JP4664708B2 - 欠陥レビューシステム、欠陥レビュー方法、及び電子装置の製造方法 - Google Patents

Description

本発明は、欠陥検出に係わり、特に、半導体装置の製造工程における欠陥検出に好適な欠陥レビューシステム、欠陥レビュー方法、及び電子装置の製造方法に関する。

電子装置の製造技術においては、不良原因を早期に発見し、製造工程及び製造装置へフィードバックさせることが、歩留まり維持・向上にとって必要不可欠な作業である。不良原因を早期に発見するためには、欠陥をできるだけ多く検出しし、検出した欠陥の不良原因をより早期に特定する必要がある。

欠陥レビューは、検査装置等で検出された欠陥を光学顕微鏡や走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）等を使って観察し、不良要因毎に分類する作業をいい、プロセスの異常や不良の発生原因を早期に特定するための情報源として非常に重要である。しかし、近年の検査装置の分解能向上及びウエハの大口径化により、検出される欠陥数が急増してきている。このため、欠陥レビューに対する負担が大きくなってきている。検査対象が多くなると、致命欠陥や異常に対して効率良くサンプリングする方法が現状ではないため、無作為にサンプルを選択してレビューすることにより重要欠陥を見落とし、歩留まりを低下させる場合がある。

そこで、膨大な検出欠陥の中から致命欠陥を効率的にレビューし、問題となる製造工程及び製造装置を早期に検出する方法が提案されてきている（例えば、特許文献１参照）。しかし、歩留まりをより向上させるためには、検出された致命欠陥の原因が、製造工程中のシステムに起因するのか、若しくはゴミ等の付着に起因するのか等について早期に特定する必要がある。また、製造工程の多工程化に伴い、ユーザの希望する条件に応じてレビューする目的を自由に選択可能な自由度の高い欠陥レビュー装置の開発が求められている。

特開平２００４−２８１６８１号公報

本発明は、検出欠陥中の欠陥原因を高速且つ高効率でレビュー可能で、ユーザの希望条件に応じてレビュー目的を選択可能な自由度の高い欠陥レビューシステム、欠陥レビュー方法、及び電子装置の製造方法を提供する。

本発明の第１の特徴は、（イ）複数の処理中間体の中にそれぞれ存在する欠陥を、処理中間体毎に欠陥の大きさにより分類した欠陥情報を記憶する欠陥情報記憶部と、（ロ）欠陥情報を解析するための解析条件を記憶する条件記憶部と、（ハ）欠陥情報及び解析条件を読み出して欠陥情報を解析する解析部と、（ニ）解析の結果と欠陥情報記憶部から読み出した欠陥情報を用いて、処理中間体の処理工程に起因するシステマティック異常量を計算する異常量計算部と、（ホ）計算の結果を用いて、複数の処理中間体毎のシステマティック異常量を分類する分類部と、（ヘ）分類の結果を用いて、複数の処理中間体の中からレビュー対象となる処理中間体を選択するレビュー対象選択部とを備える欠陥レビューシステムであることを要旨とする。本発明の「処理中間体」は、製造工程の進行と共に、随時「新たな処理中間体」に変化するものであり、現在対象とする処理プロセスがなされる基体という意味に定義される。

第２の特徴は、（イ）欠陥情報記憶部が、複数の処理中間体の中にそれぞれ存在する欠陥を、複数の処理中間体毎に欠陥の大きさにより分類した欠陥情報を記憶するステップと、（ロ）条件記憶部が、欠陥情報を解析するための解析条件を記憶するステップと、（ハ）解析部が、欠陥情報及び解析条件を読み出して欠陥情報を解析するステップと、（ニ）異常量計算部が、解析の結果と欠陥情報を用いて、処理中間体の処理工程に起因するシステマティック異常量を計算するステップと、（ホ）分類部が、計算の結果を用いて、複数の処理中間体毎のシステマティック異常量を分類するステップと、（ヘ）レビュー対象選択部が、分類の結果により複数の処理中間体の中からレビュー対象となる処理中間体を選択するステップとを含む欠陥レビュー方法であることを要旨とする。

第３の特徴は、（イ）複数の被処理基体を処理してそれぞれ処理中間体を形成する工程と、（ロ）処理中間体に選定された複数の検査点を測定し、欠陥を検出する工程と、（ハ）処理中間体毎に欠陥の大きさにより分類して欠陥情報を生成する工程と、（ニ）欠陥情報を解析するための解析条件を用いて欠陥情報を解析し、処理に起因するシステマティック異常量を計算し、複数の被処理基体毎のシステマティック異常量を分類して複数の被処理基体の中からレビュー対象となる処理中間体を選択してレビューを実行し、レビューの実行結果に基づいて、次の処理工程に進むか否かを決定する工程とを含む電子装置の製造方法であることを要旨とする。

本発明によれば、検出欠陥中の欠陥原因を高速且つ高効率でレビュー可能で、ユーザの希望条件に応じてレビュー目的を選択可能な自由度の高い欠陥レビューシステム、欠陥レビュー方法、及び電子装置の製造方法が提供できる。

次に、図面を参照して、本発明の第１乃至第３の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。以下に示す第１乃至第３の実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この発明の技術的思想は構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。この発明の技術的思想は、特許請求の範囲において種々の変更を加えることができる。

（第１の実施の形態）
第１の実施の形態に係る欠陥レビューシステムは、図１に示すように、種々の演算を処理する演算処理部（ＣＰＵ）１と、ＣＰＵ１の演算処理結果等を記憶するデータ記憶装置２と、入出力装置３を介してＣＰＵ１に接続された入力装置４及び出力装置５と、演算処理又は欠陥検査等に必要な各種プログラムを記憶するプログラム記憶装置６と、ＣＰＵ１の演算処理結果に基づいて、処理中間体の欠陥レビューを実行するレビュー実行装置７とを備える。

ここで、「処理中間体」とは、半導体装置の製造では半導体基板（半導体ウエハ）、液晶装置の製造では液晶基板、磁気記録媒体や光記録媒体の製造では樹脂基板、薄膜磁気ヘッドの製造では磁性材料基板、超音波素子の製造方法では圧電材料基板、超伝導素子の製造方法では超伝導材料基板等の製造工程の途中の段階における中間生成物を意味する。このため、処理中間体としては、有機系の種々な合成樹脂、半導体、金属、セラミック、ガラス等の種々の無機系の材料がその目的とする製造物（工業製品）の種類に応じて選択可能である。処理中間体の多くは「製造基板」と称される、半導体ウエハ等のような板状の処理中間体であるが板状である必要はなく、ブロック状等の種々の形状がその目的とする製造物（工業製品）の種類に応じて採用可能である。半導体ウエハ等の場合は、母材としての狭義の半導体ウエハの上に薄膜が積層した状態の中間生成物を含んで「処理中間体」と呼ぶことにする。

ＣＰＵ１は、複数の処理中間体の中から特定の処理中間体をレビュー対象として選択するために必要な各種レビュー条件を設定する条件設定部１０及び処理中間体の処理工程に起因するシステマティック異常を検出するシステマティック異常検出部１１を有する。ＣＰＵ１に接続されたデータ記憶装置２は、条件記憶部２０、欠陥情報記憶部２１、解析記憶部２２、計算記憶部２３、分類記憶部２４及びレビュー対象記憶部２５を有する。

図１に示す条件設定部１０は、ユーザがレビューに対して要求する条件、例えばレビュー目的（レビューターゲット）の種類、サンプル数、検査対象領域及びその面積等の条件、及びレビュー対象の選択に必要な解析式等の解析条件等を設定し、設定結果を条件記憶部２０に記憶させる。条件設定部１０は更に、図２（ａ）に示すように、処理中間体の検査結果から得られる欠陥検査情報を、欠陥情報記憶部２１に記憶させる。本明細書では、所定の処理が施されたウエハを処理中間体の一例として説明する。なお、半導体ウエハの場合は工程の進行と共に薄膜が堆積される場合があるが、本明細書では、このような薄膜の堆積された構造をも「ウエハ」と称して「処理中間体」に対応させるものとする。

欠陥情報記憶部２１には、図２（ａ）に示すように、所定の処理が程された複数のウエハ５１に存在する欠陥５２の番号、座標情報、大きさ等を含む欠陥検査情報のリストが記憶されている。欠陥情報記憶部２１には、図２（ｂ）に示すように、例えば１０枚のウエハ５１の番号別の欠陥数の分布情報も記憶されている。また、図２（ｃ）に示すように、ウエハ５１の番号別に存在する欠陥５２を大きさ別に分類した欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報も記憶されている。

図１のシステマティック異常検出部１１は、欠陥情報抽出部１１１、解析部１１２、異常量計算部１１３、分類部１１４及びレビュー対象選択部１１５を有する。欠陥情報抽出部１１１は、図２（ｃ）に示すように、欠陥情報記憶部２１に記憶されたウエハ５１の欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報を抽出する。解析部１１２は、条件記憶部２０から解析式を読み出して、欠陥情報記憶部２１が抽出した欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）に対して、例えば図２（ｄ）に示すように、以下に示すフィッティング関数Ｄ（Ｘ）を用いてフィッティングを行う：

D(X)=k・X_p ・・・（１）
ここで、ｋ及びｐは任意の定数を示す。なお、式（１）に示すフィッティング関数Ｄ（Ｘ）は、製造工程におけるゴミの付着等に起因する「ランダム異常」に基づくフィッティング関数の一例を示す。解析部１１２が（１）式のフィッティング関数Ｄ（Ｘ）を用いて欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を解析することにより、処理中間体としてのウエハの不良原因がランダム不良に依存するものか、装置の異常に起因するシステマティック異常に依存するものかを判別できる。

具体的には、例えば、図２（ｄ）のウエハＮｏ．２のグラフに示すように、フィッティング関数Ｄ₂（Ｘ）の曲線が、欠陥サイズ分布Ｄｒ₂（Ｘ）のグラフとほぼ一致する場合には、ウエハＮｏ．２に生じる欠陥がランダム異常に起因していることを示している。一方、図２（ｄ）のウエハＮｏ．３のグラフに示すように、フィッティング関数Ｄ₃（Ｘ）の曲線が、欠陥サイズ分布Ｄｒ₃（Ｘ）のグラフと一致しない場合は、フィッティング関数Ｄ₃（Ｘ）の曲線からずれる分だけウエハＮｏ．３にシステマティック異常が発生していることを示している。各ウエハ５１の解析情報は、解析記憶部２２に記憶される。

異常量計算部１１３は、解析部１１２が解析した各ウエハ５１の解析式に基づいて、以下に示すように、各ウエハ５１に対して実際に観測された欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）とフィッティング関数Ｄ（Ｘ）の差分Ｅを計算する。これにより、異常量計算部１１３は、フィッティング関数Ｄ（Ｘ）の曲線に適合しない欠陥数を、システマティック異常量として計算する：

E=∫｜Dr(X)-D(X)｜dX ・・・（２）
システマティック異常量の計算結果は、計算記憶部２３に記憶される。

分類部１１４は、図３（ａ）に示すように、検査対象となる全てのウエハ５１のシステマティック異常量の計算結果を各ウエハ５１の番号毎に分類し、分類結果を分類記憶部２４に記憶させる。レビュー対象選択部１１５は、条件記憶部２０に記憶されたレビュー条件及び分類記憶部２４に記憶された分類結果に基づいて、例えば図３（ｂ）に示すように、システマティック異常量の多いウエハ５１から順に複数枚のレビュー対象を選択していき、選択結果をレビュー対象記憶部２５に記憶させる。

図１において入力装置４は、キーボード、マウス、ライトペン又はフレキシブルディスク装置などを含む。ユーザは入力装置４から入出力データを指定したりレビュー条件、解析条件等の設定が可能である。出力装置５は、ディスプレイやプリンタ、或いはコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存する記録装置等が使用可能である。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、例えばコンピュータの外部メモリ装置、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、カセットテープ、オープンリールテープ等を含む。

第１の実施の形態に係る欠陥レビュー方法について、図４のフローチャートを用いて説明する。

（ａ）図４のステップＳ１０において、ユーザが要求するレビューターゲット、サンプル数、検査対象領域及びその面積等の条件等やレビューに必要な解析条件が、入力装置４を介して図１のＣＰＵ１に入力される。条件設定部１０は、入力装置４から入力された各種条件を設定し、設定結果を条件記憶部２０に記憶させる。条件設定部１０は、それぞれのウエハ上の各点から欠陥を測定して各ウエハについて欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を求め、欠陥情報記憶部２１に記憶させる。なお、欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報が予め他のデータベースに格納されている場合は、そのデータベースを用いてもよい。

（ｂ）ステップＳ１１において、欠陥情報抽出部１１１は、欠陥情報記憶部２１に記憶されたウエハ５１の欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報を抽出する。ここでは、欠陥情報抽出部１１１が図２（ｃ）に示すウエハＮｏ．１の欠陥サイズ分布Ｄｒ₁（Ｘ）を抽出した場合を説明する。ステップＳ１２において、解析部１１２は、図２（ｃ）に示す欠陥サイズ分布Ｄｒ₁（Ｘ）の情報及び条件記憶部２０に記憶された式（１）に示す解析式を読み出して、図２（ｄ）に示すようにフィッティング関数Ｄ₁（Ｘ）を解析する。ウエハＮｏ．１の解析結果は、解析記憶部２２に記憶される。

（ｃ）ステップＳ１３において、異常量計算部１１３は、解析記憶部２２からウエハＮｏ．１の解析結果を読み出し、条件記憶部２０から式（２）を読み出す。異常量計算部１１３は、式（２）に基づいて、ウエハＮｏ．１の欠陥サイズ分布Ｄｒ₁（Ｘ）とフィッティング関数Ｄ₁（Ｘ）の差分Ｅを、システマティック異常量として計算する。システマティック異常量の計算結果は、計算記憶部２３に記憶される。

（ｄ）ステップＳ１４において、欠陥情報抽出部１１１は、計算記憶部２３に記憶されたシステマティック異常量の計算結果及び欠陥情報記憶部２１に記憶されたウエハの欠陥情報を読み出して、検査対象となる全てのウエハのシステマティック異常量を算出したか否かを判断する。全てのウエハの異常量を算出した場合は、ステップＳ１５に進む。全てのウエハの異常量を算出していない場合は、ステップＳ１１へ進む。

（ｅ）ステップＳ１５において、分類部１１４は、計算記憶部２３に記憶された異常量の計算結果を読み出して、図３（ａ）に示すように、検査対象となる全てのウエハ５１に対する異常量をウエハ５１の番号別に分類する。分類結果は、分類記憶部２４に記憶させる。ステップＳ１６において、レビュー対象選択部１１５は、条件記憶部２０に記憶されたサンプリング数及び分類記憶部２４に記憶された分類結果を読み出す。レビュー対象選択部１１５は、分類結果に基づいて、図３（ｂ）に示すように、システマティック異常量の多いウエハ５１から順に、例えばウエハＮｏ．３，６，５のウエハ５１をレビュー対象として選択し、選択結果をレビュー対象記憶部２５に記憶させる。その後、レビュー実行装置７により、レビュー対象となるウエハの欠陥原因をレビューする。

現在利用可能な欠陥レビュー方法では、システマティック異常の検出を目的としてレビュー対象の選択を行う際には、欠陥検査を終えたサンプル全てに対してレビューを行わなければならなかった。欠陥検査情報が膨大になる場合には、例えば図２（ｂ）のグラフに示すように、欠陥数の多いウエハＮｏ．１，８，６，・・・の順に優先的にレビューしていた。一方、第１の実施の形態に係る欠陥レビュー方法によれば、図２（ｄ）に示すように、各ウエハ５１の欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を、式（２）に示すフィッティング関数Ｄ（Ｘ）によりフィッティングして解析する。この結果、図３（ｂ）に示すように、システマティック異常の発生頻度が現実的に高いウエハ（ウエハＮｏ．３，６，５）を優先的に予測し、レビューできるため、検出欠陥中の製造工程に起因する重要欠陥を高速且つ高効率にレビューできる。

（第２の実施の形態）
第２の実施の形態に係る欠陥レビューシステムは、図５に示すように、レビュー実行装置７のレビュー結果に基づいて欠陥の原因を検出する原因検出部１２、及び原因検出部１２の検出結果を記憶する原因記憶部２８を更に備える点が、図１に示す欠陥レビューシステムと異なる。

図５に示すレビュー対象記憶部２５には、レビュー対象として、システマティック異常量が最も多いウエハの欠陥サイズ分布の情報と最も少ないウエハの情報がそれぞれ記憶されている。例えば、図３（ｂ）に示すグラフの例では、Ｎｏ．３のウエハの情報とＮｏ．２のウエハの情報が、レビュー対象記憶部２５に記憶されている。レビュー実行装置７は、レビュー対象記憶部２５に記憶されたウエハの情報に基づいて、Ｎｏ．３のウエハとＮｏ．２のウエハをレビューする。

原因検出部１２は、レビュー実行装置７により実行されたレビュー結果を読み出して、図６に示すように、実行結果を欠陥モードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ毎に検出する。ここで、「欠陥モードＡ〜Ｅ」とは、レビュー実行装置７により観察・分類された欠陥の種類を指し、例えば、エッチング工程に起因する異常、平坦化工程に起因する異常、リソグラフィ工程に起因する異常、堆積工程に起因する異常等が含まれる。欠陥モードの検出結果は、原因記憶部２８に記憶される。

図３（ｂ）のＮｏ．６及びＮｏ３のウエハに示すように、システマティック異常の多いウエハを多い方から順に複数個抽出する場合は、レビュー実行装置７でレビューしても、欠陥モードＡ〜Ｅがほぼ同様の分布を示すことがある。この結果、いずれの製造工程で異常が起きているのか判別し難い場合がある。一方、図５に示す欠陥レビューシステムにおいては、システマティック異常量の最も多いＮｏ．３のウエハと、最も少ないＮｏ．２のウエハを自動的にレビューする。これにより、図６に示すように、システマティック異常の原因となる欠陥モード（図６では欠陥モードＤ）が容易に判別できる。このように、第２の実施の形態に係る欠陥レビューシステムによれば、歩留まりに影響度の高い欠陥原因を効率良くレビューできるため、製造工程に起因する欠陥原因の特定を高速且つ容易に行える。

次に、第２の実施の形態に係る欠陥レビュー方法について、図７に示すフローチャートを用いて説明する。なお、ステップＳ１０〜Ｓ１５に示す方法は、図４に示す方法と実質的に同様であるので、説明を省略する。

ステップＳ１６において、レビュー対象選択部１１５は、条件記憶部２０に記憶されたサンプリング数及び分類記憶部２４に記憶された分類結果を読み出す。レビュー対象選択部１１５は、分類結果に基づいて、図３（ｂ）に示すように、異常量の多いウエハＮｏ．３と、異常量の最も少ないウエハＮｏ．２をレビュー対象として選択し、選択結果をレビュー対象記憶部２５に記憶させる。レビュー実行装置７は、レビュー対象記憶部２５からレビュー対象の選択結果を読み出して、欠陥のレビューを実行する。その後、ステップＳ１７において、原因検出部１２は、条件記憶部２０に記憶された原因解析を行うための原因解析情報を読み出して、図６に示すように、欠陥レビュー装置７によるレビューの実行結果に基づく欠陥原因を検出する。

このように、第２の実施の形態に係る欠陥レビュー方法によれば、レビュー対象としてシステマティック異常量の最も多いウエハ５１と、システマティック異常量が最も少ないウエハとを比較することにより、システマティック異常量がいずれの工程で発生しているかを容易に特定できる。このため、製造工程に起因する欠陥原因を高速且つ容易に発見できる。

（第３の実施の形態）
第３の実施の形態に係る欠陥レビューシステムは、図８に示すように、処理中間体に含まれる致命欠陥（Killer Defect）を検出する致命欠陥検出部１３を更に備える点が、図１に示す欠陥レビューシステムと異なる。データ記憶装置２は、クリティカルエリア記憶部２６及び致命欠陥記憶部２７を更に備える。

致命欠陥検出部１３は、欠陥情報抽出部１３１、クリティカルエリア計算部１３２、致命欠陥算出部１３３、致命欠陥分類部１３４及びレビュー対象選択部１３５を有する。欠陥情報抽出部１３１は、欠陥情報記憶部２１に記憶されたウエハ５１の欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報を抽出する。クリティカルエリア計算部１３２は、欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報及び解析記憶部２２に記憶された解析情報に基づいて、ウエハ５１毎のクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）を計算する。ここで、クリティカルエリアＡｃ（Ｘ）とは、欠陥の存在により不良が発生し得る範囲を数値化したものであり、例えば、以下のように計算できる。

図９（ａ）に示すように、互いに並行に延伸する配線３０ａ，配線３０ｂの間にあるスペース３１上に、半径Ｒａの円形状の欠陥３３ａが存在する場合は、欠陥３３ａが配線３０ａ，３０ｂ間を導通させ、ショートを起こすおそれがある。同様に、配線３０ａ上に一部重なり半径Ｒｂ（Ｒａ＝Ｒｂ）の円形状の欠陥３３ｂは、配線３０ａ，３０ｂ間を導通させ、ショートを起こすおそれがある。このように、半径Ｒａ，Ｒｂを有する円形状の欠陥３３ａ，３３ｂのクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）は、配線３０ａ，３０ｂ間を導通させる危険性のあるエリア、即ち、図９（ａ）のスペース３１上に示す斜線部分と計算される。

一方、スペース３１上の半径ｒａの円形内に存在する欠陥３４ａは、配線３０ａ，３０ｂ間を跨らないため配線３０ａ，３０ｂを導通させない。同様に、スペース３１上の半径ｒｂ（ｒｂ＝ｒａ）の円形内に存在する欠陥３４ｂも、配線３０ａ，３０ｂ間を跨らないため配線３０ａ，３０ｂを導通させない。この場合、半径ｒａ，ｒｂを有する円形状の欠陥３４ａ，３４ｂのクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）は「０」と計算される。

図９（ａ）に例示した欠陥３３ａ，３３ｂ，３４ａ，３４ｂの欠陥サイズＸとクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）との関係を数値化したグラフを図９（ｂ）に示す。図９（ｂ）に示すように、クリティカルエリアＡｃ（Ｘ）は、欠陥サイズＸが大きくなるにつれて広くなる。欠陥サイズＸが一定の値を越えるとクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）は一定の値を取る。クリティカルエリア計算部１３２は、検査対象とするウエハの欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報及び解析記憶部２２に記憶された解析情報に基づいて、ウエハのクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）を計算し、計算結果をクリティカルエリア記憶部２６に記憶させておく。

致命欠陥算出部１３３は、図１０（ａ）に示すように、クリティカルエリア計算部１３２が計算したクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）と欠陥情報記憶部２１に記憶された欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を読み出す。そして、致命欠陥算出部１３３は、図１０（ｂ）に示すように、検査対象のウエハそれぞれに対し、以下に示す式（３）を用いて致命欠陥数λを算出する：

λ(X) ＝∫Aｃ(X)・Dr(X) dX ・・・（３）
致命欠陥数λの算出結果は、致命欠陥記憶部２７に記憶される。

致命欠陥分類部１３４は、致命欠陥算出部１３３の致命欠陥数λの算出結果に基づいて、図１１（ａ）に示すように、複数のウエハに含まれる致命欠陥数λをウエハ番号別にそれぞれ分類する。分類結果は、分類記憶部２４に記憶される。レビュー対象選択部１３５は、条件記憶部２０に記憶されたレビュー条件及び分類記憶部２４に記憶された分類結果に基づいて、例えば図１１（ｂ）に示すように、致命欠陥数λの多いウエハから順にレビュー対象を選択していき、選択結果をレビュー対象記憶部２５に記憶させる。
図１１（ｃ）は、製造工程後の検査において検出された各ウエハ毎の欠陥数の例を示している。図１１（ｃ）の例においては、Ｎｏ．１，８，６の順に欠陥が多いことが分かる。一方、致命欠陥による異常を考慮してそれぞれ分類した図１１（ｂ）によれば、Ｎｏ．３，６，２の順に致命欠陥数が多くなっていることが分かる。この結果、現実的にはＮｏ３，６，２を抽出してレビューすることにより、致命欠陥の多いウエハを高速且つ高効率にレビューできる。

第３の実施の形態に係る欠陥レビュー方法について、図１２のフローチャートを用いて説明する。

（ａ）図４のステップＳ２０において、ユーザが要求するレビューターゲット、サンプル数、検査対象領域及びその面積等の条件及びレビュー対象の選択に必要な解析条件等が、入力装置４を介して図１のＣＰＵ１に入力される。ここでは、ユーザが、レビューターゲットとして「致命欠陥による異常」を選択した場合を説明する。条件設定部１０は、欠陥の解析に必要な各種条件を設定し、設定結果を条件記憶部２０に記憶させる。更に条件設定部１０は、それぞれのウエハ上の各点から欠陥を測定して各ウエハについて図２（ｂ）に示すように欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を求め、欠陥情報記憶部２１に記憶させる。

（ｂ）ステップＳ２１において、欠陥情報抽出部１３１は、欠陥情報記憶部２１に記憶されたウエハの欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）の情報を抽出する。ここでは、欠陥情報抽出部１３１が、図１０（ａ）に示すウエハＮｏ．１の欠陥サイズ分布Ｄｒ₁（Ｘ）を抽出したとする。ステップＳ２２において、クリティカルエリア計算部１３２は、欠陥サイズ分布Ｄｒ₁（Ｘ）の情報及び解析記憶部２２に記憶された解析情報に基づいて、ウエハのクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）を計算し、計算結果をクリティカルエリア記憶部２６に記憶させる。

（ｃ）ステップＳ２３において、致命欠陥算出部１３３は、クリティカルエリアＡｃ（Ｘ）と欠陥情報記憶部２１に記憶された欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を読み出して、図１０（ｂ）に示すように、式（３）を用いて致命欠陥数λを算出する。算出結果は、致命欠陥記憶部２７に記憶させる。ステップＳ２４において、欠陥情報抽出部１３１は、致命欠陥記憶部２７に記憶された致命欠陥数λを読み出して、検査対象となる全てのウエハの致命欠陥数λを算出したか否かを判断する。算出した場合は、ステップＳ２５に進む。算出していない場合はステップＳ２１へ進む。

（ｄ）ステップＳ２５において、致命欠陥分類部１３４は、致命欠陥記憶部２７に記憶された致命欠陥数λを読み出して、図１１（ａ）に示すように、致命欠陥数λをウエハ毎に分類する。分類結果は、分類記憶部２４に記憶させる。ステップＳ２６において、レビュー対象選択部１３５は、条件記憶部２０に記憶されたサンプリング数及び分類記憶部２４に記憶された分類結果を読み出す。レビュー対象選択部１３５は、分類結果に基づいて、図１１（ｂ）に示すように、致命欠陥数λの多いウエハから順に、例えばウエハＮｏ．３，６，２の３枚のウエハをレビュー対象として選択し、選択結果をレビュー対象記憶部２５に記憶させる。

第３の実施の形態に係る欠陥レビュー方法によれば、処理中間体の欠陥の大きさに依存するクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）及び式（３）を用いて、処理中間体に含まれる致命欠陥数λの分布を求め、致命欠陥数λの多い順に欠陥レビュー対象を選択する。このため、致命欠陥及び致命欠陥の発生原因となる製造工程を高い確率で早期に予測でき、歩留まりの向上が図れる。更に、図８に示す欠陥レビューシステムは、システマティック異常を検出可能なシステマティック異常検出部１１と、処理中間体に含まれる致命欠陥を検出可能な致命欠陥検出部１３とを備える。このため、処理中間体の種類、工程等に応じて、ユーザが致命欠陥検出を行うか、或いはシステマティック異常検出を行うか等を自由に選択することができる。この結果、ユーザの希望条件に応じてレビュー目的を選択可能な自由度の高い欠陥レビュー装置及びその方法が提供できる。

（電子装置の製造方法）
次に、図１３及び図１４を参照しながら、本発明の実施の形態に係る電子装置の製造方法を説明する。なお、以下に述べる電子装置の製造方法は、ＣＭＯＳ構造の半導体集積回路を一例として説明するが、半導体集積回路の製造方法以外にも、多くの電子装置の製造方法に適用できることは勿論である。

本発明の実施の形態に係る電子装置の製造方法は、図１３に示すように、ステップＳ３００のパターン設計工程、ステップＳ３１０のマスク製造工程、ステップＳ３２０の前工程、ステップＳ３３０の後工程からなり、その後、ステップＳ３４０の出荷工程へ流される。通常はステップＳ３１０のマスク製造工程までが準備段階である。その後はステップＳ３２０〜Ｓ３３０に示すような、一連の製造工程とその製造工程の結果を検査するインライン検査とが一組となった製造検査段階が複数回、順次繰り返して実施される。

上述した欠陥レビューシステム及び欠陥レビュー方法は、そのインライン検査工程等において適宜行うことができる。ここでは、上述した欠陥レビュー方法を被処理基体を処理して形成される処理中間体の平面的なパターンの形状や寸法の検査後、即ちｐウェル形成領域パターニング後の検査工程後、素子形成分離領域パターニング後の検査工程後及び配線パターニング後の検査工程後に応用した例を示す。ここで、「処理中間体」は、製造工程の進行と共に、随時「新たな処理中間体」に変化するものであり、対象とする処理プロセスがなされる基体という意味に定義される。

（イ）ステップＳ３００において、ＣＡＤシステムによりマスクを設計し、ステップＳ３１０において、必要な枚数のマスク（レチクル）のセットを製造する。シリコンウエハを被処理基体とし、この被処理基体の主表面に熱酸化膜（ＳｉＯ₂）を形成後、ステップＳ３２１ａにおいて、フォトレジスト膜を塗布し、このフォトレジスト膜をフォトリソグラフィ技術によりパターニングし、ｐウェル形成領域を開口する。ｐウェル形成領域が開口された複数のウエハを処理中間体と定義し、ステップＳ３２１ｂにおいて、検査装置を用いて複数のウエハの平面パターンの形状や寸法等の欠陥を、各ウエハについて予め定めた検査ポイントについて測定し、ウエハ毎にそれぞれ図２（ｂ）に示したような欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を求め、欠陥情報とする。

（ロ）図４のＳ１０に示すように、図１の条件設定部１０が得られた欠陥情報を欠陥情報記憶部２１に記憶させる。ステップＳ１１において、欠陥情報抽出部１１１が欠陥情報の解析に必要な条件を抽出し、ステップＳ１２において、解析部１１２が、図２（ｃ）に示す欠陥サイズ分布Ｄｒ₁（Ｘ）の情報及び条件記憶部２０に記憶された（１）式に示す解析式を読み出して、図２（ｄ）に示すようにフィッティング関数Ｄ₁（Ｘ）を解析する。ステップＳ１３において、異常量計算部１１３は、解析部１１２による解析結果及び欠陥情報に基づいて、ウエハの製造工程に起因するシステマティック異常量を計算する。ステップＳ１４において、システマティック異常量の計算は、検査対象となる全てのウエハに対して行われる。ステップＳ１５において、分類部１１４は、異常量計算部１１３が計算したシステマティック異常量をウエハ番号別に分類する。レビュー対象選択部１１５は、条件記憶部２０に記憶されたサンプリング数等のレビュー条件及び分類部１１４が分類した分類結果に基づいて、レビューするウエハを、システマティック異常量の多い順から選択する。選択されたウエハは、検査装置により再度詳細な検査が行われる。ステップＳ３２１ｂの検査に合格すれば、ステップＳ３２１ｃへ進む。

（ハ）ステップＳ３２１ｃにおいて、ｐウェル形成領域に熱酸化膜を通してボロンイオン（Ｂ₊）をイオン注入する。フォトレジスト膜を除去し、所定の清浄化工程を終えてから、イオン注入されたボロンを熱処理（熱拡散）してｐウェルを形成する。そして、ウエハの主表面の熱酸化膜を全て除去（剥離）してから、ステップＳ３２１ｄにおいて、再びウエハの主表面に熱酸化膜を形成して、これを処理中間体と定義する。ステップＳ３２１ｅにおいて、検査装置が、ウエハ上に形成された熱酸化膜の膜厚を各ウエハについて予め定めた検査ポイントについて測定し、それぞれのウエハ毎に図２（ｂ）に示したような膜厚分布を求めて欠陥情報とする。

（ニ）図４のＳ１０に示すように、図１の条件設定部１０が、検出された熱酸化膜の膜厚の欠陥情報を欠陥情報記憶部２１に記憶させる。ステップＳ１１において、欠陥情報抽出部１１１が欠陥情報の解析に必要な条件を抽出し、ステップＳ１２において、解析部１１２が欠陥情報に基づく解析式を解析する。ステップＳ１３において、異常量計算部１１３は、解析部１１２による解析結果及び欠陥情報に基づいて、熱酸化膜の形成工程で発生したシステマティック異常量を計算する。ステップＳ１４において、システマティック異常量の計算は、検査対象となる全てのウエハに対して行われる。ステップＳ１５において、分類部１１４は、異常量計算部１１３が計算したシステマティック異常量をウエハ毎に分類する。レビュー対象選択部１１５は、条件記憶部２０に記憶されたサンプリング数等のレビュー条件及び分類部１１４が分類した異常量の分類結果に基づいて、レビューするウエハを選択する。選択されたウエハは、検査装置により再度詳細な検査が行われる。ステップＳ３２１ｅの検査に合格すれば、ステップＳ３２１ｆへ進む。

（ホ）ステップＳ３２１ｆにおいて、熱酸化膜の表面に窒化膜をＣＶＤ法を用いて成長させ、これを処理中間体と定義する。次に、ステップＳ３２１ｇにおいて、ウエハ上に形成された窒化膜の膜厚を各ウエハについて予め定めた検査ポイントについて測定し、それぞれのウエハ毎に図２（ｂ）に示したような膜厚分布を求めてこれを欠陥情報とし、図４に示すフローチャートに従って、レビュー対象となるウエハを選択し、選択したウエハの欠陥をレビューする。ステップＳ３２１ｇにおける検査及び欠陥レビュー方法はステップＳ３２１ｅと実質的に同様であるので、重複した記載を省略する。ステップＳ３２１ｇの検査に合格すれば、ステップＳ３２１ｈに進む。次に、
（ヘ）ステップＳ３２１ｈにおいて、この窒化膜の上にフォトリソグラフィ技術によりパターニングされたフォトレジスト膜を形成し、これを処理中間体とする。続いて、ステップＳ３２１ｉにおいて、検査装置が、ウエハに形成されたフォトレジスト膜のパターン形状や寸法等の欠陥を各ウエハについて予め定めた検査ポイントについて測定し、それぞれのウエハ毎に図２（ｂ）に示したような欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を求め、欠陥情報とする。そして、図１に示す欠陥レビュー装置が、図４に示すフローチャートに従って、レビュー対象となるウエハを選択し、レビューする。ステップＳ３２１ｉの検査に合格すれば、ステップＳ３２１ｊに進む。

（ト）引き続き、ステップＳ３２１ｊにおいて、ウエハ上に形成されたフォトレジスト膜をマスクに反応性イオンエッチング（ＲＩＥ）を行って、素子分離形成領域の窒化膜を除去し、処理中間体と定義する。続いて、ステップＳ３２１ｋにおいて、検査装置がウエハに形成されたＲＩＥ後のパターン形状や寸法を、予め定めた検査ポイントについて測定し、欠陥情報を抽出する。その後、図４に示すフローチャートに従って欠陥レビューを行う。ステップＳ３２１ｌにおいて、ウエハの主表面の一部をエッチングし、素子分離溝を形成する。この工程により素子形成領域と素子分離領域が区画される。この時点では、素子形成領域は窒化膜によって被覆されている。その後、窒化膜のパターニングに用いたフォトレジスト膜を除去する。ステップＳ３２１ｍにおいて、検査装置がウエハに形成された素子分離形領域のパターン形状や寸法を検査し、図４に示すフローチャートに従って欠陥レビューを行う。

（チ）次に、ステップＳ３２１ｎにおいて、上述した素子分離溝の底部に反転層防止不純物をイオン注入し、ステップＳ３２１ｏにおいて、素子分離溝にＣＶＤ法で酸化膜を埋め込む。引き続き、ステップＳ３２１ｐにおいて、窒化膜をストッパとして化学的機械研磨（ＣＭＰ）によりウエハの主表面を平坦化し、この窒化膜を除去してから素子形成領域にダミー酸化膜を形成した後、ステップＳ３２１ｑにおいて、ゲートしきい値電圧制御（Ｖ_th制御）イオン注入を行う。その後、Ｖ_th制御イオン注入時の保護膜として使用されたダミー酸化膜を剥離し、図１４のステップＳ３２１ｒにおいて、熱酸化を行ってゲート酸化膜を形成し、処理中間体と定義する。ステップＳ３２１ｓにおいて、検査装置がウエハに形成されたゲート酸化膜のパターン形状や寸法を等の欠陥を各ウエハについて予め定めた検査ポイントについて測定し、それぞれのウエハ毎に図２（ｂ）に示したような欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を求め、欠陥情報とする。そして、図１に示す欠陥レビュー装置が、図４に示すフローチャートに従って欠陥レビューを行う。

（リ）次に、ステップＳ３２１ｔにおいて、ＣＶＤ炉を用いてゲート酸化膜の上部にポリシリコン膜を成膜し、フォトリソグラフィ技術によりパターニングされたフォトレジスト膜をポリシリコン膜上に形成し、処理中間体とする。続いて、ステップＳ３２１ｕにおいて、検査装置が、ウエハに形成されたフォトレジスト膜のパターン形状の合わせずれや寸法等の欠陥を各ウエハについて予め定めた検査ポイントについて測定し、図１の欠陥レビュー装置が、図４に示すフローチャートに従ってウエハに形成されたフォトレジスト膜の欠陥レビューを行う。ステップＳ３２１ｖにおいて、このフォトレジスト膜をマスクとして、ゲート電極及びポリシリコン配線をＲＩＥでエッチングする。その後、フォトレジスト膜を除去する。引き続き、ステップＳ３２１ｗにおいて、ゲート電極及びポリシリコン配線のパターンの寸法や合わせずれを検査し、検査結果に含まれる欠陥をレビューする。ステップＳ３２１Ｘにおいて、ウエハにソース／ドレイン領域をフォトリソグラフィ技術により形成する。

（ヌ）次に、ステップＳ３２２ａにおいて、トランジスタ間を接続する第１層金属配線とゲート電極を形成するポリシリコン膜間の絶縁のため、第１層間絶縁膜をＣＶＤ法で堆積させる。次に、ステップＳ３２２ｂにおいて、第１層間絶縁膜の膜厚を検査する。次に、ステップＳ３２２ｃにおいて、第１層間絶縁膜の上にフォトリソグラフィ技術によりパターニングされたフォトレジスト膜を形成する。次に、ステップＳ３２２ｄにおいて、フォトレジスト膜の膜厚の検査及び欠陥レビューを行う。引き続き、ステップＳ３２２ｅにおいて、フォトレジスト膜をマスクにＲＩＥを行い、この第１層間絶縁膜中にソース／ドレイン領域に到達するコンタクトホールを開口する。次に、ステップＳ３２２ｆにおいて、コンタクトホールの寸法を検査する。

（ル）以下同様に、ステップＳ３２２ｇにおけるダマシン溝の形成、ステップＳ３２２ｈにおける検査、ステップＳ３２２ｉにおける金属堆積を行い、ステップＳ３２２ｊにおいて、検査結果に基づいて得られた欠陥情報を用いて検査及び欠陥レビューを行う。更に、ＣＭＰ法により第１層間絶縁膜の表面を平坦化し、コンタクトホールの内部と溝の内部にＣｕを埋め込み、この上に第２層間絶縁膜をＣＶＤ法で堆積させ順次多層配線を形成する。最上層には、機械的損傷防止と、水分や不純物の浸入の防止を目的としたパッシベーション膜が最上層の金属配線の上に積層される。

（ヲ）多層配線構造及び検査が完了すればステップＳ３３０において、所定のチップサイズのチップに分割される。そして、パッケージング材料にチップがマウントされ、チップ上の電極パッドとリードフレームのリードとが接続される。その後、パッケージの組立が行われ、半導体装置の製造・機能に関する特性検査等を経た後、電子装置が完成する。ステップＳ３４０において、以上の工程を全てクリアした電子装置は、水分、静電気等から保護するための包装が施され、製品として出荷される。

本発明の実施の形態に係る電子装置の製造方法によれば、検出欠陥中の重要欠陥を高速且つ高効率で予測し、レビューできるため、電子装置の製造歩留まりを向上させることができる。

（その他の実施の形態）
本発明は上記の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

例えば、本発明の実施の形態においては、ウエハの欠陥レビューシステム及び欠陥レビュー方法について記述したが、本発明は半導体装置に使用するウエハに限定されず、例えば液晶装置、磁気記録媒体、光記録媒体、薄膜磁気ヘッド、超伝導素子等の製造工程のような母集団の中から標本を一部抜き取って検査するような他の工業製品の製造工程に利用可能であることは勿論である。例えば、薄膜磁気ヘッドの製造工程は、工程数は少ないものの、半導体集積回路と同様なＣＶＤ工程、フォトリソグラフィ工程、エッチング工程等の繰り返しからなるものであり、本発明の検査方法が適用できることは容易に理解できるであろう。

このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は、上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

本発明の第１の実施の形態に係る欠陥レビュー装置を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る欠陥検査情報の例を示す説明図であり、図２（ａ）は、欠陥検査情報のリスト、図２（ｂ）は、ウエハ番号別の欠陥数の分布を示すグラフ、図２（ｃ）は、ウエハ番号毎の欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）を示すグラフ、図２（ｄ）は、欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）に対しフィッティング関数Ｄ（Ｘ）を用いてフィッティングした場合を示す説明図である。 図３（ａ）は、ウエハの処理工程に起因するシステマティック異常量をウエハ番号別に分類した場合を示す説明図であり、図３（ｂ）は、システマティック異常量の多い順に各ウエハを分類した場合を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態に係る欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る欠陥レビュー装置を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係る欠陥レビュー装置において検出される欠陥の種類と欠陥数の関係を示す説明図である。 第２の実施の形態に係る欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係る欠陥レビュー装置を示すブロック図である。 図９（ａ）は、本発明の第３の実施の形態に係る欠陥レビュー装置のクリティカルエリア計算部が計算するクリティカルエリアの計算方法の一例を示す説明図であり、図９（ｂ）は、ウエハに含まれる欠陥の欠陥サイズとクリティカルエリアの関係を示すグラフである。 本発明の第３の実施の形態に係る欠陥レビュー装置の欠陥検査情報の例を示す説明図であり、図１０（ａ）は、ウエハ番号毎の欠陥サイズ分布Ｄｒ（Ｘ）とクリティカルエリアＡｃ（Ｘ）の関係を示すグラフ、図１０（ｄ）は、ウエハ番号毎の欠陥サイズＸに基づく致命欠陥数を示すグラフである。 本発明の第３の実施の形態に係る欠陥レビュー装置により計算される致命欠陥数の例を示し、図１１（ａ）は、致命欠陥数をウエハ番号別に分類した場合を示す説明図であり、図１１（ｂ）は、致命欠陥数の多い順に各ウエハを分類した場合を示し、図１１（ｃ）は、検査装置により検査された欠陥数を各ウエハ毎に分類した情報を示す説明図である。 本発明の第３の実施の形態に係る欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る電子装置の製造方法の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る電子装置の製造方法の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１…ＣＰＵ
４…入力装置
５…出力装置
７…レビュー実行装置
１１…システマティック異常検出部
１２…原因検出部
１３…致命欠陥検出部
２０…条件記憶部
２１…欠陥情報記憶部
２２…解析記憶部
２３…計算記憶部
２４…分類記憶部
２５…レビュー対象記憶部
２６…クリティカルエリア記憶部
２７…致命欠陥記憶部
２８…原因記憶部
１１１…欠陥情報抽出部
１１２…解析部
１１３…異常量計算部
１１４…分類部
１１５…レビュー対象選択部
１３１…欠陥情報抽出部
１３２…クリティカルエリア計算部
１３３…致命欠陥算出部
１３４…致命欠陥分類部
１３５…レビュー対象選択部

Claims (6)

1. 複数の処理中間体の中にそれぞれ存在する欠陥を、前記処理中間体毎に前記欠陥の大きさにより分類した欠陥情報を記憶する欠陥情報記憶部と、
   前記欠陥情報を解析するための解析条件を記憶する条件記憶部と、
   前記欠陥情報及び前記解析条件を読み出して前記欠陥情報を解析する解析部と、
   前記解析の結果と前記欠陥情報記憶部から読み出した前記欠陥情報を用いて、前記処理中間体の処理工程に起因するシステマティック異常量を計算する異常量計算部と、
   前記計算の結果を用いて、前記複数の処理中間体毎の前記システマティック異常量を分類する分類部と、
   前記分類の結果を用いて、前記複数の処理中間体の中からレビュー対象となる処理中間体を選択するレビュー対象選択部
   とを備えることを特徴とする欠陥レビューシステム。
2. 前記システマティック異常量の最も多い前記処理中間体と少ない前記処理中間体とを含むように前記レビュー対象を選択してレビューを実行するレビュー実行装置と、
   前記レビューの実行結果により、前記処理中間体のシステマティック異常の原因を検出する原因検出部
   とを更に備えることを特徴とする請求項１に記載の欠陥レビューシステム。
3. 欠陥情報記憶部が、複数の処理中間体の中にそれぞれ存在する欠陥を、前記複数の処理中間体毎に前記欠陥の大きさにより分類した欠陥情報を記憶するステップと、
   条件記憶部が、前記欠陥情報を解析するための解析条件を記憶するステップと、
   解析部が、前記欠陥情報及び前記解析条件を読み出して前記欠陥情報を解析するステップと、
   異常量計算部が、前記解析の結果と前記欠陥情報を用いて、前記処理中間体の処理工程に起因するシステマティック異常量を計算するステップと、
   分類部が、前記計算の結果を用いて、前記複数の処理中間体毎の前記システマティック異常量を分類するステップと、
   レビュー対象選択部が、前記分類の結果により前記複数の処理中間体の中からレビュー対象となる処理中間体を選択するステップ
   とを含むことを特徴とする欠陥レビュー方法。
4. 前記システマティック異常量を計算するステップは、前記処理中間体のランダム異常に起因する前記解析の結果と前記欠陥情報を用いて計算することを特徴とする請求項３に記載の欠陥レビュー方法。
5. 前記レビュー対象選択部が、前記システマティック異常量の最も多い処理中間体と少ない処理中間体とを含むように前記レビュー対象を選択し、
   レビュー実行装置が、前記レビュー対象に対してレビューを実行するステップと、
   原因検出部が、前記レビューの実行結果により前記処理中間体のシステマティック異常の原因を検出するステップ
   とを更に含むことを特徴とする請求項３又は４に記載の欠陥レビュー方法。
6. 複数の被処理基体を処理してそれぞれ処理中間体を形成する工程と、
   前記処理中間体に選定された複数の検査点を測定し、欠陥を検出する工程と、
   前記処理中間体毎に前記欠陥の大きさにより分類して欠陥情報を生成する工程と、
   前記欠陥情報を解析するための解析条件を用いて前記欠陥情報を解析し、前記処理に起因するシステマティック異常量を計算し、複数の被処理基体毎の前記システマティック異常量を分類して前記複数の被処理基体の中からレビュー対象となる処理中間体を選択してレビューを実行し、前記レビューの実行結果に基づいて、次の処理工程に進むか否かを決定する工程
   とを含むことを特徴とする電子装置の製造方法。

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