KR20200109370A - 가이드 패터닝 디바이스 검사 - Google Patents

Abstract

본 명세서에서, 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법이 설명된다. 상기 방법은 (ⅰ) 패터닝 디바이스 제조 공정의 패터닝 디바이스 장치 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 장치 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻는 단계; 및 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계를 포함한다.

Description

가이드 패터닝 디바이스 검사

본 출원은 2018년 2월 23일에 출원된 US 출원 62/634,607의 우선권을 주장하며, 이는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다.

본 발명은 디바이스 제조 공정의 성능을 개선하는 기술들에 관한 것이다. 상기 기술들은 리소그래피 장치 또는 메트롤로지 장치와 관련하여 사용될 수 있다.

리소그래피 장치는 기판의 타겟부 상에 원하는 패턴을 적용시키는 기계이다. 리소그래피 장치는, 예를 들어 집적 회로(IC)의 제조 시에 사용될 수 있다. 그 상황에서, 대안적으로 마스크 또는 레티클이라 칭하는 패터닝 디바이스가 IC의 개별층에 대응하는 회로 패턴을 생성하기 위해 사용될 수 있으며, 이 패턴은 방사선-감응재(레지스트)층을 갖는 기판(예컨대, 실리콘 웨이퍼) 상의 (예를 들어, 다이의 부분, 한 개 또는 수 개의 다이를 포함하는) 타겟부 상으로 이미징(imaging)될 수 있다. 일반적으로, 단일 기판은 연속하여 노광되는 인접한 타겟부들의 네트워크를 포함할 것이다. 알려진 리소그래피 장치는, 한 번에 타겟부 상으로 전체 패턴을 노광함으로써 각각의 타겟부가 조사(irradiate)되는 소위 스테퍼, 및 빔을 통해 주어진 방향("스캐닝"-방향)으로 패턴을 스캐닝하는 한편, 이 방향과 평행하게 또는 역-평행하게(anti parallel) 기판을 동기적으로 스캐닝함으로써 각각의 타겟부가 조사되는 소위 스캐너를 포함한다.

패터닝 디바이스로부터 기판으로 회로 패턴을 전사(transfer)하기에 앞서, 기판은 전처리(priming), 레지스트 코팅 및 소프트 베이크(soft bake)와 같은 다양한 과정들을 거칠 수 있다. 노광 이후, 기판은 노광-후 베이크(post-exposure bake: PEB), 현상, 하드 베이크(hard bake) 및 전사된 회로 패턴의 측정/검사와 같은 다른 과정들을 거칠 수 있다. 이러한 일련의 과정들은 디바이스, 예컨대 IC의 개별층을 구성하는 기초로서 사용된다. 그 후, 기판은 에칭, 이온-주입(도핑), 금속화(metallization), 산화, 화학-기계적 연마 등과 같은 다양한 과정들을 거칠 수 있으며, 이는 모두 디바이스의 개별층을 마무리하도록 의도된다. 디바이스에서 여러 층이 요구되는 경우, 각각의 층에 대해 전체 과정 또는 그 변형이 반복된다. 최후에는, 디바이스가 기판 상의 각 타겟부에 존재할 것이다. 그 후, 이 디바이스들은 다이싱(dicing) 또는 소잉(sawing)과 같은 기술에 의해 서로 분리되며, 개개의 디바이스들은 핀들에 연결되는 캐리어 등에 장착될 수 있다.

반도체 디바이스와 같은 디바이스들의 제조는 전형적으로 디바이스들의 다양한 피처(feature)들 및 다층들을 형성하기 위해 다수의 제작 공정들을 이용하여 기판(예를 들어, 반도체 웨이퍼)을 처리하는 단계를 수반한다. 이러한 층들 및 피처들은 전형적으로, 예를 들어 증착, 리소그래피, 에칭, 화학-기계적 연마, 및 이온 주입을 사용하여 제조되고 처리된다. 다수 디바이스들이 기판 상의 복수의 다이들에 제작된 후 개개의 디바이스들로 분리될 수 있다. 이 디바이스 제조 공정은 패터닝 공정으로 간주될 수 있다. 패터닝 공정은 리소그래피 장치에서 패터닝 디바이스를 사용하여 패터닝 디바이스 상의 패턴을 기판으로 전사하는 광학 및/또는 나노임프린트(nanoimprint) 리소그래피와 같은 패터닝 단계를 수반하며, 전형적이지만 선택적으로 현상 장치에 의한 레지스트 현상, 베이크 툴을 이용한 기판의 베이킹, 에칭 장치를 이용한 패턴의 에칭 등과 같은 1 이상의 관련된 패턴 처리 단계를 수반한다.

일 실시예에 따르면, 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 (ⅰ) 패터닝 디바이스 제조 공정의 패터닝 디바이스 장치 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 장치 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻는 단계, 및 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 장치 데이터는 기판 높이 맵, 빔 방향, 세기 및/또는 포커스를 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 기판 맵은 모델링 및/또는 시뮬레이션에 의해, 패터닝 디바이스 패턴에 대한 빔 방향, 높이 맵, 세기 및/또는 포커스의 기여를 식별한다.

일 실시예에서, 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치는 패터닝 디바이스 기판 맵의 패턴 충실도 분석의 시뮬레이션 및/또는 모델링에 의해 결정된다.

일 실시예에서, 패턴 충실도 분석은 패터닝 디바이스 패턴들에 관련된 비교적 높은 에지 배치 오차를 갖는 패터닝 디바이스 내의 위치들을 식별하는 것을 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스에 대해 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하도록 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 신호를 발생시키는 단계를 더 포함한다.

또한, 일 실시예에 따르면, 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 (ⅰ) 패터닝 디바이스 상의 패턴의 임계 치수 데이터, 측벽 각도 데이터, 및 두께 데이터를 포함하는 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻는 단계, 및 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하는 단계를 포함한다.

또한, 일 실시예에 따르면, 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 (ⅰ) 패터닝 디바이스 상의 패턴의 임계 치수 데이터, 측벽 각도 데이터, 및 두께 데이터를 포함하는 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 결함 맵을 얻는 단계, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 기판 맵 및 패터닝 디바이스 결함 맵에 기초하여 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 예측하는 단계, 및 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하는 단계를 포함한다.

또한, 일 실시예에 따르면, 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 (ⅰ) 패터닝 디바이스 상의 패턴의 임계 치수 데이터, 측벽 각도 데이터, 및 두께 데이터를 포함하는 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 기판 맵, (ⅲ) 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 결함 맵, 및 (ⅳ) 패터닝 디바이스의 벤치마크 맵을 얻는 단계, 및 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스 기판 맵 및 패터닝 디바이스 결함 맵의 조합된 맵과 벤치마크 맵의 비교에 기초하여 웨이퍼 레벨 보정을 결정하는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 조합된 맵은 패터닝 디바이스 기판 맵에서 식별된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들과 패터닝 디바이스 결함 맵에 의해 식별된 결함들 사이의 상관관계를 확립한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스에 대해 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 신호는 패터닝 디바이스 기판에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하도록 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 것을 더 포함한다.

일 실시예에 따르면, 패터닝 디바이스의 검사를 위한 시스템이 제공된다. 시스템은 패터닝 디바이스를 제조하기 위한 패터닝 디바이스 장치, 패터닝 디바이스 장치와 통신하도록 구성되는 패터닝 디바이스 검사 장치, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 (ⅰ) 패터닝 디바이스 장치 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 장치 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻고, 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하도록 구성된다.

일 실시예에서, 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치는 패터닝 디바이스 기판 맵의 패턴 충실도 분석의 시뮬레이션 및/또는 모델링에 의해 결정된다.

일 실시예에서, 패턴 충실도 분석은 패터닝 디바이스 패턴들에 관련된 비교적 높은 에지 배치 오차를 갖는 패터닝 디바이스 내의 위치들을 식별하는 것을 포함한다.

일 실시예에서, 프로세서는 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키도록 더 구성된다.

일 실시예에서, 프로세서는 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스에 대해 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키도록 더 구성된다.

일 실시예에서, 프로세서는 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하기 위해 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 신호를 발생시키도록 더 구성된다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 장치 데이터는 기판 높이 맵, 빔 방향, 세기 및/또는 포커스를 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 기판 맵은 모델링 및/또는 시뮬레이션에 의해, 패터닝 디바이스 패턴에 대한 빔 방향, 높이 맵, 세기 및/또는 포커스의 기여를 식별한다.

도 1은 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 개략적으로 도시한다.
도 2는 리소그래피 셀 또는 클러스터의 일 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 3은 예시적인 검사 장치 및 메트롤로지 기술을 개략적으로 도시한다.
도 4는 예시적인 검사 장치를 개략적으로 도시한다.
도 5는 검사 장치의 조명 스폿과 메트롤로지 타겟 사이의 관계를 예시한다.
도 6은 측정 데이터에 기초하여 복수의 관심 변수들을 도출하는 공정을 개략적으로 도시한다.
도 7은 처리 변수들의 예시적인 카테고리들을 나타낸다.
도 8은 처리 변수들의 변화가 메트롤로지 데이터에 대한 기여를 가질 수 있음을 개략적으로 나타낸다.
도 9는 처리 변수에 대한 조합된 기여를 도출하는 예시를 개략적으로 나타낸다.
도 10은 메트롤로지 데이터로부터 처리 변수에 대한 기여를 도출하는 예시를 개략적으로 나타낸다.
도 11은 일 실시예에 따른 방법을 위한 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 12는 일 실시예에 따른 방법을 위한 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 13은 일 실시예에 따른 방법을 위한 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 14는 일 실시예에 따른 방법을 위한 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 15는 일 실시예에 따른, 패터닝 디바이스 툴 데이터를 사용한 가이드 패터닝 디바이스 검사(guided patterning device inspection)를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 16은 일 실시예에 따른, 패터닝 디바이스 관련 데이터를 사용한 가이드 패터닝 디바이스 검사를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 17은 일 실시예에 따른, 패터닝 디바이스 관련 데이터를 사용한 가이드 패터닝 디바이스 검사를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 18a는 일 실시예에 따른, 패터닝 디바이스 관련 데이터를 사용한 가이드 패터닝 디바이스 검사를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다.
도 18b는 일 실시예에 따른, 도 16, 도 17 및 도 18a의 방법에서 사용되는 예시적인 데이터이다.
도 19는 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록 다이어그램이다.

실시예들을 상세히 설명하기에 앞서, 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 환경을 제시하는 것이 유익하다.

도 1은 리소그래피 장치(LA)의 일 실시예를 개략적으로 도시한다. 상기 장치는:

- 방사선 빔(B)(예를 들어, UV 방사선 또는 DUV 방사선)을 컨디셔닝(condition)하도록 구성되는 조명 시스템(일루미네이터)(IL);

- 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 지지하도록 구성되고, 소정 파라미터들에 따라 패터닝 디바이스를 정확히 위치시키도록 구성된 제 1 위치설정기(PM)에 연결되는 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT);

- 기판(예를 들어, 레지스트-코팅된 웨이퍼)(W)을 유지하도록 구성되고, 소정 파라미터들에 따라 기판을 정확히 위치시키도록 구성된 제 2 위치설정기(PW)에 연결되는 기판 테이블(예를 들어, 웨이퍼 테이블)(WT)(예를 들어, WTa, WTb 또는 둘 모두); 및

- 기판(W)의 (예를 들어, 1 이상의 다이를 포함하고, 흔히 필드라고 칭하는) 타겟부(C) 상으로 패터닝 디바이스(MA)에 의해 방사선 빔(B)에 부여된 패턴을 투영하도록 구성되는 투영 시스템(예를 들어, 굴절 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함하고, 투영 시스템은 기준 프레임(reference frame: RF)에 지지된다.

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.

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 상기 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 빔의 세기 분포를 변경할 수 있다. 일루미네이터는 일루미네이터(IL)의 퓨필 평면의 환형 구역 내에서 세기 분포가 0이 아니도록(non-zero) 방사선 빔의 반경 크기를 제한하도록 배치될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일루미네이터(IL)는 퓨필 평면 내의 복수의 균등하게 이격된 섹터(equally spaced sector)들에서 세기 분포가 0이 아니도록 퓨필 평면 내의 빔의 분포를 제한하도록 작동가능할 수 있다. 일루미네이터(IL)의 퓨필 평면 내의 방사선 빔의 세기 분포는 조명 모드라고 칭해질 수 있다.

따라서, 일루미네이터(IL)는 빔의 (각도/공간) 세기 분포를 조정하도록 구성되는 조정기(AM)를 포함할 수 있다. 일반적으로, 일루미네이터의 퓨필 평면 내의 세기 분포의 적어도 외반경 및/또는 내반경 크기(통상적으로, 각각 외측-σ 및 내측-σ라 함)가 조정될 수 있다. 일루미네이터(IL)는 빔의 각도 분포를 변화시키도록 작동가능할 수 있다. 예를 들어, 일루미네이터는 세기 분포가 0이 아닌 퓨필 평면 내의 섹터들의 수, 및 각도 크기,를 변경하도록 작동가능할 수 있다. 일루미네이터의 퓨필 평면 내의 빔의 세기 분포를 조정함으로써, 상이한 조명 모드들이 달성될 수 있다. 예를 들어, 일루미네이터(IL)의 퓨필 평면 내의 세기 분포의 반경 및 각도 크기를 제한함으로써, 세기 분포는 예를 들어 다이폴(dipole), 쿼드러폴(quadrupole) 또는 헥사폴(hexapole) 분포와 같은 멀티폴(multi-pole) 분포를 가질 수 있다. 예를 들어, 일루미네이터(IL)로 그 조명 모드를 제공하는 광학기를 삽입함으로써, 또는 공간 광 변조기를 이용함으로써, 원하는 조명 모드가 얻어질 수 있다.

일루미네이터(IL)는 빔의 편광(polarization)을 변경하도록 작동가능할 수 있고, 조정기(AM)를 이용하여 편광을 조정하도록 작동가능할 수 있다. 일루미네이터(IL)의 퓨필 평면에 걸친 방사선 빔의 편광 상태는 편광 모드라고 칭해질 수 있다. 상이한 편광 모드들의 사용은 더 큰 콘트라스트(contrast)로 하여금 기판(W) 상에 형성된 이미지에 달성되게 할 수 있다. 방사선 빔은 편광되지 않을 수 있다. 대안적으로, 일루미네이터는 방사선 빔을 선형 편광시키도록 배치될 수 있다. 방사선 빔의 편광 방향은 일루미네이터(IL)의 퓨필 평면에 걸쳐 변화할 수 있다. 방사선의 편광 방향은 일루미네이터(IL)의 퓨필 평면 내의 상이한 구역들에서 상이할 수 있다. 방사선의 편광 상태는 조명 모드에 의존하여 선택될 수 있다. 멀티폴 조명 모드들에 대해, 방사선 빔의 각각의 폴의 편광은 일루미네이터(IL)의 퓨필 평면 내의 그 폴의 위치 벡터에 일반적으로 수직일 수 있다. 예를 들어, 다이폴 조명 모드에 대해, 방사선은 다이폴의 2 개의 마주하는 섹터들을 이등분하는 라인에 실질적으로 수직인 방향으로 선형 편광될 수 있다. 방사선 빔은 2 개의 상이한 직교 방향들 중 하나로 편광될 수 있고, 이는 X-편광 및 Y-편광 상태들이라고 칭해질 수 있다. 쿼드러폴 조명 모드에 대해, 각각의 폴의 섹터에서의 방사선은 그 섹터를 이등분하는 라인에 실질적으로 수직인 방향으로 선형 편광될 수 있다. 이 편광 모드는 XY 편광이라고 칭해질 수 있다. 이와 유사하게, 헥사폴 조명 모드에 대해, 각각의 폴의 섹터에서의 방사선은 그 섹터를 이등분하는 라인에 실질적으로 수직인 방향으로 선형 편광될 수 있다. 이 편광 모드는 TE 편광이라고 칭해질 수 있다.

또한, 일루미네이터(IL)는 일반적으로 인티그레이터(IN) 및 콘덴서(CO)와 같이, 다양한 다른 구성요소들을 포함한다. 조명 시스템은 방사선을 지향, 성형, 또는 제어하기 위하여, 굴절, 반사, 자기, 전자기, 정전기 또는 다른 타입의 광학 구성요소들, 또는 여하한의 그 조합과 같은 다양한 타입들의 광학 구성요소들을 포함할 수 있다.

따라서, 일루미네이터는 방사선 빔(B)의 단면에 원하는 균일성(uniformity) 및 세기 분포를 갖는 컨디셔닝된 방사선 빔(B)을 제공한다.

지지 구조체(MT)는 패터닝 디바이스의 방위, 리소그래피 장치의 디자인, 및 예를 들어 패터닝 디바이스가 진공 환경에서 유지되는지의 여부와 같은 다른 조건들에 의존하는 방식으로 패터닝 디바이스를 지지한다. 지지 구조체는 패터닝 디바이스를 유지하기 위해 기계적, 진공, 정전기, 또는 다른 클램핑 기술들을 이용할 수 있다. 지지 구조체는, 예를 들어 필요에 따라 고정되거나 이동가능할 수 있는 프레임 또는 테이블일 수 있다. 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 부여하는 데 사용될 수 있는 여하한의 디바이스를 언급하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 일 실시예에서, 패터닝 디바이스는 기판의 타겟부에 패턴을 생성하기 위해서 방사선 빔의 단면에 패턴을 부여하는 데 사용될 수 있는 여하한의 디바이스이다. 방사선 빔에 부여된 패턴은, 예를 들어 상기 패턴이 위상-시프팅 피처(phase-shifting feature)들 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 디바이스 내의 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, 바이너리(binary)형, 교번 위상-시프트형 및 감쇠 위상-시프트형과 같은 마스크 타입들, 및 다양한 하이브리드(hybrid) 마스크 타입들을 포함한다. 프로그램가능한 거울 어레이의 일 예시는 작은 거울들의 매트릭스 구성을 채택하며, 그 각각은 입사하는 방사선 빔을 상이한 방향들로 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 여하한의 그 조합을 포함하는 여하한 타입의 투영 시스템을 포괄하는 것으로서 폭넓게 해석되어야 한다. 본 명세서의 "투영 렌즈"라는 용어의 어떠한 사용도 "투영 시스템"이라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다.

투영 시스템(PS)은 비-균일할 수 있는 광학 전달 함수를 갖고, 이는 기판(W) 상에 이미징되는 패턴에 영향을 줄 수 있다. 편광되지 않은 방사선에 대해, 이러한 효과들이 2 개의 스칼라 맵(scalar map)들에 의해 상당히 잘 설명될 수 있으며, 이는 그 퓨필 평면 내의 위치의 함수로서 투영 시스템(PS)을 나가는 방사선의 투과[아포다이제이션(apodization)] 및 상대 위상(수차)을 설명한다. 투과 맵 및 상대 위상 맵이라 할 수 있는 이 스칼라 맵들은 기저 함수들의 전체 세트(complete set)의 선형 조합으로서 표현될 수 있다. 특히 편리한 세트는 제르니케 다항식(Zernike polynomials)이며, 이는 단위 원(unit circle) 상에 정의되는 직교 다항식들의 세트를 형성한다. 각각의 스칼라 맵의 결정이 이러한 전개식(expansion)에서 계수들을 결정하는 단계를 수반할 수 있다. 제르니케 다항식들이 단위 원 상에서 직교이기 때문에, 제르니케 계수들은 차례로 각각의 제르니케 다항식과 측정된 스칼라 맵의 내적(inner product)을 계산하고 이를 그 제르니케 다항식의 놈(norm)의 제곱으로 나눔으로써 결정될 수 있다.

투과 맵 및 상대 위상 맵은 필드 및 시스템 의존적이다. 즉, 일반적으로 각각의 투영 시스템(PS)이 각각의 필드 지점(즉, 그 이미지 평면 내의 각각의 공간 위치)에 대해 상이한 제르니케 전개식을 가질 것이다. 그 퓨필 평면 내의 투영 시스템(PS)의 상대 위상은, 예를 들어 투영 시스템(PS)의 대상물 평면(object plane)[즉, 패터닝 디바이스(MA)의 평면]에서의 점-형 소스(point-like source)로부터 투영 시스템(PS)을 통해 방사선을 투영하고 시어링 간섭계(shearing interferometer)를 이용하여 파면(즉, 동일한 위상을 갖는 지점들의 자취)을 측정함으로써 결정될 수 있다. 시어링 간섭계는 공통 광로 간섭계(common path interferometer)이며, 이에 따라 유리하게는 파면을 측정하기 위해 이차 기준 빔이 필요하지 않다. 시어링 간섭계는 투영 시스템의 이미지 평면[즉, 기판 테이블(WT)] 내의 회절 격자, 예를 들어 2 차원 그리드, 및 투영 시스템(PS)의 퓨필 평면에 켤레인 평면에서 간섭 패턴을 검출하도록 배치되는 검출기를 포함할 수 있다. 간섭 패턴은 시어링 방향으로의 퓨필 평면의 좌표에 대한 방사선의 위상의 미분계수(derivative)와 관련된다. 검출기는, 예를 들어 전하 결합 소자(charge coupled device: CCD)와 같은 감지 요소들의 어레이를 포함할 수 있다.

리소그래피 장치의 투영 시스템(PS)은 가시적 프린지(visible fringe)들을 생성하지 않을 수 있고, 이에 따라 파면의 결정의 정확성은 예를 들어 회절 격자를 이동시키는 것과 같은 위상 스테핑 기술(phase stepping technique)들을 이용하여 향상될 수 있다. 스테핑은 측정의 스캐닝 방향에 수직인 방향으로, 및 회절 격자의 평면에서 수행될 수 있다. 스테핑 범위는 1의 격자 주기일 수 있고, 적어도 3 개의 (균일하게 분포된) 위상 스텝들이 사용될 수 있다. 따라서, 예를 들어 3 개의 스캐닝 측정들이 y-방향으로 수행될 수 있고, 각각의 스캐닝 측정은 x-방향에서 상이한 위치에 대해 수행된다. 회절 격자의 이 스테핑은 위상 변동들을 세기 변동들로 효과적으로 변환하여, 위상 정보가 결정되게 한다. 격자는 회절 격자에 수직인 방향(z 방향)에서 스테핑되어 검출기를 캘리브레이션할 수 있다.

회절 격자는, 투영 시스템(PS)의 좌표계의 축선들(x 및 y)과 일치할 수 있거나 이 축선들에 대해 45 도와 같은 각도를 가질 수 있는 2 개의 수직 방향들로 연속하여 스캐닝될 수 있다. 스캐닝은 정수의 격자 주기들, 예를 들어 1의 격자 주기에 걸쳐 수행될 수 있다. 스캐닝은 한 방향으로의 위상 변동을 평균하여, 다른 방향으로의 위상 변동이 재구성되게 한다. 이는 파면으로 하여금 두 방향들의 함수로서 결정되게 한다.

그 퓨필 평면 내의 투영 시스템(PS)의 투과(아포다이제이션)는, 예를 들어 투영 시스템(PS)의 대상물 평면[즉, 패터닝 디바이스(MA)의 평면]에서의 점-형 소스로부터 투영 시스템(PS)을 통해 방사선을 투영하고, 검출기를 이용하여 투영 시스템(PS)의 퓨필 평면에 켤레인 평면에서 방사선의 세기를 측정함으로써 결정될 수 있다. 수차들을 결정하기 위해 파면을 측정하는 데 사용되는 것과 동일한 검출기가 사용될 수 있다.

투영 시스템(PS)은 복수의 광학(예를 들어, 렌즈) 요소들을 포함할 수 있고, 수차들(필드 도처에서의 퓨필 평면에 걸친 위상 변동들)을 보정하기 위해 광학 요소들 중 1 이상을 조정하도록 구성되는 조정 메카니즘(AM)을 더 포함할 수 있다. 이를 달성하기 위해, 조정 메카니즘은 1 이상의 상이한 방식으로 투영 시스템(PS) 내의 1 이상의 광학(예를 들어, 렌즈) 요소를 조작하도록 작동가능할 수 있다. 투영 시스템은 그 광학 축선이 z 방향으로 연장되는 좌표계를 가질 수 있다. 조정 메카니즘은 다음: 즉, 1 이상의 광학 요소를 변위시키는 것; 1 이상의 광학 요소를 기울이는 것; 및/또는 1 이상의 광학 요소를 변형시키는 것의 여하한의 조합을 행하도록 작동가능할 수 있다. 광학 요소의 변위는 여하한의 방향(x, y, z 또는 이들의 조합)으로 이루어질 수 있다. 광학 요소의 기울임은 통상적으로 x 및/또는 y 방향들의 축선을 중심으로 회전함으로써 광학 축선에 수직인 평면을 벗어나지만, z 축선을 중심으로 한 회전이 비-회전 대칭인 비구면 광학 요소에 대해 사용될 수 있다. 광학 요소의 변형은 저주파수 형상(low frequency shape)[예를 들어, 비점수차(astigmatic)] 및/또는 고주파수 형상(high frequency shape)[예를 들어, 프리폼 비구면(free form aspheres)]을 포함할 수 있다. 광학 요소의 변형은, 예를 들어 광학 요소의 1 이상의 측면에 힘을 가하도록 1 이상의 액추에이터를 이용함으로써, 및/또는 광학 요소의 1 이상의 선택된 구역을 가열하도록 1 이상의 가열 요소를 이용함으로써 수행될 수 있다. 일반적으로, 아포다이제이션(퓨필 평면에 걸친 투과 변동)을 보정하기 위해 투영 시스템(PS)을 조정하는 것은 가능하지 않을 수 있다. 투영 시스템(PS)의 투과 맵은 리소그래피 장치(LA)에 대한 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 디자인하는 경우에 사용될 수 있다. 전산적 리소그래피 기술(computational lithography technique)을 이용하여, 패터닝 디바이스(MA)가 아포다이제이션을 적어도 부분적으로 보정하도록 디자인될 수 있다.

리소그래피 장치는 2 개(듀얼 스테이지) 이상의 테이블들[예를 들어, 2 이상의 기판 테이블들(WTa, WTb), 2 이상의 패터닝 디바이스 테이블들, 기판 테이블(WTa)과 예를 들어 측정 및/또는 세정 등을 용이하게 하도록 지정되는 기판이 없는 투영 시스템 아래의 테이블(WTb)]을 갖는 형태로 구성될 수 있다. 이러한 "다수 스테이지" 기계에서는 추가적인 테이블이 병행하여 사용될 수 있으며, 또는 1 이상의 테이블이 노광에 사용되고 있는 동안 1 이상의 다른 테이블에서는 준비작업 단계가 수행될 수 있다. 예를 들어, 정렬 센서(AS)를 이용한 정렬 측정들 및/또는 레벨 센서(LS)를 이용한 레벨(높이, 기울기 등) 측정들이 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 패터닝 디바이스와 투영 시스템 사이에도 적용될 수 있다. 침지 기술은 투영 시스템의 개구수(numerical aperture)를 증가시키는 기술로 당업계에 잘 알려져 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "침지"라는 용어는 기판과 같은 구조체가 액체 내에 잠겨야 함을 의미하는 것이라기보다는, 단지 액체가 노광 시 투영 시스템과 기판 사이에 놓인다는 것을 의미한다.

따라서, 리소그래피 장치의 작동 시, 방사선 빔은 조명 시스템(IL)에 의해 컨디셔닝되고 제공된다. 방사선 빔(B)은 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT) 상에 유지되는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 상에 입사되며, 패터닝 디바이스에 의해 패터닝된다. 패터닝 디바이스(MA)를 가로질렀으면, 방사선 빔(B)은 투영 시스템(PS)을 통과하며, 이는 기판(W)의 타겟부(C) 상에 상기 빔을 포커스한다. 제 2 위치설정기(PW) 및 위치 센서(IF)(예를 들어, 간섭계 디바이스, 리니어 인코더, 2-D 인코더 또는 용량성 센서)의 도움으로, 기판 테이블(WT)은 예를 들어 방사선 빔(B)의 경로 내에 상이한 타겟부(C)들을 위치시키도록 정확하게 이동될 수 있다. 이와 유사하게, 제 1 위치설정기(PM) 및 (도 1에 명확히 도시되지 않은) 또 다른 위치 센서는, 예를 들어 마스크 라이브러리(mask library)로부터의 기계적인 회수 후에, 또는 스캔하는 동안, 방사선 빔(B)의 경로에 대해 패터닝 디바이스(MA)를 정확히 위치시키는 데 사용될 수 있다. 일반적으로, 지지 구조체(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 위치설정기(PM)의 일부분을 형성한다. 이와 유사하게, 기판 테이블(WT)의 이동은 장-행정 모듈 및 단-행정 모듈을 이용하여 실현될 수 있으며, 이는 제 2 위치설정기(PW)의 일부분을 형성한다. (스캐너와는 대조적으로) 스테퍼의 경우, 지지 구조체(MT)는 단-행정 액추에이터에만 연결되거나 고정될 수 있다. 패터닝 디바이스(MA) 및 기판(W)은 패터닝 디바이스 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, 그들은 타겟부들 사이의 공간들 내에 위치될 수도 있다[이들은 스크라이브-레인 정렬 마크(scribe-lane alignment mark)들로 알려져 있음]. 이와 유사하게, 패터닝 디바이스(MA) 상에 1보다 많은 다이가 제공되는 상황들에서, 패터닝 디바이스 정렬 마크들은 다이들 사이에 위치될 수 있다.

도시된 장치는 다음 모드들 중 적어도 하나에서 사용될 수 있다:

1. 스텝 모드에서, 지지 구조체(MT) 및 기판 테이블(WT)은 기본적으로 정지 상태로 유지되는 한편, 방사선 빔에 부여된 전체 패턴은 한 번에 타겟부(C) 상으로 투영된다[즉, 단일 정적 노광(single static exposure)]. 그 후, 기판 테이블(WT)은 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, 지지 구조체(MT) 및 기판 테이블(WT)은 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상으로 투영되는 동안에 동기적으로 스캐닝된다[즉, 단일 동적 노광(single dynamic exposure)]. 지지 구조체(MT)에 대한 기판 테이블(WT)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 노광 시 타겟부의 (스캐닝되지 않는 방향으로의) 폭을 제한하는 반면, 스캐닝 동작의 길이는 타겟부의 (스캐닝 방향으로의) 높이를 결정한다.

3. 또 다른 모드에서, 지지 구조체(MT)는 프로그램가능한 패터닝 디바이스를 유지하여 기본적으로 정지된 상태로 유지되며, 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상으로 투영되는 동안 기판 테이블(WT)이 이동되거나 스캐닝된다. 이 모드에서는, 일반적으로 펄스화된 방사선 소스(pulsed radiation source)가 채택되며, 프로그램가능한 패터닝 디바이스는 기판 테이블(WT)의 매 이동 후, 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 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, 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), 또는 메트롤로지 또는 검사 툴에서 처리될 수 있다. 적용가능하다면, 이러한 기판 처리 툴과 다른 기판 처리 툴에 본 명세서의 기재내용이 적용될 수 있다. 또한, 예를 들어 다층 IC를 생성하기 위하여 기판이 한 번 이상 처리될 수 있으므로, 본 명세서에 사용되는 기판이라는 용어는 이미 여러 번 처리된 층들을 포함하는 기판을 칭할 수도 있다.

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 nm의 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.

패터닝 디바이스 상의, 또는 패터닝 디바이스에 의해 제공되는 다양한 패턴들은 상이한 공정 윈도우들, 즉 패턴이 사양 내에서 생성될 처리 변수들의 공간을 가질 수 있다. 잠재적인 시스템적 결함들과 관련되는 패턴 사양들의 예시들은 네킹(necking), 라인 풀백(line pull back), 라인 시닝(line thinning), CD, 에지 배치, 오버래핑, 레지스트 최상부 손실(resist top loss), 레지스트 언더컷(resist undercut) 및/또는 브리징(bridging)에 대한 체크를 포함한다. 패터닝 디바이스 또는 그 영역 상의 모든 패턴들의 공정 윈도우는 각각의 개별적인 패턴의 공정 윈도우들을 병합(예를 들어, 오버랩)함으로써 얻어질 수 있다. 모든 패턴들의 공정 윈도우의 경계는 개별적인 패턴들 중 일부의 공정 윈도우들의 경계들을 포함한다. 다시 말하면, 이 개별적인 패턴들이 모든 패턴들의 공정 윈도우를 제한한다. 이 패턴들은 "핫스폿(hot spot)들" 또는 "공정 윈도우 제한 패턴(PWLP)들"이라고 칭해질 수 있으며, 이들은 본 명세서에서 교환가능하게 사용된다. 패터닝 공정의 일부를 제어하는 경우, 핫스폿들에 초점을 맞추는 것이 가능하고 경제적이다. 핫스폿들이 결함을 초래하지 않는 경우, 모든 패턴들이 결함을 초래하지 않을 가능성이 크다.

도 2에 나타낸 바와 같이, 리소그래피 장치(LA)는 때때로 리소셀(lithocell) 또는 클러스터라고도 칭하는 리소그래피 셀(LC)의 일부분을 형성할 수 있고, 이는 기판 상에 노광전(pre-exposure) 및 노광후(post-exposure) 공정들을 수행하는 장치들을 포함한다. 통상적으로, 이들은 1 이상의 레지스트 층을 증착시키는 1 이상의 스핀 코터(spin coater: SC), 노광된 레지스트를 현상하는 1 이상의 디벨로퍼(developer: DE), 1 이상의 칠 플레이트(chill plate: CH) 및/또는 1 이상의 베이크 플레이트(bake plate: BK)를 포함한다. 기판 핸들러 또는 로봇(RO)이 입력/출력 포트(I/O1, I/O2)로부터 1 이상의 기판을 집어올리고, 이들을 상이한 공정 장치들 사이에서 이동시킨 후, 리소그래피 장치의 로딩 베이(loading bay: LB)로 전달한다. 흔히 집합적으로 트랙이라고도 하는 이러한 장치들은, 리소그래피 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 제어하는 감독 제어 시스템(supervisory control system: SCS)에 의해 자체 제어되는 트랙 제어 유닛(TCU)의 제어를 받는다. 따라서, 스루풋과 처리 효율성을 최대화하기 위해 상이한 장치들이 작동될 수 있다.

리소그래피 장치에 의해 노광되는 기판이 올바르고 일관성있게(consistently) 노광되기 위해서는, 및/또는 적어도 하나의 패턴 전사 단계(예를 들어, 광학 리소그래피 단계)를 포함하는 패터닝 공정(예를 들어, 디바이스 제조 공정)의 일부를 모니터링하기 위해서는, 정렬, (예를 들어, 이중 패터닝 공정에 의해 층에 별도로 제공된, 동일한 층 내의 구조체들 또는 겹쳐진 층들에서의 구조체들 사이에 있을 수 있는) 오버레이, 라인 두께, 임계 치수(CD), 포커스 오프셋, 재료 속성 등과 같은 1 이상의 속성을 측정하거나 결정하도록 기판 또는 다른 대상물을 검사하는 것이 바람직하다. 따라서, 리소셀(LC)이 위치되는 제조 시설은 통상적으로 리소셀에서 처리된 기판(W)들 또는 리소셀 내의 다른 대상물들 중 일부 또는 전체를 측정하는 메트롤로지 시스템(MET)도 포함한다. 메트롤로지 시스템(MET)은 리소셀(LC)의 일부분일 수 있고, 예를 들어 이는 [정렬 센서(AS)와 같이] 리소그래피 장치(LA)의 일부분일 수 있다.

1 이상의 측정된 파라미터는, 예를 들어 패터닝된 기판 내에 또는 기판 상에 형성된 연속 층들 간의 오버레이, 예를 들어 패터닝된 기판 내에 또는 기판 상에 형성된 피처들의 임계 치수(CD)(예를 들어, 임계 선폭), 광학 리소그래피 단계의 포커스 또는 포커스 오차, 광학 리소그래피 단계의 도즈 또는 도즈 오차, 광학 리소그래피 단계의 광학 수차들 등을 포함할 수 있다. 이 측정은 제품 기판(product substrate) 자체의 타겟 및/또는 기판 상에 제공되는 지정된 메트롤로지 타겟에서 수행될 수 있다. 측정은 레지스트의 현상 후 에칭 전에 수행될 수 있거나, 에칭 후에 수행될 수 있다.

패터닝 공정 시 형성된 구조체들의 측정을 수행하기 위해, 스캐닝 전자 현미경, 이미지-기반 측정 툴 및/또는 다양한 특수 툴들의 사용을 포함하는 다양한 기술들이 존재한다. 앞서 설명된 바와 같이, 고속 및 비-침습(non-invasive) 형태의 특수 메트롤로지 툴이 있으며, 여기서 기판 표면의 타겟 상으로 방사선 빔이 지향되고 산란된(회절된/반사된) 빔의 속성들이 측정된다. 기판에 의해 산란된 방사선의 1 이상의 속성을 평가함으로써, 기판의 1 이상의 속성이 결정될 수 있다. 이는 회절-기반 메트롤로지라고 칭해질 수 있다. 이 회절-기반 메트롤로지의 이러한 일 적용예는 타겟 내에서의 피처 비대칭의 측정이다. 이는 예를 들어 오버레이의 척도로서 사용될 수 있으며, 다른 적용들도 알려져 있다. 예를 들어, 비대칭은 회절 스펙트럼의 반대 부분들을 비교함으로써(예를 들어, 주기적 격자의 회절 스펙트럼에서 -1차 및 +1차를 비교함으로써) 측정될 수 있다. 이는 앞서 설명된 바와 같이, 및 예를 들어 본 명세서에서 그 전문이 인용참조되는 미국 특허 출원 공개공보 US 2006-066855에 설명된 바와 같이 행해질 수 있다. 회절-기반 메트롤로지의 또 다른 적용예는 타겟 내의 피처 폭(CD)의 측정이다. 이러한 기술들은 이후 설명되는 장치 및 방법들을 사용할 수 있다.

따라서, 디바이스 제작 공정(예를 들어, 패터닝 공정 또는 리소그래피 공정)에서, 기판 또는 다른 대상물들이 공정 동안 또는 공정 후에 다양한 타입들의 측정을 거칠 수 있다. 측정은 특정 기판이 결함이 있는지를 결정할 수 있거나, 공정에서 사용되는 장치들 및 공정에 대한 조정들을 확립할 수 있거나(예를 들어, 기판 상의 두 층들을 정렬시키거나 기판에 패터닝 디바이스를 정렬시킴), 공정 및 장치들의 성능을 측정할 수 있거나, 또는 다른 목적들을 위한 것일 수 있다. 측정의 예시들은 광학 이미징(예를 들어, 광학 현미경), 비-이미징 광학 측정(예를 들어, ASML YieldStar 메트롤로지 툴, ASML SMASH 메트롤로지 시스템과 같은 회절에 기초한 측정), 기계적 측정[예를 들어, 스타일러스를 사용한 프로파일링, 원자력 현미경(AFM)], 및/또는 비-광학 이미징[예를 들어, 스캐닝 전자 현미경(SEM)]을 포함한다. SMASH(SMart Alignment Sensor Hybrid) 시스템은, 본 명세서에서 그 전문이 인용참조되는 미국 특허 제 6,961,116호에 개시된 바와 같이, 정렬 마커의 2 개의 오버랩되고 상대적으로 회전된 이미지들을 생성하고, 이미지의 푸리에 변환이 간섭하게 하는 퓨필 평면 내의 세기들을 검출하며, 간섭된 차수들에서 세기 변동들로서 나타나는 2 개의 이미지들의 회절 차수들 사이의 위상차로부터 위치 정보를 추출하는 자기-참조 간섭계(self-referencing interferometer)를 사용한다.

메트롤로지 결과들은 감독 제어 시스템(SCS)에 간접적으로 또는 직접적으로 제공될 수 있다. 오차가 검출되는 경우, [특히 검사가 뱃치(batch)의 1 이상의 다른 기판이 여전히 노광되도록 충분히 빠르게 행해질 수 있다면] 후속한 기판의 노광에 대해, 및/또는 노광된 기판의 후속한 노광에 대해 조정이 수행될 수 있다. 또한, 이미 노광된 기판은 수율을 개선하도록 벗겨져서(strip) 재작업(rework)되거나, 버려져서 결점이 있다고 알려진 기판에 또 다른 처리를 수행하는 것을 회피할 수 있다. 기판의 몇몇 타겟부들에만 결점이 있는 경우, 양호한 타겟부들 상에만 또 다른 노광들이 수행될 수 있다.

메트롤로지 시스템(MET) 내에서, 메트롤로지 장치는 기판의 1 이상의 속성을 결정하는 데 사용되며, 특히 상이한 기판들의 1 이상의 속성이 어떻게 변하는지 또는 동일한 기판의 상이한 층들이 층마다 어떻게 변하는지를 결정하는 데 사용된다. 앞서 명시된 바와 같이, 메트롤로지 장치는 리소그래피 장치(LA) 또는 리소셀(LC)에 통합될 수 있으며, 또는 독립형 디바이스(stand-alone device)일 수 있다.

메트롤로지를 가능하게 하기 위해, 1 이상의 타겟이 기판 상에 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 타겟은 특별히 디자인되고 주기적인 구조체를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 타겟은 디바이스 패턴의 일부, 예를 들어 디바이스 패턴의 주기적 구조체이다. 일 실시예에서, 디바이스 패턴은 메모리 디바이스의 주기적 구조체[예를 들어, 양극성 트랜지스터(BPT), 비트 라인 콘택트(BLC) 등의 구조체]이다.

일 실시예에서, 기판 상의 타겟은 현상 이후에 주기적 구조의 피처들이 솔리드 레지스트 라인들로 형성되도록 프린트되는 1 이상의 1-D 주기적 구조체(예를 들어, 격자)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 타겟은 현상 이후에 1 이상의 주기적 구조체가 레지스트에서 솔리드 레지스트 필라(pillar)들 또는 비아(via)들로 형성되도록 프린트되는 1 이상의 2-D 주기적 구조체(예를 들어, 격자)를 포함할 수 있다. 대안적으로, 바아, 필라 또는 비아는 기판 안으로(예를 들어, 기판 상의 1 이상의 층 안으로) 에칭될 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝 공정의 관심 파라미터들 중 하나는 오버레이이다. 오버레이는 (정반사에 대응하는) 0차 회절이 차단되고, 더 높은 차수들만이 처리되는 다크 필드 스케터로메트리를 이용하여 측정될 수 있다. 다크 필드 메트롤로지의 예시들은 PCT 특허 출원 공개공보 WO 2009/078708 및 WO 2009/106279에서 찾아볼 수 있으며, 이들은 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다. 기술의 추가 개발들이 미국 특허 출원 공개공보 US2011-0027704, US2011-0043791, 및 US2012-0242970에서 설명되었으며, 이들은 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다. 회절 차수들의 다크-필드 검출을 이용한 회절-기반 오버레이는 더 작은 타겟들에 대한 오버레이 측정들을 가능하게 한다. 이 타겟들은 조명 스폿보다 작을 수 있고, 기판 상의 디바이스 제품 구조체들에 의해 둘러싸일 수 있다. 일 실시예에서, 다수 타겟들이 하나의 방사선 캡처에서 측정될 수 있다.

도 3은 예시적인 검사 장치(예를 들어, 스케터로미터)를 도시한다. 이는 기판(W) 상으로 방사선을 투영하는 광대역(백색 광) 방사선 투영기(2)를 포함한다. 전향(redirect)된 방사선은, 예를 들어 좌측 하부의 그래프에 나타낸 바와 같은 정반사된 방사선(specular reflected radiation)의 스펙트럼(10)(파장의 함수로서 세기)을 측정하는 분광계 검출기(spectrometer detector: 4)로 통과된다. 이 데이터로부터, 검출된 스펙트럼을 야기하는 프로파일 또는 구조체가, 예를 들어 RCWA(Rigorous Coupled Wave Analysis) 및 비-선형 회귀(non-linear regression)에 의해, 또는 도 3의 우측 하단에 나타낸 바와 같은 시뮬레이션된 스펙트럼들의 라이브러리와 비교함으로써, 프로세서(PU)에 의해 재구성될 수 있다. 일반적으로, 재구성을 위해 구조체의 일반적인 형태가 알려지며, 구조체가 만들어진 공정의 정보로부터 일부 변수들이 가정되어, 측정된 데이터로부터 결정될 구조체의 몇몇 변수들만이 남게 된다. 이러한 검사 장치는 수직-입사(normal-incidence) 검사 장치 또는 경사-입사(oblique-incidence) 검사 장치로서 구성될 수 있다.

사용될 수 있는 또 다른 검사 장치가 도 4에 도시된다. 이 디바이스에서, 방사선 소스(2)에 의해 방출된 방사선은 렌즈 시스템(12)을 이용하여 평행하게 되고(collimate), 간섭 필터(interference filter: 13) 및 편광기(polarizer: 17)를 통해 투과되며, 부분 반사면(partially reflecting surface: 16)에 의해 반사되고, 바람직하게는 적어도 0.9 또는 적어도 0.95인 높은 개구수(NA)를 갖는 대물 렌즈(15)를 통해 기판(W) 상의 스폿(S)으로 포커스된다. (물과 같은 비교적 높은 굴절률의 유체를 이용하는) 침지 검사 장치는 심지어 1이 넘는 개구수를 가질 수도 있다.

리소그래피 장치(LA)에서와 같이, 측정 작업들 동안 기판(W)을 유지하기 위해 1 이상의 기판 테이블이 제공될 수 있다. 기판 테이블들은 도 1의 기판 테이블(WT)의 형태와 유사하거나 동일할 수 있다. 검사 장치가 리소그래피 장치와 통합되는 일 예시에서, 이들은 심지어 동일한 기판 테이블일 수 있다. 개략 및 미세 위치설정기들이 측정 광학 시스템에 관하여 기판을 정확히 위치시키도록 구성되는 제 2 위치설정기(PW)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 관심 타겟의 위치를 획득하기 위해, 및 이를 대물 렌즈(15) 아래의 위치로 가져오기 위해 다양한 센서들 및 액추에이터들이 제공된다. 통상적으로, 기판(W)에 걸친 상이한 위치들에서 타겟들에 대해 많은 측정이 수행될 것이다. 기판 지지체는 상이한 타겟들을 획득하기 위해 X 및 Y 방향들로, 및 광학 시스템의 포커스에 대한 타겟의 원하는 위치를 얻기 위해 Z 방향으로 이동될 수 있다. 예를 들어, 실제로는 광학 시스템이 (통상적으로는 X 및 Y 방향들에서, 하지만 아마도 Z 방향에서도) 실질적으로 정지 상태로 유지될 수 있고 기판만이 이동하는 경우에, 대물 렌즈가 기판에 대해 상이한 위치들로 옮겨지고 있는 것처럼 작동들을 생각하고 설명하는 것이 편리하다. 기판 및 광학 시스템의 상대 위치가 올바르다면, 원칙적으로 현실에서 이들 중 어느 것이 이동하고 있는지, 또는 둘 다 이동하고 있는지, 또는 광학 시스템의 일부의 조합이 (예를 들어, Z 및/또는 기울기 방향에서) 이동하고 광학 시스템의 나머지는 정지상태이며, 기판이 (예를 들어, X 및 Y 방향들에서, 하지만 선택적으로 Z 및/또는 기울기 방향에서도) 이동하고 있는지는 중요하지 않다.

그 후, 기판(W)에 의해 전향된 방사선은 스펙트럼이 검출되게 하기 위해서, 부분 반사면(16)을 통해 검출기(18)로 전달된다. 검출기(18)는 배면-투영된 초점면(11)에[즉, 렌즈 시스템(15)의 초점 길이에] 위치될 수 있으며, 또는 평면(11)이 보조 광학기(도시되지 않음)를 이용하여 검출기(18) 상에 재-이미징(re-image)될 수 있다. 검출기는 기판 타겟(30)의 2-차원 각도 산란 스펙트럼이 측정될 수 있도록 2-차원 검출기일 수 있다. 검출기(18)는, 예를 들어 CCD 또는 CMOS 센서들의 어레이일 수 있으며, 예를 들어 프레임당 40 밀리초의 통합 시간(integration time)을 사용할 수 있다.

예를 들어, 입사 방사선의 세기를 측정하기 위해 기준 빔이 사용될 수 있다. 이를 위해, 방사선 빔이 부분 반사면(16)에 입사하는 경우, 그 일부분이 부분 반사면(16)을 통해 투과되어 기준 빔으로서 기준 거울(14)을 향한다. 그 후, 기준 빔은 동일한 검출기(18)의 상이한 부분 상으로, 또는 대안적으로 상이한 검출기(도시되지 않음) 상으로 투영된다.

가령 405 내지 790 nm의 범위, 또는 200 내지 300 nm와 같이 훨씬 낮은 범위에서 관심 파장을 선택하기 위해, 1 이상의 간섭 필터(13)가 이용될 수 있다. 간섭 필터는 상이한 필터들의 일 세트를 포함하기보다는 튜닝가능(tunable)할 수 있다. 간섭 필터 대신에, 격자가 사용될 수 있다. 타겟에 대한 방사선의 입사 각도의 범위를 제어하기 위해 조명 경로에 어퍼처 스톱(aperture stop) 또는 공간 광 변조기(도시되지 않음)가 제공될 수 있다.

검출기(18)는 단파장(또는 협파장 범위)에서의 전향된 방사선의 세기, 다수 파장들에서의 별도 세기, 또는 파장 범위에 걸쳐 통합된 세기를 측정할 수 있다. 또한, 검출기는 횡자기(transverse magnetic)- 및 횡전기(transverse electric)-편광 방사선의 세기, 및/또는 횡자기- 및 횡전기-편광 방사선 간의 위상차를 별도로 측정할 수 있다.

기판(W) 상의 타겟(30)은 현상 이후에 바아들이 솔리드 레지스트 라인들로 형성되도록 프린트되는 1-D 격자일 수 있다. 타겟(30)은 현상 이후에 격자가 레지스트에서 솔리드 레지스트 필라들 또는 비아들로 형성되도록 프린트되는 2-D 격자일 수 있다. 바아, 필라 또는 비아는 기판 안으로, 또는 기판 상에(예를 들어, 기판 상의 1 이상의 층 안으로) 에칭될 수 있다. (예를 들어, 바아, 필라 또는 비아의) 패턴은 패터닝 공정에서의 처리의 변화[예를 들어, 리소그래피 투영 장치(특히, 투영 시스템(PS))의 광학 수차, 포커스 변화, 도즈 변화 등]에 민감하며, 프린트된 격자의 변동에서 드러날 것이다. 따라서, 프린트된 격자의 측정된 데이터가 격자를 재구성하는 데 사용된다. 프린팅 단계 및/또는 다른 검사 공정들의 정보로부터, 라인 폭 및/또는 형상과 같은 1-D 격자의 1 이상의 파라미터, 또는 필라 또는 비아 폭 또는 길이 또는 형상과 같은 2-D 격자의 1 이상의 파라미터가 프로세서(PU)에 의해 수행되는 재구성 공정에 입력될 수 있다.

재구성에 의한 파라미터의 측정 이외에, 각도 분해 스케터로메트리(angle resolved scatterometry)가 제품 및/또는 레지스트 패턴들 내의 피처들의 비대칭 측정에 유용하다. 비대칭 측정의 특정 적용은 오버레이의 측정을 위한 것이며, 이때 타겟(30)은 서로 중첩된 주기적 피처들의 일 세트를 포함한다. 도 3 또는 도 4의 기구를 이용하는 비대칭 측정의 개념들이, 예를 들어 본 명세서에서 그 전문이 인용참조되는 미국 특허 출원 공개공보 US2006-066855에서 설명된다. 간단히 말하면, 타겟의 회절 스펙트럼에서의 회절 차수들의 위치들은 타겟의 주기성에 의해서만 결정되는 한편, 회절 스펙트럼에서의 비대칭이 타겟을 구성하는 개별적인 피처들에서의 비대칭을 나타낸다. 검출기(18)가 이미지 센서일 수 있는 도 4의 기구에서, 회절 차수들에서의 이러한 비대칭은 검출기(18)에 의해 기록되는 퓨필 이미지에서의 비대칭으로서 직접 나타난다. 이 비대칭이 유닛(PU)에서의 디지털 이미지 처리에 의해 측정되고, 오버레이의 알려진 값들에 대해 캘리브레이션될 수 있다.

도 5는 통상적인 타겟(30)의 평면도, 및 도 4의 장치에서의 조명 스폿(S)의 크기를 예시한다. 주위 구조체들로부터 간섭이 없는 회절 스펙트럼을 얻기 위해, 일 실시예에서 타겟(30)은 조명 스폿(S)의 폭(예를 들어, 직경)보다 큰 주기적 구조체(예를 들어, 격자)이다. 스폿(S)의 폭은 타겟의 폭과 길이보다 작을 수 있다. 다시 말하면, 타겟은 조명에 의해 '언더필링(underfill)'되고, 회절 신호는 본질적으로 타겟 자체 외부의 제품 피처들 등으로부터의 여하한의 신호들로부터 자유롭다. 조명 구성부(2, 12, 13, 17)는 대물렌즈(15)의 후초점면(back focal plane)에 걸쳐 균일한 세기의 조명을 제공하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 예를 들어 조명 경로에 어퍼처를 포함함으로써, 조명이 온액시스 또는 오프액시스 방향들로 제한될 수 있다.

도 6은 메트롤로지를 이용하여 얻어지는 측정 데이터에 기초한 타겟 패턴(30')의 1 이상의 관심 변수의 값의 결정의 예시적인 공정을 개략적으로 도시한다. 검출기(18)에 의해 검출된 방사선이 타겟(30')에 대한 측정된 방사선 분포(108)를 제공한다.

주어진 타겟(30')에 대해, 예를 들어 수치적 맥스웰 솔버(numerical Maxwell solver: 210)를 이용하여 파라미터화된 모델(206)로부터 방사선 분포(208)가 연산/시뮬레이션될 수 있다. 파라미터화된 모델(206)은 타겟을 구성하고 이와 연계되는 다양한 재료들의 예시적인 층들을 나타낸다. 파라미터화된 모델(206)은, 변동되고 도출될 수 있는 고려 중인 타겟의 부분의 피처들 및 층들에 대한 변수들 중 1 이상을 포함할 수 있다. 도 6에 나타낸 바와 같이, 변수들 중 1 이상은 1 이상의 층의 두께(t), 1 이상의 피처의 폭(w)(예를 들어, CD), 1 이상의 피처의 높이(h), 및/또는 1 이상의 피처의 측벽 각도(α)를 포함할 수 있다. 도시되지는 않지만, 변수들 중 1 이상은 층들 중 1 이상의 굴절률[예를 들어, 실수(real) 또는 복소(complex) 굴절률, 굴절률 텐서(tensor) 등], 1 이상의 층의 흡광 계수, 1 이상의 층의 흡수, 현상 시 레지스트 손실, 1 이상의 피처의 푸팅(footing), 및/또는 1 이상의 피처의 라인 에지 거칠기를 더 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다. 변수들의 초기 값들은 측정되고 있는 타겟에 대해 기대되는 것들일 수 있다. 그 후, 측정된 방사선 분포(108)는 212에서 연산된 방사선 분포(208)와 비교되어, 둘 사이의 차이를 결정한다. 차이가 존재하는 경우, 파라미터화된 모델(206)의 변수들 중 1 이상의 값들은 변동될 수 있고, 측정된 방사선 분포(108)와 연산된 방사선 분포(208) 사이에 충분한 매칭이 존재할 때까지 새로운 연산된 방사선 분포(208)가 계산되고 측정된 방사선 분포(108)와 비교된다. 그 시점에, 파라미터화된 모델(206)의 변수들의 값들은 실제 타겟(30')의 지오메트리의 우수한 또는 최적 매칭을 제공한다. 일 실시예에서, 측정된 방사선 분포(108)와 연산된 방사선 분포(208) 사이의 차이가 공차 임계치 내에 있는 경우에 충분한 매칭이 존재한다.

패터닝 공정의 변수들은 "처리 변수들"로 불린다. 패터닝 공정은 리소그래피 장치에서 패턴의 실제 전사에 대해 상류 및 하류의 공정들을 포함할 수 있다. 도 7은 처리 변수들(370)의 예시적인 카테고리를 나타낸다. 제 1 카테고리는 리소그래피 장치 또는 리소그래피 공정에서 사용되는 여하한의 다른 장치들의 변수들(310)일 수 있다. 이 카테고리의 예시들은 리소그래피 장치의 조명, 투영 시스템, 기판 스테이지 등의 변수들을 포함한다. 제 2 카테고리는 패터닝 공정에서 수행되는 1 이상의 절차의 변수들(320)일 수 있다. 이 카테고리의 예시들은 포커스 제어 또는 포커스 측정, 도즈 제어 또는 도즈 측정, 대역폭, 노광 기간, 현상 온도, 현상에 사용되는 화학적 조성 등을 포함한다. 제 3 카테고리는 디자인 레이아웃 및 패터닝 디바이스에서의, 또는 패터닝 디바이스를 사용한 그 구현의 변수들(330)일 수 있다. 이 카테고리의 예시들은 어시스트 피처의 형상 및/또는 위치, 분해능 향상 기술(RET)에 의해 적용되는 조정, 마스크 피처의 CD 등을 포함할 수 있다. 제 4 카테고리는 기판의 변수들(340)일 수 있다. 예시들은 레지스트 층 아래의 구조체의 특성, 레지스트 층의 화학적 조성 및/또는 물리적 치수 등을 포함한다. 제 5 카테고리는 패터닝 공정의 1 이상의 변수의 시간적 변동의 특성들(350)일 수 있다. 이 카테고리의 예시들은 고주파수 스테이지 이동(예를 들어, 주파수, 진폭 등), 고주파수 레이저 대역폭 변화(예를 들어, 주파수, 진폭 등) 및/또는 고주파수 레이저 파장 변화의 특성을 포함한다. 이 고주파수 변화들 또는 이동들은 기본 변수(예를 들어, 스테이지 위치, 레이저 세기)를 조정하기 위한 메카니즘의 응답 시간을 넘는 것들이다. 제 6 카테고리는 스핀 코팅, 노광후 베이크(PEB), 현상, 에칭, 증착, 도핑 및/또는 패키징과 같은 리소그래피 장치에서의 패턴 전사의 상류 또는 하류에 있는 공정들의 특성들(360)일 수 있다.

이해하는 바와 같이, 이러한 변수들 모두가 아니더라도 많은 변수들이 패터닝 공정의 파라미터 및 흔히 관심 파라미터에 영향을 미칠 것이다. 패터닝 공정의 파라미터들의 비제한적인 예시들은 임계 치수(CD), 임계 치수 균일성(CDU), 포커스, 오버레이, 에지 위치 또는 배치, 측벽 각도, 패턴 시프트 등을 포함할 수 있다. 흔히, 이 파라미터들은 공칭 값(예를 들어, 디자인 값, 평균 값 등)으로부터의 오차를 표현한다. 파라미터 값들은 개별 패턴들의 특성의 값들 또는 패턴들의 그룹의 특성의 통계량(예를 들어, 평균, 분산 등)일 수 있다.

처리 변수들 중 일부 또는 전부의 값들, 또는 그와 관련된 파라미터가 적절한 방법에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 값들은 다양한 메트롤로지 툴들(예를 들어, 기판 메트롤로지 툴)로 얻어진 데이터로부터 결정될 수 있다. 값들은 패터닝 공정에서의 장치의 다양한 센서들 또는 시스템들[예를 들어, 리소그래피 장치의 레벨링 센서 또는 정렬 센서와 같은 센서, 리소그래피 장치의 제어 시스템(예를 들어, 기판 또는 패터닝 디바이스 테이블 제어 시스템), 트랙 툴에서의 센서 등]로부터 얻어질 수 있다. 값들은 패터닝 공정의 조작자로부터 나올 수 있다.

이제, 점점 더 메트롤로지가 대부분의 걸리는 시간 면에서 부담이 되었다. 이는, 예를 들어 특히 반도체 산업에서 다중 패터닝 기술들의 출현의 경우이다. 리소-에칭-리소-에칭(LELE) 및/또는 측벽 보조 이중 패터닝(SADP)과 같은 다중 패터닝 기술들로, 처리 단계들의 수는 상당히 증가하였고, 이에 따라 제어 및 수율 모니터링을 위해 사용되는 메트롤로지 단계들의 양을 갖는다. 더욱이, 메트롤로지의 양은 다중 패터닝 단계들에서 더 많은 층들이 사용되고, 층마다 더 많은 패터닝 단계들이 사용됨에 따라 각각의 노드(즉, 피처 크기의 감소)에 대해 증가한다.

추가적으로 또는 대안적으로, 결함 결정 및/또는 가이드 결함 검사에 대한 요구가 증가된다. 이는 이전보다 실질적으로 더 조밀한 포커스, 오버레이, 및/또는 CD 메트롤로지를 수반한다.

추가적으로 또는 대안적으로, 디바이스-상 CD, 오버레이, 및/또는 포커스 성능에 대한 사양들이 계속 강화된다. 이는 한 노드에서 다음 노드로, 예를 들어 노광 툴들 및 처리 툴들[예를 들어, 증착, 에칭, 트랙, 화학적 기계적 연마(CMP) 등]의 제조 장비 사양들을 구동한다. 따라서, 이는 성능의 더 엄격한 제어 및 모니터링을 구동하고, 이는 차례로 제어 및 모니터링을 위해 계속 증가하는 양의 메트롤로지에 대한 요구를 구동한다.

추가적으로 또는 대안적으로, 디바이스-상 CD, 포커스, 및/또는 오버레이 성능에 대한 사양들의 강화에 따라, 고차 보정들이 필요할 수 있다. 고차 보정은 본질적으로 기판의 전부 또는 일부에 걸쳐 작은 공간 스케일에 대해 선택적인 보정 작용(예를 들어, 높은 공간 분해능을 갖는 보정)이다. 고차 보정은 메트롤로지를 위해 기판당 더 조밀한 샘플링을 수반하며, 이에 의해 메트롤로지 장비 생산성의 실제 한계를 넘어 메트롤로지 부담을 증가시킨다.

추가적으로 또는 대안적으로, 기판 대 기판 변동이 원하는 CD, 포커스, 및/또는 오버레이 성능을 달성하기 위해 (예를 들어, 로트 레벨 제어와 비교하여) 추가적인 개별 기판 레벨 제어 및 연계된 모니터링을 필요로 할 수 있다. 이는 로트 당 더 많은 기판들을 측정하게 할 수 있고, 이에 따라 아마도 메트롤로지 장비 생산성의 실제 한계를 넘어, 사용되는 측정들의 양의 증가를 유도할 수 있다.

하지만, 증가된 데이터 요구를 충족시키기 위해, 메트롤로지 장비를 추가하는 것 또는 메트롤로지 장비 생산성을 증가시키는 것만이 충분하지 않을 수 있다. 더욱이, 이는 적시에 기판에 걸쳐 조밀한 CD, 포커스 및/또는 오버레이 프로파일들을 얻는 것과 같은 모든 문제들을 해결하지는 않을 수 있다.

따라서, 메트롤로지 효율이 바람직하다. 이는, 예를 들어 기판당 더 높은 밀도의 데이터 및 로트당 더 많은 수의 기판들에 대한 데이터를 얻는 것이다.

그러므로, 일 실시예에서, 예를 들어 메트롤로지 효율을 개선하는 것을 돕는 방법이 제공된다. 상기 방법에서는, 기판에 걸친 복수의 위치들 각각에 대해 1 이상의 패터닝 공정 파라미터(예를 들어, CD, 포커스, 오버레이, 에지 배치 등)의 정확한 추산값들을 도출하기 위해 다수 소스들로부터의 메트롤로지 데이터가 조합되고 조작된다. 일 실시예에서, 예를 들어 패터닝 공정에서 처리된 기판들 모두에 대해, 및 예를 들어 패터닝 공정에서 이러한 기판들에 대해 처리된 층들 모두에 대해 (예를 들어, 각각의 제곱 mm에 대한) 조밀한 메트롤로지 데이터가 제공된다.

사실상, 일 실시예에서, 상기 방법의 결과들은 기판에 걸친 1 이상의 패터닝 공정 파라미터의 값의 "가상" 또는 에뮬레이트된 분포이고, 이는 다양한 메트롤로지 데이터의 이러한 조합을 통해 달성된다. 이 방법은 1 이상의 패터닝 공정 파라미터(예를 들어, 포커스, CD, 오버레이 등)에 대한 하이브리드 메트롤로지를 위한 효율적인 방법을 제공할 수 있다. 또한, 본 명세서의 실시예들은 패터닝 공정 파라미터들의 특정예들, 즉 포커스, CD 및 오버레이를 주로 고려할 것이지만, 1 이상의 다른 또는 추가적인 패터닝 공정 파라미터들이 본 명세서의 기술들의 주제일 수 있음을 이해할 것이다.

앞서 명시된 바와 같이, 상기 방법은 다양한 소스들로부터의 메트롤로지 및 다른 데이터의 조합을 수반한다. 일 실시예에서, 상기 방법은 리소그래피 장치의 1 이상의 센서로부터의 데이터와 같은, 패터닝 공정에서의 1 이상의 디바이스로부터의 데이터와 관심 패터닝 공정 파라미터의 측정들을 조합하는 단계를 수반한다. 데이터의 이러한 조합은 그 후, 예를 들어 CD, 오버레이, 포커스, 패턴 시프트, 에지 배치(예를 들어, 에지 배치 오차) 등과 같은 패터닝 공정 파라미터, 및/또는 수율, 결함(예를 들어, 결함 위험, 결함 수 등) 등과 같은 이로부터 유도된 파라미터의 형태로 제품-상 성능을 예측하기 위해 사용될 것이다.

따라서, 상기 방법의 기초가 되는 원리는 관심있는 패터닝 공정 파라미터의 변화의 개별적인 근본 원인들을 분리 및 추산하는 것이며, 이는 이후 제품-상 성능을 연산하기 위해 조합된다. 목표는 도 3 내지 도 6에 대해 설명된 바와 같은 툴들을 사용하여 관심있는 패터닝 공정 파라미터를 결정하기 위해 오프-라인(및/또는 온-라인) 메트롤로지의 양이 계속 증가하는 것을 피하도록 이용가능한 정보를 가능한 한 많이 사용하는 것이다.

따라서, 일 실시예에서, (CD 오차, 포커스 오차, 오버레이 등과 같은) 관심 패터닝 공정 파라미터의 변화에 대한 다양한 기여들을 식별하는 것이 바람직하다. 그 후, 이러한 기여들은 제품-상 성능의 원하는 추산을 달성하기 위해 다양한 조합들로 사용될 수 있다. 통상적으로, 이 기여들은 오차 및/또는 잔차일 것이다. 예를 들어, 디바이스는 보정을 행할 때 오차를 생성할 수 있으며, 이는 관심 패터닝 공정 파라미터의 변화에서 실현될 수 있다. 또 다른 예시로서, 센서 시스템이 패터닝 공정 파라미터의 변화이거나 이에 기여하는 오차를 측정할 수 있다. 다른 예시로서, 디바이스 또는 디바이스의 설정을 결정하는 데 사용되는 수학적 모델이 소정의 원하는 또는 최상의 물리적 효과(예를 들어, 디바이스에 의해 달성될 수 있는 원하는 물리적 보정과 물리적 보정 사이의 차이, 도즈, 포커스 등과 같은 원하는 물리적 효과와 디바이스에 의해 달성될 수 있는 물리적 효과 사이의 차이, 원하는 물리적 보정 또는 효과와 수학적 모델에 의해 결정될 수 있는 보정 또는 효과 사이의 차이 등)를 실현할 수 없을 수 있고, 이에 따라 패터닝 공정 파라미터의 변화이거나 이에 기여하는 잔차를 실현한다. 일 실시예에서, 기여는 실험적으로 또는 경험적으로 결정될 수 있다.

다이, 필드 또는 기판에 걸쳐 공간적으로 분포되는 관심 패터닝 공정 파라미터에 대한 이 기여들 각각은 핑거프린트(fingerprint)로서 특징지어질 수 있다. 또한, 유사하게, 다이, 필드 또는 기판에 걸친 조합된 기여들이 핑거프린트로서 특징지어질 수 있다.

따라서, 복수의 이러한 기여들은 도출되는 핑거프린트를 산출하기 위해 조합될 수 있다. 예를 들어, 제품 기판에 대한 포커스 핑거프린트는 예를 들어 기판의 비평탄으로 인한 포커스 기여들의 합성, 기판의 노광 동안 리소그래피 장치의 투영 시스템과 연계된 포커스 오차, 노광 동안 기판 위치 제어 루프에 의해 이루어진 높이 오차, 및 리소그래피 장치의 포커스 셋업의 잔차 핑거프린트일 수 있다. 이의 일 예시는 도 9에 관하여 아래에서 설명된다.

유사하게, 도출되거나 측정된 핑거프린트는 이로부터 제거된 1 이상의 핑거프린트를 가져, (추가) 도출된 핑거프린트를 산출할 수 있다. 예를 들어, 기판의 측정된 포커스 핑거프린트는 이로부터 그 기판의 비평탄의 포커스 기여들, 기판의 노광 동안 리소그래피 장치의 투영 시스템과 연계된 포커스 오차, 노광 동안 기판 위치 제어 루프에 의해 이루어진 높이 오차, 및 리소그래피 장치의 포커스 셋업의 잔차 핑거프린트를 제거하였을 수 있다. 이는 제거된 핑거프린트들에 의해 포착되지 않은 오차들로 인한 잔차 포커스 핑거프린트를 산출할 수 있다. 이의 일 예시는 도 10에 관하여 아래에서 설명된다.

이에 따라, 일 실시예에서, 상기 방법은 예를 들어 핑거프린트를 개별적인 기여 핑거프린트들로 분해하고, 및/또는 핑거프린트들을 조합함으로써 핑거프린트를 도출할 수 있다.

따라서, 도 8을 참조하면, 기여들(핑거프린트들)의 조합의 일 실시예가 도시된다. 처리 변수(311)의 변화(예를 들어, 포커스 관련하여, 높이 오차)는 기판 상의 패턴에 대한 패터닝 공정 파라미터(352)(예를 들어, 포커스 관련하여, 포커스)에 대한 기여(312)를 가질 수 있고, 처리 변수(321)의 변화(예를 들어, 포커스 관련하여, 포커스 셋업의 잔차)는 패터닝 공정 파라미터(352)에 대한 기여(322)를 가질 수 있다. 즉, 패터닝 공정 파라미터(352)는 1 이상의 처리 변수의 변화들의 조합된 기여들을 가질 수 있다. 이 기여들(312 및 322)은 단순히 가산적(이는 가중 또는 선형 가산을 포함할 수 있음)일 수 있거나, 또는 다른 함수들[예를 들어, (디)컨볼루션 사용, 뉴럴 네트워크 사용, RMS 가산, 스케일링 등]에 의해 조합될 수 있다. 패터닝 공정 파라미터(352)는 다른 변수들의 변화들의 기여들을 가질 수 있다. 따라서, 이후에 더 논의되는 바와 같은 이러한 실현으로, 다양한 기여들이 결정될 수 있거나 패터닝 공정 파라미터의 추산들을 도출하는 데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 기여(312 및/또는 322)는 1 이상의 적용가능한 처리 변수를 모델링함으로써 결정될 수 있다. 기여(312 및/또는 322)는 1 이상의 적용가능한 처리 변수의 함수로서 표현될 수 있다. 함수는 선형 또는 비선형일 수 있다.

도 9는 기판의 패터닝 공정 파라미터에 대한 도출된 기여(470)를 얻는 일 예시를 개략적으로 나타내고, 도출된 기여는 다수 처리 변수들의 기여들(이들 중 1 이상은 도출된 기여일 수 있음)의 조합이다. 이 경우, 도출된 기여(470)는 (디)포커스이다. 따라서, 도출된 기여(470)는 기판의 노광 동안 리소그래피 장치의 투영 시스템과 연계된 포커스 오차(FE)(400), 노광 동안 기판 위치 제어 루프에 의해 이루어진 높이 오차[예를 들어, 이동 표준 편차(MSD_z)](410), 및 기판의 비평탄도(P)(420)와 같은 다수의 처리 변수들의 기여들을 사용하여 얻어질 수 있다. 중요하게는, 이 데이터가 리소그래피 장치로부터 얻어질 수 있고, 패터닝 공정의 일부로서 기판을 생성하는 부산물일 수 있다. 이 식별된 기여들 중 어느 것도, 예를 들어 도 3 내지 도 6에 대해 설명된 바와 같은 툴들을 사용하여 기판 상에 패터닝된 피처의 측정을 반드시 필요로 하지는 않는다.

따라서, 포커스의 경우, 처리 변수(400)의 포커스에 대한 기여의 일 예시는 기여(430)로서 도시되고, 처리 변수(410)의 포커스에 대한 기여의 일 예시는 기여(440)로서 도시되며, 처리 변수(420)의 포커스에 대한 기여의 일 예시는 기여(450)로서 도시된다. 이 기여들 각각은 그 후 함께 결합되어(460), 도출된 기여(470)를 실현한다. 요소(460)(및 도면들에서 다른 요소들)는 플러스 부호를 나타내지만, 460에서의 연산은 가산일 필요가 없으며, 예를 들어 이는 뉴럴 네트워크의 사용을 통한, 곱셈, 컨볼루션 등일 수 있다. 연산은 1 이상의 기여에 대해 또 다른 1 이상의 기여와 상이할 수 있다[예를 들어, 430과 440의 가산 및 기여(450)와 합의 컨볼루션]. 일 예시에서, 조합된 기여는 다음과 같이 표현될 수 있다:

다양한 함수들이 시뮬레이션, 수학적 모델링 및/또는 실험에 의해 얻어질 수 있다. 또한, 여기에 나타내지 않은 (FE 곱하기 MSD의 함수로서 포커스 등과 같은) 교차 용어들이 존재할 수 있다. 포커스의 절대값을 얻기 위해, 포커스의 공칭값 또는 포커스의 시뮬레이션된 값이 기여들과 조합될 수 있다. a₁, b₁ 및 c₁과 같은 계수들은 각각의 처리 변수들 또는 그 함수들에 대한 포커스의 민감도들이다. 이 예시에서, 기여들은 기판에 걸쳐 있지만, 일 실시예에서 기여들 중 1 이상은 다이/필드 당일 수 있다(이는 예를 들어 인스턴스들 각각에서 적용가능한 조건들에 따라 기판에 걸쳐 반복될 수 있음). 앞서 명시된 바와 같이, 기여(470)는 기판/다이/필드에 걸쳐 공간적으로 정의될 수 있기 때문에 핑거프린트로서 특징지어질 수 있다. 또한, 기여의 절대값으로의 변환은 기판/다이/필드에 걸쳐 공간적으로 정의될 수 있기 때문에 핑거프린트로서 특징지어질 수 있다. 이해하는 바와 같이, 패터닝 공정을 사용한 다수 기판들의 처리로부터의 데이터가 각각의 기여들을 도출하기 위해 사용될 수 있다. 이 데이터는 기판들을 처리하는 부산물일 수 있기 때문에 이미 이용가능할 수 있다.

이제, CD의 맥락에서, 도 9에 대해 설명된 동일한 기술이 사용될 수 있다. 예를 들어, CD에 대한 도출된 기여(470)는 포커스(F)(400), 기판의 법선 방향으로의 기판 이동의 이동 표준 편차(MSD_z)(410), 및 기판에 평행한 방향으로의 기판 이동의 이동 표준 편차(MSD_x)(420)와 같은 다수 처리 변수들에 기인하는 기여들(이는 도출된 기여를 포함할 수 있음)의 조합일 수 있다. 따라서, 이 경우, 포커스(F)(400)의 CD에 대한 기여의 일 예시는 기여(430)일 것이고, 이동 표준 편차(MSD_z)(410)의 CD에 대한 기여의 일 예시는 기여(440)일 것이며, 이동 표준 편차(MSD_x)(420)의 CD에 대한 기여의 일 예시는 기여(450)일 것이다. 이 기여들 각각은 그 후 함께 조합되어(460), 도출된 기여(470)를 실현한다. 일 예시에서, 조합된 기여는 다음과 같은 수학식으로서 표현될 수 있다:

또한, 여기에 나타내지 않은 교차 용어들이 존재할 수 있고, 관계들은 상이할 수 있다(예를 들어, 포커스 및/또는 MSD_z와 같은 관계는 순전히 2차가 아닐 수 있고, 선형 및 3차 항들을 가질 수 있다). 일 실시예에서, 기여들(430, 440, 450)은 각각 포커스(F)(400), 이동 표준 편차(MSD_z)(410) 및 이동 표준 편차(MSD_x)(420) 분포들일 수 있으며, 이 경우 CD 모델이 사용되어 이들을 CD 분포로 조합할 것이다. 또한, 여기에 나타내지 않은 (F 곱하기 MSD의 함수로서 CD 등과 같은) 교차 용어들이 존재할 수 있다. CD의 절대값을 얻기 위해, CD의 공칭값 또는 시뮬레이션된 값이 기여들과 조합될 수 있다. a₁, b₁ 및 c₁과 같은 계수들은 각각의 처리 변수들 또는 그 함수들에 대한 CD의 민감도들이다.

앞서 설명된 원리들을 적용하여, 도 10은 관심 패터닝 공정 파라미터에 대한 기여를 제거함으로써 기판의 관심 패터닝 공정 파라미터에 대한 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 도출된 기여(510)를 얻는 일 예시를 개략적으로 나타낸다. 이러한 맥락에서 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터는 패터닝 공정에 의해 적어도 부분적으로 처리되는 기판 상의 피처(예를 들어, 디바이스 패턴 피처, 디바이스 패턴과 분리된 메트롤로지 타겟 등)를 측정함으로써 얻어지는 관심 파라미터의 값들이다. 이러한 메트롤로지 데이터는 전형적으로 도 3 내지 도 6에 대해 설명된 바와 같은 메트롤로지 또는 검사 툴들을 사용하여 얻어질 수 있다.

관심 파라미터에 대한 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터(500)는 적어도 2 개의 기여를 가질 수 있다. 따라서, 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터 내의 1 이상의 기여는 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터 내의 1 이상의 다른 기여를 제거함으로써 얻어질 수 있다. 이에 따라, 기여(510)는 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터(500)로부터 기여(520)를 제거함으로써(505) 얻어질 수 있다. 요소(505)(및 도면들에서 다른 요소들)는 마이너스 부호를 나타내지만, 505에서의 연산은 감산일 필요가 없으며, 예를 들어 이는 뉴럴 네트워크의 사용을 통한, 곱셈, (디)컨볼루션 등일 수 있다. 기여(520)는 기여(470)와 같은 도출된 기여일 수 있거나, 기여들(430, 440 및 450) 중 어느 1 이상과 같은 다른 데이터로부터 도출된 기여일 수 있다. 또한, 다수 기여들이 제거될 수 있다. 예를 들어, 처리 변수(530)와 연계된 선택적인 기여(540)가 기여(520)와 함께 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터(500)로부터 제거될 수 있다. 이해하는 바와 같이, 패터닝 공정을 사용한 다수 기판들의 처리로부터의 데이터가 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터를 얻기 위해 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터는 디바이스 패턴과 분리된 패턴, 예를 들어 다이의 비-기능 영역, 다이들 사이 또는 테스트 기판 상에서의 메트롤로지 피처로부터 나온다. 따라서, 예를 들어 1 이상의 처리 변수의 기여는 이러한 메트롤로지 데이터로부터 제거될 수 있고, 이에 의해 이러한 메트롤로지 데이터에 대한 1 이상의 처리 변수의 나머지 기여를 얻을 수 있다. 그 후, 동일한 또는 상이한 기판 상의 디바이스 패턴의 메트롤로지 데이터에 대한 비슷한 기여는 디바이스 패턴으로부터 메트롤로지 데이터를 실제로 얻을 필요 없이 나머지 기여에 기초하여 얻어질 수 있다. 예를 들어, 디바이스 패턴의 메트롤로지에 대한 기여는 나머지 기여와 동일한 것으로 추산될 수 있는데, 이는 적용가능한 1 이상의 처리 변수가 디바이스 패턴 및 분리된 패턴에 비슷한 효과를 갖기 때문이다. 일 실시예에서, 분리된 패턴은 테스트 목적을 위한 패턴(예를 들어, 메트롤로지 타겟)이고, 분리된 패턴에 대해 메트롤로지를 수행하는 것은 기판 상의 디바이스 패턴에 영향을 주지 않는다.

그러므로, 기여들을 조합하고, 및/또는 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 기여들을 제거함으로써, 기판의 관심 파라미터의 추산들이 그 기판에 대한 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터를 반드시 얻을 필요 없이 얻어질 수 있다. 이는 다양한 기여들의 성질을 인식함으로써 행해진다.

일 실시예에서, 1 이상의 처리 변수의 기여는 장치(예를 들어, 리소그래피 장치) 특정적일 수 있다; 즉, 기여는 소정 실제 장치 또는 장치들의 조합에 특정적이다. 따라서, 일 실시예에서, 1 이상의 처리 변수의 기여는 모든 기판에 걸쳐 반복적으로 사용될 수 있다. 그러므로, 1 이상의 처리 변수의 기여는 미리 특징지어질 수 있고, 다양한 조합/제거 프로세스들에 대한 데이터베이스로부터 얻어질 수 있다. 기여는 장치의 전체 또는 특정 부분(예를 들어, 에칭 챔버)으로서 장치 특정적일 수 있다. 이러한 변수들의 예시들은 스핀 코팅, 노광후 베이크, 현상, 에칭, 증착, 도핑 및/또는 패키징과 같은 리소그래피 장치에서의 패턴 전사의 상류 또는 하류에 있는 공정의 다양한 특성들을 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다.

일 실시예에서, 1 이상의 처리 변수의 기여는 특정 기판에 특정적이지 않다(또한 이에 따라 기판들에 걸쳐 사용될 수 있다). 따라서, 1 이상의 처리 변수의 기여는 미리 특징지어질 수 있고, 이후 다양한 조합/제거 프로세스들에 대해 데이터베이스로부터 얻어질 수 있다. 1 이상의 처리 변수의 이러한 기여는 이를 특정 기판에 대한 1 이상의 변수의 데이터 및 민감도 관계와 조합함으로써 특정 기판에 적용될 수 있다. 이러한 변수들의 예시들은 조명의 변수, 투영 시스템, 포커스, 도즈, 대역폭, 노광 기간, 고주파수 스테이지 이동의 특성[예를 들어, 기판 스테이지의 이동의 이동 표준 편차(MSD), 기판 스테이지의 이동의 이동 평균, 주파수, 진폭 등], 고주파수 레이저 대역폭 변화(예를 들어, 주파수, 진폭 등), 고주파수 레이저 파장 변화, 및/또는 기판의 평탄도를 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다.

일 실시예에서, 1 이상의 처리 변수의 기여는 기판 특정적일 수 있다. 예를 들어, 기여는 각각의 기판 또는 기판들의 특정 그룹에 대해 결정될 수 있다. 이러한 변수들의 예시들은 기판 지오메트리(높이 맵, 변형 맵), 기판 처리 조건들, 조명의 변수들, 투영 시스템의 변수들, 포커스, 도즈, 대역폭, 노광 기간, 고주파수 스테이지 이동의 특성[예를 들어, 기판 스테이지의 이동의 이동 표준 편차(MSD), 기판 스테이지의 이동의 이동 평균 등], 고주파수 레이저 대역폭 변화(예를 들어, 주파수, 진폭 등), 고주파수 레이저 파장 변화, 및/또는 기판의 평탄도를 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다.

일 실시예에서, 1 이상의 처리 변수의 기여는 패턴 또는 패터닝 디바이스 특정적일 수 있고; 즉, 기여는 소정 실제 패터닝 디바이스 또는 패터닝 디바이스에 의해 제공될 특정 패턴에 특정적이다. 이러한 기여는 더 기판 독립적일 수 있다. 따라서, 패턴 또는 패터닝 디바이스 특정적 기여는 미리 특징지어질 수 있고, 이후 다양한 조합 프로세스들에 대해 데이터베이스로부터 얻어질 수 있다. 이러한 변수들의 예시들은 패터닝 디바이스 피처 CD, 어시스트 피처의 형상 및/또는 위치, 분해능 향상 기술(RET)에 의해 적용되는 조정 등을 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다.

일 실시예에서, 상이한 처리 변수들과 연계되는 기여는 상이한 공간 균일성을 가질 수 있다. 예를 들어, 일부 처리 변수들의 기여는 본질적으로 전체 기판에 걸쳐 공간적으로 균일할 수 있는 한편, 일부 다른 처리 변수들의 기여는 전체 기판에 걸쳐 공간적으로 균일하지 않을 수 있다. 이 차이는 처리 변수들의 상이한 성질에 기인할 수 있다. 예를 들어, 레지스트 층, 레지스트 층의 현상, 및/또는 기판의 에칭과 연계된 1 이상의 처리 변수의 기여는 전체 기판이 통상적으로 동시에 그리고 동일한 조건 하에서 레지스트 층으로 코팅되거나, 현상되거나, 에칭되고, 또는 예를 들어 다수의 이러한 공정들 동안 기판의 회전으로 인해 대칭인 경향이 있기 때문에 본질적으로 공간적으로 균일한 경향이 있다. 예를 들어, 패턴 전사 또는 리소그래피 장치와 연계된 1 이상의 처리 변수의 기여는 패턴 전사가 위치 특정적인 경향이 있고 1 이상의 처리 변수가 한 위치에 대한 패턴 전사와 또 다른 위치에 대한 패턴 전사 사이에서 변화할 수 있기 때문에 덜 공간적으로 균일한 경향이 있다. 그러므로, 본질적으로 공간적으로 균일하지 않은 기여가 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 제거될 수 있는 경우, 본질적으로 공간적으로 균일한 기여가 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 얻어질 수 있다.

따라서, 특정예에서, 레벨링 정보, 기판 이동의 이동 평균(MA), MSD_xyz, 도즈, 레이저 대역폭, 퓨필 형상 등과 같은 처리 변수 데이터가 기판 상에 노광된 각각의 지점에 대해 리소그래피 장치로부터 수집될 수 있다. 이 데이터는 전형적으로 리소그래피 장치, 예를 들어 진단 파일에서 이미 이용가능하다. 이 데이터로부터, 앞서 설명된 기여는 1 이상의 처리 변수에 대한 관심 파라미터의 민감도를 설명하는 관심 파라미터에 대한 모델을 사용하여 생성될 수 있다. 1 이상의 민감도는 시뮬레이션 또는 실험으로부터 얻어질 수 있다. 이러한 방식으로 생성된 기여는 트랙 및 레지스트 모델 캘리브레이션이 완벽한 것으로 가정하면, 레지스트 현상 후 측정 동안 보여질 것으로 예상되는 것이다. 일단 기판이 예를 들어 현상 후 또는 에칭 후에 측정되면, 기여는 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 제거된다. 나머지 기여는 이제 패턴 전사-전 또는 -후 공정(예를 들어, 트랙 및/또는 에칭 장치에 의한, 일반적으로 필드 간) 및 패터닝 디바이스(필드 내)에 의한 기여이다. 리소그래피 장치 오차들은 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 보정되었을 것이다. 유사하게, 패터닝 디바이스 기여가 측정될 수 있고, 그 기여는 제거되어 패턴 전사-전 또는 -후 공정들에 의한 기여를 남길 수 있다. 기여는 공정 흐름(예를 들어, 패터닝 공정 단계들 및/또는 사용되는 장치의 조합)마다 또는 특정 장치 또는 그 부분(예를 들면, 에칭 장치 또는 에칭 챔버)마다 제거될 수 있다.

따라서, 이 기술들을 통해, 관심 파라미터에 대한 기여들이 모델링된 관계들을 통해 또는 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 알려진 기여들을 제거함으로써 얻어질 수 있다. 또한, 1 이상의 기여는 장치 특정적이지만, 기판 독립적일 수 있다. 하지만, 1 이상의 다른 기여들은 기판 특정적일 수 있다. 따라서, 기여들의 적절한 혼합 및 매칭에 의해, 패터닝 공정에서 소정 지점에서의 관심 파라미터의 추산이 추산될 수 있다.

그러므로, 이 기여들의 적용의 일부 특정예들이 이제 포커스, CD 및 오버레이와 관련하여 설명되어, 기판에 대한 각각의 포커스, CD 및 오버레이의 추산을 결정할 것이다. 이해하는 바와 같이, 추가적인 또는 다른 관심 파라미터들이 처리되고 추산될 수 있다.

이 예시들을 가능하게 하기 위해, 다양한 데이터가 사용된다. 예를 들어, 리소그래피 장치는 패턴 전사 제어를 위해 사용되는 상당한 메트롤로지 능력이 통합되어 있다. 이러한 통합된 메트롤로지의 예시들은 서보 제어를 위한 기판 및/또는 패터닝 디바이스의 위치 측정 디바이스(예를 들어, 센서 IF), 레벨링 제어를 위한 기판 표면의 측정을 위한 레벨링 센서(예를 들면, 센서 LS), 오버레이 제어를 가능하게 하기 위해 기판의 방위, 위치 및/또는 변형을 측정하는 정렬 센서(예를 들어, 센서 AS), 및/또는 투영 시스템의 파면을 제어하기 위한 수차 센서(예를 들어, 앞서 설명된 전단 간섭계)이다. 리소그래피 장치는 전체 CD, 오버레이, 및/또는 포커스 예산들이 만족되는 레벨에서의 제어를 위해 이 센서들로부터의 데이터를 사용하고, 동시에 제어 후에 남은 잔차들 및/또는 오차들을 파악할 것이다. 이 잔차들 및/또는 오차들은 패턴 전사 동안 어떤 CD, 오버레이 및/또는 포커스 오차가 만들어지는지, 즉 CD, 오버레이, 및/또는 포커스 핑거프린트들에 대한 리소그래피 장치의 기여를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 이해하는 바와 같이, 패터닝 공정에서 사용되는 다른 장치들이 장치의 적용가능한 메트롤로지를 위해 유사한 정보를 가질 수 있다.

또한, 리소그래피 장치 셋업 또는 제어는 1 이상의 수학적 모델을 사용하여 각각의 캘리브레이션 또는 제어 보정을 결정할 수 있다. 하지만, 이러한 1 이상의 모델은 0이 아닌 잔차 오차를 초래하는 내재된 가정 또는 한계를 가질 수 있다. 이러한 모델 잔차는 어떤 CD, 오버레이, 및/또는 포커스 오차가 만들어지는지, 즉 CD, 오버레이, 및/또는 포커스 핑거프린트들에 대한 모델의 기여를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 이해하는 바와 같이, 패터닝 공정에서 사용되는 다른 장치들이 유사한 모델 정보를 가질 수 있다.

또한, 리소그래피 장치는 1 이상의 파라미터(예를 들어, 포커스, 오버레이 등)의 여하한의 전역적 및 국부적 핑거프린트들을 제거하는 것을 돕기 위해 레지스트-내 측정들을 사용함으로써 설정될 수 있다. 하지만, 전역적 핑거프린트는 마지막 캘리브레이션이 수행된 시간으로부터 시간에 따라 드리프트할 수 있다. 이 셋업 상태의 모니터링 및 제어를 위해, 모니터 기판들이 노광되고 측정되어 전역적 핑거프린트를 모니터링할 수 있다. 모니터 기판들은 레지스트 층이 도포되는 기판에서 잘 정의된 패턴을 갖는 기본 기판들이며, 잘 정의된 패턴과 관련하여 패턴으로 노광되고, 현상된 후, 측정될 수 있다. 일단 측정되면, 모니터 기판 상의 레지스트는 잘 정의된 패턴을 남기도록 벗겨져 새로운 레지스트 층이 적용될 수 있도록 한다. 이 측정들에 기초하여, 리소그래피 장치에 대한 보정들이 이루어질 수 있으며, 따라서 이 보정들이 기여들을 결정하는 데 반영되어야 한다. 일 실시예에서, 모니터 기판들은 잘 정의된 패턴을 사용함으로써 오버레이를 결정하는 데, 및/또는 레지스트 패턴을 사용함으로써 포커스를 결정하는 데 사용될 수 있다.

포커스 예시로 돌아가면, 상기 기술은 본질적으로 2 개의 주요 부분을 포함한다. 제 1 부분은 효과적으로 추산 프로세스에서 특정 기판에 대한 포커스의 추산을 결정하기 위해 사용되는 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입에 반영되지 않는 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여를 결정하는 셋업 프로세스이다. 제 2 부분은 특정 기판에 대한 포커스의 추산을 결정하기 위해 고려중인 기판에 대한 리소그래피 장치 처리 변수들 중 상기 1 이상의 타입과 연계된 포커스 기여를 사용하는 추산 프로세스이다.

따라서, 일 실시예에 따른 셋업 프로세스에서는, 패터닝된 기판 포커스 메트롤로지 데이터가 1 이상의 기판에 대해 얻어진 후, 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입의 기여들이 도 10에서 앞서 설명된 바와 유사하게 제거된다. 제거될 수 있는 기여의 한가지 타입은, 예를 들어 리소그래피 장치의 레벨링 센서와 연계된 기판 높이 잔차 또는 오차 맵의 포커스 기여이다. 제거될 수 있는 다른 타입의 기여는, 예를 들어 전단 간섭계 및/또는 투영 시스템 모델 잔차로부터 얻어질 수 있는 투영 시스템 이미지 평면 편차(IPD)의 포커스 기여이다. 제거될 수 있는 다른 타입의 기여는 적용가능한 위치설정기, 위치 측정 디바이스(예를 들어, 센서 IF) 및/또는 서보 제어 모델의 잔차로부터 얻어질 수 있는 패터닝 디바이스 및/또는 기판 서보 제어(예를 들어, MA)의 포커스 기여이다. 앞서 설명된 바와 같이, 처리 변수에서 포커스 기여로의 변환은 시뮬레이션, 수학적 모델링 및/또는 실험을 통해 결정될 수 있다.

필요에 따라, 기여 핑거프린트들은 동일한 그리드(이는 기여 핑거프린트들 중 하나의 그리드 또는 상이한 그리드와 동일할 수 있음)에 재-그리딩(re-grid)될 수 있다. 유사하게, 기여 핑거프린트들은 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터에 재-그리딩될 수 있거나, 그 역일 수 있다. 일 실시예에서, 재-그리딩은 업 샘플링 또는 다운 샘플링을 포함한다.

일 실시예에서, 필터링(예를 들어, 이동 평균, 디컨볼루션, FFT 등)이 바람직하게는 다른 기여와 조합하기 전 기여에 적용된다.

일 실시예에서, 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여는 효과적으로 한 번 결정되고 다양한 포커스 추산들에 사용될 수 있으며, 이에 따라 메트롤로지의 양은 각각의 기판을 측정하는 것에 비해 상당히 감소될 수 있다. 일 실시예에서, 패터닝된 기판 포커스 메트롤로지 데이터는 비교적 희박한 기판 상의 위치들(예를 들어, 기판 상의 500 개 이하의 타겟들) 및/또는 1 이상의 로트로부터의 기판들의 수(예를 들어, 25 개 이상의 기판들의 로트로부터의 10 개 이하의 기판들)의 샘플링에 의해 얻어질 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝된 기판 포커스 메트롤로지 데이터는 앞서 설명된 바와 같이 모니터 기판의 측정된 포커스 핑거프린트일 수 있다. 이에 따라, 이미 포착되고 있는 데이터가 사용될 수 있다. 따라서, 측정된 포커스 핑거프린트가 투영 시스템 이미지 평면 편차(IPD)의 포커스 기여, 기판 높이 잔차 또는 오차 맵의 포커스 기여, 및/또는 패터닝 디바이스 및/또는 기판 서보 제어의 포커스 기여와 같은 리소그래피 장치 센서 정보로부터 도출된 바와 같은 리소그래피 장치 영향에 대해 보정되어, 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여에 도달할 수 있다.

그 후, 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여는 제품에 대한 포커스 추산에 사용하기 위해 저장된다. 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여는 다수의 리소그래피 장치들에 대해 결정될 수 있다. 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여는 사용되는 리소그래피 장치의 디바이스들의 특정 조합에 대해 결정될 수 있다. 예를 들어, 리소그래피 장치는 기판이 노광될 수 있는 1보다 많은 기판 테이블을 가질 수 있고, 따라서 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여는 사용되는 디바이스들의 특정 조합 및/또는 다수 조합들에 대해 결정될 수 있다.

그 후, 제품에 대한 추산을 위해, 포커스와 관련된 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입의 오차들 또는 잔차들이 관심 기판에 대해 얻어지고, 그 포커스 기여가 결정된다. 예를 들어, 투영 시스템 이미지 평면 편차(IPD)의 포커스 기여, 기판 높이 잔차 또는 오차 맵의 포커스 기여, 및/또는 패터닝 디바이스 및/또는 기판 서보 제어의 포커스 기여가 관심 기판에 대해 얻어질 수 있다. 추가될 수 있는 다른 타입의 기여는 측정에 의해 얻어질 수 있는 특정 관심 기판에 대해 사용되는 패터닝 디바이스에 기인하는 패터닝 디바이스 오차들의 포커스 기여이다. 이 기여는 특히, 리소그래피 장치의 적용가능한 기본 포커스 기여가 관심 기판에 대해 패터닝 디바이스를 사용하지 않고 얻어진 경우에 사용될 수 있다.

또한, 앞서 설명된 바와 같은 리소그래피 장치의 적용가능한 기본 포커스 기여가 얻어진다. 그 후, 리소그래피 장치의 적용가능한 기본 포커스 기여는 도 9에 관하여 앞서 설명된 바와 유사하게, 관심 기판의 1 이상의 특정 포커스 기여와 조합되어 관심 기판에 대한 추산된 포커스 핑거프린트를 얻는다. 따라서, 포커스 오차의 추산이 여하한의 기판 상의 여하한의, 또는 거의 모든 위치에서 결정될 수 있다.

이제, CD 예시로 돌아가면, 원칙적으로, 기판에서 CD 변동을 야기할 수 있는 다수의 처리 변수들이 존재한다. 이 실시예에서, 기판에 걸친 소정 CD 변동들이 고려된다. 특히, 포커스, 포커스 블러(focus blur), 도즈, 및 전체 공정에 대한 CD 변동 기여가 고려된다. 또한, CD 변동에 대한 필드 내 기여자인 패터닝 디바이스가 고려될 수 있지만, 단지 편의를 위해 더 설명되지는 않을 것이다.

CD에 대한 포커스 기여는 앞서 설명된 바와 같은 포커스 기여, 특히 고려중인 기판에 대한 리소그래피 장치의 1 이상의 처리 변수의 포커스 기여들과 기본 리소그래피 장치 포커스 기여의 조합에 기초할 수 있다. 이 조밀한 포커스 정보는, 예를 들어 피처의 보썽 거동(Bossung behavior)(리소-후 및/또는 에칭-후)이 실험 또는 시뮬레이션을 통해 알려질 수 있음을 고려하여, 원칙적으로 여하한의 패턴 피처에 대해 필드 및/또는 기판에 걸쳐 ΔCD 기여로 변환될 수 있다. 따라서, 포커스 값을 갖는 기판 상의 여하한의 위치(x, y)에 대해, CD 값이 그 기판 위치(x, y)에 대응하여 계산될 수 있다:

여기서, HDFM은 포커스 예시에서 앞서 설명된 바와 같이 도출된 고밀도 포커스 맵과 같은 포커스 맵에 대응한다.

CD에 대한 포커스 블러 기여는 서보 정보(예를 들어, z 방향에서의 MSD)와 같은 리소그래피 장치 데이터를 사용하여 얻어질 수 있다. 포커스 블러 정보는 스캔 방향 및 기판에 걸쳐 ΔCD 기여로 변환될 수 있다. 또한, 이러한 포커스 블러 데이터 대 CD 변환은 피처 특정적이고, 실험 또는 시뮬레이션을 통해 알려질 수 있다:

여기서, fblur는 포커스 블러링에 대응한다.

CD에 대한 도즈 기여는 (예를 들어, 도즈 매핑 시스템에 의해 결정되는) 리소그래피 장치의 도즈 변동으로 인한 것이다. 노광 동안 기판에 걸친 도즈 변동은 적용가능한 피처의 적절한 도즈 민감도를 사용하여 ΔCD 기여로 변환될 수 있으며, 이는 실험 또는 시뮬레이션을 통해 알려질 수 있다:

CD에 대한 전체 공정 기여는 패턴 전사 단독으로부터 분리된 패터닝 공정의 일부로서 다양한 공정 단계들로부터 발생하는 CD 변동이다. 따라서, 일 실시예에서, 전체 공정 기여는 최종 에칭 단계 이후의 CD 변동의 상태이고, CD 변동을 추산하는 데 고려되는 다양한 다른 CD 변동들에 기인하지 않는다. 따라서, 일 실시예에서, 이 기여는 예를 들어 막 증착 변동, 베이킹 및/또는 현상 변동, 및/또는 에칭 공정 변동으로부터 발생하는 공정 변동들에 대한 모든 설명되지 않은 누적 효과이다. CD에 대한 전체 공정 기여에 기여하는 처리 변수들의 예시들은 레지스트 층 아래의 구조체들의 특성, 레지스트 층의 화학적 조성 및/또는 물리적 치수, 및/또는 스핀 코팅, 노광후 베이크, 현상, 에칭, 증착, 도핑 및/또는 패키징과 같은 리소그래피 장치에서의 패턴 전사에 대해 상류 또는 하류에 있는 1 이상의 공정의 특성을 포함할 수 있다. 또한, CD에 대한 전체 공정 기여가 에칭 후의 관점에서 설명되지만, 전체 공정 기여는 패터닝 공정에서의 상이한 지점들에 대해, 예를 들어 현상 후 에칭 전에 얻어질 수 있다.

따라서, 포커스 예시의 셋업 프로세스와 유사하게, 포커스, 포커스 블러 및 도즈로 인한 이 ΔCD 기여들 모두가 사용되고 기판 CD 측정들로부터 감산되어 전체 공정 기여를 추산할 수 있다. 즉, 일 실시예에서, 에칭 후 전체 공정 기여는 에칭 후의 앵커 피처 CD 측정으로부터 생성될 수 있고, 이로부터 (앵커 피처에 대한) 포커스, 포커스 블러 및 도즈에 대한 ΔCD 기여들이 제거된다. 언급된 바와 같이, 전체 공정 기여는 적절한 앵커 피처로부터 추산된다. 따라서, 일 실시예에서, 다른 피처들에 대한 전체 공정 기여는 앵커 피처로부터 결정될 수 있다. 예를 들어, 전체 공정 기여의 나머지는 앵커 피처의 특성의 비율로서 표현될 수 있다. 전체 공정 기여가 패터닝 공정에서의 상이한 지점에 대해, 예를 들어 현상 후 에칭 전에 얻어지는 경우, 현상 후 에칭 전의 CD 측정이 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 전체 공정 기여는 효과적으로 한 번 결정되고 다양한 CD 추산들에 사용될 수 있으며, 이에 따라 메트롤로지의 양은 각각의 기판을 측정하는 것에 비해 상당히 감소될 수 있다. 일 실시예에서, 패터닝된 기판 포커스 메트롤로지 데이터는 비교적 희박한 기판 상의 위치들(예를 들어, 기판 상의 500 개 이하의 타겟들) 및/또는 1 이상의 로트로부터의 기판들의 수(예를 들어, 25 개 이상의 기판들의 로트로부터의 10 개 이하의 기판들)의 샘플링에 의해 얻어질 수 있다.

그 후, 전체 공정 기여는 제품에 대한 CD 추산에 사용하기 위해 저장된다. 전체 공정 기여는 특정 및/또는 다수 장치 구성들(예를 들어, 1 이상의 특정한 에칭 챔버, 에칭 챔버와 베이크 플레이트의 1 이상의 특정한 조합, 기판 테이블과 에칭 챔버의 1 이상의 특정한 조합 등)에 대해 결정될 수 있다.

그 후, 앞서 설명된 포커스 추산 단계와 유사하게, 제품에 대한 CD의 추산이 얻어질 수 있다. 일 실시예에서, CD와 관련된 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입의 오차들 또는 잔차들이 관심 기판에 대해 얻어지고, 그 CD 기여가 결정된다. 예를 들어, 포커스, 포커스 블러 및/또는 도즈의 CD 기여가 관심 기판에 대해 얻어질 수 있다. 추가될 수 있는 다른 타입의 기여는 측정에 의해 얻어질 수 있는 특정 관심 기판에 대해 사용되는 패터닝 디바이스에 기인하는 패터닝 디바이스 오차들의 CD 기여이다.

또한, 앞서 설명된 바와 같은 CD에 대한 적용가능한 전체 공정 기여가 얻어진다. 그 후, CD에 대한 적용가능한 전체 공정 기여는 도 9에 관하여 앞서 설명된 바와 유사하게, 관심 기판의 1 이상의 특정 CD 기여와 조합되어 관심 기판에 대한 추산된 CD 핑거프린트를 얻는다. 따라서, CD 오차의 추산이 여하한의 기판 상의 여하한의, 또는 거의 모든 위치에서 결정될 수 있다.

더욱이, 추산은 핫스폿과 같은 기판 상의 관심있는 1 이상의 특정 패턴 피처에 대해 얻어질 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, CD에 대한 전체 공정 기여는 특정 앵커 피처에 대해 결정되었지만, 1 이상의 특정한 관심 피처에 대해 스케일링될 수 있다. 또한, (포커스, 포커스 블러 및/또는 도즈와 같은) 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입의 CD 기여는 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입과 CD 변동 사이의 1 이상의 특정 피처에 대한 적절한 민감도에 기초하여 연산될 수 있다. 이러한 민감도는, 예를 들어 시뮬레이션 및/또는 실험에 의해 얻어질 수 있다. 따라서, 패턴의 상이한 핫스폿 또는 다른 관심 피처에 대해 각각 다수의 CD 기판 핑거프린트들이 얻어질 수 있다.

방법론은, 예를 들어 1 이상의 관련 모델, 예를 들어 패터닝 디바이스 및/또는 수차 모델들에서 더 많은 파라미터들로 개선될 수 있다. 방법론은, 예를 들어 상이한 피처들에 대한 상이한 민감도들을 갖는 상이한 기여자들, 예를 들어 증착, 리소그래피, 및/또는 에칭으로 분해함으로써 전체 공정 기여를 추산함으로써 확장될 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝 공정의 일부로서 적용되는 도즈 보정이 결과들에서 보정될 수 있다. 예를 들어, 리소셀은 예를 들어 ASML의 Dosemapper 시스템을 사용하여 도즈 보정을 적용할 수 있다. 따라서, 이 보정은 CD의 추산의 결정에서 설명된다.

이제 오버레이 예시로 돌아가면, 기판 상으로의 적어도 2 개의 상이한 패턴 전사로부터 데이터가 사용된다. 상기 기술들은 포커스 및 CD 예시들에 관하여 앞서 설명된 것들과 유사하다.

이 기술은 본질적으로 2 개의 주요 부분을 포함한다. 제 1 부분은 효과적으로 추산 프로세스에서 특정 기판에 대한 오버레이의 추산을 결정하기 위해 사용되는 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입에 반영되지 않는 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여를 결정하는 셋업 프로세스이다. 선택적으로, 앞서 설명된 CD 예시의 전체 공정 CD 기여와 유사한 전체 공정 오버레이 기여가 결정될 수도 있다. 제 2 부분은 특정 기판에 대한 오버레이의 추산을 결정하기 위해 적어도 2 개의 패턴 전사들 각각에 대해 고려중인 기판에 대한 리소그래피 장치 처리 변수들 중 상기 1 이상의 타입과 연계된 오버레이 기여를 사용하는 추산 프로세스이다.

따라서, 일 실시예에 따른 셋업 프로세스에서는, 패터닝된 기판 오버레이 메트롤로지 데이터가 1 이상의 기판에 대해 얻어진 후, 적어도 2 개의 패턴 전사들 각각에 대한 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입의 기여들이 도 10에서 앞서 설명된 바와 유사하게 제거된다. 제거될 수 있는 기여의 한가지 타입은, 예를 들어 리소그래피 장치의 레벨링 센서로부터 얻어지는 기판 높이 맵의 오버레이 기여이다. 2 개의 패턴 전사들에 대한 기판 높이 맵들에 대해 차이가 발견될 수 있고, 그 후 차이는 오버레이 값 및 이에 따른 오버레이 기여로 변환될 수 있다. 예를 들어, Z 높이 차이는 높이 차이를 기판의 휨 또는 만곡으로서 간주하고 제 1 원리들을 사용하여 X 및/또는 Y 변위들을 계산함으로써 X 및/또는 Y 변위들로 전환될 수 있다[예를 들어, 변위는 예를 들어 기판의 클램핑된 영역에서의 기판 두께의 절반을 곱한 X 또는 Y의 변동에 대한 Z의 변동일 수 있거나, 또는 변위는 예를 들어 기판의 클램핑되지 않은 영역에서 키르히호프-러브 플레이트 이론(Kirchoff-Love plate theory)을 사용하여 계산될 수 있음]. 일 실시예에서, 오버레이 기여로의 높이의 변환은 시뮬레이션, 수학적 모델링 및/또는 실험을 통해 결정될 수 있다. 따라서, 패턴 전사 당 이러한 기판 높이 정보를 사용함으로써, 포커스 또는 척 스폿으로 인한 오버레이 영향이 관찰되고 설명될 수 있다.

제거될 수 있는 다른 타입의 기여는 X 및/또는 Y 방향들에서의 패터닝 디바이스 및/또는 기판 서보 제어(예를 들어, MA)(Z를 중심으로 한 회전을 포함함)의 오버레이 기여이고, 이는 적용가능한 위치설정기, 위치 측정 디바이스(예를 들어, 센서 IF) 및/또는 서보 제어 모델의 잔차로부터 얻어질 수 있다. 2 개의 패턴 전사에 대한 기판에 걸친 서보 제어 값들에 대해 차이가 발견될 수 있고, 그 후 차이는 오버레이 기여를 나타낼 수 있다. 필요한 경우, 서보 제어 값들로부터 오버레이 기여로의 변환은 시뮬레이션, 수학적 모델링 및/또는 실험을 통해 결정될 수 있다.

제거될 수 있는 다른 타입의 기여는 (예를 들어, 전단 간섭계로부터 얻어질 수 있는) 투영 시스템 수차들 및/또는 투영 시스템 모델 잔차의 오버레이 기여이다. 수차들 및/또는 잔차로부터 오버레이 기여로의 변환은 시뮬레이션, 수학적 모델링 및/또는 실험을 통해 결정될 수 있다.

제거될 수 있는 다른 타입의 기여는 리소그래피 장치에 의해 제공될 수 있는 정렬 시스템 모델 잔차의 오버레이 기여이다. 잔차로부터 오버레이 기여로의 변환은 시뮬레이션, 수학적 모델링 및/또는 실험을 통해 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 정렬 시스템 모델 잔차는 상이한 패턴 전사 단계들에 대해 상이할 수 있고, 따라서 상이한 패턴 전사 단계들에 대한 정렬 시스템 모델 잔차들의 조합/차이가 오버레이 기여를 얻는 데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 정렬 모델 잔차는 기판 높이에 대해 보정될 수 있다.

필요에 따라, 기여 핑거프린트들은 동일한 그리드에 재-그리딩될 수 있다. 유사하게, 기여 핑거프린트들은 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터에 재-그리딩될 수 있거나, 그 역일 수 있다.

일 실시예에서, 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여는 효과적으로 한 번 결정되고 다양한 오버레이 추산들에 사용될 수 있으며, 이에 따라 메트롤로지의 양은 각각의 기판을 측정하는 것에 비해 상당히 감소될 수 있다. 일 실시예에서, 패터닝된 기판 오버레이 메트롤로지 데이터는 비교적 희박한 기판 상의 위치들(예를 들어, 기판 상의 500 개 이하의 타겟들) 및/또는 1 이상의 로트로부터의 기판들의 수(예를 들어, 25 개 이상의 기판들의 로트로부터의 10 개 이하의 기판들)의 샘플링에 의해 얻어질 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝된 기판 오버레이 메트롤로지 데이터는 앞서 설명된 바와 같이 모니터 기판의 측정된 오버레이 핑거프린트일 수 있다. 이에 따라, 이미 포착되고 있는 데이터가 사용될 수 있다. 따라서, 측정된 오버레이 핑거프린트가 투영 시스템의 오버레이 기여, 기판 높이의 오버레이 기여, 정렬 모델 잔차의 오버레이 기여, 및/또는 패터닝 디바이스 및/또는 기판 서보 제어의 오버레이 기여와 같은 리소그래피 장치 센서 정보로부터 도출된 바와 같은 리소그래피 장치 영향에 대해 보정되어, 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여에 도달할 수 있다. 일 실시예에서, 측정된 오버레이 핑거프린트 데이터는 제품 기판의 제 1 패턴 전사에 대해 한 번 캡처된 후, (패턴 전사들 사이에서의 모니터 기판의 재작업과 함께) 제 2 패턴 전사에 대해 캡처될 것이다. 일 실시예에서, 패터닝된 기판 오버레이 메트롤로지 데이터는 제 1 패턴 전사 후에 1 이상의 모니터 기판으로부터 측정된 오버레이 핑거프린트와 제 2 패턴 전사 후에 1 이상의 모니터 기판으로부터 측정된 오버레이 핑거프린트 사이의 차이로부터 얻어지는 오버레이 델타 핑거프린트이다. 따라서, 제품 층들과 거의 동시에 모니터 기판들의 세트를 노광함으로써, 단기간 드리프트의 관점에서 오버레이에 대한 리소그래피 장치 기여가 정량화될 수 있다. 즉, 오버레이 델타 핑거프린트로, 제 1 및 제 2 패턴 전사들 사이의 단기간 드리프트로 인한 필드간 오버레이에 대한 리소그래피 장치 기여가 얻어질 수 있다.

선택적으로, 에칭-후 오버레이가 요구되는 경우, 오버레이에 대한 에칭 공정 기여가 결정될 수 있으며, 이는 에칭으로부터 발생하는 오버레이 변동이다. 에칭 공정 오버레이 기여를 얻기 위해, 현상-후 에칭-전 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터가 에칭-후 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터로부터 제거되어 에칭 공정 오버레이 기여를 얻을 수 있다. 일 실시예에서, 에칭 공정 오버레이 기여는 효과적으로 한 번 결정되고 오버레이 추산들에 사용될 수 있으며, 이에 따라 메트롤로지의 양은 각각의 기판을 측정하는 것에 비해 상당히 감소될 수 있다. 일 실시예에서, 패터닝된 기판 오버레이 메트롤로지 데이터는 비교적 희박한 기판 상의 위치들(예를 들어, 기판 상의 500 개 이하의 타겟들) 및/또는 1 이상의 로트로부터의 기판들의 수(예를 들어, 25 개 이상의 기판들의 로트로부터의 10 개 이하의 기판들)의 샘플링에 의해 얻어질 수 있다. 제 1 또는 제 2 패턴 전사에서 유도된 에칭 공정 핑거프린트는 각각의 패턴 전사 이후의 에칭 핑거프린트가 동일하다고 가정하면, 제 1 및 제 2 패턴 전사 중 다른 하나의 에칭 이후의 에칭 후 오버레이 측정과 현상 후 에칭 전 오버레이 측정 사이의 델타 핑거프린트로 추론될 수 있다.

그 후, 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여(및 선택적인 에칭 공정 오버레이 기여)는 제품에 대한 오버레이 추산에 사용하기 위해 저장된다. 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여는 다수의 리소그래피 장치들에 대해 결정될 수 있다. 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여는 사용되는 리소그래피 장치의 디바이스들의 특정 조합에 대해 결정될 수 있다. 예를 들어, 리소그래피 장치는 기판이 노광될 수 있는 1보다 많은 기판 테이블을 가질 수 있고, 따라서 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여는 사용되는 디바이스들의 특정 조합 및/또는 다수 조합들에 대해 결정될 수 있다. 에칭 공정 오버레이 기여는 특정 및/또는 다수 장치 구성들(예를 들어, 1 이상의 특정한 에칭 챔버)에 대해 결정될 수 있다.

그 후, 제품에 대한 추산을 위해, 오버레이와 관련된 리소그래피 장치 처리 변수들 중 1 이상의 타입의 오차들 또는 잔차들이 관심 기판에 대해 얻어지고, 그 오버레이 기여가 결정된다. 예를 들어, 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여에 도달하기 위한 투영 시스템의 오버레이 기여, 기판 높이의 오버레이 기여, 정렬 모델 잔차의 오버레이 기여, 및/또는 패터닝 디바이스 및/또는 기판 서보 제어의 오버레이 기여가 관심 기판에 대해 얻어질 수 있다. 일 실시예에서, 기판 높이의 오버레이 기여만이 얻어진다.

또한, 앞서 설명된 바와 같은 리소그래피 장치의 적용가능한 기본 오버레이 기여가 얻어지고, 선택적으로 적용가능한 에칭 공정 오버레이 기여가 얻어진다. 그 후, 리소그래피 장치의 적용가능한 기본 오버레이 기여(및 선택적으로 선택적인 에칭 공정 오버레이 기여)는 도 9에 관하여 앞서 설명된 바와 유사하게, 관심 기판의 1 이상의 특정 오버레이 기여와 조합되어 관심 기판에 대한 추산된 오버레이 핑거프린트를 얻는다. 따라서, 오버레이의 추산이 여하한의 기판 상의 거의 모든 위치에서 결정될 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝 공정의 일부로서 적용된 오버레이 보정은 결과들에서 보정될 수 있다. 예를 들어, 리소셀은 예를 들어 ASML의 Baseliner 시스템을 사용하여, 예를 들어 모니터 기판들의 측정에 기초한 오버레이 보정을 적용할 수 있다. 따라서, 이 보정은 오버레이의 추산의 결정에서 설명된다.

일 실시예에서, 다중 패터닝 공정에서는, 노광 및 리소그래피 장치 조건들, 예를 들어 노광 도즈, 패터닝 디바이스 투과, 패터닝 디바이스 자격 오차들, 조명 설정들, 리소그래피 장치 기판 클램핑 오차들 등이 제 1 및 제 2 패턴 전사 단계들 사이에서 매우 유사한 것이 바람직하다. 또한, 필드내 레벨에서의 노광 및 가열 시그니처는 제 1 및 제 2 패턴 전사 단계들 사이에서 유사할 것으로 예상될 것이므로, 오버레이에 대한 이러한 효과들이 작아야 한다.

또한, 일 실시예에서, 복수의 예측들이 조합될 수 있다. 예를 들어, 오버레이 예측 및 CD 예측이 조합될 수 있다. 예를 들어, 상이한 패턴 전사 단계들을 사용하여 서로 인접한 구조체들을 생성하고 그 구조체들이 그들 사이에 갭을 갖는 다중 패터닝 상황에서, 상이한 패턴 전사 단계들에 대한 오버레이뿐만 아니라 상이한 패턴 전사 단계들 중 1 이상의 CD의 조합이 오버레이 또는 CD 추산 단독보다 갭 크기의 더 우수한 예측을 제공할 수 있다.

도 11은 일 실시예에 따른 방법을 위한 흐름을 개략적으로 나타낸다. 특히, 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여, CD에 대한 전체 공정 기여, 및/또는 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여(및 선택적으로 적용가능한 에칭 공정 오버레이 기여)와 같은 일반화된 기여가 기판에 대한 관심 파라미터의 추산을 얻기 위해 관심 기판에 대한 특정 정보에 어떻게 적용될 수 있는지를 나타낸다. 따라서, 특정 기판의 1 이상의 처리 변수에 대응하고, 예를 들어 핫스폿에 대한 기여(912)가 얻어진다. 이는 디바이스 정보 등으로부터 모델링에 의해 결정될 수 있다. 또한, 리소그래피 장치의 기본 포커스 기여, CD에 대한 전체 공정 기여, 및/또는 리소그래피 장치의 기본 오버레이 기여(및 선택적으로 적용가능한 에칭 공정 오버레이 기여)와 같은 복수의 기판들에 적용가능한 기여(922)가 얻어진다. 기여(922)는 본 명세서에 설명된 여하한의 기술들을 사용하여 얻어질 수 있다. 기여(912)는 복수의 기판들에 대해(예를 들어, 모든 관심 기판에 대해) 결정될 수 있는 한편, 기여(922)는 많은 기판들에 걸쳐 반복적으로 사용될 수 있다. 기여(912) 및 기여(922)는 핫스폿에 대한 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터를 반드시 얻을 필요 없이, 예를 들어 핫스폿에 대한 관심 파라미터의 추산(950)을 얻기 위해 조합된다. 절차(970)에서, 핫스폿에 결함이 있는지 여부와 같은 동작이 관심 파라미터의 추산에 기초하여 결정된다.

따라서, 디바이스 센서 데이터가 연산된 메트롤로지를 얻기 위해 레지스트-내 및/또는 에칭 후 메트롤로지를 향상시키는 데 이용될 수 있으며, 이는 예를 들어 모든 기판은 아니더라도 많은 기판에 대해 각각의 이러한 기판에 대한 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터를 얻을 필요없이 메트롤로지를 제공하고, 및/또는 기판들의 조밀한 샘플링을 가질 필요없이 기판 당 조밀한 메트롤로지를 제공할 수 있다. 또한, 조밀한 연산된 메트롤로지는 예를 들어 고차 보정들을 가능하게 할 수 있다. 또한, 연산된 메트롤로지는 각각의 이러한 기판에 대한 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터를 얻을 필요없이 및/또는 기판들 상에서 조밀하게 패터닝된 기판 메트롤로지 데이터를 측정할 필요없이, 가능하게는 기판당 제어를 포함한 더 큰 제어를 가능하게 할 수 있다.

더욱이, 이 연산된 메트롤로지 기술들로부터의 추산들은 패터닝 공정 제어(예를 들어, 1 이상의 공정 변수의 조정), 패터닝 처리 모니터링, 결함 검출, 결함 예측, 패터닝 공정 디자인 등과 같은 다양한 적용들을 가능하게 할 수 있다.

일 실시예에서, (도 10을 사용하여 도출된 바와 같은) 도출된 기여가 관심 파라미터에 대한 1 이상의 처리 변수의 변화의 기여를 결정하기 위한 수학적 모델을 파라미터화하는 데 사용될 수 있다. 즉, 수학적 모델이 도출된 기여에 대해 피팅될 수 있고, 이에 의해 수학적 모델의 1 이상의 파라미터, 상수 등의 값들을 얻을 수 있다. 따라서, 일 예시로서, 공정 및/또는 기판 스택의 변화들에 적응하도록 모델 및 모델에서 표현되는 여하한의 민감도들을 갖는 것이 바람직하다. 따라서, 일 실시예에서, 측정될 모든 기판에 대한 예측된 기판 핑거프린트가 생성될 수 있다. 이를 위해, 관심 파라미터의 모델이 예를 들어 CD에 대해 확립될 수 있으며, 모델은

을 포함한다. 기판의 측정으로, 공정(예를 들어, 트랙/에칭)-전 및/또는 -후 핑거프린트 및 패터닝 디바이스 핑거프린트가 제거될 수 있다. 나머지 핑거프린트 측정들은 예측된 값들과 비교될 수 있다. 이 상황에서, 이제 CD, 도즈, 포커스, MSD_-xyz, 수차 등이 알려지는 일련의 방정식들(측정 지점들만큼 많은 방정식들)이 존재한다. 이 방정식 세트는 요구되는 민감도들(a1, a2, ...)에 대해 풀릴 수 있다. 이것이 소정 디바이스 패턴에 대해 측정된 다수의 기판들에 대해 수행되는 경우, 원하는 민감도를 재-추산하기 위한 많은 데이터가 존재할 것이다. 다수의 리소그래피 장치들로부터의 데이터가 사용되고 및/또는 포커스 노광 매트릭스 노광들로부터의 데이터가 동일한 방식으로 사용되는 경우, 입력 신호들(예를 들어, 포커스, 도즈, MSD, CD 등)의 충분한 변동이 민감도들의 적절한 추산을 가능하게 할 수 있다. 또한, 상기 기술은 초점 심도, 노출 관용도, 오버레이, 에지 위치 등과 같은 다른 관심 파라미터에 적용될 수 있다.

일 실시예에서, 트레이닝 알고리즘이 추가 정확성을 추가하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 수차에 대한 민감도들이 해결되는 경우, 경계 조건이 수차가 단지 슬릿에 걸쳐 변할 수 있고 이 민감도들을 피팅하기 전에 CD(또는 오버레이) 데이터를 사전-필터링할 수 있음을 고려할 수 있다. 일 실시예에서, 민감도들은 때때로 또는 연속적으로 이들을 재-평가함으로써 패터닝 공정의 변동들에 대해 견고해질 수 있다.

앞서 논의된 기여/핑거프린트의 추가 적용에서, 패턴의 윤곽이 1 이상의 기여/핑거프린트를 사용하여 예측될 수 있다. 이와 관련하여, 윤곽은 기판에 전사된 패턴의 피처의 형상의 아웃라인이다. 윤곽은, 예를 들어 기판에 전사된 패턴 피처의 형상의 외측 경계를 추출하기 위해 기판의 이미지(예를 들어, 스캐닝 전자 현미경 이미지)를 처리함으로써 시각화될 수 있다. 하지만, 윤곽은 기판에 전사될 것으로 예상될 때 패턴 피처의 전자 표현을 생성하는 수학적 프로세스들(예를 들어, 시뮬레이션)에 의해 생성될 수도 있다. 윤곽은 전형적으로 라인의 형태일 것이지만, 본 명세서에서 사용되는 윤곽은 피처의 경계를 설명하는 데이터로 더 일반화될 수 있다. 윤곽은 연속적일 필요는 없다; 즉, 불연속적 아웃라인 및/또는 데이터가 피처의 경계를 충분히 설명하는 경우, 아웃라인 및/또는 데이터는 피처 주위에서 불연속적일 수 있다. 일 실시예에서, 윤곽은 2-차원(즉, 평면으로 정의됨) 또는 3-차원일 수 있다. 일 실시예에서, 윤곽은 패턴이 형성되는 기판의 표면에 실질적으로 평행한 평면에서 연장될 수 있다. 일 실시예에서, 윤곽은 패턴이 형성되는 기판의 표면에 실질적으로 수직인 평면에서 연장될 수 있으며; 이 경우, 이는 프로파일로서 특징지어질 수 있고, 2-차원 또는 3-차원 형태일 수 있다.

윤곽을 예측하기 위해, 1 이상의 기여/핑거프린트가 본 명세서에서 설명된 바와 같이 얻어지고, 예측된 윤곽에 도달하기 위해 소정 공칭 윤곽을 선택하고 및/또는 공칭 윤곽을 수정하는 데 사용될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 1 이상의 기여/핑거프린트의 다른 사용들과 함께 1 이상의 기여/핑거프린트를 사용한 윤곽의 이러한 예측 및 사용에 대한 세부내용이 2017년 2월 22일에 출원된 미국 출원 제 62/462,201호에서 설명되며, 이는 그 전문이 본 명세서에서 인용참조된다.

앞서 언급된 바와 같이, 일 실시예에서, 본 명세서의 전산 메트롤로지 기술들은 패터닝 공정의 장치(예를 들어, 리소그래피 장치)로부터의 데이터 및 메트롤로지 장치(예를 들어, 도 3 내지 도 5에 관하여 앞서 설명된 메트롤로지 장치들 중 하나)로부터의 데이터의 조합을 사용하여, 기판에 대한 패터닝 공정의 특정 관심 파라미터(예를 들어, 오버레이, 에지 배치 오차 등)의 도출된 기여 또는 핑거프린트를 생성할 수 있다. 따라서, 이러한 전산 메트롤로지 적용에서, 특정 관심 파라미터의 하이브리드-밀집 핑거프린트들이 메트롤로지 및 패터닝 공정 장치(예를 들어, 리소그래피 장치) 입력들에 기초하여 생성된다. 예를 들어, 오버레이 핑거프린트에 대해, 입력은 예를 들어 1 이상의 모니터 기판을 사용하여 이루어진 측정들, 패터닝 공정 제조 장치(예를 들어, 리소그래피 장치)로부터의 데이터 또는 측정들, 및/또는 (예를 들어, 도 3 내지 도 5에 관하여 앞서 설명된 메트롤로지 장치들 중 하나와 같은) 메트롤로지 장치로부터의 [에칭-후 검사(AEI) 또는 현상-후 검사(ADI) 측정 결과들과 같은] 측정들일 수 있다.

앞서 설명된 하이브리드-밀집 핑거프린트들에 대해, 핑거프린트들을 생성하기 위하여 타겟들로부터의 파라미터 측정들과 디바이스 패턴 응답 사이의 우수한 매칭을 가능하게 하도록 메트롤로지 타겟들을 측정하는 메트롤로지 장치를 사용한 관심 파라미터의 비교적 조밀한 측정들(예를 들어, ADI 및/또는 AEI)이 사용된다. 따라서, 예를 들어 메트롤로지 타겟들을 측정하는 메트롤로지 장치에 의해 관심 파라미터의 덜 조밀한 측정들을 사용할 수 있는 것이 바람직할 것이다. 덜 조밀한 측정들을 사용하는 것은 메트롤로지 타겟들의 더 적은 측정들이 필요할 수 있기 때문에 증가된 스루풋을 가능하게 할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 앞서 설명된 결과적인 핑거프린트는 모든 디바이스 패턴 피처들에 대해 일반적일 수 있고, 예를 들어 중대한 디바이스 패턴 피처들(핫스폿이라고도 칭해짐)을 참조하지 않을 수 있다. 따라서, 디바이스 패턴의 복수의 피처들 중 각각의 특정 피처에 대해, 디바이스 패턴의 특정 피처에 특정한 핑거프린트를 생성할 수 있는 것이 바람직할 것이다. 일 실시예에서, 핑거프린트는 1 이상의 중대한 디바이스 패턴 피처에 특정적일 수 있다. 중대한 디바이스 패턴 피처들과 연계된 관심 파라미터(예를 들어, 오버레이, 포커스, CD, 정렬 등)의 조밀한 맵을 갖는 것이 (예를 들어, 디바이스 수율 제어의 관점에서) 더 유익할 수 있다. 중대한 디바이스 패턴 피처들에 초점을 맞춤으로써, 패터닝 공정의 수율-기반 디자인, 제어, 수정 등이 예를 들어 디바이스 패턴의 특정 피처 특성들을 고려함으로써 생성될 수 있다.

도 12를 참조하면, 디바이스 패턴의 특정 피처에 특정적인 핑거프린트를 생성하고 사용하는 방법의 일 실시예가 개략적으로 도시된다. 일반적으로, 상기 방법은 시뮬레이션(예를 들어, 풀칩 시뮬레이션), 메트롤로지 타겟들을 사용한 메트롤로지 측정들(예를 들어, 오버레이 핑거프린트에 대한 ADI/AEI 오버레이 측정들) 및 디바이스 패턴-상 측정들의 조합에 의해 1 이상의 특정한 디바이스 패턴 피처에 대한 기판의 적어도 일부에 걸친 관심 파라미터 핑거프린트(맵)의 생성을 수반한다. 예를 들어, 파라미터 핑거프린트는 1 이상의 중대한 디바이스 패턴 피처들 각각에 대해 생성될 수 있다. (예를 들어, 1 이상의 중대한 디바이스 패턴 피처에 대한) 1 이상의 파라미터 핑거프린트와 함께, 패터닝 공정의 1 이상의 측면[예를 들어, 장치, 서브-공정, 사용되는 소모품(예를 들어, 패터닝 디바이스) 등]이 1 이상의 파라미터 핑거프린트를 사용하여 디자인, 보정, 제어, 수정 등이 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 각각의 디바이스 패턴 피처들의 이용가능한 복수의 파라미터 핑거프린트들의 가중된 조합이 패터닝 공정의 측면의 디자인, 보정, 제어, 수정 등에 사용될 수 있다; 즉, 각각의 특정 디바이스 패턴 피처들과 연계된 1 이상의 파라미터 핑거프린트는 다른 각각의 디바이스 패턴 피처와 연계된 1 이상의 다른 파라미터 핑거프린트보다 높게 가중될 수 있다. 이러한 디자인, 보정, 제어, 수정 등은 패터닝 공정을 사용하여 기판 상에 디바이스 패턴들을 제조하기 위해 패터닝 공정에서 사용되는 장치(예를 들어, 리소그래피 장치, 에칭 툴, 증착 툴 등)의 설정의 구성을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 디자인, 보정, 제어, 수정 등은 리소그래피 장치 설정의 수정[예를 들어, 기판과 같은 대상물의 X, Y 또는 Z 움직임의 제어의 수정, (예를 들어, 투영 시스템에서 액추에이터 또는 다른 파면 조작 디바이스를 사용한) 투영 시스템 수차의 특정 보정, (예를 들어, 조명 시스템에서 방사선 소스를 제어하고, 및/또는 도즈 변조 디바이스를 사용함에 의한) 기판의 노광을 위한 조명 도즈의 변화 등]을 포함할 수 있다.

1100에서, 패터닝 디바이스에 제공된 바와 같은 디바이스 패턴 피처들 및 메트롤로지 타겟들을 갖는 패터닝 디바이스 패턴의 예시적인 매우 개략적인 레이아웃이 도시된다. 디바이스 패턴 피처들은 피처들 A, B, C, 및 D로서 표시된다. 이해하는 바와 같이, 피처 A의 각각의 인스턴스가 실질적으로 동일한 타입의 패턴 레이아웃이고, 피처 B의 각각의 인스턴스가 실질적으로 동일한 타입의 패턴 레이아웃이며, 피처 C의 각각의 인스턴스가 실질적으로 동일한 타입의 패턴 레이아웃이고, 피처 D의 각각의 인스턴스가 실질적으로 동일한 타입의 패턴 레이아웃이다. 또한, 피처들(A 내지 D) 각각은 다른 피처들과 상이할 수 있다. 또한, 메트롤로지 타겟들은 타겟들 1, 2 및 3으로서 표시된다. 이해하는 바와 같이, 타겟 1의 각각의 인스턴스가 실질적으로 동일한 타입의 메트롤로지 타겟이고, 타겟 2의 각각의 인스턴스가 실질적으로 동일한 타입의 메트롤로지 타겟이며, 타겟 3의 각각의 인스턴스가 실질적으로 동일한 타입의 메트롤로지 타겟이다. 일 실시예에서, 메트롤로지 타겟들(1 내지 3) 각각은 다른 타겟들과 상이할 수 있다(예를 들어, 타겟 주기적 구조체들의 피치에 관하여 상이함, 타겟 주기적 구조체들의 피처들의 세분화(segmentation)에 관하여 상이함, 듀티 사이클에 관하여 상이함, 등). 알려진 바와 같이, 디바이스 패턴 피처들 및 메트롤로지 타겟들은 리소그래피 공정을 이용하여 기판에 전사된다. 오버레이를 위한 메트롤로지 타겟의 경우에, 타겟들(1, 2 및 3)은 기판 상의 하부 층에 대한 타겟 또는 기판 상의 상부 층에 대한 타겟일 수 있으며, 여기서 타겟(1, 2 또는 3)은 일반적으로 하부 층 내의 대응하는 타겟 위에 놓이거나, 또는 상부 층 내의 대응하는 타겟이 일반적으로 타겟(1, 2 또는 3) 위에 놓일 것이다.

1110에서, 예를 들어 패터닝 공정의 공칭 조건들로부터의 소정량의 섭동과 같은 패터닝 공정의 다양한 조건들에서 패터닝 디바이스 패턴을 기판으로 전사하는 시뮬레이션이 수행된다. 예를 들어, 도 13의 패터닝 시뮬레이션 방법이 기판으로의 패터닝 디바이스 패턴(1 이상의 메트롤로지 타겟을 포함함)의 예측된 전사를 발생시키는 데 사용될 수 있다. 유사하게, 시뮬레이션된 패터닝 공정의 일부로서 생성된 1 이상의 메트롤로지 타겟의 측정이 또한, 예를 들어 다수의 측정 빔 파장들 및/또는 다수의 측정 편광들에서 시뮬레이션된다. 예를 들어, 측정은 도 14의 측정 시뮬레이션 방법을 이용하여 시뮬레이션될 수 있다. 이 시뮬레이션들에 기초하여, 기판 상에 생성되도록 시뮬레이션된 1 이상의 메트롤로지 타겟 및 1 이상의 디바이스 패턴 피처 각각에 대한 관심 파라미터(예를 들어, 오버레이)가 결정되고, 기판 상에서 생성되도록 시뮬레이션된 패터닝 디바이스 패턴의 1 이상의 디바이스 피처와 1 이상의 메트롤로지 타겟 사이의 파라미터의 관계가 시뮬레이션된 결과들로부터 결정된다. 예를 들어, 패턴 전사 조건들에 따라 그리고 관심 파라미터로서 오버레이에 대해, 디바이스 패턴 피처 시프트가 오버레이 타겟 시프트에 관련될 수 있다. 일 실시예에서, 관계의 목적들을 위해, 1 이상의 메트롤로지 타겟의 관심 파라미터는 1 이상의 디바이스 피처의 관심 파라미터와 상이할 수 있고; 1 이상의 메트롤로지 타겟에 대한 관심 파라미터는 오버레이일 수 있는 한편, 1 이상의 디바이스 피처의 관심 파라미터는 에지 배치 오차이다. 추가적으로 또는 대안적으로, 관심 파라미터의 1 이상의 광학 수차 민감도, 관심 파라미터의 1 이상의 포커스 민감도, 관심 파라미터의 1 이상의 도즈 민감도, 관심 파라미터의 1 이상의 피치 의존성 등과 같은 다른 관계들이 확립될 수 있다.

1130에서, 1110에서의 시뮬레이션이 수행되는 패터닝 공정을 사용하여 패터닝 디바이스 패턴이 전사된 1 이상의 기판으로부터 적용가능한 관심 파라미터의 측정들이 얻어진다. 일 실시예에서, 측정들은 패터닝 디바이스 패턴의 복수의 인스턴스들이 전사되어 있는 기판에 걸쳐 얻어진다. 일 실시예에서, 측정들은 복수의 기판들로부터 얻어지고, 각각의 기판 상에는 패터닝 디바이스 패턴이 여러 번 전사되었다. 일 실시예에서, 측정들은 패터닝 공정의 일부로서 1 이상의 기판에 전사된 바와 같은 1 이상의 메트롤로지 타겟으로부터 얻어진다. 일 실시예에서, 관심 파라미터는 오버레이이고, 측정들은 1 이상의 메트롤로지 타겟의 ADI 및/또는 AEI를 사용하여 얻어진 오버레이 측정들이다. 일 실시예에서, 오버레이 측정들은 다수의 측정 빔 파장들 및/또는 다수의 측정 빔 편광들에서 얻어진다.

1120에서, 1 이상의 메트롤로지 타겟으로부터의 관심 파라미터의 측정들이 시뮬레이션된 결과들에 매칭된다. 즉, 시뮬레이션들로부터 결정된 1 이상의 관계를 사용하여, 측정된 관심 파라미터가 디바이스 패턴 피처에 대한 적용가능한 관심 파라미터(예를 들어, 동일한 관심 파라미터 또는 상이한 관심 파라미터)의 등가값으로 변환될 수 있다. 예를 들어, 오버레이와 관련하여, 메트롤로지 타겟으로부터의 오버레이의 측정이 1 이상의 시뮬레이션된 관계를 사용하여 연계된 디바이스 패턴 피처의 예상 오버레이로 변환될 수 있다. 일 실시예에서, 메트롤로지 측정들은 기판에 걸쳐 얻어지고, 이에 따라 기판에 걸친 다양한 위치들에서 국부적 조건들(예를 들어, 기판 비평탄, 에칭의 변동 등)로 인해 변동하는 값들을 가질 것이다. 따라서, 일 실시예에서, 1 이상의 특정 디바이스 패턴 피처들 각각에 대한 예측된 관심 파라미터의 기판의 적어도 일부에 걸친 맵이 얻어질 수 있다. 일 실시예에서, 관심 파라미터는 파라미터의 오차 또는 잔차, 예를 들어 CD 오차일 수 있다. 오버레이 예시를 고려하면, 기판의 적어도 일부에 걸친 특정 디바이스 패턴 피처의 예측된 오버레이의 맵은 1 이상의 시뮬레이션된 관계를 사용하여 기판의 적어도 일부에 걸쳐 생성된 특정 디바이스 패턴 피처에 기판의 적어도 일부에 걸쳐 수행된 메트롤로지 타겟 오버레이 측정들을 매칭시킴으로써 결정될 수 있다. 유사한 오버레이 맵이 다른 복수의 특정 디바이스 패턴 피처들 각각에 대해 생성될 수 있고, 각각의 디바이스 패턴 피처는 기판의 적어도 일부에 걸쳐 확산된 그 인스턴스들을 갖는다. 일 실시예에서, 오버레이 맵은 효과적으로 기판의 적어도 일부에 걸쳐 오버레이 벡터들의 공간 분포이고, 각각의 벡터는 오버레이의 방향 및 오버레이의 크기를 갖는다. 그 결과, 데이터는 디바이스 패턴 피처마다 예측된 관심 파라미터(예를 들어, 오버레이, 에지 배치 오차 등) 기판 맵을 산출하기 위해 조합될 수 있다. 일 실시예에서, 기판 맵은 풀칩 정보에 기초하여 구성될 수 있고, 따라서 필드/기판에 걸쳐 조밀하게 샘플링될 수 있다.

1140에서, 1110에서의 시뮬레이션이 수행되었던 패터닝 공정을 사용하여 패터닝 디바이스 패턴이 전사된 1 이상의 기판으로부터 1 이상의 패터닝 디바이스 패턴 피처의 측정들이 얻어진다. 일 실시예에서, 측정들은 패터닝 디바이스 패턴의 복수의 인스턴스들이 전사되어 있는 기판에 걸쳐 얻어진다. 일 실시예에서, 측정들은 복수의 기판들로부터 얻어지고, 각각의 기판 상에는 패터닝 디바이스 패턴이 여러 번 전사되었다. 일 실시예에서, 측정들은 디바이스-상 측정들이다. 즉, 측정들은 디바이스 패턴 주위의 1 이상의 메트롤로지 타겟으로부터 얻어진 것들보다는 디바이스 피처들 자체로 이루어진다. 일 실시예에서, 디바이스-상 측정들은 전자 현미경과 같은 이온 빔(예를 들어, 전자 빔) 측정 기술을 사용하여 얻어진다. 일 실시예에서, 측정들은 디바이스 패턴 피처들의 에지 배치, CD 등이다.

1150에서, 디바이스-상 측정들에 기초하여, (예를 들어, 1110에 대해 앞서 설명된 시뮬레이션들로부터 결정된) 시뮬레이션된 디바이스 패턴 피처들과 (예를 들어, 1130에서 결정되고 1120에서 시뮬레이션된 디바이스 패턴 피처들과 매칭되는) 측정된 관심 파라미터 사이의 관계가 상관될 수 있다. 이 상관관계는 디바이스 피처들의 디바이스-상 측정의 분석에 의해 행해질 수 있다. 예를 들어, 오버레이와 관련하여, 디바이스-상 측정들로부터 결정된 에지 배치 오차들이 시뮬레이션된 디바이스 패턴 피처들과 연계된 메트롤로지 타겟으로부터의 측정된 오버레이 사이의 관계에 기초하여 오버레이가 예측된 피처들에 대해 식별될 수 있고, 예측된 오버레이는 측정된 디바이스-상 에지 배치 오차들에 상관될 수 있다. 일 예시로서, 별개의 패터닝 공정 실행들에서 생성된 인접한 피처들의 에지들 사이의 거리의 오차가 예측된 오버레이에 상관될 수 있다. 그 후, 상관관계는 예측된 오버레이를 오버레이의 더 정확한 예측 및/또는 디바이스 피처의 에지 배치 오차로 변환하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 패터닝 디바이스 패턴 피처마다, 상당히 예측가능하고 정확한 관심 파라미터(예를 들어, 오버레이, 에지 배치 오차 등) 기판 맵이 디바이스 패턴 피처마다 구성될 수 있다.

선택적으로, 디바이스 패턴 피처 당 관심 파라미터 기판 맵들은 다른 연계된 데이터를 가질 수 있다. 예를 들어, 맵들은 패터닝 공정 내의 제어 파라미터와의 교차-의존성에 관한 정보를 포함할 수 있으며, 제어 파라미터는 패터닝 공정의 적어도 일부의 성능을 변화시키기 위해 패터닝 공정에 의해 사용되는 장치에서 설정될 수 있는 파라미터이다. 일 실시예에서, 제어 파라미터는 리소그래피 장치의 작동을 제어하는 파라미터이다. 일 실시예에서, 제어 파라미터는 리소그래피 장치 내에서의 포커스, 투영 시스템 수차 등을 제어하기 위한 파라미터이다. 따라서, 관심 파라미터 기판 맵들은 1 이상의 리소그래피 장치 제어 파라미터(예를 들어, 포커스, 투영 시스템 작동 등)와의 1 이상의 교차-의존성을 포함할 수 있다. 이 교차-의존성은 디바이스 패턴의 소정 피처의 관심 파라미터가 제어 파라미터의 값의 변화에 응답하여 디바이스 패턴의 다른 피처와 상이한 값의 변화를 가질 수 있기 때문에 적절한 보정이 이루어질 수 있게 한다.

복수의 맵들에 대해 언급되었지만, 맵들 중 1 이상이 조합 맵(이는 데이터 구조를 조합함에 있어서 함께 조합된 복수의 맵들로서 간주됨)으로 조합될 수 있음을 이해할 것이다. 일 실시예에서, 모든 맵들이 조합 맵으로 조합될 수 있거나, 또는 맵들의 서브세트가 1 이상의 나머지 개별 맵으로 조합 맵 내로 조합될 수 있다. 예를 들어, 복수의 디바이스 패턴 피처들 각각에 대한 디바이스 패턴 피처 당 기판 맵이 조합 기판 맵에 포함된 1 이상의 디바이스 패턴 피처 당 연계된 샘플링과 함께 데이터를 조합하는 조합 기판 맵으로 변환될 수 있다. 즉, 조합 기판 맵에 기초하여, 1 이상의 관련 디바이스 패턴 피처에 대한 데이터가 적용가능한 샘플링 정의에 기초하여 선택될 수 있다.

따라서, 단계 1120 및 단계 1150에서, (1 이상의 메트롤로지 타겟을 사용한) 관심 파라미터의 측정들(1130)이 전산 리소그래피 및 메트롤로지 시뮬레이션들 및 디바이스-상 측정들(1140)을 사용하여 디바이스 패턴 피처 당 적용가능한 관심 파라미터 맵(예를 들어, 이 관심 파라미터는 측정된 관심 파라미터와 동일하거나 상이함)으로 변환되었다. 예를 들어, 오버레이와 관련하여, 1 이상의 오버레이 메트롤로지 타겟을 사용한 오버레이 측정들이 전산 리소그래피 및 메트롤로지 시뮬레이션들(피드포워드) 및 디바이스-상 측정들(피드백)을 사용하여 디바이스 패턴 피처 당 오버레이 맵으로 변환될 수 있다. 이 기술을 맥락에 적용하기 위해, 측정들(1130)은 비교적 빠르게 얻어질 수 있고, 기판에 걸쳐 비교적 드물게 얻어질 수 있다. 또한, 1 이상의 메트롤로지 타겟은 본질적으로 디바이스 패턴 피처들의 거동에 대한 프록시(proxy)로서 작용하도록 디자인되며, 디바이스 패턴 피처들의 실제 거동의 측정들은 아니다. 따라서, 단계 1120에서, 1 이상의 메트롤로지 타겟을 사용한 관심 파라미터의 비교적 희박한 측정들이 1 이상의 시뮬레이션된 관계의 사용에 의해 1 이상의 디바이스 패턴 피처에 대응하는 (동일하거나 상이한) 관심 파라미터의 값으로 전환된다. 특히, 희박한 측정들은 복수의 디바이스 패턴 피처들 각각에 대한 관심 파라미터의 예측된 값을 제공하기 위해 다양한 디바이스 패턴 피처들에 매칭되어, 효과적으로 디바이스 패턴 피처 당 관심 파라미터 기판 맵을 산출한다. 바람직하게는, 결과는 관심 파라미터의 메트롤로지 타겟 측정들을 복수의 디바이스 패턴 피처들 각각으로 전환함에 의한 기판에 걸친 관심 파라미터의 더 조밀한 표현이며, 디바이스 패턴 피처들 각각은 필드/다이를 갖는 그 복수의 인스턴스들을 가질 수 있고, 기판에 걸친 복수의 다이들/필드들에 걸쳐 그 복수의 인스턴스들을 가질 것이다. 이제, 디바이스 패턴 피처들의 실제 거동을 반영하기 위해, 디바이스-상 측정들이 얻어지며, 이 디바이스-상 측정들도 비교적 희박할 수 있다. 디바이스-상 측정들을 사용하여, 디바이스 패턴 피처들에 대한 관심 파라미터의 더 정확한 예측을 가능하게 하기 위해, 디바이스-상 측정들 사이의 상관관계 및 시뮬레이션된 패턴 피처들과 측정된 메트롤로지 타겟 측정들 사이의 관계가 확립될 수 있다. 이러한 상관관계는 디바이스 패턴 피처에 대한 예측된 관심 파라미터를 개선하는 데 사용되어, 디바이스 패턴 피처마다 상당히 예측가능하고 정확한 관심 파라미터 기판 맵을 산출할 수 있다.

1160 내지 1180에서, 디바이스 패턴 피처 당 기판 맵들은 패터닝 공정의 측면[예를 들어, (리소그래피 장치, 에칭 툴, 증착 툴 등과 같은) 장치, 서브-공정(예를 들어, 패턴 단계, 에칭 단계 등), 사용되는 소모품(예를 들어, 패터닝 디바이스) 등]에서 보정을 수행하는 데 사용될 수 있다. 보정은 피드포워드 또는 피드백 보정일 수 있다. 일 실시예에서, 보정은 리소그래피 장치에서 리소그래피 장치의 1 이상의 제어 파라미터[예를 들어, 도즈의 제어 파라미터, 포커스의 제어 파라미터(예를 들어, 기판의 Z 위치의 제어), 정렬의 제어 파라미터(예를 들어, 기판의 X 및/또는 Y 위치의 제어), 광학 수차의 제어 파라미터 등]를 사용하여 이루어진다.

1160에서, 복수의 관심 파라미터 기판 맵들이 존재하는 경우(각각의 맵은 디바이스 패턴 피처에 대응함), 복수의 디바이스 패턴 피처들로부터의 1 이상의 디바이스 패턴 피처의 서브세트가 적용가능한 관심 파라미터 기판 맵들 및 패터닝 공정의 적어도 일부의 예상 또는 실제 거동에 관한 데이터에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들어, 1 이상의 중대한 디바이스 패턴 피처가 식별될 수 있고, 그 후 1 이상의 중대한 디바이스 패턴 피처의 각각의 관심 파라미터 기판 맵(들)이 패터닝 공정의 적어도 일부의 보정에 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 예상 또는 실제 거동 데이터는 리소그래피 장치의 경우에 기판의 실제 또는 예상 X, Y 및/또는 Z 위치에 관한 데이터(예를 들어, 이동 평균 및/또는 이동 표준 편차 정보의 형태, 기판 높이 또는 비평탄 정보의 형태, 정렬 오차들의 형태 등), 광학 수차에 관한 데이터(예를 들어, 제르니케 수차 사양의 형태인 수차의 측정된 값들), 도즈에 관한 데이터(예를 들어, 장치의 센서에 의해 측정될 수 있는 도즈 오차들) 등과 같은 패터닝 공정에서 사용되는 장치(1180)로부터의 데이터(1167)를 포함한다. 거동 데이터는 측정된 값들로서 및/또는 장치의 제어의 일부로서 생성된 데이터로서 장치로부터 출력될 수 있다. 거동 데이터는 1 이상의 후속 기판의 처리의 제어에 사용하기 위해 이전 기판들의 처리로부터 수집될 수 있다. 거동 데이터는 소정 입력(예를 들어, 기판들의 이전 처리로부터의 데이터)에 기초하여 거동을 예측하는 수학적 모델로부터 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 거동 데이터는 공칭 거동 주위의 또는 이에 인접한 거동들의 범위 또는 세트와 같은 거동들의 범위를 포함한다.

거동 데이터를 사용하여, 디바이스 패턴 피처들의 기판 맵들에 의해 표현된 관심 파라미터에 대한 거동의 예상된 영향이 결정될 수 있다. 예를 들어, 오버레이 및 리소그래피 장치와 관련하여, 예를 들어 오버레이의 관점에서 거동들 중 1 이상에 대한 오버레이의 민감도들(이 민감도들은 시뮬레이션 또는 실험에 의해 결정될 수 있음)에 기초하여 어떤 도즈 오차, 광학 수차, 위치 오차 등이 원인일지가 계산될 수 있다. 그 계산된 오버레이는 복수의 오버레이 기판 맵들로 처리될 수 있으며, 각각의 오버레이 기판 맵은 디바이스 패턴 피처 당이고, 패터닝 공정의 적어도 일부의 거동에 직면하여 어느 하나의 디바이스 패턴 피처가 사양을 벗어나 생성될(예를 들어, 결함이 있을) 가능성이 있는지를 결정한다. 거동의 결과로서 어느 1 이상의 디바이스 패턴 피처가 사양을 벗어나 생성될 가능성이 있는지를 식별하기 위해 임계치가 적용될 수 있다. 간단한 일 예시로서, 특정 디바이스 패턴 피처에 대한 오버레이 기판 맵은 기판의 소정 구역에서 디바이스 패턴 피처가 양의 X 방향에서 2 nm의 오버레이를 갖는 것으로 예상된다는 것을 식별할 수 있고, 디바이스 패턴 피처에 대한 오버레이에 대한 사양이 4 nm로 설정될 수 있다(즉, 4 nm 이하의 오버레이가 이 디바이스 패턴 피처에 적용가능함). 그 후, 실제 또는 예상 거동이 양의 X 방향으로 1 내지 3 nm 오버레이를 야기하는 것으로 결정되는 경우, 이 디바이스 패턴 피처는 기판 맵으로부터의 2 nm 오버레이 + 실제 또는 예상 거동으로부터의 1 내지 3 nm 오버레이가 사양을 벗어나는 디바이스 패턴 피처를 야기할 가능성이 있기 때문에 중요한 것으로 고려될 수 있다. 물론, 상이한 분석이 수행될 수 있다.

1160의 분석의 결과는 파라미터 기판 맵들의 세트(1163)이고, 여기서 각각의 맵은 중대한 디바이스 패턴 피처로서 식별된 각각의 디바이스 패턴 피처에 대한 것이다. 이는 피처들(A, B, C 및 D) 각각에 대한 오버레이(이 예시에서)의 기판 맵들의 세트로서 도 12에 개략적으로 도시되어 있으며, 이들은 각각 이 예시에서 중대한 피처들로서 식별된다. 도 12에서 알 수 있는 바와 같이, 오버레이 기판 맵들 각각은 기판에 걸쳐 그 연계된 디바이스 패턴 피처에 대한 오버레이 벡터들을 나타낸다. 일부 영역들에서 벡터들은 크기가 비교적 커서, 패터닝 공정의 거동에 따라 디바이스 패턴 피처를 중대하게 만든다는 것을 알 수 있다.

이제, 분석(1160)은 중대한 디바이스 패턴 피처들에 대한 것으로 식별된 맵들과 같은 파라미터 기판 맵들에 대한 가중치들을 더 결정할 수 있다. 가중치들은 이루어질 보정을 결정하는 것의 일부로서 제 2 특정 디바이스 패턴 피처에 대한 파라미터 기판 맵에 비해, 제 1 특정 디바이스 패턴 피처에 대한 파라미터 기판 맵을 더 심하게 가중시킬 수 있다. 예를 들어, 실제 또는 예상 거동의 관점에서, 제 1 디바이스 패턴 피처가 제 2 디바이스 패턴 피처보다 사양에서 벗어날 가능성이 더 크고, 사양에서 더 벗어날 것으로 예상되는 등이 결정될 수 있다. 따라서, 제 1 디바이스 패턴 피처에 대한 파라미터 기판 맵은 제 2 디바이스 패턴 피처에 대한 파라미터 기판 맵보다 보정 분석에서 더 심하게 가중될 수 있다. 이에 따라, 1 이상의 가중치(1165)가 생성될 수 있고, 파라미터 기판 맵들의 세트(1163)와 함께 제공될 수 있으며, 여기서 각각의 맵은 중대한 디바이스 패턴 피처로서 식별된 각각의 디바이스 패턴 피처에 대한 것이다.

1170에서, 1 이상의 관심 파라미터 기판 맵에 기초한 패터닝 공정의 적어도 일부의 1 이상의 보정이 결정되며, 각각의 맵은 디바이스 패턴 피처 당이다. 예를 들어, 보정들은 파라미터 기판 맵들의 세트(1163)를 사용하여 계산될 수 있으며, 여기서 각각의 맵은 중대한 디바이스 패턴 피처로서 식별된 각각의 디바이스 패턴 피처에 대한 것이다. 추가적으로 또는 대안적으로, 보정들은 1 이상의 가중치(1165)를 고려할 수 있으며, 예를 들어 a1*F1 + ... + an*Fn과 같은 가중 메트릭이 사용될 수 있으며, 여기서 a는 가중치에 대응하고, F는 특정 디바이스 패턴 피처(예를 들어, 중대한 피처)에 대한 파라미터 기판 맵에 대응하며, n은 디바이스 패턴 피처들의 수이다. 일 실시예에서, 보정들은 패터닝 공정의 적어도 일부의 실제 또는 예상 거동을 고려할 수 있다.

1180에서, 1 이상의 보정은 패터닝 공정에서 사용되는 장치에 의해 적용될 수 있다. 일 실시예에서, 보정들은 장치에서 사용하기 위해 전환/변환될 수 있다. 일 실시예에서, 단계들(1110, 1120, 1150, 1160 및/또는 1170) 중 어느 1 이상의 분석이 1180에서 장치에서 수행될 수 있다.

따라서, 일 실시예에서, 보정이 적어도 기판 맵들에 기초하여 (예를 들어, 가중 방식으로) 결정될 수 있으며, 이는 디바이스 패턴 피처들의 개선된 생성을 산출하기 위해 패터닝 공정 시스템의 1 이상의 보정 메카니즘의 능력들 내에 있다. 예를 들어, 리소그래피 장치의 경우에, 파라미터 기판 맵들은 디바이스 패턴 피처들 중 1 이상의 생성에 대한 보정을 실행하는 리소그래피 장치의 1 이상의 제어 파라미터(예를 들어, 포커스, 도즈, 광학 수차, X, Y 및/또는 Z 위치 등)의 값들을 생성하는 데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 파라미터 기판 맵들은 가장 중대한 디바이스 패턴 피처들에 대한 보정을 타겟으로 하기 위해 디바이스 패턴 피처 가중에 기초하여 리소그래피 장치 패턴 전사 제어를 가능하게 한다.

일 실시예에서, 특정 디바이스 피처에 대한 파라미터 기판 맵은 디자인, 보정 결정 등의 목적들을 위해 상이한 관심 파라미터의 1 이상의 다른 파라미터 기판 맵(이는 디바이스 피처 특정적일 수 있거나 그렇지 않을 수 있음)과 사용될 수 있다. 예를 들어, 오버레이의 기판 맵이 오버레이 보정을 위해 포커스 및/또는 CD의 기판 맵(이 기판 맵은 오버레이 맵의 특정 피처에 대해 특정적일 수 있거나 일반적일 수 있음)과 사용될 수 있다. 예를 들어, 포커스 기판 맵으로부터의 디포커스가 예를 들어 투영 시스템 수차들로 인한 오버레이 시프트의 보정을 위해 정보를 제공할 수 있다.

검토 시, 전산 리소그래피 및 메트롤로지 시뮬레이션의 조합(예를 들어, 풀칩 전산 리소그래피와 메트롤로지 타겟 측정 시뮬레이션의 조합)에 의한 디바이스 패턴 피처 당 관심 파라미터(예를 들어, 오버레이) 기판 맵의 생성을 위해 메트롤로지 타겟 측정들(예를 들어, ADI/AEI 오버레이 측정들) 및 디바이스-상 측정들이 제공된다. 효과적으로, 기판에 걸친 관심 파라미터의 개선된 표현을 제공하기 위한 전산 필드-내 샘플링이 제공된다. 1 이상의 기판 맵을 이용하여, 1 이상의 특정 디바이스 패턴 피처에 대한 관심 파라미터를 개선하는 것을 돕기 위해 1 이상의 기판 맵에 기초하여 패터닝 공정에서 보정이 이루어질 수 있다. 예를 들어, 보정은 리소그래피 장치에서 이루어질 수 있다(예를 들어, 기판의 X 위치, Y 위치, 및/또는 Z 위치의 보정, 광학 수차의 보정, 도즈의 보정 등). 일 실시예에서, 복수의 기판 맵들(각각의 맵은 상이한 디바이스 패턴 피처에 대응함)이 보정을 행하기 위해 가중 조합에서 사용된다. 따라서, 디바이스 패턴 피처-가중 피드백이 패터닝 공정에서 적절한 장치에 제공되어 적절한 보정을 가능하게 할 수 있다.

오버레이 실시예에서, 본 명세서에 설명된 기술은 예를 들어 디바이스 패턴 레이아웃 정보 및 (광학 수차들, 도즈, 스테이지 위치 등과 같은) 패터닝 공정 파라미터들에 기초하여 특정 디바이스 패턴 피처들의 오버레이/패턴 시프트(예를 들어, 정렬)를 예측하기 위해 전산 리소그래피를 사용할 수 있다. 그 후, 메트롤로지 타겟들로부터의 오버레이/정렬 데이터가 선택된 위치들에서 디바이스 패턴 피처들의 예측된 오버레이/정렬을 고정(anchor)하는 데 사용된다. 그 후, 디바이스 패턴 피처 특정적인 조밀한 오버레이/정렬 맵들이 (조밀한 전산 리소그래피로부터의) 예측된 조밀한 오버레이 및 희박한 오버레이/정렬 측정들에 기초하여 생성된다. 디바이스-상 측정들은 희박한 오버레이/정렬 측정들을 예측된 조밀한 오버레이와 상관시키는 데 사용될 수 있다. 이 디바이스 패턴 피처 특정적 맵들을 사용하여, 보정들이 생성될 수 있다. 예를 들어, 중대한 디바이스 패턴 피처들에 대한 맵들이 실제 또는 예상 패터닝 공정 거동에 기초하여 식별되고, 보정에 사용될 수 있다. 또한, (더 중대한 디바이스 패턴 피처들과 같은) 특정 디바이스 패턴 피처들의 타겟팅을 가능하게 하기 위해 소정 맵들에 가중치들이 할당될 수 있다.

이러한 디바이스 패턴 피처 당 관심 파라미터 기판 맵 기술은 1 이상의 이점을 산출할 수 있다. 예를 들어, 이는 측정된 데이터(예를 들어, 메트롤로지 타겟 데이터 및 디바이스-상 측정 데이터)에 의한 검증과 시뮬레이션들로부터 얻을 수 있는 비교적 높은 밀도를 조합함으로써 적용가능한 디바이스 패턴 피처들에 대한 관심 파라미터 정확성 오차들의 감소를 산출할 수 있다. 또한, 이 기술은 공간 정보가 시뮬레이션들에 기초한 외삽을 통해 얻어질 수 있고 파라미터 정보의 더 높은 공간 분해능을 산출할 수 있기 때문에, 제한된 파라미터 측정 샘플링을 사용할 수 있다. 또한, 디바이스 패턴 피처 당 기판 맵은 디바이스 패턴 피처에 의존하여 상이한 처리 핑거프린트들의 분리를 가능하게 한다. 상이한 디바이스 패턴 피처들은 상이한 필드-간 및/또는 필드-내 핑거프린트를 가질 수 있고, 따라서 핑거프린트의 분리는 패터닝 공정 시스템 내의 보정 메카니즘들을 사용하여 오차들의 개선된 타겟팅을 가능하게 한다. 또한, 디바이스 패턴 피처들의 가중 보정이 예를 들어 패터닝 공정 시스템 내의 보정 메카니즘들의 능력들에 적응될 수 있는 더 맞춤된 필드-내 보정들을 가능하게 한다.

일 실시예에서, 메트롤로지 타겟들은 디바이스 패턴 피처들 및 메트롤로지 타겟들을 생성할 때 광학 수차들의 차이들을 감소시키거나 최소화하기 위해 디바이스 패턴 피처들에 근접하여 위치된다. 하지만, 일 실시예에서, 시뮬레이션들은 적절한 메트롤로지 타겟 선택 및 민감도 분석에 의해 여하한의 차이들을 "브리징(bridge)"하는 데 사용될 수 있다. 결과로서, 디바이스 패턴 피처들의 거동을 예측하기 위해 더 적은 메트롤로지 타겟들이 필요할 수 있다.

일 실시예에서, 전산 메트롤로지 시뮬레이션은 소정 디바이스 패턴 피처들의 거동을 향해 최적화되는 메트롤로지 타겟들을 디자인하는 데 사용될 수 있다. 즉, 그 타겟들로부터 측정된 관심 파라미터가 중대한 디바이스 패턴 피처들과 같이 다른 디바이스 패턴 피처들에 비해 소정 디바이스 패턴 피처들을 매우(예를 들어, 대부분) 나타내도록 소정 메트롤로지 타겟들의 피치, 세분화 등이 선택될 수 있다. 따라서, 디바이스 패턴 피처는 여러 가지 상이한 메트롤로지 타겟 타입들을 가질 수 있고, 상이한 메트롤로지 타겟 타입들은 다른 디바이스 패턴 피처들보다 1 이상의 소정 디바이스 패턴 피처들을 더 나타낸다.

일 실시예에서, 디바이스-상 측정은 전산 리소그래피의 정확도를 검증하고 및/또는 전산 리소그래피 모델을 캘리브레이션하는 데 사용될 수 있다.

본 명세서의 방법들의 결과들[또는 본 명세서의 방법들의 결과들로부터 도출된 또 다른 결과(예를 들어, 결함 예측)]은 패터닝 공정에서의 프로세스 또는 그 안의 장치의 제어, 패터닝 공정에 의해 생성되는 기판들의 모니터링, 패터닝 공정의 프로세스 또는 장치의 디자인 등을 포함하는 다양한 목적들을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 결과들 또는 그로부터 도출된 또 다른 결과는 기판의 추가 처리를 위해 또는 또 다른 기판의 처리를 위해 패터닝 공정의 장치 또는 프로세스를 변경하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 결과들은 결함을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 결함의 예측이, 예를 들어 영향을 받은 영역을 검사하도록 메트롤로지 툴을 제어하고, 및/또는 기판의 추가 처리를 위해 또는 또 다른 기판의 처리를 위해 패터닝 공정의 장치 또는 프로세스를 변경하는 데 사용될 수 있다. 또한, 결과들은 예를 들어 리소그래피 장치의 보정을 위한 도즈 레시피를 도출하고, 패터닝 디바이스 및 그 패턴의 디자인, 프로세스의 셋업 등을 가능하게 함으로써 패터닝 공정을 디자인하는 데 사용될 수 있다. 또한, 결과들은 모델 캘리브레이션, 예를 들어 광 근접 보정 모델, 소스-마스크 최적화 모델, 리소그래피 제조 체크 모델, 레지스트 모델, 이미징 모델, 측정 모델(예를 들어, 측정 프로세스의 모델들) 등의 캘리브레이션에 사용될 수 있다. 결과들은 다양한 목적을 위해 사용될 수 있는 공정의 1 이상의 변수(예를 들어, 최적 노광 및/또는 최적 도즈)를 결정하는 데 사용될 수 있다. 이해하는 바와 같이, 많은 다른 사용예들이 존재할 수 있다.

패터닝 공정의 부분들을 모델링 및/또는 시뮬레이션하는 예시적인 흐름도가 도 13에 예시된다. 이해하는 바와 같이, 모델들은 상이한 패터닝 공정을 나타낼 수 있으며, 아래에서 설명되는 모델들을 모두 포함할 필요는 없다. 소스 모델(1200)이 패터닝 디바이스의 조명의 광학적 특성들(방사선 세기 분포, 대역폭 및/또는 위상 분포를 포함함)을 나타낸다. 소스 모델(1200)은 개구수 세팅들, 조명 시그마(σ) 세팅들 및 여하한의 특정 조명 형상(예를 들어, 환형, 쿼드러폴, 다이폴 등과 같은 오프-액시스 방사선 형상)을 포함(이에 제한되지는 않음)하는 조명의 광학적 특성들을 나타낼 수 있으며, 여기서 σ(또는 시그마)는 일루미네이터의 외반경 크기이다.

투영 광학기 모델(1210)이 투영 광학기의 광학적 특성들(투영 광학기에 의해 야기되는 방사선 세기 분포 및/또는 위상 분포에 대한 변화들을 포함함)을 나타낸다. 투영 광학기 모델(1210)은 수차, 왜곡, 1 이상의 굴절률, 1 이상의 물리적 크기, 1 이상의 물리적 치수 등을 포함하는 투영 광학기의 광학적 특성들을 나타낼 수 있다.

패터닝 디바이스/디자인 레이아웃 모델 모듈(1220)은 패터닝 디바이스의 패턴 내에 디자인 피처들이 어떻게 레이아웃되는지를 포착하고, 예를 들어 그 전문이 인용참조되는 미국 특허 제 7,587,704호에서 설명되는 바와 같은 패터닝 디바이스의 상세한 물리적 속성들의 표현을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 패터닝 디바이스/디자인 레이아웃 모델 모듈(1220)은 패터닝 디바이스에 의해 형성되는, 또는 패터닝 디바이스 상의 피처들의 일 구성을 나타내는 디자인 레이아웃(예를 들어, 집적 회로, 메모리, 전자 디바이스 등의 피처에 대응하는 디바이스 디자인 레이아웃)의 광학적 특성들(주어진 디자인 레이아웃에 의해 야기되는 방사선 세기 분포 및/또는 위상 분포에 대한 변화들을 포함함)을 나타낸다. 리소그래피 투영 장치에서 사용되는 패터닝 디바이스는 바뀔 수 있기 때문에, 패터닝 디바이스의 광학적 속성들을 적어도 조명 및 투영 광학기를 포함한 리소그래피 투영 장치의 나머지의 광학적 속성들과 분리하는 것이 바람직하다. 흔히 시뮬레이션의 목적은, 예를 들어 이후 디바이스 디자인과 비교될 수 있는 에지 배치 및 CD를 정확히 예측하는 것이다. 디바이스 디자인은 일반적으로 OPC-전 패터닝 디바이스 레이아웃으로서 정의되며, GDSII 또는 OASIS와 같은 표준화된 디지털 파일 포맷으로 제공될 것이다.

에어리얼 이미지(1230)가 소스 모델(1200), 투영 광학기 모델(1210) 및 패터닝 디바이스/디자인 레이아웃 모델(1220)로부터 시뮬레이션될 수 있다. 에어리얼 이미지(AI)는 기판 레벨에서의 방사선 세기 분포이다. 리소그래피 투영 장치의 광학적 속성들(예를 들어, 조명, 패터닝 디바이스 및 투영 광학기의 속성들)이 에어리얼 이미지를 좌우한다.

기판 상의 레지스트 층이 에어리얼 이미지에 의해 노광되고, 에어리얼 이미지는 그 안에 잠재적인 "레지스트 이미지"(RI)로서 레지스트 층으로 전사된다. 레지스트 이미지(RI)는 레지스트 층에서 레지스트의 용해도(solubility)의 공간 분포로서 정의될 수 있다. 레지스트 모델(1240)을 이용하여 에어리얼 이미지(1230)로부터 레지스트 이미지(1250)가 시뮬레이션될 수 있다. 레지스트 모델은 에어리얼 이미지로부터 레지스트 이미지를 계산하기 위해 사용될 수 있으며, 이 예시는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조되는 미국 특허 출원 공개공보 US 2009-0157360호에서 찾아볼 수 있다. 레지스트 모델은 통상적으로 레지스트 노광, 노광후 베이크(PEB) 및 현상 시 일어나는 화학 공정들의 효과들을 설명하여, 예를 들어 기판 상에 형성되는 레지스트 피처들의 윤곽들을 예측하고, 따라서 이는 통상적으로 이러한 레지스트 층의 속성들(예를 들어, 노광, 노광후 베이크 및 현상 시 일어나는 화학 공정들의 효과들)에만 관련된다. 일 실시예에서, 레지스트 층의 광학적 속성들, 예를 들어 굴절률, 필름 두께, 전파 및 편광 효과들은 투영 광학기 모델(1210)의 일부로서 포착될 수 있다.

따라서, 일반적으로, 광학 및 레지스트 모델 간의 연결은 레지스트 층 내의 시뮬레이션된 에어리얼 이미지 세기이며, 이는 기판 상으로의 방사선의 투영, 레지스트 계면에서의 굴절 및 레지스트 필름 스택에서의 다수 반사들로부터 발생한다. 방사선 세기 분포(에어리얼 이미지 세기)는 입사 에너지의 흡수에 의해 잠재적인 "레지스트 이미지"로 바뀌고, 이는 확산 과정 및 다양한 로딩 효과들에 의해 더 수정된다. 풀칩 적용들을 위해 충분히 빠른 효율적인 시뮬레이션 방법들이 2-차원 에어리얼(및 레지스트) 이미지에 의해 레지스트 스택에서 현실적인 3-차원 세기 분포를 근사시킨다.

일 실시예에서, 레지스트 이미지는 패턴 전사-후 공정 모델 모듈(1260)로의 입력으로서 사용될 수 있다. 패턴 전사-후 공정 모델(1260)은 1 이상의 레지스트 현상-후 공정들(예를 들어, 에칭, 현상 등)의 성능을 정의한다.

패터닝 공정의 시뮬레이션은, 예를 들어 레지스트 및/또는 에칭된 이미지 내의 윤곽, CD, 에지 배치(예를 들어, 에지 배치 오차) 등을 예측할 수 있다. 따라서, 시뮬레이션의 목적은 예를 들어 프린트된 패턴의 에지 배치, 및/또는 에어리얼 이미지 세기 기울기, 및/또는 CD 등을 정확히 예측하는 것이다. 이 값들은, 예를 들어 패터닝 공정을 보장하고, 결함이 발생할 것으로 예측되는 곳을 식별하는 등을 위해 의도된 디자인과 비교될 수 있다. 의도된 디자인은 일반적으로 OPC-전 디자인 레이아웃으로서 정의되며, 이는 GDSII 또는 OASIS와 같은 표준화된 디지털 파일 포맷 또는 다른 파일 포맷으로 제공될 수 있다.

따라서, 모델 공식화는 전체 공정의 알려진 물리학 및 화학적 성질의 전부는 아니더라도 대부분을 설명하고, 모델 파라미터들 각각은 바람직하게는 별개의 물리적 또는 화학적 효과에 대응한다. 따라서, 모델 공식화는 모델이 전체 제조 공정을 시뮬레이션하는 데 얼마나 잘 사용될 수 있는지에 대한 상한을 설정한다.

메트롤로지 공정을 모델링 및/또는 시뮬레이션하는 예시적인 흐름도가 도 14에 예시된다. 이해하는 바와 같이, 다음 모델들은 상이한 메트롤로지 공정을 나타낼 수 있으며, 아래에서 설명되는 모델들을 모두 포함할 필요는 없다(예를 들어, 일부가 조합될 수 있음). 소스 모델(1300)이 메트롤로지 타겟의 조명의 광학적 특성들(방사선 세기 분포, 방사선 파장, 편광 등을 포함함)을 나타낸다. 소스 모델(1300)은 파장, 편광, 조명 시그마(σ) 세팅들[여기서, σ(또는 시그마)는 일루미네이터에서의 조명의 반경 크기임], 여하한의 특정 조명 형상(예를 들어, 환형, 쿼드러폴, 다이폴 등과 같은 오프-액시스 방사선 형상) 등을 포함(이에 제한되지는 않음)하는 조명의 광학적 특성들을 나타낼 수 있다.

메트롤로지 광학기 모델(1310)이 메트롤로지 광학기의 광학적 특성들(메트롤로지 광학기에 의해 야기되는 방사선 세기 분포 및/또는 위상 분포에 대한 변화들을 포함함)을 나타낸다. 메트롤로지 광학기 모델(1310)은 메트롤로지 광학기에 의한 메트롤로지 타겟의 조명의 광학적 특성들, 및 메트롤로지 타겟으로부터 메트롤로지 장치 검출기를 향하는 전향된 방사선의 전달의 광학적 특성들을 나타낼 수 있다. 메트롤로지 광학기 모델은 수차, 왜곡, 1 이상의 굴절률, 1 이상의 물리적 크기, 1 이상의 물리적 치수 등을 포함하는, 타겟의 조명 및 메트롤로지 타겟으로부터 검출기를 향하는 전향된 방사선의 전달을 수반하는 다양한 특성들을 나타낼 수 있다.

메트롤로지 타겟 모델(1320)이 메트롤로지 타겟에 의해 전향되는 조명의 광학적 특성들(메트롤로지 타겟에 의해 야기되는 조명 방사선 세기 분포 및/또는 위상 분포에 대한 변화들을 포함함)을 나타낼 수 있다. 따라서, 메트롤로지 타겟 모델(1320)은 메트롤로지 타겟에 의한 조명 방사선의 전향된 방사선으로의 전환을 모델링할 수 있다. 따라서, 메트롤로지 타겟 모델은 메트롤로지 타겟으로부터의 전향된 방사선의 결과적인 조명 분포를 시뮬레이션할 수 있다. 메트롤로지 타겟 모델은 1 이상의 굴절률, 메트롤로지의 1 이상의 물리적 크기, 메트롤로지 타겟의 물리적 레이아웃 등을 포함하는, 타겟의 조명 및 메트롤로지로부터의 전향된 방사선의 생성을 수반하는 다양한 특성들을 나타낼 수 있다. 사용되는 메트롤로지 타겟은 바뀔 수 있기 때문에, 메트롤로지 타겟의 광학적 속성들을 적어도 조명 및 투영 광학기 및 검출기를 포함한 메트롤로지 장치의 나머지의 광학적 속성들과 분리하는 것이 바람직하다. 흔히 시뮬레이션의 목적은, 예를 들어 이후 오버레이, CD, 포커스 등과 같은 패터닝 공정의 관심 파라미터를 도출하는 데 사용될 수 있는 세기, 위상 등을 정확히 예측하는 것이다.

퓨필 또는 에어리얼 이미지(1330)가 소스 모델(1300), 메트롤로지 광학기 모델(1310) 및 메트롤로지 타겟 모델(1320)로부터 시뮬레이션될 수 있다. 퓨필 또는 에어리얼 이미지는 검출기 레벨에서의 방사선 세기 분포이다. 메트롤로지 광학기 및 메트롤로지 타겟의 광학적 속성들(예를 들어, 조명, 메트롤로지 타겟 및 메트롤로지 광학기의 속성들)이 퓨필 또는 에어리얼 이미지를 좌우한다.

메트롤로지 장치의 검출기가 퓨필 또는 에어리얼 이미지에 노출되고, 퓨필 또는 에어리얼 이미지의 1 이상의 광학적 속성(예를 들어, 세기, 위상 등)을 검출한다. 검출 모델 모듈(1320)이 메트롤로지 장치의 검출기에 의해 메트롤로지 광학기로부터의 방사선이 어떻게 검출되는지를 나타낸다. 검출 모델은 검출기가 퓨필 또는 에어리얼 이미지를 어떻게 검출하는지를 설명할 수 있고, 신호 대 잡음, 검출기 상의 입사 방사선에 대한 민감도 등을 포함할 수 있다. 따라서, 일반적으로, 메트롤로지 광학기 모델과 검출기 모델 간의 연결은 시뮬레이션된 퓨필 또는 에어리얼 이미지이며, 이는 광학기에 의한 메트롤로지 타겟의 조명, 타겟에 의한 방사선의 전향 및 검출기들로의 전향된 방사선의 전달로부터 발생한다. 방사선 분포(퓨필 또는 에어리얼 이미지)는 검출기 상의 입사 에너지의 흡수에 의해 검출 신호로 바뀐다.

메트롤로지 공정의 시뮬레이션은, 예를 들어 검출기에서의 공간 세기 신호, 공간 위상 신호 등, 또는 퓨필 또는 에어리얼 이미지의 검출기에 의한 검출에 기초한 오버레이, CD 등의 값과 같은 검출 시스템으로부터의 다른 계산된 값들을 예측할 수 있다. 따라서, 시뮬레이션의 목적은 예를 들어 메트롤로지 타겟에 대응하는 검출기 신호들 또는 오버레이, CD와 같은 도출된 값들을 정확히 예측하는 것이다. 이 값들은, 예를 들어 패터닝 공정을 보장하고, 결함이 발생할 것으로 예측되는 곳을 식별하는 등을 위해 의도된 디자인 값과 비교될 수 있다.

따라서, 모델 공식화는 전체 메트롤로지 공정의 알려진 물리학 및 화학적 성질의 전부는 아니더라도 대부분을 설명하고, 모델 파라미터들 각각은 바람직하게는 메트롤로지 공정에서의 별개의 물리적 및/또는 화학적 효과에 대응한다.

앞서 설명된 바와 같이, 마스크와 같은 패터닝 디바이스는 마스크 패턴을 기판(이하 마스크 기판과 마스크 패턴이 전사되는 기판을 더 잘 구별하기 위해 웨이퍼라고 함)에 전사하는 패터닝 공정에서 널리 사용된다. 패터닝 디바이스는 일반적으로 논의를 위해 이하 마스크라고 칭해지며, 본 발명의 여하한의 실시형태를 제한하지 않는다. 또한, 패터닝 디바이스를 제조하기 위해 사용되는 장치는 패터닝 디바이스 장치 또는 마스크 툴이라고 칭해진다. 마스크 제조 공정은 패터닝 공정과 유사할 수 있으며, 여기서 패턴 형성 장치(예를 들어, e-빔 리소그래피)를 통해 마스크 기판에 원하는 패턴이 전사된다. 마스크 기판은 예를 들어 유리 또는 석영 플레이트로 만들어질 수 있으며, 이는 크롬에 원하는 패턴을 전사하기 위해 크롬 및/또는 레지스트로 코팅될 수 있다. 후속하여, 현상 후 공정이 수행되어, 앞서 논의된 웨이퍼 패터닝 공정에서 사용될 수 있는 최종 마스크("마스크" 또는 "패터닝 디바이스"라고 칭함)를 생성할 수 있다.

마스크 제조 공정은 (패터닝 디바이스를 제조하는 데 사용되는) 마스크 형성 툴 또는 패터닝 디바이스 장치 오차들 또는 기판, 흡수재, 레지스트 등에서의 결함들로 인해 발생하는 결함, 또는 핫스폿 또는 공정 윈도우 제한 패턴을 야기할 수 있다. 웨이퍼 패터닝 디바이스 상의, 또는 이에 의해 제공되는 다양한 웨이퍼 패턴들은 상이한 공정 윈도우들, 즉 패턴이 사양 내에서 생성될 처리 변수들의 공간을 가질 수 있다. 잠재적인 시스템적 결함들과 관련되는 패턴 사양들의 예시들은 네킹, 라인 풀백, 라인 시닝, CD, 에지 배치, 레지스트 최상부 손실, 레지스트 언더컷 및/또는 브리징에 대한 체크를 포함한다. 패터닝 디바이스 또는 그 영역 상의 모든 패턴들의 공정 윈도우는 각각의 개별적인 패턴의 공정 윈도우들을 병합(예를 들어, 오버랩)함으로써 얻어질 수 있다. 모든 패턴들의 공정 윈도우의 경계는 개별적인 패턴들 중 일부의 공정 윈도우들의 경계들을 포함한다. 다시 말하면, 이 개별적인 패턴들이 모든 패턴들의 공정 윈도우를 제한한다. 이 패턴들은 "핫스폿들"이라고 칭해질 수 있다. 일 실시예에서, 핫스폿과 연계된 웨이퍼들 상의 위치들은 핫스폿 위치들(또는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들)이라고 칭해질 수 있으며, 이러한 위치들은 예를 들어 리소그래피 공정 모델들(예를 들어, 광학기 모델, 레지스트 모델 등)의 시뮬레이션을 통해 패터닝 디바이스 상의 대응하는 위치들로 전환될 수 있다.

통상적으로, 마스크는 패터닝 공정에서 여러 번 사용되어 수천 또는 심지어 수백만의 웨이퍼들을 생성한다. 웨이퍼 상에 복잡한 패턴들을 생성하기 위해 하나보다 많은 마스크가 사용될 수 있다. 이러한 것으로서, 마스크는 매우 정확하여야 한다. 하지만, 마스크 기판 상에 패터닝하는 공정 자체가 마스크에 부정확성 및/또는 결함을 도입할 수 있다. 이러한 부정확성 및/또는 결함은, 예를 들어 패턴 형상, 마스크 상의 위치, 및/또는 패턴의 임계 치수에 있을 수 있다. 이 결함들은 패터닝 공정 동안 웨이퍼 상으로 전사되어, 우수한 웨이퍼들(예를 들어, 원하는 CD 값들, 수율, 또는 다른 품질 메트릭과 같은 품질 요건들을 만족시키는 프린트된 웨이퍼들)의 열악한 또는 0의 수율 및 감소된 출력을 유도할 수 있다. 따라서, 마스크 검사에 의해, 마스크 상의 의도된 패터닝으로부터의 소정 허용가능한 편차들이 패터닝 공정의 노광 단계에 피드포워드하도록 가능한 한 완전히 매핑되어야 하며, 따라서 적절한 보정들이 패턴 전사 공정 동안에 적용될 수 있다. 마스크 검사의 성공은 포착률(즉, 발견되는 결함들의 비율)에 의해 반영될 수 있다. 하지만, 마스크 검사는 (예를 들어, 비용 및/또는 시간에 관하여) 스루풋 의존적이며, 이러한 것으로서 전체 검사가 바람직하지 않을 수 있다; 패터닝 공정의 증가된 스루풋을 위해 철저하고 빠른 검사가 바람직하다.

마스크 검사를 향상시키기 위해, 마스크 상의 패턴의 측정들이 Yieldstar 및 Hermes Microvision(HMI) 툴들과 같은 웨이퍼 상의 측정들을 위해 사용되는 장치를 사용하여 수행될 수 있다. 또한, 마스크 상에서 다중 메트롤로지, 예를 들어 이미지 배치/정합, 결함 검사, 결함 검토, 측벽 각도 및 패턴 높이를 포함한 CD 메트롤로지가 가능하다. 소정 경우들에서, (다수 벤더들로부터의) 다수의 메트롤로지 장치들이 메트롤로지 데이터를 얻는 데 사용될 수 있다. 이 마스크 메트롤로지 데이터 중 하나 또는 조합이 고속 마스크 결함 측정들 또는 검출에 사용될 수 있고, 및/또는 마스크 결함들은 웨이퍼 패터닝 공정의 노광 단계에서 스캐너 보정들을 행하기 위해 더 사용될 수 있다. 다음 방법들은 마스크 상의 결함 위치들을 신속하게 및 효과적으로 식별하기 위한 가이드 마스크 검사를 제공하도록 개시된다.

도 15는 일 실시예에 따른 마스크 툴 데이터를 사용한 가이드 마스크 검사를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다. 이 방법에서는, 마스크 제조 공정에 관한 마스크 툴 데이터(1602)가 얻어질 수 있다. 마스크 툴(예를 들어, e-빔 또는 광학 마스크 리소그래피 장치)은 마스크를 제조하는 데 사용되는 툴을 지칭한다. 마스크 툴 데이터는, 예를 들어 패턴 배치 기록, 기판 높이 맵, 빔 방향, 세기 패턴 도즈 기록, 및 마스크 툴로부터 얻어지는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 패터닝 디바이스는 패터닝 제조 공정 동안 하나 또는 다수 단계들에서 웨이퍼에 전사되는 디자인 패턴들 또는 수정된 디자인 패턴들(예를 들어, OPC 보정된 디자인 패턴들)을 포함한다.

마스크 툴 데이터(1602)에 기초하여, 예를 들어 모델링 또는 시뮬레이션에 의해 관심 파라미터(예를 들어, 포커스, CD 등)에 관련된 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 기판 맵(1604)이 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 마스크 툴 데이터(1602)는 도 13에 예시된 패터닝 공정과 유사할 수 있는 패터닝 디바이스 제조 공정에 관련된 모델링 및/또는 시뮬레이션에 입력될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 모델링 및/또는 시뮬레이션은 패터닝 디바이스 형성 장치의 투영 광학기 모델, 소스 모델로부터 시뮬레이션될 수 있는 에어리얼 이미지 모델, 레지스트 모델을 사용하여 에어리얼 이미지 모델로부터 시뮬레이션될 수 있는 레지스트 이미지 모델을 포함하는 몇몇 모델들의 실행을 포함한다. 따라서, 일반적으로, 광학 및 레지스트 모델 간의 연결은 레지스트 층 내의 시뮬레이션된 에어리얼 이미지 세기이며, 이는 패터닝 디바이스 기판 상으로의 방사선의 투영, 레지스트 계면에서의 굴절 및 레지스트 필름 스택에서의 다수 반사들로부터 발생한다. 따라서, 패터닝 디바이스 기판 맵(1604)은 패터닝 디바이스 기판에 걸친 마스크 툴의 1 이상의 변수(예를 들어, 빔 방향, 세기, 포커스 등)의 기여의 예측된 공간 분포를 나타낸다.

패터닝 디바이스 기판 맵(1604)에 기초하여, 패터닝 디바이스에 대응하는 1 이상의 핫스폿 위치(1606)가 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 핫스폿 위치들은 예를 들어 의도된 패턴과 패터닝 공정 후에 얻어진 패턴 사이의 비교를 수반할 수 있는 패턴 충실도 분석에 기초하여 모델링 및/또는 시뮬레이션에 의해 식별될 수 있다. 예를 들어, 패턴 충실도는 오버레이 오차, 패턴의 에지 배치 오차에 대한 검사를 수반하여, 디자인 의도로부터의 형상의 편차, 네킹, 라인 풀백, 또는 디자인 의도와 관련된 다른 파라미터들을 결정할 수 있다. 그 후, 핫스폿 위치들은 예를 들어 패턴들의 비교적 높은 에지 배치 오차들 또는 오버레이 오차들을 갖는 패터닝 디바이스에 대응하는 위치들일 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 패터닝 공정의 시뮬레이션은 예를 들어 레지스트 및/또는 에칭된 이미지에서의 윤곽, CD, 에지 배치(예를 들어, 에지 배치 오차) 등을 예측할 수 있다. 따라서, 시뮬레이션의 목적은 예를 들어 프린트된 패턴의 에지 배치, 및/또는 에어리얼 이미지 세기 기울기, 및/또는 CD 등을 정확히 예측하는 것일 수 있다. 이 값들은 의도된 디자인 및/또는 의도된 디자인에 기초하여 얻어질 수 있는 관심 파라미터들의 벤치마크 맵과 비교될 수 있다. 의도된 디자인은 일반적으로 OPC-전 디자인 레이아웃으로서 정의되며, 이는 GDSII 또는 OASIS와 같은 표준화된 디지털 파일 포맷 또는 다른 파일 포맷으로 제공될 수 있다.

프로세스 1610에서, 핫스폿 위치들에 기초하여, 패터닝 디바이스 검사 장치가 결함 검사를 위해 핫스폿 위치들(1606)로 안내될 수 있다. 패터닝 디바이스 검사 장치는, 예를 들어 도 1 내지 도 4에 대해 논의된 바와 같이 안내되고 작동될 수 있다. 패터닝 디바이스 검사 장치의 안내(guiding)는 피처의 중요도(criticality), 및/또는 특정 위치에서의 결함 생성을 향하는 세기, 도즈, 빔 방향의 기여에 기초한 핫스폿 위치들의 랭킹(ranking)을 포함할 수 있다. 핫스폿 위치들의 총 수는 예를 들어 전체 패터닝 디바이스 기판 영역의 대략 50 % 미만을 커버할 수 있고, 따라서 가이드 패터닝 디바이스 검사는 빠르고 효율적이어서 증가된 스루풋 및/또는 수율을 유도할 수 있다. 일 실시예에서, 다수의 핫스폿들이 검출되는 경우, 이는 패터닝 디바이스가 예를 들어 교체되어야 하거나, 더 우수한 피처 분해능 또는 더 우수한 마스크 툴 세팅을 갖는 새로운 패터닝 디바이스가 식별되어야 함을 나타낼 수 있다.

도 16은 일 실시예에 따른 패터닝 디바이스 관련 데이터를 사용한 가이드 패터닝 디바이스 검사를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다. 이 방법에서, 패터닝된 패터닝 디바이스가 측정될 수 있고, 및/또는 측정된 데이터는 패터닝 디바이스 메트롤로지 장치, 예를 들어 Yieldstar로부터 얻어질 수 있다. 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터(1702)는, 예를 들어 패터닝 디바이스 상의 패턴의 임계 치수 데이터, 측벽 각도 데이터, 및 두께 데이터를 포함할 수 있다. 패터닝 디바이스 메트롤로지는 격리된 위치들에서 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 패터닝 디바이스 메트롤로지는 전체 패터닝 디바이스 기판 상에서 수행될 수 있다.

또한, 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터(1702)에 기초하여, 관심 파라미터(예를 들어, 포커스, CD 등)의 패터닝 디바이스 기판 맵(1704)이 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다. 패터닝 디바이스 기판 맵(1704)은 패터닝 디바이스 기판에 걸친 상이한 측정들의 공간 분포를 나타낸다. 예를 들어, 패턴의 특정 피처들(예를 들어, 접촉홀들)에 관련된 소정 위치에서 얻어지는 메트롤로지 데이터가, 패터닝 변수(예를 들어, 세기, 빔 방향 등)의 유사한 값들로 노광될 수 있는 유사한 피처들을 갖는 패터닝 디바이스 기판에 걸친 다른 위치에 적용될 수 있다. 이러한 패터닝 디바이스 기판 맵(1704)은 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터를 사용하여 모델링 및/또는 시뮬레이션에 의해 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 패터닝 디바이스 기판 맵(1604)이 예를 들어 모델링 및/또는 시뮬레이션에 의해 메트롤로지 데이터(1702)와 조합되어, 패터닝 디바이스 기판 맵(1704)을 얻을/생성할 수 있다.

패터닝 디바이스 기판 맵(1704)에 기초하여, 1 이상의 핫스폿 위치(1706)가 예를 들어 도 16을 참조하여 앞서 논의된 바와 같이, 패턴 충실도 분석을 사용하여 전체 패터닝 디바이스 기판에 대응하여 예측될 수 있다.

프로세스 1710에서, 핫스폿 위치들에 기초하여, 패터닝 디바이스 검사 장치(예를 들어, HMI)가 결함 검사를 위해 핫스폿 위치들(1706)로 안내될 수 있다. 예를 들어, 패터닝 디바이스 검사 장치의 안내는 피처의 중요도, 및/또는 특정 위치에서의 결함 생성을 향하는 세기, 도즈, 빔 방향의 기여에 기초한 핫스폿 위치들의 랭킹을 포함할 수 있다. 핫스폿 위치들의 총 수는 예를 들어 전체 패터닝 디바이스 기판 영역의 대략 50 % 미만을 커버할 수 있고, 따라서 가이드 패터닝 디바이스 검사는 빠르고 효율적이어서 증가된 스루풋 및/또는 수율을 유도할 수 있다. 일 실시예에서, 다수의 핫스폿들이 검출되는 경우, 이는 패터닝 디바이스가 예를 들어 교체되어야 하거나, 더 우수한 피처 분해능 또는 더 우수한 마스크 툴 세팅을 갖는 새로운 패터닝 디바이스가 식별되어야 함을 나타낼 수 있다.

도 17은 일 실시예에 따른 패터닝 디바이스 관련 데이터를 사용한 가이드 패터닝 디바이스 검사를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다. 이 방법에서, 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터(1702) 및 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵(1704)은 도 16을 참조하여 앞서 논의된 바와 같이 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다.

또한, 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 결함 맵(1806)이 예를 들어 HMI와 같은 패터닝 디바이스 검사 장치에 의해 수행되는 측정들로부터 얻어질 수 있다. 패터닝 디바이스 결함 맵(1806)의 일 예시는 도 18b에 예시된 바와 같이, 결함 위치 및/또는 패터닝 디바이스 기판 상의 격리된 위치들에서 측정된 핫스폿 위치들을 포함할 수 있다.

프로세스 1810에서, 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터(1702) 및 패터닝 디바이스 기판 맵(1704) 및 패터닝 디바이스 결함 맵(1806)은 전체 패터닝 디바이스 기판에 걸쳐 공간적으로 분포된 핫스폿 위치들(1812)을 예측하기 위해 상관될 수 있다. 핫스폿 위치들(1812)의 예측은 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터(1702)(예를 들어, 빔 방향, 높이 맵, 세기, 포커스 등)를 고려하는 모델링 및/또는 시뮬레이션에 기초할 수 있으며, 패터닝 디바이스 결함 맵(1806)에서 식별된 결함들 및 그 위치들과 메트롤로지 데이터(1702)의 (예를 들어, 선형 회귀 분석과 같은 통계적 모델링에 의한) 관계를 확립한다. 관계에 기초하여, 모델/시뮬레이션은 패터닝 디바이스의 다른 위치들(즉, 예를 들어 HMI 장치에 의해 결함들이 측정되지 않은 위치들) 상의 결함의 발생을 더 예측할 수 있다. 핫스폿 예측에 패터닝 디바이스 결함 맵을 포함시키는 것이 결함 데이터 없는 핫스폿 예측에 비해 더 정확한 결과들을 제공할 수 있다는 것을 이해할 수 있다.

프로세스 1814에서, 핫스폿 위치들(1812)에 기초하여, 패터닝 디바이스 검사 장치가 결함 검사를 위해 핫스폿 위치들(1812)로 안내될 수 있다. 예를 들어, 패터닝 디바이스 검사 장치의 안내는 피처의 중요도, 및/또는 특정 위치에서의 결함 생성을 향하는 세기, 도즈, 빔 방향의 기여에 기초한 핫스폿 위치들의 랭킹을 포함할 수 있다. 핫스폿 위치들의 총 수는 예를 들어 전체 패터닝 디바이스 기판 영역의 대략 50 % 미만을 커버할 수 있고, 따라서 가이드 패터닝 디바이스 검사는 빠르고 효율적이어서 증가된 스루풋 및/또는 수율을 유도할 수 있다. 일 실시예에서, 다수의 핫스폿들이 검출되는 경우, 이는 패터닝 디바이스가 예를 들어 교체되어야 하거나, 더 우수한 피처 분해능 또는 더 우수한 마스크 툴 세팅을 갖는 새로운 패터닝 디바이스가 식별되어야 함을 나타낼 수 있다.

도 18a는 일 실시예에 따른 패터닝 디바이스 관련 데이터를 사용한 가이드 패터닝 디바이스 검사를 위한 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸다. 이 방법에서, 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터(1702) 및 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵(1704)은 도 17을 참조하여 앞서 논의된 바와 같이 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다. 또한, 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 결함 맵(1806)은 도 17을 참조하여 앞서 논의된 바와 같이 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다.

또한, 관심 파라미터(예를 들어, 포커스, CD 등)에 관련된 패터닝 디바이스의 벤치마크 맵(1908)이 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다. 벤치마크 맵(1908)은 웨이퍼 상에 패턴들을 전사하는 데 사용될 수 있는 패터닝 디바이스 상에 임프린트될 의도된 디자인 패턴 또는 수정된 디자인 패턴(예를 들어, OPC 기반 수정 또는 보정을 포함함)에 관련된다.

프로세스 1910에서, 패터닝 디바이스 기판 맵(1704) 및 패터닝 디바이스 결함 맵(1806)의 조합된 맵과 벤치마크 맵(1908)의 비교에 기초하여 웨이퍼 레벨 보정(1912)을 결정한다. 웨이퍼 레벨 보정(1912)은, 예를 들어 데이터(1702), 맵(1704 및 1806)을 사용하여 식별되는 핫스폿 위치들 또는 결함들과 관련될 수 있다. 따라서, 패터닝 디바이스 내의 결함들이 웨이퍼의 패터닝 공정 동안 적어도 부분적으로 보상되어, 결국 웨이퍼 패터닝 공정의 수율을 개선할 수 있다.

도 18b는 일 실시예에 따른 도 16, 도 17 및 도 18a의 방법에서 사용되는 예시적인 데이터이다. 앞선 방법들에서 사용되는 데이터는 패터닝 디바이스 결함 맵(1952)[패터닝 디바이스 결함 맵(1806)의 일 예시임], 임계 치수 균일성 맵(1954), 패터닝 디바이스 기판 맵(1956)[패터닝 디바이스 기판 맵(1704)의 일 예시임]을 생성하는 데 더 사용될 수 있는, 임계 치수, 측벽 각도, 및 높이 맵을 측정하는 Yieldstar와 같은 메트롤로지 장치로부터의 패터닝 디바이스 측정들, 및 벤치마크 맵(1958)[벤치마크 맵(1908)의 일 예시임]을 포함할 수 있다.

패터닝 디바이스 결함 맵(1952)은 HMI와 같은 패터닝 디바이스 검사 장치로부터의 측정들로부터 얻어지고, 및/또는 생성될 수 있다. 패터닝 디바이스 결함 맵(1952)은 핫스폿들(HS1 및 HS2)을 식별할 수 있다. 이 핫스폿들(HS1 및 HS2)은 메트롤로지 장치의 국부화된 측정들에 기초할 수 있지만, 측정들이 수행되지 않을 수 있는 위치들에 더 많은 핫스폿들이 존재할 수 있다. 일 실시예에서, 핫스폿들은 예를 들어 기준 패턴(예를 들어, 의도된 디자인)과 측정들(예를 들어, CD, 측벽 각도 등)을 비교하는 패턴 충실도 분석 알고리즘에 기초하여 식별될 수 있다. 또한, 예를 들어 OPC 모델링에서 사용되는 에지 배치 오차에 기초하여 식별될 수 있다. 일 실시예에서, 패턴 충실도 알고리즘은 에지 배치 오차 결정을 포함할 수도 있다.

패터닝 디바이스 측정들은, 예를 들어 도 17을 참조하여 앞서 논의된 바와 같은 모델링/시뮬레이션을 사용하여, 패터닝 디바이스 기판 맵(1956)을 생성하는 데 사용될 수 있는 패터닝 디바이스의 임계 치수, 측벽 각도, 및 높이 맵을 포함한다. 이러한 패터닝 디바이스 기판 맵(1956)은 잠재적인 핫스폿들 및 패터닝 디바이스 기판에 대응하는 그 위치들을 (예를 들어, 시뮬레이션 또는 모델링에 의해) 식별하는 것을 도울 수 있다.

패터닝 디바이스 기판 맵(1956)이 패터닝 디바이스 결함 맵(1952)과 조합하여 사용되는 경우, 측정되는 국부적 핫스폿들의 확인된 위치들을 가질 뿐 아니라 전체 패터닝 디바이스 기판에 대응하는 핫스폿 위치들을 식별하는 조합된 맵이 생성될 수 있다. 조합된 맵은 기판 맵의 핫스폿들과 패터닝 디바이스 결함 맵에 의해 식별된 결함들 사이의 상관관계를 확립할 수 있으며, 예를 들어 측벽 각도 오차가 핫스폿 위치(HS1)에 관련될 수 있거나, CD 오차가 HS2에 관련될 수 있거나, 또는 이들의 조합일 수 있다. 일 실시예에서, 상관관계는 마스크 툴 데이터와 결함 맵 사이에 확립될 수 있다. 예를 들어, 빔 방향이 핫스폿 위치(HS1)에 관련될 수 있고, 높이 맵 데이터가 핫스폿 위치(HS2)에 관련될 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스의 벤치마크 맵(1958)은 예를 들어 제조 및/또는 패터닝 디바이스 기판 결함이 없다고 가정하여 모델링/시뮬레이션에 의해 생성될 수 있다. 벤치마크 맵(1958)은 패터닝 디바이스 제조 공정에서 결함이 존재하지 않는 경우에 패터닝 디바이스 상에서 얻어져야 하는 원하는 패턴을 나타낸다.

또한, 벤치마크 맵(1958) 및 핫스폿 위치들을 식별하는 조합된 맵은 중대한 결함들을 식별하기 위해 비교될 수 있다. 결함의 중요도에 기초하여, 일부 핫스폿 위치들이 다른 핫스폿 위치들에 비해 더 높게 랭크될 수 있다. 예를 들어, 패터닝 디바이스 기판의 중심에서의 핫스폿 위치들이 패터닝 디바이스 기판의 에지에서의 핫스폿 위치들보다 높게 랭크될 수 있다. 이러한 것으로서, 패터닝 디바이스 검사 장치가 더 빠르고 더 효율적인 결함 식별을 위해 더 높은 순위의 핫스폿 위치들로 안내될 수 있으며, 이는 패터닝 디바이스의 패턴이 전사될 웨이퍼의 패터닝 공정 동안 더 보정 및/또는 설명될 수 있다.

마스크/패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 프로세스를 포함하는 본 명세서에 설명된 방법들은 패터닝 디바이스에 대응하는 핫스폿 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지된 채로 있는 동안에 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 패터닝 검사 장치의 안내를 가능하게 하기 위해, 패터닝 디바이스 검사 장치는 패터닝 디바이스 장치와 통신하도록 구성된다. 예를 들어, 검사 장치는 검사 장치와 패터닝 디바이스 장치 사이에서 (예를 들어, 안내, 이동, 측정 등을 위한) 신호의 송신 및 수신을 가능하게 하는 네트워크 및/또는 하드웨어 컴퓨터 시스템을 통해 패터닝 디바이스 장치와 통신할 수 있다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 프로세스는 패터닝 디바이스에 대응하는 핫스폿 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 패터닝 디바이스가 정지된 채로 있는 동안에 패터닝 디바이스에 대해 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 생성하는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 패터닝 디바이스에 대응하는 핫스폿 위치들로 조명 빔을 지향하도록 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 신호를 생성하는 단계를 더 포함한다.

검사 장치가 동일한 기판 테이블을 갖는 패터닝 디바이스 패터닝 장치와 통합되는 일 예시에서, 측정들이 핫스폿 위치들에서 수행될 수 있도록 측정 광학 시스템에 대해 패터닝 디바이스를 정확하게 위치시키도록 제 2 위치설정기(PW)(도 1 내지 도 4)가 구성될 수 있다. 예를 들어, 다양한 센서들 및 액추에이터들이 제공되어, 관심 타겟(예를 들어, 핫스폿 내의 타겟 또는 피처)의 위치를 획득하고, 이를 대물 렌즈(15) 아래의 위치로 가져온다. 패터닝 디바이스 지지체는 상이한 타겟들을 획득하기 위해 X 및 Y 방향들로, 그리고 광학 시스템의 포커스에 대한 타겟의 원하는 위치를 얻기 위해 Z 방향으로 이동될 수 있다. 예를 들어, 실제로 광학 시스템이 (전형적으로는 X 및 Y 방향들로, 그러나 아마도 Z 방향으로도) 실질적으로 정지 상태로 유지될 수 있고 패터닝 디바이스만이 이동할 때, 대물 렌즈가 패터닝 디바이스에 대해 상이한 위치들로 이동되는 것처럼 작동들을 고려하고 설명하는 것이 편리하다. 패터닝 디바이스 및 광학 시스템의 상대 위치가 올바르다면, 원칙적으로 이들 중 어느 하나가 실제 세계에서 이동하고 있는지, 또는 둘 모두가 이동하고 있는지, 광학 시스템의 나머지가 고정된 채로 광학 시스템의 일부의 조합이 (예를 들어, Z 및/또는 경사 방향으로) 이동하고, 기판이 (예를 들어, X 및 Y 방향들로, 그러나 선택적으로는 Z 및/또는 경사 방향으로도) 이동하고 있는지는 중요하지 않다.

검사 장치가 패터닝 디바이스 패터닝 장치와 통합되지 않을 수 있는 또 다른 예시에서, 장치는 패터닝 디바이스가 정지 상태로 유지되는 동안에 패터닝 디바이스에 대해 이동될 수 있다. 예를 들어, 검사 장치는 패터닝 디바이스 위에서 이동될 수 있고, 및/또는 검사 장치의 광학 시스템은 방사선/조명 빔이 핫스폿 위치들로 지향되도록 조정될 수 있다. 광학 또는 비-광학과 같은 측정들의 타입에 따라, 검사 장치의 각각의 측정 요소(예를 들어, 조명/방사선 빔, 프로브 등)가 핫스폿 위치들로 이동될 수 있다.

도 19는 본 명세서에 개시된 방법들 및 흐름들을 구현하는 데 도움이 될 수 있는 컴퓨터 시스템(100)을 예시하는 블록 다이어그램이다. 컴퓨터 시스템(100)은 정보를 전달하는 버스(102) 또는 다른 통신 기구, 및 정보를 처리하는 버스(102)와 커플링된 프로세서(104)[또는 다중 프로세서들(104 및 105)]를 포함한다. 또한, 컴퓨터 시스템(100)은 프로세서(104)에 의해 실행될 정보 및 명령어들을 저장하는 RAM(random access memory) 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은, 버스(102)에 커플링된 주 메모리(106)를 포함한다. 또한, 주 메모리(106)는 프로세서(104)에 의해 실행될 명령어들의 실행 시 임시 변수들 또는 다른 매개 정보(intermediate information)를 저장하는 데 사용될 수도 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(100)은 프로세서(104)에 대한 정적 정보 및 명령어들을 저장하는 버스(102)에 커플링된 ROM(read only memory: 108) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 포함한다. 자기 디스크 또는 광학 디스크와 같은 저장 디바이스(110)가 제공되고 정보 및 명령어들을 저장하기 위해 버스(102)에 커플링된다.

컴퓨터 시스템(100)은 버스(102)를 통해, 컴퓨터 사용자에게 정보를 보여주는 CRT(cathode ray tube) 또는 평판(flat panel) 또는 터치 패널 디스플레이(touch panel display)와 같은 디스플레이(112)에 커플링될 수 있다. 영숫자 및 다른 키들을 포함한 입력 디바이스(114)는 정보 및 명령 선택(command selection)들을 프로세서(104)로 전달하기 위해 버스(102)에 커플링된다. 또 다른 타입의 사용자 입력 디바이스는 방향 정보 및 명령 선택들을 프로세서(104)로 전달하고, 디스플레이(112) 상의 커서 움직임을 제어하기 위한 마우스, 트랙볼(trackball) 또는 커서 방향키들과 같은 커서 제어부(cursor control: 116)이다. 이 입력 디바이스는, 통상적으로 디바이스로 하여금 평면에서의 위치들을 특정하게 하는 2 개의 축선인 제 1 축선(예를 들어, x) 및 제 2 축선(예를 들어, y)에서 2 자유도를 갖는다. 또한, 입력 디바이스로서 터치 패널(스크린) 디스플레이가 사용될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 주 메모리(106)에 포함된 1 이상의 명령어들의 1 이상의 시퀀스들을 실행하는 프로세서(104)에 응답하여 컴퓨터 시스템(100)에 의해 공정의 부분들이 수행될 수 있다. 이러한 명령어들은 저장 디바이스(110)와 같은 또 다른 컴퓨터-판독가능한 매체로부터 주 메모리(106)로 읽혀질 수 있다. 주 메모리(106) 내에 포함된 명령어들의 시퀀스들의 실행은, 프로세서(104)가 본 명세서에 설명된 공정 단계들을 수행하게 한다. 또한, 주 메모리(106) 내에 포함된 명령어들의 시퀀스들을 실행하기 위해 다중 처리 구성(multi-processing arrangement)의 1 이상의 프로세서가 채택될 수도 있다. 대안적인 실시예에서, 하드웨어에 내장된 회로(hard-wired circuitry)가 소프트웨어 명령어들과 조합하거나 그를 대신하여 사용될 수 있다. 따라서, 본 명세서의 기재내용은 하드웨어 회로와 소프트웨어의 여하한의 특정 조합에 제한되지 않는다.

본 명세서에서 사용된 "컴퓨터-판독가능한 매체"라는 용어는 실행을 위해 프로세서(104)에 명령어를 제공하는 데 관여하는 여하한의 매체를 칭한다. 이러한 매체는 비휘발성 매체(non-volatile media), 휘발성 매체 및 전송 매체를 포함하는 다수의 형태를 취할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다. 비휘발성 매체는, 예를 들어 저장 디바이스(110)와 같은 광학 또는 자기 디스크를 포함한다. 휘발성 매체는 주 메모리(106)와 같은 동적 메모리를 포함한다. 전송 매체는 버스(102)를 포함하는 와이어들을 포함하여, 동축 케이블(coaxial cable), 구리선 및 광섬유를 포함한다. 또한, 전송 매체는 무선 주파수(RF) 및 적외선(IR) 데이터 통신 시 발생되는 파장들과 같이 음파(acoustic wave) 또는 광파의 형태를 취할 수도 있다. 컴퓨터-판독가능한 매체의 보편적인 형태들은, 예를 들어 플로피 디스크(floppy disk), 플렉시블 디스크(flexible disk), 하드 디스크, 자기 테이프, 여하한의 다른 자기 매체, CD-ROM, DVD, 여하한의 다른 광학 매체, 펀치 카드(punch card), 종이 테이프(paper tape), 홀(hole)들의 패턴을 갖는 여하한의 다른 물리적 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, 여하한의 다른 메모리 칩 또는 카트리지(cartridge), 이후 설명되는 바와 같은 반송파, 또는 컴퓨터가 판독할 수 있는 여하한의 다른 매체를 포함한다.

다양한 형태의 컴퓨터 판독가능한 매체는 실행을 위해 1 이상의 명령어들의 1 이상의 시퀀스들을 프로세서(104)로 전달하는 데 관련될 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 상에 저장되어 있을 수 있다(bear). 원격 컴퓨터는 그 동적 메모리로 명령어들을 로딩할 수 있으며, 모뎀을 이용하여 전화선을 통해 명령어들을 보낼 수 있다. 컴퓨터 시스템(100)에 로컬인 모뎀이 전화선 상의 데이터를 수신할 수 있으며, 상기 데이터를 적외선 신호로 전환하기 위해 적외선 송신기를 사용할 수 있다. 버스(102)에 커플링된 적외선 검출기는 적외선 신호로 전달된 데이터를 수신할 수 있으며, 상기 데이터를 버스(102)에 놓을 수 있다. 버스(102)는, 프로세서(104)가 명령어들을 회수하고 실행하는 주 메모리(106)로 상기 데이터를 전달한다. 주 메모리(106)에 의해 수신된 명령어들은 프로세서(104)에 의한 실행 전이나 후에 저장 디바이스(110)에 선택적으로 저장될 수 있다.

또한, 컴퓨터 시스템(100)은 바람직하게는 버스(102)에 커플링된 통신 인터페이스(118)를 포함한다. 통신 인터페이스(118)는 로컬 네트워크(122)에 연결되는 네트워크 링크(120)에 커플링하여 양방향(two-way) 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(118)는 ISDN(integrated services digital network) 카드 또는 대응하는 타입의 전화선에 데이터 통신 연결을 제공하는 모뎀일 수 있다. 또 다른 예시로서, 통신 인터페이스(118)는 호환성 LAN에 데이터 통신 연결을 제공하는 LAN(local area network) 카드일 수 있다. 또한, 무선 링크가 구현될 수도 있다. 여하한의 이러한 구현에서, 통신 인터페이스(118)는 다양한 타입의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림들을 전달하는 전기적, 전자기적 또는 광학적 신호들을 송신하고 수신한다.

통상적으로, 네트워크 링크(120)는 1 이상의 네트워크를 통해 다른 데이터 디바이스에 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(120)는 로컬 네트워크(122)를 통해 호스트 컴퓨터(host computer: 124), 또는 ISP(Internet Service Provider: 126)에 의해 작동되는 데이터 장비로의 연결을 제공할 수 있다. 차례로, ISP(126)는 이제 통상적으로 "인터넷"(128)이라고 칭하는 월드와이드 패킷 데이터 통신 네트워크를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 로컬 네트워크(122) 및 인터넷(128)은 둘 다 디지털 데이터 스트림을 전달하는 전기적, 전자기적 또는 광학적 신호들을 사용한다. 다양한 네트워크를 통한 신호들, 및 컴퓨터 시스템(100)에 또한 그로부터 디지털 데이터를 전달하는 통신 인터페이스(118)를 통한 네트워크 링크(120) 상의 신호들은 정보를 전달하는 반송파의 예시적인 형태들이다.

컴퓨터 시스템(100)은 네트워크(들), 네트워크 링크(120) 및 통신 인터페이스(118)를 통해 메시지들을 송신하고, 프로그램 코드를 포함한 데이터를 수신할 수 있다. 인터넷 예시에서는, 서버(130)가 인터넷(128), ISP(126), 로컬 네트워크(122) 및 통신 인터페이스(118)를 통해 어플리케이션 프로그램에 대한 요청된 코드를 전송할 수 있다. 예를 들어, 하나의 이러한 다운로드된 어플리케이션은 본 실시예의 조명 최적화에 대해 제공될 수 있다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(104)에 의해 실행될 수 있고, 및/또는 추후 실행을 위해 저장 디바이스(110) 또는 다른 비휘발성 저장소에 저장될 수 있다. 이 방식으로, 컴퓨터 시스템(100)은 반송파의 형태로 어플리케이션 코드를 얻을 수 있다.

본 실시예들은 다음 항목들을 이용하여 더 설명될 수 있다:

1. 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법으로서,

(ⅰ) 패터닝 디바이스 제조 공정의 패터닝 디바이스 장치 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 장치 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻는 단계; 및

공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하는 단계를 포함하는 방법.

2. 1 항에 있어서, 패터닝 디바이스 장치 데이터는 기판 높이 맵, 빔 방향, 세기 및/또는 포커스를 포함하는 방법.

3. 2 항에 있어서, 패터닝 디바이스 기판 맵은 모델링 및/또는 시뮬레이션에 의해, 패터닝 디바이스 패턴에 대한 빔 방향, 높이 맵, 세기 및/또는 포커스의 기여를 식별하는 방법.

4. 1 항 내지 3 항 중 어느 하나에 있어서, 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치는 패터닝 디바이스 기판 맵의 패턴 충실도 분석의 시뮬레이션 및/또는 모델링에 의해 결정되는 방법.

5. 1 항 내지 3 항 중 어느 하나에 있어서, 패턴 충실도 분석은 패터닝 디바이스 패턴들에 관련된 비교적 높은 에지 배치 오차를 갖는 패터닝 디바이스 내의 위치들을 식별하는 것을 포함하는 방법.

6. 1 항 내지 5 항 중 어느 하나에 있어서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함하는 방법.

7. 1 항 내지 5 항 중 어느 하나에 있어서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스에 대해 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함하는 방법.

8. 6 항 또는 7 항에 있어서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하도록 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 신호를 발생시키는 단계를 더 포함하는 방법.

9. 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법으로서,

(ⅰ) 패터닝 디바이스 상의 패턴의 임계 치수 데이터, 측벽 각도 데이터, 및 두께 데이터를 포함하는 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻는 단계; 및

공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하는 단계를 포함하는 방법.

10. 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법으로서,

(ⅰ) 패터닝 디바이스 상의 패턴의 임계 치수 데이터, 측벽 각도 데이터, 및 두께 데이터를 포함하는 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 결함 맵을 얻는 단계;

하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 기판 맵 및 패터닝 디바이스 결함 맵에 기초하여 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 예측하는 단계; 및

공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하는 단계를 포함하는 방법.

11. 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법으로서,

(ⅰ) 패터닝 디바이스 상의 패턴의 임계 치수 데이터, 측벽 각도 데이터, 및 두께 데이터를 포함하는 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 메트롤로지 데이터에 기초한 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 기판 맵, (ⅲ) 패터닝 디바이스의 패터닝 디바이스 결함 맵, 및 (ⅳ) 패터닝 디바이스의 벤치마크 맵을 얻는 단계; 및

하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 패터닝 디바이스 기판 맵 및 패터닝 디바이스 결함 맵의 조합된 맵과 벤치마크 맵의 비교에 기초하여 웨이퍼 레벨 보정을 결정하는 단계를 포함하는 방법.

12. 11 항에 있어서, 조합된 맵은 패터닝 디바이스 기판 맵에서 식별된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들과 패터닝 디바이스 결함 맵에 의해 식별된 결함들 사이의 상관관계를 확립하는 방법.

13. 9 항 내지 12 항 중 어느 하나에 있어서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함하는 방법.

14. 9 항 내지 12 항 중 어느 하나에 있어서, 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스에 대해 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함하는 방법.

15. 13 항 또는 14 항에 있어서, 신호는 패터닝 디바이스 기판에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하도록 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 것을 더 포함하는 방법.

16. 패터닝 디바이스의 검사를 위한 시스템으로서,

패터닝 디바이스를 제조하기 위한 패터닝 디바이스 장치;

패터닝 디바이스 장치와 통신하도록 구성되는 패터닝 디바이스 검사 장치; 및

프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는

(ⅰ) 패터닝 디바이스 장치 데이터, (ⅱ) 패터닝 디바이스 장치 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻고;

공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 패터닝 디바이스 검사 장치를 결함 검사를 위한 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 안내하도록 구성되는 시스템.

17. 16 항에 있어서, 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치는 패터닝 디바이스 기판 맵의 패턴 충실도 분석의 시뮬레이션 및/또는 모델링에 의해 결정되는 시스템.

18. 16 항 또는 17 항에 있어서, 패턴 충실도 분석은 패터닝 디바이스 패턴들에 관련된 비교적 높은 에지 배치 오차를 갖는 패터닝 디바이스 내의 위치들을 식별하는 것을 포함하는 시스템.

19. 16 항 내지 18 항 중 어느 하나에 있어서, 프로세서는 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키도록 더 구성되는 시스템.

20. 16 항 내지 19 항 중 어느 하나에 있어서, 프로세서는 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 패터닝 디바이스에 대해 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키도록 더 구성되는 시스템.

21. 19 항 또는 20 항에 있어서, 프로세서는 패터닝 디바이스에 대응하는 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하기 위해 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 신호를 발생시키도록 더 구성되는 시스템.

22. 16 항 내지 21 항 중 어느 하나에 있어서, 패터닝 디바이스 장치 데이터는 기판 높이 맵, 빔 방향, 세기 및/또는 포커스를 포함하는 시스템.

23. 22 항에 있어서, 패터닝 디바이스 기판 맵은 모델링 및/또는 시뮬레이션에 의해, 패터닝 디바이스 패턴에 대한 빔 방향, 높이 맵, 세기 및/또는 포커스의 기여를 식별하는 시스템.

본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 여하한의 그 조합으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예들은 기계-판독가능한 매체 상에 저장된 명령어들로서 구현될 수 있으며, 이는 1 이상의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 수 있다. 기계-판독가능한 매체는 기계(예를 들어, 연산 디바이스)에 의해 판독가능한 형태로 정보를 저장하거나 전송하는 여하한의 메카니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기계-판독가능한 매체는 ROM(read only memory); RAM(random access memory); 자기 디스크 저장 매체; 광학 저장 매체; 플래시 메모리 디바이스; 전기, 광학, 음향 또는 다른 형태의 전파 신호(propagated signal)(예를 들어, 반송파, 적외선 신호, 디지털 신호 등), 및 그 밖의 것들을 포함할 수 있다. 또한, 펌웨어, 소프트웨어, 루틴(routine), 명령어들은 본 명세서에서 소정 동작을 수행하는 것으로서 설명될 수 있다. 하지만, 이러한 설명들은 단지 편의를 위한 것이며, 이러한 동작은 사실상 연산 디바이스, 프로세서, 제어기, 또는 펌웨어, 소프트웨어, 루틴, 명령어 등을 실행하는 다른 디바이스로부터 일어난다는 것을 이해하여야 한다.

블록 다이어그램들에서, 예시된 구성요소들은 개별 기능 블록들로서 도시되어 있지만, 실시예들은 본 명세서에 설명된 기능이 예시된 바와 같이 구성되는 시스템들로 제한되지 않는다. 구성요소들 각각에 의해 제공되는 기능은 현재 도시된 것과 상이하게 구성되는 소프트웨어 또는 하드웨어 모듈들에 의해 제공될 수 있으며, 예를 들어 이러한 소프트웨어 또는 하드웨어는 (예를 들어, 데이터 센터 내에서 또는 지리적으로) 혼합, 결합, 복제, 분리, 분포, 또는 달리 상이하게 구성될 수 있다. 본 명세서에 설명된 기능은 유형의 비-일시적 기계 판독가능한 매체 상에 저장된 코드를 실행하는 1 이상의 컴퓨터의 1 이상의 프로세서에 의해 제공될 수 있다. 몇몇 경우, 타사의 콘텐츠 전송 네트워크가 네트워크를 통해 전달되는 정보의 일부 또는 전부를 호스팅할 수 있으며, 이 경우 정보(예를 들어, 콘텐츠)가 공급되거나 달리 제공되라고 하는 범위에 대하여, 정보는 콘텐츠 전송 네트워크로부터 그 정보를 검색하도록 명령어들을 송신함으로써 제공될 수 있다.

달리 특정적으로 명시되지 않는 한, 논의에서 명백한 바와 같이, 본 명세서 전반에 걸쳐 "처리", "연산", "계산", "결정" 등과 같은 용어를 사용한 설명들은 특수 목적 컴퓨터 또는 유사한 특수 목적 전자 처리/연산 디바이스와 같은 특정한 장치의 동작 또는 공정을 지칭한다는 것을 이해한다.

본 명세서에서 사용된 바와 같이, 달리 특정적으로 명시되지 않는 한, "또는(or)"이라는 용어는 실행불가능한 경우를 제외한, 모든 가능한 조합들을 포괄한다. 예를 들어, 구성요소가 A 또는 B를 포함할 수 있다고 언급되는 경우, 달리 특정적으로 명시되거나 실행불가능하지 않는 한, 구성요소는 A, 또는 B, 또는 A와 B를 포함할 수 있다. 제 2 예시로서, 구성요소가 A, B, 또는 C를 포함할 수 있다고 언급되는 경우, 달리 특정적으로 명시되거나 실행불가능하지 않는 한, 구성요소는 A, 또는 B, 또는 C, 또는 A와 B, 또는 A와 C, 또는 B와 C, 또는 A와 B와 C를 포함할 수 있다.

본 출원은 수 개의 발명들을 설명한다는 것을 이해하여야 한다. 이러한 발명들을 다수의 개별 특허 출원들로 분리하기보다는, 이 발명들이 단일 문서로 그룹화되었는데, 이는 이들의 관련 대상이 출원 과정에서의 절약에 적합하기 때문이다. 하지만, 이러한 발명들의 별개의 장점들 및 측면들은 합쳐지지 않아야 한다. 몇몇 경우, 실시예들이 본 명세서에 명시된 결점들을 모두 해결하지만, 본 발명들은 독립적으로 유용하며, 몇몇 실시예들은 이러한 문제들의 서브세트만을 해결하거나 본 기재내용을 검토하는 당업자에게 명백할 언급되지 않은 다른 이점들을 제공한다는 것을 이해하여야 한다. 비용의 제약으로 인해, 본 명세서에 개시된 일부 발명들은 현재 청구되지 않을 수 있으며, 본 청구항을 보정함으로써 또는 계속 출원과 같이 추후 출원에서 청구될 수 있다. 유사하게, 공간 제약으로 인해, 본 문서의 초록(Abstract)이나 요약(Summary) 부분들은 이러한 발명들 전부의 포괄적인 목록 또는 이러한 발명들의 모든 실시형태들을 포함하는 것으로 간주되어서는 안 된다.

설명 및 도면들은 본 발명을 개시된 특정 형태로 제한하려는 것이 아니라, 반대로 본 발명이 첨부된 청구항에 의해 정의되는 본 발명의 기술사상 및 범위 내에 있는 모든 변형예, 균등물 및 대안예를 포함하기 위한 것임을 이해하여야 한다.

본 발명의 다양한 실시형태들의 변형예들 및 대안적인 실시예들은 이 설명을 고려하여 당업자에게 명백할 것이다. 따라서, 이 설명 및 도면들은 단지 예시적인 것으로서 해석되어야 하며, 본 발명을 수행하는 일반적인 방식을 당업자에게 교시하기 위한 것이다. 본 명세서에 도시되고 설명된 본 발명의 형태들은 실시예들의 예시들로서 취해진 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에 도시되고 기술된 것들을 대신하여 요소들 및 재료들이 대체될 수 있으며, 부품들 및 공정들은 역전되거나, 순서가 변하거나, 생략될 수 있고, 소정 특징들은 독립적으로 이용될 수 있으며, 실시예들 또는 실시예들의 특징들은 조합될 수 있고, 이는 모두 본 발명의 이러한 설명의 이점을 가진 후에 당업자에게 명백할 것이다. 다음 청구항들에 기재된 본 발명의 기술사상 및 범위를 벗어나지 않고 본 명세서에 설명된 요소들이 변경될 수 있다. 본 명세서에 사용된 표제는 단지 편제의 목적만을 위한 것이며, 설명의 범위를 제한하는 데 사용되지는 않는다.

본 출원 전반에 걸쳐 사용된 바와 같이, 단어 "할 수 있다(may)"는 의무적인 의미(즉, 해야 함을 의미함)보다는 허용의 의미(즉, 가능성을 가짐을 의미함)로 사용된다. "포함한다" 및 "포함하는" 등의 단어는 포함하지만 이에 제한되지는 않는다는 것을 의미한다. 본 출원 전반에 걸쳐 사용된 바와 같이, 단수 형태 "a", "an" 및 "the"는 내용이 명시적으로 달리 지시하지 않는 한 복수의 대상을 포함한다. 따라서, 예를 들어 "하나"의 요소에 대한 언급은 "하나 또는 그 이상"과 같은 1 이상의 요소에 대한 다른 용어 및 어구의 사용에도 불구하고 2 이상의 요소들의 조합을 포함한다. 예를 들어, "X에 응답하여, Y", "X 때, Y", "X라면, Y", "X의 경우, Y" 등과 같은 조건부 관계를 설명하는 용어는, 선행 조건이 필요 원인 조건이거나, 선행 조건이 충분 원인 조건이거나, 또는 선행 조건이 결과의 기여 원인 조건인 인과 관계들을 포괄하고, 예를 들어 "조건 Y를 얻을 때 상태 X가 발생한다"는 "X는 Y에서만 발생한다" 및 "X는 Y와 Z에서 발생한다"에 일반적이다. 이러한 조건부 관계들은 일부 결과가 지연될 수 있기 때문에 선행 조건을 얻은 바로 후의 결과들에 제한되지 않으며, 조건부 진술에서 선행 조건은 그 결과들에 연결되고, 예를 들어 선행 조건은 결과 발생의 가능성과 관련이 있다. 복수의 속성들 또는 기능들이 복수의 대상들(예를 들어, 단계 A, 단계 B, 단계 C 및 단계 D를 수행하는 1 이상의 프로세서)에 매핑된다는 언급은, 달리 지시되지 않는 한, 이러한 모든 대상에 매핑되는 이러한 모든 속성들 또는 기능들, 및 속성들 또는 기능들의 서브세트들에 매핑되는 속성들 또는 기능들의 서브세트들을 둘 다(예를 들어, 단계 A 내지 단계 D를 각각 수행하는 모든 프로세서들, 및 프로세서 1이 단계 A를 수행하고, 프로세서 2가 단계 B 및 단계 C의 일부를 수행하고, 프로세서 3이 단계 C의 일부와 단계 D를 수행하는 경우 둘 다) 포괄한다. 나아가, 달리 지시되지 않는 한, 하나의 값 또는 동작이 또 다른 조건 또는 값에 "기초한다"는 언급은, 조건 또는 값이 유일한 인자인 인스턴스들 및 조건 또는 값이 복수의 인자들 중 하나의 인자인 인스턴스들을 둘 다 포괄한다. 달리 지시되지 않는 한, 일부 집합의 "각각"의 인스턴스가 일부 속성을 갖는다는 언급들은, 더 큰 집합의 달리 동일하거나 유사한 일부 멤버들이 해당 속성을 갖지 않는 경우를 제외하는 것으로 읽혀서는 안 되며, 즉 각각(each)이 반드시 각각 및 모든 것(each and every)을 의미하는 것은 아니다.

소정 미국 특허, 미국 특허 출원 또는 기타 자료(예를 들어, 기사)가 인용참조된 범위에서, 이러한 미국 특허, 미국 특허 출원 및 기타 자료의 텍스트는 이러한 자료와 본 명세서에 명시된 기재내용 및 도면 간에 상충하지 않는 정도로만 인용참조된다. 이러한 상충의 경우, 이러한 인용참조된 미국 특허, 미국 특허 출원 및 기타 자료에서의 여하한의 이러한 상충하는 텍스트는 본 명세서에서 구체적으로 인용참조되지 않는다.

이상, 본 발명의 특정 실시예들이 설명되었지만, 본 실시예들은 설명된 것과 다르게 실시될 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (15)

1. 패터닝 디바이스의 검사를 위한 방법으로서,
   (ⅰ) 패터닝 디바이스 제조 공정의 패터닝 디바이스 장치 데이터, (ⅱ) 상기 패터닝 디바이스 장치 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 상기 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴(process window limiting pattern) 위치들을 얻는 단계; 및
   상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 결함 검사를 위한 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내(guide)하는 단계
   를 포함하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 패터닝 디바이스 장치 데이터는 기판 높이 맵, 빔 방향, 세기 또는 포커스를 포함하는 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 패터닝 디바이스 기판 맵은 모델링 또는 시뮬레이션에 의해, 패터닝 디바이스 패턴에 대한 상기 빔 방향, 상기 높이 맵, 상기 세기 또는 상기 포커스의 기여를 식별하는 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치는 상기 패터닝 디바이스 기판 맵의 패턴 충실도 분석의 시뮬레이션 또는 모델링에 의해 결정되는 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   패턴 충실도 분석은 패터닝 디바이스 패턴들에 관련된 비교적 높은 에지 배치 오차를 갖는 상기 패터닝 디바이스 내의 위치들을 식별하는 것을 포함하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 상기 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 상기 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 상기 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함하는 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 상기 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하도록, 상기 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 상기 패터닝 디바이스에 대해 상기 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키는 단계를 포함하는 방법.
8. 제 6 항에 있어서,
   상기 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하는 단계는 상기 하드웨어 컴퓨터 시스템에 의해, 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하도록 상기 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 신호를 발생시키는 단계를 더 포함하는 방법.
9. 패터닝 디바이스의 검사를 위한 시스템으로서,
   상기 패터닝 디바이스를 제조하기 위한 패터닝 디바이스 장치;
   상기 패터닝 디바이스 장치와 통신하도록 구성되는 패터닝 디바이스 검사 장치; 및
   프로세서
   를 포함하고, 상기 프로세서는
   (ⅰ) 패터닝 디바이스 장치 데이터, (ⅱ) 상기 패터닝 디바이스 장치 데이터에 기초한 패터닝 디바이스 기판 맵, 및 (ⅲ) 상기 패터닝 디바이스 기판 맵에 기초한 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치들을 얻고;
   상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에 기초하여, 결함 검사를 위해 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 패터닝 디바이스 검사 장치를 안내하도록 구성되는 시스템.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 예측된 공정 윈도우 제한 패턴 위치는 상기 패터닝 디바이스 기판 맵의 패턴 충실도 분석의 시뮬레이션 또는 모델링에 의해 결정되는 시스템.
11. 제 9 항에 있어서,
    패턴 충실도 분석은 패터닝 디바이스 패턴들에 관련된 비교적 높은 에지 배치 오차를 갖는 상기 패터닝 디바이스 내의 위치들을 식별하는 것을 포함하는 시스템.
12. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 상기 패터닝 디바이스 검사 장치가 정지상태로 유지되는 동안, 상기 패터닝 디바이스 검사 장치에 대해 상기 패터닝 디바이스 장치의 패터닝 디바이스 지지체를 이동시키는 신호를 발생시키도록 더 구성되는 시스템.
13. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들에서의 측정들을 가능하게 하기 위해, 상기 패터닝 디바이스가 정지상태로 유지되는 동안, 상기 패터닝 디바이스에 대해 상기 패터닝 디바이스 검사 장치를 이동시키는 신호를 발생시키도록 더 구성되는 시스템.
14. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 패터닝 디바이스에 대응하는 상기 공정 윈도우 제한 패턴 위치들로 조명 빔을 지향하기 위해 상기 검사 장치의 광학 시스템을 조정하는 신호를 발생시키도록 더 구성되는 시스템.
15. 제 9 항에 있어서,
    상기 패터닝 디바이스 장치 데이터는 기판 높이 맵, 빔 방향, 세기 또는 포커스를 포함하는 시스템.

Images