KR20180121790A - 자동화된 멀티-존 검출 및 모델링을 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents

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Abstract

반도체 툴은, 조명 빔을 생성하기 위한 조명 소스, 조명 빔의 일부를 샘플에 지향시키기 위한 하나 이상의 조명 광학 엘리먼트, 검출기, 샘플로부터 발산되는 방사선을 검출기로 지향시키기 위한 하나 이상의 수집 광학 엘리먼트, 및 검출기에 통신 가능하게 커플링되는 제어기를 포함한다. 제어기는, 정렬 데이터를 생성하도록 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하고, 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하고, 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처(alignment signature)들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하고, 제 1 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하고, 그리고 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하도록 구성된다.

Description

자동화된 멀티-존 검출 및 모델링을 위한 시스템들 및 방법들
본 출원은, 발명자들로서 Jeremy Simon Nabeth, Onur Nihat Dernirer, Ramkumar Karur-Shanmugam, George Hoo, Christian Sparka, Hoyoung Heo, Stuart Sherwin, Fatima Anis, Mark D. Smith, 및 William Fred Pierson 이름으로, AUTOMATED MULTI ZONE DETECTION AND MODELING의 제목으로 2016년 3월 29일자로 출원된, 미국 가출원 일련번호 제62/314,854호를 35 U.S.C.§119(e)하에서 우선권으로 주장하며, 이 가출원은 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
본 개시는 일반적으로 멀티-존 계측(multi-zone metrology)에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자동화된 멀티-존 계측에 관한 것이다.
반도체 웨이퍼들은 인쇄된 피처들을 적절히 생성하기 위해 다양한 제조 프로세스 단계들에서 제조 툴 내에 정확하게 포지셔닝되어야 한다. 따라서, 계측 툴들은 제조 툴 내에서 웨이퍼의 정렬 및/또는 웨이퍼 상의 인쇄된 층들의 오버레이(overlay)를 모니터링하기 위해 제조 프로세스 전반에 걸쳐 활용될 수 있다. 예를 들어, 계측 툴은 노출될 패턴이 샘플 상의 기존의 피처들과 적절하게 정렬되도록 보장하기 위해 노출 단계 이전에 리소그래피 툴에서 웨이퍼의 정렬을 측정할 수 있다. 다른 예로서, 계측 툴은 제조 프로세스의 정밀도를 특성화하기 위해 웨이퍼 상의 둘 이상의 인쇄된 층들의 오버레이를 측정할 수 있다.
계측 툴은 통상적으로 웨이퍼에 걸친 다수의 위치들에서의 정렬을 측정하고 수학적 모델을 사용하여 정렬 데이터를 특성화할 수 있다. 정렬 데이터는 제조 툴에서 샘플의 정렬과 연관된 샘플 정렬 데이터 또는 웨이퍼의 둘 이상의 인쇄된 층들의 정렬과 연관된 오버레이 데이터를 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 웨이퍼의 상이한 지역들 또는 존들이 상이한 정렬 시그니처들(signatures)을 나타낼 수 있어서, 별개의 모델을 이용하여 각각의 존을 모델링하는 것은 단일 정렬 모델이 전체 웨이퍼에 적용되는 것과 비교하면 증가된 정확성을 제공할 수 있다는 것은 사실일 수 있다. 그러나, 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 웨이퍼 상의 다수의 존들을 결정하는 것은 사용자로부터의 입력을 필요로 할 수 있고 스루풋에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서, 위에서 식별된 것들과 같은 결함들을 해결하기 위한 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
본 발명의 하나 이상의 예시적인 실시예들에 따른 반도체 툴이 개시된다. 일 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 조명 빔을 생성하기 위한 조명 소스를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 조명 빔의 일부를 샘플에 지향시키기 위한 하나 이상의 조명 광학 엘리먼트를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 검출기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 샘플로부터 발산되는 방사선을 검출기로 지향시키기 위한 하나 이상의 수집 광학 엘리먼트를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 검출기에 통신 가능하게 커플링되는 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는, 조명 빔으로부터의 조명에 응답하여 검출기에 의한 샘플로부터 발산되는 방사선의 수집에 기초하여 정렬 데이터를 생성하기 위해 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하도록 구성되며, 분석 영역은 샘플의 적어도 일부를 나타낸다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처(alignment signature)들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 제 1 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하도록 구성된다.
본 발명의 하나 이상의 예시적인 실시예들에 따른 반도체 툴이 개시된다. 일 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 조명 빔을 생성하도록 구성된 조명 소스를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 조명 빔의 일부를 샘플에 지향시키도록 구성된 하나 이상의 조명 광학 엘리먼트를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 검출기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 샘플로부터 발산되는 방사선을 검출기로 지향시키도록 구성된 하나 이상의 수집 광학 엘리먼트를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 반도체 툴은 검출기에 통신 가능하게 커플링되는 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 조명 빔으로부터의 조명에 응답하여 검출기에 의한 샘플로부터 발산되는 방사선의 수집에 기초하여 정렬 데이터를 생성하기 위해 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하도록 구성되며, 분석 영역은 샘플의 적어도 일부를 나타낸다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터(sweep parameter)의 각각의 값이 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록 스윕 파라미터를 정의하게 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 특정된 허용오차 내에서 제 1 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭과 제 2 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭 간의 차이를 최소화하도록 존 경계로서 스윕 파라미터의 값을 선택하도록 구성되며, 존 경계는 분석 영역을 제 1 정렬 존 및 제 2 정렬 존으로 분할한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 제 1 정렬 모델을 사용하여 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하도록 구성된다.
본 발명의 하나 이상의 예시적인 실시예들에 따른 방법이 개시된다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은, 반도체 툴로, 조명 빔으로부터의 조명에 응답하여 반도체 툴의 검출기에 의해 수집된, 샘플로부터 발산되는 방사선에 기초하여 정렬 데이터를 생성하도록 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하는 단계를 포함하고, 분석 영역은 샘플의 적어도 일부를 나타낸다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처(alignment signature)들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 제 1 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하는 단계를 포함한다. 일 예시적인 실시예에서, 방법은 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하는 단계를 포함한다.
위의 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명은 모두 예시적이고 설명적인 것이며, 청구된 바와 같은 본 발명을 반드시 제한하는 것은 아니라는 것이 이해될 것이다. 본 명세서에 통합되어 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면들은 본 발명의 실시예들을 예시하고, 일반적인 설명과 함께 본 발명의 원리들을 설명하는 역할을 한다.
본 개시의 다수의 이점들은 첨부 도면들을 참조하여 당업자들에 의해 보다 잘 이해될 수 있다.
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따른 계측 시스템을 예시하는 개념도이다.
도 1b는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 조명 통로 및 수집 통로가 별개의 엘리먼트들을 포함하는 계측 시스템을 예시하는 개념도이다.
도 2는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 웨이퍼의 존들을 자동으로 결정하기 위한 방법에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다.
도 3a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 내부 반경 및 외부 반경에 의해 한정되는 환형 지역이 되도록 선택되는 분석 영역을 예시하는 원형 샘플의 단순화된 도면이다.
도 3b는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 제 1 편각에서의 제 1 방사상 세그먼트 및 제 2 편각에서의 제 2 방사상 세그먼트에 의해 정의된 샘플의 지역이 되도록 선택된 분석 영역을 예시하는 원형 샘플의 단순화된 도면이다.
도 4는 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따라, 분석 영역을 선택하는 것과 연관된 서브-단계들을 예시하는 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 2개의 샘플들과 연관된 정렬 데이터를 예시하는 플롯이다.
도 6은 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 도 5의 제 1 샘플 및 제 2 샘플에 대한 정규화된 스위핑 평균을 예시하는 플롯이다.
도 7은 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 도 5의 제 1 샘플의 스위핑 표준 편차를 포함하는 정렬 신호 메트릭을 예시하는 플롯이다.
이제, 첨부 도면들에 예시되는, 개시된 청구 대상에 대한 참조가 상세히 행해질 것이다. 본 개시는 본 개시의 소정의 실시예들 및 그의 특정 피처들에 대해 특별히 도시되고 설명되었다. 본원에서 기술된 실시예들은 제한하기보다는 예시적인 것으로 간주된다. 본 개시의 사상 및 범위를 벗어남 없이 다양한 변화들 및 수정들이 형태 및 세부사항 면에서 이루어질 수 있다는 것이 당업자에게 쉽게 자명해질 것이다.
본 개시의 실시예들은 상이한 정렬 시그니처들(예를 들어, 평균 정렬 값들 등)을 갖는 샘플(예를 들어, 웨이퍼) 상의 존들의 자동 검출을 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다. 예를 들어, 계측 툴은 샘플에 걸쳐 다수의 위치들에서 정렬 데이터를 측정할 수 있다. 정렬 데이터는 제조 툴 또는 생산 툴에서 샘플의 정렬과 연관된 샘플 정렬 데이터 또는 샘플의 둘 이상의 인쇄된 층들의 정렬과 연관된 오버레이 데이터를 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 또한, 샘플의 상이한 존들은 상이한 정렬 시그니처들을 나타낼 수 있다. 본 개시의 실시예들은 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 샘플의 둘 이상의 존들을 자동으로 결정하는 것에 관한 것이다. 본 개시의 부가적인 실시예들은 둘 이상의 존들 내의 정렬을 별개로 모델링하는 것에 관한 것이다. 이와 관련하여, 전체 샘플에 걸친 정렬 잔차(alignment residual)는 단일 정렬 모델이 전체 샘플에 걸쳐 적용되는 것과 비교하면 감소될 수 있다.
본 개시 전반에 걸쳐 사용되는 바와 같이, "샘플"이라는 용어는 일반적으로 반도체 또는 비-반도체 재료로 형성된 기판(예를 들어, 웨이퍼 등)을 지칭한다. 예를 들어, 반도체 또는 비-반도체 재료는 단결정 실리콘, 갈륨 비화물 및 인듐 인화물을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 본 개시의 목적들을 위해, 샘플 및 웨이퍼라는 용어는 상호 교환 가능한 것으로 해석되어야 한다.
반도체 디바이스는 인쇄된 엘리먼트들의 다수의 층들로서 형성될 수 있다. 예를 들어, 이러한 층들은 레지스트, 유전체 재료, 도전성 재료 및 반도체 재료를 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 다수의 상이한 유형들의 이러한 층들은 당 업계에 알려져 있고, 본원에서 사용된 바와 같은 샘플이라는 용어는 모든 유형들의 이러한 층들이 형성될 수 있는 샘플을 포함하는 것으로 의도된다. 샘플 상에 형성된 하나 이상의 층들은 패터닝되거나 패터닝되지 않을 수 있다. 예를 들어, 샘플은 각각이 반복 가능한 패터닝된 피처들을 갖는 복수의 다이들을 포함할 수 있다. 재료의 이러한 층들의 형성 및 프로세싱은 궁극적으로 디바이스들을 완성시킬 수 있다. 다수의 상이한 유형들의 디바이스들이 샘플 상에 형성될 수 있으며, 본원에서 사용되는 바와 같은 샘플이라는 용어는 당 업계에 알려진 임의의 유형의 디바이스가 제조되는 샘플을 포함하는 것으로 의도된다.
프로세스 층과 연관된 샘플 상의 인쇄된 피처들은 하나 이상의 재료 증착 단계들, 하나 이상의 리소그래피 단계들, 하나 이상의 에칭 단계들 또는 하나 이상의 리프트-오프(lift-off) 단계들과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 일련의 첨가 또는 차감 프로세스 단계들을 통해 제조될 수 있다. 예를 들어, 피처들을 인쇄하기 위한 리소그래피-에칭(LE) 프로세스는, 샘플(예를 들어, 레지스트 층) 상에 감광성 재료의 층을 증착하는 것, 에천트에 대한 감광성 재료의 저항성을 수정하기 위해 패턴 마스크의 이미지에 샘플을 노출시키는 것, 그리고 패턴 마스크의 이미지에 대응하는 인쇄된 피처들을 남기도록 감광성 층의 노출되거나 노출되지 않은 부분들을 에칭하는 것을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 또한, 감광성 재료는 하드 마스크로서 역할을 할 수 있어서, 에칭 단계는 감광성 재료를 지나 감광성 재료 아래의 샘플의 하나 이상의 층들 내로 에칭하는 것을 포함할 수 있다. 감광성 재료는 후속 프로세스 단계들에 의해 선택적으로 제거될 수 있다.
각각의 프로세스 층은 최종 디바이스를 적절히 구성하기 위해 특정 허용오차들 내에서 제조되어야 한다. 통상적으로, 주어진 프로세스 층은 샘플 상의 기존 피처들에 대해 정확하게 정렬되는 것이 바람직하다. 따라서, 계측 툴들은 제조 프로세스의 다양한 스테이지들에서 정렬을 모니터링하는데 활용될 수 있다.
본 개시의 부가적인 실시예들은 생산 툴(예를 들어, 리소그래피 툴 등) 내에서의 샘플의 정렬을 측정하는 것에 관한 것이다. 이와 관련하여, 계측 툴은 샘플 상의 하나 이상의 위치들에서 정렬 데이터를 생성할 수 있다. 정렬 데이터에는 생산 툴 내에서 샘플의 1차 또는 고차 변환, 회전 또는 확대를 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 예를 들어, 계측 툴은 샘플에 걸쳐 분포된 하나 이상의 정렬 마크들과 연관된 정렬 데이터를 생성할 수 있다. 정렬 마크들은 단방향 정렬 정보(예를 들어, 데카르트 좌표의 X-단독 또는 Y-단독 정렬 정보) 또는 양방향 정렬 정보(예를 들어, X 및 Y 정보 둘 모두)를 나타낼 수 있다. 또한, 계측 툴은 정렬 결정을 위해 레티클 상의 공칭 포지션 또는 패턴들에 대한 정렬 마크들의 상대적 포지션들을 결정할 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 본 개시의 추가의 실시예들은 피드백 및/또는 피드-포워드 방식으로 샘플 정렬 데이터를 활용하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 샘플 정렬 데이터는 특정된 허용오차 내에서 생산 툴에 샘플을 정렬 또는 배향시키도록 즉시 활용될 수 있다.
본 개시의 부가적인 실시예들은 샘플 상의 둘 이상의 인쇄된 층들의 오버레이를 측정하는 것에 관한 것이다. 이와 관련하여, 하나 이상의 생산 프로세스들의 정확성이 분석될 수 있다. 예를 들어, 계측 툴은 하나 이상의 오버레이 타겟들과 연관된 오버레이 데이터를 생성할 수 있다. 오버레이 타겟들은 진보된 이미징 계측(advanced imaging metrology; AIM) 타겟들, 박스 인 박스 타겟들, 또는 스캐터로메트리(scatterometry) 타겟들과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 당 업계에 알려진 임의의 유형의 오버레이 타겟들일 수 있다. 본 개시의 추가의 실시예들은 피드백 및/또는 피드-포워드 방식으로 오버레이 데이터를 활용하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 오버레이 데이터는 향후의 생산 작업들에서 오버레이 에러들을 보상하도록 생산 툴에 피드백될 수 있다. 다른 예로서, 오버레이 데이터가 부가적인 생산 툴들에 제공되어, 샘플과 관련된 향후의 제조 단계들에서 그 샘플의 임의의 측정된 오버레이 부정확성을 보상할 수 있다.
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따른 계측 시스템(100)을 예시하는 개념도이다. 계측 시스템(100)은 당 업계에 알려진 임의의 방법을 사용하여 정렬을 측정할 수 있다. 일 실시예에서, 계측 시스템(100)은 샘플의 하나 이상의 이미지들의 생성에 기초하여 정렬 데이터를 측정하기 위한 이미지-기반 계측 툴을 포함한다. 다른 실시예에서, 계측 시스템(100)은 샘플로부터의 광의 산란(반사, 회절, 확산 산란 등)에 기초하여 계측 데이터를 측정하기 위한 스캐터로메트리 -기반 계측 툴을 포함한다.
일 실시예에서, 계측 시스템(100)은 계측 조명 빔(104)을 생성하기 위한 계측 조명 소스(102)를 포함한다. 계측 조명 빔(104)은 자외선(UV) 방사선, 가시광선 또는 적외선(IR) 방사선을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 하나 이상의 선택된 파장의 광을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 조명 소스(102)는 조명 통로(108)를 통해 샘플(106)에 계측 조명 빔(104)을 지향시킨다. 조명 통로(108)는 계측 조명 빔(104)을 수정 및/또는 컨디셔닝하는데 적합한 하나 이상의 렌즈들(110) 또는 부가적인 광학 컴포넌트들(112)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 광학 컴포넌트들(112)은 하나 이상의 편광자들, 하나 이상의 필터들, 하나 이상의 빔 분할기들, 하나 이상의 확산기들, 하나 이상의 균질화기들, 하나 이상의 아포다이저(apodizer)들, 또는 하나 이상의 빔 성형기들을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 다른 실시예에서, 계측 시스템(100)은 샘플(106) 상에 계측 조명 빔(104)을 포커싱하기 위한 대물 렌즈(114)를 포함한다.
다른 실시예에서, 샘플(106)이 샘플 스테이지(116) 상에 배치된다. 샘플 스테이지(116)는 계측 시스템(100) 내에 샘플(106)을 포지셔닝하기에 적합한 임의의 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 샘플 스테이지(116)는 선형 병진운동 스테이지들, 회전 스테이지들, 팁/틸트 스테이지들 등의 임의의 결합을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 시스템(100)은 수집 통로(120)를 통해 샘플(106)로부터 발산되는 방사선을 캡처하도록 구성되는 검출기(118)를 포함한다. 예를 들어, 검출기(118)는 수집 통로(120) 내의 엘리먼트들(예를 들어, 대물 렌즈(114), 더 많은 렌즈들(122) 등)에 의해 제공되는 샘플(106)의 이미지를 수신할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(118)는 샘플(106)로부터 (예를 들어, 정반사, 확산 반사 등을 통해) 반사되거나 산란되는 방사선을 수신할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(118)는 샘플(106)에 의해 생성된 방사선(예를 들어, 계측 조명 빔(104)의 흡수와 관련된 루미네선스(luminescence) 등)을 수신할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(118)는 샘플(106)로부터의 방사선의 하나 이상의 회절된 차수들(예를 들어, 0 차 회절, ± 1차 회절, ± 2차 회절 등)을 수신할 수 있다.
검출기(118)는 샘플(106)로부터 수신된 조명을 측정하기에 적합한 당 업계에 알려진 임의의 유형의 광학 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기(118)는 CCD 검출기, TDI 검출기, PMT(photomultiplier tube), APD(avalanche photodiode) 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 다른 실시예에서, 검출기(118)는 샘플(106)로부터 발산되는 방사선의 파장들을 식별하기에 적합한 분광 검출기를 포함할 수 있다.
수집 통로(120)는 하나 이상의 렌즈들(122), 하나 이상의 필터들, 하나 이상의 편광기들, 또는 하나 이상의 빔 블록들을 비롯해서(그러나 이에 제한되지 않음), 대물 렌즈(114)에 의해 수집된 조명을 지향 및/또는 수정하는 임의의 수의 광학 엘리먼트들을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 도 1a에 예시된 바와 같이, 계측 시스템(100)은 대물 렌즈(114)가 동시적으로, 계측 조명 빔(104)을 샘플(106)로 지향시키고 샘플(106)로부터 발산되는 방사선을 수집할 수 있도록 배향된 빔스플리터(124)를 포함한다. 이와 관련하여, 계측 시스템(100)은 에피-모드(epi-mode)로 구성될 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 시스템(100)은 제어기(126)를 포함한다. 다른 실시예에서, 제어기(126)는 메모리 매체(130) 상에 유지되는 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서(128)를 포함한다. 이와 관련하여, 제어기(126)의 하나 이상의 프로세서(128)는 본 개시 전반에 걸쳐 설명되는 다양한 프로세스 단계들 중 임의의 것을 실행할 수 있다. 또한, 제어기(126)는 계측 데이터(예를 들어, 정렬 측정 결과들, 타겟의 이미지들, 동공 이미지들 등) 또는 계측 메트릭들(예를 들어, 정밀도, 툴-유도 시프트, 감도, 회절 효율 등)을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
제어기(126)의 하나 이상의 프로세서(128)는 당 업계에 알려진 임의의 프로세싱 엘리먼트를 포함할 수 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서(128)는 알고리즘들 및/또는 명령들을 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서-유형 디바이스를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(128)는 본 개시 전반에 걸쳐 설명된 바와 같이 계측 시스템(100)을 동작시키도록 구성된 프로그램을 실행하도록 구성된 데스크톱 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 임의의 다른 컴퓨터 시스템(예를 들어, 네트워킹된 컴퓨터)으로 구성될 수 있다. 또한, "프로세서"란 용어는 비-일시적인 메모리 매체(130)로부터 프로그램 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세싱 엘리먼트들을 갖는 임의의 디바이스를 포괄하도록 넓게 정의될 수 있다는 것이 추가로 인지된다. 추가로, 본 개시 전반에 걸쳐 설명된 단계들은 단일 제어기(126) 또는 대안적으로, 다수의 제어기들에 의해 수행될 수 있다. 부가적으로, 제어기(126)는 공통 하우징에 또는 다수의 하우징들 내에 하우징되는 하나 이상의 제어기들을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 임의의 제어기 또는 제어기들의 결합은 계측 시스템(100)으로의 통합에 적합한 모듈로서 별개로 패키징될 수 있다. 추가로, 제어기(126)는 검출기(118)로부터 수신된 데이터를 분석하고 계측 시스템(100) 내의 또는 계측 시스템(100) 외부의 부가적인 컴포넌트들에 데이터를 공급할 수 있다.
메모리 매체(130)는 연관된 하나 이상의 프로세서(128)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하기에 적합한, 당 업계에 알려진 임의의 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리 매체(130)는 비-일시적인 메모리 매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 메모리 매체(130)는 판독-전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예를 들어, 디스크), 자기 테이프, SSD(solid state drive) 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 추가로, 메모리 매체(130)는 하나 이상의 프로세서(128)와 함께 공통 제어기 하우징에 하우징될 수 있다는 것에 주의한다. 일 실시예에서, 메모리 매체(130)는 하나 이상의 프로세서(128) 및 제어기(126)의 물리적 위치에 대해 원격으로 로케이팅될 수 있다. 예를 들어, 제어기(126)의 하나 이상의 프로세서(128)는 네트워크(예를 들어, 인터넷, 인트라넷 등)를 통해 액세스 가능한 원격 메모리(예를 들어, 서버)에 액세스할 수 있다. 그러므로, 위의 설명은 본 발명에 관한 제한으로서 해석되어서는 안 되며 단지 예시에 불과한 것이다.
도 1b는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 조명 통로(108) 및 수집 통로(120)가 별개의 엘리먼트들을 포함하는 계측 시스템(100)을 예시하는 개념도이다. 예를 들어, 조명 통로(108)는 샘플(106) 상에 계측 조명 빔(104)을 포커싱하기 위해 제 1 포커싱 엘리먼트(132)를 활용할 수 있고, 수집 통로(120)는 샘플(106)로부터 방사선을 수집하기 위해 제 2 포커싱 엘리먼트(134)를 활용할 수 있다. 이와 관련하여, 제 1 포커싱 엘리먼트(132) 및 제 2 포커싱 엘리먼트(134)의 개구수들은 상이할 수 있다. 또한, 본원에서, 도 1b에 도시된 계측 시스템(100)은 샘플(106)의 다중-각 조명 및/또는 (예를 들어, 하나 이상의 부가적인 검출기들(118)에 커플링되는) 하나 초과의 계측 조명 소스(102)를 용이하게 할 수 있는 것에 주의한다. 이와 관련하여, 도 1b에 도시된 계측 시스템(100)은 다중 계측 측정들을 수행할 수 있다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 광학 컴포넌트들은, 샘플(106)에 대한 계측 조명 빔(104)의 입사각이 회전 가능 암의 포지션에 의해 제어될 수 있도록 샘플(106) 주위를 피봇하는(pivoting) 회전 가능 암(도시되지 않음)에 장착될 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 시스템(100)은 예를 들어, 계측 시스템(100)에 의한 다중 계측 측정들(예를 들어, 다중 계측 툴들)을 용이하게 하기 위해 하나 이상의 빔스플리터들에 의해 생성된 다수의 빔 경로들과 연관된 다수의 검출기들(118)을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 샘플(106)에 대한 계측 조명 빔(104)의 입사 각은 조정 가능하다. 예를 들어, 빔스플리터(124) 및 대물렌즈(114)를 통한 계측 조명 빔(104)의 경로는 샘플(106)에 대한 계측 조명 빔(104)의 입사 각을 제어하도록 조정될 수 있다. 이와 관련하여, 계측 조명 빔(104)은, 계측 조명 빔(104)이 샘플(106)에 대한 수직 입사각을 갖도록 빔스플리터(124) 및 대물렌즈(114)를 통과하는 공칭 경로를 가질 수 있다. 추가로, 샘플(106)에 대한 계측 조명 빔(104)의 입사 각은 (예를 들어, 회전 미러들, 공간 광 변조기, 자유로운 형식의 조명 소스 등에 의해) 빔스플리터(124) 상의 계측 조명 빔(104)의 포지션 및/또는 각도를 수정함으로써 제어될 수 있다. 다른 실시예에서, 계측 조명 소스(102)는 하나 이상의 계측 조명 빔(104)을 비스듬히(예를 들어, 조각, 45-도 각도 등) 샘플(106)로 지향시킨다.
다른 실시예에서, 제어기(126)는 계측 조명 빔(104)과 샘플(106) 사이의 입사 각의 조정을 지시하기 위해 계측 조명 소스(102) 및/또는 조명 통로(108)의 엘리먼트들에 통신 가능하게 커플링된다. 다른 실시예에서, 제어기(126)는 (예를 들어, 피드백에 대한 응답으로) 하나 이상의 선택된 파장의 조명을 제공하도록 계측 조명 소스(102)에 지시한다. 일반적인 의미에서, 제어기(126)는 계측 시스템(100) 내의 임의의 엘리먼트와 통신 가능하게 커플링될 수 있다.
도 2는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 웨이퍼의 존들을 자동으로 결정하기 위한 방법(200)에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다. 출원인은 계측 시스템(100)의 맥락에서 본원에서 이전에 설명된 실시예들 및 가능하게 하는 기술들이 방법(200)으로 확장되는 것으로 해석되어야 한다고 언급한다. 그러나, 방법(200)은 계측 시스템(100)의 아키텍처로 제한되지 않는다는 것이 추가로 주의된다.
일 실시예에서, 방법(200)은 정렬 데이터를 생성하기 위해 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하는 단계(202)를 포함한다. 정렬 데이터는 샘플 정렬 데이터 또는 오버레이 데이터와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 당 업계에 알려진 임의의 유형의 정렬 데이터일 수 있다. 추가로, 정렬 데이터는 원시 데이터 또는 잔차 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정렬 데이터는 생산 툴 내의 샘플의 포지션 및/또는 배향의 표시를 제공하기 위해 샘플에 걸쳐 분포된 정렬 타겟들의 계측 측정들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 정렬 데이터는 샘플 상의 둘 이상의 인쇄된 층들의 상대적 포지션들 및/또는 배향들을 제공하기 위해 샘플에 걸쳐 분포된 오버레이 타겟들의 계측 측정들을 포함할 수 있다.
단계(202)에서, 정렬은 샘플에 걸친 위치들의 임의의 분포에서 측정될 수 있다. 예를 들어, 단계(202)는 샘플에 걸친 위치들의 랜덤 분포에서 정렬을 측정하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 단계(202)는 샘플에 걸친 위치들의 주기적 또는 순서화된 분포에서 정렬을 측정하는 것을 포함할 수 있다.
추가의 예로서, 단계(202)는 정렬 데이터의 예상된 변동성에 따라 분포된 위치들에서 정렬을 측정하는 것을 포함할 수 있다. 샘플의 한 지역에서 수행된 정렬 측정들에 기초한 정렬 데이터가, 샘플의 부가적인 지역들에서 수행된 정렬 측정들에 기초한 정렬 데이터와 상이한 통계적 특성들(예를 들어, 평균 값들, 중간 값들, 표준 편차들, 분산들 등)을 나타낼 것으로 예상될 수 있다는 것은 아마 사실일 것이다. 예를 들어, 샘플의 에지 부근에서 수행된 정렬 측정들에 기초한 정렬 데이터는 샘플의 중앙 지역에서 수행된 정렬 측정들에 기초한 정렬 데이터와 상이한 통계적 특성들을 나타낼 것으로 예상될 수 있다는 것이 예상될 수 있다. 정렬 데이터의 변동성의 이러한 예상들은 하나 이상의 생산 툴들의 동일하거나 유사한 샘플들의 이전의 측정들 또는 하나 이상의 생산 툴들의 성능 특성들과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 임의의 표시자들에 기초할 수 있다.
단계(202)에서, 정렬 측정들은 계측 시스템(100)을 사용하여 수행될 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 예를 들어, 도 1a 및 도 1b를 다시 참조하면, 정렬 측정은 계측 조명 빔(104)으로 샘플(106)의 적어도 일부를 조명하고 하나 이상의 검출기들(118)로 샘플(106)로부터 반사되거나, 회절되거나 또는 산란되는 방사선을 수집함으로써 수행될 수 있다. 샘플(106)로부터 발산되는 방사선은 먼저 대물렌즈(114)로 수집되고 수집 통로(120)를 통해 검출기(118)로 지향될 수 있다. 정렬 측정들과 연관된 정렬 데이터는 제어기(126)에 의해 생성되고, 샘플(106)로부터 발산되는 방사선을 나타내는, 검출기(118)에 의해 생성된 데이터에 기초하여 메모리 매체(130)에 선택적으로 저장될 수 있다. 추가로, 샘플(106)로부터 발산되는 방사선은 이미징 또는 비-이미징 구성으로 검출기(118)에 지향될 수 있다. 예를 들어, 이미징 구성에서, 검출기(118)는 계측 시스템(100)의 이미징 평면에 로케이팅될 수 있어서, 샘플(106)의 적어도 일부의 이미지가 검출기(118)에 의해 캡처될 수 있다. 다른 경우에, 비-이미징 구성에서, 검출기(118)는 동공 평면(예를 들어, 회절 평면)에 배치될 수 있어서, 샘플로부터의 방사선의 각 분포가 검출기(118)에 의해 캡처될 수 있다.
다른 실시예에서, 방법(200)은 분석될 샘플의 적어도 일부를 나타내는, 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 (예를 들어, 제어기(126)로) 선택하는 단계(204)를 포함한다. 이와 관련하여, 분석 영역은 분석 영역 내의 정렬 데이터가 다수의 정렬 시그니처들을 나타내는지를 결정하도록 분석될 수 있다. 추가로, 샘플의 부분들과 연관된 다수의 중첩 또는 비-중첩 분석 영역들이 분석될 수 있다.
단계(204)에서, 분석 영역들은 특정 지역 내의 다수의 정렬 측정들에 기초하여 정렬 존 결정을 위해 선택될 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 분석 영역은, 분석 영역 내의 정렬 데이터 통계가 특정된 허용오차 내에서 통계적으로 유의미한 충분한 수의 정렬 측정들을 포함하는 것이 바람직할 수 있다. 특정된 허용오차는 당 업계에 알려진 임의의 통계적 유의성(statistical significance)의 측정을 포함할 수 있다.
분석 영역은 임의의 형상을 갖고 분석될 샘플의 임의의 부분을 커버하도록 선택될 수 있다. 도 3a는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 내부 반경(304) 및 외부 반경(306)에 의해 한정되는 환형 지역이 되도록 선택되는 분석 영역(302)을 예시하는 원형 샘플(106)의 단순화된 도면이다. 도 3b는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 제 1 편각(polar angle)에서의 제 1 방사상 세그먼트(308) 및 제 2 편각에서의 제 2 방사상 세그먼트(310)에 의해 정의된 샘플(106)의 지역이 되도록 선택된 분석 영역(302)을 예시하는 원형 샘플(106)의 단순화된 도면이다. 일반적인 의미에서, 분석 영역(302)은 샘플(106)의 어떤 임의의 지역을 나타낼 수 있다. 일 경우에서, 분석 영역(302)은 전체 샘플(106)을 포함할 수 있다.
단계(204)에서, 분석 영역들은 특정된 조건에 기초하여 정렬 존 결정을 위해 선택될 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 도 4는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 분석 영역을 선택하는 단계(204)와 연관된 서브-단계들을 예시하는 흐름도이다. 일 실시예에서, 단계(204)는 샘플의 적어도 일부를 나타내는 후보 분석 영역(예를 들어, 도 3a 또는 도 3b에 예시된 분석 영역(302))을 선택하는 단계(402)를 포함한다.
다른 실시예에서, 단계(204)는 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터(sweep parameter)의 각각의 값이 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록 스윕 파라미터를 정의하는 단계(404)를 포함한다. 예를 들어, 도 3a를 참조하면, 스윕 파라미터(312)는 내부 반경(304) 및 외부 반경(306)에 의해 한정되는 스윕 반경을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 스윕 파라미터(312)는 분석 영역(302)을 제 1 지역(314) 및 제 2 지역(316)으로 분할한다. 다른 예로서, 도 3b를 참조하면, 스윕 파라미터(312)는 제 1 방사상 세그먼트(308) 및 제 2 방사상 세그먼트(310)에 의해 한정되는 편각을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 스윕 파라미터(312)는 분석 영역(302)을 제 1 지역(314) 및 제 2 지역(316)으로 분할한다.
다른 실시예에서, 단계(204)는 분석 영역에 의해 한정된 스윕 파라미터(예를 들어, 도 3a 또는 도 3b에 예시된 스윕 파라미터(312))의 복수의 값들에 대해, 특정된 트리거 조건이 충족되는지를 평가하는 단계(406)를 포함한다. 다른 실시예에서, 단계(204)는 특정된 트리거 조건이 스윕 파라미터(312)의 적어도 하나의 값에 대해 충족되는 경우, 분석 영역(예를 들어, 정렬 존 결정을 위한 분석 영역)으로서 후보 분석 영역을 정의하는 단계(408)를 포함한다.
단계(406) 및 단계(408)의 트리거 조건은 당 업계에 알려진 임의의 유형의 트리거 조건을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 특정된 트리거 조건은, 후보 분석 영역 내의 정렬 데이터의 평균 값에 대해 정규화되는, 제 1 지역(314) 내의 정렬 데이터의 평균 값과 제 2 지역(316) 내의 정렬 데이터의 평균 값 간의 절대 값 차이(예를 들어, 정규화된 스위핑 평균)가 특정된 퍼센트보다 큰 조건을 포함한다. 특정된 퍼센트는 임의의 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 특정된 퍼센트는 5%, 15%, 50% 또는 90% 중 어느 하나일 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 다른 예로서, 특정된 퍼센트는 10% 내지 20%와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 값들의 범위 내에 속할 수 있다.
도 5는 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 2개의 샘플들과 연관된 정렬 데이터를 예시하는 플롯(500)이다. 예를 들어, 도 5는 제 1 샘플(플롯(502) 참조) 및 제 2 샘플(플롯(504) 참조)에 대한 방사상 포지션의 함수로서 평균 정렬 데이터를 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 도 5의 데이터 지점은 공통 방사상 위치를 갖는 샘플 상의 모든 측정된 위치들에 대한 정렬 데이터의 평균 값을 나타낼 수 있다.
도 6은 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 도 5의 제 1 샘플 및 제 2 샘플에 대한 정규화된 스위핑 평균을 예시하는 플롯(600)이다. 이와 관련하여, 도 6의 플롯(602)은 도 5의 플롯(502)의 데이터에 대응한다. 유사하게, 도 6의 플롯(604)은 도 5의 플롯(504)의 데이터에 대응한다. 일 실시예에서, 도 5 및 도 6의 후보 분석 영역은 75보다 큰 반경 값들을 갖는 샘플의 부분들을 포함한다. 예를 들어, 특정된 허용오차 내에서 통계적으로 유의미한 데이터를 제공하기 위해, 75보다 낮은 반경 값들에서 불충분한 수의 정렬 측정들이 (예를 들어, 계측 시스템(100)에 의해) 취해지는 것이 아마 사실일 수 있다. 추가로, 도 5 및 도 6의 스위핑 파라미터는 (예를 들어, 도 3a에 예시된 바와 같이) 방사상 포지션을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 도 6의 데이터 지점은 후보 분석 영역(예를 들어, 후보 분석 영역(302)) 내의 정렬 데이터의 평균 값에 대해 정규화되는, 제 1 지역(예를 들어, 제 1 지역(314)) 내의 정렬 데이터의 평균 값과 제 2 지역(예를 들어, 제 2 지역(316)) 내의 정렬 데이터의 평균 값 간의 절대 값 차이를, 반경(예를 들어, 스윕 파라미터(312))의 함수로서 나타낼 수 있다.
도 6에 예시된 바와 같이, 제 1 샘플(예를 들어, 플롯(602))과 연관된 정규화된 스위핑 평균은 120의 반경에서 특정된 임계 값(606) 위로 상승한다. 추가로, 이 특정 실시예에서, 모든 실시예들에서 요구되지는 않지만, 정규화된 스위핑 평균은 120 아래의 반경 값들에 대해 임계 값(606) 아래이고 120 위의 반경 값들에 대해 임계 값(606) 위다. 따라서, (예를 들어, 도 5의 플롯(502) 및 도 6의 플롯(602)과 연관된) 제 1 샘플과 연관된 후보 분석 영역은 단계(204)에서 정렬 존 검출을 위한 분석 영역으로서 선택될 수 있다. 대조적으로, 제 2 샘플(예를 들어, 플롯(604))과 연관된 정규화된 스위핑 평균은 후보 분석 영역의 어떠한 반경에 대해서도 특정된 임계 값(606) 위로 상승하지 않는다. 따라서, (예를 들어, 도 5의 플롯(504) 및 도 6의 플롯(604)과 연관된) 제 2 샘플과 연관된 후보 분석 영역은 단계(204)에서 정렬 존 검출을 위한 분석 영역으로서 선택되지 않을 수 있다.
다른 실시예에서, 특정된 트리거 조건은, 제 1 지역(314) 내의 정렬 데이터의 중간 값과 제 2 지역(316) 내의 정렬 데이터의 중간 값 간의 절대 값 차이가 후보 분석 영역(예를 들어, 분석 영역(302)) 내의 정렬 데이터의 평균 값의 특정된 퍼센트보다 크다는 조건을 포함한다. 일반적인 의미에서, 임의의 조건은 후보 분석 영역이 정렬 존 결정을 위한 분석 영역으로서 정의될지를 결정하기 위한 트리거 조건으로서 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, 방법(200)은 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 단계(206)를 포함한다. 단계(206)에서, 분석 영역은 임의의 정렬 신호 메트릭에 따라 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할될 수 있다. 예를 들어, 단계(206)는 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록 스윕 파라미터를 정의하는 것을 포함할 수 있다. 단계(206)의 스윕 파라미터는 단계(204)에서 활용된 동일한 스윕 파라미터(예를 들어, 반경, 방사상 세그먼트의 편각 등)를 포함할 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 부가적으로, 단계(206)는, 특정된 허용오차 내에서 제 1 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭과 제 2 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭 간의 차이를 최소화하도록 존 경계로서 스윕 파라미터의 값을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 분석 영역의 경계들과 커플링되는 존 경계는 제 1 정렬 존 및 제 2 정렬 존을 정의할 수 있다.
예를 들어, 정렬 신호 메트릭은 정렬 데이터의 값(예를 들어, 평균, 중앙값(median) 등)의 측정을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 도 5 및 도 6에 예시된 위의 예를 계속하면, 존 경계들은 75 및 155의 반경 값들에서 정의될 수 있다. 따라서, (예를 들어, 플롯(502 및 602)과 연관된) 제 1 샘플은 75와 130 간의 반경 값들에 의해 정의된 제 1 정렬 시그니처 존, 130과 155 간의 반경 값들에 의해 정의된 제 2 정렬 시그니처 존 및 155보다 큰 반경 값들에 의해 정의되는 제 3 정렬 시그니처 존으로 분할될 수 있다. 따라서, 각각의 정렬 시그니처 존 내의 정렬 데이터는 특정된 허용오차 내에서 평균 정렬에 따라 그룹핑될 수 있다(도 5 참조).
다른 예로서, 정렬 신호 메트릭은 정렬 데이터(예를 들어, 표준 편차, 분산 등)의 변화 측정을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 둘 이상의 정렬 시그니처 존들은 각각의 정렬 시그니처 존들 내에서 정렬 측정들과 연관된 정렬 데이터의 변동들이 특정된 허용오차 내에서 최소화되도록 정의될 수 있다.
도 7은 본 개시의 하나 이상의 실시예들에 따라, 도 5의 제 1 샘플의 스위핑 표준 편차를 포함하는 정렬 신호 메트릭을 예시하는 플롯(700)이다(예를 들어, 플롯(702)은 플롯들(502 및 602)과 연관됨). 예를 들어, 스위핑 파라미터는 반경 값(예를 들어, 단계(204)에서 활용된 바와 같이 스윕 파라미터(312))을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 도 7의 각각의 데이터 지점은, 제 1 지역(예를 들어, 제 1 지역(314)) 내의 정렬 데이터의 표준 편차와 제 2 지역(예를 들어, 제 2 지역(316)) 내의 정렬 데이터의 표준 편차 간의 차이를 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 단계(206)는 스위핑 표준 편차를 최소화하는 반경의 값(예를 들어, 스위핑 파라미터)으로서 존 경계를 선택하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도 7에 표시된 바와 같이, 스위핑 표준 편차를 최소화하는 존 경계로서 132의 반경 값(예를 들어, 라인(704)으로 예시됨)이 선택될 수 있다.
다른 실시예에서, 당 업계에 알려진 임의의 데이터 프로세싱 기술이 정렬 데이터 및/또는 정렬 신호 메트릭을 나타내는 데이터의 분석을 용이하게 하는데 활용될 수 있다. 데이터 프로세싱 기술들은 데이터 평활화, 데이터 보간, 데이터 필터링, 불연속 분석들, 또는 미분 분석들(예를 들어, 2차 미분 분석 등)을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 이와 관련하여, 데이터 프로세싱 기술은 노이즈 아티팩트들을 감소시키고/시키거나 방법(200)의 견고성을 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 데이터 프로세싱 기술은 단계(204)에서 분석 영역의 선택을 용이하게 하기 위해 (예를 들어, 도 5에 예시된 바와 같은) 정렬 데이터 또는 (예를 들어, 도 6에 예시된) 정렬 데이터에 기초한 계산들에 적용될 수 있다. 다른 예로서, 단계(206)에서 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 것을 용이하게 하기 위해 (예를 들어, 도 7에 예시된) 정렬 신호 메트릭에 데이터 프로세싱 기술이 적용될 수 있다.
다른 실시예에서, 방법(200)은 제 1 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하는 단계(208)를 포함한다. 다른 실시예에서, 방법(200)은 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하는 단계(210)를 포함한다.
본원에서 샘플은 다수의 필드들로 분할될 수 있다는 것이 인지된다. 예를 들어, 샘플은 샘플(예를 들어, 칩들) 상의 제조된 피처들의 그룹핑들에 기초하여 필드들로 분할될 수 있다. 다른 예로서, 샘플은 하나 이상의 생산 툴들(예를 들어, 리소그래피 툴, 계측 툴 등)의 시계에 대응하는 필드들로 분할될 수 있다. 예를 들어, 리소그래피 스테퍼 툴은 샘플 상의 일련의 필드들을 순차적으로 노출할 수 있으며 여기서 각각의 필드의 크기는 리소그래피 스테퍼 툴의 시계에 대응한다. 따라서, 정렬(예를 들어, 샘플 정렬, 오버레이 정렬 등)이 측정될 수 있고 샘플의 각각의 필드에 대해 잠재적으로 보정될 수 있다. 추가로, 샘플의 각각의 필드는 정렬이 측정될 수 있는 다수의 위치들을 가질 수 있다.
당 업계에 알려진 임의의 정렬 모델들 및 분해들이 방법(200)의 단계(208) 또는 단계(210)에서 활용될 수 있다. 예를 들어, 정렬 존은 정렬 존 내의 모든 필드들로부터의 모든 정렬 데이터가 함께 어그리게이팅되고(aggregated) 공통 정렬 보정(예를 들어, 원하는 정렬과 측정된 정렬 간의 차이)이 정렬 존 내의 모든 필드들에 대해 생성될 수 있는 복합 필드 모델에 의해 모델링될 수 있다. 다른 예로서, 정렬 존은 정렬 존 내의 각각의 필드마다 별개의 정렬 보정이 생성될 수 있는 필드별(field-by-field) 모델에 의해 모델링될 수 있다. 다른 예로서, 정렬 존은 정렬 존 내의 필드들에서 각각의 다이마다 별개의 정렬 보정이 생성될 수 있는 다이별(die-by-die) 모델에 의해 모델링될 수 있다. 추가의 예로서, 정렬 존은 정렬 존 내의 각각의 필드마다 별개의 정렬 보정이 생성될 수 있지만 주어진 필드에 대한 정렬 보정들은 인접 또는 근접 필드들의 정렬 데이터에 적어도 부분적으로 기초할 수 있는 외삽된 필드별 모델에 의해 모델링될 수 있다. 부가적으로, 정렬 모델들은 다항식 모델들(예를 들어, X-Y 분해) 또는 방사상/접선 모델 기반(예를 들어, 극 분해)와 같은 임의의 좌표 분해에 기초할 수 있다.
일반적인 의미에서, 별개의 모델들에 의해 단계(206)에서 결정된 둘 이상의 정렬 존들을 모델링하는 것(예를 들어, 단계(208) 및 단계(210))은 단일 모델로 전체 샘플을 모델링하는 것보다 전체 샘플에 걸친 정렬의 보다 정확한 결정을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 단일 모델로 전체 샘플을 모델링하는 것에 비해 샘플에 걸친 정렬 잔차가 감소될 수 있다.
다른 실시예에서, 정렬 신호 메트릭은 정렬 모델들의 직접적인 적용에 기초하여 특정된 허용오차 내에서 정렬 잔차 값들의 최소화를 포함한다. 예를 들어, 단계(206)는 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록 스윕 파라미터를 정의하는 것을 포함할 수 있다. 단계(206)의 스윕 파라미터는 단계(204)에서 이용된 동일한 스윕 파라미터(예를 들어, 반경, 방사상 세그먼트의 포지션 등)를 포함할 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 부가적으로, 단계(206)는 분석 영역에 의해 한정된 스윕 파라미터의 복수의 값들에 대해, 제 1 정렬 모델을 제 1 지역 내의 정렬 데이터에 그리고 제 2 정렬 모델을 제 2 지역 내의 정렬 데이터에 적용하는 것을 포함할 수 있다. 추가의 단계(206)는 특정된 허용오차 내에서 제 1 정렬 모델 및 제 2 정렬 모델과 연관된 잔차 값들을 최소화하도록 존 경계로서 스윕 파라미터의 값을 선택하는 것을 포함할 수 있다.
다시 도 1a 및 도 1b를 참조하면, 본 개시의 실시예들은, 하나 이상의 조명 각도들을 갖는 분광 엘립소미터(spectroscopic ellipsometer), (예를 들어, 회전 보상기(rotating compensator)를 이용하여) 뮬러 매트릭스 엘리먼트들을 측정하기 위한 분광 엘립소미터, 단일-파장 엘립소미터, 각-분해 엘립소미터(예를 들어, 빔-프로파일 엘립소미터), 분광 반사계, 단일-파장 반사계, 각-분해 반사계(예를 들어, 빔-프로파일 반사계), 이미징 시스템, 동공 이미징 시스템, 스펙트럼 이미징 시스템, 또는 스캐터로메트리를 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 당 업계에 알려진 임의의 유형의 계측 시스템을 통합할 수 있다. 또한, 계측 시스템은 단일 계측 툴 또는 다수의 계측 툴들을 포함할 수 있다. 다수의 계측 툴들을 포함하는 계측 시스템은 일반적으로 미국 특허 번호 제7,478,019호에서 설명된다. 동시성 다중 입사각 조명을 가진 높은 개수구 툴들의 사용은 일반적으로 미국 특허 번호 제6,429,943호에 의해 설명되며, 이는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다. 높은 NA 광학 리소그래피에서 이미징 성능을 정량화하는 것은 일반적으로, Lee 외, "Quantifying imaging performance bounds of extreme dipole illumination in high NA optical lithography"(Proc. of SPIE Vol. 9985 99850X-1(2016)))에서 설명되며, 이는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
계측 툴은 정렬 포지션 또는 오버레이와 같은(그러나 이에 한정되지는 않음) 샘플 상의 하나 이상의 타겟들의 특성들을 측정할 수 있다는 것이 본원에서 추가로 인지된다. 타겟들은 예를 들어, 메모리 다이의 격자들과 같이 본질적으로 주기적인 관심의 정해진 지역들을 포함할 수 있다. 계측 타겟들은 추가로 다양한 공간적 특성들을 가질 수 있고, 통상적으로, 하나 이상의 리소그래피적으로 별개의 노출들에서 인쇄될 수 있는 하나 이상의 층들의 피처들을 포함할 수 있는 하나 이상의 셀들로 구성된다. 타겟들 또는 셀들은 2중(two-fold) 또는 4중 회전 대칭, 반사 대칭과 같은 다양한 대칭들을 가질 수 있다. 그러한 계측 구조들의 예들이 미국 특허 번호 제6,985,618호에 설명되며, 이는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다. 상이한 셀들 또는 셀들의 결합은 별개의 층들 또는 노출 단계들에 속할 수 있다. 개별 셀들은 격리된 비-주기적 피처들을 포함할 수 있거나 또는 대안적으로 이들은 1차원, 2차원 또는 3차원 주기적 구조들 또는 비-주기적 및 주기적 구조들의 결합들로 구성될 수 있다. 주기적 구조들은 세그멘팅되지 않을 수 있거나, 또는 이들은 주기적 구조들을 인쇄하기 위해 사용된 리소그래피 프로세스의 최소 설계 규칙에 있거나 그에 근접할 수 있는 미세하게 세그멘팅된 피처들로 구성될 수 있다. 비-주기적 타겟들을 특성화하기 위한 계측 툴의 사용은 일반적으로 2016년 3월 22일에 허여된 미국 특허 번호 제9,291,554호에서 설명되며, 이는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
계측 타겟들은 동일한 층에, 또는 계측 구조들의 층들 위, 아래 또는 그 사이의 층에 코로케이팅(collocated)되거나, 또는 더미화 구조들(dummification structures)과 아주 근접하게 있을 수 있다. 타겟들은 계측 툴에 의해 두께가 측정될 수 있는 다수의 층들(예를 들어, 막들)을 포함할 수 있다.
타겟들은 (예를 들어, 정렬, 오버레이 등록 동작 등과 관련하여) 사용을 위해 반도체 웨이퍼 상에 배치된 타겟 설계들을 포함할 수 있다. 추가로, 타겟들은 반도체 웨이퍼 상의 다수의 사이트들에 로케이팅될 수 있다. 예를 들어, 타겟들은 스크라이브 라인들 내에(예를 들어, 다이들 사이) 로케이팅되고/되거나 다이 자체에 로케이팅될 수 있다. 복수의 타겟들은 미국 특허 번호 제7,478,019호에 설명된 바와 같이 동일 또는 다수의 계측 툴들에 의해 동시에 또는 순차적으로 측정될 수 있으며, 이는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
부가적으로, 관심있는 파라미터들의 측정은 다수의 알고리즘들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 계측 조명 빔(104)과 샘플(106) 상의 계측 타겟 간의 광학 상호작용은 전자기(EM) 솔버를 사용하여 모델링될 수 있다(그러나 이에 제한되지 않음). 추가로, EM 솔버는 RCWA(rigorous coupled-wave analysis), 유한 엘리먼트 방법 분석, 모멘트 분석 방법, 표면 적분 기술, 체적 적분 기술, 또는 유한-차분 시간-도메인 분석을 포함하는(그러나 이에 제한되지 않음) 당 업계에 알려진 임의의 방법을 활용할 수 있다. 부가적으로, 수집된 데이터는 라이브러리, 고속 축소 차수 모델들, 회귀, 뉴럴 네트워크, 지지-벡터 머신(Support-Vector Machine; SVM), 차원-감소 알고리즘들(예를 들어, 주요 컴포넌트 분석(PCA), 독립 컴포넌트 분석(ICA), 로컬-선형 임베딩(LLE) 등)과 같은 머신-학습 알고리즘들, 데이터의 희박한 표현(예를 들어, 푸리에 또는 웨이브렛 변환들, 카이만 필터들, 동일하거나 상이한 툴 유형들로부터 원격 매칭을 위한 알고리즘 등)을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 데이터 피팅 및 최적화 기술들을 이용하여 분석될 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집 및/또는 피팅은 KLA-TENCOR에 의해 제공되는 SRM(Signal Response Metrology) 소프트웨어 제품에 의해 수행될 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음).
다른 실시예에서, 계측 툴에 의해 생성된 원시 데이터는 모델링, 최적화 및/또는 피팅(예를 들어, 위상 특성화 등)을 포함하지 않는 알고리즘들에 의해 분석된다. 스캐터로메트리 오버레이 계측에서의 대칭적 타겟 설계의 사용은 2015년 7월 23일자로 공개된 미국 특허 공보 제2015/0204664호에서 일반적으로 설명되며, 이는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다. 본원에서, 제어기에 의해 수행되는 계산 알고리즘들은 병렬화, 분산 계산, 부하-밸런싱, 멀티-서비스 지원, 계산 하드웨어의 설계 및 구현 또는 동적 부하 최적화의 이용을 통해 계측 애플리케이션에 대해 맞춤될 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음)는 것이 주의된다. 또한, 알고리즘들의 다양한 구현들은 제어기(예를 들어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array)들 등) 또는 계측 툴과 연관된 하나 이상의 프로그래밍 가능 광학 엘리먼트들에 의해 수행될 수 있다(그러나 반드시 그럴 필요는 없음). 프로세스 모델링의 사용은 2014년 6월 19일자로 공개된 미국 특허 공보 제2014/0172394호에서 일반적으로 설명되며, 이는 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
[0065] 본원에서 설명된 청구 대상은 때로는 다른 컴포넌트들 내에 포함되거나 다른 컴포넌트들과 연결된 상이한 컴포넌트들을 예시한다. 그러한 도시된 아키텍처들은 단지 예시적이며 실제로 동일한 기능성을 달성하는 다수의 다른 아키텍처들이 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 개념적 의미에서, 동일한 기능성을 달성하기 위한 컴포넌트들의 임의의 배열은 원하는 기능성이 달성되도록 효과적으로 "연관"된다. 따라서, 본원에서 특정 기능성을 달성하도록 결합된 임의의 2개의 컴포넌트들은, 아키텍처들 또는 중간 컴포넌트들과 관계없이 원하는 기능성이 달성되도록 서로 "연관된다"고 볼 수 있다. 유사하게, 이렇게 연관된 임의의 2개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능성을 달성하기 위해 서로 "연결된" 또는 "커플링된" 것으로 간주될 수 있고, 이렇게 연관될 수 있는 임의의 2개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능성을 달성하도록 서로 "커플링 가능한" 것으로 간주될 수 있다. 커플링 가능한 특정 예들은, 물리적으로 상호작용 가능 및/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 무선으로 상호작용 가능 및/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 논리적으로 상호작용 가능 및/또는 논리적으로 상호작용하는 컴포넌트들을 포함하나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 개시 및 그의 부수적인 이점들 대부분은 위의 설명에 의해 이해될 것으로 여겨지고, 개시된 청구 대상으로부터 벗어남 없이 또는 모든 그의 물질적 이점들을 희생함 없이 컴포넌트들의 형태, 구조 및 어레인지먼트 면에서 다양한 변화들이 이루어질 수 있다는 것이 인지될 것이다. 설명된 형태는 단지 설명적인 것이며, 다음의 청구항들은 이러한 변화들을 포괄하고 포함하도록 의도된다. 또한, 본 발명은 첨부된 청구항들에 의해 정의된다는 것이 이해될 것이다.

Claims (34)

  1. 반도체 툴에 있어서,
    조명 빔을 생성하도록 구성된 조명 소스;
    상기 조명 빔의 일부를 샘플에 지향시키도록 구성된 하나 이상의 조명 광학 엘리먼트;
    검출기;
    상기 샘플로부터 발산되는 방사선을 상기 검출기로 지향시키도록 구성된 하나 이상의 수집 광학 엘리먼트; 및
    상기 검출기에 통신 가능하게 커플링되고, 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하는 제어기
    를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    상기 조명 빔으로부터의 조명에 응답하여 상기 검출기에 의한 상기 샘플로부터 발산되는 방사선의 수집에 기초하여 정렬(alignment) 데이터를 생성하기 위해 상기 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하고;
    정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하고 ― 상기 분석 영역은 상기 샘플의 적어도 일부를 나타냄 ― ;
    상기 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처(alignment signature)들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하고;
    제 1 정렬 모델을 사용하여 상기 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하고; 그리고
    상기 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 상기 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하게 하도록
    구성되는 것인, 반도체 툴.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하는 것은:
    후보 분석 영역 ― 상기 후보 분석 영역은 상기 샘플의 적어도 일부를 나타냄 ― 을 선택하는 것;
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터(sweep parameter)의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하는 것;
    상기 분석 영역에 의해 한정된 상기 스윕 파라미터의 복수의 값들에 대해, 특정된 트리거 조건이 충족되는지를 평가하는 것; 및
    상기 특정된 트리거 조건이 상기 스윕 파라미터의 적어도 하나의 값에 대해 충족되는 경우, 상기 후보 분석 영역을 상기 분석 영역으로서 정의하는 것
    을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특정된 트리거 조건은, 상기 제 1 지역 내의 정렬 데이터의 평균 값과 상기 제 2 지역 내의 정렬 데이터의 평균 값 간의 절대 값 차이가 상기 후보 분석 영역 내의 정렬 데이터의 평균 값의 특정된 퍼센트보다 큰 것을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 특정된 퍼센트는 10% 내지 20%의 범위 내에 있는 것인, 반도체 툴.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 특정된 퍼센트는 대략 15%인 것인, 반도체 툴.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하는 것은, 통계적으로 유의미한(significant) 정렬 데이터를 갖는 상기 샘플의 지역들을 포함시키는 것을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 것은:
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하는 것; 및
    특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭과 상기 제 2 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭 간의 차이를 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계(boundary) ― 상기 존 경계는 상기 분석 영역을 상기 제 1 정렬 존 및 상기 제 2 정렬 존으로 분할함 ― 로서 선택하는 것
    을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 존 경계로서 상기 스윕 파라미터의 값을 선택하는 것은, 상기 특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 지역 내의 정렬 데이터의 표준 편차와 상기 제 2 지역 내의 정렬 데이터의 표준 편차 간의 차이를 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계로서 선택하는 것을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 것은:
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하는 것;
    상기 분석 영역에 의해 한정된 상기 스윕 파라미터의 복수의 값들에 대해, 제 1 정렬 모델을 상기 제 1 지역 내의 정렬 데이터에 그리고 제 2 정렬 모델을 상기 제 2 지역 내의 정렬 데이터에 적용하는 것; 및
    상기 특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 정렬 모델 및 상기 제 2 정렬 모델과 연관된 잔차(residual) 값들을 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계로서 선택하는 것
    을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 정렬 데이터는, 반도체 층의 제조 이전에 리소그래피 시스템의 정렬 측정과 연관된 정렬 데이터, 또는 둘 이상의 제조된 반도체 층들의 정렬과 관련된 오버레이 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 정렬 데이터는 원시(raw) 데이터 또는 잔차 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 스윕 파라미터는 상기 샘플 상의 방사상 위치를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 스윕 파라미터는 상기 샘플 상의 편각(polar angle)을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 상기 정렬 데이터에 데이터 프로세싱 동작을 적용하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 반도체 툴.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 데이터 프로세싱 동작은, 데이터 평활화(smoothing) 동작, 데이터 보간 동작, 데이터 필터링 동작, 불연속 분석(discontinuity analysis), 또는 미분 분석(derivative analysis) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  16. 반도체 툴에 있어서,
    조명 빔을 생성하도록 구성된 조명 소스;
    상기 조명 빔의 일부를 샘플에 지향시키도록 구성된 하나 이상의 조명 광학 엘리먼트;
    검출기;
    상기 샘플로부터 발산되는 방사선을 상기 검출기로 지향시키도록 구성된 하나 이상의 수집 광학 엘리먼트; 및
    상기 검출기에 통신 가능하게 커플링되고, 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하는 제어기
    를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    상기 조명 빔으로부터의 조명에 응답하여 상기 검출기에 의한 상기 샘플로부터 발산되는 방사선의 수집에 기초하여 정렬 데이터를 생성하기 위해 상기 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하고;
    정렬 존 결정을 위한 분석 영역 ― 상기 분석 영역은 상기 샘플의 적어도 일부를 나타냄 ― 을 선택하고;
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하고;
    특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭과 상기 제 2 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭 간의 차이를 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계로서 선택하고 ― 상기 존 경계는 상기 분석 영역을 제 1 정렬 존 및 제 2 정렬 존으로 분할함 ― ;
    제 1 정렬 모델을 사용하여 상기 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하고; 그리고
    상기 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 상기 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하게 하도록
    구성되는 것인, 반도체 툴.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하는 것은:
    후보 분석 영역을 선택하는 것 ― 상기 후보 분석 영역은 상기 샘플의 적어도 일부를 나타냄 ― ;
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하는 것;
    상기 분석 영역에 의해 한정된 상기 스윕 파라미터의 복수의 값들에 대해, 특정된 트리거 조건이 충족되는지를 평가하는 것; 및
    상기 특정된 트리거 조건이 상기 스윕 파라미터의 적어도 하나의 값에 대해 충족되는 경우, 상기 후보 분석 영역을 상기 분석 영역으로서 정의하는 것
    을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 특정된 트리거 조건은, 상기 제 1 지역 내의 정렬 데이터의 평균 값과 상기 제 2 지역 내의 정렬 데이터의 평균 값 간의 절대 값 차이가 상기 후보 분석 영역 내의 정렬 데이터의 평균 값의 특정된 퍼센트보다 큰 것을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 특정된 퍼센트는 10% 내지 20%의 범위 내에 있는 것인, 반도체 툴.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 특정된 퍼센트는 대략 15%인 것인, 반도체 툴.
  21. 제16항에 있어서,
    상기 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하는 것은, 통계적으로 유의미한 정렬 데이터를 갖는 상기 샘플의 지역들을 포함시키는 것을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  22. 제16항에 있어서,
    상기 존 경계로서 상기 스윕 파라미터의 값을 선택하는 것은, 상기 특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 지역 내의 정렬 데이터의 표준 편차와 상기 제 2 지역 내의 정렬 데이터의 표준 편차 간의 차이를 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계로서 선택하는 것을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  23. 제16항에 있어서,
    상기 정렬 데이터는, 반도체 층의 제조 이전에 리소그래피 시스템의 정렬 측정과 연관된 정렬 데이터, 또는 둘 이상의 제조된 반도체 층들의 정렬과 관련된 오버레이 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  24. 제16항에 있어서,
    상기 정렬 데이터는 원시 데이터 또는 잔차 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  25. 제16항에 있어서,
    상기 스윕 파라미터는 상기 샘플 상의 방사상 위치를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  26. 제16항에 있어서,
    상기 스윕 파라미터는 상기 샘플 상의 편각을 포함하는 것인, 반도체 툴.
  27. 제16항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 상기 정렬 데이터에 데이터 프로세싱 동작을 적용하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 반도체 툴.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 데이터 프로세싱 동작은, 데이터 평활화 동작, 데이터 보간 동작, 데이터 필터링 동작, 불연속 분석, 또는 미분 분석 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 반도체 툴.
  29. 방법에 있어서,
    반도체 툴로, 조명 빔으로부터의 조명에 응답하여 상기 반도체 툴의 검출기에 의해 수집된 샘플로부터 발산되는 방사선에 기초하여 정렬 데이터를 생성하도록 상기 샘플에 걸친 복수의 위치들에서 정렬을 측정하는 단계;
    정렬 존 결정을 위한 분석 영역 ― 상기 분석 영역은 상기 샘플의 적어도 일부를 나타냄 ― 을 선택하는 단계;
    상기 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 단계;
    제 1 정렬 모델을 사용하여 상기 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 1 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하는 단계; 및
    상기 제 1 정렬 모델과 상이한 제 2 정렬 모델을 사용하여 상기 둘 이상의 정렬 존들 중 적어도 제 2 정렬 존의 정렬 데이터를 모델링하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하는 단계는:
    후보 분석 영역 ― 상기 후보 분석 영역은 상기 샘플의 적어도 일부를 나타냄 ― 을 선택하는 단계;
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하는 단계;
    상기 분석 영역에 의해 한정된 상기 스윕 파라미터의 복수의 값들에 대해, 특정된 트리거 조건이 충족되는지를 평가하는 단계; 및
    상기 특정된 트리거 조건이 상기 스윕 파라미터의 적어도 하나의 값에 대해 충족되는 경우, 상기 후보 분석 영역을 상기 분석 영역으로서 정의하는 단계
    를 포함하는 것인, 방법.
  31. 제29항에 있어서,
    상기 정렬 존 결정을 위한 분석 영역을 선택하는 단계는, 통계적으로 유의미한 정렬 데이터를 갖는 상기 샘플의 지역들을 포함시키는 단계를 포함하는 것인, 방법.
  32. 제29항에 있어서,
    상기 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 단계는:
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하는 단계; 및
    특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭과 상기 제 2 지역에 적용된 정렬 신호 메트릭 간의 차이를 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계 ― 상기 존 경계는 상기 분석 영역을 상기 제 1 정렬 존 및 상기 제 2 정렬 존으로 분할함 ― 로서 선택하는 단계
    를 포함하는 것인, 방법.
  33. 제32항에 있어서,
    상기 존 경계로서 상기 스윕 파라미터의 값을 선택하는 단계는, 상기 특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 지역 내의 정렬 데이터의 표준 편차와 상기 제 2 지역 내의 정렬 데이터의 표준 편차 간의 차이를 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계로서 선택하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
  34. 제29항에 있어서,
    상기 분석 영역을 상이한 정렬 시그니처들을 갖는 둘 이상의 정렬 존들로 분할하는 단계는:
    상기 분석 영역에 의해 한정되는 스윕 파라미터)의 각각의 값이 상기 분석 영역을 제 1 지역 및 제 2 지역으로 분할하도록, 상기 스윕 파라미터를 정의하는 단계;
    상기 분석 영역에 의해 한정된 상기 스윕 파라미터의 복수의 값들에 대해, 제 1 정렬 모델을 상기 제 1 지역 내의 정렬 데이터에 그리고 제 2 정렬 모델을 상기 제 2 지역 내의 정렬 데이터에 적용하는 단계; 및
    상기 특정된 허용오차 내에서 상기 제 1 정렬 모델 및 상기 제 2 정렬 모델과 연관된 잔차 값들을 최소화하도록, 상기 스윕 파라미터의 값을 존 경계로서 선택하는 단계
    를 포함하는 것인, 방법.
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