JP5323457B2 - 観察条件決定支援装置および観察条件決定支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、検査装置で検出された半導体装置の欠陥に関する検査データに基づいて、観察装置において前記欠陥を撮影し欠陥画像を取得するための観察条件を決定する観察条件決定支援装置および観察条件決定支援方法に関する。

半導体装置の製造工程において、ウエハ上の異物等の欠陥は、製品不良の原因になる場合がある。このため、製品の歩留まりを上げるために、欠陥を半導体装置の製造途中に検出し、欠陥の発生原因を迅速に特定して、後続して製造される半導体装置に同じ欠陥を発生させないような対策を講じることが望まれている。

欠陥の検出には検査装置が用いられている。また、欠陥の発生原因の特定には詳細観察装置が用いられ、この詳細観察装置は検出された欠陥を拡大して撮影し欠陥画像を生成している。ユーザは、撮影された欠陥の形状を観察することにより、欠陥の発生原因の特定を行っている。

そして、詳細観察装置において、欠陥の撮影、観察および発生原因の特定を効率化するために、自動レビュー（ＡＤＲ：Automatic Defect Review）や自動欠陥分類（ＡＤＣ:Automatic Defect Classification）の技術が提案されている。自動レビューでは、画像処理技術を用いて自動的に欠陥画像を撮影することができる。自動欠陥分類では、撮影した欠陥画像を解析して欠陥の種類、例えば断線、短絡、さらに、欠陥が下層に存在しているのか等の分類を自動的に行うことができる（例えば、特許文献１、２参照）。
特開２００７−４０９１０号公報 特開２００７−１８４５６５号公報

従来の自動レビューと自動欠陥分類を活用した詳細観察装置では、自動的に欠陥を分類した結果が、詳細観察装置のユーザによる分類結果と異なる場合があり、分類精度の向上が課題となっていた。

そこで、本発明の目的は、前記課題を解決すべく、欠陥の分類精度の向上が可能な観察条件決定支援装置および観察条件決定支援方法を提供することにある。

前記課題を解決した本発明は、検査装置で検出された半導体装置の欠陥に関する検査データに基づいて、観察装置において予め設定した複数の観察条件で同一の前記欠陥を撮影した複数の欠陥画像を取得し、
それぞれの前記欠陥画像に基づいて、複数の前記同一の欠陥の分類を行い、前記分類の結果として前記観察条件毎に前記同一の欠陥の属する第１カテゴリを決定し、
複数の前記同一の欠陥それぞれについて前記観察装置のユーザによって分類され決定された第２カテゴリを取得し、
前記取得した前記第２カテゴリに前記第１カテゴリが一致する前記同一の欠陥の数の比率である一致率を前記観察条件毎に算出し、前記観察条件毎に算出した一致率を表示する観察条件決定支援装置および観察条件決定支援方法であることを特徴とする。

本発明によれば、欠陥の分類精度の向上が可能な観察条件決定支援装置および観察条件決定支援方法を提供できる。

次に、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。

図１（ａ）に、半導体装置の製造フローのフローチャートを示し、図１（ｂ）に、本発明の実施形態に係る観察条件決定支援装置１０の構成とそれに接続する検査装置４と詳細観察装置５とを示す。

図１（ａ）に示すように、半導体装置は、複数の製造工程７ａで製造され、その製造を経て、検査工程８に至る。検査工程８は、検査装置４を用いて実施される。検査工程８では、半導体装置の欠陥が検出され、検査データが生成される。次に、半導体装置は、詳細観察工程９へ進む。詳細観察工程９は、詳細観察装置５で実施され、詳細観察工程９では、前記検査データに基づいて、予め設定した観察条件（撮影条件）で、検査工程８で検出された欠陥を撮影し欠陥画像を生成する。そして、欠陥画像に基づいて、欠陥をカテゴリに分類し、その欠陥が製品に致命的な影響を与えるものかどうか、また、その欠陥の発生原因は何かを特定する。欠陥が製品に致命的な影響を与えないのであれば、半導体装置は、引き続き下流の製造工程７ｂで処理される。製造工程７ａ、７ｂでは、成膜、露光、エッチングなどの工程が繰返し行われる。製造工程７ａ、７ｂは数百工程におよび、その製造工程を経ることで半導体装置を完成させることができる。そして、数百工程におよぶ製造工程の間には、図１（ａ）では１回分示したが、検査工程８と詳細観察工程９とが複数回実施される。

半導体装置の製造では、まず、検査工程８と詳細観察工程９の組み込まれた数百工程におよぶ製造工程からなる製造フローが決められる。そして、試作として、この製造フローにしたがって半導体装置が製造される。試作では、検査工程８で検出された欠陥を低減できるように、製造工程７ａ、７ｂの成膜、露光、エッチングにおける製造条件の変更が行われる。また、試作では、検査工程８で検出された欠陥を撮影し、撮影した欠陥画像に基づいてカテゴリに分類可能なように、この半導体装置の観察用の観察条件（撮影条件）を決定する。観察条件（撮影条件）が的確で、歩留まりを低下させる欠陥を確実に撮影し所定のカテゴリに分類できれば、容易にその欠陥の発生原因を特定でき、歩留まりも高まるので、試作の回数も削減できる。そして、半導体装置の製造は、試作を経て、量産に移行する。量産では、試作で決定した製造条件で半導体装置を製造し、検査工程８で欠陥の個数が増えた場合に、試作で決定した観察条件（撮影条件）で欠陥の撮影とカテゴリへの分類を行う。これにより、容易にその欠陥の発生原因を特定でき、半導体装置の歩留まりを高く維持できる。このように、的確な観察条件（撮影条件）を迅速に決定することは、非常に重要なことである。また、量産においては、想定外の欠陥が発生する場合がある。この欠陥も検査工程８で検出されるが、詳細観察装置５ではこの欠陥は的確に撮影され所定のカテゴリに分類されない場合がある。このような場合には新たな観察条件（撮影条件）を迅速に決定し、新たな欠陥を確実に撮影し新たに設定したカテゴリに分類できれば、容易にその欠陥の発生原因を特定することができる。このように、半導体装置の製造では、詳細観察工程９の観察条件（撮影条件）を迅速的確に決定することが重要である。

そして、観察条件決定支援装置１０によれば、観察条件（撮影条件）を迅速的確に決定することができる。図１（ｂ）に示すように、観察条件決定支援装置１０は、検査装置４と詳細観察装置５とに、通信回線６によって接続されている。観察条件決定支援装置１０は、各処理を行う処理手段１と、各処理の入出力データを記憶する記憶手段２と、各処理の結果を表示したり、各処理の条件をユーザに入力させたりするためのユーザＩ／Ｆ３を有している。また、図示を省略しているが、通信回線６との接続用のネットワークＩ／Ｆを有している。なお、ハードウェア的には、処理手段１は、コンピュータのＣＰＵとＲＡＭに相当し、記憶手段２は、コンピュータのＲＡＭとＨＤに相当している。

処理手段１は、観察対象欠陥抽出手段１１と、欠陥分類手段１２と、分類結果集計手段１３と、分類結果表示手段１４と、詳細観察条件決定・登録手段１５と、詳細観察実施判定手段１６と、詳細観察条件読出手段１７とを有している。

観察対象欠陥抽出手段１１は、正味欠陥抽出部１１ａと、高致命率欠陥抽出部１１ｂとを有している。観察対象欠陥抽出手段１１は、検査装置４が検出した欠陥の中から詳細観察装置５で撮影・分類（観察）すべき欠陥（観察対象欠陥）を抽出する。正味欠陥抽出部１１ａは、前の検査工程８と現在の検査工程８の間の製造工程で発生した正味の欠陥（正味欠陥）のみを観察対象欠陥として抽出する。高致命率欠陥抽出部１１ｂは、半導体装置のレイアウトデータと、検査装置４が検出した欠陥のウエハさらにはチップ上の位置情報から、半導体装置が不良となる確率である致命率を決定し、その致命率が所定の閾値以上のように高致命率の欠陥を観察対象欠陥として抽出する。これによれば、撮影・分類すべき欠陥の数を減らせ、個々の欠陥の撮影・分類に時間がかけられるので高精度化が可能である。

欠陥分類手段１２は、検査装置４で検出された半導体装置の欠陥（さらには観察対象欠陥）に関する検査データに基づいて、詳細観察装置５において予め設定した複数の観察条件で同一の前記欠陥を撮影した複数の欠陥画像を取得する。さらに、欠陥分類手段１２は、それぞれの前記欠陥画像に基づいて、複数の前記同一の欠陥の分類を行い、前記分類の結果として前記観察条件毎に前記同一の欠陥の属する第１カテゴリを決定する。なお、詳細観察装置５において、予め設定した１つの観察条件で前記欠陥を撮影した欠陥画像を生成させ、その欠陥画像に基づいて欠陥の分類を行い欠陥の属する第１カテゴリを決定することができるので、欠陥分類手段１２は、単一の観察条件でしか撮影できない詳細観察装置５を、複数の観察条件で同一の欠陥を撮影できるように支援している。これにより、複数の観察条件の比較が可能になる。ここで、第１カテゴリとは、具体的には、欠陥画像上で、円形の欠陥の属するカテゴリであるとか、周囲に突起のある欠陥の属するカテゴリであるとか、角ばった欠陥の属するカテゴリであるとかの、欠陥画像によって識別可能なカテゴリである。

分類結果集計手段１３は、詳細観察装置５のユーザが前記同一の欠陥の分類を行い決定した第２カテゴリと、前記観察条件毎の第１カテゴリとを、同一の欠陥毎に集計（記憶）させる。分類結果集計手段１３は、前記第２カテゴリに、前記第１カテゴリが一致する比率（一致率）を、前記観察条件毎に算出し、この一致率に基づいて、複数の前記観察条件の中から前記半導体装置の製造時に使用する前記観察条件を決定する。これによれば、ユーザの欠陥の分類の傾向に最も近い観察条件を決定でき、観察条件にユーザの欠陥の分類の傾向を反映させることができる。すなわち、的確な観察条件を決定することができる。そして、観察条件を、一致率という数値によって決定できるので、迅速に決定することができる。ここで、第２カテゴリとは、具体的には、第１カテゴリと同様に、欠陥画像上で、円形の欠陥の属するカテゴリであるとか、周囲に突起のある欠陥の属するカテゴリであるとか、角ばった欠陥の属するカテゴリであるとかの、欠陥画像によって識別可能なカテゴリである。

分類結果表示手段１４は、前記同一の欠陥毎に、前記第２カテゴリと、前記複数の観察条件に対応する複数の第１カテゴリとを一覧表示する。また、分類結果表示手段１４は、前記同一の欠陥毎に、複数の前記観察条件で前記同一の欠陥を撮影した複数の前記欠陥画像を一覧表示する。さらに、分類結果表示手段１４は、複数の前記観察条件で前記同一の欠陥を撮影した複数の前記欠陥画像を一覧表示するとともに、この一覧表示をユーザが見て前記第２カテゴリを決定し入力するように促す。これによれば、ユーザは容易に第２カテゴリを決定し設定することができる。

また、分類結果集計手段１３が、前記第２カテゴリに一致していない前記第１カテゴリが決定されている前記欠陥を抽出すると、分類結果表示手段１４は、抽出された前記欠陥の前記第１カテゴリと同じカテゴリの前記欠陥の前記欠陥画像と、抽出された前記欠陥の前記第２カテゴリと同じカテゴリの前記欠陥の前記欠陥画像とを並べて表示するとともに、前記第１カテゴリ又は前記第２カテゴリを変更する入力を促す。これによれば、ユーザの欠陥の分類の傾向に、観察条件を近づけることができ、また逆に、ユーザの欠陥の分類の傾向を修正することができる。

詳細観察条件決定・登録手段１５は、決定された観察条件を、その観察条件による詳細観察を適用する半導体装置の機種に対応付けて記憶手段２に登録（記憶）させる。

詳細観察実施判定手段１６は、特に量産時において、現在、検査装置４が検出した欠陥の個数が、同機種の半導体装置において、経時的に増加傾向にあるか否か、又は、所定の閾値を超えたか否かを判定する。増加傾向にあると判定された場合、又は、所定の閾値を超えたと判定された場合は、詳細観察実施判定手段１６は、現在、検査装置４で検査されている半導体装置に対して、詳細観察装置５で詳細観察工程９を実施させる。一方、増加傾向にないと判定された場合、又は、所定の閾値を超えていないと判定された場合は、詳細観察実施判定手段１６は、現在、検査装置４で検査されている半導体装置に対して、詳細観察工程９を省いて、次の製造工程７ｂを実施させる。

詳細観察条件読出手段１７は、詳細観察実施判定手段１６で、検査装置４が検出した欠陥の個数が、増加傾向にあると判定された場合、又は、所定の閾値を超えたと判定された場合に、現在、検査されている半導体装置の品種に対応する検査条件を読み出す。読み出された検査条件は、詳細観察装置５へ送信され、この検査条件で半導体装置の詳細観察が行われる。

記憶手段２は、検査データＤＢ（データベース）２１と、詳細観察条件ＤＢ２２と、レイアウトデータＤＢ２３と、詳細観察対象データＤＢ２４と、分類用教示データＤＢ２５と、詳細観察条件１の詳細観察結果ＤＢ２６と、観察対象欠陥抽出条件ＤＢ２８と、致命率決定情報ＤＢ２９と、詳細観察結果集計データＤＢ３０とを有している。

検査データＤＢ２１は、検査装置４で検出された欠陥に関する検査データを、検査装置４から受信し、記憶している。検査データとしては、ウエハ上、及び、チップ上の欠陥の位置する座標Ｘと座標Ｙと、欠陥のＸ方向のサイズ（サイズＸ）とＹ方向のサイズ（サイズＹ）等を含んでいる。

詳細観察条件ＤＢ２２は、「観察条件１」や「観察条件２」、「観察条件３」などの内容を記憶している。詳細観察条件ＤＢ２２には、複数の観察条件が予め設定（記憶）されている。

レイアウトデータＤＢ２３には、半導体装置のレイアウトデータが記憶されている。なお、レイアウトデータＤＢ２３は、通信回線６で接続された観察条件決定支援装置１０の外部装置であってもよい。

詳細観察対象データＤＢ２４には、観察対象欠陥抽出手段１１によって抽出された観察対象欠陥を他の欠陥と識別する識別情報が記憶されている。

分類用教示データＤＢ２５には、欠陥分類手段１２による分類に用いられる分類用教示用データが記憶されている。

詳細観察条件の詳細観察結果ＤＢ２６には、「観察条件１」や「観察条件２」、「観察条件３」などによる詳細観察で撮影された欠陥画像が記憶されている。

観察対象欠陥抽出条件ＤＢ２８には、観察対象欠陥抽出手段１１が、観察対象欠陥を抽出する際に用いる観察対象欠陥抽出条件が記憶されている。

致命率決定情報ＤＢ２９には、高致命率欠陥抽出部１１ｂが、致命率を決定する際に用いる致命率決定情報が記憶されている。

詳細観察結果集計データＤＢ３０には、分類結果集計手段１３によって、前記同一の欠陥毎に、ユーザが決定した第２カテゴリと、複数の観察条件毎の第１カテゴリとが記憶されている。

図２に、検査データＤＢ２１、及び、詳細観察対象データＤＢ２４のデータ構造図を示す。検査データＤＢ２１は、検査装置４が検出した欠陥毎に、その欠陥の欠陥ＩＤを記憶するフィールド（項目）２０１と、その欠陥の位置するウエハ内座標Ｘを記憶するフィールド２０２と、ウエハ内座標Ｙを記憶するフィールド２０３と、その欠陥の位置するチップ内座標Ｘを記憶するフィールド２０４と、チップ内座標Ｙを記憶するフィールド２０５と、その欠陥のＸ方向の欠陥サイズＸを記憶するフィールド２０６と、Ｙ方向の欠陥サイズＹを記憶するフィールド２０７とを有している。

詳細観察対象データＤＢ２４は、検査装置４が検出した欠陥毎に、その欠陥の欠陥ＩＤを記憶するフィールド２０１と、その欠陥が正味欠陥か否か識別する正味欠陥フラグを記憶するフィールド２０８と、その欠陥が半導体装置を不良にする確率（致命率）を記憶するフィールド２０９と、その欠陥が観察対象欠陥に優先的に選択される順位（選択順位）を記憶するフィールド２１０と、その欠陥が観察対象欠陥か否か識別する観察対象欠陥フラグを記憶するフィールド２１１と、その欠陥を詳細観察（撮影・分類）する際に用いる複数の観察条件を記憶するフィールド２１２とを有している。

図３に、詳細観察条件ＤＢのデータ構造図を示す。詳細観察条件ＤＢ２２は、詳細観察装置５で用いる観察条件の条件項目を記憶するフィールド３０１と、「観察条件１」における条件項目毎の数値を記憶するフィールド３０２と、「観察条件２」における条件項目毎の数値を記憶するフィールド３０３とを有している。なお、条件項目としては、詳細観察装置５における欠陥の撮影に電子線等の荷電粒子線を用いている場合には、荷電粒子の加速電圧や、荷電粒子を走査してつくる画像の積算回数（積算画像数）等を採用することができる。

図４に、詳細観察結果集計データＤＢ３０のデータ構造図を示す。詳細観察結果集計データＤＢ３０は、観察対象欠陥毎に、その観察対象欠陥の欠陥ＩＤを記憶するフィールド４０１と、その観察対象欠陥をユーザが目視して分類したカテゴリ（目視分類情報）を記憶するフィールド４０２と、「詳細観察条件１」（「観察条件１」）を用いた詳細観察（撮影・分類）において、その観察対象欠陥が撮影された欠陥画像を記憶するフィールド４０３と、「詳細観察条件２」（「観察条件２」）を用いた詳細観察（撮影・分類）において、その観察対象欠陥を詳細観察装置５（又は欠陥分類手段１２）が分類したカテゴリ（分類結果）を記憶するフィールド４０４と、「詳細観察条件２」（「観察条件２」）を用いた詳細観察（撮影・分類）において、その観察対象欠陥が撮影された欠陥画像を記憶するフィールド４０５と、その観察対象欠陥を詳細観察装置５（又は欠陥分類手段１２）が分類したカテゴリ（分類結果）を記憶するフィールド４０６と、「詳細観察条件３」（「観察条件３」）を用いた詳細観察（撮影・分類）において、その観察対象欠陥が撮影された欠陥画像を記憶するフィールド４０７と、その観察対象欠陥を詳細観察装置５（又は欠陥分類手段１２）が分類したカテゴリ（分類結果）を記憶するフィールド４０８とを有している。

図５に、本発明の実施形態に係る観察条件決定支援装置１０を用いた観察条件決定支援方法における詳細観察対象データ（観察対象欠陥）抽出処理のフローチャートを示す。

まず、ステップＳ１で、観察対象欠陥抽出手段１１は、観察対象欠陥抽出条件ＤＢ２８から、事前に登録しておいた観察対象欠陥抽出条件を読み出す。観察対象欠陥抽出条件の内容の一例としては、直前の製造工程７ａで発生した正味欠陥のみを観察対象欠陥にする処理と、半導体装置のレイアウトデータと欠陥の位置情報から、半導体装置が不良となる確率である致命率を求め、その致命率が所定の閾値以上のものを抽出する処理等のそれぞれの処理を、実施するか否かの条件が設定されている。

次に、ステップＳ２で、観察対象欠陥抽出手段１１は、予め検査装置４で検査しておいた直前の検査工程８における対象ウエハの検査データを、検査データＤＢ２１から読み出す。

ステップＳ３で、観察対象欠陥抽出手段１１は、読み出した観察対象欠陥抽出条件に、正味欠陥のみを観察対象欠陥にする処理を実施するように指定がされているか否か判定する。指定されている場合（ステップＳ３、Ｙｅｓ）はステップＳ４へ進み、指定されていない場合（ステップＳ３、Ｎｏ）はステップＳ７へ進む。

ステップＳ４で、観察対象欠陥抽出手段１１の正味欠陥抽出部１１ａは、対象ウエハの直前の製造工程より以前に（上流で）行われた上流の検査工程８の検査データを、検査データＤＢ２１から読み出す。なお、検査データは、検査を行った検査装置４が記憶しておいてもよく、検査装置４にネットワーク６を介して接続されたサーバ（図示省略）に記憶しておいてもよい。そして、観察対象欠陥抽出手段１１は、検査データを、検査装置４やサーバから、ネットワーク６を介して読み出してもよい。

ステップＳ５で、正味欠陥抽出部１１ａは、直前の検査工程８の検査データのウエハ内座標Ｘ、Ｙ、チップ内座標Ｘ、Ｙの中から、上流の検査工程の検査データのウエハ内座標Ｘ、Ｙ、チップ内座標Ｘ、Ｙと一致しない欠陥の座標を抽出する。

ステップＳ６で、正味欠陥抽出部１１ａは、抽出した欠陥座標（ウエハ内座標Ｘ、Ｙ、チップ内座標Ｘ、Ｙ）に対応する欠陥（欠陥ＩＤ）に対応付けて正味欠陥フラグを設定し、詳細観察対象データＤＢ２４のフィールド２０８に書き込む。

ステップＳ７で、観察対象欠陥抽出手段１１は、読み出した観察対象欠陥抽出条件に、前記致命率に基づいて観察対象欠陥を抽出する処理を実施するように指定がされているか否か判定する。指定されている場合（ステップＳ７、Ｙｅｓ）はステップＳ８へ進み、指定されていない場合（ステップＳ７、Ｎｏ）はステップＳ１３へ進む。

ステップＳ８で、観察対象欠陥抽出手段１１の高致命率欠陥抽出部１１ｂは、事前にレイアウトデータＤＢ２３に登録しておいた半導体装置のレイアウトパターンと欠陥との位置関係から致命率を決定可能な致命率決定情報を、致命率決定情報ＤＢ２９から読み出す。致命率決定情報は、例えば、複数の配線パターンにまたがって欠陥が附着している位置関係に対しては、致命率として８０％を設定し、配線パターンから離れて欠陥が付着している位置関係に対しては、致命率として５％を設定するというように、レイアウトパターンと欠陥との位置関係に基づいて致命率を決定可能な情報である。

ステップＳ９で、高致命率欠陥抽出部１１ｂは、対象ウエハ上に製造されている半導体装置のレイアウトデータを、レイアウトデータＤＢ２３から読み出す。

ステップＳ１０で、高致命率欠陥抽出部１１ｂは、正味欠陥フラグの設定されている場合は、正味欠陥フラグの設定されてる欠陥の位置情報（ウエハ内座標Ｘ、Ｙと、チップ内座標Ｘ、Ｙと、欠陥サイズＸ、Ｙ）を、レイアウトパターン上の位置座標に変換する。そして、高致命率欠陥抽出部１１ｂは、レイアウトパターン（図９の配線パターンに相当）上の位置座標上に、欠陥の存在範囲３５〜３８（図９参照）を示す欠陥の位置情報に基づいた矩形や楕円形（図９では円形に相当）を設定する。高致命率欠陥抽出部１１ｂは、致命率決定情報に基づいて、レイアウトパターンと欠陥の存在範囲の位置関係から致命率を決定し、欠陥座標に対応する欠陥ＩＤに対応付けて致命率を、詳細観察対象データＤＢ２４のフィールド２０９に書き込む。

ステップＳ１１で、高致命率欠陥抽出部１１ｂは、致命率を決定すべき全ての欠陥に対して、致命率を決定したか否か判定する。全ての欠陥に対して決定している場合（ステップＳ１１、Ｙｅｓ）はステップＳ１２へ進み、全ての欠陥に対して決定していない場合（ステップＳ１１、Ｎｏ）はステップＳ１０へ戻る。

ステップＳ１２で、高致命率欠陥抽出部１１ｂは、致命率が所定の閾値以上の欠陥（欠陥ＩＤ）を抽出する。抽出した欠陥に対応付けて観察対象欠陥フラグを設定し、詳細観察対象データＤＢ２４のフィールド２１１に書き込む。なお、欠陥の抽出では、閾値に替えて、致命率の大きい方から所定の個数分の欠陥を抽出してもよい。この場合には、高致命率欠陥抽出部１１ｂは、致命率が大きい順番に、その順番である選択順位を、詳細観察対象データＤＢ２４のフィールド２１０に書き込む。そして、高致命率欠陥抽出部１１ｂは、所定の閾値より早い順番の欠陥（欠陥ＩＤ）を抽出する。抽出した欠陥に対応付けて観察対象欠陥フラグを設定し、詳細観察対象データＤＢ２４のフィールド２１１に書き込む。前記の通り、ステップＳ１２は、致命率が所定の閾値以上の欠陥を対象としたものである。

ステップＳ１３で、観察対象欠陥抽出手段１１は、読み出した観察対象欠陥抽出条件に、ウエハ内の欠陥の分布から分類された欠陥の中から観察対象欠陥を抽出する処理を実施するように指定がされているか否か判定する。指定されている場合（ステップＳ１３、Ｙｅｓ）はステップＳ１４へ進み、指定されていない場合（ステップＳ１３、Ｎｏ）は詳細観察対象データ抽出処理を終了させる。なお、終了に際して、正味欠陥フラグが設定されていて、観察対象欠陥フラグが設定されていない場合は、正味欠陥フラグを、観察対象フラグとして、観察対象欠陥フラグのフィールド２１１にコピーする。

ステップＳ１４で、観察対象欠陥抽出手段１１は、前記検査データの欠陥の位置情報に基づいたウエハ内の欠陥の分布から、欠陥を、繰返しパターン欠陥、クラスタ欠陥等に分類し、分類された欠陥の中から代表とする観察対象欠陥を抽出する。抽出した欠陥に対応付けて観察対象欠陥フラグ（チェック）を設定し、詳細観察対象データＤＢ２４のフィールド２１１に観察対象欠陥フラグ（チェック）を書き込む。前記により、詳細観察する欠陥を選択(抽出)することができ、詳細観察対象データ抽出処理が終了する。前記から、観察対象欠陥フラグ（チェック）が設定される欠陥の条件をまとめると、正味欠陥フラグが設定されている欠陥の条件と、致命率が所定の閾値以上の欠陥の条件と、ウエハ内の欠陥の分布から繰返しパターン欠陥やクラスタ欠陥等に分類された欠陥を代表する欠陥の条件の中の少なくとも１つ以上の条件を満たすことである。

図６に、本発明の実施形態に係る観察条件決定支援装置１０を用いた観察条件決定支援方法における詳細観察結果集計処理のフローチャートを示す。

詳細観察結果集計処理では、まず、ステップＳ２１で、欠陥分類手段１２は、選択した観察対象欠陥に対して、つまり、フィールド２１１に観察対象欠陥フラグ（チェック）がついたものに対して、実際に詳細観察装置５が詳細観察するときの詳細観察条件（観察条件）を複数個設定し、詳細観察対象データＤＢ２４のフィールド２１２に書き込む。複数の詳細観察条件は、図３に示すように、各条件項目に対して条件値を事前に設定して、詳細観察条件ＤＢ２２に書き込んでおく。

次に、ステップＳ２２で、欠陥分類手段１２は、全ての詳細観察条件で詳細観察（撮影・分類）は終了したか否か判定する。終了した場合（ステップＳ２２、Ｙｅｓ）はステップＳ２８へ進み、終了していない場合（ステップＳ２２、Ｎｏ）はステップＳ２３へ進む。なお、ステップＳ２２は繰り返し実施されるが、初回は、まだ、１つ目の詳細観察条件でも詳細観察はスタートしていないので、終了もしておらず、ステップＳ２３へ進む。

ステップＳ２３で、欠陥分類手段１２は、設定はされているが、まだ読み出されていない詳細観察条件の条件個目を、詳細観察条件ＤＢ２２から読み出し、詳細観察装置５に送信して設定する。

ステップＳ２４で、詳細観察装置５は、対象ウエハの詳細観察を、欠陥分類手段１２によって書き込まれた詳細観察条件ＤＢ２２に基づいて実施する。欠陥分類手段１２は、詳細観察に際して用いられる観察対象欠陥の検査データの位置情報を、検査データＤＢ２１と詳細観察対象データＤＢ２４とを用いて読み出し、詳細観察装置５へ送信する。この支援により、詳細観察装置５は、観察対象欠陥の詳細観察のみを実施することができる。

ステップＳ２５で、詳細観察装置５は、詳細観察によって取得した詳細観察結果（欠陥画像とカテゴリ（第１カテゴリに相当））を、詳細観察条件１の詳細観察結果ＤＢ２６等へ送信し、詳細観察条件１の詳細観察結果ＤＢ２６等は、詳細観察結果を取得し記憶する。詳細観察結果は、具体的には、詳細観察装置５によって撮影された観察対象欠陥の欠陥画像と分類欠陥のカテゴリである。欠陥画像は、１つの観察条件の１つの観察対象欠陥に対して、１つとは限らず、複数枚でもよい。複数枚の場合は、欠陥への電子線の入射角を変えて撮影することができ、例えば、垂直方向や、斜め方向から撮影することができる。垂直方向から撮影すれば、欠陥の正味の大きさ（面積）を評価することができる。また、斜め方向から撮影すれば、電子ビームの影を撮影でき、欠陥と影の位置関係により、欠陥の凹凸を判断することができる。

ステップＳ２６で、欠陥分類手段１２および詳細観察装置５は、分類用教示データＤＢ２５に記憶された分類用教示データに基づいて、観察対象欠陥毎に、欠陥画像を用いて欠陥の属するカテゴリ（第１カテゴリに対応）を決定する欠陥分類処理を行う。欠陥分類手段１２は、決定したカテゴリを対応する欠陥（ＩＤ）と対応付けて、詳細観察条件１の詳細観察結果ＤＢ２６等に記憶させる。

ステップＳ２７で、分類結果集計手段１３は、詳細観察条件毎に、欠陥画像とカテゴリを、共通同一の欠陥（ＩＤ）に対応付けて、詳細観察結果集計データＤＢ３０に、順次、追加登録する。そして、全ての詳細観察条件について追加登録がされると、図４に示すように、詳細観察結果集計データＤＢ３０に、共通同一の欠陥（ＩＤ）毎に、異なる複数の詳細観察条件の欠陥画像と分類結果（カテゴリ）が集計（まとめられて記憶）されることになる。ステップＳ２２に戻る。

ステップＳ２８で、分類結果集計手段１３は、エンジニア（ユーザ）が観察対象欠陥をカテゴリ（第２カテゴリに対応）に分類する支援をする。分類結果集計手段１３は、分類結果表示手段１４を用いて、図７に示すような画面７１０をユーザＩ／Ｆ３の表示画面に表示する。分類結果表示手段１４は、共通同一の観察対象欠陥の欠陥ＩＤ毎の異なる複数の詳細観察条件の詳細観察結果（条件１欠陥画像、条件２欠陥画像、条件３欠陥画像、条件１分類カテゴリ、条件２分類カテゴリ、条件３分類カテゴリ）を一覧表示すると共に「（欠陥毎に）目視分類を行って下さい。」と表示して、エンジニアに目視分類カテゴリの入力を促す。エンジニアは、複数の詳細観察条件の詳細観察結果（欠陥画像とカテゴリ）を見ながら、さらには、詳細観察装置５を用いて、直接、欠陥を観察しながら、目視分類カテゴリとして、カテゴリを選択し、ユーザＩ／Ｆ３から選択したカテゴリを入力することができる。分類結果集計手段１３は、入力した目視分類カテゴリを、対応する欠陥ＩＤに対応させて、詳細観察結果集計データＤＢ３０のフィールド４０２に記憶させる。そして、図７に示すように、分類結果集計手段１３は、分類結果表示手段１４を用いて、共通同一の観察対象欠陥の欠陥ＩＤ毎に、エンジニアが選択した目視分類カテゴリと、複数の詳細観察条件の欠陥画像とカテゴリとをまとめて一覧表示する。

ステップＳ２９で、分類結果集計手段１３は、詳細観察結果集計データＤＢ３０に基づいて、詳細観察条件毎に一致率を算出する。一致率は、欠陥分類手段１２が決定した条件１カテゴリ等が、エンジニアが選択した目視分類カテゴリと一致している欠陥の数の、観察対象欠陥の数に対する比率である。算出された一致率は、分類結果表示手段１４によって、画面７１０の領域７０９に対応する詳細観察条件がわかるように表示される。なお、ボタン７１１〜７１３は、エンジニアが選択した観察条件をユーザＩ／Ｆ３のキーボードから入力するためのツールである。

ステップＳ３０で、分類結果集計手段１３は、分類用教示データＤＢの修正に支援をする。この支援として、分類結果集計手段１３は、目視分類カテゴリに一致していない条件１分類カテゴリ等と、その一致していない欠陥の欠陥ＩＤを抽出する。分類結果集計手段１３は、目視分類カテゴリに一致していない条件１分類カテゴリ等に、図７に示すような下線で表示されるリンクを作成する。欠陥ＩＤがＩＤ−２であり、その目視分類カテゴリがカテゴリ２であり、観察条件が条件１（観察条件１）である場合の条件１分類カテゴリがカテゴリ１であるので、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥は、目視分類カテゴリと条件１分類カテゴリとが一致していない。そのため、条件１分類カテゴリのカテゴリ１には、リンクが張られていることを示す下線が付されている。そして、この下線付きのカテゴリ１を、ユーザＩ／Ｆ３のマウス等を用いてクリックすることにより、図８に示すようなリンク先の画面８０８を、ユーザＩ／Ｆ３の表示画面に表示させることができる。

画面８０８の領域８０７は、リストボックスになっており、観察を行った全ての観察条件の中から、エンジニアの見たい観察条件を選択できるようになっている。

領域８０４は、リストボックス等を有し、目視分類カテゴリに一致していない条件１分類カテゴリ等が設定された欠陥の欠陥ＩＤを選択できるようになっている。

領域８０１には、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥を、リンク元の条件１分類カテゴリの属する条件１（観察条件１）を用いて撮影した欠陥画像が表示される。図８では、電子線の照射方向を変えて撮影した複数の２枚の欠陥画像が表示されている場合を示している。

領域８０２には、条件１（観察条件１）で複数の観察対象欠陥を観察（撮影・分類）した場合に、カテゴリ１に分類された複数の観察対象欠陥の欠陥画像のリスト（一覧表）を示している。

領域８０３には、エンジニアによる分類（目視分類）による目視分類カテゴリが、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥のカテゴリ２と同じである複数の観察対象欠陥の欠陥画像のリスト（一覧表）を示している。

エンジニアは、この２つのリストを見ることにより、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥は、カテゴリ１に属するのか、カテゴリ２に属するのかを、容易に決定することができる。欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥が、カテゴリ２に属すると決定した場合には、条件１分類カテゴリをカテゴリ１からカテゴリ２に変更するために、条件１分類カテゴリ変更のボタン８０６をクリックする。このクリックにより、分類結果集計手段１３は、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥の条件１分類カテゴリをカテゴリ１からカテゴリ２に変更するだけでなく、分類用教示データＤＢを、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥の欠陥画像から、カテゴリ２に分類できるように修正する。この変更操作は、ドラッグ＆ドロップで行えるようにしてもよい。

一方、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥が、カテゴリ１に属すると決定した場合には、目視分類カテゴリをカテゴリ２からカテゴリ１に変更するために、目視分類カテゴリ変更のボタン８０５をクリックする。このクリックにより、分類結果集計手段１３は、欠陥ＩＤがＩＤ−２である欠陥の目視分類カテゴリをカテゴリ２からカテゴリ１に変更する。これによれば、ユーザの欠陥の分類の傾向に、観察条件を近づけることができ、また逆に、ユーザの欠陥の分類の傾向を修正することができる。そして、どちらの修正後にも、再度、一致率を算出し、画面７１０の領域７０９に再表示することが望ましい。

ステップＳ３１で、分類結果集計手段１３は、分類結果表示手段１４を用いて、図７の画面７１０に、「詳細観察条件（観察条件）を選択して下さい。（選択した条件をクリックして下さい。）」と表示し、さらに、選択した詳細観察条件（観察条件）を入力するためのボタン７１１〜７１３を表示し、エンジニアに詳細観察条件（観察条件）の選択と入力を促す。分類結果集計手段１３は、エンジニアに対して、一致率の高さに基づいて、容易に観察条件を選択し入力させる支援をすることができる。

本実施形態では、欠陥の観察条件（撮影条件）を複数用意し、各々の観察条件で取得した欠陥画像とカテゴリ、及びエンジニアの分類によるカテゴリとを並べて表示することにより、分類結果を総覧することを可能とした。これにより、同一欠陥に対して異なる撮影
条件で撮影した欠陥画像の違い、及びそれに伴うカテゴリの違いを総覧可能となり、最適な撮像条件の選択を可能としている。また、エンジニアによるカテゴリと詳細観察装置５で自動で分類したカテゴリが異なった欠陥に対して、確認／修正が可能となる。同一のカテゴリに属している複数の欠陥をまとめて表示することで、複数の欠陥に共通する特徴での比較が可能となり、エンジニアはその共通する特徴を把握した上で、最適なカテゴリを指定することができる。

また、半導体装置（チップ）のレイアウトデータと欠陥の座標データから、欠陥をレイアウト上に重ね合せすることで、致命となる欠陥を効率良く抽出可能となり、解析対象にすべき欠陥に着目した分類が可能となる。さらに、対象ウエハの過去の検査データを蓄積しておくことで現在の検査データから以前にウエハ上で検出した欠陥を除去し、新たに検出された欠陥についてのみの詳細観察を可能にしている。このように絞り込んだ観察対象欠陥に対しての解析が可能となることで、欠陥発生の原因となった製造工程の絞込みが可能となり、それによって欠陥の発生原因の特定が可能となる。

図９に、レイアウトデータと検査データとの重ね合わせ表示の画面３９の一例を示す。チップ３１に対して、拡大したい領域（拡大領域）を、ユーザＩ／Ｆ３を用いて設定し、さらに、拡大率変更ツール３３で、拡大領域の拡大率をすることで、レイアウトデータ（配線パターン）３２と検査データとの重ね合わせ表示を得ることができる。高致命率欠陥抽出部１１ｂは、レイアウトパターン上の位置座標上に、欠陥の存在範囲を示す欠陥の位置情報に基づいた矩形や楕円形や円を設定する。高致命率欠陥抽出部１１ｂは、致命率決定情報に基づいて、レイアウトパターンと欠陥の存在範囲３５〜３８の位置関係から、致命率を決定し表示することができる。また、表示されている致命率の例えば８０％、４０％。５％、２％を書き換えることにより、致命率決定情報ＤＢ２９を書き換えることができる。

図１０（ａ）と図１０（ｂ）に、観察対象欠陥に対する詳細観察条件の設定方法の一例を示す。全ての観察対象欠陥４２に対して、各観察条件を割り当て、検査を行うことも可能である。しかし、詳細観察工程９の処理時間を短縮するために、図１０（ａ）に示すようにウエハ４１の領域を観察条件の数で分割し、分割した各領域に互いに異なる検査条件を割り当ててもよい。また、図９（ｂ）に示すように、欠陥にウエハ内の分布に偏る傾向があっても、各観察条件での観察数が均等になるように、観察対象欠陥４２に対して、検査条件をランダムに割り当ててもよい。

（ａ）は、半導体装置の製造フローのフローチャートであり、（ｂ）は、本発明の実施形態に係る観察条件決定支援装置の構成図である。 検査データＤＢ、及び詳細観察対象データＤＢのデータ構造図である。 詳細観察条件ＤＢのデータ構造図である。 詳細観察結果集計データＤＢのデータ構造図である。 本発明の実施形態に係る観察条件決定支援方法における詳細観察対象データ抽出処理のフローチャートである。 本発明の実施形態に係る観察条件決定支援方法における詳細観察結果集計処理のフローチャートである。 本発明の実施形態に係る観察条件決定支援方法における詳細観察結果集計処理のユーザ操作画面の一例を示す図（その１）である。 本発明の実施形態に係る観察条件決定支援方法における詳細観察結果集計処理のユーザ操作画面の一例を示す図（その２）である。 レイアウトデータと検査データとの重ね合わせ表示の画面の一例を示す図である。 （ａ）は、観察対象欠陥に対する詳細観察条件の設定方法の一例を示す図（その１）であり、（ｂ）は、観察対象欠陥に対する詳細観察条件の設定方法の一例を示す図（その２）である。

符号の説明

１ 処理手段
２ 記憶手段
３ ユーザＩ／Ｆ
４ 検査装置
５ 詳細観察装置
６ 通信回線
７ａ、７ｂ 製造工程
８、９ 検査工程
１０ 観察条件決定支援装置
１１ 観察対象欠陥抽出手段
１２ 欠陥分類手段
１３ 分類結果集計手段
１４ 分類結果表示手段
１５ 詳細観察条件決定・登録手段
１６ 詳細観察実施判定手段
１７ 詳細観察条件読出手段
２１ 検査データＤＢ
２２ 詳細観察条件ＤＢ
２３ レイアウトデータＤＢ
２４ 詳細観察対象データＤＢ
２５ 分類用教示データＤＢ
２６ 詳細観察条件の詳細観察結果ＤＢ
２８ 観察対象欠陥抽出条件ＤＢ
２９ 致命率決定情報ＤＢ
３０ 詳細観察結果集計データＤＢ
３１ チップ（半導体装置）
３２ 配線パターン
３３ 拡大率変更ツール
３４ 拡大領域
３５、３６、３７、３８ 欠陥の存在範囲
４１ ウエハ
４２ 観察対象欠陥

Claims (16)

1. 検査装置で検出された半導体装置の欠陥に関する検査データに基づいて、観察装置において予め設定した複数の観察条件で同一の前記欠陥を撮影した複数の欠陥画像を取得する手段と、
   それぞれの前記欠陥画像に基づいて、複数の前記同一の欠陥の分類を行い、前記分類の結果として前記観察条件毎に前記同一の欠陥の属する第１カテゴリを決定する手段と、
   複数の前記同一の欠陥それぞれについて前記観察装置のユーザによって分類され決定された第２カテゴリを取得する手段と、
   前記取得した前記第２カテゴリに前記第１カテゴリが一致する前記同一の欠陥の数の比率である一致率を前記観察条件毎に算出し、前記観察条件毎に算出した一致率を表示する手段と
   を有することを特徴とする観察条件決定支援装置。
2. 前記同一の欠陥毎に、前記第２カテゴリと、前記複数の観察条件に対応する第１カテゴリとを一覧表示する手段を有することを特徴とする請求項１に記載の観察条件決定支援装置。
3. 前記同一の欠陥毎に、複数の前記観察条件で前記同一の欠陥を撮影した複数の前記欠陥画像を一覧表示する手段を有することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の観察条件決定支援装置。
4. 前記欠陥画像を一覧表示する手段では、
   複数の前記欠陥画像を一覧表示するとともに、前記ユーザが決定した前記第２カテゴリの入力を促すことを特徴とする請求項３に記載の観察条件決定支援装置。
5. 前記欠陥画像を取得する手段では、
   直前の検査工程より前の検査工程で検出された前記欠陥の座標に一致する座標上の前記欠陥の前記欠陥画像の取得を省くことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の観察条件決定支援装置。
6. 前記欠陥画像を取得する手段では、
   前記半導体装置のレイアウトデータを用いて、前記欠陥によって前記半導体装置が不良となる確率を決定し、
   前記確率に基づいて、前記欠陥画像を取得する前記欠陥を抽出することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の観察条件決定支援装置。
7. 前記欠陥画像を取得する手段では、
   複数の前記欠陥の座標に基づいたウエハ内の前記欠陥の分布に基づいて前記欠陥を分類し、分類された前記欠陥の中から前記欠陥画像を取得する前記欠陥を抽出することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の観察条件決定支援装置。
8. 前記第２カテゴリに一致していない前記第１カテゴリが決定されている前記欠陥を抽出する手段と、
   抽出された前記欠陥の前記第１カテゴリと同じカテゴリの前記欠陥の前記欠陥画像と、抽出された前記欠陥の前記第２カテゴリと同じカテゴリの前記欠陥の前記欠陥画像とを並べて表示するとともに、前記第１カテゴリ又は前記第２カテゴリを変更する入力を促す手段とを有することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の観察条件決定支援装置。
9. コンピュータが、
   検査装置で検出された半導体装置の欠陥に関する検査データに基づいて、観察装置において予め設定した複数の観察条件で同一の前記欠陥を撮影した複数の欠陥画像を取得し、
   それぞれの前記欠陥画像に基づいて、複数の前記同一の欠陥の分類を行い、前記分類の結果として前記観察条件毎に前記同一の欠陥の属する第１カテゴリを決定し、
   複数の前記同一の欠陥それぞれについて前記観察装置のユーザによって分類され決定された第２カテゴリを取得し、
   前記取得した前記第２カテゴリに前記第１カテゴリが一致する前記同一の欠陥の数の比率である一致率を前記観察条件毎に算出し、前記観察条件毎に算出した一致率を表示すること
   を特徴とする観察条件決定支援方法。
10. 前記同一の欠陥毎に、前記第２カテゴリと、前記複数の観察条件に対応する第１カテゴリとを一覧表示することを特徴とする請求項９に記載の観察条件決定支援方法。
11. 前記同一の欠陥毎に、複数の前記観察条件で前記同一の欠陥を撮影した複数の前記欠陥画像を一覧表示することを特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の観察条件決定支援方法。
12. 前記欠陥画像を一覧表示することでは、
    複数の前記欠陥画像を一覧表示するとともに、前記ユーザが決定した前記第２カテゴリの入力を促すことを特徴とする請求項１１に記載の観察条件決定支援方法。
13. 前記欠陥画像を取得することでは、
    直前の検査工程より前の検査工程で検出された前記欠陥の座標に一致する座標上の前記欠陥の前記欠陥画像の取得を省くことを特徴とする請求項９乃至請求項１２のいずれか１項に記載の観察条件決定支援方法。
14. 前記欠陥画像を取得することでは、
    前記半導体装置のレイアウトデータを用いて、前記欠陥によって前記半導体装置が不良となる確率を決定し、
    前記確率に基づいて、前記欠陥画像を取得する前記欠陥を抽出することを特徴とする請求項９乃至請求項１３のいずれか１項に記載の観察条件決定支援方法。
15. 前記欠陥画像を取得することでは、
    複数の前記欠陥の座標に基づいたウエハ内の前記欠陥の分布に基づいて前記欠陥を分類し、分類された前記欠陥の中から前記欠陥画像を取得する前記欠陥を抽出することを特徴とする請求項９乃至請求項１４のいずれか１項に記載の観察条件決定支援方法。
16. 前記第２カテゴリに一致していない前記第１カテゴリが決定されている前記欠陥を抽出し、
    抽出された前記欠陥の前記第１カテゴリと同じカテゴリの前記欠陥の前記欠陥画像と、抽出された前記欠陥の前記第２カテゴリと同じカテゴリの前記欠陥の前記欠陥画像とを並べて表示するとともに、前記第１カテゴリ又は前記第２カテゴリを変更する入力を促すことを特徴とする請求項９乃至請求項１５のいずれか１項に記載の観察条件決定支援方法。
    

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