KR101853990B1 - 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계를 포함하고, 제1 측정 프로세스는 상기 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하고, 본 발명은 손실 함수를 이용하여 선택된 문턱값 레벨보다 큰 잔차(residual)를 위해 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 단계를 포함하고, 손실 함수는 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을, 필드 위치의 함수로서, 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 맞추도록 구성되고, 프로세스 툴 정정치의 세트는 잔차의 절대값(absolute value)과 선택된 문턱값 레벨 사이의 차이를 최소화하기 위한 행동을 하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하고, 본 발명은 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트를 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
관련 출원에 대한 교차 참조
본 출원은 다음의 나열된 출원(들)("관련 출원들")에 관한 것으로 다음 관련 출원들으로부터 가장 빠른 유효한 출원일(들)의 이익을 주장한다(예컨대, 가특허 출원, 관련 출원(들)의 임의의 출원, 모 출원, 조모 출원, 증조모 출원 등에 대한 미국 특허법(35 USC) § 119(e) 하의 이익을 주장하거나 가특허 출원 이외의 가장 빠른 유효 우선일을 주장함).
관련 출원:
USPTO 대외 합법성 요구를 위한 목적으로, 본 출원은 2010년 7월 30일자에 출원된, 출원번호 제61/369,584인, 발명가가 바벨 아이작슨의, 발명의 명칭이 "서포트 백터 머신 알고리즘을 이용하여 오버레이 정정치의 최적 세트를 결정하기 위한 신규한 방법"인 미국 가특허 출원서의 정규 특허 출원을 구성한다.
기술 분야
본 발명은 일반적으로 프로세스 툴에 반도체 프로세스 툴 정정치(correctables)를 제공하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
로직 디바이스 및 메모리 디바이스와 같은 반도체 디바이스를 제조하는 것은 통상적으로 반도체 디바이스의 다수의 레벨 및 다양한 피처(feature)를 형성하기 위해 다수의 반도체 제조 프로세스를 이용하여 반도체 웨이퍼와 같은 기판을 처리하는 것을 포함한다. 예를 들어, 리소그래피는 반도체 웨이퍼 상에 배치된 레지스트에 레티클로부터의 패턴을 이동시키는 것을 포함하는 반도체 제조 프로세스이다. 반도체 제조 프로세스의 추가적인 예에는, 비제한적으로, 화학적-기계적 연마(chemical-mechanical polishing; CMP), 에칭, 증착, 및 이온 주입을 포함한다. 다수의 반도체 디바이스들이 단일 반도체 웨이퍼 상에 배치되어 제조되고 그리고 나서 개별 반도체 디바이스로 분리될 수 있다.
계측 프로세스(Metrology process)가 하나 이상의 반도체 계층 프로세스들을 모니터하고 제어하기 위해 반도체 제조 프로세스 동안에 다양한 단계들에서 이용된다. 예를 들어, 계측 프로세스는 프로세스 단계 동안에 웨이퍼 상에 형성된 피처들의 치수(예컨대, 선 폭, 두께 등)와 같은 웨이퍼의 하나 이상의 특성을 측정하는데 이용되고, 프로세스 단계들의 품질이 하나 이상의 특성을 측정함으로써 결정될 수 있다. 이와 같은 특성은 오버레이 에러를 포함한다. 오버레이 측정은 일반적으로 제1 패턴화된 층이 그 위 또는 그 밑에 배치된 제2 패턴화된 층에 대하여 얼마나 정확하게 정렬되었는지 또는 제1 패턴이 같은 층에 배치된 제2 패턴에 대하여 얼마나 정확하게 정렬되었는지를 명시한다. 오버레이 에러는 통상적으로 워크 피스(예컨대, 반도체 웨이퍼)의 하나 이상의 층들에 형성된 구조를 갖는 오버레이 타겟을 이용하여 결정된다. 구조는 그레이팅(grating)의 형태를 취할 수 있고, 이 그레이팅은 주기적일 수 있다. 2개의 층 또는 패턴이 적절히 형성되면, 하나의 층 또는 패턴 상의 구조는 다른 층 또는 패턴 상의 구조에 관하여 정렬되는 경향이 있다. 2개의 층 또는 패턴이 적절히 형성되지 않으면, 하나의 층 또는 패턴 상의 구조는 다른 층 또는 패턴 상의 구조에 관하여 오프셋되거나 오정렬되는 경향이 있다. 오버레이 에러는 반도체 집적 회로 제조의 상이한 단계들에서 이용되는 패턴들 중 임의의 패턴들 간의 오정렬이다. 종래에는, 다이 및 웨이퍼에 걸친 변화에 대한 이해가 고정된 샘플링으로 제한되었으므로, 오버레이 에러가 공지된 선택된 위치에서만 검출된다.
더욱이, 웨이퍼의 오버레이 에러와 같은 측정된 특성이 수용 가능하지 않으면(예컨대, 특성에 대한 미리 결정된 범위 초과), 프로세스에 의해 제조되는 추가적인 웨이퍼가 수용 가능한 특성을 갖도록, 하나 이상의 특성들의 측정을 이용하여 프로세스의 하나 이상의 파라미터들을 변경할 수 있다.
오버레이 에러의 경우, 원하는 한계 내에서 오버레이 에러를 유지하기 위해서, 오버레이 측정을 이용하여 리소그래피 공정을 정정할 수 있다. 예를 들어, 오버레이 측정은 "정정치(correctables)" 및 다른 통계를 계산하는 분석 루틴에 반영될 수 있고, 이들은 웨이퍼 처리에 이용되는 리소그래피 툴을 더욱 양호하게 정렬시키기 위해서 운용자에 의해 이용될 수 있다.
본 발명의 목적은, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법이 개시된다. 일 양태에서, 방법은, 비제한적인 예로, 하나의 로트(lot)의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계를 포함하고, 제1 측정 프로세스는 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하고, 방법은 손실 함수를 이용하여 선택된 문턱값 레벨보다 큰 잔차(residual)를 위해 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 단계를 포함하고, 손실 함수는 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 대한 필드 위치의 함수로서, 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을 맞추도록 구성되고, 프로세스 툴 정정치의 세트는 잔차의 절대값(absolute value)과 선택된 문턱값 레벨 사이의 차이를 최소화하기 위한 행동을 하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하고, 방법은 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트를 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 양태에서, 방법은, 비제한적인 예로, 제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계를 포함하고, 제1 측정 프로세스는 제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하고; 방법은 잔차가 선택된 문턱값 레벨보다 클 때 프로세스 툴 정정치의 제1 세트를 계산하고, 잔차가 선택된 문턱값 레벨보다 작을 때 프로세스 툴 정정치의 제2 세트를 계산하도록 구성된 손실 함수를 이용하여 프로세스 툴 정정치의 제1 세트 및 프로세스 툴 정정치의 제2 세트를 결정하는 단계를 포함하고, 손실 함수는 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 대한 필드 위치의 함수로서 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을 맞추도록 구성되고, 프로세스 툴 정정치의 제1 세트는 크기 조정된 잔차와 선택된 문턱값 레벨 사이의 차이를 최소화하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하고, 프로세스 툴 정정치의 제2 세트는 크기 조정된 잔차를 최소화하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하며, 방법은 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 프로세스 툴 정정치의 결정된 제1 세트 및 프로세스 툴 정정치의 결정된 제2 세트를 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 양태에서, 방법은, 비제한적인 예로, 제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계를 포함하고, 제1 측정 프로세스는 제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드에 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하고; 방법은 선택된 문턱값 레벨 이하의 잔차를 위해 프로세스 툴 정정치의 세트를 계산하도록 구성된 손실 함수를 이용하여 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 단계를 포함하고, 손실 함수는 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 대한 필드 위치의 함수로서, 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을 맞추도록 구성되고, 종속 곡선의 하나 이상의 파라미터들은 잔차의 제곱을 최소화하기 위한 행동을 하고; 방법은 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트를 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
앞서 말한 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명은 오직 예시적이고 설명하기 위한 것으로 반드시 특허청구 범위로서 본 발명을 제한하는 것이 아님을 이해할 것이다. 명세서의 일부를 구성하고 본 명세서에 통합된 첨부 도면이 본 발명의 실시예들을 나타내고 일반적인 설명과 함께 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다.
본 발명에 따르면, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는 것이 가능하다.
본 개시의 다수의 장점들이 첨부 도면들을 참조함으로써 당업자에게 더욱 잘 이해될 수 있다.
도 1a는 디마킹 필드(demarked field)를 갖는 반도체 웨이퍼의 평면도를 나타낸다.
도 1b는 필드 내에 복수의 타겟을 도시하는 반도체 웨이퍼의 개별 필드의 평면도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라, 손실 함수에 기초한 신규한 서포트 백터 머신 및 종래의 MLS 알고리즘을 통해 얻어진 한 쌍의 잔차 분포를 나타낸다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따라, 손실 함수에 기초한 신규한 서포트 백터 머신 및 종래의 MLS 알고리즘을 통해 얻어진 한 쌍의 잔차 분포를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라, 2개의 상이한 표준 편차 문턱값(Th1 및 Th2)을 위해 정정치 대 샘플링 번호를 나타내는 데이터 세트이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 1a는 디마킹 필드(demarked field)를 갖는 반도체 웨이퍼의 평면도를 나타낸다.
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도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라, 손실 함수에 기초한 신규한 서포트 백터 머신 및 종래의 MLS 알고리즘을 통해 얻어진 한 쌍의 잔차 분포를 나타낸다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따라, 손실 함수에 기초한 신규한 서포트 백터 머신 및 종래의 MLS 알고리즘을 통해 얻어진 한 쌍의 잔차 분포를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라, 2개의 상이한 표준 편차 문턱값(Th1 및 Th2)을 위해 정정치 대 샘플링 번호를 나타내는 데이터 세트이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법을 나타내는 흐름도이다.
이제 개시된 주제를 상세하게 참조하고, 이것은 첨부 도면에 나타나 있다.
일반적으로 도 1a 내지 도 7을 참조하여, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법 및 시스템이 본 개시에 따라 기술된다. 종래에는, 오버레이 계측 또는 임계 치수(critical dimension; CD) 계측과 같은 계측 프로세스가 반도체 웨이퍼의 고정된 위치에서 수행된다. 그리고 나서, 이러한 계측 측정은 반도체 웨이퍼 상에서 정해진 프로세스를 수행하는데 이용되는 연관된 프로세스 툴을 정정하는데 이용되는, "정정치(correctables)"로 공지된 바와 같은, 정정을 계산하는데 이용될 수 있다. 이러한 정정치는 오버레이 정정치, 도즈 정정치, 및 초점 정정치를 포함한다. 본 발명은 하나 이상의 프로세스 툴에 정정치를 제공하기 위한 신규한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 개시에 걸쳐 이용되는 용어 "정정치"는 일반적으로 데이터를 나타내는데, 이 데이터는 오버레이 성능에 대하여 후속 리소그래픽 패턴화의 제어를 향상시키기 위해 리소그래피 툴 또는 스캐너 툴의 정렬을 정정하는데 이용될 수 있다. 일반적인 의미에서, 정정치는 프로세스 툴 정렬을 향상시키기 위해 피드백 및 피드포워드를 제공함으로써 웨이퍼 프로세스가 미리 정의된 원하는 한계 내로 진행하도록 허용한다.
본 개시에 걸쳐 이용되는 용어 "웨이퍼"는 일반적으로 반도체 물질 또는 비반도체 물질로 형성된 기판을 나타낸다. 예를 들어, 반도체 물질 또는 비반도체 물질은, 비제한적인 예로, 단결정 실리콘, 갈륨 비소, 및 인듐 인을 포함한다. 웨이퍼는 하나 이상의 층들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 층들은, 비제한적인 예로, 레지스트, 유전체, 전도체, 및 반도체 물질을 포함할 수 있다. 다수의 상이한 유형의 이러한 층들은 당해 기술에 공지되어 있고, 본 명세서에서 이용되는 용어 웨이퍼는 모든 유형의 이러한 층들이 형성될 수 있는 웨이퍼를 포함하도록 의도된다.
통상적인 반도체 프로세스는 로트(lot)에 의한 웨이퍼 처리를 포함한다. 본 명세서에서 이용되는 "로트"는 함께 처리되는 웨이퍼들의 그룹(예컨대, 25개 웨이퍼의 그룹)이다. 로트에 있는 각각의 웨이퍼는 리소그래피 프로세스 툴(예컨대, 노광기, 스캐너 등)로부터 노출된 많은 필드로 구성된다. 각각의 필드 내에는 다수의 다이가 존재할 수 있다. 다이는 결국 단일 칩이 되는 기능 유닛이다. 제품 웨이퍼에서, 오버레이 계측 타겟은 통상적으로 스크라이브 라인 영역에 (예를 들어, 필드의 4개의 코너에) 위치한다. 이것은 통상적으로 노출된 필드의 주변 둘레에 회로가 없는 영역 (및 다이 바깥쪽)이다. 일부 경우에, 오버레이 타겟은 스트리트에 위치하고, 이 스트리트는 다이 사이의 영역이지만 필드의 주변에는 있지 않는다. 오버레이 타겟이 기본 다이 영역 내에서 제품 웨이퍼 상에 위치하는 것은 상당히 드문데, 이 영역이 회로를 위해 매우 필요하기 때문이다. 그러나, 엔지니링 및 특징화 웨이퍼(제품 웨이퍼 아님)가 통상적으로 이와 같은 한계가 포함되지 않은 필드의 센터 도처에 많은 오버레이 타겟을 갖는다. "스크라이브 라인" 계측 마크들과 기본 다이 회로 간의 공간적 분리 때문에, 측정되는 것들과 제품 웨이퍼 상에서 최적화가 필요한 것들 간의 차이가 발생한다. 스크라이브 계측 마크와 이들의 해석 모두의 발전이 요구된다.
웨이퍼 상에 형성되는 하나 이상의 층들은 패턴화되거나 패턴화되지 않을 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 복수의 다이를 포함할 수 있고, 각각의 다이는 반복 가능한 패턴화된 피처를 갖는다. 물질의 층들의 형성 및 처리는 결국 완성된 디바이스를 야기한다. 수많은 상이한 유형의 디바이스들이 웨이퍼 상에 형성될 수 있고, 본 명세서에 이용되는 용어 웨이퍼는 당해 기술에 공지된 임의의 유형의 디바이스가 제조될 수 있는 웨이퍼를 포함하도록 의도된다.
도 2는 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템(200)을 나타낸다. 일 실시예에서, 시스템(200)은 반도체 웨이퍼(206)의 식별 위치에서 오버레이 계측 및 CD 계측을 수행하도록 구성된 계측 시스템(204)과 같은, 측정 시스템(202)을 포함할 수 있다. 계측 시스템(204)은 비제한적인 예로, 임계 치수 계측에 알맞은 계측 시스템과 같은 당해 기술에 공지된 임의의 적절한 계측 시스템을 포함할 수 있다. 추가의 실시예에서, 계측 시스템(204)은 지정된 계측 계획을 수행하기 위해서, 시스템(200)의 다른 서브시스템으로부터 명령을 수용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 계측 시스템(204)은 시스템(200)의 하나 이상의 컴퓨터 시스템(208)으로부터 명령을 수용할 수 있다. 컴퓨터 시스템(208)으로부터 명령을 수신하자 마자, 계측 시스템(204)은 제공된 명령으로 식별된 반도체 웨이퍼(206)의 위치에서 오버레이 계측 또는 CD 계측을 수행할 수 있다. 나중에 기술될 바와 같이, 컴퓨터 시스템(208)에 의해 제공되는 명령은 정해진 프로세스 툴의 프로세스 툴 정정치의 하나 이상의 세트를 결정하도록 구성된 손실 함수 알고리즘(예컨대, 서포트 백터 머신 알고리즘)을 포함할 수 있다. 본 발명의 손실 함수의 다양한 실시예들의 특정한 양태들이 본 명세서에서 더욱 상세하게 기술된다. 컴퓨터 시스템(208)에 의해 계산된 정정치는 시스템(200)의 스캐너 툴 또는 리소그래피 툴과 같은, 프로세스 툴에 피드백될 수 있다.
일 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(208)은 로트의 하나 이상의 웨이퍼들의 샘플링 프로세스에서 측정 시스템(202)(예컨대, 계측 시스템(204))에 의해 수행되는 측정 세트를 수신하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨터 시스템(208)은 또한, 샘플링 프로세스로부터의 수신된 측정을 이용하여 프로세스 툴 정정치의 세트를 계산하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(208)은 프로세스 툴을 조정하기 위해서 연관된 프로세스 툴(예컨대, 스캐너 툴 또는 리소그래피 툴)에 명령을 전송할 수 있다. 대안적으로 및/또는 부가적으로, 컴퓨터 시스템(208)은 시스템의 하나 이상의 프로세스 툴을 모니터하도록 이용될 수 있다. 이런 의미에서, 잔차 분포 중 잔차가 미리 결정된 레벨을 초과하는 경우에, 컴퓨터 시스템(208)은 웨이퍼들의 로트를 '불합격(fail)'시킬 수 있다. 결국, 웨이퍼들의 로트는 '재작업(rework)'될 수 있다.
앞서 기술된 단계들은 단일 컴퓨터 시스템(208)에 의해 수행될 수 있거나, 대안적으로 다수의 컴퓨터 시스템들(208)에 의해 수행될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 더욱이, 계측 시스템(204)과 같은, 시스템(200)의 상이한 서브시스템들이 앞서 기술된 단계들 중 적어도 일부를 수행하는데 적합한 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있다. 그러므로, 상기 설명은 본 발명을 제한하는 것이 아니라, 단지 예시적인 것으로 해석되어야 한다.
다른 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(208)은 본 명세서에 더욱 기술되는 다양한 손실 함수들 중 하나 이상으로부터 얻어진 프로세스 툴 정정치를 나타내는 명령을 하나 이상의 프로세스 툴에 전송할 수 있다. 게다가, 전송된 명령은 오버레이 정정치, 초점 정정치, 및 도즈 정정치를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 더욱이, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(208)은 본 명세서에 기술된 방법 실시예들 중 임의의 실시예들의 임의의 다른 단계(들)를 수행하도록 구성될 수 있다.
다른 실시예에서, 컴퓨터 시스템(208)은 당해 기술에 공지된 임의의 방식으로 측정 시스템(202) 또는 프로세스 툴에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(208)은 측정 시스템(202)의 컴퓨터 시스템(예컨대, 계측 시스템(204)의 컴퓨터 시스템)에 또는 프로세스 툴의 컴퓨터 시스템에 결합될 수 있다. 다른 예에서, 측정 시스템(202) 및 프로세스 툴은 단일 컴퓨터 시스템에 의해 제어될 수 있다. 이런 식으로, 시스템(200)의 컴퓨터 시스템(208)은 단일 계측 프로세스 툴 컴퓨터 시스템에 결합될 수 있다. 더욱이, 시스템(200)의 컴퓨터 시스템(208)은 유선 부분 및/또는 무선 부분을 포함할 수 있는 전송 매체에 의해 다른 시스템들로부터 데이터 또는 정보(예컨대, 검사 시스템으로부터의 검사 결과, 계측 시스템으로부터의 계측 결과, 또는 KLA-텐코의 KT 분석기와 같은 시스템으로부터 계산된 프로세스 툴 정정치)를 수신 및/또는 획득하도록 구성될 수 있다. 이런 식으로, 전송 매체는 컴퓨터 시스템(208)과 시스템(200)의 다른 서브시스템 사이에서 데이터 링크의 역할을 할 수 있다. 더욱이, 컴퓨터 시스템(208)은 전송 매체를 통해 외부 시스템에 데이터를 보낼 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(208)은 별개의 계측 시스템에 계산된 프로세스 툴 정정치를 보낼 수 있고, 별개의 개별 시스템은 기술된 시스템(200)과 관계없이 존재한다.
컴퓨터 시스템(208)은, 비제한적인 예로, 개인 컴퓨터 시스템, 메인 프레임 컴퓨터 시스템, 워크 스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 당해 기술에 공지된 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 일반적으로, 용어 "컴퓨터 시스템"은 하나 이상의 프로세서들을 갖는 임의의 디바이스들을 포함하도록 넓게 정의될 수 있고, 프로세서들은 메모리 매체로부터의 명령을 실행한다.
본 명세서에 기술된 방법들과 같은 방법들을 구현하는 프로그램 명령(212)이 캐리어 매체(210)를 통해 전송되거나 이에 저장될 수 있다. 캐리어 매체는 와이어, 캐이블, 또는 무선 전송 링크와 같은 전송 매체일 수 있다. 캐리어 매체는 또한 읽기 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 디스크 또는 광디스크, 또는 자기 테이프와 같은 저장 매체를 포함할 수도 있다.
도 2에 나타난 시스템(200)의 실시예들은 또한 본 명세서에 기술된 바와 같이 구성될 수 있다. 게다가, 시스템(200)은 본 명세서에 기술된 방법 실시예(들) 중 임의의 실시예들의 임의의 다른 단계(들)를 수행하도록 구성될 수 있다.
도 3은 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법(300)에서 수행되는 단계들을 나타내는 흐름도이다. 제1 단계(302)에서, 제1 측정 프로세스가 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드에 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 측정 프로세스는 계측 프로세스를 포함할 수 있다. 계측 프로세스는, 비제한적인 예로, 오버레이 측정, CD 측정, 도즈 측정, 또는 초점 측정을 포함하는 본 명세서에 기술된 임의의 계측 프로세스를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 측정된 특성은 계측 측정 프로세스를 이용하여 측정될 수 있는 임의의 양을 포함할 수 있다. 예를 들어, 측정된 특성은, 비제한적인 예로, 오버레이 에러, CD 값(예컨대, CD 라인 폭, 피처 형태, 프로파일 정보 등), 도즈, 또는 초점을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 방법(300)은 하나 이상의 웨이퍼들 상의 다수의 측정 지점에서 적어도 하나의 로트의 웨이퍼들에 있는 하나 이상의 웨이퍼들에 대한 측정을 수행하는 단계를 포함한다. 측정 지점은 하나 이상의 웨이퍼들(102) 상의 하나 이상의 필드(104)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 웨이퍼(102)는 그 안에 형성된 복수의 필드(104)를 갖는다. 웨이퍼(102) 상의 필드(104)의 특정한 수 및 배치가 도 1에 도시되었지만, 웨이퍼 상의 필드의 수 및 배치는 예를 들어, 웨이퍼가 형성되는 디바이스에 따라 변할 수 있다. 측정은 웨이퍼(102) 상에 형성된 다수의 필드(104)에서, 그리고 적어도 제1 로트에 있는 다른 웨이퍼들 상의 다수의 필드에서 수행될 수 있다. 측정은 필드에 형성된 디바이스 구조에서 및/또는 필드에 형성된 테스트 구조에서 수행될 수 있다. 게다가, 각각의 필드에서 수행되는 측정은 계측 프로세스 동안에 수행되는 모든 측정들(예컨대, 하나 이상의 상이한 측정들)을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 샘플링 프로세스에서 측정되는 모든 측정 지점들은 정해진 로트에 있는 웨이퍼들의 각각의 측정 필드를 갖는 다수의 타겟들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1a에 도시된 바와 같이, 웨이퍼(102) 상에 형성된 필드(104)는 복수의 타겟들(106)을 포함할 수 있다. 필드(104)에 있는 타겟(106)의 특정한 수 및 배치가 도 1b에 도시되었지만, 필드(104)에 있는 타겟(106)의 수 및 배치는, 예를 들어 웨이퍼(102) 상에 형성되는 디바이스에 따라 변할 수 있다. 타겟(106)은 디바이스 구조 및/또는 테스트 구조를 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 그러므로, 측정은 각각의 필드(104)에 형성된 임의의 수의 타겟(106) 상에서 수행될 수 있다. 측정은 또한 계측 프로세스 동안에 수행되는 모든 측정들(예컨대, 하나 이상의 상이한 측정들)을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 샘플링 단계에서 수행된 측정의 결과는 측정 프로세스의 변화를 고려하는 정보를 포함한다. 측정의 변화는 당해 기술에 공지된 임의의 방식(예컨대, 표준 편차, 변화량 등)으로 결정될 수 있다. 측정의 변화가 일반적으로 프로세스의 변화 또는 프로세스 실행의 변화를 나타낼 것이기 때문에, 샘플링 단계에서 측정되는 웨이퍼들의 로트의 수는 프로세스 또는 프로세스 실행에 따라 변할 수 있다. 이 단계에서 식별되거나 결정되는 변화의 소스는, 비제한적인 예로, 오버레이 변화, 임계 치수(CD) 변화, 웨이퍼의 다른 특성의 변화, 로트 대 로트 변화, 웨이퍼 대 웨이퍼 변화, 필드 대 필드 변화, 측면 대 측면 변화, 변화의 통계적 소스, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 변화 소스를 포함할 수 있다.
본 발명의 구현에 적합한 측정 프로세스 및 시스템은 일반적으로 2008년 4월 22일자에 출원된, 미국 특허 출원서 제12/107,346호에 기술되어 있고, 이것은 참조에 의해 앞에 통합되어 있다.
제2 단계(304)에서, 선택된 문턱값 레벨보다 큰 잔차를 위한 프로세스 툴 정정치의 세트가 단계(302)의 측정 결과를 이용하는 손실 함수를 통해 결정될 수 있다. 일 양태에서, 손실 함수는 단계(302)의 측정된 특성들 중 하나 이상에 대한 필드 위치의 함수로서 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을 맞추도록 구성된다. 다른 양태에서, 프로세스 툴 정정치의 계산된 세트는 잔차의 절대값과 선택된 문턱값 사이의 차이를 최소화하기 위한 행동을 하는 모델의 파라미터 값을 포함한다. 제3 단계(306)에서, 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트는 하나 이상의 프로세스 툴을 모니터하거나 조정하는데 이용될 수 있다.
단계(302)의 측정된 특성(예컨대, 오버레이 에러 또는 PPE)은 후속 리소그래피 공정의 제어를 향상시키고 리소그래피 패턴의 품질이 미리 결정된 요건을 충족하는지를 결정하는데 이용될 수 있다는 것을 당업자는 인식해야 한다. 일 실시예에서, 오버레이 또는 CD 계측 데이터는 측정된 웨이퍼(102)의 각각의 필드(104)에 대한 오버레이 정정치, 도즈 정정치, 또는 초점 정정치를 계산하는데 이용될 수 있다. 그리고 나서, 이러한 정정 값들은 리소그래피 툴 성능을 향상시키기 위해 리소그래피 툴에 보내질 수 있다. 일반적인 의미에서, 정정 가능한 데이터는 오버레이 성능에 대하여 후속 리소그래피 패턴화의 제어를 향상시키기 위해 리소그래피 툴(예컨대, 노광기) 또는 스캐너 툴의 정렬을 정정하는데 이용될 수 있다.
당업자는 본 명세서에 기술된 오버레이를 결정하기 위한 기술이 반도체 디바이스 제조 포토리소그래피 프로세스, 광학 디바이스 제조, 마이크로 메커니컬 제조 등과 같은 매우 다양한 포토리소그래피 프로세스에 적합할 있다는 것을 더욱 인식해야 한다.
본 발명의 일 양태에서, 단계(304)의 손실 함수는 서포트 벡터 머신(support vector machine; SVM) 알고리즘을 포함할 수 있다. 본 발명의 SVM 손실 함수는 다음과 같은 형태를 취할 수 있다.
여기서 y는 선택된 위치(예컨대, x축을 따른 위치)에서 측정된 특성(예컨대, 오버레이 에러)를 나타내고, f(x,β)는 단계(302)의 측정된 특성의 세트에 맞춰진 모델을 나타내고, β는 이용되는 모델링 함수의 파라미터를 나타내며, |y-f(x,β)|의 양은 잔차 y-f(x,β)의 '절대값'을 나타낸다. 더욱이 'Th'는 문턱값 잔차값을 나타낸다. 당업자는 f(x,β)의 특정 형태가 다양한 인자에 의해 결정될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 일반적인 의미에서, 당해 기술에 공지된 임의의 적합한 오버레이 함수는 수학식 1의 SVM 손실 함수(f(x,β))로서 이용될 수 있다.
전통적으로, 웨이퍼의 필드로부터 얻어지는 오버레이 에러는 선형 오버레이 함수를 결정하는데 이용될 수 있다. 선형 오버레이 함수는 스캐너 또는 노광기 툴과 같은 연관된 프로세스 툴에 대한 정정치로서 이용될 수 있다. 선형 오버레이 함수 이외에, 고차 비선형 오버레이 함수가 정해진 프로세스 툴에 대한 대응하는 정정치를 계산하도록 오버레이 함수로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 분석기(예컨대, KLA-텐코의 KT 분석기)가 고차 모델을 구현하도록 구성될 수 있고, 그런 다음에 이러한 고처 모델은 웨이퍼 걸쳐서 필드 기반으로 정정치를 계산하도록 오버레이 및 CD 계측 데이터를 입력하는데 이용될 수 있다. 필드내(intrafield) 정정치는, 비제한적인 예로, 오버레이 정정치, 초점 정정치, 및 도즈 정정치를 포함할 수 있다. 측정된 웨이퍼의 각각의 필드에 대해 생성된 필드내 정정치의 연관된 표가 당해 기술에 공지된 임의의 정정값을 포함할 수 있다.
예를 들어, 선형 회귀(linear regression)가 단계(302)의 타겟 특성(예컨대, 측정된 오버레이)에 적용될 수 있다. 예를 들어, 함수 변형, 회전 및/또는 확대로서 오버레이가 오버레이 타겟의 세트(예컨대, 4개의 코너 오버레이 타겟)로부터 획득될 수 있다. 선형 회귀는 상기 데이터 세트에 적용되어, 하나 이상의 정정치 세트를 산출할 수 있다. 그런 다음, 이러한 정정치는 스캐너 툴과 같은 프로세스 툴에 의해 이용될 수 있다.
더욱이, 일반적인 의미에서, 고차 항 모델이 프로세스 툴 정정치의 세트를 계산하기 위해서 단계(302)의 타겟 특성(예컨대, 측정된 오버레이 또는 PPE)에 적용될 수 있다. 예를 들어, x축을 따르는 오버레이는 Ax + Bx2 형태의 함수를 이용하여 모델링될 수 있다. 다른 실시예에서, 정해진 방향을 따라 오버레이를 모델링하는데 이용되는 함수는 삼각법 함수에 기초할 수 있다. 그리고 나서, 고차 함수가 로트 배치를 결정하는데 이용될 수 있다.
일반적인 의미에서, 정해진 프로세스에서 수용 가능한 정정치의 범위(예컨대, 맞춰진 모델의 고차 항)가 정해진 비선형 함수에 대해 미리 결정될 수 있다. 측정된 값이 이러한 미리 결정된 범위를 초과하는 경우에, 로트는 '불합격'되어, 로트가 '재작업'되도록 할 수 있다. 예를 들어, 포토레지스트가 벗겨질 수 있고, 리소그래피 툴이 조정되면, 포토레지스트의 새로운 패턴이 웨이퍼 또는 웨이퍼들에 적용된다.
추가의 실시예에서, 고차 항은 무시될 수 있어서, 맞춰진 정해진 모델의 오직 선형 항만이 정해진 프로세스 툴을 위한 정정치로서 이용된다. 예를 들어, 앞서 도시된 예에서, 'Bx2'로 정해진 2차 항은 무시될 수 있고, 오직 'Ax' 항만이 예를 들어 스캐너 툴의 확대를 조정하기 위해, 프로세스 툴에 의해, 이용될 수 있다.
단계(302)의 타겟 측정이 필드간 변화 및 필드내 변화 모두를 위한 정정치를 계산하는데 이용될 수 있다는 것을 더욱 인식해야 한다.
일반적인 오버레이 함수 및 특히 프로세스 툴 정정치의 계산에 이용되는 필드간 변화 및 필드내 변화를 위한 오버레이 함수가 2011년 1월 25일자에 발행된 미국 특허 제7,876,438호에 기술되어 있고, 이 내용은 참조에 의해 본 명세서에 포함된다.
본 개시에 걸쳐 기술된 고차 함수가 상기 수학식 1의 손실 함수에 기초한 SVM에 제공된 함수 f(x,β)로서 구현될 수 있다는 것이 본 명세서에서 고려된다.
다시 상기 수학식 1을 참조하면, 본 발명의 단계(304)의 SVM 손실 함수는 다음의 양을 최소화하기 위한 행동을 한다.
수학식 2의 양은 모델 파라미터(β)에 대하여 최소화된다. 이런 식으로, SVM 손실 함수는 문턱값(Th) 이하의 잔차를 무효화한다. 그로서, 수학식 1의 SVM 알고리즘은 모델 파라미터(β)에 대하여 잔차와 문턱값 간의 차이를 최소화함으로써 문턱값(Th)보다 큰 값인 잔차에 대한 정정치만 계산한다.
정해진 잔차 분포의 가외치(outlier) 또는 '꼬리(tail)'가 다른 식으로 분석기로 하여금 로트를 불합격시키도록 야기하는 경우에 수학식 1의 SVM 기반 손실 함수는 특히 유리하다. 이런 식으로, 종래의 정정치 계산 기술 하에 정해진 잔차 분포가 프로세스 동안에 정해진 로트를 잘못으로 불합격시킬 수 있는 경우가 있다는 것을 당업자는 인식해야 한다. 예를 들어, MLS 분석 루틴은 측정된 특성(예컨대, 오버레이)과 연관된 잔차의 평균을 최소화한다. 그러나, MLS 루틴은 잔차 분포의 꼬리에서 잔차 값을 강조하지 않는다. 따라서, 잔차 분포의 꼬리는 분포를 구성하는 잔차의 소수를 나타내지만, 꼬리 잔차가 미리 결정된 잔차 사양 위에 있는 경우 연관된 로트를 불합격시킬 수 있다. 따라서, 본 발명의 단계(304)에서 SVM 손실 함수의 구현은 재작업 비율을 줄이는데 도움을 줄 수 있다.
이제 도 4a 및 도 4b를 참조하면, SVM 손실 함수와 MLS 기반 함수의 애플리케이션 간의 분포가 나타난다. SVM 손실 함수의 구현에서, 일반적으로 잔차의 분포는 정규 분포를 구성하는 것으로 가정되지 않음을 유념해야 한다. 흔히, 잔차는 비모델링된 체계적인 잡음을 포함할 수 있다. 더욱이, 일부 경우에, 잔차는 바이 모달(bi-modal) 분포를 가질 수 있다. 이러한 설정에서, 종래의 MLS 분석 루틴은 심하게 편향된다.
도 4a는 MLS 및 SVM 손실 함수 모두와 연관된 잔차 분포를 나타내고, 여기서 잔차 분포는 정규 랜덤 잡음을 포함한다. 본 명세서에서 연관된 오버레이 측정은 정규 랜덤 잡음과 함께 선형 행동을 디스플레이한다고 가정한다. 더욱이, 로트에 대한 잔차 사양은 3 nm인 것으로 가정한다. 도 4a에 나타난 그래프는 1) MLS 루틴 및 2) SVM 손실 함수와 연관된 정정치를 적용한 이후의 잔차를 도시한다.
MLS 루틴에 관해, MLS 루틴과 연관된 잔차는 정규 분포 형태를 디스플레이하지만, 분포의 최대 잔차는 미리 결정된 오버레이 사양 3 nm 보다 크다. 따라서, 종래의 분석 기술 하에서, 연관된 로트는 불합격될 것이다. 반대로, SVM 손실 함수와 연관된 모든 잔차값은 미리 결정된 오버레이 사양 이하의 값을 디스플레이한다. 따라서, 로트는 통과되어 재작업을 모면한다.
도 4b는 MLS 및 SVM 손실 함수 모두와 연관된 잔차 분포를 나타내고, 여기서 잔차 분포는 완전 2차 체계적 컴포넌트를 갖는 잡음을 포함한다. 위와 같이, 도 4b는 1) MLS 루틴 및 2) SVM 손실 함수와 연관된 정정치를 적용한 이후의 잔차를 도시한다. 다시 한번, MLS 루틴에 관해, 분포의 최대 잔차는 미리 결정된 오버레이 사양 3 nm 보다 커서, 로트의 불합격을 야기한다. 또한, SVM 손실 함수 분석 하에서, 로트는 통과되는데, 가장 큰 잔차가 오버레이 사양 이하에 있는 방식으로 SVM 손실 함수가 오버레이를 정정했기 때문이다.
단계(304)의 SVM 손실 함수가 종래 방법에 비해 상당한 장점을 나타내지만, 정해진 로트를 불합격시키는 것을 피하기 위한 노력이 후속 로트를 정정하는데 덜 가치 있는 정정치를 생성할 가능성과 견주되어야 한다는 것이 본 명세서에서 인식된다.
수학식 1의 SVM 손실 함수는 요구되는 문턱값(Th)을 꼬리 잔차의 비불합격을 야기하는 가능한 최소 값으로 줄이도록 시도할 수 있다. 그러나, SVM 손실 함수로부터 얻어진 정정치를 신뢰할 수 있는지를 고려하는 것이 중요하다. 일부 경우에, 꼬리 잔차에 기초하여 로트를 불합격시키는 것이 적합함을 유념한다.
다음 단계(308)에서, 수학식 1의 SVM 손실 함수에 의해 출력된 결과의 품질을 측정하기 위해서, 자기 일관성(self-consistency) 단계가 단계(304)의 손실 함수의 결과에 적용될 수 있다. 자기 일관성 단계는 오버레이 데이터 세트로부터 다수의 랜덤 서브 샘플(예컨대, 50)을 선택함으로써 수행될 수 있다. 각각의 서브 샘플링은 같은 크기의 것이다. 예를 들어, 각각의 서브 샘플링은 90% 가능한 샘플링을 나타낼 수 있다. 일 양태에서, 각각의 서브 샘플링에 대해, SVM 손실 함수로부터의 정정치가 계산될 수 있고, 상이한 서브 샘플에 걸친 정정치의 표준 편차가 추정될 수 있다. 추가의 양태에서, 계산된 정정치의 표준 편차가 초과하지 않도록 미리 정의된 표준 편차 문턱값이 선택될 수 있다.
도 5는 50개의 랜덤 서브 샘플링을 이용한 정정치의 계산 세트를 나타내고, 각각의 랜덤 서브 샘플링은 90% 가능한 샘플링을 나타낸다. 도 5에 도시된 바와 같이, 2개의 표준 편차 문턱값(Th1 및 Th2)이 이용된다. Th1에 의해 생성된 정정치 추정(곡선 502)이 Th2에 의해 생성된 추정(곡선 504)보다 상당히 큰 잡음 레벨을 디스플레이한다. 예를 들어, Th1와 연관된 정정치 추정(502)은 0.527 nm의 표준 편차를 디스플레이할 수 있고, Th2와 연관된 정정치 추정(504)은 0.083 nm의 표준 편차를 디스플레이할 수 있다. 게다가, 표준 편차 문턱값의 구현은 2개 이상의 문턱값을 구별할 수 있다. 예를 들어, 0.3 nm의 표준 편차 문턱값은 Th 1와 Th2를 구별할 것이고, 상위 옵션으로 Th2를 제공한다. 자기 일관성 루틴의 추가는 본 발명의 단계(304)의 SVM 손실 함수에 의해 생성된 잔차 분포의 신뢰성을 보장하는데 이용될 수 있다는 것을 본 명세서에서 고려한다.
다양한 자기 일관성 알고리즘 및 루틴이 본 발명의 SVM 손실 함수에 의해 생성된 정정치 곡선에 적용될 수 있다는 것이 더욱 인식된다. 일반적인 의미에서, 당업자에게 공지된 임의의 자기 일관성 알고리즘이 본 발명의 구현에 적합할 수 있다.
도 6은 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 대안적인 프로세스(600)에서 수행되는 단계를 나타내는 흐름도이다.
제1 단계(602)에서, 프로세스(300)와 유사한 방식으로, 제1 측정 프로세스가 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정할 수 있다. 앞서 기술된 바와 같이, 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나 이상의 웨이퍼들 상에 수행되는 측정은 프로세스(300)의 단계(302)에서 수행된 측정과 유사한 측정 프로세스를 포함할 수 있다. 이런 식으로, 단계(302)에서 서술된 바와 같은 다양한 측정 및 측정 방법이 프로세스(600)의 단계(602)에 적용될 수 있다.
제2 단계(604)에서, 프로세스 툴 정정치의 제1 세트 및 프로세스 툴 정정치의 제2 세트가 손실 함수를 이용하여 결정될 수 있다. 일 양태에서, 프로세스 툴 정정치의 제1 세트는 선택된 문턱값 레벨보다 큰 잔차를 위해 계산될 수 있고, 프로세스 툴 정정치의 제2 세트는 문턱값 레벨보다 작은 잔차를 위해 계산될 수 있다. 추가의 양태에서, 프로세스 툴 정정치의 제1 세트는 크기 조정된 잔차 및 선택된 문턱값 간의 차이를 최소화하는 모델 파라미터를 포함한다. 프로세스 툴 정정치의 제2 세트는 크기 조정된 잔차를 최소화하는 모델 파라미터를 포함한다. 제3 단계(606)에서, 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트는 하나 또는 하나 이상의 프로세스 툴을 모니터하거나 조정하는데 이용될 수 있다. 프로세스(300)의 단계(304 및 306)에 기술된 적용 가능한 절차 및 방법은 프로세스(600)의 제2 단계(604) 및 제3 단계(606)로 확장되도록 해석되어야 한다.
단계(604)의 손실 함수는 다음의 형태를 취할 수 있다.
여기서, 수학식 1에서 처럼, y는 선택된 위치(예컨대, x축을 따른 위치)에서 측정된 특성(예컨대, 오버레이 에러)를 나타내고, f(x,β)는 단계(602)의 측정된 특성에 맞춰진 모델을 나타내고, β는 이용되는 모델링 함수의 파라미터를 나타내며, |y-f(x,β)|의 양은 잔차 y-f(x,β)의 '절대값'을 나타낸다. 더욱이 'Th'는 문턱값 잔차값을 나타낸다. 추가의 양태에서, 프로세스(600)의 손실 함수는 계수 인자(α)를 포함할 수 있다. 계수 인자(α)는 0과 1 사이의 값을 가질 수 있고, 잔차 분포의 잔차를 크기 조정하는데 이용될 수 있다.
선택된 문턱값(Th) 이하의 잔차의 경우, 계수 인자(α)는 일부 선택된 정도로, 잔차의 절대값(|y-f(x,β)|)의 크기 조정하기 위한 행동을 할 수 있다. 이것은 문턱값(Th) 이하의 잔차는 무효화되었던 프로세스(300)의 단계(304)에 대하여 본 명세서에서 이전에 기술된 계측과 반대이다. 프로세스(600)의 단계(604)에서, 문턱값(Th) 이하의 잔차는 무시되지 않고, 오히려 이들의 기여가 단지 축소된다. 게다가, 수학식 3의 손실 함수는 β에 대하여 잔차의 크기 조정된 절대값(α|y-f(x,β)|)을 최소화하기 위한 행동을 한다.
반대로, 문턱값(Th) 이상의 잔차의 경우, 계수 인자(α)는 모델 파라미터(β)에 대하여 크기 조정된 잔차(α|y-f(x,β)|)의 절대값과 문턱값(Th) 사이의 차이를 크기 조정하기 위한 행동을 한다. f(x,β)의 특정한 형태는 다양한 인자에 의해 결정될 수 있다는 것을 당업자는 인식해야 한다. 일반적인 의미에서, 당해 기술에 공지된 임의의 적합한 오버레이 함수가 수학식 3의 손실 함수(f(x,β))로서 이용될 수 있다.
프로세스(600)는 추가적인 자기 일관성 단계(608)를 포함할 수 있다는 것을 더욱 유념한다. 자기 일관성 루틴(608)은 프로세스(300)의 자기 일관성 루틴(308)과 유사한 방식으로 구현될 수 있다.
도 7은 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 대안 프로세스(700)에서 수행되는 단계를 나타내는 흐름도이다.
제1 단계(702)에서, 프로세스(300)와 유사한 방식으로, 제1 측정 프로세스가 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정할 수 있다. 앞서 기술된 바와 같이, 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나 이상의 웨이퍼들 상에 수행되는 측정은 프로세스(300)의 단계(302)에서 수행된 측정과 유사한 측정 프로세스를 포함할 수 있다. 이런 식으로, 단계(302)에서 서술된 바와 같은 다양한 측정 및 측정 방법이 프로세스(700)의 단계(702)에 적용될 수 있다.
제2 단계(704)에서, 선택된 문턱값 레벨보다 큰 잔차를 위한 프로세스 툴 정정치의 세트가 단계(702)의 측정 결과를 이용하는 손실 함수를 통해 결정될 수 있다. 일 양태에서, 손실 함수는 단계(702)의 측정된 특성들 중 하나 이상에 대한 필드 위치 함수로서 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을 맞추도록 구성된다. 다른 양태에서, 프로세스 툴 정정치의 계산된 세트는 잔차의 제곱을 최소화하기 위한 행동을 하는 모델의 파라미터 값을 포함한다. 제3 단계(706)에서, 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트는 하나 또는 하나 이상의 프로세스 툴을 모니터하거나 조정하는데 이용될 수 있다. 프로세스(300)의 단계(304 및 306)에 기술된 적용 가능한 절차 및 방법은 프로세스(700)의 제2 단계(704) 및 제3 단계(706)로 확장되도록 해석되어야 한다.
단계(704)의 손실 함수는 다음의 형태를 취할 수 있다.
여기서, 또 다시, y는 선택된 위치(예컨대, x축을 따른 위치)에서 측정된 특성(예컨대, 오버레이 에러)를 나타내고, f(x,β)는 단계(702)의 측정된 특성에 맞춰진 모델을 나타내고, β는 잔차 제곱을 최소화하는데 이용되는 모델링 함수의 파라미터를 나타낸다.
수학식 4는 선택된 문턱값(Th) 이상의 모든 잔차를 무효화한다는 점에서, 수학식 4는 수학식 1 및 수학식 3과는 다르다는 것을 본 명세서서 유념한다. 선택된 문턱값(Th) 이하의 잔차의 경우, 수학식 4의 손실 함수는 모델 파라미터(β)에 대하여 잔차의 제곱을 최소화하기 위한 행동을 할 수 있다. 수학식 4의 손실 함수는 사용자가 분포의 나머지에 대하여 잔차 분포의 '꼬리'의 영향을 최소화하려고 시도하는 경우에 특히 유리할 수 있다.
프로세스(700)는 추가적인 자기 일관성 단계(708)를 포함할 수 있다는 것을 더욱 유념한다. 자기 일관성 루틴(708)은 프로세스(300)의 자기 일관성 루틴(308)과 유사한 방식으로 구현될 수 있다.
본 명세서에 기술된 모든 방법들은 저장 매체에 방법 실시예들의 하나 이상의 단계들의 결과를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 결과는 본 명세서에 기술된 결과들 중 임의의 결과를 포함할 수 있고, 당해 기술에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 본 명세서에 기술된 임의의 저장 매체 또는 당해 기술에 공지된 임의의 다른 적합한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 이후에, 저장 매체의 결과는 액세스될 수 있고, 본 명세서에 기술된 방법 또는 시스템 실시예들 중 임의의 방법 또는 시스템에 의해 이용될 수 있고, 사용자에게 디스플레이하기 위해 서식이 만들어질 수 있으며, 다른 소프트웨어 모듈, 방법, 또는 시스템에 의해 이용될 수 있다. 예를 들어, 방법이 서브 샘플링 계획을 발생시킨 이후에, 방법은 저장 매체에 계측 레시피에 있는 서브 샘플링 계획을 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 게다가, 출력 파일이 계측 시스템에 의해 이해될 수 있다고 가정하는 계측을 위한 서브 샘플링 계획을 계측 시스템이 이용할 수 있도록 본 명세서에 기술된 실시예들의 결과 또는 출력이 CD SEM과 같은 계측 시스템에 저장되어 이에 의해 액세스 가능하다. 더욱이, 결과는 "영구적으로", "반영구적으로", 일시적으로, 또는 일부 시간 동안에 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 랜덤 액세스 메모리(RAM)일 수 있고, 결과는 반드시 저장 매체에 무기한으로 지속하는 것은 아니다.
앞서 기술된 방법의 각각의 실시예들은 본 명세서에 기술된 임의의 다른 방법(들)의 임의의 다른 단계(들)을 포함할 수 있다는 것을 더욱 고려한다. 게다가, 앞서 기술된 방법의 각각의 실시예들은 본 명세서에 기술된 시스템들 중 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.
본 명세서에 기술된 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술이 영향을 받을 수 있는 다양한 수단(예컨대, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어)가 존재하고, 바람직한 수단은 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술들이 효과적으로 사용되는 컨텍스트에 의하여 변할 것임을 당업자는 이해할 것이다. 예를 들어, 시행자자 속도 및 정확성이 가장 중요하다고 결정하면, 시행자는 하드웨어 및/또는 펌웨어 수단을 주로 선택할 수 있고; 대안적으로, 융통성이 가장 중요하다면, 시행자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수 있으며; 또 한번, 대안적으로, 시행자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 일부 조합을 선택할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 기술된 프로세스 및/또는 디바이스 및/또는 다른 기술들이 영향을 받을 수 있는 몇몇의 가능한 수단이 있고, 이용될 임의의 수단은 수단이 효과적으로 사용될 컨텍스트 및 시행자의 특정한 관심사(예컨대, 속도, 유연성, 또는 예측 가능성)에 의존한 선택이라는 점에서 이들 중 어느 것도 다른 것보다 내재적으로 우수하지 않고, 이들 중 일부는 변할 수 있다. 구현의 광학적 양태는 일반적으로 광학 지향 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 이용할 것임을 당업자는 인식할 것이다.
본 명세서에서 기술된 방식으로 디바이스 및/또는 프로세스를 설명하는 것은 당해 기술에서는 일반적인 것임을 당업자는 인식할 것이므로, 이와 같이 기술된 디바이스 및/또는 프로세스를 데이터 처리 시스템에 통합하기 위해 공학 기술 실행을 이용한다. 즉, 본 명세서에서 기술된 디바이스 및/또는 프로세스의 적어도 일부는 적절한 실험을 통해 데이터 처리 시스템으로 통합될 수 있다. 통상적인 데이터 처리 시스템은 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 디바이스, 메모리(예컨대, 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리), 프로세서(예컨대, 마이크로프로세서 및 디지털 신호 프로세서), 계산 엔티티(예컨대, 운영 시스템, 드라이버, 그래픽 사용자 인터페이스, 및 애플리케이션 프로그램), 하나 이상의 상호작용 디바이스(예컨대, 터치 패드 또는 스크린), 및/또는 피드백 루프 및 제어 모터를 포함하는 제어 시스템(예컨대, 위치 및/또는 속도 감지를 위한 피드백; 컴포넌트 및/또는 양을 이동 및/또는 조정하기 위한 제어 모터) 중 하나 이상을 포함한다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 통상적인 데이터 처리 시스템은 데이터 계산/통신 및/또는 네트워크 계산/통신 시스템에서 통상적으로 발견될 수 있는 것과 같은 임의의 적합한 상업적으로 이용가능한 컴포넌트를 이용하여 구현될 수 있다.
본 명세서에서 기술된 주제는 때때로 상이한 다른 컴포넌트 내에 포함되거나 상이한 다른 컴포넌트와 연결되는 상이한 컴포넌트를 나타낸다. 이와 같이 도시된 구조는 단지 예시적인 것이고, 사실 동일한 기능을 달성하는 다수의 다른 구조들이 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 개념적 의미에서, 같은 기능을 달성하기 위한 컴포넌트의 임의의 배치는 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "연관"'된다. 따라서, 특정한 기능을 달성하기 위해 조합된 본 명세서의 임의의 2개의 컴포넌트들은 구조 또는 중간 컴포넌트와 관계없이 원하는 기능을 달성하도록 서로 "연관"되는 것으로 보일 수 있다. 마찬가지로, 서로 연관되는 임의의 2개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능을 달성하도록 서로 "연결" 또는 "결합"되는 것으로 보일 수도 있고, 이렇게 연관될 수 있는 임의의 2개의 컴포넌트들은 원하는 기능을 달성하기 위해서 서로 "결합 가능"한 것으로 보일 수도 있다. 결합 가능성의 특정한 예는, 비제한적으로, 물리적 일치성(physically mateable) 및/또는 물리적 상호작용 컴포넌트 및/또는 무선 상호작용성 및/또는 무선 상호작용 컴포넌트 및/또는 논리적 상호작용성 및/또는 논리적 상호작용 컴포넌트를 포함한다.
본 명세서에 기술된 본 주제의 특정한 양태들이 도시되고 기술되었지만, 본 명세서의 교시에 기초하여, 변화 및 변경이 본 명세서에 기술된 주제 및 그 넓은 양태로부터 벗어나지 않고 행해질 수 있으므로, 첨부된 특허청구 범위는 본 명세서의 주제의 사상 및 범위 내에 있는 모든 변화 및 변경을 그 범위 내에 포함하는 것임을 당업자는 이해할 것이다.
더욱이, 본 발명은 첨부된 특허청구 범위에 의해 정의된다는 것을 이해할 것이다.
본 발명의 특정한 실시예들이 나타났지만, 본 발명의 다양한 변경 및 다양한 실시예들이 앞서 말한 개시의 범위 및 사상으로부터 벗어나지 않고 당업자에 의해 행해질 수 있다는 것은 명백하다. 따라서, 본 발명의 범위는 여기에 첨부된 특허청구 범위에 의해서만 제한되어야 한다.
본 개시 및 본 개시의 수반되는 장점은 앞서 말한 설명에 의해 이해될 것으로 생각되고, 다양한 변경이 개시된 주제로부터 벗어나지 않거나 그 모든 물질적 이익을 희생하지 않고, 컴포넌트의 형태, 구성, 및 배치에서 행해질 수 있다는 것이 명백할 것이다. 개시된 형태는 단지 예시적인 것으로, 다음의 특허청구 범위의 의도는 이와 같은 변경을 포괄하고 포함하는 것이다.
Claims (25)
- 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치(correctables)를 제공하기 위한 방법에 있어서,
하나의 로트(lot)의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계로서, 상기 제1 측정 프로세스는 상기 하나의 로트의 웨이퍼들 중 상기 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 걸쳐 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하는 것인, 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계;
손실 함수를 이용하여 선택된 문턱값 레벨보다 큰 잔차(residual)를 위해 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 단계로서, 상기 손실 함수는 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을, 필드 위치의 함수로서, 상기 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 맞추도록 구성되고, 상기 프로세스 툴 정정치의 세트는 상기 잔차의 절대값(absolute value)과 상기 선택된 문턱값 레벨 사이의 차이를 최소화하기 위한 행동을 하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 단계; 및
상기 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트를 이용하는 단계
를 포함하는 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제1항에 있어서,
상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트에 자기 일관성(self-consistency) 루틴을 수행하는 단계
를 더 포함하는 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제2항에 있어서, 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계는,
상기 수행된 측정 프로세스의 측정된 특성의 복수의 랜덤 샘플링을 이용하여 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계를 포함하고,
상기 랜덤 샘플링 각각은 같은 크기인 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제1항에 있어서, 상기 손실 함수는,
서포트 벡터 머신(support vector machine; SVM) 알고리즘 기반 손실 함수를 포함하는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제1항에 있어서, 상기 모델은,
비선형 오버레이 함수를 포함하는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제1항에 있어서, 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 상기 단계는,
하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 계측 측정을 수행하는 단계를 포함하는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제1항에 있어서, 상기 복수의 타겟들의 하나 이상의 측정된 특성은, 오버레이 값, 임계 치수(CD) 값, 초점 값, 또는 도즈 값(dose value) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 각각의 필드에 대한 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트는, 오버레이 정정치, 도즈 정정치, 또는 초점 정정치 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 하나의 로트의 웨이퍼들 중 상기 하나의 웨이퍼 상의 상기 제1 측정의 결과는 상기 측정의 변화를 나타내는 정보를 포함하는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세스 툴은,
리소그래피 툴 또는 스캐너 툴 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법에 있어서,
제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계로서, 상기 제1 측정 프로세스는 상기 제1 로트의 웨이퍼들 중 상기 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 걸쳐 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하는 것인, 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계;
잔차가 선택된 문턱값 레벨보다 클 때 프로세스 툴 정정치의 제1 세트를 계산하고, 상기 잔차가 상기 선택된 문턱값 레벨보다 작을 때 프로세스 툴 정정치의 제2 세트를 계산하도록 구성된 손실 함수를 이용하여 프로세스 툴 정정치의 제1 세트 및 프로세스 툴 정정치의 제2 세트를 결정하는 단계로서, 상기 손실 함수는 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을, 필드 위치의 함수로서, 상기 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 맞추도록 구성되고, 상기 프로세스 툴 정정치의 제1 세트는 크기 조정된 잔차와 상기 선택된 문턱값 레벨 사이의 차이를 최소화하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하고, 상기 프로세스 툴 정정치의 제2 세트는 상기 크기 조정된 잔차를 최소화하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치의 제1 세트 및 프로세스 툴 정정치의 제2 세트를 결정하는 단계; 및
상기 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 제1 세트 및 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 제2 세트를 이용하는 단계
를 포함하는 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제11항에 있어서,
상기 프로세스 툴 정정치의 제1 세트 및 상기 프로세스 툴 정정치의 제2 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계
를 더 포함하는 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제12항에 있어서, 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계는,
상기 수행된 측정 프로세스의 측정된 특성의 복수의 랜덤 샘플링을 이용하여 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계를 포함하고,
상기 랜덤 샘플링 각각은 같은 크기인 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제11항에 있어서, 상기 모델은,
비선형 모델 오버레이 함수를 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제11항에 있어서, 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 상기 단계는,
하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 계측 측정을 수행하는 단계를 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제11항에 있어서, 상기 각각의 필드에 대한 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트는, 오버레이 정정치, 도즈 정정치, 또는 초점 정정치 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법.
- 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법에 있어서,
제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계로서, 상기 제1 측정 프로세스는 상기 제1 로트의 웨이퍼들 중 상기 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드에 걸쳐 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하는 것인, 제1 측정 프로세스를 수행하는 단계;
선택된 문턱값 레벨 아래의 잔차를 위해 프로세스 툴 정정치의 세트를 계산하도록 구성된 손실 함수를 이용하여 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 단계로서, 상기 손실 함수는 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을, 필드 위치의 함수로서, 상기 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 맞추도록 구성되고, 모델의 하나 이상의 파라미터들은 상기 잔차의 제곱을 최소화하기 위한 행동을 하는 것인, 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 단계; 및
상기 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트를 이용하는 단계
를 포함하는 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제17항에 있어서,
상기 프로세스 툴 정정치의 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계
를 더 포함하는 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제18항에 있어서, 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계는,
상기 수행된 측정 프로세스의 측정된 특성의 복수의 랜덤 샘플링을 이용하여 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트에 자기 일관성 루틴을 수행하는 단계를 포함하고,
상기 랜덤 샘플링 각각은 같은 크기인 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제17항에 있어서, 상기 모델은,
비선형 모델 오버레이 함수를 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제17항에 있어서, 하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하는 상기 단계는,
하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 계측 측정을 수행하는 단계를 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법. - 제17항에 있어서, 상기 각각의 필드에 대한 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트는, 오버레이 정정치, 도즈 정정치, 또는 초점 정정치 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 방법.
- 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템에 있어서,
하나의 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하도록 구성된 측정 시스템으로서, 상기 제1 측정 프로세스는 상기 하나의 로트의 웨이퍼들 중 상기 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 걸쳐 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하는 것인, 측정 시스템;
하나 이상의 프로세스 툴; 및
상기 측정 시스템 또는 상기 하나 이상의 프로세스 툴 중 적어도 하나에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서로서, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
손실 함수를 이용하여 선택된 문턱값 레벨보다 큰 잔차를 위해 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 것으로서, 상기 손실 함수는 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을, 필드 위치의 함수로서, 상기 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 맞추도록 구성되고, 상기 프로세스 툴 정정치의 세트는 상기 잔차의 절대값과 상기 선택된 문턱값 레벨 사이의 차이를 최소화하기 위한 행동을 하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하고;
상기 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트를 이용
하게 하도록 구성된 프로그램 명령어를 실행하도록 구성되는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템. - 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템에 있어서,
제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하도록 구성된 측정 시스템으로서, 상기 제1 측정 프로세스는 상기 제1 로트의 웨이퍼들 중 상기 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드들에 걸쳐 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하는 것인, 측정 시스템;
하나 이상의 프로세스 툴; 및
상기 측정 시스템 또는 상기 하나 이상의 프로세스 툴 중 적어도 하나에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서로서, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
잔차가 선택된 문턱값 레벨보다 클 때 프로세스 툴 정정치의 제1 세트를 계산하고, 상기 잔차가 상기 선택된 문턱값 레벨보다 작을 때 프로세스 툴 정정치의 제2 세트를 계산하도록 구성된 손실 함수를 이용하여 프로세스 툴 정정치의 제1 세트 및 프로세스 툴 정정치의 제2 세트를 결정하는 것으로서, 상기 손실 함수는 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을, 필드 위치의 함수로서, 상기 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 맞추도록 구성되고, 상기 프로세스 툴 정정치의 제1 세트는 크기 조정된 잔차와 상기 선택된 문턱값 레벨 사이의 차이를 최소화하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하고, 상기 프로세스 툴 정정치의 제2 세트는 상기 크기 조정된 잔차를 최소화하는 모델의 하나 이상의 파라미터들을 포함하고;
상기 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 제1 세트 및 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 제2 세트를 이용
하게 하도록 구성된 프로그램 명령어를 실행하도록 구성되는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템. - 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템에 있어서,
제1 로트의 웨이퍼들 중 하나의 웨이퍼 상에 제1 측정 프로세스를 수행하도록 구성된 측정 시스템으로서, 상기 제1 측정 프로세스는 상기 제1 로트의 웨이퍼들 중 상기 하나의 웨이퍼의 하나 이상의 필드에 걸쳐 분포된 복수의 타겟들의 하나 이상의 특성을 측정하는 것을 포함하는 것인, 측정 시스템;
하나 이상의 프로세스 툴; 및
상기 측정 시스템 또는 상기 하나 이상의 프로세스 툴 중 적어도 하나에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서로서, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
선택된 문턱값 레벨 아래의 잔차를 위해 프로세스 툴 정정치의 세트를 계산하도록 구성된 손실 함수를 이용하여 프로세스 툴 정정치의 세트를 결정하는 것으로서, 상기 손실 함수는 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 모델을, 필드 위치의 함수로서, 상기 복수의 타겟들의 측정된 특성들 중 하나 이상에 맞추도록 구성되고, 모델의 하나 이상의 파라미터들은 상기 잔차의 제곱을 최소화하기 위한 행동을 하고;
상기 하나 이상의 프로세스 툴의 하나 이상의 프로세스를 모니터하거나 조정하기 위해 상기 프로세스 툴 정정치의 결정된 세트를 이용
하게 하도록 구성된 프로그램 명령어를 실행하도록 구성되는 것인, 하나 이상의 프로세스 툴에 프로세스 툴 정정치를 제공하기 위한 시스템.
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