にとって重要である。しかし、特許文献１や特許文献２や特許文献３に記載の方法では、穴欠陥とその他の欠陥を分類することはできない。また、特許文献４は、画像処理を用いた分類手法であり、時間がかかる。特許文献５の方法は、致命性のみを判定する手法である。特許文献６は、穴欠陥自体を分類するものであり、穴欠陥とその他欠陥を分類するものではない。このように，従来の方法では、レビュー前に欠陥を推定される不良原因毎に分類することはできなかった。

本発明の目的は、推定される不良原因毎に欠陥を分類する方法及び，分類毎にレビュー対象欠陥を選出する方法を提供することである。特に、穴パターン形成工程後の検査工程において，穴パターン自体の欠陥と、穴パターン上又は穴パターン下の欠陥と、その他の欠陥を分類する方法を提供することである。また、この結果を使用して検査効率を向上させた検査システムを提供することである。

上記目的を達成できる発明を本願は複数含むが、その代表的なものの１つに、記憶装置から、欠陥情報を含む検査結果データと、該検査対象物の該検査後の加工工程で形成する回路パターンの設計データとを読み出すステップと、該検査結果データと該設計データとから該欠陥に起因して該検査後の加工工程で生じるであろう欠陥を分類するステップを備えた検査データ処理プログラムがある。

本発明によれば、回路パターンデータを用いることで、推定される不良原因毎に欠陥を分類することができ，解析を効率的に行うことができる。また，分類毎にレビュー欠陥を選出することでレビュー効率を向上させることができる。以上により，欠陥検査と解析の効率が向上する。

以下、本発明の実施の一形態を図面により説明する。

図３は、本発明に係る検査システムの構成の一例である。４２は検査装置、４３は設計データ処理装置、４４はレビュー装置、４１はレビュー対象欠陥選出装置である。４５から５０はレビュー対象欠陥選出装置４１の一部であり、４５はネットワークインタフェース、４６は演算部、４７は主記憶部、４８は入力部、４９は補助記憶部、５０は表示部である。４２から４４と、レビュー対象欠陥選出装置４１は、ネットワークインタフェース４５を介してデータのやりとりをする。補助記憶部４９には、検査装置４２の出力結果である検査結果データ５１と、設計データ処理装置４３の出力結果である回路パターンデータ５３と、入力部４８より入力した設計対応データ５２と、分類条件データ５４と、レビュー条件データ５５が保存される。欠陥分類処理を行うプログラムと、レビュー対象欠陥選出処理を行うプログラムは補助記憶部４９に格納される。欠陥分類処理とレビュー対象欠陥選出処理では、補助記憶部４９内のプログラムとデータを主記憶部４７に読み出し、演算部４６にて処理を行い、結果を補助記憶部４９に保存する。

欠陥分類処理の例を、図1を用いて示す。

まず、ステップ１では、検査対象ウェーハのウェーハIDと検査工程名を入力部４８より入力する。ウェーハIDは、品種名、ロット番号、ウェーハ番号の情報を有する。

ステップ２では、ステップ１で入力した品種名、ロット番号、ウェーハ番号、検査工程名に対応する検査結果データ５１を読み出す。図４は検査結果データ５１の一例である。図４では，検査対象ウェーハの情報である品種名、ロット番号、ウェーハ番号と、検査結果情報である検査工程名、欠陥数が１行目から５行目まで１行ずつ記述されている。さらに、８行目から、欠陥番号１つあたり１行ずつ、欠陥番号、チップ行、チップ列、欠陥Ｘ座標、欠陥Ｙ座標、欠陥サイズが、カンマ区切りで記述されている。検査結果データ５１は、検査装置４２より、ネットワークインタフェース４５を介して補助記憶部４９に保存されたものである。検査結果データ５１は、検査装置４２から出力された状態のデータでなくとも良く、検査結果データ５１に他の情報を追記したり編集したりした後のデータでもよい。

ステップ３では、設計対応データ５２を読み出す。設計対応データ５２は、（１）品種名と検査工程名に対応した、回路パターンデータ５３のIDと，（２）検査結果データ５１の欠陥の座標系と、回路パターンデータ５３の座標系を一致させるための情報であるオフセット量と，（３）ステップ８にて回路パターンを読み出す領域の大きさ，の情報を有する。図５は設計対応データ５２の一例である。図５には、２行目以降、品種名あたり１行ずつ、品種名、検査工程名、回路パターンデータのID、Ｘ方向オフセット量Ａｘ、Ｙ方向オフセット量Ａｙ，領域Ｘ方向距離Ｈｘ，領域Ｙ方向距離Ｈｙがカンマ区切りで記載されている。上記（１）の回路パターンデータ５３は、設計データ処理装置４３にて，設計データから抽出されたデータである。回路パターンデータ５３には，例えば、検査工程の前に形成された回路パターンに対応するデータを指定する。この時、必ずしも、マスク１枚分（１層分）の回路パターンデータでなくともよく、下層全ての回路パターンデータでもよい。また、既に形成された下層の回路パターンデータだけでなく、検査後に形成される予定の上層の回路パターンデータでもよい。上記（２）のオフセット量は、品種名と検査工程名毎に設定することとする。本発明では、オフセット量を、品種名と検査工程名に依存した値として，あらかじめ設定しておくことを特徴とする。上記（３）については，ステップ８にて説明する。

ステップ４では、ステップ３で読み出した設計対応データ５２に対応する回路パターンデータ５３を読み出す。回路パターンデータ５３は、設計データ処理装置４３にて，設計データから抽出されたデータであり，ネットワークインタフェース４５を介して補助記憶部４１に格納されたデータである。図６は、回路パターンデータ５３の一例であり、穴パターンの回路パターンデータである。図６には、２行目以降、回路パターン番号毎に１行ずつ、回路パターン番号、回路パターン中心Ｘ座標、回路パターン中心Ｙ座標、回路パターンサイズがカンマ区切りで記載されている。回路パターンデータ５３に含まれる情報は、必ずしも回路パターン中心座標や回路パターンサイズでなくとも良く、各回路パターンを構成するベクトルデータの集合でもよい。また、穴パターンの回路パターンでなくともよく、設計データ処理装置４３にて、設計データから抽出した任意の回路パターンでもよい。また、回路パターンデータ５３は、設計データから抽出した一部のデータではなく、設計データ自体でもよい。また、回路パターンデータ５３は、回路パターンの図形情報だけでなく，回路パターンの電気的接続情報や、電気的機能の情報を含んでもよい。また、回路パターンデータ５３は、必ずしも、レビュー対象欠陥選出装置４１の補助記憶装置４９から読み出さなくともよく、ネットワークインタフェース４５を通じて、設計データ処理装置４３あるいは他装置から、レビュー対象欠陥選出装置４１の主記憶部４７に読み出してもよい。

ステップ５では、補助記憶部４９内の分類条件データ５４を読み出す。図７に分類条件データ５４の例を示す。分類条件データ５４は、ステップ９の分類カテゴリ算出処理で使用するため、詳細はステップ９で説明する。

ステップ６からステップ１０では、検査結果データ５１に含まれる欠陥に対して、ステップ７からステップ９の処理を行う。

ステップ７では、設計対応データ５２のオフセット量を読み出し、検査結果データ５１の欠陥座標を、回路パターンデータ５３の座標系に変換する。欠陥座標と回路パターンの座標系が一致すればよいので、回路パターンデータ５３の座標系を欠陥の座標系に変換してもよい。

ステップ８では、まず、欠陥座標の近傍にある回路パターンのデータを、回路パターンデータ５３から抽出する。図８に例を示す。８１は検査結果データ５１の欠陥座標であり、８２はステップ７で座標変換した後の欠陥座標である。８３はＸ方向オフセット量Ａｘであり、８４はＹ方向オフセット量Ａｙである。欠陥座標８２の近傍の領域８８に含まれる回路パターンのデータを、回路パターンデータ５３から全て抽出する。領域８８は，ステップ３で読み出した設計対応データ５２に記載されたＸ方向距離Ｈｘ（８５）とＹ方向距離Ｈｙ（８６）により定義された領域である。８７は、領域８８内に含まれた穴パターンの中心座標である。次に、座標変換後の欠陥座標８２と、領域８８内の回路パターンとの距離情報と面積情報を算出する。例を図９に示す。欠陥座標８２と穴パターン中心座標８７とのＸ方向の距離ｄｘ（９１）と、Ｙ方向の距離ｄｙ（９２）を算出する。また、穴パターンの面積A patternを算出する。また、図１０に示すように、座標８２と穴パターンとの最短距離ｄｃ（１０１）や、座標８２と穴パターンの各頂点との距離の最大値ｄｉ（１０２）を算出してもよい。これらの処理は、回路パターンデータが穴パターンでなくともよい。また、領域８８内の回路パターンデータ５３が、複数の層の回路パターンのデータを含む場合、各層に対して、同様の処理を行ってもよい。また、この例では、領域８８内の回路パターンに対する処理であったが、全回路パターンデータに対して、距離や面積算出の処理を行ってもよい。

ステップ９では、分類条件データ５４と、ステップ８で算出した距離情報や面積情報を用いて、欠陥の分類カテゴリを算出する。ステップ１０では、欠陥番号Ｎを実行するまで繰り返す。図７は分類条件データ５４の例である。図７は、１行目に品種名、２行目に検査工程名が記されている。５行目からは、分類カテゴリ名と、分類条件と、分類条件の説明が，分類カテゴリ名毎に１行ずつ記されている。５行目は、分類カテゴリA(Category A)は、分類条件１（９行目）と分類条件２（１０行目）と分類条件３（１１行目）の条件を満たす欠陥を分類するカテゴリであることを示す。６行目は、分類カテゴリB(Category B)は、分類条件４（１２行目）の条件を満たす欠陥を分類するカテゴリであることを示す。９行目以降は、分類条件ＩＤと、分類条件と、分類条件の説明が，分類条件ＩＤ毎に１行ずつ示されている。９行目の条件１は、欠陥座標と回路パターン中心とのＸ方向の距離ｄｘ（９１）が０．１μm以下である条件であり、条件２は、欠陥座標と回路パターン中心座標とのＹ方向の距離ｄｙ（９２）が０．３μm以下であるという条件である。例えば、距離ｄｘ、ｄｙのしきい値である条件1と条件２に、検査装置の検出座標誤差を設定すれば，回路パターン近傍にある欠陥を分類することができる。条件３は、検査結果データ５１に含まれる欠陥サイズから算出した欠陥面積(A defect) が，ステップ８で算出した回路パターンの面積（A pattern）以下という条件であり、条件４は、欠陥座標と回路パターンとの最短距離ｄｃ（１０１）が、欠陥面積(A defect)から算出した欠陥半径(sqr(A defect))以下という条件である。カテゴリＡ(Category A)は、位置ずれや非開口、埋込不足などによる穴パターン自体の欠陥２７を含むカテゴリとなる。カテゴリB(Category B)は、穴パターン上又は穴パターン下の欠陥34を含む分類カテゴリとなる。本発明では、回路パターンの面積を用いた分類条件を含むことを特徴とする。分類条件は、上記以外のものでもよく、算出した距離情報と面積情報を用いて、任意に設定することができる。

ステップ１１では，検査結果データ５１に、ステップ９で算出した分類結果を追記して、補助記憶部４９に保存する。図１１に分類結果を追記した検査結果データ５１の例を示す。図１１の８行目以降は、欠陥番号、チップ行、チップ列、欠陥Ｘ座標、欠陥Ｙ座標、欠陥サイズ、分類結果が、欠陥番号１つあたり１行ずつ、カンマ区切りで記述されている。この例では、欠陥番号１と欠陥番号３はカテゴリＡの欠陥、欠陥番号２はカテゴリＢの欠陥と分類された例である。１個の欠陥に対して、複数のカテゴリが追記される場合もある。

次に，レビュー対象欠陥選出処理の例を，図１２を用いて説明する。レビュー対象欠陥選出処理では，欠陥分類処理で算出した分類結果を用いて，レビュー対象欠陥を選出する処理を行う。

ステップ１３１では，図１のステップ１１で算出した分類結果付き欠陥検査データ５１を読み出す。

ステップ１３２では，レビュー条件データ５５を読み出す。レビュー条件データ５５の例を図１３に示す。図１３の１行目には品種名，２行目には検査工程名が記されている。５行目以降には、分類カテゴリ名と，その分類カテゴリから選出する欠陥数が，カンマ区切りで記述されている。５行目から７行目はそれぞれ，カテゴリＡ(Category Ａ)から欠陥１個、カテゴリＢ(Category B)から欠陥１個、カテゴリ無しの欠陥から１個を選出することを示す。レビュー条件は、カテゴリ毎の欠陥数のみではなく、他のレビュー条件と組み合わせてもよい。

ステップ１３３では，レビュー条件データ５５に記されたレビュー条件に合致する欠陥を選出する。

ステップ１３４では、ステップ１３１で読み出した分類結果付き欠陥検査データ５１に，ステップ１３３で算出したレビュー対象欠陥選出結果を追記して、補助記憶部４９に保存する。図１４にレビュー対象欠陥選出結果を追記した検査結果データ５１の例を示す。図１４の８行目以降は、欠陥番号、チップ行、チップ列、欠陥Ｘ座標、欠陥Ｙ座標、欠陥サイズ、分類結果、レビュー対象欠陥選出結果が、欠陥番号１つあたり１行ずつ、カンマ区切りで記述されている。レビュー対象欠陥選出結果は、１の場合はレビュー対象欠陥であり、０の場合はレビュー対象欠陥でないことを示す。図１４では、欠陥番号１と欠陥番号２と欠陥番号６がレビュー対象として選出されたことを示す。

次に、レビュー対象欠陥選出装置４１の表示部５０の表示例を図１５の１５１に示す。ステップ１では、ウェーハ情報入力ボタン１５３を選択し、ウェーハIDと検査工程名を入力する。入力した品種名、ロット名、ウェーハ番号、検査工程名は１５２に表示される。ステップ２で検査結果データ５１を読み出した後、ステップ３で設計対応データ５２を読み出し、検査結果データ５１の品種名と検査工程名に対応する回路パターンデータ５３を読み出し、回路パターンデータＩＤとオフセット量と回路パターン読み出し領域の距離を１５２に表示する。さらに、ステップ５で分類条件データ５４を読み出し、分類カテゴリの一覧を１５７に表示する。次に，ステップ６からステップ１１と，ステップ１３１から１３４を実行し，１５９に欠陥マップを分類カテゴリ毎にマークを変えて表示する。例えば、カテゴリＡに分類された欠陥は丸、カテゴリＢに分類された欠陥は三角，いずれのカテゴリにも分類されなかった欠陥は四角の図形で表示する。さらに、レビュー対象欠陥は塗りつぶして表示し、レビュー対象欠陥以外の欠陥は塗りつぶさずに表示する。１６０はウェーハ座標系の表示であり１６１はチップ座標系の表示である。１６２はカテゴリＡであり，かつレビュー対象欠陥でない欠陥、１６３は、カテゴリＡのレビュー対象欠陥、１６４はカテゴリＢのレビュー対象欠陥、１６５はカテゴリ無しのレビュー対象欠陥、１６６はカテゴリ無しでレビュー対象欠陥でない欠陥を示している。マウスカーソル１５８を分類カテゴリの一覧１５７のチェックボックスにあわせてクリックすることで、チェックしたカテゴリの欠陥の表示と非表示を切り替える。設計対応データ５２を編集する場合は設計対応データ編集ボタン１５４を選択して編集し、分類条件データ５４を編集する場合は分類条件データ編集ボタン１５５を選択して編集し、レビュー条件データ５５を編集する場合はレビュー条件データ編集ボタン１５６を選択して編集する。この例では，マークの形や塗りつぶし状態を変えて表示したが，マークの色や大きさなどを変えて表示してもよい。

以上、欠陥分類処理と、レビュー対象欠陥選出処理を説明した。この例では、穴パターンを用いて各処理を説明したが、実際は、穴パターン以外の回路パターンに対して、同様の処理をしてもよい。また、上記の処理は、必ずしもレビュー対象欠陥選出装置４１で行う必要はなく、検査装置４２や、設計データ処理装置４３やレビュー装置４４上で実行してもよい。また、欠陥分類処理と、レビュー対象欠陥選出処理はそれぞれ独立して別プログラムとすることもできるし，１つのプログラムとすることもできる。

欠陥分類処理手順を示す図である。 検査を示す図である。 検査システムの構成を示す図である。 検査結果データを示す図である。 設計対応データを示す図である。 回路パターンデータを示す図である。 分類条件データを示す図である。 回路パターン読み出し領域を示す図である。 回路パターンとの距離算出を示す図である。 回路パターンとの距離算出を示す図である。 分類結果を追記した検査結果データを示す図である。 レビュー対象欠陥選出処理手順を示す図である。 レビュー条件データを示す図である。 レビュー対象欠陥選出結果を追記した検査結果データを示す図である。 レビュー対象欠陥選出装置の表示画面を示す図である。

符号の説明

１…入力ステップ、2…検査データ読み出しステップ、３…設計データ読み出しステップ、４…回路パターンデータの読み出しステップ、５…分類条件データの読み出しステップ、６…欠陥番号の繰り返しスタート、７…座標変換ステップ、８…距離とサイズの算出ステップ、９…分類ステップ、１０…欠陥番号の繰り返し修了判定ステップ、分類結果付きの検査データ保存ステップ

Claims (10)

1. 記憶装置から、欠陥情報を含む検査結果データと、該検査対象物の該検査後の加工工程で形成する回路パターンの設計データとを読み出すステップと、
   該検査結果データと該設計データとから該欠陥に起因して該検査後の加工工程で生じるであろう欠陥を分類するステップを有することを特徴とする検査データ処理プログラム。
2. 記憶装置から、欠陥座標と欠陥サイズが特定可能な検査結果データと、該検査対象物の該検査後の工程で形成する回路パターンの位置とサイズが特定可能な設計データと、該欠陥と該回路パターンとの間の距離の条件と該欠陥サイズと該回路パターンサイズとの関係の条件とを有する欠陥分類条件データを読み出すステップと、
   該検査データに含まれる欠陥座標と該設計データに含まれる回路パターン座標とから該欠陥と該回路パターンとの間の距離を求め、その距離、該検査データから特定される欠陥サイズ及び該設計データから特定される回路パターンサイズを該分類条件データの条件と比較して該欠陥を分類するステップを有することを特徴とする検査データ処理プログラム。
3. 前記設計データは、前記検査対象物の回路パターンの層間導通用の複数の穴パターンのベクトル情報ないしは、層間導通用の複数の穴パターンの中心座標とサイズであることを特徴とする請求項２記載の検査データ処理プログラム。
4. 前記欠陥座標を中心とする領域を設定するステップを有し、
   該領域に含まれる回路パターンに対してのみ距離を求めることを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
5. 前記距離は、前記欠陥座標と前記回路パターン中心の座標との距離、前記欠陥座標と前記回路パターンとの最短距離、又は前記欠陥座標と前記回路パターンの各頂点との最大距離であることを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
6. 前記条件には、穴パターンと欠陥との距離が一定以下を穴欠陥として分類する条件が含まれていることを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
7. 前記条件には、穴パターンと欠陥との距離及び欠陥サイズが、回路パターンサイズ以下の欠陥を穴欠陥とする条件が含まれていることを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
8. 前記条件には、該欠陥サイズから特定した欠陥半径が該欠陥座標と該回路パターンとの最短距離以上であるものを穴パターン上または穴パターン下の欠陥として分類する条件が含まれていることを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
9. 前記距離を算出する前に、検査対象物の種類と検査工程によって一意に決まるオフセット量の情報を有する設計対応データを読み出すステップと、
   該オフセット値を用いて該欠陥座標の座標系と該回路ブロックの座標系を一致させるステップとを有することを特徴とする請求項１記載の検査データ処理プログラム。
10. 前記分類をなした後、分類毎に欠陥数を算出し、その欠陥数に応じた欠陥のレビュー装置のレビュー条件を記憶装置から読み出すステップと、
    該レビュー条件に基づいてレビュー対象の欠陥を選出することを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載された検査データ処理プログラム。

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