JPH11176899A - 欠陥警告方法及び欠陥警告システム - Google Patents
欠陥警告方法及び欠陥警告システムInfo
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- JPH11176899A JPH11176899A JP33918097A JP33918097A JPH11176899A JP H11176899 A JPH11176899 A JP H11176899A JP 33918097 A JP33918097 A JP 33918097A JP 33918097 A JP33918097 A JP 33918097A JP H11176899 A JPH11176899 A JP H11176899A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 半導体装置の製造工程において、オペレータ
がロットの製造継続等の判断を速くかつ正確に行うこと
ができるようにする。 【解決手段】 欠陥検査装置11で検出された欠陥デー
タと、検査装置12で分類された欠陥要因とを記憶装置
13に関連付けて記憶する。不良分類データ判定手段1
71は、不良分類装置15で生成された不良分類データ
に含まれる不良位置と、前記欠陥データに含まれる欠陥
位置とが同一位置で一致した場合は、その不良分類デー
タを欠陥データに関連付けて記憶させる。欠陥評価パラ
メータ算出手段172は、前記欠陥データと不良分類デ
ータとをもとに、同一位置での欠陥の発生率を計算し、
欠陥判定手段173は、計算された欠陥の発生率が所定
の判定基準を越えた場合は、警告表示装置16を介して
警告を発する。
がロットの製造継続等の判断を速くかつ正確に行うこと
ができるようにする。 【解決手段】 欠陥検査装置11で検出された欠陥デー
タと、検査装置12で分類された欠陥要因とを記憶装置
13に関連付けて記憶する。不良分類データ判定手段1
71は、不良分類装置15で生成された不良分類データ
に含まれる不良位置と、前記欠陥データに含まれる欠陥
位置とが同一位置で一致した場合は、その不良分類デー
タを欠陥データに関連付けて記憶させる。欠陥評価パラ
メータ算出手段172は、前記欠陥データと不良分類デ
ータとをもとに、同一位置での欠陥の発生率を計算し、
欠陥判定手段173は、計算された欠陥の発生率が所定
の判定基準を越えた場合は、警告表示装置16を介して
警告を発する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は、半導体装置の製
造工程において、欠陥の発生率に応じて警告を発するこ
とにより、ロットの製造継続等の判断を速くかつ正確に
行うことができるようにした欠陥警告方法及び欠陥警告
システムに関する。
造工程において、欠陥の発生率に応じて警告を発するこ
とにより、ロットの製造継続等の判断を速くかつ正確に
行うことができるようにした欠陥警告方法及び欠陥警告
システムに関する。
【0002】
【従来の技術】LSIなどの半導体装置は、シリコンウ
ェハ基盤に酸化膜生成、露光(現像含む)、エッチン
グ、イオン注入、熱拡散等の処理を繰り返し行い、ウェ
ハ表面に電子回路を生成することにより完成する。この
ような一連の処理は、複数のウェハを1ロットとするロ
ット単位で行われ、各ロットがライン上を流れることに
より、各処理が順次実施される。従来の半導体製造の現
場においては、製造工程中に何回かの欠陥検査を行い、
その検査結果を解析し、判定基準を越える欠陥が発生し
たロットが見つかった場合には、その時点でラインから
除外するなどの対策をとっている。
ェハ基盤に酸化膜生成、露光(現像含む)、エッチン
グ、イオン注入、熱拡散等の処理を繰り返し行い、ウェ
ハ表面に電子回路を生成することにより完成する。この
ような一連の処理は、複数のウェハを1ロットとするロ
ット単位で行われ、各ロットがライン上を流れることに
より、各処理が順次実施される。従来の半導体製造の現
場においては、製造工程中に何回かの欠陥検査を行い、
その検査結果を解析し、判定基準を越える欠陥が発生し
たロットが見つかった場合には、その時点でラインから
除外するなどの対策をとっている。
【0003】従来の欠陥解析は、一定頻度もしくは任意
に指定した工程におけるロットの全ウェハに対し、欠陥
検査装置を用いて欠陥検査を実施し、欠陥データを取得
した後、後述する検査装置により、取得した欠陥データ
(とくに欠陥位置データ)をもとにして欠陥の要因分類
を行う。この場合の欠陥要因分類とは、物理的及び化学
的に変化が見られる欠陥に関しての原因を分類分けした
ものであり、過去に発生した欠陥の写真をもとに、あら
かじめ設定された欠陥の要因分類に類似したものをオペ
レータが分類する。この分類には、レビューステーショ
ンもしくはSEM(走査型電子顕微鏡)などの検査装置
が用いられる。そして、欠陥要因分類(以下、欠陥要因
という)と欠陥検査装置から得られた欠陥データをもと
に、プロセスエンジニアが過去の事例からロットの製造
継続等を判断していた。
に指定した工程におけるロットの全ウェハに対し、欠陥
検査装置を用いて欠陥検査を実施し、欠陥データを取得
した後、後述する検査装置により、取得した欠陥データ
(とくに欠陥位置データ)をもとにして欠陥の要因分類
を行う。この場合の欠陥要因分類とは、物理的及び化学
的に変化が見られる欠陥に関しての原因を分類分けした
ものであり、過去に発生した欠陥の写真をもとに、あら
かじめ設定された欠陥の要因分類に類似したものをオペ
レータが分類する。この分類には、レビューステーショ
ンもしくはSEM(走査型電子顕微鏡)などの検査装置
が用いられる。そして、欠陥要因分類(以下、欠陥要因
という)と欠陥検査装置から得られた欠陥データをもと
に、プロセスエンジニアが過去の事例からロットの製造
継続等を判断していた。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の欠陥解析では、判断のすべてが人為的になされるた
め、結果に曖昧さ、すなわち個人差が生じ、適切な対策
がとれないこともあった。また判断に時間がかかると、
その間、製品にならないロットがライン上を流れるた
め、その分の工数が無駄になったり、また製造装置に問
題がある場合には、同じ欠陥をもったロットが次々に生
成されるなどの問題を生じていた。このように、従来の
人為的な判断では、適切な対策がとれなくなったり、あ
るいは対策の遅れから、製品の歩留まりが低下するとい
う問題点があった。
の欠陥解析では、判断のすべてが人為的になされるた
め、結果に曖昧さ、すなわち個人差が生じ、適切な対策
がとれないこともあった。また判断に時間がかかると、
その間、製品にならないロットがライン上を流れるた
め、その分の工数が無駄になったり、また製造装置に問
題がある場合には、同じ欠陥をもったロットが次々に生
成されるなどの問題を生じていた。このように、従来の
人為的な判断では、適切な対策がとれなくなったり、あ
るいは対策の遅れから、製品の歩留まりが低下するとい
う問題点があった。
【0005】この発明は、半導体装置の製造工程におい
て、歩留まりの低下を招くような欠陥が発生した際に警
告を発して、事後の対策を速くかつ正確に実行できるよ
うにした欠陥警告方法及び欠陥警告システムを提供する
ことを目的とする。
て、歩留まりの低下を招くような欠陥が発生した際に警
告を発して、事後の対策を速くかつ正確に実行できるよ
うにした欠陥警告方法及び欠陥警告システムを提供する
ことを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項1の発明は、被検査物としてのウェハを生成
する一連の製造工程に用いられ、欠陥検査装置で検出さ
れた被検査物の欠陥データと、該欠陥データをもとに分
類された被対象物の欠陥要因とに基づいて前記被検査物
に対する欠陥判定を行う欠陥警告方法において、前記欠
陥データとこれに対応する欠陥要因とを関連付けて記憶
し、前記被検査物に発生したフェイルビットをもとに不
良分類データを生成し、該不良分類データに含まれる位
置情報と、前記欠陥データに含まれる位置情報とが被検
査物上の同一位置で一致した場合は、その不良分類デー
タを前記欠陥データと関連付けて記憶し、前記欠陥デー
タと不良分類データとをもとに、同一位置での欠陥の発
生率を計算し、該欠陥の発生率が所定の判定基準を越え
た場合は警告を発することを特徴とする。
め、請求項1の発明は、被検査物としてのウェハを生成
する一連の製造工程に用いられ、欠陥検査装置で検出さ
れた被検査物の欠陥データと、該欠陥データをもとに分
類された被対象物の欠陥要因とに基づいて前記被検査物
に対する欠陥判定を行う欠陥警告方法において、前記欠
陥データとこれに対応する欠陥要因とを関連付けて記憶
し、前記被検査物に発生したフェイルビットをもとに不
良分類データを生成し、該不良分類データに含まれる位
置情報と、前記欠陥データに含まれる位置情報とが被検
査物上の同一位置で一致した場合は、その不良分類デー
タを前記欠陥データと関連付けて記憶し、前記欠陥デー
タと不良分類データとをもとに、同一位置での欠陥の発
生率を計算し、該欠陥の発生率が所定の判定基準を越え
た場合は警告を発することを特徴とする。
【0007】請求項2の発明は、請求項1の欠陥警告方
法において、同一位置での欠陥の発生率と、同一位置で
かつ同一サイズの欠陥の発生率と、同一位置、同一サイ
ズでかつ同一欠陥要因の欠陥の発生率とを計算し、これ
ら欠陥の発生率のいずれか一つが判定基準を越えた場合
は警告を発するようにしたことを特徴とする。
法において、同一位置での欠陥の発生率と、同一位置で
かつ同一サイズの欠陥の発生率と、同一位置、同一サイ
ズでかつ同一欠陥要因の欠陥の発生率とを計算し、これ
ら欠陥の発生率のいずれか一つが判定基準を越えた場合
は警告を発するようにしたことを特徴とする。
【0008】また、上記目的を達成するため、請求項3
の発明は、被検査物の欠陥データを検出する欠陥検査手
段と、前記欠陥データをもとに被検査物の欠陥要因を分
類するための検査手段と、前記欠陥データと他のデータ
とを関連付けて記憶する記憶手段と、前記被検査物から
取得されたフェイルビットデータをもとに不良分類デー
タを生成する不良分類データ生成手段と、前記不良分類
データに含まれる位置情報と、前記欠陥データに含まれ
る位置情報とが被検査物上の同一位置で一致した場合
は、その不良分類データを該当する欠陥データと関連付
けて記憶させる不良分類データ判定手段と、前記欠陥デ
ータと不良分類データとをもとに、同一位置での欠陥の
発生率を計算する発生率計算手段と、前記計算された欠
陥の発生率と判定基準とを比較し、欠陥の発生率が判定
基準を越えた場合は警告を発する欠陥判定手段とを備え
たことを特徴とする。
の発明は、被検査物の欠陥データを検出する欠陥検査手
段と、前記欠陥データをもとに被検査物の欠陥要因を分
類するための検査手段と、前記欠陥データと他のデータ
とを関連付けて記憶する記憶手段と、前記被検査物から
取得されたフェイルビットデータをもとに不良分類デー
タを生成する不良分類データ生成手段と、前記不良分類
データに含まれる位置情報と、前記欠陥データに含まれ
る位置情報とが被検査物上の同一位置で一致した場合
は、その不良分類データを該当する欠陥データと関連付
けて記憶させる不良分類データ判定手段と、前記欠陥デ
ータと不良分類データとをもとに、同一位置での欠陥の
発生率を計算する発生率計算手段と、前記計算された欠
陥の発生率と判定基準とを比較し、欠陥の発生率が判定
基準を越えた場合は警告を発する欠陥判定手段とを備え
たことを特徴とする。
【0009】請求項4の発明は、請求項3において、前
記発生率計算手段が、同一位置での欠陥の発生率と、同
一位置でかつ同一サイズの欠陥の発生率と、同一位置、
同一サイズでかつ同一欠陥要因の欠陥の発生率とを計算
し、前記欠陥判定手段が、これら欠陥の発生率のいずれ
か一つが判定基準を越えた場合は警告を発するものであ
ることを特徴とする。
記発生率計算手段が、同一位置での欠陥の発生率と、同
一位置でかつ同一サイズの欠陥の発生率と、同一位置、
同一サイズでかつ同一欠陥要因の欠陥の発生率とを計算
し、前記欠陥判定手段が、これら欠陥の発生率のいずれ
か一つが判定基準を越えた場合は警告を発するものであ
ることを特徴とする。
【0010】
【発明の実施の形態】以下、この発明に係わる欠陥警告
方法及び欠陥警告システムを、半導体装置の製造工程に
用いられる欠陥警告システムに適用した場合の一実施形
態について説明する。
方法及び欠陥警告システムを、半導体装置の製造工程に
用いられる欠陥警告システムに適用した場合の一実施形
態について説明する。
【0011】図1は、この実施形態に係わる欠陥警告シ
ステムの全体構成を示すブロック図である。この欠陥警
告システム10は、欠陥検査装置11、検査装置12、
記憶装置13、テスタ装置14、不良分類装置15、警
告表示装置16、欠陥評価判定装置17により構成され
ている。
ステムの全体構成を示すブロック図である。この欠陥警
告システム10は、欠陥検査装置11、検査装置12、
記憶装置13、テスタ装置14、不良分類装置15、警
告表示装置16、欠陥評価判定装置17により構成され
ている。
【0012】欠陥検査装置11は、後述する欠陥検査工
程において、ウェハ上の欠陥を検査する装置であり、欠
陥数、欠陥位置(Xpi、Ypi)、欠陥サイズ(ΔX
si、ΔYsi)などを検査し、これらのデータを欠陥
データとして取得する。この欠陥データは欠陥評価判定
装置17を通じて記憶装置13へ送られる。
程において、ウェハ上の欠陥を検査する装置であり、欠
陥数、欠陥位置(Xpi、Ypi)、欠陥サイズ(ΔX
si、ΔYsi)などを検査し、これらのデータを欠陥
データとして取得する。この欠陥データは欠陥評価判定
装置17を通じて記憶装置13へ送られる。
【0013】検査装置12は、レビューステーションも
しくはSEMにより構成され、前記欠陥検査装置11に
取り込まれた欠陥位置のデータをもとにして、各欠陥の
イメージデータを図示しないディスプレイ装置などに表
示する。ここでは、オペレータにより欠陥要因の分類が
行われる。分類結果である欠陥要因は欠陥評価判定装置
17を通じて記憶装置13へ送られる。なお、欠陥要因
は欠陥検査装置11の機能向上によっても得られるもの
であり、この場合は欠陥要因を欠陥検査装置11から得
ることになる。
しくはSEMにより構成され、前記欠陥検査装置11に
取り込まれた欠陥位置のデータをもとにして、各欠陥の
イメージデータを図示しないディスプレイ装置などに表
示する。ここでは、オペレータにより欠陥要因の分類が
行われる。分類結果である欠陥要因は欠陥評価判定装置
17を通じて記憶装置13へ送られる。なお、欠陥要因
は欠陥検査装置11の機能向上によっても得られるもの
であり、この場合は欠陥要因を欠陥検査装置11から得
ることになる。
【0014】記憶装置13は、データベースとしてのデ
ータ構造を備え、欠陥検査装置11から送られた欠陥デ
ータを登録するとともに、この欠陥データと検査装置1
2から送られた欠陥要因、後述する不良分類データ、付
加情報などのデータをそれぞれ関連付けて登録する。な
お、各種データの受け入れ、登録、取り出しなどの処理
は図示しないデータベース管理システムにより制御され
ている。
ータ構造を備え、欠陥検査装置11から送られた欠陥デ
ータを登録するとともに、この欠陥データと検査装置1
2から送られた欠陥要因、後述する不良分類データ、付
加情報などのデータをそれぞれ関連付けて登録する。な
お、各種データの受け入れ、登録、取り出しなどの処理
は図示しないデータベース管理システムにより制御され
ている。
【0015】テスタ装置14は、後述するテスト工程に
おいて、ウェハ上に形成された各チップの電気特性など
をテストする装置であり、テスト結果として、ウェハご
とのフェイルビットデータを取得する。フェイルビット
データとは、電気特性的に欠陥が生じた部分のビットデ
ータの良否を表すデータである。このフェイルビットデ
ータは不良分類装置15へ送られる。
おいて、ウェハ上に形成された各チップの電気特性など
をテストする装置であり、テスト結果として、ウェハご
とのフェイルビットデータを取得する。フェイルビット
データとは、電気特性的に欠陥が生じた部分のビットデ
ータの良否を表すデータである。このフェイルビットデ
ータは不良分類装置15へ送られる。
【0016】不良分類装置15は、前記テスタ装置14
から送られたフェイルビットデータを解析し、フェイル
ビットの発生パターンから不良の種類を分類し、不良分
類データを取得する。この不良分類データには、前述し
た欠陥位置(Xpi、Ypi)と同じ座標系で表された
不良位置(Xj、Yj)が付加されており、欠陥データ
と同様に欠陥評価判定装置17に送られる。
から送られたフェイルビットデータを解析し、フェイル
ビットの発生パターンから不良の種類を分類し、不良分
類データを取得する。この不良分類データには、前述し
た欠陥位置(Xpi、Ypi)と同じ座標系で表された
不良位置(Xj、Yj)が付加されており、欠陥データ
と同様に欠陥評価判定装置17に送られる。
【0017】警告表示装置16は、ディスプレイ装置や
プリンタ装置などの出力デバイスにより構成され、後述
する欠陥評価パラメータが判定基準を越えた場合に、オ
ペレータにメッセージやアラームなどにより警告を発す
る。
プリンタ装置などの出力デバイスにより構成され、後述
する欠陥評価パラメータが判定基準を越えた場合に、オ
ペレータにメッセージやアラームなどにより警告を発す
る。
【0018】欠陥評価判定装置17は、後述する欠陥評
価パラメータを計算するとともに、この欠陥評価パラメ
ータと判定基準に基づいて欠陥判定を行う装置であり、
不良分類データ判定手段171、欠陥評価パラメータ計
算手段172、欠陥判定手段173により構成されてい
る。
価パラメータを計算するとともに、この欠陥評価パラメ
ータと判定基準に基づいて欠陥判定を行う装置であり、
不良分類データ判定手段171、欠陥評価パラメータ計
算手段172、欠陥判定手段173により構成されてい
る。
【0019】不良分類データ判定手段171は、同一製
品、同一ロット、同一ウェハの条件下において、不良分
類装置15から取り込んだ不良分類データに含まれる不
良位置(Xj、Yj)と、欠陥データに含まれる欠陥位
置(Xpi、Ypi)とを比較し、これらが同一位置又
は許容範囲内(以下、同一位置という)で一致した場合
に、その不良分類データを記憶装置13の該当する欠陥
データと関連付けて登録させる。
品、同一ロット、同一ウェハの条件下において、不良分
類装置15から取り込んだ不良分類データに含まれる不
良位置(Xj、Yj)と、欠陥データに含まれる欠陥位
置(Xpi、Ypi)とを比較し、これらが同一位置又
は許容範囲内(以下、同一位置という)で一致した場合
に、その不良分類データを記憶装置13の該当する欠陥
データと関連付けて登録させる。
【0020】欠陥評価パラメータ計算手段172は、欠
陥データ、不良分類データ及び欠陥要因をもとにして、
製品、工程ごとに欠陥の発生率を欠陥評価パラメータと
して計算する。ここでは、欠陥位置、欠陥サイズ、欠陥
要因別に欠陥評価パラメータを計算する。すなわち、ウ
ェハ上の同一位置での欠陥の発生率を欠陥位置評価パラ
メータ、同一位置でかつ同一サイズの欠陥の発生率を欠
陥サイズ評価パラメータ、同一位置、同一サイズでかつ
同一欠陥要因の欠陥の発生率を欠陥要因パラメータとし
てそれぞれ計算する。なお、欠陥評価パラメータは、処
理単位であるロットが後述するテスト工程に達した時点
で計算される。
陥データ、不良分類データ及び欠陥要因をもとにして、
製品、工程ごとに欠陥の発生率を欠陥評価パラメータと
して計算する。ここでは、欠陥位置、欠陥サイズ、欠陥
要因別に欠陥評価パラメータを計算する。すなわち、ウ
ェハ上の同一位置での欠陥の発生率を欠陥位置評価パラ
メータ、同一位置でかつ同一サイズの欠陥の発生率を欠
陥サイズ評価パラメータ、同一位置、同一サイズでかつ
同一欠陥要因の欠陥の発生率を欠陥要因パラメータとし
てそれぞれ計算する。なお、欠陥評価パラメータは、処
理単位であるロットが後述するテスト工程に達した時点
で計算される。
【0021】欠陥判定手段173は、欠陥評価パラメー
タ計算手段172で計算された各欠陥評価パラメータと
判定基準とを比較し、前記パラメータのいずれか一つが
判定基準を越えた場合は、警告表示装置16を通じて警
告を発する。
タ計算手段172で計算された各欠陥評価パラメータと
判定基準とを比較し、前記パラメータのいずれか一つが
判定基準を越えた場合は、警告表示装置16を通じて警
告を発する。
【0022】ここで、欠陥評価判定装置17には、図示
しないキーボード、マウス、ライトペン又はフレキシブ
ルディスク装置などの入力デバイスが接続され、各種の
命令やデータなどが入力される。また、記憶装置13、
不良分類装置15及び欠陥評価判定装置17は、各種の
処理を行うためのCPUと、この処理の命令やデータな
どを記憶するためのROM、RAM、磁気ディスクなど
の記憶装置を含む通常のコンピュータシステムにより構
成される。
しないキーボード、マウス、ライトペン又はフレキシブ
ルディスク装置などの入力デバイスが接続され、各種の
命令やデータなどが入力される。また、記憶装置13、
不良分類装置15及び欠陥評価判定装置17は、各種の
処理を行うためのCPUと、この処理の命令やデータな
どを記憶するためのROM、RAM、磁気ディスクなど
の記憶装置を含む通常のコンピュータシステムにより構
成される。
【0023】図2は、半導体装置の製造工程を表したも
ので、とくにウェハ投入からウェハ状態での完成までを
工程と呼ばれる単位で列記した説明図である。各工程に
は、それぞれ工程名と工程番号が付与されている。ここ
で、工程番号1、2、4、5などは、酸化膜生成、露光
などの繰り返し実施される製造工程を表し、工程番号
3、6、10などは、欠陥検査装置11で欠陥データを
取得する欠陥検査工程を表している。また、工程番号N
fは、フェイルビットデータを取得する最終段のテスト
工程を表している。欠陥検査工程とテスト工程は、通常
の製造工程と同様に一つの工程として設けられている。
処理単位であるロットは、工程番号1からNfまでの全
行程を経ることでウェハ状態での完成に到る。
ので、とくにウェハ投入からウェハ状態での完成までを
工程と呼ばれる単位で列記した説明図である。各工程に
は、それぞれ工程名と工程番号が付与されている。ここ
で、工程番号1、2、4、5などは、酸化膜生成、露光
などの繰り返し実施される製造工程を表し、工程番号
3、6、10などは、欠陥検査装置11で欠陥データを
取得する欠陥検査工程を表している。また、工程番号N
fは、フェイルビットデータを取得する最終段のテスト
工程を表している。欠陥検査工程とテスト工程は、通常
の製造工程と同様に一つの工程として設けられている。
処理単位であるロットは、工程番号1からNfまでの全
行程を経ることでウェハ状態での完成に到る。
【0024】次に、図1のように構成された欠陥警告シ
ステム10において、半導体装置の製造工程で欠陥の警
告を行う場合の処理手順を図3のフローチャートを用い
て説明する。
ステム10において、半導体装置の製造工程で欠陥の警
告を行う場合の処理手順を図3のフローチャートを用い
て説明する。
【0025】製造工程が欠陥検査工程に達すると(ステ
ップ101でYes)、欠陥検査装置11はウェハ上の
欠陥を検査し、欠陥データを取得する(ステップ10
2)。取得された欠陥データは、欠陥評価判定装置17
を通じて記憶装置13へ送られ、データベースに登録さ
れる。また、欠陥評価判定装置17からは、前記欠陥デ
ータのうち欠陥位置データが検査装置12へ送られ、こ
の検査装置12でオペレータによる欠陥の要因分類がな
されることにより、欠陥要因を取得する(ステップ10
3)。取得された欠陥要因は、記憶装置13のデータベ
ース上で欠陥データと関連付けて登録される。こうし
て、欠陥検査工程に達するごとに上記処理が繰り返され
てデータが蓄積される。次に、欠陥評価パラメータ算出
手段172は、データベース上にすでに欠陥評価パラメ
ータが登録されているかどうかを判断し(ステップ10
4)、登録されていない場合はステップ101へ戻る。
また、登録されている場合は、後述するステップ114
へ進む。
ップ101でYes)、欠陥検査装置11はウェハ上の
欠陥を検査し、欠陥データを取得する(ステップ10
2)。取得された欠陥データは、欠陥評価判定装置17
を通じて記憶装置13へ送られ、データベースに登録さ
れる。また、欠陥評価判定装置17からは、前記欠陥デ
ータのうち欠陥位置データが検査装置12へ送られ、こ
の検査装置12でオペレータによる欠陥の要因分類がな
されることにより、欠陥要因を取得する(ステップ10
3)。取得された欠陥要因は、記憶装置13のデータベ
ース上で欠陥データと関連付けて登録される。こうし
て、欠陥検査工程に達するごとに上記処理が繰り返され
てデータが蓄積される。次に、欠陥評価パラメータ算出
手段172は、データベース上にすでに欠陥評価パラメ
ータが登録されているかどうかを判断し(ステップ10
4)、登録されていない場合はステップ101へ戻る。
また、登録されている場合は、後述するステップ114
へ進む。
【0026】さて、製造工程がテスト工程に達すると
(ステップ105でYes)、テスタ装置14はウェハ
ごとのフェイルビットデータを取得する(ステップ10
6)。このフェイルビットデータは不良分類装置15へ
送られる。不良分類装置15は、フェイルビットの発生
パターンから不良の種類を分類し、不良分類データを取
得する(ステップ107)。不良分類データは欠陥評価
判定装置17へ送られる。欠陥評価判定装置17の不良
分類データ判定手段171は、同一製品、同一ロット、
同一ウェハの条件下において、不良分類データに含まれ
る不良位置(Xj、Yj)と、すでに登録されている欠
陥データに含まれる欠陥位置(Xpi、Ypi)とを比
較し、これらが同一位置で一致した場合は、その不良分
類データを該当する欠陥データと関連付けて登録する
(ステップ108)。
(ステップ105でYes)、テスタ装置14はウェハ
ごとのフェイルビットデータを取得する(ステップ10
6)。このフェイルビットデータは不良分類装置15へ
送られる。不良分類装置15は、フェイルビットの発生
パターンから不良の種類を分類し、不良分類データを取
得する(ステップ107)。不良分類データは欠陥評価
判定装置17へ送られる。欠陥評価判定装置17の不良
分類データ判定手段171は、同一製品、同一ロット、
同一ウェハの条件下において、不良分類データに含まれ
る不良位置(Xj、Yj)と、すでに登録されている欠
陥データに含まれる欠陥位置(Xpi、Ypi)とを比
較し、これらが同一位置で一致した場合は、その不良分
類データを該当する欠陥データと関連付けて登録する
(ステップ108)。
【0027】次に、欠陥評価パラメータ計算手段172
は、データベース上にすでに欠陥評価パラメータが登録
されているかどうかを判断する(ステップ109)。こ
こで、登録されていない場合は、前記欠陥データ、不良
分類データ及び欠陥要因をもとにして、製品、工程ごと
に欠陥位置評価パラメータ、欠陥サイズ評価パラメータ
及び欠陥要因パラメータをそれぞれ計算し(ステップ1
10)、データベースに登録する(ステップ111)。
また、ステップ109で欠陥評価パラメータが登録され
ている場合は、データ数が基準数以上あるかどうかを判
断し(ステップ112)、判定基準を越えていない場合
はステップ110へ進む。なお、すでに欠陥評価パラメ
ータが登録されている場合は、そのデータを追加して新
たな欠陥評価パラメータを再計算することになる。
は、データベース上にすでに欠陥評価パラメータが登録
されているかどうかを判断する(ステップ109)。こ
こで、登録されていない場合は、前記欠陥データ、不良
分類データ及び欠陥要因をもとにして、製品、工程ごと
に欠陥位置評価パラメータ、欠陥サイズ評価パラメータ
及び欠陥要因パラメータをそれぞれ計算し(ステップ1
10)、データベースに登録する(ステップ111)。
また、ステップ109で欠陥評価パラメータが登録され
ている場合は、データ数が基準数以上あるかどうかを判
断し(ステップ112)、判定基準を越えていない場合
はステップ110へ進む。なお、すでに欠陥評価パラメ
ータが登録されている場合は、そのデータを追加して新
たな欠陥評価パラメータを再計算することになる。
【0028】このように、欠陥評価パラメータが0もし
くはデータ数が基準数に達しない場合に、判定を行うこ
となくデータの蓄積のみを行うようにしたのは、初期の
ロットでは欠陥が発生する確率が比較的高く、最終のテ
スト工程まで終了したロットが存在しない、あるいは存
在しても数が少ないため、実用的な判定を行うのには適
さないからである。
くはデータ数が基準数に達しない場合に、判定を行うこ
となくデータの蓄積のみを行うようにしたのは、初期の
ロットでは欠陥が発生する確率が比較的高く、最終のテ
スト工程まで終了したロットが存在しない、あるいは存
在しても数が少ないため、実用的な判定を行うのには適
さないからである。
【0029】さて、ステップ112でデータ数が基準数
以上ある場合、欠陥評価パラメータ計算手段172は、
前記欠陥データ、不良分類データ、欠陥要因、及びすで
に登録されている各欠陥評価パラメータをもとにして、
製品、工程ごとに欠陥位置評価パラメータ、欠陥サイズ
評価パラメータ及び欠陥要因パラメータをそれぞれ再計
算する(ステップ113)。次に、欠陥判定手段173
は、欠陥評価パラメータ計算手段172で計算された各
欠陥評価パラメータとそれぞれの判定基準とを比較し、
前記パラメータのいずれか一つが判定基準を越えたかど
うかを判断する(ステップ114)。ここで、いずれも
判定基準を越えない場合は、再計算した欠陥評価パラメ
ータのデータをデータベース上に登録し(ステップ11
5)、ステップ101へ戻る。また、いずれか一つでも
判定基準を越える場合は、警告表示装置16を通じてオ
ペレータに警告を発する(ステップ116)。
以上ある場合、欠陥評価パラメータ計算手段172は、
前記欠陥データ、不良分類データ、欠陥要因、及びすで
に登録されている各欠陥評価パラメータをもとにして、
製品、工程ごとに欠陥位置評価パラメータ、欠陥サイズ
評価パラメータ及び欠陥要因パラメータをそれぞれ再計
算する(ステップ113)。次に、欠陥判定手段173
は、欠陥評価パラメータ計算手段172で計算された各
欠陥評価パラメータとそれぞれの判定基準とを比較し、
前記パラメータのいずれか一つが判定基準を越えたかど
うかを判断する(ステップ114)。ここで、いずれも
判定基準を越えない場合は、再計算した欠陥評価パラメ
ータのデータをデータベース上に登録し(ステップ11
5)、ステップ101へ戻る。また、いずれか一つでも
判定基準を越える場合は、警告表示装置16を通じてオ
ペレータに警告を発する(ステップ116)。
【0030】次に、上述した処理の具体例について説明
し、併せて図1に示す各構成要素の動作及び処理内容を
さらに詳細に説明する。
し、併せて図1に示す各構成要素の動作及び処理内容を
さらに詳細に説明する。
【0031】図2において、ロットID=L1の製品A
が工程番号3の欠陥検査工程に達すると、欠陥検査装置
11において、ロットを構成する全ウェハもしくは抜き
取りにより任意に選択されたウェハについて欠陥の検査
が行なわれ、欠陥数、欠陥位置(Xpi、Ypi)、欠
陥サイズ(ΔXsi、ΔYsi)に関する欠陥データが
取得される。
が工程番号3の欠陥検査工程に達すると、欠陥検査装置
11において、ロットを構成する全ウェハもしくは抜き
取りにより任意に選択されたウェハについて欠陥の検査
が行なわれ、欠陥数、欠陥位置(Xpi、Ypi)、欠
陥サイズ(ΔXsi、ΔYsi)に関する欠陥データが
取得される。
【0032】ウェハ上に発生した欠陥の具体例を図4に
示す。図4(a)は、ウェハ201上に発生した欠陥の
位置を示す説明図、同図(b)は欠陥の拡大図である。
この例では、図4(a)に示すように欠陥201−1〜
201−4の4つの欠陥が存在し、それぞれの座標位置
はXY軸上の座標値で表現される。すなわち、欠陥位置
は、図4(b)に示すように欠陥を囲む矩形領域の左上
の点の座標値(Xpi、Ypi)で表され、欠陥サイズ
は前記矩形領域の縦横の長さ(ΔXsi、ΔYsi)で
表される。これらの欠陥データは後述するデータ構造で
データベース上に登録される。
示す。図4(a)は、ウェハ201上に発生した欠陥の
位置を示す説明図、同図(b)は欠陥の拡大図である。
この例では、図4(a)に示すように欠陥201−1〜
201−4の4つの欠陥が存在し、それぞれの座標位置
はXY軸上の座標値で表現される。すなわち、欠陥位置
は、図4(b)に示すように欠陥を囲む矩形領域の左上
の点の座標値(Xpi、Ypi)で表され、欠陥サイズ
は前記矩形領域の縦横の長さ(ΔXsi、ΔYsi)で
表される。これらの欠陥データは後述するデータ構造で
データベース上に登録される。
【0033】次に、欠陥評価判定装置17から欠陥位置
データが検査装置12へ送られる。ここでは、レビュー
ステーションもしくはSEMなどの検査装置のイメージ
データをもとにオペレータによる欠陥の要因分類が行わ
れる。ここで得られた欠陥要因は、欠陥評価判定装置1
7を通じて記憶装置13へ送られる。欠陥要因とは、先
に説明したように、物理的及び化学的に変化が見られる
欠陥に関しての原因であり、例えばキズ、ショートなど
の5つの要因が設定されている。これらの欠陥要因には
分類別に1〜5までの欠陥要因コード(欠陥なしも含
む)が付されており、記憶装置13のデータベースにコ
ード番号で登録される。同様の処理が、ロットID=L
1の製品Aが工程番号6、10の欠陥検査工程に達する
ごとに実施される。
データが検査装置12へ送られる。ここでは、レビュー
ステーションもしくはSEMなどの検査装置のイメージ
データをもとにオペレータによる欠陥の要因分類が行わ
れる。ここで得られた欠陥要因は、欠陥評価判定装置1
7を通じて記憶装置13へ送られる。欠陥要因とは、先
に説明したように、物理的及び化学的に変化が見られる
欠陥に関しての原因であり、例えばキズ、ショートなど
の5つの要因が設定されている。これらの欠陥要因には
分類別に1〜5までの欠陥要因コード(欠陥なしも含
む)が付されており、記憶装置13のデータベースにコ
ード番号で登録される。同様の処理が、ロットID=L
1の製品Aが工程番号6、10の欠陥検査工程に達する
ごとに実施される。
【0034】続いて、欠陥評価パラメータ算出手段17
2は、データベース上にすでに欠陥評価パラメータが登
録されているかどうかを判断する。ここで、その製品の
最初のロットの場合は何も登録されていないので、デー
タの蓄積のみが行われる。また、すでに欠陥評価パラメ
ータが登録されている場合は、後述する欠陥判定手段1
73において、判定基準との比較が行われる。
2は、データベース上にすでに欠陥評価パラメータが登
録されているかどうかを判断する。ここで、その製品の
最初のロットの場合は何も登録されていないので、デー
タの蓄積のみが行われる。また、すでに欠陥評価パラメ
ータが登録されている場合は、後述する欠陥判定手段1
73において、判定基準との比較が行われる。
【0035】次に、ロットID=L1の製品Aが図2の
工程番号Nfのテスト工程に達すると、テスタ装置14
により、ウェハごとのフェイルビットデータが取得され
る。フェイルビットデータの具体例を図5に示す。図5
(a)は、図4(a)と同じウェハ上で検出されたフェ
イルビット301−1〜301−3位置を示す説明図、
同図(b)はフェイルビット301−3の拡大図であ
る。なお、図4と図5の欠陥数及び欠陥位置は必ずしも
一致しない。これは、光学的な検査では欠陥として検出
されても、電気特性的には問題ない場合もあり、また光
学的な検査では欠陥として検出されなくても、電気特性
的に問題がある場合もあるからである。
工程番号Nfのテスト工程に達すると、テスタ装置14
により、ウェハごとのフェイルビットデータが取得され
る。フェイルビットデータの具体例を図5に示す。図5
(a)は、図4(a)と同じウェハ上で検出されたフェ
イルビット301−1〜301−3位置を示す説明図、
同図(b)はフェイルビット301−3の拡大図であ
る。なお、図4と図5の欠陥数及び欠陥位置は必ずしも
一致しない。これは、光学的な検査では欠陥として検出
されても、電気特性的には問題ない場合もあり、また光
学的な検査では欠陥として検出されなくても、電気特性
的に問題がある場合もあるからである。
【0036】次に、不良分類装置15において、フェイ
ルビットの発生パターンから不良の種類が分類され、不
良分類データが取得される。不良分類としては、例えば
ブロック不良、ロー不良、カラム不良、十字不良、ビッ
ト不良、不良なしの6つのパターンが設定されている。
そして、パターン別に1から6までの不良分類コードが
付され、記憶装置13のデータベースにコード番号で登
録される。また、不良分類データには、欠陥データの欠
陥位置(Xpi、Ypi)と同じ座標系で表された不良
位置(Xj、Yj)が付加されている。この不良位置
は、図5(a)に示すように、XY軸上の座標値で表現
される。不良位置(Xj、Yj)は、図5(b)に示す
ように、フェイルビットの左上の点の座標値(X1、Y
1・・・X2、Y2・・・)で表され、サイズは前記矩
形領域の縦横の長さで表される。ここで得られた不良分
類データは欠陥評価判定装置17へ送られる。
ルビットの発生パターンから不良の種類が分類され、不
良分類データが取得される。不良分類としては、例えば
ブロック不良、ロー不良、カラム不良、十字不良、ビッ
ト不良、不良なしの6つのパターンが設定されている。
そして、パターン別に1から6までの不良分類コードが
付され、記憶装置13のデータベースにコード番号で登
録される。また、不良分類データには、欠陥データの欠
陥位置(Xpi、Ypi)と同じ座標系で表された不良
位置(Xj、Yj)が付加されている。この不良位置
は、図5(a)に示すように、XY軸上の座標値で表現
される。不良位置(Xj、Yj)は、図5(b)に示す
ように、フェイルビットの左上の点の座標値(X1、Y
1・・・X2、Y2・・・)で表され、サイズは前記矩
形領域の縦横の長さで表される。ここで得られた不良分
類データは欠陥評価判定装置17へ送られる。
【0037】欠陥評価判定装置17の不良分類データ判
定手段171では、同一製品、同一ロット、同一ウェハ
の条件下において、前記不良分類データに含まれる不良
位置(Xj、Yj)と、すでに登録されている欠陥デー
タに含まれる欠陥位置(Xpi、Ypi)との比較が行
われ、これらが同一位置で一致した場合は、その不良分
類データに含まれる不良分類コードが、該当する欠陥デ
ータと関連付けて登録される。図6は、データベース上
に登録された各種データのデータ構造を示す説明図であ
り、不良分類コード(1〜6)が「不良分類」の項目に
登録された時点のデータ構造を示している。なお、不良
位置と欠陥位置とが同一位置で一致しない欠陥について
は、不良分類コードは登録されていない。なお、図4に
示す欠陥位置、サイズ、並びに図5に示すフェイルビッ
トの不良位置、サイズなどの表現形式は、この実施形態
の例に限定されるものではない。
定手段171では、同一製品、同一ロット、同一ウェハ
の条件下において、前記不良分類データに含まれる不良
位置(Xj、Yj)と、すでに登録されている欠陥デー
タに含まれる欠陥位置(Xpi、Ypi)との比較が行
われ、これらが同一位置で一致した場合は、その不良分
類データに含まれる不良分類コードが、該当する欠陥デ
ータと関連付けて登録される。図6は、データベース上
に登録された各種データのデータ構造を示す説明図であ
り、不良分類コード(1〜6)が「不良分類」の項目に
登録された時点のデータ構造を示している。なお、不良
位置と欠陥位置とが同一位置で一致しない欠陥について
は、不良分類コードは登録されていない。なお、図4に
示す欠陥位置、サイズ、並びに図5に示すフェイルビッ
トの不良位置、サイズなどの表現形式は、この実施形態
の例に限定されるものではない。
【0038】次に、欠陥評価パラメータ計算手段172
において、データベース上にすでに欠陥評価パラメータ
が登録されているかどうかなどを判断する。ここでは、
すでに欠陥評価パラメータが基準数以上登録されている
ものする。この場合、欠陥評価パラメータ計算手段17
2では、前記欠陥データ、不良分類データ、欠陥要因及
びすでに登録されている欠陥評価パラメータをもとにし
て、製品、工程ごとに欠陥位置評価パラメータ、欠陥サ
イズ評価パラメータ及び欠陥要因パラメータをそれぞれ
計算する。ここで、欠陥位置評価パラメータは、欠陥デ
ータのうち、不良分類コードが付されている欠陥位置と
同一位置に存在する欠陥を、製品、工程に着目して集計
し、同一位置での欠陥の発生率を計算したものである。
例えば、製品A、工程3において、不良分類コードが付
されている欠陥位置と同一位置に存在する欠陥が10枚
のウェハの6枚に見つかった場合、欠陥位置評価パラメ
ータの値は60(%)となる。なお、すでに登録されて
いる欠陥位置評価パラメータがあるときは、この値を追
加して計算する。同様にして、欠陥サイズ評価パラメー
タは、同一位置でかつ同一サイズの欠陥の発生率を計算
し、欠陥要因パラメータは、同一位置、同一サイズでか
つ同一欠陥要因の欠陥の発生率を計算する。
において、データベース上にすでに欠陥評価パラメータ
が登録されているかどうかなどを判断する。ここでは、
すでに欠陥評価パラメータが基準数以上登録されている
ものする。この場合、欠陥評価パラメータ計算手段17
2では、前記欠陥データ、不良分類データ、欠陥要因及
びすでに登録されている欠陥評価パラメータをもとにし
て、製品、工程ごとに欠陥位置評価パラメータ、欠陥サ
イズ評価パラメータ及び欠陥要因パラメータをそれぞれ
計算する。ここで、欠陥位置評価パラメータは、欠陥デ
ータのうち、不良分類コードが付されている欠陥位置と
同一位置に存在する欠陥を、製品、工程に着目して集計
し、同一位置での欠陥の発生率を計算したものである。
例えば、製品A、工程3において、不良分類コードが付
されている欠陥位置と同一位置に存在する欠陥が10枚
のウェハの6枚に見つかった場合、欠陥位置評価パラメ
ータの値は60(%)となる。なお、すでに登録されて
いる欠陥位置評価パラメータがあるときは、この値を追
加して計算する。同様にして、欠陥サイズ評価パラメー
タは、同一位置でかつ同一サイズの欠陥の発生率を計算
し、欠陥要因パラメータは、同一位置、同一サイズでか
つ同一欠陥要因の欠陥の発生率を計算する。
【0039】なお、図3のフローチャートでも説明した
ように、欠陥評価パラメータ計算手段172は、欠陥評
価パラメータを計算する前に、データベース上にすでに
欠陥評価パラメータが登録されているか、及びデータ数
が基準数以上あるかどうかを判断しており、登録されて
いないか、あるいはデータ数が基準数以上ない場合は欠
陥評価パラメータを計算した後、そのままデータベース
に登録する。このとき欠陥評価パラメータは、図6の欠
陥データとは別のファイルに登録される。
ように、欠陥評価パラメータ計算手段172は、欠陥評
価パラメータを計算する前に、データベース上にすでに
欠陥評価パラメータが登録されているか、及びデータ数
が基準数以上あるかどうかを判断しており、登録されて
いないか、あるいはデータ数が基準数以上ない場合は欠
陥評価パラメータを計算した後、そのままデータベース
に登録する。このとき欠陥評価パラメータは、図6の欠
陥データとは別のファイルに登録される。
【0040】次に、欠陥判定手段173は、欠陥評価パ
ラメータで計算された各パラメータとそれぞれの判定基
準とを比較する。例えば、欠陥位置評価パラメータ(P
p)、欠陥サイズ評価パラメータ(Ps)、欠陥要因パ
ラメータ(Pdt)について、それぞれ判定基準p5
0、s50、dt50を設定したとすると、 欠陥位置評価パラメータ (Pp)>p50 欠陥サイズ評価パラメータ(Ps)>s50 欠陥要因パラメータ (Pdt)>dt50 のように比較し、いずれか一つでも判定基準を越える場
合は、警告表示装置16において、欠陥の発生をメッセ
ージで表示したり、アラームを鳴らすなどして警告を発
する。
ラメータで計算された各パラメータとそれぞれの判定基
準とを比較する。例えば、欠陥位置評価パラメータ(P
p)、欠陥サイズ評価パラメータ(Ps)、欠陥要因パ
ラメータ(Pdt)について、それぞれ判定基準p5
0、s50、dt50を設定したとすると、 欠陥位置評価パラメータ (Pp)>p50 欠陥サイズ評価パラメータ(Ps)>s50 欠陥要因パラメータ (Pdt)>dt50 のように比較し、いずれか一つでも判定基準を越える場
合は、警告表示装置16において、欠陥の発生をメッセ
ージで表示したり、アラームを鳴らすなどして警告を発
する。
【0041】上述した欠陥警告システムによると、初期
のロットでは、欠陥が存在していても欠陥評価パラメー
タが0もしくはデータ数が基準数に達していないため、
欠陥検査工程、テスト工程のいずれにおいても前記判定
には到らず、警報が発生されることはない。そして、後
続のロットがライン上を流れ、欠陥検査工程において、
欠陥評価パラメータが1つでも存在する段階になると、
欠陥判定手段173による判定が行われ、欠陥の発生率
が判定基準を越えるパラメータが一つでもある場合は、
各欠陥検査工程ごとに警告が発せられる。また、テスト
工程において、データベース上に登録されている欠陥評
価パラメータのデータ数が基準数に達しているときには
欠陥判定手段173による判定が行われ、欠陥の発生率
が判定基準を越えるパラメータが一つでもある場合に
は、警告が発せられる。
のロットでは、欠陥が存在していても欠陥評価パラメー
タが0もしくはデータ数が基準数に達していないため、
欠陥検査工程、テスト工程のいずれにおいても前記判定
には到らず、警報が発生されることはない。そして、後
続のロットがライン上を流れ、欠陥検査工程において、
欠陥評価パラメータが1つでも存在する段階になると、
欠陥判定手段173による判定が行われ、欠陥の発生率
が判定基準を越えるパラメータが一つでもある場合は、
各欠陥検査工程ごとに警告が発せられる。また、テスト
工程において、データベース上に登録されている欠陥評
価パラメータのデータ数が基準数に達しているときには
欠陥判定手段173による判定が行われ、欠陥の発生率
が判定基準を越えるパラメータが一つでもある場合に
は、警告が発せられる。
【0042】このようにして警告が発せられた場合、後
に続くロットには、同じような欠陥が発生する可能性が
高く、そのままライン上を流した場合には無駄な工数が
増えるため、歩留まりが低下するものと考えられる。し
たがって、オペレータは、この段階でラインを止めた
り、次のロットの製造継続を中止するなどの対策を実施
することにより、歩留まりの早期向上及び良好な歩留ま
り状態の安定化を図ることができる。
に続くロットには、同じような欠陥が発生する可能性が
高く、そのままライン上を流した場合には無駄な工数が
増えるため、歩留まりが低下するものと考えられる。し
たがって、オペレータは、この段階でラインを止めた
り、次のロットの製造継続を中止するなどの対策を実施
することにより、歩留まりの早期向上及び良好な歩留ま
り状態の安定化を図ることができる。
【0043】なお、計算された欠陥評価パラメータの値
が同じであっても、判定基準のレベルによっては警告を
発することにもなるし、また発しないことにもなるた
め、判定基準のレベルは使用条件や作業環境などにより
設定される。例えば、製造ラインの試運転段階では判定
基準を下げ、本格的な生産体制に入った段階では判定基
準を上げるというように、異なる判定基準を設定する。
一般に、警告が発せられるような欠陥が発生した場合に
は、すぐにラインを止める必要がある。しかし、本シス
テムは自動的にラインを止めるのではなく、歩留まりの
低下を招くおそれのある欠陥が発生した場合に、オペレ
ータが適切な判断を下すための判断材料として警告を発
することに特徴がある。したがって、応用例としては、
計算された欠陥評価パラメータのいずれか一つが判定基
準を越えた場合に、データベースに蓄積されたデータを
解析することにより、欠陥の発生しているロットをライ
ンからはずしたり、欠陥の発生した工程の加工装置を特
定して、その装置を停止させるようにしてもよい。
が同じであっても、判定基準のレベルによっては警告を
発することにもなるし、また発しないことにもなるた
め、判定基準のレベルは使用条件や作業環境などにより
設定される。例えば、製造ラインの試運転段階では判定
基準を下げ、本格的な生産体制に入った段階では判定基
準を上げるというように、異なる判定基準を設定する。
一般に、警告が発せられるような欠陥が発生した場合に
は、すぐにラインを止める必要がある。しかし、本シス
テムは自動的にラインを止めるのではなく、歩留まりの
低下を招くおそれのある欠陥が発生した場合に、オペレ
ータが適切な判断を下すための判断材料として警告を発
することに特徴がある。したがって、応用例としては、
計算された欠陥評価パラメータのいずれか一つが判定基
準を越えた場合に、データベースに蓄積されたデータを
解析することにより、欠陥の発生しているロットをライ
ンからはずしたり、欠陥の発生した工程の加工装置を特
定して、その装置を停止させるようにしてもよい。
【0044】また、欠陥評価パラメータの判定において
は、判定基準と比較するだけでなく、パラメータを算出
する際に使用するデータ数、具体的にはウェハ数を規定
するようにしてもよい。これは、同一位置のデータはウ
ェハ数に依存し、ウェハ数が少ない場合には、欠陥評価
パラメータの信頼性が低くなり、誤警告の原因となりう
るからである。また、欠陥評価パラメータには、欠陥位
置、サイズ、欠陥要因のほか、欠陥位置と欠陥サイズの
両方に起因したパラメータを設定することもできる。さ
らに、欠陥評価判定装置17での判定結果、欠陥要因、
不良分類などを解析することにより、欠陥発生の原因の
究明を容易なものとすることができる。
は、判定基準と比較するだけでなく、パラメータを算出
する際に使用するデータ数、具体的にはウェハ数を規定
するようにしてもよい。これは、同一位置のデータはウ
ェハ数に依存し、ウェハ数が少ない場合には、欠陥評価
パラメータの信頼性が低くなり、誤警告の原因となりう
るからである。また、欠陥評価パラメータには、欠陥位
置、サイズ、欠陥要因のほか、欠陥位置と欠陥サイズの
両方に起因したパラメータを設定することもできる。さ
らに、欠陥評価判定装置17での判定結果、欠陥要因、
不良分類などを解析することにより、欠陥発生の原因の
究明を容易なものとすることができる。
【0045】
【発明の効果】以上説明したように、この発明に係わる
欠陥警告方法及び欠陥警告システムによれば、被検査物
から検出された欠陥データと不良分類データをもとにし
て欠陥の発生率を計算し、この欠陥の発生率が判定基準
を越えた場合は警告を発するようにしたため、歩留まり
の低下を招くような欠陥が発生した場合に、オペレータ
は事後の対策を速くかつ正確に実行することができる。
欠陥警告方法及び欠陥警告システムによれば、被検査物
から検出された欠陥データと不良分類データをもとにし
て欠陥の発生率を計算し、この欠陥の発生率が判定基準
を越えた場合は警告を発するようにしたため、歩留まり
の低下を招くような欠陥が発生した場合に、オペレータ
は事後の対策を速くかつ正確に実行することができる。
【0046】すなわち、この発明に係わる欠陥警告方法
及び欠陥警告システムにおいては、歩留まりの低下を招
くような欠陥が発生した場合に、オペレータが適切な判
断を下すための判断材料として警告を発するようにした
ので、従来のように人為的な判断により欠陥解析を行う
比べて、判断結果に個人差が生じたり、時間がかかるこ
とがない。したがって、製品にならないロットがライン
上を流れることによる工数の無駄や、同じ欠陥をもった
ロットが次々に生成されるなどの不都合を生じることが
なくなり、対策の遅れによる製品の歩留まりの低下を回
避することができる。
及び欠陥警告システムにおいては、歩留まりの低下を招
くような欠陥が発生した場合に、オペレータが適切な判
断を下すための判断材料として警告を発するようにした
ので、従来のように人為的な判断により欠陥解析を行う
比べて、判断結果に個人差が生じたり、時間がかかるこ
とがない。したがって、製品にならないロットがライン
上を流れることによる工数の無駄や、同じ欠陥をもった
ロットが次々に生成されるなどの不都合を生じることが
なくなり、対策の遅れによる製品の歩留まりの低下を回
避することができる。
【図1】実施形態に係わる欠陥警告システムの全体構成
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図2】半導体装置の製造工程を表す説明図。
【図3】半導体装置の製造工程で欠陥の警告を行う場合
の処理手順を示すフローチャート。
の処理手順を示すフローチャート。
【図4】(a)はウェハ上に発生した欠陥の位置を示す
説明図、(b)は欠陥の拡大図。
説明図、(b)は欠陥の拡大図。
【図5】(a)はウェハ上で検出されたフェイルビット
の位置を示す説明図、(b)はフェイルビットの拡大
図。
の位置を示す説明図、(b)はフェイルビットの拡大
図。
【図6】データベース上に登録された各種データのデー
タ構造を示す説明図。
タ構造を示す説明図。
11 欠陥検査装置 12 検査装置 13 記憶装置 14 テスタ装置 15 不良分類装置 16 警告表示装置 17 欠陥評価判定装置 171 不良分類データ判定手段 172 欠陥評価パラメータ算出手段 173 欠陥判定手段
Claims (4)
- 【請求項1】 被検査物を生成する一連の製造工程に用
いられ、欠陥検査装置で検出された被検査物の欠陥デー
タと、該欠陥データをもとに分類された被対象物の欠陥
要因とに基づいて前記被検査物に対する欠陥判定を行う
欠陥警告方法において、 前記欠陥データとこれに対応する欠陥要因とを関連付け
て記憶し、 前記被検査物に発生したフェイルビットをもとに不良分
類データを生成し、 該不良分類データに含まれる位置情報と、前記欠陥デー
タに含まれる位置情報とが被検査物上の同一位置で一致
した場合は、その不良分類データを前記欠陥データと関
連付けて記憶し、 前記欠陥データと不良分類データとをもとに、同一位置
での欠陥の発生率を計算し、 該欠陥の発生率が所定の判定基準を越えた場合は警告を
発することを特徴とする欠陥警告方法。 - 【請求項2】 同一位置での欠陥の発生率と、同一位置
でかつ同一サイズの欠陥の発生率と、同一位置、同一サ
イズでかつ同一欠陥要因の欠陥の発生率とを計算し、こ
れら欠陥の発生率のいずれか一つが判定基準を越えた場
合は警告を発することを特徴とする請求項1記載の欠陥
警告方法。 - 【請求項3】 被検査物の欠陥データを検出する手段
と、 前記欠陥データをもとに被検査物の欠陥要因を分類する
手段と、 前記欠陥データと他のデータとを関連付けて記憶する手
段と、 前記被検査物から取得されたフェイルビットデータをも
とに不良分類データを生成する手段と、 前記不良分類データに含まれる位置情報と、前記欠陥デ
ータに含まれる位置情報とが被検査物上の同一位置で一
致した場合は、その不良分類データを該当する欠陥デー
タと関連付けて記憶させる手段と、 前記欠陥データと不良分類データとをもとに、同一位置
での欠陥の発生率を計算する手段と、 前記計算された欠陥の発生率と判定基準とを比較し、欠
陥の発生率が判定基準を越えた場合は警告を発する判定
手段とを備えたことを特徴とする欠陥警告システム。 - 【請求項4】 前記欠陥の発生率を計算する手段は、同
一位置での欠陥の発生率と、同一位置でかつ同一サイズ
の欠陥の発生率と、同一位置、同一サイズでかつ同一欠
陥要因の欠陥の発生率とを計算し、 前記判定手段は、これら欠陥の発生率のいずれか一つが
判定基準を越えた場合は警告を発することを特徴とする
請求項3記載の欠陥警告システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP33918097A JPH11176899A (ja) | 1997-12-09 | 1997-12-09 | 欠陥警告方法及び欠陥警告システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP33918097A JPH11176899A (ja) | 1997-12-09 | 1997-12-09 | 欠陥警告方法及び欠陥警告システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11176899A true JPH11176899A (ja) | 1999-07-02 |
Family
ID=18325003
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP33918097A Pending JPH11176899A (ja) | 1997-12-09 | 1997-12-09 | 欠陥警告方法及び欠陥警告システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11176899A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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KR100792687B1 (ko) | 2006-11-06 | 2008-01-09 | 삼성전자주식회사 | 반도체 기판 패턴 결함 검출 방법 및 장치 |
KR102652764B1 (ko) * | 2023-08-14 | 2024-04-01 | 주식회사 아이브 | 시설 내 장비 상태 모니터링을 수행하는 지능형 모니터링 서버 및 이를 이용한 방법 |
-
1997
- 1997-12-09 JP JP33918097A patent/JPH11176899A/ja active Pending
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