KR20230126494A - 프로브를 포함하는 검사 장치를 이용한 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법 - Google Patents

프로브를 포함하는 검사 장치를 이용한 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법 Download PDF

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Abstract

본 기술의 실시 예에 따른 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법은 프로브를 포함하는 검사 장치가 측정 대상의 계측 이미지를 생성하는 단계; 상기 계측 이미지의 좌표 값을 이용해 분석 값을 계산해내는 단계; 계산된 상기 분석 값이 기준 범주 내에 포함되는지 확인하는 단계; 및 상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 기술의 실시 예에 따른 프로브 오염 검사 방법은 프로브를 포함하는 검사 장치가 측정 대상의 계측 이미지를 생성하는 단계; 상기 계측 이미지의 좌표 값을 이용해 분석 값을 계산해내는 단계; 및 상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계를 포함하며, 상기 분석 값은 최대거칠기 (Peak to valley), 중심선 평균값 (Center line average), 평균제곱거칠기 (Root mean square), 파워 스펙트럼 밀도 (Power Spectrum Density) 및 공간 주파수 (Spatial Frequency) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.

Description

프로브를 포함하는 검사 장치를 이용한 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법{IMAGE MEASUREMENT AND PROBE CONTAMINATION INSPECTION METHOD USING AN INSPECTION DEVICE INCLUDING A PROBE}
본 기술은 프로브를 포함하는 검사 장치를 이용하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 검사 장치를 이용해 프로브 오염 여부를 확인하면서 이미지 계측을 할 수 있는 방법에 관한 것이다.
주사탐침현미경 (Scanning Probe Microscope;SPM)은 캔틸레버 (Cantilever), 다른 말로 프로브 (Probe) 끝에 붙어있는 탐침 (Tip)과 측정 대상 (Sample) 사이의 상호작용력 (예를 들어, 반데르발스 힘, 자기력, 정전기력 등)이나 터널링 전류를 계측함으로써 측정 대상 표면의 특성을 측정하는 장치이다. 측정 대상의 표면을 탐침으로 주사 (Scanning)하여, 시료 표면의 기계적, 전기적, 자기적 및 전기화학성 특성을 측정할 수 있다. 주사탐침현미경(SPM)의 종류는 주사형 터널 현미경 (Scanning Tunneling Microscope;STM) 및 원자현미경 (Atomic Force Microscope;AFM)과 같은 두 가지 유형이 있다. 주사형 터널 현미경 (STM)은 금속 탐침과 샘플 사이 전압을 공급하여 흐르게 되는 터널링전류 (Tunneling Current)를 이용하며, 원자 스케일의 분해능을 가지고 표면 구조나 전기적 상태를 기록할 수 있다. 원자현미경 (AFM)은 반데르발스 힘을 이용하여 표면 단차나 거칠기 (Roughness)를 측정할 수 있다. 자기력 (Magnetic force)을 이용하는 자기력 현미경 (Magnetic Force Microscope;MFM) 모드를 적용하면 자성을 가진 시료에 대한 국소적인 자성 상태를 알 수 있다. 정전기력 현미경 (Electrostatic Force Microscope;EFM) 모드는 금속 탐침을 이용하여 시료에 접촉한 상태로 전류를 측정하여 국소 저항 상태나 정전용량을 알 수 있다.
반도체 부품, 전기전자, 광학 산업 분야에서 원자현미경을 이용하여 측정 대상 표면의 거칠기 (Roughness)를 측정하고 있다. 표면 거칠기 측정은 제품 규격의 통제에 있어서 가장 효율적인 방법으로 사용되고 있으며, 제품의 결함여부를 확인하기 위한 기준 값으로 활용된다.
예를 들어, 반도체 웨이퍼 (Wafer) 또는 하드 디스크 (Hard disk)의 경우, 표면 거칠기가 품질 관리에 있어서 중요하며, 원자현미경은 미세한 표면 거칠기를 측정할 수 있다. 이러한 웨이퍼 혹은 하드 디스크의 표면 거칠기 측정은 탐침 끝의 반경이 10nm 이하의 값을 가지는 미세한 탐침을 이용하여 수행된다. 따라서, 반도체 웨이퍼 또는 하드 디스크와 같은 측정 대상의 표면 거칠기를 측정함에 있어서, 습도 등의 환경적 요인, 탐침의 형상 (Shape), 첨예도 (Sharpness) 등의 변인 통제가 완벽하게 이루어져야, 그 측정값의 정확도 (Accuracy) 및 신뢰성 (Repeatability)이 담보될 수 있다.
대표적으로, 프로브가 오염되었을 경우, 표면 이미지가 흐릿해지거나 반복되는 것과 같은 왜곡이 발생될 수 있다. 측정 대상의 표면 거칠기 측정 시 동일한 측정 대상의 동일한 영역을 측정하더라도, 프로브의 오염 여부에 따라 측정값이 달라질 수 있는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서, 프로브가 오염되지 않도록 해야하며, 프로브의 오염 여부를 확인할 수 있는 수단이 필요하다.
단, 웨이퍼 혹은 하드 디스크의 표면 거칠기를 측정하면서 프로브의 오염 여부를 자동으로 확인할 수 없다는 한계점이 있다. 따라서, 프로브의 오염 여부를 판단하고, 프로브가 표면 거칠기의 측정에 사용될 수 있는 정상적인 상태를 가지는지 확인할 수 있는 방법이 필요하다.
본 기술은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 기술에서 해결하고자 하는 과제는, 측정 대상의 표면 이미지를 계측하면서 프로브의 오염 여부를 판단할 수 있는 방법을 제공함에 있다.
본 기술의 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 기술의 실시 예에 따른 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법은 프로브를 포함하는 검사 장치가 측정 대상의 계측 이미지를 생성하는 단계; 상기 계측 이미지의 좌표 값을 이용해 분석 값을 계산해내는 단계; 계산된 상기 분석 값이 기준 범주 내에 포함되는지 확인하는 단계; 및 상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 기술의 실시 예에 따른 프로브 오염 검사 방법은 프로브를 포함하는 검사 장치가 측정 대상의 계측 이미지를 생성하는 단계; 상기 계측 이미지의 좌표 값을 이용해 분석 값을 계산해내는 단계; 및 상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계를 포함하며, 상기 분석 값은 최대거칠기 (Peak to valley), 중심선 평균 값 (Center line average), 평균제곱거칠기 (Root mean square), 파워 스펙트럼 밀도 (Power Spectrum Density;PSD) 및 공간 주파수(Spatial Frenquency) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 기술의 실시 예에 따른 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법을 적용하면, 프로브 오염 여부를 확인하고 계측된 이미지의 정상/비정상 여부를 판단할 수 있다. 종래에는 계측된 이미지의 정상/비정상 여부만 판단하였는데, 이미지 계측에 사용되는 프로브는 주변 환경에 민감하게 영향을 받는다. 따라서, 계측된 이미지의 정상/비정상 여부가 측정 대상의 문제인지 검사 장치 내 프로브의 문제인지 추가적인 작업을 필요로 했다.
하지만, 본 기술의 실시 예에 따른 방법을 적용하게 되면 계측된 이미지를 통해 푸리에 변환 및 파워 스펙트럼 밀도 데이터를 분석하고 프로브 정상 유무를 먼저 판단한 뒤 계측된 이미지의 정상/비정상 유무를 판단할 수 있다. 프로브 정상 유무를 판단하고, 문제가 있을 경우 실시간으로 프로브를 교체할 수 있다. 이는 오염된 프로브로 측정 대상을 계측하여 잘못된 계측 결과가 나오는 것을 미연에 방지할 수 있고, 사용자가 별도로 프로브 오염 여부를 확인하지 않아도 되기 때문에 이미지 계측 장비의 유지 비용도 절감할 수 있다.
도 1은 본 기술의 실시 예에 따른 프로브를 포함하는 검사 장치의 개략도이다.
도 2는 본 기술의 실시 예에 따른 검사 장치가 측정 대상의 표면을 계측하는 간략도이다.
도 3은 본 기술의 실시 예에 따른 이미지 계측 및 프로브 오염 검사를 진행하는 순서도이다.
도 4는 본 기술의 실시 예에 따른 프로브 오염 검사에 필요한 관리 범주를 설정하는 순서도이다.
도 5a는 본 기술의 실시 예에 따라 계측된 측정 대상 표면의 정상 이미지이다.
도 5b는 본 기술의 실시 예에 따라 계측된 측정 대상 표면의 비정상 이미지이다.
도 6은 본 기술의 실시 예에 따라 이미지 측정값을 푸리에 변환하여 나타낸 그래프이다.
도 7은 도 6의 그래프가 비정상 피크를 포함할 때와 비정상 피크를 포함하지 않는 정상 그래프를 나타낸 것이다.
본 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 기술은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 기술의 개시가 완전 하도록 하며, 본 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 기술의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 기술은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면에서 층 및 영역들의 크기 및 상대적인 크기는 설명의 명료성을 위해 과장된 것일 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다
본 기술의 실시 예에 따른 검사 장치는 프로브 (Probe)로 측정 대상을 스캔하여 측정 대상의 토포그래피 (Topography) 이미지를 얻을 수 있는 주사탐침 현미경 (Scanning Probe Microscope;SPM)을 포함할 수 있다. 주사탐침 현미경 (SPM)은 주사형 터널 현미경 (Scanning Tunneling Microscope;STM) 및 원자현미경 (Atomic Force Microscope;AFM)을 포함할 수 있다. 본 기술에 대한 설명을 위해 원자현미경을 예로 들어 후술하고자 한다. 단, 원자현미경에만 한정되지 않으며, 프로브를 포함하는 검사 장치에 모두 적용할 수 있다.
원자현미경은 원자간력 현미경이라고도 불리며, 측정 대상 (샘플)과 프로브의 원자 사이에 작용하는 반데르 발스 힘 (van der Walls force)을 이용하여 토포그래피 등의 이미지를 얻을 수 있는 검사 장치이다. 원자현미경은 수 마이크로미터 또는 수 옴스트롱 단위까지 표면의 높낮이 측정이 가능하므로, 실리콘 웨이퍼의 표면과 같이 굴곡이 작은 토포그래피 이미지를 정확히 측정하여 표면의 미세한 높낮이를 수치화할 수 있다
그러나, 원자현미경은 진동, 소음 등에 의한 외부의 환경적 노이즈 및 원자현미경 장비 자체의 기계적, 전기적 노이즈가 측정 데이터에 큰 영향을 미칠 수 있다. 더욱이, 실리콘 웨이퍼의 표면과 같이 단차가 수 나노미터 이하인 측정 대상을 계측하는 경우에는 이러한 노이즈가 측정 대상 본래의 토포그래피 이미지를 왜곡시킬 수 있으며, 미세한 높낮이를 수치화 하더라도 신뢰성이 저하될 수 있다.
원자현미경으로 미세한 높낮이를 계측할 때, 원자현미경에 여러 가지 원인의 노이즈가 발생해 편차가 발생될 수 있고, 원자현미경 자체에 노이즈가 있지 않더라도, 측정 시간 및 측정 장소에 따라 편차가 발생될 수 있다.
여러 가지 원인의 노이즈 중 하나로 원자현미경 내의 프로브가 오염이 발생된 경우가 있을 수 있다. 원자현미경으로 측정 대상 표면의 높낮이를 계측했을 때, 계측된 값이 기준 범주를 벗어나는 것은 실제 측정 대상이 비정상인 경우가 있을 수 있고, 원자현미경의 프로브가 오염되어 계측된 값이 기준 범주를 벗어날 수도 있다.
본 기술은 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로, 원자현미경으로 측정 대상을 계측할 때, 이미지 계측 및 프로브 오염 검사를 동시에 진행하여 원자현미경 계측의 신뢰성 및 생산성을 향상시킬 수 있다. 본 기술의 실시 예에 따른 방법은 이미지 계측과 프로브 오염 검사를 실시간으로 동시에 진행할 수 있다. 따라서, 오염된 프로브로 대상을 계측하여 기준 범주를 벗어나는 값이 지속적으로 발생하는 것을 방지할 수 있으며, 오염된 프로브를 즉시 교체할 수 있기 때문에 원자현미경을 이용하는 장비의 생산성 또한 향상시킬 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 기술의 실시 예에 프로브를 포함하는 검사 장치 및 검사 장치가 측정 대상의 표면을 계측하는 것을 간략하게 나타낸 개략도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 원자현미경(10)은 프로브(11), XY스캐너(12), Z스캐너(13), Z스테이지(14), 고정 프레임(15) 및 제어부(20)를 포함할 수 있다. 프로브(11)는 측정 대상(1)의 표면을 접촉 또는 비접촉 상태로 스캔할 수 있다. XY스캐너(12)는 프로브(11)가 측정 대상(1)을 XY 평면에서 X방향 및 Y방향으로 스캔할 수 있게 한다. Z스캐너(13)는 프로브(11)와 연결되어 프로브(11)를 Z방향으로 이동시킬 수 있다. Z스테이지(14)는 프로브(11)와 Z스캐너(13)와 연결되며, Z 방향으로 Z스캐너(13) 보다 상대적으로 큰 변위로 이동시킬 수 있다. 고정 프레임(15)은 XY스캐너(12)와 Z스테이지(14)를 고정시킬 수 있다.
원자현미경(10)은 측정 대상(1)의 표면을 프로브(11)로 스캔하여 토포그래피 이미지를 얻을 수 있다. XY스캐너(12)는 측정 대상(1)을 XY방향으로 이동시킬 수 있다. Z스캐너(13)는 프로브(11)를 측정 대상(1)의 상단에서 Z방향으로 이동시킬 수 있다. 제어부(20)는 원자현미경(10)에서 이뤄지는 전반적인 이동을 조절할 수 있다. 또한, 제어부(20)는 추후에 서술되는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사를 위해 계측된 좌표 값을 저장 및 좌표 값들을 이용해 분석 값들을 계산해내는 등의 동작을 수행할 수 있다.
도 2를 참조하면, 원자현미경(10)이 측정 대상(1)의 토포그래피 이미지를 얻는 동안 프로브(11)의 휨(deflection)은 일정하게 유지되도록 피드백될 수 있다. 토포그래피 이미지를 얻는 것은 프로브(11)에 주사 되어 반사되는 레이저 빔(16)을 포토다이오드 센서(17)에 의해 측정하여 행할 수 있다.
원자현미경(10)으로 측정 대상의 이미지를 계측했을 때, 이미지가 정상 또는 비정상으로 나오는 원인은 측정 대상이 불량이거나 측정 대상을 계측하는 프로브에 오염이 발생한 경우가 있을 수 있다.
종래에는 측정 대상이 불량인지를 판단하기 위해 측정 대상의 계측 이미지의 거칠기 (Roughness : Peak to valley, Root mean square, center line average)를 분석하는 파라미터 (Parameter)를 이용했다. 하지만, 상기 파라미터는 측정 대상의 계측 이미지가 비정상으로 계측되었을 때, 측정 대상이 불량인 것인지 측정 대상을 계측하는 프로브가 오염되서인지를 구분할 수 없었다.
본 기술의 실시 예에 따라 측정 대상의 계측 이미지, 파워 스펙트럼 밀도 값 및 이를 이용하여 추출된 분석 값 등을 얻을 수 있다. 상기 분석 값들은 계측 이미지가 비정상적으로 계측되는 원인이 측정 대상이 불량이기 때문인지 오염된 프로브 때문인지를 확인할 수 있다.
본 기술의 실시 예에 따른 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법은 이미지 계측을 통해 프로브 오염 여부를 파악하는 것과 측정 대상의 정상/비정상을 한 번에 확인할 수 있는 방법이다. 검사 장치의 프로브가 오염되었는지를 파악할 수 있기 때문에, 프로브가 오염된 상태로 측정 대상을 계측하여 계측 이미지의 정상/비정상을 잘못 판단하는 경우를 미연에 방지할 수 있다.
도 3은 본 기술의 실시 예에 따른 이미지 계측 및 프로브 오염 검사를 진행하는 순서도이며, 도 4는 프로브 오염 기준을 판단하기 위한 관리 범주를 설정하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 기술의 실시 예에 따라 원자현미경은 측정 대상의 계측 이미지를 생성할 수 있다(S101).
원자현미경은 측정 대상의 X, Y, Z 좌표에 해당하는 값을 측정할 수 있다. 원자현미경은 측정한 X, Y, Z 값으로 측정 대상의 표면을 이미지화 할 수 있다. X, Y 값은 측정 대상 평면상의 좌표를 나타내는 값이고, Z 값은 해당 좌표에서의 높이 값을 나타낼 수 있다. 이를 통해, 원자현미경은 측정된 X, Y, Z 값을 이미지화하여 측정 대상의 계측 이미지를 생성할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 기술의 실시 예에 따라 계측된 측정 대상의 정상 및 비정상 계측 이미지이다. 도 5a는 측정 대상의 정상적인 계측 이미지로 선명하게 측정된 것을 확인할 수 있다. 도 5b는 측정 대상의 비정상적인 계측 이미지로 도 5a에 비해 보다 이미지가 흐릿하고, 이미지 왜곡이 발생된 것을 확인할 수 있다.
원자현미경은 측정된 X, Y, Z 값을 이용해 분석 값을 계산해낸다(S103). 이후, 설명 상 X, Y, Z 값에 대해 이미지 측정값이라고 서술한다. 이미지 측정값은 측정 대상의 표면 상태를 이미지화하기 위해 사용되고, 프로브의 오염 여부를 확인하기 위한 분석 값을 계산 해내기 위해 사용된다. 분석 값을 도출하기 위해서 이미지 측정값을 푸리에 변환 (Fourier Transform)하여 파워 스펙트럼 밀도 (Power Spectrum Density) 그래프를 생성할 수 있으며, PSD 그래프에서 얻을 수 있는 값들을 계산해내 수 있다. 프로브의 오염 여부를 확인하기 위한 분석값으로는 파워 스펙트럼 밀도 (Power spectrum density), P (Total area under the PSD graph), Rq (Square root of the P) 값 등을 포함할 수 있다.
상기 이미지 측정값을 통해 계산된 분석 값들이 기준 범주 내에 있는지 확인할 수 있다(S105).
본 기술의 실시 예에 따라 이미지 측정값을 통해 계산된 분석 값들은 비정상 계측 이미지의 원인이 프로브 오염에 기인된 것인지를 확인할 수 있다.
PSD 그래프를 비교하는 곡선 맞춤 (Curve fitting) 및 P 값을 비교하는 방법을 통해 분석 값을 비교할 수 있다. 도 6은 본 기술의 실시 예에 따라 이미지 측정값을 푸리에 변환하여 나타낸 그래프이다. 도 7은 도 6의 그래프가 비정상 피크를 포함할 때와 비정상 피크를 포함하지 않는 정상 그래프를 비교한 것이다.
도 6을 참조하면, 이미지 측정값을 푸리에 변환하여 얻은 PSD 그래프로, 프로브의 상태가 정상일 때와 비정상일 때를 나타내고 있다. 도 6의 그래프에서 X축은 측정 대상 이미지 내 패턴 반복 주기에 대한 것이고, Y축은 해당 패턴이 얼마나 많이 반복되는지 분포도에 대한 것을 나타낸다. 같은 대상을 계측하더라도 프로브가 오염되었을 경우, 프로브가 오염되지 않았을 때와는 다른 PSD 그래프의 적분 값 (면적, P)이 얻어지거나, PSD 그래프에 추가 피크 (Peak)가 감지될 수 있다.
측정 대상의 상태가 정상이고, 프로브가 오염되지 않은 상태에서, 측정 대상을 계측한다면 이미지 내 패턴 반복 주기와 그에 따른 분포도가 비슷한 그래프를 나타낼 것이다. 하지만 프로브가 오염된 상태에서 측정 대상이 계측된다면 도 6에서 비정상 상태의 그래프와 같이 정상 상태의 그래프와는 상이한 그래프가 계측될 수 있다.
본 기술의 실시 예에 따라 이미지 측정값을 이용해 계산된 분석 값은 프로브 오염의 발생 여부를 판단하는데 활용될 수 있다.
예를 들어, 상기 이미지 측정값을 푸리에 변환하여 얻은 그래프에서 계산되는 Area값 (P)을 통해 프로브 오염 여부를 판단할 수 있다. 상기 Area값이 기준 범주를 벗어 나는 값이 발생하게 되면, 이는 프로브가 오염되었다고 판단하는 근거가 될 수 있다. 상술 된 Area값의 기준 범주는 사전에 정상 상태의 측정 대상을 정상 상태의 프로브로 계측하여 나온 값들을 모아서 설정될 수 있다. 일례로, Area값의 기준 범주는 상기 계측된 값들의 평균값에서 3시그마 범위로 상한 값/하한 값을 설정할 수 있다. 하지만, 상한 값/하한 값을 설정하는 시그마 범위는 사용자가 필요에 따라 조절할 수 있다. 다른 분석 값들의 기준 범주를 정하는 것도 동일한 방법으로 설정될 수 있다. 여기서, 분석 값들의 기준 범주를 설정하는 방법에 대해서는 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.
분석 값이 기준 범주 내에 있는 것으로 확인되면(S105:Y), 프로브가 오염되지 않은 것으로 정상적인 프로브로 측정 대상의 이미지 계측이 된 것으로 판단할 수 있다(S107). 이후, 측정 대상의 계측 이미지가 정상인지 비정상인지를 판단하는 단계를 추가로 진행할 수 있다.
예를 들어, 파워 스펙트럼 밀도 데이터가 기준 범주 내에 있다는 것은 계측 장비의 프로브가 오염되지 않았다는 것을 의미할 수 있다. 여기서, 파워 스펙트럼 밀도 데이터는 이미지 측정값을 푸리에 변환하여 파워 스펙트럼 밀도 그래프를 얻어낸 것으로, 단위 주파수 (진동수)별 분포를 나타낸 함수 일 수 있으며, 이를 통해 파워 스펙트럼 밀도 그래프의 형태 및 면적, P 값을 얻을 수 있다. 측정된 계측 이미지는 이후 공정을 통해 측정 대상이 정상인지 불량인지를 판단할 수 있다. 다시 말해, S107 단계에서 측정 대상이 정상적으로 계측 완료되었다는 것은 측정 대상이 정상 시료라는 의미가 아니라, 프로브가 오염되지 않은 검사 장치가 측정 대상을 정상적으로 계측 완료했다는 의미인 것이다.
분석 값이 기준 범주 내에 있지 않는 것이 확인되면(S105:N), 프로브가 오염된 것으로 판단하며, 계측 장비의 프로브를 교체하는 작업을 수행할 수 있다(S109).
일례로, 파워 스펙트럼 밀도 데이터가 기준 범주를 벗어나 있는 것은 검사 장치의 프로브에 오염이 발생했다는 것일 수 있다. 따라서, 검사 장치의 상태가 비정상적인 상태였음을 의미할 수 있다. 비정상인 상태의 검사 장치로 대상을 측정하면 계측 이미지 및 이미지 측정값이 잘못 계측될 것이고, 이미지 측정값을 이용해 계산되는 분석 값들이 잘못 도출될 수 있다.
본 기술의 실시 예에 따라, 분석 값과 기준 범주를 비교하여, 프로브의 오염 여부를 실시간으로 판단하여 프로브를 교체해줄 수 있다. 실시간으로 프로브의 오염 상태를 확인할 수 있는 것은 공정의 생산성을 향상시킬 수 있다. 오염된 프로브로 측정 대상을 계측하여 잘못된 계측 이미지로 인해 생산 공정이 중단되면, 생산성에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 잘못된 이미지 측정값으로 분석 값이 도출되어 제품의 스펙 관리선 등에 적용된다면, 제조되고 있는 반도체 불량을 감지하지 못하여 제품의 불량률이 증가할 수 있다. 따라서, 실시간으로 프로브 오염 상태를 확인하여 교체할 수 있는 것은 공정의 생산성 및 양품율을 향상시키는데 기여할 수 있다.
검사 장치의 프로브를 교체하는 작업을 수행한(S109) 이후에, 다시 S101 단계로 진행될 수 있다. 측정 대상의 계측 이미지를 생성하고(S101), 상술한 방식으로 동일한 순서도를 따라 진행될 수 있다.
도 4는 본 기술의 실시 예에 따라 프로브 오염 검사에 필요한 관리 범주를 설정하는 순서도이다. 본 기술의 실시 예에 따른 프로브 오염 검사 방법을 위해 계산되는 분석 값의 관리 범주를 설정할 필요가 있다.
도 4를 참조하면, 검사 장치는 측정 대상의 정상 이미지를 획득한다(S201). 검사 장치는 모니터링할 대상의 스펙 설정을 위해, 정상 시료를 복수 개 준비하여 표면 이미지를 반복적으로 계측한다. 이 때, 검사 장치의 프로브는 오염 없이 정상적인 상태이다. 검사 장치는 복수 개의 정상 시료를 반복적으로 계측한 좌표 값을 제어부에 저장할 수 있다. 제어부는 상기 계측된 좌표 값을 통해 이미지화시킨 계측 이미지를 저장할 수 있다.
제어부는 상기 저장된 복수 개의 좌표 값들을 계산하여 분석 값들의 스펙을 가설정할 수 있다(S203).
상기 측정된 좌표 값들을 푸리에 변환 (Fourier Transform)하여 파워 스펙트럼 밀도 그래프를 생성하여 분석 값들을 계산해낼 수 있다. 스펙을 가설정하는 분석 값들은 파워 스펙트럼 밀도 그래프에 한정되지 않는다. 분석 값들은 정상 표면 이미지에서 추출되는 이미지 내 패턴 반복 주기를 나타내는 공간 주파수 (Spatial Frequency), 특정 주파수나 전체 영역의 PSD 그래프 (해당 패턴의 밀도를 나타냄) 모양 또는 PSD 그래프의 면적, 특정 주파수나 전체 영역의 RMS (Root mean square) 거칠기 등을 포함할 수 있다. 사용자는 상기 측정된 좌표 값으로 계산해낸 분석 값들을 관리하고자 하는 범위의 스펙을 가설정할 수 있다. 일례로, 분석 값들의 평균을 구한 뒤 상한 값/하한 값을 3시그마로 설정할 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.
제어부는 상기 분석 값들을 토대로 레이블 설정 및 축적된 데이터를 적용하여 기계 학습을 진행한다(S205).
일례로, 제어부는 기계 학습을 진행할 때, '정상 범주'와 '비정상 범주'의 레이블을 설정하여 분석 값들을 구분할 수 있다. 복수 개의 분석 값들을 '정상 범주' 또는 '비정상 범주'의 레이블을 붙여서 학습 시키면, 이 후에 얻어지는 분석 값들에 대해서도 해당 값들이 '정상 범주'인지 '비정상 범주'인지 구분이 가능할 수 있다. 또한, 나아가 '비정상 범주' 내에서 비정상인 경우를 분류해서 학습시키면, 비정상 범주의 원인 별로 구분하는 것도 가능할 수 있다.
이후, 상기 측정했던 복수 개의 측정 대상 이외 추가 대상들의 표면 이미지를 계측하고, 분석 값이 상기 가설정된 스펙의 범위 내에 들어오는지를 확인한다(S207).
추가로 측정된 대상의 분석 값이 가설정된 스펙의 범위 내에 들어오는지 확인한 뒤, 프로브가 오염된 상태인지를 확인한다(S209)
추가로 측정된 대상의 분석 값이 가설정된 스펙의 범위 내에 들어올 때(S207:Y), 프로브가 오염되지 않았다면(S209-1:N) 상기 가설정된 스펙을 도 3의 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법에서 필요한 프로브 오염 여부를 판단할 수 있는 기준 범주에 적용시킨다(S211)
마찬가지로, 추가로 측정된 대상의 분석 값이 가설정된 스펙의 범위 내에 들어오지 않았을 때(S207:N), 프로브가 오염되어 있다면(S209-2:Y) 상기 가설정된 스펙을 상술한 기준 범주에 적용시킨다(S211)
이는, 분석 값의 가설정된 스펙의 범위 내에 들어오는지 벗어나는지에 따라 프로브의 오염 여부를 판단할 수 있다는 것으로 가설정된 스펙을 프로브 오염 여부를 판단할 수 있는 기준 범주에 적용시킬 수 있는 것이다.
반대로, 추가로 측정된 대상의 분석 값이 가설정된 스펙의 범위 내에 들어올 때(S207:Y), 프로브가 오염되어 있거나(S209-1:Y), 상기 분석 값이 가설정된 스펙의 범 내에 들어오지 않을 때(S207:N), 프로브가 오염되지 않았다면(S209-2:N) 상기 S203 단계로 돌아가 순서도에 따라 진행될 수 있다.
이는, 상기 가설정된 스펙으로 프로브의 오염 여부를 판단할 수 없는 것이다. 따라서, 가설정된 스펙을 재설정하고, 재설정된 스펙으로 프로브의 오염 여부를 판단할 수 있는지 재검증해야 한다.
또한, 가설정된 스펙이 기준 범주로 적용되고 난 이후에, 더 많은 수의 측정 대상 표면 이미지가 계측되면 딥러닝 기술 중 Recurrent Neural Network (RNN) 또는 Long Short Term Memory (LSTM)을 적용할 수 있다.
RNN 또는 LSTM을 적용하여 계속 계측되는 측정 대상들의 표면 이미지에 대한 결과 매칭 및 기준 범주 설정을 진행할 수 있다. RNN의 경우, 반복적이고 순차적인 데이터 학습에 특화된 인공신경망의 한 종류로, 순환신경망이라고도 한다. RNN은 순차적인 방식으로 학습되는 결과를 이용하는데, 데이터가 축적될수록 장기 메모리 부분이 전달되지 않는 점이 있다. 그리고, 이런 점이 보완되는 LSTM의 경우, 장기 메모리 부분과 단기 메모리 부분을 둘다 이용하기 때문에 과거에 학습되었던 결과와 현재의 결과가 잘 맞지 않는 경우에 최근 측정 대상들의 계측 결과로 스펙을 업데이트 할 수 있다.
이처럼 본 기술의 실시 예에 따른 이미지 계측 및 프로브 검사 오염 방법을 적용하면, 원자현미경으로 측정 대상의 표면 이미지를 계측할 때, 측정 대상의 계측 이미지가 비정상적으로 계측되는 이유로 프로브가 오염된 경우는 제외시킬 수 있다. 본 기술은 측정 대상의 표면 이미지 계측을 통해 우선적으로 프로브 오염 여부를 확인할 수 있다. 프로브가 오염되지 않았다면, 계측된 이미지를 통해 측정 대상의 시료가 정상인지 비정상인지 여부를 판단할 수 있다. 하지만, 프로브가 오염되었다면, 실시간으로 프로브를 교체하여 측정 대상을 다시 계측할 수 있다.
따라서, 오염된 프로브로 측정 대상을 계측하여 잘못된 계측 결과가 나오는 것을 미연에 방지할 수 있고, 사용자가 직접 프로브 오염 여부를 확인하지 않아도 되기 때문에 이미지 계측 장비의 유지 비용도 절감할 수 있다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1 : 측정 대상 10 : 원자현미경
11 : 프로브 12 : XY스캐너
13 : Z스캐너 14 : Z스테이지
15 : 고정 프레임 20 : 제어부

Claims (12)

  1. 프로브를 포함하는 검사 장치가 측정 대상의 계측 이미지를 생성하는 단계;
    상기 계측 이미지의 좌표 값을 이용해 분석 값을 계산해내는 단계;
    계산된 상기 분석 값이 기준 범주 내에 포함되는지 확인하는 단계; 및
    상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계에서 상기 프로브가 오염되어 있는 것으로 판단되면,
    오염된 상기 프로브를 교체하는 단계;를 더 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계에서 상기 프로브가 오염되지 않은 것으로 판단되면,
    상기 계측 이미지를 통해 상기 측정 대상의 정상 여부를 판단하는 단계;를 더 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 분석 값은 상기 좌표 값을 푸리에 변환을 통해 생성된 파워 스펙트럼 밀도 그래프를 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 검사 장치는 주사형 터널 현미경 (Scanning Tunneling Microscope), 원자현미경 (Atomic Force Microscope)과 같은 주사탐침현미경 (Scanning Probe Microscope)인 것을 특징으로 하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 기준 범주를 설정하는 방법은
    상기 측정 대상의 정상 이미지를 획득하는 단계;
    상기 정상 이미지를 이용해 분석 값을 계산해내어 상기 분석 값의 스펙을 가설정하는 단계;
    상기 분석 값을 이용해 레이블 설정 및 기계 학습을 진행하는 단계;
    상기 측정 대상 이외 추가 시료들의 이미지 계측하여 상기 추가 시료들의 분석 값이 상기 가설정된 스펙 내에 포함되는지 확인하는 단계;
    상기 프로브가 오염되었는지 확인하는 단계;
    상기 가설정된 스펙으로 상기 프로브의 오염 상태가 검증되는지 판단하는 단계; 및
    상기 가설정된 스펙을 상기 기준 범주로 적용하는 단계;
    를 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 가설정된 스펙으로 상기 프로브의 오염 상태가 검증되는지 판단하는 단계에서,
    상기 가설정된 스펙으로 상기 프로브의 오염 상태가 검증되지 않는다면, 상기 정상 이미지를 획득하는 단계로 돌아가서 순차적으로 단계를 재진행하는 단계;를 더 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 설정된 기준 범주는 딥러닝 기술을 이용해 상기 설정된 정상 범주를 주기적으로 재설정하는 것을 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 딥러닝 기술은 RNN (Recurrent neural network) 또는 LSTM (Long short term memory)을 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 측정 대상의 이미지 계측 및 상기 프로브 오염 검사를 동시에 실시간으로 수행하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 분석 값은 최대거칠기 (Peak to valley), 중심선 평균값 (Center line average), 평균제곱거칠기 (Root mean square), 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectrum Density) 및 공간 주파수(Spatial Frequency)를 포함하는 이미지 계측 및 프로브 오염 검사 방법.
  12. 프로브를 포함하는 검사 장치가 측정 대상의 계측 이미지를 생성하는 단계;
    상기 계측 이미지의 좌표 값을 이용해 분석 값을 계산해내는 단계; 및
    상기 프로브의 오염 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 분석 값은 최대거칠기 (Peak to valley), 중심선 평균값 (Center line average), 평균제곱거칠기 (Root mean square), 파워 스펙트럼 밀도 (Power Spectrum Density) 및 공간 주파수 (Spatial Frequency) 중 어느 하나 이상을 포함하는 프로브 오염 검사 방법.
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