KR102541500B1 - 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

웨이퍼에 형성된 미세 패턴들의 정렬 상태를 정확히 측정 및 검사할 수 있도록 오버레이 키 패턴의 센터 좌표를 정확히 찾을 수 있는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템 및 방법이 개시된다. 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법은 오버레이 타겟 이미지를 미리 설정된 크기로 조정하며 조정된 이미지에서 제1 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산하는 러프 검색 단계, 및 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 값을 계산하여 파인 센터 좌표를 계산하는 파인 검색 단계를 포함한다.

Description

상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR CENTERING POSITION OF OVERLAY KEY BASED ON CORRELATION AND METHOD THEREOF}
본 발명은 반도체 공정에 관한 것으로, 보다 상세하게는 반도체 공정에서 상관관계 기반 오버레이 키를 센터링하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
반도체 공정에서는 웨이퍼 표면에 감광막(Photo Resist)을 형성하고, 스텝퍼(stepper)를 사용한 노광 공정에서 레티클(reticle) 상의 웨이퍼 표면 상의 감광막에 전사하고, 노광 공정이 완료된 감광막을 현상한다. 이후 현상된 감광막을 식각 마스크를 사용하여 웨이퍼 표면을 식각하는 포토리소그래피(Photolithography) 공정에 의해 웨이퍼 표면에 회로 패턴을 형성하고, 포토리소그래피 공정을 반복하여 웨이퍼 표면에 회로 패턴을 갖는 다층 막을 형성하여 반도체 소자가 제조된다.
반도체 공정에서 반도체 기판에 미세 패턴을 형성하기 위해 수행되는 노광 공정은 반도체 기판 상에 포토 레지스트(Photo-Resist)를 도포하고, 포토 레지스트가 도포된 반도체 기판에 열을 가하며, 마스크에 형성된 패턴을 반도체 기판 표면에 패턴을 일치시킨 후, 빛을 부분적으로 투과시켜 해당 부위의 포토 레지스트를 노광하며, 노광 공정 후 현상액을 분사하여 노광시 빛이 투과된 부분 또는 빛이 투과되지 않은 부분을 화학 작용에 의해 제거하며, 반도체 기판에 패턴을 형성한 다음 정렬 상태를 측정하고 수직 정렬도를 계측한다.
한편, 반도체 칩을 웨이퍼 상에 만들기 위해 상부 박막층과 하부 박막층의 수직 정렬도를 오버레이(overlay)라고 하며, 광학 오버레이 계측 장치는 오버레이 키(overlay key)를 사용하여 반도체 기판 상에 형성된 패턴과 현재 공정에서 형성된 패턴의 정렬 상태를 검사하여 미세 불량을 검출하고 반도체 공정상 불량을 검출한다.
반도체 기판의 미세 패턴들의 정렬 상태를 측정하고 검사하는 오버레이 공정은 반도체 기판 상에 다층 레이어로 구성된 복수의 박막층에 형성된 하부 박막층 패턴과 상부 박막층 패턴이 정확하게 정렬되었는지 확인하기 위해 오버레이 마크(overlay mark)를 사용하며, 상부 박막층과 하부 박막층의 정렬 상태를 확인한다.
광학 오버레이 측정 계측 장비는 반도체 공정에서 초고정밀 측정으로 여러 층으로 쌓인 반도체 기판 상에 다층 레이어로 구성된 복수의 박막층에 형성된 하부 박막층 패턴과 상부 박막층 패턴이 정확하게 정렬되었는지 오버레이 마크를 사용하여 회로 패턴이 잘 정렬됐는지 측정한다.
오버레이 마크의 정렬도를 측정하기 위해서는 PR(Pattern Recognition) 액션(Action)이 선행되어야 한다.
레시피(Recipe)에 입력된 타겟(Overlay Key) 포지션(Position)으로 스테이지(Stage)를 이동시킬 때 하드웨어(로봇, 스테이지 등)의 재현성(Repeatability)의 영향으로 정확한 위치를 찾는데 한계가 있다.
PR 액션은 이를 보정하는 기술로, 레시피에 등록된 모델 이미지와 FOV(Field of View)상의 라이브(Live) 이미지가 매칭(Matching)되는 위치를 센터(Center)로 검출하여 오프셋(offset)만큼 추가적으로 스테이지 무브(Stage Move)를 해준다.
그런데 이미지 간의 1:1 매칭을 통해 추가적인 스테이지 무브를 하는 방식은 레시피에 등록된 이미지가 웨이퍼 전반의 모든 타겟의 이미지를 대변할 수 있을 때 가능하다.
공정상의 영향으로 인해 오버레이 키 이미지 간의 베리에이션(Variation)이 심할 경우 PR 페일(Fail)이 발생할 수 있다.
따라서, PR 페일을 보완하여 오버레이 키의 센터 좌표를 찾아 정확히 센터링하는 기술이 요구되고 있다.
등록특허 KR 10-1604789(2016.03.14)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 공정상의 이유로 발생한 오버레이 키 이미지 간의 베리에이션(Variation)을 극복하고 PR(Pattern Recognition)을 수행하기 위해 상관관계 기반 오버레이 키를 센터링하는 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
일 실시예에 따른 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템은, 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함하는 오버레이 계측 장비를 포함하고, 프로세서는 오버레이 타겟(overlay target) 이미지를 수신하고, 오버레이 타겟 이미지를 전체 이미지보다 작은 크기로 조정하며, 조정된 이미지에서 제1 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산하고, 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 상기 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 값을 계산하여 파인 센터 좌표를 계산한다.
일 실시예에 따른 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법은, 오버레이 타겟(overlay target) 이미지를 미리 설정된 크기로 조정하며 조정된 이미지에서 제1 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산하는 러프 검색(Rough Search) 단계, 및 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 값을 계산하여 파인 센터 좌표를 계산하는 파인 검색(Fine Search) 단계를 포함한다.
실시예에 따르면, 상관관계 기반으로 오버레이 키를 정확히 센터링함으로써 도체 기판의 미세 패턴들의 정렬 상태를 정확히 측정하고 검사할 수 있다.
또한, 오버레이 키 패턴의 좌표를 정확히 찾음으로써 오버레이 계측의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
또한, 오버레이 키 별 베리에이션이 심할 경우 발생할 수 있는 PR(Pattern Recognition) 실패를 방지할 수 있다.
또한, PR 파라미터에 민감하게 반응하는 레이어의 경우 발생할 수 있는 PR 미스 리딩(MisReading)을 보완할 수 있다.
상술한 효과와 더불어 본 발명의 구체적인 효과는 이하 발명을 실시하기 위한 구체적인 사항을 설명하면서 함께 기술한다.
도 1은 PR(Pattern Recognition) 액션(action)을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 상관 관계 기반 오버레이 키 센터 찾는 방법의 흐름도이다.
도 3 내지 도 5는 도 2의 상관 관계 서치 영역을 예시한 도면들이다.
도 6은 도 2의 상관 관계 기반 오버레이 키 센터를 찾는 방법을 예시한 도면이다.
도 7은 도 2의 상관 관계 계산을 위한 템플릿의 정의를 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 상관 관계 기반 오버레이 키 센터링 방법의 흐름도이다.
전술한 목적, 수단 및 효과는 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
이하에서는, 공정상의 이유로 발생한 오버레이 키 이미지 간의 베리에이션(Variation)을 극복하고 PR(Pattern Recognition)을 수행하기 위해 상관관계 기반 오버레이 키를 센터링하는 시스템 및 그 방법이 개시된다.
실시예에 따른 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법을 설명하기에 앞서, 본 명세서에서 사용되는 용어의 의미를 정의한다.
명세서에서, 오버레이(overlay)는 반도체 칩을 웨이퍼 상에 만들기 위한 상부 박막층과 하부 박막층의 수직 정렬도로 정의될 수 있다.
명세서에서, 오버레이 키(overlay key)는 광학 오버레이 계측 장치에서 반도체 기판 상에 형성된 패턴과 현재 공정에서 형성된 패턴의 정렬 상태를 검사하여 미세 불량을 검출하고 반도체 공정상 불량을 검출하는데 이용되는 것으로 정의될 수 있다.
명세서에서, PRU는 오버레이 계측을 실시하기 위해 오버레이 키를 인식 하는 것으로, FOV(Field of View) 내에서 오버레이 키를 센터링하는 것을 포함할 수 있다.
명세서에서, 타겟 파인더는 프로세서가 탑재된 PC 단말기, 오버레이 계측 장비에서 구현될 수 있다. 일례로, 타겟 파인더는 상관관계 기반으로 오버레이 키의 센터 좌표를 계산하는 어플리케이션일 수 있다.
도 1은 PR(Pattern Recognition) 액션(action)을 설명하기 위한 도면이다.
타겟(Overlay Key) 포지션으로 스테이지를 이동시킬 때 계측 장비의 재현성(Repeatability)의 영향으로 정확한 위치를 찾는데 한계가 있다.
PR 액션은 이를 보정하는 기술로, 레시피에 등록된 모델 이미지와 FOV 상의 라이브 이미지가 매칭되는 위치를 센터로 검출하여 오프셋만큼 추가적으로 스테이지 무브(Stage Move)를 해준다.
그런데 이미지 간의 1:1 매칭을 통해 추가적인 스테이지 무브를 하는 방식은 레시피에 등록된 이미지가 웨이퍼 전반의 모든 타겟의 이미지를 대변할 수 있을 때 가능하다.
공정상의 영향으로 인해 오버레이 키 이미지 간의 베리에이션(Variation)이 심할 경우 PR 페일(Fail)이 발생할 수 있다.
이를 위해 본 실시예는 입력 영상에서 작은 크기의 템플릿 영상과 일치하는 부분을 찾는 템플릿 매칭 함수를 이용하여 오버레이 키의 센터 위치를 검출한다. 일례로, 입력 영상으로서 라이브 영상 즉, 계측 하면서 획득하는 영상에 대하여 템플릿 영상과 일치하는 부분을 찾는 템플릿 매칭 함수를 이용하여 센터 위치를 검출할 수 있다.
반도체 칩을 웨이퍼 상에 만들기 위해 상부 박막층과 하부 박막층의 수직 정렬도를 오버레이(overlay)라고 하며, 광학 오버레이 계측 장치는 오버레이 키(overlay key)를 사용하여 반도체 기판 상에 형성된 패턴과 현재 공정에서 형성된 패턴의 정렬 상태를 검사하여 미세 불량을 검출하고 반도체 공정상 불량을 검출한다.
일 실시예에 따른 상관 관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템 및 방법은 입력 함수와 대상 함수가 얼마나 유사한지에 대해서 측정할 수 있는 도구를 이용하여 유사성을 측정할 수 있다. 일례로, 이미지에 활용할 경우 두 이미지가 얼마나 유사한지에 대해서 측정할 수 있는 도구를 이용하여 상관관계 값을 도출할 수 있다.
확률론과 통계학에서 사용되는 상관 분석(Correlation Analysis)은 두 변수 간의 선형적 관계를 분석하는 방법이다. 이때 두 변수 간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation 또는 Correlation Coefficient)라고 한다.
통계적 상관관계의 분석에는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient) 분석, 스피어만 상관계수(Spearman Correlation Coefficient) 분석 등 여러 가지 기법이 존재한다.
실시예는, 입력 영상에서 작은 크기의 템플릿 영상과 일치하는 부분을 찾는 템플릿 매칭 함수를 이용할 수 있다.
템플릿 매칭 원리는 템플릿을 입력 영상좌측 상단에서부터 우측 하단까지 모든 부분과 비교하여 스캔 한다.
템플릿 매칭 함수는 상관 관계 값을 나타내는 방법에 따른 다양한 템플릿 매칭 함수를 포함할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 상관 관계 기반 오버레이 키 센터 찾는 방법의 흐름도이다.
도 2를 참고하면, 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법은 러프 검색 단계(S10) 및 파인 검색 단계(S50)를 포함한다.
먼저, 러프 검색 단계(S10)는 오버레이 타겟 이미지를 미리 설정된 크기로 조정하며 조정된 이미지에서 제1 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산한다.
러프 검색 단계(S10)에 대하여 설명하면 다음과 같다.
오버레이 타겟 이미지를 미리 설정된 크기로 조정한다(S20). 일례로, 타겟 파인더는 측정 장비로부터 오버레이 타겟 이미지를 수신하고, 오버레이 타겟 이미지의 크기를 1/2로 줄일 수 있다. 이는 템플릿 매칭 함수 처리 시간을 최소화한다. 여기서, 타겟 파인더는 상관관계 기반으로 오버레이 키의 센터 좌표를 계산하는 어플리케이션이거나 프로세서를 구비한 컴퓨팅 단말기일 수 있다.
이어서, 조정된 이미지에서 제1 템플릿과 제2 템플릿 및 제1 상관 검색 영역을 정의하고, 제1 상관 검색 영역에서 제1 템플릿과 제2 템플릿 간의 제1 상관관계 값들을 계산한다(S30).
도 3 내지 도 5는 도 2의 상관 관계 서치 영역을 예시한 도면들이다.
도 3 내지 도 5를 참고하면, 일례로, 제1 상관 검색 영역은 조정된 이미지의 전체 영역으로 정의될 수 있다.
제1 템플릿(1)과 제2 템플릿(2)은 미리 설정된 크기의 가로 및 세로 값을 가지며 대각선을 기준으로 서로 대칭되도록 정의될 수 있다.
일례로, 실시예는 제1 템플릿(1)의 이미지와 제2 템플릿(2)의 이미지를 180도 회전한 이미지를 비교하여 유사도를 상관관계 값으로 나타낼 수 있다. 다른 일례로, 제1 템플릿(1)의 이미지를 제1 템플릿(1)과 제2 템플릿(2) 사이의 대각선을 기준으로 반전시킨 이미지와 제2 템플릿(2)의 이미지를 비교하여 유사도를 상관관계 값으로 나타낼 수 있다.
일례로, 실시예는 제1 템플릿(1)과 제2 템플릿(2)의 유사도가 높을수록 상관관계 값을 높은 값으로 나타낼 수 있다.
도 6은 도 2의 상관 관계 기반 오버레이 키 센터를 찾는 방법을 예시한 도면이다.
도 2 및 도 6을 참고하면, 조정된 이미지의 전체 영역 내에서 제1 템플릿(1)과 제2 템플릿(2)의 제1 상관관계 값들을 기반으로 러프 센터 좌표를 계산한다(S40).
러프 센터 좌표 계산에 대하여 구체적으로 설명하면, 제1 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿(1)과 제2 템플릿(2)을 찾고, 제1 템플릿(1)과 제2 템플릿(2)의 좌표(X1, Y1)를 이용하여 러프 센터 좌표(Cx, Cy)를 계산한다.
일례로, 러프 센터 좌표 Cx는 X1 + 템플릿 가로(또는 너비)으로 계산될 수 있고, 러프 센터 좌표 Cy는 Y1 + 템플릿 세로(또는 높이)으로 계산될 수 있다.
다음으로, 파인 검색 단계(S50)는 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 값을 계산하여 파인 센터 좌표를 계산한다.
파인 검색 단계에 대하여 설명하면 다음과 같다.
파인 검색 단계는 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 검색 영역을 정의한다(S60).
도 7은 도 2의 상관 관계 계산을 위한 템플릿의 정의를 나타내는 도면이다.
도 7을 참고하면, 원본 이미지에서 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 검색 영역을 정의한다. 일례로, 제2 상관관계 검색 영역은 러프 센터 좌표를 기준으로 제1 템플릿 또는 제2 템플릿의 너비와 높이의 2배의 값을 갖도록 정의될 수 있다.
원본 이미지에서 러프 센터 좌표를 기준으로 제1 템플릿과 제2 템플릿 영역을 정의한다. 일례로, 제1 템플릿과 제2 템플릿은 러프 센터 좌표를 지나는 대각선을 기준으로 서로 대칭되는 영역에 정의될 수 있다.
그리고, 원본 이미지의 제2 상관관계 검색 영역 내의 제1 템플릿과 제2 템플릿의 제2 상관관계 값들을 계산한다(S70).
일례로, 제1 템플릿(1)의 이미지와 제2 템플릿(2)의 이미지를 180도 회전한 이미지를 비교하여 유사도에 따른 제2 상관관계 값을 계산할 수 있다. 또는, 제1 템플릿(1)의 이미지와 제2 템플릿(2)의 이미지를 반전시킨 이미지를 비교하여 유사도에 따른 제2 상관관계 값을 계산할 수 있다.
그리고, 제2 상관관계 값들을 기반으로 상기 파인 센터 좌표를 계산한다(S80).
파인 센터 좌표를 계산하는 과정은 제2 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾으며, 찾은 제1 템플릿 또는 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 파인 센터 좌표를 계산한다.
도 8은 일 실시예에 따른 상관 관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템 및 그 방법의 흐름도이다.
도 8을 참고하면, 타겟 파인더는 러프 검색 단계를 통해서 러프 센터 좌표를 계산하고, 파인 검색 단계를 통해서 파인 센터 좌표를 계산한다.
러프 검색 단계는 프로세싱 시간을 최소화하기 위해 전체 이미지 크기를 축소한다. 일례로, 전체 이미지의 크기를 1/2 크기로 리사이즈(Resize)하거나 1/4 크기로 리사이즈할 수 있다. 물론, 이에 한정되는 것은 아니며, 센터 좌표를 계산하는 프로세싱 시간을 최소화할 수 있는 기술 사상 내에서 변경 실시될 수 있다.
제1 템플릿(1)과 제2 템플릿(2)을 도 5처럼 정의한다. 리사이즈된 이미지의 전체 영역을 제1 상관관계 검색 영역으로 정의한다.
제1 상관관계 검색 영역 안에서의 제1 템플릿과 제2 템플릿 간의 상관관계 값을 계산한다. 상관관계 값이 가장 큰 템플릿을 찾고 이를 이용하여 러프 센터 좌표를 계산한다.
파인 센터 좌표 러프 검색에서 찾은 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 영역을 정의한다. 원본 이미지에서 제2 상관관계 영역에서의 제1 템플릿과 제2 템플릿 간의 상관관계 값을 계산한다.
상관관계 값이 가장 큰 템플릿을 찾고 이를 이용하여 파인 센터 좌표를 계산한다.
일례로, 오버레이 계측 장비는 내부에 타겟 파인더를 구비하여 계산된 파인 센터 좌표를 레시피에 등록하거나 등록된 레시피의 파인 센터 좌표를 이용하여 스테이지를 타겟 센터로 이동시킬 수 있다. 이때, 오버레이 계측 장비는 제1 케이스로, 타겟 파인더를 이용하여 레시피에 PRU 이미지를 등록할 수 있다. 오버레이 계측 장비는 제2 케이스로, 타겟 파인더를 이용하여 에딧레시피(EditRecipe) 중에 타겟 센터로 스테이지를 이동시킬 수 있다..
이와 같이 일 실시예에 따른 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템은, 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함하는 오버레이 계측 장비를 포함하고, 프로세서는, 오버레이 타겟(overlay target) 이미지를 수신하고, 오버레이 타겟 이미지를 전체 이미지보다 작은 크기로 조정하며, 조정된 이미지에서 제1 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산하고, 상기 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 상기 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 값을 계산하여 파인 센터 좌표를 계산한다.
오버레이 계측 장비에서, 프로세서는 러프 센터 좌표를 계산하는 경우, 오버레이 타겟 이미지를 미리 설정된 크기로 조정하고, 조정된 이미지에서 제1 템플릿과 제2 템플릿 및 제1 상관 검색 영역을 정의하며, 제1 상관 검색 영역에서 제1 템플릿과 제2 템플릿 간의 제1 상관관계 값들을 계산하고, 제1 상관관계 값들을 기반으로 러프 센터 좌표를 계산한다.
제1 상관 검색 영역은 조정된 이미지의 전체 영역으로 정의된다.
제1 템플릿과 제2 템플릿은 미리 설정된 크기의 가로 및 세로 값을 가지며 대각선을 기준으로 서로 대칭되도록 정의된다.
프로세서는 제1 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾으며, 찾은 제1 템플릿 또는 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 러프 센터 좌표를 계산한다.
프로세서는 파인 센터 좌표를 계산하는 경우, 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 검색 영역을 정의하고, 원본 이미지에서 제2 상관관계 검색 영역 내의 제1 템플릿과 제2 템플릿의 제2 상관관계 값들을 계산하며, 제2 상관관계 값들을 기반으로 파인 센터 좌표를 계산한다.
프로세서는 제2 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾으며, 제1 템플릿 또는 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 파인 센터 좌표를 계산한다.
오버레이 계측 장비는 파인 센터 좌표를 기초로 센터링된 오버레이 키의 이미지를 레시피에 등록한다.
그리고, 일 실시예에 따른 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법은 오버레이 타겟 이미지를 미리 설정된 크기로 조정하며 조정된 이미지에서 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산하는 러프 검색 단계, 및 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 러프 센터 좌표를 기준으로 상관관계 값을 계산하여 파인 센터 좌표를 계산하는 파인 검색 단계를 포함한다.
러프 검색 단계는 오버레이 타겟 이미지를 미리 설정된 크기로 조정하는 단계, 조정된 이미지에서 제1 템플릿과 제2 템플릿 및 제1 상관 검색 영역을 정의하는 단계, 제1 상관 검색 영역에서 제1 템플릿과 제2 템플릿 간의 제1 상관관계 값들을 계산하는 단계, 및 제1 상관관계 값들을 기반으로 러프 센터 좌표를 계산하는 단계를 포함한다.
제1 상관 검색 영역은 조정된 이미지의 전체 영역으로 정의된다.
제1 템플릿과 상기 제2 템플릿은 미리 설정된 크기의 가로 및 세로 값을 가지며 대각선을 기준으로 서로 대칭되도록 정의된다.
러프 센터 좌표를 계산하는 단계는 제1 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾는 단계, 제1 템플릿 또는 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 러프 센터 좌표를 계산하는 단계를 포함한다.
파인 검색 단계는 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 검색 영역을 정의하는 단계, 원본 이미지에서 제2 상관관계 검색 영역 내의 제1 템플릿과 제2 템플릿의 제2 상관관계 값들을 계산하는 단계, 제2 상관관계 값들을 기반으로 상기 파인 센터 좌표를 계산하는 단계를 포함한다.
파인 센터 좌표를 계산하는 단계는 제2 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾는 단계, 제1 템플릿 또는 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 파인 센터 좌표를 계산하는 단계를 포함한다.
상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법은 파인 센터 좌표를 기초로 센터링된 오버레이 키의 이미지를 레시피에 등록하는 단계를 더 포함한다.
상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법은 파인 센터 좌표를 기초로 스테이지를 타겟 위치로 이동시켜 오버레이 키를 센터링하는 단계를 더 포함한다.
실시예들에 따르면, 상관관계 기반으로 오버레이 키를 정확히 센터링함으로써 도체 기판의 미세 패턴들의 정렬 상태를 정확히 측정하고 검사할 수 있다.
또한, 오버레이 키 패턴의 센터 좌표를 정확히 찾음으로써 반도체 공정의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
또한, 오버레이 키 별 베리에이션이 심할 경우 발생할 수 있는 PR(Pattern Recognition) 실패를 방지할 수 있다.
또한, PR 파라미터에 민감하게 반응하는 레이어의 경우 발생할 수 있는 PR 미스 리딩을 보완할 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 대해서 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시 예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상의 범위 내에서 통상의 기술자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 자명하다. 아울러 앞서 본 발명의 실시 예를 설명하면서 본 발명의 구성에 따른 작용 효과를 명시적으로 기재하여 설명하지 않았을 지라도, 해당 구성에 의해 예측 가능한 효과 또한 인정되어야 함은 당연하다.

Claims (17)

  1. 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 오버레이 타겟(overlay target) 이미지를 사용하여 하부 박막층 패턴과 상부 박막층 패턴의 정렬 상태를 검사하는 오버레이 계측 장비를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 오버레이 타겟 이미지를 수신하고, 상기 오버레이 타겟 이미지를 전체 이미지보다 작은 크기로 조정하며,
    조정된 이미지에서 대각선을 기준으로 서로 대칭되는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 정의하고,
    상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿의 이미지 간에 상기 대각선을 기준으로 대칭되는 유사도를 나타내는 제1 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산하고,
    상기 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 상기 러프 센터 좌표를 지나가는 대각선을 기준으로 대칭되는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 정의하고,
    상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿의 이미지 간에 상기 대각선을 기준으로 대칭되는 유사도를 나타내는 제2 상관관계 값을 계산하여 상기 오버레이 타겟 이미지의 파인 센터 좌표를 계산하고,
    상기 파인 센터 좌표를 기초로 스테이지를 타겟 위치로 이동시켜 오버레이 키를 센터링하는,
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 러프 센터 좌표를 계산하는 경우,
    상기 조정된 이미지에서 제1 상관 검색 영역을 더 정의하며, 상기 제1 상관 검색 영역에서 상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿의 이미지 간의 상기 제1 상관관계 값을 계산하는,
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제1 상관 검색 영역은 상기 조정된 이미지의 전체 영역으로 정의되는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제1 템플릿과 상기 제2 템플릿은 미리 설정된 크기의 가로 및 세로 값을 가지는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제1 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾으며, 찾은 상기 제1 템플릿 또는 상기 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 상기 러프 센터 좌표를 계산하는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 파인 센터 좌표를 계산하는 경우,
    상기 원본 이미지에서 상기 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 검색 영역을 더 정의하고, 상기 제2 상관관계 검색 영역 내의 상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿의 이미지 간의 상기 제2 상관관계 값들을 계산하는,
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제2 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾으며, 상기 제1 템플릿 또는 상기 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 상기 파인 센터 좌표를 계산하는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 파인 센터 좌표를 기초로 센터링된 오버레이 키의 이미지를 레시피에 등록하는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템.
  9. 하부 박막층 패턴과 상부 박막층 패턴의 정렬 상태를 검사하기 위한 오버레이 타겟(overlay target) 이미지를 전체 이미지보다 작은 크기로 조정하며, 조정된 이미지에서 대각선을 기준으로 서로 대칭되는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 정의하고, 상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿의 이미지 간에 상기 대각선을 기준으로 대칭되는 유사도를 나타내는 제1 상관관계 값을 계산하여 러프 센터 좌표를 계산하는 러프 검색(Rough Search) 단계; 및
    상기 오버레이 타겟 이미지의 원본 이미지에서 상기 러프 센터 좌표를 지나가는 대각선을 기준으로 대칭되는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 정의하고, 상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿의 이미지 간에 상기 대각선을 기준으로 대칭되는 유사도를 나타내는 제2 상관관계 값을 계산하여 상기 오버레이 타겟 이미지의 파인 센터 좌표를 계산하는 파인 검색(Fine Search) 단계; 및
    상기 파인 센터 좌표를 기초로 스테이지를 타겟 위치로 이동시켜 오버레이 키를 센터링하는 단계를 포함하는,
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 러프 검색 단계는
    상기 조정된 이미지에서 제1 상관 검색 영역을 정의하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 상관 검색 영역에서 상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿 의 이미지 간의 상기 제1 상관관계 값들을 계산하는,
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제1 상관 검색 영역은 상기 조정된 이미지의 전체 영역으로 정의되는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제1 템플릿과 상기 제2 템플릿은 미리 설정된 크기의 가로 및 세로 값을 가지는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 러프 센터 좌표를 계산하는 단계는
    상기 제1 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾는 단계;
    상기 제1 템플릿 또는 상기 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 상기 러프 센터 좌표를 계산하는 단계를 포함하는
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 파인 검색 단계는
    상기 원본 이미지에서 상기 러프 센터 좌표를 기준으로 제2 상관관계 검색 영역을 정의하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 상관관계 검색 영역 내의 상기 제1 템플릿의 이미지와 상기 제2 템플릿의 이미지 간의 상기 제2 상관관계 값들을 계산하는,
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 파인 센터 좌표를 계산하는 단계는
    상기 제2 상관관계 값들 중 가장 큰 상관관계 값에 대응하는 제1 템플릿과 제2 템플릿을 찾는 단계;
    상기 제1 템플릿 또는 상기 제2 템플릿의 좌표를 이용하여 상기 파인 센터 좌표를 계산하는 단계를 포함하는
    상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  16. 제 9 항에 있어서,
    상기 파인 센터 좌표를 기초로 센터링된 오버레이 키의 이미지를 레시피에 등록하는 단계를 더 포함하는 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 방법.
  17. 삭제
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