DE102005024915A1

DE102005024915A1 - Verfahren und System für eine fortschrittliche Prozesssteuerung mit anlagenabhängigen Maschinenkonstanten

Info

Publication number: DE102005024915A1
Application number: DE102005024915A
Authority: DE
Inventors: Uwe Schulze; Uwe Knappe
Original assignee: Advanced Micro Devices Inc
Current assignee: Advanced Micro Devices Inc
Priority date: 2005-05-31
Filing date: 2005-05-31
Publication date: 2006-12-07
Anticipated expiration: 2025-06-01
Also published as: US20060271225A1; US7403832B2; DE102005024915B4

Abstract

Eine Steuerung und ein Verfahren zum Steuern einer Prozessanlage werden bereitgestellt, wobei Maschinenkonstanten, die zur Kalibrierung manipulierter Variablen des Steuerungsalgorithmus verwendet werden, explizit in das Prozessmodell eingeführt sind, um damit ein verbessertes Steuerungsverhalten unmittelbar nach dem Auftreten neuer Messwerte für die Maschinenkonstanten zu erhalten.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft das Gebiet der Herstellung von Halbleiterbauelementen und betrifft insbesondere fortschrittliche Prozesssteuerungs(APC) Techniken für Fertigungsprozesse, wobei eine verbesserte Prozesssteuerungsqualität erreicht wird, indem Prozessparameter in vorhersagender Weise auf der Grundlage eines Prozessmodells und von Messdaten eingestellt werden.

Auf Grund des heutigen globalen Marktes werden Hersteller von Massenprodukten dazu gezwungen, Produkte mit hoher Qualität bei einem niedrigen Preis anzubieten. Es ist daher wichtig, die Ausbeute und die Prozesseffizienz zu verbessern, um damit die Produktionskosten zu minimieren. Dies gilt insbesondere auf dem Gebiet der Halbleiterherstellung, da es hier wesentlich ist, modernste Technologie mit Massenproduktionsverfahren zu kombinieren. Es ist daher das Ziel von Halbleiterherstellern, den Verbrauch von Rohmaterialien und Verbrauchsmaterialien zu reduzieren, wobei gleichzeitig die Produktqualität und die Prozessanlagenauslastung zu verbessern ist. Der letzte Aspekt ist insbesondere wichtig, da in modernen Halbleiterfertigungsstätten Anlagen erforderlich sind, die äußerst kostenintensiv sind und damit den wesentlichen Anteil der gesamten Produktionskosten repräsentieren. Beispielsweise sind bei der Herstellung moderner integrierter Schaltungen 500 oder mehr einzelne Prozesse erforderlich, um die integrierte Schaltung fertigzustellen, wobei ein Fehler in einem einzelnen Prozessschritt zu einem Verlust der kompletten integrierten Schaltung führen kann. Diese Problem wird noch ausgeprägter, wenn die Größe von Substraten, auf der eine Vielzahl derartiger integrierter Schaltungen bearbeitet werden, ständig erhöht wird, so dass ein Fehler in einem einzelnen Prozessschritt den Verlust einer großen Anzahl von Produkten nach sich ziehen kann.

Daher müssen die diversen Fertigungsphasen gründlich überwacht werden, um einen unnötigen Aufwand an menschlichen Ressourcen, Anlagenbetriebszeiten und Rohmaterialien zu vermeiden. Idealerweise würde die Auswirkung jedes einzelnen Prozessschrittes auf jedes Substrat mittels Messung erfasst und das betrachtete Substrat würde für die weitere Bearbeitung lediglich dann freigegeben, wenn die erforderlichen Spezifikationen erfüllt sind. Eine entsprechende Prozesssteuerung ist jedoch nicht praktikabel, da das Messen der Auswirkungen gewisser Prozesse relativ lange Messzeiten erfordert, die häufig außerhalb der Prozesslinie ausgeführt werden, oder die sogar die Zerstörung der Probe erfordern können. Daher wäre ein enormer Aufwand im Hinblick auf Zeit und Ausstattung auf Seite der Messtechnik erforderlich, um die notwendige Messergebnisse zur Verfügung zu stellen. Des weiteren wäre die Auslastung der Prozessanlage minimal, da die Anlage lediglich dann freigegeben würde, wenn die Messergebnisse und deren Bewertung vorliegen.

Die Einführung statistischer Verfahren, die auch als statistische Prozesssteuerung (SPC) bezeichnet werden, zum Einstellen von Prozessparametern entschärft das obige Problem entscheidend und erlaubt eine moderate Ausnutzung der Prozessanlagen, wobei eine relativ hohe Produktionsausbeute erreicht wird. Die statistische Prozesssteuerung beruht auf der Überwachung des Prozessausganges, um damit eine „Außer-Kontrolle-" Situation zu erkennen, wobei eine kausale Beziehung zu einer externen Störung ermittelt wird. Nach dem Auftreten einer „Außer-Kontrolle-" Situation ist für gewöhnlich das Eingreifen eines Bedieners erforderlich, um einen Prozessparameter zu manipulieren, um damit zu einer kontrollierten Situation zurückzukehren, wobei die kausale Beziehung bei der Auswahl einer geeigneten Steuerungsaktion unterstützend sein kann. Dennoch ist im Gesamten gesehen eine große Anzahl von Testsubstraten oder Pilotsubstraten erforderlich, um Prozessparameter entsprechender Prozessanlagen einzustellen, wobei tolerierbare Parameterverschiebungen während des Prozesses in Betracht gezogen werden müssen, wenn eine entsprechende Prozesssequenz gestaltet wird, da derartige Parameterabweichungen über eine lange Zeitdauer hinweg unbeobachtet oder nicht in effizienter Weise durch SPC-Verfahren kompensiert werden können.

In jüngster Zeit wurde eine Prozesssteuerungsstrategie eingeführt und wird auch ständig verbessert, die ein hohes Maß an Prozesssteuerung, vorzugsweise auf der Basis einzelner Durchläufe, mit einem moderaten Aufwand an Messdaten ermöglicht. In dieser Steuerungsstrategie, d. h. die sogenannte fortschrittliche Prozesssteuerung (APC), wird ein Modell eines Prozesses oder einer Gruppe aus miteinander verknüpften Prozessen erstellt und in eine geeignet konfigurierte Prozesssteuerung implementiert. Die Prozesssteuerung empfängt ferner Informationen einschließlich von prozessvorgeordneten Messdaten und/oder prozessnachgeordneten Messdaten sowie Informationen empfängt, die sich beispielsweise auf die Substratgeschichte, etwa die Art des Prozesses oder der Prozesse, die Produktart, die Prozessanlage oder Prozessanlagen, in denen die Produkte in vorhergehenden Schritten bearbeitet werden oder bearbeitet wurden, das Prozessrezept, das anzuwenden ist, d. h. ein Satz aus erforderlichen einzelnen Schritten für den bzw. die betrachteten Prozesse, wobei möglicherweise festgelegte Prozessparameter und variable Prozessparameter enthalten sein können, und dergleichen. Aus diesen Informationen und dem Prozessmodell bestimmt die Prozesssteuerung einen Steuerungszustand oder einen Prozesszustand, der die Auswirkung des betrachteten Prozesses oder der Prozesse auf das spezielle Produkt beschreibt, wodurch das Erstellen einer geeigneten Parametereinstellung der variablen Parameter des spezifizierten Prozessrezepts möglich ist, das an dem betrachteten Substrat auszuführen ist.

Somit kann die APC-Steuerung ein vorhersagendes Verhalten aufweisen, das typischerweise als eine modellvorhersagende Steuerung (MPC) bezeichnet wird. Modellvorhersagende Steuerungsschemata können, obwohl sie ursprünglich für eine Echtzeitsteuerung kontinuierlicher Prozesse angewendet wird, auch auf Steuerungssituationen von Durchlauf zu Durchlauf angewendet werden, indem der kontinuierliche Zeitparameter durch einen diskreten Prozessdurchlaufindex ersetzt wird, wobei die Steuerung nunmehr so konfiguriert ist, dass diese auf im Wesentlichen kontinuierliche Störungen, die auch als Prozessabweichungen bezeichnet werden, und auf im Wesentlichen stufenartige Störungen reagiert, die als Prozessverschiebungen bezeichnet werden. Somit kann die Steuerung auf Basis einzelner Durchläufe die Möglichkeit schaffen, vorhersagbare, d. h. determinierte Störungen, etwa Prozessabweichungen und Verschiebungen, zu kompensieren. Eine wichtige Anwendung der Steuerung auf Basis einzelner Durchläufe ist die Überwachung von Lithographieprozessen, da der Lithographieprozess einer der kritischsten Prozesse während der Fertigung von Halbleiterbauelementen ist. Des weiteren kann der Lithographieprozess typischerweise verbesserte Steuerungsmöglichkeiten bieten, da der Prozess typischerweise schrittweise für jedes einzelne Substrat ausgeführt wird, d. h. es werden mehrere einzelne Abbildungsschritte für jedes Substrat für gewöhnlich durchgeführt, wodurch eine individuelle Steuerung jedes einzelnen Schrittes möglich ist. Somit kann die Gleichförmigkeit über die Scheibe hinweg gesteuert werden, indem in geeigneter Weise Prozessparameter der einzelnen Abbildungsschritte angepasst werden. Des weiteren besitzt die Lithographie eine relativ einzigartige Stellung, indem der Prozessausgang des Lithographieprozesses bewertet werden kann und der Lithographieprozess wiederholt werden kann, wenn spezielle Prozessvorgaben nicht erreicht werden. Andererseits ist die Lithographie ein äußerst kostenintensiver Prozess und eine ungewünschte wiederholte Bearbeitung von Substraten, die außerhalb des Steuerungsbereichs liegen, kann deutlich zu den Gesamtherstellungskosten beitragen. Ein Problem zusätzlich zu der geeigneten Abbildung eines Maskenmusters in einer Photolackschicht ist die Überlagerungsgenauigkeit von Lithographieprozessen, die in unterschiedlichen Bauteilebenen ausgeführt werden. Die Herstellung von Halbleiterbauelementen und anderen Mikrostrukturelementen basiert häufig auf der Herstellung dreidimensionaler Strukturelemente durch sukzessives Bilden im Wesentlichen zweidimensionaler Schichten, die präzise zueinander ausgerichtet sein müssen, um das endgültige dreidimensionale Strukturelement mit den erforderlichen Eigenschaften bereitzustellen. Folglich muss in einem Lithographieprozess das Bild des Retikels, das für die aktuelle Bauteilschicht verwendet wird, präzise zu den zuvor gebildeten Schichten justiert werden. Daher wurden eine Vielzahl von Überlagerungsfehlerparametern ermittelt, um eine Bewertung des Überlagerungsverhaltens einschließlich von Vorjustierungsaktivitäten der Lithographieanlagen zu ermöglichen.

1a und 1b zeigen schematisch acht Überlagerungsfehlerparameter, die typischerweise als Steuervariablen einer Steuerung auf Basis einzelner Durchläufe verwendet werden, um im Wesentlichen die Überlagerungsparameter bei den Sollwerten zu halten. 1a zeigt schematisch ein Substrat 150 mit einem darauf ausgebildeten ersten Muster aus Strukturelementen 151 und einem zweiten Muster aus Strukturelementen 152, die durch Lithographie hergestellt sind, wobei eine Inspektion der Muster 151 und 152 es ermöglicht, numerische Werte der Überlagerungsfehlerparameter, etwa die Vergrößerung, der X-Maßstab, der Y-Maßstab, die Substratdrehung und die Orthogonalität zu ermitteln. Ferner zeigt 1b schematisch Überlagerungsfehlerparameter, die mit einer Retikeldrehung und Verschiebungen in den X- und Y-Richtungen in Beziehung stehen. Folglich kann ein entsprechendes Steuerungsverfahren für eine Belichtungsanlage acht manipulierte Variablen aufweisen, die den acht Überlagerungsfehlerparametern entsprechen, wie sie zuvor spezifiziert sind. Hierbei können die manipulierten Variablen sogenannte Steuerungseingabe repräsentieren, d. h. Prozessparameter der Lithographieanlage, die von der Steuerung so eingestellt werden, dass spezifizierte Werte für die oben spezifizierten Überlagerungsfehlerparameter oder Steuervariablen, etwa die Vergrößerung, die X-Translation, die Orthogonalität und dergleichen erreicht werden. Häufig sind die Lithographieanlagen so gestaltet, dass ein lineares Modell verwendet werden kann, um die erfassten Überlagerungsfehlerparameter oder Steuervariablen mit den entsprechenden manipulierten Variablen in Zusammenhang zu bringen.

Gleichung 1 zeigt ein entsprechendes lineares Modell, in der die Prozessverstärkung, d. h. die Steigung der Geraden, die durch das lineare Modell repräsentiert wird, zu eins gewählt ist, wobei E_k einen der Überlagerungsfehlerparameter repräsentiert, C_k die zugeordnete manipulierte Variable und I_k den Achsenabschnitt repräsentiert. Ek = Ck + Ik (1)

Um die optimale Prozesseingabe zu berechnen, d. h. die entsprechenden Werte für die manipulierten Variablen C_k, wird typischerweise angenommen, dass der entsprechende Achsenabschnitt I_k lediglich in einem lokalen Sinne konstant ist, da Prozessabweichungen und Verschiebungen im Laufe der Zeit auf Grund einer Anlagenalterung und/oder Prozessstörungen auftreten können. Somit können auf der Grundlage des obigen Modells und der fehlenden Konstanz der diversen Achsenabschnitte I_k geeignete Werte der manipulierten Variablen auf der Grundlage gut etablierter Steuerungsschemata berechnet werden, wodurch die Auswirkung von Abweichungen und Störungen auf die Überlagerungsfehlerparameter E_k deutlich reduziert wird. Um die Justiereigenschaften auf Substratebene im Wesentlichen konstant zu halten, werden Anlagenabweichungen typischerweise kompensiert, indem Einstellpunkte der manipulierten Variablen mittels Maschinenkonstanten kalibriert werden, die während routinemäßiger Wartungsarbeiten regelmäßig verifiziert werden. In diesem Zusammenhang sollte beachtet werden, dass der Begriff „Maschinenkonstante" nicht notwendigerweise bedeutet, dass die „Konstanten" im Laufe der Zeit gleich bleiben. Vielmehr werden die Maschinenkonstanten durch die Anlagenabweichungen beeinflusst und die entsprechende Werteabweichung wird mittels der routinemäßigen Wartung „überwacht". Beispielsweise können Referenzpositionen für die X- und Y-Translationen entsprechende Maschinenkonstanten repräsentieren, auf deren Grundlage entsprechende manipulierte Variablen, etwa ein Steuerungssignal für einen entsprechenden X- und Y-Antriebsmotor eingestellt werden. Folglich wirken sich Änderungen in den Maschinenkonstanten direkt in einer Änderung des Anlagenzustandes aus und führen damit zu einem Versatz des entsprechenden Justierparameterachsenabschnitts I_k. Abhängig von der Schwankung der entsprechenden Maschinenkonstanten, die durch entsprechende routinemäßige Wartungen erkannt werden, werden konventioneller Weise unterschiedliche Steuerungsstrategien ausgeführt. Wenn eine Änderung der Maschinenkonstante in moderat kleinen Schritten auftritt, wird angenommen, dass die Steuerung auf diese kleinen „stufenartigen Störungen" in geeigneter Weise reagiert und kein weiteres Eingreifen erforderlich ist. Zusätzlich oder alternativ können Steuerungsdaten, die bis dahin erzeugt wurden, verworfen werden, d. h. die Steuerung zumindest für die spezifizierte Prozessanlage und das entsprechende Prozessrezept kann zurückgesetzt werden, wodurch eine neu Initialisierung zumindest all jener Steuerungsdaten erforderlich wird, die sich auf die spezifizierte Prozessanlage und das entsprechende Prozessrezept beziehen, wodurch die Bearbeitung von Pilotsubstraten erforderlich ist. Somit kann unabhängig von der angewendeten Steuerungsstrategie eine reduzierte Steuerungsleistungsfähigkeit auf Grund der Änderungen der Maschinenkonstanten beobachtet werden, da das Auftreten der stufenartigen Störungen, die durch die aktualisierte Maschinenkonstanten eingeführt werden, und die die Einstellpunktkalibrierung und damit das Steuerungsverhalten direkt beeinflussen, zu einem beeinträchtigten Steuerungsverhalten unmittelbar nach der Störung führen können, während das Zurücksetzen der Steuerung zu einem geringeren Durchsatz und einer beeinträchtigten Steuerungsleistungsfähigkeit während einer Anfangsphase führen kann.

Angesichts der zuvor beschriebenen Situation besteht ein Bedarf für eine verbesserte Technik, die eine effizientere Steuerungsstrategie ermöglicht, wobei eines oder mehrere der zuvor erkannten Probleme vermieden werden kann, oder zumindest deren Auswirkungen deutlich reduziert werden können.

ÜBERBLICK ÜBER DIE ERFINDUNG

Im Allgemeinen richtet sich die vorliegende Erfindung an eine Technik, die eine verbesserte Steuerungseffizienz für Prozessanlagen möglich macht, die auf der Grundlage von Maschinenkonstanten betrieben werden, die regelmäßig verifiziert werden müssen. Zu diesem Zweck werden die Maschinenkonstanten oder Daten, die damit in Beziehung stehen, explizit in eine modellvorhersagende Steuerungsstrategie mit aufgenommen, um damit das Steuerungsverhalten nach einer „stufenartigen Störung^„, die durch aktualisierte Werte der Maschinenkonstanten eingeführt werden, signifikant zu verbessern.

Gemäß einer anschaulichen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren das Bestimmen eines aktuellen Wertes einer ersten Steuerungsvariable auf der Grundlage eines Messergebnisses, das von mindestens einem Substrat erhalten wird, das von einer Prozessanlage bearbeitet ist, die auf der Grundlage einer oder mehrerer manipulierter Variablen zu steuern ist, wobei die eine oder die mehreren manipulierten Variablen auf der Grundlage einer oder mehrerer Maschinenkonstanten der Prozessanlage definiert sind. Das Verfahren umfasst ferner das Bestimmen eines aktualisierten Wertes der manipulierten Variablen mittels des modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus auf der Grundlage des aktuellen Wertes und eines gemessenen Wertes mindestens einer der Maschinenkonstanten. Schließlich wird die Prozessanlage auf der Grundlage der aktualisierten Werte der manipulierten Variablen betrieben.

Gemäß einer noch weiteren anschaulichen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren das Ausführen eines ersten Durchlaufes eines Prozesses in einer Prozessanlage mit einem ersten Substrat und Erhalten erster Messdaten von dem ersten Substrat. Ferner umfasst das Verfahren das Bestimmen eines aktualisierten Wertes für mindestens eine manipulierte Variable auf der Grundlage der ersten Messdaten und eines modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus, wobei der modellvorhersagende Steuerungsalgorithmus ein Steuerungsgesetz für den Prozess und einen Beobachter aufweist, der auf den ersten Messdaten und auf zweiten Messdaten, die mit der mindestens einen manipulierten Variable des modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus in Beziehung stehen, operiert. Schließlich wird ein zweiter Durchlauf des Prozesses auf der Grundlage des aktualisierten Wertes der mindestens einen manipulierten Variablen ausgeführt.

Gemäß einer noch weiteren anschaulichen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird eine Steuerung bereitgestellt. Die Steuerung umfasst einen modellvorhersagenden Steuerungsabschnitt, der ausgebildet ist, erste Daten zu empfangen, die mit einer Messung eines vorhergehenden Prozessdurchlaufes einer Prozessanlage in Beziehung stehen, die von der Steuerung gesteuert wird. Der modellvorhersagende Steuerungsabschnitt ist ferner ausgebildet, zweite Daten zu empfangen, die mit einer oder mehreren Maschinenkonstanten der Prozessanlage in Beziehung stehen. Der modellvorhersagende Steuerungsabschnitt ist ferner ausgebildet, auf den ersten und zweiten Daten zu operieren, um damit einen aktualisierten Wert für mindestens eine manipulierte Variable zum Steuern eines nachfolgenden Prozessdurchlaufes der Prozessanlage zu erzeugen. Schließlich umfasst die Steuerung einen Steuerausgang, der ausgebildet ist, ein Ausgangssignal bereitzustellen, das den aktualisierten Wert repräsentiert.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Weitere Vorteile, Aufgaben und Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sind in angefügten Patentansprüchen definiert und gehen deutlicher aus der folgenden detaillierten Beschreibung hervor, wenn diese mit Bezug zu den begleitenden Zeichnungen studiert wird; es zeigen:
1a und 1b schematisch ein Substrat mit darauf ausgebildeten geeigneten Mustern zum Erkennen von Überlagerungsfehlerparametern;
2 schematisch eine Blockansicht eines Steuerungsschemas zum Betreiben einer Prozessanlage auf der Grundlage einer modellvorhersagenden Steuerung gemäß anschaulicher Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung; und
3a und 3b schematisch Simulationsergebnisse zeigen, die das modellvorhersagende Steuerungsverhalten auf der Grundlage einer expliziten Bezugnahme auf die Maschinenkonstanten gemäß der vorliegenden Erfindung mit konventionellen modellvorhersagenden Steuerungsstrategien für zwei unterschiedliche Überlagerungsfehlerparameter vergleichen.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Es ist zu beachten, dass obwohl die vorliegende Erfindung mit Bezug zu den Ausführungsformen beschrieben ist, wie sie in der folgenden detaillierten Beschreibung dargestellt sind, die detaillierte Beschreibung nicht beabsichtigt, die vorliegende Erfindung auf die speziellen offenbarten Ausführungsformen einzuschränken, sondern die beschriebenen Ausführungsformen stellen lediglich beispielhaft die diversen Aspekte der vorliegenden Erfindung dar, deren Schutzbereich durch die angefügten Patenansprüche definiert ist.
Die vorliegende Erfindung betrifft modellvorhersagende Steuerungsstrategien, in denen der Steuerungszustand, d. h. der Zustand der diversen manipulierten Variablen einer Prozessanlage, kalibriert wird, d. h. definiert wird, auf der Grundlage von Maschinenkonstanten, die durch Messung regelmäßig oder mittels eines anderen geeigneten Zeitablaufs verifiziert werden müssen, um damit eine Abweichung der Maschinenkonstanten innerhalb einer vernünftigen Zeitdauer zu detektieren. In diesem Zusammenhang ist eine manipulierte Variable oder eine gesteuerte Variable als ein Prozessparameter eines Prozessrezepts zu verstehen, dessen Wert so eingestellt werden kann, dass eine gewisse Auswirkung auf eine oder mehrere Steuervariable erreicht wird, die eine Ausgangseigenschaft des betrachteten Prozesses oder der Prozesssequenz repräsentieren können, wobei die Ausgangseigenschaft auf der Grundlage von Messungen bestimmt werden kann. Somit stellt die vorliegende Erfindung eine Steuerungsstrategie bereit, die eine verbesserte Steuerungseffizienz ergeben kann, indem Maschinenkonstanten, die mit entsprechenden manipulierten Variablen in Beziehung stehen, explizit in dem Steuerungsalgorithmus berücksichtigt werden, so dass im Gegensatz zu konventionellen Steuerungsstrategien in modellvorhersagenden Steuerungsschemata ansonsten versteckte Anlagenabweichungen direkt in den Algorithmus eingebaut werden können, um damit signifikant das Steuerungsverhalten zumindest nach dem Auftreten einer stufenartigen Störung zu verbessern, die von einem aktualisierten Satz an Messdaten für die Maschinenkonstanten eingeführt wird.
Es sollte beachtet werden, dass typischerweise die meisten manipulierten Variablen von anlagenspezifischen Konstanten abhängen, wobei häufig anlageninterne Steuerungen für die erforderliche Präzision oder Konstanz der Maschinenkonstanten und damit der manipulierten Variablen sorgen, oder wobei die Maschinenkonstanten an sich sehr stabil sind. Beispielsweise eine Durchflussrate, ein Kammerdruck, eine Substrattemperatur und dergleichen können manipulierte Variablen eines spezifischen Prozessrezepts repräsentieren, wobei eine ausreichende Genauigkeit für die Korrelation zwischen entsprechenden „Maschinenkonstanten" und den manipulierten Variablen vorausgesetzt werden kann, da das Betreiben entsprechender Ventilelemente, Temperatur- und Drucksensoren und zugeordneter PID- (proportional, integral, differential) Steuerungen als äußerst genau angenommen werden kann, so dass die Auswahl eines speziellen Wertes für eine dieser manipulierten Variablen durch die Steuerung tatsächlich zu einer entsprechenden Durchflussrate, Temperatur oder Druck führt, ohne dass eine signifikante Abweichung im Laufe der Zeit vorliegt. Andererseits können andere manipulierte Variablen definiert oder kalibriert werden auf der Grundlage von Maschinenkonstanten, die einer signifikanten Abweichung oder einem Driften im Laufe der Zeit unterliegen können und daher eine Verifizierung gemäß einem gewissen Zeitablaufplan erfordern, um damit eine ungebührliche Abweichung zwischen zwei aufeinanderfolgenden Verifizierungsmessungen zu vermeiden. Ein wichtiges Beispiel für manipulierte Variablen, die äußerst empfindlich auf die aktuellen Werte der Maschinenkonstanten reagieren, sind manipulierte Variablen, die mit Überlagerungs- und Justierprozessen verknüpft sind. Beispielsweise kann die Position eines Substrathalters in einer Photolithographieanlage leicht variieren, selbst bei nur sehr geringen Umwelteinflüssen oder auf Grund einer Anlagenalterung und dergleichen, wodurch möglicherweise der eigentliche Wert einer manipulierten Variable deutlich beeinflusst wird, die auf der Position des Substrathalters, beispielsweise in Form einer Referenzposition, und dergleichen basiert, wobei diese signifikanten Abweichungen nicht durch irgendwelche internen „Kompensationsmechanismen" kompensiert werden können. In konventionellen modellvorhersagenden Steuerungsstrategien werden derartige Anlagenabweichungen, die an sich nicht erkennbar sind, bis eine entsprechende Maschinenkonstantenverifizierung durchgeführt wird, in einer indirekten Weise kompensiert, indem eine Änderung der Maschinenkonstanten als eine stufenartige Störung des Lithographieprozesses betrachtet wird, wodurch möglicherweise eine erneute Initialisierung der Steuerung erforderlich wird, wenn die stufenartige Störung als zu groß erachtet wird.
Im Gegensatz dazu werden in der vorliegenden Erfindung die Maschinenkonstanten oder Variablen, die damit in Beziehung stehen, explizit berücksichtigt, so dass die Steuerung sich der Auswirkung einer Drift der Maschinenkonstante, die sie auf die manipulierten Variablen ausüben kann, „bewusst" ist. Es sollte beachtet werden, dass die vorliegende Erfindung besonders vorteilhaft im Hinblick auf die Überlagerungssteuerung ist, da hier eine deutliche Drift von Maschinenkonstanten typischerweise angetroffen wird. Jedoch ist die vorliegende Erfindung auch effizient anwendbar auf die Steuerung beliebiger Prozesse, die auf Prozessanlagen ausgeführt werden, in denen der Steuerungszustand, d. h. die manipulierten Variablen, auf der Grundlage von Maschinenkonstanten kalibriert werden, die eine Auswirkung und in besonderen Ausführungsformen eine lineare Auswirkung auf den Steuerungszustand ausüben. Es sollte angemerkt werden, dass der Begriff „Überlagerungssteuerung" die Steuerung von beliebigen Vorjustierprozessen beinhaltet, die in Lithographieanlagen vor dem feinen Einstellen vor dem tatsächlichen Abbildungsprozess ausgeführt werden. Mit Bezug zu den 2 und 3a und 3b werden nun weitere anschauliche Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung detaillierter beschrieben.
2 zeigt schematisch eine Fertigungsumgebung 240, die einen Teil einer Halbleiterfabrik repräsentieren kann. Die Umgebung 240 kann eine Prozessanlage 260 aufweisen, die mehrere Maschinenkonstanten MC 261 beinhalten kann, auf deren Basis entsprechende Anlagenparameter kalibriert werden können. Im Weiteren werden die Anlagenparameter als äquivalent zu den manipulierten Variablen betrachtet, obwohl in der Praxis diese beiden sich voneinander unterscheiden können, jedoch eine starke Abhängigkeit voneinander aufweisen. Beispielsweise kann ein Anlagenparameter als die Entfernung repräsentiert sein, mit der eine Substrathalterung in eine spezielle Richtung bewegt werden muss, wohingegen die manipulierte Variable, die damit verknüpft ist, die Leistung repräsentieren kann, die einem entsprechenden Elektromotor oder einem piezoelektrischen Element zugeführt wird, um die Substrathalterung entlang der spezifizierten Richtung zu verfahren. Wenn der Zusammenhang zwischen der entsprechenden manipulierten Variable und dem Anlagenparameter ausreichend „stark° ist, d. h. dass im Wesentlichen keine Abweichung in der gegenseitigen Abhängigkeit erwartet wird, so können beide Größen als äquivalent betrachtet werden. In anderen Fällen, wenn diese Korrelation zwischen beiden Größen im Laufe der Zeit deutlich driften kann auf Grund vorhersagbarer oder nicht vorhersagbarer Faktoren, so kann der entsprechende Anlagenparameter als eine entsprechende Maschinenkonstante MC 261 erkannt werden, um damit die Abhängigkeit zwischen einer manipulierten Variablen und einem entsprechenden Prozessparameter zu ermitteln. Beispielsweise kann in dem zuerst genannten Falle die Entfernung in der spezifizierten Richtung als die entsprechende manipulierte Variable betrachtet werden und kann äquivalent sein zur Angabe der Leistung, die einem Elektromotor zugeführt werden muss, wenn im Laufe der Zeit die gleiche Leistung im Wesentlichen die gleiche Entfernung liefert. In dem zuletzt genannten Falle kann die manipulierte Variable, d. h. die der Antriebseinheit zugeführte Leistung, auf der Grundlage einer entsprechenden Maschinenkonstante 261 kalibriert werden, wenn eine signifikante Abweichung der Beziehung zwischen der manipulierten Variable und einem Prozessanlagenparameter zu erwarten ist, da die gleiche Leistung nicht zu der gleichen Entfernung führt. Im Folgenden wird auf manipulierte Variable Bezug genommen, die als äquivalent zu Anlagenparametern in dem oben beschriebenen Sinne betrachtet werden können, wobei zumindest einige der manipulierten Variablen der Anlagenparameter auf der Grundlage der einen oder der mehreren Maschinenkonstanten 261 zu kalibrieren sind. In einer speziellen Ausführungsform kann die Prozessanlage 260 eine Lithographieanlage repräsentieren, wobei die eine oder die mehreren Maschinenkonstanten 261 Parameter repräsentieren, die mit Anlagenparametern oder manipulierten Variablen korreliert sind, wovon jeder einen entsprechenden Überlagerungs- und Vorjustierfehlerparameter bestimmt, wie sie zuvor mit Bezug zu den 1a und 1b beschrieben sind.
Die Umgebung 240 umfasst ferner eine Messanlage 270, die ausgebildet ist, Messdaten für den Prozessausgang der Anlage 260 bereitzustellen. Beispielsweise kann die Messanlage 270 eine Inspektionsanlage repräsentieren, die ausgebildet ist, Messdaten zur Verfügung zu stellen, die sich auf einem oder mehreren der Überlagerungsfehlerparameter beziehen, die zuvor spezifiziert sind, wenn die Prozessanlage 260 eine Lithographieanlage repräsentiert, deren Vorjustier- und Überlagerungsverhalten zu steuern ist. Die Umgebung 240 umfasst ferner eine Steuerung 200, die ausgebildet ist, einen Wert für mindestens eine manipulierte Variable C_k 201 zu liefern, wobei die mindestens eine manipulierte Variable 201 der Prozessanlage 260 zugeführt wird, um damit die Anlage 260 in der Nähe eines Sollwertes zu halten, der der manipulierten Variable 201 entspricht. Des weiteren ist die Steuerung 200 ausgebildet, um von der Messanlage 270 erste Messdaten 271, die in der Steuerung 200 in Form zumindest einer Steuerungsvariablen E_k 202 verwendet werden, zu empfangen. Zu beachten ist, dass die mindestens eine Steuerungsvariable E_k 202 als der Ausgang betrachtet werden kann, der von der Prozessanlage 260 produziert wird, und der von der Messanlage 270 in Form der Messdaten 271 erfasst wird. Die Steuerung 200 ist ferner so gestaltet, dass die eine oder die mehreren manipulierten Variablen C_k 201 auf der Grundlage der mindestens einen Steuerungsvariablen E_k 202 erzeugt werden, d. h. auf der Grundlage der Messdaten 271, um damit den Prozessausgang der Anlage 260 in der Nähe eines entsprechenden Sollwertes T_k für die mindestens eine Steuerungsvariable E_k 202 zu halten. In einigen anschaulichen Ausführungsformen kann die Steuerung 200 ausgebildet sein, um zusätzliche prozessbezogene Informationen 203 zu erhalten, die Messdaten von Prozessanlagen vor und/oder nach der Prozessanlage 260 beinhalten können, um damit das Steuerungsvermögen der Steuerung 200 durch weitere Rückkopplungsschleifen und/oder Vorwärtskopplungsschleifen zu verbessern. In speziellen Ausführungsformen kann die zusätzliche Information 203 durch ein übergeordnetes Steuerungssystem, etwa einem Herstellungsausführungssystem, das den Prozessablauf in der Umgebung 240 koordiniert, bereitgestellt werden.
Die Steuerung 200 ist als eine modellvorhersagende Steuerung konfiguriert, die so gestaltet ist, dass der künftige Zustand der Steuerungsvariable E_k 202 auf der Grundlage der Werte der vorhergehenden Steuerungsvariablen E_k 202 abgeschätzt wird, d. h. auf der Grundlage der Messdaten 271, auf der Grundlage des aktuellen Steuerungsstatus, d. h. den Werten der manipulierten Variablen C_k 201 und, im Gegensatz zu konventionellen modellvorhersagenden Steuerungsansätzen, explizit auf der Grundlage der Maschinenkonstanten 261 oder entsprechender Parameter, die diese repräsentieren. Aus dem abgeschätzten Wert der Steuerungsvariable können dann geeignete aktualisierte Werte der manipulierten Variablen C_k 201 auf der Grundlage eines vordefinierten Steuerungsgesetzes bestimmt werden, um damit die Prozessanlage 260 innerhalb spezifizierter Prozesstoleranzen zu halten. Zu diesem Zweck können geeignet ausgewählte Sollwerte T_k im Voraus festgelegt werden, oder diese können dynamisch aktualisiert werden, um damit quantitativ das Prozessziel der Anlage 260 zu spezifizieren. In einer anschaulichen Ausführungsform kann der modellvorhersagende Steuerungsalgorithmus, der in der Steuerung 200 implementiert ist, eine lineare modellvorhersagende Steuerungsstrategie sein, was bedeutet, dass eine lineare Abhängigkeit zwischen den Steuerungsvariablen E_k 202 und den manipulierten Variablen C_k 201 angenommen wird. Wenn beispielsweise die Prozessanlage 260 eine Photolithographieanlage repräsentiert und die Steuerung 200 so gestaltet ist, dass diese das Vorjustierungs- und Überlagerungsverhalten der Anlage 260 steuert, kann eine grundlegende lineare Abhängigkeit, wie sie oben in Form der Gleichung 1 gegeben ist, angewendet werden, wobei zusätzlich die Maschinenkonstanten 261 explizit in die Gleichung eingeführt werden. In einer anschaulichen Ausführungsform wird eine lineare Abhängigkeit zwischen dem Achseabschnitt I_k und den Maschinenkonstanten 261 angenommen. Wie beispielsweise in Gleichung 2 gezeigt ist, kann ein lineares Modell angenommen werden, wobei die Maschinenkonstanten 261 zu einem spezifizierten Versatz bzw. einer Verschiebung der Achsenabschnitte I_k führen. Ek = Ck + Ik – MCk (2)
Es sollte jedoch beachtet werden, dass andere Prozessmodelle verwendet werden können, solange die Maschinenkonstanten 261 explizit in dem Prozessmodell berücksichtigt sind. Beispielsweise kann eine Prozessverstärkung, d. h. der mit den manipulierten Variablen C_k verknüpften Faktor, entsprechend den Anlageneigenschaften eingeführt werden. In ähnlicher Weise kann ein entsprechender Gewichtungsfaktor in Verbindung mit den Maschinenkonstanten 261 verwendet werden. Folglich kann ein lineares Prozessmodell, wie es etwa durch die Gleichung 2 repräsentiert ist, äußerst vorteilhaft sein in Verbindung mit Prozessanlagen oder Prozessanlagensystemen, die typischerweise kalibriert werden, indem die Maschinenkonstanten 261 kalibriert werden, und die eine im Wesentlichen linearen Auswirkung als Verschiebung auf den Steuerungszustand, d. h. auf die manipulierten Variablen C_k ausüben.
Die Steuerung 200 kann so betrachtet werden, als ob diese darin einen Beobachter 210 eingerichtet aufweist, der die Steuerungsvariablen E_k 202 „beobachtet", oder der einen ansonsten nicht sichtbaren Steuerungszustand beobachten kann, was vorteilhaft sein kann, wenn mehrere unterschiedliche Prozessrezepte in der Anlage 260 abgearbeitet werden. Des weiteren kann die Steuerung 200 auch darin eingerichtet ein Steuerungsgesetz 220 aufweisen, das durch einen Algorithmus repräsentiert sein kann, der so gestaltet ist, dass auf der Grundlage des Prozesszustandes oder der Steuerungsvariable, die von dem Beobachter 210 beobachtet wird, geeignete Werte für die manipulierten Variablen C_k ausgerechnet werden, um damit das gewünschte Prozessziel zu erreichen. Wenn z. B. die Steuerung 200 ein System mit einem Eingang und einem Ausgang (SISO) repräsentiert, d. h. es ist eine einzelne manipulierte Variable C auf der Grundlage einer einzelnen Steuerungsvariablen E und einer einzelnen Maschinenkonstante 261 zu bestimmen, so kann das Steuerungsgesetz 220 einfach durch eine Inversion des Modells repräsentiert sein, etwa dem linearen Modell, das in 2 gezeigt ist, wobei die Steuerungsvariable E durch den entsprechenden Sollwert T ersetzt wird und die Gleichung dann aufgelöst wird, um die manipulierte Variable C zu erhalten. In anderen Ausführungsformen kann die Steuerung 200 gestaltet sein, um auf mehreren manipulierten Variablen C_k, mehreren Maschinenkonstanten 261 MC_k und den mehreren Steuerungsvariablen E_k zu operieren.
Wie zuvor dargestellt ist, kann die Steuerung 200 in Form einer Steuerung auf Basis einzelner Durchläufe vorgesehen sein, so dass der Beobachter 210 ausgebildet ist, die künftige Steuerungsvariable oder den künftigen Steuerungszustand auf der Grundlage der Messdaten 217 eines oder mehrerer vorhergehender Prozessdurchläufe zu bestimmen. Abhängig von der Verzögerung der Messdaten 271 in Bezug auf den Betrieb der Anlage 260 kann die Steuerung 200 geeignete Werte der manipulierten Variablen für mehr als einen Prozessdurchlauf vor dem Prozessdurchlauf, der durch die aktuell verwendeten Messdaten 271 definiert ist, vorhersagen. In einer anschaulichen Ausführungsform ist der Beobachter 210 der Steuerung 200 als ein expotentiell gewichteter gleitender Mittelwertfilter (EWMA) gestaltet, der daher einen aktualisierten Wert des Steuerungszustandes für den nächsten Prozessdurchlauf auf der Grundlage der Prozessgeschichte der Prozessanlage 260 bereitstellen kann, wobei die Prozessgeschichte durch die Messdaten 271 mindestens des vorhergehenden Prozessdurchlaufes und die aktuell gültigen Werte der Maschinenkonstanten 261 und möglicherweise durch die zusätzliche Information 203 repräsentiert ist. Wenn daher das lineare Prozessmodell angenommen wird, wie es beispielsweise durch die Gleichung 2 gegeben ist, kann der Beobachter 210 die Achsenabschnitte I_k (n+1) für den nächsten Durchlauf n+1 bereitstellen, wenn n den letzten Prozessdurchlauf repräsentiert, der von der Anlage 260 ausgeführt wurde, wobei die Achsenabschnitte auf der Grundlage der folgenden Gleichung 3 ermittelt werden können.
Hierbei bedeutet der Ausdruck
den gleitenden Durchschnitt des Ausdrucks in den Klammem gemäß der expotentiellen Gewichtung von dem ersten Prozessdurchlauf bis zu dem spätesten Prozessdurchlauf, der den Index n besitzt. Somit drückt der Beobachter 210 den Achsenabschnitt I_k des nächsten Durchlaufes (n+1) aus und damit den Status der Prozessanlage 260, der der Überlagerungsstatus sein kann, wenn die Anlage 260 eine Photolithographieanlage repräsentiert, wobei angenommen werden kann, dass die Maschinenkonstanten für den Durchlauf (n+1) und für den Durchlauf n gleich sind. Folglich kann basierend auf den künftigen Achsenabschnitten I_k (n+1) das Steuerungsgesetz 220 die Werte für die manipulierten Variablen für den nächsten Durchlauf, die als C_k (n+1) bezeichnet sind, berechnen. Dies kann qualitativ durch Gleichung 4 ausgedrückt werden, wobei der Begriff LMPC ein geeignetes Steuerungsgesetz gemäß einem linearen modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus kennzeichnet. Hierbei repräsentiert T_k den Sollwert für die Steuerungsvariable E_k und Q, R, S repräsentieren geeignet ausgewählte Gewichtungsmatrizen des LMPC-Algorithmus. Ck(n+1) = LMPC(Ik(n+1),Ck(n) + Mck(n) – Mck(n+1),Tk,Qk,Rk+Sk) (4)
Gleichungen 5, 6 und 7 zeigen eine Formulierung eines modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus gemäß einer anschaulichen Ausführungsform, wobei der Einfachheit halber der Index k weggelassen ist und die entsprechenden Größen als Vektoren betrachtet werden.
E(n+1) = c(n+1) + I(n+1) (6) c(n+1) = (Q+R+S)–1(Sc(n) + Q(T – I(n))) (7)
D. h., c(n+1) repräsentiert den Vektor, der durch die mehreren C_k (n+1) für alle Parameter k bebildet ist, die zum Betreiben der Prozessanlage 260 relevant sind. Hierbei wird das lineare Modell der Gleichung 2 verwendet. Somit ist das Steuerungsgesetz 220 mit der Form der Gleichungen 5 bis 7 ein allgemeines Steuerungsmodell und ermöglicht es, eine optimale Ausgewogenheit zwischen einem Nichterreichen der Prozesssollwerte T_k, den absoluten Steuerungseingangswerten, den manipulierten Variablen C_k und der Änderung der Steuerungseingaben aus dem vorhergehenden Prozessdurchlauf zu erreichen. Ferner kann durch geeignetes Auswählen der Matrizen Q, R, S das Steuerungsverhalten auf spezielle Ziele hin ausgerichtet werden, etwa auf eine minimale Abweichung von den Sollwerten, und dergleichen, wie es häufig als gewünschtes Prozessziel anzutreffen ist. Die aktualisierten manipulierten Variablen C_k(n+1), die aus Gleichung 4 gewonnen werden, werden in einer anschaulichen Ausführungsform weiteren, Einschränkungen unterworfen, um damit die Steuerungsstabilität zu verbessern, wodurch Schwingungen bei der Steuerung deutlich verringert werden, wenn die Prozessanlage 260 in der Nähe des Sollwertes für seinen Ausgangswert ist, d. h. in der Nähe des Sollwertes für die Steuerungsvariable E_k. Beispielsweise kann in einer Ausführungsform ein Totbereich um die Steuerungsvariable E_k herum definiert werden, was vorteilhaft sein kann für die Vorjustierung und die Überlagerungssteuerung, da eine Fluktuation in Überlagerungsverhalten sich in entsprechende Justierschwankungen für alle nachfolgenden Schichten auswirkt. Somit kann der mögliche Verlust an Genauigkeit auf Grund eines möglichen permanenten kleinen Fehlers in Bezug auf den Sollwert T_k zu Gunsten des Gewinns an Stabilität in dem Prozess, der durch den zusätzlichen Totbereich erhalten wird, überkompensiert werden. Des weiteren kann die Reaktionsgeschwindigkeit der Steuerung verbessert werden, da Fehler in der Nähe des Sollwertes ignoriert werden. In einer weiteren anschaulichen Ausführungsform kann zusätzlich oder alternativ zu den Totbereichsfilter ein Begrenzungsfilter angewendet werden, das ein spezielles Steuerungsverhalten spezifiziert, sobald eine signifikante Abweichung der Steuerungsvariablen, d. h. der Messdaten 271 auftritt. Somit können äußerst große Schwingungen der Steuerung 200 vermieden werden, da die entsprechende Steuerungsaktivität eingeschränkt ist, indem beispielsweise lediglich eine Änderung der manipulierten Variablen innerhalb eines spezifizierten Bereichs gestattet wird.
Gleichung 8 repräsentiert qualitativ den oben spezifizierte Totbereichsfilter und/oder den Begrenzer, die als eine Funktion F_k gekennzeichnet sind, um damit modfizierte manipulierte Variablen C'_k(n+1) für den nachfolgenden Prozessdurchlauf zu erhalten. C'k(n+1) = Fk(Ck(n+1),Ck(n) + Mck(n) – Mck(n+1)) (8)
3a und 3b zeigen schematisch Ergebnisse von Simulationsberechnung für eine Steuerungssituation, in der die Anlage 260 eine Photolithographieanlage repräsentiert und die Steuerung 200 ausgebildet ist, die Justierung und das Überlagerungsverhalten der Anlage 260 zu steuern.
In 3a wird die Vergrößerung als die Steuerungsvariable E_k (siehe 1a) verwendet, wobei die Kurve A (durchgezogene Linie) das Verhalten einer konventionellen Steuerung repräsentiert, d. h, einer Steuerung, die nicht explizit die Maschinenkonstanten MC_k 261 berücksichtigt, wohingegen die Kurve B das Verhalten der Steuerung 200, wie sie zuvor beschrieben ist, repräsentiert. Die horizontale Achse repräsentiert die Zeit, d. h. die Anzahl der Prozessdurchläufe, nach denen ein Messwert der Steuerungsvariable „Vergrößerung" erhalten wird. Ferner wird, wie gezeigt ist, zwischen den Durchläufen 6 und 7 eine stufenartige Störung eingeführt, auf Grund einer neuen Messung der entsprechenden Maschinenkonstante 261, die zu jener manipulierten Variablen C_k in Beziehung steht, die die Vergrößerung bestimmt, wobei eine Änderung von ungefähr 30 % angenommen wird und wobei der neue Wert der Maschinenkonstante dem Beobachter 210 zugeführt wird. Wie aus 3a ersichtlich ist, verursacht die konventionelle Steuerung eine deutliche Abweichung von dem Sollwert, d. h. dem Wert 0,0, unmittelbar nach dem Auftreten der „stufenartigen Störung", wie dies durch die Kurve C repräsentiert ist, während die Steuerung 200 im Wesentlichen den Sollwert beibehält.
In ähnlicher Weise repräsentiert 3b einen Graphen für eine konventionelle Steuerung und die Steuerung 200, wenn die X-Translation als die Steuerungsvariable E_k betrachtet wird. Wiederum wird ein neuer Wert der entsprechenden Maschinenkonstante 261, wie dies durch die Linie C gezeigt ist, der Steuerung zugeführt, wobei dies in diesem Beispiel zwischen den Durchläufen 10 und 11 erfolgt, wodurch eine deutliche Verschiebung der entsprechenden Maschinenkonstante von ungefähr 50 % hervorgerufen wird, die durch eine routinemäßige Wartung erkannt worden sein kann. Auch in diesem Falle zeigt die durch die Kurve A repräsentierte konventionelle Steuerung eine signifikante Abweichung von dem Sollwert nach dem Auftreten der stufenartigen Störung, die durch die neu eingeführten Messdaten repräsentiert ist, wohingegen die Steuerung 200 ein im Wesentlichen „glattes" Steuerungsverhalten nach der stufenartigen Störung C zeigt. Folglich kann das Gesamtsteuerungsverhalten deutlich im Vergleich zu konventionellen Strategien verbessert werden.
Es gilt also: Die vorliegende Erfindung stellt eine Technik für verbesserte APC-Strategien auf Basis einzelner Durchläufe für Prozessanlagen bereit, in denen manipulierte Variablen kalibriert oder eingestellt werden auf der Grundlage von Maschinenkonstanten, die eine deutliche Drift im zeitlichen Verlauf zeigen können. Zu diesem Zweck werden die Maschinenkonstanten explizit in dem Steuerungsschema berücksichtigt, wodurch das Steuerungsverhalten merklich geglättet wird, wenn neue Messdaten der Maschinenkonstanten erhalten werden, selbst im Falle signifikanter Änderungen der Maschinenkonstanten. In konventionellen Steuerungsstrategien, in denen die neuen Maschinen Werte nicht „beachtet" werden oder zu einer Rekalibrierung und damit zu einer indirekten „stufenartigen Störung" führen, ist in diesen Fällen häufig eine erneute Initialisierung erforderlich, wodurch entsprechende Steuerungsdaten verworfen werden und möglicherweise eine Bearbeiten von Pilotsubstraten für das spezielle Prozessrezept und die betrachteten Produkte erforderlich wird. Da in der vorliegenden Erfindung die Maschinenkonstanten direkt in dem Steuerungsalgorithmus repräsentiert sind, können die neuen Maschinenwerte als zusätzliche Messdaten oder Steuerungsvariablen betrachtet werden, wodurch die Steuerungsausgabe geglättet ist und es möglich ist, dass die Steuerung den Sollwert effizienter beibehält.
Weitere Modifizierungen und Variationen der vorliegenden Erfindung werden für den Fachmann angesichts dieser Beschreibung offenkundig. Daher ist diese Beschreibung als lediglich anschaulich und für die Zwecke gedacht, dem Fachmann die allgemeine Art und Weise des Ausführens der vorliegenden Erfindung zu vermitteln. Selbstverständlich sind die hierin gezeigten und beschriebenen Formen der Erfindung als die gegenwärtig bevorzugten Ausführungsformen zu betrachten.

Claims

Verfahren mit: Bestimmen eines aktuellen Wertes einer ersten Steuerungsvariablen auf der Grundlage eines Messergebnisses, das von mindestens einem Substrat erhalten wird, das von einer Prozessanlage bearbeitet wurde, die auf der Grundlage einer oder mehrerer manipulierter Variablen zu steuern ist, wobei die eine oder die mehreren manipulierten Variablen auf der Grundlage einer oder mehrerer Maschinenkonstanten der Prozessanlage definiert sind; Bestimmen eines aktualisierten Wertes der einen oder mehreren manipulierten Variablen mittels eines modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus auf der Grundlage des aktuellen Wertes der ersten Steuerungsvariable und eines gemessenen Wertes mindestens einer der Maschinenkonstanten; und Betreiben der Prozessanlage auf der Grundlage des aktualisierten Wertes der einen oder der mehreren manipulierten Variablen.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst: Erhalten eines aktualisierten gemessenen Wertes für die mindestens eine Maschinenkonstante und Bestimmen des aktualisierten Wertes der einen oder mehreren manipulierten Variablen auf der Grundlage des aktualisierten gemessenen Wertes der mindestens einen Maschinenkonstanten.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der modellvorhersagende Steuerungsalgorithmus auf einer linearen Abhängigkeit zwischen der ersten Steuerungsvariablen und der einen oder der mehreren manipulierten Variablen basiert.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei eine lineare Abhängigkeit zwischen der mindestens einen Maschinenkonstanten und einer korrelierten manipulierten Variablen verwendet wird, um den aktualisierten Wert der einen oder mehreren manipulierten Variablen zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst: Bestimmen eines aktuellen Wertes einer zweiten Steuerungsvariablen auf der Grundlage eines zweiten Messergebnisses, das von mindestens einem Substrat erhalten wird, das von der Prozessanlage bearbeitet wird, die auf der Grundlage der einen oder der mehreren manipulierten Variablen zu steuern ist; Bestimmen eines aktualisierten Wertes für eine zweite der einen oder der mehreren manipulierten Variablen mittels des modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus auf der Grundlage des aktuellen Wertes der zweiten Steuerungsvariable und eines gemessenen Wertes mindestens einer der Maschinenkonstanten; und Betreiben der Prozessanlage auf der Grundlage der aktualisierten Werte der manipulierten Variablen.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der modellvorhersagende Steuerungsalgorithmus auf einer linearen Abhängigkeit zwischen der zweiten Steuerungsvariablen und der einen oder der mehreren manipulierten Variablen beruht.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei eine lineare Abhängigkeit zwischen der einen oder den mehreren Maschinenkonstanten und einer korrelierten manipulierten Variablen verwendet wird, um den aktualisierten Wert der zweiten der einen oder der mehreren manipulierten Variablen zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Prozessanlage eine Photolithographieanlage umfasst.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die erste Steuerungsvariable eine mit der Justierung verknüpfte Variable ist.
Verfahren mit: Durchführen eines ersten Durchlaufs eines Prozesses in einer Prozessanlage mit einem ersten Substrat; Erhalten erster Messdaten für das erste Substrat, wobei die ersten Messdaten mindestens eine Steuerungsvariable des Prozesses kennzeichnen; Bestimmen eines aktualisierten Wertes für mindestens eine oder mehrere manipulierte Variablen auf der Grundlage der ersten Messdaten und eines modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus, wobei der modellvorhersagende Steuerungsalgorithmus ein Steuerungsgesetz des Prozesses und einen Beobachter aufweist, der auf den ersten Messdaten und zweiten Messdaten, die sich auf die eine oder die mehreren manipulierten Variablen des modellvorhersagenden Steuerungsalgorithmus beziehen, operiert; und Ausführen eines zweiten Durchlaufs des Prozesses auf der Grundlage des aktualisierten Wertes der einen oder mehreren manipulierten Variablen.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Beobachter auf einer linearen Abhängigkeit zwischen der mindestens einen Steuerungsvariablen und der einen oder der mehreren manipulierten Variablen beruht.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei der Beobachter einen exponentiell gewichteten gleitenden Mittelwertfilter umfasst.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei die zweien Messdaten als Messwerte von Maschinenkonstanten der Prozessanlage erhalten werden.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei der Beobachter eine lineare Abhängigkeit zwischen den Maschinenkonstanten und der einen oder den mehreren manipulierten Variablen verwendet.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Steuerungsgesetz ausgebildet ist, auf mehreren Steuerungsvariablen und mehreren manipulierten Variablen zu operieren.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei die Prozessanlage eine Photolithographieanlage umfasst.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei die eine oder die mehreren manipulierten Variablen Prozessparameter der Photolithographieanlage repräsentieren, die mit der Justierung in Beziehung stehen.
Steuerung mit: einem modellvorhersagenden Steuerungsabschnitt, der ausgebildet ist, erste Daten zu empfangen, die mit einer Messung eines vorhergehenden Prozessdurchlaufes einer Prozessanlage in Beziehung stehen, die von der Steuerung gesteuert wird, und zweite Daten zu empfangen, die mit einer oder mehreren Maschinenkonstanten der Prozessanlage in Beziehung stehen, wobei der modellvorhersagende Steuerungsabschnitt ferner ausgebildet ist, auf den ersten und zweiten Daten zu operieren, um damit einen aktualisierten Wert für zumindest eine manipulierte Variable zum Steuern eines nachfolgenden Prozessdurchlaufes der Prozessanlage zu erzeugen; und einem Steuerungsausgang, der ausgebildet ist, ein Ausgangssignal bereitzustellen, das den aktualisierten Wert repräsentiert.
Steuerung nach Anspruch 18, wobei der modellvorhersagende Steuerungsabschnitt einen linearer Beobachteralgorithmus aufweist, der explizit auf der einen oder mehreren Maschinenkonstanten operiert.
Steuerung nach Anspruch 19, wobei die mindestens eine manipulierte Variable einen Prozessparameter einer Photolithographieanlage repräsentiert, die mit der Justierung in Beziehung steht.