JP4950946B2

JP4950946B2 - 欠陥解析装置及び欠陥解析方法

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Publication number: JP4950946B2
Application number: JP2008149303A
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Inventors: 藤由行佐
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Publication date: 2012-06-13
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Description

本発明は、欠陥解析装置及び欠陥解析方法に関するものである。

半導体装置の製造工程では、半導体ウェーハ上に何層にもわたってパターンが形成された多数の素子が作り込まれる。完成した素子は、電気的特性の検査が行われ、不良品は組み立て工程から除かれる。半導体装置製造工程では、歩留まりが非常に重要であり、上記の電気的特性の検査結果は製造工程にフィードバックされ、各工程の管理に使用される。

しかし、半導体装置の製造工程は多数の工程で形成されており、製造を開始してから電気的特性の検査が行われるまで非常に長い時間を要する。従って、電気的特性の検査により製造工程に不具合があることが判明しても、その時点で既に多数のウェーハが処理の途中にあり、検査の結果を歩留まりの向上に十分に生かすことができない。

そこで、途中の工程（例えば各層毎）で形成したパターンを検査して欠陥（異物、パターン不良等）を検出する欠陥検査が行われている（例えば特許文献１参照）。全工程のうち複数の工程で欠陥検査を行なえば、欠陥の発生を速やかに検出することができ、検査結果を迅速に工程管理に反映することができる。

欠陥検査は、ウェーハに対して検査光を当て、反射光をレンズで集光し、イメージセンサによって画像を作成し、リファレンス画像と比較することで行う。検査光はウェーハ上のパターンによって反射強度が異なり、ライトレベルを同一にし、欠陥とみなす受光強度の閾値を同じにして検査を行うと、欠陥を検出しやすい領域（高感度領域）と検出しにくい領域（低感度領域）が発生する。そこで、例えばセル部の形が単純でかつその個数が少ないメモリ製品では、ウェーハを見ながら手作業でセル部と周辺回路部に対し別々の感度を設定して欠陥検査を行っている。

しかし、ロジック製品のようにパターンがランダムな場合は、高感度領域と低感度領域が散在し、かつその個数が多く、感度設定は極めて困難であった。そのためロジック製品はウェーハ全体が同一の感度で検査され、検査結果として出力される欠陥データは領域によって情報の質（精度）が異なる。

検査領域によって情報の質が異なるデータをそのまま一緒に扱うと、歩留まり予測などのその後の欠陥解析精度が低下するという問題を有する。

また、欠陥は製造装置などを発生源とするダスト起因の欠陥であるランダム欠陥と、製造プロセスのミスマッチ、パターンデザイン起因の欠陥であるシステマティック欠陥とに大別できる。これらの欠陥はその発生メカニズムや対策方法が全く異なるため、分類して扱うことが望まれる。

これらの欠陥を分類する手法として、欠陥検査で検出された欠陥に対して、隣接する欠陥との距離を用いてそのクラスタリング度合いを求め、ランダム成分とクラスタリング成分を分離する方法が知られている。

しかし、このような従来の手法では、ウェーハ上に複数の要因で欠陥が多発している場合や、領域性を持たないシステマティック欠陥（ランダム分布にみえるプロセスマージン起因の欠陥）が存在する場合は、精度良く分類することが出来ず、欠陥解析精度が低下するという問題があった。
特開２００６−２２６７９２号公報

本発明は高精度な欠陥解析を行うことができる欠陥解析装置及び欠陥解析方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様による欠陥解析装置は、回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割する領域分割部と、前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を記憶するパターン特徴量記憶部と、前記パターン特徴量記憶部から前記格子毎のパターン特徴量を抽出するパターン特徴量抽出部と、前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類する領域分類部と、前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報を記憶する欠陥情報記憶部と、前記欠陥情報記憶部から前記欠陥情報を取り出し、前記欠陥解析領域と照合する欠陥座標照合部と、前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出する欠陥サイズ分布算出部と、前記複数のグループのそれぞれの前記欠陥サイズ分布と所定の推定分布とを比較し、差分を算出する分布比較部と、前記複数のグループのそれぞれの前記差分と所定の閾値とを比較し、前記差分が前記閾値以下のグループを抽出し、抽出したグループに対応する前記欠陥情報を出力する領域抽出部と、を備えるものである。

本発明の一態様による欠陥解析方法は、回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割し、前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を前記格子毎に抽出し、前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類し、前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報と前記欠陥解析領域とを照合し、前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出し、前記複数のグループのそれぞれの前記欠陥サイズ分布と所定の推定分布とを比較して差分を算出し、前記複数のグループのそれぞれの前記差分と所定の閾値とを比較し、前記差分が前記閾値以下のグループに対応する前記欠陥情報を抽出し、抽出された前記欠陥情報を用いて欠陥解析作業を実行するものである。

本発明の一態様による欠陥解析装置は、回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割する領域分割部と、前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を記憶するパターン特徴量記憶部と、前記パターン特徴量記憶部から前記格子毎のパターン特徴量を抽出するパターン特徴量抽出部と、前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類する領域分類部と、前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報を記憶する欠陥情報記憶部と、前記欠陥情報記憶部から前記欠陥情報を取り出し、前記欠陥解析領域と照合する欠陥座標照合部と、前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出する欠陥サイズ分布算出部と、前記欠陥サイズ分布に基づいて前記複数のグループのそれぞれに位置する前記欠陥がランダム欠陥であるか、又はシステマティック欠陥であるかを判定する欠陥種判定部と、を備えるものである。

本発明の一態様による欠陥解析方法は、回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割し、前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を前記格子毎に抽出し、前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類し、前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報と前記欠陥解析領域とを照合し、前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出し、前記欠陥サイズ分布に基づいて前記複数のグループのそれぞれに位置する前記欠陥がランダム欠陥であるか、又はシステマティック欠陥であるかを判定し、前記判定結果に基づいて前記複数のグループのそれぞれについて欠陥解析の優先順位付けを行い、この優先順位に従って各グループに対応する前記欠陥情報を抽出し、抽出された前記欠陥情報を用いて欠陥解析作業を実行するものである。

本発明によれば、高精度な欠陥解析を行うことができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

（第１の実施形態）図１に本発明の第１の実施形態に係る欠陥解析装置の概略構成を示す。欠陥解析装置は演算部１０と、演算部１０に接続された領域分割記憶部２１、パターン特徴量記憶部２２、領域分類記憶部２３、欠陥情報記憶部２４、分布関数記憶部２５、プログラム記憶部２６、及び欠陥解析実行部３０とを備える。

演算部１０には入出力制御部４０を介して、操作者からのデータや命令などの入力を受けつける入力装置５０と、欠陥解析を行う領域を出力する出力装置６０が接続されている。

演算部１０は解析対象選択部１１、領域分割部１２、パターン特徴量抽出部１３、領域分類部１４、欠陥座標照合部１５、欠陥サイズ分布算出部１６、分布比較部１７、及び領域抽出部１８を有する。

演算部１０はプログラム記憶部２６に記憶されたプログラム命令に従って動作する。

解析対象選択部１１は、欠陥解析を行う対象の選択を行う。具体的には、製品の種類、製品の製造工程、及び製品内の領域の指定を行う。

領域分割部１２は、領域分割記憶部２１から解析対象に対応する領域分割定義を読み出し、選択された解析対象内を任意の大きさで格子状に領域分割する。

パターン特徴量抽出部１３は、パターン特徴量記憶部２２から、分割された領域（格子）毎に数値化されたパターンの特徴量を取り出す。パターンの特徴量は例えば、パターンの被覆率（＝配線面積／格子面積）、パターンの周長、クリティカルエリア解析に基づく欠陥サイズ等である。パターンの特徴量は設計データ（マスクデータ）から求めることができる。

例えば、図２に示すように、５μｍ四方の格子に幅１μｍの配線が１μｍの間隔を空けて帯状に形成されているとする。この格子に付着するパーティクル（粒子状の異物）のサイズが１μｍ未満であれば、格子のどこに付着してもチップ不良は生じない。パーティクルサイズが大きくなるに従ってチップ不良が生じる付着箇所面積が大きくなる。パーティクルサイズが３μｍ以上では格子のどこに付着してもチップ不良となる。

パーティクルサイズとチップ不良が生じる付着箇所面積との関係を図３に示す。サイズが１μｍ未満では０μｍ^２であり、サイズが３μｍ以上で２５μｍ^２となる。

上記のクリティカルエリア解析に基づく欠陥サイズには、例えば付着箇所面積が０でなくなるパーティクル（欠陥）サイズや、付着箇所面積が格子面積と等しくなるパーティクルサイズ等を用いる。

領域分類部１４は、領域分類記憶部２３から特徴量の大きさに基づく分類定義を読み出し、各格子を定義に従って複数のグループに分類する。

欠陥座標照合部１５は、欠陥情報記憶部２４から欠陥の位置情報を読み出し、解析対象に重ね合わせる。

欠陥サイズ分布算出部１６は、各グループに存在する欠陥のサイズ毎の数を求め、欠陥サイズ分布を算出する。

分布比較部１７は、分布関数記憶部２５からランダムディフェクトを仮定した推定分布を読み出し、この推定分布と欠陥サイズ分布算出部１６により算出された欠陥サイズ分布との差分をグループ毎に求める。

領域抽出部１８は、分布比較部１７において求められた差分と所定の閾値とを比較し、欠陥検査の検出感度が適切であったか否かを判定する。差分が小さい、つまりランダムディフェクトを仮定した推定分布に近い場合は検出感度が適切であると判定する。

逆に、差分が大きい場合、つまりランダムディフェクトを仮定した推定分布から外れている場合は、期待される検出が出来ていないとみなすことができ、検出感度が適切でないと判定する。

検出感度が適切であったグループ、すなわち差分が所定の閾値以下のグループが抽出され、そのグループの欠陥データが欠陥解析実行部３０へ送信される。

欠陥解析実行部３０は受信した欠陥データを使用して欠陥解析作業を行う。欠陥解析作業は例えば、歩留まり予測などのデータ処理や欠陥観察装置による画像取得である。

欠陥解析実行部３０は検出感度が適切であると判定されたグループの欠陥データのみを用いるため、精度の高い欠陥解析作業を行うことができる。従って、製造ラインにおけるランダム欠陥の発生レベルの把握や、製品の製造歩留まりの予測を高精度に行うことができる。

このような欠陥解析方法を図４に示すフローチャート及び図５〜図１１に示す一例を用いて説明する。
（ステップＳ４０１）解析対象が選択される。例えば図５に示すようにウェーハの一領域が選択される。
（ステップＳ４０２）解析対象が格子状に領域分割される。例えば図６に示すように一定の大きさで格子状に分割される。
（ステップＳ４０３）各格子に対するパターンの特徴量が数値化されて抽出される。例えば図７に示すように各格子に対して１〜９に数値化された特徴量が抽出される。
（ステップＳ４０４）各格子が特徴量の大きさに基づいてグループ分けされる。例えば図８に示すように特徴量が１〜３の格子はグループＡ、特徴量が４〜６の格子はグループＢ、特徴量が７〜９の格子はグループＣとする。
（ステップＳ４０５）欠陥位置情報と解析対象との照合を行う。例えば図９に示すように、解析対象に検出された欠陥が重ね合わされる。
（ステップＳ４０６）グループ毎に欠陥サイズ分布を算出する。例えば図１０に示すように、Ａグループ、Ｂグループ、Ｃグループのそれぞれについて、欠陥サイズ毎の欠陥数を求める。
（ステップＳ４０７）ステップＳ４０６で求めた欠陥サイズ分布とランダムディフェクトを仮定した推定分布との比較を行い、グループ毎に差分を算出する。
例えば図１１に示すようにＡ〜Ｃグループのそれぞれについて推定分布との差分を求める。欠陥サイズが大きくなるに従って、欠陥数は減少すると考えられるので、欠陥サイズをｘとした場合、推定分布Ｄ（ｘ）はＤ（ｘ）＝ｋｘ^ｐと表すことができる（ｋ、ｐは製品によって定まる実数）。
欠陥サイズ分布と推定分布Ｄ（ｘ）との差分Ｅは、欠陥サイズ分布をＤｒ（ｘ）とした場合、Ｅ＝∫｜Ｄｒ（ｘ）−Ｄ（ｘ）｜ｄｘで表すことができる。Ａ〜Ｃグループのそれぞれについてこの差分Ｅを求める。
（ステップＳ４０８）差分が閾値以下のグループを、適正な感度で検査が行われた領域（グループ）として抽出する。例えば図１１ではグループＡ、Ｂは差分が小さいが、グループＣは差分が大きい。従ってグループＡ、グループＢについては適正な感度で検査が行われていたと判定される。グループＣについては検査時の感度が適正でないと判定される。

そして、グループＡ、Ｂに含まれる領域（格子）における欠陥検出データのみを用いて欠陥解析が行われる。

このように、検出感度が適切であると判定されたグループの欠陥データのみを用いるため、精度の高い欠陥解析作業を行うことができる。従って、製造ラインにおけるランダム欠陥の発生レベルの把握や、製品の製造歩留まりの予測を高精度に行うことができる。

上述した実施の形態は一例であって限定的なものではないと考えられるべきである。

例えば、図１２に示すように、演算部１０にさらにパラメータ補正部１９を設けるようにしても良い。パラメータ補正部１９は領域抽出部１８において差分が大きいと判定された、すなわち欠陥検査感度が適正でないと判定されたグループについて感度が適正になるように欠陥検査装置７０の検査パラメータを補正する。

例えば図１１に示す例では、グループＣはサイズの小さい欠陥が検出されていないと予測される。従って、パラメータ補正部１９はサイズの小さい欠陥が検出し易くなるように欠陥検査装置７０のパラメータを調整する。また、図１３に示すように、サイズの大きい欠陥が多くなっている場合は、サイズの大きい欠陥の検出数が減少するように欠陥検査装置７０のパラメータを調整する。

解析対象選択部１１、領域分割部１２、パターン特徴量抽出部１３、領域分類部１４、欠陥座標照合部１５、欠陥サイズ分布算出部１６、分布比較部１７、領域抽出部１８はそれぞれ専用のハードウェアで構成してもよく、通常のコンピュータシステムのＣＰＵを用いてソフトウェアで実質的に等価な機能を有してもよい。

領域分割記憶部２１、パターン特徴量記憶部２２、領域分類記憶部２３、欠陥情報記憶部２４、分布関数記憶部２５、プログラム記憶部２６はそれぞれ半導体ＲＯＭ、半導体ＲＡＭ等の半導体メモリ装置、磁気ディスク記憶装置、磁気ドラム装置、磁気テープ装置などの補助記憶装置で構成してもよく、ＣＰＵ内部の主記憶装置で構成してもよい。

推定分布Ｄ（ｘ）は入力装置５０から操作者により入力された関数を用いるようにしてもよい。

（第２の実施形態）図１４に本発明の第２の実施形態に係る欠陥解析装置の概略構成を示す。欠陥解析装置は演算部１１０と、演算部１１０に接続された領域分割記憶部１２１、パターン特徴量記憶部１２２、領域分類記憶部１２３、欠陥情報記憶部１２４、欠陥観察条件記憶部１２５、プログラム記憶部１２６、及び欠陥解析実行部１３０とを備える。

演算部１１０には入出力制御部１４０を介して、操作者からのデータや命令などの入力を受けつける入力装置１５０と、欠陥解析を行う領域を出力する出力装置１６０が接続されている。

演算部１１０は解析対象選択部１１１、領域分割部１１２、パターン特徴量抽出部１１３、領域分類部１１４、欠陥座標照合部１１５、欠陥サイズ分布算出部１１６、欠陥種判定部１１７、及び欠陥解析優先度決定部１１８を有する。

演算部１１０はプログラム記憶部１２６に記憶されたプログラム命令に従って動作する。

解析対象選択部１１１は、欠陥解析を行う対象の選択を行う。具体的には、製品の種類、製品の製造工程、及び製品内の領域の指定を行う。

領域分割部１１２は、領域分割記憶部１２１から解析対象に対応する領域分割定義を読み出し、選択された解析対象内を任意の大きさで格子状に領域分割する。

パターン特徴量抽出部１１３は、パターン特徴量記憶部１２２から、分割された領域（格子）毎に数値化されたパターンの特徴量を取り出す。パターンの特徴量は例えば、パターンの被覆率（＝配線面積／格子面積）、パターンの周長、最小線幅、最大線幅、クリティカルエリア解析に基づく欠陥サイズ等である。パターンの特徴量は設計データ（マスクデータ）から求めることができる。

領域分類部１１４は、領域分類記憶部１２３から特徴量の大きさに基づく分類定義を読み出し、各格子を定義に従って複数のグループに分類する。

欠陥座標照合部１１５は、欠陥情報記憶部１２４から欠陥の位置情報を読み出し、解析対象に重ね合わせる。

欠陥サイズ分布算出部１１６は、各グループに存在する欠陥のサイズ毎の数を求め、欠陥サイズ分布を算出する。

欠陥種判定部１１７は、欠陥サイズ分布算出部１１６により算出された欠陥サイズ分布を用いて、その欠陥がランダム欠陥であるか、又はシステマティック欠陥であるかを判定する。例えば、欠陥サイズ分布の近似曲線を求め、その傾きの指標となる冪値を所定の閾値と比較し、ランダム欠陥／システマティック欠陥を判定する。

欠陥解析優先度決定部１１８は、欠陥種判定部１１７による判定結果及び欠陥観察条件記憶部１２５に記憶された欠陥観察条件を用いて優先順位付けを行い、この優先順位に基づいて欠陥情報を出力する。

例えば、欠陥観察条件記憶部１２５に欠陥解析実行部１３０がシステマティック欠陥の欠陥解析を行うという観察条件が記憶されている場合、欠陥種判定部１１７によりシステマティック欠陥が存在すると判定されたグループの欠陥情報が優先的に出力される。

欠陥解析実行部１３０は受信した欠陥情報を使用して欠陥解析作業を行う。欠陥解析作業は例えば、歩留まり予測などのデータ処理や欠陥観察装置による画像取得である。

欠陥解析実行部１３０は、ランダム欠陥とシステマティック欠陥のいずれであるかが予め判定された欠陥情報を用いているため、目的に応じて精度の高い欠陥解析作業を行うことができる。

このような欠陥解析装置を用いた欠陥解析方法を図１５に示すフローチャートと、図５〜図９及び図１６〜図１８に示す一例を用いて説明する。
（ステップＳ１５１）解析対象が選択される。例えば図５に示すようにウェーハの一領域が選択される。
（ステップＳ１５２）解析対象が格子状に領域分割される。例えば図６に示すように一定の大きさで格子状に分割される。
（ステップＳ１５３）各格子に対するパターンの特徴量が数値化されて抽出される。例えば図７に示すように各格子に対して１〜９に数値化された特徴量が抽出される。
（ステップＳ１５４）各格子が特徴量の大きさに基づいてグループ分けされる。例えば図８に示すように特徴量が１〜３の格子はグループＡ、特徴量が４〜６の格子はグループＢ、特徴量が７〜９の格子はグループＣとする。
（ステップＳ１５５）欠陥位置情報と解析対象との照合を行う。例えば図９に示すように、解析対象に検出された欠陥が重ね合わされる。
（ステップＳ１５６）グループ毎に欠陥サイズ分布を算出する。例えば図１６に示すように、Ａグループ、Ｂグループ、Ｃグループのそれぞれについて、欠陥サイズ毎の欠陥数を求める。
（ステップＳ１５７）ステップＳ１５６で求めた欠陥サイズ分布の形状（近似関数Ｄ）を検出する。欠陥サイズが大きくなるに従って、欠陥数は減少すると考えられるので、欠陥サイズをｘとした場合、サイズ分布関数Ｄ（ｘ）はＤ（ｘ）＝ｋｘ^ｐと表すことができる（ｋ、ｐは製品によって定まる実数）。例えば図１７に示すように、Ａ〜Ｃグループのそれぞれについてこのｋ、ｐを求める。
（ステップＳ１５８）分布の傾きの指標となる冪値ｐと所定の閾値とを比較して各グループの欠陥がランダム欠陥とシステマティック欠陥のいずれであるかを判定する。例えば図１８に示すように、冪値ｐが２＜ｐ＜３の範囲にあるときがランダム分布であり、それ以外がシステマティック欠陥であるとした場合、グループＡ、Ｂはランダム欠陥、グループＣはシステマティック欠陥と判定される。
（ステップＳ１５９）欠陥解析実行部１３０が解析を行う欠陥の種別に応じた欠陥データが優先度高く順位付けされ、この順位に従って出力される。例えば欠陥解析実行部１３０がランダム欠陥の解析を行う場合、グループＡ、Ｂに含まれる領域（格子）における欠陥検出データが優先度高く順位付けされ、出力される。

このように、ランダム起因の欠陥とシステマティック起因の欠陥が複雑に混在して検出されたとしても、レイアウト情報との組合せによって、ランダム欠陥とシステマティック欠陥を分類し、精度良く欠陥解析を行うことができる。

また、システマティック欠陥発生エリアの絞込みが可能になるため、その後の欠陥観察において同欠陥に対して効率良くレビューするためのサンプリングレビュープランを構築することも可能となる。欠陥観察は、ウェーハ検査装置で検出された欠陥に対して光学顕微鏡やＳＥＭ等を使って観察・分類する作業で、異常や不良原因を特定するための情報源として非常に重要である。

例えば、まず、図１９（ａ）に示すように、各格子のグループ分けを行う。そして、欠陥を重ね合わせて、図１９（ｂ）に示すように欠陥が存在する格子を抽出し、グループ毎の抽出格子数を求める。

本実施形態による欠陥解析方法により、例えば、グループＡ、Ｂがランダム欠陥、グループＣがシステマティック欠陥であると判定されている場合、欠陥解析実行部１３０は欠陥データのうちグループＣの格子に存在するもののみを観察すれば良いため、効率が良く、重要欠陥の見落としのおそれを低減することができる。

従来のように、欠陥種の分類を精度良く行えない場合は、すべての欠陥について、すなわち図１９（ｂ）に示す例では欠陥が存在する２０個の格子すべてについて観察しなければならず、効率が悪い。

一方、本実施形態では観察対象としている欠陥種のグループに含まれる格子のみを観察すれば良く、効率が良い。

本実施形態による欠陥解析装置により、システマティック起因のように致命性の高い欠陥の早期発見・対策が可能となり、製品の歩留り急峻立ち上げに大きな効果がある。また、上記システムで抽出されたシステマティック要因発生エリアをフィルタリングすることで、製造ラインにおけるランダム欠陥の発生レベルを精度よく把握することができ、製品の製造歩留りを高精度に予測することが可能となる。

上記実施形態による欠陥解析装置は、半導体以外のデバイス製造やマスク製造にも適用できる。また、欠陥検査装置や欠陥観察装置に組み込んで使用してもよい。

上記実施形態による欠陥解析装置は、ハードウェア構成でもよく、またソフトウェア構成でもよい。

本発明の技術的範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明の第１の実施形態に係る欠陥解析装置の概略構成図である。配線パターンの一例を示す図である。パーティクルサイズとチップ不良が生じる付着箇所面積との関係を示すグラフである。同第１の実施形態に係る欠陥解析方法を示すフローチャートである。解析対象選択の一例を示す図である。解析対象の分割の一例を示す図である。各格子に対応したパターン特徴量の一例を示す図である。パターン特徴量に応じたグループ分けの一例を示す図である。欠陥位置と解析対象の照合の一例を示す図である。欠陥サイズ分布の一例を示すグラフである。欠陥サイズ分布と推定分布との比較及び差分を示すグラフである。変形例による欠陥解析装置の概略構成図である。欠陥サイズ分布の一例を示すグラフである。本発明の第２の実施形態に係る欠陥解析装置の概略構成図である。同第２の実施形態に係る欠陥解析方法を示すフローチャートである。欠陥サイズ分布の一例を示すグラフである。欠陥サイズ分布関数の一例を示すグラフである。ランダム欠陥とシステマティック欠陥の判定例を示す図である。欠陥が検出された格子の一例を示す図である。

符号の説明

１０演算部
１１解析対象選択部
１２領域分割部
１３パターン特徴量抽出部
１４領域分類部
１５欠陥座標照合部
１６欠陥サイズ分布算出部
１７分布比較部
１８領域抽出部
２１領域分割記憶部
２２パターン特徴量記憶部
２３領域分類記憶部
２４欠陥情報記憶部
２５分布関数記憶部
２６プログラム記憶部
３０欠陥解析実行部
４０入出力制御部
５０入力装置
６０出力装置

Claims

回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割する領域分割部と、
前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を記憶するパターン特徴量記憶部と、
前記パターン特徴量記憶部から前記格子毎のパターン特徴量を抽出するパターン特徴量抽出部と、
前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類する領域分類部と、
前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報を記憶する欠陥情報記憶部と、
前記欠陥情報記憶部から前記欠陥情報を取り出し、前記欠陥解析領域と照合する欠陥座標照合部と、
前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出する欠陥サイズ分布算出部と、
前記複数のグループのそれぞれの前記欠陥サイズ分布と所定の推定分布とを比較し、差分を算出する分布比較部と、
前記複数のグループのそれぞれの前記差分と所定の閾値とを比較し、前記差分が前記閾値以下のグループを抽出し、抽出したグループに対応する前記欠陥情報を出力する領域抽出部と、
を備える欠陥解析装置。
回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割し、
前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を前記格子毎に抽出し、
前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類し、
前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報と前記欠陥解析領域とを照合し、
前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出し、
前記複数のグループのそれぞれの前記欠陥サイズ分布と所定の推定分布とを比較して差分を算出し、
前記複数のグループのそれぞれの前記差分と所定の閾値とを比較し、前記差分が前記閾値以下のグループに対応する前記欠陥情報を抽出し、
抽出された前記欠陥情報を用いて欠陥解析作業を実行する欠陥解析方法。
回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割する領域分割部と、
前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を記憶するパターン特徴量記憶部と、
前記パターン特徴量記憶部から前記格子毎のパターン特徴量を抽出するパターン特徴量抽出部と、
前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類する領域分類部と、
前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報を記憶する欠陥情報記憶部と、
前記欠陥情報記憶部から前記欠陥情報を取り出し、前記欠陥解析領域と照合する欠陥座標照合部と、
前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出する欠陥サイズ分布算出部と、
前記欠陥サイズ分布に基づいて前記複数のグループのそれぞれに位置する前記欠陥がランダム欠陥であるか、又はシステマティック欠陥であるかを判定する欠陥種判定部と、
を備える欠陥解析装置。
回路パターンが形成されたウェーハの欠陥解析領域を複数の格子に分割し、
前記回路パターンの設計データに基づくパターン特徴量を前記格子毎に抽出し、
前記パターン特徴量に基づいて前記複数の格子を複数のグループに分類し、
前記欠陥解析領域において検出された欠陥の位置及びサイズを含む欠陥情報と前記欠陥解析領域とを照合し、
前記複数のグループのそれぞれについて欠陥サイズ毎の欠陥数を求め、欠陥サイズ分布を算出し、
前記欠陥サイズ分布に基づいて前記複数のグループのそれぞれに位置する前記欠陥がランダム欠陥であるか、又はシステマティック欠陥であるかを判定し、
前記判定結果に基づいて前記複数のグループのそれぞれについて欠陥解析の優先順位付けを行い、この優先順位に従って各グループに対応する前記欠陥情報を抽出し、
抽出された前記欠陥情報を用いて欠陥解析作業を実行する欠陥解析方法。