JP2002014055A - 異物検査装置および方法 - Google Patents
異物検査装置および方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 被検査物表面の異物検査にあたって異物のサ
イズ、形状を判定できる異物検査装置および方法を提供
すること。 【解決手段】 被検査物表面１の状態を検出する検出手
段６の複数画素からなる検出データに基づき異物判定手
段７が被検査物表面の異物を判定して異物抽出データを
出力する。演算手段８ｂではその異物抽出データを所定
画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グルー
プ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数す
る。判定手段１０では該演算手段８ｂで求めた各グルー
プ毎の異物画素数に基づき、当該グループに対応する単
位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行
う。
イズ、形状を判定できる異物検査装置および方法を提供
すること。 【解決手段】 被検査物表面１の状態を検出する検出手
段６の複数画素からなる検出データに基づき異物判定手
段７が被検査物表面の異物を判定して異物抽出データを
出力する。演算手段８ｂではその異物抽出データを所定
画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グルー
プ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数す
る。判定手段１０では該演算手段８ｂで求めた各グルー
プ毎の異物画素数に基づき、当該グループに対応する単
位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行
う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、異物検査装置お
よび方法、特に、被検査面上の微小異物や凹凸傷やスク
ラッチなどの欠陥を高感度で検出する異物検査装置およ
び方法に関し、例えば、半導体ウェハ（以下、ウェハと
いう）、マスク、レチクル、ガラス基板などの表面に付
着した異物や凹凸傷やスクラッチなどの欠陥を検出し
て、その異物や欠陥のサイズ（粒径）、形状などを検査
する異物検査装置および方法に関するものである。
よび方法、特に、被検査面上の微小異物や凹凸傷やスク
ラッチなどの欠陥を高感度で検出する異物検査装置およ
び方法に関し、例えば、半導体ウェハ（以下、ウェハと
いう）、マスク、レチクル、ガラス基板などの表面に付
着した異物や凹凸傷やスクラッチなどの欠陥を検出し
て、その異物や欠陥のサイズ（粒径）、形状などを検査
する異物検査装置および方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】半導体集積回路（例えば、ＩＣ）などの
製造過程において、ウェハの表面、あるいは半導体領
域、絶縁領域、電極、配線などを形成する各種パターン
に異物が付着すると、ＩＣの性能が劣化するため、パタ
ーン形成後に異物検査装置によってウェハ表面の異物有
無の検査がなされる。
製造過程において、ウェハの表面、あるいは半導体領
域、絶縁領域、電極、配線などを形成する各種パターン
に異物が付着すると、ＩＣの性能が劣化するため、パタ
ーン形成後に異物検査装置によってウェハ表面の異物有
無の検査がなされる。
【０００３】ところで、ＩＣを高歩留りで製造するため
には、ウェハ表面に付着した異物を検出して、その異物
のサイズ（粒径）、形状などを検査し、各種半導体製造
装置や工程の清浄度を定量的に把握し、製造プロセスを
的確に管理する必要がある。従来、異物のサイズ、形状
などを検査する異物検査装置として、例えば、特開平１
１−５１６２２号公報に示された装置がある。
には、ウェハ表面に付着した異物を検出して、その異物
のサイズ（粒径）、形状などを検査し、各種半導体製造
装置や工程の清浄度を定量的に把握し、製造プロセスを
的確に管理する必要がある。従来、異物のサイズ、形状
などを検査する異物検査装置として、例えば、特開平１
１−５１６２２号公報に示された装置がある。
【０００４】上記の従来知られた異物検査装置は、ウェ
ハ表面にレーザ光を斜方照射し、該ウェハ表面の付着異
物の凹凸による散乱光を検出し、該散乱光の検出データ
に基づきウェハ上のパターンの同一性を判定して、該パ
ターン以外を異物として検出する。次に、異物を検出し
た部分を撮像装置により撮像し、該撮像装置による画像
データから異物画像を抽出し、該抽出異物画像に基づき
異物のサイズ、形状を測定する。しかしながら、上記の
異物検査装置においては、異物検査後に、異物部分を撮
像装置により撮像し、該撮像装置の画像データから抽出
した抽出異物画像に基づいて異物のサイズ、形状を測定
するため、撮像装置の動作時間分、ウェハの異物有無の
検査を行うことができなくなることから、スループット
が低下してしまう。
ハ表面にレーザ光を斜方照射し、該ウェハ表面の付着異
物の凹凸による散乱光を検出し、該散乱光の検出データ
に基づきウェハ上のパターンの同一性を判定して、該パ
ターン以外を異物として検出する。次に、異物を検出し
た部分を撮像装置により撮像し、該撮像装置による画像
データから異物画像を抽出し、該抽出異物画像に基づき
異物のサイズ、形状を測定する。しかしながら、上記の
異物検査装置においては、異物検査後に、異物部分を撮
像装置により撮像し、該撮像装置の画像データから抽出
した抽出異物画像に基づいて異物のサイズ、形状を測定
するため、撮像装置の動作時間分、ウェハの異物有無の
検査を行うことができなくなることから、スループット
が低下してしまう。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記の点に
鑑みて為されたものであり、被検査物表面の異物検査に
あたって異物のサイズ（粒径）を判定もしくは推定でき
る異物検査装置および方法を提供することを目的とす
る。また、被検査物表面の異物検査にあたって異物の形
状を判定もしくは推定できる異物検査装置および方法を
提供することを目的とする。
鑑みて為されたものであり、被検査物表面の異物検査に
あたって異物のサイズ（粒径）を判定もしくは推定でき
る異物検査装置および方法を提供することを目的とす
る。また、被検査物表面の異物検査にあたって異物の形
状を判定もしくは推定できる異物検査装置および方法を
提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明に係る異物検査装
置は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素
からなる検出データを出力する検出手段と、前記検出デ
ータに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽
出データを出力する異物判定手段と、前記異物抽出デー
タを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、
各グループ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数
を計数する演算手段と、前記演算手段で求めた各グルー
プ毎の異物画素数に基づき、当該グループに対応する単
位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行う
判定手段とを具えることを特徴とする。これによれば、
１つの単位領域内に存在する異物を１つの異物とみなし
てそのサイズを推定することができるので、パターン認
識などの複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成
で異物のサイズ（粒径）を判定もしくは推定できる。
置は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素
からなる検出データを出力する検出手段と、前記検出デ
ータに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽
出データを出力する異物判定手段と、前記異物抽出デー
タを所定画素数からなる単位領域毎にグループ分けし、
各グループ毎に該グループ内の異物とみなされる画素数
を計数する演算手段と、前記演算手段で求めた各グルー
プ毎の異物画素数に基づき、当該グループに対応する単
位領域における異物のサイズを推定する判定処理を行う
判定手段とを具えることを特徴とする。これによれば、
１つの単位領域内に存在する異物を１つの異物とみなし
てそのサイズを推定することができるので、パターン認
識などの複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成
で異物のサイズ（粒径）を判定もしくは推定できる。
【０００７】本発明は、上記のような装置の発明として
構成することができるのみならず、方法の発明として構
成することができる。すなわち、本発明に係る異物検査
方法は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画
素からなる検出データを出力する工程と、前記検出デー
タに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出
データを出力する工程と、前記異物抽出データを所定画
素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ
毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する
工程と、前記各グループ毎の異物画素数に基づき、当該
グループに対応する単位領域における異物のサイズを推
定する判定処理を行う工程とを含むことを特徴とする。
このような構成の異物検査方法においても、１つの単位
領域内に存在する異物を１つの異物とみなしてそのサイ
ズを推定することができるので、パターン認識などの複
雑な処理を行うことなく、異物のサイズ（粒径）を判定
もしくは推定できる。
構成することができるのみならず、方法の発明として構
成することができる。すなわち、本発明に係る異物検査
方法は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画
素からなる検出データを出力する工程と、前記検出デー
タに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出
データを出力する工程と、前記異物抽出データを所定画
素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ
毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する
工程と、前記各グループ毎の異物画素数に基づき、当該
グループに対応する単位領域における異物のサイズを推
定する判定処理を行う工程とを含むことを特徴とする。
このような構成の異物検査方法においても、１つの単位
領域内に存在する異物を１つの異物とみなしてそのサイ
ズを推定することができるので、パターン認識などの複
雑な処理を行うことなく、異物のサイズ（粒径）を判定
もしくは推定できる。
【０００８】また、本発明に係る異物検査装置は、被検
査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検
出データを出力する検出手段と、前記検出データに基づ
き前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出データを
出力する異物判定手段と、前記異物抽出データを所定画
素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ
毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する
演算手段と、前記各グループ毎の前記異物抽出データの
前記各単位領域における各画素毎の異物検出レベルの和
を算出する手段と、前記異物検出レベルデータの和と前
記異物画素数の相関性に基づき、当該グループに対応す
る単位領域における異物の形状を推定する判定手段とを
具えることを特徴とする。これによれば、１つの単位領
域内に存在する異物を１つの異物とみなしてその形状を
推定することができるので、パターン認識などの複雑な
処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物の形状を
判定もしくは推定できる。
査物表面の状態を光学的に検出し、複数画素からなる検
出データを出力する検出手段と、前記検出データに基づ
き前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出データを
出力する異物判定手段と、前記異物抽出データを所定画
素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ
毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する
演算手段と、前記各グループ毎の前記異物抽出データの
前記各単位領域における各画素毎の異物検出レベルの和
を算出する手段と、前記異物検出レベルデータの和と前
記異物画素数の相関性に基づき、当該グループに対応す
る単位領域における異物の形状を推定する判定手段とを
具えることを特徴とする。これによれば、１つの単位領
域内に存在する異物を１つの異物とみなしてその形状を
推定することができるので、パターン認識などの複雑な
処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物の形状を
判定もしくは推定できる。
【０００９】本発明は、上記のような装置の発明として
構成することができるのみならず、方法の発明として構
成することができる。すなわち、本発明に係る異物検査
方法は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画
素からなる検出データを出力する工程と、前記検出デー
タに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出
データを出力する工程と、前記異物抽出データを所定画
素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ
毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する
工程と、前記各グループ毎の前記異物抽出データの前記
各単位領域における各画素毎の異物検出レベルの和を算
出する工程と、前記異物検出レベルデータの和と前記異
物画素数の相関性に基づき、当該グループに対応する単
位領域における異物の形状を推定する工程とを含むこと
を特徴とする。このような構成の異物検査方法において
も、１つの単位領域内に存在する異物を１つの異物とみ
なしてその形状を推定することができるので、パターン
認識などの複雑な処理を行うことなく、異物の形状を判
定もしくは推定できる。
構成することができるのみならず、方法の発明として構
成することができる。すなわち、本発明に係る異物検査
方法は、被検査物表面の状態を光学的に検出し、複数画
素からなる検出データを出力する工程と、前記検出デー
タに基づき前記被検査物表面の異物を判定し、異物抽出
データを出力する工程と、前記異物抽出データを所定画
素数からなる単位領域毎にグループ分けし、各グループ
毎に該グループ内の異物とみなされる画素数を計数する
工程と、前記各グループ毎の前記異物抽出データの前記
各単位領域における各画素毎の異物検出レベルの和を算
出する工程と、前記異物検出レベルデータの和と前記異
物画素数の相関性に基づき、当該グループに対応する単
位領域における異物の形状を推定する工程とを含むこと
を特徴とする。このような構成の異物検査方法において
も、１つの単位領域内に存在する異物を１つの異物とみ
なしてその形状を推定することができるので、パターン
認識などの複雑な処理を行うことなく、異物の形状を判
定もしくは推定できる。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、添付図面に従って本発明に
係る異物検査装置および方法を説明する。図１におい
て、異物検査装置Ａは、ウェハ１を載置するＸＹ移動機
構２と、光ビーム照射手段３と、駆動制御手段４と、受
光光学系５と、散乱光検出センサ６と、異物判定部７
と、グルーピング処理部８と、メモリ９と、ＣＰＵ１０
とを有する。ウェハ１は、図１（ａ）に示すように、回
路パターンを形成したＩＣチップ１ａを表面に多数有す
るパターン付ウェハであり、ＸＹ移動機構２のＸＹテー
ブル２ａ上に固定されている。ウェハ１の表面には所定
の低角度で光ビーム照射手段３（例えばレーザ光照射手
段）からスポット状のレーザ光Ｌが斜方照射される。Ｘ
Ｙ移動機構２は、ＸＹテーブル２ａが駆動制御手段４に
よりＸ方向およびＹ方向に移動されることによって、レ
ーザ光Ｌに対しＩＣチップ１ａ領域全域を走査させる。
ウェハ１の表面にレーザ光Ｌが斜方照射されると、該ウ
ェハ１表面の図示しない付着異物および回路パターンか
ら暗視野下の散乱光が発生する。詳しくは、ウェハ１表
面の平滑面に付着異物や回路パターンがあると、その付
着異物や回路パターンの凹凸によってレーザ光Ｌが乱反
射して散乱する。付着異物や回路パターンで乱反射した
散乱光は受光光学系５の図示しない集光レンズによって
散乱光検出センサ６に集光される。
係る異物検査装置および方法を説明する。図１におい
て、異物検査装置Ａは、ウェハ１を載置するＸＹ移動機
構２と、光ビーム照射手段３と、駆動制御手段４と、受
光光学系５と、散乱光検出センサ６と、異物判定部７
と、グルーピング処理部８と、メモリ９と、ＣＰＵ１０
とを有する。ウェハ１は、図１（ａ）に示すように、回
路パターンを形成したＩＣチップ１ａを表面に多数有す
るパターン付ウェハであり、ＸＹ移動機構２のＸＹテー
ブル２ａ上に固定されている。ウェハ１の表面には所定
の低角度で光ビーム照射手段３（例えばレーザ光照射手
段）からスポット状のレーザ光Ｌが斜方照射される。Ｘ
Ｙ移動機構２は、ＸＹテーブル２ａが駆動制御手段４に
よりＸ方向およびＹ方向に移動されることによって、レ
ーザ光Ｌに対しＩＣチップ１ａ領域全域を走査させる。
ウェハ１の表面にレーザ光Ｌが斜方照射されると、該ウ
ェハ１表面の図示しない付着異物および回路パターンか
ら暗視野下の散乱光が発生する。詳しくは、ウェハ１表
面の平滑面に付着異物や回路パターンがあると、その付
着異物や回路パターンの凹凸によってレーザ光Ｌが乱反
射して散乱する。付着異物や回路パターンで乱反射した
散乱光は受光光学系５の図示しない集光レンズによって
散乱光検出センサ６に集光される。
【００１１】散乱光検出センサ６は、レーザ光Ｌの走査
方向（図示の例ではＹ方向）にライン状に配列した多数
の各画素（固体撮像光電変換素子）を有し、該各画素が
受光光学系５を介して散乱光を受光し、所定の複数画素
（例えば８画素）からなるデジタルの検出データＤ１を
異物判定部７に出力する。異物判定部７では、散乱光検
出センサ６からの検出データＤ１に基づいてウェハ１上
の異物を判定し、異物抽出データＤ２をグルーピング処
理部８に画素毎に出力する。すなわち、散乱光検出セン
サ６の各画素からの検出データＤ１と、先に取り込んだ
隣のＩＣチップ１ａの同一位置でのチップデータとを照
合し、不一致の場合に該検出データを異物抽出データＤ
２としてグルーピング処理部８に画素毎に出力する。す
なわち、回路パターンは隣合うチップで同一のため、検
出データＤ１の不一致部分が異物に相当し、回路パター
ンを排除した異物のみを示す異物抽出データＤ２を得
る。例えば、異物抽出データにおいて、異物とみなされ
ない画素のレベルは“０”であり、異物とみなされる画
素はその散乱光の検出レベルに応じたレベルを得る。グ
ルーピング処理部８では、検出画素計数部８ｂによって
異物判定部７からの異物抽出データＤ２を所定画素数
（例えば８×８画素）からなる単位領域毎にグループ分
けし（図１（ｃ）参照）、各グループ毎に該グループ内
の検出画素数Ｎ（図示の例では黒塗り部分の都合６画
素）を１個の異物Ｐの面積とみなして計数する。レベル
最大値検出部８ａでは、各グループ毎の異物抽出データ
Ｄ２の各画素毎の異物検出レベル（輝度レベル）を比較
し、異物検出レベルの最大値Ｍを検出することで、その
最大値Ｍを１個の異物Ｐの輝度情報としてみなす。図１
（ｃ）の例では、異物Ｐとみなされる６個の各画素のレ
ベルが３，１，５，８，４，２であり、座標（４，４）
のレベル“８”が最大値Ｍである。グルーピング処理部
８は、上記の最大値検出処理および検出画素計数処理を
実行するために構成された所要のハードウェア回路から
なっており、これらの処理をリアルタイムに実行し、そ
の最大値Ｍ（図１（ｃ）の例では“８”）と検出画素数
Ｎ（図１（ｃ）の例では“６”）をメモリ９に格納す
る。ＣＰＵ１０は、グルーピング処理部８で求めた各グ
ループ毎の検出画素数Ｎに基づき、当該グループに対応
する単位領域における異物Ｐのサイズを推定する判定処
理を行う。すなわち、ＣＰＵ１０では、メモリ９から検
出画素数Ｎを取り込み、下記の（１）式で異物Ｐの面積
Ｓを求め、（２）式に示すように異物Ｐを１つの円とみ
なして、その半径ｒを求める。なお、ｕは１画素に相当
する面積である。 ｕ（１画素の面積）×Ｎ（検出画素数）＝Ｓ…（１） Ｓ＝ｕ×Ｎ≒πｒ2 …（２） ∴ｒ＝√〔（ｕ×Ｎ）／π〕 を算出する。例えば、ｕ＝４平方ミクロンとすると、図
１（ｃ）の場合、Ｎ＝６であるから、上記の（２）式よ
りｒ＝２．８ミクロンを算出する。このようにＣＰＵ１
０により推定された判定処理結果は例えば異物マップや
ヒストグラムなどの表示方法により図示しない表示手段
（例えばディスプレイユニットやプリンタなど）に表示
することができる。更に、必要に応じて、その算出結果
と検査条件（レーザ光Ｌのパワー、ＮＤ（Neutral Dens
ity ）フィルタ、偏光板）および予め粒径がわかってい
る不図示のＰＬＳ標準粒子（校正用標準粒子）の結果と
を用いて、ウェハ１上に存在する異物Ｐの実際の粒径を
求める。詳しくは、粒径を異にする多種類のＰＬＳ標準
粒子について、レーザ光Ｌのパワー、ＮＤフィルタおよ
び偏光板などの条件を変えて反射強度を測定したデータ
を記憶させておき、実際の異物検査で得られた算出結果
と比較して、異物Ｐの実際の粒径を求める。なお、ＮＤ
フィルタおよび偏光板は、例えば受光光学系５に設けら
れる。ＮＤフィルタは、散乱光の透過率を適宜調整して
散乱光検出センサ６で受光する散乱光を適度に減衰させ
ることにより該散乱光検出センサ６の飽和を防止する。
偏光板は、散乱光に含まれる所定の偏向成分（例えばＳ
偏向成分）をカットし、他の偏向成分（例えばＰ偏向成
分）を散乱光検出センサ６で受光できるようにするため
に使用される。
方向（図示の例ではＹ方向）にライン状に配列した多数
の各画素（固体撮像光電変換素子）を有し、該各画素が
受光光学系５を介して散乱光を受光し、所定の複数画素
（例えば８画素）からなるデジタルの検出データＤ１を
異物判定部７に出力する。異物判定部７では、散乱光検
出センサ６からの検出データＤ１に基づいてウェハ１上
の異物を判定し、異物抽出データＤ２をグルーピング処
理部８に画素毎に出力する。すなわち、散乱光検出セン
サ６の各画素からの検出データＤ１と、先に取り込んだ
隣のＩＣチップ１ａの同一位置でのチップデータとを照
合し、不一致の場合に該検出データを異物抽出データＤ
２としてグルーピング処理部８に画素毎に出力する。す
なわち、回路パターンは隣合うチップで同一のため、検
出データＤ１の不一致部分が異物に相当し、回路パター
ンを排除した異物のみを示す異物抽出データＤ２を得
る。例えば、異物抽出データにおいて、異物とみなされ
ない画素のレベルは“０”であり、異物とみなされる画
素はその散乱光の検出レベルに応じたレベルを得る。グ
ルーピング処理部８では、検出画素計数部８ｂによって
異物判定部７からの異物抽出データＤ２を所定画素数
（例えば８×８画素）からなる単位領域毎にグループ分
けし（図１（ｃ）参照）、各グループ毎に該グループ内
の検出画素数Ｎ（図示の例では黒塗り部分の都合６画
素）を１個の異物Ｐの面積とみなして計数する。レベル
最大値検出部８ａでは、各グループ毎の異物抽出データ
Ｄ２の各画素毎の異物検出レベル（輝度レベル）を比較
し、異物検出レベルの最大値Ｍを検出することで、その
最大値Ｍを１個の異物Ｐの輝度情報としてみなす。図１
（ｃ）の例では、異物Ｐとみなされる６個の各画素のレ
ベルが３，１，５，８，４，２であり、座標（４，４）
のレベル“８”が最大値Ｍである。グルーピング処理部
８は、上記の最大値検出処理および検出画素計数処理を
実行するために構成された所要のハードウェア回路から
なっており、これらの処理をリアルタイムに実行し、そ
の最大値Ｍ（図１（ｃ）の例では“８”）と検出画素数
Ｎ（図１（ｃ）の例では“６”）をメモリ９に格納す
る。ＣＰＵ１０は、グルーピング処理部８で求めた各グ
ループ毎の検出画素数Ｎに基づき、当該グループに対応
する単位領域における異物Ｐのサイズを推定する判定処
理を行う。すなわち、ＣＰＵ１０では、メモリ９から検
出画素数Ｎを取り込み、下記の（１）式で異物Ｐの面積
Ｓを求め、（２）式に示すように異物Ｐを１つの円とみ
なして、その半径ｒを求める。なお、ｕは１画素に相当
する面積である。 ｕ（１画素の面積）×Ｎ（検出画素数）＝Ｓ…（１） Ｓ＝ｕ×Ｎ≒πｒ2 …（２） ∴ｒ＝√〔（ｕ×Ｎ）／π〕 を算出する。例えば、ｕ＝４平方ミクロンとすると、図
１（ｃ）の場合、Ｎ＝６であるから、上記の（２）式よ
りｒ＝２．８ミクロンを算出する。このようにＣＰＵ１
０により推定された判定処理結果は例えば異物マップや
ヒストグラムなどの表示方法により図示しない表示手段
（例えばディスプレイユニットやプリンタなど）に表示
することができる。更に、必要に応じて、その算出結果
と検査条件（レーザ光Ｌのパワー、ＮＤ（Neutral Dens
ity ）フィルタ、偏光板）および予め粒径がわかってい
る不図示のＰＬＳ標準粒子（校正用標準粒子）の結果と
を用いて、ウェハ１上に存在する異物Ｐの実際の粒径を
求める。詳しくは、粒径を異にする多種類のＰＬＳ標準
粒子について、レーザ光Ｌのパワー、ＮＤフィルタおよ
び偏光板などの条件を変えて反射強度を測定したデータ
を記憶させておき、実際の異物検査で得られた算出結果
と比較して、異物Ｐの実際の粒径を求める。なお、ＮＤ
フィルタおよび偏光板は、例えば受光光学系５に設けら
れる。ＮＤフィルタは、散乱光の透過率を適宜調整して
散乱光検出センサ６で受光する散乱光を適度に減衰させ
ることにより該散乱光検出センサ６の飽和を防止する。
偏光板は、散乱光に含まれる所定の偏向成分（例えばＳ
偏向成分）をカットし、他の偏向成分（例えばＰ偏向成
分）を散乱光検出センサ６で受光できるようにするため
に使用される。
【００１２】図２に本発明に係る異物検査装置および方
法の他の実施例を示す。なお、前述した異物検査装置と
共通する部分には同じ符号を付して、その説明を省略す
る。本実施例の異物検査装置Ａは、図２（ａ）に示すよ
うに、グルーピング処理部８において、レベル最大値検
出部８ａに代えて、異物レベル算出部８ｃが設けてあ
る。異物レベル算出部８ｃでは、各グループ毎の異物抽
出データＤ２の各画素毎の異物検出レベルの総和ΣＱを
求める。図１（ｃ）の例では、異物Ｐとみなされる６個
の各画素の異物検出レベルが３，１，５，８，４，２で
あり、それらの異物検出レベルの和“２３”が総和ΣＱ
である。グルーピング処理部８は、上記の異物レベル算
出処理および検出画素計数処理を実行するために構成さ
れた所要のハードウェア回路からなっており、これらの
処理をリアルタイムに実行し、その総和ΣＱ（図１
（ｃ）例では“２３”）と検出画素数Ｎ（図１（ｃ）の
例では“６”）をメモリ９に格納する。ＣＰＵ１０で
は、グルーピング処理部８で求めた各グループ毎の異物
検出レベルの総和ΣＱと検出画素数Ｎの相関性に基づ
き、当該グループに対応する単位領域における異物Ｐの
形状を推定する判定処理を行う。散乱光測定方式の場
合、画素単位の異物の凹凸が大きいほど検出レベルが大
きく、異物が平坦なものほど検出レベルが小さい。この
ような画素単位の異物検出レベルの大小傾向から全体的
な異物の形状（塊状であるか、又は平坦状であるか）を
ある程度類推することができる。また、複数画素からな
る単位領域内における画素単位の異物の集まり具合や分
散具合もしくは隣接した画素単位の異物同士の凹凸関係
もしくは平坦さなどに応じて、該単位領域内の異物検出
レベルの合計レベルがその異物画素数に対して相関性を
もってくる。ＣＰＵ１０は、上記の散乱光測定方式にお
ける異物検出レベルの合計レベルと異物画素数の相関性
に基づいて異物の形状を設定した異物形状判定テーブル
１０ａ（図２（ｂ）参照）を用いて異物Ｐの形状を判定
する。すなわち、ＣＰＵ１０は、メモリ９から異物検出
レベルデータの総和ΣＱと検出画素数Ｎを取り込み、異
物形状判定テーブル１０ａの所定の検出画素数Ｎに対応
する異物検出レベルの総和ΣＱが所定のしきい値Ｒより
も小さい場合に平坦状異物と判定し、その異物検出レベ
ルの総和ΣＱが該しきい値Ｒよりも大きい場合には塊状
異物と判定する。このようにＣＰＵ１０により推定され
た判定処理結果は例えば異物マップやヒストグラムなど
の表示方法により図示しない表示手段（例えばディスプ
レイユニットやプリンタなど）に表示することができ
る。なお、異物形状判定テーブル１０ａの特性はこれに
限らない。また、異物レベル算出部８ｃでは、異物検出
レベルの総和を求めたが、これに限らず、異物検出レベ
ルの平均値を求めてもよい。その場合、異物形状判定テ
ーブルを設けることなく、異物検出レベルの平均値とメ
モリから得る異物検出レベルとを単に比較するだけで異
物の形状を推定もしくは判定することが可能となる。
法の他の実施例を示す。なお、前述した異物検査装置と
共通する部分には同じ符号を付して、その説明を省略す
る。本実施例の異物検査装置Ａは、図２（ａ）に示すよ
うに、グルーピング処理部８において、レベル最大値検
出部８ａに代えて、異物レベル算出部８ｃが設けてあ
る。異物レベル算出部８ｃでは、各グループ毎の異物抽
出データＤ２の各画素毎の異物検出レベルの総和ΣＱを
求める。図１（ｃ）の例では、異物Ｐとみなされる６個
の各画素の異物検出レベルが３，１，５，８，４，２で
あり、それらの異物検出レベルの和“２３”が総和ΣＱ
である。グルーピング処理部８は、上記の異物レベル算
出処理および検出画素計数処理を実行するために構成さ
れた所要のハードウェア回路からなっており、これらの
処理をリアルタイムに実行し、その総和ΣＱ（図１
（ｃ）例では“２３”）と検出画素数Ｎ（図１（ｃ）の
例では“６”）をメモリ９に格納する。ＣＰＵ１０で
は、グルーピング処理部８で求めた各グループ毎の異物
検出レベルの総和ΣＱと検出画素数Ｎの相関性に基づ
き、当該グループに対応する単位領域における異物Ｐの
形状を推定する判定処理を行う。散乱光測定方式の場
合、画素単位の異物の凹凸が大きいほど検出レベルが大
きく、異物が平坦なものほど検出レベルが小さい。この
ような画素単位の異物検出レベルの大小傾向から全体的
な異物の形状（塊状であるか、又は平坦状であるか）を
ある程度類推することができる。また、複数画素からな
る単位領域内における画素単位の異物の集まり具合や分
散具合もしくは隣接した画素単位の異物同士の凹凸関係
もしくは平坦さなどに応じて、該単位領域内の異物検出
レベルの合計レベルがその異物画素数に対して相関性を
もってくる。ＣＰＵ１０は、上記の散乱光測定方式にお
ける異物検出レベルの合計レベルと異物画素数の相関性
に基づいて異物の形状を設定した異物形状判定テーブル
１０ａ（図２（ｂ）参照）を用いて異物Ｐの形状を判定
する。すなわち、ＣＰＵ１０は、メモリ９から異物検出
レベルデータの総和ΣＱと検出画素数Ｎを取り込み、異
物形状判定テーブル１０ａの所定の検出画素数Ｎに対応
する異物検出レベルの総和ΣＱが所定のしきい値Ｒより
も小さい場合に平坦状異物と判定し、その異物検出レベ
ルの総和ΣＱが該しきい値Ｒよりも大きい場合には塊状
異物と判定する。このようにＣＰＵ１０により推定され
た判定処理結果は例えば異物マップやヒストグラムなど
の表示方法により図示しない表示手段（例えばディスプ
レイユニットやプリンタなど）に表示することができ
る。なお、異物形状判定テーブル１０ａの特性はこれに
限らない。また、異物レベル算出部８ｃでは、異物検出
レベルの総和を求めたが、これに限らず、異物検出レベ
ルの平均値を求めてもよい。その場合、異物形状判定テ
ーブルを設けることなく、異物検出レベルの平均値とメ
モリから得る異物検出レベルとを単に比較するだけで異
物の形状を推定もしくは判定することが可能となる。
【００１３】上述の各実施例に示した異物検査装置Ａ
は、異物判定部７において、散乱光検出センサ６の検出
データＤ１と比較されるチップデータに代えて、ＩＣチ
ップの設計パターンデータや標準パターンデータを用い
てもよい。また、散乱光検出センサ６としては、ライン
センサに代えて、エリアセンサまたは撮像管などを用い
てもよい。また、上述の実施例ではパターン付ウェハに
ついて記述したが、パターンなしであってもよい。
は、異物判定部７において、散乱光検出センサ６の検出
データＤ１と比較されるチップデータに代えて、ＩＣチ
ップの設計パターンデータや標準パターンデータを用い
てもよい。また、散乱光検出センサ６としては、ライン
センサに代えて、エリアセンサまたは撮像管などを用い
てもよい。また、上述の実施例ではパターン付ウェハに
ついて記述したが、パターンなしであってもよい。
【００１４】
【発明の効果】以上のとおり、本発明によれば、１つの
単位領域内に存在する異物を１つの異物とみなしてその
サイズを推定することができるので、パターン認識など
の複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物
のサイズ（粒径）を判定もしくは推定できるという優れ
た効果を奏する。また、１つの単位領域内に存在する異
物を１つの異物とみなしてその形状を推定することがで
きるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことな
く、極めて簡単な構成で異物の形状を判定もしくは推定
できるという優れた効果を奏する。
単位領域内に存在する異物を１つの異物とみなしてその
サイズを推定することができるので、パターン認識など
の複雑な処理を行うことなく、極めて簡単な構成で異物
のサイズ（粒径）を判定もしくは推定できるという優れ
た効果を奏する。また、１つの単位領域内に存在する異
物を１つの異物とみなしてその形状を推定することがで
きるので、パターン認識などの複雑な処理を行うことな
く、極めて簡単な構成で異物の形状を判定もしくは推定
できるという優れた効果を奏する。
【図１】 本発明に係る異物検査装置の一実施例を示
し、（ａ）は本例の異物検査装置の概要構成を示す概略
図、（ｂ）は同装置のデータ処理部のブロック図、
（ｃ）はデータ処理部での異物判定データの一例を示す
図。
し、（ａ）は本例の異物検査装置の概要構成を示す概略
図、（ｂ）は同装置のデータ処理部のブロック図、
（ｃ）はデータ処理部での異物判定データの一例を示す
図。
【図２】 本発明に係る異物検査装置の他の実施例を示
し、（ａ）は本例の異物検査装置のデータ処理部のブロ
ック図、（ｂ）は異物形状判定テーブルの一例を示す
図。
し、（ａ）は本例の異物検査装置のデータ処理部のブロ
ック図、（ｂ）は異物形状判定テーブルの一例を示す
図。
Ａ 異物検査装置 １ ウェハ ３ 光ビーム照射手段 ６ 散乱光検出センサ ７ 異物判定部 ８ グルーピング処理部 ８ａ レベル最大値検出部 ８ｂ 検出画素計数部 ８ｃ 異物レベル算出部 ９ メモリ １０ ＣＰＵ １０ａ 異物形状判定テーブル
フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA54 BB03 CC17 DD06 FF42 GG04 JJ25 LL21 LL31 MM03 MM14 QQ23 QQ42 QQ43 RR08 SS13 2G051 AA51 AA56 AB01 AB02 BA10 BA11 BB05 CA03 CA04 CB01 CB05 DA07 EA12 EA14 EB01 EB02 EC02 EC03 EC06 ED07 FA10 5B057 AA03 BA02 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB08 CB12 CB16 CE09 DA03 DA08 DB02 DB05 DB09 DC04 DC09 DC22
Claims (6)
- 【請求項１】 被検査物表面の状態を光学的に検出し、
複数画素からなる検出データを出力する検出手段と、 前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定
し、異物抽出データを出力する異物判定手段と、 前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎に
グループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物と
みなされる画素数を計数する演算手段と、 前記演算手段で求めた各グループ毎の異物画素数に基づ
き、当該グループに対応する単位領域における異物のサ
イズを推定する判定処理を行う判定手段とを具える異物
検査装置。 - 【請求項２】 前記各グループ毎の前記異物抽出データ
の各画素毎の異物検出レベルに基づき前記各単位領域に
おける代表的異物検出レベルデータを生成する手段を更
に具える請求項１に記載の異物検査装置。 - 【請求項３】 被検査物表面の状態を光学的に検出し、
複数画素からなる検出データを出力する検出手段と、 前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定
し、異物抽出データを出力する異物判定手段と、 前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎に
グループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物と
みなされる画素数を計数する演算手段と、 前記各グループ毎の前記異物抽出データの前記各単位領
域における各画素毎の異物検出レベルの和を算出する手
段と、 前記異物検出レベルデータの和と前記異物画素数の相関
性に基づき、当該グループに対応する単位領域における
異物の形状を推定する判定手段とを具える異物検査装
置。 - 【請求項４】 被検査物表面の状態を光学的に検出し、
複数画素からなる検出データを出力する工程と、 前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定
し、異物抽出データを出力する工程と、 前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎に
グループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物と
みなされる画素数を計数する工程と、 前記各グループ毎の異物画素数に基づき、当該グループ
に対応する単位領域における異物のサイズを推定する判
定処理を行う工程とを含む異物検査方法。 - 【請求項５】 前記各グループ毎の前記異物抽出データ
の各画素毎の異物検出レベルに基づき前記各単位領域に
おける代表的異物検出レベルデータを生成する工程を更
に含む請求項４に記載の異物検査方法。 - 【請求項６】 被検査物表面の状態を光学的に検出し、
複数画素からなる検出データを出力する工程と、 前記検出データに基づき前記被検査物表面の異物を判定
し、異物抽出データを出力する工程と、 前記異物抽出データを所定画素数からなる単位領域毎に
グループ分けし、各グループ毎に該グループ内の異物と
みなされる画素数を計数する工程と、 前記各グループ毎の前記異物抽出データの前記各単位領
域における各画素毎の異物検出レベルの和を算出する工
程と、 前記異物検出レベルデータの和と前記異物画素数の相関
性に基づき、当該グループに対応する単位領域における
異物の形状を推定する工程とを含む異物検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000199446A JP3796101B2 (ja) | 2000-06-30 | 2000-06-30 | 異物検査装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000199446A JP3796101B2 (ja) | 2000-06-30 | 2000-06-30 | 異物検査装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002014055A true JP2002014055A (ja) | 2002-01-18 |
| JP3796101B2 JP3796101B2 (ja) | 2006-07-12 |
Family
ID=18697462
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000199446A Expired - Lifetime JP3796101B2 (ja) | 2000-06-30 | 2000-06-30 | 異物検査装置および方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3796101B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014091928A1 (ja) * | 2012-12-12 | 2014-06-19 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板の欠陥検査方法、基板の欠陥検査装置及びコンピュータ記憶媒体 |
| KR20240151403A (ko) * | 2023-04-11 | 2024-10-18 | 한국표준과학연구원 | 실시간 파티클 측정 개수와 파티클 불량 사이의 상관성 분석 장치 및 그 방법 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111638226B (zh) * | 2019-02-14 | 2021-08-31 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 检测方法、图像处理器以及检测系统 |
-
2000
- 2000-06-30 JP JP2000199446A patent/JP3796101B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014091928A1 (ja) * | 2012-12-12 | 2014-06-19 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板の欠陥検査方法、基板の欠陥検査装置及びコンピュータ記憶媒体 |
| JP2014115245A (ja) * | 2012-12-12 | 2014-06-26 | Tokyo Electron Ltd | 基板の欠陥検査方法、基板の欠陥検査装置、プログラム及びコンピュータ記憶媒体 |
| KR20240151403A (ko) * | 2023-04-11 | 2024-10-18 | 한국표준과학연구원 | 실시간 파티클 측정 개수와 파티클 불량 사이의 상관성 분석 장치 및 그 방법 |
| KR102775013B1 (ko) | 2023-04-11 | 2025-03-04 | 한국표준과학연구원 | 실시간 파티클 측정 개수와 파티클 불량 사이의 상관성 분석 장치 및 그 방법 |
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|---|---|
| JP3796101B2 (ja) | 2006-07-12 |
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