KR20220011230A - 결함 예측 - Google Patents

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KR20220011230A
KR20220011230A KR1020227001649A KR20227001649A KR20220011230A KR 20220011230 A KR20220011230 A KR 20220011230A KR 1020227001649 A KR1020227001649 A KR 1020227001649A KR 20227001649 A KR20227001649 A KR 20227001649A KR 20220011230 A KR20220011230 A KR 20220011230A
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린 리 정
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마르크 주리안 케아
야스리 유디스티라
맥심 필립페 프레드릭 게닌
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에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
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Abstract

디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 복수의 패턴들의 특성의 검증된 값들을 얻는 단계; 비-확률 모델을 사용하여 특성의 연산된 값들을 얻는 단계; 검증된 값들 및 연산된 값들에 기초하여 비-확률 모델의 잔차의 값들을 얻는 단계; 및 잔차의 값들에 기초하여 잔차의 분포의 속성을 얻는 단계를 포함하는 방법이 개시된다. 또한, 본 명세서에서 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 결함들의 확률을 연산하는 방법, 및 비-확률 모델의 잔차의 분포의 속성을 얻는 방법이 개시된다.

Description

결함 예측{Defect Prediction}
본 출원은 2017년 7월 12일에 출원된 US 62/531,702의 우선권을 주장하며, 이는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다.
본 발명은 리소그래피 공정과 같은 디바이스 제조 공정에 관한 것으로, 특히 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 결함들을 통계적으로 예측하는 방법에 관한 것이다.
리소그래피 장치는, 예를 들어 집적 회로(IC) 또는 다른 디바이스의 제조 시에 사용될 수 있다. 이러한 경우, 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)는 디바이스의 개별층에 대응하는 패턴("디자인 레이아웃")을 포함하거나 제공할 수 있으며, 패터닝 디바이스 상의 패턴을 통해 타겟부를 조사(irradiate)하는 것과 같은 방법들에 의해, 이 패턴이 방사선-감응재("레지스트")층으로 코팅된 기판(예를 들어, 실리콘 웨이퍼) 상의 (예를 들어, 1 이상의 다이를 포함하는) 타겟부 상으로 전사(transfer)될 수 있다. 일반적으로, 단일 기판은 리소그래피 장치에 의해 패턴이 한 번에 한 타겟부씩 연속적으로 전사되는 복수의 인접한 타겟부들을 포함한다. 일 형태의 리소그래피 장치에서는 전체 패터닝 디바이스의 패턴이 한 타겟부 상으로 한 번에 전사되며; 이러한 장치는 통상적으로 웨이퍼 스테퍼(wafer stepper)라 칭해진다. 통상적으로 스텝-앤드-스캔(step-and-scan) 장치라 칭해지는 대안적인 장치에서는 투영 빔이 주어진 기준 방향("스캐닝" 방향)으로 패터닝 디바이스에 걸쳐 스캐닝하는 한편, 동시에 이 기준 방향과 평행하게 또는 역-평행하게(anti-parallel) 기판이 이동된다. 패터닝 디바이스의 패턴의 상이한 부분들이 점진적으로 한 타겟부에 전사된다.
디바이스 제조 공정의 패터닝 디바이스로부터 기판으로 패턴을 전사하는 디바이스 제작 절차에 앞서, 기판은 전처리(priming), 레지스트 코팅 및 소프트 베이크(soft bake)와 같은 디바이스 제조 공정의 다양한 디바이스 제작 절차들을 거칠 수 있다. 노광 이후, 기판은 노광-후 베이크(post-exposure bake: PEB), 현상, 및 하드 베이크(hard bake)와 같은 디바이스 제조 공정의 다른 디바이스 제작 절차들을 거칠 수 있다. 이 일련의 디바이스 제작 절차들은 디바이스, 예컨대 IC의 개별층을 구성하는 기초로서 사용된다. 그 후, 기판은 에칭, 이온-주입(도핑), 금속화(metallization), 산화, 화학-기계적 연마 등과 같은 디바이스 제조 공정의 다양한 디바이스 제작 절차들을 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. 복수의 디바이스들이 존재하는 경우, 이 디바이스들은 다이싱(dicing) 또는 소잉(sawing)과 같은 기술에 의해 서로 분리되며, 개개의 디바이스들은 핀에 연결되는 캐리어 등에 장착될 수 있다.
본 명세서에서, 비-확률 모델을 사용하여 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴의 특성의 값을 얻는 단계; 비-확률 모델의 잔차 분포의 속성을 얻는 단계; 잔차 분포의 속성 및 패턴의 특성의 값에 기초하여 특성의 분포의 속성을 결정하는 단계; 및 특성의 분포의 속성에 기초하여, 패턴이 결함일 확률을 결정하는 단계를 포함하는 방법이 개시된다.
일 실시예에 따르면, 잔차 분포의 속성은 잔차의 확률 밀도 함수(PDF)이다.
일 실시예에 따르면, 잔차 분포의 속성은 잔차의 누적 분포 함수(CDF)이다.
일 실시예에 따르면, 잔차 분포의 속성은 잔차 분포의 확산(spread)을 나타낸다.
일 실시예에 따르면, 잔차 분포의 속성은 잔차 분포의 분산 또는 표준 편차이다.
일 실시예에 따르면, 특성은 기판에 대한 위치, 기판 상의 다른 패턴들에 대한 위치, 기하학적 크기, 기하학적 형상, 확률적 영향(stochastic effect)의 측정치, 및 이로부터 선택되는 여하한의 조합으로 이루어진 그룹으로부터 선택된다.
일 실시예에 따르면, 특성의 분포의 속성을 결정하는 단계는 잔차 분포의 속성과 특성의 값을 더하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 특성의 분포의 속성은 특성의 PDF이다.
일 실시예에 따르면, 확률을 결정하는 단계는 특성의 범위에 걸쳐 특성의 PDF를 적분하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은 특성의 분포의 속성을 정규화하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따르면, 특성의 분포의 속성을 결정하는 단계는 패턴이 결함으로 간주되는 특성의 범위에 더 기초한다.
본 명세서에서, 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 복수의 패턴들의 특성의 검증된 값들을 얻는 단계; 비-확률 모델을 사용하여 특성의 연산된 값들을 얻는 단계; 검증된 값들 및 연산된 값들에 기초하여 비-확률 모델의 잔차의 값들을 얻는 단계; 및 잔차의 값들에 기초하여 잔차 분포의 속성을 얻는 단계를 포함하는 방법이 개시된다.
일 실시예에 따르면, 특성은 기판에 대한 위치, 기판 상의 다른 패턴들에 대한 위치, 기하학적 크기, 기하학적 형상, 확률적 영향의 측정치, 및 이로부터 선택되는 여하한의 조합으로 이루어진 그룹으로부터 선택된다.
일 실시예에 따르면, 검증된 값들을 얻는 단계는 엄격한 모델을 사용한 시뮬레이션 또는 메트롤로지 툴을 사용하여 패턴들을 측정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 메트롤로지 툴은 하전 입자 빔을 사용하여 패턴들을 측정하도록 구성된다.
일 실시예에 따르면, 잔차의 값들을 얻는 단계는 연산된 값들과 검증된 값들 사이의 차이들을 얻는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 잔차 분포의 속성은 잔차 분포의 PDF이다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은 형상, 크기, 기능, 또는 공간 근접성에 기초하여 복수의 패턴들을 얻는 단계를 더 포함한다.
본 명세서에서, 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴들의 세트가 각각 결함들일 확률들을 얻는 단계; 확률들에 기초하여 검사될 패턴들의 순서 리스트를 결정하는 단계; 및 순서 리스트의 순서에 따라 순서 리스트의 패턴들을 검사하는 단계를 포함하는 방법이 개시된다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은 패턴들의 세트의 위치들을 얻는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따르면, 순서 리스트를 결정하는 단계는 위치들에 더 기초한다.
일 실시예에 따르면, 순서 리스트는 패턴들의 세트 사이에 패턴들의 서브세트를 포함하고, 서브세트 내의 패턴들은 서브세트 내에 있지 않은 세트 내의 패턴들보다 결함들일 확률들이 더 높다.
일 실시예에 따르면, 순서 리스트를 결정하는 단계는 검사 스루풋, 검사에 허용된 시간량, 또는 검사 동안 기판이 수용하게 되는 방사선의 양에 더 기초한다.
일 실시예에 따르면, 순서는 내림차순 확률의 순서이다.
일 실시예에 따르면, 순서 리스트를 결정하는 단계는 순서의 함수인 비용 함수를 연산하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 비용 함수는 확률들, 패턴들의 세트를 검사하는 시간량, 또는 패턴들의 세트 사이의 거리들을 나타낸다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은 순서 리스트의 패턴들을 검사하는 단계로부터 얻어진 데이터에 기초하여 확률들을 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
본 명세서에서, 명령어들이 기록되어 있는 비-일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 개시되고, 명령어들은 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때 본 명세서의 방법들 중 어느 하나 또는 그 일부를 구현한다.
도 1은 리소그래피 장치의 개략적인 블록 다이어그램이다.
도 2는 디바이스 제조 공정에서 결함들을 예측하는 방법을 개략적으로 도시한다.
도 3은 이미지에서 패턴의 적어도 일부 또는 패턴의 특성을 시뮬레이션하는 방법에 대한 흐름도를 예시한다.
도 4a, 도 4b, 도 4c 및 도 4d는 확률 모델이 비-확률 모델보다 랜덤 변동들을 더 잘 설명할 수 있고, 따라서 디바이스 제조 공정에서 생성되는 기판의 검사를 더 잘 안내할 수 있다는 것을 개략적으로 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른, 확률 모델이 결함들을 예측하기 위해 사용되는 방식을 개략적으로 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따른, 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 결함들의 확률을 연산하는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 7은 일 실시예에 따른, (예를 들어, 도 7의 단계 610에서와 같이) 비-확률 모델의 잔차 분포의 속성이 얻어질 수 있는 방식을 개략적으로 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른, 비-확률 모델의 잔차 분포의 속성(예를 들어, 도 7의 속성 620)을 얻는 방법(예를 들어, 도 6의 단계 610)에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 9a, 도 9b, 도 9c, 도 9d, 도 9e, 도 9f 및 도 9g는 각각 잔차 분포의 속성의 일 예시로서 잔차의 히스토그램을 나타낸다.
도 10은 패턴이 결함일 확률이 마이너스 무한대로부터 임계 값까지의 범위에 걸친 PDF의 적분인 일 예시를 개략적으로 나타낸다.
도 11은 일 실시예에 따른, 기판 상의 어느 패턴들이 검사되어야 하는지 및 이 패턴들이 검사되어야 하는 순서를 결정하기 위해 패턴이 결함일 확률을 사용하는 방법에 대한 흐름도를 개략적으로 나타낸다.
도 12a 및 도 12b는 내림차순 확률의 순서가 다른 순서에 비해 검사 스루풋에 관하여 열악할 수 있다는 것을 개략적으로 나타낸다.
도 13a 및 도 13b는 내림차순 확률의 순서가 다른 순서에 비해 검사 스루풋에 관하여 열악할 수 있다는 것을 개략적으로 나타낸다.
도 14는 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록 다이어그램이다.
도 15는 리소그래피 장치의 개략적인 다이어그램이다.
도 16은 또 다른 리소그래피 장치의 개략적인 다이어그램이다.
도 17은 도 16의 장치의 더 상세한 도면이다.
본 명세서에서는, 집적 회로의 제조에 대하여 특히 언급되지만, 본 명세서의 기재내용은 다수의 다른 가능한 적용예들을 갖는다는 것을 명확히 이해하여야 한다. 예를 들어, 이는 집적 광학 시스템, 자기 도메인 메모리용 안내 및 검출 패턴, 액정 디스플레이 패널, 박막 자기 헤드 등의 제조 시에 채택될 수 있다. 당업자라면, 이러한 대안적인 적용예와 관련하여, 본 명세서의 "레티클", "웨이퍼" 또는 "다이"라는 용어의 어떠한 사용도 각각 "마스크" 또는 "패터닝 디바이스", "기판" 및 "타겟부"라는 좀 더 일반적인 용어와 교환가능한 것으로 간주되어야 한다는 것을 이해할 것이다.
본 명세서에서, "방사선" 및 "빔"이라는 용어는 (예를 들어, 365, 248, 193, 157 또는 126 nm의 파장을 갖는) 자외 방사선 및 EUV(예를 들어, 5 내지 20 nm 범위 내의 파장을 갖는 극자외 방사선)를 포함하는 모든 형태의 방사선을 포괄하는 데 사용된다.
간략한 도입부로서, 도 1은 리소그래피 장치(10A)를 매우 개략적으로 나타낸다. 주요 구성요소들은 (시그마로서 표시된) 부분 간섭성(partial coherence)을 정의하고, 방사선 소스(12A) -이는 심-자외선 엑시머 레이저 소스 또는 극자외선(EUV) 소스를 포함한 다른 형태의 소스일 수 있음(본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 리소그래피 장치 자체가 방사선 소스를 가질 필요는 없음)- 로부터의 방사선을 성형하는 구성요소들(14A, 16Aa 및 16Ab)을 포함할 수 있는 조명 광학기; 및 기판 평면(22A) 상으로 패터닝 디바이스(18A)의 패터닝 디바이스 패턴의 이미지를 투영하는 구성요소(16Ac)를 포함한다. 투영 광학기의 퓨필 평면에서의 조정가능한 필터 또는 어퍼처(aperture: 20A)가 기판 평면(22A) 상에 부딪히는 빔 각도들의 범위를 제한할 수 있으며, 이때 가능한 최대 각도(Θmax)는 투영 광학기의 개구수(numerical aperture) NA = sin(Θmax)를 정의한다.
광학 리소그래피 장치에서, 광학기는 소스로부터 패터닝 디바이스를 통해 기판 상으로 조명을 지향하고 성형한다. 광학기는 에어리얼 이미지를 생성할 수 있다. 에어리얼 이미지(AI)는 기판 레벨에서의 방사선 세기 분포이다. 기판 상의 레지스트 층이 노광되고, 그 안에 잠재적인 "레지스트 이미지"(RI)로서 에어리얼 이미지가 레지스트 층으로 전사된다. 레지스트 이미지(RI)는 레지스트 층에서 레지스트의 용해도(solubility)의 공간 분포로서 정의될 수 있다. 에어리얼 이미지로부터 레지스트 이미지를 계산하기 위해 레지스트 모델이 사용될 수 있으며, 이 예시는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조되는 미국 특허 제 8,200,468호에서 찾아볼 수 있다. 레지스트 모델은 레지스트 층의 속성들[예를 들어, 노광, 노광-후 베이크(PEB) 및 현상 시 일어나는 화학 공정들의 효과들]에만 관련된다. 리소그래피 장치의 광학적 속성들(예를 들어, 소스, 패터닝 디바이스 및 투영 광학기의 속성들)은 에어리얼 이미지를 좌우하고, 광학 모델에서 정의될 수 있다. 리소그래피 장치에서 사용되는 패터닝 디바이스는 바뀔 수 있기 때문에, 패터닝 디바이스의 광학적 속성들을, 적어도 소스 및 투영 광학기를 포함한 리소그래피 장치의 나머지의 광학적 속성들과 분리하는 것이 바람직하다.
디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴들은 모두 완벽하지는 않을 수 있다. 패턴들 중 일부가 그 각각의 디자인 사양 밖에 있는 경우, 이들은 결함들로 간주된다. 결함들은 많은 인자들에 의해 야기될 수 있다. 인자들은 리소그래피 장치 또는 디바이스 제조 공정에서 사용되는 다른 하드웨어의 시스템적 불완전을 포함할 수 있다. 이 인자들만으로 인해 야기되는 결함들은, 이 인자들이 측정될 수 있는 경우, 이 인자들과 패턴들 사이의 관계가 명확하기 때문에 비교적 높은 확실성으로 예측될 수 있다. 인자들은 리소그래피 장치 또는 디바이스 제조 공정에서 사용되는 다른 하드웨어의 랜덤 변동들을 포함할 수 있다. 이 인자들 중 적어도 일부에 의해 야기되는 결함들의 명확한 예측은 이 인자들의 무작위성으로 인해 매우 어려울 수 있다. 랜덤 변동들은 무작위이지만, 이들의 통계는 그렇지 않을 수 있다. 그러므로, 결함들을 통계적으로 예측하는 것, 다시 말하면 결함들의 확률들을 예측하는 것이 가능할 수 있다.
도 2는 디바이스 제조 공정에서 결함들을 예측하는 방법을 개략적으로 도시한다. 결함의 예시들은 예시들은 네킹(necking), 라인 풀백(line pull back), 라인 시닝(line thinning), 부정확한 CD, 중첩(overlapping), 브리징 등을 포함할 수 있다. 결함은 레지스트 이미지, 광학 이미지 또는 에칭 이미지(즉, 마스크로서 그 위의 레지스트를 사용하여 에칭함으로써 기판의 층으로 전사된 패턴)에 있을 수 있다. 213에서, 디바이스 제조 공정의 1 이상의 공정 파라미터(211) 및/또는 1 이상의 레이아웃 파라미터(212)에 기초하여 패턴의 특성(214)(예를 들어, 존재, 위치, 타입, 형상 등)을 연산하기 위해 모델이 사용된다. 공정 파라미터들(211)은 디바이스 제조 공정과 연계되고 레이아웃과는 그렇지 않은 파라미터들이다. 예를 들어, 공정 파라미터들(211)은 조명의 특성(예를 들어, 세기, 퓨필 프로파일 등), 투영 광학기의 특성, 도즈, 포커스, 레지스트의 특성, 레지스트의 현상의 특성, 레지스트의 노광-후 베이킹의 특성, 및/또는 에칭의 특성을 포함할 수 있다. 레이아웃 파라미터들(212)은 레이아웃 상의 다양한 피처들의 형상, 크기, 상대 위치 및/또는 절대 위치, 및/또는 상이한 레이아웃들 상의 피처들의 중첩을 포함할 수 있다. 일 예시에서, 모델은 경험적 모델이며, 여기서 레지스트 이미지, 에어리얼 이미지 또는 에칭 이미지일 수 있는 패턴은 시뮬레이션되지 않으며; 대신에, 경험적 모델은 경험적 모델의 입력[예를 들어, 1 이상의 공정 파라미터(211) 및/또는 레이아웃 파라미터(212)]과 특성 사이의 상관관계에 기초하여 패턴의 특성(214)(예를 들어, 존재, 위치, 타입, 형상 등)을 결정한다. 일 예시에서, 모델은 전산 모델(computational model)이며, 여기서 패턴의 적어도 일부분이 시뮬레이션되고, 특성(214)은 상기 부분으로부터 결정되거나, 또는 특성(214)은 패턴 자체를 시뮬레이션하지 않고 시뮬레이션된다. 215에서, 패턴이 결함인지 또는 패턴이 결함일 확률이 존재하는지가 특성(214)에 기초하여 결정된다. 예를 들어, 라인 풀백 결함은 그 원하는 위치로부터 너무 멀리 떨어진 라인 단부를 발견함으로써 식별될 수 있다; 브리징 결함은 두 라인들이 바람직하지 않게 결합되는 위치를 발견함으로써 식별될 수 있다.
도 3은 이미지(예를 들어, 레지스트 이미지, 에어리얼 이미지, 에칭 이미지)에서의 패턴의 적어도 일부분 또는 패턴의 특성을 시뮬레이션하는 방법에 대한 흐름도를 예시한다. 소스 모델(31)이 조명의 광학적 특성들(방사선 세기 분포 및/또는 위상 분포를 포함함)을 나타낸다. 투영 광학기 모델(32)이 투영 광학기의 광학적 특성들(투영 광학기에 의해 야기되는 방사선 세기 분포 및/또는 위상 분포에 대한 변화들을 포함함)을 나타낸다. 디자인 레이아웃 모델(33)이 패터닝 디바이스에 의해 형성되는, 또는 패터닝 디바이스 상의 피처들의 일 구성을 나타내는 디자인 레이아웃의 광학적 특성들(주어진 디자인 레이아웃에 의해 야기되는 방사선 세기 분포 및/또는 위상 분포에 대한 변화들을 포함함)을 나타낸다. 소스 모델(31), 투영 광학기 모델(32) 및 디자인 레이아웃 모델(33)로부터 에어리얼 이미지(34)가 시뮬레이션될 수 있다. 레지스트 모델(35)을 이용하여 에어리얼 이미지(34)로부터 레지스트 이미지(36)가 시뮬레이션될 수 있다. 에칭 모델(37)을 이용하여 레지스트 이미지(36)로부터 에칭 이미지(38)가 시뮬레이션될 수 있다. 에어리얼 이미지(34), 레지스트 이미지(36) 또는 에칭 이미지(38)는 패턴의 특성(예를 들어, 존재, 위치, 타입, 형상 등)을 결정하는 데 사용될 수 있다.
더 명확하게는, 소스 모델(31)은 시그마(σ) 세팅 및 여하한의 특정 조명 형상[예를 들어, 환형, 쿼드러폴(quadrupole), 다이폴(dipole) 등과 같은 오프-액시스(off-axis) 방사선 조명 형상들]을 포함하는 조명의 광학적 특성들을 나타낼 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다. 투영 광학기 모델(32)은 수차, 왜곡, 굴절률, 물리적 크기, 물리적 치수 등을 포함할 수 있는 투영 광학기의 광학적 특성들을 나타낼 수 있다. 디자인 레이아웃 모델(33)은, 예를 들어 그 전문이 인용참조되는 미국 특허 제 7,587,704호에서 설명되는 바와 같은 디자인 레이아웃 및/또는 디자인 레이아웃에 대한 물리적 패터닝 디바이스의 물리적 속성들을 나타낼 수 있다.
시뮬레이션의 목적은, 예를 들어 이후 의도된 디자인과 비교될 수 있는 에지 배치, 에어리얼 이미지 세기 기울기, CD 등을 정확히 예측하는 것이다. 의도된 디자인은 일반적으로 OPC-전 디자인 레이아웃으로서 정의되며, 이는 GDSII 또는 OASIS와 같은 표준화된 디지털 파일 포맷 또는 다른 파일 포맷으로 제공될 수 있다.
도 2의 213에서 사용되는 모델은 확률 모델, 즉 소정 값을 갖는 결함들의 특성의 확률을 연산하는 모델일 수 있다. 예를 들어, 모델은 이미지 내의 패턴이 소정 형상 또는 소정 CD를 가질 확률을 예측할 수 있다. 확률 모델은 비-확률 모델보다 디바이스 제조 공정에서 랜덤 변동들을 더 잘 포착할 수 있다. 랜덤 변동들은 광자 산탄 잡음, 열 잡음, 기계적 진동 등과 같은 다양한 메카니즘들로 인할 수 있다.
도 4a, 도 4b, 도 4c 및 도 4d는 확률 모델이 비-확률 모델보다 랜덤 변동들을 더 잘 설명할 수 있고, 따라서 예를 들어 디바이스 제조 공정에서 생성되는 기판의 검사를 더 잘 안내할 수 있다는 것을 개략적으로 나타낸다. 도 4a 및 도 4b는 각각 비-확률 모델이 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴의 특성의 값(420)을 연산하는 것을 나타낸다. 특성의 예시들의 비-제한적 리스트는: 기판에 대한 위치, 기판 상의 1 이상의 다른 패턴에 대한 위치, 기하학적 크기(예를 들어, CD), 기하학적 형상, 및/또는 확률적 영향의 측정치[예를 들어, CD 균일성(CDU), 라인 폭 거칠기(LWR) 등]로부터 선택되는 1 이상을 포함할 수 있다. 특성이 조건을 만족시키지 못하는 경우[여기에서는, 예를 들어 특성이 임계치(410)보다 작은 경우], 패턴은 결함이고; 특성이 조건을 만족시키는 경우[여기에서는, 예를 들어 특성이 임계치(410)보다 큰 경우], 패턴은 결함이 아니다. 값(420)은 도 4a 및 도 4b에 나타낸 예시들에서 임계치(410)보다 크다. 그러므로, 비-확률 모델에 기초하여, 이 패턴은 결함으로 간주되어서는 안 된다.
하지만, 여하한의 모델과 같이 비-확률 모델은 완벽히 정확하지는 않을 수 있다. 비-확률 모델에 의한 특성의 연산된 값과 특성의 실제 값은 차이를 가질 수 있다. 이 차이는 잔차라고 한다. 잔차는 랜덤 변동들, 비-확률 모델의 불완전, 비-확률 모델의 입력 또는 이들의 조합에 기인할 수 있다. 도 4a 및 도 4b의 예시들에서, 잔차가 충분히 큰 경우[예를 들어, 값(420)과 임계치(410) 간의 차이보다 큰 경우], 특성의 실제 값은 임계치(410)보다 작을 수 있고, 패턴은 결함이다. 잔차는 분포[예를 들어, 도 4a의 분포(430) 및 도 4b의 분포(431)]를 가질 수 있다. 도 4a의 예시에서의 잔차의 분포(430)는 도 4b의 예시에서의 잔차의 분포(431)보다 더 넓다. 따라서, 도 4a의 예시에서의 잔차는 값(420)과 임계치(410) 간의 차이보다 클 확률이 도 4b의 예시에서보다 더 크다. 다시 말하면, 도 4a의 예시에서의 특성의 실제 값은 임계치(410)보다 작을 확률이 도 4b의 예시에서보다 더 크고; 도 4a의 예시에서의 패턴은 결함일 확률이 도 4b의 예시에서보다 더 크다. 비-확률 모델은 잔차의 분포[예를 들어, 분포들(430 및 431)]를 포착할 수 없으며, 이에 따라 일부 결함들(또는 도 4a의 예시에서의 많은 결함들)을 포착하지 못한다.
유사하게, 비-확률 모델은 비-결함을 결함으로서 예측할 수 있다. 도 4c 및 도 4d는 각각 비-확률 모델이 기판 상의 또 다른 패턴의 특성의 값(421)을 연산하는 것을 나타낸다. 특성이 조건을 만족시키지 못하는 경우[여기에서는, 예를 들어 특성이 임계치(410)보다 작은 경우], 패턴은 결함이고; 특성이 조건을 만족시키는 경우[여기에서는, 예를 들어 특성이 임계치(410)보다 큰 경우], 패턴은 결함이 아니다. 값(421)은 도 4c 및 도 4d에 나타낸 바와 같은 임계치(410)보다 작다. 그러므로, 비-확률 모델에 기초하여, 이 다른 패턴은 결함으로 간주되어야 한다. 하지만, 도 4c 및 도 4d의 예시들에서, 잔차가 충분히 큰 경우[예를 들어, 값(421)과 임계치(410) 간의 차이보다 큰 경우], 특성의 실제 값은 임계치(410)보다 클 수 있고, 다른 패턴은 결함이 아니다. 도 4c의 예시에서의 잔차의 분포(430)는 도 4d의 예시에서의 잔차의 분포(431)보다 더 넓다. 따라서, 도 4c의 예시에서의 잔차는 값(421)과 임계치(410) 간의 차이보다 클 확률이 도 4d의 예시에서보다 더 크다. 다시 말하면, 도 4c의 예시에서의 특성의 실제 값은 임계치(410)보다 클 확률이 도 4d의 예시에서보다 더 크고; 도 4c의 예시에서의 패턴은 결함이 아닐 확률이 도 4d의 예시에서보다 더 크다. 비-확률 모델은 잔차의 분포[예를 들어, 분포들(430 및 431)]를 포착할 수 없으며, 이에 따라 일부 비-결함들(또는 도 4c의 예시에서의 많은 비-결함들)을 결함들로서 예측한다.
도 5는 일 실시예에 따른, 확률 모델이 결함들을 예측하기 위해 사용되는 방식을 개략적으로 나타낸다. 비-확률 모델(555)이 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴(510)의 특성의 값(520)을 연산하는 데 사용된다. 특성의 예시들의 비-제한적 리스트는: 기판에 대한 위치, 기판 상의 1 이상의 다른 패턴에 대한 위치, 기하학적 크기(예를 들어, CD), 기하학적 형상, 및/또는 확률적 영향의 측정치[예를 들어, CD 균일성(CDU), 라인 폭 거칠기(LWR) 등]로부터 선택되는 1 이상을 포함할 수 있다. 비-확률 모델(555)은 1 이상의 공정 파라미터 또는 레이아웃 파라미터에 기초하여, 또는 경험적으로 값(520)을 연산할 수 있다. 비-확률 모델(555)의 잔차들의 분포(530)가 값(520)에 더해져서, 특성의 분포(540)를 생성한다. 분포(540)는 패턴(510)이 결함일 확률[예를 들어, 특성이 임계 값들(551 및 552) 사이의 범위를 넘어설 확률]을 연산하는 데 사용될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른, 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 결함들의 확률을 연산하는 방법에 대한 흐름도를 나타낸다. 610에서, 비-확률 모델의 잔차 분포의 속성(620)이 얻어진다. 속성(620)의 일 예시는 잔차의 확률 밀도 함수(PDF)이다. 속성(620)의 또 다른 예시는 잔차의 누적 분포 함수(CDF)이다. 속성(620)은 분포의 확산을 나타내는 것(예를 들어, 분산 및 표준 편차)일 수 있다. 630에서, 기판 상의 패턴의 특성의 값(640)이 비-확률 모델을 사용하여 연산된다. 특성의 예시들의 비-제한적 리스트는: 기판에 대한 위치, 기판 상의 1 이상의 다른 패턴에 대한 위치, 기하학적 크기(예를 들어, CD), 기하학적 형상, 및/또는 확률적 영향의 측정치[예를 들어, CD 균일성(CDU), 라인 폭 거칠기(LWR) 등]로부터 선택되는 1 이상을 포함할 수 있다. 650에서, 특성의 분포의 속성(660)이 잔차 분포의 속성(620) 및 비-확률 모델을 사용하여 연산된 값(640)에 기초하여 결정된다. 일 예시에서, 속성(660)은 비-확률 모델을 사용하여 연산된 값(640)과 잔차 분포의 속성(620)의 합이다. 670에서, 패턴이 결함일 확률(680)이 속성(660)에 기초하여 결정된다. 일 예시에서, 속성(660)은 특성의 PDF이고, 확률(680)은 특성의 범위(예를 들어, 임계치 아래의 범위 또는 임계치 위의 범위)에 걸친 PDF의 적분일 수 있다. 일 예시에서, 속성(660)은 특성의 CDF이고, 확률(680)은 특성의 범위의 상한에서의 CDF와 범위의 하한에서의 CDF 사이의 차이일 수 있다. 속성(660)은, 예를 들어 기판 상의 총 결함 수의 기대값이 기판 상의 각각의 패턴이 결함일 확률의 합과 동일할 것을 요구함으로써 정규화될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른, (예를 들어, 도 7의 단계 610에서와 같이) 비-확률 모델의 잔차 분포의 속성(620)이 얻어질 수 있는 방식을 개략적으로 나타낸다. 디바이스 제조 공정에 의해 생성된 기판 상의 복수의 패턴들(예를 들어, 710a, 710b, ... 710i, ...)이 선택된다. 복수의 패턴들은 1 이상의 기준을 사용하여 선택될 수 있다. 예를 들어, 복수의 패턴들은 유사한 형상, 유사한 크기, 유사한 기능 또는 공간 근접성을 갖는 패턴들일 수 있다. 이 패턴들의 특성의 연산된 값들(예를 들어, 730a, 730b, ... 730i, ...)이 비-확률 모델을 사용하여 얻어진다. 특성의 예시들의 비-제한적 리스트는: 기판에 대한 위치, 기판 상의 1 이상의 다른 패턴에 대한 위치, 기하학적 크기(예를 들어, CD), 기하학적 형상, 및/또는 확률적 영향의 측정치[예를 들어, CD 균일성(CDU), 라인 폭 거칠기(LWR) 등]로부터 선택되는 1 이상을 포함할 수 있다. 이 패턴들의 특성의 검증된 값들(예를 들어, 720a, 720b, ... 720i, ...)이, 예를 들어 적절한 메트롤로지 툴을 사용하여 패턴들을 측정함으로써 얻어진 특성의 실제 값들 또는 엄격한 모델을 사용한 특성의 시뮬레이션된 값들일 수 있다. 메트롤로지 툴의 예시들은 기판으로부터의 광학 이미지, 회절, 산란 또는 다른 적절한 광학적 신호를 측정하는 광학 메트롤로지 툴, 및/또는 하전 입자(예를 들어, 전자) 빔을 사용하는 메트롤로지 툴을 포함할 수 있다. 비-확률 모델의 잔차의 값들은 이 패턴들 각각의 검증된 값과 연산된 값의 차이로부터 얻어진다.
잔차 분포의 속성(620)은 잔차의 값들로부터 얻어진다. 일 예시에서, 속성(620)은 잔차의 히스토그램으로부터 결정될 수 있는 잔차의 PDF이다. 또 다른 예시에서, 속성(620)은 잔차의 CDF이다. CDF는 경험적 분포 함수(EDF)에 기초하여 추산될 수 있으며, 이는 경험적 누적 분포 함수(ECDF)라고도 한다. EDF는 잔차의 값들로부터 결정될 수 있다. EDF는 샘플(예를 들어, 복수의 패턴들로부터 얻어진 잔차의 값들)의 경험적 측정과 관련된 분포 함수이다. EDF는 n 개의 데이터 포인트들(예를 들어, 복수의 패턴들로부터 얻어진 잔차의 값들) 각각에서 1/n씩 증가하는 계단 함수이다. EDF는 다음 공식으로 기록될 수 있다:
Figure pat00001
, 여기서 (x1, ..., xn)은 샘플 내의 값들이고, 1A는 이벤트 A의 지표이다. 여하한의 지정된 값(t)에서의 EDF
Figure pat00002
의 값은 t보다 작거나 같은 샘플의 분율(fraction)이다. 이는 글리벤코-칸델리(Glivenko-Cantelli) 정리에 따라 n이 증가함에 따라 그 기본 분포에 대해 확률이 1로 수렴한다. CDF는 DKW(Dvorestzky-Kiefer-Wolfowitz) 부등식을 이용하여 EDF
Figure pat00003
에 기초하여 추산될 수 있다. CDF F(t)는 DKW(Dvorestzky-Kiefer-Wolfowitz) 부등식을 이용하여 EDF
Figure pat00004
에 기초하여 추산될 수 있다. EDF에 기초한 CDF의 추산 오차(
Figure pat00005
)는 DKW 부등식:
Figure pat00006
에 의해 좌우된다. DKW 부등식은 추산 오차(
Figure pat00007
)가 EDF
Figure pat00008
를 구성하는 데 사용되는 잔차의 값들의 수(n)에 의해 결정될 수 있음을 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른, 비-확률 모델의 잔차 분포의 속성(880)(예를 들어, 도 6 및 도 7의 속성 620)을 얻는 방법(예를 들어, 도 6의 단계 610)에 대한 흐름도를 나타낸다. 810에서, 기판 상의 복수의 패턴들의 특성의 검증된 값들(820)이, 예를 들어 메트롤로지 툴을 사용하여 패턴들을 측정함으로써 또는 엄격한 모델을 사용한 시뮬레이션에 의해 얻어진다. 830에서, 특성의 연산된 값들(840)이 패턴들에 대한 비-확률 모델을 사용하여 얻어진다. 850에서, 비-확률 모델의 잔차의 값들(860)이 검증된 값들(820) 및 연산된 값들(840)에 기초하여 얻어진다. 일 예시에서, 잔차의 값들(860)은 연산된 값들(840)과 검증된 값들(820) 사이의 차이들이다. 870에서, 잔차의 분포의 속성(880)(예를 들어, PDF 또는 CDF)이 잔차의 값들(860)에 기초하여 얻어진다.
도 9a, 도 9b, 도 9c, 도 9d, 도 9e, 도 9f 및 도 9g는 각각 속성(880)의 일 예시로서 잔차의 히스토그램을 나타낸다. 수평축은 잔차의 값들이고, 수직축은 값들의 빈도이다. 도 9a 내지 도 9g에 나타낸 히스토그램들은 각각 상이한 공칭 CD들을 갖는 7 개의 패턴 그룹들로부터 얻어진다.
특성의 분포의 속성(예를 들어, 도 6의 660)은 패턴이 결함일 확률의 결정 시 하나의 인자이며, 반드시 유일한 인자인 것은 아니다. 패턴이 결함으로 간주되는 특성의 범위는 또 다른 인자일 수 있다. 또한, 다른 인자들도 가능하다. 도 10에 개략적으로 나타낸 예시에서, 패턴이 결함일 확률은 마이너스 무한대로부터 임계 값(1010)까지의 범위에 걸친 (특성의 분포의 속성의 일 예시로서) CD의 PDF(1030)의 적분이다. 실제 고려사항(1020)이 임계 값(1010)의 선택에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 총 검사 횟수 또는 검사에 이용가능한 시간이 제한되는 경우, 임계 값(1010)은 더 작게 될 수 있고, 이로 인해 결함으로 간주되는 패턴들의 수가 감소할 수 있다. 임계 값(1010)은 테스트 기판으로부터의 데이터를 사용하여 정규화될 수 있다. 예를 들어, 임계 값(1010)은 총 결함 확률이 테스트 기판 상의 실제 결함 수와 [예를 들어, 그로부터의 자릿수(an order of magnitude) 내에서] 비슷하도록 선택될 수 있다.
패턴이 결함일 확률은 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판의 검사를 안내하는 데 사용될 수 있다. 결함일 확률이 높은 패턴이 결함일 확률이 낮은 패턴보다 검사에서 우선적으로 처리될 수 있다. 도 11은 일 실시예에 따른, 기판 상의 어느 패턴들이 검사되어야 하는지 및 이 패턴들이 검사되어야 하는 순서를 결정하기 위해 패턴이 결함일 확률을 사용하는 방법에 대한 흐름도를 개략적으로 나타낸다. 기판 상의 패턴들의 세트가 각각 결함들일 확률들(1110)이, 예를 들어 도 6에 나타낸 방법을 사용하여 얻어진다. 또한, 패턴들의 위치들(1120)이 예를 들어 기판 상에 표현되는 디자인 레이아웃을 사용하여 얻어질 수 있다. 1130에서, 검사될 패턴들의 순서 리스트(1140)가 확률들(1110)에 기초하여, 및 선택적으로 위치들(1120)에 기초하여 결정된다. 1150에서, 순서 리스트(1140) 내의 패턴들은 순서 리스트의 순서에 따라 검사된다. 일 예시에서, 순서 리스트(1140)는 결함일 확률이 가장 높은 패턴들을 포함하며; 다시 말해서, 순서 리스트(1140)는 패턴들의 세트 사이에 패턴들의 서브세트를 포함하고, 여기서 서브세트 내의 패턴들은 서브세트 내에 있지 않은 세트 내의 패턴들보다 결함들일 확률들이 더 높다. 순서 리스트(1140) 내의 패턴들의 수는 검사 스루풋에 의해 결정될 수 있거나, 경험적으로 결정될 수 있다. 순서 리스트(1140) 내의 패턴들의 수는 검사를 위한 다음 기판이 도달하기 전 시간의 양에 의해 제한될 수 있다. 순서 리스트(1140) 내의 패턴들의 수는 검사 동안 기판이 수용하게 되는 방사선의 양에 의해 제한될 수 있다. 일 예시에서, 순서 리스트(1140) 내의 패턴들의 순서는 확률들의 내림차순일 수 있다. 다시 말해서, 순서는 결함일 확률이 더 높은 패턴이 결함일 확률이 더 낮은 패턴 전에 검사되는 것("내림차순 확률의 순서")일 수 있다. 또 다른 예시에서, 순서 리스트(1140) 내의 패턴들의 순서는 비용 함수가 극값에 있게 하는 순서일 수 있다. 일 실시예에서, 비용 함수는 패턴들의 순서의 함수이고, 확률들, 패턴들을 검사하는 데 필요한 시간량, 또는 하나의 패턴에서 다음 패턴까지의 거리, 및/또는 검사의 성능의 다른 지표들을 나타낼 수 있다. 선택적인 단계(1160)에서, 확률들(1110)은 순서 리스트(1140) 내의 패턴들을 검사하는 것으로부터 얻어진 데이터에 기초하여 업데이트된다.
도 12a 및 도 12b는 내림차순 확률의 순서가 다른 순서에 비해 검사 스루풋에 관하여 열악할 수 있음을 개략적으로 나타낸다. 도 12a 및 도 12b의 예시에서, 기판 상에 3 개의 패턴들(1211, 1212 및 1213)이 존재한다. 패턴(1211)은 결함일 확률이 가장 크다(원의 크기로 나타냄). 패턴(1212)은 결함일 확률이 두 번째로 크며, 이는 패턴(1211)의 확률보다 약간 더 작다. 패턴(1213)은 결함일 확률이 가장 작으며, 이는 패턴(1211)의 확률 및 패턴(1212)의 확률보다 훨씬 작다. 패턴(1212)은 패턴들(1211 및 1213)로부터 멀리 떨어져 있으며; 패턴들(1211 및 1213)은 서로 가깝다. 도 12a는 내림차순 확률의 순서인 패턴(1211)→패턴(1212)→패턴(1213)의 순서 리스트의 순서를 나타낸다. 도 12b는 내림차순 확률의 순서가 아닌, 패턴(1211)→패턴(1213)→패턴(1212)의 순서 리스트의 상이한 순서를 나타낸다. 도 12a의 순서를 따르면, 메트롤로지 툴은 패턴(1211)으로부터 패턴(1212)으로, 및 패턴(1212)으로부터 패턴(1213)으로 비교적 긴 거리를 이동하여야 한다. 도 12b의 순서를 따르면, 메트롤로지 툴은 패턴(1211)으로부터 패턴(1213)까지의 하나의 비교적 짧은 거리 및 패턴(1213)으로부터 패턴(1212)까지의 하나의 비교적 긴 거리를 이동하여야 한다. 그러므로, 3 개의 패턴들을 검사하는 데 필요한 총 시간은 도 12b의 순서를 따름으로써 더 짧다(또한, 이에 따라 검사 스루풋이 더 높다).
메트롤로지 툴은 관측시야("FOV")를 이동시키지 않고 다수의 패턴들을 검사하는 능력을 가질 수 있다. 예를 들어, 하전 입자 빔들을 사용하는 일부 메트롤로지 툴들이 다수의 패턴들을 포괄할 수 있는 FOV를 갖지만, FOV를 이동시키는 것은 비교적 느리다. 메트롤로지 툴이 이동되기 전에 검사되는 다수 패턴들은 한 번에 검사되는 것으로 간주될 수 있다. 도 13a 및 도 13b는 이러한 메트롤로지 툴이 검사에 사용되는 경우에, 내림차순 확률의 순서가 다른 순서보다 검사 스루풋에 관하여 열악할 수 있음을 개략적으로 나타낸다. 도 13a 및 도 13b에 나타낸 예시에서, 기판 상에는 17 개의 패턴들이 존재하며, 이 패턴들은 3 개의 FOV들(1311, 1312 및 1313)에 의해 포괄될 수 있다. 패턴들은 + 부호로 표시되며, 원들은 패턴이 결함일 확률을 나타내고, 원이 클수록 확률이 크다. FOV를 이동시키는 것이 비교적 느리기 때문에, 3 개보다 많은 FOV를 사용하여 패턴들을 검사하는 것이 검사 스루풋을 감소시킬 것이다. FOV(1311) 내의 결함들의 총 확률[즉, FOV(1311) 내의 패턴들 각각이 결함일 확률의 합]은 3 개의 FOV들 중에서 가장 크다. FOV(1313) 내에서의 결함들의 총 확률은 가장 작지만, FOV(1313)는 (비교적 큰 원으로 나타낸 바와 같이) 17 개의 패턴들 중에서 결함일 가능성이 가장 큰 패턴을 갖는다. FOV(1312)는 FOV들(1311 및 1313)과 멀리 떨어져 있으며; FOV들(1311 및 1313)은 서로 가깝다. 도 13a는 FOV(1311) 내의 패턴들→FOV(1312) 내의 패턴들→FOV(1313) 내의 패턴들의 순서 리스트의 순서를 나타낸다. 도 13b는 FOV(1311) 내의 패턴들→FOV(1313) 내의 패턴들→FOV(1312) 내의 패턴들의 순서 리스트의 상이한 순서를 나타낸다. 도 13a의 순서를 따르면, 메트롤로지 툴은 FOV(1311)로부터 FOV(1312)로, 및 FOV(1312)로부터 FOV(1313)로 비교적 긴 거리만큼 FOV를 이동시켜야 한다. 도 13b의 순서를 따르면, 메트롤로지 툴은 FOV(1311)로부터 FOV(1313)까지의 하나의 비교적 짧은 거리 및 FOV(1313)로부터 FOV(1312)까지의 하나의 비교적 긴 거리를 이동하여야 한다. 그러므로, 3 개의 패턴들을 검사하는 데 필요한 총 시간은 도 13b의 순서를 따름으로써 더 짧다.
도 14는 본 명세서에 개시된 방법들 및 흐름들을 구현하는 데 도움이 될 수 있는 컴퓨터 시스템(100)을 나타내는 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 저장 및/또는 공급하는 RAM(random access memory) 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은, 버스(102)에 커플링된 주 메모리(106)를 포함할 수 있다. 주 메모리(106)는 프로세서(104)에 의해 실행될 명령어들의 실행 시 임시 변수들 또는 다른 매개 정보(intermediate information)를 저장 및/또는 공급하는 데 사용될 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(100)은 프로세서(104)에 대한 정적 정보 및 명령어들을 저장 및/또는 공급하는 버스(102)에 커플링된 ROM(read only memory: 108) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 자기 디스크 또는 광학 디스크와 같은 저장 디바이스(110)가 제공되고 버스(102)에 커플링되어 정보 및 명령어들을 저장 및/또는 공급할 수 있다.
컴퓨터 시스템(100)은 버스(102)를 통해, 컴퓨터 사용자에게 정보를 보여주는 CRT(cathode ray tube) 또는 평판 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 커플링될 수 있다. 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)일 수 있다. 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 시퀀스를 실행하는 프로세서(104)에 응답하여 컴퓨터 시스템(100)에 의해 본 명세서에 개시된 방법들의 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. 주 메모리(106) 내에 포함된 명령어들의 시퀀스들을 실행하기 위해 다중 처리 구성(multi-processing arrangement)의 1 이상의 프로세서가 채택될 수 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 시퀀스를 프로세서(104)로 전달하는 데 관련될 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 초기에 원격 컴퓨터의 디스크 또는 메모리 상에 저장되어 있을 수 있다(bear). 원격 컴퓨터는 그 동적 메모리로 명령어들을 로딩할 수 있으며, 통신 경로를 통해 명령어들을 보낼 수 있다. 컴퓨터 시스템(100)이 경로로부터 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.
컴퓨터 시스템(100)은 버스(102)에 커플링된 통신 인터페이스(118)를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(118)는 네트워크(122)에 연결되는 네트워크 링크(120)에 커플링하여 양방향(two-way) 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(118)는 유선 또는 무선 데이터 통신 연결을 제공할 수 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 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 보편적으로 "인터넷"(128)이라고 칭하는 월드와이드 패킷 데이터 통신 네트워크를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 네트워크(122) 및 인터넷(128)은 둘 다 디지털 데이터 스트림들을 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), 네트워크(122) 및 통신 인터페이스(118)를 통해 어플리케이션 프로그램에 대한 요청된 코드를 전송할 수 있다. 예를 들어, 하나의 이러한 다운로드된 어플리케이션은 본 발명을 구현하는 코드에 대해 제공될 수 있다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(104)에 의해 실행될 수 있거나, 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.
도 15는 예시적인 리소그래피 장치를 개략적으로 도시한다. 상기 장치는:
- 방사선 빔(B)을 컨디셔닝(condition)하는 조명 시스템(IL) -이러한 특정한 경우, 조명 시스템은 방사선 소스(SO)도 포함함- ;
- 패터닝 디바이스(MA)(예를 들어, 레티클)를 유지하는 패터닝 디바이스 홀더가 제공되고, 아이템(PS)에 대하여 패터닝 디바이스를 정확히 위치시키는 제 1 위치설정기(PM)에 연결되는 제 1 대상물 테이블(예를 들어, 마스크 테이블)(MT);
- 기판(W)(예를 들어, 레지스트-코팅된 실리콘 웨이퍼)을 유지하는 기판 홀더가 제공되고, 아이템(PS)에 대하여 기판을 정확히 위치시키는 제 2 위치설정기(PW)에 연결되는 제 2 대상물 테이블(기판 테이블)(WT); 및
- 기판(W)의 (예를 들어, 1 이상의 다이를 포함하는) 타겟부(C) 상으로 패터닝 디바이스(MA)의 조사된 부분을 이미징하는 투영 시스템(PS)[예를 들어, 굴절, 카톱트릭(catoptric) 또는 카타디옵트릭(catadioptric) 광학 시스템]을 포함한다.
본 명세서에 도시된 바와 같이, 상기 장치는 투과형으로 구성된다(즉, 투과 마스크를 가짐). 하지만, 일반적으로 이는 예를 들어 (반사 마스크를 갖는) 반사형으로 구성될 수도 있다. 대안적으로, 상기 장치는 전형적인 마스크의 사용에 대한 대안예로서 또 다른 종류의 패터닝 디바이스를 채택할 수 있다; 예시들로는 프로그램가능한 거울 어레이 또는 LCD 매트릭스를 포함한다.
소스(SO)[예를 들어, 수은 램프 또는 엑시머 레이저(excimer laser)]는 방사선 빔을 생성한다. 이 빔은 곧바로 또는 빔 익스팬더(beam expander)와 같은 컨디셔너를 가로지른 후 조명 시스템(일루미네이터)(IL)으로 공급된다. 일루미네이터(IL)는 상기 빔 내의 세기 분포의 외반경 및/또는 내반경 크기(통상적으로, 각각 외측-σ 및 내측-σ라 함)를 설정하도록 구성되는 조정기(AD)를 포함할 수 있다. 또한, 이는 일반적으로 인티그레이터(IN) 및 콘덴서(CO)와 같은 다양한 다른 구성요소들을 포함할 것이다. 이러한 방식으로, 패터닝 디바이스(MA)에 입사하는 빔(B)은 그 단면에 원하는 균일성(uniformity) 및 세기 분포를 갖는다.
도 15와 관련하여, 소스(SO)는 [흔히 소스(SO)가, 예를 들어 수은 램프인 경우와 같이] 리소그래피 장치의 하우징 내에 있을 수 있지만, 그것은 리소그래피 장치로부터 멀리 떨어져 있을 수도 있으며, 그것이 생성하는 방사선 빔은 [예를 들어, 적절한 지향 거울들(BD)의 도움으로] 장치 내부로 들어올 수 있다는 것을 유의하여야 한다; 이 후자의 시나리오는 흔히 소스(SO)가 [예를 들어, KrF, ArF 또는 F2 레이징(lasing)에 기초한] 엑시머 레이저인 경우이다.
이후, 상기 빔(B)은 패터닝 디바이스 테이블(MT) 상에 유지되어 있는 패터닝 디바이스(MA)를 통과한다(intercept). 패터닝 디바이스(MA)를 가로질렀으면, 상기 빔(B)은 투영 시스템(PS)을 통과하며, 이는 기판(W)의 타겟부(C) 상에 상기 빔(B)을 포커스한다. 제 2 위치설정기(PW)[및 간섭계(IF)]의 도움으로, 기판 테이블(WT)은 예를 들어 상기 빔(B)의 경로 내에 상이한 타겟부(C)를 위치시키도록 정확하게 이동될 수 있다. 이와 유사하게, 제 1 위치설정기(PM)는 예를 들어 패터닝 디바이스 라이브러리(patterning device library)로부터의 패터닝 디바이스(MA)의 기계적인 회수 후에 또는 스캔하는 동안, 상기 빔(B)의 경로에 대해 패터닝 디바이스(MA)를 정확히 위치시키는 데 사용될 수 있다. 일반적으로, 대상물 테이블들(MT, WT)의 이동은 장-행정 모듈(long-stroke module)(개략 위치설정) 및 단-행정 모듈(short-stroke module)(미세 위치설정)의 도움으로 실현될 것이며, 이는 도 15에 명확히 도시되지는 않는다.
패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(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 수 있다[이들은 스크라이브-레인 정렬 마크(scribe-lane alignment mark)들로 알려져 있음]. 이와 유사하게, 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 상에 하나보다 많은 다이가 제공되는 상황들에서, 패터닝 디바이스 정렬 마크들은 다이들 사이에 위치될 수 있다. 또한, 디바이스 피처들 사이에서 다이들 내에 작은 정렬 마커들이 포함될 수도 있으며, 이 경우 마커들은 인접한 피처들과 상이한 여하한의 이미징 또는 공정 조건들을 필요로 하지 않고, 가능한 한 작은 것이 바람직하다.
도 16은 또 다른 예시적인 리소그래피 장치(1000)를 개략적으로 도시한다. 리소그래피 장치(1000)는:
- 소스 컬렉터 모듈(SO);
- 방사선 빔(B)(예를 들어, EUV 방사선)을 컨디셔닝하도록 구성되는 조명 시스템(일루미네이터)(IL);
- 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크 또는 레티클)(MA)를 지지하도록 구성되고, 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, 기판을 정확히 위치시키도록 구성된 제 2 위치설정기(PW)에 연결되는 기판 테이블(예를 들어, 웨이퍼 테이블)(WT); 및
- 기판(W)의 (예를 들어, 1 이상의 다이를 포함하는) 타겟부(C) 상으로 패터닝 디바이스(MA)에 의해 방사선 빔(B)에 부여된 패턴을 투영하도록 구성되는 투영 시스템(예를 들어, 반사 투영 시스템)(PS)을 포함한다.
본 명세서에 도시된 바와 같이, 상기 장치(1000)는 (예를 들어, 반사 마스크를 채택하는) 반사형으로 구성된다. 대부분의 재료들이 EUV 파장 범위 내에서 흡수성이기 때문에, 패터닝 디바이스는 예를 들어 몰리브덴 및 실리콘의 다수-스택을 포함한 다층 반사기를 가질 수 있다는 것을 유의하여야 한다. 일 예시에서, 다수-스택 반사기는 40 층의 몰리브덴 및 실리콘 쌍들을 갖는다. 훨씬 더 작은 파장들이 X-선 리소그래피로 생성될 수 있다. 대부분의 재료가 EUV 및 x-선 파장들에서 흡수성이기 때문에, 패터닝 디바이스 토포그래피 상의 패터닝된 흡수성 재료의 박편(예를 들어, 다층 반사기 최상부 상의 TaN 흡수재)이 프린트되거나(포지티브 레지스트) 프린트되지 않을(네거티브 레지스트) 피처들의 위치를 정의한다.
도 16을 참조하면, 일루미네이터(IL)는 소스 컬렉터 모듈(SO)로부터 극자외(EUV) 방사선 빔을 수용한다. EUV 방사선을 생성하는 방법들은 EUV 범위 내의 1 이상의 방출선을 갖는 적어도 하나의 원소, 예를 들어 크세논, 리튬 또는 주석을 갖는 재료를 플라즈마 상태로 전환하는 단계를 포함하며, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다. 흔히 레이저 생성 플라즈마("LPP")라고 칭하는 이러한 한 방법에서, 플라즈마는 선-방출 원소를 갖는 재료의 액적(droplet), 스트림 또는 클러스터와 같은 연료를 레이저 빔으로 조사함으로써 생성될 수 있다. 소스 컬렉터 모듈(SO)은 연료를 여기시키는 레이저 빔을 제공하는 레이저(도 16에 도시되지 않음)를 포함한 EUV 방사선 시스템의 일부분일 수 있다. 결과적인 플라즈마는 출력 방사선, 예를 들어 EUV 방사선을 방출하며, 이는 소스 컬렉터 모듈에 배치된 방사선 컬렉터를 이용하여 수집된다. 예를 들어, CO2 레이저가 연료 여기를 위한 레이저 빔을 제공하는 데 사용되는 경우, 레이저 및 소스 컬렉터 모듈은 별도의 개체일 수 있다.
이러한 경우, 레이저는 리소그래피 장치의 일부분을 형성하는 것으로 간주되지 않으며, 방사선 빔은 예를 들어 적절한 지향 거울들 및/또는 빔 익스팬더를 포함하는 빔 전달 시스템의 도움으로, 레이저로부터 소스 컬렉터 모듈로 통과된다. 다른 경우, 예를 들어 소스가 흔히 DPP 소스라고 칭하는 방전 생성 플라즈마 EUV 발생기인 경우, 소스는 소스 컬렉터 모듈의 통합부일 수 있다.
일루미네이터(IL)는 방사선 빔의 각도 세기 분포를 조정하도록 구성되는 조정기를 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. 또한, 일루미네이터(IL)는 패싯 필드 및 퓨필 거울 디바이스들(facetted field and pupil mirror devices)과 같이, 다양한 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다. 일루미네이터는 방사선 빔의 단면에 원하는 균일성 및 세기 분포를 갖기 위해, 방사선 빔을 컨디셔닝하는 데 사용될 수 있다.
방사선 빔(B)은 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT) 상에 유지되어 있는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 상에 입사되며, 패터닝 디바이스에 의해 패터닝된다. 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)로부터 반사된 후, 방사선 빔(B)은 투영 시스템(PS)을 통과하며, 이는 기판(W)의 타겟부(C) 상으로 상기 빔을 포커스한다. 제 2 위치설정기(PW) 및 위치 센서(PS2)(예를 들어, 간섭계 디바이스, 리니어 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 또 다른 위치 센서(PS1)는 방사선 빔(B)의 경로에 대해 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 정확히 위치시키는 데 사용될 수 있다. 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 및 기판(W)은 패터닝 디바이스 정렬 마크들(M1, M2) 및 기판 정렬 마크들(P1, P2)을 이용하여 정렬될 수 있다.
도시된 장치는 다음 모드들 중 적어도 하나에서 사용될 수 있다:
1. 스텝 모드에서, 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT) 및 기판 테이블(WT)은 기본적으로 정지 상태로 유지되는 한편, 방사선 빔에 부여되는 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.
2. 스캔 모드에서, 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT) 및 기판 테이블(WT)은 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상으로 투영되는 동안에 주어진 방향(소위 "스캔 방향")으로 동기적으로 스캐닝된다[즉, 단일 동적 노광(single dynamic exposure)]. 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT)에 대한 기판 테이블(WT)의 속도 및 방향은 투영 시스템(PS)의 확대(축소) 및 이미지 반전 특성에 의하여 결정될 수 있다.
3. 또 다른 모드에서, 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT)는 프로그램가능한 패터닝 디바이스를 유지하여 기본적으로 정지된 상태로 유지되며, 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상으로 투영되는 동안에 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, 리소그래피 장치는 2 이상의 테이블(예를 들어, 2 이상의 기판 테이블, 2 이상의 패터닝 디바이스 테이블, 및/또는 기판 테이블과 기판이 없는 테이블)을 갖는 타입으로 이루어질 수 있다. 이러한 "다수 스테이지" 디바이스에서는 추가적인 테이블들이 병행하여 사용될 수 있으며, 또는 1 이상의 테이블이 노광에 사용되고 있는 동안 1 이상의 다른 테이블에서는 준비 작업 단계들이 수행될 수 있다.
도 17은 소스 컬렉터 모듈(SO), 조명 시스템(IL), 및 투영 시스템(PS)을 포함하여 상기 장치(1000)를 더 상세히 나타낸다. 소스 컬렉터 모듈(SO)은 소스 컬렉터 모듈(SO)의 포위 구조체(enclosing structure: 2120) 내에 진공 환경이 유지될 수 있도록 구성되고 배치된다. EUV 방사선 방출 플라즈마(2110)가 방전 생성 플라즈마 소스에 의해 형성될 수 있다. EUV 방사선은 전자기 스펙트럼의 EUV 범위 내의 방사선을 방출하도록 초고온 플라즈마(very hot plasma: 2110)가 생성되는 가스 또는 증기, 예를 들어 Xe 가스, Li 증기 또는 Sn 증기에 의해 생성될 수 있다. 초고온 플라즈마(2110)는, 예를 들어 적어도 부분적으로 이온화된 플라즈마를 야기하는 전기적 방전에 의해 생성된다. 방사선의 효율적인 발생을 위해, Xe, Li, Sn 증기 또는 여하한의 다른 적절한 가스 또는 증기의, 예를 들어 10 Pa의 분압(partial pressure)이 필요할 수 있다. 일 실시예에서, EUV 방사선을 생성하기 위해 여기된 주석(Sn)의 플라즈마가 제공된다.
초고온 플라즈마(2110)에 의해 방출된 방사선은, 소스 챔버(source chamber: 2111)의 개구부(opening) 내에 또는 그 뒤에 위치되는 선택적인 가스 방벽 또는 오염물 트랩(contaminant trap: 2130)(몇몇 경우에는, 오염물 방벽 또는 포일 트랩이라고도 함)을 통해, 소스 챔버(2111)로부터 컬렉터 챔버(collector chamber: 2112) 내로 통과된다. 오염물 트랩(2130)은 채널 구조체를 포함할 수 있다. 또한, 오염물 트랩(2130)은 가스 방벽, 또는 가스 방벽과 채널 구조체의 조합을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 더 나타내는 오염물 트랩 또는 오염물 방벽(2130)은 적어도 당업계에 알려진 바와 같은 채널 구조체를 포함한다.
컬렉터 챔버(2112)는 소위 스침 입사 컬렉터(grazing incidence collector)일 수 있는 방사선 컬렉터(CO)를 포함할 수 있다. 방사선 컬렉터(CO)는 방사선 컬렉터 상류측(upstream radiation collector side: 2151) 및 방사선 컬렉터 하류측(downstream radiation collector side: 2152)을 갖는다. 컬렉터(CO)를 가로지르는 방사선은 격자 스펙트럼 필터(grating spectral filter: 2140)로부터 반사되어, 점선 'O'로 나타낸 광학 축선을 따라 가상 소스점(virtual source point: IF)에 포커스될 수 있다. 가상 소스점(IF)은 통상적으로 중간 포커스라고 칭해지며, 소스 컬렉터 모듈은 중간 포커스(IF)가 포위 구조체(2120)에서의 개구부(2121)에, 또는 그 부근에 위치되도록 배치된다. 가상 소스점(IF)은 방사선 방출 플라즈마(2110)의 이미지이다.
후속하여, 방사선은 조명 시스템(IL)을 가로지르며, 이는 패터닝 디바이스(MA)에서의 방사선 세기의 원하는 균일성뿐 아니라, 패터닝 디바이스(MA)에서의 방사선 빔(2191)의 원하는 각도 분포를 제공하도록 배치된 패싯 필드 거울 디바이스(2192) 및 패싯 퓨필 거울 디바이스(2194)를 포함할 수 있다. 지지 구조체(MT)에 의해 유지되어 있는 패터닝 디바이스(MA)에서의 방사선 빔(2191)의 반사 시, 패터닝된 빔(2196)이 형성되고, 패터닝된 빔(2196)은 투영 시스템(PS)에 의하여 반사 요소들(2198, 3190)을 통해 기판 테이블(WT)에 의해 유지되어 있는 기판(W) 상으로 이미징된다.
일반적으로, 나타낸 것보다 더 많은 요소가 조명 광학기 유닛(IL) 및 투영 시스템(PS) 내에 존재할 수 있다. 격자 스펙트럼 필터(2140)는 리소그래피 장치의 타입에 따라 선택적으로 존재할 수 있다. 또한, 도면들에 나타낸 것보다 더 많은 거울이 존재할 수 있으며, 예를 들어 도 17에 나타낸 것보다 1 내지 6 개의 추가 반사 요소들이 투영 시스템(PS) 내에 존재할 수 있다.
도 17에 예시된 바와 같은 컬렉터 광학기(CO)가 단지 컬렉터(또는 컬렉터 거울)의 일 예시로서, 스침 입사 반사기들(2153, 2154 및 2155)을 갖는 네스티드 컬렉터(nested collector)로서 도시된다. 스침 입사 반사기들(2153, 2154 및 2155)은 광학 축선(O) 주위에 축대칭으로 배치되고, 이 타입의 컬렉터 광학기(CO)는 바람직하게는 흔히 DPP 소스라고 하는 방전 생성 플라즈마 소스와 조합하여 사용된다. 대안적으로, 소스 컬렉터 모듈(SO)은 LPP 방사선 시스템의 일부분일 수 있다.
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, 자기, 전자기 및 정전기 광학 시스템, 또는 여하한의 그 조합을 포함하는 여하한 타입의 투영 시스템을 내포하는 것으로서 폭넓게 해석되어야 한다.
또한, 리소그래피 장치는 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채우기 위해서, 기판의 적어도 일부분이 비교적 높은 굴절률을 갖는 액체, 예컨대 물로 덮일 수 있는 형태로 구성될 수 있다. 또한, 침지 액체는 리소그래피 장치 내의 다른 공간들, 예를 들어 마스크와 투영 시스템 사이에도 적용될 수 있다. 침지 기술은 투영 시스템의 개구수(numerical aperture)를 증가시키는 것으로 당업계에 잘 알려져 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "침지"라는 용어는 기판과 같은 구조체가 액체 내에 담그어져야 함을 의미하는 것이라기보다는, 단지 액체가 노광 시 투영 시스템과 기판 사이에 놓인다는 것을 의미한다.
본 명세서에 개시된 개념들은 리소그래피 장치를 수반하는 여하한의 디바이스 제조 공정을 시뮬레이션하거나 수학적으로 모델링하는 데 사용될 수 있으며, 점점 더 작은 크기의 파장들을 생성할 수 있는 신흥 이미징 기술들과 특히 유용할 수 있다. 이미 사용중인 신흥 기술들로는 ArF 레이저를 사용하여 193 nm의 파장 또는 심지어 플루오린 레이저를 사용하여 157 nm의 파장을 생성할 수 있는 심자외(DUV) 리소그래피를 포함한다. 또한, EUV 리소그래피가 5 내지 20 nm 범위 내의 파장을 생성할 수 있다.
본 명세서에 개시된 개념들은 실리콘 웨이퍼와 같은 기판 상의 디바이스 제조를 위해 사용될 수 있지만, 개시된 개념들은 여하한 타입의 리소그래피 이미징 시스템들, 예를 들어 실리콘 웨이퍼들 이외의 기판들 상에 이미징하는 데 사용되는 것들과 사용될 수 있다는 것을 이해하여야 한다.
앞서 언급된 패터닝 디바이스는 디자인 레이아웃을 포함하거나 형성할 수 있다. 디자인 레이아웃은 CAD(computer-aided design) 프로그램을 사용하여 생성될 수 있다. 이 프로세스는 흔히 EDA(electronic design automation)라고 칭해진다. 대부분의 CAD 프로그램은 기능적인 디자인 레이아웃/패터닝 디바이스를 생성하기 위해 사전설정된 디자인 규칙들의 세트를 따른다. 이 규칙들은 처리 및 디자인 제한들에 의해 설정된다. 예를 들어, 디자인 규칙들은 회로 디바이스들 또는 라인들이 바람직하지 않은 방식으로 서로 상호작용하지 않을 것을 보장하기 위해, (게이트, 커패시터 등과 같은) 회로 디바이스들 또는 상호연결 라인들 사이의 간격 공차(space tolerance)를 정의한다. 디자인 규칙 제한들은 통상적으로 "임계 치수"(CD)라고 칭해진다. 회로의 임계 치수는 라인 또는 홀의 최소 폭, 또는 두 라인들 또는 두 홀들 간의 최소 간격으로서 정의될 수 있다. 따라서, CD는 디자인된 회로의 전체 크기 및 밀도를 결정한다. 물론, 집적 회로 제작에서의 목표들 중 하나는 원래 회로 디자인을 (패터닝 디바이스를 통해) 기판 상에 충실하게 재현(reproduce)하는 것이다.
본 명세서에서 채택된 "마스크" 또는 "패터닝 디바이스"라는 용어는 기판의 타겟부에 생성될 패턴에 대응하여 입사하는 방사선 빔에 패터닝된 단면을 부여하는 데 사용될 수 있는 일반적인 패터닝 디바이스를 언급하는 것으로 폭넓게 해석될 수 있다; 또한, "광 밸브(light valve)"라는 용어가 이러한 맥락에서 사용될 수도 있다. 전형적인 마스크[투과형 또는 반사형; 바이너리(binary), 위상-시프팅, 하이브리드(hybrid) 등] 이외에, 여타의 이러한 패터닝 디바이스의 예시들로: 프로그램가능한 거울 어레이 및 프로그램가능한 LCD 어레이를 포함한다.
언급된 바와 같이, IC와 같은 디바이스들의 제조에 있어서 마이크로리소그래피가 중요한 단계이며, 이때 기판들 상에 형성되는 패턴들이 마이크로프로세서, 메모리 칩 등과 같은 IC의 기능 요소들을 정의한다. 또한, 유사한 리소그래피 기술들이 평판 디스플레이, MEMS(micro-electro mechanical systems) 및 다른 디바이스들의 형성 시 사용된다.
리소그래피 장치의 전형적인 분해능 한계보다 작은 치수들을 갖는 피처들이 프린트되는 공정은 통상적으로 분해능 공식 CD = k1×λ/NA에 따른 저(low)-k1 리소그래피로서 알려져 있으며, 이때 λ는 채택되는 방사선의 파장(현재, 대부분의 경우 248 nm 또는 193 nm)이고, NA는 리소그래피 장치 내의 투영 광학기의 개구수이며, CD는 "임계 치수" -일반적으로, 프린트되는 최소 피처 크기- 이고, k1은 경험적인 분해능 인자이다. 일반적으로, k1이 작을수록, 특정한 전기적 기능 및 성능을 달성하기 위하여 회로 설계자에 의해 계획된 형상 및 치수들과 비슷한 패턴을 기판 상에 재현하기가 더 어려워진다. 이 어려움을 극복하기 위해, 정교한 미세조정(fine-tuning) 단계들이 리소그래피 장치 및/또는 디자인 레이아웃에 적용된다. 이들은, 예를 들어 NA 및 광 간섭성(optical coherence) 세팅들의 최적화, 맞춤 조명 방식(customized illumination schemes), 위상 시프팅 패터닝 디바이스들의 사용, 디자인 레이아웃에서의 광 근접성 보정(optical proximity correction: OPC, 때로는 "광학 및 공정 보정"이라고도 칭함), 또는 일반적으로 "분해능 향상 기술들"(resolution enhancement techniques: RET)로 정의된 다른 방법들을 포함하며, 이에 제한되지는 않는다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "최적화하는" 및 "최적화"라는 용어는 (예를 들어, 리소그래피의) 디바이스 제작 결과들 및/또는 공정들이 1 이상의 바람직한 특성, 예컨대 기판 상의 디자인 레이아웃의 더 높은 투영 정확성, 더 큰 공정 윈도우 등을 갖도록 장치, 예를 들어 리소그래피 장치를 조정하는 것을 의미한다. 일 예시로서, OPC는 기판 상에 투영된 디자인 레이아웃의 이미지의 최종 크기 및 배치가 단순히 패터닝 디바이스 상의 디자인 레이아웃의 크기 및 배치에만 의존하거나 이와 동일하지 않을 것이라는 사실에 대처한다. 당업자라면, "마스크", "패터닝 디바이스" 및 "디자인 레이아웃"이라는 용어가 교환가능하게 사용될 수 있음을 인식할 것이다. 일부 디자인 레이아웃에 존재하는 작은 피처 크기들 및 높은 피처 밀도들에 대해, 주어진 피처의 특정 에지의 위치는 다른 인접한 피처들의 존재나 부재에 의해 어느 정도 영향을 받을 것이다. 이 근접 효과들은 한 피처에서 다른 피처로 커플링된 미세한 양의 방사선, 및/또는 회절 및 간섭과 같은 비-기하학적 광학 효과들로부터 일어난다. 이와 유사하게, 근접 효과들은 일반적으로 리소그래피에 따라오는 노광-후 베이크(PEB), 레지스트 현상, 및 에칭 시의 확산 및 다른 화학적 영향들로부터 일어날 수 있다.
디자인 레이아웃의 투영 이미지가 주어진 타겟 회로 디자인의 요건들에 부합될 것을 보장하기 위해, 정교한 수치 모델, 디자인 레이아웃의 보정 또는 전치-왜곡(pre-distortion)을 이용하여 근접 효과들이 예측되고 보상될 수 있다. 따라서, "모델-기반" 광 근접성 보정 공정들이 디자인 레이아웃을 변경하기 위해 사용될 수 있다. 전형적인 고성능(high-end) 디자인에서는, 타겟 디자인에 대한 투영 이미지의 고 충실도(high fidelity)를 달성하기 위해 디자인 레이아웃의 거의 모든 피처가 약간 수정된다. 이 수정들은 라인 폭 또는 에지 위치의 시프팅 또는 편향, 및 다른 피처들의 투영을 돕도록 의도되는 "어시스트" 피처들의 적용을 포함할 수 있다.
OPC를 적용하는 것은 일반적으로 "정확한 과학"이 아니라, 경험적인 반복적 공정이며, 이것이 모든 가능한 근접 효과를 항상 보상하지는 않는다. 그러므로, OPC의 효과, 예를 들어 OPC의 적용 후 디자인 레이아웃들 및 여하한의 다른 RET는 디자인 결함이 패터닝 디바이스 패턴으로 도입될 가능성을 최소화하기 위해 디자인 검사, 즉 캘리브레이션된 수치 공정 모델들을 이용한 집약적인 풀-칩 시뮬레이션에 의해 검증되어야 한다. OPC 및 풀-칩 RET 검증은 둘 다 수치 모델링 시스템들 및 방법들에 기초할 수 있다.
하나의 RET는 디자인 레이아웃의 전역적 편향의 조정과 관련된다. 전역적 편향은 기판 상에 프린트되도록 의도된 패턴들과 디자인 레이아웃의 패턴들 간의 차이이다. 예를 들어, 25 nm 직경의 원형 패턴이 디자인 레이아웃의 50 nm 직경 패턴에 의해 또는 디자인 레이아웃의 20 nm 직경 패턴에 의해 하지만 높은 도즈로 기판 상에 프린트될 수 있다.
디자인 레이아웃들 또는 패터닝 디바이스들에 대한 최적화(예를 들어, OPC)에 더하여, 전체 리소그래피 충실도를 개선하려는 노력으로, 패터닝 디바이스 최적화와 함께 또는 개별적으로, 조명 소스도 최적화될 수 있다. "조명 소스" 및 "소스"라는 용어들은 본 명세서에서 교환가능하게 사용된다. 알려진 바와 같이, 환형, 쿼드러폴(quadrupole) 및 다이폴(dipole)과 같은 오프-액시스 조명은 패터닝 디바이스에 포함된 미세 구조체들(즉, 타겟 피처들)을 분해하는 증명된 방식이다. 하지만, 종래의 조명 소스에 비해, 오프-액시스 조명 소스는 통상적으로 에어리얼 이미지(AI)에 대해 더 적은 방사선 세기를 제공한다. 따라서, 더 미세한 분해능과 감소된 방사선 세기 간의 최적 밸런스를 달성하도록 조명 소스를 최적화하려는 시도가 바람직해진다.
무수한 조명 소스 최적화 접근법들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 소스는 수 개의 구역들로 분할되고, 이 각각은 퓨필 스펙트럼의 소정 구역에 대응한다. 이때, 소스 분포는 각 소스 구역에서 균일하다고 가정되며, 각 구역의 휘도는 공정 윈도우에 대해 최적화된다. 또 다른 예시에서, 소스 최적화 문제를 일련의 비-음수 최소 제곱 최적화(non-negative least square optimization)들로 전환하는 일루미네이터 픽셀들에 기초한 방법이 사용될 수 있다.
저 k1 포토리소그래피에 대해, 소스 및 패터닝 디바이스 패턴 둘 모두의 최적화는 임계 회로 패턴들의 투영을 위한 실행가능한 공정 윈도우를 보장하는 데 유용하다. 몇몇 알고리즘들이 공간 주파수 도메인에서 조명을 독립적인 소스 포인트들로, 그리고 패터닝 디바이스 패턴을 회절 차수들로 이산화(discretize)하고, 소스 포인트 세기들 및 패터닝 디바이스 회절 차수들로부터의 광학 이미징 모델들에 의해 예측될 수 있는 노출 관용도(exposure latitude)와 같은 공정 윈도우 메트릭들에 기초하여 개별적으로 비용 함수(이는 선택된 디자인 변수들의 함수로서 정의됨)를 공식화한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "디자인 변수"라는 용어는 장치 또는 디바이스 제조 공정의 파라미터들, 예를 들어 리소그래피 장치의 사용자가 조정할 수 있는 파라미터들, 또는 그 파라미터들을 조정함으로써 사용자가 조정할 수 있는 이미지 특성들의 세트를 포함한다. 소스, 패터닝 디바이스, 투영 광학기 및/또는 레지스트 특성들을 포함한 디바이스 제조 공정의 여하한의 특성들이 최적화에서의 디자인 변수들 사이에 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 비용 함수는 흔히 디자인 변수들의 비-선형 함수이다. 이때, 비용 함수를 최소화하기 위해 표준 최적화 기술들이 사용된다.
실행가능한 시간 내에 제약 없이 비용 함수를 이용하여 소스 및 패터닝 디바이스의 동시 최적화를 허용하는 소스 및 패터닝 디바이스 패턴(디자인 레이아웃) 최적화 방법 및 시스템이, 일반적으로 승인된 PCT 특허 출원 공개공보 WO 2010/059954호에서 설명되며, 이는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다.
소스의 픽셀들을 조정함으로써 소스를 최적화하는 것을 수반하는 또 다른 소스 및 패터닝 디바이스 최적화 방법 및 시스템이 미국 특허 제 8,786,824호에서 설명되며, 이는 본 명세서에서 그 전문이 인용참조된다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "투영 광학기"라는 용어는, 예를 들어 굴절 광학기, 반사 광학기, 어퍼처 및 카타디옵트릭 광학기를 포함하는 다양한 타입의 광학 시스템들을 포괄하는 것으로서 폭넓게 해석되어야 한다. 또한, "투영 광학기"라는 용어는 집합적으로 또는 개별적으로 방사선 투영 빔을 지향, 성형 또는 제어하기 위해 이 디자인 타입들 중 어느 하나에 따라 작동하는 구성요소들을 포함할 수 있다. "투영 광학기"라는 용어는, 광학 구성요소가 리소그래피 장치의 광학 경로 상의 어디에 위치되든지, 리소그래피 장치 내의 여하한의 광학 구성요소를 포함할 수 있다. 투영 광학기는 방사선이 패터닝 디바이스를 지나가기 전에 소스로부터의 방사선을 성형, 조정 및/또는 투영하는 광학 구성요소들, 및/또는 방사선이 패터닝 디바이스를 지나간 후에 방사선을 성형, 조정 및/또는 투영하는 광학 구성요소들을 포함할 수 있다. 투영 광학기는 일반적으로 소스 및 패터닝 디바이스를 배제한다.
본 실시예들은 다음 항목들을 이용하여 더 설명될 수 있다:
1. 비-확률 모델을 사용하여 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴의 특성의 값을 얻는 단계;
비-확률 모델의 잔차 분포의 속성을 얻는 단계;
잔차 분포의 속성 및 패턴의 특성의 값에 기초하여 특성의 분포의 속성을 결정하는 단계; 및
특성의 분포의 속성에 기초하여, 패턴이 결함일 확률을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
2. 1 항에 있어서, 잔차 분포의 속성은 잔차의 확률 밀도 함수(PDF)인 방법.
3. 1 항에 있어서, 잔차 분포의 속성은 잔차의 누적 분포 함수(CDF)인 방법.
4. 1 항 내지 3 항 중 어느 하나에 있어서, 잔차 분포의 속성은 잔차 분포의 확산을 나타내는 방법.
5. 1 항 내지 4 항 중 어느 하나에 있어서, 잔차 분포의 속성은 잔차 분포의 분산 또는 표준 편차인 방법.
6. 1 항 내지 5 항 중 어느 하나에 있어서, 특성은 기판에 대한 위치, 기판 상의 1 이상의 다른 패턴에 대한 위치, 기하학적 크기, 기하학적 형상, 확률적 영향의 측정치, 및/또는 이로부터 선택되는 여하한의 조합으로부터 선택되는 1 이상인 방법.
7. 1 항 내지 6 항 중 어느 하나에 있어서, 특성의 분포의 속성을 결정하는 단계는 잔차 분포의 속성과 특성의 값을 더하는 단계를 포함하는 방법.
8. 1 항 내지 7 항 중 어느 하나에 있어서, 특성의 분포의 속성은 특성의 PDF인 방법.
9. 8 항에 있어서, 확률을 결정하는 단계는 특성의 범위에 걸쳐 특성의 PDF를 적분하는 단계를 포함하는 방법.
10. 1 항 내지 9 항 중 어느 하나에 있어서, 특성의 분포의 속성을 정규화하는 단계를 더 포함하는 방법.
11. 1 항 내지 10 항 중 어느 하나에 있어서, 특성의 분포의 속성을 결정하는 단계는 패턴이 결함으로 간주되는 특성의 범위에 더 기초하는 방법.
12. 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 복수의 패턴들의 특성의 검증된 값들을 얻는 단계;
비-확률 모델을 사용하여 특성의 연산된 값들을 얻는 단계;
검증된 값들 및 연산된 값들에 기초하여 비-확률 모델의 잔차의 값들을 얻는 단계; 및
잔차의 값들에 기초하여 잔차 분포의 속성을 얻는 단계를 포함하는 방법.
13. 12 항에 있어서, 특성은 기판에 대한 위치, 기판 상의 1 이상의 다른 패턴에 대한 위치, 기하학적 크기, 기하학적 형상, 확률적 영향의 측정치, 및/또는 이로부터 선택되는 여하한의 조합으로부터 선택되는 1 이상인 방법.
14. 12 항 또는 13 항에 있어서, 검증된 값들을 얻는 단계는 엄격한 모델을 사용한 시뮬레이션 또는 메트롤로지 툴을 사용하여 패턴들을 측정하는 단계를 포함하는 방법.
15. 14 항에 있어서, 메트롤로지 툴은 하전 입자 빔을 사용하여 패턴들을 측정하도록 구성되는 방법.
16. 12 항 내지 15 항 중 어느 하나에 있어서, 잔차의 값들을 얻는 단계는 연산된 값들과 검증된 값들 사이의 차이들을 얻는 단계를 포함하는 방법.
17. 12 항 내지 16 항 중 어느 하나에 있어서, 잔차 분포의 속성은 잔차 분포의 PDF인 방법.
18. 12 항 내지 17 항 중 어느 하나에 있어서, 형상, 크기, 기능, 또는 공간 근접성에 기초하여 복수의 패턴들을 얻는 단계를 더 포함하는 방법.
19. 디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴들의 세트가 각각 결함들일 확률들을 얻는 단계;
확률들에 기초하여 검사될 패턴들의 순서 리스트를 결정하는 단계; 및
순서 리스트의 순서에 따라 순서 리스트의 패턴들을 검사하는 단계를 포함하는 방법.
20. 19 항에 있어서, 패턴들의 세트의 위치들을 얻는 단계를 더 포함하는 방법.
21. 20 항에 있어서, 순서 리스트를 결정하는 단계는 위치들에 더 기초하는 방법.
22. 19 항 내지 21 항 중 어느 하나에 있어서, 순서 리스트는 패턴들의 세트 사이에 패턴들의 서브세트를 포함하고, 서브세트 내의 패턴들은 서브세트 내에 있지 않은 세트 내의 패턴들보다 결함들일 확률들이 더 높은 방법.
23. 19 항 내지 22 항 중 어느 하나에 있어서, 순서 리스트를 결정하는 단계는 검사 스루풋, 검사에 허용된 시간량, 및/또는 검사 동안 기판이 수용하게 되는 방사선의 양에 더 기초하는 방법.
24. 19 항 내지 23 항 중 어느 하나에 있어서, 순서는 내림차순 확률의 순서인 방법.
25. 19 항 내지 24 항 중 어느 하나에 있어서, 순서 리스트를 결정하는 단계는 순서의 함수인 비용 함수를 연산하는 단계를 포함하는 방법.
26. 25 항에 있어서, 비용 함수는 확률들, 패턴들의 세트를 검사하는 시간량, 및/또는 패턴들의 세트 사이의 거리들을 나타내는 방법.
27. 19 항 내지 26 항 중 어느 하나에 있어서, 순서 리스트의 패턴들을 검사하는 단계로부터 얻어진 데이터에 기초하여 확률들을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 방법.
28. 명령어들이 기록되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 명령어들은 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때 1 항 내지 27 항 중 어느 하나의 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램 제품.
이상, 광학 리소그래피와 관련하여 실시예들의 특정 사용예를 언급하였지만, 본 발명의 일 실시예는 다른 적용예들, 예를 들어 임프린트 리소그래피에 사용될 수 있으며, 본 명세서가 허용한다면 광학 리소그래피로 제한되지 않는다는 것을 이해할 것이다. 임프린트 리소그래피에서, 패터닝 디바이스 내의 토포그래피는 기판 상에 생성되는 패턴을 정의한다. 패터닝 디바이스의 토포그래피는 기판에 공급된 레지스트 층으로 가압될 수 있으며, 레지스트는 전자기 방사선, 열, 압력 또는 그 조합을 인가함으로써 경화된다. 패터닝 디바이스는 레지스트가 경화된 후에 레지스트로부터 이동되어 그 안에 패턴을 남긴다. 따라서, 임프린트 기술을 사용하는 리소그래피 장치는 통상적으로 임프린트 템플릿을 유지하는 템플릿 홀더, 기판을 유지하는 기판 테이블, 및 임프린트 템플릿의 패턴이 기판의 층 상으로 임프린트될 수 있도록 기판과 임프린트 템플릿 사이에 상대 이동을 야기하는 1 이상의 액추에이터를 포함한다.
상기 서술내용은 예시를 위한 것이지, 제한하려는 것이 아니다. 따라서, 당업자라면 아래에 설명되는 청구항들의 범위를 벗어나지 않고 서술된 바와 같이 변형예가 행해질 수 있다는 것을 분명히 알 것이다.

Claims (9)

  1. 명령어들이 기록된 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령어들은, 컴퓨터에 의해 실행될 때, 적어도
    디바이스 제조 공정에 의해 생성되는 기판 상의 패턴들의 세트가 각각 결함들일 확률들을 얻는 단계;
    확률들에 기초하여 검사될 패턴들의 순서 리스트를 결정하는 단계; 및
    순서 리스트의 순서에 따라 순서 리스트의 패턴들을 검사하는 단계
    를 수행하도록 구성된, 컴퓨터 판독가능 매체.
  2. 제1 항에 있어서, 명령어들은,
    패턴들의 세트의 위치들을 얻는 단계를 더 수행하도록 구성된,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  3. 제2 항에 있어서,
    순서 리스트를 결정하는 단계는 위치들에 더 기초하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  4. 제1 항에 있어서,
    순서 리스트는 패턴들의 세트 사이에 패턴들의 서브세트를 포함하고, 서브세트 내의 패턴들은 서브세트 내에 있지 않은 세트 내의 패턴들보다 결함들일 확률들이 더 높은,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  5. 제1 항에 있어서,
    순서 리스트를 결정하는 단계는 검사 스루풋, 검사에 허용된 시간량, 및/또는 검사 동안 기판이 수용하게 되는 방사선의 양에 더 기초하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  6. 제1 항에 있어서,
    순서는 내림차순 확률의 순서인,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  7. 제1 항에 있어서,
    순서 리스트를 결정하는 단계는 순서의 함수인 비용 함수를 연산하는 단계를 포함하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  8. 제7 항에 있어서,
    비용 함수는 확률들, 패턴들의 세트를 검사하는 시간량, 및/또는 패턴들의 세트 사이의 거리들을 나타내는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  9. 제1 항에 있어서, 명령어는,
    순서 리스트의 패턴들을 검사하는 단계로부터 얻어진 데이터에 기초하여 확률들을 업데이트하는 단계를 더 수행하도록 구성된,
    컴퓨터 판독가능 매체.
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