JP4949024B2 - Edge vertical portion processing - Google Patents

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JP4949024B2 JP2006520266A JP2006520266A JP4949024B2 JP 4949024 B2 JP4949024 B2 JP 4949024B2 JP 2006520266 A JP2006520266 A JP 2006520266A JP 2006520266 A JP2006520266 A JP 2006520266A JP 4949024 B2 JP4949024 B2 JP 4949024B2
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Description

(背景) (background)
(技術分野) (Technical field)
本発明は、半導体ウエハまたは類似の基板(例えば、マイクロエレクトロニクス基板)の縁部を検査する、検査システムに関する。 The present invention relates to a semiconductor wafer or similar substrate (e.g., a microelectronic substrate) to inspect the edges of an inspection system.

(背景情報) (Background information)
過去数十年間にわたって、半導体は、使用および流行において、指数関数的に成長している。 Over the past decades, the semiconductor is in use and epidemic is growing exponentially. 半導体は、実際に、コンピュータを導入すること、電子工学の進歩、および以前には困難あり、高価であり、かつ/または時間を浪費する機械的処理の多くを、一般的に、過度に単純化した迅速な電子工学処理へと革命的に変化させることによって、社会に革命的変化をもたらした。 Semiconductors, indeed, the introduction of computers, advances in electronics, and previously has difficulties, many mechanical treatment of wasting expensive and, and / or time, generally oversimplified by the revolutionary change to fast electronics processing, it resulted in a revolutionary change in society. この半導体の急激な増加は、コンピュータおよびエレクトロニクスに対する、商業および個人の飽くことのない要求によって、煽り立てられている。 Rapid increase in semiconductors, for computers and electronics, the insatiable commercially and individual needs, are fueled. 従って、より速く、より進歩したコンピュータおよびエレクトロニクスが必要とされている。 Thus, faster, there is a need for more advanced computers and electronics. この必要性を満たすために、アセンブリラインに対してであっても、実験室内の試験設備に対してであっても、机上のパーソナルコンピュータに対してであっても、家庭用のエレクトロニクスおよび玩具に対してであっても、質および効率が要求される。 To meet this need, even for the assembly line, even for test equipment laboratory even for desktop personal computers, electronics and toys for domestic even for the quality and efficiency is required.

半導体の製造業者は、最終製品の質、速度および性能、ならびに製造処理の質、速度および性能において、大きな改善を行っている。 Semiconductor manufacturers, the quality of the final product, the speed and performance, and manufacturing process quality, in speed and performance is performed a large improvement. しかし、より速く、より信頼性があり、そしてより高性能な半導体に対する要求が、続いている。 However, faster, more reliable, and demands for higher-performance semiconductor has followed. これらの要求を補助するために、収率を増加させるための、より良好な検査が必要である。 To assist these demands, for increasing the yield, it is necessary to better inspection. 一般的に無視されてきた1つの領域は、半導体ウエハの縁部である。 One area that has been generally ignored is the edge of the semiconductor wafer. このような縁部領域の検査は、欠陥についてのより良好な情報をもたらし、従って、改善された処理制御および改善されたウエハ収率を可能にすると考えられる。 Inspection of such edge area results in better information about the defect, therefore, would allow an improved process control and improved wafer yields.

過去において、半導体ウエハの縁部の検査の試みがなされた場合、一般に、ヒト操作者の裸眼によって、手動で実施された。 In the past, if the test attempts the edge of the semiconductor wafer is made, in general, by the unaided human operator was performed manually. 全てヒトによる検査に関しては、再現性、訓練および捕捉率が、変動に悩まされる。 All respect to inspection by human, repeatability, training, and capture rate, suffer from variations. 最近、縁部の検査が、薄層の剥離、ウエハの欠けおよび亀裂、レジスト除去計測(resist removal metrology)、ならびに粒子の検出(全て、現在の製造において収率の問題を生じる)を検出するために重要であることが、発見された。 Recently, examination of the edges, the peeling of the thin layer, chipping and cracking, resist removal measurement of wafer (Resist removal metrology), and detection of particles (all cause yield problems in current manufacturing) for detecting it is important to have been discovered. さらに、ウエハの縁部は、処理状態の主要な指標であり、そして外観の変化についてウエハの縁部をモニタリングすることによって、より厳密な処理制御が実施され得る。 Furthermore, the edge of the wafer is the main indicator of the processing conditions, and by monitoring the edge of the wafer for changes in appearance, tighter process control can be implemented.

1つの提唱される解決策は、ウエハの縁部の垂直部分を直接見る、レーザー/アナログ検出器技術である。 One proposed the solution, see vertical portion of the edge of the wafer directly, a laser / analog detector technology. この解決策は、粒子および欠けを検出する際の制限された利点を提供し、そして欠陥を分類することに限定される。 This solution is limited to provide limited benefits in detecting particles and chipping, and to classify the defect. なぜなら、この解決策は、画像処理を実施しないからである。 Because this solution is because not implementing the image processing. 縁部の検査における継続した改善が、必要とされている。 Improvement continued in the inspection of the edge, there is a need.

(要旨) (Summary)
ウエハ表面上の欠陥を検出するための、縁部検査方法は、このウエハの周縁を捕捉するデジタル画像のセットを獲得する工程を包含する。 For detecting defects on the wafer surface, edge inspection method includes the step of acquiring a set of digital images capturing the peripheral edge of the wafer. この周縁の周りの、このウエハの縁部が、決定される。 Around the peripheral edge portion of the wafer is determined. 各デジタル画像は、複数の水平バンドに分割される。 Each digital image is divided into a plurality of horizontal bands. このウエハの周縁の周りの隣接する縁部クラスターが、縁部ピクセルビンに合わせられる。 Adjacent edges cluster around the periphery of the wafer, is aligned to the edge pixel bins. これらの縁部ピクセルビンは、縁部クラスター分析を介して分析されて、欠陥を同定する。 These edges pixel bins are analyzed via edge clusters analysis to identify defects. この縁部ピクセルビンはまた、ブロブ(blob)分析を介して分析されて、欠陥を決定する。 The edge pixel bins also be analyzed via blob (blob) analysis, to determine the defect.

本発明の好ましい実施形態は、本出願人が原理を適用することを意図する最良の様式を説明し、以下の明細書中に記載され、そして図面中に示され、そして添付の特許請求の範囲において、具体的かつ別個に指摘され、そして記載されている。 A preferred embodiment of the present invention is to describe the best mode contemplated for the applicant to apply the principles set forth in the following specification and illustrated in the drawings, and the appended claims in, it is specifically and individually indicated and described.

類似の番号は、図面全体にわたって、類似の部品を表す。 Like numbers throughout the drawings represent like parts.

(詳細な説明) (Detailed description)
本発明の縁部垂直検査方法は、多数の縁部検査システムのいずれかに対して使用され得る。 Edge vertical test method of the present invention can be used for any of a number of edge inspection systems. 本発明は、ウエハの縁部の垂直表面に沿って欠陥を検出する方法である。 The present invention is a method of detecting defects along the vertical surface of the edge of the wafer. 一般に、本発明の、ウエハの縁部の垂直部分における欠陥を見出す方法は、以下の工程を包含する:(1)ウエハ縁部の検出、(2)画像の標準化、(3)水平バンドの分割、(4)レーザー照射の収集、(5)動的参照画像の作成、(6)画像縁部の分析、(7)縁部ピクセルビンのクラスター化、(8)縁部クラスター分析、(9)異なる画像に対するブロブ分析、および(10)統計学的操作。 In general, the method of finding of the present invention, defects in the vertical section of the edge of the wafer, comprising the following steps: (1) detection of the wafer edge, (2) Standardization of the image, (3) dividing the horizontal bands , (4) collecting the laser irradiation, creating (5) dynamic reference image, (6) analysis of the image edge, (7) clustering of edge pixels bin, (8) edge cluster analysis, (9) blob analysis for different images, and (10) statistical manipulation.

図1は、縁部検査システム100の1つの実施形態を図示する概略図である。 Figure 1 is a schematic diagram illustrating one embodiment of the edge inspection system 100. 縁部検査システム100は、縁部頂部センサ102、縁部垂直センサ104、コントローラ106、基部108、およびステージ110を備える。 Edge inspection system 100 includes edge top sensor 102, edge normal sensor 104, controller 106, base 108, and the stage 110. 頂縁部センサ102は、カメラ112を備え、そして垂直縁部センサ104は、カメラ114を備える。 Top edge sensor 102 includes a camera 112, and the vertical edge sensor 104 includes a camera 114. ステージ110は、モータ116、エンコーダ118、および支持プレート120を備える。 Stage 110 includes a motor 116, an encoder 118, and the support plate 120. モータ116は、エンコーダ118および支持プレート120に連結されて、支持プレート120を回転させる。 Motor 116 is coupled to the encoder 118 and the support plate 120, rotates the support plate 120. エンコーダ118は、モータ116の位置を制御するための計数を提供する。 Encoder 118 provides counts for controlling the position of the motor 116. 支持プレート120は、ウエハ122の縁部124を検査するために、ウエハ122を支持する。 Support plate 120, in order to inspect edge 124 of wafer 122, for supporting the wafer 122. コントローラ106は、通信リンク126を介して頂縁部センサ102に、通信リンク128を介して垂直縁部センサ104に、そして通信リンク132を介してステージング130に、電気的に連結される。 Controller 106, the top edge sensor 102 through communication link 126, the vertical edges sensor 104 via communication link 128, and staging 130 through communication link 132 may be electrically connected. コントローラ106は、ウエハ122の縁部124を検査するために、縁部頂部センサ102、縁部垂直センサ104、およびステージング130を制御する。 The controller 106, in order to inspect edge 124 of wafer 122, the edge top sensor 102, controls the edge vertical sensor 104, and staging 130.

図2は、図1に図示された縁部検査システム100の示された部分を、より詳細に図示する概略図である。 2, the indicated portion of edge inspection system 100 illustrated in FIG. 1 is a schematic diagram illustrating in greater detail. 図2は、縁部頂部センサ102、垂直縁部センサ104、およびウエハ122の縁部124を図示する。 2, edge top sensor 102, the vertical edge sensor 104, and illustrates a rim 124 of the wafer 122. ウエハ122の縁部124は、レジスト層140を備え、このレジスト層は、縁部ビーズ除去(EBR)ライン142、縁部排除領域144、ウエハ縁部ベベル146、およびウエハ底部148を有する。 Edge 124 of the wafer 122 is provided with a resist layer 140, the resist layer has an edge bead removal (EBR) line 142, edge exclusion region 144, wafer edge bevel 146, and wafer bottom 148,. ウエハ縁部ベベル146は、頂部ベベル150、ウエハ縁部垂直部分152、および底部ベベル154を備える。 Wafer edge bevel 146 includes top bevel 150, wafer edge vertical portion 152 and a bottom bevel 154,. 縁部頂部センサ102は、156において示される視野を有する。 Edge top sensor 102 has a field of view represented in the 156. 縁部垂直センサ104は、158において示される視野を有する。 Edge vertical sensor 104 has a field of view shown in 158. 縁部検査システム100は、ウエハ122の縁部124に沿って、レジスト層140、縁部排除領域144、頂部ベベル150、ウエハ縁部垂直部分152、および底部ベベル154を含めて、検査および/または測定を行う。 Edge inspection system 100, along the edges 124 of the wafer 122, the resist layer 140, edge exclusion region 144, top bevel 150, including the wafer edge vertical portion 152 and a bottom bevel 154, the inspection and / or the measurement is carried out.

図3は、縁部検査システム160の代替の実施形態を図示する概略図である。 Figure 3 is a schematic diagram illustrating an alternative embodiment of the edge inspection system 160. 縁部検査システム160は、縁部頂部センサ102、縁部垂直センサ104、コントローラ106、ステージング130、および基部108に加えて、縁部底部センサ162、カメラ163、および通信リンク164を備える。 Edge inspection system 160, edge top sensor 102, edge normal sensor 104, in addition to the controller 106, staging 130, and base 108 includes an edge bottom sensor 162, camera 163, and communication link 164.

この実施形態において、ウエハ122の頂縁部と底縁部との両方が、検査される。 In this embodiment, both the top edge and the bottom edge of the wafer 122 is examined. 縁部検査システム160は、縁部検査システム160が縁部124の頂部(図2)を検査することと、縁部底部センサ162、カメラ163、および通信リンク164を介してウエハ106の縁部124の底部を検査することとの両方を除いて、縁部検査を、縁部検査システム100(図1)と実質的に同じ様式で実施する。 Edge inspection system 160, and the edge inspection system 160 inspects the top edge 124 (FIG. 2), the edge bottom sensor 162, the edge 124 of the through the camera 163, and communication links 164 wafer 106 except for both examining the bottom of the edge inspection, performed edge inspection system 100 (FIG. 1) in substantially the same manner.

図4〜6は、縁部検査システム100の1つの実施形態の様々な図を図示する。 4-6 illustrate various views of one embodiment of edge inspection system 100. 図4は、縁部検査システム100の上面図を図示し、図5は、角度の付いた斜視図を図示し、そして図6は、正面斜視図を図示する。 Figure 4 illustrates a top view of the edge inspection system 100, FIG. 5 illustrates the marked perspective view angle, and FIG. 6 illustrates a front perspective view. 図7は、縁部頂部センサ102の1つの実施形態の側面図を図示し、そして図8は、縁部垂直センサ104の1つの実施形態の斜視図を図示する。 Figure 7 illustrates a side view of one embodiment of edge top sensor 102, and FIG. 8 illustrates a perspective view of one embodiment of the edge vertical sensor 104.

縁部頂部センサ102は、検査センサであり、そして図7に図示されるように、縁部頂部カメラ112、ビームスプリッタ166、光学部品168、明視野光またはストロボ170、暗視野光またはストロボ172、バックライト174、ならびにサーボモータおよび焦点ステージ(明瞭にする目的で、図示せず)を備える。 Edge top sensor 102 is an inspection sensor and, as illustrated in Figure 7, edge top camera 112, a beam splitter 166, an optical component 168, brightfield light or strobe 170, a dark field light or strobe 172, the backlight 174, and (for purposes of clarity, not shown) servo motor and focus stage provided with. 縁部頂部カメラ112は、1つの実施形態において、以下の仕様を有するカラーカメラであるが、他のパラメータが使用され得る:10×5mmの視野(FOV)、5μmの解像度、および明視野モードと暗視野モードとの両方における、ウエハの縁部の360°の連続範囲。 Edge top camera 112, in one embodiment, is a color camera with the following specifications, other parameters can be used: 10 × 5 mm field of view (FOV), 5 [mu] m resolution and bright field mode, and in both the dark-field mode, a continuous range of 360 ° of the edge of the wafer.

縁部垂直センサ104は、検査センサであり、そして図8に図示されるように、縁部垂直カメラ114および1つ以上のストロボ(例えば、ストロボ176Aおよび176B)、ならびにミラー177Aおよび177Bを備える。 Edge vertical sensor 104 is a test sensor, and as illustrated in Figure 8, includes edge normal camera 114 and one or more strobe (e.g., flash 176A and 176B), as well as mirrors 177A and 177B. 縁部垂直カメラ114は、1つの実施形態において、ウエハ122の薄いプロフィールを見るように位置決めされる。 Edge vertical camera 114, in one embodiment, is positioned to view the thin profile of wafer 122. カメラ114は、1つの実施形態において、以下の仕様を有する単一チップカラーカメラであるが、他のパラメータが使用され得る:4×2mmのFOV、4μmの解像度、および混合モード照射における、ウエハ縁部の360°の連続範囲。 The camera 114, in one embodiment, is a single-chip color camera with the following specifications, other parameters can be used: 4 × 2 mm of FOV, 4 [mu] m resolution, and in a mixed mode irradiation, the wafer edge continuous range of 360 ° parts. 1つの実施形態において、1つ以上のストロボ176Aおよび176Bは、ウエハ縁部ベベル146に入射するが、同時に、拡散器178に入射して、混合モード照射を提供する。 In one embodiment, one or more flash 176A and 176B is incident on the wafer edge bevel 146, at the same time, enters the diffuser 178 to provide mixed mode radiation.

本発明の縁部検査システム100は、1つの実施形態において、基板(例えば、半導体ウエハ)の縁部を検査するために使用される。 Edge inspection system 100 of the present invention, in one embodiment, the substrate (e.g., semiconductor wafer) is used for inspecting the edge of. 例えば、縁部検査システム100は、ウエハ122の縁部124を検査し得る。 For example, edge inspection system 100 can inspect edge 124 of wafer 122. 縁部検査システム100は、複数のカメラ(例えば、カメラ112および114)ならびに対応するストロボ光(例えば、縁部垂直カメラ114のためのストロボ光176Aおよび176B)、そして縁部頂部カメラ112のための明視野光170および暗視野光172(図7)を使用する、独特のシステムである。 Edge inspection system 100 includes a plurality of cameras (e.g., cameras 112 and 114) and corresponding strobe light (e.g., strobe light 176A and 176B for edge normal camera 114), and for the edge top camera 112 using bright field light 170 and darkfield light 172 (Fig. 7), a unique system. 縁部頂部カメラ112および縁部垂直カメラ114は、基板またはウエハ122の周縁の周りの画像データを、ウエハ122の縁部124の頂部とウエハ縁部ベベル146との両方それぞれについて獲得するために使用される。 Edge top camera 112 and edge normal camera 114, used to image data around the periphery of the substrate or wafer 122, is acquired for each both the top and the wafer edge bevel 146 of the edge 124 of the wafer 122 It is. 1つの実施形態において、縁部垂直カメラ114および縁部頂部カメラ112は、それぞれ、4μmおよび5μmの画像解像度、ならびに特別な照射拡散器を有し、欠陥の検出を可能にする。 In one embodiment, the edge vertical camera 114 and edge top camera 112, respectively, have 4μm and 5μm image resolution, as well as a special illumination diffuser, to allow detection of defects. 1つのこのような拡散器178は、図4において、縁部垂直カメラ114に取り付けられて図示される。 One such diffuser 178 in FIG. 4, is shown attached to edge vertical camera 114.

一実施形態において、縁部検査システム100は、処理および分析のため、ウエハ122の周縁の100%についての画像データを収集または捕捉する。 In one embodiment, edge inspection system 100 for processing and analysis, collecting or capturing the image data for 100% of the periphery of the wafer 122. 加えて、本発明の一形態によると、この画像は、より良い欠陥分類のため、カラーである。 In addition, according to an embodiment of the present invention, the image for better defect classification, color. さらに、ストロボ光176Aおよび176Bは、縁部垂直カメラ114に対してより深い被写界深度を可能にし、このことは、ウエハ縁部ベベル146に焦点を合わせる必要がなくなることによって、ウエハ縁部ベベル146のより容易な点検を可能にする。 Furthermore, the strobe light 176A and 176B allows the depth of field than to the edge vertical camera 114, this is, by the need to focus on wafer edge bevel 146 is eliminated, wafer edge bevel 146 to allow for easier inspection of. さらに、縁部頂部カメラ112は、ウエハ122の周縁の周りで2つのデータ経路を捕捉する。 Furthermore, edge top camera 112 captures two data paths around the periphery of the wafer 122. 第一の経路は、明視野データであり、第二の経路は、暗視野データである。 The first path is a bright field data, second path is dark field data. このことは、レジスト除去計測のためのEBRライン142のより信頼性のある検出、ならびに表面粒子もしくは埋め込まれた粒子のいずれかとして、粒子および他の混入物を、よりよく検出および分類する能力を可能にする。 This detection more reliable of EBR line 142 for resist removal measurement, as well as either surface particles or embedded particles, the particles and other contaminants, the ability to better detect and classify to enable. 一実施形態において、単一のウエハからのデータの全ては、約10秒未満で収集されて、約30秒未満で処理される。 In one embodiment, all of the data from a single wafer, is collected in less than about 10 seconds, it is treated with less than about 30 seconds.

縁部頂部センサ102の操作において、ウエハ122は、モータ116によって回転される。 In operation of edge top sensor 102, wafer 122 is rotated by a motor 116. 一実施形態において、ウエハ122は、2回転される、または最も好ましくは、完全な2回転よりもわずかに多く(例えば、2.1回転など)回転されてわずかな重複を提供され、全データが収集されることを確実にする。 In one embodiment, the wafer 122 is two revolutions, or most preferably, slightly larger than full two turns many (e.g., 2.1 rotations) is provided a slight overlap is rotated, all the data to ensure that it is collected. 第一の回転においては、明視野ストロボ170およびバックライト174が照射されて、ウエハ122の周縁の周りの画像が集められる。 In the first rotation, it is irradiated bright field strobe 170 and backlight 174, an image around the periphery of the wafer 122 is collected. この画像は、コントローラ106へと送られ、このコントローラ106では、アルゴリズムが、この画像を処理して欠陥、ウエハ中心、ウエハ縁部、EBRライン、およびノッチを見つける。 This image is sent to the controller 106, in the controller 106, the algorithm, the defect by processing the image, the wafer center, wafer edges, EBR lines, and finding a notch. ウエハ122の縁部データは、縁部垂直カメラ114を焦点に維持しながらこの縁部垂直カメラ114がウエハ122の縁部124を点検し続けるため、縁部垂直カメラ114の動作制御システム(明確化の目的のため、示さず)に送られる。 Edge data of the wafer 122, since the edge vertical camera 114 continues to check the edge 124 of the wafer 122 while maintaining the edge vertical camera 114 in focus, the operation control system (clarification of edge vertical camera 114 for the purpose of, it is sent to the indicated not). 第二の回転においては、明視野画像に対応して、ウエハ122上の同じ位置において暗視野画像が収集される。 In the second rotation, corresponding to the bright-field image, the dark-field images are collected at the same position on the wafer 122.

上記第一の回転の間に縁部頂部カメラ112によって得られたウエハ縁部データは、サーボモータ180を制御してセンサ104を焦点ステージ182上で動かすことによって縁部垂直カメラ114の焦点を合わせるために使用される。 Wafer edge data obtained by edge top camera 112 during the first rotation, focus the edge vertical camera 114 by controlling servo motor 180 moves the sensor 104 on focus stage 182 It is used for. 一実施形態において、拡散器178および小開口部184を有する2つのストロボ176Aおよび176Bは、縁部垂直カメラ114について、0.5mmの被写界深度を可能にする。 In one embodiment, two strobe 176A and 176B having a diffuser 178 and the small opening 184, the edge vertical camera 114 allows the depth of field of 0.5 mm. 第二の回転の間、この縁部垂直部分画像は、ウエハ122の周縁の100%から収集される。 During the second rotation, the edge vertical portion images are collected from 100% of the circumference of the wafer 122. この画像は、コントローラ106に送られ、このコントローラ106では、アルゴリズムが画像を処理して、欠陥を見つける。 This image is sent to the controller 106, in the controller 106, the algorithm processes the image to find defects. さらに、一実施形態において、縁部垂直カメラ114が、カラーカメラであり、したがって、より良い欠陥(例えば、薄膜の変動、粒子、層間剥離、残留レジスト、スラリーの輪、など)捕捉性能を付与する。 Further, in one embodiment, the edge vertical camera 114 is a color camera, thus, better defect (e.g., variation of the thin film, particles, delamination, residual resist, wheels of the slurry, etc.) to impart acquisition performance .

縁部検査システム100は、ステージング130を備え、このステージング130は、その上に、操作中ウエハ122が載せられる支持プレート120を有する。 Edge inspection system 100 includes staging 130, this staging 130 thereon, a support plate 120 which operate in the wafer 122 is loaded. 一実施形態において、ステージング130は、モータ116およびエンコーダ118を備える連続回転ステージ(Continuous Rotate Stage)である。 In one embodiment, staging 130 is a continuous rotation stage comprising a motor 116 and encoder 118 (Continuous Rotate Stage). 一実施形態において、エンコーダ118は、130万回/回転のエンコーダである。 In one embodiment, the encoder 118 is a 1.3 million times / rotation of the encoder. 本発明の一形態において、ステージ130は、吸引器を備え、ウエハ122を支持プレート120上の所定の位置に保持する。 In one form of the invention, stage 130 includes a sucker, to hold the wafer 122 in position on the support plate 120.

一実施形態において、縁部検査システム100は、一体型計測モジュール(IMM)に関する半導体機器および材料(SEMI)標準3377C草案(draft Semiconductor Equipment and Materials(SEMI)standard 3377C)の下で検討された型の、一体型計測モジュールに実装される。 In one embodiment, edge inspection system 100 of the type discussed under the semiconductor equipment and materials for integrated metrology module (IMM) (SEMI) standard 3377C Draft (draft Semiconductor Equipment and Materials (SEMI) standard 3377C) It is implemented in an integrated measurement module. この実施形態において、縁部検査システム100は、300mm BOLTSインターフェースのようなインターフェースを用いて、搭載ポートに接続する。 In this embodiment, edge inspection system 100 uses an interface, such as a 300 mm BOLTS interface, connected to the load port. 一実施形態において、縁部検査システム100は、単一のロボットおよびコントローラの周りでクラスター化している複数の検査モジュールの一部であり、このことによって、操作費用および検査データフロー費用が低減する。 In one embodiment, edge inspection system 100 is part of a plurality of test modules that are clustered around a single robot and controller, by this, operating costs and inspection data flow costs are reduced. この新規な複数検査モジュールアプローチはさらに、1より多くの同じ型のモジュールが上記クラスターに取り付けられて、処理能力を改善、または信頼性を付加することを可能にする。 This novel multiple inspection module approach further many of the same type of module than one is attached to the cluster, to enable the addition improves the processing capacity, or reliability.

全体的に見て、縁部検査システム100は、ウエハ122の縁部124に沿った欠陥および変動(例えば、粒子、欠け、亀裂、層間剥離、銅の溢流、レジスト粒子、埋め込まれた粒子、など)を検出する。 Overall, edge inspection system 100, defects and variations along the edge 124 of the wafer 122 (e.g., particles, chips, cracks, delamination, copper overflow, resist particles, embedded particles, etc.) is detected. これらの型の欠陥を検出することは、再加工、不連続な処理、またはよりよい収率を達成するための処理の増強のいずれかを可能にする。 To detect these types of defects, reworking, discontinuous process, or to allow any of the enhancement process to achieve better yields. 一実施形態において、縁部検査システム100は、非常に迅速(一実施形態において、1時間当たり100ウエハを超える)であり、小形状因子、低コスト、強固、かつ(好ましくはカラー画像での)オフライン点検性能を有する。 In one embodiment, edge inspection system 100 (in one embodiment, greater than 100 wafers per hour) very quickly a, (in the preferably color image) small form factor, low-cost, robust, and with the off-line inspection performance.

より詳細には、縁部検査システム100は、種々の処理を実施する。 More specifically, edge inspection system 100 performs various processing. これらの処理としては、画像処理技術を用いたEBRおよびウエハ縁部(EEW)計測測定、欠けおよび/もしくは亀裂検査、混入物および/もしくは粒子検査、ならびに層間剥離検査のいずれかまたは両方が挙げられる。 These processes, EBR and the wafer edge using image processing technology (EEW) metrology measurement, chipping and / or cracking test, contaminants and / or particles inspection, and either or both of the delamination test and the like . EBRおよび/もしくはEEW計測工程は、画像を分析して、ウエハ122のウエハ縁部垂直部分152からレジスト層140のEBRライン142までの測定値を得ることに関する。 EBR and / or EEW measurement step may analyze the image relates to obtaining measurements from the wafer edge vertical portion 152 of the wafer 122 to EBR line 142 of resist layer 140. 欠けおよび/もしくは亀裂検査は、ウエハ縁部垂直部分152、頂部ベベル150、および底部ベベル154に沿って、欠けおよび亀裂の証拠について画像を分析することに関する。 Chipping and / or cracking test, the wafer edge vertical portion 152, along the top bevel 150 and a bottom bevel 154, relates to analyzing an image for evidence of chipping and cracking. 混入物および/もしくは粒子検査は、ウエハ縁部ベベル146上またはウエハ122の縁部排除領域144において見出された異常について、画像を分析することに関する。 Contaminants and / or particles inspection, the found anomalies in the edge exclusion region 144 of wafer edge bevel 146 or on the wafer 122, relates to the analysis of images. 層間剥離検査は、ウエハ縁部垂直部分152、頂部ベベル150または底部ベベル154に沿って、層分離の証拠に関して画像を分析することに関する。 Delamination test, the wafer edge vertical portion 152, along the top bevel 150, or bottom bevel 154, relates to the analysis of images for evidence of phase separation.

性能に関して、多くの外部因子(例えば、ウエハの型および条件)が、性能レベル(例えば、速度および精度)に影響を及ぼす。 Respect performance, many external factors (for example, the type and condition of the wafer), affect the performance level (e.g., speed and accuracy). しかし、一実施形態において、縁部検査システム100は、以下のEBRおよび/もしくはEEW計測性能特性を有する:360°までおよび全360°を含む連続測定(これ未満の選択された量)、増分1°、50μm精度、および繰り返し精度10μm。 However, in one embodiment, edge inspection system 100 has the following EBR and / or EEW measurement performance characteristics: up to 360 ° and continuous measurements including total 360 ° (which less than a selected amount), increment 1 °, 50 [mu] m accuracy, and repeatability 10 [mu] m. 欠けおよび亀裂に関して、100μmもしくはそれ以上の精度が提供される。 Respect chipping and cracking, 100 [mu] m or more precision is provided. 混入物および粒子に関して、5μmの解像度ならびに縁部頂部および縁部垂直部分の完全な網羅が提供される。 Respect contaminants and particles, complete coverage of the resolution and edge top and edge vertical portion of 5μm is provided. 全体的な性能として、本発明の一形態により、縁部検査システム100は、画像のフルカラー検出、1検査当たりでの複数回転、縁部頂部センサ102と縁部垂直センサ104との両方を用いた、約20秒での完全な検査、ウエハ操作に関して約12秒、そして約120ウエハ/時(WPH)以上を可能にする。 The overall performance, according to one embodiment of the present invention, edge inspection system 100, a full-color detection of the image, using both the multi-turn, edge top sensor 102 and the edge vertical sensor 104 in per test complete inspection at about 20 seconds, about 12 seconds with respect to the wafer operation, and allows about 120 wafers / hour (WPH) above.

図9は、半導体ウエハ106の縁部107上の欠陥(図2)を検出するための方法200の一実施形態を説明する、流れ図である。 Figure 9 illustrates one embodiment of a method 200 for detecting defects on edge 107 of the semiconductor wafer 106 (FIG. 2), a flow diagram. 202において、ウエハ106は、ステージ110に搭載されて、支持プレート108および吸引器によって所定の位置に保持される。 In 202, the wafer 106 is mounted on the stage 110 is held in place by support plate 108 and the aspirator. 204において、コントローラ118は、センサ102のための明視野照射を作動する。 In 204, the controller 118 operates the bright field illumination for the sensor 102. 206において、コントローラ118は、モータ112を用いて、ウエハ106をステージ110上で回転させ始める。 In 206, the controller 118 uses the motor 112 starts rotating the wafer 106 on the stage 110. 208において、頂縁部センサ102は、ウエハ106の縁部107の頂部画像を得る。 At 208, top edge sensor 102 obtains top image of the edge 107 of the wafer 106. 210において、コントローラ118は、ウエハ106の第一の回転が完了したか否かを決定する。 At 210, the controller 118 determines whether the first rotation of wafer 106 is completed. このウエハ106の第一の回転が完了していない場合、制御は、ブロック206に戻り、ウエハ106は回転を続け、縁部頂部カメラ102によって画像が取得され続ける。 If the first rotation of the wafer 106 is not completed, control returns to block 206, the wafer 106 continues to rotate, the image continues to be acquired by the edge top camera 102. このウエハ106の第一の回転が完了している場合、212において、ウエハ106の縁部107の頂部画像は、コントローラ118によって分析され、縁部垂直センサ104の位置を制御して、縁部垂直カメラ113を焦点を合わせて保持するために使用される。 If the first rotation of the wafer 106 is completed, in 212, the top image of the edge 107 of the wafer 106 are analyzed by controller 118, to control the position of the edge vertical sensor 104, edge normal It used the camera 113 to hold focus.

214において、コントローラ118は、センサ102のための明視野照射を停止させる。 In 214, the controller 118 stops the bright field illumination for the sensor 102. 216において、コントローラ118は、センサ102のための暗視野照射を作動する。 In 216, the controller 118 operates the dark field illumination for sensor 102. 218において、コントローラ228は、ウエハ106を回転させる。 In 218, the controller 228 rotates the wafer 106. 220において、頂縁部カメラ111は、ウエハ106の縁部107の頂部画像を得る。 At 220, top edge camera 111 obtains a top image of the edge 107 of the wafer 106. 222において、頂縁部画像が得られるのと同時に、垂直縁部カメラ113もまたウエハ縁部ベベル129の画像を得る。 In 222, at the same time that the top edge images are obtained to obtain an image of the vertical edges camera 113 also wafer edge bevel 129. 224において、コントローラ118は、ウエハ106の第二の回転が完了したか否かを決定する。 In 224, the controller 118 determines whether the second rotation of wafer 106 is completed. このウエハ106の第二の回転が完了していない場合、制御は、ブロック218に戻り、ウエハ106は回転を続け、垂直縁部カメラ104によって画像が取得され続ける。 When the second rotation of the wafer 106 is not completed, control returns to block 218, the wafer 106 continues to rotate, the image continues to be acquired by the vertical edge camera 104. このウエハ106の第二の回転が完了している場合、次に226において、ウエハ106の縁部107の頂部とウエハ縁部ベベル129との画像は分析され、任意の縁部の欠陥を位置決めする。 When the second rotation of the wafer 106 is completed, then at 226, the image of the top portion and the wafer edge bevel 129 of the edge 107 of the wafer 106 are analyzed to locate a defect in any edge . 228において、ウエハ106はステージ110から取除かれ、検査処理が完了する。 In 228, the wafer 106 is removed from the stage 110, the inspection process is completed.

図10は、半導体ウエハの垂直縁部(例えば、ウエハ122のウエハ縁部垂直部分152)を検査するための方法の、一実施形態を説明する流れ図である。 Figure 10 is a method for inspecting the vertical edges of a semiconductor wafer (e.g., wafer edge vertical portion 152 of the wafer 122), is a flow diagram illustrating an embodiment. 本発明のこの縁部垂直部分検査法は、多くの縁部検査システムのいずれか(例えば、図1〜8を参照して示され、記載される縁部検査システム100)において使用され得る。 The edge vertical portion inspection method of the present invention, any of a number of edge inspection systems may be used in (e.g., shown with reference to FIGS. 1-8, the edge inspection system 100 is described). 一般に、方法300(図10に示される)は、ウエハ縁部垂直部分152を検査して、薄層の層間剥離、ウエハの欠けおよび亀裂、レジスト除去計測、ならびにいずれも現代の製造に収率の問題を引き起こす粒子の検出に起因する、欠陥を同定する。 Generally, the method 300 (shown in FIG. 10) checks the wafer edge vertical portion 152, delamination of the thin layer, chipping and cracking of the wafer, resist removal measurement, as well as any of the yield to modern production due to the detection of particles that cause problems to identify defects. 方法300は、以下の工程を包含する:ウエハ縁部の検出(工程302)、画像標準化(工程304)、水平バンド分割(工程306)、横方向照射補正(工程308)、動的参照画像処理(工程310)、画像縁部分析(工程312)、縁部ピクセルビンクラスター化(工程314)、縁部クラスター分析(工程316)、種々の画像におけるブロブ分析(工程318)、および統計学的操作(工程320)。 The method 300 comprises the following steps: detection of the wafer edge (step 302), image normalization (step 304), a horizontal band divided (step 306), lateral illumination correction (step 308), the dynamic reference image processing (step 310), image edge analysis (step 312), edge pixel bin clustering (step 314), edge cluster analysis (step 316), blob analysis in a variety of image (step 318), and statistical manipulation (step 320). 一実施形態において、本発明の方法は、緑チャンネルを用いて全ての必須の画像処理工程を実施する。 In one embodiment, the method of the present invention implements all essential image processing steps using the green channel. 赤および青チャンネルは、全ての欠陥範囲に対してのみ決定されて、カラー欠陥分類を実現する。 Red and blue channels are determined only for all defect range, to achieve a color defect classification. 別の実施形態において、赤および青チャンネル処理はまた、全ての必須の画像処理工程に包含され得る。 In another embodiment, the red and blue channel processing may also be included in all essential image processing steps.

302において、ウエハ縁部124の検出が達成される(図11により詳細に示される)。 In 302, (shown in more detail in FIG. 11) detects the wafer edge 124 is achieved. 図11は、ウエハ垂直縁部402、粗縁部検出404Aおよび404B、精密縁部検出406Aおよび406B、ならびに最小二乗適合線408Aおよび408Bを示す。 Figure 11 shows a wafer vertical edges 402, Soen unit detects 404A and 404B, fine edge detection 406A and 406B, as well as the least squares fit line 408A and 408B. ゼロ交差縁部検出器が使用されて、ウエハ前景処理領域の頂面および底面を位置決めし得る。 Zero-crossing edge detector may be employed to position the top and bottom surfaces of the wafer foreground process area. これは、3工程処理である:第1に、頂部および底部ウエハ面の粗検出404Aおよび404Bが、画像の中央に集められ、粗検出を作製する。 This is a 3 step process: First, coarse detection 404A and 404B of the top and bottom wafer surfaces is collected in the center of the image to produce a coarse detection. 第2に、精密縁部検出406Aおよび406Bが、先の粗検出で推定された頂部および底部ウエハ面に沿って突起をサンプリングする。 Second, the accurate edge-detection 406A and 406B are, along the top and bottom wafer surface estimated in the preceding coarse detection sampling the projection. 第3に、最小二乗適合線408Aおよび408Bが用いられて、精密検出の間に作製された縁部サンプリング位置を使用して、ウエハの頂面および底面についてのパラメトリックな表現を計算する。 Third, used is the least square fit line 408A and 408B, by using the fabricated edge sampling positions during precision detection, calculating a parametric representation for the top and bottom surfaces of the wafer.

人間またはロボットの誤差に起因して、試験画像中での元々のウエハは、通常、図12Aに示されるように傾いている。 Due to an error in a human or robot, the original wafer in the test image is usually tilted, as shown in Figure 12A. このことは、その後の画像処理のための前景ピクセルアクセスを複雑にする。 This complicates foreground pixel access for subsequent image processing. この問題を軽減し、処理時間を低減するため、304において、ウエハ傾きについて補正するため(工程302より)頂面および底面についての最小二乗適合線方程式408Aおよび408Bを用いて、新たに標準化された背景画像が、図12Bに示されるように作製される。 To alleviate this problem, in order to reduce processing time, at 304, to correct for wafer tilt (from step 302) using the least square fit line equations 408A and 408B for top and bottom surfaces, the newly standardized background image is produced as shown in Figure 12B. 標準化された背景画像は、この画像が検査システム100の水平軸と平行になるように並べられる。 Standardized background image, the image is arranged to be parallel to the horizontal axis of the inspection system 100. ウエハ縁部の高さは、方程式(h +h )/2によって決定される。 The height of the wafer edge is determined by the equation (h 1 + h 2) / 2. さらに、ウエハ異常(anamoly)410は、この標準化処理で変化されない。 Further, the wafer abnormality (anamoly) 410 is not changed by this normalization process. ウエハ縁部垂直部分図の直上または直下に異常を発見するため、標準化された背景画像はまた、図12Bに示されるように、ウエハ前景領域に隣接するウエハ背景領域の所定のバンドを含み得る。 To discover abnormal directly above or directly below the wafer edge normal partial view, standardized background image also as shown in FIG. 12B, it may include a predetermined band of wafer background region adjacent to the wafer foreground region. 残りの処理工程は、この標準化された背景画像に適用され、元々の試験画像には適用されない。 The remaining processing steps are applied to the standardized background image, it does not apply to the original test image.

306において、標準化された背景画像は、図13に示された、均一(またはほぼ均一)な陰影の水平バンドに分割される。 In 306, the standardized background image shown in FIG. 13 is divided uniformly (or substantially uniformly) in horizontal band of shade. 分割は、この背景画像における各々の走査線での平均ピクセル強度の垂直投影における、かなり大きな強度の移行を検出することによって達成される。 Division, in the average vertical projection of pixel intensities in each scan line in the background image is accomplished by detecting a significant migration of high intensity.

前景領域、ならびにこの前景領域の直上および直下の2つの背景バンド内領域が、分析される。 Foreground area, as well as two background bands in the area directly above and immediately below the foreground region are analyzed. 一実施形態において、各バンドは、最小バンド厚よりも薄くあるべきではない。 In one embodiment, each band should not be so thin than the minimum band thickness. 一実施形態において、および図13に示されるように、頂部背景バンドと下部背景バンドとの両方は、同様の所定のバンド厚を有する。 In one embodiment, and as shown in FIG. 13, both the top background band and lower background bands have similar predetermined band thickness. しかし、前景水平バンドは、平均縁部強度を超える前景局所縁部極大値における各走査線の水平投射において(Canny型縁部フィルタリングの後)、局所縁部極大値に対応するY位置でこの領域を切り離すことによって、分割される。 However, the foreground horizontal band (after the Canny Kataen unit filtering) in the horizontal projection of each scan line in the foreground local edge maxima above the average edge strength, the region Y position corresponding to the local edge maxima by separating the are divided.

各水平バンドは、最大のY位置、光変動補正および高強度誤差閾値を有する。 Each horizontal band has a maximum Y position, a light variation correction and a high intensity error threshold. この高強度誤差閾値は、処理領域についての強度の異なる画像の作製の間に、計算される。 The high intensity error threshold during the fabrication of the intensity different image for the process area are calculated. この閾値は、絶対強度誤差値であり、上から所定のパーセンテージ(一実施形態において、上から1パーセント)の最大強度誤差のピクセルを、残りのより低い絶対強度誤差を有するピクセルから分ける。 The threshold is the absolute intensity error value, (in one embodiment, 1% from the top) a predetermined percentage from the top of the maximum intensity error of a pixel, separated from the pixel having the remaining lower absolute intensity errors.

ウエハ縁部表面の湾曲およびシステムの光学機械的(opto−mechanical)設定の存在に起因して、画像の左から右へわたって均一な照射を得ることは困難である。 Curvature and optomechanical systems wafer edge surface due to the presence of (opto-mechanical) setting, it is difficult to obtain a uniform illumination over the left image to the right. ほとんどの場合、この結果は、大きな強度変動をもたらす。 In most cases, the result is, bring great intensity fluctuations. この強度変動は、検査性能を容易に低下させ得る。 The intensity variation can easily reduce the inspection performance. なぜなら、実際の欠陥を示す強度変動と不均一な照射の変動を示す強度変動との間を区別することは簡単ではないからである。 This is because not easy to distinguish between intensity variation showing the variation of intensity variation and uneven illumination that indicates the actual defects. 308において、横方向照射補正が達成され、画像にわたる照明の変動の望ましくない作用は、分割した水平バンドの各々に対して内在する局所横方向照射誤差を引き算することによって、低減される。 At 308, lateral illumination correction is achieved, undesirable effects of variations in illumination across the image, by subtracting the local lateral illumination error inherent to each of the divided horizontal bands is reduced. 図14A、14B、および14Cに示されるように、局所バンドの横方向強度変動(図14C)は、未処置の局所バンドの横方向強度変動(図14A)からの情報と全体の横方向強度変動(図14B)からの情報とを組み合わせることによって、決定される。 Figure 14A, as shown 14B, and 14C, the lateral intensity variations of a local band (Figure 14C), the horizontal direction intensity variation information and overall lateral strength variation from (FIG. 14A) of the local band untreated by combining the information from the (Figure 14B), it is determined.

より具体的には、水平バンドに関する局所横方向照射誤差は、2つの工程で決定される。 More specifically, the local lateral illumination error for a horizontal band is determined in two steps. 第1に、局所カラム強度誤差ベクトルが、各水平バンドについて決定される。 First, local column intensity error vector is determined for each horizontal band. この局所誤差ベクトルは、特定の水平バンドにおける各カラムについての平均誤差を含む。 This local error vector contains the mean error for each column in a specific horizontal band. 言い換えると、この局所誤差ベクトルは、各カラムの平均強度と水平バンド全体の全体的平均強度との間の差を含む。 In other words, the local error vector comprises the difference between the overall mean intensity of the entire average intensity and the horizontal band of the respective column. 全体的カラム誤差ベクトルもまた、全ての局所カラム誤差ベクトルを平均することによって作製される。 Overall column error vector is also generated by averaging all the local column error vector. 第2に、各水平バンドについての上記局所誤差ベクトルは、その局所カラム変動のほとんどを保持しながら、全体的カラム誤差ベクトルの一般的傾向に従うように補正される。 Second, the local error vector for each horizontal band, while retaining most of its local column variation is corrected to follow the general trend of the overall column error vector. この工程は、実際の欠陥によって生じた強度変動を、照射誤差によって生じた強度変動から分離するために必要とされる。 This process, the intensity variation caused by actual defects, are required to separate from the intensity variation caused by irradiation error.

310において、図13に示された垂直投影強度および図14Cに示された局所バンドの横方向強度変動は、組み合わされて、動的参照画像または欠陥のないウエハ画像のモデルを作製する。 In 310, the lateral intensity variations of a local band depicted in vertical projection intensity and 14C shown in FIG. 13, in combination, to produce a model of the wafer image without dynamic reference image or defects. この処理または方法において、後に、このモデルは、ブロブ分析を用いてウエハ縁部における欠陥を見つけるため(工程318)に利用される。 In this treatment or method, after, this model is used to find defects in wafer edge using blob analysis (step 318).

多くのウエハ製造の欠陥の場合(例えば、剥離に起因する欠陥)において、その欠陥は、隣接する適正に製造されたウエハ部分と比べて、特徴的なブロブではない。 If a defect of many wafer fabrication (e.g., defects due to peeling) at its defects, as compared to properly manufactured wafer portion adjacent is not a characteristic blobs. 代わりに、製造欠陥は、欠陥領域内および欠陥の全周周囲の鋭い強度変動のある小領域を除いて、表面強度とよく調和した強度を有し得る。 Instead, manufacturing defects, except for small regions of sharp intensity variations in the entire circumference around the defect area and defect may have a well harmonious strength and surface strength. 312において、画像縁部分析が行われる。 In 312, the image edge analysis is performed. 各水平バンドに関する高頻度特徴および縁部ピクセルは、多くの近隣のピクセルと比較して各ピクセルについての局所強度変動を決定することによって、増強される。 Frequent features and edge pixels for each horizontal band, by determining the local intensity variation for each pixel compared to a number of neighboring pixels is enhanced. 比較的小さい縁部ピクセルクラスターを除去するため、および垂直方向における水平バンド間での内部強度変動をなくすため、経験則が取られる。 To remove relatively small edge pixel clusters and to eliminate the internal strength variations between horizontal bands in the vertical direction, heuristics are taken.

縁部ピクセルは、通常、小さな分離したクラスターとして見える。 Edge pixels are typically seen as a small separate clusters. 314において、縁部ピクセルビンクラスター化は、近くの縁部クラスターを組み合わせるか、またはそれらを接続することを包含し、それによってこのシステムは、縁部クラスターの群を単一の欠陥領域に結び付け得る。 In 314, the edge pixel bins clustering encompasses connecting combined or Near edge clusters, or they, whereby the system can associate a group of edge clusters to a single defect area . 各水平バンドは、いくつかの、50%重複したビンと呼ばれる垂直カラムに分割される。 Each horizontal band, some are divided into vertical columns called 50% overlapping bins. ビンの中の全縁部ピクセルは、単一の実体として見なされる。 All edges pixels in the bottle is considered as a single entity. 隣接した重複するビンが、縁部ピクセルを共有する。 Adjacent overlapping bins share edge pixels.

2つの技術(縁部クラスター分析およびブロブ分析)が、ウエハ上の欠陥を同定するために使用される。 Two techniques (edge ​​cluster analysis and blob analysis) is used to identify defects on the wafer. 316においては、一実施形態において、縁部クラスター分析は、有意に高い縁部ピクセル数(例えば、平均縁部ピクセル数の120%より多い)を有する空ではないビンの連続するセットについて、縁部クラスタービンを走査する。 In 316, in one embodiment, edge cluster analysis, significantly higher edge pixels (e.g., greater than 120% of the average number of edge pixels) for bottles successive sets non-empty with the edges to scan the class turbine. 一実施形態において、縁部クラスター分析は、平均縁部ピクセル数の120%と150%との間の縁部ピクセル数を有する空ではないビンの連続するセットについて、縁部クラスタービンを走査する。 In one embodiment, edge cluster analysis, the bottle of successive sets non-empty with the number of edges pixels between 120% and 150% of the average number of edges pixels, scanning the edge class turbines. 見出される場合、単一の表面変動欠陥は、明らかな空ではない縁部ピクセルビンの連続するセットの有界の矩形領域に関連付けられる。 If found, a single surface variation defect is associated with a bounded rectangular area successive sets of non-obvious empty edge pixel bins.

318においては、一実施形態において、ブロブ分析が、標準化された背景画像と動的モデル参照画像との間の異なる画像に適用されて、高ピクセル誤差(例えば、平均ピクセル誤差の180%を超える)を有するブロブを検出する。 In 318, in one embodiment, blob analysis, are applied to different images between the standardized background image and the dynamic model reference image, high pixel errors (e.g., greater than 180% of the average pixel error) to detect the blob with. 一実施形態において、ブロブ分析が、標準化された背景画像と動的モデル参照画像との間の異なる画像に適用されて、平均ピクセル誤差の180%と200%との間のピクセル誤差を有するブロブを検出する。 In one embodiment, blob analysis, are applied to different images between the standardized background image and the dynamic model reference image, the blob having a pixel error between the 180% and 200% of the average pixel error To detect. 単純な自動閾値化技術が、ピクセルを欠陥として分類する最小誤差閾値を決定するために使用される。 Simple automated thresholding technique is used to determine the minimum error threshold for classifying the pixels as a defect. さらに、ブロブ分析はまた、各誤差ピクセルブロブに関して、縁部ピクセル数および周辺コントラストについて調査する。 Furthermore, blob analysis also, for each error pixel blob, to investigate the edge pixel number and peripheral contrast. このことは、先に考察したような照明変動によって引き起こされる過剰測定を低減することを助ける。 This helps to reduce the excessive measurement caused by illumination variations, as previously discussed.

各画像フレームに適用されて可能性のあるウエハ欠陥を見出す画像処理技術に加えて、320において、ウエハについて捕捉された全画像フレームにわたる、ウエハ縁部に沿った水平バンドのためのものである欠陥と画像の統計学的モデルが、決定されるか、または構築される。 In addition to image processing techniques of finding a wafer defects that might be applied to each image frame, at 320, over the entire image frame captured for the wafer is for a horizontal bands along the wafer edge defects a statistical model of the image, or is determined or constructed. 例えば、画像における精密解像度水平バンド領域の粗さ測定および強度測定が、維持される。 For example, the roughness of the fine resolution horizontal band regions in the image measurement and intensity measurement is maintained. ウエハについての全画像フレームの検査後、精密なバンドの統計学的データは、各画像フレームに対して分割された水平バンドの欠陥および画像特性と比較するため、動的に組み合わせられる。 After inspection of the full image frames for a wafer, statistical data precise bands, to compare the defect and image properties of the divided horizontal bands for each image frame is dynamically combined. 特定の欠陥が、全画像フレームについて一貫した、水平バンドに関する画像特性の結果である場合、その欠陥は、潜在的過剰測定として、除去され得る。 Certain defects, if full image frames consistent for the result of image characteristics relating to horizontal band, the defect is as potential over-determined, can be eliminated. 潜在的過剰測定の一例としては、全画像フレームについて一貫して高い粗さ測定を有する水平バンドのセット内に見出される、表面変動欠陥が挙げられる。 An example of a potentially excessive measurements are found in the set of horizontal bands with consistently high roughness measurement for all the image frames, surface variations defects and the like. この欠陥は、おそらく未研磨ウエハ領域の固有特性であるので、この表面変動欠陥は、除去される。 This defect is probably a unique characteristic of the unpolished wafer region, the surface variations defects are removed. 同様に、統計学的データは、潜在的見逃しを同定するために使用され得る。 Likewise, statistical data may be used to identify potential missed. 例えば、画像フレームにおける水平バンドのあるセットは、他の画像フレームにおける同様の領域よりも明るいか、またはより暗い可能性がある。 For example, certain set of horizontal bands in an image frame is bright or from possible darker than similar regions in other image frames. これらの水平バンドは、欠陥として記録される。 These horizontal bands will be recorded as a defect. なぜなら、それらはおそらく、1より多くの画像フレーム上に広がる大きく剥離した領域であるからである。 Because they probably because a large detached regions extending over many image frames than 1.

縁部垂直部分検出法300を組み込んだ縁部検査システム100は、ウエハの垂直縁部の検査をし、それらに沿って欠陥を同定する。 Edge edge inspection system 100 incorporating a vertical portion detection method 300, the inspection of the vertical edges of the wafer to identify defects along their. 製造過程の間の品質制御は、大きく向上する。 Quality control during the manufacturing process is improved greatly.

したがって、先に記載され、当業者によって理解される本発明は、簡略化され、列挙された全ての目的を達成する効果的、安全、安価、かつ効率的なデバイス、システム、および工程を提供し、従来のデバイス、システムおよび工程が直面した困難さを排除し、そして当該分野における問題を解決し、新しい結果を得る。 Therefore, as described above, the present invention will be understood by those skilled in the art, a simplified, effective to achieve the enumerated all purposes, safety, and provide an inexpensive, and efficient device, system, and process eliminates the conventional device, the difficulty of the system and process faced, and solved the problem in the art to obtain new results.

上述の記載において、特定の用語は、簡潔さ、明確さおよび理解のために使用された。 In the above description, certain terms have been used for brevity, clarity and understanding. しかし、先行技術の要求を超えて、そこから不必要な限定が意味されるべきではない。 But beyond the requirements of the prior art, not to be meant unnecessary limitations therefrom. なぜなら、このような用語は、記載目的のために使用されており、広範に解釈されることを意図されるからである。 Because such terms are described are used for the purpose, since it is intended to be broadly construed.

さらに、本発明の記載および説明は、例示を目的とし、本発明の範囲は、示され、記載された正確な詳細に限定されない。 Moreover, the description and explanation of the present invention are intended to be illustrative, the scope of the invention being indicated, not listed exact details limited.

ここで、本発明の特徴、発見および原理が記載されたが、それが構築および使用される様式、その構築物の特徴、そして得られた有利で、新規で、かつ有用な結果、新規かつ有用な構造、デバイス、要素、配置、部品および組み合わせは、添付の特許請求の範囲に示される。 Here, features of the present invention, the discovery and principles have been described, the manner in which it is constructed and used, the characteristics of the construct and the resulting advantageous, new and and useful results, new and useful structures, devices, elements, arrangements, parts and combinations are set forth in the appended claims.

図1は、縁部検査システムの1つの実施形態を図示する概略図である。 Figure 1 is a schematic diagram illustrating one embodiment of the edge inspection system. 図2は、図1に図示される縁部検査システムの示された部分をより詳細に図示する概略図である。 Figure 2 is a schematic diagram illustrating the indicated portion of edge inspection system illustrated in Figure 1 in more detail. 図3は、縁部検査システムの別の実施形態を図示する概略図である。 Figure 3 is a schematic diagram illustrating another embodiment of the edge inspection system. 図4は、縁部検査システムの1つの実施形態を図示する上面図である。 Figure 4 is a top view illustrating one embodiment of the edge inspection system. 図5は、縁部検査システムの1つの実施形態を図示する、角度のついた斜視図である。 Figure 5 illustrates one embodiment of edge inspection system, which is marked with perspective angle. 図6は、縁部検査システムの1つの実施形態を図示する正面斜視図である。 Figure 6 is a front perspective view illustrating one embodiment of the edge inspection system. 図7は、縁部頂部センサの1つの実施形態を図示する側面図である。 Figure 7 is a side view illustrating one embodiment of edge top sensor. 図8は、縁部垂直センサの1つの実施形態を図示する斜視図である。 Figure 8 is a perspective view illustrating one embodiment of the edge vertical sensor. 図9は、半導体ウエハの縁部を検査する方法の1つの実施形態を図示する流れ図である。 Figure 9 is a flow diagram illustrating one embodiment of a method for inspecting the edges of the semiconductor wafer. 図10は、半導体ウエハの垂直縁部を検査するための方法の1つの実施形態を図示する流れ図である。 Figure 10 is a flow diagram illustrating one embodiment of a method for inspecting the vertical edges of the semiconductor wafer. 図11は、ウエハ縁部垂直検出を図示する部分即面図である。 Figure 11 is a partial immediate plane view illustrating a wafer edge normal detection. 図12Aは、ウエハの垂直縁部を図示する部分即面図である。 Figure 12A is a partial immediate plane view illustrating the vertical edges of the wafer. 図12Bは、ウエハの垂直縁部を図示する部分即面図である。 Figure 12B is a partial immediate plane view illustrating the vertical edges of the wafer. 図13は、種々のウエハ垂直縁部のバンドの強度を図示する図である。 Figure 13 is a diagram illustrating the intensity of various wafer normal edge bands. 図14A〜14Cは、ウエハの垂直縁部の種々の横方向バンドの強度を図示するグラフである。 FIG 14A~14C is a graph illustrating the intensity of various lateral bands of the vertical edge of the wafer.

Claims (4)

  1. ウエハ縁部の垂直表面上の欠陥を検出するための縁部検査方法であって A edge inspection method for detecting defects on the vertical surface of the wafer edge,
    該方法は The method comprising,
    複数のピクセルを含むデジタル画像のセットを獲得することであって、該デジタル画像のセットは該ウエハの周縁を捕捉する、ことと、 The method comprising: acquiring a set of digital image comprising a plurality of pixels, the set of digital image capturing periphery of the wafer, and it,
    該ウエハの周縁の周りの、該ウエハの縁部を決定することと、 And determining around the periphery of the wafer, the edge of the wafer,
    各デジタル画像を、複数の水平バンドに分割することと、 Each digital image, and it is divided into a plurality of horizontal bands,
    各水平バンドを複数の重複する垂直カラムに分割することにより、複数のビンを形成することと、 By dividing each horizontal band in the vertical column of a plurality of overlapping, forming a plurality of bins,
    各ビン内の隣接する縁部ピクセルクラスターを組み合わせることにより、縁部ピクセルビンを形成することであって、該縁部ピクセルクラスターは、デジタル画像内の特徴の縁部を含むピクセルのクラスターである、ことと、 By combining adjacent edges pixel cluster in each bin, the method comprising: forming an edge pixel bins, said edges pixel cluster is a cluster of pixels comprising the edges of the features in a digital image, and that,
    該縁部ピクセルビンを、縁部クラスター分析を介して分析して、欠陥を同定することと、 The said edges pixel bins are analyzed via edge cluster analysis, and to identify a defect,
    該縁部ピクセルビンを、ブロブ分析を介して分析して、欠陥を同定することと The said edges pixel bins are analyzed via blob analysis, and identifying a defective
    を包含する、方法。 Encompassing, way.
  2. 前記複数の分割された水平バンドの各々について、欠陥の統計学的モデルを構築することをさらに包含する、請求項1に記載の方法。 Wherein for each of a plurality of divided horizontal bands, further comprising The method of claim 1 to build a statistical model of defect.
  3. ウエハ縁部の垂直表面上の欠陥を検出するための縁部検査方法であって A edge inspection method for detecting defects on the vertical surface of the wafer edge,
    該方法は The method comprising,
    複数のピクセルを含むデジタル画像のセットを獲得することであって、該デジタル画像のセットは該ウエハの周縁を捕捉する、ことと、 The method comprising: acquiring a set of digital image comprising a plurality of pixels, the set of digital image capturing periphery of the wafer, and it,
    該ウエハの周縁の周りの、該ウエハの縁部を決定することと、 And determining around the periphery of the wafer, the edge of the wafer,
    各デジタル画像を、複数の水平バンドに分割することと、 Each digital image, and it is divided into a plurality of horizontal bands,
    各水平バンドを複数の重複する垂直カラムに分割することにより、複数のビンを形成することと、 By dividing each horizontal band in the vertical column of a plurality of overlapping, forming a plurality of bins,
    各ビン内の隣接する縁部ピクセルクラスターを組み合わせることにより、縁部ピクセルビンを形成することであって、該縁部ピクセルクラスターは、デジタル画像内の特徴の縁部を含むピクセルのクラスターである、ことと、 By combining adjacent edges pixel cluster in each bin, the method comprising: forming an edge pixel bins, said edges pixel cluster is a cluster of pixels comprising the edges of the features in a digital image, and that,
    該縁部ピクセルビンを、縁部クラスター分析を介して分析して、欠陥を同定することと The said edges pixel bins are analyzed via edge cluster analysis, and to identify the defective
    を包含する、方法。 Encompassing, way.
  4. ウエハ縁部の垂直表面上の欠陥を検出するための縁部検査方法であって A edge inspection method for detecting defects on the vertical surface of the wafer edge,
    該方法は The method comprising,
    複数のピクセルを含むデジタル画像のセットを獲得することであって、該デジタル画像のセットは該ウエハの周縁を捕捉する、ことと、 The method comprising: acquiring a set of digital image comprising a plurality of pixels, the set of digital image capturing periphery of the wafer, and it,
    該ウエハの周縁の周りの、該ウエハの縁部を決定することと、 And determining around the periphery of the wafer, the edge of the wafer,
    各デジタル画像を、複数の水平バンドに分割することと、 Each digital image, and it is divided into a plurality of horizontal bands,
    各水平バンドを複数の重複する垂直カラムに分割することにより、複数のビンを形成することと、 By dividing each horizontal band in the vertical column of a plurality of overlapping, forming a plurality of bins,
    各ビン内の隣接する縁部ピクセルクラスターを組み合わせることにより、縁部ピクセルビンを形成することであって、該縁部ピクセルクラスターは、デジタル画像内の特徴の縁部を含むピクセルのクラスターである、ことと、 By combining adjacent edges pixel cluster in each bin, the method comprising: forming an edge pixel bins, said edges pixel cluster is a cluster of pixels comprising the edges of the features in a digital image, and that,
    該縁部ピクセルビンを、ブロブ分析を介して分析して、欠陥を同定することと The said edges pixel bins are analyzed via blob analysis, and identifying a defective
    を包含する、方法。 Encompassing, way.
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