JP3536884B2 - 半導体ウエハの欠陥分類方法及びその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，半導体ウエハの欠
陥の種類を自動的に分類する装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に，半導体ウエハを用いた集積回路
の製造プロセスにおいて，クリーンルームに持ち込まれ
たほこり，製造装置の内部で発生した粒子のウエハへの
付着，あるいはそれらが正常なプロセスを妨害するため
にウエハに生じる異常領域（以下，「欠陥」という）
が，歩留りや製品の品質に致命的な影響を与える。この
ような欠陥の低減のためには，欠陥の種類を識別して，
その欠陥が発生したプロセスに迅速にフィードバックを
かけることが効果的である。このため，欠陥の自動分類
技術の確立および欠陥の自動分類装置が強く望まれてい
た。そこで例えば図９に示すような自動欠陥分類装置Ａ
0 が開発された（特公平５−１３２５６号参照）。同図
中，被検査物（ウエハ）５１の形状はカメラ５２により
撮像され，Ａ／Ｄ変換器５３により離散的ディジタル信
号よりなる画像信号（被検査画像）に変換される。次に
この画像信号は欠陥領域抽出回路５４に入力され，予め
画像メモリ（１）５４ａに格納されている無欠陥ウエハ
の基準画像と比較器５４ｂによって比較されることによ
り，欠陥領域を”１”，欠陥以外の領域を”０”とする
２値データで構成される欠陥領域抽出データが得られ
る。２値の欠陥領域抽出データはさらに形状特徴抽出回
路５５に送られ，画像メモリ（２）５５ａに転送され
る。画像メモリ（３）５５ｂには，基準画像を複数個の
パターン（配線）部分領域に分割し，各パターン部分領
域が区別できるように符号化したパターンデータが格納
されている。コンピュータ５５ｃによりこのパターンデ
ータと，画像メモリ（２）５５ａに保存された２値の欠
陥領域抽出データとが比較され，欠陥領域の大きさ，欠
陥領域内で各パターン部分が占める面積など，欠陥領域
に関する特徴量が求められる。これら特徴量に基づい
て，欠陥分類用コンピュータ５６により欠陥が分類され
る。

【０００３】図１０は上記従来装置Ａ0 により欠陥が分
類される様子を表した例である。この例では，配線部が
白抜きで表されている。欠陥領域抽出回路５４による被
検査画像と基準画像との比較により，２値の欠陥領域抽
出データが得られる。さらにこのデータが形状特徴抽出
回路５５に送られて，ここで”０”，”１”，”２”と
符号化されたパターン部分領域と比較されることによっ
て，Ｓ０〜Ｓ２の各面積が取得される。そして，欠陥分
類用コンピュータ５６によりこれらの面積が比較される
ことによって，配線の突起・欠け・配線などが判断され
る（欠陥の種類が分類される）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記したような従来の
自動欠陥分類装置Ａ0 では，２値画像データによって欠
陥の種別を分類するため，欠陥の面積や幅，周囲長さな
ど幾何学的な情報にのみ依存した分類に制限される。従
って，欠陥の種類の分類は配線の突起，欠け，断線など
を判断することに止まっていて，製造プロセスで発生し
た欠陥の種類を識別して，その欠陥が発生したプロセス
に迅速にフィードバックをかけることを目的としたよう
な高度な欠陥分類は不可能である。またここでは画像メ
モリ（３）５５ｂに検出対象となる領域すべてのパター
ン領域データを持たねばならないため，メモリ量が膨大
になることが懸念される。本発明は，上記事情に鑑みて
なされたものであり，その主たる目的とするところは上
記高度な欠陥分類を行いうる半導体ウエハの欠陥分類方
法及びその装置を提供することである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に，第１の発明は，半導体ウエハを撮像して得られた画
像に基づいて該ウエハの欠陥を分類する方法であって，
上記画像中の欠陥領域の画像と，無欠陥領域の基準画像
との差をとることによって濃淡差画像を作成し，上記濃
淡差画像を処理して欠陥領域抽出画像を作成し，上記基
準画像を処理して配線部抽出画像及び／若しくは非配線
部抽出画像を作成し，上記濃淡差画像と，上記欠陥領域
抽出画像と，上記配線部抽出画像及び／若しくは非配線
部抽出画像とをアンド処理し，上記アンド処理出力に基
づいて欠陥の種類を判別してなる半導体ウエハの欠陥分
類方法において，上記アンド処理により作成された配線
部欠陥濃淡画像及び非配線部欠陥濃淡画像の画素数と，
輝度値若しくは光強度の平均値とに基づいて欠陥の種類
を判別することを特徴とする半導体ウエアの欠陥分類方
法として構成されているので，欠陥の輝度値若しくは光
強度の平均値だけでなく，欠陥の大きさからも欠陥を分
類することができ，ノイズ等で生じた小欠陥領域により
欠陥の分類を誤ることが防止される。従って，欠陥分類
の信頼性が向上する。また，上記判別を欠陥の発生プロ
セスを特定するために用いれば，欠陥が発生したプロセ
スに迅速にフィードバックをかけることができ，半導体
ウエハの製造プロセスにおいて歩留りや製品の性質を向
上させることができる。

【０００６】また，第２の発明は，半導体ウエハを撮像
して得られた画像に基づいて該ウエハの欠陥を分類する
装置であって，上記画像中の欠陥領域の画像と，無欠陥
領域の基準画像との差をとることによって濃淡差画像を
作成する濃淡差画像作成手段と，上記濃淡差画像を処理
して欠陥領域抽出画像を作成する欠陥領域抽出画像作成
手段と，上記基準画像を処理して配線部抽出画像及び／
若しくは非配線部抽出画像を作成する配線部／非配線部
抽出画像作成手段と，上記濃淡差画像と，上記欠陥領域
抽出画像と，上記配線部抽出画像及び／若しくは非配線
部抽出画像とをアンド処理するアンド処理手段と，上記
アンド処理出力に基づいて欠陥の種類を判別する欠陥判
別手段とを具備してなる半導体ウエハの欠陥分類装置に
おいて，上記欠陥判別手段により，上記アンド出力によ
り定められた配線部欠陥濃淡画像及び非配線部欠陥濃淡
画像の画素数と，輝度値若しくは光強度の平均値とに基
づいて欠陥の種類を判別することを特徴とする半導体ウ
エアの欠陥分類装置として構成されている。この発明に
よれば，輝度値若しくは光強度の平均値のみで欠陥を分
類する場合と較べて，欠陥の大きさの相対的な関係を考
慮することができるから，欠陥分類の信頼性をより向上
させることができる。さらには，上記判別により欠陥の
発生プロセスを特定すれば，欠陥が発生したプロセスに
迅速にフィードバックをかけることができ，半導体ウエ
ハの製造プロセスにおける歩留りや製品の品質を向上さ
せることができる。

【０００７】

【発明の実施の形態】及び

【実施例】以下添付図面を参照して，本発明の実施の形
態及び実施例について説明し，本発明の理解に供する。
尚，以下の実施の形態及び実施例は，本発明を具体化し
た一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格の
ものではない。ここに，図１は本発明の実施の形態及び
実施例に係る半導体ウエハの欠陥分類方法の概略構成を
示すフロー図，図２は上記方法を適用可能な装置Ａの概
略構成を示すブロック図，図３及び図４は装置Ａの動作
の基本原理を示す説明図，図５及び図６は欠陥の生じる
メカニズムを示す説明図，図７及び図８は装置Ａにおけ
る誤分類を防止する技術を説明するための図である。

【０００８】図１に示す如く第１〜第３の発明に係る半
導体ウエハの欠陥分類方法は，半導体ウエハにおいて得
られた画像に基づいて該ウエハの欠陥の種類を分類する
点で従来例と同様である。

【０００９】図 ２はそのような装置の具体的例を示した
ものである。以下，図２を用いて本発明をより具体化す
ると共に，その基本原理をも説明する。図２に示す如
く，本発明の実施の形態及び実施例に係る半導体ウエハ
の欠陥分類装置Ａは，主として顕微鏡２ａ，カメラ２
ｂ，Ａ／Ｄ変換器２ｃよりなる画像取り込み部２，画像
を処理して必要な情報を取り出す画像処理部３，画像処
理部３から出力された輝度情報を基に欠陥の種類を分類
するコンピュータ４，およびプリンタ５ａやＣＲＴ５ｂ
よりなる出力装置５より構成されている。

【００１０】以下，本発明の特徴をなす画像処理部３の
動作を中心に詳細に説明する。尚，画像処理はほとんど
の場合，図２に記載された画像処理回路３ａを仲介して
行われるが，本発明の本質を効果的に伝えるために，こ
こでは画像処理回路３ａの働きについては，必要最小限
の説明に止めている。また，各動作の説明は図１に示し
た各工程に対応させている。

【００１１】〈画像取り込み工程〉 被検査ウエハ１中の欠陥は画像取り込み部２の顕微鏡２
ａにより拡大され，カメラ２ｂにより映像として取り込
まれる。そして，Ａ／Ｄ変換器２ｃによって離散的なデ
ィジタル信号に変換された後，検査画像として画像処理
部３の画像メモリ（１）３ｂに取り込まれる。 〈濃淡差画像作成工程〉 画像メモリ（２）３ｃには検査画像と同種の，欠陥を含
まない正常なウエハ（無欠陥ウエハ）の基準画像があら
かじめ格納されている。次に検査画像と基準画像の各画
像についてそれぞれ輝度の差が計算され，画像全体につ
いて処理された後，画像メモリ（３）３ｄに格納され
る。もし検査画像と基準画像に位置ずれがあれば，例え
ば両画像に対し相関演算を行うなどして位置補正を行っ
た後に，引き算処理を行えばよい。これにより，濃淡差
画像の品質を向上させることができる。ここで重要なこ
とは，画像メモリ（３）３ｄの画像は濃淡の情報（ディ
ジタル値で，濃淡の階調はＡ／Ｄ変換器２ｃの分解能で
決まる）を含んでいることである。即ち，欠陥の判別時
に用いられる画像が濃淡画像であれば，例えば材料等の
相違により生じる輝度若しくは光強度の違いに基づいて
判別をより詳細に行うことができる。但し，濃淡画像は
２値画像に較べて必要となる情報量が多いので以下の通
り処理を軽減する。

【００１２】〈欠陥領域抽出画像作成工程〉 濃淡差画像は適切なしきい値によって２値化され，ノイ
ズ除去等の基礎的な画像処理を施されることによって，
欠陥領域は”１”，欠陥以外の領域は”０”の値で表さ
れたマスクとなる（以下，画像メモリ（４）３ｅに格納
された画像を「欠陥マスク」という）。〈配線部／非配
線部抽出画像作成工程〉欠陥マスクを作成する処理とは
別個に，配線部および非配線部を抽出する処理が行われ
る。即ち画像メモリ（２）３ｃに格納されている基準画
像を，適切なしきい値により２値化（しきい値以上の画
像を”１”とし，それ以外を”０”に変換）し，ノイズ
除去等の処理を施すと，配線部だけが抽出され，これが
画像メモリ（５）３ｆに格納される。画像メモリ（５）
３ｆに格納された画像は，配線部は”１”，非配線部
は”０”の値で表されたマスクとなる（以下，画像メモ
リ（５）３ｆに格納された画像を「配線マスク」とい
う）。また配線マスク作成時と逆の２値化処理（しきい
値以上の画素を”０”とし，それ以外を”１”に変換）
をするか，あるいは配線マスクをＮＯＴ（”０”と”
１”の交換）処理することにより，非配線部を表すマス
クが作成され，画像メモリ（６）３ｇに格納される（以
下，画像メモリ（６）３ｇに格納された画像を「非配線
マスク」という）。

【００１３】〈アンド処理工程〉 次に配線部および非配線部の輝度を抽出する処理につい
て述べる。画像処理回路３ａのアンド処理部３ａ１のア
ンド（１）に，画像メモリ（３）３ｄの濃淡差画像，画
像メモリ（４）３ｅの欠陥マスク，画像メモリ（５）３
ｆの配線マスクがそれぞれ入力される。またここでのア
ンド（１）は，欠陥マスクと配線マスクの各画素で，共
に”１”の値をもっている場所における濃淡差画像の画
素の輝度を出力する働きをする。従って，アンド（１）
の出力は，配線部における欠陥領域と配線領域の輝度の
差の画像情報となる。この画像情報は画素輝度計算部３
ａ２に送られ，各画素輝度の平均値が計算される。そし
て配線部の輝度を示す情報としてコンピュータ４に送ら
れる。非配線部についても同様の処理が行われ，非配線
部の輝度を示す情報がコンピュータ４に送られる。

【００１４】〈欠陥判別工程〉 コンピュータ４では，予め設定されている分類用データ
４ａを基に，演算装置４ｂにより配線部・非配線部の輝
度の弁別処理が行われる。そして出力装置５のプリンタ
５ａおよびＣＲＴ５ｂにより分類結果が出力される。図
３と図４とにそれぞれ非配線部と配線部とに欠陥がある
場合の，上記動作手順に従った画像の変化を示す。図
３，図４では，配線部の輝度は明るいものとして，また
非配線部の輝度は暗いものとして描かれており，明るい
（白い）ほどディジタル化されたときの値が大きいもの
とした。また，欠陥・配線・非配線の各マスクにおい
て，白は”１”，黒は”０”の値をもっていて，アンド
処理部３ａ１では，各マスクが白の部分の濃淡差画像の
ディジタル化された数値が出力され，これにより欠陥の
輝度の平均値が抽出されるものとした。例えば図３で
は，非配線部の欠陥の輝度の平均値が”６５”の値で抽
出され，図４では，配線部の欠陥の輝度の平均値が”１
２０”の値で抽出されている。

【００１５】次に，図３や図４に示した欠陥が，半導体
製造プロセスにおいてどのようにして発生するのかを説
明する。これにより，本発明が実際の半導体プロセスの
欠陥分類に有用であることが明らかにされる。 〈非配線部に欠陥が生じるメカニズム〉 図５に非配線部に欠陥が生じるメカニズムを示す。まず
半導体ウエハ基板である絶縁材の上に配線材料１および
２を成膜した後，エッチングを阻止するためのレジスト
を塗布し，配線パターン形状にレジストを残す。このと
きの状態を図５（ａ）に示す。次にエッチング工程に移
行する。この時，図５（ａ）に示すように既に異物が付
着していれば，異物がレジストの働きをしてエッチング
を阻止する。このために，図５（ｂ）に示すように，非
配線部に配線材料１が現れる。また，図５（ｃ）は，配
線材料１のエッチングが終了した後に，異物が付着した
状態を示している。この場合は，図５（ｄ）に示すよう
に，非配線部に配線材料２が現れる。一般に配線材料
１，２には異なる材料が用いられるため，欠陥部の非配
線材料の輝度は異なる。本発明では輝度情報がコンピュ
ータ４に入力され，分類用データ４ａに従って分類され
るので，図５の（ｂ）の状態と（ｄ）の状態とを識別で
きる。従って，欠陥の発生プロセスを特定できるため，
当該プロセスに迅速にフィードバックをかけることが可
能となる。

【００１６】〈配線部に欠陥が生じるメカニズム〉 図６に配線部に欠陥が生じるメカニズムを示す。まず図
６（ａ）は，絶縁材の上に配線材料２が成膜された状態
を示している。次に配線材料１の成膜を行うのである
が，この時，図５（ａ）に示すように既に異物が付着し
ていれば，配線材料１は，異物の付着した場所では，図
６（ｂ）に示すように，異物の上に形成される。次に洗
浄などで異物と異物上の配線材料１とが除去された後，
配線パターン形状にレジストが形成され，エッチングが
行われる。すると，異物が付着していた場所では，配線
部に配線材料２が露出する。配線材料１と２とでは輝度
が異なるため，これが欠陥として検出される。配線材料
が３種類以上存在する場合では，それらの輝度は一般に
異なるため，その輝度情報を利用することにより，欠陥
の発生プロセスを特定することができる。従って非配線
部の欠陥の場合と同様に，当該プロセスに迅速にフィー
ドバックをかけることが可能となる。

【００１７】続いて，上記半導体ウエハの欠陥分類方法
及び装置において，例えば配線部と非配線部との境界部
分に表れる誤った輝度情報やノイズ等が欠陥の分類に悪
影響を及ぼすような場合の誤判断防止技術について詳述
する。 〈誤判断の原因となる画像情報の影響の除去〉 検査対象が例えば半導体デバイスのような微細な構造を
有するものである場合，検査画像の撮像の際に用いられ
る顕微鏡２ａの分解能が不足し，本来非配線部内にしか
ない欠陥が配線部の一部にも存在するように撮像されて
しまう場合がある。即ち，非配線部内の欠陥の輝度が高
く，非配線部との境界付近にある配線部の一部までが明
るく撮像されてしまうような場合である。この場合，誤
判断を防止するために画像情報を加工する必要が生じる
ことがある。図７は欠陥が非配線部と配線部の一部とに
存在すると撮像された場合の画像の変化を示す図であ
る。但し，実際には配線部の一部にみられる明るい部分
は，非配線部に存在する欠陥の輝度に影響を受けて撮像
されたものである。この場合には，図７（ｇ）及び
（ｈ）に示すように，配線部と非配線部との両方に欠陥
マスクが形成されてしまう。配線部にある欠陥領域内の
輝度の平均値は図７（ｇ）のように６０となっており，
あたかも配線部にも欠陥が存在していることを示してい
るようである。この誤判断は，欠陥マスクがその性質上
欠陥のある部分についてのみ画像を抽出するから，配線
間の欠陥に挟まれた配線部の他の殆どの領域では輝度の
変化がないという情報を利用できないことに起因してい
る。そこで，上記のような場合には，画像から得られる
情報の加工を行う。その一つが欠陥マスクの拡大であ
る。例えば，図８に示す例では，上記濃淡差画像を２値
化して作成した欠陥マスクを他の欠陥マスクと連結する
まで，ウエハの配線に直交する方向へ拡大している。欠
陥マスクを大きくすると，配線部の一部が明るくなった
画素と，輝度変化のない配線部の画素をも含んで配線部
の輝度の平均値を求めるので，配線部にある欠陥領域の
輝度の平均値が１０にまで低下する。即ち，ウエハの配
線方向に直交する方向へ欠陥マスクを拡大した場合に，
その輝度の平均値が大きく減少すれば，欠陥は存在しな
いと判定することができる。従って，上記半導体ウエハ
の欠陥分類方法及び装置は，上記境界付近のあいまいな
輝度情報等の一部の輝度情報による悪影響を受けにくく
なり，欠陥分類の信頼性が向上する。また，上記悪影響
を除去する他の技術として欠陥の大きさを比較する技術
が挙げられる。例えば，輝度の平均値を取得する際に，
配線部及び非配線部の欠陥領域（配線部欠陥濃淡画像及
び非配線部欠陥濃淡画像）にある画素数（即ち，欠陥の
面積）を取得しておいて，両者の画素数が大きく異なる
場合には，画素数の少ない方の欠陥領域の輝度の平均値
を０にする。従って，ノイズ等で生じた小領域の欠陥は
無視される。上記のように，輝度の平均値だけでなく欠
陥の大きさをも自動分類に利用した場合，小領域の輝度
情報による誤判断を防止して欠陥分類の信頼性をより向
上させることができる。

【００１８】尚，上記装置Ａでは，画像取り込み部２に
顕微鏡２ａを用いたが，これは通常のカメラ２ｂでは撮
影困難な程の微小欠陥の分類を行う場合を示したもので
あって，対象が比較的大きな欠陥の場合は顕微鏡２ａは
不要である。また画像処理部３の画像メモリ（２）３ｃ
に格納される基準画像は，欠陥を含む検査画像を画像処
理することによって作成しても良いし，あるいは配線の
設計データから形成した画像や，欠陥のない位置を予め
撮像しておいた画像であっても良い。さらに上記装置Ａ
では，検査画像と基準画像との差をとることによって，
欠陥領域と欠陥を含まない領域における配線部あるいは
非配線部の輝度を，一つの処理で抽出した。しかしこの
ような「画像の差をとる処理」は不可欠な処理ではな
く，配線部あるいは非配線部の輝度を，それぞれ欠陥領
域と欠陥を含まない領域とで抽出し，欠陥領域と欠陥を
含まない領域における輝度の相対的な関係をコンピュー
タ４で比較しても良い。このような欠陥領域と欠陥を含
まない領域とにおける各輝度の比較という処理は，基本
的に被検査ウエハ１の照明装置（図１に示していない）
の照射強度や，画像取り込み部２のカメラ２ｂ・Ａ／Ｄ
変換器２ｃなどのオフセットなどが変化しても同一の輝
度出力を得るために必要なものである。従って，このよ
うな心配のないときは，欠陥領域と欠陥を含まない領域
とにおける各輝度の比較は不要であり，欠陥領域の輝度
の絶対値を，予めコンピュータ４に設定された分類用の
識別値のみに基づいて処理すれば良い。さらに，上記装
置Ａでは画像処理回路３ａの画素輝度計算部３ａ２によ
り各画素の平均値が計算されたが，この平均値の代わり
に各画素の輝度の和などの別の統計量を計算してもよ
い。

【００１９】尚，上記装置Ａの説明では，単純化するた
めに「輝度」とのみ記した。周知のように，画像取り込
み部２のカメラ２ｂがカラーカメラの場合は，Ｒ
（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）のそれぞれの光強度が出力
される。また，白黒カメラの場合でも，被検査ウエハ１
とカメラ２ｂとの間にＲ，Ｇ，Ｂの波長の光を透過する
フィルタ（図２には示していない）を取りつければ，
Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの光強度を取り出すことができる。
従って，説明中の「輝度」は，Ｒ，Ｇ，Ｂのそれぞれの
信号強度であっても良いし，それらを適当な量ずつ加え
合わせた信号強度でも，また白黒画像に変換された後の
信号強度であっても良い。尚，上記装置Ａの説明では，
欠陥の種類の分類だけに限って説明したが，本発明は分
類に特定されるものではなく，欠陥の検出についても利
用できる。すなわち，同じ構造（ダイ）が同一ウエハ上
に繰り返し現れる半導体ウエハなどの場合は，ダイどう
しを比較することにより欠陥部を抽出することができ
る。例えば，３つのダイの同一部分を本発明の方法で抽
出した時，配線部あるいは非配線部の輝度がすべてある
許容量内で一致していれば，３つのダイの試験領域には
欠陥が存在しないと判断できる。もし，１つのダイに他
の２つとは異なる輝度が抽出されれば，そのダイの試験
領域に欠陥が存在するということになる。

【００２０】本発明を半導体製造プロセスで効果的に運
用するためには，ほとんどの半導体工場に設置済みの欠
陥検査装置から出力された欠陥位置について本発明の方
法で調べれば良く，さらに欠陥を含まない位置の画像を
取り込んで基準画像として用いる場合には，欠陥検査装
置から出力される「欠陥を含まない位置」を基準画像の
位置として画像取り込みに利用することができる。すな
わち，欠陥位置も基準画像位置も欠陥検査装置から得る
ことができるため，効率的な欠陥分類が可能になる。こ
の場合には，図２に示していないウエハをＸＹ方向に移
動できる試料台と，この試料台を欠陥検査装置から出力
される欠陥位置，および欠陥を含まない位置に移動させ
るための試料台コントロール機構とを設ければ，さらに
効率的な欠陥分類を実現することができる。以上のよう
に，本発明では，欠陥のあるウエハの画像の輝度又は光
強度を抽出し，該輝度又は光強度に基づいて欠陥の種類
を分類するので，従来例のように欠陥の種類の分類が配
線の突起・欠け・断線などの判断に止まることなく，さ
らに高度な欠陥分類方法ならびに装置を実現することが
できる。その結果，欠陥の種類を識別してその欠陥の発
生したプロセスを特定できるので，該当プロセスの問題
を迅速に抽出することができる。

【００２１】

【発明の効果】上記したように，第１の発明は，半導体
ウエハを撮像して得られた画像に基づいて該ウエハの欠
陥を分類する方法であって，上記画像中の欠陥領域の画
像と，無欠陥領域の基準画像との差をとることによって
濃淡差画像を作成し，上記濃淡差画像を処理して欠陥領
域抽出画像を作成し，上記基準画像を処理して配線部抽
出画像及び／若しくは非配線部抽出画像を作成し，上記
濃淡差画像と，上記欠陥領域抽出画像と，上記配線部抽
出画像及び／若しくは非配線部抽出画像とをアンド処理
し，上記アンド処理出力に基づいて欠陥の種類を判別し
てなる半導体ウエハの欠陥分類方法において，上記アン
ド処理により作成された配線部欠陥濃淡画像及び非配線
部欠陥濃淡画像の画素数と，輝度値若しくは光強度の平
均値とに基づいて欠陥の処理の種類を判別することを特
徴とする半導体ウエハの欠陥分類装置である。従っ
て，，欠陥の輝度値若しくは光強度の平均値だけでな
く，欠陥の大きさからも欠陥を分類することができるの
で，ノイズ等により生じた小欠陥領域にある情報をない
ものとして扱い欠陥の判別からその影響を除去すること
ができる。従って，欠陥分類の信頼性が向上する。ま
た，上記判別を欠陥の発生プロセスを特定するために用
いれば，欠陥が発生したプロセスに迅速にフィードバッ
クをかけることができ，半導体ウエハの製造プロセスに
おいて歩留りや製品の性質を向上させることができる。

【００２５】また，第２の発明は，半導体ウエハを撮像
して得られた画像に基づいて該ウエハの欠陥を分類する
装置であって，上記画像中の欠陥領域の画像と，無欠陥
領域の基準画像との差をとることによって濃淡差画像を
作成する濃淡差画像作成手段と，上記濃淡差画像を処理
して欠陥領域抽出画像を作成する欠陥領域抽出画像作成
手段と，上記基準画像を処理して配線部抽出画像及び／
若しくは非配線部抽出画像を作成する配線部／非配線部
抽出画像作成手段と，上記濃淡差画像と，上記欠陥領域
抽出画像と，上記配線部抽出画像及び／若しくは非配線
部抽出画像とをアンド処理するアンド処理手段と，上記
アンド処理出力に基づいて欠陥の種類を判別する欠陥判
別手段とを具備してなる半導体ウエハの欠陥分類装置に
おいて，上記欠陥判別手段により，上記アンド出力によ
り定められた配線部欠陥濃淡画像及び非配線部欠陥濃淡
画像の画素数と，輝度値若しくは光強度の平均値とに基
づいて欠陥の種類を判別することを特徴とするものであ
る。この場合，輝度値若しくは光強度の平均値のみで欠
陥を分類する場合と較べて，欠陥の大きさの相対的な関
係を考慮することができるから，欠陥分類の信頼性をよ
り向上させることができる。さらには，上記判別により
欠陥の発生プロセスを特定すれば，欠陥が発生したプロ
セスに迅速にフィードバックをかけることができ，半導
体ウエハの製造プロセスにおける歩留りや製品の品質を
向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態及び実施例に係る半導体
ウエハの欠陥分類方法の概略構成を示すフロー図。

【図２】 上記方法を適用可能な装置Ａの概略構成を示
すブロック図。

【図３】 装置Ａの動作の基本原理を示す説明図。

【図４】 装置Ａの動作の基本原理を示す説明図。

【図５】 欠陥の生じるメカニズムを示す説明図。

【図６】 欠陥の生じるメカニズムを示す説明図。

【図７】 誤った輝度情報による誤判断の一例を示す
図。

【図８】 誤判断を防止する技術の説明図。

【図９】 従来の半導体ウエハの欠陥分類装置Ａ0 の一
例における概略構成を示すブロック図。

【図１０】 従来装置Ａ0 の動作の基本原理を示す説明
図。

【符号の説明】

Ａ…半導体ウエハの欠陥分類装置 １…半導体ウエハ ２…画像取り込み部 ３…画像処理部（第１の抽出手段，第２の抽出手段，濃
淡差画像作成手段，欠陥領域画像抽出手段，配線部／非
配線部画像抽出手段，アンド処理手段に相当） ４…コンピュータ（第１の判別手段，第２の判別手段，
欠陥判別手段に相当） ５…出力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森本 勉 兵庫県神戸市西区高塚台１丁目５番５号 株式会社神戸製鋼所 神戸総合技術研 究所内 (72)発明者 住江 伸吾 兵庫県神戸市西区高塚台１丁目５番５号 株式会社神戸製鋼所 神戸総合技術研 究所内 (72)発明者 後藤 有一郎 兵庫県神戸市西区高塚台１丁目５番５号 株式会社神戸製鋼所 神戸総合技術研 究所内 (72)発明者 高橋 英二 兵庫県神戸市西区高塚台１丁目５番５号 株式会社神戸製鋼所 神戸総合技術研 究所内 (72)発明者 神戸 章史 兵庫県西脇市平野町302番地の２ ケー ティーアイ・セミコンダクター株式会社 内 (72)発明者 岡本 啓 兵庫県西脇市平野町302番地の２ ケー ティーアイ・セミコンダクター株式会社 内 (56)参考文献 特開 平２−133883（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−21372（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−71377（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−66255（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−212506（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H01L 21/66 G01B 11/30 G01N 21/88

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 半導体ウエハを撮像して得られた画像に
   基づいて該ウエハの欠陥を分類する方法であって，上記
   画像中の欠陥領域の画像と，無欠陥領域の基準画像との
   差をとることによって濃淡差画像を作成し，上記濃淡差
   画像を処理して欠陥領域抽出画像を作成し，上記基準画
   像を処理して配線部抽出画像及び／若しくは非配線部抽
   出画像を作成し，上記濃淡差画像と，上記欠陥領域抽出
   画像と，上記配線部抽出画像及び／若しくは非配線部抽
   出画像とをアンド処理し，上記アンド処理出力に基づい
   て欠陥の種類を判別してなる半導体ウエハの欠陥分類方
   法において， 上記アンド処理により作成された配線部欠陥濃淡画像及
   び非配線部欠陥濃淡画像の画素数と，輝度値若しくは光
   強度の平均値とに基づいて欠陥の種類を判別してなる半
   導体ウエハの欠陥分類方法。
2. 【請求項２】 上記濃淡差画像に施される処理が，上記
   濃淡差画像を２値化すると共に，２値化して得た２値化
   画像を拡大処理して欠陥領域抽出画像を作成することで
   ある請求項１記載の半導体ウエハの欠陥分類方法。
3. 【請求項３】 上記拡大処理が上記２値化画像を上記ウ
   エハの配線に対して直交する方向へ所定量だけ拡大する
   ことである請求項２記載の半導体ウエハの欠陥分類方
   法。
4. 【請求項４】 上記判別が欠陥の発生プロセスを特定す
   ることである請求項１〜３のいずれかに記載の半導体ウ
   エハの欠陥分類方法。
5. 【請求項５】 半導体ウエハを撮像して得られた画像に
   基づいて該ウエハの欠陥を分類する装置であって，上記
   画像中の欠陥領域の画像と，無欠陥領域の基準画像との
   差をとることによって濃淡差画像を作成する濃淡差画像
   作成手段と，上記濃淡差画像を処理して欠陥領域抽出画
   像を作成する欠陥領域抽出画像作成手段と，上記基準画
   像を処理して配線部抽出画像及び／若しくは非配線部抽
   出画像を作成する配線部／非配線部抽出画像作成手段
   と，上記濃淡差画像と，上記欠陥領域抽出画像と，上記
   配線部抽出画像及び／若しくは非配線部抽出画像とをア
   ンド処理するアンド処理手段と，上記アンド処理出力に
   基づいて欠陥の種類を判別する欠陥判別手段とを具備し
   てなる半導体ウエハの欠陥分類装置において，上記欠陥
   判別手段が，上記アンド出力により定められた配線部欠
   陥濃淡画像及び非配線部欠陥濃淡画像の画素数と，輝度
   値若しくは光強度の平均値とに基づいて欠陥の種類を判
   別してなる半導体ウエハの欠陥分類装置。
6. 【請求項６】 上記欠陥領域抽出画像作成手段が，上記
   濃淡差画像を２値化すると共に，２値化して得た２値化
   画像を拡大処理して欠陥領域抽出画像を作成する請求項
   ５記載の半導体ウエハの欠陥分類装置。
7. 【請求項７】 上記拡大処理が上記２値化画像を上記ウ
   エハの配線に対して直交する方向へ所定量だけ拡大する
   ことである請求項６記載の半導体ウエハの欠陥分類装
   置。
8. 【請求項８】 上記判別が欠陥の発生プロセスを特定す
   ることである請求項５〜７のいずれかに記載の半導体ウ
   エハの欠陥分類装置。