JPH02287241A - 外観検査方法及びその装置並びに製品の製造工程中における異常原因除去方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、対象物上の欠陥及び異物を検査し。

その結果に基づいて製造工程における異常を診断する機
能を備えた外観検査方法およびその装置、並びに製品の
製造工程中における異常原因除去方法に関するものであ
る。

〔従来の技術〕

製品の製造工程において、製造の歩留りや製品の品質を
維持・向上させるためには、製造工程の状態を常時良好
に保つことが必要である。そして。

製造工程に何らかの異常が発生したときには、それをい
ち早く発見し、原因を究明して、適切な対策を講じなけ
ればならない。

製造工程の異常の診断は、従来より、経験的専門知識を
持った技術者によって行われている。これらの知識は技
術者個人の私有財産となりがちであり、多数の人に分散
してしまう傾向がある。このような背景に基づいて、技
術者の知識の共有。

伝承、高度化により迅速な診断を行う、知識工学を応用
した半導体製造プロセスの異常診断方式が、情報処理学
会論文誌　第２７巻第５号第５４１頁から５５１頁（１
９８６年）「知識ベースに基づく半導体プロセスＳ新方
式」において述べられている。

この方式は、半導体ウェハ上に作成したテストパターン
の電気的特性をテスタで測定し、その測定データに基づ
いて、知識ベースシステムにより異常原因を究明するも
のである。異常原因の究明は、現象・原因間の定性的な
因果関係知識をプロダクション・ルールによって表現し
ておき、これらのルールを用いて推論を行うことにより
実現している。

〔発明が解決しようとする課題〕

製品の製造工程における外観検査は、製造工程の状態監
視、あるいは製品の信頼性の確保をＨ的に行われる。外
観検査装置は、この検査を自動的に行うものであり、対
象物上の欠陥または異物等を発見し、その種類、数、位
首、サイズ等の情報を出力することを基本的な機能とし
ている。

ところで、製造工程に何らかの異常が起これば。

外観検査装置の出力データにも変化がａ測されるはずで
ある。従って、外観検査装置の欠陥検出データは、製造
工程の異常を診断する上で重要な手がかりになる。しか
し、外観検査装置の欠陥検出データから製造工程の異常
を診断するためには、やはり経験的専門知識が必要であ
る。そこで、これを自動化するためには、上記公知例に
見られるような、技術者の知識を搭載した知識ペースシ
ステムが適用できる。

欠陥の発生状態から製造工程の異常を診断するためには
、欠陥の空間的分布状態や、時間的な変動が重要な要素
になる。ところが、外観検査装置の出力する検査データ
は、その時点での欠陥数や、欠陥と判定された個々の部
分についての欠陥の種類、位置、サイズ等に過ぎない。

これに対して上記公知例は、１枚の半導体ウェハ上の素
子について、電気的な特性を測定して異常を診断しよう
とするものであるため、欠陥データを蓄積し、それらの
時間的、あるいは空間的な関連性を取り扱う＋幾能を持
たず、外観検査データに対して適用することは困難であ
った。

本発明の目的は、上記の問題点を解決し、対象物の外観
検査による欠陥検出データを収集、蓄積して、それを用
いて製造工程の異常の検出およびその原因の推定を行う
ことができるようにした外観検査方法およびその装置を
提供することにある。

また本発明の目的は半導体ウェハ、プリント基板等の製
品を製造する製造工程中における異常の原因を除去して
製品の歩留りや、信頼性を向上できるようにした製品の
製造工程中における異常原因除去方法を提供することに
ある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は、上記目的を達成するため以下の手段を用いる
。

（１）対象物上の欠陥を検出し、欠陥または異物の数９
種類２位置、サイズ等のデータを収集して。

記憶装置に蓄積する。

（２）蓄積した欠陥データから、欠陥または異物の空間
的分布及び時間的変動を解析し、その結果を特徴パラメ
ータとする。

（３）蓄積した欠陥データ及び特徴パラメータのうち、
少なくとも１つと異常の有無とを関係づける、予め記憶
された異常判定知識を用いて、欠陥のデータ及び特徴パ
ラメータの少なくとも１つについて演算処理して５Ｉ２
造工程の異常を判定し出力する。

（４）製造工程が異常と判定された場合、欠陥のデータ
及び特徴パラメータと異常の原因との予め記憶された因
果関係知識を用いて、欠陥のデータ及び特徴パラメータ
について演算処理して、異常の原因を推定し、出力する
。

〔作用〕

上記手段では、検出され蓄積された欠陥データは、まず
欠陥の空間的分布や時間的変動について解析され、その
結果が特徴パラメータとして抽出される。そして、この
特徴パラメータが異常の有無の判定及び異常原因の推定
に用いられる。これによって、異常診断に用いるために
記憶される知識が、欠陥発生の時間的変動や空間的分布
の特徴を定性的に表したものであっても、処理が可能に
なる。

〔実施例〕

以下、本発明を図に示す実施例に基づいて説明する。

第１図は、本発明の外観検査方法を実施する装置の一実
施例を示す構成図である。ここでは、セラミック基板製
造工程における、セラミックシー査を例にとって説明す
る。第２図は、本実施例で対象とするセラミック基板の
断面図を示したものである。セラミック基板１０は、グ
リーンシートと呼ばれるセラミック材料のシートを複数
枚積層し、それを焼結して形成される。セラミック基板
内部には、シート各層ごとに形成された回路パターン１
１や、それらを相互に接続するスルーホール１２が存在
し、タングステンやモリブデン金属が配線導体として用
いられている。そして、セラミック基板上には、ＩＣチ
ップ１３等の電子部品が、微小なはんだ何部１４で接続
される。本実施例で対象とする工程は、このセラミック
基板］Ｏの各層を形成するグリーンシート１５の製造工
程である。

第３図に示すように、グリーンシート１５は所定の大き
さに切断された後、ポンチ等の穴あけ加工でスルーホー
ルが形成され、スクリーン印刷により導体ペーストが充
填される。このとき、導体ペーストの充填状態に第４図
に示すような各種の欠陥が存在すると、グリーンシート
をＵして基板を形成した時点で、断線、ショート等が発
生する可能性がある。スルーホール充填状ｍ検査は、こ
れらの欠陥の発見を目的として行われる。本実施例は、
スルーホール充填状態検査において、これらの欠陥を発
見し、欠陥検出データに基づいて穴あけ及びペースト充
填工程における異常の有無を判定し、その原因を推定し
て開示する装置である。

第１図に示すように、製造工程で製造された対象グリー
ンシートは、欠陥検出装置１により欠陥が検出される。

ここで用いられる欠陥検出方法及びそのための装置につ
いては、特願昭６２−０７１１８及び、特語昭６２−１
０４６８９により開示されている。欠陥検出装置１から
出力されるデータは、欠陥の全発生数、欠陥の種類別の
発生数、及びその位置座標である。これらのデータは、
ＣＲＴ９に表示されると同時に検査対象の型名及び検査
時刻とともに、データ蓄積装置２に蓄積される。データ
蓄積装置２は、半導体メモリやディスク装置などの、デ
ータ記憶手段である。欠陥検査装置１は、複数のグリー
ンシートに対して連続的に検査を行い、データ蓄積装置
２に欠陥検査データを９！′ｌ積していく。蓄積された
欠陥検査データに対する以後の処理は、すへて処理手順
をプログラムしたコンピュータ装置により実現される。

データ蓄積装置２に一定枚数のグリーンシートの検査デ
ータが追加されると、工程の異常診断を行うために、次
のような手順で処理が行われる。この診断処理は、たと
えば、ひとつのｄ”　１ｌｆｆロツ１〜の検査が終了し
た時点で実行される。

まず、データ解析部３により蓄積された欠陥データを解
析し、欠陥の２次元的な分布状態と、欠陥数の時間的な
変動に関してパラメータを抽出する。このデータ解析部
３の処理の内容を以下で説明する。

まず、あるロットについて分析を行う場合、対象ロット
に発生したすべての欠陥を積算し、その２次元的な分布
の重心と、分散を計算する。すなわち、各欠陥の座標が
（χ＜＋ｙＯで表され、欠陥の総数がＮである場合、重
心（χ、ｙ＞と分散（σχ２．σｙ２）を、 により計算する。ここでσχ　、σｙ２は、２方向及び
ｙ方向の分散である。重心からの距離ｄン＝　χｉ−χ
　＋　ｙ−ｉニーｙ　　　・・・（３）の分散σ２は σ２＝ａｚ２＋ａッ′　　　　　　　・・（４）と表さ
れる。これらのパラメータは、第５図に示すように、欠
陥分布の特徴を表すと見なすことができる。すなわち、
第５図（、）のように、欠陥１６が全体に一様に分布す
るときには５重心は中心付近にあり、分散σ２が比較的
大きくなる。また、第５図（ｂ）のように、欠陥が局所
的に分布するときには１分散σ２が小さくなる。また、
欠陥の分布パターンの特徴は、次のようにして抽出でき
る。すなわち、第６図に示すように、検査純分に含まれ
る欠陥の数を比較する。そして、２つの部分に含まれる
欠陥の比率が、あらかじめ設定した基準値を上回る場合
には、その分割パターン固有の特徴を持つと判断する。

たとえば、第６図（、）のパターンにおいて、中央部と
周辺部の領域に含まれる欠陥の数を比較し、その比率が
基ｊ′偽値以上でかつ、中央部の欠陥の方が多ければ、
中心分布パターンとし、その逆であれば周辺分布パター
ンとする。同様に、たとえば第６図（ｂ）及び（Ｃ）の
パターンにおいては、片側分布パターンの判定を行うこ
とができる。このようにすると、欠陥分布の状態に関す
る定性的な特徴が抽出できる。

また、欠陥発生の時間的な変動は、次のように検出する
。すなわち、欠陥数と時間の関係について、第７図に示
すような回帰直線１７を計算し、この傾きを欠陥数の時
間的変動を示すパラメータとする。回帰Ｕ線をＮ＝ａ＋
ｂヒとしたとき、欠陥数Ｎ＜と時刻ｔｊの組がｎ個存在
すれば、傾きｂは１次のようにして求められる。

データ解析部３は以上のようにして欠陥発生の特徴パラ
メータを抽出し、その結果を特徴パラメータ記憶部４に
記憶する。

異常判定処理部５及び原因推定処理部６では、欠陥検出
データと、抽出した特徴パラメータに基づいて処理を行
い、製造工程の異常診断を行う。

異常の判定や、その原因の推定には、人間の持つ経験的
知識を活用するため、いわゆる知識ベースシステムとし
てこれを構成する。ここでは、知識の表現方式として、
プロダクションルールを用いる。これはｉ　ｆ　’　ｔ
ｈｅｎルールすなわち、ｒｉｆ＜条件Ａ）ｔｂｅｎ＜結
論Ｂ＞Ｊの形式で、判断の基準や、因果関係を表現する
ものである。

異常判定知識ベース７には、あらかじめ、欠陥の発生状
況に基づいて工程の異常を判定するための基準となる知
識を与えておく。欠陥発生の異常は、欠陥の発生数９時
間的な変動、及び対象物上常判定知識の一例を示す。い
ま、仮りに欠陥総数Ｎαが基準値Δを基え、かつ、欠陥
増加パラメータｂが基準値Ｃを屈えていたとすると、ル
ール１−１及びルール３−１により、欠陥数及びその時
間的変動が異常であると判定される。そして、これらの
結果はＣＲＴ９に表示される。

因果関係知識ベース８には、あらかじめ、発生する欠陥
とその原因のあいだの因果関係をｉｆ・ｔｈｅｎルール
の形で記憶しておく。第９図はルールの例を示したもの
であり、欠陥の発生面１種類、分布、数が与えられたと
きの、原因として可能性のある項目と、その可能性の大
きさを表している。

ここで導入したルールに付随する確信度は、原因として
の可能性の大きさを表す係数であり、−１（完全否定）
から＋１　（完全肯定）までの値をとる。確信度の値は
、経験的知識の一部として、あらかじめ設定しておく。

原因推定処理部６では、特徴パラメータに対して各ルー
ルが照合され、成立したルールにより原因項目とその項
目の確信度が求められる。複数のルールが成立して同時
に同一の原因が支持される場合には、その確イａ度が合
成され、新たな確信度とされる。たとえば、第９図に示
した２つのルールが成立し、第１のルールで設定された
確信度０．２が第２のルールの確信度０．４で更新され
る場合には、第１０図に示した計算方法により、確信度
は０．５２となる。原因推定処理部６は、このようにし
て得られた結果のうち、あらかじめ定められた確イａ度
以上となった原因項目を、確信度の大きい順にＣＲＴ９
に表示する。

この実施例によれば、異常判定知識及び因果関係知識を
１ｆ・ｔｈｅｎルールで表現するため、知識の内容が人
間の表現に近く自然で理解しやすいこと、また、知識が
断片的で独立性が高く、追加・変更が容易であること、
などの点が有利である。

第１１図は１本発明の他の実施例を示したものである。

異常判定知識ベース７と因果関係知識ベース８の組を２
組以上持つこと以外は、第１の実施例と同一である。本
実施例では、検査条件の異なるシートごとに、判定条件
の異なる知識ベースを切り換えて使用する。これにより
、本実施例では、ロットごとに検査条件が異なる場合で
も、必要な知識ベースをあらかじめ用意しておくことに
より、連続的な検査が可能であるという利点がある。

〔発明の効果〕

以上説明した通り、本発明によれば、外観検査装置の欠
陥検査データを収集、蓄積し、欠陥の空間的分布や時間
的変動を解析して特徴パラメータを抽出し、知識ベース
システムを用いた、製造工程の異常診断を行うことがで
きる。これによって、製造工程の異常が早期に発見でき
、製造工程の歩留りや製品の品質を向上できるという効
果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の外観検査方法を実施する装置の一実施
例を示す構成図、第２図はセラミック基板の断面図、第
３図はグリーンシートの製造工程を示す説明図、第４図
はスルーホール充填欠陥を示すグリーンシートの断面図
、第５図はグリーンシート上の欠陥分布の説明図、第６
図はグリーンシート上の欠陥分布パターンの分類法の説
明図、第７図は、欠陥数の増加パラメータの説明図、第
８図は異常判定知識の例を示す図、第９図は因果関係知
識の例を示す図、第１０図は確信度の計算法を示す説明
図、第１１図は本発明の他の実施例を示す構成図である
。 １・・・欠陥検出装置、２・・・データ蓄積装置、３・
・・データ解析部、４・・・特徴パラメータ記憶部、５
・・異常判定処理部、６・・・原因推定処理部、７・・
・異常判定知識ベース、８・・・因果関係知識ベース、
９・・・ＣＲＴ・・・、１０・・・セラミック基板、１
２・・・スルーホール、１３・・・ＩＣチップ、１４・
・・はんだ、１５・・グリーンシート、１６・・・欠陥
。 あ 囚 第 す 目 ｒｒＩ−ンシート 六あζプ へ〉スト 舅り丙− ＭをＩ’ｌＤ 第 目 第 目 発ｌｏ囚

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、検査手段により対象物上の欠陥又は異物を検査し、
   該検査手段により検査された欠陥又は異物のデータを収
   集して蓄積手段に蓄積し、該蓄積手段に蓄積されたデー
   タから欠陥又は異物の空間的分布及び時間的変動をデー
   タ解析手段により解析して特徴パラメータを求め、上記
   蓄積手段に蓄積されたデータ及び上記データ解析手段に
   より解析された特徴パラメータの内少なくとも一つと異
   常の有無とを関係付ける異常判定知識を予め記憶手段に
   記憶し、該記憶手段に記憶された異常判定知識を用いて
   上記データ及び特徴パラメータの内少なくとも一つにつ
   いて演算処理手段により演算処理して異常を判定して出
   力し、上記データ及び特徴パラメータと異常の原因との
   因果関係知識を予め記憶手段に記憶し、上記演算処理手
   段により異常と判定された場合、上記記憶手段に記憶さ
   れた因果関係知識を用いて上記データ及び特徴パラメー
   タについて演算処理手段により演算処理して異常の原因
   を推定して出力することを特徴とする外観検査方法。 ２、検査手段により対象物上の欠陥又は異物を検査し、
   該検査手段により検査された欠陥又は異物のデータを収
   集して蓄積手段に蓄積し、該蓄積手段に蓄積されたデー
   タから欠陥又は異物の空間的分布及び時間的変動をデー
   タ解析手段により解析して特徴パラメータを求め、上記
   蓄積手段に蓄積されたデータ及び上記データ解析手段に
   より解析された特徴パラメータの内少なくとも一つと異
   常の有無とを関係付ける異常判定知識を予め記憶手段に
   記憶し、該記憶手段に記憶された異常判定知識を用いて
   上記データ及び特徴パラメータの内少なくとも一つにつ
   いて演算処理手段により演算処理して異常を判定して出
   力し、上記データ及び特徴パラメータと異常の原因との
   因果関係知識を予め記憶手段に記憶し、上記演算処理手
   段により異常と判定された場合、上記記憶手段に記憶さ
   れた因果関係知識を用いて上記データ及び特徴パラメー
   タについて演算処理手段により演算処理して異常の原因
   を推定して出力し、この推定された出力に基づいて製品
   の製造工程中における異常の原因を除去することを特徴
   とする製品の製造工程中における異常原因除去方法。 ３、対象物上の欠陥又は異物を検査する検査手段と、該
   検査手段により検査された欠陥又は異物のデータを収集
   して蓄積する蓄積手段と、該蓄積手段に蓄積されたデー
   タから欠陥又は異物の空間的分布及び時間的変動を解析
   して特徴パラメータを求めるデータ解析手段と、該蓄積
   手段に蓄積されたデータ及び上記データ解析手段により
   解析された特徴パラメータの内少なくとも一つと異常の
   有無とを関係付ける異常判定知識を予め記憶する第１の
   記憶手段と、該第１の記憶手段に記憶された異常判定知
   識を用いて上記データ及び特徴パラメータの内少なくと
   も一つについて演算処理して異常を判定して出力する第
   １の演算処理手段と、上記データ及び特徴パラメータと
   異常の原因との因果関係知識を予め記憶する第２の記憶
   手段と、上記第１の演算処理手段により異常と判定され
   た場合、上記第２の記憶手段に記憶された因果関係知識
   を用いて上記データ及び特徴パラメータについて演算処
   理して異常の原因を推定して出力する第２の演算処理手
   段とを備えたことを特徴とする外観検査装置。