JP4136109B2

JP4136109B2 - Electronic device inspection system

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Publication number: JP4136109B2
Application number: JP24993598A
Authority: JP
Inventors: なつよ森岡; 尚史岩田; 潤子小西; 和典根本; 眞小野; 洋子池田; 康裕吉武
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1998-09-03
Filing date: 1998-09-03
Publication date: 2008-08-20
Anticipated expiration: 2018-09-03
Also published as: JP2000077496A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体やＴＦＴ液晶ディスプレイをはじめとする電子デバイスの製造ラインに適用される電子デバイス検査システムに係り、特に、データ解析時間の短縮及び解析精度向上を図った電子デバイス検査システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子デバイス、例えば、半導体は、従来、ウエハに対して露光や現像，エッチングなどの複数の処理工程を繰り返すことにより形成されている。一方、かかる複数の処理工程のうちの所定の処理工程で処理されたウエハは、必要に応じて異物検査装置や外観検査装置などによって検査され、ウエハに付着した異物や外観不良の位置，大きさ，個数，種類などの情報が収集される。以下では、異物検査装置の検出対象である異物と外観検査装置の検出対象である外観不良とを総称して欠陥という。
【０００３】
月刊“Ｓemiconductor Ｗorld”1996.8 pp.88，99，102に記載のように、莫大な数量となる欠陥データが、通常、検査装置からネットワークを介した解析システムに送られ、そこで管理・解析される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、かかる従来の解析システムとしては、データベースに蓄えられたデータをユーザが解析時に引き出して計算処理を行なうものが多い。予め計算を行なう解析システムであっても、個々の解析処理が独立に行なわれるため、ウエハ上の欠陥に関する全ての情報を自由に組み合わせて解析する場合、別途検索・計算のための処理時間を要する。このため、検索・計算といった解析の準備作業時間は長くなり、解析したデータの製造工程へのフィードバックが長時間化する傾向にある。
【０００５】
また、検査装置で得られたデータから特定の欠陥位置を選択してそれを観察し画像を取得する場合にも、そのウエハの過去の欠陥情報を容易には引き出すことができないため、新規に発生した欠陥の選択、或いは工程を経て成長するような欠陥の選択は不可能であった。今後、ウエハ径が３００φと大口径化した場合、これとともにデータ量が増加し、解析の準備作業時間もさらに長くなって、フィードバック作業の遅滞は製造ラインの歩留まり向上に大きな影響を及ぼすことが予想される。
【０００６】
本発明の目的は、かかる問題を解消し、莫大な欠陥検査データを整理して使い易い形とすることにより、解析の準備作業時間を短縮し、解析時間の短縮及び解析精度の向上を実現することができるようにした電子デバイス検査システムを提供することにある。
【０００７】
【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、電子デバイスの製造ラインなどにおいて、解析ユニットに蓄えられた検査結果のデータを予めウエハ毎に欠陥座標とその属性である検出工程や検出欠陥数，欠陥サイズ，欠陥種類，欠陥の密集性を判断した結果であるクラスタ情報，画像取得インデックス情報を有する欠陥来歴リストに纏め、１つの欠陥来歴リストでウエハ上の欠陥に関する全ての来歴情報を参照可能とした。
【０００８】
これにより、データ解析時のデータ検索及び計算作業が段取り化され、解析準備時間が大幅に短縮された。
【０００９】
また、上記欠陥来歴リストをネットワークで接続された検査装置へ送信可能とした。
【００１０】
これにより、検査装置上で、現在の検査データから以前にウエハ上で検出された全ての欠陥データの除去が可能となり、新たに検出された欠陥のみに着目した検査が可能となる。例えば、検査したその場で処理工程で新たに発生した欠陥数が把握でき、処理工程の異常が検知されて処理工程への迅速なフィードバックが可能となる。
【００１１】
また、同様に、欠陥来歴リストをネットワークで接続された欠陥観察装置へ転送可能とした。
【００１２】
これにより、処理工程を経て成長する欠陥や新たな処理工程で新規に発生した欠陥の観察が可能となり、観察欠陥の起源が明らかなより実効的な観察や画像の取得が可能となった。
【００１３】
本発明は、より具体的には、電子デバイスとなるワークを処理する複数の処理工程と、該異なる処理工程で処理された夫々のワークを検査する複数の検査装置とを備え、該複数の検査装置とネットワークを介して接続され、該検査装置が検査した結果を記憶する記憶手段を少なくとも有する解析ユニットとを備え、該解析ユニットが記憶する検査データを欠陥座標を基に分類したものである。ある工程の検査データはクラスタ認識処理と工程認識処理が施こされる。クラスタ認識処理とは欠陥の密集性を判定する処理である。また、検出欠陥の座標と過去に検出された欠陥座標とを比較し、どの工程で検出された欠陥かを認識する工程認識処理も行なわれる。そして、これらの処理結果及び欠陥データに付随する検査工程名や欠陥サイズを欠陥来歴リストに追加する。従って、１枚のウエハの欠陥来歴リストは製造工程を経るにつてれデータ量が増加する。
【００１４】
また、本発明は、該解析ユニットが予め作成した欠陥来歴リストをデータ解析端末や検査装置あるいは欠陥観察装置に送信して解析対象となるウエハの欠陥来歴情報を与えるものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
図１は本発明による電子デバイス検査システムの一実施形態を示すブロック図であって、１ａは未完成ウエハ、１ｂは完成ウエハ、２₁，２₂，……，２_N，２_N+1は製造工程、３₁，３₂，……，３_Nは検査工程、４はプローブ検査工程、５₁，５₂，……，５_Nは検査結果、６は解析ユニット、７は欠陥来歴リスト作成工程、８は欠陥来歴リスト、９は欠陥来歴リスト管理テーブル、１０はカテゴリデータ、１１は解析装置、１２は検査装置、１３は画像取得装置である。
【００１６】
同図において、未完成ウエハ１ａは、製造工程２₁,２₂,……,２_N,２_N+1（これら製造工程を特定しない場合には、製造工程２という）で順次成膜，露光，エッチングなどの処理がなされ、また、必要に応じてイオン打ち込みなどの処理を経て製品としての完成ウエハ１ｂとなる。そして、夫々の製造工程２₁，２₂，……，２_N（なお、これらは複数のサブ工程からなる場合もある）には、必要に応じて異物検査や外観検査などの各種欠陥検査を行なう検査工程が設けられ、その製造工程で処理されたウエハ１はこの検査工程に送られて欠陥検査処理がなされるが、ここでは、製造工程２₁，２₂，……，２_N毎に検査工程３₁，３₂，……，３_N（なお、以下では、これらを検査工程１，２，……，Ｎということにする）が設けられているものとし、これらはネットワークで解析ユニット６と接続されていて、検査工程１，２，……，Ｎの検査結果５₁，５₂，……，５_N（これら検査結果を特定しない場合には、検査結果５という）である欠陥座標データなどが解析ユニット６に送られる。また、以上の処理によって得られた完成ウエハ１ｂは、さらに、プローブ検査工程４でチップ毎の良否の判定が行なわれ、その判定結果を示すカテゴリデータもネットワークを介して解析ユニット６に送られる。
【００１７】
解析ユニット６では、欠陥来歴リスト作成工程７で各検査工程１，２，……，Ｎからの検査結果５₁，５₂，……，５_N がその工程順に収集されて処理され、ウエハ毎に欠陥来歴リスト８が作成される。また、ウエハ１毎の欠陥来歴リスト８を管理する欠陥来歴リスト管理テーブル９も作成される。これらは解析ユニット６に保持されるが、さらに、プローブ検査工程４で得られたカテゴリデータ１０もこの解析ユニット６に保持される。
【００１８】
この解析ユニット６には、ネットワークを介して、さらに、解析ユニット６で生成された欠陥来歴リスト８を用いて検査結果の解析処理などを行なう解析装置１１と、解析ユニット６で生成された欠陥来歴リスト８を用いて検査を行なう検査装置１２と、解析ユニット６で生成された欠陥来歴リスト８を用いて欠陥画像を取得する画像取得装置１３が接続されている。
【００１９】
ここで、検査装置１２は、夫々の検査工程１，２，……，Ｎを実行するものであって、その欠陥の検出結果を検査結果５₁，５₂，……,５_Nとして解析ユニットに送るとともに、解析ユニット６から欠陥来歴リスト８を取得し、これを用いて欠陥の検出結果を処理するなどして検査の評価などを行なうことができるようにしたものである。また、画像取得装置１３は、検査装置１２で得られた欠陥の検出結果及び解析ユニット６での欠陥来歴リスト８を用いて適宜に欠陥を選択し、選択した欠陥の画像を撮影してその画像を保管するためのものである。さらに、解析装置１１は、解析ユニット６の欠陥来歴リスト８や欠陥来歴管理テーブル９，カテゴリデータ１０を用いて各製造工程に起因する欠陥の発生状況や不良品の原因となる欠陥の探索などの解析処理を行なうものである。
【００２０】
図２は図１に示す欠陥来歴リスト８の一具体例を示す図である。
かかる欠陥来歴リスト８は、図１に示した製造ラインで１枚のウエハ１上に発生した欠陥来歴を記したものである。従って、１枚のウエハ１に対して１つの欠陥来歴リスト８が生成される。
【００２１】
図２において、この欠陥来歴リスト８には、まず、先頭部分にウエハ１の識別情報と欠陥来歴リスト作成処理パラメータ２０４と検査工程名２０５とが記載される。ウエハ識別情報は、ここでは、ウエハ１の品種名２０１とロット番号２０２とウエハ番号２０３とからなるものとしている。欠陥来歴リスト作成処理パラメータ２０４は、後述するクラスタ認識処理及び工程識別処理のパラメータである。検査工程名２０５は、このウエハ１が検査される直前の製造工程名が検査工程の名称として検査された順に記載される。ここでは、このウエハ１が図１での製造工程１，２，３に続く各々検査工程１，２，３で検査されたものとしており、従って、検査工程名２０５としては、検査工程１，２，３と記載されている。
【００２２】
次に、この欠陥来歴リスト８の左側に「欠陥座標」の項目２０６が設けられ、そこに、３つの検査工程１，２，３で検出されたウエハ１での全ての欠陥座標位置が記載されている（なお、便宜上、欠陥の順番を（）内の数字で示す）。但し、検査装置の座標検出精度を考慮し、先に検出された欠陥座標に対し、後の工程で、例えば、比較半径と称する微小半径の領域内に検出された欠陥座標については、同一座標とみなしている。即ち、図１において、検査工程が欠陥を１つずつ検出してその検査結果５を順次解析ユニット６に送るが、欠陥来歴リスト作成工程７は、この検査結果５を受ける毎にそれを処理し、欠陥来歴リスト８に追加していく。なお、図２において、この場合の「欠陥の座標位置」とは、ウエハ１の中心位置を原点（０，０）としたｘ，ｙ座標系での座標位置であって、「欠陥座標」の項目２０６の左側がｘ座標位置（距離単位＝μｍ）を、右側がｙ座標位置(距離単位＝μｍ)を示している。従って、最初に検出された欠陥の座標位置(ｘ，ｙ)は（23115.70，45894.32）である。
【００２３】
「欠陥座標」の項目２０６の次に、「工程別欠陥数」の項目２０７が設けられている。これは、夫々の欠陥が「検査工程名」２０５が記載された検査工程１，２，３のいずれでいくつ検出されたかを示すものであって、左側から順に検査工程１，２，３を示しており、「０」は欠陥が検出されなかったことを、「１」は１個欠陥が検出されたことを、「２」は２個欠陥が検出されたことを夫々示している。
【００２４】
例えば、１番目に記載の座標位置(23115.70 ，45894.32）では、検査工程１，３で１個の欠陥が検出されており、検査工程２では検出されていない。また、４番目に記載の座標位置（10778.87 ，6274.35）では、検査工程１，２で１個の欠陥が検出されているが、検査工程では２個の欠陥が検出されている。また、６番目に記載の座標位置（−18781.02 ，20487.29）では、１個の欠陥が検査工程１でのみ検出され、１１番目に記載の座標位置（−917.65 ，−2617.23）では、１個の欠陥が検査工程２でのみ検出され、１７番目に記載の座標位置（6938.41 ，941.94）では、１個の欠陥が検査工程３でのみ検出されるように、ある１つの検査工程でしか検出されないような欠陥もある。また、上記の１番目に記載の欠陥のように、最初の検査工程１で検出された欠陥が、次の検査工程では検出されず、さらに次の検査工程３で検出されるようなものもある。このようなことが、この「工程別欠陥数」の項目２０７でわかる。
【００２５】
なお、上記の２個欠陥が検出されるとは、同じ座標位置に２個欠陥が検出されるということになるが、これは極めて接近した２つの欠陥を１つの座標位置の欠陥と見るものであり、既に検出した欠陥を中心とする、例えば、比較半径と称する微小半径の領域内で検出された他の欠陥をこの既に検出されている欠陥と同一位置座標の欠陥とする。この比較半径は、検出感度に応じた１つの処理パラメータとして予め設定されており、例えば、２５０μｍ程度に設定される。
【００２６】
以上の「工程別欠陥数」の項目２０７に続いて、「欠陥出現工程」の項目２０８が設けられている。これは、各検査工程毎に、検出される欠陥が最初どの検査工程で検出されたものであるかを８ビットの数値で示すものであって（判り易くするために、１０進数で示している）、「０」は最初の検査工程１で、「１」次の検査工程２で、「２」はさらに次の検査工程３で夫々最初に検出されたことを示すものである。８ビットの最大数値（１０進数で「２５５」）は、欠陥が検出されないことを示している。この場合も、左側から順に検査工程１，２，３を示している。
【００２７】
従って、例えば、上記１番目や４番目に記載の欠陥は、検出工程３で検出されているが、「０」と記載されているので、最初の検査工程１で検出されたものであることがわかる。また、１６番目に記載の座標位置（−27068.01 ，−7597.72）の検査工程３で検出された欠陥は、「１」と記載されているので、検査工程２で最初に検出されたものであることがわかる。このようにして、欠陥出現工程を参照することにより、或る工程で検出された欠陥が製造ラインのどの工程で発生したものかを判定することができる。
【００２８】
以上の「欠陥出現工程」の項目２０８に続いて、「欠陥サイズ」の項目２０９が設けられている。これは、検出された欠陥の大きさを表わすものであって、その大きさがクラス別に区分されて１，２，３，……の数字で表現され、数字が大きいほど大きな欠陥であることを示している。
【００２９】
「欠陥サイズ」の項目２０９に続いて、「欠陥種類」の項目２１０が設けられている。この項目２１０は、予め定められたカテゴリに従って分類された結果であり、この実施形態では、１から９までの欠陥分類番号で示されている。
【００３０】
「欠陥種類」の項目２１０に続いて、「クラスタ」の項目２１１が設けられている。この項目２１１は欠陥座標の密集性を判定した結果を示すものである。
【００３１】
欠陥座標の密集性は、例えば、次のような方法で判定する。まず、ウエハ１上を２次元の微小な矩形領域に分割し、欠陥が存在する矩形領域を１、欠陥が存在しない矩形領域を０とする画像に夫々置き換える。次に、この画像を膨張させて連結性を判断した後（例えば、隣合う画像１の矩形領域は連結性があると判断する）、互いに連結性のある矩形領域の纏まり（連結領域）での欠陥数が閾値を越えたものを密集性が高いと判定する。このように密集性が高いと判定された欠陥群をクラスタ欠陥という。
【００３２】
「クラスタ」の項目２１１では、クラスタ欠陥毎に異なる識別番号を付け、その値を欠陥座標毎に記載する。ここでは、検査工程１で５番目，６番目及び７番目の欠陥がクラスタ欠陥を構成するものであり、これらに「１」の識別番号が付されている。他にクラスタ欠陥があれば、これを構成する欠陥に「２」の識別番号が付される。検査工程２では、１２番目と１３番目の欠陥がクラスタ欠陥を構成すると判定されている。
【００３３】
「クラスタ」の項目２１１に続いて、「画像インデックス」の項目２１２が設けられている。この項目２１２は、検査工程毎に、画像を取得した欠陥のインデックス（数字）を示すものであり、このインデックスは取得した画像の番号をも示している。ここで、画像取得とは、図１における画像取得装置１３でウエハ１上の欠陥の画像を写真などに写し、その画像を保管するものであり、上記インデックスはこの場合の保管番号でもある。
【００３４】
ここでは、検査工程１の検査結果から、４番目の欠陥，５番目の欠陥，１０番目の欠陥の順で画像取得が行なわれ、検査工程２の検査結果から、４番目の欠陥，１２番目の欠陥，１４番目の欠陥の順で画像取得が行なわれ、検査工程３の検査結果から、４番目の欠陥，８番目の欠陥，１７番目の欠陥の順で画像取得が行なわれている。４番目の欠陥については、各検査工程１，２，３毎に画像取得が行なわれている。このように画像取得が行なわれる欠陥としては、例えば、「欠陥サイズ」の項目２０９で大きいサイズの欠陥と判定されているものなどであり、また、最初の検査工程１で検出された欠陥のうち、注目される欠陥（大きさや場所など）については、上記４番目の欠陥のように、各検査工程で画像取得を行なうようにすることができる。
【００３５】
図３は解析ユニット６における欠陥来歴リスト作成工程７の一具体例を示すフローチャートである。
【００３６】
同図において、まず、解析ユニット６は、検査工程３から検査結果５を受信すると（ステップ１００）、これを読み込んで欠陥来歴リスト作成工程７に入る（ステップ１０１）。この工程では、被検査ウエハ１の識別番号を基に、この検査ウエハ１に対して既に作成されている欠陥来歴リスト８を検索して取得し（ステップ１０２）、これを読み込む（ステップ１０３）。
【００３７】
次に、解析ユニット６は、読み込んだ検査結果５の欠陥の座標位置がこの読み込んだ欠陥来歴リスト８中に登録されているか否かを判定することにより、この検査工程３で新規に得られた欠陥であるか、過去のどの検査工程３で検出された欠陥であるかを認識する工程認識処理を行ない（ステップ１０４）、また、検査結果５からクラスタ認識処理を行なう（ステップ１０５）。これらの処理結果及び検査結果５による欠陥の大きさ情報を基に、欠陥来歴リスト８をこの新たな検査結果３に対して更新する（ステップ１０６）。
【００３８】
そこで、図２では、図１における検査工程３までの検査結果を登録した欠陥来歴リスト８を示すものであるが、次の検査工程４(検査工程３₄)の検査結果５₄が送られてくると、解析ユニット６は、この欠陥来歴リスト８の各項目「工程別欠陥数」，「欠陥出現工程」，「欠陥サイズ」，「欠陥種類」，「クラスタ」，「画像インデックス」について、この検査工程４の欄を設け、この検査結果５₄での既に登録されている欠陥座標の比較半径内に位置する欠陥は、この既に登録されている欠陥と同じ欠陥として上記各項目の検査工程４の欄に所定のデータを記載して登録し、また、この検査結果５₄での既に登録されている欠陥とは異なる座標位置の欠陥は、この検査工程４で新たに発生した欠陥として、「欠陥座標」の項目２０６にこの欠陥の位置座標を追加するとともに、上記各項目の検査工程４の欄に所定のデータを記載して登録する。
【００３９】
このようにして、検査工程５，６，……と進むに連れて、これら検査工程の検査結果５が欠陥来歴リストに順に登録される。
【００４０】
次に、欠陥来歴リスト８の作成時の処理時間及びファイル容量の評価結果について説明する。
【００４１】
図４は１ウエハでの総欠陥異物数に対する欠陥来歴リスト８の作成処理時間の関係の実験結果を示す図である。評価には、Sun SPARCstation10（メモリ３２ＭByte）を用いた。
【００４２】
同図において、２００欠陥／検査工程で２０工程検査した場合、総欠陥数は４０００個であり、欠陥来歴リスト８の作成処理時間はおよそ２５秒と見積られる。外観検査で総欠陥数が１００００個を越えた場合、およそ７０秒で欠陥来歴リスト８が作成される。
【００４３】
図５は１ウエハでの総欠陥数に対する欠陥来歴リスト８のファイル（データ）容量の関係の実験結果を示す図である。
【００４４】
同図において、ｉ回分の検査データにより作成した欠陥来歴リスト８での総欠陥数に対するファイル容量の関数を、ｘを総欠陥数として、来歴ｉの関数ｙ＝ａｘで示している。例えば、２０回分の検査データより作成した欠陥来歴リスト８の総欠陥数に対するファイル容量は、来歴２０の関数ｙ＝０．２４７４ｘとして表わされる。従って、２００欠陥／検査工程で２０工程検査した場合のファイル容量は、およそ１ＭＢと見積られる。
【００４５】
図６はデータ圧縮技術を用いて欠陥来歴リスト８をファイル圧縮した場合のファイル圧縮効果の実験結果を示す図である。
【００４６】
同図において、UNIXのcompressコマンドにより、およそ１／１０のファイル圧縮が可能である。いま、欠陥来歴リスト８での総欠陥数に対する圧縮前のファイル容量の関数を、ｙ＝０．１６４ｘとすると、ファイル圧縮することにより、およそ１／１０のｙ＝０．０１５３ｘとすることができた。これによると、１日当り５０枚ウエハを生産するものとして、１ウエハ当り２０検査工程の検査データから１ＭByteの欠陥来歴リスト８を作成するものとすると、２ＧByteの容量のハードディスクを用いた場合、２０００÷５０＝４０日分のウエハの欠陥来歴リスト８しか保存することができないが、上記のファイル圧縮を用いると、その１０倍の４００日、即ち、１年分の保存が可能となり、実用上問題はない。
【００４７】
図７は図１における解析装置１１の欠陥来歴リストを用いた解析動作の一具体例を示す図であり、図１に対応する部分には同一符号をつけている。
【００４８】
同図において、解析装置１１で検査結果を解析する場合には、解析ユニット６から欠陥来歴リスト８と欠陥来歴リスト８を管理する欠陥来歴リスト管理テーブル９とプローブ検査データであるカテゴリデータ１０とを取り込む。欠陥来歴リスト管理テーブル９には、各ウエハの識別子、例えば、品種やロット，工程名と検査した工程数及び各検査結果の概要（検査工程名，異物／外観識別子，画像有無フラグ，検査日時，クラスタ有無フラグなど）が記載されている。カテゴリデータ１０は、完成ウエハ１ｂ（図１）のチップ毎の電気検査結果を示すものであり、これによってウエハ１ｂ内のチップの良・不良の判定が可能である。
【００４９】
これらのデータを取り込むと、まず、解析ウエハ選択画面１１ａが表示される。この解析ウエハ選択画面１１ａでは、欠陥来歴リスト管理テーブル９の情報を基に、解析の対象とするウエハ（即ち、解析ウエハ）を選択することができる。この場合、複数選択できる。
【００５０】
解析ウエハ選択画面１１ａで所望とするウエハを解析ウエハとして選択すると、欠陥マップ一覧表示画面１１ｂが表示され、選択した各解析ウエハの各検査工程での欠陥分布状況を総覧することができる。この各検査工程毎の欠陥の分布状況は、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６（図２）に登録されている座標位置（ｘ，ｙ）を用いて表示される。
【００５１】
この場合、表示データと表示条件とを選択することができ、ここでは、表示データを「Defect」としており、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置と「工程別欠陥数」の項目２０７のデータとを用いることにより、検査工程毎に検出される欠陥が表示されるものであり、また、表示条件を「Ｌ」，「Ｍ」，「Ｓ」とすることにより、全ての大きさの欠陥が表示される。なお、表示データとして、「Adder」を選択すると、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置のうち、「欠陥出現工程」の項目２０８のデータを用いて選択し、各検査工程毎にそこで新規に検出された欠陥のみが表示され、「Cluster」を選択すると、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置のうち、「クラスタ」の項目２１０のデータを用いて選択し、各検査工程毎にクラスタ欠陥のみが表示され、「OR」を選択すると、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置毎に「欠陥出現工程」の項目２０８のデータを逐次加算する処理を行なうことにより、各検査工程毎に、当該検査工程を含むこれまでの検査工程で検出された全ての欠陥が表示される（例えば、検査工程ｉについては、検査工程１〜ｉで検出された全ての欠陥が表示される）。また、表示条件「Ｌ」,「Ｍ」,「Ｓ」のいずれか１つを選択することにより、欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６の座標位置と「欠陥サイズ」の項目２０９のデータとを用いることにより、欠陥の大きさ毎の分布表示が可能となる。
【００５２】
欠陥マップ一覧表示画面１１ｂの表示状態にあるとき、解析装置１１で所定の操作をすると、選択された各解析ウエハについて、工程毎の欠陥検出数を欠陥出現工程で分けた縦積み棒グラフ（スタックチャート）を表示させることができる（スタックチャート表示画面１１ｃ）。このスタックチャートは、欠陥来歴リスト８での「欠陥出現工程」の項目２０８のデータを欠陥出現工程毎に加算することにより得られる。また、表示単位としても、全データ（ウエハ毎）やロット平均，全平均の表示が可能である。
【００５３】
欠陥マップ一覧表示画面１１ｂの表示状態にあるとき、解析装置１１で所定の操作をすると、解析ユニット６から取り込んだカテゴリデータ１０を用いて、選択された各解析ウエハについて、各検査工程毎にその工程で新たに検出した欠陥によって不良となり得るチップ数（損失チップ数）が表示される（致命率／損失チップ数表示画面１１ｄ）。
【００５４】
欠陥マップ一覧表示画面１１ｂの表示状態にあるとき、その画面１１ｂ上で、カーソルにより、所望の解析ウエハを指定し、選択ボタンを指定すると、この指定された解析ウエハに関するウエハ詳細解析表示画面１１ｅが表示される。
【００５５】
このウエハ詳細解析表示画面１１ｅでは、この指定された解析ウエハの各検査工程での欠陥分布状況が表示されるとともに、カテゴリデータ１０に基づいて得られる各チップ毎の性能の良否を表わすランクＡ，Ｂ，Ｃ，……を示すプローブ検査データや、指定した検査工程で検出された欠陥の分布を示す欠陥マップや、検査工程で新たに検出された欠陥数を示すグラフや、各検査工程で新たに検出された欠陥がチップの不良を引き起こす確率（致命率）を示すグラフが表示される（なお、この致命率のグラフでは、致命率が高い検査工程ほど不良となるチップが発生しやすいものであり、図示したグラフでは、検査工程３が検査する製造工程３₃（図１）で欠陥チップが生じ易いことを示している）。
【００５６】
このようにして、解析装置１１では、欠陥来歴リスト８やカテゴリデータ１０を用いることにより、即座に所望のウエハの所定の工程の欠陥発生状況や不良を引き起こした工程の解析，評価を行なうことができる。
【００５７】
図８は図１における検査装置１２についての説明図であって、図１に対応する部分には同一符号をつけている。
【００５８】
検査装置１２はウエハの検査工程を実行し、これによって得られた検査結果を解析ユニット６に送るとともに、これを処理して欠陥の選別などを行なうことができるようにしたものである。図８はこの検査装置１２がｎ番目(但し、ｎ＝１,２,……,Ｎ)の検査工程ｎを実行する場合を示しており、この検査装置１２は、製造工程２_nで処理されたウエハに対して得られた検査結果５_nを、上記のように、解析ユニット６に供給して欠陥来歴リスト８の作成に供するとともに、ｎ−１番目までの検査工程１〜ｎ−１の検査結果５₁〜５_n-1に基づくこのウエハの欠陥来歴リスト８を、検査を行なったウエハの識別子、例えば、品種，ロット，ウエハ番号を用いて、解析ユニット６から取得し、これを用いて検査結果５_nを処理し、検査結果５_nから所望の欠陥を選別するなどして、この所望の欠陥に対する情報が得られるようにする。
【００５９】
例えば、図９に示すように、検査装置１２で得られた検査結果５_nのうち、欠陥来歴リスト８で既に登録されている欠陥の位置座標（図２での「欠陥座標」の項目２０６）を参照して、検査工程１〜ｎ−１で検出された欠陥を取り除くことにより、検査工程ｎで新たに検出された欠陥が選別され、その情報１４が得られる。これを画面表示することにより、ウエハでのかかる欠陥の分布を知ることができ、製造工程２_n(図８）での欠陥の発生傾向（図９では、ウエハの周辺部に欠陥が生ずる傾向がある）などを知ることができてこれに対する対策を図るようにすることが可能となる。
【００６０】
図１０は図１における画像取得装置１３に関する説明図であって、図１に対応する部分には同一符号をつけている。
【００６１】
同図において、画像取得装置１３は、検出される所望の欠陥の画像を、例えば、カメラで撮影してフィルムに保存したり、ビデオカメラで撮像して記録媒体に保存したりするものであり（このように画像を保存することを、画像取得という）、検出装置１２で検出された欠陥のうちから所望の欠陥を選択して画像取得するようにする。
【００６２】
図１１（ａ）は図１０での検査工程ｎで新たに検出されたウエハ１での欠陥分布の具体例を示すものであって、ここでは、新たな欠陥が欠陥Ａ，Ｂ，Ｃの３個とする。このような欠陥の選別は、検査工程ｎで検出された検査結果５_nを用いて作成されたウエハ１の欠陥来歴リスト８を参照することで行なわれる。画像取得装置１３では、図１１（ａ）に示すような画像が表示され、これらの欠陥Ａ，Ｂ，Ｃのうちの画像取得すべき欠陥をユーザが選択することができる。
【００６３】
図１１（ｂ）は、検査工程ｎで検出された欠陥のうち、検査工程１〜ｎ−１のいずれかで既に検出され画像取得されている欠陥Ｄ，Ｅ，Ｆの分布を示すものである。これは、画像取得装置１３でウエハ１の欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６と「画像インデックス」の項目２１２（図２）との登録データを用いて選別されたものである。この場合も、図１１（ｂ）に示すような画像が表示され、これらの欠陥Ｄ，Ｅ，Ｆのうちの画像取得すべき欠陥をユーザが選択することができる。
【００６４】
画像取得操作１３で画像取得した欠陥については、解析ユニット６でその欠陥に固有のインデックスが設定され、検査工程ｎの検査結果５_nに基づいて更新された欠陥来歴リスト８での「画像インデックス」の項目２１１（図２）のこの欠陥に対する欄、即ち、着目した欠陥の座標及び検査工程名で一意的に決まる欄にこのインデックスを登録するとともに、この欠陥の画像を記録したフィルムなどがこのインデックスが付されて保管される。
【００６５】
そこで、解析装置１１では、このように保管されたフィルムを使用して欠陥の画像を観察することができるし、また、例えば、図１２に示すように、同じ欠陥の製造工程順での変化の過程，成長の過程なども観察することができる。同じ欠陥の画像を記録したフィルムは、当該ウエハの欠陥来歴リスト８の「欠陥座標」の項目２０６と「画像インデックス」の項目２１２（図２）との登録データから簡単に見つけ出すことができる。
【００６６】
なお、図１０では、画像取得装置１３は、予め作成された欠陥来歴リスト８を参照して、画像を取得する欠陥の選別を行なったが、画像取得装置１３独自で欠陥の図１１（ａ），（ｂ）で示したような選別も行なうようにしてもよい。この場合には、図１０において、画像取得装置１３は、検査装置１２からその検査結果５_nを、解析ユニット６から検査結果５_n-1までの欠陥来歴リスト８を夫々取り込み、この欠陥来歴リスト８の登録データを用いることにより、検査結果５ｎの欠陥のうちから、図１１（ａ），（ｂ）に示したような所望とする欠陥を選別するようにすればよい。
【００６７】
以上のように、この実施形態では、欠陥来歴リストに１ウエハ上の欠陥に関する過去の全ての情報が含まれているので、欠陥の起源が明確である有用な欠陥画像データの取得が可能である。
【００６８】
なお、以上の実施形態は、半導体製造を中心としてきたが、本発明は、これにに限らず、ワークの外観検査と最終製品検査を行なう製品（例えば、磁気ディスクや回路基板など）などの製造ラインに適用することができることはいうまでもない。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、莫大な欠陥検査データが整理されて、欠陥来歴リストとして、使いやすい形で保管されるので、解析準備作業時間を短縮し、解析時間の短縮及び解析精度の向上が図れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による電子デバイス検査システムの一実施形態を示すシステム構成図である。
【図２】図１における欠陥来歴リストの一具体例を示す構成図である。
【図３】図１における解析ユニットの欠陥来歴リスト作成処理の一具体例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示した欠陥来歴リストの総欠陥数に対する作成処理時間の関係の実験結果を示す図である。
【図５】図２に示した欠陥来歴リストの総欠陥数に対するデータ容量の関係の実験結果を示す図である。
【図６】図２に示した欠陥来歴リストのデータ圧縮した場合の総欠陥数に対するデータ容量の関係の実験結果を示す図である。
【図７】図１における解析装置の動作機能を示す図である。
【図８】図１における検査装置の機能を示す図である。
【図９】図８に示す検査装置の一処理動作を示す図である。
【図１０】図１における画像取得装置の動作機能を示す図である。
【図１１】図１０に示す画像取得装置の一処理動作を示す図である。
【図１２】図１における画像取得装置で得られる取得画像の一利用例を示す図である。
【符号の説明】
１，１ａ，１ｂウエハ
２₁〜２_N+1 製造工程
３₁〜３_N 検査装置
４プローブ検査工程
５₁〜５_N 検査結果
６解析ユニット
７欠陥来歴リスト作成処理工程
８欠陥来歴リスト
９欠陥来歴リスト管理テーブル
１０カテゴリデータ
１１解析装置
１２検査装置
１３画像取得装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention is applied to a production line for electronic devices such as semiconductors and TFT liquid crystal displays. Electronic device inspection system Especially, shortened data analysis time and improved analysis accuracy Electronic device inspection system .
[0002]
[Prior art]
Conventionally, an electronic device, for example, a semiconductor is formed by repeating a plurality of processing steps such as exposure, development, and etching on a wafer. On the other hand, a wafer processed in a predetermined processing step among the plurality of processing steps is inspected by a foreign matter inspection device or an appearance inspection device as necessary, and the position and size of the foreign matter attached to the wafer or the appearance defect is detected. Information such as number, type, etc. is collected. Hereinafter, the foreign matter that is the detection target of the foreign matter inspection apparatus and the appearance defect that is the detection target of the appearance inspection device are collectively referred to as defects.
[0003]
As described in the monthly “Semiconductor World” 1996.8 pp. 88, 99, 102, a large amount of defect data is usually sent from an inspection device to an analysis system via a network, where it is managed and analyzed.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, as such a conventional analysis system, there are many systems in which a user extracts data stored in a database at the time of analysis and performs calculation processing. Even in an analysis system that performs calculation in advance, each analysis process is performed independently. Therefore, when analyzing all the information related to defects on the wafer in combination freely, a processing time for search and calculation is required separately. . For this reason, the preparatory work time for analysis such as search / calculation becomes longer, and the feedback of the analyzed data to the manufacturing process tends to be longer.
[0005]
In addition, when a specific defect position is selected from the data obtained by the inspection device and observed to obtain an image, it is not possible to easily extract the past defect information of the wafer. It has been impossible to select the selected defect or the defect that grows through the process. In the future, if the wafer diameter increases to 300φ, the amount of data will increase with this, the analysis preparation work time will become longer, and the delay in feedback work is expected to have a significant effect on the production line yield. Is done.
[0006]
The object of the present invention is to solve such problems and to organize a huge amount of defect inspection data into an easy-to-use form, thereby shortening the analysis preparation time, shortening the analysis time and improving the analysis accuracy. I was able to Provide electronic device inspection system There is.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, in the manufacturing line of electronic devices, etc., the present invention provides the inspection result data stored in the analysis unit in advance for each wafer with the defect coordinates and their attributes, the detection process, the number of detected defects, and the number of defects. The defect history list having the cluster information and the image acquisition index information, which is the result of judging the size, defect type, and density of defects, is compiled into one defect history list so that all the history information about defects on the wafer can be referred to. .
[0008]
As a result, data retrieval and calculation work during data analysis have been set up, and analysis preparation time has been greatly reduced.
[0009]
In addition, the defect history list can be transmitted to an inspection apparatus connected via a network.
[0010]
As a result, it is possible to remove all defect data previously detected on the wafer from the current inspection data on the inspection apparatus, and it is possible to inspect only the newly detected defect. For example, it is possible to grasp the number of defects newly generated in the processing process on the spot where it is inspected, and an abnormality in the processing process is detected, and quick feedback to the processing process becomes possible.
[0011]
Similarly, the defect history list can be transferred to a defect observation apparatus connected via a network.
[0012]
As a result, it is possible to observe defects that have grown through the processing steps and newly generated defects in the new processing steps, and more effective observation and image acquisition in which the origin of the observation defects is clear.
[0013]
More specifically, the present invention includes a plurality of processing steps for processing a workpiece to be an electronic device, and a plurality of inspection apparatuses for inspecting each workpiece processed in the different processing steps, and the plurality of inspections. An analysis unit connected to the apparatus via a network and having at least storage means for storing the inspection result of the inspection apparatus is provided, and inspection data stored in the analysis unit is classified based on defect coordinates. The inspection data of a certain process is subjected to a cluster recognition process and a process recognition process. The cluster recognition process is a process for determining the density of defects. In addition, a process recognition process is performed in which the coordinates of the detected defect are compared with the defect coordinates detected in the past and the defect detected in which process is recognized. Then, the inspection process name and defect size accompanying these processing results and defect data are added to the defect history list. Therefore, the data amount of the defect history list of one wafer increases as it goes through the manufacturing process.
[0014]
The present invention also provides defect history information of a wafer to be analyzed by transmitting a defect history list created in advance by the analysis unit to a data analysis terminal, inspection apparatus or defect observation apparatus.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is according to the invention. Electronic device inspection system 1 is a block diagram illustrating an embodiment, wherein 1a is an incomplete wafer, 1b is a completed wafer, ₁ , 2 ₂ , ..., 2 _N , 2 _{N + 1} Is the manufacturing process, 3 ₁ , 3 ₂ , ..., 3 _N Is the inspection process, 4 is the probe inspection process, 5 ₁ , 5 ₂ , ..., 5 _N Is an inspection unit, 6 is an analysis unit, 7 is a defect history list creation step, 8 is a defect history list, 9 is a defect history list management table, 10 is category data, 11 is an analysis device, 12 is an inspection device, and 13 is an image acquisition Device.
[0016]
In the figure, the unfinished wafer 1a is manufactured by the manufacturing process 2 ₁ , 2 ₂ , ......, 2 _N , 2 _{N + 1} (If these manufacturing processes are not specified, they are referred to as manufacturing process 2.) Processes such as film formation, exposure, and etching are sequentially performed, and if necessary, a process such as ion implantation is performed to complete the finished wafer 1b as a product. Become. And each manufacturing process 2 ₁ , 2 ₂ , ..., 2 _N (Note that these may be composed of a plurality of sub-processes) are provided with an inspection process for performing various defect inspections such as a foreign substance inspection and an appearance inspection as necessary, and the wafer 1 processed in the manufacturing process is In this case, the defect inspection process is performed. ₁ , 2 ₂ , ..., 2 _N Every inspection process 3 ₁ , 3 ₂ , ..., 3 _N (Hereinafter, these will be referred to as inspection steps 1, 2,..., N), which are connected to the analysis unit 6 through a network. ……, N test result 5 ₁ , 5 ₂ , ..., 5 _N Defect coordinate data and the like (when these inspection results are not specified are referred to as inspection results 5) are sent to the analysis unit 6. Further, the completed wafer 1b obtained by the above processing is further probe In the inspection step 4, the quality of each chip is determined, and category data indicating the determination result is also sent to the analysis unit 6 via the network.
[0017]
In the analysis unit 6, the inspection result 5 from each inspection process 1, 2,... ₁ , 5 ₂ , ..., 5 _N Are collected and processed in the order of their processes, and a defect history list 8 is created for each wafer. A defect history list management table 9 for managing the defect history list 8 for each wafer 1 is also created. Although these are held in the analysis unit 6, the category data 10 obtained in the probe inspection process 4 is also held in the analysis unit 6.
[0018]
The analysis unit 6 includes an analysis device 11 that performs analysis processing of inspection results using the defect history list 8 generated by the analysis unit 6 and a defect history generated by the analysis unit 6 via a network. An inspection device 12 that performs inspection using the list 8 and an image acquisition device 13 that acquires a defect image using the defect history list 8 generated by the analysis unit 6 are connected.
[0019]
Here, the inspection apparatus 12 executes the respective inspection steps 1, 2,..., N, and the detection result of the defect is obtained as the inspection result 5. ₁ , 5 ₂ , ..., 5 _N The defect history list 8 is acquired from the analysis unit 6 and the defect detection result is processed using the defect history list 8 so that the inspection can be evaluated. Further, the image acquisition device 13 appropriately selects a defect using the defect detection result obtained by the inspection device 12 and the defect history list 8 in the analysis unit 6, takes an image of the selected defect, and images the image. Is for storing. Further, the analysis apparatus 11 uses the defect history list 8, the defect history management table 9, and the category data 10 of the analysis unit 6 to search for the occurrence of defects caused by each manufacturing process and the search for defects that cause defective products. Analysis processing is performed.
[0020]
FIG. 2 is a diagram showing a specific example of the defect history list 8 shown in FIG.
The defect history list 8 describes the history of defects that have occurred on one wafer 1 in the production line shown in FIG. Therefore, one defect history list 8 is generated for one wafer 1.
[0021]
In FIG. 2, in the defect history list 8, first, the identification information of the wafer 1, the defect history list creation processing parameter 204, and the inspection process name 205 are described at the top. Here, the wafer identification information is composed of a product name 201, a lot number 202, and a wafer number 203 of the wafer 1. The defect history list creation processing parameter 204 is a parameter for cluster recognition processing and process identification processing described later. The inspection process name 205 is described in the order in which the manufacturing process name immediately before the wafer 1 is inspected is inspected as the name of the inspection process. Here, it is assumed that the wafer 1 has been inspected in the inspection steps 1, 2, and 3 following the manufacturing steps 1, 2, and 3 in FIG. , 3.
[0022]
Next, a “defect coordinate” item 206 is provided on the left side of the defect history list 8, and all defect coordinate positions on the wafer 1 detected in the three inspection steps 1, 2, and 3 are described there. (For convenience, the order of defects is indicated by numbers in parentheses.) However, in consideration of the coordinate detection accuracy of the inspection apparatus, the defect coordinates detected in a later step, for example, in the area of a minute radius called a comparison radius, with respect to the previously detected defect coordinates are the same coordinates. I consider it. That is, in FIG. Check The inspection process detects defects one by one and sends the inspection results 5 to the analysis unit 6 in sequence. The defect history list creation step 7 processes each inspection result 5 and receives it in the defect history list 8. Add. In FIG. 2, the “defect coordinate position” in this case is a coordinate position in the x, y coordinate system with the center position of the wafer 1 as the origin (0, 0), and is the “defect coordinate”. The left side of the item 206 indicates the x coordinate position (distance unit = μm), and the right side indicates the y coordinate position (distance unit = μm). Therefore, the coordinate position (x, y) of the defect detected first is (23115.70, 45894.32).
[0023]
Following the item 206 of “defect coordinates”, an item 207 of “number of defects by process” is provided. This indicates how many of the respective defects were detected in the inspection processes 1, 2, and 3 in which the “inspection process name” 205 is described, and indicates the inspection processes 1, 2, and 3 in order from the left side. “0” indicates that no defect has been detected, “1” indicates that one defect has been detected, and “2” indicates that two defects have been detected.
[0024]
For example, at the first described coordinate position (23115.70, 45894.32), one defect is detected in the inspection steps 1 and 3, and is not detected in the inspection step 2. In the fourth coordinate position (10778.87, 6273.35), one defect is detected in the inspection steps 1 and 2, but two defects are detected in the inspection step. At the sixth coordinate position (−18781.02, 20487.29), one defect is detected only in the inspection process 1, and at the eleventh coordinate position (−917.65, −2617.23), one defect is detected. Is detected only in the inspection process 2, and at the 17th coordinate position (6938.41, 941.94), only one inspection process is detected so that one defect is detected only in the inspection process 3. There are also defects. In addition, there is a case where the defect detected in the first inspection step 1 is not detected in the next inspection step but is detected in the next inspection step 3 like the first defect described above. . This can be seen in the item 207 of “number of defects by process”.
[0025]
When two defects are detected, two defects are detected at the same coordinate position. This is because two very close defects are regarded as defects at one coordinate position. Yes, another defect detected in a region of a minute radius called a comparative radius, for example, centered on the already detected defect is defined as a defect having the same position coordinate as the already detected defect. The comparison radius is set in advance as one processing parameter corresponding to the detection sensitivity, and is set to, for example, about 250 μm.
[0026]
Subsequent to the above item 207 of “number of defects by process”, an item 208 of “defect appearance process” is provided. This is an 8-bit numerical value indicating in which inspection process the detected defect is initially detected for each inspection process (in order to make it easy to understand, it is shown in decimal) ), “0” indicates the first detection step 1, “1” indicates the next inspection step 2, and “2” indicates that it is detected first in the next inspection step 3. An 8-bit maximum value (decimal number “255”) indicates that no defect is detected. Also in this case, inspection steps 1, 2, and 3 are shown in order from the left side.
[0027]
Therefore, for example, the first and fourth defects described above are detected in the detection step 3 but are described as “0”, so that they may be detected in the first inspection step 1. Recognize. Further, since the defect detected in the inspection process 3 at the coordinate position (−27068.01, −7597.72) described in the 16th is “1”, it is detected first in the inspection process 2. I understand. In this way, by referring to the defect appearance process, it is possible to determine in which process of the production line the defect detected in a certain process has occurred.
[0028]
Subsequent to the above-described item 208 of “defect appearance process”, an item 209 of “defect size” is provided. This indicates the size of the detected defect, and the size is classified by class and expressed by the numbers 1, 2, 3,..., And the larger the number, the larger the defect. Show.
[0029]
Subsequent to the “defect size” item 209, an “defect type” item 210 is provided. This item 210 is a result of classification according to a predetermined category, and is indicated by defect classification numbers from 1 to 9 in this embodiment.
[0030]
Following the “defect type” item 210, a “cluster” item 211 is provided. This item 211 indicates the result of determining the density of defect coordinates.
[0031]
The density of defect coordinates is determined by the following method, for example. First, the wafer 1 is divided into two-dimensional minute rectangular areas, and each is replaced with an image in which a rectangular area where a defect is present is 1 and a rectangular area where a defect is not present is 0. Next, after this image is expanded and connectivity is determined (for example, it is determined that the rectangular regions of adjacent images 1 are connected), the rectangular regions that are mutually connected (a connected region) are grouped together. If the number of defects exceeds the threshold, it is determined that the density is high. Such a defect group determined to have high density is called a cluster defect.
[0032]
In the “cluster” item 211, a different identification number is assigned to each cluster defect, and the value is described for each defect coordinate. Here, the fifth, sixth, and seventh defects in the inspection process 1 constitute cluster defects, and an identification number “1” is assigned to them. If there is another cluster defect, the identification number “2” is assigned to the defect constituting the cluster defect. In the inspection process 2, it is determined that the 12th and 13th defects constitute a cluster defect.
[0033]
Subsequent to the “cluster” item 211, an “image index” item 212 is provided. This item 212 indicates the index (number) of the defect for which the image is acquired for each inspection process, and this index also indicates the number of the acquired image. Here, the image acquisition means that the image acquisition device 13 in FIG. 1 copies a defect image on the wafer 1 into a photograph and stores the image, and the index is also a storage number in this case.
[0034]
Here, images are acquired in the order of the fourth defect, the fifth defect, and the tenth defect from the inspection result of the inspection process 1, and the fourth defect and the 12th defect are obtained from the inspection result of the inspection process 2. Images are acquired in the order of the defect and the 14th defect. From the inspection result of the inspection step 3, the images are acquired in the order of the 4th defect, the 8th defect, and the 17th defect. For the fourth defect, image acquisition is performed for each of the inspection steps 1, 2, and 3. Examples of defects for which image acquisition is performed in this way include those determined as defects having a large size in the item 209 of “defect size”, and among the defects detected in the first inspection step 1 As for the defect of interest (size, location, etc.), it is possible to acquire an image in each inspection step as in the fourth defect.
[0035]
FIG. 3 is a flowchart showing a specific example of the defect history list creation step 7 in the analysis unit 6.
[0036]
In the figure, first, when the analysis unit 6 receives the inspection result 5 from the inspection process 3 (step 100), it reads this and enters the defect history list creation process 7 (step 101). In this step, based on the identification number of the wafer 1 to be inspected, the defect history list 8 already created for the inspection wafer 1 is searched and acquired (step 102), and this is read (step 103).
[0037]
Next, the analysis unit 6 newly obtained in this inspection step 3 by determining whether or not the coordinate position of the defect of the read inspection result 5 is registered in the read defect history list 8. A process recognition process for recognizing whether the defect is a defect or a defect detected in which inspection process 3 in the past is performed (step 104), and a cluster recognition process is performed from the inspection result 5 (step 105). The defect history list 8 is updated with respect to the new inspection result 3 on the basis of the processing result and the defect size information based on the inspection result 5 (step 106).
[0038]
2 shows the defect history list 8 in which the inspection results up to the inspection step 3 in FIG. 1 are registered, and the following inspection step 4 (inspection step 3) is shown. _Four Test result 5) _Four Are sent to the analysis unit 6 in the defect history list 8 "number of defects by process", "defect appearance process", "defect size", "defect type", "cluster", "image index". ”Is provided for this inspection process 4 column, and this inspection result 5 _Four The defect located within the comparison radius of the already registered defect coordinates in is registered with the predetermined data described in the column of the inspection step 4 of each item as the same defect as the already registered defect, In addition, this test result 5 _Four The defect at the coordinate position different from the already registered defect is added as a defect newly generated in the inspection step 4 to the item 206 of “defect coordinate”, and the above-mentioned respective items. The predetermined data is entered and registered in the column of the inspection step 4.
[0039]
In this way, as the inspection steps 5, 6,... Proceed, the inspection results 5 of these inspection steps are sequentially registered in the defect history list.
[0040]
Next, processing time and file capacity evaluation results when creating the defect history list 8 will be described.
[0041]
FIG. 4 is a diagram showing an experimental result of the relationship of the processing time for creating the defect history list 8 with respect to the total number of defective foreign substances on one wafer. For the evaluation, Sun SPARCstation 10 (memory 32 MByte) was used.
[0042]
In the figure, when 20 processes are inspected with 200 defects / inspection processes, the total number of defects is 4000, and the creation processing time of the defect history list 8 is estimated to be approximately 25 seconds. When the total number of defects exceeds 10,000 in the visual inspection, the defect history list 8 is created in about 70 seconds.
[0043]
FIG. 5 is a diagram showing experimental results of the relationship of the file (data) capacity of the defect history list 8 to the total number of defects in one wafer.
[0044]
In the same figure, the function of the file capacity with respect to the total number of defects in the defect history list 8 created from the inspection data for i times is indicated by the function y = ax of the history i, where x is the total number of defects. For example, the file capacity with respect to the total number of defects in the defect history list 8 created from the inspection data for 20 times is expressed as a function y = 0.2474x of the history 20. Therefore, the file capacity when 20 processes are inspected with 200 defects / inspection processes is estimated to be approximately 1 MB.
[0045]
FIG. 6 is a diagram showing an experimental result of the file compression effect when the defect history list 8 is compressed using the data compression technique.
[0046]
In the figure, approximately 1/10 of the file can be compressed by the UNIX compress command. Assuming that the function of the file capacity before compression with respect to the total number of defects in the defect history list 8 is y = 0.164x, by compressing the file, y = 0.0153x, which is approximately 1/10, can be obtained. It was. According to this, assuming that 50 wafers are produced per day and a 1 MByte defect history list 8 is created from inspection data of 20 inspection processes per wafer, when a hard disk having a capacity of 2 GByte is used, 2000 ÷ Only the defect history list 8 of wafers for 50 = 40 days can be saved. However, if the above file compression is used, it is possible to save 10 times 400 days, that is, one year. Absent.
[0047]
FIG. 7 is a diagram showing a specific example of the analysis operation using the defect history list of the analysis apparatus 11 in FIG. 1, and the same reference numerals are given to portions corresponding to FIG.
[0048]
In the figure, when the analysis result is analyzed by the analysis device 11, the defect history list 8 and the defect history list management table 9 for managing the defect history list 8 from the analysis unit 6 and the category data 10 as probe inspection data are obtained. take in. The defect history list management table 9 includes an identifier of each wafer, for example, a product type, a lot, a process name, the number of inspected processes, and an overview of each inspection result (inspection process name, foreign matter / appearance identifier, image presence flag, inspection date, Cluster presence flag). The category data 10 indicates the electrical inspection result for each chip of the completed wafer 1b (FIG. 1), and it is possible to determine whether the chips in the wafer 1b are good or defective.
[0049]
When these data are taken in, the analysis wafer selection screen 11a is displayed first. On the analysis wafer selection screen 11a, a wafer to be analyzed (that is, an analysis wafer) can be selected based on information in the defect history list management table 9. In this case, a plurality can be selected.
[0050]
When a desired wafer is selected as an analysis wafer on the analysis wafer selection screen 11a, a defect map list display screen 11b is displayed, and the defect distribution status in each inspection process of each selected analysis wafer can be reviewed. The defect distribution status for each inspection process is displayed using the coordinate position (x, y) registered in the “defect coordinate” item 206 (FIG. 2) of the defect history list 8.
[0051]
In this case, display data and display conditions can be selected. Here, the display data is “Defect”, the coordinate position of the item 206 of “Defect coordinates” in the defect history list 8 and “Defect number by process”. By using the data of the item 207, defects detected for each inspection process are displayed, and by setting the display conditions to “L”, “M”, “S”, all of the defects are displayed. A defect of size is displayed. When “Adder” is selected as the display data, it is selected using the data of the item 208 of “defect appearance process” from the coordinate position of the item 206 of “defect coordinate” of the defect history list 8, and each inspection process is selected. Only the newly detected defect is displayed for each time, and when “Cluster” is selected, the data of the “cluster” item 210 among the coordinate positions of the “defect coordinate” item 206 in the defect history list 8 is used. When only the cluster defects are displayed for each inspection process and “OR” is selected, the data of the item 208 of “defect appearance process” is obtained for each coordinate position of the item 206 of “defect coordinates” of the defect history list 8. By performing the sequential addition process, all the defects detected in the previous inspection process including the inspection process are displayed for each inspection process (for example, for the inspection process i, the inspection processes 1 to 1 are performed). In all defects is displayed is detected). Further, by selecting one of the display conditions “L”, “M”, and “S”, the coordinate position of the item 206 of “defect coordinates” and the item 209 of “defect size” of the defect history list 8 are selected. By using data, distribution display for each defect size is possible.
[0052]
When a predetermined operation is performed on the analysis apparatus 11 in the display state of the defect map list display screen 11b, a vertically stacked bar graph (stack chart) in which the number of detected defects for each process is divided by the defect appearance process for each selected analysis wafer. ) Can be displayed (stack chart display screen 11c). This stack chart is obtained by adding the data of the item 208 “defect appearance process” in the defect history list 8 for each defect appearance process. As a display unit, all data (for each wafer), lot average, and total average can be displayed.
[0053]
When a predetermined operation is performed on the analysis apparatus 11 in the display state of the defect map list display screen 11b, for each analysis wafer selected using the category data 10 fetched from the analysis unit 6, Inspection process Every time, the number of chips that can become defective due to a defect newly detected in the process (number of lost chips) is displayed (Fatality rate / number of lost chips display screen 11d).
[0054]
When in the display state of the defect map list display screen 11b, when a desired analysis wafer is designated by a cursor on the screen 11b and a selection button is designated, a wafer detailed analysis display screen 11e relating to the designated analysis wafer is displayed. Is displayed.
[0055]
On the wafer detailed analysis display screen 11e, the defect distribution status in each inspection process of the designated analysis wafer is displayed, and rank A, which indicates the quality of each chip obtained based on the category data 10, is displayed. Probe inspection data indicating B, C,..., A defect map indicating the distribution of defects detected in the designated inspection process, a graph indicating the number of defects newly detected in the inspection process, and new in each inspection process A graph showing the probability (fatal rate) that a detected defect will cause a chip failure is displayed (Note that this fault rate graph is more likely to cause a defective chip in an inspection process with a higher fatal rate. Yes, in the illustrated graph, the manufacturing process 3 inspected by the inspection process 3 _Three (FIG. 1 shows that defective chips are likely to occur).
[0056]
In this way, the analysis apparatus 11 can immediately analyze and evaluate the defect occurrence status of a predetermined process of a desired wafer and the process causing the defect by using the defect history list 8 and the category data 10. it can.
[0057]
FIG. 8 is an explanatory diagram of the inspection apparatus 12 in FIG. 1, and the same reference numerals are given to portions corresponding to FIG.
[0058]
The inspection apparatus 12 executes a wafer inspection process, sends the inspection result obtained thereby to the analysis unit 6, and processes it so that defects can be selected. FIG. 8 shows a case where the inspection apparatus 12 executes the n-th (where n = 1, 2,..., N) inspection process n. _n Inspection result 5 obtained for wafer processed in step 5 _n Is supplied to the analysis unit 6 to prepare the defect history list 8 as described above, and the inspection results 5 of the inspection steps 1 to n−1 up to the (n−1) th are included. ₁ ~ 5 _n-1 Is obtained from the analysis unit 6 using the identifier of the wafer that has been inspected, for example, the type, lot, and wafer number, and the inspection result 5 is obtained using this. _n Processed, test result 5 _n By selecting a desired defect from the information, information on the desired defect is obtained.
[0059]
For example, as shown in FIG. 9, the inspection result 5 obtained by the inspection apparatus 12 _n Among them, the position coordinates of defects already registered in the defect history list 8 ( FIG. The defect detected in the inspection steps 1 to n-1 is removed by referring to the item 206) of “defect coordinates” in FIG. 1, and the defect newly detected in the inspection step n is selected. can get. By displaying this on the screen, it is possible to know the distribution of such defects on the wafer. _n It is possible to know the tendency of occurrence of defects in FIG. 8 (in FIG. 9, there is a tendency for defects to occur in the periphery of the wafer) and to take measures against this.
[0060]
FIG. 10 is an explanatory diagram relating to the image acquisition device 13 in FIG. 1, and parts corresponding to those in FIG.
[0061]
In the figure, the image acquisition device 13 captures an image of a desired defect to be detected, for example, with a camera and stores it on a film, or captures it with a video camera and stores it on a recording medium ( Saving the image in this way is called image acquisition), and a desired defect is selected from the defects detected by the detection device 12 and the image is acquired.
[0062]
FIG. 11A shows a specific example of the defect distribution on the wafer 1 newly detected in the inspection step n in FIG. 10. Here, the new defects are three defects A, B, and C. Individual. Such defect selection is performed by the inspection result 5 detected in the inspection step n. _n This is done by referring to the defect history list 8 of the wafer 1 created by using. In the image acquisition device 13, an image as shown in FIG. 11A is displayed, and a user can select a defect to be acquired from these defects A, B, and C.
[0063]
FIG. 11B shows the distribution of the defects D, E, and F that have already been detected and acquired in any of the inspection steps 1 to n−1 among the defects detected in the inspection step n. . This is selected by the image acquisition device 13 using registration data of the “defect coordinate” item 206 and the “image index” item 212 (FIG. 2) in the defect history list 8 of the wafer 1. Also in this case, an image as shown in FIG. 11B is displayed, and the user can select a defect to be acquired from these defects D, E, and F.
[0064]
For the defect acquired by the image acquisition operation 13, an index unique to the defect is set by the analysis unit 6, and the inspection result 5 of the inspection process n is set. _n This index is stored in the column for this defect in the item 211 (FIG. 2) of the “image index” in the defect history list 8 updated based on the above, that is, the column uniquely determined by the coordinates of the focused defect and the inspection process name. At the same time as registration, a film on which an image of the defect is recorded is attached with this index and stored.
[0065]
Therefore, the analysis apparatus 11 can observe the image of the defect using the film stored in this way, and, for example, as shown in FIG. The process and growth process can also be observed. A film on which an image of the same defect is recorded can be easily found from the registered data of the item 206 “defect coordinates” and the item 212 (FIG. 2) of “image index” of the defect history list 8 of the wafer.
[0066]
In FIG. 10, the image acquisition device 13 refers to the defect history list 8 created in advance, and selects the defect for acquiring the image. , (B) may also be selected. In this case, in FIG. 10, the image acquisition device 13 receives the inspection result 5 from the inspection device 12. _n The inspection result 5 from the analysis unit 6 _n-1 The defect history lists 8 up to the above are taken in, and by using the registered data of the defect history list 8, desired defects as shown in FIGS. 11A and 11B are selected from the defects of the inspection result 5n. May be selected.
[0067]
As described above, in this embodiment, since all the past information regarding defects on one wafer is included in the defect history list, it is possible to acquire useful defect image data with a clear origin of defects. .
[0068]
The above embodiment has been centered on semiconductor manufacturing. However, the present invention is not limited to this, and manufacturing of products (for example, magnetic disks, circuit boards, etc.) for visual inspection and final product inspection of workpieces is not limited thereto. It goes without saying that it can be applied to lines.
[0069]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a large amount of defect inspection data is organized and stored in an easy-to-use form as a defect history list, thereby shortening analysis preparation work time, shortening analysis time and analyzing The accuracy can be improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is according to the invention. Electronic device inspection system 1 is a system configuration diagram illustrating an embodiment.
FIG. 2 is a configuration diagram showing a specific example of the defect history list in FIG. 1;
FIG. 3 is a flowchart showing a specific example of a defect history list creation process of the analysis unit in FIG. 1;
4 is a diagram showing an experimental result of a relation of a creation processing time with respect to the total number of defects in the defect history list shown in FIG.
5 is a diagram showing an experimental result of the relationship between the data capacity and the total number of defects in the defect history list shown in FIG.
6 is a diagram showing an experimental result of the relationship between the data capacity and the total number of defects when the data of the defect history list shown in FIG. 2 is compressed.
7 is a diagram showing an operation function of the analysis apparatus in FIG. 1. FIG.
8 is a diagram showing functions of the inspection apparatus in FIG. 1. FIG.
9 is a diagram showing one processing operation of the inspection apparatus shown in FIG. 8;
10 is a diagram showing an operation function of the image acquisition device in FIG. 1. FIG.
11 is a diagram showing one processing operation of the image acquisition device shown in FIG. 10;
12 is a diagram showing an example of use of an acquired image obtained by the image acquisition device in FIG. 1. FIG.
[Explanation of symbols]
1,1a, 1b wafer
2 ₁ ~ 2 _{N + 1} Manufacturing process
3 ₁ ~ 3 _N Inspection device
4 Probe inspection process
5 ₁ ~ 5 _N Inspection results
6 Analysis unit
7 Defect history list creation process
8 Defect History List
9 Defect history list management table
10 Category data
11 Analysis device
12 Inspection equipment
13 Image acquisition device

Claims

A plurality of inspection processes for inspecting a work to be an electronic device with an inspection apparatus for each work process;
An analysis unit that creates a defect history list in which defect coordinates and defect attribute information are registered for each inspection process based on the inspection result of the inspection process; and
The analysis unit is
Compare the defect detection coordinates as the inspection result of this inspection process with the defect coordinates of the defect history list created in the previous inspection process,
(1) The defect detection coordinates determined to be newly detected in the current inspection process are additionally registered as defect coordinates in the defect history list, and the number of detected defects as the defect attribute information is registered. ,
(2) For defect detection coordinates of a defect located within the comparison radius of the defect coordinates already described in the defect history list and determined to be the same as the already registered defect, the defect history list In addition to the number of detected defects as attribute information of the defect corresponding to the defect coordinates already registered in
An electronic device inspection system, wherein the defect history list is updated to a defect history list for the current inspection process.

In claim 1,
The attribute information registered in the defect history list includes the number of defects for each inspection process, the size of the defect, the type of defect, the cluster information indicating the density of defect coordinates, and the image index information of the defect. Electronic device inspection system.

In claim 1 or 2,
For each inspection process, a defect newly detected in the inspection process is obtained from the defect history list, and a probe inspection result is used to obtain a fatality rate that is a probability that the newly detected defect causes a chip defect. An electronic device inspection system comprising an analysis device for analyzing and displaying.

In claim 1, 2 or 3,
An electronic device inspection comprising an image acquisition device that acquires an image of a defect near a coordinate detected in a different inspection step by referring to image index information of the defect coordinate in the defect history list system.

In any one of Claims 1-4,
The inspection apparatus acquires a defect history list for the inspected workpiece from the analysis unit, compares the defect detection coordinates of the inspection result with the defect coordinates registered in the defect history list, and obtains a new comparison result. An electronic device inspection system, characterized in that the defect detection coordinates determined to have been detected are displayed.