JP5255953B2 - 欠陥検査方法及び装置 - Google Patents
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Description
ルール形の場合には一般に欠陥特徴の幾つかの項目に対し判定閾値を設定することが必要であり、また教示形のものでは前記多次元空間における欠陥クラスの分布を求めることが必要である。
検査装置で多数の欠陥が検出される状況においては、欠陥分類基準の設定は適切かつ容易に行える方法が必要不可欠である。
DOIを確実に検出するにはDOIを確実に教示することが必要である。しかしながら、大多数のヌイサンスの中に少数のDOIが存在する状況で適切に教示するのは容易ではない。数万個の欠陥を一つずつ確認して教示するという負担をユーザに強いるか、一部の欠陥だけを教示した結果、分類基準の最適化が図れずDOIの見逃しやヌイサンスをDOIに分類する虚報を許してしまうかのいずれかになる。
また、本発明の第2の目的は、欠陥検査において大多数のヌイサンスの中に少数のDOIが存在する状況であっても、ユーザの欠陥教示の負担を軽減しつつ、高い分類性能を確保できる検査方法及び検査装置を提供することである。
また、本発明よれば、欠陥検査において大多数のヌイサンスの中に少数のDOIが存在する状況であっても、ユーザの欠陥教示の負担を軽減しつつ、高い分類性能を確保できる検査方法及び検査装置を提供することである。
選択されたウェハから検出した多数の欠陥は、従来の手法でその特徴量が算出され
ているものとする。そこで、まず各欠陥を一般的に知られている階層的クラスタリン
グ手法を用いて各クラスタに分類する。
ると、特徴量空間図302に上記欠陥の位置と○、△等によりクラスタ表示される。
動抽出され、自動抽出された欠陥の画像301が順次画面に表示される。図4は、4つ
のクラスタに対して1乃至4個計10抽出(321〜329)された例である。所定の処理で
の自動抽出とは、欠陥の特徴量空間上の座標を用いて処理することとする。例えば、
本図各クラスタ毎にランダムに欠陥が抽出されている。抽出欠陥はランダムに限らず
他の決定方法でも良い。
画像表示された10個の欠陥の正解分類クラスを分類クラス入力欄310を用いて教
示する。従って、教示内容が前記一般的手法で分類されたクラスタと違うこともある。
教示された欠陥の分類クラスと特徴量の情報を用いて所定の処理で分類基準と分類
性能を算出する。
を用いた方法を用いる。教示された欠陥についての分類クラスと特徴量がわかってい
るので、これらをニューラルネットワークに入力すると、ニューラルネットワークは
この特徴量を予め設定された重み係数で重み付けし、ニューラルネットワークの出力
情報が欠陥の分類クラスに対応するように学習でして定める。即ち、この学習は得ら
れるニューラルネットワークの出力情報と欠陥の分類クラスとを比較し、これらの
不一致状態を表す誤差値が予め設定されたしきい値を越えると、この誤差値に応じて
そのときの重み係数を修正し、同じ欠陥データを再度入力して、修正された重み係数
で重み付けするようにして、誤差値がしきい値以下になるまで処理を繰り返す。
から、特徴量空間図302を下記の3つの直線で領域分けをし、この直線が分類基準とな
る。
a1×f1+b1×f2+c1=0
(b)特徴量空間の左側でほぼ上下に分割する直線:331
a2×f1+b2×f2+c2=0
(c)特徴量空間の右側でほぼ上下に分割する直線:332
a3×f1+b3×f2+c3=0
分類基準が算出されると、特徴量空間図302の全ての欠陥はこの基準で判断される。
7に示す特徴量空間図302aとなる。
a1×f1i+b1×f2i+c1≧0 ∧ a2×f1i+b2×f2i+c2<0 ならばオープン
a1×f1i+b1×f2i+c1<0 ∧ a3×f1i+b3×f2i+c3≧0 ならばグレイン
a1×f1i+b1×f2i+c1<0 ∧ a3×f1i+b3×f2i+c3<0 ならばショート
以上の説明では、特徴量空間図302に示すユーザが教示した10個の欠陥の分布状態
から3つの直線で分類基準を定めたが、クラスタ分類さていなくても即ち欠陥の分布
状態から3つの直線で分類基準を定めることが分かれば、既知の方法でクラスタを分
類しなくてもよい。
とも可能である。
例えば5個がユーザの教示内容と一致した場合は5/10=50%となり、正解率の
推移を示す分類性能推移グラフ313に表示される。個々の自動抽出での欠陥クラスと
ユーザの教示欠陥クラスは正解率表312に表示される。
検査で検出した欠陥の中から次に教示すべき欠陥を一つ以上自動抽出し、初期提示
手段101と同様に自動抽出された欠陥の画像301が画面に表示する。教示すべき欠陥の
自動抽出自体は、各クラスタの境界付近の欠陥を抽出するとか、一般的に知られてい
るk平均法のような分割最適化クラスタリング手法を適用して、隣接するクラスタの
重心に最も近い欠陥を自動抽出する。ここでは、図8に示すように欠陥333〜338の6
個が自動抽出され、算出済みの特徴量に基づいて特徴量空間図302aに表示する。
初期分類クラス教示手段102と同様に画像表示された欠陥の分類クラスをユーザが
入力欄310を用いて教示する。
初期分類基準・分類性能算出手段103と同様に、教示された欠陥の分類クラスと特
徴量の情報を用いて所定の処理で分類基準と分類性能を算出する。ここでは、初期欠
陥提示手段101で自動抽出された10個と欠陥提示手段104で自動抽出去れた6個の計
16個で、初期分類クラス教示手段102で示した方法で、分類基準を算定及び分類性能
を算定し、それぞれの結果を特徴量空間図302、分類性能推移グラフ313、正解率表
312に表示する。また、特徴量空間図は初期分類クラス教示手段102と同様に修正され
図8となる。
直前の分類基準・分類性能算出手段106で算出した分類性能と、それ以前の分類基
準・分類性能算出手段106または初期分類基準・分類性能算出手段103で算出した分類
性能とを比較する。このとき、直前の分類基準・分類性能算出手段106の分類性能と
1周前の分類基準・分類性能算出手段106の分類性能とを比較しても良い。1周前が
初期分類基準・分類性能算出手段103だった場合はその性能と比較する。また、分類
性能の推移が短い間隔でばらつく可能性があるため、分類性能の推移について移動平
均を算出してから比較を行っても良い。分類性能が1周前より高ければ分類性能が向
上したと判定する。分類性能が1周前より小さいかほぼ変わらなければ分類性能は向
上しなかったと判定する。
横軸を分類基準・分類性能算出手段106の回数、縦軸を分類性能とし、初期分類基準
・分類性能算出手段103及び分類基準・分類性能算出手段106毎に分類性能をプロッ
トする。
繰り返す。分類性能が向上しなくなったら
(8)保存手段108に進み、
上記の処理で得られた分類基準を設定値として保存する。以後、設定した分類基準
を用いて検査・分類を行う。
また、本実施形態によれば、欠陥検査において大多数のヌイサンスの中に少数のDOIが存在する状況であっても、ユーザの欠陥教示の負担を軽減しつつ、高い分類性能を確保できる検査方法及び検査装置を提供することである。
上記実施形態において、基準設定401のシーケンスをもって通常検査方法の手順として用いることを述べた。この場合、更新用分類基準値を算出する。更新用分類基準値が今までの基準値と大きく異なる場合は、プロセス等に変化が起きていると考え、図6に示す手段を用いて新たなデータを用いて分類基準値を見直すのでプロセス等の変化に対応可能である。小さな変化の場合には、プロセス等に小さな変化があったとして、更新用分類基準値を用いて通常検査を続行することも可能である。
103:初期分類基準・分類性能算出手段 104:欠陥提示手段
105:分類クラス教示手段 106:分類基準・分類性能算出手段
107:分類性能比較手段 108:保存手段
201:分類基準設定ボタン 202:ウェハ選択タブ
203:リスト 204:A品種BB工程CCCロットDDDDウェハ
205:開くボタン 206:教示タブ 301:欠陥の画像
302:特徴量空間図 303:検出した欠陥のプロット
304:自動抽出された欠陥のプロット 305:第1特徴量指定ボタン
306:第2特徴量指定ボタン 307:特徴量表示部 308:横軸
309:縦軸 310:入力欄 311:分類クラス選択メニュー
312:分類性能出 401:基準設定 402:通常検査
403:欠陥判定 404:欠陥画像 405:画像処理
406:特徴量 407:分類基準設定 415:分類基準
416:欠陥判定 417:欠陥画像 418:画像処理
419:特徴量 420:欠陥分類 421:分類結果
500:分類条件設定部 501:欠陥判定部 502:画像処理部
503:欠陥分類部 506:データ記憶部
507:ユーザインターフェース部 508:分類基準設定サーバ
600:SEM式半導体ウェハ検査装置 601:電子線源
602:電子線 603:偏向器 604:対物レンズ
605:半導体ウェハ 606:ステージ 607:二次電子等
608:検出器 609:A/D変換器 610:画像処理回路
611:検出条件設定部 612:判定条件設定部 613:全体制御部
801:ステージ 802:ステージ駆動部 803:ステージ制御部
804:斜方照明光学系 805:集光レンズ 806:光電変換器
807:検出光学系 808:照明制御部 809:判定回路
810:CPU、 811:被検査物。
Claims (3)
- 試料を撮像して検出した複数の欠陥群の中から一つ以上の第一の欠陥を抽出し、第一の欠陥の画像を表示してその第一の欠陥の分類クラスを入力するステップと、
前記入力された分類クラスとその第一の欠陥の特徴量に基づいて前記欠陥群の第一の分類基準および第一の分類性能を算出するステップと、
算出された前記第一の分類基準に基づいて前記複数の欠陥群とは異なる欠陥群の中から一つ以上の第二の欠陥を抽出し当該第二の欠陥を検査するステップと、
前記第二の欠陥の画像を表示して前記第二の欠陥の分類クラスを入力するステップと、
前記入力された分類クラスと前記第二の欠陥の特徴量に基づいて前記異なる欠陥群の第二の分類基準および第二の分類性能を算出するステップと、
前記第一の分類基性能と前記第二の分類性能を比較する比較ステップを有することを特徴とする検査方法。 - 試料を撮像して検出した複数の欠陥群の中から一つ以上の第一の欠陥を抽出し、第一の欠陥の画像を表示してその第一の欠陥の分類クラスを入力する手段と、
前記入力された分類クラスとその第一の欠陥の特徴量に基づいて前記欠陥群の第一の分類基準および第一の分類性能を算出する手段と、
算出された前記第一の分類基準に基づいて前記複数の欠陥群とは異なる欠陥群の中から一つ以上の第二の欠陥を抽出し当該第二の欠陥を検査する手段と、
前記第二の欠陥の画像を表示してその前記第二の欠陥の分類クラスを入力する手段と、
前記入力された分類クラスと前記第二の欠陥の特徴量に基づいて前記異なる欠陥群の第二の分類基準および第二の分類性能を算出する手段と、
前記第一の分類性能と前記第二の分類性能を比較する比較手段を有することを特徴とする検査装置。 - 前記比較手段の結果に基づいて、試料作成プロセスの変化を判断する判断手段をさらに有することを特徴とする第2項記載の検査装置。
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