JP3001282B2 - パターン位置検出方法 - Google Patents
パターン位置検出方法Info
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- JP3001282B2 JP3001282B2 JP8554891A JP8554891A JP3001282B2 JP 3001282 B2 JP3001282 B2 JP 3001282B2 JP 8554891 A JP8554891 A JP 8554891A JP 8554891 A JP8554891 A JP 8554891A JP 3001282 B2 JP3001282 B2 JP 3001282B2
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- Exposure Of Semiconductors, Excluding Electron Or Ion Beam Exposure (AREA)
- Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
- Container, Conveyance, Adherence, Positioning, Of Wafer (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、位置検出をするための
パターンマッチング方法に係り、特に、高精度が要求さ
れる半導体露光装置のアライメント時のパターン位置検
出に好適とされたパターン位置検出方法に関する。
パターンマッチング方法に係り、特に、高精度が要求さ
れる半導体露光装置のアライメント時のパターン位置検
出に好適とされたパターン位置検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、半導体製造装置に於いて、ウエ
ハとレチクル等との高精度アライメントを実現するため
に、ＩＴＶカメラやＣＣＤセンサで対象物上のマークの
明視野像又は暗視野像を取り込んだり、対象物上に設け
られたマークをレーザ光で走査し、反射光や回折光等を
検出して位置合わせすることが行なわれている。特に、
画像データに基づいて位置検出をする場合、検出精度向
上のために画像処理に各種の工夫が施されている。
ハとレチクル等との高精度アライメントを実現するため
に、ＩＴＶカメラやＣＣＤセンサで対象物上のマークの
明視野像又は暗視野像を取り込んだり、対象物上に設け
られたマークをレーザ光で走査し、反射光や回折光等を
検出して位置合わせすることが行なわれている。特に、
画像データに基づいて位置検出をする場合、検出精度向
上のために画像処理に各種の工夫が施されている。
【０００３】例えば、２次元の画像データ又はその画像
データをある所定の１軸方向に加算して得られた１次元
データとマーク形状から推測される推定パターンとの類
似度が最大となる位置を求め、その位置を上記軸方向の
マーク位置とするテンプレートマッチング手法が知られ
ている。この方法では、１度推定パターンを作ってしま
えば、位置検出に於いてマークの寸法や形状等の特徴を
考慮せずに済むので、処理途中に条件分岐によるマーク
位置判断の必要がなく、処理内容の単純化が図れる。
データをある所定の１軸方向に加算して得られた１次元
データとマーク形状から推測される推定パターンとの類
似度が最大となる位置を求め、その位置を上記軸方向の
マーク位置とするテンプレートマッチング手法が知られ
ている。この方法では、１度推定パターンを作ってしま
えば、位置検出に於いてマークの寸法や形状等の特徴を
考慮せずに済むので、処理途中に条件分岐によるマーク
位置判断の必要がなく、処理内容の単純化が図れる。
【０００４】図５の（Ａ）乃至（Ｄ）を参照して、この
テンプレートマッチングの計算例を示す。ここで、図５
の（Ａ）は２次元マークを上から見た図であり、図５の
（Ｂ）はこの断面図である。また、図５の（Ｃ）は、こ
のような２次元マークを明視野光学系で見たときのデー
タを断面に垂直な方向に加算して得た実測パターンを示
している。ここで、この実測パターンのグラフをｙ＝Ｍ
（ｘ）とする。また、図５の（Ｄ）は図５の（Ａ）及び
（Ｂ）をもとに決めた推定パターンを示している。この
推定パターンのグラフをｙ＝Ａ（ｘ）とする。なお、図
５の（Ｄ）中に於いて、ｓは計算処理の始まりを、ｅは
計算処理の終わりをそれぞれ表している。
テンプレートマッチングの計算例を示す。ここで、図５
の（Ａ）は２次元マークを上から見た図であり、図５の
（Ｂ）はこの断面図である。また、図５の（Ｃ）は、こ
のような２次元マークを明視野光学系で見たときのデー
タを断面に垂直な方向に加算して得た実測パターンを示
している。ここで、この実測パターンのグラフをｙ＝Ｍ
（ｘ）とする。また、図５の（Ｄ）は図５の（Ａ）及び
（Ｂ）をもとに決めた推定パターンを示している。この
推定パターンのグラフをｙ＝Ａ（ｘ）とする。なお、図
５の（Ｄ）中に於いて、ｓは計算処理の始まりを、ｅは
計算処理の終わりをそれぞれ表している。
【０００５】テンプレートマッチングに於ける類似度を
表す評価関数の具体的な形は多種多様のものがある。こ
こでは、統計処理で用いられる相関係数を用いるものと
する。推測パターンｙ＝Ａ（ｘ）と実測パターンｙ＝Ｍ
（ｘ）の相関係数γは、 γ＝ＳAM／（ＳA ・ＳM ） ただし、
表す評価関数の具体的な形は多種多様のものがある。こ
こでは、統計処理で用いられる相関係数を用いるものと
する。推測パターンｙ＝Ａ（ｘ）と実測パターンｙ＝Ｍ
（ｘ）の相関係数γは、 γ＝ＳAM／（ＳA ・ＳM ） ただし、
【０００６】
【数１】 となる。
【０００７】推定パターンをｘ方向（図中左右方向）に
走査して、相関係数γが最大となる位置を実測パターン
のｘ方向の位置とする。ｙ方向も同様にして求めること
ができる。
走査して、相関係数γが最大となる位置を実測パターン
のｘ方向の位置とする。ｙ方向も同様にして求めること
ができる。
【０００８】また、特開昭６１−２７８１３６号公報に
は、線対称の対象パターンを用いて、対称性評価関数を
設定して線対称の中心位置検出を行うパターン位置検出
方法が開示されている。
は、線対称の対象パターンを用いて、対称性評価関数を
設定して線対称の中心位置検出を行うパターン位置検出
方法が開示されている。
【０００９】即ち、横軸ｘ方向に位置、縦軸ｙ方向に信
号強度をとって、位置Ｉでの実測パターンをｙ＝Ｘ
（Ｉ）、マッチングをみる幅を（２Ｎ＋１）とすると、
対称性評価関数Ｙ（Ｉ）は、
号強度をとって、位置Ｉでの実測パターンをｙ＝Ｘ
（Ｉ）、マッチングをみる幅を（２Ｎ＋１）とすると、
対称性評価関数Ｙ（Ｉ）は、
【００１０】
【数２】
【００１１】のように表される。ただし、ｆ1 は重み関
数で、検出精度を高めるように決めるものである。Ｉの
値を変化させて、即ち、ｘ方向に対称性確認位置を走査
させて、この関数が最小になる位置を目的の線対称位置
とするものである。
数で、検出精度を高めるように決めるものである。Ｉの
値を変化させて、即ち、ｘ方向に対称性確認位置を走査
させて、この関数が最小になる位置を目的の線対称位置
とするものである。
【００１２】また、上記公報には、重み関数についてノ
イズの影響を受けにくくするためにマークのエッジ部よ
りできる、比較的実測パターンのなかで形状変化の少な
いピーク部分を強調する例が開示されている。
イズの影響を受けにくくするためにマークのエッジ部よ
りできる、比較的実測パターンのなかで形状変化の少な
いピーク部分を強調する例が開示されている。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、実際に
得られるマークの実測パターンには、以下のような問題
が発生し、位置検出精度の劣化や検出不能といった結果
をもたらすことがある。 （１）ランダムなノイズが乗る。 （２）別のマークのパターン又はその一部を対象パター
ンと誤認する。 （３）別のマークのパターンが対象パターンの一部と交
差する又は別パターンが対象パターンを隠ぺいする。 （４）プロセス条件や光学系・照明系等によるパターン
の拡大縮小やシフト、パターンの明暗の変化が生じる。
得られるマークの実測パターンには、以下のような問題
が発生し、位置検出精度の劣化や検出不能といった結果
をもたらすことがある。 （１）ランダムなノイズが乗る。 （２）別のマークのパターン又はその一部を対象パター
ンと誤認する。 （３）別のマークのパターンが対象パターンの一部と交
差する又は別パターンが対象パターンを隠ぺいする。 （４）プロセス条件や光学系・照明系等によるパターン
の拡大縮小やシフト、パターンの明暗の変化が生じる。
【００１４】また、前述したような通常のテンプレート
マッチングでは、推定パターンサイズが大きくなると、
取り込み画像上でのマッチングのための前面走査に時間
がかかるという問題が生じる。さらに、特開昭６１−２
７８１３６号公報に開示されているようなパターン位置
検出方法では、以下のような問題がある。 （１）対象パターン又は少なくともその検出部位が線対
称でなければならない。
マッチングでは、推定パターンサイズが大きくなると、
取り込み画像上でのマッチングのための前面走査に時間
がかかるという問題が生じる。さらに、特開昭６１−２
７８１３６号公報に開示されているようなパターン位置
検出方法では、以下のような問題がある。 （１）対象パターン又は少なくともその検出部位が線対
称でなければならない。
【００１５】（２）目標位置でなくとも、例えば、別マ
ークの中心やマークから外れたフラットな部分のように
対称性が良い点を見つけるとそこを目標位置と誤認す
る。そのため、目標位置を大まかに把握するための手段
が必要となるか、あるいは検出部位と目標位置のずれが
わずかであるという前提が必要となる。
ークの中心やマークから外れたフラットな部分のように
対称性が良い点を見つけるとそこを目標位置と誤認す
る。そのため、目標位置を大まかに把握するための手段
が必要となるか、あるいは検出部位と目標位置のずれが
わずかであるという前提が必要となる。
【００１６】（３）ノイズやプロセス条件等による実測
パターンの変化の影響をうけにくくするためにマークの
エッジ部よりできるピーク部分を強調する例が開示され
ているが、実測パターンが２つ以上のピークを持つ場合
にはピーク両端の信号レベルとピークの形状がほぼ等し
いという条件が必要であり、もし成り立たない場合に
は、ピークは１つしか持てないことになる。
パターンの変化の影響をうけにくくするためにマークの
エッジ部よりできるピーク部分を強調する例が開示され
ているが、実測パターンが２つ以上のピークを持つ場合
にはピーク両端の信号レベルとピークの形状がほぼ等し
いという条件が必要であり、もし成り立たない場合に
は、ピークは１つしか持てないことになる。
【００１７】本発明は、上記の点に鑑みてなされたもの
で、発生する問題に合わせてその影響を受けにくく且つ
単純化されたマッチング度合を表す評価関数を設定する
ことで高精度で高速にパターンマッチングを行い得ると
共に、類似マークやマーク間隔・配置やマークの交差と
いった位置検出用マークとその検出条件に関する制限を
緩和することを可能とするパターン位置検出方法を提供
することを目的とする。
で、発生する問題に合わせてその影響を受けにくく且つ
単純化されたマッチング度合を表す評価関数を設定する
ことで高精度で高速にパターンマッチングを行い得ると
共に、類似マークやマーク間隔・配置やマークの交差と
いった位置検出用マークとその検出条件に関する制限を
緩和することを可能とするパターン位置検出方法を提供
することを目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明によるパターン位置検出方法では、形状が
既知のマークについて、画像処理された実測パターン
を、上記既知のマーク形状に基づく推定パターンと比較
して識別し、位置検出するためのパターンマッチングに
於いて、上記推定パターンをそのパターン形状に基づき
ブロック分けし、このブロック分けした部分について実
測パターンとの演算を行い、それに基づいてマーク全体
のマッチング度合の位置に関する評価関数を設定して、
位置検出を行う。
めに、本発明によるパターン位置検出方法では、形状が
既知のマークについて、画像処理された実測パターン
を、上記既知のマーク形状に基づく推定パターンと比較
して識別し、位置検出するためのパターンマッチングに
於いて、上記推定パターンをそのパターン形状に基づき
ブロック分けし、このブロック分けした部分について実
測パターンとの演算を行い、それに基づいてマーク全体
のマッチング度合の位置に関する評価関数を設定して、
位置検出を行う。
【００１９】
【作用】本発明によるパターン位置検出方法によれば、
推定パターンをブロック分けし、発生する問題に合わせ
てその影響を受けにくい特定の前記ブロックの組合せを
いくつか選びそれらの比重が増すよう重み付けを行った
マッチング度合の評価関数によって処理するようにして
いる。
推定パターンをブロック分けし、発生する問題に合わせ
てその影響を受けにくい特定の前記ブロックの組合せを
いくつか選びそれらの比重が増すよう重み付けを行った
マッチング度合の評価関数によって処理するようにして
いる。
【００２０】従って、発生する問題に合わせてその影響
を受けにくく且つ単純化されたマッチング度合を表す評
価関数を設定することで高精度で高速にパターンマッチ
ングを行い得ると共に、類似マークやマーク間隔・配置
やマークの交差といった位置検出用マークとその検出条
件に関する制限を緩和することができる。
を受けにくく且つ単純化されたマッチング度合を表す評
価関数を設定することで高精度で高速にパターンマッチ
ングを行い得ると共に、類似マークやマーク間隔・配置
やマークの交差といった位置検出用マークとその検出条
件に関する制限を緩和することができる。
【００２１】
【実施例】通常、半導体製造装置に於いては、精度のみ
ならず高速処理をも必要とするので、２次元パターンで
も所定の２軸に関する２つの１次元パターンに圧縮して
処理する。従って、以下に説明する実施例もこれに倣っ
て説明するが、類似度の計算を目的とする次元のデータ
で行うことで任意の次元のデータを直接処理することが
可能である。以下、図面を参照して本発明の実施例を説
明する。まず、図１の（Ａ）乃至（Ｆ）を参照して、本
発明の原理を説明すると共に、評価関数の一般形の例を
２つ説明する。
ならず高速処理をも必要とするので、２次元パターンで
も所定の２軸に関する２つの１次元パターンに圧縮して
処理する。従って、以下に説明する実施例もこれに倣っ
て説明するが、類似度の計算を目的とする次元のデータ
で行うことで任意の次元のデータを直接処理することが
可能である。以下、図面を参照して本発明の実施例を説
明する。まず、図１の（Ａ）乃至（Ｆ）を参照して、本
発明の原理を説明すると共に、評価関数の一般形の例を
２つ説明する。
【００２２】図１の（Ａ）は２次元マークを上から見た
図で、図１の（Ｂ）はこの２次元マークの断面図であ
る。図１の（Ｃ）は、このような２次元マークを明視野
光学系（図示せず）で取り込み、断面に垂直な方向に加
算して微分し、その絶対値を取ることによって得た実測
パターンを示している。これは、暗視野光学系で取り込
んだデータの濃淡の最低レベルを“０”とすることによ
っても得られる。このような処理を行うことでエッジ部
のみのデータが値を持ち、その他は“０”となる。これ
により、処理すべきデータ量が減り、さらにエッジ毎を
１つのブロックとするブロック分けも同時にできるので
本発明にとり有効な画像取り込み方法である。ただし、
プロセスにおけるパターンでは、積層された層やレジス
トの影響で明視野でも同図に似た像が得られることがあ
るが、それについては必ずしも微分処理する必要はな
い。ここで、この実測パターンのグラフをｙ＝Ｍ（ｘ）
とする。また、同図中の１，２，３，４は図１の（Ｂ）
のエッジに対応するピークを表す。
図で、図１の（Ｂ）はこの２次元マークの断面図であ
る。図１の（Ｃ）は、このような２次元マークを明視野
光学系（図示せず）で取り込み、断面に垂直な方向に加
算して微分し、その絶対値を取ることによって得た実測
パターンを示している。これは、暗視野光学系で取り込
んだデータの濃淡の最低レベルを“０”とすることによ
っても得られる。このような処理を行うことでエッジ部
のみのデータが値を持ち、その他は“０”となる。これ
により、処理すべきデータ量が減り、さらにエッジ毎を
１つのブロックとするブロック分けも同時にできるので
本発明にとり有効な画像取り込み方法である。ただし、
プロセスにおけるパターンでは、積層された層やレジス
トの影響で明視野でも同図に似た像が得られることがあ
るが、それについては必ずしも微分処理する必要はな
い。ここで、この実測パターンのグラフをｙ＝Ｍ（ｘ）
とする。また、同図中の１，２，３，４は図１の（Ｂ）
のエッジに対応するピークを表す。
【００２３】図１の（Ｄ）は図１の（Ａ）をもとに計算
された推定パターンである。この推定パターンのグラフ
をｙ＝Ａ（ｘ）とする。同図中では、同形状のピーク
１，２，３，４があり、それ以外の部分では値が“０”
となっている。また、ｓ１，ｓ２，ｓ３，ｓ４は各ピー
クの始まりを、ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４は各ピークの終
わりをそれぞれ表していて、それぞれの始まりから終わ
りまでの幅ｄは全て同じ長さである。このピークは、図
１の（Ａ）のマークエッジ部分に相当していて、マーク
の段差がピークパターンとなって現れている。
された推定パターンである。この推定パターンのグラフ
をｙ＝Ａ（ｘ）とする。同図中では、同形状のピーク
１，２，３，４があり、それ以外の部分では値が“０”
となっている。また、ｓ１，ｓ２，ｓ３，ｓ４は各ピー
クの始まりを、ｅ１，ｅ２，ｅ３，ｅ４は各ピークの終
わりをそれぞれ表していて、それぞれの始まりから終わ
りまでの幅ｄは全て同じ長さである。このピークは、図
１の（Ａ）のマークエッジ部分に相当していて、マーク
の段差がピークパターンとなって現れている。
【００２４】図１の（Ｄ）の推定パターンの具体的形状
は、各エッジ部に対応する位置に実測パターンに対応す
る幅の図１の（Ｅ）に示す±３σの範囲の正規分布のグ
ラフを描き、残りの部分は値を“０”となるように作成
している。
は、各エッジ部に対応する位置に実測パターンに対応す
る幅の図１の（Ｅ）に示す±３σの範囲の正規分布のグ
ラフを描き、残りの部分は値を“０”となるように作成
している。
【００２５】この推定パターンの形状としては、図１の
（Ｆ）に示す三角形状のピークのように単純化したもの
や光学系の伝達関数に基づいて定まるビークのようにほ
ぼ実際に即したものを用いることもできる。
（Ｆ）に示す三角形状のピークのように単純化したもの
や光学系の伝達関数に基づいて定まるビークのようにほ
ぼ実際に即したものを用いることもできる。
【００２６】図１の（Ｄ）に於いて、値が“０”近傍の
部分を除いた残りの４つのピークの部分をそれぞれ１つ
のブロックとするようなブロック分けを採用する。この
例のように、信号強度の値が“０”近傍になる部分を除
くと、それだけでブロック分けができている場合は問題
ないが、明視野像のようにマークの中で“０”近傍をと
らないことが多い場合、又はさらに細かいブロック分け
をしたい場合、例えば、ある２つのピーク間を一定の比
に分けるようにブロック分けするといった方法をとるこ
とができる。
部分を除いた残りの４つのピークの部分をそれぞれ１つ
のブロックとするようなブロック分けを採用する。この
例のように、信号強度の値が“０”近傍になる部分を除
くと、それだけでブロック分けができている場合は問題
ないが、明視野像のようにマークの中で“０”近傍をと
らないことが多い場合、又はさらに細かいブロック分け
をしたい場合、例えば、ある２つのピーク間を一定の比
に分けるようにブロック分けするといった方法をとるこ
とができる。
【００２７】各ピークでの実測パターンと推定パターン
の類似度を用いる場合、各ピーク部毎の類似度をｒ1 ，
ｒ2 ，ｒ3 ，ｒ4 とすると、評価関数Ｆ1 は、例えば、
の類似度を用いる場合、各ピーク部毎の類似度をｒ1 ，
ｒ2 ，ｒ3 ，ｒ4 とすると、評価関数Ｆ1 は、例えば、
【００２８】
【数３】 とおける。
【００２９】ピークの組合せでの類似度を用いる場合、
その類似度を、ピークｉ，ｊ（１≦ｉ＜ｊ≦４）の組合
せについてはｒijというようにきめると、評価関数Ｆ2
は、例えば、
その類似度を、ピークｉ，ｊ（１≦ｉ＜ｊ≦４）の組合
せについてはｒijというようにきめると、評価関数Ｆ2
は、例えば、
【００３０】
【数４】 とおける。また、Ｆ1 とＦ2 を組み合わせて、例えば、
【００３１】
【数５】 とすることもできる。異なるパターンを用いてピークの
個数が変化する場合にも同様の展開が可能である。次に
上記評価関数の一般形を適用した本発明の一実施例を説
明する。
個数が変化する場合にも同様の展開が可能である。次に
上記評価関数の一般形を適用した本発明の一実施例を説
明する。
【００３２】図２の（Ａ）は半導体露光装置のチップア
ライメントに於いて、縮小レンズ（図示せず）を通して
見えるウエハ上のマーク１１をレチクル上のマーク１２
に対して相対的に合わせ込んでいる様子を表している。
ここで、レチクル上のマーク１２は４つの四角い透明な
ウィンドウ１３を持っており、ここを通ってウエハ上マ
ーク１１にあたった光が反射して戻り、前記ウィンドウ
１３を通してウエハ上マーク１１を見ることができるよ
うになっている。
ライメントに於いて、縮小レンズ（図示せず）を通して
見えるウエハ上のマーク１１をレチクル上のマーク１２
に対して相対的に合わせ込んでいる様子を表している。
ここで、レチクル上のマーク１２は４つの四角い透明な
ウィンドウ１３を持っており、ここを通ってウエハ上マ
ーク１１にあたった光が反射して戻り、前記ウィンドウ
１３を通してウエハ上マーク１１を見ることができるよ
うになっている。
【００３３】図２の（Ｂ）は、２次元ＣＣＤ（図示せ
ず）で取り込んだ図２の（Ａ）の像を縦又は横方向に加
算して得られた実測パターンを示す図である。同図でレ
チクル及びウエハ上マークのパターン１４，１５では、
ピーク（１，３），（２，４）のように１つおきのピー
ク間隔ｌが共に等しい。また、レチクルパターン１４の
信号強度の方がウェハパターン１５のそれよりも大き
い。
ず）で取り込んだ図２の（Ａ）の像を縦又は横方向に加
算して得られた実測パターンを示す図である。同図でレ
チクル及びウエハ上マークのパターン１４，１５では、
ピーク（１，３），（２，４）のように１つおきのピー
ク間隔ｌが共に等しい。また、レチクルパターン１４の
信号強度の方がウェハパターン１５のそれよりも大き
い。
【００３４】パターンマッチングでそれぞれのマーク位
置を求めてずれを検出する場合、２種類のマークパター
ンが互いに位置検出の邪魔になりうる。例えば、あるエ
ッジをもう一方のマークのエッジと誤認したり、また、
２つのマークの相対位置が若干ずれるとウエハ上マーク
１１のエッジがレチクルのウィンドウ１３の陰に入り見
えなくなり、その分、ウエハ上マーク１１の実測パター
ンのピークが少なくなる。
置を求めてずれを検出する場合、２種類のマークパター
ンが互いに位置検出の邪魔になりうる。例えば、あるエ
ッジをもう一方のマークのエッジと誤認したり、また、
２つのマークの相対位置が若干ずれるとウエハ上マーク
１１のエッジがレチクルのウィンドウ１３の陰に入り見
えなくなり、その分、ウエハ上マーク１１の実測パター
ンのピークが少なくなる。
【００３５】ここで図１の（Ｄ）のようなウエハの推定
パターンを用いて以下の数６の式のような評価関数によ
るテンプレートマッチングを行うと、レチクルパターン
１４の２つの大きなピークにより最適アライメント位置
と異なる２点に評価関数の最大点ができることがある。
この様子を図２の（Ｃ）に示す。
パターンを用いて以下の数６の式のような評価関数によ
るテンプレートマッチングを行うと、レチクルパターン
１４の２つの大きなピークにより最適アライメント位置
と異なる２点に評価関数の最大点ができることがある。
この様子を図２の（Ｃ）に示す。
【００３６】
【数６】
【００３７】この対処として、ピーク（１，３），
（２，４）以外の組合せを重視すれば良い。即ち、一番
単純なものとしては、ピーク（１，４），（２，３）の
組合せについてのみ計算する方法が挙げられる。Ｆ1 ，
Ｆ2 の適用例は、それぞれ、 Ｆ1 ＝ｒ1 ・ｒ4 ＋ｒ2 ・ｒ3 …（１） Ｆ2 ＝ｒ14＋ｒ23 …（２） となる。ここでの適応において、（１）式は上記数３の
式の、（２）式は上記数４の式のそれぞれａ，ｂ，ｄの
係数に“０”を代入し、ｃの重み付けの係数には ｃ14＝１、 ｃ22＝１、 その他のｃ＝０
（２，４）以外の組合せを重視すれば良い。即ち、一番
単純なものとしては、ピーク（１，４），（２，３）の
組合せについてのみ計算する方法が挙げられる。Ｆ1 ，
Ｆ2 の適用例は、それぞれ、 Ｆ1 ＝ｒ1 ・ｒ4 ＋ｒ2 ・ｒ3 …（１） Ｆ2 ＝ｒ14＋ｒ23 …（２） となる。ここでの適応において、（１）式は上記数３の
式の、（２）式は上記数４の式のそれぞれａ，ｂ，ｄの
係数に“０”を代入し、ｃの重み付けの係数には ｃ14＝１、 ｃ22＝１、 その他のｃ＝０
【００３８】を代入してある。上記（１）式について２
つの類似度の積のみを扱っているので式の単純化のた
め、１／２乗はしていない。実験等で、より良い重み付
け係数の値が分かれば、変更するものとする。ここで、
ｒ1 の決め方の基本的な計算法の例として
つの類似度の積のみを扱っているので式の単純化のた
め、１／２乗はしていない。実験等で、より良い重み付
け係数の値が分かれば、変更するものとする。ここで、
ｒ1 の決め方の基本的な計算法の例として
【００３９】
【数７】
【００４０】
【数８】
【００４１】
【数９】 を挙げることができる。上記数７及び数８の式について
は評価関数が最小になる位置が、上記数９の式について
は最大になる位置が目標位置である。次に、ｒ14，ｒ23
の決め方の例として、
は評価関数が最小になる位置が、上記数９の式について
は最大になる位置が目標位置である。次に、ｒ14，ｒ23
の決め方の例として、
【００４２】
【数１０】 また、対称性を活かした計算法として、
【００４３】
【数１１】 を挙げることができる。上記数１０及び数１１の式につ
いては、評価関数が最大になる位置が目標位置である。
いては、評価関数が最大になる位置が目標位置である。
【００４４】図３の（Ａ）及び（Ｂ）は、図２の（Ｂ）
のパターンに対応する実測パターンのピーク位置がシフ
トする場合の例を示している。即ち、図３の（Ａ）及び
（Ｂ）は、同形状マークの実測パターンの２つの測定例
である。ピーク（１，２）及び（３，４）の距離が、図
３の（Ａ）ではｌ1 （＝１１）、図３の（Ｂ）ではｌ2
（＝１２）と異なっている。この例でピーク（１，
２），（３，４）の組合せの中心位置は条件の変化に対
して相対的にはシフトしないものとする。また、ピーク
（１，３），（２，４）の組合せについては、シフトが
逆向きで量が等しいものとする。露光量が変化したり、
プロセスでのエッチング条件の変化によりこのような変
化が起こりうる。
のパターンに対応する実測パターンのピーク位置がシフ
トする場合の例を示している。即ち、図３の（Ａ）及び
（Ｂ）は、同形状マークの実測パターンの２つの測定例
である。ピーク（１，２）及び（３，４）の距離が、図
３の（Ａ）ではｌ1 （＝１１）、図３の（Ｂ）ではｌ2
（＝１２）と異なっている。この例でピーク（１，
２），（３，４）の組合せの中心位置は条件の変化に対
して相対的にはシフトしないものとする。また、ピーク
（１，３），（２，４）の組合せについては、シフトが
逆向きで量が等しいものとする。露光量が変化したり、
プロセスでのエッチング条件の変化によりこのような変
化が起こりうる。
【００４５】この例に於いて、４つのピークの重心点の
位置Ｏを求めるものとする。推定パターンに於ける２つ
のピークｉ，ｊ（１≦ｉ＜ｊ≦４）と重心Ｏとの位置関
係と実測パターンに於けるピークｉ，ｊの位置とから求
められる重心Ｏの座標をＣijとし、シフトをキャンセル
するように組み合わせると、実測パターンでの点Ｏの座
標ｘは ｘ＝（Ｃ12＋Ｃ34）／２ または ｘ＝（Ｃ13＋Ｃ24）／２ または ｘ＝（Ｃ14＋Ｃ23）／２ となる。これらを重み付けして結合すると Ｘ＝｛α・（Ｃ12＋Ｃ34）＋β・（Ｃ13＋Ｃ24）＋γ・（Ｃ14＋Ｃ23）｝ ／２ ただし、α＋β＋γ＝１
位置Ｏを求めるものとする。推定パターンに於ける２つ
のピークｉ，ｊ（１≦ｉ＜ｊ≦４）と重心Ｏとの位置関
係と実測パターンに於けるピークｉ，ｊの位置とから求
められる重心Ｏの座標をＣijとし、シフトをキャンセル
するように組み合わせると、実測パターンでの点Ｏの座
標ｘは ｘ＝（Ｃ12＋Ｃ34）／２ または ｘ＝（Ｃ13＋Ｃ24）／２ または ｘ＝（Ｃ14＋Ｃ23）／２ となる。これらを重み付けして結合すると Ｘ＝｛α・（Ｃ12＋Ｃ34）＋β・（Ｃ13＋Ｃ24）＋γ・（Ｃ14＋Ｃ23）｝ ／２ ただし、α＋β＋γ＝１
【００４６】となる。α，β，γの値は精度が最も良く
なるように予測する又は測定結果に基づき決定するもの
とする。例えば、テンプレートマッチングの方法だと、
シフトの影響で発生するピーク間隔のずれでＣ12，
Ｃ34，Ｃ14，Ｃ23の計算に誤差が乗り易くなるので、α
とγの値を“０”にする。この例で、Ｃijを求めるのに Ｆ1 ＝ｒi ・ｒj または Ｆ2 ＝ｒij
なるように予測する又は測定結果に基づき決定するもの
とする。例えば、テンプレートマッチングの方法だと、
シフトの影響で発生するピーク間隔のずれでＣ12，
Ｃ34，Ｃ14，Ｃ23の計算に誤差が乗り易くなるので、α
とγの値を“０”にする。この例で、Ｃijを求めるのに Ｆ1 ＝ｒi ・ｒj または Ｆ2 ＝ｒij
【００４７】を用いて、Ｆ1 又はＦ2 を最大にする位置
を求める。このような方法により、光学系の収差，倍率
誤差，プロセスでの変化，等によるマーク幅の変化の影
響を受けにくいアライメントが実現できる。
を求める。このような方法により、光学系の収差，倍率
誤差，プロセスでの変化，等によるマーク幅の変化の影
響を受けにくいアライメントが実現できる。
【００４８】図４の（Ａ）及び（Ｂ）は、目標パターン
に別パターンまたはその一部が入り込んだり、目標パタ
ーンがウィンドウの影に入りピークが無くなった場合の
例を示している。即ち、図４の（Ａ）はピークの数が余
分にある場合で前者にあたり、図４の（Ｂ）はピークの
数が足りない場合で後者にあたる。通常のパターンマッ
チングだと無関係なピークを含めて検出することで比較
的似たパターンを誤認する可能性が高くなったり、ピー
クが欠損することで目的のパターンと見なさなくなる可
能性が高くなる。一方、本方式では予め予想される変化
に追従するよう、例えば、図４の（Ａ）ではピーク
（１，２，３，４）の組合せを、図４の（Ｂ）では
（１，２，３），（１，２，４），（１，３，４），
（２，３，４）の組合せを重視した評価関数を設定する
ことで改善できる。
に別パターンまたはその一部が入り込んだり、目標パタ
ーンがウィンドウの影に入りピークが無くなった場合の
例を示している。即ち、図４の（Ａ）はピークの数が余
分にある場合で前者にあたり、図４の（Ｂ）はピークの
数が足りない場合で後者にあたる。通常のパターンマッ
チングだと無関係なピークを含めて検出することで比較
的似たパターンを誤認する可能性が高くなったり、ピー
クが欠損することで目的のパターンと見なさなくなる可
能性が高くなる。一方、本方式では予め予想される変化
に追従するよう、例えば、図４の（Ａ）ではピーク
（１，２，３，４）の組合せを、図４の（Ｂ）では
（１，２，３），（１，２，４），（１，３，４），
（２，３，４）の組合せを重視した評価関数を設定する
ことで改善できる。
【００４９】以上のように、本発明では、推定パターン
をブロック分けし、発生する問題に合わせてその影響を
受けにくい特定の前記ブロックの組合せをいくつか選び
それらの比重が増すよう重み付けを行ったマッチング度
合の評価関数によって処理するようにしている。従っ
て、被検出パターン形状に変化がある場合でもその変化
が予め予測されうる場合には検出能力を向上することが
できるという効果がある。また、被検出パターンのデー
タすべてでなく、必要最小限のデータのみを用いること
で高速化を図れる。よって、半導体製造装置のアライメ
ントパターンに本発明を適用する場合、精度及び生産性
の向上に役立つ。
をブロック分けし、発生する問題に合わせてその影響を
受けにくい特定の前記ブロックの組合せをいくつか選び
それらの比重が増すよう重み付けを行ったマッチング度
合の評価関数によって処理するようにしている。従っ
て、被検出パターン形状に変化がある場合でもその変化
が予め予測されうる場合には検出能力を向上することが
できるという効果がある。また、被検出パターンのデー
タすべてでなく、必要最小限のデータのみを用いること
で高速化を図れる。よって、半導体製造装置のアライメ
ントパターンに本発明を適用する場合、精度及び生産性
の向上に役立つ。
【００５０】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
発生する問題に合わせてその影響を受けにくく且つ単純
化されたマッチング度合を表す評価関数を設定すること
で高精度で高速にパターンマッチングを行い得ると共
に、類似マークやマーク間隔・配置やマークの交差とい
った位置検出用マークとその検出条件に関する制限を緩
和することを可能とするパターン位置検出方法を提供す
ることができる。
発生する問題に合わせてその影響を受けにくく且つ単純
化されたマッチング度合を表す評価関数を設定すること
で高精度で高速にパターンマッチングを行い得ると共
に、類似マークやマーク間隔・配置やマークの交差とい
った位置検出用マークとその検出条件に関する制限を緩
和することを可能とするパターン位置検出方法を提供す
ることができる。
【図１】本発明の原理を説明するための図で、（Ａ）は
２次元マークの平面図、（Ｂ）は（Ａ）の２次元マーク
の断面図、（Ｃ）は（Ａ）の２次元マークから得た実測
パターンを示す図、（Ｄ）は（Ａ）の２次元パターンを
もとに計算された推定パターンを示す図、（Ｅ）及び
（Ｆ）はそれぞれ（Ｄ）の推定パターンの具体的形状の
例を示す図である。
２次元マークの平面図、（Ｂ）は（Ａ）の２次元マーク
の断面図、（Ｃ）は（Ａ）の２次元マークから得た実測
パターンを示す図、（Ｄ）は（Ａ）の２次元パターンを
もとに計算された推定パターンを示す図、（Ｅ）及び
（Ｆ）はそれぞれ（Ｄ）の推定パターンの具体的形状の
例を示す図である。
【図２】本発明の一実施例を説明するための図で、
（Ａ）はウエハ上のマークをレチクル上のマークに対し
て相対的に合わせ込んでいる様子を表す図、（Ｂ）は
（Ａ）の像から得られた実測パターンを示す図、（Ｃ）
は（Ｂ）の実測パターンに対して図１の（Ｄ）のような
推定パターンを用いた場合の位置と評価関数の関係を示
すグラフである。
（Ａ）はウエハ上のマークをレチクル上のマークに対し
て相対的に合わせ込んでいる様子を表す図、（Ｂ）は
（Ａ）の像から得られた実測パターンを示す図、（Ｃ）
は（Ｂ）の実測パターンに対して図１の（Ｄ）のような
推定パターンを用いた場合の位置と評価関数の関係を示
すグラフである。
【図３】（Ａ）及び（Ｂ）はそれぞれピーク位置がシフ
トした場合の実測パターンを示す図である。
トした場合の実測パターンを示す図である。
【図４】（Ａ）はピークの数が余分にある場合の実測パ
ターンを示す図、（Ｂ）はピークの数が足りない場合の
実測パターンを示す図である。
ターンを示す図、（Ｂ）はピークの数が足りない場合の
実測パターンを示す図である。
【図５】（Ａ）は２次元マークの平面図、（Ｂ）は
（Ａ）の２次元マークの断面図、（Ｃ）は明視野光学系
による実測パターンを示す図、（Ｄ）は明視野光学系に
よる推定パターンを示す図である。
（Ａ）の２次元マークの断面図、（Ｃ）は明視野光学系
による実測パターンを示す図、（Ｄ）は明視野光学系に
よる推定パターンを示す図である。
１１…ウエハ上マーク、１２…レチクル上マーク、１３
…ウィンドウ、１４…レチクルパターン、１５…ウェハ
パターン。
…ウィンドウ、１４…レチクルパターン、１５…ウェハ
パターン。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H01L 21/027
Claims (7)
- 【請求項１】 形状が既知のマークについて、画像処理
された実測パターンを、上記既知のマーク形状に基づく
推定パターンと比較して識別し、位置検出するためのパ
ターンマッチングに於いて、上記推定パターンをそのパ
ターン形状に基づきブロック分けし、このブロック分け
した部分について実測パターンとの演算を行い、それに
基づいてマーク全体のマッチング度合の位置に関する評
価関数を設定して、位置検出を行う、ことを特徴とする
パターン位置検出方法。 - 【請求項２】 上記評価関数は、上記ブロック分けした
部分の内の任意のブロック又はそれらの組合せについて
の類似度に重み付けして加算したものであることを特徴
とする請求項１に記載のパターン位置検出方法。 - 【請求項３】 上記評価関数は、上記ブロック分けした
各ブロック又は任意のブロックの組合せについて、上記
実測パターンと上記推定パターンとの類似度を計算し、
各類似度間での演算を行った、マーク全体のマッチング
度合の評価関数であることを特徴とする請求項１に記載
のパターン位置検出方法。 - 【請求項４】 上記評価関数は、任意の上記類似度の積
又はその積に演算を加えたものに、重み付けして加算し
たものであることを特徴とする請求項３に記載のパター
ン位置検出方法。 - 【請求項５】 上記ブロック分けは、上記推定パターン
の濃淡又は２値階調が０の部分を排除した残りの部分に
ついて行われることを特徴とする請求項１乃至４に記載
のパターン位置検出方法。 - 【請求項６】 上記ブロック分けは、暗視野光学系によ
り行なわれることを特徴とする請求項５に記載のパター
ン位置検出方法。 - 【請求項７】 上記ブロック分けは、明視野光学系と微
分による画像処理で行なわれることを特徴とする請求項
５に記載のパターン位置検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8554891A JP3001282B2 (ja) | 1991-04-17 | 1991-04-17 | パターン位置検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8554891A JP3001282B2 (ja) | 1991-04-17 | 1991-04-17 | パターン位置検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04318912A JPH04318912A (ja) | 1992-11-10 |
| JP3001282B2 true JP3001282B2 (ja) | 2000-01-24 |
Family
ID=13861903
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8554891A Expired - Fee Related JP3001282B2 (ja) | 1991-04-17 | 1991-04-17 | パターン位置検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3001282B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3584179B2 (ja) * | 1999-04-02 | 2004-11-04 | キヤノン株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置及び記憶媒体 |
| US6927874B1 (en) | 1999-04-02 | 2005-08-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method, apparatus and storage medium therefor |
| JP4582309B2 (ja) * | 2005-01-06 | 2010-11-17 | 株式会社ニコン | パターンマッチング装置 |
| JP2017067992A (ja) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | 株式会社オーク製作所 | 露光装置、露光装置のアライメント方法、およびプログラム |
-
1991
- 1991-04-17 JP JP8554891A patent/JP3001282B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04318912A (ja) | 1992-11-10 |
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