JP2022179050A - ウェーハの検査方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】ウェーハの加工状態の判定を簡易化することが可能なウェーハの検査方法を提供する。【解決手段】内部に改質層が分割予定ラインに沿って形成されたウェーハを検査するウェーハの検査方法であって、出力がウェーハの加工閾値を超えず、且つ、ウェーハに対して透過性を有するレーザービームの集光点をウェーハの表面又は内部に位置付け、ウェーハの裏面のうちレーザービームが照射される領域の形状が改質層を基準に非対称になるように、レーザービームをウェーハの裏面側から照射するレーザービーム照射ステップと、レーザービームの反射光を撮像することにより、反射光の画像を取得する撮像ステップと、画像に基づいてウェーハの加工状態を判定する判定ステップと、を含み、判定ステップでは、画像が入力されるとウェーハの加工状態を出力するように機械学習によって構成された学習済みモデルでウェーハの加工状態を判定する。【選択図】図９

Description

本発明は、内部に改質層が形成されたウェーハを検査するウェーハの検査方法に関する。
デバイスチップの製造プロセスでは、格子状に配列された複数の分割予定ライン（ストリート）によって区画された複数の領域にそれぞれデバイスが形成されたウェーハが用いられる。このウェーハを分割予定ラインに沿って分割することにより、デバイスをそれぞれ備える複数のデバイスチップが得られる。デバイスチップは、携帯電話、パーソナルコンピュータ等の様々な電子機器に組み込まれる。
ウェーハの分割には、環状の切削ブレードでウェーハを切削する切削装置が用いられる。一方、近年では、レーザー加工によってウェーハを分割するプロセスの開発も進められている。例えば特許文献１には、ウェーハに対して透過性を有するレーザービームをウェーハの内部で集光させ、ウェーハの内部を改質（変質）させる手法が開示されている。この手法を用いると、ウェーハの内部に改質層（変質層）が分割予定ラインに沿って形成されるとともに、改質層からウェーハの表面側に向かってクラック（亀裂）が伸展する。
ウェーハの改質層又はクラックが形成された領域は、他の領域よりも脆くなる。そのため、ウェーハに外力を付与すると、改質層又はクラックが形成された領域に沿ってウェーハが破断し、分割予定ラインに沿って分割される。すなわち、改質層及びクラックは分割起点（分割のきっかけ）として機能する。
なお、改質層を形成した際に、クラックが改質層からウェーハの表面に向かって適切に伸展しないと、その後にウェーハに外力を付与してもウェーハが意図した通りに分割されず、加工不良が発生するおそれがある。そのため、改質層の形成後には、ウェーハの内部にクラックが適切に形成されているか否かを確認する検査が実施されることがある。
例えば特許文献２には、改質層が形成されたウェーハの裏面側から観察用のレーザービームを照射しつつ、レーザービームの反射光を撮像ユニットで撮像することにより、レーザービームの反射光の画像（反射光画像）を取得する手法が開示されている。ウェーハに入射したレーザービームは、ウェーハの内部に形成されたクラックによって影響を受ける。そのため、反射光画像に現れる反射光のパターンを観察することにより、ウェーハの内部にクラックが適切に形成されているか否かを判定することができる。
特開２００５－８６１６１号公報 特開２０２０－６８３１６号公報
上記のように、ウェーハの加工状態は、ウェーハに照射された観察用のレーザービームの反射光の画像（反射光画像）に基づいて判定できる。しかしながら、レーザービームの照射条件、撮像条件、ウェーハの状態等の様々な要因によって、反射光画像に現れる反射光の像には形状や濃淡のばらつきが生じる。そのため、ウェーハの加工状態を適切に判定するためには、レーザービームの反射光を撮像する際の条件を揃える作業や、ウェーハの加工状態を判定するための画像処理の設定を反射光画像に応じて変更する作業等が必要となり、ウェーハの検査が煩雑になる。
本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであり、ウェーハの加工状態の判定を簡易化することが可能なウェーハの検査方法の提供を目的とする。
本発明の一態様によれば、内部に改質層が分割予定ラインに沿って形成されたウェーハを検査するウェーハの検査方法であって、出力が該ウェーハの加工閾値を超えず、且つ、該ウェーハに対して透過性を有するレーザービームの集光点を該ウェーハの表面又は内部に位置付け、該ウェーハの裏面のうち該レーザービームが照射される領域の形状が該改質層を基準に非対称になるように、該レーザービームを該ウェーハの裏面側から照射するレーザービーム照射ステップと、該レーザービームの反射光を撮像することにより、該反射光の画像を取得する撮像ステップと、該画像に基づいて該ウェーハの加工状態を判定する判定ステップと、を含み、該判定ステップでは、該画像が入力されると該ウェーハの加工状態を出力するように機械学習によって構成された学習済みモデルで該ウェーハの加工状態を判定するウェーハの検査方法が提供される。
なお、好ましくは、該撮像ステップでは、該ウェーハと該レーザービームとを該分割予定ラインと平行な方向に沿って相対的に移動させつつ、該反射光を複数回撮像する。また、好ましくは、該撮像ステップでは、該ウェーハと該レーザービームとを該分割予定ラインと垂直な方向に沿って相対的に移動させつつ、該反射光を複数回撮像する。また、好ましくは、該撮像ステップでは、該レーザービームの集光点を該ウェーハの厚さ方向に沿って相対的に移動させつつ、該反射光を複数回撮像する。
また、好ましくは、該学習済みモデルは、入力層及び出力層を含むニューラルネットワークであり、ニューラルネットワークは、該入力層に該画像が入力されると該出力層から該ウェーハの加工状態を出力する。また、好ましくは、該ニューラルネットワークは、該反射光の像を含み該ウェーハの加工状態によって分類された複数の学習用画像を用いた教師あり学習によって学習され、該学習用画像は、該改質層から該ウェーハの表面側に向かってクラックが正常に伸展している場合に対応する第１反射光画像、該改質層から該ウェーハの表面側に向かってクラックが伸展していない場合に対応する第２反射光画像、又は、該第１反射光画像及び該第２反射光画像以外の第３反射光画像のいずれかに分類されている。また、好ましくは、該ウェーハの検査方法は、該ニューラルネットワークによって抽出された該画像の特徴を可視化する可視化ステップをさらに含む。
本発明の一態様に係るウェーハの検査方法では、レーザービームの反射光の画像が入力されるとウェーハの加工状態を出力するように機械学習によって構成された学習済みモデルでウェーハの加工状態が判定される。これにより、様々な条件下で撮像されたレーザービームの反射光の画像をウェーハの加工条件の判定に用いることが可能になり、ウェーハの検査が簡易化される。
レーザー加工装置を示す斜視図である。 ウェーハを示す斜視図である。 ウェーハに改質層を形成するレーザー加工装置を示す一部断面正面図である。 図４（Ａ）はクラックが形成されたウェーハの一部を示す拡大断面図であり、図４（Ｂ）はクラックが形成されていないウェーハの一部を示す拡大断面図であり、図４（Ｃ）は蛇行するクラックが形成されたウェーハの一部を示す拡大断面図である。 ウェーハを検査するレーザー加工装置を示す一部断面正面図である。 レーザービームが照射されるウェーハの一部を示す平面図である。 図７（Ａ）はクラックが形成されたウェーハにレーザービームが照射される様子を示す断面図であり、図７（Ｂ）はクラックが形成されていないウェーハにレーザービームが照射される様子を示す断面図である。 図８（Ａ）は第１反射光画像を示す画像図であり、図８（Ｂ）は第２反射光画像を示す画像図であり、図８（Ｃ）は第３反射光画像を示す画像図である。 制御ユニットを示すブロック図である。 図１０（Ａ）は第１反射光画像に分類された学習用画像を示す画像図であり、図１０（Ｂ）は第２反射光画像に分類された学習用画像を示す画像図であり、図１０（Ｃ）は第３反射光画像に分類された学習用画像を示す画像図である。 図１１（Ａ）はＸ軸方向に沿って相対的に移動するウェーハ及びレーザービームを示す平面図であり、図１１（Ｂ）はＹ軸方向に沿って相対的に移動するウェーハ及びレーザービームを示す平面図である。 図１２（Ａ）はクラックが形成されている領域にレーザービームの集光点が位置付けられている様子を示す断面図であり、図１２（Ｂ）はクラックが形成されていない領域にレーザービームの集光点が位置付けられている様子を示す断面図である。
以下、添付図面を参照して本発明の一態様に係る実施形態を説明する。まず、本実施形態に係るウェーハの検査方法の実施に用いることが可能なレーザー加工装置の構成例について説明する。図１は、レーザー加工装置２を示す斜視図である。なお、図１において、Ｘ軸方向（加工送り方向、第１水平方向）とＹ軸方向（割り出し送り方向、第２水平方向）とは、互いに垂直な方向である。また、Ｚ軸方向（高さ方向、鉛直方向、上下方向）は、Ｘ軸方向及びＹ軸方向と垂直な方向である。
レーザー加工装置２は、レーザー加工装置２を構成する各構成要素を支持する基台４を備える。基台４の上面は水平方向（ＸＹ平面方向）と概ね平行な平坦面であり、基台４の上面上には移動ユニット（移動機構）６が設けられている。移動ユニット６は、Ｙ軸移動ユニット（Ｙ軸移動機構、割り出し送りユニット）８と、Ｘ軸移動ユニット（Ｘ軸移動機構、加工送りユニット）１８と、Ｚ軸移動ユニット（Ｚ軸移動機構）３０とを備える。
Ｙ軸移動ユニット８は、基台４の上面上にＹ軸方向に沿って配置された一対のＹ軸ガイドレール１０を備える。一対のＹ軸ガイドレール１０には、平板状のＹ軸移動テーブル１２がＹ軸ガイドレール１０に沿ってスライド可能に装着されている。
Ｙ軸移動テーブル１２の裏面（下面）側には、ナット部（不図示）が設けられている。このナット部には、一対のＹ軸ガイドレール１０の間にＹ軸方向に沿って配置されたＹ軸ボールねじ１４が螺合されている。また、Ｙ軸ボールねじ１４の端部には、Ｙ軸ボールねじ１４を回転させるＹ軸パルスモータ１６が連結されている。Ｙ軸パルスモータ１６でＹ軸ボールねじ１４を回転させると、Ｙ軸移動テーブル１２がＹ軸ガイドレール１０に沿ってＹ軸方向に移動する。
Ｘ軸移動ユニット１８は、Ｙ軸移動テーブル１２の表面（上面）上にＸ軸方向に沿って配置された一対のＸ軸ガイドレール２０を備える。一対のＸ軸ガイドレール２０には、板状のＸ軸移動テーブル２２がＸ軸ガイドレール２０に沿ってスライド可能に装着されている。
Ｘ軸移動テーブル２２の裏面（下面）側には、ナット部（不図示）が設けられている。このナット部には、一対のＸ軸ガイドレール２０の間にＸ軸方向に沿って配置されたＸ軸ボールねじ２４が螺合されている。また、Ｘ軸ボールねじ２４の端部には、Ｘ軸ボールねじ２４を回転させるＸ軸パルスモータ２６が連結されている。Ｘ軸パルスモータ２６でＸ軸ボールねじ２４を回転させると、Ｘ軸移動テーブル２２がＸ軸ガイドレール２０に沿ってＸ軸方向に移動する。
Ｘ軸移動テーブル２２の表面（上面）上には、レーザー加工装置２による加工の対象となるウェーハ１１（図２参照）を保持するチャックテーブル（保持テーブル）２８が設けられている。チャックテーブル２８の上面は、水平方向（ＸＹ平面方向）と概ね平行な平坦面であり、ウェーハ１１を保持する保持面２８ａを構成している。保持面２８ａは、チャックテーブル２８の内部に形成された流路（不図示）、バルブ（不図示）等を介して、エジェクタ等の吸引源（不図示）に接続されている。
Ｙ軸移動テーブル１２をＹ軸方向に沿って移動させると、チャックテーブル２８がＹ軸方向に沿って移動する。また、Ｘ軸移動テーブル２２をＸ軸方向に沿って移動させると、チャックテーブル２８がＸ軸方向に沿って移動する。すなわち、Ｙ軸移動ユニット８及びＸ軸移動ユニット１８によって、チャックテーブル２８のＸ軸方向及びＹ軸方向における移動が制御される。また、チャックテーブル２８には、チャックテーブル２８をＺ軸方向と概ね平行な回転軸の周りで回転させるモータ等の回転駆動源（不図示）が連結されている。
基台４の後端部（Ｙ軸移動ユニット８、Ｘ軸移動ユニット１８、チャックテーブル２８の後方）には、Ｚ軸移動ユニット３０が設けられている。Ｚ軸移動ユニット３０は、基台４の上面上に配置された支持構造３２を備える。支持構造３２は、基台４に固定された直方体状の基部３２ａと、基部３２ａの端部から上方に突出する柱状の支持部３２ｂとを含む。支持部３２ｂの表面（側面）は、Ｚ軸方向に沿って平面状に形成されている。
支持部３２ｂの表面には、一対のＺ軸ガイドレール３４がＺ軸方向に沿って設けられている。一対のＺ軸ガイドレール３４には、平板状のＺ軸移動テーブル３６がＺ軸ガイドレール３４に沿ってスライド可能に装着されている。
Ｚ軸移動テーブル３６の裏面側には、ナット部（不図示）が設けられている。このナット部には、一対のＺ軸ガイドレール３４の間にＺ軸方向に沿って配置されたＺ軸ボールねじ（不図示）が螺合されている。また、Ｚ軸ボールねじの端部には、Ｚ軸ボールねじを回転させるＺ軸パルスモータ３８が連結されている。さらに、Ｚ軸移動テーブル３６の表面側には、支持部材４０が固定されている。Ｚ軸パルスモータ３８でＺ軸ボールねじを回転させると、Ｚ軸移動テーブル３６及び支持部材４０がＺ軸ガイドレール３４に沿ってＺ軸方向に移動する。
また、レーザー加工装置２には、チャックテーブル２８によって保持されたウェーハ１１（図２参照）にレーザービームを照射するレーザー照射ユニット４２が搭載されている。レーザー照射ユニット４２の少なくとも一部の構成要素（レーザー加工ヘッド４４等）は、支持部材４０によって支持されている。
なお、レーザー照射ユニット４２は、ウェーハ１１を加工するためのレーザービーム（加工用レーザービーム）を照射する加工用レーザー照射ユニット４６Ａ（図３参照）と、ウェーハ１１の内部を観察するためのレーザービーム（観察用レーザービーム）を照射する観察用レーザー照射ユニット４６Ｂ（図５参照）とを備えている。加工用レーザー照射ユニット４６Ａ及び観察用レーザー照射ユニット４６Ｂの構成、機能、用途等については後述する。
レーザー照射ユニット４２の先端部には、撮像ユニット（カメラ）４８が設けられている。撮像ユニット４８は、ＣＣＤ（Charged-Coupled Devices）センサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）センサ等のイメージセンサを備え、チャックテーブル２８によって保持されたウェーハ１１（図２参照）等を撮像する。例えば、撮像ユニット４８によって取得されたウェーハ１１の画像に基づいて、チャックテーブル２８とレーザー加工ヘッド４４との位置合わせが行われる。
Ｚ軸移動テーブル３６をＺ軸方向に沿って移動させると、レーザー加工ヘッド４４及び撮像ユニット４８がＺ軸方向に沿って移動（昇降）する。これにより、レーザー照射ユニット４２から照射されるレーザービームの集光点の高さの調節や、撮像ユニット４８のピント合わせ等が行われる。
また、レーザー加工装置２は、レーザー加工装置２に関する各種の情報を表示する表示ユニット（表示部、表示装置）５０を備える。例えば、表示ユニット５０としてタッチパネルが用いられる。この場合、オペレーターは表示ユニット５０のタッチ操作によってレーザー加工装置２に加工条件等の情報を入力できる。すなわち、表示ユニット５０はレーザー加工装置２に各種の情報を入力するための入力ユニット（入力部、入力装置）としても機能し、ユーザーインターフェースとして用いられる。ただし、入力ユニットは、表示ユニット５０とは別途独立して設けられた操作パネル、マウス、キーボード等であってもよい。
さらに、レーザー加工装置２は制御ユニット（制御部、制御装置）５２を備える。制御ユニット５２は、レーザー加工装置２を構成する各構成要素（移動ユニット６、チャックテーブル２８、レーザー照射ユニット４２、撮像ユニット４８、表示ユニット５０等）に接続されている。制御ユニット５２は、レーザー加工装置２の構成要素に制御信号を出力することにより、レーザー加工装置２の稼働を制御する。
例えば、制御ユニット５２はコンピュータによって構成される。具体的には、制御ユニット５２は、レーザー加工装置２の稼働に必要な演算を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサと、レーザー加工装置２の稼働に用いられる各種の情報（データ、プログラム等）を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリとを含んで構成される。
レーザー加工装置２によって、ウェーハ１１にレーザー加工が施される。図２は、ウェーハ１１を示す斜視図である。例えばウェーハ１１は、シリコン等の半導体材料でなる円盤状のウェーハであり、互いに概ね平行な表面１１ａ及び裏面１１ｂを備える。ウェーハ１１は、互いに交差するように格子状に配列された複数の分割予定ライン（ストリート）１３によって、複数の矩形状の領域に区画されている。
分割予定ライン１３によって区画された複数の領域の表面１１ａにはそれぞれ、ＩＣ（Integrated Circuit）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）デバイス等のデバイス１５が形成されている。ウェーハ１１を分割予定ライン１３に沿って分割することにより、デバイス１５をそれぞれ備える複数のデバイスチップが得られる。
なお、ウェーハ１１の種類、材質、形状、構造、大きさ等に制限はない。例えばウェーハ１１は、シリコン以外の半導体（ＧａＡｓ、ＩｎＰ、ＧａＮ、ＳｉＣ等）、サファイア、ガラス、セラミックス、樹脂、金属等でなる任意の形状及び大きさのウェーハであってもよい。また、デバイス１５の種類、数量、形状、構造、大きさ、配置等にも制限はなく、ウェーハ１１にはデバイス１５が形成されていなくてもよい。
ウェーハ１１には、ウェーハ１１を分割する際に分割のきっかけとして機能する分割起点が形成される。例えば、レーザービームを分割予定ライン１３に沿って照射することにより、ウェーハ１１の内部に分割起点として機能する改質層が形成される。その後、ウェーハ１１が改質層を分割起点として分割予定ライン１３に沿って分割され、デバイスチップが製造される。以下、ウェーハ１１を複数のデバイスチップに分割するウェーハの加工方法（デバイスチップの製造方法）の具体例について説明する。
図３は、ウェーハ１１に改質層（変質層）１７を形成するレーザー加工装置２を示す一部断面正面図である。レーザー加工装置２によってウェーハ１１を加工する際には、まず、チャックテーブル２８によってウェーハ１１を保持する（保持ステップ）。
例えばウェーハ１１は、表面１１ａ側が保持面２８ａに対面し裏面１１ｂ側が上方に露出するように、チャックテーブル２８上に配置される。この状態で保持面２８ａに吸引源の吸引力（負圧）を作用させると、ウェーハ１１がチャックテーブル２８によって吸引保持される。
なお、ウェーハ１１の表面１１ａ側には、デバイス１５（図２参照）を保護する保護シートが貼付されていてもよい。例えば保護シートは、円形の基材と、基材上に設けられた粘着層（糊層）とを含む。この場合、ウェーハ１１は保護シートを介してチャックテーブル２８によって吸引保持される。
次に、ウェーハ１１の内部に改質層１７を形成する（改質層形成ステップ）。改質層形成ステップでは、加工用レーザー照射ユニット４６Ａからウェーハ１１にレーザービームを照射することにより、ウェーハ１１に改質層１７を形成する。
加工用レーザー照射ユニット４６Ａは、ＹＡＧレーザー、ＹＶＯ４レーザー、ＹＬＦレーザー等のレーザー発振器６０と、レーザー発振器６０から出射したレーザービームをチャックテーブル２８によって保持されたウェーハ１１へと導く光学系６２とを備える。光学系６２は、複数の光学素子（レンズ、ミラー等）を含んで構成され、レーザービームの進行方向、形状等を制御する。
例えば光学系６２は、ミラー６４と、凸レンズ等の集光レンズ６６とを含む。レーザー発振器６０から出射したレーザービームは、ミラー６４で反射して集光レンズ６６に入射し、集光レンズ６６によって所定の位置で集光される。そして、加工用レーザー照射ユニット４６Ａから照射されたレーザービームが、ウェーハ１１を加工するためのレーザービーム（加工用レーザービーム、第１レーザービーム）６８として用いられる。
改質層形成ステップでは、まず、チャックテーブル２８を回転させ、所定の分割予定ライン１３（図２参照）の長さ方向をＸ軸方向に合わせる。また、チャックテーブル２８をＹ軸方向に沿って移動させ、分割予定ライン１３とレーザービーム６８の集光点６８ａとのＹ軸方向における位置を合わせる。さらに、レーザービーム６８の集光点６８ａを、ウェーハ１１の上面（裏面１１ｂ）よりも下方、且つ、ウェーハ１１の下面（表面１１ａ）よりも上方に位置付ける。
その後、加工用レーザー照射ユニット４６Ａからレーザービーム６８を照射しながら、チャックテーブル２８をＸ軸方向に沿って移動させる。これにより、ウェーハ１１とレーザービーム６８とがＸ軸方向に沿って相対的に移動し、レーザービーム６８が分割予定ライン１３に沿って照射される。
なお、レーザービーム６８の照射条件は、ウェーハ１１の内部の集光点６８ａが位置付けられた領域が多光子吸収によって改質（変質）されるように設定される。具体的には、レーザービーム６８の波長は、少なくともレーザービーム６８の一部がウェーハ１１を透過するように設定される。すなわち、レーザービーム６８は、ウェーハ１１に対して透過性を有するレーザービームである。また、他のレーザービーム６８の照射条件も、ウェーハ１１の内部が適切に改質されるように設定される。例えば、ウェーハ１１がシリコンウェーハである場合には、レーザービーム６８の照射条件は以下のように設定できる。
波長 ：１０６４ｎｍ
平均出力 ：１Ｗ
繰り返し周波数：１００ｋＨｚ
加工送り速度 ：８００ｍｍ／ｓ
レーザービーム６８を分割予定ライン１３に沿って照射すると、ウェーハ１１の内部が多光子吸収によって改質される。その結果、ウェーハ１１の内部に改質層１７が分割予定ライン１３に沿って形成される。その後、同様の手順を繰り返すことにより、全ての分割予定ライン１３に沿って改質層１７が形成される。
図４（Ａ）は、ウェーハ１１の一部を示す拡大断面図である。ウェーハ１１にレーザービーム６８が照射されると、ウェーハ１１の集光点６８ａが位置付けられた領域及びその近傍の領域に改質層１７が形成される。また、改質層１７から伸展するクラック１９（亀裂）が形成される。クラック１９は、改質層１７からウェーハ１１の厚さ方向に沿って伸展し、ウェーハ１１の表面１１ａに到達する。
次に、ウェーハ１１に対して外力を付与することにより、ウェーハ１１を分割予定ライン１３に沿って分割する（分割ステップ）。例えば分割ステップでは、外力の付与によって拡張可能な円形のテープ（エキスパンドテープ）がウェーハ１１の表面１１ａ側又は裏面１１ｂ側に貼付される。そして、ウェーハ１１に貼付されたエキスパンドテープを半径方向外側に向かって引っ張って拡張することにより、ウェーハ１１に外力が付与される。
なお、エキスパンドテープの拡張は、作業者が手動で行ってもよいし、専用の拡張装置によって実施されてもよい。また、ウェーハ１１への外力の付与は、エキスパンドテープの拡張以外の方法によって行われてもよい。
ここで、ウェーハ１１のうち改質層１７又はクラック１９が形成された領域は、ウェーハ１１の他の領域よりも脆くなる。そのため、ウェーハ１１に外力を付与すると、改質層１７及びクラック１９を起点としてウェーハ１１が分割予定ライン１３に沿って分割される。すなわち、改質層１７及びクラック１９は分割起点として機能する。これにより、デバイス１５（図２参照）をそれぞれ含む複数のデバイスチップが製造される。
ただし、改質層形成ステップにおいてレーザービーム６８の照射条件（平均出力等）が適切に設定されていないと、改質層１７を形成してもクラック１９が適切に形成されないことがある。例えば、クラック１９が発生しなかったり、クラック１９が意図しない方向に蛇行しながら伸展したりする。図４（Ｂ）はクラック１９が形成されていないウェーハ１１の一部を示す拡大断面図であり、図４（Ｃ）は蛇行するクラック１９が形成されたウェーハ１１の一部を示す拡大断面図である。
ウェーハ１１の内部にクラック１９が適切に形成されないと、ウェーハ１１に外力を付与してもウェーハ１１が意図した通りに分割されず、加工不良が発生するおそれがある。そのため、改質層形成ステップの実施後、且つ、分割ステップの実施前に、ウェーハ１１の加工状態を検査し、ウェーハ１１の内部にクラック１９が適切に形成されているか否かを確認することが好ましい。以下、ウェーハ１１の検査方法の具体例について説明する。
図５は、ウェーハ１１を検査するレーザー加工装置２を示す一部断面正面図である。ウェーハ１１を検査する際は、まず、ウェーハ１１を観察するためのレーザービームをウェーハに照射する（レーザービーム照射ステップ）。レーザービーム照射ステップでは、観察用レーザー照射ユニット４６Ｂからウェーハ１１にレーザービームを照射する。
観察用レーザー照射ユニット４６Ｂは、ＹＡＧレーザー、ＹＶＯ４レーザー、ＹＬＦレーザー等のレーザー発振器７０と、レーザー発振器７０から出射したレーザービームをチャックテーブル２８によって保持されたウェーハ１１へと導く光学系７２とを備える。なお、レーザー発振器７０として、加工用レーザー照射ユニット４６Ａのレーザー発振器６０（図３参照）を用いることもできる。また、光学系７２は複数の光学素子（レンズ、ミラー等）を含んで構成され、レーザービームの進行方向、形状等を制御する。
具体的には、光学系７２は、レーザー発振器６０から出射したレーザービームを成形するビーム成形ユニット７４を備える。ビーム成形ユニット７４としては、レーザービームが透過する透過部とレーザービームを遮光する遮光部とを含む板状の部材（遮光板）を用いることができる。レーザービームがビーム成形ユニット７４を通過すると、レーザービームが透過部の形状に応じて成形される。なお、ビーム成形ユニット７４は、回折光学素子（DOE：Diffractive Optical Element）やLCOS-SLM（Liquid Crystal On Silicon - Spatial Light Modulator）によって構成されてもよい。
また、光学系７２は、ダイクロイックミラー７６と、凸レンズ等の集光レンズ７８とを含む。ビーム成形ユニット７４によって成形されたレーザービームは、ダイクロイックミラー７６で反射して集光レンズ７８に入射し、集光レンズ７８によって所定の位置で集光される。なお、集光レンズ７８として、加工用レーザー照射ユニット４６Ａの集光レンズ６６（図３参照）を用いることもできる。そして、観察用レーザー照射ユニット４６Ｂから照射されたレーザービームが、ウェーハ１１を観察するためのレーザービーム（観察用レーザービーム、第２レーザービーム）８０として用いられる。
また、観察用レーザー照射ユニット４６Ｂは、撮像ユニット（カメラ）８２を備える。撮像ユニット８２は、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ等のイメージセンサを備え、レーザービーム８０の反射光を撮像する。
観察用レーザー照射ユニット４６Ｂから照射されたレーザービーム８０は、ウェーハ１１の表面１１ａ等で反射し、観察用レーザー照射ユニット４６Ｂに入射する。そして、レーザービーム８０の反射光は、集光レンズ７８及びダイクロイックミラー７６を通過して撮像ユニット８２に到達し、撮像ユニット８２によって撮像される。これにより、レーザービーム８０の反射光の画像（反射光画像）が取得される。
レーザービーム照射ステップでは、まず、レーザービーム８０の集光点８０ａが分割予定ライン１３（改質層１７）と重なるように、チャックテーブル２８と観察用レーザー照射ユニット４６Ｂとの位置関係を調節する。また、レーザービーム８０の集光点８０ａを、ウェーハ１１の表面１１ａ又は内部（表面１１ａと裏面１１ｂとの間）に位置付ける。この状態で、観察用レーザー照射ユニット４６Ｂからウェーハ１１の裏面１１ｂ側にレーザービーム８０を照射する。
なお、レーザービーム８０の照射条件は、レーザービーム８０の反射光が集光レンズ７８に入射するように設定される。具体的には、レーザービーム８０の波長は、少なくともレーザービーム８０の一部がウェーハ１１を透過するように設定される。すなわち、レーザービーム８０は、ウェーハ１１に対して透過性を有するレーザービームである。
また、レーザービーム８０の出力は、ウェーハ１１の加工閾値を超えないように設定される。具体的には、レーザービーム８０の出力は、ウェーハ１１のレーザービーム８０が照射された領域に分割起点として機能する改質層、クラック等が形成されないように設定される。そのため、レーザービーム８０がウェーハ１１に照射されても、ウェーハ１１に対してウェーハ１１の品質に影響するレーザー加工が施されることはない。例えば、レーザービーム８０の平均出力はレーザービーム６８（図３参照）の平均出力の１／１０００以上１／１０以下に設定でき、その他のレーザービーム８０の照射条件（繰り返し周波数、加工送り速度等）はレーザービーム６８の照射条件と同様に設定できる。
図６は、レーザービーム８０が照射されるウェーハ１１の一部を示す平面図である。レーザービーム８０は、ウェーハ１１の裏面１１ｂのうちレーザービーム８０が照射される領域の形状が改質層１７を基準に非対称になるように照射される。具体的には、ウェーハ１１の裏面１１ｂのうち分割予定ライン１３と重なる領域は、改質層１７によって２つの領域２１Ａ，２１Ｂに区画される。そして、領域２１Ａのレーザービーム８０が照射される領域の形状と、領域２１Ｂのレーザービーム８０が照射される領域の形状とは、改質層１７を軸として非対称になる。
例えばレーザービーム８０は、集光レンズ７８（図５参照）から出射したレーザービーム８０の進行方向（Ｚ軸方向）と垂直な方向（ＸＹ平面方向）における断面形状が半円形状となるように、ビーム成形ユニット７４（図５参照）によって成形される。そして、レーザービーム８０の集光点８０ａを改質層１７と重なるように位置付けると、領域２１Ａに半円形状のレーザービーム８０が照射され、領域２１Ｂにはレーザービーム８０が照射されない状態となる。ただし、レーザービーム８０の断面形状に制限はない。例えば、レーザービーム８０の断面形状は、三角形、四角形等の多角形状であってもよいし、扇形状であってもよい。
図７（Ａ）は、クラック１９が形成されたウェーハ１１にレーザービーム８０が照射される様子を示す断面図である。クラック１９が形成されたウェーハ１１の裏面１１ｂ側からレーザービーム８０が照射されると、レーザービーム８０はウェーハ１１の内部を進行し、ウェーハ１１の表面１１ａ側で反射する。
ここで、ウェーハ１１の内部に改質層１７から表面１１ａに至るクラック１９が形成されていると、ウェーハ１１の改質層１７よりも下側の領域がクラック１９の内側の僅かな空間（空気層）によって分断される。そして、レーザービーム８０はクラック１９に到達した際にも反射する。その結果、レーザービーム８０の反射光は、レーザービーム８０の入射光と概ね同一の経路を通ってウェーハ１１の内部を進行し、ウェーハ１１の裏面１１ｂから出射する。
図７（Ｂ）は、クラック１９が形成されていないウェーハ１１にレーザービーム８０が照射される様子を示す断面図である。ウェーハ１１にクラック１９が形成されていない場合には、レーザービーム８０の進行がクラック１９によって妨げられない。そのため、改質層１７の一側方側に入射したレーザービーム８０は、ウェーハ１１の表面１１ａ側で反射しつつ改質層１７の下側の領域を通過し、改質層１７の他側方側から出射する。その結果、レーザービーム８０の入射光の経路と反射光の経路とは、改質層１７を軸として概ね対称になる。
上記のように、レーザービーム８０の反射光の経路は、ウェーハ１１の加工状態（クラック１９の状態）によって変化する。そして、図５に示すように、ウェーハ１１の裏面１１ｂ側から出射したレーザービーム８０の反射光は、集光レンズ７８及びダイクロイックミラー７６を通過して撮像ユニット８２に到達する。
次に、レーザービーム８０の反射光を撮像することにより、レーザービーム８０の反射光の画像を取得する（撮像ステップ）。撮像ステップでは、レーザービーム８０の反射光が撮像ユニット８２によって撮像される。これにより、レーザービーム８０の反射光の画像（反射光画像）が取得される。撮像ユニット８２によって取得される反射光画像９０の例を、図８（Ａ）～図８（Ｃ）に示す。
図８（Ａ）は、クラック１９が形成されたウェーハ１１から出射したレーザービーム８０の反射光を撮像することによって得られる反射光画像９０（第１反射光画像９０Ａ）を示す画像図である。ウェーハ１１にクラック１９が形成されている場合には、レーザービーム８０の反射光がレーザービーム８０の入射光側から出射する（図７（Ａ）参照）。その結果、第１反射光画像９０Ａの上側に、半円形状のレーザービーム８０の反射光に対応するパターンが表される。
図８（Ｂ）は、クラック１９が形成されていないウェーハ１１から出射したレーザービーム８０の反射光を撮像することによって得られる反射光画像９０（第２反射光画像９０Ｂ）を示す画像図である。ウェーハ１１にクラック１９が形成されていない場合には、レーザービーム８０の反射光がレーザービーム８０の入射光とは反対側から出射する（図７（Ｂ）参照）。その結果、第２反射光画像９０Ｂの下側に、半円形状のレーザービーム８０の反射光に対応するパターンが表される。
図８（Ｃ）は、蛇行するクラック１９が形成されたウェーハ１１から出射したレーザービーム８０の反射光を撮像することによって得られる反射光画像９０（第３反射光画像９０Ｃ）を示す画像図である。ウェーハ１１の内部に蛇行したクラック１９が形成されている場合には（図４（Ｃ）参照）、クラック１９に到達したレーザービーム８０が不規則に反射し、レーザービーム８０の反射光がレーザービーム８０の入射光側から出射する。その結果、第３反射光画像９０Ｃの上側に、第１反射光画像９０Ａとは異なるパターンが表される。
次に、反射光画像９０に基づいてウェーハ１１の加工状態を判定する（判定ステップ）。上記の通り、反射光画像９０には、ウェーハ１１の加工状態（クラック１９の有無、クラック１９の形状等）を反映したパターンが現れる。すなわち、反射光画像９０とウェーハ１１の加工状態との間には相関関係がある。そのため、反射光画像９０に基づいてウェーハ１１の加工状態を判定することができる。
ただし、レーザービーム８０の照射条件、撮像条件、ウェーハ１１の状態等の様々な要因によって、反射光画像９０に現れる反射光の像には形状や濃淡のばらつきが生じる。そのため、ウェーハ１１の加工状態を適切に判定するためには、レーザービーム８０の反射光を撮像する際の条件を揃える作業や、ウェーハ１１の加工状態を判定するための画像処理の設定を反射光画像９０に応じて変更する作業等が必要となり、ウェーハ１１の検査が煩雑になる。
そこで、本実施形態においては、反射光画像９０が入力されるとウェーハ１１の加工状態を出力するように機械学習によって構成された学習済みモデルを用いる。これにより、反射光画像９０の特徴を抽出して反射光画像９０を分類することが可能になる。その結果、様々な条件下で撮像されたレーザービーム８０の反射光の画像をウェーハ１１の加工条件の判定に用いることが可能になり、ウェーハ１１の検査が簡易化される。
図９は、制御ユニット５２を示すブロック図である。図９には、制御ユニット５２の機能的な構成を示すブロックに加えて、表示ユニット５０と、観察用レーザー照射ユニット４６Ｂ（図５参照）の撮像ユニット８２とを図示している。レーザービーム８０の反射光の画像に基づくウェーハ１１の加工状態の判定は、制御ユニット５２によって実行される。
制御ユニット５２は、レーザービーム８０の反射光の画像に基づいてウェーハ１１の加工状態を判定する判定部１００を含む。判定部１００には、撮像ユニット８２によって取得された反射光画像９０が入力される。そして、判定部１００は、反射光画像９０に基づいてウェーハ１１の加工状態を判定し、判定結果を出力する。また、制御ユニット５２は、各種の情報（データ、プログラム等）を記憶可能な記憶部１０２と、判定部１００による判定の結果を報知する報知部１０４とを含む。
判定部１００は、反射光画像９０が入力されるとウェーハ１１の加工状態を出力するように機械学習によって構成された学習済みモデル１１０を備える。学習済みモデル１１０の種類に制限はなく、例えばサポートベクタマシン（ＳＶＭ）、ニューラルネットワーク等を用いることができる。本実施形態では一例として、学習済みモデル１１０がニューラルネットワークＮＮである場合について説明する。
ニューラルネットワークＮＮは、階層型のニューラルネットワークであり、データが入力される入力層１１２と、データを出力する出力層１１４と、入力層１１２と出力層１１４との間に設けられた複数の隠れ層（中間層）１１６とを含む。入力層１１２、出力層１１４、隠れ層１１６はそれぞれ、複数のニューロン（ユニット、ノード）を含む。入力層１１２のニューロンは第１層目の隠れ層１１６のニューロンに接続され、出力層１１４のニューロンは最終層の隠れ層１１６のニューロンに接続されている。また、隠れ層１１６のニューロンは、入力層１１２又は前層の隠れ層１１６のニューロンと、出力層１１４又は後層の隠れ層１１６のニューロンとに接続されている。
入力層１１２、出力層１１４、隠れ層１１６に含まれるニューロンの数や各ニューロンの活性化関数は、自由に設定できる。また、隠れ層１１６の層数にも制限はない。２層以上の隠れ層１１６を含むニューラルネットワークＮＮは、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）と呼ぶことができる。また、ディープニューラルネットワークの学習は、深層学習と呼ぶことができる。
ニューラルネットワークＮＮは、反射光画像９０が入力されるとウェーハ１１の加工状態を出力するように学習されている。なお、ニューラルネットワークＮＮの学習方法に制限はない。例えば、ニューラルネットワークＮＮの学習は、レーザービーム８０の反射光の像を含む複数の学習用画像（反射光画像）を用いた教師あり学習によって行われる。
学習用画像は、例えば学習用画像の収集用のウェーハ（テストウェーハ）を用いて前述のレーザービーム照射ステップ及び撮像ステップを実施することによって取得される。具体的には、まず、ウェーハ１１と同様に構成されたテストウェーハに改質層を形成する（図３参照）。その後、改質層が形成されたテストウェーハにレーザービーム８０を照射し、レーザービーム８０の反射光を撮像ユニット８２によって撮像する（図５参照）。これにより、学習用画像として用いることが可能な反射光画像が得られる。図１０（Ａ）～図１０（Ｃ）に、学習用画像１２０を示す。
なお、レーザービーム８０の照射条件、レーザービーム８０の照射位置、撮像条件等を変えつつ撮像ユニット８２でレーザービーム８０の反射光を複数回撮像することにより、複数の学習用画像が得られる。また、異なる加工条件で改質層が形成された複数のテストウェーハを用いて、複数の学習用画像を取得してもよい。
次に、複数の学習用画像１２０を分類する（ラベリング）。例えば、複数の学習用画像１２０はそれぞれ、第１反射光画像１２０Ａ、第２反射光画像１２０Ｂ、第３反射光画像１２０Ｃのいずれかに分類される。図１０（Ａ）は第１反射光画像１２０Ａに分類された学習用画像１２０を示す画像図であり、図１０（Ｂ）は第２反射光画像１２０Ｂに分類された学習用画像１２０を示す画像図であり、図１０（Ｃ）は第３反射光画像１２０Ｃに分類された学習用画像１２０を示す画像図である。
第１反射光画像１２０Ａは、テストウェーハに形成された改質層からクラックがテストウェーハの厚さ方向に沿って直線状に伸展し、テストウェーハの表面に到達している場合に取得される反射光画像である（図４（Ａ）参照）。また、第２反射光画像１２０Ｂは、テストウェーハにクラックが形成されていない場合に取得される反射光画像である（図４（Ｂ）参照）。
第３反射光画像１２０Ｃは、第１反射光画像１２０Ａ及び第２反射光画像１２０Ｂ以外の反射光画像である。例えば、クラックが蛇行しながら伸展している場合（図４（Ｃ）参照）に取得される反射光画像が、第３反射光画像１２０Ｃに分類される。
学習用画像１２０の分類は、例えば反射光画像に基づいてクラック１９の状態を判別することが可能な作業者によって行われる。また、学習用画像１２０の取得後にテストウェーハを切断し、断面に存在する改質層及びクラックを観察することによって、クラック１９の状態を直接確認してもよい。この場合には、実際のクラック１９の状態に基づいて学習用画像１２０を分類できる。
また、予め３種類の加工条件（クラックが正常に形成される加工条件、クラックが形成されない加工条件、その他の加工条件）で改質層が形成された３種類のテストウェーハを準備し、各テストウェーハを用いて反射光画像を取得してもよい。この場合、学習用画像１２０を１枚ずつ確認して分類する作業を省略することができる。
次に、分類された学習用画像１２０を用いて、図９に示すニューラルネットワークＮＮの学習が行われる。具体的には、学習用画像１２０及び学習用画像１２０の分類結果（ウェーハの加工状態）を教師データとして用いた教師あり学習が行われる。例えば、第１反射光画像１２０Ａ、第２反射光画像１２０Ｂ、第３反射光画像１２０Ｃを１００枚ずつ、計３００枚の学習用画像１２０を用いて、ニューラルネットワークＮＮの学習を行う。学習のアルゴリズムとしては、例えば誤差逆伝播法を用いることができる。
上記の学習を実施すると、入力層１１２に反射光画像９０が入力された際に出力層１１４からウェーハ１１の加工状態（クラック１９の状態）の判定結果が出力されるように、ニューラルネットワークＮＮのパラメータ（ニューロンの重み及びバイアス）が更新される。これにより、反射光画像９０に基づいてウェーハ１１の加工状態を判定可能なニューラルネットワークＮＮが生成される。
なお、上記の通りニューラルネットワークＮＮは、反射光画像９０の分類問題を扱う。そのため、ニューラルネットワークＮＮとして、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を用いることが好ましい。この場合には、隠れ層１１６として、畳み込み層、プーリング層、局所コントラスト正規化（ＬＣＮ）層、全結合層等が設けられる。そして、学習用画像１２０を用いた教師あり学習によって、畳み込み層のフィルタ値や全結合層のニューロンの重み及びバイアスが更新される。
上記のように構成されたニューラルネットワークＮＮに、撮像ユニット８２によって取得された反射光画像９０が入力されると、ニューラルネットワークＮＮの推論によってウェーハ１１の加工状態が判定される。具体的には、反射光画像９０を入力データとして用いた演算が、入力層１１２、隠れ層１１６、出力層１１４において順に行われ、出力層１１４からウェーハ１１の加工状態に対応するデータが出力される。
ニューラルネットワークＮＮが畳み込みニューラルネットワークである場合には、畳み込み層における畳み込み演算（特徴マップの生成）と、プーリング層におけるプーリング処理とによって、反射光画像９０の特徴抽出が行われる。また、全結合層において反射光画像９０を分類する演算が行われる。そして、出力層１１４から反射光画像９０の分類結果に対応する数値が出力される。
例えば、出力層１１４は活性化関数としてソフトマックス関数が適用された３個のニューロンを含む。そして、各ニューロンはそれぞれ、反射光画像９０が第１反射光画像１２０Ａ（図１０（Ａ）参照）に属する確率に対応する数値（第１出力値）と、反射光画像９０が第２反射光画像１２０Ｂ（図１０（Ｂ）参照）に属する確率に対応する数値（第２出力値）と、反射光画像９０が第３反射光画像１２０Ｃ（図１０（Ｃ）参照）に属する確率に対応する数値（第３出力値）とを出力する。
また、判定部１００は、学習済みモデル１１０による判定の結果を出力する判定結果出力部１１８を含む。例えば判定結果出力部１１８は、ニューラルネットワークＮＮの出力層１１４から出力される３つの出力値のうち最も値が大きい出力値に対応するウェーハ１１の加工状態を、判定部１００の判定結果として外部に出力する。
具体的には、第１出力値が最も大きい場合には、判定結果出力部１１８はウェーハ１１に適切なクラック１９が形成されている旨を示す信号を出力する。また、第２出力値が最も大きい場合には、判定結果出力部１１８はウェーハ１１にクラック１９が形成されていない旨を示す信号を出力する。また、第３出力値が最も大きい場合には、判定結果出力部１１８はウェーハ１１に不適切なクラック１９が形成されている旨を示す信号を出力する。ただし、判定結果出力部１１８は、第１出力値、第２出力値、第３出力値をそのまま外部に出力してもよい。
なお、ニューラルネットワークＮＮから出力される判定結果の確率が所定の閾値以下である場合には、判定に用いる反射光画像９０を取得し直してもよい。例えば、判定結果の確率が６０％以下、好ましくは８０％以下である場合には、レーザービーム８０（図５参照）の照射条件を変えた後、撮像ユニット８２でレーザービーム８０の反射光を撮像して反射光画像９０を再取得する。その後、新たに取得された反射光画像９０に基づいて、ウェーハ１１の加工状態が判定される。
判定部１００による判定の結果は、記憶部１０２及び報知部１０４に出力される。そして、記憶部１０２は、判定部１００の判定結果を反射光画像９０とともに記憶する。これにより、ウェーハ１１の加工状態の判定結果が記憶部１０２に蓄積される。また、報知部１０４は、判定部１００の判定結果をオペレーターに報知する。
例えば報知部１０４は、判定部１００の判定結果を表示ユニット５０に表示させるための制御信号を生成し、表示ユニット５０に出力する。これにより、表示ユニット５０に判定部１００の判定結果、すなわち、ウェーハ１１の加工状態を示すメッセージ等が表示される。
なお、表示ユニット５０には、ニューラルネットワークＮＮの出力値（第１～第３出力値）が表示されてもよい。また、表示ユニット５０には、判定に用いられた反射光画像９０と判定部１００の判定結果とが同時に表示されてもよい。この場合、オペレーターは反射光画像９０と判定部１００の判定結果とを見比べて、判定部１００による判定が妥当であるか否かを考察することができる。
また、報知部１０４は、判定部１００の判定結果に応じてレーザー加工装置２（図１参照）に警告を発信させてもよい。例えばレーザー加工装置２には、警告灯（不図示）やスピーカー（不図示）が搭載される。そして、判定部１００によってウェーハ１１の加工状態が異常であると判定されると、報知部１０４は警告灯及びスピーカーに制御信号を出力し、警告灯を所定の色又はパターンで点灯させるとともに、スピーカーに異常の発生を知らせる音又は音声を発信させる。これにより、ウェーハ１１の加工状態の異常がオペレーターに報知される。
警告を発する基準は、適宜設定できる。例えば、ウェーハ１１にクラック１９が形成されていないと判定された場合や、ウェーハ１１に不適切なクラック１９（蛇行したクラック１９等）が形成されていると判定された場合に、警告が発信される。また、ウェーハ１１に適切なクラック１９が形成されている確率が所定の閾値を下回った際に警告が発信されてもよい。
以上のように、判定部１００によってウェーハ１１の加工状態が判定される。そして、ウェーハ１１の加工状態が適切であると判定されると、ウェーハ１１に対して次の処理（分割ステップ等）が施される。一方、ウェーハ１１の加工状態が不適切であると判定された場合には、レーザー加工装置２による他のウェーハ１１の加工が中断される。そして、レーザービーム６８（図３参照）の照射条件、加工用レーザー照射ユニット４６Ａの光学系６２（図３参照）の状態、加工済みのウェーハ１１の状態等が確認される。その後、ウェーハ１１に改質層１７及びクラック１９が適切に形成されるように、加工条件の調節や部品交換等が行われる。
判定部１００の機能は、ソフトウェアとハードウェアのいずれによって実現されてもよい。例えば、ニューラルネットワークＮＮの入力層１１２、出力層１１４、隠れ層１１６における演算がプログラムによって記述され、このプログラムが記憶部１０２に記憶される。そして、ウェーハ１１の検査を行う際には、記憶部１０２からプログラムが読み出され、制御ユニット５２によって実行される。
なお、ウェーハ１１の加工状態の判定中又は判定後に、ニューラルネットワークＮＮによって抽出された反射光画像９０の特徴を可視化してもよい（可視化ステップ）。例えば、ニューラルネットワークＮＮが畳み込みニューラルネットワークである場合には、畳み込みニューラルネットワークにＧｒａｄ－ＣＡＭ（Gradient-weighted Class Activation Mapping）を適用することにより、畳み込みニューラルネットワークに反射光画像９０を入力した際の畳み込み層の活性化の様子を表すヒートマップが得られる。そして、報知部１０４は表示ユニット５０に制御信号を出力し、表示ユニット５０に可視化の結果（ヒートマップ）を表示させる。これにより、オペレーターはニューラルネットワークＮＮによる判定の根拠を把握することができる。
以上の通り、本実施形態に係るウェーハの検査方法では、レーザービーム８０の反射光の画像が入力されるとウェーハ１１の加工状態を出力するように機械学習によって構成された学習済みモデル１１０でウェーハ１１の加工状態が判定される。これにより、様々な条件下で撮像されたレーザービーム８０の反射光の画像をウェーハ１１の加工条件の判定に用いることが可能になり、ウェーハ１１の検査が簡易化される。
なお、撮像ステップ（図５参照）では、ウェーハ１１とレーザービーム８０とを相対的に移動させつつ、レーザービーム８０の反射光を撮像ユニット８２によって複数回撮像してもよい。
図１１（Ａ）は、Ｘ軸方向に沿って相対的に移動するウェーハ１１及びレーザービーム８０を示す平面図である。撮像ステップにおいて、チャックテーブル２８（図５参照）をＸ軸方向に沿って移動させると、ウェーハ１１とレーザービーム８０とが分割予定ライン１３と平行な方向（Ｘ軸方向）に沿って相対的に移動する。この状態でレーザービーム８０の反射光を撮像ユニット８２（図５参照）によって所定の時間間隔で複数回撮像すると、分割予定ライン１３の長さ方向における異なる領域に照射されたレーザービーム８０の反射光の画像が複数枚取得される。
このようにして取得された複数の反射光画像を判定部１００（図９参照）に順次入力すると、レーザービーム８０が照射された複数の領域においてそれぞれクラック１９（図７（Ａ）等参照）が適切に形成されているか否かが連続的に判定される。これにより、クラック１９が分割予定ライン１３に沿って適切に形成されているか否かを迅速に判定できる。
図１１（Ｂ）は、Ｙ軸方向に沿って相対的に移動するウェーハ１１及びレーザービーム８０を示す平面図である。撮像ステップにおいて、チャックテーブル２８（図５参照）をＹ軸方向に沿って移動させると、レーザービーム８０が改質層１７を跨ぐように、ウェーハ１１とレーザービーム８０とが分割予定ライン１３と垂直な方向（Ｙ軸方向）に沿って相対的に移動する。この状態でレーザービーム８０の反射光を撮像ユニット８２（図５参照）によって所定の時間間隔で複数回撮像すると、分割予定ライン１３の幅方向における異なる領域に照射されたレーザービーム８０の反射光の画像が複数枚取得される。
このようにして取得された複数の反射光画像を判定部１００（図９参照）に順次入力すると、レーザービーム８０が照射された複数の領域においてそれぞれクラック１９（図７（Ａ）等参照）が適切に形成されているか否かが連続的に判定される。これにより、クラック１９が分割予定ライン１３の幅方向のどの位置に形成されているかを迅速に特定できる。
なお、撮像ステップでは、チャックテーブル２８（図５参照）を移動させる代わりに、観察用レーザー照射ユニット４６Ｂ（図５参照）の光学系７２に含まれる光学素子の位置や角度を変更することにより、ウェーハ１１とレーザービーム８０とをＸ軸方向又はＹ軸方向に沿って相対的に移動させてもよい。
また、撮像ステップでは、レーザービーム８０の集光点８０ａ（図５参照）をウェーハ１１の厚さ方向（Ｚ軸方向）に沿って相対的に移動させつつ、レーザービーム８０の反射光を複数回撮像してもよい。これにより、クラック１９が改質層１７からどこまで伸展しているのかを確認することができる。
図１２（Ａ）は、クラック１９が形成されている領域にレーザービーム８０の集光点８０ａが位置付けられている様子を示す断面図である。集光点８０ａがクラック１９の存在する領域に位置付けられた状態でレーザービーム８０がウェーハ１１に照射されると、レーザービーム８０がクラック１９で反射し、レーザービーム８０の反射光はレーザービーム８０の入射光側を通ってウェーハ１１の裏面１１ｂから出射する。その結果、クラック１９がウェーハ１１の表面１１ａに到達している場合（図７（Ａ）参照）に対応する第１反射光画像９０Ａ（図８（Ａ）参照）と類似する反射光画像９０が取得される。
図１２（Ｂ）は、クラック１９が形成されていない領域にレーザービーム８０の集光点８０ａが位置付けられている様子を示す断面図である。集光点８０ａがクラック１９の存在しない領域に位置付けられた状態でレーザービーム８０がウェーハ１１に照射されると、レーザービーム８０はウェーハ１１の表面１１ａ側で反射しつつクラック１９の下側の領域を通過する。そして、レーザービーム８０の反射光がレーザービーム８０の入射光とは反対側を通ってウェーハ１１の裏面１１ｂから出射する。その結果、クラック１９が形成されていない場合（図７（Ｂ）参照）に対応する第２反射光画像９０Ｂ（図８（Ｂ）参照）と類似する反射光画像９０が取得される。
そのため、レーザービーム８０の集光点８０ａをウェーハ１１の厚さ方向（Ｚ軸方向）に沿って移動させつつ撮像ユニット８２（図５参照）でレーザービーム８０の反射光を複数回撮像すると、クラック１９の伸展状態が反映された複数の反射光画像９０が得られる。そして、複数の反射光画像９０が判定部１００（図９参照）に順次入力され、クラック１９の有無が判定される。これにより、クラック１９が改質層１７からどこまで伸展しているのかを確認することができる。
なお、ニューラルネットワークＮＮの学習に用いる学習用画像１２０（図１０（Ａ）～図１０（Ｃ）参照）を取得する際にも、上記のようにウェーハ１１とレーザービーム８０とを相対的に移動させつつレーザービーム８０の反射光を撮像ユニット８２によって複数回撮像してもよい。これにより、多数の学習用画像１２０を効率的に収集することができる。
その他、上記実施形態に係る構造、方法等は、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施できる。
１１ ウェーハ
１１ａ 表面
１１ｂ 裏面
１３ 分割予定ライン（ストリート）
１５ デバイス
１７ 改質層（変質層）
１９ クラック（亀裂）
２１Ａ，２１Ｂ 領域
２ レーザー加工装置
４ 基台
６ 移動ユニット（移動機構）
８ Ｙ軸移動ユニット（Ｙ軸移動機構、割り出し送りユニット）
１０ Ｙ軸ガイドレール
１２ Ｙ軸移動テーブル
１４ Ｙ軸ボールねじ
１６ Ｙ軸パルスモータ
１８ Ｘ軸移動ユニット（Ｘ軸移動機構、加工送りユニット）
２０ Ｘ軸ガイドレール
２２ Ｘ軸移動テーブル
２４ Ｘ軸ボールねじ
２６ Ｘ軸パルスモータ
２８ チャックテーブル（保持テーブル）
２８ａ 保持面
３０ Ｚ軸移動ユニット（Ｚ軸移動機構）
３２ 支持構造
３２ａ 基部
３２ｂ 支持部
３４ Ｚ軸ガイドレール
３６ Ｚ軸移動テーブル
３８ Ｚ軸パルスモータ
４０ 支持部材
４２ レーザー照射ユニット
４４ レーザー加工ヘッド
４６Ａ 加工用レーザー照射ユニット
４６Ｂ 観察用レーザー照射ユニット
４８ 撮像ユニット（カメラ）
５０ 表示ユニット（表示部、表示装置）
５２ 制御ユニット（制御部、制御装置）
６０ レーザー発振器
６２ 光学系
６４ ミラー
６６ 集光レンズ
６８ レーザービーム（加工用レーザービーム、第１レーザービーム）
６８ａ 集光点
７０ レーザー発振器
７２ 光学系
７４ ビーム成形ユニット
７６ ダイクロイックミラー
７８ 集光レンズ
８０ レーザービーム（観察用レーザービーム、第２レーザービーム）
８０ａ 集光点
８２ 撮像ユニット（カメラ）
９０ 反射光画像
９０Ａ 第１反射光画像
９０Ｂ 第２反射光画像
９０Ｃ 第３反射光画像
１００ 判定部
１０２ 記憶部
１０４ 報知部
１１０ 学習済みモデル
１１２ 入力層
１１４ 出力層
１１６ 隠れ層（中間層）
１１８ 判定結果出力部
１２０ 学習用画像
１２０Ａ 第１反射光画像
１２０Ｂ 第２反射光画像
１２０Ｃ 第３反射光画像

Claims (7)

  1. 内部に改質層が分割予定ラインに沿って形成されたウェーハを検査するウェーハの検査方法であって、
    出力が該ウェーハの加工閾値を超えず、且つ、該ウェーハに対して透過性を有するレーザービームの集光点を該ウェーハの表面又は内部に位置付け、該ウェーハの裏面のうち該レーザービームが照射される領域の形状が該改質層を基準に非対称になるように、該レーザービームを該ウェーハの裏面側から照射するレーザービーム照射ステップと、
    該レーザービームの反射光を撮像することにより、該反射光の画像を取得する撮像ステップと、
    該画像に基づいて該ウェーハの加工状態を判定する判定ステップと、を含み、
    該判定ステップでは、該画像が入力されると該ウェーハの加工状態を出力するように機械学習によって構成された学習済みモデルで該ウェーハの加工状態を判定することを特徴とするウェーハの検査方法。
  2. 該撮像ステップでは、該ウェーハと該レーザービームとを該分割予定ラインと平行な方向に沿って相対的に移動させつつ、該反射光を複数回撮像することを特徴とする、請求項１に記載のウェーハの検査方法。
  3. 該撮像ステップでは、該ウェーハと該レーザービームとを該分割予定ラインと垂直な方向に沿って相対的に移動させつつ、該反射光を複数回撮像することを特徴とする、請求項１に記載のウェーハの検査方法。
  4. 該撮像ステップでは、該レーザービームの集光点を該ウェーハの厚さ方向に沿って相対的に移動させつつ、該反射光を複数回撮像することを特徴とする、請求項１に記載のウェーハの検査方法。
  5. 該学習済みモデルは、入力層及び出力層を含むニューラルネットワークであり、
    ニューラルネットワークは、該入力層に該画像が入力されると該出力層から該ウェーハの加工状態を出力することを特徴とする、請求項１乃至４のいずれかに記載のウェーハの検査方法。
  6. 該ニューラルネットワークは、該反射光の像を含み該ウェーハの加工状態によって分類された複数の学習用画像を用いた教師あり学習によって学習され、
    該学習用画像は、該改質層から該ウェーハの表面側に向かってクラックが正常に伸展している場合に対応する第１反射光画像、該改質層から該ウェーハの表面側に向かってクラックが伸展していない場合に対応する第２反射光画像、又は、該第１反射光画像及び該第２反射光画像以外の第３反射光画像のいずれかに分類されていることを特徴とする、請求項５に記載のウェーハの検査方法。
  7. 該ニューラルネットワークによって抽出された該画像の特徴を可視化する可視化ステップをさらに含むことを特徴とする、請求項５又は６に記載のウェーハの検査方法。
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