KR102274473B1 - 비-제로 오프셋 예측에 의한 오버레이 제어 - Google Patents

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Abstract

프로세스 제어 시스템은 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하고, 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하며, 입력 ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하고, ADI 데이터 및 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 생성하며, 적어도 하나의 생산 샘플 상에 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴에 제어 파라미터들의 값들을 제공하도록 구성된 제어기를 포함할 수 있다.

Description

비-제로 오프셋 예측에 의한 오버레이 제어
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2017년 1월 25일자로 출원된, 발명의 명칭이 "NON ZERO OFFSET PREDICTION IN OVERLAY CONTROL"이며, Mike Adel, Amnon Manassen, Bill Pierson, Ady Levy, Pradeep Subrahmanyan, Liran Yerushalmi, Dongsub Choi, Hoyoung Heo, Dror Alumot, 및 John Robinson을 발명자들로서 명명하고 있는 미국 가출원 제62/450,454호의 35 U.S.C. §119(e)에 따른 이익을 주장하며, 이 미국 가출원은 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함된다.
기술 분야
본 개시내용은 일반적으로 오버레이 제어에 관한 것이며, 보다 상세하게는, 비-제로 오프셋 예측을 사용한 오버레이 제어에 관한 것이다.
반도체 디바이스들은 전형적으로 각각의 연속적인 층이 엄격한 허용오차들 내에서 이전 층들에 정렬되어야만 하는 다수의 패터닝된 재료 층들을 포함한다. 그에 따라, 제조 라인들은 선택된 허용오차들 내에서 오버레이 에러들(예컨대, 층들 사이의 오버레이 레지스트레이션 에러들(overlay registration errors))을 유지하기 위해 제조 툴들의 설정들을 모니터링하고 조정하기 위해 피드백 및/또는 피드포워드 제어 데이터를 통합하는 프로세스 제어 시스템을 이용할 수 있다. 엄격한 오버레이 제어를 제공하는 진보된 프로세스 제어 시스템들은 전형적으로 다수의 유형들의 장비로부터 제조 프로세스에서의 다수의 단계들에서 생성된 제어 데이터를 통합한다. 예를 들어, ADI(after development inspection) 데이터는 전형적으로 고 스루풋 분석을 제공하기 위해 광학 계측 툴을 사용하여 생성될 수 있다. 다른 예로서, AEI(after etch inspection) 데이터는 전형적으로 보다 높은 분해능, 그러나 보다 낮은 스루풋 분석을 제공하기 위해 전자 빔 계측 툴에 의해 제공될 수 있다.
그렇지만, 상이한 제조 스테이지들에서 그리고/또는 상이한 계측 툴들에 의해 측정된 오버레이 에러들은 상이할 수 있다. 제어 데이터로서 사용되는 오프셋 에러 측정들 사이의 이러한 차이는 비-제로 오프셋(NZO)이라고 하며 특정의 샘플에 걸쳐 공간적으로 그리고/또는 동일한 또는 상이한 로트들에서의 다수의 샘플들에 걸쳐 시간적으로 변할 수 있다. 이와 관련하여, NZO는 프로세스 제어 시스템에 불안정성을 유입시킬 수 있고 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서, 앞서 식별된 것들과 같은 결함들을 치유하기 위한 시스템들 및 방법들을 개발하는 것이 바람직하다.
본 개시내용의 하나 이상의 예시적인 실시예에 따른 프로세스 제어 시스템이 개시된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 프로세스 제어 시스템은 선택된 사양 내에서 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지하도록 제어 파라미터들을 제공하기 위해 현재 층을 제조하는 리소그래피 툴에 통신가능하게 커플링되도록 구성된 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, ADI 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터, 및 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하도록 구성되며, AEI 오버레이 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내고, 여기서 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터에 기초하여 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 현재 층을 제조하는 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 생성하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 적어도 하나의 생산 샘플 상에 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴에 제어 파라미터들의 값들을 제공하도록 구성된다.
본 개시내용의 하나 이상의 예시적인 실시예에 따른 프로세스 제어 시스템이 개시된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 프로세스 제어 시스템은 선택된 사양 내에서 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지하도록 제어 파라미터들을 제공하기 위해 현재 층을 제조하는 리소그래피 툴에 통신가능하게 커플링되도록 구성된 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, ADI 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터, 및 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, AEI 오버레이 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타낸다. 다른 예시적인 실시예에서, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 데이터를 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 현재 층을 제조하는 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 생성하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 적어도 하나의 생산 샘플 상에 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴에 제어 파라미터들의 값들을 제공하도록 구성된다.
본 개시내용의 하나 이상의 예시적인 실시예에 따른 프로세스 제어 시스템이 개시된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 프로세스 제어 시스템은 ADI(after-development inspection) 툴을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 프로세스 제어 시스템은 AEI(after-etch inspection) 툴을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 프로세스 제어 시스템은 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 프로세스 제어 시스템은 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, ADI 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터, 및 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하도록 구성되며, AEI 오버레이 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내고, 여기서 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터에 기초하여 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 현재 층을 제조하는 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 생성하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 적어도 하나의 생산 샘플 상에 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴에 제어 파라미터들의 값들을 제공하도록 구성된다.
본 개시내용의 하나 이상의 예시적인 실시예에 따른 프로세스 제어 방법이 개시된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 이 방법은 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하는 단계를 포함하고, ADI 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터를 포함하고, 여기서 ADI 데이터는 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 추가로 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 이 방법은 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하는 단계를 포함하고, 여기서 AEI 오버레이 데이터는 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타낸다. 다른 예시적인 실시예에서, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응한다. 다른 예시적인 실시예에서, 이 방법은 ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 이 방법은 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터에 기초하여 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 생성하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어 파라미터들은 선택된 허용오차 내에서 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지한다. 다른 예시적인 실시예에서, 이 방법은 적어도 하나의 생산 샘플 상에 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴에 제어 파라미터들의 값들을 제공하는 단계를 포함한다.
전술한 개괄적인 설명 및 하기의 상세한 설명이 예시적이고 설명적인 것에 불과하며, 청구된 바와 같은 본 발명을 반드시 제한하는 것은 아님이 이해되어야 한다. 본 명세서에 포함되어 그 일부를 구성하는 첨부 도면들은 본 발명의 실시예들을 예시하고, 개괄적인 설명과 함께, 본 발명의 원리들을 설명하는 역할을 한다.
본 개시내용의 수많은 장점들은 첨부 도면들을 참조하여 본 기술분야의 통상의 기술자에 의해 보다 잘 이해될 수 있다:
도 1a는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 반도체 디바이스 시스템을 예시하는 개념도이다.
도 1b는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 리소그래피 서브시스템을 예시하는 개념도이다.
도 1c는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 계측 서브시스템을 예시하는 개념도이다.
도 1d는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 계측 서브시스템을 예시하는 개념도이다.
도 2는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 및 AEI 데이터 수집을 포함하는 프로세스 제어를 예시하는 흐름 다이어그램이다.
도 3은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 및 AEI 데이터 수집을 보강하기 위해 프로세스 민감(process-sensitive) ADI 플래그 데이터를 통합하는 프로세스 제어를 예시하는 흐름 다이어그램이다.
도 4는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터 및 AEI 오버레이 데이터를 이용하는 NZO 예측기에 대한 트레이닝 페이즈(training phase)를 예시하는 흐름 다이어그램이다.
도 5는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터 및 NZO 예측기로부터의 출력을 이용하는 프로세스 제어기의 런타임 페이즈(runtime phase)를 예시하는 흐름 다이어그램이다.
도 6은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터, AEI 플래그 데이터, 및 AEI 오버레이 데이터를 이용하는 NZO 예측기에 대한 트레이닝 페이즈를 예시하는 흐름 다이어그램이다.
도 7은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터, AEI 플래그 데이터, 및 NZO 예측기로부터의 출력을 이용하는 프로세스 제어기의 런타임 페이즈를 예시하는 흐름 다이어그램이다.
도 8은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 프로세스 제어 방법에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름 다이어그램이다.
첨부 도면들에 예시되는, 개시된 주제에 대해 이제 상세하게 언급될 것이다. 본 개시내용은 특히 특정한 실시예들 및 그의 특정 특징들과 관련하여 도시되고 설명되었다. 본 명세서에 기재된 실시예들은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 취해진다. 본 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 형태 및 세부사항의 다양한 변경들 및 수정들이 이루어질 수 있다는 것이 본 기술분야의 통상의 기술자에게는 즉각 명백할 것이다.
본 개시내용의 실시예들은 상이한 계측 툴들로부터의 제어 데이터와 연관된 NZO를 감소시키면서 선택된 허용오차 내에서 샘플 상의 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이를 유지하기 위한 프로세스 제어 시스템에 관한 것이다. 본 개시내용 전반에 걸쳐 사용되는 바와 같이, "샘플"이라는 용어는 일반적으로 반도체 또는 비-반도체 재료로 형성된 기판(예컨대, 웨이퍼, 또는 이와 유사한 것)을 지칭한다. 예를 들어, 샘플은 단결정 실리콘, 갈륨 비화물, 및 인듐 인화물을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 게다가, 재료 층들은 레지스트, 유전체 재료, 도전성 재료, 또는 반도체 재료와 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 다양한 재료들을 포함할 수 있다. 샘플은, 각각이 반복가능한 패터닝된 피처들을 갖는, 복수의 다이들을 추가로 포함할 수 있다.
반도체 디바이스가 기판 상에 패터닝된 또는 패터닝되지 않은 재료의 다수의 층들로 형성될 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 각각의 인쇄된 층은 하나 이상의 재료 퇴적 단계, 하나 이상의 리소그래피 단계, 또는 하나 이상의 에칭 단계와 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 일련의 프로세스 단계들을 통해 제조될 수 있다. 게다가, 각각의 인쇄된 층은 전형적으로 최종 디바이스를 적절하게 구성하기 위해 선택된 허용오차들 내에서 제조되어야만 한다. 예를 들어, 샘플 상에서의 인쇄된 요소들의 배치와 연관된 패턴 배치 에러(pattern placement error, PPE)가 잘 특성화되고 제어되어야 한다. 게다가, 제조되고 있는 현재 층과 이전에 제조된 층들 사이의 레지스트레이션 에러들(예컨대, 오버레이 에러들)이 또한 엄격하게 제어되어야만 한다.
오버레이 에러들은 다양한 소스들을 통해 유입될 수 있다. 예를 들어, 오버레이 에러들은 하나 이상의 노광 필드(exposure fields)의 노광 단계 동안 샘플에 대한 레티클의 정렬과 연관된 그리드 에러들(grid errors)에 의해 생성될 수 있다. 리소그래피 툴(예컨대, 스테퍼, 스캐너, 또는 이와 유사한 것)은 전형적으로 전체 샘플(full sample)보다 작은 FOV(field of view)를 가질 수 있고, 따라서 샘플을 개별적으로 노광될 수 있는 노광 필드들(이하, 필드들이라고 지칭됨)의 시리즈(예컨대, 그리드)로 분할할 수 있다. 그에 따라, 그리드 에러들은 노광 그리드에서의 각각의 필드에 대해 샘플에 대한 레티클의 오정렬(예컨대, 그리드 에러들)을 포함할 수 있으며, 이들은 각각의 필드에 대해 샘플 상의 공칭 위치를 기준으로 한(relative to) 현재 층의 노광 패턴의 시프트들로서 나타날 수 있다. 다른 예로서, 오버레이 에러들은 프로세스 에러들에 의해 생성될 수 있다. 프로세스 에러들은 노광된 패턴들에 기초하여 샘플 상에 3차원 구조체들을 제조하는 것과 연관된 에러들을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 예를 들어, 프로세스 에러들은 리소그래피 동안의 노광된 패턴의 왜곡들, 에칭-유도(etch-induced) 에러들, 또는 샘플에서의 변동들과 연관된 에러들을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.
오버레이는 전형적으로 하나 이상의 프로세스 단계에서 오버레이 계측 툴들을 사용하여 특성화된다. 게다가, 오버레이는 제조된 디바이스 구조체들 또는 오버레이 타겟들(overlay targets)과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 샘플에 걸쳐 다양한 위치들에서 측정될 수 있다. 예를 들어, 오버레이는 제조된 구조체의 일 부분을 예상된 구조체와 비교하는 것에 의해 측정될 수 있다. 다른 예로서, 오버레이는 층들 사이의 오버레이 에러의 민감한 표시(sensitive indication)를 제공하기 위해 배치되는 관심 층들 상에 위치된 제조된 피처들을 포함하는 오버레이 계측 타겟 상에서 측정될 수 있다.
오버레이 계측 툴들은 샘플 층들의 오버레이를 결정하기 위해 다양한 기술들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 이미지 기반 오버레이 계측 툴들은 샘플의 일 부분(예컨대, 디바이스 구조체, AIM(advanced imaging metrology) 타겟, 박스-인-박스(box-in-box) 계측 타겟, 또는 이와 유사한 것)의 이미지를 캡처할 수 있다. 그에 따라, 이미징된 피처들의 상대 위치들을 측정하는 것에 의해 오버레이가 결정될 수 있다. 다른 예로서, 산란측정 기반(scatterometry-based) 오버레이 계측 툴들은 샘플의 일 부분(예컨대, 디바이스 구조체, 격자 위 격자(grating-over-grating) 계측 타겟, 또는 이와 유사한 것)을 조명하고 조명 빔의 회절, 산란, 및/또는 반사와 연관된 샘플로부터 발산하는 방사선의 각도 분포를 포함한 오버레이 신호를 캡처할 수 있다. 그에 따라, 오버레이는 조명 빔과 오버레이 타겟 간의 상호작용의 모델들에 기초하여 결정될 수 있다.
오버레이가 특정의 샘플에 걸쳐 공간적으로 변할 수 있는 가능성이 있을 수 있다. 예를 들어, 그리드 에러들 및/또는 프로세스 에러들은 리소그래피 툴의 각각의 노광 필드마다 상이할 수 있다. 이와 관련하여, 오버레이는 샘플에 걸쳐 대표적인 위치들에서 측정될 수 있고 오버레이 분포를 제공하도록 모델링될 수 있다. 주어진 위치에서의(예컨대, 주어진 노광 필드에서의) 오버레이가 샘플마다 또는 샘플 로트(lot of samples)마다 시간적으로 변할 수 있다.
본 개시내용의 부가의 실시예들은 선택된 허용오차 내에서 오버레이 에러들을 유지하기 위해 하나 이상의 제조 툴(예컨대, 리소그래피 툴, 또는 이와 유사한 것)의 제어 파라미터들(예컨대, 설정들)을 조정하기 위한 프로세스 제어 시스템에 관한 것이다. 예를 들어, 프로세스 제어 시스템은 오버레이 계측 툴들로부터의 피드백 및/또는 피드포워드 오버레이 데이터에 기초하여 제조 툴들에 대한 제어 파라미터들(또는 제어 파라미터들에 대한 정정들)을 생성할 수 있다. 현재 층에 대한 제조 툴들의 제어를 위한 피드백 데이터는 현재 층의 제조의 이전 생산 런들(previous production runs)에 기초하여 생성될 수 있다. 피드포워드 데이터는 샘플의 하나 이상의 이전 층 상에 또는 이전 로트들에서 제조된 디바이스들 또는 오버레이 계측 타겟들에 기초하여 생성될 수 있다.
본 개시내용의 부가의 실시예들은 제조 툴 제어 파라미터들을 조정하기 위해 상이한 제조 스테이지들에서 생성된 및/또는 상이한 계측 툴들에 의해 생성된 다수의 오버레이 추정치들에 기초한 (예컨대, 피드백 및/또는 피드포워드 데이터로서의) 오버레이 데이터를 통합하는 프로세스 제어 시스템에 관한 것이다.
예를 들어, ADI 데이터는 높은 스루풋 및 낮은 이동-취득-측정(move-acquire-measure) 시간(MAMtime)을 갖는 비파괴(non-destructive) ADI 계측 툴에 의해 생성될 수 있다. 이와 관련하여, ADI 계측 툴은 샘플들을 손상시키지 않으면서 현상 단계에 시간적으로 근접한 제조 동안 샘플들 바로 위에서 오버레이 데이터를 캡처할 수 있다. 게다가, 이 스테이지에서 잠재적 문제들을 식별하는 것은, 시간이 많이 걸리고 비가역적인 에칭 단계 이전에, 문제들을 정정하기 위해 현재 또는 미래 로트들에서의 샘플들의 재가공(reworking)을 용이하게 할 수 있다. 일 실시예에서, ADI 계측 툴은 높은 정밀도 및 높은 샘플링 레이트로 비파괴 측정들을 제공하는 광학 계측 툴을 포함한다. 광학 ADI 계측 툴은 이미징 모드 또는 산란측정 모드를 작동시킬 수 있지만, 그러하도록 요구되지는 않는다. 그렇지만, 광학 ADI 계측 툴이 조명 소스의 파장에 기초한 광학 분해능 한계로 인해 디바이스 피처들을 충분히 분해(resolve)하지 못할 수 있다. 그에 따라, 광학 ADI 계측 툴은 광학적으로 분해가능한(optically-resolvable) 피처들을 갖는 오버레이 계측 타겟들로부터 오버레이를 측정할 수 있지만, 그렇게 측정하도록 요구되지는 않는다.
다른 예로서, AEI 데이터는 에칭 단계 이후에 AEI 계측 툴에 의해 생성될 수 있다. 이와 관련하여, AEI 데이터는 퇴적 단계들, 노광 단계들, 현상 단계들, 또는 에칭과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 임의의 프로세스 단계 동안 생성되는 오버레이 에러들을 통합할 수 있다. 게다가, AEI 계측 툴은 디바이스 피처들 또는 디바이스 스케일(device-scale) 피처들을 갖는 오버레이 타겟들을 분해하기에 충분한 분해능을 가질 수 있다. 일 실시예에서, AEI 계측 툴은 전자 빔 계측 툴 또는 이온 빔 계측 툴과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 입자 기반 계측 툴을 포함한다. 디바이스 피처들 또는 디바이스 스케일 피처들을 갖는 오버레이 타겟들 상에서 생성된 AEI 데이터가, 특히 디바이스 피처들이 ADI 계측 툴로 명확하게 분해가능하지 않을 때, ADI 데이터보다 이전 층들에 대한 현재 층의 오버레이 에러들의 더 정확한 특성화를 제공할 수 있을 가능성이 있을 수 있다. 그렇지만, 입자 기반 AEI 계측 툴들은 ADI 툴들보다 더 낮은 스루풋 및 더 낮은 샘플링 레이트를 겪을 수 있고, 이는 전체 제조 라인의 스루풋을 감소시킬 수 있다. 게다가, 이 스테이지에서 식별된 실질적인 문제들이 항상 완화될 수 있는 것은 아니며, 샘플 손실을 결과할 수 있다.
상이한 제조 스테이지들로부터의 및/또는 상이한 툴들에 의한 오버레이 데이터를 통합하는 것이 성능에 부정적 영향을 미칠 수 있는 불안정성들을 프로세스 제어 시스템에 유입시킬 수 있음이 본 명세서에서 추가로 인식된다. 본 개시내용의 목적들을 위해, NZO는 상이한 제조 스테이지들에서 및/또는 상이한 툴들에 의해 생성되는 오버레이 데이터 사이의 차이들을 지칭할 수 있다. 예를 들어, NZO는 ADI 오버레이 데이터와 AEI 오버레이 데이터 사이의 차이를 지칭할 수 있지만, 이를 지칭하도록 요구되지는 않는다.
본 개시내용의 부가의 실시예들은 제조 프로세스에서의 변동들 및/또는 이전 층들의 물리적 변동들에 민감한 부가의 측정들(예컨대, 플래그 측정들)로 오버레이 데이터를 보강하는 것에 의해 NZO를 감소시키는 것에 관한 것이다. 그러한 변형들이 NZO, 특히 상이한 제조 스테이지들에서 측정된 오버레이와 연관된 NZO의 근본 원인들일 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 이와 관련하여, 오버레이 데이터를 보강하는 것은 NZO를 완화시키고 증가된 성능을 제공할 수 있다.
오버레이 측정들은 전형적으로 층들 사이의 레지스트레이션 에러들에는 민감하지만, 프로세스 단계들(예컨대, 에칭 단계, 화학 기계적 평탄화(CMP) 단계, 또는 이와 유사한 것) 동안 편차들에 인해 야기될 수 있는 층 두께, 피처 높이, 또는 피처 비대칭과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 다른 프로세스 변동들에는 민감하지 않도록 설계된다. 이와 관련하여, 하나의 스테이지에서의 강건한 오버레이 측정은 측정 시에 샘플 상에서의 오버레이에 직접 영향을 미치지 않는 프로세스 편차들에 대해 최소한으로 민감할 수 있다. 그렇지만, 이러한 프로세스 편차들은 최종 제조된 피처들 그리고 따라서 추후 제조 스테이지에서 측정된 오버레이에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 추후 스테이지에서 NZO에 이를 수 있다. 본 개시내용의 부가의 실시예들은 각각의 제조 스테이지에서 강건한 오버레이 측정들을 제공하고 NZO를 최소화하기 위해 오버레이 데이터를 상보적 프로세스 변동들에 민감한 플래그 데이터로 보강하는 것에 관한 것이다.
본 개시내용의 부가의 실시예들은 상이한 제조 스테이지로부터의 오버레이 데이터 및 플래그 데이터에 기초하여 하나의 제조 스테이지에서의 NZO를 예측하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, NZO 예측기는 ADI 오버레이 데이터 및 ADI 플래그 데이터를 입력으로서 받아들이고 후속 AEI 오버레이 데이터와 연관된 NZO를 예측할 수 있다. 예를 들어, NZO 예측은 실제 또는 시뮬레이트된 데이터에 의해 트레이닝된 머신 러닝 알고리즘들에 기초할 수 있지만, 그러하도록 요구되지는 않는다.
본 개시내용의 추가의 실시예들은 하나의 제조 스테이지로부터의 오버레이 데이터 및 플래그 데이터와 예측된 NZO에 기초하여 제조 툴 제어 파라미터들에 대한 조정들을 제공하는 프로세스 제어 시스템에 관한 것이다. 이와 관련하여, 다수의 제조 스테이지들에서의 실제 계측이 선택된 허용오차 내에서 오버레이를 유지하는 데 불필요할 수 있다.
예를 들어, 오버레이 데이터 및 플래그 데이터는 현상 단계 이후에 광학 ADI 계측 툴을 사용하여 측정될 수 있고, NZO 예측기는 측정된 ADI 오버레이와 에칭 단계 이후에 AEI 계측 툴을 사용하여 측정될 수 있는 실제 오버레이 사이의 임의의 차이들을 예측할 수 있다. NZO 예측이 프로세스 제어에 다수의 장점들을 제공할 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 예를 들어, NZO 예측은 ADI 데이터에 기초하여 완전히 제조된 층의 정확한 오버레이 예측들을 제공할 수 있다. 이것은 차례로 저 스루풋 오버레이 계측 툴들(예컨대, AEI를 위해 통상적으로 사용되는 입자 기반 계측 툴들)의 필요성을 감소시키거나 없앨 수 있다. 예를 들어, ADI 데이터는 상대적으로 높은 스루풋의 측정들로 인해 모든 로트들에 대해 생성될 수 있는 반면, AEI 데이터는 전형적으로 샘플들 또는 로트들의 보다 작은 서브세트에 대해 생성될 수 있다. 프로세스 제어 시스템은 따라서 전형적으로 AEI 데이터에 비해 ADI 데이터를 사용하여 보다 높은 빈도수의 제어를 제공할 수 있다. 게다가, ADI 측정들은 비가역적 에칭 단계 이전에 식별된 문제들에 응답하여 로트 디스포지셔닝(lot dispositioning)을 용이하게 한다.
부가의 플래그 데이터는 제조 프로세스의 임의의 스테이지에서 생성될 수 있다. 예를 들어, 고 스루풋 계측 툴(예컨대, 광학 계측 툴)은 ADI 오버레이 데이터를 추가로 보강하기 위해 에칭 단계 이후에 플래그 데이터(예컨대, AEI 플래그 데이터)를 생성하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, AEI 플래그 데이터는 NZO 예측기를 트레이닝하는 데 또는 ADI 오버레이 데이터를 직접 보강하는 데 사용될 수 있다. 이 AEI 플래그 데이터는 에칭 단계가 현재 층 상에서 일단 완료되면 또는 이전 로트 상의 샘플들로부터의 데이터를 사용하는 피드포워드 루프를 통해 생성될 수 있다.
이제 도 1a 내지 도 8을 참조하여, NZO 완화를 사용한 프로세스 제어를 위한 시스템들 및 방법들이 설명되어 있다.
도 1a는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 반도체 디바이스 시스템(100)을 예시하는 개념도이다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 하나 이상의 패턴(예컨대, 디바이스 피처들, 오버레이 타겟 피처들, 또는 이와 유사한 것)을 샘플에 리소그래피적으로 인쇄하기 위한 리소그래피 서브시스템(102)을 포함하는 것을 포함한다. 리소그래피 서브시스템(102)은 본 기술분야에 공지된 임의의 리소그래피 인쇄 툴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 리소그래피 서브시스템(102)은 스캐너 또는 스테퍼를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 시스템(100)은 샘플 상의 하나 이상의 인쇄된 패턴을 특성화하기 위한 계측 서브시스템(104)을 포함한다. 예를 들어, 계측 서브시스템(104)은 본 기술분야에 공지된 임의의 방법을 사용하여 임의의 계측 메트릭(예컨대, 오버레이 에러, CD, 측벽 각도, 또는 이와 유사한 것)을 측정할 수 있다. 일 실시예에서, 계측 서브시스템(104)은 샘플(122)의 하나 이상의 이미지의 생성에 기초하여 계측 데이터를 측정하기 위한 이미지 기반 계측 툴을 포함한다. 다른 실시예에서, 계측 서브시스템(104)은 샘플로부터의 광의 산란(반사, 회절, 확산 산란, 또는 이와 유사한 것)에 기초하여 계측 데이터를 측정하기 위한 산란측정 기반 계측 시스템을 포함한다.
시스템(100)은 하나 초과의 리소그래피 서브시스템(102)을 추가로 포함할 수 있다. 예를 들어, 상이한 층들은 상이한 리소그래피 서브시스템들에 의해 노광될 수 있다. 다른 예로서, 단일 층이 다수의 리소그래피 서브시스템들에 의해 상이한 노광들에 노광될 수 있다. 이와 유사하게, 시스템(100)은 하나 초과의 계측 서브시스템(104)을 추가로 포함할 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 임의의 제조 스테이지에서 계측 측정들을 제공하기 위한 하나 이상의 광학 계측 툴 및 하나 이상의 입자 기반 계측 툴(예컨대, 스캐닝 전자 현미경, 또는 이와 유사한 것)을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 시스템(100)은 제어기(106)를 포함한다. 다른 실시예에서, 제어기(106)는 메모리 매체(110) 상에 유지된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서(108)를 포함한다. 이와 관련하여, 제어기(106)의 하나 이상의 프로세서(108)는 본 개시내용 전반에 걸쳐 설명된 다양한 프로세스 단계들 중 임의의 것을 실행할 수 있다.
제어기(106)의 하나 이상의 프로세서(108)는 본 기술분야에 공지된 임의의 프로세싱 요소를 포함할 수 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서(108)는 알고리즘들 및/또는 명령어들을 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서-유형 디바이스(microprocessor-type device)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 본 개시내용 전반에 걸쳐 설명된 바와 같이, 시스템(100)을 작동시키도록 구성된 프로그램을 실행하도록 구성된 데스크톱 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 임의의 다른 컴퓨터 시스템(예컨대, 네트워크화된 컴퓨터)로 이루어져 있을 수 있다. "프로세서"라는 용어가 비일시적 메모리 매체(110)로부터의 프로그램 명령어들을 실행하는, 하나 이상의 프로세싱 요소를 갖는 임의의 디바이스를 포괄하도록 광의적으로 정의될 수 있음이 추가로 인식된다. 게다가, 본 개시내용 전반에 걸쳐 설명된 단계들이 단일 제어기(106) 또는, 대안적으로, 다수의 제어기들에 의해 수행될 수 있다. 부가적으로, 제어기(106)는 공통 하우징에 또는 다수의 하우징들 내에 하우징 하나 이상의 제어기를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 임의의 제어기 또는 제어기들의 조합은 시스템(100)에 통합하기에 적합한 모듈로서 개별적으로 패키징될 수 있다.
메모리 매체(110)는 연관된 하나 이상의 프로세서(108)에 의해 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장하기에 적합한 본 기술분야에 공지된 임의의 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리 매체(110)는 비일시적 메모리 매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 메모리 매체(110)는 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예컨대, 디스크), 자기 테이프, 솔리드 스테이트 드라이브, 및 이와 유사한 것을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 메모리 매체(110)가 하나 이상의 프로세서(108)와 함께 공통 제어기 하우징에 하우징될 수 있음에 추가로 유의해야 한다. 일 실시예에서, 메모리 매체(110)는 하나 이상의 프로세서(108) 및 제어기(106)의 물리적 위치에 대해 원격으로 위치될 수 있다. 예를 들어, 제어기(106)의 하나 이상의 프로세서(108)는, 네트워크(예컨대, 인터넷, 인트라넷, 및 이와 유사한 것)를 통해 액세스가능한, 원격 메모리(예컨대, 서버)에 액세스할 수 있다. 따라서, 상기 설명은 본 발명에 대한 제한으로서 해석되어서는 안되며 단지 예시로서 해석되어야 한다.
도 1b는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 리소그래피 서브시스템(102)을 예시하는 개념도이다. 일 실시예에서, 리소그래피 서브시스템(102)은 하나 이상의 조명 빔(114)을 생성하도록 구성된 조명 소스(112)를 포함한다. 하나 이상의 조명 빔(114)은 자외선(UV) 방사선, 가시 방사선, 또는 적외선(IR) 방사선을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는, 하나 이상의 선택된 파장의 광을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 조명 소스(112)는 본 기술분야에 공지된 임의의 패턴을 갖는 하나 이상의 조명 빔(114)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 조명 소스(112)는 단극(single-pole) 조명 소스, 쌍극(dipole) 조명 소스, C-쿼드(C-Quad) 조명 소스, 퀘이사(Quasar) 조명 소스, 또는 자유 형태(free-form) 조명 소스를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.
다른 실시예에서, 리소그래피 서브시스템(102)은 마스크 지지 디바이스(116)를 포함한다. 마스크 지지 디바이스(116)는 패턴 마스크(118)를 고정시키도록 구성된다. 다른 실시예에서, 리소그래피 서브시스템(102)은 샘플 스테이지(124) 상에 배치된 샘플(122)의 표면 상으로 하나 이상의 조명 빔(114)에 의해 조명된 패턴 마스크(118)의 이미지를 투영하도록 구성된 투영 광학계(120)의 세트를 포함한다. 예를 들어, 투영 광학계(120)의 세트는 패턴 마스크(118) 상의 패턴 요소에 대응하는 인쇄된 패턴 요소(예컨대, 계측 패턴)를 레지스트 층(126) 상에 생성(예컨대, 노광, 또는 이와 유사한 것)하기 위해 패턴 마스크(118)의 이미지를 샘플(122) 상의 레지스트 층(126) 상으로 투영하도록 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 마스크 지지 디바이스(116)는 패턴 마스크(118)를 작동시키거나 위치시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 마스크 지지 디바이스(116)는 시스템(100)의 투영 광학계(120)에 대해 선택된 위치로 패턴 마스크(118)를 작동시킬 수 있다.
패턴 마스크(118)는 본 기술분야에 공지된 임의의 이미징 구성으로 (예컨대, 리소그래피 서브시스템(102)에 의해) 이용될 수 있다. 예를 들어, 패턴 마스크(118)는 패턴 요소들이 샘플(122)의 레지스트 층(126)의 인쇄된 패턴 요소들로서 포지티브적으로 이미징되는 포지티브 마스크(예컨대, 명시야 마스크(bright-field mask))일 수 있다. 다른 예로서, 패턴 마스크(118)는 패턴 마스크(118)의 패턴 요소들이 샘플(122)의 레지스트 층(126)의 네거티브 인쇄된 패턴 요소들(예컨대, 갭들, 공간들, 또는 이와 유사한 것)을 형성하는 네거티브 마스크(예컨대, 암시야 마스크(dark-field mask))일 수 있다.
도 1c는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 계측 서브시스템(104)을 예시하는 개념도이다. 예를 들어, 도 1c는 광학 계측 툴을 나타내지만, 광학 계측 툴을 나타내는 것으로 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 계측 서브시스템(104)은 계측 조명 빔(130)을 생성하기 위한 계측 조명 소스(128)를 포함한다. 다른 실시예에서, 계측 조명 소스(128)는 조명 소스(112)과 동일하다. 추가의 실시예에서, 계측 조명 소스(128)는 별개의 계측 조명 빔(130)을 생성하도록 구성된 별개의 조명 소스이다. 계측 조명 빔(130)은 전자기 방사선 빔 또는 입자 빔을 포함할 수 있다. 예를 들어, 계측 조명 빔(130)은 X-선 방사선, 자외선(UV) 방사선, 가시 방사선, 또는 적외선(IR) 방사선을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는, 하나 이상의 선택된 파장의 전자기 방사선을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 계측 조명 빔(130)은 전자들, 이온들, 중성 입자들, 또는 이와 유사한 것의 빔을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 조명 소스(128)는 계측 조명 빔(130)을 조명 경로(132)를 통해 샘플(122) 쪽으로 지향시킨다. 조명 경로(132)는 하나 이상의 조명 경로 렌즈(134)를 포함할 수 있다. 게다가, 조명 경로(132)는 계측 조명 빔(130)을 수정 및/또는 컨디셔닝하기에 적합한 하나 이상의 부가 광학 컴포넌트(136)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 광학 컴포넌트(136)는 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 빔 스플리터, 하나 이상의 확산기, 하나 이상의 호모지나이저(homogenizer), 하나 이상의 아포다이저(apodizer), 또는 하나 이상의 빔 셰이퍼(beam shaper)를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 조명 경로(132)는 빔 스플리터(138)를 포함한다. 다른 실시예에서, 계측 서브시스템(104)은 계측 조명 빔(130)을 샘플(122) 상으로 포커싱하기 위한 대물 렌즈(140)를 포함한다.
다른 실시예에서, 계측 서브시스템(104)은 수집 경로(144)를 통해 샘플(122)로부터 발산하는 방사선을 캡처하도록 구성된 하나 이상의 검출기(142)를 포함한다. 수집 경로(144)는 샘플(122)로부터의 방사선을 수집하기 위한 하나 이상의 수집 경로 렌즈(146)를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 예를 들어, 검출기(142)는 하나 이상의 수집 경로 렌즈(146)를 통해 샘플(122)로부터 (예컨대, 경면 반사, 확산 반사, 및 이와 유사한 것을 통해) 반사되거나 산란되는 방사선을 수용(receive)할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(142)는 샘플(122)에 의해 생성된 방사선(예컨대, 계측 조명 빔(130) 또는 이와 유사한 것의 흡수와 연관된 발광(luminescence))을 수용할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(142)는 샘플(122)로부터의 하나 이상의 회절 차수의 방사선(예컨대, 0차 회절, ±1차 회절, ±2차 회절, 및 이와 유사한 것)을 수용할 수 있다.
검출기(142)는 샘플(122)로부터 수용된 방사선을 측정하기에 적합한 본 기술분야에 공지된 임의의 유형의 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기(142)는 CCD 검출기, TDI 검출기, PMT(photomultiplier tube), APD(avalanche photodiode), 또는 이와 유사한 것을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 다른 예로서, 검출기(142)는 샘플(122)로부터 발산하는 방사선의 파장들을 식별하기에 적합한 분광 검출기(spectroscopic detector)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(142)는 계측 조명 빔(130)에 응답하여 샘플(122)로부터 발산하는 입자들(예컨대, 2차 전자들, 후방 산란 전자들, 또는 이와 유사한 것)을 검출하기에 적합한 입자 검출기를 포함할 수 있다. 게다가, 계측 서브시스템(104)은 계측 서브시스템(104)에 의한 다수의 계측 측정들을 용이하게 하기 위해 (예컨대, 하나 이상의 빔 스플리터에 의해 생성된 다수의 빔 경로들과 연관된) 다수의 검출기들(142)을 포함할 수 있다.
계측 서브시스템(104)의 렌즈들(예컨대, 조명 경로 렌즈들(134), 대물 렌즈(140), 수집 경로 렌즈들(146), 또는 이와 유사한 것)이 전자기 방사선 및/또는 입자 빔들을 조작하는 데 적합한 컴포넌트들의 임의의 조합을 포함할 수 있음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 계측 서브시스템(104)은 전자기 방사선을 조작하기에 적합한 굴절 및/또는 회절 렌즈들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 계측 서브시스템(104)은 입자 빔들을 조작하기에 적합한 정전기, 자기, 단전위(uni-potential), 및/또는 이중 전위(double-potential) 렌즈들을 포함할 수 있다.
도 1d는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 계측 서브시스템(104)을 예시하는 개념도이다. 예를 들어, 도 1c는 입자 기반 계측 툴의 칼럼(column)(148)을 나타낼 수 있지만, 이를 나타내는 것으로 제한되지 않는다. 계측 서브시스템(104)은 임의의 수의 칼럼들(148)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 칼럼(148)의 조명 경로(132)는 단일 포커싱 요소 또는 복합 포커싱 요소(compound focusing element)로서 배열된 하나 이상의 입자 포커싱 요소(예컨대, 조명 경로 렌즈(134), 또는 이와 유사한 것)를 포함한다. 예를 들어, 하나 이상의 입자 포커싱 요소는 계측 조명 빔(130)을 샘플(122) 쪽으로 지향시키기에 적합한 단일 입자 포커싱 요소 또는 복합 시스템을 형성하는 하나 이상의 입자 포커싱 요소를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 게다가, 다수의 칼럼들(148)을 포함하는 계측 서브시스템(104)은 칼럼들(148)에 대한 단일 계측 조명 소스(128) 또는 하나 이상의 칼럼(148)에 대한 전용 계측 조명 소스(128)를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 서브시스템(104)은 샘플(122)로부터 발산하는 입자들 및/또는 전자기 방사선을 이미징하거나 다른 방식으로 검출하기 위한 하나 이상의 오프셋 검출기(142)를 포함한다. 예를 들어, 검출기(142)는 전자 수집기(예컨대, 2차 전자 수집기, 후방 산란 전자 검출기, 또는 이와 유사한 것)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(142)는 샘플 표면으로부터의 전자들 및/또는 광자들을 검출하기 위한 광자 검출기(photon detector)(예컨대, 광검출기(photodetector), x-선 검출기, PMT(photomultiplier tube) 검출기에 커플링된 신틸레이팅 요소(scintillating element), 또는 이와 유사한 것)을 포함할 수 있다.
도 2는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 및 AEI 데이터 수집을 포함하는 프로세스 제어를 예시하는 흐름 다이어그램(200)이다. 일 실시예에서, 샘플 층들은 제조된 디바이스의 기능 컴포넌트들을 궁극적으로 형성하는 디바이스 요소들은 물론 계측 타겟들(예컨대, 오버레이 타겟들, 또는 이와 유사한 것)로서 사용하기에 적합한 타겟 요소들을 포함한다. 게다가, 흐름 다이어그램(200)에서, 샘플 층의 제조는 리소그래피 단계 및 에칭 단계를 통해 묘사되어 있다. 흐름 다이어그램(200)에서의 묘사들이 단지 예시 목적들을 위해 제공되며 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 샘플 층의 제조는 재료 퇴적, 노광, 현상, 또는 CMP 단계들과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 흐름 다이어그램(200)에 묘사되지 않은 부가의 단계들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 샘플 층의 제조는 (예컨대, 더블 패터닝(double patterning), 트리플 패터닝(triple patterning), 또는 이와 유사한 것을 위한) 리소그래피 및 에칭 단계들의 다수의 반복들을 포함할 수 있다.
제조 라인은 생산 런에서 다수의 동일한 샘플들을 생산할 수 있다. 게다가, 샘플들은 로트들로 분할될 수 있다. 일 실시예에서, 각각의 샘플 층은 후속 층을 제조하기 전에 로트 내의 모든 샘플들 상에 제조될 수 있다. 예를 들어, 이전 층 리소그래피 단계(202) 및 이전 층 에칭 단계(204)는 현재 층 리소그래피 단계(206) 및 현재 층 에칭 단계(208) 이전에 로트 내의 모든 샘플들에 대해 수행될 수 있다. 이 프로세스가 이어서 후속 로트들에 대해 반복될 수 있다.
제어기(106)(예컨대, 프로세스 제어기)는 선택된 허용오차 내에서 제조된 층들 사이의 오버레이를 유지하기 위해 리소그래피 서브시스템(102)과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 제조 툴들의 제어 파라미터들을 동적으로 조정할 수 있다. 제어 파라미터들, 또는 제어 파라미터들에 대한 조정들은 제조 프로세스에서의 임의의 스테이지에서 생성된 계측 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 제어기(106)는 ADI 계측 툴(예컨대, 계측 서브시스템(104))로부터 ADI 계측 데이터(210)를 수신할 수 있다. 예를 들어, ADI 계측 데이터(210)는 흐름 다이어그램(200)에 도시된 바와 같이 계측 타겟으로부터 그리고/또는 디바이스 측정들(도시되지 않음)로부터 생성될 수 있다. 다른 실시예에서, 제어기(106)는 AEI 계측 툴(예컨대, 부가의 계측 서브시스템(104))로부터 AEI 오버레이 데이터(212)를 수신할 수 있다. 예를 들어, AEI 오버레이 데이터(212)는 흐름 다이어그램(200)에 도시된 바와 같이 디바이스 측정들로부터 그리고/또는 계측 타겟 측정들(도시되지 않음)로부터 생성될 수 있다.
게다가, 계측 데이터(예컨대, ADI 계측 데이터(210) 또는 AEI 오버레이 데이터(212))는 피드백 및/또는 피드포워드 데이터로서 제공될 수 있다. 예를 들어, 특정의 샘플의 현재 층을 제조하기 위한 제조 툴 제어 파라미터들은 현재 로트 또는 이전 로트들 내의 이전 샘플들의 현재 층으로부터의 피드백 계측 데이터(예컨대, 오버레이 데이터, 또는 이와 유사한 것)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성될 수 있다. 이와 관련하여, 피드백 데이터는 생산 프로세스에서의 점진적 드리프트들을 보상하는 데 사용될 수 있다. 다른 예로서, 특정의 샘플의 현재 층을 제조하기 위한 제조 툴 제어 파라미터들은 이전 층으로부터의 피드포워드 계측 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성될 수 있다. 이와 관련하여, 피드포워드 데이터는 이전 층의 제조와 연관된 갑작스런 시프트들을 보상할 수 있다.
제어기(106)는 제조 툴 제어 파라미터들을 임의의 빈도수로 조정할 수 있다. 예를 들어, 제어기(106)는 샘플마다(예컨대, 매 다이 이후에), 매 하나 이상의 샘플 이후에, 또는 하나 이상의 샘플 로트 이후에 여러 번 광학 ADI 계측 툴로부터 ADI 계측 데이터(210)를 수신할 수 있다. 다른 예로서, 제어기(106)는 광학 계측 툴에 비해 낮은 스루풋으로 인해 하나 이상의 로트에 대해 입자 기반 AEI 계측 툴로부터 AEI 오버레이 데이터(212)를 수신할 수 있다. 그에 따라, 제어기(106)는 AEI 오버레이 데이터(212)를 ADI 계측 데이터(210)에 대해서보다 낮은 빈도수로 제조 제어 파라미터 조정들에 통합할 수 있다.
본 명세서에서 이전에 설명된 바와 같이, ADI 계측 데이터(210)에 기초한 오버레이 측정들이 AEI 오버레이 데이터(212)에 기초한 오버레이 측정들과 상이할 수 있고 대응하는 NZO가 제어 시스템에 불안정성들을 유입시킬 수 있는 가능성이 있을 수 있다. 그에 따라, 제어기(106)에 의해 생성되는 제조 툴 제어 파라미터들의 값들이 변동할 수 있다. 게다가, 제어기(106)가 선택된 허용오차 내에서 현재 층과 이전 층들 사이의 오버레이를 유지하는 데 실패할 수 있다.
도 3은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, ADI 및 AEI 데이터 수집을 보강하기 위해 프로세스 민감 ADI 플래그 데이터를 통합하는 프로세스 제어를 예시하는 흐름 다이어그램(300)이다.
이전 층들에서의 프로세스 변동들이 NZO의 중요한 근본 원인일 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 본 명세서에서 이전에 설명된 바와 같이, 현재 층 리소그래피 단계(206) 이후에 ADI를 사용하여 측정된 오버레이는 전형적으로 하나 이상의 층(예컨대, 현재 층 또는 이전 층)의 두께들, 이전 층들 상의 구조체들의 제조된 피처 높이들, 또는 이전 층들 상에서의 피처 비대칭과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 이전 층들에서의 프로세스 변동들에 상대적으로 민감하지 않은 노광된 패턴들에 기초하여 강건한 측정들을 제공하도록 설계될 수 있다. 그렇지만, 이전 층들에서의 이러한 프로세스 변동들은 현재 층을 완전히 제조한 후에 AEI를 사용하여 측정되는 오버레이에 궁극적으로 영향을 미칠 수 있으며, 따라서 ADI 및 AEI 오버레이 측정들 둘 다가 프로세스 제어에 통합될 때 NZO에 이를 수 있다.
일 실시예에서, 현재 층 리소그래피 단계(206) 이후에 생성된 ADI 계측 데이터(210)는 ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304) 둘 다를 포함한다. 예를 들어, ADI 오버레이 데이터(302)는 이전 층들 상의 프로세스 변동들에 민감하지 않은 오버레이 측정들을 포함할 수 있는 반면, ADI 플래그 데이터(304)는 이전 층들의 프로세스 변동들에 민감한 디바이스 타겟들 및/또는 계측 타겟들의 측정들을 포함할 수 있다. 현재 층 리소그래피 단계(206) 이후에 취해진 ADI 플래그 데이터(304)는 따라서 이전 층 에칭 단계(204) 이후에 존재하는 프로세스 변동들을 나타낼 수 있다. 이와 관련하여, 프로세스 민감 ADI 플래그 데이터(304)는 NZO를 감소시키거나 일부 경우들에서 없애기 위해 프로세스 비민감(process-insensitive) ADI 오버레이 데이터(302)를 보강할 수 있다. 예를 들어, 제어기(106)는 ADI 플래그 데이터(304)에 의해 캡처되는 이전 층에서의 프로세스 편차들을 보상하는 현재 층에 대한 제조 툴 제어 파라미터들을 생성할 수 있다.
ADI 플래그 데이터(304)는 다수의 기술들을 사용하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, ADI 플래그 데이터(304)는 샘플에 걸쳐 분포된 계측 타겟들(예컨대, 이미징 오버레이 타겟, 또는 이와 유사한 것)의 하나 이상의 양태를 분석하는 것에 의해 생성될 수 있다. 계측 타겟들은 타겟 메트릭들(예컨대, 플래그들)에 기초하여 카테고리화되고(categorized) 그리고/또는 순위화될(ranked) 수 있다. 예를 들어, (예컨대, AIM 타겟들, 또는 이와 유사한 것 상에서 발견되는 것들과 같은) 주기적 계측 구조체의 이미지는 3개의 성분: 주기적 성분, 선형 추세 성분(linear trend component), 및 랜덤 잡음 성분을 갖는 커널(kernel)로 분해될(decomposed) 수 있다. 그에 따라, 플래그들은 주기적 신호의 강도, 선형 성분들의 강도, 잡음 성분들의 강도(예컨대, 잡음 관심 영역 플래그), 잡음 성분에 대한 주기적 신호 강도의 비(예컨대, 주기적 비 플래그(periodic ratio flag)), 콘트라스트(예컨대, 콘트라스트 정밀도 플래그(contrast precision flag)), 하나 이상의 품질 메트릭(예컨대, Q-메리트 플래그(Q-merit flag)), 스루 포커스 오버레이(through-focus-overlay), 또는 이와 유사한 것과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 이미지의 다양한 양태들을 설명하는 데 사용될 수 있다. 게다가, 각각의 관심 영역에 대한 또는 다수의 관심 영역들에 관한 플래그들이 생성될 수 있도록 이미지가 다수의 관심 영역들로 분할될 수 있다. 예를 들어, 커널 3-시그마 플래그(kernel 3-sigma flag)는 주기적 구조체 내의 다수의 관심 영역들에 대한 대칭 중심들을 비교하는 것에 의해 주기적 구조체의 대칭성의 척도를 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, ADI 플래그 데이터(304)는 (예컨대, 산란측정 기반 계측 시스템에서) 샘플로부터 수용되는 방사선의 분포를 분석하는 것에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 플래그들은, 동공 신호(pupil signal)의 대칭성, (예컨대, 수신된 신호의 강건성을 나타내는) 동공 신호의 평탄도(flatness), 동공(pupil)에 걸쳐 계산된 오버레이의 분산(예컨대, 동공 3-시그마 플래그(pupil 3-sigma flag)), 동공 신호 내의 아크들(arcs)(예컨대, 공명들, 또는 이와 유사한 것)의 존재(예컨대, 동공 R 플래그, RBI(rule-based inspection) 플래그들, 또는 이와 유사한 것), 또는 타겟 대 오버레이 변동들의 감도와 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 동공 평면 분포(pupil-plane distribution)의 다양한 양태를 설명하는 데 사용될 수 있다.
플래그 데이터에 대한 상기 설명들이 단지 예시 목적들을 위해 제공되며 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다. 플래그 데이터의 사용은 2017년 10월 22일자로 출원되고, 발명의 명칭이 "Utilizing Overlay Misregistration Error Estimations in Imaging Overlay Metrology"인 PCT 출원 번호 PCT/US17/57767에 개괄적으로 설명되어 있고, 이 PCT 출원은 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함된다. 게다가, ADI 플래그 데이터(304)는 NZO에 관련된 프로세스 변동들을 나타내는 계측 측정과 연관된 임의의 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, ADI 플래그 데이터(304)는 전용의 프로세스 민감 계측 타겟들(dedicated process-sensitive metrology targets)을 사용하여 생성된다. 예를 들어, 프로세스 민감 계측 타겟들은 하나 이상의 물리적 어트리뷰트(physical attributes)(예컨대, 샘플 상에서의 위치, 측벽 각도, 또는 이와 유사한 것)가 알려진 관계로 프로세스 변동들에 의해 영향을 받는 피처들을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, ADI 플래그 데이터(304)는 물리적 어트리뷰트들의 계측 측정들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 오버레이 계측 툴이 알려진 관계로 프로세스 변동들에 의해 영향을 받는 오버레이 메트릭을 생성할 수 있도록, 프로세스 민감 계측 타겟들은 오버레이 타겟과 흡사한 피처들을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, ADI 플래그 데이터(304)는 오버레이 메트릭을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, ADI 플래그 데이터(304)는 관심 프로세스 변동들에 민감한 실제 오버레이 타겟들을 사용하여 생성된다. 이와 관련하여, ADI 플래그 데이터(304)는 측정된 프로세스 민감 오버레이 값들을 포함할 수 있다.
게다가, ADI 플래그 데이터(304)는 임의의 층에서의 피처들에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 이전 층 상의 피처들을 갖는 프로세스 민감 계측 타겟들의 측정은 NZO의 근본 원인일 수 있는 이전 층의 제조에 관한 정보를 제공할 수 있다. 이미징 기반 타겟들과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 일부 타겟 설계들의 경우, 현재 층 리소그래피 단계(206) 이후에 ADI 계측 동안 이전 층들 상의 피처들이 보일 수 있다. 예를 들어, 이전 층들 상의 피처들은 현재 층의 투명 부분을 통해 또는 현재 층에서의 갭을 통해 보일 수 있다. 이와 관련하여, 현재 층 리소그래피 단계(206) 이후에 생성된 ADI 플래그 데이터(304)는 이전 층의 제조 동안의 프로세스 변동들에 관한 격리된 정보를 제공할 수 있다. 산란측정 분석을 위한 격자 위 격자 타겟들과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 일부 타겟 설계들의 경우, 현재 층에서 현상된 피처들은 이전 층의 피처들과 오버랩할 수 있다. 이와 관련하여, 이전 층의 제조 동안의 프로세스 변동들은 현재 층 내의 피처들에 커플링될 수 있다.
ADI 플래그 데이터(304)는 ADI 계측 툴을 사용하여 측정가능한 임의의 파라미터를 부가로 포함할 수 있다. 예를 들어, ADI 플래그 데이터(304)는 형상 오버레이 데이터(shape overlay data), 정렬 부정확도 데이터(alignment inaccuracy data)(예컨대, 정렬 마크 비대칭 메트릭(alignment mark asymmetry metric)), 또는 이와 유사한 것을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, ADI 플래그 데이터(304)는 ADI 오버레이 측정에 적합한 오버레이 타겟들의 선택된 부분들을 사용하여 생성된다. 예를 들어, 계측 타겟은 일부 셀들이 프로세스 변동들에 민감하지 않도록(예컨대, ADI 오버레이 데이터(302)의 생성에 적합하도록) 설계되고 일부 셀들이 프로세스 변동들에 민감하도록(예컨대, ADI 플래그 데이터(304)의 생성에 적합하도록) 설계되는 다수의 셀들을 포함할 수 있다.
ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)는 본 기술분야에 공지된 임의의 샘플링 스킴을 사용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)는 대표 데이터세트를 제공하기 위해 샘플에 걸쳐 선택된 위치들에서 생성될 수 있다. 게다가, 샘플링 모델은 ADI 계측 데이터(210) 및 AEI 오버레이 데이터(212)의 값들을 모든 위치들로 외삽하는 데 사용될 수 있다. 이와 관련하여, 원하는 샘플링 스루풋을 유지하면서 원하는 레벨의 데이터 정확도를 제공하기 위해 샘플링 스킴들이 개발될 수 있다.
ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)는 측정 파라미터들을 설명하는 임의의 수의 측정 레시피들을 사용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 측정 레시피는 계측 측정들이 수행되어야 하는 샘플 상의 위치들을 포함할 수 있다. 게다가, 측정 레시피는 조명 파장, 검출에 적합한 샘플로부터 발산하는 방사선의 파장, 샘플 상의 조명의 스폿 크기, 입사 조명의 각도, 입사 조명의 편광, 오버레이 타겟 상의 입사 조명 빔의 위치, 오버레이 계측 툴의 초점 부피(focal volume) 내에서의 오버레이 타겟의 위치, 또는 이와 유사한 것을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 그에 따라, 오버레이 레시피는 2개 이상의 샘플 층의 오버레이를 결정하기에 적합한 오버레이 신호를 생성하기 위한 측정 파라미터들의 세트를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)는 공통 측정 레시피를 사용하여 생성된다. 이와 관련하여, ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)는 공통 계측 타겟들의 상이한 셀들의 측정들에 기초하여 생성될 수 있다. 다른 실시예에서, ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)는 ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)에 대한 측정 위치들이 개별적으로 정의되는 복합 측정 레시피(composite measurement recipe)를 사용하여 생성된다. 예를 들어, ADI 플래그 데이터(304)는 ADI 오버레이 데이터(302)보다 더 적은 위치들에서 생성될 수 있지만, 그러하도록 요구되지는 않는다. 이와 관련하여, 부가의 플래그 측정들의 영향이 제한될 수 있다.
도 4 내지 도 7을 이제 참조하면, NZO 예측을 이용한 프로세스 제어가 설명된다. 일부 실시예들에서, 시스템(100)은 단일 제조 스테이지로부터의 계측 데이터에 기초하여 상이한 제조 스테이지들에서 생성되는 오버레이 사이의 NZO를 예측하기에 적합한 NZO 예측기(402)를 포함한다.
일 실시예에서, NZO 예측기(402)는 메모리 매체 상에 유지된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 게다가, NZO 예측기(402)는 제어기(106) 내에 통합되거나 제어기(106)와 분리될 수 있다. 일 실시예에서, 제어기(106)는 NZO 예측기(402)를 포함한다. 다른 실시예에서, NZO 예측기(402)와 제어기(106)는, 각각이 별개의 프로세서들 및/또는 메모리를 갖는, 통신가능하게 커플링된 제어기들일 수 있다.
도 4는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터 및 AEI 오버레이 데이터를 이용하는 NZO 예측기(402)에 대한 트레이닝 페이즈를 예시하는 흐름 다이어그램(400)이다.
일 실시예에서, NZO 예측기(402)는 머신 러닝 알고리즘들을 사용하여 단일 제조 스테이지로부터의 계측 데이터에 기초하여 상이한 제조 스테이지들에서 생성되는 오버레이 사이의 NZO를 예측한다. NZO 예측기(402)는 신경 네트워크들, 딥 생성 모델링(deep generative modeling), 주성분 분석(principal component analysis), 신호 응답 계측(signal response metrology), 또는 이와 유사한 것과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, NZO를 예측하기에 적합한 본 기술분야에 공지된 임의의 머신 러닝 알고리즘을 이용할 수 있다.
일 실시예에서, NZO 예측기(402)는 ADI 계측 데이터(210)(ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304) 둘 다를 포함함)를 입력 트레이닝 데이터로서 그리고 AEI 오버레이 데이터(212)를 출력 트레이닝 데이터로서 제공하는 것에 의해 머신 러닝 알고리즘들에 기초하여 NZO를 예측하도록 트레이닝될 수 있다. NZO 예측기(402)는 이어서 데이터를 분석하고 입력 트레이닝 데이터에서 관찰가능한 특성들을 출력 트레이닝 데이터의 특성들에 (예컨대, 추정된 확률로) 링크시킬 수 있는 하나 이상의 패턴을 식별할 수 있다. 이와 관련하여, NZO 예측기(402)는 NZO를 예측하기에 충분한 ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)에서의 패턴들을 식별할 수 있다.
도 5는 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터, 및 NZO 예측기(402)로부터의 출력을 이용하는 프로세스 제어기의 런타임 페이즈를 예시하는 흐름 다이어그램(500)이다.
흐름 다이어그램(400)에 묘사된 트레이닝 페이즈 이후에, 제어기(106)는 현재 층 리소그래피 단계(206) 이후에 생성된 ADI 계측 데이터(210)에만 기초하여 제조 툴 제어 파라미터들에 대한 조정들을 제공할 수 있다. 예를 들어, ADI 오버레이 데이터(302) 및 ADI 플래그 데이터(304)는 입력들로서 NZO 예측기(402)에 제공될 수 있으며, NZO 예측기(402)는 현재 층 에칭 단계(208) 이후에 예측된 AEI 오버레이 측정과 연관되는 예측된 NZO를 생성할 수 있다.
그에 따라, 제어기(106)는 ADI 측정들과 동일한 시간스케일 상에서 제조 툴 제어 파라미터들에 대한 정정들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 광학 ADI 계측 툴은 제한된 스루풋 영향을 갖는 신속한 계측 측정들을 제공하기 위해 리소그래피 툴에 시간적으로 및 공간적으로 가까이 근접하여 배치될 수 있다. 예를 들어, 광학 ADI 계측 툴은 주어진 샘플 상에서의 다수의 측정들, 또는 선택된 샘플들 상에서의 측정들을 제공할 수 있다.
게다가, ADI 플래그 데이터(304)와 NZO 예측기(402)의 결합된 사용은 실제 오버레이의 정확한 추정들을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, ADI 플래그 데이터(304) 및 NZO 예측기(402)는 AEI 계측 툴을 사용한 샘플의 실제 측정을 요구하지 않으면서 현재 층 에칭 단계(208) 이후에 고분해능 AEI 계측 툴에 의해 측정될 오버레이의 정확한 추정들을 용이하게 할 수 있다. 단일 제조 단계(예컨대, 현재 층 리소그래피 단계(206) 이후의 ADI)에서 단일 소스로부터의 계측 데이터를 제공하는 것은 부가적으로 실제 NZO를 제거하고 따라서 NZO-유도(NZO-induced) 불안정성들을 완화시킨다.
흐름 다이어그램(400)에 묘사된 트레이닝 페이즈와 흐름 다이어그램(500)에 묘사된 런타임 페이즈는 순차적으로 또는 동시에 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 트레이닝 페이즈는 런타임 이전에 하나 이상의 트레이닝 샘플에 대해 수행된다. 예를 들어, NZO 예측기(402)는 시스템적으로 변하는 일련의 프로세싱 변동들(예컨대, 변하는 막 두께, 변하는 피처 높이, CMP 분할들(CMP splits), 에칭 분할들(etch splits), 리소그래픽 초점 및/또는 선량 분할들(lithographic focus and/or dose splits), 광학 분산 분할들(optical dispersion splits), 막 조성 변동들, 또는 이와 유사한 것)을 제공하도록 설계된 하나 이상의 프로세스 이탈 샘플(process excursion samples)로 트레이닝될 수 있다. 이와 관련하여, NZO 예측기(402)는 각각의 프로세스 변동의 독립적 영향은 물론 다수의 동시적인 프로세스 변동들의 영향을 결정할 수 있다.
다른 실시예에서, 트레이닝 페이즈는 런타임 페이즈와 동시에 수행된다. 예를 들어, 생산 런 또는 로트 런(lot run)의 시작에서, 시스템(100)은 트레이닝을 위해 NZO 예측기(402)에도 피드되고 제조 툴 제어 파라미터들의 제어를 위해 제어기(106)에도 피드될 AEI 오버레이 데이터(212)를 생성하도록 AEI 계측 툴을 구현할 수 있다. 이와 관련하여, AEI 오버레이 데이터(212)와 NZO 예측기(402)로부터의 예측된 NZO에 기초한 오버레이가 비교될 수 있다. NZO 예측들의 정확도가 증가함에 따라 AEI 오버레이 데이터(212)의 사용이 이어서 단계적으로 퇴출되고(phased out) 잠재적으로 제거될 수 있다.
이제 도 6 및 도 7을 참조하면, 제어기(106)는 현재 층 에칭 단계(208) 이후에 생성된 프로세스 민감 플래그 데이터(예컨대, AEI 플래그 데이터(602))를 이용할 수 있다. 예를 들어, AEI 플래그 데이터(602)는 고 스루풋 측정들을 제공하기 위해 광학 계측(예컨대, 계측 서브시스템(104)의 한 버전) 툴에 의해 생성될 수 있다.
도 6은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터, AEI 플래그 데이터, 및 AEI 오버레이 데이터를 이용하는 NZO 예측기(402)에 대한 트레이닝 페이즈를 예시하는 흐름 다이어그램(600)이다. 도 7은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 현재 층의 제조 제어를 위한 ADI 플래그 데이터, ADI 오버레이 데이터, AEI 플래그 데이터, 및 NZO 예측기(402)로부터의 출력을 이용하는 프로세스 제어기의 런타임 페이즈를 예시하는 흐름 다이어그램(700)이다.
AEI 플래그 데이터(602)의 통합은 NZO에 기여할 수 있는 현재 층의 프로세스 변동들을 통합하는 현재 층 에칭 단계(208) 이후에 오버레이 데이터를 제공하는 것에 의해 NZO의 예측을 추가로 용이하게 할 수 있다.
일 실시예에서, AEI 플래그 데이터(602)는 각각의 샘플에 대해 현재 층 에칭 단계(208) 이후에 생성된다. 제어기(106)는 이어서 일단 이용가능하면 후속을 위해 제조 툴 제어 파라미터들에 대한 조정들을 생성할 수 있다. 광학 계측 툴을 사용하여 생성되는 AEI 플래그 데이터(602)가 입자 기반 계측 툴을 사용하여 생성되는 AEI 오버레이 데이터(212)에 비해 증가된 스루풋, 따라서 보다 높은 빈도수의 제어 루프를 제공할 수 있음이 본 명세서에서 인식된다.
다른 실시예에서, 이전 로트로부터의 ADI 플래그 데이터는 현재 로트에서의 AEI 플래그 데이터(602)에 대한 대체물로서 (예컨대, 피드포워드 데이터로서) 제공된다. 본 명세서에서 이전에 설명되는 바와 같이, 현재 층의 리소그래피 단계 이후에 측정되는 ADI 플래그 데이터는 이전 층에서의 프로세스 변동들에 민감할 수 있고, 따라서 그렇지 않았으면 이전 층 에칭 단계 이후에 AEI를 사용하여 획득될 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 이전 로트로부터의 ADI 플래그 데이터는 현재 로트에서의 AEI 플래그 데이터(602)에 대한 대체물을 제공될 수 있다. 이 접근법이 개별적인 AEI 측정들과 연관된 대기 시간에 의해 제한되지 않을 수 있고, 따라서 ADI 데이터에만 기초한 높은 빈도수의 제어 루프를 제공할 수 있다는 것이 인식된다.
다른 실시예에서, 피드포워드 ADI 데이터의 생성을 용이하게 하기 위해 다층 오버레이 타겟들이 샘플 상에 제조된다. 적합한 다층 오버레이 타겟들은 3개 이상의 층을 갖는 AIM 타겟들을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 예를 들어, m개의 층 li, i = 1 ... m을 포함하는 제조 프로세스를 고려한다. 이 예에서, 현재 로트에서의 현재 층 ln에 대한 AEI 플래그 데이터(602)는 이전 로트에서의 층 ln+1에 대한 ADI 플래그 데이터로 대체될 수 있다.
게다가, 제어기(106)는 제조 툴 제어 파라미터들에 대한 조정들을 제공하기 위해 피드백 및/또는 피드포워드 데이터로서 임의의 ADI 측정들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 형상 오버레이 데이터는 형상 파라미터들에 따른 로트들 내의 그룹화에 기초하여 샘플 대 샘플 제어(sample to sample control)를 제공하기 위해 트레이닝 페이즈 또는 런타임 페이즈 중 어느 하나 동안 피드포워드 또는 피드백 데이터로서 제공될 수 있다. 다른 예로서, (예컨대, 정렬 마크 비대칭 메트릭과 연관된) 정렬 부정확도 데이터는 트레이닝 페이즈 또는 런타임 페이즈 중 어느 하나 동안 피드백 또는 피드포워드 데이터로서 제공될 수 있다.
도 8은 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 프로세스 제어 방법(800)에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름 다이어그램이다. 출원인은 시스템(100)과 관련하여 본 명세서에서 이전에 설명된 실시예들 및 실현 기술들(enabling technologies)이 방법(800)으로 확장되는 것으로 해석되어야 한다는 점에 유의한다. 그렇지만, 방법(800)이 시스템(100)의 아키텍처로 제한되지 않는다는 점에 또한 유의해야 한다.
일 실시예에서, 방법(800)은 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하는 단계(802)를 포함한다. 예를 들어, ADI 데이터는 제조되고 있는 반도체 디바이스의 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타낼 수 있다. 게다가, ADI 데이터는 하나 이상의 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, ADI 데이터는 높은 빈도수의 제어 루프를 용이하게 하기 위해 ADI 데이터를 프로세스 제어기에 신속하게 제공하기에 적합한 고 스루풋 계측 툴을 사용하여 생성된다. 예를 들어, ADI 데이터는 이미지 기반 계측 툴 또는 산란측정 기반 계측 툴과 같은 광학 계측 툴을 사용하여 생성될 수 있다.
다른 실시예에서, 방법(800)은 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하는 단계(804)를 포함한다. 게다가, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응할 수 있다.
일 실시예에서, AEI 데이터는 스캐닝 전자 계측 툴과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 고 정확도 계측 툴을 사용하여 생성된다. 이와 관련하여, AEI 계측 툴은 ADI 계측 툴보다 높은 분해능을 나타내지만, ADI 계측 툴보다 잠재적으로 낮은 스루풋을 나타낼 수 있다.
다른 실시예에서, 방법(800)은 ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하는 단계(806)를 포함한다. 주어진 층에 대해 ADI와 AEI 동안 측정되는 오버레이 사이의 차이와 연관된 비-제로 오프셋이 제어 시스템에서 불안정성들을 유발할 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 그에 따라, NZO 예측기는 임의의 ADI 데이터를 입력으로서 받아들일 수 있고 NZO의 예측(또는 대안적으로 AEI 데이터)을 제공할 수 있다.
단계(806)는 신경 네트워크들, 딥 생성 모델링, 주성분 분석, 신호 응답 계측, 또는 이와 유사한 것과 같은, 그러나 이들로 제한되지 않는, 본 기술분야에 공지된 임의의 유형의 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 NZO 예측기를 트레이닝하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 방법(800)은 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터에 기초하여 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 생성하는 단계(808)를 포함한다. 제어 파라미터들은 따라서 선택된 허용오차 내에서 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지할 수 있다.
일 실시예에서, 단계(804)에서 트레이닝된 NZO 예측기는 현재 층에 대한 ADI 입력들을 받아들이고 AEI 계측 툴을 사용하여 오버레이 측정들과 연관된 NZO를 예측하는 것에 의해 런타임 페이즈에서 동작한다. 이와 관련하여, 실제 AEI 측정들이 요구되지 않을 수 있다. 그에 따라, 프로세스 제어기는 ADI 데이터 취득의 빈도수로 제조 툴(예컨대, 리소그래피 툴)에 대한 제어 파라미터들을 업데이트할 수 있다.
다른 실시예에서, 방법(800)은 적어도 하나의 생산 샘플 상에 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴에 제어 파라미터들의 값들을 제공하는 단계(810)를 포함한다. 예를 들어, 제어 파라미터들(또는 제어 파라미터들에 대한 조정들)은 현재 층의 제조를 위한 리소그래피 툴로 전송될 수 있다.
본 명세서에 설명된 주제는 때로는 다른 컴포넌트들 내에 포함되거나 다른 컴포넌트들과 접속되는 상이한 컴포넌트들을 예시하고 있다. 그러한 묘사된 아키텍처들이 단지 예시적인 것이라는 것과, 실제로, 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처들이 구현될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 개념적 의미에서, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트들의 임의의 배열은 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "연관"된다. 따라서, 특정의 기능을 달성하도록 조합되는 본 명세서에서의 임의의 2개의 컴포넌트는, 아키텍처들 또는 매개 컴포넌트들(intermedial components)과 상관없이, 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관"되는 것으로 보일 수 있다. 마찬가지로, 그렇게 연관된 임의의 2개의 컴포넌트는 원하는 기능을 달성하도록 서로 "접속된" 또는 "커플링된" 것으로 또한 보일 수 있고, 그렇게 연관될 수 있는 임의의 2개의 컴포넌트는 원하는 기능을 달성하도록 서로 "커플링가능한" 것으로 또한 보일 수 있다. 커플링가능한의 특정 예들은 물리적으로 상호작용가능한(physically interactable) 및/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 무선으로 상호작용가능한 및/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 논리적으로 상호작용가능한 및/또는 논리적으로 상호작용하는 컴포넌트들을 포함하지만 이들로 제한되지 않는다.
본 개시내용 및 그의 부수적 장점들 중 다수가 전술한 설명에 의해 이해될 것이고, 개시된 주제를 벗어나지 않으면서 또는 그의 실질적 장점들 전부를 희생시키지 않으면서 컴포넌트들의 형태, 구조 및 배열에 다양한 변경들이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다. 설명된 형태는 단지 설명적인 것이며, 하기의 청구항들의 의도는 그러한 변경들을 포괄하고 포함하는 것이다. 게다가, 본 발명이 첨부된 청구항들에 의해 규정된다는 것이 이해되어야 한다.

Claims (39)

  1. 프로세스 제어 시스템으로서,
    선택된 사양 내에서 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지하도록 제어 파라미터들을 제공하기 위해 상기 현재 층을 제조하는 리소그래피 툴에 통신가능하게 커플링되도록 구성된 제어기
    를 포함하며,
    상기 제어기는 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    상기 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하게 하고 - 상기 ADI 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터를 포함하고, 상기 ADI 데이터는 상기 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 더 포함함 -;
    상기 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하게 하며 - 상기 AEI 오버레이 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내고, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응함 -;
    ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하게 하고;
    하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 상기 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 상기 ADI 데이터에 기초하여 상기 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 상기 현재 층을 제조하는 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 값들을 생성하게 하며;
    상기 적어도 하나의 생산 샘플 상에 상기 현재 층을 제조하기 위한 상기 리소그래피 툴에 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 제공하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    이전 로트에서의 적어도 하나의 생산 샘플 상의 하나 이상의 후속 층으로부터의 ADI 플래그 데이터를 수신하게 하고 - 상기 하나 이상의 후속 층은 상기 이전 로트에서의 상기 현재 층 위에 제조됨 -;
    상기 하나 이상의 후속 층으로부터의 상기 ADI 플래그 데이터로 상기 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 생성하는 것은:
    상기 이전 로트에서의 상기 적어도 하나의 생산 샘플 상의 상기 하나 이상의 후속 층으로부터의 상기 ADI 플래그 데이터에 기초하여 상기 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 생성하는 것을 더 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 계측 타겟의 상기 ADI 플래그 데이터는 타겟 메트릭에 기초하여 상기 계측 타겟의 하나 이상의 관심 영역을 분석하는 것에 의해 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 계측 타겟은 주기적 구조체를 포함하고, 상기 타겟 메트릭은,
    상기 하나 이상의 관심 영역 중 적어도 하나를 주기적 성분, 선형 성분, 및 잡음 성분으로 분해하는 것을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 타겟 메트릭은,
    상기 주기적 성분의 강도, 상기 주기적 성분의 상기 강도 대 상기 잡음 성분의 강도의 비 중 적어도 하나를 더 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  7. 제4항에 있어서, 상기 계측 타겟은 주기적 구조체를 포함하고, 상기 타겟 메트릭은,
    상기 하나 이상의 관심 영역의 대칭성의 척도(measure)를 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 ADI의 계측 툴은 상기 AEI의 계측 툴보다 높은 스루풋을 갖는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 AEI의 계측 툴은 상기 ADI의 계측 툴보다 높은 분해능을 갖는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  10. 제1항에 있어서, 상기 ADI 오버레이 데이터 및 상기 ADI 플래그 데이터는 복합 계측 레시피를 사용하여 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 복합 계측 레시피는 상기 ADI 오버레이 데이터를 측정하기 위한 제1 샘플링 위치 세트 및 상기 ADI 플래그 데이터를 측정하기 위한 제2 샘플링 위치 세트를 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 제1 샘플링 위치 세트는 상기 제2 샘플링 위치 세트보다 큰 것인, 프로세스 제어 시스템.
  13. 제1항에 있어서, 상기 ADI 오버레이 데이터 및 상기 ADI 플래그 데이터는 상이한 계측 타겟들 상에서 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  14. 제1항에 있어서, 상기 ADI 오버레이 데이터 및 상기 ADI 플래그 데이터는 공통 계측 타겟들의 상이한 셀들 상에서 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  15. 제1항에 있어서, 상기 ADI 툴은,
    광학 계측 툴을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  16. 제1항에 있어서, 상기 AEI 툴은,
    입자 빔 계측 툴을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  17. 제16항에 있어서, 상기 입자 빔 계측 툴은,
    전자 빔 계측 툴 또는 이온 빔 계측 툴 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  18. 프로세스 제어 시스템으로서,
    선택된 사양 내에서 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지하도록 제어 파라미터들을 제공하기 위해 상기 현재 층을 제조하는 리소그래피 툴에 통신가능하게 커플링되도록 구성된 제어기
    를 포함하며,
    상기 제어기는 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    상기 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하게 하고 - 상기 ADI 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터를 포함하고, 상기 ADI 데이터는 상기 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 더 포함함 -;
    상기 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하게 하며 - 상기 AEI 오버레이 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내고, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응함 -;
    하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터를 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 상기 현재 층을 제조하는 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 값들을 생성하게 하고;
    상기 적어도 하나의 생산 샘플 상에 상기 현재 층을 제조하기 위한 상기 리소그래피 툴에 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 제공하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  19. 제18항에 있어서, 상기 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 데이터를 사용하여 상기 적어도 하나의 생산 샘플의 상기 현재 층을 제조하는 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 생성하는 것은,
    ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하는 것; 및
    상기 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 상기 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 상기 ADI 데이터에 기초하여 상기 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들에 기초하여 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  20. 제18항에 있어서, 상기 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터를 사용하여 상기 적어도 하나의 생산 샘플의 상기 현재 층을 제조하는 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 생성하는 것은,
    상기 ADI 데이터에 기초하여 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 제1 빈도수로 업데이트하는 것; 및
    상기 AEI 오버레이 데이터에 기초하여 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 상기 제1 빈도수보다 낮은 제2 빈도수로 업데이트하는 것
    을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  21. 제18항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    이전 로트에서의 적어도 하나의 생산 샘플 상의 하나 이상의 후속 층으로부터의 ADI 플래그 데이터를 수신하게 하도록 - 상기 하나 이상의 후속 층은 상기 이전 로트에서의 상기 현재 층 위에 제조됨 - 구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 생성하는 것은,
    상기 이전 로트에서의 상기 적어도 하나의 생산 샘플 상의 상기 하나 이상의 후속 층으로부터의 상기 ADI 플래그 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 생성하는 것을 더 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  23. 제18항에 있어서, 계측 타겟의 상기 ADI 플래그 데이터는, 타겟 메트릭에 기초하여 상기 계측 타겟의 하나 이상의 관심 영역을 분석하는 것에 의해 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  24. 제23항에 있어서, 상기 계측 타겟은 주기적 구조체를 포함하고, 상기 타겟 메트릭은,
    상기 하나 이상의 관심 영역 중 적어도 하나를 주기적 성분, 선형 성분, 및 잡음 성분으로 분해하는 것을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  25. 제24항에 있어서, 상기 타겟 메트릭은,
    상기 주기적 성분의 강도, 상기 주기적 성분의 상기 강도 대 상기 잡음 성분의 강도의 비 중 적어도 하나를 더 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  26. 제23항에 있어서, 상기 계측 타겟은 주기적 구조체를 포함하고, 상기 타겟 메트릭은,
    상기 하나 이상의 관심 영역의 대칭성의 척도를 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  27. 제18항에 있어서, 상기 ADI의 계측 툴은 상기 AEI의 계측 툴보다 높은 스루풋을 갖는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  28. 제18항에 있어서, 상기 AEI의 계측 툴은 상기 ADI의 계측 툴보다 높은 분해능을 갖는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  29. 제18항에 있어서, 상기 ADI 오버레이 데이터 및 상기 ADI 플래그 데이터는 복합 계측 레시피를 사용하여 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  30. 제29항에 있어서, 상기 복합 계측 레시피는 상기 ADI 오버레이 데이터를 측정하기 위한 제1 샘플링 위치 세트 및 상기 ADI 플래그 데이터를 측정하기 위한 제2 샘플링 위치 세트를 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  31. 제30항에 있어서, 상기 제1 샘플링 위치 세트는 상기 제2 샘플링 위치 세트보다 큰 것인, 프로세스 제어 시스템.
  32. 제18항에 있어서, 상기 ADI 오버레이 데이터 및 상기 ADI 플래그 데이터는 상이한 계측 타겟들 상에서 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  33. 제18항에 있어서, 상기 ADI 오버레이 데이터 및 상기 ADI 플래그 데이터는 공통 계측 타겟들의 상이한 셀들 상에서 생성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  34. 제18항에 있어서, 상기 ADI 툴은,
    광학 계측 툴을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  35. 제18항에 있어서, 상기 AEI 툴은,
    입자 빔 계측 툴을 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  36. 제35항에 있어서, 상기 입자 빔 계측 툴은,
    전자 빔 계측 툴 또는 이온 빔 계측 툴 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  37. 프로세스 제어 시스템으로서,
    ADI(after-development inspection) 툴;
    AEI(after-etch inspection) 툴;
    현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴; 및
    선택된 사양 내에서 상기 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지하도록 제어 파라미터들을 제공하기 위해 상기 ADI 툴, 상기 AEI 툴, 및 상기 리소그래피 툴에 통신가능하게 커플링되도록 구성된 제어기
    를 포함하며,
    상기 제어기는 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    상기 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 상기 ADI 툴로부터 수신하게 하고 - 상기 ADI 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터를 포함하고, 상기 ADI 데이터는 상기 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 더 포함함 -;
    상기 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 상기 AEI 툴로부터 수신하게 하며 - 상기 AEI 오버레이 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내고, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응함 -;
    ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하게 하고;
    하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 상기 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 상기 ADI 데이터에 기초하여 상기 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 상기 현재 층을 제조하는 상기 리소그래피 툴의 상기 제어 파라미터들의 값들을 생성하게 하며;
    상기 적어도 하나의 생산 샘플 상에 상기 현재 층을 제조하기 위한 상기 리소그래피 툴에 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 제공하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 프로세스 제어 시스템.
  38. 비-제로 오프셋 예측기로서,
    하나 이상의 프로세서를 포함하는 제어기
    를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    트레이닝 데이터를 수신하게 하고 - 상기 트레이닝 데이터는:
    ADI 툴로부터의 현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터 - 상기 ADI 데이터는 상기 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터를 포함하고, 상기 ADI 데이터는 상기 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 더 포함함 -;
    AEI 툴로부터의 상기 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터 - 상기 AEI 오버레이 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내고, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응함 - 를 포함함 -;
    하나 이상의 이전 생산 샘플들로부터의 ADI 데이터 및 상기 트레이닝 데이터를 사용하여 상기 비-제로 오프셋의 값들을 예측하게 하며;
    적어도 하나의 생산 샘플 상에 상기 현재 층을 제조하기 위한 상기 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 조정하기 위해 상기 비-제로 오프셋을 프로세스 제어기에 제공하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 비-제로 오프셋 예측기.
  39. 프로세스 제어 방법으로서,
    현재 층에 대한 리소그래피 단계 이후의 ADI(after-development inspection) 데이터를 ADI 툴로부터 수신하는 단계 - 상기 ADI 데이터는 상기 현재 층과 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내는 ADI 오버레이 데이터를 포함하고, 상기 ADI 데이터는 상기 하나 이상의 이전 층의 제조 동안의 프로세스 편차들을 나타내는 ADI 플래그 데이터를 더 포함함 -;
    상기 현재 층의 노광 단계 이후의 AEI(after etch inspection) 오버레이 데이터를 AEI 툴로부터 수신하는 단계 - 상기 AEI 오버레이 데이터는 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러들을 나타내고, 비-제로 오프셋은 ADI 데이터와 AEI 오버레이 데이터로부터 결정되는 오버레이 에러 사이의 차이에 대응함 -;
    ADI 데이터로부터 비-제로 오프셋을 예측하기 위해 하나 이상의 트레이닝 샘플로부터의 ADI 데이터 및 AEI 오버레이 데이터로 비-제로 오프셋 예측기를 트레이닝하는 단계;
    하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 ADI 데이터 및 상기 하나 이상의 이전 생산 샘플로부터의 상기 ADI 데이터에 기초하여 상기 비-제로 오프셋 예측기에 의해 생성된 비-제로 오프셋들을 사용하여 적어도 하나의 생산 샘플의 상기 현재 층을 제조하기 위한 리소그래피 툴의 제어 파라미터들의 값들을 생성하는 단계 - 상기 제어 파라미터들은 선택된 허용오차 내에서 상기 현재 층과 상기 하나 이상의 이전 층 사이의 오버레이 에러를 유지함 -; 및
    상기 적어도 하나의 생산 샘플 상에 상기 현재 층을 제조하기 위한 상기 리소그래피 툴에 상기 제어 파라미터들의 상기 값들을 제공하는 단계
    를 포함하는, 프로세스 제어 방법.
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