KR20170086632A - 리소그래피 제조 프로세스에 관련된 진단 정보를 획득하기 위한 방법 및 장치, 진단 장치를 포함하는 리소그래피 처리 시스템 - Google Patents
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Abstract
진단 장치는 리소그래피 제조 시스템을 모니터링한다. 기판에 걸친 일부 특성의 로컬 편차를 나타내는 제 1 측정 데이터는 리소그래피 장치 내의 센서(202) 및/또는 별개의 계측 툴(240)을 사용하여 획득된다. 다른 검사 툴(244, 248)은 웨이퍼 후면 검사 및/또는 레티클 후면 검사를 수행하여 제 2 측정 데이터(302)를 생성한다. 고-분해능 후면 결함 이미지는 처리되어 제 1 측정 데이터로부터의 더 저분해능 정보와 비교될 수 있는 형태가 된다. 관찰된 결함 중 어느 것이 제 1 측정 데이터에 표현된 편차들과 공간적으로 상관되는지를 식별하기 위해 교차-상관(CORR)이 수행된다. 더 상세한 원본 결함 맵(520) 내의 결함의 잠재적으로 관련된 클러스터를 식별하기 위해 상관 맵(506)이 사용된다. 결과적인 장치는 자동화된 근본 원인 분석의 일부로서 패턴 인식(PREC)에 의해 식별될 수 있다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2014 년 12 월 1 일에 출원된 EP 출원 번호 제 14195683.9 의 우선권을 주장하며, 이것은 그 전체 내용이 원용되어 본원에 통합된다.
본 발명은 산업 프로세스에서 사용되기 위한 진단 장치에 관한 것이다. 이러한 장치가 개발되어 온 산업 프로세스의 한 예는 리소그래피 제조 프로세스이고, 이것은 리소그래피 장치를 사용하여 패터닝 디바이스로부터 기판 상에 패턴을 전달하는 하나 이상의 단계를 포함한다.
리소그래피 프로세스는, 리소그래피 장치가 원하는 패턴을 기판 상에, 보통은 기판의 타겟 영역 상에 적용시키는 제조 프로세스이다. 리소그래피 장치에 의해 수행되는 패터닝 단계는 전체 리소그래피 프로세스 중에 각각의 기판에 수행되는 처리 단계의 시퀀스 중 하나의 단계일 뿐이다. 처리 단계는 일반적으로 하나 이상의 선-패터닝 프로세스 단계 및 하나 이상의 포스트-패터닝 프로세스 단계를 포함한다. 선-패터닝 단계의 예에는 제품 재료 또는 마스크 재료의 층을 도포하거나 변경하는 단계, 베이스 반사 방지 코팅(BARC)을 도포하는 단계 및 방사선-감응 레지스트를 도포하는 단계가 있다. 후-패터닝 프로세스 단계의 예는 레지스트를 현상하는 것, 패턴에 따라 제품 재료 또는 마스크 재료를 에칭하는 것, 레지스트를 제거하는 것, 세척 등이 있다. 각각의 기판은 패터닝 단계와 처리 단계의 많은 사이클을 거쳐 원하는 제품 구조체를 제작할 수 있다. 각각의 단계는 단계들 자체의 화학 및/또는 물리적 프로세스에 추가하여 하나 이상의 처리 동작을 수반한다. 이러한 처리 동작 중 임의의 것을 수행하면서 기판에 결함이 생길 수 있는데, 이것은 후속 처리 단계의 성능에 영향을 준다. 결함에는 기판의 재료의 손상이나, 오염물 재료의 입자가 기판에 부착되는 것으로 이루어질 수 있다. 오염은 기판으로부터 기판 지지대 또는 다른 처리 장치에 전달되어, 적합한 처리 과정 중에 다른 기판의 처리에 영향을 졸 수 있다.
리소그래피 프로세스의 성능은 다양한 파라미터에 의해 측정될 수 있다. 오버레이 오차 또는 간단히 "오버레이"라고 불리는 특정한 성능 파라미터는 높은 수율로 작동 디바이스를 생산할만큼 충분히 정밀하게 피쳐들의 연속 층들을 중첩하여 포지셔닝할 수 있는 능력에 관한 것이다. 오버레이는 오늘날의 서브-마이크론 반도체 디바이스에서 수십 나노미터 내에서, 가장 중요한 층에서는 수 나노미터까지 좁게 달성돼야 한다. 제작된 디바이스의 양호한 수율 및 성능을 보장하려면, 임계 치수(CD 또는 선폭)와 같은 다른 성능 파라미터도 역시 최적화되고 기판 전체에 걸쳐 균일해야 한다. 이러한 파라미터에서 양호한 성능을 얻으려면, 기판은 패터닝 단계 중에 안정돼야 하고 평평해야 한다. 통상적으로 기판은 클램핑력에 의해 기판 지지대 상에 홀딩된다. 종래에는 클램핑은 흡입에 의해 이루어진다. 극자외(EUV) 방사선을 사용하는 최근의 리소그래피 툴에서는, 패터닝 동작은 진공 환경에서 수행된다. 그러면, 클램핑력은 정전기 끌림에 의해 달성된다.
기판의 반대면에 손상 또는 오염과 같은 결함이 존재하면 기판이 변형될 수 있다. 특히, 기판과 기판 지지대 사이에 오염 입자가 있으면, 직접적으로 또는 이들이 클램핑력에 로컬 편차를 도입하기 때문에, 높이에 로컬 편차가 생기게 될 수 있다. 정확한 초점을 유지하기 위해서, 기판에 걸친 높이의 어느 정도의 변화는 일반적으로 패터닝 단계에서 측정되고 정정된다. 그러나, 위에서 설명된 타입의 결함은 매우 국지화된 높이 편차, 다르게 말하면 기판 표면의 곡률 또는 "비평탄성(unflatness)"이 생기게 할 수 있다. 이러한 편차는 현존하는 제어 시스템에 의해서는 정정되지 않는다. 더 상세히 후술되는 바와 같이, 로컬 곡률은 포커싱 성능 뿐만 아니라 포지셔닝(오버레이) 성능에도 영향을 줄 수 있다.
패터닝 디바이스(마스크 또는 레티클)(MA) 상의 결함도 발생하고 리소그래피 프로세스의 성능에 영향을 줄 수 있다. 또한 리소그래피 장치가 상이한 패턴들을 상이한 기판에, 그리고 동일한 기판 상의 상이한 층들에 적용하기 위해 사용되기 때문에, 레티클은 처리 동작에 노출된다. 그러므로 레티클은 패턴이 적용되는 기판과 같은 방식으로 손상과 오염에 노출된다. 또한, 레티클은 패터닝 단계 중에 흡입 및/또는 정전기 클램핑력에 의해 홀딩된다. 특히 레티클 내의 로컬 곡률이 왜곡되면 기판의 로컬 곡률과 동일한 방식으로 오버레이, CD 등의 성능이 손실될 수 있다.
결과적으로, 리소그래피 제조 설비의 운영자에게 있어서 주된 문제점은 오염 또는 다른 결함이 수율에 영향을 주기 때문에 이들을 검출하고 제거하는 것이다. 반면에, 부품의 검사 또는 세척/교체를 위해서 고가의 장비의 동작을 중단시키는 것은 그 자체로 매우 비용이 많이 발생되는 일이다. 불필요한 유지보수 동작은 제조 동작에 방해되기 때문 뿐만이 아니라, 컴포넌트들의 수명을 단축시킬 수 있기 때문에 역시 비용이 많이 발생되는 일이다. 그러므로 운영자는 관찰된 성능 이슈가 결함에 의해 초래되는지 여부뿐만 아니라, 어떠한 특정 장치 및 단계가 결함 및 그들의 결과적인 성능 이슈의 근본 원인인지도 알고 싶을 것이다. 불행하게도, 현대의 리소그래피 프로세스 및 제품은 너무 복잡해서 이러한 이슈들을 추적해서 근본 원인을 밝히는 것은 어렵다.
패터닝 동작 시에 측정 및 제어를 통해 정정될 수 없는 초점 및/또는 포지셔닝 및 오버레이의 오차가 식별될 수 있다. 통상적으로, 이러한 소위 잔차(residual)는, 지금까지 기판에 적용된 프로세스의 "지문"이라고 간주될 수 있는 기판 상에서의 공간적 분포를 가진다. 자연적으로, 이러한 프로세스 지문은 기판이 지금까지 겪었던 매 처리 동작 및 핸들링 동작의 개별 지문들의 조합이다. 오염은 하나 이상의 기판의 후면에서 하나의 장치로부터 다른 장치로 전파될 수 있다. 그러므로 이러한 손상 또는 오염이 어디에 있고, 및/또는 이것이 어디에서 유래하는지를 발견하기 위해 필요한 분석은 많은 시간이 들고 어려운 작업일 수 있다. 전문가는 시각적 검사와 분포의 상세한 분석을 통해서, 가능한 이유에 대한 표시 및 검사와 정정을 위한 전략을 제공할 수 있다. 그러나, 통상적인 결함 맵은 많은 피쳐들을 보여줄 것이고, 이러한 피쳐들 중 대부분은 성능의 해로운 효과에 관련되지 않을 것이다. 또한, 기판을 이러한 검사를 거치게 하는 것은 그 자체로 고비용의 작업이고, 어떤 것을 찾아야 하는지를 알지 못한다면 도움이 되지 않을 수 있다.
일부 측정치는 상대적으로 얻기가 쉽고 빨리 얻을 수 있지만, 오염원을 분류하는 것이 어려워질 수 있다. 일 예로서, 패터닝 단계의 일부로서 정해진 순서로 수행된 측정들로부터의 높이 맵 데이터가 사용될 수 있다. 패터닝 단계의 부산물로서 얻어지고 쓰루풋에 영향을 거의 주지 않거나 아예 주지 않는 이러한 데이터는 '인라인' 데이터라고 불릴 수 있다. 패터닝 이후에 수행될 수 있는 오버레이 또는 CD와 같은 성능 파라미터를 측정하는 데에도 같은 사항들이 적용된다. 웨이퍼(또는 레티클)의 반대면을 직접 검사하면 결함의 상세한 매핑이 가능해지게 한다. 그러나, 이러한 데이터는 상당한 측정 오버헤드가 없으면 언제나 이용가능한 것이 아니다. 루틴 핸들링과 별개로 얻어지기 때문에 이것은 '오프라인' 데이터라고 불릴 수 있다. 더 나아가, 근본 원인을 오프라인 검사하고 적합한 정정 동작을 결정함으로써 얻어질 수 있는 정보의 순수한 양은 검사할 결함을 주의깊게 선택하는 정도에 따라 달라진다. 기판 또는 레티클 상에서의 인라인 측정을 오프라인 결함 검사 측정과 링크시키면 더 효과적일 것이다. 그러나, 이것은 통상적으로 결함 리뷰 샘플링을 수행하는 전문가의 손에 의해 이루어진다. 그러므로 오염을 처리하기 위해 적합한 동작이 수행될 수 있기 전에 어느 정도의 시간이 걸릴 수 있다. 최악의 시나리오에서, 후면 오염의 심각한 발생을 처리하기 위해서 예상하지 못한 가동 중지 시간이 필요할 수 있다.
본 발명은 제 1 양태에서 데이터 처리 장치를 포함하고, 리소그래피 프로세스와 관련되어 사용되기 위한 진단 장치를 제공하는데, 상기 데이터 처리 장치는 자동적으로: 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차의 분포를 나타내는 제 1 측정 데이터를 수신하는 단계; 동일한 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판 상에서 또는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 패턴이 상기 기판으로 전사되는 패터닝 디바이스 상에서 관찰되는 결함의 분포를 나타내는 제 2 측정 데이터를 수신하는 단계; 상기 제 2 측정 데이터에서 나타나는 결함의 분포와 상기 제 1 측정 데이터에서 나타나는 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별하는 단계; 및 식별된 상관에 기초하여 상기 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보를 생성하는 단계를 수행하도록 프로그램된다.
측정된 데이터의 상이한 타입들 사이의 상관을 찾음으로써, 이러한 장치는 현존 방법보다 훨씬 더 빨리 진단 정보를 자동적으로 획득할 수 있다. 이러한 진단 정보의 이용가능성은 유지보수 동작을 더 양호하게 계획할 수 있게 해서 수율 및 생산성을 최대화한다. 실제로 긴급시 개입을 할 필요가 있으면, 이것은 훨씬 더 신속하게 식별될 수 있다. 동시에, 검사 및/또는 유지보수를 위한 불필요한 개입을 피할 수 있어서, 중지시간을 감소시키고 컴포넌트 수명을 연장할 수 있다. 예를 들어, 오염 문제를 조기에 경고하게 되면, 긴급 상황이 발생할 때까지 기다리기보다 특정한 유지보수 동작을 스케줄된 중지시간에 포함시킬 수 있게 될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제 1 측정 데이터의 분포는 제 1 공간 분해능으로 로컬 편차의 분포를 나타내고, 제 2 측정 데이터는 제 2 공간 분해능으로 결함의 분포를 나타내며, 상기 제 2 공간 분해능은 제 1 공간 분해능보다 더 높다. 예를 들어, 이러한 장치는 리소그래피 툴(패터닝 장치) 내의 루틴 측정 및/또는 루틴 성능 모니터링에 의해 획득될 수 있는 것과 같은 상대적으로 저-분해능 데이터를, 웨이퍼 후면의 직접적 검사에 의해 획득될 수 있는 것과 같은 고분해능 데이터와 함께 사용하도록 동작가능할 수 있다. 제 2 측정 데이터는 상관을 식별하는 단계에 대해서, 제 1 측정 데이터와 동일한 공간 분해능을 가지는 형태로 변환될 수 있다.
일부 실시예들에서, 그러면 고분해능 제 2 측정 데이터가 진단 정보를 획득할 때 사용되도록 취출된다. 이러한 방식으로, 상관 결과는 고분해능 데이터의 어느 부분이 중대한 결함의 원인에 대한 가능한 단서를 포함하는지를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 이러한 장치는 제 2 측정 데이터 내에서 결함의 클러스터를 식별하도록 구현될 수 있다. 식별된 상관의 영역에 들어가는 클러스터를 선택하기 위하여 상관 결과가 사용될 수 있다.
예를 들어, 제 1 측정 데이터는 기판의 특성으로서 표면 높이의 로컬 편차를 나타내는 높이 맵 데이터에 기초할 수 있다. 일부 높이 맵 데이터는 일반적으로 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계를 위해서 측정된다. 높이 맵 데이터는 제 1 측정 데이터로서 사용하기 위해 곡률(로컬 곡률) 정보를 유도하도록 사용될 수 있다.
특정 일 실시예에서, 제 1 측정 데이터는 기판 지지대 상의 상이한 클램핑 조건에 노출되는 기판에서 측정되는 제 1 높이 맵 데이터와 제 2 높이 맵 데이터에 기초한다. 그러면 추가적인 진단 정보가 획득될 수 있다. 상이한 클램핑 조건은 클램핑력의 상이한 크기, 및/또는 정전기 기판 지지대의 클램핑 전압의 상이한 극성을 포함할 수 있다.
제 1 측정 데이터는 제 1 기판으로부터 측정된 높이 맵 데이터(원시 형태 또는 처리된 형태임)를 하나 이상의 기준 기판으로부터 이전에 측정된 기준 높이 맵 데이터와 비교함으로써 획득될 수 있는데, 기준 기판은 결함이 없는 것으로 간주된다. 또는, 기준 데이터는 측정되고 있는 하나의 기판 또는 여러 기판들로부터의 데이터를 필터링함으로써 획득될 수 있다. 반드시 기판으로부터의 원시 높이 맵 데이터가 필요한 것은 아니고, 기준 기판이 직접적으로 비교돼야 한다는 것이 이해되어야 한다. 높이 맵 데이터는 비교되기 전에 곡률과 같은 몇 가지 유도 형태로 처리될 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 상기 제 1 측정 데이터는, 상기 제 1 기판이 상기 패터닝 단계 이후에 기판 지지대로부터 제거된 후에 상기 기판 지지대로부터 상기 패터닝 장치에 의해 측정되는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어 이러한 상황에서 제 1 측정 데이터는 기판 지지대에 걸친 정전기 전압 변동의 측정치를 포함할 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 제 1 측정 데이터는 상기 패터닝 단계에서 기판에 적용되는 패턴들의 하나 이상의 성능 파라미터의 측정치로서, 예를 들어 현미경 또는 산란계, 전자 현미경 또는 기타 등등인 광학적 검사 장치에 의해 기판의 전면측에서 측정된 측정치를 포함할 수 있다.
이러한 상황에서, 상기 성능 파라미터는 예를 들어 오버레이 또는 임계 치수일 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서에는 결함 지문의 데이터베이스가 더욱 제공되고, 각각의 결함 지문은 상기 리소그래피 프로세스에 있어서 하나 이상의 특정 처리 동작과 연관된 결함의 공간적 분포를 나타내며, 진단 정보를 생성하는 단계는, 식별된 상관으로부터, 존재한다면 결함 지문들 중 어느 것이 제 1 측정 데이터에 표현되는 로컬 편차의 분포와 상관된 제 2 측정 데이터의 결함의 공간적 분포와 매칭되는지를 식별하는 단계를 포함한다.
프로세서는, 식별된 영역에 있는 결함들 사이의 거리의 주파수 스펙트럼을 계산함으로써, 결함 지문들 중 어느 것이 결함 맵의 공간적 분포와 매칭하는지를 인식하도록 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는: 제 1 측정 데이터로부터 기판에 걸쳐 공간적으로 분포된 다수의 영역에 있는 로컬 편차의 분포를 나타내는 편차 맵을 유도하고; 및 제 2 측정 데이터로부터 편차 맵의 영역의 공간적 분포에 대응하는, 영역에서 관찰되는 결함의 밀도를 나타내는 결함 맵을 유도하며; 및 결함 맵에 있는 결함의 밀도가 편차 맵에 있는 로컬 편차의 밀도와 상관되는 영역들을 식별함으로써 상기 상관을 식별하도록 구현된다.
제 2 측정 데이터가 제 2 측정 데이터보다 더 높은 공간 분해능을 가지는 경우, 프로세서는 제 1 측정 데이터와의 상관을 식별하는 데에 사용되기 위한 제 2 측정 데이터의 저분해능 표현을 생성하도록 구현될 수 있다. 이러한 일 실시예에서, 그러면 프로세서는 식별된 상관을 사용하여 고분해능 제 2 측정 데이터의 특정한 부분을 식별하고, 진단 정보를 얻기 위해 이들을 사용할 수 있다.
바람직하게는, 상기 장치는, 상기 리소그래피 프로세스가 상이한 개별 기판 상에 상이한 개별 처리 장치에 의해 처리 단계들 중 하나 이상을 수행하는 것을 포함하는 경우에 사용되도록 되어 있고, 프로세서는, 제 1 기판 상에서 주어진 처리 단계를 위해 사용되는 개별 처리 장치를 식별하는 콘텍스트 데이터를 사용하도록 구성된다.
다른 양태에서, 본 발명은 소프트웨어를 저장하는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 비-일시적 메모리 디바이스를 더 제공하는데, 상기 소프트웨어는 컴퓨터에서 실행되면 컴퓨터로 하여금: 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차의 분포를 나타내는 제 1 측정 데이터를 수신하는 단계; 동일한 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판 상에서 또는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 패턴이 상기 기판으로 전사되는 패터닝 디바이스 상에서 관찰되는 결함의 분포를 나타내는 제 2 측정 데이터를 수신하는 단계; 상기 제 2 측정 데이터에서 나타나는 결함의 분포와 상기 제 1 측정 데이터에서 나타나는 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별하는 단계; 및 식별된 상관에 기초하여 상기 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보를 생성하는 단계를 수행하게 한다.
컴퓨터 프로그램 제품은 위에서 설명된 선택성 피쳐들 중 임의의 것을 구체적으로 구현하기 위한 명령들을 더 포함할 수 있다.
이제, 본 발명의 실시예들이 첨부된 개략적인 도면을 참조하여 예시를 통해 설명될 것이다:
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 도시한다;
도 2 는 반도체 디바이스용 리소그래피 생산 시스템을 형성하는 다른 장치들과 함께 도 1 의 리소그래피 장치를 사용하는 것을 개략적으로 도시하는데, 이러한 시스템은 본 발명의 실시예에 따른 진단 장치를 더 포함한다;
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 진단 장치를 활용하기 위한 워크플로우를 개략적으로 도시한다;
도 4a 의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따르는 제 1 측정 데이터의 플롯을 도시한다;
도 4a 의 (b)는 도 4a 의 (a)의 제 1 측정 데이터를 정규화하기 위한 가중치 함수를 보여준다;
도 4a 의 (c)는 가중치 함수를 적용한 이후의 제 1 측정 데이터에 기초한 무차원 가중 데이터(weighted data) 플롯을 보여준다;
도 4b 의 (d)는 진단 장치에서 제 2 측정 데이터로서 사용되기 위한 기판 후면 결함 데이터의 맵을 도시한다;
도 4b 의 (e)는 오프라인 측정 데이터에 기초한 1-5μm 결함 크기 범위에 대한 결함 밀도의 합산된 플롯을 보여준다;
도 4b 의 (f)는 도 4d 의 오프라인 데이터와 함께 사용되기 위한 누적 가우시안 함수에 기초한 무차원 가중치 함수를 보여준다;
도 4b 의 (g)는 오프라인 측정된 데이터 및 가중치 함수에 기초한 범위 1-5μm에 있는 가중된 결함 밀도를 예시한다;
도 5 는 제 1 측정 데이터와 제 2 데이터 측정치 사이의 상관을 식별하고 진단 장치의 일 실시예에서 추가적 진단 정보를 선택적으로 생성하는 단계를 예시한다;
도 6 은 오염이 존재함으로 인하 기판의 전면측에 초점 및 오버레이 오차가 생성되는 것을 개략적으로 도시한다;
도 7 은 예를 들어 도 2 내지 도 5 의 진단 장치에서 개선된 제 1 측정 데이터에 대해 유용한, 필터링된 높이 맵 데이터를 획득하는 방법을 예시한다;
도 8 은 일 실시예에 따른 진단 장치에서의 예시적인 패턴 매칭 프로세스의 흐름도이다; 및
도 9 는 본 발명의 진단 장치를 구현하도록 프로그래밍될 수 있는 데이터 처리 하드웨어를 개략적으로 예시한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 도시한다;
도 2 는 반도체 디바이스용 리소그래피 생산 시스템을 형성하는 다른 장치들과 함께 도 1 의 리소그래피 장치를 사용하는 것을 개략적으로 도시하는데, 이러한 시스템은 본 발명의 실시예에 따른 진단 장치를 더 포함한다;
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 진단 장치를 활용하기 위한 워크플로우를 개략적으로 도시한다;
도 4a 의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따르는 제 1 측정 데이터의 플롯을 도시한다;
도 4a 의 (b)는 도 4a 의 (a)의 제 1 측정 데이터를 정규화하기 위한 가중치 함수를 보여준다;
도 4a 의 (c)는 가중치 함수를 적용한 이후의 제 1 측정 데이터에 기초한 무차원 가중 데이터(weighted data) 플롯을 보여준다;
도 4b 의 (d)는 진단 장치에서 제 2 측정 데이터로서 사용되기 위한 기판 후면 결함 데이터의 맵을 도시한다;
도 4b 의 (e)는 오프라인 측정 데이터에 기초한 1-5μm 결함 크기 범위에 대한 결함 밀도의 합산된 플롯을 보여준다;
도 4b 의 (f)는 도 4d 의 오프라인 데이터와 함께 사용되기 위한 누적 가우시안 함수에 기초한 무차원 가중치 함수를 보여준다;
도 4b 의 (g)는 오프라인 측정된 데이터 및 가중치 함수에 기초한 범위 1-5μm에 있는 가중된 결함 밀도를 예시한다;
도 5 는 제 1 측정 데이터와 제 2 데이터 측정치 사이의 상관을 식별하고 진단 장치의 일 실시예에서 추가적 진단 정보를 선택적으로 생성하는 단계를 예시한다;
도 6 은 오염이 존재함으로 인하 기판의 전면측에 초점 및 오버레이 오차가 생성되는 것을 개략적으로 도시한다;
도 7 은 예를 들어 도 2 내지 도 5 의 진단 장치에서 개선된 제 1 측정 데이터에 대해 유용한, 필터링된 높이 맵 데이터를 획득하는 방법을 예시한다;
도 8 은 일 실시예에 따른 진단 장치에서의 예시적인 패턴 매칭 프로세스의 흐름도이다; 및
도 9 는 본 발명의 진단 장치를 구현하도록 프로그래밍될 수 있는 데이터 처리 하드웨어를 개략적으로 예시한다.
본 개시물의 기술 특징인 기법들을 설명하기 이전에, 리소그래피 제조 프로세스에 대한 일부 배경 정보와 거기에서 대두되는 문제점들을 소개하면 유용할 것이다. 다음의 예들은 주로 반도체 기판 상에 기능성 디바이스를 생산하기 위한 프로세스에 관련될 것이다. 동일한 원리가 다른 타입의 제품 또는 기판에도 적용될 수 있다. 특히, 동일한 원리가 레티클과 같은 패터닝 디바이스를 제조하는 데에도 역시 적용될 수 있다는 것이 또한 이해되어야 하는데, 이들은 후속하는 제조 프로세스에 역시 사용될 수 있다. 이에 상응하여, 후속하는 설명에서 기판이라고 지칭하는 것은 마스터 패턴이 형성될 기판을 지칭하는 것으로도 이해될 수 있으며, 이것은 후속하여 기능성 디바이스 패턴을 일련의 기판에 적용하기 위해 사용된다. 패터닝 디바이스는 타입이 투과성 또는 반사성인 광학적 리소그래피 레티클일 수 있다. 그렇지 않으면, 패터닝 디바이스는 예를 들어 임프린트 리소그래피에서 사용되기 위한 템플릿일 수도 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치(LA)를 개략적으로 도시한다. 이 장치는:
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방사선 빔(B)(예를 들어 UV 방사선 또는 EUV 방사선)을 조절하도록 구성되는 조명 시스템(조명기)(IL);
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패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크; MA)를 지지하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라서 패터닝 디바이스를 정확하게 포지셔닝하도록 구성되는 제 1 포지셔너(positioner; PM)에 연결되는 지지 구조체(예를 들어 마스크 테이블; MT);
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기판(예를 들어 레지스트-코팅된 기판)(W)을 홀딩하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라서 기판을 정확하게 포지셔닝하도록 구성되는 제 2 포지셔너(PW)에 연결되는 기판 테이블(예를 들어 기판 테이블)(WTa 또는 WTb); 및
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방사 빔(B)에 부여된 패턴을 패터닝 디바이스(MA)에 의하여 기판(W)의 타겟부(C)(예를 들어 하나 이상의 다이를 포함함)로 투영하도록 구성되는 투영 시스템(예를 들어 굴절 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함한다. 기판(W) 또는 웨이퍼는, 처리 중에 제일 위에 위치되고 그 위에 다양한 처리 단계들이 이루어지는 전면측과, 전면측에 반대이고 처리 중에 기판 테이블(WTa, WTb)과 접촉되는 후면측을 가진다. 후면은 아래에서 설명되는 바와 같이, 전면측이 왜곡되게 할 수 있는 오염에 취약하다.
조명 시스템은 방사선을 지향시키고, 성형(shaping)하고, 또는 제어하기 위한 다양한 유형의 광 컴포넌트, 예컨대 굴절형, 반사형, 자기적, 전자기, 정전기 또는 다른 유형의 광 컴포넌트, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다.
지지 구조체는 패터닝 디바이스를 유지, 즉 이의 무게를 지탱한다. 이것은 패터닝 디바이스를, 패터닝 디바이스의 지향, 리소그래피 장치의 디자인, 및 예를 들어 패터닝 디바이스가 진공 환경에서 유지되는지 여부와 같은 다른 조건에 의존하는 방식으로 홀딩한다. 지지 구조체는 패터닝 장치를 유지하기 위해 기계식, 진공식, 정전식, 또는 기타 클램핑 기술들을 이용할 수 있다. 지지 구조체는 예컨대 필요에 따라 고정되거나 이동시킬 수 있는 프레임(frame) 또는 테이블일 수도 있다. 지지 구조체는 패터닝 디바이스가 예를 들어 투영 시스템에 대하여 원하는 위치에 있다는 것을 보장할 수도 있다. 본 명세서에서의 "레티클" 또는 "마스크"라는 용어의 어떠한 사용도 "패터닝 장치"라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 "패터닝 디바이스"라는 용어는, 기판의 타겟부 내에 패턴을 생성하는 것과 같이, 자신의 단면 내에 패턴을 가지는 방사선 빔을 부여하기 위하여 사용될 수 있는 임의의 디바이스를 지칭하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 방사선 빔에 부여된 패턴은, 예컨대 그 패턴이 위상 천이 피처(phase shifting feature) 또는 소위 어시스트 피처(assist feature)를 포함하는 경우, 기판의 타겟부에서의 요구된 패턴과 정확히 일치하지 않을 수 있다는 것에 유의하여야 한다. 일반적으로, 방사선 빔에 부여된 패턴은 타겟부, 예컨대 집적 회로 내에 생성되는 중인 디바이스 내의 특정한 기능성 층에 대응할 것이다.
패터닝 디바이스는 투과형 또는 반사형일 수도 있다. 패터닝 장치의 예는 마스크, 프로그램가능 미러 어레이, 및 프로그램가능 LCD 패널을 포함한다. 마스크는 리소그래피에서 주지되며, 이진, 교번 위상-천이, 감쇄 위상-천이, 및 다양한 하이브리드 마스크 타입과 같은 마스크 타입을 포함한다. 프로그램가능 미러 어레이의 일 예는 소형 미러들의 매트릭스 정렬을 채용하는데, 이들 각각은 인입하는 방사선 빔을 상이한 방향으로 반사하기 위하여 개별적으로 틸팅될 수 있다. 틸팅된 미러는 미러 매트릭스에 의하여 반사된 방사선 빔 내에 패턴을 부여한다.
본 명세서에서 사용되는 "투영 시스템"이라는 용어는, 이용되고 있는 노광 방사선(exposure radiation)에 대해 적합하거나 또는 액침액(immersion liquid)의 사용 또는 진공의 사용과 같은 다른 요인들에 대해 적합한, 굴절식, 반사식, 반사 굴절식(catadioptric), 자기식, 전자기식, 및 정전식 광학 시스템, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 어떠한 타입의 투영 시스템도 포함하는 것으로 넓게 해석되어야 한다. 본 명세서에서 "투영 렌즈"라는 용어가 임의로 사용되면 더 일반적인 용어인 "투영 시스템"과 같은 의미인 것으로 간주될 수도 있다.
도시된 것처럼, 장치는 투과형이다(예를 들어, 투과형 마스크를 채용). 또는, 장치는 반사형 타입(예를 들어 위에서 언급된 바와 같은 타입의 프로그램가능 미러 어레이를 채용하거나, 반사 마스크를 채용함)일 수도 있다.
리소그래피 장치는 2개(듀얼 스테이지) 이상의 기판 테이블(및/또는 2개 이상의 마스크 테이블)을 갖는 유형의 것일 수 있다. 그러한 "다중 스테이지" 머신에서, 부가적인 테이블은 평행하게 사용될 수 있으며, 또한 하나 이상의 다른 테이블들이 노광을 위해 사용되고 있는 동안 준비 단계들이 하나 이상의 테이블 상에 수행될 수 있다. 본 명세서에 개시된 발명은 독립형으로 사용될 수 있지만, 본 발명은 특히 단일-스테이지 또는 멀티-스테이지 장치의 선-노광 측정 스테이지에서 추가 기능을 제공할 수 있다.
리소그래피 장치는 또한, 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채우기 위해 기판의 적어도 일부분이 상대적으로 높은 굴절률을 가진 액체, 예컨대 물에 의해 덮힐 수 있는 유형일 수 있다. 액침액은 또한 예컨대 마스크 및 투영 시스템 사이와 같은 리소그래피 장치 내의 다른 공간에도 가해질 수 있다. 액침 기법은 투영 시스템의 애퍼쳐(numerical aperture)를 증가시키기 위하여 당업계에 주지된다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 "액침"이라는 용어는, 기판과 같은 구조체가 액체에 잠겨져야 하는 것을 의미하지 않고, 그보다는 노광 동안에 투영 시스템과 기판 사이에 액체가 위치된다는 것을 의미한다.
조명기(IL)는 방사선 빔을 방사원(SO)으로부터 수광한다. 예를 들어, 방사원이 엑시머 레이저인 경우, 소스 및 리소그래피 장치는 별도의 엔티티일 수 있다. 이러한 경우들에서, 소스는 리소그래피 장치의 일부를 형성하는 것으로 간주되지 않고, 방사선 빔은, 예를 들어 적합한 지향 미러 및/또는 빔 확장기를 포함하는 빔 전달 시스템(BD)의 도움으로, 소스(SO)로부터 조명기(IL)로 전달된다. 다른 경우에, 예컨대 방사원이 수은 램프인 경우에, 이러한 소스는 리소그래피 장치에 통합된 부품일 수 있다. 소스(SO) 및 조명기(IL)는 필요할 경우 빔 전달 시스템(BD)과 함께 방사선 시스템이라고 지칭될 수도 있다.
조명기(IL)는 방사선 빔의 각 세기 분포(angular intensity distribution)를 조절하기 위한 조절기(AD)를 포함할 수도 있다. 일반적으로, 조명기(IL)의 퓨필 평면(pupil plane)에서의 세기 분포의 적어도 외측 및/또는 내측 반경 범위(통상적으로, 각각 외측-σ 및 내측-σ라 함)는 조절될 수 있다. 부가적으로, 조명기(IL)는 집속기(integrator)(IN) 및 집광기(condenser)(CO)와 같은 다양한 다른 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 조명기는 방사선 빔이 자신의 단면에서 원하는 균일성 및 세기기 분포를 가지도록 조정하기 위하여 사용될 수도 있다.
방사선 빔(B)은 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블(MT) 상에 홀딩되는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크(MA) 상에 입사하고, 그리고 패터닝 디바이스에 의하여 패터닝된다. 패터닝 디바이스(MA)를 가로지르면, 방사선 빔(B)은 기판(W)의 타겟부(C) 상에 빔을 포커싱하는 투영 시스템(PL)을 통과한다. 제 2 포지셔너(PW) 및 위치 센서(IF)(예를 들어 간섭측정 측정 디바이스, 선형 인코더, 또는 용량성 센서)의 도움을 받아, 예를 들어 방사선 빔(B)의 경로에 상이한 타겟부들(C)을 포지셔닝하기 위하여, 기판 테이블(WTa/WTb)이 정확하게 이동될 수 있다. 이와 유사하게, 제 1 포지셔너 및 다른 위치 센서(도 1 에는 명확하게 묘사되지 않음)는, 예를 들어 마스크 라이브러리로부터의 기계적 탐색 이후에, 또는 스캔 동안에, 방사선 빔(B)의 경로에 대하여 마스크(MA)를 정확하게 포지셔닝하기 위하여 사용될 수 있다. 일반적으로, 마스크 테이블(MT)의 이동은, 제 1 포지셔너(PM)의 일부를 형성하는 롱-스트로크 모듈(long-stroke module; 개략 위치 설정) 및 숏-스트로크 모듈(short-stroke module; 정밀 위치 설정)을 이용하여 실현될 수도 있다. 마찬가지로, 기판 테이블(WTa/WTb)의 이동은 제 2 포지셔너(PW)의 일부를 형성하는 롱-스트로크 모듈 및 숏-스트로크 모듈을 이용하여 실현될 수도 있다. 스테퍼의 경우(스캐너에 반대됨), 마스크 테이블(MT)은 숏-스트로크 액추에이터에만 연결될 수도 있고, 또는 고정될 수도 있다. 마스크(MA) 및 기판(W)은 마스크 정렬 마크(M1, M2) 및 기판 정렬 마크(P1, P2)를 이용하여 정렬될 수 있다. 비록 도시된 바와 같이 기판 정렬 마크들이 전용 타겟 영역을 점유하지만, 이들은 타겟 영역 사이의 공간(이들은 스크라이브 레인(scribe-lane) 정렬 마크로 알려짐)에 위치될 수도 있다. 마찬가지로, 마스크(MA)에 두 개 이상의 다이가 제공되는 상황에서는, 마스크 정렬 마크들은 다이들 사이에 위치될 수도 있다.
도시된 장치는 다음 모드들 중 하나 이상의 모드로 사용될 수 있다:
1.
스텝 모드에서는, 마스크 테이블(MT) 및 기판 테이블(WTa/WTb)이 본질적으로 정지 상태로 유지되는 동안, 방사선 빔에 부여된 전체 패턴이 한 번에 타겟부(C) 상에 투영된다(즉, 단일 정적 노광). 그러면, 상이한 타겟부(C)가 노광될 수 있도록 기판 테이블(WTa/WTb)이 X 방향 및/또는 Y 방향으로 시프트된다. 스텝 모드에서는, 노광 필드의 최대 크기가 단일 정적 노광 시에 이미징되는 타겟부(C)의 크기를 제한한다.
2.
스캔 모드에서는, 마스크 테이블(MT) 및 기판 테이블(WTa/WTb)이 동기되어 스캐닝되는 동안, 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상에 투영된다(즉, 단일 동적 노광). 마스크 테이블(MT)에 상대적인 기판 테이블(WTa/WTb)의 속도 및 방향은 투영 시스템(PS)의 확대율(축소율) 및 이미지 반전 특성에 의하여 결정될 수도 있다. 스캔 모드에서는, 노광 필드의 최대 크기가 단일 동적 노광 시의 타겟부의 폭(스캐닝되지 않는 방향에서의)을 한정하는 한편, 스캐닝 모션의 길이는 타겟부의 높이(스캐닝 방향에서의)를 결정한다.
3.
다른 모드에서는, 프로그램가능 패터닝 디바이스를 홀딩하면서 마스크 테이블(MT)은 본질적으로 정지 상태로 유지되고, 기판 테이블(WTa/WTb)은 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟 영역(C) 상에 투영되는 동안에 이동되거나 스캐닝된다. 이러한 모드에서, 일반적으로 펄스화된(pulsed) 방사선 소스가 채용되며, 프로그램가능한 패터닝 디바이스는 요구될 때, 기판 테이블(WTa/WTb)의 각 이동 이후에 또는 스캔 도중의 연속적인 방사선 펄스들 사이에서 업데이트된다. 동작의 이러한 모드는 위에서 언급된 바와 같은 타입의 프로그램가능한 미러 어레이와 같은 프로그램가능한 패터닝 디바이스를 이용하는 마스크 없는 리소그래피에 용이하게 적용될 수 있다.
또한, 전술한 사용 모드들의 조합 및/또는 변형, 또는 전혀 다른 사용 모드들이 채용될 수도 있다.
이러한 예에서 리소그래피 장치(LA)는 두 개의 기판 테이블(WTa 및 WTb)과 그들 사이에서 기판 테이블이 교환될 수 있는 두 개의 스테이션 - 노광 스테이션 및 측정 스테이션 - 을 가지는, 소위 듀얼 스테이지 타입이다. 노광 하나의 기판 테이블에 있는 하나의 기판이 노광 스테이션(EXP)에서 노광되는 동안, 다른 기판은 측정 스테이션(MEA)에 있는 다른 기판 테이블에 로딩될 수 있어서, 다양한 준비 단계들이 수행될 수 있다. 준비 단계는 레벨 센서(LS)를 사용하여 기판의 표면 높이를 매핑하는 것과 정렬 센서(AS)를 사용하여 기판 상의 정렬 마크의 위치를 측정하는 것을 포함할 수도 있다. 공칭적으로, 정렬 마크는 규칙적인 그리드 패턴으로 배치된다. 그러나, 마크를 생성할 때 생기는 부정확성과 처리되는 동안 발생하는 기판의 변형 때문에, 마크들은 이상적인 그리드로부터 벗어나게 된다. 결과적으로, 장치(LA)가 제품 피쳐를 매우 높은 정확도로 올바른 위치에 인쇄하려면, 기판의 위치 및 배향을 측정하는 것에 추가하여, 실무상 정렬 센서는 기판 면적에 걸쳐 많은 마크의 위치를 자세하게 측정해야 한다. 그러므로, 정렬 마크를 측정하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업이고, 두 개의 기판 테이블을 제공하면 장치의 쓰루풋이 크게 증가하게 될 수 있다. 기판 테이블이 측정 스테이션과 노광 스테이션에 있는 동안 기판 테이블의 위치를 위치 센서(IF)가 측정할 수 없다면, 이러한 스테이션 양자 모두에서의 기판 테이블의 위치를 측정할 수 있도록 제 2 위치 센서가 제공될 수 있다. 본 발명은 하나의 기판 테이블만을 가지거나 세 개 이상의 기판 테이블을 가지는 장치에 적용될 수 있다.
이러한 장치는 설명되는 다양한 액츄에이터 및 센서의 모든 이동 및 측정을 제어하는 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)을 더 포함한다. LACU는 장치의 동작과 관련된 원하는 계산을 구현하는 신호 처리와 데이터 처리 능력을 더 포함한다. 실무상, 제어 유닛(LACU)은, 이러한 장치 내의 서브시스템 또는 컴포넌트의 실시간 데이터 획득, 처리 및 제어를 각각 처리하는 많은 서브유닛들의 시스템으로서 구현될 것이다. 예를 들어, 하나의 처리 서브시스템이 기판 포지셔너(PW)의 서보 제어를 전담할 수 있다. 분리 유닛은 대략적인 액츄에이터와 미세 액츄에이터, 또는 상이한 축들을 다룰 수도 있다. 다른 유닛은 위치 센서(IF)의 판독을 전담할 수도 있다. 이러한 장치의 전체 제어는, 이러한 서브-시스템 처리 유닛, 오퍼레이터, 및 리소그래피 제조 프로세스에 수반되는 다른 장치들과 통신하는 중앙 처리 유닛에 의하여 제어될 수 있다.
도 2 는 200 에서 반도체 제품용 산업 생산 설비의 콘텍스트에 있는 리소그래피 장치(LA)를 도시한다. 리소그래피 장치(또는 간략히 "리소 툴(200)") 내에는 202 에 측정 스테이션(MEA)이 도시되고, 204 에 노광 스테이션(EXP)이 도시된다. 제어 유닛(LACU)은 206 에 도시된다. 생산 설비 내에서, 장치(200)는, 이러한 장치(200)에 의한 패터닝을 위해서 감광성 레지스트 및 다른 코팅을 기판(W)에 적용시키기 위한 코팅 장치(208)를 역시 포함하는 "리소 셀" 또는 "리소 클러스터"의 일부를 형성한다. 장치(200)의 출력측에는, 노광된 패턴을 물리적 레지스트 패턴으로 현상하기 위해서 베이킹 장치(210) 및 현상 장치(212)가 제공된다.
패턴이 적용되고 현상되면, 패터닝된 기판(220)은 222, 224, 226 에 예시되는 것과 같은 다른 처리 장치로 전달된다. 통상적인 제조 설비 내에는 다양한 장치에 의해 광범위한 처리 단계들이 구현된다. 예시를 위하여, 이러한 실시예에서 장치(222)는 에칭 스테이션이고, 및 장치(224)는 에칭후 어닐링 단계를 수행한다. 추가적인 물리적 및/또는 화학적 처리 단계들이 다른 장치(226 등)에 적용된다. 재료의 증착, 표면 재료 특성의 변경(산화, 도핑, 이온 이식 등), 화학적-기계적 연마(CMP) 등과 같은 여러 타입의 동작들이 실제 디바이스를 제작하기 위해 요구될 수 있다. 실무상, 장치(226)는 하나 이상의 장치에서 수행되는 일련의 상이한 처리 단계를 나타낸다.
잘 알려진 바와 같이, 반도체 디바이스를 제작하려면, 적합한 재료 및 패턴을 가지는 디바이스 구조체를 기판 위에 층별로 쌓아올리기 위해 이러한 처리들의 반복이 수반된다. 이에 따라, 리소 클러스터에 도달하는 기판(230)은 새롭게 준비된 기판일 수도 있고, 또는 기판은 이러한 클러스터 또는 완전히 다른 장치에서 이전에 처리된 기판일 수도 있다. 이와 유사하게, 요구되는 처리에 따라서, 장치(226)를 떠나는 기판(232)은 동일한 리소 클러스터 내에서의 후속 패터닝 동작을 위해 반환될 수 있거나, 상이한 클러스터 내에서의 패터닝 동작을 위해 보내질 수 있거나, 다이싱 및 패키징을 위해 보내져야 할 마감된 제품일 수도 있다.
제품 구조체의 각각의 층은 상이한 세트의 프로세스 단계를 요구하고, 각각의 층에서 사용되는 장치(226)는 타입이 완전히 다를 수도 있다. 더 나아가, 장치(226)에 의해 적용될 처리 단계들이 공칭적으로 동일한 경우에도, 큰 설비에서는 상이한 기판들에 단계(226)를 수행하도록 병렬적으로 동작하는, 동일해 보이는 여러 머신들이 존재할 수도 있다. 이러한 머신들 사이에서 셋-업 또는 고장에 있어서 작은 차이가 발생한다는 것은, 다른 기판들이 다른 방식으로 영향받게 된다는 것을 의미할 수 있다. 심지어, 에칭(장치(222))과 같이 각각의 층에 대해 상대적으로 공통인 단계들도, 공칭적으로 동일하지만 병렬적으로 작동하여 쓰루풋을 최대화하는 여러 에칭 장치들에 의해 구현될 수 있다. 더욱이, 실무적으로는, 다른 층들은 에칭될 재료의 세부사항과 예를 들어 이방성 에칭과 같은 특별한 요구 사항에 따라서 다른 에칭 프로세스, 예를 들어 화학적 에칭, 플라즈마 에칭을 요구한다.
선행 및/또는 후속 프로세스는 전술된 것처럼 다른 리소그래피 장치에서 수행될 수 있고, 심지어 상이한 타입의 리소그래피 장치에서 수행될 수도 있다. 예를 들어, 분해능 및 오버레이와 같은 파라미터가 매우 중요한 일부 층들은 디바이스 제작 프로세스 중에 덜 중요한 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.
도 2 에는 제조 프로세스의 원하는 스테이지에서 제품의 파라미터를 측정하기 위해 제공되는 계측 장치(240)도 역시 도시된다. 현대의 리소그래피 생산 설비 내에 있는 계측 스테이션의 공통적인 예는, 예를 들어 각도-분해된 산란계 또는 분광식 산란계인데, 이것은 장치(222)에서의 에칭 이전에 220 에서 현상된 기판의 특성을 측정하기 위해 적용될 수 있다. 계측 장치(240)를 사용하면, 예를 들어 오버레이 또는 임계 치수(CD)와 같은 중요한 성능 파라미터가 현상된 레지스트 내의 규정된 정확도 요구 사항을 만족시키지 않는다는 것이 결정될 수 있다. 에칭 단계 이전에, 현상된 레지스트를 벗겨내고 리소 클러스터를 통해 기판(220)을 재처리할 기회가 있다. 역시 잘 알려진 바와 같이, 장치(240)로부터의 계측 결과는, 시간에 따라 미세하게 조절하여, 패터닝 동작의 정확한 성능을 유지하여 제품이 사양에 벗어나게 제작되거나 재작업해야 하는 위험을 최소화시키기 위해 사용될 수 있다. 물론, 계측 장치(240) 및/또는 다른 계측 장치(미도시)는 처리된 기판(232, 234), 및 인입하는 기판(230)의 특성을 측정하기 위해 적용될 수 있다.
패터닝된 제품에 대한 성능 파라미터를 측정하는 것과 더불어, 리소그래피 생산 시스템은 특히 기판 및 레티클의 전면 및/후면에 있는 결함을 검출하기 위한 검사 장치를 포함할 수 있다. 이러한 결함, 예컨대 기판에 부착된 오염물 입자는 리소그래피 프로세스에 수반되는 많은 핸들링 동작 중 임의의 것에서 발생할 수 있다. 도 2 의 실선 화살표는 클린룸 환경에 있는 자동화된 장치에 의해 수행되는 이러한 처리 동작들을 개략적으로 표시한다. 편하게 식별되게 하기 위해서 이들 중 일부는 242 라고 표시된다. 결함에는 스크래치, 찌그러짐, 또는 심지어 기판 재료의 변형이 포함될 수 있다. 검사 장치(240)는 기판의 전면측에 결함 검사를 수행하기 위해 사용될 수 있지만, 주된 문제점은 다양한 처리 장치와 접촉함으로써 생기는 후면 결함이다. 후면 결함을 검사하기 위해서 별개의 후면 검사 장치(244)가 제공된다. KLA-Tencor SP2 또는 AMAT Uvision과 같은 상업적으로 입수가능한 디바이스들이 흔히 이러한 목적을 위하여 사용된다. 모든 기판이 검사되는 것은 아니고, 반면에 기판 또는 기판들의 배치(로트)는 루틴 샘플링에 기초하거나 특정한 문제점이 식별되었기 때문에 이러한 검사 장치로 우회될 수 있다. 추가적 검사 장치(도 2 에는 미도시)가 호출되어, 예를 들어 전자 현미경 또는 X-선 회절법을 적용해서 상세한 구조 및/또는 재료 조성을 분석할 수 있다. 특히, 스캐닝 전자 현미경(Scanning Electron Microscopy; SEM)을 에너지 분산형 X-선 분석(Dispersive X-Ray Analysis; EDX)과 결합시키는 시스템을 시장에서 구입가능하다. 이러한 시스템에서, SEM은 샘플의 상세한 고분해능 이미지를 제공하는 반면에, 에너지 분산형 X-선 분석기(EDX 또는 EDA)도 기초적인 식별 및 정량적 조성 정보를 제공하도록 사용될 수 있다.
도입부에서 언급된 바와 같이, 패터닝 디바이스(마스크 또는 레티클)는 핸들링 동작을 거치는 다른 중요한 컴포넌트이고, 레티클 오염 또는 다른 결함이 패터닝의 성능이 열악해지는 다른 원인이 될 수 있다. 보통 레티클(246)은 흔히 기판(230, 232, 234)으로서 다뤄지지만, 기판(상이한 제품 또는 상이한 층)에 적용되는 제품 패턴이 바뀔 때마다 리소그래피 장치(200) 안팎으로 스워핑된다. 오염 및 다른 결함에 대해서 레티클을 직접 검사하기 위해서 레티클 검사 장치(248)가 제공된다. 레티클 핸들링 시스템은 개략적으로 249 로 표시된다. 도 1 에 도시되는 것과 같은 투과성 레티클에 대해서, 클램핑 장치는 전면 및/또는 후면에서 레티클의 측면에 접촉할 수 있다. EUV 리소그래피 장치에서 사용되는 것과 같은 반사성 레티클의 경우, 일반적으로 정전기 클램프가 레티클의 후면에 사용될 것이다. 다시 말하건대, 오염 또는 다른 결함은 레티클 상에 있거나, 또는 레티클 지지대(MT) 상에 있을 수 있으며, 동작이 일어나는 동안 하나에서 다른 것으로 전달될 수 있다.
검사 장치(240, 244 및 248) 각각은 리소그래피 장치 및 시스템의 다른 처리 장치와 별개인 유닛으로 도시된다. 이것은 오직 예를 들기 위한 것이며, 이러한 검사 장치 중 임의의 것 또는 모든 것은 예를 들어 리소그래피 장치에 통합될 수 있다. 몇 가지 알려진 EUV 리소그래피 장치들은 집적된 레티클 후면 검사부를 가져서, 검사를 위해서 레티클이 진공 환경을 벗어날 필요가 없게 한다.
후속하는 설명은 분석될 결함 타입으로서 기판 후면 오염에 집중할 것이다. 동일한 원리가 레티클 결함의 이슈에도 쉽게 적용될 수 있다. 사실상, 관찰된 성능 손실이 기판 오염 또는 레티클 오염에 중 어느 것에 의해 초래될 수 있는지 여부는 시스템 운영자에게 중요한 문제일 수 있다. 일반적으로, 결함이 레티클(또는 연관된 지지대) 위에 있는지 또는 기판(기판 지지대) 위에 있는지를 예비 스테이지에서 결정하는 것이 가능하다. 이것은, 레티클에 있는 결함이 기판 상의 모든 필드에 걸쳐서 반복적으로 유사한 효과를 일으키는 반면에 기판 상에 있는 결함은 그렇지 않을 것이기 때문이다.
리소그래피 생산 시스템에 있는 후면 오염의 영향 및 근본 원인을 분석하기 위한 자동화된 툴을 제공하기 위해서, 도 2 의 상단에 도시된 바와 같은 진단 장치(250)를 제공하는 것이 이제 공개된다. 진단 장치(250)는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 조합에 의해 구현되는 데이터 처리 장치이고, 바로 위에서 설명된 제조 시스템으로부터 데이터를 수신하도록 연결된다. 컴퓨터 하드웨어는 리소툴 및 다른 장치와 동일한 사이트에 물리적으로 위치될 수 있고, 또는 원격 통신 채널 및/또는 착탈식 스토리지에 의해 원격으로 연결되게 위치될 수 있다. 진단 장치(250)는 동일한 기판에 관련되거나 적어도 유사한 처리를 거치는 다른 기판들에 관련되는 측정 데이터의 상이한 타입들 사이의 상관을 발견함으로써 동작한다. 진단 정보(252)가 장치에 의해 출력된다.
일부 실시예들에서, 이러한 상이한 타입의 측정 데이터를 "인라인 데이터" 및 "오프라인 데이터"라고 부른다. 이것은, 인라인 데이터가 정상 처리 중에 이루어진 측정에 기초할 수 있다는 것, 예를 들어 리소그래피 장치(200)에 있는 센서(AS, LS)를 사용해서 기판으로부터 얻은 정렬 또는 높이 맵 데이터일 수 있다는 것을 반영한다. (하나의 패터닝 디바이스(MA)로부터 유사한 데이터가 측정될 수 있다). 반면에, 오프라인 데이터는 검사 장치(244 또는 248)를 사용해서 결함에 대해 기판(또는 레티클)을 직접 검사하는 것에 기초할 수 있다. 검사 장치(240)에 의한 측정으로부터 얻어진 데이터는 오프라인 또는 인라인 데이터라고 간주될 수 있다. 측정 데이터의 상이한 타입들을 지칭하는 다른 방식은, 제 1 측정 데이터가 후면 오염과 같은 결함에 의해 초래된 증상에 관련될 수 있는 반면에, 제 2 측정 데이터는 그러한 증상을 야기하는 결함의 관찰에 관련된다. 이러한 원인의 이면에, 전체 리소그래피 제조 시스템의 어느 지점에는 오염의 근본 원인이 있다. 진단 정보는 특히 알려진 시스템에서보다 근본 원인을 더 쉽게 식별하기 위해서 더욱 유용할 수 있다.
데이터의 상이한 타입들을 구별하는 다른 방법은 측정 데이터의 상이한 타입들을 내인성 데이터 또는 외인성 데이터라고 간주하는 것이다. 내인성 데이터는 기판(또는 레티클) 자체의 관찰, 예를 들어 후면 검사에 의해 획득될 수 있다. 외인성 데이터는 기판(또는 레티클)이 기판 지지대(레티클 지지대)와 상호작용할 때에만 발생하는 효과를 나타낼 수 있다. 외인성 데이터는 예를 들어 리소그래피 장치에서 측정된 높이 맵, 또는 패턴들이 해당 장치에서 적용될 경우 획득되는 오버레이 결과로부터 유도될 수 있다. 이러한 외인성 데이터는 제 1 측정 데이터로서 사용될 있는 반면에 내인성 데이터는 제 2 측정 데이터로서 사용된다.
도 2 에 도시된 시스템에서, 인라인 데이터(252)는 예를 들어 측정 스테이션(202)에서 이루어진 측정에 기초하여 리소그래피 장치(200)에 의해 공급된다. 오프라인 데이터(254)는 기판 후면 검사 장치(244) 및/또는 레티클 검사 장치(248)에 의해 공급될 수 있다. 검사 장치(240)로부터의 데이터(256)는 검사 모드에 따라서 인라인 데이터 또는 오프라인 데이터라고 간주될 수 있다. 도입부와 청구항에서, 오버레이 또는 CD와 같은 성능 파라미터에 있는 로컬 편차를 나타내는 데이터(256)가 제 1 측정 데이터(인라인 데이터)로서 사용될 것이다. 장치(240)가 결함 검출을 위해서 직접적으로 사용되는 경우, 데이터(256)는 제 2 측정 데이터(오프라인 데이터)로서 사용될 수 있다.
진단 정보(260)는 많은 형태를 가질 수 있다. 일 예에서, 진단 맵은 기판의 결함 및 로컬 편차에 기초하여 생성되어, 초점에 영향을 주고 및/또는 클램프 성능 이슈를 초래하는 입자 오염이 시스템을 중지시킬 필요 없이 신속하게 파악될 수 있게 할 수 있다. 진단 정보는 오염 또는 다른 결함의 근본 원인으로서 특정 핸들링 동작 또는 핸들링 장치를 식별하도록 더욱 처리될 수 있다. 이것은 소위 콘텍스트 데이터(CDAT)와 조합하여 수행될 수 있다. 유용한 콘텍스트 데이터는 예를 들어 특정 기판의 처리 이력, 및 심지어 어떤 특정 장치가 그러한 단계를 처리할 때 사용되었는지를 기술할 수 있다. 더 나아가, 진단 장치(250)는 상세히 후술되는 바와 같이 "지문" 데이터의 라이브러리(258)를 사용할 수 있다.
일부 실시예들에서, 진단 정보는 생산 시스템에 대한 유지보수 스케줄(262)을 자동적으로 또는 수동으로 업데이트하도록 사용된다. 일부 실시예들에서, 진단 정보, 예를 들어 유지보수 스케줄이 시스템의 감독 제어 시스템(264)에 직접적이고 자동적으로 적용된다. 감독 제어 시스템(264)은 예를 들어 계획에 따라 또는 추가 동작이 처리된 기판을 망치게 될 긴급 상황에 따라서 하나 또는 모든 장치에 의한 처리의 인터럽트를 자동화할 수 있다. 제어 커맨드(266)는 원하는 유지보수를 구현하기 위해서 시스템의 다양한 장치로 발행된다. 제어 커맨드(266)는 운영자에게 경고하기 위한 알람을 포함할 수 있다. 제어 커맨드(266)는 구현되기 전에 인간에 의한 개입 또는 확정을 요구할 수 있다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 진단 장치를 활용하기 위한 워크플로우를 개략적으로 도시한다. 진단 장치(250)는 연속적인 기판에서 수행되는 리소그래피 프로세스의 모니터링 및 분석을 위해 사용되고, 리소그래피 프로세스는 각각의 기판에서 수행되는 처리 단계들의 시퀀스를 포함하며, 처리 단계는 패터닝 장치에서 수행되는 적어도 하나의 패터닝 단계, 하나 이상의 선-패터닝 프로세스 단계 및 하나 이상의 후-패터닝 프로세스 단계를 포함하고, 처리 단계들 각각은 하나 이상의 핸들링 동작을 수반한다. 진단 장치는 여러 단계를 자동적으로 수행하도록 프로그래밍된 데이터 처리 장치를 포함한다. 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차를 나타내는 제 1 측정 데이터가 획득된다. 기판의 특성은, 예를 들어 표면 높이, 표면 거칠기, 텍스쳐, 온도와 같은 물리량, 전기장, 전류, 전압, 전하, 자기장 효과와 같은 표면 또는 벌크 전기량, 광 방출, 광도(luminosity), 스트레스 또는 스트레인(복굴절)일 수 있다.
제 1 측정 데이터에서 표현되는 특성은 하나 이상의 측정된 속성의 유도체일 수 있고, 직접적으로 측정된 특징일 필요가 없다. 예를 들어 특성은 기판 표면의 로컬 곡률(비평탄성)일 수 있는데, 이것은 일부 방법에서는 직접적으로 측정될 수 있고, 또는 2 차 도함수로서 높이 측정치로부터 획득될 수 있다. 또는 기판의 특성은 리소그래피 프로세스의 성능 파라미터, 예컨대 오버레이 또는 CD일 수 있다. 실용적 실시예에서, 진단 장치의 프로세서는 원시 측정 데이터를 수신할 수 있고, 이것으로부터 원하는 임의의 형태의 로컬 편차의 분포를 계산한다. 그들의 제 2 측정 데이터와 상관되어 사용되는 제 1 측정 데이터는 측정 데이터의 처리된 형태일 수 있고, 심지어 여러 개별 측정들의 결과를 결합할 수도 있다. 이러한 것의 예들은 후술될 것이다. 어떠한 경우에서도, '측정 데이터'라는 용어는 원시 측정으로 한정되는 것도 아니고 원시 측정을 제외하는 것도 의도되지 않는다.
로컬 편차는 임의의 적합한 측정 기법을 사용하여 측정될 수 있다. 인라인 측정이 기판의 정상 처리 중에 이루어질 수 있는데, 하지만 제 1 측정 데이터는 측정가능한 임의의 양태의 로컬 편차를 포함할 수 있다. 이것은 패터닝 장치로부터 얻어질 수 있는데, 제 1 측정 데이터는 패터닝 장치(리소그래피 장치(LA; 200)) 내의 센서로부터 얻어진다. 전술된 바와 같이, 레벨 센서(LS) 및/또는 정렬 센서(AS)는 일반적으로 패터닝 단계를 준비하는 동안 기판에 걸쳐 위치 편차를 측정하도록 작동된다. 동일한 위치 편차가 제 1 측정 데이터의 기초로서 사용될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 동일한 센서는 패터닝 전에 또는 후에 작동되어, 특히 진단 장치(250)에서 사용되기 위한 측정 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 패터닝 전에 또는 후에, 선택된 기판이 소위 오프라인 측정을 위해 전송될 수 있다. 이러한 측정들이 제 2 측정 데이터(302)의 기초를 형성하는데, 이것은 동일한 리소그래피 프로세스에 노출되는 하나 이상의 기판에서 관찰되는 결함의 분포를 나타낸다. 이것은 패터닝 장치의 외부에 있는 검사 장치로부터의 측정치들을 포함할 수 있다. 예를 들어 검사 장치(244)에 의해 획득된 후면 결함 맵이 사용될 수 있다. 다시 말하건대, 제 2 측정 데이터는 원시 측정 데이터일 수도 있고, 또는 처리되고 및/또는 다른 데이터와 결합될 수도 있다. 특히, 제 1 및 제 2 측정 데이터 중 하나 또는 양자 모두는 일부 방식으로 변환되어 이들이 서로 더 직접적으로 비견될 수 있게 할 수 있다. 이것의 예들은 후술될 것이다.
두 개의 세트의 측정 데이터가 있으면, 진단 장치(250)는 제 2 측정 데이터에서 표현된 결함의 분포와 제 1 측정 데이터에서 표현된 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별한다. 그러면 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보가 식별된 상관에 기초하여 생성될 수 있다. 다르게 말하면, 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터는 제 2 측정 데이터에서 표현된 결함과 제 1 측정 데이터에서 표현된 로컬 편차 사이의 하나 이상의 공간적 상관을 식별하기 위해 사용된다. 상관을 수행하는 예들이 이하 제공된다.
진단 정보는 많은 형태를 가질 수 있고, 많은 상이한 방식으로 사용될 수 있다. 예시된 예에서, 식별된 상관은 추가적인 검사를 위한 기판(또는 패터닝 디바이스)의 특정 영역을 식별하기 위해 사용된다. 상관 결과(306)에 기초하여, 식별된 영역에 관련된 제 2 측정 데이터의 일부가 취출되고 패터닝 장치 및/또는 리소그래피 제조 프로세스에 채용된 다른 장치에 관련된 진단 정보를 획득하기 위해 사용된다. 이상적으로는, 프로세서는 더 나아가 리소그래피 제조 프로세스에 채용된 장치들 중 적어도 하나와 관련된 유지보수 스케줄을 업데이트하도록 자동적으로 구현된다.
제 1 측정 데이터(300)는 패터닝 장치 내에 포함될 수 있는 인라인 측정 장치로부터 수신된다. 인라인 측정 장치는 예를 들어 도 1 에 도시되는 장치의 레벨 센서(LS)(높이 센서)일 수 있다. 다른 예에서, 제 1 측정 데이터는 기판 테이블 상의 레벨 미터 또는 정전기 전압계(ESVM)를 사용해서 수행된 측정에 기초한다. 레벨 센서가 사용되는 경우, 이것은 사실상 기판의 전면측으로부터 측정된 높이 맵 데이터를 생성한다.
위에서 언급된 바와 같이, 이러한 제 1 측정 데이터를 생성하는 기판은 또한, 예를 들어 검사 장치(244)를 사용하는 오프라인 검사를 위해 전송된다. 이러한 오프라인 측정은 제 2 측정 데이터(302)의 기초를 형성하고, 이것은 기판 후면 결함 맵일 수 있다.
제 1 측정 데이터는 제 1 공간 분해능을 가진다. 제 2 측정 데이터는 제 2 공간 분해능을 가진다. 이러한 데이터를 얻기 위해 사용되는 검사 장치 또는 센서의 성질이 매우 상이하기 때문에, 그들의 공간 분해능은 크게 상이할 수 있다. 예시된 예에서, 제 2 공간 분해능은 제 1 공간적 밀도 분해능보다 더 높다. 다시 말해서, 기판에 걸친 측정의 샘플링 밀도가 인라인 데이터(예를 들어 높이 맵)에서보다 오프라인 데이터(예를 들어 상세한 후면 검사 결과)에서 더 높다. 이에 따라, 이러한 두 개의 세트의 데이터가 상관을 식별하기 위해 비교될 수 있기 이전에 일부 전-처리가 필요하다. 전-처리는 증상의 특정 클래스, 또는 결함의 특정 클래스를 선택 또는 적어도 강조하기 위해서 역시 필요할 수 있다. 실용적인 예에서 이러한 옵션들을 예시하기 위해서, 제 1 측정 데이터(300) 및 제 2 측정 데이터(302)는 다음과 같이 비교될 수 있다.
더 높은 분해능의 제 2 측정 데이터는 고정되거나 무작위의 위치에 있는 측정 포인트, 예를 들어 정규 픽셀 그리드를 포함한다. 이러한 데이터는(더 낮은 분해능의) 제 1 측정 데이터에 걸쳐 집적된다(integrated). 높이 맵 데이터의 경우, 예를 들어 측방향(X, Y) 분해능은 레벨 센서(LS)의 스캐닝 경로 및 샘플링 밀도에 의해 결정된다. Z 데이터는 후-처리된 센서 출력을 포함한다. 검사 장치(244)를 사용해서 매핑된 결함들의 더 상세한 이미지로부터, 샘플들이 높이 맵 데이터(제 1 측정 데이터)의 더 성긴 결함에 걸쳐 합산되거나 평균화된다. 이러한 방식으로, 두 개의 세트의 데이터가 공통 공간적 샘플 패턴(픽셀 그리드)으로 매핑되고, 공간적 상관이 그들 사이에서 식별될 수 있다. 일 예에서, 제 2 측정 데이터는 제 1 측정 데이터의 그리드로 매핑된다. 원리 상, 양자 모두의 데이터 세트는 상이한, 공통 그리드로 매핑될 수 있다. 예를 들어, 인라인 측정 데이터의 상이한 세트들이 병렬적으로 고려되는 경우가 관심 대싱일 수 있다.
언급된 바와 같이, 제 1 및/또는 제 2 측정 데이터의 전처리는 상이한 피쳐들의 선택도(selectivity)를 역시 포함할 수 있다. 더 작고 더 큰 결함들을 구별하기 위해서 매핑은 상이한 결함 크기 간격들에 대해서 반복될 수 있다. 데이터는 가중치 함수(상세히 후술됨)를 사용해서 더욱 변환되어 특정한 임계를 넘는 특성을 식별할 수 있다. 제 1 및 제 2 측정 데이터는 비교를 돕기 위해서 공통 스케일로 변환될 수 있다. 그러면, 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터 행렬들은 이들을 원소마다 승산함으로써 교차-상관된다. 또는, 이러한 승산은 x- 및 y-방향 각각에서 행렬들 사이에 증가하는 오프셋을 적용한 이후에 반복될 수 있다. 그러면 입자 및 입자 클러스터 효과의 스미어링 아웃(smearing out)에 더 민감한 데이터가 생성된다. 두 개의 데이터 세트 내의 위치들의 정확한 대응성이 당연한 것으로 받아들여질 수 없는 경우에는, 오프셋을 가지고 반복하는 것 및/또는 오프셋을 도입하는 것이 역시 유용할 수 있다. 체계적 오프셋들은 사전에 알려지거나 수신된 측정 데이터의 상관으로부터 취출될 수도 있다. 이러한 오프셋은, 많은 상이한 오프셋들을 가지고 매번 반복하는 대신에, 캘리브레이션의 형태로서 후속 측정을 위해 감산될 수 있다.
결과적으로 얻어지는 상관 맵은 상이한 방식으로 사용될 수 있다. 304 에서, 예를 들어 상관이 식별되는 영역은 SEM-EDX와 같은 검사 장치를 사용한 추가 검사 및 분석을 위한 기판의 부분을 선택하기 위하여 사용된다. 반면에, 306 에서, 상관 맵(304)은 제 2 측정 데이터 내에 있는 고-분해능 결함 맵의 가장 관련성이 높은 부분을 취출하기 위해서도 역시 사용될 수 있다. 이것은, 디포커스 및/또는 클램프 성능 문제와 같은 증상들을 초래하는 그러한 결함들을 내부 및 외부 기판 핸들링 시스템의 특정 부분에 관련시키기 위해서 사용될 수 있다. 이것을 수행하는 한 가지 방법은 상이한 핸들링 장치의 지문(312-1 내지 312-10)을 포함하는 라이브러리(258)를 사용하는 것이다. 각각의 지문은, 핸들링 장치가 기판(또는 레티클)을 지지하거나 및/또는 파지하기 위해 물리적으로 접촉할 그러한 포인트들에 의해 규정된다. 이러한 지문 데이터는 예를 들면 관심 대상인 처리 장치의 핸들링 시스템에 걸쳐서 반복된 특정한 모니터링 웨이퍼의 후면 검사로부터 실험적으로 얻어질 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 지문 데이터는 장치의 디자인과 같은 종래의 지식으로부터 획득될 수 있다.
예시적인 방법에서, 이러한 지문은 이하 설명되는 진단 장치(250) 내의 패턴 인식(PREC)을 위해 사용된다. SEM-EDX와 패턴 인식의 결과들을 320 에서 선택적으로 결합하면, 장치는 전체 시스템 성능에 영향을 주는 그러한 결함의 근본 원인에 대한 매우 특유한 표시를 획득할 수 있다.
도 4a 및 도 4b 는 본 발명에 따른 장치를 사용하여 교차-상관된 데이터를 생성하는 방법을 개략적으로 도시한다. 우선, 제 1 측정 데이터가 논의될 것이다. 도 4a 의 (a)는 제 1 측정 데이터의 플롯을 보여준다. 실무에서는 값의 세밀한 그레데이션이 표현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 플롯은 오직 특허 형식 요건을 만족시키기 위한 흑백 해칭(hatching)이 있는 단순한 스케일로 렌더링되었다. 이러한 예에서, 데이터는 X-Y 그리드 상의 ESVM(정전기 전압계) 데이터를 포함한다. 강조된 영역(셀)은 전압 V의 로컬 증가를 나타낸다. 다른 실시예에서, 이것은 높이(또는 곡률) 값일 수 있다. 이러한 측정은 기판이 기판 지지대로부터 언로딩된 이후에 수행될 수 있고, 오염이 정전기 클램핑력에 비-균일성을 야기하고 있을 수 있는 영역들을 드러낼 것이다. (b)에는(예를 들어) 가우시안 곡선에 기초한 가중치 함수가 표시된다. 이것은 EVSM 데이터(a)를 정규화하기 위한 것이다. EVSM 전압이 양극성일 수 있기 때문에 이러한 예에서 가중치 함수는 대칭적이고 양극성이다. (c)에는 비대칭 가중치 함수가 적용되는 경우의 EVSM 데이터의 조합에 기초한 무차원 가중 데이터(VN)가 표시된다. 이러한 예에서, 가중치 함수에 의해 묘사된 임계치를 넘는 전압을 가진 영역들만이 플롯 (c)에서 강조된다. 이것은 사실상, 영역당 밀도 값이 무차원 가중치 함수를 거쳐서 상관 단계 이전에 특정 임계 위의 값들을 강조하는 편차 맵을 생성하는 것이다. 이러한 방식으로 전-처리된 데이터의 값들이(예를 들어) 0 내지 1의 스케일에 놓인다.
도 4b 의 (d)(다음 도면)은 제 2 측정 데이터의 일 예를 표시하는데, 이러한 경우에서 x -y 축 플롯에 관련된 위치의 플롯 상에 기판 후면 결함 데이터의 맵이 표시된다. 제 2 측정 데이터는 기판의 반대면을 직접적으로 검사하는 검사 장치(244) 등에 의해 측정되는 결함 맵을 포함한다. 데이터(d)는 공간 분해능이 매우 정밀하다. 이것은 사소해서 성능 이슈의 원인이 될 수 없는 결함도 역시 표시한다. 이러한 특허를 예시하기 위해서 이진 형태로 렌더링되었지만, 데이터(d)는 실제로는 많은 그레이스케일 정보를 역시 포함한다. 지문(312-1 등) 중 상이한 것들의 다수의 프래그먼트들이 데이터에 오버레이된다. 또한 다수의 벌(burl) 도트 및 스크래치와 같은 하나 또는 두 개의 더 큰 결함도 존재한다.
(e)에서, 도 4a 의 (a)의 ESVM 측정의 그리드와 같도록 설계된 거친 그리드의 각각의 셀에서 합산되는 관찰된 결함들의 개수인 결함 밀도(DD)의 플롯이 표시된다. 다시 말하건대, 특정 결함 크기를 강조하기 위해서 필터링 또는 선택이 적용될 수 있다. 예를 들어, 도 4b 의 (e)는 오프라인 측정 데이터에 기초한 1-5μm 결함 크기 범위에 대한 결함 밀도의 합산된 플롯을 보여준다. 다시 말하건대, 비교하는 것을 쉽게 하기 위해서 누적적 가우시안 곡선에 기초한 임계 위의 무차원 가중이 (f)에 표시된 것처럼 적용된다. 값(DN)은(예를 들어) 0 내지 1 의 스케일에 놓인다. 이것은 결과적으로 도 4b 의 (g)의 결함 밀도 플롯이 되는데, 이것은 제 2 측정 데이터 및 가중치 함수에 기초하여 1-5μm의 범위에 있는 가중된 결함 밀도를 예시한다. 이러한 프로세스는 결함 크기의 다른 범위에 대해서 원하는 만큼 반복될 수 있다. 가중치 함수의 파라미터는 바뀔 수 있다.
도 5 는 제 1 측정 데이터(500)를 제 2 측정 데이터(502)와 비교하는 교차-상관 동작을 예시한다. 제 1 측정 데이터(500)는 도 4a 의 (c)에서, 즉 전-처리와 무차원 스케일로의 변환 이후에 표시된다. 이와 유사하게, 제 2 측정 데이터(502)는 제 1 측정 데이터(500)와 동일한 공간적 그리드에서 그리고 동일한 무차원 스케일에서 자신의 처리된 상태로 표시된다. 504 에서, 이러한 두 개의 행렬들 또는 값의 어레이들은 원소마다 승산되어 상관 맵(506)을 얻게 된다.
교차-상관 단계(504)는 X 및 Y 방향 오프셋을 적용해서 추가적인 맵을 생성함으로써 원하는 만큼 반복될 수 있다.
502 의 결함 맵이 고려할 결함이 많아서 매우 "바쁜(busy)" 반면에, 상관 맵(506)은 인라인 및 오프라인 데이터 사이에 상관이 식별되는 매우 특정한 부분(셀들의 그룹)만을 보여준다는 것을 알 수 있게 될 것이다. 이러한 부분들은 508 및 510 에서 강조된다. 그러면, 저하된 성능의 원인을 찾는 것은 상관 맵(506)과 같은 진단 정보를 생성함으로써 크게 단순화된다. 상관 맵이 원래의 더 높은 분해능의 측정치와 조합되어 사용되는 경우 특별한 이점이 얻어진다.
더 나아가, 520 에서 식별된 상관에 기초하여 고-분해능 제 2 측정 데이터 내에서 관심 영역을 선택하는 것을 볼 수 있다. 이것은 강조된 영역(508', 510')이 있는 기판의 전면측을 보여주는데, 여기에서 상관이 (저분해능) 상관 맵의 508 및 510 에서 발견되었다. 제 1 측정 데이터 및 상관 맵 자체의 낮은 공간 분해능과 비교할 때, 이러한 영역으로부터의 고분해능 데이터는 지문 패턴이 더 양호하게 인식되도록 한다. 더욱이, 흔히, 하나의 지문의 결함의 일부만(반드시 특유한 결함일 필요는 없음)이 이러한 동작 중에 기판의 로컬 편차에 기여한다. 예를 들어, 처리 장치의 기판-접촉 부분로부터의 재료가 처리된 기판의 후면에 부착하게 되는 전형적인 경우를 생각하면, 모든 부분들로부터의 재료가 값자기 어느 날 하나의 기판으로 전달되는 일은 극히 일어나기 힘들다. 더 가능성이 높은 시나리오는, 장치의 상이한 부분들로부터의 재료가 어느 정도의 기간에 걸쳐서 점진적으로 상이한 기판으로 전달되는 것이다. 그러므로, 로컬 편차만을 고려하면, 그들의 원점은 식별하기 어려울 것이다. 관련된 결함들을 본 명세서에 개시되는 바와 같은 "지문" 콘텍스트에서 처리하면, 이용가능한 데이터를 최대한 사용하면서 영향받는 핸들링 장치가 식별될 수 있게 된다. 언급된 바와 같이, 진단 정보를 생성하는 것의 일부로서 제 2 측정 데이터 및 식별된 상관에 의해 표시된 위치에서 재료 조성물을 측정하게 하는 명령을 생성하는 것도 바람직할 수 있다. 이것은 결함의 잠재적인 원인을 식별하기 위해서 패턴 인식 기능(PREC)에 추가해서 사용될 수 있다. 예를 들어, 패턴 인식 표시가 오염의 잠재적인 원인으로서 두 개의 상이한 핸들링 동작들을 표시하는 경우, 재료 조성물은 그러한 장치 중 어느 것이 참된 소스인지를 결정하는 것을 도울 수 있다.
언급된 바와 같이, 레티클의 오염은 기판의 성능 저하 및 오염의 원인일 수 있다. 제 1 측정 데이터에서 관찰된 증상과 레티클 상에서 관찰된 결함 사이의 상관을 식별하기 위해서, 동일한 방법이 레티클 검사 장치(248)로부터의 제 2 측정 데이터를 가지고 반복될 수 있다. 검사 및 교차-상관의 양자 모두의 타입이 모든 분석의 일부로서 수행되는지, 또는 레티클 검사 및 기판 검사가 별개로 이루어지는지는 선택의 문제이다. 옵션으로서, 기판 검사가 가능한 원인을 밝히지 않은 경우에는, 예를 들어 레티클 검사가 명령될 수 있다(인간 개입에 의해 또는 진단 장치에 의해 자동적으로). 위에서 언급된 바와 같이, 레티클 검사는, 제 1 측정 데이터에 있는 로컬 편차가 기판 상에 노출되고 있는 필드와 동일한 주파수 및 공간적 분포로 반복되는 경우에 특히 추천할만 할 것이다. 이와 유사하게, 레티클 검사와의 상관이 가능한 원인을 식별하지 않는 경우에는, 기판 검사를 명령할 수 있다. 레티클 결함 맵을 실효적으로 제 3 측정 데이터라고 간주하면 편리할 수 있다. 도입부 및 청구항의 언어에서, 기판 결함 맵 또는 레티클 결함 맵 중 하나는 제 2 측정 데이터라고 간주될 수 있다.
레티클 결함이 의심되고 레티클 결함 맵이 제 2 측정 데이터로서 사용되는 경우, 상관을 식별하기 위해 사용되는 제 1 측정 데이터는 기판 전체에 걸친 로컬 편차의 필드내 성분을 나타낼 수 있다. 이러한 필드내 성분은, 예를 들어 기판의 모든 필드(타겟 부분)에 걸친 로컬 위치 편차를 평균화함으로써 획득될 수 있다.
언급된 바와 같이, 제 1 측정 데이터는 기판에 인가된 패턴들의 하나 이상의 성능 파라미터의 측정치를 포함할 수 있다. 이러한 성능 파라미터는 광학적 검사/계측 장치(240)에 의해 기판의 전면측에서 측정될 수 있다. 이것은, 두 개 이상의 별개의 패터닝 단계(후술됨)에 적용된 피쳐들 사이의 위치의 편차인 오버레이 오차일 수 있다. 동일한 처리가 위에서 설명된 바와 같이 적용될 수 있다. 실용적 구현형태에서, 상이한 타입의 제 1 측정 데이터가 병렬적으로 처리될 수 있고, 결과는 결합되어 진단 정보의 품질을 개선시킬 수 있다.
도 6 은 기판 후면(또는 기판 지지대)에 있는 입자 오염의 존재에 기인한, 패터닝 단계에서의 초점 및 오버레이 오차를 생성하는 것을 개략적으로 묘사한다. 예시적인 리소그래피 프로세스에서, 기판(602) 상의 제 1 층(600)에 제품 피쳐를 형성하기 위해서 제 1 패턴이 적용될 것이다. 그러면 제 2 패턴이 적용되어 제 1 층 위의 제 2 층(604)에 제품 피쳐를 형성한다.
도 6 의 (a)는 기판의 완벽한 평평도의 이상적인 상황을 보여준다. 제 1 층(600) 및 기판(602)의 측방향 위치 및 높이(초점)가 분명하게 규정된다. 도 6 의 (b)는 제 2 층(604)의 패터닝 중에 기판과 그 지지대(608)(예를 들어 도 1 의 WTa 또는 WTb) 사이에 위치된 오염물 입자(606)의 효과를 보여준다. 기판은 평평한 대신에 입자 위에서 국지적으로 부풀어 오른다. 제 2 층(604)이 기판(602)의 후면과 클램프(미도시) 사이의 입자(606) 위에서 기판(600)의 로컬 곡률 때문에 패터닝되면(60), 초점 오차 f가 생성되고, 이것이 패터닝 성능을 저하시키고 예를 들어 CD에 영향을 줄 것이다. 더 나아가, 부풀어 오른 경사면에 있는 제 1(602) 및 제 2(604) 층(60)에 있는 피쳐들의 위치들은 레지스트레이션된 상태가 아니다. 기판(600)의 에지와 제 1 층(602)은 기판(600)의 로컬 곡률 때문에 수직선에 대해 각도 θ에 놓인다.
제 2 층(604)이 노광되고 기판(600)이 클램프로부터 제거되면, 이제 도 6 의 (c)에 도시된 바와 같이 오버레이 오차(OV)가 존재하게 된다는 것이 분명하다. 이것은, 적합한 레지스트레이션에 있는 대신에, 제 2 층(604)의 피쳐가 제 1 층(602) 및 기판(600)의 에지 안쪽에 놓이게 된다는 것을 보여준다.
이제 도 7 을 참조하면, 이제 후면 오염 및 다른 효과에 기인한 편차의 효과들인 로컬 높이 변동을 구별하는 형태로 높이 맵 데이터를 획득하는 방법이 이제 개시된다. 레벨 센서를 사용해서 인라인으로 생성된 제 1 측정 데이터를 형성하는 것과 같이, 기판 높이 맵을 측정할 경우, 결과적으로 얻어지는 높이 프로파일은 몇 가지 들자면: 기판의 후면에 입자가 존재하는 데에 기인한 로컬 효과; 비-평평 표면을 가지는 기판 클램프에 기인한 글로벌 효과; 기판의 거칠기 및 비-평평 표면에 기인한 글로벌 및 로컬 효과; 클램프에 의해 지지되지 않는 영역들에서의 기판의 처짐(sagging)에 기인한 로컬 효과; 기판의 에지의 영역에서의 로컬 효과 및 열적 구배에 기인한 글로벌 효과와 같은 여러 기여분들의 합이다. 이상적으로는, 오염에 의해 야기된 성능 이슈를 분석하기 위해서, 측정은 기판의 후면에 있는 입자가 존재함에 기인한 기판 변형만을 나타내야 한다. 이러한 데이터는 그 자체로도 유용하지만, 위에서 설명된 진단 장치 내의 양호한 품질의 제 1 측정 데이터로서의 역할을 할 수 있다.
발명자들은 선정의된 세트의 기준 데이터를 사용함으로써 체계적이고 글로벌한 효과를 제거하는 것이 가능하다는 것을 알게 되었다. 이것은, 상이한 클램핑 조건에서 획득된 대응하는 필터링된 높이 맵들을 사용해서 수행될 수 있다. 예를 들어, 상이한 클램핑 조건들은 상이한 클램핑 압력일 수 있다. 정전기 클램프에서, 상이한 클램핑 조건은 반대 극성을 가지는 동일한 크기의 클램핑 전압으로 획득될 수 있다.
도 7 의 (a)는 낮은 클램핑 압력에 있는 기판의 측정된 표면 높이의 맵을 개략적으로 도시한다. 기판(700)은 클램프(기판 지지대)(702) 상에 홀딩되고, 오염물 입자(704)는 기판(700) 및 기판의 후면과 접촉하는 클램프(702) 사이에 홀딩된다. 입자(704)가 존재하면 기판(700)의 전면측에 왜곡(706)이 생긴다. 이것은 기판의 전면 페이스로부터 측정된 높이 맵 데이터에 기록된다. 이러한 데이터는 기판이 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계를 위해 패터닝 장치에 로딩되는 동안 측정될 수 있고, 또는 기판이 패터닝 단계 이후에 기판 지지대로부터 제거된 이후에 측정될 수도 있다. 그러면, 클램프(702)로부터 기판(700)을 제거하지 않은 채, 클램핑 조건이 바뀐다. 예시적인 방법에서, 압력이 증가된다. 도 7 의 (b)에 개략적으로 도시된 바와 같이, 편차(706)를 포함하는 높은 클램핑 압력에 있는 기판의 측정된 표면 높이의 맵이 획득된다. 더 높은 클램핑 압력에서, 기판(700) 상에 존재하는 입자(704)의 효과는, (이러한 특정 예에서) 압력이 증가되면 입자(704)가 다소 압축되기 때문에 저압 에서보다 적다. 그러므로 제 1 높이 맵 데이터 및 제 2 높이 맵 데이터는 기판(700)이 동일한 클램프(702) 상에 있는 동안 상이한 클램핑력에 노출되는 동안 측정된다. 대안적으로, 기판(700)은 정전기 지지대 상에서 클램핑 전하의 상이한 극성에 노출되어 제 1 높이 맵 데이터 및 제 2 높이 맵 데이터를 측정할 수도 있다.
다음 단계는 각각의 맵 내의 모든 글로벌 피쳐를 제거하는 것이다. 이것은 미리 규정된 기준 높이 맵을 도 7 의 (a) 및 (b)에서 측정된 맵들로부터 감산함으로써 수행된다. 기준 맵은 결함이 없다고 간주되며, 매우 깨끗한 기판 지지대(클램프) 상에 있는 매우 깨끗한 기판의 높이 맵을, 예를 들어 새로운 시스템을 설치하고 인증한 이후에 측정함으로써 생성된다. 기준 맵은 (a) 및 (b)에 각각 도시된 높이 맵과 정확하게 동일한 클램핑 조건에서 측정되어 생성 (c) 및 (d)에 도시된 기준 맵을 생성한다. 또는, 이러한 기준 맵을 이용할 수 없다면, 이들은 관심 대상인 변형된 기판의 저- 및 고역-통과 필터링된 데이터로부터 얻어진 데이터를 결합함으로써 생성될 수 있다. 기준 맵을 감산하면 기판 클램프 자체의 효과에 기인한 글로벌 피쳐를 제거함으로써 측정된 높이 맵들 각각이 효과적으로 필터링된다. 이것은 도 6 의 (e)에 개략적으로 도시된 바와 같은 저압에서의 차분 또는 "델타" 높이 맵 및 도 6 의 (f)에 개략적으로 도시된 바와 같은 고압에서의 델타 높이 맵을 생성한다. 델타 높이 맵에 있는 기판(700')의 평평한 하부에 의해 예시되는 바와 같이, 클램프(702)는 기준 높이 맵을 감산함으로써 소거되었다.
이러한 델타 맵들 각각은 여전히 기판 높이에서의 로컬 변동에 기인한 피쳐 및 효과를 포함한다. 에지 효과 및 기판 처짐에 기인한 피쳐들도 기준 높이 맵 및 저압 및 고압 높이 맵에 존재하고, 따라서 델타 맵 스테이지에서는 제거된다. 이러한 델타 맵은 더욱 필터링되어 고압 델타 높이 맵의 데이터를 저압 델타 높이 맵으로부터 감산함으로써 로컬 기판 높이 피쳐를 제거하는데, 그 결과 델타 입자, 맵만이 남게 되고 다르게 말하면 입자 오염만이 남게 된다. 이것은 도 6 의 (g)에 개략적으로 도시되며, 이것은 도 6 의 (e) 및 (f)에 도시된 델타 높이 맵들을 사용해서 생성된 델타 입자 맵을 개략적으로 보여준다.
델타 맵의 신호-대-잡음 비는 주로 측정 도중에 발생하는 노이즈에 의해 결정되고, 따라서 델타 입자 맵에 나노미터 수준의 높이를 가진 피쳐(706')를 드러내는 것이 가능하다. 공지된 장치에 있는 클램핑 압력은 밀리바(mbar)로 표시될 수 있다. 반도체 웨이퍼에 대한 공지된 핸들링 장치에서, 클램핑 압력은 통상적으로 약 100 mbar 또는 수 백 mbar이다. 더욱이, 클램핑 압력은, 예를 들어 측정 (b) 및 (d) 시에 인가된 "높은" 압력이 측정 (a) 및 (c) 시에 인가된 "낮은" 압력보다 두 배, 세 배, 또는 네 배 더 크도록, 넓은 범위에 걸쳐서 조절가능해질 수 있다.
마이크론-크기의 입자들도 수 나노미터 정도의 기판의 탄성 변형을 초래할 것이고, 클램핑 압력을 변경하면 2 의 인자만큼의 크기차를 초래할 수 있다. 그러면 실제 입자 좌표가 델타 입자 맵만을 사용해서 용이하게 결정될 수 있다. X-Y 좌표에 더하여, 각각의 입자는 높이, 반경/직경과 같은 하나 이상의 파라미터에 의해 특징지어질 수 있다. 그러면 표적화된 검사가 가능해지고, 가능하게는 기판/레티클 후면 및 기판/레티클 지지대의 적합한 부분들을 세척할 수 있다.
더 나아가, 델타 입자 맵이 전술된 진단 장치에서 제 1 측정 데이터로서 사용된다면(원시 높이 맵 또는 곡률 데이터 대신에 또는 이들에 추가하여), 제 1 측정 데이터는 매우 정확한 인라인 측정 프로세스에 기초한다.
진단 장치(250) 자체로 돌아가면, 기판의 일부 특성에 있는 관찰된 결함의 로컬 편차 사이의 상관을 식별하기 위해서 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터를 사용하도록 프로세서가 구현될 수 있다는 것을 알 수 있게 될 것이다. 기판에 걸친 일부 특성 또는 성능 파라미터어의 공간적으로 분포된 다수의 영역에서의 로컬 편차의 분포를 나타내는 편차 맵은 제 1 측정 데이터를 사용해서 생성될 수 있다. 공간적 분포에 있어서 편차 맵의 영역에 대응하는 영역들 안에서 관찰되는 결함의 밀도를 나타내는 결함 맵은 제 2 측정 데이터를 사용해서 생성될 수 있다. 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터는 예를 들어 위에서 정의된 바와 같은 인라인 데이터 및 오프라인 데이터일 수 있다. 제 1 및 제 2 측정 데이터는 위에서 정의된 바와 같은 외인성 데이터 및 내인성 데이터일 수 있다.
어떠한 경우에서도, 결함 맵 내의 결함의 밀도가 편차 맵 내의 로컬 편차의 밀도와 상관되는 영역들이 이제 진단 장치에 의해 식별될 수 있다. 상관이 식별된 이후에 진단 정보를 생성하는 것은, 상관이 식별된 영역들에 관련되는 고분해능 결함 데이터를 제 2 측정 데이터로부터 취출하는 것 및 진단 정보를 생성하기 위해서 이것을 사용하는 것을 포함할 수 있다. 편차 맵과 결함 맵 사이의 대응하는 영역들의 선명도(definition)에 있는 오프셋들은 상관 프로세스의 일부로서 변경될 수 있다.
이제 기판이 무처리(virgin) 기판에서부터 마감된 제품으로까지 처리되는 기판의 "라이프 사이클" 의 콘텍스트에서 진단 장치를 적용하는 것에 대해 논의한다. 기판이 겪게 되는 각각의 프로세스(산화, 세척, 계측, 분류, 초점 및 오버레이 결함의 측정, 심지어 기판이 이동하는 것에 따른 추적)는 고유하고 미리-분류된 데이터베이스(예를 들어 라이브러리(258))에 저장될 수 있는 오염의 지문을 남긴다. 그러면 패턴 인식 알고리즘을 사용해서 오염의 개별 소스를 식별할 수 있다. 전술된 상관 맵과 공동으로 사용하면, 임의의 오염의 근본 원인을 찾을 수 있다. 중요하게도, 본 명세서에서 개시된 기법은 이러한 분석이 실질적으로 자동화되고 전문가들에 의해서 가능한 것보다 훨씬 신속하게 수행될 수 있게 한다.
위에 개시된 진단 장치는 어떤 결함이 제 1 측정 데이터와 상관되는 것으로 식별되는지에 대한 정보를 사용하여 결함 맵에 패턴 인식을 적용할 수 있다. 기판 후면 검사 결과, 기판의 생산 라이프사이클 중에 기판이 지나가는 다양한 장치에 의해 사용되는 다양한 척, 클램프 및 핀과 매칭되는 방대한 양의 결함이 나타날 것이라는 것이 이해될 것이다. 도 5 의 고-분해능 결함 맵의 하이라이트된 부분(508', 510')을 다시 참조하면, 예를 들어 거리 및 거리의 빈도의 히스토그램에 기초하여, 그러한 특정 결함의 원인을 특정하게 식별하기 위해서 패턴 인식이 적용될 수 있다.
생성된 진단 정보는 리소그래피 프로세스에서의 특정한 핸들링 단계를 식별할 수 있다. 패턴 인식 및 지문 접근법을 사용하면, 식별된 상관이 제 2 측정 데이터 내의 특정한 결함을 식별할 수 있고, 특정한 결함의 특성을 사용하면 리소그래피 프로세스의 특정한 핸들링 단계를 식별할 수 있다. 이것이 이루어지면, 패터닝 장치 내의 기판 지지대 또는 레티클 지지대의 세척에 적어도 부분적으로 관련된 업데이트된 유지보수 스케줄이 생성될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 업데이트된 유지보수 스케줄(262)은 리소그래피 제조 프로세스의 일부인 핸들링 동작에 수반된 핸들링 장치에 부분적으로 관련된다.
진단 정보를 생성하는 단계는, 존재하는 경우 결함 지문 중 어느 것이 제 2 측정 데이터 내의 결함의 공간적 분포와 매칭되는지를, 제 1 측정 데이터에 표현된 로컬 편차의 분포와 상관된 피쳐를 특히 참조하여 인식하는 것을 포함할 수 있다. 프로세서는, 리소그래피 처리가 두 개 이상의 처리 단계를 사용하는 것을 수반한다면, 기판에 수행된 주어진 처리 단계를 위해 사용되는 개별 처리 장치를 식별하는 콘텍스트 데이터를 더욱 사용하도록 구현될 수 있다. 또한, 프로세서는 타겟으로의 제안(advice)을 생성하고 식별된 결함 원인을 진단 정보에서 제거하도록 더욱 구현될 수 있다.
예를 들어, 데이터베이스는 열 개의 상이한 지문 템플릿 또는 이미지(320-1 내지 320-10)를 포함할 수 있으며, 이들 각각은 도 2 의 핸들링 동작의 각각에 대한 것이다. 각각의 결함 지문은 리소그래피 프로세스에서의 특정한 핸들링 동작과 연관된 결함의 공간적 분포를 나타낸다. 기판의 결함 검사 이미지를 관찰할 때에, 어떤 특정 지문이 기판의 후면에 존재(또는 잠재적으로 존재)하는지를 인식하기 위해서 패턴 인식 알고리즘이 사용될 수 있다. 일 예의 알고리즘은 들로네(Delaunay) 삼각측량을 하우스도르프(Hausdorff) 거리의 생성과 함께 사용하여 열 개의 템플릿 중 어느 것이 관찰된 결함과 매칭되는지를 결정한다. 이러한 기법의 다수의 구현형태들이 본 명세서의 내용에 기초해서 당업자에 의해서 착상될 수 있다. 하나의 가능한 구현형태가 순전히 일 예로서 설명될 것이다.
도 8 은 예시적인 프로세스에서의 중요한 단계들을 나타내는 흐름도이다. 단계 802 에서, 결함 맵(제 2 측정 데이터)이 수신된다. 804 에서 결함의 클러스터가 결함 이미지 내에서 식별되어 데이터 내의 큰 규모의 피쳐를 식별한다. 예를 들어, 도 4b 의 (d)의 결함 이미지에서, 다양한 형상 및 크기의 링-형 마크와 같은 큰 스케일 피쳐가 많은 상세한 세부사항 중에서 인식될 수 있다. 포인트들의 클러스터를 식별하면 이러한 피쳐가 인식되고 분류될 수 있다. 이를 위해서 사용될 수 있는 하나의 공지된 알고리즘은 들로네 삼각측량이다. 이러한 기법에서, 데이터 처리 장치는 삼각측량에서의 각각의 삼각형이 외접원(circumcircle)에 의해서 외접되고 각각의 외접원 안에는 포인트가 없는 일련의 포인트 P의 삼각측량을 생성한다. 다르게 말하면, 포인트들의 각각의 삼각형 내의 최소 각도가 최대화된다. 클러스터를 식별하기 위하여 다른 기법들도 사용될 수 있다. 일반적으로, 일부 처리 장치의 지문은 웨이퍼의 배향에 대해 무작위로 회전될 수 있지만, 다른 핸들링 장치는 언제나 웨이퍼를 뚜렷한 배향에서만 처리한다는 것이 인정될 수 있다. 이러한 회전을 고려하기 위한 알고리즘이 구현될 수 있다.
806 에서, 도 5 에 도시된 바와 같이 획득된 바 있는 제 1 및 제 2 측정 데이터 사이의 상관 맵(506)이 생성/취출된다. 808 에서, 상관 맵은 상관이 관찰된 바 있는 영역에 대응하는 고분해능 데이터의 부분(508', 510')을 식별하기 위해 사용된다. 808 에서, 이렇게 식별된 부분과 교차하는 결함 맵 내의 포인트들의 클러스터가 상세한 폼의 제 2 측정 데이터(도 4b 의 (d)) 내에서 식별된다. 상관을 식별하기 위해 사용된 결함 맵의 버전이 공간 분해능에 있어서 다소 거칠고 또한 한계가 있지만, 원본 결함 맵은 고분해능의 세밀하게 눈금이 매겨진(graduated) 데이터를 여전히 보유한다. 이러한 고-분해능 데이터에서, 단계 804 에서 식별된 클러스터도 역시 고분해능으로 규정된다. 최고의 고분해능 데이터가 패턴 인식의 다음 단계에 대해서 사용될 수 있도록, 식별된 부분(508, 510')과 교차하는 그러한 클러스터가 취출된다.
810 에서, 장치 지문의 라이브러리에 대해서 패턴 인식을 수행하기 위해서 고분해능 클러스터 데이터가 사용된다. 이러한 인식 태스크를 위해서, 미리-분류된 지문 또는 템플릿 이미지의 데이터베이스로부터 결함의 소스를 식별하기 위하여 하우스도르프 거리(또는 수정된 하우스도르프 거리)가 사용될 수 있다. 클러스터링 단계 및/또는 인식 단계에서 반복적 처리가 사용될 수 있다. 모든 스펙트럼 성분은 패턴 인식의 추가적인 정제 과정에서 역시 사용될 수 있는 개별 밀도 피크를 식별한다.
언급된 기법들에 대한 더 많은 정보를 얻으려면, Huttenlocher 등 저, "Comparing Images Using the Hausdorff Distance", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 15 No 9(September 1993); Dubuisson 및 Jain 저, "A Modified Hausdorff Distance for Object Matching", Proc. International Conference on Pattern Recognition, Jerusalem, Israel, pp 566-568(1994); 및 Belongie 등 저, "Shape Matching and Object Recognition Using Shape Contexts", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 24 No 24(April 2002)를 참조한다. 본 발명의 발명자들이 아는 한, 이러한 기법은 반도체 기판 상의 피쳐들을 인식하는 데에는 이전에 적용된 바가 없었다.
812 에서, 상관에 의해서, 중대한 결함의 소스로서 의심되는 그러한 지문, 다시 말해서 그러한 장치, 또는 적어도 장치 타입의 식별을 포함하는 진단 정보가 생성된다.
단계 814 및 816 은, 예로서, 단계 810 에서의 패턴 매칭에 대비하려고 지문(312-1 등)을 참조하기 위해서 적용될 수 있는 일부 처리를 예시한다. 단계 814 및 816 은 이러한 방법의 다른 단계들과는 다른 시간과 장소에서 수행될 수 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 라이브러리(258)는 특정한 핸들링 장치 및 프로세스 툴의 기준 지문을 나타내는, 802 와 유사한 고분해능 데이터로 이루어진다. 데이터는 관심 대상인 장치에 테스트 기판을 여러 번 통과시킴으로써 실험적으로 획득될 수 있다. 이러한 데이터는 장치의 디자인 데이터에 대안적으로 또는 추가적으로 획득될 수 있다. 단계 814 에서, 기준 지문 데이터가 수신된다. 816 에서, 더 큰 스케일 피쳐를 식별하기 위해서, 단계 804 에서 제 2 측정 데이터에 클러스터링이 적용된(또는 적용될) 것과 같은 방식으로 기준 데이터에 클러스터링이 적용된다. 기준 지문은 통상적으로 하나 이상의 이러한 더 큰 스케일 피쳐로 이루어지고, 이들은 클러스터링에 의해 식별되고, 패턴 매칭에서 사용되도록 라이브러리(258) 내에 기록될 수 있다.
패턴 매칭 단계(810)에서, 기판의 이력에 대응하는 관련된 지문만이 선택될 수 있도록 종래의 지식(818)이 사용될 수 있다. 예를 들어, 관심 대상인 기판이 자신의 처리 이력 중에 그러한 타입의 핸들링 장치를 한 번도 만난 바 없다면, 지문은 패턴 매칭을 고려하는 것으로부터 제외될 수 있다. 그러면, 810 에서, 선택된 후보 지문과 제 1 측정 데이터(808)에 상관되는 결함을 포함하는 고분해능 클러스터 사이에서 패턴 매칭이 수행된다. 또는, 기판의 이력에 수반되지 않는 장치들은 보고 단계(812)에서 고려되지 않도록 결과를 필터링하기 위해 사용되는 종래의 지식을 이용해서, 모든 지문에 대한 매칭이 수행될 수 있다.
도 8 의 흐름도의 단계들의 시퀀스는 가능한 유일한 시퀀스가 아니라는 것이 이해되어야 한다. 대안적인 일 실시예에서, 단계 810 은 단계 806 이전에 수행될 수 있다. 다시 말해서, 패턴 매칭은 상관의 결과를 참조하지 않고서 후보 지문들의 범위에 대해서 수행될 수 있다. 그러면 상관 결과는, 관찰된 결함과 매칭되는 것으로 보이지만 제 1 측정 데이터 내의 특정 관심 대상인 편차들에 반드시 기여하는 것은 아닌 지문들을 필터링 아웃하기 위해 사용될 수 있다. 상관 결과는 필요에 따라 패턴 매칭 이전에도, 그리고 이후에도 사용될 수 있다.
위에 언급된 특정 패턴 매칭 기법은 오직 적합한 예로서만 제공된다는 것이 이해되어야 한다. 다른 패턴 매칭 기법 및 위의 기법의 변형예도 필요할 경우 적용될 수 있다. 본 개시물의 요점은, 제 1 측정 데이터에서 관찰된 편차에 관련된 자동적으로 결과들을 자동적으로 식별하기 위해서, 상관 맵이 패턴 매칭과 공동으로 사용될 수 있는 추가적인 열쇠를 제공한다는 것이다. 위에서 설명된 바와 같이, 상관은 패턴 매칭(모든 종류가 가능함)이 적용되어야 하는 데이터의 부분들을 결정하기 위한 필터로서 사용될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 상관 결과는 패턴 매칭이 수행된 뒤에 관련 결과들을 선택하기 위한 필터로서 사용될 수 있다.
도 8 에 도시된 방법 내에서도, 패턴 인식의 상세한 구현형태 및 이러한 방법의 전체에서 이루어질 수 있는 많은 선택 사항들이 존재한다. 예를 들어, 단계 810 에서 패턴 인식은 두 개의 스테이지에서 수행될 수 있다. 우선, 관찰된 클러스터를 컴포넌트 피쳐들의 라이브러리와 비교하면서, 개별 클러스터에 기초해서 인식이 수행될 수 있다. 피쳐가 클러스터로부터 인식되면, 더 큰 핸들링 장치 지문이 인식된 피쳐들의 세트 및 그들의 공간적 관련성을 참조해서 인식될 수 있다. 또는, 각각의 장치 지문은 패턴 매칭 단계(810)에서 전체로서 직접적으로 인식될 수 있다.
다른 양태에서, 본 발명은 소프트웨어를 저장하는 컴퓨터 프로그램 제품, 예를 들어 비-일시적 메모리 디바이스를 더 제공하는데, 상기 소프트웨어는 컴퓨터에서 실행되면 컴퓨터가: 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차의 분포를 나타내는 제 1 측정 데이터를 수신하는 단계; 동일한 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판 상에서 관찰되는 결함의 분포를 나타내는 제 2 측정 데이터를 수신하는 단계; 상기 제 2 측정 데이터에서 나타나는 결함의 분포와 상기 제 1 측정 데이터에서 나타나는 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별하는 단계; 및 식별된 상관에 기초하여 상기 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보를 생성하는 단계를 수행하게 한다. 진단 보고, 유지보수 스케줄 또는 다른 보수 문서가 진단 정보를 사용하여 생성될 수 있다. 명령은 리소그래피 제조 프로세스에 직접적으로 개입하게 하는 명령들을 포함할 수 있다.
위에서 설명된 방법의 단계들은, 임의의 범용 데이터 처리 하드웨어(컴퓨터) 내에서 자동화될 수 있다. 이러한 장치는, 도 3 의 (a)에 도시되는 처리 유닛(PU), 도 1 에 도시되는 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)과 같은 현존하는 프로세서 또는 전체 프로세스 제어 시스템과 통합될 수 있다. 하드웨어는 처리 장치로부터 원격에 자리할 수 있고, 심지어 다른 나라에 위치될 수 있다.
도 9 는 적합한 데이터 처리 장치(DPA)가 표시되는 컴포넌트들을 도시한다. 장치는 컴퓨터에 의해 실행가능한 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 로딩하도록 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품이 다운로드되면, 이것은 컴퓨터 어셈블리가 전술된 바와 같이 검사 장치의 기능을 구현하게 할 수 있다.
프로세서(1227)에 연결된 메모리(1229)는 하드 디스크(1261), 판독 전용 메모리(ROM)(1262), 전기적 소거가능 프로그래밍가능 판독 전용 메모리(EEPROM)(1263) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1264)와 같은 여러 메모리 컴포넌트를 포함할 수 있다. 앞서 언급된 메모리 컴포넌트 모두가 있어야 하는 것은 아니다. 더욱이, 앞서 언급된 메모리 컴포넌트가 프로세서(1227)에 또는 서로에 대해 반드시 물리적으로 인접해야 하는 것이 아니다. 이들은 멀리 떨어져 있을 수 있다.
또한, 프로세서(1227)는 몇 가지 종류의 사용자 인터페이스, 예를 들면 키보드(1265) 또는 마우스(1266)에 연결될 수 있다. 당업자에게 알려진 터치 스크린, 트랙 볼, 발화 컨버터 또는 다른 인터페이스도 역시 사용될 수 있다.
프로세서(1227)는, 예를 들어 컴퓨터 실행가능한 코드의 형태인 데이터를 자기 디스크(1268) 또는 CDROM(1269)과 같은 데이터 캐리어로부터 판독하고, 어떤 상황에서는 여기에 데이터를 저장하도록 구성되는 읽기 유닛(1267)에 연결될 수 있다. 또한, 당업자에게 공지된 DVD 또는 다른 데이터 캐리어도 사용될 수 있다.
프로세서(1227)는 종이에 출력 데이터를 프린트하도록 프린터(1270)에, 그리고 당업자에게 공지된 임의의 다양한 타입의 디스플레이의 디스플레이(1271), 예컨대 모니터 또는 LCD(액정 디스플레이)에도 연결될 수 있다.
프로세서(1227)는 입력/출력(I/O)을 담당하는 송신기/수신기(1273)를 이용하여 통신 네트워크(1272), 예를 들면 공중 전화 교환 네트워크(PSTN), 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN) 등에 연결될 수 있다. 프로세서(1227)는 통신 네트워크(1272)를 통해 다른 통신 시스템과 통신하도록 구현될 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 외부 컴퓨터(미도시), 예를 들면 운영자의 개인용 컴퓨터는 통신 네트워크(1272)를 통해 프로세서(1227)에 로그인할 수 있다.
프로세서(1227)는 독립적 시스템 또는 병렬로 작동하는 여러 처리 유닛으로서 구현될 수 있는데, 각각의 처리 유닛은 더 큰 프로그램의 하부 태스크를 실행하도록 구현된다. 또한, 처리 유닛은 여러 하부 처리 유닛들을 가지는 하나 이상의 메인 처리 유닛으로 분할될 수 있다. 프로세서(1227)의 일부 처리 유닛은 다른 처리 유닛으로부터 일정 거리 떨어져서 위치할 수도 있고, 통신 네트워크(1272)를 통해 통신할 수 있다. 모듈들 사이의 통신은 유선 또는 무선으로 이루어질 수 있다.
컴퓨터 시스템은 본 명세서에서 논의된 기능들을 수행하도록 구현된 아날로그 및/또는 디지털 및/또는 소프트웨어 기술을 가진 임의의 신호 처리 시스템일 수 있다.
비록 특정한 참조가 위에서 광 리소그래피의 콘텍스트에서의 본 발명의 실시예의 사용에 대하여 이루어졌지만, 본 발명이 다른 애플리케이션, 예를 들어 임프린트(imprint) 리소그래피에서 사용될 수도 있고, 콘텍스트가 허용하는 경우 광 리소그래피로 제한되는 것이 아니라는 것이 인정될 것이다. 임프린트 리소그래피에서, 패터닝 장치의 토포그래피는 기판 상에 생성된 패턴을 정의한다. 패터닝 장치의 토포그래피는 기판에 공급된 레지스트의 층에 프레스될 수도 있고, 그 위에서 레지스트는 전자기 방사선, 열, 압력 또는 이들의 조합을 인가함으로써 경화된다. 패터닝 장치는 레지스트가 경화된 후에 레지스트 외부로 이동됨으로써 그 내부에 패턴을 잔류시킨다.
본원에서 사용된 "방사선" 및 "빔"이라는 용어는, 자외(UV) 방사선(예컨대, 약 365, 355, 248, 193, 157, 또는 126 nm의 파장을 가짐) 및 극자외(EUV) 방사선(예컨대, 5-20 nm 범위의 파장을 가짐), 및 이온 빔 또는 전자 빔과 같은 입자 빔을 포함하는, 모든 타입의 전자기 방사선을 망라한다.
전자 빔 리소그래피가 도 2 의 리소그래피 프로세스에서 패터닝 디바이스로서 사용되는 레티클을 생성하는 리소그래피 제조 프로세스에서 흔히 사용되기 때문에, 이것이 특히 중요하다. 레티클 상의 패턴은 스캐닝 전자 빔에 의해 직접적 기록(writing)에 의해 생성된다. 본 명세서에 개시된 기법들은, 레티클을 사용해서 기능성 디바이스를 제조하기 위한 프로세스에서와 마찬가지로, 그러한 레티클을 제조를 위한 리소그래피 프로세스에서 결함과 그들의 원인을 분석하는 데에 적용될 수 있다. 기판 상의 패턴(레티클 블랭크)이 스캐닝 전자 빔을 사용한 직접적 기록에 의해 생성된다는 것을 제외하고는 제조 프로세스는 도 2 에 도시된 것과 실질적으로 동일하다.
본 명세서에 사용된 "렌즈"라는 용어는, 문맥이 허용한다면, 굴절, 회절, 반사, 자기, 전자자기, 및 정전기 광 컴포넌트를 포함하는 다양한 타입의 광 컴포넌트 중 임의의 것 또는 조합을 가리킬 수 있다.
특정 실시예에 대한 전술한 설명은 본 발명의 전반적인 특성을 완전하게 보여주어, 당해 기술 분야에 익숙한 사람이 갖고 있는 지식을 적용함으로써 본 발명의 전반적인 개념으로부터 벗어나지 않고서도 불필요한 실험 없이 이러한 구체적인 실시예에 대한 다양한 응용을 용이하게 수정 및/또는 적응시킬 수 있을 것이다. 따라서, 이러한 수정 및 적응은 본 명세서에 제공된 교시 및 지침을 기반으로 하는 개시 실시예의 등가물의 범위 내에 있도록 의도된다. 본 명세서에서 구문 또는 어휘는 예에 의한 설명의 목적을 위한 것이고 한정하기 위한 것이 아니며, 따라서 본 명세서의 용어 또는 구문은 교시 및 지도를 고려하여 당업자에 의하여 해석되어야 한다는 것이 이해되어야 한다.
본 발명은 다음 절들에서 규정되는 바와 같은 실시예들을 포함한다:
1. 리소그래피 프로세스와 관련되어 사용되기 위한 진단 장치로서,
데이터 처리 장치를 포함하고,
상기 데이터 처리 장치는 자동적으로:
- 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차의 분포를 나타내는 제 1 측정 데이터를 수신하는 단계;
- 동일한 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판 상에서 또는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 패턴이 상기 기판으로 전사되는 패터닝 디바이스 상에서 관찰되는 결함의 분포를 나타내는 제 2 측정 데이터를 수신하는 단계;
상기 제 2 측정 데이터에서 나타나는 결함의 분포와 상기 제 1 측정 데이터에서 나타나는 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별하는 단계; 및
- 식별된 상관에 기초하여 상기 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보를 생성하는 단계를 수행하도록 프로그램되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
2. 절 1 에 규정된 장치로서,
제 1 측정 데이터의 분포는 제 1 공간 분해능으로 로컬 편차의 분포를 나타내고, 제 2 측정 데이터는 제 2 공간 분해능으로 결함의 분포를 나타내며, 상기 제 2 공간 분해능은 제 1 공간 분해능보다 더 높은, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
3. 절 1 또는 절 2 에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는 기판의 특성으로서 표면 높이의 로컬 편차를 나타내는 높이 맵 데이터에 기초하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
4. 절 3 에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는, 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계를 위하여 상기 제 1 기판이 패터닝 장치 내의 기판 지지대 상으로 로딩되는 동안 패터닝 장치에 의해 측정되는 높이 맵 데이터에 기초하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
5. 절 3 또는 절 4 에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는 적어도 제 1 높이 맵 데이터 및 제 2 높이 맵 데이터에 기초하고, 상기 제 1 높이 맵 데이터와 제 2 높이 맵 데이터는 상기 기판이 상기 기판 지지대 상에서 상이한 클램핑 조건에 노출되는 상태로 측정되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
6. 절 5 에 규정된 장치로서,
상기 상이한 클램핑 조건은 정전기 기판 지지대의 클램핑 전압의 상이한 극성을 포함하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
7. 절 5 또는 절 6 에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는 제 1 기판에서 측정된 높이 맵 데이터를 기준 높이 맵 데이터와 비교함으로써 획득되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치,
8. 절 7 에 규정된 장치로서,
상기 기준 높이 맵 데이터는 하나 이상의 기준 기판으로부터 이전에 측정된 데이터인, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
9. 절 7 에 규정된 장치로서,
상기 기준 높이 맵 데이터는 상기 제 1 기판으로부터 측정된 높이 맵 데이터를 필터링함으로써 적어도 부분적으로 생성되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
10. 절 1 내지 절 9 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는: (i) 제 1 기판이 상기 패터닝 장치의 기판 지지대 상에서 제 1 클램핑 조건에 노출되는 상태로 제 1 기판으로부터 측정된 제 1 높이 맵 데이터; (ii) 동일한 제 1 클램핑 조건에 노출되며 결함이 없는 기판을 나타내는 제 1 기준 높이 맵 데이터 - 기준 기판은 결함이 없는 것으로 간주됨-; (iii) 상기 제 1 기판이 제 1 클램핑력과 다른 제 2 클램핑 조건에 노출되는 상태로 상기 제 1 기판으로부터 측정된 제 2 높이 맵 데이터; 및(iv) 동일한 제 2 클램핑 조건에 노출되며 결함이 없는 기판을 나타내는 제 2 기준 높이 맵 데이터를 비교함으로써 획득되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
11. 절 1 내지 절 3 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는, 제 1 기판이 패터닝 단계 이후에 기판 지지대로부터 제거된 후에 상기 기판 지지대로부터 패터닝 장치에 의해 측정되는 데이터를 포함하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
12. 절 11 에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는 상기 기판 지지대에 걸친 정전 전하의 로컬 편차를 나타내는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
13. 절 1 내지 절 12 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
상기 제 2 측정 데이터는 상기 기판의 반대면(reverse side)을 직접 검사하는 검사 툴에 의해 관찰된 결함을 나타내는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
14. 절 1 내지 절 13 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
상기 제 1 측정 데이터는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 상기 기판에 적용된 패턴의 하나 이상의 성능 파라미터의 로컬 편차를 나타내는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
15. 절 13 에 규정된 장치로서,
상기 성능 파라미터는, 상기 리소그래피 프로세스의 두 개 이상의 별개의 패터닝 단계들에서 적용된 피쳐들 사이의 위치 편차인 오버레이 오차인, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
16. 절 1 내지 절 15 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
상기 프로세서에는 결함 지문의 데이터베이스가 더욱 제공되고, 각각의 결함 지문은 상기 리소그래피 프로세스에 있는 하나 이상의 특정 처리 동작과 연관된 결함의 공간적 분포를 나타내며,
진단 정보를 생성하는 단계는, 식별된 상관을 사용하여, 결함 지문들 중 어느 것이 - 존재한다면 - 상기 제 2 측정 데이터의 관련 부분에서 관찰되는 결함의 공간적 분포와 매칭되는지 인식하는 단계를 포함하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
17. 절 16 에 있어서,
상기 프로세서는 상기 결함들 사이의 거리의 분포의 공간 주파수를 참조하여 상기 지문을 인식하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
18. 절 16 또는 절 17 의 장치로서,
상기 프로세서는
- 제 2 측정 데이터 내의 결함 포인트들의 클러스터를 식별하고
- 식별된 상관에 의해 표시되는 제 2 측정 데이터의 부분에 존재하는 클러스터들을 관련된 클러스터로서 식별하며,
- 관련된 것으로 식별된 클러스터를 결함 지문을 인식하는 데에 사용하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
19. 절 1 내지 절 18 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
프로세서는:
- 제 1 측정 데이터로부터 기판에 걸쳐 공간적으로 분포된 다수의 영역에 있는 로컬 편차의 분포를 나타내는 편차 맵을 유도하고;
- 제 2 측정 데이터로부터 편차 맵의 영역의 공간적 분포에 대응하는, 영역에서 관찰되는 결함의 밀도를 나타내는 결함 맵을 유도하며;
- 결함 맵에 있는 결함의 밀도가 편차 맵에 있는 로컬 편차의 밀도와 상관되는 영역들을 식별함으로써 상기 상관을 식별하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
20. 절 19 에 규정된 장치로서,
상기 결함 밀도 맵 및 결과적으로 얻어지는 상관은 상이한 결함 크기 간격들에 대해 생성되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
21. 절 19 내지 절 20 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
맞춤형 임계의 함수로서 데이터를 특정한 값으로 정규화하기 위해서 가중치 함수가 상기 측정 맵에 적용되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
22. 절 1 내지 절 21 중 어느 하나에 규정된 장치로서,
상기 진단 장치는, 상기 리소그래피 프로세스가 상이한 개별 기판 상에 상이한 개별 처리 장치에 의해 상기 처리 단계들 중 하나 이상을 수행하는 것을 포함하는 경우에 사용되도록 적응되고,
상기 프로세서는, 개별 처리 장치 중 어느 것이 상기 제 1 기판 상에 수행된 주어진 처리 단계를 위해 사용되었는지를 식별하는 콘텍스트 데이터를 사용하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치.
23. 하나 이상의 리소그래피 패터닝 장치 및 기판 핸들링 장치와 연관된 하나 이상의 다른 처리 장치를 포함하는 리소그래피 처리 시스템으로서,
절 1 내지 절 22 중 어느 하나에 규정된 진단 장치를 더 포함하는, 리소그래피 처리 시스템.
24. 절 23 에 규정된 리소그래피 처리 시스템으로서,
상기 진단 정보는 상기 처리 장치 중 특정한 하나를 상기 로컬 편차의 의심되는 원인으로 식별하는, 리소그래피 처리 시스템.
25. 절 23 또는 절 24 에 규정된 리소그래피 처리 시스템으로서,
상기 리소그래피 처리 시스템은 상기 제 2 측정 데이터의 소스로서 기판 후면 검사 장치를 더 포함하는, 리소그래피 처리 시스템.
26. 절 23 또는 절 24 에 규정된 리소그래피 처리 시스템으로서,
상기 리소그래피 처리 시스템은 상기 제 2 측정 데이터의 소스로서 레티클 후면 검사 장치를 더 포함하는, 리소그래피 처리 시스템.
27. 절 23 내지 절 25 중 어느 하나에 규정된 리소그래피 처리 시스템으로서,
상기 진단 장치는, 유지보수 동작이 상기 진단 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 제어되도록, 상기 리소그래피 처리 시스템의 제어 시스템과 통신하도록 구성되는, 리소그래피 처리 시스템.
28. 소프트웨어를 저장하는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 비-일시적 메모리 디바이스로서,
상기 소프트웨어는 컴퓨터에서 실행되면 컴퓨터가:
리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차의 분포를 나타내는 제 1 측정 데이터를 수신하는 단계;
동일한 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판 상에서 또는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 패턴이 상기 기판으로 전사되는 패터닝 디바이스 상에서 관찰되는 결함의 분포를 나타내는 제 2 측정 데이터를 수신하는 단계;
상기 제 2 측정 데이터에서 나타나는 결함의 분포와 상기 제 1 측정 데이터에서 나타나는 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별하는 단계; 및
식별된 상관에 기초하여 상기 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보를 생성하는 단계를 수행하게 하는, 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 비-일시적 메모리 디바이스.
본 발명의 적용 범위 및 범위는 전술한 예시 실시예의 어떠한 것에 의해서도 한정되어서는 안되며, 후속하는 청구범위 및 그 균등물에 따라서만 정해져야 한다.
Claims (15)
- 리소그래피 프로세스와 관련되어 사용되기 위한 진단 장치로서,
데이터 처리 장치를 포함하고,
상기 데이터 처리 장치는 자동적으로:
- 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차의 분포를 나타내는 제 1 측정 데이터를 수신하는 단계;
- 동일한 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판 상에서 또는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 패턴이 상기 기판으로 전사되는 패터닝 디바이스 상에서 관찰되는 결함의 분포를 나타내는 제 2 측정 데이터를 수신하는 단계;
- 상기 제 2 측정 데이터에서 나타나는 결함의 분포와 상기 제 1 측정 데이터에서 나타나는 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별하는 단계; 및
- 식별된 상관에 기초하여 상기 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보를 생성하는 단계를 수행하도록 프로그램되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항에 있어서,
제 1 측정 데이터의 분포는 제 1 공간 분해능으로 로컬 편차의 분포를 나타내고, 제 2 측정 데이터는 제 2 공간 분해능으로 결함의 분포를 나타내며, 상기 제 2 공간 분해능은 제 1 공간 분해능보다 더 높은, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 제 1 측정 데이터는 기판의 특성으로서 표면 높이의 로컬 편차를 나타내는 높이 맵 데이터에 기초하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 3 항에 있어서,
상기 제 1 측정 데이터는, 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계를 위하여 제 1 기판이 패터닝 장치 내의 기판 지지대 상으로 로딩되는 동안 패터닝 장치에 의해 측정되는 높이 맵 데이터에 기초하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
상기 제 1 측정 데이터는 적어도 제 1 높이 맵 데이터 및 제 2 높이 맵 데이터에 기초하고, 상기 제 1 높이 맵 데이터와 제 2 높이 맵 데이터는 상기 기판이 상기 기판 지지대 상에서 상이한 클램핑 조건에 노출되는 상태로 측정되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 1 측정 데이터는: (i) 제 1 기판이 상기 패터닝 장치의 기판 지지대 상에서 제 1 클램핑 조건에 노출되는 상태로 제 1 기판으로부터 측정된 제 1 높이 맵 데이터; (ii) 동일한 제 1 클램핑 조건에 노출되며 결함이 없는 기판을 나타내는 제 1 기준 높이 맵 데이터 - 기준 기판은 결함이 없는 것으로 간주됨-; (iii) 상기 제 1 기판이 제 1 클램핑력과 다른 제 2 클램핑 조건에 노출되는 상태로 상기 제 1 기판으로부터 측정된 제 2 높이 맵 데이터; 및 (iv) 동일한 제 2 클램핑 조건에 노출되며 결함이 없는 기판을 나타내는 제 2 기준 높이 맵 데이터를 비교함으로써 획득되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 1 측정 데이터는, 제 1 기판이 패터닝 단계 이후에 기판 지지대로부터 제거된 후에 상기 기판 지지대로부터 패터닝 장치에 의해 측정되는 데이터를 포함하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 제 1 측정 데이터는 상기 기판 지지대에 걸친 정전 전하(electrostatic charging)의 로컬 편차를 나타내는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 2 측정 데이터는 상기 기판의 반대면(reverse side)을 직접 검사하는 검사 툴에 의해 관찰된 결함을 나타내는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제 1 측정 데이터는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 상기 기판에 적용된 패턴의 하나 이상의 성능 파라미터의 로컬 편차를 나타내는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 9 항에 있어서,
성능 파라미터는, 상기 리소그래피 프로세스의 두 개 이상의 별개의 패터닝 단계들에서 적용된 피쳐들 사이의 위치 편차인 오버레이 오차인, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
프로세서에는 결함 지문의 데이터베이스가 더욱 제공되고, 각각의 결함 지문은 상기 리소그래피 프로세스에 있어서 하나 이상의 특정 처리 동작과 연관된 결함의 공간적 분포를 나타내며,
상기 진단 정보를 생성하는 단계는, 식별된 상관을 사용하여, 존재한다면 결함 지문들 중 어느 것이 상기 제 2 측정 데이터의 관련 부분에서 관찰되는 결함의 공간적 분포와 매칭되는지 인식하는 단계를 포함하는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 진단 장치는, 상기 리소그래피 프로세스가 상이한 개별 기판 상에 상이한 개별 처리 장치에 의해 처리 단계들 중 하나 이상을 수행하는 것을 포함하는 경우에 사용되도록 되어 있고,
프로세서는, 개별 처리 장치 중 어느 것이 제 1 기판 상에서 주어진 처리 단계를 위해 사용되었는지를 식별하는 콘텍스트 데이터를 사용하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스용 진단 장치. - 하나 이상의 리소그래피 패터닝 장치 및 연관된 기판 핸들링 장치를 갖는 하나 이상의 다른 처리 장치를 포함하는 리소그래피 처리 시스템으로서,
제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항의 진단 장치를 더 포함하는, 리소그래피 처리 시스템. - 소프트웨어를 저장하는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 비-일시적 메모리 디바이스로서,
상기 소프트웨어는 컴퓨터에서 실행되면 컴퓨터로 하여금:
리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판의 특성의 로컬 편차의 분포를 나타내는 제 1 측정 데이터를 수신하는 단계;
동일한 리소그래피 프로세스를 거치는 하나 이상의 기판 상에서 또는 상기 리소그래피 프로세스의 패터닝 단계에서 패턴이 상기 기판으로 전사되는 패터닝 디바이스 상에서 관찰되는 결함의 분포를 나타내는 제 2 측정 데이터를 수신하는 단계;
상기 제 2 측정 데이터에서 나타나는 결함의 분포와 상기 제 1 측정 데이터에서 나타나는 로컬 편차의 분포 사이의 상관을 식별하는 단계; 및
식별된 상관에 기초하여 상기 리소그래피 프로세스에 관련된 진단 정보를 생성하는 단계를 수행하게 하는, 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 비-일시적 메모리 디바이스.
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