[发明专利]缺陷分类方法、计算机存储介质以及缺陷分类装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种根据拍摄得到的基板的图像来分类该基板的缺陷的方法、计算机存储介质以及缺陷分类装置。

背景技术

例如在半导体设备的制造中的光刻处理中，例如依次进行以下处理等来在晶圆上形成规定的抗蚀图案：抗蚀剂涂布处理，在半导体晶圆(下面称为“晶圆”。)上涂布抗蚀液来形成抗蚀膜；曝光处理，对该抗蚀膜进行曝光以形成规定图案；以及显影处理，对曝光后的抗蚀膜进行显影。

在进行一系列光刻处理后的晶圆上，利用检查装置进行所谓宏观缺陷检查，即，检查在晶圆表面上是否形成有规定的抗蚀膜或者是否进行了适当的曝光处理，并且检查是否附着有划痕、异物等。

这种宏观缺陷检查为，一边移动载置有晶圆的载置台一边对该载置台上的晶圆照射照明光，利用例如CCD行传感器的摄像装置来取入晶圆的图像，对该图像进行图像处理来判断有无缺陷(专利文献1)。

并且，在判断有无缺陷时，以往使用被称为学习型分类的方法来对缺陷进行分类。在学习型分类中，预先收集缺陷图像作为教学用图像，能够通过学习该缺陷图像来最佳地分类缺陷。

专利文献1：日本特开2007-240519号公报

发明内容

发明要解决的问题

然而，在以往的学习型分类中为了最佳地分类缺陷，需要预先收集大量的缺陷图像，因此在生产过程开始时由于没有缺陷图像而无法适当地分类缺陷。另外，在仅使用少数的缺陷图像来对缺陷进行分类的情况下，会产生被称为过学习的对于缺陷图像的学习过剩适应现象，因而难以适当地分类缺陷。

本发明是鉴于上述问题完成的，其目的在于即使在没有缺陷图像的情况或者只有少数缺陷图像的情况下也能够根据拍摄得到的基板的检查对象图像来适当地分类该基板的缺陷。

用于解决问题的方案

为了达到上述目的，本发明的缺陷分类方法根据拍摄得到的基板的检查对象图像来对该基板的缺陷进行分类，该缺陷分类方法具有以下工序：设计工序，根据缺陷的特征量来设定缺陷的类别，将上述缺陷的特征量与上述类别的关系存储到存储部内；特征量算出工序，根据拍摄得到的上述基板的检查对象图像算出该基板的缺陷的特征量；以及分类工序，根据所算出上述缺陷的特征量，利用在上述存储部内所存储的上述缺陷的特征量与上述类别的关系，将上述基板的缺陷分类为上述类别，其中，上述设计工序具有以下工序：第一工序，制作多个缺陷模板；第二工序，将无缺陷的基板的教学用图像和上述缺陷模板合成来生成缺陷模型；第三工序，算出上述缺陷模型中的缺陷的特征量；第四工序，对上述缺陷模型中的缺陷的特征量设定缺陷的类别；以及第五工序，将上述缺陷的特征量与上述类别的关系存储到上述存储部。

根据本发明，预先制作缺陷模板，将该缺陷模板和无缺陷的教学用图像合成来生成缺陷模型，因此能够将上述缺陷模型作为以往的学习型分类方法中的缺陷图像来使用。并且，对缺陷模型中的缺陷的特征量设定缺陷的类别，能够将缺陷的特征量与缺陷的类别的关系存储到存储部内。因而，即使在没有缺陷图像的情况或者只有少数缺陷图像的情况下，也能够根据拍摄得到的基板的检查对象图像算出缺陷的特征量，使用存储在上述存储部内的缺陷的特征量与缺陷的类别的关系，适当地分类基板的缺陷。

在上述设计工序中，也可以使上述存储部内的上述缺陷的特征量和上述类别与上述基板所具有的固有信息相关联。此外，基板所具有的固有信息是指例如基板的ID、基板的批次ID、基板的处理条件、基板的处理日期和时间等。

根据其它观点，本发明是一种计算机可读取的计算机存储介质，该计算机可读取的计算机存储介质保存有在该缺陷分类装置的计算机上进行动作的程序，以使缺陷分类装置执行上述缺陷分类方法。