JP2009528674A - 多変量解析を用いた半導体処理システムからの計測データの変換方法 - Google Patents

Abstract

半導体処理システムからの計測データが多変量解析を用いて変換される。具体的には、処理システムを用いて処理された1枚以上の基板について1組の計測又はシミュレーションデータが得られる。得られた計測データの組についての1つ以上の基本変数は、多変量解析を用いて決定される。処理システムを用いて処理された1枚以上の基板について1組の計測又はシミュレーションされた第1計測データが得られる。第1の得られた計測データは先に得られた計測データの組のうちの1つではない。第1計測データは、決定された1つ以上の基本変数を用いて第2計測データに変換される。

Description

本発明は、半導体処理システムからの計測データの変換に関する。より詳細には本発明は、多変量解析を用いた計測データの変換に関する。

半導体の製造においては、一連のプロセス工程のみならず個々のプロセス工程が設計しように合致していることを保証するのに、計測がますます利用されてきている。たとえば計測は、プロセスのズレの事象を特定すること、及びそのようなズレを補正する制御法を確立するのに十分な程度のデータを提供するのに用いることができる。

限界寸法走査電子顕微鏡(CD-SEM)計測がこれまでに用いられて来た。しかし単位プロセス及びプロセスの集積法がますます洗練されてきたことに加えて、半導体基板上に形成される素子が複雑になり、かつその特徴部位のサイズがますます小さくなることで、光計測を行うことが当然となってきた。非破壊的であることに加えて、たとえば光散乱のようなインラインの光計測が、安定した高度プロセス制御(APC)に用いられて良い。

光散乱では、一の用途には、半導体基板上でかつ半導体素子の動作構造が形成される場所の近くに形成される周期構造の利用が含まれる。周期構造のプロファイルを決定することによって、周期構造の形成に利用される製造プロセスの品質ひいては周期構造付近に位置する半導体素子の動作構造を評価することができる。

一般的には、光散乱は、周期回折格子に電磁波(EM)放射線を照射する手順、及び照射した結果生じた回折信号を測定する手順を含む。測定された回折信号の特性は一般的には、既知のプロファイルに関連づけられた事前決定された回折信号（つまりシミュレーションされた回折信号）のライブラリと比較される。測定された回折信号とシミュレーションによる回折信号とが一致するとき、その一致する仮説回折信号に関連づけられたプロファイルは、周期回折格子のプロファイルを表すものと推定される。
米国特許第6943900号明細書 米国特許出願第10/660697号明細書

しかしシミュレーションによる回折信号を生成するプロセスは一般的に、多数の複雑な計算を含む。この多数の複雑な計算は、時間がかかり、かつ高度な計算を要求される恐れがある。シミュレーションによる回折信号の生成に必要な時間の長さ、並びに計算能力及び容量により、生成可能なシミュレーションによる回折信号のライブラリのサイズ及び分解能（つまり入力数及び入力間の増分）が制限される恐れがある。しかも測定された回折信号は複雑（つまりデータ量の多さ）で、かつノイズが存在する可能性があるため、測定された回折信号とシミュレーションによる回折信号との間の正確な相関がさらに阻害される恐れがある。たとえば測定された回折信号間の差異は通常、測定された回折信号における広いスペクトル部分の形状のわずかなシフト又は小さな変化からなると考えられる。

一の典型的実施例では、半導体処理システムからの計測データが多変量解析を用いて変換される。具体的には、処理システムを用いて処理された1枚以上の基板について1組の計測又はシミュレーションデータが得られる。得られた計測データの組についての1つ以上の基本変数は、多変量解析を用いて決定される。処理システムを用いて処理された1枚以上の基板について1組の計測又はシミュレーションされた第1計測データが得られる。第1の得られた計測データは先に得られた計測データの組のうちの1つではない。第1計測データは、決定された1つ以上の基本変数を用いて第2計測データに変換される。

本願は、添付の図面と共になされる以降の説明を参照することによって最も良く理解できる。図中同様の部位は同様の参照番号で示されている。

以降の記載は多数の具体的な構成、パラメータ等について説明する。しかし係る記載は本発明の技術的範囲を限定することを意図しておらず、典型的実施例の説明として供されていることに留意して欲しい。

ここで図を参照する。複数の図を通して、同様の部位は同様の参照番号で示されている。図1は、基板を処理するように備えられた半導体処理システム10、及び処理システム10内で処理プロセスを実行するためのプロセスデータを、監視、測定、修正、若しくは制御のうちの少なくとも1つを行うプロセス制御装置12を有する材料処理システム1を図示している。プロセスデータには、たとえば処理プロセス温度や時間のような処理プロセスのプロセス変数値が含まれる。材料処理システム1はさらに、処理システム10内で実行される処理プロセスの結果から生じる1枚以上の基板からの計測データを測定する計測システム14、及びデータプロセッサ20を有する。計測データには、たとえばスキャタロメータ、CDSEM等の計測装置の測定値が含まれる。プロセス制御装置12は処理システム10内で処理プロセスを実行する方法を実施する能力を有する。さらにデータプロセッサ20は、プロセス制御装置12及び計測システム14と結合する。データプロセッサ20は、プロセス制御装置12及び計測システム14と相互作用し、プロセス制御装置12及び計測システム14とデータのやり取りをし、かつ処理システム10と結合するプロセス制御装置12からのプロセスデータと計測システム14からの測定された計測データとの間の相関を、多変量解析を用いて特徴付ける能力を有する。

図示された実施例では、図1に図示された材料処理システム1は、リソグラフィ露光システムと結合したトラックシステムを有するリソグラフィシステムを有して良い。リソグラフィ露光システムとトラックシステムの結合システムは、たとえば上に集積回路パターンのようなパターンを有する基板上に、たとえばフォトレジストのような感光性材料膜を形成するように備えられている。パターニングされた膜は、たとえばエッチング工程のような後続のプロセス工程において、パターニングされたマスクとして機能して良い。リソグラフィ構造を調製するプロセスでは、プロセスデータにはたとえば、基板への感光性材料の成膜（すなわちコーティング）後の成膜後ベーキング(PAB)温度、パターン露光中の露光焦点、又はパターン露光後の露光後ベーキング(PEB)温度が含まれて良い。それに加えてプロセスデータには、たとえばPAB前の（感光性材料の）コーティングプロセス、又はPEB後の現像プロセスに関連する供給速度及びスピン速度のような他のパラメータが含まれて良い。

あるいはその代わりに、材料処理システム1はエッチングシステムを有して良い。エッチングシステムは、マスク層中に形成されたパターンを（複数の）下地層へ転写するように備えられたドライエッチングシステム又はウエットエッチングシステムを有して良い。たとえばドライエッチングシステムは、ドライプラズマエッチングシステムを有して良い。ドライプラズマエッチングシステムは、プラズマの発生を促進することで、化学反応しやすい構成元素を生成し、かつ基板表面での化学反応の触媒となるように備えられている。下地層をエッチングしてパターンを形成するプロセスでは、プロセスデータにはたとえば、処理システム内のガス圧力、処理システム内に導入された（プロセスガスの）1種類以上の化学種の流速、（プラズマの発生を促進するため、電極を介してプロセスガスと結合する高周波(RF)出力のような）出力、エッチングプロセスの実行時間、又はプロセス中の基板温度（たとえば基板を基板ホルダへ電気的に固定するように印加された静電固定電圧、基板ホルダの温度、若しくは基板背面に供給される（ヘリウム）ガスの背面圧力、又はこれらの組合せが含まれて良い）が含まれて良い。

他の実施例では、材料処理システム1は、たとえばスピン・オン・グラス(SOG)又はスピン・オン・誘電体(SOD)システムのような誘電体コーティングチャンバを有する。他の実施例では、材料処理システム1は、たとえば化学気相成長(CVD)システム、プラズマ支援CVD(PECVD)システム、原子層成長(ALD)システム、プラズマ支援ALD(PEALD)システム、又は物理気相成長(PVD)システムのような成長チャンバを有する。追加の実施例では、材料処理システム1は急速熱処理(RTP)チャンバを有する。RTPチャンバは、たとえば熱アニーリング用のRTPシステムである。他の実施例では、材料処理システム1はバッチ拡散加熱炉を有する。さらに他の実施例では、材料処理システム1は、半導体素子製造施設内に見いだされる処理システムをいくつ有しても良い。

さらに図1を参照すると、計測システム14は、たとえば光散乱システムのような光計測システムを有して良い。たとえば光散乱システムは集積光デジタルプロファイル計測用散乱計測モジュールを有して良い。集積光デジタルプロファイル計測用散乱計測モジュールは、処理システム10内で処理プロセスが実行された結果生じるプロセス性能データを測定するように備えられている。計測システム14はたとえば、処理プロセスの結果生じる計測データを測定又は監視して良い。計測データはたとえば、処理プロセスを特徴付けるプロセス性能データの決定に利用されて良い。そのようなプロセス性能データはたとえば、プロセス速度、相対プロセス速度、特徴部位のプロファイル角度、限界寸法、特徴部位の厚さ若しくは深さ、特徴部位の形状等である。たとえばリソグラフィ構造を調製するプロセスでは、プロセス性能データには、特徴部位（つまりビア、ライン等）の上部、中間高さ又は底部限界寸法(CD)のような限界寸法(CD)、特徴部位の深さ、側壁角度、側壁形状、上記パラメータの空間分布、これらの空間分布の均一性を特徴付けるパラメータが含まれて良い。それに加えて、たとえば基板上の下地層をエッチングしてパターンを形成するプロセスでは、プロセス性能データには、特徴部位（つまりビア、ライン等）の上部、中間高さ又は底部限界寸法(CD)のような限界寸法(CD)、特徴部位の深さ、側壁角度、側壁形状、エッチング速度、反応性エッチング速度（たとえばエッチング選択性）等が含まれて良い。

計測システムはプロセスが行われるその場で計測を行う装置であって良いし、又はプロセス外で計測を行う装置であっても良い。たとえば計測システムはスキャタロメータを有する。スキャタロメータはビームプロファイルエリプソメトリ（エリプソメータ）及びビームプロファイルリフレクトメトリ（リフレクトメータ）を内蔵する。スキャタロメータは、処理システム10に対して搬入出される基板を解析するように、搬送チャンバ（図示されていない）内部に設けられる。

散乱計測のような光計測を実行するとき、たとえば半導体ウエハ又はフラットパネルのような基板上の被検査構造には電磁波(EM)放射線が照射され、かつその構造から受光する回折信号はその構造のプロファイルを決定するのに利用される。その構造は周期構造又は非周期構造のいずれを有しても良い。それに加えて構造は基板上に動作構造（たとえばビア若しくはコンタクトホール、又は相互接続ライン若しくは溝、又はそれらと関連してマスク層中に形成される特徴部位）を有して良い。あるいは構造は、基板上に形成された動作構造付近に形成された周期回折格子又は非周期回折格子を有して良い。この例では、被検査構造は、周期回折格子であり、かつ基板上に形成されるトランジスタに隣接して形成されて良い。あるいはその代わりに周期回折格子は、トランジスタの動作の妨げとならないトランジスタの領域内に形成されて良い。周期回折格子のプロファイルは、周期回折格子ひいては周期回折格子に隣接する動作構造が仕様通りに作製されているか否かを判断するために得られる。たとえば図2は、上部限界寸法(CD)がx₀、底部CDがx₁、及び高さがx₂である、たとえばシリコン基板のような基板上の典型的な構造を図示している。それに加えてその構造は、たとえば反射防止コーティング(ARC)層のような厚さがx₃である他の層上に存在しても良い。たとえば図2に図示された構造はリソグラフィ構造を表して良い。

ここで図3を参照すると、基板50上の周期回折格子52（又は他の種類の被処理基板）は、たとえばエリプソメータ又はリフレクトメータのようなEM源からの入射信号によって照射される。入射信号54は、周期回折格子52の表面法線ベクトル(n)に対してある入射角(θ_i)で周期回折格子52内へ導かれる。回折信号56は、表面法線ベクトルに対してある回折角(θ_d)で周期回折格子52から射出される。一の典型的実施例では、入射角はブリュースター角に近い。しかし入射角は用途に依存して変化して良い。たとえば入射角は、約0°から約90°の範囲であって良い。

回折信号は検出器によって受け取られ、信号処理システムによって解析される。EM源がエリプソメータであるとき、回折信号の振幅及び位相が受け取られ、かつ解析される。EM源がリフレクトメータであるとき、回折信号の相対強度が受け取られ、かつ解析される。たとえば図4は、光散乱法を用いて得られた典型的な回折信号を図示している。

信号処理システムは、検出器によって受け取られた回折信号（つまり測定された回折信号）と、シミュレーションによる回折信号のライブラリ内に保存されたシミュレーションによる回折信号とを比較する。ライブラリ内のシミュレーションによる回折信号の各々は、仮説プロファイルに関連づけられる。測定された回折信号とライブラリ内のシミュレーションによる回折信号の1つとが一致するとき、その一致するシミュレーションによる回折信号に関連づけられた仮説プロファイルが、周期回折格子又は構造の実際のプロファイルを表すものと推定される。その一致するシミュレーションによる回折信号及び/又は仮説プロファイルは、周期回折格子又は構造が使用に従って作製されているか否かを判断する手助けをするために供されて良い。

他の実施例では、信号処理システムは、検出器によって受け取られる回折信号と、リアルタイムに決定されるシミュレーションによる一連の回折信号とを比較する。シミュレーションによる回折信号は、推定された1組のプロファイルパラメータから決定される。次の組のプロファイルパラメータは、1以上の最適化アルゴリズムに従って変更される。リアルタイムで使用される又はライブラリ内で使用されるシミュレーションによる回折信号の生成方法の詳細については、特許文献1を参照のこと。

上述したように、ライブラリは、関心対象の基板上に形成された周期回折格子又は構造の仮説プロファイルに関連づけられたシミュレーションによる回折信号を有する。典型的にはライブラリを用意するプロセスは、(1)周期回折格子又は構造の積層膜を特徴付ける手順、(2)周期回折格子又は構造の作製に用いられる材料の光学特性を得る手順、(3)周期回折格子又は構造から測定された回折信号を得る手順、(4)周期回折格子又は構造のモデル化に用いられる仮説パラメータ（たとえばCDのようなプロセス性能パラメータに関連づけることのできる幾何学形状に係るパラメータ）の数を決定する手順、(5)1組の仮説プロファイルを生成する際に仮説パラメータを変化させるために範囲を調節する手順、(6)仮説プロファイルを分けるのに用いられる層数を決定して、仮説プロファイルのシミュレーションによる回折信号を生成する手順、(7)シミュレーションによる回折信号の組を生成するのに用いられる調和次数を決定する手順、(8)シミュレーションによる回折信号の組を生成する際に用いられる分解能を決定する手順、並びに(9)調節された範囲、パラメータ化、及び/又は分解能に基づいてシミュレーションによる回折信号の組を生成する手順、を有して良い。

たとえばライブラリは、対応する基板間のばらつき、及びバッチ間のばらつき、又は特定の基板処理プロセスを実行する記録（又は通常のプロセスレシピ）の所定のプロセスに関連づけられた仮説パラメータの組でのズレを捕らえるのに十分広い回折信号の範囲を含んで良い。それに加えてたとえばライブラリは、特定の基板処理プロセスを実行する所定のプロセスウインドウに関連づけられた仮説パラメータの組での対応するばらつきを捕らえるのに十分広い回折信号の範囲を含んで良い。

しかしプロセスデータ（たとえば処理プロセスの温度や時間のような処理プロセスにおけるプロセス変数値）、計測データ（たとえばスキャタロメータ、CDSEM等の計測装置の測定値）、及びプロセス性能データ（たとえばプロセス速度、相対プロセス速度、特徴部位のプロファイル角度、限界寸法、特徴部位の厚さ若しくは深さ、特徴部位の形状等の処理プロセスを特徴付けるデータ）との間の関係は先験的に知られているわけではないので、これらの相関に関する実験結果が存在する場合でさえ、ライブラリの生成及びライブラリを生成する際の十分な分解能の決定は大抵の場合非常に労働集約的で時間がかかる。しかも各用途について別個のライブラリが必要となる。

よって一の実施例では、多変量解析は、2組以上のプロセスデータ、計測データ、及びプロセス性能データに適用されるときには、これらの相関の特定を手助けできる。たとえば多変量解析は、線形解析又は非線形解析を含んで良い。それに加えてたとえば、多変量解析は、主成分解析(PCA)、独立成分解析、相互相関解析、線形近似解析等を含んで良い。

一の実施例では、計測データは、実際の半導体処理システムからの測定結果を得ることにより、又はシミュレーションから収集される。特に、本発明では、続いて図1を参照すると、プロセスデータ中の1つ以上のプロセスパラメータを変化させる一方で他のプロセスパラメータは一定に保持されて良いので、たとえば基板から受け取られた光スペクトルのような、各処理プロセス工程（プロセス条件）の開始又は終了時での計測データを測定又はシミュレーションすることができる。

たとえばプロセスデータの各組について波長の関数としての光強度を有する回折信号のような計測データが、データ行列X（バー）として、データプロセッサ20上にデジタル形式で記録及び保存されて良い。たとえば行列X（バー）内の各行は、プロセスデータでの所与のばらつき（たとえばプロセスパラメータでのばらつき）についての回折信号（光強度vs波長）に対応する。よって行列X（バー）の各異なる行は、プロセスデータ内の各異なるばらつきについての各異なる回折信号に対応する。行列X（バー）の各列は回折信号中の特定波長に対応する。従って計測データから集められる行列X（バー）は、m×nの大きさを有する。たとえばmは測定回数で、nは波長の種類の数である。

一の典型的実施例では、統計的データの計算は収集された計測データ上で実行されて良い。たとえば行列X（バー）内に保存されたデータは、所望であればセンタリングされるか、又は規格化されて良い。行列の列中に保存されたデータをセンタリングする手順は、列要素の平均値を計算する手順、及び各要素から平均値を引く手順を含む。しかも行列の列中に存在するデータは、その列中のデータの標準偏差によって規格化されて良い。さらにセンタリング係数及び/又は規格化係数は、新たな計測データを取得する毎に更新されて良い。さらなる詳細については特許文献2を参照のこと。用途によっては統計的データ計算を実行する手順は省略されて良いことに留意して欲しい。

一の典型的実施例では、多変量解析は、プロセスデータのばらつきがどの程度計測データの変化（たとえば各回折信号（光スペクトル）のスペクトルの兆候）に寄与しているのかを判断するのに用いられる。たとえばプロセスデータのばらつきと計測データのばらつきとの相関を決定するため、行列X（バー）は多変量解析によって処理される。

一の典型的実施例では、主成分解析(PCA)は、行列X（バー）を次数のより低い行列の積(TP^T)（バー）と誤差行列E（バー）との和に近似することによって、行列X（バー）の範囲内で相関構造を導くのに用いられる。

ここでT（バー）はX（バー）の変数をまとめる値の（m×p）行列で、P（バー）は変数の影響を示す負荷の（n×pただしp≦n）行列である。

一般に、負荷行列P（バー）は、共分散行列S（バー）の固有ベクトルを有することが示されるだろう。ここで共分散行列S（バー）は次式で表すことができる。

共分散行列S（バー）は対称の実行列であるので、次式のように表すことができる。

ここで対称の実行列U（バー）は列として規格化された固有ベクトルを有し、Λ（バー）は対角線に沿って各固有ベクトルに対応する固有値を有する対角行列である。

式(1)及び(3)を用いることによって（全ての行列がp=n、つまり誤差行列が存在しない）、以下を示すことができる。

上述の固有解析の結果、n次空間内での各固有値は対応する固有ベクトルの方向での計測データのばらつきを表す。従ってn次空間内での最大の固有値は計測データの最大ばらつきに対応し、最小の固有値は計測データの最小ばらつきに対応する。定義より、全固有ベクトルは直交するので、2番目に大きい固有値は、第1の固有ベクトルの方向に垂直な対応する固有ベクトルの方向での2番目に大きな計測データのばらつきに対応する。

一の実施例では、多変量解析を実行することによって1つ以上の基本変数が得られる。具体的には、多変量解析から得られた1つ以上の固有値及び固有ベクトルは、前記1つ以上の基本変数として選択される。よって前記1つ以上の基本変数は、新たに得られた計測データを変換して精緻化された計測データを生成するのに用いられて良い。

本例では、PCA解析の実行後、負荷行列P（バー）（又は1組の主成分）を投影して1組の値（たとえば精緻化された計測データ又は改善されたデータ信号）を生成することによって、負荷行列P（バー）は、新たな計測データ（たとえば新たに得られた（生の）回折信号）を精緻化された計測データ（たとえば改善された回折信号）へ変換するのに利用されて良い。

一の実施例では、全固有ベクトル（又は主成分）(n)は、負荷行列P（バー）の生成に利用される。他の実施例では、固有ベクトル（又は主成分）の一部(<n)が負荷行列P（バー）の生成に利用される。たとえば第1の3番目から4番目に大きな固有値（及び対応する固有ベクトル）は、データを近似して、かつ負荷行列P（バー）を構成するように選ばれる。その近似の結果、誤差E（バー）が式(1)での誤差を表すものとして導入される。

PCAモデル化に対応する市販ソフトウエアの一例はMATLABであり、あるいは他の例はSIMCA-P8.0である。詳細についてはユーザーズマニュアル（SIMCA-P8.0ユーザーガイド：多変量データ解析における新たな基準（A new standard in multivariate data analysis）、ユーメトリックスAB（Umetrics AB）、第8版、1999年9月）を参照のこと。

図9のフローチャート500を参照すると、応用例が与えられている。その応用例では、処理プロセスは、1つ以上の計算された主成分（以降基本変数(EV1,EV2,EV3…)と呼ぶ）を用いてプロセスウインドウを画定することよって特徴付けられる。この例については、処理プロセスは、トラックシステムと露光システムを有する処理システムを用いることによって、基板上にリソグラフィ構造を形成するプロセスを有して良い。上述したように、リソグラフィ構造の調製におけるプロセスデータにはたとえば、基板への感光性材料の成膜（すなわちコーティング）後に行われる成膜後ベーキング(PAB)の温度、パターン露光中での露光焦点、パターン露光中での露光量、又はパターン露光後に行われる露光後ベーキング(PEB)の温度が含まれて良い。

これらのプロセスパラメータ（たとえばPAB温度及びPEB温度）を一定にしながら、残り2つのプロセスパラメータ（たとえば露光焦点及び露光量）は所定の2次元プロセス空間にわたって変化する。各プロセス条件について、計測データ（たとえば図4に図示されたような回折信号）が測定されて、かつ上述したようにデータ行列（X（バー））内の行として収集される（図9の510参照）。たとえば露光システムが基板にわたって段をつけることで、露光焦点又は露光量は変化する。1枚以上の基板が、データ行列（X（バー））を構成するのに利用されて良い。

一旦データ行列が構成されると、収集されたデータには任意で統計的データ計算がなされて良い（図9の520参照）。収集されたデータはセンタリングされて良い（たとえば列内の収集されたデータの平均値はその列内の各要素から差し引かれる）。それに加えて収集されたデータは規格化されて良い（たとえば列内の収集されたデータは、列内の収集されたデータの平均値又は列内の収集されたデータの2乗平均(rms)によって規格化されて良い）。

収集された計測データへの統計的データ計算（図9の530に示されたような）の実行後、共分散行列がデータ行列から計算される。共分散行列には統計的データ計算がなされて良い。その後図9の540に示されているように、固有値及び対応する固有ベクトルが計算される。図9の550に示されているように、固有解析から1つ以上の基本変数が特定される。たとえば図5は、3つの基本変数（又は主成分、又は固有ベクトル）の典型的な組を図示している。3つの基本変数は、リソグラフィ構造を調製するための処理プロセスについて収集された1組の計測データから計算される。本例では、最大から最小の順序で固有値によって固有ベクトルを探索した後に、第1の3つの固有ベクトルとして3つの基本変数が選ばれる。

図9の560に示されているように、各基本変数によって説明されるばらつきの割合が決定されて良い。図6は、第1の4つの基本変数（又は主成分）についての抽出された（複数の）主成分によって説明されるX（バー）での全ばらつきの2乗の累積合計の割合、及び第1の4つの基本変数の各々によって説明されるばらつきの割合を表している。その後決定された基本変数の精度は、図9の570に示されているようにテストされて良い。

上述したように、多変量解析は、2組以上のプロセスデータ、計測データ、及びプロセス性能データに適用されて良い。上述の例では、多変量解析は、プロセスデータ及び計測データに適用されて良い。以降の例では、多変量解析は計測データ及びプロセ性能データに適用される。

一の実施例では、図7A及び8Aを参照すると、実行された作業（それにより露光焦点及び露光量が変化する）の行列について得られた計測データ（たとえば回折信号）は、プロセス性能データ（たとえば特徴部位の（中間高さでの）CD）と関連づけられて良い。たとえば測定された回折信号は計測データとして得られるものと推定される。測定された回折信号は、（上述のように構成された）CDを決定する回折信号のライブラリ内に保存されたシミュレーションによる回折信号と一致する。図7Aは、各露光量の値についての露光焦点の関数として（中間高さでの）CDを表している。図8Aは露光焦点及び露光量の両方の関数としてCDの等高線図を表している。図7A及び図8Aについて検討すると、リソグラフィ構造がある有限の高さを有するような露光焦点と露光量の範囲が存在することが示唆される。たとえば図7Aでは、露光焦点の範囲は約0.0から約0.2である。図8Aでは、このプロセス範囲（又は受容可能なプロセスウインドウ）は、陰が付けられた楕円によって強調されている。

それに加えて図7Bは、第3基本変数の値（つまり第3基本変数（主成分）への各回折信号（光スペクトル）の投影）を第3の基本変数の各露光量の値についての露光焦点の関数として表している。図8Bは、露光焦点及び露光量の両方の関数として第3基本変数の値の等高線図を表している。図7A、図7B、及び図8Bについて検討すると、たとえば処理システム内の処理プロセスについてのプロセスウインドウ（又は空間）を画定することによって、基本変数は処理システム内の処理プロセスを特徴付けるのに用いられて良い。たとえば20〜30nmの中間高さでのCDが受容可能である場合、20〜30nmのCDに対応する焦点及び露光量の範囲はプロセスウインドウであると考えられる。

ここで図10を参照すると、1枚以上の基板上で処理プロセスを実行する処理システムを動作させる方法が記載されている。当該方法は、計測データ（たとえば回折信号のような光スペクトル）及び1以上の処理プロセス又は処理工程についてのプロセスデータを収集する工程を有する610で始まるフローチャート600によって表される。

620では、処理プロセス及びその結果である計測データを解析するための対象が設定される。たとえば多変量解析は、処理プロセスのプロセスウインドウを決定するモデルを準備するのに利用されて良い。あるいはその代わりにたとえば、多変量解析は、処理プロセス用のプロセス制御アルゴリズムに用いられるモデルを準備するのに利用されて良い。あるいはその代わりにたとえば、多変量解析は、処理プロセス用のプロセス失敗検出アルゴリズムに用いられるモデルを準備するのに利用されて良い。

630では、計測データを解析するための1つ以上の終了基準が設定される。その終了基準にはたとえば、使用される基本変数の最小若しくは最大数の設定、又は基本変数によって説明される計測データのばらつきの割合についての1つ以上の統計的パラメータの設定が含まれて良い。

640では、多変量解析が1組の収集された計測データ上で実行される。たとえば多変量解析は主成分解析(PCA)を含んで良い。それに加えてたとえば、収集された計測データは、光計測システムからの複数の回折信号（又は1枚以上の基板上の構造を照射することで得られる光スペクトル）を含んで良い。

650では、基本変数の決定が確認されて良い。たとえば図5に図示されているように、基本変数が検証されて良く、図6に図示されているように、基本変数が計測データのばらつきを説明する能力が確認されて良い。

660では、多変量解析の結果は、所定の終了基準が満たされていることを保証するためにチェックされる。満たされていない場合、695において、1つ以上の終了基準、解析対象、多変量解析（計算）アルゴリズム、又は解析に用いられた前提が修正されて良い。

670では、将来の計測データと共に用いられる1つ以上の基本変数が選ばれる。たとえば1つ以上の基本変数は、古い計測データ、新しい計測データ、若しくはテストデータ、又はこれらの結合を精緻化されたデータへ変換するのに利用されて良い。精緻化されたデータとはたとえば回折信号を基本変数に投影した結果得られる値である。

このような精緻化されたデータ（つまり値）は、回折信号を既知の信号及びプロファイルを有するライブラリと一致させる従来の方法から得られる、たとえば限界寸法のようなプロセス性能データと比較されて良い。あるいはその代わりに、このように精緻化されたデータは、SEM測定から得られた、たとえば限界寸法のようなプロセス性能データと比較されて良い。そのようにする際、図7A、図7B、図8A、及び図8Bに図示されているように、プロセス性能データつまり限界寸法等と最も良く相関する精緻化された計測データを生成する1つ以上の基本変数が選択されて良い。

図7A、図7B、図8A、及び図8Bのデータの検討は、当業者によって実行可能である。あるいは図7A、図7B、図8A、及び図8Bのデータの検討は、1種類以上のパターン認識法を用いて実行されても良い。たとえば図7Aの曲線（焦点vs中間高さでのCD）の形状は、図7Bの曲線（焦点vs基本変数3）とほぼ同一のパターンを有する。よって基本変数3は中間高さでのCDに対応するものと推定され、かつ焦点は中間高さでのCDに相関するものと思われる。この相関に基づいて、入力焦点値が、中間高さでのCDを決定する処理プロセスに用いられて良い。

工程670の間、精緻化された計測データとプロセス性能データとの間での校正が行われて良い。よって校正は、限界寸法のようなプロセス性能データを予測するのに用いられて良い。

さらに他の実施例では、たとえばPCA値のような精緻化された計測データとプロセス性能データとの間の校正（又は関係）が、部分最小自乗法(PLS)解析、古典的最小自乗法(CLS)、逆最小自乗法(ILS)やニューラルネットワーク等を用いて決定されて良い。

たとえばPLS解析では、ある範囲のプロセス性能データについて複数の回折信号（又は光スペクトル）の観測結果（計測データ）が得られて良い。プロセス性能データとはたとえば限界寸法(CD)のようなものであって、その範囲では、特定の処理プロセスについての典型的なばらつきを表すと考えられる。各計測データ（たとえば回折信号）は、1組の所定の基本変数への各解説信号の投影を決定することによって、精緻化された計測データに変換されて良い。続いて精緻化された計測データの各アレイは、新たなデータ行列X（バー）の行として保存されて良い。対応するプロセス性能データ（たとえばCD等）は、第2の新しいデータ行列Y（バー）内の行として保存されて良い。

一旦データが各対応する行列内に組み込まれると、PLS解析を用いて以下の関係式を解くことができる。

ここでX’（バー）は精緻化された計測データを含む上述のm×n行列を表し、B’（バー）はn×p(p<n)の負荷（又は相関）行列を表し、Y’（バー）はプロセス性能データを含むm×p行列を表す。

一旦データ行列X’（バー）及び終点信号行列Y’（バー）が構成されると、X’（バー）及びY’（バー）空間を最も良く近似し、かつX’（バー）とY’（バー）の相関を最大化するように意図された関係式が、PLS解析を用いて確立される。

PLS解析では、行列X’（バー）とY’（バー）は以下のように分解される。

ここでT（バー）はX’（バー）の変数をまとめる値の行列、P（バー）は行列X’（バー）の負荷行列、U（バー）はY’（バー）の変数をまとめる値の行列、C（バー）はY’（バー）とT（バー）（X’（バー））との相関を表す重みの行列で、E（バー）、F（バー）、及びH（バー）は剰余の行列である。さらにPLS解析では、U（バー）とX’（バー）を相関させ、かつT（バー）を計算するのに用いられる重みと呼ばれる新たな負荷W（バー）が存在する。

まとめると、PLS解析とは幾何学的には、多次元空間内の点として表されるX’（バー）とY’（バー）両方のデータに、線、面、又は超平面を適合させることに相当する。ここでは元のデータテーブルX’（バー）及びY’（バー）を十分近似し、かつ超平面上の観測位置間の共分散を最大にすることを目的としている。

PLSモデル化に対応する市販ソフトウエアの一例はMATLABであり、あるいは他の例はSIMCA-P8.0である。詳細についてはユーザーズマニュアル（SIMCA-P8.0ユーザーガイド：多変量データ解析における新たな基準（A new standard in multivariate data analysis）、ユーメトリックスAB（Umetrics AB）、第8版、1999年9月）を参照のこと。

680では、一旦PCAモデルが準備されると、つまり処理プロセスを特徴付ける1つ以上の基本変数が決定されると、その1つ以上の基本変数は、処理プロセスの評価、処理システムの監視、処理プロセスの修正、処理プロセスの自動制御、又は処理プロセスの誤り検出のうちの1つ以上を実行するのに利用される。たとえば処理プロセスの評価中では、その選ばれた基本変数は、図7A、図7B、図8A、及び図8Bに図示されたように、プロセスウインドウを画定するのに用いられて良い。

あるいはその代わりにたとえば、1つ以上の選ばれた基本変数は、一の基板から次の基板でのプロセス性能データの変化、又は一のバッチ基板から次のバッチ基板でのプロセス性能データの変化を予測するのに利用されて良い。計測データ又はプロセス性能データのいずれの変化も、（上で述べた多変量解析を用いて）プロセスデータへの修正に関連づけられて良い。計測データ又はプロセス性能データの観測されるばらつき又はズレを補正するために、プロセスデータへの修正は実行されて良い。その実行の際、フィルタはあっても良いし、なくても良い。

あるいはその代わりにたとえば、1つ以上の選ばれた基本変数は、処理プロセスの誤りを予測するのに利用されて良い。又は1つ以上の選ばれた基本変数は、処理プロセスのズレを予測するのに利用されても良い。1つ以上の選ばれた基本変数は、計測データを精緻化された計測データへ変換するのに用いられて良い。精緻化された計測データの組の統計、たとえば共分散又は2乗平均分散のような、は、処理プロセスでの誤り又はズレの発生を判断するのに用いられて良い。たとえば精緻化された計測データ、又は精緻化された計測データの変化、又は精緻化された計測データの統計的パラメータが所定の閾値を超えるとき、プロセスに誤り又はズレが生じたと判断される。

690では、基本変数の精度をチェック及び再チェックすることができる。1つ以上の基本変数は、計測データを精緻化された計測データへ変換するのに用いられて良い。この精緻化された計測データは、たとえば上述のようにプロセス性能データに関連づけられても良いし、又は関連づけられなくても良い。精緻化された計測データは、古い（確認された）計測データと比較されて良い。あるいは予測されたプロセス性能データは、従来方法によって得られたプロセス性能データと比較されて良い。従来方法とはたとえば、ライブラリマッチング、又はリアルタイムシミュレーション、又はSEMデータである。

ここで図11を参照すると、たとえば上述の方法に従って、制御装置1012と計測システム1014を介して処理システム1010を動作させる、データ処理システム1020を有する材料処理システム1001が図示されている。制御装置1012は、処理システム1010内で処理プロセスを実行するためのプロセスデータを、監視、測定、修正、若しくは制御のうちの少なくとも1つを行うように備えられている。制御装置1012は処理システム1010内で処理プロセスを実行する方法を実施する能力を有する。計測システム1014は、処理システム1010内で処理プロセスが実行された結果生じる1枚以上の基板の計測データを測定するように備えられている。

さらにデータ処理システム1020は、プロセス制御装置1012及び計測システム1014と結合する。データ処理システム1020は、プロセス制御装置1012及び計測システム1014と相互作用し、プロセス制御装置1012及び計測システム1014とデータのやり取りをし、かつ処理システム1010と結合するプロセス制御装置1012からのプロセスデータと計測システム1014からの測定された計測データとの間の相関を、多変量解析を用いて特徴付ける能力を有する。

さらに図11を参照すると、データ処理システム1020は、データ処理システム1020のプロセスデータ及び計測データを前処理するように備えられたプリプロセッサを有する。たとえばプリプロセッサ1022は、基本変数の決定前に、計測データを中央に合わせて規格化して良い。それに加えてデータ処理システム1020は、基本変数プロセッサ1024を有する。基本変数プロセッサ1024は、プリプロセッサ1022とデータをやり取りし、かつ多変量解析を用いて基本変数を決定するように備えられている。さらに基本変数プロセッサ1024は、処理プロセスと共に用いられる精緻化された計測データへ計測データを変換するように備えられて良い。基本変数プロセッサ1024と結合する可変アナライザ1030は、計算された基本変数を検証するのに利用されて良い。さらに基本変数プロセッサ1024と結合するコンパレータ1026は、所定の基準が満たされているか否かを判断するのに用いられて良い。アジャスタ1028は、終了基準、解析対象、多変量解析（計算）アルゴリズム、又は解析中に課された前提のうちの1つ以上を修正するように備えられて良い。

それに加えて、たとえばPLS解析又は他の解析法のようなパターン認識ソフトウエア1032は、精緻化された計測データとプロセス性能データとの間の相関を決定するのに利用されて良い。基本変数検証器1034は、処理システム内での処理プロセスを評価、監視、修正、若しくは制御する1つ以上の基本変数の利用の精度又は再現性をチェックするのに用いられて良い。

さらに図11を参照すると、データ処理システム1020は、マイクロプロセッサ、メモリ、及びデジタルI/Oポートを有する。デジタルI/Oポートは、制御装置1012及び計測システム1014からの出力を監視するのみならず、制御装置1012及び計測システム1014の入力をやり取りし、かつ活性化させるのに十分な制御電圧を発生させる能力を有する。しかもデータ処理システム1020は、処理システム1010と結合して情報をやり取りする。データ処理システム1020の一例はデルコーポレーションから販売されているDELL PRECISION WORKSTATION610（商標）である。データ処理システム1020はまた、汎用コンピュータ、デジタル信号プロセッサ等で実装されても良い。

しかしデータ処理システム1020は、メモリ内に含まれる1以上の命令を有する1つ以上のシーケンスを実行するプロセッサに応答して、マイクロプロセッサベースである本発明のプロセス工程の一部又は全部を実行する汎用コンピュータシステムとして、実装されて良い。係る命令は、たとえばハードディスク又は取り外し可能な媒体ドライブのような別のコンピュータによる読み取りが可能な媒体から制御装置のメモリへ読み取られて良い。多重処理機器内での1つ以上のプロセッサもまた、主メモリ内に含まれる一連の命令を実行する制御装置マイクロプロセッサとして用いられて良い。代替実施例では、ハードウエアに組み込まれた回路が、ソフトウエアの命令に代わって使用されても良いし、又はそれと併用されても良い。よって実施例はハードウエアの回路及びソフトウエアの特定の組合せに限定されるものではない。

データ処理システム1020は、本発明の教示に従ってプログラミングされた命令を保持し、かつ本明細書に記載されたデータ構造、テーブル、レコード又は他のデータを有する、たとえば制御装置メモリのような、コンピュータによる読み取りが可能な媒体又はメモリを少なくとも1つ有する。コンピュータによる読み取りが可能な媒体の例には、コンパクトディスク（たとえばCD-ROM）若しくは他の光学式媒体、ハードディスク、フロッピーディスク、テープ、磁気光学ディスク、PROMs（EPROM、EEPROM、フラッシュEPROM）、DRAM、SRAM、SDRAM若しくは他の磁気媒体、パンチカード、紙テープ若しくは穴のパターンを有する他の物理媒体、又は搬送波（後述）若しくはコンピュータによる読み取りが可能な他の媒体がある。

データ処理システム1020を制御し、装置を駆動し、及び/又は制御装置が人間であるユーザーと相互作用できるようにするソフトウエアは、コンピュータによる読み取りが可能な媒体（の結合）に保存されて良い。係るソフトウエアには、装置のドライバ、OS、開発ツール、及びアプリケーションが含まれて良いが、これらに限定されるわけではない。係るコンピュータによる読み取りが可能な媒体はさらに、上述の処理の一部（プロセスが分配される場合）又は全部を実行するコンピュータプログラム製品をも含む。

コンピュータコード装置は、如何なる解釈可能又は実行可能なコード機構であって良い。コンピュータコード装置には、解釈可能なプログラム、ダイナミックリンクライブラリ(DLLs)、Javaクラス、及び完全に実行可能なプログラムが含まれるが、これらに限定されるわけではない。しかも処理のほとんどは、性能、信頼性、及び/又はコストを向上するために分配されて良い。

本明細書で用いられている“コンピュータによる読み取りが可能な媒体”という語は、実行するためのデータ処理システム1020のプロセッサへ命令を供することに関与する媒体を意味する。コンピュータによる読み取りが可能な媒体は如何なる形式を取っても良い。コンピュータによる読み取りが可能な媒体には、不揮発性媒体及び透過性媒体が含まれるが、これらに限定されるわけではない。不揮発性媒体にはたとえば、ハードディスクや取り外し可能な媒体ドライブのような、光学ディスク、磁気ディスク、及び磁気光学ディスクが含まれる。揮発性媒体には主メモリのようなダイナミックメモリが含まれる。しかも、実行用の制御装置のプロセッサへ1つ以上の命令を含む1つ以上のシーケンスを実行する際には、様々な形式のコンピュータによる読み取りが可能な媒体が含まれて良い。たとえば命令は最初離れた位置にあるコンピュータの磁気ディスク上で実行されて良い。その離れた位置にあるコンピュータは、離れた場所から命令を読み取ってダイナミックメモリへ送り、ネットワークを介して命令をデータ処理システム1020へ送る。

データ処理システム1020は、処理システム1010に対して局所的に設置されても良いし、又はインターネット又はイントラネットを介して処理システム1010に対して離れた場所に設置されても良い。よってデータ処理システム1020は、直接接続、イントラネット、インターネット及びワイヤレス接続のうちの少なくとも1を用いることによって処理システム1とのデータのやり取りをして良い。データ処理システム1020は、たとえば顧客側（つまりデバイスメーカー等）のイントラネットと結合して良いし、又はたとえば売り手側（つまり装置製造者等）のイントラネットと結合しても良い。さらに別なコンピュータ（つまり制御装置、サーバー等）が、たとえば制御装置とアクセスすることで、直接接続、イントラネット及びインターネットのうちの少なくとも1つを介してデータのやり取りをして良い。

たとえ本発明のある典型的実施例のみが詳細に説明されたとしても、当業者は、本発明の新規な教示及び利点からほとんど逸脱することなく、多くの修正型が可能であることをすぐに理解する。従って多くの係る修正型は、本発明の技術的範囲内に含まれるものと解される。

ある実施例による処理システムの概略図を図示している。 ある実施例による、基板上に形成される構造の概略図を図示している。 ある実施例による、基板上の構造に電磁波放射線を照射する方法を概略的に示している。 他の実施例による、基板上の構造への電磁波放射線の照射によって得られる典型的な測定信号を表している。 ある実施例による複数の測定信号の典型的な基本変数を表している。 他の実施例による基本変数の典型的な統計的特性を図示している。 他の実施例による典型的なプロセス性能パラメータデータを処理プロセスに係る2つの制御可能なプロセスパラメータの関数として図示している。 他の実施例による典型的な基本変数データを処理プロセスに係る2つの制御可能なプロセスパラメータの関数として図示している。 他の実施例による典型的なプロセス性能パラメータデータの等高線図を処理プロセスに係る2つの制御可能なプロセスパラメータの関数として図示している。 他の実施例による典型的な基本変数データの等高線図を処理プロセスに係る2つの制御可能なプロセスパラメータの関数として図示している。 他の実施例による1つ以上の基本変数の決定方法を示している。 さらに他の実施例による1つ以上の基本変数を利用する処理システムの操作方法を示している。 さらに他の実施例によるプロセスシステムの概略図を図示している。

Claims (25)

1. 多変量解析を用いて半導体処理システムからの計測データを変換する方法であって：
   a)前記処理システムを用いて1枚以上の基板について測定又はシミュレーションされた1組の計測データを得る工程；
   b)多変量解析を用いて前記の得られた1組の計測データについての1つ以上の基本変数を決定する工程；
   c)前記処理システムを用いて1枚以上の基板について測定又はシミュレーションされた第1計測データであって、a)における前記1組の計測データの1つではないものを得る工程；及び
   d)b)で決定された前記1つ以上の基本変数を用いて、c)で得られた前記第1計測データを第2計測データへ変換する工程；
   を有する方法。
2. 前記1組の計測データが、基板上の構造への照射から測定された１組の回折信号を有し、かつ
   前記第1計測データが、基板上の構造への照射から測定された回折信号である、
   請求項1に記載の方法。
3. 多変量解析の使用は線型又は非線型解析の使用を含む、請求項1に記載の方法。
4. b)が、主成分解析を用いて、前記の得られた1組の計測データから1つ以上の主成分を計算する工程をさらに有する、請求項1に記載の方法。
5. b)の前に、前記の得られた1組の計測データ上に統計的データ計算を実行する工程をさらに有する、請求項1に記載の方法。
6. b)が：
   前記の得られた1組の計測データから共分散行列を計算する工程；及び
   前記ら共分散行列についての固有値及び対応する固有ベクトルを計算する工程；
   を有し、
   前記固有値及び固有ベクトルのうちの1つ以上は、前記1つ以上の基本変数として用いられる、
   請求項5に記載の方法。
7. 統計的データ計算を実行する工程が、前記の得られた1組の計測データをセンタリング又は規格化する工程を有する、請求項6に記載の方法。
8. 前記の1つ以上の決定された基本変数によって示唆された、前記の得られた1組の計測データのばらつきの割合を検証する工程をさらに有する、請求項1に記載の方法。
9. 2つ以上の基本変数が決定されたときに、少なくとも1つの基本変数を該基本変数によって示唆されるばらつきの割合に基づいて選択する工程をさらに有する、請求項1に記載の方法。
10. d)が：
    b)において決定された前記基本変数の1つ以上を選択する工程；及び
    前記第1計測データへ前記の1つ以上の選ばれた基本変数を投影して前記第2計測データを生成する工程；
    を有する、
    請求項1に記載の方法。
11. 前記第2計測データを用いて前記処理システム内で実行される処理プロセスを評価する工程をさらに有する、請求項1に記載の方法。
12. 処理プロセスを評価する工程が、前記処理プロセスのプロセスウインドウを画定する工程を有する、請求項11に記載の方法。
13. 前記第2計測データを用いて前記処理プロセスを監視又は制御する工程をさらに有する、請求項11に記載の方法。
14. a)の前に前記処理システム内で実行される処理プロセスについての前記1組の計測データを収集する工程；
    b)の前に前記処理プロセスの解析の対象を選択する工程；
    b)の前に前記解析を実行するための1つ以上の終了基準を選択する工程；
    b)の後に、前記1つ以上の基本変数による前記1組の計測データの説明に関連する1つ以上の統計を計算することにより、b)で検証された前記1つ以上の基本変数を確認する工程；
    b)の後に、前記1つ以上の終了基準が満たされているか否かを判断する工程；
    前記1つ以上の終了基準が満たされていない場合、前記1つ以上の終了基準、前記の解析の対象、又は前記多変量解析のうちの1つ以上を修正する工程；
    b)の後に、1つ以上のパターン認識法を用いて、b)で決定された前記1つ以上の基本変数のうちの少なくとも1つを特定する工程；及び
    前記の特定された基本変数を利用して、前記処理プロセスを評価、修正、監視、又は制御する工程；
    をさらに有する、請求項1に記載の方法。
15. 前記の特定された基本変数を利用する工程が、1枚以上の基板上に存在する1つ以上の構造のプロファイルに関連するプロセス性能データと前記第2計測データとの関係を決定する工程を有する、請求項14に記載の方法。
16. コンピュータに、多変量解析を用いて半導体処理システムからの計測データを変換させるコンピュータによる実行が可能な命令を有するコンピュータによる読み取りが可能な媒体であって：
    a)前記処理システムを用いて1枚以上の基板について測定又はシミュレーションされた1組の計測データを得る命令；
    b)多変量解析を用いて前記の得られた1組の計測データについての1つ以上の基本変数を決定する命令；
    c)前記処理システムを用いて1枚以上の基板について測定又はシミュレーションされた第1計測データであって、a)における前記1組の計測データの1つではないものを得る命令；及び
    d)b)で決定された前記1つ以上の基本変数を用いて、c)で得られた前記第1計測データを第2計測データへ変換する命令；
    を有するコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
17. 前記1組の計測データが、基板上の構造への照射から測定された１組の回折信号を有し、かつ
    前記第1計測データが、基板上の構造への照射から測定された回折信号である、
    請求項16に記載のコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
18. b)の前に、前記の得られた1組の計測データ上に統計的データ計算を実行する命令をさらに有する、請求項16に記載のコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
19. b)が：
    前記の得られた1組の計測データから共分散行列を計算する命令；及び
    前記ら共分散行列についての固有値及び対応する固有ベクトルを計算する命令；
    を有し、
    前記固有値及び固有ベクトルのうちの1つ以上は、前記1つ以上の基本変数として用いられる、
    請求項18に記載のコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
20. 2つ以上の基本変数が決定されたときに、少なくとも1つの基本変数を該基本変数によって示唆されるばらつきの割合に基づいて選択する命令をさらに有する、請求項16に記載のコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
21. d)が：
    b)において決定された前記基本変数の1つ以上を選択する命令；及び
    前記第1計測データへ前記の1つ以上の選ばれた基本変数を投影して前記第2計測データを生成する命令；
    を有する、
    請求項16に記載のコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
22. a)の前に前記処理システム内で実行される処理プロセスについての前記1組の計測データを収集する命令；
    b)の前に前記処理プロセスの解析の対象を選択する命令；
    b)の前に前記解析を実行するための1つ以上の終了基準を選択する命令；
    b)の後に、前記1つ以上の基本変数による前記1組の計測データの説明に関連する1つ以上の統計を計算することにより、b)で検証された前記1つ以上の基本変数を確認する命令；
    b)の後に、前記1つ以上の終了基準が満たされているか否かを判断する命令；
    前記1つ以上の終了基準が満たされていない場合、前記1つ以上の終了基準、前記の解析の対象、又は前記多変量解析のうちの1つ以上を修正する命令；
    b)の後に、1つ以上のパターン認識法を用いて、b)で決定された前記1つ以上の基本変数のうちの少なくとも1つを特定する命令；及び
    前記の特定された基本変数を利用して、前記処理プロセスを評価、修正、監視、又は制御する命令；
    をさらに有する、請求項16に記載のコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
23. 前記の特定された基本変数を利用する命令が、1枚以上の基板上に存在する1つ以上の構造のプロファイルに関連するプロセス性能データと前記第2計測データとの関係を決定する命令を有する、請求項22に記載のコンピュータによる読み取りが可能な媒体。
24. 多変量解析を用いて半導体処理システムからの計測データを変換するシステムであって、
    当該システムは：
    前記処理システムを用いて処理される1枚以上の基板について測定又はシミュレーションされた1組の計測データを測定する計測システム；及び
    データ処理システム；
    を有し、
    前記データ処理システムは、
    a)前記1組の計測データを得て、
    b)多変量解析を用いて前記の得られた1組の計測データについての1つ以上の基本変数を決定し、
    c)前記処理システムを用いて1枚以上の基板について測定又はシミュレーションされた第1計測データであって、a)における前記1組の計測データの1つではないものを得て、かつ
    d)b)で決定された前記1つ以上の基本変数を用いて、c)で得られた前記第1計測データを第2計測データへ変換する、
    ように備えられている、
    システム。
25. 前記計測システムがエリプソメータ又はリフレクトメータを有し、
    前記1組の計測データが、前記エリプソメータ又はリフレクトメータを用いて、基板上の構造への照射から測定された１組の回折信号を有し、かつ
    前記第1計測データが、前記エリプソメータ又はリフレクトメータを用いて、基板上の構造への照射から測定された回折信号である、
    請求項24に記載のシステム。

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