JP2011089976A - 欠陥検査装置および欠陥検査方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】照明光学系と、検出光学系と、検出光学系により検出された散乱光に基づき抽出された欠陥候補の各々について特徴量を算出する欠陥特徴量算出部501と、算出された特徴量に基づき欠陥候補をグルーピングする欠陥候補グルーピング部502と、欠陥特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、欠陥候補の欠陥分類評価値を算出する欠陥分類評価値算出部503と、算出された評価値を、教示に基づいて更新する欠陥分類評価値更新部505と、更新された評価値に基づいて、欠陥候補の欠陥種を分類するためのしきい値である分類境界を決定する欠陥分類しきい値決定部506と、決定されたしきい値を用いて欠陥を検出する欠陥検出部115と、を有する欠陥検査装置である。
【選択図】図1
Description
但し、上記欠陥候補の分類を実施しようとする場合、教示などによりユーザの意志を反映する手段が必要となるが、ユーザが一つ一つの欠陥候補を確認し教示することは、処理時間とユーザ負担の観点から現実的ではない。それに対し、一部の欠陥のみを教示すると、DOIとNuisanceを正しく教示できなくなる場合があり、分類精度が低下してしまう。
(1)試料に対して照明光を照射する照明光学系と、前記照明光学系からの照明により散乱する該試料からの散乱光を検出する検出光学系と、を備えた欠陥検査装置であって、前記検出光学系により検出された散乱光に基づき抽出された欠陥候補の各々について特徴量を算出する欠陥特徴量算出部と、前記欠陥特徴量算出部により算出された特徴量に基づき前記欠陥候補をグルーピングする欠陥候補グルーピング部と、前記欠陥特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記欠陥候補の欠陥分類評価値を算出する欠陥分類評価値算出部と、前記欠陥分類評価値算出部により算出された評価値を、教示に基づいて更新する欠陥分類評価値更新部と、前記欠陥分類評価値更新部により更新された評価値に基づいて、前記欠陥候補の欠陥種を分類するためのしきい値である分類境界を決定する欠陥分類しきい値決定部と、前記欠陥分類しきい値決定部により決定されたしきい値を用いて欠陥を検出する欠陥検出部と、を有することを特徴とする欠陥検査装置である。
欠陥候補検出部100は、ステ−ジ102、メカニカルコントロ−ラ103、照明光学系(照明部)104、検出光学系(上方検出系)105、空間周波数フィルタ111、検光子112、イメ−ジセンサ106、画像比較処理部107(前処理部107−1、画像メモリ107−2、欠陥候補検出部107−3、パラメ−タ設定部107−4、切り出し画像作成部(パッチ画像切り出し部)107−5)を有して構成される。
試料101は例えば半導体ウェハなどの被検査物である。ステ−ジ102は試料101を搭載してXY平面内の移動および回転(θ)とZ方向への移動が可能である。メカニカルコントロ−ラ103はステ−ジ102を駆動するコントロ−ラである。照明部104の光を試料101に照射し、試料101からの散乱光を検出光学系(上方検出系)105で結像させ、結像された光学像を各々のイメ−ジセンサ106で受光して、画像信号に変換する。このとき、試料101をX‐Y‐Z‐θ駆動のステ−ジ102に搭載し、該ステ−ジ102を水平方向に移動させながら異物散乱光を検出することで、検出結果を2次元画像として得る。
試料101であるウェハ内の欠陥候補を抽出する画像比較処理部107は、検出された画像信号に対してシェ−ディング補正、暗レベル補正等の画像補正を行う前処理部107−1、補正された画像のデジタル信号を格納しておく画像メモリ107−2、画像メモリ107−2に記憶された対応する領域の画像を比較し、欠陥候補を抽出する欠陥候補検出部107−3、処理のパラメ−タをセットするパラメ−タ設定部107−4、検出した欠陥候補を含む小領域に切り出した画像(分割した画像、パッチ画像)を作成する切り出し画像作成部107−5とを備えてなる。
検査後処理部108は、記憶部(記憶装置)109−2に格納されている欠陥候補の情報を読み出し、欠陥候補に対し、DOI・Nuisanceの再判定を実施し、全体制御部109へ結果を出力する。
切り出し画像作成部107−5では、画像メモリ107−2に格納された検出画像と参照画像から、欠陥候補検出部107−3で検出された欠陥候補を含む周辺の小領域を切り出す。切り出された検出画像307−2と参照画像307−3の切り出し画像(パッチ画像)と、特徴量演算部304にて算出された欠陥候補の特徴量(数値特徴)307−1とを、欠陥候補307として纏めて、記憶装置(記憶部)109−2へ格納する。
全体制御部109は記憶部(記憶装置)109−2に格納されている欠陥候補307(欠陥数値特徴307−1、検出画像の切り出し画像(パッチ画像)307−2、参照画像の切り出し画像307−3)を検査後処理部108のデ−タ受信部402へ送信する。検査後処理部108はデータ受信部402から欠陥候補307を検査後処理部108内部の記憶装置403に格納する。
欠陥分類演算部404では、記憶装置403から欠陥候補307を読み出し、重要欠陥(DOI)と非重要欠陥(Nuisance)とに分類し、インタ−フェ−ス部109−1の結果表示部407へ分類の経過を逐次ユーザへ表示する。ユーザは結果表示部407に表示された分類結果を確認し、ユーザが希望する分類結果が得られていなければ、教示入力部408に対し、欠陥候補307がDOIかNuisanceかを教示する。ユーザが希望する分類結果が得られるまで、結果の表示とユーザ教示を繰り返し、ユーザが希望する分類結果が得られた時点で、終了判定入力部409へ終了を入力する。検査後処理部108での処理の結果得られる分類境界406は、それぞれの欠陥候補に対する、DOI・Nuisanceの分類境界である。また、分類境界406はDOIまたはNuisanceの欠陥ラベルとしても良い。分類境界406を出力し、検査後処理部108は、このようにして得られた欠陥ラベルと分類境界406を制御装置(全体制御部)109の一部である記憶部(記憶装置)109−2へ格納する。ただし、記憶部(記憶装置)109−2から直接画像データを入力する場合には、記憶装置403を含めなくてもよい。
欠陥候補307‘は試料101の設計情報307−4’をさらに備え、検査後処理部108‘は記憶装置を介さずに、データ受信部402’から欠陥分類演算部404‘に直接送信する。
欠陥分類演算部404’では、試料101の設計情報307−4’を含む欠陥候補307’に対し、重要欠陥(DOI)と非重要欠陥(Nuisance)とに分類し、インターフェース部109−1’の結果表示部407’へ分類の経過を逐次ユーザへ表示する。ユーザは結果表示部407’に表示された分類結果を確認し、ユーザが希望する分類結果が得られていなければ、教示入力部408’を介し、欠陥分類演算部404’へユーザ教示を実施し、欠陥分類演算部404’ではユーザ教示に基づき再度欠陥分類を実施する。
以上の結果表示とユーザ教示をユーザが希望する分類結果が得られるまで繰り返す。ユーザは希望する分類結果が得られた時点で、終了判定入力部409’を介し、欠陥分類演算部へ終了判定を入力する。欠陥分類演算部404’は、ユーザからの終了判定を受け取り、分類境界406’を制御装置(全体制御部)109’の一部である記憶部(記憶装置)109−2’へ格納する。
i(x1,x2,x3)=w1・x1+w2・x2+w3・x3
として定義することができる。
欠陥分類評価値更新部505は、教示入力部408からのユーザ教示と、欠陥マトリクス作成部504から入力された欠陥マトリクスに基づき、欠陥分類評価値の更新を行う。欠陥分類評価値の更新は、後で詳述するが、欠陥分類評価値順に並べられた欠陥候補の並び替えに相当する。
図5における記憶装置403の代わりにデータ受信部402‘があり、欠陥分類演算部404‘の内部のステップが一部追加されている。また、インターフェース109−1‘においては分類性能算出部509’の結果を表示する結果表示部407‘が追加されている。
但し、分類境界の周辺から教示欠陥を選択する場合、分類境界が算出されていない分類初期段階では、分類境界を利用して教示欠陥の選択を行うことができない。そのため、主成分分析やk−meansクラスタリング手法などによる粗分類を実施し、そこで求められた欠陥分類境界を利用することもできるし、過去の分類結果の分類境界を利用して教示画像の選択を行うこともできる。欠陥候補の選択により、ユーザが教示のために比較する欠陥候補数を減らすことができ、ユーザの負担減と、教示時間の短縮、教示の正確性向上などを実現でき、それにより、ユーザフレンドリーなDOI・Nuisanceの分類を実現することができる。
また、教示入力部408‘における欠陥候補に対するDOIまたはNuisanceの教示においては、ユーザ教示の方法として、欠陥候補画像による判断の他に、光学顕微鏡画像や、電子線顕微鏡画像の目視確認により判断しても良い。このとき、入力された欠陥候補307‘以外の情報に基づき教示が行われた場合、その欠陥候補は欠陥候補の情報のみでは分類できない曖昧な欠陥として、欠陥分類演算部404‘において、分類への影響を小さくするように重み付することもできる。例えば、検査後処理部108‘への入力が暗視野式検査画像のみであったとき、光学顕微鏡画像に基づき教示を行った場合などである。さらに、その欠陥候補の影響を排除するため、欠陥候補を削除することもできる。
欠陥分類境界決定部508‘は、欠陥分類評価値更新部507‘にて並び替えられた欠陥候補を基に、欠陥候補がDOIであるかNuisanceであるかを分類する、分類境界406‘を決定する。分類境界406‘を決定する際には、一般的な分類法を適用することができる。例えば、決定木による分類、サポートベクターマシンによる分類、最近傍則に基づく分類などである。このとき、グループ毎に異なる分類境界を設定することもでき、各グループ均一の分類境界とすることもできる。また、分類境界はユーザにより教示入力部408‘へ直接指定、変更する事もできる。ユーザは、マトリクス結果表示部407‘と教示入力部408‘により、この欠陥分類評価値更新507‘の一連の作業を複数回繰り返すことにより、ユーザ毎に異なる判定基準により、柔軟なDOI・Nuisance分類を実現することができる。
図5、図17の欠陥マトリクス作成部504、506‘は、結果表示部407、407’において、欠陥マトリクス表示画面(欠陥候補表示画面)601‘に示す欠陥マトリクスを表示する。欠陥マトリクスは、横軸にグループ、縦軸に欠陥判定評価値をとり、欠陥候補画像を並べて表示したもので、DOIとNuisanceの分類境界406’も表示される。さらに、全欠陥候補によるグループ毎の欠陥判定評価値の分布表示画面605‘も表示される。欠陥マトリクス表示画面には検査データとして、ウェハ情報や検査レシピ、総欠陥数なども表示される。ユーザはマウスなどの入力装置により、教示を行う欠陥候補を選択することができ、図19では、欠陥候補606’を選択している。欠陥候補情報表示画面602’には、選択した欠陥候補606’の参照画像606−3’、検出画像606−2’、数値特徴量606−1’などが表示される。さらに、選択した欠陥候補のウェハ内の発生位置や、チップ内の発生位置などが表示される。ユーザは欠陥候補教示画面602’を参考にし、DOIかNuisanceかの判断を行い、欠陥候補教示部607’にてDOIかNuisanceかを選択する。このとき、欠陥候補情報表示画面602’では、欠陥候補606’のSEM画像606−5’や、光学顕微鏡画像606−4’などを表示しても良く、ユーザはそれらを参考にDOIとNuisanceの判断をすることもできる。以上のユーザ教示により、欠陥分類が実施されると、現在の分類状況を表す欠陥分類状況表示画面603’が表示される。欠陥分類状況表示画面603’内の特徴空間表示画面608’では、選択特徴量からなる特徴空間における欠陥候補の分布や、未教示・教示済みに分けられた欠陥候補の分布、分類境界406’、選択されている特徴量とその重みなども表示されている。一方、推定性能表示画面609’では、教示済欠陥数や、教示済み欠陥に基づく分類正解率、推定性能向上量が表示される。ユーザは欠陥マトリクス表示画面601’と、欠陥分類状況表示画面603’を確認し、教示欠陥の追加や特徴量再選択の判定を、繰り返し判定画面604’へ入力する。また、自動的に繰り返し判定をさせることもでき、自動判定を選択することもできる。
追加表示画面609’は前記欠陥候補情報表示画面602’の追加表示である。ユーザは欠陥候補画像606−2’、606−3’を目視で確認することにより、その欠陥候補がDOIかNuisanceかを判断し、欠陥候補教示部607’にて教示を行う。このとき、欠陥候補画像606−2’、606−3’のみで判断でき無かった場合、ユーザは光学顕微鏡画像(OM画像)611や電子線顕微鏡画像(SEM画像)612’を判断のための情報として追加することができる。欠陥候補以外の画像を追加する場合、ユーザは、チェックボックス613’へチェックを行う。
装置側では、チェックされた欠陥候補について顕微鏡画像611’やSEM画像612’の取得を行い、欠陥候補情報表示画面609’へ取得画像を表示する。また、ユーザは欠陥候補以外の画像による教示結果を、後段の分類へ、どの程度反映させるかを決定し、分類影響度入力部614’へ数値として入力することができる。このとき、欠陥候補の情報のみでは判断できなかった曖昧な欠陥として、分類影響度入力部へ低い値を入力しても良いし、複数の情報から判断した信頼性の高い欠陥として、高い値を入力しても良い。
このようにして教示された欠陥候補に基づき分類が実施されると、教示状況表示画面610’に欠陥候補の特徴量分布とそれに基づき算出された分類境界が示される。教示状況表示画面610’内の画面615’には、DF、OM、SEMのいずれかの画像に基づき教示した欠陥候補と、それに基づき算出した分類境界が表示され、画面616’には、DF画像またはOM画像に基づき教示した欠陥候補と、それに基づき算出された分類境界が示されている。画面617’には、DF画像のみで教示することができた欠陥候補と、それに基づき算出された分類境界が示されている。 図7は、本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施の形態における、欠陥分類評価値の更新によるDOI・Nuisance分類の一例を示す図であり、図5や図17の欠陥分類評価値更新部505、507‘における欠陥分類評価値の更新処理の内容を示す。図6や図18で示した欠陥マトリクスでは縦軸に欠陥判定評価値を取っているが、ここでは説明のため横軸にしてある。欠陥候補A、B、C、D、Eが欠陥分類評価値g1=i1(x1,x2,・・・)に基づき並べられていたとする。このとき、ユ−ザは、教示入力部408、408’により欠陥候補BとEをDOI、欠陥候補DをNuisanceと教示したとする。図5の欠陥分類しきい値決定部506、図17の欠陥分類境界決定部508では、欠陥候補をDOIとNuisanceに分類する分類しきい値を、欠陥分類評価値gのある値に設定するのだが、どこに設定したとしても正しく分類することは不可能である。
i1(x1,x2,x3)=w1・x1+w2・x2+w3・x3
としたとき、重みw1,w2,w3の重みパラメータ値を変更することもできるし、関数i自体を変更し、例えば2乗和(^はべき乗を表す)
i2(x1,x2,x3)=w1・x1^2+w2・x2^2+w3・x3^2
とすることもできる。
検査後処理部108では試し検査により検出された欠陥候補(数値特徴)(307−1)に対して欠陥分類(807)を実施し、分類結果を確認(808)した後、欠陥マトリクス601として分類結果をユ−ザへ表示(812)する。結果表示に基づきユ−ザは各欠陥候補に対し、DOIとNuisanceの教示(810)を実施する。分類が最適であるか否かを判断し(809)、ユ−ザ希望の欠陥分類が実現するまで、結果表示(812)とユ−ザ教示(810)を繰り返す(811)。
上記実施例では、欠陥分類評価値更新のためにユ−ザ教示を行ったが、欠陥候補のグル−プ分けに対してユ−ザ教示を行ってもよい。
ここで、欠陥候補グル−ピングのために利用される特徴量として、(1)明るさ、(2)コントラスト、(3)濃淡差、(4)近傍画素の明るさ分散値、(5)相関係数、(6)近傍画素との明るさの増減、(7)2次微分値などがある。グル−ピングの結果をユ−ザへ表示し、グル−ピングの結果が正しくなければ、ユ−ザは正しいグル−プを教示する。
欠陥候補グルーピング部502’に対して、グルーピング条件変更部901’、繰り返し終了判定部902’を追加する。
欠陥候補のグルーピングとユーザ教示により、欠陥分類を実現したが、ここでは、ユ−ザの教示は行わず、過去のデ−タなど、事前に定義したDOIの特徴量と欠陥候補から算出した特徴量に基づき、欠陥候補をDOIとNuisanceに分類する実施例を示す。
このとき、異なる2つ以上の組合せ条件により撮像された画像から抽出された特徴量から、前記特徴量選択部により、分類に有効な特徴量を自動的に選択することは、分類に有効な光学条件を自動的に決定することに相当する。
このとき、異なる2つ以上の組合せ条件により撮像された画像から抽出された特徴量から、前記特徴量選択部により、分類に有効な特徴量を自動的に選択することは、分類に有効な光学条件を自動的に決定することに相当する。
このとき、異なる2つ以上の組合せ条件により撮像された画像から抽出された特徴量から、前記特徴量選択部により、分類に有効な特徴量を自動的に選択することは、分類に有効な光学条件を自動的に決定することに相当する。
さらに、暗視野検査装置による実施例を示したが、明視野検査装置、SEM式検査装置など、全ての方式の検査装置に適用することができる。
Claims (16)
- 試料に対して照明光を照射する照明光学系と、
前記照明光学系からの照明により散乱する該試料からの散乱光を検出する検出光学系と、
前記検出光学系にて検出した散乱光に基づき欠陥を検出する処理部と、を備えた欠陥検査装置であって、
前記処理部は、前記検出光学系により検出された散乱光に基づき抽出された欠陥候補の各々について特徴量を算出する欠陥特徴量算出部と、
前記欠陥特徴量算出部により算出された特徴量に基づき前記欠陥候補をグルーピングする欠陥候補グルーピング部と、
前記欠陥特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記欠陥候補の欠陥分類評価値を算出する欠陥分類評価値算出部と、
前記欠陥分類評価値算出部により算出された評価値を、教示に基づいて更新する欠陥分類評価値更新部と、
前記欠陥分類評価値更新部により更新された評価値に基づいて、前記欠陥候補の欠陥種を分類するためのしきい値である分類境界を決定する欠陥分類しきい値決定部と、
前記欠陥分類しきい値決定部により決定されたしきい値を用いて欠陥を検出する欠陥検出部と、を有することを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項1記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥分類評価値更新部では、前記欠陥分類評価値算出部により算出された評価値を教示に基づき逐次更新することを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項1または2に記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥候補グルーピング部では、前記欠陥候補の背景類似性または欠陥候補同士の近接性または欠陥候補の形状類似性の少なくとも1つを用いて、前記欠陥候補をグルーピングすることを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項1乃至3のいずれかに記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥特徴量算出部では、前記欠陥候補および前記散乱光に基づく信号の画像または数値的特徴に基づき特徴量を算出することを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項1乃至4のいずれかに記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥検出部では、切り出された画像を用いて欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項1乃至5のいずれかに記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥分類評価値算出部では、前記欠陥特徴量算出部により算出された特徴量の少なくとも1つを統合し、前記欠陥候補グルーピング部によりグルーピングされたグループ毎に異なる欠陥分類評価値を算出することを特徴とする欠陥検査装置。 - 試料に対して照明光を照射する工程と、
前記照明する工程により散乱する該試料からの散乱光を検出する工程と、を備えた欠陥検査方法であって、
前記検出する工程にて検出された散乱光に基づき抽出された欠陥候補の各々について特徴量を算出する欠陥特徴量算出工程と、
前記欠陥特徴量算出工程により算出された特徴量に基づき前記欠陥候補をグルーピングする欠陥候補グルーピング工程と、
前記欠陥特徴量算出工程により算出された特徴量に基づき、前記欠陥候補の欠陥分類評価値を算出する欠陥分類評価値算出工程と、
前記欠陥分類評価値算出工程により算出された評価値を、教示に基づいて更新する欠陥分類評価値更新工程と、
前記欠陥分類評価値更新工程により更新された評価値に基づいて、前記欠陥候補の欠陥種を分類するためのしきい値である分類境界を決定する欠陥分類しきい値決定工程と、
前記欠陥分類しきい値決定部により決定されたしきい値を用いて欠陥を検出する欠陥検出工程と、を有することを特徴とする欠陥検査方法。 - 請求項7記載の欠陥検査方法であって、
前記欠陥分類評価値更新工程では、前記欠陥分類評価値算出工程にて算出された評価値を教示に基づき逐次更新することを特徴とする欠陥検査方法。 - 請求項7または8に記載の欠陥検査方法であって、
前記欠陥候補グルーピング工程では、前記欠陥候補の背景類似性または欠陥候補同士の近接性または欠陥候補の形状類似性の少なくとも1つを用いて、前記欠陥候補をグルーピングすることを特徴とする欠陥検査方法。 - 請求項7乃至9のいずれかに記載の欠陥検査方法であって、
前記欠陥特徴量算出工程では、前記欠陥候補および前記散乱光に基づく信号の画像または数値的特徴に基づき特徴量を算出することを特徴とする欠陥検査方法。 - 請求項7乃至10のいずれかに記載の欠陥検査方法であって、
前記欠陥検出工程では、切り出された画像を用いて欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査方法。 - 請求項7乃至11のいずれかに記載の欠陥検査方法であって、
前記欠陥分類評価値算出工程では、前記欠陥特徴量算出工程により算出された特徴量の少なくとも1つを統合し、前記欠陥候補グルーピング工程によりグルーピングされたグループ毎に異なる欠陥分類評価値を算出することを特徴とする欠陥検査方法。 - 試料に対して照明光を照射する照明光学系と、
前記照明光学系からの照明による該試料からの散乱光を検出する検出光学系と、
前記検出光学系により検出された前記散乱光に基づき欠陥を検出する処理部とを備えた欠陥検査装置であって、
前記処理部は、前記検出光学系にて検出した散乱光に基づき欠陥候補を抽出する欠陥候補検出部と、
前記欠陥候補検出部より抽出された欠陥候補の各々について少なくとも一つ以上の特徴量を算出する欠陥特徴量算出部と、
前記欠陥特徴量算出部により算出された特徴量に基づき前記欠陥候補をグルーピングする欠陥候補グルーピング部と、
前記欠陥特徴量算出部により算出された特徴量に基づき、前記欠陥候補の欠陥分類評価値を算出する欠陥分類評価値算出部と、
前記欠陥分類評価値算出部により算出された評価値を、前記グルーピングされた欠陥候補毎に、教示に基づいて更新する欠陥分類評価値更新部と、
前記欠陥分類評価値更新部により更新された評価値に基づいて、前記欠陥候補を分類するための分類境界を、前記グルーピングされた欠陥候補毎に決定する欠陥分類境界決定部と、
前記欠陥分類境界決定部により決定された分類境界を用いて欠陥を検出する欠陥検出部と、を有することを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項13記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥分類評価値更新部では、前記教示した欠陥の追加もしくは前記特徴量の再選択の少なくとも一方を実施し、
さらに、前記処理部は、前記欠陥分類評価値更新部において更新された分類評価値により、分類性能が向上するかどうかを推定する分類性能算出部と、
前記分類性能算出部により出力された推定性能に基づき、前記教示した欠陥の追加と前記特徴量の再選択を実施するかどうかを判定する判定部とを備えることを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項14記載の欠陥検査装置であって、
前記判定部では、前記教示した欠陥の追加と前記特徴量の再選択を実施するかどうかを自動的に判断することを特徴とする欠陥検査装置。 - 請求項13記載の欠陥検査装置であって、
さらに、前記処理部は、前記欠陥候補検出部により検出された欠陥候補と該試料の品種、工程または特徴量の分布のうちの少なくとも一つについて格納されている格納済みの欠陥候補群とを比較して、類似性を評価することを特徴とする欠陥検査装置。
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