JP2007116182A - 不良検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 ウェーハに複数の領域区分を設定する。テストにおける対象ロット内の対象ウェーハのウェーハ内の不良の位置情報を抽出する。対象ウェーハ毎に不良のウェーハ面内での分布の偏りを領域区分に基づいて定量化する第1ウェーハ特徴量を計算する。この第1ウェーハ特徴量から対象ロット毎の第1ロット特徴量を算出する。処理履歴情報から対象ロットの製造工程で使用した製造装置を対象ロット毎に抽出する。第1ロット特徴量毎に、製造工程毎の製造装置間の有意差検定を行う。有意差のある製造装置を第1異常装置として検出する。
【選択図】 図2
Description
本発明の実施の形態に係る不良検出装置1は、図1に示すように、領域区分設定部2、不良発生領域設定部3、入力部4、ウェーハID抽出部5、位置情報抽出部6、ウェーハ特徴量計算部7、ロット特徴量計算部8、製造装置抽出部9、有意差検定部10、異常装置検出部11、異常検出ロット特徴量抽出部12、特徴量閾値設定部13、異常ロットID抽出部16、ウェーハ不良分布図作成部17、類似度算出部18、類似度によるウェーハID抽出部19、クラスタリング不良分布図形成部20、処理履歴情報記憶部21とテスト情報記憶部22を有しており、バスライン23を介して互いに接続されている。処理履歴情報記憶部21とテスト情報記憶部22は、不良検出装置1の外部にあってもよい。特徴量閾値設定部13は、混入率算出部14と特徴量閾値算出部15を有している。
本発明の実施の形態に係る不良検出方法は、図2に示すように、まず、ステップS1で、領域区分設定部2において、ウェーハに複数の領域区分を設定する。領域区分は、ウェーハの円の中心の中心角によって分けた角度領域と、その中心からの距離によって分けた距離領域との重なりの領域であってもよい。
(実施例1)
実施例1では、図1の不良検出装置1と図2と図3の不良検出方法について説明する。実施例1では、機械的に定義した数1000個の第1ロット特徴量を用いて、製造装置間の有意差検定を行う。異常装置を検知した第1ロット特徴量が存在すれは、その第1ロット特徴量が大きいロットを抽出して、それらのロットに共通するクラスタリング不良を特定し、異常装置とクラスタリング不良の対応を取った。ウェーハ上の不良の分布を多数の数値群で表現し、ウェーハ間で互いに類似する不良の分布を有するウェーハを自動抽出した。
(2)最大値
(3)上位5位までのウェーハの平均
(4)偶数ウェーハ番号のウェーハへの偏り度(ウェーハ番号の偶奇性による偏り度)
(5)ロット前半のウェーハ番号(例えば1から12番)のウェーハへの偏り度(ウェーハ番号の前後半による偏り度)
この計算値がロットの第1ロット特徴量となる。
実施例2では、クラスタリング不良をカテゴリに分類した結果を用いて、特徴量を発生させ、異常装置を検知する方法について述べる。カテゴリに分類した結果として、ウェーハ間のクラスタリング不良の類似性から生成したカテゴリを用いた場合を示す。実施例2では、図1の不良検出装置1を用いる。また、実施例2では、図2と図3の不良検出方法の一部を図4のフローに置き換えた不良検出方法について説明する。
2 領域区分設定部
3 不良発生領域設定部
4 入力部
5 ウェーハID抽出部
6 位置情報抽出部
7 ウェーハ特徴量計算部
8 ロット特徴量計算部
9 製造装置抽出部
10 有意差検定部
11 異常装置検出部
12 異常検出ロット特徴量抽出部
13 特徴量閾値設定部
14 混入率算出部
15 特徴量閾値算出部
16 異常ロットID抽出部
17 ウェーハ不良分布図作成部
18 類似度算出部
19 類似度によるウェーハID抽出部
20 クラスタリング不良分布図作成部
21 処理履歴情報記憶部
22 テスト情報記憶部
23 バスライン
41 ウェーハ表示領域
42 不良表示領域
43 半径方向1/2r以内領域
44 半径方向1/2rから3/4r領域
45 半径方向3/4rから外でエッジ領域を除いた領域
46 半径方向エッジ領域
47 半径方向1/2rの境界線
48 半径方向3/4rの境界線
49 半径方向エッジ領域の境界線
51 角度方向0度から45度領域
52 角度方向45度から90度領域
53 角度方向90度から135度領域
54 角度方向135度から180度領域
55 角度方向180度から225度領域
56 角度方向225度から270度領域
57 角度方向270度から315度領域
58 角度方向315度から0度領域
61 角度方向0度境界線
62 角度方向45度境界線
63 角度方向90度境界線
64 角度方向135度境界線
65 角度方向180度境界線
66 角度方向225度境界線
67 角度方向270度境界線
68 角度方向315度境界線
71乃至76 不良表示領域
81乃至88 装置Mで処理したロット
91、92 閾値
93 混入率が最小となる点
94 採用される第1特徴量閾値
95乃至99、101乃至103 不良の密度の等高線
105乃至107 不良発生領域
Claims (15)
- ロット内のウェーハのウェーハIDを、前記ロットのロットIDを抽出条件として抽出でき、前記ロットの製造工程と、前記製造工程で使用した製造装置を、前記ロットのロットIDを抽出条件として抽出できる処理履歴情報と、テスト毎にウェーハ内での不良が発生した位置情報を、前記ウェーハのウェーハIDとテスト名を抽出条件として抽出できるテスト情報を利用可能な不良検出方法において、
前記ウェーハに所定の領域区分を設定することと、
対象ロットの前記ロットIDを入力することと、
前記対象ロット内の対象ウェーハの前記ウェーハIDを、前記ロットIDと前記処理履歴情報から抽出することと、
種類の異なる複数のテストにおける前記対象ウェーハ内での前記不良の前記位置情報を、前記ウェーハIDと前記テスト情報から抽出することと、
前記不良の前記位置情報を参照し、前記複数のテストにおける前記不良のウェーハ面内での分布の偏りを、前記領域区分毎に、複数の定量化方法により定量化することで、1の前記対象ウェーハに対して特徴量が複数種に定義された第1ウェーハ特徴量を計算することと、
前記第1ウェーハ特徴量を、前記対象ロット毎に、前記定量化方法とは別の複数の計算法を用いて更に計算することで、1の前記対象ロットに対して特徴量が複数種に定義された第1ロット特徴量を算出することと、
前記処理履歴情報から、前記対象ロットの製造工程と、前記製造工程で使用した製造装置を、前記対象ロットの前記ロットIDを抽出条件として抽出することと、
前記第1ロット特徴量毎に、前記製造工程毎の前記製造装置間の有意差検定を行うことと、
有意差のある前記製造装置を、第1異常装置として検出することを有することを特徴とする不良検出方法。 - 前記第1異常装置を検出した前記第1ロット特徴量を、第1異常検出ロット特徴量として抽出することと、
前記第1異常検出ロット特徴量の第1特徴量閾値を設定することと、
前記第1異常検出ロット特徴量が前記第1特徴量閾値より大きい前記対象ロットのロットIDを、第1異常ロットIDとして抽出することを、さらに有することを特徴とする請求項1に記載の不良検出方法。 - 前記第1異常ロットIDのロット内のウェーハのウェーハIDを、第1異常ウェーハIDとして前記処理履歴情報から抽出することと、
前記第1異常検出ロット特徴量に関する前記テストにおける前記第1異常ウェーハIDの前記不良の前記位置情報を、前記テスト情報から抽出することと、
前記第1異常ウェーハIDの前記不良の前記位置情報からウェーハ面内の複数の不良分布図を、第1異常ウェーハ不良分布図として作成することを、さらに有することを特徴とする請求項2に記載の不良検出方法。 - ロット内のウェーハのウェーハIDを、前記ロットのロットIDを抽出条件として抽出でき、前記ロットの製造工程と、前記製造工程で使用した製造装置を、前記ロットのロットIDを抽出条件として抽出できる処理履歴情報と、テスト毎にウェーハ内での不良が発生した位置情報を、前記ウェーハのウェーハIDとテスト名を抽出条件として抽出できるテスト情報を利用可能な不良検出方法において、
前記ウェーハに複数の領域区分を設定することと、
対象ロットの前記ロットIDを入力することと、
前記対象ロット内の対象ウェーハの前記ウェーハIDを、前記ロットIDと前記処理履歴情報から抽出することと、
種類の異なる複数のテストにおける前記対象ウェーハ内での前記不良の前記位置情報を、前記ウェーハIDと前記テスト情報から抽出することと、
前記不良の前記位置情報を参照し、前記複数のテストにおける前記不良のウェーハ面内での分布の偏りを、前記領域区分毎に、複数の定量化方法により定量化することで、1の前記対象ウェーハに対して特徴量が複数種に定義された第1ウェーハ特徴量を計算することと、
前記第1ウェーハ特徴量を、前記対象ロット毎に、前記定量化方法とは別の複数の計算法を用いて更に計算することで、前記第1ウェーハ特徴量に関して、複数の前記ウェーハ間の類似度を相関係数で表すことと、
前記類似度が予め設定された相関係数閾値以上であるか否かに基づいて前記ウェーハをグルーピングし、第1異常ウェーハIDとして抽出することと、
前記第1異常ウェーハIDの前記不良の前記位置情報を、前記テスト情報から抽出することと、
前記第1異常ウェーハIDの前記不良の前記位置情報からウェーハ面内の複数の不良分布図を、第1異常ウェーハ不良分布図として作成することとを有することを特徴とする不良検出方法。 - 前記第1異常ウェーハ不良分布図に基づいて第1クラスタリング不良分布図を作成することを、さらに有することを特徴とする請求項3または請求項4に記載の不良検出方法。
- 前記第1クラスタリング不良分布図より、密度閾値毎に、不良の密度が前記密度閾値より高い不良発生領域を、前記対象ウェーハに設定することと、
前記対象ウェーハ毎に、前記不良のウェーハ面内での分布の偏りを、前記不良発生領域に基づいて、定量化する第2ウェーハ特徴量を計算することと、
前記対象ウェーハ毎に算出した前記第2ウェーハ特徴量から、前記対象ロット毎の第2ロット特徴量を算出することと、
前記第2ロット特徴量毎に、前記製造工程毎の前記製造装置間の有意差検定を行うことと、
有意差のある前記製造装置を、第2異常装置として検出することを、さらに有することを特徴とする請求項5に記載の不良検出方法。 - 前記第2異常装置を検出した前記第2ロット特徴量を、第2異常検出ロット特徴量として抽出することと、
前記第2異常検出ロット特徴量の第2特徴量閾値を設定することと、
前記第2異常検出ロット特徴量が前記第2特徴量閾値より大きい前記対象ロットのロットIDを、第2異常ロットIDとして抽出することを、さらに有することを特徴とする請求項6に記載の不良検出方法。 - 前記第2異常ロットIDのロット内のウェーハのウェーハIDを、第2異常ウェーハIDとして前記処理履歴情報から抽出することと、
前記第2異常検出ロット特徴量に関する前記テストにおける前記第2異常ウェーハIDの前記不良の前記位置情報を、前記テスト情報から抽出することと、
前記第2異常ウェーハIDの前記不良の前記位置情報からウェーハ面内の複数の不良分布図を、第2異常ウェーハ不良分布図として作成することを、さらに有することを特徴とする請求項7に記載の不良検出方法。 - 前記第2異常ウェーハ不良分布図に基づいて第2クラスタリング不良分布図を作成することを、さらに有することを特徴とする請求項8に記載の不良検出方法。
- 前記領域区分は、前記ウェーハの円の中心の中心角によって分けた角度領域と、前記中心からの距離によって分けた距離領域の重なりの領域であることを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1つに記載の不良検出方法。
- 前記テストは、DCテスト、ファンクションテストとマージンテストの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1つに記載の不良検出方法。
- 前記第1ウェーハ特徴量は、前記領域区分内での不良の発生率である不良密度と、前記ウェーハに対する前記領域区分への前記不良の偏りをχ2乗値で表す偏り度であることを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1つに記載の不良検出方法。
- 前記第1ロット特徴量は、前記対象ロット内の前記対象ウェーハの前記不良密度と前記偏り度のそれぞれの平均、最大値、上位の平均、前記ウェーハIDの偶奇性による偏り度、前記ウェーハIDの前後半による偏り度の少なくとも1つであることを特徴とする請求項12に記載の不良検出方法。
- 前記製造装置間の有意差検定を行うことでは、前記製造工程毎の前記製造装置間で、前記製造装置で処理した前記対象ロットの前記第1ロット特徴量のχ2乗値の検定値を算出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1つに記載の不良検出方法。
- 前記第1クラスタリング不良分布図を作成することは、
前記第1異常ウェーハ不良分布図を重ね合わせ前記第1異常ウェーハ不良分布図の分布を積算すること、または、前記第1異常ウェーハ不良分布図のウェーハ内で位置関係が等しい不良の論理和を算出することであることを特徴とする請求項5乃至9のいずれか1つに記載の不良検出方法。
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