KR102662778B1 - 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법 및 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 오버레이의 샘플 타겟을 선정하기 위한 방법으로서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법이 제공된다. 상기 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법은, (a) 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들을 획득 타겟으로 선정하는 단계; (b) 상기 획득 타겟 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들에 대하여 각각 적합성 평가를 수행하여, 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 단계; 및 (c) 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟으로 선정하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법 및 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템 {Sampling optimization method and sampling optimization system for overlay measurement apparatus}

본 발명은 웨이퍼의 오버레이 계측 장치의 최적화에 관한 것으로서, 구체적으로, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법 및 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 기술이 발전하면서 반도체 디바이스의 사이즈가 작아지고, 집적회로의 밀도는 증가하고 있다. 이러한 집적회로를 웨이퍼에 형성하기 위해서는 특정 위치에서 원하는 회로 구조 및 요소들이 순차적으로 형성되도록 많은 제조 과정들을 거쳐야 한다. 이러한 제조 과정은 웨이퍼 상에 패턴화된 층을 순차적으로 생성하도록 한다.

이러한 반복되는 적층 공정들을 통해서 집적회로 안에 전기적으로 활성화된 패턴이 생성된다. 이때, 각각의 구조들이 생산 공정에서 허용하는 오차 범위 이내로 정렬되지 않으면, 전기적으로 활성화된 패턴 간에 간섭이 일어나고 이런 현상으로 인해 제조된 회로의 성능 및 신뢰도에 문제가 생길 수 있다.

이에 따라, 계측 장치를 통하여 층간에 패턴 정렬 오차를 측정 및 검증을 수행하고, 측정 및 검증을 위하여 웨이퍼에 대한 타겟 이미지에서의 명암 또는 위상차를 통해 초점 위치를 찾는다. 이때, 웨이퍼의 각각의 레이어 상에 형성된 패턴을 계측하기 위해 웨이퍼를 스테이지에 안착시킨 후에, 웨이퍼 상부의 다양한 위치에 형성된 패턴을 검출하게 된다.

이때, 웨이퍼의 상부에 형성된 모든 패턴을 검출하게 되는 경우 가장 좋은 결과값을 얻을 수 있으나, 웨이퍼의 상부에 형성된 모든 패턴을 검출하기 위한 시간이 장시간으로 소요된다는 문제점이 발생된다.

이에 따라, 웨이퍼 상부에 형성된 모든 패턴 중 대표되는 일부 패턴을 포함하는 필드를 추출하여 샘플 맵을 생성하여 계측을 하고 있으나, 웨이퍼에 형성된 모든 패턴에 가장 유사한 값을 가지는 패턴을 선정하는 명확한 기준이 없어 대표 패턴을 선정하는데 어려운 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 포함하여 여러 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 웨이퍼에 형성된 모든 패턴을 대신할 수 있는 가장 유사한 대표 패턴을 선정할 수 있도록 적합성 평가를 반복 수행하여 웨이퍼에 형성된 모든 패턴을 측정한 맵과 가장 유사한 결과를 가질 수 있는 샘플 맵을 선정할 수 있는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법 및 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다. 그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법이 제공된다. 상기 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법은, (a) 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들을 획득 타겟으로 선정하는 단계; (b) 상기 획득 타겟 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들에 대하여 각각 적합성 평가를 수행하여, 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 단계; 및 (c) 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟으로 선정하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (b) 단계에서, (b-1) 이전 단계에서 선정된 상기 획득 타겟 중 적어도 하나의 타겟을 제외하고, 남은 타겟 중 서로 다른 타겟의 조합으로 형성된 상기 복수의 평가 샘플들을 생성하는 단계; (b-2) 상기 복수의 평가 샘플들 각각에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계; (b-3) 상기 복수의 평가 샘플들 중 상기 적합성 평가 순서대로 미리 설정된 개수만큼 상기 후보 샘플을 선정하는 단계; 및 (b-4) 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 획득 타겟으로 재 선정하는 단계;를 포함하고, 상기 (b-1) 단계 내지 상기 (b-4) 단계를 순차적으로 반복 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (c) 단계는, 상기 (b) 단계에서 선정된 상기 후보 샘플 중 상기 적합성 평가의 결과가 가장 좋은 후보 샘플을 상기 계측 타겟으로 선정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (b) 단계에서, 상기 복수의 평가 샘플들의 오버레이 모델링 결과값으로 산출되는 파라메터 평가 및 상기 획득 타겟과 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 차이로 산출되는 오버레이 측정 평가로 구성된 상기 적합성 평가를 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (b) 단계에서, 상기 적합성 평가의 상기 파라메터 평가는, 상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값을 통하여 계산된 상기 복수의 요소값의 평균과 표준편차를 계산하고, 상기 복수의 요소값 중 적어도 하나의 요소값을 제외한 나머지 요소값을 0으로 하여 산출된 오버레이 계측값의 평균을 제 1 평가값으로 저장하고, 상기 오버레이 계측값의 표준편차를 제 2 평가값으로 저장하고, 상기 적합성 평가의 상기 오버레이 측정 평가는, 상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값을 통하여 계산된 차이값의 평균을 제 3 평가값으로 저장하고, 상기 차이값의 표준편차를 제 4 평가값으로 저장할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (b) 단계에서, 상기 파라메터 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고, 상기 오버레이 측정 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고, 각각의 평가 샘플의 점수를 합산하여, 합산 점수에 따라 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나의 평가 샘플을 선정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (c) 단계 이후에, (d) 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계에서 상기 계측 타겟을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼와, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계를 수행하지 않은 비교용 웨이퍼를 비교하여, 상기 계측 타겟이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (d) 단계는, (d-1) 상기 학습용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 계측 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계; (d-2) 상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 계측 타겟과 동일한 위치에 형성된 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계; (d-3) 상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 임의의 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계; 및 (d-4) 상기 (d-1) 단계, 상기 (d-2) 단계 및 상기 (d-3) 단계에서 산출된 적합성 평가의 결과를 비교하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템이 제공된다. 상기 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템은, 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들을 획득 타겟으로 선정하는 획득 타겟 선정부; 상기 획득 타겟 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들에 대하여 각각 적합성 평가를 수행하여, 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 후보 샘플 선정부; 및 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟을 선정하는 계측 타겟 선정부;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 후보 샘플 선정부는, 이전 단계에서 선정된 상기 획득 타겟 중 적어도 하나의 타겟을 제외하고, 남은 타겟 중 서로 다른 타겟의 조합으로 형성된 상기 복수의 평가 샘플들을 생성하는 평가 샘플 생성부; 상기 복수의 평가 샘플들 각각에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 평가부; 상기 복수의 평가 샘플들 중 상기 적합성 평가 순서대로 미리 설정된 개수만큼 상기 후보 샘플을 선정하는 정렬부; 및 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 획득 타겟으로 재 선정하는 변환부;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 계측 타겟 선정부는, 상기 후보 샘플 선정부에서 선정된 상기 후보 샘플 중 상기 적합성 평가의 결과가 가장 좋은 후보 샘플을 상기 계측 타겟으로 선정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 후보 샘플 선정부는, 상기 복수의 평가 샘플들의 오버레이 모델링 결과값으로 산출되는 파라메터 평가 및 상기 획득 타겟과 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 차이로 산출되는 오버레이 측정 평가로 구성된 상기 적합성 평가를 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 적합성 평가의 상기 파라메터 평가는, 상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값을 통하여 계산된 상기 복수의 요소값의 평균과 표준편차를 계산하고, 상기 복수의 요소값 중 적어도 하나의 요소값을 제외한 나머지 요소값을 0으로 하여 산출된 오버레이 계측값의 평균을 제 1 평가값으로 저장하고, 상기 오버레이 계측값의 표준편차를 제 2 평가값으로 저장하고, 상기 적합성 평가의 상기 오버레이 측정 평가는, 상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값을 통하여 계산된 차이값의 평균을 제 3 평가값으로 저장하고, 상기 차이값의 표준편차를 제 4 평가값으로 저장할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 후보 샘플 선정부는, 상기 파라메터 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고, 상기 오버레이 측정 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고, 각각의 평가 샘플의 점수를 합산하여, 합산 점수에 따라 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나의 평가 샘플을 선정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 획득 타겟 선정부, 상기 후보 샘플 선정부 및 상기 계측 타겟 선정부에서 상기 계측 타겟을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼와, 상기 계측 타겟을 선정하지 않은 비교용 웨이퍼를 비교하여, 상기 계측 타겟이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증하는 검증부;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 검증부는, 상기 학습용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 계측 타겟 선정부에서 선정된 상기 계측 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 제 1 평가부; 상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 계측 타겟 선정부에서 선정된 상기 계측 타겟과 동일한 위치에 형성된 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 제 2 평가부; 상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 임의의 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 제 3 평가부; 및 상기 제 1 평가부, 상기 제 2 평가부 및 제 3 평가부에서 산출된 적합성 평가의 결과를 비교하는 비교부;를 포함할 수 있다.

상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일부 실시예들에 따르면, 웨이퍼에 형성된 모든 패턴을 대신할 수 있는 가장 유사한 대표 패턴을 선정할 수 있으며, 선정된 패턴들을 통하여 웨이퍼에 형성된 모든 패턴을 측정한 맵과 가장 유사한 결과를 가질 수 있는 샘플 맵을 선정할 수 있다.

이에 따라, 샘플 맵을 기반으로 생성된 레시피를 사용하여 오버레이 계측을 수행할 수 있으며, 웨이퍼 오버레이 계측 시간이 단축되고, 생산성이 높아질 수 있는 효과를 갖는 것이다. 물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 오버레이 계측 장치의 스테이지에 안착된 웨이퍼의 복수의 오버레이 타겟들을 나타내는 상면도이다.
도 3은 도 1의 오버레이 계측 장치의 제어부를 나타내는 도면이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 여러 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법을 나타내는 순서도들이다.
도 8은 본 발명에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법에서 (d) 검증하는 단계를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법에서 적합성 평가의 파라메터 평가를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법에서 적합성 평가의 오버레이 측정 평가를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법에서 복수의 평가 샘플들에 대한 적합성 평가를 나타내는 표이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 여러 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.

본 발명의 실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이며, 하기 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다. 오히려 이들 실시예들은 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다. 또한, 도면에서 각 층의 두께나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장된 것이다.

이하, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 이상적인 실시예들을 개략적으로 도시하는 도면들을 참조하여 설명한다. 도면들에 있어서, 예를 들면, 제조 기술 및/또는 공차(tolerance)에 따라, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명 사상의 실시예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상에 제한된 것으로 해석되어서는 아니 되며, 예를 들면 제조상 초래되는 형상의 변화를 포함하여야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 장치(1000)를 개략적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 오버레이 계측 장치(1000)의 스테이지(500)에 안착된 웨이퍼의 복수의 오버레이 타겟들을 나타내는 상면도이고, 도 3은 도 1의 오버레이 계측 장치(1000)의 제어부(400)를 나타내는 도면이다.

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 오버레이 계측 장치(1000)는 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)을 검출하여 두개의 층에 대한 정렬 오차를 계측하는 장치이다. 이때, 복수의 오버레이 타겟들(T)은 서로 다른 층에 각각 형성된 제 1 오버레이 키와 제 2 오버레이 키를 포함할 수 있다.

예컨대, 제 1 오버레이 키는 이전 층(previous layer)에 형성된 오버레이 마크이며, 제 2 오버레이 키는 현재 층(current layer)에 형성된 오버레이 마크일 수 있다. 오버레이 마크는 다이 영역에 반도체 디바이스 형성을 위한 층을 형성하는 동시에 스크라이브 라인에 형성된다. 예를 들어, 제 1 오버레이 키는 절연막 패턴과 함께 형성되고, 제 2 오버레이 키는 절연막 패턴 위에 형성되는 포토레지스트 패턴과 함께 형성될 수 있다. 이런 경우 제 2 오버레이 키는 외부로 노출되어 있으나, 제 1 오버레이 키는 포토레지스트 층에 의해서 가려진 상태이며, 포토레지스트 재료로 이루어진 제 2 오버레이 키와는 광학적 성질이 다른 산화물로 이루어질 수 있다.

또한, 제 1 오버레이 키와 제 2 오버레이 키의 물리적 위치는 서로 다르지만, 초점면은 같거나 또는 서로 다를 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 오버레이 계측 장치(1000)는, 광원부(100), 렌즈부(200), 검출부(300) 및 제어부(400)를 포함할 수 있다.

광원부(100)는 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)로 조명을 지향시킬 수 있다. 구체적으로, 광원부(100)는 웨이퍼(W)에 적층된 제 1 레이어에 형성되는 제 1 오버레이 키와 상기 제 1 레이어의 상방에 적층된 제 2 레이어에 형성되는 제 2 오버레이 키가 위치하는 복수의 오버레이 타겟들(T)로 조명을 지향시키도록 구성될 수 있다.

광원부(100)는 광원(110), 스펙트럼 필터(120), 편광필터, 조리개(130) 및 빔 스플리터(140)를 포함할 수 있다.

광원(110)은 할로겐 램프, 제논 램프, 슈퍼컨티늄 레이저(supercontinuum laser), 발광다이오드, 레이저 여기 램프(laser induced lamp) 등으로 형성될 수 있으며, 자외선 (UV, ultraviolet), 가시광선 또는 적외선(IR, infrared) 등의 다양한 파장을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.

스펙트럼 필터(120)는 광원(110)에서 조사된 빔의 중심 파장 및 밴드 폭을 복수의 오버레이 타겟들(T)에 형성된 상기 제 1 오버레이 키 및 상기 제 2 오버레이 키의 이미지 획득에 적합하도록 조절할 수 있다. 예컨대, 스펙트럼 필터(120)는 필터 휠, 선형 병진 디바이스, 플리퍼 디바이스 및 이들의 조합 중 적어도 하나 이상으로 형성될 수 있다.

조리개(130)는 빛이 통과하는 개구가 형성된 불투명한 플레이트로 형성될 수 있으며, 광원(110)에서 조사된 빔이 복수의 오버레이 타겟들(T)의 촬영에 적합한 형태로 변경될 수 있다.

조리개(130)는 빛의 양을 조절하는 구경 조리개(Aperture stop) 및 상의 맺히는 범위를 조절하는 시야 조리개(Field Stop) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있으며, 도 1과 같이, 광원(110)과 빔 스플리터(140) 사이에 형성될 수 있으며, 도시되지 않았지만, 빔 스플리터(140)와 렌즈부(200) 사이에 형성될 수 있다.

빔 스플리터(140)는 광원(110)으로부터 나온 후 조리개(130)를 통과한 빔의 일부는 투과시키고, 일부는 반사시켜서 광원(110)으로부터 나온 빔을 두 개의 빔으로 분리시킨다.

도 1에 도시된 바와 같이, 렌즈부(200)는 상기 조명을 복수의 오버레이 타겟들(T) 중 어느 한 지점의 측정위치에 집광시키는 대물렌즈(210)와 대물렌즈(210)와 상기 측정위치에서 복수의 오버레이 타겟들(T)과의 거리를 조절하는 렌즈 초점 액추에이터(220)와 상기 측정위치에서 반사되는 광을 통과시키는 핀홀(230)이 형성될 수 있다.

대물렌즈(210)는 빔 스플리터(140)에서 반사된 빔을 웨이퍼(W)의 제 1 오버레이 키와 제 2 오버레이 키가 형성된 측정위치에 빔을 집광시키고 반사된 빔을 수집할 수 있다.

대물렌즈(210)는 렌즈 초점 액추에이터(220, lens focus actuator)에 설치될 수 있다.

렌즈 초점 액추에이터(220)는 대물렌즈(200)와 웨이퍼(W) 사이의 거리를 조절하여 초점면이 복수의 오버레이 타겟들(T)에 위치하도록 조절할 수 있다.

렌즈 초점 액추에이터(220)는 제어부(400)의 제어에 의하여, 대물렌즈(200)를 웨이퍼(W) 방향으로 수직 이동시켜 초점 거리를 조절할 수 있다.

핀홀(230)은 유리 기판 등의 투명한 기판 상부에 홀부를 갖는 불투명층으로 구성되어, 상기 홀부로 입사되는 광이 통과할 수 있다. 이때, 상기 홀부는 복수개로 형성되어, 상기 홀부의 크기나 모양에 따라 선택적으로 사용이 가능하다.

핀홀(230)은 웨이퍼(W)를 기준으로 사방으로 이동할 수 있으며, 예를 들면, X축과 Y축으로 이동하여 광이 통과하는 위치를 제어할 수 있다. 이때, 핀홀(230)의 위치를 임의로 이동하여 TIS(Tool Induced Shift)를 계측함에 따라, 오버레이 계측 장치(1000)에서 발생되는 오차에 따른 오버레이 보정값을 산출하고, 산출된 보정값으로 핀홀(230)의 위치를 보정하여 오버레이를 계측할 수 있다.

렌즈부(200)를 사용하여 웨이퍼(W)를 측정할 경우, 대물렌즈(210)를 제어함에 따라 이미지가 촬영되는 영역이 달라지고, 이때, 대물렌즈(210)로 웨이퍼(W)를 촬영할 수 있는 영역이 시야각이다. 즉, 대물렌즈(210)로 시야각(FOV)을 조절할 수 있으며, 렌즈 초점 액추에이터(220)로 포커스를 조절할 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 검출부(300)는 상기 측정위치에서 반사된 빔을 통하여 상기 측정위치에서의 초점 이미지를 획득할 수 있다.

검출부(300)는 복수의 오버레이 타겟들(T)에서 반사된 빔이 빔 스플리터(140)를 통과하여 나오는 빔을 캡쳐하여, 제 1 오버레이 키 및 제 2 오버레이 키의 이미지를 획득할 수 있다.

검출부(300)는 복수의 오버레이 타겟들(T)으로부터 반사된 빔을 측정할 수 있는 광학 검출기를 포함할 수 있으며, 예컨대, 상기 광학 검출기는 빛을 전하로 변환시켜 이미지를 추출하는 전하결합소자(CCD, charge-coupled device), 집적회로의 하나인 상보성 금속 산화물 반도체(CMOS, complementary metal-oxide-semiconductor) 센서, 빛을 측정하는 광전 증폭관(PMT, photomultiplier tube), 광검파기로서 APD(avalanche photodiode) 어레이 또는 이미지를 생성하거나 캡쳐하는 다양한 센서 등을 포함할 수 있다.

검출부(300)는 필터, 편광판, 빔 블록을 포함할 수 있으며, 대물렌즈(210)에 의해 수집된 조명을 수집하기 위한 임의의 수집 광학 컴포넌트(미도시)를 더 포함할 수 있다.

또한, 검출부(300)는 웨이퍼(W)의 정위치를 확인하는 글로벌 마크를 계측할 수 있다.

웨이퍼(W)가 스테이지(500)의 상부에 안착되어, 스테이지(500)의 상부에서 웨이퍼(W)가 고정되며, 스테이지(500)는 상방의 렌즈부(200)에서 웨이퍼(W)의 복수의 오버레이 타겟들(T)을 측정할 수 있도록 수평방향으로 이동 및 회전이 가능하다.

제어부(400)는 광원부(100)에서 조사되는 조명의 지향을 제어할 수 있고, 상기 조명을 복수의 오버레이 타겟들(T)에 집광시키고 반사빔을 수집할 수 있도록 렌즈부(200)를 제어할 수 있으며, 상기 조명이 복수의 오버레이 타겟들(T)에 집광되고 초점 이미지를 획득하도록 렌즈 초점 액추에이터(220)의 동작을 제어하고, 렌즈부(200)에서 수집된 상기 반사빔을 통하여 측정된 초점 이미지를 획득할 수 있도록 검출부(300)를 제어하며, 오버레이 타겟이 렌즈부(200)의 하방에 위치되도록 스테이지(500)의 이동을 제어할 수 있다.

제어부(400)는 검출부(300)에서 계측된 오버레이 계측 이미지를 저장하는 저장부(440)를 포함할 수 있다.

저장부(440)는 오버레이 계측 장치(1000)의 각 구성의 동작을 제어하도록 하는 명령어들, 프로그램, 로직 등을 저장하는 저장부(440)를 포함할 수 있으며, 필요에 따라 구성 요소가 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.

저장부(440)는 필터(filter), 조리개 개구수(NA), 포커스(focus), 핀홀(Pinhole) 등을 포함하는 오버레이 계측 레시피의 측정 옵션들을 자동으로 최적화 산출하는 자동 계측 프로그램(ARO, Auto Recipe Optimization)을 포함할 수 있다.

상기 자동 계측 프로그램은 계측 장치의 동작에 관한 최적화 레시피 정보 이외에도, 계측 장치에 대한 정보, 오버레이 계측 장치(1000)로 인입되는 웨이퍼(W)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 상기 자동 계측 프로그램은 상기 최적화 레시피 정보와 계측 장치 정보 및 측정 타겟 위치 정보를 통하여 최적의 옵션들을 자동으로 산출할 수 있다.

제어부(400)는 획득 타겟 선정부(450), 후보 샘플 선정부(460), 계측 타겟 선정부(470) 및 검증부(480)를 포함할 수 있다. 이때, 제어부(400)의 각 구성들은 각각의 개별 프로세스를 가질 수 있으며, 하나의 구성에서 다른 구성으로 실시간으로 데이터 또는 신호를 주고받을 수 있다.

제어부(400)의 각각의 구성은 후술될 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템에서 후술하도록 한다.

이외에도, 도시되지 않았지만, 제어부(400)에서 수행되는 일련의 과정은 사용자가 모니터링할 수 있도록 표시부(미도시)를 포함할 수 있으며, 사용자가 직접 제어할 수 있는 입력부(미도시)를 포함할 수 있다.

즉, 상기 표시부를 통하여 렌즈부(200) 및 검출부(300)에서 계측되고, 이를 통하여 산출되는 데이터, 이미지 및 그래프 등을 확인할 수 있으며, 상기 입력부를 통하여 사용자가 광원부(100), 렌즈부(200), 검출부(300), 스테이지(500)를 직접 제어하거나, 복수의 오버레이 타겟들(T)의 이미지, 보정값 등을 직접 선정, 변경 및 산출할 수 있다.

도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예들에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법을 나타내는 순서도들이고, 도 8은 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법은, 도 4에 도시된 바와 같이, (a) 복수의 오버레이 타겟들(T)을 획득 타겟으로 선정하는 단계, (b) 후보 샘플을 선정하는 단계 및 (c) 계측 타겟을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 (a) 단계는, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)을 획득 타겟으로 선정하는 단계이다.

예를 들면, 오버레이 계측을 위한 웨이퍼(W)가 오버레이 계측 장치(1000)에 인입될 경우, 복수의 오버레이 타겟들(T)에 대한 수량 정보, 위치 정보를 포함하는 다양한 웨이퍼(W)에 대한 정보들이 저장될 수 있다.

예컨대, 웨이퍼(W)에는 복수의 오버레이 타겟들(T)이 n개 형성될 수 있으며, 위치 정보를 포함하는 n개의 오버레이 타겟을 획득 타겟(O)으로 선정할 수 있다.

더욱 구체적으로 예를 들면, 도 8에 도시된 바와 같이, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(Dense plan)은 마크(mark) 1, 2, 3, 4, 5로 형성되고, 상기 마크 1, 2, 3, 4, 5가 획득 타겟(O)이 될 수 있다.

도 4에 도시된 바와 같이, 상기 (b) 단계는, 획득 타겟(O) 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들(SP)에 대하여 각각 적합성 평가(FF)를 수행하여, 복수의 평가 샘플들(SP) 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 단계이다.

구체적으로, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기(b) 단계는, (b-1) 복수의 평가 샘플들(SP)을 생성하는 단계, (b-2) 적합성을 평가하는 단계, (b-3) 후보 샘플(CP)을 선정하는 단계 및 (b-4) 획득 타겟(O)으로 재 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 (b-1) 단계는, 이전 단계에서 선정된 획득 타겟(O) 중 적어도 하나의 타겟을 제외하고, 남은 타겟 중 서로 다른 타겟의 조합으로 형성된 상기 복수의 평가 샘플들(SP)을 생성하는 단계이다.

예를 들면, 상기 (b-1) 단계에서, 복수의 평가 샘플들(SP)은 복수의 오버레이 타겟들로 형성되며, 이때, 복수의 평가 샘플들(SP) 각각에 포함되는 타겟의 개수는 동일하나, 서로 다른 위치에 형성된 타겟들로 이루어질 수 있다.

더욱 구체적으로 예를 들면, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 (b-1) 단계에서, 마크 1, 2, 3, 4, 5 중 하나의 타겟을 제외한, 마크 1, 2, 3, 4를 제 1 평가 샘플(SP1), 마크 1, 2, 3, 5를 제 2 평가 샘플(SP2), 마크 1, 2, 4, 5를 제 3 평가 샘플(SP3), 마크 1, 3, 4, 5를 제 4 평가 샘플(SP4), 마크 2, 3, 4, 5를 제 5 평가 샘플(SP5)을 포함하는 5개의 평가 샘플이 선정될 수 있다.

상기 (b-2) 단계는, 복수의 평가 샘플들(SP) 각각에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하는 단계로서, 복수의 평가 샘플들(SP)에 미리 설정된 적합성 평가(FF)를 적용하여 각각의 평가 샘플에 대한 평가를 수행하는 단계이다.

예를 들면, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 (b-2) 단계에서 제 1 평가 샘플(SP1), 제 2 평가 샘플(SP2), 제 3 평가 샘플(SP3), 제 4 평가 샘플(SP4) 및 제 5 평가 샘플(SP5) 각각에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행할 수 있다.

이에 따라, 제 1 평가 샘플(SP1)에 대한 적합성 평가 결과는 4이고, 제 2 평가 샘플(SP2)에 대한 적합성 평가 결과는 2이고, 제 3 평가 샘플(SP3)에 대한 적합성 평가 결과는 3이고, 제 4 평가 샘플(SP4)에 대한 적합성 평가 결과는 1이고, 제 5 평가 샘플(SP5)에 대한 적합성 평가 결과는 5로 산출될 수 있다. 적합성 평가(FF)의 구체적인 산출과정은 후술하도록 한다.

상기 (b-3) 단계는, 복수의 평가 샘플들(SP) 중 적합성 평가 순서대로 미리 설정된 개수만큼 후보 샘플(CP)을 선정하는 단계이다.

구체적으로, 상기 (b-3) 단계에서, 적합성 평가(FF)로 산출된 복수의 평가 샘플들(SP)의 결과에 따라, 복수의 평가 샘플들(SP)이 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟에 적합한 순서대로 정렬될 수 있다.

상기 (b-3) 단계는, 상기 (b-2) 단계에서 결과에 따라 복수의 평가 샘플들(SP)을 정렬하고, 상기 필드 맵에 사용될 타겟에 적합한 후보 샘플(CP)를 선정하는 단계이다. 이때, 적합성 평가(FF)의 결과로 산출된 점수가 작을수록 상기 필드 맵에 사용될 타겟에 적합성이 높은 것으로 판단될 수 있다.

더욱 구체적으로 예를 들면, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 (b-3) 단계에서, 후보 샘플(CP)의 선정 개수는 2개일 경우, 상기 산출값이 낮은 제 4 평가 샘플(SP4) 및 제 2 평가 샘플(SP2)이 후보 샘플(CP)로 선정될 수 있다.

상기 (b-4) 단계는, 후보 샘플(CP)을 구성하는 타겟들을 획득 타겟(O)으로 재 선정하는 단계이다.

예를 들면, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 (b-4) 단계에서는 이전 단계에서 후보 샘플(CP)로 선정된 제 2 평가 샘플(SP2)을 구성하는 타겟인 마크 1, 2, 3, 5 및 제 4 평가 샘플(SP4)를 구성하는 타겟인 마크 1, 3, 4, 5가 각각의 획득 타겟(O)으로 선정될 수 있다.

이때, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 계측 타겟이 미리 설정된 수량만큼 선정될 때까지 상기 (b) 단계를 반복할 수 있다. 즉, 상기 (b-1) 단계 내지 상기 (b-4) 단계를 순차적으로 반복 수행할 수 있다.

예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 (b-4) 이후에, (2b-1) 상기 (b-4) 단계에서 획득된 마크 1, 2, 3, 5 중 서로 다른 타겟의 조합으로 형성된 상기 복수의 평가 샘플들(SP)을 재 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (2b-1) 단계에서는, 상기 (b-4) 단계에서 획득된 마크 1, 2, 3, 5 중 하나의 타겟을 제외한, 마크 1, 2, 3을 제 2-1 평가 샘플(SP2-1), 마크 1, 2, 5를 제 2-2 평가 샘플(SP2-2), 마크 1, 3, 5를 제 2-3 평가 샘플(SP2-3), 마크 2, 3, 5를 제 2-4 평가 샘플(SP2-4)를 생성하고, 마크 1, 3, 4, 5 중 하나의 타겟을 제외한, 마크 1, 3, 4를 제 4-1 평가 샘플(SP4-1), 마크 1, 3, 5를 제 4-2 평가 샘플(SP4-2), 마크 1, 4, 5를 제 4-3 평가 샘플(SP4-3), 마크 3, 4, 5를 제 4-4 평가 샘플(SP4-4)을 생성하여 평가 샘플을 재 생성할 수 있다.

이어서, (2b-2) 재 생성된 평가 샘플들 각각에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하고, 복수의 평가 샘플들(SP)에 미리 설정된 적합성 평가(FF)를 적용하여 각각의 평가 샘플에 대한 평가를 수행하는 단계, (2b-3) 복수의 평가 샘플들(SP) 중 적합성 평가 순서대로 미리 설정된 개수만큼 후보 샘플(CP)을 선정하는 단계, (2b-4) 후보 샘플(CP)을 구성하는 타겟들을 획득 타겟(O)으로 재 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (c) 단계는, 도 4에 도시된 바와 같이, 후보 샘플(CP)을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟으로 선정하는 단계로서, 구체적으로, 상기 (c) 단계는, 상기 (b) 단계에서 선정된 후보 샘플(CP) 중 적합성 평가(FF)의 결과가 가장 좋은 후보 샘플을 상기 계측 타겟으로 선정할 수 있다.

상기 (c) 단계 이전에, 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟이 미리 설정된 소정 개수만큼 감소될 때까지 타겟을 하나씩 제거하며 상기 (b) 단계를 반복 수행하고, 상기 (c) 단계에서 소정 개수만큼 감소될 경우에 남은 타겟을 계측 타겟(OP)으로 선정할 수 있다.

예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 이전 단계에서 선정된 획득 타겟(O) 중 적합성 평가(FF)의 결과가 제일 좋은 제 2-2 평가 샘플(SP2-2)의 마크 1, 2, 5가 계측 타겟(OP)으로 선정될 수 있다.

도 6 및 도 7은 본 발명의 다른 실시예들에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법을 나타내는 순서도들이고, 도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법에서 (d) 검증하는 단계를 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법은 (d) 계측 타겟을 검증하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (d) 단계 이전에, 검증에 필요한 웨이퍼를 준비하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (d) 단계는, 상기 (c) 단계 이후에, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계에서 계측 타겟(OP)을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼(TS, Training set)와, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계를 수행하지 않은 비교용 웨이퍼(VS, Validation set)를 비교하여, 계측 타겟(OP)이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증하는 단계이다.

구체적으로, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 (d) 단계는, (d-1) 학습용 웨이퍼(TS)의 계측 타겟(OP)에 적합성 평가(FF)를 수행하는 단계, (d-2) 비교용 웨이퍼(VS)에서 계측 타겟에 대응되는 타겟에 적합성 평가(FF)를 수행하는 단계, (d-3) 비교용 웨이퍼(VS)의 임의의 타겟에 적합성 평가(FF)를 수행하는 단계 및 (d-4) 비교하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (d-1) 단계는, 학습용 웨이퍼(TS)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 (c) 단계에서 선정된 계측 타겟(OP)에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하는 단계이다.

이에 따라, 상기 (d-1) 단계에서는 학습용 웨이퍼(TS)에서 계측 타겟(OP)에 대하여 적합성 평가(FF)로 제 1 검증값이 산출될 수 있다.

예를 들면, 도 9에 도시된 바와 같이, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계를 수행하여 계측 타겟(OP)이 선정된 학습용 웨이퍼(TS)에서, 선정된 계측 타겟(OP)에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행할 수 있다. 이때, 결과값은 1번 Fitness값으로서, 상기 제 1 검증값이 될 수 있다.

상기 (d-2) 단계는, 비교용 웨이퍼(VS)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 (c) 단계에서 선정된 계측 타겟(OP)과 동일한 위치에 형성된 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하는 단계이다.

이에 따라, 상기 (d-2) 단계에서는 비교용 웨이퍼(VS)에서 계측 타겟(OP)에 대응되는 위치의 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하여 제 2 검증값이 산출될 수 있다.

예를 들면, 도 9에 도시된 바와 같이, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계를 수행하지 않은 비교용 웨이퍼(VS)에서, 학습용 웨이퍼(TS)에서 선정된 계측 타겟(OP)과 동일한 위치의 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행할 수 있다. 이때, 결과값은 2번 Fitness값으로서, 상기 제 2 검증값이 될 수 있다.

상기 (d-3) 단계는, 비교용 웨이퍼(VS)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 임의의 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하는 단계이다.

이에 따라, 상기 (d-3) 단계에서는 비교용 웨이퍼(VS)에서 미리 설정되거나, 임의의 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하여 제 3 검증값이 산출될 수 있다.

예를 들면, 도 9에 도시된 바와 같이, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계를 수행하지 않은 비교용 웨이퍼(VS)에서, 자동 레시피 최적화 프로그램에서 지정된 위치의 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행할 수 있다. 이때, 결과값은 3번 Fitness값으로서, 상기 제 3 검증값이 될 수 있다.

상기 (d-4) 단계는, 상기 (d-1) 단계, 상기 (d-2) 단계 및 상기 (d-3) 단계에서 산출된 적합성 평가의 결과를 비교하는 단계이다.

예를 들면, 상기 (d-4) 단계는, 상기 제 1 검증값, 상기 제 2 검증값 및 상기 제 3 검증값을 비교하는 단계이다. 이때, 상기 (d-4) 단계는, 상기 제 1 검증값이 상기 제 2 검증값, 상기 제 3 검증값 보다 낮게 산출되어, 적합성 평가(FF) 결과가 가장 좋게 산출될 경우, 상기 (c) 단계에서 선정된 계측 타겟(OP)이 복수의 오버레이 타겟들(T) 중 신뢰성이 가장 높은 샘플 타겟으로 판단할 수 있다.

이때, 적합성 평가(FF)의 점수가 낮을수록 적합성 결과가 좋다고 판단될 수 있다.

도 10은 본 발명에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법에서 적합성 평가의 파라메터 평가를 나타내는 도면이고, 도 11은 적합성 평가의 오버레이 측정 평가를 나타내는 도면이고, 도 12는 복수의 평가 샘플들에 대한 적합성 평가를 나타내는 표이다.

상기 (b) 단계에서, 상기 적합성 평가는 파라메터 평가 및 오버레이 측정 평가를 포함할 수 있다.

상기 파라메터 평가는 복수의 평가 샘플들(SP)의 오버레이 모델링 결과값으로 산출될 수 있다.

구체적으로, 상기 파라메터 평가는, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값 및 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값을 통하여 계산된 상기 복수의 요소값의 평균과 표준편차를 계산할 수 있다.

예를 들면, 도 10에 도시된 바와 같이, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)을 샘플로 하는 초기 샘플(Dense)의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값(Cofficient)을 산출하고, 이어서, 복수의 평가 샘플들(SP)인 평가 샘플(Plan1)의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값을 산출할 수 있다. 그리하여, 상기 초기 샘플 및 상기 평가 샘플에서 각각에 대응되는 복수의 요소값의 차이를 각각 산출하고, 각각의 요소값의 평균 및 표준편차를 산출할 수 있다.

이어서, 상기 파라메터 평가는, 웨이퍼(W)에 형성된 타겟의 위치에 따른 요소값의 차이를 보정하기 위하여, 확인하고자 하는 요소값(Coefficient)을 제외한 나머지 요소값은 모두 0으로 설정된 매트릭스를 구성할 수 있다.

구체적으로, 상기 파라메터 평가는, 상기 복수의 요소값 중 적어도 하나의 요소값을 제외한 나머지 요소값을 0으로 하여 산출된 오버레이 계측값의 평균을 제 1 평가값으로 저장하고, 상기 오버레이 계측값의 표준편차를 제 2 평가값으로 저장할 수 있다.

예를 들면, 도 10에 도시된 바와 같이, 제 1 요소값(Corff 1)을 제외한 다른 요소값은 0으로 설정하고, 제 n 요소값(Corff n)을 제외한 다른 요소값은 0으로 설정하여, 상기 제 n 요소값에 따른 제 n 오버레이 값을 계측할 수 있다. 그리하여, 모든 오버레이 값의 평균을 상기 파라메터 평가의 상기 제 1 평가값으로 산출하고, 표준편차를 상기 파라메터 평가의 상기 제 2 평가값으로 산출할 수 있다.

이때, 상기 복수의 요소값 각각의 영향을 확인하기 위하여, 나노미터(nanometer) 단위의 수치로 변환하여 비교할 수 있다.

상기 복수의 요소값은 웨이퍼 생산 시 발생될 수 있는 에러로서, 기준 웨이퍼의 중심과 현재 웨이퍼의 중심의 좌표 값이 차이를 나타내는 오프셋값(offset), X축 또는 Y축의 기준으로부터 회전된 정도를 나타내는 로테이션값(Rotation), 웨이퍼 엣지(Edge)에서 발생되는 불량을 검출하기 위한 웨이퍼 확장(Wafer expansion) 정도를 나타내는 배율값(Magnification), X축과 Y축이 이루는 각도를 나타내는 직교성(Orthogonality) 등을 포함할 수 있다.

상기 오버레이 측정 평가는 획득 타겟(O)과 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟들의 차이로 산출될 수 있다.

구체적으로, 상기 오버레이 측정 평가는, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)에서 산출된 오버레이 산출값 및 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값을 통하여 계산된 차이값의 평균을 제 3 평가값으로 저장하고, 상기 차이값의 표준편차를 제 4 평가값으로 저장할 수 있다.

예를 들면, 도 11에 도시된 바와 같이, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)을 샘플로 하는 초기 샘플(Dense)에 3시그마 규칙(Mean+3Sigma)을 적용하여 오버레이 측정 평가를 수행하고, 이어서, 복수의 평가 샘플들(SP)인 평가 샘플(Plan1)에 3시그마 규칙(Mean+3Sigma)을 적용하여 오버레이 측정 평가를 수행할 수 있다. 그리하여, 상기 초기 샘플 및 상기 평가 샘플에서 산출된 차이의 평균을 상기 오버레이 측정 평가의 상기 제 3 평가값으로 산출하고, 표준편차를 상기 오버레이 측정 평가의 상기 제 4 평가값으로 산출할 수 있다.

상기 3시그마 규칙(Mean+3Sigma)은 평균(mean)에서 양쪽으로 3 * 표준편차 (sigma)의 범위에 거의 모든 값들이 들어갈 수 있다는 것을 나타내는 규칙이다.

이에 따라, 상기 파라메터 평가 및 상기 오버레이 측정 평가를 통하여 산출된, 상기 제 1 평가값, 상기 제 2 평가값, 상기 제 3 평가값 및 상기 제 4 평가값으로 상기 복수의 평가 샘플들을 평가하고, 평가에 따라 적어도 하나 이상의 평가 샘플을 선정할 수 있다.

구체적으로, 상기 (b) 단계에서, 상기 파라메터 평가를 수행하여 복수의 평가 샘플들(SP)의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고, 상기 오버레이 측정 평가를 수행하여 복수의 평가 샘플들(SP)의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여할 수 있다.

이때, 각각의 평가 샘플의 점수를 합산하여, 합산 점수에 따라 복수의 평가 샘플들(SP) 중 적어도 하나의 평가 샘플을 선정할 수 있다.

예를 들면, 도 12에 도시된 바와 같이, 제 1 평가 샘플(Plan1), 제 2 평가 샘플(Plan2), 제 3 평가 샘플(Plan3) 및 제 4 평가 샘플(Plan4)을 포함하는 총 4개의 평가 샘플 중 하나의 평가 샘플을 선정할 수 있다.

먼저, 상기 파라메터 평가의 평균인 제 1 평가값(P-O)은, 제 1 평가 샘플(Plan1), 제 2 평가 샘플(Plan2), 제 3 평가 샘플(Plan3), 제 4 평가 샘플(Plan4) 순서대로 1, 2, 3, 4 점으로 산출되었다.

또한, 상기 파라메터 평가의 표준편차인 제 2 평가값(P-V)은, 제 1 평가 샘플(Plan1), 제 2 평가 샘플(Plan2), 제 3 평가 샘플(Plan3), 제 4 평가 샘플(Plan4) 순서대로 2, 3, 1, 4 점으로 산출되었다.

이와 같이, 동일한 방법으로, 각 평가 샘플에 대하여 상기 오버레이 측정 평가의 평균인 제 3 평가값(M-O)과, 상기 오버레이 측정 평가의 표준편차인 제 4 평가값(M-O)에 대한 순서를 정렬하여 점수를 산출하여, 평가값의 총합이 제 1 평가 샘플(Plan1)이 가장 작은값으로 합산되었다.

이때, 적합성 평가(FF)의 결과로 산출된 점수가 작을수록 상기 필드 맵에 사용될 타겟에 적합성이 높은 것으로 판단될 수 있으며, 이에 따라, 제 1 평가 샘플(Plan1)을 구성하는 타겟이 계측 타겟(OP)으로 선정될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템은, 오버레이 계측 장치(1000)를 포함할 수 있다.

오버레이 계측 장치(1000)는 상술한 바와 같이, 광원부(100), 렌즈부(200), 검출부(300) 및 제어부(400)를 포함할 수 있으며, 각각의 구성은 명령어들, 프로그램, 로직 등을 포함하는 프로세서에 의하여 오버레이 계측 장치(1000)의 각 구성의 동작을 제어할 수 있다.

또한, 본 발명의 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템은, 사용자 단말을 통하여 하나의 오버레이 계측 장치(1000)로 데이터 또는 신호를 송신할 수 있거나, 또는 복수의 오버레이 계측 장치들로 데이터 또는 신호를 동시에 송신할 수 있다

상기 사용자 단말은 오버레이 계측 장치(1000)의 제어부(400)에 포함되어 오버레이 계측 장치(1000)의 광원부(100), 렌즈부(200), 검출부(300) 등의 구성 및 제어부(400)의 다른 구성들과 데이터를 송수신할 수 있으며, 또는, 상기 사용자 단말은 오버레이 계측 장치(1000)와 유무선으로 연결된 별도의 장치로 구성되어, 오버레이 계측 장치(1000)와 송수신할 수 있다.

상기 사용자 단말을 통하여 웨이퍼(W)의 특성을 측정하는 오버레이 계측 장치(1000)의 동작에 관한 레시피 정보를 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 예를 들면, 상기 자동 계측 프로그램은 웨이퍼의 특성을 측정하는 복수의 파라미터들에 대한 값을 상기 사용자 단말을 통하여 사용자로부터 입력 받을 수 있다.

또한, 오버레이 계측 장치(1000)는 설치된 계측 소프트웨어(예: 오버레이 어플리케이션)를 통하여 상기 사용자 단말과 상호 연동하여 동작되며, 상기 사용자 단말로부터 수신된 데이터(예: 레시피 정보)에 기반하여 오버레이 계측 장치(1000)를 동작시키는 명령어들을 포함할 수 있다.

도 13 및 도 14는 본 발명의 여러 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템을 개략적으로 나타내는 도면들이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템은, 도 13에 도시된 바와 같이, 획득 타겟 선정부(450), 후보 샘플 선정부(460), 계측 타겟 선정부(470)를 포함할 수 있다.

획득 타겟 선정부(450)는 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)을 획득 타겟으로 선정할 수 있다.

후보 샘플 선정부(460)는 획득 타겟(O) 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들(SP)에 대하여 각각 적합성 평가(FF)를 수행하여, 복수의 평가 샘플들(SP) 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플(CP)을 선정할 수 있다.

후보 샘플 선정부(460)는 평가 샘플 생성부(461), 평가부(462), 정렬부(463), 변환부(464)를 포함할 수 있다.

평가 샘플 생성부(461)는 이전 단계에서 선정된 상기 획득 타겟 중 적어도 하나의 타겟을 제외하고, 남은 타겟 중 서로 다른 타겟의 조합으로 형성된 상기 복수의 평가 샘플들을 생성할 수 있다.

예를 들면, 도 13에 도시된 바와 같이, 평가 샘플 생성부(461)는 획득 타겟 선정부(450)에서 선정된 획득 타겟(O)의 조합으로 복수의 제 1 차 평가 샘플들을 생성할 수 있다.

평가부(462)는 복수의 평가 샘플들(SP) 각각에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행할 수 있다.

예를 들면, 도 13에 도시된 바와 같이, 평가부(462)는 평가 샘플 생성부(461)에서 생성된 상기 복수의 제 1 차 평가 샘플들에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행할 수 있다.

구체적으로, 후보 샘플 선정부(460)의 평가부(462)는 복수의 평가 샘플들(SP)의 오버레이 모델링 결과값으로 산출되는 파라메터 평가 및 획득 타겟(O)과 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟들의 차이로 산출되는 오버레이 측정 평가로 구성된 적합성 평가(FF)를 수행할 수 있다.

이때, 상기 파라메터 평가는, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값 및 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값을 통하여 계산된 상기 복수의 요소값의 평균과 표준편차를 계산하고, 상기 복수의 요소값 중 적어도 하나의 요소값을 제외한 나머지 요소값을 0으로 하여 산출된 오버레이 계측값의 평균을 제 1 평가값으로 저장하고, 상기 오버레이 계측값의 표준편차를 제 2 평가값으로 저장할 수 있다.

또한, 상기 오버레이 측정 평가는, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)에서 산출된 오버레이 산출값 및 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값을 통하여 계산된 차이값의 평균을 제 3 평가값으로 저장하고, 상기 차이값의 표준편차를 제 4 평가값으로 저장할 수 있다.

정렬부(463)는 복수의 평가 샘플들(SP) 중 적합성 평가(FF) 순서대로 미리 설정된 개수만큼 후보 샘플(CP)을 선정할 수 있다.

예를 들면, 도 13에 도시된 바와 같이, 정렬부(463)는 평가부(462)에서 적합성 평가(FF)로 산출된 복수의 제 1 평가 샘플들의 결과에 따라, 복수의 제 1 평가 샘플들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟에 적합한 순서대로 정렬하고, 적어도 하나 이상의 제 1 차 후보 샘플을 선정하는 단계이다. 이때, 상기 제 1 차 후보 샘플은 미리 설정된 a개 선정될 수 있다.

구체적으로, 상기 후보 샘플 선정부(460)의 정렬부(463)는, 상기 파라메터 평가를 수행하여 복수의 평가 샘플들(SP)의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고, 상기 오버레이 측정 평가를 수행하여 복수의 평가 샘플들(SP)의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고, 각각의 평가 샘플의 점수를 합산하여, 합산 점수에 따라 복수의 평가 샘플들(SP) 중 적어도 하나의 평가 샘플을 후보 샘플(CP)로 선정할 수 있다.

변환부(464)는 후보 샘플(CP)을 구성하는 타겟들을 획득 타겟으로 재 선정할 수 있다.

예를 들면, 도 13에 도시된 바와 같이, 변환부(464)는 정렬부(463)에서 재 선정된 적어도 하나 이상의 상기 제 1 차 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 획득 타겟(O)으로 재 선정할 수 있다.

이어서, 평가 샘플 생성부(461)에서 재 선정된 획득 타겟(O)으로 복수의 제 2 차 평가 샘플들을 생성하고, 평가부(462)에서 상기 복수의 제 2 차 평가 샘플들에 대하여 적합성 평가(FF)의 점수를 산출하고, 정렬부(463)에서 적어도 하나 이상의 제 2 차 후보 샘플을 상기 제 1 차 후보 샘플 선정시와 동일하게 a개 선정하고, 변환부(464)에서 상기 제 2 차 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 획득 타겟(O)으로 재 선정할 수 있다.

후보 샘플 선정부(460)는 계측 타겟(OP)이 x개 선정될 때까지 반복될 수 있다. 즉, 평가 샘플 생성부(461)는 복수의 제 m 차 평가 샘플들을 생성하고, 이때, 상기 복수의 제 m 차 평가 샘플들 중 각각의 평가 샘플을 구성하는 타겟은 (n-m)개로 형성될 수 있다. 여기서, n은 웨이퍼(W)에 형성된 모든 타겟의 개수이다.

이어서, 평가부(462)는 상기 복수의 제 m 차 평가 샘플들에 대하여 제 m 차 적합성 평가의 점수를 산출하고, 정렬부(463)는 (n-m)개의 타겟으로 형성된 적어도 하나 이상의 제 m 차 후보 샘플을 선정할 수 있으며, 변환부(464)는 (n-m)개로 형성된 상기 제 m 차 후보 샘플의 타겟을 획득 타겟으로 재 선정할 수 있다.

도 13에 도시된 바와 같이, 계측 타겟 선정부(470)는 후보 샘플(CP)을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟을 선정할 수 있다.

구체적으로, 계측 타겟 선정부(470)는 후보 샘플 선정부(460)에서 선정된 후보 샘플(CP) 중 적합성 평가(FF)의 결과가 가장 좋은 후보 샘플을 계측 타겟(OP)으로 선정할 수 있다.

예를 들면, 도 13에 도시된 바와 같이, 후보 샘플 선정부(460)를 반복하여 복수의 평가 샘플들(SP)을 구성하는 타겟이 미리 설정된 소정개수까지 타겟을 하나씩 제거하며, 후보 샘플 선정부(460)에서 x개 남을 경우에, 적합성 평가(FF)가 가장 좋은 제 m 차 후보 샘플의 타겟을 계측 타겟(OP)으로 선정할 수 있다. 이때, 계측 타겟(OP)은 미리 설정된 소정개수인 x이며, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T)이 n개 일 경우, 후보 샘플 선정부(460)에서 m번 반복하여, 타겟이 x개까지 감소하므로, x는 (n-m)일 수 있다.

도 14에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템은 검증부(480)를 포함할 수 있다.

검증부(480)는 획득 타겟 선정부(450), 상기 후보 샘플 선정부(460) 및 상기 계측 타겟 선정부(470)에서 계측 타겟(OP)을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼(TS)와, 계측 타겟(OP)을 선정하지 않은 비교용 웨이퍼(VS)를 비교하여, 계측 타겟(OP)이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증할 수 있다.

구체적으로, 검증부(480)는 학습용 웨이퍼(TS)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들(T) 중, 계측 타겟 선정부(470)에서 선정된 계측 타겟(OP)에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하는 제 1 평가부(481), 비교용 웨이퍼(VS)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 계측 타겟 선정부(470)에서 선정된 계측 타겟(OP)과 동일한 위치에 형성된 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하는 제 2 평가부(482), 비교용 웨이퍼(VS)에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 임의의 타겟에 대하여 적합성 평가(FF)를 수행하는 제 3 평가부(483) 및 제 1 평가부(5100), 제 2 평가부(5200) 및 제 3 평가부(5300)에서 산출된 적합성 평가의 결과를 비교하는 비교부(484)를 포함할 수 있다.

상술한 바에 따르면, 본 발명의 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법 및 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템은 웨이퍼에 형성된 모든 타겟을 대신할 수 있는 가장 유사한 대표 타겟을 선정할 수 있으며, 선정된 오버레이 타겟들의 신뢰도가 향상될 수 있다.

이에 따라, 웨이퍼에 형성된 대표 타겟만으로 웨이퍼의 오버레이 계측을 수행할 수 있으며, 웨이퍼 오버레이 계측 시간이 단축되고, 생산성이 높아질 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

T: 복수의 계측 타겟들
W: 웨이퍼
100: 광원부
200: 렌즈부
300: 검출부
400: 제어부
500: 스테이지

Claims (16)

1. (a) 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들을 획득 타겟으로 선정하는 단계;
   (b) 상기 획득 타겟 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들에 대하여 각각 적합성 평가를 수행하여, 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 단계; 및
   (c) 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟으로 선정하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 (b) 단계에서,
   상기 복수의 평가 샘플들의 오버레이 모델링 결과값으로 산출되는 파라메터 평가 및 상기 획득 타겟과 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 차이로 산출되는 오버레이 측정 평가로 구성된 상기 적합성 평가를 수행하고,
   상기 파라메터 평가는,
   상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값을 통하여 계산된 상기 복수의 요소값의 평균과 표준편차를 계산하고,
   상기 복수의 요소값 중 적어도 하나의 요소값을 제외한 나머지 요소값을 0으로 하여 산출된 오버레이 계측값의 평균을 제 1 평가값으로 저장하고, 상기 오버레이 계측값의 표준편차를 제 2 평가값으로 저장하고,
   상기 오버레이 측정 평가는,
   상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값을 통하여 계산된 차이값의 평균을 제 3 평가값으로 저장하고, 상기 차이값의 표준편차를 제 4 평가값으로 저장하고,
   상기 (b) 단계에서,
   상기 복수의 평가 샘플들 중 각각의 평가 샘플들에 대하여 상기 제 1 평가값, 상기 제 2 평가값, 상기 제 3 평가값 및 상기 제 4 평가값의 순서에 따라 상기 후보 샘플을 선정하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 (b) 단계에서,
   (b-1) 이전 단계에서 선정된 상기 획득 타겟 중 적어도 하나의 타겟을 제외하고, 남은 타겟 중 서로 다른 타겟의 조합으로 형성된 상기 복수의 평가 샘플들을 생성하는 단계;
   (b-2) 상기 복수의 평가 샘플들 각각에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계;
   (b-3) 상기 복수의 평가 샘플들 중 상기 적합성 평가 순서대로 미리 설정된 개수만큼 상기 후보 샘플을 선정하는 단계; 및
   (b-4) 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 획득 타겟으로 재 선정하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 (b-1) 단계 내지 상기 (b-4) 단계를 순차적으로 반복 수행하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 (c) 단계는,
   상기 (b) 단계에서 선정된 상기 후보 샘플 중 상기 적합성 평가의 결과가 가장 좋은 후보 샘플을 상기 계측 타겟으로 선정하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법.
4. 삭제
5. 삭제
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 (b) 단계에서,
   상기 파라메터 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고,
   상기 오버레이 측정 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고,
   각각의 평가 샘플의 점수를 합산하여, 합산 점수에 따라 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나의 평가 샘플을 선정하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 (c) 단계 이후에,
   (d) 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계에서 상기 계측 타겟을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼와, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계를 수행하지 않은 비교용 웨이퍼를 비교하여, 상기 계측 타겟이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증하는 단계;
   를 포함하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법.
8. (a) 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들을 획득 타겟으로 선정하는 단계;
   (b) 상기 획득 타겟 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들에 대하여 각각 적합성 평가를 수행하여, 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 단계;
   (c) 상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟으로 선정하는 단계; 및
   (d) 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계에서 상기 계측 타겟을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼와, 상기 (a) 단계, 상기 (b) 단계 및 상기 (c) 단계를 수행하지 않은 비교용 웨이퍼를 비교하여, 상기 계측 타겟이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 (d) 단계는,
   (d-1) 상기 학습용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 계측 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계;
   (d-2) 상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 계측 타겟과 동일한 위치에 형성된 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계;
   (d-3) 상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 임의의 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 단계; 및
   (d-4) 상기 (d-1) 단계, 상기 (d-2) 단계 및 상기 (d-3) 단계에서 산출된 적합성 평가의 결과를 비교하는 단계;
   를 포함하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 방법.
9. 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들을 획득 타겟으로 선정하는 획득 타겟 선정부;
   상기 획득 타겟 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들에 대하여 각각 적합성 평가를 수행하여, 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 후보 샘플 선정부; 및
   상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟을 선정하는 계측 타겟 선정부;
   를 포함하고,
   상기 후보 샘플 선정부는,
   상기 복수의 평가 샘플들의 오버레이 모델링 결과값으로 산출되는 파라메터 평가 및 상기 획득 타겟과 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 차이로 산출되는 오버레이 측정 평가로 구성된 상기 적합성 평가를 수행하고,
   상기 파라메터 평가는,
   상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들의 오버레이 계측에 영향을 주는 복수의 요소값을 통하여 계산된 상기 복수의 요소값의 평균과 표준편차를 계산하고,
   상기 복수의 요소값 중 적어도 하나의 요소값을 제외한 나머지 요소값을 0으로 하여 산출된 오버레이 계측값의 평균을 제 1 평가값으로 저장하고, 상기 오버레이 계측값의 표준편차를 제 2 평가값으로 저장하고,
   상기 오버레이 측정 평가는,
   상기 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값 및 상기 복수의 평가 샘플들을 구성하는 타겟들에서 산출된 오버레이 산출값을 통하여 계산된 차이값의 평균을 제 3 평가값으로 저장하고, 상기 차이값의 표준편차를 제 4 평가값으로 저장하고,
   상기 후보 샘플 선정부는,
   상기 복수의 평가 샘플들 중 각각의 평가 샘플들에 대하여 상기 제 1 평가값, 상기 제 2 평가값, 상기 제 3 평가값 및 상기 제 4 평가값의 순서에 따라 상기 후보 샘플을 선정하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 후보 샘플 선정부는,
    이전 단계에서 선정된 상기 획득 타겟 중 적어도 하나의 타겟을 제외하고, 남은 타겟 중 서로 다른 타겟의 조합으로 형성된 상기 복수의 평가 샘플들을 생성하는 평가 샘플 생성부;
    상기 복수의 평가 샘플들 각각에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 평가부;
    상기 복수의 평가 샘플들 중 상기 적합성 평가 순서대로 미리 설정된 개수만큼 상기 후보 샘플을 선정하는 정렬부; 및
    상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 획득 타겟으로 재 선정하는 변환부;
    를 포함하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템.
11. 제 9 항에 있어서,
    상기 계측 타겟 선정부는,
    상기 후보 샘플 선정부에서 선정된 상기 후보 샘플 중 상기 적합성 평가의 결과가 가장 좋은 후보 샘플을 상기 계측 타겟으로 선정하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템.
12. 삭제
13. 삭제
14. 제 9 항에 있어서,
    상기 후보 샘플 선정부는,
    상기 파라메터 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고,
    상기 오버레이 측정 평가를 수행하여 상기 복수의 평가 샘플들의 순서를 정렬하여 순서에 따라 설정된 점수를 부여하고,
    각각의 평가 샘플의 점수를 합산하여, 합산 점수에 따라 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나의 평가 샘플을 선정하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템.
15. 제 9 항에 있어서,
    상기 획득 타겟 선정부, 상기 후보 샘플 선정부 및 상기 계측 타겟 선정부에서 상기 계측 타겟을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼와, 상기 계측 타겟을 선정하지 않은 비교용 웨이퍼를 비교하여, 상기 계측 타겟이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증하는 검증부;
    를 포함하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템.
16. 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들을 획득 타겟으로 선정하는 획득 타겟 선정부;
    상기 획득 타겟 중 서로 다른 타겟으로 형성된 복수의 평가 샘플들에 대하여 각각 적합성 평가를 수행하여, 상기 복수의 평가 샘플들 중 적어도 하나 이상의 후보 샘플을 선정하는 후보 샘플 선정부;
    상기 후보 샘플을 구성하는 타겟들을 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 계측 타겟을 선정하는 계측 타겟 선정부; 및
    상기 획득 타겟 선정부, 상기 후보 샘플 선정부 및 상기 계측 타겟 선정부에서 상기 계측 타겟을 선정하기 위하여 사용된 학습용 웨이퍼와, 상기 계측 타겟을 선정하지 않은 비교용 웨이퍼를 비교하여, 상기 계측 타겟이 상기 오버레이 계측 레시피의 필드 맵에 사용될 타겟인지 검증하는 검증부;
    를 포함하고,
    상기 검증부는,
    상기 학습용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 계측 타겟 선정부에서 선정된 상기 계측 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 제 1 평가부;
    상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 상기 계측 타겟 선정부에서 선정된 상기 계측 타겟과 동일한 위치에 형성된 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 제 2 평가부;
    상기 비교용 웨이퍼에 형성된 복수의 오버레이 타겟들 중, 임의의 타겟에 대하여 상기 적합성 평가를 수행하는 제 3 평가부; 및
    상기 제 1 평가부, 상기 제 2 평가부 및 제 3 평가부에서 산출된 적합성 평가의 결과를 비교하는 비교부;
    를 포함하는, 오버레이 계측 장치의 타겟 선정 시스템.

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