JP2005175283A - データ分析方法、及び、デバイス製造方法とそのシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】電子デバイスの製造に関わる計測データより周期成分を検出することにより、容易かつ適切にデータの分析が行うデータ分析方法を提供するこ
【解決手段】電子デバイスの製造に関わる計測データより周期成分を検出し（ステップＳ１１０）、検出した周期成分（ステップＳ１２０）又は計測データから周期成分を除去した残存成分（ステップＳ１４０）に基づいて、計測データの示す特性の原因を推定する。周期成分の検出は、候補の周期たる仮周期を設定し、計測データの仮周期離れたデータの相関を検出し、相関が所定の値以上高い場合に計測データに仮周期を周期とする周期性があるものとして検出する。また原因の推定は、検出した周期成分と周期が同一の事象を検出することにより行う。周期性には、任意の時間を単位とした時間経過の中における周期性、任意の枚数のウエハを単位としてウエハの処理順序の中における周期性、及び、任意の数のロットを単位としてロットの処理順序の中における周期性を含む。
【選択図】 図１０
【解決手段】電子デバイスの製造に関わる計測データより周期成分を検出し（ステップＳ１１０）、検出した周期成分（ステップＳ１２０）又は計測データから周期成分を除去した残存成分（ステップＳ１４０）に基づいて、計測データの示す特性の原因を推定する。周期成分の検出は、候補の周期たる仮周期を設定し、計測データの仮周期離れたデータの相関を検出し、相関が所定の値以上高い場合に計測データに仮周期を周期とする周期性があるものとして検出する。また原因の推定は、検出した周期成分と周期が同一の事象を検出することにより行う。周期性には、任意の時間を単位とした時間経過の中における周期性、任意の枚数のウエハを単位としてウエハの処理順序の中における周期性、及び、任意の数のロットを単位としてロットの処理順序の中における周期性を含む。
【選択図】 図１０
Description
本発明は、例えば半導体素子、液晶表示素子、ＣＣＤ等の撮像素子、プラズマディスプレイ素子、薄膜磁気ヘッド等の電子デバイス（以下、単に電子デバイスあるいはデバイスと称する）を製造する工程において、製造装置あるいは製造物（電子デバイス）等から得られる計測データの分析に適用して好適なデータ分析方法、及び、そのようなデータ分析を適切に行い電子デバイスを適切に製造することができるデバイス製造方法及びデバイス製造システムに関する。
電子デバイスの製造ラインにおいては、製造上の不具合を早急に検出して迅速に対応するために、また、これにより特性の優れたデバイスを効率良く製造するために、ひいては、装置の稼動率を向上させて歩留まりを向上させるために、情報収集・解析装置、診断システム及び装置支援システム等の導入が行われている。
このような診断システムや装置支援システムにおいては、露光装置やプロセス処理装置等の製造装置、検査装置及び計測装置等から各種のデータを収集し、サーバー装置等においてそれらのデータを解析することにより状況の把握等を行い、制御パラメータ等の調整を行っている。これにより、例えば、装置の稼動状況の分析及び把握、装置の傾向を統計的に解析しての異常の検知、及び、装置の傾向から未来を予測しての異常発生の防止、等の処理が行われている（例えば、特許文献１参照）。
このような診断システムや装置支援システムにおいては、露光装置やプロセス処理装置等の製造装置、検査装置及び計測装置等から各種のデータを収集し、サーバー装置等においてそれらのデータを解析することにより状況の把握等を行い、制御パラメータ等の調整を行っている。これにより、例えば、装置の稼動状況の分析及び把握、装置の傾向を統計的に解析しての異常の検知、及び、装置の傾向から未来を予測しての異常発生の防止、等の処理が行われている（例えば、特許文献１参照）。
しかしながら、前述したような各装置やデバイスから得られるデータ（以下、計測データと称する）は、一般的にさまざまな成分やノイズの影響を受けた複雑なデータ、信号である場合が多い。すなわち、そのような計測データには、オフセット成分、トレンド成分、周期性成分（周波数成分）、ランダム成分等の成分が含まれている。また、周期性成分について見ても、時間軸に対して周期性を持つ成分から、順次処理されるウエハの処理順序方向における周期性、順次処理されるロットの処理順序方向における周期性、あるいは、順次処理されるショット（デバイス）の処理順序方向における周期性等、種々の方向に対する種々の周期性がある。従って、観察される計測データは非常に複雑な成分構成のデータとなっており、その解析は難しい。
その結果、従来、計測データの適切な分析が行えず、計測データを有効に活用できないという問題がある。
その結果、従来、計測データの適切な分析が行えず、計測データを有効に活用できないという問題がある。
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、その目的は、デバイスの製造に関わる計測データの分析を容易かつ適切に行えるようなデータ分析方法を提供することにある。
また本発明の他の目的は、そのようなデータ分析を適切に行いデバイスを適切に製造することができるデバイス製造方法及びデバイス製造システムを提供することにある。
また本発明の他の目的は、そのようなデータ分析を適切に行いデバイスを適切に製造することができるデバイス製造方法及びデバイス製造システムを提供することにある。
前記目的を達成するために、本発明のデータ分析方法は、デバイス又はデバイス製造装置に関わる計測データより周期成分を検出し（ステップＳ１１０）、前記検出した周期成分（ステップＳ１２０）、又は、前記計測データから前記周期成分を除去した残存成分（ステップＳ１４０）に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定することを特徴とする（図１０参照）。
好適には、前記検出した周期成分と周期が同一の事象を検出し、当該事象を前記計測データの示す特性の原因を推定することを特徴とする。
また好適には、前記周期成分の検出は、候補の周期たる仮周期を設定し、前記計測データの前記仮周期離れたデータの相関を検出し、前記相関が所定の値以上高い場合に、前記計測データに前記仮周期を周期とする周期性があるものと検出することを特徴とする。
また好適には、前記周期成分の検出は、候補の周期たる仮周期を設定し、前記計測データの前記仮周期離れたデータの相関を検出し、前記相関が所定の値以上高い場合に、前記計測データに前記仮周期を周期とする周期性があるものと検出することを特徴とする。
好適には、前記周期性は、任意の時間を単位とした時間経過の中における周期性を含む。
また好適には、前記計測データは、ウエハの処理に関わり計測されたデータであり、前記周期性は、任意の枚数のウエハを単位として前記ウエハの処理順序の中における周期性を含む。
また好適には、前記計測データは、ロット毎にウエハを処理する処理に関わり計測されたデータであり、前記周期性は、任意の数のロットを単位として前記ロットの処理順序の中における周期性を含む。
また好適には、前記計測データは、ウエハの処理に関わり計測されたデータであり、前記周期性は、任意の枚数のウエハを単位として前記ウエハの処理順序の中における周期性を含む。
また好適には、前記計測データは、ロット毎にウエハを処理する処理に関わり計測されたデータであり、前記周期性は、任意の数のロットを単位として前記ロットの処理順序の中における周期性を含む。
また好適には、前記計測データよりトレンド成分を検出し、前記計測データより前記周期成分及び前記トレンド成分を除去してランダム成分を抽出し、前記ランダム成分に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定することを特徴とする。
また好適には、前記計測データに基づいて、前記デバイス製造装置又は前記デバイスの異常の原因を推定する。
また好適には、前記計測データに基づいて、前記デバイス製造装置又は前記デバイスの異常の原因を推定する。
計測データより周期成分を検出することにより、その検出した周期成分より、異常等の計測データの特性（例えば、異常等を示す特徴）の原因を容易に推定することができる。また、周期的成分を除去した残りの計測データ（ランダム成分等を含む残りの成分）についても、周期成分を含む場合に比べて成分構成が単純となり、すなわち、ランダム成分等の特徴が明確となり、計測データの示す特性の原因を容易に推定することができる。
また、本発明に関わるデバイス製造方法は、所望のデバイスを製造する方法であって、前記デバイス又はデバイス製造装置に関するデータを計測し、前記計測したデータより周期成分を検出し、前記検出した周期成分、又は、前記計測データから前記周期成分を除去した残存成分に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定し、前記推定された前記計測データの特性の原因に基づいて、前記デバイスの製造条件を制御することを特徴とする。
また、本発明に関わるデバイス製造システムは、所望のデバイスを製造するシステムであって、デバイス製造装置と、前記デバイス製造装置又は前記デバイスに関するデータを計測するデータ計測手段と、前記計測したデータより周期成分を検出する周期成分検出手段と、前記検出した周期成分、又は、前記計測データから前記周期成分を除去した残存成分に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定する原因推定手段と、前記推定された前記計測データの特性の原因に基づいて、前記デバイスの製造条件を制御する制御手段とを有する。
なお、本欄においては、各構成に対して、添付図面に示されている対応する構成の符号を記載したが、これはあくまでも理解を容易にするためのものであって、何ら本発明に係る手段が添付図面を参照して後述する実施の形態の態様に限定されることを示すものではない。
本発明によれば、デバイスの製造に関わる計測データより周期成分を検出することにより、データの分析を容易かつ適切に行えるデータ分析方法を提供することができる。
また、そのようなデータ分析を適切に行いデバイスを適切に製造することができるデバイス製造方法及びデバイス製造システムを提供することができる。
また、そのようなデータ分析を適切に行いデバイスを適切に製造することができるデバイス製造方法及びデバイス製造システムを提供することができる。
本発明の一実施の形態について、図１〜図１２を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施の形態の露光装置システム１の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、露光装置システム１は、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０、インライン計測器（検査装置）４０、オフライン計測器（検査装置）５０、装置支援システム６０及び通信ネットワーク７０を有する。
図１は、本発明の一実施の形態の露光装置システム１の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、露光装置システム１は、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０、インライン計測器（検査装置）４０、オフライン計測器（検査装置）５０、装置支援システム６０及び通信ネットワーク７０を有する。
装置支援システム６０は、サーバー６１、端末装置６２及びリモート端末装置６３を有する。また、通信ネットワーク７０は、第１のネットワーク７１、第２のネットワーク７２及びゲート装置７３を有する。
なお、露光装置システム１は、複数のデバイス製造ラインを有し、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０及びインライン計測器４０は、例えば各ラインに対応して複数設けられている。また、オフライン計測器５０は、それらの製造ラインとは別に複数設けられている。
なお、露光装置システム１は、複数のデバイス製造ラインを有し、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０及びインライン計測器４０は、例えば各ラインに対応して複数設けられている。また、オフライン計測器５０は、それらの製造ラインとは別に複数設けられている。
まず、露光装置システム１の各部の構成について順に説明する。
露光装置１０は、レチクル上に形成された所望のパターンの像を感光材料が塗布された基板（ウエハ）上に投影し、ウエハ上にそのパターンを転写する。本実施の形態の露光装置１０は、画像処理によりウエハの所定の基準となるパターンを検出するオフアクシス方式のアライメント光学系を有する露光装置である。
露光装置１０は、レチクル上に形成された所望のパターンの像を感光材料が塗布された基板（ウエハ）上に投影し、ウエハ上にそのパターンを転写する。本実施の形態の露光装置１０は、画像処理によりウエハの所定の基準となるパターンを検出するオフアクシス方式のアライメント光学系を有する露光装置である。
露光装置の全体構成について図２〜図５を参照して説明する。
なお、以下の説明においては、図２中に示したＸＹＺ直交座標系を設定し、このＸＹＺ直交座標系を参照しつつ各部材の位置関係等について説明する。ＸＹＺ直交座標系は、Ｘ軸及びＺ軸が紙面に対して平行となるよう設定され、Ｙ軸が紙面に対して垂直となる方向に設定される。図中のＸＹＺ座標系は、実際にはＸＹ平面が水平面に平行な面に設定され、Ｚ軸が鉛直上方向に設定される。
なお、以下の説明においては、図２中に示したＸＹＺ直交座標系を設定し、このＸＹＺ直交座標系を参照しつつ各部材の位置関係等について説明する。ＸＹＺ直交座標系は、Ｘ軸及びＺ軸が紙面に対して平行となるよう設定され、Ｙ軸が紙面に対して垂直となる方向に設定される。図中のＸＹＺ座標系は、実際にはＸＹ平面が水平面に平行な面に設定され、Ｚ軸が鉛直上方向に設定される。
露光装置１０においては、図２に示すように、図示しない照明光学系から出射された露光光ＥＬは、コンデンサレンズ１０１を介してレチクルＲに形成されたパターン領域ＰＡに均一な照度分布で照射される。露光光ＥＬとしては、例えばｇ線（４３６ｎｍ）やｉ線（３６５ｎｍ）、又は、ＫｒＦエキシマレーザ（２４８ｎｍ）、ＡｒＦエキシマレーザ（１９３ｎｍ）又はＦ２エキシマレーザ（１９３ｎｍ）から出射される光等が用いられる。
レチクルＲはレチクルステージ１０２上に保持され、レチクルステージ１０２はベース１０３上の２次元平面内において移動及び微小回転ができるように支持される。装置全体の動作を制御する主制御系１１５が、ベース１０３上の駆動装置１０４を介してレチクルステージ１０２の動作を制御する。このレチクルＲは、その周辺に形成された図示しないレチクルアライメントマークがミラー１０５、対物レンズ１０６、マーク検出系１０７からなるレチクルアライメント系で検出されることによって、投影レンズＰＬの光軸ＡＸに関して位置決めされる。
レチクルＲのパターン領域ＰＡを透過した露光光ＥＬは、例えば両側（片側でもよい。）テレセントリックな投影レンズＰＬに入射され、ウエハ（基板）Ｗ上の各ショット領域に投影される。投影レンズＰＬは、露光光ＥＬの波長に関して最良に収差補正されており、その波長のもとでレチクルＲとウエハＷとは互いに共役になっている。また、照明光ＥＬは、ケラー照明であり、投影レンズＰＬの瞳ＥＰ内の中心に光源像として結像される。
なお、投影レンズＰＬはレンズ等の光学素子を複数有する。その光学素子の硝材としては露光光ＥＬの波長に応じて石英、蛍石等の光学材料が使用される。
なお、投影レンズＰＬはレンズ等の光学素子を複数有する。その光学素子の硝材としては露光光ＥＬの波長に応じて石英、蛍石等の光学材料が使用される。
ウエハＷは、ウエハホルダー１０８を介してウエハステージ１０９上に載置される。ウエハホルダー１０８上には、ベースライン計測等で使用する基準マーク１１０が設けられている。ウエハステージ１０９は、投影レンズＰＬの光軸ＡＸに垂直な面内でウエハＷを２次元的に位置決めするＸＹステージ、投影レンズＰＬの光軸ＡＸに平行な方向（Ｚ方向）にウエハＷを位置決めするＺステージ、ウエハＷを微小回転させるステージ、及び、Ｚ軸に対する角度を変化させてＸＹ平面に対するウエハＷの傾きを調整するステージ等を有する。
ウエハステージ１０９の上面の一端にはＬ字型の移動ミラー１１１が取り付けられ、移動ミラー１１１の鏡面に対向した位置にレーザー干渉計１１２が配置される。図２では簡略化して図示しているが、移動鏡１１１はＸ軸に垂直な反射面を有する平面鏡及びＹ軸に垂直な反射面を有する平面鏡より構成される。
また、レーザー干渉計１１２は、Ｘ軸に沿って移動鏡１１１にレーザービームを照射する２個のＸ軸用のレーザー干渉計及びＹ軸に沿って移動鏡１１１にレーザービームを照射するＹ軸用のレーザー干渉計より構成され、Ｘ軸用の１個のレーザー干渉計及びＹ軸用の１個のレーザー干渉計により、ウエハステージ９のＸ座標及びＹ座標が計測される。また、Ｘ軸用の２個のレーザー干渉計の計測値の差により、ウエハステージ１０９のＸＹ平面内における回転角が計測される。
また、レーザー干渉計１１２は、Ｘ軸に沿って移動鏡１１１にレーザービームを照射する２個のＸ軸用のレーザー干渉計及びＹ軸に沿って移動鏡１１１にレーザービームを照射するＹ軸用のレーザー干渉計より構成され、Ｘ軸用の１個のレーザー干渉計及びＹ軸用の１個のレーザー干渉計により、ウエハステージ９のＸ座標及びＹ座標が計測される。また、Ｘ軸用の２個のレーザー干渉計の計測値の差により、ウエハステージ１０９のＸＹ平面内における回転角が計測される。
レーザー干渉計１１２により計測されたＸ座標、Ｙ座標及び回転角を示す位置計測信号ＰＤＳは、ステージコントローラ１１３に供給される。ステージコントローラ１１３は、主制御系１１５の制御の下、この位置計測信号ＰＤＳに応じて、駆動系１１４を介してウエハステージ１０９の位置を制御する。
また、位置計測情報ＰＤＳは主制御系１１５へ出力される。主制御系１１５は、供給された位置計測信号ＰＤＳをモニターしつつ、ウエハステージ１０９の位置を制御する制御信号をステージコントローラ１１３へ出力する。
さらに、レーザー干渉系１１２から出力された位置計測信号ＰＤＳは後述するレーザステップアライメント（ＬＳＡ）演算ユニット１２５へ出力される。
また、位置計測情報ＰＤＳは主制御系１１５へ出力される。主制御系１１５は、供給された位置計測信号ＰＤＳをモニターしつつ、ウエハステージ１０９の位置を制御する制御信号をステージコントローラ１１３へ出力する。
さらに、レーザー干渉系１１２から出力された位置計測信号ＰＤＳは後述するレーザステップアライメント（ＬＳＡ）演算ユニット１２５へ出力される。
また、露光装置１００は、レーザー光源１１６、ビーム整形光学系１１７、ミラー１１８、レンズ系１１９、ミラー１２０、ビームスプリッタ１２１、対物レンズ１２２、ミラー１２３、受光素子１２４、ＬＳＡ演算ユニット１２５及び投影レンズＰＬを構成部材とするＴＴＬ方式のアライメント光学系を有する。
レーザー光源１１６は、例えばＨｅ−Ｎｅレーザー等の光源であり、赤色光（例えば波長６３２.８ｎｍ）であってウエハＷ上に塗布されたフォトレジストに対して非感光性のレーザービームＬＢを出射する。このレーザービームＬＢは、シリンドリカルレンズ等を含むビーム整形光学系１１７を透過し、ミラー１１８、レンズ系１１９、ミラー１２０、ビームスプリッタ１２１を介して対物レンズ１２２に入射する。対物レンズ１２２を透過したレーザービームＬＢは、レチクルＲの下方であってＸＹ平面に対して斜め方向に設けられたミラー１２３で反射され、投影レンズＰＬの視野の周辺に光軸ＡＸと平行に入射され、投影レンズＰＬの瞳ＥＰの中心を通ってウエハＷを垂直に照射する。
レーザー光源１１６は、例えばＨｅ−Ｎｅレーザー等の光源であり、赤色光（例えば波長６３２.８ｎｍ）であってウエハＷ上に塗布されたフォトレジストに対して非感光性のレーザービームＬＢを出射する。このレーザービームＬＢは、シリンドリカルレンズ等を含むビーム整形光学系１１７を透過し、ミラー１１８、レンズ系１１９、ミラー１２０、ビームスプリッタ１２１を介して対物レンズ１２２に入射する。対物レンズ１２２を透過したレーザービームＬＢは、レチクルＲの下方であってＸＹ平面に対して斜め方向に設けられたミラー１２３で反射され、投影レンズＰＬの視野の周辺に光軸ＡＸと平行に入射され、投影レンズＰＬの瞳ＥＰの中心を通ってウエハＷを垂直に照射する。
レーザービームＬＢは、ビーム整形光学系１１７の働きで対物レンズ１２２と投影レンズＰＬとの間の光路中の空間にスリット状のスポット光ＳＰ０となって集光している。
投影レンズＰＬは、このスポット光ＳＰ０をウエハＷ上にスポットＳＰとして再結像する。
ミラー１２３は、レチクルＲのパターン領域ＰＡの周辺よりも外側で、かつ投影レンズＰＬの視野内にあるように固定される。従って、ウエハＷ上に形成されるスリット状のスポット光ＳＰは、パターン領域ＰＡの投影像の外側に位置する。
投影レンズＰＬは、このスポット光ＳＰ０をウエハＷ上にスポットＳＰとして再結像する。
ミラー１２３は、レチクルＲのパターン領域ＰＡの周辺よりも外側で、かつ投影レンズＰＬの視野内にあるように固定される。従って、ウエハＷ上に形成されるスリット状のスポット光ＳＰは、パターン領域ＰＡの投影像の外側に位置する。
このスポット光ＳＰによってウエハＷ上のマークを検出するには、ウエハステージ１０９をＸＹ平面内においてスポット光ＳＰに対して水平移動させる。スポット光ＳＰがマークを相対走査すると、マークからは正反射光、散乱光、回折光等が生じ、マークとスポット光ＳＰの相対位置により光量が変化していく。こうした光情報は、レーザービームＬＢの送光路に沿って逆進し、投影レンズＰＬ、ミラー１２３、対物レンズ１２２及びビームスプリッタ１２１を介して、受光素子１２４に達する。受光素子１２４の受光面は投影レンズＰＬの瞳ＥＰとほぼ共役な瞳像面ＥＰ′に配置され、マークからの正反射光に対して不感領域を持ち、散乱光や回折光のみを受光する。
図３は、瞳ＥＰ（又は瞳像面ＥＰ′）上におけるウエハＷ上のマークからの光情報の分布を示す図である。瞳ＥＰの中心にＸ軸方向にスリット状に伸びた正反射光Ｄ０の上下（Ｙ軸方向）には、それぞれ正の１次回折光＋Ｄ１、２次回折光＋Ｄ２と、負の１次回折光−Ｄ１、２次回折光−Ｄ２が並び、正反射光Ｄ０の左右（Ｘ軸方向）にはマークエッジからの散乱光±Ｄｒが位置する。これは例えば特開昭６１−１２８１０６号公報に詳しく述べられているので詳しい説明は省略するが、回折光±Ｄ１、±Ｄ２はマークが回折格子マークの時にのみ生じる。
図３に示した分布を有するマークからの光情報を受光するために、受光素子１２４は、図４に示すように、瞳像面ＥＰ′内で４つの独立した受光面１２４ａ，１２４ｂ，１２４ｃ，１２４ｄに４分割され、受光面１２４ａ，１２４ｂが散乱光±Ｄｒを受光し、受光面１２４ｃ，１２４ｄが回折光±Ｄ１、±Ｄ２を受光するように配列される。
図４は受光素子１２４の受光面を示す図である。なお、投影レンズＰＬのウエハＷ側の開口数（Ｎ．Ａ．）が大きく、回折格子マークから発生する３次回折光も瞳ＥＰを通過する場合には、受光面１２４ｃ，１２４ｄはその３次回折光も受光するような大きさにするとよい。
図４は受光素子１２４の受光面を示す図である。なお、投影レンズＰＬのウエハＷ側の開口数（Ｎ．Ａ．）が大きく、回折格子マークから発生する３次回折光も瞳ＥＰを通過する場合には、受光面１２４ｃ，１２４ｄはその３次回折光も受光するような大きさにするとよい。
受光素子１２４からの各光電信号はレーザー干渉計１１２から出力される位置計測信号ＰＤＳとともに、ＬＳＡ演算ユニット１２５に入力され、マーク位置の情報ＡＰ１が作られる。ＬＳＡ演算ユニット１２５は、スポット光ＳＰに対してウエハマークを走査した時の受光素子１２４からの光電信号波形を位置計測信号ＰＤＳに基づいてサンプリングして記憶し、その波形を解析することによってマークの中心がスポット光ＳＰの中心と一致した時のウエハステージ１０９の座標位置として、マーク位置の情報ＡＰ１を出力する。
なお、図２に示した露光装置においては、ＴＴＬ方式のアライメント系（１１６，１１７，１１８，１１９，１２０，１２１，１２２，１２３及び１２４）は、１組しか示していないが、紙面と直交する方向（Ｙ軸方向）にもう１組が設けられ、同様のスポット光が投影像面内に形成される。これら２つのスポット光の長手方向の延長線は光軸ＡＸに向かっている。
また、図２中のＴＴＬ方式のアライメント光学系の光路中に示した実線は、ウエハＷとの結像関係を表し、破線は瞳ＥＰとの共役関係を表す。
また、図２中のＴＴＬ方式のアライメント光学系の光路中に示した実線は、ウエハＷとの結像関係を表し、破線は瞳ＥＰとの共役関係を表す。
また、露光装置１０は、オフ・アクシス方式のアライメント光学系（以下、アライメントセンサと称する）を投影光学系ＰＬの側方に備える。このアラメントセンサは、基板表面のアライメントマーク付近を撮像した信号（ｎ次元信号）を信号処理（画像処理を含む）して、マークの位置情報を検出するＦＩＡ（Field Image Alignment）方式のアライメントセンサである。
露光装置１００においては、このアライメントセンサにより、サーチアライメント計測やファインアライメント計測を行う。
サーチアライメント計測は、ウエハ上に形成されている複数個のサーチアライメント用のマークを検出し、ウエハのウエハホルダーに対する回転量やＸＹ面内での位置ずれを検出する処理である。本実施の形態においてサーチアライメント計測の信号処理方法としては、予め設定した基準パターン（テンプレート）を用いて、そのテンプレートに対応する所定のパターンを検出するテンプレートマッチング手法を用いる。
サーチアライメント計測は、ウエハ上に形成されている複数個のサーチアライメント用のマークを検出し、ウエハのウエハホルダーに対する回転量やＸＹ面内での位置ずれを検出する処理である。本実施の形態においてサーチアライメント計測の信号処理方法としては、予め設定した基準パターン（テンプレート）を用いて、そのテンプレートに対応する所定のパターンを検出するテンプレートマッチング手法を用いる。
また、ファインアライメント計測は、ショット領域に対応して形成されているファインアライメント用のアライメントマークを検出し、最終的に各露光ショットの位置決めを行うための処理である。本実施の形態においてファインアライメントの画像処理方法としては、マークのエッジを抽出してその位置を検出する手法（エッジ計測手法）を用いる。
なお、サーチアライメント計測及びファインアライメント計測のいずれにおいても、その画像処理方法は本実施の形態の手法に限られるものではなく、各々、テンプレートマッチング手法でもエッジ計測手法でも、あるいはまたその他の画像処理方法であってもよい。
上記サーチアライメント計測時の観察倍率とファインアライメント計測時の観察倍率とは、互いに等しい観察倍率としてもよいし、あるいは、ファインアライメント時の倍率をサーチアライメント時の倍率よりも高倍に設定するようにしてもよい。
なお、サーチアライメント計測及びファインアライメント計測のいずれにおいても、その画像処理方法は本実施の形態の手法に限られるものではなく、各々、テンプレートマッチング手法でもエッジ計測手法でも、あるいはまたその他の画像処理方法であってもよい。
上記サーチアライメント計測時の観察倍率とファインアライメント計測時の観察倍率とは、互いに等しい観察倍率としてもよいし、あるいは、ファインアライメント時の倍率をサーチアライメント時の倍率よりも高倍に設定するようにしてもよい。
このアライメントセンサは、ウエハＷを照明するための照射光を出射するハロゲンランプ１２６、ハロゲンランプ１２６から出射された照明光を光ファイバー１２８の一端に集光するコンデンサレンズ１２７、及び、照明光を導波する光ファイバー１２８を有する。
照明光の光源としてハロゲンランプ１２６を用いるのは、ハロゲンランプ１２６から出射される照明光の波長域は５００〜８００ｎｍであり、ウエハＷ上面に塗布されたフォトレジストを感光しない波長域であるため、及び、波長帯域が広く、ウエハＷ表面における反射率の波長特性の影響を軽減することができるためである。
照明光の光源としてハロゲンランプ１２６を用いるのは、ハロゲンランプ１２６から出射される照明光の波長域は５００〜８００ｎｍであり、ウエハＷ上面に塗布されたフォトレジストを感光しない波長域であるため、及び、波長帯域が広く、ウエハＷ表面における反射率の波長特性の影響を軽減することができるためである。
光ファイバー１２８から出射された照明光は、ウエハＷ上に塗布されたフォトレジストの感光波長（短波長）域と赤外波長域とをカットするフィルタ１２９を通過して、レンズ系１３０を介してハーフミラー１３１に達する。ハーフミラー１３１によって反射された照明光は、ミラー１３２によってＸ軸方向とほぼ平行に反射された後、対物レンズ１３３に入射し、さらに投影レンズＰＬの鏡筒下部の周辺に投影レンズＰＬの視野を遮光しないように固定されたプリズム（ミラー）３４で反射されてウエハＷを垂直に照射する。
なお、図示を省略しているが、光ファイバー２８の出射端から対物レンズ１３３までの光路中には、適当な照明視野絞りが対物レンズ１３３に関してウエハＷと共役な位置に設けられる。また、対物レンズ１３３はテレセントリック系に設定され、その開口絞り（瞳と同じ）の面１３３ａには、光ファイバー１２８の出射端の像が形成され、ケーラー照明が行われる。対物レンズ１３３の光軸は、ウエハＷ上では垂直となるように定められ、マーク検出時に光軸の倒れによるマーク位置のずれが生じないようになっている。
ウエハＷからの反射光は、プリズム１３４、対物レンズ１３３、ミラー１３２、ハーフミラー１３１を介して、レンズ系１３５によって指標板１３６上に結像される。この指標板１３６は、対物レンズ１３３とレンズ系１３５とによってウエハＷと共役に配置され、図５に示すように矩形の透明窓内に、Ｘ軸方向とＹ軸方向のそれぞれに伸びた直線状の指標マーク１３６ａ，１３６ｂ，１３６ｃ，１３６ｄを有する。
従って、ウエハＷのマークの像は、指標板１３６の透明窓１３６ｅ内に結像され、このウエハＷのマークの像と指標マーク１３６ａ，１３６ｂ，１３６ｃ，１３６ｄとは、リレー系１３７，１３９及びミラー１３８を介してイメージセンサ１４０に結像する。
従って、ウエハＷのマークの像は、指標板１３６の透明窓１３６ｅ内に結像され、このウエハＷのマークの像と指標マーク１３６ａ，１３６ｂ，１３６ｃ，１３６ｄとは、リレー系１３７，１３９及びミラー１３８を介してイメージセンサ１４０に結像する。
イメージセンサ１４０（光電変換手段、光電変換素子）は、その撮像面に入射する像を光電信号（画像信号、画像データ、データ、信号）に変換するものであり、例えば２次元ＣＣＤが用いられる。イメージセンサ１４０から出力された信号（ｎ次元信号）は、ＦＩＡ演算ユニット１４１に、レーザー干渉計１１２からの位置計測信号ＰＤＳとともに入力される。
なお、本実施の形態では、イメージセンサ１４０において２次元画像信号を得て、これをＦＩＡ演算ユニット１４１に入力し使用する。また、サーチアライメント処理の時に行うテンプレートマッチングの際には、２次元ＣＣＤで得た信号を非計測方向に積算（投影）して１次元投影信号として、計測方向への計測に使用する。
なお、イメージセンサ１４０で得る信号やその後段の信号処理の際に処理対象とする信号の形式は、本実施の形態の例に限られるものではない。テンプレートマッチングの際に、２次元画像処理を行うように構成して２次元信号を計測に用いるようにしてもよい。また、３次元画像信号を得て、３次元画像処理を行うように構成してもよい。さらに言えば、ＣＣＤの信号をｎ次元（ｎは、ｎ≧１の整数）に展開して、例えば、ｎ次元の余弦成分信号、ｎ次元正弦信号、あるいはｎ次周波数信号等を生成し、そのｎ次元信号を用いて位置計測を行うものに対しても適用可能である。
なお、本明細書の説明において画像、画像信号、画像情報、パターン信号等と称する時も同様に、２次元の画像のみならず、このようなｎ次元信号（ｎ次元の画像信号や、上述のごとく画像信号から展開された信号等）をも含むものとする。
なお、イメージセンサ１４０で得る信号やその後段の信号処理の際に処理対象とする信号の形式は、本実施の形態の例に限られるものではない。テンプレートマッチングの際に、２次元画像処理を行うように構成して２次元信号を計測に用いるようにしてもよい。また、３次元画像信号を得て、３次元画像処理を行うように構成してもよい。さらに言えば、ＣＣＤの信号をｎ次元（ｎは、ｎ≧１の整数）に展開して、例えば、ｎ次元の余弦成分信号、ｎ次元正弦信号、あるいはｎ次周波数信号等を生成し、そのｎ次元信号を用いて位置計測を行うものに対しても適用可能である。
なお、本明細書の説明において画像、画像信号、画像情報、パターン信号等と称する時も同様に、２次元の画像のみならず、このようなｎ次元信号（ｎ次元の画像信号や、上述のごとく画像信号から展開された信号等）をも含むものとする。
ＦＩＡ演算ユニット１４１は、入力された画像信号からアライメントマークを検出し、そのアライメントマークの指標マーク１３６ａ〜１３６ｄに対するマーク像のずれを求める。そして、位置計測信号ＰＤＳによって表されるウエハステージ１０９の停止位置から、ウエハＷに形成されたマークの像が指標マーク１３６ａ〜１３６ｄの中心に正確に位置した時のウエハステージ１０９のマーク中心検出位置に関する情報ＡＰ２を出力する。
ＦＩＡ演算ユニット１４１は、サーチアライメント及びファインアライメントの各アライメント処理時に、各々、所定のアライメントマーク像の位置検出及びそのずれの検出を行う。本実施の形態においては、サーチアライメントの時にはテンプレートマッチング手法を利用し、また、ファインアライメントの時にはエッジ検出処理手法を利用して、マークの位置検出及びずれの検出を行う。
これら露光装置１０の各構成部は、主制御系１１５の制御に基づいて協働して動作する。主制御系１１５は、そのように、露光装置１０の各部を制御する。
また、主制御系１１５は、通信ネットワーク７０を介して後述する装置支援システム６０のサーバー６１と通信を行う。そして、運転履歴データ、プロセスプログラム（プロセス条件データ。レシピと称する場合もある）、装置セットアップ状態データや、前述した各部での計測データ、すなわち、アライメント計測データや、マーク信号波形のトレースデータ等を、サーバー６１に送信する。
また、主制御系は、前述したデータに基づいて装置支援システム６０のサーバー６１で得られた制御情報に基づいて、動作条件が制御されたり、あるいは、動作を停止されたり、中断されたりする。
以上、露光装置１０の概略の構成である。
また、主制御系１１５は、通信ネットワーク７０を介して後述する装置支援システム６０のサーバー６１と通信を行う。そして、運転履歴データ、プロセスプログラム（プロセス条件データ。レシピと称する場合もある）、装置セットアップ状態データや、前述した各部での計測データ、すなわち、アライメント計測データや、マーク信号波形のトレースデータ等を、サーバー６１に送信する。
また、主制御系は、前述したデータに基づいて装置支援システム６０のサーバー６１で得られた制御情報に基づいて、動作条件が制御されたり、あるいは、動作を停止されたり、中断されたりする。
以上、露光装置１０の概略の構成である。
図１に示す露光装置システム１に戻って、トラック２０は、各ラインにおいてウエハを順次搬送する搬送系である。トラック２０は、例えば露光装置システム１中の図示しないトラックサーバーにより制御される。
レーザー３０は、各ラインの露光装置１０に露光光を提供する光源である。
インライン計測器４０は、露光装置１０、トラック２０あるいはレーザー３０等の装置何に組み込まれたセンサであり、例えば装置雰囲気の温度、湿度、気圧等の情報を計測するセンサである。インライン計測器４０で計測されたデータは、後述するデータ転送方式に基づいて、装置支援システム６０のサーバー６１に出力される。
オフライン計測器５０は、デバイスの製造ラインに直接は組み込まれていない計測ツールであり、例えば重ね合わせ計測装置や、線幅測定装置等である。
レーザー３０は、各ラインの露光装置１０に露光光を提供する光源である。
インライン計測器４０は、露光装置１０、トラック２０あるいはレーザー３０等の装置何に組み込まれたセンサであり、例えば装置雰囲気の温度、湿度、気圧等の情報を計測するセンサである。インライン計測器４０で計測されたデータは、後述するデータ転送方式に基づいて、装置支援システム６０のサーバー６１に出力される。
オフライン計測器５０は、デバイスの製造ラインに直接は組み込まれていない計測ツールであり、例えば重ね合わせ計測装置や、線幅測定装置等である。
装置支援システム６０は、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０、インライン計測器４０及びオフライン計測器５０等の各種装置からネットワーク７０を介して種々のデータを収集し、これを解析し、例えば装置異常等の状態を把握する。また、装置に異常があった場合には、解析結果に基づいて、その原因を検出する。また、各装置の状態に基づいて、露光装置システム１の各製造ラインのプロセスを制御する。
そのために装置支援システム６０のサーバー６１は、まず、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０、インライン計測器４０及びオフライン計測器５０等の各装置よりデータを収集し、これをデータベースに保存し管理する。そして、その保存したデータを用いて、装置やラインの稼動状態の解析や診断等を行う。また、必要に応じて意、装置の故障の原因の推定を行う。また、その結果に基づいて、各装置の自動補正制御、レポート作成・通知等の処理を行う。
そのために装置支援システム６０のサーバー６１は、まず、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０、インライン計測器４０及びオフライン計測器５０等の各装置よりデータを収集し、これをデータベースに保存し管理する。そして、その保存したデータを用いて、装置やラインの稼動状態の解析や診断等を行う。また、必要に応じて意、装置の故障の原因の推定を行う。また、その結果に基づいて、各装置の自動補正制御、レポート作成・通知等の処理を行う。
装置支援システム６０のサーバー６１には、ソフトウエアあるいはハードウエアにより、例えば図６に示すような機能モジュールが展開されており、これにより後述する種々の装置支援動作が実行される。
サーバー６１のデータ収集部２１０は、露光装置１０からデータを収集する露光装置データ取得部２１１、トラック２０からデータを収集するトラックデータ取得部２１２、レーザー３０からデータを収集するレーザーデータ取得部２１３、インライン計測器４０からデータを収集するインライン計測器データ取得部２１４、オフライン計測器５０からデータを収集するオフライン計測器データ取得部２１５を有する。
これらのデータ取得部２１１〜２１５により、前述した露光装置１０を初めとする露光装置システム１の各装置より、通信ネットワーク７０を介して、イベントログファイル、シーケンスログファイル、エラーログファイル、稼動履歴ログファイル、計測結果ファイル、パラメータ設定ファイル、診断結果ファイル、アライメント等の各種信号波形ファイル、及び、その他各種トレースデータやログファイル等を収集する。
これらのデータ取得部２１１〜２１５により、前述した露光装置１０を初めとする露光装置システム１の各装置より、通信ネットワーク７０を介して、イベントログファイル、シーケンスログファイル、エラーログファイル、稼動履歴ログファイル、計測結果ファイル、パラメータ設定ファイル、診断結果ファイル、アライメント等の各種信号波形ファイル、及び、その他各種トレースデータやログファイル等を収集する。
露光工程ＤＢ２２０は、データ収集部２１０において収集したデータを蓄積するデータベースである。露光工程ＤＢ２２０に蓄積されたデータは、適宜、後述するアプリケーション２５０により使用され、露光装置の支援処理に供される。また、後述する端末装置６２及びリモート端末装置６３からもアクセスされる。一般的に露光装置１０は他のプロセス装置に比較して発生するデータ量は膨大であり、それらの膨大なデータベースは露光工程ＤＢ２２０により効率良く管理される。
共通ソフトツール２３０は、サーバー６１が所望の動作をする際に共通的に使用されるツールである。例えば、データ収集部２１０において収集したデータあるいは露光工程ＤＢ２２０に蓄積されているデータへのアクセス、通信ネットワークを介したリモート接続等の機能等がこの共通ツールとして提供される。
インターフェイス２４０は、サーバー６１が、他の装置との通信や作業者とのデータや命令の入出力を行うためのインターフェイスである。
具体的には、インターフェイス２４０は、サーバー６１が通信ネットワーク７０を介して露光装置１０等の他の装置に接続されてデータの転送を行う通信環境を提供する。また、通信ネットワーク７０を介して接続された端末装置６２からアクセス可能にするリモートネットワーク接続環境を提供する。また、作業者からの命令やデータの入出力を好適な形態で行うヒューマンインターフェイス環境を提供する。
具体的には、インターフェイス２４０は、サーバー６１が通信ネットワーク７０を介して露光装置１０等の他の装置に接続されてデータの転送を行う通信環境を提供する。また、通信ネットワーク７０を介して接続された端末装置６２からアクセス可能にするリモートネットワーク接続環境を提供する。また、作業者からの命令やデータの入出力を好適な形態で行うヒューマンインターフェイス環境を提供する。
アプリケーション２５０は、露光装置システム１において実際にサーバー６１が露光装置１０等の装置支援を行うための機能を実現するプログラムである。
図示のごとく、本実施形態のサーバー６１には、装置・プロセス解析機能２５１、レポート・通知機能２５２、ｅ−ｍａｉｌ診断機能２５３、自動診断機能２５４、ＰＰ管理機能２５５、自動補正制御機能２５６を各々実現するアプリケーションが具備されている。
図示のごとく、本実施形態のサーバー６１には、装置・プロセス解析機能２５１、レポート・通知機能２５２、ｅ−ｍａｉｌ診断機能２５３、自動診断機能２５４、ＰＰ管理機能２５５、自動補正制御機能２５６を各々実現するアプリケーションが具備されている。
装置・プロセス解析機能２５１は、露光工程ＤＢ２２０に蓄積されているデータを解析し、解析結果を例えばグラフ等の形態で出力する。
装置・プロセス解析機能２５１は、本発明に関わる周期成分の検出等のデータ分析手法により、データを分析する。なお、このデータ分析手法の具体的内容については後に詳細に説明する。
本発明に係るデータ分析の他に、装置・プロセス解析機能２５１は、露光工程ＤＢ２２０に蓄積されているデータの集計処理、統計処理等を行う。
例えば、分析装置・プロセス解析機能２５１は、装置のユニット毎のエラー件数を集計し、図７に示すようなエラー集計グラフを出力する。
図７に示すエラー集計グラフは、所定の期間における露光装置１０毎のエラー発生件数をエラーの種類毎（エラー発生のユニット毎）に表示するグラフである。このグラフを見れば、どの露光装置のどのユニットに問題が存在するかを一見して把握することができる。すなわち、エラーの装置やレシピ（プレセス・プログラム）への依存性を解析することができ、トラブル対応時間を短縮することができる。
装置・プロセス解析機能２５１は、本発明に関わる周期成分の検出等のデータ分析手法により、データを分析する。なお、このデータ分析手法の具体的内容については後に詳細に説明する。
本発明に係るデータ分析の他に、装置・プロセス解析機能２５１は、露光工程ＤＢ２２０に蓄積されているデータの集計処理、統計処理等を行う。
例えば、分析装置・プロセス解析機能２５１は、装置のユニット毎のエラー件数を集計し、図７に示すようなエラー集計グラフを出力する。
図７に示すエラー集計グラフは、所定の期間における露光装置１０毎のエラー発生件数をエラーの種類毎（エラー発生のユニット毎）に表示するグラフである。このグラフを見れば、どの露光装置のどのユニットに問題が存在するかを一見して把握することができる。すなわち、エラーの装置やレシピ（プレセス・プログラム）への依存性を解析することができ、トラブル対応時間を短縮することができる。
また、装置・プロセス解析機能２５１は、例えば、処理工程毎の処理時間を集計し、図８に示すような生産性グラフを出力する。
図８に示す生産性グラフは、ロット内の各ウエハに対する、ウエハ交換時間、アライメント時間及び露光時間を示すグラフである。このようなグラフを見れば、上は交換時間が長いウエハが時々存在しており、ウエハ搬送に無駄が発生していることがわかる。すなわち、このようなグラフより、装置の利用状況を把握することができ、生産性効率を高める方策を検討することができる。
図８に示す生産性グラフは、ロット内の各ウエハに対する、ウエハ交換時間、アライメント時間及び露光時間を示すグラフである。このようなグラフを見れば、上は交換時間が長いウエハが時々存在しており、ウエハ搬送に無駄が発生していることがわかる。すなわち、このようなグラフより、装置の利用状況を把握することができ、生産性効率を高める方策を検討することができる。
また、装置・プロセス解析機能２５１は、例えば、レンズ室の目標気圧と実際の気圧とを集計することにより、図９に示すような気圧の制御状態を示すグラフを出力する。
図９は、２つのレンズ室（Ａ室及びＢ室）の目標気圧と計測した実際の気圧とを重ねてプロットしたものであり、このグラフを見れば、Ａ室、Ｂ室ともに目標気圧によく追従していることがわかる。そして、このようなグラフにより、露光装置１０の環境を把握することができる。すなわち、装置性能と環境変動の相関を求め、プロセス異常の原因調査の時間の短縮及び装置調整の頻度の最適化を行うことができる。
図９は、２つのレンズ室（Ａ室及びＢ室）の目標気圧と計測した実際の気圧とを重ねてプロットしたものであり、このグラフを見れば、Ａ室、Ｂ室ともに目標気圧によく追従していることがわかる。そして、このようなグラフにより、露光装置１０の環境を把握することができる。すなわち、装置性能と環境変動の相関を求め、プロセス異常の原因調査の時間の短縮及び装置調整の頻度の最適化を行うことができる。
装置・プロセス解析機能２５１がこのように動作することにより、データの整理や解析を行う場合におけるグラフ作成の負荷が軽減される。そして、解析効率が向上し、ダウンタイムを短縮化することができる。
レポート・通知機能２５２は、装置・プロセス解析機能２５１で行われたデータ分析結果あるいは異常原因推定結果等を、通信ネットワーク７０を介して、例えば作業者のいる端末装置６２やリモート端末装置６３に出力する。
また、レポート・通知機能２５２は、露光装置システム１の各装置の月、週あるいは日等を単位とした稼動状態を示すレポートを自動的に生成し、予め設定された所定の出力先に出力する。レポート内容は、例えばＭＴＢＦ、ＭＴＢＩあるいは障害発生要因別ヒストグラム等の、装置の適切な運転状態を維持するための管理データである。
また、レポート・通知機能２５２は、露光装置システム１の各装置の月、週あるいは日等を単位とした稼動状態を示すレポートを自動的に生成し、予め設定された所定の出力先に出力する。レポート内容は、例えばＭＴＢＦ、ＭＴＢＩあるいは障害発生要因別ヒストグラム等の、装置の適切な運転状態を維持するための管理データである。
ｅ−ｍａｉｌ診断機能２５３は、後述する自動診断機能２５４の出力内容等を遠隔地のリモート端末装置６３に通信ネットワークを介して送信する機能である。これにより、リモート端末装置６３での露光装置システム１の各装置の性能監視、不具合や故障の把握、故障部位の判断等が可能となる。その結果、遠隔地からの露光装置１０等の診断や調整が可能となる。また、定常的に運転履歴やログデータを監視することにより、装置の予防保守も可能となる。
自動診断機能２５４は、各種装置から送られてくるデータを解析し、装置の稼動状況の異常を自動的に検出する機能である。自動診断機能２５４においても、本発明に関わるデータ分析手法を用いてデータの分析・解析及び異常原因の推定を行う。このデータ分析・解析及び異常原因推定の方法については、後に詳細に説明する。
自動診断機能２５４は、その他に、例えばエラー件数診断、メンテナンスデータ診断、あるいはプロダクションデータ診断と言うような自動診断を行う。
エラー件数診断は、露光装置１０のステージ、ローダー、アライメント等におけるエラーの発生件数から、装置トラブルと不良プロセスを発見するものである。
メンテナンスデータ診断は、露光装置１０のステージ、結像系、照明系、アライメント、ＡＦ等の各種計測結果の変化を監視することにより、メンテナンス頻度の最適化、及び、消耗品交換時期の最適化を行うものである。
また、プロダクションデータ診断は、アライメント計測結果、フォーカス制御データ等を監視することにより、プロセス異常の早期発見と不良品生産の予防を行うものである。
このような自動診断機能２５４により、ダウンタイムの短縮と生産中の異常を早期に、あるいは適切なタイミングで検出することができ、リワークウエハの削減を行うことができる。
自動診断機能２５４は、その他に、例えばエラー件数診断、メンテナンスデータ診断、あるいはプロダクションデータ診断と言うような自動診断を行う。
エラー件数診断は、露光装置１０のステージ、ローダー、アライメント等におけるエラーの発生件数から、装置トラブルと不良プロセスを発見するものである。
メンテナンスデータ診断は、露光装置１０のステージ、結像系、照明系、アライメント、ＡＦ等の各種計測結果の変化を監視することにより、メンテナンス頻度の最適化、及び、消耗品交換時期の最適化を行うものである。
また、プロダクションデータ診断は、アライメント計測結果、フォーカス制御データ等を監視することにより、プロセス異常の早期発見と不良品生産の予防を行うものである。
このような自動診断機能２５４により、ダウンタイムの短縮と生産中の異常を早期に、あるいは適切なタイミングで検出することができ、リワークウエハの削減を行うことができる。
レシピ（ＰＰ）管理機能２５５は、露光装置１０等のプロセス装置における実際の処理条件を記載したレシピを管理する機能である。
露光装置システム１においては、露光装置１０に適用するレシピをサーバー６１において集中管理しており、サーバー６１から各露光装置１０にダウンロードあるいはアップロードできるようになっている。また、そのために、ＰＰ管理機能２５５は、作業者がサーバー６１上においてレシピを作成することができる環境を提供する。すなわち、ＰＰ管理機能２５５は、作業者が通信ネットワーク７０を介してオフィスのＰＣ等からサーバー６１にアクセスし、レシピの作成、編集を行うことができる環境、ツール等を提供する（デスクトップ・レシピ編集機能）。
また、ＰＰ管理機能２５５は、レシピを最適化するための環境を提供する。通常、作業者は、例えば前述した装置・プロセス解析機能２５１や自動診断機能２５４による解析結果や診断結果に基づいて、レシピを編集し最適化を行う。しかし、レシピを編集する際には、それ以外に処理条件の妥当性をチェックしたい場合がある。そのような条件の妥当性のチェックのためのシミューレション環境を、ＰＰ管理機能２５５は作業者に提供する。より具体的には、ＰＰ管理機能２５５は、設定したレシピに基づく露光処理のシミュレーション環境を提供し、これにより、例えば重ね合わせ、結像及びスループットの評価が行えるようになっている。
露光装置システム１においては、露光装置１０に適用するレシピをサーバー６１において集中管理しており、サーバー６１から各露光装置１０にダウンロードあるいはアップロードできるようになっている。また、そのために、ＰＰ管理機能２５５は、作業者がサーバー６１上においてレシピを作成することができる環境を提供する。すなわち、ＰＰ管理機能２５５は、作業者が通信ネットワーク７０を介してオフィスのＰＣ等からサーバー６１にアクセスし、レシピの作成、編集を行うことができる環境、ツール等を提供する（デスクトップ・レシピ編集機能）。
また、ＰＰ管理機能２５５は、レシピを最適化するための環境を提供する。通常、作業者は、例えば前述した装置・プロセス解析機能２５１や自動診断機能２５４による解析結果や診断結果に基づいて、レシピを編集し最適化を行う。しかし、レシピを編集する際には、それ以外に処理条件の妥当性をチェックしたい場合がある。そのような条件の妥当性のチェックのためのシミューレション環境を、ＰＰ管理機能２５５は作業者に提供する。より具体的には、ＰＰ管理機能２５５は、設定したレシピに基づく露光処理のシミュレーション環境を提供し、これにより、例えば重ね合わせ、結像及びスループットの評価が行えるようになっている。
自動補正制御機能２５６は、各種装置から送られてくるデータに基づいて、フィッドバック又はフィードフォワード補正制御を行い、装置の機能及び動作を安定化させる機能である。
本実施の形態の自動補正制御機能２５６は、大別すると、環境や装置状態の変化に対する補正制御と、プロセスに対する補正制御との２つの補正制御を行う。
本実施の形態の自動補正制御機能２５６は、大別すると、環境や装置状態の変化に対する補正制御と、プロセスに対する補正制御との２つの補正制御を行う。
環境や装置状態の変化に対する補正制御は、温度、気圧あるいは湿度等の環境の変動や、露光装置、トラックあるいはレーザー等の装置の状態の変化に対して補正制御を行うことにより装置性能の安定化を図るものである。
具体的には、例えば次のような各制御を行う。
まず、気圧、温度及び湿度の変化データから、露光装置１０のフォーカス面を予測制御し、面安定性の向上を図る（長期フォーカス安定化）。
また、レーザー、気圧、温度及び湿度の変化データから、最適路光量を予測制御し、ウエハ間のＣＤ安定性の向上を図る（ウエハ間ΔＣＤ安定化）。
また、ＰＥＢ温度の不均一に起因するウエハ内の付近に打つをショット毎の路光量を微調整（補正）し、ウエハ内ΔＣＤの安定性の向上を図る（ウエハ内ΔＣＤ安定化）。
また、ローダーとトラックのインターフェイスの温度変化を計測し、露光時のウエハ伸縮量を予測し、アライメント補正をかけ、重ね精度の向上を図る（ウエハ間重ね安定化）
具体的には、例えば次のような各制御を行う。
まず、気圧、温度及び湿度の変化データから、露光装置１０のフォーカス面を予測制御し、面安定性の向上を図る（長期フォーカス安定化）。
また、レーザー、気圧、温度及び湿度の変化データから、最適路光量を予測制御し、ウエハ間のＣＤ安定性の向上を図る（ウエハ間ΔＣＤ安定化）。
また、ＰＥＢ温度の不均一に起因するウエハ内の付近に打つをショット毎の路光量を微調整（補正）し、ウエハ内ΔＣＤの安定性の向上を図る（ウエハ内ΔＣＤ安定化）。
また、ローダーとトラックのインターフェイスの温度変化を計測し、露光時のウエハ伸縮量を予測し、アライメント補正をかけ、重ね精度の向上を図る（ウエハ間重ね安定化）
プロセスに対する補正制御は、プロセスに起因する変動や、露光装置、トラック、レーザー等の装置の運用時の組み合わせによる変動を予測し、これに基づいて種々の動作条件等を補正制御することにより、装置性能の安定化を図るものである。、
具体的には、次のような制御を行う。
例えば、ＳＤＭ（ディストーションマッチング）、ＧＣＭ（グリッドマッチング）の補正パラメータの最適化を行い、重ね合わせ精度の向上を図る（号機間マッチング重ね合わせ精度向上）。
また、各レシピ（プロセスプログラム）による実スループットの算出、及び、露光装置−トラック間での実スループットの算出を行い、スループット低下ユニットの特定とその対策の支援を行う（スループットシミュレータによる生産性向上）。
また、プロセス毎にアライメント計測アルゴリズムの自動選択を行い、重ね合わせ精度の向上を図る（アライメント計測アルゴリズム自動計測）。
また、マスクパターンに最適化されたレンズ周さ補正制御を行う（レンズ収差補正制御）。
具体的には、次のような制御を行う。
例えば、ＳＤＭ（ディストーションマッチング）、ＧＣＭ（グリッドマッチング）の補正パラメータの最適化を行い、重ね合わせ精度の向上を図る（号機間マッチング重ね合わせ精度向上）。
また、各レシピ（プロセスプログラム）による実スループットの算出、及び、露光装置−トラック間での実スループットの算出を行い、スループット低下ユニットの特定とその対策の支援を行う（スループットシミュレータによる生産性向上）。
また、プロセス毎にアライメント計測アルゴリズムの自動選択を行い、重ね合わせ精度の向上を図る（アライメント計測アルゴリズム自動計測）。
また、マスクパターンに最適化されたレンズ周さ補正制御を行う（レンズ収差補正制御）。
なお、これらのアプリケーションレベルの機能の操作画面は、ウェブブラウザで構築されており、リモート／ローカルの区別無く、全ての機能がどこからでも利用できるようになっている。
装置支援システム６０の端末装置６２は、例えば工場内において作業者がサーバー６１にアクセスするための端末装置である。端末装置６２は、通信ネットワーク７０の第１のネットワーク７１に接続されており、第１のネットワーク７１を介してサーバー６１と接続される。
装置支援システム６０のリモート端末装置６３は、例えば工場外のオフィスや、あるいは露光装置１０のベンダーから、関係者がサーバー６１にアクセスするための端末装置である。リモート端末装置６３は、第２のネットワーク７２、ゲート装置７３及び第１のネットワーク７１を介し、また、サーバー６１のインターフェイス２４０の機能を用いてサーバー６１に接続される。
以上が、装置支援システム６０の構成である。
以上が、装置支援システム６０の構成である。
通信ネットワーク７０は、露光装置システム１の各装置を接続するためのネットワークである。通信ネットワーク７０の第１のネットワーク７１は、例えば工場内の通信ネットワークであって、装置支援システム６０のサーバー６１及び端末装置６２、露光装置１０、トラック２０、レーザー３０、インライン計測器４０及びオフライン計測器５０等を接続する。また、通信ネットワーク７０の第２のネットワーク７２は、例えば工場外の通信ネットワークや、露光装置１０のベンダーが管理するネットワーク等である。図示のごとく、第２のネットワーク７２と第１のネットワーク７１とは、例えばファイアーウォール機能を有するゲート装置７３により接続される。
次に、このような構成の露光装置システム１における、本発明に係るデータ分析方法について図１１〜図１３を参照して説明する。なお、以下に説明するデータ分析手法は、前述したサーバー６１の装置・プロセス解析機能２５１あるいは自動診断機能２５４等において実施される。
まず、そのデータ分析方法の概略の流れについて、図１１を参照して説明する。
図１１は、本発明に係るデータ分析方法の流れを示すフローチャートである。
計測データの分析においては、まず最初に、計測データに周期性があるか否かをチェックする（ステップＳ１１０）。計測データに周期性が認められた場合は、検出された周期成分に基づいて異常原因の推定を行う（ステップＳ１２０）。周期成分からエラー原因が判明した場合は（ステップＳ１３０）、このデータ分析処理は終了する（ステップＳ１６０）。
周期成分からエラー原因が判明しなかった場合は（ステップＳ１３０）、計測データからトレンド成分と周期成分を差し引き、ランダム成分を抽出して計測データの分析を実施する（ステップＳ１４０）。
また、ステップＳ１１０において、計測データに周期性がないと判断された場合は、計測データからトレンド成分を差し引き、ランダム成分を抽出して計測データの分析を行う（ステップＳ１５０）。
まず、そのデータ分析方法の概略の流れについて、図１１を参照して説明する。
図１１は、本発明に係るデータ分析方法の流れを示すフローチャートである。
計測データの分析においては、まず最初に、計測データに周期性があるか否かをチェックする（ステップＳ１１０）。計測データに周期性が認められた場合は、検出された周期成分に基づいて異常原因の推定を行う（ステップＳ１２０）。周期成分からエラー原因が判明した場合は（ステップＳ１３０）、このデータ分析処理は終了する（ステップＳ１６０）。
周期成分からエラー原因が判明しなかった場合は（ステップＳ１３０）、計測データからトレンド成分と周期成分を差し引き、ランダム成分を抽出して計測データの分析を実施する（ステップＳ１４０）。
また、ステップＳ１１０において、計測データに周期性がないと判断された場合は、計測データからトレンド成分を差し引き、ランダム成分を抽出して計測データの分析を行う（ステップＳ１５０）。
次に、各処理について詳細に説明する。
まず、計測データの周期性を検出し、異常原因を推定する方法について説明する。
周期性の検出にあたっては、時間周期性、ロット内ウエハ周期性、ロット投入周期性などの各種周期性への計測データの当てはめを行い、周期性の相関度を算出する。そして、相関度が所定の閾値以上に高かった場合に、周期性があるものと判定し、その周期の種類及び周期から異常原因を推定する。
なお、１周期中に少なくとも２つの点（サンプル）が含まれないとその波形は再現されないため、信号に含まれる最高周波数の２倍の周波数の逆数となる感覚で、データサンプリングを行う必要がある。
まず、計測データの周期性を検出し、異常原因を推定する方法について説明する。
周期性の検出にあたっては、時間周期性、ロット内ウエハ周期性、ロット投入周期性などの各種周期性への計測データの当てはめを行い、周期性の相関度を算出する。そして、相関度が所定の閾値以上に高かった場合に、周期性があるものと判定し、その周期の種類及び周期から異常原因を推定する。
なお、１周期中に少なくとも２つの点（サンプル）が含まれないとその波形は再現されないため、信号に含まれる最高周波数の２倍の周波数の逆数となる感覚で、データサンプリングを行う必要がある。
時間周期性は、年、月、週、日、時、分及び秒等の時間を単位とした周期性を示す。
時間周期性の検出は、年、月、日、時、分、秒などを単位として、式（１）に示すように関数ｆ（ｘ）に対して周期Ｔを与え、周期性の相関度を算出する。相関度は、式（２）〜式（４）のいずれかを用いる。式（３）は式（２）に対して、周期単位でオフセットが発生した場合に、この影響を除去するために平均値を差し引いたものである。また、式（４）は式（３）に対して、周期単位で振幅変動が発生した場合、その影響を除去するために、各標準偏差で規格化したものである。一定の閾値で判定したい場合、式（４）の相関値を使用する。
周期性の相関度が所定の閾値を越えた場合、周期性ありと判定して式（１）を満たす最小の整数Ｔを、関数ｆ（ｘ）の周期とみなす。
そして、この時間周期Ｔと一致する要因を異常原因であると推定する。
時間周期性の検出は、年、月、日、時、分、秒などを単位として、式（１）に示すように関数ｆ（ｘ）に対して周期Ｔを与え、周期性の相関度を算出する。相関度は、式（２）〜式（４）のいずれかを用いる。式（３）は式（２）に対して、周期単位でオフセットが発生した場合に、この影響を除去するために平均値を差し引いたものである。また、式（４）は式（３）に対して、周期単位で振幅変動が発生した場合、その影響を除去するために、各標準偏差で規格化したものである。一定の閾値で判定したい場合、式（４）の相関値を使用する。
周期性の相関度が所定の閾値を越えた場合、周期性ありと判定して式（１）を満たす最小の整数Ｔを、関数ｆ（ｘ）の周期とみなす。
そして、この時間周期Ｔと一致する要因を異常原因であると推定する。
ロット内ウエハ周期性は、ロット内の最初のウエハか、最後のウエハか、あるいは１枚毎、数枚毎等、ロット内のウエハを単位とした周期性を示す。
ロット内ウエハ周期性の検出は、前述した時間周期性と同様に、式（１）に示すように関数ｆ（ｘ）に対してウエハを単位として周期Ｔを与え、式（２）〜式（４）に基づいて周期性の相関度を算出する。
周期性の相関度が所定の閾値を越えた場合、周期性ありと判定して計測データの分析を行う。
具体的には、例えば、線幅変動がウエハ１枚毎に発生した場合は、Ｃ／Ｄポッド２種（Ａ，Ｂ）を平行して使用したことに起因する問題と推定する。また、重ね合わせ変動がウエハ１枚毎に発生した場合は、ＣＭＰに２方向に削り方（右、左）があったことに起因する問題と推定する。また、最初のウエハのみ重ね合わせ変動が発生した場合は、Ｃ／Ｄと露光装置間の温度差、ウエハとホルダー間の温度差などに起因する変形と推定する。
ロット内ウエハ周期性の検出は、前述した時間周期性と同様に、式（１）に示すように関数ｆ（ｘ）に対してウエハを単位として周期Ｔを与え、式（２）〜式（４）に基づいて周期性の相関度を算出する。
周期性の相関度が所定の閾値を越えた場合、周期性ありと判定して計測データの分析を行う。
具体的には、例えば、線幅変動がウエハ１枚毎に発生した場合は、Ｃ／Ｄポッド２種（Ａ，Ｂ）を平行して使用したことに起因する問題と推定する。また、重ね合わせ変動がウエハ１枚毎に発生した場合は、ＣＭＰに２方向に削り方（右、左）があったことに起因する問題と推定する。また、最初のウエハのみ重ね合わせ変動が発生した場合は、Ｃ／Ｄと露光装置間の温度差、ウエハとホルダー間の温度差などに起因する変形と推定する。
ロット投入周期性は、投入するロットを単位とした周期性を示す。
ロット投入周期性の検出も、前述した時間周期性と同様に、投入するロットを単位として、式（１）に示すように関数ｆ（ｘ）に対してロットを単位として周期Ｔを与え、式（２）〜式（４）に基づいて周期性の相関度を算出する。
周期性の相関度が所定の閾値を越えた場合、周期性ありと判定して式（１）を満たす最小の整数Ｔを、関数ｆ（ｘ）の周期とみなす。
そして、このロット投入周期Ｔと一致する要因を異常原因であると推定する。
ロット投入周期性の検出も、前述した時間周期性と同様に、投入するロットを単位として、式（１）に示すように関数ｆ（ｘ）に対してロットを単位として周期Ｔを与え、式（２）〜式（４）に基づいて周期性の相関度を算出する。
周期性の相関度が所定の閾値を越えた場合、周期性ありと判定して式（１）を満たす最小の整数Ｔを、関数ｆ（ｘ）の周期とみなす。
そして、このロット投入周期Ｔと一致する要因を異常原因であると推定する。
次に、計測データよりトレンド性を加味してランダム成分を抽出し、異常原因を推定する方法について説明する。
本実施形態では、ランダム成分を抽出するために、トレンド性を加味した回帰方程式を用いる。すなわち、回帰方程式に、時間的変動を考慮するため、式（５）のように指数関数の形で時間変数を組み込む。
本実施形態では、ランダム成分を抽出するために、トレンド性を加味した回帰方程式を用いる。すなわち、回帰方程式に、時間的変動を考慮するため、式（５）のように指数関数の形で時間変数を組み込む。
式（５）において、Ｔはトレンド変数、Ｄは回帰係数である。また、ｅはネイピア数（自然対数の底）で、２．７１８２８で近似される。計測データのバックグラウンドとして、目的変量が時間的に増加したり、減少したりすることが見こまれる場合には、このようなトレンド変数の導入が有効となる。
回帰方程式としては、線形近似、多項式近似などが使用され、最小二乗法により求められる。
このようなトレンド性を加味した適切な回帰方程式の当てはめに基づいて、ランダム成分を抽出し、計測データの分析を行い、異常原因を推定する。なお、計測データに周期性が認められる場合は、計測データに対してトレンド成分と周期成分の両方を除去してランダム成分を抽出し、異常原因を推定する。
回帰方程式としては、線形近似、多項式近似などが使用され、最小二乗法により求められる。
このようなトレンド性を加味した適切な回帰方程式の当てはめに基づいて、ランダム成分を抽出し、計測データの分析を行い、異常原因を推定する。なお、計測データに周期性が認められる場合は、計測データに対してトレンド成分と周期成分の両方を除去してランダム成分を抽出し、異常原因を推定する。
例えば、ＡＦ追従エラーの計測データに対しては、ＡＦ長期変動などによる装置固有のトレンド成分を差し引き、さらに、装置・環境変動などによる周期成分を差し引く。そして、そのようにして得られた計測データについて分析を行う。具体的には、例えばある時期からオフセットがのっているような場合は装置起因の異常、ランダム成分が所定の閾値以上の場合はプロセス起因の異常などと推定する。
具体的には、例えば、図１１（Ａ）に示すようなＡＦ追従エラーの計測データから、図１１（Ｂ）に示すよう装置固有のトレンド成分を差し引き、図１１（Ｃ）に示すような装置・環境変動などによる周期成分を差し引いた結果、図１１（Ｄ）に示すようなランダム成分が検出される。そこで、このランダム成分データを用いて、計測データの分析を行う。
この際、例えば図１２に示すように、レシピ名と装置名毎にＡＦ追従エラー発生件数をグラフ化することにより、エラー発生の原因がプロセス起因か装置起因かを判定し易くなる。なお、図１２においては、Ｘ軸がレシピ（プロセスプログラム）名、Ｙ軸が装置名、Ｘ軸がエラー件数である。
具体的には、例えば、図１１（Ａ）に示すようなＡＦ追従エラーの計測データから、図１１（Ｂ）に示すよう装置固有のトレンド成分を差し引き、図１１（Ｃ）に示すような装置・環境変動などによる周期成分を差し引いた結果、図１１（Ｄ）に示すようなランダム成分が検出される。そこで、このランダム成分データを用いて、計測データの分析を行う。
この際、例えば図１２に示すように、レシピ名と装置名毎にＡＦ追従エラー発生件数をグラフ化することにより、エラー発生の原因がプロセス起因か装置起因かを判定し易くなる。なお、図１２においては、Ｘ軸がレシピ（プロセスプログラム）名、Ｙ軸が装置名、Ｘ軸がエラー件数である。
なお、式（５）に示すように回帰方程式へのトレンド成分の適用を行わず、事前に計測データからトレンド成分を差し引いた結果に対して回帰方程式を当てはめてランダム成分の抽出を行ってもよい。
次に、このような構成の露光装置システム１の動作、すなわち、このような露光装置システム１を実際に運用した場合の処理の流れについて簡単に説明する。
まず、露光装置１０において計測されたデータを、サーバー６１のデータ収集部２１０の機能により、各露光装置１０からサーバー６１に転送する。露光装置１０におけるデータの計測、収集は、露光装置１０が正常に運用されている状態で定期的・定常的に行われる場合と、露光装置１０に異常が発生した場合等に不定期に行われる場合とがある。
データを収集したら、サーバー６１の例えば装置・プロセス解析機能２５１や自動診断機能２５４により解析や自動診断を行う。ここで、少なくとも前述したような計測データの周期成分の検出や、計測データのトレンド性を加味した回帰法定式に基づくランダム成分の検出等の処理を行う。また、異常原因の推定を自動的に行うシステムにおいては、検出した周期成分やランダム成分に基づいて、異常原因を推定する。
まず、露光装置１０において計測されたデータを、サーバー６１のデータ収集部２１０の機能により、各露光装置１０からサーバー６１に転送する。露光装置１０におけるデータの計測、収集は、露光装置１０が正常に運用されている状態で定期的・定常的に行われる場合と、露光装置１０に異常が発生した場合等に不定期に行われる場合とがある。
データを収集したら、サーバー６１の例えば装置・プロセス解析機能２５１や自動診断機能２５４により解析や自動診断を行う。ここで、少なくとも前述したような計測データの周期成分の検出や、計測データのトレンド性を加味した回帰法定式に基づくランダム成分の検出等の処理を行う。また、異常原因の推定を自動的に行うシステムにおいては、検出した周期成分やランダム成分に基づいて、異常原因を推定する。
次に、得られた解析結果（周期成分又はランダム成分等）や自動診断の結果（異常の状態、異常原因等）を、ｅ−ｍａｉｌ診断機能２５３によりオフィス等にいる作業者の端末装置６２に転送する。
作業者は、転送された結果を確認するとともに、必要に応じてサーバー６１にアクセスし、サーバー６１のレポート・通知機能２５１やレポート・通知機能２５２の機能により例えばグラフ化された形態でデータを閲覧し、状況を把握する。また、必要に応じて、解析結果やグラフ等の情報に基づいて、異常原因の推定等の処理を行う。
そして、その結果に基づいて作業者は、例えば異常原因を解消すべく、露光処理のレシピ（プロセスプログラム）の修正・変更・調整や、露光装置１０のパラメータ調整、ユニット調整、部品交換等の対応をとる。なお、異常原因の推定を自動的に行うシステムにおいては、推定した異常原因に基づいて、このレシピの修正までをも自動的に行うようにしてもよい。
作業者は、転送された結果を確認するとともに、必要に応じてサーバー６１にアクセスし、サーバー６１のレポート・通知機能２５１やレポート・通知機能２５２の機能により例えばグラフ化された形態でデータを閲覧し、状況を把握する。また、必要に応じて、解析結果やグラフ等の情報に基づいて、異常原因の推定等の処理を行う。
そして、その結果に基づいて作業者は、例えば異常原因を解消すべく、露光処理のレシピ（プロセスプログラム）の修正・変更・調整や、露光装置１０のパラメータ調整、ユニット調整、部品交換等の対応をとる。なお、異常原因の推定を自動的に行うシステムにおいては、推定した異常原因に基づいて、このレシピの修正までをも自動的に行うようにしてもよい。
このように露光装置システム１を運用することにより、露光装置１０の状態や異常状態を迅速にサーバー６１に吸い上げ、容易かつ適切にそのデータの解析を行い、例えば異常の原因等を推定することができる。またその結果に基づいて、必要に応じて、レシピ（プロセスプログラム）の修正を適切に行うことができる。従って、異常状態の発生に対しても適切に対応することができ、デバイス等の効率的な生産が可能となる。
なお、本実施の形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって本発明を何ら限定するものではない。本実施の形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含み、また任意好適な種々の改変が可能である。
例えば、本発明は露光装置を含むシステムに限られるものではない。電子デバイス製造工程において用いられる任意のプロセス処理装置等にも適用可能である。
例えば、本発明は露光装置を含むシステムに限られるものではない。電子デバイス製造工程において用いられる任意のプロセス処理装置等にも適用可能である。
１…露光装置システム
１０…露光装置
１０１…コンデンサレンズ １０２…レチクルステージ
１０３…ベース １０４…駆動装置
１０５…ミラー １０６…対物レンズ
１０７…マーク検出系 １０８…ウエハホルダー
１０９…ウエハステージ １１０…基準マーク
１１１…移動ミラー １１２…レーザー干渉計
１１３…ステージコントローラ １１４…駆動系
１１５…主制御系 １１６…レーザー光源
１１７…ビーム整形光学系 １１８，１２０，１２３…ミラー
１１９…レンズ系 １２１…ビームスプリッタ
１２２…対物レンズ １２４…受光素子
１２５…ＬＳＡ演算ユニット １２６…ハロゲンランプ
１２７…コンデンサレンズ １２８…光ファイバー
１２９…フィルタ １３０，１３５…レンズ系
１３１…ハーフミラー １３２，１３８…ミラー
１３３…対物レンズ １３４…プリズム（ミラー）
１３６…指票マーク １３７，１３９…リレー系
１４０…イメージセンサ
１４１…ＦＩＡ演算ユニット
２０…トラック
３０…レーザー
４０…インライン計測器
５０…オフライン計測器
６０…装置支援システム
６１…サーバー
２１０…データ収集部
２１１…露光装置データ取得部 ２１２…トラックデータ取得部
２１３…レーザーデータ取得部 ２１４…インライン計測器データ取得部
２１５…オフライン計測器データ取得部
２２０…露光工程ＤＢ
２３０…共通ソフトツール
２４０…インターフェイス
２５０…アプリケーション
２５１…装置・プロセス解析機能 ２５２…レポート・通知機能
２５３…ｅ−ｍａｉｌ診断機能 ２５４…自動診断機能
２５５…ＰＰ管理機能 ２５６…自動補正制御機能
６２…端末装置
６３…リモート端末装置
７０…通信ネットワーク
７１…第１のネットワーク
７２…第２のネットワーク
７３…ゲート装置
１０…露光装置
１０１…コンデンサレンズ １０２…レチクルステージ
１０３…ベース １０４…駆動装置
１０５…ミラー １０６…対物レンズ
１０７…マーク検出系 １０８…ウエハホルダー
１０９…ウエハステージ １１０…基準マーク
１１１…移動ミラー １１２…レーザー干渉計
１１３…ステージコントローラ １１４…駆動系
１１５…主制御系 １１６…レーザー光源
１１７…ビーム整形光学系 １１８，１２０，１２３…ミラー
１１９…レンズ系 １２１…ビームスプリッタ
１２２…対物レンズ １２４…受光素子
１２５…ＬＳＡ演算ユニット １２６…ハロゲンランプ
１２７…コンデンサレンズ １２８…光ファイバー
１２９…フィルタ １３０，１３５…レンズ系
１３１…ハーフミラー １３２，１３８…ミラー
１３３…対物レンズ １３４…プリズム（ミラー）
１３６…指票マーク １３７，１３９…リレー系
１４０…イメージセンサ
１４１…ＦＩＡ演算ユニット
２０…トラック
３０…レーザー
４０…インライン計測器
５０…オフライン計測器
６０…装置支援システム
６１…サーバー
２１０…データ収集部
２１１…露光装置データ取得部 ２１２…トラックデータ取得部
２１３…レーザーデータ取得部 ２１４…インライン計測器データ取得部
２１５…オフライン計測器データ取得部
２２０…露光工程ＤＢ
２３０…共通ソフトツール
２４０…インターフェイス
２５０…アプリケーション
２５１…装置・プロセス解析機能 ２５２…レポート・通知機能
２５３…ｅ−ｍａｉｌ診断機能 ２５４…自動診断機能
２５５…ＰＰ管理機能 ２５６…自動補正制御機能
６２…端末装置
６３…リモート端末装置
７０…通信ネットワーク
７１…第１のネットワーク
７２…第２のネットワーク
７３…ゲート装置
Claims (10)
- デバイス又はデバイス製造装置に関わる計測データより周期成分を検出し、
前記検出した周期成分、又は、前記計測データから前記周期成分を除去した残存成分に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定することを特徴とする
データ分析方法。 - 前記検出した周期成分と周期が同一の事象を検出し、当該事象を前記計測データの示す特性の原因と推定することを特徴とする
請求項１に記載のデータ分析方法。 - 前記周期成分の検出は、
順次仮の周期を設定し、
前記計測データの前記仮の周期離れたデータの相関を検出し、
前記相関が所定の値以上高い場合に、前記計測データに前記仮の周期を周期とする周期性があるものと検出することを特徴とする
請求項１又は２に記載のデータ分析方法。 - 前記周期性は、任意の時間を単位とした時間経過の中における周期性であることを特徴とする
請求項１〜３のいずれかに記載のデータ分析方法。 - 前記計測データは、ウエハの処理に関わり計測されたデータであり、
前記周期性は、任意の枚数のウエハを単位として前記ウエハの処理順序の中における周期性であることを特徴とする
請求項１〜４のいずれかに記載のデータ分析方法。 - 前記計測データは、ロット毎にウエハを処理する処理に関わり計測されたデータであり、
前記周期性は、任意の数のロットを単位として前記ロットの処理順序の中における周期性であることを特徴とする
請求項１〜５のいずれかに記載のデータ分析方法。 - 前記計測データよりトレンド成分を検出し、
前記計測データより前記周期成分及び前記トレンド成分を除去してランダム成分を抽出し、
前記ランダム成分に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定することを特徴とする
請求項１〜６のいずれかに記載のデータ分析方法。 - 前記計測データに基づいて、前記デバイス製造装置又は前記デバイスの異常の原因を推定する
請求項１〜７のいずれかに記載のデータ分析方法。 - 所望のデバイスを製造する方法であって、
前記デバイス又はデバイス製造装置に関するデータを計測し、
前記計測したデータより周期成分を検出し、
前記検出した周期成分、又は、前記計測データから前記周期成分を除去した残存成分に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定し、
前記推定された前記計測データの特性の原因に基づいて、前記デバイスの製造条件を制御することを特徴とする
デバイス製造方法。 - 所望のデバイスを製造するシステムであって、
デバイス製造装置と、
前記デバイス製造装置又は前記デバイスに関するデータを計測するデータ計測手段と、
前記計測したデータより周期成分を検出する周期成分検出手段と、
前記検出した周期成分、又は、前記計測データから前記周期成分を除去した残存成分に基づいて、前記計測データの示す特性の原因を推定する原因推定手段と、
前記推定された前記計測データの特性の原因に基づいて、前記デバイスの製造条件を制御する制御手段と
を有するデバイス製造システム。
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