JPH09199560A - 半導体基板表面欠陥の検査方法及びその自動検査装置 - Google Patents
半導体基板表面欠陥の検査方法及びその自動検査装置Info
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- JPH09199560A JPH09199560A JP2324896A JP2324896A JPH09199560A JP H09199560 A JPH09199560 A JP H09199560A JP 2324896 A JP2324896 A JP 2324896A JP 2324896 A JP2324896 A JP 2324896A JP H09199560 A JPH09199560 A JP H09199560A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 光学顕微鏡を用いた各種表面欠陥の密度計測
において、表面欠陥密度の面内分布測定を可能となし、
また、画像より面積と形状を測定して、表面欠陥の分別
評価を可能とする半導体基板表面欠陥の検査方法と自動
検査装置の提供。 【解決手段】 ２値化された画像より欠陥像の面積及び
形状を抽出して欠陥数を計測する検査方法において、新
たなフローパターンの認識アルゴリズムにより、フロー
パターン密度とスモールピット密度を個別に認識、測定
し、基板面内全体にわたって表面欠陥の分別評価やその
密度分布の測定を可能にしたことよって、従来不可能で
あったシリコンウェーハ表面欠陥の分別評価が可能とな
る。
において、表面欠陥密度の面内分布測定を可能となし、
また、画像より面積と形状を測定して、表面欠陥の分別
評価を可能とする半導体基板表面欠陥の検査方法と自動
検査装置の提供。 【解決手段】 ２値化された画像より欠陥像の面積及び
形状を抽出して欠陥数を計測する検査方法において、新
たなフローパターンの認識アルゴリズムにより、フロー
パターン密度とスモールピット密度を個別に認識、測定
し、基板面内全体にわたって表面欠陥の分別評価やその
密度分布の測定を可能にしたことよって、従来不可能で
あったシリコンウェーハ表面欠陥の分別評価が可能とな
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、ＬＳＩ等の基板
として用いられる半導体基板の特性を劣化させる表面欠
陥を自動検査する検査方法とその装置に係り、新たなフ
ローパターンの認識アルゴリズムにより、フローパター
ン密度とスモールピット密度を個別に認識、測定し、基
板面内全体にわたって表面欠陥の分別評価やその密度分
布の測定を可能にした半導体基板表面欠陥の検査方法及
びその自動検査装置に関する。
として用いられる半導体基板の特性を劣化させる表面欠
陥を自動検査する検査方法とその装置に係り、新たなフ
ローパターンの認識アルゴリズムにより、フローパター
ン密度とスモールピット密度を個別に認識、測定し、基
板面内全体にわたって表面欠陥の分別評価やその密度分
布の測定を可能にした半導体基板表面欠陥の検査方法及
びその自動検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】各種デバイスの基板として用いられる半
導体基板、例えば、シリコンウェーハの表面をａｓ−ｇ
ｒｏｗｎ状態で欠陥選択エッチングすると、表面欠陥が
顕在化される。従来は、光学顕微鏡を用いた目視検査に
よって各種表面欠陥の密度計測が行われてきた。
導体基板、例えば、シリコンウェーハの表面をａｓ−ｇ
ｒｏｗｎ状態で欠陥選択エッチングすると、表面欠陥が
顕在化される。従来は、光学顕微鏡を用いた目視検査に
よって各種表面欠陥の密度計測が行われてきた。
【０００３】例えば、表１に示すごとく、観察される欠
陥には種々の特徴がある。しかし、従来、ウェーハ全面
にわたって詳細な表面欠陥密度分布を計測することは非
常に困難であり、その結果、重要な情報が見落とされて
いた。
陥には種々の特徴がある。しかし、従来、ウェーハ全面
にわたって詳細な表面欠陥密度分布を計測することは非
常に困難であり、その結果、重要な情報が見落とされて
いた。
【０００４】
【表１】
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】表面欠陥はデバイス特
性を劣化させるが、各種表面欠陥がウェーハ特性に与え
る影響は、現在のところ明確ではない。そのため、単純
な表面欠陥だけでなく、フローパターンのような複雑な
形状の表面欠陥に対しても、分別評価や密度分布の測定
をウェーハ面内にわたって、詳細に行える画像処理装置
が望まれている。
性を劣化させるが、各種表面欠陥がウェーハ特性に与え
る影響は、現在のところ明確ではない。そのため、単純
な表面欠陥だけでなく、フローパターンのような複雑な
形状の表面欠陥に対しても、分別評価や密度分布の測定
をウェーハ面内にわたって、詳細に行える画像処理装置
が望まれている。
【０００６】最近、欠陥の自動計測や特徴量の抽出を定
量的に行う方法が提案されてきている。例えば、カメラ
から入力された検査画像と参照画像との間で差演算を行
って、画像拡大処理および濃淡変換処理の後に疑似欠陥
を排除して、真の欠陥のみを計測する方法（特許開４−
１６７５２号）が提案されている。ところが、欠陥の分
別評価を行っていないという欠点がある。
量的に行う方法が提案されてきている。例えば、カメラ
から入力された検査画像と参照画像との間で差演算を行
って、画像拡大処理および濃淡変換処理の後に疑似欠陥
を排除して、真の欠陥のみを計測する方法（特許開４−
１６７５２号）が提案されている。ところが、欠陥の分
別評価を行っていないという欠点がある。
【０００７】また、２値化された欠陥像について個々の
面積、凹凸を特徴量として抽出し、基準となる画像と比
較して、欠陥数を計測する方法（特許開２−１７７５４
８号）が提案されているが、欠陥の特徴量の抽出は行え
るものの単純なピットのみに限られるといった欠点があ
った。
面積、凹凸を特徴量として抽出し、基準となる画像と比
較して、欠陥数を計測する方法（特許開２−１７７５４
８号）が提案されているが、欠陥の特徴量の抽出は行え
るものの単純なピットのみに限られるといった欠点があ
った。
【０００８】この発明は、光学顕微鏡を用いた各種表面
欠陥の密度計測において、表面欠陥密度の面内分布測定
を可能となし、また、画像より面積と形状を測定して、
表面欠陥の分別評価を可能とする半導体基板表面欠陥の
検査方法の提供を目的とし、また、かかる表面欠陥の検
査を自動化できる自動検査装置の提供を目的としてい
る。
欠陥の密度計測において、表面欠陥密度の面内分布測定
を可能となし、また、画像より面積と形状を測定して、
表面欠陥の分別評価を可能とする半導体基板表面欠陥の
検査方法の提供を目的とし、また、かかる表面欠陥の検
査を自動化できる自動検査装置の提供を目的としてい
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】発明者は、光学顕微鏡と
ＣＣＤカメラを用いて撮影した被測定半導体基板の測定
用画像を２値化した画像より、欠陥像の面積及び形状を
抽出して欠陥数を計測する表面欠陥の検査方法におい
て、表面欠陥の分別評価が可能な方法を目的に種々検討
した結果、読み込みして処理した２値化画像より微小粒
子画像をノイズとして除去した計測用画面を作成し、こ
れを特定方法でスキャンすると、本来のフローパターン
の場合には、増加した後パターン長さの減少はあまり見
られないが、付随パターンの場合には増加後にパターン
長さの大きな減少が見られることから、正確なフローパ
ターンの認識、計測が可能なことを知見し、さらに、フ
ローパターン密度とスモールピット密度との間には違い
があることを知見し、この発明を完成した。
ＣＣＤカメラを用いて撮影した被測定半導体基板の測定
用画像を２値化した画像より、欠陥像の面積及び形状を
抽出して欠陥数を計測する表面欠陥の検査方法におい
て、表面欠陥の分別評価が可能な方法を目的に種々検討
した結果、読み込みして処理した２値化画像より微小粒
子画像をノイズとして除去した計測用画面を作成し、こ
れを特定方法でスキャンすると、本来のフローパターン
の場合には、増加した後パターン長さの減少はあまり見
られないが、付随パターンの場合には増加後にパターン
長さの大きな減少が見られることから、正確なフローパ
ターンの認識、計測が可能なことを知見し、さらに、フ
ローパターン密度とスモールピット密度との間には違い
があることを知見し、この発明を完成した。
【００１０】この発明は、表面欠陥を顕在化させた被測
定半導体基板を光学顕微鏡とＣＣＤカメラを用いて撮影
した測定用画像をコンピュータにて画像処理し、２値化
された画像より欠陥像の面積及び形状を抽出して欠陥数
を計測する半導体基板の表面欠陥を検査する方法におい
て、次のステップにて表面欠陥の分別評価を行う半導体
基板表面欠陥の検査方法である。 （１）表面欠陥を含む測定画像から背景画像を除去す
る。 （２）画像強調処理を行う。 （３）画像２値化処理する。 （４）微小粒子画像をノイズとして除去して計測用画面
とする。 （５）計測用画面よりフローパターンを測定する。 （６）計測用画面よりスモールピットを測定する。
定半導体基板を光学顕微鏡とＣＣＤカメラを用いて撮影
した測定用画像をコンピュータにて画像処理し、２値化
された画像より欠陥像の面積及び形状を抽出して欠陥数
を計測する半導体基板の表面欠陥を検査する方法におい
て、次のステップにて表面欠陥の分別評価を行う半導体
基板表面欠陥の検査方法である。 （１）表面欠陥を含む測定画像から背景画像を除去す
る。 （２）画像強調処理を行う。 （３）画像２値化処理する。 （４）微小粒子画像をノイズとして除去して計測用画面
とする。 （５）計測用画面よりフローパターンを測定する。 （６）計測用画面よりスモールピットを測定する。
【００１１】また、この発明は、上記の検査方法におい
て、フローパターンの測定方法が、計測用画面を所定の
横長測定枠で下から上方向にスキャニングして測定枠内
に入ったパターンの長さを計測し、フローパターンと付
随パターンを分別する方法である半導体基板表面欠陥の
検査方法を併せて提案する。
て、フローパターンの測定方法が、計測用画面を所定の
横長測定枠で下から上方向にスキャニングして測定枠内
に入ったパターンの長さを計測し、フローパターンと付
随パターンを分別する方法である半導体基板表面欠陥の
検査方法を併せて提案する。
【００１２】また、この発明は、上記の検査方法を実施
するに際し、自動焦点装置並びにＣＣＤカメラを有する
半導体基板検査用光学顕微鏡、被測定半導体基板を載置
し平面２軸方向に移動可能にしたＸＹステージ、画像処
理用コンピュータ、画像記憶装置を備え、検査ステップ
を予めプログラムしたホストコンピュータにて自動で行
う半導体基板表面欠陥の自動検査装置を併せて提案す
る。
するに際し、自動焦点装置並びにＣＣＤカメラを有する
半導体基板検査用光学顕微鏡、被測定半導体基板を載置
し平面２軸方向に移動可能にしたＸＹステージ、画像処
理用コンピュータ、画像記憶装置を備え、検査ステップ
を予めプログラムしたホストコンピュータにて自動で行
う半導体基板表面欠陥の自動検査装置を併せて提案す
る。
【００１３】
【発明の実施の形態】この発明による半導体基板表面欠
陥の自動検査装置の概略図を図１に示す。この自動検査
装置は、平面２軸方向に移動可能にしたＸＹステージに
被測定半導体基板を載置し、自動焦点装置並びにＣＣＤ
カメラを有する半導体基板検査用光学顕微鏡にて、被測
定半導体基板を観察する。ＸＹステージ並びに自動焦点
装置はホストコンピュータ（ホストＰＣ）にて制御さ
れ、ＣＣＤカメラからの画像入力信号は画像処理用コン
ピュータで処理されて欠陥の抽出と面積、密度を求めら
れ、その計測データー等はホストコンピュータでデータ
ー処理され、画像データーは画像記憶装置に記録される
構成からなる。
陥の自動検査装置の概略図を図１に示す。この自動検査
装置は、平面２軸方向に移動可能にしたＸＹステージに
被測定半導体基板を載置し、自動焦点装置並びにＣＣＤ
カメラを有する半導体基板検査用光学顕微鏡にて、被測
定半導体基板を観察する。ＸＹステージ並びに自動焦点
装置はホストコンピュータ（ホストＰＣ）にて制御さ
れ、ＣＣＤカメラからの画像入力信号は画像処理用コン
ピュータで処理されて欠陥の抽出と面積、密度を求めら
れ、その計測データー等はホストコンピュータでデータ
ー処理され、画像データーは画像記憶装置に記録される
構成からなる。
【００１４】画像処理による検査方法のフローチャート
を図２に示す。ＣＣＤカメラからの測定画像は背景画像
を除いた後、輪郭強調処理され、強調処理された画像に
対して２値化処理を行う。続いて、微小粒子をノイズと
して除去する。この段階で、表１に示す表面欠陥の混在
した画像が得られるが、両欠陥の認識アルゴリズムが異
なるため分離して考える。
を図２に示す。ＣＣＤカメラからの測定画像は背景画像
を除いた後、輪郭強調処理され、強調処理された画像に
対して２値化処理を行う。続いて、微小粒子をノイズと
して除去する。この段階で、表１に示す表面欠陥の混在
した画像が得られるが、両欠陥の認識アルゴリズムが異
なるため分離して考える。
【００１５】詳述すると、まず、全く欠陥のない背景画
像（Ｂ）を例えば２５６階調のグレースケールで取り込
み、同様に欠陥を含む測定画像（Ｉ）を取り込み、次い
で画像の差演算処理（Ｉ−Ｂ）を行い、欠陥測定画像か
らほぼ背景を除去する。続いて、輪郭強調処理する。こ
れは、強調処理を行わないときは、背景を除去した欠陥
測定画像と画面上の画像の明るさは比例関係にあるもの
を、元の画像の暗いところはさらに暗く、明るいところ
はさらに明るくする強調処理によって、差演算処理され
た画像のコントラストをより鮮明にする。
像（Ｂ）を例えば２５６階調のグレースケールで取り込
み、同様に欠陥を含む測定画像（Ｉ）を取り込み、次い
で画像の差演算処理（Ｉ−Ｂ）を行い、欠陥測定画像か
らほぼ背景を除去する。続いて、輪郭強調処理する。こ
れは、強調処理を行わないときは、背景を除去した欠陥
測定画像と画面上の画像の明るさは比例関係にあるもの
を、元の画像の暗いところはさらに暗く、明るいところ
はさらに明るくする強調処理によって、差演算処理され
た画像のコントラストをより鮮明にする。
【００１６】取り込み後に背景除去して強調処理を行っ
た画像は、取込み時の階調のままであるが、この画像に
対して、例えば２０の明るさを閾値として２値化処理を
行う。この２値化処理においてほぼ欠陥のみが分離され
た画像が得られるが、閾値より僅かに明るい明るさをも
った背景がノイズとして２値化画像に取り込まれてしま
う。これらは本来の欠陥と比べて明らかに小さいので、
ある閾値以下のサイズの微小粒子をノイズとして除去す
ることによって、欠陥のみの２値化像を得ることができ
る。
た画像は、取込み時の階調のままであるが、この画像に
対して、例えば２０の明るさを閾値として２値化処理を
行う。この２値化処理においてほぼ欠陥のみが分離され
た画像が得られるが、閾値より僅かに明るい明るさをも
った背景がノイズとして２値化画像に取り込まれてしま
う。これらは本来の欠陥と比べて明らかに小さいので、
ある閾値以下のサイズの微小粒子をノイズとして除去す
ることによって、欠陥のみの２値化像を得ることができ
る。
【００１７】フローパターンは、図３に示すように本来
のフローパターンとは異なる、付随パターンを伴うこと
があるため、それらの分離を行って計測する必要があ
る。そこで、この発明では新たにフローパターンの認識
アルゴリズムを考案した。フローパターン認識アルゴリ
ズムを図４に示す。このアルゴリズムでは、２値化画像
の中で横長の窓、すなわち測定画面一杯の横幅で縦長さ
を測定時間とフローパターン寸法とを考慮した画面高さ
の数十分の１の長さに設定した横長測定枠を用いて画面
を下から上へとスキャンさせる。そのとき、枠内に入っ
たパターンの長さを計測する。
のフローパターンとは異なる、付随パターンを伴うこと
があるため、それらの分離を行って計測する必要があ
る。そこで、この発明では新たにフローパターンの認識
アルゴリズムを考案した。フローパターン認識アルゴリ
ズムを図４に示す。このアルゴリズムでは、２値化画像
の中で横長の窓、すなわち測定画面一杯の横幅で縦長さ
を測定時間とフローパターン寸法とを考慮した画面高さ
の数十分の１の長さに設定した横長測定枠を用いて画面
を下から上へとスキャンさせる。そのとき、枠内に入っ
たパターンの長さを計測する。
【００１８】図３に見られるフローパターンを測定した
ときの結果を図５に示す。本来のフローパターンの場合
には、増加した後パターン長さの減少はあまり見られな
いが、付随パターンの場合には増加後にパターン長さの
大きな減少が見られるという特徴がある。両者の間には
この様な顕著な違いが見られるため、減少の度合いの閾
値を設定することによって、図示のごとく分別を行うこ
とができる。
ときの結果を図５に示す。本来のフローパターンの場合
には、増加した後パターン長さの減少はあまり見られな
いが、付随パターンの場合には増加後にパターン長さの
大きな減少が見られるという特徴がある。両者の間には
この様な顕著な違いが見られるため、減少の度合いの閾
値を設定することによって、図示のごとく分別を行うこ
とができる。
【００１９】一方、スモールピットについては、画像処
理コンピュータにより以下の欠陥の特徴量計測手法を用
いて、面積、形状の測定を行った。すなわち、画像にお
いて、各々のスモールピットは多数のピクセルの塊とし
て認識されており、面積とはピットを構成するピクセル
数、形状は例えば凹凸の度合いというパラメーターを用
いてピットの面積と形状の測定を行う。これはビットの
外周長と面積からなるパラメータでピットが円形になる
程１に近づき、円形からずれるに従って大きくなる。各
種欠陥でこのパラメータは大きく異なるため、欠陥の分
離を行うことができる。
理コンピュータにより以下の欠陥の特徴量計測手法を用
いて、面積、形状の測定を行った。すなわち、画像にお
いて、各々のスモールピットは多数のピクセルの塊とし
て認識されており、面積とはピットを構成するピクセル
数、形状は例えば凹凸の度合いというパラメーターを用
いてピットの面積と形状の測定を行う。これはビットの
外周長と面積からなるパラメータでピットが円形になる
程１に近づき、円形からずれるに従って大きくなる。各
種欠陥でこのパラメータは大きく異なるため、欠陥の分
離を行うことができる。
【００２０】
実施例１ 試料に引き上げ速度１．１ｍｍ／ｍｉｎのａｓ−ｇｒｏ
ｗｎウェーハを用い、このウェーハを１５分間、およそ
１０μｍ、欠陥選択エッチングしてａｓ−ｇｒｏｗｎ状
態での表面欠陥を顕在化させた後、図１の自動検査装置
を用いて図２及び図４に示すフローでこの発明による検
査を実施した。
ｗｎウェーハを用い、このウェーハを１５分間、およそ
１０μｍ、欠陥選択エッチングしてａｓ−ｇｒｏｗｎ状
態での表面欠陥を顕在化させた後、図１の自動検査装置
を用いて図２及び図４に示すフローでこの発明による検
査を実施した。
【００２１】図６にフローパターン密度、図７にスモー
ルピット密度の面内密度分布を示す。今回の測定は３ｍ
ｍ間隔で行った。なお、図６、図７は本来、コンピュー
ターに接続されたカラープリンターにて出力されたカラ
ー画像であるが、１０色の区分を１０種の領域表示に変
換図示してある。この発明による自動検査装置並びに検
査方法によって、１．１ｍｍ／ｍｉｎウェーハではフロ
ーパターン密度とスモールピット密度との間には違いが
あることが明確になった。
ルピット密度の面内密度分布を示す。今回の測定は３ｍ
ｍ間隔で行った。なお、図６、図７は本来、コンピュー
ターに接続されたカラープリンターにて出力されたカラ
ー画像であるが、１０色の区分を１０種の領域表示に変
換図示してある。この発明による自動検査装置並びに検
査方法によって、１．１ｍｍ／ｍｉｎウェーハではフロ
ーパターン密度とスモールピット密度との間には違いが
あることが明確になった。
【００２２】従来の目視検査は、図８に示すような、１
ｃｍ間隔の測定でしかも直径方向の１方向計測で行われ
ることが多かった。そのため、欠陥の面内分布の測定は
不可能であった。ところがこの発明により、従来法では
不可能であった、表面欠陥の分別評価が可能になったと
いえる。
ｃｍ間隔の測定でしかも直径方向の１方向計測で行われ
ることが多かった。そのため、欠陥の面内分布の測定は
不可能であった。ところがこの発明により、従来法では
不可能であった、表面欠陥の分別評価が可能になったと
いえる。
【００２３】
【発明の効果】この発明による半導体基板表面欠陥の検
査方法とその自動検査装置は、２値化された画像より欠
陥像の面積及び形状を抽出して欠陥数を計測する検査方
法において、新たなフローパターンの認識アルゴリズム
により、フローパターン密度とスモールピット密度を個
別に認識、測定し、基板面内全体にわたって表面欠陥の
分別評価やその密度分布の測定を可能にしたことよっ
て、従来不可能であったシリコンウェーハ表面欠陥の分
別評価が可能となり、ＬＳＩ等の基板として用いられる
シリコンウェーハの高品質化に寄与できる。
査方法とその自動検査装置は、２値化された画像より欠
陥像の面積及び形状を抽出して欠陥数を計測する検査方
法において、新たなフローパターンの認識アルゴリズム
により、フローパターン密度とスモールピット密度を個
別に認識、測定し、基板面内全体にわたって表面欠陥の
分別評価やその密度分布の測定を可能にしたことよっ
て、従来不可能であったシリコンウェーハ表面欠陥の分
別評価が可能となり、ＬＳＩ等の基板として用いられる
シリコンウェーハの高品質化に寄与できる。
【図１】この発明による半導体基板表面欠陥の自動検査
装置の構成を示す概略図である。
装置の構成を示す概略図である。
【図２】この発明による半導体基板表面欠陥の検査方法
のステップを示すフローチャート図である。
のステップを示すフローチャート図である。
【図３】この発明方法によりフローパターンを測定した
ときの計測用画面を示す説明図である。
ときの計測用画面を示す説明図である。
【図４】この発明方法によるフローパターンの認識アル
ゴリズムを示す説明図である。
ゴリズムを示す説明図である。
【図５】フローパターン長さと位置との関係を示すグラ
フである。
フである。
【図６】Ａはこの発明方法によりコンピューターで出力
したフローパターン密度分布を示す説明図であり、Ｂは
測定位置を示す説明図である。
したフローパターン密度分布を示す説明図であり、Ｂは
測定位置を示す説明図である。
【図７】Ａはこの発明方法によりコンピューターで出力
したスモールピット密度の面内密度分布を示す説明図で
あり、Ｂは測定位置を示す説明図である。
したスモールピット密度の面内密度分布を示す説明図で
あり、Ｂは測定位置を示す説明図である。
【図８】従来方法の測定結果を示す、ウェーハ中心から
の距離と欠陥数との関係を示すグラフである。
の距離と欠陥数との関係を示すグラフである。
Claims (3)
- 【請求項１】 表面欠陥を顕在化させた被測定半導体基
板を光学顕微鏡とＣＣＤカメラを用いて撮影した測定用
画像をコンピュータにて画像処理し、２値化された画像
より欠陥像の面積及び形状を抽出して欠陥数を計測する
半導体基板の表面欠陥を検査する方法において、次のス
テップにて表面欠陥の分別評価を行う半導体基板表面欠
陥の検査方法。 （１）表面欠陥を含む測定画像から背景画像を除去す
る。（２）画像強調処理を行う。（３）画像２値化処理
する。（４）微小粒子画像をノイズとして除去して計測
用画面とする。（５）計測用画面よりフローパターンを
測定する。（６）計測用画面よりスモールピットを測定
する。 - 【請求項２】 請求項１において、フローパターンの測
定方法が、計測用画面を所定の横長測定枠で下から上方
向にスキャニングして測定枠内に入ったパターンの長さ
を計測し、フローパターンと付随パターンを分別する方
法である半導体基板表面欠陥の検査方法。 - 【請求項３】 請求項１において、自動焦点装置並びに
ＣＣＤカメラを有する半導体基板検査用光学顕微鏡、被
測定半導体基板を載置し平面２軸方向に移動可能にした
ＸＹステージ、画像処理用コンピュータ、画像記憶装置
を備え、検査ステップを予めプログラムしたホストコン
ピュータにて自動で行う半導体基板表面欠陥の自動検査
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02324896A JP3635762B2 (ja) | 1996-01-16 | 1996-01-16 | 半導体基板表面欠陥の検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02324896A JP3635762B2 (ja) | 1996-01-16 | 1996-01-16 | 半導体基板表面欠陥の検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09199560A true JPH09199560A (ja) | 1997-07-31 |
| JP3635762B2 JP3635762B2 (ja) | 2005-04-06 |
Family
ID=12105304
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02324896A Expired - Fee Related JP3635762B2 (ja) | 1996-01-16 | 1996-01-16 | 半導体基板表面欠陥の検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3635762B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001305067A (ja) * | 2000-04-18 | 2001-10-31 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 材料の寿命評価方法 |
| KR100363707B1 (ko) * | 1999-11-02 | 2002-12-05 | 이환용 | 반도체 소자의 검사방법 |
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