特許 7273556 分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-05-02

(45)【発行日】2023-05-15

(54)【発明の名称】分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/55 20190101AFI20230508BHJP

   G06F 16/54 20190101ALI20230508BHJP

   H01L 21/66 20060101ALI20230508BHJP

【ＦＩ】

G06F16/55

G06F16/54

H01L21/66 A

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2019048395

(22)【出願日】2019-03-15

(65)【公開番号】P2020149557

(43)【公開日】2020-09-17

【審査請求日】2021-11-16

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】317011920

【氏名又は名称】東芝デバイス＆ストレージ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100108062

【弁理士】

【氏名又は名称】日向寺 雅彦

(74)【代理人】

【識別番号】100168332

【弁理士】

【氏名又は名称】小崎 純一

(74)【代理人】

【識別番号】100146592

【弁理士】

【氏名又は名称】市川 浩

(74)【代理人】

【氏名又は名称】白井 達哲

(74)【代理人】

【識別番号】100172188

【弁理士】

【氏名又は名称】内田 敬人

(74)【代理人】

【識別番号】100197538

【弁理士】

【氏名又は名称】竹内 功

(72)【発明者】

【氏名】平尾 駿

【審査官】早川 学

(56)【参考文献】

【文献】特開２０００－９７８７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－９８１５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第７２８３６５９（ＵＳ，Ｂ１）

【文献】特開２０１１－１４５２７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／００５０９７９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特表２００３－５１５９４２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

Ｈ０１Ｌ ２１／６４－２１／６６

Ｇ０１Ｎ １／００－３７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のワークに関する複数のワークデータであって、複数のクラスの１つである第１クラスに分類され、且つ第１カテゴリ及び第２カテゴリを含む複数のカテゴリにさらに分類される前記複数のワークデータを取得し、
前記複数のワークデータを平均化することで、前記第１クラスを代表する第１包括画像を生成し、
前記第１クラス且つ前記第１カテゴリに分類される前記複数のワークデータの一部を平均化することで、前記第１クラス且つ前記第１カテゴリを代表する第１個別画像を生成し、
前記第１クラス且つ前記第２カテゴリに分類される前記複数のワークデータの別の一部を平均化することで、前記第１クラス且つ前記第２カテゴリを代表する第２個別画像を生成し、
前記第１包括画像と、前記第１個別画像と、前記第２個別画像と、を同時に表示させる制御を実行する、
表示制御部を備えた分析システム。

【請求項2】

前記表示制御部は、
複数のクラスの別の１つである第２クラスに分類され、且つ前記複数のカテゴリにさらに分類される別の複数のワークデータを取得し、
前記別の複数のワークデータを平均化することで、前記第２クラスを代表する第２包括画像を生成し、
前記第２クラス且つ前記第１カテゴリに分類される前記別の複数のワークデータの一部を平均化することで、前記第２クラス且つ前記第１カテゴリを代表する第３個別画像を生成し、
前記第１包括画像、前記第１個別画像、及び前記第２個別画像に加えて、前記第２包括画像及び前記第３個別画像をさらに同時に表示させる制御を実行する、
請求項１記載の分析システム。

【請求項3】

ワークを表すワークＩＤと、前記ワークの各点における値と、を含むワークデータを複数記憶し、複数の前記ワークデータのそれぞれが複数のカテゴリのいずれかに分類された、データベースを参照し、
複数の前記ワークデータのそれぞれを、複数の前記値を用いて、複数のクラスのいずれかに分類し、
前記複数のクラスの１つである第１クラスに分類される前記ワークデータを平均化することで、前記第１クラスを代表する第１包括画像を生成し、
前記第１クラスに分類され、且つ前記複数のカテゴリの１つである第１カテゴリに分類される前記ワークデータを平均化することで、前記第１クラス且つ前記第１カテゴリを代表する第１個別画像を生成し、
前記第１クラスに分類され、且つ前記複数のカテゴリの別の１つである第２カテゴリに分類される前記ワークデータを平均化することで、前記第１クラス且つ前記第２カテゴリを代表する第２個別画像を生成し、
前記第１包括画像と、前記第１個別画像と、前記第２個別画像と、を同時に表示させる制御を実行する、
表示制御部を備えた分析システム。

【請求項4】

前記表示制御部は、前記第１包括画像、前記第１個別画像、及び前記第２個別画像を含む表を表示可能であり、
前記表の複数の行の１つ又は複数の列の１つに、前記第１包括画像、前記第１個別画像、及び前記第２個別画像が表示される請求項３記載の分析システム。

【請求項5】

前記表示制御部は、
前記複数のクラスの別の１つである第２クラスに分類される前記ワークデータを平均化することで、前記第２クラスを代表する第２包括画像を生成し、
前記第１包括画像、前記第１個別画像、及び前記第２個別画像に加えて、前記第２包括画像をさらに同時に表示させる制御を実行する、
請求項３記載の分析システム。

【請求項6】

前記表示制御部は、
前記複数のワークデータの間で、それぞれの前記ワークデータに含まれる前記複数の値の数が揃うように、前記複数のワークデータを整形し、
整形された前記複数の値を用いて、前記複数のワークデータを前記複数のクラスのいずれかに分類する、
請求項３～５のいずれか１つに記載の分析システム。

【請求項7】

前記表示制御部は、整形された前記複数の値を用いて前記第１包括画像を生成し、整形する前の前記複数の値を用いて前記第１個別画像及び前記第２個別画像を生成する請求項６記載の分析システム。

【請求項8】

前記複数のワークデータのそれぞれにおいて、前記複数の値の一部は、前記ワークの第１領域に対応し、前記複数の値の別の一部は、前記ワークの第２領域に対応し、
前記複数の値の前記一部が第１値及び第２値を含み、前記複数の値の前記別の一部が第３値のみを含むとき、前記表示制御部は、前記複数のワークデータのそれぞれにおいて、前記第３値を前記第１値又は前記第２値に置換する請求項３～７のいずれか１つに記載の分析システム。

【請求項9】

複数の画像データを記憶し、前記複数の画像データのそれぞれが複数のカテゴリのいずれかに分類された、データベースを参照し、
複数の前記画像データのそれぞれが含む複数の画素座標及び複数の画素値を用いて、前記複数の画像データのそれぞれを複数のクラスのいずれかに分類し、
前記複数のクラスの１つである第１クラスに分類される前記画像データを平均化することで、前記第１クラスを代表する第１包括画像を生成し、
前記第１クラスに分類され、且つ前記複数のカテゴリの１つである第１カテゴリに分類される前記画像データを平均化することで、前記第１クラス且つ前記第１カテゴリを代表する第１個別画像を生成し、
前記第１クラスに分類され、且つ前記複数のカテゴリの別の１つである第２カテゴリに分類される前記画像データを平均化することで、前記第１クラス且つ前記第２カテゴリを代表する第２個別画像を生成し、
前記第１包括画像と、前記第１個別画像と、前記第２個別画像と、を同時に表示させる制御を実行する、
表示制御部を備えた分析システム。

【請求項10】

分析システムが、
複数のワークに関する複数のワークデータであって、複数のクラスの１つである第１クラスに分類され、且つ第１カテゴリ及び第２カテゴリを含む複数のカテゴリにさらに分類される前記複数のワークデータを取得し、
前記複数のワークデータを平均化することで、前記第１クラスを代表する第１包括画像を生成し、
前記第１クラス且つ前記第１カテゴリに分類される前記複数のワークデータの一部を平均化することで、前記第１クラス且つ前記第１カテゴリを代表する第１個別画像を生成し、
前記第１クラス且つ前記第２カテゴリに分類される前記複数のワークデータの別の一部を平均化することで、前記第１クラス且つ前記第２カテゴリを代表する第２個別画像を生成し、
前記第１包括画像と、前記第１個別画像と、前記第２個別画像と、を同時に表示する制御を実行する、
分析方法。

【請求項11】

処理装置に対して、
複数のワークに関する複数のワークデータであって、複数のクラスの１つである第１クラスに分類され、且つ第１カテゴリ及び第２カテゴリを含む複数のカテゴリにさらに分類される前記複数のワークデータを取得させ、
前記複数のワークデータを平均化することで、前記第１クラスを代表する第１包括画像を生成させ、
前記第１クラス且つ前記第１カテゴリに分類される前記複数のワークデータの一部を平均化することで、前記第１クラス且つ前記第１カテゴリを代表する第１個別画像を生成させ、
前記第１クラス且つ前記第２カテゴリに分類される前記複数のワークデータの別の一部を平均化することで、前記第１クラス且つ前記第２カテゴリを代表する第２個別画像を生成させ、
前記第１包括画像と、前記第１個別画像と、前記第２個別画像と、を同時に表示する制御を実行させる、
プログラム。

【請求項12】

請求項１１記載のプログラムを記憶した記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

ワークを、カテゴリごとに、複数のクラスのいずれかへ分類する分析システムがある。ユーザは、分類された結果を参照することで、ワークの調査に要する時間を短縮できる。この分析システムについて、ユーザの調査に要する時間をさらに短縮するために、ユーザにより有益な情報を提供できる技術の開発が望まれている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【文献】Nakata, Kouta, et al. "A Comprehensive Big-Data-Based Monitoring System for Yield Enhancement in Semiconductor Manufacturing." IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing 30.4 (2017): 339-344.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明の実施形態は、ユーザにより有益な情報を提供できる、分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態に係る分析システムは、表示制御部を含む。前記表示制御部は、複数のワークに関し、複数のカテゴリに分類され、且つ複数のクラスの１つに分類される複数のワークデータから、前記複数のワークデータに基づく第１包括画像と、前記複数のカテゴリの１つに分類される前記複数のワークデータの一部に基づく第１個別画像と、を表示可能である。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】実施形態に係る分析システムを例示する模式図である。

【図2】実施形態に係る分析システムの処理を例示するフローチャートである。

【図3】実施形態に係る分析システムの処理を例示する模式図である。

【図4】実施形態に係る分析システムの処理を例示する模式図である。

【図5】実施形態に係る分析システムの処理を例示する模式図である。

【図6】実施形態に係る分析システムの表示例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

【0008】

図１は、実施形態に係る分析システムを例示する模式図である。
図２は、実施形態に係る分析システムの処理を例示するフローチャートである。
図１に示すように、実施形態に係る分析システム１は、表示制御部１０を含む。図１に示す例では、分析システム１は、記憶装置２０、入力装置３０、及び表示装置４０をさらに含む。

【0009】

記憶装置２０は、データベースを記憶している。データベースは、複数のワークデータを記憶している。各ワークデータは、ワークの番号、ワークのカテゴリ、ワークに関する情報などを含む。

【0010】

表示制御部１０は、記憶装置２０のデータベースを参照し、複数のワークデータを取得する（ステップＳ１）。例えば、ユーザは、入力装置３０を用いて、取得するワークデータを指定する。表示制御部１０は、各ワークデータを、同等に分類できるように整形する（ステップＳ２）。表示制御部１０は、各ワークデータに含まれる情報に基づいて、整形された各ワークデータを複数のクラスのいずれかに分類する（ステップＳ３）。

【0011】

表示制御部１０は、各クラスに分類されたワークデータに基づいて、各クラスを代表する包括画像を生成する（ステップＳ４）。また、表示制御部１０は、各クラスに分類されたワークデータを、カテゴリごとに仕分ける（ステップＳ５）。表示制御部１０は、仕分けられたワークデータを用いて、クラス及びカテゴリの組ごとに、個別画像を生成する（ステップＳ６）。

【0012】

表示制御部１０は、生成した包括画像及び個別画像を、表示装置４０に表示させる（ステップＳ７）。ユーザは、例えば、複数の包括画像及び複数の個別画像を参照しながら、ワークについて分析できる。

【0013】

例えば、１つのクラスに分類されるワークデータに基づく包括画像と、その１つのクラスに分類されるカテゴリごとの個別画像と、を比較することで、カテゴリに拘わらず発生している特定の傾向を容易に見つけ出すことができる。

【0014】

表示制御部１０は、処理回路を含む中央演算処理装置を有する。例えば、コンピュータが表示制御部１０として機能する。記憶装置２０は、例えば、ＨＤＤ及びフラッシュメモリの少なくともいずれかを含む。記憶装置２０は、ネットワーク接続ハードディスク（ＮＡＳ）を含んでも良い。記憶装置２０は、表示制御部１０として機能するコンピュータとネットワークを介して接続されても良いし、当該コンピュータ内に設けられても良い。

【0015】

入力装置３０は、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、及びマイクロフォン（音声入力）の少なくともいずれかを含む。表示装置４０は、例えば、モニタ、プロジェクタ、及びプリンタの少なくともいずれかを含む。タッチパネルのように、１つの装置が入力装置３０及び表示装置４０として機能しても良い。

【0016】

図３～図５は、実施形態に係る分析システムの処理を例示する模式図である。
図６は、実施形態に係る分析システムの表示例を示す図である。
ここでは、実施形態に係る分析システムを用いて、ウェハのデータを分析する具体例を説明する。

【0017】

例えば、表示制御部１０は、取得部１１、整形部１２、分類処理部１３、品種仕分部１４、画像生成部１５、及び画像表示部１６を含む。

【0018】

ウェハは、ワークの一例である。データベースは、複数のウェハデータを記憶している。ウェハデータは、例えば、ウェハＩＤ、品種、ロットＩＤ、チップ座標、及び検査結果を含む。ウェハＩＤは、各ウェハを識別するための情報である。品種は、カテゴリの一例である。ロットＩＤは、ウェハが属するロットを識別するための情報である。検査結果は、ワーク（ウェハ）に関する情報の一例である。

【0019】

ウェハが加工されると、１つのウェハから複数のチップが作製される。チップ座標は、１つのウェハにおいてチップが作製される位置を示している。品種は、チップが適用される製品の種類に応じて設定される。例えば、品種は、チップ又は製品を納める顧客ごと、且つチップに対して要求される仕様ごとに、設定される。

【0020】

例えば、１つの顧客に、互いに異なる仕様の２つのチップが納品されるときには、２つのチップがそれぞれ製造される２つのウェハに、互いに異なる品種が設定される。同じ仕様の２つのチップが、互いに異なる２つの顧客にそれぞれ納品されるときには、２つのチップがそれぞれ製造される２つのウェハに、互いに異なる品種が設定される。

【0021】

例えば、複数の装置を用いてウェハを処理した後、ウェハの複数の点における特性又は外観が検査される。検査される複数の点の１つは、例えば、そのウェハにおいて複数のチップの１つが作製される位置に対応する。各点における検査結果は、値として記憶される。例えば、良い結果のときには、「０」が記憶され、良く無い（不良な）結果のときには、「１」が記憶される。検査結果は、ウェハの各点の位置情報（チップ座標）と対応付けられる。

【0022】

図３（ａ）及び図３（ｂ）は、複数の品種の１つに分類されるウェハＷ１及びＷ２の検査結果を例示している。図３（ｃ）は、複数の品種の別の１つに分類されるウェハＷ３の検査結果を例示している。図３（ａ）～図３（ｃ）において、それぞれのウェハ内の各点には、位置を示す番号が付されている。各点の色は、検査結果を示している。暗く色付けされた点は、その点を検査した結果が不良でことを示している。

【0023】

例えば図３（ｄ）～図３（ｆ）に表したように、データベースは、ウェハの検査結果を、ベクトルとして記憶する。図３（ｄ）～図３（ｆ）に表したベクトルは、それぞれ図３（ａ）～図３（ｃ）に表した検査結果に基づく。

【0024】

取得部１１は、記憶装置２０にアクセスし、分析の対象となるデータを取得する。例えば、ユーザは、入力装置３０を操作し、表示制御部１０へ、分析の対象となるデータを指定する。取得部１１は、その指定を受け付けると、データを取得する。又は、取得部１１は、特定のタイミングで自動的にデータを取得するようにプログラムされていても良い。取得部１１は、データを取得すると、整形部１２へ送信する。

【0025】

整形部１２は、各ウェハデータのチップ座標及び検査結果の形式を整える。例えば図３（ａ）に示すウェハＷ１において検査された点の数は、図３（ｃ）に示すウェハＷ３において検査された点の数と異なる。このため、図３（ｄ）及び図３（ｆ）に示すように、ウェハＷ１の検査結果を示すベクトルの次元数は、ウェハＷ３の検査結果を示すベクトルの次元数と異なる。例えば、整形部１２は、ベクトルの次元数が同じになるように、各ウェハのチップ座標及び検査結果を整形する。これにより、品種に拘わらず、チップ座標及び検査結果に基づいて、各ウェハを複数のクラスのいずれかに分類できるようになる。

【0026】

図４（ａ）は、図３（ａ）に示したウェハＷ１のチップ座標及び検査結果を示す。図４（ｂ）は、整形後のウェハＷ１のチップ座標及び検査結果を示す。図４（ｃ）は、整形後のウェハＷ１の検査結果に対応するベクトルを示す。図４（ｄ）は、図３（ｃ）に示したウェハＷ３のチップ座標及び検査結果を示す。図４（ｅ）は、整形後のウェハＷ３のチップ座標及び検査結果を示す。図４（ｆ）は、整形後のウェハＷ３の検査結果に対応するベクトルを示す。

【0027】

図４（ａ）～図４（ｆ）に示すように、整形部１２による処理によって、各ウェハのチップ座標及び検査結果が、共通の形式に整えられる。例えば、複数のウェハデータの間で、チップ座標の数及び検査結果の数が整えられる。これにより、各ウェハの検査結果を示すベクトルの次元数が、互いに同じになる。

【0028】

チップ座標及び検査結果の整形には、例えば、アフィン変換が用いられる。アフィン変換による拡大又は縮小によって、チップ座標及び検査結果が整形される。チップ座標の数及び検査結果の数が変化するときには、補完処理が行われる。補完処理としては、線形補間、スプライン補完などを用いることができる。整形部１２は、整形したデータを、記憶装置２０に記憶する。なお、品種に拘わらず、各ウェハのチップ座標及び検査結果が共通しているときは、整形部１２は、チップ座標及び検査結果を整形しなくて良い。

【0029】

分類処理部１３は、整形された検査結果に基づき、各ウェハデータを複数のクラスのいずれかに分類する。分類には、クラスタリング手法を用いることができる。分類処理部１３は、分類結果を品種仕分部１４及び画像生成部１５へ送信する。

【0030】

画像生成部１５は、分類処理部１３による分類結果を受信すると、クラスごとに包括画像を生成する。具体的には、画像生成部１５は、複数のクラスの１つに分類された複数の品種のウェハデータについて、各チップ座標における検査結果を平均化する。包括画像の生成では、整形部１２により整形された検査結果を平均化する。画像生成部１５は、平均化された検査結果に基づいて、複数のクラスの１つに分類された複数の品種のウェハデータを代表する包括画像を生成する。

【0031】

品種仕分部１４は、分類処理部１３による分類結果を受信すると、複数のウェハデータを品種ごとに仕分ける。品種仕分部１４は、仕分けたウェハデータを画像生成部１５へ送信する。なお、記憶装置２０に記憶されたデータベースにおいて、複数のウェハデータが最初から品種ごとに仕分けられているときには、品種仕分部１４による処理は無くても良い。

【0032】

画像生成部１５は、分類処理部１３による分類結果と品種仕分部１４による仕分けの結果を用いて、各クラスに分類されたウェハデータから、品種ごとに個別画像を生成する。具体的には、画像生成部１５は、複数のクラスの１つに分類され、且つ複数の品種の１つに分類される１つ以上のウェハデータについて、各チップ座標における検査結果を平均化する。個別画像の生成に、整形された検査結果が用いられても良い。望ましくは、個別画像の生成では、記憶装置２０に記憶された、整形されていない検査結果を平均化する。これにより、実際の検査結果に基づく個別画像を生成できる。複数のクラスの１つに分類され、且つ複数の品種の１つに分類されるウェハデータの数が１のときは、平均化は不要である。画像生成部１５は、平均化された検査結果に基づいて、複数のクラスの１つに分類され、且つ複数の品種の１つに分類されるウェハデータを代表する個別画像を生成する。

【0033】

画像生成部１５は、同様の処理を繰り返し、各クラスについて、品種ごとに個別画像を生成する。すなわち、画像生成部１５は、複数のクラスの１つに分類され、他の品種に分類されるウェハデータを代表する個別画像を生成する。画像生成部１５は、複数のクラスの１つに分類される複数のウェハデータについて、包括画像及び１つ以上の個別画像を生成すると、複数のクラスの別の１つに分類される複数のウェハデータについて、別の包括画像及び別の１つ以上の個別画像を生成する。

【0034】

なお、ある品種に分類されるウェハデータの数が少ないとき、その品種について、あるクラスに分類されるウェハデータが無いこともある。この場合、そのクラスに分類され、且つその品種に分類されるウェハデータを示す個別画像は、生成されない。

【0035】

図５は、代表する画像の生成処理を例示している。画像ＩＭ１～ＩＭｎは、複数のウェハのチップ座標及び検査結果をそれぞれ表している。画像ＩＭｒは、複数のウェハの検査結果の平均を表している。画像ＩＭ１～ＩＭｎにおいて、暗い点は、その点における検査結果が不良であったことを示している。画像ＩＭｒでは、点の色が暗いほど、その点において、より多くの不良が発生していることを示している。

【0036】

例えば、画像ＩＭ１～ＩＭｎが、複数のクラスの１つに分類され、複数の品種の１つに分類されるウェハデータに基づくとき、生成された画像ＩＭｒは、個別画像である。画像ＩＭ１～ＩＭｎが、複数のクラスの１つに分類された複数の品種を含むウェハデータに基づくとき、生成された画像ＩＭｒは、包括画像である。

【0037】

画像生成部１５は、生成した複数の包括画像及び複数の個別画像を、画像表示部１６へ送信する。画像表示部１６は、受信した各画像を、表示装置４０へ表示させる。

【0038】

画像表示部１６は、例えば図６に示すように、表示領域ｕｉ１に個別画像を表示させ、表示領域ｕｉ２に包括画像を表示させる。表示領域ｕｉ１と表示領域ｕｉ２は、互いに隣接している。図６の例では、個別画像及び包括画像が表（テーブル）で表されている。

【0039】

図６に示す表において、１つの行には、１つのクラスに分類される包括画像及び個別画像が表示されている。表示領域ｕｉ２の列には、クラスごとの包括画像が表示されている。表示領域ｕｉ１のそれぞれの列には、１つの品種に分類される個別画像がクラスごとに表示されている。画像が表示されていないセルは、そのクラス及びその品種に分類されるウェハデータが無いことを示している。例えば、図６の表は、クラス１に分類され、品種Ａ又はＣに分類されるウェハデータが存在しないことを示している。

【0040】

例えば、複数のウェハの検査結果を、品種ごとに、複数のクラスに分類する技術がある。この技術によれば、ユーザは、検査結果について調査するときに、複数のウェハの検査結果を全て確認する必要がなくなる。例えば、ユーザは、１つの品種について、複数のクラスの１つに分類された複数のウェハデータの一部のみを確認する。これにより、ユーザは、そのクラスに分類された複数のウェハデータついて、検査結果の傾向を確認できる。複数のウェハの検査結果を全て確認する必要がないため、ユーザの検査結果の調査に要する時間を短縮できる。

【0041】

上述した技術は、品種の数が少ないときに有用である。品種の数が少ないと、品種ごとに複数のウェハデータが複数のクラスに分類されても、全ての分類結果を容易に確認できる。一方で、上述した技術は、品種が多いときには運用が難しい。品種の数が多いときに、品種ごとに複数のウェハデータが複数のクラスに分類されると、全ての分類結果の確認に要する時間が長くなる。

【0042】

また、ウェハの検査結果には、複数の品種において共通した傾向が現れることがある。傾向が共通している品種が分かれば、それらの品種に共通する要素から、検査結果の原因を調べることもできる。例えば、不良が発生する位置の傾向が共通する複数の品種のウェハが、ある特定の装置によって加工されているときには、その装置が原因である可能性が高い。
このような共通性の発見は、品種の数が少ないときには容易である。品種ごとに各クラスに分類されたウェハデータを対比させることで、検査結果の共通性を発見できる。しかし、品種の数が多くなるほど、対比しなければならないデータの数も増大する。このため、対比に要する時間が長くなる。検査結果の共通性を見落とす可能性も増大する。

【0043】

実施形態に係る分析システム１は、図６に示すように、クラスごとに、包括画像及び個別画像を表示できる。クラスごとの包括画像が表示されることで、品種ごとの検査結果を確認しなくても、各クラスにおける検査結果の傾向を容易に把握できる。

【0044】

また、実施形態に係る分析システム１は、複数の品種のウェハデータを整形し、共通のクラスに分類する。これにより、実施形態に係る分析システム１は、図６に示すように、複数の品種で共通するクラスごとに、複数の品種の個別画像を表示できる。クラスごとに、各品種の個別画像が表示されることで、複数の品種で共通している検査結果の傾向を容易に発見できる。また、共通性の発見から、ウェハデータの数が少ない品種についても、別の品種の検査結果に基づいて、検査結果に関する調査が可能となる。ウェハデータの数が少ない品種についても、別の品種の検査結果に基づいて、検査結果に関する調査が可能となる。

【0045】

画像表示部１６は、例えば図６に示したように、分析結果を表で表示させることが望ましい。複数の行は、複数のクラス及び複数の品種の一方にそれぞれ対応し、複数の列は、複数のクラス及び複数の品種の他方にそれぞれ対応する。包括画像及び個別画像を含む表が表示されることで、包括画像と個別画像の対比が容易となる。例えば、ユーザは、複数の品種において発生している検査結果の傾向を、容易に把握できる。

【0046】

例えば、表では、複数の行の１つ及び複数の列の１つの一方に、複数のクラスの１つに関する包括画像（第１包括画像）と、複数のクラスの別の１つに関する包括画像（第２包括画像）と、が表示される。複数の行の１つ及び複数の列の１つの他方に、第１包括画像と、複数のクラスの１つ及び複数の品種の１つに関する個別画像（第１個別画像）と、が表示される。

【0047】

ウェハデータについては、１つのウェハにおいて検査された位置には、検査結果を示す複数の値のいずれかが付与され、検査されていない位置には、その複数の値以外の別の値が付与されることがある。例えば、１つのウェハは、チップが作製される有効領域と、有効領域の周りに位置する無効領域と、を含む。有効領域の各位置（各チップ）には、検査結果を示す「０」又は「１」が付与される。無効領域の各位置には、「０」と「１」以外の値が付与される。

【0048】

各ウェハデータを、そのウェハデータのチップ座標及び値を用いて分類するとき、無効領域に付与された値が障害となる可能性がある。例えば、ウェハデータは、図６に示すように、不良の発生箇所の傾向ごとに分類されることが望ましい。無効領域に特定の値が付与されていると、例えばクラスタリングを行った際、不良の発生箇所の傾向よりも、有効領域と無効領域との境界が特徴として認識される可能性がある。

【0049】

例えば、整形部１２は、ウェハデータを整形する際に、無効領域の各位置における値を、検査結果を示す値に置換する。これにより、有効領域と無効領域との境界が特徴として認識され難くなる。クラスタリングを行った際、不良の発生箇所の傾向に応じて、各ウェハデータが、より適切に分類されるようになる。

【0050】

以上では、ウェハの各点のチップ座標及び検査結果を用いてウェハデータを分類する例について説明した。実施形態に係る分析システム１は、その他のワークに関するデータを分類するときにも適用できる。

【0051】

例えば、記憶装置２０は、複数の画像データを記憶している。各画像データは、複数のカテゴリのいずれかに分類されている。各画像データは、複数の画素座標及び複数の画素値を含む。複数の画素値は、それぞれ複数の画素座標における値（色）を示している。画像データは、例えば、特定の位置を通過する各ワークを、特定の場所から撮影して生成される。画像データには、ワークの全部又は一部が写っている。画像データには、ワーク以外のもの（背景）が写っていても良い。画像データに背景が含まれるときには、画像データ同士の間で背景の変化が実質的に無いことが望ましい。

【0052】

表示制御部１０は、各画像データを、複数の画素座標及び複数の画素値を用いて、複数のクラスのいずれかに分類する。複数の画像データの間で、１つの画像データに含まれる画素座標の数及び画素値の数が異なるときは、それらを揃えるように、画像データを整形しても良い。各画像データをいずれかのクラスに分類した後、表示制御部１０は、上述した例と同様に、クラスごとに包括画像及び個別画像を生成する。

【0053】

例えば、ワークの外観に不良があると、不良が発生した箇所の形、色、場所などに応じて、画像データが分類される。例えば、ユーザは、包括画像と個別画像の対比から、複数のカテゴリのワークで生じている外観の不良を容易に発見できる。

【0054】

以上で説明した実施形態によれば、ユーザにより有益な情報を提供できる、分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体を提供できる。

【0055】

上記の種々のデータの処理は、例えば、プログラム（ソフトウェア）に基づいて実行される。例えば、コンピュータが、このプログラムを記憶し、このプログラムを読み出すことにより、上記の種々の情報の処理が行われる。

【0056】

上記の種々の情報の処理は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク及びハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、または、他の記録媒体に記録されても良い。

【0057】

例えば、記録媒体に記録された情報は、コンピュータ（または組み込みシステム）により読み出されることが可能である。記録媒体において、記録形式（記憶形式）は任意である。例えば、コンピュータは、記録媒体からプログラムを読み出し、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させる。コンピュータにおいて、プログラムの取得（または読み出し）は、ネットワークを通じて行われても良い。

【0058】

記録媒体からコンピュータ（または組み込みシステム）にインストールされたプログラムに基づいてコンピュータ上で稼働している種々のソフトウェアにおいて、上記の情報の処理の少なくとも一部が実施されても良い。このソフトウェアは、例えば、ＯＳ（オペレーティングシステム）などを含む。このソフトウェアは、例えば、ネットワーク上で動作するミドルウェアなどを含んでも良い。

【0059】

実施形態に係る記録媒体は、上記の種々の情報の処理をコンピュータに実行させることのできるプログラムを記憶している。実施形態に係る記録媒体には、プログラムをＬＡＮまたはインターネットなどによりダウンロードして記憶された記録媒体も含まれる。複数の記録媒体に基づいて、上記の処理が行われても良い。

【0060】

実施形態に係るコンピュータは、１つ又は複数の装置（例えばパーソナルコンピュータなど）を含む。１つ又は複数の装置が、表示制御部として機能する。実施形態に係るコンピュータは、ネットワークにより接続された複数の装置を含んでも良い。ネットワークを介して接続された複数の装置が、表示制御部として機能しても良い。

【0061】

以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明の実施形態は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、表示制御部、記憶部、入力装置、表示装置などの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。

【0062】

また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。

【0063】

その他、本発明の実施の形態として上述した分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体を基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体も、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。

【0064】

その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。

【0065】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0066】

１ 分析システム、 １０ 表示制御部、 １１ 取得部、 １２ 整形部、 １３ 分類処理部、 １４ 品種仕分部、 １５ 画像生成部、 １６ 画像表示部、 ２０ 記憶装置、 ３０ 入力装置、 ４０ 表示装置、 ＩＭ１～ＩＭｎ，ＩＭｒ 画像、 Ｓ１～Ｓ７ ステップ、 Ｗ１～Ｗ３ ウェハ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】