JP2015119056A - 欠陥分類方法及び検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】バイポーラ型の高電圧素子においてキラー欠陥となる基底面内欠陥を他の欠陥から区別して分類できる欠陥分類方法及び検査装置を実現する。【解決手段】本発明の欠陥分類方法は、炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、反射画像及びフォトルミネッセンス画像を形成する工程と、形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の検査工程と、形成されたフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の検査工程と、欠陥像の検出の有無と検出された欠陥像の形状とに基づき、検出された欠陥を分類する欠陥分類工程と含む。【選択図】図１

Description

本発明は、炭化珪素基板(SiC基板)に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する欠陥分類方法及び検査装置に関するものである。

炭化珪素は優れた物理的特性及び熱的特性を有するので、高耐圧で低損失の半導体デバイスの製造に有用である。SiC基板を用いた半導体デバイスの製造工程において、製造上の歩留りを改良するためにはSiC基板に存在する欠陥を検出すること及び検出された欠陥を分類できることが極めて重要である。特に、基底面内欠陥（Basal Plane Dislocation：BPD）は、バイポーラ型の高電圧素子を製造する際、素子の性能に致命的な悪影響を及ぼすキラー欠陥となるため、BPDを他の欠陥から区別して検出することが強く望まれている。

炭化珪素基板の製造プロセスにおいて、エピタキシャル層の形成工程中に基底面内欠陥を貫通刃状転位（Threading Edge Dislocation：TED）に構造変換する技術が開発されている。すなわち、BPDを含むエリアにバイポーラデバイスが形成された場合、順方向に電流が流れるとBPDはショックレイ型の積層欠陥に変化し、デバイス特性が変化する不具合が発生する。一方、TEDが存在する部位にバイポーラデバイスが形成されても、デバイス特性への影響が少ないため、TEDを含む基板を用いて実用化可能なデバイスを製造することができる。また、この構造変換技術を用いれば、炭化珪素基板中に存在するほぼ大部分のBPDをTEDに変換することが可能であるため、デバイスの製造歩留りを一層改善することが可能になり、高電圧素子の製造に極めて有益である。

一方、BPDからTEDへの構造変換は、エピタキシャル層の成長工程において、有機金属化学成長法（MOCVD）の各種パラメータを適切に制御することにより行われている。このMOCVDによる成膜工程における各種パラメータの最適条件を見出すためには、エピタキシャル層が形成されたSiC基板に存在するBPDを検出することが重要である。すなわち、エピタキシャル層が形成されたSiC基板についてBPDが検出できれば、MOCVDプロセスのコントロールに有用な情報をフィードバックすることができる。従って、BPDのTEDへの変換効率を改善し製造の歩留りを改良するためには、基底面内欠陥を他の欠陥から区別して選択的に検出できる欠陥検査装置の開発が急務の課題である。

SiC基板の検査装置として、微分干渉光学系を用いた検査装置が既知である（例えば、特許文献１参照）。この検査装置では、ライン状の走査ビームを微分干渉光学系及び対物レンズを介してSiC基板の表面に向けて投射し、SiC基板の表面で反射した反射光をラインセンサで受光している。微分干渉光学系を利用した検査装置は、SiC基板表面に存在する数ｎｍ程度の凹凸変化を明暗画像として検出できるので、SiC基板の表面画像から微細な欠陥を検出できる利点がある。

別の検査装置として、フォトルミネッセンス法（PL法）を利用した検査装置が既知である（例えば、特許文献２参照）。この既知の検査装置では、炭化珪素基板に向けて紫外光を投射し、炭化珪素基板から出射したフォトルミネッセンス光を分光装置を介して光検出手段により検出している。この既知の検査装置は、フォトルミネッセンス光を検出しているので、基板の内部に存在する結晶欠陥を検出できる利点がある。
特開２０１２−１７４８９６号公報 特開２００６−１４７８４８号公報

微分干渉光学系を利用した検査装置は、基板表面の微細な凹凸変化を輝度画像として検出できるので、基板表面にピット構造として出現する貫通螺旋転位や貫通刃状転位を検出することが可能である。しかしながら、基底面内欠陥は、基板表面にほとんど出現せず、或いは稀に微小なピット構造として出現する。よって、微分干渉光学系を利用した検査装置では、基底面内欠陥を明瞭に検出できない欠点があった。これに対して、フォトルミネッセンス法を利用した検査装置では、基板の内部に存在する欠陥をPL画像から検出できるので、基底面内欠陥を明瞭に検出できる利点がある。

PL画像上において、基底面内欠陥が存在する部位は線状のPL画像として検出されるので、PL画像から基底面内欠陥を検出することが可能である。しかしながら、SiC基板上形成されたエピタキシャル層に特有の結晶欠陥として、キャロット欠陥も存在する。キャロット欠陥もデバイスの製造に致命的なキラーであるため、欠陥検査工程においてキャロット欠陥も検出する必要がある。キャロット欠陥のPL画像は、基底面内欠陥と同様にライン状の画像である。よって、フォトルミネッセンス光検査により、キャロット欠陥を検出することが可能である。しかしながら、BPDとキャロット欠陥とは発生原因が相違し、発生防止対策も相違するため、BPDとキャロット欠陥とを区別して検出することが強く望まれている。しかしながら、BPD及びキャロット欠陥のPL画像は共にライン状の画像であるため、フォトルミネッセンス光検査では、BPDとキャロット欠陥とを区別して検出できないのが実情である。

さらに、炭化珪素基板を用いたデバイスの製造プロセスにおいて、歩留りを改善するためには検出された欠陥の分類精度を一層高めることが強く望まれている。すなわち、欠陥分類の精度が一層向上すれば、エピタキシャル層の成長工程に対して有益な情報をフィードバックすることできる。従って、炭化珪素を用いたデバイスの製造の歩留りを向上させるため、欠陥分類の精度を一層改良することも重要な課題である。

本発明の目的は、バイポーラ型の高電圧素子においてキラー欠陥となる基底面内欠陥を他の欠陥から区別して分類できる欠陥分類方法及び検査装置を実現することにある。
また、本発明の別の目的は、炭化珪素基板に存在する欠陥を高精度に分類できる欠陥分類方法及び装置を実現することにある。

本発明による欠陥分類方法は、炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する欠陥分類方法であって、
炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、炭化珪素基板から出射した反射光及びフォトルミネッセンス光を個別に検出し、反射画像及びフォトルミネッセンス画像を形成する工程と、
形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の欠陥像検出工程と、
形成されたフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の欠陥像検出工程と、
検出された欠陥像の形状と欠陥像の検出の有無とに基づき、検出された欠陥を分類する分類工程と含むことを特徴とする。

本発明者が微分干渉光学系を有する検査装置を用いてエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板の反射画像を撮像したところ、以下の実験結果が得られた。すなわち、基底面内欠陥を含む試料の場合、大部分の炭化珪素基板では欠陥像は検出されず、一部の試料においてだけ微小な明るい画像部分と暗い画像部分とが結合した明暗画像が検出された。この結果より、基底面内欠陥は、エピタキシャル層の表面にほとんど出現せずエピタキシャル層の内部に存在することになる。これに対して、キャロット欠陥を含む試料の場合、ライン状ないしキャロット状の欠陥像が検出された。従って、キャロット欠陥は、エピタキシャル層の表面にライン状の凸部として出現する。貫通螺旋転位及び貫通刃状転位を含む試料の場合、明るい画像部分と暗い画像部分とが結合した点状の明暗の欠陥像が検出された。従って、貫通螺旋転位欠陥及び貫通刃状転位欠陥は、エピタキシャル層の表面にピット構造として出現する。さらに、マイクロパイプ欠陥が存在する試料の場合、点状の低輝度画像の欠陥像が検出され。すなわち、マイクロパイプ欠陥は、貫通孔の形態の欠陥であるため、反射光が発生せず、点状の低輝度画像として検出される。さらに、積層欠陥を含む試料の場合、三角形の高輝度画像又は互いに交差する２本のライン状の欠陥像が検出された。

さらに、本発明者が上記実験に用いた試料についてフォトルミネッセンス光による欠陥検査を行ったところ、以下の実験結果が得られた。７００ｎｍ以上を波長域のフォトルミネッセンス光の検査において、基底面内欠陥を含む試料及びキャロット欠陥を含む試料の場合、ステップフロー方向に延在するライン状のフォトルミネッセンス画像が検出された。また、貫通螺旋転位及び貫通刃状転位を含む試料並びにマイクロパイプ欠陥が存在する試料の場合、フォトルミネッセンス画像は検出されなかった。さらに、４Ｈ−炭化珪素基板のバンド端発光波長（３８０ｎｍ）の検査において、基底面内欠陥及びキャロット欠陥の場合、欠陥像は検出されなかった。一方、積層欠陥を含む試料の場合、三角形や台形等のブロック状の低輝度画像が検出された。また、貫通螺旋転位、貫通刃状転位及びマイクロパイプ欠陥を含む試料の場合、点状の低輝度画像が検出された。

上述した実験結果に基づけば、エピタキシャル層が形成された炭化珪素基板について反射光検査及びフォトルミネッセンス光検査の両方を行い、検出された欠陥像の形状を示す情報と欠陥像の検出の有無を示す情報を用いることにより、エピタキシャル層が形成されている炭化珪素基板に特有の欠陥を分類することが可能である。すなわち、可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光検査において、ライン状の欠陥像が検出され、反射光検査では欠陥像が検出されず又はピット状の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥は基底面内欠陥として分類することができる。また、可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光検査及び反射光検査の両方においてライン状の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥はキャロット欠陥として分類することができる。さらに、反射光検査において明暗の欠陥像が検出され、可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光検査では欠陥像が検出されない場合、検出された欠陥は貫通螺旋転位欠陥又は貫通刃状転位欠陥として分類することができる。さらに、反射光検査において点状の低輝度画像が検出され、バンド端発光波長の検査において点状の低輝度画像が検出された場合、マイクロパイプ欠陥であると判定することができる。さらに、３８０ｎｍのバンド端発光波長において、三角形や台形等のブロック状の低輝度の欠陥像が検出された場合、積層欠陥であると判定することができる。

従って、バイポーラ型のデバイスにおいてキラー欠陥となる基底面内欠陥は、反射光検査及びフォトルミネッセンス光検査の両方を行うことにより、他の欠陥から区別して検出することが可能になる。さらに、反射光検査及びフォトルミネッセンス光検査の両方を行うことにより、別のキラー欠陥であるキャロット欠陥を他の欠陥から区別して検出できる。また、貫通螺旋転位、貫通刃状転位及びマイクロパイプ欠陥も他の結晶欠陥から区別して検出することができる。さらに、３８０ｎｍのバンド端発光波長における検査により積層欠陥を他の欠陥から区別して検出することが可能である。

本発明による欠陥分類方法は、炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する欠陥分類方法であって、
炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、炭化珪素基板から出射した散乱光及びフォトルミネッセンス光を個別に検出し、散乱光画像及びフォトルミネッセンス画像を形成する工程と、
形成された散乱光画像から欠陥像を検出する第１の検査工程と、
形成されたフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の検査工程と、
検出された欠陥像の形状と前記第１又は第２の検査工程における欠陥像の検出の有無とに基づき、検出された欠陥を分類する分類工程と含むことを特徴とする。

散乱光画像は、反射画像と同様に基板表面から出射した反射光による画像である。従って、反射画像の代わりに散乱光画像を用い、散乱光画像から検出された欠陥像とフォトルミネッセンス画像から検出された欠陥像とを用いて欠陥を分類することができる。

さらに、本発明による別の欠陥分類方法は、炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する欠陥分類方法であって、
炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、基板から出射した反射光、バンド端発光に相当する第１の波長のフォトルミネッセンス光、及び前記第１の波長よりも長い波長の第２の波長域のフォトルミネッセンス光をそれぞれ個別に検出し、反射画像、第１の波長の第１のフォトルミネッセンス画像、及び第２の波長域の第２のフォトルミネッセンス画像をそれぞれ形成する工程と、
形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の欠陥像検出工程と、
形成された第１のフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の欠陥像検出工程と、
形成された第２のフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第３の欠陥像検出工程と、
検出された欠陥像の形状と欠陥像の検出の有無とに基づき、検出された欠陥を分類する分類工程と含むことを特徴とする。

フォトルミネッセンス光検査において、３８０ｎｍのバンド端発光波長に等しい波長のフォトルミネッセンス画像及び７００ｎｍ以上の波長のフォトルミネッセンス画像を検出すれば、基底面内欠陥及びキャロット欠陥に起因するフォトルミネッセンス画像と積層欠陥によるフォトルミネッセンス画像の両方を検出することができる。

本発明による検査装置は、炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する検査装置であって、
照明ビームを発生する光源を有し、光源から出射した照明ビームを検査すべき炭化珪素基板に向けて投射する照明手段と、
炭化珪素基板の表面で反射した反射光を受光する第１の光検出手段と、
炭化珪素基板から出射するフォトルミネッセンス光を受光する第２の光検出手段と、
前記第１及び第２の光検出手段から出力される出力信号に基づき、欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する信号処理装置とを具え、
前記信号処理装置は、前記第１の光検出手段の出力信号から反射画像を形成する手段と、
前記第２の光検出手段の出力信号からフォトルミネッセンス画像を形成する手段と、
形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の欠陥像検出手段と、
前記フォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の欠陥像検出手段と、
欠陥像の検出の有無と検出された欠陥像の形状とに基づき、検出された欠陥を分類する欠陥分類手段と含むことを特徴とする。

本発明による検査装置の好適実施例は、信号処理装置は、前記第１及び第２の欠陥像検出手段により検出された欠陥像の形状及びその位置を示すアドレス情報を含む欠陥データを作成する手段、及び作成された欠陥データを記憶する欠陥メモリをさらに有し、
前記欠陥分類手段には、分類すべき欠陥情報として欠陥のアドレスを含む情報が入力し、
前記欠陥分類手段は、分類すべき欠陥情報が入力した際、前記欠陥メモリにアクセスし、入力した欠陥情報に含まれるアドレスにおける欠陥像の有無及び欠陥像の形状に基づいて欠陥を分類することを特徴とする。

反射画像の欠陥像及びフォトルミネッセンス画像の欠陥像は個別に形成されるため、これらの欠陥像を相互に関連付ける手段が必要である。そこで、本発明では、欠陥像の位置を示すアドレス情報を用いて反射画像の欠陥像及びフォトルミネッセンス画像の欠陥像を相互に関連付ける。さらに、分類すべき欠陥情報として、欠陥のアドレスを含む情報を用いる。このように構成すれば、欠陥の位置を示すアドレス情報により指定された欠陥サイトにおける欠陥像の有無及び欠陥像の形状に基づいて欠陥を分類することが可能になる。

本発明では、炭化珪素基板に形成されたエピタキシャル層の表面の微小な凹凸変化を反射画像から検出し、エピタキシャル層内部の結晶構造の変化をフォトルミネッセンス画像から検出しているので、基板の表面に出現する欠陥及び基板の内部だけに存在する欠陥の両方を同時に検出することができる。この結果、より多くの欠陥情報を用いて欠陥が分類されるので、欠陥分類の精度が一層向上する。
さらに、基底面内欠陥は、反射画像中にはほとんど出現せず、フォトルミネッセンス画像中にライン状の画像として出現する特性を有し、この特性は積層欠陥やキャロット欠陥とは異なる特性である。従って、炭化珪素基板について照明ビームを用いて１回走査し、反射光及びフォトルミネッセンス光の両方を並行して検出することにより、基底面内欠陥を他の欠陥から区別して分類することができる。

本発明による欠陥分類方法を実施する検査装置の一例を示す図である。 本発明の信号処理装置の一例を示す図である。 信号処理装置の変形例を示す図である。 本発明による欠陥分類方法のアルゴリズムを示す図である。 本発明の検査装置の変形例を示す図である。 本発明の検査装置の変形例を示す図である。 本発明の検査装置の変形例を示す図である。

発明の実施するための形態

図１は本発明による欠陥分類方法を実施するための検査装置の一例を示す図である。本例では、微分干渉光学系を有する共焦点走査装置を用い、検査すべき炭化珪素基板の全面を走査し、基板から出射した反射光及びフォトルミネッセンス光を個別に検出し、反射光検査及びフォトルミネッセンス光検査を並行して行う。検査対象としてエピタキャル層が形成されている炭化珪素基板を用い、エピタキシャル層に形成された欠陥を検出し分類する。尚、検査対象として、エピタキシャル層が形成されていない炭化珪素基板も用いられる。

図１を参照するに、照明ビームを発生する照明光源１として、炭化珪素基板に向けて照明光を投射した際フォトルミネッセンス光を発生させる紫外光を放出する光源を用いる。すなわち、炭化珪素の禁制帯幅エネルギーよりも大きいエネルギーを持つ光源を用いる。一例として、３２０ｎｍのレーザ光を放出するHe-Cdレーザ、266nmのレーザビームを発生するYAGレーザの第４高調波、水銀キセノンを用いることができる。本例では、照明光源として水銀キセノンランプを用い、３１３ｎｍの波長光を照明ビームとして用いる。

照明光源１から出射した照明ビームは、複数の光ファイバが円形に積層された光ファイババンドル２に入射し、光ファイバを伝搬して、断面がほぼ円形の発散性ビームとして出射する。この照明ビームは、フィルタ３に入射し、波長が３１３ｎｍの波長光が出射する。フィルタから出射した照明ビームは、集束性レンズ４により平行ビームに変換されてスリット５に入射する。スリット５は、集束性レンズ４の瞳位置に配置され、第１の方向（紙面と直交する方向）に延在する細長い開口部を有する。ここで、第１の方向は、Ｘ方向と称する。スリット５の開口部の幅は、例えば１０〜２０μｍに設定する。従って、スリット５から第１の方向に延在する細長いライン状の光ビームが出射する。スリット５から出射したライン状の光ビームは、偏光子６に入射し、単一の振動面を持つ偏光した光に変換される。このライン状の偏光ビームは、ビームスプリッタとして機能するハーフミラー７で反射し、リレーレンズ８を経て走査装置として機能する振動ミラー９に入射する。

振動ミラー９は、炭化珪素基板の表面画像をレビューする際、照明ビームを第１の方向と直交する第２の方向（Ｙ方向）に偏向するビーム走査装置として機能する。検査中は試料を支持するステージの２次元移動により基板の全面が走査されるため、振動ミラーは、検査中は全反射ミラーとして機能する。振動ミラー９から出射したライン状の光ビームは、リレーレンズ１０及び１１を経て第１のダイクロィックミラー１２に入射する。第１のダイクロィックミラーは、炭化珪素基板から出射した反射光とフォトルミネッセンス光とを分離する機能を果たす。従って、例えば波長が３７０ｎｍ以上の波長の光を反射し、３７０ｎｍ以下の波長光を透過するダイクロィックミラーが用いられる。第１のダイクロィックミラー１２を透過した照明ビームは微分干渉光学系１３に入射する。本例では、微分干渉光学系としてノマルスキープリズムを用いる。ノマルスキープリズム１３に入射したライン状の照明ビームビームは、振動面が互いに直交する２本のサブビームに変換される。これら２本のサブビーム間には、ｍを自然数とした場合に、（２ｍ＋１）π／２の位相差が与えられる。従って、SiC基板表面に形成された数ｎｍの高さ変化を有する欠陥を明暗の輝度画像として検出することが可能である。また、ノマルスキープリズムのシャーリング量は、例えば２μｍに設定する。尚、ノマルスキープリズム１３は、光路に挿脱可能に配置され、SiC基板の共焦点微分干渉画像を撮像する場合光路中に挿入され、それ以外の場合、例えば試料の３次元共焦点画像を撮像する場合及び試料の表面輪郭像を撮像する場合、光路から外される。

ノマルスキープリズム１３から出射した２本のサブビームは、対物レンズ１４に入射する。対物レンズ１４は、入射した２本のライン状のサブビームを集束し、ステージ１５上に配置された炭化珪素基板１６に向けて投射する。本例では、検査すべき基板としてエピタキシャル層が形成されているSiC基板を用い、エピタキシャル層に存在する欠陥を検出する。ステージ１５は、ＸＹステージにより構成され、その位置情報は、位置センサ１７により検出され、ステージの位置情報が信号処理装置に供給される。検査中、ステージ１５はＹ方向及びＸ方向にジッグザッグ状に移動し、SiC基板の全面が照明ビームにより走査される。尚、検出された欠陥のアドレスを用いて欠陥をレビューする場合、欠陥の座標情報に基づいてステージをＸ及びＹ方向に移動させて欠陥を視野内に位置させ、振動ミラーを第２の方向(Y方向)にスキャンすることにより欠陥及びその付近の共焦点微分干渉画像を撮像することができる。

波長が３１３ｎｍの照明ビームが炭化珪素基板１６に入射すると、一部の照明ビームは基板の表面で反射して反射ビームを形成し、残りの部分は炭化珪素基板の内部に進入し、基板の内部に欠陥が存在する場合フォトルミネッセンス光を発生させる。

欠陥が基板の表面に数ｎｍ〜数１００ｎｍ程度の凹凸として出現した場合、基板の表面で反射した２本のサブビーム間に欠陥の高さ変化に対応した位相差が導入されるので、基板表面に存在する欠陥の高さに対応した位相差情報を含む２本の反射サブビームが形成される。これら２本の反射サブビームは、対物レンズ１４により集光され、ノマルスキープリズム１３に入射する。そして、ノマルスキープリズムにより合成され、SiC基板表面の高さ変化を位相差情報として含む干渉ビームが形成される。例えば、SiC基板の表面に数ｎｍ程度の凹状又は凸状の欠陥が存在する場合、SiC基板表面に入射した２本のサブビームのうち１本のサブビームが欠陥上を走査し、他方のサブビームは正常な表面部分を走査するので、２本のサブビーム間には欠陥の高さに応じた位相差が導入される。この結果、基板表面に出現した欠陥は、輝度画像として検出される。

炭化珪素基板のエピタキシャル層の内部に結晶欠陥が存在する場合、基板表面を透過し基板の内部に進入した照明ビームは欠陥に入射する。紫外光が欠陥に入射すると、欠陥の種類に応じて様々な波長及び形態のフォトルミネッセンス光が発生する。基底面内欠陥及びキャロット欠陥の場合、７００ｎｍ〜１１００ｎｍの波長範囲のフォトルミネッセンス光が発生する。また、貫通螺旋転位欠陥及び貫通刃状転位欠陥の場合、可視域及び赤外域のフォトルミネッセンス光は発生しない。４Ｈ−ＳｉＣのバンド端発光波長において、欠陥の無い良質な領域から発光が検出されるが、積層欠陥が存在する部位では発光がほとんど検出されず、暗いブロック状の欠陥画像が検出される。

炭化珪素基板１６から出射した反射光及びフォトルミネッセンス光は対物レンズにより集光され、ノマルスキープリズムを透過し、第１のダイクロィックミラー１２に入射する。第１のダイクロィックミラーは、３７０ｎｍ以下の波長光は透過し、３７０ｎｍを超える波長光は反射する。従って、基底面内欠陥、積層欠陥、及びキャロット欠陥により発生したフォトルミネッセンス光は、第１のダイクロィックミラーで反射する。一方、炭化珪素基板の表面で反射した反射光は、第１のダイクロィックミラーを透過する。

第１のダイクロィックミラーを透過した反射光は、第２及び第１のリレーレンズ１１及び１２を通過し、振動ミラー９で反射してレンズ８に入射する。このレンズ８は、基板からの反射光に対して結像レンズとして作用する。結像レンズ８を通過した反射光は、ビームスプリッタ７を透過し、検光子１８及びポジショナ１９を経て第１の光検出手段２０に入射する。本例では、第１の光検出手段２０はラインセンサで構成する。撮像装置であるラインセンサから出力される画像信号は、増幅器２１を介して信号処理装置２２に供給される。

第１のダイクロィックミラー１２で反射したフォトルミネッセンス光は、結像レンズ２３を介して第２のダイクロィックミラー２４に入射する。第２のダイクロィックミラー２４は、赤外域及び可視域のフォトルミネッセンス光と３８０ｎｍ付近のバンド端発光とを分離する作用を果たし、一例として７００ｎｍ以上の波長光を透過し、７００ｎｍ以下の波長光を反射する。従って、基底面内欠陥及びキャロット欠陥により発生したフォトルミネッセンス光は、第２のダイクロィックミラーを透過し、第２の光検出手段２５に入射する。また、バンド端発光により発生したフォトルミネッセンス光は第２のダイクロィックミラー２４で反射し、３８０ｎｍ±５ｎｍの範囲の波長光を透過する帯域フィルタ２６を経て第３のダイクロィックミラー２７に入射する。

第２及び第３の光検出手段２５及び２７は共にラインセンサにより構成する。第２の光検出手段２５から出力された画像信号は増幅器２８を介して信号処理装置２２に供給され、第３の光検出手段２７から出力された画像信号は増幅器２９を介して信号処理装置２２に供給される。

図２は信号処理装置の一例を示す図である。本例では、反射光検査による欠陥検出とフォトルミネッセンス光検査による欠陥検出とを並行して実行し、これらの検査結果に基づいて検出された欠陥を分類する。第１〜第３の光検出手段２０、２５及び２７から出力される画像信号はA/D変換器３０〜３２にそれぞれ供給され、デジタル信号に変換する。

第１の光検出手段２０から出力される画像信号を第１の画像形成手段３３に供給して反射光による２次元画像（反射画像）を形成する。第２の光検出手段２５から出力される第２の画像信号を第２の画像形成手段３４に供給し、波長が７００ｎｍ以上のフォトルミネッセンス光による２次元画像（第１のフォトルミネッセンス画像）を形成する。第３の光検出手段２７から出力される第３の画像信号を第３の画像形成手段３５に供給し、中心波長が３８０ｎｍのフォトルミネッセンス光による２次元画像（第２のフォトルミネッセンス画像）を形成する。

反射画像信号並びに第１及び第２のフォトルミネッセンス画像信号は欠陥像検出手段３６に供給する。欠陥像検出手段３６は、入力した反射画像信号並びに第１及び第２のフォトルミネッセンス画像信号を各画素ごとに基準輝度値と比較し、基準輝度値の範囲から外れた輝度値を示す画素を検出して欠陥像を形成する。例えば、反射画像における欠陥像の検出は、基準輝度値の範囲から外れた画素をマッピングすることにより欠陥像が形成され、フォトルミネッセンス画像検査においては基準値を超える輝度の画像信号が検出された画素をマッピングすることにより欠陥像が検出される。

欠陥像検出手段３６には、照明ビームが入射した基板の位置を示すアドレス情報も供給される。このアドレス情報は、炭化珪素基板１６を支持するステージの位置情報と第１〜第３のラインセンサの各画素情報を用いることができる。検出された欠陥像は、アドレス情報と共に欠陥画像メモリ３７に記憶する。操作者は、基板の全面の検査が終了した後、欠陥のアドレスを用いて欠陥画像メモリ３７にアクセスすることにより、希望する欠陥画像をモニタ上に表示して観察することができる。

検出された欠陥像は、欠陥形状判定手段３８に供給する。欠陥形状判定手段３８は、検出された反射画像の欠陥像並びに第１及び第２のフォトルミネッセンス画像の欠陥像について、それらの形状を判定する。すなわち、反射画像の欠陥像の形状についは、入力した欠陥像の形状を点状の低輝度画像、点状の明暗輝度画像、ライン状画像及びその他の画像のいずれかに分類する。さらに、第１のフォトルミネッセンス画像については、入力した欠陥像をライン状画像及びその他の画像に分類する。さらに、第２のフォトルミネッセンス画像の欠陥像の形状については、点状の低輝度画像、ブロック状の低輝度画像及びその他の画像に分類する。また、欠陥形状判定手段３８は、欠陥像のサイズも判定する。さらに、照明ビームが入射した基板の位置を示すアドレス情報も供給される。そして、検出された欠陥像の形状情報、サイズ情報及びアドレス情報を含む欠陥データ情報を作成し、欠陥データメモリ３９に記憶する。尚、この欠陥像の形状分類は一例であり、検査目的及び欠陥の種類に応じて種々の欠陥形状に分類することが可能である。

欠陥データメモリ３９は２つの記憶領域を有し、第１の記憶領域３９ａには、フォトルミネッセンス画像検査で検出された各欠陥像の形状、特徴、サイズ及びアドレスを含む欠陥データを記憶する。第２の記憶領域３９ｂには、反射画像検査で検出された各欠陥像の形状、特徴、サイズ及びアドレスを含む欠陥データを記憶する。

形成された欠陥データは、分類されるべき欠陥情報として欠陥分類手段４０に供給する。欠陥分類手段４０は、反射画像検査で検出された欠陥像を分類する第１の分類手段４０ａと、第１のフォトルミネッセンス画像検査で検出された欠陥像を分類する第２の分類手段４０ｂ、第２のフォトルミネッセンス画像検査で検出された欠陥像を分類する第３の分類手段４０ｃとを有する。

第１の分類手段４０ａは、分類すべき欠陥情報が入力すると、欠陥データメモリ３９のフォトルミネッセンス画像形状データ（PL画像形状データ）が記憶されている第１の記憶領域３９ａにアクセスし、入力した欠陥情報に含まれるアドレスと同一アドレスのフォトルミネッセンス画像の欠陥形状データを取得する。そして、入力した反射画像の欠陥データと取得したフォトルミネッセンス画像の欠陥形状データとを照合して欠陥を分類する。例えば、反射画像の欠陥形状データとして点状の低輝度画像が入力した場合、対応するアドレスにバンド端発光波長における点状の低輝度画像が存在する場合、入力した欠陥形状データは、マイクロパイプ欠陥（MP欠陥）であると判定する。また、入力した反射画像の欠陥データが明暗輝度画像であって、欠陥データメモリ３９のPL画像形状データ記憶領域３９ａには、対応するアドレスに欠陥像が存在しない場合又はバンド端発光波長の点状低輝度画像が存在する場合、入力した欠陥形状データは貫通刃状転位（TED）又は貫通螺旋転位（TSD）であると判定する。さらに、入力した欠陥形状データがライン状の欠陥画像であり、PL画像形状データ３９ａから取得した欠陥形状データがライン状の画像の場合、当該形状データの欠陥はキャロット欠陥として分類する。

第２の分類手段４０ｂは、分類すべき欠陥情報が入力すると、欠陥データメモリ３９の第２の記憶領域３９ｂにアクセスし、入力した欠陥情報に含まれるアドレスの反射画像の欠陥形状データを取得する。入力したフォトルミネッセンス画像の欠陥形状データと欠陥データメモリから取得した反射画像の欠陥形状データとを照合して欠陥を分類する。例えば、フォトルミネッセンス画像の欠陥形状データとしてライン状の画像が入力し、反射画像欠陥形状データの対応するアドレスには反射画像の欠陥形状データが存在せず又はピット構造を示す明暗画像の欠陥形状データが存在する場合、入力した欠陥形状データは、基底面内欠陥（BPD欠陥）として分類する。これに対して、反射画像形状データ３９ｂから取得した形状データがライン状の形状画像の場合、入力した欠陥形状データはキャロット欠陥であると判定する。

第３の分類手段４０ｃには、欠陥画像としてブロック状の低輝度画像及び点状の低輝度画像が入力する。ブロック状の低輝度画像は、反射画像の欠陥像の形状と格別な関連性が認められないため、第３の分類手段は、欠陥データメモリにアクセスすることなく、当該欠陥は積層欠陥（SF欠陥）であると判定する。また、点状の低輝度画像は反射画像検査で分類されるため、分類せずスルーする。

分類された欠陥分類情報はアドレス情報と共に出力手段４１に供給される。操作者はキーボードのような入力装置を介して希望する欠陥の種類や発生態様を特定した指定情報を入力する。例えば、基底面内欠陥の発生密度が指定された場合、出力手段４１は基底面内欠陥の単位面積当たりの個数や密度を算出し、その結果を出力する。或いは、炭化珪素基板の主表面をチィップが形成される予定のチィップ区域に分割し、各チィップ区域ごとに検出された基底面内欠陥の個数を示す欠陥情報を出力することができる。さらに、指定情報において各チィップ領域の検出された欠陥の種類及び個数が指定された場合、出力手段４１は、各チィップ領域に存在する欠陥の種類及び個数を表示する欠陥情報各チィップ区域ごとに出力することができる。

図３は、信号処理装置の変形例を示す図である。尚、図２で用いた構成要素と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。本例では、欠陥形状判定手段３８において、検出された欠陥像の形状情報、サイズ情報及びアドレス情報を含む欠陥データ情報を作成し、欠陥データメモリ３９に記憶する。すなわち、反射画像検査で検出された欠陥像及びフォトルミネッセンス画像検査で検出された欠陥像の両方を区別することなく、欠陥データメモリ３９に記憶する。欠陥データメモリ３９は、欠陥の位置を示すアドレスを基準として、反射画像の欠陥像の欠陥データ及びフォトルミネッセンス画像の欠陥像の欠陥データを一緒に記憶する。

欠陥形状判定手段３８は、分類すべき欠陥情報として欠陥の識別番号及びアドレスを含む欠陥情報を欠陥分類手段４０に供給する。欠陥分類手段４０は、欠陥情報が入力すると、欠陥データメモリ３９にアクセスし、入力した欠陥情報に含まれるアドレスにおける欠陥データを取得し、取得した欠陥データに基づいて欠陥を分類する。すなわち、欠陥情報において指定されたアドレス位置における反射画像の欠陥像の形状及び特徴並びにフォトルミネッセンス画像の欠陥像の形状及び特徴に基づいて、当該アドレスの欠陥を分類する。例えば、フォトルミネッセンス画像についてライン状の欠陥像が存在し、反射画像には欠陥像が存在しない場合、当該アドレスサイトには基底面内欠陥が存在すると判定する。また、欠陥情報に含まれるアドレスサイトにフォトルミネッセンス画像のライン状の欠陥像が存在し、反射画像においてもライン状の欠陥像が存在する場合、当該アドレスサイトにはキャロット欠陥が存在すると判定する。本例では、個別に検出されたフォトルミネッセンス画像と反射画像が、欠陥の位置を示すアドレスを用いて相互に関連付けられているので、アドレスを指定することにより、当該アドレスサイトの欠陥を分類することができる。

図４は本発明による欠陥分類のアルゴリズムを示す図である。紫外光の照明ビームを用いて炭化珪素基板の全面を走査する（ステップ１）。そして、炭化珪素基板から出射した反射光及びフォトルミネッセンス光を個別に検出し、反射画像及びフォトルミネッセンス画像を形成する（ステップ２）。

形成した反射画像について反射光検査を行い、欠陥像を検出する。並行して、フォトルミネッセンス画像からフォトルミネッセンス光検査を行い、欠陥像を検出する（ステップ３）。

検出された各欠陥像について、その形状を特定し、欠陥像の形状、特徴、及びアドレスを含む欠陥データを作成する（ステップ４）。この場合において、検出された各欠陥ごとにアドレス情報が含まれるので、欠陥のアドレスを介して反射画像の欠陥像とフォトルミネッセンス画像の欠陥像とが相互に関連づけられる。

続いて、欠陥データから検出された欠陥を分類する。反射画像の欠陥が入力した場合、当該欠陥のアドレス情報を用いてフォトルミネッセンス画像の欠陥形状データを参照する。また、フォトルミネッセンス画像の欠陥が入力した場合、当該欠陥形状データに含まれるアドレス情報を用いて反射画像の欠陥形状データを参照する。そして、検出された欠陥像の形状及び欠陥像の存在の有無に基づき、欠陥を分類する（ステップ５）。上記ステップ１〜５によりエピタキシャル層に特有な全ての欠陥を分類することができる。

図５は本発明による検査装置の変形例を示す図である。図１で用いた構成要素と同一の構成要素には同一符号を付して説明は省略する。本例では、反射画像を形成する第１の照明系とフォトルミネッセンス画像を形成する第２の照明系を用いる。第１の照明系では可視域の照明ビームを用いて基板表面を走査し、第２の照明系では紫外域の照明ビームを用いて基板表面を走査する。第１及び第２の照明ビームは、炭化珪素基板の同一点を照明する。

照明光源として水銀ランプ５０を用い、水銀ランプから出射した５４６ｎｍの可視光を第１の照明系の照明ビームとして用い、反射光検査を行う。また、波長が３１３ｎｍの紫外光を第２の照明系の照明ビームとして用い、フォトルミネッセンス光検査を行う。水銀ランプ５０から出射した光ビームは第１の光ファイバ５１を伝搬する。第１の光ファイバの出射端に光ファイバカップラ５２を結合する。光ファイバカップラ５２の出射側に第２及び第３の光ファイバ５３及び５４を結合する。光ビームは光ファイバカップラ５２により２分割され、一方のビームは第２の光ファイバを伝搬して反射光検査に用いられ、他方のビームは第３の光ファイバ５４を伝搬してフォトルミネッセンス光検査に用いられる。

第２の光ファイバ５３から出射した光ビームは、５４６ｎｍの波長光を透過するフィルタ５５に入射し、波長が５４６ｎｍの第１の照明ビームが出射する。第３の光ファイバ５４から出射した光ビームは、３１３ｎｍの波長光を透過するフィルタ５６を通過し、偏光子５７に入射する。偏光子５７は入射した光ビームからＰ偏光した光ビームを出射させる。従って、偏光子５７から、波長が３１３ｎｍでＰ偏光した第２の照明ビームが出射する。第２の照明ビームは、集束性レンズ５８を介して集束性の照明ビームとして炭化珪素基板１６に向けて投射される。

第２の照明系は、Ｐ偏光した照明ビームをブリュースター角に等しい入射角で炭化珪素基板に向けて投射する。従って、第２の照明系を構成する第３の光ファイバ５４、フィルタ５６、偏光子、５７及びレンズ５８の光軸は、ブリュースター角に等しい角度に配置する。Ｐ偏光した照明ビームをブリュースター角に等しい入射角で投射すれば、反射光はほぼ零であり、基板に入射した大部分の照明ビームが基板の内部に進入する。従って、一層高い強度のフォトルミネッセンス光を発生させることができ、明瞭なフォトルミネッセンス画像が形成される。この結果、欠陥像の検出精度が高くなり、高精度な欠陥分類が行われる利点が達成される。

本例では、第１のダイクロィックミラー１２の代わりに、波長が７００ｎｍ以上の光を反射し、７００ｎｍ以下の波長光を透過するダイクロィックミラー５９を用いる。従って、炭化珪素基板１６の表面で反射した反射光は、対物レンズ１４により集光され、ダイクロィックミラー５９を透過し、第１の光検出手段２０に入射する。また、炭化珪素基板から出射したフォトルミネッセンス光は、対物レンズにより集光され、ダイクロィックミラー５９で反射し、第２の光検出手段２５に入射する。

さらに、本例では、第１のリレーレンズ１０と第２リレーレンズ１１との間の光路中に、例えば波長が３９０ｎｍ以下の波長光は反射し、３９０ｎｍを超える波長光は透過する第２のダイクロィックミラー６０を配置する。ダイクロィックミラー６０の反射光路中に、３８０ｎｍ±５ｎｍの範囲の波長光を透過する帯域フィルタ２６及び第３の光検出手段２７を配置する。第３の光検出手段２７にはバンド端発光によるフォトルミネッセンス光が入射するので、バンド端発光によるフォトルミネッセンス光を検出することができる。第３の光検出手段から出力された出力信号は信号処理装置２２に供給する。信号処理装置は、第１〜第３の光検出手段からの出力信号に基づいて欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する。

本例では、照明光源として水銀ランプを用い、波長が５４６ｎｍの照明ビーム及び３１３ｎｍの照明ビームを用いたが、可視光又は赤外光を発生する光源と紫外光を発生させる別の光源を用いることも可能である。

図６は本発明による検査装置の別の変形例を示す。本例では、炭化珪素基板の表面に対して斜めに照明ビームを投射し、反射画像、散乱光画像及びフォトルミネッセンス画像をそれぞれ個別に撮像する。そして、これらの画像から欠陥像を検出し、フォトルミネッセンス画像の欠陥像と反射画像の欠陥像から欠陥を分類し、又はフォトルミネッセンス画像の欠陥像と散乱光画像の欠陥像から欠陥を分類する。尚、検出された欠陥像のアドレス情報を用いてこれらの画像を相互に関連付ける。

照明光源として紫外域の照明光を放射するレーザを用いる。レーザ７０から出射した照明ビームは、偏光子７１、集束性レンズ７２及び全反射ミラー７３を介して炭化珪素基板７４に向けて斜めに投射する。炭化珪素基板７４はステージ７５に保持され、ステージ７５にはモータ７６を連結する。モータ７６はＸＹステージ７７上に配置する。ＸＹステージ７７の直線移動により炭化珪素基板が直線移動すると共にモータ７６の回転により回転する。よって、炭化珪素基板は、モータの回転とＸＹステージの直線移動により、螺旋状の軌跡に沿って全面走査される。

炭化珪素基板７４の表面に照明ビームが入射すると、基板表面で反射した正反射光と基板表面で発生した散乱光が出射する。また、照明ビームの一部は基板の内部に侵入し、基板内部に存在する欠陥に入射すると、フォトルミネッセンス光が出射する。基板表面で反射した反射光は、全反射ミラー７８で反射し、結像レンズ７９を経て第１の光検出手段８０に入射する。第１の光検出手段からの出力信号は信号処理装置に供給され、炭化珪素基板の反射画像が形成される。

基板表面で発生した散乱光及び基板の内部で発生したフォトルミネッセンス光は、対物レンズ８１により集光され、レンズ８２を経てダイクロィックミラー８３に入射する。ダイクロィックミラー８３は７００ｎｍ以上の波長を有する光を反射し、７００ｎｍ以下の波長光を透過するように設定する。従って、基板表面から発生した散乱光は、ダイクロィックミラー７３を透過し第２の光検出手段８４に入射する。また、炭化珪素基板から出射したフォトルミネッセンス光は、ダイクロィックミラー８３で反射し、第３の光検出手段８５に入射する。第２の光検出手段は紫外域に感度を有するフォトマルチプライヤで構成され、第３の光検出手段は赤外域に感度を有するフォトマルチプライヤで構成する。これら第２及び第３の光検出手段からの出力信号は信号処理装置に供給され、散乱光画像及びフォトルミネッセンス画像が形成される。

本例では、フォトルミネッセンス画像と反射画像とを用いて欠陥を分類することができ、或いはフォトルミネッセンス画像と散乱光画像とを用いて欠陥を分類することができる。すなわち、第３の光検出手段から出力される出力信号と第１又は第２の光検出手段から出力される出力信号とを用い、図２又は図３に示す信号処理を行うことにより、検出された欠陥を分類することができる。さらに、フォトルミネッセンス画像、散乱光画像及び反射画像の３つの画像を用いて検出された欠陥を分類することも可能である。

図７は本発明による検査装置の別の変形例を示す図である。本例では、対物鏡を用いて炭化珪素基板から出射した散乱光及びフォトルミネッセンス光を検出し、散乱光画像及びフォトルミネッセンス画像を用いて欠陥を検出すると共に検出された欠陥を分類する。尚、図６で用いた構成要素と同一の構成要素には同一符号を付して説明する。照明光源として紫外域の照明光を放射するレーザ９０を用いる。レーザ９０から出射した照明ビームは、偏光子９１を通過し、レンズ９２により集束性ビームに変換する。レンズから出射した照明ビームは、炭化珪素基板７４に向けて斜めに投射する。炭化珪素基板７４はステージ７５に保持され、ステージ７５にはモータ７６を連結する。モータ７６はＸＹステージ７７上に配置する。炭化珪素基板７４は、ＸＹステージ７７の直線移動とモータ７６の回転により、螺旋状の軌跡に沿って全面走査される。

炭化珪素基板７４の表面に欠陥が存在すると、欠陥により散乱光が発生する。また、照明ビームの一部は基板の内部に侵入し、基板内部に存在する欠陥に入射すると、フォトルミネッセンス光が出射する。基板から出射する散乱光及びフォトルミネッセンス光は、対物鏡９３により集光される。対物鏡９３は、凹面鏡９３ａと凸面鏡９３ｂを有する。基板から出射した散乱光及びフォトルミネッセンス光は、凹面基板９３ａ及び凸面鏡９３ｂでそれぞれ反射し、凹面鏡に形成した開口部を経てダイクロィックミラー９４に入射する。ダイクロィックミラー９４は、波長が７００ｎｍ以上の波長光を反射し、７００ｎｍ以下の波長光を透過するダイクロィックミラーで構成する。炭化珪素基板７４から出射した散乱光はダイクロィックミラー９４を透過し、レンズ９５を介して第１の光検出手段に入射する。第１の光検出手段９６から出力された出力信号は信号処理装置に供給され、炭化珪素基板の散乱光画像が形成される。

炭化珪素基板から出射したフォトルミネッセンス光は、ダイクロィックミラー９４で反射し、レンズ９７を介して第２の光検出手段９８に入射する。第２の光検出手段９８からの出力信号は信号処理装置に供給され、フォトルミネッセンス画像が形成される。信号処理装置では、前述した信号処理を行って、炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する。散乱光画像は反射画像と同様に基板の表面に出現した欠陥の欠陥像を形成し、フォトルミネッセンス画像は基板の内部に存在する欠陥の欠陥像を形成するので、基板の表面に出現した欠陥及び基板の内部に存在する欠陥の両方を検出することできる。

本発明は上述した実施例だけに限定されず種々の変形や変更が可能である。上述した実施例では、反射画像として微分干渉画像を用いたが、微分干渉画像ではなく、通常の反射画像を用いることも可能である。すなわち、照明光源から出射した照明ビームを対物レンズを介して炭化珪素基板に向けて投射し、炭化珪素基板の表面で反射した反射光を対物レンズを介して２次元撮像装置やラインセンサにより受光することにより形成される反射画像を用いることができる。

１ 照明光源
２ 光ファイババンドル
３ フィルタ
４ 集束性レンズ
５ スリット
６ 偏光子
７ ハーフミラー
８ リレーレンズ（結像レンズ）
９ 振動ミラー
１０，１１ リレーレンズ
１２ 第１のダイクロィックミラー
１３ ノマルスキープリズム
１４ 対物レンズ
１５ ステージ
１６ 炭化珪素基板
１７ 位置センサ
１８ 検光子
１９ ポジショナ
２０ 第１の光検出手段
２１，２７，２８ 増幅器
３０〜３２ Ａ／Ｄ変換器
３３〜３５ 画像形成手段
３６ 欠陥像検出手段
３７ 欠陥画像メモリ
３８ 欠陥形状判定手段
３９ 欠陥データメモリ
４０ 欠陥分類手段
４３ 出力手段

本発明による欠陥分類方法は、炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、基底面内欠陥を他の結晶欠陥から区別して分類する欠陥分類方法であって、
炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、照明ビームにより炭化珪素基板を走査する工程と、
炭化珪素基板から出射する反射光及びフォトルミネッセンス光を集光する工程と、
前記集光された光から、反射光及び可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光をそれぞれ分離し、反射光と可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光とをそれぞれ検出する工程と、
検出された反射光から欠陥を検出し、反射光による欠陥像を検出する第１の検査工程と、
検出されたフォトルミネッセンス光から欠陥を検出し、フォトルミネッセンス光による欠陥像を検出する第２の検査工程と、
前記第１及び第２の検査工程において検出された欠陥を分類する欠陥分類工程とを含み、
前記第２の検査工程においてフォトルミネッセンス光の欠陥像が検出された場合、前記第１の検査工程における反射光検査の検査結果を参照して欠陥を分類することを特徴とする。

本発明者が微分干渉光学系を有する検査装置を用いてエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板の反射画像を撮像したところ、以下の実験結果が得られた。すなわち、基底面内欠陥を含む試料の場合、大部分の炭化珪素基板では欠陥像は検出されず、一部の試料においてだけ微小な明るい画像部分と暗い画像部分とが結合した明暗画像が検出された。この結果より、基底面内欠陥は、エピタキシャル層の表面にほとんど出現せずエピタキシャル層の内部に存在することになる。これに対して、キャロット欠陥を含む試料の場合、ライン状ないしキャロット状の欠陥像が検出された。従って、キャロット欠陥は、エピタキシャル層の表面にライン状の凸部として出現する。貫通螺旋転位及び貫通刃状転位を含む試料の場合、明るい画像部分と暗い画像部分とが結合した点状の明暗の欠陥像が検出された。従って、貫通螺旋転位欠陥及び貫通刃状転位欠陥は、エピタキシャル層の表面にピット構造として出現する。さらに、マイクロパイプ欠陥が存在する試料の場合、点状の低輝度画像の欠陥像が検出された。すなわち、マイクロパイプ欠陥は、貫通孔の形態の欠陥であるため、反射光が発生せず、点状の低輝度画像として検出される。さらに、積層欠陥を含む試料の場合、三角形の高輝度画像又は互いに交差する２本のライン状の欠陥像が検出された。

さらに、本発明者が上記実験に用いた試料についてフォトルミネッセンス光による欠陥検査を行ったところ、以下の実験結果が得られた。７００ｎｍ以上の波長域のフォトルミネッセンス光の検査において、基底面内欠陥を含む試料及びキャロット欠陥を含む試料の場合、ステップフロー方向に延在するライン状のフォトルミネッセンス画像が検出された。また、貫通螺旋転位及び貫通刃状転位を含む試料並びにマイクロパイプ欠陥が存在する試料の場合、フォトルミネッセンス画像は検出されなかった。さらに、４Ｈ−炭化珪素基板のバンド端発光波長（３８０ｎｍ）の検査において、基底面内欠陥及びキャロット欠陥の場合、欠陥像は検出されなかった。一方、積層欠陥を含む試料の場合、三角形や台形等のブロック状の低輝度画像が検出された。また、貫通螺旋転位、貫通刃状転位及びマイクロパイプ欠陥を含む試料の場合、点状の低輝度画像が検出された。

炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、基底面内欠陥を他の結晶欠陥から区別して分類する欠陥分類方法であって、
炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、照明ビームにより炭化珪素基板を走査する工程と、
炭化珪素基板から出射する散乱光及びフォトルミネッセンス光を集光する工程と、
前記集光された光から、散乱光及び可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光をそれぞれ分離し、散乱光と可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光とをそれぞれ検出する工程と、
検出された散乱光から欠陥を検出し、散乱光による欠陥像を形成する第１の検査工程と、
検出されたフォトルミネッセンス光から欠陥を検出し、フォトルミネッセンス光による欠陥像を形成する第２の検査工程と、
前記第１及び第２の検査工程において検出された欠陥を分類する欠陥分類工程とを含み、
前記第２の検査工程においてフォトルミネッセンス光の欠陥像が検出された場合、前記第１の検査工程における散乱光検査の検査結果を参照して欠陥を分類することを特徴とする。

炭化珪素基板に存在する基底面内欠陥を他の結晶欠陥から区別して分類する欠陥分類方法であって、
炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、照明ビームにより炭化珪素基板を走査する工程と、
炭化珪素基板から出射する反射光及びフォトルミネッセンス光を集光する工程と、
前記集光された光から、反射光、バンド端発光波長に相当する第１の波長域のフォトルミネッセンス光、及び前記第１の波長域よりも波長の長い第２の波長域のフォトルミネッセンス光をそれぞれ検出する工程と、
検出された反射光から欠陥を検出し、反射光による欠陥像を形成する第１の検査工程と、
検出された第１の波長域のフォトルミネッセンス光から欠陥を検出し、第１の波長域のフォトルミネッセンス光による欠陥像を形成する第２の検査工程と、
検出された第２の波長域のフォトルミネッセンス光から欠陥を検出し、第２の波長域のフォトルミネッセンス光による欠陥像を形成する第３の検査工程と、
前記第１〜第３の検査工程において検出された欠陥を分類する欠陥分類工程とを含み、
前記第３の検査工程において第２の波長域のフォトルミネッセンス光の欠陥像が検出された場合、前記第１の検査工程における反射光検査の検査結果を参照して、検出された欠陥を分類することを特徴とする。

炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、基底面内欠陥を他の結晶欠陥から区別して分類する検査装置であって、
照明ビームを発生する光源を有し、光源から出射した照明ビームを検査すべき炭化珪素基板に向けて投射する照明手段と、
前記照明ビームにより炭化珪素基板の表面を走査する走査手段と、
炭化珪素基板から出射した反射光及びフォトルミネッセンス光を集光する対物レンズと、
対物レンズにより集光された光から、反射光及び可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光をそれぞれ分離する分離手段と、
分離された反射光及び可視域又は赤外域のフォトルミネッセンス光をそれぞれ検出する第１及び第２の光検出手段と、
前記第１及び第２の光検出手段から出力される出力信号に基づき欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する信号処理装置とを具え、
前記信号処理装置は、前記第１の光検出手段の出力信号から欠陥を検出し、反射光による欠陥像を検出する第１の欠陥像検出手段と、
前記第２の光検出手段の出力信号から欠陥を検出し、フォトルミネッセンス光による欠陥像を検出する第２の欠陥像検出手段と、
前記第１及び第２の欠陥像検出手段により検出された欠陥を分類する欠陥分類手段とを含み、
前記欠陥分類手段は、前記第２の欠陥像検出手段によりフォトルミネッセンス光の欠陥像が検出された場合、前記第１の欠陥像検出手段による反射光検査の検査結果を参照して検出された欠陥を分類することを特徴とする。

Claims (24)

1. 炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する欠陥分類方法であって、
   炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、炭化珪素基板から出射した反射光及びフォトルミネッセンス光を個別に検出し、反射画像及びフォトルミネッセンス画像を形成する工程と、
   形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の検査工程と、
   形成されたフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の検査工程と、
   欠陥像の検出の有無と検出された欠陥像の形状とに基づき、検出された欠陥を分類する欠陥分類工程と含むことを特徴とする欠陥分類方法。
2. 請求項１に記載の欠陥分類方法において、前記第２の検査工程においてライン状の欠陥像が検出され、前記第１の検査工程において欠陥像が検出されず又は点状の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥は基底面内欠陥として分類されることを特徴とする欠陥分類方法。
3. 請求項１に記載の欠陥分類方法において、前記第２の検査工程においてライン状の欠陥像が検出され、前記第１の検査工程においてライン状の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥はキャロット欠陥として分類されることを特徴とする欠陥分類方法。
4. 請求項１に記載の欠陥分類方法において、前記第１の検査工程において点状ないしブロック状の明暗輝度画像の欠陥像が検出され、第２の検査工程において欠陥像が検出されない場合、検出された欠陥は貫通螺旋転位又は貫通刃状転位として分類され、第１の検査工程において点状の低輝度画像の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥はマイクロパイプ欠陥として分類されることを特徴とする欠陥分類方法。
5. 請求項１に記載の欠陥分類方法において、前記照明ビームは炭化珪素基板の表面に対して斜めに投射され、炭化珪素基板の表面に対してほぼ垂直方向に出射するフォトルミネッセンス光が検出されることを特徴とする欠陥分類方法。
6. 請求項１に記載の欠陥分類方法において、前記反射画像は微分干渉画像であることを特徴とする欠陥分類方法。
7. 炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する欠陥分類方法であって、
   炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、炭化珪素基板から出射した散乱光及びフォトルミネッセンス光を個別に検出し、散乱光画像及びフォトルミネッセンス画像を形成する工程と、
   形成された散乱光画像から欠陥像を検出する第１の検査工程と、
   形成されたフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の検査工程と、
   欠陥像の検出の有無と検出された欠陥像の形状とに基づき、検出された欠陥を分類する欠陥分類工程と含むことを特徴とする欠陥分類方法。
8. 請求項７に記載の欠陥分類方法において、前記照明ビームは紫外光により形成され、当該照明ビームは炭化珪素基板の表面に対して斜めに投射されることを特徴とする欠陥分類方法。
9. 炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する欠陥分類方法であって、
   炭化珪素基板に向けて照明ビームを投射し、基板から出射した反射光、バンド端発光波長に相当する第１の波長のフォトルミネッセンス光、及び前記第１の波長よりも長い波長の第２の波長域のフォトルミネッセンス光をそれぞれ個別に検出し、反射画像、第１の波長の第１のフォトルミネッセンス画像、及び第２の波長域の第２のフォトルミネッセンス画像をそれぞれ形成する工程と、
   形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の検査工程と、
   形成された第１のフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の検査工程と、
   形成された第２のフォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第３の検査工程と、
   欠陥像の検出の有無と検出された欠陥像の形状とに基づき、検出された欠陥を分類する欠陥分類工程と含むことを特徴とする欠陥分類方法。
10. 請求項９に記載の欠陥分類方法において、前記第１の波長は炭化珪素のバンド端発光波長に等しい波長又はその近傍に設定され、前記第２の波長は可視域又は赤外域の波長範囲に設定されることを特徴とする欠陥分類方法。
11. 請求項１０に記載の欠陥分類方法において、前記第３の検査工程においてライン状の欠陥像が検出され、前記第１の検査工程において欠陥が検出されず又は点状の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥は基底面内欠陥として分類することを特徴とする欠陥分類方法。
12. 請求項１０に記載の欠陥分類方法において、前記第２の検査工程においてブロック状の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥は積層欠陥として分類することを特徴とする欠陥分類方法。
13. 炭化珪素基板又はエピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する検査装置であって、
    照明ビームを発生する光源を有し、光源から出射した照明ビームを検査すべき炭化珪素基板に向けて投射する照明手段と、
    炭化珪素基板の表面で反射した反射光を受光する第１の光検出手段と、
    炭化珪素基板から出射するフォトルミネッセンス光を受光する第２の光検出手段と、
    前記第１及び第２の光検出手段から出力される出力信号に基づき欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する信号処理装置とを具え、
    前記信号処理装置は、前記第１の光検出手段の出力信号から反射画像を形成する手段と、
    前記第２の光検出手段の出力信号からフォトルミネッセンス画像を形成する手段と、
    形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の欠陥像検出手段と、
    前記フォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の欠陥像検出手段と、
    欠陥像の検出の有無と検出された欠陥像の形状とに基づき、検出された欠陥を分類する欠陥分類手段と含むことを特徴とする検査装置。
14. 請求項１３に記載の検査装置において、前記信号処理装置は、前記第１及び第２の欠陥像検出手段により検出された欠陥像の形状及びその位置を示すアドレス情報を含む欠陥データを作成する手段、及び作成された欠陥データを記憶する記憶手段をさらに有し、
    前記欠陥分類手段には、分類すべき欠陥情報として欠陥のアドレスを含む情報が入力し、
    前記欠陥分類手段は、分類すべき欠陥情報が入力した際、前記欠陥データメモリにアクセスし、入力した欠陥情報に含まれるアドレスにおける欠陥像の有無及び欠陥像の形状に基づいて欠陥を分類することを特徴とする検査装置。
15. 請求項１３に記載の検査装置において、前記信号処理装置は、前記第１の欠陥像検出手段により検出された反射画像の欠陥像について、その形状及び欠陥の位置を示すアドレス情報を含む欠陥データを記憶する第１の欠陥データメモリと、前記第２の欠陥像検出手段により検出されたフォトルミネッセンス画像の欠陥像について、その形状及び欠陥の位置を示すアドレスを含む欠陥データを記憶する第２の欠陥データメモリとをさらに含むことを特徴とする検査装置。
16. 請求項１５に記載の検査装置において、前記欠陥分類手段には、分類すべき欠陥情報として欠陥のアドレス及び形状を示す情報が入力し、
    欠陥分類手段は、前記第２の欠陥像検出手段により検出されたフォトルミネッセンス画像の欠陥像を分類する第１の分類手段を有し、
    前記第１の分類手段は、分類すべき欠陥情報が入力した際、前記反射画像の欠陥データが記憶されている第１の欠陥データメモリにアクセスし、対応するアドレスにおける反射画像の欠陥像の有無及び欠陥像の形状に基づいて欠陥を分類することを特徴とする検査装置。
17. 請求項１６に記載の前記欠陥分類手段は、前記第１の欠陥像検出手段により検出された反射画像の欠陥像を分類する第２の分類手段を有し、
    前記第２の分類手段は、分類すべき欠陥情報が入力した際、前記フォトルミネッセンス画像の欠陥データが記憶されている第２の欠陥データメモリにアクセスし、対応するアドレスにおけるフォトルミネッセンス画像の欠陥像の有無及び欠陥の形状に基づいて欠陥を分類することを特徴とする検査装置。
18. 請求項１３から１７までのいずれか１項に記載の検査装置において、前記欠陥分類手段は、前記第２の欠陥像検出手段によりライン状の欠陥像が検出され、第１の欠陥像検出手段において欠陥が検出されず又は点状ないしブロック状の欠陥像が検出された場合、検出された欠陥を基底面内欠陥として分類することを特徴とする検査装置。
19. 請求項１３に記載の検査装置において、前記照明手段は、炭化珪素基板の表面に対して斜めに照明ビームを投射し、
    前記第２の光検出手段は、炭化珪素基板の表面からほぼ垂直方向に出射するフォトルミネッセンス光を受光することを特徴とする検査装置。
20. 請求項１３に記載の検査装置において、前記反射光として炭化珪素基板の表面で発生した散乱光を用い、前記第１の光検出手段は炭化珪素基板の表面で反射した散乱光を受光し、前記信号処理装置は前記第１の光検出手段の出力信号から散乱光画像を形成することを特徴とする検査装置。
21. 炭化珪素基板エピタキシャル層が形成された炭化珪素基板に存在する欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する検査装置であって、
    可視光の照明ビームを発生する第１の光源を有し、第１の光源から出射した第１の照明ビームを検査すべき炭化珪素基板に向けて投射する第１の照明手段と、
    紫外光の照明ビームを発生する第２の光源を有し、第２の光源から出射した第２の照明ビームを前記炭化珪素基板に向けて投射する第２の照明手段と、
    前記炭化珪素基板から出射した反射光及びフォトルミネッセンス光を集光する対物レンズと、
    前記炭化珪素基板から出射した反射光とフォトルミネッセンス光とを分離する第１の分光手段と、
    炭化珪素基板の表面で反射した反射光を受光する第１の光検出手段と、
    炭化珪素基板から出射するフォトルミネッセンス光を受光する第２の光検出手段と、
    前記第１及び第２の光検出手段から出力される出力信号に基づき欠陥を検出し、検出された欠陥を分類する信号処理装置とを具え、
    前記信号処理装置は、前記第１の光検出手段の出力信号から反射画像を形成する手段と、
    前記第２の光検出手段の出力信号からフォトルミネッセンス画像を形成する手段と、
    形成された反射画像から欠陥像を検出する第１の欠陥像検出手段と、
    前記フォトルミネッセンス画像から欠陥像を検出する第２の欠陥像検出手段と、
    欠陥像の検出の有無と検出された欠陥像の形状とに基づき、検出された欠陥を分類する欠陥分類手段と含むことを特徴とする検査装置。
22. 請求項２１に記載の検査装置において、前記第２の照明手段は、Ｐ偏光した紫外光の照明ビームをブュースター角にほぼ等しい入射角で炭化珪素基板に向けて投射することを特徴とする検査装置。
23. 請求項２１に記載の検査装置において、前記第１及び第２の光源は単一の水銀ランプにより構成され、前記第１の照明ビームは水銀ランプから出射する可視光により形成され、前記第２の照明ビームは水銀ランプから出射する紫外光により形成されることを特徴とする検査装置。
24. 請求項２１に記載の検査装置において、さらに、前記対物レンズにより集光された光からバンド端発光波長のフォトルミネッセンス光を選択的に分光する手段及びバンド端発光光を受光する第３の光検出手段を有し、
    前記信号処理装置は、前記第１〜第３の光検出手段の出力信号を用いて欠陥を検出し、検出された欠陥を分類することを特徴とする検査装置。
    
    
    
    

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