KR102195703B1 - 메트롤로지 방법 및 장치, 컴퓨터 프로그램 및 리소그래피 시스템 - Google Patents

메트롤로지 방법 및 장치, 컴퓨터 프로그램 및 리소그래피 시스템 Download PDF

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휴고 아우구스티누스 요셉 크라머
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에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
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Abstract

리소그래피 공정에 의해 기판 상에 형성되는 구조체의 특성을 재구성하는 방법, 및 연계된 메트롤로지 장치가 개시된다. 상기 방법은 리소그래피 공정과 연계된 제 1 파라미터의 측정된 값들을 조합하여, 제 1 파라미터의 추산된 값을 얻는 단계; 및 구조체의 측정 및 제 1 파라미터의 추산된 값을 이용하여, 적어도 구조체의 특성과 연계된 제 2 파라미터를 재구성하는 단계를 포함한다. 조합하는 단계는 제 1 파라미터의 변동을 모델링하여, 제 1 파라미터의 파라미터 모델 또는 핑거프린트를 얻는 단계를 포함할 수 있다.

Description

메트롤로지 방법 및 장치, 컴퓨터 프로그램 및 리소그래피 시스템
본 출원은 2016년 8월 1일에 출원된 EP 출원 16182166.5의 우선권을 주장하며, 이는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다.
본 발명은, 예를 들어 리소그래피 기술들에 의한 디바이스들의 제조 시에 이용가능한 메트롤로지를 위한 장치 및 방법들, 및 리소그래피 기술들을 이용하여 디바이스들을 제조하는 방법들에 관한 것이다.
리소그래피 장치는 기판 상에, 통상적으로는 기판의 타겟부 상에 원하는 패턴을 적용시키는 기계이다. 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, 다이의 부분, 한 개 또는 수 개의 다이를 포함하는) 타겟부 상으로 전사(transfer)될 수 있다. 패턴의 전사는 통상적으로 기판 상에 제공된 방사선-감응재(레지스트)층 상으로의 이미징(imaging)을 통해 수행된다. 일반적으로, 단일 기판은 연속하여 패터닝되는 인접한 타겟부들의 네트워크를 포함할 것이다. 리소그래피 공정들에서는, 예를 들어 공정 제어 및 검증(verification)을 위해, 흔히 생성되는 구조체들의 측정들을 수행하는 것이 바람직하다. 이러한 측정들을 수행하는 다양한 툴들이 알려져 있으며, 임계 치수(CD)를 측정하는 데 흔히 사용되는 스캐닝 전자 현미경 및 오버레이, 즉 디바이스 내의 두 층들의 정렬 정확성의 척도를 측정하는 특수 툴들을 포함한다. 오버레이는 두 층들 간의 오정렬 정도에 관하여 설명될 수 있으며, 예를 들어 1 nm의 측정된 오버레이에 대한 언급은 두 층들이 1 nm만큼 오정렬되는 상황을 설명할 수 있다.
최근에는, 리소그래피 분야에서의 사용을 위해 다양한 형태의 스케터로미터(scatterometer)들이 개발되었다. 이 디바이스들은 타겟 상으로 방사선 빔을 지향하고, 산란된 방사선의 1 이상의 속성 - 예를 들어, 파장의 함수로서 단일 반사 각도에서의 세기; 반사된 각도의 함수로서 1 이상의 파장에서의 세기; 또는 반사된 각도의 함수로서 편광(polarization) - 을 측정하여, 타겟의 관심 속성(property of interest)이 결정될 수 있는 "스펙트럼"을 얻는다. 관심 속성의 결정은 다양한 기술들: 예를 들어, 라이브러리 탐색; 주성분 분석; 및 RCWA(rigorous coupled wave analysis) 또는 유한 요소 방법들과 같은 반복 접근법들에 의한 타겟의 재구성에 의해 수행될 수 있다.
일 형태의 재구성은 관심 파라미터의 재구성 시 (예를 들어, 앞선 층에 관한) 앞서 측정된 1 이상의 파라미터의 통계적 및/또는 공간 분포에 관한 사전 지식을 이용할 수 있다. 이는 재구성 동안에 해결되어야 하는 파라미터들의 수를 감소시킬 수 있으며, 즉 관심 파라미터와 앞서 측정된 파라미터 사이에 상관관계가 존재하는 경우이다. 하지만, 앞서 측정된 파라미터의 측정들이 항상 관심 파라미터의 측정들과 동일한 측정 그리드로 연계되지는 않을 수 있다. 특정한 예시에 의하면, 관심 파라미터, 예를 들어 CD의 프로파일 재구성이 앞서 측정된 오버레이 데이터를 이용할 수 있다; 하지만, 측정되는 CD 타겟들은 측정되는 오버레이 타겟들과 기판 상의 상이한 위치들에 있을 수 있다.
이러한 재구성 방법들을 개선하는 것이 바람직할 것이다.
제 1 실시형태에서, 본 발명은 리소그래피 공정에 의해 기판 상에 형성되는 구조체의 특성을 재구성하는 방법을 제공하고, 이는: a) 리소그래피 공정과 연계된 제 1 파라미터의 측정된 값들을 조합하여, 제 1 파라미터의 추산된 값을 얻는 단계; 및 b) 구조체의 측정 및 제 1 파라미터의 추산된 값을 이용하여, 적어도 구조체의 특성과 연계된 제 2 파라미터를 재구성하는 단계를 포함한다.
제 2 실시형태에서, 본 발명은 메트롤로지 장치를 제공하고, 이는: 적어도 리소그래피 공정을 이용하여 기판 상에 생성되는 구조체를 방사선으로 조명하도록 구성되는 조명 시스템; 구조체의 조명으로부터 발생하는 산란 방사선을 검출하도록 구성되는 검출 시스템; 및 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는: 리소그래피 공정과 연계된 제 1 파라미터의 측정된 값들을 조합하여, 제 1 파라미터의 추산된 값을 얻고; 검출된 산란 방사선 및 제 1 파라미터의 추산된 값을 이용하여, 적어도 구조체의 특성과 연계된 제 2 파라미터를 재구성하도록 작동가능하다.
또한, 본 발명은 적절한 프로세서 제어식 장치에서 실행되는 경우, 프로세서 제어식 장치가 제 1 실시형태의 방법을 수행하게 하는 프로세서 판독가능한 명령어들을 포함한 컴퓨터 프로그램, 및 이러한 컴퓨터 프로그램을 포함한 컴퓨터 프로그램 캐리어를 제공한다. 프로세서 제어식 장치는 제 2 실시형태의 메트롤로지 장치를 포함할 수 있다.
첨부된 도면들을 참조하여, 본 발명의 다양한 실시예들의 구조 및 작동뿐만 아니라, 본 발명의 또 다른 특징들 및 장점들이 아래에서 상세하게 설명된다. 본 발명은 본 명세서에서 설명되는 특정한 실시예들에 제한되지 않는다는 것을 유의한다. 본 명세서에서, 이러한 실시예들은 단지 예시적인 목적으로만 제시된다. 당업자라면, 본 명세서에 포함되는 교시에 기초하여 추가적인 실시예들을 명백히 알 것이다.
이제 첨부된 도면들을 참조하여, 단지 예시의 방식으로만 본 발명의 실시예들을 설명할 것이다:
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 도시하는 도면;
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 셀(lithographic cell) 또는 클러스터(cluster)를 도시하는 도면;
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 메트롤로지 방법들에서 사용될 수 있는 제 1 타입의 스케터로미터를 도시하는 도면;
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 메트롤로지 방법들에서 사용될 수 있는 제 2 타입의 스케터로미터를 도시하는 도면;
도 5는 관련 파라미터들이 표시되어 있는, 구조체의 두 층들의 개략적인 단면도;
도 6은 리소그래피 및 메트롤로지 방법의 흐름도;
도 7은 본 발명의 제 1 실시예를 예시하는 메트롤로지 공정의 흐름도;
도 8은 본 발명의 제 1 실시예를 예시하는 메트롤로지 공정의 흐름도; 및
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 메트롤로지 공정을 설명하는 흐름도이다.
본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기에 앞서, 본 발명의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 환경을 제시하는 것이 유익하다.
도 1은 리소그래피 장치(LA)를 개략적으로 도시한다. 상기 장치는 방사선 빔(B)(예를 들어, UV 방사선 또는 DUV 방사선)을 컨디셔닝(condition)하도록 구성되는 조명 광학 시스템(일루미네이터)(IL); 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 지지하도록 구성되고, 소정 파라미터들에 따라 패터닝 디바이스를 정확히 위치시키도록 구성된 제 1 위치설정기(PM)에 연결되는 패터닝 디바이스 지지체 또는 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT); 기판(예를 들어, 레지스트-코팅된 웨이퍼)(W)을 유지하도록 구성되고, 소정 파라미터들에 따라 기판을 정확히 위치시키도록 구성된 제 2 위치설정기(PW)에 연결되는 기판 테이블(예를 들어, 웨이퍼 테이블)(WT); 및 기판(W)의 (예를 들어, 1 이상의 다이를 포함하는) 타겟부(C) 상으로 패터닝 디바이스(MA)에 의해 방사선 빔(B)에 부여된 패턴을 투영하도록 구성되는 투영 광학 시스템(예를 들어, 굴절 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함한다.
조명 광학 시스템은 방사선을 지향, 성형, 또는 제어하기 위하여, 굴절, 반사, 자기, 전자기, 정전기 또는 다른 타입의 광학 구성요소들, 또는 여하한의 그 조합과 같은 다양한 타입들의 광학 구성요소들을 포함할 수 있다.
패터닝 디바이스 지지체는 패터닝 디바이스의 방위, 리소그래피 장치의 디자인, 및 예를 들어 패터닝 디바이스가 진공 환경에서 유지되는지의 여부와 같은 다른 조건들에 의존하는 방식으로 패터닝 디바이스를 유지한다. 패터닝 디바이스 지지체는 패터닝 디바이스를 유지하기 위해 기계적, 진공, 정전기, 또는 다른 클램핑 기술들을 이용할 수 있다. 패터닝 디바이스 지지체는, 예를 들어 필요에 따라 고정되거나 이동가능할 수 있는 프레임 또는 테이블일 수 있다. 패터닝 디바이스 지지체는, 패터닝 디바이스가 예를 들어 투영 시스템에 대해 원하는 위치에 있을 것을 보장할 수 있다. 본 명세서의 "레티클" 또는 "마스크"라는 용어의 어떠한 사용도 "패터닝 디바이스"라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 "패터닝 디바이스"라는 용어는, 기판의 타겟부에 패턴을 생성하기 위해서 방사선 빔의 단면에 패턴을 부여하는 데 사용될 수 있는 여하한의 디바이스를 언급하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 방사선 빔에 부여된 패턴은, 예를 들어 상기 패턴이 위상-시프팅 피처(phase-shifting feature)들 또는 소위 어시스트 피처(assist feature)들을 포함하는 경우, 기판의 타겟부 내의 원하는 패턴과 정확히 일치하지 않을 수도 있다는 것을 유의하여야 한다. 일반적으로, 방사선 빔에 부여된 패턴은 집적 회로와 같이 타겟부에 생성될 디바이스 내의 특정 기능 층에 해당할 것이다.
패터닝 디바이스는 투과형 또는 반사형일 수 있다. 패터닝 디바이스의 예로는 마스크, 프로그램가능한 거울 어레이, 및 프로그램가능한 LCD 패널들을 포함한다. 마스크는 리소그래피 분야에서 잘 알려져 있으며, 바이너리(binary)형, 교번 위상-시프트형 및 감쇠 위상-시프트형과 같은 마스크 타입, 및 다양한 하이브리드(hybrid) 마스크 타입들을 포함한다. 프로그램가능한 거울 어레이의 일 예시는 작은 거울들의 매트릭스 구성을 채택하며, 그 각각은 입사하는 방사선 빔을 상이한 방향들로 반사시키도록 개별적으로 기울어질 수 있다. 기울어진 거울들은 거울 매트릭스에 의해 반사되는 방사선 빔에 패턴을 부여한다.
본 명세서에 도시된 바와 같이, 상기 장치는 (예를 들어, 투과 마스크를 채택하는) 투과형으로 구성된다. 대안적으로, 상기 장치는 (예를 들어, 앞서 언급된 바와 같은 타입의 프로그램가능한 거울 어레이를 채택하거나, 반사 마스크를 채택하는) 반사형으로 구성될 수 있다.
또한, 리소그래피 장치는 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채우기 위해서, 기판의 전체 또는 일부분이 비교적 높은 굴절률을 갖는 액체, 예컨대 물로 덮일 수 있는 형태로도 구성될 수 있다. 또한, 침지 액체는 리소그래피 장치 내의 다른 공간들, 예를 들어 마스크와 투영 시스템 사이에도 적용될 수 있다. 침지 기술은 투영 시스템의 개구수(numerical aperture)를 증가시키는 기술로 당업계에 잘 알려져 있다. 본 명세서에서 사용되는 "침지"라는 용어는 기판과 같은 구조체가 액체 내에 담겨야 함을 의미하는 것이라기보다는, 노광 시 액체가 투영 시스템과 기판 사이에 놓이기만 하면 된다는 것을 의미한다.
도 1을 참조하면, 일루미네이터(IL)는 방사선 소스(SO)로부터 방사선 빔을 수용한다. 예를 들어, 소스가 엑시머 레이저(excimer laser)인 경우, 소스 및 리소그래피 장치는 별도의 개체일 수 있다. 이러한 경우, 소스는 리소그래피 장치의 일부분을 형성하는 것으로 간주되지 않으며, 방사선 빔은 예를 들어 적절한 지향 거울들 및/또는 빔 익스팬더(beam expander)를 포함하는 빔 전달 시스템(BD)의 도움으로, 소스(SO)로부터 일루미네이터(IL)로 통과된다. 다른 경우, 예를 들어 소스가 수은 램프인 경우, 소스는 리소그래피 장치의 통합부일 수 있다. 소스(SO) 및 일루미네이터(IL)는, 필요에 따라 빔 전달 시스템(BD)과 함께 방사선 시스템이라고도 칭해질 수 있다.
일루미네이터(IL)는 방사선 빔의 각도 세기 분포를 조정하는 조정기(AD)를 포함할 수 있다. 일반적으로, 일루미네이터의 퓨필 평면 내의 세기 분포의 적어도 외반경 및/또는 내반경 크기(통상적으로, 각각 외측-σ 및 내측-σ라 함)가 조정될 수 있다. 또한, 일루미네이터(IL)는 인티그레이터(IN) 및 콘덴서(CO)와 같이, 다양한 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다. 일루미네이터는 방사선 빔의 단면에 원하는 균일성(uniformity) 및 세기 분포를 갖기 위해, 방사선 빔을 컨디셔닝하는 데 사용될 수 있다.
방사선 빔(B)은 패터닝 디바이스 지지체(예를 들어, 마스크 테이블: MT) 상에 유지되는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 상에 입사되며, 패터닝 디바이스에 의해 패터닝된다. 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 가로질렀으면, 방사선 빔(B)은 투영 광학 시스템(PS)을 통과하며, 이는 기판(W)의 타겟부(C) 상에 상기 빔을 포커스하고, 이에 의해 타겟부(C) 상에 패턴의 이미지를 투영한다. 제 2 위치설정기(PW) 및 위치 센서(IF)(예를 들어, 간섭계 디바이스, 리니어 인코더, 2-D 인코더 또는 용량성 센서)의 도움으로, 기판 테이블(WT)은 예를 들어 방사선 빔(B)의 경로 내에 상이한 타겟부(C)들을 위치시키도록 정확하게 이동될 수 있다. 이와 유사하게, 제 1 위치설정기(PM) 및 (도 1에 명확히 도시되지 않은) 또 다른 위치 센서는, 예를 들어 마스크 라이브러리(mask library)로부터의 기계적인 회수 후에, 또는 스캔하는 동안, 방사선 빔(B)의 경로에 대해 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 정확히 위치시키는 데 사용될 수 있다.
패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 및 기판(W)은 마스크 정렬 마크들(M1, M2) 및 기판 정렬 마크들(P1, P2)을 이용하여 정렬될 수 있다. 비록, 예시된 기판 정렬 마크들은 지정된(dedicated) 타겟부들을 차지하고 있지만, 그들은 타겟부들 사이의 공간들 내에 위치될 수도 있다[이들은 스크라이브-레인 정렬 마크(scribe-lane alignment mark)들로 알려져 있음]. 이와 유사하게, 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 상에 하나보다 많은 다이가 제공되는 상황들에서, 마스크 정렬 마크들은 다이들 사이에 위치될 수 있다. 또한, 디바이스 피처들 사이에서 다이들 내에 작은 정렬 마커들이 포함될 수도 있으며, 이 경우 마커들은 인접한 피처들과 상이한 여하한의 이미징 또는 공정 조건들을 필요로 하지 않고, 가능한 한 작은 것이 바람직하다. 정렬 마커들을 검출하는 정렬 시스템은 아래에서 더 설명된다.
이 예시에서의 리소그래피 장치(LA)는 2 개의 기판 테이블들(WTa, WTb), 및 기판 테이블들이 교환될 수 있는 2 개의 스테이션들 - 노광 스테이션 및 측정 스테이션 - 을 갖는 소위 듀얼 스테이지 타입으로 이루어진다. 하나의 기판 테이블 상의 하나의 기판이 노광 스테이션에서 노광되고 있는 동안, 또 다른 기판이 측정 스테이션에서 다른 기판 테이블 상으로 로딩(load)되고 다양한 준비작업 단계들이 수행될 수 있다. 준비작업 단계들은 레벨 센서(LS)를 이용하여 기판의 표면 제어를 매핑(map)하는 단계, 및 정렬 센서(AS)를 이용하여 기판 상의 정렬 마커들의 위치를 측정하는 단계를 포함할 수 있다. 이는 상기 장치의 스루풋을 상당히 증가시킬 수 있다.
도시된 장치는, 예를 들어 스텝 모드 또는 스캔 모드를 포함하는 다양한 모드들에서 사용될 수 있다. 리소그래피 장치의 구성 및 작동은 당업자에게 잘 알려져 있으며, 본 발명의 이해를 위해 더 설명될 필요는 없다.
도 2에 나타낸 바와 같이, 리소그래피 장치(LA)는 리소그래피 셀(LC) 또는 리소셀(lithocell) 또는 클러스터라고 칭하는 리소그래피 시스템의 일부분을 형성한다. 또한, 리소그래피 셀(LC)은 기판 상에 노광-전(pre-exposure) 및 노광-후(post-exposure) 공정들을 수행하는 장치를 포함할 수 있다. 통상적으로, 이들은 레지스트 층들을 증착시키는 스핀 코터(spin coater: SC), 노광된 레지스트를 현상하는 디벨로퍼(developer: DE), 칠 플레이트(chill plate: CH) 및 베이크 플레이트(bake plate: BK)를 포함한다. 기판 핸들러 또는 로봇(RO)이 입력/출력 포트들(I/O1, I/O2)로부터 기판들을 집어올리고, 이들을 상이한 공정 장치 사이에서 이동시킨 후, 리소그래피 장치의 로딩 베이(loading bay: LB)로 전달한다. 흔히 집합적으로 트랙이라고도 하는 이 디바이스들은, 리소그래피 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 제어하는 감독 제어 시스템(supervisory control system: SCS)에 의해 자체 제어되는 트랙 제어 유닛(TCU)의 제어를 받는다. 따라서, 스루풋과 처리 효율성을 최대화하기 위해 상이한 장치가 작동될 수 있다.
도 3은 앞서 설명된 타입의 시스템에서 메트롤로지 장치로서 사용될 수 있는 알려진 분광 스케터로미터(spectroscopic scatterometer)를 도시한다. 이는 기판(W) 상으로 방사선을 투영하는 광대역(백색 광) 방사선 투영기(302)를 포함한다. 반사된 방사선은 정반사된 방사선(specular reflected radiation)의 스펙트럼(306)(파장의 함수로서 세기)을 측정하는 분광계(spectrometer: 304)로 통과된다. 이 데이터로부터, 검출된 스펙트럼을 야기하는 구조체 또는 프로파일(308)이 처리 유닛(PU) 내에서의 계산에 의해 재구성될 수 있다. 재구성은, 예를 들어 RCWA(Rigorous Coupled Wave Analysis) 및 비-선형 회귀(non-linear regression)에 의해, 또는 사전-측정된 스펙트럼들 또는 사전-연산된(pre-computed) 시뮬레이션된 스펙트럼들의 라이브러리와 비교함으로써 수행될 수 있다. 일반적으로, 재구성을 위해 구조체의 일반적인 형태가 알려지며, 구조체가 만들어진 공정의 정보로부터 일부 파라미터들이 가정되어, 스케터로메트리 데이터로부터 결정될 구조체의 몇몇 파라미터들만이 남게 된다. 이러한 스케터로미터는 수직-입사(normal-incidence) 스케터로미터 또는 경사-입사(oblique-incidence) 스케터로미터로서 구성될 수 있다.
도 4는 분광 스케터로미터에 추가하여, 또는 이 대신에 사용될 수 있는 알려진 각도-분해 스케터로미터(angle-resolved scatterometer)의 기본 요소들을 나타낸다. 이 타입의 검사 장치에서, 방사선 소스(411)에 의해 방출된 방사선은 조명 시스템(412)에 의해 컨디셔닝된다. 예를 들어, 조명 시스템(412)은 렌즈 이용 시준 시스템(collimating using lens system: 412a), 컬러 필터(color filter: 412b), 편광기(polarizer: 412c), 및 어퍼처 디바이스(413)를 포함할 수 있다. 컨디셔닝된 방사선은 조명 경로(IP)를 따르며, 여기에서 이는 부분 반사면(partially reflecting surface: 415)에 의해 반사되고, 현미경 대물 렌즈(416)를 통해 기판(W) 상의 스폿(S)으로 포커스된다. 메트롤로지 타겟 구조체(T)가 기판(W) 상에 형성될 수 있다. 렌즈(416)는 바람직하게는 적어도 0.9 및 더 바람직하게는 적어도 0.95인 높은 개구수(NA)를 갖는다. 침지 유체는 필요에 따라 1이 넘는 개구수를 얻는 데 사용될 수 있다.
리소그래피 장치(LA)에서와 같이, 측정 작업 동안 기판(W)을 유지하기 위해 1 이상의 기판 테이블이 제공될 수 있다. 기판 테이블은 도 1의 기판 테이블들(WTa, WTb)의 형태와 유사하거나 동일할 수 있다. (검사 장치가 리소그래피 장치와 통합되는 예시에서, 이들은 심지어 동일한 기판 테이블들일 수도 있음.) 개략 및 미세 위치설정기들이 측정 광학 시스템에 대해 기판을 정확히 위치시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 관심 타겟의 위치를 획득하고 이를 대물 렌즈(16) 아래의 위치로 가져오기 위해 다양한 센서들 및 액추에이터들이 제공된다. 통상적으로, 기판(W)에 걸친 상이한 위치들에서 타겟들에 대한 많은 측정이 수행될 것이다. 기판 지지체는 상이한 타겟들을 획득하도록 X 및 Y 방향들로, 및 타겟 상에서 광학 시스템의 원하는 포커싱을 얻도록 Z 방향으로 이동될 수 있다. 실제로는 광학 시스템이 실질적으로 정지상태로 유지되고 기판만이 이동하는 경우, 대물 렌즈 및 광학 시스템이 기판 상의 상이한 위치들에 오는 것처럼 작동들을 생각하고 설명하는 것이 편리하다. 다른 예시들에서, 기판이 한 방향으로 이동하는 한편, 광학 시스템이 다른 방향으로 이동하여, 전체 X-Y 이동을 달성한다. 기판 및 광학 시스템의 상대 위치가 올바르다면, 원칙적으로 현실 세계에서 이들 중 하나 또는 둘 모두가 이동하고 있는지의 여부는 중요하지 않다.
방사선 빔이 빔 스플리터(415)에 입사하는 경우, 이 중 일부가 빔 스플리터(부분 반사면: 415)를 통해 투과되고, 기준 거울(414)을 향해 기준 경로(RP)를 따른다.
여하한의 메트롤로지 타겟(T)에 의해 회절된 방사선을 포함하는 기판에 의해 반사된 방사선은 렌즈(416)에 의해 수집되고 수집 경로(CP)를 따르며, 여기에서 이는 부분 반사면(415)을 통해 검출기(419)로 전달된다. 검출기는 렌즈(416)의 초점 길이(F)에 존재하는 배면-영사(back-projected)된 퓨필 평면(P) 내에 위치될 수 있다. 실제로, 퓨필 평면 자체는 접근가능하지 않을 수 있고, 그 대신에 보조 광학기(도시되지 않음)를 이용하여 소위 켤레 퓨필 평면(conjugate pupil plane: P')에 위치된 검출기 상에 재-이미징(re-image)될 수 있다. 검출기는 타겟 구조체의 2-차원 각도 산란 스펙트럼 또는 회절 스펙트럼이 측정될 수 있도록 2-차원 검출기일 수 있다. 퓨필 평면 또는 켤레 퓨필 평면에서, 방사선의 반경방향 위치(radial position)는 포커스된 스폿(S)의 평면에서의 방사선의 출발(departure)/입사 각도를 정의하고, 광학 축선(O) 주위의 각도 위치는 방사선의 방위각(azimuth angle)을 정의한다. 검출기(419)는, 예를 들어 CCD 또는 CMOS 센서들의 어레이일 수 있으며, 예를 들어 프레임당 40 밀리초의 통합 시간(integration time)을 사용할 수 있다.
기준 경로(RP)에서의 방사선은 동일한 검출기(419)의 상이한 부분 상으로, 또는 대안적으로 상이한 검출기(도시되지 않음) 상으로 투영된다. 예를 들어, 입사 방사선의 세기를 측정하기 위해 기준 빔이 흔히 사용되어, 산란 스펙트럼에서 측정된 세기 값들의 정규화를 허용한다.
방사선이 소스(411)로부터 검출기(419)로 가는 중에 부분 반사면(415)에 의해 반사되고 추후 이를 통해 투과된다 것에 주목할 수 있다. 각각의 반사 또는 투과에서, 방사선의 상당부가 "손실"되고 측정에 사용될 수 없다. 손실된 방사선의 부분은 다른 목적으로, 예를 들어 포커싱 또는 정렬을 위해; 또는 앞서 설명된 바와 같은 기준 빔으로 사용될 수 있다.
조명 시스템(412)의 다양한 구성요소들은 동일한 장치 내에서 상이한 메트롤로지 '레시피(recipes)'를 구현하도록 조정가능할 수 있다. 가령 405 내지 790 nm의 범위, 또는 200 내지 300 nm와 같이 훨씬 낮은 범위에서 상이한 관심 파장들을 선택하기 위해, 예를 들어 간섭 필터들의 일 세트에 의해 컬러 필터(412b)가 구현될 수 있다. 간섭 필터는 상이한 필터들의 일 세트를 포함하기보다는 튜닝가능(tunable)할 수 있다. 간섭 필터들 대신에 격자가 사용될 수 있다. 편광기(412c)는 방사선 스폿(S)에서 상이한 편광 상태들을 구현하기 위해 회전가능하거나 교환가능(swappable)할 수 있다. 어퍼처 디바이스(413)는 상이한 조명 프로파일들을 구현하도록 조정될 수 있다. 어퍼처 디바이스(413)는 검출기(419)의 평면 및 대물 렌즈(416)의 퓨필 평면(P)과 켤레인 평면(P")에 위치된다. 이 방식으로, 어퍼처 디바이스에 의해 정의되는 조명 프로파일이 어퍼처 디바이스(413) 상의 상이한 위치들을 통과하는 방사선의 기판 상에 입사하는 광의 각도 분포를 정의한다.
검출기(419)는 단파장(또는 협파장 범위)에서의 산란 광의 세기, 다수 파장들에서의 별도 세기, 또는 파장 범위에 걸쳐 통합된 세기를 측정할 수 있다. 또한, 검출기는 횡자기(transverse magnetic)- 및 횡전기(transverse electric)-편광된 광의 세기, 및/또는 횡자기-편광된 광과 횡전기-편광된 광 간의 위상차를 별도로 측정할 수 있다. 더 미세한 분해능을 위해, EUV 파장들이 소스 및 광학 시스템의 적절한 수정과 함께 메트롤로지 장치에서의 사용에 고려될 수 있다.
메트롤로지 타겟(T)이 기판(W) 상에 제공되는 경우, 이는 현상 이후에 바아(bar)들이 솔리드 레지스트 라인들로 형성되도록 프린트되는 1-D 격자일 수 있다. 타겟은, 현상 이후에 격자가 솔리드 레지스트 필러(pillar)들 또는 레지스트 내의 비아(via)들로 형성되도록 프린트되는 2-D 격자일 수 있다. 대안적으로, 바아들, 필러들 또는 비아들은 기판 안으로 에칭될 수 있다. 이 패턴은 리소그래피 투영 장치, 특히 투영 시스템(PS) 내의 색수차에 민감하다. 조명 대칭성 및 이러한 수차의 존재는 프린트된 격자 내의 변동에서 드러날 것이다. 따라서, 프린트된 격자들의 스케터로메트리 데이터가 격자들을 재구성하는 데 사용된다. 프린팅 단계 및/또는 다른 스케터로메트리 공정들의 정보로부터, 라인 폭 및 형상과 같은 1-D 격자의 파라미터들, 또는 필러 또는 비아 폭 또는 길이 또는 형상과 같은 2-D 격자의 파라미터들이 처리 유닛(PU)에 의해 수행되는 재구성 공정에 입력될 수 있다. 본 명세서에 개시된 기술들은 격자 구조체들의 검사에 제한되지 않으며, 블랭크 기판 또는 단지 평탄한 층들만을 갖는 기판을 포함한 여하한의 타겟 구조체가 "타겟 구조체"라는 용어 내에 포함된다.
타겟(T)은 실제로 단순한 격자보다 더 복잡한 구조체일 수 있다. 타겟 구조체는 구체적으로 메트롤로지를 위해 형성되는 타겟보다는 제품 구조체일 수 있다. 타겟 구조체는, 예를 들어 도 2의 이중-패터닝된 핀 및 트렌치 구조체와 같은 하나보다 많은 층으로 이루어질 수 있다.
타겟(T) 및 그 회절 속성들과 같은 타겟 구조체의 모델링과 조합하여 앞서 설명된 스케터로미터들 중 하나를 사용하여, 구조체의 형상 및 다른 파라미터들의 측정이 다수의 방식으로 수행될 수 있다. 도 6에 나타낸 제 1 타입의 공정에서, 타겟 형상의 제 1 추산(제 1 후보 구조체)에 기초한 회절 패턴이 계산되고 관찰된 회절 패턴과 비교된다. 그 후, 모델의 파라미터들이 체계적으로 변동되고, 회절은 일련의 반복들에서 재-계산되어, 새로운 후보 구조체들을 생성하고 최적 피트에 도달한다. 일부 방법들은 파라미터들을 체계적으로 변동시키지만, 다른 기술들은 랜덤으로 파라미터 공간을 샘플링하는 것에 의존한다. 이들의 예시들은 몬테카를로 마르코프 체인(Monte-Carlo Markov Chain) 방법들이다. 이러한 기술들은 본 기재내용에서 배제되지 않는다. 제 2 타입의 공정에서는, 많은 상이한 후보 구조체들에 대한 스펙트럼들이 미리 계산되어 스펙트럼들의 '라이브러리'를 생성한다. 그 후, 측정 타겟으로부터 관찰되는 스펙트럼은 계산된 스펙트럼들의 라이브러리와 비교되어 최적 피트를 찾는다. 두 방법들이 함께 사용될 수 있다: 라이브러리로부터 개략적인 피트(coarse fit)가 얻어진 후, 반복 공정이 최적 피트를 찾을 수 있다. 아래에서 설명될 방법들은 방사선과 구조체 간의 상호작용을 시뮬레이션하는 방법과 관련되며, 이 공정 타입들 중 어느 하나에 적용될 수 있다. 제 1 타입의 공정은 단지 예시를 위해 칭해질 것이다.
스케터로메트리를 이용한 CD 또는 프로파일 재구성은 기판 상의 구조체의 반사율 측정으로부터 관심 파라미터들(예를 들어, CD, 측벽 각도, 층 두께, 굴절률)을 분석하려고 시도한다. 구조체는 스크라이브 레인 또는 더미 영역들 내의 특수하게 디자인된 타겟들을 포함하거나, 또는 디바이스 영역 내의 반복 구조체들에 직접 포함될 수 있다.
반사율 측정 데이터로부터, 검출된 스펙트럼(또는 "퓨필")을 발생시키는 구조체 또는 프로파일이 처리 유닛(PU) 내에서 계산에 의해 재구성될 수 있다. 재구성은, 예를 들어 RCWA(Rigorous Coupled Wave Analysis) 및 비-선형 회귀에 의해 수행될 수 있다. 일반적으로, 재구성을 위해 구조체의 일반적인 형태가 알려지며, 구조체가 만들어진 공정의 정보로부터 일부 파라미터들이 가정되어, 스케터로메트리 데이터로부터 결정될 구조체의 몇몇 파라미터들만이 남게 된다. 간단히 말하면, 재구성 공정은 모델링된 구조체의 스펙트럼 또는 퓨필 응답을 시뮬레이션하고, 이를 실제 측정된 스펙트럼과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 시뮬레이션 및 측정된 스펙트럼들이 완벽한 매칭이 아니라고 가정하면, 모델의 1 이상의 파라미터의 값들이 변경되고 스펙트럼 응답이 다시 시뮬레이션될 것이다. 이는 시뮬레이션 및 측정된 스펙트럼들 사이의 미스매칭이 최소화될 때까지 반복된다.
CD 또는 프로파일 재구성은 공칭 스택 지오메트리 및 광학 재료가 잘 알려질 것을 요구하고, 공칭으로부터의 작은 편차들이 피팅 공정에서 재구성될 수 있다는 사실에 의존한다. 이 공정에서, 측정 데이터는 측정 센서의 (알려진/모델링된) 속성들과 조합되어, 파라미터 편차들의 함수로서 전자기파의 반사 방정식(맥스웰 방정식)들을 수치적으로 해결하는 것에 기반하는 시뮬레이션들에 의해 피팅된다.
시뮬레이션된 스펙트럼과 측정된 스펙트럼 간의 가장 근접한 매칭을 유도하는 모델링된 파라미터 값들(예를 들어, 지오메트리 및/또는 광학 재료 파라미터들)은 관심 파라미터들(예를 들어, CD, SWA)의 실제 값들, 및 추가적으로 피팅 공정에서 필요하지만 고객에게는 가치가 없는 '장애(nuisance)' 파라미터들을 포함하는 것으로 간주된다.
복잡한 스택들 상에서, 기판 또는 시간(기판 대 기판)에 걸친 스택 지오메트리들 및 광학 속성들의 변동들을 설명하는 파라미터들의 수는 클 것이다. 이러한 큰 피팅 파라미터 세트는 전형적으로 단일 반사 측정으로부터 유일하게 분석될 수 없으며, 즉 파라미터 변동들의 다양한 구성들이 동일한 시뮬레이션된 스펙트럼 응답 및 이에 따른 동일한 피트 품질을 유도할 수 있다.
이러한 단점을 극복하는 한 가지 방식은 '홀리스틱 메트롤로지(Holistic Metrology)'이다. 이는 측정된 반사 스펙트럼에 대한 원인이 될 수 있는 파라미터 변동들의 구성을 결정함에 있어서 부담을 줄이기 위해 1 이상의 파라미터의 사전 측정 지식을 사용하는 것을 포함한다. 더 일반적인 방식은, 베이지안(Bayesian) 접근법이라고도 알려진 1 이상의 파라미터의 확률 분포에 대한 사전 지식을 사용하는 것이다.
도 5는 홀리스틱 메트롤로지의 원리를 예시한다. 2 개의 층들, 즉 층(a) 및 층(b)로 형성된 반복 구조체(400)가 도시되어 있다. 구조체(400)를 재구성하는 경우, 모델링된 파라미터들은 임계 치수들(CDa, CDb), 깊이들(Db, Da), 측벽 각도(SWAb), 및 층들(b 및 a) 간의 오버레이(OV)를 포함할 수 있다. 이들 중 하나(또는 그 이상)가 관심 파라미터인 한편, 나머지는 장애 파라미터들일 것이다. 종래의 재구성 메트롤로지에서는, 이 6 개의 파라미터들 모두가 동시 피팅을 필요로 한다. 하지만, 홀리스틱 메트롤로지에서는, 층(b)이 형성되기 전에 수행되는 층(a)의 측정들을 사용하여 수행되는 초기 재구성 단계에서 층(a)과 관련된 파라미터들(즉, CDa, Da)이 먼저 결정될 수 있다. 이는 나머지 4 개의 파라미터들(즉, CDb, Db, SWAb, OV)만이 구조체(400)의 재구성 동안 피팅될 필요가 있을 것을 의미하며; 파라미터들(CDa, Da)에 대해 이미 결정된 값들은 일정하게 유지되는 것으로 가정되고, 따라서 고정된 파라미터들로서 피드 포워드된다. 실제로, 오버레이(OV)는 별도의 측정 단계에서 또 다른 스케터로메트리 기술을 사용하여 (예를 들어, 오버레이 타겟들의 타겟 비대칭의 측정을 통해) 측정될 수 있으며, 그 후 이 오버레이 값은 재구성에서 고정된 값으로서 사용될 수 있고, 이는 구조체(400)의 최종 재구성에서 3 개의 파라미터들만이 피팅될 필요가 있다는 것을 의미한다.
도 6은 완전한 제조 공정 내에서의 이러한 홀리스틱 메트롤로지 접근법을 예시하는 공정 흐름도이다. 맨 위의 공정 흐름(MES)은 리소그래피 공정의 제조 실행 시스템(MES)에 의해 수행되는 단계들이다. MES는 메트롤로지 장치에서 메트롤로지 측정을 시작하고 측정이 완료된 후 관련 메트롤로지 결과 문서들을 검색하는 명령을 제어한다. 다른 제어 방식들이 가능하며, 예를 들어 메트롤로지 장치가 MES 없이 자체 제어를 수행할 수 있는 것으로 예상될 수 있다. 다음 공정 흐름(MET)은 도 3에 예시된 바와 같은 메트롤로지 또는 검사 툴에 의해 수행되는 단계들이다. 각각의 경우, La는 층을 지칭하고 Lt는 로트(lot)를 지칭한다.
공정은 제 1 층(La N-1)에 대하여, MES에 의해 제 1 로트(Lt0)의 스케줄링 단계(Schd)를 수행함으로써 시작한다. 스케줄링 단계는, 예를 들어 원하는 측정 단계를 실행하는 데 사용될 재료들, 장비 및/또는 레시피들을 기술하는 명령들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
스케줄링된 명령들에 기초하여, "레시피"가 생성될 수 있고(단계 CR), 이에 후속한 로트들에 대한 층의 측정들이 기초할 수 있다. 레시피는 측정된 데이터가 측정된 후 "자동" 해석되어야 하는 방식을 결정할 수 있다.
그 후, 메트롤로지 장치(MET)는 측정 단계(Meas)에서 사용되어 MES로부터의 스케줄링 명령들에 기초하여 후속한 로트들의 동일한 층(La N-1)을 측정한다. 메트롤로지 장치(MET)에 의한 각각의 측정 단계는 재구성을 포함할 수 있다. 유사한 공정이 다음 층(La N)(및 여하한의 후속한 층들)에 대해 수행된다. 하지만, 굵은 화살표(600)들에 의해 나타낸 바와 같이, 메트롤로지 장치(MET)를 사용하여 수행되는 층(La N)의 각각의 측정 단계(Meas)[및 초기 레시피 생성 단계(CR)]는 그 재구성에서 이전 층(La N-1)(또는 여하한의 이전 층)의 대응하는 로트 측정들로부터 결정된 파라미터 값들을 사용할 수 있다. 이 방식으로, 층(La N)의 측정 단계에서 피팅되어야 하는 파라미터들의 수가 감소될 수 있다.
알려진 홀리스틱 메트롤로지 접근법들에 많은 문제들이 존재한다. 직접적인 홀리스틱 접근법에 대하여, 파라미터들의 1:1 커플링을 허용하기 위해 이전 층들은 최종 층과 동일한 샘플링 방식으로 동일한 기판에서 측정되어야 한다. 이는 항상 실현가능하지는 않으며, 실현가능한 경우에 적절한 샘플링 최적화를 허용하지 않는다. 대안적으로, 베이지안 접근법은 층마다 상이한 샘플링 방식들을 허용하지만, 홀리스틱 파라미터들의 전체 확률 분포에서 국부적인 정보가 손실된다.
상이한 파라미터들이 기판에 걸쳐 매우 상이한 특성 핑거프린트들을 나타낼 수 있고, 상이한 샘플링 방식들이 이 거동을 적절히 포착하는 데 사용될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 동시에, 가능하다면, 측정들의 수는 이상적으로는 측정 시간을 감소시키고 이에 따라 스루풋을 증가시키기 위해 특정 거동 또는 핑거프린트를 포착하는 데 필요한 최소로 유지되어야 한다.
특정한 예시들에 의하면, 일부 파라미터들은 저차(low-order) 변동만을 표시할 것이고, 이에 따라 비교적 희소한 샘플링이 충분할 수 있다. 다른 파라미터들은 고차 거동을 나타내며, 이 고차 거동을 포착하기 위해 더 많은 측정들이 수행되어야 한다. 일부 파라미터들은 필드내(intrafield) 거동을 나타내지 않을 수 있다. 예를 들어, 서브-층의 높이와 같이 "노광" 필드들을 구별하지 않는 전역적 증착 공정과 관련된 파라미터들이 필드 당 하나의 측정만(또는 훨씬 더 희소한 방식)을 필요로 할 수 있다. 대조적으로, 일부 파라미터들은 주로(또는 배타적으로), 예를 들어 필드내 관련 프로파일 변동들을 생성할 수 있는 마스크 기록 오차들과 관련되는 필드내 거동을 기술한다. 이 경우, 단 하나 또는 몇몇 필드들로부터 샘플링하는 샘플링 방식이 이 거동을 포착하는 데 필요할 수 있다. 다른 파라미터들은 특정한 구역들에서 훨씬 더 큰(또는 더 적은) 변동을 나타내는 것으로 알려진 특성 핑거프린트들을 가질 수 있다. 그러므로, 샘플링 방식은 더 큰 변동의 구역들에서 더 조밀한 샘플링을 수행함으로써 이를 반영하여야 한다. 이러한 특성 핑거프린트들은 기판을 가로질러(예를 들어, 기판 에지에서의 구역들이 더 많은 측정들을 필요로 할 수 있음), 필드를 가로질러, 또는 둘의 조합으로 있을 수 있다.
추가적으로, 리소그래피 장치/스캐너로부터의 정렬 데이터 또는 레벨링 데이터와 같은 다른 상황 데이터(context data) -이는 본 명세서에 설명된 방법들의 범위 내에서 홀리스틱 공정으로 모델링되고 사용될 수 있음- 가 전형적으로 메트롤로지 장치에 의해 수행되는 측정들과 (예를 들어, 스캐너 프레임을 대해) 상이한 그리드에서 측정될 것이다.
또한, 도 6은 모델 또는 핑거프린트 결정 공정(FP)을 수행하는 프로세서에 의해 수행되는 단계들인 공정 흐름을 나타낸다. 이러한 프로세서는 메트롤로지 장치, 리소그래피 장치의 일부를 형성할 수 있거나, 또는 별도의 독립형 컴퓨터의 일부일 수 있다. 맨 아래의 공정 흐름(LIT)은 리소그래피로 패턴이 적용될 때 패터닝 공정 동안 리소그래피 장치(또는 스캐너)에 의해 수행되는 단계들이다. 이 공정 흐름은 리소그래피 공정에서 사용될 수 있는 개선된 피드백 루프를 기술한다. 핑거프린트 결정 없이, 메트롤로지 장치(MET)에 의해 이전 로트의 기판에 대해 수행된 측정들에 직접 기초하여 후속한 로트들에 대해 보정들(Corr)이 결정된다; 보정은 가장 가까운 측정에 기초한다. 하지만, 메트롤로지 측정들은 비교적 느리고, 결과적으로 정확성/품질과 스루풋 사이에 균형이 유지되어야 한다. 이 때문에, 보정이 기초하는 가장 가까운 측정은 보정이 적용되는 위치에서 약간 떨어져 있을 수 있다. 결과로서 보정의 정확성이 떨어질 수 있다.
핑거프린트 결정 공정은 본질적으로 측정 데이터를 "업스케일링(upscaling)"함으로써 이를 개선한다. 일 실시예에서, [핑거프린트 초기화 단계(Init FP)에서] 1 이상의 측정 파라미터의 분포 모델(본 명세서에서 핑거프린트라고 함)을 결정함으로써 이를 수행한다. 핑거프린트는 단지 제한된 수의 파라미터들에 관하여 기판에 걸친, 필드내, 필드간, 및/또는 상황 의존적 변동을 설명할 수 있다. 이러한 것으로서, 이 핑거프린트는 보정이 결정되어야 하는 각각의 위치에 대한 파라미터에 대해 추산된(모델링된) 값을 제공할 수 있으며, 반드시 그 위치에서 측정을 수행하지 않아도 된다. 특정한 예시에 의하면, 핑거프린트는 주성분 분석(PCA) 및/또는 역사적으로 결정된 핑거프린트들과의 비교에 의해 결정되는, 측정된 데이터에 대한 다항식 피트의 형태를 취할 수 있다. 이 핑거프린트 변동은 새로운 측정들(Meas)이 대응하는 층에서 수행될 때마다 업데이트될 수 있다(UPD FP).
도 7은 개선된 공정 흐름을 설명하는 공정 흐름도이다. 1 이상의 홀리스틱 파라미터의 파라미터 모델 또는 분포 모델(핑거프린트)을 결정하는 것이 제안된다. 핑거프린트는 1 이상의 홀리스틱 파라미터의 기판에 걸친, 필드내, 필드간, 및/또는 상황 의존적 변동을 설명할 수 있다. 홀리스틱 파라미터들은 다른 파라미터들(예를 들어, 관심 파라미터들)과의 (예를 들어, 고도의) 교차-상관관계를 나타내고, 이에 따라 이러한 다른 파라미터들이 의존적인 것들이라고 결정될 수 있다. 홀리스틱 파라미터들은 지정된 메트롤로지 장치 또는 다른 방식(예를 들어, 리소그래피 장치)을 사용하여 측정될 수 있다. 홀리스틱 파라미터들은, 예를 들어 구조체의 측면들을 설명하는 구조적 파라미터들, 예를 들어 구조체 또는 층의 재료 파라미터들, 예를 들어 구조체 및 스택의 반사율 측정과 연계된 파라미터, 또는 반사율 측정에 영향을 줄 수 있는 여하한의 다른 파라미터일 수 있다.
핑거프린트 변동은 리소그래피 공정을 사용하여 제품 구조체가 적용된 예비 또는 트레이닝 기판들의 세트들로부터 결정될 수 있다. 이는 트레이닝 기판들로부터의 측정된 변동에 기초하여 모델을 트레이닝하는 것을 포함할 수 있다. 예시에 의하면, 베이지안 재구성은 트레이닝 웨이퍼들로부터 초기에 얻어질 수 있는 사전의 통계적 분포에 대한 지식을 필요로 한다. 나타낸 특정한 예시에서, 트레이닝 기판들은 도 7의 흐름에서 로트(Lt0)에 포함된다. 일단 모델이 초기화되면, 모델링된 층(La N-1)(및/또는 1 이상의 이전 층)의 측정들을 위한 샘플링 방식들이 최적화될 수 있다.
더 많은 측정들이 수행됨에 따라, 핑거프린트 모델의 파라미터들이 업데이트될 수 있다(UPD FP). 업데이트들은 유사한 기판들(예를 들어, 동일한 구조체/패턴/제품을 포함한 기판들)로부터의 데이터세트들을 사용한 측정들로부터 도출될 수 있지만:
· 이전 공정 및/또는 검사 단계에서 측정됨.
· 상이한 타겟을 사용하여 동일한 기판에서 측정됨.
· 동일한 타겟을 사용하여 동일한 기판에서 측정됨.
· 상이한 메트롤로지 장치/방법(예를 들어, 스캐닝 전자 현미경, 원자력 현미경, 회절 기반 오버레이/포커스)을 사용하여 앞선 모든 방식으로 측정됨.
동일한 기판의 데이터세트들 및 "트레이닝" 세트는 각각 런-투-런(run-to-run) 제어 공정에서 상이한 생산 로트를 포함할 수 있다. 핑거프린트 추산 및 불확실성(즉, 분산)은 생산 상황(예를 들어, 각각의 공정에 대한 상이한 핑거프린트: 예를 들어, 증착, 에칭 챔버 또는 검사 단계마다의 핑거프린트)에 기초하여 동적으로 업데이트, 저장 및 검색될 수 있다. 이러한 것으로서, 핑거프린트 모델은 이전 로트들의 기판들에 기초한 (예를 들어, 지수적으로 가중된) 이동 평균일 수 있다. 이용가능한 핑거프린트 분산에 대한 로트-대-로트 통계 정보가 많을수록, 관심 파라미터(들)의 베이지안 재구성을 위해 추산될 수 있는 "사전 정보(priors)"가 더 우수하다.
도 7에서, 층(La N-1), 로트(Lt0)의 측정들이 MES에 의해 스케줄링되고, 메트롤로지 장치(MET)에 의해 레시피가 생성된다(CR). 생성된 레시피에 기초하여, 핑거프린트 모델은 각각의 홀리스틱 파라미터에 대해 핑거프린트 결정 공정(FP)에 의해 초기화된다. 예를 들어, 핑거프린트가 필드간 기판 핑거프린트인 경우, 이 단계는 핑거프린트를 얻기 위해, 예를 들어 제르니케(Zernike) 모델을 사용하여 측정들을 피팅하는 단계를 포함할 수 있다.
핑거프린트 결정 공정(FP)은 상황 정보를 포함하여 핑거프린트를 설명하는 최적 모델을 결정하고, 최적 샘플링 방식들을 결정하는 기능을 가질 수 있다. 특정한 예시에 의하면, 웨이퍼들의 트레이닝 세트는 조밀한 샘플링 방식으로 측정될 수 있다. 이 측정들을 사용하여, 기판-대-기판 분산 및 로트-대-로트 분산이 통계적으로 결정된다. 그 후, 적절한 샘플링 방식이 결정된 분산들에 기초할 수 있다; 예를 들어, 위치들이 높은 분산 또는 낮은 분산을 갖는 것으로 분류될 수 있고, 그 후 비교적 안정적인 영역들보다 더 조밀하게 높은 분산 위치들을 샘플링하는 샘플링 방식이 결정된다.
일단 초기화되면, 핑거프린트는 홀리스틱 메트롤로지 공정에서 후속한 층들(예를 들어, La N 층)의 대응하는 측정(및 이에 따른 재구성) 단계들에서의 홀리스틱 파라미터들에 대해 추산된 값들을 제공하기 위해 피드-포워드 프로세스[굵은 화살표들(700)로 나타냄]에서 사용될 수 있다. 추산된 값은 위치 특정적, 필드내, 필드간 및/또는 상황 특정적일 수 있다.
일 실시예에서, 핑거프린트는 동일한 층과 연계된 또 다른 파라미터를 재구성하는 데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 층이 기판에 걸쳐 상이한 위치들에서 오버레이 타겟들 및 CD 타겟들을 포함하는 경우, 오버레이 핑거프린트의 결정이 프로파일 재구성을 개선하는 데 사용될 수 있다. 이는 동일한 로트 내의 피드백 프로세스이거나, 후속한 로트들에 대한 피드 포워드 프로세스일 수 있다.
핑거프린트는 지정된 메트롤로지 장치(MET)에 의해 수행되는 측정들로부터 결정되는 것으로 설명되지만, 대신에 리소그래피 장치 또는 여하한의 다른 장치에 의해 측정되는 파라미터들; 예를 들어, (예를 들어, 레벨 센서 및/또는 공기 게이지를 사용하여 측정된) 레벨링 데이터 또는 (예를 들어, 정렬 센서를 사용하여 측정된) 정렬 데이터로부터 결정될 수 있다. 측정은 예를 들어: 재구성, 비대칭 측정들, 스캐닝 전자 현미경 측정들, e-빔 메트롤로지 측정들을 포함하는 여하한의 메트롤로지 방법 또는 디바이스를 사용하여 수행될 수 있다. 이러한 것으로서, 홀리스틱 파라미터(들)(제 1 파라미터) 및 관심 파라미터(제 2 파라미터)를 측정하기 위해 상이한 툴들이 사용될 수 있다.
(각각의 층/상황 등에 대한) 핑거프린트는 새로운 측정이 수행될 때마다 업데이트되어 그 견고함을 개선할 수 있다. 또한, 측정들의 수가 증가함에 따라, 다른 통계 정보 예를 들어 로트-대-로트 핑거프린트 변동이 로깅(log)될 수 있다. 이는 잡음의 추산 및 이에 따른 모델 불확실성을 제공하는 데 사용될 수 있다. 또한, 이 정보는 측정/재구성 단계들(Meas)에서, 예를 들어 더 적은 불확실성으로 모델링되는 파라미터들에 더 많은 가중치를 제공함으로써 사용될 수 있다.
도 7에 나타낸 실시예에서, (예를 들어, La N 층의) 메트롤로지 장치(MET)에 의해 수행된 측정 단계들은 그 로트와 관련된 1 이상의 이전 층의(예를 들어, La N-1 층의) 핑거프린트를 사용한다. 시스템은 대응하는 핑거프린트가 항상 검색될 것을 보장하도록 Lot ID를 사용할 수 있다. 하지만, 로트 특정적 핑거프린트들이 결정되는 대신에, 로트 독립적 핑거프린트가 유지되고 새로운 측정이 수행될 때마다 업데이트될 수 있다. 그 후, 로트 번호에 관계없이, 후속한 층들을 측정할 때 항상 최근 핑거프린트가 검색될 수 있다. 이 후자의 실시예는 도 8에 예시되며, 이때 홀리스틱 파라미터 피드 포워드는 화살표(800)에 의해 표시된다.
앞서 언급된 바와 같이, 본 명세서에 설명된 방법들은 샘플링 최적화(층별 기준)를 허용한다. 이는 이전 층들에서의 홀리스틱 파라미터들에 대한 값들의 추산을 제공하는 데 사용되는 핑거프린트가 사용되는 샘플링 방식에 독립적이기 때문이다. 홀리스틱 파라미터가 작은 변동(예를 들어, 특정 층의 층 두께)을 포함할 수 있는 경우, 비교적 희소한 샘플링 방식만이 핑거프린트를 포착하는 데 필요할 수 있는 한편, 더 복잡한 구조체들의 파라미터들은 더 조밀한 샘플링을 필요로 할 수 있다.
도 9는 메트롤로지 방법의 흐름도이다. 상기 방법은, 예를 들어 프로파일, CD, 포커스 또는 오버레이 파라미터를 결정하기 위해 여하한의 피팅 기반 재구성 방법에서 사용될 수 있다.
다수의 측정 포인트들(n)에서 위치 정보(X,Y) 및 파라미터 값들(P1, …, Pn)을 포함하는 외부 데이터(900)가, 예를 들어 기판에 걸친 제 1 파라미터의 변동(및/또는 필드간, 필드내, 상황 의존적 변동)을 설명하는 핑거프린트(파라미터 모델)(910)[P1(x,y), …, Pn(x,y)]을 추산하는 데 사용된다. 이 제 1 파라미터는: 오버레이, CD, 에지 배치 오차(EPE), 포커스, 측벽 각도(SWA), 스택 속성들(반사율, 층들의 두께) 중 어느 하나일 수 있지만, 제 2 파라미터의 재구성에 관련된 여하한의 다른 파라미터가 사용될 수 있다. 이 핑거프린트는 동일한 또는 후속한 층에서 (예를 들어, 의존적인) 제 2 파라미터 값을 재구성할 때 사용되는 관련 위치(t)에서의 파라미터에 대한 추산 값[Pt(x,y)]을 제공하는 데 사용된다. 제 2 파라미터는 관심 파라미터(예를 들어, 포커스, 오버레이, CD, 프로파일)일 수 있다. 그 후, 이 관심 파라미터가 보고되고(930), 예를 들어 리소그래피 공정을 모니터링하는 데 사용될 수 있다. 이는 관심 파라미터에 대해 보고된 값에 기초하여 공정 보정들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
앞선 설명은 제 1 파라미터에 대한 추산된 값을 결정하기 위해 파라미터 모델 또는 핑거프린트를 결정하는 것을 포함하지만, 제 1 파라미터에 대한 추산된 값을 결정하는 대안적인 방법들도 이 기재내용의 범위와 함께 예상된다. 예를 들어, 제 1 파라미터 값은 제 1 파라미터의 측정된 값들의 보간(예를 들어, 가중 평균)으로부터 추산될 수 있다.
"리소그래피 공정"이라는 용어는 포토-리소그래피 공정 단계만을 지칭하는 것으로 간주되어서는 안 되며, 전체 반도체 제조 공정의 일부를 형성하는 다른 공정들도 지칭하는 것으로도 가정되어야 함을 이해하여야 한다. 이러한 공정들은 최종 디바이스 프로파일을 형성하는 에칭 공정들 또는 하드마스크를 형성하는 공정들을 포함할 수 있다. 설명되는 메트롤로지 단계들은 여하한의 이러한 리소그래피 공정 이후에 수행될 수 있다.
예를 들어, "제 1 층", "제 2 층", "제 1 파라미터", "제 2 파라미터"에서 제 1 및 제 2라는 단어들의 사용은 순전히 구조체들 또는 층들을 분간하기 위해 사용되며, 절대적인 의미로 사용되지 않는다. 예를 들어, "제 1 층"은 반드시 맨 첫 번째 층(가장 아래층)일 필요는 없으며, 제 2 층 아래의 여하한의 층일 수 있다.
측정은 구체적으로 측정을 위해 디자인되고 형성된 메트롤로지 타겟들로 이루어질 수 있다. 다른 실시예들에서, 속성들은 기판 상에 형성된 디바이스들의 기능부들인 타겟들 상에서 측정될 수 있다. 많은 디바이스들은 규칙적인, 격자-형 구조체들을 갖는다. 본 명세서에서 사용된 바와 같은 '타겟 격자' 및 '타겟'이라는 용어들은 구조체가 구체적으로 수행되는 측정을 위해 제공될 것을 요구하지 않는다. 또한, 메트롤로지 타겟들의 피치(P)는 스케터로미터의 광학 시스템의 분해능 한계에 가깝지만, 타겟부들(C) 내의 리소그래피 공정에 의해 만들어진 전형적인 제품 피처들의 치수보다는 훨씬 더 클 수 있다. 실제로, 타겟들 내의 오버레이 격자들의 라인들 및/또는 공간들은 제품 피처들과 치수가 유사한 더 작은 구조체들을 포함하도록 이루어질 수 있다.
기판들 및 패터닝 디바이스들 상에 실현된 바와 같은 타겟들의 물리적 격자 구조체들과 관련하여, 일 실시예는 기판 상의 타겟들을 측정하고, 및/또는 측정들을 분석하여 리소그래피 공정에 대한 정보를 얻는 방법들을 설명하는 기계-판독가능한 명령어들의 1 이상의 시퀀스를 포함한 컴퓨터 프로그램을 포함할 수 있다. 이 컴퓨터 프로그램은, 예를 들어 도 2의 제어 유닛(LACU) 및/또는 도 3 또는 도 4의 장치 내의 유닛(PU) 내에서 실행될 수 있다. 또한, 이러한 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 데이터 저장 매체(예를 들어, 반도체 메모리, 자기 또는 광학 디스크)가 제공될 수 있다.
본 발명의 추가 실시예들이 아래의 번호가 매겨진 항목들에서 개시된다:
1. 리소그래피 공정에 의해 기판 상에 형성되는 구조체의 특성을 재구성하는 방법에 있어서: a) 리소그래피 공정과 연계된 제 1 파라미터의 측정된 값들을 조합하여, 제 1 파라미터의 추산된 값을 얻는 단계; 및 b) 구조체의 측정 및 제 1 파라미터의 추산된 값을 이용하여, 적어도 구조체의 특성과 연계된 제 2 파라미터를 재구성하는 단계를 포함하는 방법.
2. 1 항에 있어서, 단계 a)는 제 1 파라미터의 변동을 모델링하여 파라미터 모델을 얻는 단계를 포함하고; 단계 b)는 제 1 파라미터에 대한 값을 추산하기 위해 파라미터 모델을 이용하는 단계를 포함하는 방법.
3. 2 항에 있어서, 파라미터 모델은 기판 표면 상의 위치의 함수로서 적어도 제 1 파라미터의 변동을 설명하는 방법.
4. 2 항 또는 3 항에 있어서, 파라미터 모델은 적어도 제 1 파라미터의 필드간 및/또는 필드내 변동을 설명하는 방법.
5. 2 항 내지 4 항 중 어느 하나에 있어서, 단계 a)는 상이한 생산 상황들에 대해 개별적으로 변동을 모델링하여, 생산 상황마다 파라미터 모델들을 얻는 단계를 포함하는 방법.
6. 2 항 내지 5 항 중 어느 하나에 있어서, 상기 파라미터 모델은 동일한 기판 및/또는 동일한 생산 운행의 후속한 기판들의 후속한 측정들을 이용하여 업데이트되는 방법.
7. 6 항에 있어서, 특정 로트에 대한 제 2 파라미터를 재구성하는 데 사용되는 제 1 파라미터의 추산된 값은 동일한 로트의 측정들을 이용하여 최후 업데이트된 파라미터 모델의 업데이트로부터 결정되는 방법.
8. 6 항에 있어서, 각각의 로트에 대한 제 2 파라미터를 재구성하는 데 사용되는 제 1 파라미터의 추산된 값은 생산 운행의 파라미터 모델의 최종 업데이트로부터 결정되는 방법.
9. 2 항 내지 8 항 중 어느 하나에 있어서, 제 1 파라미터의 변동을 모델링하여 파라미터 모델을 얻는 단계는 예비 단계에서 생산 기판들의 예비 세트로부터 수행되는 측정들을 이용하여 수행되는 방법.
10. 1 항에 있어서, 단계 a)는 제 1 파라미터의 측정된 값들로부터 추산된 값을 보간하는 단계를 포함하는 방법.
11. 10 항에 있어서, 보간은 추산된 값을 얻기 위해 제 1 파라미터의 측정된 값들의 가중 평균을 이용하는 방법.
12. 1 항 내지 11 항 중 어느 하나에 있어서, 단계 a)에서의 추산된 값은 구조체의 측정 위치에 대응하는 기판 상의 위치에서의 제 1 파라미터의 값의 추산인 방법.
13. 1 항 내지 12 항 중 어느 하나에 있어서, 제 1 파라미터 및 제 2 파라미터는 리소그래피 공정의 동일한 층과 연계되는 방법.
14. 1 항 내지 12 항 중 어느 하나에 있어서, 제 1 파라미터는 리소그래피 공정 동안 형성되는 제 1 층과 연계되고, 제 2 파라미터는 리소그래피 공정 동안 형성되는 제 2 층과 연계되며, 제 2 층은 상기 제 1 층에 후속하여 형성되는 방법.
15. 14 항에 있어서, 상기 제 1 층 및/또는 상기 제 2 층의 후속한 측정 동안 상기 기판 상의 1 이상의 측정 위치(들)를 결정하는 샘플링 방식을 최적화하는 단계를 포함하는 방법.
16. 15 항에 있어서, 제 1 층 및 제 2 층에 대한 샘플링 방식은 상이한 방법.
17. 1 항 내지 16 항 중 어느 하나에 있어서, 상기 제 1 파라미터의 후속한 측정들이 수행될 상기 기판 상의 위치(들)를 결정하는 샘플링 방식을 최적화하는 단계를 포함하는 방법.
18. 17 항에 있어서, 샘플링 방식은 상기 제 1 파라미터의 결정된 분산에 따라 최적화되는 방법.
19. 1 항 내지 18 항 중 어느 하나에 있어서, 각각의 측정에 대한 측정된 값들에서의 분산을 결정하고, 결정된 분산으로부터 제 1 파라미터의 추산된 값에 대한 불확실성 값을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
20. 1 항 내지 19 항 중 어느 하나에 있어서, 적어도 하나의 제 2 파라미터는: 임계 치수, 포커스, 프로파일 치수, 측벽 각도 또는 여하한의 구조체 피처의 각도, 오버레이 중 1 이상을 포함하는 방법.
21. 1 항 내지 20 항 중 어느 하나에 있어서, 상기 재구성은 시뮬레이션된 회절 응답이 측정된 회절 응답과 비교되고 시뮬레이션된 회절 응답과 측정된 회절 응답 간의 미스매칭을 최소화하기 위해 적어도 상기 제 2 파라미터의 값이 변동되는 피팅 기반 재구성 공정을 포함하는 방법.
22. 21 항에 있어서, 제 2 파라미터는 제 1 파라미터와 상관되고, 제 1 파라미터는 피팅 기반 재구성 공정 동안 상기 추산된 값을 갖는 것으로 가정되는 방법.
23. 1 항 내지 22 항 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
24. 메트롤로지 장치에 있어서,
적어도 리소그래피 공정을 이용하여 기판 상에 생성되는 구조체를 방사선으로 조명하도록 구성되는 조명 시스템;
구조체의 조명으로부터 발생하는 산란 방사선을 검출하도록 구성되는 검출 시스템; 및
프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는:
리소그래피 공정과 연계된 제 1 파라미터의 측정된 값들을 조합하여, 제 1 파라미터의 추산된 값을 얻고;
검출된 산란 방사선 및 제 1 파라미터의 추산된 값을 이용하여, 적어도 구조체의 특성과 연계된 제 2 파라미터를 재구성하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
25. 24 항에 있어서, 프로세서는 제 1 파라미터의 변동을 모델링하여 파라미터 모델을 얻고; 제 1 파라미터에 대한 값을 추산하기 위해 파라미터 모델을 이용하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
26. 25 항에 있어서, 파라미터 모델은 기판 표면 상의 위치의 함수로서 적어도 제 1 파라미터의 변동을 설명하는 메트롤로지 장치.
27. 25 항 또는 26 항에 있어서, 파라미터 모델은 적어도 제 1 파라미터의 필드간 및/또는 필드내 변동을 설명하는 메트롤로지 장치.
28. 25 항 내지 27 항 중 어느 하나에 있어서, 프로세서는 동일한 기판 및/또는 동일한 생산 운행의 후속한 기판들의 후속한 측정들을 이용하여 상기 파라미터 모델을 업데이트하도록 작동가능한 방법.
29. 24 항 내지 28 항 중 어느 하나에 있어서, 구조체의 상기 측정의 위치에 대응하는 기판 상의 위치에 대한 제 1 파라미터의 추산된 값을 결정하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
30. 24 항 내지 29 항 중 어느 하나에 있어서, 상기 제 1 파라미터의 후속한 측정들이 수행될 상기 기판 상의 위치(들)를 결정하는 샘플링 방식을 최적화하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
31. 30 항에 있어서, 상기 샘플링 방식에 따라 상기 제 1 파라미터의 후속한 측정들을 수행하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
32. 30 항 또는 31 항에 있어서, 상기 제 1 파라미터의 결정된 분산에 따라 상기 샘플링 방식을 최적화하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
33. 24 항 내지 32 항 중 어느 하나에 있어서, 각각의 측정에 대한 측정된 값들에서의 분산을 결정하고, 결정된 분산으로부터 제 1 파라미터의 추산된 값에 대한 불확실성 값을 결정하도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
34. 24 항 내지 33 항 중 어느 하나에 있어서, 적어도 하나의 제 2 파라미터는: 임계 치수, 포커스, 프로파일 치수, 측벽 각도 또는 여하한의 구조체 피처의 각도, 오버레이 중 1 이상을 포함하는 메트롤로지 장치.
35. 24 항 내지 34 항 중 어느 하나에 있어서, 상기 재구성은 시뮬레이션된 회절 응답이 측정된 회절 응답과 비교되고 시뮬레이션된 회절 응답과 측정된 회절 응답 간의 미스매칭을 최소화하기 위해 적어도 상기 제 2 파라미터의 값이 변동되는 피팅 기반 재구성 공정을 포함하는 메트롤로지 장치.
36. 35 항에 있어서, 제 2 파라미터는 제 1 파라미터와 상관되고, 제 1 파라미터는 피팅 기반 재구성 공정 동안 상기 추산된 값을 갖는 것으로 가정되는 메트롤로지 장치.
37. 24 항 내지 34 항 중 어느 하나에 있어서, 상기 제 1 파라미터의 측정들을 수행하여 제 1 파라미터의 상기 측정된 값들을 얻도록 작동가능한 메트롤로지 장치.
38. 23 항 내지 37 항 중 어느 하나의 메트롤로지 장치를 포함하는 리소그래피 셀.
39. 적절한 프로세서 제어식 장치에서 실행되는 경우, 프로세서 제어식 장치가 1 항 내지 22 항 중 어느 하나의 방법을 수행하게 하는 프로세서 판독가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
40. 39 항의 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 캐리어.
이상, 광학 리소그래피와 관련하여 본 발명의 실시예들의 특정 사용예를 언급하였지만, 본 발명은 다른 적용예들, 예를 들어 임프린트 리소그래피에 사용될 수 있으며, 본 명세서가 허용한다면 광학 리소그래피로 제한되지 않는다는 것을 이해할 것이다. 임프린트 리소그래피에서, 패터닝 디바이스 내의 토포그래피는 기판 상에 생성된 패턴을 정의한다. 패터닝 디바이스의 토포그래피는 전자기 방사선, 열, 압력 또는 그 조합을 인가함으로써 레지스트가 경화되는 기판에 공급된 레지스트 층으로 가압될 수 있다. 패터닝 디바이스는 레지스트가 경화된 후에 레지스트로부터 이동되어 그 안에 패턴을 남긴다.
본 명세서에서 사용된 "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.
특정 실시예들의 앞선 설명은, 당업계의 지식을 적용함으로써, 다양한 적용들에 대해 본 발명의 일반적인 개념을 벗어나지 않고 지나친 실험 없이 이러한 특정 실시예들을 쉽게 변형하고, 및/또는 응용할 수 있도록 본 발명의 일반적인 성질을 전부 드러낼 것이다. 그러므로, 이러한 응용예 및 변형예들은 본 명세서에 나타낸 교시 및 안내에 기초하여, 개시된 실시예들의 균등물의 의미 및 범위 내에 있도록 의도된다. 본 명세서에서, 어구 또는 전문 용어는 예시에 의한 설명을 위한 것이며 제한하려는 것이 아니므로, 당업자라면 본 명세서의 전문 용어 또는 어구가 교시 및 안내를 고려하여 해석되어야 한다는 것을 이해하여야 한다.
본 발명의 범위와 폭은 상술된 예시적인 실시예들 중 어느 것에 의해서도 제한되지 않아야 하며, 다음의 청구항 및 그 균등물에 따라서만 정의되어야 한다.

Claims (15)

  1. 반도체 제조 공정에 의해 기판 상에 형성되는 구조체의 특성을 재구성하는 방법에 있어서:
    a) 상기 반도체 제조 공정과 연계된 제 1 파라미터의 측정된 값들을 조합하여, 상기 제 1 파라미터의 추산된 값을 얻는 단계 -상기 제 1 파라미터는 상기 반도체 제조 공정 동안 형성되는 제 1 층과 연계됨- ; 및
    b) 상기 구조체의 측정 및 상기 제 1 파라미터의 추산된 값을 이용하여, 적어도 상기 구조체의 특성과 연계된 제 2 파라미터를 재구성하는 단계 -상기 제 2 파라미터는 상기 반도체 제조 공정 동안 형성되는 제 2 층과 연계되고, 상기 제 2 층은 상기 제 1 층에 후속하여 형성됨-
    를 포함하고,
    단계 a)는 상기 제 1 파라미터의 변동을 모델링하여 파라미터 모델을 얻는 단계, 및 상기 제 1 파라미터에 대한 값을 추산하기 위해 상기 파라미터 모델을 이용하는 단계를 포함하고, 상기 파라미터 모델은 상기 기판 표면 상의 위치의 함수로서 적어도 상기 제 1 파라미터의 변동을 설명(describe)하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    단계 a)는 상이한 생산 상황(production context)들에 대해 개별적으로 상기 변동을 모델링하여, 생산 상황마다 파라미터 모델들을 얻는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 파라미터 모델은 동일한 기판 및/또는 동일한 생산 운행(production run)의 후속한 기판들의 후속한 측정들을 이용하여 업데이트되는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    각각의 로트(lot)에 대한 상기 제 2 파라미터를 재구성하는 데 사용되는 상기 제 1 파라미터의 추산된 값은 생산 운행의 상기 파라미터 모델의 최종 업데이트로부터 결정되는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 층 및/또는 상기 제 2 층의 후속한 측정 동안 상기 기판 상의 1 이상의 측정 위치(들)를 결정하는 샘플링 방식을 최적화하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제 1 층 및 제 2 층에 대한 샘플링 방식은 상이한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    각각의 측정에 대한 측정된 값들에서의 분산을 결정하고, 결정된 분산으로부터 상기 제 1 파라미터의 추산된 값에 대한 불확실성 값(uncertainty value)을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    적어도 하나의 제 1 파라미터는: 임계 치수, 포커스, 프로파일 치수, 측벽 각도 또는 여하한의 구조체 피처(structure feature)의 각도, 오버레이 중 1 이상을 포함하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    적어도 하나의 제 2 파라미터는: 임계 치수, 포커스, 프로파일 치수, 측벽 각도 또는 여하한의 구조체 피처의 각도, 오버레이 중 1 이상을 포함하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 재구성은 시뮬레이션된 회절 응답이 측정된 회절 응답과 비교되고 상기 시뮬레이션된 회절 응답과 상기 측정된 회절 응답 간의 미스매칭을 최소화하기 위해 적어도 상기 제 2 파라미터의 값이 변동되는 피팅 기반 재구성 공정(fitting based reconstruction process)을 포함하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 2 파라미터는 상기 제 1 파라미터와 상관되고, 상기 제 1 파라미터는 상기 피팅 기반 재구성 공정 동안 상기 추산된 값을 갖는 것으로 가정(assume)되는 방법.
  13. 메트롤로지 장치에 있어서,
    적어도 리소그래피 공정을 이용하여 기판 상에 생성되는 구조체를 방사선으로 조명하도록 구성되는 조명 시스템;
    상기 구조체의 조명으로부터 발생하는 산란 방사선을 검출하도록 구성되는 검출 시스템; 및
    프로세서
    를 포함하며, 상기 프로세서는:
    반도체 제조 공정과 연계된 제 1 파라미터의 측정된 값들을 조합하여, 상기 제 1 파라미터의 추산된 값을 얻고, -상기 제 1 파라미터는 상기 반도체 제조 공정 동안 형성되는 제 1 층과 연계됨- 상기 제 1 파라미터의 변동을 모델링하여 파라미터 모델을 얻고, 및 상기 제 1 파라미터에 대한 값을 추산하기 위해 상기 파라미터 모델을 이용하며- 상기 파라미터 모델은 상기 기판 표면 상의 위치의 함수로서 적어도 상기 제 1 파라미터의 변동을 설명(describe)함 -; 및
    상기 구조체의 측정 및 상기 제 1 파라미터의 추산된 값을 이용하여, 적어도 상기 구조체의 특성과 연계된 제 2 파라미터를 재구성하도록 -상기 제 2 파라미터는 상기 반도체 제조 공정 동안 형성되는 제 2 층과 연계되고, 상기 제 2 층은 상기 제 1 층에 후속하여 형성됨- 작동가능한 메트롤로지 장치.
  14. 제 13 항에 따른 메트롤로지 장치를 포함하는 리소그래피 셀(lithographic cell).
  15. 프로세서 제어식 장치에서 실행되는 경우, 상기 프로세서 제어식 장치가 제 1 항에 따른 방법을 수행하게 하는 프로세서 판독가능한 명령어들을 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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