JP3255292B2 - プロセス管理システム - Google Patents
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- H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
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- G01R31/2851—Testing of integrated circuits [IC]
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- G—PHYSICS
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- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/02—Measuring direction or magnitude of magnetic fields or magnetic flux
- G01R33/06—Measuring direction or magnitude of magnetic fields or magnetic flux using galvano-magnetic devices
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
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- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Description
半導体デバイスなどの製造に係り、短期間での製品開
発及び歩留まり向上をねらいとした半導体製造ラインの
プロセス管理システムに関する。
発及び歩留まり向上をねらいとした半導体製造ラインの
プロセス管理システムに関する。
半導体製造装置のプロセス管理システムは一般的にク
ライアント／サーバ方式で構成される。クライアントと
しての解析ステーションおよびサーバとしてのデータベ
ース／画像ファイルには、通信回路を通してウェハ表面
付着異物やパターン欠陥といった半導体製造ライン上で
発生する欠陥を検出するためのウェハ表面異物検査装
置、パターン欠陥検査装置、検出された欠陥を確認する
ための光学式レビュー装置、SEM式レビュー装置及びFIB
（集束イオンビーム）装置、そしてLSIの動作（機能、
性能）を試験するためのプローブ検査装置やテスタが接
続される。 データベースには検査／試験装置で取得された検査情
報が、画像ファイルにはレビュー装置やFIB装置で取得
されたプロセス欠陥及びLSI動作不良個所の画像情報が
オンライン収集される。 このようにしてオンライン収集された情報は、重大な
欠陥を摘出し、その欠陥の発生原因の究明や対策を行う
ために活用される。 このような対策を効率よく行うための手段として特開
平３−44054号ではプローブ検査装置や異物検査装置、
外観検査装置等にそれぞれデータ解析ステーションを持
たせている。そしてこれ等解析ステーションに品種毎に
定められた半導体ウェハのチップの配列情報を持たせ、
欠陥等がどのチップに属しているかを判断する機能を持
たせることで、個々のチップ単位での欠陥等の発生状況
の把握を可能としている。更に上記各検査装置間を通信
回線で結ぶことにより欠陥の発生状況とそれに対する検
査結果を把握できるようにしている。 更にそのデータ解析に際し、結果の表示形式を統一す
ることで出力結果を見やすくしている。 また特開昭48−39172号には、欠陥を型別に分類しそ
の型から得られる欠陥半導体を生じせしめる確率と欠陥
の数から予測歩留まりを工程単位で求める構成が開示さ
れている。
ライアント／サーバ方式で構成される。クライアントと
しての解析ステーションおよびサーバとしてのデータベ
ース／画像ファイルには、通信回路を通してウェハ表面
付着異物やパターン欠陥といった半導体製造ライン上で
発生する欠陥を検出するためのウェハ表面異物検査装
置、パターン欠陥検査装置、検出された欠陥を確認する
ための光学式レビュー装置、SEM式レビュー装置及びFIB
（集束イオンビーム）装置、そしてLSIの動作（機能、
性能）を試験するためのプローブ検査装置やテスタが接
続される。 データベースには検査／試験装置で取得された検査情
報が、画像ファイルにはレビュー装置やFIB装置で取得
されたプロセス欠陥及びLSI動作不良個所の画像情報が
オンライン収集される。 このようにしてオンライン収集された情報は、重大な
欠陥を摘出し、その欠陥の発生原因の究明や対策を行う
ために活用される。 このような対策を効率よく行うための手段として特開
平３−44054号ではプローブ検査装置や異物検査装置、
外観検査装置等にそれぞれデータ解析ステーションを持
たせている。そしてこれ等解析ステーションに品種毎に
定められた半導体ウェハのチップの配列情報を持たせ、
欠陥等がどのチップに属しているかを判断する機能を持
たせることで、個々のチップ単位での欠陥等の発生状況
の把握を可能としている。更に上記各検査装置間を通信
回線で結ぶことにより欠陥の発生状況とそれに対する検
査結果を把握できるようにしている。 更にそのデータ解析に際し、結果の表示形式を統一す
ることで出力結果を見やすくしている。 また特開昭48−39172号には、欠陥を型別に分類しそ
の型から得られる欠陥半導体を生じせしめる確率と欠陥
の数から予測歩留まりを工程単位で求める構成が開示さ
れている。
上述した各従来技術では欠陥の解析が不十分であり、
解析の結果判明する事項も余り多くないので欠陥の摘出
・発生原因の究明という点ではまだ十分なものではなか
った。 また歩留まりの予測についても極めて大雑把な予測し
かできず、予測値の信憑性が薄いという問題もあった。 本発明では、欠陥の摘出・発生原因の究明を効果的に
行うことを可能にし、しかも極めて信頼性の高い歩留ま
り予測を可能にしたプロセス管理システムの提供を目的
とする。 1.本願発明ではデータ解析のために以下のような表示形
態を備えている。 （１）ウェハ或いはチップ上のデータに基づく識別表示 本発明によればウェハ或いはチップ上の種々のデータ
に基づいて、データ解析のための識別表示を行ってい
る。具体的内容は発明の実施の態様の項で説明するが本
発明では、欠陥の摘出・発生原因の究明をより効果的に
行うために以下の様な表示の形態を備えている。 ・欠陥検査データに基づく拡大表示 ・欠陥検査データに基づくレビュー済み欠陥とその他の
欠陥の識別表示 ・ウェハの品種単位データに基づくスクライブラインと
その他の領域、或いはスクライブライン上の欠陥とその
他の欠陥の識別表示 ・ウェハチップの配列データに基づいて得られる異なる
特徴を有する領域間の識別表示 ・欠陥検査装置等で得られ、欠陥の分布状態の違いを有
する領域間の識別表示 ・繰り返し同じ欠陥の発生が予想される領域単位の識別
表示 ・欠陥の密度／欠陥の確率マップ表示 ・上記各種表示の組み合わせによるレビュー作業のため
のレビュー箇所推奨表示 （２）検査装置−製造工程単位の表示 ・工程間分割表示 ・工程追跡表示 ・欠陥工程間推移表示 また、上記の表示をより正確なものとするために、 （３）欠陥サイズの定義設定機能を備えている。 2.ウェハ或いはウェハ上のチップの歩留まり予測 本発明では信頼性の高い歩留まり予測を可能にするた
めに以下の要件を備えている。 本発明によれば少なくともウェハ上の欠陥を検査する
検査装置が通信ネットワークを介して接続され、これら
装置で得られた検査情報や画像情報を収集し、データベ
ースや画像ファイルを構築するプロセス管理システムで
あって、ウェハ欠陥を特徴づける要素の組み合わせ毎に
欠陥を分類する手段と、前記要素の組み合わせに対する
ウェハ或いはウェハ上のチップの歩留まりを、予め設定
された欠陥の要素の組み合わせに対するウェハ或いはウ
ェハ上のチップの歩留まり相関テーブルに基づいて得る
ことを特徴としている。 以上のような構成により、欠陥を欠陥の特徴毎に詳細
に分類できるので、欠陥の特徴に即したより厳密な歩留
まりの予測を行うことができる。 尚、この相関テーブルに用いられている欠陥要素の組
み合わせ（欠陥分類）は前提として正確に各種不良と強
い相関をもって設定されているのが望ましい。本発明で
は更に、強い相関を得るための手段をも備えている。 3.データ管理 また本発明によれば各検査装置等で得られた検査情報
を以下のような管理手段をもって管理している。具体的
な内容は発明の実施の態様の項で説明する。 （１）検査情報の暗号化 （２）管理基準値の設定 （３）自動レポート機能 （４）共通ダウンロード機能
解析の結果判明する事項も余り多くないので欠陥の摘出
・発生原因の究明という点ではまだ十分なものではなか
った。 また歩留まりの予測についても極めて大雑把な予測し
かできず、予測値の信憑性が薄いという問題もあった。 本発明では、欠陥の摘出・発生原因の究明を効果的に
行うことを可能にし、しかも極めて信頼性の高い歩留ま
り予測を可能にしたプロセス管理システムの提供を目的
とする。 1.本願発明ではデータ解析のために以下のような表示形
態を備えている。 （１）ウェハ或いはチップ上のデータに基づく識別表示 本発明によればウェハ或いはチップ上の種々のデータ
に基づいて、データ解析のための識別表示を行ってい
る。具体的内容は発明の実施の態様の項で説明するが本
発明では、欠陥の摘出・発生原因の究明をより効果的に
行うために以下の様な表示の形態を備えている。 ・欠陥検査データに基づく拡大表示 ・欠陥検査データに基づくレビュー済み欠陥とその他の
欠陥の識別表示 ・ウェハの品種単位データに基づくスクライブラインと
その他の領域、或いはスクライブライン上の欠陥とその
他の欠陥の識別表示 ・ウェハチップの配列データに基づいて得られる異なる
特徴を有する領域間の識別表示 ・欠陥検査装置等で得られ、欠陥の分布状態の違いを有
する領域間の識別表示 ・繰り返し同じ欠陥の発生が予想される領域単位の識別
表示 ・欠陥の密度／欠陥の確率マップ表示 ・上記各種表示の組み合わせによるレビュー作業のため
のレビュー箇所推奨表示 （２）検査装置−製造工程単位の表示 ・工程間分割表示 ・工程追跡表示 ・欠陥工程間推移表示 また、上記の表示をより正確なものとするために、 （３）欠陥サイズの定義設定機能を備えている。 2.ウェハ或いはウェハ上のチップの歩留まり予測 本発明では信頼性の高い歩留まり予測を可能にするた
めに以下の要件を備えている。 本発明によれば少なくともウェハ上の欠陥を検査する
検査装置が通信ネットワークを介して接続され、これら
装置で得られた検査情報や画像情報を収集し、データベ
ースや画像ファイルを構築するプロセス管理システムで
あって、ウェハ欠陥を特徴づける要素の組み合わせ毎に
欠陥を分類する手段と、前記要素の組み合わせに対する
ウェハ或いはウェハ上のチップの歩留まりを、予め設定
された欠陥の要素の組み合わせに対するウェハ或いはウ
ェハ上のチップの歩留まり相関テーブルに基づいて得る
ことを特徴としている。 以上のような構成により、欠陥を欠陥の特徴毎に詳細
に分類できるので、欠陥の特徴に即したより厳密な歩留
まりの予測を行うことができる。 尚、この相関テーブルに用いられている欠陥要素の組
み合わせ（欠陥分類）は前提として正確に各種不良と強
い相関をもって設定されているのが望ましい。本発明で
は更に、強い相関を得るための手段をも備えている。 3.データ管理 また本発明によれば各検査装置等で得られた検査情報
を以下のような管理手段をもって管理している。具体的
な内容は発明の実施の態様の項で説明する。 （１）検査情報の暗号化 （２）管理基準値の設定 （３）自動レポート機能 （４）共通ダウンロード機能
システム構成例を図１に示す。このシステムでは、クラ
イアント−サーバ方式を用いている。 サーバであるデータベース1a,1b/画像ファイル２には、
クライアントである解析ステーション3a,3bおよび各種
検査／試験装置などが通信路で接がれる。 サーバおよび各クライアントは、主に、次のような機能
を持つ。 データベースサーバおよび画像ファイルサーバは、デー
タベースに格納された検査情報および画像ファイルに格
納された画像情報の管理（更新と検索）を行う。解析ス
テーションは、データベース／画像ファイルから所要の
格納データを読み出し・解析データの作成・表示などを
行う。検査／試験装置などは、検査／画像情報を取得
し、データベース／画像ファイルへのデータ入力を行
う。 検査情報および画像情報は、例えば、以下のように構成
されている。 検査情報は、品種毎に異なる品種単位のデータとウエハ
毎に異なるウエハ単位のデータとで構成される。 品種単位のデータは、次のような情報を含む。 ・品種名 ・ウエハサイズ ・チップ配列データ；チップピッチ、チップマトリック
ス ・チップピッチ；チップサイズ ・チップマトリックス；チップ座標、チップ名 ・露光フィールド配列データ；フィールドピッチ、フィ
ールドマトリックス、 フィールド内チップマトリックス ・フィールドピッチ；フィールドサイズ ・フィールドマトリックス；フィールド座標 ・フィールド内チップマトリックス；チップ座標、チッ
プ名 ・検査ブロック配列データ；ブロックピッチ、ブロック
マトリックス、 ブロック内チップマトリックス ・ブロックピッチ；ブロックサイズ ・ブロックマトリックス；ブロック座標 ・ブロック内チップマトリクス；チップ座標、チップ名 ウエハ単位のデータは、次のような情報を含む。 ・ウエハデータ；ロット番号、ウエハ番号、工程名、該
工程処理装置名など ・検査条件データ；検査装置名、検査レシピ名、管理基
準値、アライメントパターン位置座標データなど ・欠陥検査データ；欠陥番号、欠陥大きさ、欠陥位置座
標、欠陥分類コード、レビュー情報など ・LSI動作試験データ；チップデータ、チップ内不良個
所データなど ・ウエハ単位；チップ座標、良品／不良品、不良分類コ
ードなど ・チップ単位；不良番号、不良個所位置座標、不良分類
コードなど なお、動作試験データに含まれる位置座標データは、動
作試験時に使われる論理的位置座標データを検査時に使
われる物理的位置座標データに変換したものである。物
理的位置座標データへの変換は、位置座標変換インタフ
ェースを用いて行う。このインターフェースの詳細につ
いては後述する。 検査／画像情報を格納するデータベース／画像ファイル
は、分散型で構築され、検査データベース1a/動作試験
データベース1bおよび画像ファイル２から構成される。 動作試験データベースサーバは前述の論理／物理位置座
標変換機能を持つ。 解析ステーションは、構内LANで接続されている3aの
他、公共の通信回線を経由して・遠隔地に設置されてい
る3bがある。 サーバと“公共の通信回線を介して接続されている遠隔
地解析ステーション3b"との通信は、間に暗号化器およ
び暗号解読器４を介し、暗号化データを用いて行う。 この暗号化によるデータ送信は、外部システム（例えば
構内LAN外のクライアント）にデータを送る際に実施さ
れる。 即ち、共通のネットワーク中にありながら、公共の通信
回線を介してデータを送信せざるを得ないような場合
に、その通信回線中に暗号器とその解読器を配置するこ
とで公共回線等からのデータの漏洩を防止することが可
能となる。 検査データは、その質と量から半導体製造ラインの生産
規模や歩留りを容易に推測できるため、部外者には知ら
れたくない秘密情報である。一方、検査データは、効率
的な歩留向上を図るために、多数の半導体製造ラインで
多数の歩留エンジニアに検索され・解析されなければ意
味が無い。上記の要件は、このように、秘密情報であり
ながら各所で検索・利用される検査データ情報の漏洩防
止に特に有効である。 本発明の実施の態様は、図１に示すような検査／試験装
置とパターン形成装置群がつながれた半導体製造ライン
を例にとって詳述する。 検査／試験装置は、SEM式パターン欠陥検査装置など
のウエハ外観検査装置群5,パターン寸法測定装置やパタ
ーン重ね合わせ検査装置などの加工パターン検査装置群
6,膜厚測定装置／膜組成測定装置／膜特性測定装置など
の形成膜検査装置群7,ドーパント濃度測定装置やドーパ
ントプロファイル測定装置などのイオン注入状態検査装
置群8,レチクル欠陥検査装置／レチクル異物検査装置／
レチクル欠陥修正装置などのレチクル関連装置群9,TEM/
AES/SIMSなどの物理分析装置群10,ウエハ上に形成され
た配線パターンを修正するための配線修正装置など不良
救済装置群11,パターン形成装置群12などである。 パターン形成装置12は、解析ステーションからの要求に
応じてパターン密度等、パターン設計情報を解析ステー
ションに伝送する機能を持つ。 また、欠陥検査装置等の検査が正しいか否かの判定
と、欠陥を解析し易いように分類するためのレビュー装
置（欠陥画像を形成し欠陥を精密に検査するための装
置）が同様に通信路につながれる。 各検査／試験装置で取得された検査データは、品種デー
タやウエハデータなどの付帯情報を付加され、検査情報
としてデータベースに入力・格納される。データベース
サーバは、これら検査情報の検索と更新を行う。 品種単位のデータ／ウエハデータおよび検査条件デー
タは、各検査／試験装置で共通に使われるものである。
各検査／試験装置は指定により、これ等品種単位のデー
タ／ウエハデータおよび検査条件データをデータベース
から読み出し・使用することが出来る。このダウンロー
ド機能の要件は、歩留向上のためにプロセス条件の変更
頻度が高く、かつ同種装置の多用されている半導体製造
ラインでは、条件変更時の労力軽減と変更ミスに起因し
た不良発生の防止に特に有効である。 データベースに格納された検査データは、解析ステ
ーションで解析データを作成する、レビュー装置およ
び物理分析装置などを用いて、欠陥を詳細に観察・分析
する際に使われる。 以下に、この解析データの作成、レビュー装置を
用いた欠陥の観察・分析について説明する。 解析データの作成について 解析ステーション3a,3bは、上述の解析データを作成
する個所であり、例えば（１）ウエハ外観解析データ，
（２）歩留り解析データ，（３）ウエハ外観−歩留り相
関解析データを作成・表示する。 （１）ウェハ外観解析データ 第７図にウエハ外観解析における解析データ表示例を
示す。 ウエハ外観解析データは、検査データを基に作成・表示
された、欠陥分布と欠陥発生の推移である。ウエハ外観
解析は、データベース検索のほか、欠陥マップ／欠陥密
度あるいは欠陥確率マップ／欠陥工程間推移／欠陥水準
管理の各機能で構成される。 なお、欠陥の定義は、ウエハ表面付着異物／パターン
欠陥／レチクル付着異物／レチクル欠陥修正跡および配
線修正跡など“存在”が問題となる欠陥については、そ
れ等“存在型欠陥”がウエハあるいはレチクル上に存在
している状態を欠陥と規定する。パターン寸法／パター
ン重ね合わせ精度／形成膜膜厚／形成膜膜内応力および
ドーパント濃度など“状態”が問題となる欠陥について
は、これ等“状態型欠陥”の測定値が規格範囲から外れ
ている状態を欠陥と規定する。 欠陥の大きさは、存在型欠陥についてはサイズで表
す。状態型欠陥については、測定値で表す。 なお、レチクル付着異物／レチクル欠陥修正跡などレ
チクル関連の欠陥については、サイズ／測定値として、
ウエハ上に換算した値を用いる。また、状態型欠陥のう
ち、パターン重ね合わせ精度などベクトル表示されるも
のについては、大きさ／向き、あるいはｘ成分/y成分な
どの成分に分けて測定値を記述する。 尚、第７図に示す表示を行うために以下のような処理
が為される。 まず、解析したいウエハを、品種名、ロット番号、工
程名、、ウエハ番号、期間、検査装置名などを用いAND
条件で規定することに依って、解析範囲すなわち検査デ
ータ検索範囲を指定する。これに依り、指定ウエハに係
るデータがデータベースから検索され、バッファメモリ
に読み出される。 次に、希望の解析データ表示形式（マップ、工程間推
移チャートなどのグラフ形式と縦軸・横軸の項目や尺度
など）を指定する。 これに依り、上記の検索データを用いて、所要の解析
データが画面に表示される。マップからはチップ拡大図
や欠陥画像、チャートからは指定ウエハのマップ（抽出
マップ）を引き出すことが出来る。 また、突き合せマップは、例えば、同一ウエハの欠陥
と歩留まりマップを突き合わせて欠陥の致命性に関する
情報、同一ウエハのＡ工程とＢ工程の欠陥マップを突き
合わせて欠陥の工程追跡、同一工程のＡウエハとＢウエ
ハの欠陥マップを突き合わせて繰返し欠陥情報など、不
良原因や欠陥発生原因を究明するための情報を得ること
が可能になる。 この実施の態様では、検査情報に基づいて、その他の
検査情報や画像情報を管理しているので種々の組み合わ
せによる突き合わせが可能になる。第７図はそのような
表示例である。 以下にウェハ外観解析データの各種表示例について詳
述する。 （１−ａ）欠陥マップ 欠陥マップは検査データベースから検索された結果を
ウェハマップにプロットすることによって、ウェハ上の
欠陥の状態を目視で確認できるものである。 この実施の態様では第１図に示すシステムの解析ステ
ーション3a、3bに表示装置が備えられ、各種条件指定に
基づいてデータベースや画像ファイルから読み出された
検査データを表示装置に表示されたウェハ、或いはチッ
プなど指定領域上に表示する。 以下に各種条件の指定について詳述する。 （１−ａ−１）表示条件の指定 （ａ）類別条件指定 欠陥検査データを、表示すべき下記条件から選択する。
複数指定の場合はAND条件で表示する。 （Ｉ）ウエハ類別：全ウエハ同一ロットウエハ指
定ウエハ別 （II）工程類別：全工程指定工程別当該工程当
該以前の工程 （III）欠陥類別：全欠陥致命欠陥非致命欠陥 （ｂ）カテゴリ別条件指定 指定した欠陥分類コードに属する欠陥データを表示す
る。欠陥分類コードについては後述する。 （ｃ）欠陥サイズ／測定値条件指定 指定したサイズ／測定値範囲に適合する欠陥データを表
示する。 サイズ／測定値の範囲指定は上限値下限値指定
範囲の中から選択する。 サイズの定義については、ウエハ座標系におけるｘ方
向の欠陥長さをＸ・ｙ方向の欠陥長さをＹとして次の中
から選択する。なお欠陥サイズは異物検査装置において
取得されたデータ、或いはレビュー装置で取得されたデ
ータなどであり欠陥検査データとして登録されているも
のが用いられる。 （ｄ）突合せ指定 複数の解析データを重ね合わせて表示する。下記の突
き合わせが可能である。 欠陥検査データ−欠陥検査データ 欠陥検査データ−動作試験データ 動作試験データ−動作試験データ 欠陥検査データ−欠陥検査データの突合せ表示について
は、突合せ条件および突合せ方法を、下記にて指定す
る。 （Ｉ）重ね合わせ表示すべき欠陥種類 ウエハ表面付着異物パターン欠陥パターン寸法
パターン重ね合わせ精度形成膜膜厚形成膜膜内応
力ドーパント濃度レチクル付着異物 レチクル欠陥修正跡配線修正跡ほか、 同一項目同士を指定し突合せることも可能である。例
えば、欠陥サイズと欠陥サイズ、あるいはパターン寸法
とパターン寸法などである。この要件は、検査／試験装
置間の機差、検査／試験装置の性能の経時変動、性能の
被検査ウエハ依存性などを見ることを可能とし、精密な
検査を実現するためには、特に有効な手段である。 （II）データの検索条件 ・対象ウエハ：全ウエハ同一ロットウエハ同一ウ
エハ ・対象工程：全工程当該工程当該工程以前の工程
工程別 ・対象検査装置：全装置指定装置別 ・対象欠陥サイズ／測定値：全欠陥あるいは測定値
上限値下限値範囲 ・対象欠陥類型：全欠陥致命欠陥非致命欠陥欠
陥分類コード別 （III）突合せ条件／突合せ方法 ・座標データ比較時の許容ずれ範囲：上限 ・突合せ方法：ORANDXOR 欠陥検査データ−動作試験データおよび動作試験デ
ータ−動作試験データの突合せ表示については、更に後
述する。 この実施の態様によれば以上のような指定条件に基づ
いて欠陥検査データを欠陥マップとして表示できる。例
えば、上記指定で、対象工程を工程別、と選択した場
合、第18図のような表示がされる。 これらの指定は解析ステーション3a、3bで行われ、こ
れらの指定に基づいて、データベースや画像ファイルか
ら検査情報が読み出され、定型の表示形態（マップ表
示、チャート表示等、明細書に記載された各表示形態）
に基づいて出力される。 更に欠陥の解析を容易に、且つ正確に行うために下記
の特殊表示機能を備えている。 （１−ａ−２）ウエハ／チップ内分割指定表示 前述したように検査装置によって、取り込まれた検査
データは欠陥マップとしてCRT等の表示装置に表示され
る。 このとき、仮に同じ欠陥であっても、その存在領域に
よっては、致命欠陥になるものや、そうでないものがあ
る。また、詳細な観測が必要と考えられるもの、或い
は、必要とされないものもある。それらの要件が目視で
識別出来れば、正確な欠陥分類が可能となり、余分なレ
ビュー（レビューの詳細については後述する）をする必
要がなくなる。これによって、半導体製造ラインでの迅
速な歩留向上と作業の効率化をはかることが可能とな
る。 以下にその表示形態の例について詳述する。 （ａ）拡大表示 ウエハマップ上の指定領域を拡大表示する機能であ
る。欠陥マップの一部を拡大して表示する。 具体的には、例えば、指定されたチップを拡大して表示
する（第７図の左下段の表示）。注目欠陥の致命性の判
定や、走査型電子顕微鏡（SEM）等で撮られた欠陥像を
抽出・表示する時などに便利である。 また、ステッパ（光露光装置）の露光フィールド単位で
拡大表示することによって、光露光によるパターン形成
（ウエハへのレチクルパターン転写）の際に発生した繰
り返し欠陥の位置をより正確に特定でき、該レチクルの
クリーニングにフィードバックすることや、致命性の判
定なども容易となる。この場合には品種単位データとし
て登録されている露光フィールド配列データに基づくも
のである。 更には、予め定められた欠陥検査装置の検査ブロック単
位でチップ配列を分割し、ブロック単位で拡大表示を行
うことが考えられる。 （ｂ）レビュー済欠陥表示 半導体ウエハは、種々の処理工程を経て、製品化され
るものであるが、個々の処理において、発生する欠陥を
定量的に検査する欠陥の検査工程が処理工程間に存在す
る。またその検査が正しく行われたものであるか否かを
確認するためのレビュー作業が行われる。レビューは、
一般的には、予め絞り込んだ欠陥を対象として行われる
ものであるが、どの欠陥をレビューしたかが判別できる
ようにして、後の解析作業時に役立てる。 この実施の態様では、この様な目的を実現するため、
レビュー済の欠陥を欠陥マップ上で分かるように、その
欠陥を識別して表示している。識別の仕方は、例えば色
を変えたり形を変えたりすることが考えられる。 具体的な例として、解析作業時に注目する欠陥の画像
を見たい場合、マップ上の該欠陥に付けられた‘レビュ
ー済欠陥表示’の有無から、該欠陥のレビュー画像が既
に撮られているか否かがすぐに分かる。撮られていれ
ば、欠陥画像を抽出し、その場で見ることができる。以
上の様な処理が可能であるのもレビュー装置が、第１図
の解析ステーション3a,3bやデータベースや画像ファイ
ルと共通の通信路に接続され、レビューの履歴を欠陥検
査データとして記憶していることによる。 （ｃ）スクライブライン表示 スクライブラインとは、活性パターンが存在しないチッ
プ間の線状の領域である。最終的にウエハは、チップ毎
に裁断されるものであり、スクライブラインとは、言わ
ばその為の切り代である。即ち、この上に欠陥があって
も、致命欠陥とはなり得ない。また、この欠陥につい
て、レビュー等の作業を行うのは無駄であり、作業効率
の悪化につながる。 この実施の態様では、スクライブライン、或いはスクラ
イブライン上の欠陥をウエハ上の他領域或いは他の欠陥
と識別して表示することにより、上記の問題点を解消す
ることが出来る。 このスクライブラインの表示は、ウエハの品種単位デー
タとして、第１図のデータベース或いは画像ファイルに
登録されているチップの配列データを欠陥マップと共に
表示する、或いは欠陥検査装置で得られた、欠陥の位置
情報とチップ配列データのスクライブラインの位置情報
を比較し、両者が合致する個所を特定して表示すること
が考えられる。 （ｄ）領域別表示 表示装置上におけるオペレータのポインティングデバ
イス等による指定、或いは、ウエハの品種データとし
て、第１図のデータベース或いは画像ファイルに登録さ
れたチップの配列データに基づく領域指定によって、そ
れら指定領域毎の欠陥を区別出来るように表示する。 メモリセルLSIの場合、メモリセル領域と周辺回路領
域を識別して表示する。周辺回路領域は、メモリセル領
域と比較すると、パターン密度が低く欠陥が不良を引き
起こす確率は相対的に小さい。一方、メモリセルの不良
は、不良状態によるが、救済できるものもある。この両
者の領域を識別して表示することによって、仮に両領域
に同じ欠陥があったとしても重要性と作業効率を鑑み
て、欠陥を分類したり、レビュー箇所を選定するという
様な対策を講ずることが可能となる。 即ち、検査、レビューの処方の決定が容易になる。 この識別表示をゲートアレーのゲート領域とゲート間
配線領域との間で行うことによっても、上述した効果を
得ることが出来る。 この識別表示は、例えば、ウエハの品種単位データと
して第１図のデータベース或いは画像ファイルに登録さ
れている、チップの配列データに基づいて行われる。ま
た、例えばメモリセル領域と周辺回路領域上に存在する
欠陥を夫々識別して表示出来るようにしても良い。この
場合には、欠陥検査装置で得られた欠陥の位置情報と、
上述のチップ配列データを比較することで行われる。 更に、パターンの密度別にこの識別表示を行うことに
よっても、上述した様な効果を得ることが出来る。この
際には、ウエハ品種単位データとして、チップ内のパタ
ーンの密度分布データを登録しておく。 また検査ブロックの検査感度単位で識別してもよい。
一般的に検査領域内の最大雑音領域で制限される。高感
度で検査するために、重要性が低く雑音の大きな領域を
検査対象から除外するが、この領域を他の部分と識別し
て表示することにより、余分なレビュー作業を省く等の
処置が可能になる。 このような領域（非検査領域という）は例えばメモリ
LSIにおけるメモリマット端が挙げられる。 （ｅ）クラスタリング表示 欠陥検査装置で取得された画像データの中からクラス
タ（集合）化している欠陥、或いはクラスタ化している
欠陥が存在する領域を識別して表示する。 クラスタ化している欠陥は、不良を引き起こす確率が高
い。また、一般的に欠陥発生の由来が同じものが多い。
即ち、レビュー作業の際に、その中の特定の欠陥を拾っ
てレビューを行えばクラスタ化している欠陥全ての特徴
を把握することが可能になる。 本実施の態様では、この作業を容易にするため、欠陥
のクラスタの状態を判定し、クラスタの状態が規定以上
であれば、それら欠陥或いはその存在領域を識別して表
示する。その具体的手段としては、例えば、一定領域内
に規定値以上の数の欠陥が在る領域が連続して存在して
いる場合、あるいは、隣接欠陥同士が規定間隔内で連続
して存在している場合、それ等欠陥群をクラスタ化して
いる欠陥と認定し、識別して表示する。 尚、この際のクラスタ欠陥の認定、識別は欠陥検査装
置あるいはレビュー装置で行われデータベースに登録さ
れる場合と、解析ステーションで行われる場合とがあ
る。 （ｆ）繰り返し欠陥表示 この実施の態様ではチップ、露光フィールド或いは検
査ブロック単位で欠陥位置を比較し、同じ座標位置に繰
り返し現れる欠陥を繰り返し欠陥として判定し、表示す
る。 この判定・表示は欠陥検査装置等で取得された欠陥の
座標データに基づいて行われる。 この様な表示・判定によって、例えば連続的に露光を
繰り返すことで回路パターンをウェハ上に転写するステ
ッパ（光露光装置）のパターン欠陥やレチクル起因の欠
陥及び検査装置起因の誤検出を確認することが可能にな
る。 例えば、レチクル欠陥修正跡はリソグラフィーマージ
ンが少なくパターン転写不良を生じやすい。また検査装
置性能限界での高感度検査では、わずかな感度むらが誤
検出を引き起こすこれらの誤検出部分は繰り返し現れる
ことが多いので、検査装置起因の誤検出を削除するため
に、検査データを検査ブロックに分割して取り扱い、判
別・表示ができるようにする。検査ブロックとは比較検
査における繰り返しの単位である。 尚、具体的には取得された欠陥座標データを、第１図
のデータベース１に登録された露光フィールド配列デー
タに基づいて分割し、その分割された部分座標系を基準
とした欠陥の座標データ同士を突き合わせ、座標位置が
合致すると看做せる欠陥が多い場合は繰り返し欠陥とし
て他の欠陥と識別して表示する。この処理は解析ステー
ション3a、3bで行われる。 （１−ａ−３）工程間分割指定表示 半導体ウェハの製造ラインは複数の処理プロセスの間に
いくつもの検査工程が存在する。そして各処理プロセス
において検査データを取得する。 この検査データは第１図に示す画像ファイル２及びデー
タベース１に検査情報を付帯して登録される。この検査
データは、各検査工程毎に登録される。即ち、検査工程
毎に検査データを表示することによって各処理プロセス
毎の欠陥の推移を確認することができる。これによって
如何なる工程で欠陥が発生したか特定することが容易に
なり、該欠陥を無くすための対処が可能となる。以下に
その詳細について説明する。 （ａ）工程追跡表示 ウェハ上の欠陥について、当該以前の工程でその欠陥
が発生したか否かを、各検査工程毎の各欠陥座標データ
を比較することによって追跡調査を行う。具体的には、
当該以前の工程で採られた同一ウエハの欠陥の座標デー
タと比較し、規定範囲内で座標の合致する欠陥が有れ
ば、その欠陥を同一のものと看做す。同一と看做された
欠陥は、当該以前の工程で発生し現工程に影響を及ぼし
ていると考えられる。 そしてその結果を第７図のようにして表示することに
よってどの工程でどのような欠陥が発生したかを特定す
ることが可能になる。 （ｂ）当該工程発生欠陥表示 ウェハ上の欠陥について、当該工程でその欠陥が発生し
たか否かを、各欠陥の座標データを比較することによっ
て追跡調査を行う。具体的には当該工程で発生した欠陥
とその他の欠陥を識別して表示する。 （１−ａ−４）レビュー箇所表示 現今の半導体製造ラインでは検査工程で行われた検査が
適当なものであったか否かを判定するためのレビューが
行われる。しかしながら全ての欠陥についてレビューを
行うと膨大な時間がかかるため、レビューすべき欠陥を
予め絞り込んでおく必要がある。この絞り込みが適当に
行われていなければ、多くの時間を費やして取得したデ
ータの信頼性が低下し、データが実体を反映しないとい
う弊害も生ずる。 以下に適当なレビュー箇所の選定の一助となる表示例
について詳述する。 尚レビューとは、欠陥の摘出／発生原因の究明のため
には欠陥の検出、虚報欠陥の排除、欠陥の分類の手順で
行われ、この虚報欠陥とは実質的には欠陥と認められな
い事象を欠陥があるとして誤検出するような事態を排除
することをいう。 推奨レビュー個所を自動選定し表示する。選定は第５
図に示す手順で行われる。 当該以前の工程で発生した欠陥を削除する。 クラスタリング判定し、クラスタ部分の欠陥を指定個
数残して削除する。 チップ／露光フィールドおよび検査ブロック単位で繰
返し欠陥を判定し、繰返し現われる欠陥を指定個数残し
て削除する。 異物データと突合せ、座標位置が合致するもので・指
定サイズ以下の欠陥を削除する。 欠陥位置を判定し、非致命欠陥と推定されるものを削
除する。判定方法は下記から指定する。 ・パターン密度を判定し、存在個所が指定パターン密度
以下の欠陥を削除する。 ・孤立度を判定し、孤立欠陥を削除する。 ・メモリLSI:メモリセル領域に在るか・周辺回路領域に
在るかを判定し、周辺回路領域に在る欠陥を削除する。 ・ゲートアレー：ゲート領域に在るか・配線領域に在る
かを判定し、配線領域にある欠陥を削除する。 残った欠陥を推奨レビュー個所として表示する。 以上〜の工程は前述した（１−ａ−２）ウエハチッ
プ内分割指定表示、（１−ａ−３）工程間分割指定表示
の項で説明したものである。 この手順はレビューの推奨度が低いものの順になってい
るが、この順番に限られる必要はなく、また〜全て
の手順を踏む必要はなく、これら手順の１または２以上
の組み合わせであっても良い。 一方、後の工程にまで尾を引く欠陥こそ問題であるとい
う視点に立てば、当該以前の工程で発生した欠陥をサン
プリング箇所として表示してもよい。 欠陥検出作業は、重大な欠陥を見逃すことが無いよう
に、可能な限り高感度で行う必要があるが、高感度にす
るほど誤検出件数、即ち虚報欠陥件数も増加し、レビュ
ー作業が困難になるが、以上のような構成によればレビ
ュー件数の削減、レビュー作業の簡便化をはかることが
可能になる。 （１−ａ−５）レビュー時の虚報欠陥判定手段 前項ではレビュー推奨箇所を表示することによって、
レビュー作業の効率化をはかった例について開示した
が、レビュー作業を困難にしている理由の１つとして、
欠陥を光学的に検出しているのにも拘わらず、SEMを用
いてレビューをせざるを得ない点にある。 現在光学的手法を用いて、サイズ0.2μｍの欠陥を検
出できる。しかし光学顕微鏡によるレビューでは、最高
解像度が0.2μｍ程度であり、検出した微細欠陥の形状
／色などを識別することはできない。このため、光学レ
ビューに代わり、SEMレビューが広く用いられている。 しかしSEM像はコントラスト形成メカニズムが光学像
とは異なる。SEM像では光学像とは異なり、表面形状し
か見えず、しかも色及び明度情報を含まない。従って光
学的に検出された欠陥のコントラストが、内部構造や色
／明度の違いなどに起因する場合、SEMレビューではこ
れらの要因を認知できず、正確な虚報判定、レビューが
できない。 例えば、シリコン酸化膜の厚さがウェハ面内でばらつ
いている場合には、ウェハ内で、膜内干渉により光学的
な色むらが生ずる。光学式パターン欠陥検査装置の２画
像（例えば比較すべき２つのチップの同一箇所の像）を
比較する方式では、この色むらに起因した２画像間の色
・明度の差を検知しプロセス欠陥として検出する。 一方、SEMを用いてこの欠陥をレビューする場合に
は、SEM像が色むらや膜厚を検知することができないた
め、この場所に異常は認められず、欠陥個所を見つける
こともできない。 パターン欠陥検査装置は、高スループットであること
から、光学像比較方式を用いて行われる。この際、パタ
ーン寸法や位置の面内ばらつきに起因するパターン形状
／像コントラストの差、膜厚の面内ばらつきに起因する
干渉色の違い、注入不純物が面内分布を持つことに起因
する光反射率の変動、配線修正跡などがあれば、それら
は欠陥として検出される。しかしそれら欠陥の中には虚
報欠陥に分類されるものが数多く含まれる。 これら要因をSEMレビュー時の参考情報とし、虚報欠
陥をより正確にかつ迅速に判定できるようにするため、
パターン寸法／位置ばらつき、膜厚ばらつき、注入不純
物量ばらつき、配線修正跡などのデータをオンライン収
集し、データベースに格納する。そしてSEMレビュー時
に読み出し、解析ステーションに備えられた表示装置上
で同時表示を行うようにした。 （１−ａ−６）欠陥の分類作業の簡便化 本発明ではレビューの際に欠陥の分類を行っている。 欠陥の分類については詳細に後述するが、欠陥の特徴
を示す複数の要素の組み合わせ単位で欠陥を分類する手
段を備えているので、欠陥の発生要因を特定し易い。即
ち、例えば第10図のような分類コードに従って欠陥が分
類されていれば、欠陥が持つ特徴を細分して把握するこ
とができるので、如何なる要因に基いて欠陥が発生して
いるのか、その究明が容易になる。 例えば、第７図の画面情報から得られる特徴のうち、
「ショート」の要素が認められた場合、光露光装置で発
生した「にじみ」によるハレーションがその欠陥発生の
原因であることが考えられる。 本発明では種種の要素が複合しているが故に判断しづ
らかった欠陥の特徴を細分することで、その欠陥の特定
を容易にした。この効果は解析ステーション３の表示装
置上で選択された欠陥の各要素を第10図の如く表示する
ことで達成される。 詳細は後述するが、レビュー時に獲得された各要素を表
示装置上の欠陥の選択によりデータベースより読み出
し、同じ表示装置上に表示すれば操作者はその表示に基
いて上述のような判断が可能になる。 （１−ｂ）欠陥密度／欠陥確率マップ 欠陥密度とはウェハ或いはチップ上の欠陥の粗密の程
度である。 前述したように存在型欠陥は存在そのものが問題とな
る欠陥であり、その数が最終的な歩留まりを大きく左右
する要因となる。即ち欠陥密度が分かれば或る程度の歩
留まりを経験則に基づいて割り出すことも可能であり、
データとしても有効である。欠陥の密度を算出するに当
たっては一定領域に存在する欠陥の総数を一定領域の面
積で割ったものが欠陥の密度となる。 このような欠陥の密度を算出するための具体的な構成
としては、例えば第１図の解析ステーション3a、3bに備
えられた表示装置上でポインティングデバイス等で指定
された領域や、データベース１内の検査情報として登録
された配列データ、或いは解析ステーション3a、3bから
入力された面積値などで規定された領域上の欠陥の数を
で除算する。データベースに登録された配列データは例
えばチップサイズとしてその面積を登録している。 この欠陥密度をマップ表示した例を第７図に示す（左
から２番目の密度マップ）。 この表示例ではチップ単位の欠陥密度を表示してい
る。この場合、図１のウェハの外観検査装置群５等で得
られ、欠陥検査データとしてデータベース１に登録され
た欠陥の数を、同じくデータベース１に登録されたチッ
プサイズで除算し、その値を解析ステーション3a、3b上
の表示装置に表示されたウェハマップ上に表示する。第
７図の例の場合は密度の高低に基づいて棒グラフでチッ
プ上に密度表示を行っている。これによってチップ単位
の欠陥密度を一目で確認できるようになると共に、ウェ
ハ上の位置に対する欠陥発生数の傾向を探ることも可能
になる。 一方欠陥確率とは、チップ内の指定プロセスパラメー
タの測定値の中で一定の規格を外れたもの、すなわち欠
陥が、検査した測定数の中にいくつ存在するのか確率を
表すものである。状態型欠陥は一定の規格を外れたもの
が“欠陥”であり、それ以下のものは欠陥とはみなさな
い。欠陥確率は、パターン寸法や膜厚などの状態が問題
となる状態形欠陥を確認するのに有効である。状態形欠
陥は前述した異物やパターン欠陥のように存在の有無で
はなく、パターン寸法のような状態の程度が問題になる
欠陥である。歩留りはパターン欠陥や異物のような存在
型欠陥だけではなく、パターン寸法のような状態型欠陥
にも依存する。それにも関わらず存在型欠陥だけで欠陥
を捉えてしまっては、欠陥検出の究極の目的である歩留
まりの向上を達成することはできない。 そしてその結果は前述した欠陥密度マップのように表
示される。 この欠陥密度マップと同様、第７図の左から２番目の
形態のマップ表示を行った場合を例にとると、この表示
例ではチップ単位の欠陥確率を表示している。この場合
は確率の高低に基づいて棒グラフでチップ上に確率表示
を行っている。これによってチップ単位の欠陥確率を一
目で確認できるようになると共に、ウェハ上の位置に対
して問題となる欠陥がどの程度の確率で存在するかを探
ることができる。 以上３次元表示の例について説明したが、２次元的な
表示であっても構わない。また先の欠陥マップの項で説
明したような表示条件を選択できるようにしても良い。
例えば類別条件指定、カテゴリ別条件指定、欠陥サイズ
／測定値条件指定、ウェハ／チップ内分割指定等であ
る。 これらの指定は解析ステーション3a、3b上で行われ、
主に表示装置に上記指定条件を表示しその中から選択で
きるようにする。そして選択された表示条件に基づい
て、データベース１からその表示を行うのに必要なデー
タが読み出され、表示が行われる。 尚、表示条件の指定は解析ステーション3a、3bに設け
られかキーボードやポインティングデバイス等によって
行われる。 （１−ｃ）欠陥の工程間推移表示 この工程間推移表示は、横軸に工程をとり工程の移り
変わりに対する指定された種類の欠陥の変遷を表示する
ものである。 本発明の実施の形態では特開平３−44054号に開示さ
れているような工程間推移表示に止まらず、本願発明の
独自の表示形態を備えている。 本願発明では、先に説明した存在型欠陥についてはウ
ェハ或いはチップ上の欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率を
表示し、状態型欠陥については欠陥数／欠陥確率／欠陥
不良率をとってチャート表示する機能をも備えている。 この表示によって存在型欠陥の場合は、各工程で発生
した欠陥のウエハ上の位置を比較することにより、当該
行程で発生した欠陥との以前の行程で発生した欠陥を分
離し、表示することが可能になる。 また形態形欠陥の場合には、例えば、レジストパター
ンの寸法検査工程とエッチングパターンの寸法検査工程
での欠陥の状態の推移を比較すれば、レジストパターン
／エッチングパターン検査工程相互の妥当性をチェック
することが可能になる。この様にこの実施の態様に応じ
た適切な表示が可能になる。 以上のような表示を可能とするために本実施の態様に
よれば、存在型欠陥であるか状態型欠陥であるかは、予
め検査の対象とするプロセス或いは使用される検査装置
に応じて決められる。具体的には、欠陥の“状態”を検
査する装置で得られた欠陥情報が、欠陥の“存在”を検
査する装置で得られた欠陥情報をデータベースに登録さ
れている検査条件、データに基いて判断し、指定する手
段を備えている。この判断、指定は解析ステーション3
a,3b上で行われる。 この指定結果は欠陥の検査情報としてデータベース或い
は画像ファイルに登録される。 また如何なる工程で発生したかに基づいて選定される
場合は、存在型欠陥を発生し得る工程後に発生した欠陥
であるのか、状態型欠陥を発生し得る工程後に発生した
欠陥であるのかを特定することでその選定が行われるよ
うにする。そしてその選定情報をその欠陥検査データと
してデータベースに登録する。そして上記のチャート表
示はこの登録されたデータに基づいて行われる。 なお、本発明の実施の態様によれば、存在型欠陥、状
態型欠陥の欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率／測定値／欠
陥確率は以下の演算式に基づいて決定される。 欠陥数＝（誤検出を除いた欠陥の数）。 欠陥密度＝（欠陥数）／（チップ当たりの検査面積）
×（検査チップ数）。 欠陥不良率＝（欠陥の存在するチップ数）／（検査チ
ップ数）。 欠陥確率＝（欠陥数）／（チップ当たりの検査数）×
（検査チップ数） そして欠陥マップの項でも説明したが、以下のような
指定条件に基づいて欠陥検査データを工程間推移データ
として表示できる。 1.類別表示。 2.カテゴリ別表示。 3.サイズ／測定値別表示。 4.領域別表示。 5.工程追跡表示。 ウェハ上の欠陥について、当該以前の工程でその欠陥
が存在するか否かを、各欠陥の座標データを比較するこ
とによって追跡調査し、その結果を分割チャート或いは
ギャラリー表示する。 分割チャートの表示は、横軸を検索条件で指定した
「工程名」とし、縦軸を存在型欠陥については「欠陥
数」、状態型欠陥については「測定値」とする。 この選定に基づいてチャート表示を行う。 工程名以外の検索条件は欠陥マップとほぼ同様に、対
象ウェハ、対象検査装置、対象欠陥サイズ／測定値、範
囲、対象欠陥類型、座標データ比較時の許容ずれ範囲を
指定する。 6.当該工程発生欠陥表示 ウェハ上の欠陥について、当該工程でその欠陥が発生
したか否かを当該以前の工程で検出された各欠陥の座標
データを比較することによって追跡調査し、その結果を
分割チャートあるいはギャラリー表示する。 分割チャートの表示は、縦軸を存在型欠陥については
欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率とし、状態型欠陥につい
ては測定値／欠陥確率／欠陥不良率とし、横軸を全工程
／当該工程／当該以前の工程とする。条件として座標デ
ータ比較時の許容ずれ範囲上限を指定する。 （１−ｄ）欠陥水準管理表示 欠陥水準管理表示は横軸に級区間数として、存在型欠
陥については欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率とし、状態
型欠陥については測定値／欠陥確率／欠陥不良率をと
り、縦軸にその級区間内にあるウェハ枚数をとってチャ
ート表示する。 他にも横軸に期間／ウェハ／ロットを、縦軸に存在型
欠陥については欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率とし、状
態型欠陥については測定値／欠陥確率／欠陥不良率をと
り、チャート表示する。 そして欠陥マップ及び欠陥の工程間推移表示の項でも
同様の説明をしたが、以下のような指定条件に基づいて
欠陥検査データを工程間推移データとして表示できる。 1.類別表示 2.カテゴリ別表示 3.サイズ／測定値別表示 4.管理基準値表示 管理基準値および平均値／分散値などの統計処理値を
表示する。 更に表示方法についてはグラフ表示するか、数値表示
するかを選択する。また管理基準値の設定を以下の次の
２つの中から行う。 ・検査条件デートとしてデータベースに格納されている
値を表示する。 ・格納検査データの統計処理計算値を自動的に設定・表
示する。 またこの際次の条件を指定する。 処理範囲は計算時点までの期間、累計処理ロット、累
計処理ウェハ枚数の何れかから。表示値は平均値、平均
／分散値の一方から、なおこの自動設定は存在型欠陥に
ついては欠陥数、状態型欠陥については分散値について
行われる。自動設定された管理基準値は、指定により関
連検査装置に自動的にアンロードされる。 本発明の実施の態様では更に、入力された検査データ
が管理基準値を超えた場合、或いは変動状態が指定基準
を外れた場合、自動的に警報を発生するように設定され
ている。 なお指定基準は下記の何れかを選択的に指定する。 1.指定によるCp/Cpk値を基準として指定する。 2.特殊分布発生−特定チップの欠陥発生頻度が高いか、
もしくはチップ内特定箇所の欠陥発生頻度が高い場合、
これらの状態がある一定以上になった場合に警報を発生
する。 3.欠陥の許容発生頻度以上に管理基準値が外れた場合、
警報を発生する。 4.指定期間内に連続的に欠陥或いはプロセスパラメータ
の測定値が変動した際に警報を発生する。例えば存在型
欠陥の場合であれば前述した存在型欠陥についてのパラ
メータが増加傾向にあるような場合警報を発生し、状態
型欠陥の場合には前述した状態型欠陥についてのパラメ
ータが増加、或いは減少傾向にあるような場合警報を発
生するように設定する。 なお、この実施の態様によれば、特定の指定級区間あ
るいは指定時間での欠陥チャート或いはマップ表示を行
うことができる。 また指定された項目に着いて、予め定められた時間間
隔で、予め定められた書式に沿った報告書を発行する。 （２）歩留まり解析データ 第８図に歩留まり解析における解析データの表示例を
示す。 歩留まり解析データは主として半導体製造ラインの動
作試験装置で得られたチップの良／不良結果に基づいて
得られる。以下にその原理を第１図に示すような検査／
試験装置とパターン形成装置群がつながれた半導体製造
ラインを例にとって詳述する。 第１図の動作試験装置で得られた動作試験結果は動作
試験データベース1bに動作試験データとして登録され
る。その際、検査試験データベース1aには付帯情報とし
てその動作試験が行われたウェハのウェハ単位データが
登録される。また歩留まり解析データ作成の際には、動
作試験データをデータベース1bから呼び出した際には付
帯情報として併せて呼び出されるようになっている。 なお、動作試験データ内に含まれる位置座標データは
動作試験時に使われる論理的位置座標データが物理的位
置座標データに変換され、登録されている。動作試験デ
ータベース1bと動作試験装置群との間にはこのような変
換を行う位置座標変換インターフェースが設けられてい
る。以下、このインターフェースの構成について説明す
る。 第２図はメモリLSIの論理的位置座標−物理的位置座
標の変換原理を示す図である。なおこの変換は第２図に
示す変換原理に基づいて構成された論理的位置座標−物
理的位置座標変換テーブルによって行われる。この変換
テーブルは以下のような構成を有している。 この変換テーブルは、1.チップ内メモリマットの位置
座標と向きのテーブルと、2.メモリマット上のメモリセ
ルアレーの位置座標と向きのテーブルと、3.メモリセル
アレー上のメモリセルの位置座標のテーブルを備えてい
る。 １のテーブルはチップ内での論理座標情報（動作試験
装置がその試験で用いたピン番号とパス番号）と物理座
標情報（メモリマット名とその位置座標・向き）との関
係を示すものであり、第３図（ａ）のようなテーブルが
形成されている。２のテーブルはメモリマット上での論
理座標情報（パス番号）と物理座標情報（メモリセルア
レー名とその位置座標・向き）との関係を示すものであ
り、第３図（ｂ）のようなテーブルが形成されている。
３のテーブルはメモリセルアレー上での論理座標情報
（テスタのＹアドレスとＸアドレス）と物理座標情報
（メモリセルの位置座標）との関係を示すものであって
第３図（ｃ）のようなテーブルが形成されている。 この実施の態様では、以上のような構成を有する変換
テーブルを用いて第４図に示す手順で論理的位置座標か
ら物理的位置座標への変換を行っている。 このような構成を有することによって、不良の原因と
なる欠陥の特定を行うことが容易になる。つまり欠陥の
個所と動作不良個所との突き合わせを行うことができる
ようになるので、例えば種々の欠陥の内、どの欠陥が不
良原因となるのかを特定する ことが容易になる。 以上のような構成に基づいて、この実施の態様では以
下に示すような歩留まりの解析が可能になる。 先ず動作試験結果に基づいてウェハ上のチップ良品確
率を表示することができる。これは例えばウェハの良品
確率をチップ単位で求める際に用いられる手段であり、
以下のような計算式に基づいて算出される。 （チップ良品確率）＝（良品であったチップ枚数）／
（試験チップ枚数）。 この演算は解析ステーション3a、3bで行われる。解析
ステーションはこの演算を行うための計算機を備え、動
作試験データベースよりチップの良品／不良品データを
読み出し、良品の数を良品／不良品の総数で除算するこ
とによって、チップの良品確率を得ることが可能にな
る。 また、第７図に示すようにウェハマップ状の表示形態
によって解析情報を表示することも可能である。 第８図の一番左の表示は、カテゴリマップである。こ
のマップはチップ単位で動作不良の種類を表示してい
る。この表示を行うために解析ステーションでは、不良
分類コードデータに付帯してチップ座標データを読み出
すことで、チップ位置に対する不良の種類を特定してい
る。更に第８図の中央の表示はカテゴリマップとウェハ
の外観を並列に表示することによって、如何なる工程の
どのような欠陥がどのような種類不良を生じさせるかを
特定することを可能にしている。 このように本発明ではオペレータの指定に基づき、必
要とする情報をデータベース或いは画像ファイルより選
択的に読み出すことで以上のような表示を可能としてい
る。 そして欠陥マップの項でも同様の説明をしたが、以下
のような指定条件に基づいて歩留まり解析データを表示
できる。 1.類別表示 2.カテゴリ別表示 3.突き合わせ表示 4.拡大表示 5.画像表示 6.抽出表示 １の類別表示には更にウェハ類別、工程類別、不良類
別の類別があり、これらは解析ステーションで個々に指
定される。ウェハ類別は全ウェハ、同一ロットウェハ、
指定ウェハ別の何れかを指定する。そして工程類別は全
動作試験工程、指定動作試験工程別の何れかから指定さ
れる。更に不良類別は全不良、DC不良、ファンクション
不良の中から選択される。この不良類別は歩留まり解析
データ特有の項目であり、この類別の選択によってデー
タベースに登録された不良の種類の中から任意のコード
を選定する。 ２のカテゴリ別表示は指定した不良分類コードに属す
る不良データを選択し、表示するための項目である。 ３の突き合わせ表示は例えば欠陥検査データと動作試
験データ、或いは動作試験データ同士を重ね合わせて表
示するための項目である。例えばこの指定によって第８
図の中央の表示（動作試験データと欠陥検査データの並
列表示）が行われる。（但しこの表示を行うためには、
検査工程Ａ〜Ｄの画像ファイルを読み出すために更なる
条件指定が必要）以下に突き合わせ条件の種類を紹介す
る。 重ね合わせ表示すべき動作試験データは、ウェハ単位
で表示を行う場合は、良品／不良品、DC不良、ファンク
ション不良、不良分類コード、チップ良品確率の中から
選択する。またチップ単位で表示を行う場合は不良個所
が指定される。 動作試験データと重ね合わせるための欠陥検査データ
は以下のような分類項目に基づく選択で選ばれる。 ・欠陥の種類 ・工程種類 ・欠陥類別 ・対象欠陥サイズ／測定値 ・範囲 ・表示の種類 欠陥の種類とはウェハ表面付着異物、パターン欠陥、
パターン寸法、パターン重ね合わせ精度、形成膜膜厚、
形成膜膜内応力、ドーパント濃度、レチクル付着異物、
レチクル欠陥修正跡、配線修正跡などが挙げられる。次
に工程種別とは全工程もしくは指定工程別の選択項目で
ある。欠陥類別とは全欠陥、致命欠陥、非致命欠陥、欠
陥分類コード別かの選択項目である。対象欠陥サイズ／
測定値とは、全欠陥と指定するか、測定値、上限値、下
限値のように数値的な指定を行うかを選択する項目であ
る。表示の種類とは、スクライブラインの表示の有無を
規定したり、領域別表示の有無を規定したりする項目で
ある。 更に対象ウェハを全ウェハ、同一ロットウェハ、同一
ウェハの何れかから規定する。 その上、突き合わせの条件及びその方法を規定する。
突き合わせ条件とは座標データ比較時の許容範囲を規定
する項目であり、突き合わせ方法とは上記各項目をOR,A
ND,XORの中からどのように突き合わせるかを選択する項
目である。 これら選択された項目に基づくデータがデータベース
１或いは画像ファイル２から呼び出され、解析ステーシ
ョン3a、3b上で定型の表示形態で表示される。 ４の拡大表示とはウェハマップ上の指定領域を拡大表
示するものである。以下のような有効な拡大表示が考え
られる。 先ずデータベースに登録されている露光フィールド配
列データに基づいて、露光フィールド単位で不良個所デ
ータを拡大表示する。このような表示を行うことにより
ステッパ等の装置に由来する欠陥を特定することが可能
となる。 また検査装置の検査ブロック単位にチップ配列を分割
し、ブロック単位で不良個所データを拡大表示すること
も可能である。 更に指定領域の不良個所データを拡大表示することも
可能である。 ５の画像表示はレビュー済み不良箇所を指定すること
により、その不良個所の画像を表示するための機能であ
る。 ６の抽出表示とは指定級区間あるいは指定時間の歩留
まりデータをマップ表示するための項目である。 次に歩留まり水準管理表示について説明する。歩留ま
り水準管理表示とは欠陥解析データの項で説明した欠陥
水準管理表示とは異なり歩留まりを級区間数としたもの
である。 具体的には横軸に級区間数として、歩留まり／チップ
良品確率を設定し、縦軸に歩留まり／チップ良品確率が
その級区間内にあるウェハ枚数をとってチャート表示す
る。 他にも横軸に期間／ウェハ／ロットを、縦軸に歩留ま
り／チップ良品確率をとってチャート表示する。 また横軸に動作試験工程をとり、縦軸に歩留まり／チ
ップ良品確率をとって、チャート表示する。これによっ
て工程追跡表示が可能である。 そして欠陥マップ及び欠陥工程間推移表示の項等でも
同様の説明をしたが、以下のような指定条件に基づいて
欠陥検査データを工程間推移データとして表示できる。 1.類別表示 2.カテゴリ別表示 3.管理基準値表示 管理基準値および平均値／分散値などの統計処理値を
表示する。 更に表示方法についてはグラフ表示するか、数値表示
するかを選択する。また管理基準値の設定を以下の次の
２つの中から行う。 ・検査条件データとしてデータベースに格納されている
値を表示する。 ・格納条件データの統計処理計算値を自動的に設定・表
示する。 またこの際次の条件を指定する。 処理範囲は計算時点までの期間、累計処理ロット、累
計処理ウェハ枚数の何れかから。表示値は平均値、平均
／分散値の一方から。なお自動設定された管理基準値
は、指定により関連検査装置に自動的にアンロードされ
る。 本発明の実施の態様では更に、入力された検査データ
が管理基準値を超えた場合、或いは変動状態が指定基準
を外れた場合、自動的に警報を発生するように設定され
ている。 なお指定基準は下記の何れかを選択的に指定する。 1.予め定められたCp/Cpk値を基準として指定する。 2.特殊分布が発生した場合警報を発生する。 3.特定チップの不良発生頻度が高い場合警報を発生す
る。 4.チップ内特定箇所の不良発生頻度が高い場合警報を発
生する。 5.許容発生頻度を越えた場合、警報を発生する。 なお、この実施の態様によれば、特定の指定級区間あ
るいは指定時間での欠陥チャート或いはマップ表示を行
うことができる。 また指定された項目に着いて、予め定められた時間間
隔で、予め定められた書式に沿った報告書を発行する。 （３）ウェハ外観−歩留まり相関解析データ この実施の態様ではウェハ或いはチップ上の欠陥か
ら、ウェハ或いはチップの歩留まりを予測する構成を開
示している。以下に図を用いて詳細に説明する。 半導体製造ラインは複数の処理工程と複数の検査工程
からなり、これらの工程を経て半導体ウェハが完成され
る。 そしてプロセスの工程の途中で、それまでの検査工程
で得られたプロセス欠陥の検査データ及びそれ以降の工
程の予算歩留まりを基に、当該ウェハ或いはロットが完
成した時点での歩留まりを計算する。この計算結果即ち
予測歩留まりは例えば以下のようにして用いられる。予
測歩留まりが当初予定していたものより低い場合には、
該ウェハ或いはロットをその途中工程から引き上げ、生
産量の不足を補うために新規のウェハ或いはロットを追
加着工する。引き上げたウェハは不良原因解明のための
不良解析等に用いられる。逆に予測補歩留まりが予定値
を大幅に上回るような場合には生産量を調整するため
に、後続ウェハあるいはロットの数量を削減するか、生
産を見合わせるという対策を行う。 以上のような生産の管理は、歩留まりの計算が正確で
あるほど生産の効率化につながるが、上記のような歩留
まり計算はエキスパートエンジニアが経験によって取得
し得た勘に頼る部分が大きく誰にでもできるものではな
かった。 本発明はこの問題を解決するためにウェハ欠陥を特徴
づける要素の組み合わせ毎に欠陥を分類する手段と、欠
陥要素の組み合わせに対するウェハ或いはウェハ上のチ
ップの歩留まりを示すところの、予め定められた歩留ま
り相関テーブルを備えている。 以下に第９図を用いてより具体的に説明する。第９図
は半導体製造ラインのデータの流れを示す図である。な
お、レビューとは検査工程で得られた検査結果が適当で
あったか否かを再評価したり、検査の結果認められた欠
陥を詳細に確認するための工程である。本発明の実施の
態様では主としてレビュー用の走査型電子顕微鏡によっ
て取得された試料像に基づいてレビューが行われる。こ
の試料像は画像ファイルに登録される。 この実施の態様によればレビュー及び検査工程で得ら
れた欠陥の検出結果によって欠陥の分類コードが決定さ
れる。これが本発明でいうところの欠陥の分類である。
欠陥分類コードとは前述の欠陥要素の組み合わせのこと
である。また欠陥要素とは第10図に示すような、欠陥の
特徴項目を細分したものである。 具体的にはレビュー及び欠陥検出は第６図に示すフロ
ーチャートに従って行われる。検査工程上のパターン欠
陥検査装置や異物検査装置などで得られたプロセス欠陥
検出結果は検査データとしてデータベースに登録されて
いる。レビュー装置を用いてデータベースから送られた
プロセス欠陥の位置座標データを基に該欠陥の位置出
し、画像形成を行い、該画像から欠陥を分類（プロセス
欠陥検出結果が虚報であるか否かの判定を含めて）し、
そのレビュー結果をデータベースに転送する。 そして欠陥分類コードはその欠陥の分類コードとして
データベースに登録される。 なお、画像情報から得られる特徴を決定するための方
法として以下の２つが考えられる。 1.オペレータが欠陥像を見て分類する。 2.コンピュータに自動分類させる。 １は例えば図１の解析ステーション上或いはレビュー
装置上に欠陥像と、図10に示す分類コード−特徴項目の
対応表をディスプレイに表示しておき、オペレータが欠
陥像を見て、対応表の項目を埋めていき入力が終了した
ところで、予め登録されている各特徴項目の組み合わせ
に対する分類コードと比較され、その欠陥像の画像情報
から得られる特徴が決定される。尚、この場合欠陥分類
表にモデル欠陥像を埋め込んで置いても良い。 ２は例えば検査データベース／画像ファイルに各分類
コードに相当するモデル欠陥像（１つの分類コードに複
数のモデル欠陥像でも構わない）を予め記憶させてお
き、欠陥画像とモデル欠陥像を比較し、類似と判定され
るモデル欠陥があれば、欠陥をその分類コードに分類す
る。分類に用いるコンピュータとして、ニューロコンピ
ュータやファジーコンピュータを用いれば、入力モデル
欠陥と分類結果の妥当性をチェックし正しい結果を学習
させることによって、分類の正確度を上げるような学習
機能を持たせることができる。 具体的には画像情報から抽出された欠陥形状／大きさ
／色／組成／構造などの特徴項目と、検査情報から抽出
された発生工程／ウェハ面内分布／発生箇所等の特徴項
目を用いて欠陥分類テーブルを作成し、検出欠陥の抽出
特徴を欠陥分類テーブルと照合させることにより、欠陥
分類を行う。 特に欠陥形状を幾何学的特徴ではなく、ショート／断
線／突起／欠け／ピンホール／孤立を基本として類型別
することにより、より適切に致命欠陥を分類できる。 大きさは絶対寸法ではなく、例えば凸欠陥であれば配
線スペースの1/3以下・1/3〜2/3及び2/3以上というよう
な程度毎に分けて特徴づけられている。欠陥形状及び大
きさを、単なる幾何学的特徴や絶対寸法に代わり、上記
要素及びその程度で特徴づけることにより、歩留まりと
相関の強い分類を実現できる。即ち、欠陥分類方法の妥
当性、即ち歩留まり相関の高い分類を行うことが、正確
な予測を行う上での要点である。 致命欠陥とはLSIの動作不良を引き起こす欠陥であ
る。このように分析情報を画像情報と統合して扱うこと
により、データベース構築やデータ解析ソフトの設計作
業が容易になる。 また、物理分析装置群を図１に示す通信路に接続し、
欠陥部分の組成／化学結合状態及び構造に係わる分析情
報を収集することにより、SEMレビュー時の欠陥分類を
より的確に行うことができる。 なおこの実施の態様の場合、第11図のフローチャート
に従って欠陥分類が行われる。第11図の場合、レビュー
装置で得られた欠陥の情報と共に、データベースに登録
されている検査情報を読み出し、これらの情報を第10図
に示すような情報項目と照合しそれらの条件に合致する
分類コードがその欠陥の欠陥分類コードとして与えられ
る。 このようにして決定された欠陥分類コードはそれぞれ
に予め歩留まりの予測値が登録されている（欠陥分類コ
ード別不良発生確率表）ので、それに基づいてその欠陥
に基づく歩留まり予測値が決定される。 そしてこの予測値はチップ単位で纏められ、チップの
予測歩留まり値として算出される。 なお、この実施の態様では歩留まり予測のために予め
欠陥分類コード−歩留まり値の相関テーブルを作成して
おく必要がある。以下第14図に沿ってその手順を説明す
る。 先ず、予め欠陥とそれによって引き起こされる不良と
の因果関係を求め、それによって歩留まりを確認する必
要がある。そのためには動作試験装置で得られた動作試
験結果と、その動作試験の結果を引きおこす欠陥を把握
する必要があるが、動作試験装置は論理アドレスで動作
するが故に両者の位置関係が不明確であり不良を引きお
こす欠陥を特定が困難であるという問題がある。 そこでこの実施の態様によれば、第１図に示すように
論理アドレスで動作する装置で収集された検査データ
と、物理アドレスで動作する検査／試験装置で収集され
た検査データを分離して登録（データベースを２つにわ
けて）すると共に、先の歩留まり解析データの項で説明
した論理的位置座標−物理的位置座標変換テーブルを両
データベース間に配置することによってその問題を解決
した。 この実施の態様では、先に説明したレビュー時の作業と
同じように検査装置で得られた検査データから得られる
特徴と、レビュー装置で得られた画像情報から得られる
特徴に基いて、欠陥分類表（欠陥分類コード）の作成を
行う。そして先に説明した論理座標−物理的位置座表変
換テーブルによって、物理的位置座標データを持った動
作試験結果と突き合わせて、欠陥分類コード別不良発生
確率表を作成する。 この確率表は先に説明したように歩留り予測に用いられ
る。そして実績との比較により各特徴項目の修正が行わ
れるが、これについては後述する。 またこの実施の態様ではレビュー時のウェハ表面付着
異物やパターン欠陥の大きさ（欠陥サイズ）を決定の際
に、先の歩留まり解析データの項で説明した欠陥サイズ
／測定値条件指定によって欠陥サイズの演算式を定義で
きるようしている。 これは仮に全く同じ欠陥であるにしても、対象とする
パターンにより、不良を引き起こす確率が異なる等の理
由に起因するからである。例えばｘ方向に長い欠陥は、
ｘ方向のライン／スペースパターンよりもｙ方向のライ
ン／スペースパターンに対して不良を起こす確率が高
い。即ち例え同じ欠陥であったとしても、解析対象に合
わせた欠陥分類を行わなければならない。この実施の態
様ではこのような条件に鑑み、欠陥サイズの演算式を定
義することで欠陥の大きさに関し、歩留まり予測に最も
適当な分類を行うことが可能になる。 また、この実施の態様ではデータ解析時に解析に用い
るチップ内データ領域を指定できるようにする。例えば
パターン密度の高い領域と低い領域というような分け方
をしても良いし、メモリLSIのメモリセル領域と周辺回
路領域、或いはゲートアレーのゲート領域と配線領域の
ような分け方をしても良い。 パターン密度即ちパターンの孤立度については、パタ
ーン形成時に作られるデータを転用することができる。
例えば、電子線描画装置を用いてパターンを描画する場
合には、近接効果によるパターンの忠実度の劣化を軽減
するため、パターン密度に応じて露光量を決めることが
行われる。電子線描画装置等のパターン形成装置をシス
テムにオンライン接続し、パターン形成装置から得られ
たパターン密度データをデータ解析に用いる等が考えら
れる。 このようにして得られた歩留まり予測値は第12図に示
すようにチップ単位で纏められ、最終的にウェハ単位で
纏められ、第12図のようなウェハマップが作成される。 尚、前述したようにこの実施の態様の欠陥分類コード
は、実績との比較により修正が行われる。欠陥分類（欠
陥分類表やモデル欠陥）の正確度とは、分類と不良の相
関の強さのことである。即ち、欠陥分類が正確に行われ
ているほど、分類と不良の間には強い相関が備わってい
ると言える。そしてより強い相関を有するということ
は、より正確な歩留り予測が可能になると言うことでも
ある。本発明では強い相関を持たせるために、欠陥分類
に際しては、欠陥形状などレビュー画像情報からの特徴
抽出に加えて欠陥発生工程など検査情報や欠陥部組成な
ど欠陥・不良解析情報を用いているが、更に強い相関が
得られるように、絶えず欠陥分類コードの最適化を図
る。 最適化は、例えば、後述のような手法を用いて、欠陥分
類あるいは歩留予測結果と欠陥が存在するチップの歩留
あるいは不良の実績とを突き合わせることによって行な
う。欠陥分類表の項目・内容やモデル欠陥は、より良い
相関が取れるように、随時見直される。 また、欠陥分類コードを決める際、およびその妥当性
（不良モードとの対応性の良否）をチェックする際に
は、欠陥部類コードをキーとして正味欠陥（当該工程で
発生した欠陥）あるいは／およびクラスタリング欠陥を
予め定められた指定の個数（０、１、…、該クラスタリ
ングが覆うチップの数など）として計数し直した欠陥に
ついてチップ単位の集計・表示ができる機能を持たせる
と良い。この実施の態様の場合、データベースに登録さ
れた欠陥分類コード毎の数をチップ単位、或いは指定領
域単位で集計する機能を備えた解析ステーションにより
実行される。 なお、正味欠陥およびクラスタリング欠陥を上記の様に
して計数する理由は“この様な計数を行なうことによ
り、歩留と良い相関がとれる”との経験的知見に基づく
ものである。 例えば、不良モードをパラメータとし、所要の検索範囲
のウエハに対して、横軸に欠陥分類コードをとり、縦軸
に該欠陥の存在するチップ数あるいは不良率をとった例
を、第13図（ａ）に示す。この実施の態様ではこのよう
な表示を行う機能をも備えている。第13図（ａ）におい
て、特定の欠陥分類コードとの相関が強く現れれば、そ
れだけ適正に欠陥分類がされていることを示し、どの欠
陥コードも不良率と強い相関が認められなければ、欠陥
の分類が不適切ということになる。不良が特定の欠陥コ
ードと強い相関を持つように分類されていれば、欠陥発
生原因を容易に究明でき短期間での歩留向上が図れると
ともに、正確な歩留予測が出きることを意味する。 この実施の態様では、欠陥分類コードの再設定を行うこ
とで、その盛り込みを可能にしている。 そのため、それ迄なかった分類コードを新たに設定し、
登録するための機能を備えている。この機能では、操作
者が解析ステーションで第10図に示すような各の特徴項
目を埋めてゆき、その新たな特徴項目（要素）の組み合
せに対し、新たな分類コードを付することで新たな欠陥
分類コードが作成される。新たに作成された欠陥分類コ
ードはデータベースに登録される。 欠陥分類コードを新たに設定し、より強い相関がその分
類コードの設定によって得られれば、より適切な分類が
されたことになる。ここで言うところの強い相関で得た
状態とは、第13図（ａ）に特定の分類コードを持つ欠陥
の数が他の分類コードをもつ欠陥の数と比べて飛躍的に
増加するような状態を言う。 尚、Ｄ−RAM製品のように、救済機能をもったLSIの場合
には、不良率の代わりに不良チップ救済率を取ることも
可能となる。このようにすれば、救済による歩留向上の
効果を歩留予測に盛り込むことが可能となる。この救済
は、加工用レーザなどを用い、不良回路の配線を切断し
た後、救済用の冗長回路に接続換えすることによって、
行なわれる。この場合、不良や不良チップ救済率がチッ
プ内欠陥数に依存していることがある。このような時に
は、不良モードに加えて前述のチップ内正味欠陥数をパ
ラメータとして表示すれば良い。 また、大雑把な歩留予測を行なうためには、正味欠陥あ
るいは／およびクラスタリング欠陥を予め定められた指
定の個数として計数し直した欠陥について、ウエハ当た
りの平均欠陥数、あるいは欠陥密度をキーとして、ウエ
ハ単位の集計・表示ができる機能を持たせると良い。 例えば、欠陥サイズをパラメータとし、所要範囲のロッ
トに対して、縦軸にウエハあるいはチップ当たりの平均
歩留まりを縦軸にとった例を第13図（ｂ）に示す。この
図を見れば、検査した注目ウェハの欠陥数のデータか
ら、容易に該ウェハの歩留まりを推測することができ
る。縦軸は平均歩留まりの代わりに不良率であっても良
いし、不良チップ救済率であっても良い。 尚、平均値の算出は、必ずしもロット内の全ウェハを対
象とすることはない。当該データのある１枚のウェハで
代表させることもできる。 更に歩留まり予測のために、本発明では以下のような
機能を備えている。 欠陥検査データと動作試験データの突き合わせ結果に
基づき、各チップの致命率を計算し、ウェハの歩留まり
を予測する。予測には、欠陥分類コード別欠陥マップと
後述する欠陥分類コード−歩留まり散布図を用いる。 予測された結果としての歩留まり値及び不良確率はマ
ップおよびチャート表示する。 ウェハ外観−歩留まり解析データは、、欠陥検査デー
タと、動作試験データを基に欠陥−欠陥、或いは欠陥−
歩留まりの相関を表示する。ウェハ外観−歩留まり相関
解析は、データベース検索のほか、散布図／相関係数図
の各機能で構成される。 a.散布図 欠陥および歩留まりの相関を表示する。下記の表示が
できる。 （ａ−１）欠陥−欠陥散布図：横軸に欠陥数／欠陥サイ
ズあるいは測定値／欠陥分類コード、縦軸に欠陥数／欠
陥サイズあるいは測定値／欠陥密度あるいは欠陥確率／
欠陥不良率をとった相関散布図を表示する。縦軸／横軸
に、同一項目を指定することも可能である。 （ａ−２）欠陥−歩留まり散布図：横軸に欠陥数／欠陥
サイズあるいは測定値／欠陥密度あるいは欠陥確率／欠
陥不良率あるいは欠陥分類コード，縦軸に歩留まりをと
った相関散布図を表示する。 以下のサブメニューを持つ。 1.類別表示 データを下記から選択し、複数指定の場合はAND条件
で、表示する。 ・ウェハ類別：全ウェハ，同一ロットウェハ，指
定ウェハ別。 ・動作試験工程類別：全動作試験工程，指定動作試
験工程別。 ・不良類別：全不良，DC不良，ファンクション不
良，不良分類コード別。 ・検査工程類別：全工程，指定工程別，当該工
程，当該以前の工程。 ・欠陥類別：全欠陥，致命欠陥，非致命欠陥，
欠陥分類コード別。 ・欠陥サイズ／測定値：全欠陥あるいは測定値，上
限値，下限値，範囲。 ・検査データ範囲：領域指定の有／無。 2.管理基準値表示 管理基準値および平均値／分散値などの統計処理値を
表示する。 表示方法／管理基準値設定方法／警告方法を下記から
選定する。 ・表示法：グラフ表示，数値表示。 ・管理基準値設定方法： 検査条件データとしてデータベースに格納されている
値を表示する、格納動作試験データの統計処理値を計算
し自動的に設定，表示する。 その際、下記を指定する。 ・処理範囲：計算時点までの期間，累計処理ロット
数，累計処理ウェハ枚数。 ・表示値：平均値，平均値／分散値。 自動設定された管理基準値は、指定により、関連動作
試験装置に自動でアンロードできる。 ・警報方法：入力された動作試験データが管理基準値を
超えた場合、あるいは変動状態が指定基準を外れた場
合、自動的に警報を発生する。 指定基準は、下記をOR条件で指定する。 指定によるCp/Cpk値、特殊分布発生、特定チッ
プの不良発生頻度が高い、チップ内特定個所の不良発
生頻度が高い、許容発生頻度。 指定級区間あるいは指定期間の歩留まりデータをチャ
ートあるいはマップ表示する。 3.基本統計量表示 指定により、相関係数を表示する。 4.回帰直線表示 指定により、最小自乗による回帰直線を表示する。 5.自動レポート 指定された項目について、あらかじめ定められた時間
間隔で、予め定められた書式に則った報告書を自動発行
する。 （ｂ）相関係数図 欠陥検査データ−欠陥検査データ，欠陥検査データ−
歩留まりデータの相関係数を表示する。 以下のサブメニューを持つ。サブメニューの内容は上
述した散布図に準ずる。 1.類別表示 2.管理基準値表示 3.基本統計量表示 4.回帰直線表示 5.自動レポート なお、半導体デバイスの製造に関連して例を示した
が、半導体デバイス以外の表示デバイスや撮像デバイス
などのプロセス管理にも適用できる。 （４）共通に使用されるデータのダウンロード 本発明のシステムでは各検査装置で共通に使用される
データを個々の装置でダウンロードする以下の２つの機
能を備えている。以下にその概要を説明する。 第一の機能は次のようにして実行される。 第１図の通信路に接続された検査装置Ａにて、Ａのオ
ペレータは作業指示に基づき、検査条件を変更してウェ
ハを検査する。その検査終了後、Ａのオペレータは変更
検査条件を検査データと共に、データベース１に伝送・
登録する。解析ステーション３は予め指定されたＡと同
じ装置グループに属する装置Ｂ、Ｃ・・・に検査条件の
変更があったことを通知する。検査装置Ｂにて、Ｂのオ
ペレータが検査作業に着手する際、検査条件に変更のあ
った旨が解析ステーションのディスプレイ上に表示され
る。Ｂのオペレータはデータベースから新しい検査条件
を読み出し、検査装置Ｂの検査条件を更新する。Ｂのオ
ペレータは新検査条件でウェハを検査する。 この機能は解析ステーションは予め指定された装置グ
ループに検査条件に変更があった旨を通知する。そして
通信路に接続される検査装置はその通知を表示する手段
を備えている。 第二の機能は次のようにして実行される。 検査装置Ａにて、Ａのオペレータは作業指示に基づ
き、検査条件を変更してウェハを検査する。検査終了
後、Ａのオペレータは変更検査条件を検査データととも
にデータベースに伝送・登録する。解析ステーションは
予め指定されたＡと同じ装置グループに属する装置Ｂ、
Ｃ・・・にデータベースから新しい検査条件を伝送し、
それらの検査条件を書き替える。 この機能によれば通信路に接続されるデータベース及
び各検査装置は検査条件を書き替えることができる。 半導体装置ラインは同種の検査装置が複数接続される
という特異性を有しており、品種データやウェハデータ
は通信路に接続された各検査装置で共通に用いられる。
上述したような機能を備えることにより、１つの検査装
置を対象としてデータを修正・変更した場合であって
も、同種の検査装置の装置のデータ修正・変更が行われ
るので入力の労力及び入力ミスの可能性を大幅に低減で
きる。 （５）自動報告 上述してきたような報告書の発行は以下のようにして
行われる。第15に沿って説明する。 オペレータは報告書を発行すべき日時、及び報告書を
作成するためのデータ検索条件／グラフ作成条件／グラ
フ印刷条件を定めたテーブルを予め設定しておく。 この設定に基づいて以下のプログラムが自動的に実行
される。 解析ステーションは、システム内時計によって時刻を
読む。予め設定された指定時刻が起動となり、以下のプ
ログラムが実行される。 時刻によって特定され、オペレータが予め設定したデ
ータ検索条件／グラフ作成条件／グラフ印刷条件の表を
読み出す。次にこれら条件に従ってデータを検索する。
同様にこれら条件に従ってグラフを作成する。同様にこ
れら条件に従って予め定められたクライアントにグラフ
表示または印刷出力をする。 以上のような機能の存在により本発明によれば時事刻
々変化する半導体製造ラインを定期的に監視することが
できる。 半導体製造ラインにおいて高歩留まり／安定生産を実
現するためには、製造プロセス水準を高精度に管理する
ことが求められる。しかし水準管理の高精度化は管理す
べき項目を増加させ、管理にかかる負担の増大をもたら
す。そのため管理負担の軽減をはかることが求められ
る。上述してきた自動報告その軽減のための一助となる
機能である。 （６）管理基準値の設定 上述してきたような管理基準値の設定は以下のように
して行われる。 第16図に沿って説明する。 オペレータは予め下記を設定し、データベースに登録
しておく。 その重要度に応じて対象範囲を設定する。対象範囲は
管理項目、管理基準値監視範囲（延べウェハ枚数、延べ
ロット数、期間等）である。管理項目の選定見直しには
例えば、個々の管理項目と歩留まりとの散布図が利用さ
れる。対象毎に許容すべき基準外れ頻度を設定する。存
在型欠陥の場合は上限値、状態型欠陥の場合はばらつき
程度が基準となる。新しい基準値を算出するための基準
値を設定する。基準は新基準値設定範囲（延べウェハ枚
数、延べロット数、期間等）、新基準での基準はずれ頻
度である。 以上の設定値に基づいて、管理基準値監視範囲の内容
変化が起動となり、以下のプログラムが自動で実行され
る。 対象範囲のデータを検索する。基準外れ頻度を判定す
る。そして基準外れ頻度が設定値以下であれば、新しい
管理基準値を算出し、新管理基準値での製造可否をオペ
レータに問い合わせる。それに対するオペレータの指示
により、新管理基準値での製造を開始する。 半導体製造ラインにおいて高歩留まり／安定生産を実
現するためには、製造プロセス水準を高精度に管理する
ことが求められる。しかし水準管理の高精度化は管理す
べき項目を増加させ、管理にかかる負担の増大をもたら
す。そのため管理負担の軽減をはかることが求められ
る。上述してきた管理基準値の設定機能はその軽減のた
めの一助となる機能である。 （７）警報の発生 上述してきたような警報の発生機能は、以下のように
して実行される。 第17図に沿って説明する。 オペレータは、予め下記を設定し登録しておく。 重要度に応じて対象範囲を設定する。対象範囲は管理
項目、監視範囲（延べウェハ枚数、延べロット数、期間
等）である。管理項目の選定・見直しには、個々の管理
項目と歩留まりの散布図を用いる。次に対象毎に警報・
注意報発生基準値を設定する。存在型欠陥の場合は、増
加・ばらつき程度、状態型欠陥の場合は増加・減少・ば
らつき程度が基準になる。 これら基準値をもとにして、監視範囲の内容変化が起
動となり、以下のプログラムが自動で実行される。そし
て対象範囲のデータが検索され、増加・減少・ばらつき
の傾向は以下の手順で判定される。 推移データを二次曲線で近似する。近似曲線の二次微
分値を算出する。 推移データの近似曲線からの分散値を算出する。二次微
分値及び分散値を警報・注意報発生基準値と比較判定す
る。 この際、二次分散値及び分散値が、警報・注意報発生
基準値から外れていれば、警報或いは注意報を発生し、
警報或いは注意報の当該管理項目に係る関連データを検
索し、出力する。 半導体製造ラインにおいて高歩留まり／安定生産を実
現するためには、製造プロセス水準を高精度に管理する
ことが求められる。しかし水準管理の高精度化は管理す
べき項目を増加させ、管理にかかる負担の増大をもたら
す。そのため管理負担の軽減をはかることが求められ
る。上述してきた警報の発生機能はその軽減のための一
助となる機能である。
イアント−サーバ方式を用いている。 サーバであるデータベース1a,1b/画像ファイル２には、
クライアントである解析ステーション3a,3bおよび各種
検査／試験装置などが通信路で接がれる。 サーバおよび各クライアントは、主に、次のような機能
を持つ。 データベースサーバおよび画像ファイルサーバは、デー
タベースに格納された検査情報および画像ファイルに格
納された画像情報の管理（更新と検索）を行う。解析ス
テーションは、データベース／画像ファイルから所要の
格納データを読み出し・解析データの作成・表示などを
行う。検査／試験装置などは、検査／画像情報を取得
し、データベース／画像ファイルへのデータ入力を行
う。 検査情報および画像情報は、例えば、以下のように構成
されている。 検査情報は、品種毎に異なる品種単位のデータとウエハ
毎に異なるウエハ単位のデータとで構成される。 品種単位のデータは、次のような情報を含む。 ・品種名 ・ウエハサイズ ・チップ配列データ；チップピッチ、チップマトリック
ス ・チップピッチ；チップサイズ ・チップマトリックス；チップ座標、チップ名 ・露光フィールド配列データ；フィールドピッチ、フィ
ールドマトリックス、 フィールド内チップマトリックス ・フィールドピッチ；フィールドサイズ ・フィールドマトリックス；フィールド座標 ・フィールド内チップマトリックス；チップ座標、チッ
プ名 ・検査ブロック配列データ；ブロックピッチ、ブロック
マトリックス、 ブロック内チップマトリックス ・ブロックピッチ；ブロックサイズ ・ブロックマトリックス；ブロック座標 ・ブロック内チップマトリクス；チップ座標、チップ名 ウエハ単位のデータは、次のような情報を含む。 ・ウエハデータ；ロット番号、ウエハ番号、工程名、該
工程処理装置名など ・検査条件データ；検査装置名、検査レシピ名、管理基
準値、アライメントパターン位置座標データなど ・欠陥検査データ；欠陥番号、欠陥大きさ、欠陥位置座
標、欠陥分類コード、レビュー情報など ・LSI動作試験データ；チップデータ、チップ内不良個
所データなど ・ウエハ単位；チップ座標、良品／不良品、不良分類コ
ードなど ・チップ単位；不良番号、不良個所位置座標、不良分類
コードなど なお、動作試験データに含まれる位置座標データは、動
作試験時に使われる論理的位置座標データを検査時に使
われる物理的位置座標データに変換したものである。物
理的位置座標データへの変換は、位置座標変換インタフ
ェースを用いて行う。このインターフェースの詳細につ
いては後述する。 検査／画像情報を格納するデータベース／画像ファイル
は、分散型で構築され、検査データベース1a/動作試験
データベース1bおよび画像ファイル２から構成される。 動作試験データベースサーバは前述の論理／物理位置座
標変換機能を持つ。 解析ステーションは、構内LANで接続されている3aの
他、公共の通信回線を経由して・遠隔地に設置されてい
る3bがある。 サーバと“公共の通信回線を介して接続されている遠隔
地解析ステーション3b"との通信は、間に暗号化器およ
び暗号解読器４を介し、暗号化データを用いて行う。 この暗号化によるデータ送信は、外部システム（例えば
構内LAN外のクライアント）にデータを送る際に実施さ
れる。 即ち、共通のネットワーク中にありながら、公共の通信
回線を介してデータを送信せざるを得ないような場合
に、その通信回線中に暗号器とその解読器を配置するこ
とで公共回線等からのデータの漏洩を防止することが可
能となる。 検査データは、その質と量から半導体製造ラインの生産
規模や歩留りを容易に推測できるため、部外者には知ら
れたくない秘密情報である。一方、検査データは、効率
的な歩留向上を図るために、多数の半導体製造ラインで
多数の歩留エンジニアに検索され・解析されなければ意
味が無い。上記の要件は、このように、秘密情報であり
ながら各所で検索・利用される検査データ情報の漏洩防
止に特に有効である。 本発明の実施の態様は、図１に示すような検査／試験装
置とパターン形成装置群がつながれた半導体製造ライン
を例にとって詳述する。 検査／試験装置は、SEM式パターン欠陥検査装置など
のウエハ外観検査装置群5,パターン寸法測定装置やパタ
ーン重ね合わせ検査装置などの加工パターン検査装置群
6,膜厚測定装置／膜組成測定装置／膜特性測定装置など
の形成膜検査装置群7,ドーパント濃度測定装置やドーパ
ントプロファイル測定装置などのイオン注入状態検査装
置群8,レチクル欠陥検査装置／レチクル異物検査装置／
レチクル欠陥修正装置などのレチクル関連装置群9,TEM/
AES/SIMSなどの物理分析装置群10,ウエハ上に形成され
た配線パターンを修正するための配線修正装置など不良
救済装置群11,パターン形成装置群12などである。 パターン形成装置12は、解析ステーションからの要求に
応じてパターン密度等、パターン設計情報を解析ステー
ションに伝送する機能を持つ。 また、欠陥検査装置等の検査が正しいか否かの判定
と、欠陥を解析し易いように分類するためのレビュー装
置（欠陥画像を形成し欠陥を精密に検査するための装
置）が同様に通信路につながれる。 各検査／試験装置で取得された検査データは、品種デー
タやウエハデータなどの付帯情報を付加され、検査情報
としてデータベースに入力・格納される。データベース
サーバは、これら検査情報の検索と更新を行う。 品種単位のデータ／ウエハデータおよび検査条件デー
タは、各検査／試験装置で共通に使われるものである。
各検査／試験装置は指定により、これ等品種単位のデー
タ／ウエハデータおよび検査条件データをデータベース
から読み出し・使用することが出来る。このダウンロー
ド機能の要件は、歩留向上のためにプロセス条件の変更
頻度が高く、かつ同種装置の多用されている半導体製造
ラインでは、条件変更時の労力軽減と変更ミスに起因し
た不良発生の防止に特に有効である。 データベースに格納された検査データは、解析ステ
ーションで解析データを作成する、レビュー装置およ
び物理分析装置などを用いて、欠陥を詳細に観察・分析
する際に使われる。 以下に、この解析データの作成、レビュー装置を
用いた欠陥の観察・分析について説明する。 解析データの作成について 解析ステーション3a,3bは、上述の解析データを作成
する個所であり、例えば（１）ウエハ外観解析データ，
（２）歩留り解析データ，（３）ウエハ外観−歩留り相
関解析データを作成・表示する。 （１）ウェハ外観解析データ 第７図にウエハ外観解析における解析データ表示例を
示す。 ウエハ外観解析データは、検査データを基に作成・表示
された、欠陥分布と欠陥発生の推移である。ウエハ外観
解析は、データベース検索のほか、欠陥マップ／欠陥密
度あるいは欠陥確率マップ／欠陥工程間推移／欠陥水準
管理の各機能で構成される。 なお、欠陥の定義は、ウエハ表面付着異物／パターン
欠陥／レチクル付着異物／レチクル欠陥修正跡および配
線修正跡など“存在”が問題となる欠陥については、そ
れ等“存在型欠陥”がウエハあるいはレチクル上に存在
している状態を欠陥と規定する。パターン寸法／パター
ン重ね合わせ精度／形成膜膜厚／形成膜膜内応力および
ドーパント濃度など“状態”が問題となる欠陥について
は、これ等“状態型欠陥”の測定値が規格範囲から外れ
ている状態を欠陥と規定する。 欠陥の大きさは、存在型欠陥についてはサイズで表
す。状態型欠陥については、測定値で表す。 なお、レチクル付着異物／レチクル欠陥修正跡などレ
チクル関連の欠陥については、サイズ／測定値として、
ウエハ上に換算した値を用いる。また、状態型欠陥のう
ち、パターン重ね合わせ精度などベクトル表示されるも
のについては、大きさ／向き、あるいはｘ成分/y成分な
どの成分に分けて測定値を記述する。 尚、第７図に示す表示を行うために以下のような処理
が為される。 まず、解析したいウエハを、品種名、ロット番号、工
程名、、ウエハ番号、期間、検査装置名などを用いAND
条件で規定することに依って、解析範囲すなわち検査デ
ータ検索範囲を指定する。これに依り、指定ウエハに係
るデータがデータベースから検索され、バッファメモリ
に読み出される。 次に、希望の解析データ表示形式（マップ、工程間推
移チャートなどのグラフ形式と縦軸・横軸の項目や尺度
など）を指定する。 これに依り、上記の検索データを用いて、所要の解析
データが画面に表示される。マップからはチップ拡大図
や欠陥画像、チャートからは指定ウエハのマップ（抽出
マップ）を引き出すことが出来る。 また、突き合せマップは、例えば、同一ウエハの欠陥
と歩留まりマップを突き合わせて欠陥の致命性に関する
情報、同一ウエハのＡ工程とＢ工程の欠陥マップを突き
合わせて欠陥の工程追跡、同一工程のＡウエハとＢウエ
ハの欠陥マップを突き合わせて繰返し欠陥情報など、不
良原因や欠陥発生原因を究明するための情報を得ること
が可能になる。 この実施の態様では、検査情報に基づいて、その他の
検査情報や画像情報を管理しているので種々の組み合わ
せによる突き合わせが可能になる。第７図はそのような
表示例である。 以下にウェハ外観解析データの各種表示例について詳
述する。 （１−ａ）欠陥マップ 欠陥マップは検査データベースから検索された結果を
ウェハマップにプロットすることによって、ウェハ上の
欠陥の状態を目視で確認できるものである。 この実施の態様では第１図に示すシステムの解析ステ
ーション3a、3bに表示装置が備えられ、各種条件指定に
基づいてデータベースや画像ファイルから読み出された
検査データを表示装置に表示されたウェハ、或いはチッ
プなど指定領域上に表示する。 以下に各種条件の指定について詳述する。 （１−ａ−１）表示条件の指定 （ａ）類別条件指定 欠陥検査データを、表示すべき下記条件から選択する。
複数指定の場合はAND条件で表示する。 （Ｉ）ウエハ類別：全ウエハ同一ロットウエハ指
定ウエハ別 （II）工程類別：全工程指定工程別当該工程当
該以前の工程 （III）欠陥類別：全欠陥致命欠陥非致命欠陥 （ｂ）カテゴリ別条件指定 指定した欠陥分類コードに属する欠陥データを表示す
る。欠陥分類コードについては後述する。 （ｃ）欠陥サイズ／測定値条件指定 指定したサイズ／測定値範囲に適合する欠陥データを表
示する。 サイズ／測定値の範囲指定は上限値下限値指定
範囲の中から選択する。 サイズの定義については、ウエハ座標系におけるｘ方
向の欠陥長さをＸ・ｙ方向の欠陥長さをＹとして次の中
から選択する。なお欠陥サイズは異物検査装置において
取得されたデータ、或いはレビュー装置で取得されたデ
ータなどであり欠陥検査データとして登録されているも
のが用いられる。 （ｄ）突合せ指定 複数の解析データを重ね合わせて表示する。下記の突
き合わせが可能である。 欠陥検査データ−欠陥検査データ 欠陥検査データ−動作試験データ 動作試験データ−動作試験データ 欠陥検査データ−欠陥検査データの突合せ表示について
は、突合せ条件および突合せ方法を、下記にて指定す
る。 （Ｉ）重ね合わせ表示すべき欠陥種類 ウエハ表面付着異物パターン欠陥パターン寸法
パターン重ね合わせ精度形成膜膜厚形成膜膜内応
力ドーパント濃度レチクル付着異物 レチクル欠陥修正跡配線修正跡ほか、 同一項目同士を指定し突合せることも可能である。例
えば、欠陥サイズと欠陥サイズ、あるいはパターン寸法
とパターン寸法などである。この要件は、検査／試験装
置間の機差、検査／試験装置の性能の経時変動、性能の
被検査ウエハ依存性などを見ることを可能とし、精密な
検査を実現するためには、特に有効な手段である。 （II）データの検索条件 ・対象ウエハ：全ウエハ同一ロットウエハ同一ウ
エハ ・対象工程：全工程当該工程当該工程以前の工程
工程別 ・対象検査装置：全装置指定装置別 ・対象欠陥サイズ／測定値：全欠陥あるいは測定値
上限値下限値範囲 ・対象欠陥類型：全欠陥致命欠陥非致命欠陥欠
陥分類コード別 （III）突合せ条件／突合せ方法 ・座標データ比較時の許容ずれ範囲：上限 ・突合せ方法：ORANDXOR 欠陥検査データ−動作試験データおよび動作試験デ
ータ−動作試験データの突合せ表示については、更に後
述する。 この実施の態様によれば以上のような指定条件に基づ
いて欠陥検査データを欠陥マップとして表示できる。例
えば、上記指定で、対象工程を工程別、と選択した場
合、第18図のような表示がされる。 これらの指定は解析ステーション3a、3bで行われ、こ
れらの指定に基づいて、データベースや画像ファイルか
ら検査情報が読み出され、定型の表示形態（マップ表
示、チャート表示等、明細書に記載された各表示形態）
に基づいて出力される。 更に欠陥の解析を容易に、且つ正確に行うために下記
の特殊表示機能を備えている。 （１−ａ−２）ウエハ／チップ内分割指定表示 前述したように検査装置によって、取り込まれた検査
データは欠陥マップとしてCRT等の表示装置に表示され
る。 このとき、仮に同じ欠陥であっても、その存在領域に
よっては、致命欠陥になるものや、そうでないものがあ
る。また、詳細な観測が必要と考えられるもの、或い
は、必要とされないものもある。それらの要件が目視で
識別出来れば、正確な欠陥分類が可能となり、余分なレ
ビュー（レビューの詳細については後述する）をする必
要がなくなる。これによって、半導体製造ラインでの迅
速な歩留向上と作業の効率化をはかることが可能とな
る。 以下にその表示形態の例について詳述する。 （ａ）拡大表示 ウエハマップ上の指定領域を拡大表示する機能であ
る。欠陥マップの一部を拡大して表示する。 具体的には、例えば、指定されたチップを拡大して表示
する（第７図の左下段の表示）。注目欠陥の致命性の判
定や、走査型電子顕微鏡（SEM）等で撮られた欠陥像を
抽出・表示する時などに便利である。 また、ステッパ（光露光装置）の露光フィールド単位で
拡大表示することによって、光露光によるパターン形成
（ウエハへのレチクルパターン転写）の際に発生した繰
り返し欠陥の位置をより正確に特定でき、該レチクルの
クリーニングにフィードバックすることや、致命性の判
定なども容易となる。この場合には品種単位データとし
て登録されている露光フィールド配列データに基づくも
のである。 更には、予め定められた欠陥検査装置の検査ブロック単
位でチップ配列を分割し、ブロック単位で拡大表示を行
うことが考えられる。 （ｂ）レビュー済欠陥表示 半導体ウエハは、種々の処理工程を経て、製品化され
るものであるが、個々の処理において、発生する欠陥を
定量的に検査する欠陥の検査工程が処理工程間に存在す
る。またその検査が正しく行われたものであるか否かを
確認するためのレビュー作業が行われる。レビューは、
一般的には、予め絞り込んだ欠陥を対象として行われる
ものであるが、どの欠陥をレビューしたかが判別できる
ようにして、後の解析作業時に役立てる。 この実施の態様では、この様な目的を実現するため、
レビュー済の欠陥を欠陥マップ上で分かるように、その
欠陥を識別して表示している。識別の仕方は、例えば色
を変えたり形を変えたりすることが考えられる。 具体的な例として、解析作業時に注目する欠陥の画像
を見たい場合、マップ上の該欠陥に付けられた‘レビュ
ー済欠陥表示’の有無から、該欠陥のレビュー画像が既
に撮られているか否かがすぐに分かる。撮られていれ
ば、欠陥画像を抽出し、その場で見ることができる。以
上の様な処理が可能であるのもレビュー装置が、第１図
の解析ステーション3a,3bやデータベースや画像ファイ
ルと共通の通信路に接続され、レビューの履歴を欠陥検
査データとして記憶していることによる。 （ｃ）スクライブライン表示 スクライブラインとは、活性パターンが存在しないチッ
プ間の線状の領域である。最終的にウエハは、チップ毎
に裁断されるものであり、スクライブラインとは、言わ
ばその為の切り代である。即ち、この上に欠陥があって
も、致命欠陥とはなり得ない。また、この欠陥につい
て、レビュー等の作業を行うのは無駄であり、作業効率
の悪化につながる。 この実施の態様では、スクライブライン、或いはスクラ
イブライン上の欠陥をウエハ上の他領域或いは他の欠陥
と識別して表示することにより、上記の問題点を解消す
ることが出来る。 このスクライブラインの表示は、ウエハの品種単位デー
タとして、第１図のデータベース或いは画像ファイルに
登録されているチップの配列データを欠陥マップと共に
表示する、或いは欠陥検査装置で得られた、欠陥の位置
情報とチップ配列データのスクライブラインの位置情報
を比較し、両者が合致する個所を特定して表示すること
が考えられる。 （ｄ）領域別表示 表示装置上におけるオペレータのポインティングデバ
イス等による指定、或いは、ウエハの品種データとし
て、第１図のデータベース或いは画像ファイルに登録さ
れたチップの配列データに基づく領域指定によって、そ
れら指定領域毎の欠陥を区別出来るように表示する。 メモリセルLSIの場合、メモリセル領域と周辺回路領
域を識別して表示する。周辺回路領域は、メモリセル領
域と比較すると、パターン密度が低く欠陥が不良を引き
起こす確率は相対的に小さい。一方、メモリセルの不良
は、不良状態によるが、救済できるものもある。この両
者の領域を識別して表示することによって、仮に両領域
に同じ欠陥があったとしても重要性と作業効率を鑑み
て、欠陥を分類したり、レビュー箇所を選定するという
様な対策を講ずることが可能となる。 即ち、検査、レビューの処方の決定が容易になる。 この識別表示をゲートアレーのゲート領域とゲート間
配線領域との間で行うことによっても、上述した効果を
得ることが出来る。 この識別表示は、例えば、ウエハの品種単位データと
して第１図のデータベース或いは画像ファイルに登録さ
れている、チップの配列データに基づいて行われる。ま
た、例えばメモリセル領域と周辺回路領域上に存在する
欠陥を夫々識別して表示出来るようにしても良い。この
場合には、欠陥検査装置で得られた欠陥の位置情報と、
上述のチップ配列データを比較することで行われる。 更に、パターンの密度別にこの識別表示を行うことに
よっても、上述した様な効果を得ることが出来る。この
際には、ウエハ品種単位データとして、チップ内のパタ
ーンの密度分布データを登録しておく。 また検査ブロックの検査感度単位で識別してもよい。
一般的に検査領域内の最大雑音領域で制限される。高感
度で検査するために、重要性が低く雑音の大きな領域を
検査対象から除外するが、この領域を他の部分と識別し
て表示することにより、余分なレビュー作業を省く等の
処置が可能になる。 このような領域（非検査領域という）は例えばメモリ
LSIにおけるメモリマット端が挙げられる。 （ｅ）クラスタリング表示 欠陥検査装置で取得された画像データの中からクラス
タ（集合）化している欠陥、或いはクラスタ化している
欠陥が存在する領域を識別して表示する。 クラスタ化している欠陥は、不良を引き起こす確率が高
い。また、一般的に欠陥発生の由来が同じものが多い。
即ち、レビュー作業の際に、その中の特定の欠陥を拾っ
てレビューを行えばクラスタ化している欠陥全ての特徴
を把握することが可能になる。 本実施の態様では、この作業を容易にするため、欠陥
のクラスタの状態を判定し、クラスタの状態が規定以上
であれば、それら欠陥或いはその存在領域を識別して表
示する。その具体的手段としては、例えば、一定領域内
に規定値以上の数の欠陥が在る領域が連続して存在して
いる場合、あるいは、隣接欠陥同士が規定間隔内で連続
して存在している場合、それ等欠陥群をクラスタ化して
いる欠陥と認定し、識別して表示する。 尚、この際のクラスタ欠陥の認定、識別は欠陥検査装
置あるいはレビュー装置で行われデータベースに登録さ
れる場合と、解析ステーションで行われる場合とがあ
る。 （ｆ）繰り返し欠陥表示 この実施の態様ではチップ、露光フィールド或いは検
査ブロック単位で欠陥位置を比較し、同じ座標位置に繰
り返し現れる欠陥を繰り返し欠陥として判定し、表示す
る。 この判定・表示は欠陥検査装置等で取得された欠陥の
座標データに基づいて行われる。 この様な表示・判定によって、例えば連続的に露光を
繰り返すことで回路パターンをウェハ上に転写するステ
ッパ（光露光装置）のパターン欠陥やレチクル起因の欠
陥及び検査装置起因の誤検出を確認することが可能にな
る。 例えば、レチクル欠陥修正跡はリソグラフィーマージ
ンが少なくパターン転写不良を生じやすい。また検査装
置性能限界での高感度検査では、わずかな感度むらが誤
検出を引き起こすこれらの誤検出部分は繰り返し現れる
ことが多いので、検査装置起因の誤検出を削除するため
に、検査データを検査ブロックに分割して取り扱い、判
別・表示ができるようにする。検査ブロックとは比較検
査における繰り返しの単位である。 尚、具体的には取得された欠陥座標データを、第１図
のデータベース１に登録された露光フィールド配列デー
タに基づいて分割し、その分割された部分座標系を基準
とした欠陥の座標データ同士を突き合わせ、座標位置が
合致すると看做せる欠陥が多い場合は繰り返し欠陥とし
て他の欠陥と識別して表示する。この処理は解析ステー
ション3a、3bで行われる。 （１−ａ−３）工程間分割指定表示 半導体ウェハの製造ラインは複数の処理プロセスの間に
いくつもの検査工程が存在する。そして各処理プロセス
において検査データを取得する。 この検査データは第１図に示す画像ファイル２及びデー
タベース１に検査情報を付帯して登録される。この検査
データは、各検査工程毎に登録される。即ち、検査工程
毎に検査データを表示することによって各処理プロセス
毎の欠陥の推移を確認することができる。これによって
如何なる工程で欠陥が発生したか特定することが容易に
なり、該欠陥を無くすための対処が可能となる。以下に
その詳細について説明する。 （ａ）工程追跡表示 ウェハ上の欠陥について、当該以前の工程でその欠陥
が発生したか否かを、各検査工程毎の各欠陥座標データ
を比較することによって追跡調査を行う。具体的には、
当該以前の工程で採られた同一ウエハの欠陥の座標デー
タと比較し、規定範囲内で座標の合致する欠陥が有れ
ば、その欠陥を同一のものと看做す。同一と看做された
欠陥は、当該以前の工程で発生し現工程に影響を及ぼし
ていると考えられる。 そしてその結果を第７図のようにして表示することに
よってどの工程でどのような欠陥が発生したかを特定す
ることが可能になる。 （ｂ）当該工程発生欠陥表示 ウェハ上の欠陥について、当該工程でその欠陥が発生し
たか否かを、各欠陥の座標データを比較することによっ
て追跡調査を行う。具体的には当該工程で発生した欠陥
とその他の欠陥を識別して表示する。 （１−ａ−４）レビュー箇所表示 現今の半導体製造ラインでは検査工程で行われた検査が
適当なものであったか否かを判定するためのレビューが
行われる。しかしながら全ての欠陥についてレビューを
行うと膨大な時間がかかるため、レビューすべき欠陥を
予め絞り込んでおく必要がある。この絞り込みが適当に
行われていなければ、多くの時間を費やして取得したデ
ータの信頼性が低下し、データが実体を反映しないとい
う弊害も生ずる。 以下に適当なレビュー箇所の選定の一助となる表示例
について詳述する。 尚レビューとは、欠陥の摘出／発生原因の究明のため
には欠陥の検出、虚報欠陥の排除、欠陥の分類の手順で
行われ、この虚報欠陥とは実質的には欠陥と認められな
い事象を欠陥があるとして誤検出するような事態を排除
することをいう。 推奨レビュー個所を自動選定し表示する。選定は第５
図に示す手順で行われる。 当該以前の工程で発生した欠陥を削除する。 クラスタリング判定し、クラスタ部分の欠陥を指定個
数残して削除する。 チップ／露光フィールドおよび検査ブロック単位で繰
返し欠陥を判定し、繰返し現われる欠陥を指定個数残し
て削除する。 異物データと突合せ、座標位置が合致するもので・指
定サイズ以下の欠陥を削除する。 欠陥位置を判定し、非致命欠陥と推定されるものを削
除する。判定方法は下記から指定する。 ・パターン密度を判定し、存在個所が指定パターン密度
以下の欠陥を削除する。 ・孤立度を判定し、孤立欠陥を削除する。 ・メモリLSI:メモリセル領域に在るか・周辺回路領域に
在るかを判定し、周辺回路領域に在る欠陥を削除する。 ・ゲートアレー：ゲート領域に在るか・配線領域に在る
かを判定し、配線領域にある欠陥を削除する。 残った欠陥を推奨レビュー個所として表示する。 以上〜の工程は前述した（１−ａ−２）ウエハチッ
プ内分割指定表示、（１−ａ−３）工程間分割指定表示
の項で説明したものである。 この手順はレビューの推奨度が低いものの順になってい
るが、この順番に限られる必要はなく、また〜全て
の手順を踏む必要はなく、これら手順の１または２以上
の組み合わせであっても良い。 一方、後の工程にまで尾を引く欠陥こそ問題であるとい
う視点に立てば、当該以前の工程で発生した欠陥をサン
プリング箇所として表示してもよい。 欠陥検出作業は、重大な欠陥を見逃すことが無いよう
に、可能な限り高感度で行う必要があるが、高感度にす
るほど誤検出件数、即ち虚報欠陥件数も増加し、レビュ
ー作業が困難になるが、以上のような構成によればレビ
ュー件数の削減、レビュー作業の簡便化をはかることが
可能になる。 （１−ａ−５）レビュー時の虚報欠陥判定手段 前項ではレビュー推奨箇所を表示することによって、
レビュー作業の効率化をはかった例について開示した
が、レビュー作業を困難にしている理由の１つとして、
欠陥を光学的に検出しているのにも拘わらず、SEMを用
いてレビューをせざるを得ない点にある。 現在光学的手法を用いて、サイズ0.2μｍの欠陥を検
出できる。しかし光学顕微鏡によるレビューでは、最高
解像度が0.2μｍ程度であり、検出した微細欠陥の形状
／色などを識別することはできない。このため、光学レ
ビューに代わり、SEMレビューが広く用いられている。 しかしSEM像はコントラスト形成メカニズムが光学像
とは異なる。SEM像では光学像とは異なり、表面形状し
か見えず、しかも色及び明度情報を含まない。従って光
学的に検出された欠陥のコントラストが、内部構造や色
／明度の違いなどに起因する場合、SEMレビューではこ
れらの要因を認知できず、正確な虚報判定、レビューが
できない。 例えば、シリコン酸化膜の厚さがウェハ面内でばらつ
いている場合には、ウェハ内で、膜内干渉により光学的
な色むらが生ずる。光学式パターン欠陥検査装置の２画
像（例えば比較すべき２つのチップの同一箇所の像）を
比較する方式では、この色むらに起因した２画像間の色
・明度の差を検知しプロセス欠陥として検出する。 一方、SEMを用いてこの欠陥をレビューする場合に
は、SEM像が色むらや膜厚を検知することができないた
め、この場所に異常は認められず、欠陥個所を見つける
こともできない。 パターン欠陥検査装置は、高スループットであること
から、光学像比較方式を用いて行われる。この際、パタ
ーン寸法や位置の面内ばらつきに起因するパターン形状
／像コントラストの差、膜厚の面内ばらつきに起因する
干渉色の違い、注入不純物が面内分布を持つことに起因
する光反射率の変動、配線修正跡などがあれば、それら
は欠陥として検出される。しかしそれら欠陥の中には虚
報欠陥に分類されるものが数多く含まれる。 これら要因をSEMレビュー時の参考情報とし、虚報欠
陥をより正確にかつ迅速に判定できるようにするため、
パターン寸法／位置ばらつき、膜厚ばらつき、注入不純
物量ばらつき、配線修正跡などのデータをオンライン収
集し、データベースに格納する。そしてSEMレビュー時
に読み出し、解析ステーションに備えられた表示装置上
で同時表示を行うようにした。 （１−ａ−６）欠陥の分類作業の簡便化 本発明ではレビューの際に欠陥の分類を行っている。 欠陥の分類については詳細に後述するが、欠陥の特徴
を示す複数の要素の組み合わせ単位で欠陥を分類する手
段を備えているので、欠陥の発生要因を特定し易い。即
ち、例えば第10図のような分類コードに従って欠陥が分
類されていれば、欠陥が持つ特徴を細分して把握するこ
とができるので、如何なる要因に基いて欠陥が発生して
いるのか、その究明が容易になる。 例えば、第７図の画面情報から得られる特徴のうち、
「ショート」の要素が認められた場合、光露光装置で発
生した「にじみ」によるハレーションがその欠陥発生の
原因であることが考えられる。 本発明では種種の要素が複合しているが故に判断しづ
らかった欠陥の特徴を細分することで、その欠陥の特定
を容易にした。この効果は解析ステーション３の表示装
置上で選択された欠陥の各要素を第10図の如く表示する
ことで達成される。 詳細は後述するが、レビュー時に獲得された各要素を表
示装置上の欠陥の選択によりデータベースより読み出
し、同じ表示装置上に表示すれば操作者はその表示に基
いて上述のような判断が可能になる。 （１−ｂ）欠陥密度／欠陥確率マップ 欠陥密度とはウェハ或いはチップ上の欠陥の粗密の程
度である。 前述したように存在型欠陥は存在そのものが問題とな
る欠陥であり、その数が最終的な歩留まりを大きく左右
する要因となる。即ち欠陥密度が分かれば或る程度の歩
留まりを経験則に基づいて割り出すことも可能であり、
データとしても有効である。欠陥の密度を算出するに当
たっては一定領域に存在する欠陥の総数を一定領域の面
積で割ったものが欠陥の密度となる。 このような欠陥の密度を算出するための具体的な構成
としては、例えば第１図の解析ステーション3a、3bに備
えられた表示装置上でポインティングデバイス等で指定
された領域や、データベース１内の検査情報として登録
された配列データ、或いは解析ステーション3a、3bから
入力された面積値などで規定された領域上の欠陥の数を
で除算する。データベースに登録された配列データは例
えばチップサイズとしてその面積を登録している。 この欠陥密度をマップ表示した例を第７図に示す（左
から２番目の密度マップ）。 この表示例ではチップ単位の欠陥密度を表示してい
る。この場合、図１のウェハの外観検査装置群５等で得
られ、欠陥検査データとしてデータベース１に登録され
た欠陥の数を、同じくデータベース１に登録されたチッ
プサイズで除算し、その値を解析ステーション3a、3b上
の表示装置に表示されたウェハマップ上に表示する。第
７図の例の場合は密度の高低に基づいて棒グラフでチッ
プ上に密度表示を行っている。これによってチップ単位
の欠陥密度を一目で確認できるようになると共に、ウェ
ハ上の位置に対する欠陥発生数の傾向を探ることも可能
になる。 一方欠陥確率とは、チップ内の指定プロセスパラメー
タの測定値の中で一定の規格を外れたもの、すなわち欠
陥が、検査した測定数の中にいくつ存在するのか確率を
表すものである。状態型欠陥は一定の規格を外れたもの
が“欠陥”であり、それ以下のものは欠陥とはみなさな
い。欠陥確率は、パターン寸法や膜厚などの状態が問題
となる状態形欠陥を確認するのに有効である。状態形欠
陥は前述した異物やパターン欠陥のように存在の有無で
はなく、パターン寸法のような状態の程度が問題になる
欠陥である。歩留りはパターン欠陥や異物のような存在
型欠陥だけではなく、パターン寸法のような状態型欠陥
にも依存する。それにも関わらず存在型欠陥だけで欠陥
を捉えてしまっては、欠陥検出の究極の目的である歩留
まりの向上を達成することはできない。 そしてその結果は前述した欠陥密度マップのように表
示される。 この欠陥密度マップと同様、第７図の左から２番目の
形態のマップ表示を行った場合を例にとると、この表示
例ではチップ単位の欠陥確率を表示している。この場合
は確率の高低に基づいて棒グラフでチップ上に確率表示
を行っている。これによってチップ単位の欠陥確率を一
目で確認できるようになると共に、ウェハ上の位置に対
して問題となる欠陥がどの程度の確率で存在するかを探
ることができる。 以上３次元表示の例について説明したが、２次元的な
表示であっても構わない。また先の欠陥マップの項で説
明したような表示条件を選択できるようにしても良い。
例えば類別条件指定、カテゴリ別条件指定、欠陥サイズ
／測定値条件指定、ウェハ／チップ内分割指定等であ
る。 これらの指定は解析ステーション3a、3b上で行われ、
主に表示装置に上記指定条件を表示しその中から選択で
きるようにする。そして選択された表示条件に基づい
て、データベース１からその表示を行うのに必要なデー
タが読み出され、表示が行われる。 尚、表示条件の指定は解析ステーション3a、3bに設け
られかキーボードやポインティングデバイス等によって
行われる。 （１−ｃ）欠陥の工程間推移表示 この工程間推移表示は、横軸に工程をとり工程の移り
変わりに対する指定された種類の欠陥の変遷を表示する
ものである。 本発明の実施の形態では特開平３−44054号に開示さ
れているような工程間推移表示に止まらず、本願発明の
独自の表示形態を備えている。 本願発明では、先に説明した存在型欠陥についてはウ
ェハ或いはチップ上の欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率を
表示し、状態型欠陥については欠陥数／欠陥確率／欠陥
不良率をとってチャート表示する機能をも備えている。 この表示によって存在型欠陥の場合は、各工程で発生
した欠陥のウエハ上の位置を比較することにより、当該
行程で発生した欠陥との以前の行程で発生した欠陥を分
離し、表示することが可能になる。 また形態形欠陥の場合には、例えば、レジストパター
ンの寸法検査工程とエッチングパターンの寸法検査工程
での欠陥の状態の推移を比較すれば、レジストパターン
／エッチングパターン検査工程相互の妥当性をチェック
することが可能になる。この様にこの実施の態様に応じ
た適切な表示が可能になる。 以上のような表示を可能とするために本実施の態様に
よれば、存在型欠陥であるか状態型欠陥であるかは、予
め検査の対象とするプロセス或いは使用される検査装置
に応じて決められる。具体的には、欠陥の“状態”を検
査する装置で得られた欠陥情報が、欠陥の“存在”を検
査する装置で得られた欠陥情報をデータベースに登録さ
れている検査条件、データに基いて判断し、指定する手
段を備えている。この判断、指定は解析ステーション3
a,3b上で行われる。 この指定結果は欠陥の検査情報としてデータベース或い
は画像ファイルに登録される。 また如何なる工程で発生したかに基づいて選定される
場合は、存在型欠陥を発生し得る工程後に発生した欠陥
であるのか、状態型欠陥を発生し得る工程後に発生した
欠陥であるのかを特定することでその選定が行われるよ
うにする。そしてその選定情報をその欠陥検査データと
してデータベースに登録する。そして上記のチャート表
示はこの登録されたデータに基づいて行われる。 なお、本発明の実施の態様によれば、存在型欠陥、状
態型欠陥の欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率／測定値／欠
陥確率は以下の演算式に基づいて決定される。 欠陥数＝（誤検出を除いた欠陥の数）。 欠陥密度＝（欠陥数）／（チップ当たりの検査面積）
×（検査チップ数）。 欠陥不良率＝（欠陥の存在するチップ数）／（検査チ
ップ数）。 欠陥確率＝（欠陥数）／（チップ当たりの検査数）×
（検査チップ数） そして欠陥マップの項でも説明したが、以下のような
指定条件に基づいて欠陥検査データを工程間推移データ
として表示できる。 1.類別表示。 2.カテゴリ別表示。 3.サイズ／測定値別表示。 4.領域別表示。 5.工程追跡表示。 ウェハ上の欠陥について、当該以前の工程でその欠陥
が存在するか否かを、各欠陥の座標データを比較するこ
とによって追跡調査し、その結果を分割チャート或いは
ギャラリー表示する。 分割チャートの表示は、横軸を検索条件で指定した
「工程名」とし、縦軸を存在型欠陥については「欠陥
数」、状態型欠陥については「測定値」とする。 この選定に基づいてチャート表示を行う。 工程名以外の検索条件は欠陥マップとほぼ同様に、対
象ウェハ、対象検査装置、対象欠陥サイズ／測定値、範
囲、対象欠陥類型、座標データ比較時の許容ずれ範囲を
指定する。 6.当該工程発生欠陥表示 ウェハ上の欠陥について、当該工程でその欠陥が発生
したか否かを当該以前の工程で検出された各欠陥の座標
データを比較することによって追跡調査し、その結果を
分割チャートあるいはギャラリー表示する。 分割チャートの表示は、縦軸を存在型欠陥については
欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率とし、状態型欠陥につい
ては測定値／欠陥確率／欠陥不良率とし、横軸を全工程
／当該工程／当該以前の工程とする。条件として座標デ
ータ比較時の許容ずれ範囲上限を指定する。 （１−ｄ）欠陥水準管理表示 欠陥水準管理表示は横軸に級区間数として、存在型欠
陥については欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率とし、状態
型欠陥については測定値／欠陥確率／欠陥不良率をと
り、縦軸にその級区間内にあるウェハ枚数をとってチャ
ート表示する。 他にも横軸に期間／ウェハ／ロットを、縦軸に存在型
欠陥については欠陥数／欠陥密度／欠陥不良率とし、状
態型欠陥については測定値／欠陥確率／欠陥不良率をと
り、チャート表示する。 そして欠陥マップ及び欠陥の工程間推移表示の項でも
同様の説明をしたが、以下のような指定条件に基づいて
欠陥検査データを工程間推移データとして表示できる。 1.類別表示 2.カテゴリ別表示 3.サイズ／測定値別表示 4.管理基準値表示 管理基準値および平均値／分散値などの統計処理値を
表示する。 更に表示方法についてはグラフ表示するか、数値表示
するかを選択する。また管理基準値の設定を以下の次の
２つの中から行う。 ・検査条件デートとしてデータベースに格納されている
値を表示する。 ・格納検査データの統計処理計算値を自動的に設定・表
示する。 またこの際次の条件を指定する。 処理範囲は計算時点までの期間、累計処理ロット、累
計処理ウェハ枚数の何れかから。表示値は平均値、平均
／分散値の一方から、なおこの自動設定は存在型欠陥に
ついては欠陥数、状態型欠陥については分散値について
行われる。自動設定された管理基準値は、指定により関
連検査装置に自動的にアンロードされる。 本発明の実施の態様では更に、入力された検査データ
が管理基準値を超えた場合、或いは変動状態が指定基準
を外れた場合、自動的に警報を発生するように設定され
ている。 なお指定基準は下記の何れかを選択的に指定する。 1.指定によるCp/Cpk値を基準として指定する。 2.特殊分布発生−特定チップの欠陥発生頻度が高いか、
もしくはチップ内特定箇所の欠陥発生頻度が高い場合、
これらの状態がある一定以上になった場合に警報を発生
する。 3.欠陥の許容発生頻度以上に管理基準値が外れた場合、
警報を発生する。 4.指定期間内に連続的に欠陥或いはプロセスパラメータ
の測定値が変動した際に警報を発生する。例えば存在型
欠陥の場合であれば前述した存在型欠陥についてのパラ
メータが増加傾向にあるような場合警報を発生し、状態
型欠陥の場合には前述した状態型欠陥についてのパラメ
ータが増加、或いは減少傾向にあるような場合警報を発
生するように設定する。 なお、この実施の態様によれば、特定の指定級区間あ
るいは指定時間での欠陥チャート或いはマップ表示を行
うことができる。 また指定された項目に着いて、予め定められた時間間
隔で、予め定められた書式に沿った報告書を発行する。 （２）歩留まり解析データ 第８図に歩留まり解析における解析データの表示例を
示す。 歩留まり解析データは主として半導体製造ラインの動
作試験装置で得られたチップの良／不良結果に基づいて
得られる。以下にその原理を第１図に示すような検査／
試験装置とパターン形成装置群がつながれた半導体製造
ラインを例にとって詳述する。 第１図の動作試験装置で得られた動作試験結果は動作
試験データベース1bに動作試験データとして登録され
る。その際、検査試験データベース1aには付帯情報とし
てその動作試験が行われたウェハのウェハ単位データが
登録される。また歩留まり解析データ作成の際には、動
作試験データをデータベース1bから呼び出した際には付
帯情報として併せて呼び出されるようになっている。 なお、動作試験データ内に含まれる位置座標データは
動作試験時に使われる論理的位置座標データが物理的位
置座標データに変換され、登録されている。動作試験デ
ータベース1bと動作試験装置群との間にはこのような変
換を行う位置座標変換インターフェースが設けられてい
る。以下、このインターフェースの構成について説明す
る。 第２図はメモリLSIの論理的位置座標−物理的位置座
標の変換原理を示す図である。なおこの変換は第２図に
示す変換原理に基づいて構成された論理的位置座標−物
理的位置座標変換テーブルによって行われる。この変換
テーブルは以下のような構成を有している。 この変換テーブルは、1.チップ内メモリマットの位置
座標と向きのテーブルと、2.メモリマット上のメモリセ
ルアレーの位置座標と向きのテーブルと、3.メモリセル
アレー上のメモリセルの位置座標のテーブルを備えてい
る。 １のテーブルはチップ内での論理座標情報（動作試験
装置がその試験で用いたピン番号とパス番号）と物理座
標情報（メモリマット名とその位置座標・向き）との関
係を示すものであり、第３図（ａ）のようなテーブルが
形成されている。２のテーブルはメモリマット上での論
理座標情報（パス番号）と物理座標情報（メモリセルア
レー名とその位置座標・向き）との関係を示すものであ
り、第３図（ｂ）のようなテーブルが形成されている。
３のテーブルはメモリセルアレー上での論理座標情報
（テスタのＹアドレスとＸアドレス）と物理座標情報
（メモリセルの位置座標）との関係を示すものであって
第３図（ｃ）のようなテーブルが形成されている。 この実施の態様では、以上のような構成を有する変換
テーブルを用いて第４図に示す手順で論理的位置座標か
ら物理的位置座標への変換を行っている。 このような構成を有することによって、不良の原因と
なる欠陥の特定を行うことが容易になる。つまり欠陥の
個所と動作不良個所との突き合わせを行うことができる
ようになるので、例えば種々の欠陥の内、どの欠陥が不
良原因となるのかを特定する ことが容易になる。 以上のような構成に基づいて、この実施の態様では以
下に示すような歩留まりの解析が可能になる。 先ず動作試験結果に基づいてウェハ上のチップ良品確
率を表示することができる。これは例えばウェハの良品
確率をチップ単位で求める際に用いられる手段であり、
以下のような計算式に基づいて算出される。 （チップ良品確率）＝（良品であったチップ枚数）／
（試験チップ枚数）。 この演算は解析ステーション3a、3bで行われる。解析
ステーションはこの演算を行うための計算機を備え、動
作試験データベースよりチップの良品／不良品データを
読み出し、良品の数を良品／不良品の総数で除算するこ
とによって、チップの良品確率を得ることが可能にな
る。 また、第７図に示すようにウェハマップ状の表示形態
によって解析情報を表示することも可能である。 第８図の一番左の表示は、カテゴリマップである。こ
のマップはチップ単位で動作不良の種類を表示してい
る。この表示を行うために解析ステーションでは、不良
分類コードデータに付帯してチップ座標データを読み出
すことで、チップ位置に対する不良の種類を特定してい
る。更に第８図の中央の表示はカテゴリマップとウェハ
の外観を並列に表示することによって、如何なる工程の
どのような欠陥がどのような種類不良を生じさせるかを
特定することを可能にしている。 このように本発明ではオペレータの指定に基づき、必
要とする情報をデータベース或いは画像ファイルより選
択的に読み出すことで以上のような表示を可能としてい
る。 そして欠陥マップの項でも同様の説明をしたが、以下
のような指定条件に基づいて歩留まり解析データを表示
できる。 1.類別表示 2.カテゴリ別表示 3.突き合わせ表示 4.拡大表示 5.画像表示 6.抽出表示 １の類別表示には更にウェハ類別、工程類別、不良類
別の類別があり、これらは解析ステーションで個々に指
定される。ウェハ類別は全ウェハ、同一ロットウェハ、
指定ウェハ別の何れかを指定する。そして工程類別は全
動作試験工程、指定動作試験工程別の何れかから指定さ
れる。更に不良類別は全不良、DC不良、ファンクション
不良の中から選択される。この不良類別は歩留まり解析
データ特有の項目であり、この類別の選択によってデー
タベースに登録された不良の種類の中から任意のコード
を選定する。 ２のカテゴリ別表示は指定した不良分類コードに属す
る不良データを選択し、表示するための項目である。 ３の突き合わせ表示は例えば欠陥検査データと動作試
験データ、或いは動作試験データ同士を重ね合わせて表
示するための項目である。例えばこの指定によって第８
図の中央の表示（動作試験データと欠陥検査データの並
列表示）が行われる。（但しこの表示を行うためには、
検査工程Ａ〜Ｄの画像ファイルを読み出すために更なる
条件指定が必要）以下に突き合わせ条件の種類を紹介す
る。 重ね合わせ表示すべき動作試験データは、ウェハ単位
で表示を行う場合は、良品／不良品、DC不良、ファンク
ション不良、不良分類コード、チップ良品確率の中から
選択する。またチップ単位で表示を行う場合は不良個所
が指定される。 動作試験データと重ね合わせるための欠陥検査データ
は以下のような分類項目に基づく選択で選ばれる。 ・欠陥の種類 ・工程種類 ・欠陥類別 ・対象欠陥サイズ／測定値 ・範囲 ・表示の種類 欠陥の種類とはウェハ表面付着異物、パターン欠陥、
パターン寸法、パターン重ね合わせ精度、形成膜膜厚、
形成膜膜内応力、ドーパント濃度、レチクル付着異物、
レチクル欠陥修正跡、配線修正跡などが挙げられる。次
に工程種別とは全工程もしくは指定工程別の選択項目で
ある。欠陥類別とは全欠陥、致命欠陥、非致命欠陥、欠
陥分類コード別かの選択項目である。対象欠陥サイズ／
測定値とは、全欠陥と指定するか、測定値、上限値、下
限値のように数値的な指定を行うかを選択する項目であ
る。表示の種類とは、スクライブラインの表示の有無を
規定したり、領域別表示の有無を規定したりする項目で
ある。 更に対象ウェハを全ウェハ、同一ロットウェハ、同一
ウェハの何れかから規定する。 その上、突き合わせの条件及びその方法を規定する。
突き合わせ条件とは座標データ比較時の許容範囲を規定
する項目であり、突き合わせ方法とは上記各項目をOR,A
ND,XORの中からどのように突き合わせるかを選択する項
目である。 これら選択された項目に基づくデータがデータベース
１或いは画像ファイル２から呼び出され、解析ステーシ
ョン3a、3b上で定型の表示形態で表示される。 ４の拡大表示とはウェハマップ上の指定領域を拡大表
示するものである。以下のような有効な拡大表示が考え
られる。 先ずデータベースに登録されている露光フィールド配
列データに基づいて、露光フィールド単位で不良個所デ
ータを拡大表示する。このような表示を行うことにより
ステッパ等の装置に由来する欠陥を特定することが可能
となる。 また検査装置の検査ブロック単位にチップ配列を分割
し、ブロック単位で不良個所データを拡大表示すること
も可能である。 更に指定領域の不良個所データを拡大表示することも
可能である。 ５の画像表示はレビュー済み不良箇所を指定すること
により、その不良個所の画像を表示するための機能であ
る。 ６の抽出表示とは指定級区間あるいは指定時間の歩留
まりデータをマップ表示するための項目である。 次に歩留まり水準管理表示について説明する。歩留ま
り水準管理表示とは欠陥解析データの項で説明した欠陥
水準管理表示とは異なり歩留まりを級区間数としたもの
である。 具体的には横軸に級区間数として、歩留まり／チップ
良品確率を設定し、縦軸に歩留まり／チップ良品確率が
その級区間内にあるウェハ枚数をとってチャート表示す
る。 他にも横軸に期間／ウェハ／ロットを、縦軸に歩留ま
り／チップ良品確率をとってチャート表示する。 また横軸に動作試験工程をとり、縦軸に歩留まり／チ
ップ良品確率をとって、チャート表示する。これによっ
て工程追跡表示が可能である。 そして欠陥マップ及び欠陥工程間推移表示の項等でも
同様の説明をしたが、以下のような指定条件に基づいて
欠陥検査データを工程間推移データとして表示できる。 1.類別表示 2.カテゴリ別表示 3.管理基準値表示 管理基準値および平均値／分散値などの統計処理値を
表示する。 更に表示方法についてはグラフ表示するか、数値表示
するかを選択する。また管理基準値の設定を以下の次の
２つの中から行う。 ・検査条件データとしてデータベースに格納されている
値を表示する。 ・格納条件データの統計処理計算値を自動的に設定・表
示する。 またこの際次の条件を指定する。 処理範囲は計算時点までの期間、累計処理ロット、累
計処理ウェハ枚数の何れかから。表示値は平均値、平均
／分散値の一方から。なお自動設定された管理基準値
は、指定により関連検査装置に自動的にアンロードされ
る。 本発明の実施の態様では更に、入力された検査データ
が管理基準値を超えた場合、或いは変動状態が指定基準
を外れた場合、自動的に警報を発生するように設定され
ている。 なお指定基準は下記の何れかを選択的に指定する。 1.予め定められたCp/Cpk値を基準として指定する。 2.特殊分布が発生した場合警報を発生する。 3.特定チップの不良発生頻度が高い場合警報を発生す
る。 4.チップ内特定箇所の不良発生頻度が高い場合警報を発
生する。 5.許容発生頻度を越えた場合、警報を発生する。 なお、この実施の態様によれば、特定の指定級区間あ
るいは指定時間での欠陥チャート或いはマップ表示を行
うことができる。 また指定された項目に着いて、予め定められた時間間
隔で、予め定められた書式に沿った報告書を発行する。 （３）ウェハ外観−歩留まり相関解析データ この実施の態様ではウェハ或いはチップ上の欠陥か
ら、ウェハ或いはチップの歩留まりを予測する構成を開
示している。以下に図を用いて詳細に説明する。 半導体製造ラインは複数の処理工程と複数の検査工程
からなり、これらの工程を経て半導体ウェハが完成され
る。 そしてプロセスの工程の途中で、それまでの検査工程
で得られたプロセス欠陥の検査データ及びそれ以降の工
程の予算歩留まりを基に、当該ウェハ或いはロットが完
成した時点での歩留まりを計算する。この計算結果即ち
予測歩留まりは例えば以下のようにして用いられる。予
測歩留まりが当初予定していたものより低い場合には、
該ウェハ或いはロットをその途中工程から引き上げ、生
産量の不足を補うために新規のウェハ或いはロットを追
加着工する。引き上げたウェハは不良原因解明のための
不良解析等に用いられる。逆に予測補歩留まりが予定値
を大幅に上回るような場合には生産量を調整するため
に、後続ウェハあるいはロットの数量を削減するか、生
産を見合わせるという対策を行う。 以上のような生産の管理は、歩留まりの計算が正確で
あるほど生産の効率化につながるが、上記のような歩留
まり計算はエキスパートエンジニアが経験によって取得
し得た勘に頼る部分が大きく誰にでもできるものではな
かった。 本発明はこの問題を解決するためにウェハ欠陥を特徴
づける要素の組み合わせ毎に欠陥を分類する手段と、欠
陥要素の組み合わせに対するウェハ或いはウェハ上のチ
ップの歩留まりを示すところの、予め定められた歩留ま
り相関テーブルを備えている。 以下に第９図を用いてより具体的に説明する。第９図
は半導体製造ラインのデータの流れを示す図である。な
お、レビューとは検査工程で得られた検査結果が適当で
あったか否かを再評価したり、検査の結果認められた欠
陥を詳細に確認するための工程である。本発明の実施の
態様では主としてレビュー用の走査型電子顕微鏡によっ
て取得された試料像に基づいてレビューが行われる。こ
の試料像は画像ファイルに登録される。 この実施の態様によればレビュー及び検査工程で得ら
れた欠陥の検出結果によって欠陥の分類コードが決定さ
れる。これが本発明でいうところの欠陥の分類である。
欠陥分類コードとは前述の欠陥要素の組み合わせのこと
である。また欠陥要素とは第10図に示すような、欠陥の
特徴項目を細分したものである。 具体的にはレビュー及び欠陥検出は第６図に示すフロ
ーチャートに従って行われる。検査工程上のパターン欠
陥検査装置や異物検査装置などで得られたプロセス欠陥
検出結果は検査データとしてデータベースに登録されて
いる。レビュー装置を用いてデータベースから送られた
プロセス欠陥の位置座標データを基に該欠陥の位置出
し、画像形成を行い、該画像から欠陥を分類（プロセス
欠陥検出結果が虚報であるか否かの判定を含めて）し、
そのレビュー結果をデータベースに転送する。 そして欠陥分類コードはその欠陥の分類コードとして
データベースに登録される。 なお、画像情報から得られる特徴を決定するための方
法として以下の２つが考えられる。 1.オペレータが欠陥像を見て分類する。 2.コンピュータに自動分類させる。 １は例えば図１の解析ステーション上或いはレビュー
装置上に欠陥像と、図10に示す分類コード−特徴項目の
対応表をディスプレイに表示しておき、オペレータが欠
陥像を見て、対応表の項目を埋めていき入力が終了した
ところで、予め登録されている各特徴項目の組み合わせ
に対する分類コードと比較され、その欠陥像の画像情報
から得られる特徴が決定される。尚、この場合欠陥分類
表にモデル欠陥像を埋め込んで置いても良い。 ２は例えば検査データベース／画像ファイルに各分類
コードに相当するモデル欠陥像（１つの分類コードに複
数のモデル欠陥像でも構わない）を予め記憶させてお
き、欠陥画像とモデル欠陥像を比較し、類似と判定され
るモデル欠陥があれば、欠陥をその分類コードに分類す
る。分類に用いるコンピュータとして、ニューロコンピ
ュータやファジーコンピュータを用いれば、入力モデル
欠陥と分類結果の妥当性をチェックし正しい結果を学習
させることによって、分類の正確度を上げるような学習
機能を持たせることができる。 具体的には画像情報から抽出された欠陥形状／大きさ
／色／組成／構造などの特徴項目と、検査情報から抽出
された発生工程／ウェハ面内分布／発生箇所等の特徴項
目を用いて欠陥分類テーブルを作成し、検出欠陥の抽出
特徴を欠陥分類テーブルと照合させることにより、欠陥
分類を行う。 特に欠陥形状を幾何学的特徴ではなく、ショート／断
線／突起／欠け／ピンホール／孤立を基本として類型別
することにより、より適切に致命欠陥を分類できる。 大きさは絶対寸法ではなく、例えば凸欠陥であれば配
線スペースの1/3以下・1/3〜2/3及び2/3以上というよう
な程度毎に分けて特徴づけられている。欠陥形状及び大
きさを、単なる幾何学的特徴や絶対寸法に代わり、上記
要素及びその程度で特徴づけることにより、歩留まりと
相関の強い分類を実現できる。即ち、欠陥分類方法の妥
当性、即ち歩留まり相関の高い分類を行うことが、正確
な予測を行う上での要点である。 致命欠陥とはLSIの動作不良を引き起こす欠陥であ
る。このように分析情報を画像情報と統合して扱うこと
により、データベース構築やデータ解析ソフトの設計作
業が容易になる。 また、物理分析装置群を図１に示す通信路に接続し、
欠陥部分の組成／化学結合状態及び構造に係わる分析情
報を収集することにより、SEMレビュー時の欠陥分類を
より的確に行うことができる。 なおこの実施の態様の場合、第11図のフローチャート
に従って欠陥分類が行われる。第11図の場合、レビュー
装置で得られた欠陥の情報と共に、データベースに登録
されている検査情報を読み出し、これらの情報を第10図
に示すような情報項目と照合しそれらの条件に合致する
分類コードがその欠陥の欠陥分類コードとして与えられ
る。 このようにして決定された欠陥分類コードはそれぞれ
に予め歩留まりの予測値が登録されている（欠陥分類コ
ード別不良発生確率表）ので、それに基づいてその欠陥
に基づく歩留まり予測値が決定される。 そしてこの予測値はチップ単位で纏められ、チップの
予測歩留まり値として算出される。 なお、この実施の態様では歩留まり予測のために予め
欠陥分類コード−歩留まり値の相関テーブルを作成して
おく必要がある。以下第14図に沿ってその手順を説明す
る。 先ず、予め欠陥とそれによって引き起こされる不良と
の因果関係を求め、それによって歩留まりを確認する必
要がある。そのためには動作試験装置で得られた動作試
験結果と、その動作試験の結果を引きおこす欠陥を把握
する必要があるが、動作試験装置は論理アドレスで動作
するが故に両者の位置関係が不明確であり不良を引きお
こす欠陥を特定が困難であるという問題がある。 そこでこの実施の態様によれば、第１図に示すように
論理アドレスで動作する装置で収集された検査データ
と、物理アドレスで動作する検査／試験装置で収集され
た検査データを分離して登録（データベースを２つにわ
けて）すると共に、先の歩留まり解析データの項で説明
した論理的位置座標−物理的位置座標変換テーブルを両
データベース間に配置することによってその問題を解決
した。 この実施の態様では、先に説明したレビュー時の作業と
同じように検査装置で得られた検査データから得られる
特徴と、レビュー装置で得られた画像情報から得られる
特徴に基いて、欠陥分類表（欠陥分類コード）の作成を
行う。そして先に説明した論理座標−物理的位置座表変
換テーブルによって、物理的位置座標データを持った動
作試験結果と突き合わせて、欠陥分類コード別不良発生
確率表を作成する。 この確率表は先に説明したように歩留り予測に用いられ
る。そして実績との比較により各特徴項目の修正が行わ
れるが、これについては後述する。 またこの実施の態様ではレビュー時のウェハ表面付着
異物やパターン欠陥の大きさ（欠陥サイズ）を決定の際
に、先の歩留まり解析データの項で説明した欠陥サイズ
／測定値条件指定によって欠陥サイズの演算式を定義で
きるようしている。 これは仮に全く同じ欠陥であるにしても、対象とする
パターンにより、不良を引き起こす確率が異なる等の理
由に起因するからである。例えばｘ方向に長い欠陥は、
ｘ方向のライン／スペースパターンよりもｙ方向のライ
ン／スペースパターンに対して不良を起こす確率が高
い。即ち例え同じ欠陥であったとしても、解析対象に合
わせた欠陥分類を行わなければならない。この実施の態
様ではこのような条件に鑑み、欠陥サイズの演算式を定
義することで欠陥の大きさに関し、歩留まり予測に最も
適当な分類を行うことが可能になる。 また、この実施の態様ではデータ解析時に解析に用い
るチップ内データ領域を指定できるようにする。例えば
パターン密度の高い領域と低い領域というような分け方
をしても良いし、メモリLSIのメモリセル領域と周辺回
路領域、或いはゲートアレーのゲート領域と配線領域の
ような分け方をしても良い。 パターン密度即ちパターンの孤立度については、パタ
ーン形成時に作られるデータを転用することができる。
例えば、電子線描画装置を用いてパターンを描画する場
合には、近接効果によるパターンの忠実度の劣化を軽減
するため、パターン密度に応じて露光量を決めることが
行われる。電子線描画装置等のパターン形成装置をシス
テムにオンライン接続し、パターン形成装置から得られ
たパターン密度データをデータ解析に用いる等が考えら
れる。 このようにして得られた歩留まり予測値は第12図に示
すようにチップ単位で纏められ、最終的にウェハ単位で
纏められ、第12図のようなウェハマップが作成される。 尚、前述したようにこの実施の態様の欠陥分類コード
は、実績との比較により修正が行われる。欠陥分類（欠
陥分類表やモデル欠陥）の正確度とは、分類と不良の相
関の強さのことである。即ち、欠陥分類が正確に行われ
ているほど、分類と不良の間には強い相関が備わってい
ると言える。そしてより強い相関を有するということ
は、より正確な歩留り予測が可能になると言うことでも
ある。本発明では強い相関を持たせるために、欠陥分類
に際しては、欠陥形状などレビュー画像情報からの特徴
抽出に加えて欠陥発生工程など検査情報や欠陥部組成な
ど欠陥・不良解析情報を用いているが、更に強い相関が
得られるように、絶えず欠陥分類コードの最適化を図
る。 最適化は、例えば、後述のような手法を用いて、欠陥分
類あるいは歩留予測結果と欠陥が存在するチップの歩留
あるいは不良の実績とを突き合わせることによって行な
う。欠陥分類表の項目・内容やモデル欠陥は、より良い
相関が取れるように、随時見直される。 また、欠陥分類コードを決める際、およびその妥当性
（不良モードとの対応性の良否）をチェックする際に
は、欠陥部類コードをキーとして正味欠陥（当該工程で
発生した欠陥）あるいは／およびクラスタリング欠陥を
予め定められた指定の個数（０、１、…、該クラスタリ
ングが覆うチップの数など）として計数し直した欠陥に
ついてチップ単位の集計・表示ができる機能を持たせる
と良い。この実施の態様の場合、データベースに登録さ
れた欠陥分類コード毎の数をチップ単位、或いは指定領
域単位で集計する機能を備えた解析ステーションにより
実行される。 なお、正味欠陥およびクラスタリング欠陥を上記の様に
して計数する理由は“この様な計数を行なうことによ
り、歩留と良い相関がとれる”との経験的知見に基づく
ものである。 例えば、不良モードをパラメータとし、所要の検索範囲
のウエハに対して、横軸に欠陥分類コードをとり、縦軸
に該欠陥の存在するチップ数あるいは不良率をとった例
を、第13図（ａ）に示す。この実施の態様ではこのよう
な表示を行う機能をも備えている。第13図（ａ）におい
て、特定の欠陥分類コードとの相関が強く現れれば、そ
れだけ適正に欠陥分類がされていることを示し、どの欠
陥コードも不良率と強い相関が認められなければ、欠陥
の分類が不適切ということになる。不良が特定の欠陥コ
ードと強い相関を持つように分類されていれば、欠陥発
生原因を容易に究明でき短期間での歩留向上が図れると
ともに、正確な歩留予測が出きることを意味する。 この実施の態様では、欠陥分類コードの再設定を行うこ
とで、その盛り込みを可能にしている。 そのため、それ迄なかった分類コードを新たに設定し、
登録するための機能を備えている。この機能では、操作
者が解析ステーションで第10図に示すような各の特徴項
目を埋めてゆき、その新たな特徴項目（要素）の組み合
せに対し、新たな分類コードを付することで新たな欠陥
分類コードが作成される。新たに作成された欠陥分類コ
ードはデータベースに登録される。 欠陥分類コードを新たに設定し、より強い相関がその分
類コードの設定によって得られれば、より適切な分類が
されたことになる。ここで言うところの強い相関で得た
状態とは、第13図（ａ）に特定の分類コードを持つ欠陥
の数が他の分類コードをもつ欠陥の数と比べて飛躍的に
増加するような状態を言う。 尚、Ｄ−RAM製品のように、救済機能をもったLSIの場合
には、不良率の代わりに不良チップ救済率を取ることも
可能となる。このようにすれば、救済による歩留向上の
効果を歩留予測に盛り込むことが可能となる。この救済
は、加工用レーザなどを用い、不良回路の配線を切断し
た後、救済用の冗長回路に接続換えすることによって、
行なわれる。この場合、不良や不良チップ救済率がチッ
プ内欠陥数に依存していることがある。このような時に
は、不良モードに加えて前述のチップ内正味欠陥数をパ
ラメータとして表示すれば良い。 また、大雑把な歩留予測を行なうためには、正味欠陥あ
るいは／およびクラスタリング欠陥を予め定められた指
定の個数として計数し直した欠陥について、ウエハ当た
りの平均欠陥数、あるいは欠陥密度をキーとして、ウエ
ハ単位の集計・表示ができる機能を持たせると良い。 例えば、欠陥サイズをパラメータとし、所要範囲のロッ
トに対して、縦軸にウエハあるいはチップ当たりの平均
歩留まりを縦軸にとった例を第13図（ｂ）に示す。この
図を見れば、検査した注目ウェハの欠陥数のデータか
ら、容易に該ウェハの歩留まりを推測することができ
る。縦軸は平均歩留まりの代わりに不良率であっても良
いし、不良チップ救済率であっても良い。 尚、平均値の算出は、必ずしもロット内の全ウェハを対
象とすることはない。当該データのある１枚のウェハで
代表させることもできる。 更に歩留まり予測のために、本発明では以下のような
機能を備えている。 欠陥検査データと動作試験データの突き合わせ結果に
基づき、各チップの致命率を計算し、ウェハの歩留まり
を予測する。予測には、欠陥分類コード別欠陥マップと
後述する欠陥分類コード−歩留まり散布図を用いる。 予測された結果としての歩留まり値及び不良確率はマ
ップおよびチャート表示する。 ウェハ外観−歩留まり解析データは、、欠陥検査デー
タと、動作試験データを基に欠陥−欠陥、或いは欠陥−
歩留まりの相関を表示する。ウェハ外観−歩留まり相関
解析は、データベース検索のほか、散布図／相関係数図
の各機能で構成される。 a.散布図 欠陥および歩留まりの相関を表示する。下記の表示が
できる。 （ａ−１）欠陥−欠陥散布図：横軸に欠陥数／欠陥サイ
ズあるいは測定値／欠陥分類コード、縦軸に欠陥数／欠
陥サイズあるいは測定値／欠陥密度あるいは欠陥確率／
欠陥不良率をとった相関散布図を表示する。縦軸／横軸
に、同一項目を指定することも可能である。 （ａ−２）欠陥−歩留まり散布図：横軸に欠陥数／欠陥
サイズあるいは測定値／欠陥密度あるいは欠陥確率／欠
陥不良率あるいは欠陥分類コード，縦軸に歩留まりをと
った相関散布図を表示する。 以下のサブメニューを持つ。 1.類別表示 データを下記から選択し、複数指定の場合はAND条件
で、表示する。 ・ウェハ類別：全ウェハ，同一ロットウェハ，指
定ウェハ別。 ・動作試験工程類別：全動作試験工程，指定動作試
験工程別。 ・不良類別：全不良，DC不良，ファンクション不
良，不良分類コード別。 ・検査工程類別：全工程，指定工程別，当該工
程，当該以前の工程。 ・欠陥類別：全欠陥，致命欠陥，非致命欠陥，
欠陥分類コード別。 ・欠陥サイズ／測定値：全欠陥あるいは測定値，上
限値，下限値，範囲。 ・検査データ範囲：領域指定の有／無。 2.管理基準値表示 管理基準値および平均値／分散値などの統計処理値を
表示する。 表示方法／管理基準値設定方法／警告方法を下記から
選定する。 ・表示法：グラフ表示，数値表示。 ・管理基準値設定方法： 検査条件データとしてデータベースに格納されている
値を表示する、格納動作試験データの統計処理値を計算
し自動的に設定，表示する。 その際、下記を指定する。 ・処理範囲：計算時点までの期間，累計処理ロット
数，累計処理ウェハ枚数。 ・表示値：平均値，平均値／分散値。 自動設定された管理基準値は、指定により、関連動作
試験装置に自動でアンロードできる。 ・警報方法：入力された動作試験データが管理基準値を
超えた場合、あるいは変動状態が指定基準を外れた場
合、自動的に警報を発生する。 指定基準は、下記をOR条件で指定する。 指定によるCp/Cpk値、特殊分布発生、特定チッ
プの不良発生頻度が高い、チップ内特定個所の不良発
生頻度が高い、許容発生頻度。 指定級区間あるいは指定期間の歩留まりデータをチャ
ートあるいはマップ表示する。 3.基本統計量表示 指定により、相関係数を表示する。 4.回帰直線表示 指定により、最小自乗による回帰直線を表示する。 5.自動レポート 指定された項目について、あらかじめ定められた時間
間隔で、予め定められた書式に則った報告書を自動発行
する。 （ｂ）相関係数図 欠陥検査データ−欠陥検査データ，欠陥検査データ−
歩留まりデータの相関係数を表示する。 以下のサブメニューを持つ。サブメニューの内容は上
述した散布図に準ずる。 1.類別表示 2.管理基準値表示 3.基本統計量表示 4.回帰直線表示 5.自動レポート なお、半導体デバイスの製造に関連して例を示した
が、半導体デバイス以外の表示デバイスや撮像デバイス
などのプロセス管理にも適用できる。 （４）共通に使用されるデータのダウンロード 本発明のシステムでは各検査装置で共通に使用される
データを個々の装置でダウンロードする以下の２つの機
能を備えている。以下にその概要を説明する。 第一の機能は次のようにして実行される。 第１図の通信路に接続された検査装置Ａにて、Ａのオ
ペレータは作業指示に基づき、検査条件を変更してウェ
ハを検査する。その検査終了後、Ａのオペレータは変更
検査条件を検査データと共に、データベース１に伝送・
登録する。解析ステーション３は予め指定されたＡと同
じ装置グループに属する装置Ｂ、Ｃ・・・に検査条件の
変更があったことを通知する。検査装置Ｂにて、Ｂのオ
ペレータが検査作業に着手する際、検査条件に変更のあ
った旨が解析ステーションのディスプレイ上に表示され
る。Ｂのオペレータはデータベースから新しい検査条件
を読み出し、検査装置Ｂの検査条件を更新する。Ｂのオ
ペレータは新検査条件でウェハを検査する。 この機能は解析ステーションは予め指定された装置グ
ループに検査条件に変更があった旨を通知する。そして
通信路に接続される検査装置はその通知を表示する手段
を備えている。 第二の機能は次のようにして実行される。 検査装置Ａにて、Ａのオペレータは作業指示に基づ
き、検査条件を変更してウェハを検査する。検査終了
後、Ａのオペレータは変更検査条件を検査データととも
にデータベースに伝送・登録する。解析ステーションは
予め指定されたＡと同じ装置グループに属する装置Ｂ、
Ｃ・・・にデータベースから新しい検査条件を伝送し、
それらの検査条件を書き替える。 この機能によれば通信路に接続されるデータベース及
び各検査装置は検査条件を書き替えることができる。 半導体装置ラインは同種の検査装置が複数接続される
という特異性を有しており、品種データやウェハデータ
は通信路に接続された各検査装置で共通に用いられる。
上述したような機能を備えることにより、１つの検査装
置を対象としてデータを修正・変更した場合であって
も、同種の検査装置の装置のデータ修正・変更が行われ
るので入力の労力及び入力ミスの可能性を大幅に低減で
きる。 （５）自動報告 上述してきたような報告書の発行は以下のようにして
行われる。第15に沿って説明する。 オペレータは報告書を発行すべき日時、及び報告書を
作成するためのデータ検索条件／グラフ作成条件／グラ
フ印刷条件を定めたテーブルを予め設定しておく。 この設定に基づいて以下のプログラムが自動的に実行
される。 解析ステーションは、システム内時計によって時刻を
読む。予め設定された指定時刻が起動となり、以下のプ
ログラムが実行される。 時刻によって特定され、オペレータが予め設定したデ
ータ検索条件／グラフ作成条件／グラフ印刷条件の表を
読み出す。次にこれら条件に従ってデータを検索する。
同様にこれら条件に従ってグラフを作成する。同様にこ
れら条件に従って予め定められたクライアントにグラフ
表示または印刷出力をする。 以上のような機能の存在により本発明によれば時事刻
々変化する半導体製造ラインを定期的に監視することが
できる。 半導体製造ラインにおいて高歩留まり／安定生産を実
現するためには、製造プロセス水準を高精度に管理する
ことが求められる。しかし水準管理の高精度化は管理す
べき項目を増加させ、管理にかかる負担の増大をもたら
す。そのため管理負担の軽減をはかることが求められ
る。上述してきた自動報告その軽減のための一助となる
機能である。 （６）管理基準値の設定 上述してきたような管理基準値の設定は以下のように
して行われる。 第16図に沿って説明する。 オペレータは予め下記を設定し、データベースに登録
しておく。 その重要度に応じて対象範囲を設定する。対象範囲は
管理項目、管理基準値監視範囲（延べウェハ枚数、延べ
ロット数、期間等）である。管理項目の選定見直しには
例えば、個々の管理項目と歩留まりとの散布図が利用さ
れる。対象毎に許容すべき基準外れ頻度を設定する。存
在型欠陥の場合は上限値、状態型欠陥の場合はばらつき
程度が基準となる。新しい基準値を算出するための基準
値を設定する。基準は新基準値設定範囲（延べウェハ枚
数、延べロット数、期間等）、新基準での基準はずれ頻
度である。 以上の設定値に基づいて、管理基準値監視範囲の内容
変化が起動となり、以下のプログラムが自動で実行され
る。 対象範囲のデータを検索する。基準外れ頻度を判定す
る。そして基準外れ頻度が設定値以下であれば、新しい
管理基準値を算出し、新管理基準値での製造可否をオペ
レータに問い合わせる。それに対するオペレータの指示
により、新管理基準値での製造を開始する。 半導体製造ラインにおいて高歩留まり／安定生産を実
現するためには、製造プロセス水準を高精度に管理する
ことが求められる。しかし水準管理の高精度化は管理す
べき項目を増加させ、管理にかかる負担の増大をもたら
す。そのため管理負担の軽減をはかることが求められ
る。上述してきた管理基準値の設定機能はその軽減のた
めの一助となる機能である。 （７）警報の発生 上述してきたような警報の発生機能は、以下のように
して実行される。 第17図に沿って説明する。 オペレータは、予め下記を設定し登録しておく。 重要度に応じて対象範囲を設定する。対象範囲は管理
項目、監視範囲（延べウェハ枚数、延べロット数、期間
等）である。管理項目の選定・見直しには、個々の管理
項目と歩留まりの散布図を用いる。次に対象毎に警報・
注意報発生基準値を設定する。存在型欠陥の場合は、増
加・ばらつき程度、状態型欠陥の場合は増加・減少・ば
らつき程度が基準になる。 これら基準値をもとにして、監視範囲の内容変化が起
動となり、以下のプログラムが自動で実行される。そし
て対象範囲のデータが検索され、増加・減少・ばらつき
の傾向は以下の手順で判定される。 推移データを二次曲線で近似する。近似曲線の二次微
分値を算出する。 推移データの近似曲線からの分散値を算出する。二次微
分値及び分散値を警報・注意報発生基準値と比較判定す
る。 この際、二次分散値及び分散値が、警報・注意報発生
基準値から外れていれば、警報或いは注意報を発生し、
警報或いは注意報の当該管理項目に係る関連データを検
索し、出力する。 半導体製造ラインにおいて高歩留まり／安定生産を実
現するためには、製造プロセス水準を高精度に管理する
ことが求められる。しかし水準管理の高精度化は管理す
べき項目を増加させ、管理にかかる負担の増大をもたら
す。そのため管理負担の軽減をはかることが求められ
る。上述してきた警報の発生機能はその軽減のための一
助となる機能である。
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｋ 1/00 Ｈ０４Ｋ 1/00 Ｚ (72)発明者 吉武 康裕 神奈川県横須賀市西浦賀町３丁目３―10 (72)発明者 浅川 輝重 東京都羽村市羽東１丁目１―12 サンハ イツ101 (72)発明者 大山 祐一 群馬県伊勢崎市長沼町652―24 (72)発明者 杉本 秀邦 埼玉県本庄市緑２丁目15―１ (72)発明者 石川 誠二 神奈川県川崎市多摩区登戸新町420―504 (72)発明者 芝 正孝 神奈川県横浜市泉区緑園４丁目２―１― ５―602 (72)発明者 中里 純 東京都品川区北品川５丁目７―９―501 (72)発明者 有賀 誠 神奈川県横浜市泉区和泉町2769―６ (72)発明者 横内 哲司 神奈川県横浜市戸塚区吉田町1545 御嶽 寮 (72)発明者 浜田 利満 神奈川県横浜市戸塚区鳥が丘66―14 (72)発明者 鈴木 郁雄 茨城県ひたちなか市市毛1235―２ (72)発明者 井古田 まさみ 東京都東大和市向原１丁目1881―10 (72)発明者 野副 真理 東京都青梅市河辺町７丁目２―27 クレ フォート河辺103 (72)発明者 宮崎 功 群馬県伊勢崎市東上之宮町1331―３ (72)発明者 執行 義春 群馬県高崎市並榎町193―４ (56)参考文献 特開 平３−44054（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−201946（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−275688（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−61314（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−135848（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−170280（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−78019（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−150251（ＪＰ，Ａ) 特表 平７−505970（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H01L 21/66 G01B 11/30 102 G01N 21/956 G06F 15/00 310 G09C 1/00 660 H04K 1/00
Claims (25)
- 【請求項１】複数の製造プロセス間に設けられたウェハ
上の欠陥を検査する検査装置が通信ネットワークを介し
て接続され、これら装置で得られた検査情報や画像情報
を収集し、デッタベースや画像ファイルを構築するプロ
セス管理システムであって、前記検査装置で得られた欠
陥の検査結果や画像情報に基づいて、欠陥を特徴づける
要素の組み合わせによる欠陥の分類を行う手段と、該欠
陥の分類と歩留まりとの関係を示す歩留まり解析データ
を用いて欠陥の個所と動作不良個所との突合せを行う手
段と、該突合せを表示する手段を備えたことを特徴とす
るプロセス管理システム。 - 【請求項２】請求項１において、前記欠陥の定義づけを
行う手段によって得られた欠陥を特徴づける要素の組み
合わせから、前記欠陥を有するウェハ或いはチップの歩
留まりを算出する手段を備えたことを特徴とするプロセ
ス管理システム。 - 【請求項３】請求項１において、前記通信路に接続され
た前記ウェハ上の任意の欠陥を選択する装置の欠陥の選
択に基づいて前記欠陥の定義づけが行われることを特徴
とするプロセス管理システム。 - 【請求項４】請求項１において、前記欠陥の定義づけを
行う手段によって得られた欠陥を特徴づける要素の組み
合わせから、前記欠陥を有するウェハ或いはチップの歩
留まりを算出する手段を備え、該手段は前記欠陥を特徴
づける要素の組み合わせとそれに対する歩留まりを設定
する手段を備えてなることを特徴とするプロセス管理シ
ステム。 - 【請求項５】請求項１において、前記欠陥を特徴づける
要素は、前記通信ネットワークに接続された検査装置か
ら得られた検査情報や、同じく検査装置から得られた画
像情報に基づいて導出された欠陥の像的特徴であること
を特徴とするプロセス管理システム。 - 【請求項６】請求項１において、前記欠陥を特徴づける
要素の組み合わせを認識する手段は、該要素を前記検査
情報と画像情報に基づいて得ることを特徴とするプロセ
ス管理システム。 - 【請求項７】請求項１において、前記欠陥の定義づけを
行う手段は、前記欠陥を特徴づける要素の組み合わせを
設定する手段を備えていることを特徴とするプロセス管
理システム。 - 【請求項８】請求項１において、前記欠陥を特徴づける
要素の組み合わせ毎に、その数を集計する計算機を備え
たことを特徴とするプロセス管理システム。 - 【請求項９】請求項１において、前記欠陥を特徴づける
要素の組み合わせが持つ各要素を表示する機能を備えた
ことを特徴とするプロセス管理システム。 - 【請求項１０】ウェハ上の欠陥の物理的位置座標を検知
する検査装置と、ウェハ上のチップの動作状態を検知す
る動作試験装置が通信ネットワークを介して接続され、
これら装置で得られた検査情報や画像情報を収集し、デ
ータベースや画像ファイルを構築するプロセス管理シス
テムであって、前記動作試験装置から得られる論理的な
位置座標に基づいて前記ウェハ上の物理的な位置座標を
特定する手段、及び／又は前記検査装置から得られた物
理的位置座標に基づいて前記動作試験装置の論理的な位
置座標を特定する手段と、該論理的な位置座標と歩留ま
りとの関係を示す歩留まり解析データを用いて欠陥の個
所と動作不良個所との突合せを行う手段と、該突合せを
表示する手段を備えたことを特徴とするプロセス管理シ
ステム。 - 【請求項１１】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
検査装置で得られた欠陥像に基づいて該欠陥の大きさを
規定する場合に、演算処理を予め保持された複数の演算
式から選択する選択手段と、該欠陥の大きさと歩留まり
との関係を示す歩留まり解析データを用いて欠陥の個所
と動作不良個所との突合せを行う手段と、該突合せを表
示する手段を備えたことを特徴とするプロセス管理シス
テム。 - 【請求項１２】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
データベースに登録されている前記ウェハの品種に関す
る情報に基づいて、異なる情報を持つ前記ウェハの欠陥
或いは領域を、他の欠陥或いは領域と識別して表示する
とともに、前記ウェハの品種に関する情報と歩留まりと
の関係を示す歩留まり解析データを用いて欠陥の個所と
動作不良個所との突合せを表示する装置を備えたことを
特徴とするプロセス管理システム。 - 【請求項１３】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
データベースに登録されているウェハの品種に関する情
報であって、同じ情報を持つウェハの欠陥或いは領域の
中の少なくとも１つを、前記同じ情報を持つウェハの他
の欠陥或いは他の領域と識別して表示するとともに、前
記ウェハの品種に関する情報と歩留まりとの関係を示す
歩留まり解析データを用いて欠陥の個所と動作不良個所
との突合せを表示する装置を備えたことを特徴とするプ
ロセス管理システム。 - 【請求項１４】請求項13において、前記同じ情報とは、
前記通信ネットワークに接続されたウェハの処理装置の
前記ウェハに対して行われる処理のうち、同じ処理が行
われる処理単位の情報であることを特徴とするプロセス
管理システム。 - 【請求項１５】請求項13において、前記ウェハの品種に
関する情報とは、前記検査装置の検査工程のうち、同じ
検査が行われる検査単位の情報であることを特徴とする
プロセス管理システム。 - 【請求項１６】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
検査装置で取得され前記画像ファイルに登録されている
画像情報に基づいて前記欠陥の位置的情報を認識し、該
位置的情報に基づいて特徴的な位置的情報を持つ欠陥或
いは欠陥領域を、他の欠陥或いは他の欠陥領域と識別し
て表示するとともに、前記位置的情報と歩留まりとの関
係を示す歩留まり解析データを用いて欠陥の個所と動作
不良個所との突合せを表示する装置を備えたことを特徴
とするプロセス管理システム。 - 【請求項１７】請求項16において、前記特徴的な位置的
情報とは前記ウェハ上に存在する集合化した欠陥の位置
情報であることを特徴とするプロセス管理システム。 - 【請求項１８】複数の処理工程を備え、該処理工程間に
ウェハ上の欠陥を検査する複数の検査装置が通信ネット
ワークを介して接続され、これら装置で得られた検査情
報や画像情報を収集し、データベースや画像ファイルを
構築するプロセス管理システムであって、前記データベ
ースに登録され前記検査が前記複数の処理工程のうちど
の処理工程後に行われたものであるかの情報を有するウ
ェハ単位データに基づいて、前記ウェハ上の欠陥を処理
工程単位で識別して表示するとともに、前記ウェハ単位
データと歩留まりとの関係を示す歩留まり解析データを
用いて欠陥の個所と動作不良個所との突合せを表示する
装置を備えたことを特徴とするプロセス管理システム。 - 【請求項１９】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
検査装置の内、任意の欠陥を特定して検査する装置で検
査した欠陥を、他の欠陥と識別して表示するとともに、
前記特定された欠陥と歩留まりとの関係を示す歩留まり
解析データを用いて欠陥の個所と動作不良個所との突合
せを表示する装置を備えたことを特徴とするプロセス管
理システム。 - 【請求項２０】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
検査装置の内、荷電粒子線の走査によって欠陥像を得る
装置で得られた画像表示の際、前記検査装置の内の光学
的手段によって前記ウェハを検査する装置によって得ら
れた情報を合わせて表示する機能を備えるとともに、前
記光学的手段によって得られた情報と歩留まりとの関係
を示す歩留まり解析データを用いて欠陥の個所と動作不
良個所との突合せを表示する装置を備えたことを特徴と
するプロセス管理システム。 - 【請求項２１】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
検査装置の種類に応じて、欠陥の特徴を特定する手段
と、該欠陥の特徴と歩留まりとの関係を示す歩留まり解
析データを用いて欠陥の個所と動作不良個所との突合せ
を表示する手段を備えたことを特徴とするプロセス管理
システム。 - 【請求項２２】ウェハ上の欠陥を検査する複数の検査装
置が通信ネットワークを介して接続され、これら装置で
得られた検査情報や画像情報を収集し、データベースや
画像ファイルを構築するプロセス管理システムであっ
て、前記データベースに登録された前記複数の検査装置
の共有のデータを前記通信ネットワークを介してダウン
ロードする機能を備えた手段と、前記共有のデータと歩
留まりとの関係を示す歩留まり解析データを用いて欠陥
の個所と動作不良個所との突合せを表示する手段を備え
たことを特徴とするプロセス管理システム。 - 【請求項２３】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築すると共にこれらデータベースや画像ファ
イルからデータの供給を受けるクライアントを備えたプ
ロセス管理システムであって、前記クライアントにデー
タを送る際、データを暗号化して送信する機能を備えた
手段と、前記データと歩留まりとの関係を示す歩留まり
解析データを用いて欠陥の個所と動作不良個所との突合
せを表示する手段を備えたことを特徴とするプロセス管
理システム。 - 【請求項２４】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
データベース或いは画像ファイルから指定された情報を
任意の形式に従って報告書を発行する機能を備えた手段
と、前記情報と歩留まりとの関係を示す歩留まり解析デ
ータを用いて欠陥の個所と動作不良個所との突合せを表
示する手段を備えたことを特徴とするプロセス管理シス
テム。 - 【請求項２５】ウェハ上の欠陥を検査する検査装置が通
信ネットワークを介して接続され、これら装置で得られ
た検査情報や画像情報を収集し、データベースや画像フ
ァイルを構築するプロセス管理システムであって、前記
検査装置で取得された検査情報の許容範囲を予め決定す
る手段と、前記検査情報が前記許容範囲を外れた際に警
報を発生する手段と、前記検査情報と歩留まりとの関係
を示す歩留まり解析データを用いて欠陥の個所と動作不
良個所との突合せを表示する手段を備えたことを特徴と
するプロセス管理システム。
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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| DE (1) | DE69738979D1 (ja) |
| WO (1) | WO1997035337A1 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6978041B2 (en) | 2001-06-25 | 2005-12-20 | Hitachi, Ltd. | Review work supporting system |
| JP2006128336A (ja) * | 2004-10-28 | 2006-05-18 | New Japan Radio Co Ltd | 半導体装置の検査方法 |
| JP2007184565A (ja) * | 2005-12-07 | 2007-07-19 | Hitachi High-Technologies Corp | 欠陥レビュー方法及びその装置 |
| JP2008066711A (ja) * | 2006-08-10 | 2008-03-21 | Hitachi Ltd | 半導体デバイス歩留り予測システムおよび方法 |
| JP2008543113A (ja) * | 2005-06-06 | 2008-11-27 | ケーエルエー−テンカー テクノロジィース コーポレイション | １つ又は複数の欠陥関連の機能を遂行するコンピュータ実行方法 |
| US7764826B2 (en) | 2005-12-07 | 2010-07-27 | Hitachi High-Technologies Corporation | Method and apparatus of reviewing defects on a semiconductor device |
| US8948494B2 (en) | 2012-11-12 | 2015-02-03 | Kla-Tencor Corp. | Unbiased wafer defect samples |
| WO2021245810A1 (ja) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 株式会社日立ハイテク | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
Families Citing this family (125)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6542830B1 (en) * | 1996-03-19 | 2003-04-01 | Hitachi, Ltd. | Process control system |
| JP4611369B2 (ja) * | 1998-01-14 | 2011-01-12 | ルネサスエレクトロニクス株式会社 | デバイスの製造方法 |
| US6408219B2 (en) | 1998-05-11 | 2002-06-18 | Applied Materials, Inc. | FAB yield enhancement system |
| US6366688B1 (en) | 1998-06-13 | 2002-04-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for contact failure inspection in semiconductor devices |
| TW402769B (en) * | 1998-06-13 | 2000-08-21 | Samsung Electronics Co Ltd | Apparatus and method for contact failure inspection in semiconductor devices |
| US6987873B1 (en) * | 1998-07-08 | 2006-01-17 | Applied Materials, Inc. | Automatic defect classification with invariant core classes |
| TW588423B (en) * | 1998-08-21 | 2004-05-21 | Samsung Electronics Co Ltd | Integrated semiconductor error detection and repair system and its controlling method |
| WO2000014790A1 (fr) * | 1998-09-03 | 2000-03-16 | Hitachi, Ltd. | Systeme d'inspection et procede de production d'un dispositif electronique l'utilisant |
| JP3893765B2 (ja) * | 1998-09-25 | 2007-03-14 | 株式会社日立製作所 | レビュー装置 |
| US6185707B1 (en) * | 1998-11-13 | 2001-02-06 | Knights Technology, Inc. | IC test software system for mapping logical functional test data of logic integrated circuits to physical representation |
| JP2007281500A (ja) * | 1998-11-30 | 2007-10-25 | Hitachi Ltd | 回路パターンの検査装置、検査システム、および検査方法 |
| JP3139998B2 (ja) | 1998-12-01 | 2001-03-05 | 株式会社東京精密 | 外観検査装置及び方法 |
| US6763130B1 (en) | 1999-07-21 | 2004-07-13 | Applied Materials, Inc. | Real time defect source identification |
| SE516914C2 (sv) * | 1999-09-09 | 2002-03-19 | Micronic Laser Systems Ab | Metoder och rastrerare för högpresterande mönstergenerering |
| JP4312910B2 (ja) | 1999-12-02 | 2009-08-12 | 株式会社日立製作所 | レビューｓｅｍ |
| US6640151B1 (en) | 1999-12-22 | 2003-10-28 | Applied Materials, Inc. | Multi-tool control system, method and medium |
| DE10011200A1 (de) * | 2000-03-08 | 2001-09-13 | Leica Microsystems | Verfahren zur Bewertung von Strukturfehlern auf einer Waferoberfläche |
| JP4805475B2 (ja) * | 2000-05-12 | 2011-11-02 | パナソニック株式会社 | 品質評価装置、品質評価方法、品質表示装置、品質表示方法および品質評価システム |
| JP3671822B2 (ja) | 2000-07-26 | 2005-07-13 | 株式会社日立製作所 | 欠陥検査方法および欠陥検査システム |
| US6708074B1 (en) | 2000-08-11 | 2004-03-16 | Applied Materials, Inc. | Generic interface builder |
| JP3619132B2 (ja) * | 2000-08-25 | 2005-02-09 | 株式会社日立製作所 | 電子顕微鏡 |
| TW513772B (en) * | 2000-09-05 | 2002-12-11 | Komatsu Denshi Kinzoku Kk | Apparatus for inspecting wafer surface, method for inspecting wafer surface, apparatus for judging defective wafer, method for judging defective wafer and information treatment apparatus of wafer surface |
| CN1392999B (zh) * | 2000-09-18 | 2013-01-02 | 奥林巴斯光学工业株式会社 | 图像数据文件管理系统及方法 |
| US6936835B2 (en) | 2000-09-21 | 2005-08-30 | Hitachi, Ltd. | Method and its apparatus for inspecting particles or defects of a semiconductor device |
| JP2003098111A (ja) * | 2000-09-21 | 2003-04-03 | Hitachi Ltd | 欠陥検査方法およびその装置 |
| JP2002090312A (ja) * | 2000-09-21 | 2002-03-27 | Hitachi Ltd | 欠陥分析システム |
| US20020065900A1 (en) * | 2000-10-02 | 2002-05-30 | Applied Materials, Inc. | Method and apparatus for communicating images, data, or other information in a defect source identifier |
| TWI256468B (en) * | 2000-10-02 | 2006-06-11 | Applied Materials Inc | Defect source identifier |
| US6701259B2 (en) * | 2000-10-02 | 2004-03-02 | Applied Materials, Inc. | Defect source identifier |
| US6744266B2 (en) | 2000-10-02 | 2004-06-01 | Applied Materials, Inc. | Defect knowledge library |
| US20020046001A1 (en) | 2000-10-16 | 2002-04-18 | Applied Materials, Inc. | Method, computer readable medium and apparatus for accessing a defect knowledge library of a defect source identification system |
| US7188142B2 (en) | 2000-11-30 | 2007-03-06 | Applied Materials, Inc. | Dynamic subject information generation in message services of distributed object systems in a semiconductor assembly line facility |
| US7225107B2 (en) * | 2001-05-24 | 2007-05-29 | Test Advantage, Inc. | Methods and apparatus for data analysis |
| JP3847568B2 (ja) * | 2001-03-01 | 2006-11-22 | ファブソリューション株式会社 | 半導体装置製造方法 |
| US7698012B2 (en) | 2001-06-19 | 2010-04-13 | Applied Materials, Inc. | Dynamic metrology schemes and sampling schemes for advanced process control in semiconductor processing |
| US7160739B2 (en) | 2001-06-19 | 2007-01-09 | Applied Materials, Inc. | Feedback control of a chemical mechanical polishing device providing manipulation of removal rate profiles |
| JP3788279B2 (ja) * | 2001-07-09 | 2006-06-21 | 株式会社日立製作所 | パターン検査方法及び装置 |
| JP3870052B2 (ja) * | 2001-09-20 | 2007-01-17 | 株式会社日立製作所 | 半導体装置の製造方法及び欠陥検査データ処理方法 |
| US20030072481A1 (en) * | 2001-10-11 | 2003-04-17 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method for evaluating anomalies in a semiconductor manufacturing process |
| JP2003130808A (ja) * | 2001-10-29 | 2003-05-08 | Hitachi Ltd | 欠陥検査方法及びその装置 |
| US7283659B1 (en) * | 2002-01-09 | 2007-10-16 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Apparatus and methods for searching through and analyzing defect images and wafer maps |
| US20030135295A1 (en) * | 2002-01-14 | 2003-07-17 | Applied Materials, Inc. | Defect source identifier with static manufacturing execution system |
| US7236847B2 (en) * | 2002-01-16 | 2007-06-26 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Systems and methods for closed loop defect reduction |
| AU2003220830A1 (en) * | 2002-03-12 | 2003-09-22 | Olympus Corporation | Semiconductor manufacturing method and device thereof |
| US20030199112A1 (en) | 2002-03-22 | 2003-10-23 | Applied Materials, Inc. | Copper wiring module control |
| JP4155496B2 (ja) * | 2002-04-25 | 2008-09-24 | 大日本スクリーン製造株式会社 | 分類支援装置、分類装置およびプログラム |
| US6810510B2 (en) * | 2002-06-11 | 2004-10-26 | Heuristics Physics Laboratories, Inc. | Method for eliminating false failures saved by redundant paths during circuit area analysis on an integrated circuit layout |
| US6959251B2 (en) * | 2002-08-23 | 2005-10-25 | Kla-Tencor Technologies, Corporation | Inspection system setup techniques |
| JP4399152B2 (ja) | 2002-10-02 | 2010-01-13 | セイコーエプソン株式会社 | ネットワークを利用した検査方法、そのコンピュータプログラム、その検査システム、及び検査装置、並びにホストサーバ |
| JP3656627B2 (ja) * | 2002-10-23 | 2005-06-08 | セイコーエプソン株式会社 | 企業間の情報共有方法及びシステム、並びにコンピュータプログラム |
| AU2003290932A1 (en) | 2002-11-15 | 2004-06-15 | Applied Materials, Inc. | Method, system and medium for controlling manufacture process having multivariate input parameters |
| US8359494B2 (en) * | 2002-12-18 | 2013-01-22 | Globalfoundries Inc. | Parallel fault detection |
| TW569373B (en) * | 2002-12-31 | 2004-01-01 | Powerchip Semiconductor Corp | Method for analyzing defect inspection parameters |
| US6996790B2 (en) * | 2003-01-30 | 2006-02-07 | Synopsys, Inc. | System and method for generating a two-dimensional yield map for a full layout |
| JP3931153B2 (ja) * | 2003-04-24 | 2007-06-13 | 松下電器産業株式会社 | 半導体装置 |
| US6952653B2 (en) * | 2003-04-29 | 2005-10-04 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Single tool defect classification solution |
| US7143370B1 (en) * | 2003-06-11 | 2006-11-28 | Advanced Micro Devices, Inc. | Parameter linking system for data visualization in integrated circuit technology development |
| US7100081B1 (en) * | 2003-10-09 | 2006-08-29 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for fault classification based on residual vectors |
| US7114143B2 (en) * | 2003-10-29 | 2006-09-26 | Lsi Logic Corporation | Process yield learning |
| JP4161884B2 (ja) * | 2003-11-25 | 2008-10-08 | 松下電器産業株式会社 | 半田検査装置 |
| US7229845B1 (en) * | 2004-01-26 | 2007-06-12 | Si Glaz | Automated sourcing of substrate microfabrication defects using defects signatures |
| NO20040756L (no) | 2004-02-20 | 2005-08-22 | Renewable Energy Corp | Fremgangsmate og system for a etablere samsvar og sporbarhet mellom vaffere og solceller |
| JP2005249745A (ja) * | 2004-03-08 | 2005-09-15 | Ebara Corp | 試料表面検査方法および検査装置 |
| JP2004260193A (ja) * | 2004-03-10 | 2004-09-16 | Hitachi Ltd | 回路パターンの検査方法及び検査装置 |
| US7849366B1 (en) * | 2004-03-26 | 2010-12-07 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for predicting yield parameters based on fault classification |
| US20050246212A1 (en) * | 2004-04-29 | 2005-11-03 | Shedd Nathanael P | Process navigator |
| US7558999B2 (en) * | 2004-05-21 | 2009-07-07 | International Business Machines Corporation | Learning based logic diagnosis |
| US7221987B2 (en) * | 2004-06-15 | 2007-05-22 | Kimberly-Clark Worldwide, Inc. | Generating a reliability analysis by identifying casual relationships between events in an event-based manufacturing system |
| WO2006019166A1 (ja) * | 2004-08-19 | 2006-02-23 | Nikon Corporation | アライメント情報表示方法とそのプログラム、アライメント方法、露光方法、デバイス製造方法、表示システム、表示装置、プログラム及び測定／検査装置 |
| JP4239932B2 (ja) * | 2004-08-27 | 2009-03-18 | 株式会社日立製作所 | 生産管理システム |
| US7254513B2 (en) * | 2004-09-22 | 2007-08-07 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Fault detection and classification (FDC) specification management apparatus and method thereof |
| US7471382B2 (en) * | 2004-10-04 | 2008-12-30 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Surface inspection system with improved capabilities |
| JP5134188B2 (ja) * | 2004-10-15 | 2013-01-30 | ケーエルエー−テンカー コーポレイション | 試料上の欠陥を分析する装置 |
| WO2006046236A1 (en) * | 2004-10-26 | 2006-05-04 | May High-Tech Solutions, Ltd. | Method and apparatus for residue detection on a polished wafer |
| US7386418B2 (en) * | 2004-12-13 | 2008-06-10 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Yield analysis method |
| JP4634134B2 (ja) * | 2004-12-24 | 2011-02-16 | エスアイアイ・ナノテクノロジー株式会社 | 観察位置表示方法及び装置ならびに試料加工方法及び装置 |
| JP4734002B2 (ja) * | 2005-03-16 | 2011-07-27 | 株式会社東芝 | 検査システム及び半導体装置の製造方法 |
| JP2006286966A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Fujitsu Ltd | 半導体装置の生産管理方法及び半導体基板 |
| JP2006284522A (ja) * | 2005-04-05 | 2006-10-19 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | 歩留予測装置、不良率予測装置、外観検査装置、歩留予測方法、及び不良率予測方法 |
| JP4681356B2 (ja) * | 2005-06-13 | 2011-05-11 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥自動観察分類システム、欠陥自動観察分類システムにおける装置の選択方法、プログラム、及び観察装置 |
| JP4594833B2 (ja) * | 2005-09-09 | 2010-12-08 | 株式会社堀場製作所 | 欠陥検査装置 |
| EP1947539A4 (en) * | 2005-09-27 | 2011-05-18 | Advantest Corp | CONTROL METHOD, AND CONTROL SYSTEM |
| JP5152612B2 (ja) * | 2006-02-23 | 2013-02-27 | 株式会社ニコン | 情報管理方法、情報管理システム、プログラム、記録媒体、パターン検査装置及び基板検査装置 |
| JP5085953B2 (ja) * | 2006-02-24 | 2012-11-28 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 表面検査装置 |
| JP4825021B2 (ja) * | 2006-02-28 | 2011-11-30 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | レポートフォーマット設定方法、レポートフォーマット設定装置、及び欠陥レビューシステム |
| US7454312B2 (en) | 2006-03-15 | 2008-11-18 | Applied Materials, Inc. | Tool health information monitoring and tool performance analysis in semiconductor processing |
| US7653450B2 (en) * | 2006-03-30 | 2010-01-26 | International Business Machines Corporation | System and method for creation of optimal range boundaries in a range management system |
| US7565218B2 (en) * | 2006-03-30 | 2009-07-21 | International Business Machines Corporation | Method and system of prioritization for managing manufacturing processes |
| US8050793B1 (en) * | 2006-04-04 | 2011-11-01 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for linking reticle manufacturing data |
| JP4861747B2 (ja) * | 2006-05-26 | 2012-01-25 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 座標補正方法および観察装置 |
| JP4697069B2 (ja) * | 2006-06-29 | 2011-06-08 | オムロン株式会社 | 基板検査のための基準値の設定方法、およびその方法を用いた装置ならびにプログラム |
| US20100049566A1 (en) * | 2006-07-13 | 2010-02-25 | Qualitech, Inc. | Quality control system, quality control program, and client device |
| JP4866263B2 (ja) * | 2007-02-19 | 2012-02-01 | 株式会社日立製作所 | 電子デバイスの品質管理方法および電子デバイスの品質管理システム |
| JP4743172B2 (ja) * | 2007-06-26 | 2011-08-10 | パナソニック株式会社 | 半田検査方法 |
| JP2008147679A (ja) * | 2007-12-17 | 2008-06-26 | Hitachi Ltd | 電子線応用装置 |
| JP2009206295A (ja) * | 2008-02-28 | 2009-09-10 | Hitachi High-Technologies Corp | 半導体欠陥検査装置、および半導体欠陥検査方法 |
| US8254661B2 (en) | 2008-06-02 | 2012-08-28 | Applied Materials Israel, Ltd. | System and method for generating spatial signatures |
| JP5369643B2 (ja) * | 2008-06-10 | 2013-12-18 | 富士通セミコンダクター株式会社 | 欠陥検査装置 |
| FR2937736B1 (fr) * | 2008-10-27 | 2011-01-07 | Snecma | Comptage d'inclusions sur alliages par analyse d'images |
| JP4745380B2 (ja) * | 2008-12-26 | 2011-08-10 | 株式会社日立製作所 | レビューｓｅｍ |
| JP5388703B2 (ja) * | 2009-06-03 | 2014-01-15 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 表面観察装置および表面観察方法 |
| US8205173B2 (en) * | 2010-06-17 | 2012-06-19 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Physical failure analysis guiding methods |
| JP5625935B2 (ja) * | 2011-01-18 | 2014-11-19 | オムロン株式会社 | 判定基準値の適否判定方法およびその適正値の特定方法ならびに適正値への変更方法、部品実装基板の検査システム、生産現場におけるシミュレーション方法およびシミュレーションシステム |
| JP2012155179A (ja) * | 2011-01-27 | 2012-08-16 | Toshiba Corp | 欠陥検査支援装置、欠陥検査支援方法 |
| JP5715873B2 (ja) * | 2011-04-20 | 2015-05-13 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥分類方法及び欠陥分類システム |
| US8914754B2 (en) * | 2011-04-26 | 2014-12-16 | Kla-Tencor Corporation | Database-driven cell-to-cell reticle inspection |
| KR20140045991A (ko) | 2011-07-25 | 2014-04-17 | 일렉트로 싸이언티픽 인더스트리이즈 인코포레이티드 | 객체 특성화 및 제조공정 모니터링을 위한 방법 및 장치 |
| WO2013019563A1 (en) * | 2011-07-29 | 2013-02-07 | Kla-Tencor Corporation | Method and system for visualization of semiconductor wafer inspection data |
| JP5584241B2 (ja) * | 2012-02-27 | 2014-09-03 | 株式会社東芝 | 半導体製造装置及び半導体デバイスの製造方法 |
| JP6243346B2 (ja) * | 2012-11-13 | 2017-12-06 | 富士機械製造株式会社 | 基板生産状況監視装置 |
| US9804098B2 (en) * | 2015-10-20 | 2017-10-31 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Defect recognition system and defect recognition method |
| KR101991415B1 (ko) * | 2017-02-27 | 2019-06-20 | 충북대학교 산학협력단 | Pcb 제조 공정에서 불량 컴포넌트 위치 검출 방법 및 시스템 |
| US10600175B2 (en) * | 2017-03-24 | 2020-03-24 | Kla-Tencor Corporation | Dynamic care areas for defect detection |
| US10648925B2 (en) * | 2017-06-05 | 2020-05-12 | Kla-Tencor Corporation | Repeater defect detection |
| DE102017222964A1 (de) * | 2017-12-15 | 2019-06-19 | Zf Friedrichshafen Ag | Verfahren und System zur Schadenserkennung eines Bauteils |
| JP6959879B2 (ja) * | 2018-02-08 | 2021-11-05 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | データ処理方法、データ処理装置、および、データ処理プログラム |
| US11610273B2 (en) | 2018-04-26 | 2023-03-21 | InfinityQS International, Inc. | Enterprise-wide process stream analysis and grading engine with interactive user interface method, system, and computer program product |
| US10818001B2 (en) * | 2018-09-07 | 2020-10-27 | Kla-Tencor Corporation | Using stochastic failure metrics in semiconductor manufacturing |
| JP7081532B2 (ja) * | 2019-02-26 | 2022-06-07 | 横河電機株式会社 | 品質安定化システム及び品質安定化方法 |
| EP4080406A4 (en) * | 2019-12-20 | 2022-12-28 | BOE Technology Group Co., Ltd. | SYSTEM AND METHOD FOR DISTRIBUTED PRODUCT DEFECT ANALYSIS AND COMPUTER READABLE STORAGE MEDIA |
| CN114175093A (zh) * | 2020-05-29 | 2022-03-11 | 京东方科技集团股份有限公司 | 显示面板的检测装置、检测方法、电子装置、可读介质 |
| US11321822B2 (en) * | 2020-07-30 | 2022-05-03 | International Business Machines Corporation | Determining image defects using image comparisons |
| JP7467284B2 (ja) * | 2020-08-27 | 2024-04-15 | キオクシア株式会社 | 半導体装置の不良解析システム、半導体装置の不良解析方法、およびプログラム。 |
| US11625821B2 (en) * | 2020-10-14 | 2023-04-11 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Automated inspection-plan based detection |
| JP7482018B2 (ja) * | 2020-12-24 | 2024-05-13 | 東京エレクトロン株式会社 | 推定モデル作成装置、推定モデル作成方法、及び記憶媒体 |
Family Cites Families (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3751647A (en) | 1971-09-22 | 1973-08-07 | Ibm | Semiconductor and integrated circuit device yield modeling |
| US4541011A (en) * | 1982-03-15 | 1985-09-10 | Western Gear Corporation | System for recording the locations of workpiece defects |
| JPS62150251A (ja) * | 1985-12-24 | 1987-07-04 | Nec Corp | デ−タベ−ス型フオトマスク検査装置 |
| US4805123B1 (en) * | 1986-07-14 | 1998-10-13 | Kla Instr Corp | Automatic photomask and reticle inspection method and apparatus including improved defect detector and alignment sub-systems |
| JP2609594B2 (ja) * | 1986-11-28 | 1997-05-14 | 株式会社日立製作所 | 欠陥検査装置 |
| JP2941308B2 (ja) | 1989-07-12 | 1999-08-25 | 株式会社日立製作所 | 検査システムおよび電子デバイスの製造方法 |
| US5274434A (en) * | 1990-04-02 | 1993-12-28 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus for inspecting foreign particles on real time basis in semiconductor mass production line |
| US5240866A (en) * | 1992-02-03 | 1993-08-31 | At&T Bell Laboratories | Method for characterizing failed circuits on semiconductor wafers |
| US5276735A (en) | 1992-04-17 | 1994-01-04 | Secure Computing Corporation | Data enclave and trusted path system |
| US5422724A (en) * | 1992-05-20 | 1995-06-06 | Applied Materials, Inc. | Multiple-scan method for wafer particle analysis |
| US5483636A (en) * | 1993-02-03 | 1996-01-09 | Texas Instruments Incorporated | Automated diagnosis using wafer tracking databases |
| JP3370379B2 (ja) * | 1993-03-19 | 2003-01-27 | 株式会社日立製作所 | 半導体装置の製造方法 |
| JPH0778019A (ja) | 1993-07-20 | 1995-03-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 工程管理方法及び管理システム |
| US5497381A (en) * | 1993-10-15 | 1996-03-05 | Analog Devices, Inc. | Bitstream defect analysis method for integrated circuits |
| JPH07170280A (ja) * | 1993-12-15 | 1995-07-04 | Ricoh Co Ltd | ローカルエリアネットワーク |
| JPH07201946A (ja) * | 1993-12-28 | 1995-08-04 | Hitachi Ltd | 半導体装置等の製造方法及びその装置並びに検査方法及びその装置 |
| US5450326A (en) * | 1994-07-06 | 1995-09-12 | Harris Corporation | Graphical display discriminant factor indicator for anomaly identification in semiconductor manufacture batch process |
| JP3472971B2 (ja) * | 1994-07-15 | 2003-12-02 | 株式会社アドバンテスト | Ｉｃ不良解析方法及び不良解析装置 |
| WO1996026539A1 (fr) * | 1995-02-24 | 1996-08-29 | Hitachi, Ltd. | Procede et dispositif destine a l'analyse d'anomalies et la verification de chaines de production |
| US5598341A (en) * | 1995-03-10 | 1997-01-28 | Advanced Micro Devices, Inc. | Real-time in-line defect disposition and yield forecasting system |
| US5991699A (en) * | 1995-05-04 | 1999-11-23 | Kla Instruments Corporation | Detecting groups of defects in semiconductor feature space |
| US5761064A (en) * | 1995-10-06 | 1998-06-02 | Advanced Micro Devices, Inc. | Defect management system for productivity and yield improvement |
| US6542830B1 (en) * | 1996-03-19 | 2003-04-01 | Hitachi, Ltd. | Process control system |
-
1997
- 1997-03-19 US US09/142,546 patent/US6542830B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1997-03-19 WO PCT/JP1997/000898 patent/WO1997035337A1/ja active IP Right Grant
- 1997-03-19 EP EP08000183A patent/EP1909318A3/en not_active Withdrawn
- 1997-03-19 EP EP97907383A patent/EP0910123B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1997-03-19 DE DE69738979T patent/DE69738979D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1997-03-19 JP JP53336297A patent/JP3255292B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2003
- 2003-01-16 US US10/342,871 patent/US6757621B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6978041B2 (en) | 2001-06-25 | 2005-12-20 | Hitachi, Ltd. | Review work supporting system |
| JP2006128336A (ja) * | 2004-10-28 | 2006-05-18 | New Japan Radio Co Ltd | 半導体装置の検査方法 |
| JP2008543113A (ja) * | 2005-06-06 | 2008-11-27 | ケーエルエー−テンカー テクノロジィース コーポレイション | １つ又は複数の欠陥関連の機能を遂行するコンピュータ実行方法 |
| JP2012039147A (ja) * | 2005-06-06 | 2012-02-23 | Kla-Encor Corp | １つ又は複数の欠陥関連の機能を遂行するコンピュータ実行方法 |
| JP2007184565A (ja) * | 2005-12-07 | 2007-07-19 | Hitachi High-Technologies Corp | 欠陥レビュー方法及びその装置 |
| US7764826B2 (en) | 2005-12-07 | 2010-07-27 | Hitachi High-Technologies Corporation | Method and apparatus of reviewing defects on a semiconductor device |
| JP2008066711A (ja) * | 2006-08-10 | 2008-03-21 | Hitachi Ltd | 半導体デバイス歩留り予測システムおよび方法 |
| US8948494B2 (en) | 2012-11-12 | 2015-02-03 | Kla-Tencor Corp. | Unbiased wafer defect samples |
| WO2021245810A1 (ja) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | 株式会社日立ハイテク | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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