JP2017044494A - 検査装置、検査方法及び半導体装置の製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ウェハ研磨の洗浄後に生じる異物欠陥を高精度に検出することができるウェハの検査装置、検査方法及び半導体装置の製造方法を提供する。
【解決手段】本発明にかかる検査装置１００は、ウェハ６０の画像データを取得する撮像部２０と、画像データを処理する画像処理部３０と、を備える。画像処理部３０は、画像データを、動径及び偏角による極座標に変換した後、動径及び偏角を座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを取得する極座標変換部３１と、画像データまたは極座標データを、第１の値及び第２の値に二値化し、極座標データにおける第１の値のパターンの延びる方向と、直交座標系のいずれかの座標軸との間の角度を検出する角度検出部３２と、フーリエ変換部３３と、マスク部３４と、を有する。画像処理部３０は、さらに、異物欠陥検査を行う異物欠陥検査部３５と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、検査装置、検査方法及び半導体装置の製造方法に関するものであり、特に、ウェハの異物欠陥を検査する検査装置、検査方法及び半導体装置の製造方法に関する。

ウェハ研磨の洗浄後には、ウェハの異物欠陥の検査が行われる。洗浄しても落ちないゴミ等の異物は、リソグラフィにおけるデフォーカスの原因となって、製品の歩留まりを悪化させる。

ウェハの異物欠陥の検査には、マクロ検査とミクロ検査がある。マクロ検査は、ウェハに光を照射し、反射光情報から欠陥を検出する。ミクロ検査は、高倍率光学系を用いて微小欠陥を検出する。特許文献１〜特許文献１２には、異物欠陥のマクロ検査に関する検査装置及び検査方法が開示されている。

特開２００４−１１７２２９号公報 特開２００８−２０９１３４号公報 特開２００８−２８１５８０号公報 特開平０６−２４２０１３号公報 特開２００３−１６８１１４号公報 特開２００５−３１５５９６号公報 特開２００６−２２６７０６号公報 特開２００６−２３４６５６号公報 特開２０１５−００１４０６号公報 特開２０１３−２１１０１０号公報 特開２００７−０６４８８４号公報 特開２０１２−１９４０５９号公報

ウェハの異物欠陥の検査では、異物欠陥とともに、ウェハ研磨により形成された研磨痕も検出される。異物欠陥及び研磨痕に対する検査装置の測定感度は同等であるので、研磨痕に対する検査感度を落とすと、異物欠陥に対する検査感度も同様に落ちてしまう。したがって、研磨痕が測定されないように、研磨痕の検査感度だけを落とすことはできない。

研磨痕の形状が一定であればフィルタリングをし、研磨痕の影響を低減することができる。しかしながら、研磨痕の形状は一定ではなく、研磨装置、研磨方法等の研磨プロセスによって変わってしまう。

本発明の目的は、研磨プロセスが変わってもフィルタリングすることができるフィルタを使用して、異物欠陥を高精度に検出することができるウェハの検査装置及び検査方法を提供することである。

本発明にかかる検査装置は、ウェハの画像データを取得する撮像部と、前記画像データを処理する画像処理部と、を備え、前記画像処理部は、前記画像データを、動径及び偏角による極座標に変換した後、前記動径及び前記偏角を座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを取得する極座標変換部と、前記画像データまたは前記極座標データを、第１の値及び第２の値に二値化し、前記極座標データにおける前記第１の値のパターンの延びる方向と、前記直交座標系のいずれかの座標軸との間の角度を検出する角度検出部と、前記極座標データをフーリエ変換して空間周波数データを取得するフーリエ変換部と、前記空間周波数データを、前記角度に対応したフィルタでマスクするマスク部と、を有し、前記フーリエ変換部は、前記空間周波数データを前記極座標データに逆フーリエ変換し、前記極座標変換部は、前記極座標データを前記画像データに逆極座標変換し、前記画像処理部は、さらに、逆極座標変換した前記画像データを用いて異物欠陥検査を行う異物欠陥検査部と、を備える。このような構成により、異物欠陥を高精度に検出することができる。

また、上記の検査装置において、前記画像データは、前記ウェハを研磨し、洗浄した後における前記ウェハの前記画像データである。これにより、ウェハ研磨の洗浄後の異物欠陥を高精度に検出することができる。

さらに、上記の検査装置において、前記画像データは、扇風機の羽根状のパターンが形成されている。これにより、扇風機の羽根状のパターンがある場合に、異物欠陥を高精度に検出することができる。

本発明にかかる検査方法は、ウェハの画像データを取得する工程と、前記画像データを、動径及び偏角による極座標に変換した後、前記動径及び前記偏角を座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを取得する工程と、前記画像データまたは前記極座標データを、第１の値及び第２の値に二値化する工程と、前記極座標データにおける前記第１の値のパターンの延びる方向と、前記直交座標系のいずれかの座標軸との間の角度を検出する工程と、前記極座標データをフーリエ変換して空間周波数データを取得する工程と、前記空間周波数データを、前記角度に対応したフィルタでマスクする工程と、マスクされた前記空間周波数データを前記極座標データに逆フーリエ変換する工程と、逆フーリエ変換された前記極座標データを前記画像データに逆極座標変換する工程と、逆極座標変換した前記画像データを用いて異物欠陥検査を行う工程と、を備える。このような構成により、異物欠陥を高精度に検出することができる。

また、本発明にかかる半導体装置の製造方法は、前記ウェハを研磨する工程と、前記研磨する工程の後で、前記ウェハを洗浄する工程と、前記洗浄する工程の後で、請求項４に記載の検査方法で前記ウェハを検査する工程と、を備える。これにより、ウェハ研磨の洗浄後の異物欠陥を高精度に検出することができる。

さらに、上記の半導体装置の製造方法では、前記研磨する工程において、前記ウェハを遊星運動するパッドで研磨する。これにより、扇風機の羽根状のパターンがある場合に、異物欠陥を高精度に検出することができる。

本発明によれば、異物欠陥を高精度に検出することができるウェハの検査装置、検査方法及び半導体装置の製造方法を提供することができる。

実施形態に係る検査装置の全体構成を例示する図である。 実施形態に係る検査装置を用いた検査方法を例示したフローチャートである。 （ａ）〜（ｄ）は、実施形態に係る検査装置により撮像された画像データを例示する図であり、（ａ）は、同心円状のパターンを示し、（ｂ）は、放射状のパターンを示し、（ｃ）及び（ｄ）は、扇風機の羽根状のパターンを示す。 （ａ）〜（ｄ）は、図３（ａ）〜（ｄ）の各画像データを極座標に変換した後、動径及び偏角を座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを例示した図であり、横軸は動径ｒを示し、縦軸は偏角θを示す。 図４（ａ）〜（ｄ）の各極座標データをフーリエ変換した空間周波数データを例示した図であり、横軸は空間周波数uを示し、縦軸は空間周波数vを示す。 （ａ）は、実施形態に係る検査装置の画像データを例示する図であり、（ｂ）及び（ｃ）は、（ａ）の点線ｂ及び点線ｃで囲んだ領域を拡大した図である。

（実施形態）
以下、本実施形態の具体的構成について図面を参照して説明する。以下の説明は、本発明の好適な実施の形態を示すものであって、本発明の範囲が以下の実施の形態に限定されるものではない。以下の説明において、同一の符号が付されたものは実質的に同様の内容を示している。

まず、本実施形態に係る検査装置を説明する。本実施形態に係る検査装置は、ウェハの異物欠陥を検査する検査装置である。図１を参照して、本実施形態に係る検査装置の構成を説明する。図１は、実施形態に係る検査装置の全体構成を例示する図である。

検査装置１００には、光源１０、撮像部２０、画像処理部３０、表示部４０及びステージ５０が設けられている。ステージ５０上には検査対象となるウェハ６０が搭載される。ウェハ６０は、例えば、ベアウェハまたは酸化膜付きのウェハである。図１では、ＸＹＺの３次元直交座標系を示している。なお、Ｚ方向が鉛直方向であり、ウェハ６０の検査面と垂直な方向である。Ｘ方向、及びＹ方向が水平方向であり、ウェハ６０の検査面と平行な方向である。

光源１０は、ステージ５０上に装着されたウェハ６０に対して、光を照射する。照射される光は、例えば、白色光である。光源１０は、例えば、ライン状の照明光を照射する線状光源である。光源１０は、斜め方向、すなわちＺ軸から傾いた方向からウェハ６０を照明する。なお、光源１０は、リング状や面状の照明光を照射してもよい。また、光源１０は、Ｚ軸上からウェハ６０を照明してもよい。

撮像部２０は、ウェハ６０からの反射光を受光して撮像する。これにより、撮像部２０は、ウェハ６０の画像データを取得する。画像データは、ＸＹ座標系のデータ形式となっている。また、撮像部２０は、画像データを画像処理部３０に出力する。撮像部２０は、斜め方向、すなわちＺ軸から傾いた方向からウェハ６０を撮像する。なお、撮像部２０は、Ｚ軸上からウェハ６０を撮像してもよい。

画像処理部３０は、画像データを処理する。画像処理部３０には、極座標変換部３１、角度検出部３２、フーリエ変換部３３、マスク部３４及び異物欠陥検査部３５が設けられている。極座標変換部３１は、撮像部２０から出力された画像データを、動径ｒ及び偏角θによる極座標に変換した後、動径ｒ及び偏角θを座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを取得する。このように、極座標変換及び直交座標系に展開されたデータを極座標データと定義する。極座標変換部３１は、極座標データを画像データに変換する逆極座標変換も行う。

角度検出部３２は、極座標データを二値化する。例えば、白（第１の値）及び黒（第２の値）に二値化する。また、角度検出部３２は、二値化した極座標データにおける第１の値のパターンの延びる方向と、動径ｒまたは偏角θのいずれかの座標軸との間の角度を検出する。角度検出部３２による二値化は、極座標に変換される前に、画像データに対して行われてもよい。この場合には、極座標データを二値化しなくてもよい。

フーリエ変換部３３は、極座標データをフーリエ変換して空間周波数データを取得する。フーリエ変換されたデータを空間周波数データと定義する。また、フーリエ変換部３３は、空間周波数データを極座標データに変換する逆フーリエ変換を行う。

マスク部３４は、空間周波数データを、角度検出部３２により検出された角度に対応したフィルタでマスクする。マスク部３４は、二値化された極座標データにおける第１の値のパターンの延びる方向と、直交座標系のいずれかの座標軸との間のいろいろな角度に対応したフィルタを作成する。また、マスク部３４は、作成したフィルタを保持する。

異物欠陥検査部３５は、逆極座標変換した画像データを用いて、異物欠陥検査を行う。例えば、異物欠陥検査部３５は、マクロ検査を行う。

表示部４０は、画像データ、極座標データ、空間周波数データ及び異物欠陥検査結果を表示する。表示部４０は、例えば、ディスプレイである。

次に、上述のように構成された検出装置１００を用いて行う検査方法を説明する。図２は、実施形態に係る検査装置を用いた検査方法を例示したフローチャートである。図２のステップＳ１に示すように、まず、ウェハ６０を研磨し、洗浄した後におけるウェハ６０を撮像する。これにより、撮像部２０は、ウェハ６０の画像データを取得する。具体的には、光源１０によってウェハ６０を照明し、ウェハ６０の画像を撮像部２０によって撮像する。撮像された画像データを画像処理部３０に送る。画像処理部３０は、送られた画像データを表示部４０に出力させる。

図３（ａ）〜（ｄ）は、実施形態に係る検査装置により撮像された画像データを例示する図であり、（ａ）は、同心円状のパターンを示し、（ｂ）は、放射状のパターンを示し、（ｃ）及び（ｄ）は、扇風機の羽根状のパターンを示す。

図３（ａ）〜（ｄ）に示すように、画像データはＸＹ座標系のデータとなっている。ウェハ研磨の洗浄後にウェハ６０を撮像した場合の画像データは、ウェハ６０の研磨状態によって、異なるパターンを示している。異なるパターンは、例えば、研磨痕を反映している。図３（ａ）に示すように、同心円状の研磨痕を反映するパターンは、例えば、ウェハ６０の中心を回転中心として回転させて研磨を行った場合等に形成される。

図３（ｂ）に示すように、放射状の研磨痕を反映するパターンは、例えば、研磨時に、ウェハ６０より十分大きなパッドで研磨した場合等に形成される。図３（ｃ）及び（ｄ）に示す画像データには扇風機の羽根状のパターンが形成されている。扇風機の羽根状のパターンは、例えば、遊星運動をするパッドで研磨した場合、すなわち、大きな定盤上にいくつかのウェハ６０を配置し、パッドが自転しながら定盤を周回し、かつ定盤も回転する場合等に形成される。扇風機の羽根状のパターンには、例えば、複数の溝が形成されている。それぞれの溝は、中心から外周に向かって延びている。そして、動径ｒに応じてθが異なっている。例えば、動径ｒが増加するにつれて、偏角θが増加する。または、動径ｒが増加するにつれて、偏角θが一端増加し、その後、偏角θが減少する。なお、上述した研磨痕を反映したパターンと研磨方法との関係は例示であってこれに限らない。研磨痕は、研磨工具、研磨パッドの径、回転速度等により変化する。

次に、ステップＳ２に示すように、極座標変換部３１は、撮像された画像データを極座標変換した後、動径ｒ及び偏角θを座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを取得する。

図４（ａ）〜（ｄ）は、図３（ａ）〜（ｄ）の各画像データを極座標に変換した後、直交座標系に展開した座標データを例示した図であり、横軸は動径ｒを示し、縦軸は偏角θを示す。図４（ａ）に示すように、同心円状の研磨痕のパターンを有する画像データは、極座標変換及び直交座標系への展開によって、θ軸に平行な線が等間隔に並んだパターンを有する極座標データとなる。図４（ｂ）に示すように、放射線状の研磨痕のパターンを有する画像データは、極座標変換及び直交座標系への展開によって、ｒ軸に平行な線が等間隔に並んだパターンを有する極座標データとなる。図４（ｃ）及び（ｄ）に示すように、扇風機の羽根状の研磨痕のパターンを有する画像データは、極座標変換及び直交座標系への展開によって、ｒ軸及びθ軸の座標軸に対して角度をもって等間隔に並んだパターンを有する極座標データとなる。このように、扇風機の羽根状のパターンは、極座標に変換した後、動径及び偏角を座標軸とした直交座標系に展開した極座標データにおいて、等間隔に並んだパターンとなる。

次に、ステップＳ３に示すように、極座標データを、第１の値及び第２の値に二値化する。極座標データは、グレースケールで表示されており、座標点毎に様々な輝度を有している。例えば、各座標点は、0から255までの輝度のいずれかの値を有している。そこで、最適な閾値を設定し、閾値以上の輝度を有する座標を例えば白（第１の値）とする。閾値未満の輝度を有する座標を例えば黒（第２の値）とする。このようにして、極座標データを二値化する。ここで、最適な閾値とは、極座標データのパターンが図４で説明したような等間隔なパターン及び座標軸に対して角度を持って並んだパターンが際立って観察されるように二値化できる閾値である。なお、極座標変換する前に、画像データを２値化してもよい。その場合には、極座標データを二値化しなくてもよい。

次に、ステップＳ４に示すように、二値化した極座標データにおける第１の値のパターンの延びる方向と、直交座標系の動径ｒまたは偏角θのいずれかの座標軸との間の角度を検出する。例えば、図４（ａ）に示すように、θ軸に平行な線が等間隔に並んだパターンの延びる方向は＋θ軸方向である。座標軸のうち例えば＋ｒ軸を基準の軸とする。そうすると、一方の値のパターンの延びる方向と、＋ｒ軸との間の角度は、90°となる。なお、座標軸の向きを示す場合には、＋ｒ軸及び＋θ軸のように符号を付加する。

図４（ｂ）に示すように、ｒ軸に平行な線が等間隔に並んだパターンの延びる方向は＋ｒ軸方向である。そうすると、一方の値のパターンの延びる方向と、＋ｒ軸との間の角度は、0°となる。

図４（ｃ）に示すように、座標軸に対して、角度をもって等間隔に並んだパターンの延びる方向と、＋ｒ軸との間の角度は、鋭角、例えば30°となる。また、図４（ｄ）に示すように、座標軸に対して、角度をもって等間隔に並んだパターンの延びる方向と、＋ｒ軸との間の角度は、鈍角、例えば150°となる。

このようにして、角度検出部３２は、極座標データを二値化し、極座標データにおける第１の値のパターンの延びる方向と、直交座標系のいずれかの座標軸との間の角度を検出する。なお、＋ｒ軸の代わりに＋θ軸を基準の軸としてもよい。

一方、ステップＳ３及びステップＳ４に示した二値化及び角度検出処理と並列して、ステップＳ５に示すように、極座標データをフーリエ変換して空間周波数データを取得する処理を行う。図５（ａ）〜（ｄ）は、図４（ａ）〜（ｄ）の各極座標データをフーリエ変換した空間周波数データを例示した図であり、横軸は空間周波数ｕを示し、縦軸は空間周波数ｖを示す。

図５（ａ）に示すように、θ軸に平行な線が等間隔に並んだパターンを有する極座標データは、フーリエ変換によって、ｕ軸に平行な線上に点が分布した空間周波数データとなる。例えば、ラインアンドスペースのパターンのように周期が一定のパターンをフーリエ変換した場合には、一点の空間周波数分布を示すようになる。しかしながら、研磨痕のように、周期にばらつきがある場合には、様々な空間周波数を有するので、空間周波数を示す点は線状に分布する。

図５（ｂ）に示すように、ｒ軸に平行な線が等間隔に並んだパターンを有する極座標データは、フーリエ変換によって、ｖ軸に平行な線上に点が分布した空間周波数データとなる。図４（ｃ）及び（ｄ）に示すように、ｒ軸及びθ軸の座標軸に対して角度をもって等間隔に並んだパターンを有する極座標データは、フーリエ変換によってｕ軸及びｖ軸に対して角度をもった方向に延びた線上に点が分布した空間周波数データとなる。なお、図示した各分布は例示であって、これらに限らない。

このように、極座標データをフーリエ変換することにより、図４（ａ）〜（ｄ）のような繰り返しパターンを、特定の空間周波数の領域に集めることができる。

次に、ステップＳ６に示すように、空間周波数データを、極座標データにおいて検出した角度に対応したフィルタでマスクする。研磨痕のように、周期にばらつきがある場合には、様々な空間周波数を有する。しかしながら、様々な空間周波数があっても、フーリエ変換により、特定の空間周波数の領域、例えば一つの線上に限定することができる。したがって、研磨痕に特有なパターンの空間周波数を示す領域を、マスクして除去することができる。

例えば、図４（ａ）に示すように、極座標データにおいて検出した角度が90°の場合には、90°の角度に対応したフィルタでマスクし除去する。同様に、図４（ｂ）に示すように、極座標データにおいて検出した角度が0°の場合には、0°の角度に対応したフィルタでマスクし除去する。このようにして、研磨痕による繰り返しパターンが除去された空間周波数データを取得することができる。なお、極座標データにおいて検出した様々な角度に対応したフィルタは、角度を検出する度に作成してもよいし、あらかじめ準備しておいてもよい。

次に、ステップＳ７に示すように、マスクされた空間周波数データを極座標データに逆フーリエ変換する。次に、ステップＳ８に示すように、逆フーリエ変換された極座標データを画像データに逆極座標変換する。次に、ステップＳ９に示すように、逆極座標変換した画像データを用いて異物欠陥検査を行う。このようにして、研磨痕の影響がないウェハ６０の異物欠陥検査を行うことができる。

次に、本実施形態の効果を説明する。本実施形態に係る検査装置１００では、画像データを極座標に変換した後、動径及び偏角を座標軸とする直交座標系に展開している。これにより、研磨痕に特有のパターンを、繰り返しパターンに変換することができる。よって、フーリエ変換によってフィルタリングしやすい形式にすることができる。図３（ａ）〜（ｄ）に示した研磨痕に特有なパターンを有する画像データを、極座標変換なしにフーリエ変換したのでは、フィルタリングに用いるフィルタを作成することが困難である。

また、極座標データを、二値化している。これにより、研磨痕に特有のパターンを明確にし、繰り返しパターンを明確に見出すことができる。さらに、繰り返しパターンの延びる方向と、直交座標系の動径または偏角のいずれかの座標との間の角度を検出している。これにより、研磨痕のパターンを、角度によって特定することができる。よって、フィルタリングに用いるフィルタを角度によって決定することができる。

本実施形態は、研磨痕が扇風機の羽根状の場合に特に効果的である。研磨痕が扇風機の羽根のような形状をしていても、極座標データにおいては、直線状の縞のパターンになる。羽根の形状の違い、例えば、渦の巻き具合の違いは、極座標変換によって、縞のパターンの延びる方向と座標軸との角度に反映される。したがって、上述のように、フィルタリングに用いるフィルタを角度によって決定することができる。研磨によって、様々な羽根の形状があるので、特定の角度に限定せず、様々な角度に対応したフィルタを作成する。また、様々な角度に対応したフィルタを保持しておく。

研磨痕に特有なパターンを空間周波数データ上でマスクしている。これにより、研磨痕のような繰り返しパターンを特定の空間周波数の領域に集めて除去することができる。また、マスクした空間周波数データを逆フーリエ変換及び逆極座標変換を行った後で、異物欠陥検査を行う。これにより、研磨痕の影響を受けない異物欠陥検査を行うことができる。よって、ウェハ研磨の洗浄後の異物欠陥を高精度に検出することができる。

図６（ａ）は、実施形態に係る検査装置の画像データを例示する図であり、（ｂ）及び（ｃ）は、（ａ）の点線ｂ及び点線ｃで囲んだ領域を拡大した図である。
図６（ｂ）及び（ｃ）に示すように、顕微鏡を用いてスナップショットをとって検査するミクロ検査では、感度は向上する。しかしながら、研磨痕を除去するためには、スナップショット一枚一枚についてフィルタをかけなければならない。フィルタリングが複雑になり、検査に時間を要するようになる。

これに対して、本実施形態では、研磨痕が反映したパターンごとに、パターンと座標軸との間の角度によって特定したフィルタを用いて、フィルタリングしている。したがって、マクロ検査に準じた検査装置及び検査方法を用いることができる。よって、汎用のマクロ検査機に大きな変更を加えることなく検査することができる。また、マクロ検査機における異物欠陥検査のスループットを低下させることがない。

（変形例）
次に、変形例を説明する。本変形例は、ウェハ６０上にレジスト膜形成等の成膜処理を行った後の成膜ムラを検査する検査装置及び検査方法である。
変形例においては、まず、ウェハ６０上に成膜処理を行う。成膜処理は、例えば、スピンコータでウェハ６０上にレジストを塗布することにより行われる。その後、検査装置１００を用いて検査する。検査装置１００の構成及び検査方法は、上述の実施形態と同様であるので説明を省略する。

成膜処理後のウェハ６０を撮像した場合の画像データは、図３（ａ）〜（ｄ）に示すようなパターンと同様のパターンが形成される。ウェハ６０の成膜状態によって異なるパターンが形成される。異なるパターンは、例えば、成膜ムラを反映している。図３（ａ）に示すように、同心円状の成膜ムラを反映するパターンは、例えば、ウェハ６０の中心を回転中心として回転させて成膜するスピンコートの際に形成される。図３（ｂ）に示すように、放射状の成膜ムラを反映するパターンは、例えば、スピンコートによる成膜時に、レジストの塗布量が少ない場合に形成される。また、スピンコートのスピンの速度や加速度が適切でない場合に形成される。図３（ｃ）及び（ｄ）に示すように、扇風機の羽根状のパターンは、例えば、スピンコートのスピンの速度や加速度が適切でない場合に形成される。

成膜ムラを反映したパターンを有するウェハ６０も、研磨痕を反映したパターンを有するウェハ６０と同様に、実施形態に係る検査装置１００及び検査方法を用いることにより、成膜ムラの影響を排除した異物欠陥検査を行うことができる。

本実施形態に係る検査方法を、半導体装置の製造方法に用いてもよい。例えば、ウェハを研磨する工程と、研磨する工程の後で、ウェハを洗浄する工程と、洗浄する工程の後で、実施形態に係る検査方法でウェハを検査する工程を、半導体装置の製造方法に適用してもよい。また、研磨する工程において、ウェハを遊星運動するパッドで研磨してもよい。これにより、ウェハの研磨・洗浄後の異物欠陥を高精度に検出することができるので、半導体装置の歩留まりを向上させることができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はその目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に、上記の実施形態よる限定は受けない。

１０ 光源
２０ 撮像部
３０ 画像処理部
３１ 極座標変換部
３２ 角度検出部
３３ フーリエ変換部
３４ マスク部
３５ 異物欠陥検査部
４０ 表示部
５０ ステージ
６０ ウェハ
１００ 検査装置

Claims (6)

1. ウェハの画像データを取得する撮像部と、
   前記画像データを処理する画像処理部と、
   を備え、
   前記画像処理部は、
   前記画像データを、動径及び偏角による極座標に変換した後、前記動径及び前記偏角を座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを取得する極座標変換部と、
   前記画像データまたは前記極座標データを、第１の値及び第２の値に二値化し、前記極座標データにおける前記第１の値のパターンの延びる方向と、前記直交座標系のいずれかの座標軸との間の角度を検出する角度検出部と、
   前記極座標データをフーリエ変換して空間周波数データを取得するフーリエ変換部と、
   前記空間周波数データを、前記角度に対応したフィルタでマスクするマスク部と、
   を有し、
   前記フーリエ変換部は、前記空間周波数データを前記極座標データに逆フーリエ変換し、
   前記極座標変換部は、前記極座標データを前記画像データに逆極座標変換し、
   前記画像処理部は、さらに、逆極座標変換した前記画像データを用いて異物欠陥検査を行う異物欠陥検査部と、を備えた検査装置。
2. 前記画像データは、前記ウェハを研磨し、洗浄した後における前記ウェハの前記画像データである請求項１に記載の検査装置。
3. 前記画像データには、扇風機の羽根状のパターンが形成されている請求項１または２に記載の検査装置。
4. ウェハの画像データを取得する工程と、
   前記画像データを、動径及び偏角による極座標に変換した後、前記動径及び前記偏角を座標軸とする直交座標系に展開した極座標データを取得する工程と、
   前記画像データまたは前記極座標データを、第１の値及び第２の値に二値化する工程と、
   前記極座標データにおける前記第１の値のパターンの延びる方向と、前記直交座標系のいずれかの座標軸との間の角度を検出する工程と、
   前記極座標データをフーリエ変換して空間周波数データを取得する工程と、
   前記空間周波数データを、前記角度に対応したフィルタでマスクする工程と、
   マスクされた前記空間周波数データを前記極座標データに逆フーリエ変換する工程と、
   逆フーリエ変換された前記極座標データを前記画像データに逆極座標変換する工程と、
   逆極座標変換した前記画像データを用いて異物欠陥検査を行う工程と、
   を備えた検査方法。
5. 前記ウェハを研磨する工程と、
   前記研磨する工程の後で、前記ウェハを洗浄する工程と、
   前記洗浄する工程の後で、請求項４に記載の検査方法で前記ウェハを検査する工程と、
   を備えた半導体装置の製造方法。
6. 前記研磨する工程において、前記ウェハを遊星運動するパッドで研磨する請求項５に記載の半導体装置の製造方法。

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