JP7427337B2 - ウエーハの検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、内部に改質層が形成されたウエーハを検査するウエーハの検査装置、及び、該検査装置を用いたウエーハの検査方法に関する。

デバイスチップの製造工程では、互いに交差する複数の分割予定ライン（ストリート）によって区画された複数の領域の表面側にそれぞれ、ＩＣ（Integrated Circuit）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等のデバイスが形成されたウエーハが用いられる。このウエーハを分割予定ラインに沿って分割することにより、デバイスをそれぞれ備える複数のデバイスチップが得られる。

ウエーハの分割には主に、環状の切削ブレードでウエーハを切削する切削装置が用いられる。切削ブレードを回転させてウエーハに切り込ませることにより、ウエーハが切断されて複数のデバイスチップに分割される。一方、近年では、レーザー加工によってウエーハを分割する技術も着目されている。

例えば、ウエーハに対して透過性を有するレーザービームをウエーハの裏面側から照射し、ウエーハの内部に改質された領域（改質層）を分割予定ラインに沿って形成する手法が実用化されている。ウエーハの改質層が形成された領域は、他の領域よりも脆くなる。そのため、改質層が形成されたウエーハに外力を付与すると、ウエーハが改質層を起点として破断し、分割予定ラインに沿って分割される。

なお、ウエーハの内部に改質層が適切に形成されていないと、ウエーハに外力を付与してもウエーハが適切に分割されず、デバイスチップが破損したり、デバイスチップの寸法に誤差が生じたりする。そこで、ウエーハに改質層を形成する工程の後、改質層が適切に形成されているか否かを判定する検査が行われることがある。

例えば特許文献１には、ウエーハに改質層が形成されるとウエーハの裏面側に凹凸が生じる現象を利用して、改質層が適切に形成されているか否かを判定する検査方法が開示されている。この手法では、光源から照射された光をウエーハの裏面側で反射させ、ウエーハの裏面側に形成されている凹凸を投影させる。そして、投影された凹凸の幅に基づいて、改質層が適切に形成されているか否かが判定される。

特開２０１７－２２０４８０号公報

ウエーハの分割予定ラインに沿って改質層が適切に形成されると、改質層からクラックが進展し、このクラックがウエーハの表面に達する。その結果、ウエーハの表面側には改質層に対応する格子状のクラックパターンが現れる。従って、ウエーハの表面側におけるクラックパターンの有無は、改質層が適切に形成されているか否かを判断する指標になる。

ただし、改質層が形成された後のウエーハの表面側には、デバイスを構成する各種の膜（導電膜、絶縁膜等）や、デバイスを保護するテープ等が存在する。そのため、ウエーハの表面側を直接観察して所定のクラックパターンが形成されているか否かを確認することは難しい。

一方、クラックがウエーハの表面に達すると、ウエーハの裏面側に、クラックが形成された領域に沿って凹凸が形成されることが確認されている。具体的には、改質層が適切に形成されている場合には、ウエーハの表面側に格子状のクラックパターンが形成されるとともに、このクラックパターンに対応してウエーハの裏面側に格子状の凹凸パターンが現れる。そのため、ウエーハの裏面側に形成されている凹凸パターンに基づいて、ウエーハの表面側に所望のクラックパターンが存在するか否か、すなわち、ウエーハに改質層が適切に形成されているか否かを確認できる。

しかしながら、ウエーハの裏面側に形成される凹凸パターンは微細であり、ウエーハの裏面側を観察しても凹凸パターンを認識しにくいことが多い。例えば、ウエーハの裏面側を撮像しても、凹凸パターンが画像のコントラストに反映されにくく、画像に凹凸パターンの輪郭が明確に表れないことがある。また、凹凸パターンのコントラストは、ウエーハの撮像が行われる環境（外光の強さ等）に左右されやすい。そのため、凹凸パターンの画像に画一的な画像処理を施すような手法では、ウエーハの表面側に所定のクラックパターンが形成されているか否かを正確には判別しにくい。

そこで、改質層の形成後におけるウエーハの検査は、通常、熟練の作業者がウエーハの裏面側の凹凸パターンを確認し、作業者自身の経験則に基づいて、ウエーハの表面側に所望のクラックパターンが得られているかを判断することによって行われる。ただし、このような経験則に基づく検査手法は自動化が難しく、ウエーハの検査には手間と時間がかかる。また、判断の正確性が作業者の熟練度に依存し、検査の精度が安定しないという問題がある。

本発明はかかる問題に鑑みてなされたものであり、改質層が形成されたウエーハの検査を簡易且つ高精度で実施することが可能なウエーハの検査装置、及び、該検査装置を用いたウエーハの検査方法の提供を目的とする。

本発明の一態様によれば、第１面及び第２面を有するウエーハに、該ウエーハに対して透過性を有するレーザービームを、該レーザービームの集光点を該ウエーハの内部に位置づけた状態で該ウエーハの該第２面側から照射することによって内部に改質層が形成された該ウエーハを検査するウエーハの検査装置を用いたウエーハの検査方法であって、該ウエーハの検査装置は、該ウエーハを保持する保持テーブルと、該保持テーブルによって保持された該ウエーハを撮像し、該ウエーハの内部に形成された該改質層から該ウエーハの該第１面側に延びるクラックに起因して該ウエーハの該第２面側に形成される凹凸パターンを含む画像を取得する撮像ユニットと、該保持テーブルと該撮像ユニットとを相対的に移動させる移動ユニットと、該保持テーブルによって保持された該ウエーハに光を照射する光源と、該光源から照射される光の光量又は色彩を変化させる光源制御部と、該画像に基づいて、該ウエーハの該第１面側に所定のクラックパターンが形成されているか否かを判定する判定部と、を備え、該判定部は、該撮像ユニットによって取得され該クラックパターンの有無でラベリングされた複数の学習用画像を用いた機械学習によって、該画像が入力されると該クラックパターンの有無の判定結果が出力されるように構成され、内部に該改質層が形成された撮像用の該ウエーハを該保持テーブルによって保持する第１保持工程と、該光源制御部を作動させて該光源から照射される光の光量又は色彩を変化させると共に該移動ユニットを作動させて該保持テーブルと該撮像ユニットとを相対的に移動させながら、該撮像ユニットによって撮像用の該ウエーハを複数回撮像して、該凹凸パターンを含む複数の該学習用画像を取得する第１撮像工程と、該第１撮像工程で取得され、該クラックパターンの有無でラベリングされた複数の該学習用画像を用いて、該判定部の機械学習を行う学習工程と、検査すべき該ウエーハを該保持テーブルによって保持する第２保持工程と、該撮像ユニットによって検査すべき該ウエーハを撮像して、検査すべき該ウエーハの該第２面側の画像を取得する第２撮像工程と、該第２撮像工程で取得された該画像を該判定部に入力し、該クラックパターンの有無の判定結果を該判定部から出力させる判定工程と、を含むウエーハの検査方法が提供される。

なお、好ましくは、該判定部は、該画像が入力される入力層と、該画像に基づいて該クラックパターンの有無を判定するための情報を含む隠れ層と、該クラックパターンの有無の判定結果を出力する出力層と、を含むニューラルネットワークを備え、該学習工程では、該入力層に複数の該学習用画像が入力されることによって該ニューラルネットワークの深層学習が行われ、該判定工程では、該入力層に該画像が入力されることによって、該出力層から該クラックパターンの有無の判定結果が出力される。また、好ましくは、該ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークである。また、好ましくは、該ウエーハは、複数の分割予定ラインによって区画されデバイスが形成された複数の領域を該第１面側に備え、該改質層は、該レーザービームを、該レーザービームの集光点を該分割予定ラインに対応する領域に位置づけて該ウエーハの該第２面側から照射することにより、該分割予定ラインに沿って形成され、該ウエーハは、該第１面側が該保持テーブルによって保持される。

本発明の一態様に係るウエーハの検査装置では、撮像ユニットによって取得されクラックパターンの有無でラベリング（分類）された複数の学習用画像を用いた機械学習によって、ウエーハの第２面側の画像に基づいてウエーハの第１面側におけるクラックパターンの有無を判定可能な判定部が構成される。これにより、所定のクラックパターンの有無を自動で正確に判定することが可能となり、ウエーハに改質層が適切に形成されているか否かを確認する検査が簡易且つ高精度で実施される。

ウエーハを示す斜視図である。 ウエーハを支持するフレームを示す斜視図である。 レーザー加工装置を示す斜視図である。 改質層が形成されたウエーハの一部を拡大して示す断面図である。 検査装置を示す斜視図である。 撮像ユニットを示す底面図である。 撮像用のウエーハを保持テーブルで保持する検査装置を示す斜視図である。 図８（Ａ）は連続的な凹凸パターンが示された学習用画像を示す画像図であり、図８（Ｂ）は不連続な凹凸パターンが示された学習用画像を示す画像図である。 学習工程における判定部を示すブロック図である。 検査すべきウエーハを保持テーブルで保持する検査装置を示す斜視図である。 判定工程における判定部を示すブロック図である。

以下、添付図面を参照して本発明の一態様に係る実施形態を説明する。まず、本実施形態に係るウエーハの検査装置による検査の対象となるウエーハの構成例について説明する。図１は、ウエーハ１１を示す斜視図である。

ウエーハ１１は、例えばシリコン等でなる円盤状の半導体ウエーハであり、互いに概ね平行な表面（第１面）１１ａ及び裏面（第２面）１１ｂを備える。ウエーハ１１は、互いに交差するように格子状に配列された複数の分割予定ライン（ストリート）１３によって、複数の領域に区画されている。そして、分割予定ライン１３によって区画された領域の表面１１ａ側にはそれぞれ、ＩＣ、ＬＳＩ等のデバイス１５が形成されている。

なお、ウエーハ１１の材質、形状、構造、大きさ等に制限はない。例えばウエーハ１１は、シリコン以外の半導体（ＧａＡｓ、ＩｎＰ、ＧａＮ、ＳｉＣ等）、サファイア、ガラス、セラミックス、樹脂、金属等でなる任意の形状及び大きさのウエーハであってもよい。また、デバイス１５の種類、数量、形状、構造、大きさ、配置等にも制限はない。

ウエーハ１１を加工し、分割予定ライン１３に沿って分割することにより、デバイス１５をそれぞれ備える複数のデバイスチップが得られる。例えばウエーハ１１は、後述の通りレーザー加工によって複数のデバイスチップに分割される。

ウエーハ１１を加工する際は、ウエーハ１１の取り扱い（搬送、保持等）の便宜のため、ウエーハ１１が環状のフレームによって支持される。図２は、ウエーハ１１を支持する環状のフレーム１９を示す斜視図である。

ウエーハ１１の表面１１ａ側（デバイス１５側）には、ウエーハ１１より径の大きい円形のテープ１７が貼付される。例えばテープ１７として、円形に形成されたフィルム状の基材と、基材上に設けられた粘着層（糊層）とを有するシート等が用いられる。基材はポリオレフィン、ポリ塩化ビニル、ポリエチレンテレフタラート等の樹脂でなり、粘着層はエポキシ系、アクリル系、又はゴム系の接着剤等でなる。また、粘着層には、紫外線の照射によって硬化する紫外線硬化型の樹脂を用いてもよい。

テープ１７の外周部は、金属等でなる環状のフレーム１９に貼付される。フレーム１９の中央部には、ウエーハ１１よりも直径が大きい円形の開口１９ａが設けられている。そして、ウエーハ１１は、フレーム１９の開口１９ａの内側に配置されるように、テープ１７の中央部に貼付される。これにより、ウエーハ１１がテープ１７を介してフレーム１９によって支持される。

例えばウエーハ１１は、ウエーハ１１の内部に形成された分割起点（分割のきっかけ）に沿って分割される。具体的には、まず、レーザービームの照射によって、ウエーハ１１の内部に改質された領域（改質層、変質層）が分割予定ライン１３に沿って形成される。この改質層が形成された領域は、ウエーハ１１の他の領域よりも脆くなる。そのため、改質層が形成されたウエーハ１１に外力を付与すると、改質層を起点としてウエーハ１１が分割される。

改質層の形成には、レーザービームの照射によってウエーハ１１を加工するレーザー加工装置が用いられる。図３は、レーザー加工装置２を示す斜視図である。レーザー加工装置２は、ウエーハ１１を保持する保持テーブル（チャックテーブル）４と、レーザービーム８を照射するレーザー照射ユニット６とを備える。

保持テーブル４には、ボールねじ式の移動機構（不図示）と、モータ等の回転駆動源（不図示）とが接続されている。移動機構は、保持テーブル４をＸ軸方向（加工送り方向、第１水平方向）及びＹ軸方向（割り出し送り方向、第２水平方向）に沿って移動させる。また、回転駆動源は、保持テーブル４をＺ軸方向（鉛直方向、上下方向）に概ね平行な回転軸の周りで回転させる。

保持テーブル４の上面は、ウエーハ１１を保持する保持面を構成する。保持テーブル４の保持面は、Ｘ軸方向及びＹ軸方向と概ね平行な平坦面であり、例えばウエーハ１１の形状に対応して円形に形成される。ただし、保持テーブル４の保持面の形状及び大きさはウエーハ１１に応じて適宜変更できる。そして、保持テーブル４の保持面は、保持テーブル４の内部に形成された流路（不図示）、バルブ（不図示）等を介して、エジェクタ等の吸引源（不図示）に接続されている。

保持テーブル４の上方には、レーザー照射ユニット６が設けられている。レーザー照射ユニット６は、所定の波長のレーザービーム８をパルス発振するＹＡＧレーザー、ＹＶＯ_４レーザー、ＹＬＦレーザー等のレーザー発振器と、レーザー発振器からパルス発振されたレーザービーム８を集光させる集光レンズとを備える。

レーザー照射ユニット６は、保持テーブル４によって保持されたウエーハ１１に向かってレーザービーム８を照射する。なお、レーザービーム８の照射条件は、ウエーハ１１のレーザービーム８が照射された領域が多光子吸収によって改質されて変質し、改質層（変質層）２１が形成されるように設定される。

具体的には、レーザービーム８の波長は、レーザービーム８がウエーハ１１に対して透過性を示すように設定される。そのため、レーザー照射ユニット６からウエーハ１１には、少なくとも一部がウエーハ１１を透過する（ウエーハ１１に対して透過性を有する）レーザービーム８が照射される。また、レーザービーム８の他の照射条件（出力、パルス幅、スポット径、繰り返し周波数等）も、ウエーハ１１に改質層２１が形成されるように適宜設定される。

レーザー加工装置２でウエーハ１１を加工する際は、まず、ウエーハ１１を保持テーブル４によって保持する。具体的には、ウエーハ１１を、表面１１ａ側（テープ１７側）が保持テーブル４の保持面に対向し、裏面１１ｂ側が上方に露出するように、保持テーブル４上に配置する。この状態で、保持面に吸引源の負圧を作用させると、ウエーハ１１の表面１１ａ側がテープ１７を介して保持テーブル４によって吸引保持される。

次に、保持テーブル４を回転させ、一の分割予定ライン１３（図１参照）の長さ方向をＸ軸方向に合わせる。また、レーザービーム８の集光点が一の分割予定ライン１３の延長線上に配置されるように、保持テーブル４のＹ軸方向における位置を調整する。

そして、レーザー照射ユニット６からレーザービーム８を照射しながら、保持テーブル４をＸ軸方向に沿って移動させ（加工送り）、保持テーブル４とレーザー照射ユニット６とをＸ軸方向に沿って相対的に移動させる。これにより、レーザービーム８の集光点がウエーハ１１の内部に位置づけられた状態で、レーザービーム８がウエーハ１１の裏面１１ｂ側から一の分割予定ライン１３に沿って照射される。その結果、ウエーハ１１の内部には一の分割予定ライン１３に沿って改質層２１が形成される。

その後、同様の手順を繰り返し、他の分割予定ライン１３に沿って改質層２１を形成する。そして、全ての分割予定ライン１３に沿って改質層２１が形成されると、改質層２１が格子状に形成されたウエーハ１１が得られる。なお、ウエーハ１１の厚さや材質に応じて、ウエーハ１１の厚さ方向に２層以上の改質層２１を形成してもよい。

図４は、改質層２１が形成されたウエーハ１１の一部を拡大して示す断面図である。レーザービーム８の照射によって改質層２１を形成すると、改質層２１でクラック２３が発生する。このクラック２３は、レーザービーム８が入射した面（裏面１１ｂ）とは反対側の面（表面１１ａ）に向かって進展する。

ウエーハ１１のうち改質層２１又はクラック２３が形成された領域は、ウエーハ１１の他の領域よりも脆くなる。そのため、改質層２１及びクラック２３が形成されたウエーハ１１に対して外力を付与すると、ウエーハ１１は改質層２１及びクラック２３を起点として分割される。すなわち、改質層２１及びクラック２３は、ウエーハ１１が分割される際の分割起点として機能する。

ここで、改質層２１の深さ位置やレーザービーム８の照射条件は、改質層２１が適切に形成された際にクラック２３がウエーハ１１の表面１１ａに達するように設定される。そのため、レーザービーム８の照射によって改質層２１が適切に形成されると、図４に示すように、改質層２１で発生したクラック２３が進展してウエーハ１１の表面１１ａに達する。その結果、ウエーハ１１の表面１１ａ側には、改質層２１に対応する格子状のクラックパターンが現れる。このように、クラック２３がウエーハ１１の表面１１ａに達すると、ウエーハ１１が分割予定ライン１３に沿って適切に破断しやすくなる。

また、クラック２３がウエーハ１１の表面１１ａに達すると、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側のうちクラック２３が形成された領域に対応する位置に、微細な凹凸が形成される。そのため、改質層２１が分割予定ライン１３に沿って適切に形成され、ウエーハ１１の表面１１ａ側に格子状のクラックパターンが形成されると、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側にはこのクラックパターンに対応する格子状の凹凸パターンが現れる。

従って、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側の凹凸パターンは、ウエーハ１１の表面１１ａ側にクラックパターンが形成されていることの目印になる。そして、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側に所定の凹凸パターンが形成されているか否かを確認することにより、ウエーハ１１の表面１１ａ側に所望のクラックパターンが存在するか否か、すなわち、ウエーハ１１に改質層２１が適切に形成されているか否かを確認する検査を実施できる。

上記の検査は、例えば、熟練の作業者がウエーハ１１の裏面１１ｂ側の凹凸パターンを確認し、作業者自身の経験則に基づいて、ウエーハ１１の表面１１ａ側に所望のクラックパターンが得られているかを判断することによって行われる。しかしながら、このような経験則に基づく検査手法は自動化が難しく、ウエーハ１１の検査には手間と時間がかかる。また、判断の正確性が作業者の熟練度に依存し、検査の精度が安定しないという問題がある。

そこで、本実施形態においては、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側の凹凸パターンに基づいてウエーハ１１の表面１１ａ側のクラックパターンの有無を判定する判定部を機械学習によって構成し、この判定部を備えた検査装置を用いてウエーハ１１の検査を行う。これにより、あらゆる凹凸パターンに基づいてクラックパターンの有無を自動で高精度に判定することが可能となる。

以下、改質層２１が形成されたウエーハ１１を検査する検査装置の構成例について説明する。図５は、ウエーハ１１に改質層２１が適切に形成されているか否かを検査するウエーハの検査装置１０を示す斜視図である。

検査装置１０は、検査装置１０を構成する各構成要素を支持する基台１２を備える。基台１２の表面（上面）１２ａは、Ｘ軸方向（左右方向、第１水平方向）及びＹ軸方向（前後方向、第２水平方向）と概ね平行に形成されており、基台１２の表面１２ａ上には移動ユニット（移動機構）１４が設けられている。移動ユニット１４は、Ｘ軸移動ユニット（Ｘ軸移動機構）１６と、Ｙ軸移動ユニット（Ｙ軸移動機構）２６とを備える。

Ｘ軸移動ユニット１６は、基台１２の表面１２ａ上にＸ軸方向に沿って配置された一対のＸ軸ガイドレール１８を備える。一対のＸ軸ガイドレール１８には、板状のＸ軸移動テーブル２０が、Ｘ軸ガイドレール１８に沿ってＸ軸方向にスライド可能な状態で装着されている。

Ｘ軸移動テーブル２０の裏面（下面）側にはナット部（不図示）が設けられており、このナット部は、一対のＸ軸ガイドレール１８の間にＸ軸に沿って配置されたＸ軸ボールねじ２２に螺合されている。また、Ｘ軸ボールねじ２２の端部には、Ｘ軸ボールねじ２２を回転させるＸ軸パルスモータ２４が連結されている。Ｘ軸パルスモータ２４でＸ軸ボールねじ２２を回転させると、Ｘ軸移動テーブル２０がＸ軸ガイドレール１８に沿ってＸ軸方向に移動する。

Ｙ軸移動ユニット２６は、Ｘ軸移動テーブル２０の表面（上面）側にＹ軸方向に沿って配置された一対のＹ軸ガイドレール２８を備える。一対のＹ軸ガイドレール２８には、板状のＹ軸移動テーブル３０が、Ｙ軸ガイドレール２８に沿ってＹ軸方向にスライド可能な状態で装着されている。

Ｙ軸移動テーブル３０の裏面（下面）側にはナット部（不図示）が設けられており、このナット部は、一対のＹ軸ガイドレール２８の間にＹ軸に沿って配置されたＹ軸ボールねじ３２に螺合されている。また、Ｙ軸ボールねじ３２の端部には、Ｙ軸ボールねじ３２を回転させるＹ軸パルスモータ３４が連結されている。Ｙ軸パルスモータ３４でＹ軸ボールねじ３２を回転させると、Ｙ軸移動テーブル３０がＹ軸ガイドレール２８に沿ってＹ軸方向に移動する。

Ｙ軸移動テーブル３０の表面（上面）上には、検査装置１０による検査の対象となるウエーハ１１を保持する保持テーブル（チャックテーブル）３６が配置されている。そして、保持テーブル３６の位置が、移動ユニット１４によって調整される。具体的には、Ｘ軸移動ユニット１６は保持テーブル３６をＸ軸方向に沿って移動させ、Ｙ軸移動ユニット２６は保持テーブル３６をＹ軸方向に沿って移動させる。

保持テーブル３６の上面は、ウエーハ１１を保持する保持面３６ａを構成する。また、保持テーブル３６の周囲には、ウエーハ１１を支持するフレーム１９（図２参照）を把持して固定する複数（図５では４個）のクランプ３８が設けられている。

保持テーブル３６の保持面３６ａは、Ｘ軸方向及びＹ軸方向と概ね平行な平坦面であり、例えばウエーハ１１の形状に対応して円形に形成される。ただし、保持面３６ａの形状及び大きさはウエーハ１１に応じて適宜変更できる。そして、保持面３６ａは、保持テーブル３６の内部に形成された流路（不図示）、バルブ（不図示）等を介して、エジェクタ等の吸引源（不図示）に接続されている。

また、保持テーブル３６にはモータ等の回転駆動源（不図示）が連結されている。この回転駆動源は、保持テーブル３６をＺ軸方向（鉛直方向、上下方向）に概ね平行な回転軸の周りで回転させる。

基台１２の後端部（移動ユニット１４及び保持テーブル３６の後方）には、支持構造４０が設けられている。支持構造４０は、基台１２の表面１２ａ上に配置された柱状の基部４０ａと、基部４０ａの上部から前方に突出する柱状の支持部４０ｂとを有する。そして、支持部４０ｂの先端部（前端部）には、保持テーブル３６によって保持されたウエーハ１１を撮像する撮像ユニット４２が配置されている。

図６は、撮像ユニット４２を示す底面図である。撮像ユニット４２は、金属、樹脂等でなる円柱状の枠体４４を備える。この枠体４４の下面４４ａ側には、保持テーブル３６によって保持されたウエーハ１１に光を照射する光源４６が設けられている。

例えば光源４６は、枠体４４の下面４４ａに固定された複数のＬＥＤ４８によって構成される。複数のＬＥＤ４８は、互いに隣接するように枠体４４の外周縁に沿って環状に配列されている。なお、図６では一部のＬＥＤ４８の図示を省略している。

より具体的には、光源４６は、赤色の光を発するＬＥＤ４８（赤色ＬＥＤ４８Ｒ）と、緑色の光を発するＬＥＤ４８（緑色ＬＥＤ４８Ｇ）と、青色の光を発するＬＥＤ４８（青色ＬＥＤ４８Ｂ）とを備える。そして、複数のＬＥＤ４８は、赤色ＬＥＤ４８Ｒ、緑色ＬＥＤ４８Ｇ、青色ＬＥＤ４８Ｂが順番に配列されるように、枠体４４の下面４４ａ側に周期的に設けられる。

また、枠体４４の下面４４ａ側の中央部には、円柱状の凹部（溝）４４ｂが形成されている。そして、凹部４４ｂの内側にはカメラ５０が設けられている。例えばカメラ５０は、ＣＣＤ（Charged-Coupled Devices）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子と、レンズ等の光学素子とを含んで構成される。

なお、光源４６は、光源４６から照射される光の光量及び色彩を制御する光源制御部（光源制御ユニット）５２に接続されている。光源制御部５２は、例えば各ＬＥＤ４８に接続された調光器によって構成され、ＬＥＤ４８それぞれの調光を行う。光源制御部５２で赤色ＬＥＤ４８Ｒ、緑色ＬＥＤ４８Ｇ、青色ＬＥＤ４８Ｂそれぞれの光量を変化させると、光源４６から照射される光の光量及び色彩が変化する。

撮像ユニット４２は、保持テーブル３６（図５参照）によって保持されたウエーハ１１の裏面１１ｂ側に光源４６からの光が照射されている状態で、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側をカメラ５０で撮像して画像を取得する。なお、保持テーブル３６と撮像ユニット４２との位置関係は、移動ユニット１４（図５参照）によって調整される。具体的には、移動ユニット１４は、保持テーブル３６と撮像ユニット４２とをＸ軸方向及びＹ軸方向に沿って相対的に移動させる。

光源４６からウエーハ１１の裏面１１ｂ側に光が照射されると、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側のうち凹凸が形成されている領域において光が拡散される。その結果、カメラ５０によって取得された画像には、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側に形成された凹凸パターンに対応する模様が現れる。すなわち、カメラ５０によって、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側に形成された凹凸パターンを含む画像が取得される。

図５に示すように、支持構造４０の支持部４０ｂ上には、ウエーハ１１の検査に関する情報を表示する表示部（表示ユニット）５４が設けられている。例えば表示部５４は、ディスプレイによって構成され、検査装置１０の稼働状況、撮像ユニット４２によって撮像されたウエーハ１１の画像、検査装置１０による検査の結果等を表示する。

なお、表示部５４は、所定の情報を入力可能なタッチパネルによって構成されていてもよい。この場合、オペレーターはタッチパネルを用いて、検査装置１０に検査条件等の情報を入力できる。すなわち、表示部５４は所定の情報が入力される入力部（入力ユニット）としても機能する。

検査装置１０を構成する各構成要素（移動ユニット１４、保持テーブル３６、保持テーブル３６に接続された回転駆動源、クランプ３８、撮像ユニット４２、光源制御部５２、表示部５４等）はそれぞれ、制御部（制御ユニット）５６に接続されている。制御部５６は、検査装置１０の各構成要素の動作を制御して、検査装置１０を稼働させる。

例えば制御部５６は、コンピュータによって構成され、検査装置１０の稼働に必要な各種の処理（演算等）を行う処理部と、処理部による処理に用いられる各種の情報（データ、プログラム等）が記憶される記憶部とを含む。処理部は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含んで構成される。また、記憶部は、主記憶装置、補助記憶装置等を構成する各種のメモリを含んで構成される。

なお、光源制御部５２の機能は、制御部５６によって実現されてもよい。この場合には、制御部５６が光源制御部５２としても機能する。

また、制御部５６は、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側の画像に基づいて、ウエーハ１１の表面１１ａ側に所定のクラックパターンが形成されているか否かを判定する判定部５８を備える。具体的には、判定部５８には、撮像ユニット４２によって取得された凹凸パターンを含む画像（撮像画像）が入力される。そして、判定部５８は、撮像画像に基づいてクラックパターンの有無を判定し、判定の結果を出力する。

ここで、判定部５８は、撮像ユニット４２によって取得された複数の学習用画像を用いた機械学習によって、撮像画像が入力されるとクラックパターンの有無の判定結果が出力されるように構成される。すなわち、判定部５８は、撮像用のウエーハ１１（学習用画像取得用のウエーハ１１）を撮像ユニット４２で撮像することによって取得された複数の学習用画像を用いた学習と、検査すべきウエーハ１１（検査対象のウエーハ１１）を撮像ユニット４２で撮像することによって取得された撮像画像を入力データとして用いた推論とを行う。

以下、検査装置１０を用いたウエーハの検査方法の具体例について説明する。なお、以下では一例として、判定部５８がニューラルネットワークを備える場合について説明する。ただし、判定部５８の構成は、機械学習が可能であれば制限はない。

まず、内部に改質層２１が形成された撮像用のウエーハ１１を保持テーブル３６によって保持する（第１保持工程）。図７は、撮像用のウエーハ１１（ウエーハ１１Ａ）を保持テーブル３６で保持する検査装置１０を示す斜視図である。

第１保持工程では、まず、ウエーハ１１Ａを準備する。ウエーハ１１Ａは、レーザービーム８の照射によって改質層２１（図３参照）が分割予定ライン１３に沿って形成された、学習用画像取得用のウエーハ１１である。ウエーハ１１Ａの裏面１１ｂ側には、クラック２３（図４参照）がウエーハ１１の表面１１ａに達することによって形成された微細な凹凸パターンが存在する。なお、ウエーハ１１Ａに改質層２１及びクラック２３を形成する方法の詳細は前述の通りである。

ウエーハ１１Ａは、表面１１ａ側が保持面３６ａ（図５参照）に対向し、裏面１１ｂ側が上方に露出するように、保持テーブル３６上に配置される。また、複数のクランプ３８（図５参照）によってフレーム１９が固定される。この状態で、保持面３６ａに吸引源の負圧を作用させると、ウエーハ１１Ａの表面１１ａ側がテープ１７を介して保持テーブル３６によって吸引保持される。

次に、撮像ユニット４２によってウエーハ１１Ａを撮像して、凹凸パターンを含む学習用画像を取得する（第１撮像工程）。第１撮像工程では、光源制御部５２を作動させて光源４６から照射される光６０の光量又は色彩を変化させると共に、移動ユニット１４（図５参照）を作動させて保持テーブル３６と撮像ユニット４２とを相対的に移動させながら、ウエーハ１１Ａを複数回撮像する。これにより、ウエーハ１１Ａの裏面１１ｂ側に形成された凹凸パターンを含む複数の学習用画像が取得される。

具体的には、まず、移動ユニット１４で保持テーブル３６を所定の位置に配置した状態で、光源４６から照射される光６０の光量又は色彩を変化させつつ、撮像ユニット４２でウエーハ１１Ａの裏面１１ｂ側を複数回撮像する。これにより、ウエーハ１１Ａの裏面１１ｂ側の凹凸が異なるコントラストで表された複数の学習用画像が得られる。

次に、移動ユニット１４で保持テーブル３６を移動させ、ウエーハ１１Ａの撮像ユニット４２によって撮像されていない領域を撮像ユニット４２の直下に位置付ける。そして、光源４６から照射される光６０の光量又は色彩を変化させつつ、撮像ユニット４２でウエーハ１１Ａの裏面１１ｂ側を複数回撮像する。

上記の作業を繰り返すことにより、凹凸パターンの形状やコントラストが異なる多数の学習用画像が取得される。このようにして、第１撮像工程では１枚のウエーハ１１Ａを用いて多数（例えば３００枚以上）の学習用画像が取得される。そして、取得された複数の学習用画像は、制御部５６の記憶部に記憶される。

次に、第１撮像工程で取得された複数の学習用画像を用いて、判定部５８の機械学習を行う（学習工程）。学習工程では、まず、第１撮像工程で取得された複数の学習用画像のラベリング（分類）を行う。具体的には、学習用画像に含まれる凹凸パターンが、ウエーハ１１Ａの表面１１ａ側に所定のクラックパターンが形成されていることを示しているか否かによって、複数の学習用画像をそれぞれ分類する。

図８（Ａ）は連続的な凹凸パターン７０ａが示された学習用画像７０を示す画像図であり、図８（Ｂ）は不連続な凹凸パターン７２ａが示された学習用画像７２を示す画像図である。学習用画像７０は、格子状の凹凸パターン７０ａを含んでおり、ウエーハ１１Ａの表面１１ａ側に格子状のクラックパターンが形成されている状態に対応する画像であると分類（ラベリング）される。一方、学習用画像７２は、非格子状の不連続な凹凸パターン７２ａを含んでおり、ウエーハ１１Ａの表面１１ａ側に格子状のクラックパターンが形成されていない状態に対応する画像であると分類（ラベリング）される。

学習用画像のラベリングは、例えば作業者によって行われる。具体的には、まず、制御部５６（図５参照）が学習用画像を表示部５４に表示させる。そして、作業者は表示部５４に表示された学習用画像を目視で確認し、その学習用画像に含まれる凹凸パターンが、ウエーハ１１の表面１１ａ側に所定のクラックパターン（例えば格子状のクラックパターン）が形成されていることを示すか否かを判断する。作業者による判断結果は、検査装置１０に入力され、制御部５６の記憶部に記憶される。

ただし、学習用画像のラベリングの方法に制限はない。例えば、ウエーハ１１Ａの表面１１ａ側を直接観察することが可能である場合には、学習用画像が取得された領域の表面１１ａ側を観察し、所定のクラックパターンが形成されているか否かを確認してもよい。このようにして、複数の学習用画像がそれぞれクラックパターンの有無によってラベリングされる。

次に、ラベリングされた学習用画像を用いて、判定部５８の機械学習を行う。図９は、学習工程における判定部５８を示すブロック図である。

判定部５８は、ニューラルネットワーク８０を備える。例えばニューラルネットワーク８０は、階層型のニューラルネットワークであり、データが入力される入力層８２と、データを出力する出力層８４と、入力層８２と出力層８４との間に設けられた複数の隠れ層（中間層）８６とを含む。

入力層８２、出力層８４、隠れ層８６はそれぞれ、複数のノード（ユニット、ニューロン）を含む。入力層８２のノードは第１層目の隠れ層８６のノードに接続され、出力層８４のノードは最終層の隠れ層８６のノードに接続されている。また、隠れ層８６のノードは、入力層８２又は前層の隠れ層８６のノードと、出力層８４又は後層の隠れ層８６のノードとに接続されている。

入力層８２、出力層８４、隠れ層８６に含まれるノードの数や、各ノードの活性化関数は、自由に設定できる。また、隠れ層８６の層数にも制限はない。特に、２層以上の隠れ層８６を含むニューラルネットワーク８０は、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）と呼ぶことができる。また、ディープニューラルネットワークの学習は、深層学習と呼ぶことができる。

なお、後述の通りニューラルネットワーク８０は、凹凸パターンを含む画像の分類問題を扱う。そのため、ニューラルネットワーク８０として、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を用いることが好ましい。この場合には、畳み込み層、プーリング層、全結合層等が、隠れ層８６として設けられる。また、局所コントラスト正規化（ＬＣＮ）層が隠れ層８６として設けられていてもよい。

学習工程では、ラベリングされた複数の学習用画像を用いて、ニューラルネットワーク８０の深層学習を行う。具体的には、学習用画像を学習データ、ラベリングの結果（クラックパターンの有無）を教師データ（教師信号）として用いた教師あり学習を行う。学習のアルゴリズムとしては、例えば誤差逆伝播法が用いられる。ただし、ニューラルネットワーク８０の学習方法に制限はない。

ニューラルネットワーク８０の学習により、入力層８２、出力層８４、隠れ層８６のノードの重み及びバイアスが更新される。なお、ニューラルネットワーク８０が畳み込みニューラルネットワークである場合には、畳み込み層のフィルタ値、全結合層のノードの重み及びバイアス等が更新される。

上記の学習により、撮像画像に基づいてクラックパターンの有無を判定するための情報（パラメータ）を含む入力層８２、出力層８４、隠れ層８６が得られる。その結果、ニューラルネットワーク８０は、入力層８２に凹凸パターンを含む画像が入力された際に、出力層８４からクラックパターンの有無の判定結果が出力されるように構成される。そして、入力層８２、出力層８４、隠れ層８６に適用されている各種のパラメータ（重み、バイアス等）の値が、制御部５６の記憶部に記憶される。

次に、内部に改質層２１が形成された検査すべきウエーハ１１を保持テーブル３６によって保持する（第２保持工程）。図１０は、検査すべきウエーハ１１（ウエーハ１１Ｂ）を保持テーブル３６で保持する検査装置１０を示す斜視図である。

第２保持工程では、まず、ウエーハ１１Ｂを準備する。ウエーハ１１Ｂは、レーザービーム８の照射によって改質層２１（図３参照）が分割予定ライン１３に沿って形成され、後の工程で分割予定ライン１３に沿って分割されるウエーハ１１（検査対象のウエーハ１１）である。ウエーハ１１Ｂの分割前に、ウエーハ１１Ｂに改質層２１が適切に形成されているか否かを検査装置１０によって検査することにより、後の工程でウエーハ１１Ｂを適切に分割することが可能となる。

ウエーハ１１Ｂは、表面１１ａ側が保持面３６ａ（図５参照）に対向し、裏面１１ｂ側が上方に露出するように、保持テーブル３６上に配置される。また、複数のクランプ３８（図５参照）によってフレーム１９が固定される。この状態で、保持面３６ａに吸引源の負圧を作用させると、ウエーハ１１Ｂの表面１１ａ側がテープ１７を介して保持テーブル３６によって吸引保持される。

次に、撮像ユニット４２によってウエーハ１１Ｂを撮像して、ウエーハ１１Ｂの裏面１１ｂ側の画像を取得する（第２撮像工程）。第２撮像工程では、光源制御部５２を作動させて光源４６から光６０を所定の光量及び色彩で照射しつつ、ウエーハ１１Ｂを撮像ユニット４２によって撮像する。これにより、ウエーハ１１Ｂの裏面１１ｂの画像（撮像画像）が撮像ユニット４２によって取得される。取得された撮像画像は、制御部５６の記憶部に記憶される。このとき制御部５６は、表示部５４に撮像画像を表示させてもよい。

次に、第２撮像工程で取得された撮像画像を判定部５８に入力し、クラックパターンの有無の判定結果を判定部５８から出力させる（判定工程）。図１１は、判定工程における判定部５８を示すブロック図である。

判定工程では、第２撮像工程で取得された撮像画像が判定部５８に入力される。例えば、ウエーハ１１Ｂの裏面１１ｂ側に形成されている所定の凹凸パターン７４ａが示された撮像画像７４が、判定部５８に入力される。そして、判定部５８は、ウエーハ１１Ｂのうち撮像画像７４に表示されている領域の表面１１ａ側に所定のクラックパターンが形成されているか否かを判定し、その判定の結果を出力する。

具体的には、判定部５８は、ニューラルネットワーク８０の推論によってクラックパターンの有無を判定する。判定を行う際は、撮像画像７４が入力層８２に入力される。そして、撮像画像７４を入力データとして用いた演算が、入力層８２、隠れ層８６、出力層８４において順に行われ、出力層８４からクラックパターンの有無の判定結果が出力される。

なお、ニューラルネットワーク８０が畳み込みニューラルネットワークである場合には、畳み込み層における畳み込み演算（特徴マップの生成）と、プーリング層におけるプーリング処理とによって、撮像画像７４の特徴抽出が行われる。そして、全結合層において撮像画像７４を分類する演算が行われ、活性化関数としてソフトマックス関数を用いた出力層８４から撮像画像７４の分類結果が出力される。

判定部５８からクラックパターンの有無の判定結果が出力されると、制御部５６は表示部５４に判定結果を表示させる。これにより、判定部５８による判定の結果がオペレーターに報知される。なお、表示部５４に表示される判定結果は、クラックパターンの有無のみであってもよいし、判定部５８（ニューラルネットワーク８０の出力層８４）から出力された出力値（数値）であってもよい。

撮像画像７４に基づいて、ウエーハ１１Ｂの表面１１ａ側に所定のクラックパターンが存在すると判定された場合は、ウエーハ１１Ｂに改質層２１が適切に形成されていると判断され、ウエーハ１１Ｂに次の処理が施される。一方、撮像画像７４に基づいて、ウエーハ１１Ｂの表面１１ａ側に所定のクラックパターンが存在しないと判定された場合は、ウエーハ１１Ｂに改質層２１が適切に形成されていないと判断され、例えばウエーハ１１Ｂに再度レーザービーム８を照射して適切な改質層２１を形成する再加工処理が施される。

そして、分割予定ライン１３に沿って改質層２１が適切に形成されたウエーハ１１Ｂに外力を付与することにより、ウエーハ１１Ｂが分割予定ライン１３に沿って分割される。例えば、テープ１７を半径方向外側に引っ張ることにより、テープ１７を引き延ばす。これにより、ウエーハ１１Ｂに対し、ウエーハ１１Ｂの半径方向外側に向かう外力が付与され、ウエーハ１１Ｂが改質層２１に沿って破断する。

ウエーハ１１Ｂを分割することにより、デバイス１５をそれぞれ備える複数のデバイスチップが製造される。このデバイスチップは、例えばコレット（不図示）によってピックアップされ、所定の基板（配線基板等）にダイボンディング等によって実装される。

以上の通り、本実施形態に係る検査装置１０では、撮像ユニット４２によって取得されクラックパターンの有無でラベリングされた複数の学習用画像を用いた機械学習によって、ウエーハ１１の裏面１１ｂ側の画像に基づいてウエーハ１１の表面１１ａ側におけるクラックパターンの有無を判定可能な判定部５８が構成される。これにより、クラックパターンの有無を自動で判定することが可能となり、ウエーハ１１に改質層２１が適切に形成されているか否かを確認する検査が簡易且つ高精度で実施される。

なお、判定部５８の機能は、ソフトウェーハとハードウェーハのいずれによって実現されてもよい。例えば判定部５８は、判定部５８が行う一連の処理（演算等）が記述されたプログラムによって実現される。特に、判定部５８がニューラルネットワーク８０を備える場合には、入力層８２、出力層８４、隠れ層８６における演算がプログラムによって記述され、このプログラムが制御部５６の記憶部に記憶される。そして、クラックパターンの有無の判定を行う際は、制御部５６の記憶部からプログラムが読み出され、制御部５６の処理部によって実行される。

また、第２撮像工程では、複数の撮像画像を取得してもよい。この場合には、撮像ユニット４２でウエーハ１１Ｂを撮像した後、移動ユニット１４で保持テーブル３６を移動させ、ウエーハ１１Ｂの撮像ユニット４２によって撮像されていない領域を撮像ユニット４２の直下に位置付ける。そして、撮像ユニット４２でウエーハ１１Ｂを撮像する。

上記の手順を繰り返すことにより、ウエーハ１１Ｂの異なる領域が表された複数の撮像画像（例えば、ウエーハ１１Ｂの裏面１１ｂ側の全域分の撮像画像）が取得される。そして、判定工程では、第２撮像工程で取得された複数の撮像画像についてそれぞれ、クラックパターンの有無が判定される。

その他、本実施形態に係る構造、方法等は、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施できる。

１１，１１Ａ，１１Ｂ ウエーハ
１１ａ 表面（第１面）
１１ｂ 裏面（第２面）
１３ 分割予定ライン（ストリート）
１５ デバイス
１７ テープ
１９ フレーム
１９ａ 開口
２１ 改質層（変質層）
２３ クラック
２ レーザー加工装置
４ 保持テーブル（チャックテーブル）
６ レーザー照射ユニット
８ レーザービーム
１０ 検査装置
１２ 基台
１２ａ 表面（上面）
１４ 移動ユニット（移動機構）
１６ Ｘ軸移動ユニット（Ｘ軸移動機構）
１８ Ｘ軸ガイドレール
２０ Ｘ軸移動テーブル
２２ Ｘ軸ボールねじ
２４ Ｘ軸パルスモータ
２６ Ｙ軸移動ユニット（Ｙ軸移動機構）
２８ Ｙ軸ガイドレール
３０ Ｙ軸移動テーブル
３２ Ｙ軸ボールねじ
３４ Ｙ軸パルスモータ
３６ 保持テーブル（チャックテーブル）
３６ａ 保持面
３８ クランプ
４０ 支持構造
４０ａ 基部
４０ｂ 支持部
４２ 撮像ユニット
４４ 枠体
４４ａ 下面
４４ｂ 凹部（溝）
４６ 光源
４８ ＬＥＤ
４８Ｒ 赤色ＬＥＤ
４８Ｇ 緑色ＬＥＤ
４８Ｂ 青色ＬＥＤ
５０ カメラ
５２ 光源制御部（光源制御ユニット）
５４ 表示部（表示ユニット）
５６ 制御部（制御ユニット）
５８ 判定部
６０ 光
７０ 学習用画像
７０ａ 凹凸パターン
７２ 学習用画像
７２ａ 凹凸パターン
７４ 撮像画像
７４ａ 凹凸パターン
８０ ニューラルネットワーク
８２ 入力層
８４ 出力層
８６ 隠れ層（中間層）

Claims (4)

1. 第１面及び第２面を有するウエーハに、該ウエーハに対して透過性を有するレーザービームを、該レーザービームの集光点を該ウエーハの内部に位置づけた状態で該ウエーハの該第２面側から照射することによって内部に改質層が形成された該ウエーハを検査するウエーハの検査装置を用いたウエーハの検査方法であって、
   該ウエーハの検査装置は、
   該ウエーハを保持する保持テーブルと、
   該保持テーブルによって保持された該ウエーハを撮像し、該ウエーハの内部に形成された該改質層から該ウエーハの該第１面側に延びるクラックに起因して該ウエーハの該第２面側に形成される凹凸パターンを含む画像を取得する撮像ユニットと、
   該保持テーブルと該撮像ユニットとを相対的に移動させる移動ユニットと、
   該保持テーブルによって保持された該ウエーハに光を照射する光源と、
   該光源から照射される光の光量又は色彩を変化させる光源制御部と、
   該画像に基づいて、該ウエーハの該第１面側に所定のクラックパターンが形成されているか否かを判定する判定部と、を備え、
   該判定部は、該撮像ユニットによって取得され該クラックパターンの有無でラベリングされた複数の学習用画像を用いた機械学習によって、該画像が入力されると該クラックパターンの有無の判定結果が出力されるように構成され、
   内部に該改質層が形成された撮像用の該ウエーハを該保持テーブルによって保持する第１保持工程と、
   該光源制御部を作動させて該光源から照射される光の光量又は色彩を変化させると共に該移動ユニットを作動させて該保持テーブルと該撮像ユニットとを相対的に移動させながら、該撮像ユニットによって撮像用の該ウエーハを複数回撮像して、該凹凸パターンを含む複数の該学習用画像を取得する第１撮像工程と、
   該第１撮像工程で取得され、該クラックパターンの有無でラベリングされた複数の該学習用画像を用いて、該判定部の機械学習を行う学習工程と、
   検査すべき該ウエーハを該保持テーブルによって保持する第２保持工程と、
   該撮像ユニットによって検査すべき該ウエーハを撮像して、検査すべき該ウエーハの該第２面側の画像を取得する第２撮像工程と、
   該第２撮像工程で取得された該画像を該判定部に入力し、該クラックパターンの有無の判定結果を該判定部から出力させる判定工程と、を含むことを特徴とするウエーハの検査方法。
2. 該判定部は、該画像が入力される入力層と、該画像に基づいて該クラックパターンの有無を判定するための情報を含む隠れ層と、該クラックパターンの有無の判定結果を出力する出力層と、を含むニューラルネットワークを備え、
   該学習工程では、該入力層に複数の該学習用画像が入力されることによって該ニューラルネットワークの深層学習が行われ、
   該判定工程では、該入力層に該画像が入力されることによって、該出力層から該クラックパターンの有無の判定結果が出力されることを特徴とする請求項１記載のウエーハの検査方法。
3. 該ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークであることを特徴とする請求項２記載のウエーハの検査方法。
4. 該ウエーハは、複数の分割予定ラインによって区画されデバイスが形成された複数の領域を該第１面側に備え、
   該改質層は、該レーザービームを、該レーザービームの集光点を該分割予定ラインに対応する領域に位置づけて該ウエーハの該第２面側から照射することにより、該分割予定ラインに沿って形成され、
   該ウエーハは、該第１面側が該保持テーブルによって保持されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のウエーハの検査方法。

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