JP3455306B2 - 異物分析装置及び半導体製造制御装置並びに異物分析方法及び半導体製造制御方法 - Google Patents
異物分析装置及び半導体製造制御装置並びに異物分析方法及び半導体製造制御方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、半導体ウエハ表面あ
るいは半導体ウエハに形成された半導体装置のパターン
表面の異物を特定する異物分析装置及びこれを用いた半
導体製造制御装置に関するものである。また、これらに
適用される異物分析方法及び半導体製造制御方法に関す
るものである。
るいは半導体ウエハに形成された半導体装置のパターン
表面の異物を特定する異物分析装置及びこれを用いた半
導体製造制御装置に関するものである。また、これらに
適用される異物分析方法及び半導体製造制御方法に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】ＩＣ、ＬＳＩ等の半導体装置の製造にお
いて、半導体ウエハ表面あるいは半導体ウエハに形成さ
れた半導体装置のパターン表面等に付着する微細な異物
（表面に形成された薄膜下の異物を含む）は、半導体装
置の歩留まりを低下させる重大な要因である。このよう
な異物の付着を防止するためには、その発生源をいち早
く特定して汚染防止対策を施すことが重要となってく
る。そして、そのためには、異物の組成及び状態の分析
が不可欠である。
いて、半導体ウエハ表面あるいは半導体ウエハに形成さ
れた半導体装置のパターン表面等に付着する微細な異物
（表面に形成された薄膜下の異物を含む）は、半導体装
置の歩留まりを低下させる重大な要因である。このよう
な異物の付着を防止するためには、その発生源をいち早
く特定して汚染防止対策を施すことが重要となってく
る。そして、そのためには、異物の組成及び状態の分析
が不可欠である。
【０００３】従来におけるこのような組成・状態分析方
法のひとつとして、走査型電子顕微鏡（Scanning Elect
ron Microscope：以下、「ＳＥＭ」と略記する）を用い
た電子線マイクロアナリシス法（Electron Probe Micro
analysis：以下、「ＥＰＭＡ」と略記する）が用いられ
ている。なお、ＥＰＭＡは、わが国ではＸ線マイクロア
ナリシス法（X-Ray Microanalysis：ＸＭＡ）とも呼ば
れる。
法のひとつとして、走査型電子顕微鏡（Scanning Elect
ron Microscope：以下、「ＳＥＭ」と略記する）を用い
た電子線マイクロアナリシス法（Electron Probe Micro
analysis：以下、「ＥＰＭＡ」と略記する）が用いられ
ている。なお、ＥＰＭＡは、わが国ではＸ線マイクロア
ナリシス法（X-Ray Microanalysis：ＸＭＡ）とも呼ば
れる。
【０００４】ＥＰＭＡは１９６０年代後半から発達した
技術であり、被測定試料に電子線を照射し、その表面の
異物が発生する特性Ｘ線を検出することにより異物の組
成を同定する手法である。ＥＰＭＡは、例えば、河東田
隆 編著の「半導体評価技術」P166-P172（産業図
書）、あるいは宇佐美 晶 著の「１００例にみる半導
体評価技術」等に詳しい。また、ＥＰＭＡには、波長分
散型とエネルギー分散型の２種類あるが、スループット
や簡便性の面でエネルギー分散型の方が優れている。以
下、エネルギー分散型のＥＰＭＡの測定データについて
説明する。
技術であり、被測定試料に電子線を照射し、その表面の
異物が発生する特性Ｘ線を検出することにより異物の組
成を同定する手法である。ＥＰＭＡは、例えば、河東田
隆 編著の「半導体評価技術」P166-P172（産業図
書）、あるいは宇佐美 晶 著の「１００例にみる半導
体評価技術」等に詳しい。また、ＥＰＭＡには、波長分
散型とエネルギー分散型の２種類あるが、スループット
や簡便性の面でエネルギー分散型の方が優れている。以
下、エネルギー分散型のＥＰＭＡの測定データについて
説明する。
【０００５】図１６はＳＥＭによる二次電子像を模式的
に示したものであり、同図は半導体ウエハ１０１の表面
上に２つの異物Ａ及びＢが付着している状態を示す。Ｅ
ＰＭＡ法において、図１６に示されるように、あらかじ
め分析しようとする異物を画面中に表示する。次に電子
ビームを絞ってから、異物ひとつひとつに対し電子ビー
ムを照射する。そして、異物からのＸ線スペクトルを表
示・解析する。
に示したものであり、同図は半導体ウエハ１０１の表面
上に２つの異物Ａ及びＢが付着している状態を示す。Ｅ
ＰＭＡ法において、図１６に示されるように、あらかじ
め分析しようとする異物を画面中に表示する。次に電子
ビームを絞ってから、異物ひとつひとつに対し電子ビー
ムを照射する。そして、異物からのＸ線スペクトルを表
示・解析する。
【０００６】図１７は異物ＡのＥＰＭＡ分析スペクトル
を模式的に示したものである。同図において、横軸はＸ
線エネルギーを示し、単位は電子ボルト（ｅＶ）であ
る。縦軸はＸ線強度を示し、単位はＣＰＳ（count per
second）である。同図によれば、Ｘ線エネルギーがＥ１
のところにＸ線強度Ｉ１の第１のピークがあり、またＸ
線エネルギーがＥ２のところにＸ線強度Ｉ２の第２のピ
ークがある。第１のピークは、元素Ｘが異物Ａに含まれ
ていることを示し、第２のピークは、元素Ｙが異物Ａに
含まれていることを示している。ここで、Ｉ1とＩ2との
比は２対１程度である。ここで、各種の補正が加わるた
めＸ線強度と組成比とは必ずしも直線的な関係にはなら
ないが、図１７は、概ね、異物Ａにおいて元素ＸとＹの
組成比が２対１であることを意味する。
を模式的に示したものである。同図において、横軸はＸ
線エネルギーを示し、単位は電子ボルト（ｅＶ）であ
る。縦軸はＸ線強度を示し、単位はＣＰＳ（count per
second）である。同図によれば、Ｘ線エネルギーがＥ１
のところにＸ線強度Ｉ１の第１のピークがあり、またＸ
線エネルギーがＥ２のところにＸ線強度Ｉ２の第２のピ
ークがある。第１のピークは、元素Ｘが異物Ａに含まれ
ていることを示し、第２のピークは、元素Ｙが異物Ａに
含まれていることを示している。ここで、Ｉ1とＩ2との
比は２対１程度である。ここで、各種の補正が加わるた
めＸ線強度と組成比とは必ずしも直線的な関係にはなら
ないが、図１７は、概ね、異物Ａにおいて元素ＸとＹの
組成比が２対１であることを意味する。
【０００７】同様に、図１８は異物ＢのＥＰＭＡ分析ス
ペクトルを模式的に示したものである。同図によれば、
Ｘ線エネルギーがＥ3のところにＸ線強度Ｉ2の第１のピ
ークがあり、またＸ線エネルギーがＥ2のところにＸ線
強度Ｉ２の第２のピークがある。第１のピークは、元素
Ｚが異物Ｂに含まれていることを示し、第２のピーク
は、元素Ｙが異物Ｂに含まれていることを示している。
ここで、第１のピークの大きさと第２のピークの大きさ
はほぼ同じである。このことは、異物Ｂにおいて元素Ｚ
とＹの組成比が１対１であることを意味する。
ペクトルを模式的に示したものである。同図によれば、
Ｘ線エネルギーがＥ3のところにＸ線強度Ｉ2の第１のピ
ークがあり、またＸ線エネルギーがＥ2のところにＸ線
強度Ｉ２の第２のピークがある。第１のピークは、元素
Ｚが異物Ｂに含まれていることを示し、第２のピーク
は、元素Ｙが異物Ｂに含まれていることを示している。
ここで、第１のピークの大きさと第２のピークの大きさ
はほぼ同じである。このことは、異物Ｂにおいて元素Ｚ
とＹの組成比が１対１であることを意味する。
【０００８】このように、図１７及び図１８に基づき異
物Ａ及びＢを構成する元素の種類及びその組成比が求め
られる。この結果に基づき、分析者は異物Ａ及びＢがい
かなる物質であるかを特定できる。そして、物質が特定
されれば、発生工程も特定できる。
物Ａ及びＢを構成する元素の種類及びその組成比が求め
られる。この結果に基づき、分析者は異物Ａ及びＢがい
かなる物質であるかを特定できる。そして、物質が特定
されれば、発生工程も特定できる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
異物分析方法によれば、分析者が分析スペクトルから異
物を構成する元素の種類及びその組成比を求め、これら
から直接に異物の種類を特定した。
異物分析方法によれば、分析者が分析スペクトルから異
物を構成する元素の種類及びその組成比を求め、これら
から直接に異物の種類を特定した。
【００１０】しかしながら、従来の異物分析方法では、
被測定物である異物の種類が増加するに伴い、これら異
物を構成する元素の種類及びその組成比が多種多様とな
る。したがって、データの解釈が非常に繁雑かつ複雑と
なり、異物の種類の特定が困難になる。そして、このこ
とにより、異物がどの工程で発生したのかを見極めるこ
とが非常に困難となる。このように、従来の異物分析方
法は、スループットが悪く、異物の発生工程をつきとめ
るために多くの時間と分析者の高度な判断を必要とし
た。
被測定物である異物の種類が増加するに伴い、これら異
物を構成する元素の種類及びその組成比が多種多様とな
る。したがって、データの解釈が非常に繁雑かつ複雑と
なり、異物の種類の特定が困難になる。そして、このこ
とにより、異物がどの工程で発生したのかを見極めるこ
とが非常に困難となる。このように、従来の異物分析方
法は、スループットが悪く、異物の発生工程をつきとめ
るために多くの時間と分析者の高度な判断を必要とし
た。
【００１１】この発明は、上記のような従来の問題点を
解消するためになされたもので、熟練した分析者の高度
な判断を必要とせずに、多数の異物に対して迅速に分析
を行うことができる異物分析装置及び異物分析方法を提
供することを目的とする。さらに、この異物分析装置及
び異物分析方法を適用した半導体製造制御装置及び半導
体製造制御方法を提供することを目的とする。
解消するためになされたもので、熟練した分析者の高度
な判断を必要とせずに、多数の異物に対して迅速に分析
を行うことができる異物分析装置及び異物分析方法を提
供することを目的とする。さらに、この異物分析装置及
び異物分析方法を適用した半導体製造制御装置及び半導
体製造制御方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る異物分析
装置は、半導体ウエハに付着した複数の異物について元
素ごとの組成比を求める分析部と、上記分析部の分析結
果に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める
異物分布作成部と、上記異物分布作成部が作成した分布
に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系
にプロットして上記複数の異物を分類する異物分類処理
部と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め定めら
れた異物データとを比較することにより異物の種類及び
発生行程を特定する異物特定処理部とを備えるものであ
る。
装置は、半導体ウエハに付着した複数の異物について元
素ごとの組成比を求める分析部と、上記分析部の分析結
果に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める
異物分布作成部と、上記異物分布作成部が作成した分布
に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系
にプロットして上記複数の異物を分類する異物分類処理
部と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め定めら
れた異物データとを比較することにより異物の種類及び
発生行程を特定する異物特定処理部とを備えるものであ
る。
【００１３】請求項２に係る異物分析装置は、さらに、
半導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求
める異物検査部を備えるとともに、上記分析部は上記異
物検査装置が出力する異物の位置に基づき上記複数の異
物について元素ごとの組成比を求めるものである。
半導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求
める異物検査部を備えるとともに、上記分析部は上記異
物検査装置が出力する異物の位置に基づき上記複数の異
物について元素ごとの組成比を求めるものである。
【００１４】請求項３に係る半導体製造制御装置は、半
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求める分析部と、上記分析部の分析結果に基づき
組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める異物分布作
成部と、上記異物分布作成部が作成した分布に基づき複
数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロット
して上記複数の異物を分類する異物分類処理部と、上記
異物分類処理部の異物分類結果と予め定められた異物デ
ータとを比較することにより異物の種類及び発生行程を
特定する異物特定処理部と、上記異物特定処理部により
特定された種類に属する異物の個数と予め定められた許
容異物数データとを比較することにより半導体装置の製
造工程を継続するかどうか判定する判定部とを備えるも
のである。
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求める分析部と、上記分析部の分析結果に基づき
組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める異物分布作
成部と、上記異物分布作成部が作成した分布に基づき複
数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロット
して上記複数の異物を分類する異物分類処理部と、上記
異物分類処理部の異物分類結果と予め定められた異物デ
ータとを比較することにより異物の種類及び発生行程を
特定する異物特定処理部と、上記異物特定処理部により
特定された種類に属する異物の個数と予め定められた許
容異物数データとを比較することにより半導体装置の製
造工程を継続するかどうか判定する判定部とを備えるも
のである。
【００１５】請求項４に係る異物分析方法は、半導体ウ
エハに付着した複数の異物について元素ごとの組成比を
求める第１の工程と、上記第１の工程の分析結果に基づ
き組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める第２の工
程と、上記第２の工程で作成した分布に基づき複数の異
物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして上
記複数の異物を分類する第３の工程と、上記第３の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する第４の
工程とを備えるものである。
エハに付着した複数の異物について元素ごとの組成比を
求める第１の工程と、上記第１の工程の分析結果に基づ
き組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める第２の工
程と、上記第２の工程で作成した分布に基づき複数の異
物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして上
記複数の異物を分類する第３の工程と、上記第３の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する第４の
工程とを備えるものである。
【００１６】請求項５に係る異物分析方法は、半導体ウ
エハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求める第１
の工程と、上記複数の異物について元素ごとの組成比を
求める第２の工程と、上記第２の工程の分析結果に基づ
き組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める第３の工
程と、上記第３の工程で作成した分布に基づき複数の異
物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして上
記複数の異物を分類する第４の工程と、上記第４の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する第５の
工程とを備えるものである。
エハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求める第１
の工程と、上記複数の異物について元素ごとの組成比を
求める第２の工程と、上記第２の工程の分析結果に基づ
き組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める第３の工
程と、上記第３の工程で作成した分布に基づき複数の異
物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして上
記複数の異物を分類する第４の工程と、上記第４の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する第５の
工程とを備えるものである。
【００１７】請求項６に係る半導体製造制御方法は、半
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求める第１の工程と、上記第１の工程の分析結果
に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める第
２の工程と、上記第２の工程で作成した分布に基づき複
数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロット
して上記複数の異物を分類する第３の工程と、上記第３
の工程の異物分類結果と予め定められた異物データとを
比較することにより異物の種類及び発生行程を特定する
第４の工程と、上記第４の工程により特定された種類に
属する異物の個数と予め定められた許容異物数データと
を比較することにより半導体装置の製造工程を継続する
かどうか判定する第５の工程とを備えるものである。
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求める第１の工程と、上記第１の工程の分析結果
に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める第
２の工程と、上記第２の工程で作成した分布に基づき複
数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロット
して上記複数の異物を分類する第３の工程と、上記第３
の工程の異物分類結果と予め定められた異物データとを
比較することにより異物の種類及び発生行程を特定する
第４の工程と、上記第４の工程により特定された種類に
属する異物の個数と予め定められた許容異物数データと
を比較することにより半導体装置の製造工程を継続する
かどうか判定する第５の工程とを備えるものである。
【００１８】
【作用】請求項１の発明において、分析部が半導体ウエ
ハに付着した複数の異物について元素ごとの組成比を求
め、異物分布作成部が上記分析部の分析結果に基づき組
成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、異物分類処理
部が上記異物分布作成部が作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、異物特定処理部が上記異物分
類処理部の異物分類結果と予め定められた異物データと
を比較することにより異物の種類及び発生行程を特定す
る。
ハに付着した複数の異物について元素ごとの組成比を求
め、異物分布作成部が上記分析部の分析結果に基づき組
成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、異物分類処理
部が上記異物分布作成部が作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、異物特定処理部が上記異物分
類処理部の異物分類結果と予め定められた異物データと
を比較することにより異物の種類及び発生行程を特定す
る。
【００１９】請求項２の発明において、異物検査部が半
導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求
め、上記分析部が上記異物検査装置が出力する異物の位
置に基づき上記複数の異物について元素ごとの組成比を
求める。
導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求
め、上記分析部が上記異物検査装置が出力する異物の位
置に基づき上記複数の異物について元素ごとの組成比を
求める。
【００２０】請求項３の発明において、分析部が半導体
ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組成比
を求め、異物分布作成部が上記分析部の分析結果に基づ
き組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、異物分類
処理部が上記異物分布作成部が作成した分布に基づき複
数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロット
して上記複数の異物を分類し、異物特定処理部が上記異
物分類処理部の異物分類結果と予め定められた異物デー
タとを比較することにより異物の種類及び発生行程を特
定し、判定部が上記異物特定処理部により特定された種
類に属する異物の個数と予め定められた許容異物数デー
タとを比較することにより半導体装置の製造工程を継続
するかどうか判定する。
ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組成比
を求め、異物分布作成部が上記分析部の分析結果に基づ
き組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、異物分類
処理部が上記異物分布作成部が作成した分布に基づき複
数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロット
して上記複数の異物を分類し、異物特定処理部が上記異
物分類処理部の異物分類結果と予め定められた異物デー
タとを比較することにより異物の種類及び発生行程を特
定し、判定部が上記異物特定処理部により特定された種
類に属する異物の個数と予め定められた許容異物数デー
タとを比較することにより半導体装置の製造工程を継続
するかどうか判定する。
【００２１】請求項４の発明において、第１の工程が半
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求め、第２の工程が上記第１の工程の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、第３
の工程が上記第２の工程で作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、第４の工程が上記第３の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する。
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求め、第２の工程が上記第１の工程の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、第３
の工程が上記第２の工程で作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、第４の工程が上記第３の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する。
【００２２】請求項５の発明において、第１の工程が半
導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求
め、第２の工程が上記複数の異物について元素ごとの組
成比を求め、第３の工程が上記第２の工程の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、第４
の工程が上記第３の工程で作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、第５の工程が上記第４の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する。
導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞれ求
め、第２の工程が上記複数の異物について元素ごとの組
成比を求め、第３の工程が上記第２の工程の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、第４
の工程が上記第３の工程で作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、第５の工程が上記第４の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定する。
【００２３】請求項６の発明において、第１の工程が半
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求め、第２の工程が上記第１の工程の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、第３
の工程が上記第２の工程で作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、第４の工程が上記第３の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定し、第５の
工程が上記第４の工程により特定された種類に属する異
物の個数と予め定められた許容異物数データとを比較す
ることにより半導体装置の製造工程を継続するかどうか
判定する。
導体ウエハに付着した複数の異物について元素ごとの組
成比を求め、第２の工程が上記第１の工程の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求め、第３
の工程が上記第２の工程で作成した分布に基づき複数の
異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプロットして
上記複数の異物を分類し、第４の工程が上記第３の工程
の異物分類結果と予め定められた異物データとを比較す
ることにより異物の種類及び発生行程を特定し、第５の
工程が上記第４の工程により特定された種類に属する異
物の個数と予め定められた許容異物数データとを比較す
ることにより半導体装置の製造工程を継続するかどうか
判定する。
【００２４】
実施例１．以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１は、この実施例１による異物分析システムの
構成を示す機能ブロック図である。同図において、１は
半導体ウエハ１０１上の異物を分類するとともに、異物
の種類及び異物の発生工程を特定し、異物特定結果を出
力する異物分析部である。異物分析部１は、異物特定結
果として、異物の種類、異物の発生工程及び異物の種類
ごとの数及び異物の分布の標準偏差を出力する。異物分
析部１は、ＥＰＭＡ分析スペクトルに基づき、多数の異
物を元素ごとの組成比を座標軸とする空間にプロットす
る異物プロット部１０と、これらプロットに基づき異物
をいくつかのカテゴリに分類する異物分類処理部１１
と、この異物分類処理部１１の分類結果と異物データベ
ース１３に予め格納されている異物データとを比較する
ことにより、カテゴリごとに異物の種類、異物の発生工
程、異物の種類ごとの数及び異物の分布の標準偏差を求
める異物特定処理部１２とから構成される。
する。図１は、この実施例１による異物分析システムの
構成を示す機能ブロック図である。同図において、１は
半導体ウエハ１０１上の異物を分類するとともに、異物
の種類及び異物の発生工程を特定し、異物特定結果を出
力する異物分析部である。異物分析部１は、異物特定結
果として、異物の種類、異物の発生工程及び異物の種類
ごとの数及び異物の分布の標準偏差を出力する。異物分
析部１は、ＥＰＭＡ分析スペクトルに基づき、多数の異
物を元素ごとの組成比を座標軸とする空間にプロットす
る異物プロット部１０と、これらプロットに基づき異物
をいくつかのカテゴリに分類する異物分類処理部１１
と、この異物分類処理部１１の分類結果と異物データベ
ース１３に予め格納されている異物データとを比較する
ことにより、カテゴリごとに異物の種類、異物の発生工
程、異物の種類ごとの数及び異物の分布の標準偏差を求
める異物特定処理部１２とから構成される。
【００２５】２は被測定試料に電子線を照射し、発生す
る特性Ｘ線を検出してその組成を同定する走査型電子顕
微鏡（ＳＥＭ）である。図１に示されるように、ＳＥＭ
２は被測定試料である半導体ウエハ１０１に対して電子
線１０２を照射するとともに、半導体ウエハ１０１から
の特性Ｘ線１０３を検出する。３はＳＥＭ２により得ら
れた被測定試料の表面画像を表示する表示部である。
る特性Ｘ線を検出してその組成を同定する走査型電子顕
微鏡（ＳＥＭ）である。図１に示されるように、ＳＥＭ
２は被測定試料である半導体ウエハ１０１に対して電子
線１０２を照射するとともに、半導体ウエハ１０１から
の特性Ｘ線１０３を検出する。３はＳＥＭ２により得ら
れた被測定試料の表面画像を表示する表示部である。
【００２６】次に、この実施例１の異物分析システムの
動作について、図１の機能ブロック図、図２のフローチ
ャート及び図３〜図１１の模式図を用いて説明する。
動作について、図１の機能ブロック図、図２のフローチ
ャート及び図３〜図１１の模式図を用いて説明する。
【００２７】ＳＥＭ２は、半導体ウエハ１０１に対して
電子線１０２を照射する。すると、半導体ウエハ１０１
は二次電子や特性Ｘ線１０３を放射する。ＳＥＭ２は、
これに基づき、まず、二次電子像を作成して、これを表
示部３に表示する。図３は、表示部３に表示される二次
電子像の例である。同図は、半導体ウエハ１０１の表面
上に２つの異物Ａ及びＢが付着している状態を示す。こ
の表示画面に基づいて、電子ビームが順番にこれら異物
部分に絞り込まれる。これら異物Ａ及びＢから放射され
る特性Ｘ線１０３から、ＥＰＭＡ法により、図４及び図
５に示されるような異物のＥＰＭＡ分析スペクトルが得
られる。以上の処理はすべての異物に対してなされる。
したがって得られるＥＰＭＡ分析スペクトルの数は異物
の数と同じである。
電子線１０２を照射する。すると、半導体ウエハ１０１
は二次電子や特性Ｘ線１０３を放射する。ＳＥＭ２は、
これに基づき、まず、二次電子像を作成して、これを表
示部３に表示する。図３は、表示部３に表示される二次
電子像の例である。同図は、半導体ウエハ１０１の表面
上に２つの異物Ａ及びＢが付着している状態を示す。こ
の表示画面に基づいて、電子ビームが順番にこれら異物
部分に絞り込まれる。これら異物Ａ及びＢから放射され
る特性Ｘ線１０３から、ＥＰＭＡ法により、図４及び図
５に示されるような異物のＥＰＭＡ分析スペクトルが得
られる。以上の処理はすべての異物に対してなされる。
したがって得られるＥＰＭＡ分析スペクトルの数は異物
の数と同じである。
【００２８】そして、ＳＥＭ２は、これら異物ごとのＥ
ＰＭＡ分析スペクトルを異物分析部１に対して出力す
る。一方、異物分析部１は、このＥＰＭＡ分析スペクト
ルに対して、図２に示されるフローチャートに従って処
理を行う。
ＰＭＡ分析スペクトルを異物分析部１に対して出力す
る。一方、異物分析部１は、このＥＰＭＡ分析スペクト
ルに対して、図２に示されるフローチャートに従って処
理を行う。
【００２９】ＳＴ１
異物分析部１の異物プロット部１０は、ＳＥＭ２からひ
とつの異物ａi（ここでｉ＝１，２，・・・，ｎ）のＥ
ＰＭＡ分析スペクトルを受ける。
とつの異物ａi（ここでｉ＝１，２，・・・，ｎ）のＥ
ＰＭＡ分析スペクトルを受ける。
【００３０】ＳＴ２
異物分析部１の異物プロット部１０は、受信したＥＰＭ
Ａ分析スペクトルに基づき元素の種類及びその組成比
（ａi（ｘi，ｙi，ｚi），ここで、ｘiは元素Ｘの組成
比、ｙiは元素Ｙの組成比、ｚiは元素Ｚの組成比）を求
める。
Ａ分析スペクトルに基づき元素の種類及びその組成比
（ａi（ｘi，ｙi，ｚi），ここで、ｘiは元素Ｘの組成
比、ｙiは元素Ｙの組成比、ｚiは元素Ｚの組成比）を求
める。
【００３１】異物を構成する元素の種類及びその組成比
は、具体的には、以下のようにして求められる。図４
は、図３に示された異物ＡのＥＰＭＡ分析スペクトルの
模式図である。同図において、横軸はＸ線エネルギーを
示し、単位は電子ボルト（ｅＶ）である。同図の縦軸は
Ｘ線強度を示し、単位はＣＰＳ（count per second）で
ある。異物分析部１の異物プロット部１０は、ＥＰＭＡ
分析スペクトルを横軸方向に走査してピークとそのとき
のＸ線エネルギーの大きさを求める。同図によれば、Ｘ
線エネルギーがＥ１のところにＸ線強度Ｉ１の第１のピ
ークがあり、またＸ線エネルギーがＥ２のところにＸ線
強度Ｉ２の第２のピークがある。第１のピークは、元素
Ｘが異物Ａに含まれていることを示し、第２のピーク
は、元素Ｙが異物Ａに含まれていることを示している。
ここで、Ｉ1とＩ2との比は２対１程度である。
は、具体的には、以下のようにして求められる。図４
は、図３に示された異物ＡのＥＰＭＡ分析スペクトルの
模式図である。同図において、横軸はＸ線エネルギーを
示し、単位は電子ボルト（ｅＶ）である。同図の縦軸は
Ｘ線強度を示し、単位はＣＰＳ（count per second）で
ある。異物分析部１の異物プロット部１０は、ＥＰＭＡ
分析スペクトルを横軸方向に走査してピークとそのとき
のＸ線エネルギーの大きさを求める。同図によれば、Ｘ
線エネルギーがＥ１のところにＸ線強度Ｉ１の第１のピ
ークがあり、またＸ線エネルギーがＥ２のところにＸ線
強度Ｉ２の第２のピークがある。第１のピークは、元素
Ｘが異物Ａに含まれていることを示し、第２のピーク
は、元素Ｙが異物Ａに含まれていることを示している。
ここで、Ｉ1とＩ2との比は２対１程度である。
【００３２】ここで、各種の補正が加わるためＸ線強度
と組成比とは必ずしも直線的な関係にはならないが、図
４は、概ね、異物Ａにおいて元素ＸとＹの組成比が２対
１であることを意味する。このことから、異物Ａを構成
する元素の種類及びその組成比がａA（２，１，０）と
求められる。なお、元素によってはＸ線強度と組成比と
の関係が直線的でない場合がある。この場合において、
図４の元素ＸとＹとの組成比が１対１のこともありう
る。しかし、この場合でも異物の組成比と分析スペクト
ルのＸ線強度分布とは１対１に対応するから、ＥＰＭＡ
分析スペクトルに基づき異物の組成比を求めることがで
きる。
と組成比とは必ずしも直線的な関係にはならないが、図
４は、概ね、異物Ａにおいて元素ＸとＹの組成比が２対
１であることを意味する。このことから、異物Ａを構成
する元素の種類及びその組成比がａA（２，１，０）と
求められる。なお、元素によってはＸ線強度と組成比と
の関係が直線的でない場合がある。この場合において、
図４の元素ＸとＹとの組成比が１対１のこともありう
る。しかし、この場合でも異物の組成比と分析スペクト
ルのＸ線強度分布とは１対１に対応するから、ＥＰＭＡ
分析スペクトルに基づき異物の組成比を求めることがで
きる。
【００３３】異物Ａを元素Ｘ，Ｙ，Ｚを座標軸とする空
間にプロットすると、図６に示されるようになる。元素
Ｚの組成比は０であるから、異物ＡはＸＹ平面にプロッ
トされる。ここで、図６のように、異物をこの座標系に
プロットした図を主成分散布図という。
間にプロットすると、図６に示されるようになる。元素
Ｚの組成比は０であるから、異物ＡはＸＹ平面にプロッ
トされる。ここで、図６のように、異物をこの座標系に
プロットした図を主成分散布図という。
【００３４】異物Ｂについても同様にして、元素の種類
及びその組成比が求められる。異物ＢのＥＰＭＡ分析ス
ペクトルが示された図４によれば、Ｘ線エネルギーがＥ
3のところにＸ線強度Ｉ2の第１のピークがあり、またＸ
線エネルギーがＥ2のところにＸ線強度Ｉ２の第２のピ
ークがある。第１のピークは、元素Ｚが異物Ｂに含まれ
ていることを示し、第２のピークは、元素Ｙが異物Ｂに
含まれていることを示している。ここで、第１のピーク
の大きさと第２のピークの大きさはほぼ同じである。こ
のことは、異物Ｂにおいて元素ＺとＹの組成比が１対１
であることを意味する。このことから、異物Ｂを構成す
る元素の種類及びその組成比がａB（０，１，１）と求
められる。
及びその組成比が求められる。異物ＢのＥＰＭＡ分析ス
ペクトルが示された図４によれば、Ｘ線エネルギーがＥ
3のところにＸ線強度Ｉ2の第１のピークがあり、またＸ
線エネルギーがＥ2のところにＸ線強度Ｉ２の第２のピ
ークがある。第１のピークは、元素Ｚが異物Ｂに含まれ
ていることを示し、第２のピークは、元素Ｙが異物Ｂに
含まれていることを示している。ここで、第１のピーク
の大きさと第２のピークの大きさはほぼ同じである。こ
のことは、異物Ｂにおいて元素ＺとＹの組成比が１対１
であることを意味する。このことから、異物Ｂを構成す
る元素の種類及びその組成比がａB（０，１，１）と求
められる。
【００３５】また、異物Ｂを元素Ｘ，Ｙ，Ｚを座標軸と
する空間にプロットすると、図７に示されるようにな
る。元素Ｘの組成比は０であるから、異物ＢはＹＺ平面
にプロットされる。
する空間にプロットすると、図７に示されるようにな
る。元素Ｘの組成比は０であるから、異物ＢはＹＺ平面
にプロットされる。
【００３６】ＳＴ３
全ての異物について分析が終了したかどうか判断する。
終了していなければ（Ｎｏ）、ステップＳＴ１に戻り次
の異物について元素の種類及びその組成比を求める。終
了していれば（Ｙｅｓ）、ステップＳＴ４に進む。
終了していなければ（Ｎｏ）、ステップＳＴ１に戻り次
の異物について元素の種類及びその組成比を求める。終
了していれば（Ｙｅｓ）、ステップＳＴ４に進む。
【００３７】ＳＴ４
ステップＳＴ１〜ＳＴ３により求められたｎ個の異物の
分析結果に基づき、異物分析部１の異物分類処理部１１
が異物の分類処理（カテゴライズ）を行う。ｎ個の異物
を元素Ｘ，Ｙ，Ｚを座標軸とする空間にプロットする
と、例えば図８に示されるようになる。同図は、異物が
ｎA個、ｎB個、ｎC個づつＡ、Ｂ、Ｃの３つのグループ
に分類される場合を示している。このようにグループに
分類できるのは、異物がどの工程で発生するかによっ
て、その構成元素及び組成比が一定となるためである。
したがって、図８の主成分散布図は、この半導体ウエハ
上の異物が３つの工程で発生していることを意味する。
このように、半導体ウエハ表面、あるいは半導体パター
ン表面の異物は、数種の発生源から発生することが多
く、これら発生源からの異物が半導体ウエハの表面に散
布されている。したがって、数個のグループに区別され
た異物群の組成比を調査すれば、異物の発生工程を特定
することが、統計的に可能となる。
分析結果に基づき、異物分析部１の異物分類処理部１１
が異物の分類処理（カテゴライズ）を行う。ｎ個の異物
を元素Ｘ，Ｙ，Ｚを座標軸とする空間にプロットする
と、例えば図８に示されるようになる。同図は、異物が
ｎA個、ｎB個、ｎC個づつＡ、Ｂ、Ｃの３つのグループ
に分類される場合を示している。このようにグループに
分類できるのは、異物がどの工程で発生するかによっ
て、その構成元素及び組成比が一定となるためである。
したがって、図８の主成分散布図は、この半導体ウエハ
上の異物が３つの工程で発生していることを意味する。
このように、半導体ウエハ表面、あるいは半導体パター
ン表面の異物は、数種の発生源から発生することが多
く、これら発生源からの異物が半導体ウエハの表面に散
布されている。したがって、数個のグループに区別され
た異物群の組成比を調査すれば、異物の発生工程を特定
することが、統計的に可能となる。
【００３８】カテゴライズは、具体的には以下のように
行う。説明を簡単にするために、二次元平面座標である
ＸＹ座標を例にとり説明する。図９はある分析結果を示
す主成分散布図である。プロットされた多数の異物は、
ＸＹ座標上において、その種類に対応してＡ集団（グル
ープ）及びＢ集団（グループ）を構成する。Ａグループ
の中心座標がＡC（ＸAC，ＹAC）、Ｂグループの中心座
標がＢC（ＸBC，ＹBC）であるとする。この主成分散布
図に基づき、これらグループの数及びそれぞれの中心座
標を求めることによりカテゴライズが行われる。
行う。説明を簡単にするために、二次元平面座標である
ＸＹ座標を例にとり説明する。図９はある分析結果を示
す主成分散布図である。プロットされた多数の異物は、
ＸＹ座標上において、その種類に対応してＡ集団（グル
ープ）及びＢ集団（グループ）を構成する。Ａグループ
の中心座標がＡC（ＸAC，ＹAC）、Ｂグループの中心座
標がＢC（ＸBC，ＹBC）であるとする。この主成分散布
図に基づき、これらグループの数及びそれぞれの中心座
標を求めることによりカテゴライズが行われる。
【００３９】そのためには次のようにする。まず、Ｘ軸
に関してグループの数及び中心座標を求める。それには
図１０に示されるような、Ｘ軸に関する異物の分布図を
求める。同図は、横軸にＸ軸を、縦軸に異物の個数Ｉを
プロットしたものである。このような分布図は、グルー
プごとに正規分布をなすことが予想される。したがっ
て、図９のようにＡ及びＢの２つのグループをなす異物
群の場合、図１０においても、ＸAC及びＸBCを中心とし
てそれぞれ正規分布をなす。よって、図１０の分布図の
ピークを求めることにより、異物のグループの数及び中
心のＸ座標を求めることができる。また、求められた中
心のＸ座標ＸAC，ＸBCに基づき、グループＡ、Ｂそれぞ
れについて標準偏差σXAC、σXBCを求めることができ
る。
に関してグループの数及び中心座標を求める。それには
図１０に示されるような、Ｘ軸に関する異物の分布図を
求める。同図は、横軸にＸ軸を、縦軸に異物の個数Ｉを
プロットしたものである。このような分布図は、グルー
プごとに正規分布をなすことが予想される。したがっ
て、図９のようにＡ及びＢの２つのグループをなす異物
群の場合、図１０においても、ＸAC及びＸBCを中心とし
てそれぞれ正規分布をなす。よって、図１０の分布図の
ピークを求めることにより、異物のグループの数及び中
心のＸ座標を求めることができる。また、求められた中
心のＸ座標ＸAC，ＸBCに基づき、グループＡ、Ｂそれぞ
れについて標準偏差σXAC、σXBCを求めることができ
る。
【００４０】同様にして、図１１に示されるＹ軸に関す
る異物の分布図に基づき、異物のグループの数、中心の
Ｙ座標ＹAC，ＹBC及びＹ軸に関する標準偏差σYAC、σ
YBCを求めることができる。
る異物の分布図に基づき、異物のグループの数、中心の
Ｙ座標ＹAC，ＹBC及びＹ軸に関する標準偏差σYAC、σ
YBCを求めることができる。
【００４１】以上の手順により、異物のグループの数が
２つであること、それらの中心の座標ＡC（ＸAC，
ＹAC），ＢC（ＸBC，ＹBC）、及びＸ軸、Ｙ軸に関する
標準偏差（σXAC、σYAC）、（σXBC、σYBC）を求める
ことができる。なお、異物のグループの数がＸ軸とＹ軸
とで異なることがある。これは、分布が重なることによ
り生じるから、多い方のグループ数を異物群全体のグル
ープ数とすればよい。
２つであること、それらの中心の座標ＡC（ＸAC，
ＹAC），ＢC（ＸBC，ＹBC）、及びＸ軸、Ｙ軸に関する
標準偏差（σXAC、σYAC）、（σXBC、σYBC）を求める
ことができる。なお、異物のグループの数がＸ軸とＹ軸
とで異なることがある。これは、分布が重なることによ
り生じるから、多い方のグループ数を異物群全体のグル
ープ数とすればよい。
【００４２】ＳＴ５
異物の種類・発生工程を特定する。ステップＳＴ４にお
いて求められたＡ及びＢグループの中心座標Ａ
C（ＸAC，ＹAC），ＢC（ＸBC，ＹBC）、及びＸ軸、Ｙ軸
に関する標準偏差（σXAC、σYAC）、（σXBC、σYBC）
に基づき、異物分析部１の異物特定処理部１２が異物の
種類及び発生工程を特定する。発生する異物の種類及び
発生工程は、予めある程度予想することができる。発生
する可能性のある異物の種類及び発生工程に関するデー
タベースが、異物データベース１３に予め格納されてい
る。
いて求められたＡ及びＢグループの中心座標Ａ
C（ＸAC，ＹAC），ＢC（ＸBC，ＹBC）、及びＸ軸、Ｙ軸
に関する標準偏差（σXAC、σYAC）、（σXBC、σYBC）
に基づき、異物分析部１の異物特定処理部１２が異物の
種類及び発生工程を特定する。発生する異物の種類及び
発生工程は、予めある程度予想することができる。発生
する可能性のある異物の種類及び発生工程に関するデー
タベースが、異物データベース１３に予め格納されてい
る。
【００４３】異物特定処理部１２は、グループごとに、
その中心座標と異物データベース１３に格納されている
化合物表の内容とを比較することにより、その異物グル
ープを特定する。具体的には、次のような処理を行う。
異物データベース１２にはｍ種類の化合物に関する表が
格納されているとする。この表の内容は、ある異物Ｐi
（ただし、ｉ＝１〜ｍ）についての組成比座標Ｐ
i（ａi，ｂi）、（ただし、ａiは元素Ｘの組成比，ｂi
は元素Ｙの組成比）である。異物グループの中心座標Ａ
C（ＸAC，ＹAC）と異物データベース１２のｍ個の組成
比座標Ｐi（ａi，ｂi）との距離を全て求め、そのうち
で距離が最も短い組成比の異物ＰiをこのグループＡの
異物であると判断する。ここで距離は、 （ＸAC−ａi）2＋（ＹAC−ｂi）2 で定義される。
その中心座標と異物データベース１３に格納されている
化合物表の内容とを比較することにより、その異物グル
ープを特定する。具体的には、次のような処理を行う。
異物データベース１２にはｍ種類の化合物に関する表が
格納されているとする。この表の内容は、ある異物Ｐi
（ただし、ｉ＝１〜ｍ）についての組成比座標Ｐ
i（ａi，ｂi）、（ただし、ａiは元素Ｘの組成比，ｂi
は元素Ｙの組成比）である。異物グループの中心座標Ａ
C（ＸAC，ＹAC）と異物データベース１２のｍ個の組成
比座標Ｐi（ａi，ｂi）との距離を全て求め、そのうち
で距離が最も短い組成比の異物ＰiをこのグループＡの
異物であると判断する。ここで距離は、 （ＸAC−ａi）2＋（ＹAC−ｂi）2 で定義される。
【００４４】そして、異物の種類を特定できれば、異物
データベース１２に基づき発生工程も特定できる。以上
のようにして、異物の種類及び発生工程が特定される。
データベース１２に基づき発生工程も特定できる。以上
のようにして、異物の種類及び発生工程が特定される。
【００４５】ＳＴ６
異物特定処理部１２は、ステップＳＴ５で特定された異
物の種類及び異物発生工程、さらに異物分類処理部１１
で分類された異物の種類の数及び異物の分布の標準偏差
を、異物特定結果として外部に出力する。この異物特定
結果は、図示しない表示装置に表示されたり、半導体装
置のプロセスの良否の判定等に使用される。
物の種類及び異物発生工程、さらに異物分類処理部１１
で分類された異物の種類の数及び異物の分布の標準偏差
を、異物特定結果として外部に出力する。この異物特定
結果は、図示しない表示装置に表示されたり、半導体装
置のプロセスの良否の判定等に使用される。
【００４６】以上のように、この実施例１によれば、半
導体ウエハ表面、あるいは半導体パターン表面の異物の
種類及びその発生工程を、統計的に、迅速に分析を行う
ことができる。
導体ウエハ表面、あるいは半導体パターン表面の異物の
種類及びその発生工程を、統計的に、迅速に分析を行う
ことができる。
【００４７】なお、この実施例１において、ＥＰＭＡ法
による分析結果を例にとり説明したが、これに限らず、
電子線を試料表面に当てて、そこから発生するオージェ
電子をエネルギー的に分光するオージェ電子分光法（Ａ
ＥＳ法：Auger Electron Spectroscopy）、あるいは、
イオンビームを試料表面に当て、スパッタリングによる
二次イオンを質量分解・分析する二次イオン質量分光分
析法（ＳＩＭＳ法：Secondary Ion Mass Spectroscop
y）等による分析結果についても適用できて同様の効果
を奏する。
による分析結果を例にとり説明したが、これに限らず、
電子線を試料表面に当てて、そこから発生するオージェ
電子をエネルギー的に分光するオージェ電子分光法（Ａ
ＥＳ法：Auger Electron Spectroscopy）、あるいは、
イオンビームを試料表面に当て、スパッタリングによる
二次イオンを質量分解・分析する二次イオン質量分光分
析法（ＳＩＭＳ法：Secondary Ion Mass Spectroscop
y）等による分析結果についても適用できて同様の効果
を奏する。
【００４８】なお、ＡＥＳ法による分析スペクトルの縦
軸はオージェ電子数であり、横軸は電子線エネルギーで
ある。また、ＳＩＭＳ法による分析スペクトルの縦軸は
イオンカウント数であり、横軸はイオンエネルギーであ
る。このように分析スペクトルの座標軸の意味がＥＰＭ
Ａ法の場合と異なっても、元素の種類及びその組成比を
求める場合の取り扱いはＥＰＭＡ法の場合と同様であ
る。
軸はオージェ電子数であり、横軸は電子線エネルギーで
ある。また、ＳＩＭＳ法による分析スペクトルの縦軸は
イオンカウント数であり、横軸はイオンエネルギーであ
る。このように分析スペクトルの座標軸の意味がＥＰＭ
Ａ法の場合と異なっても、元素の種類及びその組成比を
求める場合の取り扱いはＥＰＭＡ法の場合と同様であ
る。
【００４９】実施例２．実施例１に示された分析部にお
いて多数の異物を分析するためには、まず、分析者が表
示部３の画面を見て異物の位置を確認してからこの異物
の座標をＳＥＭ２に入力し、異物の分析スペクトルを求
める必要があった。しかし、図１２に示すように異物の
座標を自動的に入力するようにしてもよい。
いて多数の異物を分析するためには、まず、分析者が表
示部３の画面を見て異物の位置を確認してからこの異物
の座標をＳＥＭ２に入力し、異物の分析スペクトルを求
める必要があった。しかし、図１２に示すように異物の
座標を自動的に入力するようにしてもよい。
【００５０】図１２はこの実施例２による異物分析シス
テムの構成図である。同図において、４は半導体ウエハ
表面あるいは半導体パターン表面の異物の位置を測定
し、これら異物の座標５を出力する半導体異物欠陥検査
装置である。半導体異物欠陥検査装置４は半導体製造に
おいて従来用いられていた装置である。分析部１、ＳＥ
Ｍ２、表示部３、半導体ウエハ１０１等は図１に示され
たものと同じものである。
テムの構成図である。同図において、４は半導体ウエハ
表面あるいは半導体パターン表面の異物の位置を測定
し、これら異物の座標５を出力する半導体異物欠陥検査
装置である。半導体異物欠陥検査装置４は半導体製造に
おいて従来用いられていた装置である。分析部１、ＳＥ
Ｍ２、表示部３、半導体ウエハ１０１等は図１に示され
たものと同じものである。
【００５１】図１２の異物分析システムによれば、ＳＥ
Ｍ２は、半導体異物欠陥検査装置４が出力する異物座標
５に基づき、半導体ウエハ表面あるいは半導体パターン
表面の異物について自動的にＥＰＭＡ分析を行う。した
がって、分析者がいちいち異物の座標を入力する必要が
なくなり、作業性が向上するとともに、より迅速に分析
を行い発生工程を特定することが可能となる。
Ｍ２は、半導体異物欠陥検査装置４が出力する異物座標
５に基づき、半導体ウエハ表面あるいは半導体パターン
表面の異物について自動的にＥＰＭＡ分析を行う。した
がって、分析者がいちいち異物の座標を入力する必要が
なくなり、作業性が向上するとともに、より迅速に分析
を行い発生工程を特定することが可能となる。
【００５２】実施例３．実施例１又は実施例２の分析装
置を、半導体装置の製造プロセスにおけるインライン計
測に適用することができる。そのために用いられる半導
体製造工程の制御装置の構成を図１３に示す。同図にお
いて、６は分析部１が出力する異物特定結果に基づき半
導体装置の製造プロセスの良否を判定するプロセス良否
判定部である。プロセス良否判定部６は、異物特定結果
に基づき良否判定を行うプロセス良否判定手段６１と良
否判断の基準となる許容できる異物の数が異物の種類ご
とに予め格納されている許容異物数データベース６２と
から構成される。分析部１、ＳＥＭ２、表示部３、半導
体ウエハ１０１等は図１に示されたものと同じものであ
る。
置を、半導体装置の製造プロセスにおけるインライン計
測に適用することができる。そのために用いられる半導
体製造工程の制御装置の構成を図１３に示す。同図にお
いて、６は分析部１が出力する異物特定結果に基づき半
導体装置の製造プロセスの良否を判定するプロセス良否
判定部である。プロセス良否判定部６は、異物特定結果
に基づき良否判定を行うプロセス良否判定手段６１と良
否判断の基準となる許容できる異物の数が異物の種類ご
とに予め格納されている許容異物数データベース６２と
から構成される。分析部１、ＳＥＭ２、表示部３、半導
体ウエハ１０１等は図１に示されたものと同じものであ
る。
【００５３】次に動作について、図１４のプロセス良否
判定フローチャート及び図１５の処理説明図を用いて説
明する。 ＳＴ１１ プロセス良否判定部６のプロセス良否判定手段６１は、
分析部１からの異物特定結果に基づき、許容異物数デー
タベース６２から異物の種類に対応する許容異物数を読
み出す。例えば、図８に示されるように、異物がＡ，
Ｂ，Ｃの３つのグループに分類され、それぞれの異物の
数がｎA，ｎB，ｎCであるとする。ここで、異物の数
ｎA，ｎB，ｎCは、異物の分布の標準偏差をそれぞれ
（σXAC、σYAC）、（σXBC、σYBC）、（σXCC，
σYCC）としたとき、図８の分布の中心（ＸAC，
ＹAC），（ＸBC，ＹBC），（ＸCC，ＹCC）から、それぞ
れ、（σXAC＋σYAC）、（σXBC＋σYBC）、（σXCC＋
σYCC）の範囲に含まれる異物の数である。また、許容
異物データベース６２から読み出された許容異物数はｎ
0であるとする。
判定フローチャート及び図１５の処理説明図を用いて説
明する。 ＳＴ１１ プロセス良否判定部６のプロセス良否判定手段６１は、
分析部１からの異物特定結果に基づき、許容異物数デー
タベース６２から異物の種類に対応する許容異物数を読
み出す。例えば、図８に示されるように、異物がＡ，
Ｂ，Ｃの３つのグループに分類され、それぞれの異物の
数がｎA，ｎB，ｎCであるとする。ここで、異物の数
ｎA，ｎB，ｎCは、異物の分布の標準偏差をそれぞれ
（σXAC、σYAC）、（σXBC、σYBC）、（σXCC，
σYCC）としたとき、図８の分布の中心（ＸAC，
ＹAC），（ＸBC，ＹBC），（ＸCC，ＹCC）から、それぞ
れ、（σXAC＋σYAC）、（σXBC＋σYBC）、（σXCC＋
σYCC）の範囲に含まれる異物の数である。また、許容
異物データベース６２から読み出された許容異物数はｎ
0であるとする。
【００５４】ＳＴ１２
次に、異物の数が許容限度を越えるかどうかを判定す
る。例えば、ｎAの値がｎA＞ｎ0となった場合に、この
プロセスＡは不良であるからプロセス中止と判断し、処
理をステップＳＴ１４に移す。また、ｎB，ｎCについて
も同様である。そうでない場合（ｎA≦ｎ0）は、処理を
ステップＳＴ１３に移し、プロセスを継続する。
る。例えば、ｎAの値がｎA＞ｎ0となった場合に、この
プロセスＡは不良であるからプロセス中止と判断し、処
理をステップＳＴ１４に移す。また、ｎB，ｎCについて
も同様である。そうでない場合（ｎA≦ｎ0）は、処理を
ステップＳＴ１３に移し、プロセスを継続する。
【００５５】ＳＴ１４
プロセスＡが不良と判断されたら、対象の半導体ウエハ
を製造ラインから排除する。このことを概念的に説明し
たものが図１５の処理説明図である。プロセスＡ〜Ｄか
らなる製造工程において、図１３の半導体自動異物分析
システムを用いて、半導体ウエハごとにプロセスＢ後に
おいてプロセスＡ及びＢの良否を判定する。そして、プ
ロセス良（ＯＫ）のときには次のプロセスＣ及びＤが実
行される。一方、プロセス不良（ＮＧ）のときにはこの
半導体ウエハについてはプロセスが中止される。
を製造ラインから排除する。このことを概念的に説明し
たものが図１５の処理説明図である。プロセスＡ〜Ｄか
らなる製造工程において、図１３の半導体自動異物分析
システムを用いて、半導体ウエハごとにプロセスＢ後に
おいてプロセスＡ及びＢの良否を判定する。そして、プ
ロセス良（ＯＫ）のときには次のプロセスＣ及びＤが実
行される。一方、プロセス不良（ＮＧ）のときにはこの
半導体ウエハについてはプロセスが中止される。
【００５６】以上のように、この実施例３によれば、半
導体装置の製造工程において、半導体ウエハごとにプロ
セスの良否を判定し、プロセス良のもののみ工程を継続
するので、生産効率が向上するとともに歩留まりが改善
される。
導体装置の製造工程において、半導体ウエハごとにプロ
セスの良否を判定し、プロセス良のもののみ工程を継続
するので、生産効率が向上するとともに歩留まりが改善
される。
【００５７】実施例４．なお、上記実施例１〜３におい
て、元素の種類が２つあるいは３つの場合を例にとり説
明したが、これに限らず元素の種類が４つ以上の場合に
も適用できる。この場合において、例えば、異物を構成
する元素がｋ種類（ｋ＞３なる整数）であれば、異物Ｐ
iをｋ個の組成比からなるｎ次元の座標Ｐi（ｘi1，
ｘi2，・・・ｘik）にプロットすることができる。
て、元素の種類が２つあるいは３つの場合を例にとり説
明したが、これに限らず元素の種類が４つ以上の場合に
も適用できる。この場合において、例えば、異物を構成
する元素がｋ種類（ｋ＞３なる整数）であれば、異物Ｐ
iをｋ個の組成比からなるｎ次元の座標Ｐi（ｘi1，
ｘi2，・・・ｘik）にプロットすることができる。
【００５８】また、このとき、一定の制約条件、例えば
ｘi1＜ｒ0，ｘi2＜ｒ1，・・・，ｘik＜ｒk（ここで、
ｒ0〜ｒkは予め定められた制約条件）を満たす測定値の
みを抽出して分析処理を行うことができる。この場合で
も上記実施例１〜３と同じ効果を奏するとともに、さら
に、処理の対象となる元素の種類（次元）が少なくな
り、処理が容易かつ迅速に行えるという効果も奏する。
ｘi1＜ｒ0，ｘi2＜ｒ1，・・・，ｘik＜ｒk（ここで、
ｒ0〜ｒkは予め定められた制約条件）を満たす測定値の
みを抽出して分析処理を行うことができる。この場合で
も上記実施例１〜３と同じ効果を奏するとともに、さら
に、処理の対象となる元素の種類（次元）が少なくな
り、処理が容易かつ迅速に行えるという効果も奏する。
【００５９】
【発明の効果】以上のように、請求項１及び請求項４の
発明によれば、半導体ウエハに付着した複数の異物につ
いて元素ごとの組成比を求める分析部と、上記分析部の
分析結果に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を
求める異物分布作成部と、上記異物分布作成部が作成し
た分布に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする
座標系にプロットして上記複数の異物を分類する異物分
類処理部と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め
定められた異物データとを比較することにより異物の種
類及び発生行程を特定する異物特定処理部とを備えたの
で、熟練した分析者の高度な判断を必要とせずに、多数
の異物に対して迅速に分析を行うことができる。
発明によれば、半導体ウエハに付着した複数の異物につ
いて元素ごとの組成比を求める分析部と、上記分析部の
分析結果に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を
求める異物分布作成部と、上記異物分布作成部が作成し
た分布に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする
座標系にプロットして上記複数の異物を分類する異物分
類処理部と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め
定められた異物データとを比較することにより異物の種
類及び発生行程を特定する異物特定処理部とを備えたの
で、熟練した分析者の高度な判断を必要とせずに、多数
の異物に対して迅速に分析を行うことができる。
【００６０】また、請求項２及び請求項５の発明によれ
ば、半導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞ
れ求める異物検査部を備えるとともに、上記分析部は上
記異物検査装置が出力する異物の位置に基づき上記複数
の異物について元素ごとの組成比を求めるようにしたの
で、分析者がいちいち異物の座標を入力する必要がなく
なり、作業性が向上する。
ば、半導体ウエハに付着した複数の異物の位置をそれぞ
れ求める異物検査部を備えるとともに、上記分析部は上
記異物検査装置が出力する異物の位置に基づき上記複数
の異物について元素ごとの組成比を求めるようにしたの
で、分析者がいちいち異物の座標を入力する必要がなく
なり、作業性が向上する。
【００６１】また、請求項３及び請求項６の発明によれ
ば、半導体ウエハに付着した複数の異物について元素ご
との組成比を求める分析部と、上記分析部の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める異物
分布作成部と、上記異物分布作成部が作成した分布に基
づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプ
ロットして上記複数の異物を分類する異物分類処理部
と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め定められ
た異物データとを比較することにより異物の種類及び発
生行程を特定する異物特定処理部と、上記異物特定処理
部により特定された種類に属する異物の個数と予め定め
られた許容異物数データとを比較することにより半導体
装置の製造工程を継続するかどうか判定する判定部とを
備えたので、プロセス良の半導体ウエハに対してのみ工
程を継続するので、生産効率が向上するとともに歩留ま
りが改善される。
ば、半導体ウエハに付着した複数の異物について元素ご
との組成比を求める分析部と、上記分析部の分析結果に
基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を求める異物
分布作成部と、上記異物分布作成部が作成した分布に基
づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする座標系にプ
ロットして上記複数の異物を分類する異物分類処理部
と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め定められ
た異物データとを比較することにより異物の種類及び発
生行程を特定する異物特定処理部と、上記異物特定処理
部により特定された種類に属する異物の個数と予め定め
られた許容異物数データとを比較することにより半導体
装置の製造工程を継続するかどうか判定する判定部とを
備えたので、プロセス良の半導体ウエハに対してのみ工
程を継続するので、生産効率が向上するとともに歩留ま
りが改善される。
【図１】 この発明の実施例１に係る異物分析システム
の構成を示す機能ブロック図である。
の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】 この発明の実施例１における異物分析部の処
理内容を示すフローチャートである。
理内容を示すフローチャートである。
【図３】 この発明の実施例１における表示部に表され
た半導体ウエハの表面の二次電子像を模式的に示したも
のである。
た半導体ウエハの表面の二次電子像を模式的に示したも
のである。
【図４】 この発明の実施例１における異物ＡのＥＰＭ
Ａ分析スペクトルを模式的に示したものである。
Ａ分析スペクトルを模式的に示したものである。
【図５】 この発明の実施例１における異物ＢのＥＰＭ
Ａ分析スペクトルを模式的に示したものである。
Ａ分析スペクトルを模式的に示したものである。
【図６】 この発明の実施例１における異物Ａを、元素
の種類ごとの組成比を座標軸とする空間にプロットした
状態を示したものである。
の種類ごとの組成比を座標軸とする空間にプロットした
状態を示したものである。
【図７】 この発明の実施例１における異物Ｂを、元素
の種類ごとの組成比を座標軸とする空間にプロットした
状態を示したものである。
の種類ごとの組成比を座標軸とする空間にプロットした
状態を示したものである。
【図８】 この発明の実施例１における多数の異物を、
元素の種類ごとの組成比を座標軸とする空間にプロット
した状態を示したものである。
元素の種類ごとの組成比を座標軸とする空間にプロット
した状態を示したものである。
【図９】 この発明の実施例１における分類処理の説明
図としての主成分散布図である。
図としての主成分散布図である。
【図１０】 図９の主成分分布図に示される異物のＸ軸
に関する分布図である。
に関する分布図である。
【図１１】 図９の主成分分布図に示される異物のＹ軸
に関する分布図である。
に関する分布図である。
【図１２】 この発明の実施例２における異物分析シス
テムの構成図である。
テムの構成図である。
【図１３】 この発明の実施例３における異物分析シス
テムの構成図である。
テムの構成図である。
【図１４】 この発明の実施例３におけるプロセス良否
判定フローチャートである。
判定フローチャートである。
【図１５】 この発明の実施例３における処理の説明図
である。
である。
【図１６】 走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）による二次電
子像である。
子像である。
【図１７】 異物ＡのＥＰＭＡ分析スペクトルである。
【図１８】 異物ＢのＥＰＭＡ分析スペクトルである。
１ 異物分析部、２ ＳＥＭ、３ 表示部、４ 半導体
異物欠陥検査装置、５異物座標、６ プロセス良否判定
部、１０ 異物プロット部、１１ 異物分類処理部、１
２ 異物特定処理部、１３ 異物データベース、６１
プロセス良否判定手段、６２ 許容異物数データベー
ス。
異物欠陥検査装置、５異物座標、６ プロセス良否判定
部、１０ 異物プロット部、１１ 異物分類処理部、１
２ 異物特定処理部、１３ 異物データベース、６１
プロセス良否判定手段、６２ 許容異物数データベー
ス。
Claims (6)
- 【請求項１】 半導体ウエハに付着した複数の異物につ
いて元素ごとの組成比を求める分析部と、上記分析部の
分析結果に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を
求める異物分布作成部と、上記異物分布作成部が作成し
た分布に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする
座標系にプロットして上記複数の異物を分類する異物分
類処理部と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め
定められた異物データとを比較することにより異物の種
類及び発生行程を特定する異物特定処理部とを備えた異
物分析装置。 - 【請求項２】 半導体ウエハに付着した複数の異物の位
置をそれぞれ求める異物検査部を備えるとともに、上記
分析部は上記異物検査装置が出力する異物の位置に基づ
き上記複数の異物について元素ごとの組成比を求めるこ
とを特徴とする請求項１記載の異物分析装置。 - 【請求項３】 半導体ウエハに付着した複数の異物につ
いて元素ごとの組成比を求める分析部と、上記分析部の
分析結果に基づき組成比ごとの上記複数の異物の分布を
求める異物分布作成部と、上記異物分布作成部が作成し
た分布に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする
座標系にプロットして上記複数の異物を分類する異物分
類処理部と、上記異物分類処理部の異物分類結果と予め
定められた異物データとを比較することにより異物の種
類及び発生行程を特定する異物特定処理部と、上記異物
特定処理部により特定された種類に属する異物の個数と
予め定められた許容異物数データとを比較することによ
り半導体装置の製造工程を継続するかどうか判定する判
定部とを備えた半導体製造制御装置。 - 【請求項４】 半導体ウエハに付着した複数の異物につ
いて元素ごとの組成比を求める第１の工程と、上記第１
の工程の分析結果に基づき組成比ごとの上記複数の異物
の分布を求める第２の工程と、上記第２の工程で作成し
た分布に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする
座標系にプロットして上記複数の異物を分類する第３の
工程と、上記第３の工程の異物分類結果と予め定められ
た異物データとを比較することにより異物の種類及び発
生行程を特定する第４の工程とを備えた異物分析方法。 - 【請求項５】 半導体ウエハに付着した複数の異物の位
置をそれぞれ求める第１の工程と、上記複数の異物につ
いて元素ごとの組成比を求める第２の工程と、上記第２
の工程の分析結果に基づき組成比ごとの上記複数の異物
の分布を求める第３の工程と、上記第３の工程で作成し
た分布に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする
座標系にプロットして上記複数の異物を分類する第４の
工程と、上記第４の工程の異物分類結果と予め定められ
た異物データとを比較することにより異物の種類及び発
生行程を特定する第５の工程とを備えた異物分析方法。 - 【請求項６】 半導体ウエハに付着した複数の異物につ
いて元素ごとの組成比を求める第１の工程と、上記第１
の工程の分析結果に基づき組成比ごとの上記複数の異物
の分布を求める第２の工程と、上記第２の工程で作成し
た分布に基づき複数の異物を３つの元素を座標軸とする
座標系にプロットして上記複数の異物を分類する第３の
工程と、上記第３の工程の異物分類結果と予め定められ
た異物データとを比較することにより異物の種類及び発
生行程を特定する第４の工程と、上記第４の工程により
特定された種類に属する異物の個数と予め定められた許
容異物数データとを比較することにより半導体装置の製
造工程を継続するかどうか判定する第５の工程とを備え
た半導体製造制御方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25839994A JP3455306B2 (ja) | 1994-10-24 | 1994-10-24 | 異物分析装置及び半導体製造制御装置並びに異物分析方法及び半導体製造制御方法 |
| KR1019950034715A KR0180284B1 (ko) | 1994-10-24 | 1995-10-10 | 이물분석장치 및 반도체 제조 제어장치 또는 이물분석방법 및 반도체 제조 제어방법 |
| US08/543,826 US5550372A (en) | 1994-10-24 | 1995-10-16 | Apparatus and method for analyzing foreign matter on semiconductor wafers and for controlling the manufacturing process of semiconductor devices |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25839994A JP3455306B2 (ja) | 1994-10-24 | 1994-10-24 | 異物分析装置及び半導体製造制御装置並びに異物分析方法及び半導体製造制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08124982A JPH08124982A (ja) | 1996-05-17 |
| JP3455306B2 true JP3455306B2 (ja) | 2003-10-14 |
Family
ID=17319702
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25839994A Expired - Fee Related JP3455306B2 (ja) | 1994-10-24 | 1994-10-24 | 異物分析装置及び半導体製造制御装置並びに異物分析方法及び半導体製造制御方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5550372A (ja) |
| JP (1) | JP3455306B2 (ja) |
| KR (1) | KR0180284B1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6185472B1 (en) * | 1995-12-28 | 2001-02-06 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Semiconductor device manufacturing method, manufacturing apparatus, simulation method and simulator |
| US6259960B1 (en) * | 1996-11-01 | 2001-07-10 | Joel Ltd. | Part-inspecting system |
| JP3500264B2 (ja) * | 1997-01-29 | 2004-02-23 | 株式会社日立製作所 | 試料分析装置 |
| US6072574A (en) | 1997-01-30 | 2000-06-06 | Micron Technology, Inc. | Integrated circuit defect review and classification process |
| US6466687B1 (en) * | 1997-02-12 | 2002-10-15 | The University Of Iowa Research Foundation | Method and apparatus for analyzing CT images to determine the presence of pulmonary tissue pathology |
| US6246472B1 (en) * | 1997-07-04 | 2001-06-12 | Hitachi, Ltd. | Pattern inspecting system and pattern inspecting method |
| US6399953B1 (en) * | 1998-01-09 | 2002-06-04 | Seiko Instruments Inc. | Scanning electronic microscope and method for automatically observing semiconductor wafer |
| US6407386B1 (en) * | 1999-02-23 | 2002-06-18 | Applied Materials, Inc. | System and method for automatic analysis of defect material on semiconductors |
| US6414308B1 (en) | 1999-03-12 | 2002-07-02 | International Business Machines Corporation | Method for determining opened/unopened semiconductor contacts using a scanning electron microscope |
| JP2000306963A (ja) | 1999-04-22 | 2000-11-02 | Mitsubishi Electric Corp | 半導体装置及びその製造方法並びに半導体製造装置及び製造システム |
| US6414307B1 (en) * | 1999-07-09 | 2002-07-02 | Fei Company | Method and apparatus for enhancing yield of secondary ions |
| US6603119B1 (en) * | 2000-05-09 | 2003-08-05 | Agere Systems Inc. | Calibration method for quantitative elemental analysis |
| TWI225665B (en) * | 2001-10-17 | 2004-12-21 | Canon Kk | Apparatus control system, apparatus control method, semiconductor exposure apparatus, semiconductor exposure apparatus control method and semiconductor device manufacturing method |
| US6741941B2 (en) | 2002-09-04 | 2004-05-25 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus for analyzing defect information |
| JP2004151045A (ja) * | 2002-11-01 | 2004-05-27 | Hitachi High-Technologies Corp | 電子顕微鏡またはｘ線分析装置及び試料の分析方法 |
| US7319935B2 (en) * | 2003-02-12 | 2008-01-15 | Micron Technology, Inc. | System and method for analyzing electrical failure data |
| JP2006119076A (ja) * | 2004-10-25 | 2006-05-11 | Jasco Corp | マッピングデータ解析装置及び方法 |
| JP4660158B2 (ja) * | 2004-10-28 | 2011-03-30 | 日本電子株式会社 | 状態図を利用した相分析を行う表面分析装置 |
| JP5439795B2 (ja) * | 2008-11-12 | 2014-03-12 | 凸版印刷株式会社 | 異物推定システム |
| KR101930150B1 (ko) * | 2015-04-20 | 2018-12-17 | 가부시키가이샤 죠부 | X선 검사용의 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법, 및, 그 장치를 탑재한 x선 검사 장치 |
| CN111337795A (zh) * | 2018-12-18 | 2020-06-26 | 河南平芝高压开关有限公司 | 一种gis、放电异物检测方法及装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS51119289A (en) * | 1974-11-29 | 1976-10-19 | Agency Of Ind Science & Technol | Method of determining the heterogenous sample of micro-particles |
| US4857731A (en) * | 1987-04-17 | 1989-08-15 | Jeol Ltd. | Instrument for analyzing specimen |
| US5233191A (en) * | 1990-04-02 | 1993-08-03 | Hitachi, Ltd. | Method and apparatus of inspecting foreign matters during mass production start-up and mass production line in semiconductor production process |
-
1994
- 1994-10-24 JP JP25839994A patent/JP3455306B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-10-10 KR KR1019950034715A patent/KR0180284B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1995-10-16 US US08/543,826 patent/US5550372A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5550372A (en) | 1996-08-27 |
| KR0180284B1 (ko) | 1999-04-15 |
| KR960015834A (ko) | 1996-05-22 |
| JPH08124982A (ja) | 1996-05-17 |
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