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公開番号2025105959
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-10
出願番号2025076763,2023566251
出願日2025-05-02,2022-11-28
発明の名称基板検査方法、基板検査プログラム、及び基板検査装置
出願人東京エレクトロン株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G01N 21/956 20060101AFI20250703BHJP(測定;試験)
要約【課題】基板表面における異常を精度良く検出する。
【解決手段】基板検査方法は、参照用の基板の表面を撮像した画像に基づく参照入力画像を取得することと、入力された画像の認識結果を出力するように予め構築されたニューラルネットワークに参照入力画像を入力したときに、ニューラルネットワークの中間層で生成される参照中間情報を取得することと、参照中間情報に基づいて、参照入力画像の特徴を示す参照特徴画像を生成することと、検査対象の基板の表面を撮像した画像に基づく検査入力画像を取得することと、ニューラルネットワークに検査入力画像を入力したときに、ニューラルネットワークの中間層で生成される検査中間情報を取得することと、検査中間情報に基づいて、検査入力画像の特徴を示す検査特徴画像を生成することと、参照特徴画像と検査特徴画像とを比較した結果に基づいて、検査対象の基板の表面における異常の有無を判定することと、を含む。
【選択図】図6

特許請求の範囲【請求項１】
参照用の基板の表面を撮像した画像に基づく参照入力画像を取得することと、
入力された画像の認識結果を出力するように予め構築されたニューラルネットワークに前記参照入力画像を入力したときに、前記ニューラルネットワークの中間層で生成される参照中間情報を取得することと、
前記参照中間情報に基づいて、前記参照入力画像の特徴を示す参照特徴画像を生成することと、
検査対象の基板の表面を撮像した画像に基づく検査入力画像を取得することと、
前記ニューラルネットワークに前記検査入力画像を入力したときに、前記ニューラルネットワークの中間層で生成される検査中間情報を取得することと、
前記検査中間情報に基づいて、前記検査入力画像の特徴を示す検査特徴画像を生成することと、
前記参照特徴画像と前記検査特徴画像とを比較した結果に基づいて、前記検査対象の基板の表面における異常の有無を判定することと、を含む基板検査方法。
続きを表示（約 530 文字）【請求項２】
請求項１に記載の基板検査方法をコンピュータに実行させるための基板検査プログラム。
【請求項３】
参照用の基板の表面を撮像した画像に基づく参照入力画像を取得する第１入力画像取得部と、
入力された画像の認識結果を出力するように予め構築されたニューラルネットワークに前記参照入力画像を入力したときに、前記ニューラルネットワークの中間層で生成される参照中間情報を取得する第１中間情報取得部と、
前記参照中間情報に基づいて、前記参照入力画像の特徴を示す参照特徴画像を生成する第１特徴画像生成部と、
検査対象の基板の表面を撮像した画像に基づく検査入力画像を取得する第２入力画像取得部と、
前記ニューラルネットワークに前記検査入力画像を入力したときに、前記ニューラルネットワークの中間層で生成される検査中間情報を取得する第２中間情報取得部と、
前記検査中間情報に基づいて、前記検査入力画像の特徴を示す検査特徴画像を生成する第２特徴画像生成部と、
前記参照特徴画像と前記検査特徴画像とを比較した結果に基づいて、前記検査対象の基板の表面における異常の有無を判定する異常判定部と、を備える基板検査装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、基板検査方法、基板検査プログラム、及び基板検査装置に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、基板を撮像して得た検査対象である撮像画像に基づいて、基板に発生している欠陥を分類する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－１２４５９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、基板表面における異常を精度良く検出するのに有用な基板検査方法、基板検査プログラム、及び基板検査装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一側面に係る基板検査方法は、参照用の基板の表面を撮像した画像に基づく参照入力画像を取得することと、入力された画像の認識結果を出力するように予め構築されたニューラルネットワークに参照入力画像を入力したときに、ニューラルネットワークの中間層で生成される参照中間情報を取得することと、参照中間情報に基づいて、参照入力画像の特徴を示す参照特徴画像を生成することと、検査対象の基板の表面を撮像した画像に基づく検査入力画像を取得することと、ニューラルネットワークに検査入力画像を入力したときに、ニューラルネットワークの中間層で生成される検査中間情報を取得することと、検査中間情報に基づいて、検査入力画像の特徴を示す検査特徴画像を生成することと、参照特徴画像と検査特徴画像とを比較した結果に基づいて、検査対象の基板の表面における異常の有無を判定することと、を含む。
【発明の効果】
【０００６】
本開示によれば、基板表面における異常を精度良く検出するのに有用な基板検査方法、基板検査プログラム、及び基板検査装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、第１実施形態に係る基板処理システムを模式的に示す斜視図である。
図２は、塗布現像装置の一例を模式的に示す側面図である。
図３は、検査ユニットの一例を示す模式図である。
図４は、制御装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
図５は、制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図６は、基板検査方法の一例を示す模式図である。
図７は、準備フェーズでの検査処理の一例を示すフローチャートである。
図８は、中間層から抽出される抽出画像の一例を模式的に示す図である。
図９は、マハラノビス距離の算出過程の一例を説明するための図である。
図１０は、マハラノビス距離の一例を概念的に説明するためのグラフである。
図１１は、生産フェーズでの検査処理の一例を示すフローチャートである。
図１２は、第２実施形態に係る基板検査方法の一例を示す模式図である。
図１３は、第２実施形態に係る基板検査方法の一例を示す模式図である。
図１４は、基板検査方法で実行される一連の処理の一例を示すフローチャートである。
図１５は、検査準備処理の一例を示すフローチャートである。
図１６は、ワークに対する検査処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照していくつかの実施形態について説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。一部の図面には、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸で規定される直交座標系が示されている。以下の説明では、Ｚ軸が上下方向に対応し、Ｘ軸及びＹ軸が水平方向に対応する。
【０００９】
［第１実施形態］
最初に、図１～図１１を参照しながら、第１実施形態に係る基板処理システムについて説明する。図１に示される基板処理システム１は、ワークＷに対し、感光性被膜の形成、当該感光性被膜の露光、及び当該感光性被膜の現像を施すシステムである。処理対象のワークＷは、例えば基板、あるいは所定の処理が施されることで膜又は回路等が形成された状態の基板である。ワークＷに含まれる基板は、一例として、シリコンを含むウェハである。ワークＷ（基板）は、円形に形成されていてもよい。処理対象のワークＷは、ガラス基板、マスク基板、ＦＰＤ（Flat Panel Display）などであってもよく、これらの基板等に所定の処理が施されて得られる中間体であってもよい。感光性被膜は、例えばレジスト膜である。
【００１０】
基板処理システム１は、塗布現像装置２と露光装置３とを備える。露光装置３は、ワークＷ（基板）上に形成されたレジスト膜（感光性被膜）の露光処理を行う。具体的には、露光装置３は、液浸露光等の方法によりレジスト膜の露光対象部分にエネルギー線を照射する。塗布現像装置２は、露光装置３による露光処理の前に、ワークＷの表面にレジスト膜を形成する処理を行い、露光処理後にレジスト膜の現像処理を行う。
（【００１１】以降は省略されています）

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