JP6529590B2

JP6529590B2 - ウェハにおける臨界寸法問題及びパターン不良の干渉法を用いた予測及び制御

Info

Publication number: JP6529590B2
Application number: JP2017529808A
Authority: JP
Inventors: プラディープブッカダラ; サシッシュヴィーララギャバン; ソハムデイ; ジャイディープシンハ
Original assignee: KLA Corp
Current assignee: KLA Corp
Priority date: 2014-12-03
Filing date: 2015-11-30
Publication date: 2019-06-12
Anticipated expiration: 2035-11-30
Also published as: WO2016089786A1; KR20170091721A; KR102313411B1; JP2018505388A; TW201631631A; US20160163033A1; TWI668733B; US9558545B2

Description

本件開示は総じて半導体製造の分野に関し、具体的には半導体製造中の臨界寸法(critical dimension)及びパターン不良(pattern defectivety)の予測及び制御に関する。

（関連出願への相互参照）
本願は、米国特許法第１１９条（ｅ）の規定に基づき２０１４年１２月３日付米国暫定特許出願第６２／０８７，１９４号の利益を主張する出願である。この米国暫定特許出願第６２／０８７，１９４号の全容をこの参照を以て繰り入れることにする。

シンポリッシュトプレート、例えばシリコンウェハ等は現代技術の非常に重要な構成部分である。例えばウェハといえば、集積回路その他のデバイスの製造に用いられる半導体素材のシンスライスのことであろう。シンポリッシュトプレートの別例としては磁気ディスク基板、ゲージブロック等があろう。ここで述べている技術では主にウェハを参照しているが、ご理解頂けるように、この技術は他種ポリッシュトプレートにも遜色なく適用することができる。本件開示では、語「ウェハ」及び語「シンポリッシュトプレート」が互換的に使用されることがある。

ウェハは、通常、その製造プロセス中にパターニングされる。例えばリソグラフィは、半導体ウェハ上に配されたレジストにレチクルからパターンを転写することを伴う半導体製造プロセスである。リソグラフィプロセスのパフォーマンスは、少なくとも部分的には、最小造作寸法（即ち臨界寸法、言い換えればＣＤ）及び／又は各種欠陥パターンの存在（即ちパターン不良）に基づき評価されよう。

特開２０１１−０１３２２７号公報

注記すべきことに、シリコンウェハに見られる臨界寸法及びパターン不良は、通常、リソグラフィプロセスにおけるパターンニングの最中に発生しうるフォーカスエラー（即ちデフォーカス）の影響を受ける。同じく注記すべきことに、ウェハの幾何形状（即ちウェハ幾何）は、リソグラフィ中のフォーカスエラーにつながりうるファクタである。ここには、ウェハ幾何を考慮に入れることで半導体製造中に臨界寸法及びパターン不良の改善を助けるシステム及び方法の必要性が存在している。

本件開示のある実施形態は方法を指向する。本方法は、少なくとも１枚の基準ウェハについてパターン品質データを取得するステップと、上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターン品質バイナリマップを生成するステップと、上記少なくとも１枚の基準ウェハについてパターンドウェハ幾何データを取得するステップと、少なくとも一通りのしきい値に基づき上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、上記少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップと上記少なくとも１個のパターン品質バイナリマップとの間に最良マッチングをもたらすしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択するステップと、選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン品質データ予測を提供するステップと、を有するものでありうる。

本件開示の更なる実施形態はシステムを指向する。本システムは、少なくとも１枚の基準ウェハについてパターン品質データ及びパターンドウェハ幾何データを取得するよう構成されている１個又は複数個のイメージングデバイスを、備えうる。本システムは、更に、上記１個又は複数個のイメージングデバイスと通信するプロセッサを備えうる。そのプロセッサは、上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターン品質バイナリマップを生成し、少なくとも一通りのしきい値に基づき上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成し、上記少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップと上記少なくとも１個のパターン品質バイナリマップとの間に最良マッチングをもたらすしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択し、且つ選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン品質データ予測を提供するよう、構成されうる。

本件開示のもう一つの実施形態は、臨界寸法予測を提供する方法を指向する。本方法は、複数個の臨界寸法計測サイトにて基準ウェハについて臨界寸法測度(measurements)を取得するステップと、上記複数個の臨界寸法計測サイトにおける上記臨界寸法を許容可能か不可能かを示す臨界寸法バイナリマップを基準ウェハについて生成するステップと、複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトにて基準ウェハについてパターンドウェハ幾何測度を取得するステップと、少なくとも一通りのしきい値に基づき基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、臨界寸法バイナリマップに対する最良マッチングパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成する責を負うしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択するステップと、選択されたしきい値に基づき新たなウェハについて臨界寸法予測を提供するステップと、を有するものとしうる。

本件開示の加うる実施形態は、パターン欠陥予測を提供する方法を指向する。本方法は、複数個のパターン欠陥計測サイトにて基準ウェハについてパターン欠陥測度を取得するステップと、上記複数個のパターン欠陥計測サイトにおけるパターン欠陥測度が許容可能か不可能かを示すパターン欠陥バイナリマップを基準ウェハについて生成するステップと、複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトにて基準ウェハについてパターンドウェハ幾何測度を取得するステップと、少なくとも一通りのしきい値に基づき基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、パターン欠陥バイナリマップに対する最良マッチングパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成する責を負うしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択するステップと、選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン欠陥予測を提供するステップと、を有するものとしうる。

ご理解頂けるように、上掲の概略記述及び後掲の詳細記述は共に専ら例示的且つ説明的なものであり、本件開示の必須的な限定ではない。添付図面は明細書に組み込まれ且つその一部をなすものであり、本件開示の主題を描出している。明細書及び図面は、共に、本件開示の原理を説明するのに役立つ。

本件開示に多々ある長所については、次の添付図面を参照することにより、本件技術分野に習熟した者（いわゆる当業者）にはより好適に理解されよう。

パターンドウェハ幾何測度・臨界寸法測度間関連付けを確立する方法の一実施形態を示すフロー図である。ウェハのセグメント化及びウェハレベルの臨界寸法バイナリマップを示す図である。ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップに対するウェハレベルの最良マッチングパターンドウェハ幾何バイナリマップをもたらすしきい値を選択するしきい値選択プロセスを示す図である。パターンドウェハ幾何測度・パターン欠陥密度測度間関連付けを確立する方法の一実施形態を示すフロー図である。ウェハのセグメント化及びウェハレベルの欠陥密度バイナリマップを示す図である。パターンドウェハ幾何測度ベース予測を利用する制御プロセスを示すブロック図である。パターンドウェハ幾何測度ベース予測を利用するもう一つの制御プロセスを示すブロック図である。

以下、添付図面に描出されている被開示主題を子細に亘り参照する。

パターンドウェハを計測可能なウェハ計量システムはパターンドウェハ幾何（ＰＷＧ）計測システムと呼ぶことができる。干渉計型ウェハ計量システム、例えばＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ（社名）のＷａｆｅｒＳｉｇｈｔ計量システム（商品名）がＰＷＧ計測システムの例である。こうしたシステムでは、イメージングデバイス（例．ダブルフィゾー干渉法イメージングデバイス）を用い、パターンドウェハの正面及び／又は背面の高分解能（例．１２５μｍ〜５００μｍ画素幅）表面高さ計測を行うことができる。ＰＷＧ計測システムを用いることで様々なＰＷＧ測度を取得及び／又は導出することができる。それらＰＷＧ測度には、ウェハの正面高さ、背面高さ、厚み変動、平坦度並びにあらゆる帰結派生量例えば形状、ナノトポグラフィ等が含まれうる。

本件開示の諸実施形態は、パターンドウェハ幾何（ＰＷＧ）測度を用いパターンドウェハにおける臨界寸法及び／又はパターン不良を予測及び制御するシステム及び方法を指向している。ＰＷＧ測度・臨界寸法測度間関連付けを確立することができるので、確立したその関連付けを利用することで、所与ウェハについて取得した幾何測度に基づきその所与ウェハについての臨界寸法値を予測することができる。同様に、ＰＷＧ測度・パターン欠陥間関連付けを確立することができるので、確立したその関連付けを利用することで、所与ウェハについて取得した幾何測度に基づきその所与ウェハについてのパターン不良を予測することができる。そして、予測した臨界寸法値及び／又はパターン不良を制御情報として利用することで、所与ウェハについての製造プロセスの改善（例．リソグラフィ中のデフォーカスの緩和）を助けることができる。

総じて図１〜図３を参照する。図１は、ＰＷＧ測度・臨界寸法測度間関連付けを確立する方法１００の一実施形態を示すフロー図である。ステップ１０２では、１枚又は複数枚の基準ウェハについて臨界寸法測度を計測することができる。それら基準ウェハは、同じ処理ツール（群）を利用し処理済のものとすることができる。これら基準ウェハを解析することでＰＷＧ測度・臨界寸法測度間関連付けの確立を助けることができ、確立し関連付けを利用することで、その同じ処理ツール（群）で処理されようとしている後続ウェハについて臨界寸法値を予測することができる。

図２に示すように、ステップ１０２にて計測されるウェハ２００を複数個の計測サイト２０２にセグメント化することができ、その計測サイト２０２それぞれについて臨界寸法測度を取得することができる。予期される通り、各計測サイト２０２についての臨界寸法測度は、その計測サイト２０２内の単一点にて臨界寸法の測度を採取することによって、取得することができる。これに代え及び／又は加え、特定の計測サイト２０２内の複数点にて複数の測度を採取し、当該特定の計測サイト２０２内で採取した複数の測度の統計的表現（例．平均値、最小値又は最大値）をその特定の計測サイト２０２についての臨界寸法測度として利用してもよい。

ご理解頂けるように、図２に示した計測サイト２０２の粒度は一例である。計測サイト２０２は、本件開示の神髄及び技術的範囲から逸脱することなく、より粗にもより密にもセグメント化することができる。同じくご理解頂けるように、ウェハ２００内で規定されている計測サイト２０２全てについて臨界寸法測度を取得することは必ずしも必要ではない（例．規定されている計測サイト２０２のある部分集合のみについて臨界寸法測度を採取するのでもよい）。臨界寸法測度が採取される上掲の特定サイトはどこと定まるものではないが、ウェハ２００のエッジ付近にありパターニング問題が頻発しうる計測サイト２０２について臨界寸法測度を取得するのが有益であろう。

ウェハ２００内で規定されている計測サイト２０２の少なくとも部分集合について臨界寸法測度を取得した後は、ステップ１０４にて、ウェハレベルの臨界寸法マップを然るべく生成することができる。ある種の実施形態では、所定の上限及び下限を利用し、計測済の臨界寸法が許容可能（例．限度内）か許容不可能（例．限度外）かを判別することができる。所定の上限及び下限に臨界寸法測度を照らすことにより、ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップ（即ち許容可能か許容不可能か）を生成することができる。

図２で提示されているのはそうしたウェハレベルの臨界寸法バイナリマップの例示的描写であり、ここでは陰影付きの計測サイトが許容不可能であるものと想定されている。しかしながら、ご理解頂けるように、この描写は単なる例である；本件開示に係るウェハレベルの臨界寸法バイナリマップは、本件開示の神髄及び技術的範囲から逸脱することなく、様々な他形態で提示することができる。同じくご理解頂けるように、ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップのグラフィカル表現は必要でない。即ち、本願記載の方法ステップでは、これらのマップにて提示される情報を、そのマップを表示させることなく利用することができる。本願記載のマップは説明目的で示されているものである。

予期される通り、パターンドウェハ幾何（ＰＷＧ）・臨界寸法間関連付けを確立するには、ステップ１０２にて取得した臨界寸法測度に加え、１枚又は複数枚の基準ウェハからなる同じ集合についてのＰＷＧ測度をステップ１０６にて取得する必要があろう。臨界寸法測度と同様、ＰＷＧ測度も、複数個の計測サイトへとセグメント化することができる。例えばウェハ平坦度を用いる場合、ウェハ全体の平坦度を表す単一の平坦度値を用いるのに代え各計測サイトについてサイト別平坦度値を取得し、複数個の計測サイトから取得した複数通りのサイト別平坦度値によって、ウェハ全体の平坦度を表すサイトベース平坦度マップを協働で形成することができる。予期される通り、臨界寸法測度についての計測サイトがＰＷＧ測度についての計測サイトとは別様にセグメント化されていてもかまわないが、両者が実質的に同様にセグメント化されていてもよく、その別で本件開示の神髄及び技術的範囲から逸脱するわけではない。

やはり臨界寸法測度と同様に、ステップ１０６にて取得したＰＷＧ測度を利用し、ステップ１０８にてウェハレベルのＰＷＧバイナリマップを生成することができる。引き続き、サイトベース平坦度マップが取得される上掲の例でいえば、平坦度しきい値をそのサイトベース平坦度マップに適用し、そのしきい値を下回る平坦度値を有する計測サイトを許容可能、そのしきい値以上の平坦度値を有する計測サイトを許容不可能と見なすようにすることができる。

注記すべきことに、ウェハレベルのＰＷＧバイナリマップを生成するためステップ１０８にて利用されるしきい値は、ステップ１１０にて決定される必要がある変数である。図３に示すように、別々のしきい値を利用することでウェハレベルの別々のＰＷＧバイナリマップ３０２、３０４及び３０６を生成し、ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップ２００と最も密にマッチングするウェハレベルのＰＷＧバイナリマップをもたらすしきい値を、予測を実行するのに用いうるしきい値として識別することができる。描写目的で図３に示した例では、１０ｎｍなるしきい値で、ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップ２００と最も密にマッチングするウェハレベルのＰＷＧバイナリマップ３０６がもたらされるので、１０ｎｍなるしきい値が、ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップ２００に対するウェハレベルの最良マッチングＰＷＧバイナリマップをもたらすしきい値であると、結論づけることができる。

ご理解頂けるように、図３に描いた例では三通りのしきい値が示されているが、考慮に入れるしきい値の個数は違っていてもよく、それによって本件開示の神髄及び技術的範囲から逸脱するわけではない。同じくご理解頂けるように、それら別々のしきい値は反復的、順次的及び／又は同時的に斟酌することができる。ご理解頂けるように、具体的な実現形態を違えても、ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップ２００に対するウェハレベルの最良マッチングＰＷＧバイナリマップをもたらすしきい値を識別する、という目的を不変に保つことができる。

同じく注記すべきことに、複数枚の基準ウェハが解析対象となる場合は、各基準ウェハのＰＷＧ測度を取得し、そのウェハレベルのＰＷＧバイナリマップをそれに対応するウェハレベルの臨界寸法バイナリマップと比較すればよい。そうした場合、ウェハレベルのＰＷＧバイナリマップとそれに対応するウェハレベルの臨界寸法バイナリマップとの間のマッチングを全基準ウェハに亘り最適化するしきい値を、しきい値として識別することができる。言い換えれば、複数枚のウェハが解析対象となる場合には、それら複数枚のウェハについて最良の全体的マッチングをもたらすしきい値を求めるようステップ１１０を構成する。

ステップ１１０にてしきい値を求めた後は、ステップ１１２にてそのしきい値を利用し、後続ウェハについて生じそうな臨界寸法問題及び／又はパターン欠陥を予測する助けにすることができる。例えば、新たなウェハのＰＷＧ測度（例．上掲の例で述べたところの平坦度）を採取し、求めたしきい値及び採取した測度に基づき、その新たなウェハについてウェハレベルのＰＷＧバイナリマップを生成することにより、帰結たるマップを、その新たなウェハの臨界寸法又はパターン欠陥マップを密に模した／予測するマップとすることができる。

繰り返しになるが、ＰＷＧ測度には、ウェハの正面高さ、背面高さ、厚み変動、平坦度並びにあらゆる帰結派生量例えば形状、ナノトポグラフィ等が含まれうる。ご理解頂けるように、上掲の例ではウェハ平坦度がＰＷＧ測度の例として利用されているが、ウェハ平坦度に代え又はこれと共に他のＰＷＧ測度を方法１００で利用してもよく、それによって本件開示の神髄及び技術的範囲から逸脱するわけではない。

同じく予期される通り、臨界寸法は、予測目的で関連付けうるパターン品質データの一種に過ぎない。他種パターン品質データ、例えばパターン欠陥及び欠陥密度も、ＰＷＧ測度と関連付けて予測の提供に利用することができる。図４は、ＰＷＧ測度・パターン欠陥間関連付けを確立する方法４００の一実施形態を示すフロー図である。

図４に示すように、ステップ４０２では、１個又は複数個の検査ツールを利用しパターン欠陥を計測することができる。例えば、明視野光学検査をウェハの所与層にて実行することにより、欠陥の空間認識と併せ欠陥マップを取得することができる。その後は、図５に示す如くその欠陥マップを複数個の計測サイトへとセグメント化し、それら計測サイトのうち少なくとも幾つかについて欠陥密度値を求めることができる。注記すべきことに、欠陥密度値が求められる特定のサイトはどこと定まるものではないが、ウェハのエッジ付近にありパターニング問題が頻発しうる計測サイトについて欠陥密度値を求めるのが有益であろう。

ウェハレベルの臨界寸法バイナリマップを生成するのに利用されるプロセスと同様に、ステップ４０４では、求めた欠陥密度値及び所定の欠陥密度許容限界に基づきウェハレベルの欠陥密度バイナリマップ５００を生成することができる。より具体的には、欠陥密度値を所定の欠陥密度許容限界に照らすことにより、許容可能と見られる（例．限度を下回る）計測サイト及び許容不可能と見られる（例．限度を上回る）計測サイトを識別することができる。

予期される通り、方法ステップ４０６〜４１２は、先に述べた方法ステップ１０６〜１１２と同じ要領で実行することができる。即ち、ステップ４０６では、その欠陥密度値を求めようとしているウェハ（群）についてＰＷＧ測度を取得することができ、ステップ４０８では、取得したＰＷＧ測度に基づきウェハレベルのＰＷＧバイナリマップを生成することができ、ステップ４１０では、ウェハレベルの欠陥密度バイナリマップ５００に対するウェハレベルの最良マッチングＰＷＧバイナリマップをもたらすしきい値を求めることができ、そしてステップ４１２では、後続ウェハについて生じそうなパターン欠陥及び／又は欠陥密度を予測する助けになるようそのしきい値を利用することができる。

予期される通り、ＰＷＧ測度とパターン品質データ（例．臨界寸法、パターン欠陥測度等）との間の直接的な関連付けを確立する能力、並びにそうしたパターン品質データをＰＷＧ測度に基づき予測する能力を提供することは、様々なパフォーマンス解析及びプロセス制御目的で是認及び利用されうることである。例えば、図６に、ＰＷＧ測度ベース予測を用いフォーカスを改善する（ひいては生産されるウェハの臨界寸法及びパターン不良を改善する）のに利用可能な制御プロセスを描出するブロック図を示す。

より具体的には、図６に示すように、リソグラフィプロセス６０２に供するのに先立ちウェハ６００のＰＷＧ測度を採取し、予測システム６０８にてそのＰＷＧ測度を利用することで、そのウェハ６００がリソグラフィプロセス６０２に供された場合にウェハ６００上で観測されるかもしれない臨界寸法問題、パターン欠陥及び／又は欠陥密度を予測することができる。その予測結果（例．予測臨界寸法マップ及び／又は予測欠陥密度マップによるもの）が許容交差レベル内にあると判定された場合（６０４）、そのウェハ６００をリソグラフィプロセス６０２へと進めることを許容することができる。そうでない場合は、ウェハ６００に対する再処理が現実的又は可能であるのかを制御プロセスによって判別すればよい（６０６）。例えば、ウェハ６００を再研磨することがウェハ平坦度を改善する助けになり得、ひいてはそのウェハ６００についての予測臨界寸法マップを改善する助けになりうる場合、リソグラフィプロセス６０２向けにウェハ６００をより良く整えるべくそのウェハ６００を再処理せよ、との判別（６０６）がなされる。他方、ウェハ６００を再処理することが現実的でない、及び／又は、その再処理でリソグラフィプロセス６０２向けにウェハ６００をより良く整えられそうにない、と判別された場合、リソグラフィプロセス６０２に供することなくそのウェハ６００を廃棄することができる。

図７は、ＰＷＧ測度ベース予測を用いフォーカスを改善する（ひいては生産されるウェハの臨界寸法及びパターン不良を改善する）のに利用できる他の制御プロセスを示すブロック図である。図７に示すように、リソグラフィプロセス７０２に供するのに先立ちウェハ７００のＰＷＧ測度を採取し、予測システム７０４にてそのＰＷＧ測度を利用することで、ウェハ７００で観測されるかもしれない臨界寸法問題、パターン欠陥及び／又は欠陥密度を予測することができる。その後は、その要領でもたらされた予測を、リソグラフィプロセス７０２を実行するのに用いるリソグラフィツール（例．リソグラフィスキャナ）に供給し、予測システム７０４によりもたらされるその情報をそのリソグラフィツールにて利用することで、フォーカス及びティルト補正／オフセットの算出を改善することができるので、さもなくばリソグラフィプロセス中に新たなウェハが被るであろうフォーカスエラー及びティルトエラーについて補正することができる。

注記すべきことに、既存のリソグラフィスキャナでは、通常、スキャナレベリング計測データに基づき各露出スリットについてフォーカス及びティルト補正（曰くフォーカスコレクタブル及びティルトコレクタブル）が算出され、確立された最良フォーカスセッティングにてパターン構造をプリントすべくスキャナステージが調整される。しかしながら、これらの能力は問題、例えばスキャナレベリングシステムの低サンプリングやシリコンウェハ処理でかなり頻発しやすい透明膜計測関連の不正確性といった問題による制約を受ける。これらの問題は、とりわけ、ウェハの近エッジ領域にて激化する。従って、予期される通り、ＰＷＧ測度に基づき生成された更なるフォーカス及びティルト補正、具体的には許容不可能になると予測された（例．臨界寸法、パターン欠陥及び／又は欠陥密度についての許容限度外になると予測された）計測サイトについての補正を提供することによって、リソグラフィスキャナにより利用されるフォーカス及びティルト補正の全体的実効性を改善することができ、ひいては生産されるウェハの臨界寸法及びパターン不良を改善することができる。

予期される通り、ＰＷＧ測度に基づく更なるフォーカス及び／又はティルトコレクタブルの生成には様々な技術を利用することができる。例えば、ＰＷＧ計測ツールから取得した平坦度測度をスキャナレベリング計量データと併せ利用することで、フォーカス及びティルト補正を算出することができる。より具体的には、ＰＷＧ計測ツールから取得したウェハ平坦度データと、スキャナから取得したウェハ平坦度データと、の差に基づき平坦度差マップを算出することができる。その上で、その差マップを露出スリットへと区画し、許容不可能になると予測された１個又は複数個の計測サイトが内在する露出スリットそれぞれについて、フォーカス及びティルト補正を算出することができる。これに代え及び／又は加え、ウェハのプレ不透明膜被覆及びポスト不透明膜被覆の平坦度測度を用い、その差マップを取得することができる。加えて、予期される通り、スキャナレベリング計測システムを全く用いることなく、ＰＷＧから取得した測度のみから、フォーカス及びティルトオフセットを算出することができる。予期される通り、他の技術を利用し更なるフォーカス及びティルト補正を生成することが可能であり、それによって本件開示の神髄及び技術的範囲から逸脱するわけではない。

予期される通り、本件開示に係る予測システムは、上述した一種類又は複数種類の予測方法を実行するよう構成されたプロセッサを有するものとすることができる。そのプロセッサは、専用処理ユニット、用途特化集積回路（ＡＳＩＣ）、１個又は複数個の処理及び／又はウェハ幾何計測ツールの動作を制御するよう構成された既存ハードウェア、ファームウェア又はソフトウェアの統合体、或いは様々な他種処理ユニットとして実現可能であり、それによって本件開示の神髄及び技術的範囲から逸脱するわけではない。

ご理解頂けるように、被開示方法中の諸ステップの具体的な順序や階層性は例示的アプローチの例である。設計上の嗜好に基づき、本方法中の諸ステップの具体的な順序や階層性を、本件開示の技術的範囲及び神髄内に留まりつつ再編できることを、ご理解頂けよう。後掲の方法請求項は、諸ステップの要素をサンプル的な順序で提示したものであり、提示されている具体的な順序又は階層性に限定することを必ずしも意図してはいない。

信ずべきことに、本件開示のシステム及び方法並びにそれに付随する多様な長所については、これまでの記述によってご理解頂けるであろうし、また、開示されている主題から逸脱することなく又はその重要な長所を全て犠牲にすることなく、諸部材の形態、構成及び配置について様々な変更をなし得ることが、明らかであろう。記述されている形態は単なる説明である。

Claims

少なくとも１枚の基準ウェハについてパターン品質データを取得するステップと、
上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターン品質バイナリマップを生成するステップと、
上記少なくとも１枚の基準ウェハについてパターンドウェハ幾何データを取得するステップと、
少なくとも一通りのしきい値に基づき上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、
上記少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップと上記少なくとも１個のパターン品質バイナリマップとの間に最良マッチングをもたらすしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択するステップと、
選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン品質データ予測を提供するステップと、
を有する方法。
請求項１記載の方法であって、選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン品質データ予測を提供する上掲のステップが、更に、
上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何データを取得するステップと、
上記選択されたしきい値に基づき上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、
パターンドウェハ幾何バイナリマップに基づき上記新たなウェハについて予測パターン品質バイナリマップを提供するステップと、
を有する方法。
請求項１記載の方法であって、上記パターン品質データが臨界寸法測度及びパターン欠陥測度のうち少なくとも一方を含む方法。
請求項１記載の方法であって、少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターン品質バイナリマップを生成する上掲のステップが、更に、
上記少なくとも１枚の基準ウェハを複数個のパターン品質計測サイトに区画するステップと、
上記複数個のパターン品質計測サイトにおけるパターン品質データを許容可能か不可能かを指し示すステップと、
を有する方法。
請求項４記載の方法であって、少なくとも一通りのしきい値に基づき少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成する上掲のステップが、更に、
上記少なくとも１枚の基準ウェハを複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトに区画するステップと、
上記複数個の計測サイトにおけるパターンドウェハ幾何データが上記少なくとも一通りのしきい値を下回るか上回るかを指し示すステップと、
を有する方法。
請求項５記載の方法であって、上記複数個のパターン品質計測サイト及び上記複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトが実質的に同様である方法。
請求項１記載の方法であって、上記新たなウェハについてのパターン品質データ予測が、その新たなウェハがリソグラフィプロセスに供されるのに先立ち提供される方法。
請求項７記載の方法であって、更に、
上記新たなウェハについてのパターン品質データ予測が許容不可能なものになると予測される場合にその新たなウェハがリソグラフィプロセスに入ることを妨げるステップを有する方法。
請求項７記載の方法であって、更に、
上記新たなウェハについてフォーカスコレクタブル及びティルトコレクタブルのうち少なくとも一方を算出するステップと、
フォーカスコレクタブル及びティルトコレクタブルのうち上記少なくとも一方をリソグラフィプロセスに提供することでそのリソグラフィプロセス中にフォーカスエラー及びティルトエラーのうち少なくとも一方を補正するステップと、
を有する方法。
少なくとも１枚の基準ウェハについてパターン品質データ及びパターンドウェハ幾何データを取得するよう構成されているイメージングデバイスと、
上記イメージングデバイスと通信するプロセッサと、
を備え、上記プロセッサが、
上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターン品質バイナリマップを生成し、
少なくとも一通りのしきい値に基づき上記少なくとも１枚の基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成し、
上記少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップと上記少なくとも１個のパターン品質バイナリマップとの間に最良マッチングをもたらすしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択し、且つ
選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン品質データ予測を提供する、
よう構成されているシステム。
請求項１０記載のシステムであって、上記イメージングデバイスが、更に、上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何データを取得するよう構成されており、且つ、上記プロセッサが、更に、上記選択されたしきい値に基づき上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成し、そのパターンドウェハ幾何バイナリマップに基づき上記新たなウェハについて予測パターン品質バイナリマップを提供するよう構成されているシステム。
請求項１０記載のシステムであって、上記パターン品質データが臨界寸法測度及びパターン欠陥測度のうち少なくとも一方を含むシステム。
請求項１０記載のシステムであって、上記プロセッサが、上記少なくとも１枚の基準ウェハを複数個のパターン品質計測サイトに区画しそれら複数個のパターン品質計測サイトにおけるパターン品質データを許容可能か不可能かを指し示すことによって、上記少なくとも１枚の基準ウェハについて上記少なくとも１個のパターン品質バイナリマップを生成するシステム。
請求項１３記載のシステムであって、上記プロセッサが、上記少なくとも１枚の基準ウェハを複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトに区画しそれら複数個の計測サイトにおけるパターンドウェハ幾何データが上記少なくとも一通りのしきい値を下回るか上回るかを指し示すことによって、上記少なくとも１枚の基準ウェハについて上記少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するシステム。
請求項１４記載のシステムであって、上記複数個のパターン品質計測サイト及び上記複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトが実質的に同様であるシステム。
請求項１０記載のシステムであって、上記プロセッサが、上記新たなウェハについてのパターン品質データ予測を、その新たなウェハがリソグラフィプロセスに供されるのに先立ち提供するシステム。
請求項１６記載のシステムであって、上記プロセッサが、更に、上記新たなウェハについてのパターン品質データ予測が許容不可能なものになると予測される場合に、その新たなウェハがリソグラフィプロセスに入ることを妨げるよう構成されているシステム。
請求項１６記載のシステムであって、上記プロセッサが、更に、上記新たなウェハについてフォーカスコレクタブル及びティルトコレクタブルのうち少なくとも一方を算出し、フォーカスコレクタブル及びティルトコレクタブルのうち上記少なくとも一方をリソグラフィプロセスに提供することでそのリソグラフィプロセス中にフォーカスエラー及びティルトエラーのうち少なくとも一方を補正するよう、構成されているシステム。
複数個の臨界寸法計測サイトにて基準ウェハについて臨界寸法測度を取得するステップと、
上記複数個の臨界寸法計測サイトにおける上記臨界寸法を許容可能か不可能かを示す臨界寸法バイナリマップを基準ウェハについて生成するステップと、
複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトにて基準ウェハについてパターンドウェハ幾何測度を取得するステップと、
少なくとも一通りのしきい値に基づき基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、
臨界寸法バイナリマップに対する最良マッチングパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成する責を負うしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択するステップと、
選択されたしきい値に基づき新たなウェハについて臨界寸法予測を提供するステップと、
を有する方法。
請求項１９記載の方法であって、選択されたしきい値に基づき新たなウェハについて臨界寸法予測を提供する上掲のステップが、更に、
上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何データを取得するステップと、
上記選択されたしきい値に基づき上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、
パターンドウェハ幾何バイナリマップに基づき上記新たなウェハについて予測臨界寸法バイナリマップを提供するステップと、
を有する方法。
複数個のパターン欠陥計測サイトにて基準ウェハについてパターン欠陥測度を取得するステップと、
上記複数個のパターン欠陥計測サイトにおけるパターン欠陥測度が許容可能か不可能かを示すパターン欠陥バイナリマップを基準ウェハについて生成するステップと、
複数個のパターンドウェハ幾何計測サイトにて基準ウェハについてパターンドウェハ幾何測度を取得するステップと、
少なくとも一通りのしきい値に基づき基準ウェハについて少なくとも１個のパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、
パターン欠陥バイナリマップに対する最良マッチングパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成する責を負うしきい値を上記少なくとも一通りのしきい値のなかから選択するステップと、
選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン欠陥予測を提供するステップと、
を有する方法。
請求項２１記載の方法であって、選択されたしきい値に基づき新たなウェハについてパターン欠陥予測を提供する上掲のステップが、更に、
上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何データを取得するステップと、
上記選択されたしきい値に基づき上記新たなウェハについてパターンドウェハ幾何バイナリマップを生成するステップと、
パターンドウェハ幾何バイナリマップに基づき上記新たなウェハについて予測パターン欠陥バイナリマップを提供するステップと、
を有する方法。