TW202040260A - 用於計算度量衡之方法及電腦程式產品 - Google Patents

Abstract

本發明揭示一種方法，其涉及判定與在執行一器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第一參數之一第一分佈；判定與在執行該器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第二參數之一第二分佈；及使用作用於該第一分佈及該第二分佈之一函數來判定與該器件製造程序相關聯的一所關注參數之一分佈。該函數可包含一相關性。

Description

用於計算度量衡之方法及電腦程式產品

本發明係關於改良器件製造程序之效能之技術。該等技術可結合微影裝置或度量衡裝置而使用。

微影裝置為將所要圖案施加至基板之目標部分上之機器。微影裝置可用於例如積體電路(IC)之製造中。在彼情況下，被替代地稱作光罩或倍縮光罩之圖案化器件可用以產生對應於IC之個別層之電路圖案，且可將此圖案成像至具有輻射敏感材料(抗蝕劑)層之基板(例如矽晶圓)上之目標部分(例如包含晶粒之部分、一個晶粒或若干晶粒)上。一般而言，單一基板將含有經順次地曝光之鄰近目標部分之網路。已知微影裝置包括：所謂步進器，其中藉由一次性將整個圖案曝光至目標部分上來輻照每一目標部分；及所謂掃描器，其中藉由在給定方向(「掃描」方向)上經由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每一目標部分。 在將電路圖案自圖案化器件轉印至基板之前，基板可經歷各種工序，諸如上底漆、抗蝕劑塗佈及軟烘烤。在曝光之後，基板可經受其他工序，諸如曝光後烘烤(PEB)、顯影、硬烘烤，及經轉印電路圖案之量測/檢測。此工序陣列係用作製造一器件(例如IC)之個別層的基礎。基板接著可經歷各種程序，諸如蝕刻、離子植入(摻雜)、金屬化、氧化、化學-機械拋光等，該等程序皆意欲精整器件之個別層。若在器件中需要若干層，則針對每一層來重複整個工序或其變體。最終，在基板上之每一目標部分中將存在一器件。接著藉由諸如切塊或鋸切之技術來使此等器件彼此分離，據此，可將個別器件安裝於載體上、連接至銷釘，等。 因此，製造諸如半導體器件之器件通常涉及使用數個製造程序來處理基板(例如半導體晶圓)以形成該等器件之各種特徵及多個層。通常使用例如沈積、微影、蝕刻、化學機械拋光及離子植入來製造及處理此等層及特徵。可在一基板上之複數個晶粒上製造多個器件，且接著將該等器件分離成個別器件。此器件製造程序可被認為是圖案化程序。圖案化程序涉及使用微影裝置中之圖案化器件進行圖案化步驟，諸如光學及/或奈米壓印微影，以將圖案化器件上之圖案轉印至基板，且圖案化程序通常但視情況涉及一或多個相關圖案處理步驟，諸如藉由顯影裝置進行抗蝕劑顯影、使用烘烤工具來烘烤基板、使用蝕刻裝置而使用圖案進行蝕刻等。

在一實施例中，揭示一種方法，其包含：判定與在執行一器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第一參數之一第一分佈；判定與在執行該器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第二參數之一第二分佈；及藉由一硬體電腦使用作用於該第一分佈及該第二分佈之一函數來判定與該器件製造程序相關聯的一所關注參數之一分佈。 在一實施例中，提供一種方法，其包含：獲得一微影裝置對疊對之一基礎貢獻，而作為一圖案化程序之部分；及藉由一硬體電腦組合該基礎貢獻與一基板對疊對之一另外貢獻以獲得用於該基板之疊對之一估計值。 在一實施例中，提供一種方法，其包含：判定在執行一器件製造程序時之經量測對準資料之一第一分佈；判定在該器件製造程序中自一處理參數導出之對準資料之一第二分佈；及藉由一硬體電腦系統判定依據該第一分佈及該第二分佈而變化的與該器件製造程序相關聯的對準資料之一分佈。 在一實施例中，提供一種方法，其包含：獲得橫越使用一圖案化程序基於經量測對準資料而處理的一基板之至少部分之一對準資料分佈；及藉由一硬體電腦組合該對準資料分佈與可歸因於除經量測對準之外的一處理參數之一對準指紋，以獲得用於該基板之對準資料之一估計值。 在一實施例中，提供一種電腦程式產品，其包含經記錄有指令之一非暫時性電腦可讀媒體，該等指令在由一電腦執行時實施本文中之該等方法中之任一者。

在詳細地描述實施例之前，有指導性的是呈現可供實施實施例之實例環境。 圖1示意性地描繪微影裝置LA之實施例。該裝置包含： -   照明系統(照明器) IL，其經組態以調節輻射光束B (例如UV輻射或DUV輻射)； -   支撐結構(例如光罩台) MT，其經建構以支撐圖案化器件(例如光罩) MA，且連接至經組態以根據某些參數來準確地定位該圖案化器件之第一定位器PM； -   基板台(例如晶圓台) WT (例如WTa、WTb或此兩者)，其經建構以固持基板(例如抗蝕劑塗佈晶圓) W，且連接至用於根據某些參數來準確地定位該基板之第二定位器PW；及 -   投影系統(例如折射投影透鏡系統) PS，其經組態以將由圖案化器件MA賦予至輻射光束B之圖案投影至基板W之目標部分C (例如包含一或多個晶粒且經常被稱作場)上，該投影系統被支撐於參考框架(RF)上。 如此處所描繪，裝置屬於透射類型(例如使用透射光罩)。替代地，裝置可屬於反射類型(例如使用上文所提及之類型之可程式化鏡面陣列，或使用反射光罩)。 照明器IL自輻射源SO接收輻射光束。舉例而言，當源為準分子雷射時，源及微影裝置可為單獨實體。在此等狀況下，不認為源形成微影裝置之部分，且輻射光束係憑藉包含例如合適導向鏡及/或光束擴展器之光束遞送系統BD而自源SO傳遞至照明器IL。在其他狀況下，舉例而言，當源為水銀燈時，源可為裝置之整體部分。源SO及照明器IL連同光束遞送系統BD在需要時可被稱作輻射系統。 照明器IL可變更光束之強度分佈。照明器可經配置以限制輻射光束之徑向範圍，使得在照明器IL之光瞳平面中之環形區內的強度分佈為非零。另外或替代地，照明器IL可操作以限制光束在光瞳平面中之分佈使得在光瞳平面中之複數個同等間隔之區段中的強度分佈為非零。輻射光束在照明器IL之光瞳平面中之強度分佈可被稱作照明模式。 因此，照明器IL可包含經組態以調整光束之(角度/空間)強度分佈之調整器AM。通常，可調節照明器之光瞳平面中之強度分佈的至少外部徑向範圍及/或內部徑向範圍(通常分別被稱作σ外部及σ內部)。照明器IL可操作以變化光束之角度分佈。舉例而言，照明器可操作以變更強度分佈為非零的光瞳平面中之區段之數目及角度範圍。藉由調整光束在照明器之光瞳平面中之強度分佈，可達成不同照明模式。舉例而言，藉由限制照明器IL之光瞳平面中之強度分佈之徑向及角範圍，強度分佈可具有多極分佈，諸如偶極、四極或六極分佈。可例如藉由將提供彼照明模式之光學件插入至照明器IL中或使用空間光調變器來獲得所要照明模式。 照明器IL可操作以變更光束之偏振且可操作以使用調整器AM來調整偏振。橫越照明器IL之光瞳平面之輻射光束的偏振狀態可被稱作偏振模式。使用不同偏振模式可允許在形成於基板W上之影像中達成較大對比度。輻射光束可為非偏振的。替代地，照明器可經配置以使輻射光束線性地偏振。輻射光束之偏振方向可橫越照明器IL之光瞳平面而變化。輻射之偏振方向在照明器IL之光瞳平面中之不同區中可不同。可取決於照明模式來選擇輻射之偏振狀態。對於多極照明模式，輻射光束之每一極之偏振可大體上垂直於照明器IL之光瞳平面中之彼極的位置向量。舉例而言，對於偶極照明模式，輻射可在實質上垂直於將偶極之兩個對置區段二等分之線的方向上線性地偏振。輻射光束可在可被稱作X偏振狀態及Y偏振狀態之兩個不同正交方向中之一者上偏振。對於四極照明模式，每一極之區段中之輻射可在實質上垂直於將彼區段二等分之線之方向上線性地偏振。此偏振模式可被稱作XY偏振。相似地，對於六極照明模式，每一極之區段中之輻射可在實質上垂直於將彼區段二等分之線之方向上線性地偏振。此偏振模式可被稱作TE偏振。 另外，照明器IL通常包含各種其他組件，諸如積光器IN及聚光器CO。照明系統可包括用於導向、塑形或控制輻射的各種類型之光學組件，諸如折射、反射、磁性、電磁、靜電或其他類型之光學組件或其任何組合。 因此，照明器提供在橫截面中具有所要均一性及強度分佈的經調節輻射光束B。 支撐結構MT以取決於圖案化器件之定向、微影裝置之設計及其他條件(諸如圖案化器件是否被固持於真空環境中)之方式來支撐圖案化器件。支撐結構可使用機械、真空、靜電或其他夾持技術來固持圖案化器件。支撐結構可為例如框架或台，其可視需要而固定或可移動。支撐結構可確保圖案化器件例如相對於投影系統處於所要位置。可認為本文對術語「倍縮光罩」或「光罩」之任何使用皆與更一般之術語「圖案化器件」同義。 本文中所使用之術語「圖案化器件」應被廣泛地解譯為係指可用以在基板之目標部分中賦予圖案的任何器件。在一實施例中，圖案化器件為可用以在輻射光束之橫截面中向輻射光束賦予圖案以便在基板之目標部分中產生圖案的任何器件。應注意，舉例而言，若被賦予至輻射光束之圖案包括相移特徵或所謂的輔助特徵，則該圖案可不確切地對應於基板之目標部分中之所要圖案。通常，被賦予至輻射光束之圖案將對應於目標部分中所產生之器件(諸如積體電路)中的特定功能層。 圖案化器件可為透射的或反射的。圖案化器件之實例包括光罩、可程式化鏡面陣列，及可程式化LCD面板。光罩在微影中係熟知的，且包括諸如二元、交變相移及衰減相移之光罩類型，以及各種混合式光罩類型。可程式化鏡面陣列之一實例使用小鏡面之矩陣配置，該等小鏡面中之每一者可個別地傾斜，以便使入射輻射光束在不同方向上反射。傾斜鏡面在由鏡面矩陣反射之輻射光束中賦予圖案。 本文所使用之術語「投影系統」應被廣泛地解譯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。可認為本文中對術語「投影透鏡」之任何使用皆與更一般之術語「投影系統」同義。 投影系統PS具有可非均一且可影響成像於基板W上之圖案之光學轉移功能。對於非偏振輻射，此等效應可由兩個純量圖相當良好地描述，該兩個純量圖描述依據射出投影系統PS之輻射之光瞳平面中之位置而變化的該輻射之透射(變跡)及相對相位(像差)。可將可被稱作透射圖及相對相位圖之此等純量圖表達為基底函數全集之線性組合。特別適宜的集合為任尼克(Zernike)多項式，其形成單位圓上所定義之正交多項式集合。每一純量圖之判定可涉及判定此展開式中之係數。由於任尼克多項式在單位圓上正交，故可藉由依次計算經量測純量圖與每一任尼克多項式之內積且將此內積除以彼任尼克多項式之範數之平方來判定任尼克係數。 透射圖及相對相位圖係場及系統相依的。亦即，一般而言，每一投影系統PS將針對每一場點(亦即，針對投影系統PS之影像平面中之每一空間部位)具有一不同任尼克展開式。可藉由將例如來自投影系統PS之物件平面(亦即，圖案化器件MA之平面)中之類點源之輻射投影通過投影系統PS且使用剪切干涉計以量測波前(亦即，具有相同相位之點之軌跡)來判定投影系統PS在其光瞳平面中之相對相位。剪切干涉計係共同路徑干涉計且因此，有利的是，無需次級參考光束來量測波前。剪切干涉計可包含：繞射光柵，例如投影系統之影像平面(亦即基板台WT)中之二維柵格；及偵測器，其經配置以偵測與投影系統PS之光瞳平面共軛的平面中之干涉圖案。干涉圖案係與輻射之相位相對於在剪切方向上之光瞳平面中之座標的導數相關。偵測器可包含感測元件陣列，諸如(例如)電荷耦合器件(CCD)。 微影裝置之投影系統PS可不產生可見條紋，且因此，可使用相位步進技術(諸如(例如)移動繞射光柵)來增強波前判定之準確度。可在繞射光柵之平面中且在垂直於量測之掃描方向之方向上執行步進。步進範圍可為一個光柵週期，且可使用至少三個(均一地分佈)相位步進。因此，舉例而言，可在y方向上執行三個掃描量測，在x方向上針對一不同位置執行每一掃描量測。繞射光柵之此步進將相位變化有效地變換成強度變化，從而允許判定相位資訊。光柵可在垂直於繞射光柵之方向(z方向)上步進以校準偵測器。 可在兩個垂直方向上依序掃描繞射光柵，該兩個垂直方向可與投影系統PS之座標系之軸線(x及y)重合或可與此等軸線成諸如45度之角度。可遍及整數個光柵週期(例如，一個光柵週期)執行掃描。掃描使在一個方向上之相位變化達到平均數，從而允許重新建構在另一方向上之相位變化。此情形允許依據兩個方向來判定波前。 可藉由將例如來自投影系統PS之物件平面(亦即，圖案化器件MA之平面)中之類點源之輻射投影通過投影系統PS且使用偵測器來量測與投影系統PS之光瞳平面共軛的平面中之輻射強度來判定投影系統PS在其光瞳平面中之透射(變跡)。可使用與用以量測波前以判定像差的偵測器同一個偵測器。 投影系統PS可包含複數個光學(例如透鏡)元件且可進一步包含一調整機構AM，該調整機構經組態以調整光學元件中之一或多者以便校正像差(橫越貫穿場之光瞳平面之相位變化)。為了達成此調整，調整機構可操作而以一或多種不同方式操控投影系統PS內之一或多個光學(例如透鏡)元件。投影系統可具有座標系，其中該投影系統之光軸在z方向上延伸。調整機構可操作以進行以下各項之任何組合：使一或多個光學元件位移；使一或多個光學元件傾斜；及/或使一或多個光學元件變形。光學元件之位移可在任何方向(x、y、z或其組合)上進行。光學元件之傾斜通常在垂直於光軸之平面外，藉由圍繞在x及/或y方向上之軸線旋轉而進行，但對於非旋轉對稱之非球面光學元件可使用圍繞z軸之旋轉。光學元件之變形可包括低頻形狀(例如像散)及/或高頻形狀(例如，自由形式非球面)。可(例如)藉由使用一或多個致動器以對光學元件之一或多個側施加力及/或藉由使用一或多個加熱元件以加熱光學元件之一或多個選定區來執行光學元件之變形。一般而言，沒有可能調整投影系統PS以校正變跡(橫越光瞳平面之透射變化)。可在設計用於微影裝置LA之圖案化器件(例如光罩) MA時使用投影系統PS之透射圖。使用計算微影技術，圖案化器件MA可經設計為用以至少部分地校正變跡。 微影裝置可屬於具有兩個(雙載物台)或多於兩個台(例如兩個或多於兩個基板台WTa、WTb、兩個或多於兩個圖案化器件台、在無專用於(例如)促進量測及/或清潔等之基板的情況下在投影系統下方之基板台WTa及台WTb)之類型。在此等「多載物台」機器中，可並行地使用額外台，或可對一或多個台進行預備步驟，同時將一或多個其他台用於曝光。舉例而言，可進行使用對準感測器AS之對準量測及/或使用位階感測器LS之位階(高度、傾角等)量測。 微影裝置亦可屬於以下類型：其中基板之至少一部分可由具有相對較高折射率之液體(例如水)覆蓋，以便填充投影系統與基板之間的空間。亦可將浸潤液體施加至微影裝置中之其他空間，例如圖案化器件與投影系統之間的空間。浸潤技術在此項技術中被熟知用於增加投影系統之數值孔徑。本文中所使用之術語「浸潤」並不意謂諸如基板之結構必須浸沒於液體中，而是僅意謂液體在曝光期間位於投影系統與基板之間。 因此，在微影裝置之操作中，輻射光束經調節且由照明系統IL提供。輻射光束B入射於被固持於支撐結構(例如光罩台) MT上之圖案化器件(例如光罩) MA上，且係由該圖案化器件而圖案化。在已橫穿圖案化器件MA之情況下，輻射光束B傳遞通過投影系統PS，投影系統PS將該光束聚焦至基板W之目標部分C上。憑藉第二定位器PW及位置感測器IF (例如干涉器件、線性編碼器、2D編碼器或電容式感測器)，可準確地移動基板台WT，例如以便使不同目標部分C定位於輻射光束B之路徑中。相似地，第一定位器PM及另一位置感測器(其未在圖1中明確地描繪)可用以例如在自光罩庫之機械擷取之後或在掃描期間相對於輻射光束B之路徑來準確地定位圖案化器件MA。一般而言，可憑藉形成第一定位器PM之部分之長衝程模組(粗略定位)及短衝程模組(精細定位)來實現支撐結構MT之移動。相似地，可使用形成第二定位器PW之部分之長衝程模組及短衝程模組來實現基板台WT之移動。在步進器(相對於掃描器)之狀況下，支撐結構MT可僅連接至短衝程致動器，或可固定。可使用圖案化器件對準標記M1、M2及基板對準標記P1、P2來對準圖案化器件MA及基板W。儘管如所說明之基板對準標記佔據專用目標部分，但該等基板對準標記可位於目標部分之間的空間中(此等標記被稱為切割道對準標記)。相似地，在多於一個晶粒被提供於圖案化器件MA上之情形中，圖案化器件對準標記可位於該等晶粒之間。 所描繪裝置可用於以下模式中之至少一者中： 1. 在步進模式中，在將被賦予至輻射光束之整個圖案一次性投影至目標部分C上時，使支撐結構MT及基板台WT保持基本上靜止(亦即，單次靜態曝光)。接著，使基板台WT在X及/或Y方向上移位，使得可曝光不同目標部分C。在步進模式中，曝光場之最大大小限制單次靜態曝光中所成像之目標部分C之大小。 2. 在掃描模式中，在將被賦予至輻射光束之圖案投影至目標部分C上時，同步地掃描支撐結構MT及基板台WT (亦即，單次動態曝光)。可藉由投影系統PS之放大率(縮小率)及影像反轉特性來判定基板台WT相對於支撐結構MT之速度及方向。在掃描模式中，曝光場之最大大小限制單次動態曝光中之目標部分之寬度(在非掃描方向上)，而掃描運動之長度判定目標部分之高度(在掃描方向上)。 3. 在另一模式中，在將被賦予至輻射光束之圖案投影至目標部分C上時，使支撐結構MT保持基本上靜止，從而固持可程式化圖案化器件，且移動或掃描基板台WT。在此模式中，通常使用脈衝式輻射源，且在基板台WT之每一移動之後或在掃描期間之順次輻射脈衝之間根據需要而更新可程式化圖案化器件。此操作模式可易於應用於利用可程式化圖案化器件(諸如上文所提及之類型之可程式化鏡面陣列)之無光罩微影。 亦可使用上文所描述之使用模式之組合及/或變化或完全不同的使用模式。 儘管在本文中可特定地參考微影裝置在IC製造中之使用，但應理解，本文中所描述之微影裝置可具有其他應用，諸如製造整合式光學系統、用於磁疇記憶體之導引及偵測圖案、液晶顯示器(LCD)、薄膜磁頭等。熟習此項技術者應瞭解，在此等替代應用之內容背景中，可認為本文對術語「晶圓」或「晶粒」之任何使用分別與更一般之術語「基板」或「目標部分」同義。可在曝光之前或之後在例如塗佈顯影系統(通常將抗蝕劑層施加至基板且顯影經曝光抗蝕劑之工具)或度量衡或檢測工具中處理本文所提及之基板。適用時，可將本文中之揭示內容應用於此類及其他基板處理工具。另外，可將基板處理多於一次，例如以便產生多層IC，使得本文中所使用之術語基板亦可指已經含有多個經處理層之基板。 本文中所使用之術語「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365奈米、248奈米、193奈米、157奈米或126奈米之波長)及極紫外線(EUV)輻射(例如具有在5奈米至20奈米之範圍內之波長)，以及粒子束，諸如離子束或電子束。 圖案化器件上或由圖案化器件提供之各種圖案可具有不同程序窗，亦即，將產生在規格內之圖案所根據之處理變數之空間。關於潛在系統性缺陷之圖案規格之實例包括檢查頸縮、線拉回、線薄化、CD、邊緣置放、重疊、抗蝕劑頂部損耗、抗蝕劑底切及/或橋接。可藉由合併圖案化器件或其區域上之每一個別圖案之程序窗(例如，使該等程序窗重疊)來獲得所有該等圖案之程序窗。所有圖案之程序窗之邊界含有個別圖案中之一些之程序窗之邊界。換言之，此等個別圖案限制所有圖案之程序窗。此等圖案可被稱作「熱點」或「程序窗限制圖案(PWLP)」，「熱點」與「程序窗限制圖案(PWLP)」可在本文中可互換地使用。當控制圖案化程序時，有可能且經濟的是集中於熱點。當熱點並未有缺陷時，最有可能的是，所有圖案未有缺陷。 如圖2中所展示，微影裝置LA可形成微影製造單元LC (有時亦被稱作微影製造單元(lithocell)或叢集)之部分，微影製造單元LC亦包括用以對基板執行曝光前程序及曝光後程序之裝置。通常，此等裝置包括用以沈積一或多個抗蝕劑層之一或多個旋塗器SC、用以顯影經曝光抗蝕劑之一或多個顯影器DE、一或多個冷卻板CH及/或一或多個烘烤板BK。基板處置器或機器人RO自輸入/輸出埠I/O1、I/O2拾取一或多個基板，在不同程序裝置之間移動基板且將基板遞送至微影裝置之裝載匣LB。常常被集體地稱作塗佈顯影系統(track)之此等裝置由塗佈顯影系統控制單元TCU控制，塗佈顯影系統控制單元TCU自身受監督控制系統SCS控制，監督控制系統SCS亦經由微影控制單元LACU而控制微影裝置。因此，不同裝置可經操作以最大化產出率及處理效率。 為了正確且一致地曝光由微影裝置曝光之基板及/或為了監視包括至少一個圖案轉印步驟(例如光學微影步驟)之圖案化程序(例如器件製造程序)，需要檢測基板或其他物件以量測或判定一或多個屬性，諸如對準、疊對(其可為例如上覆層中之結構之間或同一層中之已藉由例如雙重圖案化程序而分別地提供至該層之結構之間)、線厚度、臨界尺寸(CD)、焦點偏移、材料屬性等。因此，經定位有微影製造單元LC之製造設施通常亦包括度量衡系統MET，該度量衡系統量測已在該微影製造單元中處理的基板W中之一些或全部或該微影製造單元中之其他物件。度量衡系統MET可為微影製造單元LC之部分，舉例而言，其可為微影裝置LA之部分(諸如對準感測器AS)。 一或多個經量測參數可包括例如：形成於經圖案化基板中或上之順次層之間的疊對、例如形成於經圖案化基板中或上之特徵之臨界尺寸(CD) (例如臨界線寬)、光學微影步驟之聚焦或聚焦誤差、光學微影步驟之劑量或劑量誤差、光學微影步驟之光學像差，等。可對產品基板自身之目標執行此量測及/或對提供於基板上之專用度量衡目標執行此量測。可在抗蝕劑顯影後但在蝕刻前執行量測，或可在蝕刻後執行量測。 存在用於對在圖案化程序中形成之結構進行量測的各種技術，包括使用掃描電子顯微鏡、以影像為基礎之量測工具及/或各種特殊化工具。如上文所論述，特殊化度量衡工具之快速及非侵入性形式為輻射光束經導向至基板之表面上之目標上且量測經散射(經繞射/經反射)光束之屬性的度量衡工具。藉由評估由基板散射之輻射之一或多個屬性，可判定基板之一或多個屬性。此可被稱為以繞射為基礎之度量衡。此以繞射為基礎之度量衡之一個此類應用係在目標內之特徵不對稱性之量測中。此特徵不對稱性之量測可用作例如疊對之量度，但其他應用亦係已知的。舉例而言，可藉由比較繞射光譜之相對部分(例如，比較週期性光柵之繞射光譜中之-1階與+1階)而量測不對稱性。此量測可如以上所描述來完成，且如例如全文以引用方式併入本文中之美國專利申請公開案US2006-066855中所描述來完成。以繞射為基礎之度量衡之另一應用係在目標內之特徵寬度(CD)之量測中。此等技術可使用下文所描述之裝置及方法。 因此，在器件製造程序(例如圖案化程序或微影程序)中，可使基板或其他物件在該程序期間或之後經受各種類型之量測。量測可判定一特定基板是否有缺陷、可建立對程序及用於程序中之裝置之調整(例如，將基板上之兩個層對準或將圖案化器件對準至基板)、可量測程序及裝置之效能，或可用於其他目的。量測之實例包括光學成像(例如光學顯微鏡)、非成像光學量測(例如，基於繞射之量測，諸如ASML YieldStar度量衡工具、ASML SMASH 度量衡系統)、機械量測(例如，使用觸控筆之剖面探測、原子力顯微法(AFM))，及/或非光學成像(例如掃描電子顯微法(SEM))。如全文以引用方式併入本文中之美國專利第6,961,116號中所描述之智慧型對準感測器混合式(SMASH)系統使用自參考干涉計，該自參考干涉計產生對準標記物之兩個重疊且相對旋轉之影像、偵測在使影像之傅立葉變換進行干涉之光瞳平面中之強度，且自兩個影像之繞射階之間的相位差提取位置資訊，該相位差表現為經干涉階中之強度變化。 可將度量衡結果直接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(尤其在可足夠迅速且快速完成檢測使得該批量之一或多個其他基板仍待曝光之情況下)及/或對經曝光基板之後續曝光進行調整。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之狀況下，可僅對良好的彼等目標部分執行進一步曝光。 在度量衡系統MET內，度量衡裝置用以判定基板之一或多個屬性，且尤其判定不同基板之一或多個屬性如何變化或同一基板之不同層在不同層間如何變化。如上文所提及，度量衡裝置可整合至微影裝置LA或微影製造單元LC中，或可為單機器件。 為了實現度量衡，可在基板上提供一或多個目標。在一實施例中，目標經專門設計且可包含週期性結構。在一實施例中，目標為器件圖案之部分，例如為器件圖案之週期性結構。在一實施例中，器件圖案為記憶體器件之週期性結構(例如雙極電晶體(BPT)、位元線接點(BLC)等結構)。 在一實施例中，基板上之目標可包含一或多個1-D週期性結構(例如光柵)，其經印刷成使得在顯影之後，週期性結構特徵係由固體抗蝕劑線形成。在一實施例中，目標可包含一或多個2-D週期性結構(例如光柵)，其經印刷成使得在顯影之後，該一或多個週期性結構係由抗蝕劑中之固體抗蝕劑導柱或通孔形成。長條、導柱或通孔可替代地經蝕刻至基板中(例如經蝕刻至基板上之一或多個層中)。 在一實施例中，圖案化程序之所關注參數中之一者為疊對。可使用暗場散射量測來量測疊對，其中阻擋零階繞射(對應於鏡面反射)，且僅處理高階。可在PCT專利申請公開案第WO 2009/078708號及第WO 2009/106279號中找到暗場度量衡之實例，該等專利申請公開案之全文特此以引用方式併入。美國專利申請公開案US2011-0027704、US2011-0043791及US2012-0242970中已描述該技術之進一步開發，該等專利申請公開案之全文特此以引用方式併入。使用繞射階之暗場偵測的以繞射為基礎之疊對實現對較小目標之疊對量測。此等目標可小於照明光點且可由基板上之器件產品結構環繞。在一實施例中，可在一個輻射捕捉中量測多個目標。 圖3描繪實例檢測裝置(例如散射計)。其包含將輻射投影至基板W上之寬頻帶(白光)輻射投影儀2。重新導向輻射傳遞至光譜儀偵測器4，該光譜儀偵測器量測鏡面反射輻射之光譜10 (依據波長而變化的強度)，如(例如)在左下方的曲線圖中所展示。根據此資料，可藉由處理器PU例如藉由嚴密耦合波分析及非線性回歸或藉由與圖3之右下方所展示之經模擬光譜庫的比較來重新建構導致偵測到之光譜的結構或剖面。一般而言，對於重新建構，結構之一般形式係已知的，且自供製造結構之程序之知識來假定一些變數，從而僅留下結構之少許變數以自經量測資料予以判定。此檢測裝置可經組態為正入射檢測裝置或斜入射檢測裝置。 圖4中展示可使用之另一檢測裝置。在此器件中，由輻射源2發射之輻射係使用透鏡系統12而準直且透射通過干涉濾光器13及偏振器17、由部分反射表面16反射且經由物鏡15而聚焦至基板W上之光點S中，物鏡具有高數值孔徑(NA)，理想地為至少0.9或至少0.95。浸潤檢測裝置(使用相對較高折射率之流體，諸如水)甚至可具有大於1之數值孔徑。 如在微影裝置LA中一樣，可在量測操作期間提供一或多個基板台以固持基板W。該等基板台可在形式上與圖1之基板台WT相似或相同。在檢測裝置與微影裝置整合之實例中，該等基板台可甚至為同一基板台。可將粗略定位器及精細定位器提供至第二定位器PW，該第二定位器經組態以相對於量測光學系統準確地定位基板。提供各種感測器及致動器例如以獲取所關注目標之位置，且將所關注目標帶入至物鏡15下方之位置中。通常將對橫越基板W之不同部位處之目標進行許多量測。可在X及Y方向上移動基板支撐件以獲取不同目標，且可在Z方向上移動基板支撐件以獲得目標相對於光學系統之焦點之所要部位。舉例而言，當實務上光學系統可保持實質上靜止(通常在X及Y方向上，但可能亦在Z方向上)且僅基板移動時，方便地將操作考慮並描述為如同物鏡被帶入至相對於基板之不同部位。倘若基板及光學系統之相對位置正確，則原則上無關緊要的是，基板與光學系統中之哪一者在真實世界中移動，或其兩者皆移動，抑或光學系統之一部分之組合移動(例如，在Z方向及/或傾斜方向上)，其中光學系統之剩餘部分靜止且基板移動(例如，在X及Y方向上，且視情況亦在Z方向及/或傾斜方向上)。 由基板W重新導向之輻射接著通過部分反射表面16傳遞至偵測器18中以便使光譜被偵測。偵測器18可位於背向投影式焦平面11處(亦即，透鏡系統15之焦距處)或平面11可運用輔助光學件(圖中未繪示)而再成像至偵測器18上。偵測器可為二維偵測器，使得可量測基板目標30之二維角度散射光譜。偵測器18可為例如CCD或CMOS感測器陣列，且可使用為例如每圖框40毫秒之積分時間。 參考光束可用以例如量測入射輻射之強度。為進行此量測，當輻射光束入射於部分反射表面16上時，將輻射光束之部分通過部分反射表面16作為參考光束而透射朝向參考鏡面14。接著將參考光束投影至同一偵測器18之不同部分上或替代地投影至不同偵測器(圖中未繪示)上。 一或多個干涉濾光器13可用以選擇在為比如405奈米至790奈米或甚至更低(諸如200奈米至300奈米)之範圍內的所關注波長。干涉濾光器可為可調諧的，而非包含不同濾光器之集合。可使用光柵代替干涉濾光器。孔徑光闌或空間光調變器(圖中未繪示)可提供於照明路徑中以控制輻射在目標上之入射角之範圍。 偵測器18可量測在單一波長(或窄波長範圍)下之重新導向輻射之強度、分離地在多個波長下之重新導向輻射之強度，或遍及一波長範圍而積分之重新導向輻射之強度。此外，偵測器可分離地量測橫向磁偏振輻射及橫向電偏振輻射之強度，及/或橫向磁偏振輻射與橫向電偏振輻射之間的相位差。 基板W上之目標30可為1-D光柵，其經印刷成使得在顯影之後，長條係由固體抗蝕劑線形成。目標30可為2-D光柵，其經印刷成使得在顯影之後，光柵係由抗蝕劑中之固體抗蝕劑導柱或通孔形成。長條、導柱或通孔可經蝕刻至基板中或基板上(例如，經蝕刻至基板上之一或多個層中)。(例如長條、導柱或通孔之)圖案對圖案化程序中之處理改變(例如微影投影裝置(特別是投影系統PS)中之光學像差、焦點改變、劑量改變等)敏感且將表現為經印刷光柵中之變化。因此，經印刷光柵之經量測資料用以重新建構光柵。可根據印刷步驟及/或其他檢測程序之知識，將1-D光柵之一或多個參數(諸如線寬及/或形狀)或2-D光柵之一或多個參數(諸如導柱或通孔寬度或長度或形狀)輸入至由處理器PU執行之重新建構程序。 除了藉由重新建構進行參數之量測以外，角度解析散射量測亦用於產品及/或抗蝕劑圖案中之特徵之不對稱性之量測。不對稱性量測之一特定應用係用於疊對之量測，其中目標30包含疊置於另一組週期性特徵上的一組週期性特徵。舉例而言，在全文併入本文中之美國專利申請公開案US2006-066855中描述使用圖3或圖4之器具進行之不對稱性量測之概念。簡單地陳述，雖然目標之繞射光譜中之繞射階的位置僅藉由目標之週期性而判定，但繞射光譜中之不對稱性指示構成目標之個別特徵中的不對稱性。在圖4之器具中(其中偵測器18可為影像感測器)，繞射階之此不對稱性直接呈現為由偵測器18記錄之光瞳影像中之不對稱性。可藉由單元PU中之數位影像處理來量測此不對稱性，且相對於已知疊對值來校準此不對稱性。 圖5說明典型目標30之平面圖，及圖4之裝置中之照明光點S的範圍。為了獲得免受來自周圍結構之干涉的繞射光譜，在一實施例中，目標30為大於照明光點S之寬度(例如直徑)的週期性結構(例如光柵)。光點S之寬度可小於目標之寬度及長度。換言之，目標係由照明「填充不足」，且繞射信號基本上不含來自目標自身外部之產品特徵及其類似者之任何信號。照明配置2、12、13、17可經組態以提供橫越接物鏡15之背焦平面之均一強度的照明。替代地，藉由例如在照明路徑中包括孔徑，照明可限於同軸方向或離軸方向。 圖6示意性地描繪基於使用度量衡所獲得之量測資料而進行目標圖案30'之一或多個所關注變數之值之判定的實例程序。由偵測器18偵測到之輻射提供用於目標30'之經量測輻射分佈108。 對於給定目標30'，可使用例如數值馬克士威求解程序210自參數化模型206計算/模擬輻射分佈208。參數化模型206展示構成目標及與該目標相關聯的各種材料之實例層。參數化模型206可包括用於在考慮中的目標之部分之特徵及層之變數中的一或多者，其可變化且被導出。如圖6中所展示，該等變數中之一或多者可包括一或多個層之厚度t 、一或多個特徵之寬度w (例如CD)、一或多個特徵之高度h 及/或一或多個特徵之側壁角α。儘管圖中未繪示，但變數中之一或多者可進一步包括但不限於：層中之一或多者之折射率(例如真折射率或複折射率、折射率張量等)、一或多個層之消光係數、一或多個層之吸收率、在顯影期間之抗蝕劑損耗、一或多個特徵之基腳，及/或一或多個特徵之線邊緣粗糙度。該等變數之初始值可為針對經量測之目標所預期的值。接著在212處比較經量測輻射分佈108與所計算輻射分佈208以判定兩者之間的差。若存在差，則可變化參數化模型206之變數中之一或多者之值，計算新的所計算輻射分佈208且將其與經量測輻射分佈108比較直至在經量測輻射分佈108與所計算輻射分佈208之間存在足夠匹配為止。彼時，參數化模型206之變數之值提供實際目標30'之幾何形狀的良好或最佳匹配。在一實施例中，當經量測輻射分佈108與所計算輻射分佈208之間的差在容許臨限值內時存在足夠匹配。 圖案化程序之變數被稱為「處理變數」。圖案化程序可包括微影裝置中之圖案之實際轉印上游及下游的程序。圖7展示處理變數370之實例類別。第一類別可為微影裝置或用於微影程序中之任何其他裝置之變數310。此類別之實例包括微影裝置之照明、投影系統、基板載物台等之變數。第二類別可為在圖案化程序中執行之一或多個工序之變數320。此類別之實例包括焦點控制或焦點量測、劑量控制或劑量量測、頻寬、曝光持續時間、顯影溫度、用於顯影中之化學成份等。第三類別可為設計佈局及其在圖案化器件中或使用圖案化器件進行之實施之變數330。此類別之實例可包括輔助特徵之形狀及/或部位、藉由解析度增強技術(RET)而應用之調整、光罩特徵之CD等。第四類別可為基板之變數340。實例包括抗蝕劑層下方之結構之特性、抗蝕劑層之化學成份及/或實體尺寸等。第五類別可為圖案化程序之一或多個變數之時間變化的特性350。此類別之實例包括高頻載物台移動(例如，頻率、振幅等)、高頻雷射頻寬改變(例如頻率、振幅等)及/或高頻雷射波長改變之特性。此等高頻改變或移動為高於用以調整基礎變數(例如，載物台位置、雷射強度)之機構之回應時間的高頻改變或移動。第六類別可為微影裝置中之圖案轉印上游或下游的程序之特性360，該等程序諸如旋塗、曝光後烘烤(PEB)、顯影、蝕刻、沈積、摻雜及/或封裝。 如應瞭解，此等變數中之許多變數(若非全部)將對圖案化程序之參數有影響且常常對所關注參數有影響。圖案化程序之參數之非限制性實例可包括臨界尺寸(CD)、臨界尺寸均一性(CDU)、焦點、疊對、邊緣位置或置放、側壁角、圖案移位等。常常，此等參數表達自標稱值(例如設計值、平均值等)之誤差。參數值可為個別圖案之特性之值或圖案群組之特性之統計量(例如平均值、方差等)。 處理變數中之一些或全部或與其相關之參數之值可藉由合適方法予以判定。舉例而言，可自運用各種度量衡工具(例如基板度量衡工具)獲得之資料判定值。可自圖案化程序中之裝置之各種感測器或系統(例如，微影裝置之感測器(諸如位階量測感測器或對準感測器)、微影裝置之控制系統(例如基板或圖案化器件台控制系統)、塗佈顯影系統工具中之感測器等)獲得值。該等值可來自圖案化程序之操作者。 現在，度量衡主要在所花費之時間方面愈來愈變成一種負擔。舉例而言，在半導體行業中出現多種圖案化技術時尤其為此狀況。運用諸如微影-蝕刻-微影-蝕刻(LELE)及/或側壁輔助雙重圖案化(SADP)之多種圖案化技術，處理步驟之數目已顯著增加且因此，用於控制及良率監視之度量衡步驟之數量亦增加。此外，隨著更多層用於多個圖案化步驟中且每層使用更多圖案化步驟，針對每一節點之度量衡之量增加(亦即，特徵大小減小)。 另外或替代地，愈來愈要求缺陷判定及/或導引缺陷檢測。此與之前情形相比涉及實質上更密集的焦點、疊對及/或CD度量衡。 另外或替代地，在器件上CD、疊對及/或焦點效能方面有愈加緊縮的規格。此將例如曝光工具及處理工具(例如沈積、蝕刻、塗佈顯影系統、化學機械拋光(CMP)等)之製造設備規格自一節點驅使至下一節點。因此，此驅使對效能之更嚴格控制及監視，此又驅使為了控制及監視而對度量衡之不斷增加量的要求。 另外或替代地，與在器件上CD、焦點及/或疊對效能方面之規格緊縮一致地，可需要高階校正。高階校正基本上為橫越基板之全部或部分在小空間尺度上具選擇性的校正性動作(例如，以高空間解析度進行之校正)。高階校正涉及用於度量衡之每基板之較密集取樣，藉此增加度量衡負擔到可能會超出度量衡設備生產率之實務限制。 另外或替代地，基板間變化可需要另外個別基板位階控制(相比於例如批次位階控制)及相關聯監視以便達成所要CD、焦點及/或疊對效能。此可導致量測每批次之更多基板且因此驅使所用量測之量增加，而可能超出度量衡設備生產率之實務限制。 但為了滿足增加之資料需求，僅添加度量衡設備或增加度量衡設備生產率可能並不滿足需要。此外，其可能並未以適時方式解決所有問題，諸如獲得橫越基板之密集CD、焦點及/或疊對剖面。 因此，需要度量衡效率。此度量衡效率係供獲得例如每基板之較高密度之資料及每批次較高數目個基板之資料。 因此，在一實施例中，提供用以例如有助於改良度量衡效率之方法。在該方法中，組合並操控來自多個源之度量衡資料以便針對橫越基板之複數個部位中之每一者導出一或多個圖案化程序參數(例如CD、焦點、疊對、邊緣置放等)之準確的所估計值。在一實施例中，接著提供用於例如在圖案化程序中處理之所有基板及用於例如在該圖案化程序中在此等基板上處理之所有層之密集度量衡資料(例如針對每平方毫米)。 實際上，在一實施例中，該方法之結果為橫越基板之一或多個圖案化程序參數之值的「虛擬」或仿真分佈，其係經由各種度量衡資料之此組合來達成。此方法可接著提供用於一或多個圖案化程序參數(例如焦點、CD、疊對等)之混合式度量衡之高效方法。且雖然本文中之實施例將主要考慮圖案化程序參數(即焦點、CD及疊對)之特定實例，但應瞭解，一或多個其他或額外圖案化程序參數可為本文中之技術之主題。 如上文所提及，方法涉及來自各種源之度量衡及其他資料之組合。在一實施例中，方法涉及組合所關注圖案化程序參數之量測與來自圖案化程序中之一或多個器件之資料，諸如來自微影裝置之一或多個感測器之資料。資料之此組合將接著用以預測例如以下形式之產品上效能：圖案化程序參數，諸如CD、疊對、焦點、圖案移位、邊緣置放(例如邊緣置放誤差)等，及/或自圖案化程序參數導出之參數，諸如良率、缺陷(例如缺陷之風險、缺陷計數等)等。 因此，該方法所隱含之原理為隔離並估計所關注圖案化程序參數之改變之個別根本原因，該等個別根本原因接著經組合以計算產品上效能。目標為儘可能多地使用可用資訊以避免離線(及/或線上)度量衡之不斷增加的量，以使用諸如關於圖3至圖6所描述的工具來判定所關注圖案化程序參數。 因此，在一實施例中，需要識別對所關注圖案化程序參數之改變的各種貢獻(諸如CD誤差、聚焦誤差、疊對等)。彼等貢獻可接著以各種組合而使用以達成產品上效能之所要估計。通常，彼等貢獻將為誤差及/或殘差。舉例而言，器件可在進行校正時產生誤差，該誤差可接著實現所關注圖案化程序參數之改變。作為另一實例，感測器系統可量測誤差，該誤差為或貢獻於圖案化程序參數之改變。作為另一實例，器件或用以判定器件之設定的數學模型可並不能夠實現某一所要或最佳實體效應(例如，所要實體校正與可藉由器件達成之實體校正之間的差、所要實體效應(諸如劑量、焦點等)與可藉由器件達成之實體效應之間的差、所要實體校正或效應與能夠藉由數學模型判定之校正或效應之間的差等)，且因此實現為或貢獻於圖案化程序參數之改變之殘差。在一實施例中，可以實驗方式或憑經驗判定貢獻。 可接著將對如橫越晶粒、場或基板空間地分佈之所關注圖案化程序參數的此等貢獻中之每一者特性化為指紋。且相似地，可將橫越晶粒、場或基板之組合之貢獻特性化為指紋。 因此，可組合複數個此等貢獻以得到經導出指紋。舉例而言，產品基板上之焦點指紋可為例如歸因於彼基板之不扁平度、在基板之曝光期間與微影裝置之投影系統相關聯的聚焦誤差、在曝光期間由基板位置控制迴路得到之高度誤差及微影裝置之焦點設置之殘餘指紋的焦點貢獻之複合物。此情形之實例在下文關於圖9加以描述。 相似地，經導出或經量測指紋可使一或多個指紋自其移除，以得到(另外)經導出指紋。舉例而言，基板之經量測焦點指紋可使自其移除彼基板之不扁平度、在基板之曝光期間與微影裝置之投影系統相關聯的聚焦誤差、在曝光期間由基板位置控制迴路得到之高度誤差及微影裝置之焦點設置之殘餘指紋的焦點貢獻。此可得到歸因於未由經移除指紋捕捉到之誤差之殘餘焦點指紋。此情形之實例在下文關於圖10加以描述。 因此，在一實施例中，該方法可例如將一指紋分解成個別貢獻指紋及/或藉由組合諸指紋而導出一指紋。 因此，參看圖8，描繪貢獻(指紋)之組合之實施例。處理變數311之改變(例如在聚焦內容背景中，高度誤差)可對用於基板上之圖案之圖案化程序參數352 (例如在聚焦之內容背景中，焦點)有貢獻312，且處理變數321之改變(例如在聚焦內容背景中，焦點設置之殘差)可對圖案化程序參數352有貢獻322。即，圖案化程序參數352可具有一或多個處理變數之改變之組合之貢獻。此等貢獻312及322可僅相加(其可包括加權或線性加法)或藉由其他函數(例如使用迴旋(解迴旋)、使用神經網路、RMS加法、按比例調整等)來組合。圖案化程序參數352可具有其他變數之改變之貢獻。因此，藉由如下文進一步所論述之此認識，可判定各種貢獻或可使用該等各種貢獻來導出圖案化程序參數之估計值。在一實施例中，可藉由模型化一或多個適用處理變數來判定貢獻312及/或貢獻322。可將貢獻312及/或貢獻322表達為一或多個適用處理變數之函數。函數可為線性的或非線性的。 圖9示意性地展示獲得對基板之圖案化程序參數之經導出貢獻470的實例，該經導出貢獻為多個處理變數之貢獻之組合(其中之一或多者可為經導出貢獻)。在此狀況下，經導出貢獻470為焦點(散焦)。因此，可使用多個處理變數之貢獻來獲得經導出貢獻470，該等多個處理變數諸如：在基板之曝光期間與微影裝置之投影系統相關聯的聚焦誤差(FE) 400、在曝光期間由基板位置控制迴路得到之高度誤差(例如移動標準偏差(MSD_z )) 410，及彼基板之不扁平度(P) 420。顯著地，可自微影裝置獲得此資料且此資料可為產生基板而作為圖案化程序之部分的副產物。此等經識別貢獻中無一者必需需要使用例如諸如關於圖3至圖6所描述的工具對基板上之圖案化之特徵進行量測。適用時可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗來獲得該等貢獻。舉例而言，可藉由基於實體模型之模擬、經驗模型化及/或專用量測來獲得該等貢獻。 因此，在聚焦狀況下，處理變數400對聚焦之貢獻之實例被展示為貢獻430，處理變數410對聚焦之貢獻之實例被展示為貢獻440，且處理變數420對聚焦之貢獻之實例被展示為貢獻450。接著將此等貢獻中之每一者組合在一起(460)以獲得經導出貢獻470。雖然要素460 (及圖中之其他要素)展示加號，但460處之運算無需為加法，例如其可為乘法、迴旋、經由使用神經網路來進行等。針對一或多個貢獻之運算與針對另外一或多個貢獻之運算可不同(例如，430與440相加，且總和與貢獻450迴旋)。在一實例中，可將組合之貢獻表達為

。可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗來獲得各種函數。此外，可存在此處未展示之交叉項(諸如依據FE乘以MSD而變化的焦點，等)。為了獲得焦點之絕對值，可將焦點之標稱值或經模擬值與該等貢獻組合。諸如a₁ 、b₁ 、c₁ 之係數為焦點相對於各別處理變數或其函數之敏感度。在此實例中，該等貢獻係橫越基板但在一實施例中，該等貢獻中之一或多者可為每晶粒/場(其可接著橫越基板而重複，此取決於例如例項中之每一者處的適用條件)。如上文所提及，貢獻470可經特性化為指紋，此係由於其可橫越基板/晶粒/場而在空間上界定。另外，貢獻之轉譯成絕對值可經特性化為指紋，此係由於其可橫越基板/晶粒/場而在空間上界定。如應瞭解，來自使用圖案化程序進行之多個基板之處理之資料可用以導出各別貢獻。可已經得到此資料，此係由於其可為處理基板之副產物。 現在，在CD之內容背景中，可使用關於圖9所描述之相同的技術。舉例而言，對CD之經導出貢獻470可為可歸因於多個處理變數之貢獻之組合(其可包括經導出貢獻)，該等處理變數諸如：焦點(F) 400、基板在基板之法線方向上之移動的移動標準偏差(MSD_z ) 410，及基板在平行於基板之方向上之移動的移動標準偏差(MSD_x ) 420。因此，在此狀況下，焦點(F) 400對CD之貢獻之實例將為貢獻430，移動標準偏差(MSD_z ) 410對CD之貢獻之實例將為貢獻440，且移動標準偏差(MSD_x ) 420對CD之貢獻將為貢獻440。接著將此等貢獻中之每一者組合在一起(460)以獲得經導出貢獻470。在一實例中，可將組合之貢獻表達為

。此外，可存在此處未展示之交叉項且關係可不同(例如，諸如焦點及/或MSDz之關係可並非純粹二次的，且可具有線性項及三階項)。在一實施例中，貢獻430、440、450可分別為焦點(F) 400分佈、移動標準偏差(MSD_z ) 410分佈及移動標準偏差(MSD_x ) 420分佈，在此狀況下，CD模型將用以將其組合成CD分佈。此外，可存在此處未展示之交叉項(諸如，依據F乘以MSD而變化的CD，等)。為了獲得CD之絕對值，可將CD之標稱值或經模擬值與該等貢獻組合。諸如a₁ 、b₁ 、c₁ 之係數為CD相對於處理變數或其函數之敏感度。 應用上文所描述之原理，圖10示意性地展示自針對基板之所關注圖案化程序參數之經圖案化基板度量衡資料藉由移除對所關注圖案化程序參數之貢獻而獲得經導出貢獻510的實例。在此內容背景中之經圖案化基板度量衡資料為藉由量測基板上之至少部分地藉由圖案化程序處理的特徵(例如器件圖案特徵、與器件圖案分離之度量衡目標等)而獲得的所關注參數之值。此度量衡資料通常可使用諸如關於圖3至圖6所描述之度量衡或檢測工具來獲得。 針對所關注參數之經圖案化基板度量衡資料500可具有至少兩個貢獻。因此，經圖案化基板度量衡資料內之一或多個貢獻可藉由移除經圖案化基板度量衡資料內之一或多個其他貢獻來獲得。因此，可藉由自經圖案化基板度量衡資料500移除(505)貢獻520來獲得貢獻510。雖然要素505 (及圖中之其他要素)展示負號，但505處之運算無需為減法，例如其可為乘法、迴旋(解迴旋)、經由使用神經網路來進行等。貢獻520可為經導出貢獻，諸如貢獻470，或可為自其他資料導出之貢獻，諸如貢獻430、440及450中之任一或多者。另外，多個貢獻可被移除。舉例而言，可自經圖案化基板度量衡資料500移除與處理變數530相關聯的選用貢獻540連同貢獻520。如應瞭解，來自使用圖案化程序進行之多個基板之處理之資料可用以獲得經圖案化基板度量衡資料。 在一實施例中，經圖案化基板度量衡資料係來自與器件圖案分離之圖案，例如在晶粒之非功能區域處、在晶粒之間或在測試基板上之度量衡特徵。因此，舉例而言，可自此度量衡資料移除一或多個處理變數之貢獻，藉此獲得一或多個處理變數對此度量衡資料之剩餘貢獻。可接著基於剩餘貢獻而獲得對相同或不同基板上之器件圖案之度量衡資料可相當的貢獻，而無需實際上自該器件圖案獲得度量衡資料。舉例而言，對器件圖案之度量衡之貢獻可被估計為與剩餘貢獻相同，此係因為適用一或多個處理變數對器件圖案及單獨圖案具有可相當的效應。在一實施例中，單獨圖案為出於測試目的之圖案(例如度量衡目標)，且對單獨圖案執行度量衡並不影響基板上之器件圖案。 因此，藉由組合貢獻及/或自經圖案化基板度量衡資料移除貢獻，可獲得基板之所關注參數之估計值，而未必必須獲得用於彼基板之經圖案化基板度量衡資料。此係藉由辨識各種貢獻之性質來完成。 在一實施例中，一或多個處理變數之貢獻可為裝置(例如微影裝置)特定的；亦即，貢獻對於某一實際裝置或裝置之組合係特定的。因此，在一實施例中，可橫越每一基板重複使用一或多個處理變數之貢獻。因此，可預特性化一或多個處理變數之貢獻且自資料庫獲得該一或多個處理變數之該貢獻以供用於各種組合/移除程序。該貢獻可為作為裝置之整體或特定部分(例如蝕刻腔室)而為裝置特定的。此等變數之實例可包括但不限於：微影裝置中之圖案轉印之上游或下游的程序之各種特性，諸如旋塗、曝光後烘烤、顯影、蝕刻、沈積、摻雜及/或封裝。 在一實施例中，一或多個處理變數之貢獻對於一特定基板並非特定的(且因此，可橫越基板而使用)。因此，可預特性化一或多個處理變數之貢獻且自資料庫獲得該一或多個處理變數之該貢獻以供稍後用於各種組合/移除程序。一或多個處理變數之此貢獻可藉由將其與針對一特定基板之一或多個變數之資料及敏感度關係組合而應用至該特定基板。此等變數之實例可包括但不限於：照明之變數、投影系統之變數、焦點、劑量、頻寬、曝光持續時間、高頻載物台移動之特性(例如，基板載物台之移動之移動標準偏差(MSD)、基板載物台之移動之移動平均值、頻率、振幅等)、高頻雷射頻寬改變(例如頻率、振幅等)、高頻雷射波長改變，及/或基板之扁平度。 在一實施例中，一或多個處理變數之貢獻可為基板特定的。舉例而言，可針對每一基板或一特定基板群組判定貢獻。此等變數之實例可包括但不限於：基板幾何形狀(高度圖、變形圖)、基板處理條件、照明之變數、投影系統之變數、焦點、劑量、頻寬、曝光持續時間、高頻載物台移動之特性(例如，基板載物台之移動之移動標準偏差(MSD)、基板載物台之移動之移動平均值等)、高頻雷射頻寬改變(例如頻率、振幅等)、高頻雷射波長改變，及/或基板之扁平度。 在一實施例中，一或多個處理變數之貢獻可為圖案或圖案化器件特定的；亦即，該貢獻對於某一實際圖案化器件或待由圖案化器件提供之特定圖案係特定的。此貢獻可獨立於另外基板。因此，可預特性化圖案或圖案化器件特定之貢獻，且自資料庫獲得該圖案或圖案化器件特定之貢獻以供稍後用於各種組合程序。此等變數之實例可包括但不限於：圖案化器件特徵CD、輔助特徵之形狀及/或部位、藉由解析度增強技術(RET)應用之調整等。 在一實施例中，與不同處理變數相關聯之貢獻可具有不同的空間均一性。舉例而言，一些處理變數之貢獻可橫越整個基板基本上空間地均一，而一些其他處理變數之貢獻可並非橫越整個基板空間地均一。此差異可歸因於處理變數之不同性質。舉例而言，與抗蝕劑層、抗蝕劑層之顯影及/或基板之蝕刻相關聯的一或多個處理變數之貢獻趨向於基本上空間地均一，此係因為整個基板通常塗佈有抗蝕劑層、在同一時間或在相同條件下顯影或蝕刻；或趨向於由於例如在數個此等程序期間基板之旋轉而對稱。舉例而言，與圖案轉印或微影裝置相關聯的一或多個處理變數之貢獻趨向於較不空間地均一，此係因為圖案轉印趨向於係部位特定的且在針對一個部位之圖案轉印與針對另一部位之圖案轉印之間該一或多個處理變數可改變。因此，若可自經圖案化基板度量衡資料移除基本上並不空間地均一之貢獻，則可自經圖案化基板度量衡資料獲得基本上空間地均一之貢獻。 因此，在一特定實例中，可針對曝光於基板上之每一點自微影裝置搜集處理變數資料，諸如位階量測資訊、基板之移動之移動平均值(MA)、MSDxyz、劑量、雷射頻寬、光瞳形狀等。通常已經在微影裝置中(例如在診斷檔案中)可得到此資料。自此資料，可使用用於所關注參數之模型來產生上文所描述之貢獻，該模型描述所關注參數對一或多個處理變數之敏感度。可自模擬或自實驗獲得一或多個敏感度。以此方式產生之貢獻為在抗蝕劑顯影之後的量測期間將預期看到之貢獻(在假定塗佈顯影系統及抗蝕劑模型校準將完美的情況下)。一旦例如在顯影之後或在蝕刻之後量測基板，則自經圖案化基板度量衡資料移除該貢獻。剩餘貢獻現在為藉由圖案轉印前程序或圖案轉印後程序(例如藉由塗佈顯影系統及/或蝕刻裝置，其通常係場間的)及圖案化器件(場內)之貢獻。微影裝置誤差將已根據經圖案化基板度量衡資料予以校正。相似地，可量測圖案化器件貢獻且移除其貢獻以留下藉由圖案轉印前程序或圖案轉印後程序之貢獻。可每程序流程(例如圖案化程序步驟及/或所用裝置之組合)或每特定裝置或其部分(例如蝕刻裝置或蝕刻腔室)移除貢獻。 因此，經由此等技術，對所關注參數之貢獻可經由經模型化關係或藉由自經圖案化基板度量衡資料移除已知貢獻來獲得。此外，一或多個貢獻可為裝置特定的，但亦獨立於基板。但一或多個其他貢獻可為基板特定的。因此，藉由貢獻之適當混合及匹配，可估計在圖案化程序中之某一時刻的所關注參數之估計值。 因此，現在將在焦點、CD及疊對之內容背景中描述此等貢獻之應用之一些特定實例，以判定用於基板之各別焦點、CD及疊對之估計值。如應瞭解，可處理並估計額外或其他所關注參數。 為了啟用此等實例，使用各種資料。舉例而言，微影裝置具有整合式其中之用於圖案轉印控制的顯著度量衡能力。此類整合式度量衡之實例為基板之位置量測器件(例如感測器IF)及/或用於伺服控制之圖案化器件、用於基板表面之量測以用於位階量測控制的位階量測感測器(例如感測器LS)、用以量測基板之定向、位置及/或變形以實現疊對控制的對準感測器(例如感測器AS)，及/或為了控制投影系統之波前之像差感測器(例如上文所描述之剪切干涉計)。微影裝置將使用來自此等感測器之資料以在其總體CD、疊對及/或焦點預算得以滿足之程度上進行控制，但同時亦追蹤在控制之後留下之殘差及/或誤差。此等殘差及/或誤差可用以計算在圖案轉印期間產生多少CD、疊對及/或聚焦誤差，亦即，微影裝置對CD、疊對及/或焦點指紋之貢獻。如應瞭解，用於圖案化程序中之其他裝置可具有用於裝置之適用度量衡之相似資訊。 另外，微影裝置設置或控制可使用一或多個數學模型以判定各別校準或控制校正。然而，此一或多個模型可具有內建式假定或限制，從而導致非零殘餘誤差。此模型殘差可用以計算產生多少CD、疊對及/或聚焦誤差，亦即，模型對CD、疊對及/或焦點指紋之貢獻。如應瞭解，用於圖案化程序中之其他裝置可具有相似模型資訊。 另外，微影裝置可藉由使用抗蝕劑中量測以有助於移除一或多個參數之任何全域及局部指紋(例如焦點、疊對等)來設置。但全域指紋可自執行上次校準之時隨著時間推移而漂移。為了監視及控制此設置狀態，可曝光並量測監視基板以監視全域指紋。監視基板可為在抗蝕劑層經施加至之基板中具有良好界定之圖案、相對於該良好界定之圖案運用一圖案而曝光、經顯影且接著經量測的基本基板。一旦經量測，監視基板上之抗蝕劑就可被剝離以留下良好界定之圖案使得新抗蝕劑層可適用。基於彼等量測，可對微影裝置進行校正且因此彼等校正在判定貢獻時需要經因子分解。在一實施例中，監視基板可用以藉由使用良好界定之圖案來判定疊對及/或藉由使用抗蝕劑圖案來判定焦點。 轉向焦點實例，技術涉及基本上兩個主要部分。第一部分實際上為用以判定微影裝置之基礎焦點貢獻的設置程序，該基礎焦點貢獻並未反映於在用以在估計程序中判定特定基板之焦點之估計值的一或多個類型之微影裝置處理變數中。第二部分為針對在研究中之基板使用與彼等一或多個類型之微影裝置處理變數相關聯的焦點貢獻以判定用於該特定基板之焦點之估計值的估計程序。 因此，在根據一實施例之設置程序中，針對一或多個基板獲得經圖案化基板焦點度量衡資料，且接著以與上文在圖10中所描述相似之方式移除一或多個類型之微影裝置處理變數之貢獻。可被移除之一種類型之貢獻為與例如微影裝置之位階量測感測器相關聯的基板高度殘差或誤差圖之焦點貢獻。可被移除之另一類型之貢獻為可例如自剪切干涉計獲得之投影系統影像平面偏差(IPD)及/或投影系統模型殘差之焦點貢獻。可被移除之另一類型之貢獻為圖案化器件及/或基板伺服控制件(例如MA)之焦點貢獻，其可自適用定位器、位置量測器件(例如感測器IF)及/或伺服控制模型之殘差獲得。如上文所論述，可經由模擬、數學模型化及/或實驗判定自處理變數至焦點貢獻之轉譯。 視需要，可將貢獻指紋重新柵格化至相同柵格(其可與該等貢獻指紋中之一者之柵格相同或為不同柵格)。相似地，可將貢獻指紋重新柵格化至經圖案化基板度量衡資料，或反之亦然。在一實施例中，重新柵格化包含向上取樣或向下取樣。 在一實施例中，理想地在將濾波(例如移動平均值、解迴旋、FFT等)與另一貢獻組合之前將該濾波應用至一貢獻。 在一實施例中，微影裝置之基礎焦點貢獻可被有效地判定一次且用於各種焦點估計，且因此相比於量測每一基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由對基板上之部位(例如基板上之500個目標或更少)之相對稀疏取樣及/或對來自一或多個批次之數個基板(例如來自一批次25個或更多基板之10個或更少基板)之相對稀疏取樣來獲得經圖案化基板焦點度量衡資料。 在一實施例中，經圖案化基板焦點度量衡資料可為如以上所描述之監視基板之經量測焦點指紋。因此，可使用已經捕捉之資料。因此，可針對如自微影裝置感測器資訊導出之微影裝置影響而校正經量測焦點指紋，微影裝置感測器資訊諸如，投影系統影像平面偏差(IPD)之焦點貢獻、基板高度殘差或誤差圖之焦點貢獻及/或圖案化器件及/或基板伺服控制件之焦點貢獻，以獲得微影裝置之基礎焦點貢獻。 接著儲存微影裝置之基礎焦點貢獻以用於焦點之產品上估計。可針對多個微影裝置判定微影裝置之基礎焦點貢獻。可針對所用微影裝置之器件之特定組合來判定微影裝置之基礎焦點貢獻。舉例而言，微影裝置可具有基板可被曝光之多於一個基板台，且因此微影裝置之基礎焦點貢獻可針對所用器件之一特定組合及/或多個組合予以判定。 接著，為了產品上估計，針對所關注基板獲得與焦點相關的一或多個類型之微影裝置處理變數之誤差或殘差，且判定其焦點貢獻。舉例而言，可針對所關注基板獲得投影系統影像平面偏差(IPD)之焦點貢獻、基板高度殘差或誤差圖之焦點貢獻及/或圖案化器件及/或基板伺服控制件之焦點貢獻。可添加之另一類型之貢獻為可歸因於正用於特定所關注基板之圖案化器件的圖案化器件誤差之焦點貢獻，其可藉由量測而獲得。在不使用用於所關注基板之圖案化器件之情況下獲得微影裝置之適用基礎焦點貢獻的情況下可特別使用此貢獻。 另外，獲得微影裝置之適用基礎焦點貢獻，如以上所描述。接著，以與上文關於圖9所描述相似之方式，將微影裝置之適用基礎焦點貢獻與所關注基板之一或多個特定焦點貢獻組合以獲得用於該所關注基板之所估計焦點指紋。因此，可在任何基板上之任何部位(或幾乎任何部位)處判定聚焦誤差之估計值。 現在轉向CD實例，原則上存在可造成基板中之CD變化的數個處理變數。在此實施例中，考慮橫越基板之某些CD變化。詳言之，考慮關於焦點、焦點模糊、劑量及總體程序之CD變化貢獻。亦可考慮為對CD變化之場內貢獻因素的圖案化器件，但將僅出於方便起見而不對其進行進一步描述。 對CD之焦點貢獻可基於如以上所描述之焦點貢獻，具體言之，基礎微影裝置焦點貢獻與用於在研究中之基板之微影裝置之一或多個處理變數的焦點貢獻之組合。在可經由實驗或模擬知曉特徵(微影後及/或蝕刻後)之柏桑(Bossung)行為的條件下，原則上可針對任何圖案特徵將此密集焦點資訊轉換成橫越場及/或橫越基板之∆CD貢獻。因此，對於基板上具有焦點值之任何部位(x, y)，可計算對應於彼基板部位(x, y)之CD值：

其中HDFM對應於焦點圖，諸如如上文在焦點實例中所描述之經導出高密度焦點圖。 可使用微影裝置資料，諸如伺服資訊(例如在z方向上之MSD)來獲得對CD之焦點模糊貢獻。可將焦點模糊資訊轉換成橫越掃描方向及橫越基板之∆CD貢獻。此焦點模糊資料至CD轉換亦係特徵特定的且可經由實驗或模擬而知曉：

其中fblur對應於焦點模糊。 對CD之劑量貢獻係歸因於微影裝置之劑量變化(例如藉由劑量映射系統判定)。可使用適用特徵之合適劑量敏感度將在曝光期間橫越基板之劑量變化轉譯成∆CD貢獻，其可經由實驗或模擬而知曉：

對CD之總體程序貢獻為起因於作為與單獨圖案轉印分離的圖案化程序之部分的各種程序步驟之CD變化。因此，在一實施例中，總體程序貢獻為在最終蝕刻步驟之後的CD變化之狀態，且可不歸因於在估計CD變化時所考慮之各種其他CD變化。因此，在一實施例中，此貢獻為起因於例如膜沈積變化、烘烤及/或顯影變化及/或蝕刻程序變化的所有未考量程序變化之累積效應。貢獻於對CD之總體程序貢獻的處理變數之實例可包括：抗蝕劑層下方之結構之特性、抗蝕劑層之化學成份及/或實體尺寸，及/或微影裝置中之圖案轉印上游或下游的一或多個程序之特性，程序諸如旋塗、曝光後烘烤、顯影、蝕刻、沈積、摻雜及/或封裝。並且，雖然依據蝕刻後來描述對CD之總體程序貢獻，但可針對圖案化程序中之不同時刻獲得總體程序貢獻，例如在顯影之後但在蝕刻之前獲得總體程序貢獻。 因此，與焦點實例之設置程序相似地，可使用歸因於焦點、焦點模糊及劑量之所有此等∆CD貢獻，且自基板CD量測值減去所有該等∆CD貢獻以估計總體程序貢獻。亦即，在一實施例中，可在蝕刻之後自錨定特徵CD量測產生蝕刻後總體程序貢獻，自該蝕刻後總體程序貢獻移除由於焦點、焦點模糊及劑量(針對該錨定特徵)之∆CD貢獻。如所提及，自合適錨定特徵估計總體程序貢獻。因此，在一實施例中，可自錨定特徵判定其他特徵之總體程序貢獻。舉例而言，總體程序貢獻之其餘部分可被表達為錨定特徵之特性的一定比例。在針對圖案化程序中之不同時刻獲得總體程序貢獻，例如在顯影之後但在蝕刻之前獲得總體程序貢獻的情況下，可使用顯影後但蝕刻前之CD量測。 在一實施例中，總體程序貢獻可被有效地判定一次且用於各種CD估計，且因此相比於量測每一基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由對基板上之部位(例如基板上之500個目標或更少)之相對稀疏取樣及/或對來自一或多個批次之數個基板(例如來自一批次25個或更多基板之10個或更少基板)之相對稀疏取樣來獲得經圖案化基板焦點度量衡資料。 接著儲存總體程序貢獻以用於CD之產品上估計。可針對特定及/或多個裝置組態(例如一或多個特定蝕刻腔室、蝕刻腔室及烘烤板之一或多個特定組合、基板台及蝕刻腔室之一或多個特定組合等)來判定總體程序貢獻。 接著，與上文所描述之焦點估計步驟相似地，可獲得產品上CD之估計。在一實施例中，針對所關注基板獲得與CD相關的一或多個類型之微影裝置處理變數之誤差或殘差，且判定其CD貢獻。舉例而言，可針對所關注基板獲得焦點、焦點模糊及/或劑量之CD貢獻。可添加之另一類型之貢獻為可歸因於正用於特定所關注基板之圖案化器件的圖案化器件誤差之CD貢獻，其可藉由量測而獲得。 另外，獲得對CD之適用總體程序貢獻，如以上所描述。接著，以與上文關於圖9所描述相似之方式，將對CD之適用總體程序貢獻與所關注基板之一或多個特定CD貢獻組合以獲得用於該所關注基板之所估計CD指紋。因此，可在任何基板上之任何部位(或幾乎任何部位)處判定CD誤差之估計值。 此外，可針對基板上之一或多個所關注特定圖案特徵(諸如熱點)獲得估計值。如上文所提及，針對一特定錨定特徵判定對CD之總體程序貢獻，但針對一或多個所關注特定特徵可按比例調整對CD之該總體程序貢獻。另外，可基於一或多個特定特徵在CD變化與一或多個類型之微影裝置處理變數(諸如焦點、焦點模糊及/或劑量)之間的適當敏感度來計算該一或多個類型之微影裝置處理變數之CD貢獻。可例如藉由模擬及/或實驗獲得此敏感度。因此，可獲得多個CD基板指紋，每一CD基板指紋係針對一不同熱點或圖案之其他所關注特徵。 方法可例如藉由一或多個相關模型(例如圖案化器件及/或像差模型)中之較多參數得以改良。方法可藉由例如藉由將總體程序貢獻分解成不同貢獻因素(例如對不同特徵有不同敏感度的沈積、微影及/或蝕刻)來估計總體程序貢獻而得以擴展。 在一實施例中，可在結果中校正作為圖案化程序之部分而應用之劑量校正。舉例而言，微影製造單元可使用例如ASML之劑量映射器(Dosemapper)系統來應用劑量校正。因此，在判定CD之估計值時考量此校正。 現在轉向疊對實例，使用來自至基板上之至少兩個不同圖案轉印之資料。技術相似於上文關於焦點及CD實例所描述之技術。 此技術涉及基本上兩個主要部分。第一部分實際上為用以判定微影裝置之基礎焦點貢獻的設置程序，該基礎焦點貢獻並未反映於在用以在估計程序中判定特定基板之疊對之估計值的一或多個類型之微影裝置處理變數中。視情況，與上文所論述之CD實例之總體程序CD貢獻相似地，亦可判定總體程序疊對貢獻。第二部分為針對至少兩個圖案轉印中之每一者針對在研究中之基板，使用與彼等一或多個類型之微影裝置處理變數相關聯的疊對貢獻以判定用於該特定基板之疊對之估計值的估計程序。 因此，在根據一實施例之設置程序中，針對一或多個基板獲得經圖案化基板疊對度量衡資料，且接著以與上文在圖10中所描述相似之方式移除針對至少兩個圖案轉印中之每一者的一或多個類型之微影裝置處理變數之貢獻。可被移除之一種類型之貢獻為例如自微影裝置之位階量測感測器獲得的基板高度圖之疊對貢獻。可針對用於兩個圖案轉印之基板高度圖發現一差，且接著可將該差轉換成疊對值且因此轉換成疊對貢獻。舉例而言，可藉由以下操作將Z高度差變為X及/或Y位移：考慮作為基板之翹曲或彎曲之高度差且使用第一原理來計算X及/或Y位移(例如，在例如基板之夾持區中，位移可為在Z上之變化相對於在X或Y上之變化乘以基板之厚度的一半，或在例如基板之未夾持區中，位移可使用克希何夫-洛夫(Kirchoff-Love)板理論來計算)。在一實施例中，可經由模擬、數學模型化及/或實驗判定高度至疊對貢獻之轉譯。因此，藉由使用每圖案轉印之此基板高度資訊，可觀測到並考量歸因於焦點或夾盤光點之疊對影響。 可被移除之另一類型之貢獻為圖案化器件及/或基板伺服控制件(例如MA)在X及/或Y方向上(包括圍繞Z旋轉)之疊對貢獻，其可自適用定位器、位置量測器件(例如感測器IF)及/或伺服控制模型之殘差獲得。可針對兩個圖案轉印之橫越基板之伺服控制值發現一差，且接著該差可表示疊對貢獻。在需要時，可經由模擬、數學模型化及/或實驗判定自伺服控制值至疊對貢獻之轉譯。 可被移除之另一類型之貢獻為投影系統像差(其可例如自剪切干涉計獲得)及/或投影系統模型殘差之疊對貢獻。可經由模擬、數學模型化及/或實驗判定像差及/或殘差至疊對貢獻之轉譯。 可被移除之另一類型之貢獻為可由微影裝置提供的對準系統模型殘差之疊對貢獻。可經由模擬、數學模型化及/或實驗判定自殘差至疊對貢獻之轉譯。在一實施例中，針對不同圖案轉印步驟，對準系統模型殘差可不同，且因此，針對不同圖案轉印步驟之對準系統模型殘差之組合/差可用以獲得疊對貢獻。在一實施例中，可針對基板高度而校正對準模型殘差。 視需要，可將貢獻指紋重新柵格化至相同柵格。相似地，可將貢獻指紋重新柵格化至經圖案化基板度量衡資料，或反之亦然。 在一實施例中，微影裝置之基礎疊對貢獻可被有效地判定一次且用於各種疊對估計，且因此相比於量測每一基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由對基板上之部位(例如基板上之500個目標或更少)之相對稀疏取樣及/或對來自一或多個批次之數個基板(例如來自一批次25個或更多基板之10個或更少基板)之相對稀疏取樣來獲得經圖案化基板疊對度量衡資料。 在一實施例中，經圖案化基板疊對度量衡資料可為如以上所描述之監視基板之經量測疊對指紋。因此，可使用已經捕捉之資料。因此，可針對如自微影裝置感測器資訊導出之微影裝置影響而校正經量測疊對指紋，微影裝置感測器資訊諸如，投影系統之疊對貢獻、基板高度之疊對貢獻、對準模型殘差之疊對貢獻及/或圖案化器件及/或基板伺服控制件之疊對貢獻，以獲得微影裝置之基礎疊對貢獻。在一實施例中，將針對產品基板之第一圖案轉印而捕捉經量測疊對指紋資料一次，且接著相對於第二圖案轉印捕捉經量測疊對指紋資料(其中在圖案轉印之間重工監視基板)。在一實施例中，經圖案化基板疊對度量衡資料為自在第一圖案轉印之後自一或多個監視基板量測的疊對指紋與在第二圖案轉印之後自一或多個監視基板量測的疊對指紋之間的差獲得的疊對差量指紋。因此，藉由在與產品層大約相同的時間曝光監視基板之集合，可量化依據短期漂移對疊對之微影裝置貢獻。亦即，藉由接著疊對差量指紋，可獲得歸因於第一圖案轉印與第二圖案轉印之間的短期漂移而對場間疊對之微影裝置貢獻。 視情況，在蝕刻後疊對係所要的情況下，可判定對疊對之蝕刻程序貢獻，其為起因於蝕刻之疊對變化。為了獲得蝕刻程序疊對貢獻，可自蝕刻後經圖案化基板度量衡資料移除顯影後但蝕刻前之經圖案化基板度量衡資料以獲得蝕刻程序疊對貢獻。在一實施例中，蝕刻程序疊對貢獻可被有效地判定一次且用於疊對估計，且因此相比於量測每一基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由對基板上之部位(例如基板上之500個目標或更少)之相對稀疏取樣及/或對來自一或多個批次之數個基板(例如來自一批次25個或更多基板之10個或更少基板)之相對稀疏取樣來獲得經圖案化基板疊對度量衡資料。在第一或第二圖案轉印時所誘發之蝕刻程序指紋可運用顯影後但蝕刻前之疊對量測與在第一或第二圖案轉印中之另一者之蝕刻之後的蝕刻後之疊對量測之間的差量指紋來推導(在假定每一圖案轉印之後的蝕刻指紋相同的情況下)。 接著儲存微影裝置之基礎疊對貢獻(及選用蝕刻程序疊對貢獻)以用於疊對之產品上估計。可針對多個微影裝置判定微影裝置之基礎疊對貢獻。可針對所用微影裝置之器件之特定組合來判定微影裝置之基礎疊對貢獻。舉例而言，微影裝置可具有基板可被曝光之多於一個基板台，且因此微影裝置之基礎疊對貢獻可針對所用器件之一特定組合及/或多個組合予以判定。可針對一特定裝置組態及/或多個裝置組態(例如一或多個特定蝕刻腔室)判定蝕刻程序疊對貢獻。 接著，為了產品上估計，針對所關注基板獲得與疊對相關的一或多個類型之微影裝置處理變數之誤差或殘差，且判定其疊對貢獻。舉例而言，可針對所關注基板獲得為了獲得微影裝置之基礎疊對貢獻的投影系統之疊對貢獻、基板高度之疊對貢獻、對準模型殘差之疊對貢獻及/或圖案化器件及/或基板伺服控制件之疊對貢獻。在一實施例中，僅獲得基板高度之疊對貢獻。 另外，獲得如以上所描述之微影裝置之適用基礎疊對貢獻，且視情況獲得適用蝕刻程序疊對貢獻。接著，以與上文關於圖9所描述相似之方式，將微影裝置之適用基礎疊對貢獻(及視情況選用蝕刻程序疊對貢獻)與所關注基板之一或多個特定疊對貢獻組合以獲得用於該所關注基板之所估計疊對指紋。因此，可在任何基板上之幾乎任何部位處判定疊對之估計值。 在一實施例中，可在結果中校正作為圖案化程序之部分而應用之疊對校正。舉例而言，微影製造單元可例如基於使用例如ASML之Baseliner系統進行之監視基板之量測而應用疊對校正。因此，在判定疊對之估計值時考量此校正。 在一實施例中，在多重圖案化程序中，需要使曝光條件與微影裝置條件(例如曝光劑量、圖案化器件透射率、圖案化器件檢核誤差、照明設定、微影裝置基板夾持誤差等)兩者在第一圖案轉印步驟與第二圖案轉印步驟之間極相似。此外，場內位階下之曝光及加熱訊跡將被預期為在第一圖案轉印步驟與第二圖案轉印步驟之間相似，且因此對疊對之此等效應應為小的。 另外，在一實施例中，可組合複數個預測。舉例而言，可組合疊對預測及CD預測。舉例而言，在使用不同圖案轉印步驟來產生彼此鄰近之結構且彼等結構在其之間具有間隙的多重圖案化情形下，不同圖案轉印步驟中之一或多者之CD以及針對不同圖案轉印步驟之疊對之組合相比於單獨疊對或CD估計可提供間隙之大小的較佳預測。 圖11接著示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。詳言之，其展示可如何將諸如微影裝置之基礎焦點貢獻、對CD之總體程序貢獻及/或微影裝置之基礎疊對貢獻(及視情況適用蝕刻程序疊對貢獻)之廣義貢獻應用至用於所關注基板之特定資訊以獲得用於該基板之所關注參數的估計值。因此，貢獻912對應於一特定基板之一或多個處理變數且例如係關於熱點。此可藉由模型化、自器件資訊等予以判定。另外，獲得適用於複數個基板之貢獻922，諸如微影裝置之基礎焦點貢獻、對CD之總體程序貢獻及/或微影裝置之基礎疊對貢獻(及視情況適用蝕刻程序疊對貢獻)。可使用本文中所描述之技術中的任一者獲得貢獻922。可針對複數個基板(例如針對每一所關注基板)判定貢獻912，而可橫越許多基板重複使用貢獻922。組合貢獻912及貢獻922以獲得用於例如熱點之所關注參數之估計值950，而未必需要獲得用於該熱點之經圖案化基板度量衡資料。在工序970中，採取動作，諸如基於所關注參數之估計值而判定在熱點處是否存在缺陷。 因此，器件感測器資料可用以增強抗蝕劑中及/或蝕刻後之度量衡以獲得所計算度量衡，該所計算度量衡可例如提供每基板之密集度量衡，而不必具有基板之密集取樣及/或提供對於許多(若非每一)基板之度量衡，而不必獲得用於每個此基板之經圖案化基板度量衡資料。另外，密集所計算度量衡可實現例如高階校正。所計算度量衡亦可實現較大控制，包括可能地每基板控制，而不必獲得用於每個此基板之經圖案化基板度量衡資料及/或不必密集地量測基板上之經圖案化基板度量衡資料。 此外，來自此等所計算度量衡技術之估計值可啟用各種應用，諸如圖案化程序控制(例如一或多個程序變數之調整)、圖案化處理監視、疵點偵測、缺陷預測、圖案化程序設計等。 在一實施例中，經導出貢獻(諸如使用圖10而導出)可用以參數化用於判定一或多個處理變數之改變對所關注參數之貢獻的數學模型。亦即，可相對於經導出貢獻擬合數學模型，藉此獲得該數學模型之一或多個參數、常數等之值。因此，作為一實例，需要使一模型及該模型中所表示之任何敏感度適應於程序及/或基板堆疊之改變。因此，在一實施例中，可產生將被量測之用於每一基板之經預測基板指紋。為此，可建立所關注參數之模型，例如對於CD，包含CD= a1*DOSE + a2*FOCUS² + a3*MSDx + a4*MSDy + a5*MSDz +...之模型。藉由基板之量測，可移除程序(例如追蹤/蝕刻)前及/或程序(例如追蹤/蝕刻)後指紋及圖案化器件指紋。可將剩餘指紋量測值與經預測值進行比較。在此情形下，現在存在一組方程式(與量測點一樣多的方程式)，其中CD、劑量、焦點、MSD-xyz、像差等係已知的。為了需要之敏感度(a1, a2, ..)可對此組方程式進行求解。當對針對某一器件圖案所量測之數個基板執行此求解時，將存在大量資料來重新估計需要之敏感度。若以相同方式使用來自多個微影裝置之資料及/或來自焦點曝光矩陣曝光之資料，則輸入信號(例如焦點、劑量、MSD、CD等)之足夠變化可實現敏感度之適當估計。另外，可將技術應用至其他所關注參數，諸如聚焦深度、曝光寬容度、疊對、邊緣位置等。 在一實施例中，訓練演算法可用以進一步添加準確度。舉例而言，當對針對相差之敏感度求解時，可考量使像差可僅遍及隙縫變化且在擬合此等敏感度之前預先篩選CD (或疊對)資料的邊界條件。在一實施例中，可藉由不時地或連續地重新評估敏感度而使敏感度相對於圖案化程序中之變化變得穩固。 返回參看圖6及其相關聯描述，在一實施例中，參數化模型206中之變數中之一或多者相比於一或多個其他變數可對所計算輻射分佈有更強的影響。舉例而言，一或多個變數之小的百分比改變可引起所計算輻射分佈之顯著差。此變數可被稱作強變數。強變數可包括但不限於特徵之臨界尺寸。另一方面，一或多個其他變數之顯著百分比改變可引起所計算輻射分佈之小的差。此變數可被稱作弱變數。弱變數可包括但不限於：特徵之側壁角、特徵之高度、層之厚度、在顯影期間之抗蝕劑損耗、特徵之基腳、層之折射率、層之吸收率，及/或層之消光係數。 參數化模型206中之強變數及弱變數兩者可由使用者(例如人類、控制系統等)用於評估圖案化程序之一或多個步驟。具體言之，一或多個弱變數可用以判定在目標30'或其他圖案上是否存在缺陷，其可用於微影裝置中之圖案轉印上游或下游的諸如旋塗、PEB、顯影、蝕刻、沈積、摻雜及/或封裝之一或多個程序中。舉例而言，當基板上之圖案之側壁角超過某一臨限值時，在後續蝕刻期間很可能產生一或多個缺陷。因而，可在蝕刻程序發生之前基於基板上之圖案之側壁角之值而預測歸因於蝕刻很可能出現的缺陷。此等實例係非限制性的。 然而，有挑戰性的是基於量測直接判定弱變數之值。此係因為檢測系統中可用以判定弱變數之值之信號通常相當弱，且有時太弱而未被偵測到。另外，尤其在參數化模型中存在許多變數且強變數之值未知時難以提供判定弱變數之值之某一準確度位準。 為了經由如圖6中所描述之重新建構程序獲得針對各種用途(例如預測缺陷)之一或多個弱變數之較準確值，需要在重新建構程序本身之外判定該參數化模型中之一或多個強變數(例如CD)之值。 圖12展示根據一實施例的用以判定基板上之強變數之值之方法的流程(其可避免執行基板上之強變數之度量衡)。可應用該程序以獲得複數個不同強變數之值。如所展示，可藉由將來自關於微影裝置之一或多個變數之第一群組(諸如焦點、劑量、MSD、像差、光瞳形狀等且其可根據晶粒/場而在空間上指定且在應用條件下橫越基板而重複或橫越基板在空間上指定)的第一貢獻1610、來自關於在微影裝置中之圖案轉印之前或之後的一或多個製造程序之一或多個變數之第二群組(諸如蝕刻、顯影等且其可橫越基板而在空間上指定)的第二貢獻1620及來自關於用於圖案化程序中之圖案化器件的一或多個變數之第三群組(諸如光罩CD等且其可根據晶粒/場而在空間上指定且在應用條件下橫越基板而重複或橫越基板在空間上指定)的第三貢獻1630組合來獲得用於基板之強變數之指紋1640。可針對基板之任何特定部分(諸如目標30'之部分)獲得強變數之指紋1640。 關於微影裝置之一或多個變數之第一群組可為如以上所描述之一或多個變數。第一貢獻1610可為微影裝置特定的；亦即，第一貢獻1610對某一實際微影裝置係特定的。在一實施例中，第一貢獻1610對特定基板並非特定的(且因此可橫越基板而使用)。因此，可預特性化第一貢獻1610且自資料庫獲得該第一貢獻以供稍後用於重新建構程序。此第一貢獻1610可藉由將其與針對一特定基板之一或多個變數之資料及敏感度關係組合而應用至該特定基板。第一貢獻1610可為基板特定的。舉例而言，可針對每一基板或一特定基板群組判定第一貢獻1610使得強變數之指紋1640對該基板或該基板群組係特定的。變數之第一群組之實例可包括但不限於：照明件、投影系統之變數、焦點、劑量、頻寬、曝光持續時間、高頻載物台移動之特性(例如基板載物台之移動之移動標準偏差(MSD)、基板載物台之移動之移動平均值等)、高頻雷射頻寬改變(例如頻率、振幅等)、高頻雷射波長改變，及/或基板之扁平度。 關於圖案化器件之一或多個變數之第三群組可為如以上所描述之一或多個變數。第三貢獻1630可為圖案或圖案化器件特定的；亦即，第三貢獻1630對某一實際圖案化器件或待由圖案化器件提供之特定圖案係特定的。第三貢獻1630可獨立於基板。因此，可預特性化第三貢獻1630且自資料庫獲得該第三貢獻以供稍後用於重新建構程序。變數之第三群組之實例可包括但不限於：光罩CD、輔助特徵之形狀及/或部位、藉由解析度增強技術(RET)應用之調整等。 關於在微影裝置中之圖案轉印之前或之後的一或多個製造程序之一或多個變數之第二群組可為如以上所描述之一或多個變數。類似於第一貢獻1610，第二貢獻1620可獨立於基板或為基板相依的。在一實施例中，可橫越每一基板重複使用第二貢獻1620。因此，可在重新建構程序期間預特性化第二貢獻1620且自資料庫獲得該第二貢獻。一或多個變數之第二群組之實例可包括但不限於：微影裝置中之圖案轉印上游或下游的諸如旋塗、PEB、顯影、蝕刻、沈積、摻雜及/或封裝之程序之各種特性。 第一貢獻1610、第二貢獻1620及/或第三貢獻1630可藉由實驗來特性化或例如使用圖8至圖11中之任一者之流程而自先前生產資料得出。在一實施例中，可藉由使用圖案化器件度量衡工具直接量測圖案化器件而獲得第三貢獻1630 (亦即圖案化器件指紋)。 在判定強變數之指紋1640之後，強變數之值1660可藉由將該強變數之指紋1640與該強變數之某一值1650組合來獲得。在一實施例中，強變數之該某值可為標稱設計值。在一實施例中，強變數可為基板上之強變數之量測群組的平均值。可相對於基板上之兩個或多於兩個晶粒中之相同特徵執行強變數之量測之群組。 在給出參數化模型中之一或多個強變數之值(例如，藉由使一或多個強變數之值固定，或將一或多個強變數中之每一者之值限定在預定範圍內(例如在10%內、在5%內、在3%內、在1%內))的情況下，一或多個弱變數可經調整直至所計算輻射分佈實質上相似於經量測輻射分佈，或所計算輻射分佈與經量測輻射分佈之間的差在預定容許臨限值內為止。當所計算輻射分佈實質上相似於經量測輻射分佈或差係在預定容許臨限值內時，可輸出一或多個弱變數之值。 如以上所描述，一或多個弱變數之值可用以預測是否將存在歸因於曝光之後的例如PEB、抗蝕劑層之顯影、蝕刻、沈積、摻雜及/或封裝之一或多個下游程序之缺陷。若預測到缺陷，則一或多個變數之第一群組、一或多個變數之第二群組及/或一或多個變數之第三群組的變數中之一或多者之值可經調整以獲得強變數之新指紋。進行此調整使得可使用上文所描述之程序重新建構一或多個弱變數之值之新集合。可反覆地執行此調整直至基於一或多個弱變數之值之新集合並未預測到缺陷為止。 在上文所論述之貢獻/指紋之另一應用中，可使用一或多個貢獻/指紋預測圖案之輪廓。在此內容背景中，輪廓為轉印至基板之圖案之特徵形狀的輪廓。舉例而言，可藉由處理基板之影像(例如掃描電子顯微鏡影像)以提取轉印至基板之圖案特徵之形狀的外部邊界來觀測輪廓。但亦可藉由數學程序(例如模擬)來產生如被預期待轉印至基板的圖案特徵之電子表示從而產生輪廓。雖然輪廓通常將呈線之形式，但如本文中所使用之輪廓可更推廣至描述特徵邊界之資料。輪廓無需為連續的；亦即，若不連續輪廓及/或資料足夠描述特徵之邊界，則圍繞特徵之輪廓及/或資料可不連續。在一實施例中，輪廓可為二維的(亦即，界定一平面)或三維的。在一實施例中，輪廓可在實質上平行於經形成有圖案之基板表面的平面中延伸。在一實施例中，輪廓可在實質上垂直於經形成有圖案之基板表面的平面中延伸；在此狀況下，輪廓可經特性化為剖面且可具有二維或三維形式。 為了預測輪廓，可獲得如本文中所描述之一或多個貢獻/指紋且使用該一或多個貢獻/指紋以選擇某一標稱輪廓及/或修改標稱輪廓，以便獲得經預測輪廓。參看圖13，描繪輪廓之預測方法之流程圖的實施例。在1700處，判定圖案之特徵之標稱輪廓。在一實施例中，標稱輪廓為如在抗蝕劑中所預期之輪廓。在一實施例中，標稱輪廓為如在經顯影抗蝕劑中所預期之輪廓。 在一實施例中，可藉由經由模型及/或模擬進行數學計算來獲得標稱輪廓。在一實施例中，模擬器或模型(例如，諸如ASML之迅子產品之模擬器)可在用於圖案之特徵之圖案化程序之一或多個處理變數的適用設計值下判定該特徵之預期輪廓。藉由計算而獲得之此輪廓可接著被指定為標稱輪廓。相似地，模擬器或模型可判定在一或多個處理變數(例如，一或多個光學設定或條件，諸如不同焦點設定或條件、不同劑量設定或條件、不同投影系統像差設定或條件、不同照明光瞳形狀設定或條件等)之各種不同值下之輪廓以獲得特徵之複數個輪廓，每一輪廓係在該一或多個處理變數之不同值下。藉由計算而獲得之此等輪廓可接著被指定為標稱輪廓，其中每一標稱輪廓與一或多個處理變數之不同值相關聯。在一實施例中，針對不同焦點設定或條件判定標稱輪廓，且因此，標稱輪廓中之每一者可與不同焦點設定或條件(諸如自最佳焦點之某一方差)相關聯。雖然以下之描述集中於焦點設定或條件，但可針對不同於焦點之設定或條件判定標稱輪廓，且可針對設定或條件之各種組合判定標稱輪廓。 在一實施例中，評估供判定標稱輪廓之一或多個處理變數對一或多個其他處理變數之影響。在一實施例中，所評估之一或多個其他處理變數為對輪廓之形狀及/或大小有影響之一或多個處理變數。因此，在一實施例中，在針對焦點設定判定標稱輪廓的情況下，判定焦點對一或多個其他處理變數(諸如CD)之影響。在一實施例中，可使用焦點曝光矩陣(FEM)類型程序來判定此影響，其中在至少不同的焦點設定或條件下來評估某一圖案。可接著判定在彼等不同焦點設定或條件下之CD以便評估歸因於焦點而使CD改變多少。在一實施例中，可以實驗方式使用一或多個經處理基板來判定上文所描述之影響，該一或多個經處理基板接著由度量衡工具量測。在一實施例中，可使用模擬器判定上文所描述之影響。 除了藉由計算判定標稱輪廓以外或替代藉由計算判定標稱輪廓，在一實施例中，亦可藉由實驗獲得標稱輪廓。舉例而言，可在用於圖案化程序之一或多個處理變數之適用設計值下在一或多個基板上產生特徵且接著量測(例如使用掃描電子顯微鏡)該特徵以導出該特徵之輪廓。藉由量測而獲得之此輪廓可接著被指定為標稱輪廓。另外或替代地，可在一或多個處理變數(例如如上文所論述之一或多個光學設定或條件)之各種不同值下在一或多個基板上產生特徵，且接著量測(例如使用掃描電子顯微鏡)該特徵以導出該特徵之複數個輪廓，每一輪廓係在該一或多個處理變數之不同值下。藉由量測而獲得之此等輪廓可接著被指定為標稱輪廓，其中每一標稱輪廓係與一或多個處理變數之不同值相關聯。因此，作為一特定實例，標稱輪廓中之每一者可與不同焦點設定或條件(諸如自最佳焦點之某一方差)相關聯。 因此，在一實施例中，標稱輪廓可提供輪廓形狀之指示。舉例而言，標稱輪廓可提供在特定焦點條件下之輪廓形狀之指示。因此，在複數個不同焦點條件下獲得之多個標稱輪廓之狀況下，每一標稱輪廓可提供在適用焦點條件下之經預測輪廓之形狀之指示。 因此，在一實施例中且如將進一步所論述，在標稱輪廓各自與一或多個處理變數(例如焦點)之不同值相關聯的情況下，可針對該一或多個處理變數之任何值藉由參考標稱輪廓來預測輪廓之形狀。在標稱輪廓不可用於一或多個處理變數之特定值的情況下，可藉由內插、外插等產生輪廓。因此，作為一實例，針對基板上之某一部位上之任何焦點值，可預測所關注適用圖案特徵之輪廓的形狀。 因此，在1710處，可針對已供判定標稱輪廓之一或多個處理變數獲得第一貢獻/指紋。可使用本文中所描述之技術中的任一者來獲得第一貢獻/指紋。在一實施例中，第一貢獻/指紋對應於蝕刻之前的情形。 在一實施例中，第一貢獻/指紋係關於焦點且因此，在一實施例中，第一貢獻/指紋為橫越基板之焦點圖。在一實施例中，可基於自用以圖案化基板之微影裝置獲得之資料產生第一貢獻/指紋。舉例而言，微影裝置可提供焦點資訊(例如焦點殘餘誤差等)及/或高頻載物台移動之特性(例如MSD)以建構焦點圖。圖14展示用於圖案化程序之實例焦點圖1800，其中不同陰影示意性地表示與標稱焦點(例如最佳焦點、平均焦點等)之不同方差。 在1720處，使用第一貢獻/指紋1710以選擇用於所關注特徵之標稱輪廓。舉例而言，在基板上之一特定部位處且針對一特定所關注特徵，可自第一貢獻/指紋1710判定已供判定標稱輪廓之一或多個處理變數之值，且接著使用該一或多個處理變數之值以選擇關聯標稱輪廓。因此，在其中第一貢獻/指紋1710為焦點圖之一實例中，該焦點圖內的在一基板部位處之焦點估計可用以獲得關聯標稱輪廓作為輪廓之預測。因此，可判定每特徵及每基板部位之經預測輪廓。 再次參看圖14，描繪此選擇之實例。在圖14中，展示處於最佳焦點之標稱輪廓1810、1812、1814。現在，在焦點圖1800上之與標稱輪廓1812相關聯的部位處，該焦點圖指示焦點在最佳焦點處或附近。因此，對於彼部位，將選擇標稱輪廓1812作為經預測輪廓。對於與標稱輪廓1810相關聯之部位，焦點圖指示焦點處於負散焦-F處。因此，在彼狀況下，代替使用標稱輪廓1810，將選擇針對負散焦-F而判定之標稱輪廓，即標稱輪廓1820。如圖14中所看到，標稱輪廓1820具有特徵之特性，但具有歸因於負散焦-F之不同形狀。相似地，對於與標稱輪廓1814相關聯之部位，焦點圖指示焦點處於正散焦+F處。因此，在彼狀況下，代替使用標稱輪廓1814，將選擇針對正散焦+F而判定之標稱輪廓，即標稱輪廓1830。如圖14中所看到，標稱輪廓1830具有特徵之特性，但具有歸因於正散焦+F之不同形狀。因此，在具有焦點-F之情況下，處於最佳焦點之標稱輪廓改變形狀且相似地，在具有焦點+F之情況下，處於最佳焦點之標稱輪廓改變形狀。因此，舉例而言，若F為自最佳焦點之方差且+F與-F具有相同絕對值，則各別輪廓形狀改變可與圖14中所展示情形相同。 返回參看圖13，在1730處，可針對除已供判定標稱輪廓之一或多個處理變數之外的一或多個處理變數獲得第二貢獻/指紋。可使用本文中所描述之技術中的任一者獲得第二貢獻/指紋1730。在一實施例中，第二貢獻/指紋對應於蝕刻後情形。 在一實施例中，第二貢獻/指紋1730係關於臨界尺寸且因此，在一實施例中，第二貢獻/指紋為橫越基板之臨界尺寸圖(例如臨界尺寸均一性圖)。在一實施例中，可在圖案化程序之蝕刻步驟之後具有圖案的一或多個基板上基於使用度量衡工具而量測之資料產生貢獻/指紋。圖15展示用於圖案化程序之實例臨界尺寸圖1900，其中不同陰影示意性地表示自標稱臨界尺寸(例如設計臨界尺寸、平均臨界尺寸等)之不同方差。因此，舉例而言，臨界尺寸圖1900可表示對錨定態樣所量測且被標繪為平均臨界尺寸之百分比的臨界尺寸。 在一實施例中，針對與第一貢獻/指紋相關聯的一或多個處理變數對第二貢獻/指紋之一或多個處理變數之影響來校正第二貢獻/指紋。因此，對於其中第一貢獻/指紋為焦點圖且第二貢獻/指紋為臨界尺寸圖之實例，可針對焦點(例如焦點資訊(例如焦點殘餘誤差等)及/或高頻載物台移動之特性))對第二貢獻/指紋中之臨界尺寸之影響來校正第二貢獻/指紋。上文描述了判定此影響之細節。舉例而言，FEM可用以將在圖案轉印步驟期間出現的對CD之焦點影響隔離，且接著自蝕刻後CD量測移除彼影響。另外或替代地，各種微影裝置信號可經處理以獲得在圖案轉印期間之焦點之估計值及其對CD之影響，且接著自蝕刻後CD量測移除彼影響。如應瞭解，可以各種方式進行校正，包括將校正直接併入至第二貢獻/指紋中、在自第二貢獻/指紋選擇值之後進行校正，如下文關於1740所論述，等。 在1740處，使用第二貢獻/指紋1730以修改用於所關注特徵之標稱輪廓。在一實施例中，標稱輪廓為在1720處所選擇之標稱輪廓。然而，若在不使用1720處之選擇步驟的情況下針對所關注特徵已經選擇給定標稱輪廓，則可跳過1720處之選擇(但執行修改)。相似地，若在步驟1720處選擇標稱輪廓且無需修改，則可跳過1740處之修改。 因此，在1740處，舉例而言，在基板上之一特定部位處且針對一特定所關注特徵，自第二貢獻/指紋1730獲得用於一或多個其他處理變數之值且接著使用該值以判定標稱輪廓之適當修改。在一實施例中，修改為標稱輪廓之大小改變。因此，在其中第二貢獻/指紋1730為臨界尺寸圖之一實例中，該臨界尺寸圖內的在基板部位處之臨界尺寸估計可用以修改標稱輪廓(例如，在1720處選擇之標稱輪廓)之大小作為輪廓之預測。因此，可判定每特徵及每基板部位之經預測輪廓。 在一實施例中，假定在某一部位處自第二貢獻/指紋1730獲得的一或多個其他處理變數之值適用於整個所關注特徵。因此，若第二貢獻/指紋1730中所表示之特徵之臨界尺寸偏離某一臨界尺寸(例如平均臨界尺寸)某一量(例如，5%)，則同一部位處之任何特徵之所有臨界尺寸將偏離同樣的量。因此，此假定意謂完整輪廓經調整大小與臨界尺寸中之偏差同樣的量。因此，在假定基板上之某一部位處之特徵之完整輪廓大小與同一部位處之已經量測以獲得第二貢獻/指紋1730之錨定態樣之臨界尺寸相對而言改變相同的量的情況下，接著在臨界尺寸減小x%時標稱輪廓可收縮x%且在臨界尺寸增加x%時標稱輪廓擴展x%。該改變係橫越整個輪廓而均一地提供。 再次參看圖15，描繪此大小改變之實例。在圖15中，展示標稱輪廓1910、1912、1914。現在，在臨界尺寸圖1900上之與標稱輪廓1912 (其可使用步驟1720進行選擇)相關聯的部位處，該臨界尺寸圖指示臨界尺寸對應於標稱臨界尺寸(例如設計臨界尺寸、平均臨界尺寸等)。因此，對於彼部位，將選擇標稱輪廓1912作為經預測輪廓。對於與標稱輪廓1910相關聯之部位，臨界尺寸圖指示臨界尺寸低某一量(例如，-x%)。因此，在彼狀況下，代替使用標稱輪廓1910，使標稱輪廓1910收縮該某量(例如，-x%)以獲得經預測輪廓1920。如圖15中所看到，輪廓1920具有特徵之特性，但具有歸因於較低臨界尺寸之較小大小。相似地，對於與標稱輪廓1914相關聯之部位，臨界尺寸圖指示臨界尺寸高某一量(例如，+x%)。因此，在彼狀況下，代替使用標稱輪廓1914，使標稱輪廓1914之大小增加該某量(例如，+x%)以獲得經預測輪廓1930。如圖15中所看到，輪廓1930具有特徵之特性，但具有歸因於較高臨界尺寸之較大大小。因此，在具有臨界尺寸-x%的情況下，標稱輪廓均一地收縮但仍保持其形狀，且在具有臨界尺寸+x%的情況下，標稱輪廓之大小均一地增加但仍保持其形狀。 因此，在一實施例中，在給出此兩種假定(即，某一或多個處理變數(例如焦點)之值可預測輪廓形狀，且某一或多個其他處理變數(例如CD)之值可預測輪廓大小)的情況下，可基於自一或多個貢獻/指紋選擇之值而預測用於特徵之輪廓形狀及大小。詳言之，對於基板上之每一部位，可預測用於一或多個所關注特徵之完整輪廓。在一實施例中，所關注特徵為經判定熱點。 在一特定實施例中，自臨界尺寸量測及焦點量測預測輪廓。在一特定實施例中，使用臨界尺寸指紋及焦點指紋來估計輪廓。 在1750處，可在各種應用中使用經預測輪廓。舉例而言，可獨自檢查輪廓或相對於一或多個其他輪廓檢查該輪廓，以判定是否預測到缺陷(例如，可作出關於頸縮、橋接、線拉回、線薄化、重疊、抗蝕劑頂部損耗及/或抗蝕劑底切之一或多個檢查)。此技術可尤其用於例如判定橋接缺陷。此等缺陷係由觸摸彼此之兩個特徵造成，其原則上可發生於兩個特徵之輪廓上之任何點處(取決於彼部位處之特定CD、焦點及/或疊對條件)。相比於例如鄰近特徵上之切線處之尺寸之評估，使用輪廓會實現此等缺陷之更穩固評估。 作為另一實例，輪廓可用以評估邊緣置放位置及/或誤差(其亦可用以識別諸如橋接之缺陷)。實際上，此技術可提供度量衡之計算形式以判定邊緣置放誤差。舉例而言，運用經預測輪廓，可預測「虛擬」邊緣置放誤差。此虛擬邊緣置放誤差可用於例如經邊緣置放誤差驅動之多重圖案化缺陷預測中。因此，可使用CD及焦點指紋來估計邊緣置放誤差驅動之缺陷。 經預測輪廓可用以判定潛在缺陷之實例係在間隔及切割層程序中。圖16A至圖16C中呈現此間隔及切割層程序之實例。圖16A描繪實例間隔及切割層程序，其中線2000係使用圖案2010進行「切割」。圖16A描繪標稱程序，其中線2000及圖案2010處於所要對準、大小等。此程序之結果將為中間線2000由圖案2010淨切。現在，可使用圖16中示意性地展示之圖1800及1900來應用圖13之程序以獲得對線2000及圖案2010之經預測輪廓之判定。在圖16B中所展示之此實例中，判定出已預測圖案2010之輪廓在大小上增加(但在此實例中，形狀尚未改變但其可以改變)，而線2000之經預測輪廓係如所預期。現在，圖16C展示在圖案2010之經預測輪廓用於間隔及切割層程序中的情況下之結果。如在2020處所看到，圖案2010將不當地切割上部線及下部線2000之一部分。因此，在一實施例中，間隔及切割層程序之經預測操作可經標記為在圖案2010用以切割線2000時產生潛在缺陷。 作為另一實例，經預測輪廓可用以判定微影-蝕刻微影-蝕刻(LELE)程序中之潛在缺陷。圖17A至圖17C中呈現此LELE程序之實例。圖17A描繪實例微影-蝕刻及微影-蝕刻程序，其中在第一微影-蝕刻程序中產生線2100，且經由第二微影-蝕刻程序使圖案2110與線2100交錯。圖17A描繪標稱程序，其中線2100及圖案2110處於所要對準、大小等。此程序之結果將為圖案2110與線2100之間的經設計分離度。現在，可使用圖17中示意性地展示之圖1800及1900來應用圖13之程序以獲得線2100及圖案2110之經預測輪廓之判定。在圖17B中所展示之此實例中，判定出已預測圖案2110之輪廓在大小上增加且在形狀上改變，而線2100之經預測輪廓係如所預期。現在，圖17C展示在圖案2110之經預測輪廓用於微影-蝕刻及微影-蝕刻程序中的情況下之結果。如在2120處所看到，圖案2110將不當地過於接近下部線2100 (例如，特徵之間的空間低於某一臨限值)；亦即，其為重疊區域或違反最小距離要求。此情形可引起橋接缺陷。另外，圖案2110可具有頸縮缺陷2130，其中特徵之形狀已改變使得其已變得過窄(例如，寬度已變成低於臨限值)。因此，在一實施例中，微影-蝕刻及微影-蝕刻程序之經預測操作可經標記為在結合線2100產生圖案2110時產生一或多個潛在缺陷。因此，在一實施例中，為了在多重曝光LELE類型應用中進行缺陷預測，與僅使用缺陷指示符/切線相比，經預測輪廓應能夠改良頸縮及/或橋接缺陷之預測能力。 在經預測輪廓之另一可能用途中，預測輪廓可用於模型校準中，特別是光學近接校正模型之校準中。經預測輪廓使能夠校正經量測量規(輪廓)中之蝕刻指紋及/或焦點指紋。舉例而言，此經預測輪廓可用以校準光罩資料製備蝕刻後模型。 因此，在一實施例中，此技術使能夠自虛擬基板進行輪廓預測；因此，該技術將度量衡與計算組合以便產生輪廓，而並不必須量測其。在一實施例中，在給出適當指紋(例如蝕刻後臨界尺寸指紋及微影裝置焦點指紋)的情況下，該技術使能夠預測輪廓之可變性及橫越基板之邊緣置放誤差。在一實施例中，該技術實現用於多重圖案化之較佳預測能力。在一實施例中，該技術藉由使用基於經預測輪廓之邊緣置放最佳化來實現圖案控制。 在另一實施例中，本文中所描述之技術可經應用至對準量測。如在此項技術中已知，各種對準標記(例如呈繞射光柵之形式)至少提供於基板及圖案化器件(例如光罩)上。對準標記亦可提供於諸如基板台之其他結構上。運用對準感測器來量測該等對準標記以判定在基板之表面上及/或圖案化器件上之平面中的一或多個特定部位之空間位置(包括例如基板上之部位與圖案化器件上之部位之間的相對位置)。經量測空間位置用以促進在圖案至基板上之轉印之X-Y平面中的適當定位，亦即，圖案經提供至基板之圖案化接收表面上之適當部位。 此適當定位在一圖案先前已被施加於基板上且後續圖案應與彼先前圖案對準的情況下特別重要；圖案之未對準可經特性化為如本文中所描述之疊對誤差。為了有助於促進第一器件圖案與隨後施加之第二器件圖案之適當對準，可在產生第一器件圖案時產生用於第二器件圖案之適當定位之對準標記。舉例而言，用於產生第一器件圖案之圖案化器件圖案可具有在該第一器件圖案經轉印至基板時轉印至基板的一或多個對準標記圖案。因此，將與第一器件圖案相關聯的彼等一或多個對準標記連同第一器件圖案一起處理，以在基板中之與該第一器件圖案相關聯的層中產生對準標記結構。接著，當需要施加第二器件圖案時，可量測與第一器件圖案相關聯的彼等一或多個對準標記(通常係經由施加於頂部上之一或多個層，諸如抗蝕劑)以判定例如第一器件圖案之部位，使得可準確地置放與第一器件圖案相關聯的第二器件圖案。 準確對準有助於確保良好疊對效能且藉此確保在生產中之高良率。但對經設計以用於產生器件之基板之空間約束意謂不能在彼基板上之各處提供對準標記(畢竟彼基板之大部分應用以施加圖案以產生器件)。另外，時間約束限制可在生產期間量測的每生產基板之對準標記之數目，同時維持製造系統之適當產出率(例如每小時處理之生產基板之數目)。 因此，在典型配置中，橫越基板量測一定數目個對準標記(其在圖案自圖案化器件轉印的情況下通常將使複數個晶粒/場橫越基板散佈)，以提供彼基板上之部位之位置的橫越基板之相當良好的空間覆蓋範圍。在一實例方案中，基板對準度量衡序列可量測橫越基板之20至100個對準標記(部位)。彼等量測之結果以每基板之相對較低空間頻率捕捉橫越基板之全域指紋。將該等量測結果與對準數學模型結合使用。該模型之目的為表示相比於理想柵格的器件圖案特徵之經轉印位置之間的偏差，使得例如可基於該模型之輸出而在器件製造程序中藉由裝置進行適當校正。如應瞭解，可橫越基板提供多於20至100個的對準標記，但歸因於例如產出率約束而僅對20至100個(例如20至40個)對準標記進行取樣。另外，此等經取樣對準標記之全部或大部分可提供於不可用於器件圖案之區域中，例如提供於切割道中。 但對準標記之此種相對稀疏取樣並不在高空間頻率下捕捉基板指紋。結果，疊對效能可受損。 為了捕捉局部效應(亦即獲得較高空間頻率)，可使用場內對準方案。但場內對準方案可具有一或多個缺點。舉例而言，將需要執行對準標記之相對密集量測，此在對產出率沒有影響的情況下很可能無法達成。另外，寶貴的晶粒內空間將需要被對準標記佔據。且歸因於約束(諸如產出率)，場內對準可被限制至比可在器件製造程序中由裝置(例如微影裝置)校正之參數少的參數。舉例而言，可針對每場之6個參數(例如圖案化器件圖案之放大率(M)、圍繞z軸之旋轉(R)、在x及y上之平移(Cx, Cy)、在y方向上之放大率(My)及掃描偏斜(RI))界定用於場內對準之模型，儘管微影裝置可能夠校正每器件圖案轉印之高階。 因此，將需要具有例如較密集對準指紋，而不必須執行更多對準標記量測(諸如密集場內對準)。因此，使用本文中所描述之技術，藉由組合經量測對準資料與來自對對準之相關貢獻因素的內容脈絡資訊來計算相對密集對準指紋(或混合式密集對準圖(HDAM))。亦即，如上文在諸如疊對及CD之其他參數之內容背景中相似地描述，可組合指紋之組合以獲得為了對準之經導出指紋。 詳言之，在生產中，局部效應，諸如歸因於例如污染之基板高度變化、投影系統像差、圖案化器件寫入誤差(亦即，在圖案化器件上或由圖案化器件產生圖案時之誤差，諸如在光罩之吸收體層中產生圖案時之誤差)、加熱、程序效應(諸如化學機械平坦化(CMP)、蝕刻等)等可造成對準標記之至少部分(及器件圖案之部分)位移。彼等局部效應中之一或多者可有效地以相對較高空間頻率具有指紋，但該指紋可並非藉由用於生產中之典型對準標記量測取樣(其係由例如用於對準標記之產出率及/或可用晶粒/場空間約束)捕捉。 因此，在一實施例中，判定此等局部效應中之一或多者之對準貢獻且將其與在相對較低密度下之對準量測組合，以得到較高密度對準指紋。各種局部效應中之一或多者對對準之貢獻可自微影製造單元中(例如微影裝置中)之其他度量衡量測導出及/或被「離線地」計算/量測(亦即，其在經由HDAM經判定之微影製造單元對特定基板之處理期間無需被計算或被量測)。 因此，圖18示意性地展示獲得對基板之對準之經導出貢獻2275的實例，該經導出貢獻為多個處理參數之貢獻之組合(其中之一或多者可為經導出貢獻)。因此，經導出貢獻2275可使用來自對準標記量測2200之經量測貢獻與一或多個處理參數(例如局部效應處理參數)中之每一者之貢獻組合來獲得，該一或多個處理參數諸如歸因於例如污染之基板高度2205、一或多個程序效應2210 (諸如化學機械平坦化(CMP)、蝕刻等)、(例如圖案化器件歸因於為了獲得經圖案化光束以用於曝光基板的照明光束之)加熱2215 、投影系統像差2220及/或圖案化器件寫入誤差2225。明顯地，處理參數資料可自微影裝置或其他圖案化程序裝置獲得，且可為作為圖案化程序之部分產生基板的副產物。與此等一或多個處理參數相關聯的貢獻中無一者必需要求使用對準感測器對基板上之對準標記進行量測。 因此，在此對準狀況下，對準標記量測2200之對準指紋(A')之實例被展示為貢獻2240；基板高度或不扁平度(SH) 2205對對準之貢獻之實例被展示為貢獻2245 (示意性描繪展示橫越基板之基板高度資料，該資料可經轉換成如本文中所描述之對對準之對應效應)；一或多個程序效應(PE) 2210 (諸如化學機械平坦化(CMP)、蝕刻等)對對準之貢獻之實例被展示為貢獻2250 (示意性描繪展示橫越基板之一個或多個程序效應資料(諸如蝕刻效應資料)，該資料在需要時可經轉換成如本文中所描述之對對準之對應效應)；加熱(RH) 2215對對準之貢獻之實例被展示為貢獻2255 (示意性描繪展示橫越光罩之曝光場之光罩加熱資料，該資料可經轉換成如本文中所描述的對基板處之對準之對應效應)；投影系統像差(PA) 2220對對準之貢獻之實例被展示為貢獻2260；且圖案化器件寫入誤差(RWE) 2225對對準之貢獻之實例被展示為貢獻2265。如應瞭解，並非所有此等貢獻2245至2260需要與貢獻2240組合；實情為，一或多個貢獻2245至2260可與貢獻2240組合。適用時可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗來獲得該等貢獻。舉例而言，可藉由基於實體模型之模擬、經驗模型化及/或專用量測來獲得該等貢獻。 可將此等貢獻2245至2260中之一或多者中的每一者與貢獻2240組合在一起(2270)以獲得經導出貢獻2275。雖然要素2270展示加號，但2270處之運算無需為加法，例如其可為乘法、迴旋、經由使用神經網路來進行等。針對一或多個貢獻之運算與針對另外一或多個貢獻之運算可不同(例如，貢獻2245及2250與貢獻2240相加，且總和與一或多個貢獻2255至2265迴旋)。在一實例中，可將對對準之組合之貢獻表達為

。可藉由模擬、數學模型化及/或實驗獲得各種函數。此外，可存在此處未展示之交叉項(諸如依據RH乘以PA而變化的焦點，等)。為了獲得對準之絕對值，可將對準之標稱值或經模擬值與該等貢獻組合。諸如b₁ 、c₁ 等之係數為對準相對於各別處理參數或其函數之敏感度。該等貢獻中之一些係橫越一基板(例如程序效應、基板高度或不扁平度等)，但在一實施例中，該等貢獻中之一或多者可為每晶粒/場(其可接著橫越該基板進行重複，此取決於例如例項中之每一者處之適用條件)，諸如加熱(RH) 2215、投影系統像差(PA) 2220及圖案化器件寫入誤差(RWE) 2225之貢獻。如上文所提及，貢獻2275可經特性化為指紋，此係由於其可橫越基板/晶粒/場而被空間地界定。另外，貢獻之轉譯成絕對值可經特性化為指紋，此係由於其可橫越基板/晶粒/場而在空間上界定。如應瞭解，來自使用圖案化程序進行之多個基板之處理之資料可用以導出各別貢獻。可已經得到此資料，此係由於其可為處理基板之副產物。 返回至與局部效應相關之處理參數之實例，基板高度或不扁平度2205對對準之貢獻可為位階量測基板高度圖，該位階量測基板高度圖經轉換成基板內之平面內位移(例如，每基板可存在多於1000個點、多於5000個點、多於10,000個點、多於20,000個點或多於50,000個點，且因此存在對應於對準貢獻之對應平面內位移)。可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗獲得影響對準且對應於基板高度或不扁平度之平面內位移。因此，對程序誘發之污染敏感且轉換成平面內位移的位階量測可用以改進及豐富對準量測以達到較高密度。在一實施例中，位階量測為在進行對準量測時針對基板之狀態的量測。因此，在一實施例中，與基板高度或不扁平度相關聯之指紋可對在研究中之特定基板係特定的。 運用諸如3D-NAND之特定技術，位階量測基板高度圖可特別探測在移除一或多個程序相依性假像之後在場內位階處(例如使用較高量之位階量測點)之對準位移。如運用光學位階感測器而已知，不同基板及基板之不同部分將與量測輻射光束不同地相互作用。換言之，由位階感測器獲得之高度量測經受程序相依效應且並不總是給出真實高度。詳言之，已知在自基板反射之光經受所謂的古斯-亨琴(Goos-Haenchen)移位時將引起表觀表面沈降。此效應針對不同材料係不同的且很大程度上取決於若干層之結構及材料。因此，表觀表面沈降可在層與層之間且在橫越基板之若干區之間顯著地變化。舉例而言，很大程度上金屬化之區將比主要具有介電材料之區更可靠地反射光。因此，諸如全文係以引用方式併入本文中之所描述之美國專利第7,265,364號、美國專利申請公開案第US 2010/0233600號及美國專利申請公開案第US 2016-0370711號的一或多種技術可用以校正及/或識別一個或多個程序相依性假像以供移除。 歸因於與局部效應相關之處理參數之另一貢獻為與來自除微影圖案轉印步驟之外的處理之一或多個程序效應(例如歸因於蝕刻、CMP及/或一或多個其他程序步驟而對對準標記之效應)相關聯的指紋。可使用「離線」量測來判定該一或多個程序效應之資料，離線量測係使用例如如關於圖3至圖6所描繪及描述的度量衡裝置來進行。在一實施例中，一或多個程序效應之指紋可為經判定之經導出貢獻，如以上所描述。可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗獲得影響對準的對應於一或多個程序效應之平面內位移。在一實施例中，程序效應資料係與在針對特定微影圖案轉印步驟基於對準標記進行對準量測之前彼對準標記之產生相關聯。在一實施例中，若在研究中之基板經受相同的程序效應，則與程序效應相關聯之指紋可並不取決於經處理之特定基板。但在某一狀況下，與程序效應相關聯之指紋可對特定基板係特定的，其中不同基板可經受程序效應之不同值。 另一可能處理參數為投影系統像差，其可誘發圖案移位。在一實施例中，可在微影裝置中使用感測器(例如ASML之ILIAS感測器，其為用以量測像差及其他參數之干涉計型量測裝置)來量測投影系統像差。在一實施例中，基於由感測器量測像差殘差來計算針對對準標記圖案移位之投影系統像差。可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗獲得影響對準的對應於投影系統像差之平面內位移。在一實施例中，投影系統像差資料係與在針對特定微影圖案轉印步驟基於對準標記進行對準量測之前彼對準標記之產生相關聯。在一實施例中，可針對晶粒/場判定與投影系統像差相關聯之指紋，且接著針對橫越基板之一或多個其他晶粒/場來重複應用該指紋。因此，與投影系統像差相關聯之指紋可並不取決於經處理之特定基板。 加熱為另一可能處理參數，其可誘發圖案移位。在一實施例中，加熱為圖案化器件(例如光罩)之加熱及/或投影系統之加熱。在一實施例中，加熱係歸因於為了圖案轉印而使圖案化器件及/或投影系統之延伸之曝光至照明。在一實施例中，可在微影裝置中使用感測器(例如溫度感測器)來量測加熱。在一實施例中，可基於使用一或多個圖案化器件及/或投影系統屬性(例如熱材料特性)及照明劑量之第一原理來計算加熱，及/或基於運用自微影裝置之使用而導出之適當資料校準之數學模型來計算加熱。可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗獲得影響對準的對應於加熱之平面內位移。在一實施例中，加熱係與在針對特定微影圖案轉印步驟基於對準標記進行對準量測之前彼對準標記之產生相關聯。在一實施例中，可針對晶粒/場判定與加熱相關聯之指紋，且接著針對橫越基板之一或多個其他晶粒/場來重複應用該指紋。因此，與加熱相關聯之指紋可並不取決於經處理之特定基板。 圖案化器件寫入誤差係另一可能的處理參數，其可誘發圖案移位。在一實施例中，圖案化器件寫入誤差為與在圖案化器件自身中形成圖案或藉由圖案化器件自身形成圖案相關聯之誤差。舉例而言，光罩之吸收體中之圖案可並未完美地產生，且因此自經設計圖案之變化可經特性化為圖案化器件寫入誤差。在一實施例中，可藉由使用度量衡裝置之「離線」量測來獲得圖案化器件寫入誤差。可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗獲得影響對準的對應於圖案化器件寫入誤差之平面內位移。在一實施例中，圖案化器件寫入誤差係與在針對特定微影圖案轉印步驟基於對準標記進行對準量測之前彼對準標記之產生相關聯。在一實施例中，可針對晶粒/場判定與圖案化器件寫入誤差相關聯之指紋，且接著針對橫越基板之一或多個其他晶粒/場來重複應用該指紋。因此，與圖案化器件寫入誤差相關聯之指紋可並不取決於經處理之特定基板。 亦可使包括或替代地使包括關於一或多個其他可能處理參數之資訊(在可用時)，諸如伺服控制(在X、Y及/或Z上之移動平均值(MA)及/或移動標準偏差(MSD))、圖案化器件形狀(例如在Z方向上之彎曲)、圖案化器件之護膜之影響、投影系統參考軸線變化等。可藉由模擬、數學模型化及/或量測/實驗獲得影響對準之對應平面內位移。在一實施例中，處理參數中之一或多者(例如圖案化器件形狀、護膜之影響、投影系統參考軸線等)係與在針對特定微影圖案轉印步驟基於對準標記進行對準量測之前彼對準標記之產生相關聯。關於此等一或多個其他可能處理參數之資訊可在微影裝置(或微影製造單元)中自度量衡量測導出、自「離線」度量衡量測導出，或藉由計算(例如模擬、經校準數學模型、第一原理等)來判定。 因此，藉由組合對準量測資料與歸因於與局部效應相關之一或多個處理參數而對對準之效應(該處理參數資料可為例如微影裝置或其他微影製造單元度量衡資料及/或其可為程序及應用相依的)，可計算混合式密集對準圖(HDAM)，其為為了例如控制微影圖案轉印之微影前圖案轉印輸出。由於混合式密集對準圖使用自單獨源獲得之資料，故此以計算為基礎之度量衡可具有分離地來自程序之貢獻及應用之貢獻之指示。 用以計算HDAM之特定非限制性實例工作流程在圖19中加以展示。亦即，圖19示意性地展示導出對對準之組合之貢獻的實例，其中實例HDAM 2275係使用圖18之實例工作流程中所列之前4個輸入來產生。在此實例中，將在研究中之特定基板之對準標記量測的對準指紋2240與並非藉由對準量測獲得，而是經轉換成對如以上所描述之對準之效應的其他三個貢獻組合以獲得HDAM 2275。其他3個輸入為基板高度或不扁平度2205對對準之貢獻2245 (示意性描繪展示橫越基板之基板高度資料，該資料可經轉換成如本文中所描述之對對準之對應效應)；諸如化學機械平坦化(CMP)、蝕刻等之一或多個程序效應對對準之貢獻2250 (示意性描繪展示橫越基板之一個或多個程序效應資料(諸如蝕刻效應資料)，該資料在需要時可經轉換成如本文中所描述之對對準之對應效應)；及圖案化器件加熱對對準之貢獻2255 (示意性描繪展示橫越光罩之曝光場之圖案化器件加熱資料，該資料可經轉換成如本文中所描述的對基板處之對準之對應效應且該在晶粒/場中之效應可橫越基板而重複)。如應瞭解，可在適當時將各種貢獻重新柵格化及/或按比例調整以形成HDAM。另外，可視需要調整各種貢獻之密度以調整HDAM之總密度。因此，藉由組合對準資料與一或多個處理參數之對準效應，可產生相比於單獨對準資料而顯著更密集的所計算對準圖。 可出於各種目的來使用HDAM。一實例用途係作為為了控制圖案化程序之輸入。舉例而言，HDAM可為為了控制微影裝置之圖案轉印之輸入。就此而言，其可用作用於判定微影裝置中之校正的場間及/或場內基板對準模型之輸入。組合之密集對準基板圖提供場間位階及場內位階兩者處之密集度量衡資訊，且因此相比於單獨使用對準資料之情況，可支援作為控制迴路之部分的高階基板對準模型之使用。 取決於使用狀況及輸入資料，可視需要在場間位階及場內位階兩者處增強對準密度。相比於用於生產中之典型對準技術而運用此較高密度度量衡，高階場間及/或場內對準模型有可能具有關於模型內容之較高準確度(若運用高階對準模型)，此又改良每基板位階處之疊對效能。舉例而言，圖20示意性地展示使用根據現有對準量測方案而判定之指紋而校正的圖案化程序如何轉譯成疊對誤差指紋之實例。使用現有對準量測技術來獲得對準指紋2240且使用該對準指紋以使用對準模型來校正圖案化程序。經校正圖案化程序之疊對指紋被展示為2300。如在指紋2300中可看到，存在相當多的相對較高量值向量，其展示在橫越基板之各種部位處存在相對顯著的疊對誤差。相比而言，圖21示意性地展示使用如本文中所描述之所計算對準之經導出指紋而校正的圖案化程序如何轉譯成疊對誤差之實例。使用本文中所描述之技術來獲得經導出指紋或HDAM 2275且使用該經導出指紋或HDAM以使用對準模型(其可為比單獨用於對準指紋2240高階的模型)來校正圖案化程序。在此實例中，HDAM具有每基板約1000個部位之取樣，其相比於在生產期間單獨使用對準量測顯著更高(在給出生產之時間約束的情況下)，且相比於在生產期間單獨使用對準量測而以更大器件上圖案覆蓋範圍顯著更密集(在給出對準標記之置放之晶粒內/場空間約束的情況下)。經校正圖案化程序之疊對指紋被展示為2310。如在指紋2310中可看到，存在極少相對較高量值向量，其展示在橫越基板之各種部位處存在很少相對顯著的疊對誤差。實際上，在一實例中，相比於現有對準技術，在使用自混合式密集對準度量衡之輸出計算之高階校正之後疊對可得以顯著改良(例如疊對[平均值加三個標準偏差]自4奈米減小至1奈米)。 在一實施例中，貢獻或HDAM可經分析以識別可能顯著的對準誤差或殘差(例如歸因於污染問題)。此可藉由例如資料之統計分析、藉由相對於資料應用臨限值或此兩者來完成。若存在顯著對準誤差，則可重新分配(例如增加、空間集中等)度量衡取樣以實現改良之計算度量衡輸入及/或改進模型化之複雜度(例如提供高階模型)，而希望例如避免基板之不必要重工且因此實現圖案化程序之改良之操作。作為一實例，在基板至基板位階處存在支配性加熱貢獻之狀況下，此計算度量衡可藉由在場內位階處提供高度量衡密度使得可使用高階場內基板對準模型，而無產出率衝擊且不犧牲晶粒空間從而有所幫助。 因此，在一實施例中，提供以計算為基礎之對準度量衡，其可基於來自除對準量測之外的資料(例如，來自圖案化程序中之其他感測器之量測的資料，諸如來自藉由除對準感測器之外的微影裝置感測器之量測之資料)來建構混合式密集對準圖。可「在線地」產生HDAM且可在微影圖案轉印步驟之前產生HDAM，其中該HDAM可用於校正；此可使能夠以例如前饋方式使用HDAM資料且恰在圖案轉印之前或期間用於校正。在一實施例中，可基於來自「離線」度量衡(例如圖案化器件寫入誤差、程序效應(諸如CMP、蝕刻等之效應))之量測建構混合式密集對準圖，該離線可與諸如對準量測之「在線」度量衡組合。 以計算為基礎之對準度量衡可建構與僅對準量測資料相比具有基板對準指紋之增加之密度的混合式密集對準圖，且進行此操作例如不會造成基板處理產出率下降及/或不會犧牲基板場/晶粒內之空間。以計算為基礎之對準度量衡可建構混合式密集對準圖，其與僅對準量測資料相比基於該混合式密集對準圖從而實現高階場內對準。在一實施例中，可使用實體模型來判定對混合式密集對準圖之貢獻中之一或多者，藉此可避免模型擬合。舉例而言，可在場內位階處計算歸因於加熱誘發之圖案移位的以(離線)模擬或模型為基礎之對準指紋，此可實現高階場內基板對準以補償基板至基板位階處之支配性位移。作為另一實例，可在場內位階處計算歸因於光學像差誘發之圖案移位的以(離線)模擬或模型為基礎之對準指紋以產生密集度量衡資料，例如以用於場內基板對準模型之使用。作為另一實例，可在場內位階處計算歸因於圖案化器件寫入誤差誘發之圖案移位的以(離線)模擬或模型為基礎之對準指紋以產生密集度量衡資料，例如以用於場內基板對準模型之使用。為了判定各別對準指紋而可輸入加熱、光學像差及/或圖案化器件寫入誤差之量測。 HDAM之優點為對準度量衡相比於現有對準量測程序具有較高密度，其相比於運用現有對準量測程序能夠例如在較高空間頻率下捕捉基板指紋。一額外或替代優點為：具有多個輸入(貢獻)之此計算度量衡實現誤差之微影前轉印叢集，及使在圖案化程序中包括具有例如不同優先級的多個自動程序控制執行緒之能力。一額外或替代優點為：可「在線地」(亦即在基板之處理期間)執行此計算度量衡，且因此此計算度量衡可適於前饋校正及/或作為用於識別程序之偏移之工具(使得基板可被重工、廢棄等)。一額外或替代優點為：此計算度量衡可使能夠判定歸因於高取樣密度的對準之基板指紋之較準確捕捉。一額外或替代優點為：此計算度量衡可歸因於較準確對準輸入而實現改良之疊對基板間效能。 可出於各種目的使用本文中之方法之結果(或自本文中之方法之結果導出之另一結果(例如缺陷預測))，該等目的包括：控制圖案化程序中之程序或其中之裝置、監視藉由圖案化程序產生之基板、設計圖案化程序之程序或裝置等。舉例而言，該等結果或自其導出之另一結果可用以變更圖案化程序之裝置或程序以進一步處理基板或處理另一基板。舉例而言，結果可用以預測缺陷。缺陷之預測可用以例如控制度量衡工具以檢測受影響區域及/或變更圖案化程序之裝置或程序以進一步處理基板或處理另一基板。另外，該等結果可用以藉由例如導出用於微影裝置之校正的劑量配方、啟用圖案化器件及其圖案之設計、程序之設置等來設計圖案化程序。另外，該等結果可用於模型校準中，例如，光學近接校正模型、源-光罩最佳化模型、微影製造檢查模型、抗蝕劑模型、成像模型、量測模型(例如模型化量測之程序)等之校準。該等結果可用以判定程序之一或多個變數(例如最佳曝光及/或最佳劑量)，該一或多個變數可接著出於各種目的而使用。如應瞭解，可存在許多其他用途。 在一實施例中，提供一種方法，其包含：判定與在執行一器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第一參數之一第一分佈；判定與在執行該器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第二參數之一第二分佈；及藉由一硬體電腦使用作用於該第一分佈及該第二分佈之一函數來判定與該器件製造程序相關聯的一所關注參數之一分佈。 在一實施例中，該第一參數、該第二參數及該所關注參數相同。在一實施例中，該第一分佈對於該器件製造程序係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之任何特定基板並非特定的。在一實施例中，該第二分佈對於使用該器件製造程序而處理之一特定基板係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之其他基板並不通用。在一實施例中，該第一分佈及/或第二分佈包含選自以下各項中之一或多者：一伺服誤差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻、對準模型殘差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻、一投影系統像差或影像平面偏差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻、一投影系統模型殘差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻，及/或一基板表面高度對該各別第一及/或第二參數之一貢獻。在一實施例中，判定該第一分佈進一步包含獲得該第一參數之經量測資料，且自其移除該器件製造程序之一特定器件對該第一參數之一貢獻。在一實施例中，該特定器件之該貢獻包含選自以下各項中之一或多者：一伺服誤差之一貢獻、對準模型殘差之一貢獻、一投影系統像差或影像平面偏差之一貢獻、一投影系統模型殘差之一貢獻，及/或一基板表面高度之一貢獻。在一實施例中，該經量測第一參數資料包含自一監視基板量測之第一參數資料。在一實施例中，該第一分佈、該第二分佈及/或該所關注參數之該分佈包含一空間基板指紋。在一實施例中，該方法進一步包含使用該所關注參數之該分佈以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測一基板之一缺陷、控制該器件製造程序、監視該器件製造程序、設計該器件製造程序之一態樣，及/或校準一數學模型。在一實施例中，該第一參數、該第二參數及/或該所關注參數係選自以下各項中之一或多者：疊對、CD、焦點、劑量及/或邊緣位置。在一實施例中，該器件製造程序包含一微影程序及/或一半導體製造程序。在一實施例中，該函數包含選自以下各項中之一或多者：一算術加法、一迴旋及/或一神經網路。在一實施例中，該第一參數及/或該第二參數不同於該所關注參數，且進一步包含將該第一參數及/或該第二參數轉換成該所關注參數。在一實施例中，該方法進一步包含使用由用於該器件製造程序中之一微影裝置及/或蝕刻裝置提供的資料來判定該第一分佈及/或該第二分佈。 在一實施例中，提供一種方法，其包含：獲得一微影裝置對疊對之一基礎貢獻，而作為一圖案化程序之部分；及藉由一硬體電腦組合該基礎貢獻與一基板對疊對之一另外貢獻以獲得用於該基板之疊對之一估計值。 在一實施例中，該另外貢獻包含該基板之一基板表面高度對疊對之一貢獻。在一實施例中，該另外貢獻包含該基板之一基板伺服誤差對疊對之一貢獻。在一實施例中，該另外貢獻包含一對準及/或投影系統模型殘差之一貢獻。在一實施例中，該方法進一步包含將一蝕刻程序對該基板之疊對之一貢獻與該基礎貢獻及該基板表面高度之該貢獻組合。在一實施例中，該蝕刻程序貢獻對於該圖案化程序係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之任何特定基板並非特定的。在一實施例中，該基礎貢獻對一特定圖案化程序係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之任何特定基板並非特定的。在一實施例中，獲得該基礎貢獻進一步包含獲得經量測疊對資料且自其移除該微影裝置之一特定組件對疊對之一貢獻。在一實施例中，該特定組件之該貢獻包含選自以下各項中之一或多者：一伺服誤差之一貢獻、對準模型殘差之一貢獻、一投影系統像差之一貢獻、一投影系統模型殘差之一貢獻，及/或一基板表面高度之一貢獻。在一實施例中，該經量測疊對資料包含自一監視基板量測之疊對資料。在一實施例中，該貢獻包含一空間基板指紋。在一實施例中，該方法進一步包含使用該估計值以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測該基板之一缺陷、控制該圖案化程序、監視該圖案化程序、設計該圖案化程序之一態樣，及/或校準一數學模型。 在一實施例中，提供一種方法，其包含：判定在執行一器件製造程序時之經量測對準資料之一第一分佈；判定在該器件製造程序中自一處理參數導出之對準資料之一第二分佈；及藉由一硬體電腦系統判定依據該第一分佈及該第二分佈而變化的與該器件製造程序相關聯的對準資料之一分佈。 在一實施例中，該處理參數包含選自以下各項中之一或多者：一基板高度或不扁平度、一程序效應、光學元件加熱、光學像差及/或圖案化器件寫入誤差。在一實施例中，自該器件製造程序之複數個處理參數導出該第二分佈。在一實施例中，該處理參數包含一基板高度或不扁平度、一程序效應及光學元件加熱。在一實施例中，該第二分佈對於該器件製造程序係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之任何特定基板並非特定的。在一實施例中，該第二分佈對於使用該器件製造程序而處理之一特定基板係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之其他基板並不通用。在一實施例中，自該處理參數之一量測導出該第二分佈。在一實施例中，該方法進一步包含使用對準資料之該分佈以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測一基板之一缺陷、控制該器件製造程序、監視該器件製造程序、設計該器件製造程序之一態樣，及/或校準一數學模型。在一實施例中，該方法進一步包含基於對準資料之該分佈變更度量衡資料之一取樣。在一實施例中，該方法進一步包含與僅與該經量測對準資料一起使用之對準模型相比使用具有對準資料之該分佈的一高階對準模型。在一實施例中，該方法進一步包含使用由用於該器件製造程序中之一微影裝置提供的資料來判定該第一分佈及/或該第二分佈。在一實施例中，該第一分佈、該第二分佈及/或該所關注參數之該分佈包含一空間基板指紋。在一實施例中，該器件製造程序包含一微影程序及/或一半導體製造程序。在一實施例中，該函數包含選自以下各項中之一或多者：一算術加法、一迴旋及/或一神經網路。 在一實施例中，提供一種方法，其包含：獲得橫越使用一圖案化程序基於經量測對準資料而處理的一基板之至少部分之一對準資料分佈；及藉由一硬體電腦組合該對準資料分佈與可歸因於除經量測對準之外的一處理參數之一對準指紋，以獲得用於該基板之對準資料之一估計值。 在一實施例中，該對準指紋包含該基板之一基板高度或不扁平度對對準之一貢獻。在一實施例中，該對準指紋包含該基板之歸因於除一微影圖案轉印之外的該圖案化程序之一部分之一程序效應對對準之一貢獻。在一實施例中，該對準指紋包含該基板之加熱對對準之一貢獻。在一實施例中，該對準指紋對於該圖案化程序係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之任何特定基板並非特定的。在一實施例中，該對準指紋對於使用該圖案化程序而處理之一特定基板係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之其他基板並不通用。在一實施例中，自該處理參數之一量測導出該對準指紋。在一實施例中，該對準指紋包含一空間基板指紋。在一實施例中，該方法進一步包含使用該估計值以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測該基板之一缺陷、控制該圖案化程序、監視該圖案化程序、設計該圖案化程序之一態樣，及/或校準一數學模型。 對疊對之計算度量衡(CM)之輸入貢獻因素可為由掃描器之曝光感測器及檢測工具收集之量測。舉例而言，該等量測可包括位階感測器及對準感測器量測、載物台動態伺服記錄、疊對及其他離線度量衡量測。 若吾人將對準輸入視為實例貢獻因素，則例如基於3階多項式之高階對準模型用以自對準量測計算模型內容。此模型內容可由晶圓變形貢獻連同對準標記變形支配。但為了準確的疊對度量衡監視、控制或缺陷預測，僅晶圓變形貢獻為真實信號。對準標記變形並不相關且為應被排除之誤差(或「雜訊」)來源。使包括此不正確模型內容之結果為計算度量衡(CM)之不一致效能。對於僅遭受較小對準標記變形之晶圓，運用高階模型之對準輸入可歸因於較高信雜比而改良度量衡準確度。對於遭受嚴重對準標記變形之晶圓，此輸入可歸因於低信雜比而使度量衡準確度降級。誤差(或「雜訊」)係與所使用之模型之階成比例。通常，該誤差出現於對準標記歸因於程序誘發之效應而最高程度地變形之部位處，例如晶圓邊緣處。此等限制導致選擇低階模型來限制「雜訊」之振幅，但接著CM之效能受到限制，此係因為僅由高階模型捕捉之真實晶圓變形信號自輸入遺漏。 應注意，對於例如位階感測器量測之晶圓高度圖、掃描器動力學、離線度量衡量測之蝕刻誘發之疊對、底部光柵不對稱性量測、CD量測等之其他輸入貢獻因素，此等限制通常存在。 當使包括來自掃描器或離線度量衡之量測作為對CM之輸入貢獻因素時，該等貢獻因素之間的正交性係有用假定。藉此此假定，可添加貢獻因素且使該等貢獻因素相關，而不與所關注參數串擾，所關注參數例如圖案化程序參數，諸如顯影後疊對、蝕刻後疊對或SEM-量測之CD或疊對。然而，此等貢獻因素仍可干涉彼此，特別是在特定空間頻率條件下。取決於所關注參數，此等貢獻因素亦可在不同條件下與所關注參數相關。 在高(＞100Hz)頻率範圍下對CM之多個輸入貢獻因素之頻率分佈中，掃描器度量衡輸入(例如量測晶圓高度圖之位階感測器)可以與其他貢獻因素(例如掃描器動力學伺服誤差)之較小串擾來預測疊對內容。 然而，在低(＜100Hz)頻率範圍下，貢獻因素共用共同頻率窗。此等貢獻因素包括例如晶圓對準模型內容、監視晶圓模型內容、位階感測器量測、動態伺服資料。此暗示此類模型內容可干涉彼此。而且其指示此等貢獻因素可針對特定頻率條件(此處被稱為頻率窗)與疊對內容之特定部分相關。對於此等頻率窗之外之信號，非想要貢獻可變成「雜訊」之部分且可減低CM之準確度。因此，將有利的是，經由例如頻率低/高/帶通濾波器自CM之輸入貢獻因素排除此「雜訊」從而增加信雜比。下文所描述之實施例提供用以排除此「雜訊」的用於CM之方法。 此功能性亦用以針對其他應用之廣義資料使用針對不同所關注參數校準CM之結果。舉例而言，在經光學量測之疊對與經SEM量測之器件特徵相依疊對之間，目標歸因於不同尺寸及設計而對圖案化處理不同地回應。此功能性係用以自缺陷預測視點排除經光學量測之貢獻因素與實際器件之特徵之回應之間的不相關疊對內容。 在一實施例中，模型或非可校正誤差(NCE)模型可充當頻率低/高通濾波器，且特定模型參數之集合可充當頻率帶通濾波器。此意謂只要自兩個輸入資料(亦即貢獻因素或任何圖案化程序參數)中之任一者推導出之特定模型參數對展示每一對內之相關性，就可相應地判定該兩個輸入資料之間的權重(本文中被稱為校準因數)。 在一實施例中，提供用以推導出用於兩個輸入貢獻因素或所關注參數中之任一者之間的相關模型參數之校準因數之方法。為了輔助理解，吾人在自另一其他域預測一個域方面來描述該方法。用於預測之輸入貢獻因素被定義為域A。所關注參數被定義為域B。 輸入貢獻因素域A可為如關於圖7所描述之處理變數，諸如對準變數。所關注參數域B可為如關於圖7及圖8所描述之圖案化程序參數，諸如疊對。 圖22示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。 判定諸如疊對分佈之所關注參數分佈2322 (DB)。此所關注參數分佈為與在執行器件製造程序時之誤差或殘差相關聯的第一參數2321之第一分佈2322。為了判定該分佈2322，獲得第一參數2321之值之第一分佈2325。接著模型化(2328)值之第一分佈2325以獲得值之第一經模型化分佈2322 (DB)。因此，在此實施例中，經判定第一分佈(所關注參數)包含值之第一經模型化分佈2322 (DB)。 判定諸如對準分佈之輸入貢獻因素分佈2312 (DA)。此輸入貢獻因素分佈為與在執行器件製造程序時之誤差或殘差相關聯的第一參數2311之第二分佈2312。為了判定該分佈，獲得第一參數2311之值之第二分佈2315。接著模型化(2318)值之第二分佈2315以獲得值之第二經模型化分佈2312 (DA)。因此，在此實施例中，經判定第二分佈(輸入貢獻因素)包含值之第二經模型化分佈2312 (DA)。 對於模型化2328、2318，判定(2302)第一分佈2325之值與第二分佈2315之值之間的相關性超過臨限值之變化尺度2304 (SV) (例如頻率＜100Hz)。接著取決於經判定變化尺度2304 (SV)來模型化(2328、2318)值之第一及第二分佈，以獲得值之第一經模型化分佈2322 (DB)及值之第二經模型化分佈2312 (DA)。 接下來，藉由硬體電腦使用作用於第一分佈2322 (DB)及第二分佈2312 (DA)之函數來判定所關注參數(其在此實施例中為第一參數，例如疊對)之分佈。此實施例中之函數包含作用於第一分佈2322及第二分佈2312之相關性2332 (CORR)。 所關注參數之分佈2352 (DB')之判定係基於使用比例因數2334 (校準因數CF)來按比例調整(2335)經模型化第二分佈2312 (DA)，該比例因數2334係藉由在關聯於值之第一經模型化分佈2322 (DB)的第一模型係數與關聯於值之第二經模型化分佈2312 (DA)的第二模型係數之間映射2332 (CORR)來獲得。比例因數2334 (校準因數CF)可用以自判定所關注參數之分佈2352之步驟排除經模型化分量。舉例而言，若比例因數低於或等於臨限值2333，則可自按比例調整排除與值之第一經模型化分佈2312 (DA)相關聯的模型係數。 圖23及圖24示意性地展示調整校準因數以預測所關注參數之分佈。可定義兩個域：域A (對準)與域B (疊對)之間的相關性。對於可由相同參數集合(例如線性、高階或組合之多項式係數)描述之兩個域，可針對相關係數藉由使用簡單線性代數將域B之係數與域A之係數相除來定義比例因數或校準因數之集合。 在一個域自另一域接收校正之狀況下，在給出大量資料點的情況下，在此兩個域之間存在良好相關性之高機率。舉例而言，掃描器使用來自對準量測之資訊來校正基板柵格(變形)。假定在針對用於對準模型內之高達五階多項式分量的參數之對準與疊對之間存在強相關性。換言之，域B (疊對)自域A (對準)接收校正，且在域A與域B之間存在強相關性。 圖23及圖24說明藉由針對所有模型參數運用校準因數投影另一域DA來預測一個域DB'。首先，針對每一域計算所有模型參數。兩個模型參數MPA及MPB各自使其八個點P1至P8被製成表。 關於圖23，表2362展示針對域A (DA)及域B (DB)之MPA之值。曲線圖2366為針對域A之MPA相對於針對域B之MPA的標繪圖，包括表2362中之資料點。藉由擬合線性模型(y=a*x)以判定針對模型參數MPA之參數集合之間的校準因數(此處為0.50 (y=0.5*x))來判定相關性。 關於圖24，表2364展示針對域A (DA)及域B (DB)之MPB之值。曲線圖2368為針對域A之MPB相對於針對域B之MPB的標繪圖，包括表2364中之資料點。藉由擬合線性模型(y=a*x)以判定針對模型參數MPB之參數集合之間的校準因數(此處為0.33 (y=0.33*x))來判定相關性。 校準因數係用以分別針對模型參數MPA及MPB自域A參數值(如圖23中之表2370及圖24中之表2372中所展示)預測所關注參數DB' (例如疊對)之模型參數。 即使在域A與域B之間可存在完美的相關性，亦不保證兩個參數集合之間的權重為1。舉例而言，對準量測之晶圓間轉譯值可比在疊對誤差之內容背景中所觀測之轉譯之值大兩倍。在此狀況下，即使在兩個參數集合之間存在完美的相關性，尺度亦不總是為1。換言之，若在兩個參數集合之間存在強相關性，則可藉由調整用於待與域A之參數相乘的參數之校準因數從而更精確地預測域B。應注意，為了獲得良好預測品質，域A及域B之輸入取樣較佳受到約束以避免歸因於輸入取樣之不對稱佈局的模型參數之間的串擾。 若對準及疊對與尺度1相關，則意謂疊對校正係基於表示真實晶圓變形之資訊。在此狀況下，對準資訊係真實及真的。在此狀況下，來自兩個參數集合之校準因數皆為1，其與所觀測之尺度相同。 若對準量測遭受對準標記不對稱性或度量衡量測不確定度，則此意謂對於對準，存在來自所變形對準標記之錯誤資訊。若運用此錯誤資訊來計算對準模型，則自標記變形誘發之此等誤差將被調入至疊對預測中。在一實施例中，藉由僅查看相關性足夠良好之對準與疊對之間的彼等相關模型參數，可計算每參數之對準與疊對之間的校準因數。藉由將此等經選擇校準因數應用至對準資料，可針對所有參數校準(過濾)由錯誤對準標記變形誘發之疊對預測。 歸因於度量衡疊對目標之變形，通常在度量衡目標疊對與器件疊對之間存在偏移。此偏移預算可分離成「批量」及「晶圓間」(W2W)類別。在基於真正器件疊對量測計算「批量」偏移時，在W2W之狀況下，若在度量衡疊對與器件疊對之間存在穩定相關性，則可定義校準因數且使用該等校準因數而以上文所描述之方式來校準/預測如W2W之此偏移。此可藉由用「度量衡疊對」替換域A且用「器件疊對」替換域B來理解。 使用以內容脈絡為基礎之分組之概念，可使用內容脈絡資訊來延伸疊對之校準/預測。對於生產批次分裂成幾個群組且每一群組係運用不同程序工具而分離地處理之狀況下，每一群組之指紋(或晶圓/標記變形/不對稱性之程度)將彼此不同。在此狀況下，可將總資料集分組成若干子資料集，且可再次計算每群組之相關/校準因數。所計算之校準/預測將被分離地施加至每一群組，從而導致較佳校準/預測結果。 圖25示意性地展示正確預測之可能性之判定。垂直軸線DB為域B模型參數值，且水平軸線DA為域A模型參數值。 在計算用於每一資料集之校準因數時，在假定資料點均勻地分佈的情況下，可使用如下文所描述之構架來定義正確預測之可能性。 (1)若某一資料點處於相關因數線之斜率2706與域B (DB)之軸線之間的區2704中，則經預測值始終大於零且小於域B之值。接著，可正確地投影/預測域B之某一部分。 (2)若資料點確切地處於斜率2706上，則投影/預測係完美的。 (3)若一點處於斜率2706與斜率之一半2710之間的區2708中，則預測係可能的。但預測值大於域B之值。對此資料點之校準會改變經校準結果之符號。 (4)對於位於除此等三個區(2704、2706及2708)之外的其他區中之資料點，使用本文中所描述之方法進行之域B之校準會使得結果差於初始值。 由此，正確預測之區域可被界定在軸線域A軸線與斜率2706之間的角度θ下方。隨著斜率變得較接近於x軸，正確投影/預測之可能性在角度θ₁ 下變為其最大值50%。但隨著校準因數接近於零，使用此投影之益處變得較接近於零。因此，在兩個域之間具有良好相關性的情況下尋找特定頻率窗或條件極重要(例如使用總資料集至若干子集之分離)。此將使得集中於斜率上之資料點之分佈將在上文所解釋之三個區(2704、2706及2708)內。又，校準因數與校正可能性之間的取捨係可能的。在相關(設置)階段期間定義之校準因數可經調整為小於其最初所定義值。此將增加經正確預測/校準之資料點之數目，但益處將比其原本將獲得之益處小。 校準因數

。預測可能性=弧之面積除以具有無限半徑之圓之面積 =

。 實施例提供用以自域中之任一者判定經濾波頻率之間的校準因數(此處被稱為相關模型參數)且出於度量衡預測/校準之目的而將一個域投影至另一域之廣義方法，其具有相對於校準因數之值來校正域投影的能力。 實施例能夠橫越感測器中之多個波長(顏色)、及時進行之多參考量測(晶圓)及量測(部位)內之多個空間頻率運用域投影而自晶圓變形/對準標記不對稱性來校準疊對預測。 實施例將資料分離成子集，從而增加兩個域之間的相關性及預測準確度。 實施例能夠自兩個域之不相關模型參數取消選擇內容，從而抑制自輸入貢獻因素誘發之預測之雜訊。 實施例能夠提供需要真正生產量測的晶圓之指示。舉例而言，若來自新域A之經量測掃描器度量衡不再屬於先前所觀測之群體，則可觸發動作來量測域B中之實際晶圓以更新先前界定之群體。 實施例根據預測校準出由掃描器或任何疊對度量衡量測到之錯誤內容之一部分，亦即對準標記不對稱性、誤校正之晶圓變形或輸入貢獻因素內之任何不相關內容。 實施例可用於輸入資料及所關注參數中之任一者，亦即離線晶圓形狀量測或SEM量測。 為了晶圓間變化前饋，實施例在後續層與前一層兩者之間存在相關性時能夠自前一層之對準預測後續層之晶圓間校正。舉例而言，對於已經受微影-蝕刻-微影-蝕刻處理之層而言。 圖26為說明可輔助實施本文所揭示之方法及流程之電腦系統100的方塊圖。電腦系統100包括用於傳達資訊之匯流排102或其他通信機構，及與匯流排102耦接以用於處理資訊之一處理器104 (或多個處理器104及105)。電腦系統100亦包括耦接至匯流排102以用於儲存待由處理器104執行之資訊及指令的主記憶體106，諸如隨機存取記憶體(RAM)或其他動態儲存器件。主記憶體106亦可用於在待由處理器104執行之指令之執行期間儲存暫時性變數或其他中間資訊。電腦系統100進一步包括耦接至匯流排102以用於儲存用於處理器104之靜態資訊及指令的唯讀記憶體(ROM) 108或其他靜態儲存器件。提供諸如磁碟或光碟之儲存器件110，且儲存器件110耦接至匯流排102以用於儲存資訊及指令。 電腦系統100可經由匯流排102而耦接至用於向電腦使用者顯示資訊之顯示器112，諸如陰極射線管(CRT)或平板顯示器或觸控面板顯示器。包括文數字按鍵及其他按鍵之輸入器件114耦接至匯流排102以用於將資訊及命令選擇傳達至處理器104。另一類型之使用者輸入器件為用於將方向資訊及命令選擇傳達至處理器104且用於控制顯示器112上之游標移動的游標控制件116，諸如滑鼠、軌跡球或游標方向按鍵。此輸入器件通常具有在兩個軸線(第一軸線(例如x)及第二軸線(例如y))中之兩個自由度，其允許該器件指定在一平面中之位置。觸控面板(螢幕)顯示器亦可用作輸入器件。 根據一項實施例，可由電腦系統100回應於處理器104執行主記憶體106中含有之一或多個指令之一或多個序列而執行程序之部分。可將此類指令自另一電腦可讀媒體(諸如儲存器件110)讀取至主記憶體106中。主記憶體106中所含有之指令序列之執行使處理器104執行本文中所描述之程序步驟。呈多處理配置之一或多個處理器亦可用以執行主記憶體106中含有之指令序列。在一替代實施例中，可代替或結合軟體指令而使用硬連線電路系統。因此，本文之描述不限於硬體電路及軟體之任何特定組合。 本文中所使用之術語「電腦可讀媒體」係指參與將指令提供至處理器104以供執行之任何媒體。此媒體可採取許多形式，包括但不限於非揮發性媒體、揮發性媒體及傳輸媒體。非揮發性媒體包括例如光碟或磁碟，諸如儲存器件110。揮發性媒體包括動態記憶體，諸如主記憶體106。傳輸媒體包括同軸纜線、銅線及光纖，包括包含匯流排102之電線。傳輸媒體亦可採取聲波或光波之形式，諸如在射頻(RF)及紅外線(IR)資料通信期間產生之聲波或光波。電腦可讀媒體之常見形式包括例如軟碟、可撓性磁碟、硬碟、磁帶、任何其他磁性媒體、CD-ROM、DVD、任何其他光學媒體、打孔卡、紙帶、具有孔圖案之任何其他實體媒體、RAM、PROM及EPROM、FLASH-EPROM、任何其他記憶體晶片或卡匣、如下文所描述之載波，或可供電腦讀取之任何其他媒體。 可在將一或多個指令之一或多個序列攜載至處理器104以供執行時涉及電腦可讀媒體之各種形式。舉例而言，最初可將該等指令承載於遠端電腦之磁碟上。遠端電腦可將指令載入至其動態記憶體中，且使用數據機經由電話線而發送指令。在電腦系統100本端之數據機可接收電話線上之資料，且使用紅外線傳輸器以將資料轉換成紅外線信號。耦接至匯流排102之紅外線偵測器可接收紅外線信號中所攜載之資料且將資料置放於匯流排102上。匯流排102將資料攜載至主記憶體106，處理器104自該主記憶體106擷取及執行指令。由主記憶體106接收之指令可視情況在由處理器104執行之前或之後儲存於儲存器件110上。 電腦系統100亦較佳包括耦接至匯流排102之通信介面118。通信介面118提供對網路鏈路120之雙向資料通信耦合，網路鏈路120連接至區域網路122。舉例而言，通信介面118可為整合式服務數位網路(ISDN)卡或數據機以提供至對應類型之電話線的資料通信連接。作為另一實例，通信介面118可為區域網路(LAN)卡以提供對相容LAN之資料通信連接。亦可實施無線鏈路。在任何此類實施中，通信介面118發送且接收攜載表示各種類型之資訊之數位資料串流的電信號、電磁信號或光信號。 網路鏈路120通常經由一或多個網路而向其他資料器件提供資料通信。舉例而言，網路鏈路120可經由區域網路122而向主機電腦124或向由網際網路服務提供者(ISP) 126操作之資料設備提供連接。ISP 126又經由全球封包資料通信網路(現在通常被稱作「網際網路」) 128而提供資料通信服務。區域網路122及網際網路128兩者皆使用攜載數位資料串流之電信號、電磁信號或光信號。經由各種網路之信號及在網路鏈路120上且經由通信介面118之信號(該等信號將數位資料攜載至電腦系統100及自電腦系統100攜載數位資料)為輸送資訊的載波之實例形式。 電腦系統100可經由網路、網路鏈路120及通信介面118而發送訊息及接收資料，包括程式碼。在網際網路實例中，伺服器130可能經由網際網路128、ISP 126、區域網路122及通信介面118而傳輸用於應用程式之經請求程式碼。一個此類經下載應用程式可提供例如實施例之照明最佳化。所接收程式碼可在其被接收時由處理器104執行，及/或儲存於儲存器件110或其他非揮發性儲存器中以供稍後執行。以此方式，電腦系統100可獲得呈載波之形式的應用程式碼。 在以下編號條項之清單中揭示其他實施例： 1.   一種方法，其包含： 判定與在執行一器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第一參數之一第一分佈； 判定與在執行該器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯的一第二參數之一第二分佈；及 藉由一硬體電腦使用作用於該第一分佈及該第二分佈之一函數來判定與該器件製造程序相關聯的一所關注參數之一分佈。 2.   如實施例1之方法，其中該第一參數、該第二參數及該所關注參數相同。 3.   如實施例1之方法，其中該第一分佈對於該器件製造程序係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之任何特定基板並非特定的。 4.   如實施例1之方法，其中該第二分佈對於使用該器件製造程序而處理之一特定基板係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之其他基板並不通用。 5.   如實施例1之方法，其中該第一分佈及/或第二分佈包含選自以下各項中之一或多者：一伺服誤差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻、對準模型殘差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻、一投影系統像差或影像平面偏差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻、一投影系統模型殘差對該各別第一及/或第二參數之一貢獻，及/或一基板表面高度對該各別第一及/或第二參數之一貢獻。 6.   如實施例1之方法，其中判定該第一分佈進一步包含獲得該第一參數之經量測資料，且自其移除該器件製造程序之一特定器件對該第一參數之一貢獻。 7.   如實施例6之方法，其中該特定器件之該貢獻包含選自以下各項中之一或多者：一伺服誤差之一貢獻、對準模型殘差之一貢獻、一投影系統像差或影像平面偏差之一貢獻、一投影系統模型殘差之一貢獻，及/或一基板表面高度之一貢獻， 8.   如實施例6之方法，其中該經量測第一參數資料包含自一監視基板量測之第一參數資料。 9.   如實施例1之方法，其中該第一分佈、該第二分佈及/或該所關注參數之該分佈包含一空間基板指紋。 10.  如實施例1之方法，其進一步包含使用該所關注參數之該分佈以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測一基板之一缺陷、控制該器件製造程序、監視該器件製造程序、設計該器件製造程序之一態樣，及/或校準一數學模型。 11.  如實施例1之方法，其中該第一參數、該第二參數及/或該所關注參數係選自以下各項中之一或多者：疊對、CD、焦點、劑量及/或邊緣位置。 12.  如實施例1之方法，其中該器件製造程序包含一微影程序及/或一半導體製造程序。 13.  如實施例1之方法，其中該函數包含選自以下各項中之一或多者：一算術加法、一迴旋及/或一神經網路。 14.  如實施例1之方法，其中該第一參數及/或該第二參數不同於該所關注參數，且該方法進一步包含將該第一參數及/或該第二參數轉換成該所關注參數。 15.  如實施例1之方法，其進一步包含使用由用於該器件製造程序中之一微影裝置及/或蝕刻裝置提供的資料來判定該第一分佈及/或該第二分佈。 16.  如實施例1之方法，其中該函數包含作用於該第一分佈及該第二分佈之一相關性。 17.  如實施例16之方法，其中： 該經判定第一分佈包含值之一第一經模型化分佈；及 該經判定第二分佈包含值之一第二經模型化分佈；及 該所關注參數為該第一參數， 且該方法包含： 獲得該第一參數之值之一第一分佈； 獲得該第二參數之值之一第二分佈； 模型化值之該第一分佈及該第二分佈以獲得值之該第一經模型化分佈及該第二經模型化分佈；及 基於使用一比例因數而按比例調整該經模型化第二分佈來判定該所關注參數之該分佈，該比例因數係藉由在關聯於值之該第一經模型化分佈的一第一模型係數與關聯於值之該第二經模型化分佈的一第二模型係數之間進行映射來獲得。 18.  如實施例17之方法，其包含： 判定該第一分佈之值與該第二分佈之值之間的一相關性超過一臨限值之一變化尺度；及 取決於該經判定變化尺度而模型化值之該第一分佈及該第二分佈以獲得值之該第一經模型化分佈及該第二經模型化分佈。 19.  如實施例17之方法，其包含使用該比例因數以自該判定該所關注參數之該分佈之步驟排除一經模型化分量。 20.  一種方法，其包含： 獲得一微影裝置對疊對之一基礎貢獻，而作為一圖案化程序之部分；及 藉由一硬體電腦組合該基礎貢獻與一基板對疊對之一另外貢獻以獲得用於該基板之疊對之一估計值。 21.  如實施例20之方法，其中該另外貢獻包含該基板之一基板表面高度對疊對之一貢獻。 22.  如實施例20之方法，其中該另外貢獻包含該基板之一基板伺服誤差對疊對之一貢獻。 23.  如實施例20之方法，其中該另外貢獻包含一對準及/或投影系統模型殘差之一貢獻。 24.  如實施例20之方法，其進一步包含將一蝕刻程序對該基板之疊對之一貢獻與該基礎貢獻及該基板表面高度之該貢獻組合。 25.  如實施例24之方法，其中該蝕刻程序貢獻對於該圖案化程序係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之任何特定基板並非特定的。 26.  如實施例20之方法，其中該基礎貢獻對於一特定圖案化程序係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之任何特定基板並非特定的。 27.  如實施例20之方法，其中獲得該基礎貢獻進一步包含獲得經量測疊對資料且自其移除該微影裝置之一特定組件對疊對之一貢獻。 28.  如實施例27之方法，其中該特定組件之該貢獻包含選自以下各項中之一或多者：一伺服誤差之一貢獻、對準模型殘差之一貢獻、一投影系統像差之一貢獻、一投影系統模型殘差之一貢獻，及/或一基板表面高度之一貢獻。 29.  如實施例27之方法，其中該經量測疊對資料包含自一監視基板量測之疊對資料。 30.  如實施例20之方法，其中該貢獻包含一空間基板指紋。 31.  如實施例20之方法，其進一步包含使用該估計值以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測該基板之一缺陷、控制該圖案化程序、監視該圖案化程序、設計該圖案化程序之一態樣，及/或校準一數學模型。 32.  一種方法，其包含： 判定在執行一器件製造程序時之經量測對準資料之一第一分佈； 判定在該器件製造程序中自一處理參數導出之對準資料之一第二分佈；及 藉由一硬體電腦系統判定依據該第一分佈及該第二分佈而變化的與該器件製造程序相關聯的對準資料之一分佈。 33.  如實施例32之方法，其中該處理參數包含選自以下各項中之一或多者：一基板高度或不扁平度、一程序效應、光學元件加熱、光學像差及/或圖案化器件寫入誤差。 34.  如實施例32之方法，其中自該器件製造程序之複數個處理參數導出該第二分佈。 35.  如實施例34之方法，其中該處理參數包含一基板高度或不扁平度、一程序效應及光學元件加熱。 36.  如實施例32之方法，其中該第二分佈對於該器件製造程序係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之任何特定基板並非特定的。 37.  如實施例32之方法，其中該第二分佈對於使用該器件製造程序而處理之一特定基板係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之其他基板並不通用。 38.  如實施例32之方法，其中自該處理參數之一量測導出該第二分佈。 39.  如實施例32之方法，其進一步包含使用對準資料之該分佈以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測一基板之一缺陷、控制該器件製造程序、監視該器件製造程序、設計該器件製造程序之一態樣，及/或校準一數學模型。 40.  如實施例32之方法，其進一步包含基於對準資料之該分佈變更度量衡資料之一取樣。 41.  如實施例32之方法，其進一步包含與僅與該經量測對準資料一起使用之對準模型相比使用具有對準資料之該分佈的一高階對準模型。 42.  如實施例32之方法，其進一步包含使用由用於該器件製造程序中之一微影裝置提供的資料來判定該第一分佈及/或該第二分佈。 43.  如實施例32之方法，其中該第一分佈、該第二分佈及/或該所關注參數之該分佈包含一空間基板指紋。 44.  如實施例32之方法，其中該器件製造程序包含一微影程序及/或一半導體製造程序。 45.  如實施例32之方法，其中該函數包含選自以下各項中之一或多者：一算術加法、一迴旋及/或一神經網路。 46.  一種方法，其包含： 獲得橫越使用一圖案化程序基於經量測對準資料而處理的一基板之至少部分之一對準資料分佈；及 藉由一硬體電腦組合該對準資料分佈與可歸因於除經量測對準以外的一處理參數之一對準指紋，以獲得用於該基板之對準資料之一估計值。 47.  如實施例46之方法，其中該對準指紋包含該基板之一基板高度或不扁平度對對準之一貢獻。 48.  如實施例46之方法，其中該對準指紋包含該基板之歸因於除一微影圖案轉印以外的該圖案化程序之一部分之一程序效應對對準之一貢獻。 49.  如實施例46之方法，其中該對準指紋包含該基板之加熱對對準之一貢獻。 50.  如實施例46之方法，其中該對準指紋對於該圖案化程序係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之任何特定基板並非特定的。 51.  如實施例46之方法，其中該對準指紋對於使用該圖案化程序而處理之一特定基板係特定的，但對於使用該圖案化程序而處理之其他基板並不通用。 52.  如實施例46之方法，其中自該處理參數之一量測導出該對準指紋。 53.  如實施例46之方法，其中該對準指紋包含一空間基板指紋。 54.  如實施例46之方法，其進一步包含使用該估計值以執行選自以下各操作中之任一或多者：預測該基板之一缺陷、控制該圖案化程序、監視該圖案化程序、設計該圖案化程序之一態樣，及/或校準一數學模型。 55.  一種電腦程式產品，其包含上面記錄有指令之一非暫時性電腦可讀媒體，該等指令在由一電腦執行時實施如實施例1至54中任一項之方法。 本發明之實施例可以硬體、韌體、軟體或其任何組合予以實施。本發明之實施例亦可被實施為儲存於機器可讀媒體上之指令，該等指令可由一或多個處理器讀取及執行。機器可讀媒體可包括用於儲存或傳輸以可由機器(例如計算器件)讀取之形式之資訊的任何機構。舉例而言，機器可讀媒體可包括唯讀記憶體(ROM)；隨機存取記憶體(RAM)；磁碟儲存媒體；光學儲存媒體；快閃記憶體器件；電形式、光形式、聲形式或其他形式之傳播信號(例如載波、紅外線信號、數位信號等)，及其他者。另外，韌體、軟體、常式、指令可在本文中被描述為執行某些動作。然而，應瞭解，此等描述僅僅出於方便起見，且此等動作事實上係由計算器件、處理器、控制器或執行韌體、軟體、常式、指令等之計算器件引起。 在方塊圖中，所說明之組件被描繪為離散功能區塊，但實施例不限於本文中所描述之功能性如所說明來組織之系統。由組件中之每一者提供之功能性可由軟體或硬體模組提供，該等模組以與目前所描繪之方式不同之方式組織，例如，可摻和、結合、複寫、分解、分配(例如，在資料中心內或按地區)，或另外以不同方式組織此軟體或硬體。本文中所描述之功能性可由執行儲存於有形的、非暫時性機器可讀媒體上之程式碼之一或多個電腦之一或多個處理器提供。在一些狀況下，第三方內容遞送網路可主控經由網路傳達之資訊中的一些或全部，在此狀況下，在據稱供應或以其他方式提供資訊(例如內容)之情況下，可藉由發送指令以自內容遞送網路擷取彼資訊來提供該資訊。 除非另外具體地陳述，否則如自論述顯而易見，應瞭解，貫穿本說明書，利用諸如「處理」、「計算(computing/calculating)」、「判定」或其類似者之術語的論述係指諸如專用電腦或相似專用電子處理/計算器件之特定裝置的動作或程序。 讀者應瞭解，本申請案描述若干發明。申請人已將此等發明分組成單一文件，而非將彼等發明分離成多個單獨的專利申請案，此係因為該等發明之相關主題在應用程序中有助於經濟發展。但不應合併此等發明之相異優點及態樣。在一些狀況下，實施例解決本文中所提及之所有缺陷，但應理解，該等發明係獨立地有用，且一些實施例僅解決此等問題之子集或提供其他未提及之益處，該等益處對於檢閱本發明之熟習此項技術者將顯而易見。歸因於成本約束，目前可不主張本文中所揭示之一些發明，且可在稍後申請案(諸如接續申請案或藉由修正本技術方案)中主張該等發明。相似地，歸因於空間限制，本發明文件之[發明摘要]及[發明內容]章節皆不應被視為含有所有此等發明之全面清單或此等發明之所有態樣。 應理解，描述及圖式並不意欲將本發明限於所揭示之特定形式，而正相反，本發明意欲涵蓋屬於如由所附申請專利範圍所界定之本發明之精神及範疇的所有修改、等效者及替代方案。 鑒於本說明書，本發明之各種態樣之修改及替代實施例將對於熟習此項技術者而言顯而易見。因此，本說明書及圖式應被理解為僅為說明性的且係出於教示熟習此項技術者進行本發明之一般方式之目的。應理解，本文中所展示及描述之本發明之形式應被視為實施例之實例。元件及材料可替代本文中所說明及描述之元件及材料，部分及程序可被反轉，按次序改變或被省略，可獨立利用某些特徵，且可組合實施例或實施例之特徵，此皆如對熟習此項技術者在獲得本發明之本說明書之益處之後將顯而易見。可在不脫離如在以下申請專利範圍中所描述之本發明之精神及範疇的情況下對本文中所描述之元件作出改變。本文中所使用之標題係僅出於組織之目的，且不意欲用以限制本說明書之範疇。 如貫穿本申請案所使用，詞語「可」係在許可之意義(亦即，意謂有可能)而非強制性之意義(亦即，意謂必須)下予以使用。詞語「包括(include/including/includes)」及其類似者意謂包括但不限於。如貫穿本申請案所使用，單數形式「a/an/the」包括複數個參照物，除非內容另有明確地指示。因此，舉例而言，對「元件(an element/a element)」之參考包括兩個或多於兩個元件之組合，儘管會針對一或多個元件使用其他術語及片語，諸如「一或多個」。除非另有指示，否則術語「或」係非獨占式的，亦即，涵蓋「及」與「或」兩者。描述條件關係之術語，例如，「回應於X，而Y」、「在X後，即Y」、「若X，則Y」、「當X時，Y」及其類似者涵蓋因果關係，其中前提為必要的因果條件，前提為充分的因果條件，或前提為結果的貢獻因果條件，例如，「在條件Y獲得後，即出現狀態X」對於「僅在Y後，才出現X」及「在Y及Z後，即出現X」為通用的。此等條件關係不限於即刻遵循前提而獲得之結果，此係由於可延遲一些結果，且在條件陳述中，前提連接至其結果，例如，前提係與出現結果之可能性相關。除非另有指示，否則複數個特質或功能經映射至複數個物件(例如，執行步驟A、B、C及D之一或多個處理器)之陳述涵蓋所有此等特質或功能經映射至所有此等物件及特質或功能之子集經映射至特質或功能之子集兩者(例如，所有處理器各自執行步驟A至D，及其中處理器1執行步驟A，處理器2執行步驟B及步驟C之一部分，且處理器3執行步驟C之一部分及步驟D之狀況)。另外，除非另有指示，否則一個值或動作係「基於」另一條件或值之陳述涵蓋條件或值為唯一因數之情況與條件或值為複數個因數當中之一個因數之情況兩者。除非另有指示，否則某一集合之「每一」例項具有某一屬性之陳述不應被解讀為排除較大集合之一些以其他方式相同或相似成員不具有該屬性(亦即，每一者未必意謂每個都)之狀況。 在某些美國專利、美國專利申請案或其他材料(例如論文)已以引用方式併入之範圍內，此等美國專利、美國專利申請案及其他材料之文字僅在此材料與本文中所闡述之陳述及圖式之間不存在衝突之範圍內併入。在存在此類衝突之情況下，在此類以引用方式併入的美國專利、美國專利申請案及其他材料中之任何此類衝突文字並不具體地以引用方式併入本文中。 雖然上文已描述本發明之特定實施例，但應瞭解，可以與所描述之方式不同的其他方式來實踐實施例。

2:寬頻帶輻射投影儀/輻射源/照明配置 4:光譜儀偵測器 10:光譜 11:背向投影式焦平面 12:透鏡系統/照明配置 13:干涉濾光器/照明配置 14:參考鏡面 15:物鏡/透鏡系統/接物鏡 16:部分反射表面 17:偏振器/照明配置 18:偵測器 30:基板目標 30':目標 100:電腦系統 102:匯流排 104:處理器 105:處理器 106:主記憶體 108:經量測輻射分佈(圖6)/唯讀記憶體(ROM)(圖26) 110:儲存器件 112:顯示器 114:輸入器件 116:游標控制件 118:通信介面 120:網路鏈路 122:區域網路 124:主機電腦 126:網際網路服務提供者(ISP) 128:網際網路 130:伺服器 206:參數化模型 208:所計算輻射分佈 210:數值馬克士威求解程序 212:步驟 310:變數 311:處理變數 312:貢獻 320:變數 321:處理變數 322:貢獻 330:變數 340:變數 350:特性 352:圖案化程序參數 360:特性 370:處理變數 400:聚焦誤差(FE)/處理變數/焦點(F) 410:高度誤差/處理變數/移動標準偏差(MSD_z ) 420:基板之不扁平度(P)/處理變數/移動標準偏差(MSD_x ) 430:貢獻 440:貢獻 450:貢獻 460:要素 470:經導出貢獻 500:經圖案化基板度量衡資料 505:要素 510:經導出貢獻 520:貢獻 530:處理變數 540:貢獻 912:貢獻 922:貢獻 950:估計值 970:工序 1610:第一貢獻 1620:第二貢獻 1630:第三貢獻 1640:強變數之指紋 1650:強變數之值 1660:強變數之值 1700:步驟 1710:步驟/第一貢獻/指紋 1720:步驟 1730:步驟/第二貢獻/指紋 1740:步驟 1750:步驟 1800:焦點圖 1810:標稱輪廓 1812:標稱輪廓 1814:標稱輪廓 1820:標稱輪廓 1830:標稱輪廓 1900:臨界尺寸圖 1910:標稱輪廓 1912:標稱輪廓 1914:標稱輪廓 1920:經預測輪廓 1930:經預測輪廓 2000:線 2010:圖案 2100:線 2110:圖案 2130:頸縮缺陷 2200:對準標記量測 2205:基板高度或不扁平度(SH) 2210:程序效應(PE) 2215:加熱(RH) 2220:投影系統像差(PA) 2225:圖案化器件寫入誤差(RWE) 2240:貢獻/對準指紋 2245:貢獻 2250:貢獻 2255:貢獻 2260:貢獻 2265:貢獻 2270:要素 2275:經導出貢獻/混合式密集對準圖(HDAM) 2300:疊對指紋 2302:判定變化尺度 2304:變化尺度(SV) 2310:疊對指紋 2311:第一參數 2312:輸入貢獻因素分佈(DA)/第二分佈/值之第二經模型化分佈 2315:值之第二分佈 2318:模型化 2321:第一參數 2322:所關注參數分佈(DB)/第一分佈/值之第一經模型化分佈 2325:值之第一分佈 2328:模型化 2332:相關性(CORR) 2333:臨限值 2334:比例因數 2335:按比例調整 2352:所關注參數之分佈(DB') 2362:表 2364:表 2366:曲線圖 2368:曲線圖 2704:區 2706:相關因數線之斜率/區 2708:區 2710:斜率之一半 AS:對準感測器 B:輻射光束 BD:光束遞送系統 BK:烘烤板 C:目標部分 CH:冷卻板 CO:聚光器 DA:域A/水平軸線 DB:域B/垂直軸線 DB':域 DE:顯影器 h:高度 IF:位置感測器 IL:照明系統/照明器 IN:積光器 I/O1:輸入/輸出埠 I/O2:輸入/輸出埠 LA:微影裝置 LACU:微影控制單元 LB:裝載匣 LC:微影製造單元 LS:位階感測器 M₁:圖案化器件對準標記 M₂:圖案化器件對準標記 MA:圖案化器件 MPA:模型參數 MPB:模型參數 MT:支撐結構 P₁:基板對準標記 P₂:基板對準標記 P1:點 P2:點 P3:點 P4:點 P5:點 P6:點 P7:點 P8:點 PM:第一定位器 PS:投影系統 PU:處理器/單元 PW:第二定位器 RF:參考框架 RO:基板處置器或機器人 S:照明光點 SC:旋塗器 SCS:監督控制系統 SO:輻射源 TCU:塗佈顯影系統控制單元 t:厚度 w:寬度 W:基板 WTa:基板台 WTb:基板台/台

圖1示意性地描繪根據一實施例之微影裝置。 圖2示意性地描繪微影製造單元或叢集之實施例。 圖3示意性地描繪實例檢測裝置及度量衡技術。 圖4示意性地描繪實例檢測裝置。 圖5說明檢測裝置之照明光點與度量衡目標之間的關係。 圖6示意性地描繪基於量測資料導出複數個所關注變數之程序。 圖7展示處理變數之實例類別。 圖8示意性地展示處理變數之改變可對度量衡資料有貢獻。 圖9示意性地展示導出對圖案化程序參數之組合之貢獻的實例。 圖10示意性地展示自度量衡資料導出對處理變數之貢獻的實例。 圖11示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。 圖12示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。 圖13示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。 圖14示意性地描繪輪廓選擇之實例貢獻/指紋及實施例。 圖15示意性地描繪輪廓修改之實例貢獻/指紋及實施例。 圖16A、圖16B及圖16C示意性地描繪缺陷分析程序之實施例。 圖17A、圖17B及圖17C示意性地描繪缺陷分析程序之實施例。 圖18示意性地展示導出對對準之組合之貢獻的實例。 圖19示意性地展示導出對對準之組合之貢獻的實例。 圖20示意性地展示使用根據現有對準量測方案而判定之指紋而校正的圖案化程序如何轉譯成疊對誤差指紋之實例。 圖21示意性地展示使用如本文中所描述的計算之經導出對準指紋而校正的圖案化程序如何轉譯成疊對誤差之實例。 圖22示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。 圖23及圖24示意性地展示調整校準因數以預測分佈。 圖25示意性地展示正確預測之可能性之判定。 圖26為實例電腦系統之方塊圖。

400:聚焦誤差(FE)/處理變數/焦點(F)

410:高度誤差/處理變數/移動標準偏差(MSD_z)

420:基板之不扁平度(P)/處理變數/移動標準偏差(MSD_x)

430:貢獻

440:貢獻

450:貢獻

460:要素

470:經導出貢獻

Claims (31)

1. 一種用於計算度量衡之方法，其包含： 獲得與一殘差或誤差(residual or error)相關聯的一第一參數之一第一分佈，該殘差或誤差係與用於執行一器件製造程序之一微影裝置相關聯； 從與在執行該器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯之一度量衡結果獲得一第二參數之一第二分佈；及 藉由一硬體電腦基於結合該第一分佈及該第二分佈來判定與該器件製造程序相關聯的一所關注參數之一分佈。
2. 如請求項1之方法，其中該第一參數、該第二參數及該所關注參數相同。
3. 如請求項1之方法，其中該第一分佈對於使用該器件製造程序而處理之一特定基板係特定的，但對於使用該器件製造程序而處理之其他基板並不通用(generic)。
4. 如請求項1之方法，其中該第一分佈對於使用該器件製造程序而處理之一特定基板係非特定的，但對於該微影裝置係特定的。
5. 如請求項1之方法，其中該第一分佈包含選自以下各項中之一或多者：一伺服誤差對該第一參數之一貢獻、對準模型殘差對該第一參數之一貢獻、一投影系統像差或影像平面偏差對該第一參數之一貢獻、一投影系統模型殘差對該第一參數之一貢獻，及/或一基板表面高度對該第一參數之一貢獻。
6. 如請求項1之方法，其中該度量衡結果包含焦點度量衡資料且該第一分佈包含一基板表面高度對該第一參數之一貢獻。
7. 如請求項6之方法，其中藉由對一基板上之多個部位之相對稀疏取樣來獲得該焦點度量衡資料且該所關注參數之該分佈包含橫越該基板之一焦點參數之一相對密集空間分佈。
8. 如請求項1之方法，其中該度量衡結果包含CD度量衡資料且該第一分佈包含一基板表面高度對該第一參數之一貢獻。
9. 如請求項8之方法，其中藉由對一基板上之多個部位之相對稀疏取樣來獲得該CD度量衡資料且該所關注參數之該分佈包含橫越該基板之一焦點參數之一相對密集空間分佈。
10. 如請求項5之方法，其中該度量衡結果包含疊對度量衡資料。
11. 如請求項10之方法，其中藉由對一基板上之多個部位之相對稀疏取樣來獲得該疊對度量衡資料且該所關注參數之該分佈包含橫越該基板之一疊對參數之一相對密集空間分佈。
12. 如請求項1之方法，其進一步包含使用該所關注參數之該分佈以用於預測一基板上之一熱點。
13. 如請求項1之方法，其進一步包含使用該所關注參數之該分佈來預測一圖案之一或多個輪廓之一形狀及/或一尺寸。
14. 如請求項12之方法，其中該預測係基於使用該所關注參數之該分佈來預測一圖案之一或多個輪廓之一形狀及/或一尺寸。
15. 如請求項12之方法，其中基於至少兩個所關注參數來預測該熱點，一第一所關注參數係一CD且一第二所關注參數係一疊對參數。
16. 如請求項1之方法，其中該第一參數、該第二參數及/或該所關注參數係選自以下各項中之一或多者：疊對、CD、焦點、劑量及/或邊緣位置。
17. 如請求項1之方法，其中該第一參數及/或該第二參數不同於該所關注參數，且該方法進一步包含將該第一參數及/或該第二參數轉換成該所關注參數。
18. 如請求項1之方法，其中該第一分佈係基於來自該微影裝置之資料且該第二分佈係基於來自一檢測及/或度量衡裝置之資料。
19. 一種電腦程式產品，其包含上面記錄有指令之一非暫時性電腦可讀媒體，該等指令在由一電腦執行時實施如下列之方法： 判定與一殘差或誤差相關聯的一第一參數之一第一分佈，該殘差或誤差係與用於執行一器件製造程序之一微影裝置相關聯； 從與在執行該器件製造程序時之一誤差或殘差相關聯之一度量衡結果獲得一第二參數之一第二分佈；及 基於結合該第一分佈及該第二分佈來判定與該器件製造程序相關聯的一所關注參數之一分佈。
20. 如請求項19之電腦程式產品，其中該度量衡結果包含焦點度量衡資料且該第一分佈包含一基板表面高度對該第一參數之一貢獻。
21. 如請求項20之電腦程式產品，其中藉由對一基板上之多個部位之相對稀疏取樣來獲得該焦點度量衡資料且該所關注參數之該分佈包含橫越該基板之一焦點參數之一相對密集空間分佈。
22. 如請求項19之電腦程式產品，其中該度量衡結果包含CD度量衡資料且該第一分佈包含一基板表面高度對該第一參數之一貢獻。
23. 如請求項22之電腦程式產品，其中藉由對一基板上之多個部位之相對稀疏取樣來獲得該CD度量衡資料且該所關注參數之該分佈包含橫越該基板之一焦點參數之一相對密集空間分佈。
24. 如請求項19之電腦程式產品，其中該度量衡結果包含疊對度量衡資料。
25. 如請求項24之電腦程式產品，其中藉由對一基板上之多個部位之相對稀疏取樣來獲得該疊對度量衡資料且該所關注參數之該分佈包含橫越該基板之一疊對參數之一相對密集空間分佈。
26. 如請求項19之電腦程式產品，其進一步包含用於使用該所關注參數之該分佈來預測一基板上之一熱點之指令。
27. 如請求項19之電腦程式產品，其進一步包含用於使用該所關注參數之該分佈來預測一圖案之一或多個輪廓之一形狀及/或一尺寸之指令。
28. 如請求項27之電腦程式產品，其中用於預測之該等指令係基於使用該所關注參數之該分佈來預測一圖案之一或多個輪廓之一形狀及/或一尺寸。
29. 如請求項26或27之電腦程式產品，其中該等指令用於基於至少兩個所關注參數來預測該熱點，一第一所關注參數係一CD且一第二所關注參數係一疊對參數。
30. 如請求項19之電腦程式產品，其中該第一參數、該第二參數及/或該所關注參數係選自以下各項中之一或多者：疊對、CD、焦點、劑量及/或邊緣位置。
31. 如請求項19之電腦程式產品，其中該第一參數及/或該第二參數不同於該所關注參數，且該電腦程式產品進一步包含將該第一參數及/或該第二參數轉換成該所關注參數之指令。

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