JP2010133929A - 欠陥解析装置，および欠陥解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】標準データの取得が容易な欠陥解析装置，および欠陥解析方法を提供する。
【解決手段】欠陥解析装置は，半導体ウエハへの所定の処理に対応する処理パターンの情報を含むデータを記憶する記憶部と，複数の標本箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出する第１の抽出部と，前記複数の標本箇所における，特徴と頻度の第１の対応関係を導出する第１の導出部と，半導体ウエハから検出された，複数の欠陥箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出する第２の抽出部と，前記複数の欠陥箇所における，特徴と頻度の第２の対応関係を導出する第２の導出部と，前記第１，第２の対応関係に基づき，標本箇所と欠陥箇所とで，頻度が乖離する特徴を検出する検出部と，を具備する。
【選択図】図１

Description

本発明は，半導体装置の欠陥を解析する欠陥解析装置，および欠陥解析方法に関する。

半導体ウエハへの成膜等の工程によりＩＣ，ＬＳＩ等の半導体装置が作成される。このとき，半導体装置の歩留まりを向上するために，不良品の発生原因を特定するための技術が公開されている（例えば，特許文献１参照）。

ところで，不良品の発生原因を特定する際に，検査データを標準データと比較することが多い。標準データと大きく異なる検査データは，不良の発生に対応すると考えられる。一般的には，不良の発生頻度が小さいときの検査データを集積し，それを標準データとして用いることが多い。

しかしながら，標準データの取得が困難な場合がある。例えば，新規プロセス立ち上げ時のように，システマチック欠陥が欠陥の大部分を占めるような状況である。このときには，何を標準データとするかの判定が困難となる。

特開２００６−３５１７２３号公報

上記に鑑み，本発明は標準データの取得が容易な欠陥解析装置，および欠陥解析方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る欠陥解析装置は，半導体ウエハへの所定の処理に対応する処理パターンの情報を含むデータを記憶する記憶部と，複数の標本箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出する第１の抽出部と，前記複数の標本箇所における，特徴と頻度の第１の対応関係を導出する第１の導出部と，半導体ウエハから検出された，複数の欠陥箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出する第２の抽出部と，前記複数の欠陥箇所における，特徴と頻度の第２の対応関係を導出する第２の導出部と，前記第１，第２の対応関係に基づき，標本箇所と欠陥箇所とで，頻度が乖離する特徴を検出する検出部と，を具備することを特徴とする。

本発明の一態様に係る欠陥解析方法は，複数の標本箇所それぞれでの，半導体ウエハへの所定の処理に対応する処理パターンの特徴を抽出するステップと，前記複数の標本箇所における，特徴と頻度の第１の対応関係を導出するステップと，半導体ウエハから検出された，複数の欠陥箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出するステップと，前記複数の欠陥箇所における，特徴と頻度の第２の対応関係を導出するステップと，前記第１，第２の対応関係に基づき，標本箇所と欠陥箇所とで，頻度が乖離する特徴を検出するステップと，を具備することを特徴とする。

本発明によれば，標準データの取得が容易な欠陥解析装置，および欠陥解析方法を提供できる。

本発明の一実施形態に係る検査システム１００を表すブロック図である。 半導体ウエハＷと欠陥箇所Ｐｄとの対応関係を表す図である。 半導体チップＣと欠陥箇所Ｐｄとの対応関係を表す図である。 分布導出部１３２Ｂによって導出された特徴の頻度分布の一例を表す図である。 半導体チップＣと標本箇所Ｐｓの関係の一例を表す図である。 半導体チップＣ上の単位領域Ａｕ，標本箇所Ｐｓの関係の一例を表す図である。 乖離検出部１３４Ｂでの特徴の抽出を説明するための図である。 検査システム１００の動作手順の一例を表すフロー図である。

以下，図面を参照して，本発明の実施の形態を詳細に説明する。

図１は本発明の一実施形態に係る検査システム１００を表すブロック図である。検査システム１００では，半導体ウエハの欠陥箇所および標本箇所での設計データの特徴を抽出し，それぞれでの特徴の頻度分布を導出する。さらに，これらの欠陥箇所および標本箇所での特徴の頻度分布を比較し，頻度の乖離が大きい特徴を検出する。検査システム１００は，半導体製造工程を検査するものであり，検査装置１１０，検査データサーバ１２０，設計データサーバ１３０，端末１４０，ネットワークＮＷを有する。

検査装置１１０は，半導体装置，あるいは半導体装置を製造するための半導体ウエハを検査する。

半導体ウエハは，ＩＣ（Integrated Circuit），ＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）等の半導体装置を製造するために用いられる。図示しない半導体製造装置によって半導体ウエハに，多数の処理をなすことで，半導体装置が製造される。例えば，次のような処理が挙げられる。

（１）膜の形成：例えば，ＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）装置，ＰＶＤ（Physical Vapor Deposition）装置（蒸着装置，スパッタリング装置等）によって，半導体ウエハ上に金属，半導体，絶縁体等の膜が形成される
（２）レジストの形成：例えば，スピンコータにより，形成された膜をエッチング材料から保護するためのレジストの層が半導体ウエハ上に形成される
（３）露光・現像：例えば，ステッパにより，レジストを露光し，反応させる。このとき，レチクル（フォトマスク）を用いて，レジストをパターン状に露光させる。その後，現像液等を用いて，露光したレジストを現像することで，レジストをパターニングする。
（４）エッチング：パターニングされたレジストをマスク（エッチングマスク）として，エッチング材料（液体，気体）によって膜をエッチングし，パターニングする。例えば，配線が形成される。
（５）ダイシング：ダイシングブレード等を用いて，半導体ウエハを複数の小片（半導体チップ）に分割する（ダイシング）。多くの場合，複数の半導体チップそれぞれに半導体装置が形成される。

このような工程を経た半導体ウエハ（あるいは半導体チップ）は，パターニングされた複数の層（レイヤ，例えば，半導体層，配線層等）を有する。半導体ウエハの各層のパターン（ウエハパターン）が所定の目標パターン（一種の処理パターン）と一致するように，レチクル（フォトマスク）のパターン（レチクルパターン）が定められる。露光時の光近接効果（Optical Proximity Effect；ＯＰＥ），およびエッチング時のサイドエッチング等のために，ウエハパターンはレチクルパターンと異なる。即ち，光近接効果，サイドエッチング等の影響を考慮し，レチクルパターンが決定される。例えば，光近接効果を考慮し，レチクルパターンに光近接効果補正（Optical Proximity Correction；ＯＰＣ）が施される。

検査装置１１０は，例えば，光学的手法により，半導体ウエハの各層でのパターンを検査する。例えば，半導体ウエハをＣＣＤ等の撮像装置で撮像し，各層の撮像パターン（撮像された画像）を所定の参照パターン（参照画像）と比較し，パターン間で一致しない箇所を欠陥（不良）として検出する。例えば，画像処理によって画像間での差分（差分画像）を求めることで，欠陥箇所を検出できる。なお，検査装置１１０は参照画像を記憶している。参照画像には，例えば，目標パターンを用いることができる。

図２は，半導体ウエハＷと欠陥箇所Ｐｄとの対応関係を表す図である。半導体ウエハＷ上の欠陥箇所Ｐｄが表される。半導体ウエハＷは，各半導体チップＣに対応する領域（チップ領域）Ａｃに区分されている。

図３は，半導体チップＣ（チップ領域Ａｃ）と欠陥箇所Ｐｄとの対応関係を表す図である。子細に見ると，チップ領域Ａｃは検査装置１１０での検査の対象となる領域（検査領域Ａｔ）と検査の対象とならない領域（非検査領域Ａｎ）に区分される。判りやすさのために，本図では非検査領域Ａｎにハッチングが施されている。欠陥箇所Ｐｄは検査領域Ａｔにのみ配置される。非検査領域Ａｎは，例えば，半導体装置の動作に影響を与えないために，欠陥の検査が不要な領域である。例えば，半導体ウエハＷが切断されて半導体チップＣに区分される（ダイシング）ことから，チップ領域Ａｃの周囲には，切断のためのマージン（切断しろ）が確保される。なお，この検査領域Ａｔ，非検査領域Ａｎの境界は，半導体ウエハＷの各層で，必ずしも一致しない。

図３に示されるように，検査装置１１０は，非検査領域Ａｎ中の欠陥を検出しない。例えば，非検査領域Ａｎを除外して，差分画像を算出する。なお，差分画像の算出時には非検査領域Ａｎを除外せず，欠陥箇所の検出時に非検査領域Ａｎを除外しても良い。なお，検査装置１１０は検査領域Ａｔの範囲を表す座標を記憶している。

検査装置１１０は，検出された欠陥箇所Ｐｄの位置（座標）を算出する。例えば，半導体ウエハＷの中心を原点とする２次元の座標（ｘ，ｙ）によって，欠陥箇所Ｐｄの位置を示すことができる。また，検査装置１１０は，検出された欠陥箇所Ｐｄの大きさを算出する。

半導体ウエハの各層でのパターンを検査するため，半導体ウエハの各層でのエッチングに対応して，半導体ウエハＷをサンプリングすることが考えられる。例えば，半導体ウエハの各層でのエッチングの度に，１つのロットから１または複数の半導体ウエハを取り出して，検査装置１１０で検査する。

以上のように，検査装置１１０は，半導体ウエハの各層毎に参照画像および検査領域Ａｔの情報を有し，撮像された画像と参照画像を比較することで，各層毎にパターンの不良箇所（欠陥箇所）およびその大きさを検出する。

検査データサーバ１２０は，検査装置１１０の検査結果を保持するためのサーバコンピュータである。検査データサーバ１２０は，ネットワークＮＷを介して検査装置１１０とアクセスし，検査結果（欠陥箇所Ｐｄの情報）を検査データベース（ＤＢ）１２１に保持する。

検査ＤＢ１２１は，ハードディスク等の記憶装置であり，検査データサーバ１２０の内部または外部に設置される。検査ＤＢ１２１は，例えば，欠陥箇所Ｐｄおよび検査領域Ａｔの情報を保持する。欠陥箇所Ｐｄの情報には，欠陥箇所の個数，座標，大きさが含められる。検査領域Ａｔの情報は，検査対象となる検査領域Ａｔの範囲を表す座標である。

設計データサーバ１３０は，半導体装置を製造するための設計データを処理するためのサーバコンピュータであり，設計データベース（ＤＢ）１３１，検査データ処理ユニット１３２，標準データ処理ユニット１３３，判定ユニット１３４，ユーザインタフェース（ＵＩ）提供部１３５を有する。設計データサーバ１３０は欠陥解析装置として機能する。

設計ＤＢ１３１は，ハードディスク等の記憶装置であり，設計データサーバ１３０の内部または外部に設置される。設計ＤＢ１３１は，設計データを保持するものであり，半導体ウエハへの所定の処理に対応する処理パターンの情報を含むデータを記憶する記憶部として機能する。

設計データは，半導体ウエハの各層のパターン設計のためのデータであり，半導体ウエハのパターニングの目標となる目標パターン（一種の処理パターン）の情報を含む。既述のように，ウエハパターンがこの処理パターンと一致するように，レチクルパターンが定められる。

後述のように，設計データから半導体ウエハ上の各座標における特徴を抽出できる。これは，その座標近傍でのパターンの特徴を意味し，特徴量と特徴図形とに区分できる。特徴量は，パターンの定量的な特徴であり，例えば，最小線幅，最大線幅，最小スペース幅，最大スペース幅，被覆率，周囲長，頂点数，方向性である。

最小線幅，最大線幅はそれぞれ残部の幅の最小値，最大値である。
最小スペース幅，最大スペース幅はそれぞれ開口部の幅の最小値，最大値である。
被覆率Ｒは，残部が占める面積の割合Ｒである（Ｒ＝Ｓ１／（Ｓ０＋Ｓ１），Ｓ１：残部の面積，Ｓ０：開口部の面積）。
周囲長は，パターンの境界の長さの総和である。
頂点数は，パターンの頂点の数である。
方向性は，パターン（境界）の方向，例えば，縦方向，横方向である。

特徴図形は，パターンの図形（形状）上の特徴であり，開口部（エッチングされた領域）あるいは残部（エッチングされずに残った領域）の形状（パターン形状）が例えば，矩形状，円弧状，線状，Ｔ字状のいずれかに分類されるかを意味する。

検査データ処理ユニット１３２は，検査データを処理して，欠陥箇所Ｐｄにおける設計データの特徴の頻度分布を導出するものであり，特徴抽出部１３２Ａ，分布導出部１３２Ｂを有する。

特徴抽出部１３２Ａは，半導体ウエハの欠陥箇所（欠陥が検出された座標）それぞれの近傍での設計データの特徴を抽出する。例えば，欠陥箇所の座標を中心とする所定領域（特徴抽出領域）での設計データの特徴を抽出する。前述のように，設計データの特徴には特徴量，特徴図形が含まれる。特徴抽出部１３２Ａは，複数の欠陥箇所それぞれでの処理パターンの特徴を抽出する第２の抽出部として機能する。

分布導出部１３２Ｂは，特徴抽出部１３２Ａで抽出された特徴の頻度分布（欠陥箇所Ｐｄでの特徴の頻度分布（検査対象頻度分布））を導出する。図４は，分布導出部１３２Ｂによって導出された特徴の頻度分布の一例を表す図である。特徴Ｐに対応して，その特徴の頻度Ｆが表される。例えば，最小線幅に対する欠陥箇所の出現頻度が表される。分布導出部１３２Ｂは，特徴と頻度の第２の対応関係を導出する第２の導出部として機能する。

標準データ処理ユニット１３３は，標本箇所Ｐｓにおける設計データの特徴の頻度分布を導出するものであり，特徴抽出部１３３Ａ，分布導出部１３３Ｂを有する。

特徴抽出部１３３Ａは，半導体ウエハの検査領域Ａｔ内の標本箇所（標本とする座標）を決定し，それぞれの標本箇所の近傍での設計データの特徴を抽出する。例えば，標本箇所の座標を中心とする所定領域（特徴抽出領域）での設計データの特徴を抽出する。特徴抽出部１３３Ａは，複数の標本箇所それぞれでの処理パターンの特徴を抽出する第１の抽出部として機能する。

図５は，半導体チップＣと標本箇所Ｐｓの関係の一例を表す図である。検査領域Ａｔ内に標本箇所Ｐｓが縦横ほぼ等間隔に配置されている。

ここで，半導体チップ毎に検査領域Ａｔを適宜に区分し（例えば，１００×１００の領域に区分），これら区分された領域（単位領域）に対応して標本箇所Ｐｓを設定することができる。図６は，半導体チップＣ上の単位領域Ａｕ，標本箇所Ｐｓの関係の一例を表す図である。単位領域Ａｕそれぞれに標本箇所Ｐｓが割り当てられる。但し，標本箇所Ｐｓ自体の配置は図５と同様である。

このように，検査領域Ａｔを単位領域Ａｕに区分した場合，単位領域Ａｕとの関係で標本箇所Ｐｓを選択することができる。例えば，（１）単位領域Ａｕの全てに標本箇所Ｐｓを割り当てる（全面パターンサーチ），あるいは（２）単位領域Ａｕから適宜に標本箇所Ｐｓを選択する（空間サンプリング）。空間サンプリングの場合，標本箇所Ｐｓが割り当てられない単位領域Ａｕが存在することになる。この選択は，ランダム，一定間隔（周期的）のいずれを採用しても良い。

ここで，検査データを利用して標本箇所Ｐｓを選択することが可能である。例えば，検査データを利用して標本箇所Ｐｓの個数や座標を決定する。標本箇所Ｐｓの個数が欠陥箇所Ｐｄの個数以上（同等または大）となるように，標本箇所Ｐｓを選択することができる。また，欠陥箇所Ｐｄの出現頻度の大きい領域を除外するように，標本箇所Ｐｓを選択することができる。

分布導出部１３３Ｂは，特徴抽出部１３３Ａで抽出された特徴の頻度分布（標本箇所での特徴の頻度分布（標準頻度分布））を導出する。なお，特徴の出現確率の知見がある場合は，それを利用して，標準頻度分布を生成しても良い。分布導出部１３３Ｂは，特徴と頻度の第１の対応関係を導出する第１の導出部として機能する。

判定ユニット１３４は，設計データの異常を判定するものであり，分布比較部１３４Ａ，乖離検出部１３４Ｂを有する。

分布比較部１３４Ａは，分布導出部１３２Ｂ，１３３Ｂそれぞれで導出された特徴の頻度分布（欠陥箇所，標本箇所での頻度分布）を比較する。

乖離検出部１３４Ｂは，比較した頻度分布で，頻度の相違が大きい（乖離する）特徴を検出する。乖離検出部１３４Ｂは，標本箇所と欠陥箇所とで，頻度が乖離する特徴を検出する検出部として機能する。

乖離検出部１３４Ｂは，例えば，頻度の値の差の絶対値が所定の閾値より大きな特徴を検出する。図７は，乖離検出部１３４Ｂでの特徴の検出を説明するための図である。欠陥箇所での頻度分布Ｆ１（Ｐ），標本箇所での頻度分布Ｆ０（Ｐ）がグラフとして表されている。頻度分布Ｆ１（Ｐ），Ｆ０（Ｐ）の差（ΔＦ（Ｐ）＝Ｆ１（Ｐ）−Ｆ０（Ｐ））が閾値より大きい特徴Ｐ（例えば，最小配線幅の値）が検出される。乖離検出部１３４Ｂは，頻度の値の差の絶対値ではなく，統計的手法（例えば，Χ（カイ）二乗検定）を用いて，特徴を検出しても良い。この場合，この特徴は，これら頻度分布間で統計的有意差を有する。

このとき検出された特徴が欠陥の発生の原因となっていると考えられる。設計データの特徴が欠陥と関連づけられることになる。このように，設計データの特徴と関連づけられる欠陥は，いわゆるシステマチック欠陥である。システマチック欠陥は，設計データと関連して生じる欠陥である。例えば，光近接効果やサイドエッチング等の関係で，設計上の余裕の不足に起因して，システマチック欠陥が生じる。なお，例えば，偶発的な異物（パーティクル等）の混入によって，設計データと無関係に生じる欠陥をランダム欠陥という。

以上の欠陥箇所Ｐｄと標本箇所Ｐｓで乖離の大きい特徴（乖離特徴）の検出は，特徴の種別毎に実行できる。例えば，最小線幅，最大線幅，最小スペース幅，最大スペース幅，被覆率，周囲長，頂点数，方向性，パターンの形状のそれぞれについて，乖離特徴を抽出できる。

ＵＩ提供部１３５は，端末１４０の画面への操作メニューの表示等ユーザインタフェースを提供する。

端末１４０は，検査装置１１０，検査データサーバ１２０，設計データサーバ１３０を操作するためのコンピュータ端末である。
ネットワークＮＷは，検査装置１１０，検査データサーバ１２０，設計データサーバ１３０，端末１４０を接続し，通信を可能とする。

（検査システム１００の動作）
検査システム１００の動作を説明する。図８は，検査システム１００の動作手順の一例を表すフロー図である。
（１）半導体ウエハの検査（ステップＳ１１）
検査装置１１０が半導体ウエハを検査する。検査装置１１０は，半導体ウエハの各層でのパターン（ウエハパターン）を処理パターンと比較し，半導体ウエハ上のパターンの欠陥を検出する。また，欠陥の座標，サイズを特定し，検査データとする。検査データ（欠陥座標，欠陥サイズ）は，検査装置１１０から検査データサーバ１２０に送られ，検査ＤＢ１２１に保持される。

（２）欠陥箇所の座標の読み出し（ステップＳ１２）
設計データサーバ１３０が，検査データサーバ１２０から欠陥箇所および検査領域の座標を読み出す。

（３）欠陥箇所における特徴の頻度分布の導出（ステップＳ１３Ａ〜Ｓ１５Ａ）
欠陥箇所における特徴の頻度分布が導出される。具体的には，次の様な手順で頻度分布を導出できる。特徴抽出部１３２Ａは，設計ＤＢ１３１から，欠陥箇所と対応する設計データ（欠陥座標近傍の設計データ）を抜き出す。特徴抽出部１３２Ａは，抜き出した設計データの全体又は一部をもとに，所定の種別の特徴（例えば，最小配線幅）を抽出する。分布導出部１３２Ｂは所定の種別の特徴の頻度分布を導出する。

（４）標本箇所における特徴の頻度分布の導出（ステップＳ１３Ｂ〜Ｓ１５Ｂ）
標本箇所における特徴の頻度分布が導出される。具体的には，次の様な手順で頻度分布を導出できる。特徴抽出部１３３Ａは，検査対象領域から標本箇所の座標を選択する。特徴抽出部１３３Ａは，設計ＤＢ１３１から，標本箇所と対応する設計データ（標本座標近傍の設計データ）を抜き出す。特徴抽出部１３３Ａは，抜き出した設計データの全体又は一部をもとに，所定の種別の特徴（例えば，最小配線幅）を抽出する。分布導出部１３３Ｂは所定の種別の特徴の頻度分布を導出する。

欠陥箇所または標本箇所での頻度は，その特徴に対応する欠陥箇所または標本箇所の個数を用いることができる。なお，欠陥箇所と標本箇所の個数が異なる場合には，双方を正規化することで，母数が違う分布同士を比較可能となる。

なお，複数の半導体ウエハＷの欠陥を連続して分析する場合，標本箇所における特徴の頻度分布が導出された後，この頻度分布を記憶しておくことで，再度の導出を不要とすることができる。

（５）頻度分布の比較・頻度が乖離する特徴の検出（ステップＳ１６，Ｓ１７）
欠陥箇所および標本箇所での頻度分布を比較し，乖離する特徴を検出する。欠陥が発生し易い特徴およびそのときの乖離の大きさを検出できる。検出された特徴等は端末１４０に送信される。

この結果，半導体ウエハＷの欠陥が，設計データでのどの特徴と関連するか，および関連性の大きさを判定することが可能となる。その関連性の大きさによって，関連した特徴の欠陥検査が行われた工程条件における設計マージンを判定することが可能となる。

乖離する特徴が抽出されたとき，各工程へのフィードバックなどの措置をとることが出来る。また，欠陥検査が行われた工程条件における，設計のマージンを判定することにより，各工程，または設計へのフィードバックが可能になる。

以上のように，半導体装置の製造工程において，工程の異常を迅速に検出し，各工程への迅速な情報伝達により，歩留の損失を最小限に抑えることが可能になる。また，設計データを用いて異常となる特徴（乖離特徴）を検出することにより，新規プロセスの急峻な立ち上げが可能となる。また，ある工程条件における設計マージンを算出することが出来るようになるため，製造容易性を考慮した設計が可能となる。

（その他の実施形態）
本発明の実施形態は上記の実施形態に限られず拡張，変更可能であり，拡張，変更した実施形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
例えば，複数の検査対象のウエハでの歩留が，標準的なウエハでの歩留より小さいことがある。この場合，その対象検査において閾値以上に特徴量が異なる乖離部分（乖離特徴）が複数検出されれば，統計的手法（例えば，分散分析）を用いて，影響の大きい乖離部分を判定し，歩留への影響をモデル化することが可能である。

上記実施形態では，半導体ウエハのエッチング時の欠陥を問題としている（処理工程として，エッチングを扱っている）。このため，エッチングの目標パターンを処理パターンとしている。ここで，問題とする処理工程および問題の分析の仕方によって，処理パターンとして種々のものを選択することが可能である。

例えば，半導体ウエハへの不純物ドーピングを問題にするのであれば，ドーピングパターン（半導体ウエハ上での不純物の分布の目標を表すパターン）を処理パターンとすることが好ましい。このようにすると，ドーピングに起因するシステマチック欠陥の分析が可能となる。

半導体ウエハへの露光を問題にする場合，光近接効果補正（Optical Proximity Correction；ＯＰＣ）されたフォトマスク用のパターンを処理パターンとすることで，光近接効果補正の適否に起因するシステマチック欠陥の分析が可能となる。また，フォトマスク自体のパターンを処理パターンとすることで，フォトマスクによる露光の適否に起因するシステマチック欠陥の分析が可能となる。

上記実施形態では，検査装置１１０での参照パターンと特徴抽出部１３２Ａでの処理パターンが表す対象が一致している（いずれも半導体ウエハのエッチング状態を表している）。この場合，半導体ウエハへの所定の処理（ここでは，エッチング）の直後にエッチング状態を検査して欠陥箇所Ｐｄを検出し，欠陥箇所Ｐｄにおけるエッチングの目標パターンの特徴を抽出する。この結果，所定の処理（ここでは，エッチング）と欠陥の発生との直接的な対応関係が導出されることになる。

これに対して，検査装置１１０での検査内容と異なる処理パターンを用いることも可能である。即ち，検査装置１１０での参照パターンと特徴抽出部１３２Ａでの処理パターンが互いに異なるものを表わしても良い。この場合，所定の処理（処理パターンに対応）と検査（参照パターンに対応）のタイミングが対応しない可能性が大きい。即ち，検査の直前での処理ではなく，より前の処理あるいは後の処理に対応する処理パターンを用いて特徴を抽出することになる。

検査の直前より前の処理に対応する処理パターンを用いる例として，次が挙げられる。即ち，所定の処理の直後での検査が困難で，かつこの処理に起因するシステマチック欠陥の分析が必要な場合である。この場合，所定の処理と欠陥の発生との間接的な対応関係が導出されることになる。

検査後の所定の処理に対応する処理パターンを用いる例として，次が挙げられる。即ち，後の処理工程への影響を分析するために，検査後の処理工程に対応する処理パターンを用いる場合である。

以上のように，処理パターンとして，種々のものを選択できる。処理パターンは半導体ウエハ上での材料等の空間的な配置（座標）を表すもの（パターン）であれば足り，設計データ一般を用いることができる。

１００…検査システム，１１０…検査装置，１２０…検査データサーバ，１２１…検査ＤＢ，１３０…設計データサーバ，１３１…設計ＤＢ，１３２…検査データ処理ユニット，１３２Ａ…特徴抽出部，１３２Ｂ…分布導出部，１３３…標準データ処理ユニット，１３３Ａ…特徴抽出部，１３３Ｂ…分布導出部，１３４…判定ユニット，１３４Ａ…分布比較部，１３４Ｂ…乖離検出部，１３５…ＵＩ提供部，１４０…端末

Claims (5)

1. 半導体ウエハへの所定の処理に対応する処理パターンの情報を含むデータを記憶する記憶部と，
   複数の標本箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出する第１の抽出部と，
   前記複数の標本箇所における，特徴と頻度の第１の対応関係を導出する第１の導出部と，
   半導体ウエハから検出された，複数の欠陥箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出する第２の抽出部と，
   前記複数の欠陥箇所における，特徴と頻度の第２の対応関係を導出する第２の導出部と，
   前記第１，第２の対応関係に基づき，標本箇所と欠陥箇所とで，頻度が乖離する特徴を検出する検出部と，
   を具備することを特徴とする欠陥解析装置。
2. 前記特徴が，最小線幅，最大線幅，最小スペース幅，最大スペース幅，被覆率，周囲長，頂点数，方向性，またはパターン形状である
   ことを特徴とする請求項１記載の欠陥解析装置。
3. 前記複数の標本箇所の個数が，前記複数の欠陥箇所の個数以上である
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥解析装置。
4. 前記第１の抽出部が，前記複数の標本箇所を前記半導体ウエハ上からランダムまたは規則的に選択し，これら複数の標本箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出する，
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の欠陥解析装置。
5. 複数の標本箇所それぞれでの，半導体ウエハへの所定の処理に対応する処理パターンの特徴を抽出するステップと，
   前記複数の標本箇所における，特徴と頻度の第１の対応関係を導出するステップと，
   半導体ウエハから検出された，複数の欠陥箇所それぞれでの前記処理パターンの特徴を抽出するステップと，
   前記複数の欠陥箇所における，特徴と頻度の第２の対応関係を導出するステップと，
   前記第１，第２の対応関係に基づき，標本箇所と欠陥箇所とで，頻度が乖離する特徴を検出するステップと，
   を具備することを特徴とする欠陥解析方法。

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