JP4815630B2 - チップ検査方法及び装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、ウエハその他の被検査物の表面に微細パターンとして形成された複数のチップを検査する方法及び装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、この種の一般的な複数チップの検査方法は、次の(1)及び(2)のとおりであった。
【0003】
(1)1視野単位で学習を行う。
【0004】
観察光学系の1つの視野を単位として複数チップのパターンマッチングを行う。たとえば、パターン化された複数のチップのすべてが良品チップであることを目視で判断して、それらの良品チップの画像データをマスタとして取込んで記憶し、他のパターン化された複数のチップを検査する際に、その記憶されている良品チップのマスタと検出すべき複数のチップとを画像データで比較して、画像上の差異を求め、これに従って検出すべき複数のチップの欠陥や異物等を検出する。
【0005】
従来は、パターン化された複数の良品チップの各々について画像データを取込んで記憶し、それらの複数チップの各々の画像データの平均値を求めて、すなわち複数チップの各々の学習の平均により、マスタを作成していた。
【0006】
(2)分割したうちの1エリアで学習した良品チップの画像データを他エリアにコピーして適用する。
【0007】
これは、ソフトウェア上の処理であるため、処理が早い。学習操作が1回で終わる。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
前述の従来方法には、次のような欠点がある。
【0009】
(1)1視野単位で学習を行う場合
マスタとして取込む複数チップのすべてが良品でなければならない。換言すれば、全エリアに良品チップが存在する必要がある。このような条件に合った状態を探すためには相当な手間がかかる。
【0010】
また、良品であるか否かのチェックは操作者の目視検査により行われるが、視野内の全てのチップを目視で検査しなければならないので、多大の手間がかかり、操作者の負担が大きい。
【0011】
さらに、1視野の全チップが良品であるという条件が、許される時間内に必要な回数分揃わない可能性がある。
【0012】
(2)分割したうちの1エリアで学習した良品チップの画像データを他のエリアにコピーして適用する場合
従来は、複数チップの画像データの平均値(複数チップの学習の平均)を求めていたため、観察光学系のディストーション(歪曲収差)は、ある程度平均化されていた。
【0013】
しかし、観察光学系の1つの視野を複数のエリアに分割し、分割したうちの1つのエリアで学習した良品チップの画像データを他のエリアにコピーして適用する場合は、観察光学系のディストーション(歪曲収差)が問題になりやすい。
【0014】
ディストーション(歪曲収差)としては、チップの図形と相似形の結像(CCDセンサ受光面)が得られない収差糸巻型や樽型がある。光軸に垂直な平面状のチップが光軸に垂直な像面上で相似に結像されないことによる収差(ゆがみ)が発生し、たとえば、正方形の図が、糸巻形に辺の中央がへこむ場合や、たる形に中央がふくらむ場合がある。
【0015】
このように観察光学系のディストーション(歪曲収差)が発生すると、光学系の光軸付近と周縁部とでは同一チップでもわずかに画像データ(パターン)が異なるため、良品チップを欠陥品として誤認してしまう。したがって、高精度なチップ検査が困難となる。さらに、検査が極めて煩雑なものになってしまう。
【0016】
本発明の目的は、観察光学系の1つの視野内の複数チップのすべてが良品でない場合であっても効率的に検査できるチップ検査方法及び装置を提供することである。
【0017】
本発明の他の目的は、観察光学系のディストーション(歪曲収差)に起因する問題を解消できるチップ検査方法及び装置を提供することである。
【0018】
【課題を解決するための手段】
本発明は、被検査物の表面に微細パターンとして形成された複数のチップを検査するチップ検査方法及び装置を改良したものである。
【0019】
観察光学系の1つの視野を複数のエリアに分割し、1つの視野内に複数の良品チップが認められた場合、各良品チップの座標を記憶し、学習時に視野内に存在する良品チップを認識し、該当エリアの画像を学習画像として取得する。たとえば、チップをステージ部に保持した状態で、ステージ部を移動することにより、チップを各エリアに順次配置する。
【0020】
本発明の好ましい態様においては、学習結果を統合して、マスタを作成する。
【0021】
本発明によるチップ検査装置は、複数のチップを保持して所定方向に移動できるステージ部と、ステージ部に保持された状態で複数のチップを観察光学系の視野内で観察できる観察部とを備えており、観察光学系の1つの視野を複数のエリアに分割し、1つの視野内に複数の良品チップが認められた場合、各良品チップの座標を記憶し、学習時に視野内に存在する良品チップを認識し、該当エリアの画像を学習画像として取得する。
【0022】
好ましくは、ステージ部に保持された状態で複数のチップを観察光学系の視野内で目視で観察して、良品チップを認定して、その認定された良品チップの画像データを取り込んで記憶する。そして、検出すべき複数のチップと、予め記憶されている良品チップとを画像データで比較して、両者の画像上の差異を求め、これに従ってパターンにおける欠陥・異物等を検出する。
【0023】
【発明の実施の形態】
観察画像の1視野内において、複数のチップを観察可能なチップ検査装置において、1つのチップにより定義され、視野を等分するように形成される複数のエリアで上記各エリアにおいて、同一良品チップを配置することで良品画像を学習し、良品チップの位置座標を記憶することで、学習段階の1視野内に複数の良品チップが存在する場合、各良品チップが存在するエリアについて学習画像を取得することにより良品チップの学習作業を効率的に可能とする。
【0024】
また、各良品チップが1視野内に存在する全てのエリアに関して、学習画像を取得するようにステージ部を制御可能とする。
【0025】
また、オペレータに操作の指示を行う。
【0026】
1つの視野内で複数のチップを観察する際に、たとえば、1つの視野を縦3個、横3個、合計9個のエリアに分割し、良品チップをエリア毎に配置して、エリア毎にそれぞれ学習を行う。
【0027】
ステージ部は、複数(9個×N)のチップを保持して所定方向に移動(X−Y方向の平行移動とθ角度の回転移動)できるようにする。そして、ステージ部に保持された状態の複数(9個)のチップを1つの視野内で観察できるように、観察部を観察光学系、CCDセンサ等により構成する。
【0028】
さらに、チップ検査装置は、演算処理部と、制御部と、出力部(モニタ等)と、入力部(キーボード、操作スティック、マウス等)を備える。
【0029】
検査の際には、ステージ部に載置したウエハ等の被検査物の表面に形成された微細パターン(複数のチップ)が、観察部により観察されて画像データとして取り込まれる。検査すべき複数チップが、予め記憶されている良品パターンの画像と比較されて、画像上の差異が求められ、これに従ってパターンにおける欠陥・異物等が検出される。
【0030】
【実施例】
チップ検査装置は、図1と図4に示すように、ウエハの表面に形成された複数のチップ1を保持して所定方向に移動できるステージ部10と、ステージ部10に保持された状態で所定数のチップ1を1つの視野内で観察できる観察部11を有する。
【0031】
観察部11は、観察光学系16、CCDセンサ17、照明部20等を有する。
【0032】
ステージ部10は、X−Y方向に平行移動し、かつθ角度回転できる構成になっている。
【0033】
さらに、チップ検査装置は、演算部18と、制御部19と、出力部(モニタ等)12と、入力部(キーボード、操作スティック、マウス等)13と、ウエハ搬送部14、記憶部21、ステージ部10を駆動するドライバ22、ステージ部10の位置を検出するセンサ23等を備えている。
【0034】
検査方法について説明すると、ステージ部10に載置したウエハの表面に微細パターンとして形成された複数のチップ1を、観察部11により観察して画像データとして取り込み、予め記憶されている良品チップ1a、1b、1c、1d、1eのパターンの画像と比較して、画像上の差異を求め、これに従ってパターンにおける欠陥・異物等を検出する。
【0035】
たとえば、多数の検査すべきシリコンウエハを搬送部14に設定しておき、各シリコンウエハ上に形成された複数チップ1の回路パターン(μオーダーの微細パターン)をステージ部10に移送して、そこで各ウエハの複数チップ1の欠陥を検査する。とくにウエハ上の微小な異物や欠陥を検査する。
【0036】
このようにして、ウエハ単体またはテープフレーム上にセットされたダイシング済みのウエハを全自動で検査し、チップ単位の合否判定を行う。
【0037】
好ましくは、高精度なマッチング処理による良品チップ1a〜1eの学習と欠陥検出を行うアルゴリズムを取り込み、大量の画像データを高速演算する。
【0038】
図2を参照して、学習の手順の一例を具体的に説明する。
【0039】
観察部11の光学系の1つの視野の中で、縦と横に3個ずつ配列した状態で計9個のチップを1つの単位として観察して検査する例を説明する。
【0040】
まず、図2(A)では、多数のチップ1が配列されている中で、任意の9個のチップ1が1つの視野2に入っている。その視野2内でチップが良品であるか否か(図3では1a〜1eが良品で、他は良品ではない)を目視で判断する。
【0041】
図2(B)に示すように、良品であると判断した1つの良品チップ1aが同じ観察光学系の視野の右下隅の位置にくるようにステージ部10を移動して、その位置で良品チップ1aの画像データをとり込む。
【0042】
次は、図2(C)に示すように、前述の良品チップ1aが同じ観察光学系の視野内の右列の中間の位置にくるようにステージ部10を移動し、その位置で同一の良品チップ1aの画像データをとり込む。
【0043】
このように同一の良品チップ1aが同一視野内のチップ9個分の位置(つまり右列の最上位置までの9つのエリア)にくるようにステージ部10を移動して、各位置において同一良品チップ1aの画像データをとりこむ。
【0044】
ただし、他に良品と判断されたチップ1b〜1eのエリアにおいては、チップ1aの画像データをとり込まず、チップ1b〜1eの画像データをとり込む。それらの位置では、1エリア分だけ位置をずらす。
【0045】
図2(D)は、その最後の画像データのとり込み位置を示している。
【0046】
以上のようにして、良品チップに関する9エリア単位のパターンの画像データをとり込み、さらに、それを記憶部21に予め記憶しておく。
【0047】
好ましくは、前述の学習を10回以上別々の良品チップについてくり返して、とり込んだ良品チップの画像データを演算部18で処理し、しかるのち処理後の良品チップの画像データを記憶部21にマスタとして記憶する。必要に応じて、マスタは、修正していくことができる。
【0048】
そのようなマスタを使用して、多数のウエハを検査する。
【0049】
検査手順の一例を説明する。
【0050】
(1)搬送部14のカセットから1枚のウエハを取り出し、観察部11へ搬送する。つまり、ウエハ単体(テープフレームウエハ)が、ステージ部10へ搬送される。そして、後述の(4)より実行する。
【0051】
(2)アライナーにてウエハの回転ずれと中心ずれを補正する。
【0052】
(3)アライナーからウエハを取り出し、ステージ部10上へ搬送する。
【0053】
(4)ステージ部10上のθ軸にて微小な回転補正を行う。
【0054】
(5)指定されたレベルで照明部20を点灯し、ステージ部10を最初の検査位置に移動する。
【0055】
(6)必要に応じて、オートフォーカスをし、ファインアライメント補正を行う。
【0056】
(7)複数チップまたは1チップの一部の画像を拡大して、演算部18の画像処理ユニットに取り込む。
【0057】
(8)予め決められた移動ルートに従ってドライバ22によりステージ部10を移動する。そして、ステージ部10の位置をセンサ23で検出する。
【0058】
(9)予め学習した良品チップの画像データを基準(マスタ)とし、画像の位置決めを行い、検査すべき複数チップの検査を行う。PAD・バンプ検査を行い、各チップの良否を判定する。
【0059】
(10)繰り返して前述の(7)〜(9)を実行し、ウエハ上の全てのチップについて検査が完了した後、ステージ部10からそのウエハを搬送して搬送部14のカセットへ収納する。
【0060】
なお、良品チップの画像は事前に学習しておくと同時に検査条件等の設定を行って検査用のレシピを作成しておくのが好ましい。
【0061】
図3を参照して、学習処理の流れを説明する。
【0062】
まず、入力部13を操作して、装置をスタートさせ、ついで、1枚のウエハをステージ部10にセットし、次に、そこでアライメント処理をし、1つの観察光学系の視野内の9個のチップの中から良品チップ1a〜1eを目視で選択し、入力部13を操作してその良品チップ1a〜1eを指定し、かつ、1視野に入るチップ数(行・列)を入力部13のカウンタでセットする。たとえば、X=m列、Y=n行としてセットする。
【0063】
XY共に最小位置の良品チップ1a〜1eが1つの視野のY行とX列の位置にくるようにステージ部10を移動する。
【0064】
視野に入っている指定した良品チップ1a〜1eの位置と数(K個)をチェックする。
【0065】
良品チップ1a〜1eの検査結果を確認して、良品と確認されたならば、それを学習する。良品でないならば、学習処理をしない。
【0066】
K番目の良品チップを学習処理して、良品チップの数Kを1減らす。つまりK=K−1とする。これを1つの視野内の全良品について行う。そして、Y位置を1行減らす。つまり、Y=Y−1とする。
【0067】
このような学習について最終行まで実行する。
【0068】
最終行まで終了したら、X位置を1列減らし、Y位置を最初の行に戻す。
【0069】
X=X−1、Y=n
最終列終了まで前述のような処理をする。
【0070】
最終列まで終了したら、終了処理をする。
【0071】
【発明の効果】
本発明によれば、観察光学系のディストーションによる影響を排除でき、高精度な検査が可能となる。
【0072】
また、学習段階における良品チップの目視検査の手間を最小限にすることが出来る。それゆえ、学習が効率的にかつ迅速にできる。
【0073】
また、目視検査が最小限になることで、学習段階における操作者の負担を著しく軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の1つの実施例によるチップ検査装置を示す概略斜視図。
【図2】(A)〜(D)は、視察光学系の1つの視野と共通の良品チップとの関係の一例を示す説明図。
【図3】本発明による学習処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図4】図1のチップ検査装置の主要な構成要素の関係を示す図。
【符号の説明】
10 ステージ部
11 観察部
13 入力部
14 ウエハ搬送部
16 観察光学系
17 CCDセンサ
18 演算部
19 制御部
20 照明部
21 記憶部
22 ドライバ
23 センサ
Claims (6)
- 複数のチップを保持して所定方向に移動できるステージ部と、ステージ部に保持された状態で複数のチップを観察光学系の視野内で観察できる観察部とを備えるチップ検査装置によって、被検査物の表面に微細パターンとして形成された複数のチップを検査するチップ検査方法において、
観察光学系の1つの視野内に認められる複数の良品チップの各エリア座標を記憶する記憶ステップと、
複数の良品チップと良品とは認められなかったチップをステージ部に保持した状態で前記観察光学系に対して前記ステージ部を移動して、良品とは認められなかった各チップのエリア座標に前記良品チップを順次配置する移動ステップと、
前記良品チップのエリア座標におけるそれぞれの画像を学習画像として取得して学習するとともに、良品とは認められなかったチップのエリア座標に順次配置された前記良品チップから画像を学習画像として取得して学習する学習ステップと、
前記学習画像を使用して、検出すべき複数のチップを検査する検査ステップと、
を有することを特徴とするチップ検査方法。 - 前記学習ステップが複数回行われ、複数の異なる良品チップの画像により学習画像を取得することを特徴とする請求項1に記載のチップ検査方法。
- 複数の良品チップの各エリア座標における良品チップの学習画像と、良品とは認められなかったチップの各エリア座標における前記良品チップから取得した学習画像からなる学習画像によりマスタを作成することを特徴とする請求項1又は2に記載のチップ検査方法。
- 被検査物の表面に微細パターンとして形成された複数のチップを検査するチップ検査装置において、
複数のチップを保持して所定方向に移動できるステージ部と、
ステージ部に保持された状態で複数のチップを観察光学系の視野内で観察できる観察部とを備え、
観察光学系の1つの視野内に認められる複数の良品チップの各エリア座標を記憶し、複数の良品チップと良品とは認められなかったチップをステージ部に保持した状態で、前記観察光学系に対して前記ステージ部を移動して、良品とは認められなかった各チップを前記良品チップのエリア座標に順次配置し、前記良品チップのエリア座標におけるそれぞれの画像を学習画像として取得して学習するとともに、良品とは認められなかったチップのエリア座標に順次配置された前記良品チップから画像を学習画像として取得して学習し、前記学習画像を使用して、検出すべき複数のチップを検査する構成にしたことを特徴とするチップ検査装置。 - 良品チップの各エリア座標における良品チップの学習画像と、良品とは認められなかったチップの各エリア座標における前記良品チップの学習画像からなる学習画像によりマスタを作成することを特徴とする請求項4に記載のチップ検査装置。
- 検出すべき複数のチップと、予め記憶されている良品チップとを画像データで比較して、両者の画像上の差異を求め、これに従ってパターンにおける欠陥・異物等を検出する構成にしたことを特徴とする請求項4または5に記載のチップ検査装置。
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