JP2005518107A - オーバレイ計測および制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 半導体プロセス中に形成されたデバイス構造のオーバレイ誤差を決定するオーバレイ方法を提供する。
【解決手段】 本オーバレイ方法は、与えられたプロセス条件のセットについて、第１位置における第１ターゲットの前記オーバレイ誤差を第２位置における第２ターゲットの前記オーバレイ誤差に関連付けるオーバレイ情報を含む較正データ（３０）を作ることを含む。本オーバレイ方法はまた、前記デバイス構造で製造された製造ターゲットに関連付けられたオーバレイ情報を含む製造データを作ることを含む。本オーバレイ方法はさらに 前記較正データに基づいて前記製造ターゲットの前記オーバレイ誤差を補正すること（３４）によって、前記フィールド内のその位置における前記デバイス構造の真のオーバレイ誤差をよりよく反映させることを含む。

Description

本発明は、オーバレイの計測法および「ユースケース」として制御を実行することに関する。

集積回路の製造で用いられるリソグラフィツールは現れてしばらく経つ。そのようなツールは、製品中の非常に微細な詳細の正確な製造および形成に非常に効果的であることが証明されている。たいていのリソグラフィツールにおいて、光ビームを介してパターンを転写することによって回路イメージは基板上に書かれる。例えば、リソグラフィツールは、回路イメージをレチクルを通して、フォトレジストでコーティングされたシリコンウェーハ上に投射する光源を含みえる。露光されたフォトレジストは典型的には、例えば、堆積および／またはエッチングのように、後続の処理ステップ中でウェーハのレイヤをマスクするパターンを形成する。一般に知られるように材料は、堆積中にウェーハ上に堆積され、エッチング中に材料はウェーハのレイヤから選択的に除去される。

ウェーハ上の連続するパターン付きレイヤ群間のオーバレイの測定は、集積回路およびデバイスの製造で用いられる最もクリチカルなプロセスコントロール技術のうちの一つである。オーバレイは一般に、どのように第１パターン付きレイヤを、その上または下に配置された第２パターン付きレイヤに対して正確にアラインさせるかの決定に関する。現在は、オーバレイ測定は、ウェーハのレイヤと共にプリントされるターゲットを介して実行される。ふつう用いられるオーバレイターゲットパターンは、「ボックスインボックス」ターゲットであり、これはウェーハの連続するレイヤ上に形成される同心状正方形（またはボックス）のペアを含む。オーバレイ誤差は、一方の正方形の位置を他方の正方形と比較することによって一般に決定される。これは２つの正方形の相対的変位を測定するオーバレイ計測ツールで達成されえる。

議論を進めるために、図１は、典型的な「ボックスインボックス」ターゲット２の上面図である。示されるように、ターゲット２は、中空の（open-centered）外側ボックス６内に配置された内側ボックス４を含む。内側ボックス４は、ウェーハのトップレイヤ上にプリントされ、外側ボックス６はウェーハのトップレイヤの直接、下にプリントされる。一般によく知られるように、例えばｘ軸に沿った２つのボックス間のオーバレイ誤差は、外側ボックス６のラインｃ１およびｃ２のエッジの位置、および内側ボックス４のラインｃ３およびｃ４のエッジの位置を計算し、それからラインｃ１およびｃ３間の平均距離を、ラインｃ２およびｃ４間の平均距離と比較することによって決定される。ｃ１およびｃ３平均距離およびｃ２およびｃ４平均距離の間の差の半分がその点におけるオーバレイ誤差（ｘ軸に沿った）である。よってもしラインｃ１およびｃ３間の平均距離がラインｃ２およびｃ４間の平均距離と等しいなら、対応するオーバレイ誤差はゼロになる傾向にある。記載されないが、ｙ軸に沿った２つのボックス間のオーバレイ誤差も上記手法を用いて決定されえる。

たいていのオーバレイ測定は、フォトレジストが現像された直後に実行される、すなわち露光されてオーバレイパターンをフォトレジスト中に残す部分においてフォトレジストが現像され取り除かれた後に実行される。場合によってはオーバレイ測定は、オーバレイ誤差を所望の限度内に収めるためにプロセスを補正するよう用いられる。例えば、オーバレイ測定は、補正可能なものおよび他の統計を計算する分析ルーチンに与えられえ、これらはツールをよりよくアラインさせてウェーハ処理が所望の限度内で進行することを可能にするために操作者および／またはリソグラフィツールによって用いられる。もしオーバレイ誤差が大きすぎるなら、分析結果はウェーハがリワークされるべきであること、すなわちレジストを剥がす、すなわち除去しそのレイヤをやり直すべきことを示しえる。領域ワーキングは典型的には高価で、かつ望ましくなく、しかしながらウェーハを全部、廃棄するよりはよい。オーバレイ測定は、フォトレジストが存在しないエッチングのような処理ステップの後にも実行されえる。この場合、リワークは不可能であるが、追加情報は全体のプロセスのさらに細かい調整を助ける。

典型的な半導体プロセスは、ロットによるウェーハ処理を含む。ロットは、一緒に処理される、典型的には２５ウェーハを含む。ロット中のそれぞれのウェーハは、リソグラフィ処理ツール（例えばステッパ、スキャナなど）からの多くの露光フィールドを含む。それぞれの露光フィールド内には典型的には１から多くのダイがありえる。ダイは、最終的には単一のチップになる機能的ユニットである。製品ウェーハ上では、オーバレイ計測マークが典型的にはスクライブライン領域内（例えばフィールドの四隅内）に配置される。これは、露光フィールドの周辺近傍（かつダイの外側）における典型的には回路がない領域である。ときにはオーバレイターゲットは、フィールドの周辺ではないがダイの間の領域であるストリートに配置される。オーバレイターゲットが製品ウェーハ上のプライムダイ領域内に配置されるのはかなりまれなことであり、なぜならこの領域は回路のために非常に必要とされるからである。しかしエンジニアリングおよび特性決定ウェーハ（製品ウェーハではない）は典型的には多くのオーバレイターゲットをフィールドの中央全体に有し、そのような制限は伴わない。「スクライブライン」計測マークおよびプライムダイ回路間の空間的距離のために、製品ウェーハ上では測定されるものと最適化されるべきものとの間に不一致が生じることがある。スクライブライン計測マークおよびそれらの解釈の両方の発展が必要とされる。

残念ながら発展したデザインルールの集積回路をパターンニングするとき、リソグラフィツールの光学的特性は、オーバレイおよび微小寸法パフォーマンスに強い影響を有する。特に重要なのは、リソグラフィレンズシステムの光学収差である。今日、これら光学収差を定量的に測定するのに用いられる方法の多くの例が存在する。それぞれわずかに異なる物理的原理に基づくこれらの３つの例としては、“In Situ Measurement of Lens Aberrations”, N. R. Farrar, Hewlet-Packard Co.; A. H. Smith, Litel Instruments; D. R. Busath, KLA-Tencor Corp. [4000-03], March 2000, Proceedings of SPIE Vol. 4000, Optical Microlithography XIIIに記載されたLitelレチクル概念、SPIE vol. 3679 (1999) p. 77-86 “Novel Aberration Monitor for Optical Lithography” Peter Dirksen et al.に記載されたArtemis概念、およびOptical Review No. 8 Vol. 4 (2001) p. 227-234 “Measurement of Wavefront Aberrations in Lithographic Lenses with an Optical Inspection Tool,” Hiroshi Nomuraに記載された位相シフト格子がある。いずれの場合も分析ツールの出力は、典型的にはゼルニケ多項式係数について与えられ、これは、球面収差、非点収差、およびコマ収差のような光学的に意味のある項で簡単に解釈されえる形式でリソグラフィレンズの出口瞳にわたる誘導された位相誤差を正確に記述しえる。

これら収差記述子は、レンズシステムの質についての定量的基準として一般に受け入れられているが、オーバレイに、より具体的にはパターン配置誤差に及ぼす影響を定量的に評価することは少なからず問題である。このような計算は、露光ツール照射コンフィギュレーション、波長、開口数およびパターン形状のような他のプロセスパラメータの詳細な知識を必要とする。今日、ふつうであるボックスインボックスを用いる従来のオーバレイ計測においては、計測の正確さに及ぼす露光ツールの光学的収差の影響およびオーバレイ制御のためのこれら計測結果の適切な使用は全く考慮に入れられない。

従来のオーバレイターゲットは、大きな開放領域および大きなフィーチャサイズ（feature sizes）によって特徴付けられ、これはそれらが表現しようとしているトランジスタとは非常に異なる。今日の半導体プロセスは、トランジスタおよび回路フィーチャサイズおよびピッチだけを最適化するべく設計されている。したがって従来のオーバレイマークは、トランジスタと同じような収差には敏感ではない。

しかし最近の発見には、この問題を、よりデバイスを表現する（つまりデバイスのような）かつプロセスにロバストなボックスインボックスターゲットを作ることによって扱おうとするものもある。説明の簡単のために、「デバイスを表現する」ターゲットは、トランジスタの特定のサイズおよびピッチと同じ収差に敏感であるターゲットとして定義されえる。また大きい開放スペースは、ＣＭＰ研磨および堆積のような他のプロセス領域（リソグラフィ以外）の悪影響を受けやすい。さらに「プロセスロバストな」ターゲットは、これら副次的プロセスによって悪影響を受けないターゲットとして定義されえる。これら２つの語は本発明の説明においてより詳細に定義される。

例として、「ボックスインボックス」ターゲットは、「ボックスインボックス」ターゲットおよび「バーインバー」ターゲットを形成するよう変更されてきている。これらターゲットの両方とも、「ボックスインボックス」ターゲットと同じ大まかな概観を有する。「ボックスインボックス」ターゲットにおいては、「ボックスインボックス」ターゲットの外側ボックスは、複数の平行なバーに分けられる。「バーインバー」ターゲットにおいては、「ボックスインボックス」ターゲットの外側および内側ボックスの両方は、複数の平行バーに分けられる。さらに最近では、集積回路のデザインルールに匹敵するフィーチャを作った分離されたバーの導入がある。例えばＳａｔｏらによる米国公開特許第２００１ ００５５７２０号を参照されたい。この方法は、ボックスインボックススクライブライン構造およびデバイス構造そのものにおけるオーバレイの間の不一致を低減するのにある程度の可能性を持つが、やはり欠点もある。

一つとして、それらのターゲットの数は典型的には限定され、ウェーハ上の特定の場所に限定されるので、露光フィールドにわたってリソグラフィツールの収差が変化するという事実のために補償することはできない。理解されるように、その面積は非常に高価である、すなわちウェーハ上のほとんどのスペースはダイのために予約されているという事実のために、ウェーハ上の利用可能なスペースは厳しく制限されている。たいていの場合、ターゲットは、露光フィールドの周辺におけるスクライブライン内に典型的には位置し、すなわちウェーハからダイをダイシングするために用いられるダイ間のスペースである。さらに、スクライブライン内のターゲットの個数は典型的には４つに限られ、フィールドのそれぞれの角に一つずつである。理解されるように、もしフィールドの周辺の４つの場所だけしかサンプリングされないなら、すなわちもしフィールドの四隅だけしか測定しないなら、他の任意の点については知識がなく、オーバレイがフィールドにわたってどのように振る舞うかを正確に決定するのは難しい。すなわちスクライブラインのような周辺位置において行われるオーバレイ測定は、ダイ内のデバイスフィーチャの真のオーバレイを必ずしも表現しないが、これはレンズの収差がリソグラフィツールの露光フィールドにわたって変化するからである。例としてHarry J. Levinson らによるSPIE vol. 3051 (1997) p. 362-373“Minimization of Total Overlay Errors on Product Wafers Using an Advanced Optimization Scheme”を参照されたい。

さらに、ターゲットは、プロセスのためには典型的には最適化されず、したがってターゲットの微細構造は、計測ツールによって測定されるとき、プロセスによって引き起こされたバイアスからの悪影響を受けえる。理解されるように、新しいプロセスが微小電子回路の製造において導入されるたびにそのターゲットにはなんらかの影響がある。ターゲットを測定する能力は、計測ツールの画像獲得顕微鏡におけるその可視性つまりコントラストに依存する。スパッタリングのようなある種のプロセスは、コントラストを減らす傾向にあり、よって精密さに影響を与える。化学機械研磨（ＣＭＰ）のような他のプロセスは、ターゲットをぼかしたり歪ませたりする傾向にあり、よって正確さに影響を与える。またこれらプロセスは、ターゲットフィーチャを非対称にしたり、元々パターンニングされたトレンチまたはラインの中心に対して、ターゲットフィーチャの中心を見かけ上空間変換を及ぼしたりする。

さらにボックスインボックスおよび関連するターゲットは非対称であり、すなわち内側ボックスはより小さく、外側ボックスはより大きく、したがってそれぞれは光学的計測ツールの瞳を異なるようにサンプリングする。さらに、ボックスインボックスおよび関連するターゲットは、計測目的では利用可能なスクライブラインのスペースを充分に利用しない。すなわち、それらは、オーバレイ計測ツールによって正確に捕捉されるために、互いに空間的に分離される必要がある、すなわちもし分離されないなら、計測ツールは間違ったターゲットを測定するリスクを冒すという事実のためにスペースを占有する。さらに、ボックスインボックスおよび関連するターゲットは、それと共にプリントされる実際のデバイスに比べて大きく厄介であり、したがってそのオーバレイ測定に基づく補正値（correctables）は理想的な補正値ではないかもしれない。例えば、補正値は、理想的にはウェーハをリワークするほうが好ましいときに、ステッパをアラインさせるために補正がなされえることを示しえる。さらに、オーバレイ測定はウェーハ上のいくつかの点においてだけ実行されるので、フィールドにわたっての点を表現しないため、補正値は最適なプロセス制御を促進しないかもしれない。

ウェーハプロセスに及ぼされる収差の影響を減らすために、ステッパマッチングのような他の測定が利用されてきた。ステッパマッチングは一般に、どのステッパがいっしょにうまく機能するかを決定すること、すなわち２つのラインが異なるステッパでプリントされるときにそれら２つのレイヤ間で最小のオーバレイ誤差が存在するようにステッパをマッチングさせることをいう。理解されるようにそれぞれのステッパには、収差および他の誤差のそれ自身の独特のクセがあり、したがってそれぞれのステッパは与えられたプロセス条件について異なるようにパターンをプリントする傾向にある。パターンを同様にプリントするステッパがマッチングされ、よって全体のプロセスにわたるこれら収差および他の誤差の影響を最小化する。たいていの場合、ステッパマッチングは、標準パターンを有するゴールデンウェーハ（golden wafer）を提供し、同じレチクルおよびプロセス条件を用いてそれぞれのステッパでゴールデンウェーハ上にパターンをプリントし、標準パターンおよびそれぞれのステッパパターン間のアライメントを比較することによって、それぞれのステッパ間の相対的差異を計算することによって実行される。もしステッパ間のアライメントが同様なら、ステッパはうまく機能する傾向にある。もしステッパ間のアライメントが異なるなら、ステッパはいっしょにうまく機能しないかもしれない。ステッパマッチングはある程度の効果を上げるが、ウェーハプロセス中には制御フィードバックを提供しない、すなわち従来のオーバレイターゲットおよびオーバレイ誤差がそれらから決定される方法に関連付けられた問題を克服できないので、理想とはいえない。

上述を鑑み、オーバレイ計測に与える収差の影響および他のプロセスの影響を分離し、定量化し、および／または最小化できる方法が望まれる。さらにリソグラフィツールオーバレイ制御（例えば補正値）または製品ロットの対応（例えばリワーク）のいずれかについての最も正確な可能なフィードバックをリソグラフィセルに提供する、シナリオに特定の方法でオーバレイ情報を利用できる方法が望まれる。

ある実施形態において本発明は、半導体プロセス中に形成されたデバイス構造のオーバレイ誤差を決定するオーバレイ方法に関する。このオーバレイ方法は、与えられたプロセス条件のセットについて、第１位置における第１ターゲットの前記オーバレイ誤差を第２位置における第２ターゲットの前記オーバレイ誤差に関連付けるオーバレイ情報を含む較正データを作ることを含む。このオーバレイ方法は、さらに前記デバイス構造で製造された製造ターゲットに関連付けられたオーバレイ情報を含む製造データを作ることを含む。このオーバレイ方法は、さらに前記較正データに基づいて前記製造ターゲットの前記オーバレイ誤差を補正することによって、前記フィールド内のその位置における前記デバイス構造の真のオーバレイ誤差をよりよく反映させることを含む。

本発明は、他の実施形態においてオーバレイ処理方法に関する。この方法はプロセスロバストターゲットを提供することを含む。この方法はまた前記プロセスロバストターゲットの１つ以上と共に基板上にデバイス構造を形成することを含む。この方法はさらに、 前記１つ以上のプロセスロバストターゲットの前記オーバレイ誤差を計測することを含む。この方法はさらに前記１つ以上のプロセスロバストターゲットに関連付けられた較正データを受け取ることを含む。この方法は、さらに前記計測されたオーバレイ誤差および前記較正データに基づいて前記フィールド内のその位置における前記デバイス構造の前記オーバレイ誤差を予測することを含む。

本発明は、他の実施形態においては較正方法に関する。この較正方法は、複数のオーバレイターゲットパターンを有する１つ以上の特徴付けレチクルを提供することを含む。この較正方法はまた、前記オーバレイターゲットパターンを較正ウェーハ上に転写することを含む。この較正方法は、さらに前記較正ウェーハ上の前記オーバレイターゲットの前記オーバレイ誤差を計測することを含む。この較正方法はさらに前記計測されたオーバレイターゲットの前記オーバレイ誤差を互いに対して較正することを含む。

本発明は、他の実施形態においてオーバレイ補正分析を実行する方法に関する。この方法は、較正データを提供することを含む。この方法はまた前記スクライブライン内に位置するプロセスロバストターゲットのオーバレイ誤差を決定することを含む。この方法は前記スクライブライン内に位置する仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差を前記プロセスロバストターゲットの前記オーバレイ誤差および前記較正データに基づいて決定することをさらに含む。この方法はさらに前記フィールド内のある点に位置する第２仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差を前記第１仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差および前記較正データに基づいて決定することを含む。

本発明は、他の実施形態においてダイ内に位置するデバイス構造のオーバレイ誤差を決定する方法に関する。この方法は、前記ダイの周辺のスクライブライン内に位置するプロセスロバストターゲットを計測することを含む。この方法はまた、前記計測されたプロセスロバストターゲットを前記スクライブライン内に位置する仮想デバイス表現ターゲットに変換することを含む。この方法はさらに、前記仮想デバイス表現ターゲットを前記ダイ内に位置する第２仮想デバイス表現ターゲットに変換することを含む。この方法はさらに、前記第２仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差を計算することを含む。

本発明は他の実施形態においてオーバレイをモニタする方法に関する。この方法は、 オーバレイ較正データを作るよう構成された較正モードを含む。前記較正モードは、１つ以上のテストダイを１つ以上のテストウェーハ上に形成すること、前記テストダイは複数の較正ターゲットを含み、および前記較正ターゲットを計測することを含む。この方法はまた製造モードを含む。この製造モードは、１つ以上の製造ダイを製造ウェーハ上に形成すること、前記製造ダイは１つ以上のデバイス構造および１つ以上の製造ターゲットを含み、前記製造ターゲットを計測すること、および前記製造計測を前記較正計測と比較することによって特定のデバイス位置における特定のデバイス構造の前記オーバレイ誤差を決定することを含む。

本発明は例示的に示されるのであって、限定的に示されるのではない。

本発明は、オーバレイ測定法および「ユースケース」としての制御を実行する方法に大きくは関する。本発明のある局面は、プロセスに寛容な測定マークを作る方法およびそのようなマークをオフラインでデバイス構造に較正する方法に関する。本発明の他の局面は、レンズの組み合わせおよびデバイス形状によるオフセットを、プロセスによって引き起こされたオフセットから分離する方法に関する。本発明の他の局面は、デバイスに類似し、プロセスロバストまたは耐性のあるマーク（process robust or tolerant marks）を、同一のウェーハ上に設け、それによりそれらの間のオフセットが特徴付けられえるようにする較正方法に関する。本発明の他の局面は、プロセスロバストまたは耐性のある製造方法に関する。本発明の他の局面は、プロセスロバストまたは耐性のあるマークを用いる方法および較正フェーズで測定されたプロセス−デバイスシフトを補償する方法に関する。本発明の他の局面は、デバイスへのプロセス耐性（例えば位置の関数としてのオフセット）を知ることによって、またはシミュレーションを用いてオフセットの根本的原因を理解することによって任意のタイプの構造についてダイ内の任意の点における真のデバイスオーバレイを予測する方法に関する。本発明の他の局面は、シミュレーションを用いてフィールド全体のマップを作る方法に関し、このマップは限られた個数の測定点を使って実際のインデバイスのオーバレイをレンズフィールド内の任意の点について計算する。本発明の他の局面は、全体のレンズフィールドにわたる収差で導かれた差異をマッピングする方法、およびそのマッピングを較正ウェーハ上で走らせる方法に関する。本発明の他の局面は、格子または他の任意のタイプのターゲットを任意の上述の方法において用いる方法に関する。これらおよび他の局面はより詳細に後述される。

本発明は、添付図面において示されるようにそのいくつかの好ましい実施形態を参照して詳細に記載される。以下の記載において多くの具体的な詳細が述べられるが、これは本発明を完全に理解するためである。しかし本発明はこれら具体的な詳細の一部または全てがなくても実施できることが当業者には明らかだろう。あるいはよく知られたプロセスステップは本発明の趣旨を不必要にぼかさないために詳細には記載されていない。

図２は、本発明のある実施形態によるオーバレイ方法１０の図である。一般にオーバレイ方法１０は、リソグラフィプロセス（例えばフォトリソグラフィ）のあいだに形成されるデバイス構造のオーバレイ誤差を決定するよう構成される。決定されたオーバレイ誤差は、後続のリソグラフィパターニングの制御を改良するために、またリソグラフィパターンの質が特定の要件に合うかを決定するために用いられえる。この方法は、例えば半導体製造、光学デバイス製造、微小機械デバイス製造、磁気記録データ記憶製造などに関するフォトリソグラフィプロセスのようなさまざまなフォトリソグラフィプロセスに適しえる。この方法は、上述のプロセスのいずれにも用いられえるが、ここで記載された示された実施形態は半導体製造に関する。よってこの実施形態においてはデバイス構造は、バイア、トレンチ、ラインなどに対応しえる。

簡単にはオーバレイ誤差は、第１パターン付きレイヤが、その上または下に配置された第２パターン付きレイヤにどのくらい正確にアラインするかの決定に、および第１パターン付きレイヤが、同じレイヤ上に配置された第２パターン付きレイヤにどのくらい正確にアラインするかの決定に大きくは関する。オーバレイ誤差は、ワークピース（例えば半導体ウェーハ）の１つ以上のレイヤ上に形成される構造を有するオーバレイターゲットを用いて典型的には決定される。構造は周期的でありえ、またはそれらはボックスインボックスおよび関連するターゲットの構造に基づきえる。もし２つのレイヤまたはパターンが適切に形成されるなら、あるレイヤ上の構造またはパターンは、他のレイヤまたはパターン上の構造に対してアラインされる傾向にある。もし２つのレイヤまたはパターンが適切に形成されていないなら、あるレイヤ上の構造は、他のレイヤまたはパターン上の構造に対してオフセットまたはミスアラインされる傾向にある。

図２を参照して、この方法は、較正ブロック１２、製造ブロック１４および補正ブロック１６を大きくは含む。較正ブロック１２は、製造ブロック１４の前に一般に実現され（例えば前処理）、一方、補正ブロック１６は、製造うブロック１４の後に一般に実現される（例えば後処理）。

較正ブロック１２は、与えられたプロセス条件のセットについて、第１位置における第１ターゲットのオーバレイ誤差を、第２位置における第２ターゲットのオーバレイ誤差に関連付ける、オーバレイ誤差に関するオーバレイ情報を含む較正データを作るよう構成される。較正とは一般に、ターゲット間で作られる関係を意味し、すなわちオーバレイ誤差は互いに対して較正される。例えば較正されたオーバレイ情報は、第１ターゲットのオーバレイ誤差および第２ターゲットのオーバレイ誤差間の相対的差異を示す情報を含みえ、すなわちこの差異は特定され、その後、互いについて特徴付けられる。差異は、以下に限定されないが、リソグラフィシステムのレンズの収差、リソグラフィシステムのレンズの歪み、リソグラフィシステムの機械的誤差、レチクルの誤差など、さまざまなファクタによって引き起こされえる。第１および第２位置は大きく変わりえる。例えばターゲットは、フィールド内部および外部のどこにでも配置されえる。しかし多くの場合、第１位置は典型的なターゲット位置（例えばスクライブライン内）に対応し、第２位置はデバイス構造（例えばフィールド）の典型的な位置に対応する。オーバレイ情報は、将来、使用するためにオーバレイデータとして直接に、または数学的係数としてパラメータ化されてライブラリ内に一般には記憶される。

製造ブロック１４は、製造のあいだに形成されるターゲットに関連付けられたオーバレイ情報を含む製造データを作るよう構成される。ターゲットの位置および構成は、較正ブロック１２において用いられる第１ターゲットに同様でありえる。ターゲットは、上述の同様のプロセス条件のセットを用いたデバイス構造で形成される。デバイス構造は較正ブロック１２内で用いられる第２ターゲットの位置の近傍に典型的には位置する。理解されるように、製造においては、デバイス構造のオーバレイ誤差は、簡単には決定されえないので、ターゲットはデバイス構造のオーバレイ誤差を予測するのに用いられる。しかし残念ながら前述のように、デバイス構造およびターゲットの異なる形成に影響を及ぼすファクタがいろいろあるため、異なるオーバレイ誤差がありえる。例えばそれらは同じ領域に位置しないので、歪み、すなわち収差がデバイス構造およびターゲットに異なるように影響を与ええる。他の例は、デバイスおよびターゲットが近傍に位置していても、疑似プロセス（spurious processes）がターゲットとは異なるようにデバイスに影響を与えることがある。

補正ブロック１６は、フィールド内のその位置における真のデバイス構造のオーバレイ誤差をよりよく反映させるために、製造ターゲットのオーバレイ誤差を補正するよう、すなわちさまざまなファクタの影響を考慮するよう構成される。従来は、オーバレイ誤差は、さまざまな点で決定されてきたが、デバイス構造のフィールド位置でなく、すなわち、オーバレイ誤差は試料にわたって同じであると仮定されていた。補正は、製造データを較正データと比較することによって一般に実現される。この比較は、製造中にデバイス構造の近傍にもし形成されたなら第２ターゲットのオーバレイ誤差がどうであったかを一般に生む（これを測定することなく）。すなわち２つの較正ターゲット間の差は既知である（これらのうちの１つは製造ターゲットの位置に対応する点に位置し、これらのうちの１つはデバイス構造の位置に対応する点に位置する）ので、これは製造ターゲットの既知のオーバレイ誤差と共に、デバイス構造の位置における製造中に形成されたであろう第２ターゲットの未知のオーバレイ誤差について解くために用いられえる、すなわち未知の変数について解くために既知の変数が用いられえる。特に、製造ターゲットのオーバレイ誤差は、製造ターゲットのオーバレイ誤差から較正中に形成される第１および第２ターゲットのオーバレイ誤差の間で見いだされるこの差を加えるかまたは引くかすることによって（直接にまたは変換によって）、製造中に形成されたデバイス構造のフィールド位置におけるオーバレイ誤差に変換されえる。理解されるように、他の場所（例えばスクライブライン）よりもデバイス構造のフィールド位置におけるオーバレイ誤差を知ることによって、プロセスはよりよく制御されえる。

デバイス構造の予測されるオーバレイ誤差をより向上させるために、ターゲットの任意のものがプロセスロバストターゲット（process robust targets）および／またはターゲットを表現するデバイスに対応しえる。プロセスロバストターゲットは、幅広いプロセス条件に耐え、製造条件下、最適パフォーマンスで測定されえるターゲットを一般に指し、すなわちプロセスはこのプロセスロバストターゲットの測定結果には少ししか影響を与えない。本質的に、プロセスロバストターゲットは、幅広いプロセス条件にわたって（例えばＣＭＰ、スパッタ、膜厚、露光）最も一貫した計測結果を与えるターゲットである。一方、デバイス表現ターゲット（device representing targets）は、与えられたプロセス条件のセットについて、製造ウェーハ上に形成された実際のデバイスに類似のオーバレイ誤差を生むターゲットを一般に指す。すなわち、デバイス表現ターゲットは、最も広い範囲のパラメータ（レンズ収差、フォーカス、露光など）にわたってデバイス構造それ自身と同様に典型的には変化する。例えば、もしデバイス構造が１０ｎｍ右にシフトするなら、デバイス表現ターゲットもそうなる。

プロセスロバストターゲットおよびデバイス表現ターゲットの異なる変化形も用いられえる。例えば、較正ブロックにおいては一つのレイヤおよび／またはいくつかのレイヤ間で、プロセスロバストターゲットがプロセスロバストターゲットに対して較正されえ、プロセスロバストターゲットがデバイス表現ターゲットに対して較正されえ、および／またはデバイス表現ターゲットがデバイス表現ターゲットに対して較正されえる。ある具体的な実施形態において、較正はプロセスロバストターゲットおよびデバイス表現ターゲット間である。特に第１ターゲットは、プロセスロバストターゲットに対応し、第２ターゲットはデバイス表現ターゲットに対応する。製造ターゲットは典型的には第１較正ターゲットと同様に構成されるので、それは大まかにはプロセスロバストターゲットに対応する。これは、よりよりオーバレイ決定を提供するために一般になされる。すなわち、プロセスロバストターゲットは不要なバラツキに敏感ではないので、それは最も正確で一貫した製造中のオーバレイ情報を提供する傾向にある、すなわちそれはプロセスによって望ましくないやりかたで歪まされない。さらに、デバイス表現ターゲットはよりよくデバイスを表現するので、それはどのようにプロセスが実際のデバイス構造に影響を与えるかについて最も正確なオーバレイ情報を提供する傾向にある。

本発明のある実施形態において、第１ターゲットは、プロセスロバストターゲットに対応する、すなわちそれは、幅広いプロセス条件に耐え、それによりそれが製造条件下で最適なパフォーマンスで測定されえるように構成される。第２ターゲットはデバイス表現ターゲットに対応し、すなわち与えられたプロセス条件のセットについて製造ウェーハ上に形成された実際のデバイスと同様のオーバレイ誤差を作るように構成される。理解されるように、デバイスそれ自身は簡単に測定されえず、よってデバイス表現ターゲットは、フィールド内のデバイスの位置において何が起こっているかを模擬するために用いられえる。例えば、デバイス表現ターゲットは、実際のデバイスと同様の空間特性（サイズ、ピッチなど）を持ちえ、製造ウェーハ上に形成されるとき実際のデバイスの位置の近傍に配置されえる。

最もプロセスロバストターゲットは、前のステップにおいて一般に決定される。ある実現例において、最もプロセスロバストターゲットは、複数のプロセスロバストターゲット（例えば１０個から１００個）を１つ以上のウェーハにわたってさまざまなプロセス条件、およびオーバレイについてさまざまな既知のオフセットで形成し、それからプロセスロバストターゲットを測定してどのターゲットが既知のオーバレイ値に最も近いかを見ることによって、決定される。最も広い範囲のプロセス条件にわたって最も既知のオーバレイ値に近いターゲットが、最もプロセスロバストであると考えられる。ゴールは大きくは、与えられたプロセス、すなわちウェーハレイヤ、プロセス条件、ツールなどについての単一のプロセスロバストターゲットを見つけることである。

最もよくデバイス表現ターゲットも一般には前のステップで決定される。ある実現例では、最もよくデバイス表現ターゲットは、複数のデバイス表現ターゲットを１つ以上のウェーハにわたってさまざまなパラメータでプリントし、デバイス表現ターゲットを測定し、その測定結果を幅広い条件にわたってデバイス自身と比較することによって、どのデバイス表現ターゲットが理想のデバイス構造に最も近いか、すなわちどのデバイス表現ターゲットが、パラメータによってそのデバイスが変化する様子に忠実でありつづけるかを見ることによって決定される。この比較は大きく変えられえる。多くの場合、この比較は、計算シミュレーションを用いてなされる（ここで物理的プロセスはこの業界でよく知られた高度なコンピュータプログラムを介してモデリングされる）。２つの構造を比較するためには、あるいは走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、ＣＤ−ＳＥＭ、断面ＳＥＭ、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）、高解像度プロファイラ（ＨＲＰ）の手法が用いられえる。ゴールは大きくは、与えられたプロセスについて、すなわちウェーハレイヤ、プロセス条件、ツールなどについて、単一のデバイス表現ターゲットを見つけることである。

較正データが作られる方法は、大きく変えられえる。例えば、シミュレーションおよび／または実験的方法を用いて作られえる。示される実施形態においては、較正されたデータは、与えられたプロセス条件のセットについて２つ以上のターゲットをテストウェーハ上のさまざまな位置に従来のウェーハ処理手法を用いて形成し、従来のオーバレイ計測ツールを用いてターゲットのオーバレイ誤差を測定し、それから与えられたプロセス条件のセットについて異なる位置における異なるターゲット間のオーバレイ誤差を相関させることによって実験的に得られる。ターゲットを形成することに関して、ターゲットは一般には、適切なフォトリソグラフィ手法を用いてテストウェーハ上にパターンニングされる。最も簡単な場合、ターゲットは、テストウェーハ（例えばレジスト／レジストウェーハ）上のフォトレジストレイヤ内に形成される。あるいはターゲットは、誘電体または金属レイヤのような他のレイヤ内に形成されえる。ターゲットを測定することに関して、オーバレイ測定は、さまざまな方法および計測ツールを用いて実行されえる。例えばこれらは、画像化、走査、散乱計測などを用いて実行されえる。さらに相関付けに関して、ターゲットは、それらの間に定格ではゼロのオーバレイを持つよう、すなわちターゲット構造間でゼロオーバレイであるよう構成されえる。よって処理中に任意の２つのターゲット間で起こる任意のオーバレイ誤差は、ウェーハのある領域においてウェーハの他の領域に対する相対シフトをプロセスが引き起こしていることの証明である。

ターゲットの位置、個数および構成は大きく変更されえる。例えばターゲットは、テストウェーハ上のほとんど任意の場所に配置されえる。ある特定の実施形態においては、少なくとも１つのターゲットは、ウェーハ上で将来、計測可能な位置に配置され、少なくとも１つの他のターゲットは、ウェーハ上でデバイス構造の将来のサイトに配置されえる。そのため、較正されたデータは、デバイス構造のフィールド位置に対応するものと共に、ウェーハの異なる領域に関連付けられたオーバレイ情報を含む。したがって、較正されたデータは、フィールド内のデバイス構造の位置におけるデバイス構造のオーバレイ誤差を決定するのに役立たせるために後のステップにおいて使用されえる。

さらにターゲットは、同様の属性を持って構成されえるか、またはそれらは実質的に異なる属性を持って構成されえる。例えばターゲットは、同じターゲットファミリー（実質的に同様の属性）からなりえ、またはそれらは異なるターゲットファミリー（実質的に異なる属性）からなりえる。同じターゲットファミリーからのターゲットでさえ異なるように構成されえる。すなわちそれらは全体として同様の属性を示しても、それらは、そのファミリーメンバーから差別化するある種の属性を持つ。例として、第１ターゲットファミリーは、プロセスロバストターゲットを含みえ、第２ターゲットファミリーは、デバイス表現ターゲットを含みえる。

さらに、少なくとも２つが存在する限り、任意の構成を持つターゲットの任意の個数が用いられえる。例えば第１ターゲットファミリーからのターゲットは、第１ターゲットファミリーからの他のターゲットと、または第２ターゲットファミリーからのターゲットと相関付けられえ、第１ターゲットファミリーからのターゲットは、第２ターゲットファミリーからの複数のターゲットと相関付けられえ、第２ターゲットファミリーからのターゲットは、第１ターゲットファミリーの複数のターゲットと相関付けられえ、第１ターゲットファミリーからの複数のターゲットは、第２ターゲットファミリーからの複数のターゲットと相関付けられえる、などとなる。さらに、２つのターゲットファミリーは限定ではなく、２つより多いターゲットファミリーが用いられえることに注意されたい。たいていの場合、異なるターゲットファミリーからのターゲットのグループが、露光フィールド全体にわたって用いられることによって、クロスレファレンスマトリクスを形成する。すなわち、フィールドの内部および外部のほとんどどこにでも（例えばチェッカーボード）ターゲットが存在しえ、これらのそれぞれは、他の全てまたは一部に対して特徴付けられる（組み合わせ群の大きなセット）。

製造データが製造されるやり方は大きく変えられえる。ある具体的な実施形態において製造データは、従来のウェーハ処理手法を用いてターゲットおよびデバイス構造を製造ウェーハ上に形成すること、および従来の計測ツールを用いてターゲットのオーバレイ誤差を計測することによって作られる。ターゲットおよびデバイス構造を形成することについて、ターゲットおよびデバイス構造は、一般には適切なフォトリソグラフィ技術を用いて製造ウェーハ上にパターンニングされる。最も簡単な場合は、ターゲットおよびデバイス構造は、製造ウェーハ上のフォトレジストレイヤ内に形成される。しかしあるいは、ターゲットおよびデバイス構造は、誘電体またはメタルレイヤのような他のレイヤ内に形成されえる。ターゲットは、相関付けられたターゲットのうちの一つと同様に一般に構成される。例えば、それはウェーハ上の同様の位置を持ちえ、それは同じ周期的構造を用いえる、などのようである。製造ターゲットは一般に、製造ウェーハの特定の領域内に位置し、すなわち、それらは典型的にはフィールドにわたっては位置しない。たいていの場合、製造ターゲットは、露光フィールドのスクライブライン内に位置する。理解されるように、スクライブラインは、半導体ダイを形成するようカットされるウェーハの領域である。ダイ内の製造ウェーハ上ではウェーハの面積が非常に高価であるので、このスクライブラインが一般に用いられる。しかしこれは限定ではなく、任意の部分のウェーハが用いられえることに注意されたい。例えばウェーハは、デバイス構造の近傍のフィールド内の製造ターゲットを含みえる。ターゲットを計測することについて、オーバレイ計測はさまざまな方法および計測ツールを用いて実行されえる。例えばそれらは、画像化、スキャニング、散乱計測などを用いて実行されえる。

この方法は、デバイス構造のフィールド位置におけるオーバレイ誤差を決定するとして記載されるが、これは任意の位置、特にターゲットのために典型的には使用されない位置におけるオーバレイ誤差を決定するのに用いられえることに注意されたい。

図３は、本発明のある実施形態によるオーバレイ処理２０のフロー図である。フローは大きくはブロック２２において始まり、ここでプロセスロバストターゲットが提供される。プロセスロバストターゲットは、全てのレイヤ、処理条件、ステッパなどにわたって用いられる単一の標準ターゲットでありえ、またはそれは特定のデバイス構造（例えばバイア、ラインなど）、特定の空間的特徴（例えば周期、ピッチ、解像度など）、特定のレイヤ（例えば暗視野、明視野など）、特定の処理条件（例えば露光、開口数、コヒーレンスなど）、特定の材料（例えばフォトレジスト）、特定のステッパ（例えばプロセスバイアス）、特定のマスク（例えばバイナリ、フェーズシフトなど）および／または類似のもののために設計されたターゲットでありえる。特定のものに基づくターゲットは一般に前のステップにおいて実験的にまたはシミュレーションによって見つけられる。一般的な概念は、デバイスに固有のデータの与えられたセットについて最もよく働くターゲットを見つけることであり、すなわちそのターゲットは最もプロセスロバストである。しかし状況によっては１つより多いターゲットが選択されえることに注意されたい。ターゲット（標準であろうが特定であろうが）は、大きく変えられうる。例えば、それらは従来のボックスインボックスまたは関連付けられたターゲット（例えばボックスインバー、バーインバーなど）に対応しえ、またはそれらは、２００１年６月２７日に出願され「OVERLAY MARKS, METHODS OF OVERLAY MARK DESIGN AND METHODS OF OVERLAY MEASUREMENTS」と題され、ここで参照によって援用されるＧｈｉｎｏｖｋｅｒらの米国特許出願第０９／８９４，９８７号に見られるもの（またはその等価物）のような周期的構造に対応しえる。

ある実施形態においては、特定のターゲットがライブラリに記憶されたターゲットのグループから選ばれる。デバイス固有データに最もよくフィットするこの特定のターゲットが典型的には選択され、すなわちこのターゲットはこのデータについて最もよく働く。他の実施形態において、特定のターゲットは、デザインルールのセットを用いて設計される。例えば、デバイス固有のデザインルールの与えられたセットについて、ターゲットは、特定のピッチ、線幅、間隔などを持たなければならない。ターゲットは、プロセスに関する一連の質問に対してエンジニアを答えさせ、デザインルールおよび質問に対する答えに基づいて適切なターゲットを決定する（例えばアルゴリズムを用いて）よう構成されたターゲットデザインツールを用いて決定されえる。

ブロック２２に続いてプロセスフローはブロック２４に進み、ここでは、提供されたターゲットの１つ以上が通常のウェーハ処理のあいだにデバイス構造（すなわちダイを形成する構造）と共に製造ウェーハ上にプリントされる。例としてターゲットは、この技術でよく知られる標準ウェーハ処理技術を用いてプリントされえる。一般にターゲットは、従来それらが配置されるスクライブライン内に配置される。ある実現例では、ターゲットはフィールドの４つの角に配置される。

ブロック２４の後、プロセスフローはブロック２６に進み、ここでは、プリントされたターゲットの１つ以上が計測される。一般にこれはオーバレイ計測ツールで達成される。オーバレイツールは大きく変えられえる。例としてオーバレイツールは、画像化、スキャニング、散乱計測などに基づきえる。使用されえるある具体的なツールは、カリフォルニア州、サンノゼのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒによって製造されるＡｒｃｈｅｒ １０である。ある実現例では、フィールドの４つの角に配置されたターゲットが計測される。

ブロック２６の後、プロセスフローはブロック２８に進み、ここでは、オーバレイ分析が実行される。一般にオーバレイ分析２８は較正データを受け取ること（ブロック３０）およびオーバレイ計測（ブロック２６）を含む。例として、一般にブロック２８は図２のブロック１６に対応する。一般にオーバレイ分析２８は、ウェーハおよびフィールド内の任意の点におけるオーバレイ誤差、より具体的には、フィールド内のその位置におけるデバイス構造のオーバレイ誤差の予測を行うことを含む。一般にこれは、プロセスロバストターゲットのオーバレイ計測値を較正データ内に含まれるオーバレイデータと比較することによって達成される。特にスクライブラインにおいて見いだされるオーバレイ計測値は、フィールドにわたってマッピングされるオーバレイデータと比較される。一般に較正データは、フィールド内の異なる点におけるターゲットに関するオーバレイデータを含む。例えば、較正データは、スクライブライン内に位置付けられたオーバレイおよびフィールド内に位置付けられたオーバレイの間の関係を含みえる。この関係は、プロセスロバストターゲットおよびデバイス表現ターゲットの両方を含むさまざまなターゲットと共に形成されえる。たいていの場合、この関係は、プロセスロバストターゲットおよびデバイス表現ターゲットの間のものであり、より具体的にはスクライブライン内に位置付けられたプロセスロバストターゲットおよびフィールドにわたって位置付けられたデバイス表現ターゲットの間のものである。較正は、フィールド内の与えられた位置における直接オフセットの形でありえ、フィールドの与えられた点における外挿によるものでありえ、またはパラメータ化に基づくフィールドの与えられた点におけるオーバレイの数学的変換に基づくものでありえる。具体的な露光ツール（または露光ツールペア）についてのこの較正は、シグナチャ（signature）とも呼ばれる。

ある実施形態において、デバイス構造のそのフィールド位置におけるオーバレイ誤差は、１）スクライブライン内に位置する１つ以上の計測されたプロセスロバストターゲットを較正データを用いてスクライブライン内の１つ以上の仮想デバイス表現ターゲットに変換すること、２）スクライブライン内に位置する１つ以上の仮想デバイス表現ターゲットを較正データを用いてデバイス構造のフィールド位置内の１つ以上の仮想デバイス表現ターゲットに変換すること、３）デバイス構造のフィールド位置内の仮想デバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差を計算すること、および４）デバイス構造のフィールド位置内の１つ以上のデバイス表現ターゲットを平均すること（もし１つより多いターゲットが用いられるなら）によって予測される。仮想とは一般にデバイス表現ターゲットが実際に存在するのではなく実効的に存在することを意味する。

例として、前記第１変換は、較正データを表現するテーブル、方程式、または変換式を介して、第１レイヤにおける計測されたプロセスロバストターゲットを第１レイヤにおける仮想デバイス表現ターゲットに変換すること、および第２レイヤにおける計測されたプロセスロバストターゲットを第２レイヤにおける仮想デバイス表現ターゲットに変換することによって実行されえる。この情報があれば、スクライブライン内のデバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差が決定されえる（第１および第２レイヤ間のミスアライメント）。加えて第２変換は、較正データを表現するテーブル、方程式、または変換式を介して、第１レイヤにおける仮想デバイス表現ターゲットを第１レイヤにおける第２仮想デバイス表現ターゲットに変換すること、および第２レイヤにおける仮想デバイス表現ターゲットを第２レイヤにおける仮想デバイス表現ターゲットに変換することによって実行されえる。この情報があれば、フィールド内のデバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差が決定されえる（第１および第２レイヤ間のミスアライメント）。

この関係はフィールド内の任意の２つの点におけるオーバレイ誤差間で見いだされる差異を一般に示す。例えばこの関係は、フィールド内の任意の２点間のオフセットを含みえる。この情報があれば、オーバレイのよりよい予測を製造中に見つけられえる。一般に、このプロセスは、フィールドにわたる異なる場所におけるプロセスロバストターゲットおよび実際のデバイス間の差異またはオフセットで較正し直すことを含む。すなわち製造中のプロセスロバストターゲットのオーバレイ誤差は、差異、例えば、スクライブライン内に位置する較正されたプロセスロバストターゲット、およびデバイス構造の位置の近傍領域内に位置する較正されたデバイス表現ターゲット間の差異に基づいて調整されえる。例えば、計測に固有である追加の誤差を除去するために、較正中にプロセスロバストターゲットおよびデバイス表現ターゲット間で見いだされるオーバレイの差異は、製造中に計測されたプロセスロバストターゲットのオーバレイ誤差から減算されえる。理解されるように、追加の誤差は、一般に、計測がスクライブライン内のプロセスロバストターゲットに基づき、所望のオーバレイデータは、スクライブライン以外のどこか別の場所に位置するデバイス構造のためのものであるという事実（異なる構造および異なる位置）による。本質的に、２つの補正がなされなければならず、これらは１）これがプロセスロバストターゲットであり、必ずしもデバイス表現構造ではないという事実のために補正しなければならず、２）プロセスロバストターゲットはスクライブライン内であり、フィールド内の他の点ではないという事実のために補正しなければならないことである。

ある実施形態において、較正データ内の全てのデータ点は、予め計測され、将来使うために（製造ランの前に）データベースに直接ロードされるか、またはパラメータ化されえ、または数学的にパラメータのセットに変換されえる。ある実現例においては、較正データは、データ点間の差異も含み、よって分析ブロックは、差異を計測された製造データと比較するだけでよい。他の実現例では、ローデータだけが記憶され、よって分析ブロック２８はローデータをルックアップすることおよびその差異を計算することを含む。

他の実施形態においては、デザインルールに対する収差効果が、デバイス表現構造（device representing structure）（ＤＳＲ）マークと共に計測され、較正データが知られた後で、製造ウェーハは、標準のオーバレイサンプルプランに従い、プロセスロバスト構造（process robust structures）（ＰＲＳ）（レイヤ１）および（ＰＲＳ）（レイヤ２）マークをスクライブライン内に持つ。これらマークは計測され、それらのオーバレイ値は、データベース、およびそれらの対応するデザインルールを持つデバイスについてフィールド内で最小のオーバレイを可能にするための方法を用いて、補正値（correctables）を計算するために用いられる。

ブロック２８の後、プロセスフローはブロック３４に進み、ここでは最適な補正値が計算される。補正値（correctables）という語は、オーバレイパフォーマンスについて後続のリソグラフィックパターニングの制御を改良するためにツールのアライメントを補正するのに用いられるデータを一般に指す。本質的に、補正値は、ウェーハプロセスが所望の範囲内で進められるようにする、すなわちフィードバックおよびフィードフォワードを提供することによってツールがよりよくアラインされるようにする。計算は、ブロック２８からのオーバレイ情報、およびブロック３２からのプロセスデータを用いて一般に実行される。プロセスデータ３２は、製造プロセスに関連付けられたデータを一般に含む。例として、プロセスデータは、プリントされたデバイス構造、デバイス構造がプリントされているレイヤ、プロセス条件、デバイス構造を形成するのに用いられるステッパおよびマスク、および／または同様のものについての情報を含みえる。理解されるように、プロセスデータはよりよい補正値を形成するのに役立つ。補正値は、この技術でよく知られる従来の技術を用いて一般に計算される。しかし技術は従来のものであるが、ここで計算される補正値は、従来のものとは違うことに注意されたい。過去にはこれら補正値は単純で限定されており、ステッパおよびデバイス構造の詳細を表現することができなかった。もし製造がバイアまたはポリレベルでなされたなら、補正値を計算する方法は同じであっただろう。対称的に上述の方法を用いると、補正値は実質的により多くの情報を利用して改良されえる。

ブロック３４は、補正値を計算するとして記載されるが、ブロック３４はロット処置測定（lot disposition metrics）のためにも用いられえる。ロット処理測定という語は、リソグラフィックパターンの質が特定された要件を満たすか（例えばウェーハがリワークされなければならないかどうか）を決定するのに用いられえるデータを一般に指す。

図４は、本発明のある実施形態による較正方法４０のフロー図である。この較正方法は、較正データを作るよう構成される。較正データは、オーバレイ誤差のよりよい予測を行うために製造中に用いられえる。たいていの場合、較正方法は製造ラン（production run）の前に実行される。較正方法は、１度または周期的に実行されえる。例として、較正方法４０は、図３のブロック３０に大きく対応しえる。較正方法４０は、ブロック４２において大きくは始まり、ここで特性決定レチクル（characterization reticle）が提供される。これは必要な条件ではないが、特性決定レチクルは、オーバレイツールのメーカーによって一般に提供される。特性決定レチクルは、特性決定レチクル表面全体にわたって位置するオーバレイターゲットパターンの大きなアレイを一般に含む。このパターンは、プロセスロバストおよび／またはデバイス表現デザインに基づきえる。たいていの場合、特性決定レチクルは、プロセスロバストおよび／またはデバイス表現デザインの組み合わせを含む。

オーバレイターゲットパターンは大きく変えられえる。例えば、それらは従来のボックスインボックスまたは関連付けられたターゲット（例えばボックスインバー、バーインバーなど）に対応しえ、またはそれらは、２００１年６月２７日に出願され「OVERLAY MARKS, METHODS OF OVERLAY MARK DESIGN AND METHODS OF OVERLAY MEASUREMENTS」と題され、ここで参照によって援用されるＧｈｉｎｏｖｋｅｒらの米国特許出願第０９／８９４，９８７号に見られるもの（またはその等価物）のような周期的構造に対応しえる。

レチクルを設計する方法は、大きく変えられえる。ある具体的な実施形態において、この方法は、１）デバイス構造と最もよく似て振る舞うデバイス表現ターゲットを確立すること、２）プロセスに耐えうるプロセスロバストターゲットを確立すること、および３）レチクル表面にわたってターゲットを分配することを含む。

ターゲットを選択するステップは、１）空間的特徴（例えば線幅、ピッチ、デューティサイクル）および形状（例えばボックスインボックス、ライン／スペースアレイ、ホールアレイなど）のある幅を持つデバイス表現ターゲットおよびプロセスロバストターゲットを設計すること、２）デバイス表現ターゲットおよびプロセスロバストターゲットをさまざまなプロセス（例えば露光、フォーカスなど）の組み合わせを持つプロセスに通すこと、３）ターゲットを計測すること、および４）どのデバイス表現ターゲットがフィールド内のその位置におけるデバイス構造と最もよく似た振る舞いをするかを決定すること、およびどのプロセスロバストターゲットが条件の最も広い範囲にわたって最も少ない量だけ変化したかを決定することを一般に含む。ターゲットの設計は、デバイス構造（例えば密なライン、孤立したライン、バイア、コンタクトなど）それら自身に基づきえる。すなわち、それらは同様のフィーチャを持つように設計されえる。デバイス表現ターゲットおよびプロセスロバストターゲットは、同じテストウェーハ上で試験されえ、またはそれらは異なるテストウェーハ上で試験されえる。たいていの場合、それらは異なるウェーハ上で試験される。さらにこれらターゲットは典型的には従来のオーバレイ計測ツールを用いて計測される。さらにたいていのデバイス表現ターゲットは典型的にはデバイス表現ターゲットを実際のデバイス構造と比較することによって決定される。デバイス構造に忠実であり続けるデバイス表現ターゲットは、レチクルのために選択される。すなわち、それはさまざまなプロセスの組み合わせについてデバイス構造と同様に変化（シフト）するターゲットである。デバイス構造が変化する様子は、例えばＳＥＭ、ＣＤ−ＳＥＭ、断面ＳＥＭ、ＡＦＭ、ＨＲＰなどのさまざまな検証技術を用いて決定されえる。

ターゲットを分配するステップは、大きく変えられえる。一般的な概念は、可能な限り広い範囲を覆うことである。例えば、レチクル表面全体にわたって位置する数百から数千のプロセスロバストターゲットおよびデバイス表現ターゲットが存在しえる。

ある実施形態において、テストレチクルは非常に一般的であり、広い範囲のデザインルール、露光条件、プロセスレイヤなどに適用可能である。他の実施形態においては、テストレチクルは、特定のデザインルールをカバーするよう構成される。すなわちそれは、もしテストレチクルが汎用目的ではなく特定のデザインルールについて設計されるならよりよいデータを作るだろう。

他の実施形態において、較正マークレチクルは、異なるリソグラフィプロセスのために特別に設計された領域からなる。特定のレイヤの露光中、無関係なレチクル領域は、覆われる（すなわち露光されない）。このようにして露光は、異なる露光条件でフィールドにわたってステップ状に処理され、これにより現像のコストを節約し、較正データベースの計測を減らす。

ブロック４２の後、プロセスフローはブロック４４に進み、ここでオーバレイターゲットパターンが較正ウェーハ上に転写される。たいていの場合、較正ウェーハはレジスト／レジストウェーハであり、よって転写とは、特性決定レチクルが照射に露光され、よってパターンがレジスト／レジストウェーハ上にプリントされることを一般に意味する。これは、ウェーハ表面全体にわたって多数回、一般に達成され、よってウェーハは多くのオーバレイターゲットで満たされる。このプロセスは、異なるレジストレイヤ、異なるステッパ設定（例えば照射、フォーカスなど）、異なるステッパおよび／または同様のものを用いて一連の較正ウェーハ群上で反復されえる。例えば第１ウェーハは第１ステッパ設定で作られ、第２ウェーハは第２ステッパ設定で作られるなどのようでありえ、または第１ウェーハは第１ステッパで作られ、第２ウェーハは第２ステッパで作られるなどのようでありえる（または両方の組み合わせ）。較正ウェーハの数は大きく変えられえる。数は一般に製造中に実行されるべき処理のタイプに依存する。レジスト／レジストウェーハは限定ではなく、パターンは他のレイヤに転写されえることに注意されたい。しかしレジスト／レジストウェーハは典型的に使われるが、これはこれらが計測しやすい（例えばそれらは他のプロセスレイヤによって悪影響を受けない）からである。

ある実施形態において、一連のウェーハがさまざまなステッパ設定で作られる。例として、一連のウェーハは、単一のステッパのさまざまな照射設定について作られえる。ステッパは、どのようにフィールドを照射するかについて一般に複雑な制御を持つ、すなわちステッパは一般に異なる照射設定を異なるレイヤについて持つ。これら設定のそれぞれについて、ステッパはレイヤの異なる部分を照射し、それによってフィールドへの収差の影響を変える（例えばもし光がレンズの異なる部分に、または異なる角度で届くなら、フィールドは異なる収差の影響を受けるはずである）。照射設定は限定ではなく、異なる一連のウェーハ群を作るために他のステッパパラメータが用いられえることに注意されたい。例えば開口数、フォーカスなどである。他の実施形態において、一連のウェーハのそれぞれのウェーハは異なるステッパを表す。理解されるようにそれぞれのステッパは、特定の処理条件のセットについて固有であっても固有でなくてもよい、それ自身のシグナチャ（つまり較正）を有する。

ブロック４４の後、プロセスフローはブロック４６に進み、ここでウェーハ上のターゲットのオーバレイ誤差が計測される。これはこの技術でよく知られる従来の手法を用いて一般には達成される。例として、画像化、スキャニング、散乱計測などを用いて実行されえる。ターゲットはフィールド内の多くの位置で計測される。例えばターゲットは従来なされていたように４つの角において計測されるだけでなく、フィールドにわたって計測される。ある実施形態において、レチクルは、全てのターゲットがゼロに設定されたオフセットを有するように構築される。これは、計測されたオフセットが、処理中に作られた実際のオフセット（例えば収差および／または歪みの結果）であるように一般になされる。

上述の手法の実施形態は、以下のように記載されえる。すなわち、収差フィールドはゆっくりと変化する関数であるので、スキャナフィールドは一連の反復単位（repeat units）でサンプリングされる。それぞれの反復ユニットは、密なマーククラスタ（ＤＭＣ）から構成される。デバイス表現フィーチャ対プロセスロバストフィーチャを表すデザインルールをサンプリングするＤＭＣユニットは、１レイヤ計測マークのセットである。ＤＭＣユニットの他のセットは、デバイス表現フィーチャ対プロセスロバストフィーチャを表すデザインルールをサンプリングする。これはレイヤワンレジスト上のレイヤワンフィーチャ対レイヤツーフィーチャの振る舞いをエミュレートする。これらマークのほとんどは、較正計測のあいだの健全性チェック（sanity checks）のために用いられる。

ブロック４６の後、プロセスフローはブロック４８に進み、ここで計測されたターゲットのオーバレイ誤差は、互いに対して較正される。較正とは、任意の２つのターゲット間のオフセットが比較されることによってそれらの間の既知の誤差を決定することを一般に意味する。すなわち任意の２つのターゲットのオフセット間の相対的差異が見いだされ、その後、互いに対して特徴付けられる。これは典型的には露光フィールド全体にわたってなされ、それによってそれぞれのターゲットが全ての他のターゲットに対して較正されるクロスレファレンスマトリクスを作る。たいていの場合、プロセスロバストターゲットは、デバイス表現ターゲットに対して較正される。例えば、スクライブラインにおける１つ以上のプロセスロバストターゲットのオーバレイは、フィールド内、例えばスクライブライン内、またはデバイス構造の領域内の異なる位置に位置する複数のデバイス表現ターゲットに対して較正されえる。本質的にこれら差異は、フィールド全体にわたるデバイス表現マークと比較され、ステッパ特性のプロセスロバストマークに対する相対的影響をマッピングする。すなわち、これら２つのタイプのターゲットは、ステッパ特性の関数（例えばステッパ、フィールド内の位置、照射など）として互いに相関付けられる。差異が決定された後、較正データは記憶され、例えば較正データベース内に記憶され、またはモデリング方程式にフィッティングされ、その後、この方程式および／または方程式の係数が記憶され、または数学的に他の表現に変換され、それが記憶される。

プロセスロバストターゲットをデバイス表現ターゲットに対して較正することは限定ではなく、デバイス表現ターゲットは他のデバイス表現ターゲットに対して較正されえ、プロセスロバストターゲットは他のプロセスロバストターゲットに対して較正されえることに注意されたい。これは自己較正を実行するためになされることもある。

加えて、可能なターゲットの全ての組み合わせを較正することは想定できないかもしれず、よって内挿ステップが上述の較正方法には含まれえる。理解されるように、内挿は、有限のオーバレイ値のセットを用いて、事実上、無限の個数のオーバレイ値を予測しえる。すなわち有限個の計測された点を用いて、オーバレイは、計測された点においてだけではなくフィールド内の任意の点において予測されえる。内挿は、シミュレーション技術、標準的な代数的内挿手法、または数学的変換を用いて実行されえる。

図５は、本発明のある実施形態によるオーバレイ補正分析５０のフロー図である。例として、オーバレイ補正分析５０は、図３の分析ブロック２８において実現されえる。オーバレイ補正分析５０はブロック５２で大きくは始まり、ここでスクライブライン内のプロセスロバストターゲットのオーバレイ誤差が提供される。これは、従来のオーバレイ計測技術を用いてプロセスロバストターゲットを計測することによって一般に達成される。ブロック５２の後、プロセスフローはブロック５４に進み、ここでスクライブライン内に位置する仮想デバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差が、較正データおよび計測されたプロセスロバストターゲットを用いて決定される。仮想とはデバイス表現ターゲットが実際に存在するのではなく実効的に存在することを意味する。この決定は、計測されたプロセスロバストターゲットを、スクライブライン内のデバイス表現ターゲットに対して以前に較正された同様のプロセスロバストターゲットと対等検出を行う（match）ことによって一般には達成される。その後、較正されたターゲットのオーバレイ間の較正された差異は、スクライブライン内にプリントされたであろう仮想デバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差を決定するために、計測されたプロセスロバストターゲットのオーバレイ誤差に減算または加算される。ブロック５４の後、プロセスフローはブロック５６に進み、ここでフィールド内のある点に位置する第２仮想デバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差が較正データを用いて決定される。これは、ブロック５４で見いだされた仮想デバイス表現ターゲットを、フィールド内のある点におけるデバイス表現ターゲットに対して以前較正されたスクライブライン内の同様のデバイス表現ターゲットと対等検出を行うことによって上述と同様に一般には達成される。その後、較正されたターゲットのオーバレイ間の較正された差異は、フィールド内にプリントされたであろう第２仮想デバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差を決定するために、第１仮想デバイス表現ターゲットのオーバレイ誤差に減算または加算される。第１および第２仮想デバイス表現ターゲットは実際のデバイス構造ではないが、それらは同様に働くよう構成され、よってそれらは、デバイス構造の位置においてデバイス構造に何が起こっているかをよりよく予測するために用いられえる。理解されるように、上述の方法は、１つより多いターゲットに用いられえ、すなわちフィールドにおけるデバイス構造のオーバレイ誤差はフィールドの４つの角におけるプロセスロバストターゲットから決定されえる。４つの補正された誤差の結果は、それから平均されてより正確なオーバレイ値を形成する。

図６は、図５で記載された方法のある実現例を示す図である。この図は、その上に形成されているダイ６２を有する製造ウェーハ６０の拡大図である。この方法は大きくは、ダイ６２の周囲にあるスクライブライン６６に位置するプロセスロバストターゲット６４を計測することによって始まる。プロセスロバストターゲット６４は、第１レイヤ上に位置する第１プロセスロバスト構造６４Ａ、および製造ウェーハ６０の第２レイヤ上に位置する第２プロセスロバスト構造６４Ｂから一般になる（第１レイヤ内に位置する構造は斜線が付けられ、第２レイヤ内に位置する構造は塗りつぶされている）。その後、スクライブライン６６内に位置する計測されたプロセスロバストターゲット６４は、スクライブライン６６内の仮想デバイス表現ターゲット６８に変換される。これは、較正データを用いて、第１レイヤにおける第１プロセスロバスト構造６４Ａを、第１レイヤにおける第１仮想デバイス表現構造６８Ａに変換することによって、かつ第２レイヤにおける第２プロセスロバスト構造６４Ｂを、第２レイヤにおける第２仮想デバイス表現構造６８Ｂに変換することによって典型的には達成される。その後、スクライブライン６６内に位置する仮想デバイス表現ターゲット６８は、ダイ６２内に位置する仮想デバイス表現ターゲット７０に変換される。これは、較正データを用いて、第１レイヤにおける第１仮想デバイス表現構造６８Ａを、第１レイヤにおける第３仮想デバイス表現構造７０Ａに変換することによって、かつ第２レイヤにおける第２仮想デバイス表現構造６８Ｂを、第２レイヤにおける第４仮想デバイス表現構造７０Ｂに変換することによって典型的には達成される。たいていの場合、較正データは、変換が簡単なマッチングプロシージャを用いて達成されえるよう変換テーブル内に記憶される。その後、ダイ６２内に位置する仮想デバイス表現ターゲット７０のオーバレイ誤差、すなわち構造７０Ａおよび７０Ｂ間のオフセットが計算される。同じプロセスが、ダイ６２の他の角におけるスクライブライン内に位置するプロセスロバストターゲット７２、７４および７６についても実行されえる。それぞれの角から計算されたオーバレイ誤差は、オーバレイ誤差のよりよい予測を作るために平均化されえる。理解されるように、デバイス構造のオーバレイ誤差は、容易には決定されえず、よって決定されえるオーバレイ誤差で推定または予測される。

図７は、「デュアルパターン」オーバレイターゲット１３０の上平面図である。例として、このターゲットは、２００１年６月２７日に出願され「OVERLAY MARKS, METHODS OF OVERLAY MARK DESIGN AND METHODS OF OVERLAY MEASUREMENTS」と題されたＧｈｉｎｏｖｋｅｒらの米国特許出願第０９／８９４，９８７号に見られ、これはここで参照によって援用される。オーバレイターゲット１３０は、ウェーハのテストされるレイヤが完全なアライメントにあるときに生まれる構成において示される。オーバレイターゲット１３０は、ウェーハの２つ以上の連続するレイヤ間の、またはウェーハの単一のレイヤ上の２つ以上の別々に生成されたパターン間の相対的シフトを決定するために一般に提供される。議論を簡単にするために、オーバレイターゲット１３０は、基板の異なるレイヤ間のオーバレイを計測するコンテキストで記載される。しかしこの図のオーバレイターゲットは、基板の単一のレイヤ上の２つ以上の別々に生成されたパターンを計測するのにも用いられえることに注意されたい。

オーバレイターゲット１３０は、２つの異なる方向における２つのウェーハレイヤ間のレジストレーション誤差を決定するための複数のワーキングゾーン１３２を含む。図示された実施形態において、オーバレイターゲット１３０は、８個の長方形の形状をしたワーキングゾーン１３２を含み、これらは実質的にその周囲７１を埋めるよう構成される。ワーキングゾーン１３２は、ウェーハの異なるレイヤ間のアライメントを計算するのに用いられるターゲットの実際の領域を表す。前述のようにワーキングゾーン１３２は、空間的に互いに分離されることによって、それらが近接するワーキングゾーンの部分と重ならないようにされる。この具体的な構成において、ワーキングゾーンのいくつかは除外ゾーンを介して分離され、一方、他のワーキングゾーンは近接するワーキングゾーンの隣に配置される。例えばワーキングゾーン１３２Ｂは、ワーキングゾーン１３２ＥおよびＦから除外ゾーン１３３を介して分離され、一方、ワーキングゾーン１３２ＥおよびＦは、その端部において互いに隣り合うように配置される。

議論を進めるために、ワーキングゾーン１３２は、第１ワーキンググループ１３４および第２ワーキンググループ１３６にグループ化される。第１ワーキンググループ１３４は、第１方向のオーバレイ情報を提供するよう構成される４つのワーキングゾーン１３２Ａ〜Ｄを含む。例として第１方向は、Ｙ方向でありえる。４つのワーキングゾーン１３２Ａ〜Ｄのうちで、それらのうちの２つ１３２ＡおよびＤは第１レイヤに配置され、それらのうちの２つ１３２ＢおよびＣは第２レイヤに配置される（第１レイヤは斜線によって表現され、第２レイヤは斜線なしによって表現される）。理解されるように、このターゲット構成についてゼロオーバレイ誤差の場合（示されるように）、ワーキングゾーン１３２ＡおよびＤ、およびワーキングゾーン１３２ＢおよびＣの対称の中心１３５は、正確に一致する。第２ワーキンググループ１３６は、第１方向に垂直な第２方向のオーバレイ情報を提供するよう構成される４つのワーキングゾーン１３２Ｅ〜Ｈを含む。例として第２方向は、Ｘ方向でありえる。４つのワーキングゾーン１３２Ｅ〜Ｈのうちで、それらのうちの２つ１３２ＥおよびＨは第１レイヤに配置され、それらのうちの２つ１３２ＦおよびＧは第２レイヤに配置される（第１レイヤは斜線によって表現され、第２レイヤは斜線なしによって表現される）。上と同様に、このターゲット構成についてゼロオーバレイ誤差の場合（示されるように）、ワーキングゾーン１３２ＥおよびＨ、およびワーキングゾーン１３２ＦおよびＧの対称の中心１３７は、正確に一致する。

理解されるように、グループ１３４および１３６のそれぞれは、「Ｘ」構成ターゲット（オフセットされてはいるが）を表す。例えばワーキンググループ１３４は、ワーキングゾーン１３２ＡおよびＤを含み、これらは同じ第１レイヤ上にあり、互いに対角線の反対位置にあり、ワーキングゾーン１３２ＢおよびＣを含み、これらは同じ第２レイヤ上にあり、互いに対角線の反対位置にある。さらにワーキングゾーン１３２ＡおよびＤは、ワーキングゾーン１３２ＢおよびＣに対して角度が付けられている。さらにワーキングゾーン１３２Ａは、ワーキングゾーン１３２Ｄから空間的にオフセットされており、ワーキングゾーン１３２Ｂは、ワーキングゾーン１３２Ｃから空間的にオフセットされている。

加えてワーキンググループ１３６は、ワーキングゾーン１３２ＥおよびＨを含み、これらは同じ第１レイヤ上にあり、互いに対角線の反対位置にあり、ワーキングゾーン１３２ＦおよびＧを含み、これらは同じ第２レイヤ上にあり、互いに対角線の反対位置にある。さらにワーキングゾーン１３２ＥおよびＨは、ワーキングゾーン１３２ＦおよびＧに対して角度が付けられている。さらにワーキングゾーン１３２Ｅは、ワーキングゾーン１３２Ｈから空間的にオフセットされており、ワーキングゾーン１３２Ｆは、ワーキングゾーン１３２Ｇから空間的にオフセットされている。本質的にこの特定のターゲットは、互いに対角に位置する２つの「Ｘ」構成ターゲット、すなわちワーキンググループ１９４およびワーキンググループ１９６を作る。

さらに説明すれば、あるレイヤ上のワーキングゾーンは、一般に他のレイヤ上のワーキングゾーンに対して並置される。例えば、第１ワーキンググループにおいて、ワーキングゾーン１３２Ａはワーキングゾーン１３２Ｂに対して並置され、ワーキングゾーン１３２Ｃはワーキングゾーン１３２Ｄに対して並置される。同様に、第２ワーキンググループにおいて、ワーキングゾーン１３２Ｅはワーキングゾーン１３２Ｈに対して並置され、ワーキングゾーン１３２Ｆはワーキングゾーン１３２Ｇに対して並置される。２つの並置されたペアのうち、第２レイヤ上のワーキングゾーンは典型的には、第１レイヤ上のワーキングゾーンよりもＦＯＶの中心により近く配置される。例えばワーキングゾーン１３２ＢおよびＣおよびワーキングゾーン１３２ＦおよびＧは、それぞれ、並置されたワーキングゾーン１３２ＡおよびＤおよびワーキングゾーン１３２ＥおよびＨよりもＦＯＶ１４４の中心１４２により近く配置される。さらにワーキンググループのそれぞれの中で、並置されたペアは、グループ内の他の並置されたペアに対して反対の関係（例えば対角に）で配置される。例えば、並置されたペア１３２ＡおよびＢは、並置されたペア１３２ＣおよびＤの反対に位置し、並置されたペア１３２ＥおよびＦは、並置されたペア１３２ＧおよびＨの反対に位置する。

理解されるように、この特定のターゲットにおいて、ワーキングゾーンの構成は、回転対称である（ターゲットの中心の周りに±９０、１８０、２７０、３６０度）。これは、計測ツールの視野にわたっての半径方向および軸方向のバラツキ、例えば、例えばツールによって誘導されたシフト（ＴＩＳ）を発生しえる、非均一な光学収差および照射によって引き起こされた半径方向および軸方向のバラツキの影響を減らすために典型的にはなされる。半径方向のバラツキは、ターゲットの中心からターゲットの外側領域へと放射するバラツキを一般に指す。軸方向のバラツキは、ターゲットの軸に沿う方向に起こるバラツキを一般に指し、例えばＸ方向においてはターゲットの左から右の部分へと向かい、Ｙ方向においてはターゲットの下から上の部分へと向かう。

ワーキングゾーン１３２Ａ〜Ｈは、複数の粗くセグメント化されたライン１４０によって構成される周期的構造１３８を含む。粗くセグメント化されたラインの線幅Ｄおよび間隔ｓは、大きく変えられうる。示されるように周期的構造１３８のそれぞれは、その対応するワーキングゾーン１３２の周囲を実質的に埋める。理解されるように、周期的構造１３８はその対応するワーキングゾーン１３２のレイヤ上にも配置される。

議論を簡単にするために、周期的構造１３８は、第１ワーキンググループ１３４に関連付けられた第１周期的構造１３８Ａ、および第２ワーキンググループ１３６に関連付けられた第２周期的構造１３８Ｂに分けられえる。示されるように、第１周期的構造１３８Ａは、全て同じ方向に向けられ、すなわち粗くセグメント化されたライン１４０は、互いに平行で水平に位置付けられる。第２周期的構造１３８Ｂも、全て同じ方向に向けられ（第１周期的構造とは違うが）、すなわち粗くセグメント化されたライン１４０は、互いに平行で垂直に位置付けられる。よって第１ワーキンググループ１３４内の周期的構造１３８Ａは、第２ワーキンググループ１３６内の周期的構造１３８Ｂと直交する。

ある実施形態において、並置された周期的構造の粗くセグメント化されたラインは互いにアラインされる。すなわちもし異なるレイヤであることを無視するなら、それらは連続的な格子であるように見える。例えば、ワーキングゾーン１３２Ａの粗くセグメント化されたラインは、ワーキングゾーン１３２Ｂの粗くセグメント化されたラインとアラインしえ、ワーキングゾーン１３２Ｃの粗くセグメント化されたラインは、ワーキングゾーン１３２Ｄの粗くセグメント化されたラインとアラインしえる。加えて、ワーキングゾーン１３２Ｅの粗くセグメント化されたラインは、ワーキングゾーン１３２Ｆの粗くセグメント化されたラインとアラインしえ、ワーキングゾーン１３２Ｇの粗くセグメント化されたラインは、ワーキングゾーン１３２Ｈの粗くセグメント化されたラインとアラインしえる。

これら新しいオーバレイ構造の一つの利点は、それらは２つの近接する構造がそれらの間で並進対称性（translational symmetry）を持たないように選ばれえ、これは一方が右回り（right handed）で、他方が左回り（left handed）でありえるからである。したがってそれらは、間違ったターゲットを計測することによる不正確な計測結果を生むオーバレイ計測ツールによる不正確な捕捉のリスクなしに、それらの間でセパレーションを置かずに配置されえる。この特徴は、計測目的で利用可能なスクライブラインスペースをできる限り最大に利用することを可能にする。

前述の方法によるオーバレイターゲット（またはその等価物）を使用する方法がこれから記載される。パターン配置誤差（ＰＰＥ）特徴付けレチクル（Pattern Placement Error characterization reticle）は、その中において露光フィールドが複数の「デュアルパターン」オーバレイターゲットで埋められるよう製造される。これらデュアルパターンオーバレイターゲットは、「内側および外側」ワーキングゾーンの両方を同じレチクル内に有し、しかし内側および外側ワーキングゾーンについて周期的構造の異なる組み合わせを持つ。これら構造の組み合わせは、例えば、密なアレイになるべく近いものから、特定のプロセスで生き残るよう設計された大きい高コントラスト構造まで、露光ツールアライメントターゲットの周期性に非常に近い構造まで異なるピッチを持ちえる。これら構造は、内側および外側ワーキングゾーン間のゼロ公称オーバレイ誤差でレチクルにプリントされる。任意の計測されたオーバレイは今度は、異なる周期的構造（または非周期的、孤立したなど）に対する露光ツールレンズ収差または歪みの異なる影響の結果である。

オーバレイの結果を複数の構造組み合わせから、レチクルフィールドにわたって複数の位置から計測することによって、ＰＰＥクロスレファレンスマトリクスが構築されえ、これは分析データベースにオーバレイデータとして直接に記憶され、またはパラメータ化され、または変換される。このクロスレファレンスマトリクスは、計測を行うのに用いられたオーバレイターゲットがそのパラメータがプロセスロバスト性のために最適化されたために密なアレイのそれとは異なる周期性を持つとき、密なアレイ構造のオーバレイについて、ターゲットからの計測されたオーバレイをマッピングして、可能な最もよい露光ツール補正値を決定するために用いられえる。あるいはクロスレファレンスマトリクスは、予期された誤差の大きさを確かめながら、最小限のＰＰＥオフセットを持つオーバレイターゲットをデバイス構造から選択するのに用いられえる。これは全体の計測誤差予算において用いられえる。

異なるデバイス構造についてＰＰＥレチクルに実際に含まれたものの間で予期されたＰＰＥを内挿するために、他の方法がＫＬＡ−ＴｅｎｃｏｒからのＰＲＯＬＩＴＨのようなリソグラフィモデリングツールを利用して可能である。内挿は、その内部寸法が実際に計測されたものに対して中間であるターゲットをシミュレーションすること、またはその位置が実際に計測されたもの対して中間であるターゲットをシミュレーションすることを含むいくつかの形態を取りえる。このようにして有限個のオーバレイ構造が計測されえ、その結果、事実上、無限個の構造、位置などについてＰＰＥ補正は生成される。これら出力は、分析ソフトウェアを介して、ステッパ補正値またはフィールド内の異なる構造についてのロット処置出力を「チューニング」するのに用いられえる。このようにして基礎となるレイヤについてのオーバレイターゲットの周期的（または非周期的）構造は、たいていの場合、そのレイヤ上でプロセスロバスト性を最適化するように選ばれえる。このマトリクスは、スクライブライン計測値も含むので、後のスクライブラインの結果からインチップの結果までの間の相関が作られる。

本発明のある実施形態によるこの方法がこれから記載される。ＰＰＥ特徴付けレチクルが異なるタイプの構造を内側および外側ワーキングゾーンに持ち、露光フィールドの大部分を覆うオーバレイターゲットを含み、それらのそれぞれは内側および外側構造間で公称ゼロオーバレイで配置されると仮定する。フィールド内のターゲットの位置を（ｘ、ｙ）で表記するとする。またターゲットの内側部分についてＤの異なる構造タイプがあり、外側部分についてＰの異なる構造タイプがあると仮定する。簡単のために、内側構造はデバイス表現構造（ＤＲＳ）であり、外側構造はプロセスロバスト構造（ＰＲＳ）であるように選ばれると仮定する。一般に言って、これら２つのセットの構造は異なる。デバイス表現構造のセットを添え字ｄ（ｄ＝１，２，…，Ｄ）とし、添え字ｐをプロセスロバスト構造について用いる（ｐ＝１，２，…，Ｐ）とする。

ここで２つのレイヤＬ１およびＬ２間のオーバレイを計測したいと仮定する。ＰＰＥ補正とは独立に（すなわちターゲットの絶対的な正確さにかかわらず）、ユーザは好ましい最もプロセスロバストな構造（外側セットから）であり、最もデバイスを表現する構造（内側セットから）を両方のレイヤＬ１およびＬ２について決定する。これらの選択を行う方法は、以下に記載される（プロセスロバスト構造をプロセス生存性およびプロセスが引き起こす歪みへの耐性の基準に基づいて選び、デバイス表現構造を、実際のデバイスの幾何学的形状の収差依存性を最も忠実に模擬するものとして選ぶ）。レイヤ１について最もよいデバイス表現構造を選び、それに名称ｄ１を与え、最もプロセスロバストな構造は名称ｐ１が与えられる。同様にレイヤ２について、最もデバイスを表現する構造ｄ２および最もプロセスロバストなターゲットｐ２を選択する。

次にＰＰＥレチクルが用いられ、フィールドを埋める複数のレジスト／レジストオーバレイターゲットを持つ２つのウェーハを製造し、１つはＬ１リソグラフィ露光条件を用い、１つはＬ２条件を用いる。原則として、同じウェーハ上の異なるダイを２つの異なるリソグラフィパラメータのセットで露光することも可能である。ここでは以下のオーバレイ計測のセットを実行する。選ばれたタイプのウェーハＬ１上の全てのターゲット（［d1,p1］、すなわちＬ１ ＤＲＳおよびＬ１ ＰＲＳを備える）は、フィールドにわたって計測され、デバイスおよびスクライブライン位置においてベクターフィールドOVL_{d1, p1}(x,y)が決定される。同様に、Ｌ２ウェーハ上のタイプ[d2,p2]の全てのターゲットが計測され、デバイスおよびスクライブライン位置においてOVL_d2,p2 (x,y)が決定される。これらの計測は、Ｌ１およびＬ２レイヤで最適化されたターゲットにわたって収差で引き起こされたＰＰＥバラツキが計測されることを可能にする。これは計測のプリプロダクションまたは周期的較正部分を完了する。ここでもし第１レイヤターゲットｐ１および第２レイヤターゲットｐ２からなるプロセス耐性があるターゲットを計測するなら、その位置におけるそのデバイス表現ターゲットは以下のオーバレイ誤差を持つであろうことがわかっている。

製品計測ステージにおいて、ユーザはウェーハ上の実際のオーバレイターゲットを計測する。このオーバレイターゲットは、２つのレイヤＬ１およびＬ２間のオーバレイを計測するためにプリントされ、ＰＲＳ構造（すなわちタイプ[p1,p2]）だけからなる。このオーバレイターゲットは、ウェーハ上の典型的にはスクライブライン内の位置(x’,y’)に位置し、一方、ユーザは、点(x,y)におけるデバイスフィーチャについてのオーバレイを計測することに興味がある。

ここでこの新しい技術によって、スクライブライン内のプロセス耐性計測、フィールドにわたってのＰＲＳからＤＲＳへの較正データ、および通常のステッパマッチングデータが与えられれば、ユーザは素速くデバイスオーバレイをフィールド内の任意の点で決定できることを説明する。

この実際のターゲットのオーバレイ計測が以下の結果を生んだと仮定する。

ターゲット位置(x’,y’)における実際のターゲット計測に基づいてデバイス位置(x,y)における実際のデバイスオーバレイを計算するためには、以下の変換を行う必要がある。

スクライブライン内で計測された、計測されたオーバレイデータに３つの補正が適用されなければならない。

スクライブライン内の座標(x’,y’)において計測されたデバイス表現ターゲットおよびプロセス耐性ターゲット間の差異、C_dt(device-target, x’,y’)は、単に前述のシフトであり以下の通りである。

この項は、スクライブライン内のプロセスロバストターゲットの第１および第２レイヤの両方のデバイス依存シフトを表す。

C₁(x,y,x’,y’)は、計測された座標（x’,y’)から実際のデバイスの座標(x,y)へずれる、レイヤ１でのデバイス表現ターゲットのプリントにおけるオーバレイ誤差の差異について補正する。もしレンズ収差がなければ、この数値は全てのターゲットについてゼロになるはずで、レンズは理想的な格子をプリントするはずである。実際のレンズ収差が存在するとき、この数値は非ゼロである。この位置依存シフトへの主要な貢献は、全てのフィーチャの簡単な変換であり、これはｘおよびｙ変換についてそれぞれゼルニケ係数Ｚ１およびＺ２によって特徴付けられる。パターンに固有のオフセットも高次のゼルニケ項によって誘導される。

同様に、C₂(x,y,x’,y’)は、計測された座標（x’,y’)から実際のデバイスの座標(x,y)へずれる、レイヤ２でのデバイス表現ターゲットのプリントにおけるオーバレイ誤差の差異について補正する。

補正係数C₁およびC₂はいくつかの方法のうちの１つで決定されえる。

１）デバイス表現構造（ＤＲＳ）を用いたステッパマッチング。もしステッパが互いにマッチングされるなら（または等価的にもしそれぞれのステッパがレファレンスステッパまたはレファレンスウェーハのセットにマッチングされるなら）、項C₁およびC₂はマッチングデータから明示的に知られる。これは数学的に簡単なアプローチであるが、製造中には非現実的であり、それは、異なるデバイス表現幾何学形状を表現するためにステッパマッチングプロシージャを広い範囲のＤＲＳターゲットについて実行することを必要とするからである。幸い我々の較正スキームは、複数のマッチングデータベースについてのこの要件を除去するよう簡単に拡張されえる。

２）従来の広範囲マッチングターゲットを用いたステッパマッチング。この場合、ターゲットは、ほとんどの高次収差項について非敏感であるように充分に大きい。これら大きなマッチングターゲットの例は、明示的較正のためのＰＰＥ較正レチクル上に含まれえ、または大きいステッパマッチングターゲットと同じようにレンズ収差にも敏感である、非常に大きいサイズのＰＲＳからのデータを用いえる。あるいは、計測されたステッパレンズ収差（ゼルニケ）を用いて、ＰＲＳおよびＤＲＳターゲットに対して大きいステッパマッチングターゲットの相対収差感度をモデリングできる。

３）ＰＲＳを用いるステッパマッチング。このアプローチは、等価収差感度の仮定によるゼルニケ補正の必要をなくし、最も正確で容易に較正される結果を提供する。

補正項の全てを知ると、今度は、スクライブライン位置(x’,y’)におけるＰＲＳターゲットの較正データおよび計測に基づいて、集積回路内の任意の点(x,y)におけるデバイス表現オーバレイについての方程式を以下のように書くことができる。

ここでOVL_d1,m1(x,y)は、レイヤ１について位置(x,y)におけるデバイス表現構造およびマッチング構造間の計測されたオーバレイ誤差の差異であり、OVL_d1,m1(x’,y’)は、レイヤ１について位置(x’,y’)におけるデバイス表現構造およびマッチング構造間の計測されたオーバレイ誤差の差異であり、レイヤ２についても同様である。ここでSM1(x,y,x’,y’)は、ステッパ１および完全なレファレンス（golden reference）間のステッパマッチング項であり、SM2(x,y,x’,y’)は、ステッパ２および完全なレファレンス（golden reference）間のステッパマッチング項である。

今度は最もプロセスロバストな構造を確立するためのいくつかの方法が本発明のいくつかの実施形態によって説明される。第１のアプローチは、今日通常行われるように、最適化された特定のプロセスを用いて一連のＰＲＳターゲットをテスト機ウェーハ（test vehicle wafer）上にプリントすることである。最適なプロセスロバスト性が決定されえるいくつかの可能な基準がある。例えば、ウェーハにわたる複数のフィールドにわたって最小のツールによって引き起こされたシフトバラツキを示す構造が選択されえる。代替の基準は、レジスト現像後に実行された計測およびエッチング後に実行された計測の間の差異でありえる。

最もデバイスを表現するターゲット（ＤＲＳ）もさまざまな方法によって達成されえる。ある実施形態において、最もよいＤＲＳは、オーバレイの結果を、デバイス表現構造のＣＤ−ＳＥＭまたはＡＦＭ計測と比較することによって選択される。そのようなＣＤ−ＳＥＭまたはＡＦＭ計測も、２００１年６月２７日に出願され「OVERLAY MARKS, METHODS OF OVERLAY MARK DESIGN AND METHODS OF OVERLAY MEASUREMENTS」と題されたＧｈｉｎｏｖｋｅｒらの米国特許出願第０９／８９４，９８７号にに記載されるような、オーバレイ計測フィーチャ上で直接、実行されえる。あるいは最もよいＤＲＳは、ＤＲＳおよびデバイス構造それ自身の間でフーリエ領域において最小の変位を持つ構造を選択することによって決定されえる。デバイス構造は、＊．ｇｄｓ（または他の標準）ファイルのようなデバイスの標準ＣＡＤ図面から得られる。

ＳＥＭおよびＡＦＭに関連付けられた従来の計測技術を用いて遭遇しえる１つの問題は、デバイスの設計において、ミスレジストレーションが計測される２つのレイヤからの２つの重複する構造が見られることである。そのような重複は存在してはいけないだけではなく、もし存在するならそのフィールド位置はデバイス毎に変化しえ、単純な比較を妨げる。一般にオーバレイはフィールド位置によって変化することに注意されたい。他の問題は、関心のある２つレイヤが、ＳＥＭに対して透明ではないレイヤによって分離されえること、またはＡＦＭが下にある構造を探ることができないことである。そのような場合、回避する方法はＳＥＭ断面である。このプロシージャは、破壊的で時間がかかり、計測位置を選ぶことを可能にしない。この問題によって限定される典型的なクリチカルアライメントスキームは、コンタクト・ツー・ポリシリコンおよびバイア・ツー・メタルである。さらなる詳細は、「Comparison of Optical, SEM, and AFM Overlay Measurement」、V.C. Jaipraksh and C.J. Gould, SPIE vol.3677 (1999) p. 229を参照されたく、これはここで参照によって援用される。

ある実施形態において、スクライブライン内で光学的に計測されたオーバレイおよび走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）および原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）を用いたデバイスレベルにおけるオーバレイの推定の間の補正を確立する方法が提供される。上述の問題を克服するため、この方法は、ＳＥＭおよびＡＦＭオーバレイ計測に適したデバイス表現構造を持つ標準化されたテストセルを設計することを大きくは含む。このセルは、単一の構造、またはそのデバイス自身に存在する寸法および密度の範囲をカバーするさまざまな構造を含みえる。このセルは、オーバレイ計測マークの隣に配置されえ、または設計が許す限りフィールド内のどこにでも配置されえる。これらのタイプのオーバレイ計測は、これは限定ではないが、典型的にはエッチングの後に実行される。

ある実施形態において、ＳＥＭおよびＡＦＭオーバレイ計測に適した標準化されたテストセルは、下側レイヤのフィーチャを隠さないエッチングされた上側レイヤと共に構成される。例としてもしエッチングされたレイヤが明視野レチクルを通して露光されるなら、オーバレイ構造の設計は、下にあるレイヤのバーまたはホールの公称距離で配置されたエッチングされたレイヤのバーを構成しえる。その公称距離からの変位がオーバレイである。これは、ｘおよびｙ方向の両方のオーバレイを反映させるために２つの構造上でなされえる。図８Ａ〜Ｈは、エッチングされた上側レイヤが下側レイヤのフィーチャを隠さない、いくつかの場合を示す。全ての図において、テクスチャ規則に従っている。斜線は下側レイヤ構造（ＵＮＬＳ）で、実線は上側レイヤ構造（ＵＰＬＳ）である。これら例は、デバイス表現（ＤＲ）ライン、ＤＲより大きいライン、孤立し密なラインの組み合わせを示す。

他の実施形態において、ＳＥＭおよびＡＦＭオーバレイ計測に適する標準化されたテストセルは、下側ラインのフィーチャを隠すエッチングされた上側ラインと共に構成される。例として、もしエッチングされたラインが暗視野マスクを通して露光されたなら、そのレイヤのほとんどはエッチングされないまま残り、ＳＥＭまたはＡＦＭは下にあるレイヤと関係付けることができない。そのようなレイヤについては、オーバレイを計測する唯一の方法は、エッチングされたホールまたはトレンチを通すことである。オーバレイの方向は予めわからないので、下にある構造の両方のエッジがホールを通して見えなければならない。もしデザインルールが許すなら、オーバレイ構造は、下にある構造の幅より大きい水平寸法のホールまたはトレンチを持たなければならない。図９Ａ〜Ｈは、エッチングされた上側レイヤが下側レイヤのフィーチャを隠すいくつかの例を示す。以下の図面において、下側レイヤ構造（ＵＮＬＳ）は、斜線の背景上の白いトレンチとして、または斜線の背景上の白いレイヤとして見られる。例えば第１オプションは、デュアルダマシンプロセスのメタルレイヤに適合する。例えば第２オプションは、アルミニウムベースのプロセスのメタルレイヤに適合する。ＵＰＬＳは、白い背景に塗りつぶされているホールまたはトレンチ（例えばデュアルダマシンプロセスのメタルレイヤのように）である。

もし上述の構造がデザインルールを破るなら、オーバレイ構造は、下にあるラインの両方のエッジに公称値で中心付けられたホールまたはトレンチを有する。直交方向における位置のシフトは、レイアウト目的のため左エッジおよび右エッジ構造の間で必要とされえる。図１０Ａ〜１０Ｆ。ここでは再び、ｘおよびｙオーバレイが別々に取り扱われる。

理解されるように、オーバレイは大きく、ＳＥＭまたはＡＦＭで実行される２つの長さ計測によって定義される。エッチングされた上側レイヤが下側レイヤのフィーチャを隠さないとき、オーバレイの定義は、上側および下側レイヤ上のフィーチャの対称の中心間のオフセットである。

さらに標準化された構造は、計測のタスクを自動化することを可能にし、それを与えられたプロセスフローについてのさまざまなデバイスに適用することを可能にする。それはまたフィールドをマッピングし、異なる位置、ウェーハまたはデバイスからの結果を比較する可能性を与える。集積回路の設計は、異なる線幅および線密度を含む。このセルは、デザインルールおよび密度のさまざまな組み合わせを配置する柔軟性を与える。トランスペアレンシの問題を解決するために作られた構造は、デザインレイアウト内には見あたらない。それらは、オーバレイの計測目的で特別に導入される。計測セルは、フィールド内の任意の場所に配置されえ、特定のデバイス設計の関数ではない。

フィールドが光学的オーバレイマークおよびＳＥＭまたはＡＦＭのための特別なオーバレイマークでマッピングされるテストレチクルは、開発のプロセスと同様にさまざまなデザインルールおよびフィーチャ密度で設計されなければならない。このレチクルをプロセスウィンドウを定義するさまざまなプロセス条件で走らせることは、高ボリューム製造ステージで計測されえる光学オーバレイ、およびデバイス表現フィーチャの関連のあるタイプについてのオーバレイのフィールド内バラツキ間でのベースライン比較を確立する。このベースラインは、光学オーバレイの結果についてロット処置基準に組み込まれえる。

高ボリューム製造ステージにおいては、ＳＥＭまたはＡＦＭのための特殊なオーバレイマークの小さいセットは、光学オーバレイマークの隣に、スクライブライン内に配置されなければならない。２つのタイプのマーク間の相関は、定期的に計測されなければならない。プロセス開発ステージで定義されたベースラインへの相関は、このスクライブラインモニタが定義されたプロセスウィンドウについて安定で有り続ける限り、維持する傾向にある。

最もよくデバイスを表現する構造を達成しようとするとき直面するさらなるチャレンジは、オーバレイツール上で計測されるときのターゲットについての最小コントラスト要件、およびデバイスＰＰＥの正確なレプリケーションの間のトレードオフである。デバイスのそれから周期的構造への小さい変化が含まれることは、計測ツールを用いてエッジを解像することができるようにするためには、デバイスそれ自身からのある程度の残留ＰＰＥ変位を引き起こす。これを最小化するために多くの戦略が用いられえる。この問題に対応するための上述の技術への１つの改善は、以下のように達成されえる。デバイス表現構造は、デュアルレチクルシーケンシャル露光においてテストウェーハ上のレジスト内でパターン付けされる。第１レチクルにおいて、レイヤ内で選択されたデバイス構造は、オーバレイターゲットのワーキングゾーン内で正確にレプリケートされる。第２レチクルにおいて、粗い周期的構造がこのデバイスレプリケート構造の上面でオーバレイされる。２つのレチクルは連続的に露光および現像され、よって一般に粗い周期的構造に関連付けられた、オーバレイターゲット内で解像されたエッジをデバイスを反映しないかたちでシフトさせる近接効果を防ぐ。

デュアルレチクル露光を必要としないこの問題の代替の解法は、デバイス表現構造の粗い変調構造の幅を減らすことである。充分に小さいレイヤまたはトレンチ幅においては、ＰＰＥ摂動が消される。この技術にはトレードオフがあり、それは、必要とされた計測精密性を達成するために最低限の信号対雑音比を確保する充分なコントラストがオーバレイ計測ツールによって得られた画像中に残っていなければならないからである。このトレードオフは、図１６において示され、これは、１５０／１５０ｎｍライン／スペース周期的構造における単一スペースを変化させたときのパターン配置誤差の効果を示す。シミュレーション結果は、ＫＬＡ−ＴｅｎｃｏｒからのＰＲＯＬＩＴＨ Ｔｏｏｌ Ｋｉｔリソグラフィシミュレーションソフトウェアを用いて達成された。このシミュレーションのために用いられたスキャナモデルは、ＡＳＭＬのAT:1100 ArF TWINSCAN System（波長１９３ｎｍ、ＮＡ＝０．７５、シグマ＝０．２５、従来の照射源）である。ＰＰＥは、２つの収差条件：５０ミリ波長に等しい３次コマおよび５０ミリ波長に等しい３次＋５次コマについて計算された。

計測ツール画像におけるコントラストを達成するために付加された粗い構造による摂動をなくすのに用いられえる追加の方法は、光学近接補正の応用である。この考えは、フーリエ領域での摂動を最小化するようにターゲットを構築することである。例として、サブプリンタブルスキャッタバー（sub printable scatter bars）を粗い周期的構造内で空いているスペース内に、デバイス表現周期的構造と同じピッチで、異なるデューティサイクルで追加することも、妥当な計測画像コントラストを維持しながらパターン変位誤差摂動をなくしえる。図１６および１７は、このアプローチの実現例を示す。図１６に示されたシミュレーション結果は、上述と同じＡＳＭＬスキャナモデルを用いて計算された。図１７に示された結果は、既知のリソグラフィプロセスに調節された実際のプロセスパラメータを用いてシミュレーションされた。スキャナパラメータは、波長１９３ｎｍ、ＮＡ＝０．６３、シグマ＝０．８７／０．５７、環状照射源である。ＰＰＥは、２つの収差条件：５０ミリ波長に等しい３次コマおよび５０ミリ波長に等しい３次＋５次コマについて計算された。

図１１〜１４を参照して、上の記載と関連していくつかのオーバレイターゲット１７０Ａ〜Ｄが示される。これらオーバレイターゲット１７０のそれぞれは、図７に示されたオーバレイターゲットと同様である。示されるように、オーバレイターゲット１７０は、８つのワーキングゾーン１７２を含む。ワーキングゾーン１７２は、第１レイヤまたは第２レイヤのいずれかに位置しえる。第１レイヤは一般に第１セットのリソグラフィパラメータ（Ｌ１）を用いて処理され、第２レイヤは一般に第２セットのリソグラフィパラメータ（Ｌ２）を用いて処理される。ワーキングゾーン１７２のそれぞれは、周期的構造１７４を含む。ワーキングゾーン１７２内の周期的構造１７４は、プロセスロバスト構造（ＰＲＳ）またはデバイス表現構造（ＤＲＳ）でありえる。

図１１は、較正オーバレイターゲット１７０Ａ、すなわち本発明のある実施形態による較正データを生成するために較正中に用いられるターゲットである。較正オーバレイターゲット１７０Ａは、外側ワーキングゾーン内のＬ２ ＤＲＳ周期的構造１７６、および内側ワーキングゾーン内のＬ２ ＰＲＳ周期的構造１７８を備える。較正中、ターゲット１７０Ａは、典型的にはデバイスおよびスクライブライン位置において計測される。必要条件ではないが、このターゲットは典型的にはレジストだけのウェーハ、すなわち完全に処理されていないウェーハ上に配置される。

図１１は、本発明のある実施形態による較正オーバレイターゲット１７０Ｂの他の例である。較正オーバレイターゲット１７０Ｂは、外側ワーキングゾーン内のＬ１ ＰＲＳ周期的構造１８０、および内側ワーキングゾーン内のＬ１ ＤＲＳ周期的構造１８２を備える。較正中、ターゲット１７０Ｂは、典型的にはデバイスおよびスクライブライン位置において計測される。必要条件ではないが、このターゲットはこの特定のレイヤについてだけは、典型的にはレジストだけのウェーハ、または完全に処理されたウェーハのいずれかの上に配置される。

図１３は、本発明のある実施形態による較正オーバレイターゲット１７０Ｃの例である。較正オーバレイターゲット１７０Ｃは、外側ワーキングゾーン内のＬ１ ＤＲＳ周期的構造１８４、および内側ワーキングゾーン内のＬ２ ＤＲＳ周期的構造１８６を備える。較正中、ターゲット１７０Ｃは、典型的にはデバイスおよびスクライブライン位置において計測される。このターゲットは、検証ターゲットでもありえる。検証ターゲットは、典型的には較正のためには用いられないが、Ｌ１およびＬ２構造から得られたＯＶＬ値の検証のために用いられ、それは全ての位置において補正されえる。

図１４は、製造オーバレイターゲット１７０Ｄ、すなわち本発明のある実施形態によるオーバレイを計測するために製造中に用いられるターゲットである。製造オーバレイターゲット１７０Ｄは、外側ワーキングゾーン内のＬ１ ＰＲＳ周期的構造１８８、および内側ワーキングゾーン内のＬ２ ＰＲＳ周期的構造１９０を備える。例として、Ｌ１ ＰＲＳ周期的構造は、第１セットのリソグラフィパラメータを用いて形成されえ、Ｌ２ ＰＲＳ周期的構造は、第２セットのリソグラフィパラメータを用いて形成されえる。製造中、ターゲット１７０Ｄは、典型的にはスクライブライン位置においてだけ計測される。このターゲットはアンカーターゲットでありえる。アンカーターゲットは、より高次の収差にはあまり敏感ではないターゲットである。

ある実施形態において、図１１〜１４を参照して、Ｌ１ ＤＲＳ周期的構造は、一般にデバイスを最もよく表現するレイヤ１についての構造を表し、すなわちレイヤ１上に位置するデバイスで何が起こっているかを最もよく模擬する構造であり、Ｌ１ ＰＲＳ周期的構造は、一般にデバイスを最もプロセスロバストな構造を表し、すなわちレイヤ１上で用いられるプロセスに最もよく耐える構造である。加えて、Ｌ２ ＤＲＳ周期的構造は、一般にデバイスを最もよく表現するレイヤ２についての構造を表し、すなわちレイヤ２上に位置するデバイスで何が起こっているかを最もよく模擬する構造であり、Ｌ２ ＰＲＳ周期的構造は、一般にデバイスを最もプロセスロバストな構造を表し、すなわちレイヤ２上で用いられるプロセスに最もよく耐える構造である。ＤＲＳ周期的構造は、細かくセグメント化されたラインを示されるように含みえる。

図１５は、本発明のある実施形態によるオーバレイをモニタリングする例示的方法３００の概略図である。例として方法３００は、大きくは上述の方法に対応する。方法３００は大きくは、較正モード３０２および製造モード３０４からなる。較正モード３０２は、製造モード３０４中に形成されるデバイス構造のオーバレイ誤差を最もよく予測するために製造モード３０４で用いられえるオーバレイ較正データを作るよう構成され、すなわち較正データは製造モードで較正されたオーバレイ誤差を補正するために用いられる。較正モード３０２は典型的には製造モード３０４の前に行われる。

較正モード３０２は、１つ以上のテストダイ３０６を１つ以上のテストウェーハ３０８上に形成することによって始まる。これは、そのパターンがテストウェーハ３０８（例えばレジスト／レジストウェーハ）上に繰り返しプリントされるテストレチクルで一般に達成される。理解されるように、テストダイ３０６のそれぞれは、テストレチクル上に位置するターゲットパターンに対応する複数のターゲット３２０を含む。レチクルパターンは典型的には複数のテストウェーハ３０８上に異なるリソグラフィパラメータを用いてプリントされる。示された実施形態において、レチクルパターンは、第１テストウェーハ３０８Ａ上に第１セットのリソグラフィパラメータを用いてプリントされ、レチクルパターンは、第２テストウェーハ３０８Ｂ上に第２セットのリソグラフィパラメータを用いてプリントされる。リソグラフィパラメータは大きくはデバイスのさまざまなレイヤについての製造中に用いられるパラメータに対応する。例えば、第１セットのリソグラフィパラメータは、レチクルパターンを第１レイヤ（Ｌ１）に形成するために用いられえ、第２セットのリソグラフィパラメータは、レチクルパターンを第２レイヤ（Ｌ２）に形成するために用いられえる。これらウェーハのそれぞれの上にプリントされたレチクルパターンは、同じテストレチクルからであってもよく、そうでなくてもよい。２つのウェーハだけが示されるが、これは限定ではなく、任意の個数のテストウェーハ３０８が用いられえる。

テストダイ３０６のそれぞれの中にプリントされたターゲット３２０は、大きく変えられえる。例えば、それらは前述のターゲットのうちの任意のものでありえる。示された実施形態においては、ターゲットは図１１〜１４に示されたターゲットのスタイルに対応する。これらターゲットのうちの任意のものが用いられえる（例えばＰＲＳ対ＰＲＳ、ＰＲＳ対ＤＲＳ、ＤＲＳ対ＤＲＳなど）。しかしたいていの場合ＰＲＳ対ＤＲＳターゲットが用いられる。示されるように第１テストウェーハ３０８Ａは、少なくとも第１セットのターゲット３２０Ａを含み、第２テストウェーハ３０８Ｂは、少なくとも第２セットのターゲット３２０Ｂを含む。例として、第１セットのターゲット３２０Ａは、図１１に示されたターゲットに対応し、第２セットのターゲット３２０Ｂは、図１２に示されたターゲットに対応する。

ターゲットをプリントした後、ターゲットは計測される。計測は、典型的にはよく知られる従来の技術を用いて実行される。示されるようにターゲットはそれぞれデバイスおよびスクライブライン位置３２２および３２４において計測される。

製造モード３０４は一方、大きくは１つ以上の製造ダイ３２６を製造ウェーハ３２８上に形成することによって始まる。これはそのパターンが製造ウェーハ３２８にわたって繰り返しプリントされる製造レチクルで一般に達成される。製造ダイ３２６のそれぞれは、１つ以上のデバイス構造３３０および製造レチクル上に位置するパターンに対応する１つ以上のターゲット３３２を含む。デバイス構造は典型的にはデバイス、すなわち集積回路を作るために用いられ、一方、ターゲットは典型的には近接するレイヤ上のデバイス構造の相対位置が所望の範囲内であることを確実にするために用いられる。示されるように、ターゲット３３２は、製造ダイ３２６の周辺、例えばスクライブライン内に配置される。製造ダイ３２６は典型的には、複数の製造レチクルおよび複数のリソグラフィパラメータを用いて、製造ウェーハ３２８上のさまざまなレイヤ内に形成される。示された実施形態において、第１ダイパターンは、第１セットのリソグラフィパラメータを用いて第１レイヤ（Ｌ１）に形成され、第２ダイパターンは、第２セットのリソグラフィパラメータを用いて第２レイヤ（Ｌ２）に形成される。たいていの場合、較正モードで用いられるリソグラフィパラメータは、製造モードで用いられるリソグラフィパラメータと同様である。

製造ダイ３２６のそれぞれの中でプリントされたターゲット３３２は、大きく変えられえる。例えば、それらは前述のターゲットのうちの任意のものでありえる。示された実施形態においては、ターゲットは図１３〜１６に示されたターゲットのスタイルに対応する。これらターゲットのうちの任意のものが用いられえる（例えばＰＲＳ対ＰＲＳ、ＰＲＳ対ＤＲＳ、ＤＲＳ対ＤＲＳなど）。しかしたいていの場合ＰＲＳ対ＰＲＳターゲットが用いられるが、これはそれらがプロセスに対してロバストであるからであり、すなわち第１ＰＲＳは第１レイヤ（Ｌ１）を形成するのに用いられるプロセスに対してロバストであり、第２ＰＲＳは第２レイヤ（Ｌ２）を形成するのに用いられるプロセスに対してロバストである。ある実施形態においてはＰＲＳ対ＰＲＳターゲットは、第１テストウェーハ上で用いられたＰＲＳに対応する第１ＰＲＳ、および第２テストウェーハ上で用いられたＰＲＳに対応する第２ＰＲＳを備える。例として、ターゲットは、図１４に示されたターゲットに対応しえる。

製造ダイ３２６を形成した後で、スクライブライン３３４内のターゲット３３２が計測される。計測は典型的には、よく知られた従来の技術を用いて実行される。ターゲット３３２を計測した後、デバイス位置３３６におけるデバイス構造３３０のオーバレイ誤差を決定するために製造計測は較正計測と比較される。理解されるように、較正ターゲットの位置は一般に、製造ターゲット３３２およびデバイス構造３３０の位置に対応し、したがって較正された計測は製造計測を補正するために用いられえる。これは一般に図５で記載された変換を実行することによって達成される。

本発明のある実施形態において、稠密マーククラスタ計測シーケンス（dense mark cluster measurement sequence）が、多くの異なるまたは類似のオーバレイマークを計測するときの計測時間を短縮するために、計測ツールによって実行されえる。この稠密マーククラスタ計測シーケンスは一般に、クラスタ内のオーバレイマーク間の距離を知ることによってオーバレイマークの捕捉およびオーバレイマークへのフォーカシングをスキップすることによって計測ツールのユーザが計測の時間を短縮することを可能にする。稠密マーククラスタ計測シーケンスは典型的には、レシピトレインのあいだに決定される。すなわち、計測ツールは一連の計測ステップをあるオーバレイマークから次へと順番に進まされる。オーバレイマーク間の最大距離と合わせて、稠密マーククラスタのサイズは、大きく変えられえる。これらのファクタの両方は一般に、オーバレイマークを計測する計測ツールに依存する。すなわちこれらのファクタはツール固有である。必要条件ではないが、マーク間の距離が大きくなればなるほど、計測の正確性が損なわれると一般には考えられている。よって最大距離は典型的には小さい。例として、限定ではなく、クラスタサイズは約２および約１００マークの間でありえ、最大距離は約２ｍｍでありえる。再び、これらの値は限定ではなく、計測ツールの設計に応じて一般に変わりえる。

稠密マーククラスタ計測シーケンスを特に参照すれば、クラスタ内の第１マークが捕捉されフォーカシングされ、他のマークはあるマークの中心から次のマークへとブラインドステッピングによって計測される。ブラインドステッピングは、一般に計測ツールがウェーハ上のある点から、ウェーハの他の点に捕捉および／またはフォーカスステップを実行することなく移動することである。よって計測ツールが捕捉しリフォーカスするのに典型的に必要とする時間が節約される。例として、多くの計測マークについて、この方法は計測位置当たり９０％にも及んで節約できる。

図１８は、本発明のある実施形態による稠密マーククラスタ計測シーケンスを示すフロー図である。計測シーケンス３３８は典型的には、例えばカリフォルニア州ミルピタスのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒによって製造されるＡｒｃｈｅｒのような計測ツール上で実行される。計測ツールによって実行された計測は、画像化、スキャニング、散乱計測などのような技術に基づく。フロー３３８は大きくはブロック３４０において始まり、ここでグローバルウェーハアライメントが実行される。グローバルウェーハアライメントは、大きくはチャックの中心上でウェーハの物理的位置を決定するプロシージャを指す。この特定のステップはこの分野でよく知られているので、より詳細には説明されない。ブロック３４０に続いて、プロセスフローはブロック３４２に進み、ここでツールはフォーカシングステップを実行する。フォーカシングステップは典型的にはオーバレイマークにフォーカスが合うように実現される。例えばツールは、ウェーハの表面にフォーカスが合うか、またはフォーカスの特定の値の範囲内に入るまでｚ軸に沿って移動する。ブロック３４２に続いて、プロセスフローはブロック３４４に進み、ここで捕捉ステップがオーバレイマーク上で実行される。捕捉ステップは一般に、オーバレイマークが計測ツールの視野内で中心付けられるプロシージャを指す。これは一般に、マークの位置を分析するマークの画像を取り込み、必要なら計測ツールの視野内でオーバレイマークを中心付けるために計測ツールのステージを再位置付けすることによって達成される。フォーカスおよび捕捉ステップはよく知られているのでここではこれ以上詳細には説明されない。

ブロック３４４に続いて、プロセスフローはブロック３４６に進み、ここでオーバレイマークは計測ツールによってグラブされる。グラブすること（grabbing）はこの技術でよく知られている。それは一般に、オーバレイマークのオーバレイ誤差を決定するためにオーバレイマークが計測され、分析される方法を指す。グラブすることは一般に画像化（例えばオーバレイマークの写真を撮ること）に関する計測技術を指すが、それはスキャニング、散乱計測などのような他の技術もカバーすることに注意されたい。ブロック３４６に続いて、プロセスフローはブロック３４８に進み、ここで計測ツールは次の位置、すなわち次の計測位置に移動する。

しかしブロック３４８に示される次の位置に移動する前に、計測ツールが標準モードまたは稠密マーククラスタモードで走らされるかどうかについての決定がなされる。もし計測ツールが標準モードで走っているなら、プロセスフローはブロック３４０に進む。もし計測ツールが稠密マーククラスタモードで走っているなら、ブロック３４０〜３４４はスキップされ、プロセスフローはブロック３４６に進む。すなわち第１マークについての全てのステップ（ステップ３４０〜３４８）が完了した後、計測ツールの視野の中心からクラスタ内の次のマークがウェーハ上で位置する所へのベクタが計算される（ステップ３４８）。これはランニングブラインド（running blind）と呼ばれ、すなわち捕捉またはフォーカスステップは実行されない。ブロック３４６において、次のマークが同じフォーカス位置で（第１マークと同じ）グラブされる。ブラインドでステップ３４６および３４８を通して走ることは、クラスタ内の全てのマークがグラブされるまで続く。その後、プロセスフローはオワリ、プロセスはブロック３４０に戻り、ここで新しいクラスタが計測ツールによって処理されえる。

フォーカスおよび捕捉の両方をスキップすることは限定ではなく、オーバレイ計測の時間を節約するために、これらステップのうちの１つだけがスキップされてもよい（他方を実施しつつも）。この方法は、オーバレイ計測に限定されず、これは例えばクリチカルディメンジョン（ＣＤ）、フィーチャ形状、トポグラフィ（例えば３Ｄ）などの他の計測に拡張されえることに注意されたい。

他の実施形態において、計測ツールは、予め定義された期間デルタＴの後、捕捉およびフォーカシングステップ３４２をリフレッシュし、ステップ３４８のマーク位置付けの正確さを改善してもよい。他の実施形態においては、捕捉およびフォーカシングステップ３４２は、マーク位置付けの正確さを改善するために、以前に捕捉されたマークおよび現在のマークの間で予め定義されたデルタＬに達した後に実行されえる。さらに他の実施形態においては、時間を節約するためにフィードフォワード技術が用いられえる。フィードフォワードは一般に、最後のステップからの情報を用いて次のステップを修正する技術を指す。この実施形態においては、捕捉および／またはフォーカスは前のステップからのグラブされた画像を用いて実行されえる。

ますます小さくなるリソグラフィオーバレイ制御のバジェットを満たすために、オーバレイ計測の不確実性は定量化され最小化されなければならない。オーバレイ計測の不確実性は一般に、オーバレイマークのオーバレイ誤差およびデバイスの実際のオーバレイ誤差の間に見いだされるバラツキを指す。この不確実性のある重要な原因は、パターンニングプロセスがオーバレイマークの忠実性またはロバスト性に与える影響、すなわちパターニングプロセスが正確にオーバレイマークを再現できる程度である。例として、パターニングプロセスに関連付けられたレチクル誤差およびリソグラフィ誤差は、オーバレイマーク忠実性（ＯＭＦ）に少なからず影響を与えることが観測されている。

したがってある実施形態によれば、オーバレイマーク忠実性は、オーバレイ計測の不確実性を定量化し低減させるのに役立つよう評価される。評価は一般に、互いに密に配置される設計上は同一のオーバレイマークのアレイのオーバレイ誤差を計測することによって達成される。計測ツールによって引き起こされた不確実性のソースを補償した後では、アレイ内の全てのオーバレイマークは、原則として同じオーバレイ値を与えなければならない。しかしもしそれらが同じ値を与えないなら、オーバレイマーク忠実性はオーバレイマーク計測不確実性の無視できないソースでありえる。理解されるように、オーバレイマーク忠実性は、マーク設計およびウェーハ上での位置によって変化する傾向がある。ある実施形態において、所望のオーバレイマーク忠実性は、オーバレイマークのアレイ内で見いだされるオーバレイ誤差、すなわち密に詰められたオーバレイマークのグループのオーバレイ誤差の分布の標準偏差の３倍（３×）と定義される。しかしこれは限定ではなく、オーバレイマーク忠実性を決定するためには他の計測法も使用可能であることに注意されたい。例えばオーバレイ結果の分布のタイトさの他の推定値も用いられえる。

図１９は、本発明のある実施形態による忠実性決定方法３５０のフロー図である。忠実性決定方法３５０は、与えられたオーバレイマークのロバスト性または忠実性を決定するよう一般に構成される。オーバレイマークは大きく変えられえる。例えば、それらは従来のボックスインボックス（または関連付けられたボックスマーク）に対応しえ、またはそれらは、２００１年６月２７日に出願され「OVERLAY MARKS, METHODS OF OVERLAY MARK DESIGN AND METHODS OF OVERLAY MEASUREMENTS」と題され、ここで参照によって援用されるＧｈｉｎｏｖｋｅｒらの米国特許出願第０９／８９４，９８７号に見られるもの（またはその等価物）のような周期的構造に対応しえる。

この方法は大きくはブロック３５２において始まり、ここで密に詰められたオーバレイマークのアレイが形成される。密に詰められるとは、一般に、広い領域にわたってなら変化するプロセス条件の影響が無視できる、すなわちそれらの間にあまりバラツキが存在しないくらいプロセスオーバレイマークが互いに接近して配置されることを意味する。例として、オーバレイマークは約１から約２０ミクロン互いに離れて配置されえる。たいていの場合、オーバレイマークは、従来のウェーハプロセス技術を用いてテストウェーハ上に形成される。ある実施形態においてオーバレイマークは２つのレイヤ上にプリントされる。他の実施形態においては、オーバレイマークは単一のレイヤ上にプリントされる。後者の実現例は、オーバレイマークの忠実性に影響を与える変数を減らす利点があり、初めの実現例のように２つのレチクルおよび２つの処理ステップではなく、単一のレチクルおよび単一の処理ステップである。

ブロック３５２に続いて、プロセスフローはブロック３５４に進み、ここでオーバレイマークのそれぞれのオーバレイ誤差が計測される。これは例えば画像化、スキャニング、散乱計測などの適切なオーバレイ計測技術を用いて達成されえる。

ブロック３５４に続いて、プロセスフローはブロック３５６に進み、ここでオーバレイマークのオーバレイ誤差間の差異（variance）が計算される。この差異は一般に、アレイ内に位置するオーバレイマークのオーバレイ誤差の間に見いだされる差異を指す。差異は、任意の適切な技術を用いて見いだされ得る。理解されるように、もし差異が所望の範囲内であるなら、そのオーバレイマークは与えられたプロセス条件でうまく働くと考えられえる。加えて、もし差異が所望の範囲内でないなら、そのオーバレイマークは与えられたプロセス条件でうまく働かないと考えられえる。

図２０は、本発明のある実施形態によるオーバレイマーク選択方法３６０のフロー図である。オーバレイマーク選択方法３６０は大きくは、与えられたセットのプロセス条件についての最もプロセスロバストなオーバレイマークを選択するよう、すなわち与えられたプロセス条件についての最もよく働く１つ以上のオーバレイマークを見つけるよう構成される。オーバレイマークは大きく変えられえる。例えば、オーバレイマークは従来のボックスインボックス（または関連付けられたボックスマーク）に対応しえ、またはそれらは、２００１年６月２７日に出願され「OVERLAY MARKS, METHODS OF OVERLAY MARK DESIGN AND METHODS OF OVERLAY MEASUREMENTS」と題され、ここで参照によって援用されるＧｈｉｎｏｖｋｅｒらの米国特許出願第０９／８９４，９８７号に見られるもの（またはその等価物）のような周期的構造に対応しえる。

この方法は大きくはブロック３６２において始まり、ここで複数のオーバレイマークアレイが形成される。オーバレイマークアレイのそれぞれは２つ以上の密に詰められた同一のオーバレイマークを含む。例として、オーバレイマークアレイは、１×１アレイ、２×２アレイ、４×４アレイ、８×８アレイなどを含む。非対称なアレイも用いられえる。例えば、１×２、２×４、４×８など。オーバレイマークアレイは、一般に異なるオーバレイマークで形成される。例えば第１オーバレイマークアレイは第１タイプのオーバレイマークを含み、第２オーバレイマークアレイは第２タイプのオーバレイマークを含む。オーバレイマークは１つ以上のテストウェーハ上に予め決められたセットのプロセス条件を用いて形成されえる。

ブロック３６２に続いて、プロセスフローはブロック３６４に進み、ここでオーバレイマークアレイ内のオーバレイマークのオーバレイ誤差が計測される。これは例えば画像化、スキャニング、散乱計測などの適切なオーバレイ計測技術を用いて達成されえる。

ブロック３６４に続いて、プロセスフローはブロック３６６に進み、ここでオーバレイマークアレイのそれぞれについてのオーバレイ誤差の差異が計算される。これは図１９のブロック３５６に類似するが、計算はアレイ群のうちのそれぞれについて実行される。

ブロック３６６に続いて、プロセスフローはブロック３６８に進み、ここでオーバレイマークアレイのオーバレイ誤差の差異が比較される。最も少ない量のオーバレイ差異を持つオーバレイマークアレイからのオーバレイマークは、一般に、与えられたオーバレイマークアレイについて最もプロセスロバストなマークを生むと考えられる。例えばもし第１オーバレイマークアレイが第２オーバレイマークアレイに比べて大きな差異を有するなら、第２オーバレイマークアレイ内に含まれるオーバレイマークは一般に、与えられたプロセス条件について第１オーバレイマークアレイ内に含まれたオーバレイマークよりもよく働くと考えられる。すなわち第２オーバレイマークは、第１オーバレイマークよりプロセスロバストである。

オーバレイマーク忠実性アレイおよびボックスインボックスおよび新しいターゲットで得られた結果は図２１および２２に示される。

さらに、ＯＭＦ（オーバレイマーク忠実性）は、近傍にプリントされたＮ個の同一マークのアレイからのＮ個のオーバレイ計測結果の標準偏差の３倍として定義されえる。設計上、これらＮ個の計測値は、同一のオーバレイ結果を作るはずである。しかし実際にはプロセス効果のために、オーバレイ読み出しの分布が生まれる。このコンテキストでは、「プロセス効果」は、レチクル製造で始まり、ウェーハ上のトポグラフィ的に複雑な構造に終わるステップのシーケンスを指し、ここでオーバレイマークは２つの異なるプロセスレイヤからの情報を含む。ＯＭＦによって定量化される分布は、オーバレイ計測誤差の重要な要素であり、従来の計測不確実性の原因、すなわち精密さ、ＴＩＳ（ツールによって引き起こされるシフト）およびＴＩＳのバラツキとは独立である。上述の計測ツールで引き起こされる不確実性のソースについて補償した後、このＯＭＦは、アレイからのオーバレイ結果から計算される。

具体的にはｉは、Ｎ個の近接ターゲットのアレイ内ターゲット数の添え字とする。ｊは、Ｗ個のウェーハのロットの中の添え字ｋのウェーハ上のＦ個のフィールドからのフィールド数の添え字とする。OVL_X_ijkおよびOVL_Y_ijkは、ターゲットｉについて、フィールドｊおよびウェーハｋ上のそれぞれＸおよびＹ方向のオーバレイである。ウェーハｋ上のフィールドｊのＯＭＦはしたがって以下のように定義される。

ロット中のＷ個のウェーハのうち、全ては同じレチクルセットで処理されるが、恣意的なプロセスパラメータで処理されると一般には仮定される。与えられたウェーハｋについての、プールされたＯＭＦは以下によって推定される。

個別の計測の動的精度Ｓは典型的にはＯＭＦより５倍小さく、この補正は小さいが、厳密さのために含まれる。分析の次のステップは、全てのアレイについて全てのフィールドおよび全てのウェーハ上で一定であるこの統計的推定値の要素を、アレイ毎に変化する要素から抽出することである。このアレイに独立な要素は、マスク誤差に帰因し、以下のように定義される。

ここで平均ターゲットオーバレイは以下のように計算される。

レチクルオーバレイマーク忠実性はそれから統計的に以下のように推定される。

最後に、プロセスへの寄与は、マスク誤差について補正した後、アレイ毎の「ランダムな」要素を計算することによって推定される。補正されたオーバレイはそれから以下のように定義される。

したがってランダムなつまりプロセスＯＭＦ寄与は、フィールドＯＭＦと同様に推定され、ここでOVL_XはOVL_X_Correctedで置き換えられる。このようにしてオーバレイマーク忠実性のプロセス寄与をレチクル寄与から分離できる。最後の健全性チェックとして、レチクル寄与はウェーハ毎に計算されえる。すなわちME_iをME_ikで置き換え、フィールドにわたってのみ和をとる。合理的な統計的範囲内でこのパラメータは全てのウェーハ上で同一の結果を生むはずである。

多くの異なるプロセスレイヤの組み合わせで製造され、ＤＵＶスキャナを用いてパターン付けされた、さまざまなマークについてのこのような計測の結果を示す。ウェーハをパターン付けするのに同じレチクルセットが異なるプロセスレイヤおよびプロセス条件で用いられた。上述のように適切な統計的分析によって、総ＯＭＦをレチクルによって引き起こされたＯＭＦ成分およびランダムなＯＭＦ成分に分けることが促進された。従来のボックスインボックスオーバレイマークのＯＭＦおよび新しい格子ベースオーバレイマークのＯＭＦを比較する。レチクルによって引き起こされたＯＭＦは、新しい格子ベースのオーバレイマークを用いたとき３０％の改善を示した。さらに異なるＣＭＰ時間でＳＴＩプロセスを通して走らされた一連のウェーハにおいて、新しい格子ベースのオーバレイマークのＯＭＦのランダムな成分は、ボックスインボックスマークと比較して、プロセス変化に５０％少なく敏感であることが観測された。これは、新しい格子ベースのオーバレイマークが、従来のボックスインボックスオーバレイマークよりもＣＭＰプロセス変化に対してロバストであることを示す。

図２３Ａ〜Ｃは、ＯＭＦのレチクルおよびランダム（プロセス）成分間の分類結果を示す図である。

本発明は、いくつかの好ましい実施形態について記載されてきたが、本発明の範囲に入る改変、組み合わせ、および等価物が存在する。例えば上述の記載は一般にオーバレイマーク忠実性の特徴付けに関するが、微小電子回路製造で用いられる任意の計測マーク、例えばＣＤ計測マークまたは他のパラメトリック計測および検査マークのレチクルおよびプロセス忠実性の寄与がこの方法によって特徴付けられることが理解されよう。また本発明の方法および装置を実現する多くの代替手法が存在することに注意されたい。よって以下の添付の特許請求の範囲はこのような全ての組み合わせおよび等価物が本発明の精神および範囲に入るものとして解釈されるべきであると意図される。

この技術でよく知られるオーバレイマークの上部平面図である。 本発明のある実施形態によるオーバレイ方法の図である。 本発明のある実施形態によるオーバレイ処理のフロー図である。 本発明のある実施形態による較正方法のフロー図である。 本発明のある実施形態によるオーバレイ補正分析のフロー図である。 本発明のある実施形態による、図５に記載された方法のある実現例を示す図である。 本発明のある実施形態による、「デュアルパターン」オーバレイターゲットの上部平面図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからラインフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のさらなる実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のさらなる実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のさらなる実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のさらなる実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のさらなる実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のさらなる実施形態による、ＳＥＭまたはＡＦＭ上での計測のためのデバイス表現計測マーク（ラインフィーチャからホールフィーチャ）の例を示す図である。 本発明のある実施形態による、オーバレイターゲットの上部平面図である。 本発明のある実施形態による、オーバレイターゲットの上部平面図である。 本発明のある実施形態による、オーバレイターゲットの上部平面図である。 本発明のある実施形態による、オーバレイターゲットの上部平面図である。 本発明のある実施形態による、オーバレイをモニタする例示的方法の概略図である。 本発明のある実施形態による、パターン配置誤差のグラフである。 本発明のある実施形態による、周期的デバイス表現構造に対するパターン配置誤差のグラフである。 本発明のある実施形態による、計測シーケンスを示すフロー図である。 本発明のある実施形態による、忠実性決定方法を示すフロー図である。 本発明のある実施形態による、オーバレイマーク選択方法を示すフロー図である。 本発明のある実施形態による、オーバレイマーク忠実性アレイの図である。 本発明のある実施形態によるボックスインボックスおよび新しいターゲットの両方で得られた結果を示すグラフである。 本発明のある実施形態によるＯＭＦのレチクルおよびランダム（プロセス）要素間の分類の結果を示す図である。 本発明のある実施形態によるＯＭＦのレチクルおよびランダム（プロセス）要素間の分類の結果を示す図である。 本発明のある実施形態によるＯＭＦのレチクルおよびランダム（プロセス）要素間の分類の結果を示す図である。

Claims (58)

1. 半導体プロセス中に形成されたデバイス構造のオーバレイ誤差を決定するオーバレイ方法であって、
   与えられたプロセス条件のセットについて、第１位置における第１ターゲットの前記オーバレイ誤差を第２位置における第２ターゲットの前記オーバレイ誤差に関連付けるオーバレイ情報を含む較正データを作ること、
   前記デバイス構造で製造された製造ターゲットに関連付けられたオーバレイ情報を含む製造データを作ること、および
   前記較正データに基づいて前記製造ターゲットの前記オーバレイ誤差を補正することによって、前記フィールド内のその位置における前記デバイス構造の真のオーバレイ誤差をよりよく反映させること
   を含む方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記較正されたオーバレイ情報は、前記第１ターゲットの前記オーバレイ誤差および前記第２ターゲットの前記オーバレイ誤差間の相対差異を示す方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、前記第１位置は典型的なターゲット位置に対応し、前記第２位置は典型的なデバイス構造の位置に対応する方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、前記製造ターゲットの前記位置および構成は、前記第１ターゲットに類似である方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、前記製造ターゲットおよびデバイス構造は、前記第１および第２ターゲットと同様のセットの処理条件で形成される方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、前記補正は、前記製造データを前記較正データと比較することによって実現され、前記比較は、第２製造ターゲットの前記オーバレイ誤差がもしデバイス構造の近傍に形成されたなら製造中にそうであったであろうものを生む方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、前記補正ステップは、較正中に形成された前記第１および第２ターゲットの前記オーバレイ誤差間で見られる差異を、製造中に形成された前記製造ターゲットのオーバレイ誤差に加算またはそれから減算することによって、前記製造ターゲットの前記オーバレイ誤差を、製造中に形成された前記デバイス構造の位置における前記オーバレイ誤差に変換することを含む方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、前記ターゲットはプロセスロバストターゲットまたはデバイス表現ターゲットに対応する方法。
9. 請求項８に記載の方法であって、前記第１および第２ターゲットはプロセスロバストターゲットである方法。
10. 請求項８に記載の方法であって、前記第１および第２ターゲットはデバイス表現ターゲットである方法。
11. 請求項８に記載の方法であって、前記第１および第２ターゲットのうちのターゲットの一方はプロセスロバストターゲットに対応し、前記第１および第２ターゲットのうちの他方はデバイス表現ターゲットに対応する方法。
12. 請求項８に記載の方法であって、前記製造ターゲットは、プロセスロバストターゲットである方法。
13. 請求項８に記載の方法であって、前記製造ターゲットは、デバイス表現ターゲットである方法。
14. 請求項１に記載の方法であって、前記較正されたデータは、与えられたセットのプロセス条件について、２つ以上のターゲットをテストウェーハ上のさまざまな位置に形成すること、前記ターゲットの前記オーバレイ誤差を計測すること、および前記与えられたセットのプロセス条件について異なる位置における異なるターゲット間の前記オーバレイ誤差を相関付けることによって実験的に得られ、前記製造データは、前記与えられたセットのプロセス条件について前記製造ターゲットおよび前記デバイス構造を製造ウェーハ上に形成すること、および前記製造ターゲットの前記オーバレイ誤差を計測することによって得られる方法。
15. 請求項１に記載の方法であって、前記オーバレイ計測は、画像化、スキャニングまたは散乱計測技術を用いて実行される方法。
16. オーバレイ処理方法であって、
    プロセスロバストターゲットを提供すること、
    前記プロセスロバストターゲットの１つ以上と共に基板上にデバイス構造を形成すること、
    前記１つ以上のプロセスロバストターゲットの前記オーバレイ誤差を計測すること、
    前記１つ以上のプロセスロバストターゲットに関連付けられた較正データを受け取ること、および
    前記計測されたオーバレイ誤差および前記較正データに基づいて前記フィールド内のその位置における前記デバイス構造の前記オーバレイ誤差を予測すること
    を含む方法。
17. 請求項１６に記載の方法であって、前記プロセスロバストターゲットは、与えられたセットのデバイス固有のデータについて、最もプロセスロバストなターゲットである方法。
18. 請求項１６に記載の方法であって、前記プロセスロバストターゲットはボックスインボックスまたは関連するターゲットである方法。
19. 請求項１６に記載の方法であって、前記プロセスロバストターゲットは周期的構造である方法。
20. 請求項１６に記載の方法であって、前記１つ以上のプロセスロバストターゲットは前記基板の前記スクライブライン内に形成される方法。
21. 請求項１６に記載の方法であって、前記計測は、画像化、スキャニングまたは散乱計測技術を用いて実行される方法。
22. 請求項１６に記載の方法であって、前記予測は、前記プロセスロバストターゲットの前記オーバレイ計測を前記較正データ中に含まれるオーバレイデータに比較することによって実行され、前記オーバレイデータは前記フィールド内の異なる点におけるターゲットに関係し、前記関係はプロセスロバストターゲットおよびデバイス表現ターゲットの両方を含むさまざまなターゲットで形成された方法。
23. 請求項２２に記載の方法であって、前記関係は、前記スクライブライン内に位置するプロセスロバストターゲットおよび前記フィールドにわたって位置するデバイス表現ターゲットの間のものである方法。
24. 請求項１６に記載の方法であって、前記デバイス構造の前記フィールド内のその位置における前記オーバレイ誤差は、前記スクライブライン内に位置する１つ以上の計測されたプロセスロバストターゲットを、前記スクライブライン内に位置する１つ以上の仮想デバイス表現ターゲットに前記較正データを用いて変換すること、前記スクライブライン内に位置する前記１つ以上の仮想デバイス表現ターゲットを、前記デバイス構造の前記フィールド位置における１つ以上の仮想デバイス表現ターゲットに前記較正データを用いて変換すること、前記デバイス構造の前記フィールド位置内の前記仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差を計算すること、および前記デバイス構造の前記フィールド位置内の前記１つ以上のデバイス表現ターゲットの平均をとることによって予測される方法。
25. 請求項１６に記載の方法であって、
    最適な補正値を計算することであって、前記最適な補正値は前記デバイス構造を形成することに関連付けられた正しいアライメントを決定するのに役立つ、計算すること
    をさらに含む方法。
26. 請求項２５に記載の方法であって、前記計算は、前記デバイス構造の前記予測されたオーバレイ誤差および前記デバイス構造を形成することに関連付けられたデータを含むプロセスデータに基づく方法。
27. 較正方法であって、
    複数のオーバレイターゲットパターンを有する１つ以上の特徴付けレチクルを提供すること、
    前記オーバレイターゲットパターンを較正ウェーハ上に転写すること、
    前記較正ウェーハ上の前記オーバレイターゲットの前記オーバレイ誤差を計測すること、および
    前記計測されたオーバレイターゲットの前記オーバレイ誤差を互いに対して較正すること
    を含む方法。
28. 請求項２７に記載の方法であって、前記特徴付けレチクルは、前記特徴付けレチクル表面の全体にわたって位置するオーバレイターゲットパターンの大きいアレイを含む方法。
29. 請求項２８に記載の方法であって、前記パターンは、プロセスロバストおよびデバイス表現構造に基づく方法。
30. 請求項２７に記載の方法であって、前記レチクルは、前記デバイス構造と最も類似して振る舞うデバイス表現ターゲットを確立すること、特定のプロセスに耐えるプロセスロバストターゲットを確立すること、および前記デバイス表現ターゲットおよびプロセスロバストターゲットを前記レチクル表面にわたって分配することによって形成される方法。
31. 請求項３０に記載の方法であって、前記デバイス表現ターゲットを確立することは、空間的特徴および形状の幅を持つデバイス表現ターゲットを設計すること、前記デバイス表現ターゲットを前記プロセスのさまざまな組み合わせを持つプロセスに通すこと、前記ターゲットを計測すること、および前記フィールド内のその位置においてどのデバイス表現ターゲットが前記デバイス構造に最も類似するかを決定することを含む方法。
32. 請求項３１に記載の方法であって、前記最もデバイスを表現するターゲットは、前記デバイス表現ターゲットを実際のデバイス構造と比較することによって実行され、前記実際のデバイス構造に忠実であり続ける前記デバイス表現ターゲットは前記最もよくデバイスを表現するターゲットである方法。
33. 請求項３０に記載の方法であって、前記プロセスロバストターゲットを確立するステップは、空間的特徴および形状の幅を持つプロセスロバストターゲットを設計すること、前記プロセスロバストターゲットを前記プロセスのさまざまな組み合わせを持つプロセスに通すこと、前記ターゲットを計測すること、および最も広い条件範囲にわたってどのプロセスロバストターゲットが最も少ししか変化しないかを決定することを含む方法。
34. 請求項２７に記載の方法であって、前記較正ウェーハはレジスト／レジストウェーハである方法。
35. 請求項２７に記載の方法であって、前記パターンは、前記ウェーハ表面の全体にわたって転写され、それにより前記ウェーハを多数のオーバレイターゲットで埋めるようにする方法。
36. 請求項２７に記載の方法であって、前記オーバレイターゲットパターンは、さまざまなステッパ設定について一連の較正に転写される方法。
37. 請求項２７に記載の方法であって、前記レチクルは、前記ターゲットの全てのオフセットがゼロに設定されるように構築される方法。
38. 請求項２７に記載の方法であって、前記較正するステップは、任意の２つのターゲット間の誤差を決定するために任意の２つのターゲット間の前記オフセットを比較することを含む方法。
39. 請求項２７に記載の方法であって、複数のターゲットは、それぞれのターゲットが互いに対して全て較正されるクロスレファレンスマトリクスを生成するように露光フィールド全体にわたって比較される方法。
40. 請求項２７に記載の方法であって、プロセスロバストターゲットは、前記較正ウェーハ中にそれらを形成するのに用いられた前記特性の関数として、デバイス表現ターゲットに対して較正される方法。
41. 請求項４０に記載の方法であって、前記スクライブラインにおける１つ以上のプロセスロバストターゲットの前記オーバレイは、前記フィールド内の異なる位置に位置する複数のデバイス表現ターゲットに対して較正される方法。
42. 請求項２７に記載の方法であって、前記較正するステップは、複数の構造の組み合わせを、前記フィールドにわたる複数の位置から関連付けるパターン配置誤差クロスレファレンスマトリクスを構築することを含む方法。
43. 請求項２７に記載の方法であって、前記較正するステップは、前記特徴付けレチクル内に実際に含まれたものの間の異なるデバイス構造についての前記予測されたパターン配置誤差を内挿することを含む方法。
44. オーバレイ補正分析を実行する方法であって、
    較正データを提供すること、
    前記スクライブライン内に位置するプロセスロバストターゲットのオーバレイ誤差を決定すること、
    前記スクライブライン内に位置する仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差を前記プロセスロバストターゲットの前記オーバレイ誤差および前記較正データに基づいて決定すること、および
    前記フィールド内のある点に位置する第２仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差を前記第１仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差および前記較正データに基づいて決定すること
    を含む方法。
45. ダイ内に位置するデバイス構造のオーバレイ誤差を決定する方法であって、
    前記ダイの周辺のスクライブライン内に位置するプロセスロバストターゲットを計測すること、
    前記計測されたプロセスロバストターゲットを前記スクライブライン内に位置する仮想デバイス表現ターゲットに変換すること、
    前記仮想デバイス表現ターゲットを前記ダイ内に位置する第２仮想デバイス表現ターゲットに変換すること、および
    前記第２仮想デバイス表現ターゲットの前記オーバレイ誤差を計算すること
    を含む方法。
46. オーバレイをモニタする方法であって、
    オーバレイ較正データを作るよう構成された較正モードであって、前記較正モードは、１つ以上のテストダイを１つ以上のテストウェーハ上に形成すること、前記テストダイは複数の較正ターゲットを含み、および前記較正ターゲットを計測することを含む、較正モード、
    １つ以上の製造ダイを製造ウェーハ上に形成すること、前記製造ダイは１つ以上のデバイス構造および１つ以上の製造ターゲットを含み、前記製造ターゲットを計測すること、および前記製造計測を前記較正計測と比較することによって特定のデバイス位置における特定のデバイス構造の前記オーバレイ誤差を決定することを含む製造モード
    を含む方法。
47. 請求項４６に記載の方法であって、前記較正ターゲットは、ワーキングゾーンのそれぞれが周期的構造を含む内側および外側ワーキングゾーンの両方を有するデュアルパターンオーバレイターゲットである方法。
48. 請求項４７に記載の方法であって、前記周期的構造はプロセスロバスト構造およびデバイス表現構造から選択される方法。
49. 請求項４７に記載の方法であって、前記外側ワーキングゾーンは第１セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記内側ワーキングゾーンは第１セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記外側ワーキングゾーンはデバイス表現構造を含み、前記内側ワーキングゾーンはプロセスロバスト構造を含む方法。
50. 請求項４７に記載の方法であって、前記外側ワーキングゾーンは第１セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記内側ワーキングゾーンは第１セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記外側ワーキングゾーンはプロセスロバスト構造を含み、前記内側ワーキングゾーンはデバイス表現構造を含む方法。
51. 請求項４７に記載の方法であって、前記外側ワーキングゾーンは第１セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記内側ワーキングゾーンは第２セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記外側ワーキングゾーンは第１プロセスロバスト構造を含み、前記内側ワーキングゾーンは第２プロセスロバスト構造を含む方法。
52. 請求項４６に記載の方法であって、前記製造ターゲットは、ワーキングゾーンのそれぞれが周期的構造を含む内側および外側ワーキングゾーンの両方を有するデュアルパターンオーバレイターゲットである方法。
53. 請求項５２に記載の方法であって、前記周期的構造はプロセスロバスト構造およびデバイス表現構造から選択される方法。
54. 請求項５２に記載の方法であって、前記外側ワーキングゾーンは第１セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記内側ワーキングゾーンは第２セットのリソグラフィパラメータを用いて形成され、前記外側ワーキングゾーンは第１プロセスロバスト構造を含み、前記内側ワーキングゾーンは第２プロセスロバスト構造を含む方法。
55. 請求項５２に記載の方法であって、前記１つ以上のテストダイは、前記露光フィールドにわたってさまざまな位置に位置する複数のデュアルパターンオーバレイターゲットを有する特徴付けレチクルから形成され、前記デュアルパターンオーバレイターゲットのそれぞれは、内側および外側ワーキングゾーンについて周期的構造の異なる組み合わせを持つ内側および外側ワーキングゾーンの両方を有し、前記周期的構造はデバイス表現構造およびプロセスロバスト構造から選択される方法。
56. オーバレイマークの忠実性を決定する方法であって、
    密に詰められたオーバレイマークのアレイを形成すること、
    前記オーバレイマークのそれぞれのオーバレイ誤差を計測すること、および
    前記オーバレイマークの前記オーバレイ誤差間の差異を計算すること
    を含む方法。
57. オーバレイマークを選択する方法であって、
    複数のオーバレイマークアレイを形成すること、
    前記オーバレイマークアレイ中の前記オーバレイマークの前記オーバレイ誤差を計測すること、
    前記オーバレイマークアレイのそれぞれについての前記オーバレイ誤差の差異を計算すること、および
    前記オーバレイマークアレイの前記オーバレイ誤差の差異を比較すること
    を含む方法。
58. ウェーハ上の複数のオーバレイマークを計測する方法であって、
    第１オーバレイマークにフォーカスを合わせること、
    前記第１オーバレイマーク上で捕捉ステップを実行すること、
    前記第１オーバレイマークをグラブすること、
    第２オーバレイマークを移動させること、および
    前記第２オーバレイマークをグラブすること、および前記フォーカスおよび捕捉ステップを前記第２オーバレイマーク上でスキップすること
    を含む方法。

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