KR20240031313A - 반도체 제조 공정에서 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법 - Google Patents

반도체 제조 공정에서 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법 Download PDF

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로이 베르크만
사라티 로이
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에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
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Abstract

기판 상에 반도체 소자를 제조하기 위한 반도체 제조 공정을 제어하는 적어도 하나의 제어 파라미터, 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하기 위한 방법, 연관된 컴퓨터 프로그램, 및 장치가 개시된다. 상기 방법은: 반도체 제조 공정 또는 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 계측 데이터를 획득하는 단계; 반도체 제조 공정 또는 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 연관 데이터 - 상기 연관 데이터는 계측 데이터를 해석하기 위한 정보를 제공함 - 를 획득하는 단계; 및 계측 데이터 및 연관 데이터에 기반하여 보정을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 결정하는 단계는 결정된 보정이 계측 데이터의 경향 및/또는 이벤트가 계측 데이터의 해석에 기반하여 보정되어야 하는 정도에 따라 달라지도록 한다.

Description

반도체 제조 공정에서 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법
본 출원은 2021년 7월 12일에 출원된 EP 출원 21185145.6의 우선권을 주장하며, 그 전문은 본 명세서에 참조로서 포함된다.
본 발명은 반도체 제조 공정에 관한 것으로, 특히 반도체 제조 공정에서의 검사 또는 계측 방법에 관한 것이다.
리소그래피 장치는 원하는 패턴을 기판에 도포하기 위해 제작된 기계이다. 리소그래피 장치는 예를 들어 집적 회로(IC) 제조에 사용될 수 있다. 예를 들어, 리소그래피 장치는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)의 패턴("디자인 레이아웃" 또는 "디자인"이라고도 함)을 기판(예를 들어, 웨이퍼)에 제공되는 방사선 민감성 물질(레지스트) 층에 투영할 수 있다.
기판 상에 패턴을 투영하기 위해, 리소그래피 장치는 전자기 방사선을 사용할 수 있다. 이 방사선의 파장은 기판에 형성될 수 있는 피처의 최소 크기를 결정한다. 현재 사용되는 일반적인 파장은 365nm(i-라인), 248nm, 193nm 및 13.5nm이다. 예를 들어 6.7nm 또는 13.5nm와 같이 4~20nm 범위 내의 파장을 갖는 극자외선(EUV) 방사선을 사용하는 리소그래피 장치는, 예를 들어 193nm 파장의 방사선을 사용하는 리소그래피 장치보다 더 작은 피처를 기판에 형성하는 데 사용될 수 있다.
저(low)-k1 리소그래피는 리소그래피 장치의 종래 분해능 한계보다 작은 치수의 피처를 처리하는 데 사용될 수 있다. 이러한 공정에서 분해능 공식은 CD = k1×λ/NA로 표현할 수 있으며, 여기서 λ는 사용된 방사선의 파장, NA는 리소그래피 장치에서 투영 광학계의 개구수(numerical aperture), CD는 "임계 치수"[일반적으로 인쇄되는 가장 작은 피처 크기, 이 경우 하프 피치(half-pitch)], k1은 경험적 분해능 계수이다. 일반적으로 k1이 작을수록 회로 설계자가 특정 전기 기능 및 성능을 달성하기 위해 계획한 형상 및 치수와 유사한 패턴을 기판에서 재현하기가 더욱 어려워진다. 이러한 어려움을 극복하기 위해, 리소그래피 투영 장치 및/또는 디자인 레이아웃에 정교한 미세 조정 단계를 적용할 수 있다. 예를 들어, NA의 최적화, 맞춤형 조명 방식, 위상 변이(phase shifting) 패터닝 디바이스의 사용, 설계 레이아웃의 광학 근접 보정(OPC, "광학 및 공정 보정"이라고도 함)과 같은 디자인 레이아웃의 다양한 최적화 또는 일반적으로 "분해능 향상 기술"(RET)로 정의되는 기타 방법 등이 포함되지만 이에 국한되지 않는다. 또는, 리소그래피 장치의 안정성을 제어하기 위한 엄격한 제어 루프를 사용하여 저-k1에서 패턴의 재현을 개선할 수 있다.
이러한 엄격한 제어 루프는 일반적으로 도포된 패턴의 특성 또는 도포된 패턴을 나타내는 계측 타겟의 특성을 측정하는 계측 툴을 사용하여 얻은 계측 데이터를 기반으로 한다. 일반적으로 계측 툴은 패턴 및/또는 타겟의 위치 및/또는 치수에 대한 광학 측정을 기반으로 한다. 본질적으로, 이러한 광학 측정은 집적 회로 제조 공정의 품질을 대표한다고 가정된다.
IC 제조 공정에 대한 공정 보정은 이전에 노광된 웨이퍼(본 발명에서 웨이퍼와 기판이라는 용어는 상호 교환적 및/또는 동의어로 사용됨)의 계측 데이터로부터 결정될 수 있으며, 이는 이후에 노광된 웨이퍼의 계측 데이터의 오차를 최소화하기 위한 것이다. 그러나, 때로는 계측 데이터를 해석하는 것이 어려울 수 있으며, 즉, 계측 데이터가 항상 최상의 보정을 나타내는 것은 아니다.
본 발명의 목적은 전술된 현 기술의 단점을 해결하는 것이다.
본 발명의 제1 양태에 따르면, 기판 상에 반도체 소자를 제조하기 위해 반도체 제조 공정의 적어도 일부를 제어하기 위한 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법이 제공되며, 상기 방법은: 반도체 제조 공정 또는 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 계측 데이터를 획득하는 단계; 반도체 제조 공정 또는 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 연관 데이터(연관 데이터는 계측 데이터를 해석하기 위한 정보를 제공함)를 획득하는 단계; 연관 데이터를 사용하여 계측 데이터를 해석하는 것에 기반하여 계측 데이터를 시간적으로 필터링하는 단계; 및 시간적으로 필터링된 계측 데이터 및 연관 데이터에 기반하여 보정을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 결정하는 단계는 결정된 보정이 계측 데이터의 경향 및/또는 이벤트가 계측 데이터의 해석에 기초하여 보정되어야 하는 정도에 따라 달라지도록 한다.
또한, 제1 양태의 방법을 수행하도록 동작 가능한 컴퓨터 프로그램 및 다양한 장치가 개시된다.
이제 본 발명의 실시예가 첨부된 개략도를 참조하여 단지 예로서 설명될 것이다.
도 1은 리소그래피 장치의 개략도이다.
도 2는 리소그래피 셀의 개략도이다.
도 3은 반도체 제조를 최적화하기 위한 세 가지 핵심 기술 간의 협력을 나타내는 홀리스틱(holistic) 리소그래피의 개략도를 도시한다.
도 4는 제조 시설에 적용되는 두 가지 알려진 공지된 제어 방법을 개략적으로 도시한다.
도 5는 공지된 방법에 따른 IC 제조 방법의 일부에 대한 단순화된 개략적인 흐름도이다.
도 6은 (a) 양의(positive) 점프/이벤트 및 EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) 시간적 필터링 방법; (b) 양의 점프/이벤트 및 신경망(NN) 기반 시간적 필터링 방법; (c) 음의(negative) 점프/이벤트 및 EWMA 시간적 필터링 방법; (d) 음의 점프/이벤트 및 NN 기반 시간적 필터링 방법 각각에 대한 제어 파라미터 값(PV)(또는 제어 파라미터에 따른 계측 파라미터 값)의 시간(t)에 대한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 제1 실시예에 따른 IC 제조 방법의 일부에 대한 단순화된 개략적인 흐름도이다.
도 8은 도 7에 설명된 방법에 대해 도시된 도 6에 대응하는 그래프를 도시한다.
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 IC 제조 방법의 일부에 대한 단순화된 개략적인 흐름도이다.
도 10은 도 9에 설명된 방법에 대해 도시된 도 6 및 도 8에 대응하는 그래프를 도시한다.
본 명세서에서 "방사선" 및 "빔"이라는 용어는 자외선(예를 들어, 365, 248, 193, 157 또는 126nm 파장) 및 EUV(극자외선, 예를 들어, 약 5-100nm 범위 파장)를 포함한 모든 유형의 전자기 방사선을 포괄하는 데 사용된다.
본 명세서에서 사용되는 “레티클”, "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. 종래의 마스크(투과형 또는 반사형, 바이너리, 위상 변이, 하이브리드 등) 외 이러한 패터닝 디바이스의 예는 다음과 같다.
- 프로그래밍 가능한 거울 어레이. 이러한 거울 어레이에 대한 추가 정보는 본 명세서에 참조로 포함된 미국 특허 제5,296,891호 및 제5,523,193호에 기재되어 있다.
- 프로그래밍 가능한 LCD 어레이. 이러한 구성의 예는 본 명세서에 참조로 포함된 미국 특허 제5,229,872호에 기재되어 있다.
도 1은 리소그래피 장치(LA)를 개략적으로 도시한다. 리소그래피 장치(LA)는 방사선 빔(예를 들어, 자외선, DUV 방사선 또는 EUV 방사선)을 조절하도록 구성된 조명 시스템(조명기라고도 지칭함)(IL), 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA)를 지지하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라 패터닝 디바이스(MA)를 정확하게 위치시키도록 구성된 제1 위치 설정기(PM)에 연결되는 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT), 기판(예를 들어, 레지스트 코팅 웨이퍼)(W)을 지지하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라 기판을 정확하게 위치시키도록 구성된 제2 위치 설정기(PW)에 연결되는 기판 테이블(예를 들어, 웨이퍼 테이블)(WT), 및 기판(W)의 타겟부(C)(예를 들어, 하나 이상의 다이를 포함함) 상으로 패터닝 디바이스(MA)에 의해 방사선 빔(B)에 부여된 패턴을 투영하도록 구성된 투영 시스템(예를 들어, 굴절 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함한다.
작동 시, 조명기(IL)는 예를 들어 빔 전달 시스템(BD)을 통해 방사선 소스(SO)로부터 방사선 빔을 수신한다. 조명기(IL)는 방사선을 지향, 형성 또는 제어하기 위한 굴절, 반사, 자기, 전자기, 정전기 또는 다른 유형의 광학 구성 요소, 또는 이들의 임의의 조합과 같은 다양한 유형의 광학 구성 요소를 포함할 수 있다. 조명기(IL)는 패터닝 디바이스(MA)의 평면에서 방사선 빔(B)의 단면에 원하는 공간 및 각도 세기 분포를 갖도록 방사선 빔(B)을 컨디셔닝하는 데 사용될 수 있다.
본 문서에서 사용되는 "투영 시스템(PS)" 이라는 용어는 굴절, 반사, 반사굴절(catadioptric), 아나모픽(anamorphic), 자기, 전자기 및 정전기 광학 시스템 또는 이들의 조합을 포함하여 사용되는 노광 방사선 및 침지 액체 사용 또는 진공 사용과 같은 기타 요인에 적합한 다양한 유형의 투영 시스템을 포괄하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 본 명세서에서 "투영 렌즈"라는 용어의 사용은 "투영 시스템"(PS)이라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다.
리소그래피 장치는 기판의 적어도 일부가 상대적으로 높은 굴절률을 갖는 액체(예를 들어, 물)로 덮여, 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채울 수 있는 유형일 수 있으며, 이는 침지 리소그래피라고도 불린다. 침지 기술에 대한 추가 정보는 미국 특허 제6,952,253호 및 PCT 공개 제WO99-49504호에 기재되어 있으며, 이는 본 명세서에 참조로 포함된다.
리소그래피 장치(LA)는 또한 2개(이중 스테이지) 이상의 기판 테이블(WT) 및 예를 들어 2개 이상의 지지 구조체(MT)(미도시)를 갖는 유형일 수도 있다. 이러한 "다중 스테이지" 기계에서는 추가적인 테이블/구조체가 병렬로 사용될 수 있거나, 하나 이상의 다른 테이블이 패터닝 디바이스(MA)의 디자인 레이아웃을 기판(W) 상에 노광시키는 데 사용되는 동안 하나 이상의 테이블에서 준비 단계가 수행될 수 있다.
작동 시, 방사선 빔(B)은 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블)(MT) 상에 유지되는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크)(MA) 상에 입사되며, 패터닝 디바이스(MA)에 의해 패터닝된다. 마스크(MA)를 거친 후에, 방사선 빔(B)은 투영 시스템(PS)을 통과하게 되며, 투영 시스템(PS)은 기판(W)의 타겟부(C) 상으로 빔을 포커싱한다. 제 2 위치 설정기(PW) 및 위치 센서(IF2)(예를 들어, 간섭계 디바이스, 리니어 인코더, 2-D 인코더 또는 용량성 센서)의 도움으로, 기판 테이블(WT)은 [예를 들어, 방사선 빔(B)의 경로 내에 상이한 타겟부(C)들을 위치시키도록] 정확하게 이동될 수 있다. 마찬가지로, 제1 위치 설정기(PM) 및 가능하게는 또 다른 위치 센서(도 1에 명확히 도시되지는 않음)가 방사선 빔(B)의 경로에 대해 마스크(MA)를 정확히 위치 설정하기 위해 사용될 수 있다. 마스크(MA) 및 기판(W)은 마스크 정렬 마크(M1, M2) 및 기판 정렬 마크(P1, P2)를 사용하여 정렬될 수 있다. 도시된 기판 정렬 마크는 전용 타겟부를 점유하지만, 타겟부 사이의 공간에 위치할 수도 있다(이들은 스크라이브 레인 정렬 마크로 알려짐).
도 2에 도시된 바와 같이, 리소그래피 장치(LA)는 리소그래피 셀(LC)의 일부를 형성할 수 있는데, 이는 때때로 리소셀 또는 (리소) 클러스터라고도 하며, 종종 기판(W)에 노광 전 및 노광 후 공정을 수행하는 장치를 포함한다. 통상적으로 이들은 레지스트 층을 증착하기 위한 스핀 코터(SC), 노광된 레지스트를 현상하기 위한 현상기(DE), 냉각 플레이트(CH) 및 베이크 플레이트(BK)를 포함하고, 이들은 예를 들어 기판(W)의 온도를 컨디셔닝하기 위한 것이며, 예를 들어 레지스트 층에서 용매를 컨디셔닝하기 위한 것이다. 기판 핸들러 또는 로봇(RO)이 입력/출력 포트(I/O1, I/O2)로부터 기판(W)을 픽업하여, 이를 상이한 공정 장치 간에 이동시키며, 리소그래피 장치(LA)의 로딩 베이(LB)에 기판(W)을 전달한다. 통칭하여 트랙으로도 지칭되는 리소셀 내의 이들 디바이스는 일반적으로 감독 제어 시스템(SCS)에 의해 제어될 수 있는 트랙 제어 유닛(TCU)의 제어 하에 있을 수 있고, 감독 제어 시스템은 또한 예를 들어 리소그래피 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 제어할 수 있다.
리소그래피 장치(LA)에 의해 노광되는 기판(W)이 정확하고 일관되게 노광되도록, 기판을 검사하여 후속하는 층들 간의 오버레이 오차, 라인 두께, 임계 치수(CD) 등의 패터닝된 구조체의 특성을 측정하는 것이 바람직하다. 이를 위해, 검사 툴(미도시)이 리소셀(LC)에 포함될 수 있다. 오차가 검출되는 경우, 특히 동일한 배치(batch) 또는 로트의 다른 기판(W)이 노광되거나 처리되기 전에 검사가 수행된다면, 예를 들어 후속 기판의 노광에 대해 또는 기판(W) 상에서 수행될 다른 처리 단계에 대해 조정이 이루어질 수 있다.
검사 장치(계측 장치라고도 칭할 수도 있음)가 기판(W)의 특성을 결정하는 데 사용되며, 특히 동일한 기판(W)의 상이한 층들과 연관되는 특성이 층마다 어떻게 달라지는지 또는 상이한 기판들(W)의 특성이 어떻게 달라지는지를 결정하는 데 사용된다. 검사 장치는 대안적으로 기판(W) 상의 결함을 식별하도록 구성될 수 있고, 예를 들어 리소셀(LC)의 일부일 수 있거나, 리소그래피 장치(LA)에 통합될 수 있거나, 독립형 디바이스일 수 있다. 검사 장치는 잠상(노광 후 레지스트 층 내의 이미지) 또는 반잠상 이미지[노광 후 베이킹 단계(PEB) 이후 레지스트 층 내의 이미지], 또는 현상된 레지스트 이미지(레지스트의 노광된 부분 또는 노광되지 않은 부분이 제거됨), 또는 에칭된 이미지(에칭 등의 패턴 전사 단계 이후)에 대해 특성을 측정할 수 있다.
일반적으로, 리소그래피 장치(LA)에서의 패터닝 공정은 기판(W) 상의 구조체의 치수 설정 및 배치의 높은 정확도를 요하는 처리에 있어서 가장 중요한 단계 중 하나이다. 이러한 높은 정확도를 보장하기 위해 도 3에 개략적으로 도시된 바와 같이 3개의 시스템이 소위 "홀리스틱" 제어 환경으로 조합될 수 있다. 이들 시스템 중 하나는 계측 툴(MT)(제2 시스템) 및 컴퓨터 시스템(CL)(제3 시스템)에 (가상으로) 연결된 리소그래피 장치(LA)이다. 이러한 "홀리스틱" 환경의 핵심은 이들 3개의 시스템 사이의 협력을 최적화하여 전체적인 공정 윈도우를 향상시키고 리소그래피 장치(LA)에 의해 수행된 패터닝이 공정 윈도우 내에 유지되도록 엄격한 제어 루프를 제공하는 것이다. 공정 윈도우는 특정 제조 공정이 규정된 결과(예를 들어, 기능 반도체 디바이스)를 생성하게 되는 공정 파라미터(예를 들어, 도즈, 초점, 오버레이)의 범위를 규정하고, 이러한 윈도우 내에서 리소그래피 공정 또는 패터닝 공정의 공정 파라미터가 변화할 수 있다.
컴퓨터 시스템(CL)은, 어떤 분해능 향상 기법을 사용할지를 예측하고 어느 마스크 레이아웃 및 리소그래피 장치 설정이 패터닝 공정의 가장 큰 전체 공정 윈도우를 달성하는지를 결정하도록 컴퓨테이션 리소그래피 시뮬레이션 및 계산을 수행하기 위해 패터닝될 디자인 레이아웃(의 일부)을 사용할 수 있다[도 3에서 첫 번째 스케일 (SC1)에 양방향 백색 화살표로 표시됨]. 일반적으로, 분해능 향상 기법은 리소그래피 장치(LA)의 패터닝 가능성과 매칭되도록 구성된다. 컴퓨터 시스템(CL)은 또한, 예를 들어 최적이 아닌 처리로 인해 결함이 존재할 수 있는지를 예측하기 위해, [예를 들어, 계측 툴(MT)으로부터의 입력을 사용하여] 공정 윈도우 내의 어느 곳에서 리소그래피 장치(LA)가 현재 작동하는 중인지를 검출하기 위해 사용될 수도 있다[예를 들어, 도 3에서 두 번째 스케일(SC2)에 "0"을 가리키는 화살표로 표시됨].
계측 툴(MT)은 정확한 시뮬레이션 및 예측을 가능하게 하도록 컴퓨터 시스템(CL)에 입력을 제공할 수 있고, 예를 들면 리소그래피 장치(LA)의 캘리브레이션 상태에 있어서, 가능한 드리프트를 식별하기 위해 리소그래피 장치(LA)에 피드백을 제공할 수 있다[도 3에서 세 번째 스케일(SC3)에 다수의 화살표로 표시됨].
리소그래피 장치(LA)는 패턴을 기판 상에 정확하게 재현하도록 구성된다. 도포되는 피처의 위치와 치수는 특정 공차 내에 있어야 한다. 오버레이 오차(흔히 "오버레이"라고도 함)로 인해 위치 오차가 발생할 수 있다. 오버레이는 제1 노광 중 제1 피처를 제2 노광 중 제2 피처에 상대적으로 배치할 때 발생하는 오차다. 리소그래피 장치는 패터닝 전에 각 웨이퍼를 기준에 정확하게 정렬하여 오버레이 오차를 최소화한다. 이는 정렬 센서를 사용하여 기판의 정렬 마크 위치를 측정하여 수행된다. 정렬 절차에 대한 자세한 내용은 미국 특허 출원 공개 번호 US20100214550에서 확인할 수 있으며, 이는 본 명세서에 참조로서 포함된다. 패턴 치수(예를 들어, CD) 오차는 예를 들어 리소그래피 장치의 초점면에 대해 기판이 정확하게 위치되지 않을 때 발생할 수 있다. 이러한 초점 위치 오차는 기판 표면의 비평탄성과 연관될 수 있다. 리소그래피 장치는 레벨 센서를 사용하여 패터닝하기 전에 기판 표면 지형을 측정함으로써 이러한 초점 위치 오차를 최소화한다. 기판에 대한 패터닝 디바이스의 올바른 이미징(포커싱)을 보장하기 위해 후속 패터닝 중에 기판 높이 보정이 적용된다. 레벨 센서 시스템에 대한 자세한 내용은 미국 특허 출원 공개 번호 US20070085991에서 확인할 수 있으며, 이는 본 명세서에 참조로서 포함된다.
리소그래피 장치(LA) 및 계측 장치(MT) 외에 다른 처리 장치도 IC 생산 중에 사용될 수 있다. 에칭 스테이션(도시되지 않음)은 패턴을 레지스트에 노광시킨 후 기판을 처리한다. 에칭 스테이션은 레지스트의 패턴을 레지스트 층 아래에 있는 하나 이상의 층으로 전달한다. 일반적으로 에칭은 플라즈마 매질의 도포를 기반으로 한다. 국부적인 에칭 특성은 예를 들어 기판의 온도 제어를 사용하거나 전압 제어 링을 사용하여 플라즈마 매질을 지향해 제어할 수 있다. 에칭 제어에 대한 추가 정보는 본 명세서에 참고로 포함된 국제 특허 출원 공개 WO2011081645 및 미국 특허 출원 공개 US 20060016561에서 찾을 수 있다.
IC를 제조하는 동안, 리소그래피 장치 또는 에칭 스테이션과 같은 처리 장치를 사용하여 기판을 처리하기 위한 처리 조건을 안정적으로 유지해 피처의 특성이 특정 제어 한계 내에 유지되는 것이 매우 중요하다. 공정의 안정성은 IC의 기능적 부분, 즉 제품 피처에 특히 중요하다. 안정적인 처리를 보장하려면 공정 제어 기능이 갖춰져야 한다. 공정 제어에는 처리 데이터의 모니터링과 처리 데이터의 특성에 따라 처리 장치를 제어하는 등 공정 보정을 위한 수단의 구현이 포함된다. 공정 제어는 "고급 공정 제어"(또한 APC라고도 함)로 지칭되는 계측 장치(MT)에 의한 주기적인 측정을 기반으로 할 수 있다. APC 대한 자세한 내용은 미국 특허 출원 공개 번호 US20120008127에서 확인할 수 있으며, 이는 본 문서에 참조로서 포함된다. 일반적인 APC 구현에는 하나 이상의 처리 장치와 관련된 드리프트를 모니터링하고 보정하기 위해 기판의 계측 피처에 대한 주기적인 측정이 포함된다. 계측 피처는 제품 기능의 공정 변화에 대한 반응을 반영한다.
US20120008127에서, 리소그래피 장치는 1차 기준 기판을 참조하여 보정된다. 보정되는 장치와 동일할 필요가 없는 장치를 사용하여, 1차 기준 기판의 장치별 핑거프린트를 얻는다. 이후 동일한 설정을 사용하여, 2차 기준 기판의 장치별 핑거프린트를 얻는다. 1차 기준 기판의 장치-특정 핑거프린트는 2차 기준 기판의 장치-특정 핑거프린트로부터 감산되어 2차 기준 기판의 장치-독립적인 핑거프린트를 획득하고 저장한다. 2차 기준 기판과 저장된 장치-독립적인 핑거프린트는 보정될 리소그래피 장치의 보정을 위한 기준으로서 1차 기준 기판 대신에 함께 사용된다. 리소그래피 툴 클러스터의 초기 설정은 값비싼 1차 기준 기판을 덜 사용하고 정상적인 생산에 대한 중단을 최소화하면서 수행될 수 있다. 초기 설정은 장치의 지속적인 모니터링 및 재보정과 통합될 수 있다.
핑거프린트라는 용어는 측정된 신호의 주요(체계적) 기여분("잠재 요인"), 특히 웨이퍼 성능 영향 또는 이전 처리 단계에 연관된 기여분을 나타낼 수 있다. 이러한 핑거프린트는 기판(그리드) 패턴(예: 정렬, 레벨링, 오버레이, 초점, CD), 필드 패턴(예: 필드 내 정렬, 레벨링, 오버레이, 초점, CD), 기판 영역 패턴(예: 웨이퍼 측정의 가장 바깥쪽 반경) 또는 웨이퍼 노광과 관련된 스캐너 측정의 패턴(예: 레티클 정렬 측정, 온도/압력/서보 프로파일 등의 가열 특성 스루-롯)을 지칭할 수 있다. 핑거프린트는 핑거프린트 컬렉션 내에 포함될 수 있으며, 그 안에 동질적으로 또는 이질적으로 인코딩될 수 있다.
이와 같이, APC는 오버레이와 같은 성능 파라미터의 보정 가능한 변화를 식별하고 한 세트의 보정 사항을 웨이퍼 로트(배치)에 적용한다. 이러한 보정 사항을 결정할 때, 측정 시 노이즈가 과도하게 보정되는 것을 방지하기 위해 이전 로트의 보정 사항이 고려된다. 현재 보정 사항을 이전 보정 사항과 적절하게 평활화하기 위해 고려된 보정 내역은 현재 로트의 맥락과 일치할 수 있다. 이와 관련하여 "컨텍스트"에는 동일한 전체 산업 공정 내에서 발생하는 변형을 식별하는 모든 파라미터가 포함된다. 레이어 ID, 레이어 유형, 제품 ID, 제품 유형, 레티클 ID 등은 모두 완성된 결과물에서 상이한 핑거프린트로 이어질 수 있는 컨텍스트 파라미터이다. 대량 제조(HVM) 시설에서 사용할 수 있는 개별 스캐너 외에도 반도체 제조에 관련된 코팅, 에칭 및 기타 각 단계에 사용되는 개별 툴은 로트마다 또는 웨이퍼마다 상이할 수 있다. 이러한 각 툴은 제품에 특정 오차 "핑거프린트"를 남길 수 있다. 반도체 제조 분야 외에도 모든 산업 공정에서 유사한 상황이 발생할 수 있다.
특정 상황에 적합한 정확한 피드백 제어를 보장하기 위해 제품 단위의 다양한 로트(배치)를 APC 알고리즘에서 별도의 "스레드"로 처리할 수 있다. 컨텍스트 데이터를 사용하여 각 제품 단위를 올바른 스레드에 할당할 수 있다. 일반적으로 동일한 공정 단계에서 몇 가지 유형의 제품만 대량으로 생산하는 제조 공장의 경우, 서로 다른 컨텍스트의 수가 상대적으로 적을 수 있으며 각 스레드의 제품 단위 수가 충분하여 노이즈를 부드럽게 처리할 수 있다. 공통 컨텍스트를 갖는 모든 로트를 자체 스레드에 할당하여 피드백 보정 및 궁극적인 성능을 최적화할 수 있다. 매우 작은 규모의 생산으로 다양한 유형의 제품을 생산하는 주조소의 경우, 컨텍스트가 더 자주 변경될 수 있으며, 정확히 동일한 컨텍스트 데이터를 갖는 로트 수가 매우 적을 수 있다. 컨텍스트 데이터만 사용하여 다양한 APC '스레드'에 로트를 할당하면 스레드당 로트 수가 적어지고 스레드 수가 많아질 수 있다. 피드백 제어의 복잡성은 증가하고, 소량 제품의 성능 개선 능력이 감소된다. 서로 다른 컨텍스트를 충분히 고려하지 않고 서로 다른 로트를 동일한 스레드로 결합하면 성능이 저하될 수도 있다.
도 4a는 APC 시스템(250)에 의해 구현되는 한 유형의 제어 방법의 동작을 개략적으로 예시한다. 리소그래피 장치(200) 및 리소셀의 관련 장치에 의해 처리된 웨이퍼(220)로부터 계측 장치(240) 또는 다른 수단에 의해 획득된 이력 성능 데이터(PDAT)가 저장소(252)로부터 수신된다. 피드백 제어기(300)는 최근 로트에 대한 성능 데이터에 나타난 성능 파라미터를 분석하고, 리소그래피 장치(200)에 공급되는 공정 보정(PC)을 계산한다. 이러한 공정 보정은 정렬 센서 및 리소그래피 장치의 기타 센서에서 도출된 웨이퍼별 보정에 추가되어 각 새 로트의 처리를 위한 통합 보정을 얻는다.
도 4b는 공지된 APC 시스템(250)에 의해 구현되는 또 다른 유형의 제어 방법의 동작을 개략적으로 예시한다. 도시된 바와 같이, 피드백 제어 방법의 일반적인 형태는 도 4a에 표시된 것과 동일하지만, 이 예에서는 과거 웨이퍼와 관련된 컨텍스트 데이터와 현재 웨이퍼와 관련된 컨텍스트 데이터(CTX)를 사용하여 성능 데이터(PDAT)를 보다 선택적으로 사용할 수 있도록 한다. 구체적으로, 이전 예에서는 모든 과거 웨이퍼에 대한 성능 데이터가 단일 스트림(302)으로 결합되었고, 수정된 방법에서는 각 과거 로트에 대한 성능 데이터를 여러 스레드(304) 중 하나에 할당하는 데 사용된 저장소(256)의 컨텍스트 데이터가 사용되었다. 이들 스레드는 피드백 제어기(300)에 의해 병렬 피드백 루프에서 효과적으로 처리되어, 스레드(304) 중 하나에 있는 웨이퍼의 과거 성능 데이터에 기반한 각각의 공정 보정(306)을 산출한다. 그런 다음, 처리를 위해 새로운 로트가 수신되면 개별 컨텍스트 데이터(CTX)를 사용하여 현재 웨이퍼에 대한 적절한 컨텍스트 데이터(306)를 제공하는 스레드를 선택할 수 있다.
제어 데이터(예: 오버레이 핑거프린트 또는 EPE 핑거프린트)의 시간적 처리 및/또는 필터링(피드백)을 위한 여러 가지 대안적인 방법이 있다. 이러한 방법에는 이동 평균 처리 방법[예: 가중 이동 평균 또는 EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)]을 사용하는 것이 포함된다. 다른 방법으로는 신경망(NN)과 같은 기계 학습 모델이 있다. 예를 들어, 고급 신경망 필터링 방법은 과거 제어 파라미터 데이터를 기반으로 시간적 동작에 대한 적절한 응답을 학습하고 예를 들어 APC 제어 루프에서 다음 로트에 대한 (피드백) 보정 예측을 제공하도록 훈련될 수 있다.
이러한 기존 방법의 단점은 시간 프로세서(예: NN 또는 EWMA 필터)가 노광된 구조체의 계측 데이터에서 확인할 수 있는 제어 파라미터의 동작만을 기반으로 "학습"한다는 것이다. 계측 데이터의 측정된 파라미터 값(예: 오버레이, 에지 배치 오차, 임계 치수, 초점)은 이러한 제어 파라미터의 시간 경과에 따른 동작 변화에 따라 달라진다(즉, 동일한 제어 입력에 대해 다른 출력이 측정됨). 제어 파라미터는 제조 공정(예: 노광 공정, 에칭 공정, 증착 공정, 본딩 공정 등)을 제어하는 스캐너 또는 IC 제조에 사용되는 기타 툴(예: 에칭 챔버, 증착 챔버, 본딩 툴 등)의 모든 입력 파라미터일 수 있다. 따라서, 출력 공정의 제어, 보다 구체적으로 노광된 및/또는 에칭된 구조체의 형성, 구성 및/또는 위치 지정은 이러한 제어 파라미터에 따라 달라진다. 따라서, 미래의 웨이퍼/로트를 보정하기 위한 피드백 루프에서 또는 현재의 웨이퍼/로트를 보정하기 위한 피드포워드 보정으로서 계측 데이터의 임의의 측정된 오차를 보정하거나 보상하도록 제어될 수 있는 것은 이러한 제어 파라미터이다. 여기서 말하는 '학습'에는 이동 평균 예제의 평균화도 포함되는데, 이동 평균 출력은 데이터를 평균화하여 입력된 데이터에 반응하는 방법을 (느슨한 의미에서) 효과적으로 '학습'하기 때문이다(이전의 몇 가지 입력에 따라 시간이 지남에 따라 출력 반응이 달라짐).
전술된 APC 제어 루프는 제어 파라미터 동작의 드리프트를 나타내는 계측 데이터의 드리프트를 모니터링하고, 이러한 드리프트를 해결하고 측정된 계측 파라미터 값을 사양 내(즉, IC 디바이스가 양호한 확률로 작동할 것으로 예상할 수 있는 특정 허용 오차 또는 "공정 윈도우" 내)로 유지하기 위해 제어 파라미터에 대한 적절한 보정을 결정하는 주요 작업을 수행한다.
그러나 계측 데이터의 모든 드리프트를 보정(또는 추적)해야 하는 것은 아니며, 제어 파라미터 동작 드리프트(실제 드리프트)로 인해 발생하는 제품 피처의 실제 파라미터의 드리프트만 보정해야 한다. 계측 데이터의 다른 드리프트 원인으로는 계측 툴 드리프트 또는 제품 구조체에 복제되지 않는 계측 타겟 불완전성(예: 오버레이 타겟 변형으로 인한 핑거프린트)이 있을 수 있다(계측 타겟은 크기가 더욱 크기 때문에 이미징 및/또는 측정 시 제품 구조체와 다르게 작동할 수 있음). 이러한 드리프트는 "실제"가 아니며, 즉, 제품 구조체 품질에 영향을 미치는 노광(또는 기타 처리) 공정의 드리프트를 실제로 나타내는 것이 아니다. 계측 툴이 드리프트되어 측정 정확도가 떨어지고 그 결과 계측 파라미터 값이 사양을 벗어났다고 해서 웨이퍼의 제품이 사양을 벗어났다는 의미는 아니므로, 이러한 계측 툴 드리프트는 APC 루프에서 무시해야 한다. 또한 정렬 마크 변형은 드리프트를 유발할 수 있으며, 이는 APC 루프에 의해 포착될 수 있으므로 따라가지 않아야 한다.
계측 데이터는 (예를 들어 비교적 안정적인) 드리프트뿐만 아니라 공정의 "점프" 또는 "스텝"을 나타낼 수 있으며, 예를 들어 측정된 파라미터 값의 갑작스럽고 상대적으로 큰 변화는 제어 동작의 더 갑작스러운 변화를 나타낸다. 드리프트와 마찬가지로 이러한 점프는 따라야 할 사항이나 보정해야 할 사항 또는 무시해야 할 사항을 나타낼 수 있다. 따라야 할 사항을 나타내는 점프의 구체적인 예는 스캐너의 캘리브레이션 상태가 변경되는 경우이다. 예를 들어, 이는 배율의 증가로 나타날 수 있다. 이러한 상태 변경은 영구적이므로 업데이트된 피드백 제어에 통합되어야 한다. 반대로, 스캐너 렌즈에는 렌즈 "일시적 장애(hiccup)" 또는 일시적인 렌즈 점프가 발생할 수 있으며, 이는 배율의 점프로도 나타날 수 있다. 그러나 이러한 렌즈 일시적 장애는 일회성 편차이며 다음 로트에서는 발생하지 않으므로 피드백 제어를 따라서는 안 된다.
이러한 다양한 유형의 드리프트 및 점프는 계측 데이터 내에서 구분할 수 없기 때문에 APC 제어기는 계측 데이터만으로는 어떤 드리프트 및/또는 점프를 처리해야 하고 어떤 드리프트 및/또는 점프를 무시해야 하는지 알 수 없다(예: 렌즈 일시적 장애와 캘리브레이션 상태 점프는 계측 데이터에서 동일하게 보임). 보다 구체적으로, 시간 필터로 사용되는 신경망은 특정 경향이나 이벤트(예: 드리프트 및/또는 점프)에 응답하는 방법을 학습하도록 훈련될 수 있다. 그러나, 이러한 효과의 근본적인 원인을 알지 못하면 신경망 기반 제어 시스템이 적절하게 대응(예: 적절한 비이진 가중치에 따라 처리, 무시 또는 부분적으로 처리/부분적으로 무시)할 수 없다.
도 5는 다수의 웨이퍼 로트에 대한 공정의 노광, 계측 및 APC 제어와 관련된 IC 제조 공정(예를 들어, 그 일부)의 흐름도이다. 이 예는 축약되었으며 특정 공정에 따라 에칭 단계, 증착 단계, 웨이퍼 결합 단계 등이 포함될 수 있다. 시간 t는 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하는 것으로 표시된다. Lot N-1 EXP N-1의 노광을 수행한 후 MET N-1을 측정한다. 예를 들어, 계측 데이터가 더 효율적으로 설명될 수 있도록 모델을 계측 데이터에 맞추기 위해 모델링 단계 MOD N-1이 수행된다. APC 제어기 내에서 필터링된 핑거프린트(FP)가 결정된다[즉, 모델링된 계측 데이터와 최소한 이전 로트 FP N-2의 핑거프린트, 그리고 NN이 임시 필터로 사용되는 경우 추가 데이터(예: 다른 로트의 핑거프린트)를 기반으로 함]. 이 핑거프린트에 기초하여 다음 로트(로트 N)에 대한 공정 보정(PC N)이 결정된다. 계측, 모델링, 핑거프린트 및 보정 결정 단계가 동시에 발생하는 것으로 표시되어 있지만, 이를 그대로 따를 필요는 없으며 도시된 흐름의 맥락 내에서만 효과적으로 수행된다. 그 후, 결정된 보정(PC N)을 사용하여 로트(N EXP N)의 노광을 수행한다. 그러나, 이러한 노광 시, 예를 들어 계측 데이터(MET N)의 점프로 나타날 수 있는 교란 이벤트(DE)가 발생한다. 흐름의 나머지 부분은 로트(N-1)와 동일하지만, 회색 화살표는 이 흐름과 모델링된 데이터(MOD N), 다음 로트(PC N+1)에 대한 핑거프린트 및 보정 사항이 교란 이벤트(DE)의 영향을 받을 것임을 나타낸다.
도 6은 점프 또는 교란 이벤트가 실제인지 허위인지/일회성 이벤트인지에 기반하여 제어 전략에 따라 제어 파라미터가 데이터를 어떻게 따르는지를 도시한다. 각 플롯은 제어 파라미터 값(PV) 또는 시간(또는 로트)에 대한 제어 파라미터에 따른 계측 파라미터 값(예: 오버레이)의 플롯이다. 각 플롯에서 로트(N)까지의 각 포인트는 해당 로트의 값을 나타낸다. 로트(N)의 점(흰색 원으로 표시)은 점프[도 6a 및 6b의 양의 점프 및 도 6c 및 6d의 음의 점프]를 나타낸다. 그 외에도 각 로트는 두 개의 점으로 표시되는데, 첫 번째 점(검은색)은 실제 점프일 경우 표시될 것으로 예상되는 점이고, 두 번째 점(회색)은 허위/일회성 이벤트일 경우 표시될 것으로 예상되는 점이다. 선은 계측 포인트를 기반으로 APC 루프에 의해 결정될 수 있는 제어 신호 보정을 나타낸다. 다시 말하지만, 로트(N) 뒤에는 검은색 점을 따르는 검은색 선과 회색 점을 따르는 회색 선 두 개가 있다. 제어 신호 보정(선)과 해당 제어 파라미터 점 사이의 거리는 제어 성능을 나타내며, 선이 해당 점에 가까울수록 보정 및 제어 성능이 향상된다.
도 6a는 양의 점프와 EWMA 기반 제어를 도시한다. EWMA는 실제 점프를 따라가는 속도가 느리다. (이 예에서)일시적 장애는 제어 지연을 줄여 실제로 제어에 도움이 된다[로트(N+1)의 회색 선은 점프가 발생하지 않았을 때보다 파라미터 값에 훨씬 더 가까움]. 도 6b는 양의 점프와 NN 기반 제어를 도시한다. NN은 보정 사항을 더 잘 따르고 실제 점프를 잘 따르도록 훈련받았다고 가정한다. 또한 일시적 장애를 실제 점프로 착각하는데, 이는 일시적 장애의 경우 로트(N+1)가 사양을 벗어나 노광될 수 있음을 의미한다. 이는 NN이 어떻게 학습되었는지에 따라 그 반대일 수도 있는데, 즉, 점프를 무시하고 일시적 장애로 간주하도록 학습된 경우 또는 그 중간 정도(예: 두 가지 모두에 대해 학습되어 중간 보정으로 응답할 수 있는 경우)일 수도 있다. 도 6c와 6d는 도 6a와 6b에 각각 음의 점프를 적용한 등가 플롯을 도시한다. 도 6c와 도 6a를 비교하면 이 예에서 부정적인 문제(잘못된 점프)가 향후 여러 로트에 대한 제어에 상당한 해를 끼친다는 것을 알 수 있다.
제기된 문제를 해결하기 위해, 시간적 데이터 프로세서가 이전에 노광된 웨이퍼의 계측 데이터 외에 하나 이상의 제어 파라미터와 관련된 효과 및/또는 이벤트의 시간적 동작에 대한 정보로 구성된 관련 데이터를 수신하는 것이 제안되었다.
이와 관련하여, 연관된 데이터는 본 명세서에 개시된 방법을 사용하여 보정/제어되는 제어 파라미터(들)에 의존하지 않거나 직접적으로 의존하지 않는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 관련 데이터는 이전에 노광/처리된 웨이퍼로부터 직접 측정되지 않은 데이터를 포함할 수 있다. 그러나 관련 데이터에는 보정되는 제어 파라미터(들)에 의존하는 데이터 및/또는 이전에 노광/처리된 웨이퍼로부터 직접 측정된 데이터(예를 들어, 다양한 유형의 계측 데이터)가 포함될 수 있다. 어느 경우든, 본 발명의 맥락에서 연관 데이터는 계측 데이터를 해석하는 데에만 사용되며 적극적으로 보정되지 않는다(즉, 결정된 보정은 연관 데이터를 보정하기 위해 결정되거나 최적화되지 않음)는 점에서 계측 데이터와 구별된다(물론, 연관 데이터가 다른 유형의 계측 데이터를 구성하는 경우 이 데이터를 보정/개선할 수도 있음).
따라서, 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법이 본 발명에 개시되어 있으며, 적어도 하나의 제어 파라미터는 기판을 제조하기 위해 반도체 제조 공정을 제어하기 위한 것이다. 상기 방법은 반도체 제조 공정 또는 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 계측 데이터를 획득하는 단계; 반도체 제조 공정 또는 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 연관 데이터(연관 데이터는 계측 데이터를 해석하기 위한 정보를 제공함)를 획득하는 단계; 및 계측 데이터 및 연관 데이터에 기반하여 보정을 결정하는 단계를 포함하며, 관련 데이터는 계측 데이터를 해석하는 데 사용된다.
제안된 방법과 알려진 개념인 '재작업 의사 결정자(rework decision maker)'의 한 가지 차이점은, 연관 데이터 제어기가 노광 또는 기타 제조 단계가 수행되기 전에 개입하는 반면, 재작업 의사 결정자는 노광 또는 기타 제조 단계 이후에 행동한다는 점이다.
이러한 방식으로, 적어도 하나의 제어 파라미터는 연관 데이터에 결합되어, 계측 데이터를 처리하는 데 사용되는 시간적 데이터 프로세서 자체가 제어되지는 않지만(예를 들어, 제어 파라미터에 직접적으로 의존하지 않는) 계측 데이터를 해석 및/또는 응답하는 방법에 대한 정보를 제공하는 연관 데이터로부터 입력으로 수신하도록 한다.
시간적 데이터 프로세서가 신경망, 인과적 컨볼루션 필터 또는 LSTM과 같은 기계 학습 모델에 구현된 경우, 기계 학습 모델은 계측 데이터 및 관련 데이터를 사용하여 훈련 및/또는 업데이트될 수 있으며, 기계 학습 모델은 관련 데이터를 기반으로 계측 데이터를 해석하는 방법을 학습할 수 있다.
시간적 데이터 프로세서가 가중 이동 평균 결정(예: EWMA)을 포함하는 물리 기반 모델 또는 실시예의 경우, 시간적 데이터 프로세서는 연관 데이터를 처리하고 계측 데이터 해석 방법에 대한 보정의 기준 종속성을 구현하기 위한 추가 로직을 포함할 수 있다. 예를 들어, 가중 이동 평균의 경우, 추가 로직은 관련 데이터를 해석하고 관련 데이터에 기반하여 이동 평균의 가중 파라미터를 변경하는 제어 루틴을 포함할 수 있다.
도 7은 도 5와 동일한 흐름도이지만 개시된 개념을 통합한다. 도 5와 동일한 단계가 많으므로, 이는 다시 설명되지 않는다. 주요 차이점은 연관 데이터(AD)를 수집하는 연관 데이터 수집기(ADC)이다. 이 예에서는 교란 이벤트(DE)와 연관된(및 이를 나타내는) 연관 데이터(AD)를 수집하였다. 연관 데이터(AD)를 기반으로, APC 제어기는 다음 로트(PC N+1)에 대한 보정을 결정할 때 계측 데이터(MET N)를 더 잘 해석할 수 있다.
도 8a 내지 d는 각각 도 6a 내지 d와 동일한 플롯을 도시하며, 도 7에 설명된 방법을 구현한다. 각 경우에 점선(교란 이벤트/로트 N 이후)은 비교를 위해 표시된 도 6의 동일한 플롯에 대한 제어 신호 보정이다. 각각의 경우, 특히 로트(N+1)의 경우 제어가 분명하게 개선된다.
연관 데이터는 계측 데이터의 이벤트/경향 원인을 추론할 수 있는 모든 데이터로 구성될 수 있다. 이러한 연관 데이터는 정렬 데이터, 레벨링 데이터, 툴 사용 데이터(예: 툴을 지속적으로 사용한 기간 또는 캘리브레이션 및/또는 유지보수 작업 이후 등), 스캐너 노광 데이터(예: 렌즈 제어 파라미터 데이터), 캘리브레이션/유지보수 보고서/로그, 툴 로깅 데이터, 마크 또는 타겟 변형 데이터, 기타 유형의 계측 데이터(예: 임계 치수 데이터, 에칭 후 오버레이 데이터), 이전 층(제어) 데이터 중 하나 이상으로 구성될 수 있다(이전 층에서 발생한 효과/이벤트 및 이전 층에 적용된 보정은 현재 층 보정에도 영향을 미칠 수 있고, 예를 들어 이전 층의 점프를 현재 층에서 따라야 할 수도 있음). 적절한 경우 이러한 예 중 상당수는 제조 공정에 사용되는 툴 또는 관련 계측 툴과 연관될 수 있다.
툴 사용 데이터의 특정 예를 사용하면 드리프트가 특정 툴의 사용 기간(예: 에칭 장치가 에칭된 시간 또는 웨이퍼 테이블이 사용된 시간)에 따라 달라짐을 알 수 있다. 드리프트는 일반적으로 시간이 지남에 따라 동일한 동작을 보이며, 예를 들어, 일반적으로 툴 사용 데이터 시간으로부터 드리프트를 예측[예: 외삽(extrapolation)]할 수 있고, 따라서 이 예측된 드리프트와 유사한 계측 데이터에서 관찰되는 드리프트는 실제 드리프트로 간주할 수 있다. 예를 들어, 챔버당 누적 에칭 시간은 챔버 드리프트의 크기를 결정하기 위해 다른 연관 데이터, 예를 들어 에칭 설정 및 내부 에칭 보정과 함께 사용될 수 있다.
보정 사항은 스캐너뿐만 아니라 제조 공정의 다른 공정 툴(예를 들어 에칭 툴, 증착 툴, 연마 툴, 웨이퍼 본딩 툴)에 대해서도(추가적으로 또는 대안적으로) 결정될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 따라서, 보정은 단일 툴(예: 스캐너, 에처, 증착 툴, 연마 툴, 본딩 툴)로 구현되거나 (예: 공동 최적화) 보정이 두 개 이상의 툴로 분할될 수 있다(예: 오버레이 또는 에지 배치 오차 보정은 스캐너와 에처 모두에 공동 최적화 보정을 통해 구현될 수 있음).
이전에 제공된 특정 예 중 일부를 사용하면 기계 동작을 추적하는 기계 동작 데이터로부터 렌즈 일시적 장애를 식별할 수 있다. 예를 들어, 이러한 기계 동작 데이터는 렌즈 제어 파라미터를 포함할 수 있다. 관련 데이터를 제어 루프에 공급함으로써 임시 프로세서(예: NN)는 어떤 기계 동작 데이터 값이 일시적 장애를 나타내는지 학습하고 이에 따라 계측 데이터를 해석할 수 있다.
캘리브레이션 또는 유지보수 작업의 변경 사항은 관련 보정 보고서 또는 유지보수 보고서에서 식별할 수 있다. 캘리브레이션 또는 유지보수 작업을 수행하면 적용된 변경 사항을 식별하는 캘리브레이션 보고서가 생성된다. 캘리브레이션 보고서를 사용하여 시스템은 제어에 미치는 영향과 이에 따라 계측 데이터를 해석하는 방법을 학습할 수 있다.
드리프트와 관련하여, 허위/일회성 점프 및 허위 드리프트가 없는 경우, 이것이 APC의 주요 기능이므로 현재 사용되는 피드백 메커니즘(현재 APC 루프)이 드리프트를 잘 따를 것으로 예상할 수 있다. 허위/일회성 점프 및 허위 드리프트가 있는 경우, 계측 데이터를 해석하기 위한 관련 데이터의 예로는 계측 데이터 측정에 사용된 오프라인 계측 툴의 오프라인 계측 툴 보고서 데이터, 계측 툴 사용 데이터 또는 계측 툴의 정확도 변화를 확인할 수 있는 기타 모든 것이 포함될 수 있다. 이러한 계측 툴 보고서 데이터는 예를 들어 에칭 후 계측 데이터와 같은 하나 이상의 측정 핵심 성과 지표(KPI)를 포함할 수 있다. 이러한 관련 데이터 또는 이들의 조합은 잘못된 계측으로 인한 드리프트 또는 이동을 식별하는 데 사용될 수 있다.
또 다른 예로, 정렬 데이터의 서로 다른 정렬 채널은 마크 변형 데이터를 생성할 수 있으며, 이러한 마크 변형은 계측 데이터에서 공정 드리프트처럼 보일 수 있다[즉, 잘못된 (계측) 드리프트로 구성됨].
계측 데이터는 공간적 거동[예를 들어 오버레이 핑거프린트와 같은 공간 표현 또는 핑거프린트(FP)에 의해 설명되는 것과 같은]을 설명할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
도 7 및 도 8은 사후적으로 응답하는(즉, 다른 측정 단계를 거쳐야만 시스템이 이벤트나 경향이 실제인지 아닌지 알 수 있는) 예시와 관련이 있다. 보다 구체적으로, 교란 이벤트는 로트(N) 직전 또는 도중에 발생했지만 그 영향은 로트(N)의 노광 및 현상 후에 MET N을 측정해야 하므로 로트(N+1)까지 적절한 보정을 구현할 수 없다. 이로 인해 로트(N)가 사양을 벗어나 재작업이 필요할 수 있으며, 이는 바람직하지 않다.
도 9 및 10은 피드백 제어가 피드포워드 요소와 결합되는 제2 실시예에 관한 것이다. 도 10a 내지 d는 각각 도 8a 내지 d와 동일한 플롯을 도시하며, 도 9에 설명된 방법을 구현한다. 도 9는 도 5 및 7과 동일한 흐름도이며, 많은 단계 및 요소가 도 5 및 도 7과 동일하므로 다시 설명되지 않는다.
이 실시예의 차이점은 교란 이벤트(DE)가 로트(N)의 노광 전에 약간 더 일찍 발생한다는 것이다. 이로 인해, 적절한 연관 데이터(AD)는 로트(N EXP N)의 노광에 대한 보정(PC N)을 결정하기 위해 APC 제어기에 의해 사용될 수 있다. 이 보정은 교란 이벤트의 영향이 로트(N) 계측(MET N) 단계를 통해 측정되기 전에 결정된다는 점에 유의해야 한다. 이와 같이, 본 실시예는 예측 요소를 포함하는데, 여기서 교란 이벤트(DE)의 효과는 연관 데이터로부터 예측되고, 단계(N)에서 결정된 보정은 실제로 따라야 하는 이벤트인 경우, 이 예측된 효과에 대해서도 보정하도록 결정되며, 방법은 여전히 이전과 같이 연관 데이터를 사용하여 이벤트를 해석한다.
이 예측 요소는 로트 내에서 구현될 수도 있는데, 예를 들어 로트 처리 또는 웨이퍼 노광 중에 이벤트가 발생하거나 관련 데이터에서 이벤트가 각각 감지되는 경우 로트의 남은 웨이퍼 또는 웨이퍼의 남은 필드에 대해 예측 효과를 보정할 수 있다.
시스템은 NN 또는 기타 기계 학습 예제를 사용하여 특정 이벤트(예: 캘리브레이션 상태 변경)가 제어 동작에 어떤 영향을 미치는지 학습했을 수 있으므로 해당 로트의 노광 전에 예측된 영향과 이벤트 해석을 기반으로 필요한 보정을 식별할 수 있다. 이는 특정 로트에 대한 보정이 적시에 이루어져야 최종 순간의 영향을 고려할 수 있음을 의미한다. 이는 로트 스트리밍 중, 웨이퍼 노광 간 또는 웨이퍼 노광 중, 필드 노광 사이일 수 있다. 본 실시예에서는 (이전 실시예와 달리) 허위 이벤트가 아닌 실제이지만 일회성 이벤트(예: 렌즈 일시적 장애)로 해석되는 이벤트가 현재 로트에 대해서만 적절하게 보정될 수 있음을 알 수 있다(예: APC 루프는 보정을 일회성 보정으로 해석하여 현재 로트 이후의 로트 보정에 대해 해당 이벤트를 무시할 수 있음).
본 명세서에 기술된 방법에서 사용되는 계측 데이터는, 예를 들어 반도체 제조 공정의 하나 이상의 단계를 시뮬레이션하는 전산 리소그래피 기술을 통해 얻은 합성 계측 데이터(대안적으로, 하나 이상의 물리적 웨이퍼로부터 측정된 비합성 계측 데이터, 또는 이와의 조합)를 포함할 수 있음을 이해해야 한다.
제안된 방법은 제어 정확도, 캘리브레이션 상태 변경의 영향, 소위 "c-time" 또는 기계 유휴 시간을 향상시킬 수 있다. 주요 층에 영향을 미칠 수 있으므로, 유지 관리가 계획된 시스템의 사용량을 줄이는 것이 일반적이다.
본 명세서에 개시된 개념은 일부 겹치는 공정 스레드에 공유 학습을 적용하도록 확장될 수 있으며, 예를 들어, 동일한 스캐너에서 실행되는 여러 스레드가 서로 학습하여 학습 공정의 속도를 높이도록 할 수 있다. 예를 들어, 스캐너의 계측 데이터가 한 스레드에서 점프/이벤트를 표시하는 경우, 이 학습을 연관 데이터로 공유할 수 있으며, 이 스레드의 계측 데이터를 다른 스레드의 계측 데이터를 해석하는 데 연관 데이터로 사용할 수 있다.
발생하는 효과와 파라미터 효과 사이의 관계를 직접 예측할 수 없는 경우, 학습이 필요하므로 모든 관련 데이터를 고려한 기계 학습(예: NN) 구현을 통해 얻을 수 있는 이점이 있다. 또 다른 이점은 다른 파라미터를 모델링할 수 있는 연관 데이터와 계측 측정(예: 오버레이)를 모두 갖춘 기계 학습 모델에 있다. 이는 특정 효과의 동작에 대한 학습을 강화할 것이다. 예를 들어, 특정 파라미터 조합에서 효과가 나타나면 근본 원인을 더 쉽게 식별할 수 있다.
관련 데이터를 사용한 계측 데이터 해석이 유용할 수 있는 구체적인 예는 웨이퍼 테이블 재조정 이후이다. 웨이퍼 테이블을 재조정한 후에는 제품의 오버레이가 양호한 웨이퍼 테이블 상태로 재설정되므로 핑거프린트에 항상 드리프트가 발생한다. 상단 층에서 드리프트가 관찰될 수 있지만 하단 층은 이미 양호한 웨이퍼 테이블에 노광되어 있어 핑거프린트 변화가 나타나지 않을 수 있다(또는 그 반대일 수도 있음). 예를 들어, 레벨링에서 APC 루프에 입력된 추가 데이터를 통해 APC 제어기가 이를 인식할 수 있다. 또한 스캐너에는 마크 변형에 민감한 추가 측정값이 있으므로 제어 루프에서 '허위' 보정 사항을 인식하는 데 사용할 수도 있다.
추가적인 실시예는 아래의 번호가 매겨진 조항들에 개시되어 있다.
1. 기판 상에 반도체 소자를 제조하기 위해 반도체 제조 공정의 적어도 일부를 제어하기 위한 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법으로서, 상기 반도체 제조 공정 또는 상기 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 계측 데이터를 획득하는 단계; 상기 반도체 제조 공정 또는 상기 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 연관 데이터 - 상기 연관 데이터는 상기 계측 데이터를 해석하기 위한 정보를 제공함 - 를 획득하는 단계; 및 계측 데이터 및 상기 연관 데이터에 기반하여 상기 보정을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 관련 데이터는 상기 계측 데이터를 해석하는 데 사용되는, 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 결정하는 단계는 결정된 보정이 상기 계측 데이터의 경향 및/또는 이벤트가 상기 계측 데이터의 상기 해석에 기반하여 보정되어야 하는 정도에 의존하도록 하는, 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 결정하는 단계는 상기 계측 데이터의 경향 및/또는 이벤트가 무시되어야 하는지 또는 보정되어야 하는지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 결정하는 단계는, 상기 계측 데이터의 해석에 따라 상기 계측 데이터에 대한 비이진(non-binary) 가중치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 계측 데이터는 오버레이 데이터, 초점 데이터, 임계 치수 데이터, 및 에지 배치 오차 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정을 결정하는 단계는, 상기 계측 데이터를 모델링하고 상기 모델링된 계측 데이터의 공간 표현을 결정하는 것을 포함하며, 상기 보정은 상기 모델링된 계측 데이터의 상기 공간 표현에 기반하여 결정되는, 방법.
7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 계측 데이터를 시간적으로 필터링하는 단계를 포함하며, 상기 연관 데이터는 상기 시간적 필터링 단계의 일부로서 상기 계측 데이터를 해석하는 데 사용되는, 방법.
8. 제 7 항에 있어서, 상기 시간적으로 필터링하는 단계는 가중 이동 평균을 상기 계측 데이터에 적용하는 단계를 포함하는, 방법.
9. 제 8 항에 있어서, 상기 계측 데이터를 해석하기 위해 상기 연관 데이터를 처리하는 단계; 및 상기 처리에 기초하여 상기 가중 이동 평균의 가중치를 변경하는 단계를 포함하는, 방법.
10. 제 7 항에 있어서, 상기 시간적 필터링 단계는 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 수행되는, 방법.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 기계 학습 모델은 신경망, 인과 컨볼루션 필터 또는 LSTM 모델인, 방법.
12. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서, 상기 연관 데이터에 기초하여 상기 계측 데이터를 해석하기 위해 상기 기계 학습 모델을 훈련시키는 단계를 포함하는, 방법.
13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정은 하나 이상의 후속 기판 로트(lots)에 적용하기 위해 결정되는, 방법.
14. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정은 피드포워드 보정으로서 현재 로트 및/또는 현재 웨이퍼에 적용하도록 결정되는, 방법.
15. 제 14 항에 있어서, 상기 보정은 상기 현재 로트 및/또는 현재 웨이퍼를 처리하기 전에 적용되도록 결정되는, 방법.
16. 제 14 항에 있어서, 상기 보정은 상기 현재 로트 및/또는 현재 웨이퍼를 처리하는 중에 적용되도록 결정되는, 방법.
17. 제 14 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 연관 데이터를 사용하여 상기 연관 데이터에 표시된 경향 및/또는 이벤트가 상기 적어도 하나의 제어 파라미터의 거동에 미치는 영향을 예측하는 단계를 포함하는, 방법.
18. 제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제어 파라미터는 상기 기판 상의 상기 반도체 제조 공정의 노광 단계, 에칭 단계, 증착 단계, 폴리싱 단계, 계측 단계, 또는 본딩 단계 중 하나 이상의 제어 파라미터와 관련되는, 방법.
19. 제 1 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 연관 데이터는 계측 데이터를 해석하기 위해서만 사용되고 상기 결정 단계에서 적극적으로 보정되지 않는 데이터를 포함하는, 방법.
20. 제 1 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 연관 데이터는 정렬 데이터, 레벨링 데이터, 툴 사용 데이터, 리소그래피 노광 데이터, 렌즈 제어 파라미터 데이터, 캘리브레이션/유지보수 보고서/로그, 툴 로깅 데이터, 마크 또는 타겟 변형 데이터, 상기 계측 데이터와 상이한 유형이고/유형이거나 다른 공정 스레드와 관련되는 추가적인 계측 데이터, 이전 층 제어 및/또는 계측 데이터, 상기 반도체 제조 공정의 공정에 사용된 하나 이상의 툴 및/또는 공정과 관련된 상기 연관 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
21. 제 1 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 계측 데이터는 하나 이상의 이전 기판의 계측과 관련되며, 상기 하나 이상의 이전 기판은 이전에 상기 반도체 제조 공정 또는 그 적어도 일부의 대상이 된 것인, 방법.
22. 제 21 항에 있어서, 상기 연관 데이터는 상기 하나 이상의 이전 기판 및/또는 상기 이전 기판에 사용된 툴 또는 공정에 관한 것인, 방법.
23. 제 21 항 또는 제 22 항에 있어서, 상기 계측 데이터를 얻기 위해 상기 하나 이상의 이전 기판을 측정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
24. 제 1 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 계측 데이터는 상기 반도체 제조 공정 또는 그 적어도 일부의 시뮬레이션으로부터의 합성 계측 데이터를 포함하는, 방법.
25. 적합한 장치에서 실행될 때, 제 1 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 작동 가능한 프로그램 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램.
26. 제 25 항에 따른 컴퓨터 프로그램을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 프로그램 캐리어.
27. 제 25 항의 컴퓨터 프로그램을 포함하는 프로세서 및 저장 장치를 포함하는, 처리 시스템.
28. 제 27 항의 처리 시스템 및 리소그래피 노광 장치를 포함하는, 리소그래피 장치 배열체.
29. 제 28 항의 리소그래피 장치 배열체 및 제 27 항의 처리 시스템을 포함하고, 제 20 항의 방법을 수행하기 위해 추가로 작동 가능한 계측 장치를 포함하는, 리소그래피 셀.
30. 기판 상에 반도체 소자를 제조하기 위해 반도체 제조 공정의 적어도 일부를 제어하기 위한 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법으로서, 상기 반도체 제조 공정 또는 상기 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 계측 데이터를 획득하는 단계; 상기 반도체 제조 공정 또는 상기 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 연관 데이터 - 상기 연관 데이터는 상기 계측 데이터를 해석하기 위한 정보를 제공함 - 를 획득하는 단계; 상기 연관 데이터를 사용하여 상기 계측 데이터를 해석하는 것에 기반하여 상기 계측 데이터를 시간적으로 필터링하는 단계; 및 상기 시간적으로 필터링된 계측 데이터 및 상기 연관 데이터에 기반하여 상기 보정을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 결정하는 단계는 결정된 보정이 상기 계측 데이터의 경향 및/또는 이벤트가 상기 계측 데이터의 상기 해석에 기초하여 보정되어야 하는 정도에 따라 달라지도록 하는, 방법.
본 명세서에서는 IC의 제조에 리소그래피 장치를 사용하는 것에 대해 특정하여 언급할 수 있지만, 본원에 설명된 리소그래피 장치는 다른 응용 분야에서 사용될 수 있음이 이해될 것이다. 가능한 다른 응용 분야로는, 집적 광학 시스템, 자기 도메인 메모리를 위한 안내 및 검출 패턴, 평판 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD) 및 박막 자기 헤드 등의 제조가 있다.
본 명세서에서는 리소그래피 장치의 맥락에서 본 발명의 실시예를 구체적으로 참조할 수 있지만, 본 발명의 실시예는 다른 장치에서 사용될 수 있다. 본 발명의 실시예는 마스크 검사 장치, 계측 장치, 또는 웨이퍼(또는 다른 기판), 또는 마스크(또는 다른 패터닝 디바이스)와 같은 물체를 측정하거나 처리하는 임의의 장치의 일부를 구성할 수 있다. 이러한 장치는 일반적으로 리소그래피 툴이라고 할 수 있다. 이러한 리소그래피 툴은 진공 조건 또는 주변(비-진공) 조건을 이용할 수 있다.
광학 리소그래피의 맥락에서 본 발명의 실시예의 사용에 대해 위에서 구체적으로 언급되었지만, 문맥이 허용하는 경우, 본 발명은 광학 리소그래피에 한정되지 않으며, 예를 들어 임프린트 리소그래피와 같은 다른 응용 분야에서도 사용될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명의 특정 실시예가 위에서 설명되었지만, 본 발명은 설명된 바와는 다르게 실시될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 위의 설명은 예시를 위한 것이지 제한하려는 것이 아니다. 따라서 당업자에게는 아래에 기재된 청구범위를 벗어나지 않고 설명된 바와 같이 본 발명에 대한 수정이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다.

Claims (15)

  1. 기판 상에 반도체 소자를 제조하기 위해 반도체 제조 공정의 적어도 일부를 제어하기 위한 적어도 하나의 제어 파라미터에 대한 보정을 결정하는 방법으로서,
    상기 반도체 제조 공정 또는 상기 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 계측 데이터(metrology data)를 획득하는 단계;
    상기 반도체 제조 공정 또는 상기 반도체 제조 공정의 적어도 일부와 관련된 연관 데이터 - 상기 연관 데이터는 상기 계측 데이터를 해석하기 위한 정보를 제공함 - 를 획득하는 단계;
    상기 연관 데이터를 사용해 상기 계측 데이터를 해석하는 것에 기반하여 상기 계측 데이터를 시간적으로 필터링(temporally filtering)하는 단계; 및
    상기 시간적으로 필터링된 계측 데이터 및 상기 연관 데이터에 기반하여 상기 보정을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 결정하는 단계는 상기 결정된 보정이 상기 계측 데이터의 경향 및/또는 이벤트가 상기 계측 데이터의 상기 해석에 기반하여 보정되어야 하는 정도에 따라 달라지도록 하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는 상기 계측 데이터의 경향 및/또는 이벤트가 무시되어야 하는지 또는 보정되어야 하는지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는, 상기 계측 데이터의 상기 해석에 따라 상기 계측 데이터에 대한 비이진(non-binary) 가중치를 결정하는 것을 포함하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 계측 데이터는 오버레이 데이터, 초점 데이터, 임계 치수 데이터, 및 에지 배치 오차(edge placement error) 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 보정을 결정하는 단계는, 상기 계측 데이터를 모델링하고 상기 모델링된 계측 데이터의 공간 표현을 결정하는 것을 포함하며, 상기 보정은 상기 모델링된 계측 데이터의 상기 공간 표현에 기반하여 결정되는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 시간적으로 필터링하는 단계는 가중 이동 평균을 상기 계측 데이터에 적용하는 것을 포함하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 시간적으로 필터링하는 단계는, 예를 들어 신경망, 인과 컨볼루션 필터, 또는 LSTM(long short-term model) 중 하나와 같은, 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 수행되는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 보정은 하나 이상의 후속 기판 로트(lots)에 적용하기 위해 결정되는, 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 제어 파라미터는 상기 기판 상의 상기 반도체 제조 공정의 노광 단계, 에칭 단계, 증착 단계, 폴리싱 단계, 계측 단계, 또는 본딩 단계 중 하나 이상의 제어 파라미터와 관련되는, 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 연관 데이터는 정렬 데이터, 레벨링 데이터, 툴 사용 데이터, 리소그래피 노광 데이터, 렌즈 제어 파라미터 데이터, 캘리브레이션/유지보수 보고서/로그, 툴 로깅 데이터, 마크 또는 타겟 변형 데이터, 상기 계측 데이터와 상이한 유형이고/유형이거나 상이한 공정 스레드와 관련되는 추가적인 계측 데이터, 이전 레이어 제어 및/또는 계측 데이터, 상기 반도체 제조 공정에 사용된 하나 이상의 툴 및/또는 공정과 관련된 상기 연관 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 보정은 피드포워드 보정으로서 현재 로트 및/또는 현재 웨이퍼에 적용되도록 결정되는, 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 보정은 상기 현재 로트 및/또는 현재 웨이퍼를 처리하기 전에 적용되도록 결정되는, 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 연관 데이터를 사용하여 상기 연관 데이터에 표시된 경향 및/또는 이벤트가 상기 적어도 하나의 제어 파라미터의 거동에 미치는 영향을 예측하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  14. 적합한 장치에서 실행될 때 제 1 항의 방법을 수행하도록 작동 가능한 프로그램 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램.
  15. 제 14 항에 따른 컴퓨터 프로그램을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 프로그램 캐리어.
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