JP4949024B2

JP4949024B2 - Edge vertical part processing

Info

Publication number: JP4949024B2
Application number: JP2006520266A
Authority: JP
Inventors: コーリーワトキンズ，; マークハルレス，; フランシーアブラハム，; ハクチュアーシム，
Original assignee: オーガストテクノロジーコーポレイション
Priority date: 2003-07-14
Filing date: 2004-07-14
Publication date: 2012-06-06
Anticipated expiration: 2024-07-14
Also published as: KR20060056942A; WO2005008170A3; WO2005008170A2; JP2007536723A; KR101060428B1

Description

（背景）
（技術分野）
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。 (background)
(Technical field)
The present invention relates to an inspection system for inspecting the edge of a semiconductor wafer or similar substrate (eg, a microelectronic substrate).

（背景情報）
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。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。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。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。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。 (Background information)
Over the past decades, semiconductors have grown exponentially in use and fashion. Semiconductors, in fact, generally oversimplify many of the introduction of computers, advances in electronics, and previously difficult, expensive and / or time consuming mechanical processes Revolutionizing society by making a revolutionary change to rapid electronics processing. This rapid increase in semiconductors has been driven by commercial and personal demands for computers and electronics. Thus, there is a need for faster and more advanced computers and electronics. To meet this need, home electronics and toys, whether for assembly lines, for laboratory test equipment, or for desktop personal computers. Even so, quality and efficiency are 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。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。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。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。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。 Semiconductor manufacturers have made significant improvements in the quality, speed and performance of the final product, as well as the quality, speed and performance of the manufacturing process. However, there is a continuing need for faster, more reliable, and higher performance semiconductors. In order to support these requirements, better testing is needed to increase yield. One area that has been generally ignored is the edge of the semiconductor wafer. Such edge area inspection is believed to provide better information about defects and thus allow improved process control and improved wafer yield.

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。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。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（ｒｅｓｉｓｔｒｅｍｏｖａｌｍｅｔｒｏｌｏｇｙ）、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。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。 In the past, attempts to inspect the edge of a semiconductor wafer were generally performed manually by the naked eye of a human operator. For all human testing, reproducibility, training and capture rates suffer from fluctuations. Recently, edge inspection detects thin layer delamination, wafer chipping and cracking, resist removal metrology, and particle detection (all resulting in yield problems in current manufacturing). It has been discovered that it is important. In addition, the wafer edge is the primary indicator of process status, and more stringent process control can be implemented by monitoring the wafer edge for changes in appearance.

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。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。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。縁部の検査における継続した改善が、必要とされている。 One proposed solution is laser / analog detector technology that looks directly at the vertical portion of the wafer edge. This solution offers limited advantages in detecting particles and chips and is limited to classifying defects. This is because this solution does not perform image processing. There is a need for continued improvements in edge inspection.

（要旨）
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。この周縁の周りの、このウエハの縁部が、決定される。各デジタル画像は、複数の水平バンドに分割される。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。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。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。 (Summary)
An edge inspection method for detecting defects on a wafer surface includes acquiring a set of digital images that capture the periphery of the wafer. The edge of the wafer around the periphery is determined. Each digital image is divided into a plurality of horizontal bands. Adjacent edge clusters around the periphery of the wafer are aligned with the edge pixel bins. These edge pixel bins are analyzed via edge cluster analysis to identify defects. This edge pixel bin is also analyzed via blob analysis to determine defects.

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。 Preferred embodiments of the present invention illustrate the best mode for which the applicant intends to apply the principles, and are described in the following specification and shown in the drawings and appended claims. In particular and separately pointed out 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 represent like parts throughout the drawings.

（詳細な説明）
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。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。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。 (Detailed explanation)
The edge vertical inspection method of the present invention can be used for any of a number of edge inspection systems. The present invention is a method for detecting defects along a vertical surface at the edge of a wafer. In general, the method for finding defects in the vertical portion of the wafer edge of the present invention includes the following steps: (1) wafer edge detection, (2) image normalization, (3) horizontal band splitting. , (4) laser irradiation collection, (5) dynamic reference image creation, (6) image edge analysis, (7) edge pixel bin clustering, (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。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。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。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。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。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。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。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。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。 FIG. 1 is a schematic diagram illustrating one embodiment of an edge inspection system 100. The edge inspection system 100 includes an edge top sensor 102, an edge vertical sensor 104, a controller 106, a base 108, and a stage 110. The top edge sensor 102 includes a camera 112 and the vertical edge sensor 104 includes a camera 114. The stage 110 includes a motor 116, an encoder 118, and a support plate 120. The motor 116 is connected to the encoder 118 and the support plate 120 to rotate the support plate 120. Encoder 118 provides a count for controlling the position of motor 116. The support plate 120 supports the wafer 122 in order to inspect the edge 124 of the wafer 122. Controller 106 is electrically coupled to top edge sensor 102 via communication link 126, to vertical edge sensor 104 via communication link 128, and to staging 130 via communication link 132. Controller 106 controls edge top sensor 102, edge vertical sensor 104, and staging 130 to inspect edge 124 of wafer 122.

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。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。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。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。縁部頂部センサ１０２は、１５６において示される視野を有する。縁部垂直センサ１０４は、１５８において示される視野を有する。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。 FIG. 2 is a schematic diagram illustrating in greater detail the depicted portion of the edge inspection system 100 depicted in FIG. FIG. 2 illustrates the edge top sensor 102, the vertical edge sensor 104, and the edge 124 of the wafer 122. The edge 124 of the wafer 122 comprises a resist layer 140 that has an edge bead removal (EBR) line 142, an edge exclusion region 144, a wafer edge bevel 146, and a wafer bottom 148. Wafer edge bevel 146 includes a top bevel 150, a wafer edge vertical portion 152, and a bottom bevel 154. Edge top sensor 102 has a field of view indicated at 156. Edge vertical sensor 104 has a field of view indicated at 158. Edge inspection system 100 may include a resist layer 140, edge exclusion region 144, top bevel 150, wafer edge vertical portion 152, and bottom bevel 154 along edge 124 of wafer 122 for inspection and / or Measure.

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。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。 FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an alternative embodiment of the edge inspection system 160. Edge inspection system 160 includes edge bottom sensor 162, camera 163, and communication link 164 in addition to edge top sensor 102, edge vertical sensor 104, controller 106, staging 130, and base 108.

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。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。 In this embodiment, both the top and bottom edges of the wafer 122 are inspected. The edge inspection system 160 inspects the edge 124 of the wafer 106 via the edge bottom sensor 162, camera 163, and communication link 164 as the edge inspection system 160 inspects the top of the edge 124 (FIG. 2). The edge inspection is performed in substantially the same manner as the edge inspection system 100 (FIG. 1), except both.

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。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。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。 4-6 illustrate various views of one embodiment of the edge inspection system 100. FIG. FIG. 4 illustrates a top view of the edge inspection system 100, FIG. 5 illustrates an angled perspective view, and FIG. 6 illustrates a front perspective view. FIG. 7 illustrates a side view of one embodiment of the 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。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 sensor 102 is an inspection sensor and, as illustrated in FIG. 7, edge top camera 112, beam splitter 166, optical component 168, bright field light or strobe 170, dark field light or strobe 172, A backlight 174 and a servo motor and focus stage (not shown for clarity) are provided. The edge top camera 112, in one embodiment, is a color camera with the following specifications, but other parameters may be used: 10 × 5 mm field of view (FOV), 5 μm resolution, and bright field mode 360 ° continuous range of wafer edge, both in dark field mode.

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。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。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。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。 Edge vertical sensor 104 is an inspection sensor and includes an edge vertical camera 114 and one or more strobes (eg, strobes 176A and 176B) and mirrors 177A and 177B, as illustrated in FIG. The edge vertical camera 114 is positioned to view a thin profile of the wafer 122 in one embodiment. The camera 114 is, in one embodiment, a single chip color camera with the following specifications, but other parameters can be used: wafer edge at 4 × 2 mm FOV, 4 μm resolution, and mixed mode illumination 360 ° continuous range of parts. In one embodiment, one or more strobes 176A and 176B are incident on the wafer edge bevel 146, but are simultaneously incident on the diffuser 178 to provide mixed mode illumination.

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。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。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。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。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。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。 The edge inspection system 100 of the present invention is used to inspect the edge of a substrate (eg, a semiconductor wafer) in one embodiment. For example, the edge inspection system 100 can inspect the edge 124 of the wafer 122. Edge inspection system 100 includes a plurality of cameras (eg, cameras 112 and 114) and corresponding strobe lights (eg, strobe lights 176A and 176B for edge vertical camera 114) and an edge top camera 112. A unique system that uses bright field light 170 and dark field light 172 (FIG. 7). Edge top camera 112 and edge vertical camera 114 are used to acquire image data around the periphery of the substrate or wafer 122 for both the top of edge 124 of wafer 122 and wafer edge bevel 146, respectively. Is done. In one embodiment, edge vertical camera 114 and edge top camera 112 have 4 μm and 5 μm image resolution, respectively, and a special illumination diffuser to allow defect detection. One such diffuser 178 is shown attached to the edge vertical camera 114 in FIG.

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。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。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。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。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。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。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, edge inspection system 100 collects or captures image data for 100% of the periphery of wafer 122 for processing and analysis. In addition, according to one aspect of the present invention, this image is color for better defect classification. In addition, the strobe lights 176A and 176B allow a deeper depth of field for the edge vertical camera 114, which eliminates the need to focus on the wafer edge bevel 146, thereby reducing the wafer edge bevel. 146 allows easier inspection. In addition, the edge top camera 112 captures two data paths around the periphery of the wafer 122. The first path is bright field data and the second path is dark field data. This provides a more reliable detection of the EBR line 142 for resist removal metrology and the ability to better detect and classify particles and other contaminants as either surface or embedded particles. enable. In one embodiment, all of the data from a single wafer is collected in less than about 10 seconds and processed in 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。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。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。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。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。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 operation of the edge top sensor 102, the wafer 122 is rotated by the motor 116. In one embodiment, the wafer 122 is rotated two times, or most preferably slightly more than two full rotations (eg, 2.1 rotations, etc.) to provide a slight overlap so that the entire data is Ensure that it is collected. In the first rotation, the bright field strobe 170 and the backlight 174 are illuminated and images around the periphery of the wafer 122 are collected. This image is sent to the controller 106 where the algorithm processes the image to find defects, wafer centers, wafer edges, EBR lines, and notches. The edge data of the wafer 122 is kept in focus on the edge vertical camera 114 while the edge vertical camera 114 continues to inspect the edge 124 of the wafer 122 so that the motion control system of the edge vertical camera 114 (clarification). For the purposes of (not shown). In the second rotation, a dark field image is collected at the same position on the wafer 122 corresponding to the bright field image.

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。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。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。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。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。 Wafer edge data obtained by the edge top camera 112 during the first rotation is controlled by the servo motor 180 to move the sensor 104 on the focus stage 182 to focus the edge vertical camera 114. Used for. In one embodiment, two strobes 176A and 176B with diffuser 178 and small aperture 184 allow 0.5 mm depth of field for edge vertical camera 114. During the second rotation, this edge vertical partial image is collected from 100% of the periphery of the wafer 122. This image is sent to the controller 106, where the algorithm processes the image to find defects. Further, in one embodiment, the edge vertical camera 114 is a color camera, thus providing better defect (eg, thin film variations, particles, delamination, residual resist, slurry rings, etc.) capture 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。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（ＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＲｏｔａｔｅＳｔａｇｅ）である。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。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。 The edge inspection system 100 includes a staging 130 having a support plate 120 on which the wafer 122 is placed during operation. In one embodiment, the staging 130 is a continuous rotating stage comprising a motor 116 and an encoder 118. In one embodiment, encoder 118 is a 1.3 million turn / rotation encoder. In one embodiment of the present invention, the stage 130 includes an aspirator and holds the wafer 122 at a predetermined 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（ｄｒａｆｔＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒＥｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄＭａｔｅｒｉａｌｓ（ＳＥＭＩ）ｓｔａｎｄａｒｄ３３７７Ｃ）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。この実施形態において、縁部検査システム１００は、３００ｍｍＢＯＬＴＳ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。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。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。 In one embodiment, the edge inspection system 100 is of the type discussed under the Draft Semiconductor Equipment and Materials (SEMI) standard 3377C) for Semiconductor Equipment and Materials (SEMI) Standard 3377C for Integrated Measurement Module (IMM). Mounted on an integrated measurement module. In this embodiment, the edge inspection system 100 connects to the mounting port using an interface, such as a 300 mm BOLTS interface. In one embodiment, the edge inspection system 100 is part of a plurality of inspection modules clustered around a single robot and controller, which reduces operating costs and inspection data flow costs. This novel multiple test module approach further allows more than one same type module to be attached to the cluster to improve throughput or add 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。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。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。 Overall, the edge inspection system 100 can detect defects and variations along the edge 124 of the wafer 122 (eg, particles, chips, cracks, delamination, copper overflow, resist particles, embedded particles, Etc.). Detecting these types of defects allows either rework, discontinuous processing, or enhanced processing to achieve better yields. In one embodiment, the edge inspection system 100 is very quick (in one embodiment, over 100 wafers per hour), small form factor, low cost, robust, and (preferably with a color image). Has offline 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。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。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。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。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。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。 More specifically, the edge inspection system 100 performs various processes. These processes include EBR and wafer edge (EEW) metrology measurements using image processing techniques, chipping and / or crack inspection, contaminant and / or particle inspection, and delamination inspection, or both. . The EBR and / or EEW metrology process involves analyzing the image to obtain measurements from the wafer edge vertical portion 152 of the wafer 122 to the EBR line 142 of the resist layer 140. Chip and / or crack inspection involves analyzing images for evidence of chips and cracks along wafer edge vertical portion 152, top bevel 150, and bottom bevel 154. Contaminant and / or particle inspection involves analyzing the image for anomalies found on the wafer edge bevel 146 or in the edge exclusion region 144 of the wafer 122. The delamination inspection involves analyzing the image for evidence of layer separation along the wafer edge vertical portion 152, top bevel 150 or bottom bevel 154.

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。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。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。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。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。 With respect to performance, many external factors (eg, wafer mold and conditions) affect performance levels (eg, speed and accuracy). However, in one embodiment, the edge inspection system 100 has the following EBR and / or EEW metrology performance characteristics: up to 360 ° and continuous measurements including all 360 ° (a selected amount less than this), increment 1 °, 50 μm accuracy, and repeatability 10 μm. An accuracy of 100 μm or better is provided for chipping and cracking. For contaminants and particles, a resolution of 5 μm and full coverage of the edge top and edge vertical portions are provided. Overall performance, according to one aspect of the present invention, edge inspection system 100 uses full color detection of images, multiple rotations per inspection, both edge top sensor 102 and edge vertical sensor 104. , Complete inspection in about 20 seconds, about 12 seconds for wafer handling, and about 120 wafers per hour (WPH) or more.

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。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。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。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。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。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。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。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。 FIG. 9 is a flow diagram illustrating one embodiment of a method 200 for detecting defects (FIG. 2) on the edge 107 of the semiconductor wafer 106. In 202, the wafer 106 is mounted on the stage 110 and held in place by the support plate 108 and the suction unit. At 204, the controller 118 activates bright field illumination for the sensor 102. At 206, the controller 118 begins to rotate the wafer 106 on the stage 110 using the motor 112. At 208, the top edge sensor 102 obtains a top image of the edge 107 of the wafer 106. At 210, the controller 118 determines whether the first rotation of the wafer 106 is complete. If this first rotation of the wafer 106 is not complete, control returns to block 206 where the wafer 106 continues to rotate and images are acquired by the edge top camera 102. If this first rotation of the wafer 106 has been completed, at 212, the top image of the edge 107 of the wafer 106 is analyzed by the controller 118 to control the position of the edge vertical sensor 104 to provide edge vertical. Used to hold the camera 113 in 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。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。２１８において、コントローラ２２８は、ウエハ１０６を回転させる。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。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。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。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。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。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。 At 214, the controller 118 stops bright field illumination for the sensor 102. At 216, the controller 118 activates dark field illumination for the sensor 102. At 218, the controller 228 rotates the wafer 106. At 220, the top edge camera 111 obtains a top image of the edge 107 of the wafer 106. At 222, the vertical edge camera 113 also obtains an image of the wafer edge bevel 129 at the same time that the top edge image is obtained. At 224, the controller 118 determines whether the second rotation of the wafer 106 is complete. If this second rotation of the wafer 106 is not complete, control returns to block 218 where the wafer 106 continues to rotate and images are acquired by the vertical edge camera 104. If this second rotation of the wafer 106 is complete, then at 226, the images of the top of the edge 107 of the wafer 106 and the wafer edge bevel 129 are analyzed to locate any edge defects. . At 228, the wafer 106 is removed from the stage 110, completing the inspection process.

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。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。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。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）。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。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。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。 FIG. 10 is a flow diagram describing one embodiment of a method for inspecting a vertical edge of a semiconductor wafer (eg, wafer edge vertical portion 152 of wafer 122). This edge vertical portion inspection method of the present invention can be used in any of a number of edge inspection systems (eg, edge inspection system 100 shown and described with reference to FIGS. 1-8). In general, the method 300 (shown in FIG. 10) inspects the wafer edge vertical portion 152 to yield thin layer delamination, wafer chipping and cracking, resist removal metrology, and all yields in modern manufacturing. Identify defects that result from the detection of problematic particles. The method 300 includes the following steps: wafer edge detection (step 302), image normalization (step 304), horizontal band splitting (step 306), lateral illumination correction (step 308), 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 various images (step 318), and statistical operations (Step 320). In one embodiment, the method of the present invention performs all essential image processing steps using the green channel. The red and blue channels are determined only for all defect ranges to achieve color defect classification. In another embodiment, red and blue channel processing can also be included in all required 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）。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。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。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。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。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。 At 302, wafer edge 124 detection is achieved (shown in more detail in FIG. 11). FIG. 11 shows wafer vertical edge 402, coarse edge detection 404A and 404B, fine edge detection 406A and 406B, and least squares fit lines 408A and 408B. Zero crossing edge detectors can be used to position the top and bottom surfaces of the wafer foreground processing region. This is a three-step process: First, the top and bottom wafer surface rough detections 404A and 404B are collected in the center of the image to create a rough detection. Second, fine edge detection 406A and 406B samples the protrusions along the top and bottom wafer surfaces estimated by the previous coarse detection. Third, least squares fit lines 408A and 408B are used to calculate parametric representations for the top and bottom surfaces of the wafer using the edge sampling positions created during precision detection.

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。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。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。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。ウエハ縁部の高さは、方程式（ｈ_１＋ｈ_２）／２によって決定される。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。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。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。 Due to human or robotic errors, the original wafer in the test image is typically tilted as shown in FIG. 12A. This complicates foreground pixel access for subsequent image processing. To alleviate this problem and reduce processing time, a new standardization was made at 304 using least squares fit line equations 408A and 408B for the top and bottom surfaces (from step 302) to correct for wafer tilt. A background image is created as shown in FIG. 12B. The standardized background image is aligned so that this image is parallel to the horizontal axis of the inspection system 100. The height of the wafer edge is determined by the equation (h ₁ + h ₂ ) / 2. Further, the wafer anomaly 410 is not changed by this standardization process. In order to find anomalies directly above or below the wafer edge vertical sub-view, the standardized background image may also include a predetermined band of the wafer background region adjacent to the wafer foreground region, as shown in FIG. 12B. The remaining processing steps are applied to this standardized background image and not 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。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。 At 306, the standardized background image is divided into uniform (or nearly uniform) shaded horizontal bands shown in FIG. Segmentation is accomplished by detecting a fairly large intensity transition in the vertical projection of the average pixel intensity at each scan line in this background image.

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。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。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。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。 The foreground region and the two background band regions directly above and below this foreground region are analyzed. In one embodiment, each band should not be thinner than the minimum band thickness. In one embodiment, and as shown in FIG. 13, both the top background band and the bottom background band have similar predetermined band thicknesses. However, in the horizontal projection of each scan line at the foreground local edge maxima exceeding the average edge intensity (after Canny type edge filtering), the foreground horizontal band is the region at the Y position corresponding to the local edge maxima. It is divided by separating.

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。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。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。 Each horizontal band has a maximum Y position, light variation correction and a high intensity error threshold. This high intensity error threshold is calculated during the creation of images of different intensities for the processing region. This threshold is an absolute intensity error value, separating a predetermined percentage of the maximum intensity error pixels from the top (in one embodiment, 1% from the top) from the remaining pixels with 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。ほとんどの場合、この結果は、大きな強度変動をもたらす。この強度変動は、検査性能を容易に低下させ得る。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。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。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。 Due to the curvature of the wafer edge surface and the presence of the opto-mechanical settings of the system, it is difficult to obtain uniform illumination from left to right of the image. In most cases, this result results in large intensity fluctuations. This intensity variation can easily reduce the inspection performance. This is because it is not easy to distinguish between intensity fluctuations showing actual defects and intensity fluctuations showing non-uniform irradiation fluctuations. At 308, lateral illumination correction is achieved and the undesirable effects of illumination variations across the image are reduced by subtracting the local lateral illumination error inherent for each of the divided horizontal bands. As shown in FIGS. 14A, 14B, and 14C, the local band lateral intensity variation (FIG. 14C) is the information from the untreated local band lateral intensity variation (FIG. 14A) and the overall lateral intensity variation. Determined by combining with information from (FIG. 14B).

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。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。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。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。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。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。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。 More specifically, the local lateral illumination error for the horizontal band is determined in two steps. First, a local column strength error vector is determined for each horizontal band. This local error vector contains the average error for each column in a particular horizontal band. In other words, this local error vector contains the difference between the average intensity of each column and the overall average intensity of the entire horizontal band. An overall column error vector is also created by averaging all local column error vectors. Second, the local error vector for each horizontal band is corrected to follow the general trend of the overall column error vector while retaining most of its local column variation. This step is required to separate intensity fluctuations caused by actual defects from intensity fluctuations caused by irradiation errors.

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。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。 At 310, the vertical projection intensity shown in FIG. 13 and the lateral intensity variation of the local band shown in FIG. 14C are combined to create a model of the dynamic reference image or defect-free wafer image. In this process or method, the model is later used to find defects at the 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。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。３１２において、画像縁部分析が行われる。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。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。 In the case of many wafer manufacturing defects (eg, defects due to delamination), the defects are not characteristic blobs as compared to adjacent properly manufactured wafer portions. Instead, the manufacturing defect may have a strength that is well matched to the surface strength, except for small areas with sharp intensity fluctuations in the defect area and around the entire circumference of the defect. At 312, image edge analysis is performed. The frequent features and edge pixels for each horizontal band are enhanced by determining local intensity variations for each pixel compared to many neighboring pixels. A rule of thumb is taken to remove relatively small edge pixel clusters and to eliminate internal intensity fluctuations between horizontal bands in the vertical direction.

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。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。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。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。隣接した重複するビンが、縁部ピクセルを共有する。 Edge pixels usually appear as small separate clusters. At 314, edge pixel bin clustering includes combining nearby edge clusters or connecting them so that the system can tie groups of edge clusters to a single defect region. . Each horizontal band is divided into several vertical columns called 50% overlapping bins. All edge pixels in the bin are considered as a single entity. 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。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。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。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。 Two techniques (edge cluster analysis and blob analysis) are used to identify defects on the wafer. At 316, in one embodiment, the edge cluster analysis is performed for a continuous set of non-empty bins having a significantly higher edge pixel count (eg, greater than 120% of the average edge pixel count). Scan class turbine. In one embodiment, edge cluster analysis scans the edge class turbine for a continuous set of non-empty bins with edge pixel numbers between 120% and 150% of the average edge pixel number. If found, a single surface variation defect is associated with a bounded rectangular region of a continuous set of apparent non-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。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。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。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。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。 At 318, in one embodiment, blob analysis is applied to a different image between the standardized background image and the dynamic model reference image to produce a high pixel error (eg, greater than 180% of the average pixel error). Detect blob with In one embodiment, blob analysis is applied to different images between the standardized background image and the dynamic model reference image to obtain blobs having a pixel error between 180% and 200% of the average pixel error. To detect. A simple automatic thresholding technique is used to determine the minimum error threshold that classifies a pixel as a defect. In addition, blob analysis also examines the number of edge pixels and ambient contrast for each error pixel blob. This helps to reduce over measurement caused by illumination variations as discussed above.

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。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。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。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。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。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。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。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。これらの水平バンドは、欠陥として記録される。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。 In addition to image processing techniques to find potential wafer defects applied to each image frame, at 320, defects that are for horizontal bands along the wafer edge across the entire image frame captured for the wafer. And a statistical model of the image is determined or constructed. For example, roughness and intensity measurements of the fine resolution horizontal band region in the image are maintained. After inspection of the entire image frame for the wafer, the precise band statistical data is dynamically combined to compare the horizontal band defects and image characteristics divided for each image frame. If a particular defect is the result of image characteristics with respect to a horizontal band that is consistent for all image frames, that defect can be removed as a potential overmeasurement. An example of a potential over-measurement is a surface variation defect that is found in a set of horizontal bands that have consistently high roughness measurements for all image frames. Since this defect is probably an intrinsic property of the unpolished wafer area, this surface variation defect is eliminated. Similarly, statistical data can be used to identify potential misses. For example, a set of horizontal bands in an image frame may be brighter or darker than similar areas in other image frames. These horizontal bands are recorded as defects. Because they are probably large, detached areas that spread over more than one image frame.

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。製造過程の間の品質制御は、大きく向上する。 Edge inspection system 100 incorporating edge vertical portion detection method 300 inspects the vertical edges of the wafer and identifies defects along them. Quality control during the manufacturing process is greatly improved.

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。 Accordingly, the present invention described above and understood by one of ordinary skill in the art provides an effective, safe, inexpensive, and efficient device, system, and process that is simplified and achieves all the listed objectives. Eliminate the difficulties faced by conventional devices, systems and processes, and solve problems in the field and get 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。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。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。 In the above description, certain terminology has been used for the sake of brevity, clarity and understanding. However, beyond the requirements of the prior art, no unnecessary limitations should be implied therefrom. This is because such terms are used for descriptive purposes and are intended to be interpreted broadly.

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。 Furthermore, the description and description of the present invention are intended to be illustrative and the scope of the present invention is not limited to the exact details shown and described.

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。 Now that the features, discoveries and principles of the invention have been described, the manner in which it is constructed and used, the features of the construct, and the resulting advantageous, novel and useful results, new and useful Structures, devices, elements, arrangements, components 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。FIG. 1 is a schematic diagram illustrating one embodiment of an 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。FIG. 2 is a schematic diagram illustrating in more detail the depicted portion of the edge inspection system illustrated in FIG. 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。FIG. 3 is a schematic diagram illustrating another embodiment of an 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。FIG. 4 is a top view illustrating one embodiment of an 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。FIG. 5 is an angled perspective view illustrating one embodiment of an edge inspection system. 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。FIG. 6 is a front perspective view illustrating one embodiment of an 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。FIG. 7 is a side view illustrating one embodiment of an 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。FIG. 8 is a perspective view illustrating one embodiment of an 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。FIG. 9 is a flow diagram illustrating one embodiment of a method for inspecting an edge of a 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。FIG. 10 is a flow diagram illustrating one embodiment of a method for inspecting a vertical edge of a 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。FIG. 11 is a partial immediate view illustrating wafer edge vertical 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。FIG. 12A is a partial immediate view illustrating the vertical edge 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。FIG. 12B is a partial immediate view illustrating the vertical edge 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。FIG. 13 is a diagram illustrating the strength of various wafer vertical 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。14A-14C are graphs illustrating the strength of various lateral bands at the vertical edge of the wafer.

Claims

An edge inspection method for detecting defects on a vertical surface of a wafer edge ,
The method comprising,
Obtaining a set of digital images including a plurality of pixels , wherein the set of digital images captures the periphery of the wafer;
Determining the edge of the wafer around the periphery of the wafer ;
Dividing each digital image into a plurality of horizontal bands ;
Forming a plurality of bins by dividing each horizontal band into a plurality of overlapping vertical columns;
Forming an edge pixel bin by combining adjacent edge pixel clusters in each bin, the edge pixel cluster being a cluster of pixels including edges of features in the digital image; And
Analyzing the edge pixel bins via edge cluster analysis to identify defects ;
The said edges pixel bins are analyzed via blob analysis involves the identifying defects, methods.

Wherein for each of a plurality of divided horizontal bands, further comprising The method of claim 1 to build a statistical model of defect.

An edge inspection method for detecting defects on a vertical surface of a wafer edge ,
The method comprising,
Obtaining a set of digital images including a plurality of pixels , wherein the set of digital images captures the periphery of the wafer;
Determining the edge of the wafer around the periphery of the wafer ;
Dividing each digital image into a plurality of horizontal bands ;
Forming a plurality of bins by dividing each horizontal band into a plurality of overlapping vertical columns;
Forming an edge pixel bin by combining adjacent edge pixel clusters in each bin, the edge pixel cluster being a cluster of pixels including edges of features in the digital image; And
The said edges pixel bins are analyzed via edge cluster analysis, including the identifying defects, methods.

An edge inspection method for detecting defects on a vertical surface of a wafer edge ,
The method comprising,
Obtaining a set of digital images including a plurality of pixels , wherein the set of digital images captures the periphery of the wafer;
Determining the edge of the wafer around the periphery of the wafer ;
Dividing each digital image into a plurality of horizontal bands ;
Forming a plurality of bins by dividing each horizontal band into a plurality of overlapping vertical columns;
Forming an edge pixel bin by combining adjacent edge pixel clusters in each bin, the edge pixel cluster being a cluster of pixels including edges of features in the digital image; And
The said edges pixel bins are analyzed via blob analysis involves the identifying defects, methods.