KR20060079479A

KR20060079479A - Analysis system for automatic defect counter of si defect

Info

Publication number: KR20060079479A
Application number: KR1020040117685A
Authority: KR
Inventors: 이은주
Original assignee: 동부일렉트로닉스 주식회사
Priority date: 2004-12-31
Filing date: 2004-12-31
Publication date: 2006-07-06

Abstract

본 발명은 웨이퍼 결함 분석 방법에 관한 것으로 특히, 측정하고자 하는 웨이퍼의 표면을 촬영한 이미지신호를 입력받는 이미지 입력부와: 이미지 입력부를 통해 입력되어진 이미지 데이터를 디지털 데이터로 변환하며 해당 이미지 데이터를 인식하는 이미지 인식부와; 이미지 인식부에서 인식되는 이미지의 각 화소별 휘도 및 밝기 등의 데이터를 산출하는 휘도차 산출부; 및 이미지 인식부에서 인식된 이미지와 휘도차 산출부에서 산출되어진 데이터를 기준으로 해당 이미지의 각 화소별 휘도의 크기를 주변 화소와 비교하여 주변화소와의 차가 일정 임계치 이상으로 벌어지는 영역을 자동으로 측정하도록 하는 결함 측정부를 포함하는 시스템을 제공하여, SEM(Scanning Electron Microscope)을 통해 취득되어진 이미지를 디지털 이미지로 변환 한 후 해당 이미지 데이터에서 휘도의 차를 나타내는 영역을 자동으로 카운팅하도록 하여 웨이퍼 표면의 결함의 수와 그 분포를 자동으로 처리 측정 할 수 있도록 한다. The present invention relates to a method for analyzing a wafer defect, and in particular, an image input unit for receiving an image signal photographing a surface of a wafer to be measured: converting image data input through the image input unit into digital data and recognizing the image data. An image recognition unit; A luminance difference calculator for calculating data such as luminance and brightness of each pixel of the image recognized by the image recognition unit; And based on the image recognized by the image recognizing unit and the data calculated by the luminance difference calculating unit, the area of the difference between the surrounding pixels and the peripheral pixels is automatically measured by comparing the magnitude of the luminance of each pixel of the image with the surrounding pixels. By providing a system including a defect measuring unit to convert the image acquired through the SEM (Scanning Electron Microscope) into a digital image, and automatically counts the area representing the difference in luminance in the image data, defects on the wafer surface Allows automatic measurement of the number and its distribution.

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Description

Wafer defect image analysis system {Analysis System for Automatic Defect Counter of Si Defect}

도 1은 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템의 구성 예시도1 is an exemplary configuration of an automatic wafer defect image analysis system according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템에 따른 SEM(Scanning Electron Microscope) 이미지 분석예시도Figure 2 is an example of SEM (Scanning Electron Microscope) image analysis according to the automatic wafer defect image analysis system according to the present invention

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

10 : 이미지 입력부 20 : 이미지 인식부10: image input unit 20: image recognition unit

30 : 휘도차 산출부 40 : 검사영역 설정부30: luminance difference calculation unit 40: inspection area setting unit

50 : 표시부 60 : 결함 측정부50: display unit 60: defect measurement unit

61 : 결함 위치 측정부 62 : 결함 크기 측정부61: defect position measuring unit 62: defect size measuring unit

63 : 결함 개수 측정부63: defect count measurement unit

본 발명은 웨이퍼 결함 분석 방법에 관한 것으로 특히, 반도체 불량분석의 경우 사용되는 기술 중 물성 분석에서 SEM(Scanning Electron Microscope)을 통해 취득되어진 이미지를 디지털 이미지로 변환 한 후 해당 이미지 데이터에서 휘도의 차를 나타내는 영역을 자동으로 카운팅하도록하여 웨이퍼 표면의 결함의 수와 그 분포를 자동으로 처리 측정 할 수 있도록 하기 위한 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method for analyzing wafer defects, and in particular, in the case of semiconductor defect analysis, after converting an image acquired through SEM (Scanning Electron Microscope) in a physical property analysis into a digital image, the difference in luminance in the corresponding image data is determined. The present invention relates to an automatic wafer defect image analysis system for automatically counting the displayed area so as to automatically process and measure the number and distribution of defects on the wafer surface.

일반적으로, 일반적으로, 반도체소자의 집적도가 증가함에 따라 반도체소자가 구현되는 웨이퍼의 품질이 반도체소자의 수율과 신뢰성에 큰 영향을 끼치고 있다. 반도체 웨이퍼의 품질은 결정성장 및 웨이퍼를 제작하는 소위 웨이퍼링(wafering)의 전 과정을 통하여 얼마나 결함이 발생하는 가에 좌우되는 것으로서, 이러한 결함은 실리콘 잉곳 성장 중에 발생하는 결정결함(crystal defect)과 외부 오염원에 의한 결함으로 크게 나눌 수 있다.In general, as the degree of integration of semiconductor devices increases, the quality of the wafer on which the semiconductor devices are implemented has a great influence on the yield and reliability of the semiconductor devices. The quality of semiconductor wafers depends on the growth of crystals and how defects occur throughout the so-called wafering process of fabricating the wafers. It can be largely divided into defects caused by external pollutants.

웨이퍼의 결함 중에서 먼지 등의 외부 오염원(contamination)은 식각 또는 세정공정에 의하여 쉽게 제거되지만, 성장된 단결정내에 존재하는 D-디펙트, 산소석출물, 적층결함, 금속석출물 등의 결정결함(crystal defect)은 주로 단결정 성장과정 중에 발생되는 것으로서 세정공정에 의해서 제거되지 않는다.External contamination such as dust among wafer defects is easily removed by etching or cleaning process, but crystal defects such as D-defect, oxygen precipitate, lamination defect, and metal precipitate present in grown single crystal Is mainly generated during single crystal growth and is not removed by the cleaning process.

특히 이 가운데 반도체 웨이퍼의 표면결함(surface defect)으로서 마이크로피트(micro-pit)로 알려진 COP(Crystal Originated Particle)나 디-디펙트(D-Defect)는 종래의 일반적인 세정공정에 의해 제거되지 않으며, 웨이퍼의 제작과정에서 그 발생을 억제시켜야 한다.In particular, crystal originated particles (COPs) or de-defects (COPs), known as micro-pits, as surface defects of semiconductor wafers, are not removed by conventional cleaning processes. It should be suppressed in the manufacturing process of the wafer.

이러한 COP나 디-디펙트는 반도체 웨이퍼상에 반도체소자를 구현하는 과정에서도 계속 영향을 끼침으로써 반도체소자의 수율이나 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. Such COP or de-defect continues to influence the process of implementing a semiconductor device on a semiconductor wafer, thereby degrading the yield and reliability of the semiconductor device.

따라서 웨이퍼상에 반도체소자를 구현하기 전에 이들 결함의 정확한 분포, 밀도 및 모폴로지를 확인하는 것은 반도체소자의 수율관리 측면에서 매우 중요한 이슈가 되고 있다.Therefore, confirming the precise distribution, density and morphology of these defects before implementing the semiconductor device on the wafer has become a very important issue in terms of yield management of the semiconductor device.

종래에는 베어(bare) 웨이퍼의 표면 결정결함을 분석하기 위하여 주로 레이저 스캐터링 방법을 사용하였다. 즉, SC1(NH₄OH:H₂O₂:H2O = 1:1:8) + HF로 된 세정제로 베어 웨이퍼를 세정한 후, 레이저 스캐터링 입자계수기(Laser Scattering Particle Counter)를 사용하여 웨이퍼의 표면에 일정한 파장을 갖는 레이저를 주사하여 그 산란된 신호를 감지하여 웨이퍼 표면의 결함을 분석하였다.Conventionally, laser scattering is mainly used to analyze surface crystal defects of bare wafers. That is, after cleaning the bare wafer with a cleaning agent of SC1 (NH ₄ OH: H ₂ O ₂ : H ₂ O = 1: 1: 8) + HF, using a laser scattering particle counter (Laser Scattering Particle Counter) A laser having a constant wavelength was scanned on the surface and the scattered signal was detected to analyze defects on the wafer surface.

그러나 상기 종래의 방법에 의하면 다음과 같은 문제점들이 있다.However, the conventional method has the following problems.

첫째, COP 등은 웨이퍼 내의 베이컨시-풍부영역(Vacancy-Rich Area)에만 나타나므로 상기 입자계수기로 얻은 COP 지도에서 베이컨시-풍부영역의 정확한 직경을 결정하여 관리해야하지만, COP 맵핑(Maping)과정에서 파티클이 재발생되기 때문에 카운팅시 이들 재 발생된 파티클도 포함되어 실질적인 COP등의 갯수 및 분포를 정확히 평가할 수 없게 된다는 문제점이 있었다.First, since COP appears only in the vacancy-rich area in the wafer, it is necessary to determine and manage the exact diameter of the vacancy-rich area in the COP map obtained by the particle counter, but the COP mapping process Since particles are regenerated at, the regenerated particles are also included in the counting, so the number and distribution of the actual COP cannot be accurately evaluated.

둘째, 종래의 입자계수기의 결함에 대한 검출한도가 0.12 μm이므로 이 이하의 크기를 갖는 COP는 검출할 수 없다. Second, since the detection limit for defects of the conventional particle counter is 0.12 μm, COP having a size smaller than this cannot be detected.

셋째, COP의 모폴로지를 확인하기 위해서는 결함의 정확한 위치를 알아야하므로 종래에는 입자계수기로 측정된 COP의 위치를 AFM(Atomic Force Microscope)과 좌표관계를 조정하여 분석하는 방법을 사용하였으나, 종래의 방법에 의해 결함의 모폴로지와 크기를 확인해 보면 AFM으로 측정된 COP의 크기가 입자계수기로 측정된 크기에 비해 더 크게 나타난다. 따라서 결함의 정확한 위치뿐만 아니라 그 크기 및 모폴로지도 정확하지 않다는 문제점이 있었다.Third, in order to confirm the morphology of the COP, the exact position of the defect must be known. Therefore, a conventional method of analyzing the position of the COP measured by the particle counter by adjusting the coordinate relationship with the AFM (Atomic Force Microscope) was used. By checking the morphology and size of defects, the size of COP measured by AFM is larger than that measured by particle counter. Therefore, there was a problem that not only the exact position of the defect but also its size and morphology are not accurate.

또한, 상술한 결정결함을 분석하는 과정에서 최종적으로 웨이퍼 표면의 결함을 분석은 촬영된 SEM(Scanning Electron Microscope) 이미지(Image)를 작업자가 육시검사를 통해 수작업으로 원하는 모양과 크기의 개수를 직접 세어서 계산해 오고 있다.In addition, in the process of analyzing the above-mentioned crystal defects, the final analysis of the defects on the wafer surface is performed by manually inspecting the SEM (Scanning Electron Microscope) image by the operator to manually count the desired number of shapes and sizes. I've been calculating.

따라서 SEM 이미지에 있는 결함의 모양과 크기에 따라 작업자마다 의견이 다를 수 있으며 판별하는 작업자에 따라 차이가 크게 발생된다.Therefore, opinions may differ from operator to operator depending on the shape and size of the defects in the SEM image, and the differences occur greatly depending on the operator to be identified.

상술한 문제점을 해소하기 위한 본 발명의 목적은 웨이퍼 결함 분석 방법에 관한 것으로 특히, 반도체 불량분석의 경우 사용되는 기술 중 물성 분석에서 SEM(Scanning Electron Microscope)을 통해 취득되어진 이미지를 디지털 이미지로 변환 한 후 해당 이미지 데이터에서 휘도의 차를 나타내는 영역을 자동으로 카운팅하도록하여 웨이퍼 표면의 결함의 수와 그 분포를 자동으로 처리 측정 할 수 있도록 하기 위한 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템을 제공하는 데 있다.An object of the present invention for solving the above problems is a method for analyzing wafer defects, and in particular, in the case of semiconductor defect analysis, an image obtained through SEM (Scanning Electron Microscope) in physical property analysis is converted into a digital image. It is then to provide an automatic wafer defect image analysis system for automatically counting the area and the distribution of the defects on the wafer surface by automatically counting the area indicating the difference in luminance in the image data.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템의 특징은, 측정하고자하는 웨이퍼의 표면을 촬영한 이미지신호를 입력받는 이미지 입력부와: 이미지 입력부를 통해 입력되어진 이미지 데이터를 디지털 데이터로 변환하며 해당 이미지 데이터를 인식하는 이미지 인식부와; 이미지 인식부에서 인식되는 이미지의 각 화소별 휘도 및 밝기 등의 데이터를 산출하는 휘도차 산출부; 및 이미지 인식부에서 인식된 이미지와 휘도차 산출부에서 산출되어진 데이터를 기준으로 해당 이미지의 각 화소별 휘도의 크기를 주변 화소와 비교하여 주변화소와의 차가 일정 임계치 이상으로 벌어지는 영역을 자동으로 측정하도록 하는 결함 측정부를 포함하는 데 있다.A feature of the automatic wafer defect image analysis system according to the present invention for achieving the above object is an image input unit for receiving an image signal photographed on the surface of the wafer to be measured: and the digital image data input through the image input unit An image recognition unit converting the data into the data and recognizing the image data; A luminance difference calculator for calculating data such as luminance and brightness of each pixel of the image recognized by the image recognition unit; And based on the image recognized by the image recognizing unit and the data calculated by the luminance difference calculating unit, the area of the difference between the surrounding pixels and the peripheral pixels is automatically measured by comparing the magnitude of the luminance of each pixel of the image with the surrounding pixels. It includes a defect measuring unit to be made.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템의 부가적인 특징은, 작업자에 의해 검사하고자 하는 영역을 설정하고 결함 측정을 위한 스펙등을 세팅시킬 수 있도록 하는 검사영역 설정부와; 검사영역 설정부를 통해 작업자가 검사영역을 설정할 수 있도록 이미지 인식부에서 인식된 이미지를 디스플레이하며 결함 측정부에서 측정처리 된 결과를 작업자에게 표시하기 위한 표시부를 더 포함하는데 있다.An additional feature of the automatic wafer defect image analysis system according to the present invention for achieving the above object is an inspection region setting unit for setting the region to be inspected by the operator and the specification for defect measurement, etc. Wow; The inspection area setting unit may display an image recognized by the image recognition unit so that the operator can set the inspection area, and further includes a display unit for displaying the results measured by the defect measuring unit to the operator.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템의 부가적인 다른 특징은, 결함 측정부는 이미지 인식부에서 인식된 이미지에서 작업자가 세팅한 검사영역내에 존재하는 결함의 위치를 휘도차 산출부에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와 차이가 나는 영역의 중심 좌표를 인식 처리할 수 있는 결함 위치 측정부와; 검사영역내에 존재하는 결함의 크기를 휘도차 산출부에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와의 차이가 세팅된 임계치 이상인 영역에 포함되어진 화소의 수를 측정하여 그 크기를 인식 처리할 수 있는 결함 크기 측정부; 및 검사영역내에 존재하는 결함의 크기를 휘도차 산출부에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와의 차이가 세팅된 임계치 이상인 영역의 개수를 카운팅하는 결함 개수 측정부중 어느 하나 이상의 구성을 포함하는 데 있다.An additional feature of the automatic wafer defect image analysis system according to the present invention for achieving the above object is that the defect measuring unit luminance of the position of the defect present in the inspection area set by the operator in the image recognized by the image recognition unit A defect position measuring unit capable of recognizing the center coordinates of an area different from the surrounding luminance based on the luminance difference provided by the difference calculating unit; Based on the luminance difference provided by the luminance difference calculator, the size of a defect existing in the inspection area can be recognized by measuring the number of pixels included in an area whose difference from the surrounding luminance is equal to or greater than a threshold value. A defect size measuring unit; And a defect number measuring unit configured to count the number of areas whose difference with the surrounding luminance is greater than or equal to a threshold set based on the luminance difference provided by the luminance difference calculating unit to the size of the defect existing in the inspection area. There is.

본 발명의 상술한 목적과 여러 가지 장점은 이 기술 분야에 숙련된 사람들에 의해, 첨부된 도면을 참조하여 후술되는 본 발명의 바람직한 실시 예로부터 더욱 명확하게 될 것이다.The above object and various advantages of the present invention will become more apparent from the preferred embodiments of the present invention described below with reference to the accompanying drawings by those skilled in the art.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

첨부한 도 1은 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템의 구성 예시도이며, 도 2는 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템에 따른 SEM(Scanning Electron Microscope) 이미지 분석예시도이다.1 is an exemplary view illustrating a configuration of an automatic wafer defect image analysis system according to the present invention, and FIG. 2 is a view illustrating an SEM (Scanning Electron Microscope) image analysis according to the automatic wafer defect image analysis system according to the present invention.

첨부한 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템의 구성을 살펴보면, 카메라 혹은 SEM장비로부터 측정하고자하는 웨이퍼의 표면을 촬영한 이미지신호를 입력받는 이미지 입력부(10)와, 이미지 입력부(10)를 통해 입력되어진 이미지 데이터를 디지털 데이터로 변환하며 해당 이미지 데이터를 인식하는 이미지 인식부(20)와, 이미지 인식부(20)에서 이미지를 인식하는 과정에서 해당 이미지의 디지털 데이터에 부여되는 각 화소별 휘도 및 밝기 등의 데이터를 산출하는 휘도차 산출부(30)와, 작업자에 의해 검사하고자 하는 영역을 설정하고 결함 측정을 위한 스펙등을 세팅시킬 수 있도록 하는 검사영역 설정부(40)와, 검사영역 설정부(40)를 통해 작업자가 검사영역을 설정할 수 있도록 이미지 인식부(20)에 서 인식된 이미지를 디스플레이하며 측정처리 된 결과를 작업자에게 표시하기 위한 표시부(50), 및 검사영역 설정부(40)에서 입력되는 각종 스펙등에 따른 세팅 데이터에 따라 이미지 인식부(20)에서 인식된 이미지와 휘도차 산출부(30)에서 산출되어진 데이터를 기준으로 검사영역에 대한 측정 맵(MAP)을 형성하고 이를 표시부(50)에 표시하는 결함 측정부(60)로 구성된다.Referring to the configuration of the automatic wafer defect image analysis system according to the present invention with reference to Figure 1, an image input unit 10 for receiving an image signal photographing the surface of the wafer to be measured from a camera or SEM equipment, and an image input unit The image recognizing unit 20 converts the image data input through the digital data into digital data and recognizes the image data, and is provided to the digital data of the corresponding image in the process of recognizing the image in the image recognizing unit 20. A luminance difference calculator 30 for calculating data such as luminance and brightness for each pixel, and an inspection region setting unit 40 for setting an area to be inspected by an operator and setting a specification for defect measurement. And the image recognized by the image recognition unit 20 so that an operator can set the inspection area through the inspection area setting unit 40. Calculating the luminance difference between the image recognized by the image recognition unit 20 according to setting data according to various specifications input from the display unit 50 and the inspection area setting unit 40 to display the measured result to the operator. The defect measurement unit 60 forms a measurement map MAP for the inspection area based on the data calculated by the unit 30 and displays it on the display unit 50.

또한, 결함 측정부(60)는 이미지 인식부(20)에서 인식된 이미지에서 작업자가 세팅한 검사영역내에 존재하는 결함의 위치를 휘도차 산출부(30)에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와 차이가 나는 영역의 중심 좌표를 인식 처리할 수 있는 결함 위치 측정부(61)와, 검사영역내에 존재하는 결함의 크기를 휘도차 산출부(30)에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와의 차이가 세팅된 임계치 이상인 영역에 포함되어진 화소의 수를 측정하여 그 크기를 인식 처리할 수 있는 결함 크기 측정부(62), 검사영역내에 존재하는 결함의 크기를 휘도차 산출부(30)에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와의 차이가 세팅된 임계치 이상인 영역의 개수를 카운팅하는 결함 개수 측정부(63)로 구성된다.In addition, the defect measuring unit 60 determines the position of a defect existing in the inspection area set by the operator in the image recognized by the image recognition unit 20 based on the luminance difference provided by the luminance difference calculating unit 30. The defect position measuring unit 61 capable of recognizing the center coordinates of the region different from the luminance, and the size of the defect present in the inspection region based on the luminance difference provided by the luminance difference calculating unit 30 based on the luminance difference. A defect size measuring unit 62 capable of measuring the number of pixels included in an area whose difference from the luminance is greater than or equal to the set threshold and recognizing the size thereof, and measures the size of the defect present in the inspection area by the luminance difference calculating unit 30. The defect number measuring unit 63 counts the number of areas whose difference with the surrounding luminance is greater than or equal to a threshold set on the basis of the luminance difference provided by.

이때, 결함 측정부(60)는 결함 위치 측정부(61)와 결함 크기 측정부(62) 및 결함 개수 측정부(63)의 구성에 국한 되지 않으며, 간단하게는 결함 개수 측정부(63)만을 구비할 수 있다.In this case, the defect measuring unit 60 is not limited to the configuration of the defect position measuring unit 61, the defect size measuring unit 62, and the defect number measuring unit 63, and simply the defect number measuring unit 63. It can be provided.

상술한 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템의 동작을 살펴보면, SEM 측정장비를 통해 검사하고자 하는 웨이퍼의 표면의 이미지가 이미지 입력부(10)를 통해 입력된다. Looking at the operation of the automatic wafer defect image analysis system according to the present invention described above, the image of the surface of the wafer to be inspected through the SEM measuring device is input through the image input unit (10).

이미지 입력부(10)를 통해 입력된 이미지 신호는 통상 아날로그 신호이므로 이를 이미지 인식부(20)에서 디지털 데이터로 변환하며 그로인해 각 화소의 좌표 및 화소의 영상정보가 인식되어진다.Since the image signal input through the image input unit 10 is usually an analog signal, the image recognition unit 20 converts the image signal into digital data, thereby recognizing the coordinates of each pixel and the image information of the pixel.

이미지 인식부(20)에서 인식되어진 각 화소의 영상정보는 휘도차 산출부(30)로 제공되는데, 휘도차 산출부(30)는 이미지 인식부(20)에서 이미지를 인식하는 과정에서 해당 이미지의 디지털 데이터에 부여되는 각 화소별 휘도 및 밝기 등의 데이터를 산출하게 된다.The image information of each pixel recognized by the image recognition unit 20 is provided to the luminance difference calculator 30, and the luminance difference calculator 30 recognizes the image in the process of recognizing the image in the image recognition unit 20. Data such as luminance and brightness for each pixel provided to the digital data is calculated.

이때 이미지 인식부(20)에서 인식되는 웨이퍼의 표면의 이미지는 표시부(50)를 통해 디스플레이되어 작업자가 측정하고자 하는 영역을 선택할 수 있도록 한다.At this time, the image of the surface of the wafer recognized by the image recognition unit 20 is displayed through the display unit 50 to allow the operator to select the area to be measured.

작업자는 표시부(50)를 통해 디스플레이되는 웨이퍼의 표면의 이미지를 살펴보면서 결함이 발생되었다고 판단되는 영역을 마우스 등을 이용하여 측정 영역으로 설정하며, 키보드 등을 이용하여 측정 스펙을 검사영역 설정부(40)를 통해 입력하게 된다.While the operator looks at the image of the surface of the wafer displayed through the display unit 50, the operator sets an area where the defect is generated as a measurement area using a mouse or the like, and sets the measurement specification by using a keyboard or the like. ).

이에 결함 측정부(60)는 검사영역 설정부(40)에서 입력되는 각종 스펙등에 따른 세팅 데이터에 따라 이미지 인식부(20)에서 인식된 이미지와 휘도차 산출부(30)에서 산출되어진 데이터를 기준으로 검사영역에 대한 측정 맵(MAP)을 형성하고 이를 표시부(50)에 표시하게 된다.Accordingly, the defect measuring unit 60 refers to an image recognized by the image recognition unit 20 and data calculated by the luminance difference calculator 30 according to setting data according to various specifications input from the inspection area setting unit 40. As a result, a measurement map MAP for the inspection area is formed and displayed on the display unit 50.

이때 측정 맵이란 결함 측정부(60)를 구성하는 측정수단을 통해 얻어진 측정 데이터들을 의미하여, 측정 수단이란 결함 위치 측정부(61)와 결함 크기 측정부(62) 및 결함 개수 측정부(63)를 모두 가질 수도 있고 어느 하나 혹은 조합 된 구성을 가질 수 있다.In this case, the measurement map means measurement data obtained through the measurement means constituting the defect measurement unit 60, and the measurement means means the defect position measurement unit 61, the defect size measurement unit 62, and the defect number measurement unit 63. It can have all or can have any one or a combination of configuration.

또한, 측정 수단은 본 설명에 국한 되지 않음을 미리 밝혀둔다.It is also noted that the measuring means is not limited to this description.

각 구성의 동작 특성을 살펴보면, 결함 위치 측정부(61)는 이미지 인식부(20)에서 인식된 이미지에서 작업자가 세팅한 검사영역내에 존재하는 결함의 위치를 휘도차 산출부(30)에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와 차이가 나는 영역의 중심 좌표를 인식 처리한다.Looking at the operating characteristics of each configuration, the defect position measuring unit 61 provides the position of the defect in the inspection area set by the operator in the image recognized by the image recognition unit 20 in the luminance difference calculator 30 Based on the luminance difference, the center coordinates of the area that differs from the surrounding luminance are recognized.

또한, 결함 크기 측정부(62)는 이미지 인식부(20)에서 인식된 이미지에서 작업자가 세팅한 검사영역내에 존재하는 결함의 크기를 휘도차 산출부(30)에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와의 차이가 세팅된 임계치 이상인 영역에 포함되어진 화소의 수를 측정하여 그 크기를 인식 처리한다.In addition, the defect size measuring unit 62 surrounds the size of a defect existing in the inspection area set by the operator in the image recognized by the image recognition unit 20 based on the luminance difference provided by the luminance difference calculating unit 30. The size of the pixel included in the area whose difference from the luminance is greater than or equal to the set threshold is measured, and the size is recognized.

또한, 결함 개수 측정부(63)는 이미지 인식부(20)에서 인식된 이미지에서 작업자가 세팅한 검사영역내에 존재하는 결함의 크기를 휘도차 산출부(30)에서 제공하는 휘도차를 기준으로 주변의 휘도와의 차이가 세팅된 임계치 이상인 영역의 개수를 카운팅한다.In addition, the defect number measuring unit 63 may calculate the size of a defect existing in the inspection area set by the operator in the image recognized by the image recognition unit 20 based on the luminance difference provided by the luminance difference calculator 30. Count the number of areas where the difference from the luminance is greater than or equal to the set threshold.

이상의 설명에서 본 발명은 특정의 실시 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.While the invention has been shown and described in connection with specific embodiments thereof, it is well known in the art that various modifications and changes can be made without departing from the spirit and scope of the invention as indicated by the claims. Anyone who owns it can easily find out.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 웨이퍼 결함 이미지 자동 분석 시스템을 제공하면, 서로 모양과 크기가 연속 분포하는 속성의 형상을 판별하는 일정한 기준에 따라 자동화하여 얻을 수 있으며 시간 절감 및 정확한 측정 데이터를 얻을 수 있게 되며, 이러한 과정을 통해 작업자가 검사를 희망하는 모양과 크기의 결함(defect)개수 및 좌표, 크기 등을 파악 할 수 있어 판단의 기준에 대한 일관된 데이터를 얻을 수 있게 된다. When the wafer defect image automatic analysis system according to the present invention as described above is provided, it can be obtained by automating according to a predetermined criterion for determining the shape of the property in which the shape and size are continuously distributed with each other, and save time and obtain accurate measurement data. Through this process, the number of defects, coordinates, and size of the shape and size desired by the operator can be identified, thereby obtaining consistent data on the criteria of judgment.

Claims

An image input unit receiving an image signal photographing the surface of the wafer to be measured:

An image recognition unit converting the image data input through the image input unit into digital data and recognizing the image data;

A luminance difference calculator for calculating data such as luminance and brightness of each pixel of the image recognized by the image recognition unit; And

Based on the image recognized by the image recognition unit and the data calculated by the luminance difference calculator, the luminance level of each pixel of the corresponding image is compared with the surrounding pixels to automatically determine an area where the difference between the peripheral pixels is greater than a predetermined threshold. Wafer defect image analysis system, characterized in that it comprises a defect measuring unit for measuring.

In claim 1,

An inspection area setting unit for setting an area to be inspected by an operator and setting a specification for defect measurement;

And a display unit configured to display an image recognized by the image recognition unit so that an operator can set an inspection area through the inspection area setting unit, and display a result measured by the defect measuring unit to the worker. Automatic defect image analysis system.

In claim 1,

The defect measuring unit is a coordinate of the center of the region that is different from the surrounding luminance based on the luminance difference provided by the luminance difference calculator for the position of the defect existing in the inspection area set by the operator in the image recognized by the image recognition unit. A defect position measuring unit capable of recognizing a process;

The size of the defect present in the inspection area is measured based on the luminance difference provided by the luminance difference calculating unit to measure the number of pixels included in an area whose difference from the surrounding luminance is greater than or equal to a set threshold. A defect size measuring unit; And

And a configuration of any one or more of a defect number measuring unit for counting the number of regions having a difference from the surrounding luminance based on the magnitude of the defect existing in the inspection area based on the luminance difference provided by the luminance difference calculating unit. Wafer defect image automatic analysis system, characterized in that.