JP2015534267A

JP2015534267A - 位置ずれ対象の不正確性を概算および補正するための方法

Info

Publication number: JP2015534267A
Application number: JP2015531193A
Authority: JP
Inventors: エランアミト; ダナクレイン; ガイコーエン; アミルウィドマン; ニムロドシュアル; アムノンマナッセン; ヌリエルアミル
Original assignee: KLA Corp
Current assignee: KLA Corp
Priority date: 2012-09-05
Filing date: 2013-09-05
Publication date: 2015-11-26
Anticipated expiration: 2033-09-05
Also published as: JP6215330B2; KR20150052128A; US20140060148A1; WO2014039674A1; KR102000746B1; CN104736962A; US9329033B2; TWI591342B; TW201418711A; CN104736962B

Abstract

本開示の態様は、比例定数を使用して計測機器を較正するためのシステムおよび方法を記載する。様々な測定条件下で基板を測定することによって比例定数が取得できる。次に、測定された計測値および一以上の品質メリットを計算する。この情報から比例定数を決定できる。その後、比例定数を使用して、計測測定の不正確性を定量化できる。比例定数を使用して、最適測定レシピも決定できる。この要約が、サーチャーまたは他の読者が技術的開示の主題を迅速に確認できるように要約に要求される規則に従うように提供されることが強調される。これは、請求項の範囲または意味を解釈または限定するために使用されないという理解の下で提出される。

Description

優先権の主張
本願は、ＥｒａｎＡｍｉｔらによって「ＭＥＴＨＯＤＦＯＲＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧＡＮＤＣＯＲＲＥＣＴＩＮＧＭＩＳＲＥＧＩＳＴＲＡＴＩＯＮＴＡＲＧＥＴＩＮＡＣＣＵＲＡＣＹ」という名称で２０１２年９月５日に出願された所有者共通の同時係属の米国仮特許出願第６１／６９６，９６３号の優先権の利益を主張するものであり、その開示全体が参照により本明細書に援用される。

本願は、ＥｒａｎＡｍｉｔらによって「ＭＥＴＨＯＤＦＯＲＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧＡＮＤＣＯＲＲＥＣＴＩＮＧＭＩＳＲＥＧＩＳＴＲＡＴＩＯＮＴＡＲＧＥＴＩＮＡＣＣＵＲＡＣＹ」という名称で２０１２年９月５日に出願された所有者共通の同時係属の米国仮特許出願第６１／６９７，１５９号の優先権の利益を主張するものであり、その開示全体が参照により本明細書に援用される。

本願は、ＥｒａｎＡｍｉｔらによって「ＭＥＴＨＯＤＦＯＲＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧＡＮＤＣＯＲＲＥＣＴＩＮＧＭＩＳＲＥＧＩＳＴＲＡＴＩＯＮＴＡＲＧＥＴＬＡＹＥＲＩＮＡＣＣＵＲＡＣＹ」という名称で２０１３年２月１３日に出願された所有者共通の同時係属の米国仮特許出願第６１／７６４，４４１号の優先権の利益を主張するものであり、その開示全体が参照により本明細書に援用される。

本願は、ＥｒａｎＡｍｉｔらによって「ＭＥＴＨＯＤＦＯＲＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧＡＮＤＣＯＲＲＥＣＴＩＮＧＭＩＳＲＥＧＩＳＴＲＡＴＩＯＮＩＮＡＣＣＵＲＡＣＹＢＡＳＥＤＯＮＬＯＴＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮ」という名称で２０１３年２月１９日に出願された所有者共通の同時係属の米国仮特許出願第６１／７６６，３２０号の優先権の利益を主張するものであり、その開示全体が参照により本明細書に援用される。

本開示の態様は、計測測定に関し、より詳細には、オーバーレイ測定における対象のシステム的位置ずれ誤差を決定するための装置および方法に関する。

論理およびメモリ素子などの半導体素子の製造は、通常、さまざまな特徴および複数の層を形成するための数多くの処理工程を含む。例えば、層が、リソグラフィプロセスで形成され得る。リソグラフィの実行では、レチクルから半導体基板上に配置されたレジストにパターンを転写する。リソグラフィ処理工程または任意の他の処理工程の間に計測プロセスを使用し、半導体製造の精度を監視できる。例えば、計測プロセスでは、ウェーハの一以上の特性、例えば、プロセス工程中にウェーハに形成された特徴の寸法（例えば、線幅、厚さなど）を測定できる。非常に重要な特性の例に、オーバーレイ誤差がある。オーバーレイ測定は、一般に、第一のパターン層が、その上方または下方に配置された第二のパターン層に対してどの程度正確に位置合わせされているか、または第一のパターンが、同じ層に配置された第二のパターンに対してどの程度正確に位置合わされているかを特定する。オーバーレイ誤差は、通常、半導体基板の一以上の層上に形成された構造を有するオーバーレイ対象によって決定される。２つの層またはパターンが適切に形成されると、１つの層またはパターン上の構造が、他の層またはパターン上の構造と位置合わせする傾向がある。２つの層またはパターンが適切に形成されないと、１つの層またはパターン上の構造は、他の層またはパターン上の構造に対してオフセットまたは位置ずれする傾向がある。

オーバーレイ誤差は、（１）確率的誤差と（２）システム的誤差との２つの成分に分けることができる。システム的精度などの確率的誤差は、十分に大きいサンプルサイズの測定によって平均化できる。しかしながら、システム的誤差は、平均化を利用しても除去できない。その理由は、それらは対象、基板それ自体、測定機器、またはそれらの任意の組み合わせに固有の偏りの結果であるからである。例えば、対象の形状は、オーバーレイ誤差の精度に影響を及ぼすように非対称であり得る。オーバーレイ誤差に関する、非対称の形状による影響の詳細な説明は、ＤａｎｉｅｌＫａｎｄｅｌらによって「ＭＥＴＨＯＤＡＮＤＳＹＳＴＥＭＦＯＲＰＲＯＶＩＤＩＮＧＡＱＵＡＬＩＴＹＭＥＴＲＩＣＦＯＲＩＭＰＲＯＶＥＤＰＲＯＣＥＳＳＣＯＮＴＲＯＬ」という名称で２０１２年５月７日に出願された所有者共通の米国特許出願第１３／５０８，４９５号に提供されており、その全体が本明細書に援用される。

米国特許出願公開第２０１０／０１３４７７８号

この結果、システム的オーバーレイ誤差の影響を軽減するのに適したシステムおよび方法を提供することが望ましい。これは、本発明の実施形態が存在するこの文脈内にある。

本開示の態様によれば、計測機器を調整するのに適した一以上の比例定数を生成するための方法は、基板全体に分散する複数の測定位置の各測定位置における複数の計測測定信号を取得することによって実行できる。各測定位置において取得される複数の測定信号の各々は、複数の異なる測定条件の１つにおける測定位置を測定する計測機器によって生成できる。その後、プロセスは、各測定信号に関する測定された計測値および一以上の品質メリットを決定することによって継続できる。次に、品質メリットおよび測定された計測値を使用して、複数の異なる測定条件の１つに各々が対応する比例定数を決定できる。その後、計測機器を、後の計測測定値を生成するときに、後の対象の測定に使用される測定条件に対応する比例定数を使用するように較正できる。

本開示の追加の態様によれば、方法は、測定条件の各々に対応する比例定数を比較して、測定条件のどの組み合わせが最適化された測定レシピを生成するかを決定するための命令をさらに含むことができ、その後、計測機器に、後の計測測定において最適化された測定レシピの利用を命令する。

本開示の態様によれば、測定条件は、限定するものではないが、様々なカラーフィルタ、様々な焦点位置、様々な光偏光、または様々な対象タイプでもよい。本開示のなおも追加の態様によれば、計測機器は、限定するものではないが、オーバーレイ測定機器、限界寸法測定機器、または三次元形状測定機器でもよい。本開示のなおも追加の態様によれば、測定された計測値は、限定するものではないが限定するものではないが、オーバーレイ測定値でもよい。

本開示の追加の態様によれば、計測機器によって比例定数を対象欠陥に関連させるための方法が記載される。方法は、既知の欠陥を有する対象から計測信号を取得する工程を含む。計測機器は、第一の測定条件を使用して計測信号を生成する。次に、方法は、計測信号についての一以上の品質メリットを計算することによって継続する。その後、方法は、一以上の品質メリットと比例定数との組み合わせと、既知の欠陥とを関連させることによって継続できる。次に、方法は、その関連性を欠陥データベースに保存する工程を含んでよい。

本開示のなおも別の追加の態様によれば、計測機器によって対象欠陥タイプを検出するための方法が記載される。方法は、測定レシピに従い基板上の一以上の対象を測定することによって、一以上の測定信号を最初に生成する工程を含んでよい。測定レシピ内の少なくとも１つの測定条件は、既知の比例定数を有する。次に、方法は、一以上の測定信号の各々についての一以上の品質メリットの生成が要求され得る。その後、方法は、既知の比例定数と一以上の品質メリットとの組み合わせと、欠陥データベース内の対象欠陥に関連する、一組の保存された比例定数と品質メリットとの組み合わせとを比較することによって継続できる。

本発明の目的および利点は、以下の詳細な説明を読み、添付図面を参照することによって明らかになる。

本開示の特定の態様に係る、比例定数を決定するのに適してよいシステムのブロック図である。本開示の態様に係る、図１Ａに図示したシステムに使用できる基板の上面図である。本開示の態様に係る、図１Ｂに示した露光野の拡大図である。本開示の態様に係る、図１Ａに図示したシステムに使用できるデータ処理プラットホームのブロック図である。本開示の態様に係る、比例定数を用いて計測機器を較正するための方法のフロー図である。本開示の態様に係る、比例定数を用いて計測機器を較正するための方法を示す図２Ａのフロー図とともに使用できるブロック図である。測定条件が対象タイプである本開示の態様とともに使用できる基板の上面図である。測定条件が対象タイプである場合に本開示の態様とともに使用できる図３Ａの基板の領域の拡大上面図である。本開示の態様に係る、対象欠陥タイプと比例定数との関連づけを構築するのに使用できる方法のフロー図である。本開示の態様に係る、比例定数を使用して計測機器によって対象欠陥タイプを検出するのに使用できる方法のフロー図である。本開示のさまざまな態様を実施するのに使用できるプログラム命令を例示するブロック図である。本開示のさまざまな態様を実施するのに使用できるプログラム命令を例示するブロック図である。本開示のさまざまな態様を実施するのに使用できるプログラム命令を例示するブロック図である。

以下の詳細な説明は例示目的のための多くの具体的な詳細を含むが、当業者は、本発明の範囲内にある以下の詳細に対する多くの変化および変更を認識する。それ故、以下に記載する本発明の例示的な実施形態は、一般論のあらゆる損失がなく、かつ請求項に記載の発明に制限をかけることなく説明される。また、本発明の実施形態の構成要素は幾多の異なる向きに位置付けることができるため、方向に関する専門用語を例示目的のために使用し、向きは全く限定されない。他の実施形態を利用でき、本発明の範囲から逸することなく、構造的または論理的変化を為せることが理解される。

この文書では、用語「１つの（ａ）」および「１つの（ａｎ）」は、特許文書に一般的なように、１つまたは２つ以上を含むように使用される。この文書では、用語「または」は、非排他的な「または」を意味するように使用され、「ＡまたはＢ」は、他に指示がない限り、「ＡでありＢではない」、「ＢでありＡではない」、および「ＡおよびＢ」を含む。それ故に、以下の詳細な説明は、限定的な意味には解釈されず、本発明の範囲は、添付の請求項によって定義される。「選択的な」または「選択的に」は、後に記載する状況が起こっても起こらなくてもよいことを意味し、その記載は、状況が起こる場合と起こらない場合とを含む。例えば、装置が選択的に特徴Ａを含む場合には、これは、特徴Ａが存在してもしなくてもよいことを意味し、従って、この記載は、装置が特徴Ａを有する構造と、特徴Ａが存在しない構造との両方を含む。

本開示の態様は、計測測定における誤差概算を改善できるシステムおよび方法を記載する。具体的には、本開示の態様は、オーバーレイ測定における誤差概算を改善できる計測測定を記載する。しかしながら、追加の計測測定も本開示の態様から利益を得ることができ、オーバーレイ測定の使用が、本発明の具体的な態様を単に例示することに留意すべきである。

本開示の特定の態様によれば、オーバーレイ機器（ＯＶＬ_ｍｅａｓ）によって測定された各対象におけるオーバーレイ誤差は、２つの成分の組み合わせであると仮定される。第一の成分は、精度測定（ＯＶＬ_ａｃｃ）である。ＯＶＬ_ａｃｃは、任意の測定方法に関するロバストな測定である。ＯＶＬ_ａｃｃは、任意の測定において、直接に測定できない場合でさえも測定の正確な値が必要であるため、ロバストである。そのようなものとして、ＯＶＬ_ａｃｃは、計測機器によって使用される測定レシピにかかわらず、常に同じである。それ故に、不正確性の測定には第二の成分が必須である。この仮定に従い測定されたオーバーレイを式１に記述できる。

ＯＶＬ_ａｃｃを決定するために、それ故に、各対象における不正確性の値を決定する必要がある。不正確性は、対象および／またはシステムの不完全性に対する測定方法の応答関数である。通常、不正確性は、式２によってモデルできる。しかしながら、式２の関数が直線関係に限定されず、単なる例示として解釈されるはずであることが本明細書において認識される。式２の関数が多様な数学的形式を取り得る予期される。
上記式において、Ｑｍｅｒｉｔは品質メリットであり、αは比例定数である。Ｑｍｅｒｉｔは、測定された各対象について計算できる。品質メリットの計算は、ＤａｎｉｅｌＫａｎｄｅｌらによって「ＭＥＴＨＯＤＡＮＤＳＹＳＴＥＭＦＯＲＰＲＯＶＩＤＩＮＧＡＱＵＡＬＩＴＹＭＥＴＲＩＣＦＯＲＩＭＰＲＯＶＥＤＰＲＯＣＥＳＳＣＯＮＴＲＯＬ」という名称で２０１２年５月７日に出願された、所有者共通の米国特許出願第１３／５０８，４９５号に詳細に記載されている。その全体が本明細書に援用される。比例定数αは実数であり、各測定条件および不完全性のタイプに固有である。本明細書に使用する語句「測定条件」は、測定信号を取得するために計測機器によって使用されるパラメータを指す。限定するものではないが、一例として、測定条件は、カラーフィルタ、焦点位置、偏光、照射角度または対象タイプの選択を含んでよい。本明細書に使用する語句「測定信号」は、測定される基板の実際の特性に対応する、計測機器によって検出された信号を指す。一例として、オーバーレイ誤差の解析に使用されるデジタル画像（または、デジタル画像の生成に使用される一組の信号）は、測定信号でもよい。複数の測定条件の組み合わせは、「測定レシピ」と称することができる。本明細書に使用する語句「不完全性のタイプ」は、限定するものではないが、側壁角の非対称、対象厚の変化または測定システムの不完全性などの対象における欠陥を指す。

それ故に、さまざまな測定条件および不完全性のタイプにおける比例定数αがわかると、将来の測定の不正確性を決定できる。また、各測定条件における比例定数αが既知になると、最適化された測定レシピを開発できる。本開示の追加の態様によれば、比例定数αは、将来の欠陥識別のためにデータベース内に分類できる。各欠陥タイプを固有αによって識別可能であるため、その後、所与の欠陥タイプに関連づけられたαの出現を、具体的な欠陥に関する識別子として使用できる。そのようなものとして、本開示の態様は、追加の欠陥識別機能を持つオーバーレイシステムなどの計測機器を提供できる。

図１Ａは、半導体基板１０５上における対象１１７の計測測定中に発生するシステム的測定誤差を決定するのに利用できるシステム１００のブロック図である。システム１００は、基板１０５を備えてよい。本開示の全体にわたり使用される用語「基板」は、概して、半導体または非半導体材料から形成された基板を指す。例えば、半導体または非半導体材料は、限定するものではないが、単結晶シリコン、ガリウムヒ素およびリン化インジウムでもよい。基板１０５は、一以上の層を含んでよい。例えば、そのような層は、限定するものではないが、レジスト、絶縁材料、導体材料および半導体材料を含んでよい。多くの様々なタイプのそのような層が当技術分野において公知であり、本明細書に使用する基板という用語は、全てのタイプのそのような層をその上に形成できる基板を包含することが意図される。

図１Ｂに示すように、基板１０５は、半導体ウェーハでもよく、リソグラフィ処理装置（例えば、ステッパー、スキャナなど）によって利用できる複数の露光野１１５を含んでよい。図１Ｃに示す露光野１１５の拡大図からわかるように、各露光野１１５内に複数のダイ１１６が存在してよい。ダイ１１６は、最終的に１つのチップになる機能ユニットである。生産基板１０５において、オーバーレイ計測対象１１７は、通常、スクライブラインエリア（例えば、露光野の四隅）に配置される。これは、通常、露光野の周囲（および、ダイの外側）の周りの回路がない領域である。ある場合には、オーバーレイ対象は、露光野の周囲ではないダイの間の領域である通路に配置できる。工学および特性基板（すなわち、非生産基板）は、露光野１１５の中心の至るところに多くのオーバーレイ対象を有することができる。

基板１０５上に形成された一以上の層は、パターニングされても、されなくてもよい。例えば、基板は、再現性のあるパターニング特徴をその各々が有する複数のダイ１１６を含んでよい。そのような材料層の形成および処理によって、最終的に完成した装置を得ることができる。多くの様々なタイプの装置を基板上に形成できる。本明細書に使用する基板という用語は、当技術分野において公知の任意のタイプの装置をその上に製造できる基板を包含することが意図される。

システム１００は、計測機器１０６をさらに備えてよい。本明細書に使用する計測機器は、基板１０５において計測測定を実行できる任意の機器である。限定するものではないが、一例として、計測測定は、オーバーレイ測定機器１０７によって実行されるオーバーレイ測定でもよい。一例として、オーバーレイ測定機器１０７は、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから入手可能なＡｒｃｈｅｒＳｅｒｉｅｓの任意のオーバーレイ計測システムでもよい。オーバーレイ機器１０７を図１Ａに特定するが、計測機器１０６は、限定するものではないが、限界寸法（ＣＤ）または三次元形状測定などの任意の計測測定を行う機器でもよいことに留意すべきである。また、計測機器１０６は、限定するものではないが、スキャトロメトリ、偏光解析法、走査電子顕微鏡法（ＳＥＭ）など、またはそれらの任意の組み合わせの測定方法を利用できる。本開示の態様に好適となり得る追加の計測機器は、限定するものではないが、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから入手可能な計測機器のＳｐｅｃｔｒａＳｈａｐｅＦａｍｉｌｙを含んでよい。

基板１０５において計測測定を実行し、計測測定から得ることができる計測信号を処理するための命令は、データ処理プラットホーム１０８によって実行できる。データ処理プラットホーム１０８は、計測機器１０６の外部に配置されても、計測機器１０６に内蔵されてもよい。

図１Ｄに示すように、データ処理プラットホーム１０８は、中央処理装置（ＣＰＵ）１３１を含んでよい。一例として、ＣＰＵ１３１は、デュアルコア、クアドコア、マルチコアまたはセルプロセッサアーキテクチャなどの任意の好適なプロセッサアーキテクチャに従い構成できる一以上のプロセッサを含んでよい。データ処理プラットホーム１０８は、メモリ１３２（例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭなど）も含んでよい。ＣＰＵ１３１は、プロセス制御プログラム１３３を実行でき、その一部はメモリ１３２に保存できる。データ処理プラットホーム１０８は、入出力（Ｉ／Ｏ）回路１４１、パワーサプライ（Ｐ／Ｓ）１４２、クロック（ＣＬＫ）１４３およびキャッシュメモリ１４４などの周知の支持回路１４０も含んでよい。データ処理プラットホーム１０８は、ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、テープドライブ、またはプログラムおよび／もしくはデータを保存する同様のものなどの大容量記憶装置１３４を選択的に含んでよい。データ処理プラットホーム１０８は、表示装置１３７、およびデータ処理プラットホーム１０８とユーザとの間の相互作用を容易にするためのユーザインターフェースユニット１３８も選択的に含んでよい。表示装置１３７は、テキスト、数字または図示記号を表示する陰極線管（ＣＲＴ）の形態でも、平面スクリーンの形態でもよい。ユーザインターフェースユニット１３８は、キーボード、マウス、ジョイスティック、ライトペン、または他のデバイスを含んでよい。データ処理プラットホーム１０８は、ワイファイ、イーサネット（登録商標）ポートまたは他の通信方法を使用できるように構成されたネットワークインターフェース１３９を含んでよい。ネットワークインターフェース１３９は、電子通信ネットワーク１５９を介した通信を容易にするための、好適なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの２つ以上のいくつかの組み合わせを組み込むことができる。ネットワークインターフェース１３９は、ローカルエリアネットワークおよびインターネットなどの広域ネットワークを通じた有線または無線通信を実施するように構成できる。データ処理プラットホーム１０８は、ネットワーク１５９を通じて一以上のデータパケットによってファイル用のデータおよび／またはリクエストを送受信できる。前述の構成要素は、内部システムバス１５０を介して相互に信号を交換できる。データ処理プラットホーム１０８は、本明細書に記載するような本発明の実施形態を実施するコードを起動するときに専用コンピュータになる汎用コンピュータでもよい。本開示の態様によれば、限定するものではないが、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから入手可能なＫ−ＴＡｎａｌｙｚｅｒなどの計測管理システムを、データ処理プラットホーム１０８に据え付けることができるか、またはそれに利用できる。

図２Ａは、本開示の態様に係る、計測機器を調整するのに適した一以上の比例定数の生成に使用できる方法２００を示すフローチャートである。最初に２６１において、基板全体に分散する複数の測定位置の各測定位置の計測測定信号２２１を取得できる。測定位置は、測定される計測対象１１７の位置でも、複数の対象１１７が互いに近接して設置される位置でもよい。各測定位置において取得された複数の測定信号２２１の各々は、複数の異なる測定条件の１つにおいて測定位置を測定する計測機器１０６によって生成できる。

図２Ｂに、計測測定セット２２０が、複数の計測測定信号２２１を含むように図示されており、限定するものではないが、一例として、Ｎの測定セット２２０_１，２２０_２，…，２２０_Ｎが存在してよい。各測定セット２２０は、ｎ個の測定信号を有することができる。一例として、測定セット２２０_１は、第一の測定条件における（図１Ｃに示す）対象１１７_１，１１７_２，１１７_ｎを包含する位置の測定によって生成された測定信号２２１_１−１，２２１_１−２，…，２２１_１−ｎを含んでよい。限定するものではないが、一例として、第一の測定条件は、測定を実行するための緑色光の使用でもよい。また、第二の計測測定セット２２０_２は、測定信号２２１_２−１，２２１_２−２，…，２２１_２−ｎを含んでよい。これらは、同じ対象１１７_１，１１７_２，１１７_ｎの測定から得られる信号であるが、白色光を利用して測定を実行するなどの第二の測定条件における時間で測定されたものである。

その後、２６２において、各測定信号２２１についての測定された計測値２２２および一以上の品質メリット２２３を決定する。限定するものではないが、一例として、測定される計測値２２２は、測定されたオーバーレイ誤差ＯＶＬ_ｍｅａｓでもよい。測定された計測値２２２および一以上の品質メリットを決定するプロセスは、ＤａｎｉｅｌＫａｎｄｅｌらによって「ＭＥＴＨＯＤＡＮＤＳＹＳＴＥＭＦＯＲＰＲＯＶＩＤＩＮＧＡＱＵＡＬＩＴＹＭＥＴＲＩＣＦＯＲＩＭＰＲＯＶＥＤＰＲＯＣＥＳＳＣＯＮＴＲＯＬ」という名称で２０１２年５月７日に出願された、所有者共通の米国特許出願第１３／５０８，４９５号に詳細に記載されている。その全体が本明細書に援用される。簡潔に言えば、オーバーレイ測定信号についての品質メリットに関しての、品質メリットの決定は、複数のオーバーレイアルゴリズムを一以上の取得した計測信号２２１に適用して幾多のオーバーレイの概算値を計算することによって達成できる。次に、期間またはこれらの計算したオーバーレイの概算値の分布に基づいて、基板の各々の抽出された計測対象１１７についての品質メリット２２３を生成できる。

抽出された対象１１７の各々についての計測測定値２２２および品質メリット２２３を決定した後、複数の測定条件の各々に対応する比例定数を、方法２００のブロック２６３に示すように決定できる。

測定された計測値２２２および様々な測定条件を通じて取得されたＱｍｅｒｉｔ２２３を使用することによって、（前述のように、全ての測定方法に共通の）ＯＶＬ_ａｃｃのロバスト性を使用することによって、式３を最小化して各測定方法の比例定数を決定できる。
上記式において、ｎは各測定位置の位置指数であり、ｃ１およびｃ２は、様々なＮ_ｃ測定条件を表し、ｄは、（位置ごと、測定条件ごとに２つ以上のメリットがある場合もあり得るため）それぞれのメリット値の指数である。Ｗ_ｎは、正規化された重み関数であり、様々な位置指数ｎに、回帰のための様々な寄与をさせることができる。重み関数の使用は、品質メリットを必ずしも反映しないことがある基板についての追加の情報が既知であるときに有益となり得る。限定するものではないが、一例として、式へのそれらの寄与が、通常、より顕著になるであろうため、重み関数を利用して、追加の重みをアクティブデバイスに近接して位置する対象に提供できる。比例定数はサンプル全体に共通であるが、オーバーレイ測定および品質メリットは位置ごとおよび測定条件ごとに異なることにも留意するべきである。

そのようなものとして、方法は、比例定数を決定すると、計測機器が後の計測測定値を生成している場合に、後の対象の測定に使用される測定条件に対応する比例定数２２４を使用するように計測機器１０６を較正することによって、ブロック２６４に継続できる。較正では、測定条件が既知であり、適切な比例定数を適用できるため、不正確な部分（Ｉｎａｃｃ．＝α^＊Ｑｍｅｒｉｔ）を除去することによって、後に測定される計測値を自動的に調節できる。一例として、緑色光に伴う測定における比例定数を求めると、緑色光を利用する後の測定において、測定を較正して測定の不正確な部分を除去できる。それによって、正確な部分のみを示すことができる。

方法２００は、ブロック２６５において、後の基板に計測機器を用いる最適測定レシピを生成することも選択的に含む。そのために計算された比例定数を有するように各測定条件を較正できるが、最小量の較正を必要とする測定条件（すなわち、不正確性の量が最も少ない測定条件）を利用することも場合によっては望ましい。それ故に、ブロック２６５において、（品質メリットおよび比例定数に基づいて）測定条件の各々に対応する不正確な概算値を比較することによって、測定条件のどの組み合わせが最適化された測定レシピを生成するかを決定し、方法２００は継続できる。その後、方法２００は、ボック２６６において、後の計測測定において最適化された測定レシピを利用するように計測機器１０６に命令することも選択的に含んでよい。本明細書に使用するように、最適化された測定レシピは、最小量の不正確性、測定スループットの向上、または（従来のＴＭＵの定義に基づく）測定性能と不正確性を最小限に抑えることとの間の所望のようにバランスさせる測定レシピを含んでよい。しかしながら、明確さを期するために、最適化のみがレシピを変更し、較正機能は変更されないことに留意すべきである。本開示の追加の態様によれば、後の処理に用いる対象１１７の選択に関して行われる追加の最適化があり得る。前述のように、計測測定に使用する対象のタイプは、測定条件の１つとなり得る。限定するものではないが、一例として、計測対象は、ボックスインボックス（ＢｉＢ）、アドバンスドイメージング計測（ＡＩＭ）、ＡＩＭｉｄ、Ｂｌｏｓｓｏｍ、または多層ＡＩＭｉｄ計測対象でもよい。所与のプロセスにおける最適化された対象タイプは、対象の各タイプの比例定数を決定することによって求めることができる。複数の測定条件において単一の対象を測定する代わりに、複数の対象タイプを、それらの位置が同一であると仮定できるほど互いに近接して位置付ける。その結果、同じ測定条件を利用して対象タイプの各々を測定できる。

図３Ａは、最適対象タイプを決定できる方法で処理された基板１０５の例である。見てわかるように、基板上には複数の位置３１１，３１２，３１３が存在する。各位置には複数の異なるタイプの対象が存在することができ、各位置は同じ複数の対象を有する。図３Ｂに示すように、位置３１１は、３つの異なる対象タイプ（３１７_１，３１７_２，３１７_Ｎ）を有する。対象は、同じ位置にあると仮定できるように、互いに十分に近くに形成される。一例として、対象は、それらのオーバーレイ差異が、要求される精度よりも小さい場合には、同じ位置にあると仮定されるように共に十分に近くに位置する。基板上に対象が形成されると、各対象の測定信号２２１が生成される。互いに近接して位置する対象が同じ位置に形成されたと仮定されるため、複数の測定信号２２１が、複数の位置１−Ｎの各々に生成される。その後、測定信号２２１を利用して、方法２００に記載したのと実質的に同様に、対象タイプの各々についての比例定数を決定できる。

本開示の追加の態様によれば、比例定数を使用して計測機器の機能を拡張できる。具体的には、オーバーレイ計測機器では、様々な測定条件および／または様々な品質メトリックにおける精度の概算値の組み合わせを使用して、対象の不正確性に影響を及ぼす具体的な欠陥を特定できる。それによって、オーバーレイ機器の能力を伸ばす。本開示の追加の態様によれば、比例定数を単独で使用しても、欠陥タイプを特定できる。

図４は、本開示の態様に係る、対象欠陥と比例定数とに使用できる方法４００のフローチャートを示す。最初に、ボックス４８１において、既知の欠陥を有する対象から計測信号を取得できる。計測機器は、第一の測定条件を使用して第一の既知の比例定数を用いて計測信号を生成する。次に、ボックス４８２において、結果として生じた計測信号から一以上の品質メリットを生成できる。ボックス４８３において、測定条件の比例定数と結果として生じた一以上の品質メリットとの組み合わせを、既知の対象欠陥に関連させ、対象欠陥データベースに保存できる。次に、ブロック４８４において、この関連性を欠陥データベースに保存できる。限定するものではないが、一例として、欠陥データベースは、データ処理プラットホーム１０８におけるメモリ内に位置できる。その後、方法４００を様々な測定条件において選択的に繰り返し、欠陥データベースに保存もできる既知の対象欠陥に対応する、追加の比例定数と品質メリットとの組み合わせを生成できる。

欠陥データベースが確立されると、図５の方法５００を利用して対象欠陥を特定できる。最初にブロック５９１において、計測システムは、測定レシピに従い基板上の一以上の対象を測定することによって、一以上の測定信号を生成できる。測定レシピに使用される少なくとも１つの測定条件は、既知の比例定数を有するはずである。ブロック５９２において、測定信号を使用して、一以上の対象の各々についての一以上の品質メリットを生成できる。品質メリットは、本開示および／または参照により本開示に組み入れられる出願に記載するのと実質的に同じ方法で生成できる。方法５００は、次に、各々の測定された比例定数と品質メリットとの組み合わせと、欠陥データベースに保存された比例定数と品質メリットとの組み合わせとを比較することによって、ブロック５９３に継続できる。任意の測定された組み合わせと保存された組み合わせとの間に一致が見つかった場合には、欠陥の存在のしるしを生成できる。

本開示の追加の態様によれば、画像ベースのオーバーレイ測定を使用する場合には、Ｑｍｅｒｉｔ値は、各対象の代わりに各処理層を用いて計算できる。各個別層のＱｍｅｒｉｔ値の計算によって、単一の層がオーバーレイ測定における実質的に全ての誤差に関与すると仮定しなくても、各個別層に起因する誤差の解析が可能になる。現在の層のいくつか、以前の層のいくつか、および層の組み合わせのいくつかについてはＱｍｅｒｉｔ値を計算でき、それ以外には、各個別層の解析を可能にするために、式３と同様の公式を使用できる。式４〜６は、複数の層を解析する本開示の態様を実施するのに実行できる調節を示す。

最初に、式４では、不正確な部分を拡張して複数の層Ｌを含むように、式１のＯＶＬ測定を変える。
上記式において、ＯＶＬ_ｍｅａｓは、測定されたオーバーレイであり、ＯＶＬ_ａｃｃは、較正されたオーバーレイであり、Ｉｎａｃｃは、様々な層に起因する不正確性を表す。層Ｌについての不正確性は、その層について計算されたＱｍｅｒｉｔを使用して概算される。測定条件ｃを使用する層ＬについてのＩｎａｃｃの最も簡単な概算を式５に示す。ただし、本開示の態様が、アルファとＱｍｅｒｉｔとの直線関係に限定されないことに留意すべきである。
上記式において、ｄは、オーバーレイの計算方法を示す。比例定数αを求めるために、ウェーハのいくつかのサンプルを様々な測定条件において、式６の最小化によって測定する。
上記式において、ｎは位置指数であり、ｃ_１およびｃ_２は、様々なＮｃ測定条件を表し、Ｌは、層指数である。Ｗ_ｎは、正規化された重み関数であり、様々な位置指数ｎに、回帰のための様々な寄与をさせることができる。比例定数はサンプル全体に共通であるが、オーバーレイ測定およびメリットは位置ごとおよび測定条件ごとに異なることに留意されたい。

各測定タイプについての対象の不正確誤差を知ることによって、測定されたオーバーレイからこの項目を減少できる。その結果、より正確なオーバーレイ値を得ることができる。機器を較正してこれらの不完全誤差を解消する。さらに、多層解析によって、各方法における不正確誤差を概算できる。それ故に、個々の層についての最善の測定条件を特定できる。また、対象の要素の各々（例えば、ボックスインボックス対象の８つのバーの各々）の正確性は、前述した１つと実質的に同様の方法を使用して別々に計算できる。

本開示のなおも別の追加の態様によれば、様々な条件において同じ基板を測定する代わりに、同じ測定条件で同一ロット内の複数の基板を測定することによって較正を実行できる。基板が同一ロットのものであるため、ＯＶＬ_ｍｅａｓおよびＱｍｅｒｉｔの値は異なり得るが、同じ基板位置における正確なオーバーレイが全ての基板について同じであると仮定できる。これらの仮定を使用して、同じアルファを全ての基板に使用できるという仮定と組み合わせることによって、式７を最小化してアルファ値を求めることができる。
上記式において、ｗ_１およびｗ_２は、様々な基板についての表記であり、ｎは位置指数である。同じアルファを全てのウェーハに使用し、品質メリットごとの自由パラメータが１つしかないことに留意されたい。ロットにおける複数の基板の測定によるオーバーレイ測定の較正の使用によって、基板ごとに必要なサンプルの数を減少できる。さらに、ロットにおける複数の基板の測定による較正は、サンプリング方式を監視するファブプロセスの既に一部であるプロセスの他に、追加の測定を必要としない。

本開示の追加の態様によれば、未加工のオーバーレイ値が同じであると仮定する代わりに、オーバーレイモデルが同じであるはずと仮定できる。そのようなものとして、較正を使用して、本開示の代替的な態様と実質的に同様に、様々な測定条件を使用して取得した測定値に基づいて、オーバーレイモデル間のマッチングを最適化できる。

本開示のなおも別の追加の実施形態によれば、少なくとも１つの基準ソースがある場合には、計測機器測定と基準との差異を最小化するように測定条件を最適化できる。限定するものではないが、一例として、基準は、Ｅｔｅｓｔ、ＴＥＭ、ＣＤＳＥＭ、または（後に開発された測定の較正に使用できる）後のエッチデータから得ることができる。式３および式７については、基準は、測定条件「Ｃ」の１つであると考慮でき、ゼロの対応するＱｍｅｒｉｔ値を有する。

本開示のなおも別の追加の態様によれば、使用される各計測技術に共通の報告された値を得るために、複数の異なる計測機器についての較正機能を求めることができる。これは、いくつかの計測機器を使用して同じ値を測定するが、それらの各々が、異なる値および場合によりそれら独自の品質メリットを報告する場合に有益となり得る。複数の計測機器における較正を実施するために、各測定機器は、式３または式７における個々の測定条件「Ｃ」であるかのように扱われる。限定するものではないが、一例として、様々な測定機器は、その各々が、イメージング、スキャトロメトリ、ＣＤＳＥＭ、ＴＥＭまたは任意の他の計測測定などの技術を用いて値を測定できる。また、本開示のこの態様は、本開示に記載する他の態様と組み合わせることができる。限定するものではないが、一例として、測定を為すのに使用される任意の計測機器において、本開示の代替的な態様に従い使用できる複数の異なる測定条件が存在してよい。

図６Ａに示すように、計測機器を較正するための一組のシステム命令６６０を、例えば、データ処理プラットホーム１０８によって実施できる。処理プラットホーム１０８は、メモリ１３２または大容量記憶装置１３４などの非一時的コンピュータ可読媒体から実行可能な形態における命令６６０を検索できる。また、システム命令６６０は、プロセス制御プログラム１３３の一部でもよい。命令は、基板全体に分散する複数の測定位置の各測定位置における複数の計測測定信号を取得するための命令を含む。ブロック６６１において、各測定位置において取得された複数の測定信号の各々が、複数の異なる測定条件の１つにおける測定位置を測定する計測機器によって生成される。次に、ブロック６６２において、各測定信号に関する測定された計測値および一以上の品質メリットを決定するための命令が存在してよい。ブロック６６３において、測定された計測値および品質メリットを利用して、複数の測定条件のうちの１つに各々が対応する比例定数を決定するための命令が存在してよい。次に、ブロック６６４において、後の計測測定値を生成するときに、後の対象の測定に使用される測定条件に対応する比例定数を使用するように計測機器を較正するための命令が存在してよい。選択的に、ブロック６６５において、測定条件の各々に対応する比例定数を比較して、測定条件のどの組み合わせが最適化された測定レシピを生成するかを決定するための命令が存在してよい。最後に、ブロック６６６において、計測機器に、後の計測測定において最適化された測定レシピの利用を指示するための命令が存在してよい。

図６Ｂに示すように、比例定数を対象欠陥に関連させるための一組のシステム命令６８０を、例えば、データ処理プラットホーム１０８によって実施できる。処理プラットホーム１０８は、メモリ１３２または大容量記憶装置１３４などの非一時的コンピュータ可読媒体に形成できる。また、システム命令６８０は、プロセス制御プログラム１３３の一部でもよい。ブロック６８１において、既知の欠陥を有する対象から計測信号を取得するための命令が存在してよい。計測機器は、第一の測定条件を使用して第一の既知の比例定数を用いて計測信号を生成する。次に、ブロック６８２において、計測信号についての一以上の品質メリットを計算するための命令が存在してよい。次に、ブロック６８３において、一以上の品質メリットと対応する一以上の比例定数との組み合わせと、既知の欠陥とを関連させるための命令が存在してよい。最後に、ブロック６８４において、その関連性を欠陥データベースに保存するための命令が存在してよい。

図６Ｃに示すように、計測機器に関する対象欠陥を検出するための一組のシステム命令６９０を、例えば、データ処理プラットホーム１０８によって実施できる。処理プラットホーム１０８は、メモリ１３２または大容量記憶装置１３４などの非一時的コンピュータ可読媒体に形成できる。システム命令６９０は、また、プロセス制御プログラム１３３の一部でもよい。最初に、ブロック６９１において、測定レシピに従い基板上の一以上の対象を測定することによって一以上の測定信号を生成するための命令が存在してよい。上記式において測定レシピ内の少なくとも１つの測定条件は、既知の比例定数を有する。次に、ブロック６９２において、一以上の測定信号の各々についての一以上の品質メリットを生成するための命令が存在してよい。最後に、ブロック６９３において、既知の比例定数と一以上の品質メリットとの組み合わせと、欠陥データベース内の対象欠陥に関連する、一組の保存された比例定数と品質メリットとの組み合わせとを比較するための命令が存在してよい。

本開示の態様が計測測定に関する多くの利益を提供することも、加えて留意するべきである。具体的には、測定較正は、較正される計測機器に固有であり、それゆえに、オーバーレイの記載に使用される特定のモデルなどの処理の選択に依存しない。また、不正確な項目の定量化が先行技術では不可能であるため、本開示の態様を利用することによって製品収量を改善できる。これにより、測定全体の不確実性（ＴＭＵ）を上回る改善された精度を提供できる。さらに、本開示の態様によって可能な改善は、追加の計測対象を必要としない。それ故に、本開示の態様を実施するために、基板上において必要以上の空間を犠牲にしなくてもよい。また、較正によって可能なＱｍｅｒｉｔの計算および不正確な概算値は、計測測定に追加の時間を加えない。それ故に、移動−取得−測定（ＭＡＭ）時間が増大しない。さらになおも、本開示の態様は、測定レシピの最適化を改善する。また、本開示の態様は、計測プロセスを、計測機器が基板の処理における小さな変化を調節できるという点で「動的」にする。さらに、本開示の態様は、比例定数を使用して対象形状を識別できる。これは、対象形状の識別が焦点および線量用途に本開示の態様を使用するための追加の能力を提供できるため、特に有益である。最終的に、比例定数の使用によって、ここではこれを具体的な対象欠陥の特定に使用できるため、オーバーレイ機器などの計測機器の機能を拡張する。

Claims

計測機器を較正するのに適した一以上の比例定数を生成するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
コンピュータシステムの一以上のプロセッサによる前記プログラム命令の実行によって、前記一以上のプロセッサに、
基板全体に分散する複数の測定位置の各測定位置における複数の計測測定信号を取得する工程であって、各測定位置において取得された前記複数の測定信号の各々が、複数の異なる測定条件の１つにおける前記測定位置を測定する計測機器によって生成される、工程と、
各測定信号に関する測定された計測値および一以上の品質メリットを決定する工程と、
前記測定された計測値および前記品質メリットを利用して、前記複数の異なる測定条件の１つに各々が対応する比例定数を決定する工程と、
後の計測測定値を生成するときに、後の対象の測定に使用される前記測定条件に対応する前記比例定数を使用するように前記計測機器を較正する工程とを実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
前記測定条件の各々に対応する前記比例定数を比較して、測定条件のどの組み合わせが最適化された測定レシピを生成するかを決定することと、
前記計測機器に、後の計測測定において前記最適化された測定レシピの利用を命令することと、をさらに含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記最適化された測定レシピにより、前記計測測定値の不正確性の量が最小化される、請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記複数の測定条件が様々なカラーフィルタである、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記複数の測定条件が様々な焦点位置である、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記複数の測定条件が様々な光偏光である、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記複数の測定条件が様々な対象タイプである、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
各測定位置が互いに近接して位置する複数の対象タイプを含む、請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記計測機器がオーバーレイ機器である、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記測定された計測値がオーバーレイ測定である、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記計測機器が限界寸法計測機器である、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記測定された計測値がスキャトロメトリによって生成される値である、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記測定された計測値が偏光解析法によって生成される値である、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
前記測定された計測値がＣＤ−ＳＥＭによって生成される値である、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
プロセッサと、
前記プロセッサに連結されたメモリと、
前記プロセッサによって実行するための、メモリに含まれる一以上の命令と、を備える、ネットワーク上で動作するように構成された計測機器であって、前記命令が、前記計測機器の較正に適した一以上の比例定数を生成するように構成されており、方法が、
基板全体に分散する測定位置の各測定位置における複数の計測測定信号を取得することであって、各測定位置において取得された前記複数の測定信号の各々が、複数の異なる測定条件の１つにおける前記測定位置を測定する計測機器によって生成されることと、
各測定信号に関する測定された計測値および一以上の品質メリットを決定することと、
前記測定された計測値および前記品質メリットを利用して、前記複数の異なる測定条件の１つに各々が対応する比例定数を決定することと、
後の計測測定値を生成するときに、後の対象の測定に使用される前記測定条件に対応する前記比例定数を使用するように前記計測機器を較正することと、を含む、計測機器。
計測機器によって比例定数を対象欠陥に関連させるためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、コンピュータシステムの一以上のプロセッサによる前記プログラム命令の実行によって、前記一以上のプロセッサに、
既知の欠陥を有する対象から計測信号を取得する工程であって、前記計測機器が、第一の測定条件を使用して第一の既知の比例定数を用いて前記計測信号を生成する、工程と、
前記計測信号についての一以上の品質メリットを計算する工程と、
前記一以上の品質メリットと比例定数との組み合わせと、前記既知の欠陥とを関連させる工程と、
関連性を欠陥データベースに保存する工程と、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
計測機器によって対象欠陥タイプを検出するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、コンピュータシステムの一以上のプロセッサによる前記プログラム命令の実行によって、前記一以上のプロセッサに、
測定レシピに従い基板上の一以上の対象を測定することによって一以上の測定信号を生成する工程であって、前記測定レシピ内の少なくとも１つの測定条件が既知の比例定数を有する、工程と、
前記一以上の測定信号の各々についての一以上の品質メリットを生成する工程と、
前記既知の比例定数と前記一以上の品質メリットとの組み合わせと、欠陥データベース内の対象欠陥に関連する、一組の保存された比例定数と品質メリットとの組み合わせとを比較する工程と、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。