JP2008058124A - 欠陥検査方法及び欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】欠陥検査装置のRecipeで設定するCell Area の設定が自動化かつ、正確に設定することが出来る。
【解決手段】従来、人間がマウスでクリックして設定していたCell Mat Areaの区別をCell Mat Areaと非Cell Mat AreaのGray Levelの分布特徴の差を用いてImageをスキャンして、その結果からCell Mat Areaと非Cell Mat Areaを分ける方法を取った。具体的にはCell Matの始点と終点を区別するための基準になる閾値をMemory CellだけあるArea で計算した後、その閾値を適用して始点と終点を探してそのそれぞれを繋げてCell Area を作成した。
【選択図】図１

Description

本発明は半導体ウエハ，フォトマスク，磁気ディスク，液晶基板等の表面の異物，パターン欠陥を検出する欠陥検査装置及び欠陥検査方法に係り、特に検査領域を自動で決定する手段を備えた欠陥検査方法及び欠陥検査装置に関する。

半導体欠陥検査装置においてWafer(ウエハ，ウェハ) に発生した欠陥を検査するためには検査領域と検査条件などを設定したRecipe（レシピ）の作成が必要である。この場合、欠陥検査は自動で実行できるが、その自動検査を実行するためのRecipe作成は殆どが人間の手作業と判断が必要になるのが現在の技術レベルである。

Recipe作成の中でも時間がかかって、検査装置になれていない人間に難しく感じられる作業がCell Matの設定である。欠陥検査装置で高感度で検査をするためには、Dieの中を周期性を持ったMemory Cell Mat AREAと非Memory Cell Mat Areaに分けてAreaごとに異なる検査方式と異なる検査感度を設定する必要がある。例えば、Memory Deviceの場合、DieはCell Area、Sens-Amp Area，SWD Area，Peri Areaなどに分類して、検査する時はCell Mat AreaはCell比較で、それ以外のAreaはDie 比較で検査する方式が一般的に使われている。

従来の技術ではこのような検査領域を分ける作業をCell Areaの構成単位であるCell
Matと次のCell Mat の距離を人間が手動で測って、そのCell Matの繰り返し特性を調べた後、人間の目で確認したCell Matの始端と終端をマウスでクリックしてそれを数分だけＮ倍にコピーする方法が使われていた。

被検査対象物の画像の濃淡のヒストグラムを求め、ヒストグラムの分散の度合いにより、チップの外周エッジを判定する方法については例えば特許文献１に記載されたような方法が知られている。しかし、１つのチップ（Die と言い換えても良い）の内部に設けられたCell Areaの識別は濃度の差が小さく、境界を判定する閾値の設定が難しいため、結局、人間が判定する方法に頼っていた。

特許第３２１９０９４号公報

前述のように人間が手動でCell Matを設定すると大きく三つの問題が発生する。

一つ目としては人間がマウスでクリックして設定することで検査領域の精度が落ちてしまい、Cell Edgeなどの細かいArea設定ができなくなってしまう。つまり最近の半導体製品ではCell MatのEdgeでの欠陥発生抑止が歩留まり向上の重要な要素であるが、その精度が確保できなくなることによってCellのEdgeの検査が不可能になってしまう問題があった。

二つ目としては検査領域を設定するためには時間がかなりかかってしまい、Recipe作成時間が大幅に増える。

三つ目としては手動で検査領域を設定するためには関連トレーニングを受けた技術者が必要となる。

本発明の目的は、上記課題を解決した欠陥検査装置及び欠陥検査方法を提供することにある。

前述のような課題を解決するためには人間の手動計算及び目で確認してマウスでクリックして指定する従来の方法では前述したようないろいろな問題が出てくる。その解決策として本発明では特定Cell Mat Area で（Auto Threshold Search Area）スキャンを行って、そこからCell Matが始まるPixel（始点）とCell Matが終わるPixel（終点）を検出する基準になる閾値を求める。その後、同じAuto Threshold Search Area を含めるWaferの中の特定１ Dieのスキャンを行う。スキャンした結果はCell Pitch単位で比較を行ってAutoThreshold Search Areaで得た閾値を基準にしてCell Matの複数の始点と終点を取得する。

Cell Matの始点と終点の検出はＸ方向とＹ方向で行って複数個検出する。その後、検出した始点と終点のそれぞれを繋げてCell Mat Areaを決定する。

本発明によって、欠陥検査装置のRecipeで設定するCell Area の設定が自動化できるようになって、かつ、正確に設定することが出来る。

即ち、Cell Mat Area設定の自動化によって検査領域設定に熟練していなかった人間が
Recipeを作成する時も簡単に、早く検査領域設定を作成することができる。しかもGray
Level 特性分析によって検査領域を設定するのでCell MatのEdgeまで正確に設定することができ、Cell Mat Edgeの検査まで可能になることである。また、Recipe作成にかかる時間と手間も大幅に短縮することが期待できる。

本発明の全体構成を図１を用いて説明する。

図１の１に示したのは半導体材料であるWaferである。このWaferにさまざまな半導体プロセスを流して最終的にはDie単位で切るとそれが一つの半導体チップになる。即ち、一般的に一つのチップといわれている基本単位が２に示したDieである。

DRAMの場合、この一つのDie の中には数多くの素子（トランジスター）が作られてあって、一般的にはこの素子を集団で集めて配置させた最小単位の集団をCell Matと呼ぶ。図１の３に示したものがそのCell Matの一つである。図１に示したDieの中にはCell Matの２５個が４集団あって、合計１００個のCell Matが存在している。

Cell Ma tを非Cell Matと正確に区別するためにはCell Areaの始点（図１の４，９〜
１８、及び図７の４５）と終点（図１の５，１９〜２８及び図７の４６）を区別する必要がある。

図１の９〜１８まではCell Matのそれぞれの始点を示して、１９〜２８まではCell Matのそれぞれの終点が示してある。このCell Matのそれぞれの始点と終点を７(Ｘスキャン)と８（ＹスキャンまたはＸスキャン）のスキャン結果から検出する方法を以下に説明する。

まず、それぞれの始点と終点を人間が決めるのではなく７と８のスキャンから得たデータ（Gray Level）から始点と終点を検出するため、始点と終点を検出するためのGray
Level の閾値が必要になる。この閾値を求めるAreaをAuto Threshold Search Areaと呼び、この指定だけを人間がMemory Cell Matを探して指定する。図１にはこのAuto
Threshold Search Areaを６に示して、さらに６を拡大して図２の２９に示した。

スキャンから得た２９のImageはDigital Imageでそれぞれの画素がGray Levelという０から２５５までの値をそれぞれ持っている。図２ではまず、２９のAuto Threshold
Search Areaで３２の一番下のLineからGray Levelを取ってX Pixel位置に対するGray
LevelをCell Pitch 単位で行列にして図３に示したように並べる。このデータを集めてグラフと式に示したのが図２の３３のグラフと図３の式である。ただ、３３に示したグラフと図３に示した式は一つのCell Pitch ではｎ個のPixelを持つという前提の上で書いてある。また図３の式ではｎ個のPixelで構成されたCell Pitchがｍ個存在することで行列を並べたものである。

３４では一つのCell Pitchを構成するそれぞれのPixelの中でCell Pitch の最初に位置したPixelのGray Levelだけを集めてGL_Matrix_１にした。また、３５ではその次のPixelのそれぞれを集めてGL_Matrix_2 にした。そしてこの定義を３６のようにｎ個番目まで行うとn Pixel目はGL_Matrix_nになる。

次に図４と図５に示したようにGL_Matrix_1の中で最大のGray Levelと最小のGray
Levelを求めてGL_Matrix_Max(1) とGL_Matrix_Min(1) にする。また同じくGL_Matrix_
Max(2)，GL_Matrix_Max(3),,,,,, GL_MATRIX_MAX(N)及びGL_Matrix_Min(2), GL_Matrix_Min(3),,,,,, GL_Matrix_Min(n)までを求める。

図６では図４と図５の式で求めたGL_Matrix_Max(1)からGL_Matrix_Min(1)を引いてCell_Threshold １にして同じくCell_Threshold ２ からCell_Threshold ｎまでを求める。そして最後にｎ個のCell_Threshold までの中で最大値を計算してCell_Treshold_Line1に定義する。

次に図２の３２に示した一番下の1Lineの1Pixel上のLineのGray Levelを取ってさらに図３，図４，図５，図６を経て最終的にCell_Treshold_Line2を算出する。

このように３２番から３０番までのＹ方向のＰ個のLineに対して同一計算を行うとCell_Treshold_Line1からCell_Treshold_LinePまでのCell_Treshold を算出することが可能になる。このそれぞれのCell_Threshold_LineはCell Matの始点と終点を決めるそれぞれの
Lineの閾値として使われる。

次に図１の６と図２の２９に示したAuto Threshold Search Areaと同一のＹ方向の幅
（P Pixel）を図１の７に示したように1Die分スキャンする。

スキャンの目的は始点（９番から１８番）と終点（１９番から２８番）を検出することにある。そのそれぞれの始点と終点を検出する方法を次に記述する。まず、Ｘ位置に対するGray levelデータをCell Pitch 単位の行列にして１Die分取得する。取得した行列のデータからは図７の４４のDie Start 位置からCell Pitch単位にして引き算を行ってその計算結果の絶対値が該当LineのCell_Treshold_Lineに比べて大きいか小さいかを判定する。この判定での結果で始点と終点の候補を決定する。下記では具体的にその始点と終点の候補から本当の始点と終点を決める方法を説明する。

まず、DieのStart PixelからCell Pitch間隔の行列単位で引き算を行ってその絶対値が閾値（がCell_Treshold_Line）を超えないPixelを探す。そしてそのPixelを含めた連続
3PixelがCell_Thresholdを超えなかったらそのPixelを始点候補を現すS_Pixel_Candidateと定義する。そしてS_Pixel_Candidate が含まれたCell Pitchの次のCell Pitch比較結果のPixelの９０％が閾値を超えていない比較結果になった場合に、このPixelをS_Pixel に定義する。そして続けてCell Pitch間の比較を１Dieの最後まで比較すると複数のS_Pixelを探し出すことができる。

S_Pixelを探し出す計算と同時にCell Matの最後を現すE_Pixelを探し出す計算も行う。即ち、Dieの４４番のStart PixelからCell Pitch間の比較を続けて行って行くと閾値を超えるPixelを探しだすことが出来る。そしてそのPixelを含めて連続３PixelがCell_
Thresholdを超えたらそのPixelを終点候補を現すE_Pixel_Candidate と定義する。その後、E_Pixel_Candidateが含まれたCell Pitchの次のCell Pitchの比較結果のPixelの９０％が閾値を超えたらＥ＿Pixelに定義して１Dieの最後までのCell Pitch比較で複数のE_
Pixelを探し出す。

ただ、S_Pixelが検出される前にE_Pixelが先に検出されるとS_Pixel 検出ループに戻って閾値（Cell_Treshold_Line）を超えない連続3Pixelの条件に合ったS_Pixel が含まれた
Cell Pitchの次のCell Pitch 比較結果のPixelの９０％が閾値を超えない条件を１０％ずつさげてＳ＿Pixelを検出する。

また同じくS_Pixelの次にE_Pixelが検出されなくて続けてS_Pixelが現れた場合はE_
Pixel 検出ループに戻って閾値（Cell_Treshold_Line1）を超える連続３Pixelの条件に合ったE_Pixelが含まれたCell Pitchの次のCell Pitch比較結果のPixelの９０％が閾値を超えるべき条件を１０％ずつさげてE_Pixelを検出する。

ここまでの方法でそれぞれのLineでそれぞれのCell_Treshold_Lineを適用してＸ方向のそれぞれの始点とそれぞれの終点を探すことができた。即ち、図１の７のスキャンからもしＰ個Line分の計算をした場合はＰ個Lineごとに１０個の始点(S_Pixel_1〜S_Pixel_10)と１０個の終点（E_Pixel_1〜E_Pixel_10）が検出出来る。

次は求められたＰ個Lineから得たS_Pixel_1がPixelの位置が最も一致するＸ位置を最終的にS_Pixel_1 に決定する。また他の始点と終点についても同じく最も一致するＸ位置を最終的にS_PixelとE_Pixelに定義する。

次にはＹ方向でのCell Matの始点と終点を算出するため８に示したように部分的なＸスキャン、またはＹスキャンを行う。ここでスキャンから得たImage を９０度回してＸ方向の始点と終点を決めた方法と同じ方法でＹ方向の始点と終点を算出する。

最終的に算出されたＸＹ方向の始点と終点を繋げてS_PixelとE_Pixelの間をCell Matに定義する。

このような方法により、Cell Matの始点と終点を定め、Cellの種類により異なる検査方法，検査条件を適用することにより、より正確な欠陥検査を実行できる欠陥検査装置が実現できる。

Waferの中にあるChipの中からでMemory Cell Area を選んでＸ方向スキャンとＹ方向スキャンを行ってCell Matのそれぞれの始点と終点を検出する全体構成図。 Cell Matのそれぞれの始点と終点を検出するために必要な閾値を求めるためのMemory Cell AreaのＴＤＩ像の例とそのＴＤＩ像のGray LevelをＹ軸にしてスキャンのＸ位置をＸ軸にして書いたグラフ。 図２のＴＤＩ像の１Line分と下のグラフをCell Pitch単位で行列化した。合計ｍ個のCell Pitchはｎ個のPixelに構成されて、行列の中で同じ順番どうしにある値で集合を作った図。 図３で作った集合の中で最大値のそれぞれを求めた図。 図４で作った集合の中で最小値のそれぞれを求めた図。 図４で求めた最大値と図５で求めた最小値を引いた値をCell_Thresholdに表した図。 一つのDieで存在するDieのStart AreaとCell Matの始点と終点の実際のＴＤＩ像として表した図。

符号の説明

１…Wafer、２…Die、３…Cell Mat、４…Cell Matの始点、５…Cell Matの終点、６…Auto Threshold Search Area、７…Ｘスキャン、８…Ｙスキャン、９〜１８…Cell Matの始点、１９〜２８…Cell Matの終点、２９…Auto Threshold Search AreaのTDI Image、３０…P Line目のスキャン、３１…一つのCell Pitch、３２…1 Line目のスキャン、３３…1 Line目のスキャン結果のGray Levelのグラフ、３４…ｍ個のCell Pitch(ｎ個のPixelに構成)を構成する最初のPixelのそれぞれを集めた集合をGL_Matrix_1の式にあらわした図、３５…ｍ個のCell Pitch（ｎ個のPixelに構成）を構成する２番目のPixelのそれぞれを集めた集合をGL_Matrix_2の式にあらわした図、３６…ｍ個のCell Pitch（ｎ個のPixelに構成）を構成するｎ個目のPixelのそれぞれを集めた集合をGL_Matrix_nの式にあらわした図、３７…Auto Threshold Search Area、３８…１Die分スキャン時のＰ番目のLineのＸスキャン、３９…１Die分スキャン時の下から２番目のLineのスＸキャン、４０…１Die分スキャン時の一番下のLineのＸスキャン、４１〜４３…１Die 分スキャン時のＹ方向のスキャン、４４…ＴＤＩ像で表した一つのDieのStart Pixel、４５…ＴＤＩ像で表した
Cell Matの始点、４６…ＴＤＩ像で表したCell Matの終点。

Claims (11)

1. 半導体ウェハ上に形成された、複数のセルを備えるダイのグレイレベルを該ダイを横断する方向で検出する第１のステップと、
   前記複数のセル毎に予め定めたセル閾値を超えないピクセルを検出する第２のステップと、
   前記セル閾値を超えないピクセルが予め定めた数だけ連続した場合、連続するピクセルの最初の点を始点候補として登録する第３のステップと、
   前記始点候補が含まれたセルの、次のセルのピクセルが予め定めた比率以下で前記セル閾値を超えない場合に、前記始点候補を始点と確定する第４のステップと、
   前記第２のステップから第４のステップを繰り返して、検査対象のダイのセル毎の始点を定める第５のステップと、
   を含むことを特徴とする欠陥検査方法。
2. 請求項１記載の欠陥検査方法において、
   前記第４のステップで、前記始点候補が含まれたセルの、次のセルのピクセルが予め定めた比率以下で前記セル閾値を超えた場合は、前記始点候補をキャンセルして、前記第２のステップにより次の始点候補を検出することを特徴とする欠陥検査方法。
3. 請求項１または２記載の欠陥検査方法において、
   更に前記複数のセル毎に予め定めたセル閾値を超えるピクセルを検出する第６のステップと、
   前記セル閾値を超えるピクセルが予め定めた数だけ連続した場合、連続するピクセルの最初の点を終点候補として登録する第７のステップと、
   前記終点候補が含まれたセルの、次のセルのピクセルが予め定めた比率以上で前記セル閾値を超えた場合に、前記終点候補を終点と確定する第８のステップと、
   前記第６のステップから第８のステップを繰り返して、検査対象のダイのセル毎の終点を定める第９のステップと、
   を含むことを特徴とする欠陥検査方法。
4. 請求項３記載の欠陥検査方法において、
   前記第２〜第５のステップと、前記第６〜第９のステップとを並行して実行することを特徴とする欠陥検査方法。
5. 請求項４記載の欠陥検査方法において、
   前記ダイを横断する方向で検出する第１のステップをセルピッチ毎に繰り返すことを特徴とする欠陥検査方法。
6. 請求項５記載の欠陥検査方法において、
   更に、該ダイを横断する方向とはほぼ直角方向でダイのグレイレベルを検出し、その後、前記第２〜第９のステップを実行してセルの始点と終点を確定することを特徴とする欠陥検査方法。
7. 請求項６記載の欠陥検査方法において、
   セル毎に得られたセルの始点と終点を連結して、該始点と終点の間をセル毎にセルマットと定義することを特徴とする欠陥検査方法。
8. 請求項７記載の欠陥検査方法において、
   セルマット領域とセルマット以外の領域により予め欠陥の検査条件を設定し、セル毎にセルマットと定義された領域とセルマット以外の部分において、予め設定した欠陥の検査条件により欠陥検査を実行することを特徴とする欠陥検査方法。
9. 請求項１記載の予め定めた比率が９０％以上であることを特徴とする欠陥検査方法。
10. 請求項１記載の予め定めた数が３以上であることを特徴とする欠陥検査方法。
11. 請求項１〜８のいずれかの方法を実行するソフトウェアを備えた演算手段を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
    

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