JPH0447451B2 - - Google Patents
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- JPH0447451B2 JPH0447451B2 JP19656581A JP19656581A JPH0447451B2 JP H0447451 B2 JPH0447451 B2 JP H0447451B2 JP 19656581 A JP19656581 A JP 19656581A JP 19656581 A JP19656581 A JP 19656581A JP H0447451 B2 JPH0447451 B2 JP H0447451B2
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- JP
- Japan
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- model
- mask
- defect
- group
- defects
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F1/00—Originals for photomechanical production of textured or patterned surfaces, e.g., masks, photo-masks, reticles; Mask blanks or pellicles therefor; Containers specially adapted therefor; Preparation thereof
- G03F1/68—Preparation processes not covered by groups G03F1/20 - G03F1/50
- G03F1/82—Auxiliary processes, e.g. cleaning or inspecting
- G03F1/84—Inspecting
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
- Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
- Exposure Of Semiconductors, Excluding Electron Or Ion Beam Exposure (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
本発明は、マスクの検定方法に関する。
（従来の技術）
半導体集積回路の製造工程では、半導体基板中
に不純物を選択的に拡散する拡散処理や、半導体
基板の所定領域を選択的にエツチングするエツチ
ング処理が、多数回繰り返し施される。このよう
な拡散処理やエツチング処理には、所謂PEP工
程（Photo Engraving Process）が付随する。
PEP工程では、所望の集積回路パターンを半導
体基板上に転写するためにマスクが使用される。
このマスクに欠陥が存在すると、欠陥が半導体基
板に転写される。このため、半導体基板に転写さ
れた欠陥によつて、所望の仕様を満足する半導体
集積回路が得られない場合には、そのマスクを不
良と判定しなければならない。
に不純物を選択的に拡散する拡散処理や、半導体
基板の所定領域を選択的にエツチングするエツチ
ング処理が、多数回繰り返し施される。このよう
な拡散処理やエツチング処理には、所謂PEP工
程（Photo Engraving Process）が付随する。
PEP工程では、所望の集積回路パターンを半導
体基板上に転写するためにマスクが使用される。
このマスクに欠陥が存在すると、欠陥が半導体基
板に転写される。このため、半導体基板に転写さ
れた欠陥によつて、所望の仕様を満足する半導体
集積回路が得られない場合には、そのマスクを不
良と判定しなければならない。
（発明が解決しようとする課題）
従来のマスク検定方法は、マスクによつてパタ
ーンが形成されたウエハの表面を熟練した技術者
が、数個所抜き取り的に顕微鏡で観察し、経験に
よつて得た欠陥情報を基準にして観察結果から、
例えば「5μｍ以上を欠陥とする」といつた一義
的な基準によつてマスクの良否を判定していた。
このため、ウエハ上に現れた欠陥は、マスクに形
成された転写パターンのどの位置のどのような欠
陥原因に基づくものか判らず、しかも、抜き取り
観察された領域以外の領域では、どのような欠陥
が発生しているか全く知ることができなかつた。
その結果、マスクの良否を正確に且つ高い精度で
判定できない欠点があつた。
ーンが形成されたウエハの表面を熟練した技術者
が、数個所抜き取り的に顕微鏡で観察し、経験に
よつて得た欠陥情報を基準にして観察結果から、
例えば「5μｍ以上を欠陥とする」といつた一義
的な基準によつてマスクの良否を判定していた。
このため、ウエハ上に現れた欠陥は、マスクに形
成された転写パターンのどの位置のどのような欠
陥原因に基づくものか判らず、しかも、抜き取り
観察された領域以外の領域では、どのような欠陥
が発生しているか全く知ることができなかつた。
その結果、マスクの良否を正確に且つ高い精度で
判定できない欠点があつた。
本発明は、ウエハに形成されたパターンの種類
に応じて欠陥を検出して高い精度でマスクの良否
を判定することができるマスクの検定方法を提供
することをその目的とするものである。
に応じて欠陥を検出して高い精度でマスクの良否
を判定することができるマスクの検定方法を提供
することをその目的とするものである。
［発明の構成］
（発明の概要）
本発明は、マスクの所定領域に予めモデル欠陥
を形成し、マスクの欠陥検査装置で観察したこの
モデル欠陥を形態を、実際にウエハに形成された
欠陥と比較することにより、マスクの転写パター
ン中のどのようなモデル欠陥がウエハ上では実際
上どのような位置に、どのような大きさ、形状で
現れるかを正確に検知し、マスクの良否を正確に
かつ高い精度で判定するものである。
を形成し、マスクの欠陥検査装置で観察したこの
モデル欠陥を形態を、実際にウエハに形成された
欠陥と比較することにより、マスクの転写パター
ン中のどのようなモデル欠陥がウエハ上では実際
上どのような位置に、どのような大きさ、形状で
現れるかを正確に検知し、マスクの良否を正確に
かつ高い精度で判定するものである。
（実施例）
本発明の実施例を図面を参照して説明する。
先ず、第１図に示す如く、マスク１の転写部２
を２等分し、左部分２ａの複数の所定個所に第１
モデル欠陥群３を、右部分２ｂの複数の所定個所
に第２モデル欠陥群４を形成する。左右部分２
ａ，２ｂの複数の所定個所は、各部分の４隅と辺
中央から、第１図図示の如く計８個所ずつ選択す
る。
を２等分し、左部分２ａの複数の所定個所に第１
モデル欠陥群３を、右部分２ｂの複数の所定個所
に第２モデル欠陥群４を形成する。左右部分２
ａ，２ｂの複数の所定個所は、各部分の４隅と辺
中央から、第１図図示の如く計８個所ずつ選択す
る。
本実施例において、第１モデル欠陥群３及び第
２モデル欠陥群４の各々は、転写領域を想定した
下記の３種類の欠陥群を含む。
２モデル欠陥群４の各々は、転写領域を想定した
下記の３種類の欠陥群を含む。
先ず第１に、第２図図示の如く、互いに少なく
とも50μｍ間隔で離れている長方形のモデル欠陥
３１（第１モデル欠陥群３用）、或は４１（第２
モデル欠陥群４用）のような、フイールド領域５
用の欠陥群である。
とも50μｍ間隔で離れている長方形のモデル欠陥
３１（第１モデル欠陥群３用）、或は４１（第２
モデル欠陥群４用）のような、フイールド領域５
用の欠陥群である。
第２に、第３図図示の如く、配線６からの距離
ｚを異にした４種類の長方形のモデル欠陥３２
（第１モデル欠陥群３用）、或は４２（第２モデル
欠陥群４用）のような、配線６，６間に形成され
たライン領域７用の欠陥群である。
ｚを異にした４種類の長方形のモデル欠陥３２
（第１モデル欠陥群３用）、或は４２（第２モデル
欠陥群４用）のような、配線６，６間に形成され
たライン領域７用の欠陥群である。
第３に、第４図Ａ乃至Ｃ図示の如く、コンタク
トホール領域８内における位置（周辺からの距離
ｚ）を異にした３種類の正方形のモデル欠陥３３
（第１モデル欠陥群３用）、或いは４３（第２モデ
ル欠陥群４用）のような、コンタクトホール領域
８用の欠陥群である。
トホール領域８内における位置（周辺からの距離
ｚ）を異にした３種類の正方形のモデル欠陥３３
（第１モデル欠陥群３用）、或いは４３（第２モデ
ル欠陥群４用）のような、コンタクトホール領域
８用の欠陥群である。
また第１モデル欠陥群３及び第２モデル欠陥群
４の各々は、上記の３種類の欠陥群を第１グルー
プとし、更に、以下に述べる第２乃至第４グルー
プを夫々含む。
４の各々は、上記の３種類の欠陥群を第１グルー
プとし、更に、以下に述べる第２乃至第４グルー
プを夫々含む。
第２グループは、モデル欠陥３１〜３３或いは
モデル欠陥４１〜４３の縦ｙ、横ｘの長さを逆に
したものである。第３及び第４グループは、夫々
第１及び第２グループを非転写領域（通常黒パタ
ーン）に形成したものである。
モデル欠陥４１〜４３の縦ｙ、横ｘの長さを逆に
したものである。第３及び第４グループは、夫々
第１及び第２グループを非転写領域（通常黒パタ
ーン）に形成したものである。
第１モデル欠陥群３を構成するフイールド領域
５中のモデル欠陥３１の縦ｙ、横ｘの長さは、第
５図に示す長さ分布図中の交線領域A1に含まれ
る。他方、第２モデル欠陥群４を構成するフイー
ルド領域５中のモデル欠陥４１の縦ｙ、横ｘの長
さは、第５図に示す長さ分布図中の交線領域A1
及び斜線領域B1に含まれる。
５中のモデル欠陥３１の縦ｙ、横ｘの長さは、第
５図に示す長さ分布図中の交線領域A1に含まれ
る。他方、第２モデル欠陥群４を構成するフイー
ルド領域５中のモデル欠陥４１の縦ｙ、横ｘの長
さは、第５図に示す長さ分布図中の交線領域A1
及び斜線領域B1に含まれる。
第１モデル欠陥群３を構成するライン領域７中
のモデル欠陥３２の縦ｙ、横ｘの長さは、第６図
に示す長さ分布図中の交線領域A2に含まれる。
他方、第２モデル欠陥群４を構成するライン領域
７中のモデル欠陥４２の縦ｙ、横ｘの長さは、第
６図に示す長さ分布図中の交線領域A2及び斜線
領域B2に含まれる。
のモデル欠陥３２の縦ｙ、横ｘの長さは、第６図
に示す長さ分布図中の交線領域A2に含まれる。
他方、第２モデル欠陥群４を構成するライン領域
７中のモデル欠陥４２の縦ｙ、横ｘの長さは、第
６図に示す長さ分布図中の交線領域A2及び斜線
領域B2に含まれる。
第１モデル欠陥群３を構成するコンタクトホー
ル領域８中のモデル欠陥３３の縦ｙ、横ｘの長さ
は、第７図に示す長さ分布図中の交線領域A3に
含まれる。他方、第２モデル欠陥群４を構成する
コンタクトホール領域８中のモデル欠陥４３の縦
ｙ、横ｘの長さは、第７図に示す長さ分布図中の
交線領域A3及び斜線領域B3に含まれる。
ル領域８中のモデル欠陥３３の縦ｙ、横ｘの長さ
は、第７図に示す長さ分布図中の交線領域A3に
含まれる。他方、第２モデル欠陥群４を構成する
コンタクトホール領域８中のモデル欠陥４３の縦
ｙ、横ｘの長さは、第７図に示す長さ分布図中の
交線領域A3及び斜線領域B3に含まれる。
また、第１モデル欠陥群３及び第２モデル欠陥
群４を形成した所定個所中には、第９図に示すよ
うな所謂市松パターン２０と、第１モデル欠陥群
３及び第２モデル欠陥群４の現像度を決定するた
めの、第１０図に示すような所謂カクタスマーク
２１とを形成する。
群４を形成した所定個所中には、第９図に示すよ
うな所謂市松パターン２０と、第１モデル欠陥群
３及び第２モデル欠陥群４の現像度を決定するた
めの、第１０図に示すような所謂カクタスマーク
２１とを形成する。
第８図図示のマスク欠陥自動検査装置でマスク
の欠陥の検出をする際には、先ず、マスク１に形
成されたカクタスマーク２１により、第１モデル
欠陥群３及び第２モデル欠陥群４が所定の現像度
となるように、マスク１をマスク欠陥自動検査装
置内に設置し、次いで、市松パターン２０を利用
してマスク１の設置位置を正しく設定する。
の欠陥の検出をする際には、先ず、マスク１に形
成されたカクタスマーク２１により、第１モデル
欠陥群３及び第２モデル欠陥群４が所定の現像度
となるように、マスク１をマスク欠陥自動検査装
置内に設置し、次いで、市松パターン２０を利用
してマスク１の設置位置を正しく設定する。
次に、マスク１の下方よりマスク１を透過して
きた光１０を、同装置内の１対の検出ヘツド１１
ａ，１１ｂで捕らえる。そして、左右部分２ａ，
２ｂの、対応する第１モデル欠陥群３及び第２モ
デル欠陥群４の像１２ａ，１２ｂを各々の検出ヘ
ツド１１ａ，１１ｂの表示部１３ａ，１３ｂで表
示する（第１１図参照）。
きた光１０を、同装置内の１対の検出ヘツド１１
ａ，１１ｂで捕らえる。そして、左右部分２ａ，
２ｂの、対応する第１モデル欠陥群３及び第２モ
デル欠陥群４の像１２ａ，１２ｂを各々の検出ヘ
ツド１１ａ，１１ｂの表示部１３ａ，１３ｂで表
示する（第１１図参照）。
各々の検出ヘツド１１ａ，１１ｂは、像合成部
１４に出力信号を供給し、その表示部１５に前述
の表示部１３ａ，１３ｂに写し出された像１２
ａ，１２ｂの一致する部分を消去して残像した像
を１次欠陥群１５ａとして表示する。
１４に出力信号を供給し、その表示部１５に前述
の表示部１３ａ，１３ｂに写し出された像１２
ａ，１２ｂの一致する部分を消去して残像した像
を１次欠陥群１５ａとして表示する。
第１１図は、コンタクトホール領域の欠陥を想
定した第１モデル欠陥群３及び第２モデル欠陥群
４の表示部１３ａ，１３ｂにおける像１２ａ，１
２ｂと、表示部１５に表示される１次欠陥群１５
ａとを模式的に示す。この例示において、第２モ
デル欠陥群は12個のコンタクトホールモデルの
夫々に欠陥（図中斜線部に対応する部分）を具備
する。これに対して第１モデル欠陥群は、第２モ
デル欠陥群の欠陥の内、大きい方の４つの欠陥を
具備する。従つて、両像１２ａ，１２ｂの一致部
分を消去して得られた１次欠陥群１５ａは、図示
の如く、８個の欠陥像からなることとなる。
定した第１モデル欠陥群３及び第２モデル欠陥群
４の表示部１３ａ，１３ｂにおける像１２ａ，１
２ｂと、表示部１５に表示される１次欠陥群１５
ａとを模式的に示す。この例示において、第２モ
デル欠陥群は12個のコンタクトホールモデルの
夫々に欠陥（図中斜線部に対応する部分）を具備
する。これに対して第１モデル欠陥群は、第２モ
デル欠陥群の欠陥の内、大きい方の４つの欠陥を
具備する。従つて、両像１２ａ，１２ｂの一致部
分を消去して得られた１次欠陥群１５ａは、図示
の如く、８個の欠陥像からなることとなる。
上記１次欠陥群１５ａの利用の仕方は以下に述
べる通りである。
べる通りである。
先ず、マスク１にて所定パターンをウエハ（図
示せず）に転写し、ウエハに転写されたパターン
中の欠陥を倍率が1000倍程度の顕微鏡にて検出す
る。そして、この欠陥の形態と表示部１５に表示
された１次欠陥群１５ａとを比較する。この操作
によつて、ウエハ上の欠陥は、マスク１中のフイ
ールド領域５のモデル欠陥３１，４１に起因する
ものか、ライン領域７のモデル欠陥３２，４２に
起因するものか、或いは、コンタクトホール領域
８のモデル欠陥３３，４３に起因するものかを決
定する。つまり、ウエハ上の欠陥は、マスク１に
形成されたパターンのフイールド領域５に発生す
る欠陥によるものか、配線等のライン領域７の欠
陥によるものか、更にはコンタクトホール領域８
の欠陥によるものかを確認した上でマスクの良否
を判定できる。
示せず）に転写し、ウエハに転写されたパターン
中の欠陥を倍率が1000倍程度の顕微鏡にて検出す
る。そして、この欠陥の形態と表示部１５に表示
された１次欠陥群１５ａとを比較する。この操作
によつて、ウエハ上の欠陥は、マスク１中のフイ
ールド領域５のモデル欠陥３１，４１に起因する
ものか、ライン領域７のモデル欠陥３２，４２に
起因するものか、或いは、コンタクトホール領域
８のモデル欠陥３３，４３に起因するものかを決
定する。つまり、ウエハ上の欠陥は、マスク１に
形成されたパターンのフイールド領域５に発生す
る欠陥によるものか、配線等のライン領域７の欠
陥によるものか、更にはコンタクトホール領域８
の欠陥によるものかを確認した上でマスクの良否
を判定できる。
また１次欠陥群１５ａの欠陥を大きさ及び形状
は、第１モデル欠陥群３及び第２モデル欠陥群４
の欠陥の大きさ及び形状から容易に決定できるの
で、ウエハ上の欠陥の大きさ及び形状をこの１次
欠陥群１５ａの欠陥と比較することにより、容易
に決定することができる。しかも、マスク１によ
つて転写されるパターンのどのような種類のもの
のところに形成される欠陥であるかも確認されて
いるので、ウエハ上のどの位置にどのような大き
さ、形状の欠陥が存在するかを知ることができ
る。
は、第１モデル欠陥群３及び第２モデル欠陥群４
の欠陥の大きさ及び形状から容易に決定できるの
で、ウエハ上の欠陥の大きさ及び形状をこの１次
欠陥群１５ａの欠陥と比較することにより、容易
に決定することができる。しかも、マスク１によ
つて転写されるパターンのどのような種類のもの
のところに形成される欠陥であるかも確認されて
いるので、ウエハ上のどの位置にどのような大き
さ、形状の欠陥が存在するかを知ることができ
る。
このように予めマスク欠陥自動検査装置の表示
部１５に表示された豊富な１次欠陥群データとウ
エハ上の欠陥とを対比することにより、ウエハ上
のどのような位置にどのような大きさ、形状の欠
陥をマスクが発生させるかを明確に検知できるの
で、マスクの良否を正確に且つ高い精度で判定す
ることができる。
部１５に表示された豊富な１次欠陥群データとウ
エハ上の欠陥とを対比することにより、ウエハ上
のどのような位置にどのような大きさ、形状の欠
陥をマスクが発生させるかを明確に検知できるの
で、マスクの良否を正確に且つ高い精度で判定す
ることができる。
尚、実施例では、１次欠陥群１５ａの欠陥の大
きさを1μｍを単位にして従ｙ、横ｘを変化させ
たものについて説明したが、１次欠陥群１５ａの
欠陥の大小差は、マスクにて転写するパターンの
形状等に応じて適宜設定するのが望ましい。
きさを1μｍを単位にして従ｙ、横ｘを変化させ
たものについて説明したが、１次欠陥群１５ａの
欠陥の大小差は、マスクにて転写するパターンの
形状等に応じて適宜設定するのが望ましい。
［発明の効果］
以上説明した如く、本発明に係るマスクの検定
方法によれば、マスクの良否を正確に且つ高い精
度で判定することができるものである。
方法によれば、マスクの良否を正確に且つ高い精
度で判定することができるものである。
第１図は本発明方法において使用するマスクを
示す平面図、第２図、第３図及び第４図Ａ乃至Ｃ
は夫々第１及び第２モデル欠陥群の欠陥を示す平
面図、第５図乃至第７図は第１及び第２モデル欠
陥群の欠陥の大きさの分布を示す分布図、第８図
は本発明において使用するマスク欠陥自動検査装
置の要部を示す説明図、第９図は市松パターンの
説明図、第１０図はカクタスパターンの説明図、
第１１図は、コンタクトホール領域の欠陥を想定
した第１及び第２モデル欠陥群の像と、両モデル
欠陥群の像から得られた一次欠陥群とを模式的に
示す図。 １……マスク、２……転写部、２ａ，２ｂ……
左右部分、３……第１モデル欠陥群、４……第２
モデル欠陥群、５……フイールド領域、６……配
線、７……ライン領域、８……コンタクトホール
領域、３１，３２，３３，４１，４２，４３……
モデル欠陥、１０……光、１１ａ，１１ｂ……検
出ヘツド、１２ａ，１２ｂ……像、１３ａ，１３
ｂ，１５……表示部、１５ａ……１次欠陥群。
示す平面図、第２図、第３図及び第４図Ａ乃至Ｃ
は夫々第１及び第２モデル欠陥群の欠陥を示す平
面図、第５図乃至第７図は第１及び第２モデル欠
陥群の欠陥の大きさの分布を示す分布図、第８図
は本発明において使用するマスク欠陥自動検査装
置の要部を示す説明図、第９図は市松パターンの
説明図、第１０図はカクタスパターンの説明図、
第１１図は、コンタクトホール領域の欠陥を想定
した第１及び第２モデル欠陥群の像と、両モデル
欠陥群の像から得られた一次欠陥群とを模式的に
示す図。 １……マスク、２……転写部、２ａ，２ｂ……
左右部分、３……第１モデル欠陥群、４……第２
モデル欠陥群、５……フイールド領域、６……配
線、７……ライン領域、８……コンタクトホール
領域、３１，３２，３３，４１，４２，４３……
モデル欠陥、１０……光、１１ａ，１１ｂ……検
出ヘツド、１２ａ，１２ｂ……像、１３ａ，１３
ｂ，１５……表示部、１５ａ……１次欠陥群。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ マスクの良否を判定するために使用される方
法であつて、 第２モデル欠陥群を、フイールド領域、ライン
領域、コンタクトホール領域の種類ごとに決定す
る工程と、 上記第２モデル欠陥群の範囲に属するものの内
大きな寸法の欠陥群からなる第１モデル欠陥群を
決定する工程と、 マスクの転写部内の複数の第１位置に上記第２
モデル欠陥群を夫々形成する工程と、 上記マスクの転写部内の、上記第１位置の夫々
に対して同じ間隔で対をなす複数の第２位置に上
記第１モデル欠陥群を夫々形成する工程と、 上記マスクの上記第２及び第１モデル欠陥群の
像を検査装置で光学的に検出し、上記両モデル欠
陥群の像の非一致部分を上記検査装置の表示部に
１次欠陥群として表示する工程と、 上記マスクの転写部をウエハに転写する工程
と、 上記１次欠陥群と上記ウエハ転写された上記第
２モデル欠陥群とを対比し、マスクの良否を検定
する工程と、 を具備するマスクの検定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56196565A JPS5897047A (ja) | 1981-12-07 | 1981-12-07 | マスクの検定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56196565A JPS5897047A (ja) | 1981-12-07 | 1981-12-07 | マスクの検定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5897047A JPS5897047A (ja) | 1983-06-09 |
| JPH0447451B2 true JPH0447451B2 (ja) | 1992-08-04 |
Family
ID=16359842
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56196565A Granted JPS5897047A (ja) | 1981-12-07 | 1981-12-07 | マスクの検定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5897047A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4650543B2 (ja) * | 2008-09-12 | 2011-03-16 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 課金システム、課金方法、課金プログラム、記録媒体 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62250345A (ja) * | 1986-04-23 | 1987-10-31 | Hoya Corp | 検査用基板 |
-
1981
- 1981-12-07 JP JP56196565A patent/JPS5897047A/ja active Granted
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4650543B2 (ja) * | 2008-09-12 | 2011-03-16 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 課金システム、課金方法、課金プログラム、記録媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5897047A (ja) | 1983-06-09 |
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