KR102162174B1 - 제조 프로세스를 제어하기 위한 보정들을 계산하는 방법, 계측 장치, 디바이스 제조 방법 및 모델링 방법 - Google Patents

제조 프로세스를 제어하기 위한 보정들을 계산하는 방법, 계측 장치, 디바이스 제조 방법 및 모델링 방법 Download PDF

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아미르 빈 이즈마일
카우스투베 바타차리아
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에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
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Abstract

교정들(CPE)은 리소그래피 장치(100)를 제어하는데 사용하기 위해 계산된다. 계측 장치(140)를 사용하여, 리소그래피 프로세스가 이전에 적용된 하나 이상의 기판들 전체에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터가 측정된다(200). 프로세스 모델은 측정된 성능 파라미터에 적합하고(210), 기판 전체에 걸쳐 프로세스-유발 효과들에 대해 업-샘플링된 추정치가 제공된다. 작동 모델을 이용하여 그리고 적합한 프로세스 모델에 적어도 부분적으로 기초하여, 리소그래피 장치를 제어하는데 사용하기 위해 보정들이 계산된다(230). 측정 데이터(312)가 이용 가능한 위치들에 대해, 이는 프로세스 모델 값들을 대체하기 위해 추정치에 추가된다(240). 따라서, 작동 보정들의 계산은 프로세스 모델 및 실제 측정 데이터(312)에 의해 추정된 값들(318)의 조합인 보정된 추정치(316)에 기초한다.

Description

제조 프로세스를 제어하기 위한 보정들을 계산하는 방법, 계측 장치, 디바이스 제조 방법 및 모델링 방법
본 발명은 제조 프로세스를 제어하는 데 사용하기 위한 보정들을 계산하는 방법들 및 장치에 관한 것이다. 상기 발명은 예컨대 리소그래피 제조 프로세스에서 프로세스 단계를 제어하는 데 적용될 수 있다. 상기 발명은 예컨대 하나 이상의 기판들에 걸친 위치들에 패턴들을 적용할 때, 리소그래피 장치를 제어하기 위해 적용될 수 있다. 상기 발명은 계측 장치에 적용될 수 있다. 본 발명은 디바이스들을 제조하는 방법들, 및 그러한 방법의 일부를 구현하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품들 및 데이터 처리 장치들에 관한 것이다.
본 출원은 본 명세서에 참고 문헌으로 포함된 2016년 3월 11일에 출원된 유럽 특허 출원 제16159959.2의 우선권을 주장한다.
리소그래피 장치는 기판 상으로, 통상 상기 기판의 타겟부 상으로 원하는 패턴을 적용시키는 기계이다. 리소그래피 장치는, 예컨대, 집적 회로(IC)의 제조에 사용될 수 있다. 그 경우, 대안적으로 마스크 또는 레티클로 지칭되는 패터닝 디바이스는 상기 IC의 개별 층 상에 형성될 회로 패턴을 생성하는데 사용될 수 있다. 이 패턴은 기판 (예컨대, 실리콘 웨이퍼) 상의 (예컨대, 하나 또는 수 개의 다이들의 일부를 포함하는) 타겟부 상으로 전사될 수 있다. 상기 패턴의 전사는 전형적으로 상기 기판 상에 제공된 방사선-감응성 재료(레지스트) 층 상으로의 이미징을 통해 이루어진다. 일반적으로, 단일 기판은 연속적으로 패턴화되는 인접한 타겟부들의 네트워크를 포함할 것이다. 이러한 타겟부들은 흔히 "필드들"로 언급된다.
리소그래피 프로세스들에서, 예컨대, 프로세스 제어 및 증명을 위해, 생성된 구조들을 자주 측정하는 것이 바람직하다. 그러한 측정들을 하기 위한 다양한 툴들이 알려져 있으며, 상기 툴들은 종종 임계 치수(CD)를 측정하기 위해 사용되는 주사 전자 현미경들, 및 디바이스에서 두 개의 층들의 정렬의 정확도, 오버레이를 측정하기 위한 특화된 툴들을 포함한다. 최근, 산란계들의 다양한 형태들이 상기 리소그래피 필드에서 사용하기 위해 개발되어 왔다. 이러한 디바이스들은 상기 타겟의 관심 특성이 결정될 수 있는 회절 "스펙트럼"을 얻기 위해, 타겟 상으로 방사 빔을 지향시키고 산란된 방사선의 하나 이상의 특성들-예컨대, 파장의 함수로서 단일 반사각에서의 세기(intensity); 반사된 각도의 함수로서 하나 이상의 파장들에서의 세기; 또는 반사된 각도의 함수로서 편광-을 측정한다.
알려진 산란계들의 예들은 US2006033921A1 및 US2010201963A1에 서술된 유형의 각도-분해 산란계(angle-resolved scatterometer)들을 포함한다. 상기 산란계들에 의해 사용되는 타겟들은 예컨대, 40μm x 40μm 과 같이 비교적 큰 격자들이며, 상기 측정 빔은 상기 격자보다 작은 스폿을 생성한다(즉, 상기 격자가 덜 채워진다). 재구성에 의한 피처 형상들의 측정에 추가하여, 회절 기반 오버레이는 공개된 특허 출원 US2006066855A1에 기술된 바와 같은 장치를 사용하여 측정될 수 있다. 회절 차수들의 암시야(dark field) 이미징을 사용하는 회절 기반 오버레이 계측은 더 작은 타겟들에 대한 오버레이 측정들을 가능하게 한다. 암시야 이미징 계측의 예들은 국제 특허 출원들 US2014192338 및 US2011069292A1에서 발견될 수 있으며, 이들 문헌들은 그 전체가 본원에 참고로 인용된다. 이 기술의 추가 개발들은 공개된 특허 공보들 US20110027704A, US20110043791A, US2011102753A1, US20120044470A, US20120123581A, US20130258310A 및 US20130271740A에 기재되어 있다. 이러한 타겟들은 조명 스폿보다 작을 수 있으며 웨이퍼상의 제품 구조들로 둘러싸일 수 있다. 복합 격자 타겟을 사용하여, 하나의 이미지에서 다수의 격자들이 측정될 수 있다. 이들 모든 출원의 내용들은 또한 본 명세서에 참고로 포함된다.
이러한 기술들은 기판 전체에 걸쳐 높은 공간 밀도를 갖는 리소그래피 프로세스의 성능을 측정하는 능력을 가져온다. 이것은 차례로 정교한 프로세스 보정들이 리소그래피 장치에 의해 수행되는 패터닝 작업(operation)들의 제어에 포함되도록 한다. 이러한 보정들은, 예컨대, 기판에 가해지는 다양한 화학적 및 물리적 프로세스들에 의해 야기되는 왜곡들을 보정하기 위해, 연속적인 층들에 대한 패터닝 작업들 사이에 프로세스 보정들을 포함할 수 있다. 일부 현대의 리소그래피 장치들은 "노광 당 보정" 또는 CPE를 위한 메커니즘을 제공한다. 이전에 처리된 기판들의 모집단의 측정 값들에 기초하여, 기판 상의 필드 위치에 따라 변화하는 일련의 추가 보정들이 정의된다. 상기 CPE 구성 요소는 모든 필드 위치에서 패터닝 작업의 성능을 최적화하기 위해, 기판 레벨에서 정의된 다른 보정들에 추가된다.
CPE 및 다른 프로세스 보정들은 리소그래피 장치 및 그 제어 시스템에 의해 제공되는 설비(facility)이지만, 이용 가능한 측정 데이터 및 툴들에 따라, 생산 설비의 운영자가 상기 보정들을 결정하는 것이다. 경우에 따라, CPE 보정들은 수동으로 정의되었다. 보다 최근에는, 보정들을 계산하기 위해 자동화된 보정 방법들이 제안되었다. 어떤 방법이 사용되든지 간에, 보정들은 궁극적으로 리소그래피 장치의 제어에 이용 가능한 자유도(degree of freedom)들 내에서 적합해야 한다. 이러한 자유도들은 본 발명의 용어에서, 하나 이상의 작동(actuation) 모델들에 의해 표현된다.
기능적 제품 구조들에서 너무 많은 공간을 차지하지(steal) 않기 위해, 계측 타겟들의 공간 밀도는 일반적으로 제한된다. 또한, 가능한 측정 위치들의 공간 밀도가 높더라도, 모든 타겟을 실제로 측정하는 것은 대량 생산의 계측 장치의 리소그래피 프로세스의 처리량에 악영향을 미친다. 측정 데이터를 얻기 위한 샘플링 방식은, 예컨대 특허 공보 WO2015110191A1에 기재된 바와 같은, 자동화된 툴들로 최적화될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 샘플들의 밀도는 일반적으로 제한될 것이다.
특허 공보 US2014089870A1 (모스(Mos) 등)은 기판들의 샘플 전체에 걸친 위치들의 샘플로부터의 측정 데이터로부터 프로세스 서명 모델(process signature model)이 계산되는 시스템을 설명한다. 상기 공보의 내용들은 본원에 참조로 포함된다. 프로세스 서명 모델은 측정 데이터를 효과적으로 업-샘플링하여, 관심있는 프로세스 영향들을 나타내는 고밀도의 샘플 포인트들을 제공한다. 이 고밀도 표현은 차례로 보정들을 계산하기 위해 작동 모델(들)과 함께 사용된다. 이 접근법의 이점은 기판 및 프로세스 영향들을 보다 정확하게 표현하도록 프로세스 특성 모델이 설계된다는 것이다. 상기 업-샘플링은 측정 데이터가 작동 모델에 직접 입력된 이전 방식들보다 더 효과적인 프로세스 보정들이 적용되도록 한다.
간단한 프로세스 서명 모델은 일반적으로 측정 데이터에 나타난 모든 효과들을 나타낼 수 없다. 예컨대, 전체 기판에 걸쳐 프로세스 서명들을 포착하도록 설계된 프로세스 서명 모델에 의해 완전히 포착되지 않는 기판 에지에 매우 국부적인 변형들이 있을 수 있다. 제안되어 왔던 한 가지 선택은 이러한 효과들을 위해 특별히 에지 효과 모델과 같은, 추가 모델들을 정의하는 것이다. 그러나 이러한 모델은 전반적인 시스템 복잡성을 증가시키며, 측정 데이터가 추가 효과들을 정확하게 나타낼 수 있는 경우가 아니면 제한된 이점을 갖는다.
본 발명은 측정될 필요가 있는 측정 위치들의 수를 반드시 증가시키지 않고도 그리고 프로세스 모델의 복잡성을 증가시키지 않고도, 프로세스 모델을 사용하여 보정들의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정들을 계산하는 보정들을 계산하는 방법이 제공되며, 상기 방법은:
하나 이상의 기판들 전체에 걸친 샘플링 위치들에서 성능 파라미터를 측정하는 단계;
상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하는 단계; 및
상기 근사된 프로세스 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보정들을 계산하는 단계를 포함하고,
상기 보정들의 계산은 부분적으로 상기 근사된 프로세스 모델에 그리고 부분적으로 상기 측정된 성능 파라미터에 기초한다.
상기 제조 프로세스는 예컨대 상술한 유형의 리소그래피 제조 프로세스일 수 있다. 상기 보정들은 상기 프로세스의 패터닝 단계, 또는 다른 단계를 제어하는데 사용하기 위한 것일 수 있다. 상기 프로세스 모델과 실제 측정 데이터를 모두 사용함으로써, 계산된 보정들은 프로세스 모델링의 다른 층을 추가하지 않고도, (예컨대) 프로세스 모델에서 표현되기에는 너무 국부적인 영향들을 고려할 수 있다. 프로세스 서명 모델의 이점들 또한 얻어질 수 있다. 일 실시예에서, 상기 방법은, 업-샘플링된 프로세스 모델의 값들을 실제 측정 값들로 단순히 대체하며, 여기서 실제 측정 값들이 이용 가능하다. 데이터를 결합하는 다른 방법들이 고려될 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 제조 프로세스를 모니터링하는 데 사용하기 위한 측정 값들을 얻기 위한 계측 시스템이 제공되며, 상기 계측 시스템은:
하나 이상의 기판들 전체에 걸친 샘플링 위치들에서 성능 파라미터를 측정하는 검사 장치; 및
상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하고, 그리고 상기 제조 프로세스에서 보정될 프로세스 영향들의 추정치를 생성하는, 처리 장치를 포함하며,
상기 처리 장치는 상기 근사된 프로세스 모델에 부분적으로 그리고 상기 측정된 성능 파라미터에 부분적으로 기초하여 프로세스 영향들의 추정치를 생성하도록 배치된다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 적어도 하나의 처리 장치 및 제어기와 결합에서 상술한 바와 같은 본 발명에 따른 계측 시스템을 포함하는 제조 시스템이 제공되며, 상기 제어기는 상기 프로세스 영향들의 생성된 추정치에 기초하여 보정들을 계산하도록 그리고 하나 이상의 기판들에 패턴을 적용할 때 상기 계산된 액추에이터 보정들을 사용하도록 상기 처리 장치를 제어하도록 배치된다.
상기 생성된 추정치는 예컨대, 리소그래피 장치에 적용된 패턴의 위치 설정에서의 보정들을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 위치 설정은 기판의 평면(오버레이 제어), 또는 상기 평면에 수직(초점 제어)일 수 있다.
상기 생성된 추정치는 예컨대 기판상의 필드 위치들 사이에서 변하는 보정들을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 보정들은 예컨대 기존 CPE 메커니즘들을 사용하여 적용될 수 있다.
본 발명은 또한 기판 상의 하나 이상의 층들에 패턴들을 적용하는 단계 및 기능 디바이스 피처들을 생성하도록 상기 기판을 처리하는 단계를 포함하는 디바이스 제조 방법을 제공하며, 이때 상기 층들 중 적어도 하나의 처리하는 단계는 상술한 바와 같은 발명에 따른 방법에 의해 계산되는 작동 보정들을 사용하여 제어된다.
본 발명의 장치 및 방법은 몇몇 실시예들에서 기존 장치들의 제어 소프트웨어를 수정함으로써 구현될 수 있다.
본 발명은 또한 하나 이상의 프로세서들이 상술한 바와 같은 본 발명에 따른 리소그래피 장치의 제어기를 구현하게 하는 기계-판독 가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
본 발명은 또한 상술한 바와 같은 본 발명에 따른 제조 시스템의 제어기를 구현하도록 프로그램 된 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 데이터 처리 시스템을 제공한다.
본 발명은 또한 프로그램 가능한 데이터 처리 장치가 상술한 바와 같은 본 발명에 따른 계측 시스템의 처리 장치로서 수행하게 하는 기계-판독 가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
본 발명은 기판을 전체에 걸쳐 성능 파라미터를 모델링하는 방법을 추가로 제공하며, 상기 방법은:
하나 이상의 기판들에 걸친 샘플링 위치들에서 성능 파라미터를 측정하는 단계;
상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하는 단계; 및
상기 기판 상에 존재하는 프로세스 영향들의 추정치를 생성하는 단계를 포함하며,
이때, 프로세스 영향들의 추정치는 근사된 프로세스 모델 및 측정된 성능 파라미터 모두를 사용하여 생성된다.
본 발명은 또한, 프로그램 가능한 데이터 처리 장치가 상술한 바와 같은 본 발명에 따른 모델링 방법에서 프로세스 영향들의 추정치를 생성하게 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
본 발명의 실시예들은 첨부된 개략적인 도면들을 참조하여, 단지 예로서 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제조 시스템의 예로서, 반도체 디바이스들을 위한 생산 설비를 형성하는 다른 장치들과 함께 리소그래피 장치를 도시한다.
도 2는 도 1의 생산 설비에서 보정들을 발생시키는 방법의 흐름도이다.
도 3은 반도체 기판들로부터의 예시적인 측정 데이터를 갖는 도 2의 방법을 도시한다.
본 발명의 실시예들을 상세하게 설명하기 전에, 본 발명의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 환경을 제시하는 것이 유익하다. 반도체 디바이스들의 제조를 위한 리소그래피 프로세스는 제조 프로세스의 예로서 제시될 것이지만, 본 발명의 원리들은 제한 없이 다른 프로세스들에 적용될 수 있다.
도 1은 100에서 고용량의 리소그래피 제조 프로세스를 구현하는 산업 설비의 일부로서 리소그래피 장치(LA)를 도시한다. 본 실시예에서, 상기 제조 프로세스는 반도체 웨이퍼들과 같은 기판들 상의 반도체 제품들(집적 회로들)의 제조에 적용된다. 당업자라면 이 프로세스의 변형들에서 상이한 유형들의 기판들을 처리함으로써 다양한 제품들이 제조될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 반도체 제품들의 생산은 오늘날 순전히 상업적으로 중요한 의미를 갖는 예로서 사용된다.
리소그래피 장치(또는 줄여서 "리소 툴"(100)) 내에서, 측정 스테이션(MEA)은 102로 그리고 노광 스테이션(EXP)은 104로 도시된다. 제어 유닛(LACU)은 106으로 도시된다. 이 예에서, 각각의 기판은 상기 측정 스테이션 및 상기 노광 스테이션을 방문하여 패턴을 적용한다. 광학 리소그래피 장치에서, 예컨대, 투영 시스템은 컨디셔닝된 방사선 및 투영 시스템을 사용하여 패터닝 디바이스(MA)로부터 상기 기판 상으로 제품 패턴을 전사시키는데 사용된다. 이것은 방사선에 민감한 레지스트 재료의 층에 패턴의 이미지를 형성함으로써 이루어진다.
본 명세서에서 사용된 "투영 시스템"이라는 용어는, 사용되는 노광 방사선에 적합하거나, 또는 액침액의 사용 또는 진공의 사용과 같은 다른 인자(factor)들에 적합한, 굴절, 반사, 반사굴절, 자기, 전자기 및 정전기 광학 시스템들 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 유형의 투영 시스템을 포함하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 패터닝 디바이스(MA)는 마스크 또는 레티클일 수 있으며, 상기 패터닝 디바이스에 의해 투과 또는 반사된 방사선 빔에 패턴을 부여한다. 잘 알려진 동작 모드들로는 스테핑 모드(stepping mode)와 스캐닝 모드(scanning mode)를 포함한다. 잘 알려진 바와 같이, 투영 시스템은 기판 전체에 걸쳐 많은 타겟부들에 원하는 패턴을 적용하기 위해 기판 및 패터닝 디바이스에 대한 지지체 및 위치 설정 시스템들과 다양한 방식들로 협력할 수 있다. 고정된 패턴을 갖는 레티클들 대신 프로그램 가능한 패터닝 디바이스들이 사용될 수 있다. 예컨대 방사선은 심 자외선(DUV) 또는 극 자외선(EUV) 파장 대역들의 전자기 방사선을 포함할 수 있다. 본 발명은 예컨대, 전자 빔에 의해, 다른 유형의 리소그래피 프로세스, 예컨대 임프린트 리소그래피 및 직접 기록 리소그래피에 적용 가능하다.
리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)은 다양한 액추에이터들 및 센서들의 모든 이동들 및 측정들을 제어하여, 상기 장치가 기판들(W) 및 레티클들(MA)을 수용하고 패터닝 동작들을 구현하게 한다. LACU는 또한 상기 장치의 동작과 관련된 원하는 계산들을 구현하기 위한 신호 처리 및 데이터 처리 용량을 포함한다. 실제로, 제어 유닛(LACU)은 각각이 상기 장치 내의 서브 시스템 또는 구성 요소의 실시간 데이터 수집, 처리 및 제어를 처리하는 많은 서브-유닛들의 시스템으로 실현될 것이다.
노광 스테이션(EXP)에서 패턴이 기판에 적용되기 전에, 상기 기판은 다양한 준비 단계들이 수행될 수 있도록 측정 스테이션(MEA)에서 처리된다. 준비 단계들은 레벨 센서를 사용하여 상기 기판의 표면 높이를 매핑하는 단계 및 정렬 센서를 사용하여 상기 기판 상의 정렬 마크들의 위치를 측정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 정렬 마크들은 명목상으로 규칙적인 격자 패턴으로 배열된다. 그러나, 상기 마크들 생성시의 부정확성으로 인해 그리고 또한 그 처리 동안 발생하는 상기 기판의 변형들로 인해, 상기 마크들은 이상적인 격자로부터 벗어난다. 결과적으로, 상기 기판의 위치 및 방향을 측정하는 것 이외에, 실제로 정렬 센서는, 상기 장치가 매우 높은 정확도로 정확한 위치들에 제품 피처(feature)들을 프린트하는 경우, 기판 영역 전체에 걸친 많은 마크들의 위치들을 상세하게 측정해야 한다.
리소그래피 장치(LA)는 제어 유닛(LACU)에 의해 제어되는 위치 설정 시스템을 각각 갖는 두 개의 기판 테이블들을 갖는 소위 듀얼 스테이지 타입일 수 있다. 하나의 기판 테이블 상의 하나의 기판이 노광 스테이션(EXP)에서 노광되는 동안, 다양한 준비 단계들이 수행될 수 있도록 측정 스테이션(MEA)에서 다른 기판이 다른 기판 테이블 상으로 적재될 수 있다. 따라서, 정렬 마크들의 측정은 시간이 매우 많이 걸리며, 두 개의 기판 테이블들의 제공은 장치의 처리량을 실질적으로 증가시킬 수 있다. 위치 센서(IF)가 그것이 노광 스테이션뿐만 아니라 측정 스테이션에 있는 동안 기판 테이블의 위치를 측정할 수 없다면, 기판 테이블들의 위치들이 양쪽 스테이션들 모두에서 추적될 수 있도록 제2 위치 센서가 제공될 수 있다. 또는, 측정 스테이션과 노광 스테이션이 결합될 수 있다. 예컨대, 노광 전 측정 단계 동안 측정 스테이지가 일시적으로 결합되는 단일 기판 테이블을 갖는 것이 알려져 있다. 본 발명은 어느 타입의 시스템으로도 제한되지 않는다.
생산 설비 내에서, 장치(100)는 장치(100)에 의한 패터닝을 위해 기판(W)에 감광성의 레지스트 및 다른 코팅들을 적용하기 위한 코팅 장치(108)를 또한 포함하는 "리소 셀(litho cell)" 또는 "리소 클러스터(litho cluster)"의 일부를 형성한다. 장치(100)의 출력 측의, 베이킹 장치(110) 및 현상 장치(112)는 노광된 패턴을 물리적 레지스트 패턴으로 현상하기 위해 제공된다. 이러한 모든 장치들 사이에서, 기판 핸들링 시스템들은 기판들을 지지하고 이들을 장치의 한 부분에서 다음 부분으로 이송하는 것을 처리한다. 흔히 집합적으로 "트랙"으로 지칭되는, 이들 장치들은 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 또한 제어하는 감독 제어 시스템(supervisory control system, SCS)에 의해 그 자체가 제어되는 트랙 제어 유닛의 제어 하에 있다. 따라서, 상이한 장치들은 처리량 및 처리 효율을 최대화하도록 동작될 수 있다. 감독 제어 시스템(SCS)은 각 패턴화된 기판을 생성하기 위해 수행될 단계들의 정의를 상세히 제공하는 제조 정보(R)를 수신한다.
패턴이 리소 셀에 적용되고 현상되면, 패턴화된 기판들(120)은 122, 124, 126에 도시된 것과 같은 다른 처리 장치들로 이송된다. 광범위한 처리 단계들이 전형적인 제조 설비의 다양한 장치들에 의해 구현된다. 예컨대, 이 실시예의 장치(122)는 식각 스테이션이고, 장치(124)는 식각 후 어닐링(annealing) 단계를 수행한다. 추가의 물리적 및/또는 화학적 처리 단계들이 추가 장치들(126) 등에 적용된다. 재료의 증착, 표면 재료 특성들의 변경(산화, 도핑, 이온 주입 등), 화학-기계적 폴리싱(chemical-mechanical polishing, CMP) 등과 같은 실제 디바이스를 제조하기 위해 수많은 동작 유형들이 요구될 수 있다. 장치(126)는 실제로, 하나 이상의 장치들에서 수행되는 일련의 상이한 처리 단계들을 나타낼 수 있다.
잘 알려진 바와 같이, 반도체 디바이스들의 제조는 기판 상에 층별로, 적절한 재료들 및 패턴들을 갖는 디바이스 구조들을 구축하기 위해, 이러한 처리 단계를 여러번 반복한다. 따라서, 리소 클러스터(litho cluster)에 도달하는 기판들(130)은 새롭게 준비된 기판들일 수 있거나, 또는 이전에 이 클러스터에서 또는 완전히 다른 장치에서 처리된 기판들일 수 있다. 유사하게, 요구되는 처리 단계에 따라, 떠나는(leaving) 장치(126) 상의 기판들(132)은 동일한 리소 클러스터에서 후속하는 패터닝 작업을 위해 복귀될 수 있고, 이들은 상이한 클러스터에서의 패터닝 작업들을 위해 예정될 수 있거나, 또는 이들은 다이싱(dicing) 및 패키징을 위해 보내지는 완제품들일 수 있다.
제품 구조의 각 층은 서로 다른 세트의 프로세스 단계들을 필요로하고, 각 층에서 사용되는 장치(126)는 유형이 완전히 서로 다를 수 있다. 또한, 장치(126)에 의해 적용될 처리 단계들이 명목상으로 동일할지라도, 대형 설비에서, 상이한 기판들 상에 상기 단계(126)를 수행하기 위해 병렬로 작동하는 몇몇의 아마도 동일한 기계들이 있을 수 있다. 이 기계들 사이의 구성(set-up) 또는 결함들의 작은 차이들은 서로 다른 기판들에 서로 다른 방식들로 영향을 줄 수 있음을 의미할 수 있다. 식각 단계(장치(122))와 같은, 각 층에 비교적 공통 인 단계들 조차도 명목상 동일하지만 처리량을 최대화하기 위해 병렬로 작동하는 여러 식각 장치들에 의해 구현될 수 있다. 실제로, 게다가 상이한 층들은 상이한 식각 프로세스들, 예컨대 식각될 재료의 세부 사항들에 따른 화학적 식각들, 플라즈마 식각들, 및 예컨대 이방성 식각(anisotropic etching)과 같은 특별한 요구 사항들을 필요로한다.
이전 및/또는 후속 프로세스들은 앞서 언급한 바와 같이, 다른 리소그래피 장치들에서 수행될 수 있으며, 상이한 유형들의 리소그래피 장치에서 수행될 수도 있다. 예컨대, 해상도 및 오버레이와 같은 파라미터들에서 매우 까다로운 디바이스 제조 프로세스의 몇몇 층들은 덜 까다로운 다른 층들보다 더 진보된 리소그래피 툴에서 수행될 수 있다. 따라서 몇몇 층들은 이머젼 타입 리소그래피 툴에 노광될 수 있고, 다른 층들은 '건식(dry)' 툴에 노광될 수 있다. 몇몇 층들은 DUV 파장들에서 작동하는 툴에서 노광될 수 있지만, 다른 층들은 EUV 파장 방사선을 사용하여 노광된다.
리소그래피 장치에 의해 노광되는 기판들이 정확하고 일관되게 노광되도록, 노광된 기판들을 검사하여 후속하는 층들 간의 오버레이 오류들, 라인 두께들, 임계 치수(CD)들 등의 특성들을 측정하는 것이 바람직하다. 따라서, 리소 셀(LC)이 위치하는 제조 설비는 상기 리소 셀 내에서 처리된 기판(W)들의 일부 또는 전부를 수용하는 계측 시스템(MET)을 또한 포함한다. 계측 결과들은 감독 제어 시스템(SCS)(138)에 직접 또는 간접적으로 제공된다. 오류들이 검출되면, 특히 계측이 동일한 배치(batch)의 다른 기판들이 여전히 노광될만큼 충분히 빨리 그리고 곧 수행될 수 있다면, 후속 기판들의 노광들에 대한 조정들이 이루어질 수 있다. 또한, 이미 노광된 기판들은 수율을 향상시키기 위해 박리되고(stripped) 재작업되거나, 또는 폐기될 수 있으며, 그렇게 함으로써 결함이 있는 것으로 알려진 기판들에 대해 추가 처리를 수행하는 것을 피할 수 있다. 기판의 일부 타겟부들에만 결함이 있는 경우, 양호한 타겟부들에만 추가 노광이 수행될 수 있다.
도 1에는 또한 제조 프로세스에서 원하는 단계들에서 제품들의 파라미터들의 측정 값들을 생성하기 위해 제공되는 계측 장치(140)가 도시되어 있다. 현대의 리소그래피 제조 설비의 계측 장치의 일반적인 예는, 예컨대 각도-분해 산란계(angle-resolved scatterometer) 또는 분광 산란계(spectroscopic scatterometer)와 같은 산란계(scatterometer)이며, 장치(122)에서 식각되기 전에 120의 현상된 기판들의 특성들을 측정하는데 적용될 수 있다. 계측 장치(140)를 사용하여, 예컨대, 오버레이 또는 임계 치수(CD)와 같은 중요한 성능 파라미터들이 현상된 레지스트의 특정 정확도 요건들을 충족시키지 않는 것으로 결정될 수 있다. 식각 단계 이전에, 현상된 레지스트를 박리하고 리소 클러스터를 통해 기판들(120)을 재처리하기 하기 위한 기회가 존재한다. 또한 잘 알려진 바와 같이, 장치(140)로부터의 계측 결과들(142)은 감독 제어 시스템(SCS) 및/또는 제어 유닛(LACU)(106)이 시간 경과에 따른 작은 조정들을 함으로써, 그렇게 함으로써 규격에 벗어난 제품들이 만들어지는 위험을 최소화함으로써, 그리고 재작업을 요구함으로써, 리소 클러스터에서의 패터닝 작업들의 정확한 성능을 유지하는데 사용될 수 있다. 물론, 계측 장치(140) 및/또는 다른 계측 장치들(도시되지 않음)은 처리된 기판들(132, 134) 및 유입되는 기판들(130)의 특성들을 측정하도록 적용될 수 있다.
본 발명은 제조 프로세스를 거치는 기판들에서 프로세스 영향들을 보정하기 위한 보정들의 적용에 관한 것이다. 리소그래피 제조 프로세스의 예에서, 기판들은 패터닝 단계에서 패턴들이 적용되는 다른 기판들 또는 반도체 웨이퍼들, 그리고 물리적 및 화학적 프로세스 단계들에 의해 형성된 구조들이다. 설명된 예들에서의 프로세스 보정들은 패터닝 단계에서 적용된 보정들, 특히 이미 기판 상에 있는 피쳐(feature)들에 관해 적용된 패턴의 정확한 위치 설정을 제어하는 보정들일 것이다. 이러한 보정들은 예컨대 리소그래피 장치에 의해 적용되는, 노출 당 보정들 또는 CPE 일 수 있다. 대안으로, 보정들은 전체 제조 프로세스 내 다른 프로세스 단계의 제어에서의 보정일 수 있다.
위의 소개에서 설명한 것처럼, CPE는 보정들이 정의되도록 그리고 기판 전반의 개별 필드 위치들에 적용되도록 하는 메커니즘이다. 이러한 보정들은 예컨대 도 1의 생산 설비에서 패터닝 작업들을 받는, 이전에 처리된 기판들의 측정 값들에 기초한다. 본 발명의 목적을 위해, 보정들은 상술한 US2014089870A1에 기재된 타입의 프로세스 서명 모델을 사용하여 계산된다고 가정한다. US2014089870A1의 전체 내용들은 본 명세서에 참조로 포함된다. 프로세스 서명 모델의 원리들은 여기서 자세히 반복되지 않을 것이다.
도 2는 도 1의 반도체 제조 설비 내에서, 본 발명의 원리들에 따른 보정들을 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 이 방법은 이 예에서 US2014089870A1에 기재된 방법들에 기초한다. 공지된 방법에 대응하는 단계들(200-230)이 설명될 것이다. 그 다음, 프로세스 영향들의 수정된 추정치를 생성하기 위해, 프로세스 서명 모델로부터의 데이터를 실제 측정 데이터와 결합함으로써 본 명세서에 개시된 보정을 구현하는 단계(240)가 설명될 것이다. 동일한 보정이 US2014089870A1에 개시된 방법 이외의 방법들의 맥락에서 적용될 수 있다.
제1단계(200)에서, 예컨대 계측 장치(140)를 사용하여 기판 웨이퍼 상에서 측정들이 수행된다. 상기 측정 값들은, 특정 성능 파라미터(예컨대, 오버레이)가, 적절한 계측 타겟들이 형성되는 다수의 위치들에서 이상값(ideal)(제로 오버레이(zero overlay))으로부터 벗어난 양을 포함할 수 있다. 측정된 타겟들의 수는 단지 사용 가능한 타겟들의 샘플일 수 있다. 상기 샘플은 WO2015110191A1에 개시된 것과 같은 최적화 방법을 사용하여 결정될 수 있다. 업-샘플링은 프로세스 서명 모델에 의해 영향을 받으므로, 샘플들의 수가 이전의 CPE 기술들을 수행하는 데 필요한 수보다 적을 수 있다.
추정 단계(210)에서, 프로세스 서명 모델 또는 "지문(fingerprint)" 모델은 이상으로부터의 이 편차를 설명하기 위해 측정된 데이터를 맞추기 위해 사용된다. 이 단계는 상기 편차들을 특성화하기에 충분한 최소 수의 매개 변수들을 사용하여 강력한 방식으로 수행된다. 이러한 편차들의 근본 원인은 리소그래피 장치(100) 외부의 웨이퍼, 리소그래피 장치 자체 또는 이들의 조합의 처리 단계일 수 있다.
프로세스 서명 모델은 패터닝 작업에서 제어될 수 있는 작동 매개 변수들에 국한되기 보다는, 프로세스 서명을 나타내도록 설계될 수 있다. 일 실시예에서, 지문 모델은 반경 및 접선의 오버레이 구성 요소들의 제르니케(Zernike) 기능을 사용한다. 제르니케(Zernike) 모델들은 웨이퍼 프로세스 툴들의 지문 특성들에 잘 부합되는데, 그 이유는 그러한 툴들의 일반적인 기하학적 구조가 원형 대칭이기 때문이다. 동일한 이유로, 반경 및 접선(즉, 반경 방향에 수직) 구성 요소들(X 및 Y 구성 요소들과는 대조적으로)의 오버레이를 설명하는 것이 더 나은 적합성을 제공할 수 있다. 프로세스 지문을 특성화하는데 사용될 수 있는 다른 모델들은 방사 기저 함수(Radial Basis Functions), 푸리에 급수 및 다항식 급수(예컨대, 르장드르(Legendre))이다. 일반적인 프로세스 장비 지문의 경우, 스캔 방향, 스캔 속도 또는 노광 순서와 같은 추가 매개 변수들이 r, theta 또는 X, Y와 함께 모델에 통합될 수 있다.
다음 단계(520)에서, 웨이퍼 상의 임의의 위치에 대해 노이즈가 감소된 측정치들이 계산될 수 있으며, 그렇게 함으로써 모델을 측정 위치들로부터 분리시킨다. 이 결과는 밀집 그리드(dense grid)에 대해 계산된 지문이다. 즉, 상기 모델은 노이즈 감소뿐만 아니라 업-샘플링 함수들을 제공한다. 이 단계에서는 다이(die) 레이아웃을 고려할 수 있다. 예컨대, 그리드는 웨이퍼 상의 완전한 (따라서 잠재적으로 산출되는) 다이들에 대해서만 계산될 수 있다.
단계(530)에서, 프로세스 서명 모델은 노광 당 필요한 보정들을 계산하는데 사용된다. 이는 프로세스 모델로부터의 추정된 프로세스 서명을 리소그래피 장치의 작동 모델에 맞춤으로써 수행된다. 프로세스 서명 모델이 웨이퍼 상의 임의의 위치에 대해 요구되는 보정 값들을 추정하는데 사용될 수 있기 때문에 리소그래피 프로세스 툴의 모든 자유도들은 이 단계에서 사용될 수 있다. 예컨대, 노광된 필드 당, 매개 변수들의 수는 6 이상이거나 10 이상일 수 있다. 하나의 특정 실시예에서, 필드 당 15 개의 파라미터들이 사용된다. 보정 값들의 추정은 추정된 프로세스 지문 모델의 보간 및 외삽을 사용하여 수행될 수 있다.
US2014089870A1에서 설명된 바와 같이, 프로세스 서명 모델은 업-샘플링뿐만 아니라 어느 정도의 노이즈 감소를 제공한다. 그러나, 본 발명자들은 이 노이즈 감소에서, 측정 데이터로부터의, 계산된 보정들을 개선하는데 실제로 사용될 수 있는, 몇몇 유용한 정보가 손실된다는 것을 인식하였다. 이것은 예컨대 웨이퍼 에지 부근에서 발생하는 것과 같은, 매우 국부적인 효과들을 갖는 경우일 것이다. 이러한 효과들은 모델에 표시되기에는 너무 국한되기 때문에, 이들은 노이즈로서 효과적으로 버려진다. 알려진 접근법 내에서, 유일한 해결책은 모델 매개 변수들의 수를 늘리고 그리고/또는 모델의 다른 유형들을 추가하는 것이다. 전자의 접근법은 일반적으로 많은 추가적인 측정들을 요구하며, 후자의 접근법은 상당한 문제들을 가져온다.
도 2를 다시 참조하면, 본 발명의 방법에서 단계(240)는 단계(200)로부터의 실제 측정 데이터와 프로세스 서명 모델에 의해 추정된 값들의 조합을 만든다. 이는 프로세스 서명 모델만 사용하는 대신 작동 모델에서 사용될 수 있는 프로세스 영향들의 보정된 추정치를 제공한다. 기판의 국부적인 영역들에서의 실제 값들은 노이즈로 무시되지 않고, 최종 보정들에 영향을 미칠 수 있다. 방법을 예시하기 위해 그리고 하나의 가능한 구현을 설명하기 위해 이제 예시된 실시예가 제공될 것이다.
이제 도 3을 참조하면, 도 2의 방법의 단계들이 실제 생산 설비에서 다수의 웨이퍼들에 걸쳐 측정된 오버레이의 플롯(plot)들을 사용하여 도시된다. 이들 웨이퍼들은 구현에 따라, 그리고 상기 방법이 셋업 단계 또는 진행중인 생산 단계에 적용되고 있는지의 여부에 따라, 생산 웨이퍼들 또는 보정 웨이퍼들일 수 있다. 본 기술은 특히 생산 단계에 적용하기 위해 개발되었으므로, 측정된 웨이퍼들은 생산용 웨이퍼들인 것으로 가정한다. 도면의 우측 상부에서, 웨이퍼(기판(W))의 개략적 레이아웃은 302로 표시된다. 상기 기판의 영역은 규칙적인 그리드 패턴의 필드들로 분할된다. 하나의 필드(304)가 강조되어 있다. 이들 필드들은 리소그래피 장치(100)에 의해 수행되는 패터닝 작업에서 패턴이 적용되는 부분들을 형성한다.
도 1의 생산 설비에서 하나 이상의 층들을 처리한 후에, 웨이퍼 또는 대표적인 샘플 세트의 웨이퍼들이 계측 장치(140)를 사용하여 측정된다. 이는 도 2의 방법에서 단계(200)이다. 문제의 웨이퍼들은 예컨대 도 1에서 120, 132 또는 134로 표시된 것들 중 임의의 것일 수 있으며, 하나 이상의 물리적 및 화학적 처리 단계들인 패터닝 작업을 받은 것들일 수 있다. 오버레이 계측의 경우, (예컨대) 현상 단계(112) 후에 현상된 레지스트 층에 형성된 피쳐들을 포함하는 계측 타겟들 상에서 측정들이 이루어질 수 있고, 하부 층들에 형성된 피쳐들은 물리적 및 화학적 단계들 및 이전의 패터닝 작업에 의해 형성되었다. 따라서, 오버레이 측정 값들은 레지스트 층에 패턴을 인쇄할 때 정렬 단계들 및 다른 보정들에 의해 보정되지 않은 프로세스-유발 왜곡들의 성분들을 나타낼 수 있다. 노광 당 보정(CPE)은 이러한 보정되지 않은 오류들을 줄이려고 한다.
측정 데이터(310)는 도면에 벡터들로 표현된 오버레이 샘플들을 포함한다. 각 벡터는 X 구성 요소와 Y 구성 요소를 가지며, 별도로 측정될 수 있고 별도의 성능 매개 변수들로 간주될 수 있지만, 예시적인 플롯을 위해 결합될 수 있다. 측정된 값들은 단일 웨이퍼로부터의 것일 수 있지만, 보다 통상적으로 측정들은 수 개의 웨이퍼들, 예컨대 4 내지 6 개의 웨이퍼들에 걸쳐 반복되고 함께 평균화될 것이다. 샘플들의 분포는 위에서 언급한 최적화 방법에 의해 결정된다. 웨이퍼 에지를 향한 샘플들의 밀도가 약간 증가된 것을 볼 수 있을 것이다. 가장 에지들에 있는 샘플들은 일반적으로 발견되는 평균 오버레이보다 상당히 더 높은 샘플들(312)을 포함한다. 통상적으로, 이러한 효과들은 단순히 웨이퍼의 에지에서 기능성 제품 다이들의 수율을 감소시킬 수 있다. 그러나, 이상적으로, 이러한 효과들이 리소 툴의 작동 시스템의 자유도들을 사용하여 보정될 수 있다면, 양호한 디바이스들의 수율이 증가될 수 있다.
314에서, 파라미터화 된 프로세스 서명 모델을 사용하여 단계들(210, 220)에서 생성된 프로세스-유발 오버레이의 추정치가 도시되어 있다. 명확하게 알 수 있는 바와 같이, 이 모델은 단계(200)에서 측정된 것뿐만 아니라, 기판 상의 임의의 원하는 위치에서 추정된 값들을 제공한다. 이 업-샘플링 효과는 상술한 바와 같이 유익하다. 동시에, 측정 데이터의 노이즈가 제거된다. 노이즈 감소 기능의 부산물로 인해, 즉 모델의 제한된 형태 및 파라미터 카운트로 인해, 에지 샘플들(312)에서의 높은 오버레이와 같은 일부 실제 효과들은 실제 상황을 나타내지 않는 추정치들(312')로 대체된다.
변형된 방법에서, 실제 측정이 이용 가능한 샘플 위치들에서, 그 추정된 값들의 일부 또는 전부를 대체하는 단계(240)가 수행된다. 결과적으로, 추정치(316)가 생성되며, 여기서 모델로부터 추정된 값들(318)이 몇몇 위치에서 제공되고, 그리고 실제 측정치(312)들이 다른 위치들에서 제공된다. 상기 방법은 사용 가능한 측정값들이 있는 모든 값들을 대체하거나 그들 중 일부 값만을 대체하도록 수행될 수 있다. 예컨대, 관심사가 오직 에지 효과들에 관한 것이라면, 단계(240)는 예컨대 반경의 0.8 또는 0.9보다 큰 영역에서와 같이, 기판의 외부 영역에서만의 값들을 대체하도록 수행될 수 있다. 다른 경우에는, 그것은 실제 측정값들이 더 큰 값을 갖는 중앙 영역일 수 있다. 또 다른 경우에는, 그것은 측정된 데이터가 더 큰 값을 갖는 각 필드의 특정 부분들일 수 있다.
보정된 추정치를 생성하기 위해 측정 데이터와 모델 데이터를 결합하는 방식은 값들의 단순한 대체에 한정될 필요는 없다. 더욱 일반적으로, 보정된 추정치를 생성하기 위해 측정 데이터와 모델 데이터를 조합하는 방식은 기판의 모든 영역들에서 동일할 필요는 없다. 몇몇 경우들에는, 모델 추정치와 측정된 값을 예컨대 평균화하는 등의 방법으로 조합하는 것이 바람직할 수 있다. 다른 경우들에는, 하나의 샘플 포인트에서의 측정 데이터가 이웃 샘플 포인트들에서의 추정 값들에 영향을 주도록 허용하는 것(즉, 측정된 값으로부터 어느 정도까지는 외삽하는 것)이 바람직하다고 간주될 수 있다. 물론 부주의한 외삽(extrapolation)은 인위적인 오류들을 유발할 수 있다. 외삽은 모든 방향들에서 동일할 필요는 없다. 예컨대, 에지 영역에서, 외삽은 반경 방향보다 접선 방향 또는 원주 방향에서 더 많이 적용될 수 있다. 이들 변형들은 모두 첨부된 청구 범위의 범주 내에 있다.
리소그래피 장치(100)의 작동 모델을 사용하여, 추정치(316)로부터 생성된 보정들이 320에 도시되어 있다. 보여지듯이, 작동 모델에서 달성될 수 있는 제어의 정도들에 제한들이 있지만, 측정 값들(312)의 일부는 프로세스 모델만으로는 가능하지 않은 방식으로 보정들에 분명하게 영향을 미쳤다.
결론
결론적으로, 본 발명은 원래의 측정 데이터로부터 유용한 정보를 잃지 않으면서 프로세스 모델을 이용하며, 보정들을 정의하는데 사용하기 위한 추정치를 생성하는 방법을 제공한다. 특히 매우 국부적인 프로세스 영향들의 경우, 프로세스 모델의 복잡성을 과도하게 증가시키지 않고 이들이 고려될 수 있다.
개시된 방법은 추가적인 측정들의 필요 없이, 또는 심지어 감소된 수의 측정들을 이용하여, 오버레이와 같은 성능 파라미터들이 개선될 수 있는 리소그래피 장치를 작동시키는 방법들 및 리소그래피 장치의 제공이 가능하다. 동적 선택은 추가의 전후 관계 정보를 사용하거나 사용하지 않고 수행될 수 있다. 그렇지 않으면 발생할 수 있는 성능 저하없이, 처리량은 유지 및/또는 증가될 수 있다.
측정 데이터와 모델을 결합하는 단계는 도 1의 설비의 어느 곳에나 위치될 수 있거나, 설비로부터 물리적으로 멀리 떨어져 있는, 임의의 적절한 처리 장치에서 수행될 수 있다. 본 발명의 실시예들은 상술한 바와 같이 프로세스 모델 값들과 측정 값들을 결합하는 방법들을 기술하는 기계-판독 가능한 명령들의 하나 이상의 시퀀스들을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 구현될 수 있다. 이 컴퓨터 프로그램은 예컨대, 도 1의 제어 유닛(LACU) 또는 예컨대 계측 장치(140)를 포함하는 계측 시스템 내의 일부 다른 제어기 내에서, 또는 진보된 프로세스 제어 시스템에서 또는 별도의 자문 툴(advisory tool)에서 실행될 수 있다. 또한, 그러한 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 데이터 저장 매체(예컨대, 반도체 메모리, 자기 또는 광학 디스크)가 제공될 수 있다.
CPE 보정들은 도 1의 감독 제어 시스템 또는 리소 툴 제어 유닛(LACU)에서 발생될 수 있다. 그것들은 원격 시스템에서 생성되어 나중에 설비로 전달 될 수 있다. 프로세스 모델 및 측정 데이터는 개별적으로 처리 장치에 전달될 수 있으며, 그 다음 처리 장치는 상기 보정들을 생성하는 일부로서 이들을 결합한다. 대안적으로, 프로세스 모델 및 측정 데이터는 보정된 추정치로 결합될 수 있고, 그 다음 보정된 추정치는 보정들을 생성할 책임이 있는 처리 장치 또는 소프트웨어 모듈에 전달된다. 이 경우 후자의 모듈은 기존 방식에서 변경될 필요가 없다. 보정된 추정치를 생성하는 처리 장치는 별도의 장치일 수도 있고, 또는 계측 장치(140)를 포함하는 계측 시스템의 일부일 수도 있다.
상기 실시예들은 다음의 항목들을 이용하여 더 설명될 수 있다:
항목 1. 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정들(corrections)을 계산하는 방법으로서,
하나 이상의 기판들에 걸친 샘플링 위치들에서 성능 파라미터를 측정하는 단계;
상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하는 단계; 및
상기 근사된 프로세스 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보정들을 계산하는 단계;를 포함하며,
상기 보정들의 계산은, 부분적으로 상기 근사된 프로세스 모델에, 그리고 부분적으로 상기 측정된 성능 파라미터에 기초하는, 방법.
항목 2. 항목 1에 있어서, 상기 보정들의 계산은 상기 측정하는 단계에서 샘플링된 하나 이상의 위치들에서의 상기 측정된 성능 파라미터에 주로 기초하며, 그리고 다른 위치들에서의 상기 근사된 프로세스 모델의 값들에 주로 기초하는 것을 특징으로 하는, 방법.
항목 3. 항목 1 또는 항목 2에 있어서, 상기 근사된 프로세스 모델은 상기 측정된 성능 파라미터로 표현된 상기 샘플링 위치들보다 더 큰 샘플링 밀도를 갖는 값들을 제공하는, 방법.
항목 4. 위 항목들 중 어느 하나에 있어서, 상기 제조 프로세스는 기판에 패턴이 적용되는 리소그래피 패터닝 단계를 포함하며, 상기 계산된 보정들은 상기 패터닝 단계에서 사용하기 위한 것인, 방법.
항목 5. 항목 4에 있어서, 상기 계산된 보정들은 상기 적용된 패턴의 위치설정을 제어하는 데 사용하기 위한 것인, 방법.
항목 6. 항목 4 또는 항목 5에 있어서, 상기 패터닝 단계에서 상기 패턴은 각 기판에 걸친 복수의 필드 위치들에서 반복적으로 적용되고, 그리고 상기 계산된 보정들은 상기 필드 위치에 따라 변하는, 방법.
항목 7. 위 항목들 중 어느 하나에 있어서, 상기 성능 파라미터는 복수의 기판들에 걸쳐 측정되고 그리고 상기 기판들로부터 측정된 값들은 상기 측정 성능 파라미터로서의 사용을 위해 조합되는, 방법.
항목 8. 위 항목들 중 어느 하나에 있어서, 상기 성능 파라미터는 오버레이인, 방법.
항목 9. 제조 프로세스을 모니터링하는 데 사용하기 위한 측정값들을 얻기 위한 계측 시스템으로서,
하나 이상의 기판들에 걸친 샘플링 위치들에서 성능 파라미터를 측정하는, 검사 장치; 및
상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하기 위한, 그리고 상기 제조 프로세스에서 보정될 프로세스 영향들의 추정치를 생성하기 위한 처리 장치;를 포함하며,
상기 처리 장치는 상기 근사된 프로세스 모델에 부분적으로 기초하고 그리고 상기 측정된 성능 파라미터에 부분적으로 기초하여 상기 프로세스 영향들의 추정치를 생성하도록 되어 있는, 계측 시스템.
항목 10. 항목 9에 있어서, 상기 처리 장치는 상기 검사 장치에 의해 측정된 하나 이상의 위치들에서의 상기 측정된 성능 파라미터에 주로, 그리고 다른 위치들에서의 상기 근사된 프로세스 모델의 값들에 주로 기초하여 상기 프로세스 영향들의 추정치를 생성하도록 되어 있는, 계측 시스템.
항목 11. 항목 9 또는 항목 10에 있어서, 상기 근사된 프로세스 모델은 상기 측정된 성능 파라미터에 제시된 상기 샘플링 위치들보다 더 큰 샘플링 밀도를 갖는 값들을 제공하는, 계측 시스템.
항목 12. 항목 9, 항목 10, 또는 항목 11에 있어서, 상기 검사 장치는 다수의 기판들에 걸쳐 성능 파라미터를 측정하도록 되어 있고, 그리고 상기 처리 장치는 상기 프로세스 모델의 상기 근사에서 상기 다수의 기판들로부터 측정된 값들을 조합하도록 되어 있는, 계측 시스템.
항목 13. 항목 9 내지 항목 12 중 어느 한 항목에 있어서, 적어도 하나의 처리 장치 및 제어기와 조합되어, 제9항에 청구된 계측 시스템을 포함하는 제조 시스템으로서, 상기 제어기는 상기 생성된 프로세스 영향들의 추정치에 기초하여 보정들을 계산하도록, 그리고 하나 이상의 기판들을 처리할 때 상기 계산된 보정들을 사용하도록 상기 처리 장치를 제어하도록 되어 있는, 제조 시스템.
항목 14. 항목 13에 있어서, 상기 프로세싱 장치는 리소그래픽 장치이며 상기 제어기는 패턴이 기판에 적용되는 리소그래픽 패터닝 단계를 제어하도록 되어 있는, 제조 시스템.
항목 15. 항목 14에 있어서, 상기 계산된 보정들은 상기 적용된 패턴의 위치를 제어하는데 사용되기 위한 것인, 제조 시스템.
항목 16. 항목 14 또는 항목 15에 있어서, 상기 리소그래픽 장치는 각 기판에 걸쳐 복수의 필드 위치들에서 반복적으로 패턴을 적용하도록 되어 있고, 상기 보정들은 상기 필드 위치와 함께 변화하는, 제조 시스템.
항목 17. 기판 상의 하나 이상의 층들에 패턴들을 적용하는 단계 및 기능 디바이스 피처들을 생성하도록 상기 기판을 처리하는 단계를 포함하며, 상기 층들 중 적어도 하나의 처리하는 단계는 항목 1 내지 항목 8 중 어느 하나에서 청구된 방법에 의해 계산된 보정들을 이용하여 제어되는, 디바이스 제조 방법.
항목 18. 프로그램 가능한 데이터 처리 장치를 항목 9 내지 항목 12 중 어느 하나의 계측 시스템의 상기 처리 장치로서 동작시키도록 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
항목 19. 기판에 걸쳐 성능 파라미터를 모델링하는 방법으로서,
하나 이상의 기판들에 걸친 샘플링 위치들에서 성능 파라미터를 측정하는 단계;
상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하는 단계; 및
상기 기판 상에 존재하는 프로세스 영향들의 추정치를 생성하는 단계;를 포함하며,
상기 프로세스 영향들의 추정치는 상기 근사된 프로세스 모델 및 상기 측정된 성능 파라미터 모두를 사용하여 생성되는, 방법.
항목 20. 항목 19에 있어서, 상기 생성된 프로세스 영향들의 추정치는 주로 상기 측정 단계에서 측정된 상기 샘플링 위치들 중 하나 이상에서 측정된 성능 파라미터에 기초하며, 그리고 주로 상기 근사된 프로세스 모델의 다른 위치들에서의 값들에 기초하는, 방법.
항목 21. 항목 19 또는 항목 20에 있어서, 상기 근사된 프로세스 모델은 상기 측정된 성능 파라미터에 제시된 상기 샘플링 위치들보다 더 큰 샘플링 밀도를 갖는 값들을 제공하는, 방법.
항목 22. 항목 19, 항목 20, 또는 항목 21에 있어서, 상기 성능 파라미터는 복수 개의 기판들에 걸쳐 측정되고, 상기 복수 개의 기판들로부터 측정된 값들은 상기 프로세스 모델의 근사에 사용되기 위해 조합되는, 방법.
항목 23. 프로그램 가능한 데이터 처리 장치가 항목 9 내지 항목 12 중 어느 하나의 방법에서의 상기 프로세스 영향들의 추정치를 생성하도록 하기 위한 명령들을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
상술한 바와 같이, 리소그래픽 제조 프로세스의 상기 패터닝 단계는 본 명세서의 원리들이 적용될 수 있는 하나의 실시예일 뿐이다. 상기 리소그래픽 프로세스의 다른 부분들, 그리고 다른 타입의 제조 프로세스는, 여기에 공개된 방식에 따른 보정들 및 변형된 추정치들의 생성으로부터 이익을 얻을 수 있다.
이들 그리고 다른 변형들 및 변경들은 본 명세서를 고려하여 당업자에 의해 예측될 수 있다. 본 발명의 폭과 범위는 상술한 예시적인 실시들 중 어느 것에 의해서도 제한되어서는 안되며, 후술하는 청구항들 및 그 균등범위에 따라서만 정의되어야 한다.

Claims (20)

  1. 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터의 측정치를 획득하는 단계;
    상기 획득된 측정치에 프로세스 모델을 근사(fitting)하는 단계;
    상기 프로세스 모델을 이용하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 결정하는 단계; 및
    상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 상기 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하는 단계
    를 포함하고, 상기 조합하는 단계는 상기 성능 파라미터의 측정치에 의해 추정치를 대체하는 것을 수반하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  2. 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터의 측정치를 획득하는 단계;
    상기 획득된 측정치에 프로세스 모델을 근사하는 단계;
    상기 프로세스 모델을 이용하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 결정하는 단계; 및
    상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 상기 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하는 단계
    를 포함하고, 상기 조합하는 단계는 평균화 연산을 포함하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  3. 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터의 측정치를 획득하는 단계;
    상기 획득된 측정치에 프로세스 모델을 근사하는 단계;
    상기 프로세스 모델을 이용하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 결정하는 단계; 및
    상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 상기 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하는 단계
    를 포함하고, 상기 획득된 측정치를 사용하여 외삽된 값을 도출하되 상기 외삽된 값은 상기 추정치와 조합되어 상기 수정된 추정치를 획득하게 되는 것인, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 추정치 및 획득된 측정치는 기판의 위치와 연관되는, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 수정된 추정치는 기판 상의 복수의 위치에 대해 획득되는, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 수정된 추정치에 기초하여 보정값을 계산하는 단계를 더 포함하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 보정값의 계산은, 측정 단계에서 샘플링된 하나 이상의 위치에서의 측정된 성능 파라미터에 주로 기초하며, 그리고 다른 위치에서의 상기 근사된 프로세스 모델의 값에 주로 기초하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  8. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제조 프로세스는 패턴이 기판에 적용되는 리소그래피 패터닝 단계를 포함하고, 계산된 보정값은 상기 패터닝 단계에서 이용하기 위한 것인, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 패터닝 단계에서 상기 패턴은 각각의 기판에 걸쳐 복수의 필드 위치에 반복적으로 적용되며, 상기 계산된 보정값은 상기 필드 위치에 따라 변화하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  10. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 성능 파라미터는 오버레이인, 제조 프로세스에서 사용하기 위해 모델링된 데이터와 측정을 조합하는 방법.
  11. 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정값을 계산하는 방법으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터의 측정치를 획득하는 단계;
    상기 성능 파라미터의 상기 획득된 측정치에 프로세스 모델을 근사하는 단계; 및
    상기 프로세스 모델을 이용하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 결정하는 단계;
    상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 상기 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하는 단계로서, 상기 조합하는 단계는 상기 성능 파라미터의 측정치에 의해 추정치를 대체하는 것을 수반하는, 단계; 및
    상기 근사된 프로세스 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보정값을 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 보정값의 계산은 부분적으로 수정된 추정치에 기초하고,
    상기 근사된 프로세스 모델은 상기 측정된 성능 파라미터로 표현된 상기 샘플링 위치보다 더 큰 샘플링 밀도를 갖는 값을 제공하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정값을 계산하는 방법.
  12. 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정값을 계산하는 방법으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터의 측정치를 획득하는 단계;
    상기 성능 파라미터의 상기 획득된 측정치에 프로세스 모델을 근사하는 단계; 및
    상기 프로세스 모델을 이용하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 결정하는 단계;
    상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 상기 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하는 단계로서, 상기 조합하는 단계는 평균화 연산을 포함하는, 단계; 및
    상기 근사된 프로세스 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보정값을 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 보정값의 계산은 부분적으로 수정된 추정치에 기초하고,
    상기 근사된 프로세스 모델은 상기 측정된 성능 파라미터로 표현된 상기 샘플링 위치보다 더 큰 샘플링 밀도를 갖는 값을 제공하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정값을 계산하는 방법.
  13. 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정값을 계산하는 방법으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터의 측정치를 획득하는 단계;
    상기 성능 파라미터의 상기 획득된 측정치에 프로세스 모델을 근사하는 단계; 및
    상기 프로세스 모델을 이용하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 결정하는 단계;
    상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 상기 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하는 단계로서, 상기 획득된 측정치를 사용하여 외삽된 값을 도출하되 상기 외삽된 값은 상기 추정치와 조합되어 상기 수정된 추정치를 획득하게 되는 것인, 단계; 및
    상기 근사된 프로세스 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보정값을 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 보정값의 계산은 부분적으로 수정된 추정치에 기초하고,
    상기 근사된 프로세스 모델은 상기 측정된 성능 파라미터로 표현된 상기 샘플링 위치보다 더 큰 샘플링 밀도를 갖는 값을 제공하는, 제조 프로세스에서 사용하기 위한 보정값을 계산하는 방법.
  14. 제조 프로세스를 모니터링하는 데 사용하기 위한 측정치를 얻기 위한 계측 시스템으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터를 측정하기 위한 검사 장치; 및
    상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하고 상기 프로세스 모델에 기초하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 생성하기 위한 처리 장치
    를 포함하며,
    상기 처리 장치는 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하도록 되어 있고, 상기 조합은 상기 성능 파라미터의 측정치에 의해 추정치를 대체하는 것을 수반하는, 계측 시스템.
  15. 제조 프로세스를 모니터링하는 데 사용하기 위한 측정치를 얻기 위한 계측 시스템으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터를 측정하기 위한 검사 장치; 및
    상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하고 상기 프로세스 모델에 기초하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 생성하기 위한 처리 장치
    를 포함하며,
    상기 처리 장치는 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하도록 되어 있고, 상기 조합은 평균화 연산을 포함하는, 계측 시스템.
  16. 제조 프로세스를 모니터링하는 데 사용하기 위한 측정치를 얻기 위한 계측 시스템으로서,
    하나 이상의 기판에 걸친 샘플링 위치에서 성능 파라미터를 측정하여 측정치를 획득하도록 하기 위한 검사 장치; 및
    상기 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하고 상기 프로세스 모델에 기초하여 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 생성하기 위한 처리 장치
    를 포함하며,
    상기 처리 장치는 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하도록 되어 있고,
    상기 획득된 측정치를 사용하여 외삽된 값을 도출하되 상기 외삽된 값은 상기 추정치와 조합되어 상기 수정된 추정치를 획득하게 되는 것인, 계측 시스템.
  17. 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하고 프로세스 모델에 기초하여 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 생성하기 위한 프로그램가능 데이터 처리 장치로서,
    상기 프로그램가능 데이터 처리 장치는 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하도록 되어 있고, 상기 조합은 상기 성능 파라미터의 측정치에 의해 추정치를 대체하는 것을 수반하는, 프로그램가능 데이터 처리 장치.
  18. 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하고 프로세스 모델에 기초하여 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 생성하기 위한 프로그램가능 데이터 처리 장치로서,
    상기 프로그램가능 데이터 처리 장치는 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하도록 되어 있고, 상기 조합은 평균화 연산을 포함하는, 프로그램가능 데이터 처리 장치.
  19. 측정된 성능 파라미터에 프로세스 모델을 근사하고 프로세스 모델에 기초하여 성능 파라미터의 하나 이상의 추정치를 생성하기 위한 프로그램가능 데이터 처리 장치로서,
    상기 프로그램가능 데이터 처리 장치는 상기 성능 파라미터의 하나 이상의 수정된 추정치를 획득하기 위해 하나 이상의 획득된 측정치와 상기 하나 이상의 추정치를 조합하도록 되어 있고, 상기 획득된 측정치를 사용하여 외삽된 값을 도출하되 상기 외삽된 값은 상기 추정치와 조합되어 상기 수정된 추정치를 획득하게 되는 것인, 프로그램가능 데이터 처리 장치.
  20. 프로그램가능 데이터 처리 장치로 하여금 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 방법을 구현하게 하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 컴퓨터-판독가능한 기록 매체.
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