JP6125506B2 - 問題のある高度プロセス制御パラメータの検出及び訂正のための方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は集積回路製造に関し、より詳細には、集積回路製造プロセスにおけるフィードバックパラメータの監視及び制御のための方法に関する。

現在、集積回路（ＩＣ）製造プロセスにおいて、フィードバック制御を実行するために高度プロセス制御（ＡＰＣ）システムが用いられている。ＩＣ製造プロセスは典型的には、ＩＣデバイスの生成のために一連の所望のパターン層をウェハ（例えば、シリコンウェハ）内に形成する際に適したウェハ処理装置（例えば、スキャナ又はステッパ）を含む。製造プロセスは、製造プロセスの各ステップにおいて処理装置によって適用される複数のプロセス制御パラメータによって制御され得る。これらのプロセス制御パラメータとしては、限定するものではないが、処理装置（スキャナ又はステッパ）上におけるウェハの平行移動速度、処理装置に対するウェハ回転角度、処理装置からウェハへ適用される放射量、処理装置によるソースパターン（レチクル）の倍率、及び、処理装置によるウェハ上の焦点線源パターンがある。ＡＰＣシステムは、これらのプロセス制御パラメータの１つ以上をリアルタイム又はほぼリアルタイムで自動制御して、層間でパターン形成プロセスが進行する際の走査パターンにおいて測定される誤差を抑制する。

計測システムは、ＩＣ製造プロセスが進行する際のウェハ上に走査されるパターンの監視に用いられ、これにより、製造プロセス時に発生し得る誤差の抑制のための調節が可能となる。より詳細には、計測システムは典型的には、デバイスの各プロセス層内に配置された特定の基準マーク（計測ターゲット）の位置を決定する。「オーバレイエラー」として知られる層間の基準マーク間のミスアライメントを測定し、このミスアライメントを用いて、処理装置の制御に用いられるフィードバックパラメータの計算に用いることができ、これにより、製造プロセスの進行中のフィードバック調節が可能となる。

しかし、これらのオーバレイエラーは、スキャナ又はステッパがＩＣ製造プロセスを制御する際に用いられる特定のプロセス制御パラメータを示すが、これらのプロセス制御パラメータと同一ではないことが理解される。詳細には、これらのオーバレイエラーは、２つの計測基準マーク間の層間位置ミスアライメントを示し、プロセス制御パラメータ（例えば、平行移動、回転、線量、倍率及び焦点）により、層を生成するスキャナ又はステッパの動作が決定される。そのため、プロセス制御モデルは、測定されたオーバレイエラーに基づいてプロセス制御パラメータ（訂正可能値）に対する予測訂正を形成するために通常用いられる。

この技術は、極めて多用されているＩＣ製造技術であるものの、制御パラメータの計算は従来から技術者にとって「ブラックボックス」であったため、ＡＰＣシステムの内部機能（例えば、基礎となるオーバレイエラー及び測定パラメータ）を確認又は分析することはできなかった。そのため、技術者は、ＩＣ製造システムの挙動様態を理解して、問題のあるプロセス制御パラメータの特定を支援し、問題抑制のためにモデル変更を行い、フィードバック制御システムの向上を行うことが困難であった。その結果、ＡＰＣシステム内の誤差の診断及び訂正が困難になり得る。

そのため、ＩＣデバイス製造で用いられるフィードバック制御パラメータの監視及び制御を行うための方法及びシステムが依然として必要とされている。より詳細には、集積回路デバイス製造におけるプロセス制御パラメータの自動フィードバック制御に用いられるＡＰＣシステムの内部機能に関する情報を露出させるための技術が依然として必要とされている。

米国特許第７，６０８，４６８号公報 国際公開第０１／１１６７８号公報 韓国特許第１０−０７２４１８６号公報 米国特許出願公開第２００８／００５７４１８号公報 米国特許出願公開第２００８／０１３３１６３号公報

本発明は、ＡＰＣ監視と、ＡＰＣシステムにおけるフィードバック制御パラメータと関連付けられた統計の計算及び表示のための制御システムとに具現化される。本発明は一般的には、製造処理のフィードバック制御に適用することができ、ＩＣ製造は本発明の特定の一実施形態を示すが、本発明はこれに限定されないことが理解される。本発明のこの特定の例において、ＡＰＣ監視／制御システムは、測定パラメータの統計パラメータ（例えば、平均及び偏差）を示すグラフを典型的には適用及び／又は精緻プロセス制御パラメータと共に計算及び表示し得る。適用及び／又は精緻プロセス制御パラメータは、ＩＣ製造プロセス時に物理的に測定されたオーバレイエラーを反映する。

特定の実施形態において、ＡＰＣ監視／制御システムは、選択されたプロセス制御パラメータの選択された組（分析データセットと呼ばれる（例えば、平行移動、回転、倍率、線量及び焦点））について、測定パラメータの平均＋偏差［ｍ＋ｎ×シグマ］ならびに／あるいは精緻化証明制御パラメータを示すグラフを計算および表示する。これらのパラメータは、ＩＣ製造プロセスにおける制御パラメータをフィードバックするために用いられる。

本発明の別の態様において、ＡＰＣ監視／制御システムは、測定値の経時的傾向（すなわち、連続するウェハロットについてのプロセス制御パラメータ）と、プロセス制御パラメータの選択された組（分析データセット）についての適用及び／又は精緻プロセス制御パラメータとを示すグラフを計算および表示する。

本発明の別の態様において、ＡＰＣ監視／制御システムは、選択されたコンテキスト緩和シナリオに基づいた理想的なパラメータの経時的比較を反映する傾向も計算及び表示することができる。

本発明の別の態様において、ＡＰＣ監視／制御システムは、好適なフィードバック制御パラメータ（ＥＷＭＡコンテキスト中「ラムダ」として示す）も計算することができる。これらのパラメータは、自己回帰相関プロセスにおけるプロセス制御フィードバック調節を決定するために用いられる。自己回帰相関プロセスは、プロセス制御パラメータにおいて発生する経時的傾向を考慮に入れる。例えば、フィードバック制御パラメータを調節することにより、モデルパラメータの分析及び可能な精緻化を実行することができる。これらのフィードバック制御パラメータは、製造プロセス時における連続するウェハロット、ウェハ又はウェハ層間に発生するオーバレイエラーに基づいて測定パラメータを計算するために、用いられる。

詳細には、好適なフィードバック制御値は、継続的に更新される履歴データによって選択され得、リアルタイム又はほぼリアルタイムでＡＰＣシステムへ提供され、測定パラメータからのプロセス制御パラメータへの実際の調節の計算に用いられ、その後、計測システムによって物理的に測定されたオーバレイエラーに基づく。加えて、フィードバック制御パラメータは、指数加重移動平均（ＥＷＭＡ）自己回帰フィードバック制御プロセスにおける重み付けパラメータ（典型的には「ラムダ」と呼ぶ）であり得る。好適なＥＷＭＡラムダは、解法が好適なラムダの組に収束するまで、候補ラムダセットから計算されたバーチャル訂正プロセス制御パラメータと、プロセス制御パラメータの継続的に更新される履歴セットと、測定パラメータとに対応する差指数の反復計算によって選択され得る。その後、これら好適なラムダの組をＡＰＣモデルへ入力（フィードバック）し、これらのラムダの組を用いて、測定パラメータからの訂正プロセス制御を進行させる。

上記の一般的な記載および以下の詳細な説明は、ひとえに例示的かつ説明的なものであり、必ずしも本発明を特許請求の範囲に限定するものではないことが理解される。添付の図面は、本明細書において用いられかつ本明細書の一部を構成し、本発明の実施形態を例示するものであり、上記の一般的記載と共に本発明の原理を説明する役割を果たす。

本発明の多数の利点は、添付図面を参照すれば、より深く理解される。

フィードバックパラメータ監視／制御システムを用いた集積回路製造プロセスのブロック図である。 集積回路製造プロセスにおけるウェハ上の計測ターゲットを用いたＩＣパターンの概念図である。 ウェハ集積回路製造プロセスでウェハに連続する層を形成する様子の概念図である。 連続する集積回路製造プロセスにおけるオーバレイエラーの決定の概念図である。 集積回路製造プロセスにおけるフィードバック制御プロセスの監視を示す論理フロー図である。 統計パラメータの表示と、集積回路製造プロセスにおけるフィードバック制御プロセスの実行とを行うプロセスを示す論理フロー図である。 集積回路製造プロセスにおけるフィードバック制御プロセスの監視のための統計パラメータの計算および表示の概念ブロック図である。 集積回路製造プロセスの監視のための傾向およびコンテキスト緩和シナリオの計算および表示の概念ブロック図である。 集積回路製造プロセスのフィードバック制御の実行のためのモデル化パラメータの調節の計算の概念ブロック図である。

以下、添付図面に図示される開示の発明について、詳細に説明する。本発明は、製造プロセス（例えば、フォトリソグラフィ集積回路製造プロセス）におけるフィードバック制御を監視及び制御するためのシステム及び方法において具現化され得る。フォトリソグラフィシステムにおけるプロセス制御パラメータとしては、限定するものではないが、所与のウェハ（例えば、シリコンウェハ）に対して処理を行うフォトリソグラフィスキャナ又はステッパによって用いられる平行移動、回転、倍率、線量及び焦点がある。オーバレイエラー測定は、フィードバック制御プロセスにおいて用いられる測定パラメータの計算に用いられる。これらの予測訂正は、統計的に分析され、その分析結果を用いて、スキャナ又はステッパによって用いられるプロセス制御パラメータのフィードバック制御を実行するための精緻プロセス制御パラメータを決定する。特定の層に対してスキャナ又はステッパによって用いられるプロセス制御変数を、本開示中「適用プロセス制御パラメータ」と呼ぶ。プロセス制御パラメータに対する予測訂正は典型的には「測定パラメータ」と呼ばれ、「精緻化プロセス制御変数」とは、次の層のためにスキャナ又はステッパによって用いられる変更されたプロセス制御パラメータを指す。

記載のフィードバック制御プロセスは、計測システムによって測定されたオーバレイエラーに起因して複雑化するため、測定されたオーバレイエラー（測定パラメータ）をオフセットさせるように計算されたプロセス制御パラメータに対する予測変更は、層に対する１組の値によっては表されない。すなわち、各計測ターゲットについてのオーバレイエラーの組が、１つの層から次の層への各インクリメントについて決定される。その結果、プロセスモデルが総計され、オーバレイエラーが統計的に分析されて、プロセス制御パラメータに対する複合調節値（測定パラメータ）（すなわち、次の連続する層の各プロセス制御パラメータの単一の調節値）が、計測システムから提供されたオーバレイエラーに基づいて決定される。その後、これらの測定パラメータを用いて、訂正プロセス制御パラメータ（例えば、訂正平行移動、回転、倍率、線量及び焦点パラメータ）をリアルタイム又はほぼリアルタイムで計算して、スキャナ又はステッパを制御する。このプロセスは、ウェハロット、個々のウェハ又は個々のウェハの連続する層に対して反復的に行うことができる。

上述したように、所与のプロセス層において用いられるプロセス制御パラメータは典型的には「適用（使用される）プロセス制御パラメータ」と呼ばれ、計測システムから供給されるオーバレイエラーをオフセットさせることを意図するパラメータへの変更は一般的には、「測定パラメータ」と呼ばれる。訂正されたプロセス制御パラメータは、本明細書中において「精緻プロセス制御パラメータ」と呼ばれ、測定パラメータに対して適用プロセス制御パラメータをプラス又はマイナスした値として計算することができる（適用プロセス制御パラメータへの訂正）。しかし、測定パラメータの計算のために用いられるオーバレイエラーがｘ寸法及びｙ寸法双方においてかつウェハの層間から変化するため、この相関は複雑化する。１つの制御パラメータを変更した場合も、他のパラメータの測定値に影響が発生し得、その結果、パラメータ間に共分散が発生する。また、プロセス制御パラメータもロット間において（すなわち、時間又はプロセス量の関数として）変動し得、ツール摩耗及び環境条件の変化に応じて変動し得る。そのため、プロセス制御パラメータをリアルタイム又はほぼリアルタイムで最適に調節することは複雑なタスクであるため、ＩＣデバイスのロットが次々に製造されていく際に全オーバレイエラーを完全に無くすことは考えにくい。

この課題を解決するため、適用プロセス制御パラメータ及び測定パラメータからの精緻プロセス制御パラメータの計算と、精緻プロセス制御パラメータのリアルタイム又はほぼリアルタイムでのフィードバックとを行うためのＡＰＣシステムが開発されている。例えば、連続するロット、ウェハ又は個々のウェハ層間のプロセス制御パラメータをフィードバック制御スキームにおいて精緻化することができる。このプロセス時に、１組の精緻プロセス制御パラメータは典型的にはＡＰＣシステムによって計算され、ＩＣ製造プロセスにおける各連続するロット、ウェハ又は層について用いられる。本発明は、ＩＣデバイス製造において用いられるフィードバック制御パラメータの監視及び制御のための方法及びシステムに関する。

本発明の一態様において、統計パラメータを共通の軸の組上において計算、正規化及びグラフ化して、測定パラメータ及びプロセス制御パラメータの一目瞭然の比較として用い、これにより、問題のあるパラメータの検出を促進する。パラメータ傾向及びコンテキスト緩和シナリオも、図式的に評価される。フィードバック制御パラメータ（例えば、ＥＷＭＡラムダ）を決定し、プロセス制御パラメータに対する調節を測定パラメータに基づいて計算するＡＰＣモデルを精緻化するためのフィードバックパラメータとして用いることができる。

主に図１〜図９を参照して、製造プロセスのためのフィードバック制御プロセスの監視及び制御のためのシステム及び方法について、本開示に従って説明する。本発明の特定の例は、フォトリソグラフィ集積回路製造プロセスに関する。これは、本発明の好適な実施形態を例示する本発明の可能な実施形態に過ぎず、本発明をこの特定の実施形態に限定するものではないことが理解される。

図１は、フィードバックパラメータ監視／制御システム１５を用いた製造システム１０および関連付けられたプロセスのブロック図である。図１にさらに示す特定の実施形態は、シリコンウェハから集積回路を製造するためのフォトリソグラフィシステムである。システム１０は、基板に対して処理を行う処理装置１２を含む。特定のフォトリソグラフィの例において、処理装置はフォトリソグラフィスキャナ又はステッパであり得、一連の層を介してシリコンウェハ上に集積回路パターンを形成する。処理装置は、基板に対して処理を行う際、複数の調節可能な制御パラメータを用いる。特定のフォトリソグラフィの例において、これらの調節可能なプロセス制御パラメータは、スキャナ又はステッパ上におけるウェハの平行移動速度、スキャナ又はステッパに対するウェハの回転角度、スキャナ又はステッパからウェハへ適用される放射量、スキャナ又はステッパからウェハ上へのソースパターン（レチクル）の倍率、スキャナ又はステッパからウェハ上へのソースパターンの焦点（平行移動、回転、線量、倍率及び焦点）のうち１つ以上を含む。

システム１０は、測定システム１３も含む。測定システム１３は、基板に関連する物理的測定を決定する。特定のフォトリソグラフィの例において、測定システムは、製造プロセスの連続するプロセス層の計測ターゲットと関連付けられた物理的オーバレイエラーの測定に適した計測システムを含み得る。

システム１０は、プロセスモデル１４をさらに含む。プロセスモデル１４は、測定システム１３（計測システム１８）から提供された物理的測定に基づいて測定パラメータを計算する。特定のフォトリソグラフィの例において、プロセスモデル１４は、システム１０の計測システム１８によって定量化された測定オーバレイエラーに基づいて、可能な処理装置訂正（測定パラメータ）を決定し得る。

システム１０は、パラメータ監視／制御システム１５をさらに含む。パラメータ監視／制御システム１５は、自動フィードバックプロセス制御スキームを介して、プロセス制御パラメータを自動的に調節する。特定のフォトリソグラフィの例において、パラメータ監視／制御システム１５は高度プロセス制御（ＡＰＣ）システムとして知られ、ＩＣ製造プロセスのための自動フィードバック制御を実行する。さらなる態様において、パラメータ監視／制御システム１５は、パラメータデータベース１６を含む。パラメータデータベース１６は、フィードバック制御プロセスにおいて用いられるプロセス制御データを含み得る。特定のフォトリソグラフィの例において、ＡＰＣデータベースは、適用プロセス制御パラメータと、測定パラメータと、スキャナ又はステッパ上において動作する複数のウェハロットに対してコンパイルされた精緻プロセス制御パラメータとを含む。

本発明によれば、パラメータ監視／制御システム１５は、ユーザステーション１７のグラフィカルユーザインターフェース上に表示される統計パラメータを決定及び提示（すなわち、グラフ化する）こともできる。特定のフォトリソグラフィの例において、第１の統計パラメータの組は、測定パラメータの正規化平均及び偏差（すなわち、ｍ＋ｎ×シグマ）を含み得る。第２の統計パラメータの組は、精緻プロセス制御パラメータの偏差（すなわち、ｎ×シグマ）を含み得る。これらの統計パラメータは、ユーザによってユーザステーション１７を通じて指定され得る。分析データセット中に指定された特定のプロセス制御パラメータは、スキャナ又はステッパプロセス制御変数（例えば、平行移動、回転、倍率、線量及び焦点）のうち１つ以上を含み得る。選択された分析データセットについてユーザが指定したプロセス制御パラメータ及び／又は測定パラメータは好適には正規化され、共通軸上に表示される。詳細には、これらのパラメータは、パーセント単位で平均及びパーセント誤差又は共通単位（例えば、ｎｍ）で正規化され得る。さらなる統計パラメータは、基板の複数のグループ（例えば、シリコンウェハの複数の連続するロット）にわたって延びるパラメータ傾向及びコンテキスト緩和グラフを含み得る。

統計パラメータを比較するグラフは、ユーザステーション１７のグラフィカルユーザインターフェースを介して簡便なフォーマットで表示されるため、ユーザは、統計パラメータを効率的に視認及び比較することができ、これにより、統計パラメータに基づいて問題のあるパラメータ及び関連付けられた訂正措置の特定が促進される。ユーザステーション１７を用いて、パラメータ監視プロセスを制御するように構成されたユーザデータを入力することもできる。特定のフォトリソグラフィの例において、ユーザ入力は、選択された分析データセットを含み得る。この選択された分析データセットは、プロセス制御パラメータ及び／又は監視のための関連付けられた測定パラメータ（平行移動、回転、倍率、線量及び焦点）及び可能なフィードバック制御から選択される。ユーザ入力は、パラメータ傾向（例えば、パラメータ傾向グラフ中に含まれる特定のウェハロット）と、コンテキスト緩和シナリオ（例えば、図式的に分析されるべき特定のコンテキストシナリオ（例えば、同一のスキャナ又はステッパから製造されたＩＣデバイス、同一層から計算された測定パラメータ、倍率又は焦点設定において計算された測定パラメータなど））の決定及びグラフ化に用いられるコンテキスト緩和データとを表示するための定義も含み得る。

ユーザステーション１７を用いて、パラメータ監視／制御システム１５へ入力される特定のフィードバック制御パラメータを計算することもできる。特定のフォトリソグラフィの例において、フィードバック制御パラメータは、ＥＷＭＡ重み付けパラメータ（確立されたＥＷＭＡ辞書において「ラムダ」と呼ぶ）を含み得る。ＥＷＭＡ重み付けパラメータは、最低差指数を生成するラムダの組を決定する反復分析プロセスによって選択することができる。詳細には、好適なＥＷＭＡラムダは、解法が好適なラムダの組に収束するまで、候補ラムダセットから計算されるバーチャル訂正プロセス制御パラメータに対応する差指数の反復計算、プロセス制御パラメータの継続的に更新される履歴セット及び経時的に発生する測定パラメータを介して選択することができる。その後、好適なラムダの組がＡＰＣモデルへ入力（フィードバック）され、その後の測定パラメータからの訂正プロセス制御の計算に用いられる。

残りの記載においては特定のフォトリソグラフィの例のみについて言及するが、当業者であれば、本例によって例示される本発明の技術を他のフィードバック制御製造プロセスへ容易に適合させる方法を理解する。図２は、シリコンウェハ２０と、ウェハ上において走査されるべきＩＣパターン２２と、ＩＣ製造プロセスのフィードバック制御の監視及び実行に用いられるウェハ２０の多様な層プロセス層内に配置された計測ターゲットとの概念図である。本明細書中、当該分野において公知のオーバーレイ計測測定プロセスは、本発明のコンテキストにおいて実行することが可能であることが理解される。記述の簡便性のため、これらの計測ターゲットのうち２つを記載する（すなわち、位置（Ｘ１、Ｙ１）における計測ターゲット２４ａ、及び、位置（Ｘ２、Ｙ２）における計測ターゲット２４ｂ）。多数の計測ターゲットが異なる位置（ｘ寸法及びｙ寸法）においてＩＣパターンの各２次元層上において規定され、フォトリソグラフィプロセスにおいて一連の層を介して配置されることが理解される。

図３は、半導体ウェハ上に製造された集積回路デバイス中の３つの連続するプロセス層３０ａ〜３０ｃの概念図である。図４は、集積回路製造プロセスにおけるオーバレイエラーの決定の概念図である。各層は、通常層によって位置が異なる類似の計測ターゲットを含む。しかし、層に応じた計測ターゲット間の所望のアライメントが既知であり、このようなアライメントを用いて、ＩＣ製造プロセスをロットに応じて、ウェハに応じて、又は、層に応じて層の処理時に監視及び訂正することができる。よって、計測システムによって決定されるオーバレイエラーは、連続する層内の２つ以上の計測マーク間の相対的ミスアライメントを示す。

いくつかの簡単な例を例示するために、図３は、第１の層Ａ上の２つの計測ターゲットを示す（すなわち、層Ａ中の位置（Ｘ１ａ、Ｙ１ａ）における計測ターゲット２４ａ−１、及び、層Ａ中の位置（Ｘ２ａ、Ｙ２ａ）における計測ターゲット２４ａ−２）。同様に、図３は、第２の層Ｂ上の２つの計測ターゲット（すなわち、層Ｂ中の位置（Ｘ１ｂ、Ｙ１ｂ）における計測ターゲット２４ｂ−１、及び、層Ｂ中の位置（Ｘ２ｂ、Ｙ２ｂ）における計測ターゲット２４ｂ−２）と、第３の層Ｃ上の２つの計測ターゲット（すなわち、層Ｃ中の位置（Ｘ１ｃ、Ｙ１ｃ）における計測ターゲット２４ｃ−１、及び、層Ｃ中の位置（Ｘ２ｃ、Ｙ２ｃ）における計測ターゲット２４ｃ−２）を示す。図４に示すオーバレイエラー４２ａは、層Ａ中の計測ターゲット２４ａ−１と層Ｂ中の計測ターゲット２４ｂ−１との間の位置ミスアライメントを示す。同様に、オーバレイエラー４２ｂは、層Ａ中の計測ターゲット２４ａ−２と層Ｂの計測ターゲット２４ｂ−２との間の位置ミスアライメントを示す。オーバレイエラー４２ｃは、層Ｂ中の計測ターゲット２４ｂ−１と層Ｃ中の計測ターゲット２４ｃ−１との間の位置ミスアライメントを示し、オーバレイエラー４２ｄは、層Ｂ中の計測ターゲット２４ｂ−２と層Ｃ中の計測ターゲット２４ｃ−２との間の位置ミスアライメントを示す。このようにして、一連のプロセス層を介してウェーハ上に製造された各集積回路について、オーバレイエラーの複雑なマトリックスを計算することができる。

さらに、経時的に測定されたオーバレイエラー（例えば、複数のウェハロットによって示されるもの）が計算され、パラメータデータベース中に保存され、分析及び制御のために使用される。対応する適用プロセス制御パラメータ、測定パラメータ及び訂正プロセス制御パラメータも計算され、パラメータデータベース中に保存され、分析及び制御のために使用される。その結果、関連付けられたフィードバック制御パラメータ（例えば、ＥＷＭＡラムダ）を通じたプロセス制御パラメータの確立及び変更におけるプロセス制御分析及び使用のために、履歴データならびにリアルタイムデータ又はほぼリアルタイムデータへのアクセスが可能になる。詳細には、測定パラメータ及び／又はオーバレイエラーの重み付け、相互相関の反映、及び、自己回帰におけるプロセス制御パラメータに対する複合調節を反映する測定パラメータ中への重み付けされた成分の総計、多変数フィードバック制御スキームの重み付けパラメータの仕様（例えば、ＥＷＭＡラムダ）によって、スキャナ又はステッパによる実際のパラメータ適用（例えば、平行移動、回転、倍率、線量及び焦点）を間接的に制御することができる。

図５の論理フロー図は、ルーチン５０を示し、集積回路製造プロセスにおいてフィードバック制御プロセスを監視するためのプロセスの一例を示す。以下の記載において、図１に示すシステム成分についても記載する。ステップ５２において、ＡＰＣシステム１５は、分析データセット、パラメータ傾向定義及び／又はコンテキスト緩和シナリオ定義からの定義を例えばユーザステーション１７から適切なグラフィカルユーザインターフェースを介して受け取る。ステップ５２に続くステップ５４において、処理装置（フォトリソグラフィスキャナ又はステッパ）１２は、適用プロセス制御パラメータの組を用いて、ＩＣパターンの第１の層をシリコンウェハ上に走査する。適用プロセス制御パラメータは、スキャナ又はステッパ上のウェハの平行移動速度、スキャナ又はステッパに対するウェハの回転角度、スキャナ又はステッパからウェハへ付与される放射量、スキャナ又はステッパからソースパターン（レチクル）への倍率、スキャナ又はステッパからウェハ上へのソースパターンの焦点の少なくとも一方を含む。分析データセットは、フィードバック制御における監視及び可能な使用に合わせて選択されたこれらのプロセス制御パラメータの１つ以上を含む。

ステップ５４に続くステップ５６において、処理装置（フォトリソグラフィスキャナ又はステッパ）１２は、適用プロセス制御パラメータの組を用いて、ＩＣパターンの後続層をシリコンウェハ上に走査する。ここで、２つの層がある（すなわち、２つのプロセス層と関連付けられたオーバレイエラーを決定することができる）（図２〜図４を参照）。ステップ５６に続くステップ５８において、測定システム１３（計測システム１８）は、走査層間のオーバレイエラーを決定する。ステップ５８に続くステップ６０において、プロセスモデル（例えば、統計プロセス制御モデル）１４は、オーバレイエラーに基づいて測定パラメータを決定する。この測定パラメータは、オーバレイエラー抑制のための、処理装置１２に対する可能な訂正を示す（すなわち、プロセス制御パラメータ（例えば、平行移動、回転、線量、倍率及び焦点））。この時点において、測定パラメータは、プロセス制御パラメータに対する全体的調節は反映しておらず、各計測ターゲット位置において計算されたプロセス制御パラメータに対する可能な訂正を反映する。よって、ステップ６０に続くステップ６２において、パラメータ監視／制御システム１５（ＡＰＣシステム）は、適用プロセス制御パラメータ、測定パラメータ、これらのアイテムについての履歴値及び／又はオーバレイエラー、及び、自己回帰におけるフィードバック制御パラメータ（ＥＷＭＡラムダ）、多変数フィードバック制御スキームに基づいて、プロセス制御パラメータに対する全体的調節を計算する。

これらの調節は訂正プロセス制御パラメータに反映され、通常は自動的にスキャナ又はステッパへ供給され、製造されているウェハの次の連続する層の走査において用いられる。しかし、本発明により、プロセス制御パラメータ及び測定パラメータを監視し、可能な場合に製造プロセスにおける任意の時点においてフィードバック制御パラメータを変更する機会が得られる。モデル精緻化は、プログラムされた論理に従って、例えば層間において、ウェハ間において、又はウェハロット間において実行され得る。加えて、統計監視用データ及び関連付けられたグラフ、傾向、コンテキスト緩和シナリオ及びフィードバック制御パラメータ最適化についての通知を受けたシステム技術者によって決定された他の任意の時点において、モデル精緻化を必要に応じて実行することができる。

ＡＰＣシステムのモデル精緻化特徴を例示するため、ステップ６２に続くステップ６４において、ＡＰＣシステムは、ＡＰＣシステムが層間のＡＰＣモデルを更新するように構成されているか否かを決定する。ＡＰＣシステムが層間のＡＰＣモデルを更新するように構成されている場合、「はい」の分岐により、ステップ６４から（モデル分析及び可能な精緻化のための）ルーチン８０に移動する。ルーチン８０について、図６を参照して以下にさらに詳細に説明する。ＡＰＣシステムが層間のＡＰＣモデルを更新するように構成されていない場合、「いいえ」の分岐により、ステップ６４からステップ６６に移動する。ステップ６６において、ＡＰＣシステムは、現在のウェハのための走査プロセスが完了したか（すなわち、現在のウェハのために全層が適用されているか）を決定する。現在のウェハのための走査プロセスが完了していない場合、「いいえ」の分岐により、ステップ６６からステップ５６に移動し、スキャナまたはステッパは別の層を今回は精緻プロセス制御パラメータを用いて適用する。

現在のウェハのための走査プロセスが完了している場合、「はい」の分岐により、ステップ６６からステップ６８に移動し、ＡＰＣシステムは、ＡＰＣシステムがウェーハ間のＡＰＣモデルを更新するように構成されているかを決定する。ＡＰＣシステムがウェハ間のＡＰＣモデルを更新するように構成されている場合、「はい」の分岐により、ステップ６４からルーチン８０へと分岐する。ルーチン８０において、モデル分析及び可能な精緻化が行われる。一方、ＡＰＣシステムがウェハ間のＡＰＣモデルを更新するように構成されていない場合、「いいえ」の分岐により、ステップ６８からステップ７０に移動し、ＡＰＣシステムは、現在のウェハロットのための走査プロセスが完了したか（すなわち、全層が現在のウェハロット内の最終ウェハへ適用されているか）を決定する。現在のウェハロットのための走査プロセスが完了していない場合、「いいえ」の分岐により、ステップ７０からステップ７４に移動し、新規のウェハがスキャナ又はステッパへ提供される。ステップ７４に続くステップ５４において、スキャナ又はステッパは、第１の層を新規のウェハへ適用する。

現在のウェハロットのための走査プロセスが完了している場合、「はい」の分岐により、ステップ７０からステップ７２に移動し、ＡＰＣシステムは、ＡＰＣシステムがＡＰＣモデルをウェハロット間において更新するように構成されているかを決定する。ＡＰＣシステムがＡＰＣモデルをウェハロット間において更新するように構成されている場合、「はい」の分岐により、ステップ７２からルーチン８０に移動する。ルーチン８０において、モデル分析及び可能な精緻化が行われる。一方、ＡＰＣシステムがＡＰＣモデルをウェハロット間において更新するように構成されていない場合、「いいえ」の分岐により、ステップ７２からステップ７６に移動し、新規ウェハロットが開始され、ステップ７４において、新規ロット中の第１のウェハがスキャナ又はステッパへ提供される。その後、ステップ７４に続いてステップ５４において、スキャナ又はステッパは、第１の層を新規のウェハロットへ適用する。

自動モデル精緻化のための手順について上述したが、システムにより、技術者が製造プロセスを継続的に監視した後、モデル精緻化を任意の適切なタイミングで実行することを選択することができることも理解されるべきである。ＡＰＣシステムは、これらの手法の組み合わせも実行することができ、進行中ベースで使用される自動モデル更新により、フィードバック制御プロセスにおける測定されたオーバレイエラーを自動的に反映することができ、また、ユーザによって制御されるモデル精緻化を時によって必要なときに（例えば、ＡＰＣによって計算及びグラフ化されてユーザステーション上に表示された統計パラメータの監視によって、技術者が問題のあるプロセス制御を特定するのに応じて）行うことも可能にする。

図６は、統計パラメータの表示と、集積回路製造プロセスにおけるフィードバック制御プロセスの実行とを行うためのルーチン８０とを示す論理フロー図である。ルーチン８０は、ＡＰＣシステム１５と、ユーザステーション１７と、一定レベルまでの技術者のユーザステーションの操作とによって実行され得る。図７〜図９は、ルーチン８０の特定のステップをさらに示すため、ルーチン８０の以下の説明と関連して説明する。

図５のステップ６４，６８及び７２に続くステップ８２において、ＡＰＣシステム１５は、分析データセットについて第１の統計パラメータの組を決定およびグラフ化し、グラフをユーザステーション１７上に表示する。ステップ８２の次のステップ８４において、ＡＰＣシステム１５は、分析データセットについて第２の統計パラメータの組を決定およびグラフ化し、グラフをユーザステーション１７上に表示する。図７は、集積回路製造プロセスにおけるフィードバック制御プロセスを監視するための第１のパラメータの組及び第２のパラメータの組の計算及び表示を行うための、ステップ８２の概念ブロック図である。ＡＰＣシステム１５（ブロック１０４）は、ユーザステーション１７を通じてユーザによって選択された分析データセットを用いて、第１のパラメータの組及び第２のパラメータの組に含まれるべきプロセス制御パラメータ及び／又は測定パラメータを定義する。ＡＰＣシステム１５は、適用プロセス制御パラメータ（ブロック１０６）、測定パラメータ（ブロック１０８）及び訂正プロセス制御パラメータ（ブロック１１０）をＡＰＣシステムによって維持されるパラメータデータベース１６から入手する。これらのアイテムを正規化値（ブロック１１２）（例えば、（プロセス制御パラメータ）の平均パーセント及び（測定パラメータ）のパーセント誤差又は共通測定単位（例えば、ｎｍ））へと変換する。また、ＡＰＣシステムは、正規化プロセス制御パラメータ及び測定パラメータ（ブロック１１４）の平均及び逸脱（例えば、ｎ×シグマ（ここで、「ｎ」は、ユーザによって規定されたパラメータ（例えば、３）であり、シグマは標準偏差を示す）も計算する。

その後、ＡＰＣシステムは、第１の統計パラメータの組（ブロック１１６）をプロットする（本例において、棒グラフは、共通軸上の各測定値それぞれについて図示された別個の「ｘ」値及び「ｙ」値を用いた分析データセット中の測定パラメータについて平均＋偏差（ｍ＋ｎ×シグマ）を示す）。これらの棒グラフ値を正規化して、平均及び逸脱の相対的サイズを共通スケール上に表示し、その結果、一目瞭然で比較が可能になる。ＡＰＣシステムはまた、第２の統計パラメータの組（ブロック１１８）をプロットする（本例において、共通軸上の各プロセス制御パラメータについて図示される別個の「ｘ」値及び「ｙ」値を用いた分析データセット中の訂正プロセス制御パラメータについての偏差（ｎ×シグマ）を示す棒グラフ）。これらの棒グラフ値も正規化して、平均及び逸脱の相対的サイズを共通スケール上に表示し、その結果、一目瞭然で比較が可能になる。

上記した統計的分析を用いて、プロセスモデルにおける問題のあるプロセス制御パラメータ及び／又は問題のあるモデル化パラメータを特定することができる。例えば、不安定なパラメータは、ＡＰＣシステムのための問題のあるパラメータの一例である。不安定なパラメータは、安定したパラメータと比較して、大きな分布状態（大きな経時的偏差）を示す。精緻プロセス制御パラメータの相対的偏差を示す棒グラフ（各棒は、ｎ×シグマを示す）を表示することにより、技術者は、問題のあるプロセス制御パラメータを容易に特定することができる。比較を促進するために、例えば全単位を（プロセス制御パラメータの）平均パーセント、（測定パラメータの）パーセント誤差又は標準単位（例えば、ｎｍ）へ変換することにより、棒グラフ上において相互比較されるべき値を正規化する。これらの比較される値を正規化することにより、これらの値間の比較を直接的に一目瞭然に行うことが可能になる。

図６へ戻って、ステップ８４に続くステップ８６において、ＡＰＣシステムは、分析データセットについてのパラメータ傾向を決定およびグラフ化する。ステップ８６に続くステップ８８において、ＡＰＣシステムは、分析データセットについてのコンテキスト緩和シナリオを決定およびグラフ化する。図８は、集積回路製造プロセスの監視のための傾向およびコンテキスト緩和シナリオの計算および表示の概念ブロック図である。ＡＰＣシステムは、ユーザステーション１７からの分析データセット選択（ブロック１２０）を、適用プロセス制御パラメータ（ブロック１２２）、測定パラメータ（ブロック１２４）及び精緻プロセス制御パラメータ（ブロック１２６）と共にパラメータデータベース１６から入手する。また、ＡＰＣシステムは、（ブロック１２０）傾向定義データ（例えば、パラメータ傾向グラフに含まれるべきウェハロット）をユーザステーション１７から入手する。その後、ＡＰＣシステムは、共通軸上の指定されたウェハロットについて、適用プロセス制御パラメータ、測定パラメータ及び精緻化プロセス制御をグラフ化する（ブロック１３０）。ブロック１３０は、１つの例示的なプロセス制御パラメータについての一目瞭然の比較を示す。同様のパラメータ傾向グラフを分析データセット中の各プロセス制御パラメータについて計算し、別個に表示し、多様な組み合わせで単一の表示画像内に所望に組み合わせ、これにより、分析データセット中のプロセス制御パラメータについてのパラメータの一目瞭然の比較傾向が促進されることが理解される。

ＡＰＣシステムはまた、（ブロック１２０）コンテキスト緩和定義データ（例えば、コンテキスト緩和最適化グラフ内の緩和されるべきパラメータ）をユーザステーション１７から入手する。その後、ＡＰＣシステムは、精緻プロセス制御パラメータを共通軸上のコンテキスト緩和シナリオに従ってグラフ化する（ブロック１３２）。ブロック１３２は、１つの例示的プロセス制御パラメータと、１つのコンテキスト緩和シナリオとについての一目瞭然の比較を示す。同様のコンテキスト緩和グラフを分析データセット中の各プロセス制御パラメータ及び各コンテキスト緩和シナリオについて計算することが可能であることが理解される。これらのグラフを別個に表示し、多様な組み合わせで単一の表示画像内に所望に組み合わせ、これにより、コンテキスト緩和シナリオの一目瞭然の比較が促進される。

一般的には、コンテキスト緩和は、全ての履歴ウェハロット間のＡＰＣフィードバックを計算するためにウェハ又はウェハ層のグループを選択する際に使用される規則であり得る。コンテキスト緩和によって分析されるのは、主に２つの態様である。第１の態様は、ＡＰＣフィードバック制御パラメータ（ＥＷＭＡラムダ）の計算に含まれることとなる全履歴ロットから履歴ロットを選択するために使用される特定の成分の特定である。極めて簡単な例をいくつか例示するために、ウェハグループを選択するためのコンテキスト緩和基準は、「同一スキャナ又はステッパへ露出されるロット」、「同一層」、「特定の日数内」などがある。コンテキスト緩和によって頻繁に分析される第２の態様は、ＡＰＣフィードバック制御パラメータの計算に使用される多様なロット、ウェハ又は層を重み付けする方法である。多様な重み付けスキーム（典型的には、年齢又は他のコンテキストパラメータに基づいたデータの割引）を設計事項として選択することができる。フィードバック制御パラメータの計算において用いられるべきロット、ウェハ又は層が特定された後、フィードバック制御パラメータの好適な組を決定することができる（図９および付随する記載を参照）。さらなる態様を、コンテキスト緩和によって考慮に入れることができる（例えば、規定されたコンテキスト緩和規則に整合する履歴ロットが無い場合に成分を排除する、問題のあるパラメータを含むことがわかったデータを排除する）。

図６に戻って、このプロセスを例示するために、モデル精緻化に対する１つの可能なアプローチを提供する。ステップ８８に続くステップ９０において、ＡＰＣシステムは、必要に応じて例えばプログラムされた論理及び／又はユーザ命令によって、測定パラメータに基づいてプロセス制御パラメータを調節するために使用されるフィードバック制御パラメータを計算するＡＰＣモデルを精緻化するかを決定する。ＡＰＣモデル精緻化が不要である場合、「いいえ」の分岐により、ステップ９０からステップ９２に戻り、プロセスは図５中の戻りステップ５２へ進み、別の分析データセット選択を受け取る。ＡＰＣモデル精緻化が必要な場合、「はい」の分岐により、ステップ９０から戻りステップ９４へ進み、測定パラメータからプロセス制御パラメータに対するフィードバック調節を計算するためにＡＰＣモデルによって用いられるＥＷＭＡアルゴリズムのための好適なラムダが計算される。ステップ９４に続くステップ９６において、フィードバック調節の計算のためにＡＰＣモデルによって使用されるＥＷＭＡアルゴリズムにおいてラムダが更新される。ステップ９６の後の戻るステップ９２において、プロセスは図５中のステップ５２へ戻り、別の分析データセット選択を受け取る。

図９は、集積回路製造プロセスのフィードバック制御を実行するために、フィードバック制御パラメータ（本例においてはＥＷＭＡ重み付けパラメータ）に対する調節を計算するステップ９４の概念ブロック図である。一般的に述べるように、指数加重移動平均（ＥＷＭＡ）は、一種の無限インパルス応答フィルタであり、指数関数的に低下する重み付け計数を適用する。各より古いデータ点に対する重み付けは指数関数的に低下するが、ゼロには決してならない。パラメータ「ラムダ」は、重み付け低下のレベルを示し、０〜１の一定の平滑化係数である。図９は、パラメータデータベース１６からの履歴プロセス制御パラメータ及び測定パラメータデータセットを用いて多様な候補ラムダセットを分析するプロセスを示す。候補ラムダセットを用いて計算された精緻プロセス制御パラメータと、履歴データ中の実際のデータとの間の計算された誤差の総計について、差指数を規定する。その後、最低の差指数を生成する候補ラムダセットが、ＡＰＣモデルの精緻化に用いられるものとして選択される。より詳細には、解法が好適なラムダの組に収束するまで、候補ラムダセットから計算されるバーチャル訂正プロセス制御パラメータに対応する差指数の反復計算と、プロセス制御パラメータの継続的に更新される履歴セットと、経時的に発生する測定パラメータとによって、好適なＥＷＭＡラムダを選択することができる。その後、好適なラムダの組がＡＰＣモデル中へと入力（フィードバック）され、進行中の測定パラメータからの訂正プロセス制御の計算に用いられる。

本発明は、既存のシステムの適合または再構成からなる（がしかし必ずしもそうではない）。あるいは、元々の装置が提供され得、本発明が具現化され得る。

本明細書中に記載される方法は全て、方法実施形態の１つ以上のステップの結果を記憶媒体中に保存することを含み得る。これらの結果は、本明細書中に記載される結果のうち任意のものを含み得、当該分野において公知の任意の方法で保存され得る。この記憶媒体は、本明細書中に記載される任意の記憶媒体または当該分野において公知の他の任意の適切な記憶媒体を含み得る。これらの結果が保存された後、本明細書中に記載される方法またはシステム実施形態のうち任意のものによって記憶媒体中の結果へアクセスおよび使用することが可能になり、これらの結果をユーザへの表示のためにフォーマットし、結果が別のソフトウェアモジュール、方法またはシステムなどによって使用される。さらに、結果は、「永久に」保存してもよいし、「半永久的」に保存してもよいし、一時的に保存してもよいし、あるいは一定期間保存してもよい。例えば、記憶媒体はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり得、結果は必ずしも無期限に記憶媒体中に持続させる必要は無い。

本明細書中に記載のようなデバイス及び／又はプロセスのうち少なくとも一部は、合理的な量の実験を介して、データ処理システムに統合することができる。当業者であれば、典型的なデータ処理システムは一般的には、システムユニットハウジング、ビデオ表示デバイス、メモリ（例えば、揮発性及び不揮発性メモリ）、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ及びデジタル信号プロセッサ）、計算エンティティ（例えば、オペレーティングシステム、ドライバ、グラフィカルユーザインターフェース及びアプリケーションプログラム）、１つ以上の相互作用デバイス（例えば、タッチパッド又は画面）及び／又は制御システム（例えば、フィードバックループ及び制御モータ（例えば、位置及び／又は速度感知のためのフィードバック、要素及び／又は量の移動及び／又は調節のための制御モータ））のうち１つ以上を含むことを認識する。典型的なデータ処理システムは、適切な市販の要素（例えば、データ計算／通信及び／又はネットワーク計算／通信システムにおいて頻繁にみられるもの）のうち任意のものを用いて実行することができる。

本開示およびそれに付随する利点は、上記記載から理解され、要素における形態、構造及び配置の変更を開示内容から逸脱することなく又はその本質的利点全てを犠牲にすることなく行うことが可能であることが明らかであることが考えられる。記載の形態はひとえに説明的なものであり、以下の特許請求の範囲は、このような変更を包含することが意図される。

Claims (24)

1. フィードバックプロセス制御システムを監視する方法であって、
   半導体デバイス処理ラインの半導体ウェハ処理装置の調節と関連付けられた複数の適用プロセス制御パラメータを受け取るステップと、
   半導体ウェハの複数の計測ターゲット位置においてオーバレイエラーを測定するステップと、
   前記測定されたオーバレイエラーに基づいて、前記オーバレイエラーを訂正するための前記適用プロセス制御パラメータへの変更を示す測定パラメータの組を決定するステップと、
   前記適用プロセス制御パラメータ及び前記測定パラメータに基づいて、訂正プロセス制御パラメータの組を決定するステップと、
   前記測定パラメータと関連付けられた第１の統計パラメータの組及び前記訂正プロセス制御パラメータと関連付けられた第２の統計パラメータの組の少なくとも一方を決定するステップと、
   前記第１の統計パラメータの組及び前記第２の統計パラメータの組の少なくとも一方を表示するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記処理装置は、フォトリソグラフィスキャナ及びフォトリソグラフィステッパの少なくとも一方を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の統計パラメータの組及び前記第２の統計パラメータの組の少なくとも一方を示すグラフを計算および表示するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の統計パラメータの組は、前記測定パラメータの平均及び偏差の少なくとも一方を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記第２の統計パラメータの組は、前記訂正プロセス制御パラメータの偏差を少なくとも含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の統計パラメータの組は、共通の軸の組上に並んで表示された前記測定パラメータの正規化平均＋偏差値を含むグラフを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記第２の統計パラメータの組は、共通の軸の組上に並んで表示された前記訂正プロセス制御パラメータの偏差値を含むグラフを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記訂正プロセス制御パラメータの前記偏差値はｎ×シグマ値を含み、シグマは標準偏差を示し、ｎはユーザによって予め設定された値である、請求項７に記載の方法。
9. 前記適用プロセス制御パラメータは、平行移動パラメータ、回転パラメータ、倍率パラメータ、線量パラメータ及び焦点パラメータの少なくとも一方を含む、請求項１に記載の方法。
10. 連続するウェハロットについて発生する適用プロセス制御パラメータ、測定パラメータ及び訂正プロセス制御パラメータのグラフを表示するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 自己回帰重み付けパラメータの組を決定するステップと、
    前記自己回帰重み付けパラメータ及び連続するウェハロットについて発生する前記測定パラメータに基づいて、前記訂正フィードバック制御パラメータを決定するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記訂正フィードバック制御パラメータは、ＥＷＭＡラムダ値を含む、請求項１１に記載の方法。
13. コンピュータ実行可能命令を有する、非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令により、コンピュータ制御装置は、フィードバックプロセス制御システムを監視する方法を実行し、前記方法は、
    半導体デバイス処理ラインの半導体ウェハ処理装置の調節と関連付けられた複数の適用プロセス制御パラメータを受け取るステップと、
    半導体ウェハの複数の計測ターゲット位置においてオーバレイエラーを測定するステップと、
    前記測定されたオーバレイエラーに基づいて、前記オーバレイエラーを訂正するための前記適用プロセス制御パラメータへの変更を示す測定パラメータの組を決定するステップと、
    前記適用プロセス制御パラメータ及び前記測定パラメータに基づいて訂正プロセス制御パラメータの組を決定するステップと、
    前記測定パラメータと関連付けられた第１の統計パラメータの組及び前記訂正プロセス制御パラメータと関連付けられた第２の統計パラメータの組の少なくとも一方を決定するステップと、
    前記第１の統計パラメータの組及び前記第２の統計パラメータの組の少なくとも一方を表示するステップと、
    を含む、非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
14. 前記処理装置は、フォトリソグラフィスキャナ及びフォトリソグラフィステッパの少なくとも一方を含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
15. 前記第１の統計パラメータの組及び前記第２の統計パラメータの組の少なくとも一方を示すグラフを計算及びグラフ化するステップをさらに含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
16. 前記第１の統計パラメータの組は、前記測定パラメータの平均及び偏差の少なくとも一方を含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
17. 前記第２の統計パラメータの組は、前記訂正プロセス制御パラメータの偏差を少なくとも含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
18. 前記第１の統計パラメータの組は、共通の軸の組上に並んで表示された前記測定パラメータの正規化平均＋偏差値を含むグラフを含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
19. 前記第２の統計パラメータの組は、共通の軸の組上に並んで表示された前記訂正プロセス制御パラメータの偏差値を含むグラフを含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
20. 前記訂正プロセス制御パラメータの前記偏差値はｎ×シグマ値を含み、シグマは標準偏差を示し、ｎはユーザによって予め設定された値である、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
21. 前記適用プロセス制御パラメータは、平行移動パラメータ、回転パラメータ、倍率パラメータ、線量パラメータ及び焦点パラメータの少なくとも一方を含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
22. 連続するウェハロットについて発生する適用プロセス制御パラメータ、測定パラメータ及び訂正プロセス制御パラメータのグラフを表示するステップをさらに含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
23. 自己回帰重み付けパラメータの組を決定するステップと、
    前記自己回帰重み付けパラメータ及び連続するウェハロットについて発生する前記測定パラメータに基づいて前記訂正フィードバック制御パラメータを決定するステップと、をさらに含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
24. 前記訂正フィードバック制御パラメータは、ＥＷＭＡラムダ値を含む、請求項２３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体。

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