KR20010027367A - 반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법 - Google Patents

반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법 Download PDF

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KR20010027367A
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Abstract

반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법을 개시한다. 본 발명의 일 관점은 반도체 기판의 상을 광으로 스캔하며 반사광을 검출한다. 검출되는 반사광에 대한 신호를 반도체 기판 상에 존재하는 결함에 관련된 신호만으로 필터링한다. 필터링된 신호의 피크치를 설정된 샘플링치들과 비교함으로써 피크치에 대응되는 결함의 종류를 분류한다.

Description

반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법{Method of inspecting and auto-classifying defects on semiconductor device}
본 발명은 반도체 장치의 제조에 관한 것으로, 특히, 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법에 관한 것이다.
반도체 장치를 제조하는 공정에서는 공정 중에 반도체 기판 상에 발생하는 결함을 검사하는 공정이 필수적이다. 예를 들어, 반도체 기판 상에 물질막을 형성하고 패터닝하는 공정 이후에, 패턴 상에 파티클(particle) 등과 같은 결함의 존재 여부를 검사하는 공정이 필수적으로 사용되고 있다.
이러한 결함 검사에 사용되는 결함 검사 설비는 단순히 패턴 상에 발생하는 결함 또는 파티클 등의 존재 유무를 검출하고 있다. 따라서, 이러한 검출된 사항이 실재하는 것인지 오류인지를 확인하기 위해서 별도의 재검 설비(review tool)를 이용하여 확인하는 작업을 수행하고 있다. 이때, 확인된 결함 또는 파티클 등을 기준으로 이들이 어떤 공정에서 발생된 결함들인지를 평가하고 있다. 이러한 결함들의 평가에는 결함들을 분류(classification)하는 작업이 필수적이다.
이러한 결함들의 분류 및 평가는 주로 작업자의 기준으로만 진행되고 있다. 따라서, 작업자의 능력 등에 따라 오차가 발생할 확률이 상존하고 있다. 또는 이러한 분류 및 평가는 인-라인 자동 결함 분류(in-line auto defect classification) 설비를 이용하고 있다. 자동 결함 분류 설비는 결함에 대한 화상(image)을 다시 확인하여 분석함으로써 결함을 분류 및 평가하는 설비이다.
이러한 자동 결함 분류 설비는 화상을 통하여 결함을 분류함으로써 작업자에 의한 분류에 비해 보다 많은 시간이 필요로 한다. 그리고, 정확도면에서 정밀도가 불충분한 면이 있다. 또한, 분석에 필요한 시간 또는 정확도면에서 공정 라인 중의 실제 현장에서의 응용이 거의 불가능하며, 별도의 계측 단계에서 응용되고 있다. 특히, 오프 라인(off-line)으로 재검 설비 등에 장착된 자동 결함 분류 설비는 좌표 오차, 배율에 따른 오차 등으로 인한 에러가 다수 발생할 수 있다.
결국, 이러한 자동 결함 분류 설비 등을 채용하는 결함 검사 설비는 결함 검출 후 다시 확인(review)하여 분류하기 때문에, 반도체 장치의 양산 설비로 채용하는 데 적합하지 않는 면이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 재검 설비 또는 작업자에 의한 결함의 분류를 생략할 수 있으며 결함의 측정과 동시에 결함을 분류할 수 있는 결함 검사 방법을 제공하는 데 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 결함 검사 설비를 설명하기 위해서 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 의한 결함 검사 방법 의해서 신호 처리된 결과를 설명하기 위해서 개략적으로 도시한 도면들이다.
＜ 도면의 주요 부호에 대한 설명＞
100; 반도체 기판, 210: 광원부,
230; 검출부, 250; 필터부,
270; 분석부.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 관점은, 반도체 기판의 상을 광으로 스캔하며 반사광을 검출한다. 상기 검출되는 반사광에 대한 신호를 상기 반도체 기판 상에 존재하는 결함에 관련된 신호만으로 필터링한다. 상기 필터링된 신호의 피크치를 설정된 샘플링치들과 비교함으로써 상기 피크치에 대응되는 결함의 종류를 분류한다.
상기 필터링하는 단계는 상기 신호에 결함이 없는 경우로 설정된 기준 신호를 대입하여 기준 신호에 해당하는 부분을 제거하여 상기 결함에 관련된 피크치만을 남겨둔다. 상기 샘플링치들은 결함의 각각 종류에 대해서 일정하게 설정된 값들을 이용한다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상술하는 실시예들로 인해 한정되어지는 것으로 해석되어져서는 안 된다. 본 발명의 실시예들은 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되어지는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어진 것이며, 도면 상에서 동일한 부호로 표시된 요소는 동일한 요소를 의미한다.
본 발명의 실시예들은 검사된 결함에 대한 정보를 분석 처리하여, 그 결과를 바탕으로 결함을 분류하는 것을 주된 내용으로 한다. 결함에 대한 정보는 결함에 대한 피크치만이 잔존하도록 분석 처리되며, 이러한 결함에 대한 피크치를 샘플링치 등과 비교하여 각각의 피크치에 해당하는 결함을 각각 분류한다. 보다 상세하게는 다음의 실시예에서 도면들을 참조하여 결함 검사 방법을 결함 검사 설비의 예를 들어 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 결함 검사 설비의 구성을 개략적으로 나타내고, 도 2 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 의한 결함 검사 방법에 의해 처리된 신호들을 개략적으로 나타낸다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 결함 검사 설비는 물질막의 패턴(도시되지 않음) 등이 형성된 반도체 기판(100) 상에 결함 등을 검출하기 위한 광, 예컨대, 적외선, 레이저 빔(laser beam) 또는 전자 빔 등의 광을 입사하는 광원부(210)와, 입사광(215)에 의한 반사광(235)을 수집하는 검출부(230) 등을 구비한다. 입사광(215)은 반도체 기판(100) 상을 스캔하고 있으며, 이에 따라, 반사광(235)은 일정한 순서로 스캔되는 반도체 기판(100) 상에 대한 정보를 포함하게 된다.
이때, 광은 검출부(230)에서 검출된 신호(S1)는 다음의 도 2에 도시된 바와 같이 반도체 기판(100) 상에 존재하는 결함(130, 135) 등에 대한 정보 외에도 패턴(110) 등의 형상에 의한 정보 또는 노이즈(noise) 등을 포함하고 있다.
도 2는 검출부(230)에서 검출하여 필터부(250)로 전달하는 검출되는 신호(S1)를 개략적으로 나타낸다.
구체적으로, 반도체 기판(100) 상에는 패턴(110) 등이 형성되어 있으며, 이러한 패턴(110)의 형성 공정 등에서 잔류한 파티클(130, 135) 등이 반도체 기판(100) 상에 존재한다. 입사광(215)은 반도체 기판(100) 상을 스캔하므로, 반사광(235)에 의해서 검출되는 신호(S1)에는 패턴(110)에 대한 정보, 파티클(130, 1350 등에 대한 정보 또는 노이즈 등을 포함하게 된다.
따라서, 이를 결함 등에 의한 정보만을 포함하도록 처리하여 준다. 예를 들어, 검출된 신호(S1)를 필터부(filter;250)에 전달하여, 다음의 도 3에 도시된 바와 같은 기준 신호(Sr)를 바탕으로 처리한다.
도 3은 필터부(250)에 입력되는 기준 신호(Sr)를 개략적으로 나타낸다.
구체적으로, 검출된 신호(S1)는 파티클(130, 135) 등과 같은 결함에 관련된 정보(또는 피크(peak)) 이외에도 패턴(110) 등에 관련되는 정보를 포함하고 있다. 따라서, 결함 등에 관련되는 신호만으로 필터링한다. 결함이 없는 경우로 설정된 기준 신호(Sr), 예컨대, 패턴(110) 등에 관련되는 기준 신호(Sr)를 검출된 신호(S1)에 대입하여 검출된 신호(S1)에서 패턴(110) 등에 관련되는 정보, 즉, 피크를 제거한다.
이와 같이 필터링된 신호(So)는 다음의 도 4에 도시된 바와 같이 결함만에 관련된 신호로 표시된다.
도 4는 필터링된 신호(So)를 개략적으로 나타낸다.
필터부(도 1의 270)에 의해서 결함이 없는 경우로 설정된 기준 신호(Sr)를 바탕으로 필터링된 신호(So)는 결함에 대한 정보를 포함하게 된다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같은 검출된 신호(S1)는 결함(130, 135) 등에 대한 정보 또는 피크치뿐만 아니라, 패턴(110)에 대한 정보 등을 포함하고 있다. 이러한 신호(S1)에서 패턴(110)에 대한 신호를 제거함으로써, 결함(130, 135)에 대한 정보 또는 피크치만을 가지는 신호(So)를 얻을 수 있다.
이러한 필터링된 신호(So)는 디지털 코드(digital code)화된 신호일 수 있으며 아날로그(analog) 신호일 수 있다. 아날로그 신호인 경우 필터링된 신호(So)는 전환부(도 1의 converter;255)에 전달되어 신호 전송을 위해서 다음의 도 5에 도시된 바와 같이 디지털 코드화된다.
도 5는 필터링된 신호(So)의 디지털 코드치를 개략적으로 나타낸다.
즉, 16진수(hexadecimal) 등의 코드로 변환된다. 이와 같은 코드로 변환되는 것은 결함의 분류를 위해서 분석부(도 270) 등으로 상기한 필터링 신호(So)를 전송하기 위해서이다. 또한, 필터링된 신호(So)를 분석하는 데에도 유용한 점이 있다. 이와 같이 코드화된 신호는 RS232C 또는 GEM SECS 등과 같은 통신 방법으로 분석부(270)로 전달된다.
다시 도 1을 참조하면, 분석부(270)에 전송된 신호, 즉, 필터링된 신호(So)에 대한 코드치는 분석부(270)에서 비교 분석 또는 분류된다. 이러한 분류에 의해서 필터링된 신호(So)에 포함된 정보로부터 결함들이 분류되며, 이러한 결함들을 발생시킨 공정을 파악할 수 있다. 이러한 결과는 분석부(270)에 구비된 표시부(275) 등을 통해 도 6에 도시된 바와 같이 작업자에게 경고로 알려지거나, 공정, 예컨대, 패터닝 공정 등으로 피드 백(feed back)될 수 있다.
도 6은 결함이 분류된 결과를 개략적으로 나타낸다.
예를 들어, 결함이 존재하는 위치를 좌표로 나타내며, 그 크기에 대한 정보를 나타낸다. 그리고, 결함에 대해서 측정된 인텐시티(intensity)의 피크치를 나타내고, 그리고, 분류된 결함의 종류를 표시한다. 그리고, 결함의 종류가 분류됨에 따라, 그 결함이 발생한 공정을 표시한다.
보다 상세하게 설명하면, 도 1에 도시된 분석부(270)는 결함의 기준이 되는 샘플링치(sampling value)들을 저장하는 저장부(271)와, 이러한 저장부(271)로부터 샘플링치들을 전달받아 상기한 필터링된 신호(So)와 필터링된 신호(So)의 피크치 등을 비교하는 연산부(273) 등을 구비하고 있다.
연산부(273) 등에서는 결함에 대한 정보를 담고 있는 피크치를 샘플링치들과 비교하여 분류한다. 예를 들어, 다음의 도 7에 도시된 바와 같이 결함에 대한 피크치를 샘플링치에 대비시켜 피크치에 따라 결함들의 종류를 분류한다.
도 7은 결함에 대한 피크치와 샘플링치를 대비한 그래프를 개략적으로 나타낸다.
구체적으로, 결함의 종류에 따라 결함에 연관된 피크치들은 달라진다. 그리고, 결함 각각의 종류에 따라 미리 측정되어 샘플링된 값들을 상기한 피크치에 대비시킨다. 이러한 샘플링치들은 다수의 결함들을 반복하여 측정된 결과를 바탕으로 설정된 값들로, 도 1의 저장부(271)에 저장되어 있다. 이러한 샘플링치들은, 결함, 예컨대, 파티클의 형태 또는 크기 등에 따라 다른 인텐시티의 피크치를 나타낸다는 사실로부터 결함의 종류와 연관되어 설정된 것이다. 예를 들어, A라는 형태의 결함이 적어도 도 7의 참조 부호 731 정도 이상의 인텐시티를 나타낸다고 측정 및 분석을 통해 샘플링되었다면, 이러한 A형의 결함을 분류하는 샘플링치로는 참조 부호 731을 이용할 수 있다. 즉, 참조 부호 731 이상의 피크치를 나타내는 피크에 대응하는 결함은 A형으로 분류될 수 있다.
마찬가지로, B형의 결함에 대해서 적어도 참조 부호 735 이상의 인텐시티를 가지는 것이 측정 및 분석에 의해서 샘플링되었다면, 참조 부호 735 이상의 인텐시티를 가지는 피크에 대응되는 결함은 B형으로 분류될 수 있다. 이때, 참조 부호 731에 의해서 분류된 A형의 결함에 대한 피크치는 미리 A형으로 분류되었으므로 B형으로 분류되지 않는다. 마찬가지로 참조 부호 737 이상의 인텐시티를 가지는 피크에 대응하는 결함은 C형으로 분류될 수 있다.
이와 같이, 분류함으로써, 도 6에 도시된 바와 같이 표시부(도 1의 275)에 결함의 분류 결과가 표시될 수 있다. 한편, 샘플링치들이 준비될 때 결함의 종류에 따라 연관되는 공정 또한 조사되어진다. 따라서, 표시부(275)에는 결함의 종류에 연관된 공정 또한 표시될 수 있다.
이상, 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함이 명백하다.
상술한 본 발명에 따르면, 이와 같이 반도체 기판의 표면에 대한 스캔에 의해서 검출되는 신호를 코드 등으로 전송 받아 샘플링치들과 비교함으로써, 결함에 대한 피크치 등으로부터 결함을 분류할 수 있다. 이러한 분류는 피크치를 샘플링치와 비교함으로써 자동적으로 분류할 수 있으므로, 반도체 기판 상에서 신호가 검출됨과 동시에 결함을 분석 분류할 수 있다.
또한, 종래의 결함을 별도로 재확인 또는 리뷰(review)하여 화상을 기준으로 분류하는 작업에 비해 단순화된 작업으로 결함을 분류할 수 있다. 또한, 결함의 분류가 작업자의 판단 등에 좌우되지 않으므로, 작업자의 관여 없이 이루어질 수 있다. 공정 중에 인라인으로 결함의 검출과 동시에 결함을 분류할 수 있으므로, 양산 공정 등에 적용할 때 실용적이다. .

Claims (3)

  1. 반도체 기판의 상을 광으로 스캔하며 반사광을 검출하는 단계;
    상기 검출되는 반사광에 대한 신호를 상기 반도체 기판 상에 존재하는 결함에 관련된 신호만으로 필터링하는 단계; 및
    상기 필터링된 신호의 피크치를 설정된 샘플링치들과 비교함으로써 상기 피크치에 대응되는 결함의 종류를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법
  2. 제1항에 있어서, 상기 필터링하는 단계는
    상기 신호에 결함이 없는 경우로 설정된 기준 신호를 대입하여 기준 신호에 해당하는 부분을 제거하여 상기 결함에 관련된 피크치만을 남겨두는 것을 특징으로 하는 반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 샘플링치들은
    결함의 각각 종류에 대해서 일정하게 설정된 값들인 것을 특징으로 하는 반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법.
KR1019990039071A 1999-09-13 1999-09-13 반도체 장치의 결함을 자동 분류하는 결함 검사 방법 KR20010027367A (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113686903A (zh) * 2021-09-17 2021-11-23 中国工程物理研究院激光聚变研究中心 一种光学元件缺陷检测系统及检测方法

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