KR20220019717A - 기판 검사 장치, 기판 검사 시스템 및 기판 검사 방법 - Google Patents

기판 검사 장치, 기판 검사 시스템 및 기판 검사 방법 Download PDF

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도쿄엘렉트론가부시키가이샤
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Abstract

기판을 검사하는 기판 검사 장치이며, 복수의 기판 각각에 관한 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용해서 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델과, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상에 기초하는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 취득하는 취득부와, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 판정부를 갖는다.

Description

기판 검사 장치, 기판 검사 시스템 및 기판 검사 방법
본 개시는, 기판 검사 장치, 기판 검사 시스템 및 기판 검사 방법에 관한 것이다.
특허문헌 1에는, 웨이퍼에 처리를 실시하는 복수의 처리 장치를 구비한 기판 처리 시스템에서의, 웨이퍼의 검사 방법이 개시되어 있다. 이 검사 방법에서는, 처리 장치에서 처리되기 전의 웨이퍼의 표면이 촬상되어 제1 기판 화상이 취득되고, 제1 기판 화상으로부터 특징량이 추출된다. 이어서, 각각 다른 범위의 특징량에 대응해서 설정된, 결함 검사의 기준이 되는 기준 화상이 복수 기억된 기억부로부터, 제1 기판 화상으로부터 추출된 특징량에 대응하는 기준 화상이 선택된다. 그리고, 처리 장치에서 처리된 후의 기판의 표면이 촬상되어 제2 기판 화상이 취득되고, 선택된 기준 화상과 제2 기판 화상에 기초하여 웨이퍼의 결함 유무가 판정된다.
일본 특허 공개 제2016-212008호 공보
본 개시에 따른 기술은, 검사 대상 기판을 촬상한 촬상 화상에 기초하는 결함 검사에서의 결함 검출 정밀도를 더욱 향상시킨다.
본 개시의 일 양태는, 기판을 검사하는 기판 검사 장치이며, 복수의 기판 각각에 대한 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용해서 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델과, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상에 기초하는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 취득하는 취득부와, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 판정부를 갖는다.
본 개시에 의하면, 검사 대상 기판을 촬상한 촬상 화상에 기초하는 결함 검사에서의 결함 검출 정밀도를 더욱 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 실시 형태에 따른 기판 검사 시스템의 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 도면이다.
도 2는 각 기판 처리 시스템의 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 평면도이다.
도 3은 각 기판 처리 시스템의 내부 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 정면도이다.
도 4는 각 기판 처리 시스템의 내부 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 배면도이다.
도 5는 검사용 촬상 장치의 구성의 개략을 도시하는 종단면도이다.
도 6은 검사용 촬상 장치의 구성의 개략을 도시하는 횡단면도이다.
도 7은 촬상 제어 장치 및 전체 제어 장치의 기판 검사에 관한 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 블록도이다.
도 8은 종래의 결함 검사의 일례를 설명하기 위한 개념도이다.
도 9는 본 실시 형태에 따른 결함 검사의 일례를 설명하기 위한 개념도이다.
도 10은 실제의 촬상 화상의 화소값과 추정 화상의 화소값의 관계를, 화상의 부분마다 도시하는 도면이며, 웨이퍼 전체에 대해서 도시하고 있다.
도 11은 실제의 촬상 화상의 화소값과 추정 화상의 화소값의 관계를, 화상의 부분마다 도시하는 도면이며, 웨이퍼 중앙부에 대해서만 도시하고 있다.
도 12는 실제의 촬상 화상의 화소값과 다른 추정 화상의 화소값의 관계를, 화상의 부분마다 도시하는 도면이며, 웨이퍼 전체에 대해서 도시하고 있다.
도 13은 실제의 촬상 화상의 화소값과 다른 추정 화상의 화소값의 관계를, 화상의 부분마다 도시하는 도면이며, 웨이퍼 중앙부에 대해서만 도시하고 있다.
도 14는 전체 제어 장치의 다른 예의 개략을 도시하는 블록도이다.
도 15는 화소값의 평면 분포를 제르니케 다항식을 사용해서 복수의 화소값의 면내 경향 성분으로 분해한 상태를 도시하는 설명도이다.
도 16은 웨이퍼면 내의 각 픽셀값의 화소값을 나타낸 설명도이다.
도 17은 웨이퍼면 내의 각 픽셀값을 웨이퍼면 내의 높이 방향으로 나타낸 설명도이다.
도 18은 선택부에 의한 모델 작성용 촬상 화상 세트의 선택 처리의 흐름을 도시하는 도면이다.
도 19는 마하라노비스 거리를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 이상도의 산출 방법을 개념적으로 도시하는 도면이다. 전체 제어 장치의 다른 예의 개략을 도시하는 블록도이다.
도 21은 마하라노비스 거리의 산출 방법의 다른 예를 설명하는 도면이다.
반도체 디바이스 등의 제조 공정에서는, 반도체 웨이퍼(이하, 「웨이퍼」라고 함) 상에 레지스트액을 도포해서 레지스트막을 형성하는 레지스트 도포 처리, 레지스트막을 노광하는 노광 처리, 노광된 레지스트막을 현상하는 현상 처리 등이 순차 행하여져서, 웨이퍼 상에 레지스트 패턴이 형성된다. 그리고, 레지스트 패턴의 형성 처리 후에, 이 레지스트 패턴을 마스크로 한 에칭 대상층의 에칭 등이 행하여져서, 당해 에칭 대상층에 미리 정해진 패턴이 형성된다. 또한, 레지스트 패턴의 형성 시에, 레지스트막의 하층에, 레지스트막 이외의 막을 형성하기도 한다.
또한, 상술한 바와 같이 레지스트 패턴을 형성할 때나, 레지스트 패턴을 사용해서 에칭할 때, 각종 처리 후의 웨이퍼에 대하여 결함 검사가 행하여지는 경우가 있다. 이 결함 검사에서는, 예를 들어 레지스트 패턴이 적절하게 형성되어 있는지 여부나, 웨이퍼에 이물의 부착이 있는지 여부 등이 검사된다. 근년에는, 이 결함 검사에, 처리 후의 검사 대상의 웨이퍼의 표면을 촬상한 촬상 화상이 사용되는 경우가 있다. 이 경우, 검사 대상의 웨이퍼의 촬상 화상과 검사의 기준이 되는 기준 화상을 비교함으로써 결함 검사가 행하여진다.
그러나, 처리 후의 검사 대상의 웨이퍼의 촬상 화상에는, 처리 전의 검사 대상의 웨이퍼 표면의 상태, 즉, 검사 대상의 웨이퍼의 하지 표면의 상태 등의 영향을 받아, 불균일이 생기고 있다. 또한, 처리 환경이 웨이퍼간에서 불균일하기 때문에, 상술한 불균일의 상태는 웨이퍼마다 달라, 예를 들어 동일한 처리 조건에서 웨이퍼의 반사 방지막 상에 레지스트막을 정상적으로 형성했다고 해도, 레지스트막 형성 후의 웨이퍼의 촬상 화상에 생기는 불균일은 웨이퍼마다 다르다. 이 불균일을 결함으로 오판정하지 않도록 할 필요가 있다.
특허문헌 1에는, 각각 다른 범위의 특징량에 대응해서 설정되어 기억부에 기억된, 복수의 결함의 검사 기준이 되는 기판 화상으로부터, 처리 전의 웨이퍼의 표면이 촬상되어 취득된 제1 기판 화상으로부터 추출된 특징량에 대응하는 기판 화상을 선택하는 것이 개시되어 있다. 특허문헌 1에서는, 선택된 기판 화상과, 처리 후의 기판의 표면이 촬상되어 취득된 제2 기판 화상에 기초하여, 웨이퍼의 결함 유무가 판정된다.
상기 불균일이 있는 경우에 있어서, 특허문헌 1과 같이 해서 선택된 기판 화상을 사용한 결함 검사보다, 더욱 높은 결함 검출 정밀도가 요구되는 경우가 있다.
그래서, 본 개시에 관한 기술은, 검사 대상 기판을 촬상한 촬상 화상에 기초하는 결함 검사에서의 결함 검출 정밀도를 더욱 향상시킨다.
이하, 본 실시 형태에 따른 기판 검사 장치, 기판 검사 시스템 및 기판 검사 방법을, 도면을 참조하여 설명한다. 또한, 본 명세서 및 도면에 있어서, 실질적으로 동일한 기능 구성을 갖는 요소에 대해서는, 동일한 번호를 부여함으로써 중복 설명을 생략한다.
도 1은, 본 실시 형태에 따른 기판 검사 시스템의 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 도면이다.
도시한 바와 같이, 기판 검사 시스템(1)은, 복수의 기판 처리 시스템(10)과, 전체 제어 장치(20)를 갖고 있다. 또한, 기판 검사 시스템(1)이 갖는 기판 처리 시스템(10)의 대수는 1개이어도 된다.
각 기판 처리 시스템(10)은, 기판으로서의 웨이퍼를 처리하는 것이며, 본 예에서는, 웨이퍼 상에 레지스트 패턴을 형성하기 위한 처리 등을 웨이퍼에 대하여 행한다.
도 2는, 각 기판 처리 시스템(10)의 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 평면도이다. 도 3 및 도 4는, 각 기판 처리 시스템(10)의 내부 구성의 개략을 모식적으로 도시하는, 각각 정면도와 배면도이다.
각 기판 처리 시스템(10)은, 도 2에 도시하는 바와 같이, 복수매의 웨이퍼(W)를 수용한 카세트(C)가 반출입되는 카세트 스테이션(100)과, 웨이퍼(W)에 미리 정해진 처리를 실시하는 복수의 처리 장치를 갖는 처리 스테이션(101)을 갖는다. 각 기판 처리 시스템(10)은, 카세트 스테이션(100)과, 처리 스테이션(101)과, 처리 스테이션(101)에 인접하는 노광 장치(102)와의 사이에서 웨이퍼(W)의 전달을 행하는 인터페이스 스테이션(103)을 일체로 접속한 구성을 갖고 있다.
카세트 스테이션(100)에는 카세트 적재대(110)가 마련되어 있다. 카세트 적재대(110)에는, 기판 처리 시스템(10)의 외부에 대하여 카세트(C)를 반출입할 때, 카세트(C)를 적재하는 카세트 적재판(111)이 복수 마련되어 있다.
카세트 스테이션(100)에는, X 방향으로 연장되는 반송로(112) 상을 이동 가능한 웨이퍼 반송 장치(113)가 마련되어 있다. 웨이퍼 반송 장치(113)는, 상하 방향 및 연직축 주위(θ 방향)로도 이동 가능하여, 각 카세트 적재판(111) 상의 카세트(C)와, 후술하는 처리 스테이션(101)의 제3 블록(G3)의 전달 장치의 사이에서 웨이퍼(W)를 반송할 수 있다.
처리 스테이션(101)에는, 각종 장치를 구비한 복수, 예를 들어 4개의 블록, 즉 제1 블록(G1) 내지 제4 블록(G4)이 마련되어 있다. 예를 들어 처리 스테이션(101)의 정면측(도 2의 X 방향 부방향측)에는 제1 블록(G1)이 마련되고, 처리 스테이션(101)의 배면측(도 2의 X 방향 정방향측, 도면의 상측)에는 제2 블록(G2)이 마련되어 있다. 또한, 처리 스테이션(101)의 카세트 스테이션(100)측(도 2의 Y 방향 부방향측)에는 제3 블록(G3)이 마련되고, 처리 스테이션(101)의 인터페이스 스테이션(103)측(도 2의 Y 방향 정방향측)에는 제4 블록(G4)이 마련되어 있다.
제1 블록(G1)에는, 처리액을 사용해서 웨이퍼(W)를 처리하는 기판 처리 장치인 액 처리 장치가 배열되어 있다. 구체적으로는, 제1 블록(G1)에는, 액 처리 장치로서, 도 3에 도시한 바와 같이 예를 들어 현상 처리 장치(120), 하층막 형성 장치(121), 중간층막 형성 장치(122), 레지스트 도포 장치(123)가 밑에서부터 이 순으로 배치되어 있다.
현상 처리 장치(120)는 웨이퍼(W)를 현상 처리한다. 구체적으로는, 현상 처리 장치(120)는, 웨이퍼(W)의 레지스트막 상에 현상액을 공급하여, 레지스트 패턴을 형성한다.
하층막 형성 장치(121)는, 웨이퍼(W)의 레지스트막의 하지막인 하층막을 형성한다. 구체적으로는, 하층막 형성 장치(121)는, 하층막을 형성하기 위한 재료가 되는 하층막 재료를 웨이퍼(W) 상에 도포하여, 하층막을 형성한다. 하층막은, 예를 들어 SOC(스핀 온 카본)막이다.
중간층막 형성 장치(122)는, 웨이퍼(W)의 하층막 상이며 레지스트막의 하방의 위치에 중간층막을 형성한다. 구체적으로는, 중간층막 형성 장치(122)는, 웨이퍼(W)의 하층막 상에, 중간층막을 형성하기 위한 재료가 되는 중간층막 재료를 도포하여 중간층막을 형성한다. 중간층막은, 예를 들어 SOG(스핀 온 글라스)막이다.
레지스트 도포 장치(123)는, 웨이퍼(W)에 레지스트액을 도포해서 레지스트막을 형성한다. 구체적으로는, 레지스트 도포 장치(123)는, 웨이퍼(W)의 중간층막 상에 레지스트액을 도포하여, 레지스트막을 형성한다.
예를 들어 현상 처리 장치(120), 하층막 형성 장치(121), 중간층막 형성 장치(122), 레지스트 도포 장치(123)는, 각각 수평 방향으로 3개 배열되어 배치되어 있다. 또한, 이들 현상 처리 장치(120), 하층막 형성 장치(121), 중간층막 형성 장치(122), 레지스트 도포 장치(123)의 수나 배치는, 임의로 선택할 수 있다.
이들 현상 처리 장치(120), 하층막 형성 장치(121), 중간층막 형성 장치(122), 레지스트 도포 장치(123)에서는, 예를 들어 스핀 도포법에 의해, 미리 정해진 처리액이 웨이퍼(W) 상에 도포된다. 스핀 도포법에서는, 예를 들어 도포 노즐로부터 웨이퍼(W) 상에 처리액을 토출함과 함께, 웨이퍼(W)를 회전시켜서 처리액을 웨이퍼(W)의 표면에 확산시킨다.
제2 블록(G2)에는, 웨이퍼(W)가 적재되는 열판이나 냉각판을 사용해서 웨이퍼(W)의 가열이나 냉각과 같은 열처리를 행하는 기판 처리 장치인 열처리 장치(130)가, 상하 방향과 수평 방향으로 배열되어 마련되어 있다. 이들 열처리 장치(130)의 수나 배치는 임의로 선택할 수 있다. 또한, 열처리 장치(130)에는, 각각 공지된 장치를 사용할 수 있다.
제3 블록(G3)에는, 복수의 전달 장치(140, 141, 142, 143, 144)가 밑에서부터 차례로 마련되고, 그 위에 검사용 촬상 장치(145, 146, 147)가 밑에서부터 차례로 마련되어 있다. 또한, 제4 블록(G4)에는, 복수의 전달 장치(150, 151, 152)가 밑에서부터 차례로 마련되고, 그 위에 검사용 촬상 장치(153, 154)가 마련되어 있다.
여기서, 검사용 촬상 장치(145)의 구성에 대해서 설명한다.
도 5 및 도 6은 각각, 검사용 촬상 장치(145)의 구성의 개략을 도시하는 종단면도 및 횡단면도이다.
검사용 촬상 장치(145)는, 도 5 및 도 6에 도시하는 바와 같이 케이싱(200)을 갖고 있다. 케이싱(200) 내에는, 웨이퍼(W)가 적재되는 적재대(201)가 마련되어 있다. 이 적재대(201)는, 모터 등의 회전 구동부(202)에 의해 회전, 정지가 가능하다. 케이싱(200)의 저면에는, 케이싱(200) 내의 일단측(도 6 중의 X 방향 부방향측)으로부터 타단측(도 6 중의 X 방향 정방향측)까지 연신되는 가이드 레일(203)이 마련되어 있다. 적재대(201)와 회전 구동부(202)는, 가이드 레일(203) 상에 마련되어, 구동 장치(204)에 의해 가이드 레일(203)을 따라 이동할 수 있다.
케이싱(200) 내의 타단측(도 6의 X 방향 정방향측)의 측면에는, 촬상부(210)가 마련되어 있다. 촬상부(210)에는, 예를 들어 광각형의 CCD 카메라가 사용되고 있다.
케이싱(200)의 상부 중앙 부근에는, 하프 미러(211)가 마련되어 있다. 하프 미러(211)는, 촬상부(210)와 대향하는 위치에, 경면이 연직 하방을 향한 상태에서 촬상부(210)의 방향을 향해서 45도 상방으로 경사진 상태로 마련되어 있다. 하프 미러(211)의 상방에는 조명 장치(212)가 마련되어 있다. 하프 미러(211)와 조명 장치(212)는, 케이싱(200) 내부의 상면에 고정되어 있다. 조명 장치(212)로부터의 조명은, 하프 미러(211)를 통과해서 하방을 향해서 비추어진다. 따라서, 조명 장치(212)의 하방에 있는 물체에 의해 반사한 광은, 하프 미러(211)에서 또한 반사하여 촬상부(210)에 도입된다. 즉, 촬상부(210)는, 조명 장치(212)에 의한 조사 영역에 있는 물체를 촬상할 수 있다. 그리고, 촬상부(210)에 의한 촬상 결과는, 후술하는 촬상 제어 장치(251)에 입력된다.
또한, 검사용 촬상 장치(146, 147, 153, 154)의 구성은, 상술한 검사용 촬상 장치(145)의 구성과 마찬가지이다.
도 2 내지 도 4를 사용한 각 기판 처리 시스템(10)의 설명으로 돌아간다.
도 2에 도시하는 바와 같이 제1 블록(G1) 내지 제4 블록(G4)에 둘러싸인 영역에는, 웨이퍼 반송 영역(D)이 형성되어 있다. 웨이퍼 반송 영역(D)에는, 예를 들어 Y 방향, X 방향, θ 방향 및 상하 방향으로 이동 가능한 반송 암(160a)을 갖는 웨이퍼 반송 장치(160)가 복수 배치되어 있다. 웨이퍼 반송 장치(160)는, 웨이퍼 반송 영역(D) 내를 이동하여, 주위의 제1 블록(G1), 제2 블록(G2), 제3 블록(G3) 및 제4 블록(G4) 내의 원하는 장치에 웨이퍼(W)를 반송할 수 있다.
또한, 웨이퍼 반송 영역(D)에는, 도 4에 도시하는 바와 같이, 제3 블록(G3)과 제4 블록(G4)의 사이에서 직선적으로 웨이퍼(W)를 반송하는 셔틀 반송 장치(170)가 마련되어 있다.
셔틀 반송 장치(170)는, 예를 들어 도 4의 Y 방향으로 직선적으로 이동 가능하게 되어 있다. 셔틀 반송 장치(170)는, 웨이퍼(W)를 지지한 상태에서 Y 방향으로 이동하여, 제3 블록(G3)의 전달 장치(142)와 제4 블록(G4)의 전달 장치(152)의 사이에서 웨이퍼(W)를 반송할 수 있다.
도 2에 도시하는 바와 같이 제3 블록(G3)의 X 방향 정방향측의 이웃에는, 웨이퍼 반송 장치(180)가 마련되어 있다. 웨이퍼 반송 장치(180)는, 예를 들어 X 방향, θ 방향 및 상하 방향으로 이동 가능한 반송 암(180a)을 갖고 있다. 웨이퍼 반송 장치(180)는, 웨이퍼(W)를 지지한 상태에서 상하로 이동하여, 제3 블록(G3) 내의 각 전달 장치에 웨이퍼(W)를 반송할 수 있다.
인터페이스 스테이션(103)에는, 웨이퍼 반송 장치(190)와 전달 장치(191)가 마련되어 있다. 웨이퍼 반송 장치(190)는, 예를 들어 Y 방향, θ 방향 및 상하 방향으로 이동 가능한 반송 암(190a)을 갖고 있다. 웨이퍼 반송 장치(190)는, 예를 들어 반송 암(190a)에 웨이퍼(W)를 지지하여, 제4 블록(G4) 내의 각 전달 장치, 전달 장치(191) 및 노광 장치(102)와의 사이에서 웨이퍼(W)를 반송할 수 있다.
또한, 기판 처리 시스템(10)에는, 반송·프로세스 제어 장치(250)와, 기판 검사 장치로서의 촬상 제어 장치(251)가 마련되어 있다.
반송·프로세스 제어 장치(250)(이하, 「주 제어 장치(250)」라고 하는 경우가 있음)는, 예를 들어 CPU와 메모리 등을 구비한 컴퓨터이며, 프로그램 저장부(도시하지 않음)를 갖고 있다. 이 프로그램 저장부에는, 상술한 각종 처리 장치나 반송 장치 등의 구동계의 동작을 제어하여, 웨이퍼(W)에 대하여 각종 처리를 행하기 위한 프로그램이 저장되어 있다. 또한, 상기 프로그램은, 컴퓨터에 판독 가능한 기억 매체에 기록되어 있던 것으로서, 당해 기억 매체로부터 주 제어 장치(250)에 인스톨된 것이어도 된다. 프로그램의 일부 또는 모두는 전용 하드웨어(회로 기판)에서 실현해도 된다.
촬상 제어 장치(251)는, 주 제어 장치(250)와 마찬가지로, 예를 들어 CPU와 메모리 등을 구비한 컴퓨터이며, 프로그램 저장부(도시하지 않음)를 갖고 있다. 이 프로그램 저장부에는, 각 검사용 촬상 장치의 촬상부나 구동계의 동작을 제어하여, 기판 검사에 관한 처리를 제어하는 프로그램이 저장되어 있다. 또한, 상기 프로그램은, 컴퓨터에 판독 가능한 기억 매체에 기록되어 있던 것으로서, 당해 기억 매체로부터 촬상 제어 장치(251)에 인스톨된 것이어도 된다. 프로그램의 일부 또는 모두는 전용 하드웨어(회로 기판)로 실현해도 된다.
도 1을 사용한 기판 검사 시스템(1)의 설명으로 돌아간다.
기판 검사 시스템(1)은, 상술한 바와 같이 전체 제어 장치(20)를 갖는다.
전체 제어 장치(20)는, 예를 들어 CPU와 메모리 등을 구비한 컴퓨터이며, 프로그램 저장부(도시하지 않음)를 갖고 있다. 이 프로그램 저장부에는, 후술하는 화상 추정 모델을 작성하기 위한 프로그램이 저장되어 있다. 또한, 상기 프로그램은, 컴퓨터로 판독 가능한 기억 매체에 기록되어 있던 것으로서, 당해 기억 매체로부터 전체 제어 장치(20)에 인스톨된 것이어도 된다. 프로그램의 일부 또는 모두는 전용 하드웨어(회로 기판)로 실현해도 된다.
도 7은, 기판 검사에 관한, 촬상 제어 장치(251) 및 전체 제어 장치(20)의 구성의 개략을 모식적으로 도시하는 블록도이다.
전체 제어 장치(20)는, 도시한 바와 같이 기억부(301)와, 모델 작성부(302)를 갖는다.
기억부(301)는 각종 정보를 기억한다. 이 기억부(301)에는, 각 기판 처리 시스템(10)에 있어서 웨이퍼(W)를 검사용 촬상 장치의 촬상부(210)에서 촬상한 결과로부터 취득되는 웨이퍼(W)의 촬상 화상이 축적된다. 또한, 이하에서는, 이해를 용이하게 하기 위해서, 특별히 나타내지 않는 한, 촬상 화상이나 후술하는 추정 화상은, 그레이스케일 화상인 것으로 한다. 단, 이들 화상은, R 성분, G 성분 및 B 성분의 적어도 어느 하나의 화상이어도 된다. 각 촬상 화상에는, 촬상된 웨이퍼(W)의 식별 정보나, 촬상된 웨이퍼(W)의 처리에 사용된 처리 장치의 식별 정보 등이 관련지어져 있다.
모델 작성부(302)는, 복수의 웨이퍼(W) 각각에 대한, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 전의 촬상 화상 및 상기 원하는 처리 후의 촬상 화상(이하, 「기판 처리 시스템(10)에서의 처리 전후의 촬상 화상 세트」라고 하는 경우가 있음)을 사용하여, 기계 학습에 의해 화상 추정 모델을 작성한다. 화상 추정 모델은, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 전의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상으로부터 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상을 추정하는 모델이다. 바꾸어 말하면, 화상 추정 모델은, 상기 처리 전의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상으로부터 상기 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상을 생성하는 모델이다.
화상 추정 모델의 작성에 사용되는 기계 학습은, 예를 들어 조건부 적대적 생성 네트워크(Conditional GAN(Generative Adversarial Networks))에 의한 기계 학습이며, 보다 구체적으로는, pix2pix이다.
또한, 화상 추정 모델은, 예를 들어 조건부 적대적 생성 네트워크나 pix2pix에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크(Generator)이다.
조건부 적대적 생성 네트워크나 pix2pix에서는, 뉴럴 네트워크로서, 상기 생성 네트워크 이외에 식별 네트워크(Discriminator)가 사용된다. 식별 네트워크는, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성 네트워크에 의해 생성된 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 진짜 화상인지 가짜 화상인지의 식별을 행한다.
그리고, 조건부 적대적 생성 네트워크에 의한 기계 학습이나 pix2pix에서는, 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 학습되고, 또한 생성 네트워크에 대해서, 식별 네트워크에 있어서 가짜 화상이 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 학습된다.
모델 작성부(302)에서는, 식별 네트워크에 입력되는 상기 임의의 화상과 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상의 화상 세트로서, 기판 처리 시스템(10)에서의 처리 전후의 촬상 화상 세트가 사용된다.
모델 작성부(302)에서 작성된 화상 추정 모델은, 기판 처리 시스템(10)의 촬상 제어 장치(251)에 보내진다.
촬상 제어 장치(251)는, 기억부(311)와, 촬상 화상 취득부(312)와, 추정 화상 취득부(313)와, 판정부(314)를 갖는다.
기억부(311)는 각종 정보를 기억한다. 이 기억부(311)에는, 예를 들어 전체 제어 장치(20)의 모델 작성부(302)에서 작성된 화상 추정 모델이 기억된다.
촬상 화상 취득부(312)는, 검사용 촬상 장치(145, 146, 147, 153, 154)의 촬상부(210)에서의 웨이퍼(W)의 촬상 결과에 기초하여, 웨이퍼(W)의 촬상 화상을 취득한다. 구체적으로는, 촬상 화상 취득부(312)는, 촬상부(210)에서 촬상된 화상에 대하여 필요한 화상 처리를 실시하고, 이에 의해, 웨이퍼(W)의 촬상 화상으로서, 당해 웨이퍼(W)의 표면 전체의 상태를 나타내는 화상을 생성한다.
이 촬상 화상 취득부(312)는, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 전 및 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상을 취득하고, 또한 상기 원하는 처리 전 및 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상이며 화상 추정 모델의 작성에 사용되는 촬상 화상을 취득한다.
추정 화상 취득부(313)는, 촬상 화상 취득부(312)에서 취득된, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 전의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 기억부(311)에 기억된 화상 추정 모델에 기초하여, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상을 생성하여 취득한다. 또한, 전체 제어 장치(20)에서 화상 추정 모델을 사용해서 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상을 생성하도록 하고, 이 생성된 추정 화상을 추정 화상 취득부(313)가 취득하도록 해도 된다.
판정부(314)는, 촬상 화상 취득부(312)에서 취득된, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 결함 유무를 판정한다. 특히, 판정부(314)는, 촬상 화상 취득부(312)에서 취득된 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 추정 화상 취득부(313)에서 취득된, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 결함 유무를 판정한다. 구체적으로는, 판정부(314)는, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상을 비교하고, 비교 결과에 기초하여, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 결함 유무를 판정한다. 보다 구체적으로는, 판정부(314)는, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상의 차분에 기초하여, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 결함 유무를 판정한다.
계속해서, 이상과 같이 구성된 각 기판 처리 시스템(10)에서 행하여지는 웨이퍼(W)의 처리 방법 및 웨이퍼(W)의 검사 방법에 대해서 설명한다. 또한, 이하의 설명에서는, 3 이상의 타이밍에 웨이퍼(W)의 촬상을 행하고 있지만, 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하는 결함 검사는, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하는 결함 검사만 행하는 것으로 한다. 또한, 이하의 웨이퍼(W)에 대한 처리나 웨이퍼(W)의 검사에 앞서, 상기 결함 검사에 사용되는, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)에 관한 화상 추정 모델의 기계 학습이 완료되어 있는 것으로 한다. 당해 화상 추정 모델은, 예를 들어 각 기판 처리 시스템(10)에서의, 웨이퍼(W)의 레지스트막 형성 후(즉 레지스트 패턴 형성 전)의 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)에 기초하여 작성된다.
먼저, 복수의 웨이퍼(W)를 수납한 카세트(C)가, 카세트 스테이션(100)에 반입된다. 그리고, 주 제어 장치(250)의 제어 하에, 카세트(C) 내의 웨이퍼(W)가, 제3 블록(G3)의 검사용 촬상 장치(145)에 반송된다. 그리고, 촬상 제어 장치(251)의 제어 하에, 하층막 등의 각종 막을 형성하기 전의, 즉, 초기 상태의 웨이퍼(W)의 촬상부(210)에 의한 촬상이 행하여지고, 촬상 화상 취득부(312)에 의해, 당해 초기 상태의 웨이퍼(W)의 촬상 화상이 취득된다.
이어서, 주 제어 장치(250)의 제어 하에, 웨이퍼(W)가, 제1 블록(G1)의 하층막 형성 장치(121)에 반송되어, 웨이퍼(W) 상에 하층막이 형성된다.
계속해서, 웨이퍼(W)가, 제2 블록(G2)의 하층막용 열처리 장치(130)에 반송되어, 하층막의 가열 처리가 행하여진다.
그 후, 웨이퍼(W)가 검사용 촬상 장치(153)에 반송된다. 그리고, 촬상 제어 장치(251)의 제어 하에, 촬상부(210)에 의한 하층막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상이 행하여져서, 당해 하층막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상이 취득된다.
이어서, 주 제어 장치(250)의 제어 하에, 웨이퍼(W)가, 제1 블록(G1)의 중간층막 형성 장치(122)에 반송되어, 웨이퍼(W)의 하층막 상에 중간층막이 형성된다.
계속해서, 웨이퍼(W)가, 제2 블록(G2)의 중간층용 열처리 장치(130)에 반송되어, 중간층막의 가열 처리가 행하여진다.
그 후, 웨이퍼(W)가 검사용 촬상 장치(146)에 반송된다. 그리고, 촬상 제어 장치(251)의 제어 하에, 촬상부(210)에 의한 중간층막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상이 행하여지고, 촬상 화상 취득부(312)에 의해, 당해 중간층막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상이 취득된다.
이어서, 주 제어 장치(250)의 제어 하에, 웨이퍼(W)가, 제1 블록(G1)의 레지스트 도포 장치(123)에 반송되어, 웨이퍼(W)의 중간층막 상에 레지스트막이 형성된다.
계속해서, 웨이퍼(W)가, 제2 블록(G2)의 PAB 처리용 열처리 장치(130)에 반송되어 PAB 처리가 행하여진다.
그 후, 웨이퍼(W)가 검사용 촬상 장치(153)에 반송된다. 그리고, 촬상 제어 장치(251)의 제어 하에, 촬상부(210)에 의한 레지스트막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상이 행하여지고, 촬상 화상 취득부(312)에 의해, 당해 레지스트막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상이 취득된다.
이어서, 웨이퍼(W)가, 주 제어 장치(250)의 제어 하에 노광 장치(102)에 반송되어, 원하는 패턴으로 노광된다.
계속해서, 웨이퍼(W)가, 제2 블록(G2)의 PEB 처리용 열처리 장치(130)에 반송되어 PEB 처리가 행하여진다.
이어서, 웨이퍼가, 제1 블록(G1)의 현상 처리 장치(120)에 반송되어 현상 처리가 행하여져서, 당해 웨이퍼(W) 상에 레지스트 패턴이 형성된다.
그 후, 웨이퍼(W)가 검사용 촬상 장치(147)에 반송된다. 그리고, 촬상 제어 장치(251)의 제어 하에, 촬상부에 의한 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상이 행하여지고, 촬상 화상 취득부(312)에 의해, 당해 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상이 취득된다.
이어서, 촬상 화상 취득부(312)에서 취득된 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼의 결함 유무가 판정된다. 구체적으로는, 레지스트막 형성 후(즉 레지스트 패턴 형성 전)의 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 미리 작성된 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)에 관한 화상 추정 모델에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 추정 화상이 추정 화상 취득부(313)에 의해 생성된다. 그리고, 판정부(314)에 의해, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상과 상기 추정 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)(즉 검사 대상 웨이퍼(W))의 결함 유무가 판정된다.
이 결함 유무 판정에서는, 예를 들어 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)에 대해서, 촬상 화상과 추정 화상이 비교되어, 양쪽 화상의 화소값에 역치 이상의 차가 있는 부분은 결함이 존재하는 부분으로 판정되고, 그 이외의 부분은 결함이 없는 부분으로 판정된다.
또한, 상술한 판정 시에, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)에 관한 화상 추정 모델의 작성이 완료되어 있지 않으면, 종래와 마찬가지로 하여 당해 웨이퍼(W)의 결함 유무가 판정된다. 또한, 상기 추정 모델의 작성이 완료되어 있지 않으면, 당해 웨이퍼(W)에 관한, 레지스트막 형성 후의 촬상 화상과 레지스트 패턴 형성 후의 촬상 화상이, 전체 제어 장치(20)의 모델 작성부(302)에 입력되어, 상기 모델의 기계 학습이 진행된다.
상기 판정이 종료되면, 즉, 결함 검사가 종료되면, 웨이퍼(W)가, 주 제어 장치(250)의 제어 하에 카세트(C)로 되돌려져서, 당해 웨이퍼(W)에 대한 처리가 완료된다. 그리고, 상술한 처리가, 다른 웨이퍼(W)에 대해서도 행하여진다.
이상과 같이, 본 실시 형태에서는, 복수의 웨이퍼(W) 각각에 관한, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 전의 촬상 화상 및 상기 원하는 처리 후의 촬상 화상을 사용하여, 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델이 사용된다. 이 화상 추정 모델은, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 전의 웨이퍼(W)의 촬상 화상으로부터 상기 원하는 처리 후의 웨이퍼(W)의 추정 화상을 작성하는 모델이다. 본 실시 형태에서는, 상기 화상 추정 모델과, 상기 원하는 처리 전의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하여, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상이 생성되어 취득된다. 그리고, 상기 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)에 대해서 실제로 취득된 촬상 화상과, 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 결함 유무의 판정이 행하여진다. 즉, 검사 대상 웨이퍼(W)마다 적합한, 결함 검사의 기준이 되는 기준 화상에 기초하여, 검사 대상 웨이퍼의 결함 유무의 판정이 행하여진다. 그 때문에, 결함 검출 정밀도를 향상시킬 수 있다. 구체적으로는, 결함 검사의 기준이 되는 기준 화상이, 상기 화상 추정 모델에 기초하여 생성된 추정 화상이기 때문에, 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)에 관한, 촬상 화상과 추정 화상 즉 기준 화상에서 불균일이 대략 동일해진다. 따라서, 불균일이 결함으로서 검출될 가능성이 낮기 때문에, 결함 검출 정밀도를 향상시킬 수 있다. 즉, 결함 유무의 판정 시에, 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)에 대해서, 상술한 바와 같이 촬상 화상과 추정 화상을 비교하는 경우, 불균일을 결함으로서 오검지할 우려가 없기 때문에, 상술한 역치를 작게 할 수 있다. 그 때문에, 역치가 큰 경우에 검출하지 못한 결함을 검지할 수 있다.
도 8 및 도 9를 사용하여, 본 실시 형태에 따른 결함 검사의 효과에 대해서 더욱 구체적으로 설명한다.
도 8은, 종래의 결함 검사의 일례를 설명하기 위한 개념도이며, 도 9는, 본 실시 형태에 따른 결함 검사의 일례를 설명하기 위한 개념도이다. 도 8 및 도 9에서, 횡축은, 웨이퍼 상의 한 방향을 따른 각 부분의 당해 방향에 관한 좌표를 나타내고, 종축은, 상기 각 부분의 화소값 등의 값을 나타낸다. 도 8의 (A)에는, 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과 후술하는 평균 화상(Ia)의 관계의 일례가 도시되고, 도 8의 (B)에는, 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과 후술하는 평균 화상(Ia)의 차분이 도시되고, 도 8의 (C)에는, 종래의 결함 검사에 따른 후술하는 결함 판정값(Vc)의 일례가 도시되어 있다. 도 9의 (A)에는, 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과 대응하는 추정 화상(Ie)의 관계의 일례가 도시되고, 도 9의 (B)에는, 본 실시 형태에 따른 후술하는 결함 판정값(V)의 일례가 도시되어 있다.
종래의 결함 검사에서는, 예를 들어 원하는 처리 후의 복수매 웨이퍼(W)에 대해서 촬상 화상을 취득하고, 당해 복수의 웨이퍼(W)의 촬상 화상으로부터 평균 화상(Ia)과 표준 편차 화상(Is)이 취득된다. 평균 화상(Ia)은, 상기 복수의 웨이퍼(W)의 촬상 화상에서의 각 화소의 평균값을, 각 화소의 화소값으로 하는 화상이며, 예를 들어 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과 도 8의 (A)에 도시하는 바와 같은 관계에 있다. 또한, 표준 편차 화상(Is)은, 상기 복수의 웨이퍼(W)의 촬상 화상에서의 각 화소의 표준 편차를, 각 화소의 화소값으로 하는 화상이다.
그리고, 종래의 결함 검사에서는, 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과 상기 평균 화상(Ia)의 차분이 산출된다. 상기 차분에 있어서 유의미한 값을 갖는 부분에는, 도 8의 (B)에 도시하는 바와 같이, 결함 부분뿐만 아니라, 불균일에 기인하는 부분도 포함된다. 그 때문에, 불균일을 제거하기 위한 베리에이션 필터로서 상기 표준 편차 화상(Is)이 적용되어, 결함 판정값(Vc)이 생성된다. 구체적으로는, 상기 차분의 화소값의 절댓값이 상기 표준 편차 화상(Is)의 화소값의 절댓값을 초과하는 화소에 있어서, 화소마다, 상기 차분의 화소값에서 표준 편차 화상(Is)의 화소값이 차감되어, 도 8의 (C)에 도시하는 바와 같은 결함 판정값(Vc)이 생성된다. 종래의 결함 검사에서는, 이 결함 판정값에 있어서, 역치(Tc)를 초과하는 부분이 결함으로 판정된다.
그러나, 불균일을 제거하기 위한 베리에이션 필터로서의 상기 표준 편차 화상(Is)은, 웨이퍼(W)마다 고유한 것은 아니어서 불균일을 정확하게 나타낸 것은 아니다. 그 때문에, 도 8의 (C)에 도시하는 바와 같이, 결함 판정값에 있어서 유의미한 값을 갖는 부분에, 결함(K1, K2, K3)에 기인하는 부분뿐만 아니라, 불균일(U)에 기인하는 부분도 포함된다. 이 불균일(U)의 부분이 결함으로서 검출되는 것을 방지하기 위해서, 종래의 결함 검사 방법에서는, 결함 판정값에 대한 상기 역치(Tc)가 크게 설정되어 있다. 즉, 검출 감도가 낮게 설정되어 있다. 그 때문에, 결함 판정값(Vc)에 있어서 큰 값을 나타내는 결함(K1, K2)만 검출되고, 결함 판정값(Vc)에 있어서 작은 값을 나타내는, 검출해야 할 결함(K3)을 검출하지 못하는 경우가 있다.
그에 반해 본 실시 형태에서는, 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과, 결함 검사의 기준 화상이 되는 추정 화상(Ie)이, 예를 들어 도 9의 (A)에 도시하는 바와 같은 관계에 있다. 그리고, 예를 들어 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과 추정 화상(Ie)의 각 화소에서의 차분이 결함 판정값(V)으로 되고, 이 결함 판정값(V)에 있어서, 역치(T)를 초과하는 부분이 결함으로 판정된다. 본 실시 형태의 결함 판정에 사용되는 추정 화상(Ie)은, 상술한 바와 같이, 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델에 기초하여 작성되고, 웨이퍼(W)마다 고유한 것이며, 원하는 처리 전의 검사 대상 웨이퍼(W)의 상태가 반영되어 있다. 따라서, 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상(Ip)과 추정 화상(Ie)은, 불균일이 대략 동일해서, 도 9의 (B)에 도시하는 바와 같이, 결함 판정값(V)에 있어서 유의미한 값을 나타내는 부분에는, 불균일에 기인하는 부분이 포함되지 않고, 결함(K1, K2, K3)에 기인하는 부분만이 포함된다. 따라서, 상기 결함 판정값(V)에 대한 상기 역치(T)를 작게 해도, 불균일의 부분이 결함으로서 검출되지 않기 때문에, 상기 역치(T)를 작게 설정하여, 즉 검출 감도를 높게 설정하여, 결함 판정값(V)에 있어서 작은 값을 나타내는 결함(K3)도 정확하게 검출할 수 있다.
본 발명자들은, 레지스트막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상과 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상을 사용해서 실제로 기계 학습에 의해 화상 추정 모델을 작성하였다. 그리고, 어떤 검사 대상 웨이퍼(W)의 레지스트막 형성 후의 촬상 화상과, 작성한 화상 추정 모델로부터, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 레지스트 패턴 형성 후의 추정 화상을 생성하여, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 레지스트 패턴 형성 후의 실제 촬상 화상과 비교하였다. 그 결과를, 도 10 및 도 11에 나타내었다. 도 10 및 도 11은, 상기 실제의 촬상 화상의 화소값과 상기 추정 화상의 화소값의 관계를, 화상의 부분마다 나타내는 도면이다. 도 10은, 웨이퍼 전체에 관한 것을 나타내고, 도 11은, 웨이퍼 중앙부만에 관한 것을 나타내고 있다.
도 10 및 도 11에 도시한 바와 같이, 화상의 각 부분에 있어서, 상기 실제의 촬상 화상의 화소값과, 상기 추정 화상의 화소값은, 가까운 값을 나타내고 있었다. 특히, 도 11에 도시한 바와 같이, 웨이퍼 중앙부에서는, 상기 실제의 촬상 화상의 화소값과 상기 추정 화상의 화소값은 대략 동일하였다.
또한, 도 10 및 도 11은, R 성분의 화소값에 관한 것이지만, G 성분, B 성분에 있어서도, R 성분과 마찬가지의 경향을 나타내는 것이 본 발명자들에 의해 확인되었다.
이상의 설명에서는, 레지스트막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)에 관한 화상 추정 모델을 작성하고 있었다. 그 대신에, 하층막 형성 전의 초기 상태의 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)에 관한 화상 추정 모델을 작성해도 된다. 그리고, 당해 화상 추정 모델과, 상기 초기 상태의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상을 추정하고, 이 추정 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 결함 검사를 행해도 된다.
본 발명자들은, 상기 초기 상태의 웨이퍼(W)의 촬상 화상과 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상을 사용해서 실제로 기계 학습에 의해 화상 추정 모델을 작성하였다. 그리고, 어떤 검사 대상 웨이퍼(W)의 상기 초기 상태의 촬상 화상과, 작성한 화상 추정 모델로부터, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 레지스트 패턴 형성 후의 추정 화상을 생성하여, 당해 검사 대상 웨이퍼(W)의 레지스트 패턴 형성 후의 실제 촬상 화상과 비교하였다. 그 결과를, 도 12 및 도 13에 나타내었다. 도 12 및 도 13은, 상기 실제의 촬상 화상의 화소값과 상기 추정 화상의 화소값의 관계를, 화상의 부분마다 나타내는 도면이다. 도 12는, 웨이퍼 전체에 관한 것을 나타내고, 도 13은, 웨이퍼 중앙부만에 관한 것을 나타내고 있다.
도 12 및 도 13에 도시하는 바와 같이, 화상의 각 부분에 있어서, 상기 실제의 촬상 화상의 화소값과, 상기 추정 화상의 화소값은, 가까운 값을 나타내고 있었다. 특히, 도 13에 도시하는 바와 같이, 웨이퍼 중앙부에서는, 상기 실제의 촬상 화상의 화소값과 상기 추정 화상의 화소값은 대략 동일하였다.
또한, 도 12 및 도 13은, R 성분의 화소값에 관한 것이지만, G 성분, B 성분에 있어서도, R 성분과 마찬가지의 경향을 나타내는 것이 본 발명자들에 의해 확인되었다.
또한, 하층막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상이나 중간층막 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상과, 레지스트 패턴 형성 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)에 관한 화상 추정 모델을 작성해도 된다. 그리고, 당해 화상 추정 모델과, 상기 하층막 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상이나, 중간층막 형성 후의 웨이퍼에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 추정 화상을 추정하고, 이 추정 화상에 기초하여, 레지스트 패턴 형성 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 결함 검사를 행해도 된다. 즉, n종류의 처리가 행하여져서 각 종류의 처리 전후에서 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상이 취득될 경우, m(m≤n)종째의 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)에 관한 결함 검사 및 화상 추정 모델의 생성에는, 이하의 촬상 화상을 사용해도 된다. 즉, m종째의 처리 직전(바꾸어 말하면 (m-1)종째의 처리 후)의 웨이퍼(W)의 촬상 화상뿐만 아니라, (m-1)종째의 처리 직전(바꾸어 말하면 (m-2)종째의 처리 후)의 웨이퍼(W)의 촬상 화상을 사용해도 된다.
또한, 본 실시 형태에서는, 도 11 및 도 13의 결과를 바탕으로, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 후의 검사 대상 웨이퍼(W)의 촬상 화상과 추정 화상에서의, 웨이퍼 중앙부만의 화상에 기초하여 결함 검사를 행하도록 해도 된다. 이에 의해, 불균일을 결함으로서 오검지할 가능성을 더 저하시킬 수 있어, 보다 정확하게 결함 검출을 행할 수 있다. 이 경우, 결함 검사 시에 있어서, 예를 들어 웨이퍼(W)의 주연부를 제외하는 에지 필터가 적용된다.
또한, 화상 추정 모델에 대해서는, 예를 들어 기판 검사 시스템(1)이 갖는 복수의 기판 처리 시스템(10)에서 취득된 촬상 화상을 사용하여, 기판 처리 시스템간에서 공통인 것이 작성된다.
그 대신에, 어떤 기판 처리 시스템(10)에 관한 화상 추정 모델은, 당해 기판 처리 시스템에서 취득된 촬상 화상만을 사용해서 작성해도 된다. 이에 의해, 당해 기판 처리 시스템(10)의 특성을 반영한 화상 추정 모델을 작성할 수 있다.
또한, 화상 추정 모델의 작성에 사용하는 웨이퍼(W)의 촬상 화상으로부터, 결함 검사에서 결함 있음으로 판정된 웨이퍼(W)에 관한 촬상 화상을 제거하도록 해도 된다. 이에 의해, 보다 정확한 화상 추정 모델을 작성할 수 있다.
또한, 기판 처리 시스템(10)에서는, 복수 종류의 성막 처리(레지스트막 형성 처리 후의 레지스트 패턴 형성 처리를 포함함)가 행하여지고 있지만, 본 실시 형태에 따른 기판 검사 방법은, 단일의 성막 처리를 행하는 경우에도 적용할 수 있다. 또한, 본 실시 형태에 따른 기판 검사 방법은, 성막 처리 이외의 처리(예를 들어 에칭 처리 등)를 행하는 경우에도 적용할 수 있다.
도 14는, 전체 제어 장치의 다른 예의 개략을 도시하는 블록도이며, 기판 검사에 관한 구성을 나타내고 있다.
도 14의 전체 제어 장치(20a)는, 도 7의 전체 제어 장치(20)와 마찬가지로, 기억부(301)와 모델 작성부(302)를 갖는다. 그리고, 전체 제어 장치(20a)는 또한, 다수의 촬상 화상 세트 중에서, 모델 작성부(302)에서의 화상 추정 모델의 작성에 사용되는 촬상 화상 세트, 즉, 모델 작성용 촬상 화상 세트를 복수 선택하는 선택부(400)를 갖는다. 또한, 촬상 화상 세트란, 어떤 웨이퍼(W)에 관한 기판 처리 시스템(10)에 의한 처리 전의 촬상 화상과 처리 후의 촬상 화상의 조합으로 이루어지는 화상 세트이다.
선택부(400)는, 촬상 화상 세트마다 이상도를 결정하고, 그 이상도에 기초하여 모델 작성용 촬상 화상 세트를 선택한다. 상기 이상도는, 기판 처리 시스템(10)에서의 원하는 처리 전의 웨이퍼(W)의 촬상 화상(이하, 「IN 화상」이라고 하는 경우가 있음)에서의 화소값의 면내 경향과, 기판 처리 시스템(10)에서의 처리 후의 웨이퍼(W)의 촬상 화상(이하, 「OUT 화상」이라고 하는 경우가 있음)에서의 화소값의 면내 경향의 상관 분포를 사용해서 결정된다.
선택부(400)는, 예를 들어 후보 취득부(401)와, 계수 산출부(402)와, 거리 산출부(403)와, 추출부(404)를 갖는다.
후보 취득부(401)는, 모델 작성용 촬상 화상 세트의 후보로서, 복수의 촬상 화상 세트를 기억부(301)로부터 취득한다.
계수 산출부(402)는, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트에 포함되는 웨이퍼(W)의 촬상 화상마다, 당해 촬상 화상 내의 화소값의 평면 분포를, 제르니케(Zernike) 다항식을 사용해서 복수의 화소값의 면내 경향 성분으로 각각 분해하여, 각 면내 경향 성분의 제르니케 계수를 각각 산출한다.
또한, 웨이퍼(W)의 촬상 화상은, 일반적으로 RGB(Red, Green, Blue)의 3원색으로 구성되어 있다. 그 때문에 각 원색 R, G, B마다 화소값의 면내 경향 성분(Zi)을 구할 수 있는데, R, G, B간에 있어서 화상 처리의 방법에 상이는 없다. 따라서, 이하에서는, 특별히 명기하지 않는 경우에도, 모든 원색 R, G, B에 대해서 병행해서 처리를 행하고 있는 것으로 한다.
계수 산출부(402)에서는, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트에 포함되는 웨이퍼(W)의 촬상 화상마다, 당해 촬상 화상의 색을, 우선 웨이퍼(W)의 전체면에 걸쳐 예를 들어 픽셀 단위로 화소값으로서 수치화한다. 이에 의해 웨이퍼면 내의 화소값의 평면 분포를 구한다. 그리고, 계수 산출부(402)에서는, 이 웨이퍼면 내의 화소값의 평면 분포를 복수의 화소값의 면내 경향 성분(Zi)(i는 1 이상의 정수)으로 분해한다. 이 복수의 화소값의 면내 경향 성분(Zi)은, 도 15에 도시하는 바와 같이, 제르니케 다항식을 사용하여, 웨이퍼면 내의 화소값의 평면 분포(Z)를 복수의 성분으로 분해해서 나타낸 것이다.
여기서 제르니케 다항식에 대해서 설명한다. 제르니케 다항식은, 주로 광학 분야에서 사용되는 복소 함수이며, 2개의 차수(n, m)를 갖고 있다. 또한, 반경이 1인 단위원 상의 함수이며, 극좌표의 인수(r,θ)를 갖고 있다. 이 제르니케 다항식은, 광학 분야에서는 예를 들어 렌즈의 수차 성분을 해석하기 위해서 사용되고 있으며, 파면 수차를 제르니케 다항식을 사용해서 분해함으로써, 각각 독립된 파면, 예를 들어 산형, 안장형 등의 형상에 기초하는 수차 성분을 알 수 있다.
이어서, 본 실시 형태에서의, 제르니케 다항식을 사용한 화소값의 면내 경향 성분(Zi)을 구하는 방법에 대해서, 도 16 및 도 17을 사용해서 설명한다. 도 16은, 웨이퍼(W)의 면 내에서의 각 픽셀(P)의 화소값의 평면 분포(Z)를 나타낸 것이며, 각 픽셀(P)의 내측에 기재되어 있는 수치는, 당해 픽셀(P)의 화소값을 나타내고 있다. 또한, 설명을 용이하게 하기 위해서, 도 16 및 도 17에서는, X축 방향을 따른 1열의 픽셀(P)에 대해서만 기재하고 있다. 그리고, 도 16에 도시하는 화소값의 평면 분포(Z)에 대하여 제르니케 다항식을 적용하는 데 있어서는, 예를 들어 도 17에 도시하는 바와 같이, 각 픽셀(P)의 화소값을 웨이퍼(W)면 상의 높이 방향(도 17의 Z 방향 정방향)으로 나타내었다. 그 결과, 각 픽셀(P)의 화소값의 평면 분포를, 3차원으로 그려지는 소정의 형상의 곡선으로서 파악할 수 있다. 그리고, 웨이퍼(W)면 내 모든 픽셀(P)의 화소값에 대해서, 마찬가지로 웨이퍼(W)면 상의 높이 방향으로 나타냄으로써, 웨이퍼(W)면 내의 화소값의 분포를, 3차원의 원형의 파면으로서 파악할 수 있다. 이렇게 3차원의 파면으로서 파악함으로써 제르니케 다항식이 적용 가능하게 되어, 제르니케 다항식을 사용해서 웨이퍼면 내의 화소값의 평면 분포(Z)를, 예를 들어 웨이퍼면 내의 상하 좌우 방향의 기울기 성분, 볼록형 혹은 오목형으로 만곡하는 만곡 성분 등의 복수의 화소값의 면내 경향 성분(Zi)으로 분해할 수 있다. 화소값의 면내 경향 성분(Zi) 각각의 크기는, 제르니케 계수에 의해 나타낼 수 있다.
화소값의 면내 경향 성분(Zi)을 나타내는 제르니케 계수는, 구체적으로 극좌표의 인수(r,θ) 및 차수(n, m)를 사용해서 나타내어진다. 이하에 일례로서 1항 내지 9항까지의 제르니케 계수를 나타낸다.
Z1, n=0, m=0(1)
Z2, n=1, m=1(r·cosθ)
Z3, n=0, m=-1(r·sinθ)
Z4, n=2, m=0(2r2-1)
Z5, n=2, m=2(r2·cos2θ)
Z6, n=2, m=-2(r2·sin2θ)
Z7, n=3, m=1((3r3-2r)·cosθ)
Z8, n=3, m=-1((3r3-2r)·sinθ)
Z9, n=4, m=0(6r4-6r2+1)
…
예를 들어 1항째의 제르니케 계수인 제르니케 계수(Z1)는, 웨이퍼면 내의 화소값의 평균값을 의미하고, 2번째의 제르니케 계수(Z2)는, 웨이퍼면 내에서의 화소값의 좌우 방향의 기울기 성분, 3번째의 제르니케 계수(Z3)는, 웨이퍼면 내의 화소값의 전후 방향(제르니케 계수(Z2)의 기울기 방향과 직교하는 방향)의 기울기 성분, 4번째의 제르니케 계수는, 웨이퍼의 중심을 원점으로 해서 둘레 방향에 대해서는 균일하고 직경 방향에 대해서는 점차 증가하는 화소값의 만곡 성분을 의미하고 있다.
도 14의 설명으로 돌아간다.
계수 산출부(402)에서는, 웨이퍼면 내의 화소값의 평면 분포(Z)를 상술한 바와 같이 분해해서 얻어진, 화소값의 면내 경향 성분(Zi) 각각의 값을 산출한다. 구체적으로는, 화소값의 면내 경향 성분(Zi)의 크기는, 상술한 바와 같이 제르니케 계수에 의해 표현되므로, 각 제르니케 계수의 값을 구함으로써 화소값의 면내 경향 성분(Zi) 각각의 값을 산출한다.
거리 산출부(403)는, 제르니케 다항식에서의 각 항마다(차수마다), IN 화상에서의 제르니케 계수와, OUT 화상에서의 제르니케 계수의 상관 분포에 기초하여, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 각각에 대해서 마하라노비스 거리를 산출한다. 거리 산출부(403)는, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 제르니케 다항식에서의 각 항마다, 상기 상관 분포가 속하는 공간(즉, IN 화상에서의 제르니케 계수와 OUT 화상에서의 제르니케 계수로 이루어지는 분포 공간)에서의, 당해 촬상 화상 세트를 나타내는 점과, 상기 상관 분포의 사이의 마하라노비스 거리(MD)(후술하는 도 19 참조)를 산출한다.
추출부(404)는, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 거리 산출부(403)에서 산출한 마하라노비스 거리에 기초하여 이상도를 결정한다. 그리고, 추출부(404)는, 결정한 이상도에 기초하여, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 중에서, 모델 작성용 촬상 화상 세트를 추출하여 선택한다.
계속해서, 선택부(400)에 의한 모델 작성용 촬상 화상 세트의 선택 처리에 대해서 설명한다. 도 18은, 선택부(400)에 의한 모델 작성용 촬상 화상 세트의 선택 처리의 흐름을 도시하는 도면이다. 도 19는, 마하라노비스 거리를 설명하기 위한 도면이다. 도 20은, 이상도의 산출 방법을 개념적으로 도시하는 도면이다.
먼저, 선택부(400)의 후보 취득부(401)가, 도시한 바와 같이, 모델 작성용 촬상 화상 세트의 후보로서, 복수의 촬상 화상 세트를 기억부(301)로부터 취득한다(스텝 S1). 그 때, 후보 취득부(401)는, 결함 검사에서 「결함 있음」으로 판정된 웨이퍼(W)에 관한 촬상 화상 세트는, 모델 작성용 촬상 화상 세트의 후보로부터 제외한다. 후보 취득부(401)는, IN 화상에 기초하는 결함 검사에서 「결함 있음」으로 판정된 경우도, OUT 화상에 기초하는 결함 검사에서 「결함 있음」으로 판정된 경우도, 「결함 있음」으로 판정된 웨이퍼(W)에 관한 촬상 화상 세트는 제외한다.
계속해서, 계수 산출부(402)가, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트에 포함되는 촬상 화상(즉 IN 화상 및 OUT 화상) 각각에 대하여 강조 처리를 행한다(스텝 S2). 상기 강조 처리는, 예를 들어 각 촬상 화상에서의 콘트라스트를 강조하는 처리이다. 이에 의해, 도포막이 형성된 웨이퍼에 관한 촬상 화상이라면, 잠재적인 도포 불균일을 현재화시킬 수 있다.
이어서, 계수 산출부(402)가, 강조 처리된 웨이퍼(W)의 촬상 화상마다, 당해 촬상 화상 내의 화소값의 평면 분포를, 제르니케 다항식을 사용해서 복수의 화소값의 면내 경향 성분(Zi)으로 분해하여, 각 면내 경향 성분의 제르니케 계수를 각각 산출한다(스텝 S3). 바꾸어 말하면, 계수 산출부(402)가, 강조 처리된 웨이퍼(W)의 촬상 화상마다(즉 강조 처리된 IN 화상 및 OUT 화상 각각에 대해서), 당해 화상 내의 화소값의 평면 분포를, 제르니케 다항식을 사용해서 근사하여, 근사식에서의 각 항의 계수 즉 제르니케 계수를 각각 산출한다. 계수 산출부(402)는, 예를 들어 제르니케 다항식에서의 제1항부터 제16항까지의 제르니케 계수를 산출한다. 계수 산출부(402)에 의한 상술한 바와 같은 제르니케 계수의 산출은, 예를 들어 RGB 각각에 대해서 행하여진다.
이어서, 거리 산출부(403)가, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 제르니케 다항식에서의 각 항마다 마하라노비스 거리(MD)를 산출한다(스텝 S4). 도 19에 도시하는 바와 같이, 여기에서 산출되는, 제르니케 다항식에서의 각 항마다의 마하라노비스 거리(MD)는, IN 화상-OUT 화상간의 제르니케 계수의 분포 공간(K)에서의, 산출 대상의 촬상 화상 세트를 나타내는 점(P)과, IN 화상에서의 제르니케 계수와 OUT 화상에서의 제르니케 계수의 상관 분포(C)의 사이의 마하라노비스 거리이다.
또한, 마하라노비스 거리는, 표본점과 분포의 사이의 척도를 나타내는 것이다. 벡터(y)로부터 평균(μ) 및 공분산(Σ)을 갖는 분포까지의 마하라노비스 거리(MD)는, 이하의 식으로 산출할 수 있다.
[수학식 1]
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거리 산출부(403)는, 제르니케 다항식에서의 제1항부터 제16항까지의 각 항에 대해서, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 각각의 마하라노비스 거리(MD)를 산출한다.
또한, 제르니케 다항식에서의 각 항마다의 마하라노비스 거리의 산출은, 예를 들어 RGB 각각에 대해서 행하여진다.
또한, 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 마하라노비스 거리에 대하여, 해당하는 항에서의 평균값으로 제산하는 규격화 처리를 행해도 된다.
계속해서, 추출부(404)가, 거리 산출부(403)가 촬상 화상 세트 각각에 대해서 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 마하라노비스 거리에 기초하여, 촬상 화상 세트 각각의 이상도(Ab)를 결정한다(스텝 S5). 예를 들어, 추출부(404)는, 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 마하라노비스 거리(MD)를 더하여, 이상도(Ab)를 결정한다.
보다 구체적으로는, 추출부(404)는, 예를 들어 도 20에 도시하는 바와 같이, 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 제1 내지 16항까지의 각 항마다 산출한, R에 관한 마하라노비스 거리(MD)를 촬상 화상 세트마다 모두 더한다. 그리고, 추출부(404)는, 더한 결과를(즉 상기 마하라노비스 거리(MD)의 총합을), 각 촬상 화상 세트의 R에 관한 이상도(Abr)로 결정한다. 마찬가지로, 추출부(404)는, 예를 들어 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 제1항부터 제16항까지의 각 항마다 산출한 G에 관한 마하라노비스 거리(MD)를, 촬상 화상 세트마다 모두 더하여, 각 촬상 화상 세트의 G에 관한 이상도(Abg)로 결정한다. 또한, 추출부(404)는, 예를 들어 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 제1항부터 제16항까지의 각 항마다 산출한 B에 관한 마하라노비스 거리(MD)를, 촬상 화상 세트마다 모두 더하여, 각 촬상 화상 세트의 B에 관한 이상도(Abb)로 결정한다. 즉, 추출부(404)는, 제르니케 다항식에서의 제1 내지 16항까지의 각 항마다 또한 RGB의 각 색마다 산출된 마하라노비스 거리(MD)를, RGB의 각 색마다 또한 촬상 화상 세트마다 모두 더한다.
또한, 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 마하라노비스 거리(MD)를 더할 때, 제르니케 다항식에서의 각 항마다 가중치 부여를 행하도록 해도 된다. 또한, 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 각 항마다 또한 RGB의 각 색마다 산출한 마하라노비스 거리를 더할 때, 색마다 가중치 부여를 행하도록 해도 된다.
이어서, 추출부(404)는, 당해 추출부(404)가 결정한 이상도(Ab)에 대하여, 이상 판정의 역치(Th)를 설정한다(스텝 S6). 예를 들어, 추출부(404)는, 이하의 식에 기초하여 역치(Thc)를 산출한다. 또한, 이하의 식에서, AbAve는, 추출부(404)가 결정한 이상도(Ab)의 평균값을 나타내고, AbStd는, 추출부(404)가 결정한 이상도(Ab)의 표준 편차를 나타내고, c는 예를 들어 1 내지 3의 정수이다.
Thc=AbAve+c×AbStd
추출부(404)는, 산출한 역치(Thc)를, 이상 판정의 역치(Th)로서 설정한다. 또한, 산출해서 설정한 역치(Thc)가 너무 작으면, 후술하는 스텝 S7의 모델 작성용 화상 촬상 화상 세트 추출 공정에서, 필요 이상의 촬상 화상 세트가 모델 작성용 촬상 화상 세트로부터 제외되는 경우도 있다. 따라서, 이상 판정의 역치(Th)의 하한값을 마련해 두고, 상기 식에 기초하여 산출된 역치(Thc)가 상기 하한값을 하회할 경우에, 상기 하한값을 이상 판정의 역치(Th)로 해도 된다. 이러한, 상기 식에 기초하는 역치(Thc)의 산출 및 이상 판정의 역치(Th)의 설정은, RGB 각각에 대해서 행하여진다. 또한, 이하에서는, R, G, B 각각에 관한 이상 판정의 역치(Th)를 Thr, Thg, Thb라 하자.
그리고, 추출부(404)는, 당해 추출부(404)가 결정한 촬상 화상 세트 각각의 이상도(Ab)와, 당해 추출부(404)가 설정한 역치(Th)에 기초하여, 모델 작성용 촬상 화상 세트를 추출하여 선택한다(스텝 S7). 구체적으로는, 추출부(404)는, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 중, 마하라노비스 거리(MD)를 더한 이상도(Ab)가 이상 판정의 역치(Th)를 초과하지 않는 것을, 모델 작성용 촬상 화상 세트로서 추출한다. 보다 구체적으로는, 추출부(404)는, 이하의 조건 (x1) 내지 (x3)을 모두 충족하는 촬상 화상 세트를 모델 작성용으로 추출한다.
(x1) R에 관한 이상도(Abr)≥R에 관한 이상 판정의 역치(Thr)
(x2) G에 관한 이상도(Abg)≥G에 관한 이상 판정의 역치(Thg)
(x3) B에 관한 이상도(Abb)≥B에 관한 이상 판정의 역치(Thb)
이상과 같이 하여, 대량의 촬상 화상 세트 중에서 화상 추정 모델의 학습에 최적인 화상 세트를 자동 선택함으로써, 화상 추정 모델의 품질을 담보할 수 있고, 또한 이 화상 추정 모델을 사용한 결함 검출의 정밀도를 높일 수 있다.
추출부(404)에 의한, 마하라노비스 거리에 기초하는, 모델 작성용 촬상 화상 세트의 추출 방법은 상술한 예에 한정되지 않는다. 예를 들어, 이하와 같이 해도 된다.
즉, 추출부(404)는, 예를 들어 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 제르니케 다항식에서의 각 항마다 거리 산출부(403)가 산출한 마하라노비스 거리(MD)를, 이상도(Ab)로 설정한다. 보다 구체적으로는, 추출부(404)는, 예를 들어 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 제1 내지 16항까지의 각 항마다 산출한, R에 관한 마하라노비스 거리(MD)를, 각 촬상 화상 세트의 R에 관한 이상도(Abr1 내지 Abr16)로 설정한다. 마찬가지로, 추출부(404)는, 예를 들어 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 제1항부터 제16항까지의 각 항마다 산출한, G에 관한 마하라노비스 거리(MD)를, 각 촬상 화상 세트의 G에 관한 이상도(Abg1 내지 Abg16)로 설정한다. 또한, 추출부(404)는, 예를 들어 거리 산출부(403)가 제르니케 다항식에서의 제1항부터 제16항까지의 각 항마다 산출한, B에 관한 마하라노비스 거리(MD)를, 각 촬상 화상 세트의 B에 관한 이상도(Abb1 내지 Abb16)로 설정한다.
그리고, 추출부(404)가, 해당 추출부(404)가 설정한 이상도(Ab)에 대하여 제르니케 다항식에서의 각 항마다, 이상 판정의 역치(Th)를 설정한다. 예를 들어, 추출부(404)는, 제르니케 다항식에서의 제1 내지 제16항의 각 항에 대해서 역치(Thc)를 산출한다. 이 경우의 산출식에는 예를 들어 상술과 마찬가지의 식을 사용할 수 있다.
추출부(404)는, 제르니케 다항식에서의 제1 내지 제16항의 각 항에 대해서 산출한 역치(Thc)를, 이상 판정의 역치(Th)로서 설정한다. 이 예의 경우도, 상술과 마찬가지로, 이상 판정의 역치(Th)의 하한값을 마련해 두어도 된다. 이들 역치(Thc)의 산출 및 이상 판정의 역치(Th)의 설정은, RGB 각각에 대해서 행하여진다. 또한, 이하에서는, 제르니케 다항식에서의 제1 내지 제16항의 각 항에 관한, R에 관한 이상 판정의 역치(Th)를 Thr1 내지 Thr16이라 하고, G에 관한 이상 판정의 역치(Th)를 Thg1 내지 Thg16이라 하고, B에 관한 이상 판정의 역치(Th)를 Thb1 내지 Thb16이라 하자.
그리고, 추출부(404)는, 후보 취득부(401)가 취득한 촬상 화상 세트 중, 이상도(Ab)가 이상 판정의 역치(Th)를 초과하는 제르니케 다항식에서의 항(차수)을 갖지 않는 촬상 화상 세트를, 모델 작성용 촬상 화상 세트로서 추출한다. 보다 구체적으로는, 추출부(404)는, n이 1 내지 16의 정수일 경우에 있어서, 이하의 조건 (y1) 내지 (y3)을 모두 충족하는 촬상 화상 세트를 모델 작성용으로 추출한다.
(y1) 제르니케 다항식에서의 제n항에 대해서 이상도(Abrn)≥역치(Thrn)이다.
(y2) 제르니케 다항식에서의 제n항에 대해서 이상도(Abgn)≥역치(Thgn)이다.
(y3) 제르니케 다항식에서의 제n항에 대해서 이상도(Abbn)≥역치(Thbn)이다.
이상의 예에서는, 모든 색 및 모든 제르니케 다항식에서의 전항에 대해서, 마하라노비스 거리의 산출 등을 행하고 있었지만, 일부의 색, 일부의 항에 대해서는, 마하라노비스 거리의 산출 등을 생략하도록 해도 된다. 마하라노비스 거리의 산출 등을 생략하는 색이나 상기 항의 정보는 미리 기억부(301)에 기억된다.
도 21은, 마하라노비스 거리의 산출 방법의 다른 예를 설명하는 도면이다.
도 21에 도시하는 바와 같이, IN 화상에서의 제르니케 계수와 OUT 화상에서의 제르니케 계수의 상관 분포(C)가 한 덩어리로 되지 않아, 적절한 마하라노비스 거리를 산출할 수 없게 되어, 모델 작성용 촬상 화상 세트를 적절하게 선택할 수 없는 경우가 있다. 이 경우에는, 상관 분포(C)를 복수의 서브 상관 분포로 분할해도 된다. 예를 들어, 상관 분포(C)를 도 21과 같이 2개의 서브 상관 분포(C1, C2)로 분할해도 된다. 그리고, 거리 산출부(403)가 촬상 화상 세트의 마하라노비스 거리를 산출할 때는, 당해 촬상 화상 세트가 속하는 서브 상관 분포와, 당해 촬상 화상 세트를 나타내는 점의 사이의 마하라노비스 거리를 산출하도록 해도 된다.
상관 분포(C)의 서브 상관 분포에 대한 분할 단위는, 예를 들어 웨이퍼(W)의 로트마다, 장치마다, 반송 루트마다 즉 통과 모듈마다 다를 수 있다.
금회 개시된 실시 형태는 모든 점에서 예시이며 제한적인 것은 아니라고 생각되어야 한다. 상기 실시 형태는, 첨부의 청구범위 및 그 주지를 일탈하지 않고, 다양한 형태에서 생략, 치환, 변경되어도 된다.
또한, 이하와 같은 구성도 본 개시의 기술적 범위에 속한다.
(1) 기판을 검사하는 기판 검사 장치이며,
복수의 기판 각각에 관한 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용해서 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델과, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상에 기초하는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 취득하는 취득부와,
상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 판정부를 갖는 기판 검사 장치.
상기 (1)에서는, 복수의 기판에 관한 처리 전후의 촬상 화상을 사용해서 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델이 사용되어, 결함 검사의 기준이 되는 기준 화상이 생성되어, 검사 대상 기판의 결함 유무의 판정이 행하여진다. 결함 검사의 기준이 되는 기준 화상이, 상기 화상 추정 모델에 기초하여 생성된 추정 화상이기 때문에, 처리 후의 검사 대상 기판에 관한, 촬상 화상과 기준 화상에서 불균일이 대략 동일해진다. 따라서, 불균일이 결함으로서 검출될 가능성이 낮기 때문에, 결함 검출 정밀도를 향상시킬 수 있다.
(2) 상기 취득부는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 생성하는, 상기 (1)에 기재된 기판 검사 장치.
(3) 상기 판정부는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상의 차분에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는, 상기 (1) 또는 (2)에 기재된 기판 검사 장치.
(4) 상기 판정부는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에서의 기판 중앙부의 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는, 상기 (1) 내지 (3) 중 어느 하나에 기재된 기판 검사 장치.
상기 (4)에 의하면, 보다 정확하게 결함 검사를 행할 수 있다.
(5) 상기 화상 추정 모델은, 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
상기 조건부 적대적 생성 네트워크에서의, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 기계 학습되고,
상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 기계 학습되는, 상기 (2) 내지 (5) 중 어느 하나에 기재된 기판 검사 장치.
(6) 기판을 검사하는 기판 검사 시스템이며,
기판을 처리하는 기판 처리 장치와,
제어 장치를 구비하고,
상기 제어 장치는,
복수의 기판 각각에 관한 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용하여, 기계 학습에 의해 화상 추정 모델을 작성하는작성부와,
상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상과, 상기 화상 추정 모델에 기초하여, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 생성하는 생성부와,
상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 판정부를 갖는 기판 검사 시스템.
(7) 상기 화상 추정 모델은, 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
상기 조건부 적대적 생성 네트워크에서의, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 기계 학습되고,
상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 기계 학습되는, 상기 (6)에 기재된 기판 검사 시스템.
(8) 상기 처리 전의 기판의 촬상 화상과 상기 처리 후의 기판의 촬상 화상의 조합으로 이루어지는 촬상 화상 세트이며 모델 작성용 화상 세트를 선택하는 선택부를 더 구비하고,
상기 선택부는, 상기 처리 전의 기판의 촬상 화상에서의 화소값의 면내 경향과, 상기 처리 후의 기판의 촬상 화상에서의 화소값의 면내 경향의 상관 분포를 사용해서 결정되는 이상도에 기초하여, 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트를 선택하는, 상기 (6) 또는 (7)에 기재된 기판 검사 시스템.
(9) 상기 선택부는,
모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트의 후보로서, 복수의 상기 촬상 화상 세트를 취득하는 후보 취득부와,
취득된 상기 촬상 화상 세트에 포함되는 상기 기판의 촬상 화상마다, 당해 촬상 화상 내의 화소값의 평면 분포를, 제르니케 다항식을 사용해서 복수의 화소값의 면내 경향 성분으로 각각 분해하여, 각 면내 경향 성분의 제르니케 계수를 각각 산출하는 계수 산출부와,
제르니케 다항식에서의 각 항마다, 상기 처리 전의 상기 기판의 촬상 화상에서의 제르니케 계수와, 상기 처리 후의 상기 기판의 촬상 화상에서의 제르니케 계수의 상관 분포에 기초하여, 상기 촬상 화상 세트 각각의 마하라노비스 거리를 산출하는 거리 산출부와,
상기 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 상기 마하라노비스 거리에 기초하여 이상도를 결정함과 함께, 상기 이상도에 기초하여, 상기 후보 취득부가 취득한 상기 촬상 화상 세트 중에서, 상기 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트를 추출하는 추출부를 갖는, 상기 (8)에 기재된 기판 검사 시스템.
(10) 상기 추출부는,
상기 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 상기 거리 산출부가 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 상기 마하라노비스 거리를 더하여, 상기 이상도를 결정하고,
상기 취득부가 취득한 상기 촬상 화상 세트 중, 마하라노비스 거리를 더한 상기 이상도가 역치를 초과하지 않는 것을, 상기 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트로서 추출하는, 상기 (9)에 기재된 기판 검사 시스템.
(11) 상기 이상도는, 상기 거리 산출부가 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 마하라노비스 거리이며,
상기 추출부는, 상기 촬상 화상 세트 중, 상기 이상도가 역치를 초과하는 제르니케 다항식에서의 항을 갖지 않는 촬상 화상 세트를, 상기 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트로서 추출하는, 상기 (9)에 기재된 기판 검사 시스템.
(12) 기판을 검사하는 기판 검사 방법이며,
기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상을 취득하는 공정과,
기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상을 취득하는 공정과,
복수의 기판 각각에 관한 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용해서 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델과, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상에 기초하는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 취득하는 공정과,
상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과, 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 공정을 갖는 기판 검사 방법.
(13) 상기 화상 추정 모델은, 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
상기 조건부 적대적 생성 네트워크에서의, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 기계 학습되고,
상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 기계 학습되는, 상기 (12)에 기재된 기판 검사 방법.
(14) 기판을 검사할 때 사용되는, 기판의 촬상 화상의 추정 모델이며,
당해 추정 모델은,
기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상으로부터, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상을 추정하도록 컴퓨터를 기능시키는 것이며,
복수의 기판 각각에 관한 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용하여, 조건부 적대적 생성 네트워크에 의한 기계 학습에 의해 작성되고,
상기 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
상기 조건부 적대적 생성 네트워크에 의한 기계 학습에서는, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 학습되고 또한 상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 학습되는, 추정 모델.
1: 기판 검사 시스템
20: 전체 제어 장치
120: 현상 처리 장치
121: 하층막 형성 장치
122: 중간층막 형성 장치
123: 레지스트 도포 장치
130: 열처리 장치
251: 촬상 제어 장치
302: 모델 작성부
313: 추정 화상 취득부
314: 판정부
Ie: 추정 화상
Ip: 촬상 화상
K1, K2, K3: 결함
W: 웨이퍼

Claims (14)

  1. 기판을 검사하는 기판 검사 장치이며,
    복수의 기판 각각에 관한 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용해서 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델과, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상에 기초하는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 취득하는 취득부와,
    상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 판정부를 갖는, 기판 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 취득부는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 생성하는, 기판 검사 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 판정부는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상의 차분에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는, 기판 검사 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 판정부는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에서의 기판 중앙부의 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는, 기판 검사 장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 화상 추정 모델은, 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
    상기 조건부 적대적 생성 네트워크에서의, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 기계 학습되고,
    상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 기계 학습되는, 기판 검사 장치.
  6. 기판을 검사하는 기판 검사 시스템이며,
    기판을 처리하는 기판 처리 장치와,
    제어 장치를 구비하고,
    상기 제어 장치는,
    복수의 기판 각각에 관한 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용하여, 기계 학습에 의해 화상 추정 모델을 작성하는작성부와,
    상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상과, 상기 화상 추정 모델에 기초하여, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 생성하는 생성부와,
    상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 판정부를 갖는, 기판 검사 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 화상 추정 모델은, 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
    상기 조건부 적대적 생성 네트워크에서의, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 기계 학습되고,
    상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 기계 학습되는, 기판 검사 시스템.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서, 상기 처리 전의 기판의 촬상 화상과 상기 처리 후의 기판의 촬상 화상의 조합으로 이루어지는 촬상 화상 세트이며 모델 작성용 화상 세트를 선택하는 선택부를 더 구비하고,
    상기 선택부는, 상기 처리 전의 기판의 촬상 화상에서의 화소값의 면내 경향과, 상기 처리 후의 기판의 촬상 화상에서의 화소값의 면내 경향의 상관 분포를 사용해서 결정되는 이상도에 기초하여, 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트를 선택하는, 기판 검사 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 선택부는,
    모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트의 후보로서, 복수의 상기 촬상 화상 세트를 취득하는 후보 취득부와,
    취득된 상기 촬상 화상 세트에 포함되는 상기 기판의 촬상 화상마다, 당해 촬상 화상 내의 화소값의 평면 분포를, 제르니케 다항식을 사용해서 복수의 화소값의 면내 경향 성분으로 각각 분해하여, 각 면내 경향 성분의 제르니케 계수를 각각 산출하는 계수 산출부와,
    제르니케 다항식에서의 각 항마다, 상기 처리 전의 상기 기판의 촬상 화상에서의 제르니케 계수와, 상기 처리 후의 상기 기판의 촬상 화상에서의 제르니케 계수의 상관 분포에 기초하여, 상기 촬상 화상 세트 각각의 마하라노비스 거리를 산출하는 거리 산출부와,
    상기 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 상기 마하라노비스 거리에 기초하여 이상도를 결정함과 함께, 상기 이상도에 기초하여, 상기 후보 취득부가 취득한 상기 촬상 화상 세트 중에서, 상기 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트를 추출하는 추출부를 갖는, 기판 검사 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 추출부는,
    상기 촬상 화상 세트 각각에 대해서, 상기 거리 산출부가 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 상기 마하라노비스 거리를 더하여, 상기 이상도를 결정하고,
    상기 후보 취득부가 취득한 상기 촬상 화상 세트 중, 마하라노비스 거리를 더한 상기 이상도가 역치를 초과하지 않는 것을, 상기 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트로서 추출하는, 기판 검사 시스템.
  11. 제9항에 있어서, 상기 이상도는, 상기 거리 산출부가 제르니케 다항식에서의 각 항마다 산출한 마하라노비스 거리이며,
    상기 추출부는, 상기 촬상 화상 세트 중, 상기 이상도가 역치를 초과하는 제르니케 다항식에서의 항을 갖지 않는 촬상 화상 세트를, 상기 모델 작성용의 상기 촬상 화상 세트로서 추출하는, 기판 검사 시스템.
  12. 기판을 검사하는 기판 검사 방법이며,
    기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상을 취득하는 공정과,
    기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상을 취득하는 공정과,
    복수의 기판 각각에 관한 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용해서 기계 학습에 의해 작성된 화상 추정 모델과, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상에 기초하는, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 추정 화상을 취득하는 공정과,
    상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상과, 상기 추정 화상에 기초하여, 당해 검사 대상 기판의 결함 유무를 판정하는 공정을 갖는, 기판 검사 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 화상 추정 모델은, 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
    상기 조건부 적대적 생성 네트워크에서의, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 기계 학습되고,
    상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 기계 학습되는, 기판 검사 방법.
  14. 기판을 검사할 때 사용되는, 기판의 촬상 화상의 추정 모델이며,
    당해 추정 모델은,
    기판 처리 장치에 의한 처리 전의 검사 대상 기판의 촬상 화상으로부터, 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 상기 검사 대상 기판의 촬상 화상을 추정하도록 컴퓨터를 기능시키는 것이며,
    복수의 기판 각각에 관한 상기 기판 처리 장치에 의한 처리 전의 촬상 화상 및 처리 후의 촬상 화상을 사용하여, 조건부 적대적 생성 네트워크에 의한 기계 학습에 의해 작성되고,
    상기 조건부 적대적 생성 네트워크에 있어서, 입력된 임의의 화상을 변환해서 가짜 화상을 생성하는 생성 네트워크이며,
    상기 조건부 적대적 생성 네트워크에 의한 기계 학습에서는, 임의의 화상과 함께 당해 임의의 화상에 대응하는 진짜 화상 또는 당해 임의의 화상에 기초하여 생성된 상기 가짜 화상이 입력되어, 당해 임의의 화상과 함께 입력된 화상이 상기 진짜 화상인지 상기 가짜 화상인지의 식별을 행하는 식별 네트워크에 대해서, 상기 식별이 정확하게 행하여지도록 식별 방법이 학습되고 또한 상기 생성 네트워크에 대해서, 상기 식별 네트워크에 있어서 상기 가짜 화상이 상기 진짜 화상이라고 인식되도록 화상의 변환 방법이 학습되는, 추정 모델.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023164540A1 (en) * 2022-02-25 2023-08-31 Globalwafers Co., Ltd. Systems and methods for generating post-polishing topography for enhanced wafer manufacturing

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210100256A1 (en) * 2019-10-02 2021-04-08 Prospection Solutions, LLC Foreign Material Inspection System
JP7431694B2 (ja) * 2020-07-28 2024-02-15 キヤノン株式会社 情報処理装置、膜形成装置、物品の製造方法、およびプログラム
WO2023106157A1 (ja) * 2021-12-10 2023-06-15 東京エレクトロン株式会社 基板検査方法、基板検査プログラム、及び基板検査装置
WO2023120189A1 (ja) * 2021-12-21 2023-06-29 東京エレクトロン株式会社 情報処理方法、情報処理装置及び記憶媒体

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016212008A (ja) 2015-05-12 2016-12-15 東京エレクトロン株式会社 基板の検査方法、基板処理システム及びコンピュータ記憶媒体

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7860675B2 (en) 2004-11-05 2010-12-28 Nec Corporation Pattern inspection apparatus, pattern inspection method, and pattern inspection program
JP2008002935A (ja) 2006-06-22 2008-01-10 Tokyo Seimitsu Co Ltd 外観検査方法及び外観検査装置
JP4448181B2 (ja) 2008-03-18 2010-04-07 アドバンスド・マスク・インスペクション・テクノロジー株式会社 パターン検査方法、パターン検査装置及びプログラム
JP6004956B2 (ja) 2013-01-29 2016-10-12 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン評価装置、及び、パターン評価装置を備えた外観検査装置
JP6251647B2 (ja) 2014-07-15 2017-12-20 株式会社ニューフレアテクノロジー マスク検査装置及びマスク検査方法
US9915625B2 (en) * 2016-01-04 2018-03-13 Kla-Tencor Corp. Optical die to database inspection
US10043261B2 (en) 2016-01-11 2018-08-07 Kla-Tencor Corp. Generating simulated output for a specimen
JP2018195119A (ja) * 2017-05-18 2018-12-06 住友電装株式会社 異変検出装置及び異変検出方法
JP6423064B2 (ja) * 2017-11-13 2018-11-14 東京エレクトロン株式会社 基板処理システム
KR102541743B1 (ko) * 2018-09-03 2023-06-13 가부시키가이샤 프리퍼드 네트웍스 학습 장치, 추론 장치 및 학습 완료 모델
JP2020050072A (ja) 2018-09-26 2020-04-02 しげる工業株式会社 車両用ドアトリムのアームレスト取付構造

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016212008A (ja) 2015-05-12 2016-12-15 東京エレクトロン株式会社 基板の検査方法、基板処理システム及びコンピュータ記憶媒体

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023164540A1 (en) * 2022-02-25 2023-08-31 Globalwafers Co., Ltd. Systems and methods for generating post-polishing topography for enhanced wafer manufacturing

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