KR20070054289A

KR20070054289A - Method of detecting a defect

Info

Publication number: KR20070054289A
Application number: KR1020050112126A
Authority: KR
Inventors: 박영숙; 임정택; 전충삼; 지윤정
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2005-11-23
Filing date: 2005-11-23
Publication date: 2007-05-29

Abstract

보다 신뢰성을 갖는 결함 검출 방법에 있어서, 우선 피 측정 이미지를 획득하고, 상기 피 측정 이미지와 기준 이미지를 오버랩한다. 이어서, 상기 기준 이미지를 기준으로 피 측정 이미지의 벗어난 정도를 수치로 환산하고, 상기 산출된 값이 기 설정된 값과 비교하여 결함 유무를 검출한다. 상기와 같은 방법을 사용함으로써 종래보다 정확하게 결함 유무를 확인할 수 있으며, 이미지를 이용함으로써 피 측정물의 불량 여부로 확인이 가능하다.In a more reliable defect detection method, first, an image to be measured is acquired, and the measured image and the reference image overlap. Subsequently, the deviation of the measured image is converted into a numerical value based on the reference image, and the calculated value is compared with a preset value to detect the presence of a defect. By using the above method, it is possible to check the presence of defects more accurately than before, and by using an image, it is possible to confirm whether or not the object to be measured is defective.

Description

Method of detecting a defect

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 결함 검출 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.1 is a schematic flowchart illustrating a defect detection method according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2는 반도체 기판 상에 형성된 피 측정 패턴의 피 측정 SEM 이미지이다.2 is a measured SEM image of a measured pattern formed on a semiconductor substrate.

도 3은 도 2에 도시된 피 측정 SEM 이미지로부터 획득한 피 측정 이미지이다.FIG. 3 is a measured image obtained from the measured SEM image shown in FIG. 2.

도 4는 기준 패턴의 기준 SEM 이미지이다.4 is a reference SEM image of a reference pattern.

도 5는 도 4에 도시된 기준 SEM 이미지로부터 획득한 기준 이미지이다.FIG. 5 is a reference image obtained from the reference SEM image shown in FIG. 4.

도 6은 도 3 및 도 5에 도시된 이미지들을 오버랩한 개략적인 이미지이다.FIG. 6 is a schematic image overlapping the images illustrated in FIGS. 3 and 5.

본 발명은 결함 검출 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, SEM(Scanning Electron Microscopy)을 이용하여 패턴의 이상 유무를 검출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a defect detection method. More specifically, the present invention relates to a method of detecting the presence or absence of an abnormal pattern by using scanning electron microscopy (SEM).

일반적으로 반도체 장치는 반도체 기판으로 사용되는 실리콘웨이퍼 상에 전기적인 회로를 형성하는 팹(fabrication; 'FAB') 공정과, 상기 팹 공정에서 형성된 반도체 장치들의 전기적인 특성을 검사하는 공정과, 상기 반도체 장치들을 각각 에폭시 수지로 봉지하고 개별화시키기 위한 패키지 조립 공정을 통해 제조된다.In general, a semiconductor device includes a fabrication (FAB) process for forming an electrical circuit on a silicon wafer used as a semiconductor substrate, a process for inspecting electrical characteristics of the semiconductor devices formed in the fab process, and the semiconductor. The devices are each manufactured through a package assembly process for encapsulating and individualizing the epoxy resin.

상기 팹 공정은 반도체 기판 상에 막을 형성하기 위한 증착 공정과, 상기 막을 평탄화하기 위한 화학적 기계적 연마 공정과, 상기 막 상에 포토레지스트 패턴을 형성하기 위한 포토리소그래피 공정과, 상기 포토레지스트 패턴을 이용하여 상기 막을 전기적인 특성을 갖는 패턴으로 형성하기 위한 식각 공정과, 반도체 기판의 소정 영역에 특정 이온을 주입하기 위한 이온 주입 공정과, 반도체 기판 상의 불순물을 제거하기 위한 세정 공정과, 상기 막 또는 패턴이 형성된 반도체 기판의 표면을 검사하기 위한 검사 공정 등을 포함한다.The fab process includes a deposition process for forming a film on a semiconductor substrate, a chemical mechanical polishing process for planarizing the film, a photolithography process for forming a photoresist pattern on the film, and the photoresist pattern. An etching process for forming the film into a pattern having electrical characteristics, an ion implantation process for implanting specific ions into a predetermined region of the semiconductor substrate, a cleaning process for removing impurities on the semiconductor substrate, and the film or pattern Inspection process for inspecting the surface of the formed semiconductor substrate;

상기 반도체 기판 상에 형성된 막 또는 패턴의 검사 공정은 통상적으로 SEM(scanning electron microscope)설비를 이용하여 수행된다.Inspection of the film or pattern formed on the semiconductor substrate is typically performed using a scanning electron microscope (SEM) facility.

보다 상세하게 설명하면, SEM을 이용하여 피 측정물의 이미지를 획득한다. 상기 획득된 이미지에서 측정하고자 하는 영역 상에 다수의 측정 포인트를 설정한다. 상기 측정 포인트들의 평균값을 이용하여 측정 라인을 표시하고, 상기 측정 라인을 기 설정된 라인과 비교하여 상기 패턴의 이상 유무를 확인한다.In more detail, an SEM is used to acquire an image of a workpiece. A plurality of measurement points are set on the area to be measured in the acquired image. The measurement line is displayed using the average value of the measurement points, and the measurement line is compared with a preset line to check whether the pattern is abnormal.

그러나, 상기 측정 라인은 상기 획득된 이미지의 측정 포인트의 평균값이기 때문에 기판 표면의 패턴 및 막의 이상 유무를 확인에는 많은 오류가 발생할 수 있다.However, since the measurement line is an average value of the measurement points of the obtained image, a large number of errors may occur in checking the pattern of the substrate surface and the abnormality of the film.

또한, 상기 측정 포인트 설정이 작업자에 의해 수행되기 때문에 작업자마다 측정 포인트의 차이가 발생하여 상기 검사 공정의 신뢰성이 떨어질 수 있다. 게다 가, 상기 패턴이 경사를 갖는 경우, 상기 방법으로는 상기 경사를 정확하게 측정하지 못하는 문제가 있다.In addition, since the measurement point setting is performed by the operator, a difference in measurement points may occur for each operator, thereby reducing the reliability of the inspection process. In addition, when the pattern has an inclination, there is a problem that the inclination cannot be accurately measured by the method.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 패턴 및 막이 형성된 기판의 표면을 종래 보다 정확하게 검사하는 방법을 제공하는데 있다.An object of the present invention for solving the above problems is to provide a method for more accurately inspecting the surface of the substrate on which the pattern and the film is formed.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 결함 검출 방법에 있어서, 피 측정물의 이미지를 획득한다. 상기 피 측정 이미지를 기 설정된 기준 이미지 상에 오버랩(overlap)시킨다. 상기 기준 이미지를 기준으로 상기 피 측정 이미지의 벗어난 정도를 수치로 산출한다. 상기 산출된 값을 기 설정된 값과 비교하여 이상 여부를 판단한다.According to an aspect of the present invention for achieving the above object, in the defect detection method, to obtain an image of the object to be measured. The measured image is overlapped on a preset reference image. The deviation of the measured image is numerically calculated based on the reference image. The calculated value is compared with a preset value to determine whether there is an abnormality.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 피 측정 이미지는, SEM(scanning electron microscope)을 이용하여 피 측정 SEM 이미지를 획득하고, 상기 피 측정 SEM 이미지의 측정 부위와 비 측정 부위를 두 개의 색으로 나눠 상기 피 측정 SEM 이미지를 단순화하여 획득할 수 있다. 상기 기준 이미지를 기준으로 상기 피 측정 이미지의 벗어난 정도는, 상기 기준 이미지를 기준으로 외측 및 내측으로 벗어난 상기 피 측정 이미지의 부위들을 상기 피 측정 SEM 이미지에 오버랩시키고, 상기 오버랩된 피 측정 SEM 이미지 부위들의 그레이 레벨 값들을 획득하며, 상기 획득된 그레이 레벨 값들을 기 설정된 값들로 치환하고, 상기 치환된 값들 중에서 상기 외측으로 벗어난 부위들에 대한 치환 값들의 합으로부터 상기 내측으로 벗어난 부위 들에 대한 치환 값들의 합을 감산하여 상기 피 측정 이미지의 벗어난 정도를 수치로 산출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the measured image is obtained by using a scanning electron microscope (SEM) to obtain a measured SEM image, by dividing the measured portion and the non-measured portion of the measured SEM image into two colors The measured SEM image can be obtained by simplifying. The deviation of the measured image based on the reference image overlaps portions of the measured image deviating outward and inward based on the reference image to the measured SEM image, and the overlapped measured SEM image region. Obtaining gray level values, substituting the obtained gray level values with predetermined values, and substituting values for the parts which deviate from the sum from the sum of the substitution values for the parts deviating outward from the substituted values. The deviation of the measured image can be calculated numerically by subtracting the sum of these.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 피 측정물로부터 획득된 이미지와 기 설정된 이미지를 오버랩하여 비교함으로써, 종래에 비해 보다 정확하게 상기 피 측정물의 결함 유무를 확인할 수 있다.According to the present invention as described above, by comparing the image obtained from the measurement object and the preset image overlap, it is possible to confirm the presence or absence of a defect of the measurement object more accurately than in the prior art.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 따른 결함 검출 방법에 대해 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a defect detection method according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 방법을 설명하기 위한 개략적인 단면도이다.1 is a schematic cross-sectional view for describing a defect detection method according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2는 반도체 기판 상에 형성된 피 측정 패턴의 피 측정 SEM 이미지이고, 도 3은 도 2에 도시된 피 측정 SEM 이미지로부터 획득한 피 측정 이미지이다.FIG. 2 is a measured SEM image of a measured pattern formed on a semiconductor substrate, and FIG. 3 is a measured image obtained from the measured SEM image shown in FIG. 2.

도 4는 기준 패턴의 기준 SEM 이미지이고, 도 5는 도 4에 도시된 기준 SEM 이미지로부터 획득한 기준 이미지이다.FIG. 4 is a reference SEM image of the reference pattern, and FIG. 5 is a reference image obtained from the reference SEM image shown in FIG. 4.

도 1을 참조하면, 피 측정물의 이미지를 획득한다. 이때, 본 실시예에서 피 측정물은 패턴 또는 막이 형성된 반도체 기판을 사용한다.(S100)Referring to FIG. 1, an image of an object to be measured is obtained. At this time, in the present embodiment, the object to be measured uses a semiconductor substrate having a pattern or a film formed thereon (S100).

보다 상세하게 설명하면, 우선, 반도체 기판의 검사하고자 하는 영역을 SEM(Scanning Electron Microscopy)을 이용하여 피 측정 SEM 이미지를 획득한다. 도 2에 도시된 바와 같이 상기 피 측정 SEM 이미지는 256개의 그레이 레벨(gray level)을 갖고 있어, 측정하기 위한 부분과 그 외의 부분의 경계선이 모호하다. 따 라서, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 측정하고자 하는 부분과 그 외의 부분을 두 개의 그레이 레벨로 나눠 경계선을 명확하게 형성한 피 측정 이미지를 획득한다.In more detail, first, a SEM image to be measured is obtained by scanning electron microscopy (SEM) of a region to be inspected on a semiconductor substrate. As shown in FIG. 2, the measured SEM image has 256 gray levels, and the boundary line between the portion for measurement and the other portion is ambiguous. Thus, as shown in FIG. 3, the measured image obtained by clearly dividing a boundary line is obtained by dividing the portion to be measured and the other portion into two gray levels.

이어서, 상기 피 측정 이미지를 기 설정된 기준 이미지 상에 오버랩(overlap)시킨다.(S110) 이때, 도 4 내지 도 5에 도시된 바와 같이 상기 기 설정된 기준 이미지도 상기 피 측정 이미지를 획득한 것과 같은 방법으로 SEM 기준 이미지로부터 경계선이 명확한 기준 이미지를 획득한 것이다.Subsequently, the measured image is overlapped on the preset reference image (S110). At this time, as shown in FIGS. 4 to 5, the preset reference image is the same as the method for obtaining the measured image. As a result, a reference image having a clear boundary line was obtained from the SEM reference image.

도 6에 도시된 것과 같이 상기 도 3 및 도 5도 도시된 피 측정 이미지 및 기준 이미지를 오버랩시킨다.As shown in FIG. 6, FIGS. 3 and 5 also overlap the measured image and the reference image shown.

계속해서, 도 1을 참조하면, 상기 기준 이미지를 기준으로 상기 피 측정 이미지의 벗어난 정도를 수치로 산출한다.(S120)Subsequently, referring to FIG. 1, the deviation of the measured image is numerically calculated based on the reference image (S120).

보다 상세하게 설명하면, 도 6을 참조하여, 상기 기준 이미지를 기준으로 외측 및 내측으로 벗어난 상기 피 측정 이미지 부위들을 상기 피 측정 SEM 이미지에 오버랩시킨다.In more detail, referring to FIG. 6, the measured image portions that deviate outward and inward with respect to the reference image are overlapped with the measured SEM image.

이때, 상기 피 측정 영역 예컨대, 반도체 기판 상에 형성된 패턴의 불량 여부를 시각적으로 확인할 수 있다. 즉, 피 측정 이미지 및 기준 이미지를 비교함으로써 패턴의 도출 부위와 같은 불량을 확인할 수 있다.In this case, it is possible to visually check whether a pattern formed on the measurement target area, for example, a semiconductor substrate, is defective. That is, by comparing the measured image and the reference image, it is possible to check a defect such as a derived area of the pattern.

이어서, 상기 오버랩된 피 측정 SEM 이미지 부위들의 그레이 레벨 값들을 획득한다. 상기 획득된 그레이 레벨 값들을 기 설정된 값들로 치환한다.Then, gray level values of the overlapped measured SEM image portions are obtained. The obtained gray level values are replaced with preset values.

상기 치환된 값들 중에서 상기 기준 이미지 기준으로 외측으로 벗어난 피 측정 SEM 이미지 부위들에 대한 치환 값들의 합으로부터 상기 기준 이미지 기준으로 내측으로 벗어난 피 측정 SEM 이미지 부위들에 대한 치환 값들의 합을 감사하여 상기 피 측정 이미지의 벗어난 정도를 수치로 산출할 수 있다.Auditing the sum of the substitution values for the measured SEM image portions deviating inward with respect to the reference image from the sum of the substitution values for the measured SEM image regions deviating outward with respect to the reference image among the substituted values The deviation of the measured image can be calculated numerically.

한편, 상기 외측으로 벗어난 피 측정 SEM 이미지 부위들의 치환 값을 양수로 표기하고, 상기 내측으로 벗어난 피 측정 SEM 이미지 부위들의 치환 값을 음수로 표기하여 상기 두 값을 합함으로써, 피 측정 이미지의 벗어난 정도를 수치로 산출할 수 있다.Meanwhile, the displacement value of the measured SEM image portions deviated outwardly is expressed as a positive number, and the displacement values of the measured SEM image portions deviated outwardly are expressed as negative numbers, and the two values are added together to thereby deviate from the measured image. Can be calculated numerically.

계속해서, 상기 최종 결함 수치 값을 산출하며, 상기 결함 수치 값을 기 설정된 기준 수치 값과 비교하여 상기 반도체 기판 표면의 결함 유무를 판단한다.(S130) 즉, 상기 결함 수치 값이 기 설정된 기준 수치 범위 내에 있으면 상기 반도체 기판 표면에는 결함이 공정을 계속 진행할 정도로 미비하다는 것으로 판단되어 공정을 계속 진행한다.(S150) 반면, 상기 결함 수치 값이 기 설정된 기준 수치 범위를 벗어나는 경우 상기 반도체 기판 표면에 결함이 공정을 지속적으로 진행할 수 없을 정도로 심각하다는 것으로 판단되어 공정의 진행을 멈춘다.(S140)Subsequently, the final defect value is calculated and the presence or absence of a defect on the surface of the semiconductor substrate is determined by comparing the defect value with a preset reference value (S130). If it is within the range, it is determined that a defect is insufficient on the surface of the semiconductor substrate so as to continue the process (S150). On the other hand, if the defect value is out of a predetermined reference value range, the surface of the semiconductor substrate is defective. This process is judged to be serious enough to be unable to continue the process stops the progress of the process. (S140)

이때, 상기 피 측정 이미지를 다수의 영역으로 나누어 영역별 수치화된 값들을 합하여 영역별 결함 수치 값들을 산출할 수도 있다.In this case, the defect numerical values for each region may be calculated by dividing the measured image into a plurality of regions and adding the numerical values for each region.

상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 피 측정 이미지를 획득하여 기준 이미지와 오버랩시켜 비교함으로써 상기 피 측정 이미지의 결함 여부를 확인하여 종래보다 정확하게 결함 여부를 확인할 수 있다.As described above, according to the preferred embodiment of the present invention, by acquiring and comparing the measured image by overlapping with the reference image, it is possible to check whether the measured image is defective or not, and to accurately determine whether there is a defect.

또한, 이미지를 이용하기 때문에 패턴의 경사 등과 같이 종래 기술로 측정되 지 않는 결함까지 확인이 가능하다.In addition, since the image is used, defects that are not measured by the prior art, such as the inclination of the pattern, can be confirmed.

게다가, SEM 이미지로부터 두 개의 그레이 레벨로 이루어진 이미지를 획득하고, 획득된 이미지들을 비교함으로써, 패턴의 돌출 등과 같은 불량을 시각적으로 확인이 가능하다.In addition, by acquiring an image consisting of two gray levels from the SEM image, and comparing the obtained images, it is possible to visually check for defects such as protrusion of the pattern.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.While the foregoing has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will be able to variously modify and change the present invention without departing from the spirit and scope of the invention as set forth in the claims below. It will be appreciated.

Claims

Obtaining an image of the measurement object;

Overlapping the measured image on a preset reference image;

Calculating a deviation of the measured image based on the reference image as a numerical value; And

And comparing the calculated value with a preset value to determine whether there is an abnormality.

The method of claim 1, wherein the obtaining of the measured image comprises:

Acquiring a measured SEM image using a scanning electron microscope (SEM); And

And dividing the measured portion and the non-measured portion of the measured SEM image into two colors to obtain a measured image that simplifies the measured SEM image.

The method of claim 2, wherein the calculating of the deviation of the measured image based on the reference image as a numerical value comprises:

Overlapping portions of the measured image deviating outward and inward with respect to the reference image to the measured SEM image;

Obtaining gray level values of the overlapped measured SEM image portions;

Replacing the obtained gray level values with preset values; And

Subtracting the sum of the substitution values for the inwardly deviated sites from the sum of the substitution values for the outwardly deviated sites among the substituted values, and calculating a deviation of the measured image as a numerical value. A defect detection method characterized by the above-mentioned.