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WO2004012258A1 - 欠陥発生状態の監視方法およびその装置 - Google Patents

欠陥発生状態の監視方法およびその装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2004012258A1
WO2004012258A1 PCT/JP2003/009544 JP0309544W WO2004012258A1 WO 2004012258 A1 WO2004012258 A1 WO 2004012258A1 JP 0309544 W JP0309544 W JP 0309544W WO 2004012258 A1 WO2004012258 A1 WO 2004012258A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
defect
thin film
defects
film device
region
Prior art date
Application number
PCT/JP2003/009544
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Kenji Obara
Yuji Takagi
Hisae Shibuya
Original Assignee
Hitachi High-Technologies Corporation
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi High-Technologies Corporation filed Critical Hitachi High-Technologies Corporation
Publication of WO2004012258A1 publication Critical patent/WO2004012258A1/ja

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L2924/00—Indexing scheme for arrangements or methods for connecting or disconnecting semiconductor or solid-state bodies as covered by H01L24/00
    • H01L2924/0001—Technical content checked by a classifier
    • H01L2924/0002—Not covered by any one of groups H01L24/00, H01L24/00 and H01L2224/00

Definitions

  • the present invention relates to a method and an apparatus for processing inspection data of a thin film device such as a semiconductor, a liquid crystal, a magnetic head, and a printed circuit board.
  • the manufacture of a semiconductor device is constituted by a number of processes. It can be broadly divided into a substrate process in which transistor elements are formed on a substrate, and a wiring process in which wiring for connecting elements is formed. Each is composed of a combination of multiple processes such as a thin film formation process, a photolithography process, an etching process, an impurity introduction process, a heat treatment process, a planarization process, and a cleaning process. The number of such processing steps sometimes reaches several hundred.
  • the inspection system scans the wafer surface with a laser to detect the presence or absence of scattered light, or captures the pattern shape as an image and compares it with other images in the same pattern area to detect pattern defects (short defects). It is possible to obtain information on the position, number, and the like of disconnection defects, chipping defects, shape defects, and the like, and foreign substances (hereinafter, collectively referred to as defects).
  • Monitoring of equipment errors is often performed using the number and density of defects detected by the inspection equipment as management indicators. If the number of defects exceeds a preset reference value, it is determined that an error has occurred in the equipment, and Based on the information such as the defect review performed separately and other information, the equipment that caused the failure and the content of the failure are specified.
  • the number of defects increases, and a characteristic tendency may appear in the distribution of the defects on the surface.
  • a specific pattern may appear on the wafer map, such as a linear shape, a concentric shape, or a radiation shape, or the density of a specific region may increase. Therefore, not only controlling the number and density detected in the inspection, but also focusing on such a bias in the occurrence of defects, it is possible to detect signs of a problem in the manufacturing equipment, and to respond to the problem earlier. It is possible to trigger.
  • Such a wafer map obtained by an inspection apparatus as disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-67853 as a prior art focusing on a wafer map of a defect in inspection data is used by a user.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-184591 discloses that "On-The Fly" automatic inspection classifies important defect information while performing inspection by using defect classification. It is described in each case whether an allowable number set in advance is exceeded or not, and if the allowable number is exceeded, an alarm is generated.
  • the prior art does not describe a method for automatically detecting a device abnormality from a wafer map. If performed manually, the criteria are ambiguous, and there are problems with reliability and reproducibility. Also, it is difficult to constantly monitor a large number of wafer maps.
  • the object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, to automatically and early detect an abnormality in a manufacturing apparatus, It is an object of the present invention to provide a means for preventing a defect from being produced by issuing a warning. In order to achieve the above object, in the present invention,
  • a method of monitoring a state of occurrence of a defect in a process of manufacturing a thin film device in which a substrate is sequentially processed to form a thin film device wherein the method detects a thin film device processed in a predetermined process and performs the predetermined process.
  • Obtaining information on the distribution of defects on the thin film device generated by the processing in the process, determining a region of interest on the thin film device from the information on the distribution of defects, and sequentially in the predetermined processing step of the thin film device The time course of the number of defects generated in the region of interest by detecting the processed thin film device and performing the processing in the predetermined processing step is monitored,
  • An alarm is issued when the number of defects generated in the region of interest exceeds a predetermined amount.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing the concept of the defect data analysis method of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing one embodiment of the method of specifying a region of interest according to the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a method for calculating a normal level of test data according to the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart showing one embodiment of the processing procedure in the analysis engine of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing an embodiment of a monitor condition input screen of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing one embodiment of the monitoring status output screen of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing one embodiment of a device configuration including the analysis engine of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram showing one embodiment of the device configuration including the analysis engine of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram showing an embodiment of the device configuration including the analysis engine of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the device configuration of the present invention.
  • 101 is a manufacturing apparatus such as a film forming apparatus, an exposure apparatus, and an etching apparatus
  • 102 is an inspection apparatus such as a foreign substance inspection apparatus and a visual inspection apparatus.
  • ⁇ Equipment, 103 Manufacturing conditions of manufacturing equipment
  • Database for storing maintenance information and inspection information 104: Data for detecting defects in manufacturing equipment based on information from inspection equipment and information from manufacturing equipment
  • the analysis engine, 105 is a network.
  • the equipment identification code is used. If there are multiple chambers used for processing, the chamber identification code, and maintenance information such as the cleaning date and time and the cleaning content are stored on the network.
  • the analysis engine 104 processes the inspection information to transmit a warning that prompts cleaning and adjustment of the apparatus.
  • FIG. 2 is a diagram showing the concept of the defect data analysis method according to the present invention.
  • the manufacturing process of semiconductor devices consists of one or more steps, inspections, and repetitions.
  • an analysis flow in detection after a certain process group B is shown.
  • the time-varying time-series wafer map is acquired by the inspection device. This is obtained from the database 103 in FIG.
  • an area in which intensive occurrence of defects is expected is limited by an area identification method described later.
  • it calculates the feature value, for example, the density of defects in the limited area, and monitors the transition.
  • the warning is sent to the staff managing the production equipment, and the staff implements countermeasures for process group B.
  • the staff implements countermeasures for process group B.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an embodiment of a method for specifying a region of interest.
  • the wafer map obtained by the inspection in FIG. 2 may include a defect generated by processing in the process group A. Therefore, in STEP 301, the defect position data near the defect position data obtained by the inspection after the process group A is deleted from the defect position data obtained by the inspection after the process group B. I do.
  • the determination as to whether or not it is in the vicinity may be obtained by calculation from the accuracy of calculating foreign matter / defect coordinates of the inspection apparatus or the alignment accuracy of the wafer, or may be arbitrarily set by the user. By doing so, it is possible to target only defects generated by processing in the process group B.
  • a foreign substance / defect point at the closest distance is searched for with reference to a certain foreign substance / defect point, and the distance R is calculated.
  • a predetermined threshold value is compared with R obtained in STEP 302, and if the distance R is smaller than the threshold value, a standard defect is obtained in STEP 304.
  • STEP 305 it is determined whether there is any foreign matter or defect point that has not been set as a reference point. If so, the reference point is changed at STEP 306, and the same procedure is followed from STEP 302. If the distance R is equal to or larger than the threshold value in STEP 303, STEP 304 is not performed and STEP 305 is performed. If the calculation based on all the defect points has been completed in STEP 305, the process proceeds to STEP 307.
  • step 307 it is determined whether or not the areas overlap in the attention area group registered in STEP 304, and the overlapping attention areas are integrated as the same area.
  • step 307 the area of the integrated area is compared with a preset threshold value. If the area is equal to or smaller than the threshold value, the area is not regarded as the attention area in step 309. At 310, it is determined as the attention area.
  • a region where the distance between the foreign matter and the defect point is short that is, a region with a high density can be specified as the region of interest.
  • the attention area does not need to be one, but may be more than one.
  • any method may be used as long as it can detect a local region having a high defect density.
  • Threshold average defect density + a X standard deviation
  • a time offset of T off is added as shown in FIG. 4 in consideration of the possibility that the defect density of the wafer near the time at which the attention area is set is higher than the normal level.
  • Data before off may be used for normal level calculation.
  • an arbitrary constant may be set as the threshold value by the user. To reduce false alarms, a warning is issued when the threshold is exceeded continuously for a predetermined number of times. It may be determined to emit.
  • the calculation of the defect density at the normal level may be performed not only for the target region but also for the entire wafer or the region where the inspection is performed.
  • the specification of the period used for the normal level calculation may be performed on the date of the inspection, may be performed on the number of wafers, or may be performed on the number of lots.
  • the density data obtained in a time series is smoothed or a regression curve is applied to smooth the fluctuation occurring in a small cycle, and then the differential value of the fluctuation is monitored. Then, a warning may be issued when the value exceeds the reference value determined in the same manner.
  • FIG. 5 is an example of a flowchart showing a processing procedure in the analysis engine.
  • step 501 time-series wafer map data is acquired from the database 103.
  • step 502 the above-mentioned pre-process data is removed.
  • step 503 the defect localization described above is evaluated.
  • STEP 504 the attention area is continued and updated.
  • a new attention area is set based on the result of STEP 503.
  • the region is excluded from the region of interest.
  • Step 505 the defect density of the noted area is calculated.
  • Step 506 it is determined whether or not the attention area has been updated. If it is determined that the attention area has been updated, the normal density level described above is estimated at STEP 509, and a warning threshold value is set.
  • step 507 the magnitude of the warning threshold value is determined. If the warning level is less than the value, the loop is repeated from STEP 501. If it is equal to or greater than the warning threshold, a warning is issued in STEP 508.
  • wafer map data created by overlapping all wafers in the same lot or an arbitrary plurality of wafers may be used.
  • wafer map data created by overlapping all wafers of a plurality of lots or an arbitrary plurality of wafers may be used.
  • the calculations performed in the steps after STEP 503 may be performed separately for each wafer history such as the position in the wafer port or the number of the processing apparatus. For example, the calculation may be performed for each C number in the lot.
  • the calculation may be performed for each of the manufactured manufacturing apparatuses with reference to the start information of the apparatuses collected in the database 103.
  • the information may be referred to and the calculation may be performed for each chamber.
  • the calculation performed in the steps after STEP 503 may be performed separately for each attribute assigned to the defect.
  • the attribute here refers to the size of the defect assigned to each defect in the inspection device or another device, the classification category, and the like.
  • S TEP 503 and subsequent steps may be performed with only a defect having a certain size or more as a calculation target. This means that if it is known that defects smaller than the set size do not significantly affect the yield, it is possible to eliminate warnings mainly caused by defects smaller than the set size. It is.
  • S TP 503 and later may be performed with only a specific category as a calculation target. This means that if it is known that defects other than the above set categories do not significantly affect the yield, it is possible to eliminate warnings mainly caused by defects other than the above set categories, which is effective. is there. In addition, if the relationship between the classification category and the cause of occurrence is known, it is possible to quickly take countermeasures by referring to the category that frequently occurs when warnings occur.
  • the calculation may be performed by combining the above-described embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of a monitoring condition input screen for the GUI related to the analysis engine.
  • the user calls screen 601 when setting the monitoring conditions.
  • the screen 6001 is divided into an area 602 for setting a steady level calculation condition, an area 603 for setting a condition for calculating a region of interest, and an area 604 for setting a monitoring level.
  • an area 602 for setting a steady level calculation condition
  • an area 603 for setting a condition for calculating a region of interest
  • an area 604 for setting a monitoring level.
  • a fixed mode in which the normal level calculation is calculated as a fixed value from a specified lot number range or a specified period of mouth, and an attention area are set.
  • the range of the lot number and the period used for the calculation can be specified.
  • the offset described in FIG. 4 and the calculation target period can be input.
  • the addition option can specify whether to perform addition between lots and intra-lot addition in area 607. For lot-to-lot items, you can specify how many lots to add, and for items within lots, you can specify which wafer number to add. Sorting options can be specified in area 608. Depending on the content of the addition option, the items that can be selected change so that no inconsistency occurs. For example, when the inside of the mouth is selected with the addition option, the separation for each chamber becomes impossible.
  • the details of the attention area calculation conditions can be set in area 603.
  • the distance threshold between adjacent defect points for determining the same area and the minimum area to be used as the attention area can be specified.
  • the setting of the monitoring level which is the threshold for issuing a warning, is performed in area 604.
  • the value of a in equation (1) can be input.
  • another index converted from the statistical theory for example, the area ratio included in the averager a ⁇ with respect to the total area of the normal distribution defined by the calculated average and standard deviation is used as the input value. Is also good. Or you can set your own index such as large, medium and small and input. Not all data shown here may be required to be entered by the user, and some data may not be entered by giving a valid value in advance.
  • the input wafer map data is subjected to map addition processing and filtering of defect coordinate points used for calculation of a region of interest under conditions according to the normal level calculation conditions, and calculation of the region of interest is performed.
  • FIG. 7 shows an example of the output screen.
  • the user calls the screen 701 to confirm the density fluctuation of the wafer map.
  • Screen 700 shows the inspection device, addition conditions, classification It is composed of an area 702 for displaying cases and the like, an area 703 for displaying the wafer map and the area of interest, and an area 704 for indicating the transition of the defect density of the area of interest.
  • the display conditions can be selected for each of the sorted items. For example, in the category section, “peeling” indicates only those points on the wafer map that were classified as “peeling”.
  • another category name is registered in the pull-down menu, and when another category is selected from the menu, a wafer map, a region of interest, and density transition data relating to the selected category are displayed.
  • a region having a relatively high density in the wafer map of the defect is displayed as an attention region so as to overlap the wafer map.
  • the attention area may be surrounded by a line, or may be displayed in a different color, as long as it can be distinguished from other areas. If there are multiple regions of interest, they are displayed so that they can be distinguished from each other.
  • the defect density transition for each attention area displayed in the area 703 is displayed on a graph in chronological order.
  • the average density calculated as the normal state for each attention area and the warning reference value calculated according to the conditions set on the above-mentioned screen 61 are displayed.
  • the map obtained at that time may be displayed in the area 703.
  • a list of wafer maps may be displayed in a popup window.
  • the maintenance information of the processing apparatus for example, the cleaning time and the replacement time of parts may be displayed on the graph of the area 704 in a superimposed manner.
  • a warning is sent to the staff using a mail system (not shown).
  • the product name, inspection process name, defect density, abnormality occurrence date and time, the inspection device shown in area 720, the addition condition, the classification condition, etc. may be sent together with the e-mail.
  • output for designating a review point may be performed. For example, a predetermined number of defect ID numbers randomly extracted from the defect coordinates included in the region of interest determined to be abnormal are sent to the database 103.
  • the defect ID number is also downloaded, and the defect at issue can be efficiently reviewed by reviewing the coordinates of the designated defect ID number. This is effective when the deviation of the distribution becomes obvious when a plurality of wafer maps are superimposed, since it is difficult to determine the position of the defect in question from one wafer map.
  • FIG. 8 shows an embodiment of the device configuration.
  • Reference numeral 101 denotes a manufacturing apparatus for performing various processing on a semiconductor wafer, for example, a processing apparatus such as a CVD sputtering apparatus.
  • Reference numeral 102 denotes an inspection device for inspecting foreign matter and defects, for example, a foreign object inspection device such as IS-2600 manufactured by Hitachi, Ltd.
  • Reference numeral 107 denotes a review device capable of observing the state of the wafer surface in detail, for example, an electron microscope such as a review SEM, RS-3000 manufactured by Hitachi, Ltd.
  • Reference numeral 108 denotes an apparatus for analyzing the composition of a predetermined region on the wafer surface, for example, a component analyzer equipped with an EDX (EnergyDisp e r s i v e input).
  • Reference numeral 106 denotes a data server having a data processing function, which comprises a database unit 103 and an analysis engine unit 104.
  • the database section 103 stores information obtained from each device connected to the network 105. For example, from the manufacturing device 101, the device identification code, cleaning time, part replacement time, lot number of the semiconductor wafer that has been started, and so on. Attached to the wafer number is the start chamber code, inspection information such as the number and position of defects for each wafer, or size and classification code from the inspection device 102, and the appearance image, classification code, and composition analysis of the defects from the review device The device accumulates the defect ID and analysis result code targeted for analysis.
  • the analysis engine unit 104 uses the information stored in the database unit 103 to perform data analysis using the method described above, and monitors the state of the manufacturing apparatus. If it is determined that there is an abnormality in the equipment, a warning is sent to the staff by a mail system or the like (not shown).
  • FIG. 9 shows another embodiment of the device configuration.
  • the configurations of the manufacturing apparatus 101, the inspection apparatus 102, the review apparatus 107, and the composition analysis apparatus 108 connected to the network 105 are the same as those in the above embodiment.
  • the database 103 and the analysis engine 104 are independent, and both are connected to the network 105.
  • Each device 101, 102, The information shown in the above embodiment obtained from 107 and 108 is stored in the database 103.
  • the analysis engine 104 acquires information from the database 103 via the network 105, performs data analysis using the method described above, and monitors the state of the manufacturing apparatus. If it is determined that there is an abnormality in the device, a warning is transmitted to the staff by a mail system or the like (not shown).
  • a mail system or the like not shown.
  • FIG. 10 shows another embodiment of the device configuration.
  • the database 109 that stores past cases is a component.
  • the database 109 stores, for example, a wafer map at the time of occurrence of a warning, detailed defect information by review, and data on a countermeasure method input from an input terminal (not shown).
  • an abnormality is detected by the analysis engine 104, the similarity between the wafer map at the time of occurrence of the abnormality and the wafer map registered in the past case database 109 is compared, and the cases determined to be similar are determined.
  • the similarity evaluation can be performed, for example, by calculating the ratio of the overlapping area and the non-overlapping area of the attention area in the wafer map stored in the past case database with the attention area in the eha map where the abnormality is detected.
  • a device abnormality can be sensed from a distribution of defects found by inspection by a numerical operation by a computer, so that stable detection can be performed as compared with a method of manually determining a distribution abnormality.
  • the sensitivity of the apparatus abnormality detection is higher than the index value calculated based on the number of defects. As a result, it is possible to prevent failures caused by device abnormalities from occurring.

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Abstract

製造装置の異常を自動的に早期に感知し、警告を発することによって不良作り込みを防止する手段を提供する。　基板を順次処理して薄膜デバイスを形成する薄膜デバイスの製造工程において欠陥の発生の状態を監視する方法。薄膜デバイスの製造工程のうちの所定の処理工程で処理された薄膜デバイスを検査して、所定の処理工程で処理したことにより発生した前記薄膜デバイス上の欠陥の分布の情報を得る。欠陥の分布の情報から薄膜デバイス上の着目領域を決め、薄膜デバイスの所定の処理工程で順次処理された薄膜デバイスを検査して所定の処理工程で処理したことにより前記着目領域内に発生した欠陥の数の時間的推移を監視する。　着目領域内に発生した欠陥の数が所定の量を超えたときには警報を発する。

Description

明 細 書 欠陥発生状態の監視方法およびその装置 技術分野
本発明は半導体、 液晶、 磁気ヘッド、 プリント基板などの薄膜デバイスの検査 データの処理方法および処理装置に関する。
背景技術
薄膜デバイスとして、 例えば、 半導体デバイスの製造は、 多数のプロセスによ り構成されている。 大きくは、 基板上にトランジスタ素子を作り込む基板工程と、 素子間を接続する配線を作り込む配線工程に分けられる。 それぞれは、 薄膜形成 プロセス、 ホトリソグラフィプロセス、 エッチングプロセス、 不純物導入プロセ ス、 熱処理プロセス、 平坦化プロセス、 洗浄プロセス等の複数プロセスの組合せ により構成される。 このような加工工程数は時には数百工程に及ぶ。
加工装置の製造条件の不備や異常によつて半導体デバイスが作り込まれる半導 体ゥ ハ上に欠陥が発生した場合、 製品に不良が発生する確率が高くなり、 歩留 りを下げてしまうことになる。 そこで主要なプロセスごとに異物検査や外観検査 等の検査が実施され、 加工が正常に行われているか監視が行われ、 異常発生時に は該当装置に対策が施される。 このとき、 加工プロセスごとに全てのウェハの検 查を実施するのは時間と手間の制約から不可能であるため、 通常はいくつかの一 連の工程ごとに、 サンプリングされたロットゃウェハに対して検査が実施される。 検査装置では、 ウェハ表面をレーザでスキャンし、 散乱光の有無を検出したり、 あるいはパターンの形状を画像として取り込み、 他の同一パタン領域の画像と比 較することにより、 パターンの欠陥 （ショート欠陥、 断線欠陥、 欠け欠陥、 形状 欠陥など） や異物 （以下、 これらを総称して欠陥という） の位置、 個数等に関す る情報を得ることができる。
装置異常の監視は、 検査装置により検出される欠陥の個数や密度を管理指標と して行われることが多い。 欠陥の個数が予め設定された基準値を越えると装置に 異常が発生していると判定し、 欠陥のゥヱハ面内の位置情報であるゥヱハマップ や別途行われる欠陥レビュー等の情報をもとに不具合の発生した装置や不具合内 容の特定が実施される。
しかし、 前記示した代表数値による管理では、 異常が検知された時点で不良と なる製品を相当数作り込んでしまつている例が少なくない。
ここで、 装置に異常が発生した場合、 欠陥の発生数が増えると共に、 ゥヱハ上 の欠陥の分布に特徴的な傾向が現れる場合がある。 例えば直線状'同心円状、 放 射線状などウェハマップに特定のパタンが現れたり、 特定の領域の密度が高くな ることがある。 そこで、 検査にて検出される個数や密度のみを管理するだけでな く、 このような欠陥発生の偏りに注目すると製造装置の問題発生の兆候をとらえ ることができ、 より早期に対策へのトリガをかけることが可能となる。
このような、 検査データの欠陥のウェハマップに注目した従来技術として特開 平 1 1一 6 7 8 5 3号公報に記載されているような、 検查装置により得られたゥ ェハマップを、 ユーザの閲覧が容易になるよう表示する解析補助システムに関す る技術がある。
また、 特開 2 0 0 1— 8 5 4 9 1号公報には、 "O n— T h e F l y " 自動 欠陥分類により検査を実行しつつ重要な欠陥の情報を獲得して、 欠陥の種類ごと に予め設定した許容数を超えたか否かを判定し、 許容数を超えた場合にはアラー ムを発生することが記載されている。
製品の歩留り低下を回避するためには装置の異常を高感度に感知することが重 要である。 例えば装置異常に対する検知感度が低く、 ある装置にて発塵が生じた ままで製造を継続してしまうと、 不良となる製品を大量に作り込んでしまうこと になる。 そのため、 検查装置から得られる欠陥のウェハマップを監視し、 装置異 常によつて起こり得る分布の偏りを監視するのは有効な方法と考えられる。
し力 し、 従来技術ではウェハマップより装置異常を自動的に感知する方法に関 する記載はされていない。 人手によって行う場合、' 基準が曖昧となるため、 信頼 性、 再現性に問題がある。 また、 大量のウェハマップを常に監視することは困難 である。
発明の開示
本発明の目的は、 上記課題を解決し、 製造装置の異常を自動的に早期に感知し、 警告を発することによつて不良作り込みを防止する手段を提供することにある。 上記目的を達成するために、 本発明では、
基板を順次処理して薄膜デバイスを形成する薄膜デバイスの製造工程において 欠陥の発生の状態を監視する方法であって、 所定の処理工程で処理された薄膜デ パイスを検查して該所定の処理工程で処理したことにより発生した前記薄膜デバ イス上の欠陥の分布の情報を得、 該欠陥の分布の情報から前記薄膜デバイス上の 着目領域を決め、 前記薄膜デバイスの前記所定の処理工程で順次処理された薄膜 デバイスを検查して前記所定の処理工程で処理したことにより前記着目領域内に 発生した欠陥の数の時間的推移を監視し、
前記着目領域内に発生した欠陥の数が所定の量を超えたときには警報を発する ようにした。
本発明の他の目的、 特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の 記載から明らかになるであろう。
図面の簡単な説明
図 1は、 本発明の構成の一例を示す図である。
図 2は、 本発明の欠陥データ解析方法の概念を示す図である。
図 3は、 本発明の注目領域の特定方法の一実施例を示した流れ図である。
図 4は、 本発明の検査データの通常レベル算出方法の一例を示す図である。 図 5は、 本発明の解析エンジンにおける処理手順の一実施例を示したフローチ ヤートである。
図 6は、 本発明の監視条件の入力画面の一実施例を示す図である。
図 7は、 本発明の監視状態の出力画面の一実施例を示す図である。
図 8は、 本発明の解析エンジンを含んだ装置構成の一実施例を示す図である。 図 9は、 本発明の解析エンジンを含んだ装置構成の一実施例を示す図である。 図 1 0は、 本発明の解析エンジンを含んだ装置構成の一実施例を示す図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
図 1は本発明の装置構成の一例を示す図である。 1 0 1は成膜装置や露光装置、 エッチング装置などの製造装置、 1 0 2は異物検査装置や外観検査装置などの検 查装置、 1 0 3は製造装置の製造条件ゃメンテナンス情報および検査情報を保管 するデータベース、 1 0 4は検査装置からの情報や製造装置からの情報を基に製 造装置の不具合を検出するデータ解析エンジン、 1 0 5はネットワークである。 製造装置 1 0 1において、 同一の加工を行う製造装置が複数ある場合はその装 置識別コード、 加工に用いるチャンバが複数ある場合はチャンバ識別コード、 お よび清掃日時や清掃内容といったメンテナンス情報はネットワーク 1 0 5を介し てデータベース 1 0 3に送られる。 また、 検査装置 1 0 2より得られる異物 '欠 陥検出数情報や欠陥サイズ等欠陥に付随して得られる情報、 および異物 ·欠陥の 検出欠陥マップの情報もネットワーク 1 0 5を介してデータベース 1 0 3に送ら れる。 解析エンジン 1 0 4では、 該検查情報を処理することにより装置の清掃 · 調整等を促す警告を発信する。
図 2は本発明による欠陥データ解析方法の概念を示す図である。 半導体デバイ スの製造プロセスは、 一つあるいは複数の工程、 検査、 の繰り返しにより構成さ れる。 ここで、 例えばある工程群 Bの後の検查における解析フローを示す。 まず、 検査装置により、 刻々と変化する時系列のウェハマップを取得する。 これは図 1 において、 データベース 1 0 3より取得されるものである。 取得した時系列ゥェ ハマップにおいて、 まず第一に後述する領域特定手法により、 欠陥の集中的な発 生が予想される領域を限定する。 第二に、 限定された領域内の欠陥に関する特徴 量、 例えば密度を算出し、 その推移を監視する。 第三に、 前記監視中の数値が、 後述する基準値特定手法により定められた基準値を超えているか否かを判定し、 越えた場合に警告を発信する。
警告は製造装置を管理するスタツフに伝えられ、 スタッフは工程群 Bに対する 対策を実施する。 このとき、 図中点線で示した、 従来多く用いられていたウェハ 全体、 あるいは検査領域全体を数値算出の対象とする方法では時間 t 4において 装置の異常が判明するのに対し、 本方法では、 より早期の時間 t 3において異常 を感知することができる。
このように、 異物 ·欠陥マップの局所的な時系列粗密変動を監視することによ り装置異常を兆候の段階でとらえることが可能となり、 装置異常に伴う不良品の 作り込みを未然に防ぐことができる。 次に、 注目領域特定方法の詳細について説明する。
図 3は注目領域の特定方法の一実施例を示した流れ図である。 図 2の検查にて 得られたウェハマップは、 工程群 Aで処理することにより発生した欠陥を含んで いる可能性がある。 そこで、 STEP 301においてまず工程群 Bを経た後の検 查により得られた欠陥の位置データより、 工程群 Aを経た後の検査により得られ た欠陥の位置データ近傍にある欠陥の位置データを削除する。 近傍か否かの判定 は、 検査装置の異物 ·欠陥座標算出精度やウェハのァライメント精度より計算に より求めてもよく、 ユーザにより任意に設定してもよい。 このようにすることで、 工程群 Bで処理することにより発生した欠陥のみを処理対象とすることができる。 次に STEP 302において、 ある異物 '欠陥点を基準として、 最も近い距離 にある異物 ·欠陥点を探索し、 その距離 Rを算出する。 STEP 303において 予め定めたしきい値と STEP 302にて求めた Rを比較し、 距離 Rがしきい値 より小さければ S TE P 304にて基準の欠陥 ·座標点を中心とした半径 Rの円 領域を注目領域として登録する。
STEP 305にて、 まだ基準点としていない異物 ·欠陥点があるか判定をし、 ある場合は STEP 306にて基準点を変更し STEP 302から同様の手順を たどる。 STEP 303にて距離 Rがしきい値以上であれば STEP 304を行 わず STEP 305を実施する。 STEP 305にて、 全ての欠陥点を基準とし た演算が終了しているならば、 STEP 307に進む。
STEP 307では、 STEP 304にて登録した注目領域群において領域が 重なり合うか否かを判定し、 重なり合う注目領域については同一の領域として統 合する。 STEP 307にて前記統合された領域の面積を、 予め設定されたしき い値と比較し、 しきい値以下であれば STEP 309にて注目領域とはせず、 し きい値以上であれば STEP 310にて注目領域として確定する。
この手法により、 異物 ·欠陥点間の距離が近い領域、 すなわち、 密度の高い領 域を注目領域として特定することができる。 注目領域は 1つである必要はなく、 複数存在しても構わない。
また、 注目領域を特定する手法は、 精密工学会第 6回知能メカトロニクスヮー クショッブー人間を支援するメカトロニタス技術一講演論文集 「欠陥分布パター ン識別手法の検討」 p p . 2 7 9 - 2 8 4 (平成 1 3年 8月） に開示されている パターン検出手法を用いてもよい。
また、 これらの手法以外でも、 欠陥密度が高い局所領域を検出できる方法であ ればどのような方法でも構わない。
次に、 異常判定しきい値の設定方法の詳細について説明する。
ある工程の通常レベルのウェハマップの密度変動が正規分布に則った変動をす ると近似できる場合における一実施例を示す。 ある時刻においてウェハマップに 注目領域が設定されたとする。 すると、 データベース上に蓄積されている、 該ゥ ェハマップより以前に取得された同一検查工程に於けるウェハマップについて、 該設定された注目領域内の欠陥密度を算出する。 ここで算出された欠陥密度は、 装置に異常がない状態における欠陥密度と考えることができる。 次に、 前記欠陥 密度算出値について、 予め定められた期間における平均値と標準偏差を算出する。 この、 得られた平均値およぴ標準偏差は通常状態の平均欠陥密度およぴ標準偏差 を表すと考えることができる。 そこで、 下記 （1 ) 式で表される値を異常判定の しきい値として設定する。
しきい値 =平均欠陥密度 + a X標準偏差 ）
aはめる定数
そして、 注目領域の欠陥密度算出値が該しきい値を越えた場合、 警告を出力する よう判定する。
このように、 通常状態の平均値、 およびばらつき具合を考慮したしきい値を設 定することで統計的に妥当性のある判定を行うことができる。 例えば a = 2とし てしきレ、値を設定したとき、 装置異常と判定されたときの確からしさは正規分布 の性質から 9 7 . 7 %であるということができる。
また、 このとき、 注目領域が設定された時間近辺のウェハは通常レベルよりも 欠陥密度が高くなつている可能性を考慮して、 図 4に示すように T o f f の時間 オフセットを加え、 該 T o f f以前のデータを通常レベル算出に用いても良い。 また、 通常レベルのウェハマップの密度変動が正規分布に則った変動しない、 あ るいは不明の時にはユーザによって任意の定数をしきい値としても良い。 また、 虚報を低減するために、 予め定めた回数だけ連続してしきい値を越えたら警告を 発するように判定しても良い。 また、 通常レベルの欠陥密度の計算を、 注目領域 のみに限定せずにウェハ全面や検査を実施した領域を対象にして計算してもよレ、。 通常レベル算出に用いる期間の指定は、 検査を実施した日付で行ってもよく、 ウェハの枚数で行ってもよく、 また、 ロットの数で行ってもよい。 また、 時系列 に得られる該密度データに対し、 平滑化を行ったり、 回帰曲線の当てはめ等を実 施することで小さな周期で発生する変動を滑らかにした後、 該変動の微分値を監 視し、 同様にして定めた基準値を越えたら警告を出すようにしてもよレ、。
図 5は、 解析エンジンにおける処理手順を示したフローチャートの一例である。 まず、 S TE P 501においてデータベース 103より時系列のウェハマップデ ータを取得する。 次に、 STEP 502において、 前述した前工程データ除去を 行う。 次に、 STEP 503にて、 前述した欠陥局在性の評価を行う。 次に、 S TEP 504にて、 注目領域の継続、 更新を行う。 ここでは、 STEP 503の 結果を受けて新規に注目領域を設定する。 また、 注目領域としていた領域が、 例 えば予め定めた枚数の複数ゥェハ連続で注目領域と判定する基準に満たなくなつ た場合に注目領域から除外する。 また、 従来の注目領域を含んだ領域に注目領域 が設定された場合は、 その論理積により定まる領域を新規注目領域としてもよい。 次に、 STEP 505にて前記注目領域の欠陥密度を算出する。 STEP 50 6において注目領域が更新されたか否かの判定を行い、 更新されたと判定された 場合は STEP 509にて前述した通常密度レベルを推定し、 警告しきい値を設 定する。 次に、 STEP 507にて既設定の警告しきい値との大小を判定する。 警告しきレ、値未満であれば S T E P 501からループを繰り返す。 警告しきい値 以上であれば STEP 508にて警告を発信する。
ここで、 S TE P 503以降のステップにて実施される演算は、 ウェハ 1枚の データを用いることに限定する必要はない。 例えば同一ロット内の全ウェハ、 あ るいは任意の複数ウェハを重ね合わせて作成したゥェハマップデータを用いても よい。 また、 複数ロットの全ウェハ、 あるいは任意の複数枚を重ね合わせて作成 したウェハマップデータを用いてもよい。 この場合、 重ね合わせに用いたウェハ の同一の領域に欠陥が発生する傾向があれば、 その傾向をより顕在化すること力 S できる。 またここで、 S T E P 5 0 3以降のステップにて実施される演算は、 例えばゥ ェハの口ット内での位置や加工装置の号機といったウェハの履歴ごとに分別して 行ってもよい。 例えば、 ロット内のゥヱハ番号ごとに演算を実施してもよい。 ま た、 ある工程にて同一の加工を施す製造装置が複数ある場合は、 データベース 1 0 3に集められる装置の着工情報を参照し、 着工された製造装置ごとに演算を実 施してもよい。 また、 ある工程にて使用される製造装置が複数のチャンバを持つ 場合は、 前記情報を参照し、 チャンバごとに演算を実施してもよい。 この場合、 特定の装置あるいはチャンバに異常があった場合に、 他の正常な装置あるいはチ ヤンバの影響を排除できるため、 該装置あるいはチャンバの異常を高感度に感知 できる。 また、 異常の発生した装置あるいはチャンバを容易に絞り込むことがで きる。
またここで、 S T E P 5 0 3以降のステップにて実施される演算は、 欠陥に付 与される属性ごとに分別して行ってもよい。 ここでいう属性とは、 検查装置ある いは他の装置にて、 欠陥個々に付与される欠陥のサイズゃ分類カテゴリ等のこと を指す。 例えば、 あるサイズ以上の欠陥のみを演算の対象として S T E P 5 0 3 以降を実施してもよい。 これは、 上記設定したサイズ未満の欠陥が歩留りに大き な影響を与えないことがわかっている場合には、 上記設定したサイズ未満の欠陥 が主因で発信される警告を排除することができ、 有効である。
また、 ある特定のカテゴリのみを演算の対象として S T E P 5 0 3以降を実施 してもよい。 これは、 上記設定したカテゴリ以外の欠陥が歩留りに大きな影響を 与えないことがわかっている場合には、 上記設定したカテゴリ以外の欠陥が主因 で発信される警告を排除することができ、 有効である。 加えて、 分類カテゴリと 発生要因の関係が既知の場合は、 警告発生時の多発カテゴリを参照することによ り対策を迅速に行うことが可能となる。
また、 前記述べた複数の実施例を組み合わせて演算を行ってもよい。
解析エンジンに関わる G U Iについて、 監視条件の入力画面の一実施例を図 6 に示す。 ユーザは監視条件を設定するときに画面 6 0 1を呼び出す。 画面 6 0 1 は定常レベル算出条件を設定するエリア 6 0 2と、 注目領域を算出する条件を設 定するエリア 6 0 3と、 監視レベルを設定するエリア 6 0 4に分かれている。 通 常レベル算出条件設定エリア 6 0 3には、 通常レベルの算出を指定されたロット 番号の範囲、 あるいは指定された期間の口ットから固定値として算出する固定モ 一ドと、 注目領域が設定された時点で過去のウェハマップから通常レベルを算出 する動的モードのどちらかが選択でき、 それぞれ 6 0 5， 6 0 6のエリアにおい て詳細条件を入力することができる。
エリア 6 0 5ではロット番号の範囲と計算に用いる期間の指定ができる。 また、 エリア 6 0 6では図 4において説明したオフセットと計算対象期間を入力できる。 加算ォプションはエリア 6 0 7にてロット間の加算および口ット内加算を実施す るか否かを指定できる。 ロット間の項目では何ロットを加算する力 またロット 内の項目ではどのウェハ番号のウェハを加算するかを指定できる。 分別ォプショ ンはエリア 6 0 8にて指定できる。 加算ォプションの指定内容をうけ、 矛盾が生 じないように選択できる項目が変化する。 例えば加算オプションにて口ット内を 選択したとき、 チャンバごとの分別は不可能になるため、 分別オプションのチヤ ンパは選択できないようにする。
注目領域算出条件の詳細はエリァ 6 0 3にて設定できる。 同一領域と判定する ための隣接する欠陥点間の距離しきい値や、 注目領域として採用する最小面積を 指定できる。
警告を発するしきい値である監視レベルの設定はエリア 6 0 4にて行う。 エリ ァ 6 0 4では前述した （1 ) 式における aの値を入力することができる。 また、 aの値ではなく、 統計理論より換算した別指標、 例えば算出された平均、 標準偏 差により定義される正規分布の全面積に対する、 平均士 a σに含まれる面積割 合を入力値としてもよい。 あるいは大中小など独自の指標を設けて入力してもよ レ、。 ここに示した全てのデータをユーザに入力させなくてもよく、 いくつかはあ らかじめ妥当な値を与えることでユーザに入力させないようにしてもよレ、。 入力 されたウェハマップデータは前記通常レベル算出条件に準じた条件にてマップの 加算処理や注目領域算出に用いる欠陥座標点のフィルタリングが行われ、 注目領 域の計算が行われる。
出力の画面の一実施例を図 7に示す。 ユーザはウェハマップの密度変動を確認 する場合に画面 7 0 1を呼び出す。 画面 7 0 1は、 検査装置、 加算条件、 分別条 件などを表示するエリア 7 0 2とウェハマップと注目領域を示すエリア 7 0 3と、 注目領域の欠陥密度推移を示すエリア 7 0 4から構成される。 エリア 7 0 2では 分別条件として選択した項目について、 分別した項目ごとに表示条件を選択する ことが出来る。 例えば、 カテゴリの部分に 「はがれ状」 とあるが、 これはウェハ マップ上の欠陥の中で 「はがれ状」 と分類された点のみが表示されている。 ここ で、 プルダウンメニューには他のカテゴリ名が登録されており、 メニューより他 のカテゴリを選択すると選択されたカテゴリに関するウェハマップ、 注目領域、 密度推移データが表示される。
エリア 7 0 3では、 欠陥のウェハマップにおいて相対的に密度が高い領域を注 目領域としてウェハマップと重ねて表示する。 注目領域は線で囲んでもよく、 ま た、 色を変えて表示してもよく、 他の領域と区別できればよい。 また、 注目領域 が複数存在する場合は、 それぞれが区別できるよう表示する。
エリア 7 0 4では、 エリア 7 0 3で表示されている注目領域ごとの欠陥密度推 移が日付順にグラフに表示される。 同時に、 各注目領域ごとに通常状態として算 出された平均密度、 および前記 6 0 1画面により設定された条件に従って算出さ れた警告基準値が表示される。 ここで、 グラフの折れ線上を指定するとその時刻 に取得されたゥヱハマップをエリア 7 0 3に表示するようにしてもよい。 また、 エリア 7 0 3の一部を指定することによってウェハマップの一覧をポップアップ された別ウィンドウに表示するようにしてもよい。 また、 エリア 7 0 4のグラフ に、 加工装置のメンテナンス情報、 例えば清掃時期や部品の交換時期を重ねて表 示するようにしてもよい。
注目領域の欠陥密度が基準値を超えた場合は、 図示しないメールシステム等で スタッフに対して警告を発信する。 そ.の際、 製品名、 検査工程名、 欠陥密度、 異 常発生日時、 および、 エリア 7 0 2に示した検査装置、 加算条件、 分別条件など をメールと併せて送付してもよい。 また、 同時に、 レビュー点を指定する出力を 行ってもよい。 例えば、 異常と判定された注目領域に含まれる欠陥座標のうち、 ランダムに予め与えられた個数の欠陥 I D番号を抽出し、 データベース 1 0 3に テータ 送る。
ユーザは欠陥をレビューするためにデータベース 1 0 3からレビュー対象ゥェ ハの欠陥座標をダウンロードする際、 前記欠陥 I D番号を併せてダウンロードし、 指定された欠陥 I D番号の座標をレビューすることで問題となっている欠陥を効 率的にレビューできる。 これは、 ウェハマップを複数重ね合わせた時に分布の偏 りが顕在化する場合、 一枚のゥェハマップからは問題となる欠陥の位置が判断し にくいため、 有効である。
装置構成の一実施例を図 8に示す。 1 0 1は半導体ウェハに対して様々な加工 を行う製造装置、 例えば CVDスパッタ装置といった加工装置である。 1 02は 異物 .欠陥を検査する検查装置、 例えば日立製作所製 I S— 26 00のような異 物検查装置である。 1 0 7はウェハ表面の状態を詳細に観察できるレビュー装置、 例えば日立製作所製レビュー S EM、 RS— 3000のような電子顕微鏡である。 1 08はウェハ表面の所定の領域の組成を分析する装置、 例えば EDX (En e r g y D i s p e r s i v e 入一 r a y S p e c t r ome t e rリ を搭 载した成分分析装置である。
1 0 5はネットワークである。 1 06はデータ処理機能を有したデータサーバ であり、 データベース部 1 03と解析エンジン部 1 04から構成される。 データ ベース部 1 0 3には、 ネットワーク 1 05に接続されている各装置から得られる 情報、 例えば、 製造装置 1 01からは装置識別コード、 清掃時期、 部品交換時期、 着工した半導体ウェハのロットゃウェハ番号に付随して着工チャンバコード、 検 査装置 1 02からはウェハごとの欠陥個数や位置、 あるいは大きさ、 分類コード といった検查情報、 レビュー装置からは欠陥の外観画像、 分類コード、 組成分析 装置からは分析対象とした欠陥 I D、 分析結果コードなどが蓄積される。 解析ェ ンジン部 1 04は、 データベース部 1 03に蓄えられた情報を用いてこれまで説 明した手法を用いたデータ解析を行い、 製造装置の状態を監視する。 装置に異常 があると判定された場合には図示しないメールシステム等によりスタッフに警告 が発信される。
装置構成の別の実施例を図 9に示す。 ネットワーク 1 0 5に接続されている製 造装置 1 01、 検査装置 1 02、 レビュー装置 1 0 7、 組成分析装置 1 08の構 成は前記実施例と同一である。 データベース 1 03と解析エンジン 1 04は独立 しており、 共にネットワーク 1 0 5に接続されている。 各装置 1 0 1、 1 0 2、 1 0 7、 1 0 8から得られる前記実施例にて示した情報はデータベース 1 0 3に 蓄積される。 解析エンジン 1 0 4はネットワーク 1 0 5を介してデータベース 1 0 3より情報を取得し、 これまで説明した手法を用いたデータ解析を行い、 製造 装置の状態を監視する。 装置に異常があると判定された場合には図示しないメー ルシステム等によりスタッフに警告が発信される。 ここで、 図 8， 図 9に示した 実施例において、 各装置 1 0 1、 1 0 2、 1 0 7、 1 0 8は必ずしも全て接続さ れていなくてもよく、 少なくとも検査装置 1 0 2が接続されていればよい。 また、 装置構成の別の実施例を図 1 0に示す。 装置情報やメンテナンス情報お よび検査情報が蓄積されるデータベース 1 0 3に加え、 過去事例を蓄積するデー タベース 1 0 9が構成要素となる。 データベース 1 0 9には、 例えば警告発生時 のウェハマップおよびレビューによる欠陥詳細情報、 図示しない入力端末により 入力された対策方法に関する資料が蓄積される。 解析エンジン 1 0 4にて異常が 感知されると、 異常発生時のウェハマップと過去事例データベース 1 0 9に登録 されているウェハマップとの類似度を比較し、 似ていると判定された事例につい て対策方法に関する資料とともに画面に表示される。 類似度評価は、 例えば異常 が感知されたゥェハマップにおける注目領域と過去事例データベースに蓄積され ているウェハマツプにおける注目領域の重複する面積と重複しない面積の比を算 出することで行うことができる。
上記記載は実施例についてなされたが、 本発明はそれに限らず、 本発明の精神 と添付の請求の範囲の範囲内で種々の変更おょぴ修正をすることができることは 当業者に明らかである。
産業上の利用可能性
本発明によれば、 検査により発見された欠陥の分布から装置異常を計算機によ る数値演算により感知できるため、 人手により分布の異常を判定する方法に比べ 安定した検出が可能となる。
また、 本発明によれば、 検査により発見された欠陥の分布において、 密度の高 い領域に限定して密度変化を監視するため、 欠陥個数により演算される指標値に 比べ装置異常感知の高感度化を図ることができ、 装置異常感知が迅速化すること により装置異常起因の不良作り込みを防止することが可能となる。

Claims

請求の範囲
1 . 基板を順次処理して薄膜デバイスを形成する薄膜デバイスの製造工程にお いて欠陥の発生の状態を監視する方法であって、
薄膜デバィスの製造工程のうちの所定の処理工程で処理された薄膜デバィスを 検查して該所定の処理工程で処理したことにより発生した前記薄膜デバイス上の 欠陥の分布の情報を得、
該欠陥の分布の情報から前記薄膜デバイス上の着目領域を決め、
前記薄膜デバィスの前記所定の処理工程で順次処理された薄膜デバィスを検查 して前記所定の処理工程で処理したことにより前記着目領域内に発生した欠陥の 数あるいは密度の時間的推移を監視し、
前記着目領域内に発生した欠陥の数が所定の量を超えたときには警報を発する ことを特徴とする欠陥発生状態の監視方法。
2 . 基板を順次処理して薄膜デバイスを形成する薄膜デバイスの製造工程にお いて欠陥の発生の状態を監視する方法であって、
所定の処理工程で処理された薄膜デバィスを検查して得た欠陥の発生に関する 情報を用いて着目領域を設定し、
前記薄膜デバイスの製造工程の所定の処理工程で順次処理された薄膜デバィス を順次検査して欠陥を検出することにより前記所定の処理工程で前記着目領域内 に発生した欠陥の数の時間的推移を監視し、
前記着目領域内の欠陥の発生量が所定の量を超えたときには前記薄膜デバイス の製造工程の所定の処理工程において異常が発生したことを通報する
ことを特徴とする欠陥発生状態の監視方法。
3 . 基板を順次処理して薄膜デバイスを形成する薄膜デバイスの製造工程にお いて欠陥の発生の状態を監視する方法であって、
薄膜デバイスの製造工程のうちの第 1の処理工程で処理された薄膜デバィスを 検査して前記薄膜デバイス上の欠陥の分布の情報を得、
前記薄膜デバイスを前記製造工程のうちの第 2の処理工程で処理した後に再度 検査して前記薄膜デバイス上の欠陥の分布の情報を得、 前記第 1の処理工程で処理された薄膜デパイスを検査して得た前記薄膜デバィ ス上の欠陥の分布の情報と前記第 2の処理工程で処理された薄膜デバィスを検査 して得た前記薄膜デバイス上の欠陥の分布の情報とから前記第 2の処理工程で処 理することにより新たに発生した前記薄膜デバィス上の欠陥の分布の情報を得、 該第 2の処理工程で処理することにより新たに発生した前記薄膜デバィス上の 欠陥の分布の情報から前記薄膜デバイス上の着目領域内を決め、
前記第 2の処理工程で順次処理された薄膜デバィスを検查して前記第 2の処理 工程で処理することにより前記着目領域内に発生した欠陥の数の時間的推移を監 視し、
前記着目領域内の欠陥の発生量が所定の量を超えたときには警報を発する ことを特徴とする欠陥発生状態の監視方法。
4 . 前記着目領域を、 特定の特徴量を有する欠陥の分布に基いて決め、 前記着 目領域における前記欠陥の数の時間的推移を、 前記特定の特徴量を有する欠陥に ついて監視することを特徴とする請求項 1に記載の欠陥発生状態の監視方法。
5 . 前記着目領域を、 特定の特徴量を有する欠陥の分布に基いて決め、 前記着 目領域における前記欠陥の数の時間的推移を、 前記特定の特徴量を有する欠陥に ついて監視することを特徴とする請求項 2に記載の欠陥発生状態の監視方法。
6 . 前記着目領域を、 特定の特徴量を有する欠陥の分布に基いて決め、 前記着 目領域における前記欠陥の数の時間的推移を、 前記特定の特徴量を有する欠陥に ついて監視することを特徴とする請求項 3に記載の欠陥発生状態の監視方法。
7 . 前記着目領域における欠陥の発生の時間的変化のデータを、 画面上に表示 することを特徴とする請求項 1に記載の欠陥発生状態の監視方法。
8 . 前記着目領域における欠陥の発生の時間的変化のデータを、 画面上に表示 することを特徴とする請求項 2に記載の欠陥発生状態の監視方法。
9 . 前記着目領域における欠陥の発生の時間的変化のデータを、 画面上に表示 することを特徴とする請求項 3記載の欠陥発生状態の監視方法。
1 0 . 前記着目領域内に発生した欠陥の数の時間的推移を監視したデータとし て、 発生した欠陥の密度の時間的推移と前記所定の工程又は前記第 2の処理工程 に該当する製造装置のメンテナンス情報を時間軸を同一にして画面上に同時に表 示することを特徴とする請求項 1記載の欠陥発生状態の監視方法。
1 1 . 前記着目領域内に発生した欠陥の数の時間的推移を監視したデータとし て、 発生した欠陥の密度の時間的推移と前記所定の工程又は前記第 2の処理工程 に該当する製造装置のメンテナンス情報を時間軸を同一にして画面上に同時に表 示することを特徴とする請求項 2記載の欠陥発生状態の監視方法。
1 2 . 前記着目領域内に発生した欠陥の数の時間的推移を監視したデータとし て、 発生した欠陥の密度の時間的推移と前記所定の工程又は前記第 2の処理工程 に該当する製造装置のメンテナンス情報を時間軸を同一にして画面上に同時に表 示することを特徴とする請求項 3記載の欠陥発生状態の監視方法。
1 3 . 前記欠陥が、 パターンの欠陥又は異物によるものであることを特徴とす る請求項 1記載の欠陥発生状態の監視方法。
1 4 . 前記欠陥が、 パターンの欠陥又は異物によるものであることを特徼とす る請求項 2記載の欠陥発生状態の監視方法。
1 5 . 前記欠陥が、 パターンの欠陥又は異物によるものであることを特徴とす る請求項 3記載の欠陥発生状態の監視方法。
1 6 . 基板を順次処理して薄膜デバイスを形成する薄膜デバイスの製造工程に おいて欠陥検査装置で検出した欠陥のデータを用いて欠陥の発生状態を監視する 装置であって、
前記欠陥検査装置で複数の薄膜デバィスを検査して得た欠陥のデータから前記 薄膜デバイス面内で前記欠陥の密度が相対的に高い領域を特定する演算手段と、 該演算手段で特定した領域の位置情報を記憶する記憶手段と、
前記欠陥検査装置で薄膜デバィスを検査して得た欠陥のデータから前記記憶手 段に記憶した前記演算手段で特定した領域における欠陥の密度を算出する密度算 出手段と、
該密度算出手段で算出した密度の値と予め定めたしきい値との大小を判定する 判定手段と、
該判定手段で前記算出した密度の値が前記予め設定したしきい値よりも大きい と判定したときに前記密度の値がしきい値を越えたことを発信する出力手段と、 を備えたことを特徴とする欠陥発生状態の監視装置。
17. 前記欠陥検查装置で検出した欠陥のデータが、 パターンの欠陥又は異物 によるものであることを特徴とする請求項 1 6記載の欠陥発生状態の監視装置。
18. 更に表示画面を備え、 該表示手段は、 前記着目領域における欠陥の発生 の時間的変化のデータを、 画面上に表示することを特徴とする請求項 16に記载 の欠陥発生状態の監視装置。
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