JP4949024B2 - Edge vertical part processing - Google Patents
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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(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。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
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
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
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
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
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
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
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
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,
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
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
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(Continuous Rotate Stage)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
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。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。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
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
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
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
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
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
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
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,
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(h1+h2)/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
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。
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.
Claims (4)
該方法は、
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、
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、
各デジタル画像を、複数の水平バンドに分割することと、
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、
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、
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、
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
を包含する、方法。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.
該方法は、
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、
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、
各デジタル画像を、複数の水平バンドに分割することと、
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、
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、
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
を包含する、方法。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.
該方法は、
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、
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、
各デジタル画像を、複数の水平バンドに分割することと、
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、
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、
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
を包含する、方法。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.
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