KR102084026B1 - 리소그래피 장치의 성능을 예측하는 방법, 리소그래피 장치의 캘리브레이션, 디바이스 제조 방법 - Google Patents

Abstract

상이한 필드 레이아웃들 및 노광 시퀀스들을 이용하여 리소그래피 장치에 의해 노광된 캘리브레이션 필드들에 대해 측정 데이터(902)가 얻어진다. 측정 데이터는 스캔 방향, 스텝 방향, 필드 크기 및 다른 변수들에 의해 서브세트로 분류된다. 측정 데이터는 각각의 노광 시퀀스를 통해 변동하는 시간 값에 의해 인덱싱된다. 상이한 노광 시퀀스들 내에서의 시간 값들은 각각의 노광 시퀀스의 처음과 끝에 기초하는 정규화된 시간 값(T)을 이용하여 관련될 수 있다. 필드-간 성능 모델(904)이 각각의 서브세트에 대해 계산된다. 성능 모델의 필드-내 성분(914)이 제 3 차원으로서 시간과 계산된다. 시간-인덱싱된 성능 모델은 시간 및 제품 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스의 다른 변수들에 기초하여, 캘리브레이션 필드들과 상이한 제품 레이아웃들 및 제품 노광 시퀀스들을 갖는 다양한 제품 노광들에 대한 필드-내 보정들을 결정하는 데 사용된다. 시간-기반 성분들이 필드-간 및/또는 필드-내 성분들일 수 있다.

Description

리소그래피 장치의 성능을 예측하는 방법, 리소그래피 장치의 캘리브레이션, 디바이스 제조 방법

본 출원은 2015년 11월 13일에 출원된 EP 출원 15194608.4의 우선권을 주장하며, 이는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다.

본 발명은 리소그래피 장치들에 관한 것으로, 특히 캘리브레이션 또는 다른 목적들을 위해 리소그래피 장치들의 성능을 예측하는 것에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 이러한 방법들을 구현하는 처리 장치들 및 컴퓨터 프로그램 제품들에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 디바이스 제조 방법들에 관한 것이다.

리소그래피 공정은 기판 상에, 통상적으로는 기판의 타겟부 상에 원하는 패턴을 적용시키는 공정이다. 리소그래피 장치는, 예를 들어 집적 회로(IC)의 제조 시에 사용될 수 있다. 그 경우, 대안적으로 마스크 또는 레티클이라 칭하는 패터닝 디바이스가 IC의 개별층 상에 형성될 회로 패턴을 생성하기 위해 사용될 수 있다. 이 패턴은 기판(예컨대, 실리콘 웨이퍼) 상의 (예를 들어, 제품 다이의 부분, 한 개 또는 수 개의 제품 다이를 포함하는) 필드 상으로 전사(transfer)될 수 있다. 패턴의 전사는 통상적으로 기판 상에 제공된 방사선-감응재(레지스트)층 상으로의 이미징(imaging)을 통해 수행된다. 기판 전체에 걸쳐 연속적인 타겟부들에서 패턴을 반복하기 위해, 스테핑 및/또는 스캐닝 이동이 수반될 수 있다. 또한, 기판 상에 패턴을 임프린트(imprint)함으로써 패터닝 디바이스로부터 기판으로 패턴을 전사하는 것도 가능하다. 다음 예시들의 설명에 있어서, "노광"이라는 용어는 편의를 위해 필드 또는 기판에 패턴을 적용하는 단계를 칭하는 데 사용될 수 있으며, 광학 이미징에 대한 여하한의 제한을 나타내거나 임프린팅을 배제하지 않는다.

리소그래피 장치의 핵심 성능 파라미터는 오버레이 오차이다. 흔히 간단히 "오버레이"라고 칭해지는 이 오차는 앞선 층들에 형성된 피처(feature)들에 대해 올바른 위치에 제품 피처들을 배치함에 있어서의 오차이다. 디바이스 구조체들이 더 작아짐에 따라, 오버레이 사양이 더 엄격해진다. 본 명세서에서는 오버레이가 성능 파라미터의 주 예시로서 사용될 것이지만, 본 명세서에 개시된 개념들 및 기술들은 원칙적으로 다른 성능 파라미터들의 측정 및 개선에도 적용될 수 있다. 리소그래피 공정의 성능 파라미터의 예시들은, 예를 들어 임계 치수(CD), CD 균일성(uniformity) 등을 포함한다.

현재, 오버레이 오차는 예를 들어 US2012008127A1에서 설명되는 고급 공정 제어(advanced process control: APC) 및 예를 들어 US2013230797A1에서 설명되는 웨이퍼 정렬 모델과 같은 방법들에 의해 제어되고 보정된다.

리소그래피 장치 내에서, 웨이퍼 정렬 모델은 통상적으로 기판 상에 제공된 정렬 마크들의 측정에 기초하여 적용된다. 측정들은 모든 패터닝 작업의 예비 단계로서 리소그래피 장치에 의해 이루어진다. 정렬 모델은 고차원 모델을 포함하여 웨이퍼의 비-선형 왜곡들을 보정할 수 있다. 또한, 정렬 모델은 다른 측정들 및/또는 패터닝 작업 동안의 열 변형과 같은 계산된 효과들을 고려하도록 확장될 수 있다.

리소그래피 장치에서 우수한 성능을 달성하기 위해, 일반적으로 여하한의 작동 중단 후에 장치의 캘리브레이션을 수행할 필요가 있다. 대체로, 캘리브레이션은 (ⅰ) 장치를 사용하는 단계, (ⅱ) 장치의 성능을 측정하는 단계, 및 (ⅲ) 측정된 성능에서 관찰되는 오차들에 기초하여, 오차들을 보정하고 후속 생산에서 성능을 개선하도록 장치를 제어하는 단계를 수반한다. 가능한 최고 성능을 달성하기 위해, 많은 개별적인 변수가 측정되고 고려되어야 한다.

이러한 변수들의 예시로서, 일부 오차들이 각각의 필드 내의 위치에 따라 시스템적으로 재발하는 "필드-내(intra-field)" 오차들로 분류될 수 있다. 다른 오차들은 전체적으로 기판 상의 위치의 함수로서 시스템적으로 재발하는 "필드-간(inter-field)" 오차들로 분류될 수 있다. 또한, 특정 필드에서의 오버레이는 리소그래피 장치에 의해 모든 필드들을 효율적인 방식으로 노광하는 데 사용되는 특정 스캐닝 방향 및/또는 스테핑 방향에 의존할 수 있다. 그러므로, 제품 필드 크기 및/또는 노광 시퀀스의 변화들이 장치의 성능을 변화시킬 수 있다. 결과적으로, 현재 최고 성능을 얻기 위해서는, 제품 패턴(필드 크기)의 각각의 변화에 대해, 또는 새로운 노광 시퀀스 또는 새로운 그리드 위치설정이 사용되어야 하는 경우에도 리소그래피 장치의 새로운 캘리브레이션이 필요된다. 캘리브레이션은 장치 내에서 사용될 수 있는 각각의 척(chuck)(기판 지지체 또는 웨이퍼 테이블)에 대해 별도로 수행되어야 할 수 있다. 캘리브레이션 동안에는 생산이 중단된다. 이는 직접적으로 리소그래피 장치의 생산 스루풋을 감소시킨다. 장치가 동일한 제품을 생산하기 위해 오랜 기간 동안 사용될 경우, 손실된 스루풋은 허용가능할 수 있다. 하지만, 흔히 리소그래피 장치는 고객 요구에 따라 날마다 또는 시간마다 다수의 상이한 제품 레이아웃들을 생성하는 데 사용된다. 각각의 개별적인 레이아웃 또는 패턴에 대해 장치를 캘리브레이션하는 것은, 비교적 크지 않은 수의 개별적인 레이아웃들에 대해서도 생산 스루풋을 상당히 감소시킬 것이기 때문에 실현 불가능하다. 반면에, 각각의 새로운 디자인에 대해 캘리브레이션하지 않는 것은 달성될 수 있는 오버레이 성능을 상당히 제한할 수 있다.

그러므로, 리소그래피 장치를 캘리브레이션하는 데 필요한 시간량을 감소시키는 것이 바람직하다. 추가적으로, 리소그래피 장치의 특정한 움직임들로 인한 오버레이 오차를 감소시킴으로써 리소그래피 장치의 정확성을 개선하는 것이 바람직하다.

제 1 실시형태에 따르면, 리소그래피 장치의 성능을 예측하는 방법이 제공되고, 상기 방법은:

제 1 노광 시퀀스를 이용하여 1 이상의 기판 상에 리소그래피 장치에 의해 노광된 제 1 복수의 필드들에 대한 제 1 측정 데이터를 제공하는 단계;

1 이상의 기판 상에 리소그래피 장치에 의해 노광된 1 이상의 추가 복수의 필드들에 대한 추가 측정 데이터를 제공하는 단계 -1 이상의 추가 복수의 필드들 각각은 제 1 노광 시퀀스와 상이한 노광 시퀀스를 이용하여 노광되었음- ;

제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터에 기초하여 성능 모델을 생성하는 단계; 및

성능 모델을 이용하여, 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하는 단계를 포함하고,

성능 모델을 생성하기 위해, 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 적어도 부분적으로 각각의 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값에 기초하여 인덱싱(index)되고, 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 제품 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값을 참조하여 생성된다.

측정 데이터를 이용하여 생성된 성능 모델은, 다양한 특정 제품 레이아웃들 및 노광 시퀀스들에 대해 특정 성능 모델들이 도출될 수 있는 "총칭적" 또는 "마스터" 성능 모델로서 사용될 수 있다. 특정 제품 레이아웃들 및 노광 시퀀스에 대해 생성된 데이터의 세트는, 그 제품 레이아웃 및/또는 노광 시퀀스가 직접 측정 데이터에 포함되어 표현되지 않더라도, 이러한 제품 레이아웃을 적용할 때 리소그래피 장치의 성능의 우수한 예측일 수 있다.

시간 값에 의한 인덱싱은 측정 데이터로 하여금 다양한 제품 레이아웃들 및 제품 노광 시퀀스들과 관련하여 이루어지게 한다.

특정 예시에서, 성능 모델은 리소그래피 장치의 오버레이 성능을 예측하고, 기판 상의 제품 필드들에 제품 패턴을 적용하는 경우에 오버레이를 보정하는 데 사용된다. 또한, 예를 들어 포커스와 같은 다른 성능 파라미터들이 동일한 기술을 이용하여 캘리브레이션될 수도 있다.

상기 방법은 제품 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스를 이용하여 제품 패턴을 적용하도록 리소그래피 장치를 제어하는 데 사용하는 보정들을 도출하기 위해 결정된 데이터의 세트를 이용하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 방법은 제품 필드 치수들을 갖는 필드들에서 기판에 제품 패턴을 적용하는 경우에 리소그래피 장치를 제어하기 위해 보정들을 이용하는 단계를 더 포함할 수 있다.

제 2 실시형태에 따르면, 기판들에 제품 패턴들을 적용하기 위해 리소그래피 장치를 이용함으로써 디바이스들을 제조하는 방법이 제공되고, 리소그래피 장치는 아래의 실시예들에서 또는 앞서 설명된 바와 같은 여하한의 실시형태에 따른 방법에 의해 얻어지는 보정 파라미터들을 이용하여 제품 노광 시퀀스를 이용하여 필드들에 상기 제품 패턴들을 적용한다.

제 3 실시형태에 따르면, 리소그래피 공정의 성능을 예측하기 위해 처리 장치가 제공되고, 상기 장치는 앞서 설명된 바와 같은 성능을 예측하는 방법의 단계들을 수행하기 위해 배치되는 프로세서를 포함한다.

제 4 실시형태에 따르면, 리소그래피 장치를 캘리브레이션하는 장치가 제공되고, 상기 장치는:

앞서 설명된 바와 같은 방법의 생성 단계에 의해 생성되는 성능 모델을 포함하는 저장소(storage);

성능 모델을 이용하여 제품 필드 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하도록 배치되는 프로세서; 및

제품 필드 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스를 이용하여 제품 기판 상의 복수의 제품 필드들에 제품 패턴을 적용하는 동안에 사용될 보정들을 생성하기 위해 데이터의 세트를 이용하는 프로세서를 포함한다.

제 5 실시형태에 따르면, 리소그래피 장치에 대한 제어 시스템이 제공되고, 제어 시스템은:

리소그래피 장치에 의해 사용될 보정들을 생성하기 위한 앞서 설명된 바와 같은 캘리브레이션 장치(calibrating apparatus); 및

리소그래피 장치가 생성된 보정들을 이용하여 1 이상의 제품 패턴을 적용하게 하는 제어기를 포함한다.

제 6 실시형태에 따르면, 데이터 처리 장치 또는 장치들이 아래의 실시예들에서 또는 앞서 설명된 바와 같은 여하한의 실시형태에 따른 방법 및/또는 장치를 구현하게 하는 기계-판독가능한 명령어들을 포함한 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다.

당업자라면, 다음에 오는 예시들의 상세한 설명을 고려하여 실시예들의 이러한 특징들 및 장점들과 또 다른 특징들 및 장점들을 분명히 알 것이다.

이하 대응하는 참조 부호들이 대응하는 부분들을 나타내는 첨부된 개략적인 도면들을 참조하여, 단지 예시의 방식으로만 본 발명의 실시예들을 설명할 것이다:
도 1은 반도체 디바이스들을 위한 생산 시설을 형성하는 다른 장치들과 함께 리소그래피 장치를 도시하는 도면;
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 원리를 도시하는 도면;
도 3은 도 2의 방법에서 이용가능한 캘리브레이션 패턴의 일 예시를 개략적으로 나타내는 도면;
도 4는 캘리브레이션 방법을 이용한 디바이스들의 제조를 포함하는 본 발명의 일 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 흐름도;
도 5는 도 4의 방법에서 제 1 노광 시퀀스로 리소그래피 장치에 의해 패터닝되는 캘리브레이션 기판의 개략적인 다이어그램;
도 6은 도 4의 방법에서의 4 개의 상이한 노광 시퀀스들로의 캘리브레이션 기판 상의 캘리브레이션 패턴들의 적용을 예시하는 도면;
도 7은 도 4의 방법에서의 공통 또는 정규화된 시간 스케일에 대한 상이한 노광 시퀀스들의 매핑(mapping)을 예시하는 도면;
도 8은 도 4의 방법의 일 실시예에서의 성능 모델의 구조를 예시하는 도면;
도 9는 시간 값에 의해 인덱싱된 동적 필드-내 성분을 포함하는 성능 모델에서의 예시적인 소정 성분들의 계산을 나타내는 도면;
도 10은 다양한 제품 레이아웃들에 걸친 도 4 및 도 9의 방법을 이용한 성능 개선을 예시하는 도면;
도 11은 도 4의 방법의 제 2 실시예에서의 성능 모델의 구조를 예시하는 도면;
도 12는 도 4의 방법의 제 3 실시예에서의 예시적인 노광 시퀀스 동안의 슬릿 위치의 플롯; 및
도 13은 상기 방법의 제 3 실시예에서의 시간 값에 의해 인덱싱된 동적 필드-간 성분을 예시하는 도면이다.

본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기에 앞서, 본 발명의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 환경을 제시하는 것이 유익하다.

도 1은 200에서, 대량(high-volume) 리소그래피 제조 공정을 구현하는 산업 생산 시설의 일부로서 리소그래피 장치(LA)를 나타낸다. 본 예시에서, 제조 공정은 반도체 웨이퍼와 같은 기판 상의 반도체 제품(집적 회로)의 제조에 적합하다. 당업자라면, 이 공정의 변형예에서 상이한 타입들의 기판을 처리함으로써 다양한 제품들이 제조될 수 있음을 이해할 것이다. 반도체 제품들의 생산은 순전히 일 예시로서 사용되며, 이는 오늘날 상업적으로 큰 의미를 갖는다.

리소그래피 장치[또는 줄여서 "리소 툴"(200)] 내에서, 측정 스테이션(MEA)은 202로 나타내어지고, 노광 스테이션(EXP)은 204로 나타내어진다. 제어 유닛(LACU)은 206으로 나타내어진다. 이 예시에서, 각각의 기판이 측정 스테이션 및 노광 스테이션에 머물러, 패턴이 적용되게 한다. 예를 들어, 광학 리소그래피 장치에서는 투영 시스템이 사용되어, 컨디셔닝(condition)된 방사선 및 투영 시스템을 사용하여 패터닝 디바이스(MA)로부터 기판 상으로 제품 패턴(product pattern)을 전사한다. 이는 방사선-감응성 레지스트 재료의 층에 패턴의 이미지를 형성함으로써 행해진다.

본 명세서에서 사용되는 "투영 시스템"이라는 용어는, 사용되는 노광 방사선에 대하여, 또는 침지 액체의 사용 또는 진공의 사용과 같은 다른 인자들에 대하여 적절하다면, 굴절, 반사, 카타디옵트릭(catadioptric), 자기, 전자기 및 정전기 광학 시스템, 또는 여하한의 그 조합을 포함하는 여하한 타입의 투영 시스템을 포괄하는 것으로서 폭넓게 해석되어야 한다. 패터닝 디바이스(MA)는 마스크 또는 레티클일 수 있으며, 이는 패터닝 디바이스에 의해 투과되거나 반사되는 방사선 빔에 패턴을 부여한다. 잘 알려진 작동 모드들로는 스테핑 모드 및 스캐닝 모드를 포함한다. 잘 알려진 바와 같이, 투영 시스템은 기판에 걸쳐 많은 필드들에 원하는 패턴을 적용하기 위해 다양한 방식으로 기판 및 패터닝 디바이스에 대한 지지체 및 위치설정 시스템들과 상호작동할 수 있다. 고정된 패턴을 갖는 레티클들 대신에, 프로그램가능한 패터닝 디바이스들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 방사선은 심자외선(DUV) 또는 극자외선(EUV) 파장대(waveband) 내의 전자기 방사선을 포함할 수 있다. 또한, 본 기재내용은 다른 타입들의 리소그래피 공정, 예를 들어 임프린트 리소그래피(imprint lithography) 및 예를 들어 전자 빔에 의한 직접 기록 리소그래피(direct writing lithography)에도 적용가능하다.

리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)은 기판들(W) 및 레티클들(MA)을 수용하고 패터닝 작동들을 구현하는 다양한 액추에이터들 및 센서들의 모든 이동들 및 측정들을 제어한다. 또한, LACU는 장치의 작동에 관련된 원하는 계산들을 구현하는 신호 처리 및 데이터 처리 능력을 포함한다. 실제로는, 제어 유닛(LACU)이 많은 서브-유닛들의 시스템으로서 실현되며, 각각 장치 내의 서브시스템 또는 구성요소의 실시간 데이터 취득, 처리 및 제어를 처리한다.

노광 스테이션(EXP)에서 기판에 패턴이 적용되기에 앞서, 기판은 측정 스테이션(MEA)에서 처리되어 다양한 준비작업 단계들이 수행될 수 있도록 한다. 준비작업 단계들은 레벨 센서를 이용하여 기판의 표면 높이를 매핑하는 단계, 및 정렬 센서를 이용하여 기판 상의 정렬 마크들의 위치를 측정하는 단계를 포함할 수 있다. 정렬 마크들은 공칭적으로 규칙적인 그리드 패턴에 배치된다. 하지만, 마크들을 생성함에 있어서 부정확성으로 인해, 또한 그 처리 전반에 걸쳐 발생하는 기판의 변형들로 인해, 마크들은 이상적인 그리드로부터 벗어난다. 결과적으로, 기판의 위치 및 방위를 측정하는 것에 추가하여, 장치가 매우 높은 정확성으로 올바른 위치들에 제품 피처들을 프린트하여야 하는 경우, 정렬 센서는 실제로 기판 영역에 걸쳐 많은 마크의 위치들을 상세히 측정한다. 장치는 2 개의 기판 테이블들을 갖는 소위 듀얼 스테이지 타입으로 이루어질 수 있고, 이들은 각각 제어 유닛(LACU)에 의해 제어되는 위치설정 시스템을 갖는다. 하나의 기판 테이블 상의 하나의 기판이 노광 스테이션(EXP)에서 노광되고 있는 동안, 또 다른 기판이 측정 스테이션(MEA)에서 다른 기판 테이블 상으로 로딩(load)되어 다양한 준비작업 단계들이 수행될 수 있도록 한다. 그러므로, 정렬 마크들의 측정은 매우 시간-소모적이고, 2 개의 기판 테이블들의 제공이 장치의 스루풋의 상당한 증가를 가능하게 한다. 위치 센서(IF)가 노광 스테이션뿐 아니라 측정 스테이션에 있는 동안 기판 테이블의 위치를 측정할 수 없는 경우, 두 스테이션들에서 기판 테이블의 위치들이 추적될 수 있도록 제 2 위치 센서가 제공될 수 있다. 이 예시에서의 리소그래피 장치(LA)는 2 개의 기판 테이블들(WTa 및 WTb), 및 기판 테이블들이 교환될 수 있는 2 개의 스테이션들 - 노광 스테이션 및 측정 스테이션 - 을 갖는 소위 듀얼 스테이지 타입으로 이루어진다.

생산 시설 내에서, 장치(200)는 "리소셀(litho cell)" 또는 "리소 클러스터(litho cluster)"의 일부분을 형성하며, 이는 장치(200)에 의한 패터닝을 위해 기판(W)에 감광성 레지스트 및 다른 코팅들을 적용하는 코팅 장치(208)도 포함한다. 장치(200)의 출력 측에는, 노광된 패턴을 물리적 레지스트 패턴으로 현상하기 위해 베이킹 장치(210) 및 현상 장치(212)가 제공된다. 이 모든 장치들 사이에서, 기판 핸들링 시스템들이 기판들을 지지하고 이들을 장치의 한 구획에서 다른 구획으로 전달하는 역할을 한다. 흔히 집합적으로 트랙이라고도 하는 이러한 장치들은, 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 제어하는 감독 제어 시스템(supervisory control system: SCS)에 의해 자체 제어되는 트랙 제어 유닛의 제어를 받는다. 따라서, 스루풋과 처리 효율성을 최대화하기 위해 상이한 장치가 작동될 수 있다. 감독 제어 시스템(SCS)은 각각의 패터닝된 기판을 생성하도록 수행될 단계들의 정의를 더 상세히 제공하는 레시피 정보(recipe information: R)를 수신한다.

일단 리소셀에서 패턴이 적용되고 현상되면, 패터닝된 기판들(220)이 222, 224, 226으로 예시된 바와 같은 다른 처리 장치들로 이송된다. 넓은 범위의 처리 단계들이 통상적인 제조 시설에서 다양한 장치들에 의해 구현된다. 예시를 위해, 이 실시예에서 장치(222)는 에칭 스테이션이고, 장치(224)는 에칭-후 어닐링 단계를 수행한다. 또 다른 물리적 및/또는 화학적 처리 단계들이 또 다른 장치들(226 등)에서 적용된다. 재료의 증착, 표면 재료 특성의 변경(산화, 도핑, 이온 주입 등), 화학-기계적 연마(CMP) 등과 같은 수많은 타입의 작업이 실제 디바이스를 만드는 데 필요할 수 있다. 장치(226)는, 실제로는 1 이상의 장치에서 수행되는 일련의 상이한 처리 단계들을 나타낼 수 있다. 또 다른 예시로서, 자기-정렬 다중 패터닝(self-aligned multiple patterning)의 구현이 리소그래피 장치에 의해 놓이는 전구체 패턴(precursor pattern)에 기초하여 다수의 더 작은 패턴들을 생성하도록 장치 및 처리 단계들이 제공될 수 있다.

잘 알려진 바와 같이, 반도체 디바이스들의 제조는 적절한 재료들 및 패턴들로 디바이스 구조체들을 구축하기 위해, 기판 상의 층마다 이러한 처리의 많은 반복을 수반한다. 따라서, 리소 클러스터에 도달하는 기판들(230)은 새로 준비된 기판들일 수 있거나, 또는 이 클러스터 또는 또 다른 장치에서 완전히 앞서 처리된 기판들일 수 있다. 이와 유사하게, 필요한 처리에 의존하여, 장치(226)를 떠나는 기판들(232)이 동일한 리소 클러스터에서의 후속한 패터닝 작업을 위해 반환될 수 있거나, 이들은 상이한 클러스터에서의 패터닝 작업들이 예정될 수 있거나, 또는 이들이 완료된 제품들이고 다이싱 및 패키징을 위해 보내질 수 있다.

제품 구조체의 각각의 층은 공정 단계들의 상이한 세트를 필요로 하고, 각각의 층에서 사용된 장치들(226)은 타입이 완전히 상이할 수 있다. 또한, 장치(226)에 의해 적용되어야 하는 처리 단계들이 공칭적으로 동일한 경우에도, 큰 시설에서는 상이한 기판들에서 단계(226)를 수행하도록 병행하여 동작하는 수 개의 아마도 동일한 기계들이 존재할 수 있다. 이 기계들 사이의 결함들 또는 셋업의 작은 차이들은 이들이 상이한 방식으로 상이한 기판들에 영향을 준다는 것을 의미할 수 있다. 에칭(장치 222)과 같은 각각의 층에 비교적 공통적인 단계들도, 공칭적으로 동일하지만 스루풋을 최대화하도록 병행하여 동작하는 수 개의 에칭 장치들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 실제로, 상이한 층들이 상이한 에칭 공정들, 예를 들어 화학적 에칭, 에칭될 재료의 세부항목에 따른 플라즈마 에칭, 및 예를 들어 이방성 에칭과 같은 특수한 요건들을 필요로 한다.

앞선 및/또는 후속한 공정들은 언급된 바와 같이 다른 리소그래피 장치들에서 수행될 수 있고, 심지어 상이한 타입들의 리소그래피 장치에서 수행될 수도 있다. 예를 들어, 분해능 및 오버레이와 같은 파라미터들에서 매우 까다로운(demanding) 디바이스 제조 공정에서의 몇몇 층들은 덜 까다로운 다른 층들보다 더 고급인(advanced) 리소그래피 툴에서 수행될 수 있다. 그러므로, 몇몇 층들은 침지형 리소그래피 툴에서 노광될 수 있는 한편, 다른 것들은 '건식(dry)' 툴에서 노광된다. 몇몇 층들은 DUV 파장들에서 동작하는 툴에서 노광될 수 있는 한편, 다른 것들은 EUV 파장 방사선을 이용하여 노광된다.

리소그래피 장치에 의해 노광되는 기판들이 올바르고 일관성있게(consistently) 노광되기 위해서는, 후속한 층들 간의 오버레이 오차, 라인 두께, 임계 치수(CD) 등과 같은 속성들을 측정하도록 노광된 기판을 검사하는 것이 바람직하다. 따라서, 리소셀(LC)이 위치되는 제조 시설도 리소셀에서 처리된 기판들(W) 중 일부 또는 전부를 수용하는 메트롤로지 시스템을 포함한다. 메트롤로지 결과들은 직접 또는 간접적으로 감독 제어 시스템(SCS)에 제공된다. 오차가 검출되는 경우, 특히 메트롤로지가 동일한 뱃치(batch)의 다른 기판들이 여전히 노광되도록 충분히 빠르게 행해질 수 있다면, 후속한 기판들의 노광에 대해 조정이 수행될 수 있다. 또한, 이미 노광된 기판들은 수율을 개선하도록 벗겨져서(strip) 재작업(rework)되거나, 버려져서 결점이 있다고 알려진 기판들에 또 다른 처리를 수행하는 것을 회피할 수 있다. 기판의 몇몇 타겟부들에만 결점이 있는 경우, 양호한 타겟부들 상에만 또 다른 노광이 수행될 수 있다.

도 1의 메트롤로지 시스템은 제조 공정 시 원하는 스테이지들에서 제품들의 파라미터들의 측정들을 수행하기 위해 제공되는 메트롤로지 장치(240)를 포함한다. 현대 리소그래피 생산 시설에서의 메트롤로지 시스템의 통상적인 예시는 스케터로미터, 예를 들어 각도-분해 스케터로미터(angle-resolved scatterometer) 또는 분광 스케터로미터(spectroscopic scatterometer)이며, 이는 장치(222)에서의 에칭에 앞서 220의 현상된 기판들의 속성들을 측정하도록 적용될 수 있다. 메트롤로지 장치(240)를 이용하여, 예를 들어 오버레이 또는 임계 치수(CD)와 같은 중요한 성능 파라미터들이 현상된 레지스트에서 명시된 정확성 요건들을 충족시키지 않는 것으로 결정될 수 있다. 에칭 단계에 앞서, 현상된 레지스트를 벗기고 리소 클러스터를 통해 기판들(220)을 다시 처리할 기회가 존재한다. 잘 알려진 바와 같이, 장치(240)로부터의 메트롤로지 결과들(242)은 시간에 걸쳐 작은 조정들을 수행하는 감독 제어 시스템(SCS) 및/또는 제어 유닛(LACU; 206)에 의해 리소 클러스터에서 패터닝 작업들의 정확한 성능을 유지하는 데 사용되어, 제품들이 사양을 벗어나고 재-작업을 요구할 위험을 최소화할 수 있다. 물론, 메트롤로지 장치(240) 및/또는 다른 메트롤로지 장치들(도시되지 않음)은 처리된 장치들(232, 234) 및 유입되는 기판들(230)의 속성들을 측정하도록 적용될 수 있다.

잘 알려진 바와 같이, 하나의 노광에서 적용되는 패턴은 한 번에 기판의 작은 부분에만 적용되고, 동일한 패턴이 통상적으로 기판에 걸쳐 반복적으로 적용되어 전체적으로 기판 및 생산 시설의 용량을 완전히 사용한다. 패턴이 적용되는 부분은 "필드"라고 칭해지며, 그 최대 크기는 광학 투영 시스템의 시야 및 장치 디자인의 다른 한계들에 의해 제한된다. 반면에, 모든 제품들이 그 최대 필드 크기 내에 깔끔하게 피팅(fit)되는 다이를 필요로 하지는 않는다. 기판 상의 낭비된 공간은 생산 시설을 확립하고 운영하는 비용으로 인해 허용가능하지 않고, 이에 따라 각각의 제품에 대해 최대 크기보다 작은 특정 크기 및 형상이 일반적으로 선택될 것이다. 스캐닝 작동 모드의 예시에서, 리소그래피 장치는 더 짧은 스캔 길이 및/또는 더 짧은 스텝 크기로 작동하도록 제어되어, 특정 크기 및 형상의 필드들로 기판 영역을 최적으로 채울 것을 보장할 수 있다.

도입부에서 설명된 바와 같이, 오버레이 또는 다른 성능 파라미터들에 관하여 최고 성능을 얻기 위해, 개별적인 리소그래피 장치에 의해 캘리브레이션 패턴들이 적용된 하나 또는 수 개의 기판들에서 캘리브레이션 측정들의 일 세트가 수행된다. 실제로, 도입부에서 언급된 바와 같이, 캘리브레이션 패터닝 중 일부 또는 전부가 상이한 기판 테이블들 또는 "척들"(WTa, WTb)을 이용하여 반복되어야 할 수 있다. 캘리브레이션 패터닝 작업들은 제품 기판들의 스루풋에 영향을 준다. 이에 관한 한가지 특정 문제는 특정 리소그래피 장치의 오버레이 성능이 상이한 제품들 및 레이아웃들에 대해 상이할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 몇몇 레이아웃들은 상이한 필드 크기들을 갖는다. 조작자는 각각 상이한 필드 크기를 갖는 수 개의 제품들에 대해 동일한 리소그래피 툴을 사용하고자 할 수 있다. 필드 크기가 변화하지 않더라도, 노광 공정의 다른 파라미터들, 예를 들어 그리드 레이아웃 내의 필드들의 노광 시 사용되는 위/아래 및 좌/우 이동들의 시퀀스, 및/또는 기판에 대한 그리드의 위치가 변화할 수 있다. 그러므로, 최고 성능을 얻기 위해, 제품의 생산을 시작하기에 앞서 각각의 제품 및 각각의 그리드 레이아웃, 및 각각의 척에 대해 특정한 캘리브레이션들을 수행할 필요가 있을 수 있다. 이는 캘리브레이션 공정의 시간, 및 이에 따른 비용을 상당히 증가시킨다.

도 2는 본 발명의 일 실시형태에 따른 캘리브레이션의 예시적인 방법의 원리를 나타낸다. 제 1 기판(2002)은 제 1 복수의 필드들(2004)에 적용되는 캘리브레이션 패턴을 갖는다. 본 예시에서, 기판은 복수의 동일하게 크기구성되고 이격된 필드들에 캘리브레이션 패턴이 적용되는 캘리브레이션 기판이다. 제 2 기판(2006)은 복수의 필드들(2008)에 적용되는 캘리브레이션 패턴을 갖는다. 선택적으로, 제 3 기판(2010) 및 제 4 기판(2012)은 복수의 필드들에 적용되는 캘리브레이션 패턴들을 갖는다. 본 예시는 지정된(dedicated) 캘리브레이션 패턴들 및 지정된 캘리브레이션 기판들의 사용을 설명하지만, "캘리브레이션 패턴" 및 "캘리브레이션 기판"이라는 용어는 캘리브레이션을 위한 실제 제품 패턴들의 사용을 배제하는 것으로 의도되지 않는다.

각각의 필드는, 예를 들어 Y 방향으로의 높이 및 X 방향으로의 폭을 갖는다(이 패턴들은 기판의 평면에서의 패턴의 외형만을 언급하고, 지면 또는 중력에 대한 높이는 언급하지 않음을 이해할 것이다). 상기 방법의 일 예시에서, 이 예시의 제 1 및 제 2 기판들 상의 필드들(2004, 2008)은 도 2에 나타낸 바와 같이 동일한 레이아웃(동일한 크기, 형상 및 위치들)을 갖는다. 이들은 패턴들을 적용하는 데 사용되는 스텝 및 스캐닝 이동들의 시퀀스만이 상이하다. 다시 말하면, 제 1 기판 상의 필드들(2004)은 제 1 노광 시퀀스를 이용하여 노광되고, 제 2 기판 상의 필드들(2008)은 제 1 노광 시퀀스와 상이한 제 2 노광 시퀀스를 이용하여 노광된다. 이와 유사하게, 제 3 및 제 4 기판들 -제공된다면- 에 서로 동일한 필드 크기, 필드 형상, 및 필드 위치를 갖는 캘리브레이션 패턴들이 제공될 수 있다. 하지만, 제 3 및 제 4 기판들에 적용되는 필드들은 제 1 및 제 2 기판들의 필드들과 상이할 수 있고, 필드 위치들 및/또는 상이한 필드 크기 또는 형상에서 상이하다.

기판들(2002, 2006, 2010 및 2012)은 도 2에서 분리된 기판들로서 나타내어지며, 이는 편리한 구현일 수 있다. 하지만, 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 하나의 기판에서 다수 측정들을 얻는 방법들이 사용될 수도 있다. 상이한 필드 크기들을 갖는 패턴들을 적용함에 있어서 장치의 성능이 개별적으로 측정될 수 있다는 전제 하에, 원칙적으로 이 상이한 필드 크기들이 단일 기판에서 혼합될 수 있다.

앞서 언급된 바와 같이, 필드의 최대 크기는 리소그래피 장치의 디자인에 의해 결정된다. 나타낸 예시에서, 제 1 및 제 2 기판들(2002 및 2006) 상의 필드들(2004 및 2008)은 이 최대 필드 크기를 갖는다. 따라서, 특정 제품들이 일반적으로 더 작은 필드들을 이용하여 디자인되고 레이아웃될 것이다. (다른 예시들에서, 리소그래피 장치는 모두 더 작은 필드 크기들을 갖는 제품들의 생산을 위해 사용될 것이다. 이러한 경우, 캘리브레이션 패턴들은 의도된 제품 레이아웃들의 최대 필드 크기에 더 가까운, 더 작은 필드 크기로 적용될 수 있다.)

본 명세서에 개시된 방법에서, 캘리브레이션 측정들이 패터닝된 기판들(2002, 2006, 2010, 2012)에서 수행되고, 후속한 기판들에 제품 패턴들을 적용하는 경우에 리소그래피 장치를 제어하기 위해 사용되는 보정들을 얻는 데 사용된다. 하지만, 본 방법에서, 캘리브레이션 기판들 및 측정들은 제품 필드의 모든 상이한 크기 및 형상에 대해 준비되지 않는다. 오히려, 상이한 노광 시퀀스들을 이용하여 적용되는 필드들[이 예시에서는 필드들(2004, 2008)]에 대한 장치의 성능을 나타내는 측정 데이터가 데이터베이스(2014)에 함께 모이고, 제품 레이아웃 및 노광 시퀀스에 대해 장치를 캘리브레이션하기 위해 필요한 정보를 합성하는 데 사용된다. 상이한 노광 시퀀스들로의 캘리브레이션 기판들의 측정들의 데이터베이스로부터, 물리적 캘리브레이션 패턴들 및 측정들의 레이아웃 및 노광 시퀀스와 상이한 제품 레이아웃 및 노광 시퀀스에 특정한 데이터의 세트를 얻기 위해 사용될 수 있는 성능 모델(2015)이 도출된다. 성능 모델은 특정 제품 레이아웃 및 노광 시퀀스, 필드 크기 및 형상으로 제품 패턴을 적용하는 경우에 리소그래피 장치의 성능을 예측하는 데 사용된다.

일 예시로서, 제품 기판에 대한 디자인된 제품 레이아웃이 다수의 필드들(2016)을 포함한다. 이 예시에서, 각각의 필드는 필드들(2004, 2008)의 치수들과 상이한 필드 치수들의 특정 세트를 갖는다. 디자인된 제품 레이아웃 및 노광 시퀀스는 제품 레시피(2018)에서 다른 파라미터들로 명시된다. 제품 레시피는 성능 모델과 사용되어, 레시피에 명시된 제품 레이아웃 및 노광 시퀀스를 이용하여 기판을 패터닝하는 경우에 리소그래피 장치의 성능을 예측하는 특정한 성능 모델(2022)을 얻는다. 예측된 거동은 리소그래피 장치에서 보정 모델을 위한 입력으로서 사용될 수 있다. 도 1의 메트롤로지 장치(240)가 측정들을 수행하는 데 사용될 수 있다. 측정 데이터는 데이터(242)로서 감독 제어 시스템 내에 놓이는 데이터베이스(2014)로 전달될 수 있거나, 또는 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU) 내에 놓일 수 있다. 여하한의 경우에, 제어 유닛(LACU)은 적절한 때에 특정한 성능 모델에 의해 예측되는 여하한의 성능 오차들을 보정하기 위해 필요한 정보를 수신하고, 실제 제품 기판들 상의 제품 필드들을 노광하는 경우에 성능을 개선하기 위해 정보를 사용한다.

적용될 보정들은 (적어도 단순한 레벨에서는) 특정한 성능 모델에서 예측되는 오차들의 역(inverse)임을 이해할 것이다. 따라서, 성능 모델(2015)이 먼저 예측의 형태로 그 출력을 전달한 후 보정 파라미터들로 전환되어야 하는지, 또는 직접 필요한 보정 파라미터들을 전달하도록 배치되는지가 구현의 문제이다. 구현은 단순히 어떤 형태의 데이터가 제어 유닛 및 그 서브시스템들에 의해 처리하기 가장 쉬운지에 크게 의존할 것이다. 예측된 성능 모델 및/또는 보정 파라미터들은 다른 소스들, 예컨대 안정성 모듈, 기판 공정 이력 등으로부터의 보정들과 조합되어, 보정들의 완전한 세트를 얻을 수 있다. 물론, 개별적인 기판에 대해, 제어 유닛은 노광 직전에 측정 스테이션(MEA)에서 정렬 센서들 및 레벨 센서들에 의해 수행된 측정들에 기초한 정렬 모델을 이용한다.

다수의 상이한 변수들 및 다양한 범위의 오차 원인들에 대한 캘리브레이션을 허용하기 위해, 특정한 서브-세트들의 측정이 상이한 상황들에서 선택적으로 사용될 수 있도록 데이터베이스(2014) 내의 각각의 측정을 분류하는 것이 일반적이다. 데이터베이스(2014)는 측정들이 여하한 수의 인덱스 변수(index variable)들에 기초하여 선택될 수 있도록 인덱싱될 수 있다. 각각의 측정은 다-차원 공간에서 한 지점에 효과적으로 위치되고, 그 차원은 인덱싱 변수들이다. 각각의 성능 측정에 대한 인덱싱 변수들은, 예를 들어 필드-간 위치(xw, yw), 필드-내 위치(xf, yf) 및 필드 중심 위치(xc, yc)일 수 있다. 측정 데이터를 서브-샘플링하는 추가적인 인덱싱 변수들은, 예를 들어 스캐닝 방향(SU, SD), 스테핑 방향(SL, SR), 또는 물리적 오차 원인과 상관할 수 있는 여하한의 다른 변수를 포함한다. 데이터베이스(2014) 내의 인덱스 변수들은, 생산 상황에서 그 변수들이 변동하는 경우에 성능을 예측하기 위해 성능 모델(2015)에서 사용될 수 있다.

이 예시에서의 데이터베이스(2014)의 특정한 특징은, 캘리브레이션 패턴들이 적용된 노광 시퀀스 내에서 시간의 변동을 나타내는 시간 값에 의해 성능 측정들이 인덱싱된다는 것이다. 시간 값은 정규화된 스케일로 표현되어, 실시간에서 상이한 지속기간들을 갖는 노광 시퀀스들 사이에 시간 값들을 관련시키기 용이하도록 할 수 있다. 아래에 나타내는 바와 같이, 시간에 의해 인덱싱된 성능 모델은 비교적 작은 캘리브레이션 오버헤드(overhead)로 넓은 범위의 제품 레이아웃들 및 노광 시퀀스들에 걸쳐 꽤 정확한 예측들을 산출할 수 있는 것으로 밝혀졌다.

도 3은 예시적인 캘리브레이션 기판(302)을 나타낸다. 앞서 설명된 바와 같이, 상기 방법의 일 실시예에 따른 캘리브레이션 측정들은 1 이상의 캘리브레이션 기판에 적용되는 복수의 캘리브레이션 패턴들에 대해 수행된다. 기판은 다수의 필드들(304)로 나누어지고, 이 각각은 이에 적용되는 캘리브레이션 패턴(306)을 갖는다. 패턴은 리소그래피 장치 내에 특수한 캘리브레이션 패터닝 디바이스를 제공함으로써 정의될 수 있다. 대안적으로, 실제 제품 디자인이 캘리브레이션에 이용가능한 피처들을 포함할 수 있다. 일 예시에서, 타겟 패턴은 모든 필드에 걸쳐 그리드 패턴에 균일하게 이격된 타겟 영역들(308) 내에 위치되는 오버레이 타겟들을 포함한다. 확대 삽입도로 예시된 바와 같이, 각각의 타겟 영역(308)은 복수의 개별적인 타겟들(310, 312, 314, 316 등)을 포함할 수 있다. 이 타겟들은 영역(308)의 일반적인 위치에 남아있는 동안에 소량만큼 서로 오프셋된다. 오프셋들을 갖는 다수 타겟들의 이 제공은 다수 노광들 및 다수 오버레이 측정들로 하여금 동일한 기판에서, 및 실질적으로 동일한 위치들에서 수행되게 하기 위한 것이다. 오프셋들은 예를 들어 수십 미크론 단위로 측정될 수 있는 한편, 필드 크기는 수십 밀리미터 단위로 측정된다.

수행되는 측정의 성질 및 타겟들의 디자인은, 캘리브레이션에 의해 어느 성능 파라미터들이 개선되어야 하는지에 의존할 수 있다. 다음 예시들에서는, 오버레이가 관심 파라미터이다. 오버레이는 기판의 평면(X 및 Y 방향들)에서의 위치설정 오차들에 관련된다. 또 다른 관심 파라미터는 포커스일 가능성이 있고, 이는 기판의 평면에 수직(Z 방향)인 위치설정 오차들에 관련된다. 이러한 및/또는 다른 성능 파라미터들을 측정하는 타겟들은 동일한 캘리브레이션 기판들, 또는 상이한 캘리브레이션 기판들에 제공될 수 있다.

오버레이 타겟들의 예시적인 경우를 참조하면, 각각의 개별적인 타겟은 통상적으로 아래놓인 층 내의 하부 마크(bottom mark) 및 본 리소그래피 장치에서 형성될 상부 마크(top mark)를 포함한다. 하부 마크들은 동일한 리소그래피 장치 또는 상이한 리소그래피 장치를 이용하여 형성되었다. 캘리브레이션 패턴의 적용 동안, 각각의 타겟 영역(308) 내의 특정 하부 마크 위에 놓이는 상부 마크가 적용된다. 예를 들어, 특정 캘리브레이션 패터닝 작업 시, 상부 마크(310a)가 하부 마크(310b) 위에 적용될 수 있다. 캘리브레이션 측정 동안, 상부 타겟 마크와 하부 타겟 마크 간의 오버레이 오차가 측정된다. 오버레이 오차는 마크들이 X 및 Y 방향들 중 하나 또는 둘 모두에서 오정렬되도록 한다.

각각의 개별적인 타겟 내에서, 피처들은 통상적으로 단일 구조 타겟에서 X 및 Y 방향들 모두의 측정을 허용하도록 제공될 수 있으며, 또는 상이한 타겟들이 X 및 Y에서 따로따로 오버레이를 측정하기 위한 복합 타겟(composite target)으로 제공될 수 있다. 도면은 단지 예시를 위해 단순한 "박스-인-박스(box-in-box)" 타겟으로서 각각의 타겟을 나타낸다. 타겟들은 정말로 이미지-기반 오버레이 메트롤로지에 적절한 '박스-인-박스' 타입으로 이루어질 수 있다; 하지만, 현대 기술들에 따라 이들은 잘-알려진 방식으로 회절-기반 오버레이에 의해 측정될 격자들일 수 있다. 이미지 및 격자 피처들을 모두 갖는 하이브리드 타겟(hybrid target)들이 사용될 수 있다. 정확한 타겟 타입 및 실제로 측정 방식은 구현의 문제이다. 언급된 바와 같이, 오버레이는 측정될 수 있는 유일한 성능 파라미터가 아니며, 관심 파라미터들에 적절하다면 다른 타입들의 타겟 및 다른 메트롤로지 기술들이 적용될 수 있다.

일 예시로서, 오버레이 타겟 영역(308) 내의 각각의 특정한 타겟은 상이한 노광 시퀀스들을 이용하여 연속적인 노광들 동안 따로따로 적용되었을 수 있다. 아래에서 더 설명되는 바와 같이, 성능 모델(2015)은 주어진 제품 필드 크기에 대한 성능의 필드-간 변동들 및 필드-내 변동들을 고려할 수 있는 것이 바람직할 수 있다. 또한, 성능 모델(2015)은 상이한 스캐닝 방향들 및/또는 스테핑 방향과 연계되는 성능의 미묘한 변동들을 고려할 수 있는 것이 바람직할 수 있다. 다시 말하면, 최고 성능을 얻기 위해, 특정 필드 크기 및 형상뿐만 아니라 특정 노광 시퀀스에 특유한 캘리브레이션이 바람직하다.

따라서, 일 예시에서, 타겟(310)은 제 1 노광 시퀀스를 이용하여 제 1 복수의 필드들을 형성하는 제 1 패터닝 작업 동안 형성되었을 수 있다. 이와 유사하게, 타겟(312)은 제 2 노광 시퀀스를 이용하여 제 2 복수의 필드들을 형성하는 제 2 패터닝 작업 동안 형성되었을 수 있다. 타겟(314)은 제 3 패터닝 작업 동안 형성되었을 수 있는 한편, 타겟(316)은 제 4 패터닝 작업 동안 형성되었을 수 있다. 이 방식으로, 측정 데이터의 2 이상의 세트들이 하나의 기판으로부터 모일 수 있다. 측정 데이터의 이 세트들은 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 성능 모델을 발생시키는 데 사용될 수 있다. 적절한 디자인에 의해, 다수 노광들에 의해 동일한 레지스트 층에 모든 캘리브레이션 마크들을 적용하는 것이 가능하다.

동일한 레지스트에서 다수 노광들을 수행하는 대신에, 동일한 기판에서 코팅, 노광 및 현상의 4 사이클들이 이루어질 수 있다. 이 변동들은 리소그래피 장치를 이용하여 1 이상의 노광에 의해 패턴을 적용하는 기본 작업으로부터 벗어나지 않는 변형예들로서 간주되어야 한다. 앞선 패터닝 작업들 중 어느 하나가 단일 노광보다는 다수의 "미니 도즈(mini dose)" 노광들을 이용하여 구현될 수 있다. 다수의 미니 도즈들로 레지스트 재료를 조사하는 것은 타겟 패턴으로 하여금 랜덤 잡음 효과들이 억제되어 적용되게 한다. 예를 들어, 원하는 총 도즈의 1/4의 4 개의 도즈가 사용될 수 있다.

대안적으로 또는 추가적으로, 오버레이 타겟 영역 내의 타겟들이 상이한 필드 치수들을 이용하여 연속 노광들 동안 적용될 수 있다. 이것이 가능한지의 여부는 캘리브레이션 패턴의 디자인에 의존할 것이다. 데이터베이스(2014)에 대한 측정 데이터를 얻기 위해 상이한 필드 크기들이 사용되는 예시들을 이용하면, 편리하게 각각의 영역(308) 내의 12 개의 타겟들이 3 개의 특유한 필드 치수들(2004, 2008, 2012) 각각에 대해 모이도록 측정 데이터의 4 개의 세트들을 허용한다는 것을 인지할 것이다.

일반적인 포인트로서, 당업자라면 이 기술 분야에서의 메트롤로지는 통상적으로, 통계적으로 신뢰할 수 있는 측정을 얻고 랜덤 오차 원인들의 효과들을 가능한 한 많이 제거하기 위해 각각의 값이 여러 번 측정되어야 한다는 것을 알 것이다. 따라서, 예를 들어 캘리브레이션 패턴들의 각각의 세트가 실제로 수 개의 상이한 기판들에 적용될 수 있고, 각각의 적용된 마크가 여러 번 측정되어 그 마크 위치에서 리소그래피 장치의 오버레이 성능에 대한 단일 값을 얻을 수 있다. 그러므로, 본 출원에서의 패터닝 작업 또는 측정의 여하한의 설명은 잠재적으로 수 개의 동일한 작업들의 성능을 언급하는 것으로 취해져야 한다. 가장 높은 정확성을 얻기 위해 패터닝 및 측정들을 반복할 필요성은 다시 생산 시설에서 캘리브레이션이 수행되어야 하는 경우에 발생하는 스루풋의 불이익을 강조한다.

이 예시에서는 시프트들을 갖는 다수의 개별적인 타겟 마크들을 제공하는 기준 이미지가 예시되지만, 이는 필수적인 것이 아니다. 단일 기준 마크에 대한 시프트들을 갖는 다수 마크들이 프린트되고 이들로부터 별도 측정 값들이 얻어질 수 있는 다른 실시예들이 예상될 수 있다. 또한, 예시된 바와 같이, 예시된 마크의 타입들로도, 상이한 노광들에서 필드의 상이한 위치들이 패터닝되거나, 기판에 걸쳐 상이한 필드 위치들에 패턴이 적용되는 시프트들 없이 다수 노광들이 수행될 수 있다.

도 4를 참조하면, 앞서 설명된 원리들에 따른 캘리브레이션을 수행하는 방법(400)이 이제 설명될 것이다. 이 도면에서의 참조 번호들은 다음 단계들을 칭하며, 이들 각각은 (다른 도면들도 참조하여) 더 상세히 설명될 것이다:

402: 상이한 노광 시퀀스들을 이용하여 1 이상의 가판에 캘리브레이션 패턴들을 적용함;

404: 캘리브레이션 패턴들에 대한 캘리브레이션 측정들을 수행함;

406: 1 이상의 인덱싱 변수에 기초하여, 예를 들어 스캐닝 및 스테핑 방향들에 기초하여, 뿐만 아니라 적어도 부분적으로 앞서 언급된 시간 값에도 기초하여 다양한 세트들 및 서브세트들로 분류될 수 있는 데이터베이스로 측정 데이터를 수집함;

408: 인덱싱 변수들을 이용하여 정보를 얻을(interrogate) 수 있는 성능 모델을 발생시킴;

410: 성능 모델을 이용하여, 1 이상의 새로운 레이아웃 및/또는 새로운 노광 시퀀스를 갖는 제품 필드들에 대한 성능을 예측함;

412: 예측된 성능을 이용하여, 1 이상의 제품 레이아웃 및 노광 시퀀스에 대한 보정들을 계산함; 및

414: 리소그래피 장치의 작동을 제어하는 데 계산된 보정들을 이용하여, 제품 레이아웃들에 따라 제품 필드들을 노광함.

도면으로부터 알 수 있는 바와 같이, 단계들(402 및 404)은 상이한 필드 레이아웃들을 이용하여 캘리브레이션 패턴들을 생성하고 측정하기 위해 한 번 넘게 수행될 수 있다. 각각의 필드 레이아웃에 대한 측정 데이터를 얻는 단계들을 동일하므로, 한 번만 설명될 것이다.

방법(400)의 단계(402)에서, 캘리브레이션 패턴이 캘리브레이션 기판에 걸쳐 제 1 복수의 필드들에, 및 동일하거나 또 다른 캘리브레이션 기판에 걸쳐 제 2 복수의 필드들에 적용된다. 점선들로 나타낸 바와 같이, 추가적인 캘리브레이션 패턴들이 적용될 수 있지만, 단순한 구현을 위해 단지 2 개만을 고려하는 것이 충분하다.

도 5에 개략적으로 나타낸 바와 같이, 캘리브레이션 기판(502)은 그리드 패턴에 배치되는 다수의 필드들(504)로 나누어진다. 패터닝 작업 동안, 패턴들이 노광 시퀀스에서 기판 상의 각각의 필드에 적용된다. 스캐닝-타입 리소그래피 장치에서, 노광 시퀀스는 스테핑 및 스캐닝 이동들의 시퀀스를 포함하고, 이에 의해 기판 상의 각각의 필드가 효율적인 또는 유리한 방식으로 패터닝된다. 통상적으로, 스테핑 방향은 기판 좌표계의 X 축과 정렬된다. 스캐닝 방향은 기판 좌표계의 Y 축과 정렬된다. 설명될 스테핑 및 스캐닝 이동들은 패터닝 작업 동안의 패터닝 디바이스, 광학 투영 시스템 및 기판 간의 순전히 상대적인 이동들이라는 것을 유의하여야 한다. 이 상대 이동들은 다수의 방식들로 초래될 수 있다. 원칙적으로, 전체적인 그 상대 이동들이 원하는 이미지 형성 및 이미지 배치를 달성하는 한, 어느 구성요소들이 이동하고 어느 것이 정지 상태로 유지되는지는 중요하지 않다. 실제 장치들에서는, 스캐닝 작동 모드에서 패터닝 디바이스 및 기판의 이동들이 신중하게 동기화되는 방식으로 제어되는 한편, 투영 시스템은 대체로 정지 상태로 유지된다. 반면에, 예시를 위해, 작동은 리소그래피 장치가 기판에 걸쳐 스테핑 및 스캐닝하는 것처럼 가시화될 수 있다.

이를 염두에 두고, 예시적인 필드 크기에 대한 예시적인 노광 시퀀스가 도면의 주요 부분 위에 상세하게 점선 화살표들(518, 520)로 나타내어진다. 각각의 필드는 [예를 들어, "상향 스캔(scan up)" 방향이라고 칭해지는] 양의 Y 방향(510) 또는 음의 Y 방향["하향 스캔(scan down)" 방향](512)으로 스캐닝함으로써 패터닝된다. 특정 필드를 노광한 후, 장치는 [예를 들어, "좌향 스테핑(stepping left)"이라고 칭해지는] 음의 X 방향(514) 또는 ["우향 스테핑(stepping right)"이라고 칭해지는] 양의 X 방향(516)으로 스테핑한다. 좌향 또는 우향 스테핑 후, 통상적으로 다음 필드가 앞선 필드와 반대 방향으로 패터닝된다. 따라서, 특정 필드가 "상향" 방향으로 스캐닝함으로써 노광된 경우, 다음 필드는 "하향" 방향으로 스캐닝함으로써 노광된다. 이는 리소그래피 장치의 불필요한 움직임을 최소화하여, 각각의 기판을 처리하는 데 필요한 시간의 양을 감소시킨다. 반면에, 이는 각각의 필드가 약간의 움직임들(a slightly set of movements)을 이용하여 노광된다는 것을 의미한다. 이것이 스캔 및 스텝 방향들에 따라, 오버레이가 시스템적으로 필드들 사이에서 변동할 수 있는 이유이다.

"상향", "하향", "좌향" 및 "우향"이라는 라벨들은 설명 및 이해를 위한 단순히 편리한 라벨들이며, 물리적으로 어떠한 특정 방위 또는 기준 프레임도 칭하지 않음을 이해할 것이다. 통상적으로, 스테핑 동작은 다음 필드가 바로 인접한 필드이고, 노광이 한 열씩(row-by-row) 진행하도록 수행된다. 이 통상적인 "미앤더(meander)" 패턴이 설명될 시간-인덱싱된 성능 모델들에서 어느 정도 활용된다. 원칙적으로, 유리한 것으로 밝혀진다면 대안적인 시퀀스들이 구현될 수 있다.

이 방식으로, 캘리브레이션 패턴은 일반적으로 왼쪽에서 오른쪽으로 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 스테핑하면서 캘리브레이션 기판 상의 특정 열의 필드들에서 각각의 필드에 연속적으로 적용된다. 한 열의 필드들이 패터닝된 경우, 리소그래피 장치는 다음 열의 필드들에 캘리브레이션 패턴을 적용하지만, (일반적으로) 앞선 열과 반대 방향으로 스테핑한다. 본 예시에서는, "최상부" 열의 필드들이 먼저 왼쪽에서 오른쪽 방향으로(화살표 506) 스테핑함으로써 노광되고, 다음 열의 필드들이 오른쪽에서 왼쪽 방향으로(화살표 508) 노광된다.

도 5의 처음 몇몇 필드들에서, 상향 및 하향 화살표들이 각각의 필드를 노광하는 경우에 사용되는 스캐닝 방향을 예시한다. 또한, 각각의 필드에 대해 스캔 및 스텝 방향들의 어느 조합이 사용되는지를 나타내기 위해 해칭(hatching)이 사용된다. 주요 도면 아래의 삽입도는 본 예시에서 캘리브레이션 기판 상의 상이한 필드들에 패턴을 적용하는 데 사용되는 4 개의 스캔 및 스텝 조합들 각각을 상이한 해칭이 어떻게 표현하는지를 나타낸다. 이들은: 상향 스캔/우향 스텝(SUSR; 518); 하향 스캔/우향 스텝(SDSR; 520); 상향 스캔/좌향 스텝(SUSL; 522); 및 하향 스캔/좌향 스텝(SDSL; 524)이다.

앞서 설명된 바와 같이, 특정 필드에서의 리소그래피 장치의 오버레이 성능은 그 필드의 노광(패터닝) 동안 사용되는 스캐닝 및 스테핑 방향에 부분적으로 의존할 수 있다. 결과적으로, 일 예시로서 상향/좌향 조합을 이용하여 패터닝된 특정 필드에서의 오버레이 성능은 하향/우향 조합을 이용하여 패터닝된 동일한 필드에서의 오버레이 성능과 작지만 시스템적인 방식으로 상이할 수 있다. 캘리브레이션 방법은 시스템적 효과들을 관찰하는 적절한 측정 데이터의 세트들을 갖는다는 전제 하에 이 시스템적 오차를 보정할 수 있다. 이러한 이유로, 예시된 방법에서는 캘리브레이션 기판 상의 각각의 필드가 2 번 이상 패터닝된다. 설명될 제 1 실시예에서, 패터닝 작업은 레이아웃 내의 각각의 필드 위치가 2 개의 상이한 스캔 방향들(SU, SD)을 이용하여 패터닝되도록 상이한 노광 시퀀스로 반복된다. 아래에서 간략히 설명되는 제 2 실시예에서, 패터닝 작업은 레이아웃 내의 각각의 필드 위치가 도 5를 참조하여 설명된 4 개의 스캔 및 스텝 조합들 각각을 이용하여 패터닝되도록 상이한 노광 시퀀스들로 반복된다.

도 6은 캘리브레이션 필드들의 4 개의 세트들이 실제 예시에서 상이한 노광 시퀀스들 및/또는 레이아웃들을 이용하여 1 이상의 캘리브레이션 기판에 적용되는 방식을 예시한다. 4 개의 캘리브레이션 노광들은 CP1, CP2, CP3 및 CP4로 표시된다. (이 노광들은 상이한 기판들에서 수행될 수 있거나, 또는 도 3에 예시된 타입의 오프셋들을 이용하여 동일한 기판에서 다수 노광들로서 이루어질 수 있다.)

노광(CP1)은 제 1 복수의 필드들을 적용하고, 노광(CP2)은 제 2 복수의 필드들을 적용한다. 알 수 있는 바와 같이, 이 두 노광들 간의 레이아웃은 동일하다. 예시에서, 각각의 노광(CP1, CP2)은 300 mm 직경의 웨이퍼 상에 81 개의 필드들을 포함하고, 각각의 필드는 예를 들어 26 mm x 33 mm의 풀-사이즈(full-size) 필드이다. 레이아웃은 노광들(CP1 및 CP2) 사이에 동일하지만, 상이한 시퀀스의 스캔 및 스텝 이동들(상이한 노광 시퀀스)을 이용하여 필드들의 각각의 세트가 그 기판에 적용된다. 노광(CP1)은 저부 좌측 위치에서 필드(611)로 시작하는 한편, 노광(CP2)은 저부 우측 위치에서 필드(612)로 시작한다. 상이한 노광 시퀀스를 따르면, 레이아웃의 각각의 필드 위치에서 노광들(CP1 및 CP2)은 상이한 스캔 방향 및 상이한 스텝 방향을 이용한다는 것을 알 것이다. 따라서, 예를 들어 노광(CP1)에서의 필드(611)는 상향 스캔, 우향 스텝(SUSR) 조합을 갖고, 노광(CP2)에서의 대응하는 필드(611')는 하향 스캔, 좌향 스텝(SDSL) 조합을 갖는다.

본 명세서에서 설명되는 시간-인덱싱된 성능 모델을 이용하여, 단 2 개의 노광들만으로 상당한 캘리브레이션 이점들이 얻어질 수 있다. 다른 실시예들에서, 추가 노광들이 수행될 수 있다. 원한다면, 동일한 레이아웃을 갖는 4 개의 노광들이 모든 필드 위치로 하여금 4 개의 가능한 스캔-스텝 조합들(SUSR, SDSR, SUSL, SDSL)로 노광되게 할 수 있다.

추가적인 이득을 위해, 또 다른 캘리브레이션 노광들은 상이한 레이아웃들을 이용하여 수행될 수 있다. 나타낸 예시에서, 제 3 및 제 4 노광들(CP3 및 CP4)이 구성된다. 나타낸 예시에서, 노광들(CP3 및 CP4) 간의 레이아웃은 동일하지만, 제 1 및 제 2 노광들에서의 레이아웃과 상이하다. 필드 크기는 이 예시에서 변화되지 않지만, 필드 위치들은 X 및 Y 방향들 모두에서 필드 절반만큼 시프트된다. 노광들(CP3 및 CP4)에서의 필드들의 수는 81 개 대신에 77 개이다. 시작하는 필드들은 613 및 614로 표시된다. 노광들(CP3, CP4)의 쌍에 대한 노광 시퀀스들은 다시 각각의 필드 위치에서 2 개의 노광들이 상이한 스캔 방향들 및 상이한 스텝 방향들을 갖도록 선택된다. 따라서, 노광들(CP3 및 CP4)로부터의 필드들을 조합함으로써, SU 필드들에 의한 기판의 전체 커버리지(full coverage)가 얻어지고, 동일하게 SD, SR, SL에 적용된다. 시프트된 필드 위치들로 추가적인 측정 데이터를 얻는 이점은, 캘리브레이션이 4 개의 노광들로부터의 측정 데이터를 조합함으로써 기판 테이블에 대한 국부적인 효과들을 격리시킬 수 있다는 것이다. 국부적인 효과들은, 예를 들어 침지 유체에 대한 추출 채널들 또는 기판 테이블 내의 다른 구조체들의 위치설정 및 작동으로부터 발생할 수 있다.

이제 도 4의 단계(404)도 참조하면, 타겟들(310, 312, 314, 316)에 의해 드러나는 오버레이 오차를 측정하는 바와 같은 측정들이 캘리브레이션 기판(들)에서 수행된다. 캘리브레이션 측정들 중 일부 또는 전부는, 예를 들어 메트롤로지 장치(240)를 이용하여 수행될 수 있다. 몇몇 예시들에서, 캘리브레이션 측정들 중 일부 또는 전부는 대안적으로 정렬 센서(AS) 또는 리소그래피 장치(LA) 내의 다른 센서들을 이용하여 수행될 수 있다. 분류 및 후속한 처리를 위해 모든 측정 데이터의 세트들이 데이터베이스(2014)에 모인다.

도 4를 다시 참조하면, 단계(406)에서 개별적인 필드들에 대한 측정 데이터가 원하는 관심 인덱싱 변수들의 세트에 기초하여 세트들 및 서브세트들로 분류된다. 이 특정 예시에서, 관심 변수들은 패터닝 작업들 동안 사용되는 스캔 및 스텝 방향들을 포함한다. 상향 스캔 방향을 이용하여 패터닝된 필드들로부터의 모든 측정 데이터가 스캔 방향 인덱스 변수를 이용하여 선택될 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, 예시된 방법에서의 특정 인덱싱 변수는 시간 값이다. 시간은, 많은 오차의 원인들이 열적 효과들 및 동적 효과들로부터 발생하고 이것이 리소그래피 장치의 작동 동안 시간에 따라 진전되기 때문에 관심 변수이다. 열적 효과들은 기판(W)의 가열 및 냉각, 레티클(MA)의 가열 및 냉각, 기판 테이블(WTa/WTb)의 가열 및 냉각, 및 투영 시스템(PS) 내의 렌즈 요소들의 가열 및 냉각을 포함한다. 이 효과들 중 일부는 잘 이해되고, 지정된 보정들을 계산함으로써 감소되는 오차들일 수 있다. 다른 시변 효과들을 알려지지 않은 원인들 및 특성들을 갖는다. 이들은 본 명세서에서 설명되는 캘리브레이션 방법들을 이용하여 보정될 수 있다.

도 7은 상이한 지속기간의 노광 시퀀스들이 정규화된 시간 범위(T=0 내지 T=1) 상에 매핑되는 방식을 예시한다. 실시간축(t)이 나타내어진다. CP1 내지 CP4로 표시된 바아(bar)들은 노광 시퀀스들의 지속기간들을 나타낸다. 노광들(CP1 및 CP2)의 지속기간들은 거의 동일하다. 노광들(CP3 및 CP4)의 지속기간들은 더 적은 필드들로 인해 약간 더 짧다. 유사한 레이아웃들로도, 예를 들어 상이한 스캐닝 속력들을 선택함으로써 매우 상이한 노광 지속기간들이 발생할 수 있다. 이 노광 시퀀스들의 실시간 지속기간들이 어떻든, 이들은 모두 예시된 바와 같이 정규화된 시간 값(T)에 매핑될 수 있다. 정규화된 시간 값(T)은 첫번째 필드의 노광이 시작되는 T=0으로부터 최종 필드의 노광이 종료되는 T=1까지 증가한다. 본 예시에서는 이러한 방식으로 정규화된 시간 스케일의 시작 및 종료가 정의되지만, 본 명세서의 원리를 벗어나지 않고 상이한 기준 포인트들을 참조하여 노광 시퀀스의 처음과 끝이 정의될 수 있다. 예를 들어, 시작 시간은 필드의 제 1 부분이 실제로 노광되는 때보다는 노광 시퀀스가 시작되는 때일 수 있다. 간단한 구현에서, 각각의 실제 노광 지속기간 내의 시간들은 간단한 선형 스케일링에 의해 정규화된 시간 스케일에 매핑된다. 다른 실시예들에서, 필요에 따라 비-선형 스케일링이 적용될 수 있다.

도 7에 예시된 매핑을 이용하여, 노광(CP1)의 노광 시퀀스에서의 여하한의 시점이 노광들(CP2, CP3 및 CP4)에서의 대응하는 시점들에 매핑될 수 있다. 그 시점에 노광되고 있던 기판 상의 위치로부터의 측정 데이터는 데이터베이스(2014) 내의 시간-기반 인덱싱을 이용하여 접근될 수 있다. 시간 인덱싱에서 어떤 분해능(입상도)을 적용할지는 디자인 선택의 문제이다. 본 명세서에 설명되는 제 1 실시예에서, 시간 값은 그 필드를 스캐닝하는 중간에, 예를 들어 실시간에 기초하여 각각의 필드에 할당된다. 제 3 실시예에서, 시간 값은 필드를 위 또는 아래로 스캐닝할 때 노광 슬릿의 모든 위치에 할당된다. 리소그래피 장치는 물론 스테핑 모드로 작동될 수 있고, 이 경우 전체 필드는 단일 시간 값만을 가질 것이다.

도 7에도 예시된 바와 같이, 제품 레이아웃들(P1, P2)의 노광 시퀀스에서의 여하한의 시점도 정규화된 시간 값(T)에 매핑될 수 있다.

이제 도 4(단계 408)와 함께 도 8을 참조하면, 도 8은 본 발명의 제 1 실시예에서의 성능 모델(2015)의 구조를 나타낸다. 데이터베이스(2014)의 인덱싱 변수들을 이용하여, 노광들(CP1 내지 CP4)로부터의 측정 데이터의 상이한 서브세트들이 접근되고 사용되어 성능 모델의 다양한 성분들을 계산한다. 측정 데이터가 오버레이 오차 측정들인 경우, 성능은 X 방향에서의 오버레이(DX) 및 Y 방향에서의 오버레이(DY)에 관하여 따로따로 모델링된다. 본 예시에서, 두 브랜치들(DX 및 DY)에서의 처리는 동일하지만, 이는 반드시 그러할 필요는 없다. 일 예시로서 DY 모델을 참조하면, "필드-내" 및 "필드-간" 오차 성분들("핑거프린트들")이 측정 데이터로부터 추출된다. 잘 알려진 바와 같이, 리소그래피 공정 시 존재하는 오차들은 각각의 필드 내의 위치(xf, yf)에 따라 시스템적으로 재발하는 오차들, 및 전체로서 기판 상의 위치(xw, yw)의 함수로서 시스템적으로 재발하는 그 오차들을 포함한다.

성능 모델(2015)의 각각의 성분은 측정 데이터의 소정 서브세트(서브-샘플링)에 피팅되는 적절한 파라미터화된 모델을 포함한다. 당업자라면 채택될 수 있는 상이한 모델들의 범위를 알 것이다. 가장 통상적인 예시는 2-차원 다항식 모델이다. 모델의 차수(다항식의 계수들의 수)는 원하는 공간 주파수 응답을 달성하도록 선택된다. 필드-간 성분들에 대해서는, 방사 함수(radial functions)에 기초한 모델이 바람직할 수 있다. 상이한 서브세트들은 인덱스 변수들을 이용하여 접근된다. DY에 대한 예시된 성능 모델에서, 필드-간 성분들은 브랜치 DY-INTER에 있다. 필드-간 성분들(SU, SD)은 각각 상향 스캔 필드들 및 하향 스캔 필드들에 대한 데이터에 모델들을 피팅함으로써 발생된다. 이와 유사하게, 필드-간 성분들(SR, SL)은 각각 우향 스텝 및 좌향 스텝 필드들에 대한 데이터에 모델들을 피팅함으로써 발생된다. 동일한 측정 데이터 포인트들은 하나보다 많은 데이터의 서브세트에서 나타남을 이해할 것이다. 예를 들어, 각각의 필드는 스캔 방향 및 스텝 방향을 둘 다 갖고, 이에 따라 주어진 측정 포인트는 (예를 들어) SU 성분 및 SR 성분에 기여할 수 있다. 성분들 각각은 평균 이상 및 이하의 편차로서 표현되고, 성분들은 "더블 카운팅(double counting)" 없이 측정에 추가될 수 있다.

필드-내 브랜치 DY-INTRA에서, 이 예시에서의 성능 모델은 특정한 스캔 방향들(SU, SD)에만 관련된 성분들을 갖는다. 당업자라면, 필드-내 핑거프린트들을 추출하는 방법들에 익숙하며, 측정 데이터의 상이한 서브세트들에 대해 적절한 방법이 사용될 수 있다. 한가지 방법에서, 관련 서브세트에서 모든 필드들로부터의 측정들을 조합함으로써 "평균 필드"가 결정된다. 이 평균 필드는, 각각의 필드-내 위치에 대해 오버레이(DY)의 추산을 제공한다. 이를 위해 많은 상이한 타입의 알고리즘들이 고려되고, 대체로 단순한 평균이 사용될 수 있다. 각각의 스캔 방향(SU, SD)에 대해 선택된 측정 데이터의 서브세트들로부터 별도의 평균 필드들이 계산된다. 필드-간 성분들의 경우에서와 같이, 필드-내 핑거프린트들은 평균 필드로부터의 편차들로서 표현되고, 이들은 특히 그 특정 스캔 방향과 상관되는 오버레이 오차의 성분만을 포함한다.

본 예시에서, 성능 모델의 필드-내 성분들은 동적(DYN) 성분들 및 정적(STAT) 성분들로 나누어진다. 각각의 스캔 방향에 대한 동적 성분은 시간 값(T)에 따라 변동하는 필드-내 성능을 정의한다. 다시 말하면, 동적 성분들(DYN-SU 및 DYN-SD) 각각은 3-차원 모델이고, 이는 오버레이 오차(DY)의 필드-내 성분이 노광 시퀀스 동안 시간에 따라 변동하는 방식을 나타낸다. 정적 성분들은 단순한 2-차원 모델들이다.

또한, 성능 모델에 대한 각각의 브랜치에서 "전역적" 성분(GLBL)이 제공된다. 이 성분들의 발생은 아래에서 더 상세히 설명될 것이다.

도 9는 상향 스캔(SU) 성분들만을 참조하여, 오버레이 오차 성분(DY)에 대한 성능 모델의 성분들의 발생을 예시한다. 다른 성분들에 대한 처리는 유사하며, 인덱스 변수들만이 변화한다. 본 예시에서, 도 9의 동그라미 번호들 (1), (2), (3) 및 (4)에 의해 표시되는 일련의 계산들이 수행된다. 동일한 동그라미 번호들이 참조하기 쉽도록 도 8에 표시된다.

제 1 단계(1)에서, 필드-간 성분(DY-INTER-SU)이 먼저 계산된다. 기판의 맵 상의 명암(shading)에 의해 오버레이 측정 데이터(902)가 나타내어진다. 이 맵의 수평축은 X 방향에서의 위치(xw)이고, 수직축은 Y 방향에서의 위치(yw)이다. 중간 회색이 캘리브레이션 패턴들에 대해 그 지점에서 측정되는 영(zero) 오버레이 오차를 나타낸다. 흑색으로부터 백색으로의 명암들로 표현되는 스케일은 임의적이지만, 예를 들어 수 나노미터 정도일 수 있다. 이 데이터는 단일 노광으로부터가 아니라, 노광들(CP1 내지 CP4)과 같은 다수 노광들로부터의 측정들의 조합에서 온 것임을 유의한다. 이 측정 데이터는 데이터베이스(2014)에 저장되고 분류되었으며, 인덱싱 변수 스캔 방향을 이용하고 값(SU)을 선택하여 서브-샘플링되었다. 선택적으로, 현재 성능 모델에 대한 입력이 보정되지 않은 오버레이 오차만을 포함하도록, 리소그래피 장치 내의 다른 메카니즘들에 의해 이루어질 소정 보정들은 감산되었을 수 있다.

필드-간 성분(904)을 얻기 위해 파라미터화된 모델이 수신된 데이터에 피팅된다. 이 성분도 기판의 맵 상에 나타내어지고, 위치(xw, yw)의 함수이다. 이 예시에서의 성능 모델은 비교적 낮은 차수의 다항식 또는 다른 적절한 모델이고, 기판에 걸쳐 관찰되는 오버레이 변동들의 매끄러운 표현을 생성함을 이해할 것이다. 나타낸 예시에서, 피트는 xw 및 yw에서 8차 다항식이다. 성능 모델의 필드-간 성분(904)이 계산되었으면, 이는 나머지 성분(906)을 얻기 위해 측정 데이터(902)로부터 감산된다. 측정된 오버레이 오차에서 강한 필드-간 성분이 존재하는 경우에 기대되는 바와 같이, 나머지 데이터는 더 적은 낮은 공간 주파수들을 갖고, 또한 덜 극단적인 명암을 갖는 것이 관찰될 수 있다. 이 성분은 필드-간 보정을 계산하는 성능 모델을 이용하여, 제품 노광들에서 보정될 수 있다.

도 9에 나타내지는 않지만, 스텝 방향들(SR, SL)에 대해, 하향 스캔 방향(SD 성분)에 대해 성능 모델의 필드-간 성분들을 얻기 위해 유사한 계산들이 수행된다. (유사한 계산들이 물론 오버레이의 DX 성분에 대해 수행되며, 이들은 이 구현에서 DY 성분과 아주 독립적이다.)

다음 단계(2)에서, 입력으로서 나머지 성분(906)을 이용하여 필드-내 성능 모델의 동적 성분(DY-INTRA-DYN-SU)이 계산된다. 필드-내 성분인 이러한, 상향 스캔 노광을 갖는 모든 필드들로부터의 측정 데이터가 필드-내 측정 데이터(912)로 조합되고, 공간 차원들은 최대 필드 크기의 차원들에 대응한다. 필드-내 위치는 xf, yf 좌표들로 나타내어진다. 동적 성분인 이러한 데이터는 필드-내 위치에 의해 인덱싱될 뿐만 아니라, 제 3 차원으로서 정규화된 시간 값(T)에 의해서도 인덱싱된다. 데이터(912)는 일련의 슬라이스(slice)들로서 제시된다. 실제 예시에서, 슬라이스들의 수는 도면에 나타낸 것보다 많을 수 있다. 슬라이스들의 수는 캘리브레이션 노광들(CP1 내지 CP4)에서의 필드들의 수에 대응하며, 각각의 필드로부터의 데이터는 적절한 시간 값에 배치된다. 다른 실시예들에서, 필드의 상이한 부분들에 대한 측정 데이터에 상이한 시간 값들이 할당될 수 있다. 시간은 리소그래피 장치의 노광 슬릿이 필드 전체에 걸쳐 위 또는 아래로 스캐닝함에 따라 계속 증가한다. 다른 한편으로, 본 실시예의 간명함을 위해, 각각의 필드로부터의 모든 측정 데이터에 단일 시간 값이 할당되고, 이는 필드 중심의 노광 시간에 대응한다. 실제 시간 값들이 데이터베이스에 입력되는 경우에 정규화된 시간 스케일로 전환되는지, 또는 데이터베이스에서 정보가 얻어지는 경우에 전환이 일어나는지는 구현의 문제이다.

도 3을 다시 참조하면, 나타낸 예시는 각각의 필드가 7 x 7 그리드의 측정들에 의해 샘플링된다고 가정한다. 몇몇 그리드 위치들은 나타낸 바와 같이 비어있을 것이고, 여기에서 필드가 기판의 에지와 오버랩된다. 이 샘플링은 도 3의 타겟 영역들(308) 사이에서 검게 채워진 타겟 영역들에 의해 나타내어진다. 물론, 필요에 따라 더 높거나 낮은 밀도의 공간 샘플링이 선택될 수 있다. 당업자라면, 모델의 원하는 정확성을 위해 샘플들의 수가 충분하지만, 캘리브레이션 시간이 허용가능하도록 너무 크지 않도록 균형이 이루어져야 함을 이해할 것이다. 샘플링 지점들은 규칙적인 그리드에 있을 필요는 없고, 모든 필드들에서 동일할 필요도 없다. 이 도면에서 명암에 의해 표현되는 DY 값들의 범위는 데이터 902 내지 906보다 작다는 것을 유의한다.

시간-인덱싱된 필드-내 데이터(912)에 기초하여, 성능 모델의 동적 필드-내 성분(914)이 계산된다(DY-INTRA-DYN-SU). 이는 3 차원으로 피팅되는 또 다른 파라미터화된 모델이다. 공간 차원들에서, 낮은 차수의 다항식(예를 들어, xf 및 yf에서 4차 또는 6차)이 사용될 수 있다. 시간 차원에서, 파라미터화된 모델이 사용될 수 있거나, 또는 모델은 단순히 데이터(912)로부터 보간되는 다수의 슬라이스들을 포함할 수 있다(다시 말하면, 1차 피트). 이 예시에서, 슬라이스들의 수는 예상되는 필드들의 수와 동일하게 이루어질 수 있다. 슬라이스들의 수는 시간축에서 더 낮은 분해능이 충분할 경우에 더 적을 수 있다.

앞서 언급된 바와 같이, 캘리브레이션을 위해 노광되는 필드 크기가 최대 필드 크기보다 작은 상황들이 존재할 수 있다. 특히, 리소그래피 장치가 더 작은 필드 크기들을 갖는 제품들을 제조하기 위해서만 사용되는 경우에, 제품 필드 크기들에 더 가까운 필드 크기들 및 레이아웃들로의 캘리브레이션 노광들을 이용하여 더 정확한 성능 모델이 얻어질 수 있다. 그 경우, 데이터(912)의 공간 범위는 제한될 것이다. 주어진 슬라이스 당 샘플들의 수를 유지하도록(예를 들어, 7 x 7 그리드를 유지하도록) 요구되는 경우, 필드의 중심부에서의 공간 샘플링 밀도가 증가될 수 있다. 측정된 샘플 지점들의 그리드 외부에서의 외삽(extrapolation)은 오차들을 도입할 수 있고, 권장되지 않는다.

성능 모델의 동적 필드-내 성분(914)을 계산하였으면, 이는 나머지 필드-내 데이터(916)를 얻기 위해 필드-내 측정 데이터(912)로부터 감산된다. 측정된 오버레이 오차에서 강한 필드-내 성분이 존재하는 경우에 기대되는 바와 같이, 나머지 데이터는 덜 극단적인 명암을 갖는 것이 관찰될 수 있다. 동적 필드-내 성분(914)은 필드-내 위치 및 시간에 기초하여 필드-간 보정을 계산하는 성능 모델을 이용하여, 제품 노광들에서 보정될 수 있다.

제 3 단계(3)에서, 나머지 필드-내 데이터(916)로부터 정적 필드-내 성분(922)(DY-INTRA-STAT-SU)이 계산된다. 시간 값은 이 정적 성분에서 무시되며, 3-차원 나머지 데이터(916)는 2 차원 공간으로 축소된다. 데이터에 여하한의 모델을 피팅하기보다, 이 성분에서는 필드-내 위치에 의해 인덱싱되는 원시 측정 데이터가 저장된다. 필요한 경우, 예를 들어 선형 보간으로의 산발적 내삽 피트(scattered interpolant fit)를 이용하여, 또는 2-차원 다항식 피트를 이용하여 보간이 수행될 수 있다. 이 그리드의 사각형들에서의 명암은 데이터 시각화의 인위적 결과(artifact)이다. 이 예시에서의 데이터 지점들은 사각형들의 코너들 주위에만 존재한다. 개략적인 7 x 7 어레이의 샘플 지점들이 관찰될 수 있지만, 필드-내 위치들은 도 3에 나타낸 작은 오프셋들이 완전히 표현되는 충분한 정밀도로 저장된다. 이 도면에서 명암에 의해 표현되는 DY 값들의 범위는 앞선 플롯들보다 훨씬 더 작다는 것을 유의한다. 나머지 데이터(916)는 앞선 성분들보다 훨씬 더 낮은 진폭을 갖는다.

도 9에 나타내지는 않지만, 하향 스캔 방향(SD 성분)에 대해 성능 모델의 동적 및 정적 필드-내 성분들을 얻기 위해 유사한 계산들이 수행된다. 본 예시에서는 필드-내 성분들이 상이한 스텝 방향들(SR, SL)에 대해 계산되지 않지만, 또 다른 구현에서는 이들이 계산될 수 있다. (이러한 구현이 도 11을 참조하여 아래에서 설명된다.)

제 4 단계(4)에서, 성능 모델(800)의 "전역적" 성분(DY-GLBL)을 얻기 위해 입력으로서 전체 기판에 걸쳐 있는 나머지 데이터(932)가 계산된다. 나머지 데이터는 SU 성분만이 아니라 원래 측정 데이터(902)로부터의 필드-간 및 필드-내 성분들을 모두 감산함으로써 계산된다. 이 방식으로, 나머지 데이터(932)가 성능 모델의 다른 성분들로부터 계산되는 여하한의 보정에 의해 보정되지 않을 오버레이의 성분을 나타낸다. 다시, 흑-백 명암에 의해 표현되는 DY 값들의 범위는 앞선 플롯들보다 작고, 나머지 오버레이는 매우 낮은 진폭으로 이루어진다. 하지만, 이는 시스템적이고 개별적인 리소그래피 장치의 특이성들에 관련되는 성분들을 포함할 수 있다. 이 나머지 오버레이를 모델링하기 위해, 비교적 높은 차수의 피팅 함수를 이용하여 또 다른 2-차원 파라미터화된 모델(934)이 정의된다. 예를 들어, 파라미터화된 모델은 필드-간 성분(904)에서 표현될 수 있는 것보다 더 높은 공간 주파수들로 하여금 표현되게 하도록 2 차원에서 18차 다항식일 수 있다.

DY-SU 모델의 최종 성분(934)을 얻었으면, 데이터(932)로부터 성분(934)을 감산함으로써 또 다른 나머지 성분(936)이 계산될 수 있다. 이 나머지 성분(936)은 낮은 레벨의 고-주파수 특성을 나타내며, 이는 예상되어야 한다. 하지만, 또 다른 분석에 의해 식별되고 보정될 수 있는 시스템적 성분들이 존재할 수도 있다. 예를 들어, 플롯(936)은 적절한 모델 성분에 의해 보정될 수 있는 일부 원형 패턴들을 드러낸다. 또한, 나머지 플롯은 오차들의 근본 원인들에 대한 정보를 제공하여, 유지보수 및/또는 디자인 개선을 허용할 수 있다.

성능 모델(800)의 성분들을 모두 계산하였으면, 다시 도 4의 흐름도(단계 410)가 참조되고, 성능 모델(2015)의 다양한 필드-간 및 필드-내 성분들은 특정한 레이아웃(2016) 및 특정한 노광 시퀀스를 갖는 실제 제품 기판에 대한 성능을 예측하는 데 사용된다. 성능 모델(2015)은 다양한 특정 제품 레이아웃들 및 노광 시퀀스들에 대해 특정 성능 모델들이 도출될 수 있는 "총칭적" 또는 "마스터" 성능 모델로서 설명될 수 있다. 성능이 실제 필드 크기의 여하한의 특정한 캘리브레이션 기판들을 운영하지 않고 "실험"으로서 대안적인 노광 시퀀스들에 대해 예측될 수 있는 것이 유용할 수 있다. 하지만, 더 중요하게는 단계(412)에서 성능 모델 성분들 중 일부 또는 전부에 기초한 보정들이 계산된다. 이 보정들은 제품 노광 시퀀스의 각각의 필드에서 사용된 특정한 스캔 및 스텝 방향과 같은 인덱싱 변수들을 참조하여 선택되는 성능 모델의 상이한 성분들로부터 합성된다. 또한, 동적 성분들에 대해, 특정한 보정은 성능 모델에서 사용된 정규화된 시간 값에 매핑되는 제품 노광 시퀀스 내의 시간도 참조하여 선택된다.

몇몇 경우, 동적 성분들은 제품 노광 레시피의 1 이상의 파라미터에 따라 스케일링되는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어, 몇몇 동적 효과들이 1 이상의 변수에 따라 스케일링될 수 있다. 이러한 변수들의 예시들은 필드 크기, 일렬에서 노광된 필드들의 수, 스캔 속력, 노광 도즈 세팅들을 포함한다. 이 스케일 인자들 및 변수들은 경험적으로 캘리브레이션 데이터의 적절한 세트들에 피팅함으로써 결정될 수 있다. 이 스케일 인자들은 대안적으로, 일단 생산이 진행중이면 피드백에 의해 결정되거나 조정될 수 있다. (생산 기판들에 대한 측정들은 성능 모델에 의해 식별되는 특정한 성분들을 모니터링하고 피드백에 의해 드리프트를 보정하는 데 사용될 수 있다.)

단계(414)에서, 성능 모델(800)의 성분들 중 일부 또는 전부가 사용되어, 제품 패턴들을 제품 기판들에 적용하기 위해 리소그래피 장치를 제어하는 데 사용되는 보정 파라미터들의 1 이상의 세트를 계산한다. 제품 기판 상의 각각의 필드에 대하여, 성능 모델의 적절한 성분들을 선택하기 위해 스캔 방향, 스텝 방향, 필드-간 위치 및 필드-내 위치가 사용된다. 종래의 방법들과 달리, 시변 효과들이 더 정확하게 보정될 수 있도록 제품 노광 시퀀스 동안 증가하는 시간 값이 추가적인 인덱싱 변수로서 사용된다.

언급된 바와 같이, 스캔 방향 및 스텝 방향이 단 2 개의 가능한 인덱싱 변수들이다. 측정 데이터는 파라미터들의 여하한의 바람직한 조합에 따라 인덱싱 및 서브-샘플링될 수 있다. 예를 들어, 기판의 주변 구역들이 별도로 분류되어, 에지-관련 성분으로 하여금 성능 모델에 추가되게 할 수 있고, 에지-관련 오차들이 예측 및/또는 보정될 수 있다.

도 4에 점선들로 나타낸 바와 같이, 단계들(402 및 404)의 값비싼 캘리브레이션 노광들 및 측정들을 반복하지 않고, 상이한 제품 레이아웃들 및 상이한 제품 노광 시퀀스들에 대해 단계들(410, 412, 414)이 반복될 수 있다. 또한, 오버레이 성능의 상당한 개선이 비교적 적은 캘리브레이션 오버헤드로 얻어질 수 있음이 발견된다. 보정될 오차 원인들의 타입들에 따라, 단지 2 개의 캘리브레이션 노광들(CP1 및 CP2)만이 충분할 수 있다. 기판 스케일에 대한 몇몇 국부화된 효과들에 대해, 또 다른 쌍의 캘리브레이션 노광들(CP3, CP4)을 추가하는 것이 유리할 수 있다. 하지만, 이 몇몇 캘리브레이션 노광들은 이후 폭넓은 범위의 레이아웃들 및 노광 시퀀스들에 대해 특정한 보정들을 발생시키는 데 사용될 수 있다.

앞선 예시들에서, 캘리브레이션 노광 레이아웃들 및 노광 시퀀스들은 각각의 노광이 다른 것(들)을 보충하는 쌍으로, 또는 넷씩(in fours) 디자인되어, 스캔 및 스텝 방향들의 각각의 서브세트에 의해 기판 영역의 전체 커버리지를 제공하였다. 하지만, 캘리브레이션 노광들은 동일한 전체 효과를 달성하도록 이러한 상보적인 쌍들 또는 그룹들로 배치될 필요는 없으며, 캘리브레이션 레이아웃들 및 노광 시퀀스들의 여하한의 적절한 배치가 사용될 수 있다. 몇몇 성분들에 의한 기판 영역의 불완전한 커버리지가, 예를 들어 몇몇 다른 이득을 얻기 위해 허용될 수 있다.

도 10은 여러 가지 상이한 제품 레이아웃들 및 노광 시퀀스들의 노광들을 보정하기 위해 도 8 및 도 9의 성능 모델을 이용한 결과들을 나타낸다. 수평축을 따라, 상이한 레이아웃들 및 노광 시퀀스들이 배치된다. 수직축은 임의 스케일에서 오버레이(OV)를 나타낸다. 상이한 성능 측정값들이 명시되도록 이용가능하다. 이 그래프에서의 바아들은 리소그래피 장치의 척들 모두에서 99.7 %의 신뢰도로 최대 DX 또는 DY 값을 나타낸다. 백색 바아들은 본 명세서에 설명된 성능 모델을 이용하지 않은 최대 오버레이를 나타낸다. 흑색 바아들은 도 4, 도 8 및 도 9의 방법에 의한 보정 후 최대 오버레이를 나타낸다.

보정 후 성능은 모든 경우에 크게 개선된다는 것을 알 수 있다. 처음 4 개의 노광들은 캘리브레이션에 대한 입력으로서 사용되는 동일한 기판들(CP1 내지 CP4)이다. 이들이 잘 보정될 것으로 기대될 것이다. 다음 4 개의 노광들(CP1' 내지 CP4')은 동일한 레이아웃들 및 노광 시퀀스들을 갖지만, 상이한 기판들, 상이한 처리 카세트(FOUPs) 및 상이한 노광 속력들로 이루어진다. 인덱스로서 정규화된 시간 값(T)을 이용하여, 상이한 속력들에도 불구하고 시간-기반 성분들이 모델링되고 보정될 수 있다. 다시, 흑색 바아들에서 우수한 개선이 얻어진다는 것을 알 수 있다.

노광들의 마지막 그룹은 다양한 제품 레이아웃들(P1, P2 등)에 대한 것이다. 이들은 상이한 필드 크기들 및 노광 시퀀스들을 갖고, 몇몇 레이아웃들은 단지 1/4 크기의 필드들을 갖는다. 다양한 제품 레이아웃들에도 불구하고, 흑색 바아들로부터 여전히 오버레이의 우수한 개선이 얻어짐을 알 것이다. 레이아웃-특정 캘리브레이션이 약간의 추가 개선을 산출할 수 있지만, 모든 제품 및 레시피에 대해 레이아웃-특정 캘리브레이션을 수행할 필요가 없는 것의 이득은 상당하다.

데이터베이스(2014) 및 예측 모델(2015)은 "도메인 특정" 캘리브레이션들을 구현하도록 큰 유연성을 제공하며, 이는 정확한 제품 레이아웃 및 시퀀스의 측정들에 기초하는 것이 아니라, 제품 레이아웃들 및 제품 노광 시퀀스들의 특정 클래스와 가장 관련이 있는 것들로 선택되는 측정들에 기초하는 캘리브레이션들이다. 그 점에서, 성능 모델(2015)이 도 2에 단일 블록으로서 도시되지만, 모델은 주어진 제품 레이아웃에 대한 입력 데이터를 선택하도록 인덱싱 변수들을 이용하여 효과적으로 변화될 수 있다.

이 도메인 특정 캘리브레이션의 일 예시가 모두 더 작은 필드 크기들을 갖는 다양한 제품 레이아웃들의 성능을 예측하는 데 사용하기 위해 주어졌을 수 있다. 이 도메인에서 사용되는 캘리브레이션 노광들은 전체 필드 크기보다 작은 필드 크기를 사용하도록 디자인될 수 있다. 그러므로, 리소그래피 장치가 모두 더 작은 필드 크기들을 갖는 다양한 레이아웃들에 대해 사용되는 상황에서는 캘리브레이션 노광들에 대해 더 작은 필드 크기가 선택될 수 있으며, 이는 의도된 제품 레이아웃들 사이에서 가장 큰 필드 크기보다 크거나 거의 같은 크기인 것으로 전제한다. 캘리브레이션 필드 크기가 제품 필드 크기들에 더 가깝게 만들어지는 경우, 성능 모델에서 더 우수한 정확성이 기대될 수 있다. 더 작은 캘리브레이션 필드로부터 더 큰 제품 필드로의 외삽은 이론적으로 가능하지만, 오차가 발생하기 쉽다.

필드 크기가 측정 데이터에서의 인덱싱에 사용될 수 있는 또 다른 변수라는 것을 유의한다. 그러므로, 전체-필드 노광들 및 작은 필드 노광들로부터의 측정들을 포함하는 데이터베이스(2014)가 모든 가능한 제품 레이아웃들의 소정 서브세트들에 대해 최적화된 성능 모델을 생성하기 위해 선택적으로 사용될 수 있다. 이는 단지 도메인 특정 캘리브레이션의 더 일반적인 능력의 일 예시이다.

도 11은 예시를 위해 성능 모델(1100)의 제 2 예시를 나타낸다. 이는 성능 모델(800)과 매우 유사한 형태로 이루어지며, 상세히 설명되지 않을 것이다. 유의할 차이는, 상향 스캔 및 하향 스캔 방향들에 특정한 성분들 및 우향 스텝 및 좌향 스텝 방향들에 특정한 성분들을 갖는 대신에, 이 모델이 움직임들의 4 개의 조합들: 상향 스캔/우향 스텝(SUSR), 하향 스캔/우향 스텝(SDSR), 상향 스캔/좌향 스텝(SUSL) 및 하향 스캔/좌향 스텝(SDSL)에 특정한 서브세트들을 갖는다는 것이다. 이 모델을 적절히 지원하기 위해, 각각의 레이아웃에 대해 각각의 필드 위치에서 조합들의 완전한 세트가 노광될 수 있도록 추가적인 캘리브레이션 노광들이 필요할 수 있다. 도 8의 예시에서와 같이, 이 예시에서 필드-내 성분들만이 동적 (시간-인덱싱된) 성분을 갖지만, 이는 디자인 선택의 문제이다.

도 12 및 도 13은 본 발명의 제 3 실시예를 나타내며, 여기에서 시간 값은 슬릿 위치를 연속적으로 나타내고 있고 필드마다 단일 시간 값으로 그룹화되지 않는다. 또한, 이 예시에서는 필드-간 성분이 시간-인덱싱된 방식으로 모델링된다. 필드-간 및 필드-내 성분들은 효과적으로 조합된다.

도 12는 정규화된 시간(T)에 대한, 및 기판 좌표들(xw, yw)에 대한 슬릿 위치들의 3-차원 플롯이다. 슬릿 위치 자취(1200)의 상이한 세그먼트들이 스텝 이동들 및 스캔 이동들로서 인지될 수 있다. 이들 중 일부는 이해하기 쉽도록 SU, SD, SR, SL로 표시된다. 실제 노광 시퀀스에서, 스텝 및 스캔 이동들 사이의 전이들은 여기에 나타낸 것보다 더 만곡될 수 있다. 노광 시퀀스는 상향 스캔 이동(1202)의 처음에 시간 T=0에서 시작하고, 하향 스캔 이동(1204)의 끝에 시간 T=1에서 종료된다. 제 1 열의 스캔 이동들에서 필드 중심들(fc)이 표시된다. 앞선 예시에서는, 필드 중심들의 시간 값들이 필드에 대한 모든 데이터를 인덱싱하는 데 사용되었다. 이 예시에서의 데이터베이스는 나타낸 연속 시간 값으로 모든 측정들을 인덱싱한다.

도 13은 도 12에 나타낸 연속 시간 데이터를 이용하는 성능 모델의 필드-간 성분을 예시한다. 모델은 도 9의 성분(914)과 동일한 방식으로 3-차원이며, 다수의 캘리브레이션 노광들로부터의 측정 데이터에 3 개의 차원에서 파라미터화된 모델을 피팅함으로써 발생된다. 공간 차원들은 필드-간 좌표들(xw, yw)로 전체 기판에 걸쳐 연장된다. 또한, 모델은 도면에서 슬라이스들로 표현되지만, 이들은 필드 당 하나의 슬라이스보다는 연속적으로 변동하는 슬릿 위치에 기초한다. 나타낸 성능 모델은 좌표들(xw, yw 및 시간)을 갖지만, 인덱스 변수들의 다른 선택들이 사용될 수 있다. 특정 변형예에서, 성능 모델은 xw, yf 및 시간에 의해 인덱싱될 수 있다. 이때, 피트는 시간에 있어서 스텝 방향 당 하나일 것이다. 다른 경우, 데이터베이스는 SU 및 SD 필드들을 따로따로 처리하도록 분할된다.

하나의 슬라이스(1302)가 정면도로 예시되고, 기판 윤곽 및 예시적인 필드 레이아웃이 포개진다. 캘리브레이션 노광들 중 하나에서의 슬라이스의 시간 값(1304)에 대응하는 슬릿 위치(1304)가 예시된다. 상이한 캘리브레이션 노광들은 상이한 노광 시퀀스들 및/또는 상이한 레이아웃들을 갖고, 시간에 있어서 동일한 지점에 관한 측정 데이터의 완전한 세트가 공간 차원들에서 상이한 슬릿 위치들(1304', 1304")로부터 도출될 수 있다. 슬릿 크기들도 변동할 수 있다.

많은 필드로부터 평균되는 필드-내 데이터와 비교하면, 이 예시에서 측정 데이터는 성능 모델 내의 각각의 포인트에 대해 비교적 적은 샘플들로부터 취해짐을 이해할 것이다. 하지만, 오버레이 오차의 시간-변동가능한 기여가 기판의 스케일에 대한 국부적 효과들에 의해 야기되는 경우, 도 12 및 도 13에 예시된 타입의 성능 모델은 이러한 기여들을 보정하는 데 매우 효과적일 수 있다. 앞선 예시들에서와 같이, 측정 데이터는 스캔 방향들(SU, SD) 및 스텝 방향들(SR, SL)에 대해, 또는 스캔-스텝 조합들(SUSR, SDSR, SUSL, SDSL)에 대해 성능 모델 성분들을 발생시키기 위해 인덱싱 변수들을 이용하여 서브샘플링될 것이다.

앞선 예시에서 언급된 바와 같이, 시간-인덱싱된 성분은 스캐닝 속력, 필드 크기, 열 당 필드 수, 노광 도즈 등과 같은 상이한 작동 조건들을 허용하도록 스케일링될 수 있다.

앞서 언급된 바와 같이, 예측된 성능 및 보정 파라미터들은 매우 밀접하게 관련되며, 이들 중 하나 또는 다른 것은 명시적이기보다는 실제로 준비된 데이터에서 암시적일 수 있다. 즉, 예측 함수들이 가령 x 방향에서 +1.2 nm의 오버레이 오차를 예측하는 경우, 암시적으로 이는 -1.2 nm의 보정이 적용되어야 한다고 제안한다. 작동 시 실제 패턴이 적용되는 경우에 예측된 오차가 감소되도록 전체로서 제어 시스템이 값들을 해석한다면, 예측 함수가 값 +1.2 nm 또는 -1.2 nm를 전달하도록 디자인되는지는 선택의 문제이다. 결과적으로, "보정 파라미터들"과 같은 용어들은 "예측된 성능"을 배제하는 것으로 해석되어서는 안 되며, 그 역도 마찬가지이다. 물론, 보정 파라미터들은 포인트들의 어레이로서 표현될 수 있지만, 이들은 기존 정렬 모델들 및 보정 함수들에서 정의되는 다항식들의 계수들에 관하여 표현될 가능성이 더 높다.

결론

본 명세서에서 설명되는 방법들 및 연계된 리소그래피 장치들은 다음 이점들 중 1 이상을 가능하게 한다.

상기 방법은 (예를 들어) 필드 레이아웃들 및 노광 시퀀스들의 변화로 인한 오버레이 오차의 변화들이 별도의 캘리브레이션 측정을 필요로 하지 않고 모델링 및 보정되게 한다.

상기 방법은 모든 새로운 제품에 대한 캘리브레이션 부담을 증가시키지 않고 패터닝 작업 동안 패터닝 디바이스의 스캔 및 스테핑 방향으로 인한 오버레이의 변화들이 고려되게 하므로, 캘리브레이션 공정을 개선한다.

상기 방법은 새로운 타입들의 캘리브레이션 패턴들을 이용하거나, 또는 기존 타입들을 이용하여 구현될 수 있다.

예측 함수들을 확립하는 데 필요한 계산들은 리소그래피 장치, 메트롤로지 장치, 또는 오프라인 시스템들에서 수행될 수 있다. 보정 파라미터들은 특정 필드 크기 및 노광 시퀀스에 대한 실제 측정들로부터 도출되는 보정 파라미터들과 동일한 포맷으로 이루어질 수 있기 때문에, 리소그래피 장치의 하드웨어 변경이 요구되지 않는다.

본 발명은 다음 항목들을 이용하여 더 설명될 수 있다:

1. 리소그래피 장치의 성능을 예측하는 방법으로, 상기 방법은:

제 1 노광 시퀀스를 이용하여 1 이상의 기판 상에 리소그래피 장치에 의해 노광된 제 1 복수의 필드들에 대한 제 1 측정 데이터를 제공하는 단계;

1 이상의 기판 상에 리소그래피 장치에 의해 노광된 1 이상의 추가 복수의 필드들에 대한 추가 측정 데이터를 제공하는 단계 -1 이상의 추가 복수의 필드들 각각은 제 1 노광 시퀀스와 상이한 노광 시퀀스를 이용하여 노광되었음- ;

제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터에 기초하여 성능 모델을 생성하는 단계; 및

성능 모델을 이용하여, 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하는 단계를 포함하고,

성능 모델을 생성하기 위해, 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 적어도 부분적으로 각각의 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값에 기초하여 인덱싱되고, 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 제품 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값을 참조하여 생성된다.

2. 리소그래피 장치에 대한 성능 모델을 캘리브레이션하는 방법으로, 상기 방법은:

제 1 노광 시퀀스를 이용하여 1 이상의 기판 상에 리소그래피 장치에 의해 노광된 제 1 복수의 필드들에 대한 제 1 측정 데이터를 제공하는 단계;

1 이상의 기판 상에 리소그래피 장치에 의해 노광된 1 이상의 추가 복수의 필드들에 대한 추가 측정 데이터를 제공하는 단계 -1 이상의 추가 복수의 필드들 각각은 제 1 노광 시퀀스와 상이한 노광 시퀀스를 이용하여 노광되었음- ; 및

제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터에 기초하여 성능 모델을 캘리브레이션하는 단계를 포함하고, 성능 모델은 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 생성하도록 구성되며,

성능 모델을 생성하기 위해, 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 적어도 부분적으로 각각의 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값에 기초하여 인덱싱되고, 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 제품 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값을 참조하여 생성된다.

3. 1 항 또는 2 항에 따른 방법에서, 상이한 노광 시퀀스들에 대한 시간 값들은 각각의 노광 시퀀스의 처음과 끝을 참조하여 정의되는 시간 스케일을 통해 관련된다.

4. 1 항 내지 3 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 각각의 노광 시퀀스 내에서 필드들 사이에 변동하는 스캔 방향에 기초하여 더 인덱싱되고, 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 제품 노광 시퀀스 내에서 변동하는 스캔 방향을 참조하여 생성된다.

5. 4 항에 따른 방법에서, 각각의 스캔 방향에 대해 상기 성능 모델은 필드-내 성분을 포함하고, 상기 필드-내 성분은 상기 시간 값에 의해 인덱싱된다.

6. 1 항 내지 5 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 상기 추가 측정 데이터는 제 1 복수의 필드들과 동일한 위치들을 갖지만 제 1 노광 시퀀스와 상이한 제 2 노광 시퀀스를 갖는 제 2 복수의 필드들에 관한 데이터를 포함한다.

7. 6 항에 따른 방법에서, 제 1 노광 시퀀스 및 제 2 노광 시퀀스는 각각의 필드 위치에서 상이한 스캔 방향들을 포함한다.

8. 1 항 내지 7 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 각각의 노광 시퀀스 내에서 필드들 사이에 변동하는 스텝 방향에 기초하여 더 인덱싱되고, 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 제품 노광 시퀀스 내에서 변동하는 스테핑 방향을 참조하여 생성된다.

9. 1 항 내지 8 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 상기 추가 측정 데이터는 제 1 복수의 필드들의 위치들과 상이한 기판 상의 위치들을 갖는 1 이상의 추가 복수의 필드들에 관한 데이터를 포함한다.

10. 1 항 내지 9 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 상기 추가 측정 데이터는 제 1 복수의 필드들의 필드 크기와 상이한 필드 크기를 갖는 1 이상의 추가 복수의 필드들에 관한 데이터를 포함한다.

11. 1 항 내지 10 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 성능 모델을 생성하는 단계는:

상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터에 기초하여, 상기 성능 모델의 필드-간 성분을 생성하는 단계;

상기 필드-간 성능 모델에 기초한 보정을 적용한 후 상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터의 나머지에 기초하여, 상기 성능 모델의 필드-내 성분을 생성하는 단계를 포함한다.

12. 11 항에 따른 방법에서, 상기 필드-내 성능 모델은 상기 시간 값에 의해 인덱싱되는 동적 필드-내 성분을 포함한다.

13. 12 항에 따른 방법에서, 상기 필드-내 성능 모델은 상기 시간 값에 의해 인덱싱되지 않는 정적 필드-내 성분을 더 포함한다.

14. 11 항 내지 13 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 상이한 필드-내 성분들은 상이한 스캔 방향들로 노광된 필드들에 대해 생성된다.

15. 1 항 내지 14 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 성능 모델을 생성하는 단계는:

상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터에 기초하여, 상기 성능 모델의 필드-간 성분을 생성하는 단계를 포함하고,

상기 필드-간 성분은 상기 시간 값에 의해 인덱싱되는 동적 필드-간 성분을 포함한다.

16. 11 항 내지 15 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 상이한 필드-간 성분들은 상이한 스캔 방향들로 노광된 필드들에 대해 생성된다.

17. 11 항 내지 16 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 상이한 필드-간 성분들은 상이한 스텝 방향들로 노광된 필드들에 대해 생성된다.

18. 1 항 내지 17 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 상기 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 생성함에 있어서, 스케일링 인자가 제품 노광 시퀀스의 파라미터들에 기초하여 성능 모델의 1 이상의 성분에 적용된다.

19. 1 항 내지 18 항 중 어느 하나에 따른 방법에서,

성능 모델을 이용하여, 제 2 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 2 복수의 제 2 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하는 단계를 더 포함하고, 제 2 제품 노광 시퀀스는 필드 크기, 노광 속력 중 1 이상에서 제 1 제품 노광 시퀀스와 상이하다.

20. 1 항 내지 19 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 제 1 측정 데이터를 제공하는 단계는:

제 1 노광 시퀀스를 이용하여 제 1 복수의 필드들에 대한 적어도 하나의 기판에 순차적으로 캘리브레이션 패턴을 적용하는 단계; 및

적용된 패턴들에 대한 측정을 수행하는 단계를 포함한다.

21. 17 항에 따른 방법에서, 캘리브레이션 패턴은 상기 추가 측정 데이터를 얻기 위해 상이한 노광 시퀀스들을 이용하여 1 이상의 기판에 반복적으로 적용된다.

22. 1 항 내지 21 항 중 어느 하나에 따른 방법에서, 캘리브레이션 패턴은 동일한 기판 상의 필드들에 반복적으로 적용된 한편, 반복들 사이에서 시프트를 적용하여 동일한 기판으로부터 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터 중 적어도 일부를 얻는다.

23. 리소그래피 장치를 캘리브레이션하는 방법으로, 상기 방법은:

앞선 항들 중 어느 하나에 따른 방법의 생성 단계에 의해 생성되는 성능 모델을 얻는 단계;

앞선 항들 중 어느 하나의 방법의 단계들을 이용함으로써 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하도록 성능 모델을 이용하는 단계; 및

제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트에 기초하여, 제품 필드 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스를 이용하여 제품 기판 상의 제품 필드들을 적용하는 경우에 리소그래피 장치에 의해 사용될 보정들을 공급하는 단계를 포함한다.

24. 23 항에 따른 방법에서, 상기 데이터의 세트는 리소그래피 장치의 오버레이 성능을 예측한다.

25. 23 항 또는 24 항에 따른 방법에서, 상기 데이터의 세트는 리소그래피 장치의 포커스 성능을 예측한다.

26. 리소그래피 장치를 제어하는 방법으로:

23 항 내지 25 항 중 어느 하나에 따른 방법에 의해 생성된 보정들을 수신하는 단계;

리소그래피 장치가 수신된 보정들을 이용하여 1 이상의 제품 패턴을 적용하게 하는 단계를 포함한다.

27. 디바이스를 제조하는 방법으로:

26 항에 따른 방법에 의해 1 이상의 제품 패턴을 적용하도록 리소그래피 장치를 제어하는 단계; 및

적용된 제품 패턴에 따라 기판 상의 기능 디바이스 구조체들을 형성하는 단계를 포함한다.

28. 리소그래피 공정의 성능을 예측하는 처리 장치로, 상기 장치는 1 항 내지 22 항 중 어느 하나에 따른 방법의 단계들을 수행하기 위해 배치되는 프로세서를 포함한다.

29. 리소그래피 장치를 캘리브레이션하는 장치로, 상기 장치는:

1 항 내지 22 항 중 어느 하나에 따른 방법의 생성 단계에 의해 생성되는 성능 모델을 포함하는 저장소;

성능 모델을 이용하여 제품 필드 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하도록 배치되는 프로세서; 및

제품 필드 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스를 이용하여 제품 기판 상의 복수의 제품 필드들에 제품 패턴을 적용하는 동안에 사용될 보정들을 생성하기 위해 데이터의 세트를 이용하는 프로세서를 포함한다.

30. 리소그래피 장치에 대한 제어 시스템으로, 제어 시스템은:

리소그래피 장치에 의해 사용될 보정들을 생성하기 위한 29 항에 따른 장치; 및

리소그래피 장치가 생성된 보정들을 이용하여 1 이상의 제품 패턴을 적용하게 하는 제어기를 포함한다.

31. 적절한 프로세서를 실행하는 경우, 프로세서가 1 항 내지 22 항 중 어느 하나에 따른 방법의 생성 및 이용 단계들을 수행하게 하는 기계-판독가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.

32. 적절한 프로세서 또는 프로세서들을 실행하는 경우, 프로세서(들)가 29 항에 따른 장치를 구현하게 하는 기계-판독가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.

33. 적절한 프로세서 또는 프로세서들을 실행하는 경우, 프로세서(들)가 30 항에 따른 제어 시스템을 구현하게 하는 기계-판독가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.

본 명세서에서는, IC의 제조에 있어서 리소그래피 장치의 특정 사용예에 대하여 언급되지만, 본 명세서에 서술된 검사 장치는 집적 광학 시스템, 자기 도메인 메모리용 안내 및 검출 패턴, 평판 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD), 박막 자기 헤드 등의 제조와 같이 다른 적용예들을 가질 수도 있음을 이해하여야 한다. 당업자라면, 이러한 대안적인 적용예와 관련하여, 본 명세서의 "웨이퍼" 또는 "다이"라는 용어의 어떠한 사용도 각각 "기판" 또는 "타겟부"라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수도 있음을 이해할 것이다.

본 명세서에서 사용되는 "방사선" 및 "빔"이라는 용어는 이온 빔 또는 전자 빔과 같은 입자 빔뿐만 아니라, (예를 들어, 365, 355, 248, 193, 157 또는 126 nm, 또는 그 정도의 파장을 갖는) 자외(UV) 방사선 및 (예를 들어, 5 내지 20 nm 범위 내의 파장을 갖는) 극자외(EUV) 방사선을 포함하는 모든 형태의 전자기 방사선을 포괄한다.

본 명세서가 허용하는 "렌즈"라는 용어는, 굴절, 반사, 자기, 전자기 및 정전기 광학 구성요소들을 포함하는 다양한 형태의 광학 구성요소들 중 어느 하나 또는 그 조합으로 언급될 수 있다.

이상, 본 발명의 특정 실시예들이 설명되었지만, 본 발명은 설명된 것과 다르게 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 장치의 부분들은 앞서 개시된 바와 같은 방법을 설명하는 기계-판독가능한 명령어들의 1 이상의 시퀀스를 포함한 컴퓨터 프로그램, 또는 이러한 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 데이터 저장 매체(예를 들어, 반도체 메모리, 자기 또는 광학 디스크)의 형태로 구현될 수 있다.

상기 서술내용은 예시를 위한 것이지, 제한하려는 것이 아니다. 따라서, 당업자라면 아래에 설명되는 청구항들의 범위를 벗어나지 않고 서술된 본 발명에 대한 변형예가 행해질 수도 있음을 이해할 것이다.

Claims (15)

1. 리소그래피 장치의 성능을 예측하는 방법에 있어서,
   제 1 노광 시퀀스를 이용하여 1 이상의 기판 상에 상기 리소그래피 장치에 의해 노광된 제 1 복수의 필드들에 대한 제 1 측정 데이터를 제공하는 단계;
   1 이상의 기판 상에 상기 리소그래피 장치에 의해 노광된 1 이상의 추가 복수의 필드들에 대한 추가 측정 데이터를 제공하는 단계 -상기 1 이상의 추가 복수의 필드들 각각은 상기 제 1 노광 시퀀스와 상이한 노광 시퀀스를 이용하여 노광됨- ;
   상기 제 1 측정 데이터 및 상기 추가 측정 데이터에 기초하여 성능 모델을 생성하는 단계; 및
   제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하기 위해 상기 성능 모델을 이용하는 단계
   를 포함하고,
   상기 성능 모델을 생성하기 위해, 상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 적어도 부분적으로 각각의 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값에 기초하여 인덱싱(index)되고, 상기 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 상기 제품 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값을 참조하여 생성되는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상이한 노광 시퀀스들에 대한 시간 값들은 각각의 노광 시퀀스의 처음과 끝을 참조하여 정의되는 시간 스케일(time scale)을 통해 관련되는 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 각각의 노광 시퀀스 내에서 필드들 사이에 변동하는 스캔 방향에 기초하여 더 인덱싱되고, 상기 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 상기 제품 노광 시퀀스 내에서 변동하는 스캔 방향을 참조하여 생성되는 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   각각의 스캔 방향에 대해, 상기 성능 모델은 필드-내 성분(intra-field component)을 포함하고, 상기 필드-내 성분은 상기 시간 값에 의해 인덱싱되는 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 추가 측정 데이터는 상기 제 1 복수의 필드들과 동일한 위치들을 갖지만 상기 제 1 노광 시퀀스와 상이한 제 2 노광 시퀀스를 갖는 제 2 복수의 필드들에 관한 데이터를 포함하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 제 1 노광 시퀀스 및 상기 제 2 노광 시퀀스는 필드 위치들에서 상이한 스캔 방향들을 포함하는 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 각각의 노광 시퀀스 내에서 필드들 사이에 변동하는 스텝 방향에 기초하여 더 인덱싱되고, 상기 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 상기 제품 노광 시퀀스 내에서 변동하는 스텝 방향을 참조하여 생성되는 방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 추가 측정 데이터는 상기 제 1 복수의 필드들의 위치들과 상이한 상기 기판 상의 위치들을 갖는 1 이상의 추가 복수의 필드들에 관한 데이터를 포함하고, 또는 상기 추가 측정 데이터는 상기 제 1 복수의 필드들의 필드 크기와 상이한 필드 크기를 갖는 1 이상의 추가 복수의 필드들에 관한 데이터를 포함하는 방법.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 성능 모델을 생성하는 단계는:
   상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터에 기초하여, 상기 성능 모델의 필드-간 성분(inter-field component)을 생성하는 단계;
   상기 필드-간 성능 모델에 기초한 보정을 적용한 후 상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터의 나머지에 기초하여, 상기 성능 모델의 필드-내 성분을 생성하는 단계를 포함하고, 또는
   상기 성능 모델을 생성하는 단계는:
   상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터에 기초하여, 상기 성능 모델의 필드-간 성분을 생성하는 단계를 포함하고,
   상기 필드-간 성분은 상기 시간 값에 의해 인덱싱되는 동적 필드-간 성분을 포함하는 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상이한 필드-내 성분들은 상이한 스캔 방향들로 노광된 필드들에 대해 생성되고, 또는 상이한 필드-간 성분들은 상이한 스텝 방향들로 노광된 필드들에 대해 생성되는 방법.
11. 제 1 항에 있어서,
    제 2 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 2 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하기 위해 상기 성능 모델을 이용하는 단계를 더 포함하고, 상기 제 2 제품 노광 시퀀스는 필드 크기, 노광 속력 중 1 이상에서 상기 제품 노광 시퀀스와 상이한 방법.
12. 제 1 항에 있어서,
    캘리브레이션 패턴은 동일한 기판 상의 필드들에 반복적으로 적용된 한편, 반복들 사이에서 시프트를 적용하여, 상기 동일한 기판으로부터 상기 제 1 측정 데이터 및 상기 추가 측정 데이터 모두의 적어도 일부를 얻는 방법.
13. 리소그래피 장치에 대한 성능 모델을 캘리브레이션하는 방법에 있어서,
    제 1 노광 시퀀스를 이용하여 1 이상의 기판 상에 상기 리소그래피 장치에 의해 노광된 제 1 복수의 필드들에 대한 제 1 측정 데이터를 제공하는 단계;
    1 이상의 기판 상에 상기 리소그래피 장치에 의해 노광된 1 이상의 추가 복수의 필드들에 대한 추가 측정 데이터를 제공하는 단계 -상기 1 이상의 추가 복수의 필드들 각각은 상기 제 1 노광 시퀀스와 상이한 노광 시퀀스를 이용하여 노광됨- ; 및
    상기 제 1 측정 데이터 및 상기 추가 측정 데이터에 기초하여 상기 성능 모델을 캘리브레이션하는 단계
    를 포함하고, 상기 성능 모델은 제품 노광 시퀀스를 갖는 적어도 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 생성하도록 구성되며,
    상기 성능 모델을 생성하기 위해, 상기 제 1 측정 데이터 및 추가 측정 데이터는 적어도 부분적으로 각각의 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값에 기초하여 인덱싱되고, 상기 제품 필드들에 대한 데이터의 세트는 적어도 부분적으로 상기 제품 노광 시퀀스에 따라 변동하는 시간 값을 참조하여 생성되는 방법.
14. 리소그래피 장치를 캘리브레이션하는 방법에 있어서,
    제 1 항에 따른 방법의 생성하는 단계에 의해 생성되는 성능 모델을 얻는 단계;
    제 1 항의 방법의 이용하는 단계에 의해 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트를 결정하도록 상기 성능 모델을 이용하는 단계; 및
    상기 제 1 복수의 제품 필드들에 대한 데이터의 세트에 기초하여, 제품 필드 레이아웃 및 제품 노광 시퀀스를 이용하여 제품 기판 상에 제품 필드들을 적용하는 경우에 상기 리소그래피 장치에 의해 사용될 보정들을 공급하는 단계
    를 포함하는 방법.
15. 적절한 프로세서를 실행하는 경우, 상기 프로세서가 제 1 항의 방법의 생성하는 단계 및 이용하는 단계를 수행하게 하는 기계-판독가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.

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