JP2003100825A

JP2003100825A - 半導体装置の製造方法並びに欠陥検査データ処理方法及びその装置

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Publication number: JP2003100825A
Application number: JP2001287779A
Authority: JP
Inventors: Maki Tanaka; 麻紀田中; Shunji Maeda; 俊二前田; Minoru Noguchi; 稔野口; Takashi Okabe; 隆史岡部; Yuji Takagi; 裕治高木; Chie Shishido; 千絵宍戸
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2001-09-20
Filing date: 2001-09-20
Publication date: 2003-04-04
Anticipated expiration: 2021-09-20
Also published as: JP3870052B2; US6841403B2; US20030138978A1; US20030054573A1; US6797526B2

Abstract

(57)【要約】【課題】半導体装置の製造ラインにおいて、不良の原因
となる工程および製造装置を早急に推定若しくは確定し
て対策を施して安定で高い歩留まりを実現する半導体装
置の製造方法並びに欠陥検査データ処理方法及びその装
置を提供することにある。【解決手段】本発明は、過去に検査したウェハの検査結
果と、欠陥が異常発生したウェハの欠陥分布の類似度を
定量評価し、得られた類似度のデータ列の周期性を解析
し、この解析結果と、各製造装置の着工方法との関係を
評価し、不良発生原因工程および装置を推定若しくは確
定することにある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一つ若しくは複数
の製造装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成さ
れる製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス
処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補
を検査装置又はレビュー装置を用いて検査して得られる
欠陥検査データを処理して欠陥の発生原因を推定する欠
陥検査データ処理方法およびその装置に関し、特に上記
製造ラインにおける細製造工程の異常を管理して半導体
装置を製造する半導体装置の製造方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】図１に示すように、半導体装置の製造プ
ロセスは多数のパターン形成工程の繰り返しにより成
る。それぞれの回路パターン形成は、成膜、感光レジス
ト塗布、感光、現像、エッチング、レジスト除去、洗浄
の各工程により構成されている。このそれぞれの工程に
おいて製造条件が最適化されていなければ、半導体装置
の回路パターンが正常に形成されず、パターンに欠けや
変形が生じると不良品が発生することになる。

【０００３】これらの半導体装置は、ウェハ処理工程終
了後、電気的に検査され、フェイルビット解析などの手
法により不良発生原因を調査し、その対策を行う。例え
ば、完成後のデバイスの電気特性と処理装置の関係を統
計的に解析して、原因となる装置を確定する方法として
は、特開平１１−３５４３９６号公報に記載された方法
が知られている。

【０００４】しかし、このような方法は、製造工程の途
中で不良が発生していても、その製品が、ウェハ処理工
程が終了するまで不良の発生が検知できないため、不良
対策を行わないまま不良製品を大量に製造してしまうと
いった課題があった。

【０００５】これに対して、図１に示すように、製造プ
ロセスの各工程において、製造過程の途中にある製品の
寸法や外観、製品ウェハ上の異物などの検査を行い、装
置の不具合等により発生する欠陥の原因究明・対策を行
う手法が一般に広く用いられるようになった。しかし、
このような検査工程の追加は、製造期間短縮の妨げとな
るため、全ての製品や工程で検査を行うことは不可能で
ある。このため実際の製造ラインでは、検査工程を主要
な工程のみに絞ったり、検査対象ウェハのサンプリング
を、例えば数ロットに１枚程度にするといった方法をと
っている。

【０００６】そこで、図１に示す全ての製造工程が不良
の原因となり得るため、少ないウェハの検査結果を用い
て、いかに不良原因となった工程および装置を確定する
かが重要な技術となってきた。

【０００７】このような、製造過程の検査により得られ
る欠陥分布の情報を用いて原因工程を推定する方法とし
て、特開平１１−４５９１９号公報が知られているが、
検査が実施された以外の工程では、不良発生工程および
装置を確定することが困難であるといった課題があっ
た。

【０００８】また、同じ発生原因による欠陥は、よく似
た空間的特徴量を持つとして、欠陥を正確にクラスタリ
ングすることについては、米国特許第５９９１６９９号
の明細書および図面において知られている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術を用い
て、検査結果を解析することにより、不良の原因となる
細製造工程および製造装置をある程度推定することがで
きる。しかし、半導体デバイスは非常に多くの製造工程
を経て製造されるため、検査間の細製造工程数も多くな
り、欠陥の発生細製造工程を１つに絞り込むことは非常
に困難である。

【００１０】また、原因の異なる複数の不良が混在して
発生する場合には、これらが互いに影響しあい、解析の
妨げとなるため、原因究明に時間を要することが多い。

【００１１】また、従来のデータ解析方法は、いずれも
不良の発生を事前に検知することはできない。

【００１２】本発明の目的は、上記課題を解決すべく、
半導体装置を製造する製造ラインにおいて、半導体基板
上に発生する様々な欠陥について、その不良発生原因と
なる細製造工程および製造装置を早期に推定若しくは確
定して初期の段階において不良対策をうてることができ
るようにした半導体装置の製造方法並びに欠陥検査デー
タ処理方法及びその装置を提供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、ある細製造工程における検査結果から、
不良発生細製造工程およびその原因を究明するために、
検査装置により得られる欠陥の座標情報を用いて、半導
体基板間の欠陥分布の類似度を定量的に評価し、算出さ
れた評価値の周期性解析を行い、この周期性解析の結果
と製造装置の構造や着工単位などの関係を評価し、これ
らの関係から、不良原因である細製造工程および製造装
置を推定することにある。また、本発明は、欠陥の大き
さ（寸法又は面積など）や種類（パターン欠陥、異物欠
陥、キズ欠陥など）などの欠陥種の情報を組合わせるこ
とにより、さらに確度の高い推定を可能とする。

【００１４】また、本発明は、一つ若しくは複数の製造
装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製
造ラインを用いて半導体装置を製造する半導体装置の製
造方法において、前記製造ラインにおいて所定の細製造
工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥
若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査する検
査工程を有し、該検査工程で検査された検査結果に基づ
いて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対す
る欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程と、該欠陥分布
作成過程で作成された半導体基板の欠陥分布の特徴量を
定量評価する定量評価過程と、該定量評価過程で定量評
価された特徴量の着工製造装置別のデータ（時間の要素
が入ったデータの集合）を、着工細製造工程毎に作成す
るデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された各
着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータの周
期性を評価して欠陥の発生原因の製造装置を推定する発
生原因推定過程とを有する検査結果収集・解析工程を有
することを特徴とする。

【００１５】また、本発明は、一つ若しくは複数の製造
装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製
造ラインを用いて半導体装置を製造する半導体装置の製
造方法において、前記製造ラインにおいて所定の細製造
工程までプロセス処理された半導体基板に発生した欠陥
若しくは欠陥候補について検査装置を用いて検査する検
査工程を有し、該検査工程で検査された検査結果に基づ
いて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対す
る欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程と、該欠陥分布
作成過程で作成された半導体基板の欠陥分布の特徴量を
定量評価する定量評価過程と、該定量評価過程で定量評
価された特徴量の着工製造装置別のデータ(時間の要素
が入ったデータの集合)を、着工細製造工程毎に作成す
るデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された各
着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータを基
に、各着工細製造工程毎に前記特徴量と前記着工製造装
置との相関を評価し、相関の高い細製造工程を選択して
欠陥の発生原因の細製造工程を推定する発生原因推定過
程とを有する検査結果収集・解析工程を有することを特
徴とする。

【００１６】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法において、更に、前記検査結果収集・解析工程におけ
る発生原因推定過程で推定された欠陥の発生原因の製造
装置または細製造工程に対して対策を施す対策工程を有
することを特徴とする。

【００１７】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法の検査結果収集・解析工程における欠陥分布作成過程
において、予め半導体基板における欠陥分布を指定する
指定過程を含むことを特徴とする。

【００１８】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法の検査結果収集・解析工程における欠陥分布作成過程
において、予め半導体基板における欠陥種および欠陥分
布を指定する指定過程を含むことを特徴とする。

【００１９】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法の検査結果収集・解析工程における定量評価過程にお
いて、前記欠陥分布作成過程で作成された半導体基板の
欠陥分布と、過去において検査された複数の半導体基板
における欠陥分布との類似度を評価する類似度評価過程
を含むことを特徴とする。

【００２０】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法における類似度評価過程において、ほぼ同じ欠陥種の
欠陥分布について類似度を評価することを特徴とする。

【００２１】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法における指定過程において半導体基板内において欠陥
の分布を閉曲線により表される一つあるいは複数の領域
に分けて指定し、前記定量評価過程において前記指定し
た領域毎に定量評価することを特徴とする。

【００２２】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法における類似度評価過程において、過去に検査された
半導体基板が、ほぼ同一の複数の細製造工程を経て製造
されたほぼ同一品種の半導体基板であることを特徴とす
る。

【００２３】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法の検査結果収集・解析工程における発生原因推定過程
において、前記データの周期性と、製造装置においてプ
ロセス処理される半導体基板の処理周期とがほぼ一致す
る製造装置を特定する過程を含むことを特徴とする。

【００２４】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法における指定過程において、予め指定した半導体基板
内の欠陥分布は、半導体基板内において異常に欠陥が発
生した欠陥分布であることを特徴とする。

【００２５】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法における指定過程において、予め指定した半導体基板
内の欠陥分布は、過去に得られた所定の半導体基板毎の
検査結果を重ね合わせるなど統合して得られる半導体基
板内の欠陥分布であることを特徴とする。

【００２６】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法における指定過程において、予め指定した半導体基板
内の欠陥分布は、過去の検査結果から選択された半導体
基板内の欠陥分布であることを特徴とする。

【００２７】また、本発明は、前記半導体装置の製造方
法における指定過程において半導体基板内におけるチッ
プ内あるいはショット内の欠陥分布を予め指定し、前記
類似度評価過程において前記指定されたチップ内あるい
はショット内の欠陥分布と、過去において検査された複
数の半導体基板におけるチップ内あるいはショット内の
欠陥分布との類似度を評価することを特徴とする。

【００２８】また、本発明は、一つ若しくは複数の製造
装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製
造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理さ
れた半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補につい
て検査装置を用いて検査して得られる欠陥検査データを
処理して欠陥の発生原因を推定する欠陥検査データ処理
方法又は装置であって、前記検査された検査結果に基づ
いて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対す
る欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程又は部と、該欠
陥分布作成過程又は部で作成された半導体基板の欠陥分
布の特徴量を定量評価する定量評価過程又は部と、該定
量評価過程又は部で定量評価された特徴量の着工製造装
置別のデータ（時間の要素が入ったデータの集合）を、
着工細製造工程毎に作成するデータ作成過程又は部と、
該データ作成過程又は部で作成された各着工細製造工程
毎における着工製造装置別のデータの周期性を評価して
欠陥の発生原因の製造装置を推定する発生原因推定過程
又は部とを有することを特徴とする。

【００２９】また、本発明は、一つ若しくは複数の製造
装置に構成される細製造工程を複数連ねて構成される製
造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス処理さ
れた半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補につい
て検査装置を用いて検査して得られる欠陥検査データを
処理して欠陥の発生原因を推定する欠陥検査データ処理
方法又は装置であって、前記検査された検査結果に基づ
いて欠陥の発生原因を究明するための半導体基板に対す
る欠陥分布を作成する欠陥分布作成過程又は部と、該欠
陥分布作成過程又は部で作成された半導体基板の欠陥分
布の特徴量を定量評価する定量評価過程又は部と、該定
量評価過程又は部で定量評価された特徴量の着工製造装
置別のデータ（時間の要素が入ったデータの集合）を、
着工細製造工程毎に作成するデータ作成過程又は部と、
該データ作成過程又は部で作成された各着工細製造工程
毎における着工製造装置別のデータを基に、各着工細製
造工程毎に前記特徴量と前記着工製造装置との相関を評
価し、相関の高い細製造工程を選択して欠陥の発生原因
の細製造工程を推定する発生原因推定過程又は部とを有
することを特徴とする。

【００３０】また、本発明は、前記欠陥検査データ処理
装置において、更に、前記欠陥分布作成部で作成された
半導体基板に対する欠陥分布、前記データ作成部で作成
された特徴量の着工製造装置別のデータ、および前記発
生原因推定部で推定された欠陥の発生原因の製造装置ま
たは細製造工程の情報を表示する表示部を備えたことを
特徴とする。

【００３１】また、前記表示部には、更に製造装置にお
いて処理される半導体基板の処理周期を表示するように
構成したことを特徴とする。

【００３２】

【発明の実施の形態】本発明に係る半導体装置の製造方
法および製造管理システムの実施の形態について、図面
を用いて説明する。

【００３３】半導体装置（半導体デバイス）は、図１に
示すように、ウェハ着工（表面酸化）工程に始まって、
層数に応じた多数のパターン形成大工程２〜Ｍの繰り返
しによって製造される。パターン形成大工程ｍは、基本
的には各層に対応し、スパッタ成膜装置やＣＶＤ成膜装
置などの成膜装置を用いて導電膜や絶縁膜などを成膜す
る成膜細工程１１と、該成膜細工程１１で成膜された導
電膜や絶縁膜上にレジスト塗布装置を用いてレジスト膜
を塗布するレジスト塗布細工程１２と、ｉ線を用いたス
テッパやエキシマレーザ露光装置などを用いて回路パタ
ーンを露光する露光細工程１３と、露光細工程１３でレ
ジスト膜に対して露光された回路パターンを現像する現
像細工程１４と、該現像細工程１４で現像されたレジス
ト回路パターンの通りに導電膜や絶縁膜に対してエッチ
ング装置を用いてエッチングを施して回路パターンを形
成するエッチング細工程１５と、その後レジストを除去
するレジスト除去細工程１６と、更にその表面を洗浄す
る洗浄細工程１７とから構成される。

【００３４】そして、例えば、成膜細工程１１後のウェ
ハ（半導体基板）は、サンプリングされて、成膜細工程
において異物が付着したか否かについての異物検査２１
が異物検査装置を用いて行われる。また、現像細工程１
４後のウェハは、サンプリングされて正規の露光パター
ンが露光されたか否かについての寸法検査２２が寸法検
査装置を用いて行われる。また、レジスト除去細工程１
６後のウェハ（半導体基板）は、サンプリングされて導
電膜や絶縁膜に形成された回路パターンに短絡欠陥や断
線欠陥などの欠陥が生じたか否かについての外観検査２
３が外観検査装置を用いて行われる。

【００３５】図２は、半導体装置のあるパターン形成大
工程における細工程の群を示したものであり、図１に示
すパターン形成大工程をさらに詳細に分割し、それぞれ
の細工程で使用される製造装置と共に示したものであ
る。ここで、図２で示す細工程１〜Ｎとは、図１で示し
た成膜、露光、エッチング、各種洗浄などの製造工程に
加え、異物やパターン欠陥、寸法などの検査工程も含
み、この場合の装置は製造装置ではなく、検査装置若し
くは寸法測定装置となる。

【００３６】通常の半導体製造プロセスでは、同じ半導
体装置であっても、図２に示すように、多数の細工程に
亘って複数台の製造装置を用いて製造される。あるパタ
ーン形成大工程は、細工程（１）においては製造装置
（１−１）が用いられ、次の細工程（２）においては製
造装置（２−２）が用いられ、次の細工程（３）におい
ては製造装置（３−３）が用いられ、・・・細工程（ｎ
−５）〜（ｎ−１）の各々においては製造装置（（ｎ−
５）−２）、（（ｎ−４）−２）、（（ｎ−３）−
２）、（（ｎ−２）−１）、（ｎ−１）−２）が次々と
用いられ、細工程（ｎ）においては製造装置（ｎ−１）
が用いられ、細工程（ｎ＋１）〜（ｎ＋２）の各々にお
いては製造装置（（ｎ＋１）−２）、（（ｎ＋２）−
２）が用いられ、細工程（Ｎ）においては製造装置（Ｎ
−１）が用いられて製造される。

【００３７】例えば、図２に示す細工程ｎを検査細工程
とすると、あるウェハにおいてこの検査細工程ｎで検出
された欠陥の発生原因は、このウェハの製造に関わった
上流の製造装置（（ｎ−１）−２）〜（（ｎ−５）−
２）・・・（３−３）、（２−２）、（１−１）で発生
したと考えられるので、この欠陥の発生原因となった上
流の製造装置を用いて製造される他のウェハにも同様の
欠陥が作り込まれる可能性が高いことになる。

【００３８】そこで、不良品の製造を減らすためには、
検査によりウェハに異常が確認された場合に、異常の発
生原因となった上流の製造装置を素早くつきとめてこの
製造装置に対して対策を施すことが重要となる。

【００３９】このように、本発明は、検査により得られ
る欠陥の種類、分布およびその時系列情報を用いて、欠
陥の発生原因となる細工程およびその製造装置を素早く
特定して対策を施すことができる半導体製造ライン管理
システムにある。

【００４０】即ち、本発明に係る半導体製造ライン管理
システムは、あるパターン形成大工程については、図３
に示すように構成される。半導体製造ラインとしては、
パターン形成大工程が繰り返されて構成される。細工程
（１）には製造装置（１−１）、（１−２）が備えら
れ、・・・細工程（ｎ−２）には製造装置（（ｎ−２）
−１）が備えられ、細工程（ｎ−１）には製造装置
（（ｎ−１）−１）〜（（ｎ−１）−３）が備えられ、
細工程（検査細工程）（ｎ）には、検査装置（レビュー
装置を含んでもよい）（ｎ−１）、（ｎ−２）が備えら
れ、・・・細工程（Ｎ）には製造装置（Ｎ−１）、（Ｎ
−２）が備えられる。製造ライン管理装置３４は、半導
体製造ラインを構成する各種製造装置（スパッタ、ＣＶ
Ｄなどの成膜装置、露光装置、エッチング装置など）、
各種検査装置とネットワークもしくは記録媒体を介して
接続され、製造ラインにおける製造装置の構成および履
歴を含めて製造状態（製造プロセス条件）を示す装置情
報３５を収集するものである。

【００４１】着工来歴管理部３２は、ウェハ１の細工程
（１）〜（Ｎ）に対する着工来歴を管理する部分で、各
細工程においてウェハ１の製品番号を読み込むことによ
って着工来歴を記憶部（図示せず）に記憶するものであ
る。

【００４２】本発明に係るデータ処理を行う検査結果収
集・解析部３０は、過去において、検査装置（レビュー
装置を含んでもよい）から検査されたウェハにおける欠
陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１を受
け取り、これら欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変
動の情報３１と、着工来歴管理部３２から送られてくる
上記ウェハの着工情報３３と、製造ライン管理装置３４
から送られてくる製造装置の構成および履歴を含めて製
造状態（製造プロセス条件）を示す装置情報３５とを収
集して、異常として判定される可能性を有する多くの欠
陥の種類毎の欠陥分布データ若しくは欠陥変動データと
して、過去の異常データベース３９に格納しておくもの
でもある。このように、過去の異常データベース３９に
は、予め、図４（ｂ）および図７（ｂ）に示す如く、評
価するための多くの欠陥の種類毎の基準データとなる欠
陥の種類毎の欠陥分布データ若しくは欠陥変動データが
格納されている。

【００４３】従って、検査結果収集・解析部３０は、製
造されて流れてくる各ウェハ（サンプリングされたウェ
ハでもよい。）について検査装置あるいはレビュー装置
で検査された欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動
の情報３１を受け取り、これら欠陥の種類毎の欠陥分布
若しくは欠陥変動の情報３１と、着工来歴管理部３２か
ら送られてくる各ウェハの着工情報３３と、製造ライン
管理装置３４から送られてくる製造装置の構成および履
歴を含めて製造状態（製造プロセス条件）を示す装置情
報３５とを収集し、この収集された欠陥の種類毎の欠陥
分布若しくは欠陥変動の情報３１について、過去の異常
データベース３９に格納された多くの欠陥の種類毎の基
準データとの一致度を調べ、各ウェハの着工情報３３と
装置情報３５とを組合せて解析することによって、異常
として判定された欠陥の種類毎の欠陥の発生原因である
製造細工程およびその製造装置を推定するものである。
そして、検査結果収集・解析部３０は、不具合の製造装
置を確定した場合、その製造装置に対する異常情報を、
異常監視部３６に送信すると共に、製造ライン管理装置
３４にも送信する。異常監視部３６は、検査結果収集・
解析部３０から受け取った異常情報を、表示・連絡手段
３８を用いて製造ライン管理者３７に伝達する。他方、
製造ライン管理装置３４は、検査結果収集・解析部３０
から受け取った異常情報を基に、その製造装置による着
工を中止させたり、異常でない製造装置に切り換えるな
どの制御を行う。当然、製造装置におけるプロセス条件
を変更すれば、異常が発生しなくなる場合には、プロセ
ス条件を制御することになる。

【００４４】更に、本発明について詳細に説明する。検
査装置（ｎ−１）での検査の結果、例えば、図４に示すよ
うに、ウェハ上にＤ１で示す分布で異物等の欠陥が多量
に発生したとする。このとき、本発明は、過去に検査装
置で検査したウェハの中で、このウェハと同じ種類で、
かつ同じ若しくは類似の特徴の分布を持った異物等の欠
陥が発生したウェハがあれば、そのウェハも同じ原因で
異物等の欠陥を発生していると推定できることに着目し
たものである。

【００４５】即ち、本発明は、検査結果収集・解析部３
０において、過去の異常データベース３９に格納された
図４（ｂ）に示す過去に検査したウェハの検査結果(過
去の欠陥分布)Ｒ１〜Ｒｎに対して、検査装置若しくは
レビュー装置（ｎ−１）で検出された図４（ａ）に示す
欠陥が異常発生したウェハの欠陥分布Ｄ１との一致度を
定量的に評価し、その評価値を用いて原因である可能性
の高い細工程およびその製造装置を決定するものであ
る。即ち、欠陥が異常発生したウェハの欠陥分布Ｄ１
は、過去の欠陥分布Ｒ１およびＲ３と一致度が高いと定
量的に評価することが可能となる。従って、過去の欠陥
分布Ｒ１およびＲ３を発生させた細工程およびその製造
装置と推定絞込みが可能となる。

【００４６】例えば、１ロットのウェハにおいて、図４
（ａ）に示す欠陥異常発生ウェハにおける欠陥分布Ｄ１
との一致度の評価結果が図５（ａ）のようになっていた
とする（この一致度の評価方法については後述する）。

【００４７】また、これらのウェハを着工した製造装置
のうち、細工程（ｎ−２）の製造装置（（ｎ−２）−
１）と細工程（ｎ−１）の製造装置（（ｎ−１）−２）
が原因である可能性が考えられる場合に、どちらの製造
装置が原因であるのかを以下の方法で確かめる。例え
ば、細工程（ｎ−２）が熱処理工程であり、該熱処理を
行う炉５では図５（ｂ）に示すように数十枚のウェハ６
を同時に着工するものとする。

【００４８】また、細工程（ｎ−１）がＣＶＤ工程であ
って、着工装置（（ｎ−１）−２）が図５（ｃ）に示す
ように２つのチャンバを持ち、ロット内のウェハをチャ
ンバＡ７とチャンバＢ８を交互に用いて着工するとすれ
ば、図５（ａ）に示すように一枚おきに欠陥が多発する
原因は図５（ｃ）に示すＣＶＤ装置であると推定でき
る。また、ＣＶＤ装置における着工が、チャンバＡで奇
数番号のウェハ、チャンバＢで偶数番号のウェハで行わ
れていれば、この場合はチャンバＢにおける処理で欠陥
が多発しているとわかり、このチャンバに関して原因調
査を行えばよい。また、その調査・対策の間は、他のＣ
ＶＤ装置を用いて着工することができる。必要ならばチ
ャンバＡのみでの着工も可能である。

【００４９】本発明では、検査結果収集・解析部３０に
おいて、このような欠陥データの周期性、この実施例の
場合は周期が２であるということ、を周波数解析により
算出する。さらに、検査結果収集・解析部３０は、各製
造装置の着工単位の情報（上記の実施例では、装置情報
であるＣＶＤ装置のチャンバ数など、各ウェハの着工情
報である炉体の処理ウェハ枚数など）３３、３５を予め
着工来歴管理部３２および製造ライン管理装置３４に登
録し、この登録された情報３３，３５を受けて組合せて
利用することにより、上記のような原因製造装置の特定
を行うことが可能となる。このように、検査結果収集・
解析部３０が欠陥発生の原因製造装置および細工程を迅
速に確定することができれば、この情報を製造ライン管
理装置３４や製造ライン管理者３７に提示して着工を停
止することによって、製造プロセスの不具合による不良
品の作り込みを最小限に留めることができる。

【００５０】次に、検査結果収集・解析部３０における
解析方法について図６を用いて更に詳細に説明する。

【００５１】はじめに、検査結果収集・解析部３０は、
検査装置若しくはレビュー装置（ｎ−１）又は（ｎ−
２）から提示される欠陥種類別に識別できる欠陥マップ
(欠陥分布)のデータを例えば表示装置４０に表示して提
示し、異常で原因究明を行う必要のある対象である欠陥
の種類とその欠陥マップを、入力手段４１を用いて指定
する（ステップＳ６１）。勿論、検査結果収集・解析部
３０は、異常と判定する基準を設ければ、検査装置若し
くはレビュー装置（ｎ−１）又は（ｎ−２）から提示さ
れる欠陥の種類毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３
１から、原因究明を行う必要のある対象である欠陥の種
類とその欠陥マップを自動的に選択して指定することも
可能である。検査結果収集・解析部３０は、例えば、図
７（ａ）に示すように、検査装置若しくはレビュー装置
（ｎ−１）又は（ｎ−２）から得られる検査結果の欠陥
数が管理値を超過した場合に、その欠陥分布を用いて原
因調査の対象として自動的に選択する。

【００５２】また、検査結果収集・解析部３０は、図７
（ｂ）に示すように、検査装置もしくはレビュー装置
（ｎ−１）又は（ｎ−２）から得られる検査結果と過去
の検査結果とを重ね合わせることにより得られる欠陥分
布を解析対象として選択してもよい。

【００５３】このように検査装置もしくはレビュー装置
（ｎ−１）又は（ｎ−２）から得られる検査結果に過去
の検査データを重ね合わせて用いることで、大量発生は
しないが定常的に出ているような欠陥を弁別することが
可能となり、それについて原因究明をすることが可能と
なる。この場合、欠陥分布を指定する前に、明らかに欠
陥が多発しているウェハのデータは除いて処理する必要
がある。

【００５４】このような、ステップＳ６１における解析
対象とする欠陥分布の指定は、図７に示すようなマップ
を表示装置４０に表示し、図７（ｃ）に示すように図形
描画７１のようなソフトウェアを用いて人間が設定して
もよいし、図７（ｄ）に示す実施例のようにソフトウェ
ア処理により、自動的に密度の高い領域７２を選択させ
てもよい。例えば、ウェハマップを複数の小領域に分け
て、各々の領域の欠陥密度を評価し、この欠陥密度が高
い領域を欠陥が密集している領域とすればよい。このと
き、領域データは小領域の座標データの集合で表しても
よいし、多角形の領域として、頂点の座標データの組を
用いてもよい。また、各小領域の欠陥密度をそのまま用
いて、例えば図７（ｅ）に示すように、各々の小領域内
の欠陥密度を濃淡７３で表して画像情報とすることによ
り、ウェハ全体の欠陥分布を示してもよい。

【００５５】これらを実施する場合には、検査装置ある
いは欠陥確認装置（レビュー装置）（ｎ−１）又は（ｎ
−２）により得られる欠陥の情報を併せて用いてもよ
い。欠陥の情報とは、図８（ｄ）に示すパターン形状の
不良（パターン不良:断線(断線に近いものも含む)不良
や短絡（短絡に近いものも含む））、図８（ｂ）に示す
表面の異物、図８（ｃ）に示すキズといった欠陥の種類
や、寸法、面積などの欠陥の大きさである。これらの情
報を用いれば、異なる原因の欠陥であっても、偶然同じ
ような分布をもつ場合や複数の原因の欠陥が同時に発生
していて欠陥分布を明確に得ることが困難な場合におい
ても、対応が可能となる。例えば、検査結果収集・解析
部３０において、図８に示すように、検査装置あるいは
欠陥確認装置（レビュー装置）（ｎ−１）又は（ｎ−
２）から得られる検査結果を、欠陥種類別に分ければ、
欠陥種類別に欠陥分布を得ることができ、ステップＳ６
２〜Ｓ６４において、これらの欠陥種類ごとに原因解析
を実施すれば、同じ種類の欠陥の分布情報のみを用いる
ことで解析の確度を向上することができる。これらの分
布の全てを個別に解析してもよいし、特に問題である種
類の欠陥あるいは欠陥分布のみを解析対象としてもよ
い。これらに対して、図７に示すのと同様に解析領域を
指定すればよい。

【００５６】次に、検査結果収集・解析部３０において
実行する図6に示すステップＳ６２における一致度の評
価について説明する。ステップＳ６１において図７に示
した方法で指定した欠陥種類および欠陥分布と、過去の
異常データベース３９に格納されている過去に検査した
ウェハの欠陥情報との一致度を評価する。例えば、図９
（ａ）に示すように解析対象となる領域Ａの欠陥分布Ｄ
Ａ１が指定されているとする。このとき、図９（ｂ）に
示す過去の検査ウェハの欠陥分布ＲＡ１〜ＲＡｎから、
指定した領域Ａ内の欠陥密度を求め、評価対象ウェハの
総欠陥密度で除して正規化した値を一致度の指標として
用いればよい。解析対象となる領域Ａの欠陥分布ＤＡ１
は、過去の検査ウェハの欠陥分布ＲＡ１、ＲＡ３と一致
度が高いと評価することができる。

【００５７】また、検査結果収集・解析部３０は、図７
（ｅ）に示すように、ウェハ上のそれぞれの小領域の密
度情報を持たせる場合には、過去の異常データベース３
９に格納する過去の検査データについても同様に処理を
行い、その結果得られる２次元のデータ列同士の相関値
を一致度として使用すればよい。このような２次元デー
タ列は濃淡画像のデータと同様に扱うことができる。画
像のパターンマッチングの手法を応用すれば、同様の欠
陥密度分布が異なる位置に発生している場合にも対応す
ることができる。この場合は、同様のパターンの一致度
とそのずれ量を求めることもできる。同様の欠陥分布が
異なる位置に発生している場合の対応方法については、
別途実施例を説明する。図８に示すように、これらの処
理を、欠陥の種類や欠陥の大きさで分類した後に、行う
ことにより、さらに確実な解析を行うことが可能とな
る。

【００５８】次に、検査結果収集・解析部３０において
実行する図６に示すステップＳ６３における不良原因細
工程の候補を選択する方法について説明する。検査結果
収集・解析部３０は、まず、図１０に示すように、ステ
ップＳ６２で算出した欠陥分布の一致度（相関度合）Ｄ
Ｃａを、ある細工程（Ｐ〜Ｕ）における着工製造装置別
（（Ｐ−１）〜（Ｐ−３）、（Ｑ−１）〜（Ｑ−２）、
（Ｒ−１）〜（Ｒ−３）、・・・）に算出する。

【００５９】図１０（ａ）に示すように、解析対象の欠
陥分布が、特定の製造装置（Ｐ−１）にのみ発生してい
る細工程（Ｐ）では、原因となる製造装置（Ｐ−１）の
み一致度ＤＣａが高くなるが、関係のない細工程（Ｑ）
においては、図１０（ｂ）に示すように、それぞれの一
致度ＤＣａの分布に差が出なくなる。

【００６０】そこで、検査結果収集・解析部３０は、次
に、各々の細工程（Ｐ〜Ｕ）において、上記算出された
一致度（相関度合）ＤＣａに対して、適当なしきい値Ｔ
Ｈ_DC _aを設定し、一致度ＤＣａがしきい値ＴＨ_DCaを超え
たウェハ枚数が最大であった製造装置（細工程（Ｐ）で
は製造装置（Ｐ−１）、細工程（Ｒ）では製造装置（Ｒ
−３））を選択し、そのウェハ枚数を評価値ＲＶとして
算出し、細工程間の比較を行う。すると、図１０（ｃ）
に示すように、製造装置により一致度ＤＣａの値が異な
る細工程、すなわち製造装置依存度の高い細工程（Ｐお
よびＲ）においては、評価値ＲＶも高い値を示すので、
この評価値ＲＶの高い細工程（ＰおよびＲ）とその細工
程で一致度ＤＣａが最大の製造装置（（Ｐ−１）および
（Ｒ−３））を不良原因細工程および製造装置の候補と
すればよい。

【００６１】特に、異常が発生したウェハがわかってい
る場合には、評価値ＲＶが高くなる製造装置は、そのウ
ェハを着工した製造装置のはずであるから、評価値ＲＶ
が高く、かつ、異常ウェハを着工した製造装置を候補細
工程および装置とすればよい。検査結果収集・解析部３
０は、図１０（ｃ）に示すように、各細工程（Ｐ〜Ｕ）
の評価値ＲＶを算出し、評価値ＲＶの高い細工程を不良
原因の候補細工程として選択すれば、ステップＳ６３を
実現することができる。

【００６２】しかしながら、図１０に示したように、ス
テップＳ６３で不良原因である可能性が高い細工程を選
択できたとしても、本当の不良原因細工程を絞り込めな
いことが多い。これは、複数の細工程間で使用する製造
装置の組み合わせが決まっている場合があったり、細工
程によっては、複数の製造装置を使用しなかったりする
ためである。例えば、着工装置が１台のみの細工程なら
ば、一致度ＤＣａがしきい値ＴＨ_DCaを超えたウェハ枚
数が最大であった製造装置が特定される関係で、図１０
（ｃ）に示す評価値ＲＶは高くなる。そこで、検査結果
収集・解析部３０は、図６に示すステップＳ６４で、一
致度データ（時間の要素が入ったデータの集合）若しく
はデータ列の周期性を解析して、さらに不良原因の細工
程およびその製造装置を絞り込む必要がある。

【００６３】次に、検査結果収集・解析部３０において
実行する図６に示すステップＳ６４における解析方法に
ついて説明する。

【００６４】製造装置に原因がある場合、その不良の発
生周期は、製造装置の種類やその原因により変化する。
これらの不良の発生状況は、図５に示したように明らか
な周期性を持って増減を繰り返すものや、数日から数十
日の長い周期で変動するもの、一度発生したらずっと発
生し続けるもの、徐々に増加あるいは減少するもの、し
ばらく発生した後、急に無くなってしまうものなど様々
である。このような、様々に変動するデータの集合(時
間の要素が入る)若しくはデータ列の処理方法の実施例
を以下に説明する。まず、検査結果収集・解析部３０
は、はじめに、検査装置（ｎ−１）あるいは欠陥確認装
置（レビュー装置）（ｎ−２）から得られる解析対象と
している欠陥分布が発生している期間を確認する。これ
は、図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）に示すように、一致度の
データの集合若しくはデータ列（一致度の変動）ＤＣｖ
に対して、適当なしきい値ＴＨ_DCvを設定し、しきい値
ＴＨ_DCvを越えたデータが発生している期間を確認すれ
ばよい。この、しきい値超過が確認された点から後のデ
ータを用いて、時間変動の解析を行う。図１１（ａ）
は、一致度ＤＣｖが徐々に増加してある時点において戻
ることを繰返す周期性を有する場合である。図１１
（ｂ）は、一致度ＤＣｖがウェハ一枚もしくは複数枚毎
に繰返される周期性を有する場合である。図１１（ｃ）
は、一致度ＤＣｖが周期性を有しない場合である。いず
れも、製造装置での処理形態若しくはプロセス条件と相
関を有するものである。

【００６５】このとき、検査結果収集・解析部３０にお
ける時間変動の解析は、次の２段階で行う。１つめは各
工程および装置における同時あるいは連続着工を行った
ウェハ内の周期を確認する段階で、着工順に並べた各ウ
ェハのデータの変動変動を解析する。データの集合若し
くはデータ列がそろっている場合には、ＦＦＴなどを用
いて周波数解析を行えばよいし、そろっていない場合に
は、同じ状態で着工されたウェハ毎に一致度データの平
均値を求め、これらのデータ列の周波数解析を行えばよ
い。例えば、２５枚１ロットが連続で着工されるのな
ら、同じ番号のウェハのデータを平均して、２５個のデ
ータ列の周波数解析を行う。これらの解析結果から一致
度変動ＤＣｖの周期が製造装置の着工周期と一致する製
造装置を選ぶことで、不良原因の製造装置を絞り込むこ
とができる。

【００６６】次に、着工周期について説明する。第２の
段階は、さらに長期的な変動を確認するためのものであ
り、数日間におよぶ不良発生状況の変動を確認する。例
えば、図１２に示すように、各ウェハの一致度評価結果
を着工日順に並べ、一致度が高いデータの発生状況を調
べる。例えば、あるしきい値ＴＨ_DCvよりも一致度の高
いデータを選択したり、データ列の極大値を判定したり
することで、高い一致度のウェハが発生する周期を調べ
る。図１２の実施例のように断続的に発生する場合に
は、発生した間隔が一定間隔であるか、不定期であるか
を調べる。製造ライン管理装置３４から得られる製造装
置の着工記録とメンテナンスなどの記録を用いて、これ
ら発生の時期がメンテナンスの周期やその前後の時期と
一致する場合には、これらの処理が不良原因である可能
性が高いため、これらの装置を不良原因装置の候補とす
る。また、発生期間が断続的ではない場合には、発生開
始時期にメンテナンス等の作業を行った装置を候補とす
る。このような解析を候補である工程の装置全てについ
て実施し、不良原因装置の候補をさらに絞り込むことが
できる。

【００６７】以上説明したように、検査結果収集・解析
部３０は、ステップＳ６５において、不良発生原因の細
工程や製造装置を確定することができない場合には、ス
テップＳ６６に進むことになる。不良原因の細工程を絞
り込んでも、検査ウェハの数が少ないなどの原因で、十
分な周期性解析が行えない場合など、１つの細工程およ
び製造装置に絞り込めない場合がある。このような場合
に、候補として残っている細工程のうち、どの細工程が
原因であるか確かめるための、例えば、検査装置（ｎ−
１）若しくはレビュー装置（ｎ−２）を用いて追加検査
を行う。まず、検査結果収集・解析部３０は、着工来歴
管理部３２からのデータに基いて、異常発生ウェハと同
一ロットのウェハが検査されていないと判断されたので
あれば、例えば、検査装置（ｎ−１）若しくはレビュー
装置（ｎ−２）に対して同一ロットのウェハの検査を実
施し、該検査から得られるロット内での一致度ＤＣｖの
周期性解析を実施すれば、上記の実施例のように、製造
装置の着工単位を元に製造装置を特定できる可能性が高
い。このため、十分なスループットを持った検査工程で
あれば、まず同一ロットの検査を行う。

【００６８】スループットのあまり高くない検査装置で
は、同一ロット全てを検査することは困難である。そこ
で、検査結果収集・解析部３０は、このように周期性解
析が行えない場合には、複数の候補製造装置のうち、一
台のみを使用して製造されているウェハを選択し、この
選択されたウェハについて検査装置（ｎ−１）若しくは
レビュー装置（ｎ−２）に対して検査するように指示す
れば、問題の細工程を効率よく確定することができる。
例えば、図１３において、不良原因である可能性の高い
製造装置が斜線で示した製造装置（（ｎ−３）−２）と
製造装置（（ｎ−２）−２）の二つであるとする。これ
に対して、細い矢印で示した製造装置により着工された
ウェハＡと、太い矢印で示した製造装置により着工され
たウェハＢがあったとすると、製造装置（（ｎ−３）−
２）と（（ｎ−２）−２）の両方で着工しているウェハ
Ａを検査しても、原因工程を確定することはできない
が、製造装置（（ｎ−３）−２）のみで着工しているウ
ェハＢを検査するように検査装置（ｎ−１）若しくはレ
ビュー装置（ｎ−２）に対して指示すれば、検査結果収
集・解析部３０は、この検査結果を用いて、一致度が高
ければ製造装置（（ｎ−３）−２）、一致度が低ければ
製造装置（（ｎ−２）−２）が原因であると確定するこ
とができる。

【００６９】３台以上の候補製造装置がある場合には、
候補製造装置の半数程度を用いて製造されたウェハを検
査し、検査結果収集・解析部３０において検査ウェハの
一致度が高いと判断されたならば、そのウェハを着工し
た候補製造装置のうち半数程度を用いたウェハを検査
し、検査結果収集・解析部３０において一致度が低けれ
ば残りの候補製造装置の半数程度を用いたウェハを検査
する、という検査処理を繰返すように、検査結果収集・
解析部３０は、例えば検査装置（ｎ−１）若しくはレビ
ュー装置（ｎ−２）に対して指示を出せばよい。検査結
果収集・解析部３０は、１台で着工した細工程が複数候
補として残った場合には、これらの間の細工程にあるウ
ェハを検査することにより、細工程を確定すればよい。
検査結果収集・解析部３０におけるこのような検査ウェ
ハの選択は、着工来歴管理部３２から得られる各ウェハ
の着工情報をもとに行うことができる。なお、このよう
に他のロットのウェハを検査する場合には、問題が発生
していたウェハと同じ番号のウェハを使用することが望
ましい。

【００７０】このように、検査結果収集・解析部３０
は、ステップＳ６１からステップＳ６６の処理により、
ステップＳ６５において不良原因である製造装置が確定
できれば、ステップＳ６７において不良原因である製造
装置での着工を中止し、製造装置の不具合調査、メンテ
ナンスを実行するとの指示を製造ライン管理装置３４ま
たは異常監視部３６を介して表示・連絡手段３８に出力
することによって、少なくとも不良原因である製造装置
での着工を中止させてその後のウェハに対する不良作り
込みを回避することができる。

【００７１】以上説明したように、検査結果収集・解析
部３０は、製造ラインにおいて製造されて流れてくる各
ウェハについて検査装置（ｎ−１）あるいはレビュー装
置（ｎ−２）で検査された欠陥の種類毎の欠陥分布若し
くは欠陥変動の情報３１を受け取り、これら欠陥の種類
毎の欠陥分布若しくは欠陥変動の情報３１と、着工来歴
管理部３２から送られてくる各ウェハの着工情報３３
と、製造ライン管理装置３４から送られてくる製造装置
の構成および履歴を含めて製造状態を示す装置情報３５
とを収集し、この収集された欠陥の種類毎の欠陥分布若
しくは欠陥変動の情報３１について、過去の異常データ
ベース３９に格納された多くの検査結果との一致度を調
べ、各ウェハの着工情報３３と装置情報３５とを組合せ
て解析することによって、主要な不良の原因細工程およ
びその製造装置を推定することが可能となる。

【００７２】上記各ウェハの着工情報３３とは、各ウェ
ハをどの製造装置でいつ着工したのかという着工来歴情
報である。上記装置情報３５は、それらの製造装置はど
のような単位でウェハを着工するのかといった装置情報
である。このような、処理方法を実現するためには、各
ウエハをどの装置でいつ着工したかという着工情報と、
それらの製造装置はどのような単位でウエハを着工する
かといった装置情報が不可欠である。このため図１３に
示すように、本発明のデータ処理を行う検査結果解析・
収集システム３０は検査装置あるいはレビュー装置から
各々のウェハの欠陥情報３１を受け取り、これらの欠陥
情報３１と、着工来歴管理システム３２から送られる各
々のウェハの着工情報３３と、装置管理システム３４か
ら送られる装置の構成および状態を示す装置情報３５を
組み合わせて、検出された欠陥の原因である製造細工程
およびその製造装置を推定する。本発明の解析方法によ
り、不具合のある装置が確定された場合には、各装置を
操作し、対象装置による着工を中止させたり、異常監視
システム３６により、ラインの管理者３７に警告を発し
たりすることができる。また、ステップ５で示したよう
に、必要に応じて他の未検査ウェハの追加検査を指示す
ることもできる。

【００７３】このとき、図５の実施例で示したように、
各製造装置の構造や一度に着工するウェハ枚数などによ
って欠陥の発生する周期との関係を確認する。そこで、
このような製造装置の情報を、製造ライン管理装置３４
内に、図１４に示すようなデータベースとして予め登録
しておくと便利である。ここで図１４に示した着工周期
とは、同じ条件で処理が行われるウェハの周期を指して
いる。

【００７４】例えば、図５（ｃ）に示したＣＶＤ装置の
チャンバや、複数のヘッドを持つＣＭＰ装置など、ウェ
ハによって製造に使用される部品や条件が異なる場合に
は、全く同じ部品で処理が行われる周期をこの着工周期
とする。また、図５（ｂ）の炉のように、数ロットのウ
ェハを同時に処理する装置では、ウェハによって炉の中
での位置が変わるため、同時に着工されるウェハ枚数が
着工単位となる。図１４に示す同時着工枚数とは、通
常、同時あるいは１度に連続して処理が行われるウェハ
枚数のことであり、殆どの装置は１ロットのウェハを連
続して着工するので１ロットの枚数を同時着工枚数と
し、図５（ｂ）の炉のような場合には、１００枚を同時
に着工するなら１００とすればよい。また、図１４に示
すように、製造装置のメンテナンス情報を併せて記録し
ておくことで、これらのメンテナンスと欠陥発生状況の
因果関係から、不良原因がつきとめられる。なお、製造
装置の情報３５としては、図１４に示すように、使用細
工程、製造装置名、着工周期、同時着工枚数、およびメ
ンテナンス記録などから構成される。

【００７５】次に、検査結果収集・解析部３０において
実行する図６に示すステップＳ６２の一致度判定方法に
ついてさらに詳細に説明する。実際に半導体ウェハで生
じる欠陥の種類は非常に様々なものがあり、図９に示す
ように、単純に欠陥密度が高い領域を評価するだけでは
不十分な場合がある。図１５にパターン欠陥、異物欠
陥、およびキズ欠陥などの欠陥分布の一実施例を示す。
図１５（ａ）、（ｂ）に示す欠陥分布は、ウェハ上にお
いて欠陥の密度が局所的に高くなっている状態のもので
ある。特に、図１５（ａ）に示すように、狭い領域に欠
陥が集中している部分を一般にクラスタ１５１と呼ぶ。
また、図１５（ｃ）に示す欠陥分布は、全体に欠陥が多
い状態であるが、これは図１５（ｂ）の欠陥集中領域が
広くなったものとも考えられる。図１５（ｄ）（ｅ）に
示す欠陥分布は、ウェハ内のみではなく、チップあるい
はショット内に規則的な欠陥分布がある場合の例であ
る。図１５（ｄ）の場合は、レティクルエラーなど、パ
ターンを形成する際のマスクに欠陥がある場合や露光装
置に問題がある場合などに生じる。他の製造装置に原因
がある場合の欠陥に比べ、寸法は小さく、ショット内の
欠陥位置は高い再現性をもつ。一方、図１５（ｅ）のよ
うなチップあるいはショット内で欠陥の密度分布がある
場合は、このようなチップ（ショット）内分布が発生す
るチップもウェハ内で分布もつ場合がある。例えば、構
造的にプロセス変動に対してマージンのない部分がウェ
ハ内の処理の均一性の影響を受けて不良となる場合など
である。このような場合には、ウェハ内の欠陥発生領域
が同様であっても、例えば、図１５（ｅ）（チップ内分
布がある場合）と図１５（ｆ）（チップとは無関係にラ
ンダムに発生）は別のモードであると考えられ、分けて
扱うべきである。また、図１５（ｅ）のように、チップ
内の分布があっても、ウェハ内の分布に特に顕著な特徴
の無い場合もある。

【００７６】このように、欠陥の発生分布はその原因に
より様々なケースがあり、例えば、図１５（ａ）に示す
クラスタ１５１のように、局所的な領域に影響を与える
場合と、ウェハ内の広い領域に影響を与える場合では、
不良の原因が異なると考えられる。また、ときには一枚
のウェハ上に、これらの欠陥発生モードが混在する場合
が考えられる。このような欠陥が混在している場合に
も、原因細工程および製造装置を正しく推定するために
は、上記図６に示すステップＳ６２の一致度の評価に工
夫が必要である。

【００７７】そこで、検査結果収集・解析部３０におい
て実行する、これらの様々な欠陥分布が混在している場
合における評価方法手順の実施例を、図１６を用いて説
明する。なお、この評価方法の一部若しくは全部を検査
装置やレビュー装置で実行しても良い。

【００７８】検査結果収集・解析部３０は、図１６に示
す手順に沿って処理を行えば、これらの欠陥分布を図１
５に示したような分類に分けることが可能となる。クラ
スタ１５１は特に欠陥密度が高いため、他の分布解析処
理の妨げとなる可能性が高い。このため、まずステップ
Ｓ１６１でこれらのクラスタ１５１の処理を行う。クラ
スタ欠陥の有無の判定は、各欠陥点（各欠陥の重心等）
同士の距離を評価し、ある一定距離よりも近いものが密
集している場合には、それらを一つのかたまりと見なす
ような処理を行えばよい。これには、従来のパターン認
識の分野で用いられているクラスタリングの手法を応用
することで対応することができる。ステップＳ１６１に
おいてクラスタ欠陥有りと判断された場合、ステップＳ
１６２においてクラスタ欠陥がショット間／チップ間で
周期性有りか否かを判断する。クラスタ欠陥がショット
間／チップ間で周期性がない（クラスタ欠陥が単独で発
生している）場合には、ステップＳ１６３において、ク
ラスタ欠陥を除去することによって、単独クラスタ欠陥
Ｓ１６３を抽出することができる。次に、ステップＳ１
６４において、ステップＳ１６２でショット間／チップ
間で周期性有りと判断されたクラスタ欠陥やステップＳ
１６３において単独クラスタ欠陥が除かれた残りの分布
について解析される。即ち、ステップＳ１６２におい
て、クラスタ欠陥がショット間（ショット単位）あるい
はチップ間で繰り返し発生していると判断された場合に
は、ステップＳ１６４において、図１５（ｅ）で示した
分布と同様に扱い、ウェハ内でどのように発生している
かを調べる。このように、ステップＳ１６１からＳ１６
３で、チップ間あるいはショット間の周期性のないクラ
スタ欠陥をその他の欠陥と分けることができる。

【００７９】次に、ステップＳ１６４において、クラス
タ欠陥を除いた残りの欠陥に対して、まず欠陥のチップ
あるいはショット間の周期性を確認する。以下の説明は
チップ間繰り返しの場合について説明するが、ショット
間の場合も同様である。まず、ステップＳ１６５におい
て、全チップの欠陥データを重ねて、図９のウェハ内分
布と同様にチップ内の欠陥分布を調べる。例えば、チッ
プ内を小領域に分割し、特に欠陥密度の高い領域が存在
する場合には、その欠陥密度が高い領域の各々のチップ
での欠陥密度を評価し、特定のチップだけで発生してい
るのか、複数のチップでも同様な部分があるかどうかを
確認する。複数のチップで同様の状況が発生していれ
ば、チップ内の繰り返しがあると判定し、他の小領域に
ついても同様に評価を行い、先に評価したものと同様の
繰り返しがある場合には、これらの小領域を連結し、チ
ップ間で繰り返しのあるチップ内の欠陥分布（例えば、
欠陥多発領域データＡｓ）を得ることができる。

【００８０】このようにして得られたチップ内若しくは
ショット内の欠陥分布（例えば、欠陥多発領域データＡ
ｓ）と各チップ若しくはショット単位の一致度を、ステ
ップＳ１６６において、図９のウェハ内分布と同様に求
めれば、チップ内若しくはショット内の欠陥分布と、そ
のチップ内若しくはショット内の欠陥分布を持つチップ
若しくはショット単位のウェハ内分布の情報を得ること
ができる。即ち、ステップＳ１６７において、チップ
（ショット）間の周期性欠陥あるいはクラスタ欠陥につ
いてウェハ面内分布に特徴が有るか否かを調べる。も
し、ウェハ面内分布に特徴（偏りなどの特定箇所に欠陥
が発生しているなど）が有る場合には、ステップＳ１６
８においてウェハ面内の欠陥多発領域データＡｗを生成
することによって、チップ（ショット）間周期性かつウ
ェハ面内領域性欠陥１７３を抽出することができる。ま
た、ウェハ面内分布に特徴が無い場合には、チップ（シ
ョット）間周期性欠陥１７２として抽出することができ
る。

【００８１】また、ステップＳ１６４において、チップ
間あるいはショット間周期性のない場合には、図９に示
したようなウェハ内分布の有無を調べればよい。即ち、
ステップＳ１６９において、ウェハ面内の欠陥分布に特
徴が有るか否かを調べる。もし、ウェハ面内の欠陥分布
に特徴が有る場合には、ステップＳ１７０において、ウ
ェハ面内の欠陥多発領域データＡｗを生成することによ
り、ウェハ面内領域性欠陥１７５を抽出することができ
る。また、ウェハ面内の欠陥分布に特徴が無い場合に
は、欠陥多発モード（ランダム）１７４を抽出すること
ができる。

【００８２】以上説明したように得られる欠陥分布の情
報は、検査装置やレビュー装置等からウェハの検査結果
と併せて記憶装置４２に記録しておくのがよい。

【００８３】図１７には、各々の欠陥の情報１７８に加
え、欠陥分布の情報１７９を記憶装置４２に記憶させた
データを示す。図１７に示す実施例は、品種、細工程、
ロット番号、ウェハ番号、検査装置名、および検査条件
などに対して、各欠陥の情報（欠陥の座標データ（欠陥
１〜Ｎ：座標、寸法、カテゴリなど））１７８に加え、
いくつかのクラスタ（クラスタ１、２、…：領域、面
積、密度、・・・、カテゴリＡ（例えば異物））と、あ
る欠陥のチップ内分布（：領域、面積、・・・、カテゴ
リＢ（例えばパターン欠陥））１７６が、ウェハ内でも
分布（：領域、面積、・・・）１７７を持つ場合であ
る。クラスタあるいは欠陥分布毎に、欠陥の種類を表す
カテゴリデータも付与している。領域情報（領域デー
タ）は、多角形の頂点データの集合などで表してもよい
し、図１７に示すように、濃淡画像データとして与えて
もよい。

【００８４】以上、一般的な欠陥分布の取り扱いについ
て説明したが、レティクルエラーの場合は、他の欠陥と
異なり全てのウェハの全てのショットに必ず発生し、か
つ対策を行うまでなくならないので、他の欠陥と分けて
おくことが望ましい。レティクルエラーは、ウェハ内の
全てのショットで発生し、座標は常に再現するため、検
査チップの欠陥データを重ね合わせ、特に欠陥発生頻度
の高い点を検出すれば、確認は容易であり、図１６の処
理を開始する前に予め取り除いておけばよい。このよう
にして、1枚のウェハ内の欠陥分布をクラスタ、チップ
あるいはショット内分布およびそのウェハ内分布、ウェ
ハ内分布に大きく分けて、その形状や欠陥密度などを求
めることができる。

【００８５】以上説明した欠陥分布の情報を元に、図６
に示すステップＳ６２〜Ｓ６６において、過去の検査ウ
ェハとの一致度（類似度）を定量評価すれば、不良の原
因確定することができる。ここで、これら複数の欠陥分
布は１枚のウェハに重複して発生していてもよい。重複
して発生している場合には、欠陥分布別に解析を行えば
よい。このように、欠陥分布あるいは種類別に解析を行
うことにより、同時に複数の原因による不良が混在して
いる場合にも、その原因究明を確実に行えるという利点
がある。

【００８６】このようにして、欠陥分布の情報が得られ
るが、これらのうちには、同じ原因で発生した欠陥であ
っても、完全に同じ位置には発生しないものもある。例
えば、ある製造装置において、ウェハの左下付近に不良
の原因となる不具合があった場合には、図１８（ａ）や
（ｂ）に示すようにウェハの外周左下で欠陥が多発する
と考えられる。このような場合には、同じ原因であって
も、図１８（ａ）と（ｂ）のように若干位置が異なって
欠陥が発生する可能性もある。それに対し、図１８
（ｃ）に示すようにウェハ中央で欠陥が発生している場
合には、別の原因によるものと考えられる。そこで、欠
陥分布の一致度（類似度）を評価する際には、多少位置
が異なっていても、同じ欠陥分布であれば一致度（類似
度）を高くするような処理を行うことが望ましい。

【００８７】例えば、検査結果収集・解析部３０におい
て、欠陥分布の一致度（類似度）を同じ場所のみではな
く、その周辺にずらした場合の値も算出し、最も一致度
の高かった場所での一致度と欠陥領域の位置が近いほど
値が大きくなるような距離の関数を重み関数として、こ
れを乗じたものを最終的な一致度（類似度）として評価
を行えばよい。例えば図１８（ｂ）と図１８（ｃ）との
それぞれで、図１８（ａ）の分布と一致度（類似度）が
高い領域を求めると、（ｂ）の方が（ｃ）の分布よりも
（ａ）分布に近いので、距離により重みが低下する重み
関数を乗じれば、（ｂ）の分布の一致度の方に大きな値
を乗じることになり、（ｃ）よりも（ｂ）の方が一致度
（類似度）が高いと評価される。このとき、ショットあ
るいはチップ内の分布は、Ｘ−Ｙ平面内での位置合わせ
を実施すればよいが、ウェハ内分布を評価する際には、
ウェハが円形であることを考慮して、半径方向および回
転角方向でのマッチングを行うのがよい。通常、局所的
に発生する欠陥は、例えば搬送系が原因のキズなど、そ
の原因が欠陥発生箇所の近くにある場合が多く、このよ
うな不良の発生位置は比較的再現性が高い。これに対
し、原因が間接的な場合、例えばウェハから少し離れた
ところに発塵源がある場合などは、広い範囲に影響を与
え、その位置の再現性はあまり高くない。また、レティ
クルエラーの検出位置は、検査装置の欠陥検出座標精度
と同程度で再現すると思われる。

【００８８】このように、一般的に欠陥分布の発生位置
の再現性は、その欠陥発生領域の大きさに依存している
ため、前述の欠陥領域の位置により一致度（類似度）の
値を変化させる重み関数にさらに大きさの要素を加えれ
ばよい。例えば、適当な座標軸に対して、欠陥の投影長
を求め、その投影長に応じて、投影長が短いほど、欠陥
分布の距離が離れたときに急激に重みが小さくなるよう
な関数にすればよい。この座標軸とは、前述のようにウ
ェハ内分布のときには半径方向および円周方向を用いれ
ばよい。図１８の例の場合には、（ａ）の分布は円周方
向に大きいため、半径方向に比べ円周方向の位置ずれ量
は大きくても一致度は下がらないような重み関数を設定
すればよい。

【００８９】上記実施の形態では、十分な検査結果があ
る場合の解析方法を示したが、他品種少量生産対応の製
造ラインでは、このような同一製品のデータを十分な量
取得することが困難な場合がある。このような場合に
は、異なる製品のデータも組み合わせて解析を行えばよ
い。このとき、評価する製品によって検査条件（欠陥検
出感度）が異なる場合には、予め基準となる検査感度を
設定し、同じウェハを基準の検査条件と通常の検査条件
で検査して、その欠陥数の比を検査感度補正係数として
用いて、基準の条件における欠陥数に換算して評価を行
えばよい。また、ショットあるいはチップ内の欠陥分布
については、製品が異なると比較できないので、ショッ
トあるいはチップ内の分布は問わず、ウェハ全体の分布
のみで比較を行う。

【００９０】図６に示す処理では、検査工程以前の全て
の細工程について処理を行うことを想定していたが、欠
陥多発のウェハについて、異常が確認された細工程以前
の検査工程において同様の欠陥多発が確認されていなか
った場合、欠陥発生の原因となった細工程は、初めて欠
陥が確認された検査工程と、その前の検査工程、すなわ
ち異常が確認されていない最後の細工程、との間にある
可能性が高い。

【００９１】そこで、このような場合には、まず、はじ
めに、検査結果収集・解析部３０は、初めて、欠陥が確
認された検査工程とその前の検査工程の間の製造装置に
ついて、装置情報３５および着工来歴情報３３などを用
いて解析すれば、比較的少ない計算量で解析を行える。
但し、原因細工程が特定できなかった場合には、それ以
前の細工程のデータも用いて追加の評価を行う。これ
は、欠陥の原因となる細工程と、その原因がもとで実際
に欠陥が発生する細工程が必ずしも同じとは限らないか
らである。例えば、成膜細工程に問題があったが、その
後の熱処理細工程で成膜に問題があったウェハのみで欠
陥が発生するといった場合である。

【００９２】次に、本発明に係る検査結果収集・解析部
３０等におけるデータ処理により得られた不良原因の解
析結果を利用して製造プロセスを管理する方法について
説明する。前記実施例のように、本発明により発生した
異常の原因を確認することができるが、その原因によっ
ては、再度同様の欠陥を発生する可能性が高いものもあ
る。

【００９３】そこで、検査結果収集・解析部３０は、一
度確認された不良原因と同じモードの欠陥の発生状況を
データベースから検索して表示装置４０や表示・連絡手
段３８や製造ライン管理装置３４に出力してモニタして
対策することで、同様の不良の再発を未然に防ぐことが
できる。検査結果収集・解析部３０は、解析により明ら
かになった図１９に示す欠陥事例（ＣＭＰ装置、および
エッチング装置の場合を示す。）をデータベースとして
記憶装置４２に蓄積しておく。欠陥データには、欠陥の
種類、発生する製品・工程、製造装置名、欠陥の寸法や
発生分布などの特徴、発生の周期、これまでに発生した
日時などを記憶しておく。また、原因が明らかになった
場合には、その原因や対策方法も併せて記憶しておけ
ば、新たに同様な欠陥が発生した場合に早急に対応する
ことができる。

【００９４】このうち、検査結果収集・解析部３０は、
特に再発が予想されるモードの不良を監視できるよう
に、予め記憶装置４２などに登録しておけば、同種の欠
陥が以前と同様な分布の発生が確認された場合には、異
常監視部３６および表示・連絡手段３８を介してライン
監視者に警告の連絡を実行することが可能となる。この
ように再発が予想されるモードの不良を登録しておけ
ば、検査結果収集・解析部３０は、同種のモードによる
不良発生を予め感知することができ、同モードの不良多
発を予め防ぐことができる。欠陥分布発生の判断は、問
題のなかった製造装置における一致度をもとに、しきい
値を設定して、一致度が設定されたしきい値を超えれ
ば、警告を出すようにすればよい。警告の方法はメール
や電話などにより担当者への連絡を行えばよい。このよ
うに、検査結果収集・解析部３０は、予め登録した不良
モードの発生を監視することにより、常に安定な製造プ
ロセスを実現でき、歩留の安定も期待できる。また、以
前の対策内容なども同時に記録しておけば、早急な対処
が可能となり、製造装置の停止時間を最小限にとどめる
ことができる。

【００９５】図３に示す本発明に係る実施の形態では、
検査装置を含む製造ライン全体の例を示したが、欠陥分
布および周期性の解析機能は、検査装置単体に搭載して
おいてもよい。ロット内での周期性解析であれば、検査
装置単体であっても各製造装置の特性を知っている者で
あれば、欠陥写真と欠陥分布に併せて、一致度のグラフ
と周期性解析結果を、検査装置に接続された表示装置等
に出力して表示すれば、原因となる製造装置を推定する
ことができる。また、各製造装置の着工単位データを、
検査装置に登録して、解析結果の周期と一致する製造装
置の候補を表示する機能を検査装置に付けておけばよ
い。このように、検査装置に解析機能を付けることによ
り、検査直後に解析結果を得ることもできる。即ち、検
査結果収集・解析部３０を検査装置に備え付けてもよ
い。

【００９６】更に、デバイスのレイアウト情報を予め記
憶装置４２に記憶しておけば、検査結果収集・解析部３
０は、欠陥分布とデバイスのレイアウト情報を組み合わ
せることにより、不良の原因究明を容易にすることも可
能になる。

【００９７】検査結果収集・解析部３０は、例えば、図
２０に示すように、得られた欠陥分布と、実際のチップ
（ショット）内のパターンレイアウトを重ねてチップ内
の欠陥分布２００を、表示装置４０等に表示すれば、ど
のパターンの部分が欠陥となりやすいのかを知ることが
でき、不良原因の詳細解析に役立つ場合がある。このよ
うなレイアウト情報を併せて表示するためには、設計デ
ータを取得する手段が必要であり、図３に示したシステ
ム構成に加えて、検査結果収集・解析部３０は設計情報
データサーバからデータを取得できるような構成とする
ことが望ましい。

【００９８】また、検査結果収集・解析部３０は、図２
０に示すように、チップ内分布２００のみではなく、ウ
ェハ内分布２０１を併せて表示装置４０等に表示する
と、よりわかりやすい。このとき、チップ内分布２００
との一致度により表示されるチップの色を変化させるよ
うにすると、チップ内分布のある欠陥とそれ以外の欠陥
の分布を視覚的に容易に確認することができる。また、
異なる分布が複数混在している場合には、それらのデー
タを異なる色や形で表示装置４０等に表示し、操作者が
選択した分布について解析結果を表示するようにすれば
よい。また、検査結果収集・解析部３０は、図２０に示
すように、解析により得られた不良原因工程の候補を評
価値の一覧２０２で示し、特に評価値の高い工程のデー
タがわかるように表示装置４０等に表示し、そのうち所
望の工程の各装置での一致度（類似度）の一覧２０３を
確認できるようにするとよい。操作者が選択した細製造
工程および製造装置の一致度データ列（類似度データ
列）のグラフ２０４と着工装置名、解析結果により得ら
れた周期とそれに対応すると判定された着工周期やメン
テナンス日時あるいは周期などのデータを併せて表示装
置４０等に表示すれば、解析結果の妥当性を容易に判定
できる。

【００９９】本発明による不良の原因究明は、半導体製
品の他にＴＦＴやプラズマディスプレイ、磁気記録装置
における磁気ヘッドなど、複数の工程を経て製造される
製品であれば、同様に適用することができる。半導体製
造プロセスに比べ、検査工程が少なく、例えば出荷前の
完成品検査しか検査を実施しない場合でも、不良発生製
品の着工装置の来歴から、これまでに示した実施の形態
と同様に、不良原因の細工程およびその製造装置を絞り
込むことができる。

【０１００】

【発明の効果】本発明によれば、欠陥検査の結果を用い
て、異常な欠陥を発生している製造装置を迅速かつ容易
に確定することができ、製造装置の不具合による不良の
大量発生を未然に防ぐことができる効果を奏する。

【０１０１】また、本発明によれば、プロセスの変動を
管理し、製造装置の不具合による不良の多発を防止する
ことができる効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】半導体装置（半導体デバイス）の製造プロセス
を説明する図である。

【図２】複数の製造装置を用いる半導体装置の製造プロ
セスにおける細製造工程群を説明する図である。

【図３】本発明に係る半導体製造ラインにおけるシステ
ム構成の一実施の形態を示す図である。

【図４】本発明に係る欠陥の分布による一致度評価の実
施例を示す図である。

【図５】本発明に係る製造装置の構造と、欠陥発生周期
との関係の一実施例を示した図である。

【図６】本発明に係る欠陥検査データの処理手順の一実
施例を説明する図である。

【図７】本発明に係る欠陥の発生原因を究明する欠陥分
布を取得(作成)する方法について説明する図である。

【図８】本発明に係る欠陥種別に欠陥分布を求める方法
について説明する図である。

【図９】本発明に係る欠陥分布の一致度(類似度)を算出
する方法について説明する図である。

【図１０】本発明に係る一致度データ（類似度データ）
を用いて不良原因工程の候補を求める方法について説明
する図である。

【図１１】本発明に係る一致度データ列（類似度データ
列）の実施例を示した図である。

【図１２】本発明に係る一致度データ列（類似度データ
列）の別の実施例を示した図である。

【図１３】本発明に係る検査対象ウェハの選択方法を説
明するための図である。

【図１４】本発明における装置情報データの一実施例を
示す図である。

【図１５】一般的な欠陥分布の例を示す図である。

【図１６】本発明に係る欠陥分布評価方法の処理フロー
を示す図である。

【図１７】本発明に係る欠陥情報の保存形式の実施例を
示した図である。

【図１８】発生位置が一定ではない欠陥分布の例を示し
た図である。

【図１９】本発明に係る不良事例データベースの実施例
を示した図である。

【図２０】本発明に係る解析結果の表示方法の実施例を
示した図である。

【符号の説明】

１…ウェハ（半導体基板）、５…炉、６…ウェハ、７…
チャンバＡ、８…チャンバＢ、９…搬送系、１１…成膜
細製造工程、１２…レジスト塗布細製造工程、１３…感
光細製造工程、１４…現像細製造工程、１５…エッチン
グ細製造工程、１６…レジスト除去細製造工程、１７…洗
浄細製造工程、２１…異物検査工程、２２…寸法検査工
程、２３…外観検査工程、３０…検査結果収集・解析
部、３１…欠陥検査結果情報、３２…着工来歴管理部、
３３…着工来歴情報、３４…製造ライン管理装置、３５
…装置情報、３６…異常監視部、３７…製造ライン管理
者、３８…表示・連絡手段、３９…過去の異常データベ
ース、４０…表示装置、４１…入力手段、４２…記憶装
置（メモリ）、１５１…クラスタ、１７６…チップ内分
布、１７７…ウェハ内分布、１７８…欠陥の情報（欠陥
座標データ）、１７９…欠陥分布の情報、２００…チッ
プ内分布、２０１…ウェハ内分布、２０２…評価値の一
覧、２０３…一致度（類似度）の一覧、２０４…一致度
データ列（類似度データ列）のグラフ、ＤＡ１…欠陥異
常発生ウェハの欠陥分布、ＲＡ１〜ＲＡｎ…過去の検査
ウェハの欠陥分布、ＤＣ，ＤＣａ，ＤＣｖ…一致度（類
似度）、ＴＨ_DC…しきい値、ＲＶ…評価値。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者野口稔神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者岡部隆史神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者高木裕治神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者宍戸千絵神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内Ｆターム(参考） 4M106 AA01 CA39 DA15 DJ14 DJ17 DJ18 DJ20 DJ27 DJ38

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】一つ若しくは複数の製造装置に構成される
細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインを用いて
半導体装置を製造する半導体装置の製造方法において、前記製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス
処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補
について検査装置を用いて検査する検査工程を有し、該検査工程で検査された検査結果に基づいて欠陥の発生
原因を究明するための半導体基板に対する欠陥分布を作
成する欠陥分布作成過程と、該欠陥分布作成過程で作成
された半導体基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定
量評価過程と、該定量評価過程で定量評価された特徴量
の着工製造装置別のデータを、着工細製造工程毎に作成
するデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された
各着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータの
周期性を評価して欠陥の発生原因の製造装置を推定する
発生原因推定過程とを有する検査結果収集・解析工程を
有することを特徴とする半導体装置の製造方法。
【請求項２】一つ若しくは複数の製造装置に構成される
細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインを用いて
半導体装置を製造する半導体装置の製造方法において、前記製造ラインにおいて所定の細製造工程までプロセス
処理された半導体基板に発生した欠陥若しくは欠陥候補
について検査装置を用いて検査する検査工程を有し、該
検査工程で検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原
因を究明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成
する欠陥分布作成過程と、該欠陥分布作成過程で作成さ
れた半導体基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定量
評価過程と、該定量評価過程で定量評価された特徴量の
着工製造装置別のデータを、着工細製造工程毎に作成す
るデータ作成過程と、該データ作成過程で作成された各
着工細製造工程毎における着工製造装置別のデータを基
に、各着工細製造工程毎に前記特徴量と前記着工製造装
置との相関を評価し、相関の高い細製造工程を選択して
欠陥の発生原因の細製造工程を推定する発生原因推定過
程とを有する検査結果収集・解析工程を有することを特
徴とする半導体装置の製造方法。
【請求項３】更に、前記検査結果収集・解析工程におけ
る発生原因推定過程で推定された欠陥の発生原因の製造
装置または細製造工程に対して対策を施す対策工程を有
することを特徴とする請求項１または２記載の半導体装
置の製造方法。
【請求項４】前記検査結果収集・解析工程における欠陥
分布作成過程において、予め半導体基板における欠陥分
布を指定する指定過程を含むことを特徴とする請求項１
または２記載の半導体装置の製造方法。
【請求項５】前記検査結果収集・解析工程における欠陥
分布作成過程において、予め半導体基板における欠陥種
および欠陥分布を指定する指定過程を含むことを特徴と
する請求項１または２記載の半導体装置の製造方法。
【請求項６】前記検査結果収集・解析工程における定量
評価過程において、前記欠陥分布作成過程で作成された
半導体基板の欠陥分布と、過去において検査された複数
の半導体基板における欠陥分布との類似度を評価する類
似度評価過程を含むことを特徴とする請求項１乃至５の
何れか一つに記載の半導体装置の製造方法。
【請求項７】前記類似度評価過程において、ほぼ同じ欠
陥種の欠陥分布について類似度を評価することを特徴と
する請求項６記載の半導体装置の製造方法。
【請求項８】前記指定過程において半導体基板内におい
て欠陥の分布を閉曲線により表される一つあるいは複数
の領域に分けて指定し、前記定量評価過程において前記
指定した領域毎に定量評価することを特徴とする請求項
４または５記載の半導体装置の製造方法。
【請求項９】前記類似度評価過程において、過去に検査
された半導体基板が、ほぼ同一の複数の細製造工程を経
て製造されたほぼ同一品種の半導体基板であることを特
徴とする請求項６記載の半導体装置の製造方法。
【請求項１０】前記検査結果収集・解析工程における発
生原因推定過程において、前記データの周期性と、製造
装置においてプロセス処理される半導体基板の処理周期
とがほぼ一致する製造装置を特定する過程を含むことを
特徴とする請求項1記載の半導体装置の製造方法。
【請求項１１】前記指定過程において、予め指定した半
導体基板内の欠陥分布は、半導体基板内において異常に
欠陥が発生した欠陥分布であることを特徴とする請求項
４または５記載の半導体装置の製造方法。
【請求項１２】前記指定過程において、予め指定した半
導体基板内の欠陥分布は、過去に得られた所定の半導体
基板毎の検査結果を統合して得られる半導体基板内の欠
陥分布であることを特徴とする請求項４または５記載の
半導体装置の製造方法。
【請求項１３】前記指定過程において、予め指定した半
導体基板内の欠陥分布は、過去の検査結果から選択され
た半導体基板内の欠陥分布であることを特徴とする請求
項４または５記載の半導体装置の製造方法。
【請求項１４】前記指定過程において半導体基板内にお
けるチップ内あるいはショット内の欠陥分布を予め指定
し、前記類似度評価過程において前記指定されたチップ
内あるいはショット内の欠陥分布と、過去において検査
された複数の半導体基板におけるチップ内あるいはショ
ット内の欠陥分布との類似度を評価することを特徴とす
る請求項６記載の半導体装置の製造方法。
【請求項１５】一つ若しくは複数の製造装置に構成され
る細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおい
て所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板
に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用
いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の
発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法であって、前記検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究
明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠
陥分布作成過程と、該欠陥分布作成過程で作成された半導体基板の欠陥分布
の特徴量を定量評価する定量評価過程と、該定量評価過程で定量評価された特徴量の着工製造装置
別のデータを、着工細製造工程毎に作成するデータ作成
過程と、該データ作成過程で作成された各着工細製造工程毎にお
ける着工製造装置別のデータの周期性を評価して欠陥の
発生原因の製造装置を推定する発生原因推定過程とを有
することを特徴とする欠陥検査データ処理方法。
【請求項１６】一つ若しくは複数の製造装置に構成され
る細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおい
て所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板
に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用
いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の
発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法であって、前記検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究
明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠
陥分布作成過程と、該欠陥分布作成過程で作成された半
導体基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定量評価過
程と、該定量評価過程で定量評価された特徴量の着工製
造装置別のデータを、着工細製造工程毎に作成するデー
タ作成過程と、該データ作成過程で作成された各着工細製造工程毎にお
ける着工製造装置別のデータを基に、各着工細製造工程
毎に前記特徴量と前記着工製造装置との相関を評価し、
相関の高い細製造工程を選択して欠陥の発生原因の細製
造工程を推定する発生原因推定過程とを有することを特
徴とする欠陥検査データ処理方法。
【請求項１７】前記欠陥分布作成過程において、予め半
導体基板における欠陥分布を指定する指定過程を含むこ
とを特徴とする請求項１５または１６記載の欠陥検査デ
ータ処理方法。
【請求項１８】前記定量評価過程において、前記欠陥分
布作成過程で作成された半導体基板の欠陥分布と、過去
において検査された複数の半導体基板における欠陥分布
との類似度を評価する類似度評価過程を含むことを特徴
とする請求項１５または１６または１７記載の欠陥検査
データ処理方法。
【請求項１９】前記類似度評価過程において、ほぼ同じ
欠陥種の欠陥分布について類似度を評価することを特徴
とする請求項１８記載の欠陥検査データ処理方法。
【請求項２０】前記指定過程において半導体基板内にお
いて欠陥の分布を閉曲線により表される一つあるいは複
数の領域に分けて指定し、前記定量評価過程において前
記指定した領域毎に定量評価することを特徴とする請求
項１７記載の欠陥検査データ処理方法。
【請求項２１】前記発生原因推定過程において、前記デ
ータ列の周期性と、製造装置においてプロセス処理され
る半導体基板の処理周期とがほぼ一致する製造装置を特
定する過程を含むことを特徴とする請求項１５記載の欠
陥検査データ処理方法。
【請求項２２】前記指定過程において、予め指定した半
導体基板内の欠陥分布は、過去に得られた所定の半導体
基板毎の検査結果を統合して得られる半導体基板内の欠
陥分布であることを特徴とする請求項１７記載の欠陥検
査データ処理方法。
【請求項２３】前記指定過程において半導体基板内にお
けるチップ内あるいはショット内の欠陥分布を予め指定
し、前記類似度評価過程において前記指定されたチップ
内あるいはショット内の欠陥分布と、過去において検査
された複数の半導体基板におけるチップ内あるいはショ
ット内の欠陥分布との類似度を評価することを特徴とす
る請求項１８記載の欠陥検査データ処理方法。
【請求項２４】一つ若しくは複数の製造装置に構成され
る細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおい
て所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板
に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用
いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の
発生原因を推定する欠陥検査データ処理方法であって、前記検査された検査結果に基づいて予め指定した半導体
基板におけるチップ内あるいはショット内の欠陥分布と
半導体基板内における各チップあるいは各ショットとの
類似度を評価し、更に、該評価された類似度の半導体基
板内の分布を評価することを特徴とする欠陥検査データ
処理方法。
【請求項２５】一つ若しくは複数の製造装置に構成され
る細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおい
て所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板
に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用
いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の
発生原因を推定する欠陥検査データ処理装置であって、前記検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究
明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠
陥分布作成部と、該欠陥分布作成部で作成された半導体基板の欠陥分布の
特徴量を定量評価する定量評価部と、該定量評価部で定量評価された特徴量の着工製造装置別
のデータを、着工細製造工程毎に作成するデータ作成部
と、該データ作成部で作成された各着工細製造工程毎におけ
る着工製造装置別のデータの周期性を評価して欠陥の発
生原因の製造装置を推定する発生原因推定部とを備えた
ことを特徴とする欠陥検査データ処理装置。
【請求項２６】一つ若しくは複数の製造装置に構成され
る細製造工程を複数連ねて構成される製造ラインにおい
て所定の細製造工程までプロセス処理された半導体基板
に発生した欠陥若しくは欠陥候補について検査装置を用
いて検査して得られる欠陥検査データを処理して欠陥の
発生原因を推定する欠陥検査データ処理装置であって、前記検査された検査結果に基づいて欠陥の発生原因を究
明するための半導体基板に対する欠陥分布を作成する欠
陥分布作成部と、該欠陥分布作成部で作成された半導体
基板の欠陥分布の特徴量を定量評価する定量評価部と、
該定量評価部で定量評価された特徴量の着工製造装置別
のデータを、着工細製造工程毎に作成するデータ作成部
と、該データ作成部で作成された各着工細製造工程毎におけ
る着工製造装置別のデータを基に、各着工細製造工程毎
に前記特徴量と前記着工製造装置との相関を評価し、相
関の高い細製造工程を選択して欠陥の発生原因の細製造
工程を推定する発生原因推定部とを備えたことを特徴と
する欠陥検査データ処理装置。
【請求項２７】更に、前記欠陥分布作成部で作成された
半導体基板に対する欠陥分布、前記データ作成部で作成
された特徴量の着工製造装置別のデータ、および前記発
生原因推定部で推定された欠陥の発生原因の製造装置ま
たは細製造工程の情報を表示する表示部を備えたことを
特徴とする請求項２５または２６記載の欠陥検査データ
処理装置。