JP6918434B1 - 半導体ウエハの評価方法、半導体ウエハの評価システム、プログラム、半導体ウエハの検査方法および半導体ウエハの検査システム - Google Patents

Abstract

【課題】半導体ウエハの異常の可能性を高い精度で評価することができる、半導体ウエハの評価方法、半導体ウエハの評価システムおよびプログラムを提供する。【解決手段】評価対象である複数の半導体ウエハの研磨面で検出されたＬＰＤ（Light Point Defect）の位置を重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハの評価方法であって、所定の群特定指標に基づいて、ＬＰＤの二次元分布に点在する複数のＬＰＤの中から特定のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する群特定工程と、群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、評価対象群を判定することで、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価する評価工程と、を有する、半導体ウエハの評価方法。【選択図】図１

Description

本発明は、複数の半導体ウエハで検出されたＬＰＤ（Light Point Defect）の二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハの評価方法、半導体ウエハの評価システム、プログラム、半導体ウエハの検査方法および半導体ウエハの検査システムに関する。

従来、研磨後の半導体ウエハの表面に光を照射し、半導体ウエハの表面にある微小な欠陥に対応する輝点（以下、ＬＰＤ（Light Point Defect）とも言う）を検出し、検出した輝点の位置をマッピングし、複数の半導体ウエハにおいて検出された輝点を１枚のマップに重畳して、輝点分布マップを生成する技術が知られている。また、このように生成された輝点分布マップ内に所定の領域を設定し、設定した領域内の輝点密度を測定し、輝点密度の最大値や輝点密度比率が所定閾値以上である場合に、特定欠陥があると判定する方法が開示されている（たとえば、特許文献１参照）。

特許第６４５９９４０号公報

しかしながら、特許文献１では、所定領域で検出された輝点密度や輝点密度比率など、単一の指標に基づいて半導体ウエハを判定するものであり、半導体ウエハをより高い精度で評価することができる、半導体ウエハの評価方法が希求されていた。特に、半導体ウエハで検出される輝点には、半導体ウエハの研磨などの製造工程で発生した欠陥に加え、結晶欠陥に起因する欠陥なども輝点として検出されるため、これら複数の原因に起因する輝点の中から、製造工程に起因する輝点を特定し、製造工程に起因する異常の可能性を高い精度で評価できることが求められていた。また、従来では、複数の半導体ウエハにおいてＬＰＤが同じ位置（目視上同一位置と見える位置）で発生した場合に、二次元（目視）では一点のＬＰＤとして検出される場合があり、このように目視上同一位置に存在する複数のＬＰＤを正しく検出することで、半導体ウエハを適切に評価できる評価方法が希求されていた。

本発明は、半導体ウエハの表面に点在するＬＰＤを重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて、半導体ウエハの異常の可能性をより高い精度で評価することができる、半導体ウエハの評価方法、半導体ウエハの評価システム、プログラム、半導体ウエハの検査方法および半導体ウエハの検査システムを提供することを課題とする。

本発明に係る半導体ウエハの評価方法は、評価対象である複数の半導体ウエハの表面で検出されたＬＰＤ（Light Point Defect）の位置を重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハの評価方法であって、所定の群特定指標に基づいて、前記ＬＰＤの二次元分布に点在する複数のＬＰＤの中から特定のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する群特定工程と、前記群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、前記評価対象群を判定することで、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価する評価工程と、を有し、前記群特定工程において、（１）前記ＬＰＤの二次元分布において、１のＬＰＤから所定距離以内に存在する他のＬＰＤを当該１のＬＰＤと同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、２以上のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する第１群特定処理、（２）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群に含まれるＬＰＤのうち、前記ＬＰＤの二次元分布において近接する２つのＬＰＤと、前記二次元分布の中心位置とがなす角度が所定の第１角度未満である場合に、当該２つのＬＰＤを同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、前記評価候補群に含まれる２以上のＬＰＤからなる群を前記評価対象群として特定する第２群特定処理、および（３）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群の所定の判定領域に存在するＬＰＤの数を当該判定領域の面積で割った判定領域密度と、前記ＬＰＤの二次元分布の径方向において前記判定領域と隣接する所定の周辺領域に存在するＬＰＤの数を当該周辺領域の面積で割った周辺領域密度との比（判定領域密度／周辺領域密度）を周辺密度比として算出し、前記周辺密度比が所定値以上である前記評価候補群を前記評価対象群として特定する第３群特定処理、のうち１つ以上の群特定処理を行う。
上記半導体ウエハの評価方法において、前記群特定工程において前記第１群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群の数が所定数以上である場合、または、前記評価対象群の中に、前記評価対象群を構成するＬＰＤが検出された半導体ウエハの枚数が所定枚数以上である群が１つでもある場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する構成とすることができる。
上記半導体ウエハの評価方法において、前記群特定工程において前記第１群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群の数が所定数以上ある場合、かつ、前記評価対象群の全てにおいて、前記各評価対象群に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数が所定枚数以下である場合は、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価しない構成とすることができる。
上記半導体ウエハの評価方法において、前記群特定工程において前記第１群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、全ての前記評価対象群の面積の総和が所定の第１面積以上である場合、または、所定の第２面積以上の評価対象群が１つでもある場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する構成とすることができる。
上記半導体ウエハの評価方法において、前記第１群特定処理において、前記所定距離は、前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置の近くに位置する第１ＬＰＤについては第１距離に設定され、前記第１ＬＰＤよりも前記中心位置から遠い位置にある第２ＬＰＤでは、前記第１距離よりも長い第２距離に設定される構成とすることができる。
上記半導体ウエハの評価方法において、前記第２群特定処理において、特定した前記評価対象群の中からさらに、前記評価対象群を特定する際に最初に選択したＬＰＤおよび最後に選択したＬＰＤと、前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置とのなす角度である合成角度が、前記第１角度よりも大きい第２角度以上の群を、前記評価対象群として特定し、前記群特定工程において前記第２群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群の前記合成角度の総和が所定の第３角度以上である場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると評価する構成とすることができる。
上記半導体ウエハの評価方法において、前記群特定工程において前記第２群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群を特定する際に最初に選択したＬＰＤおよび最後に選択したＬＰＤと、前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置とのなす角度を合成角度とした場合に、全ての前記評価対象群のＬＰＤの総数を、全ての前記評価対象群の合成角度の総和で割ったＬＰＤ密度が所定値以上である場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する構成とすることができる。
上記半導体ウエハの評価方法において、前記群特定工程において前記第２群特定処理および／または前記第３群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、複数の前記評価指標を用いて、前記評価対象である複数の半導体ウエハの評価を行う場合に、前記評価指標ごとに評価した評価結果を数値化し、数値化した評価結果に前記評価指標に応じた重み付けを行い、重み付けした評価結果を用いて、前記評価対象である複数の半導体ウエハを評価する構成とすることができる。

本発明に係る半導体ウエハの評価システムは、評価対象である複数の半導体ウエハの表面で検出されたＬＰＤの位置を重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハの評価システムであって、所定の群特定指標に基づいて、前記ＬＰＤの二次元分布に点在する複数のＬＰＤの中から特定のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定し、前記群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、前記評価対象群を判定することで、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価する、半導体ウエハの評価システムであって、前記評価対象群を特定する際に、（１）前記ＬＰＤの二次元分布において、１のＬＰＤから所定距離以内に存在する他のＬＰＤを当該１のＬＰＤと同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、２以上のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する第１群特定処理、（２）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群に含まれるＬＰＤのうち、前記ＬＰＤの二次元分布において近接する２つのＬＰＤと、前記二次元分布の中心位置とがなす角度が所定の角度未満である場合に、当該２つのＬＰＤを同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、前記評価候補群に含まれる２以上のＬＰＤからなる群を前記評価対象群として特定する第２群特定処理、および（３）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群の所定の判定領域に存在するＬＰＤの数を当該判定領域の面積で割った判定領域密度と、前記ＬＰＤの二次元分布の径方向において前記判定領域と隣接する所定の周辺領域に存在するＬＰＤの数を当該周辺領域の面積で割った周辺領域密度との比（判定領域密度／周辺領域密度）を周辺密度比として算出し、前記周辺密度比が所定値以上である前記評価候補群を前記評価対象群として特定する第３群特定処理、のうち１つ以上の群特定処理を行う。
本発明の第１の観点に係るプログラムは、コンピューターを用いて、評価対象である複数の半導体ウエハの表面で検出されたＬＰＤの位置を重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハ評価用のプログラムであって、所定の群特定指標に基づいて、前記ＬＰＤの二次元分布に点在する複数のＬＰＤの中から特定のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する群特定工程と、前記群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、前記評価対象群を判定することで、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価する評価工程と、を有し、前記群特定工程において、（１）前記ＬＰＤの二次元分布において、１のＬＰＤから所定距離以内に存在する他のＬＰＤを当該１のＬＰＤと同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、２以上のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する第１群特定処理、（２）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群に含まれるＬＰＤのうち、前記ＬＰＤの二次元分布において近接する２つのＬＰＤと、前記二次元分布の中心位置とがなす角度が所定の角度未満である場合に、当該２つのＬＰＤを同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、前記評価候補群に含まれる２以上のＬＰＤからなる群を前記評価対象群として特定する第２群特定処理、および（３）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群の所定の判定領域に存在するＬＰＤの数を当該判定領域の面積で割った判定領域密度と、前記ＬＰＤの二次元分布の径方向において前記判定領域と隣接する所定の周辺領域に存在するＬＰＤの数を当該周辺領域の面積で割った周辺領域密度との比（判定領域密度／周辺領域密度）を周辺密度比として算出し、前記周辺密度比が所定値以上である前記評価候補群を前記評価対象群として特定する第３群特定処理、のうち１つ以上の群特定工程を行う。
本発明に係る半導体ウエハの検査方法は、上記半導体ウエハの評価方法による評価結果に基づいて、前記評価対象である複数の半導体ウエハを選別する。
本発明に係る半導体ウエハの評価システムは、上記半導体ウエハの評価システムを含み、前記評価対象である半導体ウエハの評価結果に基づいて、前記評価対象である半導体ウエハを選別する。
本発明の第２の観点に係るプログラムは、上記プログラムを含み、当該プログラムはさらに、前記評価対象である半導体ウエハの評価結果に基づいて、前記評価対象である半導体ウエハを選別する工程を有する。

本発明によれば、半導体ウエハの異常可能性を高い精度で評価することができる、半導体ウエハの評価方法、半導体ウエハの評価システム、プログラム、半導体ウエハの検査方法および半導体ウエハの検査システムを提供することができる。

本実施形態にかかるウエハ評価装置の構成図である。 スタックマップの一例を示す図である。 本実施形態に係るウエハ評価処理を示すフローチャートである。 ステップＳ２の近接輝点群評価処理を示すフローチャートである。 近接輝点群評価処理における評価対象群の特定方法を説明するための図である。 近接輝点群評価処理における半導体ウエハの評価方法を説明するための図である。 （Ａ）は製造工程に起因する評価候補群の分布例を示す図であり、（Ｂ）はＣＯＰ（結晶欠陥）に起因する評価候補群の分布例を示す図である。 近接輝点群評価処理の評価結果の一例を示す図である。 ステップＳ３の集団輝点群評価処理を示すフローチャートである。 集団輝点群評価処理における半導体ウエハの評価方法を説明するための図である。 集団輝点群評価処理の評価結果の一例を示す図である。 ステップＳ４の同心円状輝点群評価処理を示すフローチャートである。 ステップＳ４１の第１評価処理を示すフローチャートである。 第１評価処理における評価対象群の特定方法を説明するための図である。 同心円状輝点群評価処理の評価結果の一例を示す図である。 ステップＳ４２の第２評価処理を示すフローチャートである。 第２評価処理における評価対象群の特定方法を説明するための図である。 ステップＳ４３の第３評価処理を示すフローチャートである。 周辺密度比を説明するための図である。

以下に、図を参照して、本発明に係る半導体ウエハの評価方法、並びに、当該半導体ウエハの評価方法を用いた半導体ウエハの評価システム、プログラム、半導体ウエハの検査方法および半導体ウエハの検査システムの実施形態について説明する。本発明に係る半導体ウエハの評価方法は、半導体ウエハの製造工程において生じたＬＰＤの二次元分布に基づいて、半導体ウエハに異常の可能性があるか否かを評価するものであり、半導体ウエハの品質向上を図るだけではなく、製造工程に起因する異常である場合には、製造工程の改善などに役立てることも目的とする。

ここで、半導体ウエハを研磨する場合、仕上げ研磨する面を仕上げ研磨する前に、吸着チャックなどの治具を半導体ウエハの研磨面に接触させ、半導体ウエハを保持しながら背面加工や外周部加工等の前加工が行われることがあるが、たとえば、吸着チャックの表面に異物などが付着している場合、半導体ウエハに異物が当接した状態で加工が行われ、異物が当接した半導体ウエハの箇所にＬＰＤ（Light Point Defect）が生じる場合がある。ＬＰＤは、反射光の異方性、散乱などの光学的な手法によってウエハ表面に輝点として検出される、微小な表面の凹凸を指す。通常、これらは、ＣＯＰ（結晶成長由来の結晶欠陥）、加工キズや、表面に付着したパーティクルなどを含んでいる。従来、研磨後の半導体ウエハの表面にレーザー光を照射し、半導体ウエハの表面で散乱した光を検出することで、半導体ウエハの研磨面のＬＰＤを検出するＬＰＤ検査を行い、ＬＰＤ検査で検出されたＬＰＤを判定し、研磨後の半導体ウエハの良否を評価することが行われてきた。また近年、ＬＰＤ検査により複数の半導体ウエハで検出されたＬＰＤ（以下、輝点ともいう。）を、半導体ウエハのオリフラやノッチなどの特徴に合わせて位置合わせし、重ね合わせて１枚のＬＰＤの二次元分布（以下、スタックマップという）を得ることで、半導体ウエハ１枚から得られるＬＰＤの情報では判別できなかった、製造工程などに起因する異常を検出する試みも行われている。本実施形態は、このように、スタックマップを用いることで、半導体ウエハの異常の可能性を評価する半導体ウエハの評価方法、半導体ウエハの評価システム、プログラム、半導体ウエハの検査方法および半導体ウエハの検査システムを開示するものである。

なお、本発明に係る半導体ウエハの評価方法は、ＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価することができる全ての半導体ウエハの評価に適用することが可能である。たとえば、以下の実施形態においては、本発明に係る半導体ウエハの評価方法をシリコン単結晶ポリッシュドウエハに適用する場面を想定して説明するが、半導体ウエハの種類はこれに限定されず、シリコン単結晶エピタキシャルウエハ、ＳＯＩ（Silicon on Insulator）ウエハ、ＳｉＣウエハなどの化合物半導体ウエハにも適用することができる。

図１は、本実施形態にかかるウエハ評価装置１を示す構成図である。図１に示すように、本実施形態に係る半導体ウエハの評価装置１は、演算装置１０と、記憶装置２０と、外部出力装置３０と、入力装置４０とを有する。本実施形態に係るウエハ評価装置１では、本実施形態に係るウエハ評価用のプログラムが記憶装置２０に記憶されており、演算装置１０は、記憶装置２０から当該プログラムを読み出し実行することで、評価対象である複数の半導体ウエハの評価を行う。

具体的には、演算装置１０は、コンピューターのＣＰＵなどであり、記憶装置２０に記憶された半導体ウエハ評価用のプログラムを実行することで、複数の半導体ウエハで検出されたＬＰＤを重ね合わせたスタックマップを取得するスタックマップ取得機能と、所定の群特定指標に基づいて、スタックマップから特定の輝点から構成される群を評価対象群として特定する輝点群特定機能と、群特定指標とは異なる所定の評価指標に基づいて、評価対象群を判定し、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるか否かを評価する評価機能とを有する。以下に。演算装置１０が有する各機能について説明する。

演算装置１０のスタックマップ取得機能は、ＬＰＤ検査により複数の半導体ウエハで検出された輝点を重ね合わせた輝点の二次元分布である、スタックマップを取得する。図２は、スタックマップの一例を示す図である。本実施形態において、スタックマップ取得機能は、評価対象である複数の半導体ウエハをＬＰＤ検査してスタックマップを生成する別の装置から、入力装置４０を介して、スタックマップを取得することができる。また、ウエハ評価装置１が評価対象である複数の半導体ウエハをＬＰＤ検査してスタックマップを生成する機能を有し、当該機能により生成されたスタックマップを、スタックマップ取得機能により取得する構成とすることもできる。なお、スタックマップには、スタックマップに点在する輝点の位置情報（たとえばオリフラやノッチなどの所定の特徴点を基準とした座標情報）に加えて、各輝点がどの半導体ウエハで検出されたかを示す情報も含まれる。

演算装置１０の輝点群特定機能は、スタックマップ取得機能により取得されたスタックマップを用い、所定の群特定指標に基づいて、特定の輝点から構成される群を評価対象群として特定する。具体的には、輝点群特定機能は、スタックマップに点在する複数の輝点の中から、所定の群特定指標を満たす輝点から構成される群を、評価対象群として特定する。なお、輝点群特定機能による評価対象群の特定方法の詳細については後述する。

演算装置１０の評価機能は、輝点群特定機能とは異なる評価指標に基づいて、輝点群特定機能により特定された評価対象群を判定することで、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるか否かを評価する。具体的には、ウエハ評価機能は、評価対象群が評価指標を満たすか否かを判断し、評価対象群が評価指標を満たす場合に評価対象である複数の半導体ウエハには異常の可能性があると評価する。なお、評価機能による評価方法の詳細についても後述するものとする。

また、本実施形態に係るウエハ評価装置１は、評価対象である複数の半導体ウエハの評価結果に基づいて、評価対象である複数の半導体ウエハを選別する検査処理を行う構成とすることもできる。この場合、ウエハ評価装置１は、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価された場合に、当該複数の半導体ウエハを作業者が目視で再確認できるように選別する構成とすることができる。なお、図１に示す例では、ウエハ評価装置１のみで、本実施形態に係るウエハ評価処理を行う構成を例示したが、複数の装置が協働して、本実施形態に係るウエハ評価処理を行う構成とすることができる。また、図１に示すように、本実施形態に係るウエハ評価処理を１台のウエハ評価装置１で実行可能である場合も、本発明では、このようなウエハ評価装置を「ウエハ評価システム」として定義するものとする。

次に、本実施形態に係るウエハ評価処理について説明する。図３は、本実施形態に係るウエハ評価処理を示すフローチャートである。なお、本実施形態に係るウエハ評価処理は、ウエハ評価装置１の演算装置１０が、記憶装置２０に記憶されたウエハ評価用のプログラムを実行することで、演算装置１０の各機能により実行される。

図３に示すように、ステップＳ１では、スタックマップ取得機能により、評価対象である複数の半導体ウエハのスタックマップが取得される。評価対象である複数の半導体ウエハとしては、たとえば同一ロットの半導体ウエハが例示される。たとえば、１００枚の半導体ウエハが１ロットとして製造された場合、この１００枚の半導体ウエハにおいて検出された複数の輝点を重畳させて作成されたスタックマップが、スタックマップ取得機能により取得されることとなる。

ステップＳ２では、演算装置１０により、近接輝点群評価処理が行われる。図４は、ステップＳ２に示す近接輝点群評価処理を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、ステップＳ２１では、演算装置１０の輝点群特定機能により、１の輝点と当該１の輝点から所定距離Ｌ１以内に位置する１または複数の輝点とを同一の群を構成する輝点として連結する処理を、スタックマップに点在する全ての輝点について繰り返し行うことで、連結された複数の輝点からなる群が、評価対象群として特定される。ここで、図５は、ステップＳ２１における評価対象群の特定方法を説明するための図である。なお、図５においては、所定距離Ｌ１内にある２つの輝点間の距離を一点波線で示している。図５に示す輝点Ｐ１〜Ｐ１０において、輝点Ｐ１と輝点Ｐ２との距離は所定距離Ｌ１よりも短いため、輝点Ｐ１と輝点Ｐ２とは同一の評価対象群Ｃ１として特定される。また、輝点Ｐ２と輝点Ｐ３との距離も所定距離Ｌ１よりも短いため、輝点Ｐ２と輝点Ｐ３も同一の評価対象群Ｃ１として特定される。同様に、輝点Ｐ４〜Ｐ７についても、それぞれ近接する輝点との距離が所定距離Ｌ１よりも短いため、輝点Ｐ１〜Ｐ７が同一の評価対象群Ｃ１として特定される。一方、輝点Ｐ８〜Ｐ１０については、近接する輝点との距離が所定距離Ｌ１を超えているため、評価対象群Ｃ１から除外される。同様に、輝点群特定機能は、スタックマップに点在する全ての輝点について、近接する他の輝点との距離を検出し、２点間の輝点間の距離が所定距離Ｌ１以内の２点以上の輝点からなる、１または複数の群を、評価対象群として特定する。

ステップＳ２２では、評価機能により、ステップＳ２１で特定された評価対象群の数に基づいて、半導体ウエハの評価が行われる。具体的には、評価機能は、ステップＳ２１で特定された評価対象群の数が所定数ｎ１以上である場合には、評価対象である半導体ウエハに異常の可能性があると評価する。

また、ステップＳ２３では、評価機能により、評価対象群に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数に基づいて、半導体ウエハの評価が行われる。具体的には、評価機能は、評価対象群に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数を特定し、評価対象群のうち、特定した半導体ウエハの枚数が所定枚数ｍ１以上である群があるか否かを判定する。そして、評価機能は、半導体ウエハの枚数が所定枚数ｍ１以上である評価対象群が１でもある場合、評価対象である半導体ウエハに異常の可能性があると評価する。

ここで、図６は、ステップＳ２３における半導体ウエハの評価方法を説明するための図である。なお、図６において、Ｃ２，Ｃ３は評価対象群を示す。また、Ｐ１１〜Ｐ１５は半導体ウエハＷ１において検出された輝点を示し、Ｐ２１〜Ｐ２４は半導体ウエハＷ２において検出された輝点を示し、Ｐ３１〜Ｐ３３は半導体ウエハＷ３で検出された輝点を示し、Ｐ４１〜Ｐ４６は半導体ウエハＷ４で検出された輝点を示す。

たとえば、評価指標として、上記所定枚数ｍ１を「３」とした場合、評価機能は、「３」枚以上の半導体ウエハで検出された輝点から構成される評価対象群があるか否かを判定する。たとえば、図６に示す例において、評価対象群Ｃ２は、「４」枚の半導体ウエハＷ１〜Ｗ４のそれぞれで検出された輝点Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２１〜Ｐ２３，Ｐ３１，Ｐ４１〜Ｐ４３から構成されているため、評価機能は、評価対象である半導体ウエハＷ１〜Ｗ４に異常の可能性があると評価することができる。なお、ステップＳ２２では、評価対象群に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数が所定枚数ｍ１以上であるとの評価指標に構成に代えて、評価対象である複数の半導体ウエハのうちｒ１％以上の半導体ウエハで検出された輝点を有する評価対象群があるかを判定し、評価対象である複数の半導体ウエハのうちｒ１％以上の半導体ウエハで検出された輝点を有する評価対象群が１つでもある場合に、評価対象である半導体ウエハに異常の可能性があると評価することができる。

このように、ステップＳ２の近接輝点群評価処理では、スタックマップに点在する複数の輝点のうち、近接する２点の輝点間の距離が所定距離Ｌ１以内の輝点であることを、評価対象群を特定するための群特定指標として用い、（１）評価対象群の数が所定数ｎ１以上であること、または、（２）評価対象群に含まれる輝点が所定枚数ｍ１（あるいは所定割合ｒ１％）以上の半導体ウエハで検出された群が１つでもあることを、半導体ウエハを評価するための評価指標として用いている。

これに加え、ステップＳ２の近接輝点群評価処理では、評価指標として、以下のような指標を用いることができる。すなわち、評価機能は、評価指標として、評価対象群の数が所定数ｎ２（ｎ２＞ｎ１）以上あり、かつ、全ての評価対象群において評価対象群に含まれる輝点が所定枚数ｍ２（ｍ２＜ｍ１）以下の半導体ウエハで検出されているかを判定する。そして、評価対象群の数が所定数ｎ２以上あり、かつ、全ての評価対象群において評価対象群に含まれる輝点が所定枚数ｍ２以下の半導体ウエハで検出されている場合、評価機能は、評価対象である半導体ウエハに異常の可能性がないと評価することができる。たとえば、評価機能は、評価指標として、上記所定数ｎ２を「４」とし、上記所定枚数ｍ２を「２」とした場合、４以上の評価対象群があり、かつ、全ての評価対象群において評価対象群が２枚以下の半導体ウエハで検出された輝点から構成される場合に、評価対象である半導体ウエハに異常の可能性はないと評価することができる。このように、半導体ウエハの評価指標として、評価対象群の数と評価対象群に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数とを組み合わせて用いることで、ＣＯＰ（結晶欠陥）に起因する輝点群を特定し、製造工程に起因しない輝点群をより適切に除外することができ、製造工程に起因する輝点からなる群を評価対象群として高精度で特定することが可能となる。これは、本発明の発明者が、図７（Ａ）に示すような製造工程に起因する輝点群の分布に比べて、ＣＯＰに起因する輝点の分布では、図７（Ｂ）に示すように、評価対象群の数が多く、かつ、個々の評価対象群に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数が少ない傾向にあるとの知見を得たことによる。なお、図７（Ａ）は製造工程に起因する評価候補群の分布例を示す図であり、図７（Ｂ）はＣＯＰに起因する評価候補群の分布例を示す図であり、Ｃ１〜Ｃ８はスタックマップ上で特定された評価対象群を示す。このように、評価対象群の数が多く、かつ、個々の評価対象群を構成する輝点が検出された半導体ウエハの枚数が少ない評価候補群を、ＣＯＰ（結晶欠陥）に起因する輝点群として特定し、評価対象群から除外することで、製造工程に起因する輝点からなる群を評価対象群として特定することが可能となる。その結果、製造工程上の異常がない半導体ウエハについて、異常があると評価されてしまい、作業者が目視で再確認などする頻度を削減することができる。なお、上記では、全ての評価対象群において、各評価対象群に含まれる輝点が所定枚数ｍ２以下の半導体ウエハで検出される輝点であることを評価指標として例示したが、この構成に代えて、全ての評価対象群において、各評価対象群に含まれる輝点が、評価対象である複数の半導体ウエハのうちｒ２％以下の半導体ウエハで検出された輝点であることを、評価指標とすることもできる。

ステップＳ２４では、評価機能により、ステップＳ２２，Ｓ２３での評価結果が、記憶装置２０に記憶される。ここで、図８に、ステップＳ２２，２３の評価結果の一例を示す。なお、図８においては、図２に示すスタックマップにおいて点在する複数の輝点の中から、ステップＳ２１の群特定指標を満たす複数の輝点を評価対象群として特定し、特定した評価対象群のうち、ステップＳ２２またはステップＳ２３の評価指標を満たす評価対象群を示したものである。本実施形態において、評価機能は、ステップＳ２２，Ｓ２３の評価結果として、ステップＳ２の近接輝点群評価処理において半導体ウエハに異常の可能性があることを示す情報（たとえばエラーコードのみ）を記憶装置２０に記憶する構成としてもよいし、図８に示すように、ステップＳ２２，Ｓ２３の評価指標を満たした評価対象群を示す情報を記憶装置２０に記憶する構成としてもよい。

図３に戻り、ステップＳ３では、演算装置１０により、集団輝点群評価処理が行われる。図９は、本実施形態に係る集団輝点群評価処理を示すフローチャートである。ステップＳ３１では、ステップＳ２１と同様に、１の輝点と当該１の輝点から所定の基準距離Ｌ２以内に位置する１または複数の輝点とを同一の群を構成する輝点として連結する処理を、スタックマップに点在する全ての輝点について繰り返し行うことで、連結された複数の輝点からなる群が、評価対象群として特定される。ただし、ステップＳ３１では、上記「所定の基準距離Ｌ２」を一律の値とするのではなく、スタックマップの中心点からの距離に応じて「所定の基準距離Ｌ２」の長さを変化させる構成とすることができる。具体的には、スタックマップの中心点からの距離が比較的短いＬ３である輝点については、近接する輝点との距離が所定の基準距離Ｌ２１内にある場合に、これら２つの輝点を同一の評価対象群として特定し、スタックマップの中心点からの距離が比較的長いＬ４（Ｌ４＞Ｌ３）である輝点については、近接する輝点との距離が所定の基準距離Ｌ２２（Ｌ２２＞Ｌ２１）内にある場合に、これら２つの輝点を同一の評価対象群として特定する構成とすることができる。

ステップＳ３２では、ステップＳ２２と同様に、評価機能により、ステップＳ３１で特定された評価対象群の数に基づいて、半導体ウエハの評価が行われる。具体的には、評価機能は、ステップＳ３１で特定された評価対象群の数が所定数ｎ１以上である場合に、評価対象である半導体ウエハに異常の可能性があると評価する。

また、ステップＳ３３では、ステップＳ３１で特定された評価対象群のうち、全ての評価対象群の面積の総和に基づいて、半導体ウエハの評価が行われる。具体的に、評価機能は、スタックマップを複数のメッシュ領域Ｍに分割し、評価対象群ごとに、評価対象群が何枚のメッシュ領域Ｍの上に存在するかを算出する。図１０は、集団輝点群評価方法における半導体ウエハの評価方法を説明するための図である。図１０に示す例では、評価対象群としてＣ４，Ｃ５の２つが特定されているものとする。また、図１０においては、説明の便宜上、スタックマップ上に設定されたメッシュ領域Ｍを図示する。図１０に示す例において、評価機能は、まず評価対象群Ｃ４が存在するメッシュ領域Ｍの数を算出する。図１０に示すように、評価対象群Ｃ４は、４つのメッシュ領域Ｍに跨って存在するため、評価機能は、評価対象群Ｃ４が存在するメッシュ領域Ｍの数を４として算出することができる。同様に、評価機能は、評価対象群Ｃ５が存在するメッシュ領域Ｍの数を８として算出することができる。

そして、評価機能は、各評価対象群が存在するメッシュ領域Ｍの数を、各評価対象群の面積とし、全ての評価対象群の面積の総和（メッシュ領域Ｍの数の総和）が所定面積ａ１以上（所定のメッシュ領域Ｍの数以上）である場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する。たとえば、図１０に示す例において、評価対象群Ｃ４，Ｃ５が存在するメッシュ領域Ｍの総和は１２となるため、たとえば所定面積ａ１を「１０」とした場合、評価機能は、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価することができる。

また、ステップＳ３４において、評価機能は、各評価対象群について、評価対象群の面積が所定面積ａ２以上の群が１つでもある場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する処理を行う。なお、ステップＳ３４でも、ステップＳ３３と同様に、評価機能は、評価対象補群が存在するメッシュ領域Ｍの数を評価対象群の面積とみなして、評価対象群を評価することができる。たとえば、図１０に示す例において、評価対象群が「６」枚以上のメッシュ領域Ｍに跨って存在する場合に、当該評価対象群が所定面積ａ２であると判定する場合、評価機能は、評価対象群Ｃ４が存在するメッシュ領域Ｍの数「４」は６以上ではないため、評価対象群Ｃ４の面積は所定面積ａ２未満であると判定する。一方、評価機能は、評価対象群Ｃ５が存在するメッシュ領域Ｍの数「８」は６以上であるため、評価対象群Ｃ５の面積が所定面積ａ２以上であると判定し、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価することができる。

このように、ステップＳ３の集団輝点群評価処理では、スタックマップに点在する複数の輝点のうち、近接する２点の輝点間の距離が所定の基準距離Ｌ２以内の輝点であることを、評価対象群を特定するための群特定指標として用い、（１）評価対象群の数が所定数ｎ１以上であること、（２）評価対象群の面積の総和が所定面積ａ１以上であること、または、（３）評価対象群の中に、面積が所定面積ａ２以上の群が１つでもあることを評価指標として用いている。さらに、ステップＳ３の集団輝点群評価処理においては、（４）評価対象群のうち、評価対象群に含まれる輝点の数が所定数以上である群が１つでもあることを、評価指標として用いることもできる。

ステップＳ３５では、評価機能により、ステップＳ３２〜３４での評価結果が、記憶装置２０に記憶される。ここで、図１１に、ステップＳ３２〜３４の評価結果の一例を示す。図１１では、図２に示すスタックマップにおいて点在する複数の輝点の中から、ステップＳ３１の群特定指標を満たす輝点群を評価対象群として特定し、特定した評価対象群のうち、ステップＳ３２〜３４の評価指標を満たす評価対象群を示している。本実施形態において、評価機能は、ステップＳ３２〜３４の評価結果として、ステップＳ３の集団輝点群評価処理において半導体ウエハに異常の可能性があることを示す情報（たとえばエラーコードのみ）を記憶装置２０に記憶する構成としてもよいし、図１１に示すように、ステップＳ３１の群特定指標およびステップＳ３２〜３４の評価指標を満たす群を示す情報を記憶装置２０に記憶する構成としてもよい。

図３に戻り、ステップＳ４では、演算装置１０により、同心円状輝点群評価処理が行われる。図１２は、本実施形態に係る同心円状輝点群評価処理を示すフローチャートである。図１２に示すように、本実施形態にかかる同心円状輝点群評価処理は、さらに、第１評価処理から第３評価処理の３つの処理に分けられる。

ステップＳ４１では、まず、同心円状輝点群評価処理の第１評価処理が行われる。図１３は、本実施形態に係る第１評価処理を示すフローチャートである。図１３に示すように、ステップＳ４１１では、輝点群特定機能により、スタックマップの中心位置Ｏを中心とする円環領域Ｒに点在する輝点が評価対象群として特定される。また、ステップＳ４１２では、評価機能により、ステップＳ４１１で特定された評価対象群に含まれる輝点の数が所定数ｎ５以上であるか判定される。そして、評価機能は、評価対象群に含まれる輝点の数が所定数ｎ５以上である場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると評価する。なお、同心円状の異常の可能性とは、製造工程における円形の治具などに起因する異常の可能性であり、たとえば、研磨時に使用する吸着チャックなどに異常の原因がある場合に生じる。なお、本発明においては、スタックマップ（ＬＰＤの二次元分布）の中心位置を、半導体ウエハの中心位置と置き換えて処理してもよい。

ここで、図１４は、第１評価処理による評価対象群の特定方法および評価方法を説明するための図である。図１４に示す例において、輝点群特定機能は、たとえば、スタックマップの中心位置Ｏを中心とする円環領域Ｒに点在する輝点（図１４において黒塗りした丸で示す）から構成される群を、評価対象群として特定する。そして、評価機能は、評価対象群に含まれる輝点の数が所定数ｎ５以上であるか否かを判定し、評価対象群に含まれる輝点の数が所定数ｎ５以上である場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると評価する。

なお、本実施形態では、スタックマップの径方向において所定の幅の領域を円環領域Ｒとして設定し、当該円環領域Ｒに点在する輝点に基づいて、半導体ウエハの評価を行った後は、円環領域Ｒを、スタックマップの中心位置Ｏから外周部へ向かって（または、スタックマップの外周部から中心位置Ｏに向かって）所定のピッチでシフトさせ、シフトさせた円環領域Ｒに点在する輝点に基づいて、半導体ウエハの評価を行う処理を繰り返すことで、スタックマップの全体または複数部分の輝点に基づいて、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるかを評価することができる。また、円環領域Ｒをシフトすることなく、円環領域Ｒを製造工程で使用する治具などに応じて予め決めた固有の位置のみに設定し、固有の位置に設定された円環領域Ｒに点在する輝点のみに基づいて、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるかを評価する構成とすることもできる。

ステップＳ４１３では、評価機能により、ステップＳ４１２での評価結果が、記憶装置２０に記憶される。ここで、図１５に、ステップＳ４１２の評価結果の一例を示す。なお、図１５は、図２に示すスタックマップにおいて点在する複数の輝点の中から、ステップＳ４１１の群特定指標を満たす輝点群を評価対象群として特定し、特定した評価対象群のうち、ステップＳ４１２の評価指標を満たす評価対象群を示したものである。本実施形態において、評価機能は、ステップＳ４１２の評価結果として、評価対象である半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があることを示す情報（たとえばエラーコードのみ）を記憶装置２０に記憶する構成としてもよいし、図１５に示すように、ステップＳ４１２の評価指標を満たす群を示す情報を記憶装置２０に記憶する構成としてもよい。

また、図１６に、ステップＳ４２の第２評価処理のフローチャートを示す。図１６に示すように、ステップＳ４２１では、輝点群特定機能により、ステップＳ４１１と同様に、所定の円環領域Ｒに点在する輝点が第１評価候補群として特定される。そして、ステップＳ４２２では、輝点群特定機能により、ステップＳ４２１で特定された第１評価候補群における輝点のうち、近接する２つの輝点とスタックマップの中心位置Ｏとがなす角度が所定角度θ１未満の輝点を連結して第２評価対象群が特定される。さらに、ステップＳ４２３では、ステップＳ４２２で特定された第２評価候補群のうち、後述する合成角度θｓｙｓが所定の角度θ２以上の群が、評価対象群として特定される。

ここで、図１７は、第２評価処理における評価対象群の特定方法および評価方法を説明するための図である。図１７において、輝点Ｐ５１〜Ｐ５５は所定の円環領域Ｒに点在し第１評価候補群として特定されているものとする。この場合、輝点群特定機能は、たとえば、輝点Ｐ５１を始点とし、輝点Ｐ５１および当該輝点Ｐ５１に最も近接する輝点Ｐ５２と、スタックマップの中心位置Ｏとがなす角度θａを算出する。そして、輝点群特定機能は、算出した角度θａが所定の角度θ１未満であるかを判定する。角度θａが所定の角度θ１未満である場合、輝点群特定機能は、輝点Ｐ５１および輝点Ｐ５２を同一の第２評価候補群として特定する。同様に、輝点群特定機能は、輝点Ｐ５２および輝点Ｐ５３と中心位置Ｏとがなす角度θｂが所定の角度θ１未満であるか判定し、角度θｂが所定の角度θ１未満である場合、輝点群特定機能は、輝点Ｐ５１〜Ｐ５３を同一の第２評価候補群として特定する。同様に、輝点群特定機能は、輝点Ｐ５４，Ｐ５５についても同様の判定を行うことで、輝点Ｐ５１〜Ｐ５５を同一の第２評価候補群として特定することができる。

さらに、輝点群特定機能は、特定した第２評価候補群における合成角度を算出し、第２評価候補群のうち合成角度θｓｙｓが所定の角度θ２（θ２＞１）以上である群を、評価対象群として特定する。ここで、図１７に基づいて、評価対象群の合成角度について説明する。図１７に示す例において、輝点Ｐ５１〜Ｐ５５は、それぞれ近接する輝点と中心位置Ｏとのなす角度が所定の角度θ１未満であり、同一の第２評価候補群として特定されているものとする。この場合、輝点群特定機能は、第２評価候補群を特定する際に最初に特定した輝点Ｐ５１と、最後に特定した輝点Ｐ５５と、中心位置Ｏとのなす角度を合成角度θｓｙｎとして算出する。そして、輝点群特定機能は、算出した合成角度θｓｙｎが所定の角度θ２（θ２＞θ１）以上であるか否かを判定し、合成角度θｓｙｎが所定の角度θ２以上である群を、評価対象群として特定する。

ステップＳ４２４では、評価機能により、ステップＳ４２３で特定された全ての評価対象群の合成角度の総和に基づいて、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるかの評価が行われる。具体的には、評価機能は、ステップＳ４２３で特定された全ての評価対象群の合成角度θｓｙｓの総和を算出し、合成角度θｓｙｓの総和が所定の角度θ３（θ３＞θ２，θ１）以上の場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると評価する。

ステップＳ４２５では、評価機能により、ステップＳ４２４での評価結果が、記憶装置２０に記憶される。本実施形態において、評価機能は、ステップＳ４２４の評価結果として、評価対象である半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があることを示す情報（たとえばエラーコードのみ）を記憶装置２０に記憶する構成としてもよいし、図１５に示すように、ステップＳ４２４の評価指標を満たす群を示す情報を記憶装置２０に記憶する構成としてもよい。なお、ステップ４２においても、ステップＳ４１と同様に、円環領域Ｒを、スタックマップの中心位置Ｏから外周部へ向かって（または、スタックマップの外周部から中心位置Ｏに向かって）所定のピッチでシフトさせ、各位置における円環領域Ｒに点在する輝点に基づいて、半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるかをそれぞれ評価する構成としてもよいし、製造工程で使用する治具などに応じて予め決めた固有の位置の円環領域Ｒに点在する輝点のみに基づいて、半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるかを評価する構成としてもよい。

図１２に戻り、ステップＳ４３では、第３評価処理が行われる。ここで、図１８は、第３評価処理のフローチャートを示す図である。図１８に示すように、ステップＳ４３１では、所定の円環領域Ｒに点在する輝点が評価候補群として特定される。また、ステップＳ４３２では、近接する２つの輝点とスタックマップの中心位置Ｏとがなす角度が所定角度θ１未満の輝点を連結して評価対象群が特定される。さらに、ステップＳ４３３では、評価機能により、ステップＳ４３２で特定された全ての評価対象群に含まれる輝点の総数と、評価対象群の合成角度の総和との比（輝点の総数／合成角度の総和）が合成密度ｄｓｙｎとして算出される。そして、評価機能は、算出した合成密度ｄｓｙｎが所定値ｄ１以上であるかを判定し、合成密度ｄｓｙｎが所定値ｄ１以上である場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると評価する。そして、ステップＳ４３４では、評価機能により、ステップＳ４３３での評価結果が、記憶装置２０に記憶される。

なお、ステップ４３においても、ステップＳ４１，４２と同様に、円環領域Ｒを、スタックマップの中心位置Ｏから外周部へ向かって（または、スタックマップの外周部から中心位置Ｏに向かって）所定のピッチでシフトさせ、各位置の円環領域Ｒに点在する輝点に基づいて、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるかをそれぞれ評価する構成としてもよいし、製造工程で使用する治具などに応じて予め決めた固有の位置の円環領域Ｒに点在する輝点に基づいて、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるかを評価する構成としてもよい。また、ステップＳ４３３において合成密度を算出する場合に、評価対象群の合成角度の総和を、ステップＳ４２３と同様に算出することができる。

このように、ステップＳ４の同心円状輝点群評価処理では、スタックマップに点在する複数の輝点のうち、（１）スタックマップの中心位置Ｏを中心とする所定の円環領域Ｒ内に点在する輝点であること、さらに、（２）近接する２つの輝点とスタックマップの中心位置とがなす角度が所定角度θ１未満である輝点であること、（３）輝点群における合成角度が所定角度θ２以上であることを、群特定指標として、評価対象群が特定される。
さらに、ステップＳ４の同心円状輝点群評価処理では、（１）評価対象群における輝点の数が所定数ｎ５以上であること、（２）評価対象群の合成角度θｓｙｎの総和が所定角度θ３以上であること、または、（３）評価対象群の合成密度ｄｓｙｎが所定値ｄ１以上であることを、評価指標として、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があるか評価される。

また、評価機能は、ステップＳ４１の第１評価処理の評価結果、ステップＳ４２の第２評価処理の評価結果、およびステップＳ４３の第３評価処理の評価結果を点数化し、当該点数の合計値が所定値以上である場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると総合的に評価する構成とすることができる。さらに、評価機能は、ステップＳ４１の第１評価処理の評価結果、ステップＳ４２の第２評価処理の評価結果、およびステップＳ４３の第３評価処理の評価結果を点数化するとともに、算出した点数に評価指標に応じた所定の重み付けを行い、重み付けした点数の合計が所定値以上である場合に、評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると評価する構成としてもよい。

加えて、上述したステップＳ４１の第１評価処理、ステップＳ４２の第２評価処理およびステップＳ４３の第３評価処理において、群特定指標として、周辺密度比をさらに用いて、評価対象群を特定する構成とすることもできる。具体的には、輝点群特定機能は、第１評価処理から第３評価処理において評価対象群として特定される可能性がある評価候補群の全体領域、または、図１９に示すように評価候補群の一部を所定の角度θ３で切り取った領域を、判定領域Ｒ１として特定する。そして、輝点群特定機能は、判定領域Ｒ１における輝点の密度ｄ２（判定領域Ｒ１における輝点の数／判定領域Ｒ１の面積）に対する、スタックマップの径方向において判定領域Ｒ１と隣接する所定の周辺領域Ｒ２、Ｒ３における輝点の密度ｄ３（周辺領域Ｒ２，Ｒ３における輝点の総数／周辺領域Ｒ２，Ｒ３の面積の合計）の比（ｄ２／ｄ３）を、周辺密度比として算出する。そして、輝点群特定機能は、上述した群特定指標を満たすことに加えて、周辺密度比が所定値以上である群を、評価対象群として特定する構成とすることができる。

また、以下に説明するように周辺密度比を算出し、評価対象群を特定する構成とすることもできる。すなわち、輝点群特定機能は、ステップＳ４２２のように、円環領域Ｒに点在する複数の輝点のうち、近接する２つの輝点と中心位置とがなす角度が所定角度θ１未満の輝点を同一の輝点群として特定し、当該輝点群の合成角度θｓｙｓがθ２以上の領域（合成角度θｓｙｓがθ２以上の輝点群が複数ある場合は、当該複数の輝点群が占める領域）を判定領域Ｒ１’として特定する。また、輝点群特定機能はスタックマップの径方向において判定領域Ｒ１’と隣接する所定の周辺領域（複数の判定領域Ｒ１’が特定された場合は、スタックマップの径方向において各判定領域Ｒ１’にそれぞれ隣接する周辺領域）をＲ２’，Ｒ３’と特定する。そして、輝点群特定機能は、判定領域Ｒ１’における輝点の密度ｄ２（判定領域Ｒ１’における輝点の数の総和／判定領域Ｒ１’の面積の総和）に対する、周辺領域Ｒ２’ ，Ｒ３’における輝点の密度ｄ３（周辺領域Ｒ２’，Ｒ３’における輝点の数の総和／周辺領域Ｒ２’ ，Ｒ３’の面積の総和）の比（ｄ２／ｄ３）を、周辺密度比として算出する構成とすることができる。

さらに、輝点群特定機能は、（１）評価候補群の周辺密度比が所定値以上であることに加えて、（２）判定領域Ｒ１に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数と評価対象である複数の半導体ウエハの枚数との比（判定領域Ｒ１に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数／評価対象である複数の半導体ウエハの枚数）が所定値以上であること、（３）評価候補群の一部をスタックマップの中心位置Ｏとした所定の角度θ４で切り抜いた領域Ｒ４における輝点の数と、角度θ４との比（領域Ｒ４の輝点の数／θ４）である角密度が所定値以上である場合に、当該評価候補群を評価対象群として特定する構成とすることもできる。たとえば、図１９に示す例において、判定領域Ｒ１が上記領域Ｒ４に該当し、評価対象である半導体ウエハの枚数（たとえば１ロット分の半導体ウエハの枚数）が１００枚であり、そのうち、領域Ｒ４（＝判定領域Ｒ１）に含まれる輝点が１６枚の半導体ウエハで検出された輝点である場合、輝点群特定機能は、上記（２）の群特定指標として、領域Ｒ４（＝判定領域Ｒ１）に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの数である１６／判定対象である複数の半導体ウエハの枚数である１００＝０．１６を算出し、算出した値（０．０１６）が所定値未満である場合に、半導体ウエハのＬＰＤが偶発的に生じたとみなし、これら輝点群を、評価対象群から除外することができる。また、図１９に示す例において、判定領域Ｒ１が上記領域Ｒ４に該当し、上記θ４がθ３と同じ５°である場合、輝点群特定機能は、上記（３）の群特定指標として、領域Ｒ４（＝判定領域Ｒ１）における輝点の数である１６／θ４である５°＝３．２を算出し、算出した値（３．２）が所定値未満である場合に、半導体ウエハのＬＰＤが偶発的に生じたとみなし、これら輝点群を、評価対象群から除外することができる。
このように、評価対象群を特定することで、偶発的に生じた半導体ウエハのＬＰＤを評価対象群から除外することができ、半導体ウエハの異常をより高い精度で評価することができる。

図３に戻り、ステップＳ５では、評価機能により、記憶装置２０に記憶されたステップＳ２の近接輝点群評価処理、ステップＳ３の集団輝点群評価処理およびステップＳ４の同心円状輝点群評価処理での評価結果が、外部出力装置３０へと出力される。これにより、作業者は、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるか否かを把握することができる。また、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価された場合、作業者は、目視などでより詳細な検査を行い、あるいは、再度の研磨を行うなどの処理を行うことが可能となる。さらに、同心円状の異常の可能性があると評価された半導体ウエハについては、製造工程に異常がある可能性があるため、製造工程の問題点を見直す手がかりとすることもできる。

以上のように、本実施形態に係るウエハ評価装置１は、評価対象である複数の半導体ウエハの研磨面で検出された輝点（ＬＰＤ）の位置を重ね合わせたスタックマップに基づいて、半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価するものであって、所定の群特定指標に基づいて、特定の輝点からなる群を評価対象群として特定し、群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、複数の評価対象群を評価する。このように、本実施形態では、異なる２つの指標を用いて、スタックマップから特定の輝点群を特定し、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価することができるため、評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるか否かを高い精度で評価することが可能となる。実際に、過去に目視で異常があると判定された４ロット分の半導体ウエハと、過去に正常と判定された１０００ロット分の半導体ウエハとを、本実施形態に係るウエハ評価装置１を用いて評価したところ、過去に目視で異常があると判定された４ロット分全ての半導体ウエハについては、異常の可能性があると評価することができ、過去に目視で正常と判定された１０００ロット分の半導体ウエハのうち、９９６ロット分の半導体ウエハについて異常の可能性があるとは評価されなかった。すなわち、ウエハ評価装置１の正答率は９９％を超え、過去に目視で異常があると判定された半導体ウエハについては漏れなく異常の可能性があると評価することができた。また、本実施形態に係るウエハ評価装置１では、全ての半導体ウエハを自動で検査し、異常の可能性があると評価された半導体ウエハだけを人が再検査することができるため、全ての半導体ウエハを人が目視で検査していた従来と比べて、半導体ウエハの品質向上や製造効率の向上が図れるとともに、評価結果に基づいて製造工程の異常を早期発見することで歩留まり改善も図ることができる。さらに検査にかかる人件費を低減することができ、半導体ウエハの製造コストを低減することもできる。

以上、本発明の好ましい実施形態例について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態の記載に限定されるものではない。上記実施形態例には様々な変更・改良を加えることが可能であり、そのような変更または改良を加えた形態のものも本発明の技術的範囲に含まれる。

たとえば、上述した実施形態では、図３に示すように、近接輝点群評価処理、集団輝点群評価処理、同心円状輝点群評価処理を行う構成を例示したが、この構成に限定されず、これら評価処理のうち、１または２つのみを行う構成とすることもできる。また、これら処理の順番は特に決められておらず、たとえば、同心円状輝点群評価処理を行った後に、近接輝点群評価処理や集団輝点群評価処理を行う構成とすることもできる。同様に、上述した実施形態では、図１２に示すように、同心円状輝点群評価処理において、第１〜第３評価処理を行う構成を例示したが、この構成に限定されず、これら評価処理のうち１または２つのみを行う構成とすることもできる。また、これらの処理の順番も特に決められておらず、第３評価処理を行った後に、第１評価処理や第２評価処理を行う構成としてもよい。

１…ウエハ評価装置
１０…演算装置
２０…記憶装置
３０…外部出力装置
４０…入力装置

Claims (13)

1. 評価対象である複数の半導体ウエハの表面で検出されたＬＰＤ（Light Point Defect）の位置を重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハの評価方法であって、
   所定の群特定指標に基づいて、前記ＬＰＤの二次元分布に点在する複数のＬＰＤの中から特定のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する群特定工程と、
   前記群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、前記評価対象群を判定することで、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価する評価工程と、を有し、
   前記群特定工程において、
   （１）前記ＬＰＤの二次元分布において、１のＬＰＤから所定距離以内に存在する他のＬＰＤを当該１のＬＰＤと同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、２以上のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する第１群特定処理、
   （２）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群に含まれるＬＰＤのうち、前記ＬＰＤの二次元分布において近接する２つのＬＰＤと、前記二次元分布の中心位置とがなす角度が所定の第１角度未満である場合に、当該２つのＬＰＤを同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、前記評価候補群に含まれる２以上のＬＰＤからなる群を前記評価対象群として特定する第２群特定処理、および
   （３）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群の所定の判定領域に存在するＬＰＤの数を当該判定領域の面積で割った判定領域密度と、前記ＬＰＤの二次元分布の径方向において前記判定領域と隣接する所定の周辺領域に存在するＬＰＤの数を当該周辺領域の面積で割った周辺領域密度との比（判定領域密度／周辺領域密度）を周辺密度比として算出し、前記周辺密度比が所定値以上である前記評価候補群を前記評価対象群として特定する第３群特定処理、
   のうち１つ以上の群特定処理を行う、半導体ウエハの評価方法。
2. 前記群特定工程において前記第１群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群の数が所定数以上である場合、または、前記評価対象群の中に、前記評価対象群を構成するＬＰＤが検出された半導体ウエハの枚数が所定枚数以上である群が１つでもある場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する、請求項１に記載の半導体ウエハの評価方法。
3. 前記群特定工程において前記第１群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群の数が所定数以上ある場合、かつ、前記評価対象群の全てにおいて、前記各評価対象群に含まれる輝点が検出された半導体ウエハの枚数が所定枚数以下である場合は、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価しない、請求項２に記載の半導体ウエハの評価方法。
4. 前記群特定工程において前記第１群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、全ての前記評価対象群の面積の総和が所定の第１面積以上である場合、または、所定の第２面積以上の評価対象群が１つでもある場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する、請求項１ないし３のいずれかに記載の半導体ウエハの評価方法。
5. 前記第１群特定処理において、前記所定距離は、前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置の近くに位置する第１ＬＰＤについては第１距離に設定され、前記第１ＬＰＤよりも前記中心位置から遠い位置にある第２ＬＰＤでは、前記第１距離よりも長い第２距離に設定される、請求項４に記載の半導体ウエハの評価方法。
6. 前記第２群特定処理において、特定した前記評価対象群の中からさらに、前記評価対象群を特定する際に最初に選択したＬＰＤおよび最後に選択したＬＰＤと、前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置とのなす角度である合成角度が、前記第１角度よりも大きい第２角度以上の群を、前記評価対象群として特定し、
   前記群特定工程において前記第２群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群の前記合成角度の総和が所定の第３角度以上である場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに同心円状の異常の可能性があると評価する、請求項１ないし５のいずれかに記載の半導体ウエハの評価方法。
7. 前記群特定工程において前記第２群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、前記評価対象群を特定する際に最初に選択したＬＰＤおよび最後に選択したＬＰＤと、前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置とのなす角度を合成角度とした場合に、全ての前記評価対象群のＬＰＤの総数を、全ての前記評価対象群の合成角度の総和で割ったＬＰＤ密度が所定値以上である場合に、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があると評価する、請求項１ないし５のいずれかに記載の半導体ウエハの評価方法。
8. 前記群特定工程において前記第２群特定処理および／または前記第３群特定処理を行った場合に、前記評価工程において、複数の前記評価指標を用いて、前記評価対象である複数の半導体ウエハの評価を行う場合に、前記評価指標ごとに評価した評価結果を数値化し、数値化した評価結果に前記評価指標に応じた重み付けを行い、重み付けした評価結果を用いて前記評価対象である複数の半導体ウエハを評価する、請求項１ないし７のいずれかに記載の半導体ウエハの評価方法。
9. 評価対象である複数の半導体ウエハの表面で検出されたＬＰＤの位置を重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハの評価システムであって、
   所定の群特定指標に基づいて、前記ＬＰＤの二次元分布に点在する複数のＬＰＤの中から特定のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定し、
   前記群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、前記評価対象群を判定することで、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価する、半導体ウエハの評価システムであって、
   前記評価対象群を特定する際に、
   （１）前記ＬＰＤの二次元分布において、１のＬＰＤから所定距離以内に存在する他のＬＰＤを当該１のＬＰＤと同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、２以上のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する第１群特定処理、
   （２）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群に含まれるＬＰＤのうち、前記ＬＰＤの二次元分布において近接する２つのＬＰＤと、前記二次元分布の中心位置とがなす角度が所定の角度未満である場合に、当該２つのＬＰＤを同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、前記評価候補群に含まれる２以上のＬＰＤからなる群を前記評価対象群として特定する第２群特定処理、および
   （３）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群の所定の判定領域に存在するＬＰＤの数を当該判定領域の面積で割った判定領域密度と、前記ＬＰＤの二次元分布の径方向において前記判定領域と隣接する所定の周辺領域に存在するＬＰＤの数を当該周辺領域の面積で割った周辺領域密度との比（判定領域密度／周辺領域密度）を周辺密度比として算出し、前記周辺密度比が所定値以上である前記評価候補群を前記評価対象群として特定する第３群特定処理、
   のうち１つ以上の群特定処理を行う、半導体ウエハの評価システム。
10. コンピューターを用いて、
    評価対象である複数の半導体ウエハの表面で検出されたＬＰＤの位置を重ね合わせたＬＰＤの二次元分布に基づいて半導体ウエハを評価する、半導体ウエハ評価用のプログラムであって、
    所定の群特定指標に基づいて、前記ＬＰＤの二次元分布に点在する複数のＬＰＤの中から特定のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する群特定工程と、
    前記群特定指標とは異なる評価指標に基づいて、前記評価対象群を判定することで、前記評価対象である複数の半導体ウエハに異常の可能性があるかを評価する評価工程と、を有し、
    前記群特定工程において、
    （１）前記ＬＰＤの二次元分布において、１のＬＰＤから所定距離以内に存在する他のＬＰＤを当該１のＬＰＤと同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、２以上のＬＰＤからなる群を評価対象群として特定する第１群特定処理、
    （２）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群に含まれるＬＰＤのうち、前記ＬＰＤの二次元分布において近接する２つのＬＰＤと、前記二次元分布の中心位置とがなす角度が所定の角度未満である場合に、当該２つのＬＰＤを同じ群として特定する処理を、ＬＰＤごとに繰り返すことで、前記評価候補群に含まれる２以上のＬＰＤからなる群を前記評価対象群として特定する第２群特定処理、および
    （３）前記ＬＰＤの二次元分布の中心位置を中心とする円環領域に点在するＬＰＤからなる群を評価候補群として特定し、前記評価候補群の所定の判定領域に存在するＬＰＤの数を当該判定領域の面積で割った判定領域密度と、前記ＬＰＤの二次元分布の径方向において前記判定領域と隣接する所定の周辺領域に存在するＬＰＤの数を当該周辺領域の面積で割った周辺領域密度との比（判定領域密度／周辺領域密度）を周辺密度比として算出し、前記周辺密度比が所定値以上である前記評価候補群を前記評価対象群として特定する第３群特定処理、
    のうち１つ以上の群特定処理を行う、プログラム。
11. 請求項１ないし８のいずれかに記載の半導体ウエハの評価方法による評価結果に基づいて、前記評価対象である複数の半導体ウエハを選別する、半導体ウエハの検査方法。
12. 請求項９に記載の半導体ウエハの評価システムを含み、前記評価対象である半導体ウエハの評価結果に基づいて、前記評価対象である半導体ウエハを選別する、半導体ウエハの検査システム。
13. 請求項１０に記載のプログラムを含み、当該プログラムはさらに、前記評価対象である半導体ウエハの評価結果に基づいて、前記評価対象である半導体ウエハを選別する工程を有する、プログラム。

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