JP2018501511A - リソグラフィ製造プロセスに関する診断情報を取得するための方法および装置、診断装置を含むリソグラフィックプロセシングシステム - Google Patents

Abstract

【解決手段】リソグラフィ製造システムを監視する診断装置。基板に関するある情報の局所的偏差を表す第１の測定データが、リソグラフィック装置内のセンサ（２０２）および／または別個のメトロロジ装置ツール（２４０）を用いて取得される。第２の測定データ（３０２）を生成するために、他の検査ツール（２４４、２４８）がウェーハの裏面検査を実行する。高分解能の裏面欠陥画像が、より低分解能の第１の測定データからの情報と比較され得る形式に処理される。見出された欠陥のいずれが、第１の測定データに表された偏差と空間的に相関しているかを特定するために、相互相関（ＣＯＲＲ）が実行される。元のより詳細な欠陥マップ（５２０）内の欠陥の中から、潜在的に関連する群を特定するために、相関マップ（５０６）が利用される。自動化された根本原因分析部分としてのパターン認識（ＰＲＥＣ）を用いて、責任のある装置が特定され得る。第２の測定データ（３０２）として、代替的にレチクル検査データが用いられてもよい。【選択図】図３

Description

［関連出願へのクロスリファレンス］
本出願は、２０１４年１２月１日に出願された欧州出願第１４１９５６８３．９号の優先権を主張し、その全体が参照により本書に組み込まれる。

本発明は、産業プロセスで使用される診断装置に関する。本装置の対象となる産業プロセスの一例は、リソグラフィ装置を使用してパターニングデバイスから基板へパターンを転写する１つ以上のステップを含む、リソグラフィ製造プロセスである。

リソグラフィックプロセスは、リソグラフィ装置が所望のパターンを基板に、通常は基板の目標部分に与える生成プロセスである。リソグラフィ装置によって実行されるパターニングステップは、リソグラフィックステップ全体で各基板上において実行される一連のリソグラフィックステップの一ステップにすぎない。通常プロセシングステップは、１つ以上のプレ・パターニングプロセシングステップと、１つ以上のポスト・パターニングプロセシングステップとを含む。プレ・パターニングステップの例には、プロダクト材料やマスク材料の層を与えるまたは修正するステップ、底部反射防止コーティング（ＢＡＲＣ）を与えるステップ、および放射感応性レジストを与えるステップなどが含まれる。ポスト・パターニングステップの例には、レジストを現像するステップ、プロダクト材料やマスク材料をパターンに従ってエッチングするステップ、レジストを除去するステップ、洗浄するステップ等が含まれる。所望のプロダクト構造を形成するために、各基板は、パターニングステップおよびプロセシングステップの多数のサイクルを通過するだろう。ステップの各々は、ステップ自体の化学的および／または物理的プロセスに加えて、１つ以上の取扱操作を含む。これらの取扱操作はいずれも基板に欠陥をもたらす可能性があり、この欠陥がその後のプロセシングステップの性能に影響を与える。欠陥は、基板材料の損傷、あるいは基板に付着した汚染物質の粒子により生じると考えられる。汚染は、基板から基板サポートまたは他のハンドリング装置へ転移する可能性があり、後にこれが他の基板のプロセスに影響する。

リソグラフィックプロセスの性能は、様々なパラメータによって測定され得る。オーバーレイエラー、あるいは簡単に「オーバーレイ」として知られる特定の性能パラメータは、積層に対しフィーチャ連続層を、作業デバイスを効率よく製造するのに十分な程正確に、位置決めする能力に関するものである。オーバーレイは、現代のサブミクロン半導体デバイスでは通常数十ナノメートル以下、最重要層では数ナノメートルより小さい値となる必要がある。製造デバイスの生産量と性能の高さを保証するためには、クリティカルディメンジョン（ＣＤまたはライン幅）等の他の性能パラメータもまた最適化され、基板全体で均一化される必要がある。このような性能パラメータを高めるためには、パターニングステップの間、基板が安定かつ平坦である必要がある。通常基板は、クランプ力により基板サポート上に支持される。従来クランプは吸引力により得られてきた。これに対し極端紫外線（ＥＵＶ）を用いる最新のリソグラフィツールでは、パターニング操作は真空環境で実行される。この場合クランプ力は静電引力によって得られる。

基板の裏面上の損傷や汚染などの欠陥は、基板に歪みを生じさせる原因となり得る。特に高さの局所的偏差の場合、基板と基板サポートとの間の汚染粒子が直接的な原因となること、あるいはこれらの汚染粒子により発生するクランプ力の局所的偏差が原因となることが理解できるだろう。通常基板全体でのある程度の高さの変動は、パターニングステップ中に測定、補正されて、これにより正確なフォーカスが維持される。しかしながら前述のタイプの欠陥は、極めて局所的な高さの偏差、換言すれば基板面の湾曲または「非平坦性」を引き起こす可能性がある。こうした偏差は、既存の制御システムでは補正することができない。後述でより詳細に説明するように、局所的な湾曲は、フォーカシング性能のみならず、位置決め（オーバーレイ）性能にも影響する。

パターニングデバイス（マスクまたはレチクル）ＭＡ上の欠陥は、リソグラフィックプロセスの性能にも影響するだろう。異なる基板、および同一基板上の異なる層に対し、異なるパターンを与えるためにリソグラフィック装置が使用される場合、レチクルもまた取扱操作の対象となる。従ってパターンが与えられる基板と同様、レチクルも損傷や汚染の対象となる。レチクルも、パターニングステップ中に、吸引力および／または静電クランプ力によって支持される。レチクルにおける歪み、特に局所的な湾曲が、基板の局所的な湾曲と同様、オーバーレイやＣＤ等の性能低下につながり得る。

従って、リソグラフィック製造設備のオペレータにとっての主要な課題は、生産量に影響を与える汚染その他の欠陥を検出し排除することである。一方で、高価な機器の運転を中断することは、部品の検査のためであっても、あるいは洗浄／交換のためであっても、それ自体が非常に高コストなものとなる。不要なメンテナンス作業もまた、製造作業の中断という理由だけでなく、部品の寿命を縮める可能性があるという点でも高コストとなる。従ってオペレータは、見出された性能上の問題が欠陥によるものか否かのみならず、欠陥と、その結果生じる性能問題の根本原因が装置やステップの特定のどの部分にあるのかを知りたいだろう。残念ながら最新のリソグラフィックプロセスやプロダクトはあまりにも複雑なため、このような問題の根本原因まで遡ることは困難である。

パターニング操作中の測定や制御では補正されない、フォーカスおよび／または位置決めおよびオーバーレイのエラーは、特定が可能である。これらのいわゆる残留は、一般に基板上で空間的な分布を有しており、それまで基板に与えられたプロセスの「フィンガープリント」であると考えてよい。当然こうしたプロセスのフィンガープリントは、それまで基板が受けた各プロセシング操作および各取扱操作の個々のフィンガープリントが組み合わされたものである。汚染は、ある装置から他の１つ以上の基板の裏面に転移すると考えられる。従って、こうした損傷や汚染がどこにあるのか、および／またはそれが何に起因するのかを見出すために必要な分析は、困難で時間のかかるものとなる。専門家は、目視検査や分布の詳細な分析により、あり得る原因を発見し、検討や修正の方針の指示を与えるだろう。しかしながら、一般に欠陥マップは多くの様相を呈し、それらの大半は性能に有害な影響を与えないだろう。さらに基板をこうした検査の対象とすることは、それ自体が高コストと混乱の原因となり、何を探求しているかが分からない限り有益ではないだろう。

いくつかの測定は比較的簡易で迅速に結果が得られる反面、汚染の原因の識別を困難にする可能性がある。一例として、パターニングステップの一部として定期的に行われる測定から得られる高さマップは、データとして使用することができる。パターニングステップのバイプロダクトとして得られるこのデータは、処理能力にほとんど、あるいはまったく影響せず、「インライン」データと呼ぶことができる。同じことが、パターニングの後で行われるであろう、オーバーレイまたはＣＤなどの性能パラメータの測定にも当てはまる。ウェーハ（またはレチクル）の裏面の直接検査により、欠陥の詳細なマッピングが可能となる。しかしながらこのデータは、測定のための相当なオーバヘッドなしには必ずしも得られない。こうしたデータは日常のオペレーションとは別個に得られるため、「オフライン」データと呼ばれる。さらにオフライン検査で得られるであろう、根本的な原因診断と適切な修正作業に関するデータの場合、その真の情報量は、調査対象の欠陥をどこまで慎重に選択するかに依存する。基板やレチクル上のインライン測定と、オフライン欠陥検査測定とを結びつけることにより、より効果的な結果が得られる。しかしながらこうした作業は、一般に欠陥評価サンプリングを実行する専門家により人手で行われる。従って汚染対策のための適切な措置が可能となるまでに、一定の時間がかかってしまうだろう。最悪の場合、深刻な裏面汚染の発生に対処するために、計画外の中断時間が必要となる可能性がある。

本発明は第１の態様において、リソグラフィックプロセスに関連して使用される診断装置を与える。この診断装置は、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、第２のデータに示される欠陥の分布と第１のデータに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、を自動的に実行するようにプログラムされたデータプロセシング装置を備える。ここで第１の測定データは、リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表す。また第２のデータは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す。

本装置は、異なるタイプの観測データ間の相関を見出すことにより、自動的かつ従来の方法よりはるかに迅速に、診断情報を取得することができる。取得された診断情報により、メンテナンス作業計画の改善と、生産量と生産性の最大化が可能となる。真に緊急性のある処置は、従来よりはるかに迅速に特定することができる。同時に、不要な検査および／またはメンテナンス用の処置は回避することができる。これにより、中断時間の低減、部品寿命の延命が実現される。例えば、汚染拡大の警報を早期に出すことにより、緊急事態が発生するまで待つことなく、計画停止時間を繰り上げて必要なメンテナンス作業を実施することが可能となる。

いくつかの実施形態では、第１の測定データの分布は、局所的偏差の分布を第１の空間分解能で表す。そして第２の測定データは、欠陥の分布を第２の空間分解能で表す。ここで、第２の空間分解能は、第１の空間分解能より高い。例えば本装置は、比較的低分解能のデータ、例えばリソグラフィックツール（パターニング装置）内の定期的な測定および／または定期的な性能監視により得られた測定データを、より高分解能のデータ、例えばウェーハ裏面の直接検査によって得られたデータとともに使用するように動作可能であってよい。相関を特定するステップのために、第２のデータは、第１のデータと同じ空間分解能を持つ形式に変換されてよい。

いくつかの実施形態では、より高分解能を持つ第２の測定データ部分は、その後、診断情報の取得のために使用される目的で読み出される。このとき、高分解能データの中から、重大な欠陥の原因の手掛かりを含む可能性が高い部分を選択するために、相関の結果が使用されてよい。例えば本装置は、第２のデータの中で、欠陥の群を特定するように構成されてよい。特定された相関の領域に相当する群を選択するために、相関の結果が使用されてもよい。

例えば第１の測定データは、基板の特性としての表面高さの局所的偏差を表す、高さマップデータに基づいてよい。一般に、前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップのために、高さマップデータが測定される。高さマップデータは、第１の測定データとして使うための湾曲（局所的湾曲）情報を導出するために使用されてよい。

特定の実施形態では、第１の測定データは、基板サポート上で異なるクランプ条件下にある基板で測定されて得られる、第１および第２の高さマップデータに基づく。これにより、追加的な診断情報を得ることが可能となる。異なるクランプ条件は、異なるクランプ力の強度、および／または静電基板サポートにおける異なるクランプ電圧の極性を含んでよい。

第１の測定データは、第１の基板から測定されて得られる高さマップデータ（加工前または加工後）を、事前に１つ以上の基準基板から測定されて得られた基準高さマップデータと比較することにより取得されてよい。この場合、基準基板には欠陥がないとみなされる。代替的に、基準データは、測定された１つ以上の基板から得られるデータをフィルタリングすることにより取得されてもよい。この場合、基板および基準基板から得られる生の高さマップデータを直接比較する必要はないことを理解する必要がある。高さマップデータは、比較される前に、曲率のマップのような何らかの導出された形式に加工されてよい。

代替的または追加的に、第１の測定データは、パターニングステップ後に、第１の基板が基板サポートから除去された後に、パターニング装置により前記基板サポートから測定されて得られるデータを含んでもよい。例えば、この状況における第１の測定データは、基板サポート全体における静電電圧偏差の測定データを含んでよい。

代替的または追加的に、第１の測定データは、前記パターニングステップ中に基板に与えられたパターンに関する、１つ以上の性能パラメータの測定データを含んでもよい。この測定は、顕微鏡やスキャトロメータのような光学検査装置や、電子顕微鏡などの検査装置により、基板の前面上で行われる。

この場合、前記性能パラメータは、例えばオーバーレイやクリティカルディメンジョンであってよい。

ある実施形態では、プロセッサは、欠陥フィンガープリントのデータベースをさらに与えられてよい。ここで、欠陥フィンガープリントの各々は、リソグラフィックプロセスにおける１つ以上の特定の取扱操作に関する欠陥の空間的分布を表す。そして診断情報を生成するステップは、特定された相関に基づいて、欠陥フィンガープリントが存在した場合どの欠陥フィンガープリントが、第２の測定データ内の欠陥の空間的分布に一致するかを判断するステップを含む。ここで、この第２の測定データ内の欠陥の空間的分布は、第１の測定データに示される局所的偏差の分布に相関する。

プロセッサは、特定された領域における欠陥間の距離の周波数スペクトルを計算することにより、どの欠陥フィンガープリントが欠陥マップの空間的分布に一致するかを判断するように構成されてよい。

ある実施形態では、プロセッサは、第１の観測データから、基板全体で空間的に分布する複数の領域における局所的偏差の分布を表す偏差マップを導出するステップと、第２の測定データから、空間分布において偏差マップの領域と一致する領域で観測された欠陥の密度を表す欠陥マップを導出するステップと、欠陥マップにおける欠陥の密度が、偏差マップにおける局所的偏差の密度と相関する領域を特定するステップと、により前記相関を特定するように構成される。

第２の観測データが第１の観測データより高い空間分解能を持つところでは、第１の観測データとの相関を特定するのに使用するために、プロセッサは、第２の観測データの低分解能表示を生成するように構成されてよい。このような実施形態では、プロセッサはその後、より高い分解能を持つ第２の観測データの特定の部分を特定するために、前記特定された相関を使用してよい。さらにプロセッサは、診断情報を取得するために、第２の観測データの前記特定の部分を使用してよい。

好ましくは、本装置は、前記リソグラフィックプロセスが、異なる個別の基板上で異なる個別のプロセシング装置を用いて、１つ以上のプロセシングステップを実行するステップを含むところでの使用のために適用される。ここでプロセッサは、第１の基板上で所与のプロセシングステップを実行するために用いられる、前記個別のプロセシング装置を特定するコンテキストデータを使用するように構成される。

別の態様において本発明はまた、ソフトウェアを蓄積した、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイスを与える。このソフトウェアは、コンピュータ上で実行されたとき、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、第２のデータに示される欠陥の分布と第１のデータに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、をコンピュータに実行させる。ただし第１の測定データは、リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表す。また第２のデータは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す。

特定の場合、このコンピュータプログラムは、任意の前述の選択特性を実行させる命令をさらに含んでもよい。

本発明の諸実施形態が、例示のみを目的として、添付の模式的な図面を参照しながら説明される。
本発明のある実施形態に係るリソグラフィ装置を示す図である。 図１のリソグラフィ装置を、半導体デバイスのためのリソグラフィ製造システムを形成する他の装置とともに使用する様子を模式的に示す図である。このシステムは、本発明のいくつかの実施形態に係る診断装置を含む。 本発明のある実施形態に係る診断装置の使用の動作フローを模式的に示す図である。 本発明のある実施形態に係る第１の測定データのプロットを示す図である。 図４（ａ）の第１の測定データを規格化するための重み関数を示す図である。 重み関数適用後の第１の観測データの表示に基づく、重み付けられた無次元データを示す図である。 診断装置における第２のデータとして使用されるための、基板裏面の欠陥データのマップを示す図である。 オフライン測定データに基づく、１−５μｍの範囲のサイズの欠陥密度のプロットの総和を示す図である。 図４（ｄ）のオフラインデータとともに使うための、累積ガウス関数に基づく無次元重み関数を示す図である。 オフライン観測データと重み関数に基づく、１−５μｍの範囲の重み付けられた欠陥密度を示す図である。 本診断装置のある実施形態において、第１の測定データと第２の測定データとの相関を特定するステップと、付加的な診断情報を選択的に生成するステップと、を示す図である。 基板の前面における、汚染の存在に起因するフォーカスおよびオーバーレイのエラーの発生を模式的に示す図である。 例えば図２から５の診断装置における改良された第１のデータとして有用な、フィルタリングされた高さマップデータを取得する方法を示す図である。 ある実施形態に係る診断装置における、パターン一致プロセスの一例のフローチャートである。 本発明の診断装置を実行するのにプログラマブルな、データ処理ハードウェアを模式的に示す図である。

本開示の具体的な主題である技術を説明する前に、リソグラフィ製造プロセスと、そこで発生する課題に関する背景情報を示すと有用だろう。それらの例は、主に半導体基板上の機能デバイスの作成のためのプロセスに関係するだろう。同じ原理は、他のタイプのプロダクトや基板にも適用され得る。特に、同じ原理がレチクルのようなパターニングデバイスの作成に対しても適用され得ることは理解されなければならない。このようなパターニングデバイス自体は、後の作成プロセスにおいて使用される。従って、以下の説明で基板に言及するときは、マスターパターンが形成される基板にも言及していると理解されてよい。その後このマスターパターンは、一連の基板に機能デバイスパターンを与えるために使われる。パターニングデバイスは、透過型または反射型の光学リソグラフィレチクルであってよい。代替的に、パターニングデバイスは、例えばインプリントリソグラフィで使用されるテンプレートであってもよい。

図１は、本発明のある実施形態に係るリソグラフィ装置ＭＡを模式的に示す。この装置は、
−放射ビームＢ（例えば、ＵＶ放射またはＥＵＶ放射）を調整するよう構成される照明システム（イルミネータ）ＩＬと、
−パターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡを支持するよう構築され、特定のパラメータにしたがってパターニングデバイスを正確に位置決めするよう構成される第１位置決め装置ＰＭに接続されるサポート構造（例えばマスクテーブル）ＭＴと、
−基板（例えばレジストコートされた基板）Ｗを保持するよう構築され、特定のパラメータにしたがって基板を正確に位置決めするよう構成される第２位置決め装置ＰＷに接続される基板テーブル（例えば基板テーブル）ＷＴａまたはＷＴｂと、
−パターニングデバイスＭＡにより放射ビームＢに付与されるパターンを基板Ｗの（例えば１以上のダイを備える）目標部分Ｃに投影するよう構成される投影システム（例えば屈折型投影レンズシステム）ＰＳと、
を備える。基板Ｗまたはウェーハは、プロセス中に最上部に位置する前面と、前面と反対側に位置する裏面と、を備える。前面上では種々のプロセシングステップが実行される。裏面は、プロセシング中、基板テーブルＷＴａ、ＷＴｂと接触している。裏面は汚染されやすく、後述のようにこれが前面の歪みにつながる。

照明システムは、放射を方向付け、成形し、または制御するための屈折型、反射型、磁気型、電磁気型、静電型あるいは他のタイプの光学素子等の各種光学コンポーネントまたはこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。

サポート構造は、パターニングデバイスを支持する。つまり、その重さに耐える。サポート構造は、パターニングデバイスの向き、リソグラフィ装置の設計、および、例えばパターニングデバイスが真空環境で保持されるか否かといった他の条件に応じた方法でパターニングデバイスを保持する。サポート構造は、機械式、真空式、静電式または他のクランプ技術を用いてパターニングデバイスを保持してもよい。サポート構造は、フレームまたはテーブルであってよく、例えば必要に応じて固定式または可動式であってよい。サポート構造は、例えば投影システムに対して、パターニングデバイスが所望の位置にあることを確実にしてよい。本書での「レチクル」または「マスク」の用語のいかなる使用も、より一般的な用語である「パターニングデバイス」と同義であるとみなされてよい。

本書での「パターニングデバイス」の用語は、放射ビームの断面にパターンを付して例えば基板の目標部分にパターンを生成するために使用可能な任意のデバイスを参照するものとして広く解釈されるべきである。放射ビームに付されるパターンは、例えばパターン位相シフトフィーチャまたはいわゆるアシストフィーチャを含む場合、基板の目標部分における所望のパターンに完全に対応しなくてもよいことに留意されるべきである。一般に、放射ビームに付されるパターンは、目標部分に生成される集積回路などのデバイスの特定の機能層に対応するであろう。

パターニングデバイスは、透過型または反射型であってよい。パターニングデバイスの例は、マスク、プログラマブルミラーアレイおよびプログラマブルＬＣＤパネルを含む。マスクはリソグラフィにおいて周知であり、例えばバイナリマスク、レベンソン型位相シフトマスク、減衰型位相シフトマスク、さらには様々なハイブリッド型マスクなどのマスク型を含む。プログラマブルミラーアレイの例は、小型ミラーのマトリックス配列を使用し、各ミラーは、入射する放射ビームを異なる方向に反射するように個別に傾けることができる。傾けられたミラーは、ミラーマトリックスにより反射される放射ビームにパターンを付与する。

本書での「投影システム」の用語は、用いられる露光放射または液浸液の使用もしくは真空環境の使用といった他の要素に応じて、屈折型、反射型、反射屈折型、磁気型、電磁気型および静電型の光学システム、または、これらの任意の組み合わせを含む、任意のタイプの投影システムを含むものとして、広く解釈されるべきである。本書での「投影レンズ」の用語のいかなる使用は、より一般的な「投影システム」の用語と同義であるとみなされてよい。

図示されるように、装置は透過型である（例えば透過型マスクを用いる）。代替的に、装置は反射型であってもよい（例えば、前述のタイプのプログラマブルミラーアレイを用いる、または、反射型マスクを用いる）。

リソグラフィ装置は、２つの基板テーブル（デュアルステージ）またはそれ以上の基板テーブル（および／または２以上のマスクテーブル）を有するタイプの装置であってよい。このような「マルチステージ」の機械において、追加のテーブルが並行して使用されてもよいし、１つ以上のテーブルが露光のために使用されている間に１以上の他の基板テーブルで準備工程が実行されてよい。図１の例における２つの基板テーブルＷＴａおよびＷＴｂは、この実例である。本書に開示される発明は、スタンドアローン方式で使用できるが、特に単一ステージ装置またはマルチステージ装置のいずれかの露光前測定ステージにおいて追加の機能を提供できる。

リソグラフィ装置は、投影システムと基板の間の隙間を埋めるように、基板の少なくとも一部が比較的高屈折率を有する液体（例えば水）によりカバーされるタイプの装置であってもよい。液浸液は、リソグラフィ装置の他の隙間、例えばマスクと投影システムとの間に適用されてもよい。液浸技術は、投影システムの開口数を増やすための技術として周知である。本書で用いられる「液浸」の用語は、基板などの構造が液体中に水没しなければならないこと意味するのではなく、むしろ露光中に投影システムと基板との間に液体が配置されることを意味するのみである。

イルミネータＩＬは、放射源ＳＯからの放射ビームを受ける。ソースおよびリソグラフィ装置は、例えばソースがエキシマレーザである場合、別体であってもよい。このような場合、ソースはリソグラフィ装置の部分を形成するものとみなされず、放射ビームはソースＳＯからイルミネータＩＬに向けて、例えば適当な方向付けミラーおよび／またはビームエキスパンダを備えるビームデリバリシステムＢＤの助けを借りて通過する。別の場合、例えばソースが水銀ランプである場合、ソースがリソグラフィ装置の一体的な部分であってよい。ソースＳＯおよびイルミネータＩＬは、必要に応じてビームデリバリシステムＢＤとともに放射システムと称されてもよい。

イルミネータＩＬは、放射ビームの角度強度分布を調整するためのアジャスタＡＤを備えてもよい。一般に、イルミネータの瞳面における強度分布の外側半径範囲および／または内側半径範囲（一般にそれぞれσアウタおよびσインナと称される）が少なくとも調整可能である。さらに、イルミネータは、インテグレータＩＮおよびコンデンサＣＯなどの様々な他の要素を備えてもよい。イルミネータは、その断面に所望の均一性および強度分布を有するように放射ビームを調整するために用いられてよい。

放射ビームＢは、サポート構造（例えばマスクテーブル）ＭＴに保持されるパターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡに入射し、パターニングデバイスによりパターン化される。パターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡを通過すると、放射ビームＢは、基板Ｗの目標部分Ｃにビームを合焦させる投影システムＰＳを通過する。第２位置決め装置ＰＷおよび位置センサＩＦ（例えば干渉計装置、リニアエンコーダまたは容量性センサ）の助けにより、例えば異なる目標部分Ｃが放射ビームＢの経路上に位置するように基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂを正確に動かすことができる。同様に、第１位置決め装置ＰＭおよび別の位置センサ（これは図１に明示していない）は、例えばマスクライブラリからの機械検索後またはスキャン中に、放射ビームに対するマスクＭＡの正確な位置決めのために用いることができる。一般に、マスクテーブルＭＴの動きは、第１位置決め装置ＰＭの一部を形成するロングストロークモジュール（粗動位置決め）およびショートストロークモジュール（微動位置決め）の助けにより実現されてもよい。同様に、基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂの動きは、第２位置決め装置ＰＷの一部を形成するロングストロークモジュールおよびショートストロークモジュールを用いて実現されてもよい。（スキャナと対照的に）ステッパの場合、マスクテーブルＭＴがショートストロークアクチュエータのみに接続されてもよいし、もしくは固定されてもよい。マスクＭＡおよび基板Ｗは、マスクのアライメントマークＭ１，Ｍ２および基板アライメントマークＰ１，Ｐ２を用いて位置合わせされてもよい。基板アライメントマークは図示されるように専用の目標部分を占めているが、これらは目標部分の間のスペースに位置してもよい（これはスクライブラインアライメントマークとして知られる）。同様に、１つ以上のダイがパターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡ上に設けられる場合、パターニングデバイスのアライメントマークがダイの間に位置してもよい。

図示される装置は、以下のモードの少なくとも１つで使用されることができる。
１．ステップモードでは、放射ビームＢに付与されたパターン全体が１回の照射で１つの目標部分Ｃに投影される間、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂは実質的に静止状態とされる（すなわち単一静的露光）。そして基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂはＸ方向および／またはＹ方向に移動され、その結果、異なる目標部分Ｃを露光できる。ステップモードにおいて、露光フィールドの最大サイズは、単一静的露光にて結像される目標部分Ｃのサイズを制限する。
２．スキャンモードでは、放射ビームに付与されたパターンが目標部分Ｃに投影される間、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂは同期してスキャンされる（すなわち単一動的露光）。サポート構造（例えばマスクテーブル）ＭＴに対する基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂの速度および方向は、投影システムＰＳの拡大（縮小）率および像反転特性により定められてもよい。スキャンモードにおいて、スキャン動作の長さが目標部分の高さ（スキャン方向）を決定する一方で、露光フィールドの最大サイズは、単一動的露光における目標部分の幅（非スキャン方向）を制限する。
３．別のモードでは、放射ビームに付与されたパターンが目標部分Ｃに投影される間、マスクテーブルＭＴがプログラマブルパターニングデバイスを保持して実質的に静止状態とされ、基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂが移動またはスキャンされる。このモードにおいて、一般的にパルス放射源が用いられ、プログラマブルパターニングデバイスは、基板テーブルＷＴａ／ＷＴｂが移動するたびに、または、スキャン中の連続する放射パルス間に必要に応じて更新される。この動作モードは、前述のタイプのプログラマブルミラーアレイといったプログラマブルパターニングデバイスを使用するマスクレスリソグラフィに直ちに適用できる。

上記の使用モードの組み合わせおよび／または変形、もしくは異なるモード全体の実行も可能である。

本例におけるリソグラフィ装置ＬＡは、２つの基板テーブルＷＴａおよびＷＴｂと、ステーション間で基板テーブルの交換が可能な２つのステーション（露光ステーションおよび測定ステーション）とを有する、いわゆるデュアルステージ型の装置である。露光ステーションＥＸＰにて一方の基板テーブル上の一方の基板が露光されている間、別の基板が測定ステーションＭＥＡにて他方の基板テーブルに装着されることができ、その結果、様々な準備ステップが実行されうる。準備ステップは、レベルセンサＬＳを用いて基板表面をマッピングすることと、アライメントセンサＡＳを用いて基板上のアライメントマークの位置を測定することとを含んでよい。通常アライメントマークは、標準グリッドパターンにあるように構成される。しかしながら、マークを生成するときの不正確さと、プロセシング工程の全体で発生する基板の変形とに起因して、マークは理想的なグリッドから外れてしまう。その結果、装置ＬＡが非常に高い正確性をもって正しい位置にプロダクト特性をプリントする必要がある場合、アライメントセンサは実際には、測定位置と基板の方向に加えて、多数のマークの位置を、基板全体の領域で詳細に測定しなければならない。従ってアライメントマークの測定は、非常に時間のかかるものとなる。２つの基板テーブル与えることにより、装置の処理能力を実質的に向上することができる。仮に、露光ステーションと同様に測定ステーションに基板テーブルがある間に位置センサＩＦが基板テーブルの位置を測定できない場合、双方のステーションにて基板テーブルの位置の追跡を可能にする第２位置センサが設けられてもよい。本発明は、単一の基板テーブルを持つ装置にも、２つ以上の基板テーブルを持つ装置にも適用可能である。

装置はさらに、記載される様々なアクチュエータおよびセンサの動きおよび測定のすべてを制御するリソグラフィ装置制御ユニットまたは制御部ＬＡＣＵを含む。ＬＡＣＵは、装置の動作に関連する所望の計算を実現するための信号処理およびデータ処理能力も含む。実際のところ、制御ユニットＬＡＣＵは、リアルタイムでのデータ取得や処理、装置内のサブシステムまたは構成要素の制御をそれぞれが扱う多くのサブユニットのシステムとして実現されるであろう。例えば、１つの処理サブシステムは、基板位置決め装置ＰＷのサーボ制御に特化してもよい。個別のユニットが粗動および微動アクチュエータを扱ってもよく、または異なる軸を扱ってもよい。別のユニットは、位置センサＩＦの読み出しに特化してもよい。装置の全体的な制御は、これらサブシステムの処理ユニット、オペレータおよびリソグラフィ製造工程に包含される他の装置と通信する中央処理ユニットまたは中央処理部により制御されてもよい。

図２は、２００において半導体プロダクトのための工業製造設備の文脈におけるリソグラフィ装置ＬＡを示す。リソグラフィ装置（または簡単に「リソツール」２００）の内部に、測定ステーションＭＥＡが２０２で示され、露光ステーションが２０４で示される。制御部ＬＡＣＵが２０６で示される。製造設備の内部で、装置２００は「リソセル」または「リソクラスター」の部分を形成するが、これは、装置２００によるパターニングのために基板Ｗに光感応性レジストおよび他のコーティングを与えることを目的としたコーティング装置２０８を含む。装置２００の出力側に、露光されたパターンを現像して物理的レジストパターンとするための、ベーキング装置２１０と現像装置２１２が与えられる。

一旦パターンが与えられ現像されると、パターン形成された基板２２０は、２２２、２２４、２２６で示されるような他のプロセシング装置に移動される。典型的な製造設備では、広範囲にわたるプロセシングステップが種々の装置により実行される。例えば本実施形態においては、装置２２２はエッチングステーションであり、装置２２４はポストエッチアニールステップを実行する。さらに物理的および／または化学的プロセシングステップが、さらなる装置２２６で与えられる、といった具合である。実際のデバイスを製造するためには、多くのタイプの工程、例えば材料の堆積、表面材料特性の改良（酸化、ドーピング、イオン注入等）、化学機械研磨（ＣＭＰ）等々が要求され得る。実際には装置２２６は、１つ以上の装置で実行される一連の異なるプロセシングステップを表す。

周知のように、適切な材料のデバイス構造とパターンとを基板上に１層ごとに形成するために、半導体デバイスの製造はこのようなプロセシングの多数の反復を含む。従ってリソクラスターに到達した基板２３０は、新たに準備された基板、あるいはこのクラスターまたは他の装置で全体的にプレ・プロセシングされた基板であるといってよい。同様に、必要なプロセシングに応じて基板２３２は、装置２２６から除去された後、同じリソクラスターにおける後続のパターニング工程に戻されてもよく、他のクラスターにおけるパターニング工程に送られてもよく、完了プロダクトとしてパッケージングとダイシングに送られてもよい。

プロダクト構造の各層ごとに異なるプロセシングステップのセットが必要であり、各層で使用される装置２２６は完全に異なるタイプのものである場合もあるだろう。さらに、装置２２６で与えられるプロセシングステップが名目上同じであっても、異なる基板上でステップ２２６を並行して実行する同タイプの装置が複数存在することもあるだろう。これらの装置間で設定や品質が少しずつ異なることが、異なる基板に異なる影響を与える可能性がある。エッチング（装置２２２）のような比較的各層に共通したステップであっても、名目上同一だが処理能力を最大に引き出すため並行動作する複数のエッチング装置で、このステップが実行される場合もあるだろう。さらに実際には、エッチングされる材料の細部や、異方性エッチング等の特別な要求条件に応じて、層が異なると、化学エッチングやプラズマエッチング等の異なるエッチング処理を受ける必要がある。

前述のように、前のおよび／または後の処理が、別のリソグラフィ装置で実行される場合もあるだろうし、異なるタイプのリソグラフィ装置で実行されることすらあるだろう。例えばデバイス製造プロセス中の層で、解像度やオーバーレイなどの要求条件が非常に高い層は、他のより低い要求条件の層に比べて、より高度なリソグラフィツールで処理されるだろう。従っていくつかの層は液浸型リソグラフィツールで露光される一方、他の層は「乾燥型」ツールで露光される場合があるだろう。いくつかの層はＤＵＶ波長で動作するツールで露光される一方、他の層はＥＵＶ波長放射を用いて露光される場合もあるだろう。

図２にはまた、製造プロセスの所望の段階でプロダクトのパラメータを測定するために使用されるメトロロジ装置２４０が示される。最近のリソグラフィ製造設備におけるメトロロジステーションの一般的な例は、角度分解スキャトロメータや分光スキャトロメータ等のスキャトロメータである。装置２２２でエッチングされる前の現像された基板２２０の特性を測定するために、メトロロジステーションが与えられてよい。メトロロジ装置２４０により、オーバーレイやクリティカルディメンジョン（ＣＤ）等の重要な性能パラメータが、現像されたレジストの特定の精度要求条件を満たしていないと判断されてよい。エッチングステップに入る前に、現像されたレジストを除去し、基板２２０をリソクラスターで再処理する機会が存在する。これも周知であるが、装置２４０から得られるメトロロジ結果を利用して、リソクラスターにおけるパターニング工程を経時的に微調整することにより、この工程を正確に継続することができる。これにより、プロダクトの性能仕様からの逸脱と工程のやり直しのリスクを最小化できる。当然、メトロロジ装置２４０および／または他のメトロロジ装置（図示しない）は、プロセシング後の基板２３２、２３４や入力される基板２３０にも適用され得る。

リソグラフィ製造システムは、パターニング後のプロダクトの性能測定装置に加えて、基板およびレチクルの前面および／または裏面の欠陥を特定するための検査装置を含んでよい。これらの基板への汚染物粒子の付着等の欠陥は、リソグラフィックプロセスに含まれる多数の取扱操作のいずれにおいても発生する可能性がある。図２の実線は、クリーンルーム環境下で自動化装置で実行されるこれらの取扱操作を模式的に示す。表示の簡略化のため、これらのいくつかは２４２とラベル付けされる。欠陥は、傷、くぼみ、また基板材料の変性さえも含み得る。検査装置２４０は、基板の前面の欠陥検査に使用することができる。しかし特に問題なのは、種々の取扱装置との接触によって発生する裏面の欠陥である。この欠陥を検査するために、個別の裏面検査装置２４４が与えられる。この目的のためにしばしば、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ ＳＰ２やＡＭＡＴ Ｕｖｉｓｉｏｎのような商業的に入手可能な装置が利用される。すべての基板が検査を受けるわけではないが、日常のサンプリングベースで、あるいは特定の問題が発見されたことにより、基板または基板のバッチ（ロット）がこのような検査装置に振り分けられ得る。詳細構造および／または材料組成を解析するために、さらなる検査装置（図２には示されない）、例えば電子顕微鏡やＸ線回折の適用が必要な場合もある。特に走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）とエネルギー分散型Ｘ線解析（ＥＤＸ）との組み合わせは、商業的にも入手可能である。これらのシステムでは、ＳＥＭによりサンプルの高分解能の詳細画像が与えられ、エネルギー分散型Ｘ線解析器（ＥＤＸまたはＥＤＡ）により基本的な元素同定と定量的な組成情報が与えられる。

導入部で言及したように、パターニングデバイス（マスクまたはレチクル）は、取扱操作の対象となるもう１つの重要要素である。レチクルの汚染その他の欠陥は、パターニングにおける性能劣化のもう１つの原因となり得る。通常レチクル２４６は、基板２３０、２３２、２３４と同様の頻度で取扱操作を受けることはないが、基板（異なるプロダクトまたは異なる層）に与えられるプロダクトパターンに変更があるたびにリソグラフィ装置２００から付け外しされ交換される。レチクル検査装置２４８は、汚染その他の欠陥に関しレチクルを直接検査するために与えられる。２４９でレチクル取扱システムが模式的に示される。図１に示されるような透過型レチクルの場合、クランプ配置が、レチクルの前面および／または裏面で側部に接触するだろう。ＥＵＶリソグラフィ装置で使われる反射型レチクルの場合、通常静電クランプがレチクルの裏面で使われるだろう。再び、レチクルの上に、あるいはレチクルサポートＭＴの上に、汚染その他の欠陥が発生する可能性がある。この欠陥は工程中に一方から他方へ転移する可能性がある。

検査装置２４０、２４４、２４８の各々は、リソグラフィ装置およびシステムの他のプロセシング装置から分離したユニットとして示されている。これは例示のみを目的としており、これらの検査装置の任意のいずれかまたはすべては、例えばリソグラフィ装置と一体化していてもよい。いくつかの既知のＥＵＶリソグラフィ装置は、一体化したレチクル裏面検査装置を有している。これにより、レチクルが検査のために真空環境下に置かれることが不要となる。

以下の説明では分析対象の欠陥のタイプは、基板の裏面汚染に集中されるだろう。同じ原理は、そのままレチクルの欠陥にも適応され得る。実際システムオペレータには、観測された性能低下が基板汚染に起因するものなのか、あるいはレチクル汚染に起因するものなのかは疑問かもしれない。一般に、汚染がレチクル（または関係するサポート）にあるのか、あるいは基板（または関係するサポート）にあるのかを、準備段階で判断することは可能である。なぜなら、レチクル上の欠陥が基板上の全領域に繰り返し同じ影響を与える原因となるのに対し、基板上の欠陥はそのような影響を与えないからである。

ここでリソグラフィ製造システムにおける裏面汚染の影響と根本原因を分析するための自動化ツールを与えるために、図２の最上部に示される診断装置２５０の設備が開示される。診断装置２５０は、コンピュータハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより実現されるデータ処理装置であって、図示されるように、製造システムからデータを受け取るために、製造システムに接続される。このコンピュータハードウェアは、リソツールその他の装置と物理的に同じ場所に設置されてもよいし、遠隔地に置かれて電気通信チャネルおよび／または取外し可能なストレージを用いてこれらの装置と接続されてもよい。診断装置２５０は、同一の基板に関して、あるいは少なくとも同一のプロセシングを受ける異なる基板に関して、異なるタイプの測定データ間に存在する相関を見出すことにより動作する。診断情報２５２はこの装置によって出力される。

いくつかの実施形態では、これらの異なるタイプの測定データを「インラインデータ」または「オフラインデータ」と呼ぶ。これはインラインデータが、通常のプロセシング中に作成されるデータ、例えば、リソグラフィ装置２００でセンサＡＳ、ＬＳを用いて基板から取得されたアライメントまたは高さマップデータなどに基づき得ることを反映する（同様のデータは、パターニングデバイスＭＡからも取得できる）。これに対しオフラインデータは、検査装置２４４または２４８による基板（またはレチクル）の欠陥の直接検査に基づき得る。検査装置２４０による測定から得られるデータは、オフラインまたはインラインデータであると考えてよい。異なるタイプの測定データを評価するもう１つの方法は、第１の測定データが裏面汚染などの欠陥の結果生じた症状に関するものであるのに対し、第２の測定データはこれらの症状を引き起こした欠陥の観測値に関するものであると考えることである。こうした原因の背後で、リソグラフィ製造システム全体のどこかに汚染の根本原因が存在する。本診断情報は特に、既存のシステムと比較して、より容易にこの根本原因を特定するために有用となり得る。

異なるタイプの測定データを区別するもう１つの方法は、これらの異なる観測データが、内的データまたは外的データのいずれかであるとみなすことである。内的データは、例えば裏面検査等、基板（またはレチクル）自体の観測により得られたデータであってよい。外的データは他から導出されたデータ、例えば、リソグラフィ装置で測定された高さマップや、この装置にパターンが与えられたときに取得されたオーバーレイ結果などから導出されたデータであってよい。このような外的データは、第１の測定データとして使用されてよい。一方内的データは、第２の測定データとして使用されてよい。

図２に示されるシステムでは、インラインデータ２５２は、例えば測定ステーション２０２で行われた測定に基づいて、リソグラフィ装置２００により与えられる。オフラインデータ２５４は、基板裏面検査装置２４４および／またはレチクル検査装置２４８により与えられてよい。検査装置２４０からのデータ２５６は、検査モードに応じて、インラインデータまたはオフラインデータのいずれかであるとみなされてよい。本書の導入部と請求項のことばでは、オーバーレイやＣＤといった性能パラメータの局所的偏差を表すデータ２５６は、第１の測定データ（インラインデータ）として使われるだろう。装置２４０が欠陥検出のために直接使われた場合は、データ２５６は第２の測定データ（オフラインデータ）として使われるだろう。

診断情報２６０は多数の形式を取ることができる。一例では、欠陥と基板の局所的偏差とに基づいて、診断マップが生成されてよい。これにより、フォーカスに影響を与える、および／または、クランプ性能劣化の原因となる汚染物粒子を、システムを中断することなく、正確に特定することが可能となる。診断情報は、汚染その他の欠陥の根本原因となる特定の取扱操作または取扱装置を特定するために、さらに処理されてもよい。この処理は、いわゆるコンテキストデータＣＤＡＴを組み合わせることにより実行されてよい。有用なコンテキストデータは、例えば特定の基板のプロセシング履歴を、さらには当該ステップを実行するときにどの特定の装置が使われたかを説明する。さらに診断装置２５０は、以下に詳述するように「フィンガープリント」データのライブラリを使用してもよい。

いくつかの実施形態では、製造システムのメンテナンススケジュール２６２をアップデートするために、診断情報が、自動または手動で利用される。いくつかの実施形態では、メンテナンススケジュールなどの診断情報が、システムの監視制御システム２６４内で直接かつ自動的に与えられる。監視制御システム２６４は例えば、１つまたはすべての装置におけるプロセシングの中断を自動化できる。この中断は、計画ベースで、あるいはそれ以上運転を続けるとプロセシング対象の基板が損なわれる場合には緊急ベースで行われる。所望のメンテナンスを実行するために、制御コマンド２６６がシステムの種々の装置に向けて発行される。制御コマンド２６６は、操作者に警告するためのアラームを含んでよい。制御コマンド２６６は、実行される前に人間の介在または確認を要求してもよい。

図３は、本発明のある実施形態に係る診断装置の使用の動作フローを模式的に示す。診断装置２５０は、一連の基板上で実行されるリソグラフィックプロセスを監視し分析するために使われる。リソグラフィックプロセスは、各基板上で実行される一連のプロセシングステップを備える。前記プロセシングステップは、パターニング装置で実行されるパターニングステップと、１つ以上のプレ・パターニングプロセシングステップと、１つ以上のポスト・パターニングプロセシングステップと、を含む。ここで、前記プロセシングステップの各々は、１つ以上の取扱操作を含む。診断装置は、複数のステップを自動的に実行するようにプログラムされたデータ処理装置を含む。第１の測定データ、すなわち、リソグラフィックプロセスを受ける１つ以上の基板の特性に関する局所的偏差を表すデータが取得される。基板の特性は、表面高さ、表面粗さ、肌理、温度、または表面やバルクの電気的量、例えば、電界、電流、電圧磁界効果、光放射、輝度、応力または歪み（複屈折）などの物理量であってよい。

第１の測定データで表された特性は、１つ以上の測定によって得られた特性であってよく、また必ずしも直接測定されたものでなくてもよい。例えばある特性は、基板表面の局所的湾曲（非平面）であってよく、何らかの方法で直接測定されたものであっても、第２の偏差としての高さ測定から取得されたものであってもよい。代替的に、基板の特性は、オーバーレイやＣＤといった、リソグラフィックプロセスの性能パラメータであってもよい。ある特定の実施形態では、診断装置のプロセッサは生の測定データを受信してよい。このプロセッサは、受信した生の測定データを用いて、所望の形式で局所的偏差の分布を計算する。第２の測定データとの相関において使用される第１の測定データは、測定データから加工された形式であってよく、さらには複数の個々の測定を組み合わせたものであってもよい。以下に、これらの例が示されるであろう。いかなる場合であっても、「測定データ」という用語は、生の測定に限定されるものではないし、生の測定を排除するものでもない。

局所的偏差は、任意の好適な測定技術を用いて測定されてよい。インライン測定は、基板の通常のプロセシングの過程でされ得る測定である。しかし第１の測定データは、測定可能な局所的偏差に関するあらゆる側面を含んでよい。これは、パターニング装置（リソグラフィ装置 ＬＡ ２００）内のセンサから取得される第１の測定データとともに、パターニング装置から取得されてもよい。すでに説明した通り、一般にレベルセンサＬＳおよび／またはアライメントセンサＡＳは、パターニングステップの準備段階で基板全体の位置偏差を測定するために使われる。同じ位置偏差は、第１の測定データの基礎として利用することもできる。代替的または追加的に、同じセンサを、パターニングの前または後に、特に診断装置２５０で使われる測定データを取得するために利用することもできる。

さらにパターニングの前または後に、選択された基板が、いわゆるオフライン測定に送られてもよい。これらの測定は第２の測定データ３０２の基礎を形成する。ここで第２の測定データ３０２は、同じリソグラフィックプロセスを受ける１つ以上の基板上で見出される欠陥の分布を表す。これは、パターニング装置の外の検査装置からの測定を含んでよい。例えば、検査装置２４４によって取得された裏面欠陥マップが使われてもよい。再び、第２の測定データは、生の測定データであってもよく、あるいは加工されたデータおよび／または他の複数のデータを組み合わせたものであってもよい。特に、第１および第２の測定データのいずれかまたは両方は、互いにより直接的に比較できるように、何らかの方法で変形されてもよい。以下に、これらの例が示されるであろう。

診断装置２５０は、２つの測定データの組を用いて、第２の測定データで表された欠陥の分布と、第１の測定データで表された局所的偏差の分布との相関を特定する。その後、特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報が生成されてよい。換言すれば、第１の測定データと第２の測定データとは、第２の測定データで表された欠陥と、第１の測定データで表された局所的偏差との空間的相関を特定するために使われる。以下に、相関を実行する例が示されるであろう。

診断情報は、多数の形式を取ってよく、多数の異なる仕方で利用されてよい。ここで示される例では、特定された相関はさらなる調査のために、基板（またはパターニングデバイス）の特定の領域を特定するために利用される。相関結果３０６に基づき、パターニングデバイスに関する、あるいはリソグラフィ製造プロセスで使われる他の装置に関する診断情報を取得するために、第２の測定データのある特定の領域に関する部分が読み出され使用される。理想的には、プロセッサはさらに、リソグラフィ製造プロセスで使われる装置の少なくとも１つに関するメンテナンススケジュールを自動的にアップデートするように構成される。

第１の測定データ３００は、パターニング装置内に含まれるであろうインライン測定装置から受信される。インライン測定装置は例えば、図１に示される装置のレベルセンサＬＳ（高さセンサ）であってよい。別の例では、第１の測定データは、基板テーブル上でレベルメータまたは静電電圧計（ＥＳＶＭ）を用いて行われた測定に基づくものあってもよい。レベルセンサが用いられた場合、レベルセンサは事実上、基板の前面で測定された高さマップを生成する。

前述のように、この第１の測定データを生成する基板はまた、例えば検査装置２４４を用いるオフライン検査に送られる。これらのオフライン検査は、基板裏面欠陥マップとなるであろう第２の測定データ３０２の基礎を形成する。

第１の測定データは、第１の空間分解能を持つ。第２の測定データは、第２の空間分解能を持つ。このデータを取得する検査装置やセンサの特性が大きく異なることに起因して、これらの空間分解能は大きく異なるであろう。ここで示される例では、第２の空間分解能は、第１の空間分解能より高い。すなわち、基板全体にわたる測定のサンプリング密度は、オフラインデータ（例えば詳細裏面検査結果）の方が、インラインデータ（例えば高さマップ）よりも高い。従って、相関を特定するためにこれらの２つのデータの組が比較される前に、何らかのプレ・プロセシングが必要である。プレ・プロセシングはまた、症状の特定のクラスまたは欠陥の特定のクラスを選択または強調する目的で、要求されることもある。これらの選択肢を実例で示すために、第１の測定データ３００と第２の測定データ３０２とが、以下のように比較され得る。

より高い分解能を持つ第２の測定データは、固定された測定点またはランダムな場所における測定点を備えるものであり、例えば通常のピクセルグリッドである。このデータは、（より低い分解能を持つ）第１の測定データによって定義されるグリッド全体にわたって統合される。高さマップデータの場合、例えば、横（Ｘ，Ｙ）分解能は、レベルセンサＬＳのスキャンパスまたはサンプリング密度で決まる。Ｚデータは、ポスト・プロセシングされたセンサ出力を含む。検査装置２４４を用いてマッピングされた欠陥のより詳細な画像から、サンプルが、高さマップ（第１の測定データ）の粗グリッド全体で足し合わされ、または平均化される。このようにして２つのデータのの組が共通の空間サンプルパターン（ピクセルグリッド）にマッピングされ、これらの間の空間的相関を特定することができる。一例として、第２の測定データは、第１の測定データのグリッドにマッピングされる。原理的には、いずれのデータの組も、異なる共通のグリッドにマッピングされ得る。例えば、インライン測定データの異なる組が平行と考えられるところが興味の対象となるであろう。

前述のように、第１および／または第２の測定データのプレ・プロセシングは、異なる特性の選択を含んでもよい。より小さい、またより大きい欠陥を識別するために、マッピングは、異なる欠陥サイズ間隔に関して反復されてよい。ある閾値にわたって特性を特定するために、データはさらに、重み関数（以下でさらに詳述する）を用いて変換されてもよい。比較を容易にするために、第１および第２の測定データは、共通のスケールに変換されてもよい。その後第１の測定データと第２の測定データの行列は、要素ごとに乗算されることにより、相互相関が与えられる。選択的に、ｘ方向とｙ方向それぞれで行列間に増加オフセットを与えた後に、これらの乗算が反復されてもよい。これにより、粒子および粒子群によるスミアリングに対して、より敏感なデータが生成される。２つのデータの組内で位置の正確な一致が当然とできない場合は、オフセットともに反復すること、および／またはオフセットを導入すると有用であろう。規則的なオフセットは、既知の場合もあるし、取得された測定データの相関から得られる場合もある。多数の測定ごとに反復する代わりに、その後の測定で、これらのオフセットが較正の形で差し引かれてもよい。

結果として得られた相関のマップは、様々な方法で利用され得る。例えば３０４では、相関が特定された領域は、ＳＥＭ−ＥＤＸのような検査装置を用いたさらなる検査と分析を受けるのに使われる基板の部位を選択するために利用される。一方３０６では、相関マップ３０４は、第２の測定データに含まれる高分解能欠陥マップの中で最も関連性が高い部分を取得するために利用され得る。これは、デフォーカスおよび／またはクランプ性能劣化のような症状を引き起こす欠陥と、内部および外部の基板取扱システムの特定部分とを関連付けるために利用され得る。これを実現するための１つの方法は、異なる取扱装置のフィンガープリント３１２−１から３１２−１０を含むライブラリ２５８を利用することである。各フィンガープリントは、基板（またはレチクル）を支持および／または把持する目的で、取扱装置が基板（またはレチクル）に物理的に接触するポイントで定義される。このようなフィンガープリントデータは、例えば、問題となるプロセシング装置の取扱システム全体で循環された特別の監視用ウェーハの裏面検査から、実験的に取得可能である。代替的にまたは追加的に、フィンガープリントデータは、装置のデザイン等の予備知識からも取得できる。

一例では、これらのフィンガープリントは、後述の診断装置２５０内のパターン認識ＰＲＥＣのために利用される。選択的に、３２０でＳＥＭ−ＥＤＸの結果とパターン認識とを組み合わせることにより、装置は、システム全体の性能に影響する欠陥の根本原因に関し、極めて具体的な指針を取得することができる。

図４は、本開示に係る装置を用いて相互相関データを生成する方法を模式的に示す。最初に第１の測定データが論じられるだろう。図４（ａ）は、第１の測定データのプロットを示す。実際には数値の微細なグラデーションが描写され得ることが理解できるであろう。特許の形式に従い、プロットは白と黒の網掛けを用いて粗いスケールに対して描かれている。本例ではデータは、Ｘ−Ｙグリッド上にＥＳＶＭ（静電電圧計）のデータを備える。強調された領域（セル）は、電圧Ｖの上昇を表す。他の実施形態では、これらは高さ（または湾曲）値であり得る。このような測定は、基板が基板サポートから取り外された後に実行されてよく、静電クランプ力の不均一性を引き起こしているであろう汚染領域を明らかにするだろう。（ｂ）は、（例えば）ガウス曲線に基づく重み関数を示す。これは、ＥＳＶＭのデータを規格化するためのものである。ＥＳＶＭ電圧が双極的あるため、本例の重み関数は対称的かつ双極的である。（ｃ）は、非対称的な重み関数が適用されたときのＥＳＶＭデータを組み合わせたものに基づく、重み付けられた無次元データＶＮを示す。本例では、プロット（ｃ）のうち強調された領域だけが、重み関数で規定された閾値を超える電圧を有する部分である。これは事実上、偏差マップの作成といってよい。すなわちこの偏差マップでは、相関のステップの前にある閾値を超える値を強調する目的で、領域あたりの密度値に、無次元の重み関数が適用される。このようにプレ・プロセシングされたデータの値が、（例えば）０から１の間のスケールに置かれる。

図４（ｄ）（第２ページ）は、第２の測定データの一例を示す。この場合の測定データは、基板裏面の欠陥データをｘ−ｙ軸に関するプロット位置上にマッピングしたものである。第２の測定データは、検査装置２４４等を用いて基板の裏面を直接検査することで測定された欠陥マップを含む。データ（ｄ）は、空間分解能に関して非常に詳細なものである。このデータはまた、瑣末な欠陥であって性能低下の原因とならないだろう欠陥をも示す。データ（ｄ）は、特許上の表示のため２進法形式で描画されているが、実際には多数のグレイスケール情報も含んでいる。異なるフィンガープリント３１２−１等の多数の断片がデータに上塗りされる。またこぶ状のドットや傷等の、より大きな欠陥も１つまたは２つ存在する。

（ｅ）は、欠陥密度ＤＤ、すなわち、図４（ａ）のＥＳＶＭ測定と同じグリッドとなるよう設計された粗グリッド中の各セル内で、観測された欠陥が足し上げられた欠陥密度が見られる。再び、特定の欠陥サイズを強調するために、フィルタリングまたは選択が行われてよい。例えば図４（ｅ）は、オフライン測定によるデータに基づく、１−５μｍ範囲の欠陥サイズに関する欠陥密度のプロットを足し上げたものを示す。再び、（ｆ）に示されるように、比較を容易にする目的で、累積ガウス曲線に基づく閾値上の無次元重み付けが適用される。ＤＮの値は、（例えば）０から１のスケール上にある。これにより、図４（ｇ）の欠陥密度のプロットが得られる。このプロットは、第２の測定データと重み関数とに基づく、１−５μｍ範囲の重み付けられた欠陥密度を示す。この処理は、他の範囲の欠陥サイズに関しても、ここで説明したように反復される。重み関数のパラメータは変わってもよい。

図５は、第１の測定データ５００を第２の測定データ５０２と比較する相互相関処理を示す。第１の測定データ５００は、図４（ｃ）に示されるように、プレ・プロセシングを施され、無次元スケールに変換された後のものである。同様に、第２の測定データ５０２も、第１の測定データ５００と同じ空間グリッド上に、同じ無次元スケールで、プレ・プロセシングされた後の状態で示される。相関マップ５０６を取得するために、５０４で、これらの値の２つの行列または配列は要素ごとに乗算される。

さらなるマップを生成するために、相互相関ステップ５０４は、ＸおよびＹ方向にオフセットを与えることにより所望の回数反復されてもよい。

図５０２の欠陥マップは、考慮に入れる多数の欠陥により、非常に「入り組んでいる」。これに対し相関マップ５０６は、インラインデータとオフラインデータとの間に相関が特定された、非常に特別の少数の部分（グループまたはセル）のみを示すことが見て取れるだろう。これらの部分は、５０８と５１０で強調されている。相関マップ５０６のような診断情報を生成することにより直ちに、性能低下の原因の探索が極めて簡単なものとなる。相関マップを最初の高分解能測定と組み合わせて用いることにより、特別の利益が得られる。

さらに５２０で、高分解能の第２の観測データ内における、特定された相関に基づく関心領域の選択が見られる。これは、５０８’、５１０’で強調された基板の前面、すなわち相関マップ（低分解）で相関５０８、５１０が見出された部分を表す。この領域からの高分解能データによれば、低空間分解の第１の測定データおよび相関マップ自体と比べ、格段に良好なフィンガープリントパターンの認識が可能となる。さらに、しばしば１つのフィンガープリントの欠陥のごく一部（特定の部分である必要はない）が、プロセシング中の基板の局所的偏差の発生に寄与する。例えば、基板の取扱装置との接触部分に由来する材料が、プロセシング後の基板の裏面に付着するといった典型的なケースを考慮すると、あらゆる部分に由来する物質のすべてが、直ちに一日で基板に転移することは非常にまれである。よりあり得べきシナリオは、装置の別の部分に由来する物質が、時間をかけて徐々に他の基板に転移することである。従って局所的転移を考慮するだけでは、その由来を特定することは困難であろう。本書で開示されるように、関係する欠陥を「フィンガープリント」の文脈に含めることにより、影響を受けた取扱装置を特定することが可能となり、入手可能なデータを最大限利用することができるようになる。前述のように、診断データの一部を生成するために、第２の測定データおよび特定された相関で指定された部分の材料組成を測定することも望ましいだろう。これは、欠陥の潜在的原因を特定する目的で、パターン認識機能ＰＲＥＣに追加して利用されてもよい。例えば、汚染の潜在的原因として２つの異なる取扱作業がパターン認識により示された場合、材料組成は、どちらの装置が真の原因であるかを特定するのに役立つだろう。

前述のように、基板の汚染に加えて、レチクルの汚染も性能低下の原因となり得る。第１の観測データで観測された症状とレチクル上で観測された欠陥との相関を特定する目的で、同じ方法が、レチクル検査装置２４８から得られた第２の測定データを用いて反復されてよい。両方のタイプの検査と相関付けが全体分析の一部として実施されるか、レチクルの検査と基板の検査とが別々に実施されるかは、選択の問題である。例えば選択肢として、レチクルの検査は（人間の介入、または自動的、または診断装置により）命じられたものであってよく、一方基板の検査はそのような原因が明らかでなくてもよい。前述のように、第１の測定データ内の局所的偏差が、基板にさらされる部分と同じ頻度と同じ空間分解能で繰り返す場合、レチクルの検査は特に有用であろう。同様に基板の検査は、レチクルの検査での相関では、可能性のある原因を特定できなかったときに命じられたものであってよい。実効上は、レチクルの欠陥マップは第３の測定データと考えると便利である。本書の導入部と請求項のことばでは、基板の欠陥マップまたはレチクルの欠陥マップは、第２の測定データと考えてよい。

レチクルに欠陥があることが疑われ、第２の測定データとしてレチクルの欠陥マップが使用される場合は、相関を特定するために使われる第１の測定データは、基板全体にわたる局所的偏差の領域内構成を表すことができる。この領域内構成は例えば、局所的な位置偏差を基板のすべての領域（標的部分）で平均化することにより取得されてよい。

前述のように、第１の測定データは、基板に加えられるパターンに関する１つ以上の性能パラメータを含んでよい。これらの性能パラメータは、光学的検査／メトロロジ装置２４０を用いて、基板の前面上で測定されてよい。これはオーバーレイエラーであって、２つ以上の別個のパターニングステップで与えられたフィーチャ間の位置偏差であろう（下記参照）。前述のように、同様の処理が行われてもよい。診断データの品質向上のため、実際の実行時は異なるタイプの第１の測定データが並行処理され、その結果が組み合わされてもよい。

図６は、基板裏面上（または基板サポート上）に存在する汚染物粒子に起因する、パターニングステップにおけるフォーカスおよびオーバーレイのエラーの発生を模式的に示す。本例のリソグラフィックプロセスでは、第１のパターンは、基板６０２上の第１の層６００におけるプロダクトフィーチャを形成するために与えられるべきものである。第２のパターンは、第１の層に重なる第２の層６０４におけるプロダクトフィーチャを形成するためにその後与えられるべきものである。

図６（ａ）は、基板が完全平坦性を有する理想的な状態を示す。第１の層６００と基板６０２との側面部分と高さ（フォーカス）は明確に定義されている。図６（ｂ）は、第２の層６０４のパターニング中に基板とそのサポート６０８（例えば図１におけるＷＴａまたはＷＴｂ）との間に存在する汚染物粒子の影響を示す。基板は平坦でなく、粒子の上部で局所的にふくらむ。第２の層６０４がパターニングされるとき、粒子６０６上であって基板６０２の裏面とクランプ（図示しない）との間に存在する基板６００の局所的湾曲に起因して、力学エラーｆが発生する。この力学エラーｆは、パターニング性能を低下させ、例えばＣＤに影響する。さらに、ふくらみの傾斜した側の第１の６０２および第２の６０４の層６０は重なり合わない。基板６００の湾曲に起因して、基板６００と第１の層の縁部は垂線に対して角度θをなす。

図６（ｃ）に示される通り、一旦第２の層が露光され、基板６００がクランプから除去されると、今度はオーバーレイエラーＯＶが現れることは明らかである。これは、的確な位置合わせがされずに、第２の層６０４が第１の層６０２および基板６００の縁部より内側に位置することを示す。

次に図７を参照することにより、裏面汚染の効果である局所的な高さ偏差と、その他の原因による偏差とを識別する形式の、高さマップデータを取得する方法が開示される。インライン生成された第１の測定データを形成するような基板高さマップをレベルセンサを用いて測定したとき、結果として得られる高さプロファイルは、いくつかの寄与の総和である。これらの寄与は、ほんの数例を上げれば、基板裏面上の粒子の存在に起因する局所的効果、非平坦面を持つ基板クランプに起因する全体的効果、基板の粗さと非平坦面に起因する全体的および局所的効果、クランプに支持されていない部分の基板のたるみに起因する局所的効果、基板の縁部部分の局所的効果、および熱勾配に起因する全体的効果などである。汚染に起因する性能低下の診断のためには、理想的には、測定値は基板の裏面上の粒子の存在による基板の変形のみを示すべきである。このデータは、それ自体も有用だが、前述の診断装置における高品質の第１の測定データとしても役立つだろう。

本発明者らは、所与の基準のデータの組を用いることにより、体系的で全体的な効果を除去できることに気が付いた。これは、異なるクランプ条件下で取得され、相当するフィルタリングがされた高さマップを用いることにより実現できる。異なるクランプ条件は、例えば異なるクランプ圧力であってよい。静電クランプの場合、異なるクランプ条件は、クランプ電圧の強度は同じだが、極性が反対のものを用いることで得ることができる。

図７（ａ）は、低クランプ圧力の下で測定された表面高さマップを模式的に示す。基板７００は、クランプ（基板サポート）７０２によって保持される。汚染物粒子７０４は、基板７００とクランプ７０２との間に保持された基板の裏側と接触している。粒子７０４の圧力に起因して、基板７００の前面において歪みが生じる。この歪みは、基板の前面で測定された高さマップデータに記録される。このデータは、リソグラフィックプロセスのパターニングステップのため基板がパターニング装置に装着されている間に、パターニング装置によって測定されてもよい。このデータはまた、パターニングステップ後に基板が基板サポートから外された後に測定されてもよい。その後、基板７００がクランプ７０２から外されないまま、クランプ条件が変えられる。一例では、圧力が上げられる。高クランプ圧力下で測定された、基板の表面高さマップが得られる。図７（ｂ）に模式的に示されるように、このマップは偏差７０６を含む。（この特定の例では）上昇した圧力が粒子７０４をいくらか圧迫するため、より高いクランプ圧力下での基板７００上における粒子７０４の影響は、低圧力下での場合より小さい。従って、基板７００で測定された第１の高さマップデータと第２の高さマップデータとは、同一のクランプ７０２における異なるクランプ力を条件とする。代替的に、第１の高さマップデータと第２の高さマップデータとを測定するために、基板７００は、静電サポート上のクランプ電荷の異なる極性を条件としてもよい。

次のステップは、各マップにおける全体的特徴をすべて除去するステップである。これは、（ａ）および（ｂ）で測定されたマップから、所与の基準高さマップを減算することによって達成される。基準マップは、欠陥を含まないとみなされるもので、非常に清浄な基板サポート（クランプ）上における非常に清浄な基板の高さマップの測定、例えば新たなシステムの設置・認定後の測定により生成されたものである。基準高さマップの測定は、（ａ）および（ｂ）にそれぞれ示される高さマップと厳密に同一のクランプ条件下で行われ、その結果（ｃ）および（ｄ）で示される基準マップが生成される。代替的に、このような基準マップが得られない場合は、基準マップは、問題となる変形された基板のローパスフィルタリングされたデータとハイパスフィルタリングされたデータとを組み合わせたデータによって生成されてもよい。基準マップの減算により、基板クランプ自体の効果に起因する全体的特徴を除去することができ、これにより、測定された高さマップを効果的にフィルタリングすることができる。これにより、図６（ｅ）で模式的に示される低圧力下での差分または「デルタ」高さマップと、図６（ｆ）で模式的に示される高圧力下でのデルタ高さマップとが生成される。高さマップにおける基板７００’の平坦な下側によって示されるように、クランプ７０２の高さ偏差は、基準高さマップを減算することにより相殺されている。

これらのデルタマップの各々はまだ、基板の高さの局所的偏差に起因する特徴と影響とを含んでいる。縁部効果と基板たるみとに起因する特徴は、低圧力および高圧力高さマップ内だけでなく、基準マップ内にも存在する。従って、これらもデルタマップ段階で除去される。基板の高さの局所的特徴をさらに除去するために、これらのデルタマップは、低圧力デルタ高さマップから高圧力デルタ高さマップのデータを減算することによりフィルタリングされる。これにより、デルタ粒子マップ、すなわち汚染物粒子だけが残る。この様子は図６（ｇ）で模式的に示される。すなわち図６（ｇ）は、図６（ｅ）および（ｆ）に示されるデルタ高さマップを用いて生成されたデルタ粒子マップを模式的に示す。

デルタマップの信号対雑音比は、主に測定中の雑音により決定される。デルタ粒子マップにおいて、特徴７０６’の高さはナノメートルのオーダーで明らかにすることができる。また既知の装置のクランプ圧力はミリバール（ｍｂａｒ）で表すことができる。半導体ウェーハの既知の取扱装置では、通例クランプ圧力は１００または数１００ミリバールのオーダーである。さらに、クランプ圧力は相当広い範囲で与えられ、例えば測定（ｂ）および（ｄ）が行われる間に与えられる「高い」圧力は、測定（ａ）および（ｃ）が行われる間に与えられる「低い」圧力の２，３または４倍といったような広い範囲で調整可能である。

たとえミクロンサイズの粒子であっても、基板がナノメートルのオーダーで弾性的に変形する原因となるだろう。さらにクランプ圧力が変化することにより、２つのサイズが異なることとなる可能性がある。その後の粒子の実際の座標は、デルタ粒子マップにのみ基づいて容易に決定することができる。各粒子は、Ｘ−Ｙ座標に加えて、高さ、半径／直径といった１つ以上のパラメータにより特徴づけられてもよい。これにより、目標とする検査と、基板／レチクルおよび基板／レチクルのサポートの適切な部位の洗浄とを容易に実行することができる。

さらに、デルタ粒子マップが（生の高さマップおよび湾曲の生データ、またはそれらの補足などの代替として）上に開示された診断装置で第１の測定データとして使われた場合、第１の測定データは極めて正確なインライン測定プロセスに基づくこととなる。

診断装置２５０自体に戻ると、プロセッサは、見出された欠陥と、特定の基板の特性の局所的偏差との相関を特定するために、第１の測定データと第２の測定データとを利用するように構成されてもよいことが分かるだろう。第１の測定データを用いて、空間的に分布する複数の領域における基板の性能パラメータや、何らかの特性の局所的偏差の分布を表す偏差マップが生成されてもよい。第２の測定データを用いて、空間的分布という意味で偏差マップの領域と一致する領域において観測された欠陥の密度を表す欠陥マップが生成されてもよい。上で定義したように、第１の測定データと第２の測定データとは、例えばインラインデータおよびオフラインデータであってよい。上で定義したように、第１の測定データおよび第２の測定データは、外的データおよび内的データであってよい。

いずれの場合もその後、診断装置を用いて、欠陥マップにおける欠陥の密度が偏差マップにおける局所的偏差の密度と相関を持つ領域が特定されてもよい。相関特定後の診断情報の生成は、相関が特定された領域に関する高分解能欠陥データを第２の測定データから読み出すことと、この高分解能欠陥データを用いて診断情報を生成することとを含んでよい。偏差マップと欠陥マップとの一致領域を定義するときのオフセットを変化させることが、相関プロセスの一部とされてよい。

次に、未処理の基板が完成製品にまで処理されるときの診断装置の応用を、基板の「ライフサイクル」の文脈で論じる。基板が受ける各プロセス（酸化、洗浄、メトロロジ、分類、フォーカスおよびオーバーレイの欠陥の測定、さらには基板が通過する経路など）は、汚染のフィンガープリントを残す。このフィンガープリントはユニークものであり、プレ・プロセシングデータベース（例えばライブラリ２５８）に蓄積され得る。これにより、パターン認識アルゴリズムを用いた、汚染の個々の原因の特定が可能となる。前述の相関マップと併せて利用されれば、見出された任意の汚染の根本原因の特定が可能となる。重要なことには、本書に開示された技術により、このような分析が十分に自動化され、専門家の手で行われた場合より迅速に実行される。

上に開示された診断装置は、どの欠陥が第１の測定データと相関しているかの情報を用いて、欠陥マップにパターン認識を適用することができる。基板裏面の検査により、
基板が製造ライフサイクル中に通過する種々の装置で使用されるチャック、クランプ、ピン等に相当する欠陥が非常に多く見出されるだろうことが理解できるだろう。再び図５の高分解能結果マップで強調された部分５０８’、５１０’を参照すると、例えば間隔および間隔周波数のヒストグラムに基づいて、特にこれらの特定の欠陥の原因を特定するパターン認識を適用することができる。

生成された診断情報は、リソグラフィックプロセスにおける特定の取扱ステップを特定してもよい。パターン認識とフィンガープリント手法とを用いることにより、特定された相関に基づき第２の測定データ内の特定の欠陥を見出すことと、特定の欠陥の特性にもとづきリソグラフィックプロセスにおける特定の取扱ステップを特定することとが可能となる。これが実現されれば、メンテナンススケジュールであって、少なくともその一部がパターニング装置内の基板サポートまたはレチクルサポートの洗浄に関係するもののアップデートが可能となる。代替的または追加的に、アップデートされたメンテナンススケジュール２６２は、その一部が、リソグラフィ製造プロセスの一部である取扱作業含まれる取集装置に関係することとなる。

診断情報を生成するステップは、特定された相関に基づき、特に第１の測定データ中の局所的偏差の分布と相関するフィーチャに関連して、どの欠陥フィンガープリント（欠陥フィンガープリントが存在した場合）が第２の測定データ中の欠陥の空間的分布と一致するのかを識別するステップを含んでよい。リソグラフィックプロセスが複数のプロセシングプロセスを含む場合、プロセッサは、基板上の所与のプロセシングステップで使用される個々のプロセシング装置を特定するコンテキストデータをさらに用いるように構成されてもよい。これに加えてプロセッサは、診断情報から特定された欠陥の原因について、これを目標とするか除外するかに関する情報をさらに生成するように構成されてもよい。

例えばデータベースは、図２の取扱作業の各々に関する１０個の異なるフィンガープリントテンプレートまたは画像（３２０−１から３２０−１０）を含んでよい。欠陥フィンガープリントの各々は、リソグラフィックプロセスにおける特定の取扱作業に関する欠陥の空間的分布を表す。基板の欠陥検査画像を見るとき、基板裏面上の特定のどの領域にフィンガープリントが存在するか（あるいは潜在的に存在するか）を認識するために、パターン認識アルゴリズムが使用されてもよい。一例においてこのアルゴリズムは、１０個のテンプレートの中のどれが観測された欠陥に一致するかを判断するため、ドロネー三角形分割とハウスドルフ生成との組み合わせを用いる。当業者は、本教示に基づいてこのような技術の具体化を多数想像できるだろう。純粋に例示を目的として、１つの可能な具体例が示される。

図８は、本例でキーとなるステップを示すフローチャートである。ステップ８０２で、欠陥マップ（第２の測定データ）が取得される。８０４で、データ内の大スケールのフィーチャを特定するために、欠陥画像内の欠陥の群が特定される。例えば、図４（ｄ）の欠陥画像で、より微細な詳細の中に様々な形やサイズのリング状の印といった大スケールのフィーチャが、認識される。点の群を特定することにより、このようなフィーチャを認識し識別することができる。このために利用可能な既知のアルゴリズムの１つは、ドロネー三角形分割である。この技術では、データ処理装置は点の集合Ｐの三角形分割を生成する。ここで、三角形分割の各三角形は１つの外接円に外接し、各外接円は点を含まない。換言すれば、各点からなる三角形の最低角度は最大化される。他の技術が、群を特定するために使われてもよい。一般に、常に他の取扱装置が明確に定義された方向でウェーハを取り扱っていれば、ある取扱装置のフィンガープリントはウェーハの方向に対してランダムに回転されてもよいことが理解できるだろう。アルゴリズムは、このような回転を考慮するために実行されてよい。

８０６で、第１および第２の測定データ間の相関マップ５０６が作成／読み込まれる。この相関マップは、図５に示される形で取得されていたものである。８０８で、相関が観測された領域に相当する高分解能データの部位（５０８’、５１０’）を特定するために、相関マップが使われる。８０８で、第２の測定データの詳細形式（図４（ｄ））の中から、前記特定された部分と交差する欠陥マップ中の点の群が特定される。相関を特定するために使われる欠陥マップの型は空間分解能と閾値の点ではむしろ粗いが、最初の欠陥マップは、高分解能で細かく目盛り付けられたデータをいまだ含んでいる。この高分解能のデータの中で、ステップ８０４で特定された群がまた高分解能で定義される。フル高分解能データがパターン認識の次のステップで使われ得るように、前記特定された部分（５０８、５１０’）と交差する群が読み込まれる。

８１０で、高分解能データ群が、装置フィンガープリントのライブラリに対するパターン認識のために使われる。この認識作業で、事前に分類されたフィンガープリントまたはテンプレート画像のデータベースの中から欠陥原因を特定するために、ハウスドルフ距離（または修正ハウスドルフ距離）が使われてよい。群化ステップおよび／または認識ステップで、反復処理が使われてよい。すべてのスペクトル成分が個々の密度ピークを特定するが、これはまたパターン認識のさらなる改良において使われてもよい。

上で論じられた技術に関するさらなる情報については、以下を参照されたい。「ハウスドルフ距離を用いた画像比較」Ｈｕｔｔｅｎｌｏｃｈｅｒ等、ＩＥＥＥ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、Ｖｏｌ １５ Ｎｏ ９（Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ １９９３）；「オブジェクトマッチングのための修正ハウスドルフ距離」Ｄｕｂｕｉｓｓｏｎ ａｎｄ Ｊａｉｎ、Ｐｒｏｃ． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、Ｊｅｒｕｓａｌｅｍ、Ｉｓｒａｅｌ、ｐｐ ５６６−５６８ （１９９４）； 「形状コンテキストを用いた形状マッチングおよびオブジェクト認識」Ｂｅｌｏｎｇｉｅ他、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、Ｖｏｌ ２４ Ｎｏ ２４（Ａｐｒｉｌ ２００２）。本発明者らが知る限り、かつてこれらの技術が半導体基板上のフィーチャ認識に適用されたことはない。

８１２で診断情報が生成されるがこれは、これらのフィンガープリント、すなわち、重大な欠陥の原因であることが暗示されるこれらの装置または少なくとも装置のタイプを、相関に基づいて特定することを含む。

例示を目的として、ステップ８１４および８１６は、８１０におけるパターンマッチングの準備を目的として、基準フィンガープリント３１２−１等に適用され得る処理を示す。ステップ８１４および８１６は、本方法の他のステップと別のタイミングや場所で実行されてもよい。前述のように、ライブラリ２５８は８０２と同様、特定の取扱装置や処理ツールの基準フィンガープリントを表す高分解能データにより構成されてもよい。このデータは、対象となる装置で試験用基板を複数回循環させることにより、実験的に取得されてもよい。代替的または追加的に、このデータは、装置の設計データから取得されてもよい。８１４で、基準フィンガープリントが読み込まれる。より大スケールのフィーチャを特定するために、８１６で基準データに群化が適用される。これは、ステップ８１４で第２の測定データに群化が適用された（あるいは将来適用される）場合と同様である。基準フィンガープリントは、典型的には１つ以上のこうしたより大スケールのフィーチャにより構成される。これらのフィーチャは、群化により特定され得て、パターンマッチングに使用されるためにライブラリ２５８に記録され得る。

パターンマッチングステップ８１０で、関連するフィンガープリント、すなわち基板の履歴に相当するものだけが選択されるように、予備知識８１８が使われてもよい。例えば、対象の基板が、そのプロセシング履歴において該当するタイプの取扱装置を経ていない場合は、フィンガープリントはパターンマッチングの検討から除外され得る。その後８１０で、選択されたフィンガープリントの候補と、第１の測定データと相関する欠陥を含む高分解能群（８０８）との間で、パターンマッチングが実行される。代替的にマッチングは、基板の履歴に含まれない装置は、ステップ８１２のレポートに含まれることがないよう、結果をフィルタリングするための予備知識とともに、すべてのフィンガープリントに対して実行されてもよい。

図８のフローチャートにおけるステップのシーケンスは、可能な唯一のシーケンスではないことは理解されるべきである。代替的な実施形態では、ステップ８１０はステップ８０６の前に実行されてもよい。すなわち、パターンマッチングは、相関の結果を参照することなく、フィンガープリントの候補の一定の範囲に対して実行されてもよい。相関の結果はその後、観測された欠陥と一致はすると思われるものの、特に興味のある第１の測定データ中の偏差に必ずしも寄与しないようなフィンガープリントを除外するために使われてもよい。必要であれば、相関の結果は、パターンマッチングの前後両方で使われてもよい。

上に述べた特定のパターンマッチング技術は、単に好適な例示のみを目的として説明されたものと理解されるべきである。好ましいものであれば、他のパターンマッチング技術や上述の技術の変形も適用可能である。本開示の要点は、第１の測定データ中に見出された偏差に関連する結果を自動的に特定するため、相関マップが、パターンマッチングとともに使用され得るもう１つの鍵を提供するという点にある。上述の通り、相関は、データに対してパターンマッチング（どんな種類であれ）が適用されるべき部位を決定するためのフィルタとして使用され得る。代替的または追加的に、相関結果は、パターンマッチングが実行された後に、関連する結果を選択するためのフィルタとして使用され得る。

図８に示された方法の中にも、パターン認識および方法全般の実行の詳細において、取ることのできる多数の選択肢がある。例えば、ステップ８１０におけるパターン認識は、２つの段階で実行されてもよい。第１の段階における認識は、個々の群に基づき、見出された群を組成特性のライブラリと比較することにより実行されてよい。一旦群から特性が認識されると、認識された特性の組と、その空間的関係とを参照することにより、より大きな取扱装置フィンガープリントが認識されてよい。代替的に、各装置フィンガープリントは、ステップ８１０におけるパターンマッチングを用いて、全体的に直接認識されてもよい。

別の態様において本発明はまた、コンピュータプログラム、例えば、ソフトウェアを蓄積した非一時的記憶デバイスを与える。このソフトウェアは、コンピュータ上で実行されたとき、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、第２のデータに示される欠陥の分布と第１のデータに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、をコンピュータに実行させる。ただし第１の測定データは、リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表す。また第２のデータは、上記と同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す。この診断情報を用いて、診断レポート、メンテナンススケジュール、またはその他の修理書類が作成されてもよい。指示は、リソグラフィ製造プロセスにおける介入を直接もたらす指示を含んでよい。

上述の本方法のステップは、任意の汎用データ処理ハードウェア（コンピュータ）内で自動化されてもよい。本装置は、既存のプロセッサ、例えば、図３（ａ）に示されるような処理ユニット（ＰＵ）、図１に示されるようなリソグラフィ装置制御ユニット（ＬＡＣＵ）、あるいは全体処理制御システムなどに統合されてもよい。本ハードウェアは、プロセシング装置から遠隔の場所にあってよく、さらには別の国に設置されてもよい。

図９は、好適なデータ処理装置（ＤＰＡ）の部品を示す。本装置は、コンピュータ実行可能コードを備えるコンピュータプログラムをロードするように構成されてよい。これにより、コンピュータプログラムがダウンロードされると、コンピュータ構成品は、前述の検査装置の機能を実行することができる。

プロセッサ１２２７に接続されたメモリ１２２９は、複数のメモリ部品、例えばハードディスク１２６１、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１２６２、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）１２６３、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２６４などを備えてよい。これらのメモリ部品のすべてがある必要はない。さらに、これらのメモリ部品がプロセッサ１２２７と、あるいはメモリ部品同士が、物理的に近接している必要もない。これらは遠隔に位置していてもよい。

プロセッサ１２２７は、ある種のユーザインタフェース、例えばキーボード１２６５やマウス１２６６に接続されてもよい。タッチスクリーン、トラックボール、スピーチコンバータ、またはその他の当業者に既知のインタフェースが使われてもよい。

プロセッサ１２２７は、例えばコンピュータ実行可能コードのような形式のデータを、磁気ディスク１２６８やＣＤＲＯＭ１２６９のようなデータ記憶媒体から読み込むように構成された読み込みユニット１２６７に接続されてもよい。ＤＶＤその他の当業者に既知のデータ記憶媒体が使われてもよい。

プロセッサ１２２７は、出力データを紙にプリントするためにプリンタ１２７０に接続されてよく、また、モニタ、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、またはその他の当業者に既知のタイプのディスプレイ１２７１に接続されてよい。

プロセッサ１２２７は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）に応答可能な送信機／受信器１２７３を用いて、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）などの通信ネットワーク１２７２に接続されてよい。プロセッサ１２２７は、通信ネットワーク１２７２を介して、他の通信システムと通信するように構成されてよい。本発明の外部コンピュータを用いた実施形態（図示しない）では、例えば操作者のパーソナルコンピュータが、通信ネットワーク１２７２を介してプロセッサ１２２７にログインすることができる。

プロセッサ１２２７は、独立システムあるいは並行動作する複数の処理ユニットとして実現されてもよい。この場合、各処理ユニットは、より大きなプログラムのサブタスクを実行するように構成される。処理ユニットは、複数のサブ処理ユニットとともに、１つ以上のメイン処理ユニットに分割されてもよい。プロセッサ１２２７のいくつかの処理ユニットは、他の処理ユニットから離れた場所に設置され、通信ネットワーク１２７２を介して通信してもよい。モジュール間の接続は、有線でも無線でもよい。

本コンピュータシステムは、任意のアナログおよび／またはデジタルの信号処理システム、および／または前述の機能を実現するように構成されたソフトウェア技術であってよい。

上記の本発明の実施態様に関する特定の説明は、光リソグラフィにおける利用の文脈でなされた。しかしながら本発明は、インプリントリソグラフィのような他の応用にも用いることもでき、また文脈上許されれば、光リソグラフィに限定されないという点は理解されるだろう。インプリントリソグラフィでは、パターニングデバイス内のトポロジーが、基板上に形成されるパターンを定義する。パターニングデバイスのトポロジーは、基板に与えられたレジストが、電磁放射、熱、圧力、またはそれらの組み合わせを用いて硬化された直後に、当該レジストの層にプレスされてよい。パターニングデバイスは、レジストが硬化された後、レジスト内にパターンを残して、レジストから除去される。

本書での「放射」および「ビーム」の用語は、紫外線（ＵＶ）（例えば、およそ３６５、３５５、２４８、１９３１５７、１２６ｎｍの波長を持つ）、極端紫外線（ＥＵＶ）（例えば５−２０ｎｍの範囲の波長を持つ）、およびイオンビームや電子ビームなどの粒子ビームを含む、あらゆるタイプの電磁放射を含む。

電子ビームリソグラフィは、リソグラフィ製造プロセスでしばしば利用される、すなわち、図２のリソグラフィックプロセス中のパターニングデバイスとして使われるレチクルを生成するリソグラフィ製造プロセスでしばしば利用されるため、特に興味の対象となる。レチクル上のパターンは、走査電子ビームを用いた直接書き込みにより製造される。本開示に記載された技術は、レチクルを利用した基本材料の製造プロセスの場合とまったく同様に、レチクル製造のためのリソグラフィックプロセスにおける欠陥とその原因の分析にも適用され得る。この製造プロセスは図２に示されるものとほぼ同じであるが、基板（レチクルブランク）上のパターンが、走査電子ビームを用いた直接書き込みにより製造される点だけが異なる。

「レンズ」という用語は、文脈上許されれば、屈折型、反射型、磁気型、電磁気型、および電気型光学コンポーネントを含む種々のタイプの光学コンポーネントの任意の１つ、またはその組み合わせを指してよい。

特定の実施形態についての上述の説明は、本発明の一般的特徴を非常に明確に開示している。従って、当業者の知識を適用することにより、本発明の一般概念から逸脱することなく、不要な実験をせずに、容易に、変形および／または種々の応用が可能である。従って、これらの応用や変形は、本開示の教示と手引に基づき、本発明の均等の意義および範囲に含まれると考えられる。本書の表現や用語は、例示を目的としており、限定を目的としていないと理解されるべきである。従って、本明細書の用語や表現は、当業者には、教示と手引の観点から解釈されるべきである。

本発明は、以下の条項で定義される実施形態を含む。
１．リソグラフィックプロセスに関連して使用される診断装置であって、
−第１の測定データを受信するステップと、
−第２の測定データを受信するステップと、
−前記第２のデータに示される欠陥の分布と前記第１のデータに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、
−前記特定された相関に基づいて、前記リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、
を自動的に実行するようにプログラムされたデータ処理装置を備え、
前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表し、前記第２のデータは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す装置。
２．前記第１の測定データの分布は、局所的偏差の分布を第１の空間分解能で表し、前記第２の測定データは、欠陥の分布を第２の空間分解能で表し、前記第２の空間分解能は、前記第１の空間分解能より高いことを特徴とする、第１項に記載の装置。
３．前記第１の測定データは、前記基板の特性としての表面高さの局所的偏差を表す、高さマップデータに基づくことを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
４．前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップのため前記第１の基板がパターニング装置に装着されている間に、パターニング装置によって測定されて得られる高さマップデータに基づくことを特徴とする、第３項に記載の装置。
５．前記第１の測定データは、少なくとも第１の高さマップデータおよび第２の高さマップデータに基づき、前記第１の高さマップデータおよび前記第２の高さマップデータは、基板サポート上で異なるクランプ条件下にある基板で測定されて得られることを特徴とする、第３項または第４項に記載の装置。
６．前記異なるクランプ条件は、静電基板サポートにおける異なるクランプ電圧極性を含むことを特徴とする、第５項に記載の装置。
７．前記第１の測定データは、第１の基板から測定されて得られる高さマップデータを、基準高さマップデータと比較することにより取得されることを特徴とする、第５項または第６項に記載の装置。
８．前記基準高さマップデータは、事前に１つ以上の基準基板から測定されて得られることを特徴とする、第７項に記載の装置。
９．前記基準高さマップデータは、少なくともその一部は、１つ以上の基板から測定されて得られるデータをフィルタリングすることにより取得されることを特徴とする、第７項に記載の装置。
１０．前記第１の測定データは、（ｉ）第１の基板がパターニング装置の基板サポート上で第１のクランプ条件下にあるとき、第１の基板から測定されて得られる第１の高さマップデータと、（ｉｉ）同じ第１のクランプ条件下にあるとき欠陥がない基板を表す第１の基準高さマップデータと、（ｉｉｉ）第１の基板がパターニング装置の基板サポート上で第１のクランプ条件と異なる第２のクランプ条件下にあるとき、第１の基板から測定されて得られる第２の高さマップデータと、（ｉｖ）同じ第２のクランプ条件下にあるとき欠陥がない基板を表す第２の基準高さマップデータと、を比較することによって取得されることを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１１．前記第１の測定データは、パターニングステップ後に、第１の基板が基板サポートから除去された後に、パターニング装置により前記基板サポートから測定されて得られるデータを含むことを特徴とする、第１項から第３項のいずれかに記載の装置。
１２．前記第１の測定データは、基板サポート全体における静電帯電の局所的偏差を表すことを特徴とする、第１１項に記載の装置。
１３．前記第２の測定データは、検査ツールにより前記基板の裏面を直接検査することによって見出された欠陥を表すことを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１４．前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップ中に基板に与えられたパターンに関する、１つ以上の性能パラメータの局所的偏差を表すことを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１５．前記性能パラメータは、オーバーレイエラーであって、前記リソグラフィックプロセスの２つ以上の別個のパターニングステップで加えられたフィーチャ間の位置偏差であることを特徴とする、第１３項に記載の装置。
１６．前記プロセッサは、欠陥フィンガープリントのデータベースをさらに与えられ、前記欠陥フィンガープリントの各々は、前記リソグラフィックプロセスにおける１つ以上の特定の取扱操作に関する欠陥の空間的分布を表し、前記診断情報を生成するステップは、前記特定された相関を用いて、欠陥フィンガープリントが存在した場合どの欠陥フィンガープリントが、前記第２の測定データの関連する部分内に見出された欠陥の空間的分布に一致するかを判断することを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１７．前記プロセッサは、前記欠陥間の距離の分布における空間的周波数を参照することにより、前記フィンガープリントを判断するように構成されることを特徴とする、第１１項に記載の装置。
１８．前記プロセッサは、
−前記第２の測定データ中の欠陥点の群を特定し、
−前記特定された相関により指定された前記第２の測定データの部分に存在する群を、関連する群として特定し、
−前記関連する群として特定された群を、欠陥フィンガープリントを判断するために使用する、
ように構成されることを特徴とする、第１６項または第１７項に記載の装置。
１９．プロセッサは、
−前記第１の観測データから、前記基板全体で空間的に分布する複数の領域における局所的偏差の分布を表す偏差マップを導出するステップと、
−前記第２の測定データから、空間分布において前記偏差マップの領域と一致する領域で観測された欠陥の密度を表す欠陥マップを導出するステップと、
−前記欠陥マップにおける欠陥の密度が、前記偏差マップにおける局所的偏差の密度と相関する領域を特定するステップと、
により前記相関を特定するように構成されることを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
２０．前記欠陥密度マップとその結果得られる相関とは、異なる欠陥サイズ間隔で生成されることを特徴とする、第１９項に記載の装置。
２１．カスタマイズ可能な閾値の関数としてデータを特定の値に規格化するため、前記測定マップに重み関数が適用されることを特徴とする、第１６項または第１７項に記載の装置。
２２．前記リソグラフィックプロセスが、異なる個別の基板上で異なる個別のプロセシング装置を用いて、１つ以上のプロセシングステップを実行するステップを含むところでの使用に適用され、前記プロセッサは、第１の基板上で所与のプロセシングステップを実行するために用いられる、前記個別のプロセシング装置を特定するコンテキストデータを使用するように構成されることを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
２３．リソグラフィ製造システムであって、１つ以上のリソグラフィックパターニング装置と、関連する基板取扱装置とともに１つ以上の他のプロセシング装置と、を備え、先行する条項のいずれかに記載の診断装置をさらに備えるシステム。
２４．前記診断情報は、前記取扱装置の特定の１つを、前記局所的偏差の原因として疑われるものとして特定することを特徴とする、第２３項に記載のリソグラフィ製造システムム。
２５．前記第２の測定データのソースとして基板裏面検査装置をさらに含む、第２３項または第２４項に記載のリソグラフィ製造システム。
２６．前記第２の測定データのソースとしてレチクル裏面検査装置をさらに含む、第２３項または第２４項に記載のリソグラフィ製造システム。
２７．第２３項、第２４項または第２５項に記載のリソグラフィ製造システムであって、メンテナンス作業が少なくとも部分的には前記診断情報に基づいて制御されるように、前記診断装置が前記リソグラフィ製造システムの制御システムと通信するように構成される、リソグラフィ製造システム。
２８．ソフトウェアを蓄積した、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイスであって、前記ソフトウェアは、コンピュータ上で実行されたとき、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、前記第２のデータに示される欠陥の分布と前記第１のデータに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、前記特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、をコンピュータに実行させ、前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表し、前記第２のデータは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表すことを特徴とする、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイス。

本発明の幅と範囲は、前述の典型的な実施形態のいずれにも限定されるべきではなく、以下の請求項とその均等に従うものとしてのみ定義されるべきである。

本発明は第１の態様において、リソグラフィックプロセスに関連して使用される診断装置を与える。この診断装置は、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、第２の測定データに示される欠陥の分布と第１の測定データに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、を自動的に実行するようにプログラムされたデータプロセシング装置を備える。ここで第１の測定データは、リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表す。また第２の測定データは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す。

いくつかの実施形態では、より高分解能を持つ第２の測定データ部分は、その後、診断情報の取得のために使用される目的で読み出される。このとき、高分解能データの中から、重大な欠陥の原因の手掛かりを含む可能性が高い部分を選択するために、相関の結果が使用されてよい。例えば本装置は、第２の測定データの中で、欠陥の群を特定するように構成されてよい。特定された相関の領域に相当する群を選択するために、相関の結果が使用されてもよい。

別の態様において本発明はまた、ソフトウェアを蓄積した、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイスを与える。このソフトウェアは、コンピュータ上で実行されたとき、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、第２の測定データに示される欠陥の分布と第１の測定データに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、をコンピュータに実行させる。ただし第１の測定データは、リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表す。また第２の測定データは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す。

本発明の諸実施形態が、例示のみを目的として、添付の模式的な図面を参照しながら説明される。
本発明のある実施形態に係るリソグラフィ装置を示す図である。 図１のリソグラフィ装置を、半導体デバイスのためのリソグラフィ製造システムを形成する他の装置とともに使用する様子を模式的に示す図である。このシステムは、本発明のいくつかの実施形態に係る診断装置を含む。 本発明のある実施形態に係る診断装置の使用の動作フローを模式的に示す図である。 本発明のある実施形態に係る第１の測定データのプロットを示す図である。 図４（ａ）の第１の測定データを規格化するための重み関数を示す図である。 重み関数適用後の第１の測定データの表示に基づく、重み付けられた無次元データを示す図である。 診断装置における第２の測定データとして使用されるための、基板裏面の欠陥データのマップを示す図である。 オフライン測定データに基づく、１−５μｍの範囲のサイズの欠陥密度のプロットの総和を示す図である。 図４（ｄ）のオフラインデータとともに使うための、累積ガウス関数に基づく無次元重み関数を示す図である。 オフライン観測データと重み関数に基づく、１−５μｍの範囲の重み付けられた欠陥密度を示す図である。 本診断装置のある実施形態において、第１の測定データと第２の測定データとの相関を特定するステップと、付加的な診断情報を選択的に生成するステップと、を示す図である。 基板の前面における、汚染の存在に起因するフォーカスおよびオーバーレイのエラーの発生を模式的に示す図である。 例えば図２から５の診断装置における改良された第１の測定データとして有用な、フィルタリングされた高さマップデータを取得する方法を示す図である。 ある実施形態に係る診断装置における、パターン一致プロセスの一例のフローチャートである。 本発明の診断装置を実行するのにプログラマブルな、データ処理ハードウェアを模式的に示す図である。

異なるタイプの測定データを区別するもう１つの方法は、これらの異なる観測データが、内的データまたは外的データのいずれかであるとみなすことである。内的データは、例えば裏面検査等、基板（またはレチクル）自体の観測により得られたデータであってよい。外的データは、基板（またはレチクル）が基板サポート（レチクルサポート）と相互作用するときにのみ発生する効果を表してもよい。外的データは他から導出されたデータ、例えば、リソグラフィ装置で測定された高さマップや、この装置にパターンが与えられたときに取得されたオーバーレイ結果などから導出されたデータであってよい。このような外的データは、第１の測定データとして使用されてよい。一方内的データは、第２の測定データとして使用されてよい。

別の態様において本発明はまた、コンピュータプログラム、例えば、ソフトウェアを蓄積した非一時的記憶デバイスを与える。このソフトウェアは、コンピュータ上で実行されたとき、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、第２の測定データに示される欠陥の分布と第１の測定データに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、をコンピュータに実行させる。ただし第１の測定データは、リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表す。また第２の測定データは、上記と同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す。この診断情報を用いて、診断レポート、メンテナンススケジュール、またはその他の修理書類が作成されてもよい。指示は、リソグラフィ製造プロセスにおける介入を直接もたらす指示を含んでよい。

本発明は、以下の条項で定義される実施形態を含む。
１．リソグラフィックプロセスに関連して使用される診断装置であって、
−第１の測定データを受信するステップと、
−第２の測定データを受信するステップと、
−前記第２の測定データに示される欠陥の分布と前記第１の測定データに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、
−前記特定された相関に基づいて、前記リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、
を自動的に実行するようにプログラムされたデータ処理装置を備え、
前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表し、前記第２の測定データは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す装置。
２．前記第１の測定データの分布は、局所的偏差の分布を第１の空間分解能で表し、前記第２の測定データは、欠陥の分布を第２の空間分解能で表し、前記第２の空間分解能は、前記第１の空間分解能より高いことを特徴とする、第１項に記載の装置。
３．前記第１の測定データは、前記基板の特性としての表面高さの局所的偏差を表す、高さマップデータに基づくことを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
４．前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップのため前記第１の基板がパターニング装置に装着されている間に、パターニング装置によって測定されて得られる高さマップデータに基づくことを特徴とする、第３項に記載の装置。
５．前記第１の測定データは、少なくとも第１の高さマップデータおよび第２の高さマップデータに基づき、前記第１の高さマップデータおよび前記第２の高さマップデータは、基板サポート上で異なるクランプ条件下にある基板で測定されて得られることを特徴とする、第３項または第４項に記載の装置。
６．前記異なるクランプ条件は、静電基板サポートにおける異なるクランプ電圧極性を含むことを特徴とする、第５項に記載の装置。
７．前記第１の測定データは、第１の基板から測定されて得られる高さマップデータを、基準高さマップデータと比較することにより取得されることを特徴とする、第５項または第６項に記載の装置。
８．前記基準高さマップデータは、事前に１つ以上の基準基板から測定されて得られることを特徴とする、第７項に記載の装置。
９．前記基準高さマップデータは、少なくともその一部は、１つ以上の基板から測定されて得られるデータをフィルタリングすることにより取得されることを特徴とする、第７項に記載の装置。
１０．前記第１の測定データは、（ｉ）第１の基板がパターニング装置の基板サポート上で第１のクランプ条件下にあるとき、第１の基板から測定されて得られる第１の高さマップデータと、（ｉｉ）同じ第１のクランプ条件下にあるとき欠陥がない基板を表す第１の基準高さマップデータと、（ｉｉｉ）第１の基板がパターニング装置の基板サポート上で第１のクランプ条件と異なる第２のクランプ条件下にあるとき、第１の基板から測定されて得られる第２の高さマップデータと、（ｉｖ）同じ第２のクランプ条件下にあるとき欠陥がない基板を表す第２の基準高さマップデータと、を比較することによって取得されることを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１１．前記第１の測定データは、パターニングステップ後に、第１の基板が基板サポートから除去された後に、パターニング装置により前記基板サポートから測定されて得られるデータを含むことを特徴とする、第１項から第３項のいずれかに記載の装置。
１２．前記第１の測定データは、基板サポート全体における静電帯電の局所的偏差を表すことを特徴とする、第１１項に記載の装置。
１３．前記第２の測定データは、検査ツールにより前記基板の裏面を直接検査することによって見出された欠陥を表すことを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１４．前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップ中に基板に与えられたパターンに関する、１つ以上の性能パラメータの局所的偏差を表すことを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１５．前記性能パラメータは、オーバーレイエラーであって、前記リソグラフィックプロセスの２つ以上の別個のパターニングステップで加えられたフィーチャ間の位置偏差であることを特徴とする、第１３項に記載の装置。
１６．前記プロセッサは、欠陥フィンガープリントのデータベースをさらに与えられ、前記欠陥フィンガープリントの各々は、前記リソグラフィックプロセスにおける１つ以上の特定の取扱操作に関する欠陥の空間的分布を表し、前記診断情報を生成するステップは、前記特定された相関を用いて、欠陥フィンガープリントが存在した場合どの欠陥フィンガープリントが、前記第２の測定データの関連する部分内に見出された欠陥の空間的分布に一致するかを判断することを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
１７．前記プロセッサは、前記欠陥間の距離の分布における空間的周波数を参照することにより、前記フィンガープリントを判断するように構成されることを特徴とする、第１１項に記載の装置。
１８．前記プロセッサは、
−前記第２の測定データ中の欠陥点の群を特定し、
−前記特定された相関により指定された前記第２の測定データの部分に存在する群を、関連する群として特定し、
−前記関連する群として特定された群を、欠陥フィンガープリントを判断するために使用する、
ように構成されることを特徴とする、第１６項または第１７項に記載の装置。
１９．プロセッサは、
−前記第１の測定データから、前記基板全体で空間的に分布する複数の領域における局所的偏差の分布を表す偏差マップを導出するステップと、
−前記第２の測定データから、空間分布において前記偏差マップの領域と一致する領域で観測された欠陥の密度を表す欠陥マップを導出するステップと、
−前記欠陥マップにおける欠陥の密度が、前記偏差マップにおける局所的偏差の密度と相関する領域を特定するステップと、
により前記相関を特定するように構成されることを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
２０．前記欠陥密度マップとその結果得られる相関とは、異なる欠陥サイズ間隔で生成されることを特徴とする、第１９項に記載の装置。
２１．カスタマイズ可能な閾値の関数としてデータを特定の値に規格化するため、前記測定マップに重み関数が適用されることを特徴とする、第１６項または第１７項に記載の装置。
２２．前記リソグラフィックプロセスが、異なる個別の基板上で異なる個別のプロセシング装置を用いて、１つ以上のプロセシングステップを実行するステップを含むところでの使用に適用され、前記プロセッサは、第１の基板上で所与のプロセシングステップを実行するために用いられる、前記個別のプロセシング装置を特定するコンテキストデータを使用するように構成されることを特徴とする、先行する条項のいずれかに記載の装置。
２３．リソグラフィ製造システムであって、１つ以上のリソグラフィックパターニング装置と、関連する基板取扱装置とともに１つ以上の他のプロセシング装置と、を備え、先行する条項のいずれかに記載の診断装置をさらに備えるシステム。
２４．前記診断情報は、前記取扱装置の特定の１つを、前記局所的偏差の原因として疑われるものとして特定することを特徴とする、第２３項に記載のリソグラフィ製造システムム。
２５．前記第２の測定データのソースとして基板裏面検査装置をさらに含む、第２３項または第２４項に記載のリソグラフィ製造システム。
２６．前記第２の測定データのソースとしてレチクル裏面検査装置をさらに含む、第２３項または第２４項に記載のリソグラフィ製造システム。
２７．第２３項、第２４項または第２５項に記載のリソグラフィ製造システムであって、メンテナンス作業が少なくとも部分的には前記診断情報に基づいて制御されるように、前記診断装置が前記リソグラフィ製造システムの制御システムと通信するように構成される、リソグラフィ製造システム。
２８．ソフトウェアを蓄積した、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイスであって、前記ソフトウェアは、コンピュータ上で実行されたとき、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、前記第２の測定データに示される欠陥の分布と前記第１の測定データに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、前記特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、をコンピュータに実行させ、前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表し、前記第２の測定データは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表すことを特徴とする、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイス。

Claims (15)

1. リソグラフィックプロセスに関連して使用される診断装置であって、
   −第１の測定データを受信するステップと、
   −第２の測定データを受信するステップと、
   −前記第２のデータに示される欠陥の分布と前記第１のデータに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、
   −前記特定された相関に基づいて、前記リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、
   を自動的に実行するようにプログラムされたデータ処理装置を備え、
   前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表し、前記第２のデータは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表す装置。
2. 前記第１の測定データの分布は、局所的偏差の分布を第１の空間分解能で表し、前記第２の測定データは、欠陥の分布を第２の空間分解能で表し、前記第２の空間分解能は、前記第１の空間分解能より高いことを特徴とする、請求項１に記載の装置。
3. 前記第１の測定データは、前記基板の特性としての表面高さの局所的偏差を表す、高さマップデータに基づくことを特徴とする、先行する請求項のいずれか１項に記載の装置。
4. 前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップのため前記第１の基板がパターニング装置に装着されている間に、パターニング装置によって測定されて得られる高さマップデータに基づくことを特徴とする、請求項３に記載の装置。
5. 前記第１の測定データは、少なくとも第１の高さマップデータおよび第２の高さマップデータに基づき、前記第１の高さマップデータおよび前記第２の高さマップデータは、基板サポート上で異なるクランプ条件下にある基板で測定されて得られることを特徴とする、請求項３または４に記載の装置。
6. 前記第１の測定データは、（ｉ）第１の基板がパターニング装置の基板サポート上で第１のクランプ条件下にあるとき、第１の基板から測定されて得られる第１の高さマップデータと、（ｉｉ）同じ第１のクランプ条件下にあるとき欠陥がない基板を表す第１の基準高さマップデータと、（ｉｉｉ）第１の基板がパターニング装置の基板サポート上で第１のクランプ条件と異なる第２のクランプ条件下にあるとき、第１の基板から測定されて得られる第２の高さマップデータと、（ｉｖ）同じ第２のクランプ条件下にあるとき欠陥がない基板を表す第２の基準高さマップデータと、を比較することによって取得されることを特徴とする、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
7. 前記第１の測定データは、パターニングステップ後に、第１の基板が基板サポートから除去された後に、パターニング装置により前記基板サポートから測定されて得られるデータを含むことを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の装置。
8. 前記第１の測定データは、基板サポート全体における静電帯電の局所的偏差を表すことを特徴とする、請求項７に記載の装置。
9. 前記第２の測定データは、検査ツールにより前記基板の裏面を直接検査することによって見出された欠陥を表すことを特徴とする、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
10. 前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップ中に基板に与えられたパターンに関する、１つ以上の性能パラメータの局所的偏差を表すことを特徴とする、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
11. 前記性能パラメータは、オーバーレイエラーであって、前記リソグラフィックプロセスの２つ以上の別個のパターニングステップで加えられたフィーチャ間の位置偏差であることを特徴とする、請求項９に記載の装置。
12. 前記プロセッサは、欠陥フィンガープリントのデータベースをさらに与えられ、前記欠陥フィンガープリントの各々は、前記リソグラフィックプロセスにおける１つ以上の特定の取扱操作に関する欠陥の空間的分布を表し、前記診断情報を生成するステップは、前記特定された相関を用いて、欠陥フィンガープリントが存在した場合どの欠陥フィンガープリントが、前記第２の測定データの関連する部分内に見出された欠陥の空間的分布に一致するかを判断することを特徴とする、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
13. 前記リソグラフィックプロセスが、異なる個別の基板上で異なる個別のプロセシング装置を用いて、１つ以上のプロセシングステップを実行するステップを含むところでの使用に適用され、前記プロセッサは、第１の基板上で所与のプロセシングステップを実行するために用いられる、前記個別のプロセシング装置を特定するコンテキストデータを使用するように構成されることを特徴とする、先行する請求項のいずれかに記載の装置。
14. リソグラフィ製造システムであって、１つ以上のリソグラフィックパターニング装置と、関連する基板取扱装置とともに１つ以上の他のプロセシング装置と、を備え、先行する請求項のいずれかに記載の診断装置をさらに備えるシステム。
15. ソフトウェアを蓄積した、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイスであって、前記ソフトウェアは、コンピュータ上で実行されたとき、第１の測定データを受信するステップと、第２の測定データを受信するステップと、前記第２のデータに示される欠陥の分布と前記第１のデータに示される局所的偏差の分布との相関を特定するステップと、前記特定された相関に基づいて、リソグラフィックプロセスに関する診断情報を生成するステップと、をコンピュータに実行させ、前記第１の測定データは、前記リソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板の特性の局所的偏差の分布を表し、前記第２のデータは、同じリソグラフィックプロセスの対象となる１つ以上の基板上で、または前記リソグラフィックプロセスのパターニングステップにおいてパターンが前記基板に転写されるときの転写元であるパターニングデバイス上で観測された欠陥の分布を表すことを特徴とする、コンピュータプログラムまたは非一時的記憶デバイス。

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