JP6785993B2 - プロセスフィンガープリントのセットを維持する方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えばリソグラフィ技術によるデバイスの製造において使用可能な、１つ以上の製品ユニットに関連する１つ以上のプロセスパラメータの変動を表すフィンガープリントのセットを維持する方法に関する。本発明は、関連するコンピュータプログラム及びコンピュータプログラム製品、並びに装置にも関する。

リソグラフィ装置は、所望のパターンを基板、通常は基板のターゲット部分に適用する機械である。リソグラフィ装置は、例えば、集積回路（ＩＣ）の製造に使用できる。その場合、代替としてマスク又はレチクルとも呼ばれるパターニングデバイスを使用して、ＩＣの個々の層に形成される回路パターンを生成することができる。このパターンは、基板（例えば、シリコンウェーハ）上のターゲット部分（例えば、ダイの一部、１つ、又はいくつかのダイを含む）に転写することができる。パターンの転写は、典型的には、基板上に設けられた放射線感応性材料（レジスト）の層への結像によるものである。一般に、単一の基板には、連続的にパターン化された隣接するターゲット部分のネットワークが含まれる。これらのターゲット部分は、一般に「フィールド」と呼ばれる。ウエハは、半導体製造施設（ｆａｂ）の様々な装置を介して、バッチ又はロットで処理される。集積回路は、各層でリソグラフィ装置によって実行されるリソグラフィステップと、リソグラフィステップの間に実行される他の製造プロセスにより、層ごとに構築される。

結像ステップの前に、さまざまな化学的及び／又は物理的処理ステップを使用して、パターニングのために層を形成及び準備する。結像ステップがパターンを定義した後、さらなる化学的及び／又は物理的処理ステップがパターンを介して機能し、集積回路の機能的フィーチャを作成する。結像と処理のステップは、集積回路を構築するために多層プロセスで繰り返される。

基板上のパターンの正確な配置は、リソグラフィによって生成される可能性のある回路コンポーネントやその他の製品のサイズを縮小するための主要な課題である。特に、既に配置された基板上のフィーチャを正確に測定するという課題は、作業デバイスを高い歩留まりで製造するのに十分な精度でフィーチャの連続層を正確にアライメントできる重要なステップである。いわゆるオーバーレイは、一般に、今日のサブミクロン半導体デバイスでは数十ナノメートル以内、最も重要な層では数ナノメートルまで達成する必要がある。

その結果、最新のリソグラフィ装置は、ターゲット位置で基板を実際に露光又はパターン化するステップの前に、広範な測定又は「マッピング」操作を伴う。いわゆる高度なアライメントモデルは、処理ステップ及び／又はリソグラフィ装置自体によって引き起こされるウエハ「グリッド」の非線形歪みをより正確にモデリング及び修正するために開発され続けている。ただし、露光中にすべてのディストーションを修正できるわけではない。そのようなディストーションの原因を可能な限り追跡して排除することが重要である。

最新の多層リソグラフィプロセスと製品は非常に複雑であるため、処理に起因する問題を根本原因までさかのぼることは困難である。したがって、ウエハの一体性の監視と適切な修正戦略の設計は、時間と労力を要する作業である。

参照によりその全体が本明細書に組み込まれる国際特許出願ＷＯ２０１５０４９０８７は、工業プロセスに関する診断情報を取得する方法を開示している。リソグラフィプロセスの実行中の段階でアライメントデータ又は他の測定が行われ、位置ずれを表すオブジェクトデータ又は各ウエハ全体に空間的に分布する点で測定される他のパラメータが取得される。オーバーレイ及びアライメントの残留物は、通常、フィンガープリントとして知られるウエハ全体のパターンを示す。このオブジェクトデータは、多変量解析を実行して多次元空間内のウエハを表すベクトルのセットを１つ以上のコンポーネントベクトルに分解することにより、診断情報を取得するために使用される。産業プロセスに関する診断情報は、成分ベクトルを使用して抽出される。後続のウエハの工業プロセスのパフォーマンスは、抽出された診断情報に基づいて制御できる。

このため、ｆａｂでは、半導体プロセスのステップで製品のウエハにフィンガープリントが残る場合がある。リソグラフィ装置には、アライメントセンサーに加えて、これらのフィンガープリントを測定できる多くのインラインセンサーがある。これらには、レベリングセンサー、レチクルをウェーハステージチャックに整列させるためのセンサ（「透過型イメージセンサー」又は「並列統合レンズ干渉計」タイプのセンサ）、及びアクチュエータの安定性に関連するセンサが含まれる。リソグラフィ装置のセンサは、基板全体に空間的に分布するパラメータの値を測定できるセンサの例である。基板全体の空間分布を表すフィンガープリントと同様に、フィンガープリントは、ウェーハロットの異なるウエハ全体にわたるプロセスパラメータの分布を表してもよい。本書の「プロセスパラメータ」という用語は、製品ユニット（基板、ウェーハなど）の（プロセス）パラメータフィンガープリントのフィンガープリントに関連する可能性がある、半導体製造プロセスに関連するパラメータとして理解する必要がある。したがって、プロセスパラメータは、センサ（たとえば、リソグラフィ装置又はエッチング装置内）によって実行される測定に関連するパラメータ、又は半導体製造プロセス内で使用される１つ又は複数の装置の構成（たとえば、エッチングに使用される特定のエッチングチャンバ）に関連する（コンテキスト）情報である。例えば、「並列統合レンズ干渉計」センサから得られたフィンガープリントは、ウェーハロット全体のレチクル加熱サインを表すことができる。本発明の実施形態は、これらのセンサを利用して、多くの又はすべての個々のプロセス（例えば、エッチング、堆積、現像トラック）を特徴付ける。これは、スキャナーがウエハ上の層の製造中に少なくとも１回関与するため可能である。スキャナーは、レイヤーごとに少なくとも１回、リソグラフィプロセスを通過するすべてのウエハにセンサを適用できる。

多くのセンサを介して、ウエハ、ゾーン、フィールド、及びダイのフィンガープリントが、露光されているウエハから取得される場合がある。ウエハ上の特定の層セットに存在するフィンガープリントを識別し、これらのフィンガープリントの存在を、（「根本原因」を見つけるために）処理及びスキャナーのコンテキスト、並びにオーバーレイ、ＣＤ（クリティカルディメンション）、フォーカス、電圧コントラスト、ＣＤ−ＳＥＭ、（「降伏影響」を決定するための）電気テストのような製品の期待されるパフォーマンス効果に関連付けることは便利である。

本明細書で言及されるフィンガープリントは、測定された信号の主な系統的寄与因子（又は「潜在因子」）である。それらは通常、ウエハ上のパフォーマンスへの影響又は前の処理ステップに関連している。それらは、ウェーハグリッドパターン（アライメント、レベリング、オーバーレイ、フォーカス、ＣＤなど）、フィールドパターン（フィールド内アライメント、レベリング、オーバーレイ、フォーカス、ＣＤなど）、ウェーハゾーンパターン（ウエハ測定の最も外側の半径など）又はウエハ露光に関連するスキャナー測定のパターン（レチクルからの加熱シグネチャスルーロット整列「透過イメージセンサー」又は「並列統合レンズ干渉計」タイプのセンサ測定、温度／圧力／サーボプロファイルなど）に関連してもよい。

本明細書で言及される測定データは、ウエハ上で実行され、例えば、レベリング、アライメント、オーバーレイ、ＣＤ、フォーカス、ＳＷＡ（側壁角度）など監視及び制御に使用されることを意図した任意の測定であり得る。

本明細書で言及される性能データは、処理されたウェーハ（製品ユニット）の予想される品質を表す、ウエハ上で測定される任意の測定値であり得る。パフォーマンスデータは通常、オーバーレイエラー、ＣＤ（クリティカルディメンション）、フォーカスエラー、エッジ配置エラー（ＥＰＥ）、電圧コントラスト信号、ＣＤ−ＳＥＭ信号、（「歩留まりの影響」を決定するための）電気テスト信号、プロセスの歩留まりを表す他の信号のようなパフォーマンスパラメータの値の１つ又はそれ以上を含む。通常、パフォーマンスデータは、製品ユニット全体の前述のパフォーマンスパラメータのフィンガープリントを１つ以上含む。

本明細書で言及されるフィンガープリントライブラリは、同種又は異種にエンコードされ得るフィンガープリントのコレクション又はセットである。

従来の制御戦略では、ウエハのロット又はグループでの平均観測エラー（オーバーレイ、フォーカス、ＣＤなど）を最小化しようとする。
このアプローチには2つの制限がある：
制御／監視は、ウエハ間のクラスタリングを想定したハード割り当てで行われ、これらの方法では、監視対象の機能（オーバーレイ、CDなど）がさまざまな要因の寄与によるという事実は無視される。これは、監視／制御の範囲が、スキャナーから工場全体へ空間的に拡張される場合、そしてレイヤーごとからスルースタックへと時間に延長される場合、特に制限される。

特に、半導ｆａｂのランプアップ段階で新しい製品／ノード／プロセスの露光からデータを取得するときに、潜在的なオーバーレイ／ＣＤ／フォーカスの問題、従って歩留まりの問題に貢献する主要なフィンガープリントを理解すべきである。従来の方法を使用した微調整とトラブルシューティングには、経験を積んだ半導体エンジニアが数か月かかることがあり、これは新製品／ノード／プロセスの歩留まり、即ち市場に出るまでの時間を損なう。

本発明者らは、上述の関連する問題の１つ又は複数を回避又は少なくとも軽減しながら、フィンガープリントのセットを維持する方法を考案した。

第１の態様における本発明は、１つ以上の製品ユニットに関連する１つ以上のプロセスパラメータの変動を表すフィンガープリントのセットを維持する方法を提供し、この方法は以下のステップを含む：
（ａ）１つ又は複数の製品ユニットで測定された１つ又は複数のパラメータの測定データを受信し、
（ｂ）フィンガープリントのセットの予想される進化に基づいて、フィンガープリントの最初のアップデートセットを決定し、
（ｃ）フィンガープリントの第１アップデートセットに関して受信した測定データの分解に基づいて、フィンガープリントの第2アップデートセットを決定する。

第２の態様における本発明は、適切なコンピュータ装置で実行されると、コンピュータ装置に第１の態様の方法を実行させるコンピュータ可読命令を含むコンピュータープログラムを提供する。

第３の態様の本発明は、第２の態様のコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供する。

第４の態様の本発明は、第１の態様の方法のステップを実行するように特に適合された装置を提供する。

ここで、添付図面を参照して、例として本発明の実施形態を説明する。

図１は、半導体デバイスの製造設備を形成する他の装置とともにリソグラフィ装置を示す。 基準フィンガープリントライブラリ及びアクティブフィンガープリントライブラリを示す本発明の実施形態による方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態による方法のフローチャートである。 アクティブなフィンガープリントライブラリの動的モデルを示す。 図4の動的モデルの簡単な例を示す。 本明細書で開示される方法を実施するのに有用なコンピューティング装置ハードウェアを示す。

本発明の実施形態を詳細に説明する前に、本発明の実施形態を実施することができる例示的な環境を提示することは有益である。

図１の１００は、大量のリソグラフィ製造プロセスを実施する産業施設の一部としてのリソグラフィ装置ＬＡを示している。本実施例では、製造プロセスは、半導体ウエハなどの基板上の半導体製品（集積回路）の製造に適合している。当業者は、このプロセスの変形で異なるタイプの基板を処理することにより、多種多様な製品を製造できることを理解するであろう。半導体製品の生産は、純粋に今日の商業的重要性の高い例として使用されている。

リソグラフィ装置（又は略して「リソツール」１００）内では、測定ステーションＭＥＡが１０２で示され、露光ステーションＥＸＰが１０４で示されている。制御ユニットＬＡＣＵは１０６で示される。この例では、各基板が測定ステーションと露光ステーションを訪れ、パターンが適用される。例えば、光学リソグラフィ装置では、投影システムを使用して、調整された放射及び投影システムを使用して、パターニングデバイスＭＡから基板に製品パターンを転写する。これは、放射線感受性レジスト材料の層にパターンの画像を形成することにより行われる。

本明細書で使用される「投影システム」という用語は、屈折、反射、反射屈折、磁気、電磁気、及び静電光学システム、又は使用される露光放射線、又は液浸液の使用や真空の使用など、その他の要因に適切な組み合わせを含むあらゆるタイプの投影システムを包含すると広く解釈されるべきである。パターニングＭＡデバイスは、パターニングデバイスによって透過又は反射される放射ビームにパターンを付与するマスク又はレチクルであってもよい。よく知られている動作モードには、ステッピングモードとスキャンモードがある。よく知られているように、投影システムは、さまざまな方法で基板及びパターニングデバイスの支持及び位置決めシステムと協力して、基板全体の多くのターゲット部分に所望のパターンを適用することができる。固定パターンを持つレチクルの代わりに、プログラム可能なパターニングデバイスを使用することができる。放射線は、例えば、深紫外線（ＤＵＶ）又は極紫外線（ＥＵＶ）波帯の電磁放射線を含んでもよい。本開示は、他のタイプのリソグラフィプロセス、例えばインプリントリソグラフィ、及び例えば電子ビームによる直接描画リソグラフィにも適用可能である。

リソグラフィ装置制御ユニットＬＡＣＵは、様々なアクチュエータ及びセンサのすべての動き及び測定を制御し、装置に基板Ｗ及びレチクルＭＡを受け入れさせ、パターニング動作を実施させる。ＬＡＣＵは、装置の動作に関連する所望の計算を実施するための信号処理及び計算能力も含む。実際には、制御ユニットLACUは多くのサブユニットのシステムとして実現され、各サブユニットは、リアルタイムのデータ取得、装置内のサブシステム又はコンポーネントの処理、及び制御を取り扱う。

パターンが露光ステーションEXPで基板に適用される前に、基板は測定ステーションMEAで処理され、さまざまな準備ステップが実行される。準備ステップには、レベルセンサを使用して基板の表面高さをマッピングし、アライメントセンサーを使用して基板上のアライメントマークの位置を測定することが含まれる。アライメントマークは、通常、規則的なグリッドパターンで配置される。ただし、マークの作成が不正確であり、処理中に発生する基板の変形により、マークは理想的なグリッドから外れる。したがって、装置が非常に高い精度で正しい位置に製品の特徴を印刷する場合、基板の位置と向きの測定に加えて、実際にアライメントセンサーは基板領域全体の多くのマークの位置を詳細に測定する必要がある。

リソグラフィ装置ＬＡは、それぞれが制御ユニットＬＡＣＵによって制御される位置決めシステムを備えた２つの基板テーブルを有する、いわゆるデュアルステージタイプのものであってもよい。１つの基板テーブル上の１つの基板が露光ステーションＥＸＰで露光されている間に、別の基板を測定ステーションＭＥＡで他の基板テーブルにロードして、さまざまな準備ステップを実行できる。したがって、アライメントマークの測定は非常に時間がかかり、2つの基板テーブルを用意することで、装置のスループットを大幅に向上させることができる。位置センサＩＦが測定ステーション及び露光ステーションにある間、基板テーブルの位置を測定できない場合、両方のステーションで基板テーブルの位置を追跡できるようにするために、第2の位置センサが提供されてもよい。リソグラフィ装置ＬＡが２つの基板テーブルを有するいわゆるデュアルステージタイプである場合、露光ステーションと測定ステーションは、基板テーブルを交換できる別個の場所であり得る。ただし、これは可能な配置の１つに過ぎず、測定ステーションと露光ステーションをそれほど区別する必要はない。例えば、プレ露光測定段階中に測定ステージが一時的に結合される単一の基板テーブルを有することが知られている。本開示は、どちらのタイプのシステムにも限定されない。

製造設備内で、装置１００は、装置１００によるパターニングのために感光性レジスト及び他のコーティングを基板Ｗに塗布するコーティング装置１０８も含む「リソセル」又は「リソクラスター」の一部を形成する。装置１００の出力側には、露光されたパターンを物理的レジストパターンに現像するためのベーキング装置１１０及び現像装置１１２が設けられている。これらのすべての装置間で、基板ハンドリングシステムが基板を支持し、それらをある装置から次の装置に移させる。「トラック」と呼ばれることが多いこれらの装置は、監視制御システムＳＣＳによって制御されるトラック制御ユニットの制御下にあり、監視制御システムＳＣＳは、リソグラフィ装置制御ユニットＬＡＣＵを介してリソグラフィ装置を制御する。したがって、異なる装置を操作して、スループットと処理効率を最大化できる。監視制御システムＳＣＳは、各パターン基板を作成するために実行するステップの定義を詳細に提供するレシピ情報Ｒを受け取る。

リソセルでパターンが適用され、現像されると、パターン化された基板１２０は、１22、１24、１26に示されているような他の処理装置に移される。広範囲の処理ステップが、典型的な製造施設のさまざまな装置によって実装される。例示として、この実施形態の装置１２２はエッチングステーションであり、装置１２４はエッチング後にアニーリングステップを実行する。さらなる物理的及び／又は化学的処理ステップが、さらなる装置１２６などで適用される。実際のデバイスを作成するには、材料の堆積、表面材料特性の変更（酸化、ドーピング、イオン注入など）、化学機械研磨（CMP）など、多くの種類の操作が必要になる場合がある。装置１２６は、実際には、１つ以上の装置で実行される一連の異なる処理ステップを表してもよい。

よく知られているように、半導体デバイスの製造では、適切な材料とパターンを使用してデバイス構造を基板上に層ごとに構築するために、このような処理を何度も繰り返す。したがって、リソクラスターに到着する基板１３０は、新たに準備された基板であってもよく、又はこのクラスタ又は別の装置全体で以前に処理された基板であってもよい。同様に、必要な処理に応じて、装置１26を離れる基板１32は、同じリソグラフィクラスタでの後続のパターニング動作のために戻されるか、異なるクラスタでのパターニング動作のために運ばれるか、ダイシングとパッケージングのために送られる完成品であり得る。

製品構造の各層には、異なる一連のプロセスステップが必要であり、各層で使用される装置１26はタイプが完全に異なっていてもよい。さらに、装置１２６によって適用される処理ステップが名目上同じ場合でも、大規模施設では、異なる基板上でステップ１２６を実行するために並行して動作するいくつかの同一と思われる機械があり得る。これらのマシン間のセットアップ又は障害のわずかな違いは、異なる基板に異なる方法で影響を与えることを意味する。エッチング（装置１２２）などの各層に比較的共通のステップでさえ、名目上は同一であるがスループットを最大化するために並行して動作するいくつかのエッチング装置によって実施することができる。実際には、さらに、異なる層は、エッチングされる材料の詳細に応じて例えば化学エッチング、プラズマエッチングのような異なるエッチングプロセス、及び例えば等方性エッチングなどの特別な要件を必要とする。

先のプロセス及び／又は後続のプロセスは、前述のように他のリソグラフィ装置で実行されてもよく、異なるタイプのリソグラフィ装置で実行されてもよい。たとえば、解像度やオーバーレイなどのパラメータが非常に要求されるデバイス製造プロセスの一部のレイヤーは、要求の少ない他のレイヤーよりも高度なリソグラフィーツールで実行できる。したがって、一部の層は液浸型リソグラフィーツールで露光され、他の層は「ドライ」ツールで露光される。ＤＵＶ波長で動作するツールで露光される層もあれば、ＥＵＶ波長放射を使用して露光される層もある。

リソグラフィ装置によって露光される基板が正しく一貫して露光されるように、露光された基板を検査して、後続の層間のオーバーレイエラー、線の太さ、限界寸法（ＣＤ）などの特性を測定することが望ましい。したがって、リソセルＬＣが配置される製造施設は、リソセルで処理された基板Ｗの一部又はすべてを受け取る計測システムＭＥＴも含む。計測結果は、直接又は間接的に監視制御システム（ＳＣＳ）１３８に提供される。エラーが検出されたとき、特に同じバッチの他の基板が露光されるまでに十分な早さですぐに測定を実行できる場合、後続の基板の露光に対して調整を行える。また、すでに露光している基板は、歩留まりを改善するために剥がして再加工するか、廃棄することができ、それにより欠陥があることが知られている基板のさらなる処理の実行を回避する。基板の一部のターゲット部分のみに欠陥がある場合、良好なターゲット部分のみ露光される。

図１には、製造プロセスの所望の段階で製品のパラメータの測定を行うために提供される計測装置１４０も示されている。現代のリソグラフィ生産設備における計測装置の一般的な例は、例えば角度分解スキャトロメータ又は分光スキャトロメータなどのスキャトロメータであり、装置１２２でのエッチングの前に１２０で現像された基板の特性を測定するために適用され得る。計測装置１４０を使用して、例えば、オーバーレイ又は限界寸法（ＣＤ）など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件を満たさないことが決定され得る。エッチングステップの前に、現像されたレジストを剥離し、リソクラスターを通して基板１２０を再処理する機会が存在する。またよく知られているように、装置１４０からの計測結果１４２は、監視制御システムＳＣＳ及び／又は制御ユニットＬＡＣＵ１０６が経時的に小さな調整１６６を行うことにより、リソクラスターにおけるパターニング動作の正確な性能を維持するために使用でき、それにより、製品が仕様から外れ、再作業が必要になるリスクを最小限に抑える。もちろん、計測装置１４０及び／又は他の計測装置（図示せず）を適用して、処理済み基板１３２、１３４、及び入ってくる基板１３０の特性を測定してもよい。

本発明の実施形態は、レイヤーのスタックを通してフィンガープリントを捕捉するための内蔵センサを備えたリソグラフィ装置を使用して、集積回路のライフサイクルを通してレイヤーのスタック全体を特徴付けることができる。この特性評価は、各レイヤーを定義する露光間のプロセスステップと相関する。レイヤーのスタックを介したフィンガープリントの分析により、複雑で時間的に変化する多層プロセスの現象を修正することができる。例えば、新しい機器と新しいプロセスレシピは常に新しいフィンガープリントを生成する。

リソグラフィ装置は、アライメントセンサーに加えて多くのインラインセンサーを備える。これらには、レベリングセンサー、レチクルをウェーハステージチャックにアライメントするためのセンサ（「透過型イメージセンサー」又は「並列統合レンズ干渉計」タイプのセンサ）、及びアクチュエータの安定性に関連するセンサが含まれる。リソグラフィ装置のセンサは、基板全体に空間的に分布するパラメータの値を測定できるセンサの例である。基板全体の空間分布を表すフィンガープリントと同様に、フィンガープリントは、ウェーハロットの異なるウエハ全体にわたるプロセスパラメータの分布を表してもよい。たとえば、「並列統合レンズ干渉計」センサから得られたフィンガープリントは、ウェーハロット全体のレチクル加熱シグネチャを表すことができる。本発明の実施形態は、これらのセンサを利用して、多くの又はすべての個々のプロセス（例えば、エッチング、堆積、現像トラック）を特徴付ける。これは、スキャナーがウエハ上の層の製造中に少なくとも１回関与するため可能である。スキャナーは、レイヤーごとに少なくとも１回、リソグラフィプロセスを通過するすべてのウエハにセンサを適用できる。

フィンガープリントの判別に使用されるスキャナーセンサーは動的な場合がある。例えば、あるレイヤーでは、アライメントセンサーがプロセスステップのフィンガープリントの代表値を決定するのに最も有用であるが、別のレイヤーでは、レベリングセンサーのほうが、情報量が多くなる。センサの使用と、最も代表的な結果をもたらすセンサ信号の組み合わせ（たとえば、プロセス制御と処理装置の最適化に最も役立つ）は変更される場合があり、機械学習アプローチを使用して、レイヤーごとの最適なセンサ信号配列（例えば、レイヤー１：アライメントカラー１、レイヤー２：アライメントカラー２＋レベリング等)に収束することができる。

前述のように、ウエハはレイヤーのスタックを介して処理され、リソグラフィ装置はすべての異なるステップでフィンガープリントをキャプチャできる。スルースタック分析を実行することでフィンガープリントパターンを相互に関連付けることができ、レイヤー間で共通のフィンガープリントを各レイヤーで発生するイベントや現象に関連付けることがでる。これにより、後続のプロセスステップのために処理装置を適切に最適化することが可能になる。最適化された装置によって実行されるこれらの後続のプロセスステップは、フィンガープリントが取得されたウエハに適用されてもよい。その場合、補正は、リアルタイム補正の一種として、ウエハの処理中にレイヤーのスタックを介して適用される。これは、マルチステージ処理の後続の段階で、対象データが測定された製品ユニットを処理するための装置を最適化する例である。最適化された装置によって実行される後続のプロセスステップは、将来処理されるウエハを含む他のウエハの処理全体のステップに適用され得る。最適化された装置を使用して、分析及び最適化が実行される段階よりもプロセスフローの早い段階及び遅い段階でプロセスステップを実行することができる。最適化には、特定されたプロセス装置及び／又はプロセスレシピの修正が含まれる。また、アライメント又はオーバーレイ補正を介して専用のスキャナー補正を使用してもよい。

本発明の実施形態は、プロセス制御スレッドへのフィンガープリントの難しい課題なしに、受信した測定データにおける現在の関連フィンガープリントの動的に洗練された（適応）計算を提供する。
フィンガープリントは、さまざまな主要業績評価指標（利用可能なスキャナーデータなど）及び歩留まりについて決定できる。不確実性は明確にされ、要因モデルが推論メカニズムを扱いやすくしたまま、全てのデータは全てのフィンガープリントの推定の改善に使用できる（スレッドごとに「ハード」スプリットである必要はない）。

本発明の実施形態は、ドメイン知識からのフィンガープリントを組み合わせることにより、及び新しい受信測定データをアクティブなフィンガープリントライブラリに分解することにより、最適な初期化及びインライン分解を提供する。

受信した測定データの分解後、基礎となる主たるフィンガープリントを特定できる。分解に基づいて、改善のためのアクションを特定できる。

本発明の実施形態は、コンテキスト及び歩留まり影響評価へのオンザフライリンクを提供する。フィンガープリントは、工場内の受信コンテキスト履歴にリンクされ、リアルタイムの歩留まり（電気探査、電圧コントラスト、ＣＤ−ＳＥＭ−ＳＥＭ）影響評価に使用される。歩留まり評価は、実際の歩留まりデータが利用可能なときよりもはるかに早いＩＣ製造プロセス中に実行できる。

本発明の実施形態は、リアルタイムでウエハ測定に、アクティブフィンガープリント（ＡＦＰ）と呼ばれる寄与因子を見つけて追跡する方法を提供する。ウエハ測定には、アライメント、レベリング、オーバーレイ、ＣＤが含まれるが、これらに限定されない。これを実現するために、実施形態は、ウエア測定の主寄与因子を見つけるために、基準フィンガープリント（ＲＦＰ）と呼ばれる一般的なフィンガープリントに関する事前知識（つまり、ドメインの専門知識と既存データの検索）、及びリアルタイムのデータ分析を組み込む。換言すれば、既知のフィンガープリント（ＲＦＰ）の現在のインスタンス化（ＡＦＰ）にウエハ測定値を分解することにより、寄与因子を見つける。さらに、実施形態は、ＡＦＰの現在のセットが測定値を説明するのに十分でない場合に、ＡＦＰの体系的な変化とドリフト（進化）を追跡し新しいフィンガープリントを見つけるメカニズムを備える。
さらに、モデルに、測定に由来する統計的証拠に対して新たに見つかったＡＦＰを検証する検証ソフトを組み込み、見つかったＡＦＰが統計的でありノイズによるものではないことを検証してもよい。実施形態は、計測推定のためのモデルを活用することにより、動的なウエハ制御を可能にする。

従って、測定におけるさまざまな要因の寄与を監視し、それらがウエハに付けたフィンガープリントを追跡することができる。これにより、ウエハごとの最適な制御推定及び製品上の性能影響分析のための適応的かつ動的な制御メカニズムを可能にする、より自然なｆａｂプロセスモデルが得られる。さらに、この方法は、要因をスタック全体で追跡し、プロセスのステップにリンクできるため、根本原因及びパフォーマンスへの影響分析を促進できる。

図２は、基準フィンガープリントライブラリ及びアクティブフィンガープリントライブラリを示す本発明の実施形態による方法のフローチャートである。

図２を参照すると、アクティブフィンガープリントライブラリ２１６は、ウエハなどの１つ以上の製品ユニットにわたる１つ以上のプロセスパラメータの変動を表すフィンガープリントのセットである。１つ以上の製品ユニットで測定された１つ以上のパラメータの新しい測定データ２０４を受信する。アクティブフィンガープリントライブラリ２１６は、フィンガープリントのセットの予想される進化に基づいて最初にアップデートされ、これは、１つ以上のプロセスパラメータの予想される進化に基づくことができる。ここでの進化とは、ランダムな変動（ノイズ）、加熱によるドリフト、ダイナミクスによるドリフト、ダイナミクスによる振動、コンポーネントの摩耗によるドリフト、（ほぼ）安定した挙動の１つ以上に関連する発展を意味する。アップデートされたフィンガープリントのセットの更なるアップデートは、フィンガープリントの最初のアップデートされたセットに関して受信した測定データ２０４の分解２０６に基づいている。分解されたフィンガープリントが最初のアップデートされたフィンガープリントに類似している場合２０８、アクティブなフィンガープリントライブラリ２１６は、フィンガープリントを適応させること２１０によりアップデートされ得る。フィンガープリントが類似していない場合２０８、アクティブなフィンガープリントライブラリ２１６は、アクティブなライブラリに新しいフィンガープリントを追加する２１２ことによってアップデートされ得る。アクティブなライブラリからフィンガープリントを削除してもよい。

フィンガープリントは、基準フィンガープリントライブラリ２１４内の基準フィンガープリントのセットからフィンガープリントを検索することにより、アクティブライブラリ２１６に追加され得る。これには、取得したフィンガープリントをワープ（warp）させ、追加されたフィンガープリントを判別することが含まれる。基準フィンガープリントライブラリ２１４内の基準フィンガープリントのセットは、ウエハ上で測定された１つ以上のパラメータを表す過去の測定データ２０２から導出される。

基準フィンガープリントライブラリ２１４は、アクティブライブラリ２１６からのアップデートされたフィンガープリントでそれ自体がアップデートされ得る。

基準フィンガープリントライブラリ２１４内のフィンガープリントの例２１８が示されている。フィンガープリントは、書き込みエラー２２４、レチクル加熱２２６、ＳＵＳＤ２３０（「アップ」スキャン方向に露光されたフィールドに対する、「ダウン」スキャン方向に露光されたフィールドのシフトの測定である、スキャンアップ／スキャンダウン効果）、エッチング２３２、スキャナーチャック２３８、ＣＭＰ（化学機械研磨）２４０、「リップル」２４６、アニール「デュアルスワール」２４８の例である。

アクティブライブラリ２１６の初期フィンガープリント２２０が示されている。フィンガープリント２３４、２４２及び２５０は、それぞれ基準フィンガープリント２３２、２４０及び２４８のコピーである。アクティブライブラリ２１６内の後のフィンガープリント２２２も示されている。フィンガープリント２２８は、ステップ２１２で追加された新しいフィンガープリントの例である。フィンガープリント２５２は、ステップ２１０からの適合フィンガープリントの例である。フィンガープリント２３６及び２４４は両方とも依然として存在するが、それらの格納された発生の尤度（図示せず）は、ある実例２２０と他の実例２２２とでは異なる場合がある。

図３は、本発明の一実施形態による方法のフローチャートである。アクティブなフィンガープリントライブラリ３１６にフィンガープリントのセットを維持する方法を示す。フィンガープリントは、製品ユニット全体の１つ以上のプロセスパラメータの変動を表す。この例では、製品ユニットはウエハ基板である。この方法は次のステップを含む：
（ａ）ウエハ上で測定された１つ以上のパラメータの測定データ３２４を受信し、（ｂ）フィンガープリントのセットの予想される進化３２２に基づいてアクティブフィンガープリントライブラリ３１６内のフィンガープリントの第１のアップデートされたセットを決定し３２０、（ｃ）受信した測定データの分解に基づいて、フィンガープリントの第１のアップデートされたセットに関する第２のアップデートされたフィンガープリントのセットを決定する３２０。各フィンガープリントには、発生の尤度が保存されている場合があり、分解は、受信した測定データに基づいて、受信した測定データ内のフィンガープリントのセットの発生の尤度を推定し、推定された尤度に基づいて、格納された発生の尤度をアップデートする。

分解は、発生の推定尤度が要因モデルの係数を含む要因モデルを使用することを含んでもよい。

受信した測定データの分解に基づいて、パフォーマンスデータの特性及び／又はパフォーマンスデータの公称値に対する推定パフォーマンスデータの特定の偏差を修正するように構成されたプロセス制御アクションに対して推論を行うことができる。パフォーマンスデータは通常、製品ユニット全体のパフォーマンスパラメータの１つ以上のフィンガープリント（オーバーレイエラー、フォーカスエラー、CDなど）を含む。

コンテキストデータ３２４は、測定データが測定されたウエハの１つ以上のプロセスパラメータの記録を表す。次に、アクティブフィンガープリントライブラリ３１６のアップデート３２０は、コンテキストデータ３２４に基づいてもよい。コンテキストデータは、例えば、基板を処理するための処理装置の特定の使用法に関連するデータ（特定のエッチングチャンバ、特定のＣＭＰ装置、リソグラフィ装置のタイプなど）又は１つ以上のプロセスに関連する測定値を表すパラメータデータ（例えば温度、信号強度、信号信頼度など）を含んでもよい。

アクティブなフィンガープリントライブラリをアップデートするステップ３２０は、予想される測定データを計算すること３２８を含むことができる。この計算は、予測された３２２個のフィンガープリントに基づいており、それ自体は、フィンガープリントのセットの予想される進化に基づいているのがよい。フィンガープリントのセットの予測される進化は、１つ又は複数のプロセスパラメータの観察された進化に関連する知識に基づいて、フィンガープリントのセットの進化を予測するモデルに基づいてもよい。計算は、受信したコンテキストデータにも基づく。次に、計算された予想測定データに基づいて、プロセス制御アクション３２６が決定される。次いで、決定されたプロセス制御アクション３２６に基づいて、アクティブなフィンガープリントライブラリ３１６内のフィンガープリントをアップデートすることができる。

アクティブライブラリ３１６内のフィンガープリントのセットをアップデートすること３２０は、フィンガープリントを適合させること、セットに新しいフィンガープリントを追加すること、及びセットからフィンガープリントを除去することを含むことができる。

フィンガープリントは、基準フィンガープリントライブラリ３１０内の基準フィンガープリントのセットからフィンガープリントを取り出す（取り出す）３１２ことにより、アクティブフィンガープリントライブラリ３１６に追加され得る。これは、追加されたフィンガープリントを決定するために検索されたフィンガープリントをワーピング３１２することを含み得る。

基準フィンガープリントライブラリ３１０内の基準フィンガープリントのセットは、ウエハ上で測定された１つ以上のパラメータを表す過去の測定データ３０４から導出される３０８。

基準フィンガープリントライブラリ３１０は、アクティブフィンガープリントライブラリ３１６からのアップデートされたフィンガープリントでアップデート３１４することができる。ユーザ入力３１８を使用して、アップデートを検証する３１４ことができる。

これらの手順については、以下で詳しく説明する。

初期セットアップ３０２から３０８：初期セットアップ中に、３つの手順を使用して基準フィンガープリントを識別することができる：

知識獲得３０６：認識したフィンガープリントツール／プロセスフィンガープリントの識別のために、ドメインエキスパートを参照する３０２。次いで、フィンガープリントの形状及び変動は、パラメトリック又はノンパラメトリック形式でエンコードされ、基準フィンガープリントライブラリ３１０に入れられる。

データ検索３０８：過去の測定データ３０４は、例えばフィンガープリントを識別するためにクラスタ分析、コンポーネント分析のような異なる探索的データ分析技術により分析３０８される。フィンガープリントの形状とバリエーションは、パラメトリック又はノンパラメトリック形式でエンコードされ、基準フィンガープリントライブラリに配置される。

動的識別３１４：ウエハ測定分解中に適応手順によって認識される要因について以下に説明する：

参照ライブラリ３１０−３１２：汎用及び異種フィンガープリントの保管場所と、フィンガープリントを所望のレイアウトでインスタンス化するための機能で構成される。

基準フィンガープリント３１０：過去の観察又は物理的定義から既知の基準フィンガープリントと呼ばれる一般的なフィンガープリントオブジェクトが保存される容器。フィンガープリントは、さまざまなパラメトリック及びノンパラメトリック方法でエンコードされる。各フィンガープリントの情報には、その平均形状、形状の変化、及びその履歴、根本原因などに関するメタデータ情報が含んでもよい。

フェッチ及びワープ（fetch and warp）３１２：所望のレイアウトで一般的な基準フィンガープリントをインスタンス化するプロセス。これにより、フィンガープリントの形状とその変動を表す確率分布の形式が生成される。これは、統計関数回帰手法（ガウス過程、線形回帰など）及び／又はサンプリング手法（モンテカルロサンプリング）及び／又はパラメトリック関数評価によって行われる。ワーピングとは、レイアウトの適応だけでなく、形状の適応も適用して、一般的な基準フィンガープリントをインスタンス化することであり、例えば、基本形状のアフィン変換（形状の平行移動、回転、スケーリング）は、同じ形状の「許容される変形」と見なしてもよい。ワーピングは、明示的に（例えば、インスタンス化時に変換を実行することによって）、又は暗黙的に（例えば、フィンガープリントベースに新しいデータを投影するときに回転不変の類似性メトリック又はカーネルを使用して）実装できる。

アクティブライブラリ３１４−３２２：ウエハ測定に寄与するフィンガープリントの状態の変化を維持及び追跡するために必要なストレージと機能を含む。

アクティブフィンガープリント３１６：フィンガープリントの現在の状態が、フィンガープリントの形状とその変動を表す確率分布の何らかの形式として保存される容器。さらに、発生の可能性など、各フィンガープリントのダイナミクス及び統計に関する情報を一緒に保存してもよい。最初に、アクティブなフィンガープリントが基準フィンガープリントライブラリから取得される。

予測３２２：フィンガープリントの動的（進化）モデル、プロセスタイミング情報、及び今後のウエハ測定の制御アクションに基づいて、アクティブなフィンガープリントの状態を予測する。ここでは、組み合わせの確率的推論手法を使用してもよい（ベイズ変数再帰フィルタリング、例：カルマンフィルタリング、パーティクルフィルタリング）。

アップデート３２０：予測されたフィンガープリントとウエハ測定を使用して、以下を実行する：
Ａ）アクティブなフィンガープリントの観点から、入ってくるウエハの測定値を分解する。
必要な正則化と制約（スパースコーディング、辞書学習、なげなわ／リッジ回帰など）に基づいて、さまざまなコンポーネント分析方法を使用できる。さらに、分解係数のクラスタリング構造を活用するために、コンテキストセンシティブなウエハクラスタリングを分解で使用できる。
データが分解される基礎は、直交又は過剰のいずれかである。したがって、参照ライブラリで異質性を有効にしても、受信データを分解できるアクティブなライブラリがある。通常、複数のウエハ、ロット、フィールドなどの測定値又はモデルパラメータは、表形式で整理できる。列はさまざまなフィーチャ（マーク、パラメーターなど）を表し、行はさまざまな実例（フィールド、ウエハ、ロットなど）を表す。この長方形／正方形の表現は、代数行列（実数又は複素数）として見ることができ、いくつかの種類の分解を受け入れる。これらの分解は、マトリックスの基本要素が表示されるさまざまな方法と考えることができる。たとえば、主成分分解は、最大の分散を持つデータ内のフィンガープリントを示す。これは、分散が重要な要因である統計的観点からフィンガープリントを取得する優れた方法である。適切な分解は表現学習に基づく場合があり、その中で多様な学習方法が頻繁に利用される。多様体の学習方法は、次元削減の線形又は非線形の方法にさらに分割することができる。いくつかの実装は、追加の物理情報を利用する場合がある（例えば、コンポーネントの特性の事前知識を含める）。本発明の目的のために、マトリックス分解及び／又は表現学習方法の能力を利用することが提案される。以下のリストは不完全であるが、潜在的に適切な分解アルゴリズムのアイデアを示す。
ｉ）一般：
スパース辞書
ランク分解（Ａ＝ＣＦ）
補間分解
Ｊｏｒｄａｎ
Ｓｃｈｕｒ
ＱＺ
Ｔａｋａｇｉ
Ｐｏｌａｒ
分類
ｉｉ）直交：
ＱＲ分解
ＬＱ
ＳＶＤ（特異値分解）
ｉｉｉ）スペクトル：
固有値分解
ｉｖ）非負：
負でない値を持つ行列への因数分解
ｖ）非線形法：
例えば変分オートエンコーダー（ＶＡＥ）のようなニューラルネットワークベースの表現学習
Ｂ）アクティブなフィンガープリントをアップデートするための修正を計算する。アクティブなフィンガープリントの表現に応じて、十分な統計のアップデート、ＭＡＰ（事後確率の最大値）推定、ＭＬ（最尤）推定などの異なる方法をここで使用できる。
Ｃ）アクティブなフィンガープリントのセットがウエハ測定を説明するのに十分でない場合、新しいフィンガープリントを特定する。変更／新規／異常検出方法及び／又はノンパラメトリック潜在成分モデルの組み合わせ（例えば、ここでは、ＤｉｒｉｃｈｌｅｔプロセスとＩｎｄｉａｎ Ｂｕｆｆｅｔプロセス）を使用できる。

検証３１４：動的に識別されたフィンガープリントを統計的に評価して、それらが体系的であるかノイズによるものかを確認する。フィンガープリントが確認されたら、ユーザーはそれを参照ライブラリに置くことを決定できる３１８。順次対数尤度比検定は、このブロックの可能な実装である。

推定３２８：予測されたアクティブなフィンガープリント及び予測モデルを用いたコンテキスト情報３２４を使用して、予想される測定値（ウエハ測定値に関して）を計算する。この目的のために、統計的推論及び／又は予測モデルの組み合わせを使用してもよい。

制御アクション３２６：計算された予想測定値に基づいて最適なプロセス制御アクションを見つける。

方法のプロセスフローには、識別、アップデート、制御の3つの絡み合ったループを含む：識別、アップデート、及び制御。識別ループ（３１０、３１２、３１６、３１４内に表示）は、参照ライブラリ内の動的に識別されたフィンガープリントの挿入率によって同期的に制御される。一方で、アップデート（３１６、３２２、３２０内）及び制御ループ（３２２、３２８、３２６内）サイクルは、ウエハ測定値の受信率（ウェーハごと）に同期される。

図4は、アクティブなフィンガープリントライブラリの動的モデルを示す。ｘ_ｔ ^ｊは、ｔ番目のウエハ測定ｚ_ｔ４１２の観測時のアクティブフィンガープリントの状態である。ｕ_ｔは、制御動作４０２であり、ｃ_ｔはコンテキスト依存クラスタリング４０８使用されるコンテキスト情報を使用する。ａ_ｔは分解係数４１０である。

図4のモデルに基づいて、図3のブロックの機能は次のように定義できる：

フェッチ及びワープ３１２：初期アクティブフィンガープリントｘ_０ ^１からｘ_０ ^Ｋ４０４を生成する。

予測３２２：ｘｔｊ及びｕｔから動的ＡＦＰ４０６_ｔ＋１ ^ｊを推定する。

推定器３２８：ｃ_ｔ、ｘ_ｔ ^１からｘ_ｔ ^Ｋからｚ_ｔを推定する。

アップデート３２０：
ｘ_ｔ ^ｊ、ｕ_ｔ及びｚ_ｔからｘ_ｔ＋１ ^ｊを、必要であればｘ_ｔ＋１ ^Ｋ＋１を推定
本発明の実施形態の利点には以下が含まれる：
Ａ）ウエハ測定の寄与因子（フィンガープリント）のインライン推定をし、新製品又はノードの初期レイヤーがランプアップ段階（ramp up phase）で露光されている場合、早期の歩留まり影響評価を可能にする。根本原因の分析とプロセスの最適化を高速化し、ランプと市場投入までの時間を短縮できる。
Ｂ）適応動的モデル（例えば、工場でのプロセス又はツールの使用法の変更に対して安定している）。
Ｃ）「ソフト割り当て」ベースのウェーハレベル制御を可能にする。
Ｄ）根本原因及び製品上のパフォーマンスの影響分析を促進する。
Ｅ）インラインプロセスの監視と、ウエハへのフィンガープリントとコンテキストの寄与の簡単な視覚化。

図５は、図４の動的モデルの簡単な例を示す。図５を参照すると、２つのフィンガープリント５０６及び５０８が基準フィンガープリントライブラリにある（それぞれ「スケーリング」及び「二重渦巻き」フィンガープリントと呼ばれる）。それらは、基準フィンガープリントＲ１及びＲ２としても表示される。２つの時間インスタンス５０２及び５０４でのアクティブライブラリでの進化が示されている。パターン５１０及び５１２は、時間５０２で示されており、対応するアクティブなフィンガープリントもＡ１及びＡ２として表されている。パターン５０４及び５１６は時間５０４に示されており、対応するアクティブなフィンガープリントは再びＡ１及びＡ２として表されている。

測定は、レベリングLV、アライメントAL、及びオーバーレイOVである。一部の測定値は常に利用できるとは限らないことに注意すべきであるが（例：ＯＶ）、提供されている場合には利用可能である。ライブラリ内のフィンガープリントは、ウエハ測定で見られるパターンの一般的な原因を表しており、さまざまなタイプの測定で現れる。測定値ＡＬ、ＬＶ及びＯＶにおけるフィンガープリントＡ１及びＡ２の寄与は、ＣＯ及び計測の処理のコンテキストに依存する。時間５０２において、アライメント測定ＡＬの測定結果５１８及びレベリング測定ＬＶの測定結果５２０が示されている。時間５０４では、アライメント測定ＡＬの測定結果５２２、レベリング測定ＬＶの測定結果５２４、及びオーバーレイ測定ＯＶの測定結果５２６が示されている。

水平矢印は、フィンガープリントＡ１とＡ２の進化を示す。本明細書における進化は、一時的（例えば、測定が異なる時系列的に順序付けられたウエハの単一層上である場合）又はスルースタック（例えば、測定が１つのウエハの複数の時間的順序層上である場合）であり得る。図５の例では、５１２と５１６を比較することにより分かるように、２つの時間インスタンス５０２と５０４の間で二重渦巻きフィンガープリント５０８がわずかに回転することが明らかである。

コンテキスト情報「ＣＯ」を使用して、関連性パラメータをアクティブなフィンガープリントＡ１、Ａ２のうちの１つ又は複数に関連付けることができる。関連性パラメータは、前記コンテキスト情報に関連するアクティブフィンガープリントＡ１、Ａ２のどちらが測定データ（ＡＬ、ＬＶ）及び／又は性能データ（例えばオーバレイデータ）の特性（例えばフィンガープリント）を予測するのにどの程度有益であるかを決定する。関連性の低いパラメータは、アクティブなフィンガープリントライブラリからの特定のフィンガープリントを、予測目的（例えば、プロセス監視目的のパフォーマンスパラメータの導出）及び／又はプロセスの制御のために考慮すべきでないことを示す。

一実施形態では、フィンガープリントの第２のアップデートされたセットから関連性パラメータをフィンガープリントに帰属させるステップは、受信されたコンテキストデータに基づいている。

一実施形態では、性能データ及び／又はプロセス制御アクションは、関連性パラメータ及び関連性パラメータに関連付けられたフィンガープリントに基づいて決定される。

一般的な用語では、関連性パラメータは表現多様体上の座標であり、線形の場合、線形化の因数分解法に基づいてコンポーネントの従来の係数に減少する。

本発明のさらなる実施形態は、以下の番号付き条項のリストに開示されている。
１．１つ以上の製品ユニットに関連付けられた１つ以上のプロセスパラメータの変動を表すフィンガープリントのセットを維持する方法は、以下のステップを含む：
（ａ）１つ又は複数の製品ユニットで測定された１つ又は複数のパラメータの測定データを受信し、
（ｂ）フィンガープリントのセットの予想される進化に基づいて、フィンガープリントの最初のアップデートセットを決定し、
（ｃ）フィンガープリントの第１アップデートセットに関して受信した測定データの分解に基づいて、フィンガープリントの第２アップデートセットを決定する。
２．予想される進化が、ランダムな変動、加熱によるドリフト、ダイナミクスによるドリフト、ダイナミクスによる振動、摩耗によるドリフト、（ほぼ）安定した挙動の１つ以上である、条項１の方法。
３．測定データが、レベリングデータ、アライメントデータ、オーバーレイデータ、CDデータ、フォーカスデータ、側壁角度データ、ウェーハトポグラフィーデータのうちの１つ又は複数を含む、条項１又は2に記載の方法。
４．各フィンガープリントは、発生の尤度が保存されており、フィンガープリントの最初のアップデートされたセットに関する受信された測定データの分解は、以下のステップを含む：
受信した測定データに基づいて、受信した測定データにおける最初のアップデートされたフィンガープリントのセットの発生の尤度を推定し、
推定された尤度に基づいて、保存された発生の尤度をアップデートする、前述の条項に記載の方法。
５．分解は要因モデルを使用することを含み、推定発生確率が要因モデルの係数を含む、条項4に記載の方法。
６．受信した測定データの分解に基づいて性能データ及び／又はプロセス制御アクションを決定するステップをさらに含む、前述の条項に記載の方法。
７．性能データは、製品ユニット全体の性能パラメータのフィンガープリントを含む、条項6に記載の方法。
８．測定データが測定された１つ又は複数の製品ユニットの１つ又は複数のプロセスパラメータの記録を表すコンテキストデータを受信するステップをさらに含み、ステップ（ｂ）で最初にアップデートされたフィンガープリントのセットを決定することは、受信したコンテキストデータにさらに基づく、前述の条項に記載の方法。
９．受信したコンテキストデータに基づいて、前記第２のアップデートされたフィンガープリントセットから関連性パラメータをフィンガープリントに帰属させるステップをさらに含む条項８に記載の方法。
１０．関連性パラメータ及びフィンガープリントに基づいて性能データ及び／又はプロセス制御アクションを決定することをさらに含む、条項９記載の方法。
１１．決定された性能データ及び／又はプロセス制御アクションに基づいてフィンガープリントのセットをアップデートするステップをさらに含む請求項１０に記載の方法。
１２．フィンガープリントの第１のアップデートセットを決定するステップ（ｂ）は、フィンガープリントの適合、セットへの新しいフィンガープリントの追加、セットからのフィンガープリントの除去のうちの１つ以上を含む、前述の条項に記載の方法。
１３．基準フィンガープリントのセットからフィンガープリントを検索することにより、セットにフィンガープリントを追加するステップをさらに含む、前述の条項に記載の方法。
１４．追加されたフィンガープリントを決定するために、検索されたフィンガープリントをワープすることをさらに含む条項１３に記載の方法。
１５．基準フィンガープリントのセットは、１つ以上の製品ユニットで測定された１つ以上のパラメータを表す履歴測定データから導出される、条項１３又は１４に記載の方法。
１６．フィンガープリントのセットからのアップデートされたフィンガープリントを用いて基準フィンガープリントのセットをアップデートするステップをさらに含む、条項１３、１４又は１５に記載の方法。
１７．製品ユニットは基板である、前述の条項に記載の方法。
１８．適切なコンピュータ装置で実行されると、コンピュータ装置に条項１から１７のいずれかの方法を実行させるコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラム。
１９．条項１から１７のいずれかに記載の方法のステップを実行するように特に適合された装置。
２０．フィンガープリントの第１のアップデートされたセットを決定するステップ（ｂ）が：
予測されたフィンガープリント、及び
受信したコンテキストデータに基づいて予想される測定データを計算し、
計算された予想測定データに基づいてプロセス制御アクションを決定し、
決定されたプロセス制御アクションに基づいてフィンガープリントのセットをアップデートすることを含む、条項８に記載の方法。
２１．フィンガープリントの第１のアップデートされたセットを決定するステップ（ｂ）が、フィンガープリントを適合させることを含む、前述の条項に記載の方法。
２２．フィンガープリントの第１のアップデートされたセットを決定するステップ（ｂ）が、新しいフィンガープリントをセットに追加することを含む、前述の条項に記載の方法。
２３．フィンガープリントの第１のアップデートされたセットを決定するステップ（ｂ）は、セットからフィンガープリントを除去することを含む、前述の条項に記載の方法。

本発明の実施形態は、上述のように、フィンガープリントのセットを維持する方法を記述する機械可読命令の１つ以上のシーケンスを含むコンピュータプログラムを使用して実装され得る。このコンピュータプログラムは、図１の制御ユニットＬＡＣＵ又は他の何らかのコントローラなどのコンピューティング装置内で実行することができる。そのようなコンピュータプログラムが記憶されたデータ記憶媒体（例えば、半導体メモリ、磁気又は光ディスク）も提供され得る。

この制御ユニットＬＡＣＵには、図6に示すコンピューターアセンブリを含めることができる。コンピューターアセンブリは、本発明によるアセンブリの実施形態における制御ユニットの形態の専用コンピュータであってもよく、あるいは、リソグラフィ装置を制御する中央コンピュータであってもよい。コンピューターアセンブリは、コンピュータ実行可能コードを含むコンピュータプログラム製品をロードするために配置されてもよい。これにより、コンピュータプログラム製品がダウンロードされるときに、コンピューターアセンブリが、レベルセンサ及びアライメントセンサＡＳ、ＬＳの実施形態を備えたリソグラフィ装置の前述の使用を制御することが可能になる。

プロセッサ８２７に接続されたメモリ８２９は、ハードディスク８６１、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）８６２、電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）８６３、及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８６４などのいくつかのメモリコンポーネントを含むことができる。前述のすべてのメモリコンポーネントが存在する必要はない。さらに、前述のメモリコンポーネントがプロセッサ８２７又は相互に物理的に近接していることは必須ではない。それらは離れた場所にあってもよい。

プロセッサ８２７はまた、例えばキーボード８６５又はマウス８６６などのある種のユーザーインターフェースに接続されてもよい。タッチスクリーン、トラックボール、音声変換器、又は当業者に知られている他のインターフェースも使用することができる。

プロセッサ８２７は、読み取りユニット８６７に接続されてもよく、読み取りユニット８６７は、データを読み取るように構成される。コンピュータ実行可能コードの形式で、状況によっては、ソリッドステートドライブ８６８やＣＤＲＯＭ８６９などのデータキャリアにデータを保存される。また、当業者に知られているＤＶＤ又は他のデータキャリアを使用してもよい。

プロセッサ８２７は、プリンタ８７０に接続して出力データを紙に印刷するとともに、ディスプレイ８７１、例えば、当業者に知られている他のタイプのディスプレイのモニタ又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）に接続することもできる。

プロセッサ８２７は、通信ネットワーク８７２、例えば、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）などに、入力／出力（Ｉ／Ｏ）を担当する送信機／受信機８７３によって接続されてもよい。プロセッサ８２７は、通信ネットワーク８７２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もよい。本発明の一実施形態では、例えばオペレータのパーソナルコンピュータなどの外部コンピュータ（図示せず）は、通信ネットワーク８７２を介してプロセッサ８２７にログインすることができる。

プロセッサ８２７は、独立したシステムとして、又は並列に動作するいくつかの処理ユニットとして実装されてもよく、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、いくつかのサブ処理ユニットを備えた１つ又は複数のメイン処理ユニットに分割してもよい。プロセッサ８２７のいくつかの処理ユニットは、他の処理ユニットから距離を置いて配置されてもよく、通信ネットワーク８７２を介して通信してもよい。モジュール間の接続は、有線又は無線で行うことができる。

コンピュータシステムは、ここで説明した機能を実行するように配置されたアナログ及び／又はデジタル及び／又はソフトウェア技術を備えた任意の信号処理システムであり得る。

特定の実施形態の前述の説明は、本発明の一般的性質を十分に明らかにしているので、他者は、過度の実験なしに、本発明の一般的な概念から逸脱することなく、具体的な実施形態に当該分野における知識の範囲内で容易に修正及び／又は適応できる。したがって、そのような適応及び変更は、本明細書に提示された教示及びガイダンスに基づいて、開示された実施形態の等価物の意味及び範囲内にあることを意図している。本明細書の用語又は用語は、本明細書の用語又は用語が教示及びガイダンスに照らして当業者によって解釈されるように、限定ではなく例による説明の目的のためであることを理解されたい。

本発明の広さ及び範囲は、上記の例示的な実施形態のいずれによっても限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物に従ってのみ定義されるべきである。

Claims (20)

1. １つ以上の製品ユニットに関連する１つ以上のプロセスパラメータの変動を表すフィンガープリントのセットを維持する方法を提供し、この方法は以下のステップを含む：
   （ａ）１つ又は複数の製品ユニットで測定された１つ又は複数のパラメータの測定データを受信し、
   （ｂ）フィンガープリントのセットの予想される進化に基づいて、フィンガープリントの最初のアップデートセットを決定し、
   （ｃ）フィンガープリントの第１アップデートセットに関して前記受信した測定データの分解に基づいて、フィンガープリントの第2アップデートセットを決定する、方法。
2. 前記予想される進化が、ランダムな変動、加熱によるドリフト、ダイナミクスによるドリフト、ダイナミクスによる振動、摩耗によるドリフト、（ほぼ）安定した挙動の１つ以上である、請求項１に記載の方法。
3. 測定データが、レベリングデータ、アライメントデータ、オーバーレイデータ、CDデータ、フォーカスデータ、側壁角度データ、ウェーハトポグラフィーデータのうちの１つ又は複数を含む、請求項１に記載の方法。
4. 各フィンガープリントは、発生の尤度が保存されており、フィンガープリントの最初のアップデートされたセットに関する前記受信された測定データの分解は、以下のステップを含む：
   前記受信した測定データに基づいて、前記受信した測定データにおける前記最初のアップデートされたフィンガープリントのセットの発生の尤度を推定し、
   前記推定された尤度に基づいて、保存された発生の尤度をアップデートする、請求項１に記載の方法。
5. 前記分解は要因モデルを使用することを含み、推定発生確率が要因モデルの係数を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記受信した測定データの分解に基づいて性能データ及び／又はプロセス制御アクションを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記性能データは、製品ユニット全体の性能パラメータのフィンガープリントを含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記測定データが測定された１つ又は複数の製品ユニットの１つ又は複数のプロセスパラメータの記録を表すコンテキストデータを受信するステップをさらに含み、ステップ（ｂ）で最初にアップデートされたフィンガープリントのセットを決定することは、受信した前記コンテキストデータにさらに基づく、請求項１に記載の方法。
9. 前記受信されたコンテキストデータに基づいて、前記第２のアップデートされたフィンガープリントセットから関連性パラメータをフィンガープリントに帰属させるステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記関連性パラメータ及び前記フィンガープリントに基づいて性能データ及び／又はプロセス制御アクションを決定することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記決定された性能データ及び／又はプロセス制御アクションに基づいて前記フィンガープリントのセットをアップデートするステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. フィンガープリントの第１アップデートセットを決定するステップ（ｂ）は、フィンガープリントの適合、セットへの新しいフィンガープリントの追加、セットからのフィンガープリントの除去のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
13. 基準フィンガープリントのセットからフィンガープリントを検索することにより、フィンガープリントをセットに追加するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記追加されたフィンガープリントを決定するために、検索されたフィンガープリントをワープすることをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記基準フィンガープリントのセットは、１つ以上の製品ユニットで測定された１つ以上のパラメータを表す履歴測定データから導出される、請求項１３に記載の方法。
16. 前記フィンガープリントのアップデートされたフィンガープリントで前記基準フィンガープリントをアップデートするステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記製品ユニットは基板である、請求項１に記載の方法。
18. フィンガープリントの第１のアップデートされたセットを決定するステップ（ｂ）が：
    予測されたフィンガープリント、及び受信したコンテキストデータに基づいて予想される測定データを計算し、
    計算された予想測定データに基づいてプロセス制御アクションを決定し、
    決定されたプロセス制御アクションに基づいてフィンガープリントのセットをアップデートすることを含む、請求項８に記載の方法。
19. 適切なコンピュータ装置で実行されると、コンピュータ装置に請求項１に記載の方法を実行させるコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラム。
20. 請求項１に記載の方法のステップを実行するようにプログラムされたコントローラを含む装置。

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