JP6923931B2 - 厚み及び形状測定における要否成分分離方法 - Google Patents

Description

本発明は、ウェハの厚み及び形状を測定した際に用いられる、要否成分分離方法に係るものである。

ウェハとは、シリコン等の半導体素材の種結晶を円柱状に成長させたインゴットと呼ばれる塊を、厚さ１ｍｍ程度に薄くスライスした円盤状の板のことであり、このウェハ上に、トランジスタや配線を多数形成することで、半導体デバイスが製造される。

また、従来から、半導体デバイスの製造における歩留まりを向上させるために、ウェハ表面の欠陥の検査や、厚み及び形状の測定等が行われてきた。

例えば、特許文献１には、基板のマクロ欠陥を検査するにあたり、欠陥の有無の判定を容易にし、判定に至るまでの処理時間を短縮するための、基板の欠陥検査方法が記載されている。

この基板の欠陥検査方法は、差分演算部と、合成演算部と、ゼルニケ演算と、判定部と、を備えており、ＣＣＤカメラによって撮像されたウェハの画像データが、差分演算部に出力され、正常ウェハとの差分画像が演算される。合成演算部は、この差分画像に基づき、ウェハの中心を原点として所定の角度ごとに３６０度回転して合成した合成画像を演算する。
そして、得られた合成画像は、ゼルニケ演算部においてゼルニケ多項式によって数値化され、そのうちの同心円成分が判定部に出力され、予め設定したしきい値と比較され、ウェハの欠陥の有無が判断される。

特許４６４７５１０号公報

ところで、ウェハの厚み測定においては、例えば、ウェハを一対のワークにより挟み込むことで測定されたウェハの表裏面形状から厚みを算出する方法や、ウェハの表面形状から予め測定されたワークの接触面の形状を差し引くことにより厚みを算出する方法、ワークの表面若しくは裏面から光を透過させ、各面の反射距離若しくは各面の干渉から厚みを算出する方法等が存在する。

ここで、特に、ウェハの厚み測定の方法として、ウェハの各面の反射距離若しくは各面の干渉から厚みを算出する方法を用いた際、厚みを二次元分布で表した測定結果は、ドープの存在や光の屈折率のムラ等に起因して、縞模様が形成された状態で出力されてしまう。

そして、このような縞模様は、幾何学的には存在しない不要な成分であるため、測定結果が本来の厚みや形状と異なってしまう、という問題があった。

本発明は上記のような実状に鑑みてなされたものであり、光の透過を用いたウェハの厚み及び形状測定において、その測定結果から、必要な成分と不要な成分とを分離させることが可能な、厚み及び形状測定における要否成分分離方法を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明は、ウェハの厚みを二次元分布で表した初期画像データ値を出力する出力工程と、
前記初期画像データ値をゼルニケ多項式により、複数のモード画像データ値に分解する分解工程と、
前記各モード画像データ値に対応するモード係数を掛け合わせることで、複数の必要成分画像データ値を算出する必要成分算出工程と、
前記複数の必要成分画像データ値を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値を算出する合算工程と、
前記初期画像データ値から前記合算必要成分画像データ値を差し引くことで、不要成分画像データ値を算出する不要成分算出工程と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、必要成分算出工程により算出された複数の必要成分画像データ値を合算することで、不要成分が除去された画像データを取得することが可能となる。また、合算必要成分画像データ値を初期画像データ値から差し引くことで、不要成分を表した画像データを取得することが可能となる。また、これにより、ウェハのより正確な厚み及び形状を測定することが可能となる。

本発明の好ましい形態では、前記必要成分算出工程は、前記モード画像データ値に乗算係数を掛け合わせることで、乗算モード画像データ値を算出する乗算工程と、
前記初期画像データ値から、前記乗算モード画像データ値を差し引くことで、差分画像データ値を算出する減算工程と、
前記差分画像データ値のバラつきが最小となる前記乗算係数を前記モード係数とする係数決定工程と、を含むことを特徴とする。

このような構成とすることで、必要成分算出工程において、不要成分の少ない必要成分画像データ値を算出することができ、不要成分算出工程により、必要な成分と不要な成分とが明確に分離された各画像データを取得することが可能となる。

本発明の好ましい形態では、前記モード画像データ値に対応する複数の乗算モード画像データ値を算出するために、前記乗算係数を変化させ、前記乗算工程を複数回行い、
前記モード画像データ値に対応する複数の差分画像データ値を算出するために、前記複数の乗算モード画像データ値ごとに、前記減算工程を複数回行い、
前記係数決定工程は、前記複数の差分画像データ値に対応する複数の標準偏差値を算出する標準偏差値算出工程と、
前記複数の標準偏差値の内、最小となる前記標準偏差値の算出に用いられる前記乗算係数を、前記モード画像データ値に対応する前記モード係数と決定する決定工程と、を含むことを特徴とする。

このような構成とすることで、必要成分算出工程において、より不要成分の少ない必要成分画像データ値を算出することができ、不要成分算出工程により、必要な成分と不要な成分とが、より明確に分離された各画像データを取得することが可能となる。

本発明の好ましい形態では、前記乗算係数の範囲を指定する範囲指定工程を含むことを特徴とする。

このような構成とすることで、不要成分が除去された画像データ及び不要成分を表した画像データを、短時間で効率的に取得することが可能となる。

本発明の好ましい形態では、前記ゼルニケ多項式の次数は、４〜７の間であることを特徴とする。

このような構成とすることで、より短時間で効率的に、かつ必要な成分と不要な成分とが明確に分離された各画像データを取得することが可能となる。

本発明は、コンピュータを、ウェハの厚みを二次元分布で表した初期画像データ値を出力する出力手段と、
前記初期画像データ値をゼルニケ多項式により、複数のモード画像データ値に分解する分解手段と、
前記各モード画像データ値に対応するモード係数を掛け合わせることで、複数の必要成分画像データ値を算出する必要成分算出手段と、
前記複数の必要成分画像データ値を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値を算出する合算手段と、
前記初期画像データ値から前記合算必要成分画像データ値を差し引くことで、不要成分画像データ値を算出する不要成分算出手段と、として機能させることを特徴とする。

本発明は、ウェハの厚みを二次元分布で表した初期画像データ値を出力する出力手段と、
前記初期画像データ値をゼルニケ多項式により、複数のモード画像データ値に分解する分解手段と、
前記各モード画像データ値に対応するモード係数を掛け合わせることで、複数の必要成分画像データ値を算出する必要成分算出手段と、
前記複数の必要成分画像データ値を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値を算出する合算手段と、
前記初期画像データ値から前記合算必要成分画像データ値を差し引くことで、不要成分画像データ値を算出する不要成分算出手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、光の透過を用いたウェハの厚み及び形状測定において、その測定結果から、必要な成分と不要な成分とを分離させることが可能な、厚み及び形状測定における要否成分分離方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る要否成分分離装置の機能ブロック図である。 本発明の実施形態に係る厚み測定の態様を示す概略図である。 本発明の実施形態に係る初期画像データ値を、表示部に表示した際の図である。 本発明の実施形態に係る複数のモード画像データ値を、表示部に表示した際の図である。 本発明の実施形態に係る初期画像データ値、合算必要成分画像データ値及び不要成分画像データ値を、表示部に表示した際の図である。 測定結果又は処理結果の比較図である。 本発明の実施形態に係る各工程の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る要否成分分離方法の応用例を説明する図である。 本発明の実施形態に係る要否成分分離方法の応用例を説明する図である。 本発明の実施形態に係る要否成分分離方法の応用例を説明する図である。

以下、図１〜図１０を用いて、本発明の実施形態に係る厚み及び形状測定における要否成分分離方法について説明する。本実施形態では特に、要否成分分離装置を用いて要否成分分離方法を実施する場合について説明する。
なお、以下に示す実施形態は本発明の一例であり、本発明を以下の実施形態に限定するものではない。

例えば、本実施形態では要否成分分離装置の構成、動作などについて説明するが、同様の構成の方法、システム、コンピュータプログラム、記録媒体なども、同様の作用効果を奏することができる。また、プログラムは、記録媒体に記憶させてもよい。この記録媒体を用いれば、例えばコンピュータに前記プログラムをインストールすることができる。ここで、前記プログラムを記憶した記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であっても良い。

図１は、本実施形態に係る要否成分分離装置１の機能ブロック構成の一例を示す図である。要否成分分離装置１は、センサ部Ｘと、制御部１０１と、キーボード等により測定者による入力を受け付ける入力部１０２と、出力結果や算出結果等の表示を行う表示部１０３と、ＵＳＢメモリやＳＤカードなどである記憶媒体Ｒへの情報の出力を行う為のＩ／Ｏポート１０４と、ＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリなどの記憶部１０５と、を備えている。

制御部１０１は、出力手段２と、分解手段３と、必要成分算出手段４と、合算手段５と、不要成分算出手段６と、を備えている。

出力手段２は、ウェハの厚みを二次元分布で表した初期画像データ値を出力する。
分解手段３は、初期画像データ値をゼルニケ多項式により、複数のモード画像データ値に分解する。
必要成分算出手段４は、各モード画像データ値に対応するモード係数を掛け合わせることで、複数の必要成分画像データ値を算出する。
合算手段５は、複数の必要成分画像データ値を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値を算出する。
不要成分算出手段６は、初期画像データ値から合算必要成分画像データ値を差し引くことで、不要成分画像データ値を算出する。

本実施形態に係る要否成分分離方法を実施する際、まず、光の透過を用いて、ウェハＡの厚みを測定する。

光の透過を用いた厚みの測定方法として、例えば、ピークバレー法が用いられる。ピークバレー法は、光の干渉効果を利用した測定方法である。

即ち、図２に示すように、測定者が、センサ部Ｘを用いて、測定台Ｗに載置された薄板円盤状のウェハＡの表面上の点に、可視光や赤外光のレーザＬを照射すると、ウェハＡの表面上の点で反射した光と測定台Ｗの載置面で反射した光により、干渉光が生じる。
この干渉光の強度スペクトルにおける反射率の山（ピーク）となる波長、谷（バレー）となる波長及び既知のウェハＡの屈折率に基づいて、表面上の点における厚みを表す厚み情報が取得される。
そして、測定者は、センサ部Ｘを移動させ、レーザＬをウェハＡの表面上で走査させることで、ウェハＡ全体の厚みを測定することができる。

ここで、センサ部Ｘにより測定されたウェハＡの厚み情報は、制御部１０１に適宜送信される。

そして、制御部１０１は、受信した厚み情報を、上述した強度スペクトルや屈折率に基づき解析し、出力手段２により二次元分布で表した初期画像データ値Ｄを出力する、出力工程を行う。

図３は、初期画像データ値Ｄを、表示部１０３に表示した際の図である。
なお、（ｂ）は、（ａ）におけるＡＡ´線断面の厚さプロファイルである。

図３に示すように、初期画像データ値Ｄの出力結果は、ドープの存在や光の屈折率のムラ等に起因して、縞模様の不要成分が形成された状態で表示されている。

以下、ゼルニケ多項式を用いて、初期画像データ値Ｄに対して要否成分分離を行う方法について説明する。

ゼルニケ多項式は、光学分野で汎用される半径が１の単位円上の関数であり、極座標の引数（ｒ，θ）を有する。
このゼルニケ多項式は、光学分野では主としてレンズの収差成分を解析するために使用されており、波面収差をゼルニケ多項式に分解することで、各々独立した波面、例えば山型、鞍型等の形状に基づく収差成分を知ることができる。
そしてゼルニケ多項式を用いれば，この収差成分を、白黒や光の三原色を使用した二次元分布によって、色の濃淡に基づいた画像によって表現することが可能であり、また逆に取得した画像データは、各収差成分に基づいたゼルニケ多項式に分解して表現することが可能である。

本実施形態においては、まず、分解手段３により、初期画像データ値Ｄを下記の表１に示すゼルニケ多項式に分解する、分解工程が行われる。
なお、本実施形態において用いるゼルニケ多項式の次数は７であり、項数（モードＮｏ．の数）は３６であるが、これに限られず、いくつであっても良い。ただし、要否成分分離の効率及び精度の観点から、次数は、４〜７の間であることが好ましい。

初期画像データ値Ｄを、上述したゼルニケ多項式の各モードに分解することで、複数のモード画像データ値ｄ０〜ｄ３５が算出される。

図４は、モード画像データ値ｄ１〜ｄ３５を表示部１０３に表示した際の図である。
図４において、例えば、モード画像データ値ｄ１は、初期画像データ値Ｄに、表１のモードＮｏ．１の項ｒ・ｃｏｓ（θ）を掛け合わせることにより算出され、これを表示部１０３に二次元分布で表示した際の図である。また、モード画像データ値ｄ２は、初期画像データ値Ｄに、表１のモードＮｏ．２の項ｒ・ｓｉｎ（θ）を掛け合わせることにより算出され、これを表示部１０３に二次元分布で表示した際の図である。モード画像データ値ｄ３〜ｄ３５についても同様である。
なお、モード画像データ値ｄ０は、初期画像データ値Ｄと同様の表示となるため省略している。

次に、必要成分算出手段４により、モード画像データ値ｄ１〜ｄ３５に乗じる乗算係数ｚの範囲を指定する、範囲指定工程が行われる。
即ち、測定者は、任意の乗算係数ｚの範囲を指定し、入力部１０２を介して制御部１０１に入力する。例えば、測定者は、乗算係数ｚの範囲を「０〜１０００」と入力する。

次に、必要成分算出手段４により、必要成分画像データ値Ｚｄ１〜Ｚｄ３５を算出する、必要成分算出工程が行われる。

ここで、必要成分算出工程は、繰り返し工程として、乗算工程と、減算工程と、係数決定工程と、を含む。
なお、以下、繰り返し工程について詳述するが、説明の便宜上、繰り返し工程は、モード画像データ値ｄ１に対して行われるものとする。
また、初期画像データ値Ｄ及びモード画像データ値ｄ１は、極座標の引数を有し、それぞれ、Ｄ(ｒ,θ)及びｄ１(ｒ,θ)と表すことができる。即ち、初期画像データ値Ｄやモード画像データ値ｄ１は、ウェハＡを二次元分布で表した際の表面上の複数の点における厚み情報を有している。

上述した繰り返し工程において、最初に、乗算工程が行われる。
即ち、必要成分算出手段４は、範囲指定工程により指定された範囲内の乗算係数ｚから適宜複数の乗算係数ｚを選択し、モード画像データ値ｄ１に、選択された乗算係数ｚを掛け合わせる。
ここで、例えば、まず下二桁が０の乗算係数、即ち、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００を選択するものとする。

乗算係数ｚとして１００を用いた乗算工程を数式で表すと以下のようになる。

次に、減算工程が行われる。
即ち、必要成分算出手段４は、乗算工程により算出された複数の乗算モード画像データ値１００ｄ１(ｒ,θ)、２００ｄ１(ｒ,θ)、…、９００ｄ１(ｒ,θ)を、初期画像データ値Ｄから差し引くことで、複数の差分画像データ値１００ｓｄ１(ｒ,θ)、２００ｄ１(ｒ,θ)、…、９００ｄ１(ｒ,θ)を算出する

乗算モード画像データ値１００ｄ１(ｒ,θ)を用いた減算工程を数式で表すと以下のようになる。

次に、係数決定工程が行われる。
係数決定工程は、標準偏差値算出工程と、決定工程と、を含む。

標準偏差値算出工程は、複数の差分画像データ値１００ｓｄ１(ｒ,θ)、２００ｄ１(ｒ,θ)、…、９００ｄ１(ｒ,θ)に対応する、複数の標準偏差値１００Ｓ、２００Ｓ、…、９００Ｓを算出する。

標準偏差値ｚＳを算出する際には、以下の式を用いる。

上述した標準偏差値ｚＳを算出する式により、複数の差分画像データ値１００ｓｄ１(ｒ,θ)、２００ｄ１(ｒ,θ)、…、９００ｄ１(ｒ,θ)に対応する、複数の標準偏差値１００Ｓ、２００Ｓ、…、９００Ｓが算出される。

決定工程は、まず、複数の標準偏差値１００Ｓ、２００Ｓ、…、９００Ｓの内、最小の標準偏差値を特定する。本実施形態では、例えば、標準偏差値５００Ｓが最小であったとする。
次に、最小の標準偏差値の算出に用いられた乗算係数を、モード画像データ値ｄ１に対応するモード係数Ｚ１と決定する。本実施形態では、標準偏差値５００Ｓが最小であるので、乗算係数５００がモード係数Ｚ１となる。

このように、繰り返し工程を１サイクル終えた段階で、一旦、モード画像データ値ｄ１に対応するモード係数Ｚ１が決定される。

ここから、選択する乗算係数ｚの範囲を限定し、再度繰り返し工程を行う。
例えば、乗算係数５００近傍で、二桁目の数値を変えた、４５０、４６０、…、５４０、５５０を乗算係数ｚとして、再度繰り返し工程を行う。
そして、例えば、標準偏差値４５０Ｓが、標準偏差値５００Ｓよりも小さい場合、乗算係数４５０がモード係数Ｚ１となる。

このように、選択する乗算係数ｚの範囲を限定しながら、繰り返し工程を複数サイクル行うことで、サイクル毎にモード係数Ｚ１が置き換えられていき、効率的に、指定された範囲内の乗算係数ｚの内の、最小のモード係数Ｚ１ｍｉｎが決定される。

必要成分算出工程では、繰り返し工程によりモード係数Ｚ１ｍｉｎが決定された後、モード画像データ値ｄ１にモード係数Ｚ１ｍｉｎを掛け合わせることで、必要成分画像データ値Ｚｄ１が算出される。

ここで、必要成分画像データ値Ｚｄ１の算出を数式で表すと以下のようになる。

上述した一連の必要成分算出工程は、他のモード画像データ値ｄ２〜ｄ３５に対しても同様に行われる。
即ち、モード画像データ値ｄ２〜ｄ３５に対応するモード係数Ｚ２ｍｉｎ〜Ｚ３５ｍｉｎが決定され、モード画像データ値ｄ２〜ｄ３５に対応する必要成分画像データ値Ｚｄ２〜Ｚｄ３５が算出される。

次に、合算手段５により、複数の必要成分画像データ値Ｚｄ２〜Ｚｄ３５を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値ＺＤを算出する合算工程が行われる。

ここで、合算工程を数式で表すと以下のようになる。

次に、不要成分算出手段６により、初期画像データ値Ｄから合算必要成分画像データ値ＺＤを差し引くことで、不要成分画像データ値ＵＤを算出する不要成分算出工程が行われる。

ここで、不要成分算出工程を数式で表すと以下のようになる。

図５は、初期画像データ値Ｄ、合算必要成分画像データ値ＺＤ及び不要成分画像データ値ＵＤを、表示部に表示した際の図である。
なお、図５における（ａ）及び（ｂ）は、図２における（ａ）及び（ｂ）と同様の図である。また、（ｄ）は、（ｃ）におけるＢＢ´線断面の厚さプロファイルであり、（ｆ）は、（ｅ）におけるＣＣ´線断面の厚さプロファイルである。

図５に示すように、合算必要成分画像データ値ＺＤは、初期画像データ値Ｄから、縞模様の成分である不要成分画像データ値ＵＤが除去された状態で出力されていることが分かる。そして、合算必要成分画像データ値ＺＤにより、ウェハＡの正確な厚み及び形状を測定することが可能となる。

図６は、ウェハを異なる方法で測定又は処理した際の測定結果又は処理結果の比較図である。
詳述すれば、三角形のプロットのデータは、ウェハを一対のワークで挟み込むことによる測定方法により、複数のウェハのＳＦＱＲ値の標準偏差を測定した結果（以下、挟み込み測定結果Ｃ１）、円形のプロットのデータは、光の透過を用いた測定方法により、複数のウェハのＳＦＱＲ値の標準偏差を測定した結果（以下、光透過測定結果Ｃ２）、菱形のプロットのデータは、光透過測定結果Ｃ２に対して本実施形態に示した処理工程を施すことで得られた合算必要成分画像データ値ＺＤの処理結果（以下、要否成分分離結果Ｃ３）である。
また、横軸は、測定に用いたウェハの枚数（２５枚）であり、縦軸は、各ウェハのＳＦＱＲ値の標準偏差である。
なお、ＳＦＱＲ（Ｓｉｔｅ ｆｒｏｎｔ ｓｕｒｆａｃｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｒａｎｇｅ）とは、ウェハの表面上に任意の寸法のセルを決め、このセル表面について最小２乗法により求めた面を基準面としたときの、この基準面からの正および負の範囲である。

図６に示すように、光透過測定結果Ｃ２は、縞模様の成分の影響を受け、ＳＦＱＲ値の値にバラつきが生じているのに対し、要否成分分離結果Ｃ３は、光透過測定結果Ｃ２だけでなく、挟み込み測定結果Ｃ１よりもバラつきが少ない結果となっていることが分かる。

図７を用いて、初期画像データ値Ｄの要否成分を分離するまでの全体の流れについて説明する。

まず、出力工程により、初期画像データ値Ｄを出力する（ステップＳ１）。

次に、分解工程により、初期画像データ値Ｄをゼルニケ多項式に分解する（ステップＳ２）。

次に、範囲指定工程により、分解工程により算出された一のモード画像データ値ｄｉに掛け合わせる乗算係数ｚの範囲が指定される（ステップＳ３）。

次に、必要成分算出工程により、必要成分画像データ値Ｚｄｉが算出される（ステップＳ４）。

詳述すれば、まず、必要成分算出工程において、乗算工程により、乗算モード画像データ値ｚｄｉが算出される（ステップＳ４−１）。
なお、乗算工程は、範囲指定工程により指定した範囲内で複数の乗算係数ｚが選択されることにより、この複数の乗算係数ｚの数だけ複数回行われ、複数の乗算係数ｚに対応する複数の乗算モード画像データ値ｚｄｉが算出される。

次に、必要成分算出工程において、減算工程により、差分モード画像データ値ｚｓｄｉが算出される（ステップＳ４−２）。
なお、減算工程は、複数の乗算モード画像データ値ｚｄｉの数だけ複数回行われ、複数の乗算モード画像データ値ｚｄｉに対応する複数の差分モード画像データ値ｚｓｄｉが算出される。

次に、必要成分算出工程において、係数決定工程により、モード係数Ｚ１が算出される（ステップＳ４−３）。

詳述すれば、まず、係数決定工程において、標準偏差値算出工程により、複数の差分モード画像データ値ｚｓｄｉに対応する複数の標準偏差値ｚＳが算出される（ステップＳ４−３−１）。

次に、係数決定工程において、決定工程により、複数の標準偏差値ｚＳの内、最小の標準偏差値ｚＳの算出に用いられた乗算係数ｚを、一のモード画像データ値ｄｉに対応するモード係数Ｚｉと決定する（ステップＳ４−３−２）。

次に、必要成分算出工程において、選択される複数の乗算係数ｚの範囲を限定し、ステップＳ４−１、ステップＳ４−２、ステップＳ４−３を再度行う（ステップＳ４−４でＮ）。
なお、ステップＳ４−１、ステップＳ４−２、ステップＳ４−３の工程を繰り返し工程（ステップＳ−Ｒ）とする。

次に、必要成分算出工程において、ステップＳ−Ｒを複数回行うことで、モード係数Ｚｉｍｉｎが決定される（ステップＳ４−４でＹ）。

次に、必要成分算出工程において、一のモード画像データ値ｄｉにモード係数Ｚｉｍｉｎを掛け合わせることで、必要成分画像データ値が算出される（ステップＳ４−５）。

次に、必要成分算出工程において、他のモード画像データ値ｄｉについて、ステップＳ３及びステップＳ４−１からステップＳ４−５までを行う（ステップＳ４−６でＮ）。

分解工程により算出された全てのモード画像データ値ｄｉについて、ステップＳ３及びステップＳ４−１からステップＳ４−６までが行われたら（ステップＳ４−６でＹ）、次に、合算工程により、合算必要成分画像データ値ＺＤが算出される（ステップＳ５）。

最後に、不要成分算出工程により、不要成分画像データ値ＵＤが算出される（ステップＳ６）。

以上の各ステップにより、初期画像データ値Ｄにおいて、要否成分分離が行われる。

このように、本実施形態によれば、短時間で効率的に、かつ必要な成分と不要な成分とが明確に分離された各画像データを取得することが可能となる。

なお、本実施形態では、初期画像データ値Ｄに含まれる不要な縞模様の成分を、不要成分画像データ値ＵＤとして分離する場合を示したが、縞模様の成分以外の不要な成分が表れている初期画像データ値Ｄに対しても、本実施形態と同様の方法を用いることで、要否成分分離を行うことができる。

例えば、図８において、（ａ）に示すように、初期画像データ値Ｄにザラザラとした粗い成分が含まれている場合、本実施形態と同様の方法を用いることで、（ｂ）に示す合算必要成分画像データ値ＺＤと、（ｃ）に示す不要成分画像データ値ＵＤと、に分離することができる。

また、図８において、（ｄ）に示すように、初期画像データ値Ｄにソーマークや干渉縞、設定エラーによる模様といった粗い成分が含まれている場合、成分が含まれている場合、本実施形態と同様の方法を用いることで、（ｅ）に示す合算必要成分画像データ値ＺＤと、（ｆ）に示す不要成分画像データ値ＵＤと、に分離することができる。

また、図９において、（ａ）に示すように、初期画像データ値Ｄに特定のパターン模様を表す成分が含まれている場合、本実施形態と同様の方法を用いることで、（ｂ）に示す合算必要成分画像データ値ＺＤと、（ｃ）に示す不要成分画像データ値ＵＤと、に分離することができる。

また、図９において、（ｄ）に示すように、初期画像データ値Ｄに測定台Ｗの揺動を表す成分が含まれている場合、本実施形態と同様の方法を用いることで、（ｅ）に示す合算必要成分画像データ値ＺＤと、（ｆ）に示す不要成分画像データ値ＵＤと、に分離することができる。

また、図１０において、（ａ）に示すように、初期画像データ値Ｄに表面の傷を表す成分が含まれている場合、本実施形態と同様の方法を用いることで、（ｂ）に示す合算必要成分画像データ値ＺＤと、（ｃ）に示す不要成分画像データ値ＵＤと、に分離することができる。

１ 要否成分分離装置
１０１ 制御部
１０２ 入力部
１０３ 表示部
１０４ Ｉ／Ｏポート
１０５ 記憶部
２ 出力手段
３ 分解手段
４ 必要成分算出手段
５ 合算手段
６ 不要成分算出手段
Ｒ 記憶媒体
Ｘ センサ部
Ａ ウェハ
Ｌ レーザ
Ｗ 測定台
Ｄ 初期画像データ値
ｄ１〜ｄ３５ モード画像データ値
ＺＤ 合算必要成分画像データ値
ＵＤ 不要成分画像データ値

Claims (8)

1. ウェハの厚み及び形状情報を二次元分布で表した初期画像データ値を出力する出力工程と、
   前記初期画像データ値をゼルニケ多項式により、複数のモード画像データ値に分解し、各モード画像データ値を個別に表示する分解工程と、
   前記各モード画像データ値に対応するモード係数を掛け合わせることで、複数の必要成分画像データ値を算出する必要成分算出工程と、
   前記複数の必要成分画像データ値を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値を算出する合算工程と、
   前記初期画像データ値から前記合算必要成分画像データ値を差し引くことで、不要成分画像データ値を算出する不要成分算出工程と、を備えることを特徴とする、厚み及び形状測定における要否成分分離方法。
2. 前記必要成分算出工程は、前記モード画像データ値に乗算係数を掛け合わせることで、乗算モード画像データ値を算出する乗算工程と、
   前記初期画像データ値から、前記乗算モード画像データ値を差し引くことで、差分画像データ値を算出する減算工程と、
   前記差分画像データ値のバラつきが最小となる前記乗算係数を前記モード係数とする係数決定工程と、を含むことを特徴とする、請求項１に記載の厚み及び形状測定における要否成分分離方法。
3. 前記モード画像データ値に対応する複数の乗算モード画像データ値を算出するために、前記乗算係数を変化させ、前記乗算工程を複数回行い、
   前記モード画像データ値に対応する複数の差分画像データ値を算出するために、前記複数の乗算モード画像データ値ごとに、前記減算工程を複数回行い、
   前記係数決定工程は、前記複数の差分画像データ値に対応する複数の標準偏差値を算出する標準偏差値算出工程と、
   前記複数の標準偏差値の内、最小となる前記標準偏差値の算出に用いられる前記乗算係数を、前記モード画像データ値に対応する前記モード係数と決定する決定工程と、を含むことを特徴とする、請求項２に記載の厚み及び形状測定における要否成分分離方法。
4. 前記必要成分算出工程は、複数回の前記乗算工程、複数回の前記減算工程、前記標準偏差値算出工程、前記決定工程の四工程を繰り返し単位とした、繰り返し工程を含むことを特徴とする、請求項３に記載の厚み及び形状測定における要否成分分離方法。
5. 前記乗算係数の範囲を指定する範囲指定工程を含むことを特徴とする、請求項２〜４の何れかに記載の厚み及び形状測定における要否成分分離方法。
6. 前記ゼルニケ多項式の次数は、４〜７の間であることを特徴とする、請求項２〜５の何れかに記載の厚み及び形状測定における要否成分分離方法。
7. コンピュータを、ウェハの厚み及び形状情報を二次元分布で表した初期画像データ値を出力する出力手段と、
   前記初期画像データ値をゼルニケ多項式により、複数のモード画像データ値に分解し、各モード画像データ値を個別に表示する分解手段と、
   前記各モード画像データ値に対応するモード係数を掛け合わせることで、複数の必要成分画像データ値を算出する必要成分算出手段と、
   前記複数の必要成分画像データ値を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値を算出する合算手段と、
   前記初期画像データ値から前記合算必要成分画像データ値を差し引くことで、不要成分画像データ値を算出する不要成分算出手段と、として機能させることを特徴とする、厚み及び形状測定における要否成分分離プログラム。
8. ウェハの厚み及び形状情報を二次元分布で表した初期画像データ値を出力する出力手段と、
   前記初期画像データ値をゼルニケ多項式により、複数のモード画像データ値に分解し、各モード画像データ値を個別に表示する分解手段と、
   前記各モード画像データ値に対応するモード係数を掛け合わせることで、複数の必要成分画像データ値を算出する必要成分算出手段と、
   前記複数の必要成分画像データ値を足し合わせることで、合算必要成分画像データ値を算出する合算手段と、
   前記初期画像データ値から前記合算必要成分画像データ値を差し引くことで、不要成分画像データ値を算出する不要成分算出手段と、を備えることを特徴とする、厚み及び形状測定における要否成分分離装置。

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