JPS58165337A

JPS58165337A - 半導体製造プラントにおける不良解析方法

Info

Publication number: JPS58165337A
Application number: JP4720182A
Authority: JP
Inventors: Kichizo Akashi; 明石　吉三; Kenzo Kurihara; 栗原　謙三; Susumu Seki; 進関; Kazunari Kobayashi; 一成小林; Mitsuru Ogawa; 満小川
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1982-03-26
Filing date: 1982-03-26
Publication date: 1983-09-30

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】不発明は、半導体メモリ等の半導体装置の製造プラント
における不良解析方法に関する。

半導体メモリ等の半導体装置の製造においては、歩留向
上を阻害する要因は極めて多い。この阻害要因の一つに
、パターン形成工程であるホトリソグラフィ工程で使用
するマスク欠陥が挙げられる。

一般に、半導体装置の製造においては同一のマスクが、
多数のウェハに対して繰り返して用いられる。そのため
、マスクのある箇所に欠陥があると、そのマスクを使用
して製造されたウェハの、マスク上の欠陥位置に対応し
、元ベレットは全て不良品となる。さらに、一つの、−
品（ペレット）を製造覧するには、複数回ホトリ、ソゲラフイエ程での処理１い
：・が必要である。各ホト・リングラフィ工程で使用される
マスクは、異なる種類のものである。したがって、マス
ク欠陥を速やかに見出すことが望まれる。

現状では、マスク欠陥を見出す方法として、次の二つの
方法が考えられる。

■　マスク検査装置による方法現在のマスク検査装置によって検出できないマスク上の
欠陥が、製品不良を本たらすことが知られている。たと
えば、マスク上に付着した異物によって不良が発生する
が、高集積変化に伴ない、ますます、微細な欠陥によっ
て不良が発生する。

さらに、この種の装置を用いてマスクを検査するには長
時間を要する。そのため、マスク検査は通常、マスクの
製作を完了した時点で実施されるだけである。マスク欠
陥は、マスクの使用段階で、装置からの異物付着、マス
クをハンドリングする過程でマスクの１カケ”等によっ
ても発生する。

以上から、この方法では、マスク欠陥を見出す１：には、限界があ、；ｂと言える。

１１ ■　ウェハ処理ｉ、＠の全ての処理が完了し几ウェハ（
これを製品ウェハと呼ぶ）の全てのペレットのＦ　ＢＭ
　（Ｆａｉｌｕｒｅ　　Ｂｉｔ　　Ｍａｐ　）を作成し
、このデータを用−てマスク欠陥を見出す方法同一のマ
スクを使用した多数個の製品ウェハに対して、全ベレッ
トのＦＢＭデータを作成する。

次のことが成立すれば、マスク欠陥とみなすことができ
る。

「マスクの位置をペレット単位で第１図（Ａ）のように
、Ｘ−Ｙ座標で表現する。もし、上記全ウェハに対して
、ペレット位置（ＸＯｓ　Ｙｏ　）のペレットの、同一
ビットが不良であるならば、全ウェハ共通に用いられた
上記マスクは、ペレット位置（ｘｏ　＊　）’ｏ　）の
上記ビット位置に欠陥があ、る。」この方法は、ＦＢＭデータを、多数個のウェハに対して
、全ベレット調べ、その結果を整理しなければならない
。さらに、複数個のマスクを使用するから、上記作業は
マスク毎に実施しなければならない。このＦＢＭデータ
作成、結果の整理には、多大な時間と労力とを必要とす
る。

本発明の目的は、上記■、■の方法の欠点を解決する不
良解析方法を提供することにある。

すなわち本発明は、どのホトリソグラフィ工程で用い九
マスクに、かつ、そのマスクのどの位置（ペレット位置
）に欠陥があるかを、ウェハをペレットに切断する前の
最終検査（これをプローブ検査と呼ぶ）データを基本に
して、推定する不良解析方法を提供することに主たる目
的がある。

以下、本発明を実施例によシ詳細に説明する。

第２図は、本発明による半導体装置の不良解析方法を実
施するための装置の一実施例を示す全体構成図である。

同図において、１は半導体製造プロセスであシ％１００
−１〜１００−ｎからなる製造工程及び検査工程１０１
により構成される。

この裂造工１１には、例えば酸化拡散プロセス、インプ
ラプロセス、ホトエツチングプロセス等が含まれる。半
導体ウェハは、上起工＠１００−１〜１００−ｎで順次
処理されて、製品ペレットが作られる。各工程における
作業実績データは、データ収集装置２−１〜２−ｎによ
り収集される。ここで、作業実績データとは、ウェハ別
各工程作業実施日、ウェハ別各工程での使用マスフナ、
などである。６は作業実績データ記憶装置であシ、２−
１〜２−ｎで収集したデータを記憶する。１０１はウェ
ハ・プロセスの最終検査を行なうプローブ（Ｐｒｏｂｅ
　）検査装置である。その検査結果であるＦＣＭデータ
（Ｆａｉｌｕｒｅ　　Ｃａｔｅｇｏｒｙ　　Ｍａｐミル
データ、その意味は後述する。）ハ、データ収集装置３
を介して、ＦＣＭデータ記憶装置７に転送される。ここ
でＦＣＭデータとハ、［各ペレットのプローブ（Ｐｒｏ
ｂｅ　）　　検査結果を不良内容に対応してカテゴリ分
類し、ウェハ上゛のペレット位置と対応づけて整理した
データ」である。例えばピンホールによる不良をカテゴ
リーａ、残留酸化物による不良をカテゴリーｂ、・・・
・・・というように分類し、それぞれのカテゴリーの不
良がウエノ〜１００のどのペレットにあるか置県１図（
Ｂ）の□ 如く整理したものである。４は１４スク洗浄装置で、１
１Ｌ１１．゛あり、各工程で使うマスクを→、する。マスク洗浄実績
データ（マスクφ、洗浄実施日）は、データ収集装置５
を介して、マスク洗浄実績データ記憶装置８に転送され
、記憶される。

１１は、マスクの欠陥の推定処理（後述）を行う処理装
置である。装置１１は、各種のデータ記憶装置６，７，
８．１０の記憶内容のうちの必要なデータを用いて、欠
陥マスク名と欠陥の生じているペレット位置の推定処理
を行う。ここで、データ記憶装置１０には、マスク欠陥
を推定するために利用する全てのウェハφが記憶されて
いる。

このウェハφは、データ入出力装置１３とデータ入出力
制御装置９を介して、装置１０にと９こまれる。処理装
置１１により得られたマスク欠陥推定結果はラインプリ
ンタ装置１４、データ入出力装置（グラフィックディス
プレイ端末）１３などの出力装置に出力する。なお点線
で囲まれた各記憶装置は通常１つのＲＡＭの記憶領域を
分割して用いられる０、、□：１゜次に処理装置１１で曹れる処理の内容に″て第３図を用
いて説明する。

まず１１０においてウエハナ記憶装置１０に記憶されて
いるウエハナを読み出し、次にＦＣＭ（Ｆａｉｌｕｒｅ
　　Ｃａｔｅｇｏｒｙ　　Ｍａｐ　）　　データ記憶装
置７か６、上記ウエノ１φのｌｅ’　ＣＭデータを読み
出す。前述のように不良又は欠陥のカテゴリーをａ。

ｂ、　ｃ・・・・・・・・・とすると、ＦＣＭデータは
、例えばウエハナ１では第５図（Ａ）、’７エハφ２で
は第５図（Ｂ）・・・・・・のように表わされる。従っ
てこの例では、同一のペレット位置（Ｘｏ　＊　’ｊｏ
　）において、ウエハナ１．す２はカテゴリーａの不良
があり、ウエハナ３はカテゴリーｂの不良があることを
示している。次に１１．１において、同一ペレット位置
のＦＣＭデータの集計を行う。この集計結果の一例を第
４図に示す。この図において縦軸はペレット位ｔ（ｘ−
ｙ）、横軸は不良のカテゴリーを示している。従って、
第４図ではペレット位置（ｘｓ　＊　）’ｔ　）にカテ
ゴリー１の不良のあるウェハの枚数が２、カテゴリーｂ
、ｃの不良のあるウェハはない（０）ことを示している
。次に１１２においてペレット位置量に各カテゴリの１
出現率−ＩＢと１発生率＃　ｒ、１を計算する。これら
は、例えば次式により計算できる。

ｓｌここで、η１１：ベレット位置五における、カテゴリｊ
の１出現率”。本実施例では、ｐｒｏｂｅ検査をフェイル・ストップ（多数の検査項目を順次実施していき、途中で不良が見つがった時には、検査をそこで中止する。）で実施する場合である。この場合、カテゴリ ′　　　　ｊをテスト順にとれば、上式により、各カテ
ゴリの真の発生側合を推定することができる。

Ｔ１１：ペレット位置量における、カテゴリｊの発生率
。

Ｎ：重ね合せたウェハ枚数。

ｎ１１：ペレット位置ｉにおける、カテゴリｊの発生度
数（ウニノ一枚数）。

１１３では１１２で計算した１出現率”、＠発生率”を
用いて、マスク欠陥が生じているペレット位置を推定す
る。推定は、例えば次の様に行なうことができる。

ベレット位置１において、次の１つの条件又は２条件が
共に満足されたとき、そのペレット位置量には、マスク
欠陥が生じていると判定する。

ここで、原理的には条件１だけで良いのであるが、η１
３は推定値であり、ｆｌｌｊが小さくなるとその推定精
度が悪くなるので推定精度の悪いカテゴリを除去するた
めに、条件２も判定の条件とすることが望ましい。

条件１　η凰１〉Ｃ１ここで１０．は定数条件２　τ■
＞Ｃ＊　ことで、Ｃ１は定数１１３であるペレッ□ド位
置に対応するマスク位１置に欠陥があると判定遅゛□れると、更に１１４に進み
、そのマスク位置に欠陥を持つマスク塩を推定する。推
定に当っては、記憶装置８０の適当な記憶領域に予め記
憶されている、不良カテゴリ・欠陥マスク各相関表を用
いる。

第６図は、不良カテゴリ・欠陥マスク名相関表の一例で
あり、本衆は「あるカテゴリｊが多発し、上記条件１．
２を満たすベレット位置が晃つかったとき、その原因と
なる可能性の高い欠陥マスク」を１１＃で示している。

本嵌ハ、「不良ペレットを顕微鏡検査などにより不良解
析し、不良カテゴリとそや不良原因となった欠陥マスク
との対応関係を集計した結果」であシ、過去の解析結果
をオフ・フィンで集計したものである。

１１５では指定されたマスク欠陥推定が全て終了したか
否かをチェックする。未終了である場合にｆｌ、１１０
にもど９上記と同じ手順で、次に指定されているウニへ
群についてマスク欠陥を推定する　　　　、’、′ｌｉ以上説明し木処理により欠陥マスク塩と欠陥位１″１と置を解析すると　かできる。第７図は、特定工程で、特
定の期間に、特定のマスクを用いて処理し次ウェハにつ
いて、そのマスク欠陥推定数を時系的に示し友ものの例
である。本図で示されるマスク欠陥推定数の推移とマス
ク洗浄実績（装置８に記憶されている）との関係から、
例えば、マスク洗浄周期の管理、マスク洗浄方法の評価
、マスク取替時期の判定、などを行なうことができる。

また、処理装置１１で時系列データの分析を行うことに
より、マスク洗浄・取替の醤報、指示などを行なうこと
ができる。

さらに、作業実績データとして、各ウェハの処理装置デ
ータ番収集することにょシ、工程管理（例えば、マスク
欠陥から工程ごとの塵埃発生状況を推定した９、工程別
のマスク欠陥発生パターンの相関分析などを行うこと）
も可能である。

本実施例では、マスク欠陥推定について説明した。他の
実施例として、本発明をホトリングラフイエ程別不良発
□生率推定に適用した例について説明する。この実施例
の基本構成は、前記実施例の構成と＃針！同じであシ、
下記の変更を行なえばよい。第３図の処理フローにおい
て、不良カテゴリ・欠陥マスク名相関表（第６図）の代
りに第８図のようなテーブルを用いる。すなわち、不良
カテゴリと欠陥マスクとの相関関係を、単なる１１＃。

Ｏの関係でなく、ある不良カテゴリが発生したとき、そ
の原因がどのホトリングラフィ工程にあるかを確率衆示
する。さらに、処理１１２における推定アルゴリズムを
、例えば、次のように変更する。

ホトリング２フイ工程別に、下記推定式にょハネ良発生
率Ｐｔｍを推定する。

Ｐ　儂ｗｒ　＝　Ｘ　ｒ　ｗａｌ　ｎ　ｔｌ　　”””
　（３）ここで、ＰＩ、　　：ペレット位置量における、ｍホトリソグラ
フィ工程の不良発生率ｒｍＪ：不良カテゴリｊが発生したとき、その原因がｍ
ホトリソグラフィ工程にある確率（＃Ｉ７図のマトリクスの各要素）本実施例によれけ、ホトリソグラフィ工程別のマクロな
不良発生率、およびウェハ上の工程別不良発生率マツプ
を得ることができる。これにょ夛不良対策が迅速になる
。

以上説明し友ように、本発明によれば、次の効果が期待
できる。

（１）祈念に特別なデータを収集することなく、従来が
らのプローブ（Ｐｒｏｂｅ）検査結果を利用して、マス
クごとに欠陥の数と位置を推定することができる。

（２）各マスクごとに、マスク欠陥数を時系列分析する
ことが可能となシ、マスクの取替え時期、マスク洗浄時
期・周期の管理等、前記実施例で記した種々の管理、警
報、指示を行なうことができる。

（３）　　工程別の欠陥発生数をマクロに捉えることが
でき、不良対策が迅速となる。

１１：：（４）　　上記（１）（２）（３）により、牛、導体製
造の歩留向上が期待できる。　　　　、、１”１い刊″
。

【図面の簡単な説明】

第１図（Ａ）はマスクの欠陥位置の説明図、篤１図（Ｂ
）ｔ！ウェハの不良の説明図、第２図は本発明による不
良解析方法を実施するための装置の全体構成図、第３図
は処理装置により実施される処理の流れ図、第４図及び
第５図は同じペレット位置のＰＣＭデータの集計処理を
説明するための図、第６図は不良カテゴリー欠陥マスク
相関表を示す図、第７図は不良解析システムの出力結果
例を示す図、第８図は不良カテゴリ・不良ホトリソクラ
フイ層相関費を示す図である。１００−１〜１００−ｎ・・・ウェハプロセスの加工工
種、２−１〜２−ｎ・・・作業集績データ収集装置、３
・・・ＦＣＭデータ収集装置％　ｇｏ・・・データ記憶
装第　　３　　図ｙ１４　　図￥Ｊ　６　図 ′ｙｆＪ７　　図１！ｉｔ　　図

Claims

【特許請求の範囲】１、半導体ウェハに対し複数個のマスクを用いてパター
ンを形成し、製品ウニ八をつくる半導体製造プラントに
おいて、上記製品ウエノ１のベレット毎に不良の有無と
その不良のカテゴリーを検査し、その検査データを得る
段階と、複数の製品ウェハの同一のペレット位置におけ
る不良のカテゴリーのデータ全集計する段階と、上記集
計データに基すいて、上記ペレット位置における複数ペ
レットに不良が出現する率及び／又は不良が発生する率
を計算する段階と、上記の出現率及び発生率の少くとも
１つが所定値を超えているかどうかを判定する段階と、
その判定結果に基ずき、上記複数個のマスクのうち、欠
陥のあるマスク名と、該マスクにおける欠陥位置を推定
する段階とを含むことを特徴とする半導体製造プラント
における不良解析方法。２、＠１項において、不良カテゴリーと、その不良の原
因となる欠陥マスクとの相関ｔｆｆわすテーブルを予め
用意し、該テーブルを用いて欠陥マスク名及び欠陥位置
を推定することｅ％黴とする半導体製造プラントにおけ
る不良解析方法。３、半導体ウェハに対し複数個のマスクを用い、且つ多
数のホトリソグラフィ工程を経て製品ウニ八をつくる半
導体製造プラントにおいて、上記製品ウェハのペレット
毎に不良の有無と一不良のカテーゴリーを検査しその検
査データを得る段階と、複数の製品ウェハの同一ベレッ
ト位置における不良カテゴリーのデータを集計する段階
と、上記集計データを用いて上記ペレット位置における
複数ペレットに不良が出現する率及び不良が発生する率
を計算する段階と、上記出現率及び発生率が所定＊１−
超えているか否かを判定する段階と、上記不良のカテゴ
リーとその原因となるホトリソグラフィーの関係を示す
テーブル管予め用意し、上記所定値を超えているときに
該テーブルを用いて不良工程全推足する段階とを含むこ
と？％徴とする半導体製造プラントにおける不良解析方
法。