TW201946101A - 在半導體製程中用於評估控制策略之方法 - Google Patents

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Abstract

本發明揭示一種用於判定關於用於製造一積體電路之一製程之控制的一較佳的控制策略之方法。該方法包含：獲得與該積體電路之一設計相關聯之製程資料；及獲得經組態以基於該製程資料控制該製程之複數個候選控制策略，各候選控制策略包含基於用以實施該候選控制策略之一相關聯需求之一相關聯成本度量。與該製程之一預期效能有關之一品質度量係針對各候選控制策略來判定，且一較佳的控制策略係基於用於各候選控制策略之該等經判定品質度量及相關聯成本度量來選擇。

Description

在半導體製程中用於評估控制策略之方法
本發明係關於用於在微影製程中將圖案施加至基板及/或量測該等圖案之方法及設備。
微影設備為將所要圖案施加至基板上(通常施加至基板之目標部分上)之機器。微影設備可用於例如積體電路(IC)之製造中。在彼情況下，圖案化器件(其替代地被稱為光罩或倍縮光罩)可用以產生待形成於IC之個別層上的電路圖案。此圖案可轉印至基板(例如矽晶圓)上之目標部分(例如包含晶粒之一部分、一個晶粒或若干晶粒)上。通常經由成像至提供於基板上之輻射敏感材料(抗蝕劑)層上來進行圖案之轉印。一般而言，單一基板將含有經順次地圖案化之鄰近目標部分之網路。已知的微影設備包括：所謂的步進器，其中藉由一次性將整個圖案曝光至目標部分上來輻照各目標部分；及所謂的掃描器，其中藉由在給定方向(「掃描」方向)上經由輻射光束而掃描圖案同時平行或反平行於此方向而同步地掃描基板來輻照各目標部分。亦有可能藉由將圖案壓印至基板上而將圖案自圖案化器件轉印至基板。
為了監視微影製程，量測經圖案化基板之參數。舉例而言，參數可包括形成於經圖案化基板中或上之順次層之間的疊對誤差，及經顯影感光性抗蝕劑之臨界線寬(CD)。可對產品基板及/或對專用度量衡目標執行此量測。存在用於對在微影製程中形成之微觀結構進行量測之各種技術，包括使用掃描電子顯微鏡及各種特殊化工具。特殊化檢測工具之快速且非侵入性形式為散射計，其中輻射光束經導向至基板之表面上之目標上，且量測經散射或經反射光束之屬性。兩種主要類型之散射計為已知的。光譜散射計將寬頻帶輻射光束導向至基板上且量測散射至特定窄角程中之輻射之光譜(隨波長而變之強度)。角解析散射計使用單色輻射光束且量測隨角度而變化的散射輻射之強度。
已知散射計之實例包括US2006033921A1及US2010201963A1所描述之類型之角解析散射計。由此等散射計使用之目標為相對大(例如，40微米乘40微米)光柵，且量測光束產生小於光柵之光點(亦即，光柵填充不足)。除了藉由重新建構進行特徵形狀之量測以外，亦可使用此設備來量測以繞射為基礎之疊對，如公開專利申請案US2006066855A1中所描述。使用繞射階之暗場成像的基於繞射之疊對度量衡實現對較小目標之疊對量測。可在國際專利申請案WO 2009/078708及WO 2009/106279中找到暗場成像度量衡之實例，該等文件之全文特此以引用方式併入。已公開專利公開案US20110027704A、US20110043791A、US2011102753A1、US20120044470A、US20120123581A、US20130258310A、US20130271740A及WO2013178422A1中已描述該技術之進一步發展。此等目標可小於照明光點且可由晶圓上之產品結構環繞。可使用複合光柵目標而在一個影像中量測多個光柵。所有此等申請案之內容亦以引用之方式併入本文中。
在執行諸如將圖案施加於基板上或量測此圖案之半導體製程時，使用製程控制方法以監視及控制該製程。此類製程控制技術通常基於控制策略來執行以便基於度量衡工作量獲得用於半導體製程之校正。原則上，藉由增加度量衡工作量，可實現較佳校正及控制(在限制內)。然而，度量衡會花費時間且因此將影響製程之產出率、生產力且因此影響收益性。
將期望提供一種用於較佳評估控制策略之方法及/或工具。
在本發明之一第一態樣中，提供一種用於判定關於用於製造一積體電路之一製程之控制的一較佳的控制策略之方法。該方法包含：獲得與該積體電路之一設計相關聯之製程資料；及獲得經組態以基於該製程資料控制該製程之複數個候選控制策略，各候選控制策略包含基於用以實施該候選控制策略之一相關聯需求之一相關聯成本度量。與該製程之一預期效能有關之一品質度量係針對各候選控制策略來判定，且一較佳的控制策略係基於用於各候選控制策略之經判定品質度量及相關聯成本度量來選擇。
在本發明之一第二態樣中，提供一種包含程式指令之電腦程式，該等程式指令可操作以在運行於一合適設備上時執行該第一態樣之該方法。
下文參看隨附圖式來詳細地描述本發明之其他態樣、特徵及優點，以及本發明之各種實施例的結構及操作。應注意，本發明不限於本文中所描述之具體實施例。本文中僅出於說明性目的而呈現此等實施例。基於本文中所含有之教示，額外實施例對於熟習相關技術者將顯而易見。
在詳細地描述本發明之實施例之前，有指導性的是呈現可供實施本發明之實施例的實例環境。
圖1在100處將微影設備LA展示為實施大容量微影製程之工業生產設施之部分。在本實例中，製程經調適用於在基板(諸如，半導體晶圓)上之半導體產品(積體電路)之製造。熟習此項技術者將瞭解，可藉由以此製程之變化形式處理不同類型之基板來製造各種產品。半導體產品之生產純粹用作現今具有大商業意義之實例。
在微影設備(或簡稱為「微影工具」100)內，在102處展示量測站MEA且在104處展示曝光站EXP。在106處展示控制單元LACU。在此實例中，各基板造訪量測站及曝光站以被施加圖案。舉例而言，在光學微影設備中，投影系統用以使用經調節輻射及投影系統將產品圖案自圖案化器件MA轉印至基板上。此係藉由在輻射敏感抗蝕劑材料層中形成圖案之影像而進行。
本文中所使用之術語「投影系統」應被廣泛地解釋為涵蓋適於所使用之曝光輻射或適於諸如浸潤液體之使用或真空之使用之其他因素的任何類型之投影系統，包括折射、反射、反射折射、磁性、電磁及靜電光學系統，或其任何組合。圖案化MA器件可為將圖案賦予至藉由圖案化器件透射或反射之輻射光束的光罩或倍縮光罩。熟知操作模式包括步進模式及掃描模式。眾所周知，投影系統可以多種方式與用於基板及圖案化器件之支撐件及定位系統合作，以將所要圖案施加至橫越基板之許多目標部分。可使用可程式化圖案化器件來代替具有固定圖案之倍縮光罩。輻射例如可包括在深紫外線(DUV)波帶或極紫外線(EUV)波帶中之電磁輻射。本發明亦適用於其他類型之微影製程，例如(例如)藉由電子束之壓印微影及直寫微影。
微影設備控制單元LACU控制各種致動器及感測器之所有移動及量測以收納基板W及光罩MA且實施圖案化操作。LACU亦包括用以實施與設備之操作相關之所要計算的信號處理及資料處理能力。實務上，控制單元LACU將被實現為許多子單元之系統，該等子單元各自處置設備內之子系統或組件之即時資料獲取、處理及控制。
在曝光站EXP處將圖案施加至基板之前，在量測站MEA處處理基板，使得可進行各種預備步驟。該等預備步驟可包括使用位階感測器來映射基板之表面高度，及使用對準感測器來量測基板上之對準標記的位置。對準標記係以規則柵格圖案標稱地配置。然而，歸因於產生標記之不準確度且亦歸因於基板之貫穿其處理而發生的變形，標記偏離理想柵格。因此，除了量測基板之位置及定向以外，對準感測器實務上亦必須詳細地量測橫越基板區域之許多標記之位置(在設備將以極高準確度在正確部位處印刷產品特徵的情況下)。該設備可為具有兩個基板台之所謂的雙載物台類型，該等基板台各自具有藉由控制單元LACU控制之定位系統。當在曝光站EXP處曝光一個基板台上之一個基板時，可在量測站MEA處將另一基板裝載至另一基板台上，使得可實行各種預備步驟。因此，對準標記之量測極耗時，且提供兩個基板台會實現設備之產出率的相當大的增加。若位置感測器IF在基板台處於量測站以及處於曝光站時不能夠量測基板台之位置，則可提供第二位置感測器以使得能夠在兩個站處追蹤基板台之位置。微影設備LA可(例如)屬於所謂的雙載物台類型，其具有兩個基板台及兩個站-曝光站及量測站-在該等站之間可交換該等基板台。
在生產設施內，設備100形成「微影製造單元」或「微影叢集」之部分，該「微影製造單元」或「微影叢集」亦含有塗佈設備108以用於將感光抗蝕劑及其他塗層施加至基板W以供設備100圖案化。在設備100之輸出側處，提供烘烤設備110及顯影設備112以用於將經曝光圖案顯影至實體抗蝕劑圖案中。在所有此等設備之間，基板處置系統負責支撐基板且將基板自一台設備轉移至下一台設備。通常被集體地稱作自動化光阻塗佈及顯影系統(track)之此等設備係在自動化光阻塗佈及顯影系統控制單元之控制下，該自動化光阻塗佈及顯影系統控制單元自身受監督控制系統SCS控制，該監督控制系統SCS亦經由微影設備控制單元LACU控制微影設備。因此，不同設備可經操作以最大化產出率及處理效率。監督控制系統SCS接收配方資訊R，該配方資訊R極詳細地提供待執行以產生各經圖案化基板之步驟的定義。
一旦已在微影製造單元中施加及顯影圖案，就將經圖案化基板120轉移至諸如在122、124、126處所說明之其他處理設備。廣泛範圍之處理步驟係由典型製造設施中之各種設備實施。出於實例起見，此實施例中之設備122為蝕刻站，且設備124執行蝕刻後退火步驟。在另外設備126等等中應用另外物理及/或化學處理步驟。可需要眾多類型之操作以製造真實器件，諸如材料之沈積、表面材料特性之改質(氧化、摻雜、離子植入等等)、化學機械拋光(CMP)等等。實務上，設備126可表示在一或多個設備中執行之一系列不同處理步驟。作為另一實例，可提供用於實施自對準多重圖案化之設備及處理步驟，以基於藉由微影設備敷設之前驅圖案而產生多個較小特徵。
如所熟知，半導體器件之製造涉及此處理之許多重複，以在基板上逐層地建置具有適當材料及圖案之器件結構。因此，到達微影叢集之基板130可為新近製備之基板，或其可為先前已在此叢集中或在另一設備中完全地被處理之基板。類似地，取決於所需處理，離開設備126之基板132可返回以用於同一微影叢集中之後續圖案化操作，其可被預定用於不同叢集中之圖案化操作，或其可為成品而待發送用於切割及封裝。
產品結構之各層需要一組不同製程步驟，且用於各層處之設備126可在類型方面完全地不同。此外，即使在待由設備126應用之處理步驟在大型設施中標稱地相同的情況下，亦可存在並行地工作以對不同基板執行步驟126之若干假設相同的機器。此等機器之間的設定或故障之小差異可意謂其以不同方式影響不同基板。即使對於各層相對共同之步驟，諸如蝕刻(設備122)，亦可藉由標稱地相同但並行地工作以最大化產出率之若干蝕刻設備實施。此外，實務上，不同層根據待蝕刻之材料之細節需要不同蝕刻製程，例如，化學蝕刻、電漿蝕刻，且需要特殊需求，諸如，各向異性蝕刻。
可在其他微影設備中執行先前及/或後續製程，如剛才所提及，且可甚至在不同類型之微影設備中執行先前及/或後續製程。舉例而言，器件製程中之在諸如解析度及疊對之參數上需求極高的一些層相比於需求較不高之其他層可在更進階微影工具中來執行。因此，一些層可曝光於浸潤類型微影工具中，而其他層曝光於「乾式」工具中。一些層可曝光於在DUV波長下工作之工具中，而其他層係使用EUV波長輻射來曝光。
為了正確地且一致地曝光由微影設備曝光之基板，需要檢測經曝光基板以量測屬性，諸如後續層之間的疊對誤差、線厚度、臨界尺寸(CD)等等。因此，經定位有微影製造單元LC之製造設施亦包括收納已在微影製造單元中被處理之基板W中之一些或全部的度量衡系統。將度量衡結果直接地或間接地提供至監督控制系統SCS。若偵測到誤差，則可對後續基板之曝光進行調整，尤其是在可足夠迅速地且快速地完成度量衡以使得同一批次之其他基板仍待曝光的情況下。又，已經曝光之基板可被剝離及重工以改良良率，或被捨棄，藉此避免對已知有缺陷之基板執行進一步處理。在基板之僅一些目標部分有缺陷的狀況下，可僅對良好的彼等目標部分執行另外曝光。
圖1中亦展示度量衡設備140，該度量衡設備140經提供以用於在製程中之所要階段對產品之參數進行量測。現代微影生產設施中之度量衡站的常見實例為散射計，例如，暗場散射計、角解析散射計或光譜散射計，且其可通常應用於在設備122中之蝕刻之前量測120處之經顯影基板之屬性。在使用度量衡設備140的情況下，可判定(例如)諸如疊對或臨界尺寸(CD)之重要效能參數並不滿足經顯影抗蝕劑中之指定準確度需求。在蝕刻步驟之前，存在經由微影叢集剝離經顯影抗蝕劑且重新處理基板120的機會。可使用來自設備140之度量衡結果142以藉由監督控制系統SCS及/或控制單元LACU 106隨著時間推移而進行小調整來維持微影叢集中之圖案化操作之準確效能，藉此最小化製成規格外之產品且需要重工之風險。
另外，度量衡設備140及/或其他度量衡設備(未展示)可經應用以量測經處理基板132、134及傳入基板130之屬性。可在經處理基板上使用度量衡設備以判定諸如疊對或CD之重要參數。
在任何實際成像期間或之前，處理參數可具有使其偏離規格之擾動(例如在製程窗之外；亦即，在其下將產生規格內圖案之處理參數之空間)且因此可能產生缺陷。舉例而言，焦點可歸因於待曝光基板之構形、基板載物台之漂移、投影光學件之變形等而改變；劑量可歸因於源強度之漂移、停留時間等而改變。各種技術可用於識別經擾動之處理參數且用於校正彼處理參數。舉例而言，若焦點被擾動(例如因為自基板之其餘部分稍微升高的基板之區域被曝光)，則基板載物台可經移動或傾斜以補償擾動。
製造(例如微影)製程之控制通常基於經回饋或前饋之量測且接著使用例如場間(橫越基板之指紋)及/或場內(橫越場之指紋)模型來模型化。視需要，此模型化亦可擴展以包括晶粒內模型(橫越晶粒之模型)。在一晶粒內，可存在諸如記憶體區域、邏輯區域、接觸區域等之單獨功能區域。各不同功能區域或不同功能區域類型可具有不同製程窗，各製程窗具有不同製程窗中心。舉例而言，不同功能區域類型可具有不同高度，且因此具有不同最佳焦點設定。又，不同功能區域類型可具有不同結構複雜度且因此具有圍繞各最佳焦點之不同焦點容許度(焦點製程窗)。
其他製程亦可以此方式使用合適模型受控制以實施校正。舉例而言，此等校正可包含蝕刻製程之校正、倍縮光罩校正、用於自動化光阻塗佈及顯影系統之校正、用於與用於執行該半導體製程之一或多個設備相關聯之瞬態模型的校正。
微影設備之控制可藉由模型化用於相關參數(或針對多於一個參數最佳化)之校正剖面(例如控制剖面)來實現。用於各參數之經模型化校正剖面經饋送至微影設備中，從而致動所要校正剖面以控制微影製程(曝光)。該控制可基於前饋模型(例如來自在曝光之前在微影設備內量測之資料)。該掃描器自身具有自校正，其需要在藉由掃描器曝光期間被致動。此等自校正包含例如前饋模型，諸如倍縮光罩加熱及晶圓加熱、機器校準，諸如晶圓台形狀及佈局相關校正。
焦點控制為主前饋控制迴路之實例，其基於針對各基板收集之大量調平資料，該大量調平資料用於判定對彼基板之曝光的校正，該等校正會校正表面構形。其他校正係基於回饋控制迴路。除了剛剛提及之主前饋控制之外，焦點控制亦具有基於來自經曝光結構之焦點量測之回饋元素。疊對控制通常基於回饋迴路；基於來自經處理基板之疊對的量測。劑量控制除了平均劑量之外沒有前饋控制，並且通常在曝光後(例如，蝕刻後)量測之回饋迴路中經由針對每場判定之校正剖面(例如，分別在掃描及狹縫方向上)來控制。
校正之所有此等來源經輸入至微影設備中，該微影設備組合各曝光之所有校正且致動該等校正以最佳化疊對、焦點、劑量及成像效能。存在用於微影製程致動校正剖面以例如用於控制焦點/劑量及/或疊對的多種方法。基本上作為濾波器之演算法將校正變換至用於載物台及透鏡/鏡面之設定點中。設定點經定義為例如時間相依軌跡，其定義倍縮光罩載物台及/或晶圓載物台在曝光期間相對於彼此之傾斜。藉由相應地移動，致動器將指紋成像至基板上。此類方法及其他方法對於熟習此項技術者而言將容易地顯而易見且將不對其進行進一步論述。
尤其就度量衡工作量而言，以上所描述之所有控制/校正方法具有相關聯成本。用於典型製程之控制或校正程度為所需品質與度量衡工作量之間的平衡。通常，增加之品質需要較佳校正，其隨後需要增加之度量衡工作量。然而，對於商業上可接受之製程，需要滿足特定生產力層級或產出率目標且增加之度量衡工作量將往往會縮減生產力/產出率。當前，不存在向使用者提供對用於製程控制之可用選項之詳細見解(例如就良率、疊對或另一參數而言)的工具。詳言之，目前不存在用於基於與控制選項相關聯之預期改良識別多個可能控制選項當中之哪一控制選項最合適且可考慮諸如度量衡成本、購買成本等之態樣的工具。用於判定最適合特定製程之需要之控制策略的導引為設置半導體製程期間之重要步驟。控制策略主要由參數及所選擇之選項之選擇定義以便達成對效能參數(諸如疊對、CD及產率)之空間及時間變化的所要控制。舉例而言，控制策略可藉由啟用允許基板控制(晶圓級控制)之選項且進一步藉由用於判定製程校正之對準標記及疊對模型參數的具體選擇來定義。另外，該控制策略可包括實現對橫越基板之效能參數(例如藉由經組態以將製程校正參數傳達至微影設備之介面支援之製程校正的最大多項式階數)之所要緻密空間控制所需的選項之定義。
因而，提議基於以下各者評估不同製程控制策略及/或識別較佳的製程控制策略：
· 製程資料：此可包括歷史資料及/或設計資料，其特性化半導體製程(通常用於將一系列層施加至諸如晶圓之基板)。製程資料之實例可包含以下各者中之一或多者：
- 佈局資料(例如設計佈局資料，諸如倍縮光罩資料)，其描述特定層內之特徵之佈局。此可包括晶粒內之佈局(例如晶粒內之不同功能區域之位置及尺寸)。
- 製程規格度量，諸如製程窗，其定義與製程相關之最小品質標準，諸如用於任何參數(例如焦點/劑量/疊對/邊緣置放/產率)之最大/最小可允許的值(規格限制)；可視需要每場、每晶粒、每基板區及/或每功能區域來定義製程窗。因而，相比其他結構，晶粒內之重要結構或功能性區域可與其相關聯之較嚴格的製程窗。製程規格度量亦可包括用於任何參數之目標設定(例如最佳焦點設定)。再次，可針對如所描述之區/功能區域中之每任一者設定製程規格度量。
- 製程上下文，諸如：使用可用微影設備、蝕刻設備、沈積設備及所提及設備之腔室中之哪些，及/或此等設備之任何設定、控制選項設定、感測器讀數、產品定義。
· 待評估之候選製程控制策略及其實施所需之任何相關聯參數設定；候選製程控制策略及任何相關聯參數設定可經輸入或根據製程資料來判定。
· 品質度量預測資料。此可包含例如適於預測品質度量資料之候選控制策略及/或任何其他控制策略(例如參考之策略)的特性之瞭解，諸如控制策略在應用於特徵在於該製程資料之製程時將如何影響效能。此可基於：
o 關於製程之歷史品質度量資料(例如基於度量衡或前一良率判定)及/或
o 關於製程之經模型化模擬品質度量資料。
· 用於各候選控制策略及/或任何其他控制策略(例如參考之策略)之相關聯成本度量資料：成本度量之實例包括：
- 所需度量衡工作量。此可包含應多密集及/或多久執行量測以啟用特定控制策略之量度；例如，所使用之取樣方案。亦可定義所需度量衡類型。所需度量衡類型可指量測技術或經量測參數。該等參數可包括以下各者中之一或多者：疊對度量衡、焦點度量衡、臨界尺寸(CD)/側壁角(SWA)度量衡。度量衡之類型可包括：
o 基於散射量測之度量衡，例如，：
§ 基於暗場繞射之疊對/聚焦技術(不對稱性技術)，
§ 基於重新建構之技術(例如來自光瞳影像)，
o 掃描電子顯微法，
o 線上度量衡相對於離線度量衡(例如用於線上度量衡之需求可能歸因於較高成本)
o 微影設備(掃描器)度量衡：
§ 對準度量衡及/或
§ 調平度量衡
- 實施各候選控制策略所需之其他額外負荷；例如，所需硬體及軟體以及與其相關聯之任何相關聯成本(例如軟體授權成本、硬體成本)。
候選製程控制策略可關於用於關於製程之任何參數之設定及/或校正。此等參數可包括製程中(直接地或間接地)涉及之任何設備之(可變)參數，諸如微影設備設定(例如焦點設定、劑量設定、載物台定位設定點)、蝕刻設備設定、沈積設備設定、自動化光阻塗佈及顯影系統設備設定、倍縮光罩製造及/或倍縮光罩微影設定等。候選製程控制策略亦可關於控制介面之特性。
候選製程控制策略可關於所使用之模型；例如，模型化策略之類型，例如，任一模型化策略之階數(模型程度)(例如一階/高階)、模型化是否按批次、批次內、場間、場內、晶粒間、晶粒內以及用於模擬製程中之任一者(例如用於判定校正)之任何其他相關模型細節。
所提議製程自一系列候選控制策略判定較佳的控制策略，使得較佳的控制策略遞送可接受效能(例如就良率或與良率相關聯之任何其他品質度量，諸如疊對、CD、邊緣置放誤差(EPE)、焦點及劑量，而言)且需要可接受度量衡工作量。除了度量衡工作量之外，亦可考慮其他額外負荷：例如，亦可在較佳的控制策略判定中評估軟體功能性(授權成本)或硬體可用性之所需可用性。較佳的控制策略可考慮若滿足品質或度量衡時間之最低標準，兩者是否會經優先排序。
因此，揭示用於判定較佳的控制策略之方法。在一實施例中，該方法包含：獲得與半導體製程之效能及/或設計資料相關聯之製程資料；基於以下各者針對經組態以控制半導體製程之複數個候選控制策略判定預期效能及成本：a)製程資料，b)包含於各控制策略內之個別控制機構之特性，及c)成本度量：例如，所需度量衡工作量及/或與各候選控制策略相關聯之軟體組件之可用性。
在一實施例中，亦揭示軟體產品，其包含：與製程資料介接之介面，該製程資料與半導體製程之效能及/或設計資訊相關聯；及計算引擎，其經組態以將複數個候選控制策略應用於製程資料以便評估其(預期)效能及成本。根據此評估，較佳的/選定控制策略可選自候選控制策略。
在一實施例中，可基於具有以下引數中之一者或兩者之成本函數計算與各候選控制策略相關聯之成本：促進控制策略所需之度量衡工作量，及啟用控制策略所需之其他額外負荷，諸如軟體及/或硬體組件之成本。可以度量衡時間量測度量衡工作量，因為此影響產出率。此將取決於所進行的量測之數目：亦即，量測密度及/或量測頻率。關於其他額外負荷，控制策略可能需要特定模擬方法，其隨後可能需要具有相關聯成本(諸如軟體授權成本)之軟體或專用處理器硬體。類似地，控制策略可能需要額外度量衡工作量，其不僅增加了度量衡時間且亦需要具有相關聯額外成本之額外設備(例如掃描電子顯微鏡設備)。此等額外成本亦可計入適當成本函數。
可提供使用者介面(例如圖形或文本使用者介面)以用於將較佳的控制策略傳達至使用者。使用者介面可傳達關於較佳的控制策略及/或其他候選控制策略中之一或多者之評估資訊。舉例而言，評估資訊可包含以下各者中之一或多者：實施控制策略之所需度量衡工作量、根據該控制策略執行之半導體製程之預期效能(例如，若採用該控制策略之預期良率)；及根據該控制策略之半導體製程之預期穩定性。
該使用者介面可進一步使得能夠添加一或多個其他候選控制策略以用於評估，及/或使得能夠修改/修正經評估之候選控制策略中之任一者(例如使得能夠修改關於複數個候選控制策略中之一或多者之製程設定及/或所需度量衡設定)。可以此方式修改之製程設定可包含例如以下各者中之一或多者：資料處理中所利用之模型、取樣方案佈局、度量衡類型、控制介面之特性。
使用者介面可經組態以傳達半導體製程之預期效能相對於實現用於至少較佳的控制策略且有可能用於其他候選控制策略中之一或多者之預期效能所需之度量衡特性的圖。度量衡特性可為以下各者中之一或多者：度量衡工作量(例如量測密度-亦即，每批次/每個基板數目/每基板/每場/每晶粒或每個區之量測部位之數目-及/或量測頻率)、度量衡取樣方案、度量衡類型、度量衡量測時間。
圖2說明可為根據一實施例之方法之輸出的此圖。該圖表展示y軸上之品質度量Q (其中較高值指示較低品質)及x軸上之度量衡時間TM (或其他度量衡工作量度量)。該圖劃分成四個象限。左下方的象限為所關注象限，其中滿足品質度量及度量衡時間規格(亦即，品質及度量衡為可接受的)。左上方象限係關於度量衡時間規格得以滿足但超過品質度量規格(亦即，品質不足)之解空間。右下方象限係關於品質度量規格得以滿足但超過度量衡時間規格之解空間。右上方象限係關於品質與度量衡時間度量均未得以滿足之解空間。該圖展示五個曲線CS1至CS5，各曲線關於對應的控制策略，例如，經評估之候選控制策略。曲線中之一或多者亦可關於參考之策略。
可看到，曲線CS1、CS2及CS3係關於候選控制策略，其符合用於曲線之至少一部分之品質及度量衡時間規格兩者。曲線CS4及CS5不穿過左上方象限且因此可能在進一步考慮或評估方面減少考量(至少不具有對對應的策略之修正)。如已經提及，關於較佳的控制策略之決策可考慮若滿足用於品質或度量衡時間之最低標準，兩者是否會經優先排序。此實例可在由曲線CS1、CS2及CS3表示之控制策略之間決定。若高品質經優先排序，則由CS3表示之控制策略可為較佳的，因為其使得能夠針對可接受但相對較長的相關聯度量衡時間tM3 達成最高品質度量Q1 。曲線CS1可排在下一個，接下來為曲線CS2。然而，若度量衡時間經優先排序，則由曲線CS1表示之控制策略可為較佳的，因為此實現用於可接受品質Q3 之最小度量衡時間tM1 。曲線CS3可排在下一個，接著是曲線CS2。
較佳的控制策略可與市售選項之所需存在(例如特定軟體及相關聯授權成本之存在/特定硬體之存在)相關聯。此實施例可包含選擇可用的一或多個市售選項(例如經由使用者介面)。較佳的控制策略接著可基於可用市售選項而判定。
使用者介面亦可基於其評估，例如，基於以下各者中之一或多者而啟用對候選控制策略之子集之選擇：所需度量衡工作量、提供一或多個控制策略之實施的所需市售產品。
該使用者介面亦可進一步啟用製程資料之濾波或擴展；例如，以對與半導體製程之效能之相關性程度相關聯之製程資料進行濾波。
該方法可包含判定與較佳的控制策略相關聯之控制配方之步驟。該控制配方可包含用於該半導體製程之任何態樣之控制設定。因而，該控制配方可包含用於以下各者中之一或多者之設定：微影設備(掃描器)校正(例如用於疊對及/或焦點之載物台定位、劑量控制、透鏡加熱減低等)、倍縮光罩校正、蝕刻製程之校正、用於自動化光阻塗佈及顯影系統之校正、用於與用於執行該半導體製程之一或多個設備相關聯之(例如瞬態)模型之校正。
圖3為描述根據一實施例之方法的流程圖。在步驟310處，使用者開始用於特定製程(例如關於層之形成)之設置建議。此可包含輸入與半導體製程相關之設置資料315，諸如佈局資料(例如倍縮光罩或設計資料)等。在步驟320處，使用者設定用於彼製程(層)之品質限制及度量衡預算。此可包含製程規格度量資料330，諸如製程窗資料、最佳設定資料等。在步驟335處，(視情況)優先級經設定以對品質或度量衡進行優先排序。此使得系統能夠提供單個較佳的解決方案，其中多個解決方案為可用的。在步驟340處，基於設置資料及製程規格度量資料，該系統提議用於設置及檢核之多個候選控制策略(例如掃描器及度量衡資料集合)。作為該系統提出候選控制策略之替代方案或除此之外，候選控制策略345亦可由使用者輸入。在步驟350處，該系統藉由(例如) (例如使用品質度量預測資料)針對各控制策略計算經預測品質度量相對於度量衡時間/工作量來評估各經最佳化控制策略。視情況，該評估考量引入解決方案355之其他成本，諸如：額外授權成本(市售選項)，額外工具成本(例如在蝕刻度量衡之後)及/或額外設置/提前時間成本(例如所需之額外設置度量衡資料)。基於評估350，產生輸出360。輸出360可包含較佳的控制策略，其最符合用於可接受度量衡工作量之品質度量(例如良率或疊對) (且視情況考慮任何品質相對於度量衡偏好及/或引入解決方案355之其他成本)。輸出360可包含用於較佳的控制策略及/或其他候選控制策略中之一者、一些或全部之品質相對於度量衡工作量的表示。該輸出可經組態以僅展示經評估控制策略之選擇子集，諸如僅符合最小品質臨限值及/或度量衡工作量(或更一般而言，成本)臨限值之控制策略或僅經設定數目個執行最佳之策略(就品質及/或成本而言)。在步驟365處，例如關於候選控制策略中之一或多者之一或多個參數可經修改或修正，或添加其他候選控制策略且重複評估步驟350。在步驟370處，使用者選擇所要控制策略(例如經識別為較佳的控制策略或另一控制策略)且該系統生成用於選定控制策略之適當控制配方375。
在另一實施例中，將描述用於選擇最佳控制策略之經改良的自動化方法。在上文所描述之實施例中，使用者手動選擇且定製可用控制策略並且基於經模擬產品效能(與特定輸入資料集相關聯)及所需度量衡工作量之評估評定各控制策略之品質(例如產出率影響)。然而，此控制策略設置中之自由度之數目極大。當評估、選擇及定製在很大程度上由使用者執行時評估所有可用控制策略完全不可行；實際上，僅可用控制策略之小子集可以此方式經想像地評估。
因此，提議使用人工智慧(AI)技術，諸如深度學習技術(例如使用神經網路)或貝氏(Bayesian)網路技術。以此方式，可使上文所描述之所提議控制策略選擇方法較實際，尤其對於評估極大量控制策略，且使其與使用者無關(例如針對使用者之建議後果)。
提議使用前述製程資料、成本度量資料及品質度量資料來訓練AI網路(例如神經網路或貝氏網路)以在考慮成本度量資料之情況下將製程資料與品質度量資料相關。品質度量資料可經模擬或量測，且可關於任何一或多個合適品質度量(例如疊對、邊緣置放誤差(EPE)、臨界尺寸(CD)、CD均一性(CDU)或產率) (例如包含該任何一或多個合適品質度量之值)。
圖4展示描述此控制策略最佳化方法之步驟之流程圖。訓練資料400 (其可為驗證資料440之一子集)經饋送至神經網路405 (或其他合適AI網路)中。訓練資料包含製程資料(其可包含已經提供之實例中之任一者)及相關聯品質度量資料。舉例而言，訓練資料可包含控制策略及與各控制策略相關聯之所得品質度量值。訓練資料亦可包含成本度量資料，例如，用於各控制策略之相關聯成本。然而，此並非必要的，且可由模擬(例如誤差函數415)考慮成本度量；例如作為邊界條件或約束。神經網路405可開始作為「空白的」未經訓練網路，或者其可在校準階段中關於其他訓練資料(例如經模擬資料)加以訓練。隨時間推移，神經網路405將學習哪些控制策略為用於評估之較佳候選項且較可能產生可接受效能(根據品質度量)及可接受成本(根據成本度量)。
模擬階段開始將製程資料與品質度量資料相關。此類方法可基於貝氏網路之模型化或機器學習方法(例如深度學習)，其將與製程資料與品質度量資料相關。模擬階段可以神經網路405輸出候選控制策略410開始。模擬步驟420包含基於候選控制策略410評估誤差函數415。誤差函數415可基於候選控制策略410模型化用於品質度量資料之誤差(殘差)。舉例而言，此誤差可為用於訓練資料之平均(經模擬)品質度量值。如已經提及，誤差函數415可為使用成本度量資料調節之邊界。在步驟430處，評估誤差(例如相較於臨限值；例如為非良率晶粒之誤差或數目＜=0)以判定候選控制策略410是否可接受。若不可接受，則此經回饋至神經網路405中，且評估其他候選控制策略410。當誤差經評估為可接受時，將輸出經最佳化控制策略435。
該控制策略最佳化方法可包含使用較大資料集(亦即，驗證資料440)之驗證步驟445，以便相對於驗證資料驗證經最佳化控制策略435。驗證步驟445可針對使用較大量之驗證資料440之經最佳化控制策略435而僅重複模擬步驟420 (亦即，評估誤差函數415)。視情況，驗證步驟亦可基於經最佳化控制策略435輸出經預測品質度量值450 (例如經預測疊對或EPE)。
該控制策略最佳化方法可啟用使用者定製，如同先前實例。舉例而言，可定製誤差函數(模擬模型)。
經訓練神經網路405可用於基於新的輸入資料導出經最佳化控制策略435 (選項及其設定)，而非需要使用者評估用於大量控制策略之製程效能。成本度量可被視為上下文之一部分，例如，當導出經最佳化控制策略時可操作該方法之解空間。此可藉由包括成本度量資料作為訓練/驗證資料之部分及/或使用成本度量資料來約束或限定模擬步驟420來達成。經最佳化控制策略可傳播返回至該系統，相關聯資訊(例如相關聯品質度量資料)可經搜集且再次饋送至神經網路405中。以此方式，神經網路405可連續評估結果且相應地調適其設定，且因而可實施為連續學習系統。
下文之經編號實施例清單中揭示本發明之其他實施例：
1. 一種用於判定關於用於製造一積體電路之一製程之控制的一較佳的控制策略之方法，該方法包含：
獲得與該積體電路之一設計相關聯之製程資料；
獲得經組態以基於該製程資料及成本度量資料控制該製程之複數個候選控制策略，該成本度量資料包含用於該等候選控制策略之相關聯成本度量；
針對各候選控制策略判定包含與該製程之一預期效能有關之一品質度量的品質度量資料；及
基於用於各候選控制策略之經判定品質度量資料及相關聯成本度量資料選擇一較佳的控制策略。
2. 如實施例1之方法，其中該成本度量資料包含用於各候選控制策略之一相關聯成本度量，其係基於用以實施該候選控制策略之一相關聯需求。
3. 如實施例2之方法，其中用於各候選控制策略之該相關聯成本度量與一度量衡需求有關，該度量衡需求指示用以實施各候選控制策略之一所需度量衡工作量及/或實施該候選控制策略所需之一或多個組件之一成本。
4. 如實施例3之方法，其中各成本度量係基於具有以下引數中之一者或兩者之一成本函數來計算：該度量衡需求，及一或多個組件之該成本。
5. 如實施例3或4之方法，其中該所需度量衡工作量依據以下各者中之一或多者來判定：一所需度量衡取樣方案、一所需度量衡類型及一經估計所需度量衡時間。
6. 如實施例3至5中任一項之方法，其包含設定一優先級以最大化品質或最小化度量衡工作量且該優先級用於一較佳的控制策略之該選擇。
7. 如前述實施例中任一項之方法，其中實施該候選控制策略所需之一或多個組件之該成本係關於該一或多個組件之一授權、購買、運行及/或實施財務成本。
8. 如實施例7之方法，其中該一或多個組件包含一或多個軟體組件。
9. 如前述實施例中任一項之方法，其中該選擇步驟係基於一評估步驟，其基於用於各候選控制策略之經判定品質度量及該成本度量資料評估該等候選控制策略中之各者。
10. 如實施例9之方法，其中該判定一品質度量之步驟及該評估步驟係使用一人工智慧網路來實施。
11. 如實施例10之方法，其中該人工智慧網路包含一神經網路。
12. 如實施例10或11之方法，其包含使用包含製程資料及品質度量資料之訓練資料來訓練該人工智慧網路。
13. 如實施例12之方法，其中該訓練資料進一步包含成本度量資料。
14. 如實施例12或13之方法，其包含用以使用驗證資料來驗證該較佳的控制策略之一驗證步驟，該驗證資料之量大於該訓練資料之量。
15. 如實施例14之方法，其中該訓練資料為該驗證資料之一子集。
16. 如實施例10至15中任一項之方法，其中該人工智慧網路輸出該等候選控制策略，且該評估步驟進一步包含評估該等候選控制策略中之各者對該品質度量之影響。
17. 如實施例16之方法，其中該評估步驟包含：判定與各候選控制策略相關聯之該品質度量資料是否係可接受的；及基於該品質度量資料是否判定為可接受及該相關聯成本度量資料來選擇該較佳的控制策略。
18. 如實施例10至17中任一項之方法，其中該評估步驟藉由最小化用於該品質度量之一誤差函數來實施。
19. 如實施例9至18中任一項之方法，其中該評估係基於對用於各候選控制策略之該品質度量相對於該成本度量之變化的一考慮。
20. 如實施例19之方法，其包含輸出用於至少該較佳的候選控制策略之該品質度量相對於該成本度量之該變化。
21. 如實施例20之方法，其中該輸出以圖形方式呈現。
22. 如實施例20或21之方法，其包含輸出用於基於該評估選擇之該等候選控制策略之一子集之該品質度量相對於該成本度量的該變化。
23. 如實施例20、21或22之方法，其中該輸出亦包含用以實施各候選控制策略之所需組件。
24 如實施例9至23中任一項之方法，其包含：
使得能夠：
修正或移除該等候選控制策略中之一或多者，
包括一或多個額外候選控制策略，及/或
修正用於判定該品質度量資料之一或多個模型；及
重複該評估步驟。
25. 如前述實施例中任一項之方法，其進一步提供與該較佳的控制策略相關聯之一控制配方。
26. 如實施例25之方法，其中該控制配方可包含針對以下各者中之一或多者設定：微影設備校正，倍縮光罩校正，一蝕刻製程之校正，用於一自動化光阻塗佈及顯影系統之校正，用於與用於執行該半導體製程之一或多個設備相關聯之一模型的校正。
27. 如前述實施例中任一項之方法，其中該判定一品質度量係進一步基於包含於各候選控制策略內之個別控制機構之特性。
28. 如前述實施例中任一項之方法，其中該製程資料進一步包含製程規格度量，其定義用於該製程之一或多個參數之製程界限及/或目標值。
29. 如實施例28之方法，其中每功能區域針對該製程之該一或多個參數之至少一子集定義該等製程規格度量。
30. 如前述實施例中任一項之方法，其中該品質度量包含最大良率之一量度。
31. 如前述實施例中任一項之方法，其包含基於該製程資料判定該複數個候選控制策略。
32. 一種包含程式指令之電腦程式，該等程式指令可操作以在運行於一合適設備上時執行如前述實施例中任一項之方法。
33. 一種非暫時性電腦程式載體，其包含如實施例32之電腦程式。
儘管已描述呈實體倍縮光罩之形式的圖案化器件，但本申請案中之術語「圖案化器件」亦包括傳送呈數位形式之圖案的(例如)結合可程式化圖案化器件而使用之資料產品。
儘管上文可特定地參考在光學微影之內容背景中對本發明之實施例之使用，但應瞭解，本發明可用於其他應用(例如，壓印微影)中，且在內容背景允許之情況下不限於光學微影。在壓印微影中，圖案化器件中之構形(topography)界定產生於基板上之圖案。可將圖案化器件之構形壓入至被供應至基板之抗蝕劑層中，在基板上，抗蝕劑係藉由施加電磁輻射、熱、壓力或其組合而固化。在抗蝕劑固化之後，將圖案化器件移出抗蝕劑，從而在其中留下圖案。
關於微影設備使用之術語「輻射」及「光束」涵蓋所有類型之電磁輻射，包括紫外線(UV)輻射(例如具有為或約365、355、248、193、157或126奈米之波長)及極紫外線(EUV)輻射(例如具有在5至20奈米範圍內之波長)，以及粒子束，諸如離子束或電子束。
術語「透鏡」在內容背景允許的情況下可指各種類型之光學組件中之任一者或組合，包括折射、反射、磁性、電磁及靜電光學組件。
對特定實施例之前述描述將因此完全地揭露本發明之一般性質：在不脫離本發明之一般概念的情況下，其他人可藉由應用此項技術之技能範圍內之知識針對各種應用而容易地修改及/或調適此等具體實施例，而無需進行不當實驗。因此，基於本文中所呈現之教示及導引，此等調適及修改意欲在所揭示之實施例之等效者的涵義及範圍內。應理解，本文中之措辭或術語係出於藉由實例進行描述而非限制之目的，以使得本說明書之術語或措辭應由熟習此項技術者鑒於該等教示及該導引進行解譯。
本發明之廣度及範疇不應由上文所描述之例示性實施例中之任一者限制，而應僅根據以下申請專利範圍及其等效者進行界定。
100‧‧‧微影設備
102‧‧‧量測站
104‧‧‧曝光站
106‧‧‧控制單元
108‧‧‧塗佈設備
110‧‧‧烘烤設備
112‧‧‧顯影設備
120‧‧‧基板
122‧‧‧設備
124‧‧‧設備
126‧‧‧設備
130‧‧‧基板
132‧‧‧基板
134‧‧‧基板
140‧‧‧度量衡設備
142‧‧‧度量衡結果
310‧‧‧步驟
315‧‧‧設置資料
320‧‧‧步驟
330‧‧‧製程規格度量資料
335‧‧‧步驟
340‧‧‧步驟
345‧‧‧候選控制策略
350‧‧‧評估步驟
355‧‧‧解決方案
360‧‧‧輸出
365‧‧‧步驟
370‧‧‧步驟
375‧‧‧控制配方
400‧‧‧訓練資料
405‧‧‧神經網路
410‧‧‧候選控制策略
415‧‧‧誤差函數
420‧‧‧模擬步驟
430‧‧‧步驟
435‧‧‧經最佳化控制策略
440‧‧‧驗證資料
445‧‧‧驗證步驟
450‧‧‧經預測品質度量值
CS1‧‧‧曲線
CS2‧‧‧曲線
CS3‧‧‧曲線
CS4‧‧‧曲線
CS5‧‧‧曲線
MA‧‧‧圖案化器件/光罩
Q‧‧‧品質度量
Q1‧‧‧最高品質度量
Q3‧‧‧可接受品質
R‧‧‧配方資訊
tM‧‧‧度量衡時間
tM1‧‧‧最小度量衡時間
tM3‧‧‧相關聯度量衡時間
W‧‧‧基板
現將參考隨附圖式而作為實例來描述本發明之實施例，在該等圖式中：
圖1描繪形成用於半導體器件之生產設施的微影設備連同其他設備；
圖2說明可為根據一實施例之方法之輸出的圖，該輸出包含y軸上之品質度量Q (其中較高值指示較低品質)及度量衡時間TM ；
圖3為描述根據本發明之實施例之方法的流程圖；且
圖4為描述用於選擇最佳控制策略之自動化方法之流程圖。

Claims (19)

  1. 一種用於判定關於用於製造一積體電路之一製程之控制的一較佳的控制策略之方法，該方法包含： 獲得與該積體電路之一設計相關聯之製程資料； 獲得經組態以基於該製程資料及成本度量資料控制該製程之複數個候選控制策略，該成本度量資料包含用於該等候選控制策略之相關聯成本度量； 針對各候選控制策略判定包含與該製程之一預期效能有關之一品質度量的品質度量資料；及 基於用於各候選控制策略之經判定品質度量資料及相關聯成本度量資料選擇一較佳的控制策略。
  2. 如請求項1之方法，其中該成本度量資料包含用於各候選控制策略之一相關聯成本度量，該相關聯成本度量係基於用以實施該候選控制策略之一相關聯需求。
  3. 如請求項2之方法，其中用於各候選控制策略之該相關聯成本度量與一度量衡需求有關，該度量衡需求指示用以實施各候選控制策略之一所需度量衡工作量及/或實施該候選控制策略所需之一或多個組件之一成本。
  4. 如請求項3之方法，其中各成本度量係基於具有以下引數中之一者或兩者之一成本函數來計算：該度量衡需求，及一或多個組件之該成本。
  5. 如請求項3之方法，其中該所需度量衡工作量係依據以下各者中之一或多者來判定：一所需度量衡取樣方案、一所需度量衡類型及一經估計所需度量衡時間。
  6. 如請求項3至5中任一項之方法，其包含設定一優先級以最大化品質或最小化度量衡工作量且該優先級用於一較佳的控制策略之該選擇。
  7. 如請求項1之方法，其中實施該候選控制策略所需之一或多個組件之該成本係關於該一或多個組件之一授權、購買、運行及/或實施財務成本。
  8. 如請求項7之方法，其中該一或多個組件包含一或多個軟體組件。
  9. 如請求項1之方法，其中該選擇步驟係基於一評估步驟，該評估步驟基於用於各候選控制策略之該等經判定品質度量及該成本度量資料評估該等候選控制策略中之各者。
  10. 如請求項9之方法，其中該判定一品質度量之步驟及該評估步驟係使用一人工智慧網路來實施。
  11. 如請求項10之方法，其中該人工智慧網路包含一神經網路。
  12. 如請求項10之方法，其包含使用包含製程資料及品質度量資料之訓練資料來訓練該人工智慧網路。
  13. 如請求項12之方法，其中該訓練資料進一步包含成本度量資料。
  14. 如請求項12之方法，其包含用以使用驗證資料來驗證該較佳的控制策略之一驗證步驟，該驗證資料之量大於該訓練資料之量。
  15. 如請求項9之方法，其中該評估係基於對用於各候選控制策略之該品質度量相對於該成本度量之變化的一考慮。
  16. 如請求項9之方法，其包含： 使得能夠： 修正或移除該等候選控制策略中之一或多者， 包括一或多個額外候選控制策略，及/或 修正用於判定該品質度量資料之一或多個模型；及 重複該評估步驟。
  17. 如請求項1之方法，其進一步提供與該較佳的控制策略相關聯之一控制配方。
  18. 一種包含程式指令之電腦程式，該等程式指令可操作以在運行於一合適設備上時執行如請求項1之方法。
  19. 一種非暫時性電腦程式載體，其包含如請求項18之電腦程式。
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