KR102555175B1 - 패터닝 프로세스용 보정 결정 방법 - Google Patents

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에릭 요하네스 마리아 발러보스
에릭 헨리 아드리안 델비뉴
빌렘 센느 크리스티안 로에로프스
하키 에르군 세크리
더 산덴 스테판 코넬리스 테오도루스 반
세드릭 데지레 그로우스트라
데이비드 프란스 사이몬 데커스
마뉴엘 지올로
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Abstract

기판 및 연관된 장치 상에서 리소그래피 프로세스에 관련된 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법이 기재된다. 리소그래피 프로세스는 복수의 실행들(runs)를 포함하고, 각 실행 동안 하나 이상의 기판에 패턴이 적용된다. 이 방법은, 기판의 속성을 기술하는 노광전 계측 데이터를 획득하는 단계; 하나 이상의 이전에 노광된 기판에서 수행된 프로세스 파라미터의 하나 이상의 측정을 포함하는 노광후 계측 데이터를 획득하는 단계; 상기 노광전 계측 데이터를 기초로 하여 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 기판에 할당하는 단계; 및 상기 그룹 멤버십 상태 및 상기 노광후 계측 데이터를 기초로 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 단계;를 포함한다.

Description

패터닝 프로세스용 보정 결정 방법{METHODS OF DETERMINING CORRECTIONS FOR A PATTERNING PROCESS}
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2016년 10월 21일자로 출원된 EP 출원 제16195047.2호, 2017년 1월 9일자로 출원된 EP 출원 제17150658.7호, 2017년 2월 1일자로 출원된 EP 출원 제17154129.5호, 및 2017년 8월 23일자로 출원된 EP 출원 제17187411.8호에 대해 우선권을 주장하며, 이러한 문헌의 내용은 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다.
본 발명은, 예컨대 리소그래피와 같은 패터닝 프로세스에 의하여 디바이스를 제조함에 있어서 성능을 유지하는데 유용한, 제어 장치 및 제어 방법에 관한 것이다. 또한 본 발명은 리소그래피 기술을 사용하여 디바이스를 제조하는 방법에 관한 것이다. 또한 본 발명은 그러한 방법을 구현하는데 사용되는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
리소그래피 프로세스는, 원하는 패턴을 리소그래피 장치가 기판 상에, 흔히 기판의 타겟부 상에 적용시키는 프로세스이고, 그 이후에 다양한 화학적 처리 및/또는 물리적 처리 단계가 패턴을 통해 수행되어 복잡한 제품의 기능성 피쳐를 생성한다. 기판 상에 패턴을 정확하게 배치하는 것은 리소그래피에 의해 생성될 수 있는 회로 컴포넌트 및 다른 제품의 크기를 줄이기 위한 중요한 과제이다. 특히, 이미 배치된 기판 상의 피쳐를 정확하게 측정하는 과제는, 작동하는 디바이스를 높은 수율로 생산하기에 충분할 만큼 정확하게 피쳐들의 연속 층들을 중첩하여 위치 설정할 수 있기 위해서 중요한 단계이다. 일반적으로, 소위 오버레이는 오늘날의 서브-마이크론 반도체 디바이스에서 수십 나노미터 내에서, 가장 중요한 층에서는 수 나노미터에 이르기까지 달성돼야 한다.
결과적으로, 현대의 리소그래피 장치는, 타겟 위치에서 기판을 실제로 노광하거나 또는 패터닝하는 단계 이전에 광범위한 측정 또는 '매핑' 동작을 수반한다. 처리 단계에 의해 및/또는 리소그래피 장치 자체에 의해 초래되는 웨이퍼 '그리드'의 비선형적인 왜곡을 보다 정확하게 모델링하고 이를 보정하도록, 소위 진보된 정렬 모델이 존재하고 지속적으로 개발되고 있다. 모든 왜곡이 보정될 수 있는 것은 아니지만, 그러한 왜곡의 가능한 한 많은 원인을 추적하고 제거하는 것이 중요하다.
현대의 리소그래피 프로세스 및 제품은 너무 복잡해서 처리에 따른 이슈들을 추적해서 근본적인 원인을 밝히는 것은 어렵다. 오버레이 및 정렬 잔차(residuals)는 보통 (프로세스 및/또는 리소 툴의) 웨이퍼 상에 패턴으로 나타난다. 이는 사전규정된 모델에 대하여 보정 불가한 양으로 해석될 수 있지만, 지문에 대한 시각적 검사와 상세한 분석에 의해 원인과 보정 전략이 드러날 수도 있다. 지문 내의 공간적인 패턴은 지문을 정량화하는데 사용되지 않으며, 다수의 원인이 겉보기 지문에 동시에 나타나는 것도 아니다. 오버레이 측정이 각 개별 웨이퍼에 대하여 일반적으로 가능한 것이 아니며, 프로세싱 이력과 컨텍스트에 대한 관계가 일반적으로 알려져 있거나 사용되는 것이 아니다. 더욱이, 당면한 공정과 기기를 위해 공간적인 변화의 모든 가능한 소스를 목록으로 만드는 것은 어렵고도 시간소비적인 것이다.
프로세싱 오차의 원인을 식별하는 문제와는 별도로, 처리된 제품으로부터 성능 파라미터의 측정이 가능하고, 이후 후속 제품을 처리하는 데에 이용하도록 보정치를 계산하는데 이를 사용하는 프로세스 성능 모니터링 시스템이 구현되었다. 현재의 성능 모니터링 시스템의 한계는 성능 모니터링에 전용화된 장비와 시간의 양, 그리고 보정이 구현될 수 있는 속도와 정확도 사이에 절충이 이루어지고 있다는 것이다. "런-투-런(run-to-run)" 제어 전략에서, 이력 성능 측정은, 하나 이상의 로트(lot)를 포함할 수 있는 "실행(runs)" 사이에 및/또는 "실행" 동안에 수행되는 (예컨대, 인-라인) 계측을 이용하여 새로운 프로세스 보정값을 계산하기 위해 피드백된다. 이전의 런-투-런 제어 전략에서, 각 실행(run)은 통상적으로 25개의 기판을 포함하는 "로트"를 포함한 바 있다. 향상된 리소그래피 장치 하드웨어는 웨이퍼 레벨의 제어를 가능하게 하였고, 이에 의하여 하나의 실행(run)은 하나의 기판을 포함할 수 있게 된다. 그러나, 그러한 웨이퍼 레벨 제어의 장점을 취하기 위하여 각 기판에서 전체 오버레이 측정을 시행하는 것은 시간과 처리량(throughput)의 관점에서 허용되지 않을 것이다.
본 발명은 리소그래피 프로세스에서 오버레이와 같은 파라미터에 있어서 성능을 제어하는 시스템을 향상하고자 하는 것이다.
다른 양태에서, 본 발명은 대량 제조과정에서 런-투-런 제어 전략을 최적화하는 것을 가능하게 하고자 하는 것이다.
본 발명의 첫번째 양태에 따르면, 기판 상에서 리소그래피 프로세스에 관련된 프로세스 파라미터에 대한 보정의 결정 방법이 제공되는데, 상기 리소그래피 프로세스는 복수의 실행(run)을 포함하되 각각의 실행 동안에 패턴이 하나 이상의 기판에 패턴이 적용되고, 상기 방법은,
상기 기판의 속성에 관한 노광전 파라미터 데이터를 획득하는 단계; 상기 리소그래피 프로세스의 하나 이상의 이전에 노광된 기판 상에서 동등한 리소그래피 프로세스에 의해 수행된 상기 프로세스 파라미터의 하나 이상의 측정을 포함하는 노광후 계측 데이터를 획득하는 단계; 상기 노광전 파라미터 데이터를 기초로 하여 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 상기 기판에 할당하는 단계; 및 상기 그룹 멤버십 상태 및 상기 노광후 계측 데이터를 기초로 상기 프로세스 파라미터에 대한 상기 보정을 결정하는 단계;를 포함한다.
또한, 본 발명은 디바이스 제조 방법을 제공하는데, 이에서는, 패터닝 프로세스 에 의하여 일련의 기판에 디바이스 피쳐가 형성되고, 상기 패터닝 프로세스의 프로세스 파라미터의 보정은 첫번째 양태의 방법을 수행함으로써 결정된다.
또한 본 발명은 리소그래피 장치용 제어 시스템을 제공하는데, 상기 제어 시스템은: 기판의 속성에 관한 노광전 파라미터 데이터 및 하나 이상의 이전의 기판 상에서 수행된 상기 프로세스 파라미터의 하나 이상의 측정을 포함하는 노광후 계측 데이터를 수용하는 저장소; 및 상기 노광전 파라미터 데이터를 기초로 하여 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 상기 기판에 할당하고, 상기 그룹 멤버십 상태 및 상기 노광후 계측 데이터를 기초로 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 프로세서;를 포함한다.
또한 본 발명은 위에서 제시한 본 발명의 양태에 따른 제어 시스템을 포함하는 리소그래피 장치를 제공한다.
또한 본 발명은 하나 이상의 그룹 및/또는 기판 상에서 리소그래피 프로세스에 관련된 프로세스 파라미터에 대한 보정을 동적으로 업데이트하는 방법을 제공하는데, 각 기판에 대한 상기 프로세스 파라미터에는 해당 기판에 할당된 그룹 멤버십 상태를 기초로 복수의 보정 중에서 보정이 적용되고, 상기 방법은: 상기 기판의 성능 파라미터를 기술하는 노광후 계측 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 노광후 계측 데이터를 기초로 하여 상기 그룹 중 하나 이상 및/또는 복수의 보정을 동적으로 업데이트하는 단계;를 포함한다.
또한, 본 발명은 전술된 본 발명의 여하한 양태에 따른 방법의 계산하는 단계를 구현하기 위한 머신-판독가능 명령의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
본 명세서에 기재된 장치와 방법의 이러한 양태와 다른 양태, 그리고 장점들은 예시적인 실시예들의 후속하는 설명과 도면을 고려하여 이해될 것이다.
이하, 본 발명의 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 예시의 목적으로만 설명되며, 도면에서 대응되는 도면 부호는 대응되는 부분을 표시한다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 사용되기에 적당한 리소그래피 장치를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 검사 장치가 사용될 수 있는 리소그래피 셀 또는 클러스터를 도시한다.
도 3은 공지된 기술에 따라 도 1의 장치에서 이루어지는 측정 및 노광 프로세스를 개략적으로 도시한다.
도 4는 공지된 기술에 따라 도 1의 장치를 제어하기 위한 진보된 프로세스 제어 방법을 도시하는 개략적인 구성도이다.
도 5는 발명의 실시예에 따른 초기 셋-업 과정을 설명하는 플로우 차트이다.
도 6은 제1 고유웨이퍼(eigenwafer) 지문에 대하여 로트의 각 기판에 대응되는 점수를 도시한 그래프이다.
도 7은, 고유웨이퍼에 대하여, 측정된 오버레이 지문에 기인하는 점수(y-축)를 25개의 기판의 로트에 대해 측정된 정렬 지문(x-축)에 대하여 도시한 그래프로서, 각 점은 다른 기판을 의미한다.
도 8은 발명의 제1 실시예에 따른 방법을 개념적으로 도시한 흐름도이다.
도 9는 노광전 계측 데이터 및 노광후 계측 데이터의 예시적인 기판 그룹핑을 개념적으로 도시한다.
도 10은 발명의 제2 실시예에 따른 방법을 개념적으로 도시한 흐름도이다.
발명의 실시예를 상세히 설명하기에 앞서, 본 발명의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 환경을 제시하는 것이 유익할 것이다.
도 1은 리소그래피 장치(LA)를 개략적으로 도시한다. 이러한 장치는, 방사선 빔(B)(예컨대, UV 방사선 또는 DUV 방사선)을 조절하도록 구성되는 조명 시스템(조명기)(IL); 패터닝 디바이스(예컨대, 마스크)(MA)를 지지하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라 패터닝 디바이스를 정확하게 위치시키도록 구성되는 제1 위치 설정기(PM)에 연결되는 패터닝 디바이스 지지체 또는 지지 구조체(예컨대, 마스크 테이블)(MT); 기판(예컨대, 레지스트가 코팅된 웨이퍼)(W)을 각각 홀딩하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라 기판을 정확하게 위치시키도록 구성되는 제2 위치 설정기(PW)에 각각 연결되는 두 개의 기판 테이블(예컨대, 웨이퍼 테이블)(WTa 및 WTb); 및 패터닝 디바이스(MA)에 의하여 방사선 빔(B)에 부여한 패턴을 기판(W)의 타겟부(C)(예컨대, 하나 이상의 다이를 포함) 상에 투영하도록 구성되는 투영 시스템(예컨대, 굴절 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함한다.
기준 프레임(RF)은 다양한 콤포넌트들을 연결하고, 패터닝 디바이스와 기판의 위치, 그리고 패터닝 디바이스와 기판 상에서의 피쳐의 위치를 설정하고 측정하기 위한 기준으로서의 역할을 한다.
조명 시스템은 방사선을 지향, 성형 또는 제어하기 위한 굴절식, 반사식, 자기식, 전자기식, 정전식, 또는 다른 형태의 광학 요소, 또는 이들의 임의의 조합과 같은 다양한 형태의 광학 요소들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 극자외(EUV) 방사선을 사용하는 장치에서는, 보통 반사형 광 콤포넌트가 사용될 것이다.
패터닝 디바이스 지지체는 패터닝 장치의 배향, 리소그래피 장치의 설계, 및 예컨대 패터닝 디바이스가 진공 분위기에 유지되는지의 여부와 같은 기타 조건에 좌우되는 방식으로 패터닝 디바이스를 유지한다. 패터닝 디바이스 지지체는 패터닝 장치를 유지하기 위해 기계식, 진공식, 정전식, 또는 기타 클램핑 기술을 이용할 수 있다. 패터닝 디바이스 지지체(MT)는 예컨대 필요에 따라 고정되거나 이동시킬 수 있는 프레임(frame) 또는 테이블일 수 있다. 패터닝 디바이스 지지체는 패터닝 디바이스가 예컨대 투영 시스템에 대하여 원하는 위치에 있도록 할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 "패터닝 디바이스 "라는 용어는, 예컨대 기판의 타겟부에 패턴을 생성하기 위하여 방사선 빔의 단면에 패턴을 부여하기 위해 사용될 수 있는 모든 디바이스를 지칭하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 방사선 빔에 부여된 패턴은, 예컨대 그 패턴이 위상 편이 피쳐(phase shifting feature) 또는 이른바 어시스트 피쳐(assist feature)를 포함하는 경우, 기판의 타겟부 내의 원하는 패턴과 정확하게 대응하지 않을 수도 있다는 것에 유의하여야 한다. 일반적으로, 방사선 빔에 부여된 패턴은 집적회로와 같은 타겟부 내에 생성되는 디바이스에서의 특정 기능층에 대응할 것이다.
여기에 도시된 바와 같이, 장치는 투과형(예컨대, 투과형 패터닝 디바이스를 채용)일 수 있다. 이와 달리, 장치는 반사형(예컨대, 위에서 언급한 형태의 프로그램 가능한 미러 어레이를 채용하거나, 또는 반사 마스크를 채용)일 수 있다. 패터닝 디바이스의 예로는, 마스크, 프로그램 가능한 미러 어레이, 및 프로그램 가능한 LCD 패널을 포함한다. 본 명세서에서의 "레티클" 또는 "마스크"라는 용어의 어떠한 사용도 "패터닝 장치"라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다. "패터닝 디바이스"라는 용어는 그러한 프로그래밍 가능한 패터닝 디바이스를 제어하는데 사용되는 패턴 정보를 디지털 형태로 저장하는 디바이스를 지칭하는 것으로 해석될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 "투영 시스템"이라는 용어는, 이용되고 있는 노광 방사선에 대하여 적합하거나 또는 액침액의 사용 또는 진공의 사용과 같은 다른 요인들에 대하여 적합한, 굴절형, 반사형, 반사 굴절형(catadioptric), 자기형, 전자기형, 및 정전형 광학 시스템, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 어떠한 타입의 투영 시스템도 포함하는 것으로서 폭넓게 해석되어야 한다. 본 명세서에서 사용되는 "투영 렌즈"라는 용어는 "투영 시스템"이라는 좀더 일반적인 용어의 동의어로 간주할 수 있다.
리소그래피 장치는 또한 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채우기 위해 기판의 적어도 일부분이 예컨대 물과 같은 비교적 높은 굴절률을 갖는 액체에 의해 덮여질 수 있는 유형이 될 수 있다. 액침액은 또한 예컨대 마스크와 투영 시스템 사이와 같은 리소그래피 장치의 다른 공간에도 가해질 수 있다. 액침 기술은 투영 시스템의 개구수를 증가시키기 위한 것으로 당해 기술 분야에 널리 공지되어 있다.
작동 중에, 조명기(illuminator)(IL)는 방사선 소스(SO)으로부터 방사선 빔을 수광한다. 예컨대, 방사선 소스가 엑시머 레이저인 경우, 방사선 소스와 리소그래피 장치는 별도의 구성요소일 수도 있다. 이러한 경우, 방사선 소스는 리소그래피 장치의 일부를 형성하는 것으로 간주되지 않으며, 방사선 빔은 예컨대 적합한 지향 미러 및/또는 빔 확장기(beam expander)를 포함하는 빔 전달 시스템(BD)을 이용하여 방사선 소스(SO)로부터 조명기(IL)로 전달된다. 다른 경우에, 예컨대 방사선 소스가 수은 램프인 경우에, 이 방사선 소스는 리소그래피 장치에 통합된 부품일 수도 있다. 방사선 소스(SO) 및 조명기(IL)는 필요에 따라 빔 전달 시스템(BD)과 함께 방사 시스템으로 지칭될 수도 있다.
조명기(IL)는 일례로 방사선 빔의 각도 세기 분포를 조정하는 조정기(AD), 집속기(integrator)(IN), 및 집광기(condenser)(CO)를 포함할 수 있다. 조명기는 방사선 빔의 단면에 원하는 균일성 및 세기 분포를 갖도록 방사선 빔을 조절하기 위해 사용될 수 있다.
방사선 빔(B)은 패터닝 디바이스 지지체(MT) 상에 유지되어 있는 패터닝 디바이스(MA) 상에 입사되며, 패터닝 디바이스에 의해 패터닝된다. 패터닝 장치(예컨대, 마스크)(MA)를 종단한 후, 방사선 빔(B)은 투영 시스템(PS)을 통과하고, 투영 시스템(PS)이 방사선 빔을 기판(W)의 타겟부(C) 상에 포커싱한다. 제2 위치 결정기(PW) 및 위치 센서(IF) (예컨대, 간섭 디바이스, 선형 인코더, 2-D 인코더 또는 용량형 센서)를 이용하여, 예컨대 방사선 빔(B)의 경로에 상이한 타겟부(C)들을 위치시키도록 기판 테이블(WTa 또는 WTb)을 정확하게 이동시킬 수 있다. 마찬가지로, 제1 위치 설정기(PM) 및 다른 위치 센서(도 1에 명시되어 도시되어 있지는 않음)를 이용하여, 예컨대 마스크 라이브러리(mask library)로부터의 기계적 인출 후에 또는 스캔하는 동안에, 방사선 빔(B)의 경로에 대하여 패터닝 장치(예컨대, 마스크)(MA)를 정확히 위치시키는 것이 가능하다.
패터닝 장치(예컨대, 마스크)(MA) 및 기판(W)은 마스크 정렬 마크(M1, M2) 및 기판 정렬 마크(P1, P2)를 이용하여 정렬될 수 있다. 도시된 바와 같이 기판 정렬 마크들이 전용의 타겟부를 점유하고 있지만, 이들 마크들은 타겟부 사이의 공간 내에 위치될 수도 있다(이들은 스크라이브-레인(scribe-lane) 정렬 마크로 알려져 있다). 마찬가지로, 패터닝 장치(예컨대, 마스크)(MA) 상에 하나보다 많은 다이가 제공되는 상황에서는, 마스크 정렬 마크들은 다이들 사이에 위치될 수 있다. 소형 정렬 마크가 다이 내에서 디바이스 피쳐들 사이에 포함될 수도 있으며, 그 경우 마커는 가능한 한 작게 되고, 인접한 피쳐와는 상이한 이미징 또는 프로세스 조건을 요구하지 않는 것이 바람직하다. 정렬 마커를 검출하는 정렬 시스템은 아래에 추가로 설명되어 있다.
도시된 장치는 다양한 모드로 사용될 수 있다. 스캔 모드에서는, 패터닝 디바이스 지지체(예컨대, 마스크 테이블)(MT) 및 기판 테이블(WT)을 스캐닝하면서, 이와 동시에 방사선 빔(B)에 부여한 패턴을 타겟부(C) 상에 투영한다(즉, 단일 동적 노광). 패터닝 장치 지지체(예컨대, 마스크 테이블)(MT)에 대한 기판 테이블(WT)의 속도 및 방향은 투영 시스템(PS)의 확대율(축소율) 및 상 반전 특성에 의하여 결정될 수 있다. 스캔 모드에서는, 노광 필드의 최대 크기에 의해 단일 동적 노광시의 타겟부의 폭(비-스캐닝 방향에서의 폭)이 한정되는 한편, 스캐닝 동작의 길이에 의해 타겟부의 높이(스캐닝 방향에서의 높이)가 결정된다. 알려진 바와 같이, 다른 종류의 리소그래피 장치 및 동작 모드도 가능하다. 예를 들어, 스텝 모드가 알려져 있다. 소위 "마스크 없는" 리소그래피에서, 프로그램 가능한 패터닝 디바이스는 정지 상태로 유지되지만 변화하는 패턴을 가지며, 기판 테이블(WT)은 이동되거나 스캐닝된다.
위에서 설명한 모드의 조합 및/또는 변형, 또는 전혀 다른 모드가 채용될 수 있다.
리소그래피 장치(LA)는, 두 개의 기판 테이블(WTa, WTb) 및 기판 테이블을 서로 교환할 수 있는 두 개의 스테이션-노광 스테이션(EXP) 및 측정 스테이션(MEA)-을 가지는, 소위 듀얼 스테이지 타입이다. 하나의 기판 테이블에 있는 하나의 기판이 노광 스테이션에서 노광되는 동안, 다른 기판은 측정 스테이션에 있는 나머지 기판 테이블에 로딩될 수 있고, 다양한 준비 단계들이 수행될 수 있다. 이에 의하면 리소그래피 장치의 처리량이 크게 증가할 수 있다. 단일 스테이지 장치에서, 준비 단계와 노광 단계는 각 기판에 대하여 그 단일 스테이지 장치에서 순차적으로 수행될 필요가 있다. 이러한 준비 단계는 레벨 센서(LS)를 이용하여 기판의 표면 높이 윤곽을 맵핑하는 것과 정렬 센서(AS)를 이용하여 기판 상의 정렬 마커의 위치를 측정하는 것을 포함할 수 있다. 노광 스테이션뿐만 아니라 측정 스테이션에 있는 동안 위치 센서(IF)가 기판 테이블의 위치를 측정할 수 없다면, 기판 테이블의 위치가 기준 프레임(RF)에 대하여 양 스테이션에서 추적될 수 있도록 제2 위치 센서가 제공될 수 있다. 다른 구성도 알려져 있으며, 도시된 듀얼-스테이지 구성 대신에 사용될 수 있다. 예를 들어, 기판 테이블 및 측정 테이블이 제공되는 다른 리소그래피 장치가 알려져 있다. 이들은 예비 측정을 수행할 때에 서로 도킹되고, 기판 테이블이 노광을 겪는 동안에 언도킹된다.
도 2에 도시된 바와 같이, 리소그래피 장치(LA)는 종종 리소셀(lithocell) 또는 클러스터로도 지칭되는 리소그래픽 셀(LC)의 일부를 형성하며, 리소그래피 셀은 또한 기판에 대해 노광전 프로세스 및 노광후 프로세스를 수행하기 위한 장치를 포함한다. 통상적으로, 이러한 장치는 레지스트층을 증착하는 스핀 코터(spin coater)(SC), 노광된 레지스트를 현상하는 현상기(DE), 냉각 플레이트(chill plate, CH), 및 베이크 플레이트(bake plate, BK)를 포함한다. 기판 핸들러 또는 로봇(RO)이 입력/출력 포트(I/O1, I/O2)로부터 기판을 픽업하여, 이들을 상이한 공정 장치 간에 이동시키며, 그 후 리소그래피 장치의 로딩 베이(loading bay, LB)에 전달한다. 통칭하여 트랙으로서도 지칭되는 이들 디바이스는 트랙 제어 유닛(TCU)의 제어 하에 있으며, 이 트랙 제어 유닛은 그 자체가 감독 제어 시스템(SCS)에 의해 제어되고, 이 감독 제어 시스템은 또한 리소그래피 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 제어한다. 따라서, 처리량 및 프로세싱 효율을 최대화하기 위하여 다른 장치가 작동될 수 있다.
리소그래피 장치에 의해 노광되는 기판이 정확하고 일정하게 노광되도록 하기 위해서는, 후속 층들 간의 오버레이 오차, 라인 두께, 임계 치수(CD) 등과 같은 특성을 측정하기 위해 노광 기판을 검사하는 것이 바람직하다. 따라서, 리소셀(LC)이 그 안에 위치되는 제조 설비는, 리소셀 내에서 처리된 기판(W)의 일부 또는 전부를 수납하는 계측 시스템(MET)을 더 포함한다. 계측 결과는 감독 제어 시스템(SCS)으로 직접적으로 또는 간접적으로 제공된다. 오차가 검출되는 경우, 후속 기판의 노광에 대한 조정이 이루어질 수 있다.
계측 시스템(MET) 내에서, 검사 장치는 기판의 특성 및 구체적으로는 상이한 기판들의 특성 또는 동일한 기판의 상이한 층들의 특성이 층마다 어떻게 달라지는지를 결정하기 위해 이용된다. 검사 장치는 리소그래피 장치(LA) 또는 리소셀(LC)에 통합되어도 되고, 또는 독립형 장치이어도 된다. 가장 신속한 측정을 가능하게 하기 위해, 검사 장치가 노광 직후의 노광 레지스트 층에서의 특성을 측정하는 것이 바람직하다. 그러나, 모든 검사 장치가 잠상의 유용한 측정을 행하기에 충분한 감도를 갖는 것은 아니다. 따라서, 노광 후 베이크 단계(post-exposure bake step, PEB) 후에 측정이 이루어질 수도 있고, 이러한 PEB는 통상적으로 노광된 기판 상에 수행되는 첫 번째 단계이고 레지스트의 노광된 부분과 노광되지 않은 부분 간의 콘트라스트를 증가시킨다. 이 스테이지에서, 레지스트 내의 이미지는 반잠상(semi-latent)으로 지칭될 수도 있다. 또한, 현상된 레지스트 이미지의 측정을 행하는 것도 가능하며, 그 시점에서 레지스트의 노광된 부분 또는 노광되지 않은 부분 중의 하나가 제거된다. 또한, 이미 노광된 기판은 수율을 개선하기 위해 스트리핑되고 재작업(rework) 되거나, 또는 폐기되어, 이를 통하여 결함이 있는 것으로 알려진 기판에 추가적인 처리가 수행되는 것을 피할 수도 있다. 기판의 일부 타겟부에만 결함이 있는 경우, 양호한 타겟부에만 추가적 노광이 수행될 수 있다.
계측 시스템(MET)의 계측 단계는, 제품 층 내로 레지스트 패턴이 에칭된 이후에 수행될 수도 있다. 후자의 가능성은 결함이 있는 기판의 재작업에 대한 가능성은 제한하지만, 전반적으로 제조 공정의 성능에 관한 추가적인 정보를 제공할 수 있다.
도 3은 도 1의 듀얼 스테이지 장치에서 기판(W) 상에서 타겟부(예컨대, 다이)를 노광하는 단계를 도시한다. 종래의 실무에 따른 프로세스가 먼저 기술된다. 본 발명은 도시된 형태의 듀얼 스테이지 장치에 결코 한정되지 않는다. 다른 형태의 리소그래피 장치, 일례로 하나의 기판 스테이지 및 도킹(docking) 계측 스테이지를 가지는 장치에서 유사한 작동이 수행될 수 있음을 당업자는 이해할 것이다.
점선 박스 내의 좌측이 측정 스테이션(MEA)에서 수행되는 단계들인 반면에, 우측은 노광 스테이션(EXP)에서 수행되는 단계들이다. 가끔, 위에서 설명한 바와 같이, 기판 테이블(WTa, WTb) 중 하나는 노광 스테이션에 있는 동안, 다른 기판은 측정 스테이션에 있다. 설명의 목적상, 기판(W)이 이미 노광 스테이션 내에 로딩되었다고 가정한다. 단계 200 에서, 새로운 기판(W')이 도시되지 않은 메커니즘에 의해 장치로 로딩된다. 이들 두 기판은 리소그래피 장치의 처리량을 증가시키기 위해 병렬로 처리된다.
새로이 로딩된 기판(W')을 우선 참조하면, 이는 장치 내에서 일차 노광을 위해 새로운 포토레지스트가 마련된, 이전에 처리되지 않은 기판일 수 있다. 그러나, 일반적으로는, 설명된 리소그래피 프로세스는 일련의 노광 및 처리 단계 중 하나에 지나지 않을 것이므로, 기판(W')은 이러한 장치 및/또는 다른 리소그래피 장치를 이미 여러 차례 거쳤고, 거쳐야 할 후속 프로세스가 더 있을 수도 있다. 특히 오버레이 성능을 개선하는 문제에 관하여는, 패터닝 및 처리의 하나 이상의 사이클에 이미 노출되었던 기판 상의 정확히 올바른 위치에 새로운 패턴이 적용되도록 보장하는 것이 과제다. 적용된 패턴에서 위치 편차가 각 패터닝 단계에서 도입될 수 있으며, 후속 처리 단계에서 기판 및/또는 이에 적용된 패턴 내에 왜곡이 점진적으로 도입될 수 있고, 만족할만한 오버레이 성능을 얻기 위해서는 이들이 측정되고 보정되어야 한다.
앞서 언급한 바와 같이, 이전의 및/또는 후속 패터닝 단계는 다른 리소그래피 장치에서 수행될 수 있고, 심지어 다른 종류의 리소그래피 장치에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 분해능 및 오버레이와 같은 파라미터에 있어서 요건이 매우 까다로운 일부 층들은 디바이스 제조 공정 중에 요건이 덜 까다로운 다른 층들 보다 더 진보된 리소그래피 툴에서 처리될 수 있다. 그러므로 일부 층들이 액침 타입 리소그래피 툴에서 노광될 수 있는 반면에 다른 층들은 '건식' 툴에서 노광된다. 일부 층들은 DUV 파장에서 동작하는 툴 안에서 노광될 수 있는 반면에, 다른 층들은 EUV 파장 방사선을 사용하여 노광된다. 일부 층들은 도시된 리소그래피 장치에서 노광하는 것의 대안이 되는 단계 또는 이에 보충적인 단계에 의해 패터닝될 수 있다. 그러한 대안적이고 보충적인 기술에는, 일례로 임프린트 리소그래피, 자가정렬 다중 패터닝, 및 유도 자기 조립(directed self-assembly)이 포함된다. 이와 유사하게, 층별로 수행되는 다른 처리 단계 (예컨대, CMP 및 에칭)가 층별로 다른 장치에서 수행될 수 있다.
202 에서, 기판 테이블(WTa/WTb)에 상대적인 기판의 정렬을 측정하고 기록하기 위하여, 기판 마크(P1) 등과 이미지 센서(도시되지 않음)를 사용한 정렬 측정이 사용된다. 추가적으로, 기판(W') 전체에 걸친 여러 정렬 마크가 정렬 센서(AS)를 사용하여 측정될 것이다. 일 실시예에서, 이러한 측정이 기판 모델("웨이퍼 그리드"로 부르기도 함)를 구축하도록 사용되는데, 이것은 공칭 직사각형 그리드에 상대적인 임의의 왜곡을 포함하여, 기판 전체에 걸쳐 마크의 분포를 매우 정확하게 매핑한다.
단계 204 에서, X-Y 위치에 대한 웨이퍼 높이(Z)의 맵 또한 레벨 센서(LS)를 사용하여 측정된다. 주로, 높이 맵은 노광된 패턴의 정확한 포커싱을 얻기 위해서만 사용된다. 이것은 또한 다른 목적을 위해서도 사용될 수 있다.
기판(W')이 로딩될 때, 수행될 노광, 웨이퍼의 특성, 및 웨이퍼 위에 이미 형성되었거나 형성될 패턴을 규정하는 레시피 데이터(206)가 수신되었다. 기판 상의 정렬 마크에 선택의 여지가 있거나, 정렬 센서의 세팅에 선택의 여지가 있는 경우, 이러한 선택은 레시피 데이터 206 중에 정렬 레시피에 규정된다. 따라서 정렬 레시피는 어떠한 마크가 측정될 것인가 뿐만 아니라, 정렬 마크의 위치가 어떻게 측정되어야 할 것인가를 규정한다.
210 에서, 웨이퍼(W') 및 웨이퍼(W)가 교환되어, 측정된 기판(W')이 노광 스테이션(EXP)에 들어가는 기판(W)이 된다. 도 1 의 예시적인 장치에서, 이러한 교환은 장치 내의 지지체(WTa 및 WTb)를 교환함으로써 수행되어, 기판(W, W')이 그러한 지지체들 상에 정확하게 클램핑되고 위치 설정되어 기판 테이블과 기판 자체 사이의 상대적인 정렬을 유지하게 한다. 따라서 테이블이 교환되면, 노광 단계를 제어할 때 기판(W)(앞서서는 W'이었음)에 대한 측정 정보(202, 204)를 이용하려면, 투영 시스템(PS) 및 기판 테이블(WTb)(앞서서는 WTa였음) 사이의 상대적인 위치를 결정하기만 하면 된다. 단계 212 에서, 마스크 정렬 마크(M1, M2)를 사용하여 레티클 정렬이 수행된다. 단계 214, 216, 218 에서, 다수의 패턴들의 노광을 완료하기 위하여, 스캐닝 이동과 방사선 펄스가 기판(W) 전체에 걸친 연속되는 타겟 위치에 적용된다.
노광 단계의 수행에 있어서 측정 스테이션에서 얻어진 정렬 데이터 및 높이 맵을 사용함으로써, 이러한 패턴들은 원하는 위치와 특히 동일한 기판 상에 앞서서 배치된 피쳐에 대해서 정확하게 정렬된다. 이제 W"이라고 명명되는 노광된 기판이 단계 220 에서 장치로부터 언로딩되어, 노광된 패턴에 따라 에칭 또는 다른 프로세스를 거치게 된다.
성능 데이터를 사용한 진보된 프로세스 제어
최상의 성능을 위하여, 현재의 기판이 리소그래피 장치에 로딩될 때 행해지는 측정에 더하여, 리소그래피 프로세스에 관한 이력 성능 데이터가 일반적으로 사용된다. 이를 위하여, 계측 시스템(MET)으로 성능의 측정이 행해진다 (도 2). 다른 형태의 진보된 프로세스 제어가 구현될 수 있다. 도 4는 공지된 안정성 제어 방법을 구현하는 하나의 예를 도시한다.
도 4는 안정성 모듈(300)을 도시한다. 이 모듈은, 일례로 도 2의 제어 유닛(LACU) 또는 감독 제어 시스템(SCS) 과 같은 프로세서에서 구동되는 예를 들어 응용프로그램일 수 있다. 1,2,3으로 붙여진 3개의 메인 프로세스 제어 루프(control loop)가 도시된다. 제1 루프는 안정성 모듈(300) 및 모니터 웨이퍼(monitor wafer)를 사용하는 리소그래피 장치의 로컬 제어를 제공한다. 모니터 웨이퍼(302)는, 예를 들어 도 2의 리소셀(LC)일 수 있는 리소그래피 셀(304)로부터 전달되는 것으로 도시되어 있다. 모니터 웨이퍼(302)는 포커스와 오버레이를 위한 '베이스라인(baseline)' 파라미터를 설정하는 교정 패턴으로 노광되어 있다. 추후에, 계측 도구(306)가 이 베이스라인 파라미터를 판독하게 되고, 이러한 베이스라인 파라미터는 이 리소셀에 특유한 안정성 보정(308)을 계산하도록 안정성 모듈(300)에 의해 해석된다. 이 성능 데이터는 리소그래피 셀(304)에 피드백 될 수 있고, 추가적인 노광을 수행할 때 사용될 수 있다. 모니터 웨이퍼의 노광은 기준 마크 위에 마크의 패턴을 프린팅하는 것을 수반할 수 있다. 상부 마크와 하부 마크 사이의 오버레이 오차를 측정함으로써, 웨이퍼가 장치로부터 제거되어 계측 도구에 배치되더라도, 리소그래피 장치의 성능의 편차가 측정 될 수 있다.
제2 제어 루프(APC)는 실제 제품 웨이퍼 상에서 포커스, 선량(dose), 및 오버레이와 같은 성능 파라미터의 측정을 기초로 한다. 노광된 제품 웨이퍼(320)가 계측 도구(322)로 전달되는데, 계측 도구(322)는 제1 제어 루프에서의 계측 도구(306)와 같거나 다를 수 있다. 322에서, 일례로 임계 치수, 측벽 각도, 및 오버레이와 같은 파라미터에 관한 정보가 결정되고, 진보된 프로세스 제어(APC) 모듈(324)에 전달된다. 이 데이터는 안정성 모듈(300)에도 전달된다. 프로세스 보정(326)이 계산되고, 안정성 모듈(300)과 통신하는 감독 제어 시스템(SCS)(328)에 의해 사용되어 리소셀(304)을 제어하게 된다.
제3 제어 루프는, 일례로 이중 패터닝 응용예에서, 제2 (APC) 제어 루프로의 계측 통합(metrology integration)을 허용하기 위한 것이다,. 에칭된 웨이퍼(330)가 계측 유닛(332)으로 전달되는데, 계측 유닛(332)은 제1 및/또는 제2 제어 루프에서 사용된 계측 도구(306)(322)와 같거나 다를 수 있다. 계측 도구(332)는 웨이퍼로부터 판독되는 임계 치수, 측벽 각도, 및 오버레이와 같은 성능 파라미터를 측정한다. 이들 파라미터는 진보된 프로세스 제어 (APC) 모듈(324)에 전달된다. 이후 이 루프는 제2 루프와 동일하게 진행된다.
대량 제조 (HVM) 환경에서 현재의 프로세스 보정 전략은 통상적으로 척(chuck) 단위로 및 로트 단위로 수행된다. 그러나, 최근에는 기판 단위로의 보정이 고려되고 있다. 로트 단위 대신에 기판 단위로 프로세스 보정을 규정하는 것이 가능하게 되었다. 기판 단위 레벨 (이하, 웨이퍼 레벨의 제어 또는 WLC라 함)에서 프로세서 제어를 위한 기판 단위 보정의 장점을 얻기 위한 실무적인 전략이 개발될 필요가 있다. 각 처리된 기판에 대하여 오버레이 계측을 수행하는 것은 (특히 시간과 처리량의 관점에서) 고비용이 된다. 대신에, "프로세스 지문"의 기판 단위의 예측이 이루어질 수 있다. 프로세스 지문 (또는 서명(signature))은 특정한 프로세스 단계 및/또는 프로세스 툴에 의하여 기판에 부과된 왜곡 또는 다른 변형을 기술한다. 이러한 예측은 (미리 알고 있는) 노광 순서 또는 컨텍스트/프로세싱 이력을 기초로 할 수 있다. 그러나, 이에는 단점도 있다. 첫째로, 모든 이력 처리 단계를 추적하고 관리하는 것은, 특히 상위 층에 대하여, 상당한 노력을 요한다. 둘째로, 프로세스 툴 및 오버레이에 대한 영향 사이의 명확한 관계를 세우는 것이 어려울 수 있다는 것이다.
더욱 정규적으로 통상 생성되는 계측 데이터, 일례로 기판 단위로 생성된 정렬 데이터 또는 레벨링 데이터를 사용하는 것이 기판-기판의 편차를 줄이는 대안일 수 있다. 그러나, 특히 정렬 데이터의 예를 고려하면, 보정 용량이 제한된다: 처리량의 손실을 피하기 위해 제한된 수의 정렬 마크만 측정할 수 있고; 정렬 모델은 때로는 글로벌 (필드간) 모델에 한정되고; 때로는 정렬 마크는 프로세스에 의해 초래된 마크 손상을 겪을 수 있어 측정의 신뢰성을 떨어뜨린다.
런-투-런, 웨이퍼 레벨 제어 전략에서, 기판을 그룹화하고 기판 그룹을 기초로 보정을 결정하는 것이 제안된다. HVM 환경에서, 기판의 컨텍스트 이력에 따라 클러스터 할당이 수행될 수 있다. 그러나, 전술한 바와 같이, 컨텍스트 이력을 추적하는 것은 매우 부담스러운 것이다. 대신에, 제어 중인 노광후 성능 파라미터(예컨대, 오버레이)와 상관되는 노광전 파라미터 데이터(예컨대, 노광전 계측 데이터)에 따라 기판을 그룹화하는 것이 제안된다. 이와 같은 방법으로 기판을 그룹화함으로써, 한 그룹당 기판들에 걸쳐 상대적으로 큰 범위로 평균함으로써 이득을 얻으면서도 "기판 단위"에 가까운 정확도를 이룰 수 있다.
이러한 맥락에서, 노광전 계측 데이터는 성능 파라미터가 제어되고 있는 층의 노광 이전에 수행되는 측정으로부터의 계측 데이터를 포함하고, 즉, "노광전(pre-exposure)"이란 용어는 그 다음 층의 노광에 대한 것이다. 이와 같이, 노광전 계측 데이터는, 기판상의 추가적인 층의 노광의 제어를 위하여, 이전의 층이 노광된 기판 상에서 수행되는 측정을 포함할 수 있다.
노광전 데이터는, 현재의 층의 노광을 위하여 리소그래피 장치(스캐너)에 로딩되기 전에, 또는 현재의 층의 노광을 위하여 리소그래피 장치(스캐너)에 로딩된 후에 수행되는 측정으로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 후자의 예에서, 노광전 데이터는 해당 층의 노광을 위하여 예비적 계측을 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 노광전 계측 데이터는 정렬 데이터를 포함할 수 있다. 정렬 데이터는 기판의 로딩 후에 현재의 층의 노광을 위한 준비로서 수행되는 측정을 포함할 수 있다. 이와 달리, 또는 이와 조합하여, 정렬 데이터는, 이전의 층의 노광을 위한 준비로서, 즉, 현재의 층의 측정 및 노광을 위해 기판의 로딩 전에 수행되는 측정을 포함할 수 있다. 이와 달리, 또는 이와 조합하여, 노광전 계측 데이터는 기판의 형상을 기술하는 레벨링 데이터를 포함할 수 있다. 정렬 데이터와 유사하게, 레벨링 데이터는 현재의 층의 또는 이전의 층의 노광을 위한 준비로서 수행되는 측정으로부터 얻어질 수 있다. 이와 달리, 또는 이와 조합하여, 노광전 계측 데이터는 웨이퍼 기하 구조 데이터 및/또는 평면 내 왜곡 데이터를 포함할 수 있다.
노광전 계측 데이터가 정렬 데이터를 포함하는 예를 고려하면, 이 정렬 데이터는 리소그래피 툴의 측정 스테이션에서 기판에 걸쳐 측정될 수 있다. 정렬 데이터는 기판에 걸쳐 복수의 벡터를 포함할 수 있고, 각 벡터는 기판 상의 특정한 마크에 대하여 정렬 센서(AS)에 의해 측정된 마크 위치의, 공칭 위치 에 대한 상대적인 위치와 변위(예컨대, 위치 편차)를 나타낸다. 모든 기판은 마크와 측정의 동일한 공간적인 분포를 가지지만, 실제의 편차는 일반적으로 각 기판에 대해 고유한 것이다. 데이터 내에 숨어있는 다양한 "지문"을 밝히기 위하여, 기판의 모집단에 대하여 노광전 계측 데이터(정렬 측정)의 분석이 수행될 수 있다. 이와 유사하게, 지문은 예를 들어 레벨 센서(LS)를 이용하여 측정되는 기판 토포그래피 또는 형상 측정으로부터 얻어질 수 있다. 처리된 기판의 제작에서 여하한 다른 단계라도 그 자신의 지문으로 기판에 걸친 위치 오차의 분포에 기여할 수 있다는 것이 알려져있다. 실제 제품은 다른 장치 및 다른 종류의 장치에서 패터닝 및 프로세싱의 많은 사이클을 포함해 수십의 프로세스 단계를 거쳤다는 것을 염두에 두면, 어떤 개별 장치인가는 물론 어떤 종류의 장치가 최종 제품에 존재하는 오차에 기여하였는지를 아는 것은 매우 어려워진다.
제안된 방법은 두 과정을 포함할 수 있다. 초기 셋-업 또는 트레이닝 과정은 기판 세트를 복수의 그룹으로 카테고리화 하기 위하여 수행된다. 이 셋-업 과정은, 성능 파라미터(출력)의 특성에 따라(예컨대 특성으로 라벨링하여), 분류기가 노광전 계측 데이터 (입력 객체)를 카테고리화하도록 트레이닝하는 과정을 포함할 수 있다. 데이터의 강분류(hard classification) 및 약분류(soft classification)를 위한 적당한 임의의 (예컨대, 지도(supervised), 준 지도(semi-supervised) or 비 지도(unsupervised)) 머신 학습 기법이 사용될 수 있으며, 일례로 선형 판별 분석(linear discriminant analysis), 로지스틱 회귀(logistic regression), 서포트 벡터 분류기(support vector classifier), 또는 주성분 분석(principal component analysis)(PCA) 등을 예로 들 수 있다. 다른 적당한 분류 방법은 WO2015049087에 기재되어 있으며, 그 문헌의 내용은 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다. 이 문헌은, 각 웨이퍼에 걸쳐 공간적으로 분포된 점들에서 측정된 위치 편차 또는 다른 파라미터를 나타내는 객체 데이터를 획득하도록, 리소그래피 프로세스의 수행 중 스테이지에서 정렬 데이터 또는 다른 측정이 이루어지는 방법을 기재한다. 이 객체 데이터는, 다변량 분석(multivariate analysis)을 수행함으로써 다차원 공간에서 웨이퍼를 나타내는 벡터의 세트를 하나 이상의 성분 벡터로 분해하여 진단 정보를 획득하는데 사용된다. 산업 프로세스에 관한 진단 정보는 성분 벡터를 사용하여 추출된다. 후속 제품 유닛을 위한 리소그래피 프로세스의 수행은 추출된 진단 정보를 기초로 제어될 수 있다.
트레이닝 과정은, 노광전 계측 데이터 및 노광후 계측 데이터 (성능 파라미터의 측정)이 입수될 수 있는 복수의 기판으로부터의 이력 데이터 상에서 수행될 수 있다. 이미 언급된 특정한 예에 관하여, (기판 평면에서 기판 그리드 왜곡을 기술하는) 정렬 지문 또는 (기판의 평면에 수직한 방향으로 기판 왜곡을 기술하는) 기판 형상 또는 토포그래피는 대응되는 오버레이 측정의 특성 (일례로 오버레이 지문 특성)에 따라 분류된다. 이 트레이닝 과정의 결과는, 공통의 지문 또는 토포그래피 특성 및 대응되는 계수에 의해 각각이 라벨링 되는 복수의 기판 그룹을 포함할 수 있다. 각 성능 파라미터 특성은 연관된 프로세스 보정(예컨대, 최적의 보정 레시피)을 가질 수 있다. 일 실시예로서, 셋-업 과정은 통상의 제조(로트 기반의 프로세스 보정을 기초로 한 제어 과정)와 동일할 수 있다.
도 5는 예측적인 기판 분류를 위한 트레이닝 과정의 특정한 예를 설명하는 플로우 차트이다. 셋-업 과정은, 기판에 대한 성능 파라미터를 기술하는 노광후 계측 데이터로 라벨링된 다수의 기판에 대한 노광전 계측 데이터를 포함하는 (예컨대, 이력) 트레이닝 데이터(400)에 대해 지도 학습 알고리즘을 사용하는 것을 포함할 수 있다. 통상 노광후 계측 데이터보다는 더 많은 노광전 계측 데이터가 이용 가능하므로, 셋-업 과정은 소수의 기판(노광후 측정된 기판)만 라벨링되고 노광전에만 측정된 기판은 라벨링되지 않는 준 지도 학습 알고리즘을 포함할 수 있다. 이러한 준 지도 분류는, 예를 들어 라벨 확산 방법(label-spreading methods)을 사용할 수 있다. 특정한 예로서, 노광전 계측 데이터는 정렬 지문 또는 기판 토포그래피를 포함할 수 있고, 노광후 계측 데이터는 오버레이, 임계 치수, 또는 포커스 지문을 포함할 수 있다. 첫째로, 로트내 클러스터링 단계(intra-lot clustering step)(410)가 로트마다 클러스터/그룹을 특정하기 위해 수행된다. 다음으로, 로트간 클러스터링 단계(420)는 로트 사이에서 유사한 지문/토폴로지를 식별하기 위해 수행된다. 다음으로 분류 단계(430)는 트레이닝 데이터를 사용하여 분류기를 트레이닝하기 위해 수행된다. 이 단계에서, 노광전 계측 데이터 그룹(즉, 기판 그룹)이 규정된다. 다음으로, 검증 단계(440)가 수행된다. 이 검증 단계(440)에서, 기판은 이력 데이터를 기초로 기판 그룹에 할당된다. 그리고, 성능 파라미터 이득(benefit)의 쉐도우 모드(shadow mode) 시뮬레이션이 프로세스 보정 스레드(thread)마다 수행된다.
제2과정 또는 제어 과정에서, 일례로 기판 상에서 정렬 및/또는 레벨링 계측을 수행함으로써, 기판에 대한 노광전 계측 데이터가 얻어진다. 이 계측은, 일례로 도 1의 정렬 센서(AS) 및 레벨 센서(LS)를 각각 이용하여 전술한 방법에 의하여, 정렬 및 기판 측정 프로세스의 일부로서 리소그래피 장치에서 수행될 수 있다. 이 노광전 계측 데이터를 기초로, 기판에는 그룹 멤버십 상태가 할당된다. 그룹 멤버십 상태는, 각각의 기판에 단일 그룹의 멤버십 (강 분류) 또는 일부 또는 모든 그룹의 부분 멤버십(약 분류; 예를 들어, 소프트맥스 함수를 사용)이 할당되는 것을 포함할 수 있다. 어느 경우든, 그룹은 셋-업 과정 동안 결정되는 (또는 가능하게는, 후에 기술될 이 제어 과정 동안 결정되는) 기판 그룹들 중 하나가 될 것이다. 노광전 계측 데이터는, 예를 들어 정렬 지문 또는 기판 토포그래피 또는 평탄도 측정과 같이, 기판 프로세스 편차에 민감한, 모든 기판에 대한 임의의 공통의 물리적 속성의 측정을 포함할 수 있다. 그룹 멤버십 상태를 기초로, 연관된 프로세스 보정이 식별될 것이다. 그런 다음 이 연관된 프로세스 보정은 노광되고 있는 층의 노광 중에 사용될 수 있다.
일 실시예로서, 기판 상에서 노광전 계측, 기판의 후속 분류, 연관된 보정의 식별, 및 보정을 사용한 층의 노광이 모두 리소그래피 장치에 의해 수행된다. 이는 보정 루프가 짧다 (노광전 계측 데이터가 후속 노광 단계에서 곧바로 사용된다)는 것을 의미한다. 기판을 측정하기 위한 추가적인 툴이 필요하지 않다.
일 실시예로서, 도 1에 도시된 바와 같이 리소그래피 장치가 둘 이상의 지지체(둘 이상의 척)를 포함하는 경우, 기판 분류를 기초로 보정을 식별할 때 척 할당이 고려될 수 있다. 이와 같이, 보정은 척 단위로 특정한 기판 그룹에 연관될 수 있다.
성능 파라미터 (예컨대, 오버레이)는 일부 또는 모든 기판 상에서 노광후 측정될 것이다. 결과적인 계측 데이터는 모델링 될 수 있고, 파라미터는 측정된 기판에 적용가능한 기판 그룹과 연관된 프로세스 보정을 업데이트 하거나 대체하는데 사용될 수 있다. 프로세스 보정 업데이트는 시간 필터로 구현되고 및/또는 평균화(예컨대 이동 평균을 사용) 될 수 있다. 모델링은 모든 기판 그룹에 대하여 한번 수행된다. 이와 달리, 모델링은, 클래스-특유의 그리고 공유된 파라미터의 둘 모두를 사용하여 모든 파라미터를 일거에 모델링하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예로서, 제어 과정 중에, 특정한 기판에 대한 노광전 계측 데이터가 트레이닝 과정에서 메트릭에 따라 식별된 여하한 기판 그룹에 올바르게 속하지 않는 것으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 메트릭은 거리 메트릭이고, 가장 가까운 기판 그룹까지의 거리 메트릭이 임계값을 초과하는 경우, 특정한 기판은 여하한 기판 그룹에 적절히 속하지 않는 것이 된다. 특정한 예로서, 거리 메트릭은 기판의 측정된 정렬 지문 (또는 다른 노광전 계측 데이터) 및 가장 가까운 그룹을 규정하는 계측 지문 사이의 거리를 의미할 수 있다. 이러한 실시예에서, 방법은, 기판 그룹 중 하나가 이 기판에 대한 노광전 계측 데이터의 특성을 이제 포함하도록 기판 그룹 중 하나 이상을 특징짓는 대응되는 특성을 업데이트 함으로써 기판 그룹을 업데이트 하는 단계를 포함할 수 있다. 이와 같은 방법으로, 그룹의 수에 일관성을 유지하면서도 각 기판 그룹의 특성이 업데이트 될 수 있다. 대안으로서, 실시예는, 분류되지 않은 기판에 대한 노광전 계측 데이터의 특성에 대응되는 새로운 그룹을 추가하는 것을 포함할 수 있다. 이후 이 기판에 대한 성능 파라미터 (예컨대, 오버레이)는 노광후 측정될 수 있고, 분류되지 않은 기판에 대한 노광전 계측 데이터를 라벨링하는데 사용될 수 있다. 또한, 대응되는 보정은 새로운 기판 그룹(예컨대, 모델링에 의해)에 대해 결정되어야 하고, 이후 이 그룹 내에 분류된 후속 기판을 보정하는데 사용될 수 있다. 대안으로서, 어떠한 그룹에도 맞지 않는 기판은 재작업되고 치워둘 수 있다.
노광후 측정을 위한 기판의 선택은 제어 과정에서 최적화될 수 있다. 이 최적화는 이의 대응되는 기판 그룹을 최상으로 대표하는 것으로 식별되는 기판을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 이는, 분류화에서 사용된 이의 연관된 거리 메트릭이 그룹 내의 다른 기판의 거리 메트릭보다 작은 기판을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 그러나, 대표성 만을 기초로 한 기판의 선택은, 일부 그룹이 다른 그룹보다 더욱 자주 업데이트 되는 것을 초래할 수 있다. 따라서, 다른 실시예로서, 대표성의 조합 및 대응되는 보정 세트가 마지막으로 얼마나 최근에 업데이트 되었는지를 기초로 기판이 선택될 수 있다.
전술한 바와 같이, 최소한 강 분류에 관하여는, 기판은 기정의된 그룹에 비닝되고(binned), 그룹 기반의 보정이 그룹의 각 멤버에 균일하게 적용된다. 이러한 실시예에서, 분류/클러스터링은 스캐너 또는 다른 계측 도구로부터의 인라인(inline) 또는 오프라인 데이터를 사용하는 주성분 분석(PCA)과 같은 통계적 도구에 의해 수행될 수 있다. 그러나, 실무에서, 그룹 사이의 구별은 간혹 자명하지 않고, 따라서 비닝은 선호되지 않는다. 이는 도 6의 예시적인 그래프에 의하여 도시된다. 이는 특정한 고유웨이퍼 (고유지문(eigenfingerprint) 또는 주성분)에 관하여 25개 기판의 로트에 대하여, 기판 (x-축) 에 대하여 PCA 점수값을 y-축에 표시한 그래프이다. 이 그래프를 얻기 위하여, PCA가 로트 (25개의 기판)의 기판 정렬 데이터 (노광전 계측 데이터) 상에서 수행된다. 그런 다음, 가장 우세한 지문(제1 고유웨이퍼 또는 제1 고유지문)이 식별되고, 그래프는 측정된 기판마다 이러한 고유웨이퍼에 대한 점수값(즉, 각 기판에서 고유지문의 존재에 대한 척도)을 도시한다. 도 6으로부터 기판의 명확한 클러스터링이 존재하지 않는다는 것을 알 수 있는데, 기판의 스프레드(spread)는 이보다 더욱 연속적이다. 이는 일부 기판에 대하여는 근본적으로 임의적인 분류라는 결과를 초래하게 된다.
따라서, 이 실시예에서는, 분류 점수를 기초로 가중 분류(weighted classification)를 사용하여 보정을 향상하는 것을 제안한다. 가중 분류는 PCA에 의해 발견되는 기판의 점수값을 이용하여 각 보정치에 가중치를 둠으로써 기판 단위의 보정을 향상한다. 이러한 실시예에서, 식별된 각 고유웨이퍼는 분류 내의 다른 그룹을 대표할 수 있다. 일 실시예로서, 식별된 고유웨이퍼 모두가 별개의 그룹을 규정하는 것은 아니다. 예를 들어, 가장 덜 우세한 고유웨이퍼(고유지문/주성분) 중 하나 이상은 그룹을 규정함에 있어 무시될 수 있다. 셋-업 과정은 주로 전술한 바와 같이 이루어질 수 있으나, 특히 분류 기술을 사용할 수 있고, 그 예로는 그룹(고유웨이퍼)의 관점에서 각 기판에 대한 점수, 예를 들어, 그 그룹 내에서 멤버십의 등급의 척도(양수뿐만 아니라 음수가 될 수 있음) 를 제공하는 PCA를 들 수 있다. 그룹의 멤버에 가중치 또는 점수를 부여하는 적절한 통계적 분류 방법의 다른 예로는, 랜덤 포레스트(Random Forest), 베이지안 네트워크(Bayesian networks), 뉴럴 네트워크, 선형 판별 분석이 포함된다. 노광전 계측 데이터 및 노광후 계측 데이터는 다른 실시예에서 이미 설명된 바와 같은 데이터를 포함할 수 있다. 실시예로서, 점수값에 기초한 가중치는 오버레이 (또는 다른 프로세스 파라미터) 지문 보정에 (예컨대 곱하여) 적용됨으로써 가중 보정이 제공된다.
도 7은 특정한 그룹 또는 고유웨이퍼에 대하여, 측정된 오버레이 지문과 같은 노광후 계측 데이터(y-축)에 기인하는 점수를, 측정된 정렬 지문과 같은 노광전 계측 데이터(x-축)에 대하여 도시한 그래프이다. 각 점은 25개의 기판의 로트에서 서로 다른 기판을 나타낸다. 분명한 것은, 노광후 계측 데이터 및 노광전 계측 데이터에 대한 점수값 사이에 상관관계가 있다는 것이다. 이 상관관계는, 노광전 계측 데이터(예컨대, 정렬 데이터)에 기인하는 점수는 웨이퍼 레벨 제어를 위한 최적의 보정을 결정하는데 사용될 수 있음을 보여준다. 이 상관관계가 더 좋을수록, 예측된 오버레이 보정이 더 좋을 것이라는 것을 알 수 있다.
이러한 실시예에서, 하나의 그룹만 규정되면 된다는 것을 인식하여야 한다. 기술적으로 이는 강 분류에 대하여 해당되는 것이지만, 각 기판은 그 단일 그룹에 할당될 수 있을 뿐이고 따라서 구별될 수 없으므로, 그 결과는 본질적으로 의미가 없게 된다. 그러나, 이 실시예에서, 점수값에 기초한 가중치는, 하나의 그룹만(예컨대, 단일의, 가장 우세한, 고유웨이퍼)이 있던지, 둘 이상의 그룹이 규정되던지 무관하게, 노광전 계측 데이터를 기초로 다른 보정이 적용될 수 있다는 것을 의미한다. 둘 이상의 그룹이 규정된 경우에, 기판에 적용되는 보정은, 그 그룹에 관련하여 기판의 점수에 따라 가중되어, 기판이 할당된 그룹에 적용 가능한 것일 수 있다. 일 실시예로서, 실제의 분류는 강 분류로서, 각 기판이 단일 그룹에 할당되고, 대응되는 보정 점수는 그 그룹 내에서 점수(예컨대, 멤버십의 등급)에 따라 가중될 수 있다. 대안적인 실시예로서, 각 기판에는 다수의 그룹의 부분 멤버십이 할당될 수 있고, 점수값은 그룹 사이의 보정의 가중에 사용될 수 있다. 후자의 예에서, 해당 그룹에 관해 점수값이 특히 높은(절대적인 관점에서) 경우, 일부 기판은 단일 그룹만으로 분류될 수 있다.
도 8은 특정한 실시예에 따른 방법을 개념적으로 설명하는 플로우 차트이다. 셋-업 과정(700)은, 복수의 기판(705)에 대하여 이력 트레이닝 데이터를 획득하는 단계, 및 복수의 기판 그룹(715)을 획득하도록 클러스터링 및 분류를 수행하는 단계(710)를 포함한다. 리소그래피 장치(720) 내에서, 노광전 계측(725)이 수행된다. 프로세서(735) 내에서 결과적인 노광전 계측 데이터가 처리되고(730), 각 기판을 기판 그룹(740)에 할당한다(이는 적절한 경우 기판을 둘 이상의 기판 그룹에 부분적으로 할당하는 것을 포함할 수 있다). 이 단계는, 기판이 할당된 그룹(또는 그룹들)에 속하는 등급을 나타내는, 각 기판과 연관된 점수 (또는 점수들)을 저장하는 것을 선택사항으로 포함할 수 있다. 다음으로 프로세서(735)는, 할당된 클래스 및/또는 점수에 따라서 프로세스 보정(750)을 각 기판(748)에 할당한다(745). 프로세서(735)는 리소그래피 장치(720)와 통합(예컨대 그 일부를 이룰 수 있음)되거나, 또는 독립형 프로세싱 모듈일 수 있다. 단계(760)에서, 각 할당된 프로세스 보정(750)은 그 기판 상의 다음 층을 노광할 때 웨이퍼 레벨 제어를 위해 사용된다. (산란계와 같은) 계측 장치(765) 내에서, 하나 이상의 이미 분류된 기판(770) (예컨대, 상기 복수의 기판(705)이 리소그래피 장치(720)에 도입되기 전에 노광된 기판)은 노광후 측정이 이루어진다(775). 각 기판 그룹에 대하여, 알고리즘이 프로세스 보정(745)을 할당하는 경우에 사용되도록, 보정 업데이트(780a)(780b)(780c)가 결정되어 프로세서(735)에 입력된다. 보정 업데이트는, 특히 소프트 할당 방법(예컨대, 소프트맥스 방법)이 사용되는 경우, 각 기판의 그룹 멤버십 상태를 기초로 한 가중 보정 업데이트일 수 있다. 이 방법은, 단계(745)에서 프로세스 보정이 할당될 때 그로부터 최적화전 프로세스 보정이 선택되도록(클래스당 하나의 최적화전 보정), 업데이트된 프로세스 보정(750)을 최적화하는 최적화 단계(도시되지 않음)를 포함할 수 있다.
이와 같은 방법으로, 프로세싱 이력 정보가 추적될 필요나, 오프라인 측정이 이루어질 필요가 없이도, 노광전 계측 데이터는 리소그래피 프로세스의 런-투-런 웨이퍼 레벨 제어를 위하여 자동화된 솔루션으로 사용될 수 있다.
여기에 설명된 방법의 클러스터링/ 분류의 평가를 하는 것이 바람직할 수 있다. 특히, 기판이 기판의 특정 그룹에 얼마나 양호하게 연관되는지, 그리고 예를 들어, 노광전 계측 데이터가 기판의 초기 클러스터링을 위한 기초가 되기에 대표성이 있는지/유용한지 (예컨대, 노광전 계측 데이터가 기판과 연관된 노광후 계측 데이터와 얼마나 양호하게 상관관계가 지어지는지)를 평가하는 것이 유용할 것이다.
이 평가는 트레이닝 과정의 일부로 이루어질 수 있고, 예를 들어, 셋-업 과정(700) 및 특히 클러스터링 및 분류 단계(710) 및/또는 클러스터링 단계(410)(420) 및/또는 분류 단계(430)의 일부로 이루어질 수 있다. 이 평가는, 노광후 계측 데이터를 기초로 기판의 k 개의 그룹을 결정하고, 그리고 이와는 별도로, 노광전 계측 데이터를 기초로 기판의 j 개의 그룹을 결정하기 위하여 클러스터링 알고리즘(예컨대, k-평균, 가우시안 혼합 모델(Gaussian mixture model), 등)을 적용하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예로서, 최적의 수 k 및 j는 베이지안 정보 기준 또는 유사한 모델 선택 기법을 사용함으로써 자동적으로 결정될 수 있다. 이러한 실시예에서, 이는 베이지안 정보 기준(BIC)의 최소치를 찾는 것을 포함할 수 있는데, 이는 다음 형태를 가진다:
Figure 112022102063853-pat00001
여기서,
Figure 112022102063853-pat00002
은 사용된 클러스터링 모델의 우도 함수(likelihood function)의 최대값, k는 모델 파라미터의 수, 그리고 n은 샘플의 수이다.
특정한 예에서, 노광전 계측 데이터 및 노광후 계측 데이터에 사용된 클러스터링 모델은 가우시안 혼합 모델, 예를 들어, 사전 확률(prior probability)을 곱한 가우시안의 가중합일 수 있다. 특정한 실시예에서, 이 모델 p(x) 는 다음을 포함할 수 있다:
Figure 112022102063853-pat00003
여기서,
Figure 112022102063853-pat00004
, x는 클러스터되는 데이터, k는 콤포넌트(클러스터)의 수,
Figure 112022102063853-pat00005
는 평균, 그리고
Figure 112022102063853-pat00006
는 콤포넌트 i의 공분산(covariant)이다.
노광후 계측 데이터 내의 k 개의 그룹을 노광전 계측 데이터 내의 j 개의 그룹에 매칭하기 위한 매칭 알고리즘을 적용할 것을 제안한다. 이는 하나 이상의 매칭 메트릭 또는 핵심 성능 지표(key performance indicator)(KPI)를 최적화하는 것을 포함할 수 있다. 가능한 KPI는 예를 들어, 매칭 정확도 또는 순도(순도)를 포함할 수 있다. 매칭 정확도를 평가하는 것은, 상관관계를 결정하는 것 및/또는 서로 상이한 구별 임계치(discrimination threshold)에 대하여 위양성률(false positive rate)에 대한 양성률(true positive rate) 그래프 상에서 수신자 동작 특성(receiver operating characteristic)(ROC) 곡선으로부터 곡선의 아래의 면적을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 순도는 그룹 내의 샘플의 유사성에 대한 척도 (예컨대, 분류에 이어지는 라벨링의 관점에서) 이다. 보다 구체적으로, 그룹의 세트
Figure 112022102063853-pat00007
및 라벨의 세트
Figure 112022102063853-pat00008
에 대하여 순도
Figure 112022102063853-pat00009
는 아래와 같이 정의될 수 있다:
Figure 112022102063853-pat00010
이와 같이, 노광전 계측 데이터 그룹의 순도는, 하나 이상의 매칭된 노광후 계측 데이터 클러스터에 대하여 각 클러스터 내에서 노광전 계측 데이터의 균질성을 포함할 수 있다 (예컨대, 노광전 클러스터의 모든 또는 대부분의 멤버가 이에 매칭된 노광후 클러스터로부터만 비롯된 것이거나, 그 역의 경우).
노광후 계측 데이터 내의 k 개의 그룹의 수 및 노광후 계측 데이터 내의 j 개의 그룹의 수는 동일할 것으로 예측될 수 있다 (즉, j=k). 이는, 노광전 계측 데이터가 노광후 계측 데이터과 동일한 그룹을 유도하는 것을 의미한다. 그러나, 이것이 성립하지 않을 수 있고 실제로는 j≠k 인 다수의 이유가 있다. 설명된 실시예에서, 매칭 알고리즘은 j≠k인 경우라도 그룹을 매칭한다.
도 9는 클러스터링을 통해 4개의 노광전 계측 데이터 그룹(Ga1-Ga4) 및 3개의 노광후 계측 데이터 그룹(Gb1-Gb3)이 드러난 예를 도시한다. 도 9는 노광전 계측 데이터의 그룹(Ga1 및 Ga2)을 노광후 계측 데이터의 그룹(Gb1)에, 노광전 계측 데이터의 그룹(Ga3)을 노광후 계측 데이터의 그룹(Gb2)에, 그리고 노광전 계측 데이터의 그룹(Ga4)을 노광후 계측 데이터의 그룹(Gb3)에 매칭하는 것을 도시하고 있다.
일 실시예로서, 불특정한 그룹 멤버십을 가지는 샘플(예컨대, 이상치(outliers) 및/또는 그룹 또는 결정 경계(decision boundary)에 가까운 샘플)은 그룹화에서 제외될 수 있다. 예를 들어, 결정 경계로부터 특정한 거리(마진) 이내에 있는 여하한 샘플은 배제될 수 있다. 특정한 예에서, 즉, w는 결정 경계에 직교하는 벡터이고 b는 스칼라 오프셋 항인 예에서, 결정 경계는 다음과 같이 기재될 수 있다:
Figure 112022102063853-pat00011
그리고 마진은 아래의 범위 내의 어느 곳으로도 규정될 수 있다:
Figure 112022102063853-pat00012
여기서, c는 결정 경계의 양쪽의 마진의 크기를 결정한다. 다른 실시예로서, 가중 분류가 (이미 설명된 바와 같이) 사용되는 경우, 기판에 할당된 가중치는 불특정한 그룹 멤버십을 결정하고 이에 따라 특정한 기판이 배제될 것인지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 도 9는 불특정한 그룹 상태를 가지는 2개의 기판(W23)(W15)이 포함된 예를 도시한다. 그룹 상태에서의 불확실성 때문에, 이들은 잘못된 노광후 계측 그룹에 부정확하게 할당되었다: 기판(W23)은 그룹(Gb3) 대신 그룹(Gb2)에 할당되었고, 기판(W15)은 그룹(Gb2) 대신 그룹(Gb3)에 할당되었다. 이들 기판이 전적으로 배제되거나, 불특정한 상태를 기초로 더 낮은 가중치가 할당될 것이 제안된다.
일 실시예로서, 무관하거나 덜 관련된 피쳐를 제거하는 초기 단계를 수행함으로써, 노광후 계측 변화에 관련되는 노광전 피쳐에만 클러스터링이 수행되도록 할 수 있다. 무관한 피쳐는 필요한 그룹의 수를 증가시키고, 결과적으로 낮은 매핑 품질을 초래하여 무작위(random)보다 크게 나을 것이 없게 될 수 있다. 일 실시예로서, 노광전 계측 데이터의 차원의 수는 2차원으로 제한될 수 있다. 예를 들어, 이차원 데이터만을 가진다면, 이는 훨씬 적은 수의 그룹이 필요하게 됨을 의미한다. 특정한 예로서, 이차원 데이터에 대해서는 3개의 그룹만 필요한데, 한차원 높일 경우 8개의 그룹이 필요하게 되는 것이 테스트 데이터 세트에서 확인되었다. 각 경우에 필요한 그룹의 실제 수는 데이터 세트에 따라 달라질 수 있다.
검증 과정 동안, 매핑 품질을 기술하는 KPI가 결정될 수 있다. 이는 그룹핑 성능(grouping performance)의 통계적 중요도를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 그룹 매칭의 품질이 무작위(random)보다 현저히 우수한지 (예컨대, 임계 마진만큼 더 우수한지)를 나타내는 p-값이 계산될 수 있다. 그룹 매핑 품질이 무작위보다 현저히 우수하지 않다고 결정되면, 이는 노광전 계측 데이터가 노광후 계측 데이터에서 관찰되는 기판-기판 편차를 적절히 설명하지 못함을 의미할 수 있다. 이러한 경우, 전술한 단계는, 다른 종류의 노광전 계측 데이터 또는 다른 종류의 노광전 파라미터 데이터 (예컨대, 정렬, 레벨링, 프로세스 이력, 등)를 사용하여 반복될 수 있다. 그룹 매핑 품질이 무작위보다 현저히 우수하지 않게 되는 다른 이유는 클러스터링 알고리즘이 데이터 세트에서 효과적으로 작동하지 않을 수 있기 때문이다. 가용한 모든 클러스터링 알고리즘 또는 노광전 측정 어느 것을 통해서도 통계적으로 의미 있는 그룹 매칭 성능이 얻어지지 않는다면, 그 클러스터 기반의 제어는 현재의 기판 제조 시나리오에서 사용되지 않아야 한다는 것으로 추론될 수 있다. 한편, KPI가 양호하고 통계적으로 의미 있는 그룹핑 성능을 나타내는 경우, 이 클러스터 기반의 제어 전략은 제조에서 가동될 수 있다.
다른 실시예로서, 여기에 기술된 개념은 리소-에칭-리소-에칭(litho-etch-litho-etch)(LELE) 프로세스와 같은 다중 패터닝 프로세스의 패터닝 단계들 사이에서 보정에 사용될 수 있다. 이러한 실시예에서, 노광전 파라미터 데이터는 사용된 프로세싱 컨텍스트에 관련된 컨텍스트 데이터를 포함할 수 있다.
실무적인 의미에서, 아주 많은 수의 다른 컨텍스트 변수들(컨텍스트 파라미터)이 연루될 수 있다. 각 프로세싱 도구, 프로세싱 챔버, 및 프로세싱 레시피가, 예를 들어, 별개의 컨텍스트로 고려될 수 있다. 이와 같이, 컨텍스트 조합의 수는 극도로 클 수 있다. 각 고유한 컨텍스트 조합을 모니터링하는 것은 늘 현실적인 것은 아니다.
따라서, 특정한 실시예로서, 제어가 기초로 하는 컨텍스트 데이터는 이전의 리소그래피 단계 바로 앞의 에칭 단계에서 사용된 에칭 챔버로 제한되는 것이 제안된다. 에칭 툴은 다수의 챔버 (통상적으로 4개까지)를 가질 수 있고, 결과적으로 제한된 세트의 고유 컨텍스트 값 (에칭 챔버의 수에 대응되는)을 가진다. 각 기판을 처리하는데 어떠한 에칭 챔버가 사용되는지를 추적함으로써, 각 로트의 기판이 (예컨대, 4개의) 그룹으로 분류될 수 있다. 각 그룹에 대하여, 별개의 WLC 제어가 결정될 수 있다. 이러한 WLC 보정은 로트-로트 제어에 적용되는 '일반' APC 보정에 추가될 수 있다. 다중 패터닝 응용예에서 일반적으로, 각 패터닝 (리소-에칭) 단계에 대하여 동일한 보정을 사용하는 것이 보통 권장된다. 이 실시예에서 설명된 제안에 따르면, 두 층의 층 위치의 차이에 대해 컨텍스트 기반의 웨이퍼 레벨 제어를 제안하므로, (층의 각 리소 단계 사이의) 층 내(intra-layer) "오버레이"가 향상된다.
도 10은 이러한 실시예를 도시하는 흐름도이다. 여기의 예는 2개의 별개의 리소-에칭 단계로 각 층이 노광되는 더블 패터닝(LELE) 프로세스를 도시한다. 이 실시예는 보다 일반적으로 다중 패터닝 프로세스에 적용될 수 있지만, 2회를 초과하는 별개의 리소-에칭 단계를 가지는 프로세스에도 적용될 수 있다. 초기 로트, 즉 로트 N에서, 제1 패터닝 단계가 수행된다 (L1N). 전술한 바와 같이 하나 이상의 이전의 로트의 측정을 기초로 APC 제어 루프를 사용하여 결정된 보정치를 가지고, 제1 패터닝 단계 (L1N)가 수행될 수 있다. 제1 패터닝 단계에 이어, 제1 에칭 단계 (E1N)가 수행된다. 이 제1 에칭 단계 (E1N)에서, 각 기판은 (예컨대) 4개의 에칭 챔버 (ECa-ECd) 중 하나에서 에칭된다. 각 기판을 에칭하는데 사용된 에칭 챔버는 (관련된 컨텍스트로) 저장되고, 각 기판은 사용된 에칭 챔버에 대응되는 그룹으로 할당된다. 추가적으로, 패터닝 단계(L1N)에 이어서, 패터닝된 기판 중 하나 이상이 계측 디바이스를 사용한 제1 측정 단계(MET1)에서 측정된다. 특정한 실시예에서, 척마다 측정치를 얻기 위하여, 척마다 한번씩, 2개 이상 측정된다. 제1 측정 단계는, 예를 들어 제1 오버레이 지문(OV1)의 측정을 포함할 수 있다. 제1 패터닝 단계 (L1N) 및 제1 에칭 단계 (E1N)에 이어, 제2 패터닝 단계 (L2N)가 제1 패터닝 단계 (L1N)에 대하여 수행된 것과 동일한 APC보정으로 수행된다. 제2 패터닝 단계 (L2N)에 이어, 제2 측정 단계(MET2)가 계측 디바이스를 사용하여 수행된다. 제 2 계측 단계(MET2)에서, 그룹마다 (그리고 또한, 선택적으로, 척마다) 하나 이상의 기판이 측정된다. 제2 측정 단계는, 예컨대 그룹(또는 클래스 /척 조합)마다 제2 오버레이 지문(OV2)의 측정을 포함할 수 있다. 제2 오버레이 지문(OV2) 및 제1 오버레이 지문(OV1) 사이의 차이가 계산될 수 있고, 이는 각 기판 그룹에 대한 층 내 보정(cora-cord)(제2 보정)을 결정하는데 사용될 수 있다. 이 층 내 보정(cora-cord)은, 제2 오버레이 지문(OV2) 및 제1 오버레이 지문(OV1) 사이의 차이가 최소화되는 것일 수 있다.
로트 N+1과 같은 후속 로트에서, 제1 패터닝 단계 (L1N+1) 및 제1 에칭 단계 (E1N+1)는, 적절한 경우 "표준" APC 보정(제1 보정)을 사용하여 로트 N에 대하여 수행된 것과 유사한 방식으로 수행된다. 이는 이전의 측정의 지수 가중 이동 평균(EWMA)을 포함할 수 있다. 전과 같이, 에칭 단계 (E1N+1)에서 사용된 에칭 챔버 (컨텍스트)가 추적된다. 이 컨텍스트를 기초로, 그 컨텍스트에 대응되는 그룹에 대하여 보정(cora-cord) 중 적절한 보정이 선택된다. 제2 패터닝 단계 (L2N+1)를 수행할 때 APC (제1) 보정으로 이러한 (제2) 보정이 사용되고, 이어서 제2 에칭 단계(도시되지 않음)가 수행될 것이다. 이와 같은 방법으로, 최종 더블 패터닝(LELE)된 층은 오버레이 관점에서 단일 노광에 더욱 가까와진다.
이 개념은, 원칙적으로, 예시된 것(에칭 챔버)보다 더욱 복잡한 컨텍스트 스레드에 확장될 수 있고, 오버레이 이외의 파라미터(일례로 CD 또는 에지 배치 오차 (EPE))에 확장될 수 있음을 이해할 것이다.
발명의 더 나아간 실시예가 아래의 번호매겨진 실시예 목록으로 기재된다:
1. 기판 상에서 리소그래피 프로세스에 관련된 프로세스 파라미터에 대한 보정의 결정 방법으로서, 상기 리소그래피 프로세스는 복수의 실행(run)을 포함하되 각각의 실행 동안에 패턴이 하나 이상의 기판에 적용되고,
기판의 속성에 관한 노광전 파라미터 데이터를 획득하는 단계;
상기 리소그래피 프로세스의 하나 이상의 이전에 노광된 기판 상에서 동등한 리소그래피 프로세스에 의하여 수행된 프로세스 파라미터의 하나 이상의 측정을 포함하는 노광후 계측 데이터를 획득하는 단계;
상기 노광전 파라미터 데이터를 기초로 하여 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 상기 기판에 할당하는 단계; 및
상기 그룹 멤버십 상태 및 상기 노광후 계측 데이터를 기초로 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 단계;를 포함하는 방법.
2. 실시예 1에 따른 방법으로서, 상기 보정을 사용하여 기판 상에서 리소그래피 프로세스를 수행하는 단계를 포함하는 방법.
3. 실시예 1 또는 2에 따른 방법으로서, 상기 노광전 파라미터 데이터는 노광전 계측 데이터를 포함하는 방법.
4. 실시예 3에 따른 방법으로서, 상기 노광전 계측 데이터를 얻기 위하여 상기 기판에 노광전 계측 단계를 수행하는 단계를 포함하는 방법.
5. 실시예 4에 따른 방법으로서, 상기 노광전 계측 단계, 및 상기 보정을 사용하여 기판 상에서 리소그래피 프로세스를 수행하는 후속 단계가 동일한 리소그래피 장치에 의해 수행되는 방법.
6. 실시예 5에 따른 방법으로서, 그룹 멤버십 상태를 할당하는 단계 및 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 단계가 동일한 리소그래피 장치에 의해 수행되는 방법.
7, 실시예 3 내지 6 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 노광전 계측 데이터는 기판 평면에서 기판에 걸친 그리드 왜곡을 기술하는 정렬 데이터를 포함하는 방법.
8. 실시예 3 내지 7 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 노광전 계측 데이터는 기판의 평면에 수직한 방향으로 기판의 형상을 기술하는 데이터를 포함하는 방법.
9. 실시예 3 내지 8 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 노광전 계측 데이터는 레벨링 데이터를 포함하는 방법.
10. 실시예 3 내지 9 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 특정한 그룹에 대하여 상기 그룹을 최상으로 대표하는 기판을 특정하는 단계를 포함하는 방법.
11. 실시예 10에 따른 방법으로서, 상기 그룹을 최상으로 대표하는 상기 기판을 측정하는 단계; 및 상기 그룹에 대응되는 프로세스 파라미터에 대한 보정을 상기 측정을 기초로 업데이트하는 단계;를 포함하는 방법.
12. 실시예 3 내지 11 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 그룹 멤버십 상태는, 각 기판은 멤버십의 등급이 상기 그룹 중 하나 이상에 할당될 수 있는 방법.
13. 실시예 12에 따른 방법으로서, 상기 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 단계는, 하나 이상의 그룹에 대한 해당 기판의 멤버십의 등급을 기초로 하여 상기 하나 이상의 그룹과 연관된 보정을 가중하는 것에 기초하는 방법.
14. 실시예 13에 따른 방법으로서, 그룹에 대한 멤버십의 등급은, 상기 노광전 계측 데이터에서 해당 그룹을 규정하는 지문의 존재의 척도를 나타내는 분류 점수를 기초로 하는 방법.
15 실시예 14에 따른 방법으로서, 상기 할당 단계는, 상기 노광전 계측 데이터에서 하나 이상의 고유지문의 존재를 특정하고 상기 노광전 계측 데이터에서 대응되는 고유지문의 존재의 측정을 표현하는 상기 분류 점수를 특정하기 위하여, 상기 노광전 계측 데이터 상에서 주성분 분석을 수행하는 것을 포함하는 방법.
16. 실시예 14 또는 15에 따른 방법으로서, 상기 노광전 계측 데이터에서 수행되는 주성분 분석으로부터 상기 하나 이상의 그룹을 결정하되, 각 그룹은 주성분 분석으로부터 결정되는 고유지문에 의하여 규정되는 초기 트레이닝 스테이지를 포함하는 방법.
17. 실시예 3 내지 14 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 하나 이상의 그룹이 결정되는 초기 트레이닝 스테이지를 포함하는 방법.
18. 실시예 17에 따른 방법으로서, 상기 하나 이상의 그룹은 상기 노광전 계측 데이터의 복수의 라벨링된 세트로부터 결정되되, 각 라벨링된 세트는 복수의 기판 중 다른 기판에 관련되고, 해당 기판에 관련된 노광후 계측 데이터에 의하여 라벨링된 방법.
19. 실시예 18에 따른 방법으로서, 상기 초기 트레이닝 스테이지는, 상기 하나 이상의 그룹을 규정하도록 노광전 계측 데이터의 적어도 상기 라벨링된 세트 상에서 분류기를 트레이닝하는 지도 또는 준 지도 분류 알고리즘을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
20. 실시예 17 내지 19 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 초기 트레이닝 스테이지는, 상기 노광전 계측 데이터에서 노광전 그룹을 특정하는 단계를 포함하는 방법.
21. 실시예 20에 따른 방법으로서, 노광전 그룹을 특정하는 단계는, 로트내 그룹을 특정하는 것 및 로트간 그룹을 특정하는 것을 포함하는 방법.
22. 실시예 20 또는 21에 따른 방법으로서, 초기 트레이닝 스테이지는, 상기 노광후 계측 데이터에서 노광후 그룹을 특정하는 단계를 포함하는 방법.
23. 실시예 22에 따른 방법으로서, 상기 매칭의 품질에 관련된 하나 이상의 매칭 메트릭을 최적화함으로써 상기 노광후 그룹을 상기 노광전 그룹에 매칭하는 단계를 포함하는 방법.
24. 실시예 23에 따른 방법으로서, 상기 매칭 메트릭은,
각 그룹에 걸친 균질성의 관점에서 노광전 그룹 및/또는 노광후 그룹의 순도; 및
상관관계 및/또는 다른 구별 임계치(discrimination thresholds)에 대한 그룹을 기술하는 수신자 동작 특성 곡선(receiver operating characteristic curve)으로부터 결정되는 곡선의 아래 면적; 중 하나 이상을 포함하는 방법.
25. 실시예 23 또는 24에 따른 방법으로서, 상기 매칭 메트릭에 의해 표현되는 상기 매칭된 그룹의 통계적 중요도가 무작위보다 현저히 큰지 여부가 판단되는 방법.
26. 실시예 25에 따른 방법으로서, 상기 매칭 메트릭에 의해 표현되는 상기 매칭된 그룹의 통계적 중요도가 무작위보다 현저히 크지 않다고 판단되는 경우, 다른 종류의 노광전 계측 데이터를 사용하여 상기 트레이닝 스테이지를 반복하는 방법.
27. 실시예 23 내지 26 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 매칭 단계에서, 불특정한 그룹 멤버십 상태를 가지는 기판은 배제되거나 낮은 가중치가 주어지는 방법.
28. 실시예 23 내지 27 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 매칭 단계는, 노광후 계측 변화에 관련된 노광전 데이터 내의 노광전 피쳐 상에서만 수행되는 방법.
29. 실시예 22 내지 28 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 노광전 그룹 및 노광후 그룹의 수를 별도로 최적화하는 방법.
30. 실시예 17 내지 29 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 초기 트레이닝 스테이지는, 이력 데이터를 기초로 기판을 상기 하나 이상의 그룹에 할당하는 것과 상기 노광후 계측 데이터 상의 효과를 시뮬레이팅하는 것을 포함하는 검증단계를 포함하는 방법.
31. 실시예 17 내지 30 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 노광후 계측 데이터는 오버레이 데이터를 포함하는 방법.
32. 실시예 1 내지 11 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 그룹 멤버십 상태는, 각 기판이 단일 그룹에 할당되거나, 그렇지 않은 경우 분류되지 않게 되는 방법.
33. 앞의 실시예 중 하나에 따른 방법으로서, 노광전 계측 데이터는 기판 상에서 이전에 노광된 층에 관련된 데이터를 포함하는 방법.
34. 실시예 1 내지 32 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 노광전 계측 데이터는, 리소그래피 프로세스의 후속 단계에서 기판 상에 노광될 층에 관련된 데이터를 포함하는 방법.
35. 실시예 1 또는 2에 따른 방법으로서, 상기 노광전 파라미터 데이터는 특정한 처리 단계에 관한 컨텍스트 데이터를 포함하는 방법.
36. 실시예 35에 따른 방법으로서, 상기 컨텍스트 데이터는, 상기 기판을 프로세싱하기 위한 처리 단계에서 사용된 툴에 관련된 방법.
37. 실시예 36에 따른 방법으로서, 상기 컨텍스트 데이터는 에칭 단계에서 사용된 특정한 에칭 챔버에 관련되고, 각 그룹은 상기 에칭 챔버 중 하나에 대응되는 방법.
38. 실시예 35, 36 또는 37에 따른 방법으로서, 리소그래피 프로세스는, 적어도 제1 패터닝 및 에칭 단계 및 제2 패터닝 및 에칭 단계를 층 별로 포함하는 다중 패터닝 프로세스를 포함하는 방법.
39. 실시예 38에 따른 방법으로서, 상기 보정은 제1 보정에 관련된 제2 보정을 포함하고, 상기 방법은,
제1 보정으로 제1 패터닝 및 에칭 단계를 수행하는 단계;
상기 제1 패터닝 및 에칭 단계에 적용되는 컨텍스를 결정하는 단계;
컨텍스트 결정을 기초로 기판에 그룹 멤버십 상태를 할당하는 단계; 및
그룹 멤버십 상태 및 상기 제1 보정을 기초로 제2 패터닝 및 에칭 단계에 대한 상기 제2 보정을 결정하는 단계;를 포함하는 방법.
40. 실시예 39에 따른 방법으로서, 각 그룹에 대하여 초기 단계를 수행하는 단계를 포함하되, 상기 초기 단계는,
상기 제1 패터닝 및 에칭 단계 및 상기 제2 패터닝 및 에칭 단계 사이의 프로세스 파라미터의 제1 측정에 관련된 제1 프로세스 파라미터 데이터를 획득하는 단계;
상기 제2 패터닝 및 에칭 단계에 후속되는 프로세스 파라미터의 제2 측정에 관련된 제2 프로세스 파라미터 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 제1 프로세스 파라미터 데이터 및 상기 제2 프로세스 파라미터 데이터 사이의 차이를 기초로 상기 제2 보정을 계산하는 단계;를 포함하는 방법.
41. 실시예 40에 따른 방법으로서, 상기 제2 보정은, 각 그룹에 대하여 상기 제1 프로세스 파라미터 데이터 및 상기 제2 프로세스 파라미터 데이터 사이의 차이를 최소화하기 위하여 계산되는 방법.
42. 앞의 실시예 중 하나에 따른 방법으로서, 상기 프로세스 파라미터는 오버레이를 포함하는 방법.
43. 실시예 1 내지 41 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 프로세스 파라미터는 임계 치수 및 에지 배치 오차 중 하나를 포함하는 방법.
44. 앞의 실시예 중 하나에 따른 방법으로서, 상기 그룹 멤버십 상태를 기초로 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 단계는, 리소그래피 프로세스 동안 기판이 어떠한 척에 마운팅되는지도 기초로 하여 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법.
45. 앞의 실시예 중 하나에 따른 방법으로서, 상기 기판의 노광후 측정치를 얻기 위하여 상기 기판을 노광후 측정하는 단계; 및
상기 기판에 할당된 그룹 멤버십 상태에 대응되는 상기 프로세스 파라미터에 대한 보정을 업데이트 하기 위하여 상기 기판의 노광후 측정을 사용하는 단계;를 포함하는 방법.
46. 앞의 실시예 중 하나에 따른 방법으로서, 상기 노광전 계측 데이터가 상기 하나 이상의 그룹 중 여하한 것에도 메트릭에 따라 일치되기에 불충분한 것으로 판단되는 경우에, 상기 방법은, 상기 노광전 계측 데이터가 분류될 수 있도록 상기 하나 이상의 그룹을 업데이트하는 단계;를 포함하는 방법.
47. 실시예 46에 따른 방법으로서, 상기 하나 이상의 그룹을 업데이트하는 단계는, 동일한 수의 그룹을 유지함과 아울러, 이 기판에 대한 노광전 계측 데이터가 그룹 중 하나 이상에 메트릭에 따라 일치되기에 충분하도록, 상기 그룹 중 하나 이상을 규정하는 데이터 특성을 업데이트하는 방법.
48. 실시예 46에 따른 방법으로서, 상기 하나 이상의 그룹을 업데이트하는 단계는, 다른 그룹에 대하여 상대적으로 상기 기판에 더욱 잘 일치하는 데이터 특성에 의하여 규정되는 새로운 그룹을 추가하는 단계를 포함하는 방법.
49. 앞의 실시예 중 하나에 따른 방법으로서, 실행되는 각 기판에 대하여 상기 방법을 수행하는 방법.
50. 실시예 49에 따른 방법으로서, 상기 노광후 계측 데이터는, 상기 리소그래피 프로세스의 동일한 실행의 하나 이상의 이전에 노광된 기판 상에 동등한 리소그래피 프로세스에 의하여 수행된 프로세스 파라미터의 하나 이상의 측정을 포함하는 방법.
51. 실시예 49에 따른 방법으로서, 상기 노광후 계측 데이터는, 상기 리소그래피 프로세스의 이전의 실행의 하나 이상의 이전에 노광된 기판 상에 동등한 리소그래피 프로세스의 프로세스 파라미터의 하나 이상의 측정을 포함하는 방법.
52. 디바이스 제조 방법으로서, 디바이스 피쳐는 패터닝 프로세스에 의하여 일련의 기판 상에 형성되고, 상기 패터닝 프로세스의 프로세스 파라미터의 보정은 실시예 1 내지 51 및 56 내지 64 중 어느 하나에 따른 방법을 수행함으로써 결정되는 방법.
53. 리소그래피 장치용 제어 시스템으로서,
기판의 속성에 관한 노광전 파라미터 데이터 및 하나 이상의 이전의 기판 상에서 수행된 프로세스 파라미터의 하나 이상의 측정을 포함하는 노광후 계측 데이터를 수용하는 저장소; 및
프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
상기 노광전 파라미터 데이터를 기초로 하여 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 상기 기판에 할당; 및
상기 그룹 멤버십 상태 및 상기 노광후 계측 데이터를 기초로 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정;하도록 작동 가능한 제어 시스템.
54. 실시예 53에 따른 제어 시스템으로서, 상기 노광전 파라미터 데이터는 노광전 계측 데이터를 포함하는 제어 시스템.
55. 실시예 54에 따른 제어 시스템으로서, 노광전 계측 데이터는 기판에 걸쳐 기판 평면에서의 그리드 왜곡을 기술하는 정렬 데이터를 포함하는 제어 시스템.
56. 실시예 54 또는 55에 따른 제어 시스템으로서, 노광전 계측 데이터는 기판의 평면에 수직한 방향으로 기판의 형상을 기술하는 데이터를 포함하는 제어 시스템.
57. 실시예 54 내지 56 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 노광전 계측 데이터는 레벨링 데이터를 포함하는 제어 시스템.
58. 실시예 54 내지 57 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 상기 프로세서는, 각 기판은 멤버십의 등급이 상기 그룹 중 하나 이상에 할당되도록 상기 그룹 멤버십 상태를 할당될 수 있도록 작동 가능한 제어 시스템.
59. 실시예 58에 따른 제어 시스템으로서, 상기 프로세스 파라미터에 대한 보정은, 하나 이상의 그룹과 연관된 보정의, 하나 이상의 그룹으로 할당된 해당 기판의 멤버십의 등급을 기초로 한 가중을 기초로 결정되는 제어 시스템.
60. 실시예 59에 따른 제어 시스템으로서, 그룹에 대한 멤버십의 등급은, 상기 노광전 계측 데이터에서 해당 그룹을 규정하는 지문의 존재의 측정을 표현하는 분류 점수를 기초로 하는 제어 시스템.
61. 실시예 60에 따른 제어 시스템으로서, 상기 프로세서는, 상기 노광전 계측 데이터에서 하나 이상의 고유지문의 존재를 특정하고 상기 노광전 계측 데이터에서 대응되는 고유지문의 존재의 측정을 표현하는 상기 분류 점수를 특정하기 위하여, 상기 노광전 계측 데이터 상에서 주성분 분석을 수행하도록 작동될 수 있는 제어 시스템.
62. 실시예 54 내지 61 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 프로세서는 특정한 그룹에 대하여 상기 그룹을 최상으로 대표하는 기판을 결정하도록 작동될 수 있는 제어 시스템.
63. 실시예 62에 따른 제어 시스템으로서, 프로세서는, 상기 그룹을 최상으로 대표하는 상기 기판의 측정을 기초로, 상기 그룹에 대응되는 프로세스 파라미터에 대한 보정을 업데이트 하도록 작동될 수 있는 제어 시스템.
64. 실시예 53 내지 57 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 상기 프로세서는, 각 기판이 단일 그룹에 할당되거나 아니면 분류되지 않도록 상기 그룹 멤버십 상태를 할당하도록 작동될 수 있는 제어 시스템.
65. 실시예 53 내지 64 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 노광전 계측 데이터는 기판 상에서 이전에 노광된 층에 관련된 데이터를 포함하는 제어 시스템.
66. 실시예 53 내지 64 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 노광전 계측 데이터는 노광될 층에 관련된 데이터를 포함하는 제어 시스템.
67. 실시예 53에 따른 제어 시스템으로서, 상기 노광전 파라미터 데이터는 특정한 처리 단계에 관한 컨텍스트 데이터를 포함하는 제어 시스템.
68. 실시예 67에 따른 제어 시스템으로서, 상기 컨텍스트 데이터는 상기 기판을 프로세싱할 때 사용된 툴에 관련되는 제어 시스템.
69. 실시예 67 또는 68에 따른 제어 시스템으로서, 적어도 제1 패터닝 단계 및 제2 패터닝 단계를 가지는 다중 패터닝 프로세스를 층 별로 수행하도록 리소그래피 장치를 제어하도록 작동가능한 제어 시스템.
70. 실시예 69에 따른 제어 시스템으로서, 상기 컨텍스트 데이터는 상기 제1 패터닝 단계 및 제2 패터닝 단계 사이에 기판을 에칭하는데 사용된 특정한 에칭 챔버에 관련되고, 각 그룹은 상기 에칭 챔버 중 하나에 대응되는 제어 시스템.
71. 실시예 70에 따른 제어 시스템으로서, 상기 보정은 제1 보정에 관련된 제2 보정을 포함하고, 상기 제어 시스템은 리소그래피 장치를 제어하여, 상기 리소그래피 장치는,
제1 보정으로 제1 패터닝 단계를 수행;
상기 제1 패터닝 단계에 적용될 수 있는 컨텍스트를 결정;
상기 컨텍스트 결정을 기초로 그룹 멤버십 상태를 기판에 할당; 및
그룹 멤버십 상태 및 상기 제1 보정을 기초로 제2 패터닝 단계에 대한 상기 제2 보정을 결정;하게 되는 제어 시스템.
72. 실시예 71에 따른 제어 시스템으로서, 상기 제어 시스템은 리소그래피 장치를 제어하여, 각 클래스에 대하여:
상기 제1 패터닝 단계 및 상기 제2 패터닝 단계 사이의 프로세스 파라미터의 제1 측정에 관련된 제1 프로세스 파라미터 데이터를 획득;
상기 제2 패터닝 및 에칭 단계에 후속되는 프로세스 파라미터의 제2 측정에 관련된 제2 프로세스 파라미터 데이터를 획득; 및
상기 제1 프로세스 파라미터 데이터 및 상기 제2 프로세스 파라미터 데이터 사이의 차이를 기초로 상기 제2 보정을 계산; 하도록 작동될 수 있는 제어 시스템.
73. 실시예 72에 따른 제어 시스템으로서, 상기 제2 보정은, 각 그룹에 대하여 상기 제1 프로세스 파라미터 데이터 및 상기 제2 프로세스 파라미터 데이터 사이의 차이를 최소화하기 위하여 계산되도록 작동될 수 있는 제어 시스템.
74. 실시예 53 내지 73 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 상기 프로세스 파라미터는 오버레이를 포함하는 제어 시스템.
75. 실시예 53 내지 74 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 상기 프로세스 파라미터는 임계 치수 및 에지 배치 오차 중 하나를 포함하는 제어 시스템.
76. 실시예 53 내지 75 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 상기 그룹 멤버십 상태를 기초로 프로세스 파라미터에 대하여 결정되는 보정은, 리소그래피 프로세스 동안 기판이 어떠한 척에 마운팅되는지도 기초로 하는 제어 시스템.
77. 실시예 53 내지 76 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 프로세서는, 상기 기판에 할당된 그룹 멤버십 상태에 대응되는 상기 프로세스 파라미터에 대한 보정을 업데이트 하기 위하여 상기 기판의 노광후 측정을 사용하도록 작동될 수 있는 제어 시스템.
78. 실시예 53 내지 77 중 어느 하나에 따른 제어 시스템으로서, 상기 노광전 계측 데이터가 상기 하나 이상의 그룹 중 여하한 것에도 메트릭에 따라 일치되기에 불충분한 것으로 프로세서가 결정하는 경우에, 상기 노광전 계측 데이터가 분류될 수 있도록 상기 하나 이상의 그룹을 업데이트 하도록 상기 프로세서가 작동될 수 있는 제어 시스템.
79. 실시예 78에 따른 제어 시스템으로서, 상기 하나 이상의 그룹을 업데이트 하는 것은, 동일한 수의 그룹을 유지함과 아울러, 이 기판에 대한 노광전 계측 데이터이 그룹 중 하나 이상에 메트릭에 따라 일치되기에 충분하도록, 상기 그룹 중 하나 이상을 규정하는 데이터 특성을 업데이트 하는 것을 포함하는 제어 시스템.
80. 실시예 78에 따른 제어 시스템으로서, 상기 하나 이상의 그룹의 상기 업데이트는, 다른 그룹에 대하여 상대적으로 상기 기판에 더욱 잘 일치하는 데이터 특성에 의하여 규정되는 새로운 그룹을 추가하는 것을 포함하는 제어 시스템.
81. 제어 시스템으로서, 실시예 1 내지 52 및 86 내지 94 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 적당한 장치를 제어하도록 작동되는 제어 시스템.
82. 리소그래피 장치로서, 실시예 43 내지 81 중 어느 하나에 따른 제어 시스템을 포함하는 리소그래피 장치.
83. 실시예 82에 따른 리소그래피 장치로서, 측정 시스템, 패터닝 시스템, 및 제어 시스템을 포함하되, 상기 측정 시스템은 상기 노광전 계측 데이터를 얻기 위하여 상기 기판 상에서 노광전 계측을 수행할 수 있도록 작동될 수 있고, 상기 패터닝 시스템은, 상기 패터닝 프로세스의 프로세스 파라미터에 대한 상기 보정을 사용하여 패터닝 프로세스에서 상기 기판 상에서 디바이스 피쳐를 형성하도록 작동될 수 있는 리소그래피 장치.
84. 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 실시예 1 내지 52 및 86 내지 94 중 하나의 방법의 단계를 구현하기 위한 기계 판독가능한 명령의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
85. 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 처리 디바이스 또는 처리 디바이스 시스템이 실시예 53 내지 81 중 어느 하나의 제어 시스템을 구현하도록 하는 기계 판독가능한 명령의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
86. 하나 이상의 그룹 및/또는 기판 상에서 리소그래피 프로세스에 관련된 프로세스 파라미터에 대한 보정을 동적으로 업데이트하는 방법으로서, 복수의 보정으로부터의 보정이, 각 기판에 대한 프로세스 파라미터에, 해당 기판에 할당된 그룹 멤버십 상태를 기초로 적용되고, 상기 방법은:
상기 기판의 성능 파라미터를 기술하는 노광후 계측 데이터를 획득하는 단계; 및
노광후 계측 데이터를 기초로 하여 상기 그룹 중 상기 하나 이상 및/또는 복수의 보정을 동적으로 업데이트하는 단계;를 포함하는 방법.
87. 실시예 86에 따른 방법으로서, 상기 노광후 계측 데이터는 오버레이 데이터를 포함하는 방법.
88. 실시예 86 또는 87에 따른 방법으로서, 상기 동적으로 업데이트하는 단계는 그룹에 대응되는 프로세스 파라미터에 대한 보정을, 상기 그룹을 최상으로 대표하는 것으로 결정된 기판의 측정을 기초로 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하는 방법.
89. 실시예 86 내지 88 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 동적으로 업데이트하는 단계는, 상기 기판의 그룹 멤버십 상태에 대응되는 상기 복수의 보정 중 하나 이상의 보정을 업데이트하는 단계를 포함하는 방법.
90. 실시예 86 내지 89 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 상기 동적으로 업데이트하는 단계는, 상기 기판의 그룹 멤버십 상태를 기초로 가중 업데이트를 상기 복수의 보정에 적용하는 단계를 포함하는 방법.
91. 실시예 86 내지 90 중 어느 하나에 따른 방법으로서, 각 기판의 속성을 기술하는 노광전 계측 데이터를 획득하는 단계;
상기 노광전 계측 데이터를 기초로 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 기판에 할당하는 단계; 및
그룹 멤버십 상태를 기초로 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 단계; 를 포함하는 방법.
92. 실시예 91에 따른 방법으로서, 상기 노광전 계측 데이터가 상기 하나 이상의 그룹 중 여하한 것에도 메트릭에 따라 일치되기에 불충분한 것으로 판단되는 경우에, 상기 동적으로 업데이트하는 단계는, 상기 노광전 계측 데이터가 분류될 수 있도록 상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하는 방법.
93. 실시예 92에 따른 방법으로서, 상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하는 단계는, 동일한 수의 그룹을 유지함과 아울러, 이 기판에 대한 노광전 계측 데이터가 그룹 중 하나 이상에 메트릭에 따라 일치되기에 충분하도록, 상기 그룹 중 하나 이상을 규정하는 데이터 특성을 업데이트하는 단계를 포함하는 방법.
94. 실시예 92에 따른 방법으로서, 상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하는 단계는, 다른 그룹에 대하여 상대적으로 상기 기판에 더욱 잘 일치하는 데이터 특성에 의하여 규정되는 새로운 그룹을 추가하는 단계를 포함하는 방법.
리소그래피 장치 및 리소셀 LC의 하드웨어와 관련하여, 실시예는, 전술한 모델 맵핑 및 제어의 방법을 리소그래피 제조 시스템의 프로세스가 구현하도록 하기 위한 기계 판독가능한 명령의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은, 일례로 이미지 계산/제어 프로세스를 위하여 채용되는 별개의 컴퓨터 시스템에서 실행될 수 있다. 이와 달리, 계산 단계는, 도 1 및 도 2의 프로세서, 계측 도구, 및/또는 제어 유닛(LACU) 및/또는 감독 제어 시스템(SCS) 내에서 전적으로 또는 부분적으로 수행될 수 있다. 그러한 프로그램을 비일시적 형태로 저장하는 데이터 기록매체 (예컨대, 반도체 메모리, 자기 디스크 또는 광디스크)가 또한 제공될 수 있다.
광학 리소그래피의 맥락에서 본 발명의 실시예를 이용하는 것에 대해 특정하게 언급하였지만, 본 발명은 다른 패터닝 응용예, 예를 들어 임프린트 리소그래피에서도 이용될 수 있다. 임프린트 리소그래피에서 패터닝 디바이스의 토포그래피(topography)는 기판 상에 생성된 패턴을 규정한다. 패터닝 디바이스의 토포그래피는 기판에 공급된 레지스트 층으로 가압될 수 있고, 그 위에서 레지스트는 전자기 방사선, 열, 압력 또는 이들의 조합을 가함으로써 경화된다. 패터닝 디바이스는 레지스트가 경화된 후 레지스트로부터 떨어지도록 분리되어 레지스트에 패턴을 남겨둔다.
특정한 실시예에 대한 위의 설명은 본 발명의 전반적인 속성을 완전히 밝히고 있을 것이므로, 당해 기술 분야에서의 지식을 적용함으로써 과도한 실험 없이도 본 발명의 일반적인 개념에서 벗어남이 없이 다양한 응용예에 그러한 특정한 실시예를 용이하게 변형하거나 및/또는 적용할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 적용과 변형은, 본 명세서에서 제공된 가르침과 안내를 기초로, 기재된 실시예의 균등물의 의미와 범위 내에 있는 것이라 할 수 있다. 또한, 본 명세서의 어법 및 용어는 설명의 목적상 한정적인 것이 아니라 예시적인 것으로서, 당업자는 그 가르침과 안내에 비추어 본 명세서의 용어 또는 어법을 해석할 것임은 이해할 수 있을 것이다.
본 발명의 폭과 범위는 위에서 설명된 예시적인 실시예의 여하한 것에 의하여도 한정되지 않으며, 이하의 특허청구범위 및 그 균등물에 따라 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 기판의 성능 파라미터를 기술하는 노광후 계측 데이터를 획득하는 단계로서, 복수의 기판의 각각의 기판에 대하여 해당 기판에 할당된 그룹 멤버십 상태를 기초로, 기판을 처리하기 위한 리소그래피 프로세스에 관련된 프로세스 파라미터에 복수의 보정으로부터의 보정이 적용되는, 단계; 및
    상기 노광후 계측 데이터를 기초로, 상기 프로세스 파라미터에 대한 하나 이상의 그룹 및 하나 이상의 보정 중 한쪽 또는 양쪽을 동적으로 업데이트하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 노광후 계측 데이터는 오버레이 데이터를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 동적으로 업데이트하는 것은, 그룹에 대응되는 프로세스 파라미터에 대한 하나 이상의 보정을, 상기 그룹을 최상으로 대표하는 것으로 결정된 기판의 측정을 기초로 동적으로 업데이트하는 것을 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 동적으로 업데이트하는 것은, 상기 기판의 그룹 멤버십 상태에 대응되는 상기 복수의 보정 중 하나 이상의 보정을 업데이트하는 것을 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 동적으로 업데이트하는 것은, 상기 기판의 그룹 멤버십 상태를 기초로, 가중된 업데이트를 상기 복수의 보정 중 하나 이상의 보정에 적용하는 것을 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    각각의 기판의 속성을 기술하는 노광전 계측 데이터를 획득하는 단계;
    상기 노광전 계측 데이터를 기초로 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 기판에 할당하는 단계; 및
    상기 그룹 멤버십 상태를 기초로 상기 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 노광전 계측 데이터가 상기 하나 이상의 그룹 중 어느 것에도 메트릭에 따라 불충분한 일치(fit)를 갖는 것으로 판단되는 경우, 상기 동적으로 업데이트하는 것은, 상기 노광전 계측 데이터가 분류될 수 있도록 상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하는 것을 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하는 것은, 동일한 수의 그룹을 유지함과 아울러, 노광전 계측 데이터가 그룹 중 적어도 하나의 그룹에 메트릭에 따라 충분한 일치가 되도록, 상기 그룹 중 하나 이상을 규정하는 데이터 특성을 업데이트하는 것을 포함하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하는 것은, 하나 이상의 다른 그룹에 비해 상대적으로 하나 이상의 기판에 개선된 일치를 갖는 데이터 특성에 의하여 규정되는 새로운 그룹을 추가하는 것을 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 그룹 멤버십 상태는, 각각의 기판에 상기 하나 이상의 그룹 중 하나 이상에 대한 멤버십의 등급이 할당될 수 있도록 하는 것인 방법.
  11. 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 명령은 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 적어도:
    기판의 성능 파라미터를 기술하는 노광후 계측 데이터를 획득하게 하되, 각각의 기판에 대하여 해당 기판에 할당된 그룹 멤버십 상태를 기초로, 기판을 처리하기 위한 리소그래피 프로세스에 관련된 프로세스 파라미터에 복수의 보정으로부터의 보정이 적용되고,
    상기 노광후 계측 데이터를 기초로, 상기 프로세스 파라미터에 대한 하나 이상의 그룹 및 하나 이상의 보정 중 한쪽 또는 양쪽을 동적으로 업데이트하게 하도록 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 노광후 계측 데이터는 오버레이 데이터를 포함하는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 동적으로 업데이트하게 하도록 구성되는 명령은, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 그룹에 대응되는 프로세스 파라미터에 대한 하나 이상의 보정을, 상기 그룹을 최상으로 대표하는 것으로 결정된 기판의 측정을 기초로 동적으로 업데이트하게 하도록 더 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 동적으로 업데이트하게 하도록 구성되는 명령은, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 상기 기판의 그룹 멤버십 상태에 대응되는 상기 복수의 보정 중 하나 이상의 보정을 업데이트하게 하도록 더 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 동적으로 업데이트하게 하도록 구성되는 명령은, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 상기 기판의 그룹 멤버십 상태를 기초로, 가중된 업데이트를 상기 복수의 보정 중 하나 이상의 보정에 적용하게 하도록 더 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 명령은 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금:
    각각의 기판의 속성을 기술하는 노광전 계측 데이터를 획득하게 하고;
    상기 노광전 계측 데이터를 기초로 하나 이상의 그룹으로부터의 그룹 멤버십 상태를 기판에 할당하게 하며;
    상기 그룹 멤버십 상태를 기초로 상기 프로세스 파라미터에 대한 보정을 결정하게 하도록 더 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 동적으로 업데이트하게 하도록 구성되는 명령은, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 상기 노광전 계측 데이터가 상기 하나 이상의 그룹 중 어느 것에도 메트릭에 따라 불충분한 일치를 갖는다는 판단에 응하여, 상기 노광전 계측 데이터가 분류될 수 있도록 상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하게 하도록 더 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하게 하도록 구성되는 명령은, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 동일한 수의 그룹을 유지함과 아울러, 노광전 계측 데이터가 그룹 중 적어도 하나의 그룹에 메트릭에 따라 충분한 일치가 되도록, 상기 그룹 중 하나 이상을 규정하는 데이터 특성을 업데이트하게 하도록 더 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 컴퓨터 시스템으로 하여금 상기 하나 이상의 그룹을 동적으로 업데이트하게 하도록 구성되는 명령은, 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 하나 이상의 다른 그룹에 비해 상대적으로 하나 이상의 기판에 개선된 일치를 갖는 데이터 특성에 의하여 규정되는 새로운 그룹을 추가하게 하도록 더 구성되는, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 그룹 멤버십 상태는, 각각의 기판에 상기 하나 이상의 그룹 중 하나 이상에 대한 멤버십의 등급이 할당될 수 있도록 하는 것인, 명령을 포함하는 비일시적 컴퓨터-판독가능한 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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