JP3920003B2

JP3920003B2 - 検査データ処理方法およびその装置

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Publication number: JP3920003B2
Application number: JP2000128996A
Authority: JP
Inventors: 俊二前田; 康裕吉武; 健次岡; 篤下田; 正孝芝
Original assignee: Renesas Technology Corp
Current assignee: Renesas Technology Corp
Priority date: 2000-04-25
Filing date: 2000-04-25
Publication date: 2007-05-30
Anticipated expiration: 2020-04-25
Also published as: JP2001305073A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体ウェハやマスク或いは液晶等の回路パターンに発生した欠陥の致命性を判定可能とした検査データの処理技術に関し、特に、半導体装置の製造プロセスにおいて、外観検査装置等で検出した欠陥の致命性判定や、レビュー・解析対象欠陥の選択に用いる好適な技術、および致命性欠陥の発生原因を究明したり対策するのに好適な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
半導体等の製造ラインでは不良原因を早期に発見し、該不良原因を取除くようにプロセスおよび製造装置にフィードバックしていくことが歩留りの維持・向上に必須である。これには、外観検査装置による不良発見とその検査データの分析が重要である。
【０００３】
このように、不良原因を早期に究明する欠陥解析システムの従来技術としては、例えば、特開平１０−１０７１０２号公報が知られている。この従来の欠陥解析システムは、半導体ウェハ上の欠陥を検出する外観検査装置と、該外観検査装置から検出された欠陥の中から密集状態にあるものを欠陥群として抽出し、この抽出された欠陥群の欠陥の中から１または２以上の任意の欠陥を代表欠陥として抽出する解析ステーションと、該解析ステーションにおいて抽出された代表欠陥のみについて観察してその種別（カテゴリ）を判定し、代表欠陥以外の欠陥群を構成する欠陥について上記判定された同一種別を付与するレビューステーションとを備えて構成される。
【０００４】
即ち、外観検査装置からは、例えば、ウェハプロセスで発生するショート、断線等の回路パターンの欠陥や異物等の欠陥についての半導体ウェハ上の位置データおよび大きさが、これらのデータを蓄える解析システムへ送出される。そして次に、検査したウェハを、レビューステーションに移し替え、検出欠陥の座標データの位置にステージを移動させ、欠陥の拡大像により欠陥の種別の分類を行う。
【０００５】
また、従来技術であるＴｅｃｈｎｉｃａｌＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓＳＥＭＩＣＯＮ／Ｊａｐａｎ１９９６ｐｐ．２−１９〜２４ “An Advanced Yield Learning System for 64M DRAM Production and Beyond" には、外観検査装置において、検出画像と参照画像との差画像から欠陥であるか否かを判定するしきい値を背景の明るさ分布によって変えることが記載されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術には、レビュー・解析作業において、外観検査装置から検出される欠陥の検査データを基に、特に致命／非致命に分類することにに関して記載されていない。ここでいう致命性欠陥とは、回路パターンの電気的動作不良となる可能性の高い欠陥を意味する。
【０００７】
ところで、レビュー作業は人手による作業であるため、時間がかかり、検査工程のスループット向上の足枷となってしまう。また、致命性の判定に関しては、欠陥自体の見え方のみならず、欠陥の存在する領域の回路パターンの機能や構造の知識も必要であり、専門知識をもった特定の専門家に委ねられていた。さらには、これら専門家の間でも致命性の判定基準が異なるため、人によって判定結果が変わるという課題がある。
【０００８】
本発明の第１の目的は、上記課題を解決すべく、外観検査装置から検出される検査データを基に、致命性のある欠陥を精度よく、正確に選択できるようにした検査データ処理方法およびその装置を提供することにある。
【０００９】
また、本発明の第２の目的は、レビュー装置／解析装置において、致命性のある欠陥を精度よく、正確に選択できるようにして真にレビュー若しくは解析しなければならない対象に絞ることを可能にしてレビュー作業や解析作業の高スループット化を可能にした検査データ処理方法およびその装置を提供することにある。
【００１０】
また、本発明の第３の目的は、レビュー／解析対象の選択を自動的に行うことができるようにした検査データ処理方法およびその装置を提供することにある。
【００１１】
また、本発明の第４の目的は、これらの検査・解析結果情報を用いて、検査データを編集、検索、表示、外部出力する方法および装置を提供すること、並びに、欠陥部の断面観察などの解析や分析を効率的に行う方法および装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての検査データ（欠陥の位置座標、および欠陥についての特徴データ）を基に、上記被検査対象物上の欠陥の存在する領域の種類および欠陥についてのカテゴリーに応じて致命性の判定を行うことを特徴とする。
【００１３】
即ち、前記致命性の判定を、被検査対象物上の領域の種類に応じて第１の致命性判定データおよび欠陥のカテゴリーに応じた第２の致命性判定データを格納して用意しておくことによって行うことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、前記判定された第２の致命性の欠陥の個数に基いて製造ラインの管理を行うことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての検査データ（欠陥の位置座標、および欠陥についての特徴データ）を基に、上記被検査対象物上の欠陥の存在する領域の種類に応じて欠陥の第１の致命性の判定を行い、この第１の致命性の判定に基いてカテゴリーを付与する欠陥を選択することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての検査データ（欠陥の位置座標、および欠陥についての特徴データ）を基に、上記被検査対象物上の欠陥の存在する領域の種類に応じて欠陥の第１の致命性のレベルを算出し、この算出された第１の致命性のレベルに応じてカテゴリーを付与する欠陥を選択し、該選択された欠陥に対してレビュー装置を用いてカテゴリーを付与し、前記算出された欠陥についての第１の致命性レベルに対して前記付与されたカテゴリーに応じた重み付け（第２の致命性判定データ）をして第２の致命性のレベルを算出することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、前記第２の致命性のレベルに応じて解析装置で解析する欠陥を選択することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての検査データ（欠陥の位置座標、および欠陥についての特徴データ）を基に、被検査対象物上の異なる種類の領域毎に、欠陥の面積に対応させてカテゴリ別の発生個数を算出し、それを出力することを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を、図面を用いて説明する。
【００２０】
本発明に係る検査データ処理装置（検査データ解析装置）を用いたシステムは、特願平１０−１０４５６号の発明を改良した発明である。
【００２１】
まず、本発明に係る検査データ処理装置（検査データ解析装置）を用いたシステムの第１の実施の形態について図1を用いて説明する。本第１の実施の形態の検査データ処理装置（検査データ解析装置）１は、被検査対象物である半導体ウェハ上に形成された回路パターン上における様々欠陥（パターン欠陥や異物や膜厚不良欠陥やスクラッチ欠陥など）を検査して検査データＩＤを出力する外観検査装置３０と、欠陥について自動的にカテゴリーを付与するＡＤＣ（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＤｅｆｅｃｔＣｌａｓｓｆｉｃａｔｉｏｎ）と称するレビュー装置３１と、致命性欠陥についてその発生原因を究明するための材質や性質や断面形状等を解析する解析装置４０とがネットワークＮｔを介して接続されている。外観検査装置３０は、検出系３０ａと表示部を有する画像処理部３０ｂとを備えた光学的な外観検査装置やＳＥＭ外観検査装置等で構成され、被検査対象物である半導体ウェハＷが、成膜工程Ｐ１、露光工程Ｐ２、エッチング工程Ｐ３へとプロセス処理される過程の中で、例えば、エッチング終了時点の半導体ウェハＷ上に発生する様々な欠陥をウェハ単位若しくはロット単位で検査する。そして、インライン検査の場合には、検査終了後、半導体ウェハＷは再び成膜工程Ｐ４から始まるプロセス処理過程に戻されることになる。実際には、外観検査装置３０は、多数の製造工程を有する製造ラインにおいて任意の製造工程からサンプリングされた半導体ウェハＷに対して検査することになる。
【００２２】
ところで、外観検査装置３０によって検査される被検査対象物である半導体ウェハＷは、図３に示すような半導体チップＣが多数配列されて形成されている。そして、半導体チップがメモリの場合には、半導体チップＣ内は、メモリセル領域Ａ４０と、その周辺の第１の周辺回路領域Ａ１０と、デコーダ等を含む第２の周辺回路領域Ａ２０と、デコーダ等を含む第３の周辺回路領域Ａ３０と、最も外側に形成された第４の周辺回路領域Ａ０とを有することになる。また、半導体チップＣがシステムＬＳＩの場合には、半導体チップＣ内は、上記メモリ領域の外に、ロジック領域が存在することになる。
【００２３】
以上説明したように、半導体チップＣ内には、回路パターンが最も密なメモリセル領域Ａ４０、および次第に祖になっていく第２〜第３、第１、第４の周辺回路領域Ａ３０、Ａ２０、Ａ１０、Ａ０など、様々な領域がある。そのため、本発明は、これら各領域で発生して外観検査装置３０で検出される様々な欠陥に対する致命性も各領域毎に異なってくることに着目して創成したものである。
【００２４】
なお、致命／非致命については、最終的にほぼ完成した半導体チップに対してはプローブテストと称する動作テストによって判明させることができる。
【００２５】
しかし、半導体ウェハＷは、非常に多くの製造プロセス工程（例えば各種成膜工程、レジスト塗布工程、露光・現像工程、エッチング工程、レジスト剥離工程、および絶縁膜の表面を化学的、機械的に研磨して平坦化する工程など）を経て製造されることから、外観検査装置３０で検査される半導体ウェハＷの表面状態も様々な形態が考えられると共に、外観検査装置３０で検出される欠陥も様々な種類（異物、回路パターン欠陥（さらに詳しくは断線欠陥や短絡欠陥）、スクラッチ等の傷欠陥、その他の欠陥）のものとなる。即ち、半導体ウェハＷの表面は、層間絶縁層の表面であったり、回路パターン（配線パターン）の表面であったりすることになる。
【００２６】
このように様々な形態で外観検査装置３０により検査された半導体ウェハＷの段階で、検出された様々な欠陥が致命性を有するものか非致命性を有するものかを明確に判別することは難しい。しかし、代表的な導体パターン幅や導体パターンスペース等が密、即ち微小になれば、そこに発生した微小な欠陥でも、断線や短絡などの致命性欠陥となる確率は高くなる関係を有し、反面、代表的な導体パターン幅や導体パターンスペース等が祖、即ち大きくなれば、そこに発生した比較的大きな欠陥でも、断線や短絡などの致命性欠陥となる確率は少なくなる関係を有することになる。さらに、欠陥の種類（カテゴリー）に応じて致命性のレベルは異なってくることになる。従って、欠陥の存在する領域および欠陥の種類（カテゴリー）に応じて致命性のレベルを算出することによって、解析装置４０で解析する欠陥の対象を真に致命性の高いものに絞り込むことが可能となり、その結果、欠陥の発生原因を究明する解析装置４０での高スループット化を実現することができる。
【００２７】
ところで、外観検査装置３０からは、検査データＩＤとして、検査した被検査対象物であるウェハＷについての情報（ウェハ番号、ロット番号、製造工程番号等）、ウェハＷに形成された基準マークを基準にした様々な欠陥の位置座標（例えば重心位置座標）、該欠陥の特徴量データＣＤ（欠陥の大きさのデータ：具体的には、例えば、Ｘ軸およびＹ軸への投影長である欠陥の長さＣＤ_L、欠陥の面積ＣＤ_S、明るさ（濃淡値）の変化ＣＤ_B等）が出力されることになる。そして、１台若しくは複数台の外観検査装置３０から、検査データＩＤとして出力されるウェハＷに関する情報（製造工程の情報も含む）、ウェハ上における欠陥の位置座標、欠陥の特徴量データＩＤＣ（欠陥の大きさのデータ）は、例えば、インターネットＮｔを通して検査データ処理装置１に設けられた検査データ格納部２１に格納される。
【００２８】
レビュー装置３１としては、金属顕微鏡や走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）等で構成されたＡＤＣと称するもので、欠陥位置座標に基いて指定された欠陥についての色や形状等によって、自動的に欠陥の種類（カテゴリー）を判別し、この判別結果である欠陥のカテゴリーを出力するものである。また、レビュー装置３１は、金属顕微鏡やＳＥＭなどによって欠陥位置座標に基いて指定された欠陥について観察される拡大画像を見て欠陥のカテゴリーを分類し、それを入力手段を用いて入力することによって出力するものであっても良い。そして、レビュー装置３１で分類された欠陥のカテゴリーの情報ＩＤＫ（例えば、異物、回路パターン欠陥、スクラッチ等の傷欠陥、その他の欠陥）が、例えばインターネットＮｔを通して検査データ格納部２１に格納されることになる。なお、レビュー装置３１は、外観検査装置３０内、若しくは近傍に設けられいても良い。
【００２９】
解析装置４０としては、ＳＥＭ、ＦＩＢ（ＦｏｃｕｓｅｄＩｏｎＢｅａｍ）解析装置、ＳＥＭとＦＩＢ加工装置との組み合わせ、質量分析装置、Ｘ線分光分析装置などで構成され、欠陥の材質や性質や断面形状などを解析することによって欠陥の発生原因を推定するものである。
【００３０】
検査データ処理装置１には、外観検査装置３０、レビュー装置３１および解析装置４０から入出力されるデータの通信制御を行う通信制御部３と、該通信制御部３との間で、データの入出力が行われるデータ入出力部４とが設けられている。
【００３１】
さらに、検査データ処理装置１には、上記検査データ格納部２１、チップ内領域座標データ格納部２３、および致命性判定データ格納部（領域別判定ルール２４ａとカテゴリー別判定ルール２４ｂとを有する。）２４からなるデータ格納部と、該データ格納部に格納された各データを検索する検索部５と、該検索部５によって検索されたデータを記憶するメモリ６とが設けられている。
【００３２】
なお、チップ内領域座標データ格納部２３には、予め例えば半導体素子のＣＡＤシステム（図示せず）から例えば図４に示すチップ内の領域座標データがネットワークＮｔを介してデータ入出力部４によって格納される。当然、外観検査装置ＩＡにチップ内の領域座標データが例えばＣＡＤシステムから入力されて格納されている場合には、外観検査装置３０から入力して格納すればよい。このように、チップ内の領域座標データは、図４に示す如く、領域Ｎｏ．１については、最も粗い回路パターンからなる領域クラス値０で示される例えば第４の周辺回路領域Ａ０の始点座標（ｘｓ，ｙｓ）及び終点座標（ｘｅ，ｙｅ）で示され、領域Ｎｏ．６およびＮｏ．７については、次に細かい回路パターンからなる領域クラス値２０および３０で示される例えば第２および第３の周辺回路領域Ａ２０およびＡ３０の始点座標及び終点座標で示され、領域Ｎｏ．２〜Ｎｏ．５については、次に細かい回路パターンからなる領域クラス値１０で示される例えば第１の周辺回路領域Ａ１０の始点座標及び終点座標で示され、領域Ｎｏ．８以降については、最も微細な回路パターンからなる領域クラス値４０で示される例えばメモリセル領域Ａ４０の始点座標および終点座標で示される。以上の説明では、各領域は、回路パターンの密度に応じて分割して設定したが、この外例えば絶縁膜の膜厚の相違やその上に形成される回路パターンの密度に応じて分割して設定してもよい。その理由は、絶縁膜等の膜厚に応じて異物やスクラッチ等の欠陥が生じた場合断線や短絡等の動作不良が生じる可能性が高くなって致命性を有することになり、また、欠陥が生じた表面の上に形成される回路パターンの密度に応じて上記欠陥の影響を受ける程度が変化することによって致命性が変わってくることによる。即ち、微小な欠陥でも、その上に形成される回路パターンが微細であれば、回路パターンにおいて動作不良が生じる可能性が高くなり、致命性を有することになる。
【００３３】
さらに、領域別致命性判定データ格納部２４ａには、図５に示す如く、各領域毎に形成される回路パターンの精度（密度）に対応する領域別致命性判定ルールが、各領域毎にデータ入出力部４に接続された入力手段（図示せず）を用いて入力されて格納されることになる。この領域別致命性判定ルールは、図５に示すように、領域クラス値Ａｃに対応させて設定される。ところで、半導体ウェハは、半導体基板上に能動素子を形成し、その上に多層の配線層を形成して完成される。そのため、各層毎の回路パターン（配線パターン）上に生じる欠陥についての領域別の致命性判定しきい値（判定基準）Ｒは微妙に相違してくることになる。ところが、層間絶縁膜上に生じる欠陥についての領域別判定基準Ｒは、回路パターン上の領域別判定基準Ｒとは異なることになるが、その上に形成される回路パターンの影響も受けることになる。しかしながら、回路パターン上に発生した欠陥についての領域別判定基準Ｒとしては、概ね図５に示すように、各領域Ａ０〜Ａ４０の領域クラス値Ａｃ＝０〜４０に対して、例えば、欠陥の特徴量を示す欠陥の長さＲ_Lが２μｍ、１μｍ、１．５μｍ、１．５μｍ、０．５μｍ、欠陥の面積Ｒ_Sが４μｍ²、１μｍ²、２．２５μｍ²、２．２５μｍ²、０．２５μｍ²、欠陥についての明るさ（正常部に対する明るさの差）Ｒ_Bが大きく（Ｌ）、大きく（Ｌ）、中間（Ｍ）、中間（Ｍ）、小さく（Ｓ）設定される。当然、領域別判定基準Ｒは、半導体ウェハの表面状態に応じて変えて設定する必要がある。また、領域別判定基準Ｒとしては、その上に形成する回路パターンの密度に応じて変えて設定する必要がある。
【００３４】
カテゴリー別致命性判定データ格納部２４ｂには、カテゴリー別致命性判定ルールとして、欠陥のカテゴリーに応じて上記領域別判定基準Ｒに対して重み付けされる係数、関数若しくはルックアップテーブルＫ等が設定されて格納される。即ち、欠陥が異物の場合には、外観検査装置３０から例えば欠陥の面積或いは明るさが欠陥の長さよりも顕著に検出されるため、欠陥の面積或いは明るさに対して大きく重み付けされる。また、欠陥が回路パターン欠陥の場合には、外観検査装置３０から例えば欠陥の長さ或いは面積が明るさよりも顕著に検出されるため、欠陥の長さ或いは面積に対して大きく重み付けされる。また、欠陥が傷の場合には、違った形で重み付けされる。
【００３５】
以上説明したように、基本的には、領域別致命性判定データＲは、半導体ウェハＷの表面状態に応じて、チップ内の各領域毎に、設定されることになる。また、カテゴリー別致命性判定データＫは、欠陥のカテゴリーに応じて異なった重み付けをする係数、関数若しくはルックアップテーブル等が設定されることになる。なお、これら設定された領域別・カテゴリー別致命性判定データが適切であるかどうかについて、ほぼ完成された半導体チップに対するプローブテストによって得られる動作試験結果と対応させて統計を取ることによって確認を取ることができる。
【００３６】
そして、検索部５はメモリ６と接続され、メモリ６はデータ入出力部４と接続されている。さらに、検査データ処理装置１には、検査データ格納部２１、チップ内領域座標データ格納部２３、致命性判定データ格納部２４とのデータやり取りのタイミングを調整する入出力インタフェース７が設けられている。そして、この入出力インタフェース７には、検索部５、データ入出力部４、検査データ格納部２１、チップ領域座標データ格納部２３、致命性判定データ格納部２４が接続されている。
【００３７】
さらに、検査データ処理装置１には、必要な処理を行うソフトウエアであるプログラムが格納されたプログラム記憶部８、および、プログラム記憶部８に格納されたプログラムに基づいて演算を行う演算部（第１、第２の演算部等となるもの）９が設けられている。そして、演算部９はメモリ６に接続されている。
【００３８】
また、検査データ処理装置１には、検査データ処理装置１における全ての制御を司る主制御部（第１、第２の制御部等となるもの）１０が設けられており、この主制御部１０には、データ入出力部４、検索部５、メモリ６、演算部９ならびにプログラム記憶部８が接続されている。
【００３９】
さらに、表示部１１は、データ入出力部４と接続されている。なお、表示部１１は、検査データ格納部２１、チップ内領域座標データ格納部２３、致命性判定データ格納部２４のデータや、第1および第2の致命性判定結果に基づく第1および第2の致命性欠陥のマップ等々を表示する。
【００４０】
また、検査データ格納部２１、チップ内領域座標データ格納部２３、致命性判定データ格納部２４は、同一の記憶媒体であっても何ら構わない。さらに、検査データ処理装置１をネットワークＮｔを介し別のシステムと接続し、検査データ格納部２１、チップ内領域座標データ格納部２３、致命性判定データ格納部２４のデータの送受信を行っても良い。また、本第１の実施の形態の検査データ処理装置は、ネットワークＮｔを介さず外観検査装置３０本体に組み込んでも良い。
【００４１】
また、演算部９および主制御部１０は同一のＣＰＵであっても良い。さらに、演算部９、主制御部１０および検索部５等のＣＰＵに対して、メモリ６、データ入出力部４、通信制御部３をバス等で接続した同一の半導体素子であっても良い。
【００４２】
次に、第１の実施の形態のデータ処理手法について、図2を用いて説明する。
【００４３】
まず、検索部５は、ステップＳ２１で、外観検査装置３０で検査されたウェハＷに関する情報を、データ入出力部４に接続された入力手段（キーボード、記録媒体、ネットワークなど）を用いて入力することによって、検査データ格納部２１に格納されているそのウェハＷに関する製造工程、欠陥の位置座標、欠陥の大きさ等の検査データを検索し、メモリ６に書き込む。
【００４４】
ところで、半導体ウェハは、成膜、露光、エッチング等の製造工程を繰り返すことにより製造され、外観検査装置３０による検査も複数の製造工程で行われることになる。ここで、検出される欠陥数の発生工程別推移を図６に示すが、前の製造工程Ａ、Ｂで検出された欠陥が、製造工程Ｃでも再び検出されることが分かる。従って、製造工程が進むにつれ、レビュー／解析対象となる欠陥数の中に既にレビュー／解析した欠陥の数が増加し、時間的な効率が悪いことになる。
【００４５】
そこで、演算部９は、ステップＳ２２において、ステップＳ２１で検索してメモリ６に書き込まれた、図７に示すように、現在の製造工程において検出されるウェハ上の欠陥の座標データ２１１と、前の製造工程において検出されるウェハ上の欠陥の座標データ２１２との座標系の位置合わせを行って、一致するか、または予め設定した許容値より近い位置にある欠陥については消去することによって、現在の製造工程で発生した可能性の高い新たに見つかった欠陥の座標データ２１３として、検査データ格納部２１（あるいはレビュー／解析対象データ格納部２５ａ、２５ｂ）に格納する処理を加えても良い。即ち、演算部９は、ステップＳ２２において、欠陥が発生した製造工程を追跡することが可能となる。その結果、前の製造工程で既にレビュー／解析した欠陥を再びレビュー／解析する無駄を防止することができる。なお、勿論、前の製造工程で発生した欠陥が、現在の製造工程でどうなったかを調べるために、前の製造工程で発生した欠陥を含めて抽出して、致命性判定やレビュー処理をするようにしてもよい。また、このステップＳ２２における処理を外観検査装置３０内で、実行してもよい。
【００４６】
さらに、検索部５は、ステップＳ２３により、上記ウェハに関する情報を基に、ウェハ上に形成された基準マークを基準にして、ウェハ上に配列された各チップＣについて、チップ内領域座標データ格納部２３に格納されているチップ内領域座標データを検索し、メモリ６に読み込む。
【００４７】
上記チップ内領域座標データは、図３のチップ内レイアウト図に示すように、例えば、使用されている回路パターン幅の種類（領域クラス値Ａｃ）によってチップ内を複数の領域Ａ０、Ａ１０、Ａ２０、Ａ３０、Ａ４０に分割し、それぞれの領域を長方形で表し、各長方形の左下の座標（ｘｓ，ｙｓ）と右上の座標（ｘｅ，ｙｅ）で各領域を表現したものである。例えば、領域Ａ０は座標Ｃ０１とＣ０２で、領域Ａ１０は座標Ｃ１０１とＣ１０２で、領域Ａ４０は座標Ｃ４０１とＣ４０２で表すことができる。
【００４８】
さらに、チップ内領域座標データとしては、図４に示すチップ領域座標データ図のように、各領域の左下座標（ｘｓ，ｙｓ）と右上座標（ｘｅ，ｙｅ）と領域の種類を表す領域クラス値Ａｃとが入力されている。チップ内領域座標データは、手入力あるいはＣＡＤデータからのファイル読み込みによって書き込まれる。また、各チップＣは半導体ウェハＷ上にほぼ等ピッチで配列されているので、チップ内領域座標データの原点（例えば、Ｃ０１）の位置は、演算部９において、半導体ウェハに対する基準位置から上記ＣＡＤデータを基に容易に算出することが可能である。
【００４９】
次に、検索部５は、ステップＳ２４で、上記入力された半導体ウェハＷに関する情報を基に、該半導体ウェハ上に発生して外観検査装置３０により検出された欠陥Ｎｏ．Ｎに関する位置座標、特徴量データなどを検査データ格納部２１から読み出してメモリ６に一時記憶する。そして、演算部９は、上記欠陥Ｎｏ．Ｎの位置座標から何番目のチップにおける原点（例えば、Ｃ０１）からの位置座標（ｘＮ，ｙＮ）に変換し、この変換された位置座標（ｘＮ，ｙＮ）とメモリ６に読み込んだ各領域座標とを比較して上記欠陥Ｎｏ．Ｎが存在する領域を求め、その領域における領域クラス値ＡｃＮを上記欠陥Ｎｏ．Ｎに対応させてメモリ６に書き込む。即ち、上記欠陥Ｎｏ．Ｎの存在する領域は、領域Ｎｏ順に、次の（数１）式を満たすか否かで判定されると共に、領域Ｎｏ順に領域クラス値Ａｃが上書きされることになる。
【００５０】
ｘｓ＜ｘＮ＜ｘｅ，ｙｓ＜ｙＮ＜ｙｅ（数1）
従って、上記（数1）式を満たす領域のうち、例えば、Ｎｏの最も大きな値を示す領域（欠陥が存在する領域）における領域クラス値Ａｃが算出され、上記欠陥Ｎｏ．Ｎに対応させてメモリ６および検査データ格納部２１に書き込まれることになる。
【００５１】
なお、上記の説明では、チップ内の領域座標を基に、領域毎に領域クラス値Ａｃを付与するようにしたが、特願平１０−１０４５６号に記載されているように、上記各領域を示す左下座標（ｘｓ，ｙｓ）および右上座標（ｘｅ，ｙｅ）を次に示す（数２）式により画素座標ＩＰ（Ｉ，Ｊ）に変換し、この変換された各領域を示す画素座標に対して領域クラス値Ａｃを付与するようにしてもよい。
【００５２】
ＩＸｓ＝Ｉｎｔ（ｘｓ／Ｐ），ＩＸｅ＝Ｉｎｔ（ｘｅ／Ｐ）
ＩＹｓ＝Ｉｎｔ（ｘｅ／Ｐ），ＩＹｅ＝Ｉｎｔ（ｘｅ／Ｐ）（数２）
ただし、Ｐは予め設定した画素ピッチ、Ｉｎｔは小数点以下を切り捨てお行う関数である。
【００５３】
この場合、外観検査装置３０で検出された欠陥の位置座標（ｘ、ｙ）を次に示す（数３）式により画素座標（ＫＸ，ＫＹ）に変換する必要がある。
【００５４】
ＫＸ＝Ｉｎｔ（ｘ／Ｐ），ＫＹ＝Ｉｎｔ（ｙ／Ｐ）（数３）
このように、画素座標からなるチップ内領域画像データを用いれば、欠陥が存在するチップ内の領域を瞬時に識別することができるという利点がある。
【００５５】
次に、検索部５は、ステップＳ２５で、ステップＳ２３で読み込んだ当該製造工程でのウェハＷ上のチップ内各領域Ａ０〜Ａ４０に対応する領域別致命性判定データ（致命性判定ルールデータ）Ｒを、領域別致命性判定データ格納部２４ａの中から検索し、メモリ６に書き込む。このように、メモリ６に書き込まれた領域別致命性判定データは、図５に示すように、当該製造工程における領域クラス値Ａｃに対応する判定しきい値（判定基準値）Ｒとなる。この判定しきい値Ｒは、当該製造工程における各領域毎に設定される、欠陥の特徴量である欠陥の長さＲ_L、欠陥の面積Ｒ_S、および欠陥の明るさ値（濃淡値）Ｒ_B等からなり、例えば各領域内の代表的なパターン幅、或いはパターンスペース、或いはその上に次の製造工程によって形成されるパターンの幅やパターンスペース、或いは膜厚の設計値、或いはグレインなどの局所的な膜厚変動等のプロセス情報に対応する値となる。即ち、代表的なパターン幅、或いはパターンスペースの設計値が、各領域によって異なるため、当然致命性判定データである判定しきい値Ｒも各領域によって変える必要がある。このため、欠陥が存在する領域クラス値Ａｃを参照して欠陥に対する致命性の判定データＲを切り替えることになる。勿論、チップ内の領域を更に細分化し、例えば各パターン部、各スペース部等に細分化して、それぞれに領域クラス値Ａｃを割り当て、これら割り当てられた領域クラス値Ａｃに対応させて判定しきい値Ｒを設定すればよい。
【００５６】
次に、演算部９は、ステップＳ２６において、レビュー装置３１によって、ウェハ上に発生した欠陥の内、カテゴリーを付与する欠陥を選択するために、外観検査装置３０で検出されたウェハ上に発生した全ての欠陥に対して、ステップＳ２５により検索されてメモリ６に格納された欠陥の存在する領域対応の致命性判定ルールに基いて第1の致命性レベルの算出を行い、この算出された第1の致命性レベルを欠陥に対応させて検査データ格納部２１に格納する。これは、レビュー装置３１によって、カテゴリーを付与する欠陥の個数をできるだけ少なくし、無駄なレビュー作業を防止するためである。しかし、レビュー装置３１において、欠陥のサイズ等を認識できる機能があれば、ウェハ上に発生した欠陥に対してある程度選択してカテゴリーを自動的に付与することも可能であり、この場合、ステップＳ２８は不要となる。
【００５７】
勿論、このステップＳ２６において、演算部９は、算出された第１の致命性レベルが所定の第１の判定基準値を超えているか否かにより、検出された欠陥を致命性欠陥と非致命性欠陥との何れかに分類して検査データ格納部２１に格納することは可能である。
【００５８】
次に、これらステップＳ２４、Ｓ２６などについて、特願平１０−１０４５６号に記載されてように、図８を用いて具体的に説明する。即ち、検索部５は、ステップＳ２４１で、上記入力された半導体ウェハＷに関する情報を基に、該半導体ウェハ上に発生して外観検査装置ＩＡにより検出された欠陥Ｎｏ．Ｎ＝１から検索する。そして、演算部９は、ステップＳ２４２において、上記欠陥Ｎｏ．１の位置座標から該欠陥が存在するチップおよびチップ内の領域が判定されてチップ番号が付与されると共に領域クラス値Ａｃが書き込まれることになる。次に、演算部９は、ステップＳ２６１において、メモリ６に書き込まれた欠陥Ｎｏ．１が存在する領域における領域クラス値Ａｃ１に対応する致命性判定データである判定しきい値Ｒ１（領域クラス値Ａｃ１に対応する例えば、欠陥の長さＲ_L１、欠陥の面積Ｒ_S１、欠陥の明るさＲ_B１など）を読み出し、さらにメモリ６に記憶された欠陥Ｎｏ．１についての欠陥の特徴量データＣＤ１（例えば、欠陥の長さＣＤ_L１、欠陥の面積ＣＤ_S１、欠陥の明るさＣＤ_B１など）を読み出し、これら読み出された領域クラス値Ａｃ１に対応する致命性判定データである判定しきい値Ｒ１と、欠陥Ｎｏ．１についての欠陥の特徴量データＣＤ１とを次に示す（数４）式に基いて、第１の致命性判定を行う。ここで、致命性を判定する判定しきい値Ｒ１としては、回路動作不良となる断線や短絡などの致命性を引き起こす可能性の高い欠陥の長さＲ_L１、欠陥の面積Ｒ_S１、欠陥の正常部に対する明るさの差の絶対値Ｒ_B１などがある。ただし、（数４）式において、欠陥のカテゴリーに応じて、どれを優先するかを選ぶことも可能である。また、上記第1の致命性判定としては、第1の致命性「有り」／「無し」の判定と、第1の致命性のレベル（程度）を示す例えば比率等の多値データＦＡＬ１を算出することを行う。
【００５９】

演算部９は、上記（数４）式により欠陥Ｎｏ．１が第1の致命性「有り」と判定した場合には、ステップＳ２６２で、欠陥Ｎｏ．１に対応させて第1の致命分類データと第1の致命性のレベルを示す多値データＦＡＬ１をメモリ６に書き込む。第1の致命性「無し」と判定した場合には、ステップＳ２６３で、欠陥Ｎｏ．１に対応させて第1の非致命分類データと第1の非致命性のレベルを示す多値データＦＡＬ１をメモリ６に書き込む。なお、第1の致命性のレベルを示す多値データＦＡＬ１を見れば、致命分類データを得ることが可能である。
【００６０】
なお、第1の致命性のレベルを示す多値データＦＡＬ１は、上記（数４）式においては、単純な比率の値を取ったが、後述するようにプローブ検査結果等から、より回路パターンに与える影響を精度高く表すように、これを関数やルックアップテーブル等を用いて算出することも可能である。
【００６１】
以上により、欠陥Ｎｏ．１について致命性判定が行われたことになる。
【００６２】
次に、演算部９は、ステップＳ２６４で、欠陥Ｎｏを次の欠陥番号（Ｎ＝Ｎ＋１）にし、ステップＳ２６５において半導体ウェハＷ上に生じた全ての欠陥について終了したと判定されるまで、上記説明したステップＳ２４２、Ｓ２６１、Ｓ２６２、Ｓ２６３を繰り返すことにより、半導体ウェハＷ上に生じた全ての欠陥について、その特徴量ＣＤとその存在する領域に対応させて設定された判定しきい値Ｒとを基に上記（数４）式で第1の致命性判定と、第1の致命性有りの場合その致命性のレベルを示す多値データＦＡＬの算出とを行って、メモリ６に欠陥Ｎｏに対応させて記憶する。
【００６３】
演算部９が、ステップＳ２６５において、半導体ウェハＷ上に生じた全ての欠陥について第1の致命性判定が終了したと判定されると、主制御部１０は、ステップＳ２６６において、ステップＳ２６２、Ｓ２６３でメモリ６に書き込まれた第1の致命性判定結果（第1の致命性のレベルを示す多値データＦＡＬも含む）、並びに、必要に応じてステップＳ２４２でメモリ６に書き込まれた領域クラス値Ａｃを、それぞれの欠陥Ｎｏに対応させて例えば検査データ格納部２１に書き込む。
【００６４】
以上により、例えば検査データ格納部２１には、ある半導体ウェハＷについて、外観検査装置３０から出力される検査データＩＤと致命性判定結果とが各欠陥に対応させて格納されることになり、主制御部１０および／または演算部９は、図１０に示す製造ラインの管理値として、ウェハ単位若しくはロット単位で検査ウェハ上に生じた第1の致命性欠陥の個数を算出したり、第1の致命性のレベルが大きいものから優先的にレビューステーション３１においてレビューをすることが可能となるように、レビュー対象データとしてレビュー対象データ格納部２５ａに格納することができる。勿論、図１０に示す歩留りと相関関係がある致命性欠陥の個数の管理値として、後述するように、第２の致命性の方が、精度が向上することより、優れている。
【００６５】
ところで、ウェハ上に発生する欠陥として、傷や異物などの場合、欠陥を発生させる要因から密集して発生する場合がある。この場合、当然外観検査装置３０からも多数の欠陥の集まりからなる密集欠陥（クラスタ欠陥）として検出されて検査データ格納部２１に格納されていることになる。しかし、クラスタ欠陥の場合、同じ要因でウェハ上に発生することになるため、ウェハ上に発生したクラスタ欠陥についてすべて解析する必要がなく、クラスタ欠陥内の数個の欠陥について解析すれば良いことになる。
【００６６】
そこで、演算部９は、ステップＳ２７において、検査データ格納部２１から検索されてメモリ６に書き込まれたウェハ上に新たに見つかった欠陥の座標データ（ｘ，ｙ）を基に、図８に示すように、クラスタ欠陥に属するか否か（クラスタ欠陥に属するかランダム欠陥に属するか）の判定を行い、クラスタ欠陥に属する場合には、各々の欠陥に対してクラスタ番号を付与して検査データ格納部２１に格納させる。このように、ステップＳ２７において、ウェハ上から検出された新たな欠陥に対してクラスタ欠陥に属するか否かの判定が行われるので、後述するように、レビューしてカテゴリーを付与するレビュー対象を更に絞り込むことが可能となる。ところで、クラスタ欠陥に属するか否かの判定は、個々の欠陥で、座標の近いものは同一のクラスタ欠陥に属するということで行い、個々の欠陥に対して同一のクラスタ分類番号を付与することになる。当然、同一のクラスタ欠陥に属するものは、同一のカテゴリーであることから、図９に示すように、レビュー後に付与されたカテゴリー（レビュー分類）と同一のカテゴリーが付与されることになる。なお、上述のクラスタ欠陥に属するか否かの判定は、距離の近い密集欠陥を１つのグループとしたが、外観検査装置３０から欠陥の大きさ、明るさ、色、形状といった物理的特徴を、検査データ格納部２１に取り込むようにすれば、演算部９は、これら欠陥の物理的特徴を基に（これらの１つや、これらの任意の組み合わせ条件によって）グループ分けを行うことも可能である。この場合も、グループ分けされたものは、同一のカテゴリーであると扱ってもよいことが前提にある。
【００６７】
以上説明したように、ステップＳ２７を設けることによって、クラスタ欠陥は勿論のこと、クラスタ欠陥以外にも、同一の物理的特徴をもつ欠陥をグループ化することで、後述するように、グループ内の１乃至数個の欠陥に対してレビュー・解析を行うだけで、グループ全体に対する解析結果を得ることが可能となる。
【００６８】
そして、検索部５は、ステップＳ２７において、クラスタ欠陥などのグループ欠陥については、検査データ格納部２１から、予め設定された個数の欠陥を選択してメモリ６に書き込まれることになる。
【００６９】
次に、演算部９は、ウェハ上に新たな欠陥と発生し、且つメモリ６に書き込まれた欠陥に対して、ステップＳ２６で算出された第1の致命性レベルに応じて、カテゴリーを付与する欠陥を選択し、その位置座標を取得し、メモリ６または入出力インターフェース７を介してレビュー対象データ格納部２５ａに格納する。この選択は、致命性欠陥はもとより、非致命欠陥で致命欠陥に近いレベルの高いものを選ぶことになる。なお、このとき、グループ欠陥に属するものについては、カテゴリーを付与する欠陥としてさらに絞り込まれることになる。ところで、クラスタ欠陥などのグループ欠陥については、チップ内の異なる種類の領域に跨って発生するので、第１の致命性レベルの算出後に、絞り込むようにした。
【００７０】
次に、ステップＳ２９において、対象とするウェハをレビュー装置３１に投入すると共に、上記選択された欠陥の位置座標をレビュー対象データ格納部２５ａからネットワークＮｔを介してレビュー装置３１に送信することによって、レビュー装置３１は、選択された欠陥に対してカテゴリーが例えば自動的に付与され、ネットワークＮｔを介して検査データ格納部２１に検査データとして、対応する欠陥にカテゴリーが付与されて格納されることになる。従って、検索部５は、検査データ格納部２１からカテゴリーを読み出してメモリ６に書き込むことが可能となる。なお、検査データ格納部２１には、レビュー装置３１で観察若しくは検出されたレビュー画像そのものをカテゴリーが付与された欠陥に対応させて格納してもよい。
【００７１】
以上により、外観検査装置３０によって検出されたウェハ上に発生した欠陥について、本発明に最も係るカテゴリー別・領域別に高精度に最終の目的とする第2の致命性を判定するための準備ができたことになる。
【００７２】
次に、検索部５は、ステップＳ３０で、欠陥のカテゴリー（ＣＡｎ）に対応するカテゴリー別致命性判定データ（重み付け関数等）Ｋ（ＣＡｎ）（例えば、Ｋ_L（ＣＡｎ），Ｋ_S（ＣＡｎ），Ｋ_B（ＣＡｎ）などからなる。）を、カテゴリー別致命性判定データ格納部２４ｂの中から検索し、メモリ６に書き込む。なお、次のステップＳ３１の段階で、カテゴリー別致命性判定データＫ（ＣＡｎ）がメモリ６等に用意されていれば良い。次に、演算部９は、ステップＳ３１において、欠陥の存在する領域に応じて算出された各種特徴量毎（欠陥の長さ、欠陥の面積、欠陥の明るさ等毎）の第1の致命性レベルＦＡＬ（ＣＤ_LＮ／Ｒ_LＮ，ＣＤ_SＮ／Ｒ_SＮ，ＣＤ_BＮ／Ｒ_BＮなど）に対して、ステップＳ３０により検索されてメモリ６に格納された上記欠陥に付与されたカテゴリー（ＣＡ１〜ＣＡｎ）別に設定された重み付け関数（Ｋ_L（ＣＡ１）〜Ｋ_L（ＣＡｎ），Ｋ_S（ＣＡ１）〜Ｋ_S（ＣＡｎ），Ｋ_B（ＣＡ１）〜Ｋ_B（ＣＡｎ））若しくはルックアップテーブルを掛けて例えば次に示す（数５）式に基いて合計することによって、多値データとしての第2の致命性レベルＦＡＨ（ＣＡｎ）を算出し、この算出された第2の致命性レベルＦＡＨ（ＣＡｎ）を欠陥に対応させて検査データ格納部２１に格納する。なお、ＣＡｎは、欠陥のあるカテゴリーを示す。そして、この多値データは、第２の致命性のレベルを示すことになる。
【００７３】
勿論、このステップＳ３１において、演算部９は、算出された第２の致命性レベルＦＡＨ（ＣＡｎ）が所定の第2の判定基準値を超えているか否かにより、検出された欠陥を致命性欠陥と非致命性欠陥との何れかに分類して検査データ格納部２１に格納することは可能である。ところで、検出された欠陥がクラスタ欠陥などのグループ欠陥の場合でも、その発生したチップ内の領域毎に応じて致命性と非致命性とに分類されるので、グループ欠陥を構成する多数の欠陥に対して領域毎に致命性欠陥もしくは非致命性欠陥として付与されることになる。これにより、ウェハ上に発生した真の致命性欠陥の個数を算出することが可能となる。
【００７４】
ＦＡＨ（ＣＡｎ）＝（ＣＤ_LＮ／Ｒ_LＮ）・Ｋ_L（ＣＡｎ）＋（ＣＤ_SＮ／Ｒ_SＮ）・Ｋ_S（ＣＡｎ）＋（ＣＤ_BＮ／Ｒ_BＮ）・Ｋ_B（ＣＡｎ）＋… （数５）
特に、第２の致命性レベルの算出は、後述するようにプローブ検査結果から、回路パターンに与える影響をより精度高く表すように、カテゴリー別に関数やルックアップテーブル等を用いて算出することも可能である。
【００７５】
従って、主制御部１０および／または演算部９は、図１０に示す製造ラインの管理値として、ウェハ単位若しくはロット単位で検査ウェハ上に生じた第２の致命性欠陥の個数を算出したり、第２の致命性のレベルが大きいものから優先的に解析装置４０において解析をすることが可能となるように、解析対象データとして解析対象データ格納部２５ｂに格納することができる。
【００７６】
さらに、演算部９は、ステップＳ３２において、ステップＳ３１においてカテゴリー別に重み付けして算出された第２の致命性レベルＦＡＨ（ＣＡｎ）を、単純に大きい順、あるいは優先する領域（領域クラス値Ａｃ）の順番に、あるいはカテゴリー毎に並び替える。
【００７７】
一方、予め、ステップＳ３３において、解析するウェハに対して解析対象の欠陥個数Ｎｍａｘ、優先する領域またはカテゴリー、チップ当たりの最大解析個数Ｉcmaxを例えば表示部１１より入力し（表示部１１には入力機能部が具備されているものとする）、データ入出力部４を介してメモリ６に記憶して設定しておく。
【００７８】
次に、演算部９は、ステップＳ３４において、ステップＳ３２の処理後の並び順で上からＮｍａｘの欠陥（ウェハＷ上に発生した致命性の最も高いものからＮｍａｘの欠陥）を選択し、ステップ３５で、選択した欠陥をその位置座標と共に解析対象データ格納部２５ｂに書き込む。また、演算部９は、ステップＳ３４において、優先して解析したい領域（領域クラス値Ａｃ）に発生した第2の致命性を有する欠陥を選択し、ステップ３５で、選択した欠陥をその位置座標と共に解析対象データ格納部２５ｂに書き込むことも可能である。また、演算部９は、欠陥を選択した際、チップ当たりの選択個数がＩcmaxを超えた場合、Ｉcmaxを超えた欠陥を選択しないようにする処理を加えてもよい。このようにすることによって、同一チップに欠陥が集中して発生した場合においても、ウェハ全体から解析対象の欠陥を選択することが可能となる。
【００７９】
また、ステップＳ２９において欠陥に対してカテゴリーが付与されているので、演算部９は、ステップＳ３４において、カテゴリー別に第２の致命性の高い方から順に選択することが可能となり、それを位置座標と共に解析対象データ格納部２５ｂに書き込むことも可能である。
【００８０】
また、ステップＳ３４において選択した欠陥に、ステップＳ２９で付与されたカテゴリーを付与して解析対象データ格納部２５ｂに書き込んでもよい。このようにすることによって、解析装置４０が解析しようとする対象の欠陥をカテゴリー別に第2の致命性の高い順に選択することが可能となる。
【００８１】
以上により、ある製造工程で製造されたウェハＷ上において発生した欠陥の中から、解析装置４０で解析しなければならない第２の致命性の高いもので、しかも同じ解析結果が期待されるものについては個数を絞って解析対象の欠陥が選択され、その位置座標が求まって解析対象データ格納部２５ｂに格納されたことになる。
【００８２】
他方、演算部９は、ステップＳ３６において、図１１に重要欠陥の選択として示すように、ステップＳ３１で算出される致命度（第2の致命性レベルＦＡＨ）を主に、他の選択条件と組み合わせて、解析対象の欠陥を選択して解析対象データ格納部２５ｂに書き込んでもよい。この他の選択条件としては、ステップＳ２４から得られる欠陥が存在するチップ内の領域、ステップＳ２２から得られる欠陥のサイズ（欠陥のＸ及びＹ軸方向の長さや欠陥の面積）、ステップＳ２４から得られるウェハ上における欠陥が存在するチップ（チップ間の繰り返し性）、欠陥のカテゴリーなどが考えられる。図１１には、選択条件例として、領域としてセンスアンプ部（ＳＡ）で、致命度が８０以上（一定以上の大きさの欠陥）で、欠陥のＸ方向の長さが０．４μｍ以下でＹ方向の長さが０．４μｍ以上の細長いものを選択するものである。要するに、センスアンプ部では、一定以上の大きさの欠陥において、細長い欠陥は、致命性を高くして選択する必要があるからである。そして、検査データ処理装置１は、これら解析対象データ格納部２５ｂに格納された解析対象データを例えば、外観検査装置３０に提供することによって、検査条件出し時に特定のモード（領域、サイズ）についての欠陥確認の効率向上を図ることができる。また、検査データ処理装置１は、解析装置４０に対して、量産時に重要性の高い欠陥を優先して解析ポイントとして摘出することが可能となる。
【００８３】
さらに、解析装置４０は、解析しようとするウェハＷに関する情報を入力手段等を用いて入力することによって、検査データ処理装置１の解析対象データ格納部２５ｂから、解析しなけらばならない個数が絞られた解析対象の欠陥についての情報が得られ、これらの欠陥について材質や性質や断面形状等を解析して致命性欠陥の発生原因を推定することが可能となり、その解析結果をネットワークＮｔを介して製造ライン管理装置や外観検査装置３０あるいは検査データ処理装置１にフィードバックすることが可能となる。従って、製造ライン管理者等は、この解析結果に基いて推定される欠陥の発生原因を取除く対策を早急に実行して半導体素子の歩留りを著しく向上させることが可能となる。
【００８４】
特に、検査データ格納部２１には、外観検査装置３０によって検出されたウェハ上に発生した欠陥についての検査データＩＤ、欠陥の存在するチップ内の領域、欠陥のカテゴリー、および第2の致命性レベル（有無も含む）等の情報が格納され、解析対象データ格納部２５ａには、解析装置４０で解析する対象の欠陥情報が格納されているので、検索部５は、これら第2の致命性を有する欠陥についての有益な情報を検索して抽出することが可能となる。従って、主制御部１０は、それら抽出された有益な情報を、データ入出力部４を介して例えば表示部１１に出力表示したり、ネットワークＮｔを介して外部の製造ライン管理装置等に提供することが可能となる。このように、ステップＳ３１における第2の致命性判定は、欠陥カテゴリーの利用に基づくため、精度が向上し、有益な情報を提供できることになる。
【００８５】
図１２には、半導体製造ラインに対して外観検査装置３０による検出される欠陥発生の固定を示す。即ち、ある製造工程において発生した欠陥については、ステップＳ２２において抽出されて固定されることになる。このように、欠陥が発生した製造工程をトレースするトレース検査・分析においては、外観検査装置３０の高感度化・高スループット化が要求される。しかし、最初に発生した欠陥が、例えば異物である場合、その異物が除去されない限り、その上に成膜される関係で、異物欠陥の影響を受けて例えば膜剥がれや膜薄等の断線欠陥が生じることになる。即ち、外観検査装置３０では、最初の工程では異物欠陥と検出され、次の工程では断線などの回路パターン欠陥としてカテゴリーが変わって検出されることになる。即ち、図１２に示す如く、その前の製造工程ではカテゴリ３しか検出されなかったものが、最後の製造工程においては、新たなカテゴリ１，２の欠陥が検出されることになる。ところが、欠陥を引き起こしているのは、異物欠陥であるため、最初の工程で外観検査装置３０によって検出される異物欠陥については、検査データ処理装置１において致命性が高く検出されなければならない。しかし、ステップＳ３１において、カテゴリー別に重み付けしているので、最初の工程で検出された異物欠陥について第２の致命性レベルが高く検出することができ、解析対象データ格納部２５ｂまたは検査データ格納部２１に格納された第2の致命性の高い欠陥を出力することによって、最初の工程において異物欠陥が発生していることを把握することが可能となり、最初の工程に対してすばやく対策を施すことが可能となる。
【００８６】
また、検査データ処理装置１は、図１０に示すウェハ単位若しくはロット単位で、ウェハ上に発生した致命性欠陥、特に第2の致命性欠陥の個数を、例えば、製造ライン管理装置に提供することによって、真に異常になった状態を出力して警告を発することができ、製造ラインの管理を可能にする。特に、図１０（ｂ）に示す検査ウェハ上に発生した致命性欠陥の個数と半導体チップの歩留りとの間には、図１０（ａ）に示す如く、相関関係が取れることにより、致命性欠陥の個数の低減を図る対策を製造ラインに施すことを可能にし、その結果、製品としての半導体チップの歩留り向上を図ることが可能となる。
【００８７】
また、検査データ処理装置１は、ステップＳ２９において、ほとんどの欠陥に対してカテゴリーを付与することが可能であるため、ステップＳ２４によって判定されるチップ内の領域別に、欠陥のサイズ（特徴量）の一つである面積に対するカテゴリー別の欠陥個数を算出することは可能である。そのため、表示部１１や外部の製造ライン管理装置の表示部に、チップ内の領域別に、図１３に示すように、横軸に欠陥の特徴量である面積、縦軸にカテゴリー別の欠陥個数を示すグラフを出力表示することが可能となる。その結果、最終的にプローブテストの動作試験結果と対比することで、歩留りを下げている欠陥を突き止めることが可能となり、直ちに対策を施すことが可能となる。
【００８８】
さらに、例えば、表示部１１には、第2の致命性を有する欠陥の分布マップ情報や、レビュー装置３１で検出された欠陥の画像データ（カテゴリー情報も含む）を取捨選択して表示することが可能となる。
【００８９】
また、ステップＳ２９において、レビュー装置３１を用いて検出した欠陥画像に対して自動でカテゴリーを付与して分類する場合、ステップＳ２８からはより致命性の高い欠陥画像のみが選択されることになり、無駄なレビュー作業を防止することができる。これは、レビュー作業において、作業時間の短縮、および作業負荷の低減にもつながるものである。
【００９０】
また、上記欠陥についての有益な情報を、検査データ処理装置１から外観検査装置３０に提供することによって、外観検査装置３０において、致命性が高い欠陥がもれなく検出できるように、検査条件の最適化を図ることができる。
【００９１】
また、複数の外観検査装置３０の各々からほぼ同じ被検査対象物であるウェハから検出される欠陥についての検査データを基に、上述したように第2の致命性の判定を行い、この第2の致命性の判定結果のウェハ上における分布マップを、ベン図（Venn diagram）として表示部１１に出力することにより、上記外観検査装置の機差をビジュアルに把握することができる。また、上記複数の外観検査装置３０として、異なるタイプの外観検査装置、例えば異物外観検査装置と回路パターン欠陥外観検査装置が使われているときは、これらの性能の違いを第2の致命性という尺度で客観的に評価することができ、外観検査装置の使い分けを的確にすることができる。
【００９２】
また、ウェハＷが成膜装置、露光装置、エッチング装置と処理され、最終的にほぼ完成するとプローブ検査と言われる電気検査が行われ、各チップの電気的な特性等が判明することになる。従って、このプローブ検査データを、プローブ検査装置からネットワークＮｔを介して検査データ処理装置１に入力することによって、検査データ格納部２１に格納された第2の致命性のデータと突き合わせ、両者の致命性の相違を把握し、この相違に基いて、第2の致命性のデータの導出過程（領域別判定ルールやカテゴリー別重み付け関数など）を修正することにより、より的確な致命性判断が可能となる。
【００９３】
また、検査データ処理装置１は、検査データ格納部２１に格納された致命性に関する重要な欠陥データおよび解析装置４０で解析された解析結果を基に、その内容の検索やデータ編集可能であり、表示部１１でこれらの結果を出力して確認することにより、欠陥を発生させていると推定されるプロセスや製造装置に対する対策を迅速に行えることになる。
【００９４】
また、欠陥致命性判定や、レビュー・解析対象欠陥の選択や、検査データの編集・検索を行う検査データ処理装置１は、ネットワークＮｔを介さず外観検査装置３０本体に組み込んでも良い。この場合、外観検査装置３０上で、ウェハＷが載った状態で、欠陥情報の詳細を把握することができる。
【００９５】
また、上記検査データ処理装置１は、入力された、チップ識別座標、チップ内座標、欠陥座標、欠陥サイズ、欠陥カテゴリー等を有する検査データを用いて、レビュー・解析順序やレビュー・解析対象を編集することができる。従って、レビュー・解析順序やレビュー・解析対象を制御可能なレビュー・解析システムを構築できる。このレビュー・解析システムにおけるレビューステーション３１は、ＳＥＭであってもよい。また、レビューステーション３１により検出した画像を閲覧し、番号付けなど編集可能なビュワーを具備することにより、ユーザが自由にレビュー結果を編集したり、レポート作成に用いることができる。さらに、不良個所の断面写真をＳＥＭで撮像する場合も、上述した検査データ処理方法を用いれば、より効率的にデータの絞込みが可能になる。
【００９６】
ところで、解析装置４０としては、例えばＦＩＢ（Focused Ion Beam）解析装置において欠陥部にステージ移動し、欠陥部をＦＩＢなどを照射することにより半分削り取り、その断面ＳＥＭ写真で撮像することによって断面観察による解析を行うことができる。勿論、元素分析などの分析装置の有効活用にも、本発明は適用できるものである。
【００９７】
なお、上述してきた実施形態では、被検査対象物として半導体ウェハを例にとって説明したが、本発明は、回路パターンをもつ液晶基板等々の他の被検査対象物の検査にも適用できる。また、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることも言うまでもない。
【００９８】
【発明の効果】
本発明によれば、外観検査装置から検出される欠陥の検査データを基に、欠陥が存在する領域の種類、および欠陥のカテゴリに応じて欠陥の致命性について判定するので、致命性のある欠陥を精度よく、正確に選択することができ、その結果、真にレビュー若しくは解析しなければならない対象に絞ることを可能にして効率良くレビュー作業や解析作業を実現することができると共に、歩留りと相関付けして製造ラインの管理を行うことを可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る検査データ処理装置を用いたシステムの第１の実施の形態を示す構成図である。
【図２】本発明に係る第１の実施の形態における検査データの処理フローの一実施例を示すフローチャート図である。
【図３】本発明の実施形態において用いる、チップ内領域データの一実施例を示す説明図である。
【図４】本発明の実施形態において用いる、チップ内領域座標データの一実施例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態において用いる、領域クラス値Ａｃとそれに対応する致命性判定データ（欠陥判定しきい値）の一実施例を示す説明図である。
【図６】欠陥数の発生工程別推移を示す説明図である。
【図７】現在の工程の欠陥とその前の工程の欠陥、および、現在の工程の欠陥から前の工程の欠陥を削除した後の様子を模式化して示す説明図である。
【図８】図２に示す第１の致命性レベル算出の詳細フローを示す図である。
【図９】クラスタ欠陥とクラスタ内のレビュー・解析対象欠陥の一実施例を示す説明図である。
【図１０】本発明に係る致命性欠陥数と歩留りとの相関の様子、および、致命性欠陥数による管理を示す説明図である。
【図１１】本発明に係る重要欠陥の選択条件の一実施例を示す説明図である。
【図１２】製造工程の進行状況に応じて検出される欠陥発生工程の固定を説明する図である。
【図１３】チップ内の各領域毎に算出される欠陥面積に対するカテゴリ別欠陥数を示すグラフである。
【符号の説明】
１…検査データ処理装置、３…通信制御部、４…データ入出力部、５…検索部、６…メモリ、７…入出力インタフェース、８…プログラム記憶部、９…演算部、１０…主制御部、１１…表示部、２１…検査データ格納部、２３…チップ内領域座標データ格納部、２４ａ…領域別判定ルールデータ格納部、２４ｂ…カテゴリ別判定ルールデータ格納部、２５ａ…レビュー対象データ格納部、２５ｂ…解析対象データ格納部、３０…外観検査装置、３１…レビュー装置、４０…解析装置、Ｎｔ…ネットワーク。

Claims

外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての位置座標データおよび特徴量データからなる検査データに対して処理する検査データ処理方法であって、
前記被検査対象物上に形成された複数の領域の各々の種類に応じた第１の致命性判定データ群および欠陥のカテゴリーに応じた第２の致命性判定データ群を予め格納しておく準備過程と、
前記検査データにおける欠陥についての位置座標データを基に該欠陥が存在する領域の種類を求める領域判定過程と、
前記準備過程で格納された第１の致命性判定データ群から、前記領域判定過程で求められた領域の種類に応じた第１の致命性判定データを選択し、前記検査データにおける欠陥の特徴量データを基に前記選択された致命性判定データに基いて欠陥の第１の致命性のレベルを判定する第１の致命性判定過程と、
前記検査データにおける欠陥にカテゴリーを付与するカテゴリー付与過程と、
前記準備過程で格納された第２の致命性判定データ群から、前記カテゴリ付与過程で付与されたカテゴリーに対応する第２の致命性判定データを選択し、前記第１の致命性判定過程で判定された欠陥の第１の致命性のレベルと前記選択された第２の致命性判定データとを用いて欠陥の第２の致命性のレベルを判定する第２の致命性判定過程とを有することを特徴とする検査データ処理方法。
さらに、前の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データと、その後の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データとを比較して欠陥が発生した製造工程をトレースした欠陥についての前記検査データを取得するトレース過程を有することを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
さらに、前記第２の致命性判定過程で判定される欠陥の第２の致命性に関する情報を出力する出力過程を有することを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
さらに、前記第１の致命性判定過程で判定される欠陥の第１の致命性に関する情報を出力する出力過程を有することを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
さらに、前記第２の致命性判定過程で判定される欠陥の第２の致命性のレベルに応じて解析対象を選択する選択過程を有することを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
さらに、前記選択過程で選択された欠陥について解析装置を用いて解析する解析過程を有することを特徴とする請求項５記載の検査データ処理方法。
前記準備過程において格納された第２の致命性判定データ群として、重み付け関数の群であることを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
前記カテゴリー付与過程は、レビュー装置を用いて行うことを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
前記カテゴリー付与過程は、前記第１の致命性判定過程で判定された欠陥の第１の致命性のレベルに応じて選択された欠陥に対してカテゴリーを付与する過程を含むことを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
さらに、前記選択過程で選択された解析対象の欠陥についての情報を出力する出力過程を有することを特徴とする請求項５記載の検査データ処理方法。
前記準備過程において、最終的なプローブテスト結果に基いて第１および第２の致命性判定データ群の何れかを修正する過程を含むことを特徴とする請求項１記載の検査データ処理方法。
外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての位置座標データおよび特徴量データからなる検査データに対して処理する検査データ処理方法であって、
前の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データと、その後の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データとを比較して欠陥が発生した製造工程をトレースした欠陥についての前記検査データを取得するトレース過程と、
該トレース過程で取得された検査データにおける欠陥についての位置座標データを基に該欠陥が存在する領域の種類を求める領域判定過程と、
前記トレース過程で取得された欠陥に対してカテゴリーを付与するカテゴリー付与過程と、
前記領域判定過程で判定された領域毎に、前記トレース過程で取得された検査データにおける欠陥の特徴量に応じた前記カテゴリー付与過程で付与されたカテゴリー別の欠陥の個数を算出する算出過程と、
該算出過程で算出された領域毎の欠陥の特徴量に応じたカテゴリー別の欠陥の個数を出力する出力過程とを有することを特徴とする検査データ処理方法。
外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての位置座標データおよび特徴量データからなる検査データに対して処理する検査データ処理装置であって、
前記被検査対象物上に形成された複数の領域の各々の種類に応じた第１の致命性判定データ群および欠陥のカテゴリに応じた第２の致命性判定データ群を予め格納しておく格納部と、
前記検査データにおける欠陥についての位置座標データを基に該欠陥が存在する領域の種類を求める領域判定部と、
前記格納部に格納された第１の致命性判定データ群から、前記領域判定部で求められた領域の種類に応じた第１の致命性判定データを選択し、前記検査データにおける欠陥の特徴量データを基に前記選択された致命性判定データに基いて欠陥の第１の致命性のレベルを判定する第１の致命性判定部と、
前記検査データにおける欠陥にカテゴリーを付与するカテゴリー付与装置と、
前記格納部に格納された第２の致命性判定データ群から、前記カテゴリ付与装置で付与されたカテゴリーに対応する第２の致命性判定データを選択し、前記第１の致命性判定部で判定された欠陥の第１の致命性のレベルと前記選択された第２の致命性判定データとを用いて欠陥の第２の致命性のレベルを判定する第２の致命性判定部とを備えたことを特徴とする検査データ処理装置。
さらに、前の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データと、その後の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データとを比較して欠陥が発生した製造工程をトレースした欠陥についての前記検査データを取得するトレース部を備えることを特徴とする請求項１３記載の検査データ処理装置。
さらに、前記第２の致命性判定部で判定される欠陥の第２の致命性に関する情報を出力する出力部を備えたことを特徴とする請求項１３記載の検査データ処理装置。
さらに、前記第１の致命性判定部で判定される欠陥の第１の致命性に関する情報を出力する出力部を備えたことを特徴とする請求項１３記載の検査データ処理装置。
前記第２の致命性判定部には、判定される欠陥の第２の致命性のレベルに応じて解析対象を選択する選択部を有することを特徴とする請求項１３記載の検査データ処理装置。
さらに、前記選択部で選択された欠陥について解析する解析装置を備えたことを特徴とする請求項１７記載の検査データ処理装置。
前記格納部に格納された第２の致命性判定データ群として、重み付け関数の群であることを特徴とする請求項１３記載の検査データ処理装置。
前記カテゴリ付与部は、レビュー装置で構成することを特徴とする請求項１３記載の検査データ処理装置。
前記カテゴリ付与部は、前記第１の致命性判定部で判定された欠陥の第１の致命性のレベルに応じて選択された欠陥に対してカテゴリーを付与するように構成することを特徴とする請求項１３記載の検査データ処理装置。
さらに、前記選択部で選択された解析対象の欠陥についての情報を出力する出力部を備えたことを特徴とする請求項１７記載の検査データ処理装置。
外観検査装置から検出される被検査対象物上に発生した欠陥についての位置座標データおよび特徴量データからなる検査データに対して処理する検査データ処理装置であって、
前の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データと、その後の製造工程まで製造された被検査対象物に対する前記検査データとを比較して欠陥が発生した製造工程をトレースした欠陥についての前記検査データを取得するトレース部と、
該トレース部で取得された検査データにおける欠陥についての位置座標データを基に該欠陥が存在する領域の種類を求める領域判定部と、
前記トレース部で取得された欠陥に対してカテゴリーを付与するカテゴリー付与部と、
前記領域判定部で判定された領域毎に、前記トレース部で取得された検査データにおける欠陥の特徴量に応じた前記カテゴリー付与部で付与されたカテゴリー別の欠陥の個数を算出する算出部と、
該算出部で算出された領域毎の欠陥の特徴量に応じたカテゴリー別の欠陥の個数を出力する出力部とを備えたことを特徴とする検査データ処理装置。