KR20180027578A - 리소그래피 장치 및 디바이스 제조 방법 - Google Patents
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Abstract
복수의 기판들의 변형을 특성화하는 방법이 설명된다. 본 방법은: - 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)에 대해 그리고 복수의 기판들에 대해 정렬 마크의 위치를 측정하는 단계; - n 개의 정렬 마크 위치 측정들과 공칭 정렬 마크 위치 간의 차이로서 위치 편차를 결정하는 단계; - 위치 편차들을 데이터 세트들로 그룹화하는 단계; - 평균 데이터 세트를 결정하는 단계; - 데이터 세트들로부터 평균 데이터 세트를 감산하여, 복수의 가변 데이터 세트들을 얻는 단계; - 가변 데이터 세트들 상에 블라인드 소스 분리 방법을 수행하고, 이로 인해 가변 데이터 세트들을, 가변 데이터 세트들의 주성분들을 나타내는 고유웨이퍼들의 세트로 분해하는 단계; - 고유웨이퍼들의 세트를, 마크 변형 고유웨이퍼들의 세트 및 기판 변형 고유웨이퍼들의 세트로 세분화하는 단계를 포함한다.
Description
본 출원은 2015년 7월 13일에 출원된 EP 출원 15176521.1 및 2016년 6월 22일에 출원된 EP 출원 16175702.6의 우선권을 주장하며, 이들은 본 명세서에서 전문이 인용참조된다.
본 발명은 복수의 기판들의 변형을 특성화하는 방법, 기판 정렬 방법, 정렬 시스템, 리소그래피 장치, 오버레이 측정 방법, 메트롤로지 시스템 및 디바이스 제조 방법에 관한 것이다.
리소그래피 장치는 기판 상으로, 통상적으로는 기판의 타겟부 상으로 원하는 패턴을 적용시키는 기계이다. 리소그래피 장치는, 예를 들어 집적 회로(IC)의 제조에 사용될 수 있다. 그 경우, 대안적으로 마스크 또는 레티클이라 칭하는 패터닝 디바이스가 IC의 개별 층에 형성될 회로 패턴을 생성하기 위해 사용될 수 있다. 이 패턴은 기판(예컨대, 실리콘 웨이퍼)의 (예를 들어, 다이의 일부분, 한 개 또는 수 개의 다이들을 포함하는) 타겟부 상으로 전사(transfer)될 수 있다. 패턴의 전사는 통상적으로 기판에 제공된 방사선-감응재(레지스트)층 상으로의 이미징(imaging)을 통해 수행된다. 일반적으로, 단일 기판은 연속하여 패터닝되는 인접한 타겟부들의 네트워크를 포함할 것이다. 종래의 리소그래피 장치는, 한번에 타겟부 상으로 전체 패턴을 노광함으로써 각각의 타겟부가 조사(irradiate)되는, 소위 스테퍼들, 및 방사선 빔을 통해 주어진 방향("스캐닝"- 방향)으로 패턴을 스캐닝하는 한편, 이 방향과 평행한 방향(같은 방향으로 평행한 방향) 또는 역-평행 방향(반대 방향으로 평행한 방향)으로 기판을 동기적으로 스캐닝함으로써 각각의 타겟부가 조사되는, 소위 스캐너들을 포함한다. 또한, 기판 상으로 패턴을 임프린트(imprint)함으로써, 패터닝 디바이스로부터 기판으로 패턴을 전사할 수도 있다.
통상적으로, 제조되는 바와 같은 집적 회로들은 상이한 패턴들을 포함하는 복수의 층들을 포함하고, 각각의 층은 앞서 설명된 바와 같은 노광 공정을 이용하여 생성된다. 제조되는 집적 회로의 적절한 작동을 보장하기 위해, 연속적으로 노광된 층들이 서로 적절히 정렬될 필요가 있다. 이를 실현하기 위해, 통상적으로 기판들에 소위 복수의 정렬 마크들(정렬 타겟들이라고도 함)이 제공되고, 이에 의하여 이전에 노광된 패턴의 위치를 결정 또는 추산하는데 정렬 마크들의 위치가 사용되며, 이 위치가 이전에 노광된 패턴과 정렬되거나 일치하여(in line) 노광될 후속 패턴에 대한 타겟 위치이기 때문에, 상기 위치는 타겟 위치라고도 칭해진다. 이와 같이, 후속 층의 노광 이전에, 정렬 마크들의 위치가 결정되며, 이전에 노광된 패턴의 위치를 결정하는데 사용된다.
통상적으로, 이러한 정렬 마크들의 위치를 결정하기 위해, 예를 들어 정렬 마크 또는 타겟 상으로 방사선 빔을 투영하고, 반사된 방사선 빔에 기초하여 정렬 마크의 위치를 결정하도록 구성될 수 있는 정렬 센서가 적용된다. 이상적으로는, 정렬 마크의 측정된 위치가 정렬 마크의 실제 위치에 대응할 것이다. 하지만, 다양한 원인들이 정렬 마크의 실제 위치와 측정된 위치 사이에 편차를 유도할 수 있다. 특히, 예를 들어 리소그래피 장치 외부에서 기판의 처리에 의해 야기되는 정렬 마크의 변형이 언급된 편차를 유도할 수 있다. 정렬 마크들의 측정된 위치들이 타겟 위치들 또는 부분들, 즉 후속 패턴이 투영되어야 하는 위치들을 결정하는데 사용되기 때문에, 실제 마크 위치와 측정된 마크 위치 간의 편차는 상기 타겟 위치의 오결정(erroneous determination)을 야기할 수 있다.
그 결과로, 이전에 노광된 패턴과 일치하지 않는, 즉 정렬되지 않는 위치에 후속 층이 투영되거나 노광될 수 있는데, 이는 소위 오버레이 오차를 유도한다. 리소그래피 처리 환경에서, 노광된 기판들은, 예를 들어 기판 상의 오버레이 또는 오버레이 분포를 측정하도록 구성된 메트롤로지 툴 또는 시스템에서 검사될 수 있다. 이러한 오버레이 또는 오버레이 분포가 알려지면, 이는 노광 공정의 정확성을 개선하기 위해 노광 공정에 대한 피드백으로서 적용될 수 있다. 오버레이를 결정하기 위해, 기판에 걸쳐 분포될 수 있는 오버레이 마크들이 정렬 마크들과 유사한 방식으로 이용된다. 하지만, 이러한 오버레이 측정들은 오버레이 마크들의 변형에 영향을 받을 수도 있다.
후속 패턴의 노광을 수행하기 전에, 패터닝 디바이스와 기판 상의 이전에 노광된 패턴의 더 정확한 정렬을 얻는 것이 바람직하다. 또한, 기판 또는 다수의 기판들 상의 오버레이 오차의 더 정확한 평가(assessment)를 제공하는 것이 바람직할 것이다.
본 발명의 일 실시형태에 따르면, 각각의 기판이 복수의 m 개의 정렬 마크들을 포함하는 복수의 S 개의 기판들의 변형을 특성화하는 방법이 제공되고, 본 방법은:
- 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판에 대해;
- 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판 상의 복수의 m 개의 정렬 마크들의 각각에 대해;
- 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해, 각각의 정렬 측정 파라미터를 이용하여 각각의 정렬 마크의 위치를 측정하여, 각각의 기판 상의 각각의 정렬 마크에 대한 n 개의 정렬 마크 위치 측정들을 얻는 단계;
- 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해, n 개의 정렬 마크 위치 측정들과 공칭 정렬 마크 위치 간의 차이로서 위치 편차를 결정하고, 이로 인해 각각의 기판의 각각의 정렬 마크(m)에 대한 n 개의 위치 편차들을 얻는 단계를,
수행하는 단계;
위치 편차들을 복수의 데이터 세트들로 그룹화하는 단계;
- 평균 데이터 세트를 결정하는 단계;
- 복수의 데이터 세트들의 각각으로부터 평균 데이터 세트를 감산하여, 복수의 가변 데이터 세트들을 얻는 단계;
- 가변 데이터 세트들 상에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 같은 블라인드 소스 분리 방법(blind source separation method)을 수행하고, 이로 인해 가변 데이터 세트들을, 가변 데이터 세트들의 주성분들을 나타내는 고유웨이퍼(eigenwafer)들의 세트로 분해하는 단계;
- 고유웨이퍼들의 세트를, 마크 변형 고유웨이퍼들의 세트 및 기판 변형 고유웨이퍼들의 세트로 세분화(subdivide)하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시형태에 따르면, 각각의 기판이 복수의 m 개의 오버레이 타겟들을 포함하는 복수의 S 개의 기판들을 이용하여 오버레이 측정 공정을 특성화하는 방법이 제공되고, 본 방법은:
- 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판에 대해;
- 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판 상의 복수의 m 개의 오버레이 타겟들의 각각에 대해;
- 복수의 n 개의 상이한 오버레이 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해, 각각의 오버레이 측정 파라미터를 이용하여 각각의 오버레이 타겟의 오버레이를 측정함으로써 오버레이 측정들의 세트를 도출하여, 각각의 기판 상의 각각의 오버레이 타겟에 대한 n 개의 오버레이 타겟 측정들을 얻는 단계를,
수행하는 단계;
- 오버레이 측정들의 세트에 기초하여:
- 오버레이 측정들의 세트의 기판-대-기판 오버레이 변동,
- 상이한 오버레이 측정 파라미터들(λ)을 이용하여 얻어진 오버레이 측정들을 조합함에 의한 색-대-색(color-to-color) 오버레이 차이, 및;
- 색-대-색 차이의 기판-대-기판 변동을,
결정하는 단계;
- 색-대-색 차이의 기판-대-기판 변동의 가중 선형 조합(weighted linear combination)으로서, 기판-대-기판 오버레이 변동을 표현하여, 가중 계수(weight coefficient)들을 갖는 수학식들의 세트를 얻는 단계;
- 가중 계수들에 대한 수학식들의 세트를 푸는 단계를 포함한다.
이제, 대응하는 참조 부호들이 대응하는 부분들을 나타내는 첨부한 개략적인 도면들을 참조하여 단지 예시로서 본 발명의 실시예들이 설명될 것이다:
- 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 도시하는 도면;
- 도 2는 상이한 측정 파라미터들을 적용할 때 수 개의 가능한 정렬 측정 결과들을 도시하는 도면;
- 도 3a 및 도 3b는 기판 변형 또는 마크 변형에 의해 야기되는, 측정된 바와 같은 수 개의 가능한 위치 편차를 도시하는 도면;
- 도 4는 정렬 마크 및 가능한 정렬 마크 변형의 단면도;
- 도 5는 데이터 세트들로의 정렬 마크들의 위치적 편차들의 가능한 그룹화를 개략적으로 도시하는 도면;
- 도 6은 수 개의 가능한 고유웨이퍼를 개략적으로 도시하는 도면;
- 도 7은 오버레이 측정 셋업을 개략적으로 도시하는 도면;
- 도 8은 오버레이 타겟이 변형되는 오버레이 측정 셋업을 개략적으로 도시하는 도면; 및
- 도 9는 본 발명에 따른 방법의 흐름도를 개략적으로 도시하는 도면이다.
- 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 도시하는 도면;
- 도 2는 상이한 측정 파라미터들을 적용할 때 수 개의 가능한 정렬 측정 결과들을 도시하는 도면;
- 도 3a 및 도 3b는 기판 변형 또는 마크 변형에 의해 야기되는, 측정된 바와 같은 수 개의 가능한 위치 편차를 도시하는 도면;
- 도 4는 정렬 마크 및 가능한 정렬 마크 변형의 단면도;
- 도 5는 데이터 세트들로의 정렬 마크들의 위치적 편차들의 가능한 그룹화를 개략적으로 도시하는 도면;
- 도 6은 수 개의 가능한 고유웨이퍼를 개략적으로 도시하는 도면;
- 도 7은 오버레이 측정 셋업을 개략적으로 도시하는 도면;
- 도 8은 오버레이 타겟이 변형되는 오버레이 측정 셋업을 개략적으로 도시하는 도면; 및
- 도 9는 본 발명에 따른 방법의 흐름도를 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 개략적으로 도시한다. 장치는 방사선 빔(B)(예를 들어, UV 방사선 또는 여하한의 다른 적합한 방사선)을 컨디셔닝하도록 구성된 조명 시스템(일루미네이터)(IL), 및 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 지지하도록 구성되고, 소정 파라미터들에 따라 패터닝 디바이스를 정확히 위치시키도록 구성된 제 1 위치설정 디바이스(PM)에 연결된 마스크 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT)를 포함한다. 또한, 장치는 기판(예를 들어, 레지스트-코팅된 웨이퍼)(W)을 유지하도록 구성되고, 소정 파라미터들에 따라 기판을 정확히 위치시키도록 구성된 제 2 위치설정 디바이스(PW)에 연결된 기판 테이블(예를 들어, 웨이퍼 테이블)(WT) 또는 "기판 지지체"를 포함한다. 또한, 장치는 기판(W)의 (예를 들어, 하나 이상의 다이를 포함하는) 타겟부(C) 상으로 패터닝 디바이스(MA)에 의해 방사선 빔(B)에 부여된 패턴을 투영하도록 구성된 투영 시스템(예를 들어, 굴절 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함한다.
조명 시스템은 방사선을 지향, 성형 또는 제어하기 위하여, 굴절, 반사, 자기, 전자기, 정전기 또는 다른 형태의 광학 구성요소들, 또는 이의 여하한의 조합과 같은 다양한 형태의 광학 구성요소들을 포함할 수 있다.
마스크 지지 구조체는 패터닝 디바이스를 지지, 즉 그 무게를 견딘다. 이는 패터닝 디바이스의 방위, 리소그래피 장치의 디자인, 및 예를 들어 패터닝 디바이스가 진공 환경에서 유지되는지의 여부와 같은 다른 조건들에 의존하는 방식으로 패터닝 디바이스를 유지한다. 마스크 지지 구조체는 패터닝 디바이스를 유지하기 위해 기계적, 진공, 정전기, 또는 다른 클램핑 기술들을 이용할 수 있다. 마스크 지지 구조체는, 예를 들어 필요에 따라 고정되거나 이동가능할 수 있는 프레임 또는 테이블일 수 있다. 마스크 지지 구조체는, 패터닝 디바이스가 예를 들어 투영 시스템에 대해 원하는 위치에 있을 것을 보장할 수 있다. 본 명세서의 "레티클" 또는 "마스크"라는 용어의 어떠한 사용도 "패터닝 디바이스"라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 "패터닝 디바이스"라는 용어는, 기판의 타겟부에 패턴을 생성하기 위해서, 방사선 빔의 단면에 패턴을 부여하는데 사용될 수 있는 여하한의 디바이스를 언급하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 방사선 빔에 부여된 패턴은, 예를 들어 패턴이 위상-시프팅 피처(phase-shifting feature) 또는 소위 어시스트 피처(assist feature)들을 포함하는 경우, 기판의 타겟부 내의 원하는 패턴과 정확히 일치하지 않을 수도 있다는 것을 유의하여야 한다. 일반적으로, 방사선 빔에 부여된 패턴은 집적 회로와 같이 타겟부에 생성될 디바이스의 특정 기능 층에 해당할 것이다.
패터닝 디바이스는 투과형 또는 반사형일 수 있다. 패터닝 디바이스의 예로는 마스크, 프로그램가능한 거울 어레이, 및 프로그램가능한 LCD 패널들을 포함한다. 마스크는 리소그래피 분야에서 잘 알려져 있으며, 다양한 하이브리드(hybrid) 마스크 타입들뿐만 아니라, 바이너리(binary)형, 교번 위상-시프트형 및 감쇠 위상-시프트형과 같은 마스크 타입들을 포함한다. 프로그램가능한 거울 어레이의 일 예시는 작은 거울들의 매트릭스 구성을 채택하며, 그 각각은 입사하는 방사선 빔을 상이한 방향으로 반사시키도록 개별적으로 기울어질 수 있다. 기울어진 거울들은 거울 매트릭스에 의해 반사되는 방사선 빔에 패턴을 부여한다.
본 명세서에서 사용되는 "투영 시스템"이라는 용어는, 사용되는 노광 방사선에 대하여, 또는 침지 액체의 사용 또는 진공의 사용과 같은 다른 인자들에 대하여 적절하다면, 굴절, 반사, 카타디옵트릭(catadioptric), 자기, 전자기 및 정전기 광학 시스템, 또는 이의 여하한의 조합을 포함하는 여하한의 타입의 투영 시스템을 내포하는 것으로서 폭넓게 해석되어야 한다. 본 명세서의 "투영 렌즈"라는 용어의 어떠한 사용도 "투영 시스템"이라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다.
본 명세서에 도시된 바와 같이, 장치는 (예를 들어, 투과 마스크를 채택하는) 투과형으로 구성된다. 대안적으로, 장치는 (예를 들어, 앞서 언급된 바와 같은 타입의 프로그램가능한 거울 어레이를 채택하거나, 반사 마스크를 채택하는) 반사형으로 구성될 수 있다.
리소그래피 장치는 2 개(듀얼 스테이지) 이상의 기판 테이블들 또는 "기판 지지체들"(및/또는 2 이상의 마스크 테이블들 또는 "마스크 지지체들")을 갖는 형태로 구성될 수 있다. 이러한 "다수 스테이지" 기계에서는 추가 테이블 또는 지지체들이 병행하여 사용될 수 있거나, 하나 이상의 테이블 또는 지지체들이 노광에 사용되고 있는 동안 하나 이상의 다른 테이블 또는 지지체들에서는 준비작업 단계가 수행될 수 있다.
또한, 리소그래피 장치는 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채우기 위해서, 기판의 적어도 일부분이 비교적 높은 굴절률을 갖는 액체, 예컨대 물로 덮일 수 있는 형태로도 구성될 수 있다. 또한, 침지 액체는 리소그래피 장치 내의 다른 공간들, 예를 들어 마스크와 투영 시스템 사이에도 적용될 수 있다. 침지 기술은 투영 시스템의 개구수를 증가시키기 위해 사용될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 "침지"라는 용어는 기판과 같은 구조체가 액체에 담가져야(submerged) 함을 의미하는 것이라기보다는, 노광시 액체가 투영 시스템과 기판 사이에 놓이기만 하면 된다는 것을 의미한다.
도 1을 참조하면, 일루미네이터(IL)는 방사선 소스(SO)로부터 방사선 빔을 수용한다. 예를 들어, 소스가 엑시머 레이저(excimer laser)인 경우, 소스 및 리소그래피 장치는 별도의 개체일 수 있다. 이러한 경우, 소스는 리소그래피 장치의 일부분을 형성하는 것으로 간주되지 않으며, 방사선 빔은 예를 들어 적절한 지향 거울 및/또는 빔 익스팬더(beam expander)를 포함하는 빔 전달 시스템(BD)의 도움으로, 소스(SO)로부터 일루미네이터(IL)로 통과된다. 다른 경우, 예를 들어 소스가 수은 램프인 경우, 소스는 리소그래피 장치의 통합부일 수 있다. 소스(SO) 및 일루미네이터(IL)는, 필요에 따라 빔 전달 시스템(BD)과 함께 방사선 시스템이라고 칭해질 수 있다.
일루미네이터(IL)는 방사선 빔의 각도 세기 분포를 조정하도록 구성된 조정기(AD)를 포함할 수 있다. 일반적으로, 일루미네이터의 퓨필 평면의 세기 분포의 적어도 외반경 및/또는 내반경 크기(통상적으로, 각각 외측-σ 및 내측-σ라 함)가 조정될 수 있다. 또한, 일루미네이터(IL)는 인티그레이터(IN) 및 콘덴서(CO)와 같이, 다양한 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다. 일루미네이터는 방사선 빔의 단면에 원하는 균일성 및 세기 분포를 갖기 위해, 방사선 빔을 컨디셔닝하는데 사용될 수 있다.
방사선 빔(B)은 마스크 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT)에 유지되는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)에 입사되며, 패터닝 디바이스에 의해 패터닝된다. 마스크(MA)를 가로질렀으면, 방사선 빔(B)은 투영 시스템(PS)을 통과하며, 기판(W)의 타겟부(C) 상에 빔을 포커스한다. 제 2 위치설정 디바이스(PW) 및 위치 센서(IF)[예를 들어, 간섭계 디바이스(interferometric device), 리니어 인코더(linear encoder) 또는 용량성 센서(capacitive sensor)]의 도움으로, 기판 테이블(WT)은 예를 들어 방사선 빔(B)의 경로에 상이한 타겟부(C)들을 위치시키도록 정확하게 이동될 수 있다. 이와 유사하게, 제 1 위치설정 디바이스(PM) 및 또 다른 위치 센서(도 1에 명확히 도시되지 않음)는, 예를 들어 마스크 라이브러리(mask library)로부터의 기계적인 회수 후에, 또는 스캔하는 동안, 방사선 빔(B)의 경로에 대해 마스크(MA)를 정확히 위치시키는 데 사용될 수 있다. 일반적으로, 마스크 테이블(MT)의 이동은 장-행정 모듈(long-stroke module: 개략 위치설정) 및 단-행정 모듈(short-stroke module: 미세 위치설정)의 도움으로 실현될 수 있으며, 이는 제 1 위치설정 디바이스(PM)의 일부분을 형성한다. 이와 유사하게, 기판 테이블(WT) 또는 "기판 지지체"의 이동은 장-행정 모듈 및 단-행정 모듈을 이용하여 실현될 수 있으며, 이는 제 2 위치설정 디바이스(PW)의 일부분을 형성한다. (스캐너와는 달리) 스테퍼의 경우, 마스크 테이블(MT)은 단-행정 액추에이터에만 연결되거나 고정될 수 있다. 마스크(MA) 및 기판(W)은 마스크 정렬 마크들(M1, M2) 및 기판 정렬 마크들(P1, P2)을 이용하여 정렬될 수 있다. 비록, 예시된 기판 정렬 마크들은 지정된(dedicated) 타겟부들을 차지하고 있지만, 그것들은 타겟부들 사이의 공간들 내에 위치될 수도 있다[이들은 스크라이브-레인 정렬 마크(scribe-lane alignment mark)들로 알려져 있다]. 이와 유사하게, 마스크(MA)에 하나 이상의 다이가 제공되는 상황들에서, 마스크 정렬 마크들은 다이들 사이에 위치될 수 있다.
도시된 장치는 다음 모드들 중 적어도 하나에서 사용될 수 있다:
1. 스텝 모드에서, 마스크 테이블(MT) 또는 "마스크 지지체", 및 기판 테이블(WT) 또는 "기판 지지체"는 기본적으로 정지 상태로 유지되는 한편, 방사선 빔에 부여되는 전체 패턴은 한번에 타겟부(C) 상에 투영된다[즉, 단일 정적 노광(single static exposure)]. 그 후, 기판 테이블(WT) 또는 "기판 지지체"는 상이한 타겟부(C)가 노광될 수 있도록 X 및/또는 Y 방향으로 시프트된다. 스텝 모드에서, 노광 필드의 최대 크기는, 단일 정적 노광 시에 이미징되는 타겟부(C)의 크기를 제한한다.
2. 스캔 모드에서, 마스크 테이블(MT) 또는 "마스크 지지체", 및 기판 테이블(WT) 또는 "기판 지지체"는 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상으로 투영되는 동안에 동기적으로 스캐닝된다[즉, 단일 동적 노광(single dynamic exposure)]. 마스크 테이블(MT) 또는 "마스크 지지체"에 대한 기판 테이블(WT) 또는 "기판 지지체"의 속도 및 방향은 투영 시스템(PS)의 확대(축소) 및 이미지 반전 특성에 의하여 결정될 수 있다. 스캔 모드에서, 노광 필드의 최대 크기는 단일 동적 노광시 타겟부의 (스캐닝 되지 않는 방향으로의) 폭을 제한하는 반면, 스캐닝 동작의 길이는 타겟부의 (스캐닝 방향으로의) 높이를 결정한다.
3. 또 다른 모드에서, 마스크 테이블(MT) 또는 "마스크 지지체"는 프로그램가능한 패터닝 디바이스를 유지하여 기본적으로 정지된 상태로 유지되며, 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상으로 투영되는 동안, 기판 테이블(WT) 또는 "기판 지지체"가 이동되거나 스캐닝된다. 이 모드에서는, 일반적으로 펄스화된 방사선 소스(pulsed radiation source)가 채택되며, 프로그램가능한 패터닝 디바이스는 기판 테이블(WT) 또는 "기판 지지체"의 매 이동 후에, 또는 스캔 중에 계속되는 방사선 펄스 사이사이에 필요에 따라 업데이트된다. 이 작동 모드는 앞서 언급된 바와 같은 타입의 프로그램가능한 거울 어레이와 같은 프로그램가능한 패터닝 디바이스를 이용하는 마스크없는 리소그래피(maskless lithography)에 용이하게 적용될 수 있다.
또한, 상술된 사용 모드들의 조합 및/또는 변형, 또는 완전히 다른 사용 모드들이 채택될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 리소그래피 장치는 기판 상에 존재하는 하나 이상의 정렬 마크들의 위치를 결정하도록 구성된 정렬 시스템(AS)을 더 포함한다.
본 발명에 따른 정렬 시스템(AS) 또는 본 발명에 따른 정렬 방법은 기판 상에 제공된 복수의 정렬 마크들의 실제 위치를 더 정확한 방식으로 얻을 수 있으며, 결과적으로 (예를 들어, 노광 공정 시 패턴이 제공되는) 기판과 패터닝 디바이스 간의 정렬을 수행하는 개선된 방식을 제공할 수 있다. 특히, 본 발명은 정렬 마크들의 변형, 예를 들어 특정 비대칭을 고려함으로써 더 정확한 정렬을 얻는 방법을 제공한다. 본 발명자들에 의해, 이러한 정렬 마크 변형이 정렬 측정 공정의 오차를 야기할 수 있음이 관찰되었다. 특히, 정렬 마크 변형은 측정된 바와 같은 정렬 마크들의 위치들과 실제 위치들 간의 불일치를 야기할 수 있다.
본 발명에 따르면, 적용된 바와 같은 정렬 시스템(AS)은 복수의 상이한 정렬 측정들을 수행하도록 구성되며, 이로 인해 고려되는 정렬 마크에 대한 복수의 측정된 정렬 마크 위치들을 얻는다. 본 발명의 의미 내에서, 특정 정렬 마크에 대해 상이한 정렬 측정들을 수행하는 것은 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들을 이용하여 정렬 측정들을 수행하는 것을 의미하며, 적용된 바와 같은 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들은 본 발명의 의미 내에서 파라미터(λ)의 상이한 값들로서 나타내어진다. 이러한 상이한 측정 파라미터들 또는 측정들(λ1, λ2, λ3,...λi)은, 예를 들어 상이한 광학 속성들을 이용하여 정렬 측정을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 일 예시로서, 본 발명에 따른 리소그래피 장치에 적용된 바와 같은 정렬 시스템은 기판 상의 정렬 마크 위치들 상으로 상이한 특성들 또는 파라미터들(λ1, λ2, λ3,...λi)을 갖는 하나 이상의 정렬 빔을 투영하도록 구성된 정렬 투영 시스템, 및 기판에서부터 반사된 하나 이상의 빔들에 기초하여 정렬 위치를 결정하도록 구성된 검출 시스템을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 정렬 투영 시스템은 정렬 마크 위치를 결정하기 위해 기판의 특정 위치 상으로 상이한 정렬 빔들[즉, 상이한 특성들 또는 파라미터들(λ1, λ2, λ3,...λi)을 갖는 빔들]을 순차적으로 투영하도록 구성될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 복수의 상이한 정렬 빔들은 정렬 마크 위치를 결정하기 위해 기판 상으로 투영되는 상이한 특성들 또는 파라미터들(λ1, λ2, λ3,...λi)을 갖는 하나의 정렬 빔으로 조합될 수 있다. 이러한 실시예에서는, 기판에서부터 반사된 빔들이 상이한 인스턴스(instance)에서 검출 시스템에 도달하도록 배치하는 것이 유익할 수 있다. 이를 실현하기 위해, 예를 들어 본 명세서에서 인용참조되는 US 9,046,385에 기술된 바와 같이 분산 파이버(dispersive fiber)가 이용될 수 있다. 대안적으로, 기판에서부터 반사된 복수의 상이한 정렬 빔들을 포함하는 반사된 정렬 빔은 반사된 상이한 정렬 빔들을 분리하고 정렬 마크 위치를 평가하기 위해 하나 이상의 필터에 제공될 수 있다. 본 발명의 의미 내에서, 정렬 시스템에 의해 적용된 바와 같은 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들(λ1, λ2, λ3,...λi)은 적어도 사용되는 정렬 빔들 또는 정렬 빔의 주파수 또는 주파수 성분(frequency content)의 차이 또는 편광의 차이를 포함한다.
따라서, 본 발명에 따른 정렬 시스템은 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들(λ1, λ2, λ3,...λi)을 이용하여(예를 들어, 상이한 색, 즉 주파수 또는 주파수 성분을 갖는 정렬 빔들을 이용하여), 정렬 마크의 위치를 결정할 수 있다. 본 발명의 의미 내에서, "색"은 가시광으로 제한되는 것이 아니라, 예를 들어 UV 또는 IR 방사선, 즉 가시광 스펙트럼 외부의 방사선도 포괄할 수 있는 것으로서 이해되어야 함을 유의한다.
일 실시예에서, 정렬 시스템(AS)은 기판에 입사하는 하나 이상의 측정 빔의 하나 이상의 회절에 기초하여 위치 측정을 수행하도록 구성될 수 있다. 일반적으로, 정렬 시스템(AS)에 의해 수행된 바와 같은 이러한 정렬 마크 측정의 목적은 다음 노광 공정의 타겟부들[예컨대, 도 1에 도시된 바와 같은 타겟부들(C)]의 위치를 결정 또는 추산하는 것이다.
이 타겟부 위치들을 결정하기 위해, 예를 들어 타겟부들을 둘러싸는 스크라이브-레인들에 제공되는 정렬 마크들의 위치들이 측정된다. 또한, 일반적으로, 적용된 바와 같은 정렬 마크들은 소위 인-다이 마크(in-die mark) 또는 인-프로덕트 마크(in-product mark), 노광된 패턴 내부에 위치되는 정렬 마크들을 포함할 수 있다. 측정된 바와 같은 정렬 마크 위치들이 공칭 또는 예상 위치들로부터 편차를 갖는 경우, 다음 노광이 발생해야 할 타겟부들 또한 편차를 갖는 위치를 갖는다고 가정할 수 있다. 정렬 마크들의 측정된 위치들을 이용하여, 모델링에 의해 타겟부들의 실제 위치들을 결정 또는 추산할 수 있고, 이에 따라 다음 노광이 적절한 위치에 수행될 수 있도록 보장할 수 있음에 따라, 타겟부에 다음 노광을 정렬할 수 있다.
2 개의 연속 층들의 패턴들이 적절히 정렬되지 않은 경우, 이는 제조되는 회로의 오작동(malfunction)을 야기할 수 있음을 유의한다. 2 개의 연속 층들 간의 이러한 위치 편차 또는 위치 오프셋은 흔히 오버레이라고 칭해진다. 이러한 오버레이는 2 개의 연속 층들이 노광 공정들에 의해 생성되었을 때 수행된 오프 라인 측정들에 의해 결정될 수 있다. 이상적으로, 정렬 공정, 즉 정렬 마크들의 위치 측정에 기초하여 패턴들의 이전에 생성된 층의 위치를 결정하는 공정은, 이전에 노광된 패턴의 실제 위치의 정확한 결정이 적절한 모델링에 의해 결정될 수 있는 것에 기초하여, 정렬 마크들의 실제 위치의 정확한 결정을 제공한다. 이 모델링은, 예를 들어 스크라이브 레인들에 배치된 정렬 마크들의 결정된 위치를 이용하여, 이전에 노광된 패턴들의 위치를 결정하는 것을 수반한다. 그 후, 이전에 노광된 패턴의 이 위치, 즉 제조되는 집적 회로들의 이전에 노광된 층의 위치는, 다음 노광 공정, 즉 집적 회로의 후속 층을 노광하는 공정에 대한 타겟 위치로서 사용될 수 있다.
이러한 모델링은 보간(interpolation), 또는 더 높은 차수의 2-차원 다항식(higher order two-dimensional polynomial) 또는 다른 함수 상으로 정렬 마크 위치를 매핑하는 것과 같은 다양한 수학적 기술들을 수반할 수 있다. 본 발명의 의미 내에서, 이 모델링은 여하한의 추가적인 편차 또는 오차들을 도입하지 않는다고 가정한다. 다르게 표현하면, 타겟부들의 위치들에 도달하기 위해 정렬 마크 위치들의 처리로 인해 도입되는 여하한의 오차들 - 이 오차들은 추가 오버레이를 도입함 - 을 무시하거나 존재하지 않는다고 가정한다. 이는 실제 노광 공정에 대하여 동일하게 유지되며, 타겟부 상으로 후속 패턴을 정확히 투영한다고 가정한다.
2 개의 연속 노광들 간에 정렬 측정을 수행하는 주요 원인들 중 하나는 이전 노광 후에 발생했을 수 있는 기판의 여하한의 변형을 고려하기 위한 것이다. 일반적으로, 기판은 2 개의 연속 패턴들의 생성 중에 복수의 처리 단계들을 거칠 것이며, 이 처리 단계들은 잠재적으로 기판의 변형 및 이에 따른 정렬 마크들의 변위를 야기한다. 정렬 마크들의 이러한 변위는 정렬 마크들의 위치 편차, 즉 정렬 마크의 측정된 위치와 정렬 마크의 공칭 또는 예상 위치 간의 편차로서 특성화될 수 있다.
앞서 설명된 바와 같은 모델링과 유사하게, 복수의 측정된 정렬 마크 위치들이 이용가능하고, 위치 편차들, 즉 예상되는 정렬 마크 위치들의 편차들이 결정되는 경우, 이 편차들은 예를 들어 기판의 변형을 설명하기 위해 수학 함수에 피팅(fit)될 수 있다. 이는 예를 들어 (x,y) 위치의 함수로서 편차 Δ(x,y)를 기술하는 2-차원 함수일 수 있으며, x-좌표 및 y-좌표는 X-방향 및 Y-방향에 의해 확장되는 평면의 위치를 결정한다. 이러한 함수를 이용하면, 다음 층 또는 패턴이 투영되어야 할 타겟부의 실제 위치를 결정 또는 추산할 수 있다.
일반적으로, 사용되는 측정 파라미터 또는 특성(λ), 예를 들어 적용되는 정렬 빔의 타입에 따라, 측정된 정렬 마크 위치가 편차를 갖지 않음을 예상할 것이다.
하지만, 본 발명자들은 정렬 시스템에 의해 수행된 바와 같은 정렬 위치 측정이 정렬 마크 자체의 변형 또는 비대칭에 의해 방해될 수 있음을 인식하였다. 다르게 표현하면, 정렬 마크의 변형 또는 비대칭으로 인해, 편차를 갖는, 즉 정렬 마크가 변형되지 않은 상황에 비해 편차를 갖는 정렬 마크 위치 측정이 얻어질 수 있다. 따라서, 측정 결과가 보정되지 않는다면, 이러한 편차를 갖는 정렬 마크 위치 측정은 정렬 마크 위치의 오결정을 유도할 수 있다. 따라서, 편차를 갖는 정렬 마크 위치 측정의 편차는 정렬 마크의 변형에 의해 야기되며, 따라서 정렬 마크 자체의 실제 변위에 의해 야기되지 않음을 유의해야 한다. 이러한 타입의 편차, 즉 정렬 마크 변형에 의해 야기되는 편차를 갖는 위치 측정에 대하여, 본 발명자들은 다음의 관찰을 수행하였다. 정렬 마크의 변형 또는 비대칭에 의해 야기되는 편차 위치 측정은 적용된 바와 같은 정렬 측정 파라미터 또는 특성(λ)에 의존하는 것이 관찰되었다. 일 예시로서, 정렬 마크 위치가 상이한 측정 특성(λ)을 이용하여, 예를 들어 상이한 주파수를 갖는 정렬 빔들을 이용하여 측정되는 경우, 이는 상이한 결과들을 유도할 수 있으며, 즉 이 결과들은 정렬 마크에 대한 상이한 측정 위치들에 대응하는 것으로 해석될 것이다.
이와 같이, 복수의 상이한 측정 특성(λ1, λ2, λ3,...λi)을 이용하여, 예를 들어 상이한 주파수를 갖는 정렬 빔들 또는 상이한 주파수를 갖는 빔들을 포함하는 단일 정렬 빔을 이용하여, 정렬 마크의 위치가 측정되는 경우, 상이한 결과들이 얻어지며, 예를 들어 측정들에 기초하여 복수의 상이한 정렬 마크 위치들이 얻어질 수 있다.
상기로부터 명백한 바와 같이, 정렬 측정 절차의 산물은 실제 기판 변형의 평가, 즉 정렬 마크들의 실제 위치들의 평가이어야 하며, 이는 후속 노광을 위해 타겟 위치들의 실제 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다.
설명된 효과, 특히 정렬 마크 변형의 효과의 관점에서, 측정된 정렬 마크 위치들, 즉 (상이한 측정 특성들을 이용하는) 상이한 측정들로부터 편차를 갖는 정렬 마크 위치들은 편차를 갖는 정렬 위치 측정들을 야기하는 발생하는(occurring) (알려지지 않은) 마크 변형들에 의해 그리고 실제 (알려지지 않은) 기판 변형에 의해 영향을 받는다. 두 효과들은 예상 정렬 마크 위치와 측정 정렬 마크 위치 간의 편차로서 해석될 수 있다. 이와 같이, 위치 편차가 관찰되는 경우, 이는 실제 기판 변형에 의해 또는 정렬 마크 변형에 의해 또는 이의 조합에 의해 야기될 수 있다.
도 2는 몇 가지 가능한 시나리오를 개략적으로 도시한다; 정렬 마크(X)의 위치를 결정하기 위해 3 개의 측정(M1, M2, M3)이 수행된다고 가정한다. 도 2a는 정렬 마크의 공칭 또는 예상 위치(E) 그리고 측정된 위치들(M1, M2, M3)을 개략적으로 나타낸다. 또한, 도 2a는 정렬 마크의 실제 위치(A)를 나타낸다. 알 수 있는 바와 같이, 수행된 측정들 중 어느 것도 실제 위치 편차(E-A), 즉 예상된 위치(E)와 실제 위치(A) 간의 차이의 정확한 표현을 제공하지 않는다.
따라서, 도 2a에 도시된 시나리오는 편차를 갖는 측정들을 야기하는 마크 변형과 조합된 정렬 마크의 실제 변위를 수반한다[실제 정렬 마크 위치(A)는 예상된 위치(E)와 상이함].
도 2b는 측정된 위치들이 예상된 위치(E)와 상이하지만 실제 위치(A)는 예상된 위치(E)와 일치한다고 가정된 측정들(M1, M2, M3)에서 차이가 관찰되는 대안적인 시나리오를 나타낸다. 이 시나리오에서, 측정들은 정렬 마크의 위치 편차가 존재하지만, 실제로는 어떤 것도 존재하지 않음, 즉 정렬 마크의 위치가 기판 변형에 영향을 받지 않음을 암시할 것이다.
도 2c는 3 개의 모든 측정들(M1, M2, M3)이 일치하고 실제 위치(A)와 일치하는 제 3 시나리오를 개략적으로 나타낸다. 이러한 시나리오는 측정들에 영향을 주는 정렬 마크 변형이 존재하지 않는 경우에 발생할 수 있다.
도시된 다양한 시나리오로부터 명백한 바와 같이, 실제 정렬 마크 위치의 적절한 평가에 도달하기 위해서는, 마크 변형의 효과와 기판 변형의 효과를 구별할 수 있어야 한다.
발생하는 기판 변형 및 마크 비대칭 또는 마크 변형에 대하여, 다음을 유의해야 한다: 상기에 이미 나타낸 바와 같이, 2 개의 연속 노광 단계 사이에, 즉 타겟부들, 예컨대 도 1에 도시된 바와 같은 타겟부들(C) 상으로 특정 패턴들의 연속 적용 중에, 기판은 리소그래피 장치 외부에서 다양한 공정들을 거친다. 이 공정들은 앞서 언급된 기판 변형 및 마크 변형 또는 마크 비대칭을 야기할 수 있다.
리소그래피 장치 외부에서 기판들을 처리하기 위해 일반적으로 두 가지 타입의 공정 장비가 사용되는데, 이는 상이한 방식으로 기판들에 영향을 준다.
첫 번째 타입의 장비는 표면 수정 장비(surface modifying equipment)로서 특성화될 수 있으며, 이러한 장비 또는 공정 툴은 기판의 노광된 표면을 처리한다. 이러한 툴들의 예시는 기판을 에칭하는 툴, 또는 최상면을 실질적으로 평탄화하는 툴, 예컨대 CMP(Chemical Mechanical Planarization) 툴을 포함한다.
두 번째 타입의 장비는 기판 전체, 또는 기판의 벌크를 처리하는 것으로 특성화될 수 있다. 이러한 처리는, 예를 들어 기판의 열적 처리 또는 기판의 기계적 핸들링을 포함한다. 통상적으로, 이 벌크 변형 툴들은 기판에 기계적 응력, 결과적으로 스트레인(strain), 즉 기판의 변형을 도입할 수 있다.
본 발명자들에 의해 첫 번째 타입의 장비가 통상적으로 정렬 마크 자체의 변형을 유도하고, 또한 예를 들어 마크 비대칭을 도입한다는 것이 관찰되었다. 두 번째 타입의 장비는 기판 전체의 실제 변형을 유도하도록 고안되었음에 따라, 예상 또는 공칭 위치에 대한 정렬 마크들의 실제 변위를 유도한다.
이와 같이, 일반적으로, 처리 후 기판을 리소그래피 장치 내로 가져오는 경우, 처리로 인해 마크 변형과 기판 변형이 둘 다 도입되었을 수 있다.
이와 같이, 이후 본 발명에 따른 정렬 시스템(AS)을 이용하여 기판 상의 복수의 정렬 마크들의 위치가 결정되는 경우, 위치 측정들은 마크 변형과 기판 변형 둘 모두에 영향을 받을 수 있다.
공정 툴들에 의해 야기된 바와 같은 기판 변형과 마크 변형 둘 모두에 대하여, 이 변형들은 기판에 걸쳐 무작위로 분포되는 것이 아니라 특정 패턴들을 따른다는 것을 더 유의해야 한다. 이 변형 패턴들의 일부는, 예를 들어 보텍스(vortex) 또는 이중 보텍스 패턴들과 같은 규칙적인 패턴들 일 수 있으며, 이는 예를 들어 하나 이상의 2-차원 다항식 등을 이용하여 비교적 간단한 수학적 표현식들 내로 넣어질 수 있다. 하지만, 발생하는 변형들을 모델링하기 위해서는 흔히 더 복잡한 수학적 표현식들이 요구된다.
도 3a는 몇 가지 통상적인 변형 패턴들을 개략적으로 나타낸다.
좌측에 도시된 바와 같은 변형 패턴(310)은 두드러진 방사 변형(radial deformation)이고, 라인 세그먼트들(312)은 측정들로부터 결정된 바와 같은 정렬 마크들의 위치 편차들의 방향 및 진폭을 나타낸다. 이러한 변형 패턴은, 예를 들어 에칭 공정에 의해 야기될 수 있다.
우측에 도시된 바와 같은 변형 패턴(320)은 두드러진 회전 변형이고, 라인 세그먼트들(322)은 측정들로부터 결정된 바와 같은 정렬 마크들의 위치 편차들의 방향 및 진폭을 나타낸다. 이러한 변형 패턴은, 예를 들어 CMP 공정에 의해 야기될 수 있다.
에칭 및 CMP는 실질적으로 기판 전체의 실제 변형을 야기하지 않으면서 정렬 마크 자체의 변형을 야기하는 공정들임을 유의한다.
그러므로, 나타내어진 변형 또는 위치 편차는 기판의 겉보기 또는 가상 변형(apparent or virtual deformation)이다.
도 3b는 우세한 이중 보텍스 또는 소용돌이 패턴(double vortex or swirl pattern)을 포함하는 변형 패턴(330)을 개략적으로 나타낸다. 라인 세그먼트들(332)이 변형의 방향 및 진폭을 나타내는 이러한 패턴은 통상적으로 벌크 처리 장비에 의해 야기되며, 이는 기판 전체를 변형시킨다. 따라서, 변형 패턴(330)은 실제 기판 변형에 대응한다.
상기에 의해 예시된 바와 같이, 관찰된 바와 같은 변형 패턴은 처리 장비의 타입 또는 기판이 거친 공정의 타입에 따라 달라짐을 유의한다. 일 예시로서, CMP-공정을 거친 기판은 에칭 공정 또는 어닐링 공정을 거친 기판의 변형 패턴과 상이한 특정 변형 패턴을 가질 수 있다.
도 4는 기판들의 처리 시 발생할 수 있고, 예를 들어 정렬 마크들의 겉보기 또는 가상 위치 편차들을 야기할 수 있는 몇몇 마크 변형을 개략적으로 도시한다. 도 4는 정렬 마크(400)의 (일부분의) 단면도를 개략적으로 나타낸다.
도 4a는 어떠한 변형도 갖지 않는, 즉 실질적으로 수직인 측벽들(410) 및 실질적으로 수평인 최하부(420)를 갖는 정렬 마크(400)를 개략적으로 나타낸다.
도 4b는 비스듬한 또는 경사진 측벽들(430)을 갖는 정렬 마크(400)를 개략적으로 나타낸다. 이러한 비스듬한 측벽들은, 예를 들어 에칭 또는 CMP와 같은 표면 수정 공정들에 의해 야기될 수 있다.
도 4c는 기울어진 최하부(440)를 갖는 정렬 마크(400)를 개략적으로 나타낸다. 도 4b 및 도 4c에 예시된 바와 같은 두 정렬 마크 변형들은 편차를 갖는 정렬 마크 위치 측정을 유도할 수 있으며, 따라서 이는 정렬 마크의 겉보기 또는 가상 위치 편차들로서 해석될 수 있다.
통상적으로, 노광 후 기판 상에 수행되는 각각의 처리 단계가 특정 변형을 도입할 수 있다고 가정할 수 있다.
본 발명의 목적은, 정렬 마크 변형 또는 비대칭의 효과들(이 효과들은 정렬 마크의 가상 변위라고 간주될 수 있음)이 적어도 부분적으로 기판의 실제 변형에 의해 야기되는 정렬 마크의 실제 변위로부터 분리되는 방식으로 정렬 데이터의 처리를 제공하는 것이다.
일 실시예에서, 두 효과의 분리는 다음의 속성에 따라 실현된다:
상기에 나타내어진 바와 같이, 마크 변형은 편차를 갖는 정렬 마크 위치 측정을 유도할 수 있고, 이때 편차는 정렬 측정 특성 또는 파라미터(λ)에 의존한다는 것이 관찰되었다. 반면, 정렬 마크 위치 편차가 기판 변형에 의해 야기되는 경우, 정렬 마크 위치 측정은, 적용된 정렬 측정 특성 또는 파라미터(λ)와 관계없이 일관적일 것이다, 즉 실질적으로 동일한 측정 결과가 얻어질 것이다. 이와 같이, 정렬 마크의 위치가 상이한 정렬 측정 특성 또는 파라미터(λ)를 이용하여 결정되고 결과가 상이한 경우, 정렬 마크 위치 측정이 정렬 마크 변형 또는 비대칭에 의해 야기되는 기여(contribution)를 포함한다고 결론지을 수 있다. 본 발명에서, 적어도 정렬 마크 변형 또는 비대칭의 기여를 분리하는데 또는 분리하기 위해 동일한 또는 유사한 처리 단계들을 거친 복수의 기판들의 정렬 데이터가 분석된다. 일 예시로서, 각각의 기판이 25 개의 정렬 마크를 갖는 기판들(예를 들어, 50 개의 기판)의 뱃치(batch)가 고려될 수 있다. 4 개의 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들(λ)을 이용하여 정렬 측정을 수행하기 위해 제공되는 정렬 시스템(AS)을 적용하는 경우, 50 개의 기판 각각의 25 개의 정렬 마크 각각에 대해 4 개의 정렬 마크 위치 측정이 수행될 수 있다. 공칭 또는 예상 정렬 마크 위치들을 감산하면 정렬 마크 위치 편차들 또는 간단히 위치 편차들의 세트가 유도된다.
이 정렬 마크 위치 편차들의 세트를 이용하면, 적어도 부분적으로, 기판 변형에 기인한 위치 편차들로부터 정렬 마크 변형 또는 비대칭의 기여를 분리할 수 있도록 통계적 분석이 수행될 수 있다(추후 참조). 이 기여는 실제 변형 또는 위치 편차에 대응하지 않기 때문에, 이 기여를 보정하면 실제 정렬 마크 위치의 더 정확한 결정이 유도된다.
본 발명에 따르면, 정렬 마크 위치 편차들은 통계적 분석이 수행되는 소위 "데이터 세트들"로 그룹화된다.
본 발명에 적용된 바와 같은 통계적 분석은 소위 블라인드 소스 분리 방법(예를 들어, 주성분 분석)의 적용을 수반하며, 이러한 방법은 관찰치라고도 칭해지는 복수의 데이터 세트들의 처리를 수반한다. 따라서, "데이터 세트"의 피처(feature)는 이러한 방법들에 사용되는 (예를 들어, 정렬 측정들로부터 도출된) 데이터의 양을 나타내는데 사용된다.
일 실시예에서, 본 발명에 적용된 바와 같은 정렬 시스템(AS)은, 예를 들어 2 개의 상이한 편광 각각에서, 예를 들어 8 개 내지 16 개의 상이한 파장 또는 주파수의 측정 빔들을 이용하여 정렬 마크 위치 측정을 수행하도록 구성될 수 있다.
앞서 언급된 바와 같은 통계적 분석은 다양한 방식으로 정렬 데이터로부터 도출되는 복수의 데이터 세트들에 적용될 수 있다. 특히, 이 분석을 수행하기 위해, 정렬 데이터는 요구되는 복수의 데이터 세트들에 도달하기 위해 다양한 방식으로 그룹화될 수 있다.
각각의 기판이 25 개의 정렬 마크를 갖는 50 개의 기판들(S)의 뱃치의 예시를 참조하면, 각각의 정렬 마크의 위치는 4 개의 상이한 측정 파라미터(λ1, λ2, λ3 및 λ4)를 이용하여 측정되었다.
25 개의 정렬 마크는 50 개의 기판 각각에 동일한 공칭 위치를 갖는다고 가정함을 유의한다.
따라서, 각각의 기판 상의 각각의 정렬 마크는 4 개의 상이한 측정 파라미터(λ1, λ2, λ3 및 λ4)를 이용하여 측정된다.
정렬 마크 각각의 공칭 위치가 행해진 측정들로부터 감산되는 경우, 매 기판에 대해 4 개의 세트의 정렬 마크 위치 편차들을 얻는다. 도 5는 기판들의 뱃치에 대한 정렬 마크 위치 편차들의 세트들을 개략적으로 나타낸다.
도 5는 각각의 기판(S1 내지 S50)에 대하여 4 개의 세트의 정렬 마크 위치 편차들(500)을 개략적으로 나타내며, 이는 (λ1, λ2, λ3 및 λ4로 나타내어지는) 측정 파라미터 각각에 대한 세트이다. 따라서, 각각의 세트(500)는 특정한 측정 파라미터(λ)로 기판들(S1 내지 S50) 중 특정 기판의 25 개의 정렬 마크를 측정하여 얻어진 바와 같은 25 개의 정렬 마크 위치 편차로 구성된다. 간명함을 위해, 도 5는 도 3a 및 도 3b에서 수행되었던 바와 같은 개별 정렬 마크 위치 편차들을 나타내지 않음을 유의한다.
앞서 언급된 바와 같은 통계적 분석을 수행하기 위해, 예를 들어 도 5에 나타내어진 바와 같은 정렬 데이터가 복수의 데이터 세트들로 그룹화된다.
분리된 데이터 실시예라고 칭해지는 제 1 실시예에서, 세트들(500)과 같이, 특정한 측정 파라미터들 이용하여 특정 기판에 대해 얻어진 정렬 마크 위치 편차들의 각각의 세트는 분리 데이터 세트라고 간주된다. 따라서, [50 개의 기판 및 4 개의 상이한 측정 파라미터(λ)를 갖는] 상기에 주어진 예시에 대하여, 이는 200 개의 데이터 세트를 유도할 것이다.
그룹화된 데이터 실시예라고 칭해지는 제 2 실시예에서, 정렬 마크 위치 편차들의 세트들이 매 기판에 대해 그룹화되며, 함께 하나의 데이터 세트로서 취해진다. 상기에 주어진 예시에 대하여, 이는 이에 따라 50 개의 데이터 세트를 유도할 것이다. 도 5의 참조 번호(510)는 이러한 데이터 세트들 중 2 개를 나타낸다.
또한, 예를 들어 기판들의 쌍 또는 측정 파라미터들의 쌍을 조합함으로써 복수의 데이터 세트들에 도달하는 정렬 마크 위치 편차들의 세트들의 다른 그룹화가 고려될 수 있음을 유의해야 한다.
본 발명에 따르면, 추후에 가변 데이터 세트들이라고도 칭해지는 데이터 세트들의 가변 또는 변동 부분 상에서 통계적 분석이 수행된다. 본 발명의 의미 내에서, 가변 데이터 세트들, 즉 데이터 세트들의 가변 부분은 평균 데이터 세트에 대하여 데이터 세트들에 관찰된 변동들을 포함한다.
이러한 평균 데이터 세트의 계산은 데이터 세트들에 도달하기 위해 어떤 그룹화가 적용되는지에 따라 달라질 수 있다. 또한, 상이한 평균 데이터 세트가 정의될 수 있으며, 정렬 마크 위치 편차들의 상이한 세트들에 적용될 수 있다. 이와 같이, 사용되는 평균 데이터 세트에 따라, 상이한 가변 데이터 세트들이 얻어질 수 있다.
분리된 데이터 실시예의 경우, 가변 데이터 세트들을 도출하는 제 1 예시는, 각각의 정렬 마크에 대해 그 정렬 마크와 연계된 모든 정렬 마크 위치 편차들의 평균 값을 취함으로써 평균 데이터 세트를 계산하기 위한 것이다. 따라서, 도 5를 참조하면, 이러한 평균 데이터 세트는 모든 데이터 세트들(500)의 평균일 것이다.
그 후, 각각의 데이터 세트로부터 평균 데이터 세트를 감산함으로써 가변 데이터 세트들이 얻어질 수 있다.
분리된 데이터 실시예와 연계된 제 2 예시에서, 정렬 측정 파라미터들의 각각에 대해 특정 평균 데이터 세트를 결정하고 특정 측정 파라미터와 연계된 각각의 데이터 세트의 특정 평균 데이터 세트를 감산함으로써, 가변 데이터 세트들이 결정된다.
도 5를 참조하면, 이에 따라 특정 평균 데이터 세트는 매 컬럼(column)에 대해 데이터 세트들(500)을 평균냄으로써 얻어질 것이다. 따라서, 이 예시에서는, λ1, λ2, λ3 및 λ4로 나타내어진 각각의 컬럼들의 데이터 세트들(500)을 평균냄으로써 4 개의 평균 데이터 세트가 얻어질 것이다.
그 후, 이러한 제 2 예시에서의 가변 데이터 세트들은 컬럼 λ1의 데이터 세트들로부터 컬럼 λ1의 평균 데이터 세트를 감산하고, 컬럼 λ2의 데이터 세트들로부터 컬럼 λ2의 평균 데이터 세트를 감산하며, 이러한 방식으로 계속 감산함으로써 얻어질 수 있다.
또한, 제 1 예시에 명시된 바와 같은 평균 데이터 세트는 잡음에 덜 민감한 통계적 분석을 유도하는 것으로 발견되었음을 유의한다(추후 참조).
그룹화된 데이터 실시예의 경우, 각각의 정렬 마크에 대하여, 매 측정 파라미터(λ)에 대해 그 정렬 마크와 연계된 모든 정렬 마크 위치 편차들의 평균 값을 평균냄으로써, 평균 데이터 세트가 얻어질 수 있다. 따라서, 이 실시예에서, 상기의 예시에 대해, 평균 데이터 세트는 100 개의 평균 정렬 마크 위치 편차로 구성될 것이며, 각각의 평균 정렬 마크 위치 편차는 50 개의 정렬 마크 위치 편차의 평균이다. 다르게 표현하면, 그룹화된 데이터 실시예에서 평균 데이터 세트는 도 5의 참조 번호 510에 의해 나타내어진 바와 같이 50 개 모두의 데이터 세트의 평균으로서 간주될 수 있다. 설명된 평균 데이터 세트들은 추후에 기판들의 뱃치 또는 로트(lot)의 안정한(또는 정적인) 변형 패턴이라고도 칭해진다. 기판들의 뱃치 또는 세트의 각각의 기판에 대해, 실제 정렬 마크 위치 편차들은 이 평균 패턴과 비교될 수 있다. 특히, 앞서 정의된 바와 같은 각각의 데이터 세트가 평균 데이터 세트와 비교될 수 있다.
둘 간의, 즉 가변 데이터 세트 간의 차이는 추후에 동적(또는 가변) 변형 패턴이라고도 칭해진다. 안정한 변형 패턴은 정적 핑거프린트라고 칭해지는 반면, 동적 변형 패턴은 동적 핑거프린트라고 칭해진다.
따라서, 본 발명의 의미 내에서, 안정한 변형 패턴 또는 정적 핑거프린트는 복수의 기판들에 걸쳐 관찰된 바와 같은 평균 변형, 예를 들어 기판들의 전체 뱃치 또는 로트에 대한 정렬 측정들로부터 결정되는 평균 변형(즉, 위치 편차)을 지칭한다. 동적 핑거프린트는 기판으로부터 기판으로 관찰된 변형들의 변동을 설명하는 변형 패턴들을 지칭하고; 기판들의 전체 뱃치 또는 로트에 대한 변형들을 고려하면, 이 변형에 계통적인 또는 일관적인 부분과, 기판으로부터 기판으로(S2S) 변동하는 가변 부분이 존재하는 것을 알 수 있다. 이는 다음과 같이 설명될 수 있다:
이미 나타낸 바와 같이, 처리 장비에 의해 수행된 바와 같은 공정들은 처리된 모든 기판들에서 두드러지는 특정 변형 패턴들을 도입하는데, 이는 뱃치 또는 로트 내의 각각의 기판이 동일한 공정 또는 공정들을 겪었기 때문이다. 하지만, 처리 조건들의 사소한 변화 또는 개별 기판들 간의 사소한 물리적 차이로 인해, 변형의 실제 크기가 기판들 사이에 상이할 수 있다. 이와 같이, 기판들의 뱃치가 특정 툴(예를 들어, CMP-툴 또는 에칭-툴)에 의해 처리된 경우, 처리되는 각각의 기판들은 그 처리로 인해 유사한 변형 패턴을 가질 것이다. 그 후, 기판들의 평균 변형 패턴은 정적 핑거프린트로 간주될 수 있는 한편, S2S 변동들, 즉 평균 변형 패턴에 대한 변동들은 동적 핑거프린트로 간주될 수 있다.
일반적으로, 정적 핑거프린트와 동적 핑거프린트 둘 모두는 마크 변형과 기판 변형의 효과를 둘 다 포함함을 유의한다. 또한, 계통분류학 또는 패턴들이 정적 핑거프린트와 동적 핑거프린트 둘 모두에 언급될 수 있음을 유의한다.
본 발명에서는, 동적 핑거프린트를 모델링하고, 마크 변형 또는 마크 비대칭에 의해 야기되는 S2S 변동들을 보정하는데 중점을 둘 것이다.
본 발명에 따르면, 평균 변형 패턴에 대한 S2S 변동들에 대하여 모델이 도출된다. 이 모델에 기초하여, 기판의 정렬 위치를 결정할 때 마크 변형의 효과가 결정될 수 있고 고려될 수 있다.
본 발명의 의미 내에서, 본 명세서에서 "고유웨이퍼들"라고 칭해지는 하나 이상의 기저 형상(basis shape)의 조합으로서 동적 핑거프린트를 설명하는 것이 제안되며, 각각은 특정 변형 패턴을 설명한다. 상기에 이미 나타내어진 바와 같이, 노광된 기판 상에서 수행되는 각각의 처리 단계는 특정한 변형 또는 변형 패턴, 예를 들어 마크 변형 패턴 또는 기판 변형 패턴 또는 이의 조합을 유도할 수 있다.
본 발명은, 층의 노광 이전에 수행된 정렬 마크 위치 측정들에 기초하여 2 개의 후속 층들의 노광 중에 기판이 겪게 된 전체 공정 동안 생긴 변형 패턴을 검색(retrieve) 또는 추산할 수 있는 방법을 제안한다.
특히, 예를 들어 기판들의 뱃치 또는 로트에 대해 결정된 바와 같은 동적 핑거프린트가 분석되고, 결정된 바와 같은 가변 데이터 세트들에 통계적 분석을 수행함으로써 기저 형상들 또는 "고유웨이퍼들"의 세트의 조합(예를 들어, 가중 선형 조합)으로서 설명된다.
본 발명의 일 실시예에서, 소위 주성분 분석(PCA)이 고유웨이퍼들을 결정하기 위해 가변 데이터 세트들에 적용된다. PCA는 블라인드 소스 분리 방법들로서 알려진 방법들의 더 일반적인 세트의 일 예시이다. 블라인드 소스 분리는 실질적으로 소스 신호들 또는 혼합 공정에 관한 정보 없이, 혼합된 신호들 또는 관찰치들의 세트로부터 소스 신호들의 세트의 분리를 지칭한다. 이러한 문제는 일반적으로 과소결정이다(highly underdetermine). 블라인드 소스 분리 방법들은 통상적으로 오디오와 같은 복수의 임시 신호들을 분리하는데 사용되었다. 하지만, 블라인드 신호 분리는 다차원 데이터, 예컨대 이미지, 또는 시간 차원(time dimension)에 관여하지 않은 다른 타입의 데이터 상에서도 사용될 수 있다. 본 발명에 적용될 수 있는 알려진 블라인드 소스 분리 방법들은 PCA 및 ICA(독립 성분 분석)을 포함한다. PCA는 가능하게 상관된 변수들의 관찰치들의 세트를, 주성분들이라고 불리는 선형으로 비상관된 변수들의 값들의 세트로 전환하기 위해, 직교 변환(orthogonal transformation)을 이용하는 통계적 절차이다. 주성분들의 개수는 원래 변수들의 개수보다 작거나 같다. 이 변환은 제 1 주성분이 가능한 가장 큰[즉, 데이터의 변산도(variability)를 가능한 한 많이 고려한] 분산(variance)을 갖는 방식으로 정의되며, 차례대로 각각의 다음 성분은 이전 성분들과 직교하는(즉, 이와 비상관되는) 제약 하에서 가능한 가장 높은 변산을 갖는다. 본 발명의 의미 내에서, 관찰치들로서 가변 데이터 세트들을 이용하여 PCA가 수행되는 경우에 얻어진 바와 같은 주성분들은 앞서 언급된 고유웨이퍼들에 대응한다.
따라서, 앞서 설명된 바와 같은 정렬 데이터의 그룹화 및 처리는 다음과 같이 요약될 수 있다:
정렬 데이터가 기판들의 세트에 이용가능하고, 이에 의하여 상이한 정렬 측정 파라미터들 또는 특성들을 이용하여 정렬 측정들이 수행되는 경우, 이는:
- 정렬 마크 위치 편차들에 도달하기 위해 각각의 공칭 정렬 마크 위치들을 감산하고;
- 복수의 데이터 세트들에 도달하기 위해 매 기판에 대해(그룹화된 데이터 실시예) 또는 매 기판에 대해 그리고 매 정렬 측정 파라미터에 대해(분리된 데이터 실시예) 정렬 마크 위치 편차들을 그룹화하는 단계;
- 데이터 세트들의 평균 데이터 세트(또는 정적 핑거프린트) 및 가변 데이터 세트들(또는 동적 핑거프린트)을 결정함으로써,
이 데이터를 처리할 수 있다.
마지막 단계에 대하여, 평균 데이터 세트를 결정하는 다양한 방식이 존재할 수 있고, 상이한 가변 데이터 세트들을 유도할 수 있음이 언급될 수 있다. 이 상이한 가변 데이터 세트들에 PCA를 적용하면 형상이 매우 유사한 고유웨이퍼들의 세트를 유도한다는 것이 관찰되었다.
이후, 이러한 고유웨이퍼들의 세트는 다음 또는 후속 기판, 즉 고유웨이퍼들을 결정하는데 사용된 기판들의 뱃치 또는 로트의 일부분이 아닌 기판의 동적 핑거프린트를 분석하는데 사용될 수 있다.
또한, 결정된 바와 같은 기저 형상들 또는 고유웨이퍼들의 각각은 마크 변형 패턴 또는 기판 변형 패턴 중 어느 하나와 연계될 수 있으며, 이는 아래에 더 자세히 설명될 것이다. 결과적으로, 동적 핑거프린트가 기저 형상들 또는 고유웨이퍼들의 세트의 조합으로서 설명되고, 각각의 고유웨이퍼가 마크 변형 패턴 또는 기판 변형 패턴 중 어느 하나와 연계될 수 있는 경우, 기판 변형 효과로부터 마크 변형 효과를 분리할 수 있고, 마크 변형을 보정할 수 있다. 이와 같이, 마크 변형에 의해 야기되는 동적 핑거프린트의 부분, 즉 실제 기판 변형을 설명하지 않는 부분이 식별될 수 있고 고려될 수 있다.
또한, 상기에 이미 언급된 바와 같이, 정적 핑거프린트의 정렬 마크 위치 편차들은 마크 변형들로 인해 발생될 수 있는 부분 그리고 실제 기판 변형으로 인해 발생될 수 있는 부분을 포함한다. 하지만, 평균 변형 패턴 또는 정적 핑거프린트의 마크 변형 부분 또는 일부분에 대하여, 이는 오버레이 측정들에 기초한 피드백에 의해 보상될 수 있음을 유의한다. 이는 다음과 같이 이해될 수 있다:
동적 핑거프린트가 0이거나 존재하지 않는다고, 즉 정렬 측정을 거친 뱃치 내의 모든 기판이 정확히 동일한 변형 패턴을 나타낸다고 가정하자. 이 패턴은 기판 변형과 마크 변형의 효과를 둘 다 포함함을 유의한다. 두 효과 간의 차이를 구별하지 않는다면, 정렬 오차가 노광 공정 시 만들어져, 즉 노광된 패턴이 이전에 제공된 패턴과 정확히 정렬되지 않아, 오버레이 오차를 유도한다고 가정할 수 있다. 이러한 오버레이 오차는, 예를 들어 노광된 층에 제공된 마크(즉, 오버레이 마크)와 이전에 노광된 층에 제공된 오버레이 마크 간의 정렬을 관찰하는 전용 처리 툴을 이용하여 오프-라인으로 측정될 수 있다. 오버레이 오차가 복수의 오버레이 마크들에 대해 결정되는 경우, 2D 오버레이 오차 패턴이 결정될 수 있다. 이러한 2D 오버레이 오차 패턴은 기판들의 뱃치에 대해서도 결정될 수 있다. 그 후, 평균 오버레이 데이터 세트라고도 칭해지는 이 2D 오버레이 오차 패턴의 평균이 정적 핑거프린트의 마크 변형 부분의 표시(indication)로서 사용될 수 있다. 이러한 평균 2D 오버레이 오차 패턴 또는 평균 오버레이 데이터 세트는, 예를 들어 매 오버레이 마크에 대해 오버레이 오차들을 평균냄으로써 얻어질 수 있다. 기판들의 뱃치가 25 개의 기판으로 구성되고, 매 기판에 대해 50 개의 오버레이 마크가 측정되는 경우, 이에 따라 평균 2D 오버레이 오차 패턴은 50 개의 평균 오버레이 오차들의 세트로 구성될 것이며, 각각의 평균 오버레이 오차는 25 개의 기판에 걸쳐 평균낸 50 개의 오버레이 마크들의 특정 오버레이 마크의 평균 오버레이 오차이다.
이와 관련하여, 오버레이 데이터를 얻기 위해 동일한 세트의 오버레이 마크들(즉, 마크들은 기판들 상에 실질적으로 동일한 공칭 위치를 가짐)이 측정된다고 가정하는 것을 유의해야 한다.
그 후, 이 평균 오버레이 데이터 세트는 이 정적 마크 변형 부분을 보정하기 위한 피드백 루프에 사용될 수 있다. 기판들의 세트, 예를 들어 기판들의 뱃치 또는 로트를 분석하는 앞서 설명된 공정은 본 발명에서 복수의 기판들(S)의 변형을 특성화하는 방법이라고 칭해진다. 이러한 공정은 기판들의 세트의 동적 핑거프린트를 설명하는 기저 형상들 또는 고유웨이퍼들의 세트를 유도하는 캘리브레이션 또는 트레이닝 공정(calibration or training process)으로 간주될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 이 고유웨이퍼들의 세트는 이후 후속 기판, 즉 기판들의 다음 뱃치 또는 로트의 기판의 정렬 데이터, 즉 정렬 마크 위치 정보를 보정하는데 사용된다.
이러한 캘리브레이션 또는 트레이닝 공정은, 예를 들어 본 발명에 따른 리소그래피 장치의 처리 유닛에 의해 수행될 수 있다. 일반적으로, 이러한 처리 유닛은 하나 이상의 프로세서, 마이크로제어기, 컴퓨터 등을 포함할 수 있다. 통상적으로, 처리 유닛은 정렬 시스템(AS)의 하나 이상의 정렬 센서로부터 얻어진 측정 데이터를 수신하는 입력 단말장치를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 캘리브레이션 또는 트레이닝 공정은 다음의 단계:
제 1 단계에서, 본 방법은 복수의 기판들의 각각의 기판에 대해; 및
- 복수의 기판들의 각각의 기판 상의 복수의 m 개의 정렬 마크들의 각각에 대해;
- 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해, 각각의 정렬 측정 파라미터를 이용하여 각각의 정렬 마크의 위치를 측정하여, 정렬 마크 위치 측정을 얻는 것을,
수행하는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 이 단계는 예를 들어 본 발명에 따른 리소그래피 장치에 적용된 바와 같은 정렬 시스템(AS)에 의해 실행될 수 있다. 하지만, 복수의 기판들 상에서 이러한 정렬 측정을 수행하기 위해 독립형 오프-라인 툴이 동일하게 제공될 수 있다.
언급된 바와 같은 제 1 단계는, 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)(예를 들어, 상이한 파장들 및/또는 편광 상태들을 갖는 복수의 측정 빔들)을 이용하여, 뱃치 또는 세트의 복수의 기판들에 대한 정렬 마크 위치 측정들을 포함하는 정렬 데이터 세트를 유도한다.
다음 단계에서, 정렬 데이터 세트는, 예를 들어 정렬 시스템(AS), 독립형 오프라인 툴 또는 리소그래피 장치의 처리 유닛에 의해 처리된다.
본 발명에 따른 복수의 S 개의 기판들의 변형을 특성화하는 방법에 따르면, 처리는 다음의 단계:
- 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해,
정렬 마크 위치 측정과 공칭 정렬 마크 위치 간의 차이로서 위치 편차를 결정하는 단계를 포함한다.
따라서, 이 단계에서는, 각각의 정렬 마크들의 정렬 마크 위치 측정들이 정렬 마크 위치 편차들로 전환된다.
- 그 후, 정렬 마크 위치 편차들은 복수의 데이터 세트들에 도달하기 위해 도 5에 설명된 바와 같은 분리된 데이터 실시예 또는 그룹화된 데이터 실시예에 따라 그룹화될 수 있다. 이 단계는 위치 편차를 결정하는 단계 이전에 수행될 수도 있음을 유의한다.
데이터 세트들이 형성되는 방식에 따라, 다음 단계는:
- 복수의 기판들(S) 상의 복수의 정렬 마크들(m)의 각각에 대해, 그리고 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해,
복수의 기판들(S)의 복수의 정렬 마크들(m)의 정렬 마크(m)의 위치 편차들의 평균으로서 평균 위치 편차 a(m, n)를 결정하는 단계; 또는
- 복수의 기판들(S)의 복수의 정렬 마크들(m)의 각각에 대해, 적용된 정렬 측정 파라미터들(λ)에 관계없이, 복수의 기판들(S)의 복수의 정렬 마크들(m)의 정렬 마크(m)의 위치 편차들의 평균으로서 평균 위치 편차 a(m)를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 정렬 측정들은 상이한 방식들로 그룹화될 수 있고, 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)을 이용함으로써 얻어진 정렬 측정들은 분리된 채로 유지되거나(상기에서 분리된 데이터 실시예라고 칭해짐) 그룹화되며(상기에서 그룹화된 데이터 실시예라고 칭해짐), 이는 상이한 타입의 데이터 세트들을 유도함을 유의한다.
이와 같이, 평균 위치 편차들을 나타내는 평균 데이터 세트는 정렬 데이터가 그룹화되는지 여부[즉, 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)에 대한 특정 기판의 정렬 데이터가 하나의 데이터 세트로서 간주되거나, 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)에 대한 특정 기판의 정렬 데이터가 다수의 데이터 세트로서 간주되는지 여부]에 따라 상이할 수 있으며, 각각의 데이터 세트는 사용되는 특정 정렬 측정 파라미터(λ)와 연계된다.
따라서, 도 5를 참조하면, 그룹화된 데이터 실시예의 경우 평균 위치 편차들을 나타내는 평균 데이터 세트는 모든 데이터 세트들 510의 평균인 반면, 분리된 데이터 실시예의 경우 평균 위치 편차를 나타내는 평균 데이터 세트는 모든 데이터 세트들 500의 평균이다. 따라서, 후자의 경우 평균 위치 편차들은 정렬 측정 파라미터들(λ)에 독립적인 반면, 전자의 경우 특정 마크(m)에 대한 평균 위치 편차는 도 5에 도시된 상황에 대하여 4 개의 값 a(m, λ1-λ4)의 세트일 것이다.
따라서, 이 단계에서, 복수의 기판들(S)의 앞서 언급된 정적 핑거프린트가 결정된다.
다음 단계에서, 데이터 세트들로부터 결정된 바와 같은 정적 핑거프린트를 감산함으로써 소위 데이터 세트들의 동적 핑거프린트가 결정되며, 이는 가변 데이터 세트들을 유도한다:
- 복수의 기판들(S)의 기판들의 각각에 대해, 정렬 마크 위치 측정들의 각각에 대해, 각각의 평균 위치 편차 a(m, n)를 감산하여, 기판들의 각각에 대해 m x n 개의 가변 위치 편차들 v(m, n)을 포함하는 가변 데이터 세트를 얻는다.
이 단계에서, 앞서 언급된 복수의 기판들(S)의 동적 핑거프린트가 결정된다.
- 대안적인 블라인드 소스 분리 방법 상에서, 가변 위치 편차들 v(m, n)의 가변 데이터 세트들 상에서, 주성분 분석을 수행하여, 가변 위치 편차들 v(m, n)의 가변 데이터 세트들을, 가변 위치 편차들 v(m, n)의 세트들의 주성분들을 나타내는 고유웨이퍼들의 세트로 분해하고;
- 고유웨이퍼들의 세트를, 마크 변형 고유웨이퍼들의 세트 및 기판 변형 고유웨이퍼들의 세트로 세분화한다.
주성분 분석을 이용하여, S 개의 기판들의 처리된 정렬 데이터가 주성분들 또는 고유웨이퍼들로 분해되며, 각각은 특정 변형 패턴, 예를 들어 도 3에 예시된 바와 같은 변형 패턴들을 설명한다.
상기에 이미 나타내어진 바와 같이, 노광된 기판들의 처리는 복수의 툴들을 이용하여 다수의 상이한 공정들을 수반할 수 있고, 이때 각각의 툴은 처리된 기판 전체에 또는 기판의 최상부 층에 또는 둘 모두에 영향을 줄 수 있다. 주성분 분석 또는 또 다른 블라인드 소스 분리 방법으로부터 얻어진 바와 같은 고유웨이퍼들은 특정 변형 패턴들(또는 겉보기 또는 가상 변형 패턴들)을 나타내는 것으로 간주될 수 있으며, 이는 기판들이 거친 상이한 공정들과 연관될 수 있다. 따라서, 각각의 고유웨이퍼는 실제 기판 변형을 유도하는 공정(이 고유웨이퍼들은 기판 변형 고유웨이퍼들이라고 칭해짐) 또는 가상 또는 겉보기 기판 변형을 유도하는 공정(이 고유웨이퍼들은 마크 변형 고유웨이퍼들이라고 칭해짐)과 연계될 수 있다. 따라서, 본 발명의 의미 내에서, 마크 변형 고유웨이퍼들은, 이들이 관찰된 현상, 즉 마크 자체의 실제 변위에 대응하는 것이 아니라 마크의 변형에 의해 야기되는 편차를 갖는 특정 정렬 마크 위치 측정을 설명한다는 점에서, 가상 변형을 설명하는 것으로 간주될 수 있다.
실제 기판 변형들을 나타내는 고유웨이퍼들과 마크 변형의 효과를 나타내는 고유웨이퍼들을 구별하는 후자의 단계는 다양한 방식으로 수행될 수 있으며, 아래에 더 자세히 설명될 것이다.
이러한 현상이 정렬 마크 위치 측정들의 세트에 존재하는지 여부는 상이한 정렬 측정 파라미터들, 특히 상이한 파장들 및/또는 편광들에 의해 수행된 특정 마크에 대한 정렬 마크 위치 측정들의 세트의 일관성을 고려함으로써 평가될 수 있다.
복수의 S 개의 기판들의 변형을 특성화하는 앞서 설명된 방법은 분리된 데이터 실시예에 대해 다음과 같이 수학적으로 설명될 수 있다:
기판이 리소그래피 장치 외부에서 처리되고, 예를 들어 CMP 또는 에칭 또는 열처리와 같은 다양한 처리 단계를 거치는 경우, 기판이 변형될 수 있으며, 이는 노광 층이 변형되게 한다. 이러한 층의 이 실제 변형은 기판 변형(SD)이라고 칭해지며, 이는 기판이 스테이지 좌표계(stage coordination system: SCS)의 스테이지에 배치되는 경우, 평균 또는 일관적인 기판 변형(예를 들어, 기판들의 뱃치 또는 로트에 걸쳐 평균낸 A)(Sav)과 가변 부분(SS2S)의 조합으로서 설명될 수 있다:
Si는 기판들(S)의 뱃치 또는 세트의 기판 i를 나타낸다.
정렬 측정들이 이러한 기판 상에서 수행되는 경우, 정렬 측정들은 실제 기판 변형(SD)뿐만 아니라, 발생하는 여하한의 마크 변형들의 영향도 검출할 것이며, 이 영향은 편차를 갖는 겉보기 또는 가상의 정렬 마크 위치를 유도한다.
이러한 마크 변형(MD)의 영향은 (기판들의 뱃치에 걸쳐 평균낸) 일관적인 변형(Mav) 및 가변 부분(MS2S)에 의해 동일하게 특성화될 수 있다:
상기에 이미 설명된 바와 같이, 마크 변형(MD) 효과는 사용되는 정렬 측정 파라미터(λ)에 따라 달라짐을 유의한다.
주어진 λ에 대해 기판 변형(SD) 및 마크 변형(MD) 형태를 조합하면, 정렬 마크들의 공칭 또는 예상 위치에 대한 위치 편차들로서 표현된 특정 층(L1)의 정렬 데이터는:
이러한 정렬 데이터는 S 개의 기판들의 뱃치 내의 각각의 기판에 대해 생성될 수 있다.
수학식 (3)에 따른 정렬 데이터에 기초한 이 층(L1)에 대한 정렬은, 이것이 기판의 실제 변형을 나타내지 않기 때문에 마크 변형(MD)의 영향으로 인한 오차를 도입할 것이다.
수행된 바와 같은 정렬 측정들은, 정렬 마크가 1-차원(1D) 또는 2-차원(2D) 정렬 마크인지에 따라, 통상적으로 각각의 정렬 마크에 대해 그리고 λ의 각각의 값에 대해 1- 또는 2-차원 값을 제공함을 유의한다.
각각의 측정 값, 1D 또는 2D 값은 정렬 마크의 측정된 위치를 나타내고, 예를 들어 수학식 (3)에 의해 나타내어진 바와 같이 실제로 4 개의 기여 또는 기여 인자를 가질 수 있으며, 이 중 2 개는 가상 변형을 나타낸다.
따라서, 정렬 측정들은 2 개의 인자(Mav(λ) 및 MS2S(λ,Si))에 의해 왜곡되며, 이들은 둘 다 마크 변형들에 기인한다.
S 개의 기판들의 세트에 대한 정렬 데이터가 이용가능한 경우, 각각의 정렬 마크에 대해 그리고 λ의 각각의 값에 대해 평균 위치 편차가 결정될 수 있다. 이 평균 위치 편차들(AV_PD)은 앞서 언급된 정적 핑거프린트의 일부분이며, 기판 변형(SD) 및 마크 변형(MD)의 가변 부분들의 합으로서 표현될 수 있다.
주어진 정렬 데이터 세트에 대해, 이 평균 위치 편차가 결정될 수 있고, 정렬 데이터(수학식 (3))로부터 감산되어 앞서 언급된 동적 또는 가변 핑거프린트 또는 기판 대 기판 위치 편차들(S2S_PD)을 얻을 수 있다:
따라서, 이는 PCA, 주성분 분석, 또는 ICA와 같은 또 다른 블라인드 소스 분리 방법을 이용하여 분석될 수 있는 앞서 언급된 가변 데이터 세트들을 구성한다.
분석의 목적은, 가변 또는 동적 핑거프린트(S2S_PD)를, 기여 고유웨이퍼(contributing eigenwafer: EW), 특히 기판 변형 고유웨이퍼(SDEW) 및 마크 변형 고유웨이퍼(MDEW)로 분해하는 것이다. 이는 기판의 동적 핑거프린트가 PCA를 이용하여 발견될 수 있는 장비 특정적(equipment specific) 마크 및 기판 변형 모드 또는 형상(MDEW 또는 SDEW)들의 선형 가중 조합으로서 설명될 수 있다는 가정을 이용하여 행해진다.
따라서, 동적 핑거프린트의 가변 부분(SS2S)이 기판 변형 고유웨이퍼들의 선형 가중 조합으로서 표현될 수 있다고 가정한다:
이때, a 및 b는 가중 상수이며, C는 실제적으로 마크 변형(MD)의 가변 부분에 대한 마크 변형 고유웨이퍼들(MDEW)의 기여가 적용된 정렬 측정 파라미터(λ)에 의존한다는 것을 설명한다.
이와 관련하여, 마크 변형 고유웨이퍼(MDEW)는, 특히 정렬 측정 파라미터가 측정 빔의 적용된 파장을 포함하는 경우 제 1 원리에서 정렬 측정 파라미터(λ)에 영향을 받지 않는 형상 또는 패턴(MDEW)을 갖는다고 가정함을 유의한다. 하지만, 형상 또는 패턴은 측정 빔의 적용된 편광에 의존할 수 있음을 유의한다. 또한, SDEW 및 MDEW는 정규화된 형상들로서 구성될 수 있음을 유의한다.
언급된 바와 같이, 복수의 기판들에 대해, 복수의 정렬 측정 파라미터들(λ)에 대해, 그리고 매 기판에 대한 복수의 정렬 마크들에 대해 수집되고, 가변 데이터 세트들로 그룹화된 기판 대 기판 위치 편차들을 나타내는 동적 핑거프린트 데이터는 PCA에 의해 처리된다. 이 동적 핑거프린트 데이터는 PCA를 수행하기 전에 상이한 방식들로 그룹화될 수 있음을 유의해야 한다.
언급된 바와 같이, 정렬 측정들이 수행된 경우, 매 기판에 대한 정렬 데이터는 m x n 개의 측정을 포함하며, m은 기판 상의 정렬 마크들의 개수이고, n은 사용되는 정렬 측정 파라미터들(λ)의 개수이다.
그룹화된 데이터 실시예에서, 동적 핑거프린트 데이터는 매 기판에 대해 그룹화된다. 이와 같이, 뱃치가 S 개의 기판들을 포함하는 경우, PCA에 이용가능한 S 개의 데이터 세트들이 존재한다.
분리된 데이터 실시예에서, 매 기판에 대한 동적 핑거프린트 데이터는 매 정렬 측정 파라미터(λ)에 대해 그룹화된다. 이러한 실시예에서, PCA는 S x n 개의 데이터 세트들 상에서 수행된다.
가변 데이터 세트들이 얻어지는 방식에 따라, 이 가변 데이터 세트들의 치수 또는 크기 또한 변동한다. 이와 유사하게, 고유웨이퍼들의 치수 또한 변동한다.
도 6은 고유웨이퍼들이 어떻게 치수화될 수 있는지에 대한 몇몇 실시예를 개략적으로 나타낸다. 도 6에서, 참조 번호 600은 특정 정렬 측정 파라미터 또는 특성을 이용하여 얻어진 도 5의 데이터 세트들(500), 즉 특정 기판에 대한 정렬 마크 위치 편차들을 나타내는 데이터 세트들과 동일한 치수의 데이터 구조들을 나타낸다. 가변 데이터 세트들이 이러한 데이터 세트들(500)과 동일한 치수를 갖는다고 전제되는 경우, 고유웨이퍼(EW1)가 동일한 치수를 갖는다고 전제될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이 한 개보다 많은 데이터 세트들(500)이 (그룹화된 데이터 실시예에서와 같이) 조합되는 경우, 고유웨이퍼들의 치수는 조합된 또는 그룹화된 데이터 세트들의 치수에 대응할 수 있다. 도 6에서, 고유웨이퍼(EW2)는, 예를 들어 4 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들 또는 특성들을 이용하여 정렬 측정들로부터 발생된, 예를 들어 정렬 마크 위치 편차들의 4 개의 데이터 세트들의 조합된 또는 그룹화된 세트와 동일한 치수를 갖는다. 아래에 더 자세히 설명되는 또 다른 실시예에서는, 정렬 측정들로부터 도출된 바와 같은 정렬 마크 위치 편차들이 오버레이 측정 데이터 또는 오버레이 데이터와 조합된다. 또한, 이러한 실시예에서는, 고유웨이퍼의 치수가 이에 따라 조정될 수 있다. 도 6에서, 참조 번호 610은 오버레이 측정들을 나타내는 데이터 세트와 동일한 치수를 갖는 데이터 구조를 지칭한다. 그러므로, 도 6에서, 고유웨이퍼(EW3)는 오버레이 측정들을 나타내는 데이터 세트와의 EW2의 조합과 동일한 치수를 갖는다.
일 실시예에서, 수행된 정렬 측정들로부터 도출된 바와 같은 동적 또는 가변 핑거프린트 또는 기판 대 기판 위치 편차들(S2S_PD)은 오버레이 오차(OV), 즉 기판 상에서 수행된 오버레이 측정들을 나타내는 데이터와 조합된다.
이러한 실시예에서는, 기판들의 적용된 세트에 대하여, 오버레이 측정들이 S 개의 기판들의 세트의 각각의 기판에 대해 수행되었다고 가정한다. 따라서, 층(L1) 상에서 수행된 정렬 측정들에 기초하여, 제 2 층(L2)이 존재한다고, 즉 층(L1) 위에 노광된다고 가정한다. 층(L2)의 이러한 노광은 층(L1)의 특정 모델링이 수행되었음을, 즉 층(L1) 상에서 수행된 정렬 측정들에 기초하여 타겟부들의 위치가 결정되었음을 암시한다. 이러한 모델링은 정렬 마크 위치들 또는 위치 편차들을 결정하는 단계를 포함한다. 매 정렬 마크에 대한 다수의 편차를 갖는 측정들이 이용가능할 수 있기 때문에, 타겟부들의 위치들을 결정하는데 사용될 수 있는 위치 편차들에 도달하기 위해, 이 측정들의 선정 또는 선택 또는 조합이 만들어져야 할 필요가 있다. 본 발명의 의미 내에서, 정렬 측정의 이러한 선택 또는 조합은 레시피 정렬 파라미터(λrec)라고 칭해진다. 따라서, λrec는 층 L1에 대해 L2의 정렬 공정을 수행하는데 사용되는 [하나 이상의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)을 이용하여 수행되는] 하나 이상의 정렬 측정들의 특정 선택 또는 조합을 지칭한다. 이러한 층(L2)이 [레시피(λrec)를 이용하여] 노광되면, 오버레이 측정들을 수행하고 층 L1에 대해 층 L2의 정렬을 표현함으로써, 오버레이 데이터가 수집될 수 있다. 이 오버레이 측정들의 동적 핑거프린트가 (정렬 데이터의 동적 핑거프린트와 유사한 방식으로) 결정되는 경우, 각각의 기판에 이용가능한 이 가변 오버레이 데이터는 레시피 정렬 파라미터(λrec)에서 취해진 마크 변형(MD)의 가변 부분에 대응하는 것으로 간주될 수 있음을 알 수 있다.
이와 같이, 오버레이 측정들(S2S_OV)의 동적 핑거프린트는 다음과 같을 수 있다:
수학식 (8)은 고유웨이퍼들(EW)에 영향을 미치는(effect), 즉 마크 변형 고유웨이퍼들(MDEW)이 수학식 (8)에 설명된 바와 같은 가중 조합들에 의해 오버레이 측정들의 동적 핑거프린트가 유도되도록 해야 하는 제약 또는 조건으로 간주될 수 있다. 다르게 표현하면, 오버레이 데이터의 동적 핑거프린트가 정렬 데이터의 동적 핑거프린트(즉, 정렬 데이터로부터 도출된 가변 데이터 세트들)와 조합되는 경우, 상이한 세트의 가변 데이터 세트들이 얻어지며, 이는 또한 PCA 또는 ICA와 같은 블라인드 소스 분리 방법을 거칠 수 있다.
일 실시예에서, 이러한 조합된 가변 데이터 세트들은 오버레이 데이터로부터 검색된 가변 데이터 세트, 즉 가변 오버레이 데이터 세트와, 그룹화된 데이터 실시예의 가변 데이터 세트들[예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같은 데이터 세트들(510)로부터 도출된 가변 데이터 세트들]을 조합함으로써 얻어질 수 있다. 따라서, 이러한 조합된 가변 데이터 세트들이 예를 들어 PCA를 이용하여 처리된 경우에 얻어진 고유웨이퍼들은 도 6에 도시된 바와 같은 고유웨이퍼(EW3)의 치수를 가질 것이다.
PCA가 조합된 정렬 및 오버레이 데이터 세트들 상에서 수행되는 경우(수학식 (5) 및 (8)), 더 확고한 산출값(robust outcome)이 얻어질 수 있음이 관찰되었다.
어떤 그룹화가 적용되는지와 관계없이, PCA 또는 다른 블라인드 소스 분리 방법의 산출값은 고유웨이퍼들(EW), 즉 가변 데이터 세트들이 분해될 수 있는 주성분들의 세트이다.
이와 같이, 특정 기판의 동적 핑거프린트(S2S_PD)는 발견된 고유웨이퍼들의 가중 조합(수학식 (6) 및 (7)을 조합)으로서 설명될 수 있다.
초기에 고유웨이퍼들이 결정된 경우, 고유웨이퍼(EW)가 마크 변형 고유웨이퍼(MDEW)인지 또는 기판 변형 고유웨이퍼(SDEW)인지 분명하지 않음을 유의한다.
이를 구별하는 것은, 마크 변형의 효과를 적어도 부분적으로 감소시키기 위해 정렬 데이터의 보정을 가능하게 하는데 필수적이다.
본 발명은 MDEW와 SDEW를 구별하는 여러 가지 상이한 방식들을 제안한다.
일 실시예에서, 분석은 기판 변형(SD)에 비해 마크 변형(MD)의 상술된 속성에 의존한다: 적용된 정렬 측정 파라미터(λ)에 따라 정렬 측정들에 관찰된 바와 같은 마크 변형 효과들. 이와 같이, 특정 MDEW의 기여 또는 가중은 정렬 측정 파라미터(λ)에 따라 변동해야 한다. 이는 다음의 예시에 의해 명백해질 수 있다:
동적 핑거프린트 데이터가 매 정렬 측정 파라미터(λ)에 대해 그룹화된다고 가정하고;
적용된 2 개의 파라미터(λ1, λ2)가 존재한다고 가정하며;
2 개의 고유웨이퍼[EW(1), EW(2)]가 존재한다고 가정한다.
따라서, 기판(Si)의 동적 핑거프린트는 분리된 데이터 실시예의 경우 2 개의 가변 데이터 세트 S2S_PD(Si,λ1), S2S_PD(Si,λ2)를 포함한다.
이들 각각은 고유웨이퍼들 상으로 투영되거나 매핑될 수 있다, 즉 고유웨이퍼들의 가중 조합으로서 설명될 수 있다:
여하한의 피팅 알고리즘(fitting algorithm), 예를 들어 최소 제곱 피팅(least squares fitting)을 이용하면, 가중 계수들(α1, β1, α2, β2)이 결정될 수 있다.
α1 = α2, β1 ≠ β2 경우, EW(1)은 높은 확률로 SDEW이고, EW(2)는 MDEW인 것으로 결론지을 수 있으며, 그 역도 가능하다.
또 다른 실시예에서, EW가 MDEW 또는 SDEW인지를 평가하기 위해 패턴 인식이 적용될 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, PCA로부터 도출된 바와 같은 (실제 또는 가상의) 변형 패턴들은 기판들 상에서 수행되는 공정들과 연계될 수 있다. 또한, 앞서 설명된 바와 같이, 특정 디바이스들 또는 툴들이 기판의 최상부 층에 영향을 주며, 이에 따라 형상 또는 정렬 마크들에 영향을 준다는 것이 알려져 있다. 이러한 디바이스들의 통상적인 변형 패턴들이 알려진 경우, 이 패턴들은 PCA로부터 얻어진 고유웨이퍼들과 비교될 수 있고, 일치(correspondence)가 관찰된 경우, 고유웨이퍼 변형 패턴은 특정 툴로 인해 발생될 수 있으며, 이에 기초하여 고유웨이퍼가 MDEW 또는 SDEW인지가 결정될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 오버레이 데이터와 연계된 고유웨이퍼의 부분을 고려함으로써 평가가 행해질 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 일 실시예에서, 그룹화된 데이터 실시예의 가변 데이터 세트들[예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같은 데이터 세트들(510)로부터 도출된 가변 데이터 세트들] 및 오버레이 데이터로부터 검색된 가변 데이터 세트를 조합함으로써, 통계적 분석을 위한 가변 데이터 세트들이 얻어질 수 있다. 따라서, 이러한 가변 데이터 세트들이 예를 들어 PCA를 이용하여 처리되는 경우에 얻어진 고유웨이퍼들은 도 6에 도시된 바와 같은 고유웨이퍼(EW3)의 치수를 가질 것이다. 고유웨이퍼들의 이러한 세트가 얻어지면, 오버레이 데이터, 즉 도 6의 데이터 구조(610) 내의 데이터와 연계된 고유웨이퍼들의 부분의 크기는, 고유웨이퍼가 MDEW 또는 SDEW인지에 관한 표시를 제공한다. 이는 다음과 같이 이해될 수 있다: 수학식 (8)을 고려하면, 오버레이 데이터와 연계된 가변 데이터 세트가 오버레이 데이터, 즉 데이터 구조들(610)과 연계된 MDEW 고유웨이퍼들의 부분들의 선형 조합으로서 표현되고, SDEW 고유웨이퍼들에 기초하여 이 가변 데이터 세트에 대한 기여가 존재하지 않는다고 추론할 수 있다. 이와 같이, 특정 고유웨이퍼의 데이터 구조(610) 내의 데이터의 크기가 0이거나 실질적으로 0인 경우, 고유웨이퍼가 오버레이 데이터의 모델링에 기여하지 않으며, 이와 같이 특정 고유웨이퍼가 SDEW일 것이라고 결론지을 수 있다.
앞서 설명된 바와 같은 분리 데이터 실시예에 대하여, 수학식 (7)에 적용된 바와 같은 계수들(C)이 PCA와 같은 제 2 통계학적 분석에 의해 결정될 수 있다는 것은 주목할 가치가 있다. 수학식 (7)의 계수들(C)은 특정 MDEW가 특정 정렬 측정 파라미터(λ)를 이용하여 얻어진 가변 데이터 세트에 어떻게 기여하는지를 표현한다. 입력 데이터로서 도출된 바와 같은 고유웨이퍼들 및 가변 데이터 세트들을 이용하여 추가 PCA를 수행함으로써 얻어질 수 있는 이러한 계수들의 바람직한 또는 최적의 세트가 존재하는 것이 관찰되었다. 따라서, 이러한 추가 PCA는 캘리브레이션 방법에 사용되는 기판들의 뱃치에 대해 계수들(C)의 최적 값을 결정하게 할 수 있다.
고유웨이퍼들이 결정되고 세분화되었으면, 새로운 또는 추가 기판의 개선된 정렬을 제공하기 위해 이 정보가 적용될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 리소그래피 장치에 의해 수행될 정렬 방법이 제공되며, 본 방법은, 일 실시예에서:
리소그래피 장치에서 정렬 시스템에 의해 기판을 수용하는 단계;
하나 이상의 정렬 마크에 대해 복수의 정렬 마크 위치 측정들을 수행하고, 정렬 마크 위치 측정 및 공칭 정렬 마크 위치 간의 차이로서 정렬 마크 위치 편차를 결정하는 단계;
본 발명에 따른 기판들의 세트의 변형을 특성화하는 방법을 수행함으로써 고유웨이퍼들의 세트를 얻는 단계;
본 발명에 따른 기판들의 세트의 변형을 특성화하는 방법을 수행할 때 도출된 평균 위치 편차들에 기초하여, 기판에 대한 가변 위치 편차들의 세트를 결정하는 단계;
고유웨이퍼들의 세트에 기판의 가변 위치 편차들의 세트를 매핑 또는 피팅하고, 이로 인해 기판 변형 고유웨이퍼들 및 마크 변형 고유웨이퍼들의 가중 조합으로서 기판의 가변 위치 편차들의 세트에 대한 표현식을 얻는 단계;
가변 위치 편차들로부터 마크 변형 고유웨이퍼들의 가중 조합을 감산하고, 이로 인해 마크 변형 유도 효과가 실질적으로 없는 기판의 가변 위치 편차들의 수정된 세트를 얻는 단계;
가변 위치 편차들의 수정된 세트를 이용하여 기판의 정렬을 수행하는 단계를 포함한다.
본 실시예에 따른 정렬 방법은 고유웨이퍼들의 세트를 유도하고 수행되는 기판들의 세트의 변형의 특성을 이용한다.
새로운 기판이 정렬되어야 할 필요가 있는 경우, 이전에 처리된 기판들의 세트의 평균 또는 정적 핑거프린트를 이용하여 이 새로운 기판의 동적 핑거프린트가 결정될 수 있다(이 동적 핑거프린트는 기판의 가변 위치 편차들이라고 칭해짐).
대안적으로, 새로운 기판 및 이전에 처리된 기판들의 세트 또는 뱃치를 이용하여 새로운 평균 또는 정적 핑거프린트가 결정될 수 있다. 새로운 기판의 동적 핑거프린트가 결정되었으면, 이 동적 핑거프린트가 분석될 수 있으며, 고유웨이퍼들의 세트를 이용하여, 예를 들어 수학식 (6) 및 (7)에 의해 표현되는 바와 같이, 기판 변형 부분(실제 변형을 나타냄) 및 마크 변형 부분(겉보기 변형을 나타냄)으로 세분화될 수 있다.
이것이 수행된 경우, 마크 변형 고유웨이퍼들의 기여가 동적 핑거프린트로부터 감산될 수 있다.
일 대안예로서, 동적 핑거프린트 대신에 기판 변형 고유웨이퍼들의 기여가 사용될 수 있으며, 이에 따라 정렬을 수행하기 위한 보정된 정렬 데이터를 얻을 수 있다.
따라서, 후자의 경우, 기판 변형 고유웨이퍼들의 기여가 정적 핑거프린트에 추가된다.
일 실시예에서, 새롭게 도입된 기판 및 그 정렬 데이터, 즉 정렬 측정들은 고유웨이퍼들을 도출하는데 사용되는 기판들의 세트의 일부분이 될 수 있다.
이러한 실시예에서, 기판들의 세트의 변형을 특성화하는 방법은 실제적으로 새로운 기판, 및 새로운 기판 이전에 이용가능하거나 처리된 기판들의 세트를 포함하는 세트 상에서 수행된다. 해당 기술분야의 당업자라면 알 수 있는 바와 같이, 이러한 실시예는 정적 핑거프린트에 실질적으로 작은 변동을 뒤따르게 한다.
일 실시예에서, 새로운 기판이, 예를 들어 이미 이전에 이용했던 기판들의 세트 내의 하나의 기판을 대신할 수 있고, 이에 따라 세트 내의 기판들의 수를 일정하게 유지할 수 있다.
앞서 설명된 바와 같은 실시예들에서, 정렬 측정들이 평가되었고, 이러한 측정들을 보정하거나 개선하기 위한 방법이 제안된다. 특히, 설명된 바와 같은 방법은 정렬 마크의 실제 위치를 더 정확히 결정하게 할 수 있음에 따라, 정렬 마크의 가능한 변형이 고려될 수 있다.
또한, 유사한 방식으로, 2 개의 연속한 층들 간의 오버레이를 평가하는데 사용되는 마크들이 영향을 받을 수 있음을 주목한다. 일반적으로, 오버레이 마크들이 기판 상에 제공됨에 따라, 오버레이 마크들은 정렬 마크들이 거치는 동일한 공정을 거친다. 오버레이 마크들이, 예를 들어 스크라이브 레인에 또는 인-다이 오버레이 마크들로서 제공될 수 있음이 주목될 수 있다. 결과적으로, 정렬 측정들에 대하여 앞서 설명된 것과 실질적으로 유사한 방식으로, 오버레이 측정들이 이러한 마크 변형들에 또한 영향을 받을 수 있다. 이와 관련하여, 적용된 오버레이 마크 또는 마커의 변형에 의해 야기된 바와 같은 오버레이 측정의 편차가 오버레이 측정 시 적용된 바와 같은 측정 파라미터에 의존하는 것으로 밝혀졌음을 주목한다.
본 발명의 일 실시형태에 따르면, 오버레이 측정 시스템(OMS)을 이용하여 기판 상에서 오버레이 측정들을 수행하도록 구성된 메트롤로지 시스템이 제공되고, 오버레이 측정 시스템은 측정 빔을 오버레이 마크들을 향해 투영함으로써, 오버레이 마크들이 제공된 기판의 다양한 위치에서 기판 상의 연속한 층들 사이의 오버레이를 측정하도록 구성된다. 본 발명에 따르면, 적용된 바와 같은 오버레이 측정 시스템(OMS)은 복수의 상이한 오버레이 측정들을 수행하도록 구성되며, 이로 인해 고려되는 오버레이 마크에 대한 복수의 오버레이 측정 결과들을 얻는다. 본 발명의 의미 내에서, 특정 오버레이 마크 상에서 상이한 오버레이 측정들을 수행하는 것은, 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들을 이용하여 오버레이 측정들을 수행하는 것을 의미하며, 적용된 바와 같은 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들은 본 발명의 의미 내에서 파라미터(λ)의 상이한 값들로서 나타내어진다. 이러한 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들(λ1, λ2, λ3,...λi)은, 예를 들어 오버레이 측정을 수행하기 위해 상이한 광학 속성들을 이용하는 것을 포함한다. 일 예시로서, 본 발명에 따른 메트롤로지 시스템에 적용된 바와 같은 오버레이 측정 시스템은 상이한 특성들 또는 파라미터들(λ1, λ2, λ3,...λi)을 갖는 하나 이상의 오버레이 측정 빔들을 기판 상의 오버레이 마크 위치들로 투영하도록 구성된 오버레이 투영 시스템, 및 기판에서부터 반사된 하나 이상의 빔에 기초하여 오버레이 측정 결과를 결정하도록 구성된 검출 시스템을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 아래에 더 자세히 설명되는 바와 같이, 오버레이 측정 시스템은 기판의 표면에 실질적으로 수직으로 오버레이 측정 빔을 지향시키고, 기판에서부터 반사된 빔들에 기초하여 오버레이를 평가하도록 구성될 수 있다. 특히, 일 실시예에서는, 반사된 오버레이 측정 빔의 반사된 +1 및 -1 차수를 고려함으로써 2 개의 연속한 층들 간의 오버레이가 평가될 수 있다.
오버레이 측정 시스템(OMS)을 이용하여 수행될 수 있는 바와 같은 오버레이 측정이 도 7에 개략적으로 예시된다.
도 7a는 기판(700) 상의 오버레이 마크의 단면도를 개략적으로 나타내며, 오버레이 마크는 기판(700)의 최상부 층(720) 상의 제 1 패턴(710) 및 기판(700)의 하부 층(740) 상의 제 2 패턴(730)을 포함한다. 측정 빔(750)이 오버레이 마크 상으로 인가되는 경우, 반사된 빔들의 +1 및 -1 차수들(각각 화살표 752 및 754로 나타냄)이 포집될 수 있고, 그 세기가 평가될 수 있다. 두 패턴들(710 및 730)이 도 7a의 단면도에 나타내어진 바와 같이 정렬된 위치에 있는 경우, 세기의 차이는 실질적으로 0이어야 한다. 예를 들어, 도 7a에 예시된 바와 같이, 패턴들이 서로에 대해 변위된 경우, 화살표 756으로 나타내어진 +1 반사 차수와 화살표 758로 나타내어진 -1 반사 차수 사이에 세기의 차이를 알 수 있다. 도시된 바와 같은 화살표들의 길이는 반사된 빔의 세기를 나타내는 것임을 유의한다. 이 차이에 기초하여, 두 패턴들 간의 상대 변위(d) - 이 변위는 층들(720 및 740) 간의 오버레이를 특성화함 - 가 결정될 수 있다.
도 8은 오버레이 측정에 관한 마크 변형의 가능한 효과를 개략적으로 예시한다. 도 8은 기판(800) 상의 오버레이 마크의 단면도를 개략적으로 나타내고, 오버레이 마크는 기판(800)의 최상부 층(820) 상의 제 2 패턴(810) 및 기판(800)의 하부 층(840) 상의 제 2 패턴(830)을 포함하며, 제 2 패턴(830)은 더이상 대칭이 아니라 몇 가지 타입의 변형을 갖는다. 도시된 바와 같은 실시예에서, 제 2 패턴(830)의 측벽들 중 하나는 경사진 표면(835), 또는 도 4b에 도시된 정렬 마크(400)와 유사한 측벽을 갖는다. 또한, 오버레이 마크들의 다른 타입의 변형들, 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같은 다른 타입의 변형이 발생할 수 있고, 오버레이 측정에 영향을 줄 수 있음을 유의한다. 또한, 오버레이 측정들에 영향을 주는 변형들이 최상부 층(820)에, 하부 층(840)에, 또는 둘 모두에 발생할 수 있음을 주목한다. 또한, 도 8은 2 개의 측정 빔(850.1 및 850.2)의 적용을 나타내며, 예를 들어 측정 빔들은 두 측정 빔들에 대한 +1 및 -1 반사 차수들 및 상이한 측정 특성 또는 파라미터(λ)를 갖는다. 더 구체적으로, 반사된 빔(852.1)은 측정 빔(850.1)으로부터의 +1차 반사 빔을 나타내고, 반사된 빔(854.1)은 측정 빔(850.1)으로부터의 -1차 반사 빔을 나타내는 한편, 반사된 빔(852.2)은 측정 빔(850.2)으로부터의 +1차 반사 빔을 나타내고, 반사된 빔(854.2)은 측정 빔(850.2)으로부터의 -1차 반사 빔을 나타낸다.
나타내어진 바와 같은 반사 빔의 검사 시, 제 1 및 제 2 패턴(810, 830)이 실질적으로 정렬되어 있는 사실에도 불구하고, 측정 빔(850.1)의 +1차(852.1)와 -1차(854.1) 간의 세기 차이(도면에 화살표의 길이로 나타내어짐)를 알 수 있다. 이와 동시에, 측정 빔(850.2)의 +1차(852.2)와 -1차(854.2) 간에는 세기 차이(도면에 화살표의 길이로 나타내어짐)가 실질적으로 존재하지 않는다. 이와 같이, 측정 빔(850.2)은 도시된 바와 같은 변형(835)에 민감하지 않지만, 변형(835)은 측정 빔(850.1)을 이용하는 측정에 영향을 준다고 결론지을 수 있다. 이와 같이, 측정 빔(850.1)만을 이용하여 오버레이 측정이 결론지어지는 경우, 이는 패턴들(830 및 810) 간의 오버레이의 오결정을 유도할 것이다.
일 실시예에서, 오버레이 측정 시스템은, 오버레이 측정 결과를 결정하기 위해, 오버레이 마크가 제공된 기판 상의 특정 위치 상으로 상이한 오버레이 측정 빔들[즉, 상이한 특성들 또는 파라미터들(λ1, λ2, λ3,...λi)을 갖는 빔들]을 순차적으로 투영하도록 구성될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 복수의 상이한 오버레이 측정 빔들은 오버레이 측정 결과들을 결정하기 위해 기판 상으로 투영되는 상이한 특성들 또는 파라미터들(λ1, λ2, λ3,...λi)을 갖는 하나의 측정 빔과 조합될 수 있다. 이러한 실시예에서는, 기판에서부터 반사된 빔들이 상이한 인스턴스에서 검출 시스템에 도달하도록 배치하는 것이 유익할 수 있다. 이를 실현하기 위해, 예를 들어 본 명세서에서 인용참조되는 US 9,046,385에 기술된 바와 같은 분산 파이버가 이용될 수 있다.
대안적으로, 기판에서부터 반사된 복수의 상이한 측정 빔들을 포함하는 반사된 측정 빔들은 반사된 상이한 측정 빔들을 분리하고 오버레이를 평가하기 위해 하나 이상의 필터에 제공될 수 있다. 본 발명의 의미 내에서, 오버레이 측정 시스템에 의해 적용된 바와 같은 상이한 측정 파라미터들 또는 특성들(λ1, λ2, λ3,...λi)은 적어도 사용되는 측정 빔들 또는 측정 빔의 주파수 또는 주파수 성분의 차이 또는 편광의 차이를 포함한다.
상기의 관점에서, 해당 기술분야의 당업자에게는 측정 특성(λ)을 이용한 측정에 의해 얻어지는 오버레이(OV)에 대한 값이 다음과 같이 쓰일 수 있음이 명백할 것이다:
이때:
OV(λ) = 측정으로부터 도출된 바와 같은 오버레이 측정 결과;
OV0 = 실제 오버레이 값;
OVerror(λ) = 오버레이 오차, 즉 고려되는 오버레이 마크들의 실제 상대 변위에 의해 야기되지 않은 오버레이 측정의 성분 또는 부분. 오버레이 오차는, 예를 들어 설명된 바와 같은 오버레이 마크의 변위에 의해 야기될 수 있을 뿐만 아니라, 적용된 층들의 스택의 변동에 의해서도 야기될 수 있다. 나타내어진 바와 같이, OVerror(λ)는 적용된 측정 특성(λ)에 의존하는 것으로 간주된다.
특히, 매 오버레이 레시피(λ)(레시피는, 예를 들어 적용된 측정 빔의 파장 및/또는 편광을 명시하는, 앞서 설명된 정렬 레시피와 유사한 방식으로 사용됨)에 대한 측정된 오버레이는 "진짜(true)" 또는 실제 오버레이(OV 0)[이는 측정 레시피(λ)에 독립적임]와, 오버레이 오차(OV error (λ))[이는 타겟이 변형되는 경우 0이 아니며, 적용된 측정 레시피(λ)에 의존적임]로 나뉠 수 있다.
수학식 (10)으로부터, 다음과 같이 오버레이 측정들 간의 차이가 고려되는 경우, 진짜 또는 실제 오버레이(OV 0)가 소거(drop out)된다:
이때:
λ1, λ2 = 적용된 측정 특성들 또는 파라미터들 또는 레시피들;
OVcol2col = 상이한 측정 파라미터들(λ)을 이용할 때 얻어지는 오버레이 차이의 축약 표기(short hand notation)로서, 상이한 측정 파라미터들을 이용하는 경우 색-대-색 오버레이 차이라고도 칭해진다[측정 파라미터(λ)의 상이한 값들이 상이한 파장들 및 이에 따른 상이한 색들을 나타내는 일 실시예를 참조할 때, col2col은 색-대-색으로서 고려될 수 있음];
OVerror,col2col = 상이한 측정 특성들, 예를 들어 상이한 색들을 이용하여 취해진 측정들 간의 오버레이 오차의 차이에 대한 축약 표기.
따라서, 수학식 (11)에 기초하여, 상이한 레시피들(λ1, λ2)에 대한 오버레이 마크 비대칭을 모니터링하는데 OVcol2col가 사용될 수 있다고 결론지을 수 있다.
또한, 정렬 마크 변형들의 효과에 관한 상기 예시들로부터 명백한 바와 같이, 오버레이 마크 변형 또는 비대칭은 변형들의 단지 무작위적 패턴이 아님을 주목한다. 오히려, 기판이 거치는 다양한 공정들에 의해 이러한 변형들이 야기되기 때문에, 기판의 오버레이 마크 또는 오버레이 타겟 변형들은 하나 이상의 별개의 패턴의 조합으로서 설명될 수 있다. 상기에 이미 설명된 바와 같이, 정렬 마크 변형과 관련하여 기판이 거치는 각각의 공정은 기판 전체의 변형, 기판에 존재하는 마크들의 변형 또는 둘 모두를 야기할 수 있다. 특정 공정들에 야기된 바와 같은 이 변형들은 도 3에 예시된 바와 같이 특정 형상을 가질 수 있다. 정렬 마크 변형들에 관한 상기 주어진 예시에서, 이 특정 형상들은 주성분 분석을 이용하여 결정되며, 이 형상들은 이후 '고유웨이퍼들'이라고 칭해진다.
기판들의 세트의 오버레이 데이터는 상이한 처리 단계들에 의해 야기되는 특정 변형들 또는 변형 형상들을 나타내는 고유웨이퍼들의 세트에 도달하기 위해 유사한 방식으로 처리될 수 있음을 주목한다.
이러한 고유웨이퍼들이 결정되면, 예를 들어 이러한 고유웨이퍼들의 선형 가중 조합으로서 오버레이 오차를 설명할 수 있으며, 더 구체적으로는:
이때:
α1, α2 = 레시피 의존적 가중 인자들;
F1, F2 = 기판에 걸친 오버레이 마크 변형들의 분포를 나타내는 특정 변형들 또는 변형 형상들. 수학식 (12)에 적용된 바와 같은 변형 형상들(Fi)은 기판 전체의 변형을 설명하지 않으며, 오히려 이들은 '타겟 변형 핑거프린트들', 즉 변형들의 핑거프린트들 또는 분포들이다.
또한, 유사한 방식으로, 상이한 특성들 또는 레시피들(λ)을 이용하는 측정들 간의 오버레이 차이는 상이한 가중 인자들을 이용하여 동일한 변형 형상들의 선형 가중 조합으로서 설명될 수 있다:
이때:
b1, b2 = 각각의 색-대-색 조합에 대해, 즉 특성들 또는 레시피들(λ)의 각각의 상이한 조합에 대해 상이한 가중 계수들.
고유웨이퍼들 또는 변형 형상들에 도달하고 이들을 이용하여 수학식 (12)에 의해 주어진 바와 같은 오버레이 오차를 결정하기 위해 정렬 마크 변형들에 대해 설명된 바와 같은 수학식들의 세트를 풀기보다는, 수학식 (12) 및 (13)의 변형 형상들(Fi)의 결정을 요구하지 않는 대안적인 접근법이 제안된다.
오히려, 수학식 (11) 및 (13)이 조합되는 경우, 수학식들로부터 변형 형상들(Fi)이 취해질 수 있으며, 이용가능한 측정 특성들(λ)의 수가 변형 형상들(Fi)의 수보다 크다면, 특정 레시피, 즉 프로세스-온-레코드(Process-On-Record 또는 POR)라고 칭해지고 오버레이 측정 시스템에 의해 적용된 바와 같은 특정 레시피에 대한 오버레이 오차가 색 대 색 오버레이 차이 값들의 선형 가중 조합으로서 쓰일 수 있다. 더 구체적으로는:
이때:
OVerror(POR) = 프로세스-온-레코드 레시피에서의 오버레이 오차;
OVcol2col i = i 개의 상이한 레시피들 또는 특성들(λ)을 사용하여 이용가능한 상이한 색-대-색 오버레이 차이들 또는 변동들.
오버레이 또는 오버레이 오차의 색-대-색 차이들 OVcol2col i 또는 OVerror, col2col에 대하여, 이들을 정의하는 상이한 방식들이 존재한다는 점이 주목할 가치가 있다.
색-대-색 오버레이 차이 또는 변동들을 정의하는 제 1 방식은, 즉 상이한 레시피들 또는 특성들(λ)을 이용하여 얻어진 오버레이 측정들의 차이를 취함으로써 수학식 (11)과 유사한 수학식들을 적용하는 것이다.
따라서, 3 개의 특성(λ1, λ2, λ3)이 이용가능한 경우, 색-대-색 오버레이 차이로서:
을 결정할 수 있다.
대안적으로, 색-대-색 오버레이 차이로서, 상이한 레시피를 이용하는 (colormeanOV라고도 하는) 평균 오버레이 측정과 각각의 레시피들에서 취해진 오버레이 측정들 간의 차이로서 색-대-평균-색 차이를 결정할 수 있다. 이는 다음과 같이 공식화될 수 있다:
이때, N λ 는 오버레이 측정들을 수행하는데 사용되는 측정 특성들의 수이다.
수학식 (14)를 고려하고, 색-대-색 차이가 (수학식 (15) 및 (16)에 의해 나타내어진 바와 같은) 상이한 레시피들을 이용하는 오버레이 측정들에 기초하여 직접적으로 결정될 수 있음을 고려하면, 수학식 (14)의 계수 c가 알려지는 경우, OVerror(POR)이 결정될 수 있음을 알 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 기판들 또는 웨이퍼들의 트레이닝 세트를 이용하여 계수 c1, c2,...를 결정하는 것이 제안된다. 또한, 정렬 측정들에 대해 앞서 설명된 것과 유사한 방식으로, 수학식 (14)를 이용하여 기판 대 기판(s2s)으로부터 오버레이 오차 변동을 결정하는 것이 제안된다. 기판들의 트레이닝 세트에서, 측정된 오버레이의 s2s 변동, 즉 기판-대-기판 오버레이 차이가 메트롤로지 부정확성에 의해 지배된다고 가정한다, 즉:
이때:
OVs2s = 트레이닝 세트의 2 개의 기판들 간의 측정된 오버레이 차이.
이 가정을 이용하여, 수학식 (14)가 다음과 같이 다시 쓰일 수 있다:
이제, OVs2s와 
둘 모두가 직접적으로 측정될 수 있거나, 기판들의 트레이닝 세트 상에서 수행된 오버레이 측정들로부터 결정될 수 있기 때문에, 계수 c1, c2,...가 결정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 기판들의 트레이닝 세트에 대한 수학식 (18)의 세트는 선형 회귀를 이용하여 결정된다.
수학식 (18)로부터 명백한 바와 같이, 색-대-색 차이의 기판-대-기판 변동과 상호관련되는 오버레이 기판-대-기판 변동의 부분만이 보정되기 때문에, 수학식 (17)의 가정이 부분적으로 완화될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서, 다음의 단계들을 갖는 방법이 제안된다:
- 기판들의 트레이닝 세트에 대해, 상이한 레시피들 또는 측정 특성들(λ)을 이용하여 오버레이 측정들이 수행된다.
- 오버레이 측정들을 이용하여, 기판 대 기판으로부터의 오버레이 변동 OVs2s 및 색-대-색 오버레이 차이의 기판-대-기판 변동 
이 결정될 수 있다.
- 수학식 (18)을 이용하여, 색-대-색 오버레이 차이의 기판-대-기판 변동 
의 가중 선형 조합으로서, OVs2s를 표현할 수 있고, 계수 c1, c2에 대해 수학식들의 세트를 풀 수 있다.
- 가중 계수들이 결정되면, 이 계수들은 새로운 기판의 오버레이 오차를 보정하는데 사용될 수 있다. 동일한 세트의 레시피들이 새로운 기판 상에서 오버레이 측정들을 수행하는데 사용된다고 가정하면, 수학식 (18)은 색-대-색 차이의 기판-대-기판 변동 
을 이용하여, 새로운 기판에 대한 기판 대 기판 오버레이 오차를 결정하게 할 수 있으며, 이는 측정들 및 계수 c1, c2,...로부터 결정될 수 있다.
- 그 후, 측정된 오버레이로부터 계산된 오차를 감산함으로써 새로운 기판의 측정된 오버레이가 보정될 수 있다. 이렇게 함으로써, 측정된 오버레이의 정확성이 개선될 수 있다. 그 후, 실제 또는 진짜 오버레이(OV0)에 더 가까운 이 보정된 오버레이가 기판들을 노광하는 리소그래피 장치에 대한 피드백으로서 사용될 수 있다.
상기에 대하여, 측정된 바와 같은 오버레이의 기판-대-기판 오버레이 차이들 또는 변동들이 어디에서 언급되든지 간에, 이 변동들은 기판-대-기판으로부터의 측정된 차이들을 지칭할 수 있거나, 기판들의 세트, 예를 들어 트레이닝 기판들의 세트에 걸쳐 측정된 바와 같은 평균 오버레이에 대한 변동들을 지칭할 수 있음을 주목한다. 이와 관련하여, 새로운 기판의 OVs2s는, 예를 들어 트레이닝 기판들의 세트에 걸친 평균 오버레이와 새로운 기판의 측정된 오버레이 간의 차이를 지칭할 수 있다.
설명된 방법이 설명될 때 데이터 및 기판들의 가능한 흐름이 도 9에 개략적으로 도시된다. 도 9는 처리 툴(902), 예를 들어 에처(etcher) 또는 CMP에서 처리되는 기판들(900), 예를 들어 트레이닝 기판들 또는 생산 기판(production substrate)들의 흐름을 개략적으로 나타낸다. 처리 툴에 의해 처리된 바와 같은 기판들(910)은 이후 특정 패턴에 기판들을 노광하기 위해 스캐너(904) 또는 리소그래피 장치에 의해 처리된다. 그 후, 스캐너에 의해 처리된 바와 같은 기판들(920)은 측정 시스템(906), 예를 들어 다수의 상이한 레시피들 또는 측정 특성들을 이용하여 오버레이를 측정하도록 구성된 측정 시스템에 의해 처리될 수 있다. 그 후, 오버레이 측정들(940)이 연산 플랫폼(908)에 제공될 수 있으며, 이는 측정 시스템(906)에 통합될 수 있거나, 별개의 전용 플랫폼일 수 있다. 연산 플랫폼(908)에서, 오버레이 측정들은 오버레이를 보정하기 위해, 예를 들어 트레이닝 기판들의 경우 계수 c1, c2를, 생산 기판들의 경우 기판들의 오버레이 오차를 결정하는데 사용될 수 있다. 그 후, 기판들의 보정된 오버레이(950)가 스캐너(904)의 처리를 제어하는 제어 시스템(912)에서 사용될 수 있으며, 이는 제어 데이터(960)로 나타낸다. 피드백으로서 보정된 오버레이(950)를 이용하면, 스캐너 또는 리소그래피 장치(904)의 피드백 제어가 실현될 수 있다.
유익하게, 기판들의 세트의 오버레이 데이터의 앞서 설명된 처리가 다음의 목적들 중 하나 이상에 적용될 수 있다:
제안된 방법은 가장 적절한 레시피 또는 측정 특성을 선택하는데 사용될 수 있다. 이러한 사용의 경우, 예를 들어 기판들의 트레이닝 세트에 대한 보정된 오버레이를 결정할 수 있으며, 이를 모든 레시피들의 측정 결과들과 비교한다. 보정된 오버레이와 가장 가깝게 매칭된 측정 결과들을 제공하는 레시피가 향후 측정들에 사용될 수 있다. 바람직한 레시피가 확립되었으면, 예를 들어 도 9에 도시된 바와 같은 측정 시스템(906)을 이용하여, 예를 들어 기판의 오버레이를 결정하기 위해 바람직한 레시피만을 이용할 수 있다. 대안적으로, 공정 안정성을 모니터링하기 위해 다수의 상이한 레시피로 오버레이를 계속 측정하는 것을 선택할 수 있다.
가중 계수 c1, c2를 확립하기 위해, 예를 들어 오버레이 기준(overlay reference)들을 나타내는 (예를 들어, 전기 측정들에 의한) 수율 측정들 또는 (예를 들어, SEM에 의해 측정되는) 디바이스 오버레이를 이용할 수 있다. 이러한 오버레이 기준들이 트레이닝 기판들 상에서 이용가능한 경우, 더 이상 수학식 (17)의 가정이 요구되지 않는다.
트레이닝 기판들의 세트를 이용하는 대신, 가중 계수 c1, c2를 결정하기 위해 전용 캘리브레이션 기판들이 사용될 수 있다. 이러한 실시예들에서는, 예를 들어 캘리브레이션 기판들의 비교적 높은 공정 변동들을 유도하기 위해, 의도적으로 캘리브레이션 기판들이 처리 툴, 예를 들어 에처의 극치 세팅(extreme setting)을 겪게 할 수 있다. 이러한 기판들을 이용하면, 가중 계수 c1, c2를 더 정확히 도출할 수 있다.
또 다른 사용의 경우, 오버레이 오차, 또는 더 구체적으로는 오버레이 오차의 기판 대 기판 보정가능한 변동(OVs2s)을 표현하기 위해 적용된 바와 같은 모델이 모델의 정렬 마크 변형을 이용하여 더 확장된다. 예를 들어, 앞서 설명된 바와 같이, 발명자들에 의해 정렬 마크 변형이 실제 오버레이(OV0)에 기판 대 기판 보정가능한 변형을 야기할 수 있다는 것이 고안되었다. 이와 같이, 예를 들어 측정 특성들의 세트의 최적 가중을 이용하여 오버레이 기판 대 기판과 정렬 측정들을 비교함으로써, 예를 들어 정렬 측정들을 보정할 수 있다. 이 접근법은 
이 0이라고 가정되는 경우 잘 들어맞는다. 
가 0이 아닌 실제 경우들에서는, 정렬 마크 변형 영향(이는 OV 0, s2s 에 영향을 주며, 
에 의해 측정될 수 있음)과, 오버레이 타겟 또는 마크 변형 영향(이는 
에 영향을 주며, 
에 의해 측정될 수 있음) 둘 모두가 모델링에 포함될 수 있으며, 수학식 18이 다음과 같이 일반화될 수 있다:
이때:
수학식 (19)에서, 계수 d1, d2,...는 정렬 마크 변형 영향을 보정하는데 사용되는 한편, 계수 c1, c2,...는 오버레이 타겟 변형 영향을 보정하는데 사용된다.
트레이닝 기판들의 세트의 오버레이 및 정렬 측정을 둘 다 이용하여, 계수 d1, d2 및 계수 c1, c2가 결정될 수 있다. 이와 관련하여, 
및 
가 서로 독립적일 때 이러한 확장된 모델링이 가장 잘 수행됨을 주목한다. 실제로, 이는 간접 정렬이 사용되는 경우이다. 직접 정렬의 경우에도, 정렬 마크 및 오버레이 타겟들 또는 마크들의 상이한 디자인으로 인해, 마크들의 처리 효과가 상이할 수 있다.
오버레이 또는 정렬 측정에서 관찰되는 색-대-색 차이의 사용에 더하여, 예를 들어 오프라인 메트롤로지 시스템 또는 리소그래피 장치의 온라인 메트롤로지 센서로부터 얻어지는 상이한 측정 특성들의 세기 비대칭 측정들이 기판 대 기판 오버레이 오차를 특성화하는데 사용될 수 있다.
본 명세서에서는, IC 제조에 있어서 리소그래피 장치의 특정 사용예에 대하여 언급되지만, 본 명세서에 서술된 리소그래피 장치는 집적 광학 시스템, 자기 도메인 메모리용 안내 및 검출 패턴, 평판 디스플레이(flat-panel display), 액정 디스플레이(LCD), 박막 자기 헤드 등의 제조와 같이 다른 적용예들을 가질 수도 있음을 이해하여야 한다. 당업자라면, 이러한 대안적인 적용예와 관련하여, 본 명세서의 "웨이퍼" 또는 "다이"라는 용어의 어떠한 사용도 각각 "기판" 또는 "타겟부"라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수도 있음을 이해할 것이다. 본 명세서에서 언급되는 기판은 노광 전후에, 예를 들어 트랙(전형적으로, 기판에 레지스트 층을 도포하고 노광된 레지스트를 현상하는 툴), 메트롤로지 툴 및/또는 검사 툴에서 처리될 수 있다. 적용가능하다면, 이러한 기판 처리 툴과 다른 기판 처리 툴에 본 명세서의 기재 내용이 적용될 수 있다. 또한, 예를 들어 다층 IC를 생성하기 위하여 기판이 한번 이상 처리될 수 있으므로, 본 명세서에 사용되는 기판이라는 용어는 이미 여러번 처리된 층들을 포함한 기판을 칭할 수도 있다.
이상, 광학 리소그래피와 관련하여 본 발명의 실시예들의 특정 사용예를 언급하였지만, 본 발명은 다른 적용예들, 예를 들어 임프린트 리소그래피에 사용될 수 있으며, 본 명세서가 허용한다면 광학 리소그래피로 제한되지 않는다는 것을 이해할 것이다. 임프린트 리소그래피에서, 패터닝 디바이스 내의 토포그래피(topography)는 기판 상에 생성되는 패턴을 정의한다. 패터닝 디바이스의 토포그래피는 전자기 방사선, 열, 압력 또는 그 조합을 인가함으로써 레지스트가 경화되는 기판에 공급된 레지스트 층으로 가압될 수 있다. 패터닝 디바이스는 레지스트로부터 이동되고, 레지스트가 경화된 후에 그 안에 패턴을 남긴다.
본 명세서에서 사용된 "방사선" 및 "빔"이라는 용어는 이온 빔 또는 전자 빔과 같은 입자 빔뿐만 아니라, (예를 들어, 365, 248, 193, 157 또는 126 nm, 또는 그 정도의 파장을 갖는) 자외(UV) 방사선 및 (예를 들어, 5 내지 20 nm 범위 내의 파장을 갖는) 극자외(EUV) 방사선을 포함하는 모든 형태의 전자기 방사선을 포괄한다.
본 명세서가 허용하는 "렌즈"라는 용어는, 굴절, 반사, 자기, 전자기 및 정전기 광학 구성요소들을 포함하는 다양한 형태의 광학 구성요소들 중 어느 하나 또는 그 조합으로 언급될 수 있다.
이상, 본 발명의 특정 실시예가 설명되었지만 본 발명은 설명된 것과 다르게 실시될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 본 발명은 앞서 개시된 바와 같은 방법을 구현하는 기계-판독가능한 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램, 또는 이러한 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 데이터 저장 매체(예를 들어, 반도체 메모리, 자기 또는 광학 디스크)의 형태를 취할 수 있다.
상기 서술내용은 예시를 위한 것이지, 제한하려는 것이 아니다. 따라서, 당업자라면 아래에 설명되는 청구항들의 범위를 벗어나지 않고 서술된 본 발명에 대한 변형예가 행해질 수도 있음을 이해할 것이다.
Claims (27)
- 각각의 기판이 복수의 m 개의 정렬 마크들을 포함하는 복수의 S 개의 기판들의 변형을 특성화하는 방법에 있어서,
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판에 대해:
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판 상의 상기 복수의 m 개의 정렬 마크들의 각각에 대해:
- 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해, 각각의 정렬 측정 파라미터를 이용하여 각각의 정렬 마크의 위치를 측정하여, 각각의 기판 상의 각각의 정렬 마크에 대한 n 개의 정렬 마크 위치 측정들을 얻는 단계,
- 상기 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해, 상기 n 개의 정렬 마크 위치 측정들과 공칭 정렬 마크 위치 간의 차이로서 위치 편차를 결정하고, 이로 인해 각각의 기판의 각각의 정렬 마크에 대한 n 개의 위치 편차들을 얻는 단계를,
수행하는 단계;
- 상기 위치 편차들을 복수의 데이터 세트들로 그룹화하는 단계;
- 평균 데이터 세트를 결정하는 단계;
- 상기 복수의 데이터 세트들의 각각으로부터 상기 평균 데이터 세트를 감산하여, 복수의 가변 데이터 세트들을 얻는 단계;
- 상기 가변 데이터 세트들 상에 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 같은 블라인드 소스 분리 방법(blind source separation method)을 수행하고, 이로 인해 상기 가변 데이터 세트들을, 상기 가변 데이터 세트들의 주성분들을 나타내는 고유웨이퍼(eigenwafer)들의 세트로 분해하는 단계;
- 상기 고유웨이퍼들의 세트를, 마크 변형 고유웨이퍼들의 세트 및 기판 변형 고유웨이퍼들의 세트로 세분화(subdivide)하는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 위치 편차들을 그룹화하는 단계는:
- 매 기판(S)에 대한 그리고 매 정렬 측정 파라미터에 대한 위치 편차들을 데이터 세트들로 그룹화하고, 이로 인해 S x n 개의 데이터 세트를 얻는 단계를 포함하고,
각각의 데이터 세트는 m 개의 위치 편차들을 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 위치 편차들을 그룹화하는 단계는:
- 매 기판(S)에 대한 위치 편차들을 데이터 세트들로 그룹화하고, 이로 인해 S 개의 데이터 세트들을 얻는 단계를 포함하고,
각각의 데이터 세트는 m x n 개의 위치 편차들을 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 평균 데이터 세트를 결정하는 단계는:
- 상기 복수의 S 개의 기판들 상의 복수의 정렬 마크들(m)의 각각에 대해, 그리고 상기 복수의 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해,
- 정렬 마크들의 세트의 각각에 대한 상기 복수의 S 개의 기판들의 정렬 마크들의 세트의 정렬 마크(m)의 위치 편차들의 평균으로서 평균 위치 편차 a(m, n)을 결정하는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 가변 데이터 세트들을 얻는 단계는:
- 상기 복수의 기판들(S)의 기판들의 각각에 대해, 정렬 마크 위치 측정들의 각각에 대해, 각각의 평균 위치 편차 a(m, n)을 감산하여, 상기 기판들의 각각에 대해 m x n 개의 가변 위치 편차들 v(m, n)의 가변 데이터 세트를 얻는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 5 항에 있어서,
상기 고유웨이퍼들의 세트를 세분화하는 단계는,
가변 위치 편차들 v(m, λ)의 하나 이상의 세트 상으로 상기 고유웨이퍼들의 세트를 매핑하고, 이로 인해 고유웨이퍼들의 가중 조합을 얻고, 상기 가중 조합과 정렬 측정 파라미터 간의 상관관계를 평가하는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 고유웨이퍼들의 세트를 세분화하는 단계는,
상기 고유웨이퍼들 상에 패턴 인식 단계를 수행하는 단계를 포함하고, 이로 인해 하나 이상의 알려진 변형 패턴들과 상기 고유웨이퍼들의 패턴을 비교하는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 1 항에 있어서,
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 각각에 대해, 상기 복수의 S 개의 기판들 상의 이전에 노광된 패턴에 대한 복수의 오버레이 측정 위치들에서의 오버레이 측정들을 포함하는 오버레이 데이터 세트를 얻는 단계 - 상기 이전에 노광된 패턴에 대한 정렬 공정은 정렬 측정 파라미터(λrec)에 따라 수행되었음 -;
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 오버레이 데이터의 평균 데이터 세트를 결정하는 단계;
- 복수의 오버레이 데이터 세트들의 각각으로부터 평균 데이터 세트를 감산하여 복수의 가변 오버레이 데이터 세트들을 얻는 단계를 더 포함하고,
상기 블라인드 소스 분리 방법을 수행하는 단계는,
- 가변 오버레이 데이터 세트들을 매칭하기 위해, 상기 정렬 측정 파라미터(λrec)에 따라 마크 변형 고유웨이퍼들의 세트의 가중 조합을 제약(constrain)하는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 복수의 S 개의 기판들의 각각에 대해, 상기 복수의 S 개의 기판들 상의 이전에 노광된 패턴에 대한 복수의 오버레이 측정 위치들에서의 오버레이 측정들을 포함하는 오버레이 데이터 세트를 얻는 단계 - 상기 이전에 노광된 패턴에 대한 정렬 공정은 정렬 측정 파라미터(λrec)에 따라 수행되었음 -;
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 오버레이 데이터의 평균 오버레이 데이터 세트를 결정하는 단계;
- 복수의 오버레이 데이터 세트들의 각각으로부터 상기 평균 오버레이 데이터 세트를 감산하여 복수의 가변 오버레이 데이터 세트들을 얻는 단계를 더 포함하고;
상기 블라인드 소스 분리 방법을 수행하는 단계는:
- 매 기판에 대한 가변 오버레이 데이터 세트들 및 가변 데이터 세트들을 조합하여, 조합된 가변 데이터 세트들을 얻고, 상기 조합된 가변 데이터 세트들 상에 상기 블라인드 소스 분리 방법을 수행하며, 이로 인해 상기 조합된 가변 데이터 세트들을, 상기 조합된 가변 데이터 세트들의 주성분들을 나타내는 고유웨이퍼들의 세트로 분해하는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 제 9 항에 있어서,
상기 고유웨이퍼들의 세트를, 마크 변형 고유웨이퍼들의 세트 및 기판 변형 고유웨이퍼들의 세트로 세분화하는 단계는,
상기 가변 오버레이 데이터 세트들과 연계된 고유웨이퍼들의 부분의 크기를 평가하는 단계를 포함하는 기판 변형 특성화 방법. - 리소그래피 장치를 위한 정렬 방법에 있어서,
- 상기 리소그래피 장치에서 정렬 시스템에 의해 기판을 수용하는 단계;
- 하나 이상의 정렬 마크들에 대해 복수의 정렬 마크 위치 측정들을 수행하고, 정렬 마크 위치 측정과 공칭 정렬 마크 위치 간의 차이로서 정렬 마크 위치 편차를 결정하는 단계;
- 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하여 고유웨이퍼들의 세트를 얻는 단계;
- 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행할 때 도출되는 평균 위치 편차들에 기초하여, 상기 기판의 가변 위치 편차들을 포함하는 가변 데이터 세트를 결정하는 단계;
- 상기 고유웨이퍼들의 세트에 상기 가변 데이터 세트를 매핑하고, 이로 인해 마크 변형 고유웨이퍼들 및 기판 변형 고유웨이퍼들의 가중 조합으로서 상기 가변 데이터 세트에 대한 표현식을 얻는 단계;
- 상기 가변 위치 편차들로부터 상기 마크 변형 고유웨이퍼들의 가중 조합을 감산하고, 이로 인해 마크 변형 유도 효과가 없는 상기 기판의 상기 가변 위치 편차들의 수정된 세트를 얻는 단계; 및
- 상기 가변 위치 편차들의 수정된 세트를 이용하여 상기 기판의 정렬을 수행하는 단계를 포함하는 정렬 방법. - 리소그래피 장치를 위한 정렬 방법에 있어서,
- 상기 리소그래피 장치에서 정렬 시스템에 의해 기판을 수용하는 단계;
- 하나 이상의 정렬 마크에 대해 복수의 정렬 마크 위치 측정들을 수행하는 단계;
- 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하여 고유웨이퍼들의 세트를 얻는 단계;
- 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행할 때 도출되는 평균 위치 편차들에 기초하여, 상기 기판의 가변 위치 편차들을 포함하는 가변 데이터 세트를 결정하는 단계;
- 상기 고유웨이퍼들의 세트에 상기 가변 데이터 세트를 매핑하고, 이로 인해 마크 변형 고유웨이퍼들 및 기판 변형 고유웨이퍼들의 가중 조합으로서 상기 가변 데이터 세트에 대한 표현식을 얻는 단계;
- 가변 위치 편차들로서 상기 기판 변형 고유웨이퍼들의 가중 조합을 이용하여 상기 기판의 정렬을 수행하는 단계를 포함하는 정렬 방법. - 제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행할 때 도출된 바와 같은 평균 데이터 세트를 적용하여 상기 정렬을 수행하는 단계를 더 포함하는 정렬 방법. - 제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
상기 기판의 상기 정렬 마크 위치 편차들 및 상기 평균 위치 편차들에 기초하여 수정된 평균 데이터 세트를 결정하고, 상기 수정된 평균 데이터 세트를 적용하여 상기 정렬을 수행하는 단계를 더 포함하는 정렬 방법. - 제 11 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
- 복수의 S 개의 기판들의 각각에 대해, 상기 복수의 S 개의 기판들 상의 이전에 노광된 패턴에 대한 복수의 오버레이 측정 위치들에서의 오버레이 측정들을 포함하는 오버레이 데이터 세트를 얻는 단계 - 상기 이전에 노광된 패턴에 대한 정렬 공정은 정렬 측정 파라미터(λrec)에 따라 수행되었음 -;
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 오버레이 데이터의 평균 오버레이 데이터 세트를 결정하는 단계; 및
- 상기 정렬 이전에, 피드백 보정으로서 상기 평균 오버레이 데이터 세트를 적용하는 단계를 더 포함하는 정렬 방법. - 제 11 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성되는 정렬 시스템.
- 제 16 항에 있어서,
- 정렬 마크 위치 측정들을 수행하도록 구성되는 정렬 검출 시스템 및 정렬 투영 시스템을 포함하고,
상기 정렬 투영 시스템은 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터(λ)를 갖는 복수의 정렬 빔들을 기판 상으로 투영하도록 구성되는 정렬 시스템. - 리소그래피 장치에 있어서,
방사선 빔을 컨디셔닝하도록 구성되는 조명 시스템;
패터닝 디바이스를 지지하도록 구성되는 지지체 - 상기 패터닝 디바이스는 패터닝된 방사선 빔을 형성하기 위해 상기 방사선 빔의 단면에 패턴을 부여할 수 있음 -;
기판을 유지하도록 구성되는 기판 테이블;
상기 기판의 타겟부 상으로 상기 패터닝된 방사선 빔을 투영하도록 구성되는 투영 시스템; 및
제 16 항 또는 제 17 항에 따른 정렬 시스템을 포함하는 리소그래피 장치. - 디바이스 제조 방법에 있어서,
- 제 11 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 따른 정렬 방법을 수행함으로써 패터닝된 방사선 빔 및 기판의 타겟부를 정렬하는 단계; 및
- 상기 기판의 타겟부 상으로 패터닝된 방사선 빔을 투영하는 단계를 포함하는 디바이스 제조 방법. - 각각의 기판이 복수의 m 개의 오버레이 타겟들을 포함하는 복수의 S 개의 기판들을 이용하여 오버레이 측정 공정을 특성화하는 방법에 있어서,
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판에 대해;
- 상기 복수의 S 개의 기판들의 각각의 기판 상의 상기 복수의 m 개의 오버레이 타겟들의 각각에 대해:
- 복수의 n 개의 상이한 오버레이 측정 파라미터들(λ)의 각각에 대해, 각각의 오버레이 측정 파라미터를 이용하여 각각의 오버레이 타겟의 오버레이를 측정함으로써 오버레이 측정들의 세트를 도출하여, 각각의 기판 상의 각각의 오버레이 타겟에 대한 n 개의 오버레이 타겟 측정들을 얻는 단계를,
수행하는 단계;
- 상기 오버레이 측정들의 세트에 기초하여:
- 상기 오버레이 측정들의 세트의 기판-대-기판 오버레이 변동들 OVs2s,
- 상이한 오버레이 측정 파라미터들(λ)을 이용하여 얻어진 오버레이 측정들을 조합함에 의한 색-대-색 오버레이 차이들; 및
- 상기 색-대-색 차이들의 기판-대-기판 변동들을,
결정하는 단계;
- 상기 색-대-색 차이들의 기판-대-기판 변동들의 가중 선형 조합으로서, 상기 기판-대-기판 오버레이 변동들 OVs2s을 표현하여, 가중 계수들을 갖는 수학식들의 세트를 얻는 단계;
- 상기 가중 계수들에 대한 상기 수학식들의 세트를 푸는 단계를 포함하는 오버레이 측정 공정 특성화 방법. - 제 20 항에 있어서,
상기 기판-대-기판 변동들은 상기 오버레이 측정들의 세트로부터 도출된 상기 복수의 S 개의 기판들의 평균 오버레이에 대한 변동들을 나타내는 오버레이 측정 공정 특성화 방법. - 제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 색-대-색 오버레이 차이들은 상기 복수의 S 개의 기판들의 기판의 평균 오버레이에 대한 오버레이 차이들인 오버레이 측정 공정 특성화 방법. - 제 20 항 내지 제 22 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 복수의 S 개의 기판들에 대해, 복수의 상이한 측정 특성들을 이용하여 얻어진 정렬 측정들의 세트를 얻는 단계;
- 상기 정렬 측정들의 세트에 기초하여, 색-대-색 차이들의 기판-대-기판 변동들을 결정하는 단계;
상기 색-대-색 차이들의 기판-대-기판 변동들및 상기 색-대-색 차이들의 기판-대-기판 변동들
의 가중 선형 조합으로서, 상기 기판-대-기판 오버레이 변동들 OVs2s을 표현하여, 가중 계수들을 갖는 수학식들의 세트를 얻는 단계를 더 포함하는 오버레이 측정 공정 특성화 방법.
- 제 20 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 수학식들의 세트는 다수의 선형 회귀를 이용하여 풀리는 오버레이 측정 공정 특성화 방법. - 기판에 대한 오버레이 오차를 결정하는 방법에 있어서,
- 상기 기판 상의 복수의 m 개의 오버레이 타겟들의 각각에 대해, 복수의 n 개의 상이한 오버레이 측정 파라미터들을 이용하여 각각의 오버레이 타겟의 오버레이를 결정하여, 상기 기판 상의 각각의 오버레이 타겟에 대한 n 개의 오버레이 타겟 측정들을 얻는 단계;
- 상기 오버레이 타겟 측정들에 기초하여, 상기 기판에 대해 색-대-색 차이들의 기판-대-기판 변동들을 결정하는 단계;
- 제 20 항 내지 제 24 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 이용하여 가중 계수들의 세트를 얻는 단계;
- 상기 가중 계수들을 이용하여, 색-대-색 차이들의 기판-대-기판 변동들의 가중 조합으로서 상기 기판에 대한 기판-대-기판 오버레이 오차를 결정하는 단계를 포함하는 오버레이 오차 결정 방법.
- 오버레이 측정 시스템에 있어서,
- 기판을 지지하도록 구성되는 대상물 테이블;
- 오버레이 측정들을 수행하도록 구성되는 검출 시스템 및 투영 시스템을 포함하는 오버레이 측정 배열부(overlay measurement arrangement) - 상기 투영 시스템은 n 개의 상이한 정렬 측정 파라미터들(λ)을 갖는 복수의 오버레이 측정 빔들을 상기 기판의 타겟 위치 상으로 투영하도록 구성됨 -; 및
- 제 20 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위해 상기 오버레이 측정 배열부를 제어하도록 구성되는 제어 시스템을 포함하는 오버레이 측정 시스템. - 제 26 항에 따른 오버레이 측정 시스템을 포함하는 리소그래피 장치.
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