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WO2019049387A1 - 欠陥分類装置、検査装置、および検査システム - Google Patents

欠陥分類装置、検査装置、および検査システム Download PDF

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WO2019049387A1
WO2019049387A1 PCT/JP2017/032731 JP2017032731W WO2019049387A1 WO 2019049387 A1 WO2019049387 A1 WO 2019049387A1 JP 2017032731 W JP2017032731 W JP 2017032731W WO 2019049387 A1 WO2019049387 A1 WO 2019049387A1
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WO
WIPO (PCT)
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inspection
film
defect
wafer
result
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2017/032731
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English (en)
French (fr)
Inventor
貴則 近藤
本田　敏文
浜松　玲
英夫 太田
好央 樹本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Technologies Corp
Hitachi High Tech Corp
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.)
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Publication date
Application filed by Hitachi High Technologies Corp, Hitachi High Tech Corp filed Critical Hitachi High Technologies Corp
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Priority to US16/642,948 priority patent/US11442024B2/en
Publication of WO2019049387A1 publication Critical patent/WO2019049387A1/ja
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Ceased legal-status Critical Current

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    • G01N21/9501—Semiconductor wafers
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    • G01N2021/8438—Mutilayers
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    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/8867—Grading and classifying of flaws using sequentially two or more inspection runs, e.g. coarse and fine, or detecting then analysing

Definitions

  • the present disclosure relates to a defect classification device, an inspection device, and an inspection system.
  • the minute defects which can not be detected by the pre-film-deposition inspection become larger film build-up by the film formation. Since it is often difficult to distinguish between the film buildup and the defect on the film, the film buildup is detected as a defect generated on the film (hereinafter referred to as a defect on the film) in a post-deposition inspection (Post inspection).
  • Post inspection There are times when In order to prevent such an erroneous determination of the on-film defect, for example, in the technique disclosed in Patent Document 1, the Post inspection sensitivity is lowered and operated so as not to detect film build-up caused by a minute defect. There is.
  • Patent Document 1 when the technique disclosed in Patent Document 1 is used, it is possible to avoid the erroneous determination of the on-film defect, but the problem that the on-film defect and the film rise can not be clearly distinguished still remains.
  • the present disclosure has been made in view of such a situation, and provides a technique for distinguishing between on-film defects and film swelling clearly and efficiently.
  • the defect classification device includes a storage device, a first detection signal obtained by irradiating light to a wafer before a film forming process, and a wafer after a film forming process.
  • a signal processing device compares a first threshold value and a second threshold value smaller than the first threshold value with the signal strength of the first inspection signal; As a result, the inspection signal on the second threshold or more and less than the first threshold is regarded as a second result, and defects on the wafer are classified by comparing the first and second results with the second detection signal.
  • Another aspect of the defect classification device irradiates light to the storage device and the wafer after the film forming process to obtain detection signals detected by a plurality of detection systems, and outputs the signals of the detection signals.
  • a signal processing device for classifying defects located on the wafer using the intensity and storing the classification result in the storage device the signal processing device being teaching data corresponding to film information of the wafer, which is used for inspection. Read teaching data from the storage device to determine whether the resulting signal is a signal due to a defect, compare the signal strength ratio of the detection signals from at least two detection systems with the teaching data, and compare the results of the comparison Classify defects on the wafer based on.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a system configuration including an inspection device and a server from which an arithmetic device 114 for performing actual defect alignment has been removed using the result of matching with the arithmetic device 113 which matches inspection results from the inspection device 10 with coordinates.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a system configuration in which the server 1602 includes a classification apparatus in addition to the system configuration example including a defect classification operation function and the server.
  • the present embodiment relates to a wafer surface inspection apparatus, for example, a defect inspection using a light scattering method, and more particularly, to a wafer surface defect inspection apparatus for performing process monitoring in a semiconductor device manufacturing process.
  • FIG. 1 is a view showing a schematic configuration, a configuration and arrangement of a detection system, and a method of scanning a beam spot according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1A is a view showing a schematic configuration of the inspection apparatus 10.
  • FIG. 1B is a view showing the arrangement of a detection system for detecting scattered light from a wafer.
  • FIG. 1C is a diagram showing a configuration example of one detection system.
  • FIG. 1D is a view for explaining a beam spot scanning method.
  • the inspection apparatus 10 has, for example, a chuck 102 for adsorbing a wafer 101, a rotary stage 103 equipped with the chuck 102, and a rotary stage 103 mounted.
  • An illumination optical system 106 having a linear movement stage 104, a light source 105, a lens and a mirror, detection systems 181 to 186 having a lens and a mirror, a signal processing system 11, a control unit 108, and an operation system 109; Is equipped.
  • the signal processing system 11 is configured such that a two-stage threshold can be set as described later with reference to FIGS. 2 and 3.
  • the signal processing system 11 includes an observation signal processing system 107, a classification signal processing system 1_110 that processes results inspected with a high threshold Th1, a classification signal processing system 2_111 that processes results inspected with a low threshold, and a classification signal processing system A recording device 112 for recording processing results of 1_110 and classification signal processing system 2_111, and an arithmetic device (coordinate calculation arithmetic device) 113 for matching the results of classification signal processing system 1_110 and classification signal processing system 2_111 by coordinates And an input unit 115 for inputting a wafer identification ID and a process state (for example, including a pre inspection process, a post inspection process, and a film forming process).
  • a wafer identification ID and a process state for example, including a pre inspection process, a post inspection process, and a film forming process.
  • the information input to the input unit 115 may be input by the operator along with the recipe conditions to the operation system 109.
  • the wafer identification ID and the process state are expressed on the inspection result screen and the recipe information.
  • the wafer identification ID can include the process state, but in that case, a table for converting the wafer identification ID into an individual and the process state is required.
  • a beam spot 121 is formed on the surface of the wafer 101 by focusing the illumination light emitted from the illumination optical system 106.
  • the scattered light generated from the beam spot 121 is detected by a plurality of detection systems 181 to 186.
  • the detection systems 181-186 are arranged at the same elevation and with different azimuths.
  • the detection device 10 of this embodiment can also be expressed as a so-called dark field type device.
  • the shapes of the openings of the detection systems 181 to 186 are illustrated as being substantially circular when the wafer 101 is viewed from the normal direction for the purpose of FIG. 1B. It can be used.
  • FIG. 1C is a diagram showing a configuration example of one detection system (for example, detection system 181).
  • the detection system 181 has a detection optical system 191 having an optical axis 193 and a photoelectric conversion element 192.
  • a beam spot 121 is formed on the wafer 101 by the illumination light irradiated to the wafer 101, and light is scattered from the beam spot 121 to each elevation angle and azimuth angle. The scattered light is collected by a detection optical system 191 having a certain numerical aperture.
  • the detection optical system 191 includes a plurality of lenses (lens groups), and constitutes a so-called focusing optical system or an imaging optical system.
  • the scattered light thus collected is photoelectrically converted by the photoelectric conversion element 192 after the undesired light is blocked by the spatial filter or the polarizing filter. Since the photoelectrically converted signal is obtained as a current or a voltage, it is AD converted and processed by the observation signal processing system 107.
  • the photoelectric conversion element 192 include a photomultiplier tube, an avalanche photodiode array, and a multi-pixel photon counter.
  • FIG. 1D is a diagram for explaining a method of scanning the beam spot 121.
  • the wafer 101 is rotated by the rotary stage 103 as shown by the arrow 131 while the wafer 101 moves straight in the direction of the arrow 132 by the linear moving stage 104.
  • the beam spot 121 scans the entire surface of the wafer 101 by this straight movement operation and rotation operation, and the locus thereof becomes concentric or spiral.
  • the coordinates of the beam spot 121 can be managed by the distance from the center and the rotation angle (so-called polar coordinate system).
  • the rotation angle can be expressed on the basis of an imaginary reference line 135 (for example, a half straight line passing through the notch 134 and the wafer center) on the wafer.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining a process of classifying the on-film defect and the film buildup by comparing the result of the pre-inspection and the result of the post inspection.
  • FIG. 2A is a diagram for explaining the entire process of inspection.
  • FIG. 2B is a flowchart for explaining the details of the pre-inspection.
  • FIG. 2C is a flowchart for explaining the details of the Post inspection.
  • step 201 Whole process of inspection (i-1) step 201
  • the inspection apparatus 10 is used to pre-inspect the wafer before the pre-deposition process.
  • Step 202 A film forming process is performed on the wafer 101 after the pre-inspection.
  • physical vapor deposition such as vapor deposition or sputtering, chemical vapor deposition using heat or plasma, thermal oxidation to form an oxide film, plating, coating, sol gel, spin coating, etc. are performed.
  • Step 203 the inspection apparatus 10 is used to perform post inspection on the wafer 101 after the film forming process. According to the wafer identification ID and the information of the process state inputted to the input unit 115 in the inspection apparatus 10, identification of the Pre inspection and Post inspection, or selection of a Pre inspection result to be matched with the Post inspection is performed.
  • the observation signal processing system 107 sets two-stage threshold values Th1 and Th2 (where Th1> Th2).
  • Th1 is set to the classified signal processing system 1_110 in FIG. 1A
  • Th2 is set to the classified signal processing system 2_111.
  • the threshold value Th1 is a threshold value high enough not to detect a generally used noise signal, and for example, a value such that the detection reproducibility is 90% or more is used.
  • Th2 is a threshold for detecting noise appropriately.
  • Th1 and Th2 there is also a method of automatically calculating and setting from the noise level. The operator can use the operation system 109 to select and specify manual setting or automatic setting.
  • control unit 108 sets the threshold values Th1 and Th2 input from the operation system 109 to each classification signal processing system via the observation signal processing system 107.
  • observation signal processing system 107 responds to an instruction signal indicating that the threshold is automatically set from control unit 108, for example, by irradiating the wafer with light.
  • the value of a general noise signal of the obtained signal is acquired (for example, input from the outside or read from a memory not shown), the average value and the dispersion value are calculated, and based on that, the threshold Th1 or Th2 is calculated. It can be derived.
  • (Ii-2) Step 2012 After setting the two-step threshold, the observation signal processing system 107 acquires a scattered light signal obtained by irradiating the wafer 101 with the illumination light.
  • Step 2013 The observation signal processing system 107 compares the signal intensity with Th2 during the examination. The observation signal processing system 107 does not leave a signal less than Th2 (in the case of No in step 2013) as a detection result (step 2014).
  • Step 2015 The observation signal processing system 107 compares the signal of Th2 or more (in the case of Yes in step 2013) with Th1.
  • the observation signal processing system 107 acquires a signal of Th2 or more and less than Th1 (in the case of No at step 2015) as a result 1B (step 2016).
  • the observation signal processing system 107 acquires a signal of Th1 or more as a result 1A. In a normal inspection in which the two-stage threshold is not set, only the result 1A is acquired. These results are stored in the recording device 112 in the inspection device 10.
  • FIG. 3A is a view showing a cross section of a wafer surface to be subjected to a pre-inspection.
  • FIG. 3B is a diagram showing a detection signal when FIG. 3A is inspected.
  • FIG. 3C is a diagram showing an inspection result (example) corresponding to the result 1A of FIG. 2B detected by the threshold value Th1_311.
  • FIG. 3D is a diagram showing an inspection result (example) corresponding to the sum of the result 1A and the result 1B in FIG. 2B (result 1A + 1B) detected by the threshold value Th2_312.
  • the layer 301 is the outermost layer of the wafer before film formation.
  • Layer 302 is a layer formed by an earlier process, and may be a silicon wafer itself.
  • the large foreign matter 303 and the small foreign matter 304 exist on the surface of the layer 301.
  • the horizontal axis 305 indicates time or coordinates on the wafer.
  • the vertical axis 306 shows the signal strength.
  • the background light scattered from the wafer surface outputs a steady signal 307.
  • a random noise signal 308 is generated.
  • the detection signal 309 is a signal sufficiently larger than the noise signal, but the detection signal 310 is a signal equivalent to the noise signal.
  • the inspection threshold Th1_311 is used, only the detection signal 309 is detected.
  • the inspection threshold Th2_312 a plurality of noise signals in addition to the signal 309 are detected.
  • the inspection result 313 includes at least the intensity of the detection signal and information of coordinates (planar coordinate system or polar coordinate system) based on the notch 134, for example.
  • a signal such as signal 309 is shown as a black dot 314 ( ⁇ ).
  • the inspection result 315 includes the small foreign matter signal 310 and the black square dot 317 ( ⁇ ) which is the noise signal 308, in addition to the black circle dots 316 ( ⁇ ) which are the large foreign matter signal (detection signal) 309.
  • the black circle dots 316 ( ⁇ ) can be identified from the coordinates and the signal intensity as being the same as the black circle dots 314 ( ⁇ ) in FIG. 3C.
  • the black square dots 317 (.box-solid.) Do not distinguish between the small foreign matter signal and the noise signal.
  • the inspection result of the two-stage threshold can have a flag for determining which threshold has been inspected. At least the following information is recorded in the inspection results.
  • the inspection result to which the information is added is stored in the recording device 112. Whether the inspection result is a pre inspection or a post inspection can be determined by referring to the process state.
  • (Iv) Post examination contents (iv-1) step 2031 The observation signal processing system 107 sets the reference of the two-stage threshold result when starting the Post examination. Since there is also an inspection method that does not use the result of the two-stage threshold in the Post inspection, the two-stage threshold result is confirmed in this step. For example, the observation signal processing system 107 checks each information of the inspection result of the above-described two-stage threshold, and a corresponding pre-examination exists in the Post inspection, or it is a result taken at the two-stage threshold Or check.
  • Step 2032 As in step 2012, the observation signal processing system 107 acquires a scattered light signal obtained by irradiating the wafer 101 with illumination light.
  • Step 2033 The observation signal processing system 107 acquires the result obtained in step 2032 as the result 2.
  • a normal threshold (Th1) is used.
  • Step 2034 The observation signal processing system 107 matches the result 1A of FIG. 2B with the result 2 by using the arithmetic device 113 of FIG. 1A. In addition, the observation signal processing system 107 corrects the coordinates of the result 2 so as to approach the coordinates of the result 1A using the arithmetic device 114 of FIG. 1A. This is a so-called fine alignment using real defects. The result 2 after this alignment is the result 2 '.
  • Step 2035 The observation signal processing system 107 matches the result 2 ′ with the result 1A + 1B using the arithmetic unit 113 of FIG. 1A.
  • defects matching with the coordinates of the results 1A + 1B are referred to as defects before the film forming process. Therefore, among the results 2 ′, a defect which does not match the coordinates of the result 1A + 1B is a defect generated in the film forming process.
  • FIG. 4A is a view showing a cross section of a wafer surface to be subjected to Post inspection.
  • FIG. 4B is a diagram showing a detection signal (example) when inspecting FIG. 4A.
  • FIG. 4C is a diagram showing an example of inspection results detected with the Post inspection threshold Th_412.
  • FIG. 4D is a diagram showing an inspection result (example) after coordinate correction.
  • a layer 401 shows a layer generated in the film forming process.
  • a film buildup 402 having a large foreign matter 303 as a core and a film buildup 403 having a small foreign matter 304 as a nucleus are generated.
  • the foreign matter 404 generated in the film forming step becomes a foreign matter on the film.
  • the background light scattered from the wafer surface outputs a stationary signal 407 and also generates a random noise signal 408.
  • a signal from the film buildup 402 is a signal 409
  • a signal from the film buildup 403 is a signal 410.
  • the size of the film buildup is larger than that of the core foreign matter.
  • signal 310 in FIG. 3B is equivalent to noise signal 308, signal 410 is a larger signal than noise signal 408.
  • signal 409 is also sufficiently larger than noise signal 408.
  • the signal from the foreign substance 404 on the film is a signal 411.
  • the Post inspection threshold is set to a Post inspection threshold Th_412 (which can be a value different from Th1 and Th2) that does not detect a noise signal.
  • Th_412 which can be a value different from Th1 and Th2
  • the results obtained in this way are shown in FIG. 4C.
  • FIG. 3C and FIG. 4C are matched, the defect of the same coordinate as black circle dot 314 ( ⁇ ) will be found.
  • the coordinates of the white triangular dot ( ⁇ ) can be corrected with the black circle dot 314 ( ⁇ ) as a target.
  • As the correction amount a shift in the planar direction, a shift in the rotational direction, a shift in enlargement / reduction in the R direction, or the like can be used.
  • FIG. 3D Although a large number of noise signals 317 (.box-solid.) Exist, the signal of a small foreign object such as the signal 310 butts against the black square dots (.box-line) due to the above-mentioned coordinate correction (the signal positions coincide). . Also, a signal of a large foreign matter such as the detection signal 309 abuts against the black dot 416 ( ⁇ ) (the positions of the signals coincide). Therefore, the unmatched signal 418 ( ⁇ ) can be classified as a film defect.
  • the classification result is output as additional information to the inspection result.
  • inspection do not necessarily need to be the same apparatus.
  • the result of the pre-inspection requires the inspection result of the two-stage threshold including the noise signal.
  • a two-step threshold inspection is performed at the Post inspection, it can be used as a Pre-inspection result in the next film forming process.
  • the signal 411 of the on-film defect 404 can not be detected, and management of the film forming process becomes difficult. Therefore, using the method according to the first embodiment, it is possible to improve the sensitivity of the Post inspection and the determination accuracy of the on-film defect as compared with the conventional method.
  • the inspection result obtained by the two-step threshold is used for each of the detection signals of each detection system.
  • the signal obtained by weighting and adding the signal of each detection system can reduce the noise signal, and highly sensitive inspection is possible.
  • the scattered light distribution has strong directivity and may be detected only by a specific detection system.
  • a signal such as a black circle dot 505 in FIG. 5 corresponds to that.
  • the result 1A and the result 1A + 1B are used for the addition signal, but the results of the detection systems A, B, C,... Can be recorded independently and all may be merged and used.
  • the determination accuracy of the on-film defect can be improved by using the defect which can be detected only by the specific detection system described above.
  • the sensitivity of the Post inspection and the determination of the defect on the film (or the defect on the film) are corrected by performing the coordinate correction using the result of the Pre inspection using the two-step threshold. Improve the accuracy of the distinction and classification)
  • the method of further improving the classification accuracy of the defect determined as the on-film defect in the first embodiment, or the film buildup only by the Post inspection when there is no inspection result by the two-step threshold The method of classifying the defects on the film will be described.
  • FIG. 6 is a view showing a schematic configuration of an inspection apparatus 30 according to the third embodiment.
  • the inspection apparatus 20 further includes an input unit 601 for inputting film information and inspection conditions, a teaching database 602, teaching data and measurement signals And a comparison device (comparison unit) 603 that compares
  • the film information input to the input unit 601 is design information for film formation, for example, It includes the film thickness and film type / refractive index of the film to be formed.
  • the film type material
  • examples of the film type include, but are not limited to, an oxide film (SiO 2 ), silicon nitride (SiN), TiN, Cu, and the like.
  • the inspection conditions include the incident angle of the illumination light, the polarization characteristic of the light (P-polarization, C-polarization or S-polarization), the information on the light receiver side (the angle of light reception and the type of light that can be received (P-polarization, And at least one piece of information such as C polarized light or S polarized light).
  • the teaching database 602 stores index data prepared in advance for determining whether a signal obtained as a result of inspection is a signal due to film swelling or a signal due to a defect on the film.
  • the teaching data is, for example, data of signal intensity ratio when a defect which has already been found to be film build-up is measured under a predetermined condition. Therefore, even if the size of the defect is the same, if the film thickness is different, the signal intensity ratio is also changed.
  • FIG. 7 is a flow chart for explaining a process of classifying the on-film defect and the film buildup on the basis of the information of the refractive index and the thickness of the film formed on the wafer in the Post inspection according to the third embodiment.
  • FIG. 7A is a view showing an overall image of inspection processing in a film forming process.
  • FIG. 7B is a flowchart for explaining the details of the Post inspection (step 702) according to the third embodiment.
  • FIG. 7A Overview of inspection process of film formation process
  • a film forming process for forming a film on a wafer is performed (step 701).
  • the post inspection is performed on the wafer after the film forming process using the inspection apparatus 20 (step 702).
  • Step 7021 Details of Post Inspection (Step 702) (ii-1) Step 7021
  • the input unit 601 receives, for example, film information input by the operator.
  • the film information is, for example, information on film thickness and film type or refractive index.
  • film information is input regarding layers within the range affected by the wavelength of the inspection apparatus 20.
  • the observation signal processing system 107 acquires scattered light signals (signals detected by the detection systems 181 to 186) obtained by irradiating the wafer 101 with illumination light.
  • Step 7023 The observation signal processing system 107 records the signal intensity of the detection signal of each of the detection systems 181 to 184 in the recording device 112.
  • Step 7024 the observation signal processing system 107 prepares teaching data based on the input film information.
  • preparation means, for example, reading from the teaching data database 602 the teaching data corresponding to the inputted film information (that is, adapted to the film thickness and the film type (refractive index)).
  • Step 7025 The observation signal processing system 107 uses the detection signals of the detection systems acquired in step 7023 to calculate the signal strength ratio of the predetermined detection system pair. Then, the observation signal processing system 107 compares the calculated signal intensity ratio with the teaching data read in step 7024 with respect to the detected defect. The comparison is performed, for example, by calculating the distance to the teaching data, the size of the teaching data, and the like.
  • Step 7026 The observation signal processing system 107 classifies the detected defect into the film buildup and the on-film defect by applying the determination threshold to the result of step 7025.
  • FIG. 8 is a view for explaining the scattered light distribution and the detection signal ratio of the film buildup and the defect on the film.
  • FIG. 9 is a view for explaining the relationship between the defect of the nucleus and the film buildup.
  • FIG. 10 is a diagram for describing classification of film build-up and on-film defects by detection signal ratio.
  • the cross-sectional model of the film buildup shown in FIG. 8 includes the layer 801 generated in the film forming process, the layer 802 formed in the process prior to the film forming process of the layer 801, the foreign matter 803 before the film formation, and the foreign matter 803 And the film buildup 804, and
  • the scattered light distribution when the illumination light is irradiated to the film buildup 804 is acquired by the detection systems A, B, and C.
  • the detection systems A to C are used because the detection systems D to F are symmetrical with the detection systems A to C in the vertical direction (upper and lower sides of the drawing), so that the teaching data can be similarly expressed.
  • the on-film foreign matter 815 is also similar to the on-film buildup 804.
  • the scattered light distribution has approximately the same amount of scattered light forward, sideward, and backward, and the signal intensity of each detection system is as shown by signal intensity 820, signal intensity 821, and signal intensity 822.
  • the film buildup 804 has a radius 903 of (T + D / 2) sphere from the center of the foreign substance 803. Is said to grow into
  • the height 904 of the film buildup 804 is D
  • the diameter 905 viewed from above the film buildup 804 is 2 ⁇ (2 ⁇ T ⁇ D). That is, it can be said that the relation between the foreign substance of the nucleus and the film buildup is such that the film buildup 804 becomes larger and the scattered light amount becomes larger as the foreign substance of the nucleus becomes larger.
  • a straight line 1001 is a line connecting a plot (:: signal strength ratio of a detection system pair determined in advance) regarding film buildup, and the numerical value on the graph represents the diameter of the nuclear foreign matter.
  • a straight line 1002 is a plot ( ⁇ : signal intensity ratio of a detection system pair determined in advance) regarding the foreign matter on the film, and a numerical value represents the diameter of the foreign matter.
  • the straight line 1001 and the straight line 1002 correspond to the teaching data.
  • the straight line 1001 and the straight line 1002 are separated from each other and do not cross each other.
  • the center line 1003 is a threshold value
  • film buildup can be made if the measured signal intensity ratio is on the side of the region 1004, and conversely, if it is on the side of the region 1005, foreign matter on the film can be classified.
  • the obtained classification result is output as additional information to the inspection result.
  • the teaching data is obtained by taking the pair of detection system A and detection system C as an example, but combinations of other detection systems, comparison of three detection systems, or comparison of N detection systems It is also possible to perform classification under the condition that the distance between the straight line 1001 and the straight line 1002 is as large as possible.
  • the straight line 1001 and the straight line 1002 depend on film information (film thickness and refractive index) and inspection conditions. Therefore, it is necessary to obtain the center line 1003 from the information of the film thickness and the refractive index.
  • the distances to the straight line 1001 and the straight line 1002 may be calculated from a plot of the detection signal strength and classified as the smaller distance shape.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of acquiring film information and a method of preparing teaching data.
  • the method of inputting film thickness includes, for example, the following three methods.
  • Step 1101 This is a method in which the operator (user) directly inputs information on film thickness and refractive index.
  • the input value may be a value other than the inspection device 20, for example, a value measured by an ellipsometer.
  • step 1103 Measurement of film thickness and refractive index
  • the ellipsometer 1201 is attached to the mini-ene in the inspection apparatus 20, and the film thickness and the refractive index are measured when the wafer 101 is transported. By doing this, film information of the wafer 101 can be input automatically.
  • teaching data preparation method includes, for example, the following two types of methods.
  • teaching data can be generated by performing simulation based on the acquired film thickness and refractive index.
  • defects on the film can be calculated by the Bobbert & Vliger (BV) method, the Discrete Dipole Approximation (DDA) method, the Finite Difference Time Domain (FDTD) method, and the film buildup is by the DDA method or the FDTD method. It can be calculated.
  • BV Bobbert & Vliger
  • DDA Discrete Dipole Approximation
  • FDTD Finite Difference Time Domain
  • the film buildup is by the DDA method or the FDTD method. It can be calculated.
  • the teaching data can be generated by referring to the experimental values. This is detected on, for example, a film buildup and a defect on a film observed on a wafer 101 in which film information is obtained in advance, using Multi Purpose Scanning Electron Microscope (DR-SEM), Atomic Force Microscope (AFM), or the like. This is a method in which the systems A to F are inspected by an inspection apparatus 20, and the signal intensities of the respective detection systems are made into a database.
  • DR-SEM Multi Purpose Scanning Electron Microscope
  • AFM Atomic Force Microscope
  • the above third embodiment shows an example in which the inspection is performed with a threshold larger than the noise signal at the Post inspection.
  • a method of inspecting with a threshold including noise explain.
  • the result of each of the detection systems A to F includes a defect signal similar to the noise signal. Therefore, for example, with the result of the addition signal as a target, fine alignment using real defects is performed on the results of the detection systems A to F.
  • fine alignment using real defects is performed on the results of the detection systems A to F.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining a pre-inspection in which the two-stage threshold is not set.
  • the configuration of FIG. 13 is the same in appearance as the configuration of FIG. 1, but a signal processing system (classification signal processing system 1_110) using a high threshold is not operating. Even with such a configuration, it is possible to classify defects into film build-up and on-film defects. For example, in the pre-inspection, inspection is performed with a low threshold for all signals including noise signals. At this time, only the result 1A + 1B of FIG. 2 can be acquired. In step 2034 of FIG. 2C, the coordinates of result 2 are corrected using a defect having a signal strength of a certain level or more among results 1A + 1B instead of result 1A.
  • the subsequent procedure is the same as the processing according to the first embodiment.
  • FIG. 14 is a view showing a connection relationship between a plurality of inspection apparatuses (inspection apparatuses 10) and the server.
  • inspection apparatus 10 by 1st Embodiment
  • inspection apparatus 10 each test
  • inspection apparatus may be equipped with the structure of the test
  • FIG. 14A is a diagram showing an example of a system configuration in which a plurality of inspection devices 1401 to 1408 are connected to one server 1403.
  • Each of the inspection devices 1401 to 1408 has the same configuration as the inspection device 10 of FIG. 1A, and is connected to the server 1403 via the I / F 1402.
  • the server 1403 comprises at least the components of the computing device 1404 and the recording device 1405.
  • the connection method between the server 1403 and each of the inspection apparatuses 1401 to 1408 may be relayed using a hub other than the IF 1402.
  • the inspection result is recorded in the recording device 112 of each inspection device, transferred to the server 1403, and also recorded in the recording device 1405.
  • the result of the pre inspection is transferred from the recording device 1405 to the inspection device 1408 (transferred from the recording device 112 of the inspection device 1401 to the inspection device 1408) May be performed by the arithmetic device 113 and the arithmetic device 114 in the inspection device 1408.
  • the classification result is transferred again to the server 1403 and recorded in the recording device 1405.
  • FIG. 14B is a diagram showing an example of a system configuration in which the servers 1406 to 1409 connected to the inspection devices 1401 to 1408 are connected. The inspection devices 1401 to 1408 are not connected to each other.
  • the pre-inspection is stored in the recording device 1405 of the server 1406.
  • the pre inspection result is transferred from the server 1406 to the server 1409, and the classification processing can be performed by the arithmetic device 113 and the arithmetic device 114 of the inspection device 1408.
  • FIG. 15 is an operation of performing actual defect alignment using the result of matching the calculation result from the inspection apparatus 10 with the calculation device 113 It is a figure which shows the example of a system configuration comprised from the test
  • FIG. 15A (Ii-1) System Configuration in which Server is Provided Outside FIG. 15A is a configuration example including the arithmetic device 113 and the arithmetic device 114 in which the server 1502 is provided in the inspection apparatus 10.
  • the inspection device 1501 when the pre-inspection is performed by the inspection device 1501 and the post inspection of the same wafer is performed by the inspection device 1503, two inspection results are stored in the recording device 1405 of the server 1502. Classification processing is performed in the arithmetic device 113 and the arithmetic device 114 in the server 1502, and the classification result is stored again in the recording device 1405.
  • FIG. 15B shows a system configuration example in which a classification device 1507 is provided in addition to the inspection devices 1501 to 1503 and the server 1504 and is connected to the server 1504.
  • FIG. 15B shows a system configuration example in which a classification device 1507 is provided in addition to the inspection devices 1501 to 1503 and the server 1504 and is connected to the server 1504.
  • the inspection apparatus 20 alone performs the classification based on the detection signal intensity ratio. However, in the eighth embodiment, the defect classification outside the inspection apparatus 20 is performed. A system configuration provided with the devices 1602 to 1604 having an arithmetic function will be described.
  • FIG. 16A is a diagram showing a configuration example where the server 1602 includes a defect classification operation function.
  • the signal of each detector acquired by the inspection apparatus 1601 is stored in the recording unit 1405 of the server 1602 via the I / F 1402.
  • the film information and inspection conditions of the inspection process are input to the input device 601 by the operator, the teaching data is read from the teaching database 602, preparation of the teaching data is performed, and the classification processing is performed by the comparison device 603. Then, the classification result is stored in the recording device 1405.
  • FIG. 16B is a view showing an example of a system configuration in which a classification device 1604 is provided in addition to the inspection device 1601 and the server 1603 and connected to the server 1603 is there.
  • the signal of each detector acquired by the inspection apparatus 1601 is stored in the recording unit 1405 of the server 1602 via the I / F 1402.
  • the result is transferred to the classification device 1604 together with the film information and inspection conditions of the inspection process, and the comparison processing is performed by the comparison device 603. Then, the classification result is transferred again to the server 1603 and stored in the recording device 1405.
  • the signal intensity of the first detection signal (the signal from the pre-inspection) obtained by irradiating the wafer to the wafer before the film forming process, and the first The threshold and the second threshold (smaller than the first threshold) are compared, and the test signal equal to or greater than the first threshold is the first result (result 1A), and the test signal greater than or equal to the second threshold and less than the first threshold It is considered as a result 1B).
  • a second detection signal (a signal from the Post inspection) obtained by irradiating light to the wafer after the film forming process is further acquired, and the first result and the second result are compared with each other to detect a defect on the wafer Are classified.
  • the classification process it is possible to identify the on-film foreign matter attached on the film generated on the wafer by the film forming process. By doing this, it is possible to clearly distinguish defects on the wafer surface as defects on the film or film rise and to classify them efficiently. In addition, sensitivity improvement of Post inspection can be expected.
  • the plurality of first detection signals (signals from the Pre inspection) detected by the plurality of detection systems are acquired, and the plurality of first detection signals are added to each other.
  • 1 Addition signal is generated, and a plurality of second detection signals (signals from Post inspection) detected by a plurality of detection systems are acquired, and the plurality of second detection signals are added to generate a second addition signal.
  • Ru the first result and the second result are obtained by comparing the first threshold and the second threshold with the signal strength of the first addition signal, and the first result and the second result are compared with the second addition signal.
  • the coordinates corresponding to the second detection signal are corrected using the first result (result 1A), and the second detection signal after the coordinate correction is used as the first result and the second result (result 1B) It may be compared with By doing this, since the misalignment of the defect is corrected, it becomes possible to accurately identify and classify the on-film defect.
  • the defect classification apparatus can also classify defects on a wafer using teaching data corresponding to film information on the wafer.
  • teaching data for example, teaching data for determining whether the signal obtained as a result of inspection is a signal due to a defect is read from the storage device, and the signal strength of detection signals (signals from Post inspection) from at least two detection systems The ratio is compared with the teaching data, and defects on the wafer are classified based on the result of the comparison.
  • the teaching data is different for each film thickness, and is the signal strength ratio of at least two detection systems, and the first signal strength ratio data when the defect is film build-up and the number when the defect is a film defect It is data based on 2 signal strength ratio data.
  • the defect on the wafer is classified by the distance between the signal intensity ratio of the detection signal (the signal by the Post inspection) and each of the first and second signal intensity ratio data.
  • the film information includes the information of the film thickness and the refractive index of the film, and the film information is obtained by the user inputting it or by actually measuring the wafer formed before the post inspection.
  • the teaching data is acquired by executing simulation based on the information of film thickness and refractive index, or detection obtained by observing the film buildup and foreign matter on the wafer whose film information is known in advance. It is acquired by calculating the signal strength ratio of the signal. In this way, it is possible to clearly distinguish defects on the wafer surface as defects on the film or film swelling and to efficiently classify them by setting the threshold for the Post inspection.
  • the functions of the embodiment can also be realized by program code of software.
  • a storage medium storing the program code is provided to the system or apparatus, and a computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus reads the program code stored in the storage medium.
  • the program code itself read from the storage medium implements the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing the same constitute the embodiment of the present disclosure.
  • a storage medium for supplying such a program code for example, a flexible disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a hard disk, an optical disk, an optical magnetic disk, a CD-R, a magnetic tape, a non-volatile memory card, a ROM Etc. are used.
  • an OS Operating System
  • the CPU of the computer or the like performs part or all of the actual processing based on the instruction of the program code, and the processing.
  • the storage means such as a hard disk or memory of a system or apparatus or a storage medium such as a CD-RW or CD-R
  • the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus may read out and execute the program code stored in the storage means or the storage medium at the time of use.
  • control lines and the information lines indicate what is considered necessary for the description, and not all the control lines and the information lines in the product are necessarily shown. All configurations may be connected to each other.

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Abstract

成膜工程において、成膜前検査(Pre検査)で検出出来なかった微小な欠陥が成膜によってより大きな膜盛上りとなる。この膜盛上りと膜上欠陥の区別がつかないため、成膜後検査(Post検査)で膜盛上りを該膜上の膜上欠陥として検出されてしまう。この誤った膜上欠陥の判定を防ぐため、微小な欠陥起因の膜盛上りを検出しないようにPost検査の感度を下げて運用している。二段閾値で検査したPre検査結果を用いた実欠陥ファインアライメントによりPost検査結果の座標補正を行い、欠陥を突き合わせることで膜上欠陥と膜盛上りの少なくともいずれかの分類を行うものである。またPost検査において、ウエハ上に形成される膜の屈折率および厚さの情報により教示データを準備し、検出系の信号強度比と比較して膜上欠陥と膜盛上りの少なくともいずれかの分類を行うものである（図１Ａ参照）。

Description

欠陥分類装置、検査装置、および検査システム
　本開示は、欠陥分類装置、検査装置、および検査システムに関する。
　半導体デバイス製造工程、特に成膜工程では、プロセスモニタを行うために、成膜工程前後のウエハ表面を検査し、当該工程での発塵を管理することが重要である。この管理には、成膜前の欠陥と成膜後の欠陥を正確に分類することが要求される。
US2006-0068512A1
　成膜工程においては、成膜前検査（Pre検査）によって検出できなかった微小な欠陥は、成膜によってより大きな膜盛上りとなる。この膜盛上りと膜上欠陥とは区別がつかないことが多いため、成膜後検査（Post検査）で膜盛上りを該膜上で発生した欠陥（以下、膜上欠陥）として検出されてしまうことがある。このような誤った膜上欠陥の判定を防ぐため、例えば、特許文献１に開示の技術では、微小な欠陥を起因とする膜盛上りを検出しないようにPost検査の感度を下げて運用している。
　しかしながら、特許文献１に開示の技術を用いる場合、膜上欠陥の誤判定は回避できるようになるものの、膜上欠陥と膜盛り上がりとを明確に区別することができないという課題は依然として残ってしまう。
　本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、膜上欠陥と膜盛り上がりを明確に、かつ効率よく区別する技術を提供するものである。
（１）上記課題を解決するために、本開示による欠陥分類装置は、記憶デバイスと、成膜工程前のウエハに光を照射して得られる第１検出信号と、成膜工程後のウエハに光を照射して得られる第２検出信号とを取得し、第１および第２検出信号の信号強度を用いてウエハの上にある欠陥を分類し、分類結果を前記記憶デバイスに格納する信号処理デバイスと、を備え、信号処理デバイスは、第１閾値および当該第１閾値よりも小さい値の第２閾値と、第１検査信号の信号強度とを比較し、第１閾値以上の検査信号を第１結果、第２閾値以上第１閾値未満の検査信号を第２結果とし、第１結果および第２結果と、第２検出信号とを比較することにより、ウエハの上にある欠陥を分類する。
（２）本開示による別の形態の欠陥分類装置は、記憶デバイスと、成膜工程後のウエハに光を照射して複数の検出系で検出される検出信号を取得し、当該検出信号の信号強度を用いてウエハの上にある欠陥を分類し、分類結果を記憶デバイスに格納する信号処理デバイスと、を備え、信号処理デバイスは、ウエハの膜情報に対応する教示データであって、検査の結果得られる信号が欠陥による信号か否かを判定するための教示データを記憶デバイスから読み込み、少なくとも２つの検出系からの前記検出信号の信号強度比と教示データとを比較し、当該比較の結果に基づいて、ウエハの上にある欠陥を分類する。
　本開示に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本開示の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される請求の範囲の様態により達成され実現される。
　本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではないことを理解する必要がある。
　本開示によれば、ウエハ表面上の欠陥を、膜上欠陥あるいは膜盛り上がりとして明確に区別し、それらを効率よく分類することができるようになる。
本開示の第１の実施形態による検査装置１０の概略構成、検出系の構成および配置、並びにビームスポットの走査方法を示す図である。 Pre検査の結果とPost検査の結果とを突き合わせて膜上欠陥と膜盛上りを分類する処理を説明するためのフローチャートである。 Pre検査における検出信号と二段閾値を説明する図である。 Post検査における検出信号と突き合わせの結果を説明する図である。 各検出信号に対して二段閾値により得られる検査結果を説明する図である。 第３の実施形態による検査装置３０の概略構成を示す図である。 第３の実施形態による、Post検査においてウエハ上に形成される膜の屈折率および厚さの情報によって膜上欠陥と膜盛上りを分類する処理を説明するためのフローチャートである。 膜盛上りと膜上欠陥の散乱光分布と検出信号比を説明するための図である。 膜盛上りと、盛上りの核となる膜下欠陥の関係を説明するための図である。 検出信号比により膜盛上りと膜上欠陥との分類について説明するための図である。 膜情報の取得方法と教示データの準備方法を説明するための図である。 膜情報の計測方法を説明する図である。 二段閾値を設定しないPre検査を説明するための図である。 複数の検査装置とサーバとの接続関係を示す図である。 検査装置１０から検査結果を座標で突き合わせる演算装置１１３と突き合わせた結果を用いて実欠陥アライメントを行う演算装置１１４が取り除かれた検査装置とサーバとから構成されるシステム構成例を示す図である。 サーバ１６０２が欠陥分類演算機能を含むシステム構成例とサーバの他に分類装置を備えるシステム構成例を示す図である。
　本実施形態は、ウエハ表面の検査装置に関し、例えば、光散乱法を用いる欠陥検査であって、特に、半導体デバイス製造工程におけるプロセスモニタを行うためのウエハ表面の欠陥検査装置に関する。
　以下、添付図面を参照して本開示の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。
　本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
（１）第１の実施形態
　第１の実施形態は、Pre検査とPost検査の突き合わせ（検査結果の比較）によって膜上欠陥と膜盛上りを分類することについて説明する。
　＜検査装置の概略構成＞
　図１は、本開示の第１の実施形態による検査装置１０の概略構成、検出系の構成および配置、並びにビームスポットの走査方法を示す図である。図１Ａは、検査装置１０の概略構成を示す図である。図１Ｂは、ウエハからの散乱光を検出する検出系の配置を示す図である。図１Ｃは、１つの検出系の構成例を示す図である。図１Ｄは、ビームスポットの走査方法を説明するための図である。
（i）検査装置の構成
　図１Ａを参照すると、本実施形態による検査装置１０は、例えば、ウエハ１０１を吸着するチャック１０２と、チャック１０２が装備された回転ステージ１０３と、回転ステージ１０３を搭載した直進ステージ１０４と、光源１０５と、レンズやミラー等を有する照明光学系１０６と、レンズやミラー等を有する検出系１８１～１８６と、信号処理系１１と、制御部１０８と、操作系１０９と、を備えている。
　信号処理系１１は、図２と図３で後述するように、二段閾値が設定できるように構成されている。信号処理系１１は、観察信号処理系１０７と、高い閾値Ｔｈ１で検査した結果を処理する分類信号処理系１_１１０と、低い閾値で検査した結果を処理する分類信号処理系２_１１１と、分類信号処理系１_１１０及び分類信号処理系２_１１１の処理結果を記録する記録装置１１２と、分類信号処理系１_１１０及び分類信号処理系２_１１１の結果を座標で突き合わせる演算装置（座標算出演算装置）１１３と、突き合わせた結果を用いて実欠陥アライメントを行う演算装置（アライメント演算装置）１１４と、ウエハ識別ＩＤと工程状態（例えば、Pre検査工程、Post検査工程、および成膜工程が含まれる。）を入力する入力部１１５と、を備えている。入力部１１５に入力される情報は、操作系１０９にレシピ条件とともにオペレータが入力するようにしてもよい。ウエハ識別ＩＤや工程状態は、検査結果画面やレシピ情報に表現される。ウエハ識別ＩＤに工程状態を含めることができるが、その場合はウエハ識別ＩＤを個体と工程状態に変換するテーブルが必要である。
（ii）検出系の配置
　図１Ｂを参照して、検出系１８１～１８６の配置について説明する。照明光学系１０６から出射される照明光を集束させることで、ウエハ１０１の表面にはビームスポット１２１が形成される。ビームスポット１２１から発生した散乱光は、複数の検出系１８１～１８６によって検出される。検出系１８１～１８６は同一の仰角で、異なる方位角をもって配置される。
　なお、照明光はウエハ１０１に対して斜めから供給され、検出系１８１～１８６は散乱光を検出するので、本実施形態の検出装置１０はいわゆる暗視野型装置であると表現することもできる。検出系１８１～１８６の開口の形状は、図１Ｂに示す用にウエハ１０１をその法線方向から見た際に実質的な円となるよう図示しているが、多角形の形状でも同じ手法を用いることができる。
（iii）検出系の構成例
　図１Ｃは、１つの検出系（例えば、検出系１８１）の構成例を示す図である。なお、他の検出系についても同様であるので説明は省略する。
　検出系１８１は、光軸１９３を有する検出光学系１９１と、光電変換素子１９２と、を有する。ウエハ１０１に照射された照明光によってウエハ１０１上にはビームスポット１２１が形成され、ビームスポット１２１から各仰角、方位角に光は散乱する。散乱光はある開口数を持つ検出光学系１９１によって集光される。検出光学系１９１は、複数のレンズ（レンズ群）を含んでおり、いわゆる集光光学系、又は結像光学系を構成する。集光された散乱光は、空間フィルタや偏光フィルタによって望ましくない光が遮光された上で、光電変換素子１９２によって光電変換される。光電変換された信号は、電流あるいは電圧として得られるので、ＡＤ変換され、観察信号処理系１０７によって処理される。なお、光電変換素子１９２の例としては、光電子増倍管、アバランシェホトダイオードアレイ、マルチピクセルホトンカウンタが挙げられる。
（iv）ビームスポットの走査方法
　図１Ｄは、ビームスポット１２１の走査方法を説明するための図である。ウエハ１０１は、直進ステージ１０４により矢印１３２の方向に直進しながら、回転ステージ１０３により矢印１３１のように回転する。この直進動作、及び回転動作によってビームスポット１２１はウエハ１０１全面を走査することになり、その軌跡は同心円状または螺旋状となる。ビームスポット１２１の座標は、中心からの距離と回転角度（いわゆる極座標系）で管理できる。回転角度は、ウエハ上に仮想した基準線１３５（例えば、ノッチ１３４とウエハ中心とを通る半直線）を基準に表現できる。
　＜膜上欠陥と膜盛上りの分類処理＞
　図２は、Pre検査の結果とPost検査の結果とを突き合わせて膜上欠陥と膜盛上りを分類する処理を説明するためのフローチャートである。図２Ａは、検査の全体工程を説明するための図である。図２Ｂは、Pre検査の詳細を説明するためのフローチャートである。図２Ｃは、Post検査の詳細を説明するためのフローチャートである。
（i）検査の全体工程
（i-1）ステップ２０１
　検査装置１０を用いて、成膜前工程前のウエハをPre検査する。
（i-2）ステップ２０２
　Pre検査後のウエハ１０１上に成膜工程を実施する。この工程は、蒸着やスパッタ等の物理的気相法、熱やプラズマ等を用いた化学的気相法、酸化膜を成膜する熱酸化法、めっき、塗布、ゾルゲル、スピンコートなどを行う。
（i-3）ステップ２０３
　最後に、検査装置１０を用いて、成膜工程後のウエハ１０１をPost検査する。検査装置１０における入力部１１５に入力されたウエハ識別ＩＤと工程状態の情報によって、Pre検査とPost検査の識別、あるいはPost検査と突き合わせるPre検査結果の選択が行われる。
（ii）Pre検査の内容
（ii-1）ステップ２０１１
　観察信号処理系１０７は、Pre検査を開始するとき、二段閾値Ｔｈ１とＴｈ２（ただしＴｈ１＞Ｔｈ２）を設定する。Ｔｈ１は、図１Ａの分類信号処理系１_１１０に設定され、Ｔｈ２は分類信号処理系２_１１１に設定される。Ｔｈ１は、一般的に用いられるノイズ信号を検出しない程度に高い閾値であり、例えば、検出再現性が９０％以上となる値が用いられる。Ｔｈ２は適度にノイズを検出する閾値である。Ｔｈ１やＴｈ２は手動で設定する他に、ノイズレベルから自動的に算出して設定する方法がある。手動設定か自動設定かは、オペレータが操作系１０９を用いて指示選択することができる。手動の場合、制御部１０８は、操作系１０９から入力された閾値Ｔｈ１およびＴｈ２を、観察信号処理系１０７を介して各分類信号処理系に設定する。ノイズ信号から自動的に閾値Ｔｈ１およびＴｈ２を算出する場合、観察信号処理系１０７は、制御部１０８から閾値が自動設定であるとの指示信号に応答し、例えば、ウエハに光を照射することによって得られる信号の一般的なノイズ信号の値を取得し（例えば、外部から入力したり、図示しないメモリから読み出したりする）、その平均値および分散値を算出し、それに基づいて閾値Ｔｈ１やＴｈ２を導き出すことができる。
（ii-2）ステップ２０１２
　観察信号処理系１０７は、二段閾値を設定後、ウエハ１０１に照明光を照射することにより得られる散乱光の信号を取得する。
（ii-3）ステップ２０１３
　観察信号処理系１０７は、検査中、信号強度とＴｈ２の比較を行う。観察信号処理系１０７は、Ｔｈ２未満の信号（ステップ２０１３でＮｏの場合）について検出結果として残さない（ステップ２０１４）。
（ii-4）ステップ２０１５
　観察信号処理系１０７は、Ｔｈ２以上の信号（ステップ２０１３でＹｅｓの場合）についてＴｈ１と比較を行う。観察信号処理系１０７は、Ｔｈ２以上かつＴｈ１未満の信号（ステップ２０１５でＮｏの場合）を、結果１Ｂとして取得する（ステップ２０１６）。
（ii-5）ステップ２０１７
　観察信号処理系１０７は、Ｔｈ１以上の信号を、結果１Ａとして取得する。
　二段閾値を設定しない通常の検査では、結果１Ａのみを取得することとなる。これらの結果は検査装置１０における記録装置１１２に保存される。
（iii）Pre検査の補足説明
　Pre検査（図２Ｂ）について、図３を用いて補足説明する。欠陥の中でも異物を例として取上げる。図３Ａは、Ｐｒｅ検査の対象となるウエハ表面の断面を示す図である。図３Ｂは、図３Ａを検査したときの検出信号を示す図である。図３Ｃは、閾値Ｔｈ１_３１１で検出した、図２Ｂの結果１Ａに相当する検査結果（例）を示す図である。図３Ｄは、閾値Ｔｈ２_３１２で検出した、図２Ｂの結果１Ａと結果１Ｂを足し合わせたもの（結果１Ａ＋１Ｂ）に相当する検査結果（例）を示す図である。
　図３Ａにおいて、層３０１は、成膜前のウエハ最表層である。層３０２は、それよりも前の工程でできた層であり、シリコンウエハそのものである場合もある。ここで、層３０１の表面に、大異物３０３と小異物３０４が存在しているとする。
　図３Ｂにおいて、横軸３０５は、時間またはウエハ上の座標を示している。縦軸３０６は、信号強度を示している。ウエハ表面から散乱する背景光により、定常的な信号３０７が出力される。この定常的な出力の他、ランダムなノイズ信号３０８が発生する。大異物３０３による信号を検出信号３０９、小異物３０４による信号を信号３１０とすると、検出信号３０９はノイズ信号より十分大きな信号となるが、検出信号３１０はノイズ信号と同等の信号である。検査閾値Ｔｈ１_３１１を用いると、検出信号３０９のみが検出される。一方、検査閾値Ｔｈ２_３１２を用いると、信号３０９のほか複数のノイズ信号が検出される。
　図３Ｃに示されるように、検査結果３１３は、少なくとも検出信号の強度と、例えばノッチ１３４を基準とした座標（平面座標系または極座標系）の情報を有している。信号３０９のような信号は、黒丸ドット３１４（●）のように示される。また、図３Ｄにおいて、検査結果３１５には、大異物信号（検出信号）３０９である黒丸ドット３１６（●）のほか、小異物信号３１０やノイズ信号３０８である黒四角ドット３１７（■）が含まれる。黒丸ドット３１６（●）は、座標と信号強度から図３Ｃの黒丸ドット３１４（●）と同じものであると特定することができる。なお、黒四角ドット３１７（■）は小異物信号とノイズ信号の区別はない。
　二段閾値の検査結果には、どちらの閾値で検査したか判別するフラグを持たせることができる。検査結果には、少なくとも次の情報を記録する。１：欠陥ＩＤ、２：信号強度（またはサイズ）、３：座標（平面座標系または極座標系）、４：検査閾値フラグ（例えば、通常閾値のＴｈ１は０、Ｔｈ２は１）、５：ウエハ情報（ウエハ識別ＩＤと工程状態）。ただし、項目１～４は、検出した欠陥（Ｔｈ１を超えた信号）の数だけ付与され、項目５は各検査結果につき付与される。情報が付加された検査結果は、記録装置１１２に保存される。なお、検査結果がPre検査であるかPost検査であるかは、工程状態を参照すれば判明する。
（iv）Post検査の内容
（iv-1）ステップ２０３１
　観察信号処理系１０７は、Post検査を開始するときに、二段閾値結果の参照を設定する。Post検査には二段閾値の結果を用いない検査方法も存在するので、当該ステップにおいて、二段閾値結果が確認される。例えば、観察信号処理系１０７は、上述の二段閾値の検査結果の各情報をチェックし、当該Post検査には対応するPre検査が存在するか、それが二段閾値で取られた結果であるか、確認する。
（iv-2）ステップ２０３２
　ステップ２０１２と同様、観察信号処理系１０７は、ウエハ１０１に照明光を照射することにより得られる散乱光の信号を取得する。
（iv-3）ステップ２０３３
　観察信号処理系１０７は、ステップ２０３２で得られた結果を結果２として取得する。なお、この検査ステップでは、通常の閾値（Ｔｈ１)が用いられる。
（iv-4）ステップ２０３４
　観察信号処理系１０７は、図１Ａの演算装置１１３を用いて、図２Ｂの結果１Ａと当該結果２とを突き合わせる。また、観察信号処理系１０７は、図１Ａの演算装置１１４を用いて、結果２の座標を結果１Ａの座標に近づくように補正する。これは所謂、実欠陥を用いたファインアライメントである。このアライメント後の結果２を結果２’とする。
（iv-5）ステップ２０３５
　観察信号処理系１０７は、図１Ａの演算装置１１３を用いて、結果２’と結果１Ａ＋１Ｂとを突き合わせる。結果２’のうち、結果１Ａ＋１Ｂの座標とマッチングする欠陥は、成膜工程前の欠陥ということになる。
　したがって、結果２’のうち、結果１Ａ＋１Ｂの座標とマッチングしない欠陥が、成膜工程で発生した欠陥ということになる。
（v）Post検査の補足説明
　Post検査（図２Ｃ）について、図４を用いて補足説明する。図３と同様に異物を例として取上げる。図4Ａは、Post検査の対象となるウエハ表面の断面を示す図である。図４Ｂは、図４Ａを検査したときの検出信号（例）を示す図である。図４Ｃは、Post検査用閾値Ｔｈ_４１２で検出した検査結果（例）を示す図である。図４Ｄは、座標補正後の検査結果（例）を示す図である。
　図４Ａにおいて、層４０１は、成膜工程で発生した層を示している。層４０１の表面には、大異物３０３を核とする膜盛上り４０２と、小異物３０４を核とする膜盛上り４０３とが生じる。その他、成膜工程で発生した異物４０４は、膜上の異物となる。
　図４Ｂに示されるように、図３Ｂと同様、ウエハ表面から散乱する背景光により、定常的な信号４０７が出力される他、ランダムなノイズ信号４０８が発生する。膜盛上り４０２による信号を信号４０９、膜盛上り４０３による信号を信号４１０とする。一般的に膜盛上りの大きさは、核となる異物よりも大きくなる。したがって、図３Ｂの信号３１０がノイズ信号３０８と同等であるのに対して、信号４１０はノイズ信号４０８よりも大きい信号となる。同様に、信号４０９もノイズ信号４０８よりも十分に大きい。また、膜上の異物４０４による信号は信号４１１とする。
　ここでは、Post検査の閾値は、ノイズ信号を検出しないPost検査用閾値Ｔｈ_４１２（Ｔｈ１やＴｈ２とは異なる値とすることができる）に設定される。このようにして得られた結果は、図４Ｃに示される。そして、図３Ｃと図４Ｃとを突き合わせると、黒丸ドット３１４(●)と同じ座標の欠陥が見つけられる。この黒丸ドット３１４(●)をターゲットにして、白三角ドット(△)の座標を補正することができる。補正量としては、平面方向のズレ、回転方向のズレ、Ｒ方向の拡大/縮小のズレ等を対象とすることができる。
　そして、補正後の図４Ｄを図３Ｄと突き合わせる。図３Ｄは多数のノイズ信号３１７(■)が存在するが、前述した座標補正によって、信号３１０のような小異物の信号が、黒四角ドット(■)と突き合う（信号の位置が一致する）。また、検出信号３０９のような大異物の信号は、黒丸ドット４１６(●)と突き合う（信号の位置が一致する）。したがって、突き合わない信号４１８(▲)は、膜上欠陥であると分類することができる。
　分類結果は、検査結果に追加情報として出力される。なお、前述した座標補正を用いれば、Pre検査の装置とPost検査の装置は、必ずしも同一の装置でなくてもよい。ただし、Pre検査の結果にノイズ信号を含んだ二段閾値の検査結果が必要となる。また、Post検査時に二段閾値の検査を行えば、次の成膜工程でのPre検査結果として活用することができる。
（vi）既存の検査との相違点
　既存（従来）の検査では、図３Ｄの情報を取得していなかった。また、仮にノイズ信号を取得したとしても実欠陥を用いたファインアライメントを行わないため、Pre-Post間の座標精度が低い。このために、ノイズ信号に含まれる微小な欠陥による信号を見つけることは困難であった。したがって、図４Ｄの黒四角ドット４１７(■)を膜上欠陥として誤判定してしまう可能性がある。そこで、既存の検査では、このような誤判定を無くすため、Pre検査でノイズ信号と同等な核による信号408を検出しないような検査閾値に設定する、つまり感度を下げる必要があった（特許文献１参照）。
　しかし、このようにすると、膜上欠陥４０４の信号４１１を検出することができず、成膜工程の管理が困難となってしまう。
　従って、第１の実施形態による手法を用いれば、従来に比べてPost検査の感度と膜上欠陥の判定精度を向上させることが可能となる。
（２）第２の実施形態
　第２の実施形態では、各検出系の検出信号のそれぞれに対して二段閾値により得られる検査結果を用いる。
　一般的に、各検出系の信号を重み付け加算した信号は、ノイズ信号を低減することが出来て高感度な検査が可能である。
　一方で、欠陥の材質や形状によっては、散乱光分布に強い指向性があり、特定の検出系でのみ検出できる場合もある。例えば、図５における黒丸ドット５０５のような信号がそれに相当する。第１の実施形態では、加算信号について結果１Ａと結果１Ａ＋１Ｂを用いる例を示したが、検出系Ａ、Ｂ、Ｃ…の結果を独立に記録し、全てをマージして使用することもできる。
　これにより、前述した特定の検出系のみで検出できる欠陥を用いて、膜上欠陥の判定精度を向上することができる。
（３）第３の実施形態
　上述の第１の実施形態では、二段閾値でPre検査した結果を用いて座標補正することで、Post検査の感度と膜上欠陥の判定（あるいは膜上欠陥と膜盛り上がりの区別・分類と言うことができる）の精度を向上させる。一方、第３の実施形態では、第１の実施形態で膜上欠陥と判定された欠陥のさらなる分類精度向上させる方法、または二段閾値で検査した結果がない場合にPost検査のみで膜盛上りと膜上欠陥を分類する方法について説明する。
　＜検査装置の概略構成＞
　図６は、第３の実施形態による検査装置３０の概略構成を示す図である。検査装置２０は、第１の実施形態による検査装置１０（図１Ａ参照）の構成に加えて、さらに、膜情報と検査条件を入力する入力部６０１と、教示データベース６０２、教示データと測定信号とを比較する比較装置（比較部）６０３と、を備えている。
　入力部６０１に入力される（例えば、オペレータによって入力されてり、図示しないメモリからオペレータによる指示に応答して読み出されて入力される）膜情報は、成膜の設計情報であり、例えば、形成される膜の膜厚および膜種／屈折率などを含んでいる。ここで、膜種（材質）としては、例えば、酸化膜（ＳｉＯ２）、シリコンナイトライド（ＳｉＮ）、ＴｉＮ、Ｃｕなどが挙げられるがこれに限定されるわけではない。また、検査条件は、照明光の入射角度、光の偏光特性（Ｐ偏光、Ｃ偏光、あるいはＳ偏光の別）、受光器側の情報（受光の角度や受光可能な光の種類（Ｐ偏光、Ｃ偏光、あるいはＳ偏光の別）など）などの少なくとも１つの情報を含む。
　教示データベース６０２は、検査の結果得られる信号が膜盛り上がりによる信号か膜上欠陥による信号かを判定するための、予め用意されている指標データを格納している。換言すると、教示データは、例えば、膜盛上りであると既に判明している欠陥を所定の条件で測定した時の信号強度比のデータである。従って、同じ欠陥の大きさであっても膜厚が異なれば信号強度比も変化する。
　＜膜上欠陥と膜盛り上がりの分類処理＞
　図７は、第３の実施形態による、Post検査においてウエハ上に形成される膜の屈折率および厚さの情報によって膜上欠陥と膜盛上りを分類する処理を説明するためのフローチャートである。図７Ａは、成膜工程の検査処理の全体像を示す図である。図７Ｂは、第３の実施形態によるPost検査（ステップ７０２）の詳細を説明するためのフローチャートである。
（i）成膜工程の検査処理の全体像（図７Ａ）
　初めに、ウエハに膜を生成する成膜工程が行われる（ステップ７０１）。次に、検査装置２０を用いて、成膜工程後のウエハについてPost検査が行われる（ステップ７０２）。
（ii）Post検査（ステップ７０２）の詳細
（ii-1）ステップ７０２１
　Post検査が開始すると、入力部６０１は、例えば、オペレータによって入力された膜情報を受け付ける。ここで、膜情報とは、例えば、膜厚と、膜種あるいは屈折率の情報である。検査対象が多層構造の場合は、検査装置２０の波長が影響する範囲内の層に関して膜情報が入力される。
（ii-2）ステップ７０２２
　観察信号処理系１０７は、ウエハ１０１に照明光を照射することにより得られる散乱光の信号（各検出系１８１～１８６によって検出された信号）を取得する。
（ii-3）ステップ７０２３
　観察信号処理系１０７は、各検出系１８１～１８４の検出信号の信号強度を記録装置１１２に記録する。
（ii-4）ステップ７０２４
　ステップ７０２３の処理に並行して、観察信号処理系１０７は、入力された膜情報に基づいて、教示データを準備する。ここで、準備とは、例えば、入力された膜情報に対応する（つまり、膜厚および膜種（屈折率）に適合する）教示データを教示データデータベース６０２から読み込むことを意味する。
（iii-5）ステップ７０２５
　観察信号処理系１０７は、ステップ７０２３で取得した各検出系の検出信号を用いて、予め決められた検出系ペアの信号強度比を算出する。そして、観察信号処理系１０７は、検出した欠陥に対して、算出した信号強度比と、ステップ７０２４で読み込んだ教示データとを比較する。当該比較は、例えば、教示データとの距離や教示データとの大小などを算出することにより行われる。
（iv-6）ステップ７０２６
　観察信号処理系１０７は、ステップ７０２５の結果に対して判定閾値を適用することにより、検出した欠陥を膜盛上りと膜上欠陥とに分類する。
（iii）Post検査の補足説明
　第３の実施形態によるPost検査について、図８～１０を用いて補足説明する。欠陥の中でも異物を例として取上げる。図８は、膜盛上りと膜上欠陥の散乱光分布と検出信号比を説明する図である。図９は、核の欠陥と膜盛上りの関係を説明するための図である。図１０は、検出信号比により膜盛上りと膜上欠陥との分類について説明するための図である。
　図８に示される膜盛上りの断面モデルは、成膜工程で発生した層８０１と、層８０１の成膜工程より前の工程でできた層８０２と、成膜前の異物８０３と、異物８０３を核とした膜盛上り８０４と、によって構成されている。この膜盛上り８０４に対して照明光が照射されたときの散乱光分布を検出系Ａ、Ｂ、およびＣで取得する。ここで、検出系Ａ～Ｃのみを用いるのは、検出系Ｄ～Ｆは検出系Ａ～Ｃと上下（紙面上下）で対称であるため、同様に教示データを表すことが可能だからである。また、図８の散乱分布の欄には、上方から観察した散乱光分布８０７と、ＮＡ＝１の領域８０５と、散乱光量８０６と、が示されている。当該断面モデルでは、紙面左側（図８の断面モデルの欄参照）からの照明光に対して、前方側の散乱光量が大きくなっている。散乱光強度比の欄に示されたグラフにおいて、縦軸を信号強度８１１とすると、各検出系の信号強度はそれぞれ、信号強度８１２、信号強度８１３、および信号強度８１４のようになる。
　また、膜上異物８１５についても膜上盛上り８０４と同様である。この場合、散乱光分布は前方、側方、後方の各散乱光量は同程度であり、各検出系の信号強度は信号強度８２０、信号強度８２１、信号強度８２２のようになる。
　次に、図９を用いて、核の異物と膜盛上りの関係について説明する。層８０２の上に直径９０１がＤの異物８０３がある場合、層８０１の膜厚９０２をＴとすると、膜盛上り８０４は異物８０３の中心から半径９０３が（Ｔ＋Ｄ／２）の球体となるように成長すると言われている。ここで、膜盛上り８０４の高さ９０４はＤであり、膜盛上り８０４の上からみた直径９０５は２√（２×Ｔ×Ｄ）となる。つまり、核の異物と膜盛上りとは、核の異物が大きいほど膜盛上り８０４は大きくなり、散乱光量は大きくなるという関係にあると言える。
　続いて、図１０を参照して、異物の大きさを変えて、検出系ＡとＣの信号強度をシミュレーションした結果について説明する。図１０において、直線１００１は、膜盛上りに関するプロット（■：予め決められた検出系ペアの信号強度比）を繋いだ線であり、グラフ上の数値は核異物の直径を表している。また、直線１００２は、膜上異物に関するプロット（●：予め決められた検出系ペアの信号強度比）であり、数値は異物の直径を表している。この直線１００１と直線１００２が教示データに相当する。異物の大きさが変わっても、直線１００１と直線１００２とは互いに分離しており、交差することはない。中心線１００３を閾値とすると、測定した信号強度比が領域１００４側にあれば膜盛上りであり、逆に領域１００５側にあれば膜上異物であると分類することができる。得られた分類結果は、検査結果に追加情報として出力される。
　なお、図１０において、直線１００１と直線１００２とが離れているほど、分類が容易であり、分類精度が向上する。また、図１０では、検出系Ａと検出系Ｃのペアを例にして教示データを求めているが、他の検出系の組合せや、三つの検出系の比較、またはＮ個の検出系の比較を行うことで、直線１００１と直線１００２の距離が出来るだけ大きい条件で分類を行うことも可能である。この直線１００１および直線１００２は、膜情報（膜厚と屈折率）と検査条件に依存する。したがって、膜厚と屈折率の情報から中心線１００３を求める必要がある。分類を行うためには、中心線１００３を求める方法の他、検出信号強度のプロットから直線１００１と直線１００２に対する距離を計算し、距離が小さい方の形状として分類してもよい。また、膜厚を変えると直線１００１と直線１００２との距離が変わることを利用して、当該成膜工程において分類精度が最適となる膜厚をユーザに提示することも可能である。この情報は検査結果とともに出力することができる。
　このような教示データを用いて欠陥を分類すると、例えば、図４Ｄの黒丸ドット４１６＋黒四角ドット４１７と黒三角グルドット４１８とを分類することが可能である。また、Pre検査の情報がない黒三角ドット４１８の中に含まれる膜上欠陥と膜盛上りとを分類することも可能となり、分類精度をさらに向上させることができる。
（４）第４の実施形態
　上記第３の実施形態では、入力された膜情報に基づいて取得（シミュレーション）した教示データを用いて、膜盛上りと膜上欠陥を分類する方法について説明したが、第４の実施形態では、膜情報の入力方法と教示データの準備について代替手段（変形例）について説明する。図１１は、膜情報の取得方法と教示データの準備方法を説明するための図である。
（i）膜情報の入力方法
　膜厚の入力方法（ステップ７０２１に相当する）には、例えば、下記の三種類の方法が挙げられる。
（i-1）オペレータ（ユーザ）が入力する方法(ステップ１１０１)
　これは、オペレータ（ユーザ）が、膜厚と屈折率の情報を直接が入力する方法である。入力値は、検査装置２０以外の、例えばエリプソメータで測定した値とすることができる。
（i-2）レシピ選択（ステップ１１０２）
　これは、工程に対して膜厚と屈折率の情報を予めテーブル化しておくことにより、オペレータ（ユーザ）は工程を選択するだけで膜厚と屈折率の入力が可能となる。
（i-3）膜厚と屈折率の計測（ステップ１１０３）
　図１２に示すように、例えば、検査装置２０内のミニエンにエリプソメータ１２０１を取り付け、ウエハ１０１の搬送時に膜厚と屈折率を計測する。このようにすることにより、自動的にウエハ１０１の膜情報を入力することができる。
（ii）教示データの準備方法
　教示データの準備方法（ステップ７０２３に相当）には、例えば、下記の二種類の方法が挙げられる。
（ii-1）シミュレーションによる方法（ステップ１１０４）
　取得した膜厚と屈折率をもとにシミュレーションを行うことにより、教示データを生成することができる。シミュレーションの手法としては、例えば、膜上欠陥がBobbert & Vliger(BV)法、Discrete Dipole Approximation(DDA)法やFinite Difference Time Domain(FDTD)法で計算でき、膜盛上りがDDA法やFDTD法で計算することができる。これらの計算は、リアルタイムで行う他、事前に計算したデータベース化しておく方法がある。
（ii-2）実験による方法（ステップ１１０５）
　実験値を参照することにより、教示データを生成することができる。これは、予め膜情報が分ったウエハ１０１上で、例えば、Multi Purpose Scanning Electron Microscope(DR-SEM)やAtomic Force Microscope(AFM)等で観察した膜盛上りと膜上欠陥に対して、検出系Ａ～Ｆがある検査装置２０で検査し、各検出系の信号強度をデータベース化しておく方法である。
（５）第５の実施形態
　上記第３の実施形態では、Post検査時にノイズ信号よりも大きな閾値で検査する例について示したが、第５の実施形態では、ノイズを含む閾値で検査する方法について説明する。上述の図５に示されるように、各検出系Ａ～Ｆの検査閾値を低くすると、各検出系Ａ～Ｆの結果にノイズ信号と同程度の欠陥信号が含まれる。そこで、例えば、加算信号の結果をターゲットにして、各検出系Ａ～Ｆの結果に対して実欠陥を用いたファインアライメントを行う。この補正結果を突き合わせると、ノイズ信号の中にある微小な膜盛上りの検出信号を取得できる。つまり、より小さな膜盛上りを分類することができるので、Post検査の感度と膜上欠陥の判定精度をより向上させることが可能となる。
（６）第６の実施形態
　上記第１の実施形態では、二段閾値を設定する検査方法について示したが、第６の実施系多では、二段閾値を設定しないPre検査について説明する。
　図１３は、二段閾値を設定しないPre検査を説明するための図である。図１３の構成は、図１の構成と外観上同じであるが、高い閾値を用いた信号処理系（分類信号処理系１_１１０）が動作していない。このような構成を用いても、欠陥を膜盛上りと膜上欠陥とに分類することは可能である。例えば、Pre検査では、ノイズ信号を含む全ての信号に対して低い閾値で検査を行う。このとき、図２の結果１Ａ＋１Ｂのみが取得できる。図２Ｃのステップ２０３４では、結果１Ａの代わりに、結果１Ａ＋１Ｂのうち、一定以上の信号強度をもつ欠陥を用いて、結果２の座標を補正する。その後の手順は第１の実施形態による処理と同様である。
（７）第７の実施形態
　上記第１の実施形態では、単体の検査装置１０においてPre-Post検査結果を突き合わせることによって欠陥を膜盛上りと膜上欠陥に分類する方法について説明したが、第７の実施形態では、検査装置１０の外部に設置されたサーバを用いる方法について説明する。以下複数の例を挙げて説明する。
（i）検査装置１０とサーバとから構成されるシステム
　図１４は、複数の検査装置（検査装置１０）とサーバとの接続関係を示す図である。なお、図１４では検査装置として第１の実施形態による検査装置１０の構成が示されているが、各検査装置は第３の実施形態による検査装置２０の構成を備えていても良い。
（i-1）サーバが１つだけ設けられたシステム構成
　図１４Ａは、１つのサーバ１４０３に複数の検査装置１４０１～１４０８が接続されるシステム構成例を示す図である。検査装置１４０１～１４０８のそれぞれは、図１Ａの検査装置１０と同じ構成をなし、Ｉ／Ｆ１４０２を介してサーバ１４０３と接続されている。サーバ１４０３は、少なくとも演算装置１４０４と記録装置１４０５の構成要素を備えている。サーバ１４０３と各検査装置１４０１～１４０８の接続方法は、ＩＦ１４０２の他、ハブを用いて中継してもよい。
　Pre検査を検査装置１４０１で行う場合、検査結果は、各検査装置の記録装置１１２に記録されると共にサーバ１４０３に転送され、記録装置１４０５にも記録される。同ウエハ１０１のPost検査を検査装置１４０１とは異なる検査装置１４０８で行うと、Pre検査の結果が記録装置１４０５から検査装置１４０８に転送され（検査装置１４０１の記録装置１１２から検査装置１４０８に転送されるようにしてもよい）、検査装置１４０８内の演算装置１１３および演算装置１１４によって分類処理が行われる。分類結果は再度サーバ１４０３に転送され、記録装置１４０５に記録される。
（i-2）サーバが複数設けられたシステム構成
　図１４Ｂは、検査装置１４０１～１４０８に接続されたサーバ１４０６～１４０９同士が接続されるシステム構成例を示す図である。なお、検査装置１４０１～１４０８同士は接続されていない。
　Pre検査を検査装置１４０１で行う場合、サーバ１４０６の記録装置１４０５に保存される。そして、同ウエハのPost検査を検査装置１４０８で行う場合、Pre検査結果はサーバ１４０６からサーバ１４０９に転送され、検査装置１４０８の演算装置１１３および演算装置１１４で分類処理を行うことができる。
（ii）検査装置１０の一部の構成とサーバとから構成されるシステム
　図１５は、検査装置１０から検査結果を座標で突き合わせる演算装置１１３と突き合わせた結果を用いて実欠陥アライメントを行う演算装置１１４が取り除かれた検査装置とサーバとから構成されるシステム構成例を示す図である。
（ii-1）サーバが外部に設けられたシステム構成
　図１５Ａは、サーバ１５０２が検査装置１０に設けられていた演算装置１１３および演算装置１１４を含む構成例である。
　当該システムによれば、Pre検査が検査装置１５０１で行われ、同ウエハのPost検査が検査装置１５０３で行われた場合、２つの検査結果がサーバ１５０２の記録装置１４０５に保存される。これらはサーバ１５０２内部の演算装置１１３および演算装置１１４において分類処理が行われ、分類結果が再度記録装置１４０５に保存される。
（ii-2）サーバと分類装置が外部に設けられたシステム構成
　図１５Ｂは、検査装置１５０１～１５０３およびサーバ１５０４の他に分類装置１５０７を設け、それをサーバ１５０４に接続するシステム構成例を示す図である。
　Pre検査が検査装置１５０１で行われ、同ウエハのPost検査が検査装置１５０３で行われた場合、２つの検査結果がサーバ１５０４の記録装置１４０５に保存される。そして、これら２つの検査結果は、Ｉ／Ｆ１５０５を介して分類装置１５０７の記録部１５０６に転送され、分類装置１５０７の内部の演算装置１１３および演算装置１１４で分類処理が行われる。分類結果は、再度サーバ１５０４の記録装置１４０５に保存される。
（８）第８の実施形態
　上記第３の実施形態では、検査装置２０単独で検出信号強度比から分類を行う方法について示したが、第８の実施形態では、検査装置２０の外部に欠陥分類演算機能を有する装置１６０２～１６０４を設けたシステム構成について説明する。
（i）サーバが欠陥分類演算機能を有する構成
　図１６Ａは、サーバ１６０２が欠陥分類演算機能を含む構成例を示す図である。検査装置１６０１で取得した各検出器の信号は、Ｉ／Ｆ１４０２を介してサーバ１６０２の記録部１４０５に保存される。検査工程の膜情報と検査条件がオペレータによって入力装置６０１に入力され、教示データベース６０２から教示データが読み込まれて教示データの準備が行われ、比較装置６０３で分類処理が行われる。そして、分類結果は、記録装置１４０５に保存される。
（ii）欠陥分類演算機能を有する独立した装置が設けられた構成
　図１６Ｂは、検査装置１６０１、サーバ１６０３の他に分類装置１６０４を設け、それおサーバ１６０３に接続するシステム構成例を示す図である。検査装置１６０１で取得した各検出器の信号は、Ｉ／Ｆ１４０２を介してサーバ１６０２の記録部１４０５に保存される。この結果は、検査工程の膜情報および検査条件とともに分類装置１６０４に転送され、比較装置６０３で分類処理が行われる。そして、分類結果は再度サーバ１６０３に転送され、記録装置１４０５に保存される。
（９）その他の実施形態等
（i）実施形態による欠陥分類装置では、成膜工程前のウエハに光を照射して得られる第１検出信号（Pre検査による信号）の信号強度と、第１閾値および第２閾値（第１閾値よりも小さい）とを比較し、第１閾値以上の検査信号が第１結果（結果１Ａ）、第２閾値以上第１閾値未満の検査信号が第２結果（結果１Ｂ）とされる。そして、成膜工程後のウエハに光を照射して得られる第２検出信号（Post検査による信号）をさらに取得し、それと第１結果および第２結果とが比較され、ウエハの上にある欠陥が分類される。当該分類処理により、成膜工程によってウエハに生成された膜の上に付着した膜上異物を特定することができる。このようにすることにより、ウエハ表面上の欠陥を、膜上欠陥あるいは膜盛り上がりとして明確に区別し、それらを効率よく分類することができるようになる。また、Post検査の感度向上が見込める。
　本実施形態では、実施形態による欠陥分類装置では、複数の検出系で検出された、複数の第１検出信号（Pre検査による信号）を取得し、当該複数の第１検出信号を加算して第１加算信号が生成され、複数の検出系で検出された、複数の第２検出信号（Post検査による信号）を取得し、当該複数の第２検出信号を加算して第２加算信号が生成される。そして、第１閾値および第２閾値と、第１加算信号の信号強度とを比較して第１結果および第２結果が取得され、第１結果および第２結果と、第２加算信号とを比較することにより、ウエハの上にある欠陥が分類される。このように複数の検出系（マルチディテクタ）で得られる散乱光分布の情報を用いていることにより、ウエハ全面かつ高速検査の優位性を損なわずに分類を行うことができる。
　また、本実施形態では、第１結果（結果１Ａ）を用いて、第２検出信号に対応する座標を補正し、座標補正後の第２検出信号を第１結果および第２結果（結果１Ｂ）と比較するようにしてもよい。このようにすることにより、欠陥の位置ずれが矯正されるので、正確に膜上欠陥を特定し、分類することができるようになる。
（ii）実施形態による欠陥分類装置では、ウエハの膜情報に対応する教示データを用いてウエハ上の欠陥を分類することもできる。この場合、例えば、検査の結果得られる信号が欠陥による信号か否かを判定するための教示データが記憶デバイスから読み込まれ、少なくとも２つの検出系からの検出信号（Post検査による信号）の信号強度比と教示データとを比較し、当該比較の結果に基づいて、ウエハの上にある欠陥が分類される。例えば、教示データは、膜厚毎に異なり、少なくとも２つの検出系の信号強度比であって、欠陥が膜盛上りのときの第１信号強度比データと欠陥が膜上欠陥であるときの第２信号強度比データとに基づくデータである。このとき、欠陥分類装置では、検出信号（Post検査による信号）の信号強度比と、第１および第２信号強度比データのそれぞれとの距離によって、ウエハの上にある欠陥が分類される。膜情報は、膜厚と膜の屈折率の情報を含み、膜情報は、ユーザによって入力されるか、あるいはPost検査前に成膜されたウエハを実際に測定することにより取得される。また、教示データは、膜厚と屈折率の情報を基にシミュレーションを実行することにより取得される、あるいは予め膜情報が分かっているウエハの膜盛上りと膜上異物を観察して得られる検出信号の信号強度比を算出することにより取得される。このようにすることにより、Post検査用の閾値を設定するだけで、ウエハ表面上の欠陥を、膜上欠陥あるいは膜盛り上がりとして明確に区別し、それらを効率よく分類することができるようになる。
（iii）実施形態の機能は、ソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本開示の実施形態を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
　また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
　さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。
　最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。上述のように、本開示を具体例を用いて説明したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本開示を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
　さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
　加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本開示のその他の実装が本明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、データを管理する機能を有するコンピュータ化ストレージシステムに於いて、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本開示の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。
１０，２０，３０　検査装置
１０１　ウエハ
１０２　チャック
１０３　回転ステージ
１０４　直進ステージ
１０５　光源
１０６　照明光学系
１０７　観察信号処理系
１０８　制御部
１０９　操作系
１１０　分類信号処理系１
１１１　分類信号処理系２
１１２　記録装置
１１３　演算装置
１１４　演算装置
１１５，６０１　入力部
１８１　検出系Ａ
１８２　検出系Ｂ
１８３　検出系Ｃ
１８４　検出系Ｄ
１８５　検出系Ｅ
１８６　検出系Ｆ

Claims (14)

  1. 　記憶デバイスと、
    　成膜工程前のウエハに光を照射して得られる第１検出信号と、成膜工程後のウエハに光を照射して得られる第２検出信号とを取得し、前記第１および第２検出信号の信号強度を用いて前記ウエハの上にある欠陥を分類し、分類結果を前記記憶デバイスに格納する信号処理デバイスと、を備え、
    　前記信号処理デバイスは、
    　　第１閾値および当該第１閾値よりも小さい値の第２閾値と、前記第１検出信号の信号強度とを比較し、第１閾値以上の検査信号を第１結果、第２閾値以上第１閾値未満の検査信号を第２結果とし、
    　　前記第１結果および前記第２結果と、前記第２検出信号とを比較することにより、前記ウエハの上にある前記欠陥を分類する、欠陥分類装置。
  2. 　請求項１において、
    　前記信号処理デバイスは、成膜工程によって前記ウエハに生成された膜の上に付着した欠陥を特定する、欠陥分類装置。
  3. 　請求項１において、
    　前記信号処理デバイスは、前記欠陥を、成膜工程によって前記ウエハに生成された膜の下にある欠陥を核とする膜盛上りと、前記膜の上にある膜上欠陥とに分類する、欠陥分類装置。
  4. 　請求項１において、
    　前記信号処理デバイスは、前記第１結果を用いて、前記第２検出信号に対応する座標を補正し、座標補正後の第２検出信号を前記第１結果および前記第２結果と比較する、欠陥分類装置。
  5. 　請求項１において、
    　前記信号処理デバイスは、複数の検出系で検出された、複数の前記第１検出信号を取得し、当該複数の第１検出信号を加算して第１加算信号を生成し、前記複数の検出系で検出された、複数の前記第２検出信号を取得し、当該複数の第２検出信号を加算して第２加算信号を生成し、前記第１閾値および前記第２閾値と、前記第１加算信号の信号強度とを比較して前記第１結果および前記第２結果を取得し、前記第１結果および前記第２結果と、前記第２加算信号とを比較することにより、前記ウエハの上にある前記欠陥を分類する、欠陥分類装置。
  6. 　記憶デバイスと、
    　成膜工程後のウエハに光を照射して複数の検出系で検出される検出信号を取得し、当該検出信号の信号強度を用いて前記ウエハの上にある欠陥を分類し、分類結果を前記記憶デバイスに格納する信号処理デバイスと、を備え、
    　前記信号処理デバイスは、
    　　前記ウエハの膜情報に対応する教示データであって、検査の結果得られる信号が欠陥による信号か否かを判定するための教示データを記憶デバイスから読み込み、少なくとも２つの検出系からの前記検出信号の信号強度比と前記教示データとを比較し、当該比較の結果に基づいて、前記ウエハの上にある前記欠陥を分類する、欠陥分類装置。
  7. 　請求項６において、
    　前記教示データは、前記膜情報に含まれる膜厚毎に異なり、少なくとも２つの検出系の信号強度比であって、前記欠陥が膜盛上りのときの第１信号強度比データと前記欠陥が膜上欠陥であるときの第２信号強度比データとに基づくデータであり、
    　前記信号処理デバイスは、前記検出信号の信号強度比と、前記第１および第２信号強度比データのそれぞれとの距離によって、前記ウエハの上にある前記欠陥を分類する、欠陥分類装置。
  8. 　ウエハに照明光を照射する照射光学系と、
    　前記ウエハからの散乱光を検出する複数の検出系と、
    　請求項１に記載の欠陥分類装置と、
    を備える、検査装置。
  9. 　ウエハに照明光を照射する照射光学系と、
    　前記ウエハからの散乱光を検出する複数の検出系と、
    　請求項６に記載の欠陥分類装置と、
    を備える、検査装置。
  10. 　複数の請求項８に記載の検査装置と、
    　検査装置からの検査結果および欠陥分類結果を格納する、少なくとも１つのサーバと、
    を備え、
    　第１の検査装置は、前記成膜工程前のウエハに対して、成膜工程前検査を実行し、成膜工程前検査結果を取得し、前記サーバに当該成膜工程前検査結果を送信し、
    　前記サーバは、前記第１の検査装置から前記成膜工程前検査結果を受信し、当該成膜工程前検査結果を第２の検査装置に送信し、
    　前記第２の検査装置は、前記成膜工程後のウエハに対して、成膜工程後検査を実行して、成膜工程後検査結果を取得し、前記成膜工程前検査結果と前記成膜工程前検査結果とを用いて前記欠陥を分類し、当該欠陥分類結果を前記サーバに送信する、検査システム。
  11. 　第１の検査装置と第２の検査装置とを含む、複数の検査装置と、
    　請求項１に記載の欠陥分類装置を含み、前記検査装置からの検査結果を用いて欠陥を分類する、少なくとも１つのサーバと、を備え、
    　前記検査装置のそれぞれは、前記ウエハに照明光を照射する照射光学系と、前記ウエハからの散乱光を検出する複数の検出系と、を備え、
    　前記第１の検査装置は、前記成膜工程前のウエハに対して、成膜工程前検査を実行して、成膜工程前検査結果を前記サーバに送信し、
    　前記第２の検査装置は、前記成膜工程後のウエハに対して、成膜工程後検査を実行して、成膜工程後検査結果を前記サーバに送信し、
    　前記サーバは、前記第１および第２の検査装置から受信した前記成膜工程前検査結果および前記成膜工程後検査結果を用いて、前記欠陥を分類する、検査システム。
  12. 　第１の検査装置と第２の検査装置とを含む、複数の検査装置と、
    　請求項１に記載の欠陥分類装置と、
    　前記検査装置からの検査結果と前記欠陥分類装置からの欠陥分類結果を格納する、少なくとも１つのサーバと、を備え、
    　前記検査装置のそれぞれは、前記ウエハに照明光を照射する照射光学系と、前記ウエハからの散乱光を検出する複数の検出系と、を備え、
    　前記第１の検査装置は、前記成膜工程前のウエハに対して、成膜工程前検査を実行して、成膜工程前検査結果を前記サーバに送信し、
    　前記第２の検査装置は、前記成膜工程後のウエハに対して、成膜工程後検査を実行して、成膜工程後検査結果を前記サーバに送信し、
    　前記サーバは、前記第１および第２の検査装置から受信した前記成膜工程前検査結果および前記成膜工程後検査結果を前記欠陥分類装置に送信し、
    　前記欠陥分類装置は、前記成膜工程前検査結果および前記成膜工程後検査結果を用いて、前記欠陥を分類する、検査システム。
  13. 　ウエハに照明光を照射する照射光学系と、前記ウエハからの散乱光を検出する複数の検出系と、を含む検査装置と、
    　請求項６に記載の欠陥分類装置を含み、前記検査装置から前記複数の検出系が検出した複数の検出信号を受信し、前記欠陥分類装置で当該複数の検出信号を処理し、前記欠陥を分類するサーバと、を備える検査システム。
  14. 　ウエハに照明光を照射する照射光学系と、前記ウエハからの散乱光を検出する複数の検出系と、を含む検査装置と、
    　請求項６に記載の欠陥分類装置と、
    　前記検査装置から前記複数の検出系が検出した複数の検出信号を受信し、当該複数の検出信号を前記欠陥分類装置に送信するとともに、前記欠陥分類装置から欠陥分類結果を受信して記憶デバイスに格納するサーバと、を備え、
    　前記欠陥分類装置は、前記複数の検出信号を用いて、前記欠陥を分類する、検査システム。
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