欠陥検査を歩留まりに返すreview分類AMATは0.001%のreviewで全候補分類
欠陥検査の感度を上げると、拾う信号は増える。しかし増えた信号のまま工程へ返せるわけではない。Applied Materials（AMAT）は2021年3月、高性能な光学検査が出す数百万のnuisance信号から、歩留まりを落とす欠陥を速く正確に見分けることを1、ウェーハ検査で最も難しい問題と呼んだ。nuisanceとは、検査が異常として拾ったものの、歩留まりに関係しない信号を指す。検査の結果を歩留まりに返すには、reviewで欠陥の種類を分け、発生源を決める段が要る。
AMATは光学検査のEnlight、電子ビームreviewのSEMVision、両者をつなぐ分類技術ExtractAIを1組で発表し、reviewしたサンプルが0.001%でも、ウェーハマップ上の全候補を分類できる1と説明する。KLAも、光学検査3935と電子ビームreviewをDualSENSという有料オプションで結び、低コントラストの欠陥への感度を上げる2。検査、計測、オーバーレイ計測、reviewは、出す値と使い道がそれぞれ違う。
線幅が縮むと、検査は小さな異常まで拾う感度を要する
Section titled “線幅が縮むと、検査は小さな異常まで拾う感度を要する”AMATは同じ発表で、線幅が縮むと以前は無害だった粒子が歩留まりを落とすようになり、欠陥を見つけて直すことが難しくなる1と書く。3次元のトランジスタや多重の加工工程では、小さなばらつきが重なって歩留まりを落とす欠陥になり、原因の特定に時間がかかるという。
感度を上げた検査の出力には、歩留まりを落とす欠陥とnuisanceが混ざる。KLAは光学検査の39xxシリーズの機能として、nuisanceを抑えるか分けて、重要な欠陥の種類について使えるデータを出す技術2を挙げ、機械学習を使うiDO 3.0をその1つとする。別の光学検査C30xシリーズでも、開口を選ぶことでnuisanceを抑え、検出の難しいダイの領域でも欠陥を拾える2とKLAは説明する。
reviewは一部を撮り直して分類し、その分類を検査の全信号へ広げる
Section titled “reviewは一部を撮り直して分類し、その分類を検査の全信号へ広げる”reviewは、検査が見つけた候補を電子顕微鏡で撮り直し、粒子、ブリッジ、残渣、埋め込み不良のような種類に分ける。AMATのExtractAIは、光学検査の大量のデータとreviewの分類結果をその場でつなぎ、reviewで分類した信号から推論してウェーハマップ上の全信号を欠陥とnoiseに分ける1。量産中に現れた新しい欠陥も見つけ、検査するウェーハが増えるほど性能が上がるとAMATは説明する。
分類の基準になるのは、reviewの画像だ。AMATは、SEMVisionの分解能でEnlightとExtractAIに歩留まりを落とす欠陥とnoiseの違いを覚えさせるとし1、SEMVisionは20年以上、顧客の工場に1,500台超が入っているとする。KLAは電子ビームreview装置eDRX1について、欠陥を高い分解能で撮り、ウェーハ上の欠陥の内訳を正確に表す2と説明する。
分類した結果は、発生源を特定する欠陥の一覧になる
Section titled “分類した結果は、発生源を特定する欠陥の一覧になる”KLAはeDRX1のSimul-6技術について、1回の測定で関心のある欠陥の種類別の内訳がそろい、発生源の特定と異常の検出が速くなる2と書く。AMATも、分類した欠陥の地図が次の手を打てる形になり、工程の立ち上げと歩留まりを速めるとする1。
AMATは、検査のコストを下げると工程の中に検査点を増やせる点も挙げる。Enlightは競合方式に比べて重要な欠陥を捕まえるコストが3分の1になり、検査点を増やせる1と同社は説明する。検査点が増えると、歩留まりの異常を事前に予測し、起きた異常をすぐに検出してウェーハの処理を止め、原因の工程まで遡る管理が強まるという。歩留まりを落とす欠陥を選び出す分類が、この管理の前提になる。
AMATはreviewの割合とコストを、Ontoはnuisanceの削減率を数字で示す
Section titled “AMATはreviewの割合とコストを、Ontoはnuisanceの削減率を数字で示す”AMATが示す数字は、reviewに回すサンプルの割合（0.001%）と、重要な欠陥を捕まえるコスト（競合方式の3分の1）だ。
Onto Innovationの技術者らは2026年4月のSPIE Photonics Europeで、外観検査（AOI）の規則ベースの判定を、AIを使う3段の自動欠陥分類で補う仕組みを発表した3。量産に入れた結果として、蛍光のノイズのような照明由来のnuisanceを95%減らし、ウェーハ単位のパターン分類で100%の正解率を得た4と報告している。