CN116107172A - 信息处理装置和方法、光刻装置、物品的制造方法及介质 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及信息处理装置和方法、光刻装置、物品的制造方法及介质。信息处理装置(100)具有：第1取得单元(101)，取得与在基板上的第1层形成了图案的工序有关的第1数据；第2取得单元(102)，取得与在基板上的作为第1层的下层的第2层形成了图案的工序有关的第2数据；第3取得单元(103)，取得与在第1层形成了图案的基板有关的测定数据；以及计算单元(104)，使用第1数据、第2数据以及测定数据来计算校正数据，计算单元将测定数据分解为多个分量来生成针对每个分量的多个推测模型，合成多个推测模型来计算校正数据。

Description

信息处理装置和方法、光刻装置、物品的制造方法及介质
技术领域
本发明涉及信息处理装置、光刻装置、信息处理方法、物品的制造方法、以及存储介质。
背景技术
以往，已知一种使用利用机器学习的统计学的手法的半导体曝光装置的曝光精度的校正方法。在日本特开2020-34682号公报中，公开一种根据工序处理信息、下层图案的偏移量、下层图案的光掩模的校正量、上层图案的偏移量、上层图案的光掩模的校正量，使用校正模型来计算重叠预测校正值的方法。
发明内容
在日本特开2020-34682号公报公开的方法中，为了预测曝光结果的复杂的测量结果来校正曝光精度，需要大量的曝光装置数据和正确地提取出的特征量。但是，难以正确地提取所有特征量，即便通过大量准备曝光装置数据来进行学习，由于需要很多学习时间而比较困难。
因此，本发明的目的在于提供一种能够以较少的数据高精度地校正的信息处理装置、光刻装置、信息处理方法、物品的制造方法、以及存储介质。
本发明的一个侧面提供一种信息处理装置，具有：第1取得单元，取得与在基板上的第1层形成了图案的工序有关的第1数据；第2取得单元，取得与在所述基板上的作为所述第1层的下层的第2层形成了图案的工序有关的第2数据；第3取得单元，取得与在所述第1层形成了所述图案的所述基板有关的测定数据；以及计算单元，使用所述第1数据、所述第2数据、以及所述测定数据来计算校正数据，所述计算单元将所述测定数据分解为多个分量来生成针对每个分量的多个推测模型，合成所述多个推测模型来计算所述校正数据。
在以下的实施方式中说明本发明的其他目的以及特征。
根据本发明，能够提供能够以较少的数据高精度地校正的信息处理装置、光刻装置、信息处理方法、物品的制造方法、以及存储介质。
附图说明
图1是各实施方式中的校正值决定处理的流程图。
图2是第1实施方式中的校正值决定处理的流程图。
图3是第2实施方式中的校正值决定处理的流程图。
图4是第3实施方式中的校正值决定处理的流程图。
图5是各实施方式中的曝光装置的结构图。
图6是各实施方式中的信息处理装置的框图。
图7是各实施方式中的高次分量的说明图。
图8是作为比较例的校正值决定处理的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图，详细说明本发明的实施方式。
首先，参照图5，说明各实施方式中的光刻装置。在各实施方式中，作为光刻装置，例示对基板进行曝光而在基板上形成图案的曝光装置进行说明，但不限于此。本实施方式例如还能够应用于使用模版(原版)在基板上形成压印材料的图案的印刷装置、将电荷粒子射线照射到基板而在该基板上形成图案的描绘装置等。
图5是曝光装置10的结构图。曝光装置10是经由投影光学系统14将掩模(原版、光罩)M的图案的像投影到基板W而使基板W曝光的曝光装置。在此，将与投影光学系统14的光轴平行的方向设为Z轴方向，将在与Z轴方向垂直的平面内相互正交的2个方向设为X轴方向以及Y轴方向。另外，将绕X轴的旋转、绕Y轴的旋转、绕Z轴的旋转分别设为θX、θY、θZ。
另外，曝光装置10具有光源11、照明光学系统12、掩模载置台(原版载置台)13、投影光学系统14、基板载置台15、以及主控制部16。另外，曝光装置10具有驱动掩模载置台13的第1驱动部21、驱动投影光学系统14的光学元件14a的第2驱动部22、以及驱动基板载置台15的第3驱动部51。第1驱动部21、第2驱动部22以及第3驱动部51是进行向基板W形成图案的处理的至少一部分的机构，分别由掩模载置台控制部31、投影控制部32以及基板载置台控制部41控制。另外，主控制部16具有例如处理部、存储装置等，通过控制掩模载置台控制部31、投影控制部32以及基板载置台控制部41，控制曝光装置10的整体(曝光装置10的各部)。
光源11射出曝光光。照明光学系统12使用从光源11射出的光对掩模M进行照明。掩模载置台13构成为保持掩模M，并且通过第1驱动部21，可在例如与投影光学系统14的光轴正交的平面内、即XY平面内移动。投影光学系统14将通过照明光学系统12照明的掩模M的图案的像投影到基板上。投影光学系统14包括通过第2驱动部22可在例如X轴方向上移动的光学元件14a。基板载置台15构成为保持基板W，并且通过第3驱动部51可在例如XY平面内移动以及可绕θZ旋转。
曝光装置10为了改善曝光装置10的重叠精度、焦点精度、或者图案的线宽精度(校正曝光装置10的曝光精度)，具有信息处理装置100。信息处理装置100根据曝光装置10的曝光数据、蚀刻装置的蚀刻数据、抗蚀剂涂敷装置的膜厚数据、或者图案的重叠结果，使用利用机器学习的统计性的手法，计算校正参数。图6是信息处理装置100的框图。信息处理装置100具有第1取得单元101、第2取得单元102、第3取得单元103、以及计算单元104。
在此，参照图8，说明作为比较例的校正参数的计算方法(校正值决定处理)。图8是作为比较例的校正值决定处理的流程图。
首先，在步骤S501、S502中，信息处理装置取得与在基板上的下层(第2层)形成了图案的工序有关的数据，作为说明变量。在步骤S502中，信息处理装置取得与在基板上的上层(第1层)形成了图案的工序有关的数据，作为说明变量。在步骤S501、S502中取得的数据与说明变量相当。在步骤S503中，信息处理装置取得曝光装置的曝光数据(光刻数据)，作为目的变量。接着，在步骤S504中，信息处理装置使用在步骤S501、502中取得的说明变量和在步骤S503中取得的目的变量，生成推测模型。然后，在步骤S505中，信息处理装置计算校正参数。
通过使用利用机器学习的统计学的手法，能够使用根据工序处理信息、下层图案的偏移量、光掩模的校正量、上层图案的偏移量、光掩模的校正量计算出的重叠预测校正值来进行曝光处理。但是，为了使用比较例的方法预测曝光结果的复杂的测量结果来校正曝光精度，需要大量的曝光数据和正确地提取出的特征量(所有说明变量)。但是，难以正确地提取所有特征量，即便通过大量准备曝光数据来进行学习，由于需要很多学习时间而比较困难。
接下来，参照图1以及图6，说明各实施方式中的校正参数的计算方法(校正值决定处理)。图1是各实施方式中的校正值决定处理的流程图。
首先，在步骤S101中，信息处理装置100的第2取得单元102取得与在基板上的下层(第2层)形成了图案的工序有关的数据(第2数据)，作为说明变量。即，第2取得单元102取得与在基板上的作为第1层的下层的第2层形成了图案的工序有关的第2数据。
在此，在作为基板上的下层而形成有多个层的情况下，在第2数据中，可以包括与在多个层形成了图案的工序有关的蚀刻数据、膜厚数据、或者曝光数据中的至少1个。
另外，在蚀刻数据中，包括与蚀刻精度有关的数据。例如，在蚀刻数据中，可以包括图案的失真信息、或者由图案的阶梯差引起的误差信息中的至少一个。
另外，在膜厚数据中，包括表示膜厚精度的数据。例如，在膜厚数据中，可以包括抗蚀剂的膜厚不均信息。
另外，在曝光数据中，包括表示曝光精度(光刻精度)的数据。例如，在曝光数据中，可以包括由曝光装置的动作时的反作用力引起的装置主体的振动信息、与掩模载置台和基板载置台的同步精度有关的信息、或者掩模载置台或者基板载置台的偏差信息中的至少一个。另外，在曝光数据中，例如，可以包括测量掩模载置台或者基板载置台的位置的干涉仪的误差信息、测量基板上的对准标志的观测器(scope)的误差信息、或者基板的平坦度测量的误差信息中的至少一个。另外，在曝光数据中，例如，可以包括与对基板进行曝光时的曝光量有关的信息、与焦点精度有关的焦点信息、与包含于光学系统的透镜的位置偏移有关的信息、或者与照明光学系统的有效光源的形状有关的信息中的至少一个。
在步骤S102中，信息处理装置100的第1取得单元101取得与在基板上的上层(第1层)形成了图案的工序有关的数据(第1数据)，作为说明变量。即，第1取得单元101取得与在基板上的第1层形成了图案的工序有关的第1数据。
在步骤S103中，信息处理装置100的第3取得单元103取得与用曝光装置10曝光后的基板有关的测定数据(与在第1层形成了图案的基板有关的测定数据)。
在此，在测定数据中，包括与重叠残差、或者图案形状有关的测定数据。例如，在测定数据中，包括与图案的重叠形状有关的数据、或者与形成于基板的图案的排列有关的数据中的至少一个。
接着在步骤S104中，信息处理装置100的计算单元104将在步骤S103中取得的数据针对每个分量进行分解。具体而言，在步骤S104、S105、S106中，计算单元104分别取得图案的重叠残差或者图案形状的线性分量、2次分量、以及3次以上的高次分量，将它们作为目的变量。
接着在步骤S107中，计算单元104使用在步骤S101、S102中取得的说明变量、和在步骤S104中取得的目的变量的线性分量，生成线性分量推测模型。同样地，在步骤S108中，计算单元104使用在步骤S101、S102中取得的说明变量、和在步骤S105中取得的目的变量的2次分量，生成2次分量推测模型。另外，在步骤S109中，计算单元104使用在步骤S101、S102中取得的说明变量、和在步骤S106中取得的目的变量的3次以上的高次分量(例如直至5次分量程度)，生成3次以上的高次分量推测模型。接着，在步骤S110中，计算单元104将在步骤S107～S109中生成的每个分量的推测模型合成为1个。然后，在步骤S111中，计算单元104根据在步骤S110中合成的推测模型，计算校正数据。
在此，在校正数据中，包括与形成于基板的图案有关的校正参数。
(第1实施方式)
接下来，参照图2，说明第1实施方式。图2是本实施方式中的校正值决定处理的流程图。在本实施方式中，根据用曝光装置10曝光后的上下层之间(第1层和第2层)的重叠残差，使用利用机器学习的统计学的手法来计算使重叠精度提高的参数。
首先，在步骤S201中，第2取得单元102取得与在基板上的下层(第2层)形成了图案的工序有关的数据(第2数据)，作为说明变量。在步骤S202中，第1取得单元101取得与在基板上的上层(第1层)形成了图案的工序有关的数据(第1数据)，作为说明变量。在步骤S203中，第3取得单元103取得针对用曝光装置10曝光后的基板的上下层(第1层和第2层)之间的重叠残差。接着，在步骤S204中，计算单元104将在步骤S203中取得的数据针对每个分量进行分解。具体而言，在步骤S204、S205、S206中，计算单元104分别取得图案的重叠残差的线性分量、2次分量、以及3次以上的高次分量，将它们作为目的变量。然后，计算单元104经由与图1的步骤S107～S110同样的步骤S207～S210，在步骤S211中计算与焦点有关的校正参数。
本实施方式的目的变量是作为在下层用曝光装置进行曝光而形成了图案的基板的上层，通过主分量分析，将针对用曝光装置曝光后的基板的上下层之间的重叠残差以线性分量、2次分量、3次分量以上的高次分量分解而得到的值。
在本实施方式中，目的变量的线性分量主要是Shift、Wafer Mag、Wafer Rot、ChipMag、Chip Rot。Shift是基板的整体性的方向的差错，根据基板整体的重叠残差的平均值求出。Wafer Mag是基板的整体性的倍率差错，根据每个基板坐标的重叠残差的1次函数的斜率求出。Wafer Rot是基板的整体性的旋转差错，根据与重叠残差不同的轴的针对每个基板坐标的重叠残差的1次函数的斜率(在Wafer Rot X的情况下，为基板的Y坐标和重叠残差的X的关系式)求出。Chip Mag是基板芯片内的倍率差错，根据每个芯片内坐标的重叠残差的1次函数的斜率求出。Chip Rot是基板芯片内的旋转差错，根据与重叠残差不同的轴的每个芯片坐标的重叠残差的1次函数的斜率(在Chip Rot X的情况下，为芯片内的Y坐标和重叠残差的X的关系式)求出。
2次分量以及3次分量以上的高次分量根据基板内、芯片内的坐标、和重叠残差的2次函数以及3次以上的函数的系数求出。重叠残差X、Y的主要的2次以上的高次分量如以下的式分别表示(参照图7)。
[式1]
DX＝k7x2+k11y2+k13x3+k15x2y+k17xy2+k19y3+k27xy3
DY＝k8y2+k10xy+k12x2+k14y3+k16xy2+k18x2y+k24xy3
本实施方式的说明变量是形成了下层时的工序、以及其以前的工序中的蚀刻数据、膜厚数据、曝光数据、和对上层进行了曝光后的膜厚数据、曝光数据。作为数据的内容，选择与重叠残差关系性高的内容。蚀刻数据包括图案的失真信息，膜厚数据包括抗蚀剂的膜厚不均信息。曝光数据包括振动信息、同步偏移信息、偏差信息干涉仪的误差信息、或者观测器的误差信息的至少一个。
通过在主分量分析中以线性分量、2次分量、3次分量以上的高次分解而得到的各目的变量、和说明变量，使用利用机器学习的统计学的手法，针对在主分量分析中以线性、2次分量、3次分量以上的高次进行分解而得到的每个目的变量，生成推测模型。在将生成的推测模型合成为1个预测结果之后，根据预测结果，计算进行重叠残差校正的参数，进行校正。
(第2实施方式)
接下来，参照图3，说明第2实施方式。图3是本实施方式中的校正值决定处理的流程图。在本实施方式中，根据用曝光装置10曝光后的形成于基板的上下层之间的图案形状，使用利用机器学习的统计学的手法，计算使曝光时的焦点精度提高的参数。
首先，在步骤S301中，第2取得单元102取得与在基板上的下层(第2层)形成了图案的工序有关的数据(第2数据)，作为说明变量。在步骤S302中，第1取得单元101取得与在基板上的上层(第1层)形成了图案的工序有关的数据(第1数据)，作为说明变量。在步骤S303中，第3取得单元103取得针对用曝光装置10曝光后的基板的上下层之间(第1层和第2层)的图案形状。接着，在步骤S304中，计算单元104将在步骤S303中取得的数据针对每个分量进行分解。具体而言，在步骤S304、S305、S306中，计算单元104分别取得图案形状的线性分量、2次分量、以及3次以上的高次分量，将它们作为目的变量。然后，计算单元104经由与图1的步骤S107～S110同样的步骤S307～S310，在步骤S311中计算与焦点有关的校正参数。
本实施方式的目的变量是在下层用曝光装置进行曝光而形成了图案的基板中，作为其上层，通过主分量分析，将针对用曝光装置曝光后的基板的上下层之间的图案形状以线性分量、2次分量、3次分量以上的高次分解而得到的值。
本实施方式的说明变量是与在下层形成了图案的工序有关的蚀刻数据、膜厚数据、曝光数据、和与在上层形成了图案的工序有关的蚀刻数据、膜厚数据、曝光数据。作为数据的内容，选择与焦点精度关系性高的数据。蚀刻数据包括由图案的阶梯差引起的误差信息。膜厚数据包括抗蚀剂的膜厚不均信息。曝光数据包括振动信息、偏差信息、或者平坦度测量的误差信息的至少一个。
通过在主分量分析中以线性分量、2次分量、3次分量以上的高次分解的各目的变量、和说明变量，使用利用机器学习的统计学的手法，针对在主分量分析中以线性、2次分量、3次分量以上的高次进行分解而得到的每个目的变量，生成推测模型。在将生成的推测模型合成为1个预测结果之后，计算并校正与焦点精度有关的参数。
(第3实施方式)
接下来，参照图4，说明第3实施方式。图4是本实施方式中的校正值决定处理的流程图。在本实施方式中，根据用曝光装置10曝光后的形成于基板的上下层之间的图案形状，使用利用机器学习的统计学的手法，计算使曝光时的图案的线宽精度提高的参数。
首先，在步骤S401中，第2取得单元102取得与在基板上的下层(第2层)形成了图案的工序有关的数据(第2数据)，作为说明变量。在步骤S402中，第1取得单元101取得与在基板上的上层(第1层)形成了图案的工序有关的数据(第1数据)，作为说明变量。在步骤S403中，第3取得单元103取得针对用曝光装置10曝光后的基板的上下层之间(第1层和第2层)的图案形状。接着，在步骤S404中，计算单元104将在步骤S403中取得的数据针对每个分量进行分解。具体而言，在步骤S404、S405、S406中，计算单元104分别取得图案形状的线性分量、2次分量、以及3次以上的高次分量，将它们作为目的变量。然后，计算单元104经由与图1的步骤S107～S110同样的步骤S407～S410，在步骤S411中计算与焦点有关的校正参数。
本实施方式的目的变量是在下层用曝光装置进行曝光而形成了图案的基板中，作为其上层，通过主分量分析，将针对用曝光装置曝光后的基板的上下层之间的图案形状以线性分量、2次分量、3次分量以上的高次分解而得到的值。
本实施方式的说明变量是与在下层形成了图案的工序有关的蚀刻数据、膜厚数据、曝光数据、和与在上层形成了图案的工序有关的蚀刻数据、膜厚数据、曝光数据。作为数据的内容，选择与图案的线宽精度关系性高的数据。蚀刻数据包括由图案的阶梯差引起的误差信息。膜厚数据包括抗蚀剂的膜厚不均信息。曝光数据包括与曝光量有关的信息、焦点信息、与透镜的位置偏移有关的信息、与有效光源的形状有关的信息、或者偏差信息的至少一个。
通过在主分量分析中以线性分量、2次分量、3次分量以上的高次分解的各目的变量、和说明变量，使用利用机器学习的统计学的手法，针对在主分量分析中以线性、2次分量、3次分量以上的高次进行分解而得到的每个目的变量，生成推测模型。在将生成的推测模型合成为1个预测结果之后，计算并校正与图案的线宽形状有关的参数。
如以上所述，在各实施方式中，信息处理装置100具有第1取得单元101、第2取得单元102、第3取得单元103、以及计算单元104。第1取得单元取得与在基板上的上层形成图案的工序有关的第1数据(说明变量)(S102、S202、S302、S402)。第2取得单元取得与在基板上的下层形成了图案的工序有关的第2数据(说明变量)(S101、S201、S301、S401)。第3取得单元取得与通过光刻装置形成了图案的基板有关的测定数据(目的变量)(S103、S203、S303、S403)。计算单元使用第1数据、第2数据、以及测定数据来计算校正数据(校正参数)。另外，计算单元将测定数据分解为多个分量(S104～S106)，生成针对每个分量的多个推测模型(S107～S109)，合成多个推测模型(S110)而计算校正数据(S111)。
(物品的制造方法的实施方式)
各实施方式的物品的制造方法例如适合于制造半导体设备等微型设备、具有微细构造的元件、平板显示器等物品。本实施方式的物品的制造方法包括使用上述基板处理装置来处理基板的工序、和利用在上述工序中处理后的基板制造物品的工序。进而，上述制造方法可以包括公知的工序(曝光、氧化、成膜、蒸镀、掺杂、平坦化、蚀刻、抗蚀剂剥离、切割、键合、封装等)。本实施方式的物品的制造方法相比于以往的方法，在物品的性能、品质、生产率、生产成本的至少1个中更有利。
(其他实施方式)
通过将实现上述实施方式的1个以上的功能的程序经由网络或者存储介质供给到系统或者装置，由该系统或者装置的计算机中的1个以上的处理器读出并执行程序的处理，也能够实现本发明。另外，通过实现1个以上的功能的电路(例如ASIC)也能够实现本发明。
其它实施例
本发明的实施例还可以通过如下的方法来实现，即，通过网络或者各种存储介质将执行上述实施例的功能的软件(程序)提供给系统或装置，该系统或装置的计算机或是中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU)读出并执行程序的方法。
根据本实施方式，能够针对曝光后的重叠形状、图案形状的测定数据通过分散分析来保持主分量的特征，所以能够提取正确的关系性的特征量。因此，根据本实施方式，能够提供能够以较少的数据高精度地校正的信息处理装置、光刻装置、信息处理方法、物品的制造方法、以及存储介质。
以上，说明了本发明的优选的实施方式，但本发明不限定于这些实施方式，能够在其要旨的范围内进行各种变形以及变更。

Claims (14)

1.一种信息处理装置，其特征在于，具有：
第1取得单元，取得与在基板上的第1层形成了图案的工序有关的第1数据；
第2取得单元，取得与在所述基板上的作为所述第1层的下层的第2层形成了图案的工序有关的第2数据；
第3取得单元，取得与在所述第1层形成了所述图案的所述基板有关的测定数据；以及
计算单元，使用所述第1数据、所述第2数据以及所述测定数据来计算校正数据，
所述计算单元将所述测定数据分解为多个分量来生成针对每个分量的多个推测模型，合成所述多个推测模型来计算所述校正数据。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，
所述第1数据包括如下数据中的至少一个：与在所述第1层形成图案的工序有关的、包括与蚀刻精度有关的数据的蚀刻数据、包括表示膜厚精度的数据的膜厚数据、或者包括表示光刻精度的数据的光刻数据。
3.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，
所述第2数据包括如下数据中的至少一个：与在所述第2层形成图案的工序有关的、包括与蚀刻精度有关的数据的蚀刻数据、包括表示膜厚精度的数据的膜厚数据、或者包括表示光刻精度的数据的光刻数据。
4.根据权利要求2所述的信息处理装置，其特征在于，
所述蚀刻数据包括图案的失真信息、或者由图案的阶梯差引起的误差信息中的至少一个。
5.根据权利要求2所述的信息处理装置，其特征在于，
所述膜厚数据包括抗蚀剂的膜厚不均信息。
6.根据权利要求2所述的信息处理装置，其特征在于，
所述光刻数据包括如下信息中的至少一个：由光刻装置的动作时的反作用力引起的装置主体的振动信息、与原版载置台和基板载置台的同步精度有关的信息、原版载置台或者基板载置台的偏差信息、测量基板载置台或者原版载置台的位置的干涉仪的误差信息、测量基板上的对准标志的观测器的误差信息、基板的平坦度测量的误差信息、与对基板进行曝光时的曝光量有关的信息、与焦点精度有关的焦点信息、与包含于光学系统的透镜的位置偏移有关的信息、或者与照明光学系统的有效光源的形状有关的信息。
7.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，
所述测定数据包括与形成于所述基板上的所述第1层的所述图案的排列有关的数据、或者与所述图案的重叠形状有关的数据。
8.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，
所述校正数据是与形成于所述基板上的所述第1层的所述图案有关的校正参数。
9.根据权利要求1所述的信息处理装置，其特征在于，
所述分量至少包含线性分量、2次分量以及3次分量以上的高次分量。
10.根据权利要求1至9中的任意一项所述的信息处理装置，其特征在于，
所述第1数据以及所述第2数据是说明变量，
所述测定数据是目的变量。
11.一种光刻装置，向基板形成图案，其特征在于，
具有权利要求1至10中的任意一项所述的信息处理装置。
12.一种信息处理方法，其特征在于，具有：
第1取得步骤，取得与在基板上的第1层形成了图案的工序有关的第1数据；
第2取得步骤，取得与在所述基板上的作为所述第1层的下层的第2层形成了图案的工序有关的第2数据；
第3取得步骤，取得与在所述第1层形成了所述图案的所述基板有关的测定数据；以及
计算步骤，使用所述第1数据、所述第2数据以及所述测定数据来计算校正数据，
所述计算步骤包括：
将所述测定数据分解为多个分量来生成针对每个分量的多个推测模型的步骤；以及
合成所述多个推测模型来计算所述校正数据的步骤。
13.一种物品的制造方法，其特征在于，具有：
使用权利要求11所述的光刻装置向所述基板形成所述图案的工序；以及
利用形成有所述图案的所述基板制造物品的工序。
14.一种存储介质，其特征在于，
存储有使计算机执行权利要求12所述的信息处理方法的程序。
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