JP2004031929A - Control system, controller and control method, and method for manufacturing device - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、産業用機器を管理する産業用機器管理システム及び方法及び装置に関するものであり、特に半導体露光装置におけるアライメントに関して有効なものである。
【０００２】
【従来の技術】
半導体デバイスの製造用の投影露光装置においては、回路の微細化及び高密度化に伴い、レチクル面上の回路パターンをウエハ面上により高い解像力で投影露光できることが要求されている。回路パターンの投影解像力は投影光学系の開口数（ＮＡ）と露光波長に依存するので、高解像度化の方法としては、投影光学系のＮＡを大きくする方法や露光波長をより短波長化する方法が採用されている。後者の方法に関し、露光光源は、ｇ線からｉ線に移行し、更にｉ線からエキシマレーザに移行しつつある。また、エキシマレーザにおいても、その発振波長が２４８ｎｍ及び１９３ｎｍの露光装置が既に実用化され使用されている。
【０００３】
現在では発振波長を更に短波長化した、波長１５７ｎｍのＶＵＶの露光方式、１３ｎｍのＥＵＶ露光方式が次世代の露光方式の候補として検討されている。
【０００４】
一方、回路パターンの微細化に伴い、回路パターンが形成されているレチクルとそれが投影されるウエハとを高精度にアライメントすることも要求されており、その必要精度は回路線幅の１／３である。例えば、現状の１８０ｎｍデザインにおける必要精度はその１／３の６０ｎｍである。
【０００５】
また、デバイス構造も多種多様なものが提案され製品化に向けて検討が行われている。パーソナルコンピュータ等の普及に伴って、微細化の牽引役は、これまでのＤＲＡＭを中心としたメモリからＣＰＵチップに移行してきた。今後、更なるＩＴ化に伴い、家庭内ワイヤレスＬＡＮやＢｌｕｅｔｏｏｔｈと呼ばれる通信システム用デバイス、更に７７ＧＨｚの周波数を利用する自動車用レーダで代表される高速道路交通システム（ＩＴＳ：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍ）や２４〜３８ＧＨｚの周波数を利用する無線アクセスシステム（ＬＭＤＳ： Ｌｏｃａｌ Ｍｕｌｔｉｐｏｉｎｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ）で使用されるＭＭＩＣ（Ｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ−ｗａｖｅ Ｍｏｎｏｌｉｔｈｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の開発が、半導体デバイスの微細化を一層進めると考えられる。
【０００６】
また、半導体デバイスの製造プロセスも多種多様であり、露光装置の深度不足の問題を解決する平坦化技術として、既にＷ−ＣＭＰ（Ｔｕｎｇｓｔｅｎ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）プロセスは過去のものとなりつつあり、現在はＣｕのＤｕａｌ Ｄａｍａｓｃｅｎｅプロセスが注目されている。
【０００７】
また、半導体デバイスの構造や材料も多種多様であり、例えば、ＧａＡｓ、ＩｎＰ等の化合物を組み合わせて構成したＰ−ＨＥＭＴ（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｒｐｈｉｃ Ｈｉｇｈ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）やＭ−ＨＥＭＴ（Ｍｅｔａｍｏｒｐｈｅ−ＨＥＭＴ）や、ＳｉＧｅ、ＳｉＧｅＣ等を使用したＨＢＴ（Ｈｅｔｅｒｏｊｕｎｃｔｉｏｎ Ｂｉｐｏｌａｒ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）が提案されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような半導体産業の現状において、露光装置等の半導体製造装置を使用する上での設定すべき装置変数（＝パラメータ）は、各露光方式、各製品に対応して多数存在する。この最適化すべきパラメータの数は膨大であり、しかも、これらのパラメータは互いに独立ではなく相互に密接に関係している。
【０００９】
従来は、デバイスメーカーの装置導入担当者がこれらの各パラメータの値（パラメータ値）を試行錯誤により決定しており、このため、最適なパラメータ値を決定するまでに膨大な時間を要していた。また、一旦パラメータの値が決定された後であっても、例えばプロセスエラーが発生した場合には、それに応じた製造プロセスの変更に伴って製造装置のパラメータ値を再度変更する必要が生じる場合があるが、この場合にもパラメータ値の設定に膨大な時間を要していた。
【００１０】
また、半導体デバイスの生産においては、製造装置の立ち上げから量産の開始までに割くことができる時間は限られており、各パラメータ値の決定のために割くことができる時間も当然に限られている。更に、ＣｏＯ（Ｃｏｓｔ ｏｆ Ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ）の観点においても製造装置の稼動時間を向上させる必要があるため、一度決定したパラメータ値を変更する際はそれを迅速に行う必要がある。このような状況において、多種多様な半導体デバイスを最適な各パラメータ値で製造することは極めて困難であり、本来は高い歩留まりを得ることができる製造装置であっても、各パラメータ値の最適化がなされないままに使用されるために、不本意な歩留まりしか得ることができず、目に見えない歩留まりの低下を招いていた。このような歩留まりの低下は、製造コストの増加や出荷量の低下を招き、競争力を低下させる。
【００１１】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、産業用機器の量産稼働中において、その産業用機器の所定パラメータの値を最適化することを可能とすることを目的とする。
また、本発明は、量産稼働のスループットの低減を防止しつつ、量産稼働中におけるパラメータ値の最適化を達成可能とすることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために本発明によれば、
産業用機器を管理する管理システムで、該産業用機器における所定パラメータの値を変更するための検査動作の頻度を変更する機能を有する管理システムが提供される。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態を説明する。
【００１４】
以下の各実施形態では、産業用機器として半導体露光装置を用い、最適化の対象となるパラメータとして半導体露光のアライメント処理に用いるパラメータを用いた場合を説明する。
【００１５】
＜第１の実施形態＞
まず、図１、図２を用いて、本実施形態による半導体露光装置管理システム（以下、露光管理システム）の構成及び動作の概要について説明する。尚、以下では、量産機に対応したアライメント変数の最適化システムをＯＡＰ： Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｉｎ ｖｏｌｕｍｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎと称し、ＯＡＰを露光装置のアライメント系に適用する例を説明する。尚、本明細書中におけるパラメータ値とは、数値で設定可能なパラメータの数値はもちろん、サンプルショットの配置、アライメント方式の選択といった直接数値には当たらない設定パラメータの選択肢データ等の条件も含まれるものである。当然、変数という表記も数値以外に選択肢等数値以外の装置内変動要素、条件一般が含まれる。
【００１６】
図１は、本実施形態による露光管理システムの全体の概略構成を示す図である。本実施形態の露光管理システムは、複数の半導体露光装置（以下、露光装置という）１、２と、重ね合わせ検査装置３、中央処理装置４、データベース５を含み、これらがＬＡＮ６（例えば社内ＬＡＮ）により接続された構成を有する。中央処理装置４は、露光装置１、２及び重ね合わせ検査装置３からの各種計測値等を吸い上げ、データベース５にデータベース化して保存する。そして、露光装置１、２が量産稼働する間に、パラメータ値の最適化を行い、露光装置１、２に通知する。
【００１７】
次に図２を用いて、第１の実施形態によるＯＡＰのシーケンスを説明する。まず、露光装置１に露光を行うウエハが搬入されたとし、それに対応するレチクルが露光装置内に設定されたとする（図２には不図示）。
【００１８】
露光装置１では、まずＪｏｂに設定された変数の値（＝パラメータ値）により、ＡＧＡ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｇｌｏｂａｌ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔと呼ばれるレーザ干渉計付のＸＹステージ精度頼りでのウエハの位置計測を行うグローバルアライメントを行う。そして、そのときの、ウエハ倍率、ウエハ回転、シフト量（以下、これらを総称してＡＧＡデータという場合もある）を求める（処理１１）。ここで取得されたＡＧＡデータは、後にＯＡＰをコントロールするＰＣ４へ受け渡される（データ転送１８）。
【００１９】
次にその際のステージ駆動情報を用いて再度ステージを駆動し、Ｊｏｂ以外のパラメータでもＡＧＡ計測を行い、この計測結果に基づいてウエハ倍率、ウエハ回転、シフト量（ＡＧＡデータ）を求める（処理１２）。このＡＧＡデータも先のＪｏｂに設定されたパラメータ値で求めたＡＧＡデータと同じく、ＯＡＰをコントロールするＰＣ４へ値として受け渡す（データ転送１８）。
【００２０】
更に、データ転送１８では、ＡＧＡを行った際に検出されたアライメント信号を全てＰＣ４へ受け渡すことも行う。このアライメント信号をＰＣ４へ受け渡す系をＡＤＵＬ：Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ Ｄａｔａ Ｕｐ Ｌｏａｄと呼ぶ。
【００２１】
以上のようにしてＡＧＡ計測に関するデータを全て取り終えたら、Ｊｏｂに設定されたパラメータ値によって得られたＡＧＡデータに基づいてウエハの露光処理を行う（処理１３）。以上の処理１１〜１３は露光装置１（或は露光装置２）において実行される処理である。
【００２２】
次に、露光処理されたウエハは現像され、重ね合わせ検査装置３に搬送され、重ね合わせ検査装置３によってアライメント結果が計測される（処理１４）。なお、アライメント結果の計測とは、ＡＧＡデータに基づいてグローバルアライメントされて露光焼付けされたにもかかわらず、実際ウエハ上にどれだけずれて焼き付けられているか、その量（アライメントずれ量）の計測である。
【００２３】
ＯＡＰをコントロールするＰＣ４では、上記データ転送１８によって露光装置より受け渡された、ウエハ倍率、ウエハ回転、シフト量と言うＡＧＡでの計測結果、即ちＡＧＡデータ（Ｊｏｂに設定されたパラメータ値によるものと他のパラメータ値によるものを含む）をデータベース化して、データベース５に格納する（処理１５）。更に、ＡＧＡを行ったときに検出したアライメント信号について、別の信号処理を施し（なお、これもパラメータ値の変更に相当するものである）、その時の疑似的なウエハ倍率、ウエハ回転、シフト量（擬似ＡＧＡデータ）を推測し、同じくデータベース化してデータベース５に格納する（処理１５）。
【００２４】
更に、重ね合わせ検査装置３で検査された結果もＰＣ４へ渡され（データ転送１９）、上述の処理で既にデータベース化された露光装置でのＡＧＡ計測値と対応させて、データベース化する（処理１５）。
【００２５】
ここで、別の信号処理とは、違うアルゴリズムによる信号処理であり、例えば、パターンマッチングの手法で自己テンプレート方式をＪＯＢ設定で行っているが、外部ＰＣ４では違うアルゴリズム、例えば、信号のエッジを検出して、位置検出する手法とか、信号を関数近似して、エッジを求めてから、エッジ間隔の中心を求めるようにするアルゴリズムを採用することをいう。このようにすることで、例えば信号の歪に対する感応性等、信号処理のアルゴリズムに依存する特性を考慮して最適な信号処理を選択することができる。なお、この別の信号処理とは、処理方式は同じであっても使用する信号範囲を限定するウインドウ幅の変更する処理も含めるものとする。
【００２６】
また、別の各種信号処理の具体例を挙げれば、以下の様な処理方式がある。すなわち、
折り返し対称処理法、
エッジ微分法、
テンプレートパターンマッチ法、
Ｗａｖｌｅｔ変換を前処理とした上記処理法、
等である。これらの各種手法は、よく知られた技術の為、本出願では詳細説明を割愛する。
【００２７】
更に、重ね合わせ検査装置３で検査された結果もＰＣ４へ渡され（データ転送１９）、上述の処理で既にデータベース化された露光装置でのＡＧＡ計測値と対応させて、データベース化する（処理１５）。
【００２８】
以上のようにしてデータベース化されたＡＧＡデータ、擬似ＡＧＡデータと、重ね合わせ検査装置３による計測結果との相関を、指定したウエハによって行い、現在使用中のＪｏｂに対する設定パラメータ値が、最適かどうかを判断する（処理１６）。この指定のウエハとは、事前にオペレータが、露光する全部のウエハの中から（例えば数枚おきに）計測用として設定されたウエハのことである。具体的には、ロット内全数検査を行うと、不必要に時間がかかる場合があり、そのため、最初は１ロット全数で重ね合わせ検査を行うが、その結果から、ロットによって精度ばらつきが少ないとわかってくれば、ロットの中で最初の１枚とか、数枚おきとか、予めオペレータが検査するウエハを設定して、どのウエハを検査するかを指定する。
【００２９】
最適かどうかの判断としては、具体的には所定評価値（例えばシフト量、回転量等）が、現在の設定パラメータ値での評価値と比較して、ＰＣ４内にあらかじめ経験則等により求めておいて設置されている閾値以上に良好な評価値が得られるようなパラメータ値が存在するならば、そのパラメータ値を最適なパラメータ値として、そのロット以降のロット露光の場合にその最適なパラメータ値を露光装置１，２に反映し、当該Ｊｏｂに対する設定パラメータ値として使用する（処理１７）。評価値が現在の設定パラメータ値でのものよりも良好となるパラメータ値があったとしても、両評価値の間に閾値を超えない程度の差しかないならば、それは誤差範囲か、例えばパラメータ値を変更することで得られる効果が小さく、一方でそのパラメータ値変更による他の悪影響（例えば設定変更時間によるスループット低下、他の露光条件の劣化等）の可能性があると判断して、Ｊｏｂパラメータ値の変更は行わない。
【００３０】
以上のような処理を繰り返すことにより、プロセス変動が発生する場合においても、パラメータ値は次期ロット以降では最適化されて使用が可能となる。
【００３１】
このように、量産現場にとっては、特別なウエハを、量産行為と別に検討を行うこと無しに、ＯＡＰシステムを使用することで、アライメント変数の値の最適化を行うことが可能となる。このため、生産性を落とすこと無く、露光装置の実効性能向上させることが可能となる。
【００３２】
再度、本実施形態におけるＯＡＰを簡潔に表現すると、以下の様に言える。すなわち、ＡＧＡショットでの実アライメント信号をＪｏｂに設定されたパラメータ値以外のパラメータ値でも取得或は推量し、重ね合わせ検査装置結果と比較して、次期ロット以降で使用するアライメントのパラメータ値を最適化するＦｅｅｄ Ｆｏｒｗａｒｄ Ｓｙｓｔｅｍである。
【００３３】
ここで、本実施形態でいうＦｅｅｄ Ｆｏｒｗａｒｄとその反対のＦｅｅｄ Ｂａｃｋの定義を行う。
【００３４】
まず、Ｆｅｅｄ Ｂａｃｋであるが、俗に言う、先行処理のことである。具体的には、ロットの露光処理前に、数枚のＳｅｎｄ−ａ−ｈｅａｄ Ｗａｆｅｒｓについてアライメント、露光を行い、重ね合わせ検査装置にてＯｆｆｓｅｔを求めて、その結果を露光装置へＯｆｆｓｅｔ入力し、そのロットの残りのＷａｆｅｒｓを処理する方法である。
【００３５】
特に少量ロットの場合、ＣＤ−ＳＥＭ計測が行われるのでその間に重ね合わせ検査装置にてＯｆｆｓｅｔを求めている場合が多い様である。その様な場合には本実施形態を適用すればより効果が発揮される。
【００３６】
一方、Ｆｅｅｄ Ｆｏｒｗａｒｄは、Ｓｅｎｄ−ａ−ｈｅａｄ Ｗａｆｅｒを使用せずに、前のロットの結果を色々な数値処理をして使用する方法である。高価な露光装置の実際に稼動している時間（ＵｐＴｉｍｅ）を高くして使用する方が、先行処理よりＣｏＯ的に有利と考えたものである。量産製造の現場で適用されると効果が出るものであるが、この前提は、現在の設定されている変数が概略正しいことが必要である。
【００３７】
図２に示した、ＯＡＰの処理の流れを再度簡単に記載すると以下の様である。すなわち、
（１）露光装置で、Ｊｏｂの設定パラメータ値（マーク、照明モード、ＡＧＡ Ｓｈｏｔ配置含む）を用いてＡＧＡを行い、得られたＡＧＡデータとアライメント信号をＯＡＰコントロールＰＣに取り込む。
（２）Ｊｏｂの設定パラメータ値以外のパラメータ値でも同様にＡＧＡ計測を行ない、得られたＡＧＡデータとアライメント信号を取り込む。
（３）（１）、（２）において取り込まれたアライメント信号を異なる処理方法で処理し、さらに擬似ＡＧＡデータを算出する（異なる処理方法としては、例えばＷｉｎｄｏｗ幅の変更、等がある）。
（４）露光装置は、設定パラメータ値を用いたＡＧＡ計測結果に基づいてウエハを露光処理する。
（５）露光済みのウエハは、重ね合わせ検査装置３に搬送され、アライメントされた露光焼き付け結果の実際のアライメントずれ量の計測が行われる。
（６）重ね合わせ検査装置３の計測結果を入手する。
（７）（２）で取り込まれたＡＧＡデータ、（３）で生成された擬似ＡＧＡデータ、（６）で入手した検査データによりデータベースを作成する（アライメント信号、Ｏｆｆｓｅｔ、ウエハ倍率、ウエハ回転）。
（８）現在の設定パラメータ値が最適か判断する。
（９）パラメータ値変更の必要性が生じた場合は、次のロット以降に反映する（Ｆｅｅｄ Ｆｏｒｗａｒｄ処理）。
【００３８】
以上がＯＡＰに関する基本処理である。本実施形態では、更に、設定パラメータ値以外のパラメータ値によるＡＧＡ計測、ＡＤＵＬを行うべきウエハ、即ち、ウエハサンプリングをすべきウエハの抽出頻度を適正化する。以下、本実施形態による上記抽出頻度の適正化処理について説明する。
【００３９】
ＯＡＰを実施するにおいて、設定パラメータ値以外のパラメータ値によるＡＧＡ計測や、ウエハのアライメント波形データをサンプリングする処理（ＡＤＵＬ）が行われると、生産量とは結びつかない処理のための時間が必要となるので、ＯＡＰを行わない装置に対して単純に処理スピードのみで考えればスループットが低下する可能性を持つ。即ち、ウエハサンプリングはスループットの低下をもたらす可能性がある。
【００４０】
そこで、本実施形態では、装置、プロセス、装置の置かれている環境、重ね合わせ検査装置３より得られる重ね合わせ精度に応じて、ウエハサンプリングを行なうべきウエハの抽出頻度を決定（適正化）する。こうして、全数のウエハについてウエハサンプリングを行わず、適正な頻度で実行させることにより、スループットの低下を抑える。
【００４１】
例えば装置が安定していて、一度決めたパラメータ条件（パラメータ値）がそのまますべての量産ロットに対応すればウエハサンプリングをせずに、そのままのパラメータ条件が使える。しかし現実には装置状態、プロセスによる状態等が変化するため、以前に決めたパラメータ値を永久的に使用できるとは限らない。そこで、本実施形態では、状況に応じた、適切なウエハサンプリングの頻度を決定し、量産稼働中におけるパラメータ値の最適化と、処理スピード的スループットの維持とを両立する。
【００４２】
ウエハサンプリングをどのように行うかという解決策として、ＯＡＰに収集されるデータベースをデータ解析することが有効となる。
【００４３】
まず重ね合わせ検査装置の検査データを定常的に調べることが有効である。統計上の基本処理としてある確率分布に従う標本列｛ｘｉ｜ｉ＝１，２，．．．，Ｎ｝が与えられた場合、（標本）平均（ｍｅａｎ）および（標本）分散（ｖａｒｉａｎｃｅ）は、
【数１】
【００４４】
これらは、標本列から計算される代表的な統計量であり、画像処理でも多くの応用で利用される基本的な量である。（標本）分散の平方根は、標準偏差（ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）と呼ばれている。
【００４５】
これらの統計で使用されている基本的な計算から、重ね合わせ検査装置３とＡＧＡデータ、擬似ＡＧＡデータを前記平均、分散などの統計処理をして監視を行なう。ロット内のウェハに関してはウェハ毎に重ね合わせ検査装置３の重ね合わせずれ量を監視する。ロット毎にはウェハ２５枚ごとのずれ量の分散（記号でσで示す。）の３倍の３σ値を計算して監視することで重ね合わせのばらつき精度が監視可能である。重ね合わせ検査装置とＡＧＡデータ及び擬似ＡＧＡデータの相関が取れれば、ＡＧＡデータで代用することも可能である。３σ値が設定された許容値から外れる場合や、ロットの交換周期より充分短期的な変動がある場合は、ウエハのサンプリングを多くしても、サンプリングすればするほどパラメータ値を変更しなければならない機会が増えるだけで、そのたびに安定しないのでこれを次のロットのウエハに適用しても意味がないことになる。すなわち装置性能がでない場合は装置になんらかの不安定にさせる要因があるわけで、これはパラメータ値の最適化で直ることはありえないため、装置のメンテナンスが必要で、この場合は例えばエラー表示等を行ってオペレータに警告するようにすればよい。
【００４６】
ここで短期的な変動とは、例えば同一時期のロット内での各ウェハ間のＯｆｆｓｅｔ変動のことであり、反対に長期とは、例えば別のロットとの前のロットとのＯｆｆｓｅｔ変動のことである。半導体製造において典型的な例では、ある工程が次ぎに来る日時は数ヶ月かかる場合が多いためこの様な言い方で区別することができる。又、誤差の発生する確率分布が正規分布等のランダムなものであれば、サンプリング数を増やせばそのデータは平均化効果で信頼できるものとなり安定したものとなる。しかしながら、サンプリング値が変動を代表する値となりえない、例えばだんだんずれていく様な誤差の発生例、具体的にはＣＭＰ工程等で発生する誤差、では、サンプリングのウェハ数を増やしても、安定した結果を得ることができない。
【００４７】
これに対して、ＯＡＰの適用で効果が顕著であるのは、なんらかのアライメント精度を悪化させる要因が、装置のアライメントパラメータ値の最適化（画像処理等の信号処理の最適化を含む）でアライメント精度を一定水準に保つことができる場合である。
【００４８】
アライメント精度の安定性は、装置の安定性、製造ラインのプロセス安定性にも影響され、アライメント精度劣化の要因分析はパラメータ条件を変えたりして要因分析を行ったりするが要因の特定はなかなか困難である。
【００４９】
ウエハサンプリングを行なうウエハの抽出頻度（ウエハサンプリングの頻度）の決定に関しては、重ね合わせの精度結果（重ね合わせ検査装置の計測結果）とアライメント波形を基に信号処理した精度結果のデータベースを基に判断を行う。以下、本実施形態のウエハサンプリングの頻度の決定処理について詳細に説明する。
【００５０】
ＯＡＰを行うウエハ、すなわち、ウエハサンプリングを行なうウエハは、プロセスの最初の導入時においては、全数のウエハとすることが望ましい。これは、プロセスの導入時においては、装置や当該プロセスの安定性がわからないためである。
【００５１】
ＯＡＰにより、ウエハサンプリングの結果と、重ね合わせ検査装置３によるそれらウエハの検査結果とから、現在のＪＯＢに設定されたパラメータ値以外のパラメータ値がより適切であると判定された場合は、これを次のロットの処理のパラメータ値に反映させる。即ち、前のロットの結果を反映するために次のロットの変数の値を変化させてゆく。この方法としては、最初に設定したＪＯＢパラメータを基準のパラメータとして使用して、オフセットデータ、アライメント波形の変動状況を違うパラメータ条件での信号処理と比較して行い、最初に設定したＪＯＢパラメータよりも有効なＪＯＢパラメータがあるかを外部のＰＣ４で比較しながら、データをデータベースに蓄えていく。
【００５２】
有効とする判断としての具体例としては、ウエハ内のＡＧＡショットのアライメントデータのばらつき分布を解析することがあり、安定性の傾向はつかめる。このアライメントデータとは、ここではグローバルアライメントとしてのステージ精度に依存した理想格子からのずれ量、及び重ね合わせ検査装置の計測結果である。このようにデータベースの変動をＯＡＰのコントローラがデータベース整理を行うことで、ウエハサンプリングの傾向をつかめるようにできる。
【００５３】
各プロセス（工程）ウエハに対するアライメント精度は、重ね合わせ検査装置の検査結果で精度の良し悪しが判明するので、精度の良い工程はウエハサンプリングを少なくても全体サンプルからのばらつきが少ないので問題がない。ウエハサンプリングを行なうべきウエハ枚数、例えばロット毎の枚数をどのように設定するかは、スループットと許容精度との余裕度より決定することで解決できる。
【００５４】
より具体的には、例えばロットごとの標準偏差値のスレッシュレベル値範囲を図４の例のように１〜３に設定して、ロット毎の標準偏差値から判断する。すなわち、初期のいくつかの全ロット、全数ウエハに対して重ね合わせ検査を行ない、精度の傾向を監視し、重ね合わせ精度のランクわけを行う。具体的には後述するが、ばらつきを表す３σ値についてスレッシュレベルでランクわけをして、そのランクに応じた抽出頻度を決定する。また、抽出頻度決定後のウエハサンプリングの状況はアライメント精度を時系列に見ておいて精度が悪化するようであれば、ウエハサンプリングを実行する頻度を多くするというように、状況に応じて頻度を変えてゆくようにする。
【００５５】
ロット毎のサンプリングを例に考える。アライメント精度を悪化させる要因としては、前述したようにプロセス、装置、ライン毎の環境変動がある。どの要因によるかの分析は別途行う必要があるが、ウエハサンプリングの基本的な考え方は、プロセス導入の初期において多数のウエハのデータを取って、データの許容精度に対する余裕度からウエハサンプリングの実行頻度を判断する。
【００５６】
図３はウエハサンプル決定処理を説明するフローチャートである。本実施形態では、初期ロットについてはＡＤＵＬ（ウエハサンプリング）を行なわず、重ね合わせ検査装置による検査結果とＡＧＡデータとのずれ量に基づいてウエハサンプリングの実行頻度を設定する。ここで、ずれ量が大きく、パラメータ値の変更が必要であるような場合には、図２に示したＯＡＰを用いてパラメータ値を最適化して、上記処理を実行する。
【００５７】
まず既に決められている現状のＪＯＢ設定で初期ロットの露光処理を開始する（ステップＳ２０）。各露光プロセス開始毎に初期ロットの全ウエハの露光におけるアライメントの重ね合わせデータを重ね合わせ検査装置で検査する（ステップＳ２１）。
【００５８】
半導体製造プロセスにおける各プロセスでは、アライメントマークの縦構造が異なるため、露光装置のアライメントＯｆｆｓｅｔは全プロセスウェハにおいて、重ね合わせ検査装置を使用して求める必要がある。その結果をＯＡＰに通信で送る。通信手段としては、本実施形態ではＬＡＮ６が用いられるが、他の公知の通信手段を用いてもよい。
【００５９】
次に、検査結果の統計解析を行う（ステップＳ２２）。本実施形態では、（１）ロット内のウエハ単位の検査結果とＡＧＡデータとのずれ量の変動周期、変動幅を調べ、（２）ロット単位でずれ量の３σ値の変動を調べる。
【００６０】
信号の変動周期はウエハごとのずれ量の値の増減を調べて各データごとの差分をとり数値符号を調べれば容易に求められる。図５，図６はずれ量のばらつきと変動周期を調べたものでＴ１，Ｔ２が変動周期、Ｄ１，Ｄ２がばらつきの幅を示す。変動周期の値に対して少なくとも半分の周期でサンプリングすれば、サンプリングの定理からもとの変動波形は復元可能だから、それをもとにウエハサンプリングを行う。
【００６１】
変動に規則性がある場合には、その周期を考慮すれば、少ないサンプリング数で、小さな値に３σとすることが可能となる。図５の場合Ｔ１が６なので少なくとも３枚おきにサンプリングすれば良い。ロット２５枚の場合だと８枚に設定すれば良い。
【００６２】
このように変動が周期的なものはいいが、ランダムな場合はこのような手法は使えない。そこで標準偏差σ値をもとにばらつきの幅を３σによって判断する。図４は重ね合わせ検査装置３の検査結果に基づいて得られるずれ量の３σ値を数ロットにわたりプロットした図である。許容誤差精度の範囲において、精度レベルを複数の多段のスレッシュレベルに分けて判定する。
【００６３】
３σ値がスレッシュレベル３以下の範囲（スレッシュレベル範囲Ｓ１）のものは安定しており、ＪＯＢ変数も最適と判断できる。またこの状態が安定して続くことが確認できたら、ウエハのサンプルもロット１枚で良いと判断できる。このように３σ値のレベルからウエハサンプリングを決定することが可能である。
【００６４】
例えば、スレッシュレベル範囲Ｓ２の場合は１０枚、スレッシュレベル範囲Ｓ３の場合は１５枚というように決めることが可能である。このスレッシュレベル毎の枚数に関しては、プロセス管理者の判断によって変更できるようにしてもよい。
【００６５】
規定ロット数にわたって上記３σ値が安定していれば量産用のＪｏｂ変数としては信頼性がおけるものとして判断できる。またウエハサンプリングに関してもプロセスが変化したり、装置変化がない場合は条件を固定できるので、本処理を終了できる（ステップＳ２３）。
【００６６】
なお、規定ロット数に関してはプロセス管理者が設定可能としてもよい。ステップＳ２３で規定ロット数にわたって安定していることが確認できていない場合は、ステップＳ２４へ進む。ステップＳ２４では、ずれ量の変動に基づいて現行の設定パラメータ値で良いかどうかを判定する。現行のパラメータ値のままでよいと判定された場合は、ステップＳ２５においてスレッシュレベルに応じてウエハサンプリングすべき数を決定する（スレッシュレベル範囲Ｓ４：２０枚／ロット、スレッシュレベル範囲Ｓ３：１５枚／ロット、スレッシュレベル範囲Ｓ２：１０枚／ロット、スレッシュレベル範囲Ｓ１：５枚／ロット）。そして、ステップＳ２７において、ステップＳ２５で決定された実行頻度で重ね合わせ検査装置３による検査を行う。
【００６７】
一方、ステップＳ２４において、現行のパラメータ値を変更すべきであると判定された場合は、ステップＳ２６へ進む。ステップＳ２６では、図２で説明したＯＡＰ処理を実行して、パラメータ値の最適化を図り、上記ステップＳ２１からの処理を繰り返す。現行のパラメータ値を変更すべきであるかの判定する場合に、前後のロット間でスレッシュレベル２段階以上悪化した場合にパラメータを変更すべきと判定することでも良い。
【００６８】
以上のように、スレッシュレベル値によりウエハのサンプリング数の設定と現行のＪｏｂパラメータ設定値でよいかの判断を自動的に行なわせることができる。一般に最初はプロセスと装置Ｊｏｂパラメータ設定値が決まらない場合は条件を振って確認作業が必要となるため精度も変動することが考えられる。そのような例を示して説明を行う。
【００６９】
例えばＡＧＡショットの設定について述べる。計測にとってはできるだけウエハの外側にＡＧＡショットを設定した方が、計測スパンが長くなるので、ＡＧＡ計測値の精度は向上する。一方、ＷＩＳ：Ｗａｆｅｒ Ｉｎｄｕｃｅｄ Ｓｈｉｆｔと呼ばれているプロセス誤差が原因であるアライメントマークの非対称性は、ＣＭＰ等のプロセスウェハではウエハの外側に行く方が、悪くなる。
【００７０】
そこで、ＡＧＡショットを決定する時に、一番外側、次にやや内側、更に内側、と設定を変えてアライメント精度のモニタを行い検討を行う。この場合に最終的にどこをＡＧＡショットとするかは、例えばＡＧＡ計測再現性や露光後の重ね合わせ検査装置の計測結果等で判断を行う。これ以外に、例えばＡＧＡショットの個数、照明モード、処理ウィンドウ等の設定を変えながらアライメント精度の変動状況をモニタする場合も考えうる。
【００７１】
図７は重ね合わせ検査装置の精度結果（ウエハ倍率、ウエハ回転、シフト量と言うＡＧＡデータをデータベース化して時系列的に変化を見る）をプロットしたものである。
【００７２】
スレッシュレベル１〜３で許容精度範囲を区切ることで精度範囲をＳ１〜Ｓ４の範囲に区分して精度レベルを判定するのに使用できる。
【００７３】
最初のデータが図７の前記精度範囲がＳ１の場合は、精度が良いため、全データ取得後、５枚／ロットで処理をスタートする。その後、数ロット見てみて精度の悪化がないようであればそのままで良いが、その後、Ｂのようにデータが悪化するようであれば、ＢはＳ２レベルでありサンプルを１０枚／ロットのように多くしてまた数ロット様子を見る。その結果Ｃのように精度が落ち着けば、ウエハサンプリングを５枚で行うことで落ち着かせる。その後Ｄのように急激に精度が悪化するようなことがあればＪＯＢパラメータの条件（パラメータ値）を再度見直す。装置がなんらかの要因で悪化したこと、またはプロセスの要因を見直したりする必要があることが考えられるからである。一方、精度の安定が長期に維持されるようであれば、一枚／ロットにして様子を見、それでも安定するようならばそのまま一枚／ロットにするようにしてもよい。
【００７４】
３σ値の変動がゆるやかな場合には現行のＪＯＢパラメータ値で、ロット毎のサンプリングするウエハ数をスレッシュレベル範囲に従って決める。例えば、図４や図７のように、設定範囲を３段階に設定した場合は精度が良い範囲順に（Ｓ１〜Ｓ４の順に）、５枚，１０枚，１５枚，２０枚にように設定する。（ステップＳ２５）。
【００７５】
また、図７のＣ〜Ｄの部分のように、変動幅が急激に変化するのであればなんらかの装置状態，プロセス状態が変化したと考えられるので、プロセス条件を変更して変化を見ることも有効になる。本実施形態では、図２で説明したＯＡＰ処理を実行してパラメータ値を最適化する（ステップＳ２６）。ここで設定パラメータ値の変更指示をＬＡＮ６を通して露光装置１（或は２）に指示してＪＯＢ設定を変更する。
【００７６】
パラメータ値の変更タイミングはＦｅｅｄ Ｆｏｒｗａｒｄの場合は次のロットから適用となる。別の適用例としてロットがまだ初期ロットで条件がまだ安定していない場合、ロット内のウエハが複数過ぎた所で検査結果が安定したと判断できたところでそれ以降のロット途中、ＪＯＢ変数の条件を変更することも可能である。その場合はＦｅｅｄ Ｂａｃｋ的な処理となる。なお、ステップＳ２６でプロセスを変更した後は全数ウエハについて重ね合わせ検査装置３で検査したほうが高精度な検査が可能となる（ステップＳ２１）。
【００７７】
また、プロセスが要求する精度からもう少し精度を追い込みたい場合等、プロセス毎にスルッシュホールド、精度許容条件を変更することで、プロセス毎または装置ごとの条件を設定することが可能である。装置にもある程度機差があることも考えられ、装置毎に許容値を設定可能とすることは、このような機差に個別的に対応できる点でも好ましい。
【００７８】
ステップＳ２５でウエハ枚数が決定されれば、また露光装置でＯＡＰ及び露光処理を行ってから重ね合わせ検査装置でサンプルウエハの検査を行う。（ステップＳ２７）。この一連の処理を繰り返すことでウエハサンプリングの適切な実行頻度を自動的に判断できることになる。ステップＳ２５で決定された実行頻度は、ステップＳ２３で本処理を終了した以降、露光装置におけるウエハサンプリングの実行頻度に設定される。
【００７９】
また精度が悪化した際の要因分析に関してはいままで蓄積したＯＡＰおけるデータベース上のアライメント計測波形とか、ＣＤ−ＳＥＭでの実際のウエハの形状計測を行うことで、要因分析を行える。そのようにして原因がわかり、精度が安定するようになれば、ウエハサンプリングの枚数を減らすことができ、ＡＤＵＬでのスループットの低下を少なくできる。このようにＯＡＰのデータベースによる重ね合わせ検査装置の計測結果の状況に応じて、ウエハサンプリングを行うことで、スループットの低下と精度保証の両面で最適なロット管理が行える。
【００８０】
なお、ウエハのサンプリング枚数の変更はＯＡＰコントローラに接続したタッチパネルコンソール又はＯＡＰをＰＣベースでコントロールできる構成するとすれば、各キーボード入力にて変更できるようにすることも可能である。
【００８１】
＜第２の実施形態＞
図８はＪＯＢ変数値以外のアライメントデータを決定する第２の実施形態による処理を説明するフローチャートである。第１の実施形態では、ＪＯＢに対する設定パラメータ値（含む信号処理）は固定し、アライメント波形のＡＤＵＬデータ転送を行わずに初期ロットを処理して、重ね合わせ検査装置３の計測結果からウエハサンプルの実行頻度を決定した。これに対して、第２の実施形態では、初期ロットから、ＪＯＢ変数値以外の条件でのアライメント波形データのＡＤＵＬを実施し、その精度結果を解析することで、ウエハサンプリングの実行頻度を決定する。
【００８２】
以下、ＪＯＢ変数値を振ってみたが、精度が規定値を満たさないのでさらにＪＯＢ変数値を変更して、精度の追い込みをしたい場合を想定する。
【００８３】
まず全ウエハを設定されているＪＯＢ変数値とそれ以外のパラメータ条件（パラメータ値）でのウエハサンプリングを行う（ステップＳ３１）。その後、予め決められたＪＯＢの設定パラメータ値で行われたアライメント結果により露光、現像を行い、重ね合わせ検査装置にて重ねあわせの精度結果を評価する。設定パラメータ値で露光を行ったアライメント結果を重ね合わせ検査装置での検査結果を基準とし、ＪＯＢ変数値以外の条件での擬似露光結果を検討する。擬似と記載したのは実際に露光しているわけではなく、あくまで露光機における計測精度での検討によるからである。アライメント信号波形も入手しているので各種信号処理の検討も可能である。実際に露光機においてアライメント時に使用し、露光処理を行った信号処理以外の処理も行って見る事も可能である。この検討をロット内の複数のウエハを使用して統計処理を行い検討結果を導出する（ステップＳ３３）。
【００８４】
規定ロット数を予め設定して、規定ロット数にわたって安定した精度許容値内にある場合は終了する（ステップＳ３４）。規定ロット数に満たない場合は、現行の設定パラメータ値の変更の要否を判定する。
【００８５】
現行の処理とＪＯＢ変数値以外での処理を３σ値で精度比較して、ＪＯＢ変数値の方がロット内変動がより少ない場合はその精度に応じて（前記、実施形態のスレッシュホールドレベルによる分類）予め設定してあるウエハサンプリング数に設定を変更する（ステップＳ３６）。
【００８６】
一方、精度が要求精度に対して、余裕がない場合、或は明らかに３σ値の安定性がＪＯＢ変数値を変更した場合のほうが安定する場合は、現行ＪＯＢの設定パラメータ値以外のパラメータ値に変更を行う指示を露光装置の方に指示する（ステップＳ３７）。この場合、状況に応じて更にウエハサンプリングの頻度を多くしてからステップＳ３１に戻るようにしてもよい。
【００８７】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態は、第１の実施形態におけるＯＡＰを実施する上でのスループット低下を課題にしている。第１の実施形態でも述べたが、ＯＡＰを実施する際に、ＪＯＢ以外のパラメータ値によるＡＧＡデータ取得（ＡＧＡ計測や、ＡＤＵＬ）が行われると、生産量とは結びつかない処理のための時間が必要となるので、ＯＡＰを行わない装置に対して単純に処理スピードのみで考えればスループットが低下する可能性がある。第１の実施形態では、その対策として、ウエハサンプリングの頻度の最適化を行った。
【００８８】
本実施形態では、装置、プロセスの置かれている環境を総合的に判断するために、重ね合わせ検査装置で測定した重ね合わせ精度及びＪＯＢパラメータ値、ＪＯＢ設定以外パラメータ値のＡＧＡ計測データ、各種信号処理結果を時系列的に継続して判断することで必要精度内の精度ランクに応じて、装置の性能を判断してスループット、性能両面から装置のＣｏＯを最大限に発揮できる方法を提供する。
【００８９】
ＯＡＰではそのために装置稼動中にＪＯＢ以外のパラメータ値をすべて、振って確認すれば理想だがそれではスループットが落ちてしまうので、予測されるパラメータ値候補を想定して、計測データを取得して外部のコントローラで判断を行っている。
【００９０】
パラメータ変更の判断とＪＯＢ以外のパラメータ値及び露光装置の場合はアライメントの信号処理波形を取り込みの頻度の決定、ＯＡＰ自体の実施、未実施、パラメータ変更では装置性能を満たすことができない状況（露光前の警告判断）等を自動で装置を監視して装置稼動状況の性能を最大限にひきだす手法を提供することが本実施形態の主眼とするところである。
【００９１】
図９は本実施形態の説明図である。縦軸は重ね合わせ性能を評価する基準となる精度を表している。精度は各半導体プロセス毎の精度許容値内で多段階の閾値レベルを設定されている。この例では閾値１〜３の３つのレベルがある。
【００９２】
横軸は半導体プロセスの同一工程毎に同一露光装置での重ね合わせ性能を時系列に監視することを表す。各区間は半導体プロセス工程のロットを継続してモニタした精度状況の変化に対してどの閾値の範囲に入るかと区間毎の露光装置とＯＡＰシーケンス動作が変更になる区間を区間Ａ〜Ｄまで分けた例を示している。
【００９３】
次に縦軸の精度の定義と内容を述べることにする。精度基準は露光装置で露光後に重ね合わせ検査装置で計測した後の誤差による評価基準である。また一つはＡＧＡ計測でウエハ倍率、ウエハ回転、直行度などのウエハ面内誤差を求めてステージで追い込んだ後の残存誤差量も一つの基準となる。重ね合わせ検査装置と前記、残存誤差量の相関を求めることでＪＯＢ以外のパラメータ値の擬似ＡＧＡ精度結果も予測がつけられる。これらの評価データを図１のデータベース５に格納しておいて、装置動作状況、使用目的に応じて、前記評価データを評価して変更することも可能である。
【００９４】
次に閾値の定義を述べる。閾値の定義は次のように決める。閾値は各半導体デバイスのプロセス毎の精度許容値内で多段階の分割を行ったものである。閾値１以下は重ね合わせ精度許容値に対して十分なマージンがあり、ＪＯＢパラメータ及び信号処理が最適と判断される精度レベルである。閾値１を越えて閾値２の範囲は精度が劣化する傾向をデータベース５に格納された前記評価用データベースを監視して、精度評価が劣化するのであれば、重ね合わせ検査装置で検査するロット内ウェハの検査の頻度を増やすようにする区間である。
【００９５】
閾値２を越えて閾値３の範囲はデータベース５に蓄積された前記データベース監視の結果重ね合わせ精度のマージンの余裕が減ったためにＯＡＰを適用する区間である。ＯＡＰ適用の判定は閾値２を超えたことで行う。ＰＣ４による各種多変量パラメータ最適化手法などのデータマイニング手法及びアライメント信号波形をＰＣ４が複数の信号処理を比較検討して最適化信号処理選択をＰＣ４が適用検討する精度レベルである。図９の区間Ｃで線分ａ〜ｅはＯＡＰのＪＯＢパラメータ値の組み合わせを複数選択したことを示している。破線部分での処理はデータマイニング及び信号処理による最適化検討を行った後の前記データベースに格納された精度データの変化を示したものである。
【００９６】
破線ａ，ｃ，ｄ，ｅは擬似ＡＧＡによる結果，線分ｂの実線は現在のＪＯＢパラメータ値による精度を示している。線分ｂは現状のＪＯＢ設定値であるので、実際に露光装置で露光しているために重ね合わせ検査装置での重ね合わせデータは存在している。ここではｅの破線で表しているＪＯＢ設定以外パラメータ値の組み合わせが閾値１以内であり、最適なパラメータ値の組み合わせである。
【００９７】
閾値３を超える場合はＯＡＰで最適化されたパラメータに変更する条件としている。ただし、区間Ｂで最適化のパラメータ条件が規定ロット数持続して、パラメータ値変更をする信頼性が確保しているものとする。閾値２の範囲内でも規定ロット安定性が確保されれば、最適化パラメータに変更可能に設定可能とすることも可能である。規定ロット数安定性が確保できなく、精度が悪化する傾向も予測されるので、不図示だが、閾値３と許容精度との間に警告リミットを設定することでこれを超えるようだとすぐに最適化パラメータ値に戻すようにもできる。
【００９８】
この例では区間Ｂで最適化検討を実施した結果の最適化パラメータの組み合わせをデータベースから呼び出して実際に適用する場合を示した。
【００９９】
次に区間に関する本実施形態の管理動作説明を行う。各区間は本実施形態の管理システムが各区間毎に動作を変更する範囲である。区間Ａは閾値１以下で精度が非常に安定しているレベルでＯＡＰを実施しない区間。ただしＪＯＢ設定のパラメータ値での精度監視のためにＪＯＢ設定の計測結果監視のためデータベース５にＪＯＢ設定のＡＧＡデータ等の装置パラメータと処置処理結果のデータ蓄積と重ね合わせ検査動作は継続して行う。
【０１００】
区間Ｂは閾値１と閾値２の範囲内にあたり許容精度マージンが減少する区間である。しかし、まだＯＡＰ適用とレベルの判定を確認するためにロット内で重ね合わせ検査装置で検査するウェハの検査サンプル数をデータベース５に確認されたＪＯＢ設定のＡＧＡ処理データと重ね合わせ検査装置のウェハサンプルデータを基に変更する。精度劣化があれば、重ね合わせ検査装置の検査頻度を増やすように本発明の管理システムが設定している。
【０１０１】
区間ＣはＯＡＰを行い、ＯＡＰと露光装置によるＪＯＢ以外のＡＧＡデータ取得をＰＣ４が行い、各種パラメータの最適化検討と信号処理最適化検討をＯＡＰ上でシミュレート予測検討を行う区間である。各種信号処理を行い、最適パラメータ検討をＰＣ４がデータベース５に蓄積された精度評価データを比較検討することで行われる。この段階でＯＡＰによる十分な最適パラメータと信号処理選択検討が行われる。
【０１０２】
区間Ｄは区間Ｃで最適化パラメータ設定が実施された結果を示しており、閾値１の精度範囲が確認されたので、再度ＯＡＰを実施しない区間となる。
【０１０３】
次に各区間に関してＯＡＰと露光装置動作に関して詳細な説明を行う。
【０１０４】
区間Ａは精度許容値に対して十分に精度が安定している領域を示しており、ロットで設定したＪＯＢパラメータが十分満足できる設定値にあたるために、ＯＡＰによってパラメータ変更をする必要がない領域である。そこでこの領域においてはスループットを低下させるＪＯＢ以外のＡＧＡデータ取得を停止することで装置のスループット低下を防止できる。ＪＯＢ以外のＡＧＡ計測データをＡＤＵＬにより、ＰＣ４が参照するデータベースに取得して、格納する必要がない領域である。これらのＡＤＵＬを実施しないの判定は閾値１をしたまわるロット数が規定ロット継続したことで決めるようにすることができる。規定ロットは変更可能で、ＪＯＢ設定で設定を決めるようにしても良い。
【０１０５】
区間Ｂは精度がだんだん悪化した例を示す状況を表している。閾値１を超えた場合の例である。閾値１を超えた状況ではまだパラメータの変更は行わずに区間Ｃは閾値２を上回った場合である。この場合はさらに許容精度に対するマージンが少なくなったのでＯＡＰを実際に適用する。ＯＡＰに必要なＪＯＢ以外のパラメータ値によるデータを取得できるように装置を稼動させる。すなわちＡＧＡの例でいえば、ＪＯＢ設定以外のウェハポジションのアライメント計測を行い、アライメント波形データを取得する。ＰＣ４で取得したアライメント信号を元に擬似ＡＧＡ動作を行って最適なパラメータの組み合わせをデータベースに格納をしておく。重ね合わせ精度を監視しながら、重ね合わせ精度の変化をデータベースに記録しておく。閾値２を超えない範囲でデータベース５に蓄積された重ね合わせ精度評価データを逐次監視して精度が悪化する傾向（悪化したとの判断は精度評価データが継続して規定ロット劣化したとする判断で行える。）であれば、ＪＯＢ以外のＡＧＡデータを取得する頻度を増やすことでＪＯＢ以外のパラメータ値決定の信頼度は増す。しかし、取り込み頻度が増すのでその分スループットが低下する欠点を有する。
【０１０６】
区間Ｃにおいて閾値３を上回った場合である。（区間Ｃの実線が現在のＪＯＢパラメータ値での装置動作）この場合は許容精度に対するマージンが更に少なくなったのでパラメータ最適化、変更動作を実施するレベルである。既に区間Ｃの中で候補となるＪＯＢ設定パラメータ候補は確定している状況があるので、すぐに適用が可能になる。
【０１０７】
破線ａ，ｃ，ｄ，ｅで書いてあるのは予測適用例を示している。区間Ｃで最適パラメータ設定である閾値１内は破線ｅの最適化パラメータ例を実施してこの例では閾値１に戻った例を示している。閾値１にまで下がらない場合も想定されるが、その場合は最適なパラメータ値を選択する。
【０１０８】
区間Ｄは区間ＣでＯＡＰによるＪＯＢパラメータ値が最適化された状況を示しており精度が安定状態に戻った例を示している。
【０１０９】
以上が図９を使用した説明である。この実施例で装置の稼動状況を多段階の精度評価基準に合わせて細やかに評価して、装置と管理システムの動作を変更していくことで装置性能を左右する最適パラメータの設定と信号処理選択が効果的に行われる。
【０１１０】
本実施形態は各半導体プロセスに要求される許容精度を前期、複数の精度の評価基準に対して多段階の閾値で分割してこれらに対して装置性能を時系列的に評価して、閾値の変動状況応じて装置動作を変更していくことが特徴である。前記図９の例では装置動作は４つのモード（区間Ａ〜Ｄ）を設定する例を述べたが、使用する産業用装置に応じて、動作の変更を行うことが可能である。
【０１１１】
＜第４の実施形態＞
次に第４の実施形態として、産業装置に応じた閾値レベルの変更方法と最適パラメータの予測設定方法に関して述べる。
【０１１２】
露光装置のアライメントに関する例においては、アライメントに関するパラメータの最適化を行う判断レベルに対する閾値レベル、パラメータを最適化する候補のパラメータ値を比較検討するためにＪＯＢ設定以外のパラメータ動作で装置を動作させて、ＪＯＢ以外のパラメータ動作をさせたデータを取得する頻度を判断する閾値レベル、設定したパラメータが許容精度レベルを十分に満足して、継続して安定した装置性能が得られるため、あえてＪＯＢ設定のパラメータを変更する必要がないと判断できる閾値レベルを設定できる。これらの閾値は装置性能を時系列的に監視する手段を持つことで装置状況の変動に対して、変更することが可能である。閾値のレベルに関する分割方式はＯＡＰによるＪＯＢとＪＯＢ以外の計測データと重ね合わせ検査装置の計測データを逐次蓄積して、時系列的な変動傾向を確認してから分類する手法を取ってもいいし、予め半導体プロセスに対する装置の重ね合わせ精度状況に応じて分けても良い。露光装置での重ね合わせ精度が良い半導体プロセス工程は比較的重ね合わせ精度が安定しているので許容要求精度に対するマージンを大きくとることが可能である。
【０１１３】
逆に露光装置での重ね合わせ精度が悪い半導体プロセス工程は許容精度に対するマージンが取れないためにより、ＰＣ４による最適化判断を的確に予測を行いながらパラメータ値選択と信号処理選択を行うことが必要となる。ここでいままでに取得したデータベースに蓄積されたデータを解析し予測する手法である。例えばＡＧＡ計測結果と重ね合わせ検査装置との相関関係を求めることで、ＡＧＡ計測結果を代用できる。またアライメントの信号処理を行う際に使用するアライメントマーク間隔（各マーク間隔のばらつき：各マーク間隔は同一値の設計値を持つため各マークエレメント間のばらつきで評価してもよい）をＡＧＡの各計測ショット、ＡＧＡ計測補正後の残存誤差との相関を求めることで評価基準として使用可能である。
【０１１４】
またパラメータ間に相関関係を求める際に意思決定システムとかニューラルネットワーク手法を一例とするデータマイニングを使った最適化の手法が有効になる。パラメータ変更と蓄積された前記各種精度評価基準との相関関係をデータマイニング手法で最適化していくことで、より少ない予測パラメータ候補を比較することで、装置パラメータの最適化を行うことが可能になる。
【０１１５】
＜第５の実施形態＞
実施形態１〜４では、半導体製造装置のうち、露光装置のアライメントにパラメータ最適化による実施例を示したが、他の半導体製造装置に関しても本発明のパラメータ変更と最適化の手法は適用可能である。パラメータの種類を変更することと、閾値の設定条件の段数を装置にパラメータの最適化する計測、制御ユニットに関して、適用が可能となる。
【０１１６】
以上のように、上記各実施形態によれば、装置のＣｏＯを上げることを可能とした。
【０１１７】
次に上記説明した半導体露光装置を利用した半導体デバイスの製造プロセスを説明する。図１０は半導体デバイスの全体的な製造プロセスのフローを示す。ステップＳ２０１（回路設計）では半導体デバイスの回路設計を行う。ステップＳ２０２（マスク製作）では設計した回路パターンを形成したマスクを製作する。一方、ステップＳ２０３（ウエハ製造）ではシリコン等の材料を用いてウエハを製造する。ステップＳ２０４（ウエハプロセス）は前工程と呼ばれ、上記用意したマスクとウエハを用いて、リソグラフィ技術によってウエハ上に実際の回路を形成する。次のステップＳ２０５（組立て）は後工程と呼ばれ、ステップＳ２０４によって作製されたウエハを用いて半導体チップ化する工程であり、アッセンブリ工程（ダイシング、ボンディング）、パッケージング工程（チップ封入）等の組立て工程を含む。ステップＳ２０６（検査）ではステップＳ２０５で作製された半導体デバイスの動作確認テスト、耐久性テスト等の検査を行う。こうした工程を経て半導体デバイスが完成し、これを出荷（ステップＳ２０７）する。前工程と後工程はそれぞれ専用の別の工場で行い、これらの工場毎に上記説明した遠隔保守システムによって保守がなされる。また前工程工場と後工程工場との間でも、インターネットまたは専用線ネットワークを介して生産管理や装置保守のための情報がデータ通信される。
【０１１８】
図１１は上記ウエハプロセスの詳細なフローを示す。ステップＳ２１１（酸化）ではウエハの表面を酸化させる。ステップＳ２１２（ＣＶＤ）ではウエハ表面に絶縁膜を成膜する。ステップＳ２１３（電極形成）ではウエハ上に電極を蒸着によって形成する。ステップＳ２１４（イオン打込み）ではウエハにイオンを打ち込む。ステップＳ２１５（レジスト処理）ではウエハに感光剤を塗布する。ステップＳ２１６（露光）では上記説明した露光装置によってマスクの回路パターンをウエハに焼付露光する。ステップＳ２１７（現像）では露光したウエハを現像する。ステップＳ２１８（エッチング）では現像したレジスト像以外の部分を削り取る。ステップＳ２１９（レジスト剥離）ではエッチングが済んで不要となったレジストを取り除く。これらのステップを繰り返し行うことにより、ウエハ上に多重に回路パターンを形成する。上記工程で使用する露光装置は上記説明した管理システムによって最適化がなされているので、パラメータ固定による経時劣化等を未然に防ぐと共に、もし経時変化が発生しても量産現場を停止させず、且つ処理スピードの低下も適切に防止して最適化修正が可能で、従来に比べて半導体デバイスの生産性を向上させることができる。
【０１１９】
なお、上記各実施形態では、産業用機器として半導体露光装置を用い、ウエハアライメントのパラメータ値を最適化する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えばＣＭＰ装置に対して適用しても良いし、半導体露光装置のウエハフォーカス機能に関して適用してもよい。
また、本発明は、前述した各実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【０１２０】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１２１】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１２２】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２３】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２４】
＜発明の実施の態様＞
本発明は、更に以下の各実施態様を開示する。
【０１２５】
＜態様１＞ 産業用機器を管理する管理システムで、該産業用機器における所定パラメータの値を変更するための検査動作の頻度を変更する機能を有することを特徴とする管理システム。
【０１２６】
＜態様２＞ 前記検査動作の頻度を、該検査動作の結果に基づいて変更することを特徴とする態様１記載の管理システム。
【０１２７】
＜態様３＞ 前記検査動作の頻度を、該検査動作における、誤差周期、誤差ばらつきの少なくともいずれかに基づいて変更することを特徴とする態様１記載の管理システム。
【０１２８】
＜態様４＞ 前記検査動作の頻度を、該検査動作の統計的結果に基づいて決定することを特徴とする態様１記載の管理システム。
【０１２９】
＜態様５＞ 前記頻度の決定は、前記検査結果が安定したと判断された時点で実行される態様１記載の管理システム。
【０１３０】
＜態様６＞ 設定パラメータ値及び他のパラメータ値を用いて産業用機器を動作させて得られる実際の処理結果と推量された処理結果を取得する取得手段と、
前記設定パラメータ値による処理結果を検査して検査結果値を取得し蓄積する検査手段と、
前記取得手段で取得された処理結果と前記検査手段による検査結果値に基づいて前記設定パラメータ値を変更する変更手段と、
前記検査手段で蓄積された検査結果値に基づいて、処理結果の変動状態を評価する評価手段と、
前記評価手段による評価結果に基づいて前記取得手段を実行すべき頻度を決定する決定手段と
を備えることを特徴とする管理システム。
【０１３１】
＜態様７＞ 前記評価手段は、前記検査手段による検査結果としての処理結果と検査値とのずれ量の変動周期を求め、
前記決定手段は、前記変動周期に基づいて前記頻度を決定することを特徴とする態様６に記載の管理システム。
【０１３２】
＜態様８＞ 前記評価手段は、前記検査手段による検査結果としての処理結果と検査値とのずれ量のばらつきを求め、
前記決定手段は、前記ばらつきの程度に基づいて前記頻度を決定することを特徴とする態様６に記載の管理システム。
【０１３３】
＜態様９＞ 前記決定手段は、前記ずれ量のばらつきに関して多段階に複数の閾値を用意し、前記評価手段で求めたばらつきがどの領域に入るかに基づいて前記頻度を決定することを特徴とする態様８に記載の管理システム。
【０１３４】
＜態様１０＞ 前記決定手段は、
前記評価手段による評価結果に基づいて前記評価手段を実行すべき頻度を決定し、
所定数量の処理結果に対する前記評価手段の評価結果が安定したと判定された場合にその時点の頻度を前記取得手段を実行すべき頻度に決定することを特徴とする態様６に記載の管理システム。
【０１３５】
＜態様１１＞ 前記評価手段を実行すべき頻度が未決定の間は、前記評価手段を全ての処理結果について実行することを特徴とする態様１０に記載の管理システム。
【０１３６】
＜態様１２＞ 前記評価手段は、前記検査結果を時系列的に統計処理してその変動状態を評価することを特徴とする態様６に記載の管理システム。
【０１３７】
＜態様１３＞ 前記変動状態に基づいて、前記設定されたパラメータ値を最適化する必要があるか否かを判定する判定手段と、
最適化する必要があると判定された場合に、前記取得手段と最適化手段によるパラメータ値の最適化を実行させる最適化実行手段を更に備えることを特徴とする態様１０に記載の管理システム。
【０１３８】
＜態様１４＞ 前記最適化実行手段によってパラメータ値が変更された場合、前記検査手段はその変更後の所定量の処理結果については全数を検査することを特徴とする態様１３に記載の管理システム。
【０１３９】
＜態様１５＞ 前記判定手段は、前記処理結果の変動状態が急激に変化した場合に前記設定されたパラメータ値を最適化する必要があると判定することを特徴とする態様１３に記載の管理システム。
【０１４０】
＜態様１６＞ 前記評価手段は、前記取得手段で取得された実際の処理結果と推量された処理結果、及び前記検査手段で蓄積された検査結果に基づいて、処理結果の変動状態を評価することを特徴とする態様６に記載の管理システム。
【０１４１】
＜態様１７＞ 前記取得手段の取得動作の実施、未実施は、前記検査手段の検査結果に基づいて決定されることを特徴とする態様６に記載の管理システム。
【０１４２】
＜態様１８＞ 前記産業用機器は半導体露光装置であることを特徴とする態様１に記載の管理システム。
【０１４３】
＜態様１９＞ 前記所定パラメータは、前記半導体露光装置におけるウエハの位置合わせを行うためのパラメータであることを特徴とする請求項１７に記載の管理システム。
【０１４４】
＜態様２０＞ 態様１に記載の管理システムによって管理された産業用機器で製造することを特徴とするデバイスの製造方法。
【０１４５】
＜態様２１＞ 産業用機器と該産業用機器の処理の結果を検査する検査装置を管理する管理装置の制御方法で、該産業用機器における所定パラメータの値を変更するための前記検査装置の検査動作の頻度を変更させることを特徴とする管理装置の制御方法。
【０１４６】
＜態様２２＞ 態様２０に記載の制御方法をコンピュータに実行させる制御プログラムを格納する記憶媒体。
【０１４７】
＜態様２３＞ 態様２０に記載の制御方法をコンピュータに実行させる制御プログラム。
【０１４８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、産業用機器の量産稼働中において、その産業用機器のパラメータ値を最適化することが可能となる。また、本発明によれば、量産稼働のスループットの低減を防止しつつ、量産稼働中におけるパラメータ値の最適化を達成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態による露光管理システムの全体の概略構成を示す図である。
【図２】本実施形態による半導体露光装置のアライメント変数の値の最適化の手順（ＯＡＰ）を説明するフローチャートである。
【図３】第１の実施形態によるウエハサンプリングの実行頻度決定処理を説明するフローチャートである。
【図４】第１の実施形態による、ウエハのアライメント精度変動のレベルの判定分析例を示す図である。
【図５】第１の実施形態による、ウエハのアライメント精度変動のレベルの判定分析例を示す図である。
【図６】第１の実施形態による、ウエハのアライメント精度変動のレベルの判定分析例を示す図である。
【図７】第１の実施形態による、ウエハのアライメント精度変動のレベルの判定分析例を示す図である。
【図８】第２の実施形態によるウエハサンプリングの実行頻度決定処理を説明するフローチャートである。
【図９】第３の実施形態による、ウエハのアライメント精度変動のレベルの判定分析例を示す図である。
【図１０】デバイスの製造プロセスのフローを説明する図である。
【図１１】ウエハプロセスを説明する図である。
【符号の説明】
１ 半導体露光装置
２ 半導体露光装置
３ 重ね合わせ検査装置
４ ＰＣ又はワークステーション
５ データベース
６ ＬＡＮケーブル[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an industrial equipment management system, method and apparatus for managing industrial equipment, and is particularly effective for alignment in a semiconductor exposure apparatus.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art In a projection exposure apparatus for manufacturing a semiconductor device, it is required that a circuit pattern on a reticle surface can be projected and exposed on a wafer surface with higher resolution as a circuit becomes finer and higher in density. Since the projection resolution of the circuit pattern depends on the numerical aperture (NA) of the projection optical system and the exposure wavelength, methods for increasing the resolution include increasing the NA of the projection optical system and shortening the exposure wavelength. Has been adopted. Regarding the latter method, the exposure light source is shifting from g-line to i-line, and further from i-line to excimer laser. Excimer lasers having exposure wavelengths of 248 nm and 193 nm have already been put to practical use and used.
[0003]
At present, a VUV exposure method with a wavelength of 157 nm and a EUV exposure method with a wavelength of 13 nm in which the oscillation wavelength is further shortened are being studied as candidates for a next-generation exposure method.
[0004]
On the other hand, with the miniaturization of circuit patterns, it is also required to align a reticle on which a circuit pattern is formed and a wafer onto which the reticle is projected with high precision, and the required precision is １ ／ of the circuit line width. It is. For example, the required accuracy in the current 180 nm design is 1/3 of 60 nm.
[0005]
In addition, a variety of device structures have been proposed and are being studied for commercialization. With the spread of personal computers and the like, the driving force of miniaturization has shifted from conventional memories, mainly DRAMs, to CPU chips. In the future, with the further adoption of IT, devices for communication systems called home wireless LAN and Bluetooth, and furthermore, an express transport system (ITS: Intelligent Transport System) represented by an automotive radar using a frequency of 77 GHz, 24- The development of a Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit (MMIC) used in a wireless access system (LMDS: Local Multipoint Distribution Service) using a frequency of 38 GHz will further advance the miniaturization of semiconductor devices.
[0006]
In addition, there are a wide variety of semiconductor device manufacturing processes, and as a flattening technique for solving the problem of insufficient depth of an exposure apparatus, a tungsten-chemical mechanical polishing (W-CMP) process is already becoming a thing of the past, and is currently being used in the past. Has attracted attention as a Dual Damascene process.
[0007]
Also, the structure and material of the semiconductor device are various, for example, P-HEMT (Pseudomorphic High Electron Mobility Transistor), M-HEMT (Metamorphe-HEMT), SiGe, An HBT (Heterojunction Bipolar Transistor) using SiGeC or the like has been proposed.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
In the current state of the semiconductor industry as described above, there are a large number of apparatus variables (= parameters) to be set when using a semiconductor manufacturing apparatus such as an exposure apparatus, corresponding to each exposure method and each product. The number of parameters to be optimized is enormous, and these parameters are not independent of each other but are closely related to each other.
[0009]
Conventionally, a device maker of a device manufacturer determines the values of these parameters (parameter values) by trial and error, and therefore, it takes an enormous amount of time to determine the optimal parameter values. . Further, even after the parameter values are once determined, for example, if a process error occurs, it may be necessary to change the parameter values of the manufacturing apparatus again with a change in the manufacturing process corresponding to the process error. However, even in this case, setting the parameter value requires a huge amount of time.
[0010]
Also, in the production of semiconductor devices, the time that can be allocated from the start-up of the manufacturing apparatus to the start of mass production is limited, and the time that can be allocated for determining each parameter value is naturally also limited. I have. Further, from the viewpoint of cost of ownership (CoO), it is necessary to improve the operation time of the manufacturing apparatus. Therefore, it is necessary to quickly change the parameter value once determined. Under such circumstances, it is extremely difficult to manufacture a wide variety of semiconductor devices with optimal parameter values, and even in a manufacturing apparatus that can originally obtain a high yield, optimization of each parameter value is difficult. Since it is used without being performed, only an undesired yield can be obtained, resulting in an invisible reduction in the yield. Such a decrease in yield causes an increase in manufacturing cost and a decrease in shipping volume, and lowers competitiveness.
[0011]
The present invention has been made in view of the above-described problem, and has as its object to optimize the value of a predetermined parameter of an industrial device during mass production operation of the industrial device.
Another object of the present invention is to enable optimization of parameter values during mass production operation while preventing a decrease in throughput during mass production operation.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
According to the present invention to achieve the above object,
A management system for managing industrial equipment, which has a function of changing a frequency of an inspection operation for changing a value of a predetermined parameter in the industrial equipment is provided.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
[0014]
In the following embodiments, a case will be described in which a semiconductor exposure apparatus is used as industrial equipment and parameters used for alignment processing of semiconductor exposure are used as parameters to be optimized.
[0015]
<First embodiment>
First, the outline of the configuration and operation of the semiconductor exposure apparatus management system (hereinafter, exposure management system) according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. In the following, an optimization system for an alignment variable corresponding to a mass production machine is referred to as OAP: Optimization for Alignment Parameter in volume production, and an example in which OAP is applied to an alignment system of an exposure apparatus will be described. Note that the parameter values in the present specification include not only numerical values of parameters that can be set by numerical values, but also conditions such as option data of setting parameters that do not directly correspond to numerical values, such as arrangement of sample shots and selection of an alignment method. Things. Naturally, the notation “variable” also includes in-apparatus variation elements and conditions other than numerical values such as options in addition to numerical values.
[0016]
FIG. 1 is a diagram showing an overall schematic configuration of an exposure management system according to the present embodiment. The exposure management system of the present embodiment includes a plurality of semiconductor exposure apparatuses (hereinafter, referred to as exposure apparatuses) 1 and 2, an
[0017]
Next, an OAP sequence according to the first embodiment will be described with reference to FIG. First, it is assumed that a wafer to be exposed is loaded into the
[0018]
The
[0019]
Next, the stage is driven again using the stage drive information at that time, AGA measurement is performed with parameters other than Job, and a wafer magnification, wafer rotation, and shift amount (AGA data) are obtained based on the measurement result (Process 12). ). This AGA data is also passed as a value to the
[0020]
Further, in the
[0021]
When all the data related to the AGA measurement has been obtained as described above, the wafer is exposed based on the AGA data obtained by the parameter values set in Job (process 13). The above processes 11 to 13 are processes executed in the exposure apparatus 1 (or the exposure apparatus 2).
[0022]
Next, the exposed wafer is developed and transported to the
[0023]
In the
[0024]
Further, the result of the inspection performed by the
[0025]
Here, the different signal processing is a signal processing by a different algorithm. For example, the self-template method is set in JOB setting by a pattern matching method, but the
[0026]
As another specific example of various signal processing, there is the following processing method. That is,
Folding symmetry processing method,
Edge differentiation,
Template pattern matching method,
The above-described processing method in which the Wavelet transform is pre-processed,
And so on. Since these various techniques are well-known techniques, detailed descriptions thereof are omitted in the present application.
[0027]
Further, the result of the inspection performed by the
[0028]
The correlation between the AGA data and the pseudo-AGA data compiled in the database as described above and the measurement result by the
[0029]
In order to determine whether or not it is optimum, specifically, a predetermined evaluation value (for example, shift amount, rotation amount, etc.) is compared with the evaluation value at the current setting parameter value, and is obtained in advance in the
[0030]
By repeating the above processing, even when the process fluctuation occurs, the parameter values are optimized and can be used after the next lot.
[0031]
As described above, for the mass production site, it is possible to optimize the value of the alignment variable by using the OAP system without considering a special wafer separately from the mass production operation. Therefore, it is possible to improve the effective performance of the exposure apparatus without lowering the productivity.
[0032]
Again, the OAP in this embodiment can be simply described as follows. In other words, the actual alignment signal in the AGA shot is obtained or inferred even with parameter values other than the parameter value set in Job, and compared with the result of the overlay inspection apparatus, the parameter value of the alignment used in the next lot or later is optimized. It is a Feed Forward System to be transformed.
[0033]
Here, the definition of Feed Forward and the opposite, Feed Back, in this embodiment will be described.
[0034]
First, Feed Back is a so-called preceding process. Specifically, before exposure processing of a lot, alignment and exposure are performed for several Send-a-head Wafers, an Offset is obtained by an overlay inspection apparatus, and the result is Offset input to an exposure apparatus. This is a method of processing the remaining Wafers of the lot.
[0035]
In particular, in the case of a small lot, CD-SEM measurement is performed, so that it is often the case that Offset is obtained by an overlay inspection apparatus during that time. In such a case, the effect can be more exerted by applying this embodiment.
[0036]
On the other hand, Feed Forward is a method in which the result of the previous lot is subjected to various numerical processing and used without using Send-a-head Wafer. It is considered that it is more advantageous to use the expensive exposure apparatus with a longer operating time (UpTime) in terms of CoO than the preceding processing. Although it is effective when applied in the field of mass production, this premise requires that the currently set variables be roughly correct.
[0037]
The flow of the OAP process shown in FIG. 2 is briefly described again as follows. That is,
(1) The exposure apparatus performs AGA using the Job setting parameter values (including the mark, the illumination mode, and the AGA Shot arrangement), and fetches the obtained AGA data and the alignment signal into the OAP control PC.
(2) AGA measurement is similarly performed using parameter values other than the Job setting parameter values, and the obtained AGA data and alignment signals are taken in.
(3) The alignment signals fetched in (1) and (2) are processed by different processing methods, and pseudo AGA data is calculated (different processing methods include, for example, changing the window width).
(4) The exposure apparatus exposes the wafer based on the AGA measurement result using the set parameter values.
(5) The exposed wafer is conveyed to the
(6) Obtain the measurement result of the
(7) A database is created based on the AGA data captured in (2), the pseudo AGA data generated in (3), and the inspection data obtained in (6) (alignment signal, Offset, wafer magnification, wafer rotation).
(8) Determine whether the current setting parameter value is optimal.
(9) If a parameter value needs to be changed, it is reflected in the next lot or later (Feed Forward processing).
[0038]
The above is the basic processing related to OAP. In the present embodiment, the extraction frequency of a wafer to be subjected to AGA measurement and ADUL using parameter values other than the set parameter value, that is, a wafer to be subjected to wafer sampling, is further optimized. Hereinafter, the extraction frequency optimization processing according to the present embodiment will be described.
[0039]
In performing OAP, if AGA measurement using a parameter value other than the set parameter value or processing for sampling wafer alignment waveform data (ADUL) is performed, time is required for processing that is not linked to production volume. Therefore, if an apparatus that does not perform OAP is simply considered only with the processing speed, there is a possibility that the throughput is reduced. That is, wafer sampling may cause a decrease in throughput.
[0040]
Therefore, in the present embodiment, the extraction frequency of a wafer to be subjected to wafer sampling is determined (optimized) according to the apparatus, the process, the environment where the apparatus is placed, and the overlay accuracy obtained from the
[0041]
For example, if the apparatus is stable and once determined parameter conditions (parameter values) correspond to all mass production lots, the same parameter conditions can be used without performing wafer sampling. However, in reality, since the state of the apparatus, the state due to the process, and the like change, the previously determined parameter values cannot always be used permanently. Thus, in the present embodiment, an appropriate wafer sampling frequency is determined according to the situation, and both optimization of parameter values during mass production operation and maintenance of processing speed throughput are compatible.
[0042]
As a solution to how to perform wafer sampling, it is effective to perform data analysis on a database collected in the OAP.
[0043]
First, it is effective to regularly check the inspection data of the overlay inspection apparatus. A sample sequence {xi | i = 1, 2,. . . , N}, the (sample) mean and (sample) variance are
(Equation 1)
[0044]
These are representative statistics calculated from a sample sequence, and are basic quantities used in many applications in image processing. The square root of the (sample) variance is called the standard deviation.
[0045]
From the basic calculations used in these statistics, the
[0046]
Here, the short-term fluctuation is, for example, an Offset fluctuation between wafers in a lot at the same time, and the long-term fluctuation is, for example, an Offset fluctuation between another lot and a previous lot. is there. In a typical example of semiconductor manufacturing, the date and time when a certain process comes next often takes several months, and thus can be distinguished in this manner. If the probability distribution in which an error occurs is a random distribution such as a normal distribution, the data becomes reliable and stable due to the averaging effect by increasing the number of samplings. However, in the case where the sampling value cannot be a value representative of the fluctuation, for example, an example of an error that gradually shifts, specifically, an error generated in a CMP process or the like, even if the number of wafers for sampling is increased, it is stable. Cannot obtain the results.
[0047]
On the other hand, the effect of the application of OAP is remarkable. One of the factors that deteriorates the alignment accuracy is the optimization of the alignment parameter value of the apparatus (including the optimization of signal processing such as image processing). Can be maintained at a constant level.
[0048]
The stability of the alignment accuracy is also affected by the stability of the equipment and the process stability of the production line, and the factor analysis of the degradation of the alignment accuracy is performed by changing the parameter conditions and analyzing the factors, but it is difficult to identify the factors. It is.
[0049]
The frequency of wafer sampling for wafer sampling (wafer sampling frequency) is determined based on the database of the precision results (measurement results of the overlay inspection device) and signal processing based on the alignment waveform. I do. Hereinafter, the process of determining the frequency of wafer sampling according to the present embodiment will be described in detail.
[0050]
It is desirable that the number of wafers to be subjected to OAP, that is, wafers to be subjected to wafer sampling be all the number of wafers when the process is first introduced. This is because at the time of introduction of the process, the stability of the apparatus and the process is not known.
[0051]
If the OAP determines that the parameter values other than the parameter values set in the current JOB are more appropriate from the results of the wafer sampling and the inspection results of those wafers by the
[0052]
As a specific example of the determination as valid, there is a case where the variation distribution of the alignment data of the AGA shot in the wafer is analyzed, and the tendency of stability can be grasped. Here, the alignment data is a deviation amount from an ideal lattice depending on the stage accuracy as global alignment, and a measurement result of the overlay inspection apparatus. As described above, the controller of the OAP sorts the database fluctuations so that the tendency of wafer sampling can be grasped.
[0053]
As for the alignment accuracy for each process (process) wafer, the quality of the accuracy is determined by the inspection result of the overlay inspection apparatus. Therefore, there is no problem because the process of high accuracy has little variation from the whole sample even if the wafer sampling is small. . How to set the number of wafers to be subjected to wafer sampling, for example, the number of wafers for each lot, can be solved by determining from the margin between the throughput and the allowable accuracy.
[0054]
More specifically, for example, the threshold level range of the standard deviation value for each lot is set to 1 to 3 as in the example of FIG. 4, and the determination is made from the standard deviation value for each lot. That is, the overlay inspection is performed on some of all initial lots and all the wafers, the tendency of the accuracy is monitored, and the overlay accuracy is classified. As will be described in detail later, the 3σ values representing the variations are classified into the ranks at the threshold level, and the extraction frequency according to the rank is determined. In addition, the situation of wafer sampling after the determination of the extraction frequency is determined according to the situation. For example, if the accuracy deteriorates when the alignment accuracy is viewed in chronological order, the frequency of executing the wafer sampling is increased. Try to change it.
[0055]
Consider sampling for each lot as an example. Factors that degrade the alignment accuracy include, as described above, environmental variations for each process, apparatus, and line. Although it is necessary to separately analyze which factors are involved, the basic idea of wafer sampling is to collect data on a large number of wafers in the early stages of process introduction and to determine the frequency of wafer sampling execution based on the margin for data accuracy. Judge.
[0056]
FIG. 3 is a flowchart illustrating the wafer sample determination process. In the present embodiment, ADUL (wafer sampling) is not performed for the initial lot, and the execution frequency of wafer sampling is set based on the deviation amount between the inspection result of the overlay inspection apparatus and the AGA data. Here, when the shift amount is large and the parameter value needs to be changed, the parameter value is optimized using the OAP shown in FIG. 2 and the above processing is executed.
[0057]
First, the exposure processing of the initial lot is started with the current job setting that has been determined (step S20). At each start of each exposure process, overlay data for alignment in exposure of all wafers in the initial lot is inspected by an overlay inspection device (step S21).
[0058]
Since the vertical structure of the alignment mark is different in each process in the semiconductor manufacturing process, the alignment Offset of the exposure apparatus needs to be obtained for all the process wafers using the overlay inspection apparatus. The result is communicated to OAP. As the communication means, the
[0059]
Next, a statistical analysis of the inspection result is performed (step S22). In the present embodiment, (1) the variation cycle and the variation width of the deviation amount between the inspection result of each wafer in the lot and the AGA data are examined, and (2) the variation of the 3σ value of the deviation amount is examined for each lot.
[0060]
The signal fluctuation period can be easily obtained by examining the increase / decrease of the deviation amount value for each wafer, taking the difference for each data, and examining the numerical code. 5 and 6 show the results of examining the variation in the shift amount and the variation period. T1 and T2 indicate the variation period, and D1 and D2 indicate the width of the variation. If the sampling is performed at least half the cycle of the value of the variation cycle, the original variation waveform can be restored from the sampling theorem, and therefore the wafer sampling is performed based on the waveform.
[0061]
In the case where the fluctuation has regularity, it is possible to reduce the value to 3σ with a small number of samplings in consideration of the period. In FIG. 5, since T1 is 6, it is sufficient to sample at least every third image. In the case of 25 lots, it is sufficient to set 8 pieces.
[0062]
Such a periodic change is good, but if it is random, such a method cannot be used. Therefore, the range of variation is determined by 3σ based on the standard deviation σ value. FIG. 4 is a diagram in which 3σ values of the shift amount obtained based on the inspection result of the
[0063]
Those having a 3σ value in the range of the
[0064]
For example, it is possible to determine 10 sheets for the threshold level range S2 and 15 sheets for the threshold level range S3. The number of sheets for each threshold level may be changed by the judgment of the process manager.
[0065]
If the above 3σ value is stable over the specified lot number, it can be determined that the job variable for mass production is reliable. Also, regarding the wafer sampling, when the process changes or the apparatus does not change, the conditions can be fixed, so that the present process can be ended (step S23).
[0066]
The specified number of lots may be set by a process manager. If it is not confirmed in step S23 that the specified lot number is stable, the process proceeds to step S24. In step S24, it is determined whether or not the current setting parameter value is sufficient based on the change in the shift amount. If it is determined that the current parameter values can be kept, the number of wafers to be sampled is determined in step S25 according to the threshold level (threshold level range S4: 20 wafers / lot, threshold level range S3: 15 wafers / lot). Lot, threshold level range S2: 10 sheets / lot, threshold level range S1: 5 sheets / lot). Then, in step S27, the inspection by the
[0067]
On the other hand, when it is determined in step S24 that the current parameter value should be changed, the process proceeds to step S26. In step S26, the OAP process described in FIG. 2 is executed to optimize the parameter values, and the process from step S21 is repeated. When it is determined whether the current parameter value should be changed, it may be determined that the parameter should be changed when the threshold level has deteriorated by two or more levels between the preceding and following lots.
[0068]
As described above, it is possible to automatically determine the setting of the number of wafers to be sampled based on the threshold level value and whether the current Job parameter setting value is sufficient. In general, if the process and apparatus Job parameter setting values are not determined at first, it is necessary to confirm the work by changing the conditions, so that the accuracy may fluctuate. The description will be made with reference to such an example.
[0069]
For example, setting of an AGA shot will be described. For the measurement, setting the AGA shot outside the wafer as much as possible increases the measurement span, thereby improving the accuracy of the AGA measurement value. On the other hand, the asymmetry of the alignment mark, which is caused by a process error called WIS: Wafer Induced Shift, is worse in a process wafer such as a CMP when going outside the wafer.
[0070]
Therefore, when the AGA shot is determined, the setting is changed to the outermost, next slightly inner, and further inner, and the alignment accuracy is monitored and examined. In this case, where the AGA shot is finally determined is determined based on, for example, AGA measurement reproducibility, a measurement result of the overlay inspection apparatus after exposure, and the like. In addition to this, for example, a case may be considered in which the variation in alignment accuracy is monitored while changing the settings of the number of AGA shots, the illumination mode, the processing window, and the like.
[0071]
FIG. 7 is a plot of the accuracy result of the overlay inspection apparatus (AGA data such as wafer magnification, wafer rotation, and shift amount are converted into a database and changes are observed in time series).
[0072]
By dividing the allowable accuracy range by
[0073]
When the accuracy range of the first data in FIG. 7 is S1, since the accuracy is high, the processing is started at 5 sheets / lot after obtaining all the data. After that, if there is no deterioration in the accuracy when looking at several lots, it is sufficient as it is. However, if the data deteriorates as in B, then B is at the S2 level and the number of samples is 10 sheets / lot. And see lots again. As a result, if the accuracy is reduced as shown in C, the wafer can be settled by performing five wafer samplings. Thereafter, if the accuracy suddenly deteriorates as in D, the condition (parameter value) of the JOB parameter is reviewed again. This is because the device may have deteriorated for some reason, or it may be necessary to review the process factors. On the other hand, if the stability of the accuracy is maintained for a long period of time, the state may be changed to one sheet / lot, and if the stability is still stable, the state may be changed to one sheet / lot.
[0074]
If the 3σ value fluctuates slowly, the number of wafers to be sampled for each lot is determined according to the threshold level range using the current JOB parameter value. For example, as shown in FIG. 4 and FIG. 7, when the setting range is set in three stages, the setting is performed in the order of high accuracy (in the order of S1 to S4), such as 5, 10, 15, and 20. . (Step S25).
[0075]
Further, if the fluctuation width changes rapidly as in the parts C to D in FIG. 7, it is considered that some apparatus state or process state has changed, and it is also effective to change the process conditions and see the change. become. In the present embodiment, the OAP process described with reference to FIG. 2 is executed to optimize the parameter value (Step S26). Here, an instruction to change the setting parameter value is issued to the exposure apparatus 1 (or 2) via the
[0076]
The parameter value change timing is applied from the next lot in the case of Feed Forward. As another application example, when the lot is an initial lot and the conditions are not yet stable, when the inspection result can be determined to be stable at a place where there are a plurality of wafers in the lot, the condition of the JOB variable is determined during the subsequent lot. Can also be changed. In that case, the processing is like a feed back. After the process is changed in step S26, a more accurate inspection can be performed by inspecting all the wafers with the overlay inspection apparatus 3 (step S21).
[0077]
Further, when it is desired to increase the accuracy a little more than the accuracy required by the process, it is possible to set the condition for each process or each device by changing the slush hold and the accuracy allowable condition for each process. It is conceivable that there are some differences between the devices, and it is preferable that the allowable value can be set for each device in terms of individually coping with such differences.
[0078]
If the number of wafers is determined in step S25, OAP and exposure processing are performed by the exposure apparatus, and then the inspection of the sample wafer is performed by the overlay inspection apparatus. (Step S27). By repeating this series of processes, an appropriate execution frequency of wafer sampling can be automatically determined. The execution frequency determined in step S25 is set to the execution frequency of wafer sampling in the exposure apparatus after the end of this processing in step S23.
[0079]
Further, regarding the factor analysis when the accuracy is deteriorated, the factor analysis can be performed by measuring the alignment measurement waveform on the database in the OAP accumulated so far or the actual wafer shape measurement by the CD-SEM. If the cause is known and the accuracy becomes stable in this way, the number of wafer samplings can be reduced, and a decrease in throughput in ADUL can be reduced. As described above, by performing wafer sampling in accordance with the state of the measurement result of the overlay inspection apparatus based on the OAP database, optimal lot management can be performed in terms of both reduction in throughput and assurance of accuracy.
[0080]
It should be noted that if the touch panel console or OAP connected to the OAP controller can be controlled on a PC basis, the number of wafers sampled can be changed by each keyboard input.
[0081]
<Second embodiment>
FIG. 8 is a flowchart for explaining processing according to the second embodiment for determining alignment data other than JOB variable values. In the first embodiment, the setting parameter value (including signal processing) for the job is fixed, the initial lot is processed without performing the ADUL data transfer of the alignment waveform, and the wafer sample is obtained from the measurement result of the
[0082]
In the following, the JOB variable values are changed, but it is assumed that the accuracy does not satisfy the specified value, so that the JOB variable value is further changed to increase the accuracy.
[0083]
First, wafer sampling is performed with the JOB variable value set for all wafers and other parameter conditions (parameter values) (step S31). After that, exposure and development are performed based on the alignment result performed with a predetermined JOB setting parameter value, and the overlay inspection apparatus evaluates the overlay accuracy result. Based on the alignment result exposed by the setting parameter value and the inspection result by the overlay inspection apparatus, the pseudo exposure result under conditions other than the JOB variable value is examined. The description “pseudo” does not mean that the exposure is actually performed, but is based on the examination of the measurement accuracy in the exposure machine. Since the alignment signal waveform is also available, various signal processing can be considered. Actually, it can be used by an exposure apparatus at the time of alignment, and can also be viewed by performing processing other than signal processing in which exposure processing has been performed. This study is performed by statistical processing using a plurality of wafers in a lot to derive a study result (step S33).
[0084]
The specified number of lots is set in advance, and when the accuracy is within the stable allowable value over the specified number of lots, the process ends (step S34). If the specified number of lots is not reached, it is determined whether or not the current setting parameter value needs to be changed.
[0085]
The accuracy of the current process and the process other than the job variable value are compared with each other using the 3σ value. If the job variable value has less variation in the lot, the variation is determined according to the accuracy (classification by the threshold level in the above-described embodiment). ) The setting is changed to a preset wafer sampling number (step S36).
[0086]
On the other hand, if the accuracy does not have a margin relative to the required accuracy, or if the stability of the 3σ value is obviously more stable when the JOB variable value is changed, the parameter value other than the setting parameter value of the current JOB is used. An instruction to make a change is issued to the exposure apparatus (step S37). In this case, the frequency of wafer sampling may be further increased according to the situation, and then the process may return to step S31.
[0087]
<Third embodiment>
Next, a third embodiment will be described. The third embodiment has a problem of a reduction in throughput in performing the OAP in the first embodiment. As described in the first embodiment, when performing OAP, if AGA data acquisition (AGA measurement or ADUL) is performed using parameter values other than JOB, time for processing that is not tied to the production amount is performed. Since it is necessary, the throughput may be reduced if only the processing speed is considered for a device that does not perform OAP. In the first embodiment, as a countermeasure, the frequency of wafer sampling is optimized.
[0088]
In the present embodiment, in order to comprehensively judge the environment where the apparatus and the process are placed, the overlay accuracy and the JOB parameter values measured by the overlay inspection apparatus, AGA measurement data of parameter values other than JOB settings, various signals Provided is a method for determining the performance of an apparatus in accordance with an accuracy rank within a required accuracy by continuously judging processing results in a time series and maximizing the CoO of the apparatus in terms of both throughput and performance.
[0089]
In OAP, it is ideal to shake and confirm all parameter values other than JOB during the operation of the apparatus. However, in this case, the throughput is reduced. The controller is making the decision.
[0090]
Judgment of parameter change, determination of parameter values other than JOB, and the frequency of taking in the signal processing waveform of alignment in the case of an exposure apparatus, implementation of OAP itself, non-implementation, and situation in which parameter change cannot satisfy apparatus performance (before exposure) It is the main purpose of the present embodiment to provide a method of automatically monitoring the apparatus (e.g., warning judgment) and extracting the performance of the apparatus operating state to the maximum.
[0091]
FIG. 9 is an explanatory diagram of this embodiment. The vertical axis represents the accuracy as a reference for evaluating the overlay performance. For the accuracy, multiple threshold levels are set within the allowable accuracy value for each semiconductor process. In this example, there are three levels of
[0092]
The horizontal axis indicates that the overlay performance of the same exposure apparatus is monitored in time series for each of the same steps of the semiconductor process. Each section is divided into sections A to D in which the range of the exposure apparatus and the OAP sequence operation are changed to which threshold range falls with respect to the change in the accuracy situation by continuously monitoring the lot of the semiconductor process step. An example is shown.
[0093]
Next, the definition and contents of the accuracy of the vertical axis will be described. The accuracy criterion is an evaluation criterion based on an error after measurement by the overlay inspection apparatus after exposure by the exposure apparatus. In addition, one of the criteria is the residual error amount after the in-wafer error such as the wafer magnification, the wafer rotation, and the orthogonality is obtained by AGA measurement and driven in by the stage. By calculating the correlation between the overlay inspection device and the residual error amount, the pseudo AGA accuracy result of parameter values other than JOB can be predicted. It is also possible to store these evaluation data in the
[0094]
Next, the definition of the threshold will be described. The definition of the threshold is determined as follows. The threshold value is obtained by performing a multi-stage division within the allowable accuracy value for each process of each semiconductor device. The threshold value of 1 or less is an accuracy level at which there is a sufficient margin with respect to the overlay accuracy allowable value and JOB parameters and signal processing are determined to be optimal. In the range of the
[0095]
The range of the
[0096]
The broken lines a, c, d, and e indicate the results obtained by the pseudo AGA, and the solid line of the line segment b indicates the accuracy based on the current JOB parameter value. Since the line segment b is the current JOB setting value, since the exposure is actually performed by the exposure apparatus, the overlay data by the overlay inspection apparatus exists. Here, the combination of parameter values other than the JOB setting indicated by the broken line e is within the
[0097]
If the
[0098]
In this example, a case has been shown in which a combination of optimization parameters obtained as a result of the optimization study performed in the section B is called from the database and actually applied.
[0099]
Next, a description will be given of a management operation of this embodiment regarding a section. Each section is a range in which the management system of the present embodiment changes the operation for each section. The section A is a section where the OAP is not performed at a level where the accuracy is very stable below the
[0100]
The section B falls within the range between the
[0101]
Section C is a section in which the
[0102]
The section D indicates the result of the optimization parameter setting performed in the section C, and since the accuracy range of the
[0103]
Next, the OAP and the operation of the exposure apparatus will be described in detail for each section.
[0104]
Section A indicates an area in which the accuracy is sufficiently stable with respect to the allowable accuracy value, and in which the parameter does not need to be changed by the OAP because the JOB parameter set in the lot corresponds to a sufficiently satisfactory set value. is there. Therefore, in this area, by stopping the acquisition of AGA data other than JOB that reduces the throughput, it is possible to prevent the throughput of the apparatus from decreasing. This is an area where it is not necessary to acquire and store AGA measurement data other than JOB in a database referenced by the
[0105]
Section B represents a situation in which the accuracy gradually deteriorates. This is an example of a case where the
[0106]
This is a case where the
[0107]
The dotted lines a, c, d, and e show examples of prediction application. Within the
[0108]
Section D shows a situation in which the JOB parameter value by OAP has been optimized in section C, and shows an example in which the accuracy has returned to a stable state.
[0109]
The above is the description using FIG. In this embodiment, the operation status of the apparatus is finely evaluated in accordance with the multi-level accuracy evaluation criteria, and the operation of the apparatus and the management system are changed to set optimal parameters and signal processing selection which influence the apparatus performance. Is performed effectively.
[0110]
In the present embodiment, the allowable accuracy required for each semiconductor process is divided into a plurality of thresholds with respect to a plurality of evaluation criteria of the accuracy in the previous period, and the device performance is evaluated in a time series with respect to these. The feature is that the operation of the apparatus is changed according to the fluctuation situation. In the example of FIG. 9 described above, an example is described in which the device operation sets four modes (sections A to D), but the operation can be changed according to the industrial device to be used.
[0111]
<Fourth embodiment>
Next, as a fourth embodiment, a method of changing a threshold level according to an industrial device and a method of predicting and setting an optimal parameter will be described.
[0112]
In the example relating to the alignment of the exposure apparatus, the apparatus is operated by a parameter operation other than JOB setting in order to compare and examine a threshold level with respect to a judgment level for optimizing parameters relating to the alignment and parameter values of candidates for optimizing parameters. Since the threshold level for judging the frequency of acquiring data operated by parameters other than JOB and the set parameters sufficiently satisfy the permissible accuracy level, and stable apparatus performance can be obtained continuously, A threshold level at which it can be determined that there is no need to change parameters can be set. These thresholds can be changed in response to fluctuations in the device status by having means for monitoring the performance of the device in time series. The division method relating to the threshold level may take a method of sequentially accumulating the measurement data of the overlay inspection apparatus with the measurement data of the JOB and the non-JOB by the OAP, and confirming the time-series fluctuation tendency before classifying. Alternatively, they may be divided in advance in accordance with the state of overlay accuracy of the device with respect to the semiconductor process. In a semiconductor process having good overlay accuracy in an exposure apparatus, the overlay accuracy is relatively stable, so that it is possible to increase the margin with respect to the required accuracy.
[0113]
On the other hand, in the semiconductor processing process in which the overlaying accuracy in the exposure apparatus is poor, there is no margin with respect to the allowable accuracy. Therefore, it is necessary to select the parameter value and the signal processing while accurately predicting the optimization judgment by the PC4. Become. Here, it is a method of analyzing and predicting the data accumulated so far in the database. For example, the AGA measurement result can be substituted by obtaining the correlation between the AGA measurement result and the overlay inspection device. In addition, the alignment mark interval (variation of each mark interval: each mark interval has the same design value, which may be evaluated based on the variation between each mark element) used in the alignment signal processing is used for each AGA. The correlation between the measurement shot and the residual error after AGA measurement correction can be used as an evaluation criterion.
[0114]
In addition, when obtaining a correlation between parameters, an optimization method using data mining, for example, a decision making system or a neural network method becomes effective. By optimizing the correlation between the parameter change and the accumulated accuracy evaluation criteria by the data mining method, it is possible to optimize the device parameters by comparing fewer prediction parameter candidates. .
[0115]
<Fifth embodiment>
In the first to fourth embodiments, among the semiconductor manufacturing apparatuses, the example of optimizing the parameters of the alignment of the exposure apparatus has been described. However, the parameter changing and optimizing method of the present invention can be applied to other semiconductor manufacturing apparatuses. is there. The present invention can be applied to a measurement and control unit that changes the type of parameter and optimizes the number of stages of threshold setting conditions for the device.
[0116]
As described above, according to the above embodiments, it is possible to increase the CoO of the device.
[0117]
Next, a semiconductor device manufacturing process using the above-described semiconductor exposure apparatus will be described. FIG. 10 shows a flow of the whole semiconductor device manufacturing process. In step S201 (circuit design), a circuit of a semiconductor device is designed. In step S202 (mask production), a mask on which the designed circuit pattern is formed is produced. On the other hand, in step S203 (wafer manufacturing), a wafer is manufactured using a material such as silicon. Step S204 (wafer process) is called a pre-process, and an actual circuit is formed on the wafer by lithography using the prepared mask and wafer. The next step S205 (assembly) is called a post-process, and is a process of forming a semiconductor chip using the wafer produced in step S204. Process. In step S206 (inspection), inspections such as an operation check test and a durability test of the semiconductor device manufactured in step S205 are performed. Through these steps, a semiconductor device is completed and shipped (step S207). The pre-process and the post-process are performed in separate dedicated factories, and maintenance is performed for each of these factories by the above-described remote maintenance system. Also, data for production management and equipment maintenance is communicated between the pre-process factory and the post-process factory via the Internet or a dedicated line network.
[0118]
FIG. 11 shows a detailed flow of the wafer process. In step S211 (oxidation), the surface of the wafer is oxidized. In step S212 (CVD), an insulating film is formed on the wafer surface. In step S213 (electrode formation), electrodes are formed on the wafer by vapor deposition. In step S214 (ion implantation), ions are implanted into the wafer. In step S215 (resist processing), a photosensitive agent is applied to the wafer. In step S216 (exposure), the circuit pattern of the mask is printed onto the wafer by exposure using the above-described exposure apparatus. In step S217 (developing), the exposed wafer is developed. In step S218 (etching), portions other than the developed resist image are removed. In step S219 (resist removal), unnecessary resist after etching is removed. By repeating these steps, multiple circuit patterns are formed on the wafer. Since the exposure apparatus used in the above process has been optimized by the management system described above, while preventing deterioration over time due to fixed parameters, etc., even if a change over time occurs, the mass production site is not stopped, and Optimization correction can be performed by appropriately preventing a reduction in processing speed, and the productivity of semiconductor devices can be improved as compared with the related art.
[0119]
In each of the above embodiments, the case where the semiconductor exposure apparatus is used as the industrial equipment and the parameter value of the wafer alignment is optimized has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the present invention may be applied to a CMP apparatus or may be applied to a wafer focus function of a semiconductor exposure apparatus.
Further, the present invention supplies a storage medium storing a program code of software for realizing the functions of the above-described embodiments to a system or an apparatus, and a computer (or CPU or MPU) of the system or the apparatus stores the storage medium in the storage medium. It goes without saying that this is also achieved by reading and executing the stored program code.
[0120]
In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the function of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
[0121]
As a storage medium for supplying the program code, for example, a floppy disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, and the like can be used.
[0122]
When the computer executes the readout program code, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also an OS (Operating System) running on the computer based on the instruction of the program code. It goes without saying that a part or all of the actual processing is performed and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
[0123]
Further, after the program code read from the storage medium is written into a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that a CPU or the like provided in the board or the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiments.
[0124]
<Embodiments of the invention>
The present invention further discloses the following embodiments.
[0125]
<
[0126]
<
[0127]
<
[0128]
<
[0129]
<
[0130]
<
Inspection means for inspecting a processing result based on the setting parameter value and acquiring and accumulating an inspection result value,
Changing means for changing the setting parameter value based on the processing result obtained by the obtaining means and the inspection result value by the inspection means,
An evaluation unit that evaluates a variation state of a processing result based on the inspection result value accumulated by the inspection unit;
Determining means for determining a frequency to execute the obtaining means based on an evaluation result by the evaluating means;
A management system comprising:
[0131]
<
The management system according to
[0132]
<
The management system according to
[0133]
<
[0134]
<
Determine the frequency to execute the evaluation means based on the evaluation result by the evaluation means,
7. The management system according to
[0135]
<
[0136]
<
[0137]
<
11. The management system according to
[0138]
<
[0139]
<
[0140]
<
[0141]
<
[0142]
<
[0143]
<
[0144]
<
[0145]
<
[0146]
<
[0147]
<
[0148]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to optimize parameter values of an industrial device during mass production operation of the industrial device. Further, according to the present invention, optimization of parameter values during mass production operation can be achieved while preventing a decrease in throughput during mass production operation.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating an overall schematic configuration of an exposure management system according to an embodiment.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure (OAP) of optimizing the value of an alignment variable of the semiconductor exposure apparatus according to the present embodiment.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a wafer sampling execution frequency determination process according to the first embodiment;
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of determination analysis of a level of a variation in alignment accuracy of a wafer according to the first embodiment.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of determination analysis of a level of fluctuation in alignment accuracy of a wafer according to the first embodiment.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of determination analysis of a level of fluctuation in alignment accuracy of a wafer according to the first embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of determination analysis of a level of fluctuation in alignment accuracy of a wafer according to the first embodiment.
FIG. 8 is a flowchart illustrating a process of determining the execution frequency of wafer sampling according to the second embodiment.
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of determination analysis of a level of a variation in alignment accuracy of a wafer according to the third embodiment.
FIG. 10 is a diagram illustrating a flow of a device manufacturing process.
FIG. 11 is a diagram illustrating a wafer process.
[Explanation of symbols]
1 Semiconductor exposure equipment
2 Semiconductor exposure equipment
3 overlay inspection equipment
4 PC or workstation
5 Database
6 LAN cable
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