JP5439543B2 - 欠陥分類方法及びその装置 - Google Patents
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Description
実施例として、半導体ウェハを対象とした光学式外観検査装置を例にとる。図1は装置の構成の一例を示したものである。11は半導体ウェハなどの被検査物、12は被検査物11を搭載し、移動させるステージ、13は検出部で、被検査物11を照射するための光源101、光源101から出射した光を集光する照明光学系102、照明光学系102で集光された照明光で被検査物11を照明し、反射して得られる光学像を結像させる対物レンズ103、結像された光学像を明るさに応じて画像信号に変換するイメージセンサ104により構成される。14は画像処理部で、検出部13で検出された画像により試料であるウェハ上の欠陥候補を検出する。ここで、光源101は、例えばランプ光源やレーザ光源であり、イメージセンサ104は、例えばCCDリニアセンサやTDIセンサ、あるいはフォトマルなどである。
16はレビュー装置であり、検査装置には含まれないが、データの授受が可能なようになっている。
被検査物である半導体ウェハ11は、図2に示すように同一であるはずのパターンのダイ21が多数、規則的に並んでいる。隣接する2つのダイの同じ位置、例えば図2の領域22とそれに隣接するチップの領域23との間で画像を比較し、両者の間に差異がある部分を欠陥として検出する。
図4は、欠陥分類部110の第一の構成例である。特徴変換部401と分類器402からなる。特徴変換部401は、特徴量を入力し、予め設定された特徴変換パラメータを用いて特徴変換する。ここで、特徴変換パラメータは、分類条件設定部111において、指定された分類の優先順位に基づいて、優先順位の高い分類を容易にするように設定されるものとする。線形変換の場合M×Nの行列で表される。ただしMは変換後の特徴次元数、Nはもとの特徴次元数である。
また、さらにその下に2個以上の分類器をつないでもよく、図示する構成に限定されないものとする。
図8は、分類条件設定部111において分類の優先順位を指定するためのGUIの第一の例である。優先順位指定ウィンドウ801では、優先順位に対応づけて欠陥クラス、アキュラシーまたはピュリティの選択、目標性能を指定する。欠陥クラスは欠陥クラス選択リスト802から選択して指定する。リストには、教示データに含まれる全種類のクラスコードおよびクラス名と“all”、“minimum”が含まれている。“all”は全欠陥の正解率、“minimum”は各クラスのアキュラシーまたはピュリティの最悪値とする。アキュラシー・ピュリティ選択リスト803によりどちらかを選択し、目標設定ウィンドウ804への数値入力により、目標性能を設定する。設定は基本的に優先順位の上位から順に行うため、設定済みの項目のすぐ下の欄にのみ新しい項目が入力できるようになっている。設定後に優先順位変更ボタン805a、805bを用いて優先順位を変更することができる。
“up”を押すとすぐ上の項目と入れ替わり、“down”を押すとすぐ下の項目と入れ替わる。新しい項目を挿入したい場合は、一番下の欄に入力したのち“up”ボタンにより挿入したい箇所に移動させる。OKボタン806押下により、入力された設定が記憶され、優先順位の指定を終了する。キャンセルボタン807の押下により、入力された設定は破棄され、終了する。
図11は、分類条件設定部111において分類の優先順位を指定するためのGUIの第二の例である。欠陥クラスを階層的に定義することにより、お互いに誤分類すると困るグループと、誤分類しても影響の小さいグループを区別しようという考え方である。階層的分類コード指定ウィンドウ1101では、定義済みの欠陥クラスが欠陥クラスウィンドウ1102にリストアップされている。お互いに誤分類すると最も困るグループに異なる大分類コードを割り当て、大分類コードウィンドウ1103で設定する。
の押下により、入力された設定は破棄され、終了する。
OKならば終了である(1314)。目標をすべて達成しているはずである。ステップ1307において目標達成していない場合、N>1ならば終了であり、前回の結果を最終結果とする(1315)。前回は大分類の目標を達成しているはずである。ステップ1309において目標達成していない場合、N>2ならば終了であり、前回の結果を最終結果とする(1315)。前回は中分類および大分類の目標を達成しているはずである。
分類の優先順位の指定は、図8に示すGUIを用いて、クラス毎のピュリティおよびアキュラシーの目標を優先順位をつけて設定するものとする。上流の分類器から順に、優先順位の高い欠陥クラスを割り当て、割り当てたクラスを高い正解率で他のクラスから分類するよう学習することにより、分類条件を設定する構成とする。
また、欠陥クラス毎にカスタマイズするのではなく、異なる種類の分類器を全体の正解率あるいは最低アキュラシーが最も高くなるよう学習してもよい。統合の重み設定は上記と同様とする。
分類の優先順位の指定方法としては、重要な欠陥クラスかそうでないかを指定するだけでもよいし、欠陥クラスに順位をつけるだけでもよい。ピュリティおよびアキュラシーの目標を一個だけ決めることにより、上記と同様の処理が可能となる。
例えば、検出系13を暗視野式あるいはSEM式とした場合にも同様の構成として、分類条件設定が可能である。また、暗視野光学系において、異なる角度から検出する検出光学系を設け、2センサまたはそれ以上で画像検出し、それぞれに欠陥検出、画像切り出し、特徴抽出して得られる特徴量データを、併せて用いて欠陥分類する構成としてもよい。2回またはそれ以上の検査を異なる光学条件で行い、検出された欠陥の座標突合せを行った上で、得られる特徴量データを併せて欠陥分類する構成としてもよい。あるいは、それぞれの検査条件で得られた特徴量データを用いて個別に分類条件を設定する構成としてもよい。
実施例として、半導体ウェハを対象とした光学式外観検査装置を例にとる。図17は装置の構成の一例を示したものである。構成、動作とも第一の実施例とほぼ同じであるため、異なる部分を説明する。特徴切換部1701は、特徴抽出部109において算出する特徴量を指定する。特徴切換部1701を備えるのは、検査対象や光学条件によって分類に有効な特徴量が異なるためである。算出可能な特徴量全部を使用するのではなく、選択して使用することにより、分類に無関係な特徴量により分類性能が低下するのを防ぐとともに、特徴量の計算時間をセーブすることが可能となる。光学条件設定部1702は、全体制御部15によってコントロールされ、検出部13の調整により光学条件の変更を行う。明視野検出の場合、照明の強さ、波長、偏光、NA、検出側の偏光、NA、空間フィルタリング、倍率など、暗視野検出の場合、それらに加えてに照明の方位、仰角、検出の方位、仰角などが条件変更のパラメータとなる。
これまでに選択されていたリストの次のリストを自動的に選択して以降の処理に進んでもよい。
Claims (6)
- 被検査基板上に光または電子線を照射して得られる検出信号によって前記被検査基板上に存在する欠陥を検出する欠陥検出ステップと、
検出された前記欠陥の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
算出された前記特徴量を用いて、前記欠陥を分類する欠陥分類ステップとを有し、
前記欠陥分類ステップは、前記特徴量と前記特徴量に基づいて決定された欠陥クラスとの対応関係が予め教示された特徴量データと、前記欠陥クラスの分類の優先順位を予め指定した優先度とに基づいて設定される欠陥の分類条件を用いて、前記欠陥の分類を行い、
前記優先度の指定は、前記欠陥クラスを階層的に分類することによりなされ、
前記分類された階層毎に目標の分類正解率が指定されることを特徴とする欠陥分類方法。 - 前記欠陥分類ステップは、ツリー状に接続された分類器によって、前記欠陥クラスの分類を階層的に行う一連のステップと、からなり、
前記分類条件の設定において上位の階層から順に前記欠陥クラスを分類するように分類器を接続し、前記階層別の目標の分類正解率を達成するよう前記分類器の分類条件を設定することを特徴とする請求項1記載の欠陥分類方法。 - 被検査基板を保持するステージと、
前記被検査基板上に光または電子線を照射して被検査基板の画像を検出する画像検出手段と、
検出された前記画像に基づいて前記被検査基板上に存在する欠陥を検出する欠陥検出手段と、
前記欠陥の画像に基づいて欠陥の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量に基づいて欠陥を分類する欠陥分類手段と、
前記特徴量に欠陥クラスを対応付けて教示する教示手段と、
前記欠陥の分類の優先順位を指定する優先順位指定手段と、
前記特徴量と対応付けられた欠陥クラスの教示および分類の優先順位の指定に基づいて、前記欠陥の分類条件を設定する分類条件設定手段とを有し、
前記優先順位の指定は、前記欠陥クラスを階層的に分類することによりなされ、
前記分類された階層毎に目標の分類正解率が指定されることを特徴とする欠陥分類装置。 - 前記欠陥分類手段は、前記欠陥クラスの分類を階層的に行うためのツリー状に接続された分類器からなり、
前記分類条件設定手段により、上位の階層から順に前記欠陥クラスを分類するように分類器を接続し、前記階層別の目標の分類正解率を達成するよう前記分類器の分類条件を設定することを特徴とする請求項3記載の欠陥分類装置。 - 被検査基板を保持するステージと、
前記被検査基板上に光または電子線を照射して被検査基板の信号を検出する複数の信号検出手段と、
前記複数の信号検出手段による検出信号に基づいて欠陥を検出する欠陥検出手段と、
前記複数の信号検出手段による検出信号に基づいて欠陥部の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記欠陥の特徴量に基づいて欠陥を分類する欠陥分類手段と、
前記欠陥の特徴量に欠陥クラスを対応付けて教示する教示手段と、
前記欠陥の分類の優先順位を指定する優先順位指定手段と、
前記欠陥の特徴量と対応付けられた欠陥クラスの教示および分類の優先順位の指定に基づいて、前記欠陥の分類の判別基準を設定する分類条件設定手段とを有し、
前記優先順位の指定は、前記欠陥クラスを階層的に分類することによりなされ、
前記分類された階層毎に目標の分類正解率が指定されることを特徴とする欠陥分類装置。 - 前記欠陥分類手段は、前記欠陥クラスの分類を階層的に行うためのツリー状に接続された分類器からなり、
前記分類条件設定手段により、上位の階層から順に前記欠陥クラスを分類するように分類器を接続し、前記階層別の目標の分類正解率を達成するよう前記分類器の分類条件を設定することを特徴とする請求項5記載の欠陥分類装置。
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