CN101436005A - 分段形标记对准信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种分段形标记对准信号处理方法，通过对分段形标记的对准扫描形成的平顶波形进行卷积滤波处理，对光信息随扫描位置变化的非对称性波形进行非对称模型校正处理，以及对可能出现的旁瓣进行旁瓣滤波处理，减小逼近处理的误差，大幅提高对准精度和捕获精度，提高了分段形标记的对准扫描状态的适应性，进而提高了对准系统进行对准扫描的效率。

Description

分段形标记对准信号处理方法

技术领域

本发明涉及光刻设备的一种信号处理方法，且特别涉及一种分段形标记对准信号处理方法。

背景技术

在工业装置中，由于高精度和高产量的需要，分布着大量高速实时测量、信号采样、数据采集、数据交换和通信传输等探测装置和控制系统。这些系统需要我们采用多种方式来实现探测、信号采样控制、数据采集控制、数据交换控制和数据传输通信等功能。所述的探测和控制装置包括：集成电路制造光刻设备、平板显示面板光刻设备、先进封装光刻设备、印刷电路板光刻设备、印刷电路板加工装置以及印刷电路板器件贴装装置等。

光刻设备是一种将所需图案应用于工件上的装置。通常是将所需图案应用于工件上的目标部分上的装置。光刻设备可以用于例如集成电路(IC)的制造。在这种情况下，构图部件可用于生产在IC一个单独层上形成的电路图案。该图案可以传递到工件(如硅晶片)的目标部分(例如包括一部分，一个或者多个管芯)上。通常是通过将图案形成到工件上提供的一层辐射敏感材料(抗蚀剂)上来按比例复制所需图案。已知的光刻设备还包括所谓扫描器，运用辐射光束沿给定的方向(“扫描”方向)扫描所述图案，并同时沿与该方向平行或者反平行的方向同步扫描工件来辐照每一目标部分。还可以通过将图案压印在工件上而将图案通过构图部件生成到工件上。

在光刻设备中，通过光刻设备中的对准系统使用对准标记组合进行对准扫描得到各对准标记分支的光信息和位置信息等对准信息，对这些信息进行相应处理，得到对准构图部件上的标记组合和工件台探测构图部件上的标记组合间的位置关系，如图1所示，对准该光刻设备的对准系统包括：辐射发生器1、构图图形照射窗口2及其控制板3、构图部件4、置于目标构图部件上的分段形标记、探测构图部件上的单孔形标记及其下面的探测装置12、工件台10及工件台位置测量装置13、探测构图部件承载台6及其位置测量装置7、置于探测构图部件承载台6和工件台10之间的投影系统8以及对准信号处理装置14，构图部件4上具有构图图形(包括曝光构图图形和对准构图图形5)，9为被光刻工件，构图图形照射窗口2及其控制板3用于形成窗口将辐射1透射到对准构图图形5上，以形成透射像；投影系统8用于将该透射像投射形成空间图案，并用工件台对准标记11探测该空间图案；辐射空间图案探测装置12用于检测空间图案经过工件台对准标记11透射后的辐射信息；构图部件承载台位置探测器7和工件台位置探测器13分别探测对准扫描过程中的构图部件承载台6和工件台10的空间位置，在扫描中得到位置探测器7和13所测量得到的位置数据，还同步测量得到辐射空间图案探测装置12中的辐射信息，将探测到的所有信息采集到对准信号处理装置14中，进行对准信号处理得到对准位置。

分段形标记是一种两段或两段以上条形透光窗口成一定角度相接或相交而成的透光标记，这种标记存在于目标构图部件上，它被用于光刻机的安装过程中实现目标构图部件图形和工件台上窗口形探测构图部件图形之间的对准定位和粗捕获，它的特殊结构决定了它所生成的信号有一定的特殊性，如不对称、单旁瓣或多旁瓣决定了它的复杂性，需要对它特殊的对准信号进行处理。

在上述装置中，由于对分段形对准标记的对准信号的不对称、单旁瓣或多旁瓣等特性未进行综合处理，因此，影响对准系统的对准定位精度和粗捕获精度以及捕获范围，需要进行逐级对准来实现精确对准，从而安装构图部件至构图部件运动台的适应性不强。

在对准扫描离焦的情形下，由于分段行对准标记的对准信号非对称型，影响了对准系统的空中像宽的捕获精度。

因此，需要提供一种新的分段形标记的对准信号处理方法，使得该方法能够很好地处理分段形标记对准扫描中出现的非对称和旁瓣等信号特性，从而改善了分段形标记对准精度较低、复杂扫描工况适应性不强、空中像宽捕获精度低等问题。

发明内容

为了克服已有技术中分段形标记对准精度较低、复杂扫描工况适应性不强和空中像宽捕获精度低的问题，本发明提供一种分段形标记对准信号处理方法，以实现较高的对准系统的对准定位精度和粗捕获精度。

为了实现上述目的，本发明提出一种分段形标记对准信号处理方法，其包括以下步骤：同步采集分段形对准标记的绝对位置数据以及光信息数据，并对所述绝对位置数据进行空间变换，对光信息数据进行过滤处理；利用上述处理过的位置数据和光信息数据，建立对称逼近模型和非对称逼近模型，分别求两个模型的模型参数；根据上述模型参数计算分段形标记成像的对准位置数据。

可选的，所述过滤处理包括对所述光信息数据进行暗电流过滤和卷积过滤。

可选的，所述过滤处理还包括提取所述光信号数据的最大值和最小值，并对光信号数据进行旁瓣滤波。

可选的，所述旁瓣滤波器是圆形旁瓣滤波器或椭圆形旁瓣滤波器。

可选的，所述圆形旁瓣滤波器的形状表示为：x²+z²<SLR²，其中，SLR为旁瓣范围，x和z分别为x方向和z方向上相对各自扫描中心的坐标位置。

可选的，所述椭圆旁瓣滤波器的形状表示为：

${\left(\frac{x}{\mathrm{SLR}}\right)}^2+{\left(\frac{z}{\mathrm{ASZ}}\right)}^2<1$

其中，SLR为旁瓣范围，ASZ为垂向空间像大小，x和z分别为x方向和z方向上相对各自扫描中心的坐标位置。

可选的，所述旁瓣范围是0.2微米至5毫米。

可选的，所述垂向空间像大小其范围在正负2.7微米。

可选的，所述分段形对准标记由至少两段条形透光窗口相接或相交而成。

可选的，所述空间变换为将绝对位置数据变换为相对位置数据。

可选的，计算所述非对称逼近模型和所述对称逼近模型的位置数据最大值，用所述非对称逼近模型的位置数据最大值对所述对称逼近模型的位置数据最大值进行校正。

可选的，所述对称逼近模型是不低于2次的高阶多项式，即

f(X)＝β₀(-X)ⁿ+β₁(-X)^n-1+β₂(-X)^n-2+...+β_n-2(-X)²+β_n-1(-X)+β_n

或f(X)＝β₀(X)ⁿ+β₁X^n-1+β₂(X)^n-2+...+β_n-2(X)²+β_n-1(X)+β_n

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β_n为高阶多项式系数，n为多项式的阶数。

可选的，所述对称逼近模型是二阶对称逼近模型，即：

f(X)＝β₀(X)²+β₁(X)+β₂，或f(X)＝β₀(X)²-β₁(X)+β₂

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β₂为高阶多项式系数。

可选的，所述非对称逼近模型是不低于2次的高阶多项式，即

$f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^n+{\mathrm{\&beta;}}_1{\left(X\right)}^{n-1}+{\mathrm{\&beta;}}_2{\left(X\right)}^{n-2}+...+{\mathrm{\&beta;}}_{n-2}{\left(X\right)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_{n-1}\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_n)e^{{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}\left(X\right)}$

或 $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{(-X)}^n+{\mathrm{\&beta;}}_1{(-X)}^{n-1}+{\mathrm{\&beta;}}_2{(-X)}^{n-2}+...+{\mathrm{\&beta;}}_{n-2}{(-X)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_{n-1}(-X)+{\mathrm{\&beta;}}_n)e^{{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}(-X)}$

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β_n为高阶多项式系数，且β_n+1<0，n为多项式的阶数。

可选的，所述非对称逼近模型是二阶对称逼近模型，即：

$f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_1\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_2)e^{{\mathrm{\&beta;}}_3\left(X\right)},$ 或 $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^2-{\mathrm{\&beta;}}_1\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_2)e^{{\mathrm{\&beta;}}_3(-X)}$

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β₂为高阶多项式系数，且β₃<0。

为了实现上述目的，本发明还提出一种分段形标记对准信号处理方法，其特征在于包括以下步骤：S1：同步采集分段形对准标记的绝对位置数据以及光信息数据，并对所述绝对位置数据进行空间变换，对光信息数据进行过滤处理，同时进行采样计数；S2：判断采样点的数量是否达到了所设定的采样点总数，若是，转入步骤S3，若否，转入步骤S1；S3：利用上述处理过的位置数据和光信息数据，建立对称逼近模型和非对称逼近模型，分别求两个模型的模型参数；S4：根据上述模型参数计算分段形标记成像的对准位置数据。

本发明所述的分段形标记对准信号处理方法的有益效果主要表现在：本发明通过对分段形标记的对准扫描形成的波形进行卷积滤波处理，使得对该处理过的波形能够用类似逼近的模型进行逼近处理，减小逼近处理的误差。通过在分段形标记的对准扫描过程中，对光信息随扫描位置变化的非对称性波形进行非对称模型校正处理，以及对可能出现的旁瓣进行旁瓣滤波处理，大幅提高因为非对称因素引起的分段形标记对准扫描的对准精度和捕获精度，提高了分段形标记的对准扫描状态的适应性，因此，直接进入对准系统的精确对准扫描处理，进而提高了对准系统进行对准扫描的效率，在对准扫描离焦的情形下，对光信息随扫描位置变化的非对称性波形进行非对称模型校正处理。在对准扫描离焦的情形下，对光信息随扫描位置变化的非对称性波形进行非对称模型校正处理，提高了对准系统启动扫描成功率。

附图说明

图1为现有技术光刻设备的结构示意图；

图2为本发明分段形标记的对准信号处理方法步骤流程图；

图3为本发明一实施例的分段形标记示意图；

图4为现有技术和本发明一实施例的波形示意比较图；

图5为本发明一实施例的波形形成示意图。

具体实施方式

下面结合附图对发明作进一步的描述。

首先，请参考图2，图2为本发明分段形标记的对准信号处理方法步骤流程图，从图2中可以看出，本发明包括步骤如下：步骤100：启动对准系统；步骤110：同步采集构图部件上分段形标记成像的位置数据以及光信息数据，并对位置数据进行空间变换，对光信息数据进行暗电流过滤和卷积过滤，同时进行采样计数，所述位置数据为相对位置数据，空间变换后，得到绝对位置数据；步骤112：判断采样点的数量是否达到了所设定的采样点总数，若是，转入步骤S4，若否，转入步骤S2；步骤113：提取所述光信号数据的最大值和最小值，并对光信号数据进行旁瓣滤波，所述旁瓣滤波器是圆形旁瓣滤波器还可以是椭圆旁瓣滤波器，所述圆形旁瓣滤波器的形状表示为：x²+z²<SLR²，其中，SLR为旁瓣范围，所述旁瓣范围是0.2微米至5毫米，x和z分别为x方向和z方向上相对各自扫描中心的坐标位置；所述椭圆旁瓣滤波器的形状表示为： ${\left(\frac{x}{\mathrm{SLR}}\right)}^2+{\left(\frac{z}{\mathrm{ASZ}}\right)}^2<1,$ 其中，SLR为旁瓣范围，所述旁瓣范围是0.2微米至5毫米，ASZ为垂向空间像大小，其范围在正负2.7微米，x和z分别为x方向和z方向上相对各自扫描中心的坐标位置；步骤114：利用经步骤S2处理过的位置数据和光信息数据，建立对称逼近模型和非对称逼近模型，分别求两个模型的模型参数，对称逼近模型是不低于2次的高阶多项式，即

f(X)＝β₀(-X)ⁿ+β₁(-X)^n-1+β₂(-X)^n-2+...+β_n-2(-X)²+β_n-1(-X)+β_n

或f(X)＝β₀(X)ⁿ+β₁X^n-1+β₂(X)^n-2+...+β_n-2(X)²+β_n-1(X)+β_n其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β_n为高阶多项式系数，n为多项式的阶数，典型的二阶对称逼近模型为：f(X)＝β₀(X)²+β₁(X)+β₂，或f(X)＝β₀(X)²-β₁(X)+β₂，其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β₂为高阶多项式系数，非对称逼近模型是不低于2次的高阶多项式，即

$f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^n+{\mathrm{\&beta;}}_1{\left(X\right)}^{n-1}+{\mathrm{\&beta;}}_2{\left(X\right)}^{n-2}+...+{\mathrm{\&beta;}}_{n-2}{\left(X\right)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_{n-1}\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_n)e^{{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}\left(X\right)}$

或 $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{(-X)}^n+{\mathrm{\&beta;}}_1{(-X)}^{n-1}+{\mathrm{\&beta;}}_2{(-X)}^{n-2}+...+{\mathrm{\&beta;}}_{n-2}{(-X)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_{n-1}(-X)+{\mathrm{\&beta;}}_n)e^{{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}(-X)},$ 其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β_n为高阶多项式系数，且β_n+1<0，n为多项式的阶数，典型的二阶非对称逼近模型为： $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_1\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_2)e^{{\mathrm{\&beta;}}_3\left(X\right)},$ 或 $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^2-{\mathrm{\&beta;}}_1\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_2)e^{{\mathrm{\&beta;}}_3(-X)},$ 其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β₂为高阶多项式系数，且β₃<0；步骤115：用所述非对称逼近模型的模型参数对所述对称逼近模型的模型参数进行逼近；步骤116：计算所述非对称逼近模型和所述对称逼近模型的位置数据最大值，用所述非对称逼近模型的位置数据最大值对所述对称逼近模型的位置数据最大值进行校正；步骤117：计算采集构图部件上分段形标记成像的位置数据；步骤118：关闭所述对准系统。

接着，请参考图3，图3为本发明一实施例的分段形标记示意图，所述分段形标记一般由两段或者两段以上条形透光窗口成一定角度相接或相交而成，本实施例中为分段形标记由两段条形透光窗口成一钝角相接而成。

请参考图4，图4为现有技术和本发明一实施例的波形示意比较图，图4中第一个波形图是现有技术的波形图，第二个波形图是本发明实施例的波形图，图中横坐标X表示位置，单位是微米，纵坐标Y为光强密度，单位是微瓦，从图中可以看出，经过本发明分段形标记的对准信号处理方法处理后的波形图，其图形中点的密度大幅度的提高，图形的光滑度也增加了，从而也提高了分段形标记对准扫描的对准精度和捕获精度。图5为本发明一实施例的波形形成示意图，和图4相同，图5的横坐标X表示位置，纵坐标Y表示光强密度，图中P2是对称逼近对准波形，P1是非对称逼近对准波形，P0是校正后的对准波形，从图上可以看出，X＝A为P2对称逼近对准位置，X＝B为P1对称逼近对准位置，X＝C为P0校正后的对准位置。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (16)

1.一种分段形标记对准信号处理方法，其特征在于包括以下步骤：

同步采集分段形对准标记的绝对位置数据以及光信息数据，并对所述绝对位置数据进行空间变换，对光信息数据进行过滤处理；

利用上述处理过的位置数据和光信息数据，建立对称逼近模型和非对称逼近模型，分别求两个模型的模型参数；

根据上述模型参数计算分段形标记成像的对准位置数据。

2.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于所述过滤处理包括对所述光信息数据进行暗电流过滤和卷积过滤。

3.一种如权利要求2所述的对准信号处理方法，进一步地，其特征在于所述过滤处理还包括提取所述光信号数据的最大值和最小值，并对光信号数据进行旁瓣滤波。

4.一种如权利要求3所述的对准信号处理方法，其特征在于所述旁瓣滤波器是圆形旁瓣滤波器或椭圆形旁瓣滤波器。

5.一种如权利要求4所述的对准信号处理方法，其特征在于所述圆形旁瓣滤波器的形状表示为：x²+z²<SLR²，其中，SLR为旁瓣范围，x和z分别为x方向和z方向上相对各自扫描中心的坐标位置。

6.一种如权利要求4所述的对准信号处理方法，其特征在于所述椭圆旁瓣滤波器的形状表示为：

${\left(\frac{x}{\mathrm{SLR}}\right)}^2+{\left(\frac{z}{\mathrm{ASZ}}\right)}^2<1$

其中，SLR为旁瓣范围，ASZ为垂向空间像大小，x和z分别为x方向和z方向上相对各自扫描中心的坐标位置。

7.一种如权利要求5或6所述的对准信号处理方法，其特征在于所述旁瓣范围是0.2微米至5毫米。

8.一种如权利要求6所述的对准信号处理方法，其特征在于所述垂向空间像大小其范围是正负2.7微米。

9.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于所述分段形对准标记由至少两段条形透光窗口相接或相交而成。

10.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于所述空间变换为将绝对位置数据变换为相对位置数据。

11.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于计算所述非对称逼近模型和所述对称逼近模型的位置数据最大值，用所述非对称逼近模型的位置数据最大值对所述对称逼近模型的位置数据最大值进行校正。

12.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于所述对称逼近模型是不低于2次的高阶多项式，即

f(X)＝β₀(-X)ⁿ+β₁(-X)^n-1+β₂(-X)^n-2+...+β_n-2(-X)²+β_n-1(-X)+β_n或f(X)＝β₀(X)ⁿ+β₁X^n-1+β₂(X)^n-2+...+β_n-2(X)²+β_n-1(X)+β_n

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β_n为高阶多项式系数，n为多项式的阶数。

13.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于所述对称逼近模型是二阶对称逼近模型，即：

f(X)＝β₀(X)²+β₁(X)+β₂，或f(X)＝β₀(X)²-β₁(X)+β₂

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β₂为高阶多项式系数。

14.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于所述非对称逼近模型是不低于2次的高阶多项式，即

$f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^n+{\mathrm{\&beta;}}_1{\left(X\right)}^{n-1}+{\mathrm{\&beta;}}_2{\left(X\right)}^{n-2}+...+{\mathrm{\&beta;}}_{n-2}{\left(X\right)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_{n-1}\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_n)e^{{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}\left(X\right)}$

或 $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{(-X)}^n+{\mathrm{\&beta;}}_1{(-X)}^{n-1}+{\mathrm{\&beta;}}_2{(-X)}^{n-2}+...+{\mathrm{\&beta;}}_{n-2}{(-X)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_{n-1}(-X)+{\mathrm{\&beta;}}_n)e^{{\mathrm{\&beta;}}_{n+1}(-X)}$

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β_n为高阶多项式系数，且β_n+1<0，n为多项式的阶数。

15.一种如权利要求1所述的对准信号处理方法，其特征在于所述非对称逼近模型是二阶对称逼近模型，即： $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^2+{\mathrm{\&beta;}}_1\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_2)e^{{\mathrm{\&beta;}}_3\left(X\right)},$ 或 $f\left(X\right)=({\mathrm{\&beta;}}_0{\left(X\right)}^2-{\mathrm{\&beta;}}_1\left(X\right)+{\mathrm{\&beta;}}_2)e^{{\mathrm{\&beta;}}_3(-X)}$

其中X为位置，f(X)为光信息，β₀～β₂为高阶多项式系数，且β₃<0。

16.一种分段形标记对准信号处理方法，其特征在于包括以下步骤：

S1：同步采集分段形对准标记的绝对位置数据以及光信息数据，并对所述绝对位置数据进行空间变换，对光信息数据进行过滤处理，同时进行采样计数；

S2：判断采样点的数量是否达到了所设定的采样点总数，若是，转入步骤S3，若否，转入步骤S1；

S3：利用上述处理过的位置数据和光信息数据，建立对称逼近模型和非对称逼近模型，分别求两个模型的模型参数；

S4：根据上述模型参数计算分段形标记成像的对准位置数据。

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