SEM-ADC用膜上/膜下異物分類アルゴリズムの開発(画像認識,コンピュータビジョン)

概要

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SEM画像を用いた半導体ウェーバの欠陥自動分類技術(Automatic Defect Classification: ADC)として,検出された異物欠陥が配線パターン形成層の表層上(膜上),表層下(膜下)のどちらに付着しているのかを分類する手法を提案する.同分類基準は欠陥が発生・付着した問題プロセス(成膜後/成膜以前)を特定する上で有力な手掛りとなり,迅速な問題プロセス対策へとつながる.本手法は,膜上異物がその下に存在する配線パターンのエッジを覆い隠す性質に着目し,エッジが欠陥・参照画像間においてともに観測される割合(エッジ保存率)の大小に基づいて膜上/膜下異物を分類する.欠陥領域が配線エッジにまたがっていない孤立異物は判定不可として分類した.また,エッジ強度・方向の一致判定に基づく欠陥領域抽出,及び着目画素の周囲に対する配線エッジ保存判定を組み合わせることにより,SEM画像の明度変化や配線パターンの形状変形に対するロバスト性を向上させた.複数の製造プロセスを含む欠陥画像群において,膜上/膜下/判定不可3クラス分類正解率95.5%(126/132)を達成し,本手法の有効性を立証した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2008-06-01