JP2005529488A - 向上された自動プロセス制御のためのオーバレイ診断の利用 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 ある実施形態において、オーバレイターゲットからデータを抽出する方法が開示される。まず、オーバレイターゲットの画像情報または強度信号が提供される。オーバレイ誤差は、オーバレイターゲットの画像情報または強度信号(群)を分析することによってオーバレイターゲットから得られる。系統誤差測定値はまた、オーバレイターゲットの画像情報または強度信号(群)を分析することによって、オーバレイターゲットから得られる。例えば、系統誤差測定値は、オーバレイターゲットの1つ以上の部分についての非対称性測定値を示す。ノイズ測定値は、粒状性の背景のような、オーバレイターゲットに関連付けられた空間ノイズを特徴付ける。他の実施形態において、オーバレイおよび/またはステッパ分析プロシージャが、オーバレイデータと共に系統誤差測定値および/またはノイズ測定値に基づいてそれから実行される。
Description
ターゲット診断のある応用例において、オーバレイ計測は、異常に高い計測結果、例えば典型的な値が100nmより充分に低い場合に500nmをときどき作る。これら結果は「フライヤ(flyers)」と呼ばれ、これらはそのデータセットに基づく決定をだめにするので、データからのそれらの除去は重要である。それらのいくつかは単にオーバレイ値を閾値で切れば除去されえるが、これは決定の信頼水準を低下させる。ターゲット診断の使用のある実施形態において、ターゲットの質が評価され、その質または信頼水準が所定の質よりも低いときには、ターゲットは、フライヤ、つまり信頼できないターゲットとしてラベルが自動的に付けられる。この決定は、これらターゲットの実際のオーバレイ値に関係なくなされえる。フライヤターゲットからのデータは、それから計測プロセスにおいては無視され、フライヤターゲットはまた、代替ターゲットおよび/または代替計測方法またはアルゴリズムからのデータによって自動的に置換されえる。
リソグラフィステップのあとのオーバレイ計測は、ウェーハロットを合格させるか不合格させるかの指標のうちの一つを提供するのに用いられえる。オーバレイ計測結果が合格基準に達しない場合は特に、合格/不合格判定は、しばしば追加のオーバレイ計測のあとに、主観的判断に基づいてなされえる。オーバレイターゲットからの系統誤差および/またはノイズ測定値のようなターゲット診断を提供することによって、およびその結果をそれぞれのオーバレイ結果に関する信頼水準に変換することによって、より知的な、おそらくはさらに自動化された合格/不合格判定が可能になる。さらに「不合格」判定の場合、特定の信頼水準結果に基づいて自動化された判定プロセスが行われえる。
ステッパ補正の従来の計算において、全てのオーバレイ値は等しく扱われる。提供されたターゲット診断によって与えられる信頼水準を利用することによって、信頼水準は、それぞれのオーバレイ値の影響をステッパ補正計算プロセスにおいて重み付けする重みに変換されえる。このようにして、その質が低いオーバレイ値は、最終的なステッパ補正への影響がより少なくなり、このようにして、ユーザが計算されたステッパ補正に持ちえる信頼性は増加する。
DI/FIバイアスは、同じウェーハおよび同じターゲット位置上でプロセスのあいだの2つの時間の点で計測されるオーバレイの差を言う。すなわち第1時刻は、いわゆるDI(現像検査または現像後または写真)オーバレイであり、第2は、いわゆるFI(最終検査またはエッチング後またはエッチング)オーバレイである。この差は、オーバレイマークの歪みにより、リソグラフィステップの前でそれまでのプロセス効果が大きく寄与する。オーバレイターゲットに対するこれらプロセス効果の多くは非対称性であることが示されるので、それらはターゲット診断非対称性測定値を用いて特徴付けられえる。これら測定値は、DI/FIバイアスに相関付けられえ、このようにしてDI/FIバイアスを予測し、それのために補正するのに用いられえる。よって、予測されたDI/FIバイアスによってDIオーバレイ測定値データを調整し、このようにしてオーバレイ結果を得ることができ、この結果はより忠実に真のFIオーバレイを示す。真のオーバレイをDIステージにおいて見つけることが好ましいが、これは例えばそのフォトレジストを剥がし、再び塗布することによって、そのウェーハが容易にリワークされえるからである。
提供されたターゲット診断は、ある種のプロセスがオーバレイターゲットに与える影響を定量化するので、ターゲット診断の測定値は、プロセス変化をモニタするのに用いられえる。レファレンスレベルがセットアップされえ、これらのレファレンスレベルからの予め設定された距離を超えるエクスカーション(excursions)は、操作者および/またはホスト/APC(アドバンスプロセスコントロール)システムに警告または自動化されたフォールト検出信号を引き起こす。予め設定されたレベルを超えた値の数値および位置は、ウェーハマップ上に提示されえる。測定値のトレンドがそれからAPCシステムによって用いられえる。
前のセクションでのプロセスモニタリングの概念は、根本原因の分析においてさらにもう1ステップ行いえる。ターゲット診断測定値をロット履歴と結合することによって、プロセスエクスカーションおよびプロセスツール、プロセスレイヤ、デバイスなどのある種のコンテキスト間で相関が見いだされえる。これは例えば、その最適動作点からはずれて動作しているプロセスツールを特定する。図13Aおよび13Bの実施形態において、コンテキスト情報(1305)は、それぞれのターゲットおよびそのターゲット診断測定値と相関付けられる。コンテキスト情報は、プロセス同一性、ロット同一性、ウェーハ同一性、プロセスツール操作設定などのような根本原因を決定するのに役立つ任意の適切な情報を含みえる。エクスカーションが起こるとき、そのようなエクスカーションの根本原因は、相関付けられたコンテキスト情報に基づいてそれから決定されえる(例えば操作1310および1342において)。すなわち、どのコンテキスト情報がそのエクスカーションに関連付けられているかが決定され、そのようなコンテキスト情報が根本原因(root cause)として特定される。ある例では、特定のプロセスツールがそのエクスカーションと関連付けられえ、根本原因として特定される。
図14は、画像化を介して上述のマークのうちの任意のものおいてオーバレイを計測するのに用いられえるオーバレイ計測システムまたは計測ツール1420の簡略図である。画像化は、大きなユーザ許容性、およびユーザに容易に利用可能な要素を有する非常に発達した技術である。一般によく知られるように、画像化は、大量の情報を一度に集める効果的な方法である。すなわち、マーク内の全ての点が同時に観察されえる。さらに画像化は、実際にウェーハ上で計測されているものをユーザが見ることを可能にする。さまざまな要素の寸法は、本実施形態をよりよく示すために誇張されている。
Claims (75)
- オーバレイターゲットからデータを抽出する方法であって、
(a)前記オーバレイターゲットの画像情報または1つ以上の強度信号を提供し、
(b)前記オーバレイターゲットの前記画像情報または前記1つ以上の強度信号を分析することによって前記オーバレイターゲットからオーバレイ誤差を取得し、
(c)前記オーバレイターゲットの前記画像情報または前記1つ以上の強度信号を分析することによって前記オーバレイターゲットから系統誤差測定値を取得し、
(d)前記オーバレイターゲットの前記画像情報または前記1つ以上の強度信号に統計モデルを適用することによって前記オーバレイターゲットからノイズ測定値を取得する
方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記系統誤差測定値は、対称的であるように設計される前記オーバレイターゲットの一部の非対称性値を取得することによって取得される方法。
- 請求項2に記載の方法であって、前記系統誤差測定値は、前記オーバレイターゲットの第1方向における第1非対称性値、および前記オーバレイターゲットの第2方向における第2非対称性値を取得することによって得られ、前記第1方向は、前記第2方向に垂直である方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記ノイズ測定値は、統計学的アルゴリズム、積分ノイズアルゴリズム、積分導関数アルゴリズム、および信号対ノイズアルゴリズムからなるグループから選択される1つ以上のアルゴリズムを適用することによって得られる方法。
- 請求項1に記載の方法であって、更に、前記オーバレイ誤差の質についての定量的測定値を前記系統測定値および/またはノイズ測定値に基づいて決定することを含む方法。
- 請求項5に記載の方法であって、更に、前記オーバレイ誤差および前記決定された定量的測定値に基づいてステッパ補正を決定することを含む方法。
- 請求項5に記載の方法であって、更に、前記オーバレイ誤差および前記決定された定量的測定値に基づいて、前記ターゲットに関連付けられた1つ以上のウェーハが合格するかまたは不合格するかを決定することを含む方法。
- 請求項5に記載の方法であって、前記オーバレイ誤差は、前記オーバレイターゲットの次のプロセスステップまたは最終検査(FI)の実行の前の現像検査ステージ(DI)であるターゲットから得られる方法。
- 請求項8に記載の方法であって、前記オーバレイターゲットに関連付けられたDI/FIバイアスを決定することをさらに含み、前記DI/FIバイアス予測は前記系統誤差測定値に基づく方法。
- 請求項9に記載の方法であって、前記決定されたDI/FIバイアスによって前記オーバレイ誤差を調整することをさらに含む方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記系統および/またはノイズ測定値が予め定義された仕様に適合しないとき、前記オーバレイ誤差をフライヤとして特定することをさらに含む方法。
- 請求項1に記載の方法であって、複数のターゲットについて操作(a)から(d)を繰り返すことをさらに含む方法。
- 請求項12に記載の方法であって、
それぞれのオーバレイ誤差について、オーバレイ誤差についての前記系統測定値および/または前記ノイズ測定値に基づいて前記オーバレイ誤差の質について定量的測定値を決定すること、
前記オーバレイ誤差およびその定量的測定値を分析することによって前記オーバレイターゲットに関連付けられた特性を決定すること
をさらに含む方法。 - 請求項13に記載の方法であって、前記特性はステッパ補正である方法。
- 請求項13に記載の方法であって、前記特性はDF/FIバイアスである方法。
- 請求項13に記載の方法であって、前記特性は、複数の製品ウェーハについてプロセスエクスカーションが存在するかについての決定である方法。
- 請求項13に記載の方法であって、前記特性は、異なるオーバレイ誤差計測モードまたはレシピまたは代替オーバレイターゲットが現在のオーバレイターゲットについて用いられるべきであるかについての決定である方法。
- 請求項13に記載の方法であって、それぞれのオーバレイ誤差についての前記定量的測定値は、それぞれのオーバレイ誤差についての信頼水準である方法。
- オーバレイターゲットからデータを抽出するコンピュータシステムであって、
1つ以上のプロセッサと、
1つ以上のメモリとを備え、
前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、
(a)前記オーバレイターゲットの画像情報または1つ以上の強度信号を提供し、
(b)前記オーバレイターゲットの前記画像情報または前記1つ以上の強度信号を分析することによって前記オーバレイターゲットからオーバレイ誤差を取得し、
(c)前記オーバレイターゲットの前記画像情報または前記1つ以上の強度信号を分析することによって前記オーバレイターゲットから系統誤差測定値を取得し、
(d)前記オーバレイターゲットの前記画像情報または前記1つ以上の強度信号に統計モデルを適用することによって前記オーバレイターゲットからノイズ測定値を取得するよう構成された
コンピュータシステム。 - オーバレイターゲットからデータを抽出するオーバレイ計測ツールであって、
前記オーバレイターゲットの画像を得る光学計測システム、および
請求項19に記載の前記コンピュータシステム
を備えるオーバレイ計測ツール。 - 請求項19に記載のコンピュータシステムであって、更に、前記プロセッサおよびメモリのうちの前記少なくとも1つは、前記系統測定値および/または前記ノイズ測定値に基づいて前記オーバレイ誤差を分析するよう構成されるコンピュータシステム。
- 半導体要素のオーバレイターゲットから得られたオーバレイ誤差データを分析する方法であって、
(a)オーバレイターゲットについてオーバレイ誤差値、系統誤差測定値、およびノイズ測定値を提供し、
(b)前記系統測定値および/または前記ノイズ測定値に基づいて前記オーバレイ誤差値に関する特性を決定する
方法。 - 請求項22に記載の方法であって、前記特性は、前記オーバレイ誤差値がフライヤであるかを規定する方法。
- 請求項23に記載の方法であって、前記オーバレイ誤差値がフライヤであるか決定することは、
前記系統測定値および前記ノイズ測定値に基づいて信頼水準を決定すること、および
前記信頼水準が予め定義された仕様の外にあるとき、前記オーバレイ誤差値をフライヤと規定すること
を含む方法。 - 請求項24に記載の方法であって、更に、前記オーバレイ誤差値がフライヤと規定されるとき、前記オーバレイ誤差値の分析を停止することを含む方法。
- 請求項25に記載の方法であって、更に、前記現在のオーバレイターゲットについて代替ターゲットが存在し、前記現在のオーバレイターゲットについての前記オーバレイ誤差値がフライヤと規定されるとき、代替ターゲットについて操作(a)から(b)を繰り返すことを含む方法。
- 請求項25に記載の方法であって、更に、次のターゲットが存在し、かつ、代替ターゲットが存在しないか、または前記現在のオーバレイターゲットの前記オーバレイ誤差値がフライヤと規定されないかのとき、次のターゲットについて操作(a)から(b)を繰り返すことを含む方法。
- 請求項25に記載の方法であって、更に、
前記信頼水準が前記予め定義された仕様内であるとき、前記オーバレイ誤差値が良好であると決定し、後の分析のためにそれをデータベースに追加すること、および
前記信頼水準が前記予め定義された仕様内であるとき、前記仕様を再計算すること
を含む方法。 - 請求項25に記載の方法であって、更に、記憶変数が「オン」に設定され、前記現在のターゲットについての前記オーバレイ誤差値がフライヤと規定されるとき、前記オーバレイ測定値、系統測定値、およびノイズ測定値を記憶することを含む方法。
- 請求項24に記載の方法であって、前記信頼水準の決定は、レファレンス値に対する決定として行なわれる方法。
- 請求項24に記載の方法であって、前記信頼水準の決定は、ステッパモデル残差に対する決定として行なわれる方法。
- 請求項24に記載の方法であって、前記信頼水準の決定は、前記現在のオーバレイ誤差値、系統誤差測定値、および/またはノイズ測定値の対応する較正データに対する相対正確性に基づいて行なわれる方法。
- 請求項22に記載の方法であって、前記特性は信頼水準である方法。
- 請求項33に記載の方法であって、更に複数の半導体ウェーハからの複数のターゲットについて操作(a)から(b)を繰り返すことを含む方法。
- 請求項34に記載の方法であって、前記複数の半導体ウェーハは、複数のレファレンスウェーハロットを備える方法。
- 請求項35に記載の方法であって、更に、
前記レファレンスウェーハロットから前記オーバレイ誤差値に関する統計情報を決定し、
現在のウェーハロットについて操作(a)および(b)を繰り返し、
現在のウェーハロットが合格するかまたは不合格するかについての判断がなされえるかを、前記現在のウェーハロットに対応する前記信頼水準に基づいて決定する
方法。 - 請求項36に記載の方法であって、更に、判断がなされえると決定されるとき、前記現在のウェーハロットが合格するかを、前記レファレンスウェーハロットからの前記統計情報、および前記現在のウェーハロットからの現在のオーバレイデータに基づいて決定することを含む方法。
- 請求項35に記載の方法であって、
前記オーバレイ誤差値がフライヤであるかを、前記対応する系統および/または前記ノイズ測定値に基づいて決定し、
存在するときにはフライヤオーバレイ誤差値を、前記レファレンスウェーハロットの前記オーバレイ誤差値から除去する
方法。 - 請求項38に記載の方法であって、更に、ターゲットがフライヤになるとき、代替ターゲットについて操作(a)から(b)を繰り返すことを含む方法。
- 請求項39に記載の方法であって、更に、
前記レファレンスウェーハロットから前記オーバレイ誤差値に関する統計情報を決定し、
現在のウェーハロットについて操作(a)および(b)を繰り返すし、
前記現在のウェーハロットが合格するかを、前記レファレンスウェーハロットからの前記統計情報、および前記現在のウェーハロットからの現在のオーバレイデータに基づいて決定する
方法。 - 請求項22に記載の方法であって、前記特性は、ステッパツールに入力されることによって前記ステッパツールの前記オーバレイ誤差への寄与を減少しえるステッパ補正である方法。
- 請求項41に記載の方法であって、前記ステッパ補正を決定することは、
現在のウェーハの複数のオーバレイターゲットについて、オーバレイ誤差値、系統誤差測定値、およびノイズ測定値を取得し、
前記系統誤差測定値によって前記オーバレイ誤差値を補正し、
前記それぞれのオーバレイ誤差の信頼水準に基づいてそれぞれのオーバレイ誤差値を重み付けし、
前記ステッパ補正を前記補正され重み付けされたオーバレイ誤差値に基づいて決定する
方法。 - 請求項42に記載の方法であって、更に、前記ステッパ補正によって前記ステッパツールを調整することを含む方法。
- 請求項42に記載の方法であって、前記オーバレイ誤差値を重み付けする前記操作は、
a)前記ステッパによって前記オーバレイターゲットが形成されたあと、前記オーバレイターゲットにプロセスが実施される前に、複数のDIオーバレイ値を前記オーバレイターゲットから取得し、
b)それぞれ得られたDIオーバレイ誤差値についての信頼水準を決定し、
c)前記信頼水準を変数として含む重み付け関数およびこのような重み付け関数のための係数のセットを決定し、
d)前記重み付け関数、前記係数のセット、およびそれぞれのDIオーバレイ値について前記決定された信頼水準に基づいて、重みのセットを決定し、
e)前記ステッパ補正を前記決定された重みに基づいて決定し、
f)前記ターゲットにプロセスを施したあとであるFIステージにおけるオーバレイ分布を、前記決定されたステッパ補正に基づいてシミュレーションし、
g)前記ターゲットに前記プロセスを実行したあと、複数の現在のFIオーバレイ値を前記オーバレイターゲットから取得し、
h)前記現在のFIオーバレイ値の分布に比較して前記シミュレーションされたオーバレイ分布が改善されないとき、前記係数のセットおよび/または前記重み付け関数を調整し、
前記シミュレーションされたオーバレイ分布が改善されるまで前記操作(e)、(f)、および(h)を繰り返す
方法。 - 請求項22に記載の方法であって、前記特性は、DI(現像検査)オーバレイ値およびFI(最終検査)オーバレイ値の間の差を表すバイアス値であり、前記DIオーバレイ値は、フォトレジストレイヤが現像されたあと、このような現像されたフォトレジストレイヤを利用するプロセスの前にターゲットから得られ、前記FIオーバレイ値は、前記現像されたフォトレジストを利用する前記プロセスから得られる方法。
- 請求項45に記載の方法であって、前記バイアス値は、
前記オーバレイターゲットが前記DIステージであるときに前記オーバレイ誤差値、前記系統誤差測定値、および前記ノイズ測定値を取得し、
前記バイアス値を前記系統誤差測定値に基づいて決定すること
によって決定される方法。 - 請求項46に記載の方法であって、
更に、前記系統誤差測定値についての重み値を選択することを含み、前記バイアスは、前記系統誤差測定値を前記重み値によって乗じたものに等しい方法。 - 請求項47に記載の方法であって、前記バイアスはx要素およびy要素を有し、前記系統誤差測定値はx要素およびy要素を有し、前記重み値はx要素およびy要素を有する方法。
- 請求項46に記載の方法であって、前記バイアス値の決定は、
a)前記ステッパによって前記オーバレイターゲットが形成されたあと、前記オーバレイターゲットにプロセスが実施される前に、DIオーバレイ値を前記オーバレイターゲットから取得し、
b)前記DIオーバレイ値についての重み値を取得し、
c)前記決定された重み値に基づいて前記バイアス値を決定し、
d)補正されたDIオーバレイ値を決定し、
e)前記オーバレイターゲットに前記プロセスが実施されたあとに前記オーバレイターゲットからFIオーバレイ値を取得し、
f)前記補正されたDIオーバレイ値を前記FIオーバレイ値と比較し、
g)前記重み値を調整し、前記DIオーバレイ値が前記FIオーバレイ値と予め決められた近さになるまで操作(c)および(d)を繰り返す
方法。 - 請求項22に記載の方法であって、前記特性は、プロセスエクスカーションが起こったかを規定する方法。
- 請求項22に記載の方法であって、複数の製品ウェーハ上の複数のターゲットについて操作(a)を繰り返すことをさらに含み、前記プロセスエクスカーションが起こったかを決定することは、
前記複数の製品ウェーハによって提供される前記系統誤差測定値または前記ノイズ測定値に関連する変化をモニタすること、および
大きな変化が起きたときに、そのような大きな変化に関連付けられた前記ウェーハについてプロセスエクスカーションが起こったと決定すること
によって達成される方法。 - 請求項51に記載の方法であって、それぞれのオーバレイ誤差値について信頼水準を決定することをさらに含み、モニタされる前記変化は前記信頼水準の変化を含む方法。
- 請求項51に記載の方法であって、前記系統誤差測定値または前記ノイズ測定値に関する統計情報を決定することをさらに含み、大きな変化の決定は、前記統計情報に基づく方法。
- 請求項53に記載の方法であって、前記統計情報は、前記系統誤差測定値または前記ノイズ測定値についての平均値および標準偏差を含む方法。
- 請求項54に記載の方法であって、前記統計情報は、前記系統誤差測定値に基づき、現在の系統誤差測定値が前記系統誤差測定値の前記平均値より標準偏差の3倍より多く異なるときに大きな変化があると決定される方法。
- 請求項22に記載の方法であって、複数の製品ウェーハ上の複数のターゲットについて操作(a)を繰り返すことをさらに含み、前記プロセスエクスカーションが起こったと決定するのは、
前記複数の製品ウェーハによって提供される前記系統誤差測定値または前記ノイズ測定値をプロットすることであって、前記プロットはウェーハマップの形態である、プロットすること、
前記プロットの任意のものの中に大きな変化がないか調べるために前記ウェーハマップを目視で検査すること、および
大きな変化が特定のプロットに存在するとき、そのようなプロットに関連付けられたウェーハについてプロセスエクスカーションが起こったと決定すること
によって達成される方法。 - 半導体要素のオーバレイターゲットから得られたオーバレイ誤差データを分析するコンピュータシステムであって、
1つ以上のプロセッサと、
1つ以上のメモリとを備え、
前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、
(a)オーバレイターゲットについてオーバレイ誤差値、系統誤差測定値、およびノイズ測定値を提供し、
(b)前記系統測定値および/または前記ノイズ測定値に基づいて前記オーバレイ誤差値に関する特性を決定する
よう構成されるコンピュータシステム。 - 請求項57に記載のコンピュータシステムであって、前記特性は、前記オーバレイ誤差値がフライヤであるかを規定するコンピュータシステム。
- 請求項58に記載のコンピュータシステムであって、前記オーバレイ誤差値がフライヤであるかの決定は、
前記系統測定値および前記ノイズ測定値に基づいて信頼水準を決定し、
前記信頼水準が予め定義された仕様の外にあるとき、前記オーバレイ誤差値をフライヤと規定する
ことにより行なうコンピュータシステム。 - 請求項59に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、更に、前記オーバレイ誤差値がフライヤと規定されるとき、前記オーバレイ誤差値の分析を停止するよう構成されたコンピュータシステム。
- 請求項60に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、更に前記現在のオーバレイターゲットについて代替ターゲットが存在し、前記現在のオーバレイターゲットについての前記オーバレイ誤差値がフライヤと規定されるとき、代替ターゲットについて操作(a)から(b)を繰り返すよう構成されるコンピュータシステム。
- 請求項57に記載のコンピュータシステムであって、前記特性は信頼水準であるコンピュータシステム。
- 請求項62に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、更に、複数の半導体ウェーハからの複数のターゲットについて操作(a)から(b)を繰り返すよう構成されるコンピュータシステム。
- 請求項63に記載のコンピュータシステムであって、前記複数の半導体ウェーハは、複数のレファレンスウェーハロットを備えるコンピュータシステム。
- 請求項64に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、更に、
前記レファレンスウェーハロットから前記オーバレイ誤差値に関する統計情報を決定し、
現在のウェーハロットについて操作(a)および(b)を繰り返し、
現在のウェーハロットが合格するかまたは不合格するかについての判断がなされえるかを、前記現在のウェーハロットに対応する前記信頼水準に基づいて決定する よう構成されるコンピュータシステム。 - 請求項65に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、更に、判断がなされえると決定されるとき、前記現在のウェーハロットが合格するかを、前記レファレンスウェーハロットからの前記統計情報、および前記現在のウェーハロットからの現在のオーバレイデータに基づいて決定するよう構成されるコンピュータシステム。
- 請求項57に記載のコンピュータシステムであって、前記特性は、ステッパツールに入力されることによって前記ステッパツールの前記オーバレイ誤差への寄与を減少しえるステッパ補正であるコンピュータシステム。
- 請求項67に記載のコンピュータシステムであって、前記ステッパ補正の決定は、
現在のウェーハの複数のオーバレイターゲットについて、オーバレイ誤差値、系統誤差測定値、およびノイズ測定値を取得すること、
前記系統誤差測定値によって前記オーバレイ誤差値を補正すること、
前記それぞれのオーバレイ誤差の信頼水準に基づいてそれぞれのオーバレイ誤差値を重み付けすること、および
前記ステッパ補正を前記補正され重み付けされたオーバレイ誤差値に基づいて決定すること
を含むコンピュータシステム。 - 請求項68に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、更に、前記ステッパ補正によって前記ステッパツールを調整することを行うよう構成されるコンピュータシステム。
- 請求項57に記載のコンピュータシステムであって、前記特性は、現像検査DIオーバレイ値および最終検査FIオーバレイ値の間の差を表すバイアス値であり、前記DIオーバレイ値は、フォトレジストレイヤが現像されたあと、このような現像されたフォトレジストレイヤを利用するプロセスの前にターゲットから得られ、前記FIオーバレイ値は、前記現像されたフォトレジストを利用する前記プロセスから得られるコンピュータシステム。
- 請求項70に記載のコンピュータシステムであって、前記バイアス値は、
前記オーバレイターゲットが前記DIステージであるときに前記オーバレイ誤差値、前記系統誤差測定値、および前記ノイズ測定値を得ること、および
前記バイアス値を前記系統誤差測定値に基づいて決定すること
によって決定されるコンピュータシステム。 - 請求項71に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、
前記系統誤差測定値についての重み値を選択することを行うようさらに構成され、前記バイアスは、前記系統誤差測定値を前記重み値によって乗じたものに等しいコンピュータシステム。 - 請求項57に記載のコンピュータシステムであって、前記特性は、プロセスエクスカーションが起こったかを規定するコンピュータシステム。
- 請求項57に記載のコンピュータシステムであって、更に、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、複数の製品ウェーハ上の複数のターゲットについて操作(a)を繰り返すことを行うよう構成され、前記プロセスエクスカーションが起こったかを決定することは、
前記複数の製品ウェーハによって提供される前記系統誤差測定値または前記ノイズ測定値に関連する変化をモニタすること、および
大きな変化が起きたときに、そのような大きな変化に関連付けられた前記ウェーハについてプロセスエクスカーションが起こったと決定すること
によって達成されるコンピュータシステム。 - 請求項74に記載のコンピュータシステムであって、前記プロセッサおよびメモリのうちの少なくとも1つは、それぞれのオーバレイ誤差値について信頼水準を決定することを行うようさらに構成され、モニタされる前記変化は前記信頼水準の変化を含むコンピュータシステム。
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