JP5604196B2 - マクロ検査方法および検査システム - Google Patents

Description

この発明は、基板上に成膜する処理を含む製造プロセスによって製造される又は製造された製造品について、上記基板上に異常が生じたか否かを検査するマクロ検査方法および検査システムに関する。

半導体装置等を製造する製造プロセスでは、基板に対して洗浄、成膜、レジスト塗布、露光、現像、エッチングなどの工程を繰り返すことにより、所望の半導体装置を形成している。

上記製造プロセスにおいて、基板の面内に処理ムラや異物付着などの異常が生じた場合、パターンの線幅不良やピンホールなどの不良が発生する原因となる。このため、一般に、上記製造プロセスにおいて、基板上に生じた異常の有無が検査される。この検査のうち、基板面内の処理ムラなど比較的広い面積に発生する異常（例えば、コントラストの相違や特定のテクスチャの存在）を検査対象とするものは「マクロ検査」と呼ばれ、半導体基板上のパターン異常などの微小な対象を検査するためのものは「ミクロ検査」と呼ばれる。

ミクロ検査では、正常な回路パターンの画像と検査対象のパターンの画像を比較することで欠陥を検出する。

例えば、特許文献１（特開２００３−２１６０５号公報、「パターン検査方法及び装置」、日立製作所）には、基板上の或るパターンの画像を、その基板上で同一パターンが期待される部位の画像と比較することで、パターンに異常がないかを検査する検査方法が開示されている。この方法を用いることにより、基板上に複数の同一パターンを有する製造品について、パターン異常を検査することが可能となる。

また、特許文献２（特願２００４−３８８８５号公報、「画像特徴学習型欠陥検出方法、欠陥検出装置及び欠陥検出プログラム」、株式会社アドイン研究所）には、検査対象である製造品の画像を、良品と判定された製造品の画像からなる参照画像と比較することにより、検査対象である製造品の欠陥を検出する検査方法が開示されている。この方法を用いることにより、検査対象と参照画像との輝度差を用いて、製造品の異常を検査することが可能となる。

このようなミクロ検査方法によれば、正常なパターンと異なっているパターンや、良品と判定される基板との輝度差が大きい基板を、異常として検出することが可能となる。

ところが、マクロ検査では、１枚の基板画像からコントラストの異なる領域や特定のテクスチャを持つ領域を異常として検出することが多い。例えば、成膜工程では、処理装置（成膜炉）の機差や成膜条件の些細な違い、成膜炉内の温度・雰囲気など微妙な違いにより、コントラストなどの成膜結果（マクロ画像）が逐次変化する。また、共通部材の経時変化やオーバーホールなどによっても、マクロ画像が変化する。このため、こういうマクロ画像であれば正常である、または異常であるといった正常状態・異常状態を予め適切に決めることが難しい。このため、従来は、マクロレベルの異常を客観的に検出することが難しいという問題があった。この結果、処理装置のオーバーホール（またはメンテナンス。以下同様。）のタイミングを適切に設定できなかった。なお、オーバーホールには多大な労力を要するし、また、処理装置の稼働率を低下させることから、頻繁にオーバーホールを行うことは現実的でない。このため、処理装置のオーバーホールを行う回数は、必要最小限にする必要がある。

特開２００３−２１６０５号公報 特開２００４−３８８８５号公報

そこで、この発明の課題は、マクロレベルの異常を客観的に検出することができるマクロ検査方法および検査システムを提供することにある。

上記課題を解決するため、この発明のマクロ検査方法は、
処理装置によって基板上に成膜する処理を含む製造プロセスによって製造される又は製造された製造品について、上記基板上に異常が生じたか否かを検査するマクロ検査方法であって、
或る処理装置による処理を受けた後の製造品を撮像して検査対象マクロ画像を取得するとともに、上記製造品が上記処理装置による処理を受ける以前に、上記処理装置による処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像の中から、比較の基準となる比較基準マクロ画像を用意し、
上記検査対象マクロ画像と上記比較基準マクロ画像との間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度を算出し、
上記類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断するマクロ検査方法において、
上記類似度を算出する方法は、
テンプレート画像として、上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像よりも小さいサイズを有し、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像であって、その画像が空間的に次第に変化しているものを準備し、
上記テンプレート画像を用いて上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像とにそれぞれ走査しながら複数回のテンプレートマッチングを行い、
そのテンプレートマッチング結果同士の相関係数を上記類似度として求めることを特徴とする。

本明細書で、「検査対象マクロ画像」、「比較基準マクロ画像」における「マクロ画像」とは、顕微鏡を通して観察されるミクロ画像とは対照的に、肉眼で観測され得る範囲を表す画像を意味する。

この発明のマクロ検査方法では、まず、或る処理装置による処理を受けた後の製造品を撮像して検査対象マクロ画像を取得するとともに、上記製造品が上記処理装置による処理を受ける以前に、上記処理装置による処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像の中から、比較の基準となる比較基準マクロ画像を用意する。次に、上記検査対象マクロ画像と上記比較基準マクロ画像との間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度を算出する。そして、上記類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断する。ここで、上記類似度を算出する方法は、まず、テンプレート画像として、上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像よりも小さいサイズを有し、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像であって、その画像が空間的に次第に変化しているものを準備する。そして、上記テンプレート画像を用いて上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像とにそれぞれ走査しながら複数回のテンプレートマッチングを行い、そのテンプレートマッチング結果同士の相関係数を上記類似度として求める。

この発明のマクロ検査方法では、このように定量的な類似度に基づいて判断を行っているので、上記基板上に生じたマクロレベルの異常（例えば、処理ムラによるコントラストの相違や特定のテクスチャの存在）を客観的に検出することができる。この結果、処理装置のオーバーホールのタイミングを適切に設定でき、処理装置のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。また、上記類似度を算出する際に、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像をテンプレート画像として用いるので、上記類似度は、上記検査対象マクロ画像が取得された製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。特に、上記テンプレート画像としてその画像が空間的に次第に変化しているものを用いているので、上記マクロレベルの異常として、比較的大きく、空間的に低周波なムラを検出することができる。

なお、「或る処理装置による処理を受けた後の製造品」とは、処理装置による処理を受けた直後には限られない意味である。さらに別の処理装置（別の工程）を経た後であっても、検査対象マクロ画像を取得して比較の対象とすることができる。

一実施形態のマクロ検査方法では、上記製造品毎に算出された上記類似度を、上記処理装置によって上記製造品が処理された処理日時順に並べてグラフ表示することを特徴とする。

この一実施形態のマクロ検査方法では、上記製造プロセスで、たとえ複数の製造品が或る製造装置による処理を受けた順序とそれらの製造品についての検査対象マクロ画像が取得された順序とが異なっていたとしても、上記製造品毎に算出された上記類似度が、上記処理装置によって上記製造品が処理された処理日時順に並べてグラフ表示される。したがって、上記製造装置で処理された製造品についての処理結果が処理毎にどのような変化をしているのかを逐次、視覚を通して直感的に観察することができる。既述のように、逐次観察を行えば、上記類似度が偶発的な要因により上記管理範囲を外れたものを除外して、処理装置のオーバーホールのタイミングをさらに適切に設定でき、処理装置のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。また、上記処理装置による処理結果が変化する傾向を、視覚を通して直感的に把握できるので、上記管理範囲を合理的な範囲に容易に設定することができる。

この発明の検査システムは、
処理装置によって基板上に成膜する処理を含む製造プロセスによって製造される又は製造された製造品について、上記基板上に異常が生じたか否かを検査する検査システムであって、
或る処理装置による処理を受けた後の製造品を撮像して検査対象マクロ画像を取得する検査対象マクロ画像取得部と、
上記検査対象マクロ画像のための比較の基準となる比較基準マクロ画像を記憶する比較基準マクロ画像記憶部と、
上記検査対象マクロ画像と上記比較基準マクロ画像との間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度を算出する類似度算出部と、
上記類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断する管理判定部とを備えた検査システムにおいて、
上記類似度算出部は、
テンプレート画像として、上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像よりも小さいサイズを有し、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像であって、その画像が空間的に次第に変化しているものを準備し、
上記テンプレート画像を用いて上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像とにそれぞれ走査しながら複数回のテンプレートマッチングを行い、
そのテンプレートマッチング結果同士の相関係数を上記類似度として求めることを特徴とする。

この発明の検査システムでは、まず、検査対象マクロ画像取得部が、或る処理装置による処理を受けた後の製造品を撮像して検査対象マクロ画像を取得する。次に、類似度算出部が、上記検査対象マクロ画像のための比較の基準となる比較基準マクロ画像を比較基準マクロ画像記憶部から読み出して、上記検査対象マクロ画像と上記比較基準マクロ画像との間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度を算出する。そして、管理判定部は、上記類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断する。ここで、上記類似度算出部は、まず、テンプレート画像として、上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像よりも小さいサイズを有し、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像であって、その画像が空間的に次第に変化しているものを準備する。そして、上記テンプレート画像を用いて上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像とにそれぞれ走査しながら複数回のテンプレートマッチングを行い、そのテンプレートマッチング結果同士の相関係数を上記類似度として求める。

この発明の検査システムでは、このように定量的な類似度に基づいて判断を行っているので、上記基板上に生じたマクロレベルの異常（例えば、処理ムラによるコントラストの相違や特定のテクスチャの存在）を客観的に検出することができる。この結果、処理装置のオーバーホールのタイミングを適切に設定でき、処理装置のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。また、上記類似度算出部は、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像をテンプレート画像として用いるので、上記類似度は、上記検査対象マクロ画像が取得された製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。特に、上記テンプレート画像としてその画像が空間的に次第に変化しているものを用いているので、上記マクロレベルの異常として、比較的大きく、空間的に低周波なムラを検出することができる。

以上より明らかなように、この発明によれば、マクロレベルの異常を客観的に検出することができる。

この発明の一実施形態のマクロ検査方法の処理フローを示す図である。 図１のマクロ検査方法を変形した変形例の処理フローを示す図である。 上記マクロ検査方法が適用されるべき半導体装置を製造品として製造する製造プロセスを例示する図である。 この発明の一実施形態の検査システムの概略構成を示す図である。 上記検査システムに含まれた半導体検査装置の基本構成を例示するブロック図である。 上記検査システムに含まれた半導体検査装置の追加された構成を例示するブロック図である。 （Ａ）は上記マクロ検査方法で用いられる比較基準マクロ画像を例示する図である。（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）はそれぞれ異なる検査対象マクロ画像を例示する図である。 比較基準マクロ画像や検査対象マクロ画像に設定される部分領域を示す図である。 上記マクロ検査方法で用いられるテンプレート画像を例示する図である。 上記マクロ検査方法によって得られた分析結果をプロットして得られた管理図である。

以下、この発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

図３は、一実施形態のマクロ検査方法が適用されるべき製造品として半導体装置を製造する製造プロセス３００を例示している。

この製造プロセス３００では、半導体装置が作り込まれるべきシリコン基板２は、まず、受け入れ洗浄／研磨Ｓ３０１の処理を受ける。次に、成膜Ｓ３０２、レジスト塗布Ｓ３０３、露光Ｓ３０４、現像Ｓ３０５、撮像Ｓ３０６、エッチングＳ３０７、レジスト除去Ｓ３０８の各処理を受ける。これらの成膜Ｓ３０２からレジスト除去Ｓ３０８までの処理は、シリコン基板２上に所望の半導体装置が作り込まれるまで、成膜される膜の種類を変えながら、必要に応じて繰り返される。シリコン基板２上に所望の半導体装置が作り込まれた後、その半導体装置が作り込まれたシリコン基板（ウエハ）２′は払い出しの処理を受ける。

ここでは、主に成膜処理Ｓ３０２による膜ムラを管理することを意図しているが、成膜Ｓ３０２の直後に撮像処理Ｓ３０６を行うのではなく、一例として、撮像処理Ｓ３０６を現像処理Ｓ３０５の直後に行っている。撮像処理Ｓ３０６では、シリコン基板２上の肉眼で観測され得る範囲を撮像して検査対象マクロ画像を取得する。以下では、簡単のため、シリコン基板２から半導体装置が作り込まれたウエハ２′までの各状態を通して、適宜「製造品」と呼ぶ。各製造品には、固有の識別番号として製造品ＩＤが付されている。

図４は、上記製造プロセス３００に適用された一実施形態の検査システム１００の概略構成を示している。

この検査システム１００は、各種データを格納し得るデータベース１０と、製造プロセス３００に組み込まれた処理装置２０および撮像装置３０と、後述の半導体検査装置４０とを含んでいる。これらの処理装置２０、撮像装置３０および半導体検査装置４０は、ネットワークを介して接続されており、各々データベース１０にアクセスすることが可能となっている。なお、この図４中では、簡単のため、製造プロセス３００における様々な処理装置２０のうちの１台のみを代表して図示している。

処理装置２０は、この処理装置が処理を行う毎に処理日時、処理した製造品に固有の製造品ＩＤ、処理条件、メンテナンスが実施されてからの処理数などをデータベース１０に記録する。

撮像装置３０は、この撮像装置が撮像処理３０６を行う毎に撮像日時、撮像した製造品に固有の製造品ＩＤ、撮像画像などをデータベース１０に記録する。撮像装置３０は、例えば固体撮像素子（イメージセンサ）を備えたカメラによって構成され得る。この撮像装置３０は、製造品を撮像して検査対象マクロ画像を取得する検査対象マクロ画像取得部として働くとともに、検査対象マクロ画像のための比較の基準となる比較基準マクロ画像を取得する比較基準マクロ画像取得部としても働く。なお、「検査対象マクロ画像」、「比較基準マクロ画像」における「マクロ画像」とは、顕微鏡を通して観察されるミクロ画像とは対照的に、肉眼で観測され得る範囲を表す画像を意味する。

データベース１０では、処理装置２０、撮像装置３０によって記録された各種データは、製造品毎に、製造品ＩＤを用いて関連付けて記憶されている。

図５は、上記半導体検査装置４０の基本構成を例示している。この半導体検査装置４０は、撮像装置３０からデータベース１０を介して得られた比較基準マクロ画像を記憶する比較基準マクロ画像記憶部４０２と、検査対象マクロ画像と比較基準マクロ画像との間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度を算出する類似度算出部４０３と、上記類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断する管理判定部４０６とを備えている。

ここで、比較基準マクロ画像記憶部４０２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）または半導体メモリによって構成され得る。また、類似度算出部４０３および管理判定部４０６は、コンピュータプログラムによって動作するＣＰＵ（中央演算処理装置）によって構成され得る。この結果、半導体検査装置４０は、パーソナルコンピュータによって構成され得る。

図７（Ａ）は、或る製造品について撮像装置３０によって得られた比較基準マクロ画像０ｒを例示している。一方、図７（Ｂ）、図７（Ｃ）、図７（Ｄ）は、同種の製造品について撮像装置３０によって順次得られた検査対象マクロ画像０１、０２、０３を例示している。これらのマクロ画像０ｒ、０１、０２、０３のサイズは全て同じで、横７６８画素×縦５１２画素になっている。なお、「同種の製造品」とは、処理ムラや局所的な欠陥を除いたとき、実質的に同じマクロ画像を与えるものを指す。

図５の半導体検査装置４０を備えた検査システム１００は、図１のフローにしたがって次のようにしてマクロ検査方法を実施する。

まず、類似度算出部４０３がネットワークを介してデータベース１０にアクセスして、検査対象製造品に関するデータを取得する。具体的には、処理装置２０から記録された処理日時、処理した製造品に固有の製造品ＩＤ、処理条件、メンテナンスが実施されてからの処理数、撮像装置３０によって得られた検査対象マクロ画像（図７（Ｂ）の検査対象マクロ画像０１とする。）を取得する（Ｓ１０１）。

次に、類似度算出部４０３が、検査対象マクロ画像のための比較の基準となる比較基準マクロ画像（図７（Ａ）の比較基準マクロ画像０ｒとする。）を比較基準マクロ画像記憶部４０２から読み出して取得する（Ｓ１０２）。

ここで、この例では、比較基準マクロ画像記憶部４０２には、予め、比較基準マクロ画像として、注目している処理装置２０についてのメンテナンスまたは処理条件変更があった直後に上記処理装置２０による処理を受けた同種の製造品（比較対象製造品）を撮像して得られたマクロ画像が記憶されているものとする。

次に、類似度算出部４０３が、検査対象マクロ画像０１と比較基準マクロ画像０ｒとの間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度（記号Ｄで表すものとする。）を算出する（Ｓ１０３。なお、類似度Ｄの具体的な算出方法については後述する。）。そして、管理判定部４０６は、上記類似度Ｄが予め決められた管理範囲（記号Ｕで表すものとする。）から外れたかどうかを判断する（Ｓ１０４）。

このように定量的な類似度Ｄに基づいて判断を行うことによって、基板２上に生じたマクロレベルの異常（例えば、処理ムラによるコントラストの相違や特定のテクスチャの存在）を客観的に検出することができる。この結果、処理装置２０のオーバーホールのタイミングを適切に設定でき、処理装置２０のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。

また、上の例では、比較基準マクロ画像０ｒとして、注目している処理装置２０についてのメンテナンスまたは処理条件変更があった直後に上記処理装置２０による処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像を用いている。したがって、比較基準マクロ画像０ｒとして、実質的に処理装置２０の状態がリセットまたはセットされた直後に得られたマクロ画像を用いることになる。したがって、比較基準マクロ画像０ｒが比較基準として好ましいものとなり、この結果、類似度Ｄは、製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。

また、上記処理装置２０によって、比較基準製造品が処理を受けた後、順次処理を受けた製造品の検査対象マクロ画像０１、０２、０３についての類似度Ｄを追跡することで、処理装置２０についてのメンテナンスまたは処理条件変更があった後、処理装置２０による処理結果がどのように変化するのかを逐次観察することができる。逐次観察を行えば、類似度Ｄが偶発的な要因により管理範囲Ｕを外れたものを除外して、処理装置２０のオーバーホールのタイミングをさらに適切に設定でき、処理装置のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。また、処理装置２０による処理結果が変化する傾向を把握できるので、管理範囲Ｕを合理的な範囲に設定することができる。

図６は、半導体検査装置４０の追加された構成を示している（追加された構成を有する半導体検査装置を符号４０Ａで示す。）。この半導体検査装置４０Ａは、図５の半導体検査装置４０の構成に加えて、類似度算出部４０３によって製造品毎に算出された類似度Ｄを順次記憶する類似度記憶部４０４と、この類似度記憶部４０４に記憶された類似度Ｄを製造品が処理された処理日時順に並べてプロットした画像を作成する類似度プロット部４０５と、類似度プロット部４０５によって作成された画像を表示する表示装置４０７とを備えている。

類似度記憶部４０４は、ＨＤＤまたは半導体メモリによって構成され得る。また、類似度プロット部４０５は、コンピュータプログラムによって動作するＣＰＵによって構成され得る。表示装置４０７は、例えばパーソナルコンピュータの一部として位置づけられる液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）によって構成され得る。この結果、半導体検査装置４０Ａは、半導体検査装置４０と同様に、パーソナルコンピュータによって構成され得る。

この半導体検査装置を符号４０Ａでは、類似度記憶部４０４は、類似度算出部４０３によって製造品毎に算出された類似度Ｄを順次記憶する。類似度プロット部４０５は、この類似度記憶部４０４に記憶された類似度Ｄを製造品が処理された処理日時順に並べてプロットした画像（例えばシューハート管理図）を作成する。表示装置４０７は、例えば図１０中にグラフＣ１（またはグラフＣ２）で示すように、類似度プロット部４０５によって作成された画像を表示する。なお、図１０では、横軸に沿って、検査対象マクロ画像０１、０２、０３が、注目している処理装置２０によって順次処理を受けた製造品の順番通りに並べられている。縦軸の類似度については、下限の閾値ＬＬ＝０．３と上限＋１．０との間が管理範囲Ｕになっている。

このようにした場合、製造プロセスで、たとえ複数の製造品が或る製造装置２０による処理を受けた順序とそれらの製造品についての検査対象マクロ画像０１、０２、０３が取得された順序とが異なっていたとしても、製造品毎に算出された上記類似度が、処理装置２０によって製造品が処理された処理日時順に並べてグラフ表示される。したがって、製造装置２０で処理された製造品についての処理結果が処理毎にどのような変化をしているのかを逐次、視覚を通して直感的に観察することができる。既述のように、逐次観察を行えば、類似度Ｄが偶発的な要因により管理範囲Ｕを外れたものを除外して、処理装置２０のオーバーホールのタイミングをさらに適切に設定でき、処理装置２０のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。また、処理装置２０による処理結果が変化する傾向を、視覚を通して直感的に把握できるので、管理範囲Ｕを合理的な範囲に容易に設定することができる。

なお、類似度Ｄが管理範囲Ｕから外れたとき、ユーザに対して警報を発する警報部を備えるのが望ましい。例えば図６の半導体検査装置を符号４０Ａでは、類似度プロット部４０５と表示装置４０７が警報部として働いて、類似度Ｄが管理範囲Ｕから外れたとき、表示装置４０７の画面に「類似度が管理範囲を外れました」などの警報を画像表示しても良い。または、アラームランプを別途備えて、類似度Ｄが管理範囲Ｕから外れたとき、アラームランプを点滅させても良い。または、警報音発生部を別途備えて、類似度Ｄが管理範囲Ｕから外れたとき、警報音発生部が警報音を発生しても良い。

そのようにした場合、ユーザは、類似度Ｄが管理範囲Ｕから外れ、処理装置２０に異常が発生した可能性があることを迅速に知ることができる。したがって、ユーザは必要な対策を迅速にとることができる。例えば、類似度Ｄが管理範囲Ｕから外れたという情報を処理装置２０にフィードバックして、処理装置２０の製造条件を変更したり、処理装置２０の自動クリーニングを実施するなど、自動メンテナンス機能を動作させたりすることができる。この結果、製造プロセスの効率が改善される。

次に、上記類似度Ｄの具体的な算出方法について、２つの例を挙げて説明する。

第１例では、比較基準マクロ画像、検査対象マクロ画像をそれぞれ、図８に示すように画像領域９０の全域を縦横にそれぞれ８区画して、８×８＝６４個の部分領域９１，９１，…を設定する。この例では、各部分領域９１のサイズは、いずれも横９６画素×縦６４画素になっている。次に、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間で、互いに位置が対応する各部分領域９１毎に正規化相互相関（ＺＮＣＣ：Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）による公知の画像マッチングを行う。そして、各部分領域９１毎のマッチング結果のうち最小値を類似度Ｄとして求める。なお、最小値に代えて、最大値または平均値などの統計量を類似度Ｄとしても良い。

この第１例の算出方法では、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間で、互いに位置が対応する各部分領域９１毎に画像マッチングを行うので、類似度Ｄは、検査対象マクロ画像が取得された製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。

この第１例の算出方法によって、既述の比較基準マクロ画像０ｒと、検査対象マクロ画像０１、０２、０３との間の類似度Ｄを算出したところ、次の表１のような結果が得られた。この結果は、図１０中にグラフＣ１として図示されている。

第２例では、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像をテンプレート画像として準備する。例えば、図９に示すように、中央が明るく、中央から径方向外向きに次第に暗くなる画像を、テンプレート画像８０として１つだけ用意する。テンプレート画像８０のサイズは、横１２８画素×縦１２８画素になっている。次に、テンプレート画像８０を用いて、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像とにそれぞれ、縦横ともに走査間隔３２画素で正規化相互相関（ＺＮＣＣ：Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）によるテンプレートマッチングを行う。そして、そのテンプレートマッチング結果の相関係数を類似度Ｄとして求める。

この第２例のマクロ検査方法では、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像をテンプレート画像として用いるので、類似度は、検査対象マクロ画像が取得された製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。

この第２例の算出方法によって、既述の比較基準マクロ画像０ｒと、検査対象マクロ画像０１、０２、０３との間の類似度Ｄを算出したところ、次の表２のような結果が得られた。この結果は、図１０中にグラフＣ２として図示されている。

なお、第２例の算出方法において、テンプレート画像を複数使用することもできる。その場合は、各テンプレート画像を用いて算出した類似度の代表値（最小値、最大値または平均値などの統計量）を類似度Ｄとする。

図１０によって良く分かるように、上述の第１例、第２例の算出方法では、相関係数を用いて類似度Ｄを算出しているので、撮像画像毎の平均輝度の差に左右されることがなく、したがって類似度の評価の精度を高めることができる。

ただし、上述の第１例、第２例の算出方法では、求まる結果が少し異なる。第１例の算出方法は、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像をそれぞれ部分領域９１に分割した上でマッチングを行うため、部分領域９１の大きさより小さい領域での変化に対して類似度Ｄが敏感に反応する。第２例の算出方法は、テンプレート画像８０として用意する画像、およびサイズを変更することにより、類似度Ｄの反応の仕方が変わる。このため、対象とするプロセスに適したテンプレート画像を設定する必要がある。第１例の算出方法は比較的小さい領域のムラを検出したい場合に適する一方、第２例の算出方法は、比較的大きく、空間的に低周波なムラを検出したい場合に適する。したがって、検出したい処理ムラに応じて両者を使い分ける又は併用するのが望ましい。

なお、上述の第１例、第２例の算出方法では、類似度Ｄは相関係数を用いたものであるため、求められた類似度Ｄの値は「−１．０〜＋１．０」の範囲で変動する。上限値である＋１．０は、検査対象マクロ画像と比較基準マクロ画像とが完全に一致している場合に相当する。

図２は、図５の半導体検査装置４０、図６の半導体検査装置を符号４０Ａによってそれぞれ実施可能なマクロ検査方法の別のフローを示している。

この図２のフローでは、まず、図１中のステップＳ１０１と同様に、類似度算出部４０３がネットワークを介してデータベース１０にアクセスして、検査対象製造品に関するデータを取得する（Ｓ２０１）。具体的には、処理装置２０から記録された処理日時、処理した製造品に固有の製造品ＩＤ、処理条件、メンテナンスが実施されてからの処理数、撮像装置３０によって得られた検査対象マクロ画像（図７（Ｂ）の検査対象マクロ画像０１とする。）を取得する。

次に、類似度算出部４０３が、比較基準製造品を変更する必要があるか否かを判断する（Ｓ２０２）。具体的には、処理装置２０によって比較基準製造品が処理を受けた後、検査対象製造品（検査対象マクロ画像０１が得られた製造品）が処理を受けるまでの期間に、上記処理装置２０についてメンテナンスまたは処理条件変更があったか否かを判断する。

上記期間に上記処理装置２０についてメンテナンスまたは処理条件変更があったときは（Ｓ２０２でＹＥＳ）、比較基準製造品を変更する必要があると判断して、上記処理装置２０についての最後のメンテナンスまたは処理条件変更があった直後に上記処理装置２０による処理を受けた同種の製造品を、新たな比較基準製造品とする。そのために、類似度算出部４０３がネットワークを介してデータベース１０にアクセスして、上記新たな比較基準製造品に関するデータを取得する。このデータには、処理装置２０から記録された処理日時、処理した製造品に固有の製造品ＩＤ、処理条件、メンテナンスが実施されてからの処理数、撮像装置３０によって得られたマクロ画像（これが新たな比較基準マクロ画像となる。）が含まれる。比較基準マクロ画像４０２では、以前の比較基準マクロ画像に代えて、この新たな比較基準マクロ画像が格納される。つまり、比較基準マクロ画像４０２に格納された比較基準マクロ画像の内容が更新される。したがって、比較基準マクロ画像４０２には毎回適切な比較基準マクロ画像が格納される。

次に、類似度算出部４０３が、図１中のステップＳ１０３と同様に、検査対象マクロ画像０１と比較基準マクロ画像０ｒとの間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度（記号Ｄで表すものとする。）を算出する（Ｓ２０５）。そして、管理判定部４０６は、上記類似度Ｄが予め決められた管理範囲（記号Ｕで表すものとする。）から外れたかどうかを判断する（Ｓ２０６）。

一方、図２中のステップＳ２０２で、処理装置２０によって比較基準製造品が処理を受けた後、検査対象製造品（検査対象マクロ画像０１が得られた製造品）が処理を受けるまでの期間になかったときは（Ｓ２０２でＮＯ）、比較基準製造品を変更する必要がないと判断して、比較基準マクロ画像記憶部４０２に予め記憶されている比較基準マクロ画像を読み出す（Ｓ２０４）。

続いて、類似度算出部４０３が、図１中のステップＳ１０３と同様に、検査対象マクロ画像０１と比較基準マクロ画像０ｒとの間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度（記号Ｄで表すものとする。）を算出する（Ｓ２０５）。そして、管理判定部４０６は、上記類似度Ｄが予め決められた管理範囲（記号Ｕで表すものとする。）から外れたかどうかを判断する（Ｓ２０６）。

この図２のフローによれば、図１のフローによる場合と同様に、定量的な類似度Ｄに基づいて判断を行うことによって、基板２上に生じたマクロレベルの異常（例えば、処理ムラによるコントラストの相違や特定のテクスチャの存在）を客観的に検出することができる。この結果、処理装置２０のオーバーホールのタイミングを適切に設定でき、処理装置２０のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。しかも、毎回適切な比較基準マクロ画像を用いて類似度Ｄを算出するので、製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く判断することができる。

製造プロセスの生産能力を高めるために、或る処理を行い得る複数の処理装置を並行して用いる場合がある（それらの複数の処理装置は、１号機、２号機、…などの識別番号で特定されるものとする。）。そのような場合、比較基準マクロ画像４０２には、比較基準マクロ画像を処理装置（１号機、２号機、…）毎に格納しておくのが望ましい。そして、それらの複数の処理装置のうち特定の処理装置（例えば２号機）についてメンテナンスまたは処理条件変更があったとき、その処理装置（この例では２号機）についての比較基準マクロ画像の内容を更新する。

この場合において、検査対象製造品が上記処理をその処理装置（この例では２号機）で受けたとき、比較基準マクロ画像として、上記処理を上記処理装置（この例では２号機）で受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像を用いる。これにより、比較基準製造品と検査対象製造品との間で、上記処理を行った処理装置を同一（この例では２号機）にすることができる。したがって、上記類似度Ｄは、検査対象製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。

なお、図２のフローに代えて、上記比較基準マクロ画像として、検査対象製造品が或る処理装置による処理を受けた直前にその処理装置によって処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像を用いても良い。このようにした場合、比較基準製造品と検査対象製造品との間で、上記処理装置に何らかの異常が起こった場合、上記類似度はその異常を精度良く表すものとなる。

当然ながら、比較基準マクロ画像を得るのに適切でない製造品がある場合には、その製造品からのマクロ画像を比較基準マクロ画像として用いないのが望ましい。比較基準マクロ画像を得るのに適切でない製造品とは、例えば、異物が混入するなどの外的な要因で予期せぬ処理結果となっている製造品や、処理装置の性質上特殊な処理結果となっている製造品である。

これまでの例では、１個の比較基準製造品からの比較基準マクロ画像を用いるものとしたが、これに限られるものではない。例えば、上記製造プロセスで、複数の製造品からなるロット単位で処理が行われるのであれば、１ロットの製造品からそれぞれ得られた複数の比較基準マクロ画像を用いても良い。その場合、各比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間でそれぞれ類似度を算出し、それらの類似度の統計値（最小値、最大値または平均値など）を用いて、異常発生有無を判断しても良い。または、１ロット分の複数の比較基準マクロ画像の平均を算出して平均的な比較基準マクロ画像をまず求め、その平均的な比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間で類似度を算出して、異常発生有無を判断しても良い。これらの場合、複数個の比較基準製造品からのマクロ画像を基準としているので、判断の精度が高まる。さらに、複数の比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間でマハラノビス距離を算出して、異常発生有無を判断しても良い。この場合、複数の比較基準マクロ画像内の分散も考慮した距離を算出することができ、さらに判断の精度が高まる。

また、類似度の算出には、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間で、単に差分（例えば輝度差）をとっても良い。

また、類似度の算出には、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間で、ユークリッド距離を算出しても良い。

また、類似度の算出には、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との主成分分析を行って、主成分を軸とする主成分空間における距離を算出しても良い。このようにした場合、変数間の共線性が強くて上記ユークリッド距離、マハラノビス距離では正確な判定ができない場合であっても、異常発生有無を精度良く判断することができる。

また、類似度の算出には、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との判別分析を行って、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像とを最も良く分離する軸での距離を算出しても良い。これにより、さらに判断の精度が高まる。

また、類似度の算出には、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像とに対して階層的クラスタリングを行って、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像とが同一のグループに分類されるか否かという観点から、類似度を算出しても良い。なお、階層的クラスタリングとしては、最短距離法、最長距離法、群平均法、ウォード法などが知られているが、いずれの手法を用いても良い。また、クラスタリング手法にＫ−Ｍｅａｎｓ法を用いることにより、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像とが階層的クラスタリングに不適な外乱データを含んでいたとしても、適切にグループ分けすることが可能となる。上記クラスタリング手法には、対象とするデータの性質により、その他の一般に知られるクラスタリング手法を用いても良い。

上記のいずれかの方法、あるいはいくつかを組み合わせて、比較基準マクロ画像と検査対象マクロ画像との間の類似度を定量的に算出すれば良い。このように定量的に算出した類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断することによって、上記基板上に生じたマクロレベルの異常（例えば、処理ムラによるコントラストの相違や特定のテクスチャの存在）を客観的に検出することができる。

なお、上述のマクロ検査方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして構築しても良い。

また、そのようなプログラムを図４中に示すＣＤ−ＲＯＭ５０などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して配布できるようにしても良い。上記プログラムを汎用コンピュータにインストールすることで、汎用コンピュータによって上記マクロ検査方法を実行することが可能である。

以上の実施形態では、この発明を半導体装置を製造する製造プロセスに適用した例について説明した。特に、本発明は、上記製造プロセスにおける、蒸着による成膜装置の膜質検査、監視、異常検知などに適用することで、有益な効果を発揮する。

しかしながら、本発明は、それに限られるものではなく、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイなどのＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、太陽電池などの製造プロセス、検査装置、プロセス監視装置、異常検知装置などに広く適用され得る。

一実施形態のマクロ検査方法では、上記比較基準マクロ画像として、上記処理装置についてのメンテナンスまたは処理条件変更があった直後に上記処理装置による処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像を用いることを特徴とする。

この一実施形態のマクロ検査方法では、上記比較基準マクロ画像として、実質的に上記処理装置の状態がリセットまたはセットされた直後に得られたマクロ画像を用いることになる。したがって、上記比較基準マクロ画像が比較基準として好ましいものとなり、この結果、上記類似度は、上記製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。また、上記処理装置によって、上記比較基準となった製造品（これを適宜「比較対象製造品」と呼ぶ。）が処理を受けた後、順次処理を受けた製造品の検査対象マクロ画像についての類似度を追跡することで、上記処理装置についてのメンテナンスまたは処理条件変更があった後、上記処理装置による処理結果がどのように変化するのかを逐次観察することができる。逐次観察を行えば、上記類似度が偶発的な要因により上記管理範囲を外れたものを除外して、処理装置のオーバーホールのタイミングをさらに適切に設定でき、処理装置のオーバーホールを行う回数を必要最小限にすることができる。また、上記処理装置による処理結果が変化する傾向を把握できるので、上記管理範囲を合理的な範囲に設定することができる。

なお、本明細書で、「同種の製造品」とは、処理ムラや局所的な欠陥を除いたとき、実質的に同じマクロ画像を与えるものを指す。

一実施形態のマクロ検査方法では、上記比較基準マクロ画像として、上記検査対象マクロ画像が取得された上記製造品が上記処理装置による処理を受けた直前に上記処理装置によって処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像を用いることを特徴とする。

この一実施形態のマクロ検査方法では、上記比較基準マクロ画像として、上記検査対象マクロ画像が取得された上記製造品（これを適宜「検査対象製造品」と呼ぶ。）が上記処理装置による処理を受けた直前に上記処理装置によって処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像を用いる。したがって、上記比較基準製造品と上記検査対象製造品との間で、上記処理装置に何らかの異常が起こった場合、上記類似度はその異常を精度良く表すものとなる。

一実施形態のマクロ検査方法では、上記類似度を算出する方法は、
上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像とをそれぞれ複数の部分領域に分割し、
上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像との間で、互いに位置が対応する各部分領域毎に画像マッチングを行い、上記各部分領域毎の画像マッチング結果のうち最小値、平均値または最大値を上記類似度として求めることを特徴とする。

この一実施形態のマクロ検査方法では、上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像との間で、互いに位置が対応する各部分領域毎に画像マッチングを行うので、上記類似度は、上記検査対象マクロ画像が取得された製造品の基板上に異常が生じたか否かを精度良く表すものとなる。

一実施形態の検査システムは、上記類似度が上記管理範囲から外れたとき、警報を発する警報部を備えたことを特徴とする。

この一実施形態の検査システムでは、上記類似度が上記管理範囲から外れたとき、警報部が警報を発する。したがって、ユーザ（上記製造プロセスの作業者またはメンテナンス担当者を含む。以下同様。）は、上記類似度が上記管理範囲から外れ、処理装置に異常が発生した可能性があることを迅速に知ることができる。したがって、ユーザは必要な対策を迅速にとることができる。例えば、上記類似度が上記管理範囲から外れたという情報を処理装置にフィードバックして、上記処理装置の製造条件を変更したり、上記処理装置の自動クリーニングを実施するなど、自動メンテナンス機能を動作させたりすることができる。この結果、製造プロセスの効率が改善される。

２ シリコン基板
２′ ウエハ
１０ データベース
２０ 処理装置
３０ 撮像装置
４０，４０Ａ 半導体検査装置
１００ 検査システム

Claims (3)

1. 処理装置によって基板上に成膜する処理を含む製造プロセスによって製造される又は製造された製造品について、上記基板上に異常が生じたか否かを検査するマクロ検査方法であって、
   或る処理装置による処理を受けた後の製造品を撮像して検査対象マクロ画像を取得するとともに、上記製造品が上記処理装置による処理を受ける以前に、上記処理装置による処理を受けた同種の製造品を撮像して得られたマクロ画像の中から、比較の基準となる比較基準マクロ画像を用意し、
   上記検査対象マクロ画像と上記比較基準マクロ画像との間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度を算出し、
   上記類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断するマクロ検査方法において、
   上記類似度を算出する方法は、
   テンプレート画像として、上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像よりも小さいサイズを有し、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像であって、その画像が空間的に次第に変化しているものを準備し、
   上記テンプレート画像を用いて上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像とにそれぞれ走査しながら複数回のテンプレートマッチングを行い、
   そのテンプレートマッチング結果同士の相関係数を上記類似度として求めることを特徴とするマクロ検査方法。
2. 請求項１に記載のマクロ検査方法において、
   上記製造品毎に算出された上記類似度を、上記処理装置によって上記製造品が処理された処理日時順に並べてグラフ表示することを特徴とするマクロ検査方法。
3. 処理装置によって基板上に成膜する処理を含む製造プロセスによって製造される又は製造された製造品について、上記基板上に異常が生じたか否かを検査する検査システムであって、
   或る処理装置による処理を受けた後の製造品を撮像して検査対象マクロ画像を取得する検査対象マクロ画像取得部と、
   上記検査対象マクロ画像のための比較の基準となる比較基準マクロ画像を記憶する比較基準マクロ画像記憶部と、
   上記検査対象マクロ画像と上記比較基準マクロ画像との間で、互いに類似している程度を定量的に表す類似度を算出する類似度算出部と、
   上記類似度が予め決められた管理範囲から外れたかどうかを判断する管理判定部とを備えた検査システムにおいて、
   上記類似度算出部は、
   テンプレート画像として、上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像よりも小さいサイズを有し、検出すべき処理ムラの一部あるいは全部を模式化した１つ以上の画像であって、その画像が空間的に次第に変化しているものを準備し、
   上記テンプレート画像を用いて上記比較基準マクロ画像と上記検査対象マクロ画像とにそれぞれ走査しながら複数回のテンプレートマッチングを行い、
   そのテンプレートマッチング結果同士の相関係数を上記類似度として求めることを特徴とする検査システム。