KR20210015656A - 판단장치, 기판 처리장치, 및 물품의 제조 방법 - Google Patents

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KR20210015656A
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캐논 가부시끼가이샤
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Abstract

본 발명에 따른 판단장치는, 기판 처리장치에 있어서 촬상된 기판 위의 마크의 화상 데이터에 대하여 화상평가에 관한 분류를 행하고, 분류의 결과에 근거해서 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도를 판단하는 것을 특징으로 한다.

Description

판단장치, 기판 처리장치, 및 물품의 제조 방법{JUDGEMENT APPARATUS, SUBSTRATE PROCESSING APPARATUS, AND METHOD OF MANUFACTURING ARTICLE}
본 발명은, 판단장치, 기판 처리장치, 및 물품의 제조 방법에 관한 것이다.
최근, 전자기기의 소형화나 수요의 확대에 따라, 메모리나 ＭＰＵ로 대표되는 반도체 소자의 미세화와 생산성을 양립시킬 필요가 있다.
따라서, 반도체 소자의 제조에 사용되는 기판을 처리하는 기판 처리장치에 있어서는, 기판의 위치를 맞추는 얼라인먼트에 대해서도 고정밀도화가 필요해진다.
기판의 얼라인먼트에 있어서는, 기판 위에 형성되어 있는 마크의 화상을 촬상하고, 얻어진 화상 데이터에 대하여 패턴 매칭 처리를 행하는 것에 의해, 기판의 위치를 구하는 수법이 많이 사용되고 있다.
일본 특허공개 2000-260699호 공보는, 마크의 에지와, 이러한 에지의 방향을 동시에 추출하고, 에지의 방향마다 에지에 주목한 패턴 매칭 처리를 행하는 것으로, 마크를 정밀도 좋게 검출하는 노광 장치를 개시하고 있다.
그러나, 일본 특허공개 2000-260699호 공보와 같은 패턴 매칭 처리에 있어서, 저콘트라스트, 노이즈, 또는 마크 왜곡 등을 포함하는 화상 데이터에 대하여는, 마크의 검출이 곤란해져, 기판의 얼라인먼트 정밀도가 저하할 수 있다.
그래서, 본 발명은, 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도를 판단할 수 있는 판단장치, 기판 처리장치, 및 물품의 제조 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 따른 판단장치는, 기판 처리장치에 있어서 촬상된 기판 위의 마크의 화상 데이터에 대하여 화상평가에 관한 분류를 행하고, 분류의 결과에 근거해서 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 추가의 특징들은, 첨부도면을 참조하여 이하의 실시 형태들의 설명으로부터 명백해질 것이다.
[도1] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템의 구성을 도시한 블록도.
[도2a] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템이 구비하는 노광 장치의 구성을 도시한 개략도.
[도2b] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템이 구비하는 노광 장치의 구성을 도시한 개략도.
[도3] 마크가 형성되어 있는 기판의 모식적 상면도.
[도4] 마크에 대한 얼라인먼트 처리에 의해 얻어지는 화상의 예를 도시한 도.
[도5a] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템에 있어서의 얼라인먼트 정밀도의 저하를 예측하기 위한 구성을 도시한 도면.
[도5b] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템에 있어서의 얼라인먼트 정밀도의 저하를 예측하기 위한 구성을 도시한 도면.
[도6] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템에 있어서의 표시장치에 표시되는 화면을 예시적으로 도시한 도면.
[도7] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템에 있어서의 학습 데이터의 작성 화면을 예시적으로 도시한 도면.
[도8] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템에 있어서의 학습 데이터를 작성하는 처리를 나타내는 흐름도.
[도9] 제1실시 형태에 따른 기판 처리 시스템에 있어서의 학습 데이터의 작성 화면을 표시시키는 버튼을 예시적으로 도시한 도면.
[도10] 제2실시 형태에 따른 기판 처리 시스템에 있어서의 얼라인먼트 정밀도의 저하를 예측하기 위한 구성을 도시한 블록도.
이하, 도면을 참조하여 본 실시 형태에 따른 판단장치에 대해서 상세히 설명한다. 또한, 이하에 나타내는 실시 형태는 실시의 구체예에 지나지 않는 것이며, 본 실시 형태는 이하의 실시 형태에 한정되는 것이 아니다.
또한, 이하에 나타내는 실시 형태 중에서 설명되어 있는 특징의 조합의 모두가 본 실시 형태의 과제 해결을 위해 필수적인 것이라고는 할 수 없다.
또한, 이하에 도시한 도면은, 본 실시 형태를 용이하게 이해할 수 있게 하기 위해서, 실제와는 다른 축척으로 그려져 있는 경우가 있다.
[제1실시 형태]
도1은, 제1실시 형태에 따른 판단장치를 구비하는 기판 처리 시스템(50)의 구성을 도시하는 블록도다.
또한, 본 실시 형태에 따른 판단장치는, 이하에 도시한 바와 같이 기판 처리 시스템(50)에 설치된 기판 처리장치(10)에 설치되어서 좋고, 이것에 한정하지 않고, 호스트 컴퓨터(11) 및 관리 장치(12)등에 설치되어도 개의치 않는다.
기판 처리 시스템(50)은, 적어도 하나의 반도체 제조 라인(1)을 구비하고 있다.
그리고, 각 반도체 제조 라인(1)은, 기판을 처리하는 복수의 기판 처리장치(10)(반도체 제조 장치)와, 복수의 기판 처리장치(10)의 동작을 제어하는 호스트 컴퓨터(11)(호스트 제어장치)를 구비하고 있다.
기판 처리장치(10)로서는, 예를 들면, 리소그래피 장치(노광 장치, 임프린트 장치, 하전 입자선 묘화장치등), 성막장치(ＣＶＤ장치등), 가공 장치(레이저 가공 장치등), 검사 장치(오버레이 검사 장치등)를 들 수 있다.
또한, 기판 처리장치(10)에는, 리소그래피 처리 전처리로서 기판에 레지스트 재료(밀착 재료)의 도포 처리를 행함과 아울러, 리소그래피 처리의 후처리로서 현상 처리를 행하는 도포 현상 장치(코터/디벨로퍼)도 포함될 수 있다.
또한, 노광 장치에서는, 기판 위에 공급된 포토레지스트를 원판(레티클, 마스크)을 통해 노광함으로써, 기판 위의 포토레지스트에 원판 패턴에 대응하는 잠상이 형성된다.
임프린트 장치에서는, 기판 위에 공급된 임프린트 재료에 원판(거푸집, 템플릿)을 접촉시킨 상태에서 임프린트 재료를 경화시키는 것에 의해, 기판 위에 패턴이 형성된다.
하전 입자선 묘화장치에서는, 기판 위에 공급된 포토레지스트에 하전 입자선에 의해 패턴을 묘화함으로써, 기판 위의 포토레지스트에 잠상이 형성된다.
도1에 도시되어 있는 것 같이, 각 반도체 제조 라인(1)에 설치되어 있는 복수의 기판 처리장치(10)는 각각, 보수를 관리하는 관리 장치(12)에 접속되어 있다.
이에 따라, 관리 장치(12)는, 각 반도체 제조 라인(1)에 설치되어 있는 복수의 기판 처리장치(10)를 각각 관리할 수 있다.
또한, 관리 장치(12)는, 복수의 기판 처리장치(10) 각각의 동작 정보를 수집 및 해석함으로써, 각 기판 처리장치(10)에 있어서 발생하는 이상 또는 그 예조를 검지하여, 보전 처리(메인티넌스 처리)의 필요와 불필요를 판정하는 보전 판정 장치로서 기능할 수 있다.
또한, 기판 처리 시스템(50)에서는, 복수의 기판 처리장치(10)와 호스트 컴퓨터(11)와의 사이의 접속이나, 복수의 기판 처리장치(10)와 관리 장치(12)와의 사이의 접속은, 유선접속 및 무선접속의 어느 것이어도 개의치 않는다.
다음에, 기판 처리 시스템(50)에 있어서 각 기판 처리장치(10)가 노광 장치로서 구성되는 구체예를 설명한다.
도2a는, 기판 처리 시스템(50)에 설치되어 있는 노광 장치(10)의 구성을 도시한 블록도다. 또한, 도2b는, 노광 장치(10)가 구비하는 기판 얼라인먼트 광학계(190)의 구성을 도시한 개략도다.
노광 장치(10)는, 물품으로서의 반도체 소자, 액정표시 소자, 박막 자기 헤드등의 디바이스의 제조에 사용되고, 패턴 형성을 기판에 행하는 리소그래피 장치다.
또한, 노광 장치(10)는, 스텝·앤드·스캔 방식, 혹은 스텝·앤드·리피트 방식으로 기판을 노광한다.
도2a에 도시되어 있는 것 같이, 노광 장치(10)는, 주 제어부(100), 광원제어부(110), 광원(120), 화상처리부(130), 스테이지 제어부(140) 및 간섭계(150)를 가진다.
또한, 노광 장치(10)는, 원판 얼라인먼트 광학계(160), 원판 스테이지(171), 투영 광학계(180), 기판 얼라인먼트 광학계(190) 및 기판 스테이지(200)를 가진다.
원판 스테이지(171)는, 조명 광학계(도시되지 않음)에 의해 조명되는 원판(170)을 보유해서 이동한다. 원판(170)에는, 기판(210)에 전사해야 할 패턴이 묘화되어 있다.
투영 광학계(180)는, 원판(170)의 패턴을 기판(210)에 투영한다. 기판 스테이지(200)는, 기판(210)을 보유해서 이동할 수 있다.
원판 얼라인먼트 광학계(160)는, 원판(170)의 얼라인먼트에 사용된다. 예를 들면, 원판 얼라인먼트 광학계(160)는, 축적형 광전변환 소자로 구성되는 촬상 소자(161)와, 원판(170)에 설치된 마크로부터의 광을 촬상 소자(161)에 이끄는 광학계(162)를 포함할 수 있다.
기판 얼라인먼트 광학계(190)는, 기판(210)의 얼라인먼트에 사용된다. 본 실시 형태에서는, 기판 얼라인먼트 광학계(190)는, 기판(210)에 설치된 마크(211)를 검출하는 오프 액시스 광학계다.
주 제어부(100)는, ＣＰＵ나 메모리등을 포함하고 있고, 노광 장치(10)의 각 부를 제어하고, 기판(210)을 노광하는 노광 처리 및 그것에 관련되는 처리를 행한다.
기판 처리 시스템(50)에서는, 주 제어부(100)는, 원판(170)에 형성된 마크의 위치나 기판(210)에 형성된 마크(211)의 위치에 근거하여, 기판 스테이지(200)의 위치를 제어한다. 바꾸어 말하면, 주 제어부(100)는, 원판(170)과 기판(210)과의 사이의 위치 맞춤, 예를 들면, 글로벌 얼라인먼트를 행한다.
광원(120)은, 할로겐 램프등을 포함하고 있고, 기판(210)에 형성된 마크(211)를 조명한다.
광원제어부(110)는, 광원(120)으로부터의 광, 다시 말해, 마크(211)를 조명하기 위한 광의 조명 강도를 제어한다.
화상처리부(130)는, 원판 얼라인먼트 광학계(160)에 있어서의 촬상 소자(161)나 기판 얼라인먼트 광학계(190)에 있어서의 촬상 소자로부터의 화상신호(검출 신호)를 화상처리해서 마크의 위치를 취득한다.
기판 처리 시스템(50)에서는, 화상처리부(130) 및 기판 얼라인먼트 광학계(190)는, 기판(210)에 형성된 마크(211)의 위치를 계측하는 계측장치로서 기능한다.
간섭계(150)는, 기판 스테이지(200)에 설치된 미러(212)에 광을 조사하고, 미러(212)에 의해 반사된 광을 검출함으로써, 기판 스테이지(200)의 위치를 계측한다.
스테이지 제어부(140)는, 간섭계(150)에 의해 계측된 기판 스테이지(200)의 위치에 근거하여, 기판 스테이지(200)를 임의의 위치에 이동시킨다(구동제어한다).
노광 장치(10)에서는, 도시되지 않은 조명 광학계로부터의 광(노광 광)이, 원판 스테이지(171)에 보유된 원판(170)을 통과해서 투영 광학계(180)에 입사한다.
그리고, 원판(170)과 기판(210)은, 서로 광학적으로 공역한 위치 관계에 배치되어 있기 때문에, 원판(170)의 패턴은, 투영 광학계(180)를 통해서, 기판 스테이지(200)에 보유된 기판(210) 위에 결상하여 전사된다.
기판 얼라인먼트 광학계(190)는, 기판(210) 위에 형성된 마크(211)를 검출해서 검출 신호(본 실시 형태에서는 화상신호)를 생성하는 검출부로서 기능한다.
도2b에 도시되어 있는 것 같이, 기판 얼라인먼트 광학계(190)는, 촬상 소자 191A 및 191B, 결상광학계 192A 및 192B 및 하프 미러(193)를 구비하고 있다. 또한, 기판 얼라인먼트 광학계(190)는, 조명 광학계(194), 편광 빔 스플리터(195), 릴레이 렌즈(196), λ/4판(197) 및 대물 렌즈(198)를 구비하고 있다.
노광 장치(10)에서는, 광원(120)으로부터의 광이, 광파이버(도시되지 않음)등을 통해 기판 얼라인먼트 광학계(190)에 인도된다.
그리고, 기판 얼라인먼트 광학계(190)에 인도된 광은, 도2b에 도시되어 있는 것 같이, 조명 광학계(194)를 통하여, 편광 빔 스플리터(195)에 입사한다.
그리고, 편광 빔 스플리터(195)에 의해 반사된 광은, 릴레이 렌즈(196), λ/4판(197) 및 대물 렌즈(198)를 통과하고, 기판(210) 위에 형성된 마크(211)를 조명한다.
마크(211)에 의해 반사된 광은, 대물 렌즈(198), λ/4판(197), 릴레이 렌즈(196) 및 편광 빔 스플리터(195)를 통과하고, 하프 미러(193)에 입사한다.
그리고, 하프 미러(193)에 입사한 광은, 하프 미러(193)에 의해 두개의 광에 적당한 강도비율로 분할된 후, 결상배율이 서로 다른 결상광학계 192A 및 192B에 각각 인도된다.
결상광학계 192A 및 192B는 각각, 마크(211)의 상을 촬상 소자 191A 및 191B의 촬상면 위에 형성한다.
촬상 소자 191A 및 191B는 각각, 마크(211)를 포함하는 영역을 촬상하는 촬상면을 포함하고 있고, 촬상면에서 촬상된 영역에 대응하는 화상신호를 생성한다.
그리고, 촬상 소자 191A 및 191B에 의해 생성된 화상신호는, 화상처리부(130)에 의해 독출된다.
본 실시 형태에서는, 화상처리부(130)는, 독출된 화상신호에 대하여 화상처리로서의 패턴 매칭 처리를 행하는 것으로, 촬상 소자 191A 및 191B의 촬상면에 있어서의 마크(211)의 위치 정보를 취득한다.
패턴 매칭 처리는, 일반적으로, 이하의 2종류로 대별된다.
하나는, 화상(농담 화상)을 이치화해서 미리 준비한 템플릿과의 매칭을 행하고, 가장 상관이 있는 위치를 마크(211)의 위치로 하는 방법이다.
또 하나는, 농담 화상대로, 농담 정보를 포함하는 템플릿과의 상관 연산을 행하는 것으로 마크(211)의 위치를 구하는 방법이다.
또한, 화상처리부(130)에 의한 화상처리는, 패턴 매칭 처리에 한정하지 않고, 마크(211)의 위치 정보를 취득하는 것이 가능한 처리이면, 예를 들면 에지 검출 처리 등의 다른 처리이어도 개의치 않는다.
또한, 얼라인먼트 방식으로서는, 이동 계측방식과, 화상처리 방식이 있다.
이동 계측방식에서는, 기판 스테이지(200)를 이동시키면서, 기판(210)에 설치된 마크(211)에 광(레이저)을 조사한다. 그리고, 마크(211)로부터 반사된 광의 강도의 변화와 기판 스테이지(200)의 위치를 병행하여 계측 함으로써 마크(211)의 위치를 구하고 있다.
화상처리 방식에서는, 기판 스테이지(200)를 정지시킨 상태로 기판(210)에 설치된 마크(211)에 백색광을 조사한다. 그리고, 마크(211)로부터 반사된 광을 축적형 광전변환 소자로 검출해서 화상처리를 행하는 것으로 마크(211)의 위치를 구하고 있다.
노광 장치(10)에서는, 취득한 마크(211)의 위치 정보를 사용하여, 프리얼라인먼트 및 파인얼라인먼트의 2종류의 얼라인먼트가 행해진다.
여기에서 말하는 프리얼라인먼트란, 도시되지 않은 기판반송계로부터 기판 스테이지(200)에 보내진 기판(210)의 위치 어긋남 양을 검출하고, 파인얼라인먼트를 개시할 수 있도록, 기판(210)을 성기게 위치 맞춤(위치결정)하는 것이다.
또한, 여기에서 말하는 파인얼라인먼트란, 기판 스테이지(200)에 의해 보유된 기판(210)의 위치를 고정밀도로 계측하고, 기판(210)의 위치 맞춤 오차가 허용 범위내가 되도록, 기판(210)을 정밀하게 위치 맞춤(위치결정)하는 것이다.
구체적으로는, 화상처리에 의해 기판(210)의 파인얼라인먼트 처리를 행할 때에, 예를 들면 도3에 도시되어 있는 것 같은 기판(210) 위의 네개의 마크 211a 내지 211d를 각각 촬상한다. 그리고, 취득된 위치 정보로부터 기판(210)의 위치를 계산함으로써 계측한다.
파인얼라인먼트 처리에서는, 마크(211)를 검출할 수 없는 경우가 있다. 또한, 마크(211)를 검출할 수 있어도, 화상처리에 있어서 어떠한 요인으로 위치를 취득할 수 없이 실패하는 경우가 있다.
예를 들면, 기판(210)의 처리 공정의 영향에 의해 마크(211)가 선명하지 않은 경우나, 기판 얼라인먼트 광학계(190)의 수차의 영향에 의해 마크(211)가 선명하게 보이지 않는 경우등이 있을 수 있다.
또한, 마크(211)의 위치가, 촬상 소자 191A 및 191B의 촬상면의 시야로부터 어긋나 있는 경우도 생각될 수 있다.
촬상 소자 191A 또는 191B의 촬상면의 시야내에 있어서 마크(211)의 선명한 화상이 얻어질 경우에는, 화상처리에 의해 마크(211)의 위치를 확실히 계측할 수 있다.
그렇지만, 화상의 콘트라스트가 낮거나, 수차의 영향에 의해 화상에 왜곡이 있거나 할 경우에는, 마크(211)의 위치를 확실히 계측할 수 없는 경우가 있다.
또한, 촬상 소자 191A 또는 191B의 촬상면의 시야로부터 마크(211)가 어긋나는 요인으로서는, 프리얼라인먼트에 있어서의 오계측, 계측전의 반송 처리에 있어서의 위치 어긋남 등의, 장치에 기인하는 것이 생각된다.
또한, 촬상 소자 191A 또는 191B의 촬상면의 시야로부터 마크(211)가 어긋나는 요인으로서는, 마크(211)의 전사위치가 변동하고 있는 등의, 기판(210)의 처리 공정에 기인하는 것도 생각된다.
마크(211)의 계측이 실패했을 경우, 기판(210)의 위치 맞춤을 정상으로 행할 수 없다.
그리고, 기판(210)의 위치 맞춤이 정상으로 행할 수 없을 경우, 위치 맞춤을 정상으로 행하기 위한 보전 처리(메인티넌스 처리)가 실행된다.
보전 처리로서는, 예를 들면, 복수의 마크(211) 중 사용하는 마크의 변경, 마크의 상의 검색 범위의 확대, 촬상 조건의 변경 등이 포함된다.
기판(210)에 있어서 얼라인먼트 처리가 실패했을 경우에는, 그 후에 기판(210)에 대하여 노광 처리를 행해도, 충분한 얼라인먼트 정밀도를 달성 할 수 없게 된다.
그 때, 통상은 에러를 발행해서 기판(210)의 처리를 정지하고, 실패 원인의 구명과 해소를 위한 작업이 행해진다.
한편, 기판(210)에 있어서 얼라인먼트 처리가 성공했을 경우에는 계속되어 기판(210)에 대한 노광 처리가 행해지지만, 얼라인먼트 처리가 성공했을 경우이여도, 노광 처리에 있어서 충분한 얼라인먼트 정밀도가 달성되지 않을 가능성이 있다.
그러한 가능성에 있어서의 원인의 하나로서, 마크(211)의 위치의 오계측에 의해 기판(210)에 대한 위치 맞춤을 위한 계산 결과가 부정확해져버리는 것을 들 수 있다.
마크(211)의 위치의 오계측은, 예를 들면, 마크(211)를 포함하는 영역을 촬상해서 얻어지는 마크 화상에 있어서, 쓰레기의 부착이나 기타 촬상시의 상태가 영향을 미침으로써 잘못된 화상신호가 생성되는 것으로 발생한다.
마크(211)의 위치의 오계측이 발생하면, 기판(210)의 위치 맞춤의 계산시에 잘못된 값이 사용되어버린다.
그 때문에, 계산한 결과, 가령 기판(210)의 위치 맞춤 오차가 허용 범위내에 들어가 얼라인먼트 처리가 성공했다고 한들, 노광 처리시에 있어서 얼라인먼트 정밀도는 저하해버린다.
도4는, 기판(210)에 형성되어 있는 마크(211)에 대한 얼라인먼트 처리에 의해 얻어지는 마크 화상의 예를 도시하고 있다.
여기에서는, 마크(211)의 마크 사이즈는 50μm×50μm, 얼라인먼트 처리에 있어서의 검출 시야 211x는 200 내지 400μm×200 내지 400μm이라고 하고 있다.
이 때, 도4에 도시되어 있는 것 같이, 본 실시 형태에서는, 프리얼라인먼트에 의해 성기게 어림잡아진 마크(211)의 중심위치를 포함하는 검출 시야 211ｘ내에 있어서, 100μm×100μm의 마크 화상(211y)이 취득된다.
그리고, 얻어진 마크 화상(211y)에 대하여 패턴 매칭 처리를 행한다.
만약에 마크 화상(211y)이 충분히 선명할 때에는 마크(211)의 위치를 정확히 계측할 수 있다.
그렇지만, 마크 화상(211y)의 명암의 콘트라스트가 낮거나, 왜곡이 있거나 할 경우에는, 마크(211)의 위치를 정확히 계측할 수 없을 가능성이 생긴다.
도5a 및 도5b는 각각, 기판 처리 시스템(50)에 있어서의 얼라인먼트 정밀도의 저하를 예측하기 위한 구성을 나타내는 블록도 및 처리 플로우도다.
우선, 화상처리수단(300)에 의해 기판(210)에 대한 화상처리가 행해지고, 마크 화상(301)(화상 데이터)이 취득된다(스텝401).
그리고, 화상처리수단(300)이 마크 화상(301)으로부터 기판(210)의 위치 맞춤 오차가 허용 범위내가 되어 얼라인먼트가 성공했다고 판정한 후, 노광 장치(10)에 노광 처리(310)의 실행 지령을 송신한다.
또한, 노광 처리(310)의 실행 지령의 송신과 동시에, 마크 화상(301)이, 노광 장치(10)로부터의 콘텍스트 데이터(320)가 부가된 후에 화상분류수단(400)에 주고받아진다(스텝402).
또한 여기에서, 콘텍스트란, 노광 장치(10)의 기종, 호기, 하드 구성, 소프트 구성, 설치 라인등의 구성을 특정하는 정보를 포함한다. 또한, 콘텍스트에는, 로트, 기판(210), 원판(170), 레시피, 환경조건, 처리 일시등의 구성을 특정하는 정보도 포함된다.
여기에서, 화상분류수단(400)에 주고받아지는 마크 화상(301)에는 화상처리수단(300)에 의해 얼라인먼트가 성공했다고 또는 실패했다고 판정된 어느쪽의 마크 화상(301)도 포함되지만, 이것에 한정되지 않는다.
스루풋 향상을 위해, 화상분류수단(400)에 주고받아지는 마크 화상(301)에는, 화상처리수단(300)에 의해 얼라인먼트가 성공했다고 판정된 마크 화상(301)만이 포함되어 있어도 좋다.
또한, 스텝401에 있어서 계측되는 마크(211)의 수는 1개이어도 복수이어도 좋고, 또한 화상분류수단(400)에 주고받아지는 마크 화상(301)의 수도 1개이어도 복수이어도 개의치 않는다.
또한, 화상분류수단(400)에 대한 마크 화상(301)의 주고받기는, 하나의 마크(211)에 대한 화상처리가 종료할 때마다 순차로 행해져도 좋다. 또한, 이것에 한정하지 않고, 기판(210)의 모든 마크(211)에 대하여 화상처리가 종료한 후에 일괄적으로 행해도 개의치 않는다.
또한, 화상분류수단(400)에 주고받는 마크 화상(301)의 데이터는, 마크(211)의 화상신호이외에도, 예를 들면 마크(211)를 조명하는 광원(120)의 광량등의 특징량 데이터를 포함하고 있어도 좋다.
다음에, 화상분류수단(400)은, 수취한 마크 화상(301)을, 미리 설정되어 있는 화상평가에 관한 복수의 종별 중 어느 하나로 분류한다(스텝403).
기판 처리 시스템(50)에 있어서의 마크 화상(301)의 구체적인 분류의 방법으로서는, 이하에 도시한 바와 같이 기계학습을 사용한다.
기계학습을 사용한 예측을 위한 방법으로서는, 학습 데이터를 작성해서 기계학습을 행하는 교사 있는 학습이 있다.
그리고, 교사 있는 학습에서는, 입력 데이터와, 입력 데이터에 대응한 정답의 데이터인 출력 데이터와를 포함하는 학습 데이터(교사 데이터)의 작성이 필요하다.
기판 처리 시스템(50)에서는, 화상분류수단(400)에 있어서, 분류의 종별 번호를 입력한 복수의 마크 화상(301)을 학습 데이터(305)로서 사용한 기계학습에 의해 얻어진 학습 모델이 사용된다.
여기에서, 기계학습은, 예를 들면 뉴럴네트워크를 사용해서 행할 수 있다. 뉴럴네트워크란, 입력층, 중간층, 출력층이라고 한 다층의 네트워크 구조를 갖는 모델이다.
그리고, 입력 데이터와 출력 데이터와의 관계를 나타내는 학습 데이터를 사용하여, 오차역전파법 등의 알고리즘으로 네트워크 내부의 확률변수가 최적화되는 것에 의해, 학습 모델을 취득할 수 있다.
여기에서, 뉴럴네트워크를 사용해서 학습 모델을 취득하는 예를 설명했지만, 뉴럴네트워크에 한정되지 않는다. 예를 들면, 서포트 벡터 머신, 결정목 등 다른 모델, 알고리즘을 사용해도 좋다.
그리고, 화상분류수단(400)은, 취득한 학습 모델에 마크 화상(301)을 입력함으로써, 출력 데이터로서 마크 화상(301)에 대응한 종별 번호를 포함하는 분류 정보(302)를 출력한다.
다음에, 본 실시 형태에 따른 기판 처리 시스템(50)에 있어서의 학습 데이터의 구체적인 작성에 대해서 나타낸다.
우선, 기판(210)에 대하여 이전에 행해진 얼라인먼트 처리의 결과를 사용하여, 마크 화상(301)을 입력 데이터, 각 종별 번호에의 분류에 대응하는 분류 정보(302)를 출력 데이터로 함으로써 학습 데이터(305)를 작성한다.
예를 들면, 분류 정보(302)로서는, 이하의 표 1에 도시되어 있는 것 같은 종별 번호 0 내지 3을 설정할 수 있다.
종별번호 분류
0 정상
1 디포커스
2 저콘트라스트
3 마크 왜곡
구체적으로는, 종별 번호 0은, 정상적인 마크 화상의 분류에 대응하고 있고, 종별 번호 1은, 디포커스를 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있다.
또한, 종별 번호 2는, 저콘트라스트를 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있고, 종별 번호 3은, 마크 왜곡을 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있다.
또한, 상기한 종별은 일례이며, 이외의 분류의 종별을 설정해도 개의치 않는다.
여기에서 말하는 디포커스란, 마크 화상(301)의 윤곽이 희미해져 불명료한 것이 원인으로 패턴 매칭 처리 또는 에지 검출 처리가 어긋나는 경우를 나타내고 있다.
또한, 여기에서 말하는 저콘트라스트란, 마크 화상(301)의 윤곽이 그 주위에 대하여 선명도가 낮은 것이 원인으로 패턴 매칭 처리 또는 에지 검출 처리가 어긋나는 경우를 나타내고 있다.
또한, 여기에서 말하는 마크 왜곡이란, 마크 화상(301)의 윤곽의 형상이 왜곡되어 있는 것이 원인으로 패턴 매칭 처리 또는 에지 검출 처리가 어긋나는 경우를 나타내고 있다.
그리고, 출력 데이터로서의 분류 정보(302)를 작성하기 위해서, 입력 데이터인 마크 화상(301)을 분류한다.
구체적으로는, 디포커스에의 분류 수법으로서는, 예를 들면 마크 화상(301)을 구성하는 선형의 부분의 굵기를 계측하고, 얻어진 굵기가 소정의 한계치를 초과하고 있는 경우에, 디포커스라고 인정된다.
또한, 저콘트라스트에의 분류 수법으로서는, 예를 들면 마크 화상(301)과 그 주위와의 사이의 명암차를 계측하고, 얻어진 값이 소정의 한계치를 하회하고 있을 경우에, 저콘트라스트라고 인정된다.
그리고, 마크 왜곡에의 분류 수법으로서는, 예를 들면 마크 화상(301)의 소정의 개소(예를 들면 네구석등)의 위치를 복수 계측하고, 그것들의 사이의 차이가 소정의 한계치를 초과하고 있을 경우에, 마크 왜곡이라고 인정된다.
따라서, 상기한 인정을 화상분류수단(400)에 실시시키는 것에 의해, 마크 화상(301)을 종별 번호 0 내지 3으로 분류하고, 분류 정보(302)를 취득할 수 있다.
이렇게 하여, 마크 화상(301)에 대하여 얼라인먼트 처리가 성공했을 경우이여도, 노광 처리에 있어서 충분한 얼라인먼트 정밀도가 달성되지 않는 마크(211)의 위치의 오계측을 분류에 의해 명확히 할 수 있다.
또한, 마크 화상(301)이 상기한 디포커스, 저콘트라스트, 마크 왜곡 등의 종별에 복합적으로 적합한 경우에는, 적합한 정도가 가장 큰 것에 분류해서 개의치 않는다.
또한, 이것에 한정하지 않고, 마크 화상(301)이 상기한 디포커스, 저콘트라스트, 마크 왜곡 등의 종별에 복합적으로 적합했을 경우에는, 각각의 종별에 적합한 정도에 따라서 가중을 행해서 분류해도 개의치 않는다.
또한, 부여된 콘텍스트에 의해, 상기한 종별을 더욱 세분화해도 개의치 않는다.
상기한 요령으로, 마크 화상(301)을 입력 데이터, 각 종별 번호에의 분류에 대응하는 분류 정보(302)를 출력 데이터로 함으로써 학습 데이터(305)를 작성할 수 있다.
그리고, 종별 번호가 부여된 복수의 마크 화상(301)을 학습시키는 것에 의해, 추론 로직을 작성할 수 있다.
이때, 상기에서는, 학습 데이터를 작성하기 위한 마크 화상(301)의 분류를 화상분류수단(400)에 의해 실행시켜져 있었지만, 이것에 한정되지 않는다.
예를 들면, 학습 모델을 얻기 위해서 필요한 학습 데이터(305)를 작성하기 위해서, 작업자가 복수의 마크 화상(301)을 확인해서 종별 번호를 입력해가는 것도 가능하다.
또한, 학습 모델로부터 출력되는 분류 정보(302)의 정답률을 높이기 위해서는, 대량의 마크 화상(301)에 대하여 학습 데이터(305)를 작성할 필요가 있다.
도5a에 도시되어 있는 것 같이, 표시장치(206)에서는, 노광 장치(10)를 조작하기 위해서 필요한 정보나 노광 장치(10)의 동작에 관한 정보등이 표시된다.
도6은, 표시장치(206)에 표시되는 화면(900)을 예시적으로 도시한 도면이다.
또한, 입력장치(205)에서는, 작업자에 의해 노광 장치(10)를 조작하기 위해서 필요한 정보나 표시장치(206)에 화면을 표시시키기 위해서 필요한 정보등이 입력된다.
더욱, 표시장치(206)에 분류의 종별 번호의 입력을 하기 위해서 필요한 정보를 표시시키는 것에 의해, 작업자가 입력장치(205)를 통해 분류를 위한 종별 번호의 정보를 입력할 수 있다.
또한, 도시되지 않은 ＣＰＵ에서는, 표시장치(206)에 정보를 표시시키는 표시 수단(800), 입력장치(205)에 정보를 입력시키는 입력 수단(810)에 의한 처리가 실행된다.
또한, 도시되지 않은 ＣＰＵ에서는, 표시장치(206)에 있어서의 표시, 및 입력장치(205)에 있어서의 입력의 유효화의 가부를 판정하는 판정 수단(820)에 의한 처리가 실행된다.
또한, 기억장치(204)는, 종별 번호의 입력이 되지 않고 있는 미작성 데이터(801)와 종별 번호의 입력이 된 작성완료 데이터(802)를 기억한다.
미작성 데이터(801)는, 얼라인먼트 처리에 있어서 취득된 마크 화상(301)이며, 학습 데이터를 작성하기 위한 데이터다.
또한, 작성완료 데이터(802)는, 미작성 데이터(801)에 대해서 종별 번호가 부가된 데이터이며, 화상분류수단(400)에 입력되는 학습 데이터(305)가 된다.
여기에서, 표시장치(206), 입력장치(205) 및 기억장치(204)는, 노광 장치(10)에 설치되어서 좋고, 이것에 한정하지 않고, 호스트 컴퓨터(11) 및 관리 장치(12)등의 외부의 정보처리 장치에 설치되어도 개의치 않는다.
또한, 표시 수단(800) 및 입력 수단(810)은, 노광 장치(10)의 주 제어부(100), 관리 장치(12) 및 호스트 컴퓨터(11) 중 적어도 1개에 있어서 실행되는 소프트웨어 프로그램에 의해 실현가능하다.
또한, 판정 수단(820) 및 화상분류수단(400)은, 노광 장치(10)의 주 제어부(100), 관리 장치(12) 및 호스트 컴퓨터(11) 중 적어도 1개에 있어서 실행되는 소프트웨어 프로그램에 의해 실현가능하다.
표시 수단(800)은, 표시장치(206)에 학습 데이터(305)를 작성하기 위해서 필요한 정보를 표시시킨다.
도7은, 학습 데이터(305)의 작성 화면을 예시적으로 도시한 도면이다.
도7에 도시되어 있는 것 같이, 화면(910)에는, 미작성 데이터(801)에 포함되는 데이터에 관련되는 정보가 표시된다.
예를 들면, 화면(910)에는, 기판 얼라인먼트 광학계(190)에 의해 촬상된 마크(211)의 마크 화상(301), 마크(211)를 촬상했을 때의 기판 스테이지(200)의 위치 및 속도를 포함하는 관련 정보(912)가 표시된다.
또한, 관련 정보(912)는, 기판 스테이지(200)의 위치 및 속도에 한정하지 않고, 작업자가 학습 데이터(305)를 작성하는 작업을 진행시킨 후에 유용한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 관련 정보(912)는, 기판(210)이 기판 스테이지(200)에 주고받아졌을 때의 기판반송계의 정보, 광원의 광량설정의 정보, 광원의 사용 기간등의 콘텍스트를 포함할 수 있다.
또한, 관련 정보(912)는, 예를 들면, 장치의 기종, 호기, 하드웨어 구성, 소프트웨어 구성, 장치의 설치 라인, 처리 대상의 기판, 처리 대상의 기판이 포함되는 로트, 처리에 사용된 원판, 처리 레시피, 환경조건, 처리 일시등의 콘텍스트를 포함할 수 있다.
또한, 화면(910)에는, 분류의 종별 번호의 선택지와, 종별 번호가 선택된 것인가 아닌가를 나타내는 선택 상태와를 나타내는 분류 정보(913)가 표시된다.
분류 정보(913)의 선택 상태는 입력장치(205)를 사용해서 선택, 비선택을 입력하는 것이 가능하다.
어떤 종류별 번호의 선택지가 선택된 상태에서 확정 버튼(914)이 눌렸을 경우, 표시된 미작성 데이터(801)에 대해서 선택된 종별 번호의 정보가 입력된다.
또한, 중지 버튼(915)이 눌렸을 경우, 학습 데이터(305)의 작성이 중지된다.
또한, 표시 수단(800)은, 화면(910)에 복수의 미작성 데이터(801), 복수의 관련 정보(912), 및 복수의 분류 정보(913)를 표시시켜서, 복수의 미작성 데이터(801)에 대해서 종별 번호를 입력시키도록 해도 좋다.
입력 수단(810)은, 입력장치(205)로부터 입력된 종별 번호의 정보를 취득한다. 그리고, 입력 수단(810)은, 기억장치(204)에 기억되어 있는 미작성 데이터(801)에 종별 번호의 정보를 관련되게 만들고, 작성완료 데이터(802)로서 기억장치(204)에 기억시킨다.
판정 수단(820)은, 소정의 조건에 근거하여, 학습 데이터(305)의 작성의 시작이나 종료를 판정한다. 즉, 판정 수단(820)은, 표시 수단(800)에 표시장치(206)에 있어서의 종별 번호의 입력을 행하기 위한 정보의 표시를 시켜, 입력 수단(810)에 종별 번호의 정보를 입력시키는 처리를 시작할지를 판정한다.
또한, 판정 수단(820)은, 표시 수단(800)에 의한 표시장치(206)에 있어서의 종별 번호의 입력을 행하기 위한 정보의 표시, 입력 수단(810)에 의한 종별 번호의 정보의 입력의 처리를 종료시킬지를 판정한다.
화상분류수단(400)은, 작성완료 데이터(802)가 소정의 건수에 도달했을 경우에, 작성완료 데이터(802)를 학습 데이터(305)로서 추가적으로 학습을 행하고, 기억장치(204)로부터 작성완료 데이터(802)를 소거해도 좋다.
또한, 기억장치(204)에는, 미작성 데이터(801) 및 작성완료 데이터(802)의 건수가 기억되고, 입력 수단(810)이나 화상분류수단(400)에 의해 그것들의 데이터의 건수가 갱신되도록 해도 좋다.
또한, 기억장치(204)에는, 작성완료 데이터(802) 중 학습완료의 데이터(학습 데이터(305)에 추가한 데이터) 및 미학습의 데이터(학습 데이터(305)에 추가하지 않고 있는 데이터) 각각의 건수가 기억되어도 좋다. 그리고, 입력 수단(810)이나 화상분류수단(400)에 의해 그것들의 데이터의 건수가 갱신되도록 해도 좋다.
또한, 표시 수단(800)은, 그것들의 데이터의 건수를 표시장치(206)에 표시시켜도 좋다.
다음에, 학습 데이터(305)를 작성하는 처리에 대해서 설명한다.
도8은, 학습 데이터(305)를 작성하는 처리를 도시한 흐름도다.
S110에 있어서, 판정 수단(820)은, 학습 데이터(305)의 작성을 시작하는 조건에 근거하여, 학습 데이터(305)의 작성을 시작할지를 판정한다.
판정 수단(820)이 학습 데이터(305)의 작성을 시작하지 않는다고 판정했을 경우에는 소정의 기간이 경과한 후에 S110에 되돌아가고, 다시, 학습 데이터(305)의 작성을 시작할지를 판정한다.
한편, 판정 수단(820)이 학습 데이터(305)의 작성을 시작한다고 판정했을 경우에는, S111에 진행되고, 학습 데이터(305)의 작성을 시작한다.
그리고, S111에 있어서, 미작성 데이터(801)에 포함되는 마크 화상(301)에 있어서 상기한 요령에 따라서 분류의 종별 번호의 정보가 부가된다.
그리고, S112에 있어서, 종별 번호가 부가된 마크 화상(301)을 미작성 데이터(801)로부터 삭제하고, 작성완료 데이터(802)에 추가한다.
그리고, S113에 있어서, 판정 수단(820)은, 학습 데이터(305)의 작성을 종료하는 조건에 근거하여, 학습 데이터(305)의 작성을 종료할지를 판정한다.
판정 수단(820)이 학습 데이터(305)의 작성을 종료하지 않는다고 판정했을 경우에는 S111에 되돌아가고, 다음 미작성 데이터(801)가 표시장치(206)에 표시된다.
한편, 판정 수단(820)이 학습 데이터(305)의 작성을 종료한다고 판정했을 경우에는, 화면(910)의 표시를 종료하고, 학습 데이터(305)를 작성하는 처리를 종료한다.
또한, 표시 수단(800)은, 미작성 데이터(801)를 표시장치(206)에 표시시킬지를 작업자에게 판정시켜도 좋다.
도9는, 학습 데이터(305)의 작성 화면을 표시시키는 버튼을 도시한 예시적인 도다.
버튼(901)은, 미작성 데이터(801)를 분류하기 위한 화면을 표시장치(206)에 표시시킬지를 작업자에게 판정시키기 위한 버튼이다.
표시 수단(800)이, 버튼(901)을 화면(900)에 표시시켜, 작업자에 의해 버튼이 눌려졌을 경우에, 미작성 데이터(801)를 분류하기 위한 화면을 표시장치(206)에 표시시킨다.
또한, 표시 수단(800)은, 버튼(901)과 함께 미작성 데이터(801)의 건수를 나타내는 메시지(902)를 표시시켜도 좋다.
메시지(902)가 표시되는 것에 의해, 작업자는 미작성 데이터(801)의 건수에 근거하여, 학습 데이터(305)의 작성을 시작할지를 판정할 수 있다.
또한, 화상분류수단(400)을 노광 장치(10)의 외부에 설치된 장치에 설치하는 것에 의해, 복수의 노광 장치(10)로부터 마크 화상(301)을 수취할 수 있다.
또한, 화상분류수단(400)은, 미리 설정한 기간의 사이 또는 건수의 상한까지, 수취한 마크 화상(301)의 전부 또는 일부를 보관해도 좋다.
더욱, 일람 표시된 복수의 종별로부터 임의의 종별을 선택하고, 선택된 종별로 분류되어서 보관되어 있는 마크 화상(301)을 호출해서 화면표시할 수 있게 해도 좋다.
또한, 선택한 종별에 포함되는 마크 화상(301)의 수를 집계해서 결과를 표시할 수 있게 해도 좋다.
또한, 선택한 종별에 포함되는 마크 화상(301)을 부여된 콘텍스트로 구분하고, 집계해서 결과를 표시할 수 있게 해도 개의치 않는다.
그리고, 화상분류수단(400)은, 마크 화상(301)의 분류 결과를, 분류 정보(302)로서 예측 수단(420)에 주고받는다(스텝404).
분류 정보(302)는, 화상분류수단(400)의 추론 로직이 도출한, 기판(210)에 대한 화상처리에 있어서 취득된 각 마크 화상(301)의 분류 결과다.
또한, 분류 정보(302)를 예측 수단(420)에 주고받는 타이밍은, 하나의 마크 화상(301)의 분류가 종료할 때마다 순차로 행해도 좋고, 모든 마크 화상(301)의 분류가 종료한 후에 일괄적으로 해도 개의치 않는다.
예측 수단(420)은, 노광 장치(10)의 주 제어부(100), 관리 장치(12) 및 호스트 컴퓨터(11) 중 적어도 1개에 있어서 실행되는 소프트웨어 프로그램에 의해 실현가능하다.
그리고, 예측 수단(420)은, 화상분류수단(400)으로부터 수취한 분류 정보(302)로부터, 분류 정보(302)에 있어서의 종별 번호마다 미리 정해진 평가 계수(430)를 참조하여, 평가 값Ｅｐ를 산출한다(스텝405). 평가 계수(430)는, 분류 정보(302)에 있어서 분류된 각 종별이, 기판(210)의 얼라인먼트 정밀도의 저하에 기여하는 정도를 나타내는 계수다. 또한, 평가 값Ｅｐ은, 분류된 마크 화상(301)에 관한 기판(210)의 얼라인먼트 정밀도의 저하의 정도를 나타내는 값이다.
평가 계수(430)는, 예측 수단(420)이 참조하는 전자화된 정보이며, 예를 들면, 작업자가 미리 설정해 둘 수 있고, 도시되지 않은 기억부에 기억해 둘 수 있다.
또한, 상기에서는 설명의 간략화를 위해, 각 종별에의 분류로서 표 1에 나타내어 있는 것 같은 종별 번호 0 내지 3을 나타냈지만, 이하의 표 2에 나타내어 있는 종별 번호 0 내지 8과 같이, 종별을 더욱 세분화할 수도 있다.
종별번호 분류
0 정상
1 디포커스-포커스 오계측
2 저콘트라스트-프로세스 요인
3 저콘트라스트-스코프 진동
4 저콘트라스트-스코프내 공기 요동
5 저콘트라스트-스코프의 플레어
6 마크 왜곡-프로세스 요인
7 마크 왜곡-스코프 수차
8 마크 왜곡-스코프 조도 얼룩
구체적으로는, 종별 번호 0은, 정상적인 마크 화상의 분류에 대응하고 있어, 종별 번호 1은, 포커스 오계측에 따르는 디포커스를 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있다.
또한, 종별 번호 2는, 프로세스 요인에 따르는 저콘트라스트를 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있고, 종별 번호 3은, 스코프 진동에 따르는 저콘트라스트를 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있다.
또한, 종별 번호 4는, 스코프내 공기 요동에 따르는 저콘트라스트를 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있고, 종별 번호 5는, 스코프의 플레어에 따르는 저콘트라스트를 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있다.
또한, 종별 번호 6은, 프로세스 요인에 따르는 마크 왜곡을 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있고, 종별 번호 7은, 스코프 수차에 따르는 마크 왜곡을 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있다.
또한, 종별 번호 8은, 스코프 조도 얼룩에 따르는 마크 왜곡을 포함하는 마크 화상의 분류에 대응하고 있다.
또한, 상기한 종별은 일례이며, 이외의 분류의 종별을 설정해도 개의치 않는다.
그리고, 평가 계수(430)로서는, 예를 들면 이하의 표 3에 나타내도록 설정할 수 있다.
종별번호 분류 평가계수
0 정상 0
1 디포커스-포커스 오계측 20
2 저콘트라스트-프로세스 요인 15
3 저콘트라스트-스코프 진동 8
4 저콘트라스트-스코프내 공기 요동 5
5 저콘트라스트-스코프의 플레어 8
6 마크 왜곡-프로세스 요인 25
7 마크 왜곡-스코프 수차 12
8 마크 왜곡-스코프 조도 얼룩 18
또한, 평가 계수의 값으로서는, 표 3에 나타내어진 것 같은 값에 한정하지 않고, 예를 들면, 모든 평가 계수 중 최대치를 1로서 규격화한 값을 사용해도 좋다.
그리고, 예측 수단(420)은, 산출한 평가 값Ｅｐ에 근거하는 액션(303)을 실행한다(스텝406).
여기에서, 평가 값Ｅｐ에 근거하는 액션(303)으로서는, 예를 들면, 평가 값Ｅｐ이 한계치를 초과했다고 판정한 후에, 외부에 경고를 통지하는 것, 또는 노광 장치(10)에 있어서의 노광 처리(310)를 중단하는 것 등이 포함된다.
또한, 노광 장치(10)에 있어서의 노광 처리(310)의 중단이란, 기판(210)에 있어서의 얼라인먼트 처리를 리트라이시키는 것, 해당 기판(210)을 제외하는 것, 또는 노광 장치(10) 자체의 운용을 중지하는 것 등이 포함된다.
다음에, 예측 수단(420)에 의한 평가 값Ｅｐ의 산출의 구체 예를 나타낸다.
여기에서는, 도3에 도시되어 있는 네개의 마크 211a 내지 211d를 갖는 기판(210)에 대한 얼라인먼트 처리에 있어서 각 마크에 대하여 마크 화상(301)을 취득하는 경우를 생각한다.
이 때, 예측 수단(420)은, 평가 값Ｅｐ의 산출식으로서, 이하의 식(1)을 사용하는 것으로 한다.
Figure pat00001
여기에서, Ｋi는 기판(210)의 마크 211a 내지 211d에 대한 분류로부터 얻어진 각각의 평가 계수다.
또한, 마크 화상(301)이 복수의 종별에 복합적으로 적합했을 경우에는, 각각의 종별에 적합한 정도에 따라서 가중을 행하고, 평균값을 산출해도 개의치 않는다.
또한, 예측 수단(420)은, 산출한 평가 값Ｅｐ이 이하의 조건식 (2)를 충족시켰을 때에, 노광 장치(10)에 있어서의 노광 처리(310)를 중단하는 판정을 행한다고 한다.
Ｅｐ≥10 …(２）
우선, 네개의 마크 211a 내지 211d 각각의 마크 화상(301)이, 소정의 타이밍에서 화상처리수단(300)으로부터 화상분류수단(400)에 주고받아진다.
또한 여기에서, 소정의 타이밍이란, 예를 들면 하나의 마크(211)에 대한 화상처리가 종료할 때마다의 타이밍이다.
다음에, 네개의 마크 211a 내지 211d 각각의 마크 화상(301)이, 화상분류수단(400)에 의해, 미리 설정된 표 3에 나타내는 종별에 근거하여, 이하의 표 4와 같이 분류되어 있는 것으로 한다.
마크 화상 종별번호(분류)
211a 0(정상)
211b 0(정상)
211c 0(정상)
211d 2(저콘트라스트-프로세스 요인)
그리고, 표 4에 나타내는 분류 결과가, 분류 정보(302)로서 예측 수단(420)에 주고받아진다.
그리고, 예측 수단(420)은, 미리 설정된 표 3에 나타내는 평가 계수(430)를 참조하여, 이하의 표 5에 나타내는 것 같이 각 마크 화상(301)에 평가 계수(430)를 할당한다.
마크 화상 종별번호(분류) 평가계수
211a 0(정상) 0
211b 0(정상) 0
211c 0(정상) 0
211d 2(저콘트라스트-프로세스 요인) 15
그리고, 예측 수단(420)은, 표 5에 나타낸 것 같이 할당된 평가 계수(430)로부터, 평가 값Ｅｐ를 산출한다.
또한 여기에서, 평가 값Ｅｐ는, 이하의 식(3)에 나타낸 바와 같이, 각 마크 화상(301)에 대한 평가 계수(430)의 총합으로서 산출한다.
Figure pat00002
그리고, 예측 수단(420)은, 산출된 평가 값Ｅｐ=15가 상기한 조건식 (2)를 충족시키도록 소정의 한계치를 초과되고 있다고 판정하여, 노광 장치(10)에 대하여 노광 처리(310)를 중단하는 액션을 실행한다.
이상과 같이, 본 실시 형태에 따른 판단장치에서는, 마크 화상(301)을 각 종별로 분류하고, 평가 값Ｅｐ를 산출함으로써, 얼라인먼트 정밀도를 정밀도 좋게 판단할 수 있다.
또한, 상기한 바와 같이, 기판 처리 시스템(50)에서는, 화상처리와 화상분류를 합해서 얼라인먼트 처리라고 해석할 수도 있다.
그렇지만, 이것에 한정하지 않고, 스루풋 향상을 위해, 화상처리수단(300)에 의해 얼라인먼트가 성공했다고 판정된 마크 화상(301)만이 화상분류수단(400)에 주고받아져, 분류되어도 좋다.
이 경우, 화상처리와 화상분류란, 서로 별개의 처리라고 해석할 수 있다.
또한, 기판 처리 시스템(50)에서는, 마크 화상(301)을 기계학습을 사용해서 분류하는 예를 나타냈지만, 이것에 한정되지 않는다.
예를 들면, 표 1에 나타낸 것 같은 디포커스, 저콘트라스트 및 마크 왜곡의 대범한 종별로 마크 화상(301)을 분류할 경우에는, 기계학습을 사용하지 않고, 상기에 나타낸 분류 수법을 사용해서 분류해도 좋다.
또한, 기판 처리 시스템(50)에서는, 각각의 마크 화상(301)을 표 1이나 표 2에 나타낸 종별로 분류하는 예를 나타냈지만, 이것에 한정되지 않는다.
예를 들면, 도3에 도시된 것 같은 복수의 마크(211)에 의한 복수의 마크 화상(301)의 사이의 상대 위치나 상대 각도등의 상관 관계로부터, 복수의 마크 화상(301)의 세트로서 분류를 행해도 개의치 않는다.
[제2실시 형태]
도10은, 제2실시 형태에 따른 판단장치를 구비하는 기판 처리 시스템(50)에 있어서의 얼라인먼트 정밀도의 저하를 예측하기 위한 구성을 도시한 블록도다.
또한, 본 실시 형태에 따른 판단장치는, 결정 수단(450)을 새롭게 구비하는 것이외는 제1실시 형태에 따른 판단장치와 마찬가지의 구성이기 때문에, 동일한 구성에 대해서는 동일한 부번을 첨부하여 설명을 생략한다.
결정 수단(450)은, 평가 계수(430)를 설정하기 위한 소프트웨어 프로그램이며, 도시되지 않은 설정부에 의해 실현가능하다.
구체적으로는, 결정 수단(450)은, 우선, 과거에 화상분류수단(400)에 의해 기판(210)에 있어서의 마크 화상(301)의 분류를 행한 결과를 포함하는 분류 정보(302)를 수집한다.
또한, 결정 수단(450)은, 외부계측기(440)에 의해 기판(210)에 대하여 행해진 얼라인먼트 정밀도의 계측결과를 포함하는 계측정보(441)를 수집한다.
그리고, 결정 수단(450)은, 얻어진 분류 정보(302)와 계측정보(441)를 비교한다.
그것에 따라, 화상분류수단(400)에 의한 마크 화상(301)의 분류와 외부계측기(440)에 의해 계측된 얼라인먼트 정밀도와의 사이의 관계성이 계수화되어, 평가 계수(430)를 결정할 수 있다.
그리고, 결정 수단(450)은, 예측 수단(420)에 있어서 평가 계수(430)를 설정할 수 있다.
또한, 마크 화상(301)의 분류와 얼라인먼트 정밀도와의 사이의 관계성의 계수화는, 작업자가 경험에 근거해 ＧＵＩ화면상에서 입력하는 것에 의해 설정해도 좋고, 기계학습한 추론 로직을 별도 설치해서 자동으로 설정하도록 해도 개의치 않는다.
또한, 평가 계수(430)는, 노광 장치(10)의 콘솔 위에, 혹은 화상분류수단(400)을 갖는 장치에 표시장치를 접속하고, 분류의 종별과 함께 ＧＵＩ화면으로서 일람 표시하여, 확인할 수 있도록 해도 개의치 않는다.
이상과 같이, 본 실시 형태에 따른 판단장치에서는, 마크 화상(301)을 각 종별로 분류하고, 평가 값Ｅｐ를 산출함과 아울러, 평가 계수(430)를 설정함으로써, 얼라인먼트 정밀도를 정밀도 좋게 판단할 수 있다.
[물품의 제조 방법]
본 실시 형태에 따른 물품의 제조 방법은, 예를 들면, 디바이스(반도체 소자, 자기 기억 매체, 액정표시소자등) 등의 물품을 제조하는데도 적합하다.
또한, 본 실시 형태에 따른 물품의 제조 방법은, 노광 장치(10)를 사용하여, 감광제가 도포된 기판을 노광하는(패턴을 기판에 형성하는) 공정과, 노광된 기판을 도시되지 않은 현상 장치를 사용하여 현상하는(기판을 처리하는) 공정을 포함한다.
또한, 본 실시 형태에 따른 제조 방법은, 다른 주지의 공정(산화, 성막, 증착, 도핑, 평탄화, 에칭, 레지스트 박리, 다이싱, 본딩, 패키징 등)을 포함할 수 있다.
본 실시 형태에 따른 물품의 제조 방법은, 종래와 비교하여, 물품의 성능, 품질, 생산성 및 생산 코드 중 적어도 1개에 있어서 유리하다.
이상, 바람직한 실시 형태에 대해서 설명했지만, 이것들의 실시 형태에 한정되지 않는 것은 말할 필요도 없고, 그 요지의 범위내에서 여러 가지의 변형 및 변경이 가능하다.
또한, 기판 처리장치(10)의 일례로서 노광 장치에 대해서 설명했지만, 이것에 한정되는 것이 아니다.
예를 들면, 기판 처리장치(10)의 일례로서, 거푸집을 사용해서 기판에 임프린트 재료 패턴을 형성하는 임프린트 장치이여도 좋다.
또한, 기판 처리장치(10)의 일례로서, 하전 입자 광학계를 통해 하전 입자선(전자선이나 이온 빔등)으로 기판에 묘화를 행하고, 기판에 패턴을 형성하는 묘화 장치이여도 좋다.
또한, 기판 처리장치(10)는, 감광 매체를 기판의 표면 위에 도포하는 도포 장치, 패턴이 형성된 기판을 현상하는 현상 장치등, 디바이스 등의 물품의 제조에 있어서 전술과 같은 임프린트 장치등의 장치가 실시하는 공정이외의 공정을 실시하는 제조 장치도 포함할 수 있다.
또한, 상기에 나타낸 실시 형태를 실시하는 방법, 프로그램, 해당 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체도 본 실시 형태의 범위에 포함된다.
본 발명에 의하면, 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도를 판단할 수 있는 판단장치, 기판 처리장치, 및 물품의 제조 방법을 제공할 수 있다.
본 발명을 실시 형태들을 참조하여 기재하였지만, 본 발명은 상기 개시된 실시 형태들에 한정되지 않는다는 것을 알 것이다. 아래의 청구항의 범위는, 모든 수정 및, 동등한 구조 및 기능을 포함하도록 폭 넓게 해석해야 한다.

Claims (15)

  1. 기판 처리장치에 있어서 촬상된 기판 위의 마크의 화상 데이터에 대하여 화상평가에 관한 분류를 행하고, 해당 분류의 결과에 근거하여 상기 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도를 판단하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 기계학습에 의해 취득되는 학습 모델을 사용해서 상기 화상 데이터에 대하여 상기 분류를 행하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 상기 화상 데이터를 정상, 디포커스, 저콘트라스트 및 마크 왜곡 중 어느 하나의 종별로 분류하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 상기 화상 데이터가 분류되는 종별마다 미리 정해진 평가 계수로부터 상기 화상 데이터에 관한 얼라인먼트 정밀도의 저하의 정도를 나타내는 평가 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 상기 평가 값이 소정의 한계치를 초과되었을 때에, 상기 기판 처리장치에 대하여 처리를 중단하는 액션을 실행하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 외부계측기에 의한 상기 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도의 계측결과에 근거하여, 상기 평가 계수를 설정하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 기계학습에 의해 취득되는 학습 모델을 사용해서 상기 평가 계수를 설정하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 상기 기판 처리장치에 관한 콘텍스트를 상기 화상 데이터에 부가한 후에 상기 화상 데이터에 대하여 상기 분류를 행하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단장치는, 상기 화상 데이터 중 얼라인먼트 처리가 성공한 화상 데이터만에 대하여 상기 분류를 행하는 것을 특징으로 하는 판단장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 기판 처리장치는, 원판에 형성된 패턴을 노광 광을 사용해서 상기 기판 위에 전사하도록 상기 기판을 노광하는 노광 장치인 것을 특징으로 하는 판단장치.
  11. 기판을 처리하는 기판 처리장치로서, 청구항 1 내지 10 중 중 어느 한 항에 기재된 판단장치를 갖는 것을 특징으로 하는 기판 처리장치.
  12. 청구항 11에 기재된 기판 처리장치를 사용하여 기판을 처리하는 공정을 갖고,
    처리된 상기 기판으로부터 물품을 제조하는 것을 특징으로 하는 물품의 제조 방법.
  13. 청구항 1 내지 10 중 어느 한 항에 기재된 판단장치와,
    기판을 처리하는 복수의 기판 처리장치와,
    해당 복수의 기판 처리장치의 동작을 제어하는 호스트 컴퓨터와,
    상기 복수의 기판 처리장치의 보수를 관리하는 관리 장치를,
    갖는 것을 특징으로 하는 기판 처리 시스템.
  14. 기판 처리장치에 있어서 촬상된 기판 위의 마크의 화상 데이터에 대하여 화상평가에 관한 분류를 행하는 공정과,
    해당 분류를 행하는 공정에 의해 얻어지는 분류 정보로부터 상기 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도를 판단하는 공정을,
    갖는 것을 특징으로 하는 얼라인먼트 정밀도의 판단 방법.
  15. 컴퓨터에 얼라인먼트 정밀도를 판단시키는 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체로서,
    기판 처리장치에 있어서 촬상된 기판 위의 마크의 화상 데이터에 대하여 화상평가에 관한 분류를 행하는 공정과,
    해당 분류를 행하는 공정에 의해 얻어지는 분류 정보로부터 상기 기판에 있어서의 얼라인먼트 정밀도를 판단하는 공정을,
    컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 하는 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체.
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