JPH09191032A

JPH09191032A - プロセス異常監視方法および装置

Info

Publication number: JPH09191032A
Application number: JP8002736A
Authority: JP
Inventors: Yasuhiro Yoshitake; 康裕吉武; Hiroshi Nagaishi; 博永石; Kenji Watanabe; 健二渡辺
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1996-01-11
Filing date: 1996-01-11
Publication date: 1997-07-22

Abstract

(57)【要約】【課題】半導体ウエハのプロセスにおける異常の判定
およびレビュー必要有無の判定を自動的に行う。【解決手段】外観検査装置ＧＫ，異物検査装置ＰＫか
らネットワークＮｔを介して欠陥・異物座標データをデ
ータ格納手段ＤＢに格納し、ＸＹ座標系のデータをｒθ
座標系の分割要素に変換し、各分割要素内の欠陥密度を
演算部９が計算し、カイ２乗分布により分布異常を判定
する。分布異常の場合、分布のグループ化および各グル
ープ内欠陥密度分布の平均値、標準偏差を演算部９が計
算し、これらの値と予め設定した条件式を比較し、主制
御部１２がレビューの必要性の有無を判定し、レビュー
要と判定されるとアラーム発生器１０により警告を行
い、欠陥座標データをレビューステーションへ自動的に
転送すると共に標準偏差と平均値をデータ格納手段ＤＢ
に格納する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プロセス異常監視
方法および装置に関し、特に、半導体装置の製造プロセ
スにおいて、外観、異物検査装置で検出した欠陥および
異物の分布異常の自動監視に適用して有効な技術に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】半導体製造工程では不良原因を早期に発
見し、プロセスおよび製造装置にフィードバックしてい
くことが歩留の維持、向上に必須である。これには検査
装置による不良発見とその検査データの分析重要であ
る。

【０００３】本発明者が検討したところによれば、たと
えば、ウエハプロセスで発生するショート、断線等の欠
陥または異物は、画像処理を応用した外観検査装置また
はレーザ光による暗視野照明を用いた異物検査装置によ
り自動的に検査されている。

【０００４】そして、これらの検査装置は、欠陥、異物
候補の半導体ウエハ内の座標データの出力を行い、欠
陥、異物候補が実際にどのような欠陥であるかの判別、
すなわち、断線、ショートあるいは異物等の分類は、出
力座標位置にステージをもう一度移動させ、金属顕微鏡
または走査電子顕微鏡等による拡大画像を見て人間が行
っている。

【０００５】以下、この作業をレビューというが、通常
はこの時、予め決められた分類番号を各欠陥、異物候補
にデータとして与える。

【０００６】そして、座標データにはレビューによる分
類番号が付加され、ネットワーク経由で解析システムに
転送され、欠陥数が基準値内かどうか、欠陥の分布に異
常な偏りがないかの判断を行っている。

【０００７】また、最終的な不良判定はウエハプロセス
全ての終了後、電気的なテスティングにより各半導体チ
ップに対して行われるが、欠陥チップの連結統計値から
異常な偏り（以下、クラスタという）を示しているかを
判定し、これらをグループ化し、各グループの半導体ウ
エハに施されたプロセスの類似性および欠陥チップマッ
プの過去のデータとの類似性を判定することにより不良
原因を推定している。

【０００８】なお、前述した解析システムについて詳し
く記載されている特許の例として、特開平３−４４０５
４号公報があり、不良チップマップから不良原因を推定
する方法について詳しく記載されている特許の例として
は、特開平６−６１３１４号公報がある。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記のよう
なプロセスの監視による異常判定方法では、次のような
問題点があることが本発明者により見い出された。

【００１０】すなわち、前述のレビュー作業は人手によ
る作業であるので時間がかかるため、検査工程のスルー
プット向上の足枷となってしまう。

【００１１】また、レビュー装置台数の増加による処理
能力を図ろうとしても、正確な分類を行うには半導体製
造プロセスならびに構造に対する知識および、欠陥と不
良の因果関係に関する幅広い見識が必要であり、レビュ
ー作業は専門知識をもった特定な人間に委ねられるため
に、レビューの専門家が足りないといった問題が生じ
る。

【００１２】さらに、レビューを定常的には行わず、欠
陥数が予め決めた基準値を超えた時点など異常があった
時のみにレビューを行う場合では、欠陥数は同じでもそ
の分布の仕方が特にプロセス不良と密接に関連する場合
が多いために、欠陥数の情報だけでは異常検知には不十
分となる恐れがある。

【００１３】本発明の目的は、外観、異物検査装置から
出力される欠陥および異物データのいかなる分布の異常
性に対しても、これを定量化し、分布の異常およびレビ
ューの必要性の有無を自動的に判定することのできるプ
ロセス異常監視方法および装置を提供することにある。

【００１４】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかに
なるであろう。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
以下のとおりである。

【００１６】すなわち、本発明のプロセス異常監視方法
は、半導体ウエハにおける欠陥および異物の分布状態を
測定するステップと、測定された分布状態を少なくとも
１つの１次元データに変換するステップと、変換された
１次元データを任意の分割要素に分割するステップと、
分割要素内の欠陥および異物の密度である欠陥異物密度
を計算するステップと、計算された前記分割要素内の欠
陥異物密度に基づいて、欠陥ならびに異物密度の分布で
ある欠陥異物密度分布に異常がないか否かを判断するス
テップと、１次元データをグループ化するステップと、
グループ化された各グループ毎の欠陥異物密度を計算す
るステップと、グループ化された各グループ毎の欠陥数
および異物数の平均値と標準偏差を計算するステップ
と、計算された平均値および標準偏差から前記半導体ウ
エハの欠陥または異物の目視確認作業が必要か否かを判
定するステップとを有するものである。

【００１７】それにより、外観、異物検査装置から出力
される欠陥、異物データの分布の異常性を自動的に監視
し、レビューが必要か否かを自動的に判定することがで
きる。

【００１８】また、本発明のプロセス異常監視方法は、
前記１次元データが、半導体ウエハにおける周方向、半
径方向、または横方向、縦方向における位置データより
なるものである。

【００１９】それにより、枚葉処理された半導体ウエハ
における欠陥および異物の分布の偏りの特徴を容易にと
らえることができる。

【００２０】さらに、本発明のプロセス異常監視方法
は、前記グループ化するステップが、欠陥異物密度分布
を平滑化するステップと、該欠陥異物密度の１次微分を
計算するステップと、欠陥異物密度の１次微分の分布の
特徴点を求めるステップとよりなるものである。

【００２１】また、本発明のプロセス異常監視方法は、
前記欠陥異物密度の１次微分の分布の特徴点が、欠陥異
物密度の１次微分の値が負から正に変化する点よりなる
ものである。

【００２２】さらに、本発明のプロセス異常監視方法
は、前記欠陥異物密度分布に異常がないか否かを判断す
るステップが、欠陥異物密度と欠陥異物密度の平均値と
の差の２乗を欠陥異物密度の平均値で除した値とカイ２
乗分布のパーセント点とを比較するステップよりなるも
のである。

【００２３】また、本発明のプロセス異常監視方法は、
前記欠陥異物密度分布に異常がないか否かを判断するス
テップが、欠陥異物密度の最大値と最小値から求めたコ
ントラスト値と予め設定されたコントラスト値の基準値
とを比較するステップよりなるものである。

【００２４】さらに、本発明のプロセス異常監視方法
は、前記半導体ウエハの欠陥または異物の目視確認作業
が必要か否かを判定するステップが、平均値および標準
偏差と予め設定されたしきい値とを比較するステップよ
りなるものである。

【００２５】また、本発明のプロセス異常監視方法は、
前記半導体ウエハの欠陥または異物の目視確認作業が必
要か否かを判定するステップが、半導体ウエハ全体にお
ける欠陥数および異物数の平均値と予め設定されたしき
い値とを比較するステップよりなるものである。

【００２６】それらにより、半導体ウエハにおける各グ
ループの欠陥、異物の定量化を行うことができ、レビュ
ー必要有無の自動判定をより確実に行うことができる。

【００２７】さらに、本発明のプロセス異常監視装置
は、半導体ウエハにおける欠陥および異物の分布状態の
測定データを格納するデータ格納手段と、該データ格納
手段に格納された分布状態を少なくとも１つの１次元デ
ータに変換する第１の演算手段と、該第１の演算手段に
より変換された１次元データを任意の分割要素に分割す
る分割手段と、該分割手段に分割された前記分割要素内
の欠陥および異物の密度である欠陥異物密度を計算する
第２の演算手段と、該第２の演算手段により計算された
欠陥異物密度に基づいて、欠陥ならびに異物密度の分布
である欠陥異物密度分布に異常がないか否かを判断する
第１の制御手段と、第１の演算手段により変換された１
次元データをグループ化する第３の演算手段と、該第３
の演算手段によりグループ化された各グループ毎の欠陥
異物密度を計算する第４の演算手段と、該第３の演算手
段によりグループ化された各グループ毎の欠陥数および
異物数の平均値と標準偏差を計算する第５の演算手段
と、該第５の演算手段により計算された平均値および標
準偏差から半導体ウエハの欠陥または異物の目視確認作
業が必要か否かを判定する第２の制御部と、該第２の制
御手段の判定結果に基づいてプロセス異常の警告を行う
警告手段とよりなるものである。

【００２８】それにより、外観、異物検査装置から出力
される欠陥、異物データの分布の異常性を自動的に監視
し、レビューが必要か否かをプロセス異常監視装置が自
動的に判定することができる。

【００２９】以上のことより、半導体ウエハのプロセス
におけるレビューが必要か否かを自動的に判定するの
で、レビューを始めとした検査工程の効率を向上するこ
とができる。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて詳細に説明する。

【００３１】図１は、本発明の一実施の形態によるプロ
セス異常検知システムの接続構成を示す概念図、図２
は、本発明の一実施の形態によるプロセス異常検知シス
テムのブロック図、図３は、本発明の一実施の形態によ
るプロセス異常検知システムによるプロセス解析の処理
工程を示すフローチャート図、図４は、本発明の一実施
の形態によるチップ座標系からウエハ座標系への変換を
説明する説明図、図５は、本発明の一実施の形態による
半導体ウエハにおけるθ方向の分割要素を示す説明図、
図６は、本発明の一実施の形態による半導体ウエハにお
ける分割要素の最大半径を示す説明図、図７は、本発明
の一実施の形態による半導体ウエハにおけるr 方向の分
割要素を示す説明図、図８は、本発明の一実施の形態に
よる半導体ウエハにおけるr 方向とθ方向の欠陥異物密
度分布を示す説明図、図９は、図８に対応する半導体ウ
エハ上の欠陥異物分布を示す説明図、図１０は、本発明
の一実施の形態において半導体ウエハにおける欠陥異物
密度に分布の偏りが全くない場合のr 方向とθ方向の欠
陥異物密度分布を示す説明図、図１１は、本発明の一実
施の形態による半導体ウエハにおけるθ方向の欠陥異物
密度の最大値と最小値を示す説明図、図１２は、本発明
の一実施の形態による半導体ウエハにおけるθ方向の異
物欠陥密度分布の平滑化処理前後と１次微分処理後の分
布を示す図、図１３は、本発明の一実施の形態によるグ
ループ化処理のフローチャート図、図１４は、本発明の
一実施の形態による半導体ウエハ上の欠陥および異物の
分布例を示す図、図１５は、本発明の一実施の形態によ
る半導体ウエハ上の欠陥および異物分布の他の例を示す
図である。

【００３２】本実施の形態において、半導体装置のプロ
セス異常を監視するプロセス異常監視システム（プロセ
ス異常監視装置）１は、プロセスの異常を解析する解析
システム２および座標データなどを格納するデータ格納
手段ＤＢにより構成されている。

【００３３】また、プロセス異常監視システム１は、後
述する半導体ウエハ上に形成されたパターンの欠陥、形
状などの検査を行う外観検査装置ＧＫ、半導体ウエハに
おける異物などの検査を行う異物検査装置ＰＫ、および
断線、ショートあるいは異物などを金属顕微鏡または走
査電子顕微鏡などの拡大画像を見て人間が半導体ウエハ
の欠陥または異物の目視確認、すなわち、レビューを行
うレビューステーションＲＳがネットワークＮｔを介し
て接続されている。

【００３４】さらに、外観検査装置ＧＫおよび異物検査
装置ＰＫから出力された座標データなどは、プロセス異
常監視システム１に設けられたデータ格納手段ＤＢに格
納されるようになっている。

【００３５】次に、解析システム２の構成を図２を用い
て説明する。

【００３６】まず、解析システム２は、外観検査装置Ｇ
Ｋ、異物検査装置ＰＫならびにレビューステーションＲ
Ｓから入出力されるデータの通信制御を行う通信制御部
３が設けられている。

【００３７】そして、通信制御部３は、外観検査装置Ｇ
Ｋ、異物検査装置ＰＫおよびレビューステーションＲＳ
が接続されているネットワークＮｔと接続が行われてい
る。

【００３８】また、解析システム２には、通信制御部３
によってデータの通信制御が行われたデータの入出力部
となるデータ入出力部４が設けられ、このデータ入出力
部４は、通信制御部３と接続が行われている。

【００３９】さらに、解析システム２は、データ格納手
段ＤＢに格納された座標データから所定のデータを検索
する検索部５ならびにこの検索部５によって検索された
座標データを記憶するメモリ６が設けられ、検索部５
は、メモリ６と接続され、メモリ６は、データ入出力部
４と接続されている。

【００４０】また、解析システム２には、解析システム
２とデータ格納手段ＤＢとのデータやり取りのタイミン
グを調整する入出力インタフェース７が設けられてお
り、この入出力インタフェース７は、データ入出力部
４、検索部５およびデータ格納手段ＤＢが接続されてい
る。

【００４１】さらに、解析システム２は、プロセス監視
異常システム１における必要な処理を行うソフトウェア
であるプログラムが格納されたプログラム記憶部８およ
びプログラム記憶部８に格納されたプログラムに基づい
て所定の演算を行う演算部（第１〜第５の演算手段、分
割手段）９が設けられている。

【００４２】また、解析システム２には、プロセス異常
時などに警告音や警告灯などにより異常を知らせるアラ
ーム発生器（警告手段）１０ならびにデータなどの表示
を行う表示部１１が設けられている。

【００４３】さらに、解析システム２は、解析システム
２における全ての制御を司る主制御部（第１，第２の制
御手段）１２が設けられており、この主制御部１２に
は、データ入出力部４、検索部５、プログラム記憶部８
ならびにアラーム発生器１０が接続されている。

【００４４】また、演算部９は、メモリ６と接続されて
おり、表示部１１は、データ入出力部４と接続されてい
る。

【００４５】次に、本実施の形態の作用について説明す
る。

【００４６】まず、外観検査装置ＧＫ、異物検査装置Ｐ
Ｋで検出した欠陥、異物の座標データをネットワークＮ
ｔを介して解析システム２へ転送する。

【００４７】この時、欠陥、異物の座標データは半導体
チップごとのＸＹ座標のデータとして与えられる。解析
システム２はこのデータに対して、図３のフローチャー
ト図に示す処理を行う。

【００４８】まず、データ格納手段ＤＢに格納されてい
る所定の座標データを検索部５が検索し、メモリ６に読
み込み（ステップＳ５００）、そのメモリ６に格納され
た座標データに基づいて演算部９が演算を行い、半導体
チップごとのＸＹ座標データを半導体ウエハの中心を原
点とするウエハ座標データへ変換する（ステップＳ５０
１）。

【００４９】ここで、ステップＳ５０１の処理を図４を
用いて説明する。たとえば、半導体ウエハＷにおいて、
ｍ行、ｎ列の半導体チップＣＨ１内の欠陥６１や異物な
どの座標（Ｘ，Ｙ）は次式によりウエハ座標（Ｘｗ，Ｙ
ｗ）に変換される。

【００５０】

【数１】

【００５１】

【数２】

【００５２】ただし、Ｐｘ，ＰｙはＸ方向、Ｙ方向のチ
ップピッチ、ｍ０, ｎ０は原点となる半導体チップＣＨ
２の行と列の番号、Δｘ，Δｙは半導体チップＣＨ２の
チップ原点６０１とウエハ中心６００のＸ，Ｙ方向の距
離を示す。

【００５３】次に、ウエハ座標（Ｘｗ，Ｙｗ）は、次式
により１次元データであるｒ（半径）方向の位置データ
およびθ（周）方向の位置データが求められ、極座標
（ｒ，θ）に変換される（ステップＳ５０２）。

【００５４】

【数３】

【００５５】

【数４】

【００５６】さらに、ｒ方向、θ方向における各分割要
素ｉ，ｊの欠陥および異物の密度である欠陥異物密度Ｐ
ｒｉ，Ｐθｊを求める（ステップＳ５０３）。

【００５７】また、ｒ方向の分割要素ｉは、図５に示す
ごとく、ｉ＝１において円、ｉ＞１の時、輪帯となる。
各要素ｉの面積Ｓｒｉは、

【００５８】

【数５】

【００５９】

【数６】

【００６０】で表すことができる。ただし、Δｒは

【００６１】

【数７】

【００６２】であり、ｒｍａｘは、たとえば、図６に示
すように、ウエハ中心６００とオリエンテーションフラ
ット６０２（以下、オリフラという）の距離とする。ま
た、ｉｍａｘは、ｒ方向分割数であり任意の値を設定す
る。

【００６３】ここで、分割要素ｉ内に含まれる欠陥およ
び異物の数である欠陥異物数をＮｒｉとすると欠陥異物
密度Ｐｒｉは、

【００６４】

【数８】

【００６５】となる。

【００６６】一方、θ方向の分割要素ｊは、図７に示す
ように、面積の等しい扇形となり、各要素ｊの面積は、

【００６７】

【数９】

【００６８】となる。ただし、ｊｍａｘはθ方向分割数
であり任意の値を設定する。

【００６９】ここで、分割要素ｊ内の欠陥異物数をＮθ
ｊとすると欠陥異物密度Ｐθｊは、

【００７０】

【数１０】

【００７１】となる。

【００７２】よって、ステップＳ５０３による処理の結
果、図８（ａ）に示すようなｒ方向の欠陥ならびに異物
の密度分布である欠陥異物密度分布および図８（ｂ）に
示すようにθ方向の欠陥異物密度分布が得られことにな
る。

【００７３】また、これらは図９に示す半導体ウエハＷ
上の欠陥異物分布ＫＢに対応する。

【００７４】次に、これらの分布の異常性を主制御部１
２が判定する（ステップＳ５０４）。たとえば、欠陥異
物密度に分布の偏りが全くないと仮定すると、ｒおよび
θ方向の欠陥異物密度分布は、図１０（ａ),（ｂ）に示
すように、一定値Ｐｒａ，Ｐθａとなる。ここに、Ｐｒ
ａ，Ｐθａの算出式を示す。

【００７５】

【数１１】

【００７６】

【数１２】

【００７７】そして、分布の異常性を、たとえば、カイ
２乗分布のパーセント点を用いて検定するため、ｒおよ
びθ方向の統計量Ｃｒ，Ｃθを次式により計算する。

【００７８】

【数１３】

【００７９】

【数１４】

【００８０】たとえば、「欠陥異物密度の分布に異常が
ない」という仮定を否定する、すなわち分布が異常であ
ると判定するにはｒ、θ方向で次式が成立すればよい。

【００８１】

【数１５】

【００８２】

【数１６】

【００８３】ここで、ＣＳはカイ２乗分布のパーセント
点を表わし、棄却率αと自由度νの関数となる。

【００８４】また、ＣＳの数値は一般的な統計学の教科
書、たとえば、１９９４年１１月２１日、東京大学出版
会発行、松原望ほか（著）「統計学入門」Ｐ２８２〜Ｐ
２８３に記載されている。

【００８５】たとえば、上記判定が誤りである確率を
ｒ，θ方向それぞれについて５％とするとα１＝α２＝
0.０５となる。自由度ν１，ν２はそれぞれ、

【００８６】

【数１７】

【００８７】

【数１８】

【００８８】で示される。

【００８９】次に、分布の異常性を判定する別の手段と
しては、図１１に示すように、θ方向の欠陥異物密度Ｐ
θｊの分布を例にとると、最大値Ｐθｍａｘと最小値Ｐ
θｍｉｎより次式で表わせるコントラスト値ＣＮＴを求
める。

【００９０】

【数１９】

【００９１】ここで、コントラスト値ＣＮＴが予め設定
したしきい値Ｃｔｈより大きければ、主制御部１２は異
常であると判定する。

【００９２】また、ステップＳ５０４において、分布の
異常性がないと判定された場合、ステップＳ５１０へ進
み、異常と判定された場合はステップＳ５０５へ進むこ
とになる。

【００９３】たとえば、分布の異常性がないと判定され
ると、平均欠陥異物密度Ｐｒａ，Ｐθａが予め設定した
しきい値を越えるかどうかの判定を行い（ステップＳ５
１０）、越える場合には、主制御部１２は、アラーム発
生器１０に所定の信号を出力し、アラームを発生または
警告灯を点灯させ、レビュー対象であることを作業者に
警告する（ステップＳ５０８）。

【００９４】また、しきい値を越えない場合は、ステッ
プＳ５００に戻り、次の座標データを読み込む。

【００９５】次に、ステップＳ５０４において、分布の
異常があると判断された場合、分布のクラスタ化、すな
わちグループ分けを行う（ステップＳ５０５）。

【００９６】ここで、再び、図１２（ａ）に示すθ方向
の欠陥異物密度Ｐθｊの分布を例にとる。局所的な欠陥
異物密度によらないグループ分けを行うための前処理と
して欠陥異物密度Ｐθｊの分布の平滑化を行う。

【００９７】この平滑化の方法は、近傍数点を含めた平
均値の値で各欠陥異物密度を置き換える移動平均法でも
よいし、フーリエ変換後、ローパスフィルタをかけ、逆
フーリエ変換するなど、一般の信号処理でよく知られた
方法を適用すればよい。図１２（ｂ）に平滑後の分布を
示す。

【００９８】次に、グループ分けのための境界を判定す
るため、Ｐθｊの１次微分を求める。いま、図１２
（ｂ）に示す平滑後の分布の横軸ｊは整数であるのでＰ
θｊのｊに関する１次微分ｄＰθｊは、たとえば、

【００９９】

【数２０】

【０１００】

【数２１】

【０１０１】で求められ、図１２（ｃ）に、前式で求め
たｄＰθｊの分布を示す。

【０１０２】ここで、図１２（ｃ）において、ｄＰθｊ
が負から正へ変化する点Ｂ１，Ｂ２をグループ（クラス
タ）間の境界とする。

【０１０３】この結果、図１２（ｂ）に示す分布はグル
ープＡ１とグループＡ２に分けられる。仮に、図１２
（ｂ）における分布がｒ方向の分布であれば、Ｂ２によ
って区切られるＡ１は、別グループＡ３となり、全部で
３グループに分けられる。

【０１０４】ここで、グループ分けの処理の流れを図１
３のフローチャート図に示す。

【０１０５】まず、分布の平滑化（ステップＳ５５
１）、分布の１次微分を計算（ステップＳ５５２）した
後、ｄＰθｊ・ｄＰθｊ＋１＜０かつｄＰθｊ＋１＞０
となるｊを求め（ステップＳ５５３）、ｊをグループの
境界点として（ステップＳ５５４）、ｊとｊ＋１をグル
ープの境界を求める（ステップＳ５５５）。

【０１０６】そのグループ化の後、各グループのグルー
プ番号をｋ（ｋ＝１〜Ｋ、ただしＫはグループ数）と
し、図３のステップＳ５０６により、各グループの平均
値μｒｋ，μθｋおよび、標準偏差σｒｋ，σθｋを計
算する。

【０１０７】たとえば、グループ番号１のｒ方向の領域
をｉ＝ｉ１〜ｉｍａｘ１とすると平均値μｒ１、標準偏
差σｒ１は、

【０１０８】

【数２２】

【０１０９】

【数２３】

【０１１０】により求められる。

【０１１１】θ方向の平均値μθｋ、標準偏差σθｋも
上式と同様に計算できる。これらのパラメータＫ，μｒ
ｋ，μθｋ，σｒｋ，σθｋで欠陥および異物の分布を
定量的に表すことができる。

【０１１２】たとえば、図１４に示すような分布ＫＢの
場合、Ｋ＝２，μｒ１＝0.５，σｒ１＝0.１，μθ１＝
0.２５，σθ１＝0.２５，μｒ２＝0.５，σｒ２＝0.
１，μθ２＝0.７５，σθ２＝0.１となる。ここで、ｒ
方向の１はｒｍａｘを、θ方向の１は３６０度を示す。

【０１１３】また、図１５に示す分布ＫＢの場合は、Ｋ
＝１，μｒ１＝0.５，σｒ１＝0.４，μθ１＝0.２５，
σθ１＝0.０５となる。

【０１１４】図３のステップＳ５０７において、レビュ
ーすべき欠陥、異物の分布の形状を予めＫ，μｒｋ，μ
θｋ，σｒｋ，σθｋの不等式として表し、これに当て
はまる分布であると主制御部１２により判定された場
合、主制御部１２が所定の信号を出力して、警告灯点
灯、警報、または画面表示等でアラームを発生し（ステ
ップＳ５０８）、主制御部１２が、データ入出力部４を
介して通信制御部３から座標データを出力し、ネットワ
ークＮｔを介してレビューステーションＲＳへ座標デー
タを転送し、レビューを行う（ステップＳ５０９）。

【０１１５】また、ステップＳ５０６で求めたＫ，μｒ
ｋ，μθｋ，σｒｋ，σθｋは半導体ウエハＷごとにデ
ータ格納手段ＤＢに登録を行う。

【０１１６】一方、上記のパラメータの条件式を用いれ
ば、図２において、プロセス異常監視システム１のデー
タ格納手段ＤＢに格納されている過去のデータの中から
類似の分布をもつデータを検索することができる。

【０１１７】これにより、過去のデータに対して行われ
た不良解析、および対策を参照して現在のデータの解
析、対策を効率よく行うことができる。

【０１１８】また、これらのパラメータと不良原因の関
係をルール化または、コンピュータに学習させることに
より、ファジィ推論またはニューラルネットワークによ
って、上記のパラメータを入力して、その不良原因を出
力させるようなシステムを図１の解析システム２に加え
てもよい。

【０１１９】ところで、半導体装置は各工程で成膜、露
光、エッチングを繰り返すことにより製造され、検査も
各工程で行われる。

【０１２０】ここで、本発明者が検討した各工程におい
て検出される欠陥異物数の発生工程別推移を図１６に示
すが、前の工程である工程Ａ，Ｂの欠陥および異物が工
程Ｃでも再び検出されることがわかる。従って工程が進
むにつれ、レビューを行う欠陥および異物中に既にレビ
ューした欠陥ならびに異物の数が増加し、時間的な効率
が悪いことが分かる。

【０１２１】そこで、図１７に示すように、半導体ウエ
ハＷにおける現在の工程の欠陥および異物の座標データ
である欠陥異物座標データから図１のプロセス異常監視
システム１のデータ格納手段ＤＢに格納されている前の
工程の欠陥異物座標データを座標系を合わせて減算し、
現在の工程で新たに見つかった欠陥異物座標データを得
るシステムを図１の解析システム２に加えてもよい。

【０１２２】図３のステップＳ５０９では現在の工程で
新たに見つかった欠陥異物座標データをレビューステー
ションＲＳへ転送すれば、前のレビューとの重複がなく
なりレビュー作業の効率化が図れる。

【０１２３】以上、本発明者によってなされた発明を発
明の実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は
前記実施の形態に限定されるものでなく、その要旨を逸
脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもな
い。

【０１２４】たとえば、前記実施の形態では、ウエハ座
標を極座標に変換した後に、各分割要素の欠陥および異
物の密度である欠陥異物密度を求めていたが、ウエハ座
標を半導体ウエハにおける横（Ｘ）方向および縦（Ｙ）
方向の１次元データである位置データに変換した後、各
分割要素の欠陥および異物の密度である欠陥異物密度を
求めて欠陥異物密度分布を算出しても、良好にプロセス
異常の監視を行うことができる。

【０１２５】

【発明の効果】本願によって開示される発明のうち、代
表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、
以下のとおりである。

【０１２６】（１）本発明によれば、半導体ウエハにお
ける欠陥、異物データの分布の異常性をプロセス異常監
視装置が自動的に監視し、レビューが必要か否かを自動
的に判定するので、プロセスの異常検出を自動化するこ
とができる。

【０１２７】（２）また、本発明では、半導体ウエハに
おける欠陥、異物データの分布を検索できるので、類似
分布データなどによる不良解析をより効率よく行うこと
ができる。

【０１２８】（３）さらに、本発明においては、上記
（１),（２）により、レビューなどを含む半導体ウエハ
の検査工程における検査効率を向上させることができ、
半導体装置の製造効率も上げることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態によるプロセス異常検知
システムの接続構成を示す概念図である。

【図２】本発明の一実施の形態によるプロセス異常検知
システムのブロック図である。

【図３】本発明の一実施の形態によるプロセス異常検知
システムによるプロセス解析の処理工程を示すフローチ
ャート図である。

【図４】本発明の一実施の形態によるチップ座標系から
ウエハ座標系への変換を説明する説明図である。

【図５】本発明の一実施の形態による半導体ウエハにお
けるθ方向の分割要素を示す説明図である。

【図６】本発明の一実施の形態による半導体ウエハにお
ける分割要素の最大半径を示す説明図である。

【図７】本発明の一実施の形態による半導体ウエハにお
けるr 方向の分割要素を示す説明図である。

【図８】本発明の一実施の形態による半導体ウエハにお
けるr 方向とθ方向の欠陥異物密度分布を示す説明図で
ある。

【図９】図８に対応する半導体ウエハ上の欠陥異物分布
を示す説明図である。

【図１０】本発明の一実施の形態において半導体ウエハ
における欠陥異物密度に分布の偏りが全くない場合のｒ
方向とθ方向の欠陥異物密度分布を示す説明図である。

【図１１】本発明の一実施の形態による半導体ウエハに
おけるθ方向の欠陥異物密度の最大値と最小値を示す説
明図である。

【図１２】本発明の一実施の形態による半導体ウエハに
おけるθ方向の異物欠陥密度分布の平滑化処理前後と１
次微分処理後の分布を示す図である。

【図１３】本発明の一実施の形態によるグループ化処理
のフローチャート図である。

【図１４】本発明の一実施の形態による半導体ウエハ上
の欠陥および異物の分布例を示す図である。

【図１５】本発明の一実施の形態による半導体ウエハ上
の欠陥および異物分布の他の例を示す図である。

【図１６】本発明者が検討した各工程ごとの欠陥数と欠
陥発生工程の内訳を示す説明図である。

【図１７】本発明の他の実施の形態における現工程欠陥
と前工程欠陥およびこれらの減算処理後のレビュー対象
欠陥の半導体ウエハ上のマップを示す模式図である。

【符号の説明】

１プロセス異常監視システム（プロセス異常監視装
置）２解析システム３通信制御部４データ入出力部５検索部６メモリ７入出力インタフェース８プログラム記憶部９演算部（第１〜第５の演算手段、分割手段）１０アラーム発生器（警告手段）１１表示部１２主制御部（第１，第２の制御手段）６１欠陥ＤＢデータ格納手段ＧＫ外観検査装置ＰＫ異物検査装置ＲＳレビューステーションＮｔネットワークＷ半導体ウエハＣＨ１半導体チップＣＨ２半導体チップＫＢ分布６００ウエハ中心６０１チップ原点６０２オリエンテーションフラットＡ〜Ｂ工程

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】半導体ウエハにおける欠陥および異物の
分布状態を測定するステップと、測定された分布状態を
少なくとも１つの１次元データに変換するステップと、
変換された前記１次元データを任意の分割要素に分割す
るステップと、前記分割要素における欠陥および異物の
密度である欠陥異物密度を計算するステップと、計算さ
れた前記分割要素内の欠陥異物密度に基づいて、欠陥な
らびに異物密度の分布である欠陥異物密度分布に異常が
ないか否かを判断するステップと、前記１次元データを
グループ化するステップと、グループ化された各グルー
プ毎の欠陥異物密度を計算するステップと、グループ化
された各グループ毎の欠陥数および異物数の平均値と標
準偏差を計算するステップと、計算された平均値および
標準偏差から前記半導体ウエハの欠陥または異物の目視
確認作業が必要か否かを判定するステップとを有するこ
とを特徴とするプロセス異常監視方法。
【請求項２】請求項１記載のプロセス異常監視方法に
おいて、前記１次元データが、前記半導体ウエハにおけ
る周方向、半径方向、または横方向、縦方向における位
置データであることを特徴とするプロセス異常監視方
法。
【請求項３】請求項１または２記載のプロセス異常監
視方法において、前記グループ化するステップが、前記
欠陥異物密度分布を平滑化するステップと、前記欠陥異
物密度の１次微分を計算するステップと、前記欠陥異物
密度の１次微分の分布の特徴点を求めるステップとより
なることを特徴とするプロセス異常監視方法。
【請求項４】請求項３記載のプロセス異常監視方法に
おいて、前記欠陥異物密度の１次微分の分布の特徴点
が、欠陥異物密度の１次微分の値が負から正に変化する
点であることを特徴とするプロセス異常監視方法。
【請求項５】請求項１〜４のいずれか１項に記載のプ
ロセス異常監視方法において、前記欠陥異物密度分布に
異常がないか否かを判断するステップが、欠陥異物密度
と欠陥異物密度の平均値との差の２乗を欠陥異物密度の
平均値で除した値とカイ２乗分布のパーセント点とを比
較するステップよりなることを特徴とするプロセス異常
監視方法。
【請求項６】請求項１〜４のいずれか１項に記載のプ
ロセス異常監視方法において、前記欠陥異物密度分布に
異常がないか否かを判断するステップが、欠陥異物密度
の最大値と最小値から求めたコントラスト値と予め設定
されたコントラスト値の基準値とを比較するステップよ
りなることを特徴とするプロセス異常監視方法。
【請求項７】請求項１〜６のいずれか１項に記載のプ
ロセス異常監視方法において、前記半導体ウエハの欠陥
または異物の目視確認作業が必要か否かを判定するステ
ップが、平均値および標準偏差と予め設定されたしきい
値とを比較するステップよりなることを特徴とするプロ
セス異常監視方法。
【請求項８】請求項７記載のプロセス異常監視方法に
おいて、前記半導体ウエハの欠陥または異物の目視確認
作業が必要か否かを判定するステップが、前記半導体ウ
エハ全体における欠陥数および異物数の平均値と予め設
定されたしきい値とを比較するステップよりなることを
特徴とするプロセス異常監視方法。
【請求項９】半導体ウエハにおける欠陥および異物の
分布状態の測定データを格納するデータ格納手段と、前
記データ格納手段に格納された分布状態を少なくとも１
つの１次元データに変換する第１の演算手段と、前記第
１の演算手段により変換された前記１次元データを任意
の分割要素に分割する分割手段と、前記分割手段に分割
された前記分割要素内の欠陥および異物の密度である欠
陥異物密度を計算する第２の演算手段と、前記第２の演
算手段により計算された欠陥異物密度に基づいて、欠陥
ならびに異物密度の分布である欠陥異物密度分布に異常
がないか否かを判断する第１の制御手段と、前記第１の
演算手段により変換された前記１次元データをグループ
化する第３の演算手段と、前記第３の演算手段によりグ
ループ化された各グループ毎の欠陥異物密度を計算する
第４の演算手段と、前記第３の演算手段によりグループ
化された各グループ毎の欠陥数および異物数の平均値と
標準偏差を計算する第５の演算手段と、前記第５の演算
手段により計算された平均値および標準偏差から前記半
導体ウエハの欠陥または異物の目視確認作業が必要か否
かを判定する第２の制御部と、前記第２の制御手段の判
定結果に基づいてプロセス異常の警告を行う警告手段と
よりなることを特徴とするプロセス異常監視装置。