KR20230121053A - 리소그래피 공정을 모니터링하는 방법 - Google Patents

Abstract

반도체 제조 공정을 모니터링하는 방법이 개시된다. 본 방법은 고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델을 획득하는 단계를 포함하며, 여기서 상기 국부적 성능 매개변수 데이터는 성능 메트릭의 국부적 컴포넌트 또는 그에 대한 하나 이상의 국부적 기여요인 및 상기 반도체 제조 공정의 적어도 일부를 거친 적어도 하나의 기판과 관련된 고 분해능 계측 데이터를 기술한다. 국부적 성능 매개변수 데이터는 상기 제1 트레이닝된 모델을 이용하여 상기 고 분해능 계측 데이터로부터 결정된다. 임의의 이러한 에칭 단계 이전에 수행된 계측 데이터만을 포함하는 상기 고 분해능 계측 데이터를 기반으로, 제1 트레이닝된 모델은 적어도 바로 이전의 노광된 층 상에서 에칭 단계를 거친 것처럼 상기 국부적 성능 매개변수 데이터를 결정하도록 작동 가능하다.

Description

리소그래피 공정을 모니터링하는 방법

관련 출원에 대한 상호 참조

본 출원은 2020년 12월 21일에 출원된 EP 출원 20216174.1 및 2021년 1월 18일에 출원된 EP 출원 21152071.3의 우선권을 주장하며, 이 출원들은 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다.

본 발명은, 예를 들어 리소그래피 기술에 의해 디바이스의 제조에서 계측을 수행하기 위해 이용할 수 있는 계측 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 리소그래피 공정에서 에지 배치 오차 또는 관련 메트릭을 모니터링하기 위한 이러한 방법에 관한 것이다.

리소그래피 장치는 원하는 패턴을 기판, 일반적으로 기판의 타겟 부분에 적용하는 기계이다. 예를 들어, 집적 회로(IC)의 제조에 리소그래피 장치가 이용될 수 있다. 그 경우에, 마스크 또는 레티클로 대안적으로 지칭되는 패터닝 디바이스가 이용되어 IC의 개별 층에 형성될 회로 패턴을 생성할 수 있다. 이 패턴은 기판 (예를 들어, 실리콘 웨이퍼) 상의 (예를 들어, 다이의 일부, 하나 또는 여러 개의 다이를 포함하는) 타겟 부분 상으로 전사될 수 있다. 패턴의 전사는 전형적으로 기판 상에 제공된 방사선 민감성 재료 (레지스트)의 층 상으로의 이미징을 통해 이루어진다. 일반적으로 단일 기판은 연속적으로 패터닝되는 인접한 타겟 부분들의 네트워크를 포함할 것이다.

리소그래피 공정에서, 예를 들어 공정 제어 및 검증을 위하여 생성된 구조체를 자주 측정하는 것이 바람직하다.임계 치수(CD)를 측정하기 위해 흔히 이용되는 주사 전자 현미경, 그리고 디바이스 내의 2개의 층의 정렬 정확도인 오버레이를 측정하기 위한 특수 툴을 포함하는, 이러한 측정을 수행하기 위한 다양한 툴이 알려져 있다. 최근에 리소그래피 분야에서의 이용을 위하여 다양한 형태의 스캐터로미터가 개발되고 있다. 이 디바이스는 방사선의 빔을 타겟으로 향하게 하고 산란 방사선의 하나 이상의 특성 -예를 들어, 파장의 함수로서의 단일 반사각에서의 세기; 반사각의 함수로서의 하나 이상의 파장에서의 세기; 또는 반사각의 함수로서의 편광-을 측정하여 타겟의 관심 대상 속성이 결정될 수 있는 회절 "스펙트럼"을 획득한다.

공지된 스캐터로미터의 예는 US2006/033921A1 및 US2010/201963A1에 설명된 유형의 각도-분해 스캐터로미터를 포함한다. 이러한 스캐터로미터에 의해 이용되는 타겟은, 예를 들어 40㎛×40㎛로서 상대적으로 크며, 격자 및 측정 빔은 격자보다 작은 스폿을 생성한다 (즉, 격자는 언더필된다). 암시야 이미징 계측의 예는 국제 특허 출원 US2010/0328655A1 및 US2011/069292A1에서 찾을 수 있으며, 이 문헌은 그 전체가 참조로 본 명세서에 포함된다. 이 기술의 추가 개발은 공개된 특허 공개 US2011/0027704A, US2011/0043791A, US2011/102753A1, US2012/0044470A, US2012/0123581A, US2013/0258310A, US2013/0271740A 및 WO2013/178422A1에 설명되어 있다. 이 타겟은 조명 스폿보다 작을 수 있으며 웨이퍼 상의 제품 구조체로 둘러싸일 수 있다. 복합 격자 타겟을 이용하여 하나의 이미지에서 다수의 격자가 측정될 수 있다. 이 모든 출원의 내용은 또한 원용에 의해 본 명세서에 포함된다.

오늘날의 패터닝 성능은 에지 배치 오차(EPE)에 의해 주도된다. 피처의 에지의 위치는 피처의 측방향 위치(오버레이)와 피처의 크기(CD)에 의해 결정된다. 이것의 일부는 본질적으로 매우 국부적이고 확률적이다; 예를 들어 국부적 오버레이(LOVL) 및 국부적 CD 균일성(LCDU)에 좌우된다. 또한 라인 에지 거칠기(Line Edge Roughness)(LER) 및 라인 폭 거칠기(Line Width Roughness)(LWR)는 매우 국부적인 CD 변화를 야기할 수 있다. 이 모든 것이 EPEE 성능에 대한 중요한 기여요인일 수 있다.

EPE에 대한 이 국부적인 기여요인의 현재의 측정은 CD-SEM 검사를 이용하여 수행될 수 있다. 그러나 이는 많은 적용에 대하여 너무 느리다. 일부 메트릭의 경우 SEM 측정 전에 디캡핑(decpping)이 필요하며, 이는 파괴적이고 낭비적이며 따라서 많은 비용이 든다.

EPE 그리고 이에 기여하는 매개변수를 모니터링하기 위한 개선된 방법을 제공하는 것이 바람직할 것이다.

제1 양태에서의 본 발명은 반도체 제조 공정을 모니터링하는 방법을 제공하며, 본 방법은 고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델을 획득하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터는 상기 반도체 제조 공정의 에칭 단계를 이용하여 기판 상의 층 내로 에칭된 패턴과 연관된 성능 메트릭의 국부적 컴포넌트 또는 이에 대한 하나 이상의 국부적 기여요인을 기술하는 것임-; 상기 에칭 단계 전에 패턴과 관련된 고 분해능 계측 데이터를 획득하는 것; 및 상기 제1 트레이닝된 모델을 이용하여 상기 고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 결정하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및 상기 고 분해능 계측 데이터는 상기 반도체 제조 공정을 모니터링하는데 또한 이용되는 전역적 성능 매개변수 데이터보다 더 높은 공간 분해능을 가지며; 그리고 상기 제1 트레이닝된 모델은 상기 에칭 단계 이전에 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제1 트레이닝 고 분해능 계측 데이터 및 상기 에칭 단계 이후에 상기 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제2 트레이닝 고 분해능 계측 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터에 대해 트레이닝된 것임-을 포함한다.

본 발명은 프로세서가 제1 양태의 방법을 수행하게 하기 위한 기계 판독 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품, 및 연관된 계측 장치와 리소그래피 시스템을 더 제공한다.

본 발명의 다양한 실시예의 구조 및 작동뿐만 아니라 본 발명의 추가적인 특징 및 장점이 첨부된 도면을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다. 본 발명이 본 명세서에서 설명된 특정 실시예에 제한되지 않는다는 점이 주목된다. 이러한 실시예는 단지 예시의 목적으로 본 명세서에 제시된다. 부가적인 실시예는 본 명세서에 포함된 교시를 기반으로 관련 분야(들)의 숙련된 자에게 명백할 것이다.

본 발명의 실시예는 이제 대응하는 참조 부호가 대응하는 부분을 나타내는 첨부된 개략도를 참조하여 단지 예로서 설명될 것이다. 도면에서:
도 1은 리소그래피 장치를 도시하고 있다.
도 2는 본 발명에 따른 검사 장치가 이용될 수 있는 리소그래피 셀 또는 클러스터를 도시하고 있다.
도 3은 각도-분해 스캐터로메트리 및 암시야 이미징 검사 방법을 수행하도록 조정된 검사 장치를 개략적으로 도시하고 있다.
도 4a는 2개 층 내의 콘택트 홀의 이상적인 형성의 도면이며; 도 4b 내지 도 4h는 각각 상이한 문제에서 비롯된 2개 층 내의 콘택트 홀의 다양한 비이상적인 형성의 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 방법을 설명하는 흐름도이다.

본 발명의 실시예를 상세히 설명하기 전에, 본 발명의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 환경을 제시하는 것이 유익하다.

도 1은 리소그래피 장치(LA)를 개략적으로 도시하고 있다. 본 장치는, 방사선 빔(B) (예를 들어, UV 방사선 또는 EUV 방사선)을 조정하도록 구성된 조명 시스템 (일루미네이터)(IL); 패터닝 디바이스 (예를 들어, 마스크)(MA)를 지지하도록 구성되며 그리고 특정 매개변수에 따라 패터닝 디바이스를 정확히 위치시키도록 구성된 제1 포지셔너(PM)에 연결되어 있는 패터닝 디바이스 지지체 또는 지지 구조체 (예를 들어, 마스크 테이블)(MT); 기판 (예를 들어, 레지스트 코팅된 웨이퍼)(W)을 유지시키도록 각각 구성되며 그리고 특정 매개변수에 따라 기판을 정확히 위치시키도록 구성된 제2 포지셔너(PW)에 각각 연결된 2개의 기판 테이블 (예를 들어, 웨이퍼 테이블)(WTa 및 WTb); 및 패터닝 디바이스(MA)에 의해 방사선 빔(B)에 부여된 패턴을 기판(W)의 (예를 들어, 하나 이상의 다이를 포함하는) 타겟 부분(C) 상에 투영시키도록 구성된 투영 시스템 (예를 들어, 굴절형 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함하고 있다. 기준 프레임(RF)은 다양한 컴포넌트를 연결하며, 또한 패터닝 디바이스와 기판의 그리고 이들 상의 피처의 위치를 설정하고 측정하기 위한 기준 역할을 한다.

조명 시스템은 방사선을 지향, 성형 또는 제어하기 위해 굴절형, 반사형, 자기형, 전자기형, 정전형, 또는 다른 유형의 광학 컴포넌트, 또는 이들의 임의의 조합과 같은 다양한 유형의 광학 컴포넌트를 포함할 수 있다.

패터닝 디바이스 지지체는 패터닝 디바이스의 배향, 리소그래피 장치의 설계, 및 예를 들어 패터닝 디바이스가 진공 환경에서 유지되는지 여부와 같은 다른 조건에 의존하는 방식으로 패터닝 디바이스를 유지시킨다. 패터닝 디바이스 지지체는 많은 형태를 취할 수 있다; 패터닝 디바이스 지지체는 패터닝 디바이스가 예를 들어 투영 시스템에 대하여 원하는 위치에 있다는 것을 보장할 수 있다.

본 명세서에서 사용된 용어 "패터닝 디바이스"는 기판의 타겟 부분에 패턴을 생성하기 위하여 방사선 빔의 횡단면에 패턴을 부여하기 위해 이용될 수 있는 임의의 디바이스를 지칭하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 예를 들어, 패턴이 위상-시프팅 피처 또는 소위 어시스트 피처(assist features)를 포함하는 경우, 방사선 빔에 부여된 패턴은 기판의 타겟 부분의 원하는 패턴에 정확하게 대응하지 않을 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 일반적으로, 방사선 빔에 부여된 패턴은 집적 회로와 같은, 타겟 부분에 생성되는 디바이스 내의 특정 기능 층에 대응할 것이다.

도시된 바와 같이, 본 장치는 (예를 들어, 투과형 패터닝 디바이스를 이용하는) 투과형 유형이다. 대안적으로, 본 장치는 (예를 들어, 위에서 언급된 바와 같은 유형의 프로그램 가능한 미러 어레이를 이용하는 또는 반사형 마스크를 이용하는) 반사형 유형일 수 있다. 패터닝 디바이스의 예는 마스크, 프로그램 가능한 미러 어레이 및 프로그램 가능한 LCD 패널을 포함한다. 본 명세서에서의 용어 "레티클" 또는 "마스크"의 임의의 이용은 더욱 일반적인 용어 "패터닝 디바이스"와 동의어로 간주될 수 있다. 용어 "패터닝 디바이스"는 또한 이러한 프로그램 가능한 패터닝 디바이스를 제어하는 데 이용하기 위한 디지털 형식 패턴 정보로 저장하는 디바이스를 지칭하는 것으로 해석될 수 있다.

본 명세서에서 사용된 용어 "투영 시스템"은 이용되는 노광 방사선에 대해, 또는 침지 액체의 이용 또는 진공의 이용과 같은 다른 요인에 대해 적절하게, 굴절식, 반사식, 반사 굴절식, 자기식, 전자기식 및 정전식 광학 시스템들, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 유형의 투영 시스템을 포함하는 것으로 넓게 해석되어야 한다. 본 명세서 내에서의 용어 "투영 렌즈"의 임의의 이용은 보다 일반적인 용어 "투영 시스템"과 동의어로 간주될 수 있다.

리소그래피 장치는 또한, 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채우기 위하여, 기판의 적어도 일부분이 상대적으로 높은 굴절률을 갖는 액체, 예를 들어 물에 의해 덮일 수 있는 유형일 수 있다. 침지 액체는 또한 리소그래피 장치의 다른 공간, 예를 들어 마스크와 투영 시스템 사이에 적용될 수 있다. 침지 기술은 투영 시스템들의 개구수를 증가시키기 위한 기술 분야에서 잘 알려져 있다.

작동시 일루미네이터(IL)는 방사선 소스(SO)로부터 방사선 빔을 받아들인다. 예를 들어, 소스가 엑시머 레이저인 경우, 소스와 리소그래피 장치는 별개의 개체들일 수 있다. 이러한 경우에, 소스는 리소그래피 장치의 일부를 형성하는 것으로 간주되지 않으며, 방사선 빔은 예를 들어 적절한 지향 미러 및/또는 빔 익스팬더를 포함하는 빔 전달 시스템(BD)의 도움으로 소스(SO)로부터 일루미네이터로 나아간다. 다른 경우에서, 예를 들어 소스가 수은 램프인 경우, 소스는 리소그래피 장치의 필수적인 부분일 수 있다. 소스(SO) 및 일루미네이터(IL)는 필요에 따라 빔 전달 시스템(BD)과 함께, 방사선 시스템으로 지칭될 수 있다.

일루미네이터(IL)는 방사선 빔의 각도 세기 분포를 조정하기 위한 조정기(AD), 집속기(IN) 및 집광기(CO)를 포함할 수 있다. 일루미네이터는 방사선 빔의 횡단면에 원하는 균일성과 세기 분포를 갖도록, 방사선 빔을 조정하기 위해 이용될 수 있다.

방사선 빔(B)은 패터닝 디바이스 지지체(MT)에 유지되어 있는 패터닝 디바이스(MA)에 입사되며, 패터닝 디바이스에 의해 패터닝된다. 패터닝 디바이스 (예를 들어, 마스크)(MA)를 가로지른 후 방사선 빔(B)은 투영 시스템(PS)을 통과하며, 투영 시스템은 빔을 기판(W)의 타겟 부분(C) 상으로 집속시킨다. 제2 포지셔너(PW)와 위치 센서(IF) (예를 들어, 간섭계 디바이스, 선형 인코더, 2-D 인코더, 또는 용량성 센서)의 도움으로, 예를 들어 방사선 빔(B)의 경로에 상이한 타겟 부분(C)들을 위치시키기 위하여 기판 테이블(WTa 또는 WTb)은 정확하게 이동될 수 있다. 마찬가지로, 제1 포지셔너(PM)와 (도 1에 명확하게 도시되지 않은) 또 다른 위치 센서는, 예를 들어 마스크 라이브러리로부터의 기계적 검색 후, 또는 스캔 동안, 패터닝 디바이스 (예를 들어, 레티클/마스크)(MA)를 방사선 빔(B)의 경로에 대하여 정확히 위치시키기 위하여 이용될 수 있다.

패터닝 디바이스 (예를 들어, 레티클/마스크)(MA)와 기판(W)은 마스크 정렬 마크(M1, M2)와 기판 정렬 마크(P1, P2)를 이용하여 정렬될 수 있다. 도시된 바와 같은 기판 정렬 마크들은 전용 타겟 부분들을 차지하지만, 그들은 타겟 부분들 사이의 공간에 위치될 수 있다 (이들은 스크라이브-레인 (scribe-lane) 정렬 마크로 알려져 있다). 유사하게, 하나보다 많은 다이가 패터닝 디바이스 (예를 들어, 마스크)(MA) 상에 제공되는 상황에서, 마스크 정렬 마크는 다이들 사이에 위치될 수 있다. 작은 정렬 마크는 또한 디바이스 피처들 사이에서 다이 내에 포함될 수 있으며, 이 경우 마커는 가능한 한 작고 인접한 피처와 다른 임의의 이미징 또는 공정 조건을 필요로 하지 않는다는 점이 바람직하다. 정렬 마커를 검출하는 정렬 시스템이 아래에 더 설명된다.

도시된 장치는 다양한 모드에서 이용될 수 있다. 스캔 모드에서, 패터닝 디바이스 지지체 (예를 들어, 마스크 테이블)((MT) 및 기판 테이블(WT)은 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟 부분(C) 상으로 투영되는 동안 동시에 스캐닝된다 (즉, 단일 동적 노광). 패터닝 디바이스 지지체 (예를 들어, 마스크 테이블)(MT)에 대한 기판 테이블(WT)의 속도 및 방향은 투영 시스템(PS)의 확대율(축소) 및 이미지 반전 특성에 의해 결정될 수 있다. 스캔 모드에서, 노광 필드의 최대 크기는 단일 동적 노광에서 타겟 부분의 (비-스캐닝 방향의) 폭을 제한하는 반면, 스캐닝 움직임(motion)의 길이는 타겟 부분의 (스캐닝 방향의) 높이를 결정한다. 본 기술 분야에서 잘 알려진 바와 같이, 다른 유형의 리소그래피 장치 및 작동 모드가 가능하다. 예를 들어, 스텝 모드가 알려져 있다. 소위 "마스크리스(maskless)" 리소그래피에서는, 프로그램 가능한 패터닝 디바이스가 정지 상태로 유지되지만 변화하는 패턴을 가지며, 기판 테이블(WT)은 이동 또는 스캔된다.

위에서 설명된 이용 모드들의 조합 및/또는 변화들 또는 완전히 다른 이용 모드들이 또한 이용될 수 있다.

리소그래피 장치(LA)는 2개의 기판 테이블들(WTa, WTb)과, 사이에서 기판 테이블들이 교환될 수 있는 2개의 스테이션 -노광 스테이션(EXP) 및 측정 스테이션(MET)-을 포함하는, 소위 듀얼 스테이지 유형이다. 하나의 기판 테이블 상의 하나의 기판이 노광 스테이션에서 노광되고 있는 동안, 또 다른 기판은 측정 스테이션에서 다른 기판 테이블 상으로 로딩될 수 있으며 다양한 준비 단계가 수행된다. 이는 장치의 처리량의 상당한 증가를 가능하게 한다. 준비 단계는 레벨 센서(LS)를 이용하여 기판의 표면 높이 윤곽들을 맵핑하는 것 및 정렬 센서(AS)를 이용하여 기판 상의 정렬 마커의 위치를 측정하는 것을 포함할 수 있다. 위치 센서(IF)가 노광 스테이션뿐만 아니라 측정 스테이션에 있는 동안 기판 테이블의 위치를 측정할 수 없다면, 기준 프레임(RF)에 대하여 기판 테이블의 위치가 양 스테이션에서 추적되는 것을 가능하게 하도록 제2위치 센서가 제공될 수 있다. 다른 배열체가 알려져 있으며 보여지는 듀얼-스테이지 배열체 대신에 이용 가능하다. 예를 들어, 기판 테이블과 측정 테이블이 제공되는 다른 리소그래피 장치가 알려져 있다. 이 테이블들은 준비 측정을 수행할 때 함께 도킹되며, 그후 기판 테이블이 노광을 거치는 동안에 도킹 해제(undocked)된다.

도 2에서 보여지는 바와 같이, 리소그래피 장치(LA)는 때때로 리소셀(lithocell) 또는 클러스터로도 지칭되는 리소그래피 셀(LC)의 일부를 형성하며, 리소그래피 셀은 또한 기판 상에 노광 전 및 노광 후 공정을 수행하기 위한 장치를 포함한다. 통상적으로, 이는 레지스트 층을 증착시키기 위한 스핀 코터(SC), 노광된 레지스트를 현상하기 위한 현상기(developer)(DE), 냉각 플레이트(CH) 및 베이크 플레이트(BK)를 포함한다. 기판 핸들러 또는 로봇(RO)이 입력/출력 포트(I/O1, I/O2)로부터 기판을 픽업하고, 이를 상이한 공정 장치들 사이에서 이동시키며, 그후 리소그래피 장치의 로딩 베이(loading bay)(LB)로 전달한다. 흔히 집합적으로 트랙으로 지칭되는 이 디바이스들은 감독 제어 시스템(SCS)에 의해 자체 제어되는 트랙 제어 유닛(TCU)의 제어 하에 있으며, 이 감독 제어 시스템은 또한 리소그래피 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 제어한다. 따라서 처리량과 처리 효율성을 최대화시키기 위해 상이한 장치가 작동될 수 있다.

리소그래피 장치에 의해 노광되는 기판들이 정확하게 그리고 일관적으로 노광되도록, 후속 층들 간의 오버레이 오차, 라인 두께, 임계 치수(CD) 등과 같은 특성을 측정하도록 노광된 기판들을 검사하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 리소셀(LC)이 위치되는 제조 설비는 또한 리소셀에서 처리된 기판(W)들 중 일부 또는 전부를 수용하는 계측 시스템(MET)을 포함한다. 계측 결과는 감독 제어 시스템(SCS)에 간접적으로 또는 직접적으로 제공된다. 오차가 검출된다면, 후속 기판의 노광에 대해 조정이 이루어질 수 있으며, 동일한 배치(batch)의 다른 기판이 여전히 노광될 만큼 검사가 곧바로 그리고 빠르게 이루어질 수 있다면 특히 그렇다. 또한, 이미 노광된 기판은 분해(strip) 및 재작업(rework)되어 수율을 개선할 수 있거나, 폐기될 수 있으며, 그에 의하여 결함이 있는 것으로 알려진 기판에 추가 처리를 수행하는 것을 회피한다. 기판의 단지 일부 타겟 부분에만 결함이 있는 경우에, 단지 양호한 이 타겟 부분 상에서 추가 노광이 수행될 수 있다.

계측 시스템(MET) 내에서, 검사 장치는 기판의 특성을 결정하기 위해, 특히, 상이한 기판들 또는 동일한 기판의 상이한 층들의 특성들이 층마다 어떻게 달라지는지를 결정하기 위해 이용된다. 검사 장치는 리소그래피 장치(LA) 또는 리소셀(LC)에 통합될 수 있거나, 독립형 디바이스(stand-alone device)일 수 있다. 가장 신속한 측정을 가능하게 하기 위해, 검사 장치는 노광 직후에 노광된 레지스트 층에서 특성을 측정한다는 점이 바람직하다. 그러나 레지스트 내의 잠상(latent image)은 매우 낮은 콘트라스트(contrast)를 가지며 -방사선에 노출된 레지스트의 부분들과 노출되지 않은 레지스트의 부분들 사이에는 매우 작은 굴절률 차이만이 있다- 또한 모든 검사 장치가 잠상의 유용한 측정을 행하기에 충분한 감도를 갖는 것은 아니다. 따라서 측정은 노광된 기판 상에서 수행되는 관례적으로 제1 단계이면서 레지스트의 노광된 부분과 노광되지 않은 부분 사이의 콘트라스트를 증가시키는 노광 후 베이크 단계(PEB) 이후에 이루어질 수 있다. 이 스테이지에서, 레지스트 내의 이미지는 반-잠상(semi-latent)으로 지칭될 수 있다. 현상된 레지스트 이미지-그 지점에서 레지스트의 노광된 또는 노광되지 않은 부분이 제거되었다-의 측정을 수행하거나 에칭과 같은 패턴 전사 단계 후에 측정을 수행하는 것 또한 가능하다. 후자의 가능성은 결함이 있는 기판의 재작업에 대한 가능성을 제한하지만, 여전히 유용한 정보를 제공할 수 있다.

본 발명의 실시예에서 이용하기에 적합한 계측 장치가 도 3a에서 보여지고 있다. 이는 적합한 계측 장치의 한 예일 뿐이라는 점을 주목한다. 대안적인 적합한 계측 장치는, 예를 들어 WO2017/186483A1에 개시된 것과 같은 EUV 방사선을 이용할 수 있다. 타겟 구조체(T) 및 타겟 구조체를 조명하기 위해 이용되는 측정 방사선의 회절 광선이 도 3b에 더 상세하게 도시되어 있다. 도시된 계측 장치는 암시야 계측 장치로 알려진 유형이다. 계측 장치는 독립형 디바이스일 수 있거나, 예를 들어, 측정 스테이션에서 리소그래피 장치(LA)에 또는 리소그래피 셀(LC)에 포함될 수 있다. 장치 전체에 여러 분기부(branches)를 갖는 광학 축은 점선(O)으로 나타내어진다. 이 장치에서, 소스(11) (예를 들어, 크세논 램프)에 의해 방출된 광은, 렌즈(12, 14)와 대물 렌즈(16)를 포함하는 광학 시스템에 의하여 빔 스플리터(beam splitter)(15)를 통해 기판(W) 상으로 지향된다. 이 렌즈들은 4F 배열체의 이중 시퀀스로 배열되어 있다. 검출기 상으로 기판 이미지를 여전히 제공하고 동시에 공간-주파수 필터링을 위하여 중간 퓨필-평면(pupil-plane)의 접근을 허용한다면, 상이한 렌즈 배열체가 이용될 수 있다. 따라서, 방사선이 기판 상에 입사하는 각도 범위는, 본 명세서에서 (공액(conjugate)) 퓨필 평면으로 지칭되는 기판 평면의 공간 스펙트럼을 나타내는 평면에서의 공간 세기 분포를 규정함으로써 선택될 수 있다. 특히, 이는 대물 렌즈 퓨필 평면의 역-투영 이미지(back-projected image)인 평면에서 렌즈(12 및 14)들 사이에 적절한 형태의 애퍼처 플레이트(aperture plate)(13)를 삽입함으로써 이루어질 수 있다. 도시된 예에서, 애퍼처 플레이트(13)는 13N 및 13S로 표기된 상이한 형태들을 가져 상이한 조명 모드가 선택되는 것을 허용한다. 본 예에서의 조명 시스템은 축외(off-axis) 조명 모드를 형성한다. 제1 조명 모드에서, 애퍼처 플레이트(13N)는 단지 설명의 목적을 위하여 "북(north)"으로 지정된 방향으로부터의 축외 조명을 제공한다. 제2 조명 모드에서, 애퍼처 플레이트(13S)는 유사한 조명, 그러나 "남(south)"으로 표기된 반대 방향으로부터의 조명을 제공하기 위해 이용된다. 상이한 애퍼처들을 이용함으로써 다른 조명 모드가 가능하다. 원하는 조명 모드 밖의 임의의 불필요한 광이 원하는 측정 신호를 간섭할 것이기 때문에 퓨필 평면의 나머지는 바람직하게는 어둡다(dark).

도 3b에서 보여지는 바와 같이, 타겟 구조체(T)가 대물 렌즈(16)의 광학 축(O)에 수직인 기판(W)과 함께 배치된다. 기판(W)은 지지체 (보이지 않음)에 의하여 지지될 수 있다. 축(O)을 벗어난 각도로부터 타겟 구조체(T)에 충돌하는 측정 방사선의 광선(I)은 0차 광선 (실선 0)과 2개의 1차 광선 (일점 쇄선(+1) 및 이점 쇄선(-1))을 발생시키며, 이들은 이하 한 쌍의 상보적인 회절 차수로 지칭된다. 상보적인 회절 차수의 쌍은 임의의 더 높은 차수의 쌍; 예를 들어 +2, -2 쌍 등일 수 있으며 제1 차수 상보 쌍에 제한되지 않는다는 점이 주목되어야 한다. 오버필된(overfilled) 작은 타겟 구조체로, 이 광선들은 계측 타겟 구조체(T)와 다른 피처를 포함하는 기판의 구역을 덮는 많은 평행 광선 중 하나일 뿐이라는 점이 기억되어야 한다. 플레이트(13)의 애퍼처가 (유효한 양의 광을 받아들이기 위해 필요한) 유한 폭을 갖고 있기 때문에, 입사 광선(I)은 사실상 각도 범위를 차지할 것이며, 회절 광선(0 및 +1/-1)은 어느 정도 확산될 것이다. 작은 타겟의 점 확산 함수(point spread function)에 따라, 각 차수(+1 및 -1)는 보여지는 바와 같이 단일의 이상적인 광선이 아니라, 각도 범위에 걸쳐 더 확산될 것이다. 타겟 구조체의 격자 피치 및 조명 각도는 대물 렌즈로 들어가는 1차 광선이 중앙 광학 축과 밀접하게 정렬되도록 설계 또는 조정될 수 있다는 점을 주목한다. 도 3a 및 도 3b에 도시된 광선들은 순전히 도면에서 더 쉽게 구별되는 것을 가능하게 하도록 축을 약간 벗어난 것으로 보여지고 있다.

기판(W) 상의 타겟 구조체(T)에 의해 회절된 적어도 0 및 +1 차수는 대물 렌즈(16)에 의해 집광되고 빔 스플리터(15)를 통해 뒤로 지향된다. 도 3a로 돌아가서, 북(N) 및 남(S)으로 표시된 정반대의 애퍼처들을 지정함으로써 제1 및 제2 조명 모드 모두가 도시되어 있다. 측정 방사선의 입사 광선(I)이 광학 축의 북측으로부터 온 경우, 즉 제1 조명 모드가 애퍼처 플레이트(13N)를 이용하여 적용되는 경우, +1(N)으로 표시되는 +1 회절 광선은 대물 렌즈(16)로 들어간다. 그에 반하여, 제2 조명 모드가 애퍼처 플레이트(13S)를 이용하여 적용되는 경우, (1(S)로 표시된) -1 회절 광선은 렌즈(16)로 들어가는 광선이다.

제2 빔 스플리터(17)는 회절 빔을 2개의 측정 분기부로 나눈다. 제1 측정 분기부에서, 광학 시스템(18)은 0차 및 1차 회절 빔을 이용하여 제1 센서(19) (예를 들어, CCD 또는 CMOS 센서) 상에 타겟 구조체의 회절 스펙트럼 (퓨필 평면 이미지)을 형성한다. 각 회절 차수는 센서 상의 상이한 포인트에 도달(hit)하며, 따라서 이미지 처리는 차수들을 비교하고 대조할 수 있다. 센서(19)에 의해 캡처된 퓨필 평면 이미지는 계측 장치를 집속하기 위하여 및/또는 1차 빔의 세기 측정을 정규화하기 위하여 이용될 수 있다. 퓨필 평면 이미지는 또한 재구성과 같은 많은 측정 목적을 위해 이용될 수 있다.

제2 측정 분기부에서, 광학 시스템(20, 22)은 센서(23) (예를 들어, CCD 또는 CMOS 센서) 상에 타겟 구조체(T)의 이미지를 형성한다. 제2 측정 분기부에서, 퓨필-평면에 공액인 평면에 구경 조리개(aperture stop)(21)가 제공된다. 구경 조리개(21)는, 센서(23) 상에 형성된 타겟의 이미지가 -1차 또는 +1차 빔으로부터만 형성되도록 0차 회절 빔을 차단하는 기능을 한다. 센서(19 및 23)에 의해 캡처된 이미지는 이미지를 처리하는 프로세서(PU)로 출력되며, 프로세서의 기능은 수행되고 있는 측정의 특정 유형에 좌우될 것이다. 용어 "이미지"는 본 명세서에서 넓은 의미로 이용된다는 점을 주목한다. -1차 및 +1차 중 하나만이 존재하는 경우에, 이와 같은 격자 라인의 이미지는 형성되지 않을 것이다.

(흔히 "오버레이(overlay)"로 지칭되는) 오버레이 오차로 인하여 위치 오차가 발생할 수 있다. 오버레이는 제2 노광 동안의 제2 피처에 대하여 제1 노광 동안의 제1피처를 배치하는데 있어서의 오차이다. 리소그래피 장치는 패터닝 전에 각 기판을 기준에 대해 정확하게 정렬시킴으로써 오버레이 오차를 최소화한다. 이는 정렬 센서를 이용하여 기판 상의 정렬 마크의 위치를 측정함으로써 수행된다. 정렬 절차에 관한 더 많은 정보는 미국 특허 출원 공개 US2010/0214550에서 찾을 수 있으며, 이는 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다. 패턴 치수화 (예를 들어, CD) 오차는, 예를 들어 기판이 리소그래피 장치의 초점 평면에 대하여 정확하게 위치되지 않을 때 발생할 수 있다. 이 초점 위치 오차는 기판 표면의 편평하지 않음과 연관될 수 있다. 리소그래피 장치는 레벨 센서를 이용하여 패터닝 전에 기판 표면 토포그래피를 측정함으로써 이 초점 위치 오차를 최소화하는 것을 목표로 한다. 후속 패터닝 중에 기판 높이 보정이 적용되어 기판 상으로의 패터닝 디바이스의 정확한 이미징(집속)을 보장하는 데 도움이 된다. 레벨 센서 시스템에 관한 더 많은 정보는 미국 특허 출원 공개 US2007/0085991에서 찾을 수 있으며, 이는 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다.

리소그래피 장치(LA) 및 계측 장치(MT) 외에, 하나 이상의 다른 처리 장치가 또한 디바이스 생산 중에 이용될 수 있다. 에칭 스테이션 (보이지 않음)은 레지스트로의 패턴의 노광 후 기판을 처리한다. 에칭 스테이션은 패턴을 레지스트로부터 레지스트 층 하부에 있는 하나 이상의 층으로 전사한다. 전형적으로 에칭은 플라즈마 매질의 적용을 기반으로 한다. 예를 들어, 하나 이상의 국부적 에칭 특성은 기판의 온도 제어를 이용하여, 또는 전압 제어 링을 이용하여 플라즈마 매체를 지향시켜 제어될 수 있다. 에칭 제어에 관한 더 많은 정보는 PCT 특허 출원 공개 WO2011/081645 및 미국 특허 출원 공개 US2006/016561에서 찾을 수 있으며, 이들은 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다.

디바이스 제조 동안, 피처의 특성이 특정 제어 한계 내에서 유지되도록 리소그래피 장치 또는 에칭 스테이션과 같은 하나 이상의 처리 장치를 이용하여 기판을 처리하기 위한 공정 조건이 안정적으로 유지되는 것이 바람직하다. 공정의 안정성은 제품 피처로도 지칭되는, IC와 같은 전기 디바이스의 기능 부품의 피처에 있어서 특히 중요하다. 안정적인 처리를 보장하는 것을 돕기 위하여, 공정 제어 능력이 준비되어 있어야 한다. 공정 제어는 공정 데이터의 모니터링과 공정 보정 수단의 구현을 포함하며, 예를 들어 처리 데이터의 하나 이상의 특성을 기반으로 처리 장치를 제어한다. 공정 제어는, 흔히 "고급 공정 제어(Advanced Process Control)"로 지칭되는 (또한 APC로도 지칭됨) 계측 장치(MT)에 의한 주기적인 측정을 기반으로 할 수 있다. APC에 관한 더 많은 정보는 미국 특허 출원 공개 US2012/008127에서 찾을 수 있으며, 이는 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다. 전형적인 APC 구현 형태는 기판 상의 계측 피처에 대한 주기적인 측정을 포함하여 하나 이상의 처리 장치와 연관된 드리프트(drift)를 모니터링하고 보정한다. 계측 피처는 제품 피처의 공정 변화에 대한 응답을 반영한다. 공정 변화에 대한 계측 피처의 감도는 제품 피처에 대한 감도와 비교하여 다를 수 있다. 이 경우, 소위 "디바이스에 대한 계측(Metrology To Device)" 오프셋 (MTD로도 지칭됨)이 결정될 수 있다. 이 MTD 오프셋에 대한 한 가지 이유는 실제 제품 구조체가 흔히 스캐터로메트리 또는 이미지 측정을 위하여 요구되는 타겟 구조체의 크기보다 훨씬 (수백 배) 작다는 것이며, 이 크기의 차이는 상이한 매개변수 거동을 초래할 수 있다 (예를 들어, 계측 타겟에 대한 패턴 배치 및 결과적인 오버레이는 실제 구조체의 패턴 배치 및 결과적인 오버레이와 다를 수 있다). 제품 피처의 거동을 모방하기 위하여, 계측 타겟 내의 피처는 더 작게 (예를 들어, 분해능상 오버레이(at-resolution overlay)(ARO)로 지칭될 수 있는, 제품 구조체와 비슷한 크기로) 만들어질 수 있으며, 세그먼트화된 피처, 어시스트 피처 또는 특정 기하학적 구조 및/또는 치수를 갖는 피처를 포함할 수 있다. 면밀하게 설계된 계측 타겟은 이상적으로 제품 피처와 마찬가지로 공정 변동에 유사한 방식으로 응답해야 한다. 계측 타겟 설계에 관한 더 많은 정보는 PCT 특허 출원 공개 WO2015/101458에서 찾을 수 있으며, 이는 원용에 의해 전체적으로 본 명세서에 포함된다.

또 다른 접근법에서, 계측은 제품 구조체에서 직접 수행될 수 있다. 예를 들어 이는 주사 전자 현미경(SEM) 또는 e-빔 계측 장치를 이용하여 수행될 수 있다. 그러나 이 디바이스는 전형적으로 상용 (대량 제조(HVM)) 환경에서의 공정 제어를 위하여 너무 느리다. 디바이스 내 계측(in-device metrology)(IDM)으로 지칭되는 또 다른 대안은 (예를 들어, 충분한 정규화(regularization)를 갖는) 제품 구조체를 직접 측정하기 위해 스캐터로미터 기반 계측 장치를 이용하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 제품 구조체는 효과적인 회절 격자로 작용할 수 있도록 충분한 정규화를 가질 수 있다. 도 3에서 도시되는 바와 같은 최신 스캐터로메트리 툴은 이러한 작은 구조체 상의 (적어도) 비대칭 기반 메트릭 (예를 들어, 오버레이)을 측정하는 능력을 갖고 있다.

전역적 매개변수와 국부적 매개변수 모두 에지 배치 오차(EPE) 버짓(budget)에 기여한다. 전역적 매개변수는, 예를 들어 전역적 오버레이, 전역적 임계 치수(CD), 전역적 틸트(tilt) 및 연속 층들의 구조체들 사이의 전역적 콘택트 영역(CA)/전역적 EPE, 임계 치수 균일성(CDU), 라인 폭 거칠기(LWR) 또는 라인 에지 거칠기(LER) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 국부적 매개변수는 국부적 CD, 국부적 오버레이(LOVL), 국부적 CA/국부적 EPE, 국부적 틸트, 국부적 측벽 각도(SWA), 국부적 라인 배치 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 국부적 매개변수는 특히 스캐터로미터 (예를 들어, 전형적으로 변화의 상기 공간 스케일보다 더 큰 영역 (스폿 크기)에 걸쳐 신호를 통합하는 툴)와 같은 일부 상대적으로 빠른 계측 툴을 이용하여 측정하기에 너무 작은 공간 스케일에서 나타나며, 따라서 SEM (예를 들어, e-빔 툴) 또는 유사한 툴을 이용하여 현재 모니터링된다. 국부적 매개변수 데이터는 임계 치수 또는 오버레이 변화가 발생하는 공간 스케일과 관련될 수 있다. 이러한 공간 스케일은 예를 들어 150㎛ 미만, 100㎛ 미만, 70㎛ 미만 또는 50㎛ 미만일 수 있다. 공간 스케일은 (국부적 매개변수 데이터를 유도하기 위해 이용되는) 고 분해능 계측 데이터와 관련되는, 상기 기판 상의 제품 구조체들의 피치 크기의 15배, 10배, 8배 또는 5배 미만일 수 있다.

EPE로 이어지는 다수의 상이한 전역적 및 국부적 매개변수는 독립적으로 측정/추정되며 EPE 메트릭으로 조합된다. 컴포넌트들의 각각이 독립적으로 측정되기 때문에, 각 매개변수에 대응하는 감도, 스케일링 및 기타 계측 문제는 총 EPE 추정에 큰 오차를 추가한다. 각 항목을 EPE 메트릭으로 조합하는 것은 층에 국한되며 사소하지 않다. 각 컴포넌트를 독립적으로 측정해야 하는 것은 별도의 계측 해결책을 필요로 한다.

본 명세서에서는 EPE 버짓에 기여하는 개별 매개변수를 측정하는 대신 EPE 버짓을 전역적 항목과 국부적 항목으로 나누는 것을 제안한다. 전역적 항목은 직접 측정될 수 있는 반면에, 국부적 항목은 선험적으로 트레이닝된 모델을 이용하여 추정될 수 있다. 측정/추정되면 항목들이 조합되어 EPE를 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 전역적 항목은 SEM을 이용하는 대신에 광학 계측 디바이스 (예를 들어, 스캐터로미터)를 이용하여 측정될 수 있다.

도 4는 관련있는 더 높은 레벨의 메트릭이 2개의 인접한 층(CH1, CH2)에 있는 피처들 (또는 콘택트 홀) 사이의 콘택트 영역(CA)인 특정한 예시적인 경우를 도시하고 있다. 국부적 그리고 전역적 기여도를 모두 포함하는 임의의 더 높은 레벨 메트릭 (예를 들어, EPE 관련 메트릭)이 고려될 수 있다. 이 CA 메트릭은 (예를 들어, 2D) EPE 또는 EPE 관련 메트릭인 것으로 간주될 수 있다. 로컬 및 전역적 효과/매개변수 모두 CA에 영향을 미친다; 예를 들어: 국부적 및 전역적 오버레이 X/Y, 국부적 및 전역적 CD X/Y, 국부적 및 전역적 틸트.

설명된 공정 (콘택트 홀 층들의 정렬)과 같은 많은 공정의 경우, (수율에 대한 프록시(proxy)로 간주될 수 있는) CA 또는 EPE는 디캡핑 후 SEM을 이용하여 현재 측정될 수만 있다. 디캡핑에 대한 단점은 이것이 전형적으로 파괴적인 공정이라는 것이다; 예를 들어, SEM 측정을 수행하기 위해, 검사 중인 디바이스는 폐기물이 될 것이다 (비쌀 것이다). CA/EPE가 디캡핑 없이 측정될 수 있더라도, SEM 측정은 빈번한 측정을 위해서는 너무 느리다.

도 4a는 하부 층(CH1)의 콘택트 홀 구조체와 상부 층(CH2)의 콘택트 홀 구조체 사이의 콘택트 영역(CA)이 최대화되는 이상적인(ID) 경우를 보여주고 있다. 이는 국부적 및 전역적 오버레이, 국부적 및 전역적 CD, 국부적 및 전역적 틸트(Tilt) 그리고 국부적 및 전역적 측벽 각도(side wall angle)(SWA)와 같은 최적화된 국부적 및 전역적 성능 매개변수의 결과이다. 도 4b는 CA가 하부 층(CH1)과 관련된 오버레이(OV)에 의해 영향을 받는 예를 보여주고 있다. 도 4c는 CA가 하부 층(CH1)과 관련된 CD에 의해 영향을 받는 예를 보여주고 있다. 도 4d는 CA가 상부 층(CH2)과 관련된 오버레이에 의해 영향을 받는 예를 보여주고 있다. 도 4e는 CA가 상부 층(CH2)과 관련된 CD에 의해 영향을 받는 예를 보여주고 있다. 도 4f는 CA가 상부 층(CH2)과 관련된 틸트에 의해 영향을 받는 예를 보여주고 있다. 도 4g는 CA가 상부 층(CH2)과 관련된 너무 큰 SWA에 의해 영향을 받는 예를 보여주고 있다. 도 4h는 양 층의 영향의 조합의 결과를 도시한다; 이 도면은 CA가 CD 및 상부 층(CH2)과 관련된 틸트 및 하부 층(CH1)과 관련된 오버레이(OV)에 의해 영향을 받는 예를 보여주고 있다. 사양을 벗어나는 성능 매개변수들 중 하나 이상의 영향이 0의 콘택트 영역 (접촉 없음) 또는 양호한 연결을 위해 너무 작은 콘택트 영역을 야기할 때, 그러면 디바이스는 결함이 있을 것이며 또한 수율이 없을 것이다.

EPE와 같은 수율을 나타내는 성능 메트릭 또는 고 레벨 메트릭 및/또는 CA와 같은 관련 메트릭이 생산 동안에만 비파괴 측정으로부터 유추될 수 있는 방법론을 개발하는 것이 제안된다. 이러한 방법은 교정 단계에서 트레이닝되는 하나 이상의 모델 (예를 들어, 트레이닝된 신경망과 같은 기계 학습 모델)을 이용할 수 있다. 파괴적 (디캡(decap)) 계측으로부터의 데이터는 모델의 트레이닝을 위해서만 이용된다는 점이 제안된다. 본 방법은 국부적 성능 매개변수(들) (예를 들어, 고 레벨 메트릭의 국부적 컴포넌트 또는 고 레벨 메트릭에 대한 기여요인(contributor) 국부적 성능 매개변수)와 별도로 전역적 성능 매개변수(들) (예를 들어, 고 레벨 메트릭의 전역적 컴포넌트 또는 그에 대한 전역적 기여요인)를 고려하는 것을 포함한다. 전역적 컴포넌트는 정규 광학 계측 (예를 들어, 스캐터로메트리 계측)을 통해 모니터링될 수 있다. 국부적 컴포넌트는 비파괴 e-빔 또는 SEM 측정을 통해 (예를 들어, 덜 빈번하게) 모니터링될 수 있다. 각각의 모델은 계측 데이터로부터 전역적 컴포넌트와 국부적 컴포넌트를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 그후 모델의 출력이 결합되어 높은 수준의 메트릭을 결정할 수 있다.

본 방법은 비파괴 계측 (예를 들어, e-빔 계측)으로부터 국부적 (예를 들어, EPE) 성능 매개변수 데이터를 추론하기 위해 제1 모델 또는 국부적 모델을 트레이닝하는 것을 포함할 수 있으며, 예를 들어 이 성능 매개변수 데이터는 파괴적 계측에서만 측정 가능한 하나 이상의 성능 매개변수와 관련된다. 이러한 모델은 트레이닝되어 현상 후 검사(ADI) 계측 데이터로부터 최상부 층의 에칭 후 구조체와 관련된 국부적 에칭 후 검사(AEI) 데이터 그리고 (선택적으로) 하나 이상의 하부 층에만 관련된 AEI 계측 데이터를 예측할 수 있다. 즉, 국부적 모델은 트레이닝되어 비파괴 (예를 들어, e-빔 ADI) 계측을 기반으로, 디캡 SEM 계측에서 비롯된 것일 수 있는 것과 같은 국부적 계측 데이터를 예측할 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 제1 모델은 또한 트레이닝되어 (예를 들어, 스캐터로미터가 국부적 매개변수를 해결하기 위하여 요구되는 공간적 스케일에서 측정하기에 충분히 작은 측정 스폿을 갖는 경우) 스캐터로메트리 데이터와 같은 광학 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 추론할 수 있다. 다시, 스캐터로메트리 데이터는 "퓨필(pupil)", 즉 측정된 구조체로부터 산란된 방사선의 퓨필 평면의 (예를 들어, 카메라에 의해 캡처된 바와 같은) 표현, 즉 각도 분해 스펙트럼을 포함할 수 있다.

선택적으로, 본 방법은 스캐터로메트리 데이터와 같은 광학 계측 데이터로부터 하나 이상의 전역적 매개변수와 관련된 전역적 성능 매개변수를 추론하기 위해 제2 모델 또는 전역적 모델을 획득 또는 트레이닝하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 스캐터로메트리 데이터는 "퓨필", 즉 측정된 구조체로부터 산란된 방사선의 퓨필 평면의 (예를 들어, 카메라에 의해 캡처된 바와 같은) 표현, 즉 각도 분해 스펙트럼을 포함할 수 있다. 제2 모델은 예를 들어 물리 기반 모델 또는 기계 학습된 (트레이닝된) 모델일 수 있다.

생산 중에, 제1 트레이닝된 모델은 제1 (고 분해능) 계측 (예를 들어, SEM 계측과 같은 e-빔 기반) 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 추론하기 위해 이용될 수 있는 반면, 제2 모델은 제2 계측 데이터; 예를 들어, 스캐터로미터 계측 퓨필과 같은 광학 계측 데이터로부터 전역적 성능 매개변수 데이터를 추론하기 위해 이용될 수 있다. 제1 및 제2 모델의 출력들은 그후 조합되어 고 레벨 메트릭 (예를 들어, EPE, CA) 및/또는 예측된 수율을 추론할 수 있다. 스캐터로메트리 계측은 전형적으로 국부적 계측보다 더 자주 수행될 것이며 또한 가장 최근의 국부적 계측 데이터 또는 그로부터 추론된 국부적 성능 매개변수 데이터와 조합될 수 있다는 점이 주목되어야 한다.

제1 계측 데이터 및/또는 고 분해능 계측 데이터는 상기 반도체 제조 공정을 모니터링하는데 이용되는 전역적 성능 매개변수보다 높은 공간 분해능을 포함한다. 이와 같이, 고 분해능 계측 데이터는 국부적 매개변수의 공간 분해능과 동일한 또는 유사한 공간 분해능을 포함할 수 있다. 예를 들어 고 분해능 계측 데이터는 임계 치수 또는 오버레이 변화가 발생하는 공간 스케일과 관련될 수 있다. 이러한 공간 스케일은, 예를 들어 150㎚ 미만, 100㎚ 미만, 70㎚ 미만 또는 50㎚ 미만일 수 있다. 공간 스케일은 고 분해능 계측 데이터와 관련되는, 상기 기판 상의 제품 구조체들의 피치 크기의 15배, 10배, 8배 또는 5배 미만일 수 있다.

도 5는 교정 단계(CA), 모니터링 단계(MO) 및 유도 검사 단계(INS)로 나누어진 예시적인 방법을 보여주는 흐름도이다. 흐름은 국부적 흐름(LO)(최상부 절반)과 전역적 흐름(GB)(최하부 절반)으로 분리된다. 설명된 특정 공정은 도 4에서 도시된 것과 같은 2-층(two-layer) 공정과 관련되지만, 본 개념은 더 복잡한 또는 상이한 공정들로 확장될 수 있다.

교정 단계를 참조하면, 이는 제1 (국부적) 모델(TN MOD 1)의 트레이닝 단계 및 제2 (전역적) 모델(TN MOD2)의 트레이닝 단계를 포함할 수 있다. 트레이닝 웨이퍼(TW)는 디캡핑되고(DC) 측정되어 디캡 트레이닝 데이터(TD_DC)를 획득하며, 이 트레이닝 데이터는 국부적 디캡 트레이닝 데이터(TD_DCLO)와 전역적 디캡 트레이닝 데이터(TD_DCGB)로 분할된다.

제1 모델을 트레이닝하기 위해, 트레이닝 웨이퍼(TW)는 또한 측정되어 층(1 및 2)의 각각의 에칭/처리에 이어 에칭 후 검사(AEI) 데이터(AEI1, AEI2)와 같은 국부적 트레이닝 데이터(TD_LO)를 획득할 수 있다. 국부적 트레이닝 데이터(TD_LO)는 또한 층(2)으로부터의 현상 후 (즉, 사전 에칭 또는 레지스트 내) 검사 계측 데이터(ADI2)를 포함할 수 있다. 이 ADI2 측정 데이터는 제2 에칭에 이어 CD 및 SWA와 같은 매개변수를 예측하는 것을 가능하게 하며 따라서 인터페이스에서 구조체를 예측하는 것을 가능하게 한다; 예를 들어 각 층이 (전형적인 경우인) 수 ㎛ 두께인 경우 이는 AEI2 측정만으로부터는 가능하지 않다. 국부적 트레이닝 데이터(TD_LO)는 트레이닝 웨이퍼 상의 (예를 들어, 비파괴) e-빔 (SEM) 계측으로부터 획득될 수 있다. 실시예에서, 국부적 트레이닝 데이터(TD_LO)는 윤곽(contour) 데이터(DAT_CO) 또는 관련된 국부적 성능 매개변수 (예를 들어, CD, CDU, 라인 에지 거칠기, 라인 폭 거칠기 등 중 하나 이상)를 포함할 수 있다.

트레이닝 데이터는 또한 트레이닝 웨이퍼로부터 측정된 전역적 트레이닝 데이터(TD_GB)를 포함할 수 있다. 이 전역적 트레이닝 데이터(TD_GB)는, 예를 들어 스캐터로미터를 이용하여, 예를 들어 디바이스 내 계측(IDM) 기술 (예를 들어 스크라이브 레인 내의 제품 상 IDM 타겟의 측정)을 이용하여 측정된 것과 같은 퓨필 데이터(DAT_PU)를 포함할 수 있다. 전역적 트레이닝 데이터(TD_GB)는 또한 AEI 오버레이 데이터, AEI CD 데이터, AEI 틸트 데이터 또는 AEI CA 데이터 중 하나 이상과 같은 다른 스캐터로미터 유도 데이터 (예를 들어, AEI, 또는 더 구체적으로 AEI2 스캐터로미터 데이터 또는 IDM 데이터)를 포함할 수 있다. 선택적으로 전역적 트레이닝 데이터(TD_GB)는 스캐터로메트리 (예를 들어, IDM) ADI 오버레이 데이터를 포함할 수 있다.

제1 모델(TN MOD1)을 트레이닝하는 단계는 국부적 디캡 트레이닝 데이터(TD_DCLO) 및/또는 그로부터 결정된 국부적 성능 매개변수 데이터(LPP) 및 국부적 트레이닝 데이터(TD_LO) 또는 윤곽 데이터(DAT_CO)를 이용하여 모델을 트레이닝하는 단계를 포함할 수 있으며, 따라서 모델(MOD1)은 트레이닝될 때, 예를 들어 (SEM과 같은) e-빔 툴 또는 국부적 매개변수를 측정할 수 있는 임의의 기타 적절한 계측 툴을 이용하여 비파괴적으로 측정된 바와 같은 국부적 트레이닝 또는 계측 데이터(TD_LO)/윤곽 데이터(DAT_CO)로부터 국부적 성능 매개변수 데이터(LPP)를 추론할 수 있다. 국부적 성능 매개변수 데이터(LPP) 및/또는 국부적 디캡 트레이닝 데이터(TD_DCLO)는 윤곽 데이터, 국부적 CD, 국부적 CDU, 라인 배치 오차(LPE), 국부적 틸트, 국부적 오버레이 및 국부적 콘택트 영역 겹침(국부적 CA) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

실시예에서, 트레이닝된 제1 모델은 국부적 CA (또는 다른 고 레벨 또는 EPE 메트릭)를 직접적으로 예측하도록 트레이닝될 수 있거나, 그렇지 않으면 이는 CA/EPE/수율이 그후 후속 단계에서 예측될 수 있도록 CA (또는 다른 EPC 메트릭)에 기여하는 다른 국부적 성능 매개변수들 중 적어도 일부를 예측하도록 트레이닝될 수 있다.

제2 모델(TN MOD2)을 트레이닝하는 단계는 전역적 디캡 트레이닝 데이터(TD_DCGB) 및/또는 그로부터 결정된 전역적 성능 매개변수 데이터(GPP) 및 전역적 트레이닝 데이터(TD_GB) 또는 퓨필 데이터(DAT_PU)를 이용하여 모델을 트레이닝하는 것을 포함할 수 있으며, 따라서 모델은 트레이닝될 때, 전역적 트레이닝 또는 계측 데이터(TD_GB)/퓨필 데이터(DAT_PU)로부터 전역적 성능 매개변수 데이터(GPP)를 추론할 수 있다. 전역적 성능 매개변수 데이터(GPP)/전역적 디캡 트레이닝 데이터(TD_DCGB)는 전역적 오버레이 데이터, 전역적 EPE 데이터, 전역적 CA 데이터, 전역적 틸트 및 전역적 CD 및/또는 CDU 데이터 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 이 제2 모델(MOD2)은 트레이닝될 때, 측정된 퓨필을 전역적 성능 매개변수 데이터(GPP)에 맵핑할 수 있는 퓨필 맵핑 모델 또는 계측 레시피 프로파일을 포함할 수 있다; 예를 들어, EPE (또는 CA)의 전역적 컴포넌트. 예를 들어, 트레이닝은 측정된 퓨필 데이터를 기반으로 CA 또는 EPE 값을 직접적으로 제공하는 직접 CA 또는 EPE 프로필을 출력할 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 이 트레이닝은 전역적 오버레이, 틸트 및 CD 중 하나 이상에 대한 계측 레시피 프로파일 중 하나 이상을 출력할 수 있다.

제1 및 제2 모델의 출력은 생산 공정을 위한 EPE 버짓(budget)을 생성 및 인증하는 단계(EPE C&V)에서 이용될 수 있다.

모니터링 단계(MO)에서, 하나 이상의 모니터링 웨이퍼가 측정될 수 있다. 모니터링 웨이퍼(MW)는 생산 설정 (예를 들어, 대량 제조(HVM) 설정)에서 제조된 바와 같이 실제 제품 웨이퍼를 포함할 수 있다. 이 모니터링 단계 동안, AEI1 및 ADI2 (및/또는 AEI2) 계측과 같은 계측(eB MET) (예를 들어, 비파괴 전자 빔(SEM) 계측)이 정기적으로 제1 트레이닝된 모델(MOD1)에 공급되어 국부적 성능 매개변수(LPP) 그리고 따라서 국부적 EPE/CA 컴포넌트를 추론한다. 국부적 항목은 용어는 전역적 항목만큼 자주 측정되지 않을 것이며 따라서 전체 EPE(CA) 재구성을 위하여, 일시적으로 저장된 국부적 성능 매개변수 데이터는 검색되어 더 새로운 전역적 성능 매개변수 데이터와 조합할 수 있다. 국부적 성능 매개변수 데이터는 고 레벨 매개변수 (즉, 국부적 EPE 또는 CA 컴포넌트) 및/또는 이에 대한 기여요인 (예를 들어, 국부적 CD, 국부적 오버레이, 국부적 틸트, 국부적 SWA 등 중 하나 이상)의 관점에서 설명될 수 있다.

모니터링 단계 동안, 빈번한 스캐터로메트리 측정 (예를 들어, IDM 측정)이 모니터링 웨이퍼에서 수행되어 제2 계측 데이터(SPU MET) (예를 들어, 스캐터로미터 퓨필 데이터/웨이퍼 상의 구조체로부터 산란된 방사선으로부터의 각도 분해 스펙트럼 및 선택적으로 부가적인 스캐터로미터 데이터)를 얻을 수 있다. 이 제2 계측 데이터는 그후 하나 이상의 제2 트레이닝된 모델(MOD2)로 공급되어 전역적 성능 매개변수 데이터(GPP) 및 따라서 전역적 EPE/CA 컴포넌트를 출력할 수 있다. 전역적 성능 매개변수 데이터(GPP)는 고 레벨 매개변수 (즉, 전역적 EPE 또는 CA 컴포넌트) 및/또는 이에 대한 기여요인 (예를 들어, 전역적 CD, 전역적 CDU, 전역적 오버레이, 전역적 틸트, 전역적 SWA 등 중 하나 이상)의 관점에서 설명될 수 있다.

국부적 성능 매개변수 데이터(LPP)와 전역적 성능 매개변수 데이터(GPP)는 예측 단계(EPE PRED)에서 조합되어 EPE 또는 CA 또는 수율을 나타내는 다른 고 레벨 메트릭을 예측할 수 있다. 이 예측을 기반으로, 수율은 예측될 수 있으며(EST YD) 조치는 수행될 수 있다(ACT). 이 최종 단계가 안내 검사 단계(INS)인 경우, 조치는 안내 검사를 수행하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 낮은 수율을 갖는 것으로 예상되는 영역은 파괴적 디캡 SEM 또는 e-빔 계측을 포함하는 안내 검사의 대상이 될 수 있다. 안내 검사 결과를 기반으로, 제1 모델(국부적 예측 모델) 및 제2 모델(IDM 레시피 프로파일(들)) 중 하나 또는 둘 모두 조정, 업데이트 또는 더 트레이닝될 수 있다(UD MODs). 대안적으로 또는 추가로, 안내 검사 결과는 EPE 버짓(UD BUD)을 업데이트하기 위해 및/또는 전체 EPE/CA에 도달하기 위해 국부적 및 전역적 항목들이 조합되는 방식을 업데이트하기 위해 이용될 수 있다.

예측된 EPE/CA를 기반으로 수율(EST YD)을 추정하는 단계는, 예를 들어 디캡 e-빔/SEM 데이터와 실제 측정된 수율 사이의 이전에 확립된 관계를 기반으로 할 수 있다. 이러한 관계는 트레이닝 웨이퍼로부터의 측정된 수율(YD) 및 디캡 트레이닝 데이터(TD_DC)를 기반으로 관계가 결정되는 (또는 부가적인 모델이 트레이닝되는) 수율 교정 단계(YD CAL)의 일부로서 확립될 수 있다.

요약하면, 제안된 방법은 (일부 실시예에서) 국부적 및 전역적 컴포넌트 이외의 기여요인 매개변수 (예를 들어, 오버레이/CD 등)로의 분해를 요구하지 않는 EPE 또는 관련 메트릭의 더 간단한 추정을 제공한다. 제안된 분해는 층에 구애받지 않을 수 있다(layer agnostic). 이 방법은 (예를 들어, 예측을 확인하는 것 외에 및/또는 초기 교정에서) 파괴적 계측에 대한 필요성 없이 (가능성이 있는) 문제 영역 (예를 들어, 전역적 및 국부적 항목의 조합이 높은 고장 확률로 이어지는 위치)이 식별되는 것을 가능하게 한다. 식별되면 이 문제 영역은 느리지만 매우 높은 분해능 e-빔을 이용하여 검사될 수 있으며, 그에 의하여 이용 가능한 e-빔 용량의 최적의 이용을 가능하게 한다.

본 명세서에서, 용어 "방사선" 및 "빔"은 (예를 들어, 약 365, 355, 248, 193, 157 또는 126㎚의 파장을 갖는) 자외(UV) 방사선 및 (예를 들어 5 내지 20㎚ 범위 내의 파장을 갖는) 극자외(EUV) 방사선은 물론 이온 빔 또는 전자 빔과 같은 입자 빔을 포함하는 모든 유형의 전자기 방사선을 포함한다.

문맥이 허용하는 경우 용어 "렌즈"는 용어는 굴절형, 반사형, 자기형, 전자기형 및 정전형 광학 컴포넌트를 포함하는 다양한 유형의 광학 컴포넌트 중 임의의 하나 또는 그의 조합을 지칭할 수 있다.

용어 "타겟"은 계측의 특정 목적을 위해 형성된 전용 타겟만을 의미하는 것으로 해석되어서는 안된다. 용어 "타겟"은 계측 적용 분야에 적합한 특성을 갖는, 제품 구조체를 포함한 다른 구조체를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

다른 이들이 본 기술 분야의 기술 내의 지식을 적용함으로써 과도한 실험 없이 그리고 본 발명의 일반적인 개념으로부터 벗어남이 없이 이러한 특정 실시예를 다양한 적용을 위해 용이하게 수정 및/또는 조정할 수 있도록 특정 실시예의 전술한 설명은 본 발명의 실시예의 전반적인 특성을 드러내고 있다. 따라서 이러한 조정 및 수정은 본 명세서에서 제시된 교시 및 안내를 기반으로, 개시된 실시예의 의미와 균등 범위 내에 있는 것으로 의도된다. 본 명세서 내의 어구 또는 용어가 본 교시 및 안내를 고려하여 통상의 기술자에 의해 해석되도록 본 명세서 내의 어구 또는 용어는 예를 들어 설명의 목적을 위한 것이지, 제한하기 위한 것이 아니라는 점이 이해되어야 한다.

추가 실시예는 아래의 번호가 부여된 조항의 목록에 개시된다:

1. 반도체 제조 공정을 모니터링하는 방법으로서, 본 방법은:

고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델을 획득하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터는 상기 반도체 제조 공정의 에칭 단계를 이용하여 기판 상의 층 내로 에칭된 패턴과 연관된 성능 메트릭의 국부적 컴포넌트 또는 이에 대한 하나 이상의 국부적 기여요인을 기술하는 것임-;

상기 에칭 단계 전에 패턴과 관련된 고 분해능 계측 데이터를 획득하는 것; 및

상기 제1 트레이닝된 모델을 이용하여 상기 고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 결정하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및 상기 고 분해능 계측 데이터는 상기 반도체 제조 공정을 모니터링하는데 또한 이용되는 전역적 성능 매개변수 데이터보다 더 높은 공간 분해능을 가지며; 그리고 상기 제1 트레이닝된 모델은 상기 에칭 단계 이전에 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제1 트레이닝 고 분해능 계측 데이터 및 상기 에칭 단계 이후에 상기 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제2 트레이닝 고 분해능 계측 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터에 대해 트레이닝된 것임-을 포함한다.

2. 조항 1에 따른 방법에서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및/또는 상기 고 분해능 계측 데이터는 100㎛ 미만의 공간 스케일과 관련된다.

3. 조항 1에 따른 방법에서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및/또는 상기 고 분해능 계측 데이터는 50㎛ 미만의 공간 스케일과 관련된다.

4. 조항 1, 2 또는 3에 따른 방법에서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및/또는 상기 고 분해능 계측 데이터는 상기 고 분해능 계측 데이터가 관련된 상기 기판 상의 제품 구조체의 피치 크기의 10배 미만의 공간 스케일과 관련된다.

5. 조항 1 내지 4 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 성능 메트릭은 리소그래피 공정에 대한 수율을 나타내는 메트릭이다.

6. 조항 1 내지 5 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 고 분해능 계측 데이터는 비파괴 계측을 이용하여 획득된 데이터를 포함한다.

7. 조항 1 내지 6 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 고 분해능 계측 데이터는 하나 이상의 기판 상에서 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 구조체에 의해 산란된 방사선과 관련된 스캐터로미터 데이터를 포함한다.

8. 조항 7에 따른 방법에서, 상기 스캐터로미터 데이터는 상기 구조체에 의하여 산란된 방사선으로부터의 각도 분해 스펙트럼을 포함한다.

9. 조항 1 내지 8 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 고 분해능 계측 데이터는 주사 전자 현미경 계측 데이터와 같은 e-빔 계측 데이터를 포함한다.

10. 조항 1 내지 9 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 고 분해능 계측 데이터는 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 하나 이상의 피처 또는 구조체의 윤곽과 관련된 윤곽 데이터를 포함한다.

11. 조항 1 내지 10 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터가 성능 메트릭의 상기 국부적 컴포넌트를 직접 기술하는 데이터를 포함하도록 상기 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델이 트레이닝된다.

12. 조항 1 내지 10 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터가 국부적 기여요인 성능 매개변수 데이터를 포함하도록 상기 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델이 트레이닝된다.

13. 조항 12에 따른 방법에서, 상기 국부적 기여요인 성능 매개변수 데이터는 국부적 임계 치수, 국부적 오버레이, 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 임의의 구조체 또는 피처의 국부적 틸트, 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 임의의 구조체 또는 피처의 국부적 측벽 각도, 국부적 라인 배치 중 하나 이상에 관하여 기술된다.

14. 조항 1 내지 13 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 성능 메트릭은 에지 배치 오차 및/또는 리소그래피 공정에 의해 형성된 2개의 구조체 사이의 콘택트 영역을 포함한다.

15. 조항 1 내지 14 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터는 파괴적 계측 기술에 의해서만 직접 측정될 수 있는 적어도 일부 계측 데이터를 포함한다.

16. 조항 1 내지 15 중 어느 한 조항에 따른 방법은 상기 국부적 성능 매개변수 데이터와 상기 전역적 성능 매개변수 데이터의 조합으로부터 상기 성능 메트릭을 결정하는 것을 포함한다.

17. 조항 16에 따른 방법은 제2 계측 데이터를 획득하는 것; 제2 계측 데이터로부터 상기 전역적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제2 모델을 획득하는 것 -상기 전역적 성능 매개변수 데이터는 수율을 나타내는 상기 성능 메트릭의 전역적 컴포넌트 또는 이에 대한 하나 이상의 전역적 기여요인을 기술하는 것임-; 및 상기 제2 계측 데이터로부터 상기 전역적 성능 매개변수 데이터를 결정하기 위해 상기 적어도 하나의 제2 모델을 이용하는 것을 포함한다.

18. 조항 17에 따른 방법에서, 상기 전역적 성능 매개변수 데이터가 성능 메트릭의 상기 전역적 컴포넌트를 직접 기술하는 데이터를 포함하도록 상기 적어도 하나의 제2 모델은 트레이닝된다.

19. 조항 17에 따른 방법에서, 상기 전역적 성능 매개변수 데이터가 전역적 기여요인 성능 매개변수 데이터를 포함하도록 상기 적어도 하나의 제2 트레이닝된 모델이 트레이닝된다.

20. 조항 19에 따른 방법에서, 상기 전역적 기여요인 성능 매개변수 데이터는 전역적 임계 치수, 전역적 오버레이, 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 임의의 구조체 또는 피처의 전역적 틸트, 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 임의의 구조체 또는 피처의 전역적 측벽 각도, 임계 치수 균일도, 라인 에지 거칠기 중 하나 이상에 관하여 기술된다.

21. 조항 17 내지 20 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 제2 계측 데이터는 비파괴 계측을 이용하여 획득되었다.

22. 조항 17 내지 21 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 제2 계측 데이터는 광학 계측 툴을 이용하여 측정된 계측 데이터를 포함한다.

23. 조항 17 내지 22 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 제2 계측 데이터는 하나 이상의 기판 상에서 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 구조체에 의해 산란된 방사선과 관련된 스캐터로미터 데이터를 포함한다.

24. 조항 23에 따른 방법에서, 상기 제2 계측 데이터는 상기 구조체에 의하여 산란된 방사선으로부터의 각도 분해 스펙트럼을 포함한다.

25. 조항 17 내지 24 중 어느 한 조항에 따른 방법은 상기 전역적 컴포넌트와 관련된 파괴적 계측으로부터 획득된 파괴적 계측 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터 및 대응하는 제2 트레이닝 데이터를 이용하여 상기 제2 모델을 트레이닝시키는 단계를 포함한다.

26. 조항 25에 따른 방법에서, 상기 제2 트레이닝 데이터는 관련된 상기 파괴적인 계측 데이터와 동일한 트레이닝 기판과 관련된 트레이닝 스캐터로미터 데이터를 포함한다.

27. 조항 26에 따른 방법에서, 트레이닝 스캐터로미터 데이터는 상기 트레이닝 기판 상의 구조체에 의하여 산란된 방사선으로부터의 각도 분해 스펙트럼을 포함한다.

28. 조항 16 내지 27 중 어느 한 조항에 따른 방법은 상기 성능 메트릭과 수율 사이의 관계를 획득하는 것; 및 상기 결정된 성능 메트릭과 상기 관계를 기반으로 리소그래피 공정에 대한 수율을 결정하는 것을 포함한다.

29. 조항 28에 따른 방법은 트레이닝 수율 데이터 및 상기 결정된 성능 메트릭과 관련된 대응하는 트레이닝 데이터를 기반으로 교정에서의 상기 관계를 결정하는 것을 포함한다.

30. 조항 16 내지 29 중 어느 한 조항에 따른 방법은 상기 결정된 성능 메트릭을 기반으로 조치를 수행하는 것을 더 포함한다.

31. 조항 30에 따른 방법에서, 조치는 불량한 성능 및/또는 결함을 나타내는 결정된 성능 메트릭을 갖는 것으로 식별된 영역에 대해 안내 검사를 수행하는 것을 포함한다.

32. 조항 31에 따른 방법에서, 상기 유도 검사의 결과는 적어도 상기 제1 트레이닝된 모델을 업데이트하기 위해 업데이트 단계에서 이용된다.

33. 조항 32에 따른 방법에서, 상기 안내 검사의 결과는 에지 배치 오차 버짓을 업데이트하기 위해 및/또는 상기 성능 메트릭을 결정하기 위해 상기 국부적 컴포넌트와 전역적 컴포넌트가 어떻게 조합되는지를 업데이트하기 위해 이용된다.

34. 조항 1 내지 33 중 어느 한 조항에 따른 방법에서, 상기 제2 트레이닝 고 분해능 계측 데이터는 파괴적 계측으로부터 획득된 파괴적 계측 데이터를 포함한다.

35. 조항 34에 따른 방법은, 상기 국부적 컴포넌트와 관련된 상기 제2 트레이닝 고 분해능 데이터 및 대응하는 상기 제1 트레이닝 고 분해능 데이터를 이용하여 상기 제1 트레이닝된 모델을 트레이닝시키는 것을 포함한다.

36. 조항 35에 따른 방법에서, 상기 제1 고 분해능 트레이닝 데이터는 관련된 상기 제2 트레이닝 고 분해능 계측 데이터와 동일한 트레이닝 기판과 관련된 트레이닝 e-빔 계측 데이터 또는 트레이닝 주사 전자 현미경 데이터를 포함한다.

37. 조항 36에 따른 방법에서, 상기 제1 트레이닝 고 분해능 계측 데이터는 상기 트레이닝 기판 상에 형성된 하나 이상의 피처 또는 구조체의 윤곽과 관련된 윤곽 데이터를 포함한다.

38. 컴퓨터 프로그램은, 적절한 프로세서 제어 장치에서 구동될 때 프로세서 제어 장치가 조항 1 내지 37 중 어느 한 조항의 방법을 수행하게 하는 프로세서 판독 가능한 명령어를 포함한다.

39. 컴퓨터 프로그램 캐리어는 조항 38의 컴퓨터 프로그램을 포함한다.

40. 처리 장치는 프로세서; 및 조항 38의 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 캐리어를 포함한다.

41. 계측 장치는 조항 40의 처리 장치를 포함한다.

42. 리소그래피 노광 장치는 조항 38의 처리 장치를 포함한다.

본 발명의 폭과 범위는 위에서 설명된 예시적인 실시예들 중 임의의 것에 의하여 제한되어서는 안되며, 다음 청구범위 및 그 등가물에 따라서만 규정되어야 한다.

Claims (20)

1. 반도체 제조 공정을 모니터링하는 방법에 있어서,
   고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델을 획득하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터는 상기 반도체 제조 공정의 에칭 단계를 이용하여 기판 상의 층 내로 에칭된 패턴과 연관된 성능 메트릭의 국부적 컴포넌트 또는 이에 대한 하나 이상의 국부적 기여요인을 기술하는 것임-;
   상기 에칭 단계 전에 패턴과 관련된 고 분해능 계측 데이터를 획득하는 것;
   상기 제1 트레이닝된 모델을 이용하여 상기 고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 결정하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및 상기 고 분해능 계측 데이터는 상기 반도체 제조 공정을 모니터링하는데 이용되는 전역적 성능 매개변수 데이터보다 더 높은 공간 분해능을 가지며; 그리고 상기 제1 트레이닝된 모델은 상기 에칭 단계 이전에 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제1 트레이닝 고 분해능 계측 데이터 및 상기 에칭 단계 이후에 상기 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제2 트레이닝 고 분해능 계측 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터에 대해 트레이닝된 것임-; 및.
   상기 국부적 성능 매개변수 데이터와 상기 전역적 성능 매개변수 데이터의 조합으로부터 상기 성능 메트릭을 결정하는 것을 포함하는 모니터링 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및/또는 상기 고 분해능 계측 데이터는 100㎛ 미만의 공간 스케일에서의 공정 변화와 관련된 것인 모니터링 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및/또는 상기 고 분해능 계측 데이터는, 상기 고 분해능 계측 데이터가 관련되는, 상기 기판 상의 제품 구조체의 피치 크기의 10배 미만의 공간 스케일에서의 공정 변화와 관련된 것인 모니터링 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 성능 메트릭은 상기 리소그래피 공정에 대한 수율을 나타내는 메트릭인 모니터링 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 고 분해능 계측 데이터는 비파괴 계측을 이용하여 획득된 데이터를 포함하는 모니터링 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 고 분해능 계측 데이터는 주사 전자 현미경 계측 데이터와 같은 e-빔 계측 데이터를 포함하는 모니터링 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터가 국부적 기여요인 성능 매개변수 데이터를 포함하도록 상기 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델이 트레이닝되는 모니터링 방법.
8. 제7항에 있어서, 상기 국부적 기여요인 성능 매개변수 데이터는: 국부적 임계 치수, 국부적 오버레이, 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 임의의 구조체 또는 피처의 국부적 틸트, 상기 리소그래피 공정에 의해 형성된 임의의 구조체 또는 피처의 국부적 측벽 각도, 국부적 라인 배치 중 하나 이상에 관하여 기술되는 모니터링 방법.
9. 제1항에 있어서, 상기 성능 메트릭은 에지 배치 오차 및/또는 리소그래피 공정에 의해 형성된 2개의 구조체 사이의 콘택트 영역을 포함하는 모니터링 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 국부적 성능 매개변수 데이터는 파괴적 계측 기술에 의해서만 직접 측정될 수 있는 적어도 일부 계측 데이터를 포하는 모니터링 방법.
11. 제1항에 있어서,
    제2 계측 데이터를 획득하는 것;
    제2 계측 데이터로부터 상기 전역적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제2 모델을 획득하는 것 -상기 전역적 성능 매개변수 데이터는 수율을 나타내는 상기 성능 메트릭의 전역적 컴포넌트 또는 이에 대한 하나 이상의 전역적 기여요인을 기술하는 것임-; 및
    상기 제2 계측 데이터로부터 상기 전역적 성능 매개변수 데이터를 결정하기 위해 상기 적어도 하나의 제2 모델을 이용하는 것을 더 포함하는 모니터링 방법.
12. 제11항에 있어서, 상기 제2 계측 데이터는 광학 계측 툴을 이용하여 측정된 계측 데이터를 포함하는 모니터링 방법.
13. 제11항에 있어서, 불량한 성능 및/또는 결함을 나타내는 결정된 성능 메트릭을 갖는 것으로 식별된 상기 기판의 영역에 대해 검사를 수행하는 것을 더 포함하는 모니터링 방법.
14. 제13항에 있어서, 상기 검사의 결과는 적어도 상기 제1 트레이닝된 모델을 업데이트하기 위해 이용되는 모니터링 방법.
15. 제11항에 있어서, 상기 전역적 성능 매개변수 데이터가 상기 성능 메트릭의 상기 전역적 컴포넌트를 직접 기술하는 데이터를 포함하도록 상기 적어도 하나의 제2 모델이 트레이닝되는 모니터링 방법.
16. 제1항에 있어서, 상기 성능 메트릭과 수율 간의 관계를 획득하는 것; 및 상기 결정된 성능 메트릭과 상기 관계를 기반으로 상기 리소그래피 공정에 대한 수율을 결정하는 것을 더 포함하는 모니터링 방법.
17. 적절한 프로세서 제어 장치에서 구동될 때 상기 프로세서 제어 장치가,
    고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제1 트레이닝된 모델을 획득하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터는 반도체 제조 공정의 에칭 단계를 이용하여 기판 상의 층 내로 에칭된 패턴과 연관된 성능 메트릭의 국부적 컴포넌트 또는 이에 대한 하나 이상의 국부적 기여요인을 기술하는 것임-;
    상기 에칭 단계 전에 패턴과 관련된 고 분해능 계측 데이터를 획득하는 것;
    상기 제1 트레이닝된 모델을 이용하여 상기 고 분해능 계측 데이터로부터 국부적 성능 매개변수 데이터를 결정하는 것 -상기 국부적 성능 매개변수 데이터 및 상기 고 분해능 계측 데이터는 상기 반도체 제조 공정을 모니터링하는데 이용되는 전역적 성능 매개변수 데이터보다 더 높은 공간 분해능을 가지며; 그리고 상기 제1 트레이닝된 모델은 상기 에칭 단계 이전에 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제1 트레이닝 고 분해능 계측 데이터 및 상기 에칭 단계 이후에 상기 하나 이상의 트레이닝 기판으로부터 획득된 제2 트레이닝 고 분해능 계측 데이터를 포함하는 트레이닝 데이터에 대해 트레이닝된 것임-; 및.
    상기 국부적 성능 매개변수 데이터와 상기 전역적 성능 매개변수 데이터의 조합으로부터 상기 성능 메트릭을 결정하는 것을 수행하게 하는 프로세서 판독 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
18. 제17항에 있어서,
    제2 계측 데이터를 획득하는 것;
    제2 계측 데이터로부터 상기 전역적 성능 매개변수 데이터를 유도하도록 작동 가능한 적어도 하나의 제2 모델을 획득하는 것 -상기 전역적 성능 매개변수 데이터는 수율을 나타내는 상기 성능 메트릭의 전역적 컴포넌트 또는 이에 대한 하나 이상의 전역적 기여요인을 기술하는 것임-; 및
    상기 제2 계측 데이터로부터 상기 전역적 성능 매개변수 데이터를 결정하기 위해 상기 적어도 하나의 제2 모델을 이용하는 것을 수행하도록 구성된 명령어를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
19. 제17항에 있어서, 불량한 성능 및/또는 결함을 나타내는 결정된 성능 메트릭을 갖는 기판 상의 영역을 식별하기 위한 명령어를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
20. 제19항에 있어서, 상기 기판 상의 상기 식별된 영역을 검사한 결과를 기반으로 적어도 상기 제1 트레이닝된 모델을 업데이트하도록 명령어를 더 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.