KR102107362B1

KR102107362B1 - 기판의 결함 검사 방법

Info

Publication number: KR102107362B1
Application number: KR1020150073691A
Authority: KR
Inventors: 차영동; 김지호; 차준호; 정재호; 박윤원; 김학일; 최학남; 반 우안 응우옌
Original assignee: 한화정밀기계 주식회사
Priority date: 2015-05-27
Filing date: 2015-05-27
Publication date: 2020-05-07
Also published as: KR20160139207A

Abstract

본 발명은 반도체, 글라스 등의 기판 결함을 검사하는 방법에 관한 것으로서, 조명 조건 또는 촬영 조건 중 적어도 하나가 상이한 복수의 스테이지를 통해 기판의 결함을 검사하는 방법에 있어서, 상기 복수의 스테이지 별로 통과되는 기판의 결함들을 검출하는 단계; 상기 복수의 스테이지 별로 검출된 상기 결함들 각각에 대해 개별 스코어를 설정함으로써 스코어 매트릭스를 생성하는 단계; 상기 스코어 매트릭스에서, 동일한 종류에 속하는 결함들 각각에 가중치를 부여하고 합산함으로써 결함 별 스코어들을 계산하는 단계; 및 상기 결함 별 스코어들 중에서 상위 N개(N은 자연수임)를 기준으로 상기 기판의 결함 여부를 판정하는 단계를 포함한다.

Description

기판의 결함 검사 방법{Method for inspecting defects of substrates}

본 발명은 기판의 결함 검사 방법 관한 것으로서, 보다 상세하게는 각각 다른 조건을 갖는 여러 단계의 스테이지를 구성하고, 여러 단계의 스테이지에서 검출되는 각각 다른 기판의 결함들로 스코어 매트릭스를 생성한 후, 이를 이용하여 기판의 결함을 검사하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 반도체나 글라스 등(이하 '기판'이라 함)의 제조 공정에서, 기판 상의 결함을 검출하는 검사 공정(Inspection process)은 필수적이다.

예를 들어, 미세 패턴의 형성을 위한 패터닝 공정을 수행한 다음에는 기판에 형성된 패턴 상에 파티클(Particle) 또는 미세한 스크래치(Micro scratch) 등의 결함이 발생할 수 있으며, 화학 기계적 연마(Chemical Mechanical Polishing : CMP) 공정을 수행할 경우에도 기판 상에 형성된 패턴에 결함이 발생할 수 있다.

종래의 결함 검사 장비에서는 단순히 패턴 상의 파티클 및 기타 결함의 존재 여부만 검출할 수 있었으며, 파티클 및 기타 결함을 확인하기 위한 절차로 별도의 재검 설비(Review tool)를 이용하여 검사자가 직접 육안을 통해 직접 확인하고 있는 실정이다.

최근에는 검사 장비의 비약적인 발전에 따라 수십 개 수준의 결함 관리는 몇 배로 늘어나 보다 정밀한 관리가 가능하게 되었다.

그러나, 이러한 검사 능력의 발전에 따라 검사된 결함들을 분류하기 위한 소요 시간 및 노력은 현저하게 증가하였으며, 이에 따라 기판의 생산성은 저하될 수밖에 없었다.

이러한 기판 생산성의 저하를 예방하기 위하여 제조되는 기판의 일부만 검사하는 방법이 사용되고 있으나, 이는 검사에 대한 신뢰성이 저하되는 또 다른 문제점을 야기함으로써, 기판 상의 결함을 신속하고 효율적으로 분류함으로써, 기판의 결함 검사를 보다 효율적으로 실시할 수 있는 방안이 요구되고 있다.

일본공개특허 제2014-032122호

본 발명은 상기와 같은 요구에 착안하여 안출된 것으로서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 각각 다른 조건을 갖는 여러 단계의 스테이지를 구성하고, 여러 단계의 스테이지에서 검출되는 각각 다른 기판의 결함들로 스코어 매트릭스를 생성한 후, 이를 이용하여 기판의 결함을 분류함으로써, 기판을 보다 효율적으로 검사할 수 있는 기판의 결함 검사 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법은, 조명 조건 또는 촬영 조건 중 적어도 하나가 상이한 복수의 스테이지를 통해 기판의 결함을 검사하는 방법에 있어서, 상기 복수의 스테이지 별로 통과되는 기판의 결함들을 검출하는 단계; 상기 복수의 스테이지 별로 검출된 상기 결함들 각각에 대해 개별 스코어를 설정함으로써 스코어 매트릭스를 생성하는 단계; 상기 스코어 매트릭스에서, 동일한 종류에 속하는 결함들 각각에 가중치를 부여하고 합산함으로써 결함 별 스코어들을 계산하는 단계; 및 상기 결함 별 스코어들 중에서 상위 N개(N은 자연수임)를 기준으로 상기 기판의 결함 여부를 판정하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 가중치는, 반복된 학습을 통해 검출 확률이 높은 결함의 순서대로 차등적으로 부여할 수 있고, 또는 반복된 학습을 통해 검출 횟수가 많은 결함의 순서대로 차등적으로 부여할 수 있다.

이 경우, 상기 각 결함들에 각각 주어지는 가중치의 합은 1이고, 동일 스테이지에서 검출되는 각 결함들의 개별 스코어 합은 1로 정할 수 있다.

한편, 상기 복수의 스테이지는, 각각 촬영부에 의해 촬영된 영상을 통하여 결함 검출부가 결함을 검출하고, 상기 결함 검출부에 의해 검출된 결함들은, 결함 분류기에 의하여 제어부에 미리 설정되어 입력된 다양한 결함 별로 분류할 수 있다.

또한, 상기 N은 1로 정할 수 있다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법에 의하면, 각각 다른 조건을 갖는 여러 단계의 스테이지가 구성되고, 여러 단계의 스테이지에서 검출되는 각각의 다른 결함들로 스코어 매트릭스가 생성된 후, 이를 이용하여 결함을 효율적으로 분류할 수 있게 됨으로써, 가장 많이 발생되는 특정 결함이 발생되는 원인을 파악하여 기판의 제조 공정 중, 상기한 특정 결함이 발생되지 않도록 조치를 취할 수 있게 되어 결국 기판의 불량을 줄일 수 있는 효과가 제공될 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법에 제공되는 스테이지 구성을 개략적으로 도시한 구성도.
도 2는 도 1에 따른 스테이지들이 복수 개로 배치된 상태를 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법에 의해 다양한 결함이 분류된 배치 상태를 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법을 구현하기 위하여, 각 스테이지 별로 분류된 각 결함들의 스코어 매트릭스를 도시한 도면.
도 5는 도 4의 스코어 매트릭스를 이용하여 가장 많은 결함을 분류하는 방법을 도시한 도면.
도 6은 도 5의 결함 분류 과정을 이용하여 가장 많이 나타나는 결함을 산출한 일 실시 예의 데이터를 표로 도시한 도면.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

또한, 본 명세서에서 기술하는 실시 예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 개략도들을 참고하여 설명될 것이다. 따라서, 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 또한 본 발명에 도시된 각 도면에 있어서 각 구성 요소들은 설명의 편의를 고려하여 다소 확대 또는 축소되어 도시된 것일 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 결함 분류 방법을 첨부된 예시도면에 의거하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법에 제공되는 스테이지 구성을 개략적으로 도시한 구성도이고, 도 2는 도 1에 따른 스테이지들이 복수 개로 배치된 상태를 도시한 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법에 의해 다양한 결함이 분류된 배치 상태를 도시한 블록도이다.

또한, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법을 구현하기 위하여, 각 스테이지 별로 분류된 각 결함들의 스코어 매트릭스를 도시한 도면이고, 도 5는 도 4의 스코어 매트릭스를 이용하여 가장 많은 결함을 분류하는 방법을 도시한 도면이며, 도 6은 도 5의 결함 분류 과정을 이용하여 가장 많이 나타나는 결함을 산출한 일 실시 예의 데이터를 표로 도시한 도면이다.

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 기판의 결함 검사 방법을 구현하기 위해서는, 적어도 둘 이상 즉, 복수 개의 스테이지(100~100+(K-1))를 포함할 수 있다.

복수 개의 스테이지(100~100+(K-1))는 각각 조명부(110)와 촬영부(120) 및 제어부(150)를 포함하고, 또한 결함 검출기(130)와 결함 분류기(140)를 포함할 수 있다.

예를 들어, 어느 하나의 스테이지는 조명부와 촬영부 및 제어부, 그리고 결함 검출기와 결함 분류기를 포함할 수 있고, 다른 하나의 스테이지도 조명부에 촬영부 및 제어부, 그리고 결함 검출기와 결함 분류기를 포함할 수 있다.

여기서, 복수 개의 스테이지((100~100+(K-1))는 검출하고자 하는 결함의 특성에 맞게 조명부와 촬영부의 각도나 위치 등이 변경될 수 있다.

즉, 도 4에 도시된 바와 같이 스테이지 0(100)의 경우 조명부와 촬영부가 기판의 상부 쪽에 배치될 수 있고, 스테이지 1(101)의 경우 조명부와 촬영부가 기판의 하부 쪽에 배치될 수 있으며, 스테이지 K-1(100+(K-1))의 경우 조명부는 기판의 상측에, 촬영부는 기판의 측면 쪽에 배치될 수 있는 등, 복수 개의 스테이지(100~100+(K-1))는 각각 조명부와 촬영부의 각도나 위치 등이 변경될 수 있다.

각각의 스테이지(100~100+(K-1))는 조명부와 촬영부가 설정된 위치에서 기판의 표면을 촬영하고, 촬영된 영상에 의해 결함 검출부(130)가 결함을 검출하며, 결함 분류기(140)가 미리 설정되어 입력되어 있는 결함 정보에 따라 결함을 분류할 수 있다.

이 때, 제어부(150)는 조명부(110)와 촬영부(120)의 온/오프를 비롯한 모든 작동을 제어할 수 있다. 또한 제어부(150)에는 미리 설정된 다양한 결함들이 입력될 수 있으며, 이에 따라 미리 설정되어 입력된 다양한 결함들과 촬영부에 의해 입력된 영상을 결함 분류기(140)가 분류할 수 있게 된다.

여기서 미리 설정되어 제어부(150)에 입력되는 다양한 결함의 정보는, 파티클, 얼룩, 스크래치 등의 크기 및 형태 등에 따라 다양한 경우의 수로 입력될 수 있다.

예를 들어 미리 설정되어 입력되는 제1 결함은 미세 크기의 파티클이고, 제2 결함은 중간 크기의 파티클이며, 제3 결함은 설정 치보다 큰 크기의 파티클일 수 있다.

또한, 미리 설정되어 입력되는 제4 결함은 미세 크기의 얼룩이고, 제5 결함은 중간 크기의 얼룩이며, 제6 결함은 설정 치보다 큰 크기의 얼룩일 수 있다.

또, 미리 설정되어 입력되는 제7 결함은 미세 크기의 스크래치이고, 제 8 결함은 중간 크기의 스크래치이며, 제 9 결함은 설정 치보다 큰 크기의 스크래치일 수 있다.

이와 같이, 다양한 결함의 종류가 미리 입력됨으로써, 각 스테이지((100~100+(K-1)) 별로 마련된 각각의 결함 검출기에 의해 검출되는 각각의 결함들은 각 스테이지 별로 마련된 각각의 결함 분류기에 의해 분류될 수 있는데, 이에 대해서는 후에 보다 상세히 설명하기로 한다.

한편, 각 스테이지(100~100+(K-1))에 마련되는 각각의 결함 검출기들은, 결함의 특성에 맞게 모델 베이스(Model based) 방법과 논 모델 베이스(Non-model based) 방법을 선택적으로 사용하는 것일 수 있고, 각 스테이지(100~100+(K-1))에 마련되는 각각의 결함 분류기들은, 각 결함 검출기에서 검출된 결함 정보를 이용하여 텍스쳐(texture), 쉐이프(shape), 인텐시티(intensity) 등의 다양한 특징을 추축한 것을 사용할 수 있다.

또한, 각 스테이지(100~100+(K-1))에 마련되는 각각의 결함 분류기들은, SVM, Random forest와 같은 다양한 분류기를 단일 혹은 혼합하여 사용할 수 있다.

도 2 및 도 4에 도시된 바와 같이, 기판의 결함 검사를 위하여 기판이 스테이지 0(100)에 진입하여 통과하게 되면, 기판의 상부 쪽에 나란하게 배치된 조명부(110)와 촬영부(120)에 의해 촬영된 영상은 제어부(150)로 입력되고, 제어부에 입력된 영상에서 결함 검출기(130)가 결함을 검출하게 된다.

이때, 결함 검출기(130)로부터 검출된 결함은 미리 설정되어 입력된 결함 정보에 따라 분류가 이루어진다.

예를 들어, 스테이지 0(100)에서 검출된 제1 결함은 D0C0로 분류되고, 스테이지 0(100)에서 검출된 제2 결함은 D1C0로 분류되며, 스테이지 0(100)에서 검출된 제3 결함은 D2C0로 분류될 수 있다.

이와 같이 스테이지 0(100)에서 결함 검출기(130)에 의해 검출되는 결함들은 제어부(150)에 미리 설정되어 입력된 결함 정보에 따라 결함 분류기(140)에 의해 각각 분류가 이루어져서 개별 스코어(Score)로 카운트될 수 있다.

또한, 기판의 결함 검사를 위하여 기판이 스테이지 1(101)에 진입하여 통과하게 되면, 기판의 하부 쪽에 나란하게 배치된 조명부와 촬영부에 의해 촬영된 영상은 제어부로 입력되고, 제어부에 입력된 영상에서 결함 검출기가 결함을 검출하게 된다.

이때, 결함 검출기로부터 검출된 결함은 미리 설정되어 입력된 결함 정보에 따라 분류가 이루어진다.

예를 들어, 스테이지 1(101)에서 검출된 제1 결함은 D0C1로 분류되고, 스테이지 1(101)에서 검출된 제2 결함은 D1C1로 분류되며, 스테이지 1(101)에서 검출된 제3 결함은 D2C1로 분류될 수 있다.

이와 같이 스테이지 1(101)에서 결함 검출기에 의해 검출되는 결함들은 제어부에 미리 설정되어 입력된 결함 정보에 따라 결함 분류기에 의해 각각 분류가 이루어져서 개별 스코어(Score)로 카운트될 수 있다.

여기서, D0, D1, D2 ~ D(n-2), D(n-1)은 결함의 종류 즉, 제어부에 미리 설정되어 입력되는 제1 결함, 제2 결함 등을 나타낸 것이고, C0, C1, C2 ~ C(k-1)은 복수의 스테이지(100~100+(K-1)) 중 각각의 스테이지를 나타낸 것이다.

복수의 각 스테이지(100~100+(K-1))들은 앞서 설명한 바와 같이, 각각 다른 위치에 조명부와 촬영부가 배치됨으로써, 각각의 스테이지(100~100+(K-1))에서 검출되는 결함은 각각 다를 수 있다.

예를 들어, 스테이지 0(100)에서는 조명부(110)와 촬영부(120)가 기판의 상부 쪽에 나란하게 배치됨으로써, 기판의 상면에 위치되는 결함을 보다 용이하게 검출할 수 있게 된다.

또한, 스테이지 1(101)에서는 조명부와 촬영부가 기판이 하부 쪽에 나란하게 배치됨으로써, 기판의 하면에 위치되는 결함을 보다 용이하게 검출할 수 있게 된다.

또, 스테이지 K-1(100+(k-1))에서는 촬영부가 기판의 측면 쪽에 배치됨으로써, 기판의 측면에 위치되는 결함을 보다 용이하게 검출할 수 있게 된다.

따라서, 기판에서 동일한 결함이라 하더라도 각 스테이지(100~100+(K-1)) 별로 검출되는 결함의 수가 상이하게 카운트될 수 있다.

즉, 기판의 상면에 미세한 파티클인 제1 결함이 존재하는 경우, 스테이지 0(100)에서는 제1 결함의 검출 가능성이 높고, 반대로 스테이지 1(101) 및 스테이지 K-1(100+(k-1))에서는 제1 결함의 검출 가능성이 낮아지게 된다.

반대로 기판의 하면에 미세한 파티클인 제1 결함이 존재하는 경우, 스테이지 0(100)에서는 제1 결함의 검출 가능성이 높고, 반대로 스테이지 1(101) 및 스테이지 K-1(100+(k-1)에서는 제1 결함의 검출 가능성이 낮아지게 된다.

이와 같이, 다양한 조건 즉 조명부와 촬영부가 각각 다르게 위치된 각 스테이지(100~100+(K-1)) 별로 기판의 결함을 검출하는 경우의 수가 각각 다르게 됨으로써, 도 4 내지 도 6에 도시된 바와 같이, 동일한 결함의 종류라 하더라도 각 스테이지(100~100+(K-1))에 따라 다른 횟수로 개별 스코어가 카운트될 수 있다.

이 때, 도 4 내지 도 6에 도시된 바와 같이, 미리 설정되어 입력된 각각의 결함 즉, 제1 결함은 스테이지 0와(100), 스테이지 1(101) ~ 스테이지 K-1(100+(k-1))에서 각각 다르게 검출되어 검출 횟수가 다르게 카운트 될 수 있고, 제2 결함 내지 다른 결함들 또한 스테이지 0(100)와, 스테이지 1(101) ~ 스테이지 K-1(100+(k-1))에서 각각 다르게 검출되어 검출 횟수가 다르게 카운트될 수 있다.

여기서, 각각의 결함들 개별 스코어 합 즉, 각 스테이지(100~100+(K-1)) 별로 총 합이 1이 되도록 노멀라이제이션(Nomalization)하여 확률로 표시 할 수 있다.

다시 말해서, 동일 스테이지에서 검출되는 각 결함들의 개별 스코어 합은 1이 되도록 정할 수 있다.

예를 들어, 스테이지 0(100)에 배치되는 결함 분류기(140)에 의해 각 결함 별로 분류된 상태에서, 제1 결함이 2개, 제2 결함이 1개, 제3 결함이 0개 ~ 제N-1 결함이 2개가 검출되어 총 결함 수가 10개로 카운트된 경우, 제1 결함은 0.2, 제2 결함은 0.1, 제3 결함은 0, 제N-1 결함은 0.2로 카운트 되어 총 합이 1이 되도록 할 수 있다.

또한, 스테이지 1(101)에 배치되는 결함 분류기에 의해 각 결함 별로 분류된 상태에서, 제1 결함이 0개, 제2 결함이 3개, 제3 결함이 1개 ~ 제N-1 결함이 1개가 검출되어 총 결함 수가 10개로 카운트된 경우에도, 제1 결함은 0, 제2 결함은 0.3, 제3 결함은 0.1, 제N-1 결함은 0,1로 카운트 되어 총 합이 1이 되도록 할 수 있다.

이와 같이, 총 합이 1인 경우 도 6에 도시된 바와 같이, 각 스테이지(100~100+(K-1)) 별로 검출된 각각의 결함은 확률에 의해 소수점 단위로 표시될 수 있다.

각각의 스테이지(100~100+(K-1))에 제공되는 결함 검출기들에 의해 미리 설정되어 입력된 각각의 결함들이 개별 스코어로 카운트 된 경우, 최종 분류기는 각 스테이지(100~100+(K-1)) 별로 카운트 된 스코어들에 대하여 가중치를 주어 최종 분류를 실시할 수 있는데, 도 5 및 도 6을 참조하여 이를 설명하면 다음과 같다.

먼저, 도 5에서 C0, C1, C2~는, 스테이지 0, 스테이지 1, 스테이지 2에 각각 제공되는 결함 분류기를 나타낸 기호이고, D0, D1, D2~는 제어부에 미리 설정되어 입력된 각각의 결함 종류를 나타낸 것이다.

따라서, S0.0는 스테이지 0(100)의 결함 검출기(C0)에서 검출된 제1 결함일 수 있는 D0의 스코어이고, S1,0는 스테이지 0(100)의 결함 검출기(C0)에서 검출된 제2 결함일 수 있는 D1의 스코어이며, S0.1은 스테이지 1(101)의 결함 검출기(C1)에서 검출된 제1 결함일 수 있는 D0의 스코어를 나타낸 것으로 이해될 수 있을 것이다.

한편, 최종 분류기에서 나타낸 i는 결함의 종류 즉, 제1 결함, 제2 결함, 제3 결함 등을 나타내고, j는 각 스테이지 즉, 스테이지 0, 스테이지 1, 스테이지 2 등을 나타낸 것이며, w는 가중치를 나타낸 것이고, sd는 결함에 가중치가 더해진 최종 스코어를 나타낸 것이다.

여기서, 가중치는 각 스테이지((100~100+(K-1))의 설정을 이용하여 검출 확률이 높은 결함에 대하여 가중치를 높게 설정할 수 있다.

예를 들어, 반복된 결함 검사에 의한 학습을 통해 다양한 결함들 중, 검출 횟수가 많은 결함에 대하여 가중치를 부여하여 각 결함들에 대한 최종 스코어를 계산할 수 있다.

즉, 반복된 결함 검사에 의한 학습으로 제1 결함의 검출 빈도가 가장 높고, 제2 결함의 검출 빈도는 중간이며, 제3 결함의 검출 빈도가 가장 낮을 경우, 제1 결함에 대한 가중치를 크게 부여하고, 제3 결함에 대한 가중치는 가장 낮게 부여하여 각각의 결함들에 대한 최종 스코어를 계산할 수 있다.

한편, 가중치는 검사의 시운전 즉 트레이닝에 의한 반복 학습을 통한 결함의 영상 개수에 따라 비례하여 달리 설정할 수도 있다. 예를 들면 반복 학습을 통하여 스테이지 0(100)에서 제1 결함일 수 있는 D0의 검출 횟수가 많고, 제2 결함일 수 있는 D2의 검출 횟수가 적으면 D0의 스코어에 상대적으로 가중치를 높게 부여할 수 있다.

참고로, 이 경우 각 결합들에 각각 부여되는 가중치들의 합은 1이 되도록 노멀라이제이션(Nomalization)을 할 수 있다.

즉, 어느 결함에는 0.2의 가중치를 부여하고, 다른 결함에는 0.3의 가중치를 부여하며, 또 다른 결함에는 0.5의 가중치를 부여하는 등, 모든 결함에 부여되는 각각의 가중치의 합은 1이 되도록 하는 것이 바람직하다.

이와 같이, 각각의 결함들에 대한 가중치를 부여하여 각 결함들에 개별 스코어들을 최종적으로 계산한 스코어들을 모두 비교하여, 최종 분류기는 상위 N개(N은 자연수이며, N개는 1개일 수 있다.)의 결함(fd)을 결정할 수 있으며, 이에 따라 가장 많은 결함을 분류할 수 있게 됨으로써, 기판의 공정 중, 어느 특정 결함이 가장 많이 발생되는지를 검사하여 파악할 수 있게 된다.

도 6은 도 5의 결함 분류 과정을 이용하여 가장 많이 나타나는 결함을 분류하는 기판 검사의 일 실시 예에 따른 데이터를 표로 도시한 도면으로서, 앞서 설명한대로 각각의 결함들에 가중치를 달리 부여하여 최종 분류기가 상위 N개의 결함을 산출한 결과, D3의 결함이 가장 높게 나타난 것을 검사된 상태를 나타내고 있다.

이와 같은 방법으로, 가장 많이 발생되는 특정 결함의 원인을 파악하여 기판의 제조 공정 중, 상기한 특정 결함이 발생되지 않도록 조치를 취함으로써, 결국 기판의 불량을 줄일 수 있게 된다.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100, 101, 102~100+(K-1)) : 스테이지
110 : 조명부 120 : 촬영부
130 : 결함 검출부 140 : 결함 분류기
150 : 제어부

Claims

조명 조건 또는 촬영 조건 중 적어도 하나가 상이한 복수의 스테이지를 통해 기판의 결함을 검사하는 방법에 있어서,
상기 조명 조건과 상기 촬영 조건 중 적어도 하나가 다르게 구비되는 상기 복수의 스테이지를 각각 통과하면서, 상기 스테이지 별로 다른 조건에 대응되는 기판의 다른 결함들을 검출하는 단계;
상기 복수의 스테이지 별로 검출된 상기 결함들 각각에 대해 개별 스코어를 설정함으로써 스코어 매트릭스를 생성하는 단계;
상기 스코어 매트릭스에서, 동일한 종류에 속하는 결함들 각각에 가중치를 부여하고 합산함으로써 결함 별 스코어들을 계산하는 단계; 및
상기 결함 별 스코어들 중에서 상위 N개(N은 자연수임)를 기준으로 상기 기판의 결함 여부를 판정하는 단계를 포함하는, 기판의 결함 검사 방법.
제 1항에 있어서,
상기 가중치는,
반복된 학습을 통해 검출 확률이 높은 결함의 순서대로 차등적으로 부여되는, 기판의 결함 검사 방법.
제 1항에 있어서,
상기 가중치는,
반복된 학습을 통해 검출 횟수가 많은 결함의 순서대로 차등적으로 부여되는, 기판의 결함 검사 방법.
제 2항 또는 제 3항에 있어서,
상기 각 결함들에 각각 부여되는 가중치의 합은 1이고,
동일 스테이지에서 검출되는 각 결함들의 개별 스코어 합은 1인, 기판의 결함 검사 방법.
제 1항 내지 제 3항 중, 어느 하나의 항에 있어서,
상기 복수의 스테이지는, 각각 촬영부에 의해 촬영된 영상을 통하여 결함 검출부가 결함을 검출하고,
상기 결함 검출부에 의해 검출된 결함들은, 결함 분류기에 의하여 제어부에 미리 설정되어 입력된 다양한 결함 별로 분류하는, 기판의 결함 검사 방법.
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