KR20240001676A

KR20240001676A - 평가 장치, 정보 처리 장치, 프로그램, 막 형성 시스템, 및 물품 제조 방법

Info

Publication number: KR20240001676A
Application number: KR1020230080129A
Authority: KR
Inventors: 사토루 짐보
Original assignee: 캐논 가부시끼가이샤
Priority date: 2022-06-27
Filing date: 2023-06-22
Publication date: 2024-01-03
Also published as: US20230419474A1; CN117301703A; JP2024003614A

Abstract

평가 장치는, 막 형성 프로세스에 의해 막이 형성된 막 형성 영역을 포함하는 평가 영역의 이미지를 획득하도록 구성된 획득 유닛, 및 평가를 위해 이미지를 처리하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 프로세서는 학습 모델에 따라 이미지에서의 이상에 관한 피처를 출력하도록 구성된다. 이미지, 및 막 형성 영역의 기하학적 피처를 나타내는 디자인 정보가 학습 모델에 입력된다.

Description

평가 장치, 정보 처리 장치, 프로그램, 막 형성 시스템, 및 물품 제조 방법{EVALUATION APPARATUS, INFORMATION PROCESSING APPARATUS, PROGRAM, FILM FORMING SYSTEM, AND ARTICLE MANUFACTURING METHOD}

본 발명은, 평가 장치, 정보 처리 장치, 프로그램, 막 형성 시스템, 및 물품 제조 방법에 관한 것이다.

미세 패턴을 형성하는 기술들인 임프린트 기술들이 실용화되고 있다. 임프린트 기술들 중 하나는 광경화법(photo-curing method)이다. 광경화법을 채용한 임프린트 장치에서, 기판 상에 공급된 광경화성 성형 재료(임프린트 재료)에 원본(몰드)을 직접 접촉시킨 상태에서, 광 조사가 수행되어 임프린트 재료를 경화시킨다. 그 후, 경화된 임프린트 재료로부터 몰드가 분리됨으로써, 기판 상에 패턴을 형성한다. 예를 들어, 반도체 디바이스 등을 제조하기 위해, 스텝 및 플래시 임프린트 리소그래피(step and flash imprint lithography)가 적용된 장치가 유효하다(일본 특허 공개 제2019-80047호).

막 형성 기술들 중 하나인 임프린트 기술을 이용하여 기판에 패턴을 형성할 때, 임프린트 재료의 공급량이 너무 많아 패턴 영역으로부터 바깥으로 임프린트 재료가 돌출될 수 있다. 한편, 임프린트 재료의 공급량이 적기 때문에 임프린트 재료가 확산되지 않고 부분적으로 패턴을 형성할 수 없는(비충전(unfilling)) 경우가 있다. 압출(extrusion)이 발생하면, 압출 부분이 패턴 형성 불량을 유발하고, 추가적으로, 그 부분에 접촉하는 몰드의 패턴이 깨진다. 또한, 비충전이 발생하면, 그 부분 상에 패턴이 형성되지 않으므로, 불량 반도체 디바이스가 형성된다.

따라서, 임프린트 프로세스 후 압출 또는 비충전의 존재/부재를 검출하고 검출 결과에 따라 임프린트 재료의 공급량 및 위치를 조정하여 불량을 방지하는 것이 필요하다. 그러나, 매우 작은 영역에서 압출 또는 비충전이 발생하기 때문에, 검출 범위가 작은 고배율 현미경에 의해 획득된 엄청난 수의 관찰 이미지들이 확인될 필요가 있고, 이를 수동으로 수행하는 것이 어렵다. 따라서, 인력의 개입 없이 관찰 이미지로부터 압출 또는 비충전을 검사하고 압출 또는 비충전에 의해 야기된 패턴 형성 불량을 결정하는 기술이 요구된다. 압출 또는 비충전에 의해 야기되는 패턴 형성 불량을, 이하에서부터 종종 "이상(abnormality)"이라고 지칭될 것이다.

이러한 이상은 임프린트 조건들에 따라 상이한 방식들로 나타난다. 임프린트 재료 공급량을 포함한 임프린트 조건들을 조정하기 위해, 이상의 존재/부재뿐만 아니라 이상의 위치, 형상 등의 정보가 상세하게 검출될 필요가 있다.

본 발명은, 막 형성 프로세스에 의해 획득되는 기판 상의 조성물의 이상 위치 및 형상을 상세하게 획득하는데 있어서 유리한 기술을 제공한다.

본 발명은, 그 한 양태에서, 몰드를 이용하여 기판의 막 형성 영역 상에 조성물의 막을 형성하는 막 형성 프로세스를 거친 기판에 관하여, 막의 평가를 수행하도록 구성된 평가 장치를 제공하고, 이 장치는, 막 형성 프로세스에 의해 막이 형성되는 막 형성 영역을 포함하는 평가 영역의 이미지를 획득하도록 구성된 획득 유닛, 및 평가를 위해 이미지를 처리하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 여기서, 프로세서는 학습 모델에 따라 이미지에서의 이상에 관한 피처(feature)를 출력하도록 구성되고, 막 형성 영역의 기하학적 피처를 나타내는 이미지 및 디자인 정보가 학습 모델에 입력된다.

본 발명의 추가적인 피처들을 (첨부된 도면들을 참조한) 예시적인 실시예들의 이하의 설명으로부터 명백해질 것이다).

도 1a 및 도 1b는 임프린트 장치의 구성을 도시하는 도면들이다;
도 2는 광각 정렬 측정 디바이스의 구성을 나타내는 도면이다;
도 3은 물품 제조 시스템의 구성을 도시하는 도면이다;
도 4는 임프린트 장치의 동작을 나타내는 플로차트이다;
도 5a 및 도 5b는 압출 및 비충전을 도시하는 도면들이다;
도 6a 내지 도 6c는 압출 및 비충전을 포함하는 이미지들을 도시하는 도면들이다;
도 7a 및 도 7b는 마크들의 위치들에서 발생하는 비충전의 한 예를 도시하는 도면들이다;
도 8a 및 도 8b는 샷 영역의 경계 및 마크들의 원래 형상들이 알려지지 않은 이미지의 한 예를 도시하는 도면들이다;
도 9a 및 도 9b는 촬상에 의해 획득된 이미지에 대응하는 디자인 정보를 도시하는 도면들이다;
도 10a 및 도 10b는 머신 학습 모델에 입력된 정보와 머신 학습 모델로부터 출력된 정보의 한 예를 도시하는 도면들이다.
도 11은 이미지로부터 이상을 검출하는 방법을 도시하는 플로차트이다;
도 12는 학습 및 검사시에 실행될 방법의 개략도이다;
도 13은 학습 모델 생성 방법의 플로차트이다;
도 14는 평가 장치의 구성을 나타내는 도면이다;
도 15는 실시예에 따른 물품 제조 방법을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 실시예들이 상세히 설명될 것이다. 이하의 실시예들은 청구된 발명의 범위를 제한하려는 의도가 아님에 유의한다. 실시예들에서 여러 피처들이 설명되지만, 이러한 피처들 모두를 요구하는 본 발명으로 제한되지 않고, 여러 이러한 피처들이 적절하다면 조합될 수 있다. 또한, 첨부된 도면들에서, 동일하거나 유사한 구성들에 대해서는 동일한 참조 번호들이 부여되고, 그 중복되는 설명은 생략된다.

이하에서 설명되는 한 실시예는 막 형성 장치를 포함하는 막 형성 시스템에 관한 것이다. 막 형성 장치는 물품들로서 반도체 디바이스들 등의 디바이스들을 제조하는데 이용되며, 미경화된 조성물(성형 재료)을 기판 상에 배치하고, 배치된 조성물을 몰드로 형성하여 기판 상에 조성물의 막을 형성한다. 막 형성 장치는 형성 장치라고 지칭될 수 있고, 마찬가지로, 막 형성 프로세스는 형성 프로세스라고 지칭될 수 있다.

막 형성 처리는 기판 상에 공급된 성형 재료를 몰드(원본 또는 템플릿)와 접촉시키는 접촉 단계를 포함한다. 이 접촉으로, 성형 재료가 형성된다. 형성 처리는, 성형 재료와 몰드가 서로 접촉한 상태에서 성형 재료를 경화시키는 경화 단계를 더 포함할 수 있다. 이 단계에 의해, 성형 재료의 경화물(cured product)로 이루진 조성물이 기판 상에 형성된다. 막 형성 처리는, 성형 재료의 경화물로 이루어진 조성물을 몰드로부터 분리하는 분리 단계를 더 포함할 수 있다.

막 형성 장치는, 패턴이 형성될 기판 상의 샷 영역에 공급되는 성형 재료로서의 임프린트 재료를 임프린트 재료에 몰드의 패턴 부분과 접촉시킴으로써 몰드의 패턴을 임프린트 재료에 전사하는 임프린트 장치로서 이용될 수 있다. 패턴은, 예를 들어, 반도체 디바이스의 패턴(디바이스 패턴)일 수 있다. 임프린트 장치에서, 임프린트 프로세스는 기판 상에 형성된 복수의 샷 영역 각각에 대해 수행될 수 있다. 대안으로서, 기판의 다수의 샷 영역(기판의 전체 표면에 대해 또는 1개 행, 2개 행, 또는 그 이상의 행의 샷 영역들에 대해)에 대해 집합적으로 임프린트 프로세스(즉, 접촉)를 수행하도록 임프린트 장치를 구성하는 것도 가능하다.

대안으로서, 막 형성 장치는, 평평한 표면(몰드의 평평한 표면)을 포함하는 부재로 기판 상에 성형 재료를 가져옴으로써 성형 재료로 이루어진 평탄화된 막을 형성하기 위한 평탄화 프로세스를 수행하는 평탄화 장치로서 이용될 수 있다.

이하, 구체적인 예를 보여주기 위해, 형성 장치의 한 예로서 임프린트 장치를 포함하는 시스템이 설명될 것이다.

도 1a는 한 실시예에 따른 임프린트 장치(IMP)의 배열을 개략적으로 도시한다. 임프린트 장치(IMP)는, 기판(S) 상의 임프린트 재료(IM)가 몰드(M)의 패턴 영역(MP)과 접촉하는 상태에서 임프린트 재료(IM)가 경화되는 임프린트 프로세스를 수행하고, 몰드(M)는 임프린트 재료(IM)의 경화물로부터 분리된다. 임프린트 프로세스에 의해, 임프린트 재료(IM)의 경화물로 이루어지는 패턴이 기판(S) 상에 형성된다.

임프린트 재료로서, 경화 에너지를 받음으로써 경화되는 경화성 조성물(미경화 상태의 수지라고도 함)이 이용된다. 경화 에너지의 예들은, 전자기파, 열 등일 수 있다. 전자기파는, 10 nm(끝값 포함) 내지 1 mm(끝값 포함)의 파장 범위로부터 선택되는 광, 예를 들어, 적외선, 가시광선, 자외선 등일 수 있다. 경화성 조성물은 광 조사 또는 가열에 의해 경화되는 조성물일 수 있다. 광 조사에 의해 경화되는 광경화성 조성물은 적어도 중합성 화합물 및 광중합성 개시제(initiator)를 포함하고, 필요에 따라, 비중합성 화합물 또는 용매를 더 포함할 수 있다. 비중합성 화합물은, 증감제(sensitizer), 수소 공여체, 내부 이형제(internal mold release agent), 계면활성제, 항산화제, 중합체 성분으로 구성된 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 재료이다. 임프린트 재료는, 액적의 형태로 또는 복수의 액적을 연결함으로써 획득되는 아일랜드(island) 또는 막(film)의 형태로 기판 상에 배열될 수 있다. 임프린트 재료의 점도(25℃에서의 점도)는, 예를 들어 1 mPa·s(끝값 포함) 내지 100 mPa·s(끝값 포함)일 수 있다. 기판의 재료로서, 예를 들어, 유리, 세라믹, 금속, 반도체, 수지 등이 이용될 수 있다. 필요에 따라, 기판은 상이한 재료로 이루어진 부재가 기판의 표면 상에 제공될 수 있다. 기판은, 예를 들어, 실리콘 웨이퍼, 화합물 반도체 웨이퍼, 또는 실리카 유리이다.

본 명세서 및 첨부된 도면들에서, 방향들은 기판(S)의 표면에 평행한 방향이 X-Y 평면으로서 정의되는 XYZ 좌표계 상에 표시될 것이다. XYZ 좌표계의 X축, Y축, Z축에 평행한 방향들은, 각각, X 방향, Y 방향, Z 방향이라고 지칭된다. X축에 관한 회전, Y축에 회전, Z축에 관한 회전은 각각, θX, θY, θZ로 표시된다. X축, Y축, Z축에 관한 제어 또는 구동은 각각, X축에 평행한 방향들, Y축에 평행한 방향들, 및 Z축에 평행한 방향들에 관한 제어 또는 구동을 의미한다. θX축, θY축, 및 θZ축에 관한 제어 또는 구동은 각각, X축에 평행한 축에 관한 회전, Y축에 평행한 축에 관한 회전, Z축에 평행한 축에 관한 회전에 관한 제어 또는 구동을 의미한다. 위치는, X, Y, 및 Z축들의 좌표들에 기초하여 명시될 수 있는 정보이고, 배향은, θX축, θY축, 및 θZ축의 값들에 의해 명시될 수 있는 정보이다. 위치결정은 위치 및/또는 자세를 제어하는 것을 의미한다. 정렬은, 기판 및 몰드 중 적어도 하나의 위치 및/또는 자세를 제어하는 것을 포함할 수 있다.

임프린트 장치(IMP)는, 기판(S)을 유지하는 기판 유지기(102), 기판 유지기(102)를 구동함으로써 기판(S)을 구동하는 기판 구동 메커니즘(105), 기판 유지기(102)를 지지하는 베이스(104), 및 기판 유지기(102)의 위치를 측정하는 위치 측정 디바이스(103)를 포함할 수 있다. 기판 구동 메커니즘(105)은, 예를 들어 선형 모터 등의 모터를 포함할 수 있다.

임프린트 장치(IMP)는, 몰드(M)를 유지하는 몰드 유지기(121), 몰드 유지기(121)를 구동함으로써 몰드(M)를 구동하는 몰드 구동 메커니즘(122), 및 몰드 구동 메커니즘(122)을 지지하는 지지 구조물(130)을 포함할 수 있다. 몰드 구동 메커니즘(122)은, 예를 들어, 보이스 코일 모터(voice coil motor) 등의 모터를 포함할 수 있다.

기판 구동 메커니즘(105) 및 몰드 구동 메커니즘(122)은, 기판(S)과 몰드(M) 사이의 상대적 위치 및 상대적 자세를 조정하기 위한 구동 메커니즘을 형성한다. 구동 메커니즘에 의한 기판(S)과 몰드(M) 간의 상대적 위치의 조정은, 몰드를 기판(S) 상의 임프린트 재료에 접촉시키는 구동 동작과, 경화된 임프린트 재료(경화물로 만들어진 패턴)로부터 몰드를 분리시키는 구동 동작을 포함한다. 기판 구동 메커니즘(105)은, 복수의 축(예를 들어, X축, Y축, θZ축을 포함하는 3개의 축, 바람직하게는 X축, Y축, Z축, θX축, θY축, 및 θZ축을 포함하는 6개의 축)에 관하여 기판(S)을 구동하도록 구성될 수 있다. 몰드 구동 메커니즘(122)은 또한, 복수의 축(예를 들어, Z축, θX축, θY축을 포함하는 3개의 축, 바람직하게는 X축, Y축, Z축, θX축, θY축, 및 θZ축을 포함하는 6개의 축)에 관하여 몰드(M)를 구동하도록 구성될 수 있다.

임프린트 장치(IMP)는 몰드(M)를 운반하는 몰드 운반 메커니즘(140)과 몰드 클리너(150)를 포함할 수 있다. 몰드 운반 메커니즘(140)은, 예를 들어, 몰드(M)를 몰드 유지기(121)로 운반하고, 몰드 유지기(121)로부터의 몰드(M)를 (도시되지 않은) 원래의 스토커(stocker), 몰드 클리너(150) 등으로 운반하도록 구성될 수 있다. 몰드 클리너(150)는, 자외선, 화학적 용액 등을 이용함으로써 몰드(M)를 세정한다.

몰드 유지기(121)는, 몰드(M)의 이면(기판(S)에 전사될 패턴이 형성된 패턴 영역(MP)의 반대측 상의 면) 측 상에 압력 제어된 공간(CS)을 형성하는 윈도우 부재(125)를 포함할 수 있다. 임프린트 장치(IMP)는, 도 1b에 개략적으로 도시된 바와 같이, 몰드(M)의 패턴 영역(MP)을 기판(S) 쪽으로 볼록한 형상으로 변형시키기 위해 압력 제어된 공간(CS)의 압력(이하 캐비티 압력이라 함)을 제어하는 변형 메커니즘(123)을 포함할 수 있다.

임프린트 장치(IMP)는, 정렬 측정 디바이스(106), 광각 정렬 측정 디바이스(151), 경화 디바이스(107), 촬상 디바이스(112), 및 광학 부재(111)를 포함할 수 있다. 정렬 측정 디바이스(106)는, 기판(S)의 정렬 마크와 몰드(M)의 정렬 마크를 조명하고, 마크들의 이미지들을 캡처함으로써, 마크들 사이의 상대적인 위치를 측정한다. 정렬 측정 디바이스(106)는 관찰될 정렬 마크들의 위치들에 따라 구동 메커니즘(미도시)에 의해 위치결정될 수 있다. 광각 정렬 측정 디바이스(151)는, 정렬 측정 디바이스(106)보다 넓은 필드를 갖는 측정 디바이스이다. 광각 정렬 측정 디바이스(151)는 기판(S)의 정렬 마크를 조명하고, 정렬 마크의 이미지를 캡처함으로써, 기판(S)의 위치를 측정한다. 광각 정렬 측정 디바이스에 의해 기판(S)의 위치를 측정함으로써, 기판(S)의 정렬 마크를 정렬 측정 디바이스(106)의 필드 내로 이동시킬 수 있다.

경화 디바이스(107)는, 광학 부재(111)를 통해 임프린트 재료(IM)를 경화시키기 위한 에너지(예를 들어, 자외선 등의 광)를 임프린트 재료(IM)에 조사하고, 이 에너지로 임프린트 재료(IM)를 경화시킨다. 촬상 디바이스(112)는, 광학 부재(111) 및 윈도우 부재(125)를 통해, 기판(S), 몰드(M), 및 임프린트 재료(IM)의 이미지들을 캡처한다.

광각 정렬 측정 디바이스(151)는 조명광의 파장을 스위칭하기 위한 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광각 정렬 측정 디바이스(151)는, 광학적 경로 상에 배열된 파장 필터, 및 파장 필터를 스위칭하기 위한 메커니즘을 포함한다. 대안으로서, 도 2에 도시된 바와 같이, 광각 정렬 측정 디바이스(151)는 복수의 파장의 이미지들을 동시 캡처를 가능케하는 배열을 가질 수 있다. 도 2에 도시된 광각 정렬 측정 디바이스(151)는, 상이한 파장들을 이미지들을 동시에 캡처할 수 있도록, 광원(LS), 광학적 경로로부터 각각 분기되는 복수의 절반-미러(162), 상이한 파장들을 투과시키는 복수의 파장 필터(163), 및 복수의 촬상 요소(164)를 포함한다. 또한, 광각 정렬 측정 디바이스(151)는 조명광의 광량을 스위칭하기 위한 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광각 정렬 측정 디바이스(151)는 광학적 경로 상에 배열될 ND 필터를 스위칭하기 위한 메커니즘을 포함할 수 있다. 광각 정렬 측정 디바이스(151)는, 명시야 광학계 및 암시야 광학계 등의 복수의 광학계, 및 캡처될 이미지가 통과하는 광학계를 스위칭하기 위한 메커니즘을 더 포함할 수 있다. 광각 정렬 측정 디바이스(151)는 또한, 조명광 또는 수신광의 편광을 스위칭하기 위한 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광각 정렬 측정 디바이스(151)는 광학적 경로 상에 배열될 편광 필터를 스위칭하기 위한 메커니즘을 포함할 수 있다.

임프린트 장치(IMP)는 임프린트 재료(IM)를 기판(S) 상에 배열하기 위한 디스펜서(108)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디스펜서(108)는 임프린트 재료(IM)의 배열을 나타내는 드롭 레시피(drop recipe)에 따라 임프린트 재료(IM)가 기판(S) 상에 배열되도록 임프린트 재료(IM)를 방출한다. 임프린트 장치(IMP)는, 기판 구동 메커니즘(105), 몰드 구동 메커니즘(122), 변형 메커니즘(123), 몰드 운반 메커니즘(140), 몰드 클리너(150), 정렬 측정 디바이스(106), 경화 디바이스(107), 촬상 디바이스(112), 디스펜서(108) 등을 제어하는 제어기(110)를 포함할 수 있다. 제어기(110)는, 예를 들어 FPGA(Field Programmable Gate Array) 등의 PLD(Programmable Logic Device), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 프로그램이 설치된 범용 컴퓨터, 또는 이들 컴포넌트들의 전부 또는 일부의 조합에 의해 형성될 수 있다.

도 3은 반도체 디바이스 등의 물품을 제조하기 위한 물품 제조 시스템(401)의 배열을 예시적으로 도시한다. 물품 제조 시스템(401)은, 예를 들어, 하나 또는 복수의 임프린트 장치(IMP) 및 하나 또는 복수의 검사 장치(405)(예를 들어, 오버레이 검사 장치 및/또는 CD 검사 장치 및/또는 결함 검사 장치 및/또는 전기적 특성 검사 장치)를 포함할 수 있다. 물품 제조 시스템(401)은 또한, 하나 또는 복수의 기판 처리 장치(406)(에칭 장치 및/또는 퇴적 장치)를 포함할 수 있다. 물품 제조 시스템(401)은 후술될 평가 장치(407)를 더 포함할 수 있다. 이들 장치들은, 네트워크(402)를 통해 임프린트 장치(IMP)와는 상이한 외부 장치인 제어 장치(403)에 접속되고 제어 장치(403)에 의해 제어될 수 있다.

평가 장치(407)는 정보 처리 장치에 의해 형성되고, 정보 처리 장치는, 예를 들어, FPGA(Field Programmable Gate Array) 등의 PLD(Programmable Logic Device), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 프로그램이 설치된 범용 컴퓨터, 또는 이들 컴포넌트들의 전부 또는 일부의 조합에 의해 형성될 수 있다.

도 14는 평가 장치(407)의 배열 예를 도시한다. 평가 장치(407)는, 제어기(4071), 데이터를 일시적으로 저장하고 작업 영역을 제어기(4071)에 제공하는 RAM(4072), 및 영구 데이터 및 프로그램들을 저장하는 ROM(4073)을 포함할 수 있다. 평가 장치(407)는, 저장 디바이스(4074), 디스플레이 디바이스(4076), 및 입력 디바이스(4075)를 더 포함할 수 있다. 저장 디바이스(4074)는, 본 실시예에 따른 평가 방법을 실행하기 위한 프로그램(4074a)을 저장한다. 네트워크 I/F(4077)는 네트워크(402)와의 접속을 위한 인터페이스이다. 본 실시예에서, 네트워크 I/F(4077)는, 형성 처리에 의해 기판 상에 형성된 조성물을 포함하는 이미지를 획득하기 위한 획득 디바이스로서 기능할 수 있다. 또한, 제어기(4071)는, 평가를 위해 획득된 이미지를 처리하기 위한 처리 디바이스로서 기능할 수 있다. 제어기(4071)는 또한, 디스플레이 디바이스(4076)의 디스플레이를 제어하기 위한 디스플레이 제어기로서 기능할 수 있다.

평가 장치(407)의 기능은, 임프린트 장치(IMP)의 제어기(110), 제어 장치(403), 검사 장치(405), 또는 이들의 조합을 이용하여 구현될 수 있다는 점에 유의한다. 본 실시예에서, 임프린트 장치(IMP) 및 평가 장치(407)를 포함하는 시스템은 막 형성 시스템 또는 리소그래피 시스템으로서 이해될 수 있다.

본 실시예에 따른 리소그래피 방법이 이하에서 설명될 것이다. 본 실시예에서, 임프린트 프로세스를 수행한 후, 패턴이 형성될 영역인 샷 영역(막 형성 영역), 및 그 근방을 포함하는 영역(평가 영역)을 포함하는 이미지가 이미지 캡처에 의해 획득된다. 획득된 이미지를 이용하여 압출 및 비충전이 검출된다. 머신 학습은 압출 및 비충전을 검출하는데 이용된다. 머신 학습에서, 이상 검출은 물체 검출 알고리즘을 이용하여 구현될 수 있다.

임프린트 장치(IMP)의 동작이 도 4의 플로차트를 참조하여 설명될 것이다. 도 4에 도시된 동작들은 제어기(110)에 의해 제어될 수 있다.

단계 S101에서, 기판(S)은, 기판 운반 메커니즘(미도시)에 의해 운반 소스(예를 들어, 전처리 장치와 임프린트 장치(IMP) 사이의 중계부(relay portion))로부터 기판 유지기(102) 상으로 운반된다. 기판 유지기(102) 상의 운반된 기판(S)의 위치는, 광각 정렬 측정 디바이스(151)에 의해 기판(S) 상의 마크를 관찰함으로써 측정된다. 제어기(110)는 측정에 의해 획득된 위치에 기초하여 기판(S)을 위치시킨다.

단계 S102 내지 S106에서, 기판(S)의 복수의 샷 영역으로부터 선택된 샷 영역에 관해 임프린트 프로세스(패턴 형성)가 수행된다.

단계 S102에서, 임프린트 재료(IM)가 디스펜서(108)에 의해 선택된 샷 영역 상에 배열된다. 이 처리는, 기판 구동 메커니즘(105)에 의해 기판(S)을 구동하면서 디스펜서(108)로부터 임프린트 재료(IM)를 방출함으로써 수행될 수 있다.

단계 S103에서, 기판(S)과 몰드(M)는, 몰드(M)의 패턴 영역(MP)이 샷 영역 상의 임프린트 재료(IM)와 접촉하도록 몰드 구동 메커니즘(122) 및 기판 구동 메커니즘(105) 중 적어도 하나에 의해 상대적으로 구동된다. 한 예에서, 몰드(M)는, 몰드(M)의 패턴 영역(MP)이 샷 영역 상의 임프린트 재료(IM)와 접촉하도록 몰드 구동 메커니즘(122)에 의해 구동된다. 몰드(M)의 패턴 영역(MP)을 임프린트 재료(IM)에 접촉시키는 처리에서, 몰드(M)의 패턴 영역(MP)은 변형 메커니즘(123)에 의해 기판(S)을 향하여 볼록한 형상으로 변형될 수 있다.

단계 S104에서, 기판(S)의 샷 영역과 몰드(M)의 패턴 영역(MP) 사이의 정렬이 수행될 수 있다. 정렬 측정 디바이스(106)에 의해 샷 영역의 정렬 마크와 몰드(M)의 정렬 마크 사이의 상대적 위치를 측정하면서, 상대적 위치가 목표 상대적 위치의 허용 범위 내에 들어가도록 정렬이 수행될 수 있다. 정렬에 있어서, 기판(S)과 몰드(M)는, 몰드 구동 메커니즘(122)과 기판 구동 메커니즘(105) 중 적어도 하나에 의해 상대적으로 구동될 수 있다. 임프린트될 샷 영역의 정렬 마크와 몰드(M)의 정렬 마크 사이의 목표 상대적 위치는, 오버레이 검사 장치 등의 과거 결과로부터 결정된 보정값에 기초하여 결정될 수 있다.

단계 S105에서, 경화 디바이스(107)는 임프린트 재료(IM)를 경화시키기 위한 에너지를, 기판(S)과 몰드(M)의 패턴 영역(MP) 사이의 임프린트 재료(IM)에 인가한다. 이것에 의해, 임프린트 재료(IM)가 경화되고, 임프린트 재료(IM)의 경화물이 형성된다.

단계 S106에서, 몰드 구동 메커니즘(122) 및 기판 구동 메커니즘(105) 중 적어도 하나에 의해 기판(S)과 몰드(M)가 상대적으로 구동되어, 임프린트 재료(IM)의 경화물을 몰드(M)의 패턴 영역(MP)으로부터 분리한다. 한 예에서, 몰드(M)는, 몰드(M)의 패턴 영역(MP)으로부터 임프린트 재료(IM)의 경화물을 분리하도록 몰드 구동 메커니즘(122)에 의해 구동된다. 또한, 임프린트 재료(IM)의 경화물을 몰드(M)의 패턴 영역(MP)으로부터 분리할 때, 몰드(M)의 패턴 영역(MP)은 기판(S) 쪽으로 볼록한 형상으로 변형될 수 있다. 또한, 촬상 디바이스(112)에 의한 이미지 캡처가 수행되고, 캡처된 이미지에 기초하여 임프린트 재료(IM)와 몰드(M) 사이의 분리 상태가 관찰된다.

단계 S107에서, 제어기(110)는, 단계들 S102 내지 S106의 임프린트 프로세스가 기판(S)의 모든 샷 영역에 대해 수행되었는지를 결정한다. 단계들 S102 내지 S106의 임프린트 프로세스가 기판(S)의 모든 샷 영역에 대해 수행된 경우, 프로세스는 단계 S108로 진행한다. 임의의 미처리된 샷 영역이 있다면, 프로세스는 단계 S102로 복귀한다. 이 경우, 단계들 S102 내지 S106의 임프린트 프로세스는 미처리된 샷 영역들로부터 선택된 샷 영역에 관해 수행된다.

단계 S108에서, 임프린트 프로세스 후의 샷 영역(막 형성 영역)을 포함하는 이미지가 이상을 검출하기 위해 획득된다. 예를 들어, 제어기(110)는 광각 정렬 측정 디바이스(151)를 이용하여 샷 영역 및 그 근방을 포함하는 이미지를 캡처한다. 샷 영역에 대해 광각 정렬 측정 디바이스(151)의 필드가 작다면, 기판 구동 메커니즘(105)을 구동함으로써 기판(S)의 위치를 변경하면서 원하는 영역을 캡처하기 위해 복수의 이미지가 캡처될 수 있다. 단계 S108에서 캡처된 이미지는, 후술될 학습을 위한 이미지로서 이용될 수 있다. 단계 S108에서 캡처된 이미지는 이상 검출을 위한 이미지로서도 이용될 수 있다. 여기서, 광각 정렬 측정 디바이스(151)가 이미지를 캡처하는 예가 설명되지만, 본 발명은 이것으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 정렬 측정 디바이스(106), 촬상 디바이스(112) 등이 이미지를 캡처하는데 이용될 수 있다.

전술된 절차에서, 복수의 샷 영역 모두에 대해 임프린트 프로세스가 수행된 후에 단계 S108이 수행되지만, 본 발명은 이것으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 샷 영역에서 패턴이 형성된 후(단계 S106 이후), 각각의 샷 영역에 대해 임프린트 프로세스 후의 패턴의 이미지가 캡처될 수 있다. 또한, 후술되는 바와 같이, 임프린트 장치 이외의 장치가, 단계 S108과 유사한 방법으로, 임프린트 장치로부터 언로딩된 기판의 패턴의 이미지를 캡처할 수도 있다.

단계 S109에서, 기판(S)은, 기판 운반 메커니즘(미도시)에 의해 기판 유지기(102)로부터 운반 목적지(예를 들어, 임프린트 장치(IMP)와 후처리 장치 사이의 중계부)로 운반된다. 복수의 기판으로 형성된 로트(lot)를 처리할 때, 도 4에 도시된 동작들이 복수의 기판 각각에 대해 수행된다.

그 다음, 임프린트 결과에서의 이상이 설명될 것이다. 도 5a 및 도 5b 각각은, (단계 S103이 완료된 후, 예를 들어, 단계들 S104 및 S105에서) 몰드(M)와 기판(S) 상의 임프린트 재료(IM)가 서로 접촉한 상태를 도시하는 측면도이다. 압출이란, 도 5a에 도시된 바와 같이, 몰드(M)와 임프린트 재료(IM) 사이의 접촉 영역으로부터 임프린트 재료(IM)가 돌출한 상태를 의미한다. 비충전이란, 도 5b에 도시된 바와 같이 몰드(M)와 기판(S) 사이에서 임프린트 재료(IM)가 충전되지 않은 부분이 생성된 상태를 의미한다.

도 6a 내지 도 6c는, 압출 및 비충전이 발생한 경우 단계 S108에서 캡처되는 이미지들의 예들을 도시한다. 도 6a 내지 도 6c 각각은, 임프린트 프로세스에 의해 임프린트 재료(IM)의 패턴이 샷 영역에 형성된 상태의 이미지를 도시한다. 보통 상태(normal state)에서, 도 6a에 도시된 바와 같이, 샷 영역의 경계(601)까지 임프린트 재료(IM)가 충전되는 동안 패턴이 형성된다. 한편, 비충전의 경우, 도 6b에 도시된 바와 같이, 임프린트 재료(IM)는 샷 영역의 경계(601)에 도달하지 않고 비충전 부분이 백색 부분(또는 흑색 부분)으로서 캡처된다. 압출의 경우, 도 6c에 도시된 바와 같이, 샷 영역의 경계(601)로부터 임프린트 재료(IM)가 돌출되고, 경계(601)를 넘어 연장되는 임프린트 재료(IM)가 흑색 부분(또는 백색 부분)으로서 캡처된다.

도 7a 및 도 7b는 정렬 또는 검사에 이용되는 마크들의 위치들에서 발생하는 비충전의 한 예를 도시한다. 도 7a 및 도 7b 각각은, 샷 영역의 이미지 IMG를 도시한다. 각각의 이미지에서 회색으로 표시된 영역은, 임프린트 재료(IM)가 충전된 검사 대상인 샷 영역이다. 샷 영역은, 서로 상이한 형상들을 갖는 제1 마크(701) 및 제2 마크(702)를 포함한다. 도 7a에서, 제1 마크(701) 및 제2 마크(702)가 흑색으로 표현되고, 각각의 마크의 내부가 임프린트 재료(IM)로 충전된 보통 상태가 도시되어 있다. 한편, 도 7b에서, 제1 마크(701) 및 제2 마크(702)기 백색으로 부분적으로 표현되고, 각각의 마크의 내부가 임프린트 재료로 충분히 충전되지 않은 상태(비충전 영역 N)가 도시되어 있다.

몰드(M)가 압출이 발생한 샷 영역과 접촉하면, 몰드(M) 상에 형성된 패턴이 깨질 수 있다. 비충전이 발생하면, 그 부분 상에는 어떠한 패턴도 형성되지 않고, 불량 반도체 디바이스가 형성된다. 따라서, 임프린트 프로세스 후 압출 또는 비충전의 존재/부재가 검출되고 전술된 불량을 방지하기 위해 임프린트 조건들을 조정하는 것이 필요하다.

조정 방법의 한 예로서, 발생한 압출이나 비충전의 크기에 따라 공급될 임프린트 재료의 양을 변경하는 방법이 고려될 수 있다. 이 조정을 하기 위해, 임프린트 재료의 양이 부족하거나 과도한 영역의 위치, 크기, 및 형상의 정보를 획득하는 것이 필요하다. 본 실시예에서, 이들 정보는 머신 학습에 의해 이미지로부터 획득(검출)된다. 검출 방법으로서, 이하에 설명하는 바와 같이 모델 등을 이용한 방법들이 이용될 수 있다:

· 콘볼루션 신경망 구조의 모델,

· U-net 등의 AutoEncoder의 메커니즘을 갖는 모델,

· R-CNN(Region-Convolutional Neural Network)에 기초한 모델.

이들 모델들을 이용한 방법을 이용하면, 이미지의 각각의 픽셀에 대해, 검사 대상 물체가 존재하는지가 계산된다. 이들을 라벨링함으로써, 물체의 상세한 형상이 획득될 수 있다.

한편, 캡처된 이미지로부터 이상의 위치, 크기, 형상을 검출할 때, 다음과 같은 문제점이 존재한다. 도 6a 내지 도 6c에서, 샷 영역의 경계(601)를 나타내는 라인이 그려져 있지만, 사실상 이러한 라인은 반드시 존재하는 것은 아니다. 이 때문에, 예를 들어, 촬상에 의해 도 8a에 도시된 이미지가 획득된다면, 이 이미지의 정보만으로는 샷 영역의 경계 위치를 알 수 없다. 따라서, 임프린트 재료의 영역(801)에 관하여, 존재하는 비충전 또는 압출의 크기를 판단하는 것은 불가능하다. 또한, 도 8b에 도시된 마크 부분들(802, 803)의 이미지들이 촬상에 의해 획득되는 경우, 원래의 형상들을 알 수 없는 한, 마크 부분들(802, 803)의 이미지들만에 기초하여 이들의 이상 여부를 판단할 수 없다.

이 문제에 대처하기 위해, 본 실시예에서, 샷 영역의 기하학적 피처를 나타내는 디자인 정보를 이용한 이상 검출이 수행된다. 샷 영역의 기하학적 피처는, 후술되는 바와 같이, 샷 영역의 경계 위치, 샷 영역 내의 각각의 마크의 위치 및 형상을 명시하는 정보를 포함할 수 있다. 이들 정보는, 이하에서부터 "디자인 정보"라 할 것이다. 도 9a는, 도 6a에 도시된 이미지가 캡처된 위치에 대응하는 디자인 정보를 나타내는 이미지를 도시한다. 도 9a의 이미지는 도 6a에 도시된 임프린트 재료(IM)가 어느 정도 충전되어야 하는지를 보여준다. 본 실시예에서, 도 10a에 도시된 바와 같이, 2개의 이미지, 즉, 촬상에 의해 획득된 도 6a에 도시된 이미지와 디자인 정보를 나타내는 도 9a에 도시된 이미지가 피처량들(feature amounts)로서 머신 학습 모델에 입력된다. 이것은, 머신 학습 모델이 샷 영역의 경계를 인식하고 비충전 또는 압출의 위치와 크기를 정확하게 검출하는 것을 허용한다.

도 9b에 도시된 이미지는 도 7a에 도시된 이미지가 캡처된 위치에 대응하는 마크들의 디자인 정보(위치 및 크기)를 나타내는 이미지이다. 도 9b의 이미지는 도 7a에 도시된 마크들의 올바른 형상들과 위치들을 보여준다. 본 실시예에서, 도 10b에 도시된 바와 같이, 2개의 이미지, 즉, 촬상에 의해 획득된 도 6b에 도시된 이미지와 디자인 정보를 나타내는 도 9b에 도시된 이미지가 피처량들로서 머신 학습 모델에 입력된다. 이것은 머신 학습 모델이 각각의 마크 부분의 비충전 영역을 올바르게 검출하는 것을 허용한다.

또한, 반도체 디바이스에서, 대개, 상이한 패턴들을 복수회 중첩된 방식으로 형성함으로써 회로가 형성된다. 따라서, 일부 경우에, 기판 상에 이미 패턴이 형성되어 있고, 촬상에 의해 획득된 이미지는 검출 대상 패턴 이외의 패턴을 포함한다. 이 때, 검출 대상이 아닌 이미 형성된 패턴의 디자인 정보로부터 검출 대상 이외의 패턴을 제외함으로써, 효율적이고 정확한 이상 검출을 수행할 수 있다.

또한, 전술된 예에서, 디자인 정보를 이미지의 형태로 표현하고, 디자인 정보를 나타내는 이미지를 머신 학습 모델에 입력하는 방법이 설명되었다. 대안으로서, 디자인 정보가 샷 경계의 형상 또는 마크의 형상을, 꼭지점, 선분 또는 다각형의 정보로서 표현하고, 이 정보가 머신 학습 모델에 입력될 수 있다.

디자인 정보, 즉, 샷 영역의 경계 위치 또는 샷 영역 내의 각각의 마크의 위치 및 형상을 명시하는 샷 영역의 기하학적 피처는, 예를 들어, 패턴 형성에 대해 미리 입력된 레시피 정보로부터 획득될 수 있다. 대안으로서, 디자인 정보는 검사 대상과 동일한 조건들에서 임프린트된 기판에 대해 촬상 장치 또는 측정 장치를 이용하여 정확하게(이상 발생 없이) 측정을 수행함으로써 획득될 수 있다.

본 실시예에서, 샷 엔드 영역 및 마크의 이상이 설명되었다. 그러나, 샷 영역 상에 형성된 마크 이외의 패턴과 연관된 이상도 유사한 방식으로 검출될 수 있다.

평가 장치(407)에 의해 실행되는 이미지 평가 방법이 도 11의 플로차트를 참조하여 설명될 것이다. 평가 방법에서, 단계 S108에서 획득된 이미지에 포함된 이상이 검출되고, 이상의 유형(압출/비충전)이 결정된다. 도 11의 플로차트에 대응하는 평가 방법의 프로그램은, 예를 들어, 저장 디바이스(4074)에 저장되고, RAM(4072)에 로딩되고, 제어기(4071)(프로세서)에 의해 실행된다.

단계 S201에서, 제어기(4071)는 이미지에서 하나 이상의 이상(abnormality)의 피처를 출력하는 머신 학습 모델(추론 모델, 이하에서부터는 간단히 "모델"이라고도 함)을 로딩한다. 모델은, 검사 대상의 임프린트 재료의 조건들 및 단계 S108에서 획득된 이미지의 측정 조건들과 유사한 조건들에서 획득된 이미지를 이용하여 미리 생성한 모델이다. 모델 생성 절차는 나중에 설명될 것이다.

그 후, 단계들 S202 내지 S205의 프로세스들이 반복됨으로써, 각각의 이미지에 대한 검사 결과를 획득한다.

단계 S202에서, 제어기(4071)는, 단계 S108에서 획득된 이미지를 검사를 위한 이미지로서 로딩한다.

단계 S203에서, 제어기(4071)는 단계 S202에서 로딩된 이미지에 대응하는 패턴의 디자인 정보를 획득한다.

단계 S204에서, 제어기(4071)는 단계 S202에서 로딩된 이미지와 단계 S203에서 획득된 디자인 정보를 단계 S201에서 로딩된 모델에 입력으로서 주고, 입력된 이미지에 관한 이상의 피처들을 출력으로서 획득한다. 이상의 피처들은 이미지에 관한 각각의 이상에 대해 획득된다. 이상의 획득된 피처들은, 이상의 위치, 크기, 및 형상 정보 외에도, 이상 유형(압출/비충전), 이상 영역을 둘러싼 직사각형의 꼭지점들의 좌표들, 검출된 이상의 가능성 등을 포함할 수 있다. 여기서, 검출된 이상의 가능성은 검사 결과의 신뢰도를 나타내는 값이며, 각각의 검출된 이상에 대해 모델에 의해 자동으로 계산된다. 검출가능한 이상들의 유형들은 전술된 바와 같은 압출 및 비충전이다. 모델이 이들을 학습하게 함으로써 다른 유형들의 이상들도 검출될 수 있다.

단계 S205에서, 제어기(4071)는 단계 S204에서 획득된 모델로부터의 출력에 대해 후처리를 수행한다. 예를 들어, 후처리는, 다양한 종류의 검출된 이상들 각각에 관해, 이상의 가능성을 미리결정된 임계값과 비교하여 이상을 분류하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 가능성이 0 내지 1의 값으로 표현된 경우, 가능성이 0.5 이하인 이상은 검사 대상이 아닌 이상으로서 분류될 수 있다. 가능성에 기초한 분류를 수행하기 위해 이용되는 임계값 등의 분류 조건들은, 검사 대상의 임프린트 재료, 레시피 정보, 촬상에서의 광 제어 조건들, 및 촬상에서의 모드 등의, 다양한 종류의 데이터에 기초하여 변경될 수 있다.

그 다음, 도 12 및 도 13을 참조하여, 평가 장치(407)에 의해, 이상 검출을 위한 추론 모델(학습 모델)을 계산(학습)하는 방법이 설명될 것이다. 도 12는 학습 및 검사시 실행되는 방법을 도시하는 개략도이다. 도 13은 이상 검출을 학습하기 위한 플로차트이다. 평가 장치(407)는 머신 학습에 의해 추론 모델을 생성하는 머신 학습 디바이스를 포함할 수 있다. 머신 학습 디바이스는, 추론 모델에 대한 입력으로서, 형성 처리에 의해 기판 상에 형성된 조성물을 포함하는 이미지를 이용하고, 지도 데이터로서, 미리 획득된 복수의 이미지와 이 복수의 이미지 내의 각자의 이상들의 피처 정보 사이의 관계를 이용하면서 머신 학습을 수행한다. 구체적인 예가 아래에서 설명될 것이다.

단계 S301에서, 제어기(4071)는 단계 S108에서와 같이(예를 들어, 이미지 캡처에 의해) 학습 이미지(801)를 획득한다. 더 구체적으로, 검사 이미지를 캡처할 때 이용될 재료의 조건 및 측정 조건에 기초하여, 제어기(4071)는 검사 이미지와 유사한 이미지(801)를 수집한다. 또한, 제어기(4071)는 복수의 기판을 이용하여 복수의 기판의 복수의 샷 영역의 학습 이미지들(801)을 수집한다. 학습에 이용되는 이미지의 수는 클수록 바람직하고, 이미지는 검출 대상들로서 충분한 수의 이상들의 샘플들을 포함한다. 또한, 제어기(4071)는 S203에서 같이 학습 이미지들(801)에 대응하는 디자인 정보(802)를 획득한다.

단계 S302에서, 단계 S301에서 획득된 각각의 이미지에 대응하는 이상의 피처 정보가 생성된다. 더 구체적으로, 획득된 이미지들 각각을 시각적으로 검사한 후, 각각의 이미지에 존재하는 모든 이상들 각각에 대해, 이상의 범주, 크기, 및 위치 등의 정보를 포함하는 피처 정보(803)가 생성된다.

단계 S303에서, 제어기(4071)는, 단계 S301에서 획득된 이미지와 디자인 정보 사이의 관계, 및 단계 S302에서 생성된 이상 피처 정보(803)에 관해 머신 학습을 수행하여 학습 모델을 생성한다. 여기서, 예를 들어 미리 생성된 신경망에 대한 입력 데이터로서 이미지(801) 및 디자인 정보(802)를 이용하고, 이상 피처 정보(803)를 출력(수퍼바이저)으로서 이용하여 최적화가 수행된다. 학습 모델(신경망(804))은 이 최적화에 의해 생성된다.

단계 S304에서, 제어기(4071)는 생성된 학습 모델(804)을 저장 디바이스(805)에 저장한다.

상기 예에서, 평가 장치(407)는 학습 및 검사 양쪽 모두를 수행하는 정보 처리 장치로서 설명된다. 그러나, 학습을 위한 정보 처리 장치와 검사를 위한 정보 처리 장치는 별개로 구성될 수도 있다. 그 경우, 제1 정보 처리 장치는 학습 모델을 생성하고, 그 학습 모델을 검사를 수행하는 제2 정보 처리 장치에 전달한다. 제2 정보 처리 장치는 제1 정보 처리 장치로부터 전달받은 학습 모델을 이용하여 입력 이미지를 검사한다.

전술된 실시예에 따르면, 샷 영역 주변에서의 이상 검출을 자동화하는 것이 가능하고, 이상들의 더 미세한 분류가 수행될 수 있다.

전술된 실시예들에서 임프린트 장치가 설명되었음에 유의한다. 전술된 바와 같이, 임프린트 장치의 경우, "평가 영역"은 샷 영역 및 그 주변부를 포함하는 영역이다. 반면, 본 개시내용이 평탄화 장치에 적용되는 경우, "평가 영역"은 기판 전체를 포함하는 영역인 것으로 가정된다.

<물품 제조 방법의 실시예>

본 발명의 한 실시예에 따른 물품 제조 방법은, 마이크로디바이스, 예를 들어 반도체 디바이스, 또는 마이크로구조를 갖는 요소 등의 물품을 제조하는데 적합하다. 본 실시예에 따른 물품 제조 방법은, 형성 시스템에서 형성 장치에 의해 기판 상에 조성물의 층을 형성하는 단계, 및 층이 형성된 기판을 처리하는 단계를 포함할 수 있다. 제조 방법은, 다른 알려진 단계들(산화, 막 형성, 퇴적, 도핑, 평탄화, 에칭, 레지스트 제거, 다이싱, 본딩, 패키징 등)을 더 포함한다. 본 실시예의 물품 제조 방법은, 물품의 성능, 품질, 생산성, 및 생산 비용 중 적어도 하나에서 종래의 방법들보다 유리하다.

임프린트 장치를 이용하여 형성된 경화물의 패턴은, 다양한 종류의 물품들의 적어도 일부에 대해 영구적으로 이용되거나 다양한 종류의 물품들을 제조할 때 일시적으로 이용된다. 물품들은, 전기 회로 요소, 광학 요소, MEMS, 기록 요소, 센서, 몰드 등이다. 전기 회로 요소의 예들로는, DRAM, SRAM, 플래시 메모리, 및 MRAM 등의 휘발성 및 비휘발성 반도체 메모리들과, LSI, CCD, 이미지 센서, 및 FPGA 등의 반도체 요소들이 있다. 몰드의 예들로는 임프린트를 위한 몰드들이 있다.

경화물의 패턴은 전술된 물품들의 적어도 일부의 구성 부재로서 직접 이용되거나 레지스트 마스크로서 일시적으로 이용된다. 기판 처리 단계에서 에칭 또는 이온 주입이 수행된 후, 레지스트 마스크가 제거된다.

물품 제조 방법이 다음으로 설명될 것이다. 도 15의 단계 SA에서, 표면 상에 형성된 절연체 등의 피처리(processed) 재료(2z)를 갖는 실리콘 기판 등의 기판(1z)이 준비된다. 그 다음, 임프린트 재료(3z)가 잉크젯법 등에 의해 피처리 재료(2z)의 표면에 도포된다. 여기서는 임프린트 재료(3z)가 기판 상에 복수의 액적으로서 도포된 상태가 도시되어 있다.

도 15의 단계 SB에서, 오목부 및 볼록부를 갖는 패턴이 있는 임프린트를 위한 몰드(4z)의 한 측면이 기판 상의 임프린트 재료(3z)를 향하여 이와 대면하게 된다. 도 15의 단계 SC에서, 임프린트 재료(3z)가 도포된 기판(1z)이 몰드(4z)와 접촉되고 압력이 가해진다. 몰드(4z)와 피처리 재료(2z) 사이의 갭은 임프린트 재료(3z)로 충전된다. 이 상태에서, 몰드(4z)를 통해 경화를 위한 에너지로서 광이 임프린트 재료(3z)에 조사되면, 임프린트 재료(3z)가 경화된다.

도 15의 단계 SD에서, 임프린트 재료(3z)가 경화된 후, 몰드(4z)가 기판(1z)으로부터 분리되고, 임프린트 재료(3z)의 경화물의 패턴이 기판(1z) 상에 형성된다. 경화물의 패턴에 있어서, 몰드의 오목부가 경화물의 볼록부에 대응하고, 몰드의 볼록부가 경화물의 오목부에 대응한다. 즉, 몰드(4z)의 오목부 및 볼록부를 갖는 패턴이 임프린트 재료(3z)에 전사된다.

도 15의 단계 SE에서, 경화물의 패턴을 에칭 저항성 마스크로서 이용하여 에칭이 수행되면, 경화물이 존재하지 않거나 얇게 남아 있는 피처리 재료(2z)의 표면 일부가 제거되어 홈(5z)을 형성한다. 도 15의 단계 SF에서, 경화물의 패턴이 제거되면, 피처리 재료(2z)의 표면에 홈들(5z)이 형성된 물품이 획득될 수 있다. 여기서, 경화물의 패턴이 제거된다. 그러나, 이 프로세스 후에 경화물의 패턴을 제거하는 것 대신에, 이것은, 예를 들어, 반도체 요소 등에 포함되는 층간 절연막, 즉, 물품의 구성 부재로서 이용될 수 있다.

다른 실시예들

본 발명의 실시예(들)는 또한, (더욱 완전하게는 비일시적인 컴퓨터 판독가능한 저장 매체라고도 지칭될 수 있는) 저장 매체에 기록된 컴퓨터 실행가능한 명령어들(예를 들어, 하나 이상의 프로그램)을 판독하고 실행하여 전술된 실시예(들)의 중 하나 이상의 기능들을 수행하거나 및/또는 전술된 실시예(들) 중 하나 이상의 기능들을 수행하기 위한 하나 이상의 회로(예컨대, 주문형 집적 회로(ASIC))를 포함하는 시스템 또는 장치의 컴퓨터에 의해, 및 저장 매체로부터 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 판독하고 실행하여 전술된 실시예(들) 중 하나 이상의 기능들을 수행하거나 및/또는 전술된 실시예(들) 중 하나 이상의 기능들을 수행하기 위해 하나 이상의 회로를 제어함으로써 시스템 또는 장치의 컴퓨터에 의해 수행되는 방법에 의해 실현될 수 있다. 컴퓨터는 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU), 마이크로 처리 유닛(MPU))를 포함할 수 있고, 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 판독하고 실행하기 위한 별도의 컴퓨터들 또는 별도의 프로세서들의 네트워크를 포함할 수 있다. 컴퓨터 실행가능한 명령어들은, 예를 들어, 네트워크 또는 저장 매체로부터 컴퓨터에 제공될 수 있다. 저장 매체는, 예를 들어, 하드 디스크, RAM(random-access memory), ROM(read only memory), 분산형 컴퓨팅 시스템들의 스토리지, (컴팩트 디스크(CD), 디지털 다목적 디스크(DVD) 또는 블루레이 디스크(BD)™ 등의) 광 디스크, 플래시 메모리 디바이스, 메모리 카드 등 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.

(기타의 실시예)

본 발명은, 상기의 실시형태의 1개 이상의 기능을 실현하는 프로그램을, 네트워크 또는 기억 매체를 개입하여 시스템 혹은 장치에 공급하고, 그 시스템 혹은 장치의 컴퓨터에 있어서 1개 이상의 프로세서가 프로그램을 읽어 실행하는 처리에서도 실현가능하다.

또한, 1개 이상의 기능을 실현하는 회로(예를 들어, ASIC)에 의해서도 실행가능하다.

본 발명이 예시적 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 발명은 개시된 예시적 실시예들로 제한되는 것은 아님을 이해하여야 한다. 첨부된 청구항들의 범위는, 이러한 모든 변형과 균등한 구조물들 및 기능들을 포함하도록 가장 넓은 해석이 부여되어야 한다.

Claims

몰드를 이용하여 기판의 막 형성 영역 상에 조성물의 막을 형성하는 막 형성 프로세스를 거친 기판에 관하여, 상기 막의 평가를 수행하도록 구성된 평가 장치로서,
상기 막 형성 프로세스에 의해 상기 막이 형성된 상기 막 형성 영역을 포함하는 평가 영역의 이미지를 획득하도록 구성된 획득 유닛; 및
상기 평가를 위해 상기 이미지를 처리하도록 구성된 프로세서
를 포함하고,
상기 프로세서는 학습 모델에 따라 상기 이미지에서의 이상(abnormality)에 관한 피처(feature)를 출력하도록 구성되고,
상기 이미지 및 상기 막 형성 영역의 기하학적 피처를 나타내는 디자인 정보가 상기 학습 모델에 입력되는, 장치.
제1항에 있어서, 상기 학습 모델은, 입력들인, 상기 막 형성 영역을 포함하는 상기 평가 영역의 이미지와 상기 막 형성 영역의 디자인 정보 사이의 관계, 및 출력인 상기 이상에 관한 상기 피처에 대한 머신 학습에 의해 획득된 모델인, 장치.
제1항에 있어서, 머신 학습에 의해 상기 학습 모델을 생성하도록 구성된 머신 학습 유닛을 더 포함하는, 장치.
제3항에 있어서, 상기 머신 학습 유닛은, 입력들인, 상기 막 형성 영역을 포함하는 상기 평가 영역의 이미지와 상기 막 형성 영역의 디자인 정보 사이의 관계, 및 출력인 상기 이상에 관한 피처에 대한 머신 학습을 수행하는, 장치.
제1항에 있어서, 상기 학습 모델은 검출된 이상의 신뢰도를 나타내는 가능성을 계산하는, 장치.
제5항에 있어서, 상기 이상에 관한 피처는 상기 이미지에서 상기 이상의 유형, 위치, 크기, 및 상기 가능성의 정보를 포함하는, 장치.
제6항에 있어서, 상기 이상의 유형은 상기 막 형성 영역으로부터의 상기 조성물의 압출 및 상기 막 형성 영역에서 상기 조성물의 비충전을 포함하는, 장치.
제1항에 있어서, 상기 디자인 정보는 상기 막 형성 영역의 경계 위치의 정보를 포함하는, 장치.
제1항에 있어서, 상기 디자인 정보는 상기 막 형성 영역에서의 마크 부분의 위치 및 형상의 정보를 포함하는, 장치.
제1항에 있어서, 상기 디자인 정보는 이미지 형태로 표현되는, 장치.
제1항에 있어서, 상기 막 형성 프로세스는, 상기 막 형성 영역에 공급되는 조성물인 임프린트 재료와 상기 몰드의 패턴 부분을 서로 접촉시키고 상기 몰드의 패턴을 상기 임프린트 재료에 전사하는 임프린트 프로세스인, 장치.
제1항에 있어서, 상기 막 형성 프로세스는, 상기 막 형성 영역에 공급되는 조성물과 상기 몰드의 평평한 표면을 서로 접촉시킴으로써 상기 기판 상에 상기 조성물에 의한 평탄화 막을 형성하는 평탄화 프로세스인, 장치.
몰드를 이용하여 기판의 막 형성 영역 상에 조성물의 막을 형성하는 막 형성 프로세스를 거친 기판에 관하여, 상기 막의 평가를 수행하도록 구성된 평가 장치로서 컴퓨터를 기능하게 하기 위한, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장된 프로그램으로서, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터로 하여금:
상기 막 형성 프로세스에 의해 막이 형성되는 상기 막 형성 영역을 포함하는 평가 영역의 이미지를 획득하도록 구성된 획득 유닛; 및
상기 평가를 위해 상기 이미지를 처리하도록 구성된 프로세서
로서 기능하게 하고,
상기 프로세서는 학습 모델에 따라 상기 이미지에서의 이상에 관한 피처를 출력하도록 구성되고,
상기 이미지 및 상기 막 형성 영역의 기하학적 피처를 나타내는 디자인 정보가 상기 학습 모델에 입력되는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장된 프로그램.
정보 처리 장치로서,
몰드를 이용하여 기판의 막 형성 영역 상에 조성물의 막을 형성하는 막 형성 프로세스를 거친 기판에 관하여, 상기 막 형성 영역을 포함하는 평가 영역의 이미지 및 상기 막 형성 영역의 기하학적 피처를 나타내는 디자인 정보를 획득하도록 구성된 획득 유닛; 및
상기 이미지와 상기 디자인 정보 사이의 관계 및 상기 이미지에서의 이상에 관한 피처에 대한 머신 학습을 수행하여 학습 모델을 생성하도록 구성된 학습 유닛
을 포함하는, 정보 처리 장치.
컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장된 프로그램으로서, 상기 프로그램은 컴퓨터로 하여금:
몰드를 이용하여 기판의 막 형성 영역 상에 조성물의 막을 형성하는 막 형성 프로세스를 거친 기판에 관하여, 상기 막 형성 영역을 포함하는 평가 영역의 이미지 및 상기 막 형성 영역의 기하학적 피처를 나타내는 디자인 정보를 획득하도록 구성된 획득 유닛; 및
상기 이미지와 상기 디자인 정보 사이의 관계 및 상기 이미지에서의 이상에 관한 피처에 대한 머신 학습을 수행하여 학습 모델을 생성하도록 구성된 학습 유닛
으로서 기능하게 하는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장된 프로그램.
막 형성 시스템으로서,
몰드를 이용하여 기판 상에 조성물의 막을 형성하는 막 형성 프로세스를 수행하도록 구성된 막 형성 장치; 및
제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 정의된 평가 장치
를 포함하는, 막 형성 시스템.
물품 제조 방법으로서,
제16항에 정의된 막 형성 시스템에서 막 형성 장치에 의해 기판 상에 막을 형성하는 단계; 및
상기 막이 형성된 상기 기판을 처리하는 단계
를 포함하고,
상기 처리된 기판으로부터 물품이 제조되는, 물품 제조 방법.