JP3926478B2

JP3926478B2 - Semiconductor manufacturing method

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Publication number: JP3926478B2
Application number: JP15142198A
Authority: JP
Inventors: 茂角田; 新治佐々木; 直樹郷; 秀利阿南
Original assignee: Renesas Technology Corp
Current assignee: Renesas Technology Corp
Priority date: 1998-06-01
Filing date: 1998-06-01
Publication date: 2007-06-06
Anticipated expiration: 2018-06-01
Also published as: JPH11345752A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体製造工程において後続工程が検査工程となっている工程に関係する。
【０００２】
【従来の技術】
従来用いられている半導体製造方法では、個々の製造装置が夫々独自にウェハ処理中のパラメータを測定して記録している。ここで、ウェハ処理中のパラメータとは、例えば、薄膜上にパターン構造を形成するためのドライエッチング装置の場合には、発光スペクトルや、エッチングの終点判定のために用いられる特定の波長の光強度の時間変化，消費電力，印加電圧，処理圧力，ガス流量，電極温度などであり、また、薄膜を形成するためのＣＶＤ装置やスパッタリング装置の場合には、消費電力や印加電圧，処理圧力，ガス流量，電極温度などであり、また、ウェハの洗浄装置の場合には、薬液の濃度や流量，温度などである。かかるパラメータのうち製造条件に関わるもの（例えば、消費電力や印加電圧，流量，圧力，温度など）は、処理環境を一定にして製品の品質を確保するために、所定の値に制御されている。従って、これらのパラメータは、所定の値に保たれているのが当然なので、測定されるだけで記録には残されないことが多い。
【０００３】
一方、ウェハ検査装置では、決められた検査頻度やレシピ（検査手法）で検査が行なわれる。検査装置のレシピにも、例えば、散乱光強度の閾値やレーザ光強度，測定場所，測定点数，ロット中で検査をする枚数などのパラメータがある。これらのパラメータは、例えば、Ａ工程では、ウェハ番号１５のウェハのみについて面内の決められた位置を１０点検査するというように、工程によって決まっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の方法では、製造装置でのウェハ処理中にパラメータの異常を見逃した場合、早くともそのロットの処理が終了するまで、そのパラメータの異常に起因する不良を作り続けてしまうことになる。最も遅い場合には、パラメータの異常に起因した不良が検査装置の検査対象となるウェハに発生するが、通常抜き取り検査が行なわれるものであるから、この不良となったウエハが検査されるまで不良品が作り続けられることになり、工程の歩留まりを低下させてしまう。
【０００５】
それを防ぐための対応策として、１ロット当たり検査するウェハの個数を増やしたり、ウェハ面内での検査する点数を増やしたりすることにより、見逃してしまう不良品の個数を減らし、対策が早く行なえるようにすることが考えられる。しかし、これでは、検査が律速となり、工程のスループットを低下させることになる。
【０００６】
そこで、検査工程が律速になることを防ぐために、検査装置の性能を向上させて検査速度を高めることが考えられるが、これには技術的な課題が大きく、一朝一夕では解決することができず、現在の半導体製造ラインに直ちに適用することは困難である。また、検査装置の台数を増やしたり、検査装置の作業員を増やしたりすることも考えられるが、製造コストを上昇させてしまうことになる。特に、今後のウェハの大口径化や半導体装置の高集積化に伴い、ウェハや検査装置の単価は上がるにもかかわらず、供給過剰などによって高い付加価値の半導体装置の価格低化が進行する場合、歩留まりの低下と製造コストの上昇は致命的な問題である。
【０００７】
さらに、新製品や新規ラインの立ち上げ時期，新機種の製造装置の導入時期または半導体装置の開発期間の場合には、過去の経験が不足しているために、適切な検査頻度が不明である。また、製造装置から得られる測定パラメータがどのような変化を示すと、製品に異常として現れるのかも不明である。そのため、検査頻度を過剰にせざるを得なくなり、開発コストの上昇と開発期間の長期化を招くことになる。このことは、日進月歩の新製品開発競争の中においては、致命的な問題となる。
【０００８】
本発明の目的は、かかる問題を解消し、同じパラメータ異常に起因する不良ウェハまたはロットを２つ以上作り込むことを防止し、検査工程が律速になることなく、歩留まりの低下と製造コスト上昇を防ぐことができるようにした半導体製造方法を提供することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、新製品や新規ラインの立ち上げ時期または新しい半導体装置の開発期間では、検査を頻度の過不足なく行なうことにより、開発コストの低減や開発期間の短縮を実現可能とした半導体製造方法を提供することにある。
【００１０】
【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、半導体製造装置と、該半導体製造装置で処理されたウェハまたはロットを検査するための半導体検査装置と、該半導体製造装置及び該半導体検査装置との通信によってウェハまたはロットを処理中の該半導体製造装置の装置パラメータと該半導体検査装置でのウェハまたはロットの検査結果とを収集・蓄積するデータ処理装置とからなるシステムを用いた半導体製造方法であって、該データ処理装置には、各半導体製造装置毎に、該半導体製造装置から得られた該装置パラメータの特徴パラメータ夫々に対応した良品取得指標を表わす良品取得指標分布関数が記憶されており、該データ処理装置では、(i)ウェハまたはロットを処理中の該半導体製造装置から得られた装置パラメータの特徴パラメータに対応した良品取得指標が該データ処理装置に記憶されている該良品取得指標分布関数から求められ、(ii)求められた該良品取得指標が予め決められた一定値以下のとき、該半導体製造装置で処理中の該ウェハまたはロットの異常発生確率が高いと判断されて、該ウェハまたはロットの処理中または処理終了後、該半導体製造装置のコントローラに対策指示または着工停止指示が与えられ、もしくは該半導体製造装置の表示装置に警報を表示させ、かつ該半導体検査装置に対し、該異常発生確率が高くなるにつれて、あるいは、想定される異常の種類に応じて、該半導体製造装置で処理中の該ウエハまたはロットの該半導体検査装置での検査の優先順位を高める指示が与えられるとともに、検査レシピを変更する指示が与えられ、（iii）該半導体製造装置で処理された該ウエハまたはロットの該半導体検査装置による検査結果の管理基準との照合の結果、正常と判断された場合には、良品取得度数に１を加え、異常と判断された場合には、良品取得度数から１を減じて新たな良品取得度数とし、該新たな良品取得度数を新たな検査回数（既検査回数に１を加えた値）で除することにより、記憶されている該良品取得指標分布関数の該良品取得指標が更新されるものである。
【００１２】
さらに、本発明は、半導体製造装置と、該半導体製造装置で処理されたウェハまたはロットを検査するための半導体検査装置と、該半導体製造装置及び該半導体検査装置との通信によってウェハまたはロットを処理中の該半導体製造装置の装置パラメータと該半導体検査装置でのウェハまたはロットの検査結果とを収集・蓄積するデータ処理装置とからなるシステムを用いた半導体製造方法であって、該データ処理装置には、各半導体製造装置毎に、該半導体製造装置から得られた該装置パラメータの特徴パラメータ夫々に対応した良品取得指標を表わす良品取得指標分布関数が記憶されており、該データ処理装置では、(i)ウェハまたはロットを処理中の該半導体製造装置から得られた装置パラメータの特徴パラメータに対応した良品取得指標が該データ処理装置に記憶されている該良品取得指標分布関数から求められ、(ii)求められた該良品取得指標が予め決められた一定値以下のとき、該半導体製造装置で処理中の該ウェハまたはロットの異常発生確率が高いと判断されて、該ウェハまたはロットの処理中または処理終了後、該半導体製造装置に対し、着工停止指示が与えられ、かつ該半導体検査装置に対し、該異常発生確率が高くなるにつれて、あるいは、想定される異常の種類に応じて、該半導体製造装置で処理中の該ウェハまたはロットの該半導体検査装置での検査の優先順位を高める指示が与えられるとともに、検査レシピを変更する指示が与えられ、(iii)異常発生確率が高いと判断されて該着工停止指示が該半導体製造装置に与えられたときに該半導体製造装置で処理中であった該ウェハまたはロットの該半導体検査装置による検査結果が取得されて管理基準と照合され、該検査結果が管理基準を満たして検査された該ウェハまたはロットが良品と判定されると、該半導体製造装置に与えられた該着工停止指示を解除する指令がなされ、(iv)該検査結果の該管理基準との照合の結果、正常と判断された場合には、良品取得度数に１を加え、異常と判断された場合には、良品取得度数から１を減じて新たな良品取得度数とし、該新たな良品取得度数を新たな検査回数（既検査回数に１を加えた値）で除することにより、記憶されている該良品取得指標分布関数の該良品取得指標が更新されるものである。
さらに、本発明は、上記データ処理装置に記憶されている上記良品取得指標分布関数の良品取得指標は、上記半導体検査装置での上記各ウェハまたはロットの検査結果と上記管理基準との照合の結果、良品を取得する回数と不良品を取得する回数との差を検査回数で除した値とするものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の概要を説明する。
半導体製造装置のパラメータ異常によって不良品が発生した場合、それを複数製造しないようにすることが有効である。そのためには、半導体製造装置のウエハまたはロットの処理に関するパラメータ（以下、装置パラメータという）に異常が見られた場合、そのウェハまたはロットの処理終了後（処理後のウエハまたはロットを、以下、まとめて製品という場合もある）、他のウェハまたはロットに対して優先して検査を行ない、その結果不良が発生していることが判明した場合には、迅速にその原因を明らかにして、この半導体製造装置のメンテナンスを行なうなどの対策を講じる必要がある。
【００１４】
しかしながら、装置パラメータに通常とは異なる値や波形が見られたからといって、必ずしも処理されるウェハまたはロット上で不良が発生したとは限らないし、また、１台の半導体検査装置が１台の半導体製造装置で製造された製品のみを専門的に検査しているわけではなく、同じ半導体検査装置が複数の半導体製造装置で製造された夫々の製品を検査しなければならないことが通常である。そこで、装置パラメータに通常とは異なる値や波形が見られた場合には、処理されるウェハまたはロット上で実際に不良が発生しているかどうかに限らず、その処理後に検査が行なわれるのであるが、同じ半導体検査装置が複数の半導体製造装置で製造された製品を検査する場合、２以上の半導体製造装置でのウエハまたはロットの検査が同時となる場合があり（例えば、ある製品の検査中に２以上の半導体製造装置での処理が終了して夫々の製品を検査する必要がある場合）、このために、夫々の半導体製造装置からの製品に検査の優先順位を設定し、その優先順位が高い順に検査を行なうようにすることが考えられる。
【００１５】
しかし、このように製品に優先順位を設定したとしても、優先順位の設定によっては、同時に検査対象となる２以上の半導体製造装置の製品に同じ優先順位が設定されている場合もあり得るものであり、このような場合、半導体検査装置上で混乱をきたす可能性がある。
【００１６】
そこで、本発明では、製品に不良が発生する確率に応じた検査の優先順位を与えて検査を行なうようにすることにより、かかる問題の解決を図っている。
【００１７】
かかる優先順位の決定はデータ処理装置で行なわれるが、ここで、製品の検査頻度やレシピを決定する要素となる装置パラメータとともに、検査の優先順位の決定方法について説明する。
【００１８】
データ処理装置は、半導体製造装置の処理中のウエハまたはロット（以下では、処理対象をウエハとして説明するが、ロットについても同様である）の処理に関する装置パラメータの収集・蓄積を行なう。ここで、簡単のために、取り扱う装置パラメータを、時間ｔの関数として、Ｘｎ(ｔ）で表わす。但し、ｎ＝１，２，３，……，ｍであって、ここでは、半導体製造装置にｍ個の装置パラメータがあるものとし、そのｎ番目の装置パラメータをＸｎ(ｔ）とするものである。なお、装置パラメータＸｎ(ｔ）の個数ｍは半導体製造装置に応じたものであって、その個数が等しい半導体製造装置もあるし、互いに個数が異なる半導体製造装置もある。
【００１９】
ところで、装置パラメータＸｎ(ｔ)を時間ｔの関数のままでは取扱いが複雑になるので、この装置パラメータＸｎ(ｔ)の特徴を示す値を抽出し、その値を特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)として定義する。但し、ｐ＝１，２，３，……，ｑであって、装置パラメータＸｎ(ｔ）の特徴はｑ種類あるものとし(但し、ｑの値、即ち、特徴の種類は装置パラメータＸｎ(ｔ)夫々に応じたものであり、異なる装置パラメータＸｎ(ｔ)で異なる場合もあるし、等しい場合もある）、特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)は装置パラメータＸｎ(ｔ)のｐ番目の特徴を示す値とする。なお、これら特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ）は、量子化されていることが望まし
い。
【００２０】
ここで、半導体製造装置の装置パラメータＸｎ(ｔ）がｍ個あるものとして、データ処理装置には、かかるｍ個の装置パラメータＸｎ(ｔ）の特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ）を用いて、次のように定義される良品取得度数分布関数Ｆ０、即ち、

が半導体製造装置毎に記憶されている。但し、ｑ１，……，ｑｎ，……，ｑｍは装置パラメータＸ１(ｔ），……，Ｘｎ(ｔ），……，Ｘｍ(ｔ）の特徴パラメータ数である。
【００２１】
なお、［τ(Ｘ１：１），……，τ(Ｘ１：ｑ１），τ(Ｘ２：１），……，τ(Ｘｎ：１），……，τ(Ｘｎ：ｑｎ），……，τ(Ｘｍ：ｑｍ)］は、ｚ次元の空間座標を表わしている(ｚはｍ個の装置パラメータＸｎ(ｔ）の特徴パラメータの総数であり、上記の例では、ｚ＝ｑ１＋……＋ｑｎ＋……＋ｑｍである）。ここで、この良品取得度数分布関数Ｆ０は、このｚ次元の各空間座標毎の良品である製品の取得回数と不良品である製品の取得回数との差を表わしており、この差を度数ｙという。
【００２２】
また、各空間座標［τ(Ｘ１：１），……，τ(Ｘ１：ｑ１），τ(Ｘ２：１），……，τ(Ｘｎ：１），……，τ(Ｘｎ：ｑｎ），……，τ(Ｘｍ：ｑｍ)］毎の事象が起こった度数ｙを現在までの半導体検査装置の検査回数Ｎで割った値の分布関数を良品取得指標分布関数ｆ０する。これは、
ｆ０[τ(Ｘ１：１），……，τ(Ｘ１：ｑ１），τ(Ｘ２：１），……
，τ(Ｘｎ：１），……，τ(Ｘｎ：ｑｎ），……
，τ(Ｘｍ：ｑｍ）］ ……（２）
で表わされる。データ処理装置には、かかる良品取得指標分布関数ｆ０も記憶されている。
【００２３】
従って、ある半導体製造装置でウェハを処理したときの夫々装置パラメータＸｎ（ｔ）から得られた特徴パラメータがτ(Ｘｎ：１），τ(Ｘｎ：２），……，τ(Ｘｎ：ｑｎ）であるとすると、良品取得指標分布関数ｆ０のこれら特徴パラメータで決まる座標位置での値（即ち、良品取得度数分布関数Ｆ０のこの座標位置での度数を検査回数Ｎで割った値）が求められる。この値は上記の特徴パラメータが得られたときの製品が良品である指標を表わすものであって、以下、良品取得指標ｆ０_Vという。このようにして得られた良品取得指標ｆ０_Vを基に、半導体検査装置でのこの製品に対する検査頻度や検査レシピ，検査優先順位が決められる。
【００２４】
ところで、このように良品取得指標分布関数ｆ０を基に検査の優先順位を決定すると、異なる半導体製造装置で処理されるウエハに対する良品取得度数分布関数Ｆ０、従って、良品取得指標分布関数ｆ０は互いに独立であるから、異なる２以上の半導体製造装置で得られる製品間で同じ優先順位が設定されることもあるし、また、同じ優先順位の製品の検査が同時に指示される場合もあり得る。
【００２５】
そこで、本発明では、このように良品取得指標分布関数ｆ０を基に設定される優先順位に、例えば、工程の重要度(例えば、工程が上流であるか下流であるか、ウェハの付加価値，対象となった製造装置や次工程の仕掛かり量など）に応じて重み付けを行ない、同じ優先順位のウェハが存在しないようにする。
【００２６】
次に、かかる良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得指標分布関数ｆ０を最も正確な形で得ることができるようにする方法について説明する。
【００２７】
ある半導体製造装置でウェハを製造中に得られた夫々の装置パラメータＸｎ（ｔ）の特徴パラメータが夫々τ(Ｘｎ：１），τ(Ｘｎ：２），……，τ(Ｘｎ：ｑｎ）とし、かつその製品の検査結果が良品であったとすると、良品取得度数分布関数Ｆ０でのｚ次元の座標空間の座標位置[τ(Ｘｎ：１），τ(Ｘｎ：２），……〜，τ(Ｘｎ：ｑｎ)］（なお、以下では、表現が長くなるので、ｚ次元の座標空間の座標位置を、このように、ｎ番目の装置パラメータＸｎ(ｔ）の特徴パラメータのみで表わし、他の装置パラメータの特徴パラメータは省略する。良品取得指標分布関数ｆ０についても、同様とする）の度数ｙを、これまでの値に１を加えて、ｙ＋１とする。また、もし、この製品が不良品であるときには、度数をｙ−１とする。
【００２８】
このようにして得られた新たな良品取得度数分布関数をＦ１とする。この場合、製品が良品であっても、また、不良品であっても、検査回数は、１回増えるので、Ｎ＋１とする。そして、良品取得度数分布関数Ｆ１の各座標位置における度数をＮ＋１で割った結果を新たな良品取得指標分布関数ｆ１とする。
【００２９】
次の検査対象となるウェハに対しては、このようにして得られた良品取得度数分布関数Ｆ１と良品取得指標分布関数ｆ１とを夫々新たな良品取得度数分布関数Ｆ０，良品取得指標分布関数ｆ０として用い、同様の操作を繰り返す。
【００３０】
このようにして、製品の検査毎に良品取得度数分布関数Ｆ０と良品取得指標分布関数ｆ０を新たに決定することにより、例えば、不良には結びつかないが、経時変化のように緩やかに装置パラメータが推移しても、良品取得度数分布関数Ｆ０と良品取得指標分布関数ｆ０とはその変化に追従することになる。
【００３１】
また、新機種の半導体製造装置や新規製造ラインの立ち上げ時期，新製品の開発時期においては、当然良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得指標分布関数ｆ０の全ての空間座標[τ(Ｘｎ：１），τ(Ｘｎ：２），……〜，τ(Ｘｎ：ｑ)］での値（即ち、度数ｙや良品取得指標ｆ０_V）は０となっている。このような場合には、特徴パラメータがどのような値のときに良品が取れるか不明であるので、まず、処理される全てのウェハに対して検査を行なう。その後、検査を重ねて、上記の手順により、良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得指標分布関数ｆ０を更新していき、これら関数Ｆ０，ｆ０が明確な分布を持つようになったとき、即ち、良品取得度数ｙの最大値がある閾値、例えば、５０になったときから、良品取得指標分布関数ｆ０を用いて検査の優先順位などを決めるようにする。
【００３２】
このようにすることにより、試作から量産に至る間に良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得指標分布関数ｆ０のトレンドを得ることができ、その分布が確立するに従って検査するウェハ数も減らしていくことができる。
【００３３】
なお、以上の説明では、簡単のために、ウェハ処理に関わるパラメータは時間ｔだけの１変数の関数として扱かったが、これのみに限られるものではなく、この他に、プラズマやＵＶ光などを用いる場合には、発光強度Ｉ(λ）という波長の関数、または、発光強度Ｉ(λ，ｔ）という波長と時間の関数になることも考えられるし、ラジカルやガスのマススペクトルの場合には、質量数と時間の関数になることも考えられるし、交流の電源を用いる装置の場合には、電圧と時間、または、電圧波形のＦＦＴスペクトルと時間の関数になることも考えられる。さらに、装置壁面の温度分布などは、Ｔ(ｘ，ｙ，ｔ）のように、３変数のパラメータとなる。
【００３４】
このような多変数の装置パラメータの場合でも、装置パラメータの波形の特徴を表わす特徴パラメータを抽出してτ(Ｘｎ：ｐ)を定義することにより、１変数の装置パラメータと全く同様に扱うことができる。
【００３５】
以上のような統計的な処理を行なうデータ処理装置と半導体製造装置との間やデータ処理装置と検査装置との間で通信を行なうことができるようにすることにより、半導体製造装置での異常検出情報を迅速に半導体検査装置でのレシピや検査頻度などに反映させられて不良検出までの時間を短縮することができるし、半導体検査装置での不良発生情報を半導体製造装置へのアラームや対策指示という形で迅速に対応させることができる。
【００３６】
そして、この方法を用いることにより、同じパラメータの異常に起因する不良なウェハまたはロットを複数作り続けるといったことを防止することができ、歩留まりの低下や製造コスト上昇を防ぐことができる。また、新規ラインの立ち上げ時期や新しい半導体装置の開発期間においては、製品の検査を、その検査頻度の過不足なく、行なうことにより、開発コストの低減と開発期間の短縮を図ることができる。
【００３７】
以上が本発明の概要であるが、次に、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
図１は本発明による半導体製造方法のための半導体製造装置とデータ処理装置と半導体検査装置とからなる半導体製造ラインを示すブロック図であり、１は半導体製造装置（ここでは、ドライエッチング装置とする）、２はデータ処理装置、３は半導体検査装置である。
【００３８】
同図において、少なくとも半導体製造装置１とデータ処理装置２との間と、半導体検査装置３とデータ処理装置２との間とでは、相互にデータの送受信ができるようになっている。そして、半導体製造装置１でウェハをエッチングしているときにモニタできる一部または全ての装置パラメータＸｎ(ｔ）は、データ処理装置２に送られる。
【００３９】
図２は図１に示した半導体製造ラインに用いた本発明による半導体製造方法の一実施形態を示すフローチャートであって、１ａは装置パラメータ測定器、１ｂは表示装置、１ｃはコントローラ、３ａは検査結果出力装置、３ｂはコントローラであり、図１に対応する部分には同一符号を付けている。
【００４０】
同図において、半導体製造装置１でウェハの処理中に装置パラメータ測定器１ａで測定されたパラメータの時間変化、即ち、装置パラメータＸｎ(ｔ)が全て、ウェハの処理中または処理直後に、データ処理装置２に送られる。
【００４１】
データ処理装置２では、これを受信し(ステップ１００)、この装置パラメータＸｎ(ｔ）の時間変化の特徴を表わす特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)を算出する（ステップ１０１）。
【００４２】
いま、この装置パラメータＸｎ(ｔ)として、図３に示すように、例えば、電極温度波形とすると、電極温度の時間変化を表わす装置パラメータＸｎ(ｔ）の特徴値（特徴パラメータ）は、実温度の平均値Ｔ_Aveと温度の振幅(最大値と最小値との差)Ｔ_Ampとである。この他に測定された装置パラメータや特徴パラメータがない場合には、良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得指標分布関数ｆ０は、平均値Ｔ_Aveと振幅Ｔ_Ampとの値に対して決定される。
【００４３】
即ち、ここでは、２つの特徴パラメータからなる１つの装置パラメータＸ１(ｔ）のみが対象となるものであって、その特徴パラメータτ(Ｘ１：１），τ(Ｘ１：２）は夫々平均値Ｔ_Ave，振幅Ｔ_Ampである。従って、上記式（１），（２）により、良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得指標分布関数ｆ０は夫々、
Ｆ０[Ｔ_Ave，Ｔ_Amp］
ｆ０[Ｔ_Ave，Ｔ_Amp］
となる。データ処理装置２には、かかる良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得指標分布関数ｆ０が記憶されている。
【００４４】
図４は上記の実温度の平均値Ｔ_Aveと温度の振幅Ｔ_Ampとの値を装置パラメータＸ１(ｔ)の特徴値、即ち、特徴パラメータτ(Ｘ１：１），τ(Ｘ１：２）としたときの良品取得指標分布関数ｆ０の一具体例を示す図である。
【００４５】
図３で示す装置パラメータＸ１(ｔ)から求めた平均値Ｔ_Aveと振幅Ｔ_Ampとの値が図４に示すＴ_Ave−Ｔ_Amp平面上のどの位置に当たるかを調べる。その位置での良品取得指標分布関数ｆ０の値ｆ０_Vがそのウェハの良品取得指標である（図２のステップ１０２）。そして、この良品取得指標ｆ０_Vに基づいてこのウエハの異常発生確率を決め（ステップ１０３）、この異常発生確率が低いときには、半導体検査装置３でのこのウエハの検査を「通常検査」とし（ステップ１０４）、また、異常発生確率が高いときには、半導体製造装置１に警報Ｗを送ってその表示装置１ｂに表示させたり（ステップ１０５）、半導体製造装置１のコントローラ１ｃに対策指示Ｄ１や着工停止指示Ｄ２を与えたりし（ステップ１０６，１０７）、また、半導体検査装置３に検査レシピや優先順位の指示Ｄ３を与え（ステップ１０８）、所定の抜き取り検査を行なわせる（ステップ１０９）。
【００４６】
ここで、異常発生確率と抜き取り検査との関係の一例について説明する。
得られた良品取得指標ｆ０_Vが図４での最大値の９０％以上のとき、異常発生確率が充分低いとして、半導体検査装置３にウエハの検査頻度を２５枚に１枚の割合とする上記通常検査を行なわせる。この場合には、半導体製造装置１への上記の警報Ｗや指示Ｄ１，Ｄ２を行なわない。得られた良品取得指標ｆ０_Vが図４での最大値の７５％以上，９０％未満のときには、異常発生確率が高まったとして、半導体検査装置３に１０枚に１枚の頻度でウエハの検査を行なうように指示し、通常検査のときよりも抜き取り頻度を高める。得られる良品取得指標ｆ０_Vが図４での最大値の３０％以上，７５％未満のときには、異常発生確率がさらに高いとして、半導体検査装置３にウエハを全数検査させる。得られた良品取得指標ｆ０_Vが図４での最大値の５％以上３０％未満のときには、異常発生確率が充分高いとして、このウエハの検査の優先順位を高め、半導体検査装置３に現在検査中のウェハの次に検査を行なうように指示する。
【００４７】
このように、得られた良品取得指標ｆ０_Vに応じて異常発生確率を決め、異常発生確率が高くなるほど検査頻度が高くなるようにする。そして、また、異常発生確率が高くなるにつれて、あるいは想定される異常の種類に応じて、ウエハ面内の検査位置や検査点数，検査の仕方などの検査レシピを適宜変更し、また、検査の優先順位を高めていく。
【００４８】
半導体検査装置３は、以上のようなデータ処理装置２からの指示Ｄ３をコントローラ３ｂが受けてこの指示に基づいてウエハの検査を行ない、検査結果出力装置３ａにより、その検査結果(例えば、異物数や欠陥数，不良ビットの数など）Ｃをデータ処理装置２に送信する。データ処理装置２は、その検査結果を受けると（ステップ１１０）、この検査結果が管理基準を満たしているか否か判定する（ステップ１１１）。そして、この管理基準を満たしていれば、この検査したウエハを良品と判定し、上記のように、この良品取得指標ｆ０_Vに対応した良品取得度数分布関数Ｆ０のｚ次元の空間座標の座標位置での度数ｙを＋１して良品取得度数分布関数Ｆ０を更新し、また、検査回数Ｎを＋１して良品取得指標分布関数ｆ０を更新し（ステップ１１３）、夫々を保持して次のウェハの検査に使用するようにする（ステップ１０２）。この場合、このウエハに対して、得られる良品取得指標ｆ０_Vから、異常発生確率が高いとして（ステップ１０３）、半導体製造装置１に着工停止指示Ｄ２がされていたときには（ステップ１０７）、検査結果が管理基準を満たしているという判定とともに（ステップ１１１）、半導体製造装置１に着工停止解除Ｄ４を指令する（ステップ１１２）。
【００４９】
また、検査結果が管理基準を満たしていないときには（ステップ１１１）、上記のように、この良品取得指標ｆ０_Vに対応した良品取得度数分布関数Ｆ０のｚ次元の空間座標の座標位置での度数ｙを−１として良品取得度数分布関数Ｆ０を更新し、また、検査回数Ｎを＋１して良品取得指標分布関数ｆ０を更新し（ステップ１１３）、夫々を保持して次のウェハの検査に使用するようにする（ステップ１０２）。
【００５０】
複数の異なる半導体製造装置１からのウエハの検査の要求が半導体検査装置３に同時になされているときには、優先順位が高い方のウエハを優先して検査する。しかし、上記のように、良品取得指標ｆ０_Vに応じて検査の優先順位を決める場合、複数の半導体製造装置から同じ優先順位のウエハの検査の要求が半導体検査装置３に同時になされている場合もある。
【００５１】
このような場合には、上記のように、工程の重要度に応じて優先順位に重み付けをし、複数の同じ優先順位のウエハの検査要求が同時に半導体検査装置３になされないようにする。このための重み付けの基準としては、工程の一部または全部が停止するのを極力抑え、例え停止しても、その損害を最小限に抑えることができるような重み付けをする。例えば、上流工程ほど検査の優先順位を高くする、下流工程ほど検査の優先順位を高くする、次工程の仕掛かりが少ない工程ほど検査の優先順位を高くする、半導体検査装置３にウェハを送ってきた半導体製造工程のうち、仕掛かりが多い物ほど検査の優先順位を高くする、付加価値の高い工程程検査の優先順位を高くするなどの方法がある。
【００５２】
図５は本発明による半導体製造方法の他の実施形態を示すフローチャートであって、図２に対応する部分には同一符号を付けている。
【００５３】
同図において、この実施形態は、データ処理装置２が、半導体製造装置１から装置パラメータＸｎ(ｔ）を、また、半導体検査装置３から検査結果Ｃを夫々受信して図２で説明した処理と同様の処理を行なうものであるが、半導体製造装置１の表示装置１ｂには、警報Ｗや対策指示メッセージＤ１を表示させるだけであって、着工停止指示Ｄ２を送ることはせず、また、半導体検査装置３には、検査レシピの変更や優先順位を指示することはない。これ以外は、図２に示した具体例と同様である。
【００５４】
図６は本発明による半導体製造方法の他の実施形態を示すフローチャートであって、図２，図５に対応する部分には同一符号を付けている。
【００５５】
この実施形態は、図６に示すように、図５に示す実施形態に、さらに、半導体検査装置３に対して検査レシピの変更や優先順位Ｄ３を指示するようにしたものである。
【００５６】
ところで、装置パラメータＸｎ(ｔ）には、その特徴を示す特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)が多数有るのが普通であるが、これら全てが異常発生確率に影響を与えるものではない。
【００５７】
図７は、その一例として、半導体製造装置１からデータ処理装置２に送られてきた装置パラメータＸｎ(ｔ)としてのエッチング時の発光強度の時間変化Ｘと、その特徴を示す特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)を示すものである。この装置パラメータＸｎ(ｔ)での特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)は、発光開始指令から発光が開始するまでの開始期間ｔ_startや発光の立上り時間ｔ_on ，立下り時間ｏ_ff ，発光期間ｔ_JE ，振幅ｈなどの特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)が有る。
【００５８】
しかし、このような特徴パラメータτ(Ｘｎ：ｐ)のうち、変化しても、ウエハに異常が発生しないものもあるし、異常が発生するものもある。図８はその様子を示すものであって、波形Ｘは図７に示す波形Ｘであって、これを基準波形とし、波形Ｘａは、基準波形Ｘに対して、全体の波形そのものは変化しないが、発光開始期間ｔ_startが変化した場合を示し、波形Ｘｂは、基準波形Ｘに対し、発光開始期間ｔ_startは変化しないが、全体の波形、即ち、発光期間ｔ_JEや振幅ｈが（従って、Ｓ＝ｈ×ｔ_JEが）変化した場合を夫々示している。
【００５９】
これら波形Ｘａ，Ｘｂについてウエハを検査したところ、波形Ｘａの場合には、ウエハに異常は発生しなかったが、波形Ｘｂの場合、ウエハに異常が発生した。
【００６０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態にのみ限定されるものではない。例えば、以上の説明では、１つの半導体製造装置から１つの装置パラメータが送られてくるものとしたが、実際には、１つの半導体製造装置１から送られてくる装置パラメータは複数あるし、夫々の装置パラメータに対して特徴値も多数ある。従って、良品取得度数分布関数Ｆ０や良品取得確率分布関数ｆ０はこれら特徴値の全数(ｚ個）から構成されるｚ次元に対して定義されなければならない。
【００６１】
また、上記実施形態では、データ処理装置２は半導体製造装置や半導体検査装置と独立ものとしたが、半導体検査装置または半導体製造装置に内蔵されたものとしてもよい。
【００６２】
さらに、上記実施形態では、検査対象をウエハとして説明したが、ロットの場合も同様である。
【００６３】
さらに、上記実施形態では、各装置１，２，３間の情報伝達手段は通信としたが、電子コントロールカードに装置パラメータや検査結果などを読み込み、データ処理装置２でこれを読み込むようにするなど、他の情報伝達手段を用いるようにしてもよい。
【００６４】
さらに、上記実施形態では、半導体製造装置１をドライエッチング装置としたが、ＣＶＤ装置やスパッタ装置などの他の成膜装置や洗浄装置などであってもよい。
【００６５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、同じパラメータ異常に起因する不良ウェハまたはロットを複数作り込むことを防止し、歩留まりの低下と製造コスト上昇を防ぐことができる。
【００６６】
また、本発明によれば、新規ラインの立ち上げ時期または新しい半導体装置の開発期間においては、検査を頻度の過不足なく行なうことにより、開発コストの低減と開発期間の短縮を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による半導体製造方法のための半導体製造装置とデータ処理装置と半導体検査装置からなる半導体製造ラインを示すブロック図である。
【図２】本発明による半導体製造方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図１での半導体製造装置からデータ処理装置に送られる装置パラメータの一具体例を示す図である。
【図４】図１でのデータ処理装置に保持される良品取得指標分布関数の一具体例を示す図である。
【図５】本発明による半導体製造方法の他の実施形態を示すフローチャートである。
【図６】本発明による半導体製造方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。
【図７】図１での半導体製造装置からデータ処理装置に送られる装置パラメータの他の具体例を示す図である。
【図８】図１での半導体製造装置からデータ処理装置に送られる装置パラメータの良品の場合と不良品の場合とを示す図である。
【符号の説明】
１半導体製造装置
１ａ装置パラメータ測定器
１ｂ表示装置
１ｃコントローラ
２データ処理装置
３半導体検査装置
３ａ検査結果出力装置
３ｂコントローラ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a process in which a subsequent process is an inspection process in a semiconductor manufacturing process.
[0002]
[Prior art]
In a conventional semiconductor manufacturing method, each manufacturing apparatus independently measures and records parameters during wafer processing. Here, the parameters during wafer processing are, for example, in the case of a dry etching apparatus for forming a pattern structure on a thin film, the emission spectrum and the light intensity of a specific wavelength used for determining the etching end point. Time change, power consumption, applied voltage, processing pressure, gas flow rate, electrode temperature, etc. In the case of a CVD apparatus or sputtering apparatus for forming a thin film, the power consumption, applied voltage, processing pressure, gas The flow rate, the electrode temperature, and the like, and in the case of a wafer cleaning apparatus, the concentration, flow rate, and temperature of the chemical solution. Among these parameters, those related to manufacturing conditions (for example, power consumption, applied voltage, flow rate, pressure, temperature, etc.) are controlled to predetermined values in order to ensure the quality of the product with a constant processing environment. . Therefore, since these parameters are naturally kept at predetermined values, they are often measured but not recorded.
[0003]
On the other hand, in the wafer inspection apparatus, inspection is performed with a predetermined inspection frequency and recipe (inspection method). The inspection apparatus recipe also includes parameters such as a scattered light intensity threshold, laser light intensity, measurement location, number of measurement points, and number of inspections in a lot. For example, in the process A, these parameters are determined according to the process such that only the wafer number 15 is inspected at 10 points in the plane.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above method, if a parameter abnormality is missed during wafer processing in the manufacturing apparatus, defects due to the parameter abnormality will continue to be created until the processing of the lot is completed at the earliest. . In the slowest case, a defect due to a parameter abnormality occurs in the wafer to be inspected by the inspection apparatus. However, since a normal sampling inspection is performed, the defect is not detected until the defective wafer is inspected. Non-defective products will continue to be made, reducing the process yield.
[0005]
As countermeasures to prevent this, by increasing the number of wafers to be inspected per lot or increasing the number of points to be inspected on the wafer surface, the number of defective products that are overlooked can be reduced, and measures can be taken quickly. It is conceivable to do so. However, this makes the inspection rate-determined and reduces the throughput of the process.
[0006]
Therefore, in order to prevent the inspection process from becoming rate limiting, it is conceivable to improve the performance of the inspection apparatus and increase the inspection speed, but this has a large technical problem and can not be solved overnight. It is difficult to apply immediately to the current semiconductor production line. In addition, it is conceivable to increase the number of inspection devices or increase the number of inspection device workers, but this increases the manufacturing cost. In particular, the price of high-value-added semiconductor devices will continue to decrease due to excessive supply, even though the unit price of wafers and inspection devices will increase along with the future increase in wafer diameter and semiconductor device integration. Yield reduction and production cost increase are fatal problems.
[0007]
In addition, in the case of launching new products and new lines, introducing new model manufacturing equipment, or developing semiconductor devices, the past inspection experience is insufficient, so the appropriate inspection frequency is unknown. . It is also unclear what changes in the measurement parameters obtained from the manufacturing apparatus will appear as abnormalities in the product. For this reason, the inspection frequency must be excessive, leading to an increase in development cost and a prolonged development period. This is a fatal problem in the new product development competition.
[0008]
The object of the present invention is to eliminate such problems, prevent the creation of two or more defective wafers or lots due to the same parameter abnormality, and reduce the yield and increase the manufacturing cost without limiting the inspection process. I was able to prevent Semiconductor manufacturing method It is to provide.
[0009]
Another object of the present invention is that it is possible to reduce the development cost and shorten the development period by performing inspection without excessive or insufficient frequency at the start-up time of a new product or new line or the development period of a new semiconductor device. did Semiconductor manufacturing method It is to provide.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention provides a semiconductor manufacturing apparatus, a semiconductor inspection apparatus for inspecting a wafer or a lot processed by the semiconductor manufacturing apparatus, and communication between the semiconductor manufacturing apparatus and the semiconductor inspection apparatus. A semiconductor manufacturing method using a system comprising a data processing apparatus for collecting and storing apparatus parameters of the semiconductor manufacturing apparatus that is processing wafers or lots and wafer or lot inspection results in the semiconductor inspection apparatus. The data processing apparatus corresponds to each characteristic parameter of the apparatus parameter obtained from the semiconductor manufacturing apparatus for each semiconductor manufacturing apparatus. Good product acquisition index Represents Good product acquisition index Distribution function is stored, and in the data processing apparatus, (i) corresponding to the characteristic parameter of the apparatus parameter obtained from the semiconductor manufacturing apparatus that is processing the wafer or lot Good product acquisition index Stored in the data processing device Good product acquisition index Obtained from the distribution function, and (ii) Good product acquisition index Is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the probability of occurrence of an abnormality of the wafer or lot being processed in the semiconductor manufacturing apparatus is high, and the semiconductor manufacturing apparatus is being processed during or after the processing of the wafer or lot. A countermeasure instruction or a construction stop instruction is given to the controller, or an alarm is displayed on the display device of the semiconductor manufacturing apparatus, In addition, as the probability of occurrence of abnormality increases with respect to the semiconductor inspection apparatus, or according to the type of abnormality assumed, inspection of the wafer or lot being processed in the semiconductor manufacturing apparatus by the semiconductor inspection apparatus An instruction to raise the priority order is given, and an instruction to change the inspection recipe is given, (Iii) Result of collation of the wafer or lot processed by the semiconductor manufacturing apparatus with the management standard of the inspection result by the semiconductor inspection apparatus When it is determined to be normal, 1 is added to the non-defective product acquisition frequency, and when it is determined to be abnormal, 1 is subtracted from the non-defective product acquisition frequency to obtain a new non-defective product acquisition frequency. By dividing the number of inspections by the number of inspections (the value obtained by adding 1 to the number of inspections already in progress) The memorized Good product acquisition index The distribution function Good product acquisition index Will be updated.
[0012]
Furthermore, the present invention relates to a semiconductor manufacturing apparatus, a semiconductor inspection apparatus for inspecting a wafer or lot processed by the semiconductor manufacturing apparatus, and a wafer or lot processed by communication with the semiconductor manufacturing apparatus and the semiconductor inspection apparatus. A semiconductor manufacturing method using a system comprising a data processing apparatus that collects and accumulates apparatus parameters of the semiconductor manufacturing apparatus and wafer or lot inspection results in the semiconductor inspection apparatus. Corresponds to each characteristic parameter of the apparatus parameter obtained from the semiconductor manufacturing apparatus for each semiconductor manufacturing apparatus. Good product acquisition index Represents Good product acquisition index Distribution function is stored, and in the data processing apparatus, (i) corresponding to the characteristic parameter of the apparatus parameter obtained from the semiconductor manufacturing apparatus that is processing the wafer or lot Good product acquisition index Stored in the data processing device Good product acquisition index Obtained from the distribution function, and (ii) Good product acquisition index Is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the probability of occurrence of an abnormality of the wafer or lot being processed in the semiconductor manufacturing apparatus is high, and the semiconductor manufacturing apparatus is being processed during or after the processing of the wafer or lot. On the other hand, when the start of stop instruction is given and the probability of occurrence of the abnormality is increased with respect to the semiconductor inspection apparatus, or according to the assumed kind of abnormality, An instruction to raise the priority of inspection in the semiconductor inspection apparatus of the lot is given, and an instruction to change the inspection recipe is given. (Iii) It is determined that the probability of occurrence of abnormality is high, and the construction stop instruction is issued An inspection result by the semiconductor inspection apparatus of the wafer or lot that was being processed by the semiconductor manufacturing apparatus when given to the apparatus is acquired and checked against a management standard, and the inspection is performed. When the wafer or lot that has been inspected with the result satisfying the management criteria is determined to be a non-defective product, a command is issued to cancel the process stop instruction given to the semiconductor manufacturing apparatus, and (iv) the management of the inspection result Matching against the criteria As a result, when it is determined to be normal, 1 is added to the non-defective product acquisition frequency, and when it is determined to be abnormal, 1 is subtracted from the non-defective product acquisition frequency to obtain a new non-defective product acquisition frequency. By dividing by the new number of inspections (the value obtained by adding 1 to the number of previous inspections) The memorized Good product acquisition index The distribution function Good product acquisition index Will be updated.
Furthermore, the present invention provides the above-mentioned data stored in the data processing device. Good product acquisition index Distribution function Good product acquisition index Is a value obtained by dividing the difference between the number of times of obtaining a non-defective product and the number of times of obtaining a defective product by the number of times of inspection as a result of collation between the inspection result of each wafer or lot in the semiconductor inspection device and the management standard. Is.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
First, the outline of the present invention will be described.
When a defective product is generated due to a parameter abnormality of a semiconductor manufacturing apparatus, it is effective not to manufacture a plurality of defective products. To that end, wafers of semiconductor manufacturing equipment Or If an error is found in a parameter related to lot processing (hereinafter referred to as equipment parameter), after the processing of that wafer or lot (wafer after processing) Or Lots may be collectively referred to as products below), other wafers Or If lots are preferentially inspected, and it is determined that defects have occurred, it is necessary to quickly identify the cause and take measures such as maintaining the semiconductor manufacturing equipment. There is.
[0014]
However, wafers to be processed are not necessarily processed because of unusual values or waveforms in the device parameters. Or A defect does not always occur on a lot, and a single semiconductor inspection device does not inspect only products manufactured by a single semiconductor manufacturing device, but the same semiconductor inspection device Normally, each product manufactured by a plurality of semiconductor manufacturing apparatuses must be inspected. Therefore, if an unusual value or waveform is seen in the device parameters, the wafer to be processed Or The inspection is performed after the processing regardless of whether or not a defect actually occurs on the lot. When the same semiconductor inspection apparatus inspects a product manufactured by a plurality of semiconductor manufacturing apparatuses, two or more Wafers in semiconductor manufacturing equipment Or Lot inspection may occur simultaneously (for example, when processing of two or more semiconductor manufacturing apparatuses is completed during inspection of a certain product, and each product needs to be inspected). It is conceivable to set inspection priorities for products from the semiconductor manufacturing apparatus and perform inspections in descending order of the priorities.
[0015]
However, even if the priorities are set for the products in this way, depending on the priorities, the same priorities may be set for the products of two or more semiconductor manufacturing apparatuses to be inspected at the same time. In such a case, there is a possibility of causing confusion on the semiconductor inspection apparatus.
[0016]
Therefore, in the present invention, the problem is solved by giving an inspection priority in accordance with the probability of occurrence of a defect in the product.
[0017]
The priority order is determined by the data processing apparatus. Here, a method for determining the priority order of inspection will be described together with apparatus parameters as factors for determining the inspection frequency of products and recipes.
[0018]
The data processing apparatus is a wafer being processed by a semiconductor manufacturing apparatus. Or Regarding processing of a lot (hereinafter, the processing target is described as a wafer, but the same applies to a lot) apparatus Collect and store parameters. Here, for simplicity, the apparatus parameter to be handled is expressed as Xn (t) as a function of time t. However, n = 1, 2, 3,..., M, and here, it is assumed that the semiconductor manufacturing apparatus has m device parameters, and the n-th device parameter is Xn (t). is there. Note that the number m of the device parameters Xn (t) depends on the semiconductor manufacturing apparatus, and some semiconductor manufacturing apparatuses have the same number, and some semiconductor manufacturing apparatuses have different numbers.
[0019]
By the way, since the handling is complicated if the device parameter Xn (t) remains as a function of time t, a value indicating the feature of the device parameter Xn (t) is extracted, and the value is used as the feature parameter τ (Xn: p). Define as However, p = 1, 2, 3,..., Q, and there are q types of features of the device parameter Xn (t) (however, the value of q, that is, the type of feature is the device parameter Xn (t ) According to each, with different device parameters Xn (t) Different The feature parameter τ (Xn: p) may be a value indicating the p-th feature of the device parameter Xn (t). These feature parameters τ (Xn: p) are preferably quantized.
Yes.
[0020]
Here, assuming that there are m apparatus parameters Xn (t) of the semiconductor manufacturing apparatus, the data processing apparatus uses the characteristic parameter τ (Xn: p) of the m apparatus parameters Xn (t) to The non-defective product acquisition frequency distribution function F0 defined as follows:

Is stored for each semiconductor manufacturing apparatus. However, q1,..., Qn,..., Qm are the number of characteristic parameters of the apparatus parameters X1 (t), ..., Xn (t),.
[0021]
[Τ (X1: 1),..., Τ (X1: q1), τ (X2: 1),..., Τ (Xn: 1), ..., τ (Xn: qn),. τ (Xm: qm)] represents z-dimensional spatial coordinates (z is the total number of characteristic parameters of m device parameters Xn (t). In the above example, z = q1 +... + qn +. ... + qm). Here, this non-defective product acquisition frequency distribution function F0 represents the difference between the number of acquisitions of non-defective products and the number of acquisitions of defective products for each z-dimensional space coordinate. That's it.
[0022]
Each spatial coordinate [τ (X1: 1),..., Τ (X1: q1), τ (X2: 1),..., Τ (Xn: 1),. ......, τ (Xm: qm)] is a distribution function of a value obtained by dividing the frequency y of occurrence of each event by the number of inspections N of the semiconductor inspection apparatus up to now Good product acquisition index The distribution function is f0. this is,
f0 [τ (X1: 1),..., τ (X1: q1), τ (X2: 1),.
, Τ (Xn: 1), ..., τ (Xn: qn), ...
, Τ (Xm: qm)] (2)
It is represented by Data processing equipment takes Good product acquisition index A distribution function f0 is also stored.
[0023]
Therefore, the characteristic parameters obtained from the apparatus parameters Xn (t) when the wafer is processed by a certain semiconductor manufacturing apparatus are τ (Xn: 1), τ (Xn: 2),..., Τ (Xn: qn). If Good product acquisition index A value at a coordinate position determined by these characteristic parameters of the distribution function f0 (that is, a value obtained by dividing the frequency at this coordinate position of the non-defective product frequency distribution function F0 by the number of inspections N) is obtained. This value is a good product when the above characteristic parameters are obtained. index Represents the following: Good product acquisition index f0 _V That's it. Obtained in this way Good product acquisition index f0 _V Based on this, the inspection frequency, inspection recipe, and inspection priority for this product in the semiconductor inspection apparatus are determined.
[0024]
By the way, like this Good product acquisition index When the inspection priority is determined based on the distribution function f0, the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 for wafers processed in different semiconductor manufacturing apparatuses, and accordingly, Good product acquisition index Since the distribution function f0 is independent from each other, the same priority may be set between products obtained by two or more different semiconductor manufacturing apparatuses, or inspection of products having the same priority is simultaneously instructed. There is also a possibility.
[0025]
Therefore, in the present invention, Good product acquisition index Priorities set on the basis of the distribution function f0 include, for example, the importance of the process (for example, whether the process is upstream or downstream, the added value of the wafer, the target manufacturing apparatus or the next process in process) Weights according to the amount, etc.) so that wafers having the same priority do not exist.
[0026]
Next, the good product acquisition frequency distribution function F0 and Good product acquisition index A method for enabling the distribution function f0 to be obtained in the most accurate form will be described.
[0027]
The characteristic parameters of the respective apparatus parameters Xn (t) obtained during the production of the wafer by a certain semiconductor manufacturing apparatus are τ (Xn: 1), τ (Xn: 2),..., Τ (Xn: qn), respectively. If the inspection result of the product is non-defective, the coordinate position [τ (Xn: 1), τ (Xn: 2),..., Τ in the z-dimensional coordinate space in the non-defective product acquisition frequency distribution function F0. (Xn: qn)] (In the following, since the expression is long, the coordinate position of the z-dimensional coordinate space is expressed by only the feature parameter of the nth device parameter Xn (t) in this way, The characteristic parameter of the apparatus parameter is omitted. Good product acquisition index The same applies to the distribution function f0), and the frequency y is set to y + 1 by adding 1 to the previous value. If this product is defective, the frequency is y-1.
[0028]
The new non-defective product acquisition frequency distribution function obtained in this way is defined as F1. In this case, whether the product is a non-defective product or a defective product, the number of inspections is increased by one, so N + 1. Then, the result obtained by dividing the frequency at each coordinate position of the good product acquisition frequency distribution function F1 by N + 1 is a new result. Good product acquisition index The distribution function is f1.
[0029]
For the wafer to be inspected next, the non-defective product acquisition frequency distribution function F1 obtained in this way is Good product acquisition index Distribution function f1 and new good product acquisition frequency distribution function F0, Good product acquisition index The same operation is repeated using the distribution function f0.
[0030]
In this way, the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 and Good product acquisition index By newly determining the distribution function f0, for example, although it does not lead to a defect, even if the apparatus parameter gradually changes like a change with time, the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 Good product acquisition index The distribution function f0 follows the change.
[0031]
In addition, when a new type of semiconductor manufacturing equipment or a new manufacturing line is started up or a new product is developed, the frequency distribution function F0 for non-defective product acquisition is naturally Good product acquisition index All the spatial coordinates [τ (Xn: 1), τ (Xn: 2),..., Τ (Xn: q)] of the distribution function f0 (ie, frequency y and Good product acquisition index f0 _V ) Is 0. In such a case, since it is unclear what value the characteristic parameter takes when a good product is obtained, first, all wafers to be processed are inspected. Thereafter, the inspection is repeated, and the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 or Good product acquisition index The distribution function f0 is updated, and when these functions F0 and f0 have a clear distribution, that is, when the maximum value of the non-defective product acquisition frequency y reaches a certain threshold, for example, 50, Good product acquisition index The priority of inspection is determined using the distribution function f0.
[0032]
By doing so, the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 or the like from prototype to mass production Good product acquisition index distribution function The trend of f0 can be obtained, and the number of wafers to be inspected can be reduced as the distribution is established.
[0033]
In the above description, for the sake of simplicity, the parameters related to the wafer processing are handled as a function of one variable only for the time t. However, the present invention is not limited to this. In addition to this, plasma, UV light, etc. Can be considered to be a function of the wavelength of emission intensity I (λ), or a function of the wavelength and time of emission intensity I (λ, t), or in the case of radical or gas mass spectra. May be a function of mass number and time, and in the case of an apparatus using an AC power supply, it may be a function of voltage and time, or an FFT spectrum of a voltage waveform and time. Further, the temperature distribution on the apparatus wall surface is a three-variable parameter such as T (x, y, t).
[0034]
Even in the case of such multi-variable device parameters, by extracting feature parameters representing the characteristics of the waveform of the device parameters and defining τ (Xn: p), they can be handled in exactly the same way as single-variable device parameters. it can.
[0035]
Abnormality detection in a semiconductor manufacturing apparatus by enabling communication between a data processing apparatus that performs statistical processing as described above and a semiconductor manufacturing apparatus, or between a data processing apparatus and an inspection apparatus. Information can be quickly reflected in recipes and inspection frequencies in semiconductor inspection equipment to reduce the time to defect detection, and information on occurrence of defects in semiconductor inspection equipment can be given to semiconductor manufacturing equipment as alarms and countermeasure instructions It is possible to respond quickly in the form of.
[0036]
By using this method, it is possible to prevent a plurality of defective wafers or lots caused by abnormality of the same parameter from being continuously produced, and it is possible to prevent a decrease in yield and an increase in manufacturing cost. In addition, at the start-up time of a new line and the development period of a new semiconductor device, the product cost can be inspected without excessive or insufficient inspection frequency, thereby reducing the development cost and the development period.
[0037]
The above is the outline of the present invention. Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is according to the invention. For semiconductor manufacturing methods Semiconductor manufacturing equipment And data processing equipment Semiconductor inspection equipment Consisting of 1 is a block diagram showing a semiconductor manufacturing line, wherein 1 is a semiconductor manufacturing apparatus (here, a dry etching apparatus), 2 is a data processing apparatus, and 3 is a semiconductor inspection apparatus.
[0038]
In the figure, data can be transmitted and received between at least the semiconductor manufacturing apparatus 1 and the data processing apparatus 2 and between the semiconductor inspection apparatus 3 and the data processing apparatus 2. Then, some or all of the apparatus parameters Xn (t) that can be monitored when the semiconductor manufacturing apparatus 1 is etching the wafer are sent to the data processing apparatus 2.
[0039]
FIG. 2 is a flowchart showing an embodiment of a semiconductor manufacturing method according to the present invention used in the semiconductor manufacturing line shown in FIG. 1, wherein 1a is a device parameter measuring device, 1b is a display device, 1c is a controller, and 3a is an inspection. The result output device 3b is a controller, and parts corresponding to those in FIG.
[0040]
In the figure, the time change of the parameter measured by the apparatus parameter measuring instrument 1a during the wafer processing in the semiconductor manufacturing apparatus 1, that is, all the apparatus parameters Xn (t) are processed during or immediately after the wafer processing. Sent to device 2.
[0041]
The data processing device 2 receives this (step 100), and calculates a feature parameter τ (Xn: p) representing the time change feature of the device parameter Xn (t) (step 101).
[0042]
Now, as this device parameter Xn (t), as shown in FIG. 3, for example, when it is an electrode temperature waveform, the characteristic value (characteristic parameter) of the device parameter Xn (t) representing the time change of the electrode temperature is the actual temperature. Average value T _Ave And temperature amplitude (difference between maximum and minimum) T _Amp It is. If there are no other measured device parameters or characteristic parameters, the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 or Good product acquisition index The distribution function f0 is the average value T _Ave And amplitude T _Amp And determined for the value.
[0043]
That is, here, only one device parameter X1 (t) composed of two feature parameters is targeted, and the feature parameters τ (X1: 1) and τ (X1: 2) are average values T, respectively. _Ave , Amplitude T _Amp It is. Therefore, the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 and the following formulas (1) and (2) Good product acquisition index The distribution function f0 is
F0 [T _Ave , T _Amp ]
f0 [T _Ave , T _Amp ]
It becomes. The data processing device 2 includes such a non-defective product acquisition frequency distribution function F0 and Good product acquisition index A distribution function f0 is stored.
[0044]
FIG. 4 shows the average value T of the actual temperature. _Ave And temperature amplitude T _Amp Are the characteristic values of the device parameter X1 (t), that is, the characteristic parameters τ (X1: 1) and τ (X1: 2). Good product acquisition index It is a figure which shows one specific example of distribution function f0.
[0045]
Average value T obtained from device parameter X1 (t) shown in FIG. _Ave And amplitude T _Amp And the value of T shown in FIG. _Ave -T _Amp Find out where on the plane it hits. At that position Good product acquisition index The value f0 of the distribution function f0 _V Of the wafer Good product acquisition index (Step 102 in FIG. 2). And this Good product acquisition index f0 _V Based on the above, the abnormality occurrence probability of the wafer is determined (step 103). When the abnormality occurrence probability is low, the inspection of the wafer by the semiconductor inspection apparatus 3 is set to “normal inspection” (step 104). Is high, an alarm W is sent to the semiconductor manufacturing apparatus 1 to display it on the display device 1b (step 105), or a countermeasure instruction D1 or a construction stop instruction D2 is given to the controller 1c of the semiconductor manufacturing apparatus 1 (step 106). 107), an inspection recipe and priority order D3 are given to the semiconductor inspection apparatus 3 (step 108), and a predetermined sampling inspection is performed (step 109).
[0046]
Here, an example of the relationship between the abnormality occurrence probability and the sampling inspection will be described.
Obtained Good product acquisition index f0 _V 4 is 90% or more of the maximum value in FIG. 4, assuming that the probability of occurrence of abnormality is sufficiently low, the semiconductor inspection apparatus 3 is caused to perform the above-described normal inspection with a wafer inspection frequency of 1 in 25. In this case, the warning W and instructions D1 and D2 to the semiconductor manufacturing apparatus 1 are not performed. Obtained Good product acquisition index f0 _V 4 is 75% or more and less than 90% of the maximum value in FIG. 4, it is assumed that the probability of occurrence of an abnormality has increased, and the semiconductor inspection apparatus 3 is instructed to inspect the wafer at a frequency of one out of ten. Increase the sampling frequency compared to the inspection. can get Good product acquisition index f0 _V 4 is 30% or more and less than 75% of the maximum value in FIG. 4, it is assumed that the probability of abnormality is higher, and the semiconductor inspection apparatus 3 is allowed to inspect all the wafers. Obtained Good product acquisition index f0 _V 4 is not less than 5% and less than 30% of the maximum value in FIG. 4, it is assumed that the probability of abnormality is sufficiently high, and the priority of inspection of this wafer is increased, and the semiconductor inspection apparatus 3 is inspected next to the wafer currently inspected. Instruct to do.
[0047]
Thus obtained Good product acquisition index f0 _V The abnormality occurrence probability is determined according to the above, and the inspection frequency is increased as the abnormality occurrence probability increases. In addition, the inspection recipe such as the inspection position on the wafer surface, the number of inspection points, the inspection method, etc. are appropriately changed as the abnormality occurrence probability increases or according to the assumed abnormality type, and inspection priority is given. Increase the ranking.
[0048]
The semiconductor inspection apparatus 3 receives the instruction D3 from the data processing apparatus 2 as described above, the controller 3b inspects the wafer based on this instruction, and the inspection result output apparatus 3a outputs the inspection result (for example, the number of foreign substances). And the number of defects, the number of defective bits, etc.) are transmitted to the data processing device 2. When the data processing apparatus 2 receives the inspection result (step 110), the data processing apparatus 2 determines whether or not the inspection result satisfies the management standard (step 111). If the management standard is satisfied, the inspected wafer is determined to be a non-defective product, and as described above, Good product acquisition index f0 _V The frequency y at the coordinate position of the z-dimensional spatial coordinates of the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 corresponding to +1 is updated by +1, and the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 is updated. Good product acquisition index The distribution function f0 is updated (step 113), and each is retained and used for the next wafer inspection (step 102). In this case, it is obtained for this wafer Good product acquisition index f0 _V Therefore, when the probability of occurrence of abnormality is high (step 103), and the start stop instruction D2 is given to the semiconductor manufacturing apparatus 1 (step 107), along with the determination that the inspection result satisfies the management standard (step 111), the semiconductor The manufacturing apparatus 1 is commanded to start construction stop cancellation D4 (step 112).
[0049]
When the inspection result does not satisfy the management standard (step 111), as described above, Good product acquisition index f0 _V The non-defective product acquisition frequency distribution function F0 corresponding to is updated with the frequency y at the coordinate position of the z-dimensional spatial coordinates being -1, and the non-defective product frequency distribution function F0 is updated by +1. Good product acquisition index The distribution function f0 is updated (step 113), and each is retained and used for the next wafer inspection (step 102).
[0050]
When a wafer inspection request from a plurality of different semiconductor manufacturing apparatuses 1 is made to the semiconductor inspection apparatus 3 at the same time, the wafer with the higher priority is preferentially inspected. But as above, Good product acquisition index f0 _V When determining the priority of inspection according to the above, there are cases where a plurality of semiconductor manufacturing apparatuses request the inspection of wafers of the same priority to the semiconductor inspection apparatus 3 at the same time.
[0051]
In such a case, as described above, the priority is weighted according to the importance of the process so that a plurality of wafers having the same priority are not requested to be simultaneously inspected by the semiconductor inspection apparatus 3. As a weighting standard for this purpose, weighting is performed so that part or all of the process is stopped as much as possible, and even if the process is stopped, the damage can be minimized. For example, the wafer is sent to the semiconductor inspection apparatus 3 in which the priority of inspection is higher in the upstream process, the priority of inspection is higher in the downstream process, and the priority of inspection is higher in the process with fewer in-process processes. Among the semiconductor manufacturing processes, there are methods such as increasing the priority of inspection as the number of devices in process increases, and increasing the priority of inspection as a process with high added value.
[0052]
FIG. 5 is a flow chart showing another embodiment of the semiconductor manufacturing method according to the present invention, and parts corresponding to those in FIG.
[0053]
In this figure, this embodiment is the same as the processing described in FIG. 2 when the data processing apparatus 2 receives the apparatus parameter Xn (t) from the semiconductor manufacturing apparatus 1 and the inspection result C from the semiconductor inspection apparatus 3. Although the same processing is performed, only the warning W and the countermeasure instruction message D1 are displayed on the display device 1b of the semiconductor manufacturing apparatus 1, and the start stop instruction D2 is not sent. The inspection apparatus 3 is not instructed to change or prioritize inspection recipes. Except this, it is the same as the specific example shown in FIG.
[0054]
FIG. 6 is a flow chart showing another embodiment of the semiconductor manufacturing method according to the present invention, and parts corresponding to those in FIGS.
[0055]
In this embodiment, as shown in FIG. 6, in addition to the embodiment shown in FIG. 5, the semiconductor inspection apparatus 3 is instructed to change the inspection recipe or to give priority D3.
[0056]
By the way, the apparatus parameter Xn (t) usually has a large number of characteristic parameters τ (Xn: p) indicating the characteristics, but all of these do not affect the abnormality occurrence probability.
[0057]
FIG. 7 shows, as an example, a temporal change X of emission intensity during etching as an apparatus parameter Xn (t) sent from the semiconductor manufacturing apparatus 1 to the data processing apparatus 2, and a characteristic parameter τ (Xn : P). The characteristic parameter τ (Xn: p) in the apparatus parameter Xn (t) is a start period t from the light emission start command to the start of light emission. _start And rise time t of light emission _on , Fall time o _ff , Emission period t _JE , Amplitude h and other characteristic parameters τ (Xn: p).
[0058]
However, some of these characteristic parameters τ (Xn: p) may change even if they change, and some may generate abnormalities. FIG. 8 shows this state, and the waveform X is the waveform X shown in FIG. 7, which is the reference waveform, and the waveform Xa does not change the entire waveform itself with respect to the reference waveform X. , Light emission start period t _start The waveform Xb is a light emission start period t with respect to the reference waveform X. _start Does not change, but the overall waveform, ie, the light emission period t _JE And the amplitude h (therefore, S = h × t _JE )) Each showing a change.
[0059]
When the waveforms were inspected for these waveforms Xa and Xb, no abnormality occurred in the wafer in the case of the waveform Xa, but an abnormality occurred in the wafer in the case of the waveform Xb.
[0060]
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited only to this embodiment. For example, in the above description, it is assumed that one device parameter is sent from one semiconductor manufacturing apparatus. However, in reality, there are a plurality of device parameters sent from one semiconductor manufacturing apparatus 1, and each of them is sent. There are many feature values for the device parameters. Therefore, the non-defective product acquisition frequency distribution function F0 and the non-defective product acquisition probability distribution function f0 must be defined for the z dimension composed of the total number (z) of these feature values.
[0061]
In the above embodiment, the data processing apparatus 2 is independent of the semiconductor manufacturing apparatus and the semiconductor inspection apparatus. However, the data processing apparatus 2 may be built in the semiconductor inspection apparatus or the semiconductor manufacturing apparatus.
[0062]
Furthermore, in the above-described embodiment, the inspection target is described as a wafer, but the same applies to a lot.
[0063]
Further, in the above embodiment, the information transmission means between the

devices

1, 2, and 3 is communication. However, the device parameters, inspection results, etc. are read into the electronic control card, and the data processing device 2 reads them. Other information transmission means may be used.
[0064]
Further, in the above embodiment, the semiconductor manufacturing apparatus 1 is a dry etching apparatus, but other film forming apparatuses such as a CVD apparatus and a sputtering apparatus, a cleaning apparatus, and the like may be used.
[0065]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to prevent a plurality of defective wafers or lots due to the same parameter abnormality from being created, and to prevent a decrease in yield and an increase in manufacturing cost.
[0066]
Further, according to the present invention, it is possible to reduce the development cost and the development period by performing the inspection without excessive or insufficient frequency at the time of starting up a new line or the development period of a new semiconductor device.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is according to the invention. For semiconductor manufacturing methods It is a block diagram which shows the semiconductor manufacturing line which consists of a semiconductor manufacturing apparatus, a data processing apparatus, and a semiconductor inspection apparatus.
FIG. 2 is a flowchart showing an embodiment of a semiconductor manufacturing method according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a specific example of apparatus parameters sent from the semiconductor manufacturing apparatus in FIG. 1 to the data processing apparatus.
4 is held in the data processing apparatus in FIG. Good product acquisition index It is a figure which shows one specific example of a distribution function.
FIG. 5 is a flowchart showing another embodiment of a semiconductor manufacturing method according to the present invention.
FIG. 6 is a flowchart showing still another embodiment of a semiconductor manufacturing method according to the present invention.
7 is a diagram showing another specific example of the apparatus parameters sent from the semiconductor manufacturing apparatus in FIG. 1 to the data processing apparatus.
8 is a diagram showing a case of a non-defective product and a case of a non-defective product of device parameters sent from the semiconductor manufacturing device in FIG. 1 to a data processing device.
[Explanation of symbols]
1 Semiconductor manufacturing equipment
1a Instrument parameter measuring instrument
1b Display device
1c controller
2 Data processing device
3 Semiconductor inspection equipment
3a Inspection result output device
3b controller

Claims

Semiconductor manufacturing apparatus, semiconductor inspection apparatus for inspecting a wafer or lot processed by the semiconductor manufacturing apparatus, and semiconductor manufacturing apparatus that is processing a wafer or lot by communication with the semiconductor manufacturing apparatus and the semiconductor inspection apparatus A semiconductor manufacturing method using a system comprising: a data processing device that collects and accumulates the apparatus parameters and wafer or lot inspection results in the semiconductor inspection apparatus,
In the data processing device, a non- defective product acquisition index distribution function representing a non- defective product acquisition index corresponding to each characteristic parameter of the device parameter obtained from the semiconductor manufacturing device is stored for each semiconductor manufacturing device,
In the data processing apparatus,
(I) good acquisition indicator corresponding to the characteristic parameters of the device parameters obtained from the semiconductor manufacturing apparatus during processing of wafers or lots is determined from the non-defective acquired index distribution function stored in the data processing device,
(Ii) When the obtained good product acquisition index is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the probability of occurrence of abnormality of the wafer or lot being processed in the semiconductor manufacturing apparatus is high, and the processing of the wafer or lot is performed. During or after the completion of processing, a countermeasure instruction or a start stop instruction is given to the controller of the semiconductor manufacturing apparatus, or an alarm is displayed on the display apparatus of the semiconductor manufacturing apparatus, and the probability of occurrence of abnormality is indicated to the semiconductor inspection apparatus. An instruction to increase the priority of inspection of the wafer or the lot being processed in the semiconductor manufacturing apparatus by the semiconductor inspection apparatus is given as it becomes higher or according to the type of abnormality assumed. Instructions to change,
(Iii) If it is determined that the wafer or lot processed by the semiconductor manufacturing apparatus is normal as a result of checking with the management standard of the inspection result by the semiconductor inspection apparatus , 1 is added to the non-defective product acquisition frequency, If it is determined that the number of non-defective products is subtracted from 1 to obtain a new non-defective product acquisition frequency, and the new non-defective product acquisition frequency is divided by the new number of inspections (a value obtained by adding 1 to the number of existing inspections). a semiconductor manufacturing method characterized by the good acquisition indication of the non-defective acquired index distribution function stored is updated.

Semiconductor manufacturing apparatus, semiconductor inspection apparatus for inspecting a wafer or lot processed by the semiconductor manufacturing apparatus, and semiconductor manufacturing apparatus that is processing a wafer or lot by communication with the semiconductor manufacturing apparatus and the semiconductor inspection apparatus A semiconductor manufacturing method using a system comprising: a data processing device that collects and accumulates the apparatus parameters and wafer or lot inspection results in the semiconductor inspection apparatus,
In the data processing device, a non- defective product acquisition index distribution function representing a non- defective product acquisition index corresponding to each characteristic parameter of the device parameter obtained from the semiconductor manufacturing device is stored for each semiconductor manufacturing device,
In the data processing apparatus,
(I) good acquisition indicator corresponding to the characteristic parameters of the device parameters obtained from the semiconductor manufacturing apparatus during processing of wafers or lots is determined from the non-defective acquired index distribution function stored in the data processing device,
(Ii) When the obtained good product acquisition index is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the probability of occurrence of abnormality of the wafer or lot being processed in the semiconductor manufacturing apparatus is high, and the processing of the wafer or lot is performed. During or after the completion of processing, the semiconductor manufacturing apparatus is given a start stop instruction, and the semiconductor inspection apparatus has a higher probability of occurrence of the abnormality, or depending on the type of abnormality assumed, An instruction to raise the priority of inspection in the semiconductor inspection apparatus of the wafer or lot being processed in the semiconductor manufacturing apparatus is given, and an instruction to change the inspection recipe is given,
(Iii) An inspection result by the semiconductor inspection apparatus of the wafer or lot that was being processed by the semiconductor manufacturing apparatus when it was determined that the probability of occurrence of abnormality was high and the start instruction for the start of construction was given to the semiconductor manufacturing apparatus. A command for canceling the start stop instruction given to the semiconductor manufacturing apparatus when the wafer or lot that has been acquired and collated with the management standard and the inspection result meets the management standard and is inspected is determined to be a non-defective product. Was made,
(Iv) If the result of checking the inspection result with the management standard is determined to be normal, 1 is added to the non-defective product acquisition frequency, and if it is determined to be abnormal, 1 is subtracted from the non-defective product acquisition frequency. as a new non-defective acquired power, he said by dividing the new non-defective acquired power a new test number (value obtained by adding 1 to the already inspected number), said non-defective acquired indication of the non-defective acquired index distribution function stored The semiconductor manufacturing method characterized by the above-mentioned.

In claim 1 or 2,
Good acquisition indication of the good acquisition indicator distribution function stored in the data processing apparatus, according to the results of the verification of the test results and the control criteria of the wafer or lot in the semiconductor inspection apparatus, the number of times to get a good And a number of times of obtaining defective products divided by the number of inspections.