[논문]반도체 웨이퍼 자동 결함 검출 및 분석 시스템 구현

남상진; 한광수

반도체 웨이퍼 자동 결함 검출 및 분석 시스템 구현
Implementation of Automated Defect Detection and Classification System for Semiconductor Wafers 원문보기

남상진 (국민대학교 컴퓨터학부) , 한광수 (국민대학교 컴퓨터학부)

반도체 제조와 같은 대량 생산 시스템에서 제품 검사는 매우 중요란 단계 중의 하나이다. 반도체 제조 공정 내에서의 시각 검사는 현재 사람의 육안에 주로 의존하고 있으나, 회로가 점점 복잡해지고 작아지는 추세에 비추어 볼 때 사람에 의한 시각 검사는 한계에 이를 것으로 보인다. 본 연구에서는 웨이퍼상의 결함을 자동으로 검출하고 검출된 길함을 분류하는 자동시각검사 시스템을 설계 구현하였다.

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문제 정의

그러나 결함의 유형까지 판별할 수 있다면 결함의 발생 원인을 분석하여 결함을 야기하는 공정을 재조정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 결함검출뿐만 아니라 결함의 종류도 판별할 수 있는 자동 시각검사 시스템을 설계 구현하였다.
본 연구에서는 결함의 유무뿐만 아니라 유형까지도 판별할 수 있는 자동 시각검사 시스템을 설계 구현하였다. 웨이퍼 상에 발생하는 대표적인 결함들을 분류하기 위한 특징들을 정의하였고 이룔 이용한 분류 방법을 제시하였다.

제안 방법

웨이퍼 상에 발생하는 대표적인 결함들을 분류하기 위한 특징들을 정의하였고 이룔 이용한 분류 방법을 제시하였다. 구현된 시스템은 지식기반형으로 새로운 결함 유형 추가가 용이하도록 설계되었다. 이 시스템이 현재 사람의 육안으로 행해지는 매크로 검사에 적용되면 in-line 100% 검사도 가능할 것으로 판단된다.
부적합한 특징들로는 아무리 좋은 인식 알고리즘을 사용하여도 바람직한 결과를 기대할 수 없다. 본 시스템에서는 결함 영상 패턴을 표현하기 위해 결함영역의 명암분포, 히스토그램, 형태적인 요소들과 결함영역 주위 픽셀들과의 관계 틀 이용한 [표 1]과 같은 23개의 특징들을 정의하여 사용하였다. 이 단 계에서 결함은 23개의 값을 갖는 특징 벡터로 변환된다.
본 연구에서는 결함의 유무뿐만 아니라 유형까지도 판별할 수 있는 자동 시각검사 시스템을 설계 구현하였다. 웨이퍼 상에 발생하는 대표적인 결함들을 분류하기 위한 특징들을 정의하였고 이룔 이용한 분류 방법을 제시하였다. 구현된 시스템은 지식기반형으로 새로운 결함 유형 추가가 용이하도록 설계되었다.

이론/모형

추출된 특징 벡터는 학습 후 knowledge~base에 저장된 각 결함 클래스들과 비교하이 최대 유사성을 갖는 클래스로 분류된다. 특징 벡터 간의 유사성을 재는 척도로 느 다음과 같은 Tanimoto measure를 사용하였다.

성능/효과

검사 속도는 검출 가능한 최소 결함 크기와 검사 영역에 제한을 받는데 5아im 이상의 매크로 결함만을 검출하는데 사용되면 200mm 웨이퍼 한 장올 검사하는데 30초 이내의 시간이 소요될 것으로 추정된다.

후속연구

현재 반도체 제조공정에서 사용하는 자동 시각검사 시스템들은 하드웨어 및 소프트웨어의 제약 때문에 주로 결함검출에만 적용되고 있다. 그러나 결함의 유형까지 판별할 수 있다면 결함의 발생 원인을 분석하여 결함을 야기하는 공정을 재조정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 결함검출뿐만 아니라 결함의 종류도 판별할 수 있는 자동 시각검사 시스템을 설계 구현하였다.
구현된 시스템은 지식기반형으로 새로운 결함 유형 추가가 용이하도록 설계되었다. 이 시스템이 현재 사람의 육안으로 행해지는 매크로 검사에 적용되면 in-line 100% 검사도 가능할 것으로 판단된다.
또한 웨이퍼 크기가 커짐에 따라 사람이 개제함에 따른 결함 발생 확률도 점차 커질 것으로 예상된다. 컴퓨터를 이용한 자동 시 각 검사가 공장자동화를 통해 이러한 문제점들을 보완해 줄 수 있을 것이다. [1, 2],
본 연구시의 큰 어려움은 반도체 분야의 특수성에 따른 정보보호로 인하여 관련 자료를 구하기가 힘든 상황 이 었고, 그에 따라 실험에 여러 가지 제약을 받게 되는 것이었다. 향후 추가적인 결함 영상 및 결함 패턴에 관한 지식을 통하여 실제 반도체 제조환경에서 발생되고 웃1는]- 다양한 결함 패턴들을 분류할 수 있도록 시스템 기능이 추가되고 보완되어야 하며 분류 방법에 있어서도 좀 더 다양한 시도를 통해 가장 최적의 결과를 가져오는 특징집합 추출을 연구하여야 할 것이다.

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