JPH06151274A

JPH06151274A - Method and device for positioning semiconductor integrated circuit pattern

Info

Publication number: JPH06151274A
Application number: JP4300206A
Authority: JP
Inventors: Susumu Komoriya; 進小森谷; Nobuyuki Irikita; 信行入来; Hiroshi Maejima; 央前島; Shinji Kuniyoshi; 伸治国吉; Yuzo Taniguchi; 雄三谷口
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1992-11-11
Filing date: 1992-11-11
Publication date: 1994-05-31
Also published as: KR940012494A

Abstract

PURPOSE:To provide a technique through which a position of a pattern formed on a semiconductor wafer can be accurately measured. CONSTITUTION:When an image signal of a pattern formed on a semiconductor wafer 1 is processed to measure the position of the pattern, an evaluation function by a symmetrical matching method and an evaluation function by a template matching method are obtained respectively as an evaluation function which indicates the likelihood of the center of the pattern, these evaluation functions are added together to obtain a composite evaluation function, and the extremal value of the composite evaluation function is detected.

Description

Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、半導体集積回路パター
ンの位置合わせ技術に関し、例えば半導体集積回路装置
の製造工程の一工程である露光工程における半導体ウエ
ハとレチクルとの位置合わせに適用して有効な技術に関
するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a technique for aligning a semiconductor integrated circuit pattern, and is effective when applied to aligning a semiconductor wafer and a reticle in an exposure process which is one process of manufacturing a semiconductor integrated circuit device. Technology.

【０００２】[0002]

【従来の技術】半導体集積回路装置を製造するには、十
数層に及ぶ複数層の集積回路パターンを互いの位置を正
確に合わせた状態で重ね合わせる必要がある。異なる層
間の集積回路パターンの位置ずれは、半導体集積回路装
置の信頼性や製造歩留まりを低下させるからである。2. Description of the Related Art In order to manufacture a semiconductor integrated circuit device, it is necessary to superimpose a plurality of layers of integrated circuit patterns, which are more than a dozen layers, in a state where their positions are accurately aligned with each other. This is because the positional deviation of the integrated circuit pattern between different layers reduces the reliability and manufacturing yield of the semiconductor integrated circuit device.

【０００３】そこで、レチクル上に形成された集積回路
パターンを半導体ウエハ上に転写する露光工程では、既
にウエハ上に形成されている集積回路パターンの位置を
測定し、このパターンとレチクル上のパターンとの位置
合わせを行った後、露光処理を行っている。Therefore, in the exposure step of transferring the integrated circuit pattern formed on the reticle onto the semiconductor wafer, the position of the integrated circuit pattern already formed on the wafer is measured, and this pattern and the pattern on the reticle are measured. After the position alignment is performed, the exposure process is performed.

【０００４】上記位置合わせは、レチクルやフォトマス
クを用いる露光方法のみならず、これらを用いない露光
方法、例えば電子ビームやイオンビームを用いる直接描
画方法においても必要である。また、ウエハ上に形成さ
れたパターンの位置測定は、露光装置の位置合わせ精度
を検査する重ね合わせ精度測定装置においても、二つの
異なる層の集積回路パターンの位置をそれぞれ測定し、
それらの相対位置を求める方法において同様に行われて
いる。The above-mentioned alignment is necessary not only in an exposure method using a reticle or a photomask but also in an exposure method not using them, for example, a direct writing method using an electron beam or an ion beam. Further, the position measurement of the pattern formed on the wafer, even in the overlay accuracy measuring device for inspecting the alignment accuracy of the exposure device, respectively measuring the position of the integrated circuit pattern of two different layers,
The same is done in the method of obtaining their relative positions.

【０００５】従来、ウエハ上に形成されたパターンの位
置測定は、イメージセンサなどで検知したパターンの光
学像を画像信号に変換し、この画像信号を例えば特開昭
５３−６９０６３号公報などに記載のある対称性マッチ
ング法や、文献「画像解析ハンドブック」東京大学出版
会などに記載のあるテンプレートマッチング法などのア
ルゴリズムを使って処理することにより行っている。Conventionally, in measuring the position of a pattern formed on a wafer, an optical image of the pattern detected by an image sensor or the like is converted into an image signal, and this image signal is described in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 53-69063. The symmetric matching method and the template matching method described in the document "Image Analysis Handbook", University of Tokyo Press, etc. are used for processing.

【０００６】これらのアルゴリズムは、画像信号ｆ(x)
上の各位置ｘにおいて、ウエハ上の集積回路パターンの
中心らしさを示す評価関数Ｆ(x) を求め、その極値をと
る位置〔ｘ〕を検出して集積回路パターンの中心位置を
求めるものである。この評価関数の計算式は、前記対称
性マッチング法では、一例として、These algorithms use the image signal f (x)
At each of the above positions x, an evaluation function F (x) indicating the centrality of the integrated circuit pattern on the wafer is obtained, and the position [x] having its extreme value is detected to obtain the central position of the integrated circuit pattern. is there. In the symmetry matching method, the calculation formula of this evaluation function is, for example,

【０００７】[0007]

【数１】 [Equation 1]

【０００８】で示されるものが知られている。これは、
仮想中心位置ｘの左右ｗの折り返し幅で、ｘから等距離
ｊにある左右の信号値の差の二乗値を積算したもので、
集積回路パターンの中心位置で信号が左右対称となり、
前記評価関数Ｆ(x) が最小となるとしている。What is indicated by is known. this is,
It is the folding width of the left and right w of the virtual center position x, and is the sum of the squared values of the difference between the left and right signal values at the same distance j from x,
The signal becomes symmetrical at the center position of the integrated circuit pattern,
The evaluation function F (x) is assumed to be the minimum.

【０００９】また、テンプレートマッチング法の評価関
数の計算式の一例として、As an example of the calculation formula of the evaluation function of the template matching method,

【００１０】[0010]

【数２】 [Equation 2]

【００１１】で示されるものが知られている。これは、
テンプレートデータｔ(x) の中心Ｏと仮想中心ｘとを重
ね合わせた時、左右の積算範囲ｗでｆ(x) とｔ(x) との
差の二乗和が最小となるとするものである。The one indicated by is known. this is,
It is assumed that when the center O of the template data t (x) and the virtual center x are superposed, the sum of squares of the difference between f (x) and t (x) becomes the minimum in the left and right integration range w.

【００１２】画像信号の処理に使用される評価関数の計
算式は、上記したものの他に幾種かの変形が知られてい
るが、いずれも単一のアルゴリズムとして、または何ら
かの判定条件のもとに選択して使われている。The calculation formula of the evaluation function used in the processing of the image signal is known to be modified in several kinds other than the above-mentioned formula, but all of them are as a single algorithm or under some judgment condition. It is selected and used.

【００１３】[0013]

【発明が解決しようとする課題】ところで、半導体集積
回路パターンは、ウエハ上に薄膜を繰り返し積み上げて
形成されるが、位置合わせ用パターン（アライメントマ
ーク）もエッチング等の処理によって形成された段差パ
ターン上に薄膜が積まれた構造となっており、また処理
の精度に依存した不均一性を持っている。A semiconductor integrated circuit pattern is formed by repeatedly stacking thin films on a wafer. An alignment pattern (alignment mark) is also formed on a step pattern formed by a process such as etching. It has a structure in which thin films are stacked on top of it, and it has non-uniformity depending on the precision of processing.

【００１４】そのため、このような構造を持つパターン
を光学的に検出すると、光波干渉などの影響によってそ
の画像信号が複雑に変化し、誤検出や測定誤差などが発
生する。このような問題に対し、従来技術では、検出波
長の広帯域化や複数の光学系の選択によって変動を軽減
させる対策を行っている。Therefore, when a pattern having such a structure is optically detected, the image signal is changed in a complicated manner due to the influence of light wave interference and the like, resulting in erroneous detection and measurement error. In order to deal with such a problem, the related art takes measures to reduce the variation by widening the detection wavelength band and selecting a plurality of optical systems.

【００１５】しかしながら、半導体集積回路装置の高集
積化が今後一層進むにつれ、要求される位置合わせ精度
が高精度化され、またウエハ上の段差も一層高段差化さ
れることから、前述した画像信号の複雑な変化に対して
高精度に対応することのできる技術が要請されている。However, as the high integration of the semiconductor integrated circuit device further progresses in the future, the required positioning accuracy becomes higher and the step difference on the wafer also becomes higher. There is a demand for a technology capable of accurately responding to a complicated change in

【００１６】このような要請に対し、対称性マッチング
法やテンプレートマッチング法の単一アルゴリズムを使
う前記従来技術は、評価関数の局所的な極値による誤検
出を低減すると同時に、パターンの非対称性による測定
値のシフトを低減するためのパラメータ調整が困難であ
り、また特定のプロセスでは高精度の位置合わせが可能
であっても、プロセスが変わったり、プロセスの品質が
変化したりすると、位置合わせ精度が低下してしまうと
いう問題があった。In response to such a demand, the above-mentioned conventional technique using a single algorithm such as the symmetry matching method or the template matching method reduces the false detection due to the local extreme value of the evaluation function, and at the same time, due to the asymmetry of the pattern. Parameter adjustments to reduce shifts in measured values are difficult, and even if high-precision alignment is possible in a specific process, when the process changes or the quality of the process changes, the alignment accuracy However, there was a problem that

【００１７】本発明の目的は、半導体ウエハ上に形成さ
れたパターンの位置を高精度に測定することのできる技
術を提供することにある。An object of the present invention is to provide a technique capable of highly accurately measuring the position of a pattern formed on a semiconductor wafer.

【００１８】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかに
なるであろう。The above and other objects and novel features of the present invention will be apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.

【００１９】[0019]

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
以下のとおりである。Among the inventions disclosed in the present application, a brief description will be given to the outline of typical ones.
It is as follows.

【００２０】本願は、レチクル上に形成されたパターン
の像を半導体ウエハ上に投影する投影露光系と、光源の
照明光を前記半導体ウエハ上に照射してその反射光を検
知することにより、前記半導体ウエハ上に形成されたパ
ターンの像を画像信号に変換するウエハ位置検出系と、
前記画像信号を処理することにより、前記半導体ウエハ
上における前記パターンの位置を測定する位置測定演算
系とを有する露光装置を用いる半導体集積回路パターン
の位置合わせ方法であって、 (1).請求項１記載の発明は、ウエハ上に形成されたパタ
ーンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測
定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数と
して、前記画像信号の対称性に関する評価関数と、あら
かじめ用意したテンプレートとのマッチングに関する評
価関数とをそれぞれ求め、これらを加え合わせて複合し
た評価関数を算出してその極値を検出するものである。According to the present invention, a projection exposure system for projecting an image of a pattern formed on a reticle onto a semiconductor wafer, and an illumination light of a light source irradiating the semiconductor wafer to detect reflected light thereof, A wafer position detection system for converting an image of a pattern formed on a semiconductor wafer into an image signal,
A method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern using an exposure apparatus having a position measurement operation system for measuring the position of the pattern on the semiconductor wafer by processing the image signal, (1). According to the invention described in No. 1, when measuring the position of the pattern by processing the image signal of the image of the pattern formed on the wafer, the evaluation regarding the symmetry of the image signal is performed as an evaluation function indicating the centrality of the pattern. A function and an evaluation function related to matching with a template prepared in advance are respectively obtained, and these are added to calculate a composite evaluation function to detect the extreme value thereof.

【００２１】(2).請求項２記載の発明は、ウエハ上に形
成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パター
ンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示
す評価関数として、前記画像信号の対称性に関する評価
関数と、前記テンプレートとのマッチングに関する評価
関数とをそれぞれ求め、これら二種の評価関数のそれぞ
れに、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記
画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を乗じ、これ
らを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値
を検出するものである。(2) According to the second aspect of the invention, when the image signal of the image of the pattern formed on the wafer is processed to measure the position of the pattern, an evaluation function indicating the centrality of the pattern is provided. , An evaluation function relating to symmetry of the image signal and an evaluation function relating to matching with the template are respectively obtained, and each of these two kinds of evaluation functions changes in the image signal which changes according to a change in a semiconductor manufacturing process. The weighting coefficient according to the degree of is multiplied, these are added, and a composite evaluation function is calculated, and the extreme value thereof is detected.

【００２２】(3).請求項３記載の発明は、ウエハ上に形
成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パター
ンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示
す評価関数として、あらかじめ用意した複数のテンプレ
ートとのマッチングに関する評価関数をそれぞれ求め、
前記評価関数のそれぞれに、半導体製造プロセスの変動
に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた
重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関
数を算出してその極値を検出するものである。(3) According to the third aspect of the invention, when the position of the pattern is measured by processing the image signal of the image of the pattern formed on the wafer, an evaluation function indicating the centrality of the pattern is provided. , Obtain the evaluation function for matching with multiple templates prepared in advance,
Each of the evaluation functions is multiplied by a weighting coefficient according to the degree of change of the image signal that changes according to a change in the semiconductor manufacturing process, and these are added to calculate a composite evaluation function to detect its extreme value. To do.

【００２３】(4).請求項４記載の発明は、ウエハ上に形
成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パター
ンの位置を測定する際、パターンの中心らしさを示す評
価関数として、あらかじめ複数のテンプレートを入力と
し、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画
像信号の変化の度合いに応じた重み係数を出力として学
習させたニューラルネットワークを用い、前記画像信号
を入力した時に出力される重み係数を前記複数のテンプ
レートとのマッチングに関する評価関数のそれぞれに乗
じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出して
その極値を検出するものである。(4). The invention according to claim 4 is, when an image signal of an image of a pattern formed on a wafer is processed to measure the position of the pattern, as an evaluation function indicating the centrality of the pattern, It is output when the image signal is input by using a neural network in which a plurality of templates are input in advance and a weighting coefficient according to the degree of change of the image signal that changes according to the variation of the semiconductor manufacturing process is learned as an output. Each of the evaluation functions related to matching with the plurality of templates is multiplied by a weighting coefficient, and these are added to calculate a composite evaluation function to detect the extreme value thereof.

【００２４】(5).請求項５記載の発明は、前記請求項４
記載の発明において、画像信号の対称性に関する評価関
数と、テンプレートとのマッチングに関する評価関数と
をそれぞれ求める際、その積算範囲を前記画像信号の大
域的な区間と局所的な区間とに分け、それぞれの区間で
評価関数を求めるものである。(5). The invention according to claim 5 is the same as claim 4
In the described invention, when obtaining the evaluation function relating to the symmetry of the image signal and the evaluation function relating to the matching with the template, respectively, the integration range is divided into a global section and a local section of the image signal, respectively. The evaluation function is obtained in the interval.

【００２５】(6).請求項６記載の発明は、前記請求項５
記載の発明において、画像信号の波形の極大値、極小値
または変曲点を特徴点として検出し、それらのレベルと
間隔とをパターンの中心の両側で比較することにより、
波形が非対称的になっている領域を求め、この領域を除
いた領域を局所的な区間として設定するものである。(6). The invention according to claim 6 is the above-mentioned claim 5.
In the invention described, the maximum value, the minimum value or the inflection point of the waveform of the image signal is detected as a feature point, and their levels and intervals are compared on both sides of the center of the pattern,
A region in which the waveform is asymmetric is obtained, and a region excluding this region is set as a local section.

【００２６】(7).請求項７記載の発明は、請求項２記載
の発明において、画像信号の対称性に関する評価関数
と、テンプレートとのマッチングに関する評価関数とを
それぞれ求める際、前記画像信号に対して微分、二次微
分または周波数フィルタリング処理を施すものである。(7). In the invention according to claim 7, in the invention according to claim 2, when the evaluation function concerning the symmetry of the image signal and the evaluation function concerning the matching with the template are respectively obtained, On the other hand, differentiation, quadratic differentiation, or frequency filtering processing is performed.

【００２７】[0027]

[Action]

(1).上記した請求項１記載の発明によれば、対称性マッ
チング法による評価関数とテンプレートマッチング法に
よる評価関数とを加え合わせることにより、両者の長所
を組合わせることができるので、ウエハ上のパターンの
位置を高精度に測定することができる。(1). According to the invention described in claim 1, the advantages of both can be combined by adding the evaluation function by the symmetry matching method and the evaluation function by the template matching method. The position of the pattern can be measured with high accuracy.

【００２８】すなわち、テンプレートマッチング法にお
いては、適切に選択されたテンプレートを用いれば、比
較的マクロな特徴がとらえられるため、パターンの中心
位置を示す極値を明確にすることができ、波形の変化に
対し誤検出を少なくすることができる。しかし、波形の
変化によってパターンの中心を示す極値の鮮鋭度が低下
し、測定値のシフトが大きくなるという問題点がある。That is, in the template matching method, if an appropriately selected template is used, a comparatively macroscopic feature can be captured, so that the extreme value indicating the center position of the pattern can be clarified and the waveform change. However, false detection can be reduced. However, there is a problem that the sharpness of the extreme value indicating the center of the pattern is lowered due to the change of the waveform, and the shift of the measured value becomes large.

【００２９】他方、対称性マッチング法は、波形の形状
が全く変化してもパターンの中心に対する対称性が維持
されていれば、パターンの中心を示す極値は鮮鋭に現
れ、高精度に測定することが可能であるが、波形の変化
の非対称性が強くなると、周辺の極値とパターンの中心
の極値のレベルが近くなるため、誤検出が発生し易くな
るという問題点がある。On the other hand, in the symmetry matching method, if the symmetry with respect to the center of the pattern is maintained even if the shape of the waveform is completely changed, the extreme value indicating the center of the pattern appears sharply and is measured with high accuracy. However, if the asymmetry of the change in the waveform becomes strong, the level of the extreme value at the periphery and the extreme value at the center of the pattern become close to each other, which causes a problem that erroneous detection easily occurs.

【００３０】そこで、この二種アルゴリズムの評価関数
を加え合わせることにより、前記テンプレートの適用可
能な範囲の波形の変化に対し、極値の鮮鋭度を維持し、
かつ周辺の極値のレベルを抑えることができるので、誤
検出が少なく、測定値のシフトの小さい評価関数を得る
ことができる。Therefore, by adding the evaluation functions of these two kinds of algorithms, the sharpness of the extreme value is maintained with respect to the change of the waveform in the applicable range of the template,
In addition, since it is possible to suppress the peripheral extreme value level, it is possible to obtain an evaluation function with less erroneous detection and a smaller shift in measured value.

【００３１】(2).上記した請求項２記載の発明によれ
ば、対称性マッチング法による評価関数とテンプレート
マッチング法による評価関数のそれぞれに重み関数を乗
じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いるこ
とにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパター
ンの画像の変化の度合いに応じて重み係数を調整してプ
ロセスごとに最適化することが可能となる。(2) According to the invention described in claim 2, an evaluation function obtained by multiplying each of the evaluation function by the symmetry matching method and the evaluation function by the template matching method by a weighting function and adding them together. By using, it becomes possible to optimize the weighting coefficient for each process by adjusting the weighting coefficient in accordance with the degree of change in the image of the pattern on the wafer which changes due to the process variation.

【００３２】(3).上記した請求項３記載の発明によれ
ば、テンプレートマッチング法においては、あらかじめ
与えられた単一のテンプレートと大きく異なる特徴を持
つ画像信号ではパターンの中心で極値を得ることができ
ず急激に精度が悪化するのに対し、複数のテンプレート
に対する評価関数を加え合わせることにより、これを防
ぐことができるため、複雑に変化するウエハ上のパター
ンの画像信号から高精度な位置測定が可能となる。(3) According to the third aspect of the present invention, in the template matching method, the extreme value is obtained at the center of the pattern in the image signal having a feature greatly different from the single template given in advance. However, it is possible to prevent this by adding evaluation functions for multiple templates, so that the accuracy can be sharply deteriorated. It becomes possible to measure.

【００３３】また、それぞれの評価関数に重み係数を乗
じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いるこ
とにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパター
ンの画像信号の変化の度合いに応じて重み係数を調整し
てプロセスごとに最適化することが可能となる。Further, each evaluation function is multiplied by a weighting coefficient, and an evaluation function obtained by adding these is used, whereby weighting is performed in accordance with the degree of change in the image signal of the pattern on the wafer which changes due to process variations. It is possible to adjust the coefficient and optimize it for each process.

【００３４】(4).上記した請求項４記載の発明によれ
ば、前記複数のテンプレートを使用するテンプレートマ
ッチング法において、あらかじめ複数のテンプレートを
学習させたニューラルネットワークにより、複雑に変化
するウエハ上のパターンの画像信号に含まれる複数のテ
ンプレート信号の適合度を認識し、適切な重み係数を設
定することが可能となる。(4) According to the invention described in claim 4, in the template matching method using the plurality of templates, a neural network in which a plurality of templates are learned in advance causes a complicated change on the wafer. It is possible to recognize the suitability of a plurality of template signals included in the image signal of the pattern and set an appropriate weighting coefficient.

【００３５】(5).上記した請求項５記載の発明によれ
ば、前記ウエハ上のパターンの画像信号からパターンの
中心を求める評価関数の算出において、積算範囲の区間
設定を大域的な区間と局所的な区間とに分け、複数の条
件による複数の評価関数をそれぞれ求め、これらに重み
係数を乗じて複合した評価関数を用いることにより、前
記誤検出および測定値のシフトの原因となる波形の非対
称性を軽減させ、かつ誤検出の少ない評価関数を得るこ
とができる。(5) According to the invention described in claim 5, in the calculation of the evaluation function for obtaining the center of the pattern from the image signal of the pattern on the wafer, the section setting of the integration range is set as the global section. By dividing into a local section, a plurality of evaluation functions under a plurality of conditions are respectively obtained, and by using a composite evaluation function by multiplying these by a weighting coefficient, the waveform of the waveform causing the erroneous detection and the measurement value shift It is possible to reduce the asymmetry and obtain an evaluation function with few false detections.

【００３６】すなわち、前記波形の非対称性は、波形の
局所的な領域に現れるので、前記積算範囲を対称性の良
い領域に局所的に合わせ込むことにより、非対称性の影
響を軽減することができるが、パターンの中心を示す極
値の近傍に誤検出の原因となる極値が多くなり安定しな
い。他方、大域的な区間を積算範囲とすると、前記誤検
出の原因となる極値を抑制できるが、非対称性の影響を
除去することができない。That is, since the asymmetry of the waveform appears in the local region of the waveform, the influence of the asymmetry can be reduced by locally adjusting the integration range to the region having good symmetry. However, there are many extreme values that cause erroneous detection in the vicinity of the extreme values indicating the center of the pattern, which is not stable. On the other hand, if the global section is set as the integration range, the extreme value that causes the erroneous detection can be suppressed, but the influence of asymmetry cannot be removed.

【００３７】これに対し、上記各評価関数に重み係数を
乗じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いる
ことにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパタ
ーンの画像信号の変化の度合いに応じて重み係数を調整
してプロセスごとに最適化することが可能となる。On the other hand, an evaluation function obtained by multiplying each of the above evaluation functions by a weighting coefficient and adding them together is used to determine the degree of change in the image signal of the pattern on the wafer which changes due to process variations. It is possible to optimize the weighting coefficient for each process by adjusting the weighting coefficient.

【００３８】(6).上記請求項６に記載の発明によれば、
前記積算範囲の設定において、対称性の良い領域を局所
的な区間として設定することにより、前記測定値のシフ
トの原因となる波形の非対称性が軽減され、プロセスの
変動で変化するウエハ上のパターンの画像信号の変化の
度合いに応じた最適な局所的区間の設定が可能となる。(6). According to the invention described in claim 6,
In the setting of the integration range, by setting a region having good symmetry as a local section, the asymmetry of the waveform that causes the shift of the measured value is reduced, and the pattern on the wafer that changes due to the process variation. It is possible to set an optimal local section according to the degree of change of the image signal of.

【００３９】(7).上記請求項７記載の発明によれば、前
記画像信号に対して微分、二次微分または周波数フィル
タリング処理を施した評価関数を求めることにより、ウ
エハ上のパターンの画像信号の異なる特徴領域、例えば
パターンエッジ部や極小値の効果を強調した評価関数を
それぞれ求めることができる。(7) According to the invention described in claim 7, the image signal of the pattern on the wafer is obtained by obtaining an evaluation function obtained by subjecting the image signal to differential, quadratic differential or frequency filtering processing. Of different characteristic regions, for example, the evaluation function emphasizing the effect of the pattern edge portion or the minimum value can be obtained.

【００４０】そして、これらの評価関数に重み係数を乗
じて複合した評価関数を用いることにより、前記誤検出
および測定値のシフトの原因となる波形の非対称性を軽
減させ、かつ誤検出の少ない評価関数を得ることができ
る。By using an evaluation function obtained by multiplying these evaluation functions by weighting factors, the asymmetry of the waveform that causes the above-mentioned erroneous detection and shift of the measured value is reduced, and the evaluation with less erroneous detection is performed. You can get the function.

【００４１】すなわち、前記のように、波形の非対称性
は波形の局所的な領域に現れるので、前記画像信号の対
称性の良い特徴領域を強調することで非対称性の影響を
軽減することができる。しかし、このような局所的な特
徴領域を強調すると、パターンの中心を示す極値の近傍
に誤検出の原因となる極値が多くなり安定しない。That is, since the asymmetry of the waveform appears in the local region of the waveform as described above, the influence of the asymmetry can be reduced by emphasizing the characteristic region of the image signal having good symmetry. . However, when such a local feature region is emphasized, the number of extreme values that cause erroneous detection increases in the vicinity of the extreme value indicating the center of the pattern, which is not stable.

【００４２】他方、原波形に対して周波数フィルタリン
グを行うことにより、評価関数の前記誤検出の原因とな
る極値を抑制できるが、細部の情報が減少するため、非
対称性の影響を除去することができない。On the other hand, by performing frequency filtering on the original waveform, it is possible to suppress the extreme value that causes the erroneous detection of the evaluation function, but since detailed information is reduced, the influence of asymmetry should be removed. I can't.

【００４３】これに対し、上記評価関数に重み係数を乗
じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いるこ
とにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパター
ンの画像信号の変化の度合いに応じて重み係数を調整し
てプロセスごとに最適化することが可能となる。On the other hand, by using the evaluation function obtained by multiplying the above-mentioned evaluation function by a weighting coefficient and adding them, the evaluation function is changed according to the degree of change of the image signal of the pattern on the wafer, which changes due to the process variation. It is possible to adjust the weighting factor and optimize it for each process.

【００４４】[0044]

【実施例】図１は、本発明の一実施例である半導体集積
回路パターンの位置合わせ方法に用いる縮小投影露光装
置の概略構成図である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a reduction projection exposure apparatus used in a semiconductor integrated circuit pattern alignment method according to an embodiment of the present invention.

【００４５】同図において、１はレチクル、２は半導体
ウエハ（以下、単にウエハという）である。水銀ランプ
４、集光レンズ５および縮小レンズ６からなる投影露光
系３は、レチクル１上に形成された集積回路パターンの
像をウエハ２上に投影し、ウエハ２上にスピン塗布され
たフォトレジストを感光してパターンを転写する。In the figure, 1 is a reticle, and 2 is a semiconductor wafer (hereinafter, simply referred to as a wafer). A projection exposure system 3 including a mercury lamp 4, a condenser lens 5, and a reduction lens 6 projects an image of an integrated circuit pattern formed on the reticle 1 onto a wafer 2 and a photoresist spin-coated on the wafer 2. To expose the pattern.

【００４６】光学部品７、８、光源９および検知器１０
からなるレチクル位置検出系２０は、レチクル１の位置
を測定する。また、ミラー１２、ハーフミラー１３、光
源１４および検知器１５からなるウエハ位置検出系１１
は、光源１４の照明光をウエハ２上に照射してその反射
光を検知器１５に導き、ウエハ２上に形成されたパター
ンの像を結像させて画像信号に変換する。Optical components 7, 8, light source 9 and detector 10
The reticle position detection system 20 composed of measures the position of the reticle 1. Further, a wafer position detection system 11 including a mirror 12, a half mirror 13, a light source 14 and a detector 15.
Illuminates the wafer 2 with the illumination light of the light source 14, guides the reflected light to the detector 15, forms an image of the pattern formed on the wafer 2, and converts it into an image signal.

【００４７】位置測定演算系１６は、上記ウエハ位置検
出系１１の検知器１５によって画像信号に変換されたパ
ターン像を処理し、ウエハ２上におけるパターンの位置
を測定する。また、ＸＹステージ１７と前記ウエハ位置
検出系１１とを制御する制御系１８は、ＸＹステージ１
７を移動させてウエハ２上の複数の箇所で位置合わせ用
パターン（アライメントマーク）の位置測定を行い、レ
チクル１上のパターンの投影像とウエハ２上のパターン
とを重ね合わせるための座標演算を行う。そして、この
ようにして求めた座標にＸＹステージ１７を移動し、レ
チクル１上のパターンの投影像をウエハ２に転写する。The position measurement calculation system 16 processes the pattern image converted into an image signal by the detector 15 of the wafer position detection system 11 and measures the position of the pattern on the wafer 2. Further, the control system 18 for controlling the XY stage 17 and the wafer position detection system 11 includes the XY stage 1
7 is moved to measure the position of the alignment pattern (alignment mark) at a plurality of locations on the wafer 2, and coordinate calculation for superimposing the projected image of the pattern on the reticle 1 and the pattern on the wafer 2 is performed. To do. Then, the XY stage 17 is moved to the coordinates thus obtained, and the projected image of the pattern on the reticle 1 is transferred to the wafer 2.

【００４８】図２は、ウエハ２上に形成された位置合わ
せ用パターン（アライメントマーク）２１の一例であ
り、同図(a) は、その平面図である。同図(b) は、その
断面図であり、エッチング工程で形成された位置合わせ
用パターン２１の段差部上にフォトレジスト２２が塗布
された状態を示している。FIG. 2 shows an example of the alignment pattern (alignment mark) 21 formed on the wafer 2, and FIG. 2 (a) is a plan view thereof. FIG. 2B is a cross-sectional view showing a state where the photoresist 22 is applied on the stepped portion of the alignment pattern 21 formed by the etching process.

【００４９】図３は、前記ウエハ位置検出系１１によっ
て変換された位置合わせ用パターン２１の画像信号の一
例であり、一点鎖線はパターンの中心を示している。画
像信号は、段差部での散乱、下地部とパターン部との反
射率差、段差部の形状や膜厚の変化による端部の変調に
より構成され、その波形はプロセスによって大きく変化
する。FIG. 3 shows an example of the image signal of the alignment pattern 21 converted by the wafer position detection system 11, and the alternate long and short dash line indicates the center of the pattern. The image signal is composed of scattering at the step portion, difference in reflectance between the underlying portion and the pattern portion, and modulation of the end portion due to changes in the shape and film thickness of the step portion, and its waveform changes greatly depending on the process.

【００５０】図４は、図３に示した画像信号から求めた
パターンの中心らしさを示す評価関数の一例であり、単
一アルゴリズムを使った場合に発生する誤検出と測定誤
差とを説明している。図示のように、パターンの中心を
示す極小値に隣接してレベルの近い極小値（ローカルミ
ニマム）が存在している。また、画像信号の非対称性に
起因して、極小値の位置がパターンの中心の真の位置か
らシフトしている。FIG. 4 is an example of an evaluation function showing the centrality of the pattern obtained from the image signal shown in FIG. 3, and erroneous detection and measurement error that occur when a single algorithm is used will be described. There is. As shown in the figure, there is a local minimum value having a level close to the local minimum value indicating the center of the pattern. Further, the position of the minimum value is shifted from the true position at the center of the pattern due to the asymmetry of the image signal.

【００５１】図５は、パターンの中心らしさを示す評価
関数として、対称性マッチング法とテンプレートマッチ
ング法の二種類のアルゴリズムによる評価関数およびこ
れらを加え合わせて複合した評価関数をシミュレーショ
ンによりそれぞれ求めた結果を示している。FIG. 5 shows results obtained by simulating evaluation functions by two types of algorithms, a symmetry matching method and a template matching method, and an evaluation function obtained by combining these as an evaluation function indicating the centrality of a pattern. Is shown.

【００５２】同図(a) はパターンの原信号であって、散
乱効果の大きいパターンの一方のエッジに変調を与え、
ランダムに発生させたノイズを乗せている。同図(b)
は、この原信号に評価関数として対称性マッチング法を
適用した結果であり、同図(c)は、テンプレートマッチ
ング法を適用した結果である。同図(d) は、これら二種
の評価関数を加え合わせて複合した評価関数である。各
評価関数の算出式は図中に示してある。FIG. 7A shows the original signal of the pattern, which is modulated on one edge of the pattern having a large scattering effect.
The noise generated at random is added. Figure (b)
Is the result of applying the symmetry matching method as an evaluation function to this original signal, and FIG. 6 (c) is the result of applying the template matching method. FIG. 3D shows an evaluation function that is a composite of these two evaluation functions. The calculation formula of each evaluation function is shown in the figure.

【００５３】二種の評価関数を加え合わせて複合した評
価関数を算出することによって、パターンの中心を測定
する精度を向上させることができるのは、以下に説明す
る理由による。The reason why the accuracy of measuring the center of the pattern can be improved by calculating a composite evaluation function by adding two kinds of evaluation functions is as follows.

【００５４】図５(c) に示すように、テンプレートマッ
チング法においては、適切に選択されたテンプレートを
用いているので、比較的マクロな特徴をとらえている。
そのため、パターンの中心を示す極値（図５(c) の○印
で囲んだ部分）を明確にすることができ、この極値の他
の極値に対する優越性により、波形の変化による誤検出
を少なくすることができる。しかし、波形の変化によっ
て鮮鋭度が低下し、測定値のシフトが大きくなってい
る。As shown in FIG. 5 (c), in the template matching method, a template selected appropriately is used, so that relatively macroscopic features are captured.
Therefore, it is possible to clarify the extreme value (the part circled in ○ in Fig. 5 (c)) that indicates the center of the pattern, and due to the superiority of this extreme value to other extreme values, false detection due to changes in the waveform Can be reduced. However, the sharpness is lowered due to the change of the waveform, and the shift of the measured value is increased.

【００５５】図５(b) に示すように、対称性マッチング
法においては、波形の形状が全く変化してもパターンの
中心に対する対称性が維持されていれば、パターンの中
心を示す極値は鮮鋭に現れ、高精度に測定することがで
きる。しかし、波形の変化の非対称性が強くなると、周
辺の極値とパターンの中心の極値（図５(b) の○印で囲
んだ部分）のレベルが近くなるため、誤検出が発生し易
くなっている。As shown in FIG. 5B, in the symmetry matching method, if the symmetry with respect to the center of the pattern is maintained even if the shape of the waveform is completely changed, the extreme value indicating the center of the pattern is It appears sharply and can be measured with high accuracy. However, when the asymmetry of the change in the waveform becomes strong, the levels of the extrema around the pattern and the extrema at the center of the pattern (the part circled in ○ in Fig. 5 (b)) become closer, so false detection is likely to occur. Has become.

【００５６】図５(d) に示すように、上記二種の評価関
数を加えて複合した評価関数においては、テンプレート
マッチング法の効果により、パターンの中心を示す極値
（図５(d) の○印で囲んだ部分）に対する周辺の極値の
レベルが抑制されて誤検出が少なくなり、かつ対称性マ
ッチング法の効果により、極値の鮮鋭度が高く、測定値
のシフトの小さい評価関数を得ることができるので、パ
ターンの中心を測定する精度の向上することがわかる。As shown in FIG. 5 (d), in the evaluation function obtained by adding the above-mentioned two kinds of evaluation functions to each other and compounding them, the extreme value (shown in FIG. The surrounding extremum level (indicated by a circle) is suppressed and false detections are reduced, and due to the effect of the symmetry matching method, the extremity sharpness is high and an evaluation function with a small shift of the measured value is set. Since it can be obtained, it is understood that the accuracy of measuring the center of the pattern is improved.

【００５７】次に、上記対称性マッチング法とテンプレ
ートマッチング法の二種の評価関数のそれぞれに重み係
数を乗じ、次いでこれらを加え合わせて複合した評価関
数の効果についての一例を図６によって説明する。Next, an example of the effect of the evaluation function obtained by multiplying each of the two kinds of evaluation functions of the symmetry matching method and the template matching method by a weighting coefficient and then adding them together to explain them will be described with reference to FIG. .

【００５８】同図の横軸ｗは、対称性マッチング法の重
み係数であって、０から１までの値をとるものとし、テ
ンプレートマッチング法の重み係数は、１−ｗとする。
同図に示すように、ｗを０から１へと変化させると、周
辺の極小値とパターンの中心の極小値のレベルが減少
し、誤検出が発生し易くなるが、他方、測定値のシフト
は鮮鋭度が増すに従い減少する。The horizontal axis w in the figure is a weighting coefficient of the symmetry matching method, and takes a value from 0 to 1, and the weighting coefficient of the template matching method is 1-w.
As shown in the figure, when w is changed from 0 to 1, the levels of the local minimum value in the periphery and the local minimum value in the center of the pattern are decreased, and erroneous detection is likely to occur. Decreases as the sharpness increases.

【００５９】そこで、該当するプロセスの変動に対し、
例えば極値のレベル差として図６中のＶａを得れば良い
としたときに重み係数をｗａとすることにより、そのプ
ロセスにおいて誤検出をなくし、しかも測定値のシフト
についても最も良い条件を設定することができるので、
パターンの中心を測定する精度を向上させることができ
る。Therefore, with respect to the fluctuation of the corresponding process,
For example, when Va in FIG. 6 should be obtained as the extreme value level difference, the weighting factor is set to wa to eliminate erroneous detection in the process and set the best condition for the shift of the measured value. Because you can
The accuracy of measuring the center of the pattern can be improved.

【００６０】次に、あらかじめ用意した複数のテンプレ
ートとのマッチングに関する評価関数のそれぞれに重み
係数を乗じ、次いでこれらを加え合わせて複合した評価
関数を用いる方法を図７によって説明する。Next, a method of multiplying each of the evaluation functions relating to matching with a plurality of templates prepared in advance by a weighting coefficient and then adding these to use a composite evaluation function will be described with reference to FIG.

【００６１】例とする複数のテンプレートのうち、図７
(a) はパターン部と下地部との反射率が等しく、パター
ンエッジ部の散乱が大きいものである。図７(b) は散乱
がなく、パターン部の反射率が下地部より低いものであ
る。図７(c) は散乱がなく、パターン部の反射率が下地
部より高いものである。Of the plurality of templates used as an example, FIG.
In (a), the reflectance is equal between the pattern portion and the base portion, and the scattering at the pattern edge portion is large. In FIG. 7B, there is no scattering and the reflectance of the pattern portion is lower than that of the base portion. In FIG. 7C, there is no scattering and the reflectance of the pattern portion is higher than that of the base portion.

【００６２】これに対する画像信号の例として、図７
(d) のように散乱が弱く、パターン部の反射率がやや低
く、光波の干渉によりパターン部の周辺で信号のうねり
が大きいものを考える。このような画像信号に上記テン
プレートをそれぞれ適用した場合は、パターン部でのマ
ッチング度が低下するため、周辺のうねりやノイズ信号
の影響による極値が相対的に強くなり、誤検出等が発生
し易くなる。As an example of the image signal for this, FIG.
Consider that the scattering is weak as shown in (d), the reflectance of the pattern part is rather low, and the signal undulation is large around the pattern part due to the interference of light waves. When each of the above templates is applied to such an image signal, the degree of matching in the pattern portion decreases, so that the extreme value due to the influence of peripheral undulations and noise signals becomes relatively strong, resulting in erroneous detection and the like. It will be easier.

【００６３】これに対し、図７(a) のテンプレートに対
する評価関数と、図７(b) のテンプレートに対する評価
関数とを加え合わせて複合した評価関数においては、パ
ターン部では両方のテンプレートに対するマッチング度
を有しているが、周辺のノイズ部では一方のマッチング
度が低下する。On the other hand, in the evaluation function in which the evaluation function for the template in FIG. 7A and the evaluation function for the template in FIG. However, the degree of matching on one side is reduced in the surrounding noise part.

【００６４】そのため、相対的にパターン部でのマッチ
ング度を強調することができ、両テンプレートのＡＮＤ
条件を取るような効果を有することから、パターンの中
心を測定する精度を向上させることができる。Therefore, the degree of matching in the pattern portion can be relatively emphasized, and the AND of both templates can be performed.
Since it has the effect of taking the condition, the accuracy of measuring the center of the pattern can be improved.

【００６５】また、図７(e) のように散乱が弱く、パタ
ーン部での反射率がやや高いものに対しては、図７(a)
のテンプレートに対する評価関数と、図７(c) のテンプ
レートに対する評価関数とを加え合わせて複合すること
により、上記と同様の効果を得ることができる。Further, as shown in FIG. 7 (e), when the scattering is weak and the reflectance in the pattern portion is slightly high, FIG.
7 and the evaluation function for the template of FIG. 7C are added and combined to obtain the same effect as the above.

【００６６】要素とするテンプレートは上記のものに限
られず、例えば図７(e) のようにパターンエッジ端部が
明るく光る補助的なテンプレートも加え、一般にｎ個の
テンプレートの評価関数のそれぞれに、半導体製造プロ
セスの変動に応じて変化する画像信号の変化の度合いに
応じた重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した
評価関数を算出してその極値を検出することにより、パ
ターンの中心を測定する精度を向上させることができ
る。The template used as an element is not limited to the above, but for example, as shown in FIG. 7 (e), an auxiliary template in which the edge of the pattern edge shines brightly is added. By multiplying the weighting coefficient according to the degree of change of the image signal that changes according to the variation of the semiconductor manufacturing process, and adding these to calculate a composite evaluation function and detecting its extreme value, the center of the pattern is detected. The accuracy of measurement can be improved.

【００６７】評価関数に乗じる重み係数は、実験または
シミュレーションによって決定することができるが、位
置検出時の画像信号を判定して決定する方法もある。The weighting coefficient for multiplying the evaluation function can be determined by experiment or simulation, but there is also a method of determining by determining the image signal at the time of position detection.

【００６８】図８は、複数のテンプレートに対する評価
関数に乗ずる重み係数の決定に多層式のニューラルネッ
トワークを使用する例を説明するもので、図９は、その
手順を示すフローチャートである。FIG. 8 illustrates an example in which a multilayer neural network is used to determine the weighting coefficient to be multiplied by the evaluation function for a plurality of templates, and FIG. 9 is a flowchart showing the procedure.

【００６９】入力層には画像信号ないしそのテンプレー
トを入力し、出力層の各ノードは各テンプレートに対す
る適合度を示すデータを出力する。An image signal or its template is input to the input layer, and each node of the output layer outputs data indicating the degree of conformity to each template.

【００７０】ニューラルネットワークの学習手順を説明
すると、まず、ニューラルネットワークの荷重係数を初
期化した後、テンプレートとする波形（モードｉ）を入
力層に入力する。次に、出力層の出力と、出力層のｉ番
目のノードを１、他のノードを０とする教師データとを
比較し、文献「ニューロコンピューティング」Ｒ．ニー
ルセンなどに記載されたバックプロパゲーションの手法
を使ってニューラルネットワークの荷重係数を修正し、
出力と教師データが一致するまで上記操作を繰り返す。
この手順を各テンプレートについて繰り返し、ニューラ
ルネットワークの学習を行う。Explaining the learning procedure of the neural network, first, the weighting factor of the neural network is initialized, and then the waveform (mode i) as a template is input to the input layer. Next, the output of the output layer is compared with the teacher data in which the i-th node of the output layer is 1 and the other nodes are 0, and reference is made to the document “Neurocomputing” R. Modify the weighting factor of the neural network using the backpropagation method described in Nielsen,
The above operation is repeated until the output and the teacher data match.
This procedure is repeated for each template to learn the neural network.

【００７１】次に、前記パターンの画像信号に区間、振
幅などの正規化を行い、これを上記学習済みニューラル
ネットワークの入力層に入力する。これにより、出力層
にはこの画像信号の各テンプレートに対する最適の重み
係数が、例えばｉ番目のテンプレートに対してはｉ番目
の出力層に0.７というように出力される。Next, the image signal of the pattern is subjected to normalization of intervals, amplitudes, etc., and this is input to the input layer of the learned neural network. As a result, the optimum weighting coefficient for each template of this image signal is output to the output layer, for example, 0.7 for the i-th template in the i-th output layer.

【００７２】そこで、この重み係数を各テンプレートと
のマッチングに関する評価関数に乗じ、これらを加え合
わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出する
ことにより、パターンの中心を測定する精度を向上させ
ることができる。Therefore, the weighting coefficient is multiplied by an evaluation function related to matching with each template, these are added together to calculate a composite evaluation function, and the extreme value thereof is detected, whereby the accuracy of measuring the center of the pattern is improved. Can be improved.

【００７３】次に、パターンの画像信号を処理してその
中心を求める評価関数を算出する際、積算範囲を画像信
号の大域的な区間と局所的な区間とに分けてそれぞれの
区間で評価関数を求め、得られたそれぞれの評価関数に
前記重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評
価関数を算出する方法を図１０により説明する。Next, when the evaluation function for processing the image signal of the pattern to obtain the center thereof is calculated, the integration range is divided into a global section and a local section of the image signal, and the evaluation function is set in each section. 10 will be described, and a method of multiplying each of the obtained evaluation functions by the weighting coefficient and adding them to calculate a composite evaluation function will be described with reference to FIG.

【００７４】図１０(a) は、この方法を適用して効果の
高い画像信号の一例である。すなわち、前述した波形の
非対称性は、パターンの段差部の一部に存在しているた
め、波形の局所的な領域Ａに現れる。従って、評価関数
の積算範囲を波形の対称性の良い領域Ｂに局所的に合わ
せ込むことにより、非対称性の影響である測定値のシフ
トを減少することができる。しかし、局所的な積算範囲
としたため、パターンの中心を示す極値の近傍に誤検出
の原因となる極値が多くなり、安定しない。FIG. 10A shows an example of an image signal which is highly effective by applying this method. That is, since the asymmetry of the waveform described above exists in a part of the stepped portion of the pattern, it appears in the local area A of the waveform. Therefore, by locally adjusting the integration range of the evaluation function to the region B having a good symmetry of the waveform, the shift of the measurement value, which is the influence of the asymmetry, can be reduced. However, because of the local integration range, there are many extreme values that cause erroneous detection in the vicinity of the extreme values that indicate the center of the pattern, and this is not stable.

【００７５】他方、領域Ａを含んだ大域的な区間を積算
範囲とすると、前記誤検出の原因となる極値を抑制でき
るが、非対称性の影響を除去することができない。On the other hand, if the global section including the area A is set as the integration range, the extreme value that causes the erroneous detection can be suppressed, but the effect of asymmetry cannot be eliminated.

【００７６】これに対し、大域的な区間を積算範囲とす
る評価関数および局所的な領域Ｂに積算範囲を合わせ込
んた評価関数のそれぞれに重み係数を乗じ、これらを加
え合わせて得られる評価関数では、局所的な評価関数の
効果によって周辺の極値が抑制され、かつ非対称性の影
響が軽減された鮮鋭度の高いパターン中心を示す極値が
得られるので、パターンの中心を測定する精度を向上さ
せることができる。On the other hand, the evaluation function obtained by multiplying each of the evaluation function having the integration range in the global section and the evaluation function having the integration range in the local region B by a weighting coefficient and adding them together. , The local extremum effect suppresses the extremum around and suppresses the influence of asymmetry, so that the extrema showing the pattern center with high sharpness can be obtained, so the accuracy of measuring the center of the pattern can be improved. Can be improved.

【００７７】ここで評価関数に重み係数を乗じているの
は、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する画像信
号の変化の度合いに応じて調整した重み係数を乗じるこ
とにより、プロセスごとに最適化された評価関数が得ら
れ、パターンの中心を高精度に測定することができるか
らである。Here, the evaluation function is multiplied by the weighting coefficient because it is optimized for each process by multiplying by the weighting coefficient adjusted according to the degree of change of the image signal which changes according to the fluctuation of the semiconductor manufacturing process. This is because the obtained evaluation function can be obtained and the center of the pattern can be measured with high accuracy.

【００７８】本方法は、対称性マッチング法とテンプレ
ートマッチング法のいずれにも適用することができ、対
称性マッチング法では図１０(b) の実線で示す折り返し
幅が、テンプレートマッチング法では図１０(c) の破線
で囲んだテンプレートが前記局所的な区間に相当する。This method can be applied to both the symmetry matching method and the template matching method. In the symmetry matching method, the folding width shown by the solid line in FIG. The template surrounded by the broken line in c) corresponds to the local section.

【００７９】図１０(d) は、上記した積算範囲の局所的
な区間を設定するにあたり、波形の特徴点を検出してそ
のレベルと間隔とを測定し、対称性の良い領域を局所的
な区間として設定する方法を説明している。FIG. 10 (d) shows that when setting the local section of the above-mentioned integration range, the characteristic points of the waveform are detected, their levels and intervals are measured, and the area with good symmetry is locally detected. The method of setting as a section is explained.

【００８０】同図(d) に示す点ａ〜点ｇは、パターンの
中心の左側に存在する極大値、極小値、変曲点のいずれ
かを示しており、これらは例えば一次微分、二次微分の
ゼロクロスの検出で検出される。また、点ａ’〜点ｇ’
は、上記点ａ〜点ｇのそれぞれに対称的に対応する極大
値、極小値または変曲点である。Point a to point g shown in FIG. 7D indicates any of a maximum value, a minimum value, and an inflection point existing on the left side of the center of the pattern. It is detected by the detection of the differential zero cross. Also, point a'to point g '
Is a maximum value, a minimum value or an inflection point symmetrically corresponding to each of the points a to g.

【００８１】本方法では、これらの特徴点ａ〜ｇ、ａ’
〜ｇ’のレベルおよび間隔をそれぞれ比較することによ
り、波形に現れる局所的な非対称性を検知し、波形が非
対称的になっている領域を求め、この領域を除いた領域
を局所的な区間として設定する。In this method, these characteristic points a to g, a '
By comparing the levels and intervals of ~ g ', the local asymmetry appearing in the waveform is detected, the region where the waveform is asymmetric is found, and the region excluding this region is set as the local section. Set.

【００８２】例えば図１０(d) に示す波形では、点ｂ〜
ｄ間に非対称性の顕著な部分があり、かつこの点ｂ〜ｄ
の間隔は、対応する点ｂ’〜ｄ’の間隔より大きい。他
方、点ｄ〜ｆの間隔は、対応する点ｄ’〜ｆ’の間隔と
ほぼ同じであり、かつ両者の対称性も高い。For example, in the waveform shown in FIG.
There is a significant asymmetry between d and this point b to d
Is larger than the corresponding points b ′ to d ′. On the other hand, the distance between the points d to f is almost the same as the distance between the corresponding points d ′ to f ′, and the symmetry between them is high.

【００８３】そこで、上記点ｄ〜ｄ’間を積算範囲の局
所的な区間として設定し、局所的な評価関数を算出する
ことにより、非対称性の影響である測定値のシフトを減
少することができ、パターンの中心を高精度に測定する
ことができる。Therefore, by setting the points d to d ′ as a local section of the integration range and calculating a local evaluation function, it is possible to reduce the shift of the measured value, which is the influence of asymmetry. Therefore, the center of the pattern can be measured with high accuracy.

【００８４】次に、パターンの画像信号を処理してその
中心を求める評価関数を算出する際、画像信号に対して
微分、二次微分または周波数フィルタリングなどの前処
理を施すことにより、画像信号の特徴領域（例えばパタ
ーンエッジ部や極小値など）の効果を強調した評価関数
を求める方法を図１１により説明する。本方法は、対称
性マッチング法およびテンプレートマッチング法のいず
れにも適用することができる。Next, when the image signal of the pattern is processed and the evaluation function for obtaining the center thereof is calculated, preprocessing such as differential, quadratic differential, or frequency filtering is performed on the image signal to obtain the image signal of the image signal. A method of obtaining an evaluation function that emphasizes the effect of the characteristic region (for example, the pattern edge portion or the minimum value) will be described with reference to FIG. The method can be applied to both the symmetry matching method and the template matching method.

【００８５】図１１は、画像信号に対して高周波フィル
タリング処理を施し、パターンエッジ部を強調した例で
ある。図１１(a) は、本方法を適用して効果のあるパタ
ーンの画像信号の例である。パターンエッジ部の信号に
比べ、下地部での光波干渉による信号のうねりの非対称
性が大きいので測定値のシフトが増大する。FIG. 11 shows an example in which a high frequency filtering process is applied to an image signal to emphasize the pattern edge portion. FIG. 11 (a) is an example of an image signal of a pattern which is effective when this method is applied. Compared with the signal at the pattern edge portion, the signal undulation asymmetry due to the light wave interference at the base portion is large, so that the shift of the measured value increases.

【００８６】他方、図１１(b) は、原波形を高周波フィ
ルタリングしてパターンエッジ部を強調した画像信号の
例である。下地部の信号のうねりが低周波であるために
除去されて対称性が改善されているのがわかる。しか
し、この高周波フィルタリング処理により、パターンエ
ッジ端部の変調も強調されて複雑な波形となるので、パ
ターンの中心を示す極値の近傍に誤検出の原因となる極
値が多く、安定しない評価関数が得られてしまう。On the other hand, FIG. 11 (b) is an example of an image signal in which the pattern edge portion is emphasized by high-frequency filtering the original waveform. It can be seen that the undulation of the signal of the base portion is removed because it is low frequency and the symmetry is improved. However, due to this high-frequency filtering processing, the modulation at the edge of the pattern edge is also emphasized, resulting in a complicated waveform, so there are many extreme values near the extreme value that indicates the center of the pattern, which causes false detection, and the unstable evaluation function Will be obtained.

【００８７】そこで、本方法においても、この評価関数
と、微分、二次微分、周波数フィルタリングなどの前処
理を施さない評価関数のそれぞれに前述した重み係数を
乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出し
てすることにより、非対称性の影響である測定値のシフ
トを減少することができ、パターンの中心を高精度に測
定することができる。Therefore, also in the present method, this evaluation function and each of the evaluation functions not subjected to preprocessing such as differential, quadratic differential, and frequency filtering are multiplied by the above-mentioned weighting coefficient, and these are added together to make a composite evaluation. By calculating the function, it is possible to reduce the shift of the measurement value, which is the influence of asymmetry, and it is possible to measure the center of the pattern with high accuracy.

【００８８】図１２は、前記縮小投影露光装置の位置測
定演算系１６の一例であり、これまで説明した各種の複
合評価関数の算出に共通して適用できるものである。FIG. 12 shows an example of the position measurement calculation system 16 of the reduction projection exposure apparatus, which can be commonly applied to the calculation of the various composite evaluation functions described so far.

【００８９】前記ウエハ位置検出系１１からこの位置測
定演算系１６に入力されたパターンの画像信号は、Ａ／
Ｄ変換器３０によりディジタル化され、要素評価関数演
算ユニット３１−１〜３１−ｎのそれぞれの入力メモリ
３２に書き込まれる。The image signal of the pattern input from the wafer position detecting system 11 to the position measuring / calculating system 16 is A /
The data is digitized by the D converter 30 and written in the respective input memories 32 of the element evaluation function operation units 31-1 to 31-n.

【００９０】要素評価関数演算ユニット３１−１〜３１
−ｎのそれぞれの評価関数算出部３３は、指定された評
価関数を算出し、これを出力メモリ３４に書き込む。Element evaluation function operation units 31-1 to 31
Each evaluation function calculation unit 33 of −n calculates the specified evaluation function and writes the calculated evaluation function in the output memory 34.

【００９１】評価関数複合部３５は、要素評価関数演算
ユニット３１−１〜３１−ｎのそれぞれの出力メモリ３
４から出力された評価関数に、必要に応じて演算制御部
３６により設定された所定の重み係数を乗じた後、それ
らを加え合わせる。The evaluation function composite section 35 includes the output memory 3 of each of the element evaluation function operation units 31-1 to 31-n.
The evaluation function output from 4 is multiplied by a predetermined weighting coefficient set by the arithmetic control unit 36, if necessary, and then added.

【００９２】演算制御部３６は、要素評価関数演算ユニ
ット３１−１〜３１−ｎに対し、要素アルゴリズムの指
定、計算パラメータの指定、並列動作の制御などを行
う。次いで極値検出部３７がパターンの中心を示す極値
を検出する。The arithmetic control unit 36 specifies element algorithms, calculation parameters, parallel operations, etc. for the element evaluation function operation units 31-1 to 31-n. Next, the extreme value detection unit 37 detects the extreme value indicating the center of the pattern.

【００９３】要素評価関数演算ユニット３１−１〜３１
−ｎのそれぞれの評価関数算出部３３は、例えばＤＳＰ
により容易に実現することができ、その数も要素評価関
数の演算プログラムを切り替えることにより少なくする
ことができる。Element evaluation function operation units 31-1 to 31
Each evaluation function calculation unit 33 of −n is, for example, a DSP.
Can be easily realized by using, and the number can be reduced by switching the operation program of the element evaluation function.

【００９４】上位処理装置３８は、例えば複数のテンプ
レートを学習させたニューラルネットワークやグラフィ
ック装置などを備え、重み係数や要素アルゴリズムなど
の最適化やマンマシンインターフェースを提供する。The upper processing unit 38 is equipped with, for example, a neural network in which a plurality of templates have been learned, a graphic unit, etc., and provides optimization of weighting factors and element algorithms and a man-machine interface.

【００９５】上記のような位置測定演算系１６によれ
ば、前述した各評価関数の算出を並列に処理し、高速に
演算することができる。また同一のハードウェアで実現
できるため、前記各評価関数をさらに複合したり、プロ
セスに応じて選択することができるため、プロセスの変
動によって複雑に変化するウエハ上のパターンの画像信
号から高精度な位置測定が可能となる。According to the position measurement calculation system 16 as described above, the above-described calculation of each evaluation function can be processed in parallel and can be calculated at high speed. Further, since it can be realized by the same hardware, each of the evaluation functions can be further compounded or selected according to the process, so that the image signal of the pattern on the wafer which is complicatedly changed due to the process variation is highly accurate. Position measurement is possible.

【００９６】以上、本発明者によってなされた発明を実
施例に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施例
に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲
で種々変更可能であることはいうまでもない。Although the invention made by the present inventor has been specifically described based on the embodiments, the present invention is not limited to the embodiments and various modifications can be made without departing from the scope of the invention. Needless to say.

【００９７】前記実施例では、レチクル上に形成された
パターンの像を半導体ウエハ上に投影する縮小投影露光
装置に適用した場合について説明したが、本発明の位置
合わせ方法は、これに限定されず種々適用可能であり、
例えば電子ビームなどを使った直接描画装置やパターン
同士の重ね合わせ精度を測定する装置などに適用するこ
とができる。In the above-described embodiment, the case where the image of the pattern formed on the reticle is applied to the reduction projection exposure apparatus for projecting on the semiconductor wafer has been described, but the alignment method of the present invention is not limited to this. Various applicable,
For example, it can be applied to a direct drawing device using an electron beam or the like, a device for measuring the overlay accuracy of patterns, and the like.

【００９８】例えば重ね合わせ精度測定装置に本発明を
適用した例を図１３および図１４により説明する。重ね
合わせ精度測定装置は、ウエハ上の二つの層のパターン
位置をそれぞれ測定し、この二層間のパターン位置の相
対誤差を測定する装置であって、前記縮小投影露光装置
の重ね合わせ精度の品質検査に使用される。An example in which the present invention is applied to an overlay accuracy measuring device will be described with reference to FIGS. 13 and 14. The overlay accuracy measuring device is a device for measuring the pattern positions of two layers on the wafer and measuring the relative error between the pattern positions of the two layers, and is a quality inspection of the overlay accuracy of the reduction projection exposure device. Used for.

【００９９】図１３は、重ね合わせ精度測定装置の一例
であって、光源４０の照明光は、コンデンサレンズ４
１、ハーフミラー４２、対物レンズ４３を介してウエハ
２に照射される。ウエハ２の表面で反射した反射光は、
対物レンズ４３およびリレーレンズ４４により拡大され
て検知器４５に導かれ、ウエハ２上に形成されたパター
ンの像が画像信号に変換される。FIG. 13 shows an example of the overlay accuracy measuring device, in which the illumination light from the light source 40 is the condenser lens 4
1, the wafer 2 is irradiated via the half mirror 42 and the objective lens 43. The reflected light reflected on the surface of the wafer 2 is
The image of the pattern formed on the wafer 2 by being enlarged by the objective lens 43 and the relay lens 44 and guided to the detector 45 is converted into an image signal.

【０１００】この画像信号は画像処理部４６で処理さ
れ、二層間のパターン位置の相対誤差が算出される。制
御部４７は、ＸＹステージ４８を移動させ、ウエハ２上
の複数の箇所で二層間のパターン位置の相対誤差が測定
される。このように測定されたパターン位置の相対誤差
の分布は統計処理され、例えば縮小投影露光装置により
転写されるパターンの縮小率誤差などの誤差要因に変換
され、装置の精度管理に使用される。This image signal is processed by the image processing unit 46, and the relative error in the pattern position between the two layers is calculated. The control unit 47 moves the XY stage 48 and measures the relative error in the pattern position between the two layers at a plurality of locations on the wafer 2. The distribution of the relative error of the pattern position measured in this way is statistically processed, converted into an error factor such as a reduction rate error of the pattern transferred by the reduction projection exposure apparatus, and used for quality control of the apparatus.

【０１０１】図１４は、ウエハ上に形成された重ね合わ
せ精度測定用パターンの一例であり、同図(a) はその平
面図、同図(b) はその断面図である。FIG. 14 shows an example of a pattern for overlay accuracy measurement formed on a wafer. FIG. 14A is a plan view thereof, and FIG. 14B is a sectional view thereof.

【０１０２】図中に示す、既にウエハ上に形成された基
準層パターンの中心Ｃａと、新たに転写した合せ層パタ
ーンの中心Ｃｂとをそれぞれ測定し、相対誤差をΔｘ＝
Ｃｂ−Ｃａとして算出する。図１４(c) は、測定された
上記パターンの画像信号の一例であり、図中に実線枠で
示す基準層パターンの画像信号と破線枠で示す合せ層パ
ターンの画像信号のそれぞれについてパターンの中心ら
しさを示す評価関数を求め、その極値を検出して各パタ
ーンの中心を測定する。The center Ca of the reference layer pattern already formed on the wafer and the center Cb of the newly transferred matching layer pattern shown in the figure are measured, and the relative error is Δx =
Calculated as Cb-Ca. FIG. 14 (c) is an example of the measured image signal of the above pattern, and the center of the pattern for each of the image signal of the reference layer pattern shown by the solid line frame and the image signal of the matching layer pattern shown by the broken line frame in the figure. The evaluation function indicating the likelihood is obtained, the extreme value is detected, and the center of each pattern is measured.

【０１０３】上記評価関数を求める工程において、前記
実施例で説明した方法が適用可能なことは明らかであろ
う。It will be apparent that the method described in the above embodiment can be applied to the step of obtaining the evaluation function.

【０１０４】[0104]

【発明の効果】本願において開示される発明のうち、代
表的なものにより得られる効果を簡単に説明すれば、下
記の通りである。The effects obtained by the typical ones of the inventions disclosed in the present application will be briefly described as follows.

【０１０５】本発明による半導体集積回路パターンの位
置合わせ方法を、半導体集積回路装置の製造工程の一工
程である露光工程における半導体ウエハとレチクルとの
位置合わせに適用することにより、今後一層高集積化す
る半導体集積回路装置の複数層間のパターンの重ね合わ
せ精度を向上させることができるので、半導体集積回路
装置の製造歩留りおよび信頼性を向上させることができ
る。By applying the method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern according to the present invention to aligning a semiconductor wafer and a reticle in an exposure step which is one step of manufacturing a semiconductor integrated circuit device, higher integration is expected in the future. Since it is possible to improve the overlay accuracy of the patterns between a plurality of layers of the semiconductor integrated circuit device, the manufacturing yield and reliability of the semiconductor integrated circuit device can be improved.

【０１０６】また、プロセスの変動に起因するパターン
の重ね合わせ誤差を低減することができるので、これま
で特定のプロセスで行っていた、本露光に先行して試験
露光を行い、その重ね合わせ精度を測定し、その結果に
より露光装置の補正を行って本露光を行うという煩わし
いプロセスを廃止できるので、露光工程のスループット
が向上する。Further, since the pattern overlay error caused by the process variation can be reduced, the test exposure is performed prior to the main exposure, which has been performed in the specific process up to now, and the overlay accuracy is improved. Since the troublesome process of performing the main exposure by measuring the result of the measurement and correcting the exposure apparatus can be eliminated, the throughput of the exposure process is improved.

【０１０７】また、本発明による半導体集積回路パター
ンの位置合わせ方法を、複数層間のパターン位置の相対
誤差を測定する重ね合わせ精度測定装置に適用すること
により、重ね合わせ精度の管理を高精度化することがで
きるので、半導体集積回路装置の製造歩留りおよび信頼
性を向上させることができる。Further, by applying the method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern according to the present invention to an overlay accuracy measuring device for measuring a relative error in pattern positions between a plurality of layers, the overlay accuracy can be controlled with high accuracy. Therefore, the manufacturing yield and reliability of the semiconductor integrated circuit device can be improved.

[Brief description of drawings]

【図１】本発明の一実施例である半導体集積回路パター
ンの位置合わせ方法に用いる縮小投影露光装置の概略構
成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a reduction projection exposure apparatus used in a semiconductor integrated circuit pattern alignment method according to an embodiment of the present invention.

【図２】半導体ウエハ上に形成された位置合わせ用パタ
ーン（アライメントマーク）の一例を示し、(a) はその
平面図、(b) はその断面図である。2A and 2B show an example of an alignment pattern (alignment mark) formed on a semiconductor wafer, (a) is a plan view thereof, and (b) is a sectional view thereof.

【図３】縮小投影露光装置のウエハ位置検出系によって
変換された位置合わせ用パターンの画像信号の一例を示
す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an image signal of an alignment pattern converted by a wafer position detection system of a reduction projection exposure apparatus.

【図４】図３に示した画像信号から求めたパターンの中
心らしさを示す従来の評価関数の一例である。4 is an example of a conventional evaluation function indicating the centrality of a pattern obtained from the image signal shown in FIG.

【図５】対称性マッチング法とテンプレートマッチング
法による評価関数およびこれらを加え合わせて複合した
評価関数をシミュレーションによりそれぞれ求めた結果
を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing the results of simulation results of evaluation functions based on the symmetry matching method and the template matching method, and evaluation functions obtained by combining the evaluation functions.

【図６】対称性マッチング法とテンプレートマッチング
法による評価関数のそれぞれに重み係数を乗じる方法を
説明する図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a method of multiplying each of the evaluation functions by the symmetry matching method and the template matching method by a weighting coefficient.

【図７】あらかじめ用意した複数のテンプレートとのマ
ッチングに関する評価関数のそれぞれに重み係数を乗
じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を用いる方
法を説明する図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a method of multiplying each of the evaluation functions related to matching with a plurality of templates prepared in advance by a weighting coefficient and adding the weighting coefficients to use a composite evaluation function.

【図８】重み係数の決定に使用する多層式のニューラル
ネットワークを使用する図である。FIG. 8 is a diagram using a multi-layered neural network used for determining weighting factors.

【図９】図８のニューラルネットワークに複数のテンプ
レート波形を学習させる工程の手順を示すフローチャー
トである。FIG. 9 is a flowchart showing a procedure of a process of making the neural network of FIG. 8 learn a plurality of template waveforms.

【図１０】積算範囲を画像信号の大域的な区間と局所的
な区間とに分けてそれぞれの区間で評価関数を求め、得
られたそれぞれの評価関数に前記重み係数を乗じ、これ
らを加え合わせて複合した評価関数を算出する方法を説
明する図である。FIG. 10 divides the integration range into a global section and a local section of the image signal, obtains an evaluation function in each section, multiplies each obtained evaluation function by the weighting coefficient, and adds these. It is a figure explaining the method of calculating the evaluation function compounded by.

【図１１】画像信号に対して微分、二次微分または周波
数フィルタリングなどの前処理を施すことにより、画像
信号の特徴領域の効果を強調した評価関数を求める方法
を説明する図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a method of obtaining an evaluation function in which the effect of the characteristic region of the image signal is emphasized by performing preprocessing such as differentiation, quadratic differentiation, or frequency filtering on the image signal.

【図１２】縮小投影露光装置の位置測定演算系の一例を
示す構成図である。FIG. 12 is a configuration diagram showing an example of a position measurement calculation system of the reduction projection exposure apparatus.

【図１３】重ね合わせ精度測定装置の一例を示す構成図
である。FIG. 13 is a configuration diagram showing an example of an overlay accuracy measuring device.

【図１４】半導体ウエハ上に形成された重ね合わせ精度
測定用パターンの一例を示し、(a) はその平面図、(b)
はその断面図、(c) はその画像信号を示す図である。14A and 14B show an example of an overlay accuracy measurement pattern formed on a semiconductor wafer, in which FIG. 14A is a plan view thereof, and FIG.
Is a sectional view thereof, and (c) is a view showing the image signal thereof.

[Explanation of symbols]

１レチクル２半導体ウエハ３投影露光系４水銀ランプ５集光レンズ６縮小レンズ７光学部品８光学部品９光源１０検知器１１ウエハ位置検出系１２ミラー１３ハーフミラー１４光源１５検知器１６位置測定演算系１７ＸＹステージ１８制御系２０レチクル位置検出系２１位置合わせ用パターン（アライメントマーク）２２フォトレジスト３０Ａ／Ｄ変換器３１−１〜３１−ｎ要素評価関数演算ユニット３２入力メモリ３３評価関数算出部３４出力メモリ３５評価関数複合部３６演算制御部３７極値検出部３８上位処理装置４０光源４１コンデンサレンズ４２ハーフミラー４３対物レンズ４４リレーレンズ４５検知器４６画像処理部４７制御部４８ＸＹステージ 1 Reticle 2 Semiconductor Wafer 3 Projection Exposure System 4 Mercury Lamp 5 Condenser Lens 6 Reduction Lens 7 Optical Components 8 Optical Components 9 Light Source 10 Detector 11 Wafer Position Detection System 12 Mirror 13 Half Mirror 14 Light Source 15 Detector 16 Position Measurement Calculation System 17 XY Stage 18 Control System 20 Reticle Position Detection System 21 Positioning Pattern (Alignment Mark) 22 Photoresist 30 A / D Converter 31-1 to 31-n Element Evaluation Function Calculation Unit 32 Input Memory 33 Evaluation Function Calculation Unit 34 Output memory 35 Evaluation function composite unit 36 Arithmetic control unit 37 Extreme value detection unit 38 Upper processing device 40 Light source 41 Condenser lens 42 Half mirror 43 Objective lens 44 Relay lens 45 Detector 46 Image processing unit 47 Control unit 48 XY stage

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者国吉伸治東京都小平市上水本町５丁目20番１号株式会社日立製作所武蔵工場内 (72)発明者谷口雄三東京都小平市上水本町５丁目20番１号株式会社日立製作所武蔵工場内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Shinji Kuniyoshi 5-20-1 Kamimizuhoncho, Kodaira-shi, Tokyo Inside the Musashi Plant, Hitachi, Ltd. (72) Inventor Yuzo Taniguchi 5 Kamimizumoto-cho, Kodaira-shi, Tokyo 20-1 No. 1 In stock company Hitachi Ltd. Musashi factory

Claims

[Claims]

1. A semiconductor device comprising: a projection exposure system for projecting an image of a pattern formed on a reticle onto a semiconductor wafer; and irradiation light of a light source onto the semiconductor wafer to detect reflected light thereof, Exposure having a wafer position detection system that converts an image of a pattern formed on a wafer into an image signal, and a position measurement calculation system that measures the position of the pattern on the semiconductor wafer by processing the image signal A method of aligning a semiconductor integrated circuit pattern using a device, wherein when measuring the position of the pattern by processing an image signal of an image of the pattern formed on the semiconductor wafer, an evaluation showing the centrality of the pattern As a function, an evaluation function relating to the symmetry of the image signal,
A method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern, characterized in that an evaluation function relating to matching with a template prepared in advance is obtained, and these are added to calculate a composite evaluation function to detect an extreme value thereof.

2. A semiconductor integrated circuit pattern alignment method using the exposure apparatus according to claim 1, wherein an image signal of an image of the pattern formed on the semiconductor wafer is processed to measure the position of the pattern. In doing so, as an evaluation function indicating the centrality of the pattern, an evaluation function related to the symmetry of the image signal and an evaluation function related to the matching with the template are respectively obtained, and each of these two kinds of evaluation functions, semiconductor manufacturing A semiconductor integrated circuit characterized by multiplying a weighting coefficient according to a degree of change of the image signal which changes according to process variation, and adding these to calculate a composite evaluation function to detect an extreme value thereof. Pattern alignment method.

3. A semiconductor integrated circuit pattern alignment method using the exposure apparatus according to claim 1, wherein an image signal of an image of the pattern formed on the semiconductor wafer is processed to measure the position of the pattern. In doing so, as an evaluation function indicating the centrality of the pattern, an evaluation function related to matching with a plurality of templates prepared in advance is obtained, and each of the evaluation functions has the image signal that changes according to a change in the semiconductor manufacturing process. A method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern, which is characterized in that a weighting coefficient according to the degree of change of the above is multiplied, these are added together to calculate a composite evaluation function, and the extreme value thereof is detected.

4. A method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern using the exposure apparatus according to claim 1, wherein an image signal of an image of the pattern formed on the semiconductor wafer is processed to measure the position of the pattern. In this case, as an evaluation function indicating the centrality of the pattern, a plurality of templates are input in advance, and a learning coefficient is output as a weighting coefficient corresponding to the degree of change of the image signal that changes according to fluctuations in the semiconductor manufacturing process. A network is used to multiply each of the evaluation functions relating to matching with the plurality of templates by the weighting coefficient output when the image signal is input, and these are added to calculate a composite evaluation function and the extreme value thereof is detected. A method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern, comprising:

5. When the evaluation function concerning the symmetry of the image signal and the evaluation function concerning the matching with the template are respectively obtained, the integration range is divided into a global section and a local section of the image signal. , The evaluation function is obtained in each section.
A method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern as described.

6. The waveform is asymmetric by detecting the maximum value, the minimum value or the inflection point of the waveform of the image signal as a feature point and comparing the level and the interval on both sides of the center of the pattern. 6. The method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern according to claim 5, wherein a region excluding the region is set, and a region excluding this region is set as a local section.

7. When the evaluation function concerning the symmetry of the image signal and the evaluation function concerning the matching with the template are respectively obtained, differential, quadratic differential or frequency filtering processing is applied to the image signal. The method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern according to claim 2.

8. A detection means for converting the images of the patterns formed on a plurality of layers on the semiconductor wafer into image signals by irradiating the semiconductor wafer with illumination light from a light source and detecting the reflected light. And a semiconductor integrated circuit pattern alignment method using an overlay accuracy measuring device having image processing means for calculating a relative error of pattern positions between a plurality of layers by processing the respective image signals, When measuring the position of the pattern by processing the image signal of the image of the pattern formed in a plurality of layers,
8. A method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern, comprising calculating the evaluation function according to claim 1 as an evaluation function indicating the centrality of the pattern and detecting the extreme value thereof.

9. An apparatus used in the method for aligning a semiconductor integrated circuit pattern according to claim 1, wherein the input memory receives an image signal of a pattern formed on a semiconductor wafer. A plurality of element evaluation function arithmetic units each having an evaluation function calculation unit that processes the image signal to calculate a predetermined evaluation function, and an output memory that outputs the evaluation function, and the plurality of elements A first operation of inputting an image signal into each input memory of the evaluation function operation unit, and a second operation of calculating an evaluation function previously designated by each evaluation function calculation unit of the plurality of element evaluation function operation units And the evaluation function output from the output memory of each of the plurality of element evaluation function operation units, according to the variation of the semiconductor manufacturing process. The third operation of multiplying a predetermined weighting coefficient according to the degree of change of the image signal that changes with each other, adding these to calculate a composite evaluation function, and detecting the extreme value thereof is performed by parallel processing. A semiconductor integrated circuit pattern alignment device characterized by being configured.