JP5065468B2 - 半導体上の欠陥材料を自動的に分析するシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、材料から放射されるＸ線スペクトルを分析することによって、試料の材料組成を同定するシステム及び方法に関し、半導体ウェーハ上に見られる欠陥の材料組成を同定することに関して最も有利な発明である。

半導体ウェーハ上のデバイスを製造する間、ウェーハは定期的に欠陥の検査を受ける。そのような欠陥が発見されると、問題を解決するために、また、他のウェーハに同じような欠陥が入るのを避けるために、欠陥の根本原因を同定することが重要になる。しかし、根本原因の分析が行われている長い時間中、生産ラインを止めるのは、法外に費用のかかる行為である。それ故、最も短い時間で欠陥についてのより多くの情報を集めれば集めるほど、より早く根本原因を同定でき、適切な調整的な行動を実行することができる。根本原因を同定する助けとなる重要なデータの一つは、欠陥の材料組成である。このような同定を得るために、当該技術において多くの試みがなされている。

マイクロエレクトロニクス工業において用いられている、材料組成を分析する一般的な技術の一つとして、エネルギ分散型Ｘ線分析装置（ＥＤＸ又はＥＤＳとして広く呼ばれている）がある。ＥＤＸ分析は、一般的に、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を使って行われる。分析される試料は、一次ビームを照射され、それによって表面上又は表面近傍の原子の電子が励起状態からより低いエネルギ状態に落ち、そのときにサンプル表面からｘ線が放出される。一般的に、Ｋ、Ｌ及びＭ−系列で示される基本的放射は、それぞれの元素によって固有である。これにより『フィンガープリント』が得られ、試料表面上又は表面近傍に存在する元素の同定を可能にする。定性分析及び定量分析の両方ともを行うことが可能である。ｘ線信号の強度は、一次ビームエネルギ、検出器の角度、薄膜の厚さ、表面粗さ及び試料中の元素の濃度のような多数の要因によって決定される。最近の技術では、高精度でＢｅからＵまでの元素を検出することが可能である。

波長分散形Ｘ線分光器（ＷＤＳ又はＸＲＦ）及びＥＤＸは、また、プラズマ研究及び様々な薄膜と表面の分析において広く用いられている。様々なｘ線材料分析システムの例としては、フィリップス（Ｐｈｉｌｉｐｓ）ＰＷ１４００ 波長分散型蛍光Ｘ線分析装置、リガク（Ｒｉｇａｋｕ） ＲＩＸ−３０００、ケベックス（Ｋｅｖｅｘ）エネルギ分散型蛍光Ｘ線分析装置、 ノラン（Ｎｏｒａｎ）によるボイジャー（Ｖｏｙａｇｅｒ）及びオックスフォード（Ｏｘｆｏｒｄ）によるリンク（Ｌｉｎｋ）が挙げられる。更に知識を与える文献として、米国特許第５，６５９，１７２号、同第５，１１８，０４１号、 同第５，０６５，０２０号、 同第４，９８８，８７２号、同第４，３８２，１８３号を参照されたい。これらの教示は、本明細書に援用されている。

上で述べたように、ＥＤＸ分析は半導体工業で用いられ、中でも、ウェーハ上の欠陥組成を分析するために使われる。ＥＤＸ能力をもつＳＥＭシステムを、図１に例示してある。電子源１００は、電子を放出するように活性化されてから、レンズ１２０及び１３０によって一次電子ビーム１１０になる。偏向コイル１４０は、試料１５０上にビームが向くように及び／又は走査するように用いられる。発生する二次電子（ＳＥ）及び後方散乱電子（ＢＳＥ）は、電子検出器１６５によって感知され、その出力によって試料のＳＥＭ画像が形成される。更に、ＥＤＸシステムが動いているときは、試料１５０から放射されるＸ線がセンサー１６０によって検出され、その信号は、増幅器１７０によって増幅され、プロセッサ１８０に送られて処理される。プロセッサは、ユーザインタフェイス１８５及びメモリ１９０に既知の方法で接続される。プロセッサの出力は、プロットされたスペクトル１９５の形で得られる。
図１に図示したシステムを用いた試料の検査において、ユーザは検出された欠陥の上に一次電子ビームを向け、ｘ線放射を得る。次に、プロセッサ１８０は得られたＸ線放射のスペクトル１９５を表示し、ユーザはスペクトルのピークを解析して、そのようなピークを出すと知られている元素のリストを得る。しかしながら、このマニュアル方法は、遅く、扱いにくく、欠陥から放射されるｘ線は、バックグラウンドからのｘ線放射を含むという事実に影響される。その結果、欠陥の材料とバックグラウンドの材料、即ち、ウェーハとを見分けるのは難しく、しばしば不可能である。これは、一番上の層が誘電体、金属線、コンタクトホール等を構成する様々な元素を含むものであるパターン形成ウェーハにおいて特に問題である。

特開平０７−２７０３４６号公報

従来技術においては、基板と粒子のｘ線スペクトルを別々に得ることによって、この困難を克服するための試みが行われている。実際には、ユーザはマニュアル操作で一次ビームを欠陥上の選択された場所及びバックグラウンド上の選択された場所に合わせなければならない。適切な場所の選択は、ユーザの知識と経験を頼りにユーザによってなされる。それから、ユーザはバックグラウンド及び基板の両方に現れるスペクトルのピークを定量的に同定し、そのような一般的な元素のそれぞれが基板に属しているかどうかユーザの経験に基づいて決定する。わかるように、このようなプロセスから得られる結果は、遅いだけでなく操作者によって異なるものであり、操作者の知識と経験に左右される。従って、従来技術には、欠陥を構成する材料を正確に同定するための自動的に欠陥及びバックグラウンドを調査するシステムが求められている。

本発明は、バックグラウンドに帰するｘ線信号を定量的に考慮に入れて、欠陥の分析を自動的に行うＥＤＸシステムを提供する。本システムは、半導体ウェーハ上の欠陥の分析において特に有益であり、自動であるために製造プラントにおけるウェーハのインライン検査に適している。

システムが高いスループットを有するようにする有利な特徴の一つは、『微量元素分析』と呼ばれる。知られているように、基本的に２種類の粒子欠陥がウェーハ上に存在し得る。一つの種類は、エッチングで残された粒子、ホトレジスト残渣等の残り物の処理材料である。もう一つの種類は、『異種』粒子、即ち、処理チャンバ壁、ウェーハを固定するチャック、真空及びガスライン等の外部源からもたらされる粒子である。生産ラインの監視において、異種粒子を素早く同定することは、処理チャンバが壊れ、修理又はサービスを必要とすることの兆候であるので非常に重要である。従って、微量元素分析において、システムは得られたｘ線スペクトルを解析し、ウェーハ上に決して存在しないはずの元素、例えば鉄に気付いたら、システムは、直ちに、異種粒子が入り込んだというアラームを発する。これにより、生産エンジニアがプロセスではなく設備に関する問題を調査することに集中することが援助される。

本発明の他の有利な特徴は、バックグラウンドに属するｘ線信号を考慮に入れて、欠陥のＥＤＸ分析を自動的に行う能力である。詳しくは、本システムは、バックグラウンド及び欠陥のｘ線サンプリングに適した場所を自動的に同定することができる。本システムは、また、効果的かつ定性的というよりはむしろ定量的に欠陥には属さずバックグラウンドに属する信号を取り除くことができる。

発明の方法の一般的な段階としては、次のステップが含まれる（必ずしも次の順番通りではない）。
１． 欠陥を検知するステップ、
２． 欠陥及びその周辺の画像を分析するステップ、
３． 欠陥のＥＤＸスペクトルを得るために欠陥上の好ましい点を決定し、欠陥のＥＤＸスペクトルを得るステップ、
４． 欠陥のスペクトルを分析し、簡便な微量元素分析を行うステップ、
５． 基板のＥＤＸスペクトルを得るために基質上の好ましい点を決定し、好ましい点からＸ線スペクトルを得るか又はライブラリからバックグラウンドのスペクトルを選択するステップ、
６． 欠陥とバックグラウンドのスペクトルを比較解析して欠陥材料の組成を同定する正味の欠陥スペクトルを得るステップ、
７． 正味のスペクトルを欠陥材料スペクトルライブラリ中のスペクトルと比較して欠陥の種類と原因を同定するステップ。
他の特徴や利点は、様々な図面に言及している下記の好適実施形態の詳細な説明から明らかになる。

ＥＤＸ信号を得るとともにその得られたスペクトルを表示させるための従来のシステムを示した図である。 本発明の実施形態によるＥＤＸシステムを示した図である。 （ａ）は異なる材料の２層を有するウェーハを示す部分を示した図であり、（ｂ）は粒子を有する以外はウェーハ上の対応する場所を示した図である。 （ａ）〜（ｄ）は本発明を例示するのに有用なスペクトルカウント数である。 本発明の好適実施形態を例示するフローチャートである。 （ａ）〜（ｄ）は本発明のシステムにより得られた欠陥のスペクトルカウントであり、（ｅ）はホトレジストのスペクトルカウントである。 （ａ）〜（ｄ）は、図６（ａ）のスペクトルカウントから得られた正味のスペクトルカウントであり、（ｅ）は図６（ｅ）と同じホトレジストのスペクトルカウントである。

図２は、本発明の実施形態のＥＤＸシステムを例示する図である。図１と同一か又は類似した図２の要素は同様の特性として確認される。図２のシステムの注目すべき相違は、欠陥材料ライブラリ２００とバックグラウンド材料ライブラリ２１０を追加していることである。ライブラリはメモリ１９０内部に示されているが、システムの異なるメモリに残っていてもよく、プラントネットワーク、又は他の手段を経るシステムによりアクセスできるリモートメモリでもよい。

ライブラリは、基本的なメモリ領域であり、プレロードデータがあってもなくてもよい。更に詳しくは、欠陥材料ライブラリ２００は、たいてい欠陥を構成する材料に関するスペクトルデータが含まれる。例えば、そのような材料は製造過程に用いられる種々のホトレジスト又はラインやコンタクトホールに用いられる種々の金属である。欠陥ライブラリは、『異物』欠陥に関するデータが含まれても含まれなくてもよい。『異物』欠陥に関するデータが含まれている場合、他の欠陥材料データから分離することが好ましく、その異種材料の可能な原因（例えば、金属のチャンバ壁や有機材料の真空ライン）に関するデータを含むことが好ましい。バックグラウンド材料ライブラリ２１０は、欠陥画像が得られる場合にバックグラウンドを構成するウェーハ上の種々の層に関するスペクトルデータを有する。バックブラウンドデータは、プレロードされるか、セットアップ手順中に得られるか又はシステムの正規の演算中に得られる。プロセッサ１８０は、後述するように、ライブラリを有利に用いてバックグラウンドから欠陥のスペクトルを自動的に分離し、欠陥の材料組成を適切に同定する。

好適実施形態においては、異なる角度の領域からＳＥ電子及び／又はＢＳＥ電子を集め、これによって多重観点から画像を生成することができるＳＥＭによってバックグラウンド画像と欠陥画像を得る。このタイプのＳＥＭは、様々なトポグラフィーの高分解能イメージングを可能にする。そのようなＳＥＭは、米国特許第５，６４４，１３２号及び同第４，９４１，９８０号に記載されており、これらの開示内容は本明細書に全体で援用されている。しかしながら、本発明は、試料をイメージングするとともに試料からｘ線を放射させることができる他のシステムで実施されることは理解されなければならない。

材料分析を始める前に、図２のシステムは図３（ａ）と図３（ｂ）に記載したように予備的操作が行われる。特に、図３（ａ）はウェーハ上のある場所の画像を示す図であり、図３（ｂ）は欠陥がある以外は同じ場所の画像を示す図である。図３（ｂ）の場所は、図３（ａ）と異なるダイ（特にロジックデバイス）又は異なるセル（特に記憶装置）であるが、ダイ又はセル内の座標は図３（ａ）と同じである。描画した場所の表面は、絶縁材料３００（例えば、誘電体）及びラインフィーチャ３１０（例えば、堆積した金属又はイオンが埋め込まれたライン）を含んでおり、組成が異なっている。欠陥材料３２０は更に別の組成である。

図２のシステムが達成しなければならない第１課題は、欠陥を再検出し、次にそれを画像の残りから分離することである。即ち、ウェーハがシステムに装填される場合、欠陥マップもシステム上に装填される。欠陥マップは、慣用の手法、例えば、高速検査ツール（ＣＣＤ、レーザ又はＳＥＭがこのために用いられる）でウェーハの表面を走査することによりつくられる。次に、統計的方法、典型的には、アルゴリズム及び／又はグレースケール分析を用いて、検査ツールが欠陥をもつ確率の高いことが疑われるウェーハ上の場所を同定する。そのような検査ツールの出力が、一般的には欠陥マップと呼ばれる。従って、ウェーハが検査システムから欠陥再検査システムに移される場合、その対応する欠陥マップも移される。

しかしながら、欠陥再検査ＳＥＭシステムの視野が光学システムよりも一般的に小さく、分解能は一桁以上良いので、欠陥マップに与えられる座標は欠陥上のＳＥＭの一次ビームの正確な位置決めに対しては翻訳されない。従って、欠陥マップに示される各欠陥を『再検出する』ための手順が続けられなければならない。既知の再検査手順は何れも満足するものであるが、好適な方法は上で引用した米国特許第５，６５９，１７２号に記載されている方法である。

欠陥が再検出され、基準領域のＳＥＭ画像が得られると、例えば、図３（ａ）及び図３（ｂ）に示されるように、システムにより『欠陥境界』分析が行われる。これは、図３（ａ）と図３（ｂ）の画像を比較し、エッジ境界が図３（ｂ）に存在し、図３（ａ）に存在しないことを求めることにより行われる。欠陥境界分析により、欠陥フットプリント、即ち、欠陥のみを含む欠陥の周りに引かれる実質的な境界曲線である欠陥の輪郭境界が示される。その後、システムは基本的にはすぐに材料分析を始めることができ、下記のような種々の方法で行われる。

図３（ｂ）に示される欠陥は、１より多い材料を含むバックグラウンド上にある。例えば、図には２つ示されている。従って、システムにより、次に単一の材料上にあるサンプリングの場所が選択される。これは、例えば、図３（ｂ）においてはＸマークの場所か又はＹマークの場所である。所望される場合には、両方の場所が選ばれ、各場所について分析が行われる。システムにより、次に、２つのスペクトル：一つは選ばれた欠陥の場所で一つはバックグラウンド材料の透明な場所、例えば、Ｘ'マークとＹ'マークの場所のスペクトルが得られる。

ＥＤＸサンプリングの欠陥上の好ましい点の選択は、形を考慮するような種々の方法で行われる。例えば、欠陥が単一のバックグラウンド材料にある場合には、好ましい点は欠陥の中心である。即ち、欠陥上の点は全ての欠陥境界から離れている。これは、例えば、欠陥の主軸の中点、欠陥の短軸の中点、欠陥の主軸又は短軸の交差点（但し、それは欠陥境界内にある）等と定義される。

粒子が２以上の構造フィーチャの境界に残っている場合、欠陥フットプリントはまず対応する領域に分割される。これは、例えば、欠陥画像から消失している基準画像の境界線を記入することにより行われる。その例においては、図３（ａ）の境界線３１５の部分は図３（ｂ）には消失している。この境界線部分は、欠陥フットプリントを絶縁体３００上にある部分とラインフィーチャ３１０上にある部分に分けるために用いられる。次に、分析を一度だけ、即ち、バックグラウンド材料についてだけに行いたい場合には、システムはまず分割した欠陥フットプリントの部分が大きいことがわかる。上記で例示した『中心』の測定は、その選ばれた部分に適用される。

更に、欠陥をサンプリングする実際の点の選択は欠陥全体であることは理解されなければならない。即ち、欠陥の一般的な全領域に照射され、ｘ線信号の試料が得られる。これは、特に、欠陥サイズが一次ビームの直径程度である場合である。

進行分析に用いられるバックグラウンドスペクトルは、一般的には、次の供給源から得られる。
Ｉ- 予め可能なバックグラウンド全てをサンプリングし、得られたスペクトルをバックグラウンドライブラリ２１０に保存する。次に適当なデータが、境界分析ごとに欠陥のバックグラウンド上の位置に従って持ってこられる。
ＩＩ- 欠陥境界分析によって欠陥の幾何面積の外側のスペクトルを得る。
ＩＩＩ- 欠陥の周りの大きな面積のスペクトルを得、その面積は十分に大きいので欠陥重量は無視でき、得られたスペクトルは欠陥の下のバックグラウンドを表している。
ＩＶ- 基準ダイの同じ位置の欠陥のスペクトルを得る。

次に、システムにより、欠陥とバックグラウンドスペクトルの定量分析が行われてスペクトルとバックグラウンドに存在する異なる元素の正味のカウント数を得る。次に、システムは図４（ａ）〜図４（ｄ）に示されるそれに用いうる３組のデータ：欠陥ライブラリ中の種々のエントリの欠陥材料のカウント数（一つのエントリを図４（ａ）に示し、他のエントリを図４（ｄ）に示す）、バックグラウンドスペクトルのカウント数（図４（ｂ））、 及び欠陥スペクトルのカウント数（図４（ｃ））を有する。図４（ａ）〜図４（ｃ）においては、単一のプライム符号はバックグラウンドスペクトルの元素のカウント数を示し、２重プライム符号は欠陥スペクトルの元素のカウント数を示すことに留意されたい。

次に、欠陥とバックグラウンドの双方のスペクトルに存在する元素のリストがつくられる（例えば、図４（ａ）〜図４（ｃ）については元素ＡとＤである）。このリストの各元素については、欠陥スペクトルの正味カウントとバックグラウンドスペクトルの正味カウントの比が計算される（例えば、Ａ''／Ａ'及びＤ''／Ｄ'）。次に、比が最低の元素は欠陥に存在しない元素であると考えられる。即ち、スペクトルはバックグラウンド材料にのみによるものである（以後、この元素は『存在しない元素』又は『ＮＰＥ』と呼ばれる）。図４（ａ）〜図４（ｃ）の例から、比Ｄ''／Ｄ'はＡ''／Ａ'より小さいことがわかる。しかしながら、他のアルゴリズムが用いられることは理解されなければならない。例えば、ＮＥＰ比は設定されるので、最低の比がＮＰＥ比を超える場合のみ存在しない元素としてみなされる。ＮＰＥが見られない場合には、システムは比較段階に進行し、正規化段階を抜いてもよい。

好適実施形態によれば、進行ステップは、選ばれた場所で得られたスペクトルが欠陥材料と欠陥の下のバックグラウンド材料から放射されたｘ線の線形和であるという仮定で行われる。この仮定が高速分析方法を簡便化するが、線形以外の関係も用いられる。特に、線形関係が仮定されるので、バックグラウンドスペクトルは欠陥に存在しないことが求められた元素のカウントによって正規化される。この正規化は、好適実施形態のように線形であるが、別のものも選ばれる。次に、得られた正規化バックグラウンドスペクトルを欠陥スペクトルから引いて正味の欠陥スペクトルを得る。図４（ａ）〜図４（ｃ）の例においては、Ａ'' -Ａ'、ここで、Ａ' はＤ'のカウント数により正規化されたＡ'のカウント数を示す。次に、正味の欠陥スペクトルを欠陥材料ライブラリ２００と比較して欠陥の種類、例えば、残渣レジスト材料を求める。

本発明を更に明らかにするために数値例を示す。欠陥スペクトルとバックグラウンドスペクトルを得る。双方のスペクトル元素においては、特にＯとＳｉが存在し、次のカウントを有する。
欠陥スペクトルでは：Ｏ-１０００正味カウント、Ｓｉ-５００正味カウント
バックグラウンドスペクトルでは：Ｏ-１００００正味カウント、Ｓｉ-１００００正味カウント
欠陥／バックグラウンドスペクトル比はＯが０．１であり、Ｓｉが０．０５である。従って、Ｓｉは存在しない元素として示される（即ち、比が低い）。次に、バックグラウンドスペクトルを欠陥スペクトルの存在しない元素のＳｉ正味カウント数によって正規化する。この数値例においては、バックグラウンドスペクトルはＳｉラインに５００正味カウントを有するように正規化される（即ち、バックグラウンドスペクトルカウントを２０で割る）。次に、正規化バックグラウンドを欠陥スペクトルから引くので、Ｓｉが欠陥スペクトルから除去され、Ｏが対応して調節される。

比が最も低い元素が欠陥材料に存在しないという仮定が当てはまらないことは当然のことである。バックグラウンドスペクトルに現れる元素のいくつか又は全部が欠陥材料に存在する場合が可能である。従って、システムにより次の手順が行われる。まず、欠陥材料ライブラリについて存在しないとみなされる元素を含む欠陥材料を走査し、ヒットの収集を得る。次に、収集からの各ヒットについて、システムによりそのヒット中の『存在しない』元素の正味カウントに従ってバックグラウンドスペクトルが正規化され、ヒットから正規化したバックグラウンドカウントが引かれる（即ち、『存在しない』元素がヒットから除去される）。次に、システムにより、正味の欠陥スペクトルがこの方法で正規化されたヒットと比較される。存在しない元素を含まないヒットを、予備的処理をせずに正味の欠陥スペクトルと比較する。一般的には、比較は最小二乗法又は他のアルゴリズムに基づくものである。

例えば、欠陥材料ライブラリ２００からシステムが図４（ｄ）に例示される欠陥材料データをもつヒットを得ることを前提とすると、ある量の元素Ｄが含まれる（３重のプライム符号は元素が欠陥材料ライブラリから得られたヒットの一つに出てくることを意味する）。次に、バックグラウンドスペクトルをＤ"'によって正規化するので、正規化バックグラウンドスペクトルをヒットスペクトルから引く場合、Ｄ"'がヒットスペクトルから削除される。次に、正味のヒットスペクトルを正味の欠陥スペクトルと比較して欠陥材料の種類を同定する。

本発明の特に有利な特徴をここで記載する。これは『微量元素分析』と呼ばれる。多くの場合、欠陥スペクトルの個々の元素（又は数元素）の存在により欠陥材料が求められ、その原因が示唆される。例えば、鉄（Ｆｅ）は半導体デバイスの製造に用いられない。欠陥スペクトルによるその元素量の検出は、外部供給源から導入されたことを直接示唆し、おそらく不完全な製造精密レシピの結果ではないと思われる。従って、その欠陥を直ちにフラグすることが有利である。これは、本発明の微量元素分析を用いて行われる。

微量元素分析についての手順はむしろ簡便化され迅速である。特に、ｘ線スペクトルが欠陥上の選ばれた場所から集められ、その組成を分析する。スペクトルが異物欠陥ライブラリに含まれる元素の組合わせの微量を含む場合には、欠陥が外部原因によっているようにフラグされ、異種材料の潜在的原因のリストが異種材料ライブラリから取り出される。異種材料ライブラリが用いられない場合には、ライブラリ２００と２１０の何れにも挙げられていない元素の微量を含む場合の外部原因によるものとしてフラグされる。

本発明を実施する具体的なフローチャートを図５に示す。欠陥画像と基準画像はステップ５００と５０２で得られ、境界分析はステップ５０４で行われる。次に、サンプリングの場所が選ばれ、ステップ５０６、ｘ線サンプリングがステップ５０８で集められる。微量元素分析が行われる場合には（移行部５１０）、プロセスがステップ５１２に進む。さもなければ、ステップ５２２に進む。

ステップ５１２においては、欠陥スペクトルのカウント数はスペクトル試料に存在する元素を求めるために得られる。異物ライブラリが存在する場合には（移行部５１４）、スペクトル試料からの元素の組合わせの何れがライブラリからの元素と合致するかが求められる（移行部５１６）。そうなれば、アラームが出される。更に、異種元素ライブラリがその可能な元素源に関するデータを含む場合には、データはユーザの役に立つ。試料からの元素が全て欠陥材料ライブラリ元素に適合しない場合には、プロセスはステップ５２２に続く。

ステップ５２２においては、バックグラウンドスペクトルのカウント数を得、ステップ５２４においては、共通元素、即ち、欠陥とバックグランドの双方のスペクトルに出てくる元素のリストがつくられる。ステップ５２６においては、欠陥とバックグラウンドからの共通元素全ての比を得、ステップ５２８においては、最低比に対応する元素がＮＰＥとして選ばれる。ステップ５３０においては、バックグラウンドスペクトルがＮＰＥに対して正規化され、ステップ５３２においては、正規化したバックグラウンドスペクトルが欠陥スペクトルから引かれる。各ヒットについては、システムがＮＰＥを含むかを調べる（移行部５３６）。そうなれば、システムがヒットを正規化してヒットスペクトルカウントからＮＰＥを除去してから、正味欠陥スペクトルカウントと比較する（ステップ５４４）。ヒットがＮＰＥを含まない場合には、正規化せずに正味欠陥スペクトルと比較する。ヒットを全て使い果たすために、ループが示される（ステップ５４６、５５０）。ヒットが全て使い果たされた場合には、欠陥材料として最良のヒットが欠陥材料ライブラリから利用できる他の情報と共に示される（ステップ５４８）。

上記の実施形態が具体例であり、本発明がその実施に限定されないことは理解されるべきである。対照的に、種々の変更や修正が、前述の特許請求の範囲に定義される本発明の範囲と精神から逸脱することなく行われる。

例えば、種々の環境においては、バックグラウンドの材料組成は予め既知である。その単純な例は、裸（bare）の又はパターン形成されないウェーハを検査する場合である。ウェーハが『裸のウェーハ』である場合には、基本的には既知の組成、シリコンの基板である。従って、シリコン以外に検出された元素は、欠陥を含んでいる。同様に、ウェーハが『パターン形成されない』ウェーハ、例えば、モニタリングウエハである場合には、均一な上層の材料組成は既知、例えば、ＳｉＯ₂誘電体である。その環境のもとでは、バックグラウンド上のスペクトルをサンプリングする必要がない。代わりに、バックグラウンドライブラリ２１０のその材料のスペクトルの収集が保存され、バックグラウンドスペクトルがコンピュータ化と分析が必要な場合に、プロセッサ１８０によりライブラリ２１０からそのスペクトルが取り出される。

上記プロセスが裸の又はパターン形成されないウェーハに限定されず、バックグラウンド組成が予め既知であるときにいつでも用いられることは当然のことである。従って、例えば、セットアッププロセス（例えば、レシピ準備）中にユーザが上層に存在する種々の異なる材料に対応するウェーハ上の選ばれた場所のスペクトルサンプリングを用いるようにシステムがプログラムされる。次に、システムにより、各試料がバックグラウンドライブラリと比較され、バックグラウンドを構成する材料が決定される。種々のバックグラウンド上のウェーハに存在する材料のリストが得られると、システムはもはやバックグラウンドスペクトルをサンプリングする必要がない。代わりに、バックグラウンドライブラリ２１０からのコンピュータ化と分析に必要とされるデータが取り出される。

他の有効な変更は次の通りである。バックグラウンドライブラリ２１０がデータを含まないとき、又は検査すべき個々の層に関係があるデータを含まないときは、システムがセットアップ手順中にバックグラウンドライブラリをつくるか又は更新することができる。特に、システムにより、検査中に層に存在する異なる材料に対応するウェーハ上の種々の場所のスペクトルがサンプリングされる。スペクトルについてカウント数を解析し、バックグラウンドライブラリ２１０に保存する。その後、プロセッサ１８０がコンピュータ化又は分析にバックグラウンドデータを必要とするときは、ライブラリ２１０からバックグラウンドデータが取り出される。

上記好適実施形態のシステムを、半導体ウェーハ上の欠陥を検査するために用いた。図６（ａ）〜図６（ｄ）は、ウェーハ上に見られる４つの欠陥、特に酸化シリコン層から得られる４つのｘ線スペクトルを示す図である。（エネルギをｘ軸に沿ってプロットし、カウントをｙ軸沿ってプロットする。）図６（ｅ）は、ホトレジストから得られたスペクトル、即ち、欠陥材料ライブラリに保存するために得られたスペクトルを示す図である。見られるように、図６（ａ）〜図６（ｄ）のスペクトルは全て約１．７４ｋｅＶが含まれている。しかしながら、図６（ｅ）のスペクトルは、そのようなピークを含まない。従って、欠陥ライブラリ中の簡単な検索を用いることによりありそうなヒットが得られない。

図７（ａ）〜図７（ｄ）は、図６（ａ）〜図６（ｄ）の正味の欠陥スペクトルを示す図である。即ち、バックグラウンドスペクトルを得、共通元素の比を用いることにより共通元素であるシリコンが得られるのでＮＰＥとして選ばれ、正規化バックグラウンドスペクトルを図６（ａ）〜図６（ｄ）のスペクトルの各々から引いたことにより、図７（ａ）〜図７（ｄ）のスペクトルが得られた。見られるように、１．７４ｋｅＶのピークが取り除かれたので、ホトレジスト（図７（ｅ））との明らかな適合が得られる。結果として、システムによりホトレジスト残留物である欠陥が同定された。

上記のように、本発明のシステムは、材料分析、特に、半導体ウェーハ上に残っている欠陥の材料分析に有利である。本システムにより物体の材料分析が改善されること、特にその物体がバックグラウンド上に位置するので集められたスペクトルがバックグラウンドの元素を含む場合に改善されることが理解される。

符合の説明

１００・・・電子源、１１０・・・一次電子ビーム、１２０，１３０・・・レンズ、１４０・・・偏向コイル、１５０・・・試料、１６０・・・センサー、１６５・・・電子検出器、１７０・・・増幅器、１８０・・・プロセッサ、１８５・・・ユーザインタフェイス、１９０・・・メモリ、１９５・・・スペクトル、２００・・・欠陥材料ライブラリ、２１０・・・バックグラウンド材料ライブラリ、３００・・・絶縁材料（絶縁体）、３１０・・・ラインフィーチャ、３１５・・・境界線、３２０・・・欠陥材料

Claims (13)

1. バックグラウンド内の物体の自動分析のためのシステムであって、
   物体材料に関する元素及び異物に関する元素をリストとして含む物体材料ライブラリと、
   バックグラウンド内の物体に、前記物体上の自動的に選択された１つ又はそれ以上の位置からｘ線を放射させるよう構成された照射手段と、
   前記物体から放射されるｘ線を集めるよう構成されたｘ線検出器と、
   前記ｘ線検出器の出力を受容するよう構成されるとともに、前記物体が異物であるか否かを決定するために当該出力を前記ライブラリにリストとして含まれる元素と比較することによって前記ｘ線検出器の出力を分析するよう構成されたプロセッサであって、前記比較によって、前記出力に含まれる元素及び元素の組み合わせが異物元素又は異物元素の組み合わせとして前記ライブラリにリストとして含まれている場合には、前記物体が異物であると決定するプロセッサと、
   を含み、
   前記プロセッサは、さらに、前記比較により前記物体が異物でないと決定した場合は、前記物体の材料組成を決定するために、前記ｘ線検出器の出力及びバックグラウンドスペクトルを分析することを特徴とするシステム。
2. バックグラウンド内の物体の自動分析のためのシステムであって、
   異物に関する元素をリストとして含む異物ライブラリと、
   バックグラウンド内の物体に、前記物体上の自動的に選択された１つ又はそれ以上の位置からｘ線を放射させるよう構成された照射手段と、
   前記バックグラウンド内で前記物体から放射されるｘ線を集めるよう構成されたｘ線検出器と、
   前記ｘ線検出器の出力を受容するよう構成されるとともに、前記物体が異物であるか否かを決定するために当該出力を前記ライブラリにリストとして含まれる元素と比較することによって前記ｘ線検出器の出力を分析するよう構成されたプロセッサであって、前記比較によって、前記出力に含まれる元素及び元素の組み合わせが異物元素又は異物元素の組み合わせとして前記ライブラリにリストとして含まれている場合には、前記物体が異物であると決定するプロセッサと、
   を含み、
   前記プロセッサは、さらに、前記比較により前記物体が異物でないと決定した場合は、前記物体の材料組成を決定するために、前記ｘ線検出器の出力及びバックグラウンドスペクトルを分析することを特徴とするシステム。
3. 物体材料及びバックグラウンド材料のうちいずれかに関する元素をリストとして含む少なくとも１つの別のライブラリをさらに含む、請求項２に記載のシステム。
4. バックグラウンド内の物体の材料自動分析方法であって、
   スペクトルを得るために、前記物体上の所望の位置を自動的に選択するステップ、
   前記選択に基づいて物体のスペクトルを得るステップ、
   該物体又はバックグラウンドのうち少なくとも一方に存在する元素に対応する、該物体のスペクトルからのカウント数を得るステップ、
   前記物体のスペクトルの元素又は元素の組み合わせを既知の異物元素又は異物元素の組み合わせと比較し、物体のスペクトルの元素又は元素の組み合わせが既知の異物元素又は異物元素の組み合わせと一致した場合には、前記物体を異物と決定するステップと、
   前記比較の結果、前記物体が異物でない場合は、前記物体の材料組成を決定するために前記物体のスペクトル及びバックグラウンドのスペクトルを分析するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
5. さらに、
   バックグラウンドのスペクトルを得るステップ、
   前記バックグラウンドに存在する元素に対応する、前記バックグラウンドのスペクトルのカウント数を得るステップ、
   を含み、前記分析するステップは、
   共通の元素に対応して、前記バックグラウンド及び物体のスペクトルに現れるすべてのカウント数を決定するステップ、
   各共通の元素について、前記物体のスペクトルからのカウント数の前記バックグラウンドのスペクトルからのカウント数に対するカウント比を計算するステップ、
   前記カウント比を分析して、共通の元素が前記物体に存在しない元素であるかどうかを決定するステップ、
   前記物体のスペクトルからのカウント数を、前記存在しない元素のカウントに従って標準化して、物体の正味カウントを得るステップ、
   前記物体の正味カウントを分析して、前記物体の材料組成を決定するステップ、
   をさらに備える、請求項４に記載の方法。
6. バックグラウンドのスペクトルを得る前記ステップは、
   メモリからバックグラウンドスペクトルを取り出す方法、
   前記バックグラウンド上の選択点からバックグラウンドスペクトルを得る方法、
   前記物体の周囲の広い領域からバックグラウンドスペクトルを得る方法、
   前記物体と同じ位置における基準ダイのスペクトルを得る方法、
   のうちの１つにより行われる、請求項５に記載の方法。
7. 前記比を分析するステップは、最低の比をもつ共通の元素を、前記存在しない元素として定義するステップを含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記比を分析するステップは、最低の比を選び、該最低の比が所定の閾値を超える場合には、該最低の比に対応する元素を存在しない元素として定義するステップを含む、請求項５に記載の方法。
9. 前記標準化するステップは、
   前記バックグラウンドのスペクトルからの任意のカウント数を、前記存在しない元素のカウント数に従って正規化して、正規化したバックグラウンドを得るステップ、及び
   任意のカウント数の正規化したバックグラウンドを、物体のスペクトルから引いて、前記物体の正味カウントを得るステップ
   を含む、請求項５記載の方法。
10. 前記物体の正味カウントを解析するステップは、前記物体の正味カウントを物体の材料ライブラリと比較するステップを含む、請求項５記載の方法。
11. 前記物体の材料ライブラリの各エントリについて、該エントリが前記存在しない元素を含むかを決定するステップ、及び
    該エントリが前記存在しない元素を含む場合には、該エントリを正規化して該存在しない元素を除去するステップを更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記エントリを正規化するステップは、前記エントリのカウントレベルを前記エントリの前記存在しない元素の前記カウントに対応する量だけ低下させるステップを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記自動的に選択するステップは、
    前記物体の画像を得るステップ、
    境界分析を行って物体のフットプリントを得るステップ、
    スペクトル測定のために、前記フットプリント上の点を選択するステップ、
    を含んでいる、請求項４に記載の方法。

Images