WO2015121952A1

WO2015121952A1 - 検査装置

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Publication number: WO2015121952A1
Application number: PCT/JP2014/053392
Authority: WO
Inventors: 浜松　玲; 貴則近藤; 高橋　和夫
Original assignee: 株式会社日立ハイテクノロジーズ
Priority date: 2014-02-14
Filing date: 2014-02-14
Publication date: 2015-08-20

Abstract

　半導体の寸法は従来に比べ微細化する方向にある。よって、検査装置にはより小さな欠陥を検出すること、他の表現としては高感度化が要求される。高感度化のための１つのアプローチはデータ処理を改善することである。しかし、高感度化に適したデータ処理を従来技術では十分に見いだせていない。本発明は、複数のトラックのデータを得て、前記データに対して２次元相関フィルタリングを行うことを１つの特徴とする。本発明によれば従来よりも微小な欠陥を検出することができる。

Description

検査装置

　本発明は検査装置に関する。特に、本発明は試料の欠陥を検出する検査装置に関する。

　ウエハ上の傷、異物に例示される欠陥は半導体製造工程の歩留まりに影響を与える。よって、半導体製造工程の歩留まりを管理するためには、欠陥を検出することが重要である。欠陥の検出に使用されるのがいわゆる検査装置である。多数の方式の検査装置が提案されているが、光学式検査装置はそれらの１種である。従来技術としては、以下の文献が挙げられる。

特開２０１１－１４１１０４号公報特開２０１１－１６３８５３号公報

　半導体の寸法は従来に比べ微細化する方向にある。よって、検査装置にはより小さな欠陥を検出すること、他の表現としては高感度化が要求される。高感度化のための１つのアプローチはデータ処理を改善することである。しかし、高感度化に適したデータ処理を従来技術では十分に見いだせていない。

　本発明は、複数のトラックのデータを得て、前記データに対して２次元相関フィルタリングを行うことを１つの特徴とする。

　本発明によれば従来よりも微小な欠陥を検出することができる。

実施例１の検査装置を説明する図。検査のフローチャート。２次元相関フィルタの詳細を説明する図。実施例２を説明する図。加算信号を説明する図。欠陥の大きさを換算する関数を説明する図。統合信号７０１を説明する図。実施例３を説明する図。実施例４を説明する図。実施例４の効果を説明する図。実施例４と２次元相関フィルタリングを組み合わせた場合を説明するフローチャート。実施例５を説明する図。実施例５と２次元相関フィルタリングとの組み合わせを説明する図。実施例６を説明する図。

　以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。

　図１は、本実施例の検査装置を説明する図である。スピンドル１０２はウエハ１０４を搭載し、ウエハ１０４を回転させる。ステージ１０１はウエハ１０４が回転している間、スピンドル１０２を直線的に移動させる。
照明光学系１０３は、光源、光学素子を含む。これらの光学素子には、ミラー、レンズが含まれる。照明光学系１０３はウエハ１０４に光を供給し、ウエハ１０４上に照明領域１０８を形成する。照明領域１０８の軌跡は実質的な螺旋状、又は実質的な同心円状となる。

　第１の検出光学系１０５はウエハ１０４から散乱した光を集光するためのレンズ、散乱光を第１のデータに変換するための検出器を含む。第１の検出光学系１０５は、結像レンズ、空間フィルタ、複数の画素を有するイメージセンサを含む結像系である場合もある。第２の検出光学系１０６はウエハ１０４から散乱した光を集光するためのレンズ、散乱光を第２のデータに変換するための検出器を含む。第２の検出光学系１０６は、結像レンズ、空間フィルタ、複数の画素を有するイメージセンサを含む結像系である場合もある。第１の検出光学系１０５と第２の検出光学系１０６とは空間的に異なる位置に配置される。

　第１のデータ、第２のデータは処理系１０７へ送信され、処理される。処理系１０７は、第１のデータ、及び第２のデータの少なくとも１つを使用してウエハ１０４上の欠陥を検出する。処理の詳細は後述する。処理系１０７は検査結果を表示するためのディスプレイを含む。

　図２は検査のフローチャートである。ステップ２０１では、ウエハ１０４はスピンドル１０２へ搭載される。

　その後、ステップ２０２で、照明領域１０８はウエハ１０４上に形成され、ウエハ１０４は回転及び直線移動を行う。

　その後、ステップ２０３で、第１の検出光学系１０５、及び第２の検出光学系１０６の少なくとも１つは散乱光を検出し、第１のデータ、及び第２のデータの少なくとも１つを出力する。

　その後、ステップ２０４で、処理系１０７は２次元相関フィルタを使用することで第１のデータ、及び第２のデータの少なくとも１つに対して２次元相関フィルタリングを行う。以降、２次元相関フィルタリングを２ＤＣＦと称する。２ＤＣＦの詳細は後述される。ステップ２０５では、処理系１０７は２ＤＣＦの結果と所定の閾値とを比較する。もし、閾値よりも２ＤＣＦの結果が大きければ、処理系１０７はそのデータは欠陥であると判断する。欠陥が検出されると、処理系１０７はメモリへ欠陥のウエハ１０４上での位置を保存する。

　ステップ２０６では、ディスプレイは欠陥の位置を表すウエハマップを表示する。
図３は２ＤＣＦの詳細を説明する図である。図３（a）は照明領域１０８とウエハ１０４との関係を説明する図である。前述したように、照明領域１００８の軌跡は実質的な螺旋状となるか、実質的な同心円状となる。よって、第１のデータ、及び第２のデータの少なくとも１つはトラック３０１、トラック３０２、及びトラック３０３という複数の周回のデータを含むことになる。なお、この周回の数は任意に変更が可能である。

　図３（b）はトラック３０１、３０２、３０３の信号を説明する図である。軸３０７は半径位置を表し、軸３０８は回転角度θを表し、軸３０９は信号強度を表す。信号３０４はトラック３０１の波形を表現し、信号３０５はトラック３０２の波形を表現し、信号３０６はトラック３０３の波形を表現する。これらの信号は照明領域１０８の強度プロファイルに対応している。もし、照明領域１０８の強度プロファイルがガウシアン分布であるなら、これらの信号もガウシアン分布に対応したものになるということである。

　図３（c）は２ＤＣＦのための２次元相関フィルタを説明する図である。２次元相関フィルタは、複数の係数を含む２次元行列３１０として表現できる。１つの次元は軸３０７で表現され、もう１つの次元は軸３０８によって表現される。これらの係数の値は０以上の値を取る。もし、照明領域１０８の強度プロファイルがガウシアン分布であるなら、係数の配列もガウシアン分布に対応した配列となる。
処理系１０７は、信号３０４、３０５、３０６に２次元行列３１０を乗算する。これが２ＤＣＦである。処理系１０７は信号３０４に係数３１１を乗算し、信号３０５に係数３１２を乗算し、信号３０６に係数３１３を乗算する。２ＤＣＦは欠陥からの信号を強調する。本実施例では、処理系１０７は第１のデータ、第２のデータそれぞれに２ＤＣＦを行う。

　次に、実施例２について説明する。以降では、他の実施例と異なる部分について主に説明する。本実施例では、第１のデータと第２のデータとを統合し（例えば、加算）、統合データを得る。そして、本実施例では、統合データに対して２ＤＣＦを行い、２ＤＣＦの結果に対して所定の関数を使用して欠陥の粒径を得ることを１つの特徴とする。

　図４は本実施例を説明するフローチャートである。ステップ２０１～２０３、２０５は図２と同様である。ステップ２０７では、処理系１０７は第１のデータと第２のデータとを加算することで、加算データ４０１を得る。例えば、処理系１０７は第１の検出光学系１０５と第２の検出光学系との間での同じトラックの信号同士を加算する。加算信号４０１は図５では、信号５０１、５０２、５０３で表現できる。図４での「CH(l, n)」の「l」は検出光学系を識別するための番号を表現する。例えば、l=1なら第１の検出光学系を意味し、l=2なら第２の検出光学系を意味する。図４での「CH(l, n)」の「n」は周回数を意味する。

　ステップ２０４では、処理系１０７は加算信号４０１に対して２ＤＣFを行う。
その後、もし処理系１０７がステップ２０５にてウエハ１０４上に欠陥があると判断したなら、処理系１０７はステップ２０８で欠陥の寸法（粒径と表現することもできる）を得る。例えば、処理系１０７は図６に示す所定の関数を使用することで加算信号４０１の信号強度を欠陥の寸法へ変換する。
本実施例では、第１のデータと第２のデータとを統合することで欠陥の寸法を得る精度が改善される。

　なお、処理系１０７はハイパス、ローパス、バンドパスフィルタに例示される可変フィルタを有し、所定の直流成分C(l, n)と所定のパルス成分P(l, n)とを分離し、図７に示す統合信号７０１を得る場合もある。「l」は検出光学系を識別するための番号を表現する。例えば、l=1なら第１の検出光学系を意味し、l=2なら第２の検出光学系を意味する。「n」は周回数を意味する。

　次に実施例３について説明する。以降では、他の実施例と異なる部分について説明する。ウエハ１０４の角速度が実質的に一定の場合、ウエハ１０４の内周と外周とで感度差が生じる。本実施例はこの望ましくない感度差に配慮したものである。

　図８は本実施例を説明する図である。処理系１０７はウエハ１０４の内周と外周とで２次元相関フィルタの寸法を変更する。特に処理系１０７はθ方向のサイズを変更する。

　図８に示すように、処理系１０７はウエハ１０４の内周側の検査で使用する第１の２次元相関フィルタ８０１を外周側では第２の２次元相関フィルタ８０２へ変更する。第２の２次元相関フィルタ８０２のθ方向の寸法は第１の２次元相関フィルタよりも大きい。また、第２の２次元相関フィルタ８０２のθ方向の係数の数は第１の２次元相関フィルタ８０１よりも多い。本実施例により、内外周の感度差は改善される。

　次に実施例４について説明する。以降では、他の実施例と異なる部分について説明する。本実施例は、欠陥であることを示す確率（以降、欠陥らしさと称する）に着目したものである。

　図９は本実施例を説明する図である。信号９０１は第１の検出光学系１０５から得られた第１の信号である。信号９０２は第２の検出光学系１０６から得られた第２の信号である。信号９０１、及び信号９０２は実質的に同じ時刻し得られた２つの信号、つまりウエハ１０４上の実質的に同一の場所から得られた２つの信号である。

　処理系１０７は信号９０１に対しては閾値９０３を使用した欠陥判定、信号９０４に対しては閾値９０４を使用した欠陥判定を行う。閾値９０３、及び閾値９０４は欠陥らしさ５０％の閾値である。閾値９０３、９０４は欠陥らしさ１００％とした閾値９１１よりも小さい。例えば、信号９０１が閾値９０３より大きいだけでは、信号９０１が欠陥である確率は５０％となるため、信号９０１からだけではウエハ１０４上に欠陥があると断定することはできない。

　そこで、処理系１０７は図９（c）に示す弁別のための関数９０７を使用した欠陥判定を行う。縦軸９０５は第１の信号強度であり、横軸９０６は第２の信号強度である。関数９０７と縦軸９０５との交点は欠陥らしさ１００％の信号であることを表現している。処理系１０７は第１の信号強度Ｓ₁と第２の信号強度Ｓ₂によって表現される座標（Ｓ₁, Ｓ₂）が関数９０７の右側の領域９０９にあるなら、ウエハ１０４上に欠陥があると判断する。一方、座標（Ｓ₁, Ｓ₂）が関数９０７の右側の領域９０９にあるなら、処理系１０７は検出した第１の信号、及び第２の信号はノイズであると判断する。このような判定は１つの検出光学系で得られた信号の欠陥らしさが５０％であっても、その他の検出光学系で得られた信号の欠陥らしさも５０％であるなら、統計的に考えれば欠陥らしさは１００％となるから、得られた２つの信号は欠陥からの信号と取り扱えるという考え方に基づくものである。

　図１０は本実施例の効果を説明する図である。欠陥らしさという考え方を導入しない場合、処理系１０７、閾値１０００、１００１を使用して欠陥判定を行うことになる。この場合、領域１００２にある信号はノイズであると判断される。一方、欠陥らしさを導入し、関数９０７を使用した欠陥判定を行う場合、領域１００２にある信号は欠陥であると処理系１０７は判断する。つまり、欠陥らしさという考え方を導入すれば、従来ノイズと判断されていた欠陥を検出することができるということである。

　欠陥らしさの設定は作業者が任意に設定することができる。欠陥らしさは、空間的に異なる位置に配置された複数の検出光学系から出力される複数の信号のためのものであるので、足して１００％となるよう設定されることが望ましい。

　異物、傷、結晶欠陥に例示される種類の異なる欠陥毎に、欠陥らしさを設定すれば、所望の欠陥を高感度に検出することもできる。特に、傷に例示される対称性の無い欠陥の高感度検出には有効である。もちろん検出光学系の数は本実施例の数に限定されず、３つ以上であっても良い。

　本実施例は実施例１乃至３で説明した２次元相関フィルタリングと組み合わせることもできる。図１１は本実施例と２次元相関フィルタリングを組み合わせた場合を説明するフローチャートである。

　ステップ２０３で、第１の検出光学系１０５、及び第２の検出光学系１０６は散乱光を検出し、第１のデータ、及び第２のデータを出力する。

　ステップ１１０１では、処理系１０７は第１のデータに対して２次元相関フィルタリングを行う。ステップ１１０１と並行して、処理系１０７はステップ１１０２で第２のデータに対して２次元相関フィルタリングを行う。

　その後のステップ１１０３で、処理系１０７は２次元相関フィルタリンが行われた２つの処理済みデータを使用して、図９（c）に示す欠陥らしさを使用した欠陥判定を行う。

　次に実施例５について説明する。以降では、他の実施例と異なる部分について説明する。図１２は本実施例を説明する図である。

　図１２（a）に示すように、ウエハ１０４上に形成された照明領域１２０１は、ステージ１０１によってウエハ１０４の直径方向であるＲ方向に向かって単位時間当たり所定の間隔Ｐ₁（ピッチと表現される場合もある）を持って移動する。検出すべき結果が微小となる場合、欠陥からの光子の数は減少する。そこで、本実施例はこの光子の減少を防ぐため図１２（b）に示すように、異なる時間の間で照明領域１２０１の少なくとも一部が重なり合うよう、ウエハ１０４と照明領域１２０１との間の走査を行う。このような照明領域の重ね合わせを行う場合の間隔Ｐ₂はＰ₁よりも小さくなる。このような照明領域１２０１の重ね合わせを行えば、欠陥が照明領域によって照明される時間が長くなるため光子の数が増加し、微小な欠陥も検出することが可能となる。

　なお、図１２（a）の場合と図１２（b）の場合とで照明領域の長さが変わらない場合、図１２（b）の方が単位時間当たりの照明領域１２０１の移動距離が短くなるため、図１２（b）の検査時間は図１２（a）の検査時間よりも長くなる。よって、検査時間の増加を打ち消すよう照明領域の長さをＬ₁からＬ₁よりも大きいＬ₂へ変更しても良い。

　本実施例も２次元相関フィルタリングと組み合わせることが可能である。図１３は本実施例と２次元相関フィルタリングとの組み合わせを説明する図である。図１３（a）の２次元相関フィルタ１３０１は図１２（a）の場合に使用されるものであり、図１３（b）の２次元相関フィルタ１３０２は図１２（b）の場合に使用されるものである。２次元相関フィルタ１３０２の係数の数は重ね合わせを行う分、２次元相関フィルタ１３０１の数よりも多い。より具体的には、ウエハ１０４の直径方向であるＲ方向を行、ウエハ１０４が回転する方向であるθ方向を列と定義するなら、行の数が増えることになる。なお、図１２（a）では照明領域をP₁(＞P₂)で重ね合わせる場合もある。

　次に実施例６について説明する。以降では、他の実施例と異なる部分について説明する。図１４は本実施例を説明する図である。

　本実施例では、図１の第１の検出光学系１０５、及び第２の検出光学系１０６の少なくとも１つ（望ましくは両方）を結像型とする。以降では第１の検出光学系１０５について説明するが、以降の説明は第２の検出光学系１０６についても説明できる。

　第１の検出光学系１０５は照明領域１４０４からの光を集光し、結像するための結像レンズ１４０３を含む。結像レンズ１４０３によって集光された光は複数の画素１４０２を有する検出器１４０１上に結像する。本実施例では当業者に分かりやすく結像レンズ１４０３を使用して説明したが、第１の検出光学系１０５は集光のためのレンズ群、結像のためのレンズ群を含む場合もある。なお、検出器としては、ＣＣＤセンサ、時間遅延積分型センサ、フォトンカウンティング素子（又はそれをアレイ上に配列したもの）を採用できる。

　このような複数の画素１４０２を使用した結像光学系では、１画素当たりの背景ノイズはいわゆる集光光学系よりも低減されることなり、微小な欠陥を検出するには好適である。

１０１・・・ステージ
１０２・・・スピンドル
１０３・・・照明光学系
１０４・・・ウエハ
１０５・・・第１の検出光学系
１０６・・・第２の検出光学系
１０７・・・処理系

Claims

　試料上に照明領域を形成する照明光学系と、
　前記試料からの光を検出し、複数のトラックのデータを出力する検出光学系と、
　前記データに対して２次元相関フィルタリングを行い、前記２次元相関フィルタリングの結果を使用して欠陥を検出する処理部と、を有する検査装置。
　請求項１に記載の検査装置において、
　前記照明領域の強度プロファイルは実質的なガウシアン分布であり、前記２次元相関フィルタリングのためのフィルタは前記ガウシアン分布に対応している検査装置。
　請求項２に記載の検査装置において、
　前記フィルタは複数の係数が半径方向と回転方向に配列された２次元行列である検査装置。
　請求項３に記載の検査装置において、
　前記検出光学系は、第１のデータ出力するための第１の検出光学系、及び前記第１の検出光学
とは空間的に異なる位置に配置された第２の検出光学系を含み、前記第２の検出光学系は第２のデータを出力し、
　前記処理系は、（１）前記第１のデータと前記第２のデータとを統合し、（２）統合データを得て、（３）前記統合データに対して２次元相関フィルタリングを行う検査装置。
　請求項４に記載の検査装置において、
　前記処理系は、欠陥の寸法を所定の関数を使用することで得る検査装置。
　請求項５に記載の検査装置において、
　前記処理系は、前記試料上の位置に応じて前記フィルタのサイズを変更する検査装置。
　請求項６に記載の検査装置において、
　前記フィルタの外周側のサイズは内周側でのサイズより大きい検査装置。
　請求項７に記載の検査装置において、
　前記処理部は、少なくとも第１の閾値、及び第２の閾値を使用して欠陥判定を行い、
　前記第１の閾値の欠陥らしさと前記第２の閾値の欠陥らしさとの和は１００％となる検査装置。
　請求項８に記載の検査装置において、
　前記処理部は、前記第１の閾値の欠陥らしさ、及び前記第２の閾値の欠陥らしさを欠陥の種類に応じて変更する検査装置。
　請求項９に記載の検査装置において、
　前記試料を搭載し、前記試料を移動させる搬送系と有し、
　前記搬送系は前記照明領域の一部が重なり合うよう前記試料の移動を行い、
　前記照明領域の重ね合わせを行う場合のフィルタの行の数は、前記照明領域の重ね合わせを行わない場合の行の数よりも多い検査装置。
　請求項１０に記載の検査装置において、
　前記照明領域の重ね合わせを行う場合の照明領域の長さは、前記照明領域の重ね合わせを行わない場合の長さよりも長い検査装置。
　請求項１に記載の検査装置において、
　前記２次元相関フィルタリングのためのフィルタは複数の係数が半径方向と回転方向に配列された２次元行列である検査装置。
　請求項１に記載の検査装置において、
　前記検出光学系は、第１のデータ出力するための第１の検出光学系、及び前記第１の検出光学
とは空間的に異なる位置に配置された第２の検出光学系を含み、前記第２の検出光学系は第２のデータを出力し、
　前記処理系は、（１）前記第１のデータと前記第２のデータとを統合し、（２）統合データを得て、（３）前記統合データに対して２次元相関フィルタリングを行う検査装置。
　請求項１に記載の検査装置において、
　前記処理系は、欠陥の寸法を所定の関数を使用することで得る検査装置。
　請求項１に記載の検査装置において、
　前記処理系は、前記試料上の位置に応じて前記２次元相関フィルタリングのためのフィルタのサイズを変更する検査装置。
　請求項１５に記載の検査装置において、
　前記フィルタの外周側のサイズは内周側でのサイズより大きい検査装置。
　請求項１に記載の検査装置において、
　前記検出光学系は、第１のデータ出力するための第１の検出光学系、及び前記第１の検出光学
とは空間的に異なる位置に配置された第２の検出光学系を含み、前記第２の検出光学系は第２のデータを出力し、
　前記処理部は、少なくとも第１の閾値、及び第２の閾値を使用して欠陥判定を行い、
　前記第１の閾値の欠陥らしさと前記第２の閾値の欠陥らしさとの和は１００％となる検査装置。
　請求項１７に記載の検査装置において、
　前記処理部は、前記第１の閾値の欠陥らしさ、及び前記第２の閾値の欠陥らしさを欠陥の種類に応じて変更する検査装置。
　請求項１に記載の検査装置において、
　前記試料を搭載し、前記試料を移動させる搬送系と有し、
　前記搬送系は前記照明領域の一部が重なり合うよう前記試料の移動を行い、
　前記照明領域の重ね合わせを行う場合の前記２次元相関フィルタリングのためのフィルタの行の数は、前記照明領域の重ね合わせを行わない場合の行の数よりも多い検査装置。
　請求項１９に記載の検査装置において、
　前記照明領域の重ね合わせを行う場合の照明領域の長さは、前記照明領域の重ね合わせを行わない場合の長さよりも長い検査装置。