WO2024252796A1 - 欠陥検出装置、欠陥検出方法、及びプログラム - Google Patents

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wafer
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達弥 長田
知洋 大久保
重 醍醐
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Definitions

  • the present invention relates to a defect detection device, a defect detection method, and a program.
  • Wafer made of semiconductors such as silicon wafers are widely used as substrates in the manufacturing process of semiconductor devices.
  • Known examples of such wafers include polished wafers (PW wafers) that are sliced from single crystal ingots and mirror-polished, and epitaxial wafers in which an epitaxial layer is formed on the surface of a PW wafer.
  • PW wafers polished wafers
  • epitaxial wafers are used as device substrates for various semiconductor devices such as MOSFETs (Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistors), DRAMs (Dynamic Random Access Memory), power transistors, and back-illuminated solid-state image sensors.
  • MOSFETs Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistors
  • DRAMs Dynamic Random Access Memory
  • power transistors and back-illuminated solid-state image sensors.
  • defect inspection technology for the front and back surfaces of wafers, which serve as the substrates for semiconductor devices, is becoming extremely important.
  • Defects that exist on the front and back surfaces of wafers are diverse, including crystal defects such as pits and COPs (Crystal Originated Particles), uneven polishing caused by processing, scratches, and the adhesion of foreign particles.
  • LPD Light Point Defect
  • a visual appearance inspection is also used to determine the presence or absence of defects on the front and back surfaces of a wafer.
  • visual inspection is a sensory inspection, variations in judgments by inspectors are inevitable, and it takes time for inspectors to become accustomed to the method, so there is a demand for the establishment of objective and automatic inspection methods.
  • Patent Document 1 for defects on the back side of PW wafers
  • Patent Document 2 for defects on the front side of epitaxial wafers
  • Patent Document 3 for defects on the back side of epitaxial wafers.
  • the present invention was made in consideration of the above problems, and aims to detect defects in the edge region of a wafer with high sensitivity.
  • the gist of the present invention to solve the above problems is as follows:
  • a defect detection device comprising: a data input I/F for acquiring parameters used in defect detection; an image input I/F for acquiring a photographed image of a wafer; and a control unit for analyzing the photographed image based on the parameters and detecting defects in the wafer, the parameters including a protrusion defect detection threshold and a defect judgment level, the control unit extracts a rectangular region including an edge ring image showing the edge of the wafer from the photographed image as an ROI image, binarizes the ROI image into a first value for higher brightness values and a second value for lower brightness values based on the protrusion defect detection threshold to generate a binarized image, acquires the image coordinates of the inner circumference of the region displayed by the first value in the binarized image as inner circumference coordinates, calculates the change level of unevenness in the circumferential direction of the inner circumference coordinates as a coordinate differential value, and detects defects by comparing the coordinate differential value with the defect judgment level.
  • a defect detection device comprising: a data input I/F for acquiring parameters used in defect detection; an image input I/F for acquiring a photographed image of a wafer; and a control unit for analyzing the photographed image based on the parameters and detecting defects in the wafer, the parameters including a double ring determination threshold and an isolated defect detection threshold; the control unit cuts out a rectangular region including an edge ring image showing the edge of the wafer as an ROI image from the photographed image; detects as a double ring image an image that appears inside the edge ring image and is made up of pixels whose brightness values are equal to or greater than the double ring determination threshold; and detects as a defect a blob of pixels whose brightness values are equal to or greater than the isolated defect detection threshold within the region between the edge ring image and the double ring image.
  • the defect detection device described in (3) in which the parameters include a mask enlargement size, and the control unit enlarges the width between the outer and inner circumferences of the edge ring image based on the mask enlargement size, and detects, as the defect, a blob of pixels whose brightness value is equal to or greater than the isolated defect detection threshold within the area between the enlarged edge ring image and the double ring image.
  • a defect detection device according to any one of (1) to (5), wherein the parameters include an invalid range start position and an invalid range end position, and the control unit does not detect the defect in an area of the edge region of the wafer that is defined by the invalid range start position and the invalid range end position.
  • a defect detection method including a step of acquiring parameters used for defect detection, a step of acquiring a photographed image of the wafer, and a control step of analyzing the photographed image based on the parameters and detecting defects in the wafer, the parameters including a threshold for detecting protrusion defects and a defect judgment level, and the control step including a step of extracting a rectangular region including an edge ring image showing the edge of the wafer from the photographed image as an ROI image, a step of binarizing the ROI image with a higher brightness value as a first value and a lower brightness value as a second value based on the threshold for detecting protrusion defects to generate a binarized image, a step of acquiring the image coordinates of the inner circumference of the region displayed by the first value in the binarized image as inner circumference coordinates, a step of calculating the change level of unevenness in the circumferential direction of the inner circumference coordinates as a coordinate differential value, and a step of detecting protrusion defects by comparing the coordinate differential value
  • a defect detection method including a step of acquiring parameters used for defect detection, a step of acquiring a photographed image of the wafer, and a control step of analyzing the photographed image based on the parameters to detect defects in the wafer, the parameters including a double ring determination threshold and an isolated defect detection threshold, and the control step including a step of extracting a rectangular area including an edge ring image showing the edge of the wafer from the photographed image as an ROI image, a step of detecting an image that appears inside the edge ring image and is made up of pixels whose brightness values are equal to or greater than the double ring determination threshold as a double ring image, and a step of detecting, within the area between the edge ring image and the double ring image, a blob of pixels whose brightness values are equal to or greater than the isolated defect detection threshold as a defect.
  • the present invention makes it possible to detect defects in edge regions with high sensitivity.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a wafer inspection apparatus according to an embodiment
  • 1 is a block diagram showing a configuration of a defect detection device according to an embodiment
  • FIG. 4 is a diagram illustrating defect detection parameters according to an embodiment.
  • 3 is a diagram showing an area in which a defect detection device according to an embodiment detects defects
  • 5 is a flowchart showing a detection process for protrusion defects by the defect detection device according to the embodiment.
  • 1A to 1C are diagrams illustrating an ROI image extraction process in the defect detection device according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a protrusion defect and an isolated defect
  • 5A to 5C are diagrams illustrating a binarization process and an inner circumference coordinate acquisition process in the defect detection device according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a detection process for an isolated defect in the defect detection device according to the embodiment.
  • 5A to 5C are diagrams illustrating a detection process of a first mask region in the defect detection device according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a double ring image.
  • 11A to 11C are diagrams illustrating a detection process of a second mask region in the defect detection device according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an invalid range of defect detection in the defect detection device according to the embodiment;
  • Fig. 1 shows a wafer inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the wafer inspection apparatus 100 shown in Fig. 1 includes an optical system 30, a scanning unit 40, and a defect detection apparatus 50.
  • the wafer inspection apparatus 100 is an apparatus that inspects the appearance of a wafer surface, including the front surface or back surface of the wafer.
  • the wafer W is a silicon wafer or the like, and may be a polished wafer, an epitaxial wafer in which an epitaxial layer is formed on the front surface of a polished wafer, or a wafer in which a thin film such as a CVD (Chemical Vapor Deposition) film is formed on the back surface of an epitaxial wafer.
  • the type of thin film may be, for example, an oxide film such as a silicon oxide film, or a nitride film such as a silicon nitride film.
  • the scanning unit 40 scans the optical system 30 parallel to the surface of the wafer W.
  • the scanning unit 40 may scan the optical system 30 in the circumferential direction, or vertically and horizontally.
  • the wafer inspection device 100 may also have multiple optical systems 30 (e.g., three), and the scanning unit 40 may scan each optical system 30 in the circumferential direction.
  • the scanning unit 40 may be composed of an arm connected to the optical system 30, and a drive stepping motor, servo motor, etc. for driving the arm.
  • the optical system 30 has a ring fiber illumination 10 and an imaging unit 20.
  • the optical system 30 is installed perpendicular to the front or back surface of the wafer W, and illuminates the front or back surface of the wafer W with the ring fiber illumination 10, and the scattered light is received by the imaging unit 20.
  • Figure 1 shows how the back surface of the wafer W is illuminated by the optical system 30.
  • the ring fiber light 10 illuminates the wafer W.
  • a typical ring fiber light 10 can be used, and the illuminance of the illumination light L is, for example, about 100,000 to 1,000,000 lux.
  • the angle that the illumination light L makes with respect to the wafer W is typical, for example, about 10 to 30 degrees.
  • the configuration of the imaging unit 20 is not particularly limited as long as it can receive and capture scattered light from the wafer W.
  • the imaging unit 20 includes a lens barrel 22, a lens 23, and a light receiving unit 24.
  • the lens barrel 22, the lens 23, and the light receiving unit 24 can each be any commonly used component.
  • the lens 23 can be, for example, a telecentric lens, and the light receiving unit 24 can be, for example, a CCD camera.
  • the photographing unit 20 photographs the wafer surface by dividing it into multiple regions along the circumferential direction of the wafer W.
  • the image photographed of each region is also called a shot image (part image).
  • the photographing unit 20 may obtain the shot images by rotating the stage on which the wafer W is placed and photographing the rotating wafer W.
  • the photographing unit 20 associates information specifying the relationship between the shot image and the position on the wafer surface where the shot image was photographed with the shot image, and outputs the information to the defect detection device 50.
  • the defect detection device 50 shown in Fig. 2 includes a data input I/F (interface) 51, an image input I/F 52, a control unit 53, a storage unit 54, and a data output I/F 55.
  • the defect detection device 50 may further include a communication I/F such as a LAN (Local Area Network) I/F to enable communication with an external device.
  • a communication I/F such as a LAN (Local Area Network) I/F to enable communication with an external device.
  • the data input I/F 51 is an interface between the defect detection device 50 and an input device, and the defect detection device 50 is connected to the input device via the data input I/F 51.
  • the input device is a keyboard, a mouse, a pointing device, etc.
  • the data input I/F 51 acquires parameters used for defect detection (defect detection parameters) from the input device and outputs them to the memory unit 54.
  • the defect detection parameters may be set by the user using the input device.
  • FIG. 3 shows an example of defect detection parameters.
  • the defect detection parameters are used in the processing of the control unit 53. Therefore, the defect detection parameters shown in FIG. 3 will also be mentioned in the explanation of the control unit 53 described later. Furthermore, in this specification, the names of the defect detection parameters will be enclosed in "".
  • the image input I/F 52 is an interface between the defect detection device 50 and the photographing unit 20, and the defect detection device 50 is connected to the photographing unit 20 via the image input I/F 52.
  • the image input I/F 52 acquires an image of the wafer W photographed by the photographing unit 20.
  • the image input I/F 52 outputs the photographed image to the memory unit 54. If the photographed image is analog data, the image input I/F 52 converts it into digital data. In this embodiment, the photographed image output by the image input I/F 52 is an 8-bit digital image.
  • the storage unit 54 includes one or more memories, and may include, for example, a semiconductor memory, a magnetic memory, an optical memory, etc. Each memory included in the storage unit 54 may function, for example, as a main memory device, an auxiliary memory device, or a cache memory.
  • the storage unit 54 stores any information used in the operation of the defect detection device 50. A portion of the storage unit 54 may be provided outside the defect detection device 50.
  • the data output I/F 55 outputs the analysis results by the control unit 53 to a display device such as a display.
  • the control unit 53 analyzes the captured image based on the defect detection parameters and detects defects.
  • the control unit 53 may be configured with dedicated hardware such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or may be configured with a processor, or may be configured to include both.
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • FIG. 4 is a cross-sectional view of a wafer W, showing the edge region where defects are to be detected.
  • the wafer W has a chamfered portion (bevel portion) BV on the front and back sides due to chamfering.
  • the back side of the wafer W has been polished in a predetermined region (e.g., 500 to 600 ⁇ m) further inward from the chamfered portion BV, resulting in a polished surface (polished surface) P.
  • the control unit 53 performs defect detection in a predetermined region (e.g., 1 mm) inward from the edge end face EF and in the polished surface (polished surface) P region.
  • the inner side refers to the side facing toward the center of the wafer W (the direction of the arrow in the figure).
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the detection process of protrusion defects by the control unit 53.
  • the control unit 53 inputs a shot image of the wafer W from the memory unit 54. Then, based on the defect detection parameters "ROI cut-out start position" and "ROI cut-out width", the control unit 53 cuts out a rectangular area including an edge ring image generated at the point where the polishing surface P contacts the boundary B from each shot image as an ROI (Region of Interest) image.
  • the "ROI cut-out start position” is a parameter that indicates the cut-out start position of the ROI image in the shot image.
  • the "ROI cut-out width” is a parameter that indicates the width to be cut out as the ROI image.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the ROI image cutout process in step S101.
  • an edge ring image E is displayed on the right side of a shot image of 640 ⁇ 480 pixels.
  • the edge ring image E is displayed in white in the shot image because of its high brightness due to halation.
  • the "ROI cutout start position” indicates the image coordinates in the X direction (horizontal direction) of the cutout start position of the ROI image with the upper left corner pixel of the shot image as the origin
  • the "ROI cutout width” indicates the number of pixels in the X direction of the ROI image, with the "ROI cutout start position" being 566 and the "ROI cutout width” being 44.
  • control unit 53 cuts out the ROI image with a width of 44 pixels from the 566th pixel in the X direction of the shot image as shown in FIG. 6.
  • the image obtained by rotating the ROI image shown in FIG. 6 counterclockwise by 90 degrees is used as the ROI image.
  • FIG. 7 shows an example of a pixel (protrusion defect) PD indicating a protrusion defect and a pixel (isolated defect) ID indicating an isolated defect in an image obtained by enlarging a portion of an ROI image.
  • a protrusion defect PD is a pixel that is in contact with the inner circumference of the edge ring image E and has a high brightness value.
  • a protrusion defect PD is displayed in white in the ROI image, protruding from the inner circumference of the edge ring image E.
  • An isolated defect ID is a pixel inside the edge ring image E, separated from the inner circumference of the edge ring image E to the inside, and has a high brightness value.
  • An isolated defect ID is displayed in white as an isolated blob in the ROI image.
  • the control unit 53 binarizes the ROI image into a first value for higher brightness values and a second value for lower brightness values based on the defect detection parameter "protrusion defect detection threshold,” generating a binarized image.
  • the "protrusion defect detection threshold” is a parameter that indicates the threshold when performing binarization processing for protrusion defect detection.
  • step S103 the control unit 53 acquires, as the inner circumference coordinates, the image coordinates of the inner circumference of the area displayed by the first value in the binarized image.
  • FIG. 8 is a diagram explaining the binarization process in step S102 and the inner circumference coordinate acquisition process in step S103.
  • the "protrusion defect detection threshold" is 110.
  • the control unit 53 converts pixels in the ROI image with a brightness value of 110 or more to a first value, and converts pixels in the ROI image with a brightness value of less than 110 to a second value.
  • the first value is generally displayed in white
  • the second value is generally displayed in black.
  • control unit 53 scans the binarized image in the Y direction as shown in FIG. 8, and obtains the Y-direction image coordinates of the inner circumference I (indicated by the dashed line in the figure) where the color changes from white to black as the inner circumference coordinates.
  • the unit of image coordinates is pixels.
  • step S104 the control unit 53 performs differentiation processing on the inner circumference coordinates and calculates the change level of unevenness in the circumferential direction (X direction) as a coordinate differential value. For example, the difference value between inner circumference coordinates adjacent in the circumferential direction is calculated as the coordinate differential value.
  • step S105 the control unit 53 detects protrusion defects by comparing the coordinate differential value with the "protrusion defect judgment level" of the defect detection parameters.
  • the "protrusion defect judgment level” is a parameter that indicates the minimum coordinate differential value that is judged as a protrusion defect. For example, assume that the "protrusion defect judgment level” is 3. In this case, the control unit 53 detects as protrusion defects any location where the change level is 3 or greater.
  • the control unit 53 may merge defects that exist within a range defined by the "grouping size" of the defect detection parameters as a single protrusion defect.
  • the "grouping size” is a parameter that indicates the range to be merged. For example, assume that the "grouping size" indicates a central angle in units of 0.1 degrees and has a value of 15. In this case, the control unit 53 detects protrusion defects that exist within a sector-shaped range with a central angle of 1.5 degrees, with the center of the wafer W as the center of a circle, as a single protrusion defect.
  • Figure 9 is a flowchart showing an example of the process of detecting isolated defects by the control unit 53.
  • step S201 the control unit 53 cuts out the ROI image, similar to step S101.
  • step S202 the control unit 53 binarizes the ROI image to generate a binarized image, similar to step S102.
  • step S203 the control unit 53 detects the area in the binary image that is outside the inner circumference of the edge ring image (the side moving in the circumferential direction from the center of the wafer W) as the first mask area.
  • the control unit 53 may enlarge the width between the outer and inner circumferences of the edge ring image based on the "mask enlargement size" of the defect detection parameters, and detect the area outside the inner circumference of the enlarged edge ring image as the first mask area.
  • the "mask enlargement size" is a parameter that indicates the amount of enlargement of the width of the edge ring image.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the detection process of the first mask region in step S203.
  • the "mask enlargement size" is set to 2.
  • the control unit 53 enlarges the width of the edge ring image E by two pixels toward the inner circumference (toward the bottom in this figure), and detects the area outside the inner circumference of the enlarged edge ring image (toward the top in this figure) as the first mask region M1.
  • the first mask region M1 is shown in black.
  • step S204 when the defect detection parameter "double ring removal” is enabled, the control unit 53 detects a double ring image from the ROI image based on the defect detection parameter "double ring determination threshold.”
  • Double ring removal is a parameter indicating whether or not to perform double ring removal processing.
  • Double ring determination threshold is a parameter indicating the threshold when performing double ring removal processing.
  • double ring refers to a state in which the edge ring image E appears in the shape of double rings.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a double ring image.
  • Double ring image D is an image that appears inside edge ring image E in the ROI image, and is an image made up of pixels whose brightness value is equal to or greater than the "double ring determination threshold.” For example, assume that "double ring removal” is enabled and the "double ring determination threshold" is 5. In this case, the control unit 53 detects pixels in the ROI image inside edge ring image E that have a brightness value of 5 or greater as double ring image D.
  • step S205 the control unit 53 detects the area inside the outer periphery of the double ring image in the ROI image as the second mask area.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating the detection process of the second mask region in step S205.
  • the control unit 53 detects the region in the ROI image that is inside the outer periphery of the double ring image D (the lower side in this figure) as the second mask region M2.
  • the second mask region M2 is shown in black.
  • the control unit 53 detects isolated defects in a judgment area obtained by excluding the first mask area and the second mask area from the ROI image, based on the defect detection parameter "threshold for detecting isolated defects.”
  • the defect detection parameter "threshold for detecting isolated defects” is a parameter indicating the threshold when performing the binary processing for detecting isolated defects.
  • the judgment area is the area sandwiched between the edge ring image (or the enlarged edge ring image if the width is enlarged) and the double ring image.
  • the control unit 53 converts pixels in the judgment area with a brightness value of 50 or more to a first value, and converts pixels in the judgment area with a brightness value of less than 50 to a second value. Then, a cluster (blob) of pixels converted to the first value is detected as an isolated defect.
  • step S206 if the blob is adjacent to a double ring image, the control unit 53 may determine that the blob is a double ring image and not detect the blob as an isolated defect.
  • the control unit 53 may determine whether or not the blob is an isolated defect based on the defect detection parameter "double ring removal size.”
  • the "double ring removal size” is a parameter that indicates the size of the blob when the blob is considered to be a double ring image. For example, assume that the "double ring removal size" is 100. In this case, if the number of pixels in the longitudinal direction of the blob is 100 or more, the control unit 53 determines that it is a double ring image and does not detect it as an isolated defect.
  • control unit 53 The detection process for protrusion defects and isolated defects has been described above, but the processing of the control unit 53 is not limited to this. Other processing examples are shown below.
  • the control unit 53 may determine the size (area) of protrusion defects and isolated defects based on the defect detection parameters "first defect size threshold” and "second defect size threshold".
  • the "first defect size threshold” and “second defect size threshold” are parameters that indicate the classification of defect sizes. For example, the "first defect size threshold” is 5 and the “second defect size threshold” is 10. In this case, the control unit 53 determines that a defect with a pixel count of 5 or more and less than 10 is a first size defect. The control unit 53 also determines that a defect with a pixel count of 10 or more is a second size defect.
  • the control unit 53 may obtain the number of first size defects, the number of second size defects, and the number of other sizes or the total number of defects, and display them on a display device via the data output I/F 55.
  • the control unit 53 may also be configured not to detect protrusion defects and isolated defects in an edge region of the wafer W that is defined by the defect detection parameters "invalid range start position” and "invalid range end position.”
  • the "invalid range start position” is a parameter that indicates the start position of a range (invalid range) in which protrusion defects and isolated defects are not detected
  • the "invalid range end position” is a parameter that indicates the end position of the invalid range.
  • a laser mark may be engraved on a part of the wafer W. In such a case, the laser mark can be excluded from the defect detection range using the "invalid range start position" and "invalid range end position.” The position of the laser mark is defined in SEMI standards T07 and M12.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of an invalid range for defect detection.
  • the control unit 53 sets the invalid range to the range from 0 degrees to 10 degrees counterclockwise (central angle 10 degrees) with the notch position as the reference (0 degrees).
  • the invalid range is shown with narrow diagonal lines, and the range of the chamfered portion BV and the polished surface P is shown with wide diagonal lines.
  • FIG. 13(b) shows an invalid range when the "invalid range start position" is 350 and the "invalid range end position" is 10.
  • the control unit 53 sets the invalid range to the range from 350 degrees to 10 degrees counterclockwise (central angle 20 degrees) with the notch position as 0 degrees.
  • FIG. 13(c) shows an invalid range when the "invalid range start position" is 10 and the "invalid range end position” is 350.
  • the control unit 53 sets the notch position to 0 degrees and sets the range from 10 degrees to 350 degrees counterclockwise (central angle 340 degrees) as the invalid range.
  • the defect detection device 50 generates a binary image by binarizing the ROI image with a higher brightness value as a first value and a lower brightness value as a second value based on the "protrusion defect detection threshold", obtains the image coordinates of the inner circumference of the area displayed by the first value in the binary image as the inner circumference coordinate, calculates the change level of the unevenness in the circumferential direction of the inner circumference coordinate as a coordinate differential value, and compares the coordinate differential value with the "defect judgment level" to detect a protrusion defect.
  • the defect detection device 50 detects an image that appears inside the edge ring image in the ROI image and is made up of pixels with a brightness value equal to or greater than the "double ring judgment threshold” as a double ring image, and detects a blob of pixels with a brightness value equal to or greater than the "isolated defect detection threshold” in the area between the edge ring image and the double ring image as an isolated defect.
  • This method makes it possible to expand the defect detection area to the limit of halation that can be detected from the raw image.
  • the detection of defects in edge regions was limited to a size of about 50 ⁇ m using visual inspection, the present invention makes it possible to detect defects as small as 0.2 ⁇ m with high sensitivity.
  • a computer capable of executing program instructions may be used to function as the above-described defect detection apparatus 50.
  • the computer may be a general-purpose computer, a dedicated computer, a workstation, a PC (Personal Computer), etc.
  • the program instructions may be program code, code segments, etc. for performing the necessary tasks.
  • the control unit 53 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), or SoC (System on a Chip), and may be composed of multiple processors of the same or different types.
  • the processor performs the above-mentioned processing by reading and executing a program from the memory unit 15. Note that at least a part of these processing contents may be realized by hardware.
  • the program may be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the recording medium on which the program is recorded may be a non-transitory recording medium.
  • Non-transitory recording media are not particularly limited, and may be, for example, a CD-ROM, a DVD-ROM, or a USB (Universal Serial Bus) memory.
  • the program may be in a form that is downloaded from an external device via a network.
  • the present invention can automatically detect defects with high sensitivity, making it useful for wafer inspection applications.
  • Photography unit 22 Lens barrel 23
  • Lens 24 Light receiving unit 30
  • Optical system 40 Scanning unit 50 Defect detection device 51 Data input I/F 52 Image input I/F 53
  • Control unit 54 Storage unit 55 Data output I/F 100 Wafer inspection device

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Abstract

ウェーハのエッジ領域における欠陥を高感度に検出する。欠陥検出装置（５０）は、欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するデータ入力Ｉ／Ｆ（５１）と、ウェーハの撮影画像を取得する画像入力Ｉ／Ｆ（５２）と、パラメータに基づいて撮影画像を解析しウェーハにおける欠陥を検出する制御部（５３）と、を備え、パラメータは突起状欠陥検出用閾値及び欠陥判定レベルを含み、制御部（５３）は、撮影画像から、ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出し、突起状欠陥検出用閾値に基づいて、ＲＯＩ画像に対して輝度値が高い方を第１値、輝度値が低い方を第２値に二値化して二値化画像を生成し、二値化画像における第１値で表示される領域の内周の画像座標を内周座標として取得し、内周座標の周方向の凹凸の変化レベルを座標微分値として算出し、座標微分値を欠陥判定レベルと比較することにより欠陥を検出する。

Description

欠陥検出装置、欠陥検出方法、及びプログラム
　本発明は、欠陥検出装置、欠陥検出方法、及びプログラムに関する。
　半導体デバイスの製造工程において用いる基板として、シリコンウェーハなどの半導体からなるウェーハが広く用いられている。このようなウェーハとして、単結晶インゴットをスライスし、鏡面研磨したポリッシュドウェーハ（ＰＷウェーハ）、ＰＷウェーハの表面にエピタキシャル層が形成されたエピタキシャルウェーハなどが知られている。例えば、エピタキシャルウェーハは、ＭＯＳＦＥＴ(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor)、ＤＲＡＭ(Dynamic Random Access Memory)、パワートランジスタ、裏面照射型固体撮像素子など、種々の半導体デバイスのデバイス基板として用いられている。
　半導体デバイスの製造工程において歩留まり及び信頼性を向上させるために、半導体デバイスの基板となるウェーハ表裏面の欠陥検査技術が極めて重要になりつつある。ウェーハの表裏面に存在する欠陥は、ピット、ＣＯＰ（Crystal Originated Particle）などの結晶欠陥、加工起因の研磨ムラ、スクラッチなどの他、異物であるパーティクルの付着など、多岐に渡る。
　従来、ＬＰＤ（Light Point Defect；輝点欠陥）検査装置（レーザー面検機）を用いて、仕上げの鏡面研磨を施した後のウェーハ表裏面をレーザー光で走査し、その表面に存在するパーティクル、スクラッチなどに起因する散乱光を検出するウェーハ検査が行われている。また、ＬＰＤ検査装置では判別しにくい欠陥の有無を判定するため、ウェーハ表裏面を目視によって判定する外観検査も併用されている。外観検査は官能検査であるため、検査員による判定のバラツキは不可避であり、かつ、検査員の習熟にも時間を要するため、客観的な検査方法及び自動検査方法の確立が求められている。
　そこで、本出願人らは、外観検査に頼らずにウェーハを適切に評価するウェーハ自動検査方法として、ＰＷウェーハの裏面側の欠陥に関して特許文献１において提案し、エピタキシャルウェーハ表面の欠陥に関して特許文献２において提案し、エピタキシャルウェーハ裏面の欠陥に関して特許文献３において提案している。
特開２０１０－１０３２７５号公報 特開２０１７－０６２１５７号公報 特開２０１７－０７２４０３号公報
　従来の外観検査及び自動検査では、面取り部のハレーションにより、ウェーハの面取り部と表裏面の境界部（エッジ領域）における欠陥を検出することが難しい。そのため、特に自動検査ではウェーハのエッジ端面から１ｍｍ程度の外周領域を欠陥検出除外領域としている。しかしながら、昨今、エッジ領域の角張りに起因するレジストの残渣による発塵、及びエッジ部の平坦度劣化に起因する露光時の表面部界面のフォーカスずれ（デフォーカス）が問題となっている。このように欠陥検出除外領域においても欠陥がないことが求められるため、エッジ領域の検査が必要となる。また、製品によっては面取り部のさらに内側まで研磨を行うことがあるが、このような製品においては、該研磨領域の欠陥を検出することが望まれている。
　本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、ウェーハのエッジ領域における欠陥を高感度に検出することを目的とする。
　上記課題を解決するための本発明の要旨は、以下のとおりである。
　（１）欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するデータ入力Ｉ／Ｆと、ウェーハの撮影画像を取得する画像入力Ｉ／Ｆと、前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御部と、を備え、前記パラメータは、突起状欠陥検出用閾値及び欠陥判定レベルを含み、前記制御部は、前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出し、前記突起状欠陥検出用閾値に基づいて、前記ＲＯＩ画像に対して輝度値が高い方を第１値、輝度値が低い方を第２値に二値化して二値化画像を生成し、前記二値化画像における前記第１値で表示される領域の内周の画像座標を内周座標として取得し、前記内周座標の周方向の凹凸の変化レベルを座標微分値として算出し、前記座標微分値を前記欠陥判定レベルと比較することにより欠陥を検出する、欠陥検出装置。
　（２）前記パラメータは、グルーピングサイズを含み、前記制御部は、前記グルーピングサイズによって規定される範囲内に存在する前記欠陥をまとめて１つの欠陥として検出する、（１）に記載の欠陥検出装置。
　（３）欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するデータ入力Ｉ／Ｆと、ウェーハの撮影画像を取得する画像入力Ｉ／Ｆと、前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御部と、を備え、前記パラメータは、二重リング判定閾値及び孤立状欠陥検出用閾値を含み、前記制御部は、前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出し、前記エッジリング画像の内側に現れる画像であって、輝度値が前記二重リング判定閾値以上の画素からなる画像を二重リング画像として検出し、前記エッジリング画像と前記二重リング画像に挟まれた領域内において、輝度値が前記孤立状欠陥検出用閾値以上の画素のブロブを欠陥として検出する、欠陥検出装置。
　（４）前記パラメータは、マスク拡大サイズを含み、前記制御部は、前記エッジリング画像の外周と内周の間の幅を前記マスク拡大サイズに基づいて拡大し、拡大後のエッジリング画像と前記二重リング画像に挟まれた領域内において、輝度値が前記孤立状欠陥検出用閾値以上の画素のブロブを前記欠陥として検出する、（３）に記載の欠陥検出装置。
　（５）前記パラメータは、二重リング除去サイズを含み、前記制御部は、前記ブロブの長手方向の画素数が前記二重リング除去サイズ以上の場合には前記欠陥として検出しない、（３）又は（４）に記載の欠陥検出装置。
　（６）前記パラメータは、無効範囲開始位置及び無効範囲終了位置を含み、前記制御部は、前記ウェーハのエッジ領域のうち、前記無効範囲開始位置及び前記無効範囲終了位置によって規定される領域については前記欠陥の検出を行わない、（１）～（５）のいずれかに記載の欠陥検出装置。
　（７）欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するステップと、ウェーハの撮影画像を取得するステップと、前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御ステップと、を含み、前記パラメータは、突起状欠陥検出用閾値及び欠陥判定レベルを含み、前記制御ステップは、前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出すステップと、前記突起状欠陥検出用閾値に基づいて、前記ＲＯＩ画像に対して輝度値が高い方を第１値、輝度値が低い方を第２値に二値化して二値化画像を生成するステップと、前記二値化画像における前記第１値で表示される領域の内周の画像座標を内周座標として取得するステップと、前記内周座標の周方向の凹凸の変化レベルを座標微分値として算出するステップと、前記座標微分値を前記欠陥判定レベルと比較することにより、突起状の欠陥を検出するステップと、を含む、欠陥検出方法。
　（８）欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するステップと、ウェーハの撮影画像を取得するステップと、前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御ステップと、を含み、前記パラメータは、二重リング判定閾値及び孤立状欠陥検出用閾値を含み、前記制御ステップは、前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出すステップと、前記エッジリング画像の内側に現れる画像であって、輝度値が前記二重リング判定閾値以上の画素からなる画像を二重リング画像として検出するステップと、前記エッジリング画像と前記二重リング画像に挟まれた領域内において、輝度値が前記孤立状欠陥検出用閾値以上の画素のブロブを欠陥として検出するステップと、を含む、欠陥検出方法。
（９）コンピュータを、（１）～（６）のいずれかに記載の欠陥検出装置として機能させるためのプログラム。
　本発明によれば、エッジ領域における欠陥を高感度に検出することが可能となる。
一実施形態に係るウェーハ検査装置の構成を示す図である。 一実施形態に係る欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る欠陥検出パラメータを示す図である。 一実施形態に係る欠陥検出装置が欠陥を検出する領域を示す図である。 一実施形態に係る欠陥検出装置の突起状欠陥の検出処理を示すフローチャートである。 一実施形態に係る欠陥検出装置におけるＲＯＩ画像切出処理を説明する図である。 突起状欠陥及び孤立状欠陥の一例を示す図である 一実施形態に係る欠陥検出装置における二値化処理及び内周座標取得処理を説明する図である。 一実施形態に係る欠陥検出装置における孤立状欠陥の検出処理を示すフローチャートである。 一実施形態に係る欠陥検出装置における第１マスク領域の検出処理を説明する図である。 二重リング画像の一例を示す図である。 一実施形態に係る欠陥検出装置における第２マスク領域の検出処理を説明する図である。 一実施形態に係る欠陥検出装置における欠陥検出の無効範囲を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。
　＜ウェーハ検査装置＞
　図１に、本発明の一実施形態に係るウェーハ検査装置を示す。図１に示すウェーハ検査装置１００は、光学系３０と、走査部４０と、欠陥検出装置５０と、を備える。ウェーハ検査装置１００は、ウェーハの表面又は裏面を含むウェーハ面の外観を検査する装置である。
　ウェーハＷは、シリコンウェーハなどであり、ポリッシュドウェーハであってもよいし、ポリッシュドウェーハの表面にエピタキシャル層が形成されたエピタキシャルウェーハであってもよいし、エピタキシャルウェーハの裏面にＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）膜などの薄膜が形成されたウェーハであってもよい。薄膜の種類は、例えばシリコン酸化膜などの酸化膜であってもよいし、シリコン窒化膜などの窒化膜であってもよい。
　走査部４０は、ウェーハＷの面と平行に光学系３０を走査する。走査部４０は、光学系３０を周方向に走査してもよいし、縦横に走査してもよい。また、ウェーハ検査装置１００が光学系３０を複数（例えば３つ）有し、それぞれの光学系３０を走査部４０が周方向に走査してもよい。なお、走査部４０は光学系３０に接続するアーム、及びアームを駆動させるための駆動ステッピングモーター、サーボーモーターなどから構成することができる。
　光学系３０は、リングファイバー照明１０と、撮影部２０と、を有する。光学系３０は、ウェーハＷの表面又は裏面に対して垂直に設置され、リングファイバー照明１０によってウェーハＷの表面又は裏面を照射し、その散乱光を撮影部２０によって受光する。図１では、光学系３０によりウェーハＷの裏面を照射する様子を示している。
　リングファイバー照明１０は、ウェーハＷを照射する。リングファイバー照明１０としては一般的なものを用いることができ、照射光Ｌの照度は、例えば１０万～１００万ルクス程度である。ウェーハＷに対する照射光Ｌのなす角度は一般的なものであり、例えば１０～３０度程度である。
　撮影部２０の構成は、ウェーハＷからの散乱光を受光して撮影できる限りは特に制限されない。例えば図１に示すように、撮影部２０は、鏡筒２２と、レンズ２３と、受光部２４と、を備える。鏡筒２２、レンズ２３及び受光部２４のそれぞれは、一般的に使用されるものを用いることができる。レンズ２３には例えばテレセントリックレンズを用いることができ、受光部２４には例えばＣＣＤカメラを用いることができる。
　撮影部２０は、ウェーハ面を、ウェーハＷの円周方向に沿って複数の領域に分けて撮影する。各領域を撮影した画像は、ショット画像（パーツ画像）とも称される。撮影部２０は、ウェーハＷを載置するステージを回転させ、回転するウェーハＷを撮影することによって、ショット画像を取得してもよい。撮影部２０は、ショット画像を撮影したウェーハ面内の位置との関係を特定する情報をショット画像に対応づけて、欠陥検出装置５０に出力する。
　＜欠陥検出装置＞
　次に、図２を参照して、欠陥検出装置５０の構成例を説明する。図２に示す欠陥検出装置５０は、データ入力Ｉ／Ｆ（インターフェース）５１と、画像入力Ｉ／Ｆ５２と、制御部５３と、記憶部５４と、データ出力Ｉ／Ｆ５５と、を備える。欠陥検出装置５０は、外部の装置と通信可能とするために、ＬＡＮ（Local Area Network）Ｉ／Ｆのような通信Ｉ／Ｆをさらに備えていてもよい。
　データ入力Ｉ／Ｆ５１は、欠陥検出装置５０と、入力装置との間のインターフェースであり、欠陥検出装置５０は、データ入力Ｉ／Ｆ５１を介して入力装置に接続される。入力装置は、キーボード、マウス、ポインティングデバイスなどである。データ入力Ｉ／Ｆ５１は、入力装置から、欠陥の検出に用いられるパラメータ（欠陥検出パラメータ）を取得し、記憶部５４に出力する。欠陥検出パラメータは、ユーザが入力装置を用いて設定してもよい。
　図３に、欠陥検出パラメータの一例を示す。欠陥検出パラメータは、制御部５３の処理で用いられる。そのため、後述する制御部５３の説明にて、図３に示す各欠陥検出パラメータについても言及する。また、本明細書において、欠陥検出パラメータの名称については「」で括って表記する。
　画像入力Ｉ／Ｆ５２は、欠陥検出装置５０と撮影部２０との間のインターフェースであり、欠陥検出装置５０は、画像入力Ｉ／Ｆ５２を介して撮影部２０に接続される。画像入力Ｉ／Ｆ５２は、撮影部２０により撮影された、ウェーハＷの撮影画像を取得する。画像入力Ｉ／Ｆ５２は、撮影画像を記憶部５４に出力する。画像入力Ｉ／Ｆ５２は、撮影画像がアナログデータであった場合には、デジタルデータに変換する。本実施形態では、画像入力Ｉ／Ｆ５２が出力する撮影画像を８ビットのデジタル画像とする。
　記憶部５４は、１つ以上のメモリを含み、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、光メモリなどを含んでもよい。記憶部５４に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部５４は、欠陥検出装置５０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。記憶部５４の一部は、欠陥検出装置５０の外部に備えられてもよい。
　データ出力Ｉ／Ｆ５５は、制御部５３による解析結果を、ディスプレイなどの表示装置に出力する。
　制御部５３は、欠陥検出パラメータに基づいて撮影画像を解析し、欠陥を検出する。制御部５３は、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)などの専用のハードウェアによって構成されてもよいし、プロセッサによって構成されてもよいし、双方を含んで構成されてもよい。
　図４は、ウェーハＷの断面図であり、欠陥を検出するエッジ領域を示す図である。ウェーハＷは、面取り加工がなされることにより、おもて面側と裏面側に面取り部（ベベル部）ＢＶを有する。また、図４に示す例では、ウェーハＷの裏面において面取り部ＢＶからさらに内側に所定の領域（例えば、５００～６００μｍ）にて研磨加工がなされることにより、研磨面（ポリッシュ面）Ｐを有する。本発明では、制御部５３は、エッジ端面ＥＦから内側に所定の領域（例えば、１ｍｍ）且つ研磨面（ポリッシュ面）Ｐの領域について、欠陥検出を行う。なお、内側とは、ウェーハＷの中心方向（図中の矢印方向）に向かう側である。
　＜制御部の処理＞
　次に、本発明における制御部５３の処理を説明する。
　図５は、制御部５３の突起状欠陥の検出処理例を示すフローチャートである。ステップＳ１０１では、制御部５３は、記憶部５４からウェーハＷのショット画像を入力する。そして、制御部５３は、欠陥検出パラメータの「ＲＯＩ切出開始位置」及び「ＲＯＩ切出幅」に基づいて、各ショット画像から、研磨面Ｐが境界部Ｂに接する箇所に生じるエッジリング画像を含む矩形状の領域を、ＲＯＩ（Region of Interest：関心領域）画像として切り出す。「ＲＯＩ切出開始位置」は、ショット画像における、ＲＯＩ画像の切り出し開始位置を示すパラメータである。「ＲＯＩ切出幅」は、ＲＯＩ画像として切り出す幅を示すパラメータである。
　図６は、ステップＳ１０１のＲＯＩ画像切出処理を説明する図である。図６に示す例では、６４０×４８０画素（ピクセル）のショット画像において、右側にエッジリング画像Ｅが表示されている。エッジリング画像Ｅはハレーションにより輝度が高いため、ショット画像において白く表示される。例えば、「ＲＯＩ切出開始位置」がショット画像の左上隅画素を原点としてＲＯＩ画像の切り出し開始位置のＸ方向（水平方向）の画像座標を示し、「ＲＯＩ切出幅」がＲＯＩ画像のＸ方向の画素数を示しており、「ＲＯＩ切出開始位置」が５６６で、「ＲＯＩ切出幅」が４４であるとする。この場合、制御部５３は図６に示すように、ショット画像のＸ方向に５６６画素目から４４画素の幅でＲＯＩ画像を切り出す。以下の説明では、図６に示すＲＯＩ画像を９０度反時計回りに回転させた画像を改めてＲＯＩ画像としている。
　図７は、ＲＯＩ画像の一部を拡大した画像において、突起状の欠陥を示す画素（突起状欠陥）ＰＤと、孤立状の欠陥を示す画素（孤立状欠陥）ＩＤの一例を示す図である。突起状欠陥ＰＤは、エッジリング画像Ｅの内周に接し、且つ輝度値が高い画素である。突起状欠陥ＰＤは、ＲＯＩ画像において、エッジリング画像Ｅの内周から突起して白く表示される。孤立状欠陥ＩＤは、エッジリング画像Ｅの内側で、エッジリング画像Ｅの内周から内側に離れて、且つ輝度値が高い画素である。孤立状欠陥ＩＤは、ＲＯＩ画像において、孤立した塊（ブロブ）として白く表示される。まず突起状欠陥の検出処理について説明し、次に孤立状欠陥の検出処理について説明する。
　図５に戻ってステップＳ１０２では、制御部５３は、ＲＯＩ画像を欠陥検出パラメータの「突起状欠陥検出用閾値」に基づいて、輝度値が高い方を第１値、輝度値が低い方を第２値に二値化し、二値化画像を生成する。「突起状欠陥検出用閾値」は、突起状欠陥検出用の二値化処理を行う際の閾値を示すパラメータである。
　ステップＳ１０３では、制御部５３は、二値化画像のうち、第１値で表示される領域の内周の画像座標を、内周座標として取得する。
　図８は、ステップＳ１０２の二値化処理、及びステップＳ１０３の内周座標取得処理を説明する図である。例えば、「突起状欠陥検出用閾値」が１１０であるとする。この場合、制御部５３は、ＲＯＩ画像のうち輝度値が１１０以上の画素を第１値に変換し、ＲＯＩ画像のうち輝度値が１１０未満の画素を第２値に変換する。図８に示すように、一般的に第１値は白で表示され、第２値は黒で表示される。
　次に、制御部５３は、図８に示すように二値化画像をＹ方向にスキャンし、白から黒に変化する内周Ｉ（図中で破線で示す）のＹ方向の画像座標を、内周座標として取得する。画像座標の単位は画素である。
　図５に戻ってステップＳ１０４では、制御部５３は、内周座標に対して微分処理を行い、周方向（Ｘ方向）の凹凸の変化レベルを座標微分値として算出する。例えば、周方向に隣接する内周座標の差分値を座標微分値として算出する。
　ステップＳ１０５では、制御部５３は、座標微分値を欠陥検出パラメータの「突起状欠陥判定レベル」と比較することにより、突起状欠陥を検出する。「突起状欠陥判定レベル」は、突起状欠陥として判定する最小の座標微分値を示すパラメータである。例えば、「突起状欠陥判定レベル」が３であるとする。この場合、制御部５３は、変化レベルが３以上となる箇所を突起状欠陥として検出する。
　ステップＳ１０５において、制御部５３は、欠陥検出パラメータの「グルーピングサイズ」によって規定される範囲内に存在する欠陥を一つの突起状欠陥としてマージしてもよい。「グルーピングサイズ」は、マージする範囲を示すパラメータである。例えば、「グルーピングサイズ」が単位を０．１度とする中心角を示しており、値が１５であるとする。この場合、制御部５３は、ウェーハＷの中心を円の中心として、中心角１．５度の扇形の範囲内に存在する突起状欠陥をまとめて１つの突起状欠陥として検出する。
　次に、孤立状欠陥の検出処理について説明する。図９は、制御部５３の孤立状欠陥の検出処理例を示すフローチャートである。
　ステップＳ２０１では、制御部５３は、ステップＳ１０１と同様に、ＲＯＩ画像を切り出す。ステップＳ２０２では、制御部５３は、ステップＳ１０２と同様に、ＲＯＩ画像を二値化して二値化画像を生成する。
　ステップＳ２０３では、制御部５３は、二値化画像において、エッジリング画像の内周よりも外側（ウェーハＷの中心から円周方向に向かう側）の領域を第１マスク領域として検出する。制御部５３は、エッジリング画像の外周と内周の間の幅を欠陥検出パラメータの「マスク拡大サイズ」に基づいて拡大し、拡大後のエッジリング画像の内周よりも外側の領域を第１マスク領域として検出してもよい。「マスク拡大サイズ」は、エッジリング画像の幅の拡大量を示すパラメータである。
　図１０は、ステップＳ２０３の第１マスク領域の検出処理を説明する図である。例えば「マスク拡大サイズ」を２とする。この場合、制御部５３は、エッジリング画像Ｅの幅を内周側（本図では下側）に２画素拡大し、拡大後のエッジリング画像の内周よりも外側（本図では上側）の領域を、第１マスク領域Ｍ１として検出する。図中では、第１マスク領域Ｍ１を黒で示す。
　図９に戻ってステップＳ２０４では、制御部５３は、欠陥検出パラメータの「二重リング除去」が有効である場合に、欠陥検出パラメータの「二重リング判定閾値」に基づいて、ＲＯＩ画像から二重リング画像を検出する。「二重リング除去」は、二重リング除去処理を行うか否かを示すパラメータである。「二重リング判定閾値」は、二重リング除去処理を行う際の閾値を示すパラメータである。ここで二重リングとは、エッジリング画像Ｅが二重のリング状に現れた状態のことを言う。
　図１１は、二重リング画像の一例を示す図である。二重リング画像Ｄは、ＲＯＩ画像において、エッジリング画像Ｅの内側に現れる画像であって、輝度値が「二重リング判定閾値」以上の画素からなる画像である。例えば、「二重リング除去」が有効であり、「二重リング判定閾値」が５であるとする。この場合、制御部５３は、ＲＯＩ画像において、エッジリング画像Ｅの内側の領域で、輝度値が５以上の画素を二重リング画像Ｄとして検出する。
　図９に戻ってステップＳ２０５では、制御部５３は、ＲＯＩ画像において、二重リング画像の外周よりも内側の領域を第２マスク領域として検出する。
　図１２は、ステップＳ２０５の第２マスク領域の検出処理を説明する図である。図１２に示すように制御部５３は、ＲＯＩ画像において、二重リング画像Ｄの外周よりも内側（本図では下側）の領域を、第２マスク領域Ｍ２として検出する。図中では、第２マスク領域Ｍ２を黒で示す。
　図９に戻ってステップＳ２０６では、制御部５３は、ＲＯＩ画像から第１マスク領域及び第２マスク領域を除いた判定領域内において、欠陥検出パラメータの「孤立状欠陥検出用閾値」に基づいて、孤立状欠陥を検出する。なお、ＲＯＩ画像と二値化画像の各画素は１対１に対応するので、二値化画像において検出した第１マスク領域をＲＯＩ画像から除くことができる。「孤立状欠陥検出用閾値」は、孤立状欠陥検出用の二値化処理を行う際の閾値を示すパラメータである。判定領域とは、換言すればエッジリング画像（幅を拡大した場合には拡大後のエッジリング画像）と二重リング画像に挟まれた領域である。
　例えば、「孤立状欠陥検出用閾値」が５０であるとする。この場合、制御部５３は、判定領域内で輝度値が５０以上の画素を第１値に変換し、判定領域内で輝度値が５０未満の画素を第２値に変換する。そして、第１値に変換された画素の塊（ブロブ）を孤立状欠陥として検出する。
　ステップＳ２０６において、制御部５３は、ブロブが二重リング画像に接する場合には、該ブロブは二重リング画像であると判定し、孤立状欠陥として検出しないようにしてもよい。
　ステップＳ２０６において、制御部５３は、欠陥検出パラメータの「二重リング除去サイズ」に基づいて、ブロブが孤立状欠陥であるか否かを判定してもよい。「二重リング除去サイズ」は、ブロブを二重リング画像とみなす場合のブロブのサイズを示すパラメータである。例えば、「二重リング除去サイズ」が１００であるとする。この場合、制御部５３は、ブロブの長手方向の画素数が１００以上の場合には二重リング画像であると判定し、孤立状欠陥として検出しない。
　以上、突起状欠陥及び孤立状欠陥の検出処理について説明したが、制御部５３の処理はこれらに限られるものではない。以下に、その他の処理例を示す。
　制御部５３は、欠陥検出パラメータの「第１欠陥サイズ閾値」及び「第２欠陥サイズ閾値」に基づいて、突起状欠陥及び孤立状欠陥のサイズ（面積）を判定してもよい。「第１欠陥サイズ閾値」及び「第２欠陥サイズ閾値」は、欠陥サイズの区分分けを示すパラメータである。例えば、「第１欠陥サイズ閾値」が５であり、「第２欠陥サイズ閾値」が１０であるとする。この場合、制御部５３は、画素数が５以上且つ１０未満の欠陥を第１サイズの欠陥と判定する。また、制御部５３は、画素数が１０以上の欠陥を第２サイズの欠陥と判定する。制御部５３は、第１サイズの欠陥の数と、第２サイズの欠陥の数と、その他のサイズの欠陥の数又は欠陥の総数と、をそれぞれ求め、データ出力Ｉ／Ｆ５５を介して表示装置に表示させてもよい。
　また、制御部５３は、ウェーハＷのエッジ領域のうち、欠陥検出パラメータの「無効範囲開始位置」及び「無効範囲終了位置」によって規定される領域については突起状欠陥及び孤立状欠陥の検出を行わないようにしてもよい。「無効範囲開始位置」は、突起状欠陥及び孤立状欠陥を検出しない範囲（無効範囲）の開始位置を示すパラメータであり、「無効範囲終了位置」は、無効範囲の終了位置を示すパラメータである。ウェーハＷの一部にレーザーマークが刻印される場合がある。このような場合に、「無効範囲開始位置」及び「無効範囲終了位置」を用いて、レーザーマークを欠陥の検出範囲から除外することができる。なお、レーザーマークの位置はＳＥＭＩ規格Ｔ０７やＭ１２で定められている。
　図１３は、欠陥検出の無効範囲の例を示す図である。例えば、「無効範囲開始位置」が０であり、「無効範囲終了位置」が１０であるとする。この場合、制御部５３は、図１３（ａ）に示すように、ノッチの位置を基準（０度）として、０度から反時計回りに１０度までの範囲（中心角１０度）を無効範囲とする。図中では、無効範囲を幅の狭い斜線で示し、面取り部ＢＶと研磨面Ｐの範囲を幅の広い斜線で示す。同様に図１３（ｂ）は、「無効範囲開始位置」が３５０であり、「無効範囲終了位置」が１０である場合の無効範囲を示している。この場合、制御部５３は、ノッチの位置を０度として、３５０度から反時計回りに１０度までの範囲（中心角２０度）を無効範囲とする。同様に図１３（ｃ）は、「無効範囲開始位置」が１０であり、「無効範囲終了位置」が３５０である場合の無効範囲を示している。この場合、制御部５３は、ノッチの位置を０度として、１０度から反時計回りに３５０度までの範囲（中心角３４０度）を無効範囲とする。
　以上説明したように、欠陥検出装置５０は、「突起状欠陥検出用閾値」に基づいて、ＲＯＩ画像に対して輝度値が高い方を第１値、輝度値が低い方を第２値に二値化して二値化画像を生成し、二値化画像における第１値で表示される領域の内周の画像座標を内周座標として取得し、内周座標の周方向の凹凸の変化レベルを座標微分値として算出し、座標微分値を「欠陥判定レベル」と比較することにより突起状欠陥を検出する。また、欠陥検出装置５０は、ＲＯＩ画像においてエッジリング画像の内側に現れる画像であって、輝度値が「二重リング判定閾値」以上の画素からなる画像を二重リング画像として検出し、エッジリング画像と二重リング画像に挟まれた領域内において、輝度値が「孤立状欠陥検出用閾値」以上の画素のブロブを孤立状欠陥として検出する。この手法により、生画像から検出できるハレーションのぎりぎりまで、欠陥の検出領域を拡張することができる。すなわち、本発明によれば、エッジ領域における欠陥を検出することが可能となる。また、従来ではエッジ領域における欠陥の検出は外観検査による５０μｍ程度の大きさが限界であったが、本発明では０．２μｍの小さな欠陥まで高感度に検出することができるようになる。
　＜プログラム＞
　上述した欠陥検出装置５０として機能させるために、プログラム命令を実行可能なコンピュータを用いることも可能である。ここで、コンピュータは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、ワークステーション、ＰＣ（Personal Computer）などであってもよい。プログラム命令は、必要なタスクを実行するためのプログラムコード、コードセグメントなどであってもよい。
　制御部５３は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＳｏＣ（System on a Chip）などのプロセッサであり、同種又は異種の複数のプロセッサにより構成されてもよい。プロセッサは、記憶部１５からプログラムを読み出して実行することで、上述した処理を行う。なお、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェアで実現することとしてもよい。
　プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。このような記録媒体を用いれば、プログラムをコンピュータにインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録された記録媒体は、非一過性（non-transitory）の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどであってもよい。また、このプログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
　本開示に係る実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は改変を行うことが可能であることに注意されたい。したがって、これらの変形又は改変は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを１つに組み合わせたり、あるいは分割したりすることが可能である。
　このように、本発明は自動で欠陥を高感度に検出することができるため、ウェーハ検査の用途に有用である。
　１０　　リングファイバー照明
　２０　　撮影部
　２２　　鏡筒
　２３　　レンズ
　２４　　受光部
　３０　　光学系
　４０　　走査部
　５０　　欠陥検出装置
　５１　　データ入力Ｉ／Ｆ
　５２　　画像入力Ｉ／Ｆ
　５３　　制御部
　５４　　記憶部
　５５　　データ出力Ｉ／Ｆ
　１００　ウェーハ検査装置

Claims (9)

  1. 　欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するデータ入力Ｉ／Ｆと、
    　ウェーハの撮影画像を取得する画像入力Ｉ／Ｆと、
    　前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御部と、を備え、
    　前記パラメータは、突起状欠陥検出用閾値及び欠陥判定レベルを含み、
    　前記制御部は、
    前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出し、
    前記突起状欠陥検出用閾値に基づいて、前記ＲＯＩ画像に対して輝度値が高い方を第１値、輝度値が低い方を第２値に二値化して二値化画像を生成し、
    前記二値化画像における前記第１値で表示される領域の内周の画像座標を内周座標として取得し、
    前記内周座標の周方向の凹凸の変化レベルを座標微分値として算出し、
    前記座標微分値を前記欠陥判定レベルと比較することにより欠陥を検出する、欠陥検出装置。
  2. 　前記パラメータは、グルーピングサイズを含み、
    　前記制御部は、前記グルーピングサイズによって規定される範囲内に存在する前記欠陥をまとめて１つの欠陥として検出する、請求項１に記載の欠陥検出装置。
  3. 　欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するデータ入力Ｉ／Ｆと、
    　ウェーハの撮影画像を取得する画像入力Ｉ／Ｆと、
    　前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御部と、を備え、
    　前記パラメータは、二重リング判定閾値及び孤立状欠陥検出用閾値を含み、
    　前記制御部は、
    前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出し、
    前記エッジリング画像の内側に現れる画像であって、輝度値が前記二重リング判定閾値以上の画素からなる画像を二重リング画像として検出し、
    前記エッジリング画像と前記二重リング画像に挟まれた領域内において、輝度値が前記孤立状欠陥検出用閾値以上の画素のブロブを欠陥として検出する、欠陥検出装置。
  4. 　前記パラメータは、マスク拡大サイズを含み、
    　前記制御部は、前記エッジリング画像の外周と内周の間の幅を前記マスク拡大サイズに基づいて拡大し、拡大後のエッジリング画像と前記二重リング画像に挟まれた領域内において、輝度値が前記孤立状欠陥検出用閾値以上の画素のブロブを前記欠陥として検出する、請求項３に記載の欠陥検出装置。
  5. 　前記パラメータは、二重リング除去サイズを含み、
    　前記制御部は、前記ブロブの長手方向の画素数が前記二重リング除去サイズ以上の場合には前記欠陥として検出しない、請求項３に記載の欠陥検出装置。
  6. 　前記パラメータは、無効範囲開始位置及び無効範囲終了位置を含み、
    　前記制御部は、前記ウェーハのエッジ領域のうち、前記無効範囲開始位置及び前記無効範囲終了位置によって規定される領域については前記欠陥の検出を行わない、請求項１又は３に記載の欠陥検出装置。
  7. 　欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するステップと、
    　ウェーハの撮影画像を取得するステップと、
    　前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御ステップと、を含み、
    　前記パラメータは、突起状欠陥検出用閾値及び欠陥判定レベルを含み、
    　前記制御ステップは、
    前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出すステップと、
    前記突起状欠陥検出用閾値に基づいて、前記ＲＯＩ画像に対して輝度値が高い方を第１値、輝度値が低い方を第２値に二値化して二値化画像を生成するステップと、
    前記二値化画像における前記第１値で表示される領域の内周の画像座標を内周座標として取得するステップと、
    前記内周座標の周方向の凹凸の変化レベルを座標微分値として算出するステップと、
    前記座標微分値を前記欠陥判定レベルと比較することにより、突起状の欠陥を検出するステップと、を含む、欠陥検出方法。
  8. 　欠陥の検出に用いられるパラメータを取得するステップと、
    　ウェーハの撮影画像を取得するステップと、
    　前記パラメータに基づいて前記撮影画像を解析し、前記ウェーハにおける欠陥を検出する制御ステップと、を含み、
    　前記パラメータは、二重リング判定閾値及び孤立状欠陥検出用閾値を含み、
    　前記制御ステップは、
    前記撮影画像から、前記ウェーハのエッジを示すエッジリング画像を含む矩形状の領域をＲＯＩ画像として切り出すステップと、
    前記エッジリング画像の内側に現れる画像であって、輝度値が前記二重リング判定閾値以上の画素からなる画像を二重リング画像として検出するステップと、
    前記エッジリング画像と前記二重リング画像に挟まれた領域内において、輝度値が前記孤立状欠陥検出用閾値以上の画素のブロブを欠陥として検出するステップと、を含む、欠陥検出方法。
  9. 　コンピュータを、請求項１又は３に記載の欠陥検出装置として機能させるためのプログラム。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040169869A1 (en) * 2003-02-28 2004-09-02 Koung-Su Shin Method and apparatus for inspecting an edge exposure area of a wafer
WO2008139735A1 (ja) * 2007-05-14 2008-11-20 Nikon Corporation 表面検査装置および表面検査方法
JP2009042202A (ja) * 2007-08-08 2009-02-26 Taniguchi Consulting Engineers Co Ltd ウエハ検査装置およびウエハ検査方法
JP2010133841A (ja) * 2008-12-05 2010-06-17 Nikon Corp 周部検査装置
JP2013238595A (ja) * 2012-05-11 2013-11-28 Kla-Encor Corp ウェーハジオメトリ計測ツールによるウェーハ表面フィーチャの検出、分類および定量化のためのシステムおよび方法
JP2014095578A (ja) * 2012-11-08 2014-05-22 Hitachi High-Technologies Corp 欠陥検出方法及びその装置並びに欠陥観察方法及びその装置
JP2018146482A (ja) * 2017-03-08 2018-09-20 株式会社Sumco エピタキシャルウェーハの裏面検査方法、エピタキシャルウェーハ裏面検査装置、エピタキシャル成長装置のリフトピン管理方法およびエピタキシャルウェーハの製造方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5433201B2 (ja) 2008-10-23 2014-03-05 株式会社Ｓｕｍｃｏ ウェーハ裏面の評価方法
JP6531579B2 (ja) * 2015-09-10 2019-06-19 株式会社Sumco ウェーハ検査方法およびウェーハ検査装置
JP6507967B2 (ja) 2015-09-24 2019-05-08 株式会社Sumco エピタキシャルウェーハ表面検査装置およびそれを用いたエピタキシャルウェーハ表面検査方法
JP6601119B2 (ja) 2015-10-05 2019-11-06 株式会社Ｓｕｍｃｏ エピタキシャルウェーハ裏面検査装置およびそれを用いたエピタキシャルウェーハ裏面検査方法
JP7514677B2 (ja) * 2020-07-13 2024-07-11 株式会社ニューフレアテクノロジー パターン検査装置及びパターンの輪郭位置取得方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040169869A1 (en) * 2003-02-28 2004-09-02 Koung-Su Shin Method and apparatus for inspecting an edge exposure area of a wafer
WO2008139735A1 (ja) * 2007-05-14 2008-11-20 Nikon Corporation 表面検査装置および表面検査方法
JP2009042202A (ja) * 2007-08-08 2009-02-26 Taniguchi Consulting Engineers Co Ltd ウエハ検査装置およびウエハ検査方法
JP2010133841A (ja) * 2008-12-05 2010-06-17 Nikon Corp 周部検査装置
JP2013238595A (ja) * 2012-05-11 2013-11-28 Kla-Encor Corp ウェーハジオメトリ計測ツールによるウェーハ表面フィーチャの検出、分類および定量化のためのシステムおよび方法
JP2014095578A (ja) * 2012-11-08 2014-05-22 Hitachi High-Technologies Corp 欠陥検出方法及びその装置並びに欠陥観察方法及びその装置
JP2018146482A (ja) * 2017-03-08 2018-09-20 株式会社Sumco エピタキシャルウェーハの裏面検査方法、エピタキシャルウェーハ裏面検査装置、エピタキシャル成長装置のリフトピン管理方法およびエピタキシャルウェーハの製造方法

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