JPH11312716A - ウェ―ハ形状自動観察方法 - Google Patents
ウェ―ハ形状自動観察方法Info
- Publication number
- JPH11312716A JPH11312716A JP11002875A JP287599A JPH11312716A JP H11312716 A JPH11312716 A JP H11312716A JP 11002875 A JP11002875 A JP 11002875A JP 287599 A JP287599 A JP 287599A JP H11312716 A JPH11312716 A JP H11312716A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- abnormal
- wafer
- pixel
- shape
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J37/00—Discharge tubes with provision for introducing objects or material to be exposed to the discharge, e.g. for the purpose of examination or processing thereof
- H01J37/26—Electron or ion microscopes; Electron or ion diffraction tubes
- H01J37/28—Electron or ion microscopes; Electron or ion diffraction tubes with scanning beams
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
- H01J2237/00—Discharge tubes exposing object to beam, e.g. for analysis treatment, etching, imaging
- H01J2237/26—Electron or ion microscopes
- H01J2237/28—Scanning microscopes
- H01J2237/2813—Scanning microscopes characterised by the application
- H01J2237/2817—Pattern inspection
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ウェーハの歩留まり管理用のウェーハ形状観
察用走査型電子顕微鏡を全自動化し、オペレータのスル
ープットを上回るようにする。またオペレータの認識力
以上の安定的な検出力を実現する。 【解決手段】 自動ウェーハ搬送装置を付加し、ウェー
ハ観察用ステージを備えた走査型電子顕微鏡において、
オペレータから観察すべきウェーハの情報を得た後、ウ
ェーハ形状観察手順を逐次自動的に実行するようにし
た。自動化で使用した方法として、ウェーハ上のアライ
メントマークのステージ位置を認識する方法、異物もし
くは欠陥（異常箇所と呼ぶ。）を含む繰り返し形状画像
から異常箇所の部分画像を認識する方法、異常箇所を含
む画像と対応するリファレンス画像の比較によって異常
箇所の部分画像を認識する方法、などがある。
察用走査型電子顕微鏡を全自動化し、オペレータのスル
ープットを上回るようにする。またオペレータの認識力
以上の安定的な検出力を実現する。 【解決手段】 自動ウェーハ搬送装置を付加し、ウェー
ハ観察用ステージを備えた走査型電子顕微鏡において、
オペレータから観察すべきウェーハの情報を得た後、ウ
ェーハ形状観察手順を逐次自動的に実行するようにし
た。自動化で使用した方法として、ウェーハ上のアライ
メントマークのステージ位置を認識する方法、異物もし
くは欠陥（異常箇所と呼ぶ。）を含む繰り返し形状画像
から異常箇所の部分画像を認識する方法、異常箇所を含
む画像と対応するリファレンス画像の比較によって異常
箇所の部分画像を認識する方法、などがある。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】ウェーハの歩留まり管理工程
用の走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）に関する。
用の走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）に関する。
【０００２】
【従来の技術】ウェーハの歩留まり管理の重要な工程と
して、ウェーハ表面上の異常箇所を検出し、それらの形
状観察、元素分析などの情報から工程不良箇所の特定が
行われている。従来は、この異常箇所検出、形状観察
に、レーザー散乱光を使った光学式ウェハ表面検査装置
およびダイーダイ比較光学式ウェハ表面検査装置等の、
ウェーハ表面異物検査装置や、レビューステーションな
どが使われていた。レビューステーションとは、光学式
異物観察装置であり、欠陥異物検出装置とリンクして使
う。
して、ウェーハ表面上の異常箇所を検出し、それらの形
状観察、元素分析などの情報から工程不良箇所の特定が
行われている。従来は、この異常箇所検出、形状観察
に、レーザー散乱光を使った光学式ウェハ表面検査装置
およびダイーダイ比較光学式ウェハ表面検査装置等の、
ウェーハ表面異物検査装置や、レビューステーションな
どが使われていた。レビューステーションとは、光学式
異物観察装置であり、欠陥異物検出装置とリンクして使
う。
【０００３】しかし、ウェーハの配線パターンの微細化
に伴い、観察すべき異常箇所の大きさが０．３μｍ以下
になると、もはやレーザ方式ではその形状を微細に観察
することが不可能になった。従来のウェーハ形状観察用
走査型電子顕微鏡は、自動ウェーハ搬送装置を付加し、
ウェーハ観察用ステージを備えた走査型電子顕微鏡であ
り、以下の手順で異常箇所を観察していた。以下の手順
のうち（Ａ３）はＣＰＵによって自動的に行われてい
た。
に伴い、観察すべき異常箇所の大きさが０．３μｍ以下
になると、もはやレーザ方式ではその形状を微細に観察
することが不可能になった。従来のウェーハ形状観察用
走査型電子顕微鏡は、自動ウェーハ搬送装置を付加し、
ウェーハ観察用ステージを備えた走査型電子顕微鏡であ
り、以下の手順で異常箇所を観察していた。以下の手順
のうち（Ａ３）はＣＰＵによって自動的に行われてい
た。
【０００４】以下A1-A11は、ウェーハ１枚単位の検査手
順である。 （Ａ１）ウェーハを走査型電子顕微鏡内に搬送する。 （Ａ２）ウェーハ表面異物検査装置からウェーハの形状
情報と異常箇所の位置情報を取得する。 （Ａ３）公開特許０６−１７４６４４「座標変換計数の
自動設定方法」によりウェーハの外形認識によるウェー
ハ表面検査装置と走査型電子顕微鏡との座標系の変換係
数を自動的に求める。
順である。 （Ａ１）ウェーハを走査型電子顕微鏡内に搬送する。 （Ａ２）ウェーハ表面異物検査装置からウェーハの形状
情報と異常箇所の位置情報を取得する。 （Ａ３）公開特許０６−１７４６４４「座標変換計数の
自動設定方法」によりウェーハの外形認識によるウェー
ハ表面検査装置と走査型電子顕微鏡との座標系の変換係
数を自動的に求める。
【０００５】（Ａ４）公開特許０６−２５８２４０「座
標変換方法」によりウェーハのアライメントマークの座
標位置を観察してウェーハ表面検査装置と走査型電子顕
微鏡との座標系の変換係数を求める。 （Ａ５）ウェーハ表面異物検査装置から得た異常箇所の
位置へステージを移動する。
標変換方法」によりウェーハのアライメントマークの座
標位置を観察してウェーハ表面検査装置と走査型電子顕
微鏡との座標系の変換係数を求める。 （Ａ５）ウェーハ表面異物検査装置から得た異常箇所の
位置へステージを移動する。
【０００６】（Ａ６）フォーカス等のレンズ系を調整
し、電子線画像もしくは光学画像を取得する。 （Ａ７）異常箇所を認識する。 （Ａ８）その位置へステージを移動する。 （Ａ９）異常箇所の大きさに従った倍率を設定し、電子
線画像もしくは光学画像を取得する。
し、電子線画像もしくは光学画像を取得する。 （Ａ７）異常箇所を認識する。 （Ａ８）その位置へステージを移動する。 （Ａ９）異常箇所の大きさに従った倍率を設定し、電子
線画像もしくは光学画像を取得する。
【０００７】（Ａ１０）観察すべき異常箇所の画像取得
がすべて終了すれば次に進み、そうでなければ、次の異
常箇所について（Ａ５）から続ける。 （Ａ１１）ウェーハを走査型電子顕微鏡外に搬送し終了
する。 ここで問題になるのが、ウェーハ形状観察用走査型電子
顕微鏡のスループットがレーザ方式の数十倍遅いこと
と、自動化の遅れである。
がすべて終了すれば次に進み、そうでなければ、次の異
常箇所について（Ａ５）から続ける。 （Ａ１１）ウェーハを走査型電子顕微鏡外に搬送し終了
する。 ここで問題になるのが、ウェーハ形状観察用走査型電子
顕微鏡のスループットがレーザ方式の数十倍遅いこと
と、自動化の遅れである。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】これらの解決策として
従来のウェーハ形状観察用走査型電子顕微鏡を全自動化
し、オペレータのスループットを上回るようにすること
が求められた
従来のウェーハ形状観察用走査型電子顕微鏡を全自動化
し、オペレータのスループットを上回るようにすること
が求められた
【０００９】
【課題を解決するための手段】前述の課題を解決するた
めに、オペレータから観察すべきウェーハの情報を得た
後、ウェーハ形状観察手順をＣＰＵによって逐次自動的
に実行するようにした。ＤＲＡＭのメモリーセル部分な
どの繰り返しパターンの観察（以下繰り返しパターン観
察法と呼ぶ。）は、以下の手順で行うようにした。この
うち（Ｂ１）以外はすべてＣＰＵによって自動的に実行
される。
めに、オペレータから観察すべきウェーハの情報を得た
後、ウェーハ形状観察手順をＣＰＵによって逐次自動的
に実行するようにした。ＤＲＡＭのメモリーセル部分な
どの繰り返しパターンの観察（以下繰り返しパターン観
察法と呼ぶ。）は、以下の手順で行うようにした。この
うち（Ｂ１）以外はすべてＣＰＵによって自動的に実行
される。
【００１０】（Ｂ１）オペレータから、観察すべきウェ
ーハの種別情報、そのウェーハに対応するウェーハ表面
異物検査装置の問い合わせ情報を取得する。ここで、観
察すべきウェーハの種別情報とは、ウェーハのサイズ
（例：６インチ、８インチ）や、ウェーハの原点マーク
（例： オリフラ、ノッチ）等のことである。又、ウェ
ハ表面異物検査装置の問い合わせ情報とは、デバイスＩ
Ｄ、プロセスＩＤ、ロットＩＤ、スロット番号等のこと
である。以下、C1-C8 は搬送からアライメントまでの手
順で前処理である。 （Ｃ１）観察すべきウェーハの種別情報に従い、ウェー
ハを走査型電子顕微鏡内に搬送する。 （Ｃ２）ウェーハ表面異物検査装置の問い合わせ情報に
従い、ウェーハ表面異物検査装置から異常箇所の位置お
よび大きさ情報を取得する。
ーハの種別情報、そのウェーハに対応するウェーハ表面
異物検査装置の問い合わせ情報を取得する。ここで、観
察すべきウェーハの種別情報とは、ウェーハのサイズ
（例：６インチ、８インチ）や、ウェーハの原点マーク
（例： オリフラ、ノッチ）等のことである。又、ウェ
ハ表面異物検査装置の問い合わせ情報とは、デバイスＩ
Ｄ、プロセスＩＤ、ロットＩＤ、スロット番号等のこと
である。以下、C1-C8 は搬送からアライメントまでの手
順で前処理である。 （Ｃ１）観察すべきウェーハの種別情報に従い、ウェー
ハを走査型電子顕微鏡内に搬送する。 （Ｃ２）ウェーハ表面異物検査装置の問い合わせ情報に
従い、ウェーハ表面異物検査装置から異常箇所の位置お
よび大きさ情報を取得する。
【００１１】（Ｃ３）公開特許０６−１７４６４４「座
標変換計数の自動設定方法」によりウェーハの外形認識
によるウェーハ表面検査装置と走査型電子顕微鏡との座
標系の変換係数を自動的に求める。 （Ｃ４）アライメントマークもしくはアライメントマー
クから一定距離離れた形状の位置へ移動する。すなわ
ち、アライメントマークもしくはアライメントマークか
ら一定距離離れた形状の位置が視野の中心に来るように
ステージを動かす。アライメントマークとしては、ダイ
の角や十字マークを使うことが多い。
標変換計数の自動設定方法」によりウェーハの外形認識
によるウェーハ表面検査装置と走査型電子顕微鏡との座
標系の変換係数を自動的に求める。 （Ｃ４）アライメントマークもしくはアライメントマー
クから一定距離離れた形状の位置へ移動する。すなわ
ち、アライメントマークもしくはアライメントマークか
ら一定距離離れた形状の位置が視野の中心に来るように
ステージを動かす。アライメントマークとしては、ダイ
の角や十字マークを使うことが多い。
【００１２】（Ｃ５）オートフォーカス等のレンズ系の
自動調整を行い、電子線画像もしくは光学画像を取得す
る。 （Ｃ６）その画像から形状のステージ位置を認識する。 （Ｃ７）アライメントマークもしくはアライメントマー
クから一定距離離れた形状の観察がすべて終われば次に
進み、そうでなければ、次のアライメントマークについ
て（Ｃ４）から続ける。アライメントマークもしくはア
ライメントマークから一定距離離れた形状は通常３点以
上測定する。
自動調整を行い、電子線画像もしくは光学画像を取得す
る。 （Ｃ６）その画像から形状のステージ位置を認識する。 （Ｃ７）アライメントマークもしくはアライメントマー
クから一定距離離れた形状の観察がすべて終われば次に
進み、そうでなければ、次のアライメントマークについ
て（Ｃ４）から続ける。アライメントマークもしくはア
ライメントマークから一定距離離れた形状は通常３点以
上測定する。
【００１３】（Ｃ８）前述のステージ位置を使って、公
開特許０６−２５８２４０「座標変換方法」によりウェ
ーハのアライメントマークの座標位置を観察してウェー
ハ表面検査装置と走査型電子顕微鏡との座標系の変換係
数を求める。以下、D1-D7 は繰り返しパターン観察法を
用いた、異常箇所の画像取得のための手順である。 （Ｄ１）ウェーハ表面異物検査装置から位置、大きさの
情報を得た異常箇所が視野の中心に来るようにステージ
を移動する。
開特許０６−２５８２４０「座標変換方法」によりウェ
ーハのアライメントマークの座標位置を観察してウェー
ハ表面検査装置と走査型電子顕微鏡との座標系の変換係
数を求める。以下、D1-D7 は繰り返しパターン観察法を
用いた、異常箇所の画像取得のための手順である。 （Ｄ１）ウェーハ表面異物検査装置から位置、大きさの
情報を得た異常箇所が視野の中心に来るようにステージ
を移動する。
【００１４】（Ｄ２）オートフォーカス等のレンズ系の
自動調整を行い、異常箇所画像として電子線画像もしく
は光学画像を取得する。（低倍での画像取得） （Ｄ３）異常箇所画像から、異常箇所の部分画像を認識
する。 （Ｄ４）目視検査により、異常箇所をクラス分けする。
すなわち、ショート（短絡）、ブレイク（破断）、傷な
どの特定をする。 （Ｄ５）その検出位置へステージを移動する。
自動調整を行い、異常箇所画像として電子線画像もしく
は光学画像を取得する。（低倍での画像取得） （Ｄ３）異常箇所画像から、異常箇所の部分画像を認識
する。 （Ｄ４）目視検査により、異常箇所をクラス分けする。
すなわち、ショート（短絡）、ブレイク（破断）、傷な
どの特定をする。 （Ｄ５）その検出位置へステージを移動する。
【００１５】（Ｄ６）検出された異常箇所の大きさに従
った倍率を設定し、電子線画像もしくは光学画像を取得
する。（高倍での画像取得） （Ｄ７）観察すべき異常箇所の画像取得がすべて終了す
れば次に進み、そうでなければ、次の異常箇所について
（Ｄ１）から続ける。 （Ｅ１）ウェーハを走査型電子顕微鏡外に搬送する。
った倍率を設定し、電子線画像もしくは光学画像を取得
する。（高倍での画像取得） （Ｄ７）観察すべき異常箇所の画像取得がすべて終了す
れば次に進み、そうでなければ、次の異常箇所について
（Ｄ１）から続ける。 （Ｅ１）ウェーハを走査型電子顕微鏡外に搬送する。
【００１６】（Ｅ２）取得した異常箇所に対する画像、
およびクラス分け情報等をオペレータに提供する。繰り
返しパターン以外の観察（ダイーダイ観察法と呼ぶ）
は、以下の手順で行うようにした。前述の（Ｂ１）から
（Ｃ８）を実行する。
およびクラス分け情報等をオペレータに提供する。繰り
返しパターン以外の観察（ダイーダイ観察法と呼ぶ）
は、以下の手順で行うようにした。前述の（Ｂ１）から
（Ｃ８）を実行する。
【００１７】以下、F1-F9 はダイーダイ観察法による、
異常箇所の画像取得のための手順を示すものである。 （Ｆ１）ウェーハ表面異物検査装置から得た異常箇所の
位置に対応する近傍のダイ（ウェーハ上のチップの単
位）上の位置へステージを移動する。 （Ｆ２）オートフォーカス等のレンズ系の自動調整を行
い、リファレンス画像として電子線画像もしくは光学画
像を取得する。ウェーハ上のダイはすべて同じ形状をし
ている。異常箇所のあるダイ以外のダイで、ダイの原点
から同じ距離にある部分へ移動し、そこで得られた画像
を異常箇所の無い画像、すなわちリファレンス画像とす
る。 （Ｆ３）ウェーハ表面異物検査装置から得た異常箇所の
位置へステージを移動する。
異常箇所の画像取得のための手順を示すものである。 （Ｆ１）ウェーハ表面異物検査装置から得た異常箇所の
位置に対応する近傍のダイ（ウェーハ上のチップの単
位）上の位置へステージを移動する。 （Ｆ２）オートフォーカス等のレンズ系の自動調整を行
い、リファレンス画像として電子線画像もしくは光学画
像を取得する。ウェーハ上のダイはすべて同じ形状をし
ている。異常箇所のあるダイ以外のダイで、ダイの原点
から同じ距離にある部分へ移動し、そこで得られた画像
を異常箇所の無い画像、すなわちリファレンス画像とす
る。 （Ｆ３）ウェーハ表面異物検査装置から得た異常箇所の
位置へステージを移動する。
【００１８】（Ｆ４）オートフォーカス等のレンズ系の
自動調整を行い、異常箇所画像として電子線画像もしく
は光学画像を取得する。 （Ｆ５）リファレンス画像、異常箇所画像から、異常箇
所の部分画像を認識する。 （Ｆ６）異常箇所をクラス分けする。
自動調整を行い、異常箇所画像として電子線画像もしく
は光学画像を取得する。 （Ｆ５）リファレンス画像、異常箇所画像から、異常箇
所の部分画像を認識する。 （Ｆ６）異常箇所をクラス分けする。
【００１９】（Ｆ７）その検出位置へステージを移動す
る。 （Ｆ８）検出された異常箇所の大きさに従った倍率を設
定し、電子線画像もしくは光学画像を取得する。 （Ｆ９）観察すべき異常箇所の画像取得がすべて終了す
れば次に進み、そうでなければ、次の異常箇所について
（Ｆ１）から続ける。
る。 （Ｆ８）検出された異常箇所の大きさに従った倍率を設
定し、電子線画像もしくは光学画像を取得する。 （Ｆ９）観察すべき異常箇所の画像取得がすべて終了す
れば次に進み、そうでなければ、次の異常箇所について
（Ｆ１）から続ける。
【００２０】前述の（Ｅ１）から（Ｅ２）を実行する。
前述の（Ｃ６）におけるステージ位置の認識は以下の２
通りの方法で実行される。第１の方法は、ウェーハ上の
アライメントマークもしくはアライメントマークから一
定距離離れた形状から得られる電子線画像、光学画像、
もしくはそれらの微分画像から、正規化相関係数を使っ
てこの形状のステージ位置を自動的に認識する方法であ
り、具体的には、以下の手順で行う。 （Ｇ１）認識しやすい形状として、アライメントマーク
もしくはアライメントマークから一定距離離れた形状を
選択する。
前述の（Ｃ６）におけるステージ位置の認識は以下の２
通りの方法で実行される。第１の方法は、ウェーハ上の
アライメントマークもしくはアライメントマークから一
定距離離れた形状から得られる電子線画像、光学画像、
もしくはそれらの微分画像から、正規化相関係数を使っ
てこの形状のステージ位置を自動的に認識する方法であ
り、具体的には、以下の手順で行う。 （Ｇ１）認識しやすい形状として、アライメントマーク
もしくはアライメントマークから一定距離離れた形状を
選択する。
【００２１】（Ｇ２）前述の形状のウェーハ表面異物検
査装置での位置と、その形状から得られる電子線画像、
光学画像をあらかじめ登録しておく。 （Ｇ３）この画像と（Ｃ５）の時点で得られた画像もし
くはそれらの微分画像( ソーベル、ラプラシアンなど近
傍の画素との差分を使ったフィルタで、輪郭部分のみが
明るい画像) を正規化相関係数法でマッチングする。 ここでいうマッチングは（Ｃ５）で得られた画像をシフ
トした画像と（Ｇ２）で得られた画像の重なり部分の正
規化相関係数を求めて、この値が最大になるシフト量を
求める方法である。正規化相関係数は以下の式で表せら
れる。例えば、２次元配列Ｘｉｊと２次元配列Ｙｉｊの
正規化相関係数は、 Σ（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｙｉｊ−Ｙmean）／√｛Σ（Ｘ
ｉｊ−Ｘmean）（Ｘｉｊ−Ｘmean）Σ（Ｙｉｊ−Ｙmea
n）（Ｙｉｊ−Ｙmean）｝ ここで、Σはすべてのｉｊについての総和、meanは平均
値を表す。分子のΣ（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｙｉｊ−Ｙme
an）は相関係数で、分母の√｛Σ（Ｘｉｊ−Ｘmean）
（Ｘｉｊ−Ｘmean）Σ（Ｙｉｊ−Ｙmean）（Ｙｉｊ−Ｙ
mean）｝は正規化のための係数である。
査装置での位置と、その形状から得られる電子線画像、
光学画像をあらかじめ登録しておく。 （Ｇ３）この画像と（Ｃ５）の時点で得られた画像もし
くはそれらの微分画像( ソーベル、ラプラシアンなど近
傍の画素との差分を使ったフィルタで、輪郭部分のみが
明るい画像) を正規化相関係数法でマッチングする。 ここでいうマッチングは（Ｃ５）で得られた画像をシフ
トした画像と（Ｇ２）で得られた画像の重なり部分の正
規化相関係数を求めて、この値が最大になるシフト量を
求める方法である。正規化相関係数は以下の式で表せら
れる。例えば、２次元配列Ｘｉｊと２次元配列Ｙｉｊの
正規化相関係数は、 Σ（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｙｉｊ−Ｙmean）／√｛Σ（Ｘ
ｉｊ−Ｘmean）（Ｘｉｊ−Ｘmean）Σ（Ｙｉｊ−Ｙmea
n）（Ｙｉｊ−Ｙmean）｝ ここで、Σはすべてのｉｊについての総和、meanは平均
値を表す。分子のΣ（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｙｉｊ−Ｙme
an）は相関係数で、分母の√｛Σ（Ｘｉｊ−Ｘmean）
（Ｘｉｊ−Ｘmean）Σ（Ｙｉｊ−Ｙmean）（Ｙｉｊ−Ｙ
mean）｝は正規化のための係数である。
【００２２】（Ｇ４）マッチングで得られたシフト量を
ステージ位置座標系の距離に換算する。 （Ｇ５）この距離に（Ｃ４）で移動したステージ位置を
加えたものをこの形状のステージ位置と認識する。 第２の方法は、ウェーハ上のアライメントマークもしく
はアライメントマークから一定距離離れた形状から得ら
れる電子線画像、もしくは光学画像から直線形状、円形
状などを検出してこの形状のステージ位置を自動的に認
識する方法である。具体的には、以下の手順で行う。
ステージ位置座標系の距離に換算する。 （Ｇ５）この距離に（Ｃ４）で移動したステージ位置を
加えたものをこの形状のステージ位置と認識する。 第２の方法は、ウェーハ上のアライメントマークもしく
はアライメントマークから一定距離離れた形状から得ら
れる電子線画像、もしくは光学画像から直線形状、円形
状などを検出してこの形状のステージ位置を自動的に認
識する方法である。具体的には、以下の手順で行う。
【００２３】（Ｈ１）認識しやすい形状として、アライ
メントマークもしくはアライメントマークから一定距離
離れた形状を選択する。 （Ｈ２）前述の形状のウェーハ表面異物検査装置での位
置と、その形状から得られる電子線画像、光学画像をあ
らかじめ登録しておく。 （Ｈ３）この画像と（Ｃ５）の時点で得られた画像か
ら、Hough 変換などの方法で直線形状、円形状などを検
出する。Hough 変換とは、点列を線分に変換する手法で
ある。点列が切れていても線分が検出できる。
メントマークもしくはアライメントマークから一定距離
離れた形状を選択する。 （Ｈ２）前述の形状のウェーハ表面異物検査装置での位
置と、その形状から得られる電子線画像、光学画像をあ
らかじめ登録しておく。 （Ｈ３）この画像と（Ｃ５）の時点で得られた画像か
ら、Hough 変換などの方法で直線形状、円形状などを検
出する。Hough 変換とは、点列を線分に変換する手法で
ある。点列が切れていても線分が検出できる。
【００２４】（Ｈ４）直線形状、円形状の対応からシフ
ト量を求める。 （Ｈ５）ステージ位置座標系の距離に換算する。 （Ｈ６）この距離に（Ｃ４）で移動したステージ位置を
加えたものをこの形状のステージ位置と認識する。 前述の（Ｄ３）において、異常箇所画像から、異常箇所
の部分画像を認識するためには、「異常箇所を含む繰り
返し形状である電子線画像もしくは光学画像を異常箇所
画像とし、同一の画像であるが繰り返し間隔シフトさせ
た画像をリファレンス画像とし、これら２画像の比較に
よって、異常箇所の部分画像を自動的に認識する。」と
いう方法を用いる。具体的には、以下の（Ｊ１）から
（Ｊ６）の手順で行う。
ト量を求める。 （Ｈ５）ステージ位置座標系の距離に換算する。 （Ｈ６）この距離に（Ｃ４）で移動したステージ位置を
加えたものをこの形状のステージ位置と認識する。 前述の（Ｄ３）において、異常箇所画像から、異常箇所
の部分画像を認識するためには、「異常箇所を含む繰り
返し形状である電子線画像もしくは光学画像を異常箇所
画像とし、同一の画像であるが繰り返し間隔シフトさせ
た画像をリファレンス画像とし、これら２画像の比較に
よって、異常箇所の部分画像を自動的に認識する。」と
いう方法を用いる。具体的には、以下の（Ｊ１）から
（Ｊ６）の手順で行う。
【００２５】（Ｊ１）前処理としてスムージングフィル
タなどでノイズを除去する。ここでいうノイズとはパル
スノイズなどである( ＳＥＭのＳＮ比は非常に悪い) 。 （Ｊ２）異常箇所画像とリファレンス画像をマッチング
する。すなわち、正規化相関係数の値が最大になるよう
にリファレンス画像をシフトする。 ここでリファレンス画像は異常箇所画像を繰り返し間隔
分シフトしたものである。ここでいうマッチングは、異
常箇所画像を以下の量シフトした画像と異常箇所画像の
重なり部分の正規化相関係数を求めて、この係数が最大
になるシフト量を求める。
タなどでノイズを除去する。ここでいうノイズとはパル
スノイズなどである( ＳＥＭのＳＮ比は非常に悪い) 。 （Ｊ２）異常箇所画像とリファレンス画像をマッチング
する。すなわち、正規化相関係数の値が最大になるよう
にリファレンス画像をシフトする。 ここでリファレンス画像は異常箇所画像を繰り返し間隔
分シフトしたものである。ここでいうマッチングは、異
常箇所画像を以下の量シフトした画像と異常箇所画像の
重なり部分の正規化相関係数を求めて、この係数が最大
になるシフト量を求める。
【００２６】シフト量の範囲 繰り返し間隔×（１−
α）〜繰り返し間隔×（１＋α） αは０を越え１未満の数で、繰り返し間隔の誤差に依存
する。この繰り返し間隔は自己相関法を使って自動的に
求めておく方法と、オペレータの入力値を使う方法があ
る。自己相関法はパターンの周期性を調べるときによく
使う。例えば、２次元配列Ｘｉｊ自己相関r(a,b)は以下
のように表せられる。 Σ（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｘｉ+aｊ+b−Ｘmean）／√｛Σ
（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｘｉｊ−Ｘmean）Σ（Ｘｉ+aｊ+b
−Ｘmean）（Ｘｉ+aｊ+b−Ｘmean）｝ ここで、Σはすべてのｉｊについての総和、meanは平均
値を表す。r(0,0)は1 である。例えばＸｉｊが周期を持
ったパターンの場合はｒ（Ｘ方向周期，Ｙ方向周期）も
１になる。また自己相関法は自己回帰法、パワースペク
トラム法と関係している。 （Ｊ３）異常箇所画像の各画素を参照画素にして、その
画素に対応するリファレンス画像の画素の近傍から参照
画素値にもっとも近い画素を求め、その値でリファレン
ス画像の画素値を置き換えることにより、ノイズ除去を
行う。
α）〜繰り返し間隔×（１＋α） αは０を越え１未満の数で、繰り返し間隔の誤差に依存
する。この繰り返し間隔は自己相関法を使って自動的に
求めておく方法と、オペレータの入力値を使う方法があ
る。自己相関法はパターンの周期性を調べるときによく
使う。例えば、２次元配列Ｘｉｊ自己相関r(a,b)は以下
のように表せられる。 Σ（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｘｉ+aｊ+b−Ｘmean）／√｛Σ
（Ｘｉｊ−Ｘmean）（Ｘｉｊ−Ｘmean）Σ（Ｘｉ+aｊ+b
−Ｘmean）（Ｘｉ+aｊ+b−Ｘmean）｝ ここで、Σはすべてのｉｊについての総和、meanは平均
値を表す。r(0,0)は1 である。例えばＸｉｊが周期を持
ったパターンの場合はｒ（Ｘ方向周期，Ｙ方向周期）も
１になる。また自己相関法は自己回帰法、パワースペク
トラム法と関係している。 （Ｊ３）異常箇所画像の各画素を参照画素にして、その
画素に対応するリファレンス画像の画素の近傍から参照
画素値にもっとも近い画素を求め、その値でリファレン
ス画像の画素値を置き換えることにより、ノイズ除去を
行う。
【００２７】このノイズ除去は、異常箇所画像の各画素
ごとに以下の処理を行う。図４は異常箇所画像の各画素
を参照画素にしたリファレンス画像ノイズ除去方法を示
すための説明図である。異常箇所画像の画素ＸD に対応
したリファレンス画像の画素ＸR を求める。図４では画
素ＸD の濃度は５９、画素ＸR の濃度は２５２である。
ここでいう濃度とは、画素値のことである。ここでは０
から２５５のデータでＡＤ変換された２次電子量のこと
である。画素ＸR 及びその上下左右の画素の中で画素Ｘ
D の濃度にもっとも近いもので画素ＸR の濃度を置き換
える。図４では２５、３０，２５２，１３５，２０４の
中から３０が選ばれる。
ごとに以下の処理を行う。図４は異常箇所画像の各画素
を参照画素にしたリファレンス画像ノイズ除去方法を示
すための説明図である。異常箇所画像の画素ＸD に対応
したリファレンス画像の画素ＸR を求める。図４では画
素ＸD の濃度は５９、画素ＸR の濃度は２５２である。
ここでいう濃度とは、画素値のことである。ここでは０
から２５５のデータでＡＤ変換された２次電子量のこと
である。画素ＸR 及びその上下左右の画素の中で画素Ｘ
D の濃度にもっとも近いもので画素ＸR の濃度を置き換
える。図４では２５、３０，２５２，１３５，２０４の
中から３０が選ばれる。
【００２８】この操作でピークノイズの２５２が取り除
けたことが分かる。 （Ｊ４）異常箇所画像の画素値とそれに対応するリファ
レンス画像の画素値の差の自乗和を使い、異常箇所画素
を検出する。 この処理は異常箇所画像の各画素ごとに以下の処理を行
う。異常箇所画像の画素とそれに対応するリファレンス
画像の画素を中心とした矩形（検出矩形と呼ぶ。）を作
る。辺の長さはパラメータとして実験的に決める。
けたことが分かる。 （Ｊ４）異常箇所画像の画素値とそれに対応するリファ
レンス画像の画素値の差の自乗和を使い、異常箇所画素
を検出する。 この処理は異常箇所画像の各画素ごとに以下の処理を行
う。異常箇所画像の画素とそれに対応するリファレンス
画像の画素を中心とした矩形（検出矩形と呼ぶ。）を作
る。辺の長さはパラメータとして実験的に決める。
【００２９】この矩形内の画素を組にして以下の異常箇
所評価値Ｐを計算する。このＰがあらかじめ設定した値
より小さい場合は異常箇所画素とする。 I R (x,y) ：リファレンス画像の画素値 I D (x,y) ：異常箇所画像の画素値 （x,y はマッチング後の座標） N ：検出矩形内の画素数 N T ：異常箇所画像とリファレンス画像の重なり矩形
内の画素数 Σ ：検出矩形内にわたる総和 ΣT ：異常箇所画像とリファレンス画像の重なり矩形
内にわたる総和 mean ：異常箇所画像とリファレンス画像の重なり矩
形内にわたる平均 Ｐ＝［ΣT ｛ＩR （ｘ，ｙ）−ＩRmean ｝2 Ｎ／ＮT ］
／［Σ｛ＩD （ｘ，ｙ) −ＩR （ｘ，ｙ）｝2 ］ （Ｊ５）ゴースト異常箇所画素の除去 リファレンス画像と異常箇所画像が同じだから図５のよ
うに異常箇所画素は２カ所に検出される。この一方をゴ
ースト異常箇所と呼ぶ。言い方を変えると、リファレン
ス画像の欠陥異物に対応する異物画像の正常画素がこれ
に当たる。
所評価値Ｐを計算する。このＰがあらかじめ設定した値
より小さい場合は異常箇所画素とする。 I R (x,y) ：リファレンス画像の画素値 I D (x,y) ：異常箇所画像の画素値 （x,y はマッチング後の座標） N ：検出矩形内の画素数 N T ：異常箇所画像とリファレンス画像の重なり矩形
内の画素数 Σ ：検出矩形内にわたる総和 ΣT ：異常箇所画像とリファレンス画像の重なり矩形
内にわたる総和 mean ：異常箇所画像とリファレンス画像の重なり矩
形内にわたる平均 Ｐ＝［ΣT ｛ＩR （ｘ，ｙ）−ＩRmean ｝2 Ｎ／ＮT ］
／［Σ｛ＩD （ｘ，ｙ) −ＩR （ｘ，ｙ）｝2 ］ （Ｊ５）ゴースト異常箇所画素の除去 リファレンス画像と異常箇所画像が同じだから図５のよ
うに異常箇所画素は２カ所に検出される。この一方をゴ
ースト異常箇所と呼ぶ。言い方を変えると、リファレン
ス画像の欠陥異物に対応する異物画像の正常画素がこれ
に当たる。
【００３０】ここでは右側の円内の画素をゴースト異常
箇所画素とする方法で記述する。ゴースト異常箇所画素
除去の処理手順は異常箇所画像の各画素ごとに以下の処
理を行うものである。異常箇所画像の画素ＸA に対する
異常箇所評価値ＰA と、画像のシフト分離れた画素ＸB
に対する異常箇所評価値ＰB を求め、ＰA とＰB の大き
い方の値でＰ A を置き換える。
箇所画素とする方法で記述する。ゴースト異常箇所画素
除去の処理手順は異常箇所画像の各画素ごとに以下の処
理を行うものである。異常箇所画像の画素ＸA に対する
異常箇所評価値ＰA と、画像のシフト分離れた画素ＸB
に対する異常箇所評価値ＰB を求め、ＰA とＰB の大き
い方の値でＰ A を置き換える。
【００３１】（Ｊ６）（Ｊ５）で得られた異常箇所画素
をラベリング処理等でまとめて異常箇所の部分画像とす
る。前述の（Ｆ５）においては異常箇所を含む電子線画
像もしくは光学画像を異常箇所画像とし、この画像に対
応する異なったダイ上の画像をリファレンス画像とし
て、これら２画像の比較によって、異常箇所の部分画像
を自動的に認識する。 具体的に、以下の（Ｋ１）から
（Ｋ６）の手順で行う。 （Ｋ１）前処理としてスムージングフィルタなどでノイ
ズを除去する。 （Ｋ２）異常箇所画像とリファレンス画像をマッチング
する。
をラベリング処理等でまとめて異常箇所の部分画像とす
る。前述の（Ｆ５）においては異常箇所を含む電子線画
像もしくは光学画像を異常箇所画像とし、この画像に対
応する異なったダイ上の画像をリファレンス画像とし
て、これら２画像の比較によって、異常箇所の部分画像
を自動的に認識する。 具体的に、以下の（Ｋ１）から
（Ｋ６）の手順で行う。 （Ｋ１）前処理としてスムージングフィルタなどでノイ
ズを除去する。 （Ｋ２）異常箇所画像とリファレンス画像をマッチング
する。
【００３２】ここでは異常箇所画像とリファレンス画像
は違う画像である。ここでいうマッチングは、リファレ
ンス画像をシフトした画像と異常箇所画像の重なり部分
の正規化相関係数を求めて、この係数が最大になるシフ
ト量を求める。シフト量は重なり部分がなくなるまで取
れるが、シフト量が少ない方が望ましい。そこでシフト
量の絶対値に負の定数を掛けたものをペナルティーとし
て正規化相関係数に加える。
は違う画像である。ここでいうマッチングは、リファレ
ンス画像をシフトした画像と異常箇所画像の重なり部分
の正規化相関係数を求めて、この係数が最大になるシフ
ト量を求める。シフト量は重なり部分がなくなるまで取
れるが、シフト量が少ない方が望ましい。そこでシフト
量の絶対値に負の定数を掛けたものをペナルティーとし
て正規化相関係数に加える。
【００３３】（Ｋ３）異常箇所画像とリファレンス画像
のヒストグラムが同じになるように、異常箇所画像もし
くはリファレンス画像の画素値を書き換えることにより
画像を類似化する。 （Ｋ４）異常箇所画像の各画素を参照画素にして、その
画素に対応するリファレンス画像の画素の近傍から参照
画素値にもっとも近い画素を求め、その値でリファレン
ス画像の画素値を置き換えることにより、ノイズ除去を
行う。 （Ｋ５）異常箇所画像の画素値とそれに対応するリファ
レンス画像の画素値の差の自乗和を使い、異常箇所画素
を検出する。 （Ｋ６）（Ｋ５）で得られた異常箇所画素をまとめて異
常箇所の部分画像とする。
のヒストグラムが同じになるように、異常箇所画像もし
くはリファレンス画像の画素値を書き換えることにより
画像を類似化する。 （Ｋ４）異常箇所画像の各画素を参照画素にして、その
画素に対応するリファレンス画像の画素の近傍から参照
画素値にもっとも近い画素を求め、その値でリファレン
ス画像の画素値を置き換えることにより、ノイズ除去を
行う。 （Ｋ５）異常箇所画像の画素値とそれに対応するリファ
レンス画像の画素値の差の自乗和を使い、異常箇所画素
を検出する。 （Ｋ６）（Ｋ５）で得られた異常箇所画素をまとめて異
常箇所の部分画像とする。
【００３４】前述の（Ｄ４）（Ｆ６）では（Ｄ３）（Ｆ
５）で認識した異常箇所の部分画像の特徴量と、この部
分画像に対応する異常箇所画像とリファレンス画像につ
いての画像特徴量から、異常箇所の種類を自動的にクラ
ス分けする。具体的に以下の方法で行う。異常箇所の部
分画像の特徴量としては、 ・画素数を換算した異常箇所の面積、 ・矩形近似し、この矩形の面積と前述の面積との比、 （矩形近似とは以下のようにする。すなわち、２次元主
成分分析のように座標軸方向とその分散値を求め、この
分散値の±３倍程度が入る長方形を、求める矩形とす
る。） ・前述の矩形の長辺と短辺の比、 ・境界の長さ、 ・領域数、 などがある。
５）で認識した異常箇所の部分画像の特徴量と、この部
分画像に対応する異常箇所画像とリファレンス画像につ
いての画像特徴量から、異常箇所の種類を自動的にクラ
ス分けする。具体的に以下の方法で行う。異常箇所の部
分画像の特徴量としては、 ・画素数を換算した異常箇所の面積、 ・矩形近似し、この矩形の面積と前述の面積との比、 （矩形近似とは以下のようにする。すなわち、２次元主
成分分析のように座標軸方向とその分散値を求め、この
分散値の±３倍程度が入る長方形を、求める矩形とす
る。） ・前述の矩形の長辺と短辺の比、 ・境界の長さ、 ・領域数、 などがある。
【００３５】部分画像に対応する異常箇所画像とリファ
レンス画像についての画像特徴量としては、 ・異常箇所画像の輝度平均とリファレンス画像の輝度平
均の比、 ・異常箇所画像の輝度分散とリファレンス画像の輝度分
散の比、 ・異常箇所画像とリファレンス画像の相関比、 ・異常箇所画像の勾配（微分画像の画素値）の自乗和と
リファレンス画像の勾配の自乗和の比、 などがある。
レンス画像についての画像特徴量としては、 ・異常箇所画像の輝度平均とリファレンス画像の輝度平
均の比、 ・異常箇所画像の輝度分散とリファレンス画像の輝度分
散の比、 ・異常箇所画像とリファレンス画像の相関比、 ・異常箇所画像の勾配（微分画像の画素値）の自乗和と
リファレンス画像の勾配の自乗和の比、 などがある。
【００３６】これらの特徴量を変数とするニューラルネ
ットワークやメンバーシップ関数を作成してその出力値
から異常箇所の種類を自動的に特定する。ニューラルネ
ットワークやメンバーシップ関数はオペレータによって
適宜調整される。ステージ精度が要求される場合は（Ｄ
１）（Ｆ１）（Ｆ３）のステージ移動時に、異物もしく
は欠陥（異常箇所と呼ぶ。）を観察するときに、観察場
所近傍のアライメントマークもしくはアライメントマー
クから一定距離離れた形状にステージ位置を移動し、そ
の場所で前述の形状を認識してステージ位置のずれを自
動的に補正する方法が使用される。
ットワークやメンバーシップ関数を作成してその出力値
から異常箇所の種類を自動的に特定する。ニューラルネ
ットワークやメンバーシップ関数はオペレータによって
適宜調整される。ステージ精度が要求される場合は（Ｄ
１）（Ｆ１）（Ｆ３）のステージ移動時に、異物もしく
は欠陥（異常箇所と呼ぶ。）を観察するときに、観察場
所近傍のアライメントマークもしくはアライメントマー
クから一定距離離れた形状にステージ位置を移動し、そ
の場所で前述の形状を認識してステージ位置のずれを自
動的に補正する方法が使用される。
【００３７】
【発明の実施の形態】以下本発明を図示の実施例に基づ
き説明する。図１は本発明の実施例を示したものであ
る。電子銃１から発生する電子線ａは偏向器２ｘにより
ｘ方向に偏向され偏向器２ｙによりｙ方向に偏向され
る。偏向量はＣＰＵ６からｘ方向のＤＡ変換器４とｙ方
向のＤＡ変換器５に与えられる。このＤＡ変換器４、５
の出力は偏向器２ｘと２ｙに、接続されている。
き説明する。図１は本発明の実施例を示したものであ
る。電子銃１から発生する電子線ａは偏向器２ｘにより
ｘ方向に偏向され偏向器２ｙによりｙ方向に偏向され
る。偏向量はＣＰＵ６からｘ方向のＤＡ変換器４とｙ方
向のＤＡ変換器５に与えられる。このＤＡ変換器４、５
の出力は偏向器２ｘと２ｙに、接続されている。
【００３８】ＣＰＵ６がＡＤ変換器７に対して読み込み
動作をすると、ウェーハ３から発生する電子ｂが検出器
８に検出されて変換された電気信号ｃの値がデジタル量
に変換されてＣＰＵ６に取り込まれる。ＣＰＵ６はＡＤ
変換器７から読み込んだ値を画像メモリ９に書き込む。
画像メモリ９の内容は表示器１０に表示される。ウェー
ハ３はウェーハ搬送装置１１によって、ウェーハカセッ
ト１２からウェーハ装着装置１３に装着され、ステージ
駆動装置１４を介して観察位置が制御される。観察位置
の制御量はウェーハ上の位置および傾斜角、回転角であ
る。前述の制御値としてのステージ移動量は、ＣＰＵ６
からステージ制御装置１５に与えられる。このステージ
制御装置１５の出力はステージ駆動装置１４に接続され
ている。
動作をすると、ウェーハ３から発生する電子ｂが検出器
８に検出されて変換された電気信号ｃの値がデジタル量
に変換されてＣＰＵ６に取り込まれる。ＣＰＵ６はＡＤ
変換器７から読み込んだ値を画像メモリ９に書き込む。
画像メモリ９の内容は表示器１０に表示される。ウェー
ハ３はウェーハ搬送装置１１によって、ウェーハカセッ
ト１２からウェーハ装着装置１３に装着され、ステージ
駆動装置１４を介して観察位置が制御される。観察位置
の制御量はウェーハ上の位置および傾斜角、回転角であ
る。前述の制御値としてのステージ移動量は、ＣＰＵ６
からステージ制御装置１５に与えられる。このステージ
制御装置１５の出力はステージ駆動装置１４に接続され
ている。
【００３９】光学顕微鏡１６の出力はデジタル量に変換
されてフレームグラバ１７に取り込まれる。光学顕微鏡
はアライメントパターンを観察する場合に有用である。
ＳＥＭで低倍像を観察すると縞が発生することがある。
ビーム径が非常に小さいので一種のモアレ干渉縞にな
る。またチャージアップして見えない場合もある。一般
にアライメントマークは光学顕微鏡の画像で決めるので
オペレータが判断しやすいことも利点である。フレーム
グラバ１７の内容は直接表示器１０に表示される。また
フレームグラバ１７の内容は必要に応じて画像メモリ９
に転送される。レンズ系１９はレンズ系調整器１８に接
続されて自動的に調整される。ＣＰＵ６はオートフォー
カス等のレンズ系の自動調整指示をレンズ系調整器１８
に与える。
されてフレームグラバ１７に取り込まれる。光学顕微鏡
はアライメントパターンを観察する場合に有用である。
ＳＥＭで低倍像を観察すると縞が発生することがある。
ビーム径が非常に小さいので一種のモアレ干渉縞にな
る。またチャージアップして見えない場合もある。一般
にアライメントマークは光学顕微鏡の画像で決めるので
オペレータが判断しやすいことも利点である。フレーム
グラバ１７の内容は直接表示器１０に表示される。また
フレームグラバ１７の内容は必要に応じて画像メモリ９
に転送される。レンズ系１９はレンズ系調整器１８に接
続されて自動的に調整される。ＣＰＵ６はオートフォー
カス等のレンズ系の自動調整指示をレンズ系調整器１８
に与える。
【００４０】通信装置２０はＣＰＵ６に接続されてい
る。通信装置２０はイーサネットｄを介してウェーハ表
面異物検査装置２１と画像データベース２２と通信を行
う。ウェーハ表面異物検査装置２１からは異常箇所の位
置と大きさを得る。取得した異常箇所に対する画像、お
よびクラス分け情報等は画像データベース２２に転送さ
れオペレータが参照できる。
る。通信装置２０はイーサネットｄを介してウェーハ表
面異物検査装置２１と画像データベース２２と通信を行
う。ウェーハ表面異物検査装置２１からは異常箇所の位
置と大きさを得る。取得した異常箇所に対する画像、お
よびクラス分け情報等は画像データベース２２に転送さ
れオペレータが参照できる。
【００４１】図２は繰り返しパターン観察法の場合のＣ
ＰＵ処理ブロック図を示したものである。図３はダイー
ダイ観察法の場合のＣＰＵ処理ブロック図を示したもの
である。図２、３とも、ブロック内の表記の先頭に数字
が記されいるものは図１の各構成要素の符号に対応して
いる。それ以外はＣＰＵ６に属するブロックである。
ＰＵ処理ブロック図を示したものである。図３はダイー
ダイ観察法の場合のＣＰＵ処理ブロック図を示したもの
である。図２、３とも、ブロック内の表記の先頭に数字
が記されいるものは図１の各構成要素の符号に対応して
いる。それ以外はＣＰＵ６に属するブロックである。
【００４２】
【発明の効果】本実施例は以下の処理により高感度で安
定的に異常箇所が検出できる。すなわち、異常箇所画像
の各画素を参照画素にして、その画素に対応するリファ
レンス画像の画素の近傍から参照画素値にもっとも近い
画素を求め、その値でリファレンス画像の画素値を置き
換えるノイズ除去方法を用いることにより、強力なノイ
ズ除去が可能となり、ピークノイズの除去、局所的なマ
ッチングのズレの補正、パターン線幅の微少な差異の無
視ができる。また、異常箇所画像の画素値とそれに対応
するリファレンス画像の画素値の差の自乗和を使った異
常箇所検出方法によりノイズの影響が回避でき、濃度
差、濃度の勾配の差等を使う方法より安定に動作する。
また、パラメータの調整が容易である。パラメータは異
常箇所評価値Ｐのデータ数Ｎと、Ｐの経験的しきい値で
ある。さらに計算式が非常に簡単で、高速演算型に変形
することが容易である。
定的に異常箇所が検出できる。すなわち、異常箇所画像
の各画素を参照画素にして、その画素に対応するリファ
レンス画像の画素の近傍から参照画素値にもっとも近い
画素を求め、その値でリファレンス画像の画素値を置き
換えるノイズ除去方法を用いることにより、強力なノイ
ズ除去が可能となり、ピークノイズの除去、局所的なマ
ッチングのズレの補正、パターン線幅の微少な差異の無
視ができる。また、異常箇所画像の画素値とそれに対応
するリファレンス画像の画素値の差の自乗和を使った異
常箇所検出方法によりノイズの影響が回避でき、濃度
差、濃度の勾配の差等を使う方法より安定に動作する。
また、パラメータの調整が容易である。パラメータは異
常箇所評価値Ｐのデータ数Ｎと、Ｐの経験的しきい値で
ある。さらに計算式が非常に簡単で、高速演算型に変形
することが容易である。
【図１】実施例のブロック図を示している。
【図２】繰り返しパターン観察法の場合のＣＰＵ処理ブ
ロック図を示している。
ロック図を示している。
【図３】ダイーダイ観察法の場合のＣＰＵ処理ブロック
図を示している。
図を示している。
【図４】異常箇所画像の各画素を参照画素にしたリファ
レンス画像ノイズ除去方法を説明するための図である。
レンス画像ノイズ除去方法を説明するための図である。
【図５】ゴースト異常箇所画素の除去を示している。
【符号の説明】 １ ・・・・・ 電子銃 ２ｘ ・・・・ ｘ方向偏向器 ２ｙ ・・・・ ｙ方向偏向器 ３ ・・・・・ ウェーハ ４ ・・・・・ ＤＡ変換器 ５ ・・・・・ ＤＡ変換器 ６ ・・・・・ ＣＰＵ ７ ・・・・・ ＡＤ変換器 ８ ・・・・・ 検出器 ９ ・・・・・ 画像メモリ １０ ・・・・ 表示器 １１ ・・・・ ウェーハ搬送装置 １２ ・・・・ ウェーハカセット １３ ・・・・ ウェーハ装着装置 １４ ・・・・ ステージ駆動装置 １５ ・・・・ ステージ制御装置 １６ ・・・・ 光学顕微鏡 １７ ・・・・ フレームグラバ １８ ・・・・ レンズ系調整器 １９ ・・・・ レンズ系 ２０ ・・・・ 通信装置 ２１ ・・・・ ウェーハ表面異物検査装置 ２２ ・・・・ 画像データベース ２３ ・・・・ オペレータ ａ ・・・・・ 電子線 ｂ ・・・・・ ウェーハから発生する電子 ｃ ・・・・・ 電気信号 ｄ ・・・・・ イーサネット
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｈ０１Ｌ 21/02 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４０５Ｃ
Claims (11)
- 【請求項１】 ウェーハ上のアライメントマークもしく
はアライメントマークから一定距離離れた形状から得ら
れる電子線画像、光学画像、もしくはそれらの微分画像
から、正規化相関係数を使ってこの形状のステージ位置
を自動的に認識する方法。 - 【請求項２】 ウェーハ上のアライメントマークもしく
はアライメントマークから一定距離離れた形状から得ら
れる電子線画像、もしくは光学画像から直線形状、円形
状などを検出してこの形状のステージ位置を自動的に認
識する方法。 - 【請求項３】 異物もしくは欠陥（以下異常箇所と呼
ぶ。）を観察するときに、観察場所近傍のアライメント
マークもしくはアライメントマークから一定距離離れた
形状にステージ位置を移動し、その場所で前述の形状を
認識してステージ位置のずれを自動的に補正する方法。 - 【請求項４】 繰り返し形状である電子線画像もしくは
光学画像から自己相関法を使って繰り返し間隔を自動的
に認識する方法。 - 【請求項５】 異常箇所を含む繰り返し形状である電子
線画像もしくは光学画像を異常箇所画像とし、同一の画
像であるが繰り返し間隔シフトさせた画像をリファレン
ス画像とし、これら２画像の比較によって、異常箇所の
部分画像を自動的に認識する方法。 - 【請求項６】 異常箇所を含む電子線画像もしくは光学
画像を異常箇所画像とし、この画像に対応する異なった
ダイ上の画像をリファレンス画像として、これら２画像
の比較によって、異常箇所の部分画像を自動的に認識す
る方法。 - 【請求項７】 異常箇所画像の各画素を参照画素にし
て、その画素に対応するリファレンス画像の画素の近傍
から参照画素値にもっとも近い画素を求め、その値でリ
ファレンス画像の画素値を置き換えるノイズ除去方法。 - 【請求項８】 異常箇所画像の画素値とそれに対応する
リファレンス画像の画素値の差の自乗和を使った異常箇
所検出方法。 - 【請求項９】 異常箇所画像とリファレンス画像のヒス
トグラムが同じになるように、異常箇所画像もしくはリ
ファレンス画像の画素値を書き換えることにより画像を
類似化する方法。 - 【請求項１０】 請求項５もしくは６で記述した異常箇
所の部分画像の特徴量と、この部分画像に対応する異常
箇所画像とリファレンス画像についての画像特徴量か
ら、異常箇所の種類を自動的にクラス分けする方法。 - 【請求項１１】 自動ウェーハ搬送装置を付加し、ウェ
ーハ観察用ステージを備えた走査型電子顕微鏡におい
て、請求項１から１０の全て、もしくはいずれかの方法
を備えた走査型電子顕微鏡。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00287599A JP4094148B2 (ja) | 1998-01-09 | 1999-01-08 | ステージ位置及び異常箇所部分画像自動認識方法 |
| US09/227,231 US6399953B1 (en) | 1998-01-09 | 1999-01-08 | Scanning electronic microscope and method for automatically observing semiconductor wafer |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10-3387 | 1998-01-09 | ||
| JP338798 | 1998-01-09 | ||
| JP00287599A JP4094148B2 (ja) | 1998-01-09 | 1999-01-08 | ステージ位置及び異常箇所部分画像自動認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11312716A true JPH11312716A (ja) | 1999-11-09 |
| JP4094148B2 JP4094148B2 (ja) | 2008-06-04 |
Family
ID=26336351
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP00287599A Expired - Lifetime JP4094148B2 (ja) | 1998-01-09 | 1999-01-08 | ステージ位置及び異常箇所部分画像自動認識方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6399953B1 (ja) |
| JP (1) | JP4094148B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001236915A (ja) * | 1999-09-03 | 2001-08-31 | Applied Materials Inc | 集束方法およびシステム |
| JP2001349848A (ja) * | 2000-06-12 | 2001-12-21 | Sony Corp | 検査装置及び検査方法 |
| JP2004071671A (ja) * | 2002-08-02 | 2004-03-04 | Hitachi Ltd | 異物モニタリングシステムおよびプロセス処理装置並びに電子商取引方法 |
| US6756589B1 (en) | 1998-07-10 | 2004-06-29 | Hitachi, Ltd. | Method for observing specimen and device therefor |
| JP2004534337A (ja) * | 2001-07-04 | 2004-11-11 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 撮像素子の位置を予測するのに用いられる参照マーキング選択の最適化 |
| JP2009085657A (ja) * | 2007-09-28 | 2009-04-23 | Hitachi High-Technologies Corp | 走査型電子顕微鏡を用いた試料の観察方法およびそのシステム |
| US7693324B2 (en) | 2004-07-13 | 2010-04-06 | International Business Machines Corporation | Optical surface inspection |
| JP2019020292A (ja) * | 2017-07-19 | 2019-02-07 | 株式会社ニューフレアテクノロジー | パターン検査装置及びパターン検査方法 |
| JP2019158405A (ja) * | 2018-03-08 | 2019-09-19 | 株式会社東芝 | 検査装置、検査方法、及びプログラム |
| WO2020070777A1 (ja) * | 2018-10-01 | 2020-04-09 | オリンパス株式会社 | 観察装置および観察方法 |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7184605B1 (en) * | 1998-03-31 | 2007-02-27 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Image normalization processing system |
| US7796801B2 (en) * | 1999-08-26 | 2010-09-14 | Nanogeometry Research Inc. | Pattern inspection apparatus and method |
| US7817844B2 (en) * | 1999-08-26 | 2010-10-19 | Nanogeometry Research Inc. | Pattern inspection apparatus and method |
| JP2001304842A (ja) * | 2000-04-25 | 2001-10-31 | Hitachi Ltd | パターン検査方法及びその装置並びに基板の処理方法 |
| JP4777731B2 (ja) * | 2005-03-31 | 2011-09-21 | 富士通セミコンダクター株式会社 | 半導体装置の製造方法 |
| CN100394306C (zh) * | 2005-04-04 | 2008-06-11 | 中国科学院微电子研究所 | 电子束和光学混合和匹配曝光套准标记的制备方法 |
| US8150100B2 (en) * | 2006-11-13 | 2012-04-03 | University Of Connecticut, Center For Science And Technology Commercialization | System and method for recognition of a three-dimensional target |
| US8150140B2 (en) * | 2008-12-22 | 2012-04-03 | Ngr Inc. | System and method for a semiconductor lithographic process control using statistical information in defect identification |
| JP5429869B2 (ja) * | 2008-12-22 | 2014-02-26 | 株式会社 Ｎｇｒ | パターン検査装置および方法 |
| US9355440B1 (en) * | 2012-10-10 | 2016-05-31 | Kla-Tencor Corp. | Detection of selected defects in relatively noisy inspection data |
| CN103885283B (zh) * | 2012-12-19 | 2017-06-27 | 上海微电子装备有限公司 | 一种掩模对准信号的归一化方法 |
| US9293298B2 (en) * | 2013-12-23 | 2016-03-22 | Kla-Tencor Corp. | Defect discovery and inspection sensitivity optimization using automated classification of corresponding electron beam images |
| US20220405903A1 (en) * | 2021-06-17 | 2022-12-22 | Kla Corporation | Image contrast metrics for deriving and improving imaging conditions |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5633830A (en) * | 1979-08-29 | 1981-04-04 | Fujitsu Ltd | Detecting method for mark positioning by electron beam |
| US4926489A (en) * | 1983-03-11 | 1990-05-15 | Kla Instruments Corporation | Reticle inspection system |
| US4864629A (en) * | 1985-12-31 | 1989-09-05 | Schlumberger Technologies, Inc. | Image correlation system |
| US5412210A (en) * | 1990-10-12 | 1995-05-02 | Hitachi, Ltd. | Scanning electron microscope and method for production of semiconductor device by using the same |
| US5563702A (en) * | 1991-08-22 | 1996-10-08 | Kla Instruments Corporation | Automated photomask inspection apparatus and method |
| US5332898A (en) * | 1993-06-14 | 1994-07-26 | Metrologix | Precision measurement using particle beam devices |
| JP3455306B2 (ja) * | 1994-10-24 | 2003-10-14 | 三菱電機株式会社 | 異物分析装置及び半導体製造制御装置並びに異物分析方法及び半導体製造制御方法 |
| US5497007A (en) * | 1995-01-27 | 1996-03-05 | Applied Materials, Inc. | Method for automatically establishing a wafer coordinate system |
| JPH08250391A (ja) * | 1995-03-10 | 1996-09-27 | Nikon Corp | 位置検出用マーク及び位置検出方法 |
-
1999
- 1999-01-08 US US09/227,231 patent/US6399953B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1999-01-08 JP JP00287599A patent/JP4094148B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6756589B1 (en) | 1998-07-10 | 2004-06-29 | Hitachi, Ltd. | Method for observing specimen and device therefor |
| JP2001236915A (ja) * | 1999-09-03 | 2001-08-31 | Applied Materials Inc | 集束方法およびシステム |
| JP2001349848A (ja) * | 2000-06-12 | 2001-12-21 | Sony Corp | 検査装置及び検査方法 |
| JP2004534337A (ja) * | 2001-07-04 | 2004-11-11 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 撮像素子の位置を予測するのに用いられる参照マーキング選択の最適化 |
| US8254662B2 (en) | 2002-08-02 | 2012-08-28 | Hitachi High-Technologies Corporation | System for monitoring foreign particles, process processing apparatus and method of electronic commerce |
| JP4584531B2 (ja) * | 2002-08-02 | 2010-11-24 | 株式会社日立製作所 | 異物モニタリングシステム |
| US8045148B2 (en) | 2002-08-02 | 2011-10-25 | Hitachi High-Technologies Corporation | System for monitoring foreign particles, process processing apparatus and method of electronic commerce |
| JP2004071671A (ja) * | 2002-08-02 | 2004-03-04 | Hitachi Ltd | 異物モニタリングシステムおよびプロセス処理装置並びに電子商取引方法 |
| US7693324B2 (en) | 2004-07-13 | 2010-04-06 | International Business Machines Corporation | Optical surface inspection |
| JP2009085657A (ja) * | 2007-09-28 | 2009-04-23 | Hitachi High-Technologies Corp | 走査型電子顕微鏡を用いた試料の観察方法およびそのシステム |
| JP2019020292A (ja) * | 2017-07-19 | 2019-02-07 | 株式会社ニューフレアテクノロジー | パターン検査装置及びパターン検査方法 |
| JP2019158405A (ja) * | 2018-03-08 | 2019-09-19 | 株式会社東芝 | 検査装置、検査方法、及びプログラム |
| US10997713B2 (en) | 2018-03-08 | 2021-05-04 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Inspection device, inspection method, and storage medium |
| TWI757585B (zh) * | 2018-03-08 | 2022-03-11 | 日商紐富來科技股份有限公司 | 檢查裝置、檢查方法及檢查程式 |
| WO2020070777A1 (ja) * | 2018-10-01 | 2020-04-09 | オリンパス株式会社 | 観察装置および観察方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4094148B2 (ja) | 2008-06-04 |
| US6399953B1 (en) | 2002-06-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH11312716A (ja) | ウェ―ハ形状自動観察方法 | |
| US9406117B2 (en) | Inspection system and method for inspecting line width and/or positional errors of a pattern | |
| DE112016004904B4 (de) | Überprüfungsmethode und Überprüfungsvorrichtung | |
| US9401015B2 (en) | Defect classification method, and defect classification system | |
| US6297879B1 (en) | Inspection method and apparatus for detecting defects on photomasks | |
| JP4695239B2 (ja) | 形状特徴に基づく欠陥検出方法及び装置 | |
| JP3524853B2 (ja) | パターン検査装置、パターン検査方法および記録媒体 | |
| JP3566470B2 (ja) | パターン検査方法及びその装置 | |
| US7817844B2 (en) | Pattern inspection apparatus and method | |
| US5982920A (en) | Automated defect spatial signature analysis for semiconductor manufacturing process | |
| JP5065943B2 (ja) | 製造プロセスモニタリングシステム | |
| US7333650B2 (en) | Defect inspection apparatus | |
| US20060104500A1 (en) | Method and apparatus for reviewing defect of subject to be inspected | |
| US6944325B2 (en) | Inspecting method and apparatus for repeated micro-miniature patterns | |
| US20070140548A1 (en) | System and method for determining reticle defect printability | |
| CN109616426B (zh) | 智能型的缺陷校正系统与其实施方法 | |
| US20070047799A1 (en) | Pattern inspection apparatus, pattern inspection method, and program-recorded readable recording medium | |
| JP2001159616A (ja) | パターン検査方法及びパターン検査装置 | |
| JP3660763B2 (ja) | 被検査パターンの検査方法及び製造プロセス診断方法並びに半導体基板の製造方法 | |
| US20070071308A1 (en) | Workpiece inspection apparatus, workpiece inspection method and computer-readable recording medium storing program | |
| US20020051567A1 (en) | Method of adjusting a lithographic tool | |
| CN113834816A (zh) | 基于机器视觉的光伏电池缺陷在线检测方法及系统 | |
| JP3431567B2 (ja) | 欠陥検査装置及び検査方法 | |
| US20020141634A1 (en) | Pattern defect inspection apparatus and method | |
| JP3665194B2 (ja) | 回路パターンの検査方法及び検査装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20040302 |
|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20040526 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050711 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050711 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20061218 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20061226 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070202 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070424 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070611 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080304 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080305 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110314 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20091108 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110314 Year of fee payment: 3 |
|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D03 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110314 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120314 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120314 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130314 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130314 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140314 Year of fee payment: 6 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140314 Year of fee payment: 6 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |