TW202136931A - 基於計算度量衡之取樣方案 - Google Patents
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Abstract
本發明提供一種用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含：獲得用於一基板之一圖案化程序之一參數的一參數圖；藉由一硬體電腦系統分解該參數圖以產生特定針對於該圖案化程序之一設備及/或該圖案化程序之一設備組合的一指紋；及藉由該硬體電腦系統，基於該指紋而在該圖案化程序之該設備及/或該圖案化程序之該設備組合處產生用於一後續基板之一度量衡取樣方案，其中該取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度。
Description
本發明係關於改良裝置製造程序之效能的技術。該等技術可結合微影設備或度量衡設備而使用。
微影設備係將所要圖案施加至基板之目標部分上的機器。微影設備可用於例如積體電路(integrated circuit，IC)之製造中。在彼情形下，被替代地稱作光罩或倍縮光罩之圖案化裝置可用以產生對應於IC之個別層的電路圖案，且此圖案可成像至具有一層輻射敏感材料(抗蝕劑)之基板(例如，矽晶圓)的目標部分(例如，包含一個或若干個晶粒之部分)上。一般而言，單一基板將含有順次曝光之鄰近目標部分的網路。已知微影設備包括：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各目標部分；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各目標部分。
在將電路圖案自圖案化裝置轉印至基板之前，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裝置(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-機械拋光等等，該等程序皆意欲精整裝置之個別層。若在裝置中需要若干層，則針對各層來重複整個工序或其變體。最終，在基板上之各目標部分中將存在裝置。接著藉由諸如切塊或鋸切之技術來使此等裝置彼此分離，據此，可將個別裝置安裝於載體上、連接至銷釘等。
因此，製造諸如半導體裝置之裝置通常涉及使用數個製造程序來處理基板(例如，半導體晶圓)以形成該等裝置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(chemical-mechanical polishing，CMP)及離子植入來製造且處理此類層及特徵。可在基板上之複數個晶粒上製作多個裝置，且接著將該等裝置分離成個別裝置。此裝置製造程序可被認作是圖案化程序。圖案化程序涉及使用微影設備中之圖案化裝置進行圖案化步驟(諸如光學及/或奈米壓印微影)以將圖案化裝置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，諸如藉由顯影設備進行抗蝕劑顯影、使用烘烤工具來烘烤基板、使用蝕刻設備而使用圖案進行蝕刻等等。
各單獨圖案化程序步驟可對橫越經處理基板所獲得之半導體裝置的品質具有其自有特定影響。通常各圖案化程序步驟可與半導體裝置之特性(例如，半導體裝置之位置處之基板之兩個層之間的疊對誤差)的特定空間指紋相關聯。當將度量衡應用於經處理基板時，正確地捕捉此等空間指紋以便根據期望(例如，其空間指紋尚未漂移或展現意外性質)而準確地判定個別圖案化處理工具(諸如CMP、刻蝕器、微影工具等等)是否起作用係重要的。
本發明之一目標係判定用於對程序基板執行度量衡之取樣方案，該等取樣方案允許準確地判定個別處理工具對由一度量衡工具量測之一參數指紋的貢獻。
在一實施例中，揭示一種用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含：獲得用於一基板之一圖案化程序之一參數的一參數圖；藉由一硬體電腦系統分解該參數圖以產生特定針對於該圖案化程序之一設備及/或該圖案化程序之一設備組合的一指紋；及藉由該硬體電腦系統，基於該指紋而在該圖案化程序之該設備及/或該圖案化程序之該設備組合處產生用於一後續基板之一度量衡取樣方案，其中該取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度。
在另一實施例中，揭示一種用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含：獲得對應於用於一圖案化程序之一基板及/或一設備之一第一取樣方案的資料，及對應於該所獲得資料之一參數圖；藉由一硬體電腦系統識別該參數圖之一貢獻因素；藉由模型化及/或模擬，基於該殘差圖而產生一第二度量衡取樣方案，其中該第二度量衡取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度。
在詳細地描述實施例之前，呈現可供實施實施例之實例環境具指導性。
圖1示意性地描繪微影設備LA之一實施例。該設備包含：
- 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裝置(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圖案化裝置之第一定位器PM；
- 基板台(例如，晶圓台) WT (例如，WTa、或兩者)，其其經建構以固持基板(例如，抗蝕劑塗佈晶圓) W且連接至經組態以根據某些參數而準確地定位基板之第二定位器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裝置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常常被稱作場)上，投影系統支撐於參考框架(RF)上。
如此處所描繪，設備屬於透射類型(例如，使用透射性光罩)。替代地，設備可屬於反射類型(例如，使用上文所提及之類型的可程式化鏡面陣列，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，當輻射源為準分子雷射時，輻射源與微影設備可係分離實體。在此類狀況下，不認為源形成微影設備之部分，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，例如當源係水銀燈時，源可係設備之整體部分。源SO及照明器IL連同光束傳遞系統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等距間隔開之區段中的強度分佈係非零。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。一般而言，可調整照明器之光瞳平面中之強度分佈之至少外部徑向範圍及/或內部徑向範圍(通常分別稱作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範圍及角範圍，強度分佈可具有多極分佈，諸如偶極、四極或六極分佈。可例如藉由將提供所要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彼照明模式。
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。輻射光束可係非偏振的。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，輻射光束之各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平分偶極之兩個對置區段之線的方向上線性地偏振。輻射光束可在兩個不同正交方向中之一者上偏振，其可被稱作經X偏振狀態及經Y偏振狀態。對於四極照明模式，各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，各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以取決於圖案化裝置之定向、微影設備之設計及諸如圖案化裝置是否被固持於真空環境中之其他條件的方式支撐圖案化裝置。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裝置。支撐結構可係例如框架或台，其可視需要而固定或可移動。支撐結構可確保圖案化裝置例如相對於投影系統處於所要位置。可認為本文中對術語「倍縮光罩」或「光罩」之任何使用與更一般術語「圖案化裝置」同義。
本文中所使用之術語「圖案化裝置」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裝置。在一實施例中，圖案化裝置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裝置。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諸如積體電路之裝置中的特定功能層。
圖案化裝置可係透射的或反射的。圖案化裝置之實例包括光罩、可程式化鏡面陣列及可程式化LCD面板。光罩在微影中為吾人所熟知，且包括諸如二元、交變相移及衰減式相移之光罩類型，以及各種混合光罩類型。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。可認為本文中對術語「投影透鏡」之任何使用均與更一般術語「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函數。對於非偏振輻射，此類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之全集之線性組合。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。各純量圖之判定可涉及判定此展開式中之係數。因為任尼克多項式在單位圓上正交，所以可藉由依次演算測定純量圖與各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，各投影系統PS將針對各場點(即，針對投影系統PS之影像平面中之各空間位置)具有不同任尼克展開式。可藉由將例如來自投影系統PS之物件平面(即，圖案化裝置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。剪切干涉計為共同路徑干涉計，且因此，有利地，無需次級參考光束來量測波前。剪切干涉計可包含投影系統之影像平面(即，基板台WT)上的繞射光柵，例如二維柵格，及經配置以偵測與投影系統PS之光瞳平面共軛之平面上之干擾圖案的偵測器。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，諸如電荷耦合裝置(CCD)。
微影設備之投影系統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及在垂直於量測之掃描方向的方向上執行步進。步進範圍可係一個光柵週期，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方向上針對不同位置執行各掃描量測。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地掃描繞射光柵，該兩個垂直方向可與投影系統PS之座標系統之軸線(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。此允許依據兩個方向而判定波前。
可藉由將例如來自投影系統PS之物件平面(亦即，圖案化裝置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，且可進一步包含經組態以調整光學元件中之一或多者以便糾正像差(整個場中橫越光瞳平面之相位變化)的調整機構AM。以達成此情形，調整機構可操作來以一或多個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每一者之任何組合：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出自垂直於光軸之平面藉由圍繞在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(橫越跨光瞳平面之透射變化)。當設計用於微影設備LA之圖案化裝置(例如，光罩) MA時，可使用投影系統PS之透射圖。使用計算微影技術，圖案化裝置MA可經設計為用以至少部分地校正變跡。
微影設備可屬於具有兩個(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裝置台、在無專用於促進量測及/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、傾角等等)量測。
微影設備亦可屬於以下類型：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設備中之其他空間，例如圖案化裝置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大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，在微影設備之操作中，輻射光束經調節且由照明系統IL提供。輻射光束B入射於圖案化裝置(例如，光罩) MA上且由圖案化裝置圖案化，該圖案化裝置固持於支撐結構(例如，光罩台) MT上。在已橫穿圖案化裝置MA之情況下，輻射光束B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。藉助於第二定位器PW及位置感測器IF (例如，干涉量測裝置、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，例如以便在輻射光束B之路徑中定位不同目標部分C。類似地，第一定位器PM及另一位置感測器(在圖1中未明確地描繪)可用以例如在自光罩庫機械擷取之後或在掃描期間相對於輻射光束B之路徑準確地定位圖案化裝置MA。一般而言，可藉助於形成第一定位器PM之部分的長衝程模組(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)之情況下，支撐結構MT可僅連接至短衝程致動器，或可固定。可使用圖案化裝置對準標記M1、M2及基板對準標記P1、P2來對準圖案化裝置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裝置MA上之情形中，圖案化裝置對準標記可位於該等晶粒之間。
所描繪設備可用於以下模式中之至少一者中：
1.在步進模式下，使支撐結構MT及基板台WT保持基本上靜止，同時將賦予至輻射光束之整個圖案一次性投影至目標部分C上(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的目標部分C之大小。
2.在掃描模式下，同步地掃描支撐結構MT及基板台WT，同時將賦予至輻射光束之圖案投影至目標部分C上(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。在掃描模式下，曝光場之最大大小限制單次動態曝光中之目標部分的寬度(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.在另一模式下，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裝置，且移動或掃描基板台WT。在此模式下，通常使用脈衝式輻射源，且在基板台WT之各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裝置。此操作模式可易於應用於利用可程式化圖案化裝置(諸如上文所提及之類型的可程式化鏡面陣列)之無光罩微影。
亦可使用對上文所描述之使用模式之組合及/或變化或完全不同之使用模式。
儘管在本文中可特定地參考微影設備在IC製造中之使用，但應理解，本文中所描述之微影設備可具有其他應用，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(liquid-crystal display，LCD)、薄膜磁頭等等。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。在適用情況下，可將本文中之揭示內容應用於此等及其他基板處理工具。此外，可將基板處理多於一次，例如以便產生多層IC，使得本文所使用之術語「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(ultraviolet，UV)輻射(例如，具有365、248、193、157或126 nm之波長)及極紫外光(extreme ultra-violet，EUV)輻射(例如，具有介於5至20 nm的範圍內的波長)，以及粒子束，諸如離子束或電子束。
圖案化裝置上或由圖案化裝置提供之各種可具有不同程序窗。即，將在規範內產生圖案所根據之處理變數的空間。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。可藉由合併各個別圖案之程序窗口(例如，使該等程序窗口重疊)來獲得圖案化裝置或其區域上之所有圖案之程序窗口。所有圖案之程序窗口之邊界含有個別圖案中之一些之程序窗口之邊界。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。當控制圖案化程序之一部分時，集中於熱點係可能且經濟的。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所展示，微影設備LA可形成微影製造單元LC (有時亦被稱作叢集)之部件，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設備。習知地，此等設備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自輸入埠I/O1/輸出埠I/O2拾取一或多個基板，將其在不同程序設備之間移動且將其遞送至微影設備之裝載匣LB。常常被集體地稱作塗佈顯影系統(track)之此等設備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而控制微影設備。因此，不同設備可經操作以最大化產出率及處理效率。
為了正確且一致地地曝光由微影設備曝光之基板及/或為了監視圖案化程序(例如，裝置製造程序)之包括至少一個圖案轉印步驟(例如，光學微影步驟)的一部分，需要檢測基板或其他物件以量測或判定一或多個特性，諸如對準、疊對(其可例如介於上覆於層中之結構之間或已由例如雙重圖案化程序單獨地提供至層之同一層中之結構之間)、線厚度、臨界尺寸(CD)、焦點偏移、材料特性等等。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可係微影製造單元LC之部分，舉例而言，其可係微影設備LA之部分(諸如對準感測器AS)。
舉例而言，該一或多個參數可包括：形成於經圖案化基板中或上之順次層之間的疊對、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)、光學微影步驟之焦點或聚焦誤差、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等。可對產品基板自身之目標及/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)光束之特性的度量衡工具。藉由評估由基板散射之輻射之一或多個特性，可判定基板之一或多個特性。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設備及方法。
因此，在裝置製造程序(例如，圖案化程序或微影程序)中，基板或其他物件可在程序期間或之後經受各種類型之量測。量測可判定特定基板是否有缺陷，可判定對程序及在中程序中之設備的調整(例如，對準基板上之兩層或對準圖案化裝置與基板)，可量測程序及設備之效能，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(atomic force microscopy，AFM))，及/或非光學成像(例如，掃描電子顯微法(scanning electron microscopy，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(SMart Alignment Sensor Hybrid，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，藉此避免對已知有疵點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情況下，可僅對良好的彼等目標部分執行另外曝光。
在度量衡系統MET內，度量衡設備用以判定基板之一或多個特性，且尤其判定不同基板之一或多個特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，度量衡設備可整合至微影設備LA或微影製造單元LC中，或可係單機裝置。
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，目標為裝置圖案之一部分，例如為裝置圖案之週期性結構。在一實施例中，裝置圖案為記憶體裝置之週期性結構(例如，雙極電晶體(Bipolar Transistor，BPT)、位元線接點(Bit Line Contact，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)，該週期性結構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)，該週期性結構經印刷成使得在顯影之後，一或多個週期性結構特徵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號中發現暗場度量衡之實例，該等專利申請公開案之全文特此以引用之方式併入。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係特此此以引用之方式併入。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裝置產品結構環繞。在一實施例中，可在一個輻射捕捉中量測多個目標。
圖3描繪實例檢測設備(例如，散射計)。該散射計包含將輻射投影至基板W上之寬頻帶(白光)輻射投影儀2。重新導向之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 (強度依據波長而變化)，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如圖3之右下方所展示之模擬光譜庫的比較來重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。此檢測設備可經組態為正入射檢測設備或斜入射檢測設備。
在圖4中展示可使用之另一檢測設備。在此裝置中，由輻射源2發射之輻射係使用透鏡系統12被準直且透射穿過干涉濾光器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，該物鏡具有高數值孔徑(NA)，理想地為至少0.9或至少0.95。浸潤檢測設備(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。
如在微影設備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類似或相同。在檢測設備與微影設備整合之實例中，該等基板台可甚至為相同基板台。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PW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之不同位置處之目標進行許多量測。可在X方向及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的所要位置。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位置。倘若基板及光學系統之相對位置正確，或若兩者皆移動或光學系統之一部分的組合隨光學系統之靜止的剩餘部分一起移動(例如，在Z及/或傾斜方向上)且基板移動(例如，在X及Y方向上，而且視情況在Z及/或傾斜方向上)，則原則上彼等各者中之哪一者在真實世界中移動並不重要。
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到。偵測器18可定位於背向投影式焦平面11處(即，透鏡系統15之焦距處)，或平面11可運用輔助光學件(未展示)再成像至偵測器18上。該偵測器可係二維偵測器，使得可量測基板目標30之二維角度散射光譜。偵測器18可係例如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(未展示)上。
一或多個干涉濾光器13可用以選擇在比如405至790 nm或甚至更低，諸如200至300 nm，之範圍內的所關注波長。干涉濾光器可係可調諧的，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(未展示)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)下之經重新導向輻射之強度、分離地在多個波長下之經重新導向輻射之強度，或遍及波長範圍而積分之經重新導向輻射之強度。此外，偵測器可分別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可係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可係2-D光柵，其經印刷以使得在顯影之後，光柵係由抗蝕劑中之固體抗蝕劑導柱或通孔形成。桿體、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)。圖案(例如，桿體、導柱或通孔之圖案)對圖案化程序中之處理的改變(例如，微影投影設備(尤其投影系統PS)中之光學像差、聚焦改變、劑量改變等等)敏感，且將顯現印刷光柵中之變化。因此，印刷光柵之量測資料被用於重建構光柵。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。使用圖3或圖4之儀器的不對稱性量測之概念描述例如於美國專利申請公開案US2006-066855中，該公開案之全文併入本文中。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之偵測器18可係影像感測器的儀器中，繞射階中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。此不對稱性可藉由單元PU中之數位影像處理來量測，且可對照已知疊對值來校準。
圖5說明典型目標30之平面視圖，及圖4之設備中之照明光點S之範圍。為了自包圍結構獲得不含干擾之繞射光譜，目標30在一實施例中係大於照明光點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等之任何信號。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獲得之量測資料來進行目標圖案30'之一或多個所關注變數的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，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
。儘管未展示，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失、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係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，演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設備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。第一類別可係微影設備或用於微影程序中之任何其他設備的變數310。此類別之實例包括微影設備之照明件、投影系統、基板載物台等之變數。第二類別可係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等。第三類別可係設計佈局及其在圖案化裝置中或使用圖案化裝置進行之實施之變數330。此類別之實例可包括輔助特徵之形狀及/或位置、藉由解析度增強技術(RET)而應用之調整、光罩特徵之CD等。第四類別可係基板之變數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/或實體尺寸等等。第五類別可係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。第六類別可係微影設備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。該等參數值可係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，可自藉由各種度量衡工具(例如，基板度量衡工具)獲得之資料判定該等值。可自圖案化程序中之設備的各種感測器或系統(例如，感測器，諸如微影設備之位階量測感測器或對準感測器、微影設備之控制系統(例如，基板或圖案化裝置台控制系統)、塗佈顯影工具中之感測器等等)獲得值。該等值可來自圖案化程序之業者。
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，度量衡之量對於各節點增大(即，特徵大小減小)，此係因為在多重圖案化步驟中使用更多層，且每層使用更多圖案化步驟。
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，在裝置上CD、疊對及/或焦點效能方面有愈加緊縮的規格。此在一個節點與下一節點之間驅動例如曝光工具及處理工具(例如，沈積、蝕刻、塗佈顯影、化學機械拋光(CMP)等等)之製造設備規範。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，與在裝置上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，基板間變化可需要進一步的個別基板位階控制(相比於例如批次位準控制)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的資料及每批次較高數目個基板的資料。
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，組合且操縱來自多個源之度量衡資料以便針對橫越基板之複數個位置中的每一者導出一或多個圖案化程序參數(例如，CD、焦點、疊對、邊緣置放等等)之準確估計值。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係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裝置之資料，諸如來自微影設備之一或多個感測器之資料。資料之此組合將接著用來以例如圖案化程序參數及/或自其導出之參數形式預測產品上效能，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)等等，參數諸如良率、缺陷(例如，缺陷風險、缺陷計數等)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，裝置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，裝置或用以判定裝置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裝置達成之實體校正之間的差、所要實體效應(諸如劑量、焦點等)與可藉由裝置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係例如歸因於彼基板之不扁平度、在基板之曝光期間與微影設備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設備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(其他)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設備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設備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，該方法可例如將指紋分解成個別貢獻指紋及/或藉由組合諸指紋而導出指紋。
因此，參考圖8，描繪貢獻(指紋)之組合之一實施例。處理變數311之改變(例如，在聚焦內容背景中為高度誤差)可具有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為焦點)的貢獻312，且處理變數321之改變(例如，在聚焦內容背景中為焦點設置之殘差)可具有對圖案化程序參數352之貢獻322。亦即，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與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、按比例縮放等)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。該函數可係線性或非線性的。
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(其中之一或多者可係經導出貢獻)。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，該等處理變數諸如在基板之曝光期間與微影設備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(MSDz
)) 410，及彼基板之不扁平度(P) 420。顯著地，可自微影設備獲得此資料且此資料可係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。
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440。接著將此等貢獻中之每一者組合在一起(460)以實現經導出貢獻470。雖然元件460 (及圖式中之其他元件)展示加號，但460處之運算無需為加法，例如，其可係乘法、迴旋、使用神經網路等。針對一或多個貢獻之運算與針對另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，經組合貢獻可表達為
。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，貢獻橫越基板，但在一實施例中，貢獻中之一或多者可按晶粒/場(其可接著取決於例如個例中之每一者處之適用條件橫越基板而重複)。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/場而在空間上定義。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/場而在空間上定義。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，此係由於其可係處理基板之副產物。
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可係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(MSDz
) 410，及基板在平行於基板之方向上之移動的移動標準偏差(MSDx
) 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(MSDz
) 410對CD之貢獻之實例將為貢獻440，且移動標準偏差(MSDx
) 420對CD之貢獻將為貢獻440。因此，在此狀況下，接著將此等貢獻中之每一者組合在一起(460)以實現經導出貢獻470。在一實例中，經組合貢獻可表達為
。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(MSDz
) 410分佈及移動標準偏差(MSDx
) 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。經圖案化基板度量衡資料在此內容背景中係藉由量測基板上之至少部分地由圖案化程序處理之特徵(例如，裝置圖案特徵、與度量衡目標分離之裝置圖案、等等)來獲得之所關注參數的值。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。儘管元件505 (及圖式中之其他元件)展示負號，但505處之運算無需係減法，例如，其可係乘法、迴旋(解迴旋)、使用神經網路等等。貢獻520可係經導出貢獻，諸如貢獻470，或可係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相關聯的視情況選用之貢獻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裝置圖案分離之圖案，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裝置圖案之度量衡資料可相當的貢獻，而無需實際上自該裝置圖案獲得度量衡資料。舉例而言，對裝置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裝置圖案及單獨圖案具有可相當的效應。在一實施例中，單獨圖案係用於測試目的(例如，度量衡目標)之圖案，且對單獨圖案執行度量衡不會影響基板上之裝置圖案。
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，對一或多個處理變數之貢獻可係設備(例如，微影設備)特定的；亦即，該貢獻特定針對於某一實際設備或設備組合。因此，在一實施例中，可橫越各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。該貢獻可係作為設備之整體或特定部分(例如，蝕刻腔室)而係設備特定的。此等變數之實例可包括但不限於：微影設備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。此類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(moving standard deviation，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係基板特定的。舉例而言，可針對各基板或特定基板群組判定貢獻。此類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係圖案或圖案化裝置特定的；亦即，該貢獻對於某一實際圖案化裝置或待由圖案化裝置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裝置特定之貢獻，且自資料庫獲得該圖案或圖案化裝置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：圖案化裝置特徵CD、輔助特徵之形狀及/或位置、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，與圖案轉印或微影設備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位置特定的且在針對一個位置之圖案轉印與針對另一位置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，在特定實例中，可針對曝光於基板上之各點自微影設備搜集處理變數資料，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。通常已經在微影設備中(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/或蝕刻設備，其通常係場間的)及圖案化裝置(場內)之貢獻。微影設備誤差將已根據經圖案化基板度量衡資料予以校正。相似地，可量測圖案化裝置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。可按處理流程(例如，所使用圖案化程序步驟及/或設備之一組合)或按特定設備或其部分(例如，蝕刻設備或蝕刻腔室)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，一或多個貢獻可係設備特定的，但亦獨立於基板。但一或多個其他貢獻可係基板特定的。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，微影設備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裝置(例如，感測器IF)及/或用於伺服控制之圖案化裝置、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)。微影設備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/或誤差可用以演算在圖案轉印期間進行何CD、疊對及/或聚焦誤差，即，微影設備對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設備可具有用於設備之適用度量衡之相似資訊。
另外，微影設備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。此模型殘差可用以演算進行何CD、疊對及/或聚焦誤差，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設備可具有相似模型資訊。
另外，可藉由抗蝕劑中量測以有助於移除一或多個參數(例如，焦點、疊對等等)之任何全域及局域指紋使用來設置微影設備。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。監視基板可係在抗蝕劑層經施加至之基板中具有良好定義之圖案、相對於該良好定義之圖案運用圖案而曝光、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定義之圖案使得新抗蝕劑層可適用。基於彼等量測，可對微影設備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定義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設備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設備處理變數中。第二部分為針對在考慮中之基板使用與彼等一或多種類型之微影設備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設備處理變數之貢獻。可被移除之一種類型之貢獻係與例如微影設備之位階量測感測器相關聯之基板高度殘差或誤差圖的焦點貢獻。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(image plane deviation，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裝置及/或基板伺服控制件(例如，MA)之焦點貢獻，其可自適用定位器、位置量測裝置(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於貢獻。
在一實施例中，微影設備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，且因此相比於量測各基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由相對稀疏地對基板上之位置(例如，基板上之500個或更少目標)及/或來自一或多個批次之數個基板(例如，來自具有25個或更多基板之批次的10個或更少基板)進行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係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，可針對如自微影設備感測器資訊導出之微影設備影響而校正經量測焦點指紋，微影設備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/或圖案化裝置及/或基板伺服控制件之焦點貢獻，以獲得微影設備之基礎焦點貢獻。
接著儲存微影設備之基礎焦點貢獻以用於焦點之產品上估計。可針對多個微影設備判定微影設備之基礎焦點貢獻。可針對所用微影設備之裝置之特定組合來判定微影設備之基礎焦點貢獻。舉例而言，微影設備可具有基板可被曝光之多於一個基板台，且因此微影設備之基礎焦點貢獻可針對所用裝置之特定組合及/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設備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/或圖案化裝置及/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裝置的圖案化裝置誤差之焦點貢獻，其可藉由量測而獲得。在不使用用於所關注基板之圖案化裝置之情況下獲得微影設備之適用基礎焦點貢獻的情況下可特別使用此貢獻。
另外，獲得微影設備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，將微影設備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位置(或幾乎任何位置)處判定聚焦誤差之估計值。
現轉向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裝置，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，基礎微影設備焦點貢獻與用於在研究中之基板之微影設備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位置(x, y)，可演算對應於彼基板位置(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。
可使用微影設備資料，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設備之劑量變化(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/或微影設備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。及，儘管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量測產生蝕刻後總程序貢獻，自該蝕刻後總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程序貢獻。舉例而言，總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。當針對圖案化程序中之不同時刻獲得，例如在顯影之後但在蝕刻之前獲得總體程序貢獻時，可使用顯影後但蝕刻前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，且因此相比於量測各基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由相對稀疏地對基板上之位置(例如，基板上之500個或更少目標)及/或來自一或多個批次之數個基板(例如，來自具有25個或更多基板之批次的10個或更少基板)進行取樣來獲得經圖案化基板焦點度量衡資料。
接著儲存總程序貢獻以用於CD之產品上估計。可針對特定及/或多個設備組態(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設備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裝置的圖案化裝置誤差之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位置(或幾乎任何位置)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，針對特定錨定特徵判定對CD之總程序貢獻，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設備處理變數(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設備處理變數之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，各CD基板指紋係針對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，例如圖案化裝置及/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之劑量圖器(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設備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設備處理變數中。視情況，與上文所論述之CD實例之總程序CD貢獻相似地，亦可判定總程序疊對貢獻。第二部分為針對至少兩個圖案轉印中之每一者針對考慮中之基板，使用與彼等一或多種類型之微影設備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設備處理變數之貢獻。可被移除之一種類型之貢獻為例如自微影設備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差異，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，藉由將Z高度差視作基板之翹曲或彎曲且使用第一原理以演算X及/或Y位移(例如，位移可係Z之變化對X或Y之變化乘以例如基板之夾持區中之基板之厚度的一半，或可在基板之鬆開區中使用Kirchoff-Love板理論來演算位移)，Z高度差可變為X及/或Y位移。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裝置及/或基板伺服控制件(例如，MA)在X及/或Y方向上之疊對貢獻(包括圍繞Z旋轉)，其可自適用定位器、位置量測裝置(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設備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，微影設備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，且因此相比於量測各基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由相對稀疏地對基板上之位置(例如，基板上之500個或更少目標)及/或來自一或多個批次之數個基板(例如，來自具有25個或更多基板之批次的10個或更少基板)進行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係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，可針對如自微影設備感測器資訊導出之微影設備影響而校正經量測疊對指紋，微影設備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/或圖案化裝置及/或基板伺服控制件之疊對貢獻，以獲得微影設備之基礎疊對貢獻。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設備貢獻。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設備貢獻。
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，且因此相比於量測各基板，度量衡之量可得以顯著減少。在一實施例中，可藉由相對稀疏地對基板上之位置(例如，基板上之500個或更少目標)及/或來自一或多個批次之數個基板(例如，來自具有25個或更多基板之批次的10個或更少基板)進行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(在假定各圖案轉印之後的蝕刻指紋相同的情況下)。
接著儲存微影設備之基礎疊對貢獻(及選用蝕刻程序疊對貢獻)以用於疊對之產品上估計。可針對多個微影設備判定微影設備之基礎疊對貢獻。可針對所用微影設備之裝置之特定組合來判定微影設備之基礎疊對貢獻。舉例而言，微影設備可具有基板可被曝光之多於一個基板台，且因此微影設備之基礎疊對貢獻可針對所用裝置之特定組合及/或多個組合予以判定。可針對特定裝置組態及/或多個設備組態(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設備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設備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/或圖案化裝置及/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設備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，將微影設備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位置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設備條件，例如曝光劑量、圖案化裝置透射率、圖案化裝置檢核誤差、照明設定、微影設備基板夾持誤差等，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設備之基礎焦點貢獻、對CD之總程序貢獻及/或微影設備之基礎疊對貢獻(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、自裝置資訊等予以判定。另外，獲得適用於複數個基板之貢獻922，諸如微影設備之基礎焦點貢獻、對CD之總程序貢獻及/或微影設備之基礎疊對貢獻(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，針對各所關注基板)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，裝置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，若非各，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，來自此等計算出之度量衡技術的估計值可實現各種應用，諸如圖案化程序控制(例如，調整一或多個程序變數)、圖案化處理監視、故障偵測、缺陷預測、圖案化程序設計等等。
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各基板之經預測基板指紋。對於此，可建立所關注參數之模型，例如對於CD，建立包含CD= a1*DOSE + a2*FOCUS2
+ a3*MSDx + a4*MSDy + a5*MSDz +...之模型。藉由量測基板，可移除程序前及/或程序後(例如，塗佈顯影/蝕刻)指紋及圖案化裝置指紋。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。可針對需要之敏感度(a1、a2、...)對此組方程式進行求解。當對針對某一裝置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。若以同樣方式使用來自多個微影設備之資料及/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等等)中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。
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)產生輪廓以在其預期經轉印至基板時產生圖案特徵之電子表示。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，輪廓可係二維的(亦即，定義平面)或三維的。在一實施例中，輪廓可在實質上平行於形成有圖案之基板之表面的平面中延伸。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，可獲得一或多個貢獻/指紋(如本文中所描述)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。2017年2月22日申請之美國申請案第62/462,201號中描述使用一或多個貢獻/指紋連同本文中所描述之一或多個貢獻/指紋之其他使用而進行輪廓之此預測及使用的細節，該申請案之全文係以引用方式併入本文中。
如上文所提及，在一實施例中，本文中之計算度量衡技術可使用來自圖案化程序之設備(例如，微影設備)之資料與來自度量衡設備(例如，上文關於圖3至圖5所描述的度量衡設備中之一者)之資料的一組合，以產生基板之圖案化程序之特定所關注參數(例如，疊對邊緣置放誤差、等等)的經導出貢獻或指紋。因此，在此計算度量衡應用中，基於度量衡及圖案化程序設備(例如，微影設備)輸入而產生特定所關注參數之混合密集指紋。舉例而言，關於疊對指紋，輸入可係例如使用一個或監視基板進行之量測值、來自圖案化程序製造裝置(例如，微影設備)之資料或量測值，及/或來自度量衡設備(諸如以上關於圖3至圖5所描述之度量衡設備中之一者)之量測值(諸如蝕刻後檢測(after-etch inspection，AEI)或顯影後檢測(after-development inspection，ADI)量測結果)。
對於以上所描述之混合密集指紋，使用量測度量衡目標之度量衡設備對所關注參數之相對密集量測(例如，ADI及/或AEI)係用以實現來自目標之參數量測與裝置圖案回應之間的良好匹配，以便產生指紋。因此，舉例而言，能夠使用藉由量測度量衡目標之度量衡設備對所關注參數之較不密集量測將係合乎需要的。使用較不密集量測可實現增大之產出率，此係由於可需要度量衡目標之較少量測。
另外或替代地，上文所描述之所得指紋可對於所有裝置圖案特徵通用，且可不參考例如關鍵裝置圖案特徵(亦被稱作熱點)。因此，將理想的是能夠針對裝置圖案之複數個特徵中的各特定特徵產生對該裝置圖案之該特定特徵特定的指紋。在一實施例中，指紋可特定針對於一或多個關鍵裝置圖案特徵。(例如，根據裝置良率控制)而具有與關鍵裝置圖案特徵相關聯之所關注參數(例如，疊對、焦點、CD、對準等等)之密集圖可係更具資訊性的。藉由聚焦於關鍵裝置圖案特徵，可藉由例如考慮裝置圖案之特定特徵特性來產生圖案化程序之基於良率的設計、控制、修改等等。
參考圖12，其示意性地描繪產生並使用對裝置圖案之特定特徵特定的指紋之方法的一實施例。一般而言，該方法涉及藉由模擬(例如，全晶片模擬)、使用度量衡目標之度量衡量測(例如，用於疊對指紋之ADI/AEI疊對量測)與裝置上圖案量測之組合橫越一或多個特定裝置圖案特徵之基板的至少部分產生所關注參數指紋(圖)。舉例而言，可針對一或多個關鍵裝置圖案特徵中之每一者產生參數指紋。在具有一或多個參數指紋(例如，針對一或多個關鍵裝置圖案特徵)的情況下，可使用該一或多個參數指紋來設計、校正、控制、修改等圖案化程序之一或多個態樣(例如，設備、子程序、所用消耗品(例如，圖案化裝置)等)。在一實施例中，各別裝置圖案特徵之可用複數個參數指紋之經加權組合可用於設計、校正、控制、修改等圖案化程序之態樣；亦即，與各別特定裝置圖案特徵相關聯之一或多個參數指紋相比於與其他各別裝置圖案特徵相關聯之一個或多個其他參數指紋可被更高地加權。此設計、校正、控制、修改等等可包括對圖案化程序中使用之設備(例如，微影設備、蝕刻工具、沈積工具等等)之設定進行組態以使用圖案化程序來在基板上製造裝置圖案。在一實施例中，設計、校正、控制、修改等等可包括修改微影設備設定(例如，修改諸如基板之物件之X、Y或Z運動的控制、特定地校正投影系統像差(例如，使用致動器或投影系統中之其他波前操縱裝置)、改變照明劑量來曝光基板(例如，藉由控制輻射源及/或使用照明系統中之劑量調製裝置)等等)。
在1100處，描繪如提供於圖案化裝置處之具有裝置圖案特徵及度量衡目標之圖案化裝置圖案的實例高度示意性佈局。裝置圖案特徵被標記為特徵A、B、C及D。如應瞭解，特徵A之各例項之類型與圖案佈局實質上相同、特徵B之各例項之類型與圖案佈局實質上相同、特徵C之各例項之類型與圖案佈局實質上相同，且特徵D之各例項之類型與圖案佈局實質上相同。另外，特徵A至D中之每一者可不同於其他特徵。另外，度量衡目標被標記為目標1、2及3。如應瞭解，目標1之各例項之類型與度量衡目標實質上相同、目標2之各例項之類型與度量衡目標實質上相同，且目標3之各例項之類型與度量衡目標實質上相同。在一實施例中，度量衡目標1至3中之每一者可不同於其他目標(例如，在目標週期性結構之節距方面不同、在目標週期性結構之特徵之分段方面不同、在作用區間循環方面不同等)。如所已知，使用微影程序將裝置圖案特徵及度量衡目標轉印至基板。在用於疊對之度量衡目標之狀況下，目標1、2及3可係用於基板上之下部層之目標或用於基板上之上部層之目標，其中目標1、2或3通常處於下部層中之對應目標上方，或上部層中之對應目標通常將處於目標1、2或3上方。
在1110處，在圖案化程序之各種條件，諸如自圖案化程序之標稱條件一定量的擾動，下，執行對圖案化裝置圖案至基板之轉印的模擬。舉例而言，圖13之圖案化模擬方法可用以產生圖案化裝置圖案(包括一或多個度量衡目標)至基板之經預測轉印。相似地，亦例如在多個量測光束波長及/或多個量測偏振下模擬作為經模擬圖案化程序之部分而產生的一或多個度量衡目標之量測。舉例而言，可使用圖14之量測模擬方法來模擬量測。基於此等模擬，判定針對經模擬為產生於基板上的一或多個度量衡目標及一或多個裝置圖案特徵中之每一者之所關注參數(例如，疊對)，且自模擬結果判定經模擬為產生於基板上的圖案化裝置圖案之一或多個度量衡目標與一或多個裝置特徵之間的參數關係。舉例而言，取決於圖案轉印條件且針對作為所關注參數之疊對，可使裝置圖案特徵移位與疊對目標移位相關。在一實施例中，出於該關係之目的，一或多個度量衡目標之所關注參數可不同於一或多個裝置特徵之所關注參數；一或多個度量衡目標之所關注參數可係疊對，而一或多個裝置特徵之所關注參數為邊緣置放誤差。另外或替代地，可建立其他關係，諸如所關注參數之一或多個光學像差敏感度、所關注參數之一或多個焦點敏感度、所關注參數之一或多個劑量敏感度、所關注參數之一或多個節距相依性等。
在1130處，自已使用供執行1110處之模擬之圖案化程序而轉印圖案化裝置圖案的一或多個基板獲得適用所關注參數之量測。在一實施例中，橫越具有轉印至其之圖案化裝置圖案之複數個例項的基板獲得量測。在一實施例中，自複數個基板獲得量測，在該複數個基板中之每一者上已轉印圖案化裝置圖案複數次。在一實施例中，自如作為圖案化程序之部分轉印至一或多個基板的一或多個度量衡目標獲得量測。在一實施例中，所關注參數係疊對，且量測係使用一或多個度量衡目標之ADI及/或AEI所獲得之疊對量測。在一實施例中，在多個量測光束波長及/或多個量測光束偏振下獲得疊對量測。
在1120處，使自一或多個度量衡目標進行之所關注參數之量測與模擬結果匹配。亦即，使用自模擬判定之一或多個關係，可將經量測之所關注參數轉譯成裝置圖案特徵之適用所關注參數(例如，相同所關注參數或不同所關注參數)之等效值。舉例而言，在疊對之內容背景中，可使用一或多個經模擬關係將自度量衡目標進行之疊對之量測轉譯成相關聯裝置圖案特徵之預期疊對。在一實施例中，橫越基板獲得度量衡量測，且因此度量衡量測將歸因於橫越基板之各個位置處之局域條件(例如，基板不扁平度、蝕刻中之變化等)而很可能具有不同值。因此，在一實施例中，針對一或多個特定裝置圖案特徵中之每一者，可獲得經預測所關注參數橫越基板之至少部分的圖。在一實施例中，所關注參數可係參數之誤差或殘差，例如CD誤差。考慮疊對實例，特定裝置圖案特徵橫越基板之至少部分之經預測疊對圖可藉由將自橫越基板之該至少部分得出的度量衡目標疊對量測與使用一或多個經模擬關係橫越基板之該至少部分所產生的特定裝置圖案特徵匹配來判定。可針對另外複數個特定裝置圖案特徵中之每一者產生相似疊對圖，各裝置圖案特徵具有其橫越基板之至少部分而散佈之例項。在一實施例中，疊對圖實際上為橫越基板之至少部分之疊對向量的空間分佈，各向量具有疊對方向及疊對量值。接著，結果彼可組合資料以得到每裝置圖案特徵之預測所關注參數(例如，疊對邊緣置放誤差等等)基板圖。在一實施例中，可基於全晶片資訊而建構基板圖，且因此可遍及場/基板對基板圖密集地取樣。
在1140處，自已使用已供執行1110處之模擬之圖案化程序而轉印圖案化裝置圖案的一或多個基板獲得一或多個圖案化裝置圖案特徵之量測。在一實施例中，橫越具有轉印至其之圖案化裝置圖案之複數個例項的基板獲得量測。在一實施例中，自複數個基板獲得量測，在該複數個基板中之每一者上已轉印圖案化裝置圖案複數次。在一實施例中，量測係裝置上量測。亦即，量測係關於裝置特徵自身，而非自圍繞裝置圖案之一或多個度量衡目標獲得之彼等量測。在一實施例中，使用諸如電子顯微法之離子束(例如，電子束)量測技術獲得裝置上量測。在一實施例中，量測係裝置圖案特徵之邊緣置放、CD等。
在1150處，基於裝置上量測，可使經模擬裝置圖案特徵(例如，自上文關於1110所描述之模擬判定)與經量測所關注參數(例如，在1130處判定且在1120處與經模擬裝置圖案特徵匹配)之間的關係相關。此相關性可藉由分析裝置特徵之裝置上量測來完成。舉例而言，在疊對之內容背景中，可針對已基於經模擬裝置圖案特徵與來自相關聯度量衡目標之經量測疊對之間的關係預測疊對所針對之特徵識別自裝置上量測判定之邊緣置放誤差，且可使經預測疊對與經量測裝置上邊緣置放誤差相關。作為一實例，可使在單獨圖案化程序執行中產生的鄰近特徵之邊緣之間的距離誤差與經預測疊對相關。該相關性可接著用以將經預測疊對轉譯成裝置特徵之疊對及/或邊緣置放誤差之較準確預測。且因此，對於各圖案化裝置圖案特徵，可按每裝置圖案特徵建構相當高度預測性且準確之所關注參數(例如，疊對、邊緣置放誤差等等)基板圖。
視情況，每裝置圖案特徵之所關注參數基板圖可具有其他相關聯資料。舉例而言，該等圖可包括關於與圖案化程序內之控制參數之交叉相依性的資訊，其中該控制參數為可設定於圖案化程序所使用之設備中以改變圖案化程序之至少部分之效能的參數。在一實施例中，控制參數係控制微影設備之操作的參數。在一實施例中，控制參數為用以控制微影設備內之焦點、投影系統像差等的參數。因此，所關注參數基板圖可包括與一或多個微影設備控制參數(例如，焦點、投影系統操作等)之一或多個交叉相依性。此交叉相依性可接著使能夠進行適當校正，此係因為裝置圖案之某一特徵之所關注參數可回應於控制參數之值改變而具有與裝置圖案之另一特徵不同的值改變。
雖然已參考複數個圖，但應瞭解，該等圖中之一或多者可經組合為一組合圖(其被認為在組合資料結構時組合在一起的複數個圖)。在一實施例中，所有圖可經組合為一組合圖，或圖之子集可經組合為一組合圖與一或多個剩餘單獨圖。舉例而言，複數個裝置圖案特徵中之每一者之每裝置圖案特徵的基板圖可經轉譯成一組合基板圖，該組合基板圖組合包括於該組合基板圖中的各或多個裝置圖案特徵之資料連同相關聯取樣。亦即，基於組合基板圖，可基於適用取樣定義選出一或多個相關裝置圖案特徵之資料。
因此，在步驟1120及1150中，已使用計算微影及度量衡模擬及裝置上量測1140來將所關注參數之量測1130 (使用一或多個度量衡目標)轉譯成每裝置圖案特徵之適用所關注參數圖(例如，該所關注參數與所測得所關注參數相同或不同)。舉例而言，在疊對之內容背景中，可使用計算微影及度量衡模擬(前饋)及裝置上量測(回饋)將使用一或多個疊對度量衡目標進行之疊對量測轉譯成每裝置圖案特徵之疊對圖。為了將此技術置於內容背景中，可相對快速地獲得量測1130且可橫越基板相對稀疏地獲得量測1130。此外，一或多個度量衡目標經設計為基本上充當裝置圖案特徵之行為的代理，但並非為裝置圖案特徵之實際行為之量測。因此，在步驟1120處，藉由使用一或多個經模擬關係而將使用一或多個度量衡目標對所關注參數之相對稀疏量測轉換成對應於一或多個裝置圖案特徵的(相同或不同)所關注參數之值。詳言之，使稀疏量測與各種裝置圖案特徵匹配以提供關於複數個裝置圖案特徵中之每一者的所關注參數之預測值，從而實際上得到每裝置圖案特徵之所關注參數基板圖。理想地，結果為藉由將所關注參數之度量衡目標量測轉換成複數個裝置圖案特徵中之每一者而進行的橫越基板之所關注參數之較密集表示，其中該等裝置圖案特徵中之每一者可具有其在場/晶粒之情況下之多個例項且將具有其橫越基板橫越複數個晶粒/場之多個例項。現在，為了反映裝置圖案特徵之實際行為，獲得裝置上量測，該等裝置上量測亦可係相對稀疏的。使用裝置上量測，可建立裝置上量測與經模擬圖案特徵與經量測度量衡目標量測之間的關係之間的相關性，以實現對裝置圖案特徵之所關注參數之較準確預測。彼相關性可用以改良針對裝置圖案特徵之經預測所關注參數，以得到每裝置圖案特徵之具極高預測性且準確的所關注參數基板圖。
在1160至1180處，每裝置圖案特徵基板圖可用以在圖案化程序之態樣(例如，設備(諸如微影設備、蝕刻工具、沈積工具等等)、子程序(例如，圖案化步驟、蝕刻步驟等等)、可消耗用品(例如，圖案化裝置)等等)中進行校正。該校正可係前饋或回饋校正。在一實施例中，使用微影設備之一或多個控制參數(例如，劑量控制參數、焦點控制參數(例如，基板之Z位置的控制)、對準控制參數(例如，基板之X及/或Y位置的控制)、光學像差控制參數等等來在微影設備中進行校正。
在1160處，在存在複數個所關注參數基板圖(各圖對應於裝置圖案特徵)的情況下，可基於適用所關注參數基板圖且基於關於圖案化程序之至少部分之預期或實際行為的資料來選擇來自該複數個裝置圖案特徵之一或多個裝置圖案特徵之子集。舉例而言，可識別一或多個關鍵裝置圖案特徵，且可接著使用一或多個關鍵裝置圖案特徵之相應所關注參數基板圖來校正圖案化程序的至少部分。
在一實施例中，預期或實際行為資料包含來自用於圖案化程序中之1180的資料1167，諸如在之狀況微影設備下，關於基板之實際或預期X、Y及/或Z位置(例如，呈移動平均值及/或移動標準偏差資訊形式、呈基板高度或不扁平度資訊形式、呈對準誤差形式等等)、關於光學像差(例如，呈例如任尼克像差規範形式之像差的所測得值)、關於劑量(例如，可由設備中之感測器量測之劑量誤差)等等的資料。行為資料可作為經量測值自裝置輸出，及/或作為作為設備之控制之部分所產生的資料被輸出。可自先前基板之處理收集行為資料，以用於控制一或多個後續基板之處理。可自基於某一輸入(例如，來自基板之先前處理之資料)預測行為的數學模型產生行為資料。在一實施例中，行為資料包含行為範圍，諸如圍繞或鄰近於標稱行為之行為的範圍或集合。
使用行為資料，可判定行為對由裝置圖案特徵之基板圖所表示之所關注參數的預期影響。舉例而言，在疊對及微影設備之內容背景中，可在疊對方面基於疊對對彼等行為中之一或多者之敏感度(該等敏感度可藉由模擬或實驗予以判定)演算例如將產生多少劑量誤差、光學像差、位置誤差等。可運用複數個疊對基板圖處理彼所演算疊對，各疊對基板圖針對每裝置圖案特徵，以判定哪一裝置圖案特徵有可能由於面對圖案化程序之至少部分的行為而不合規格地產生(例如，有可能有缺陷)。可應用臨限值以識別哪一或多個裝置圖案特徵很可能由於行為而不合規格地產生。作為一簡單實例，特定裝置圖案特徵之疊對基板圖可識別在基板之某一區中裝置圖案特徵預期在正X方向上具有2 nm之疊對，且裝置圖案特徵之疊對規範可設定為4 (即，4 nm或更小之疊對對於此裝置圖案特徵係可接受的)。接著，若實際或預期行為經判定為造成在正X方向上之1至3 nm疊對，則此裝置圖案特徵可被認為關鍵的，此係由於自基板圖之2 nm疊對加自實際或預期行為之1至3 nm疊對很可能造成裝置圖案特徵不合規格。當然，可執行不同分析。
1160之分析之結果為參數基板圖集1163，其中各圖係針對被識別為關鍵裝置圖案特徵之各別裝置圖案特徵。此在圖12中示意性地展示為針對特徵A、B、C及D中之每一者的疊對基板圖(在此實例中)之集合，該等特徵在此實例中各自識別為關鍵特徵。如圖12中所見，疊對基板圖中之每一者展示針對其橫越基板之相關聯裝置圖案特徵之疊對向量。可見，在一些區中，向量之量值相對較大，從而使得裝置圖案特徵取決於圖案化程序之行為係特別關鍵的。
現在，分析1160可進一步判定參數基板圖，諸如被識別為用於關鍵裝置圖案特徵之圖的權重。相對於用於第二特定裝置圖案特徵之參數基板圖，該等權重可對用於第一特定裝置圖案特徵之參數基板圖更大地加權，而作為判定待進行之校正之部分。舉例而言，鑒於實際或預期行為可判定出，相比於第二裝置圖案特徵，第一裝置圖案特徵被預期更可能進一步不合規格。因此，用於第一裝置圖案特徵之參數基板圖在校正分析中比用於第二裝置圖案特徵之參數基板圖更大地加權。因此，可產生一或多個權重1165且可將其與參數基板圖集1163一起提供，其中各圖係針對被識別為關鍵裝置圖案特徵之各別裝置圖案特徵。
在1170處，基於一或多個所關注參數基板圖而判定圖案化程序之至少部分之一或多個校正，各圖為每裝置圖案特徵。舉例而言，可使用參數基板圖集1163來演算校正，其中各圖係關於被識別為關鍵裝置圖案特徵的各別裝置圖案特徵。另外或替代地，校正可將一或多個權重1165考慮在內，例如可使用之經加權度量，諸如a
1*F1+…+a
n*Fn，其中a
對應於權重，F對應於特定裝置圖案特徵(例如，臨界特徵)之參數基板圖，且n係裝置圖案特徵之數目。在一實施例中，校正可將圖案化程序之至少部分的實際或預期行為考慮在內。
在1180處，可藉由用於圖案化程序中之設備應用一或多個校正。在一實施例中，可轉換/轉譯該等校正以用於設備中。在一實施例中，可在1180處之設備中執行步驟1110、1120、1150、1160及/或1170中之任何一或多者之分析。
因此，在一實施例中，可至少基於基板圖(例如，以加權方式)判定校正，該校正在圖案化程序系統之一或多個校正機構之能力內，以得到裝置圖案特徵之改良之產生。舉例而言，在微影設備之狀況下，參數基板圖可用以產生微影設備之實現對裝置圖案特徵中之一或多者之產生之校正之一或多個控制參數(例如，焦點、劑量、光學像差、X、Y及/或Z位置等等)的值。在一實施例中，參數基板圖實現基於裝置圖案特徵加權之微影設備圖案轉印控制，以便靶向對最關鍵裝置圖案特徵之校正。
在一實施例中，出於設計、判定校正等目的，可將用於特定裝置特徵之參數基板圖與不同所關注參數之一或多個其他參數基板圖(其可係裝置特徵特定的或並非裝置特徵特定的)一起使用。舉例而言，可將疊對之基板圖與焦點及/或CD之基板圖(該基板圖可對疊對圖之特定特徵特定的或可係通用的)一起使用以用於疊對校正。舉例而言，出於校正歸因於例如投影系統像差之疊對移位之目的，自焦點基板圖之散焦可提供資訊。
在檢閱時，實現藉由計算微影及度量衡模擬之組合(例如，全晶片計算微影與度量衡目標量測模擬之組合)、度量衡目標量測(例如，ADI/AEI疊對量測)及裝置上量測而產生每裝置圖案特徵之所關注參數(例如，疊對)基板圖。實際上，提供計算場內取樣以提供橫越基板之所關注參數之改良之表示。在具有一或多個基板圖的情況下，可在圖案化程序中基於該一或多個基板圖進行校正，以幫助改善一或多個特定裝置圖案特徵之所關注參數。舉例而言，可在微影設備中進行校正(例如，基板之X位置、Y位置及/或Z位置之校正、光學像差之校正、劑量之校正等)。在一實施例中，複數個基板圖(各圖對應於不同裝置圖案特徵)用於經加權組合中以進行該校正。因此，可將裝置圖案特徵加權之回饋提供至圖案化程序中之適當設備以實現適當校正。
在疊對實施例中，本文中所描述之技術可使用計算微影以基於例如裝置圖案佈局資訊及圖案化程序參數(諸如光學像差、劑量、載物台位置等等)而預測特定裝置圖案特徵之疊對/圖案移位(例如，對準)。來自度量衡目標之疊對/對準資料接著用以錨定選定位置處之裝置圖案特徵之經預測疊對/對準。接著，基於經預測密集疊對(來自密集計算微影)及稀疏疊對/對準量測產生裝置圖案特徵特定之密集疊對/對準圖。裝置上量測可用以使稀疏疊對/對準量測與經預測密集疊對相關。使用彼等裝置圖案特徵特定之圖，可產生校正。舉例而言，可基於實際或預期圖案化程序行為識別用於關鍵裝置圖案特徵之圖且將其用於校正。另外，可將權重指派至某些圖以便實現以特定裝置圖案特徵(諸如較關鍵裝置圖案特徵)為目標。
每裝置圖案特徵技術之此所關注參數基板圖可產生一或多個益處。舉例而言，藉由組合可自模擬獲得之相對較高密度與使用所測得資料(例如，度量衡目標資料及裝置上量測資料)之驗證，其可得到關於適用裝置圖案特徵之所關注參數準確度誤差的減少。另外，此技術可用於有限參數量測取樣，此係因為可基於模擬經由外插獲得空間資訊且該空間資訊可產生參數資訊之較高空間解析度。每裝置圖案特徵之基板圖亦實現取決於裝置圖案特徵的不同處理指紋之分離。不同裝置圖案特徵可具有不同的場間及/或場內指紋，且因此指紋之分離改良了使用圖案化程序系統內之校正機構以誤差為目標。另外，裝置圖案特徵之經加權校正實現例如可適應於圖案化程序系統內之校正機構之能力的更大程度地修整之場內校正。
在一實施例中，度量衡目標接近於裝置圖案特徵而定位以減小或最小化在產生裝置圖案特徵與度量衡目標時的光學像差之差。但在一實施例中，模擬可用以藉由適當度量衡目標選擇及敏感度分析「橋接」任何差。因此，可能需要較少度量衡目標來預測裝置圖案特徵之行為。
在一實施例中，計算度量衡模擬可用以設計朝向某些裝置圖案特徵之行為而最佳化之度量衡目標。亦即，某些度量衡目標之節距、分段等可經選擇為使得自彼等目標量測之所關注參數相對於其他裝置圖案特徵(諸如關鍵裝置圖案特徵)高度(例如，最大程度上)表示某些裝置圖案特徵。因此，裝置圖案特徵可具有多種不同的度量衡目標類型，其中不同度量衡目標類型相比於其他裝置圖案特徵更大程度地表示一或多個某些裝置圖案特徵。
在一實施例中，裝置上量測可用以驗證計算微影之正確性及/或校準計算微影模型。
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：圖案化程序或其中之設備中的程序之控制、藉由圖案化程序產生之基板之監視、圖案化程序之程序或設備之設計等等。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設備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設備或程序以進一步處理基板或處理另一基板。另外，結果可用以藉由例如導出用於校正微影設備之劑量配方、啟用圖案化裝置及其圖案之設計、設置程序等等來設計圖案化程序。另外，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。結果可用以判定接著可用於各種目的之程序的一或多個變數(例如，最佳曝光及/或最佳劑量)。如應瞭解，可存在許多其他用途。
圖13中說明用於模型化及/或模擬圖案化程序之部分的例示性流程圖。如將瞭解，該等模型可表示不同圖案化程序且無需包含下文所描述之所有模型。源模型1200表示圖案化裝置之照明之光學特性(包括輻射強度分佈、頻寬及/或相位分佈)。源模型1200可表示照明之光學特性，包括但不限於數值孔徑設定、照明均方偏差(σ)設定以及任何特定照明形狀(例如，離軸輻射形狀，諸如環形、四極、偶極等等)，其中σ (或均方偏差)係照明器之外部徑向範圍。
投影光學件模型1210表示投影光學裝置之光學特性(包括由投影光學裝置引起的對輻射強度分佈及/或相位分佈之改變)。投影光學件模型1210可表示投影光學件之光學特性，該等光學特性包括像差、失真、一或多個折射率、一或多個實體大小、一或多個實體尺寸等等。
圖案化裝置/設計佈局模型模組1220捕捉如何在圖案化裝置之圖案中佈置設計特徵，且可包含圖案化裝置之詳細實體特性的表示，如例如美國專利第7,587,704號中所描述，該美國專利以全文引用的方式併入本文中。在一實施例中，圖案化裝置/設計佈局模型模組1220表示設計佈局(例如，對應於積體電路之特徵、記憶體、電子裝置等等之裝置設計佈局)之光學特性(包括由給定設計佈局引起之輻射強度分佈及/或相位分佈的改變)，其係圖案化裝置上或由圖案化裝置形成之特徵配置的表示。由於可改變用於微影投影設備中之圖案化裝置，所以需要使圖案化裝置之光學特性與至少包括照明及投影光學件的微影投影設備之其餘部分之光學特性分離。模擬之目標常常係準確地預測例如邊緣置放及CD，可接著比較該等邊緣置放及CD與裝置設計。裝置設計通常被定義為預OPC圖案化裝置佈局，且將以諸如GDSII或OASIS之標準化數位檔案格式被提供。
可自源模型1200、投影光學件模型1210及圖案化裝置/設計佈局模型1220模擬空中影像1230。空中影像(aerial image，AI)係在基板位階處之輻射強度分佈。微影投影設備之光學特性(例如，照明、圖案化裝置及投影光學件之特性)規定空中影像。
基板上之抗蝕劑層係藉由空中影像曝光，且該空中影像經轉印至抗蝕劑層而作為其中之潛伏「抗蝕劑影像」(RI)。可將抗蝕劑影像(RI)定義為抗蝕劑層中之抗蝕劑之溶解度的空間分佈。可使用抗蝕劑模型1240自空中影像1230模擬抗蝕劑影像1250。可使用抗蝕劑模型以自空中影像演算抗蝕劑影像，可在揭示內容特此以引用方式併入之美國專利申請公開案第US 2009-0157360號中找到此情形之實例。抗蝕劑模型通常描述在抗蝕劑曝光、曝光後烘烤(post exposure bake，PEB)及顯影期間出現的化學程序之效應，以便預測例如形成於基板上之抗蝕劑特徵之輪廓，且因此其通常僅與抗蝕劑層之此等特性(例如，在曝光、曝光後烘烤及顯影期間出現的化學程序之效應)相關。在一實施例中，可捕捉抗蝕劑層之光學特性作為投影光學件模型1210之部分，例如折射率、薄膜厚度、傳播及偏光效應。
因此，一般而言，光學模型與抗蝕劑模型之間的連接為抗蝕劑層內之經模擬空中影像強度，其起因於輻射至基板上之投影、抗蝕劑界面處之折射及抗蝕劑膜堆疊中之多個反射。輻射強度分佈(空中影像強度)係藉由入射能量之吸收而變為潛伏「抗蝕劑影像」，該潛伏抗蝕劑影像係藉由擴散程序及各種負載效應予以進一步修改。足夠快以用於全晶片應用之有效率模擬方法藉由2維空中(及抗蝕劑)影像而近似抗蝕劑堆疊中之實際3維強度分佈。
在一實施例中，可將抗蝕劑影像用作至圖案轉印後程序模型模組1260之輸入。圖案轉印後程序模型1260定義一或多個抗蝕劑顯影後程序(例如，蝕刻、顯影等)之效能。
圖案化程序之模擬可例如預測抗蝕劑及/或經蝕刻影像中之輪廓、CD、邊緣置放(例如，邊緣置放誤差)等。因此，該模擬之目標為準確地預測例如經印刷圖案之邊緣置放，及/或空中影像強度斜率，及/或CD等。可將此等值與預期設計比較以例如校正圖案化程序，識別預測出現缺陷之地點等。預期設計通常被定義為可以諸如GDSII或OASIS或其他檔案格式之標準化數位檔案格式而提供之預OPC設計佈局。
因此，模型公式化描述總程序之大多數(若非全部)已知物理學及化學方法，且模型參數中每一者理想地對應於相異物理或化學效應。因此，模型公式化設定關於模型可用以模擬總製造程序之良好程度之上限。
在圖14中說明用於模型化及/或模擬度量衡程序之例示性流程圖。如應瞭解，以下模型可表示不同度量衡程序且無需包含下文所描述之所有模型(例如，可將一些模型組合)。源模型1300表示度量衡目標之照明之光學特性(包括輻射強度分佈、輻射波長、偏振等)。源模型1300可表示照明之光學特性，包括但不限於波長、偏光、照明均方偏差(σ)設定(其中均方偏差(或σ)係照明器中之照明的徑向範圍)、任何特定照明形狀(例如，離軸輻射形狀，諸如環形、四極、偶極等)等等。
度量衡光學件模型1310表示度量衡光學件之光學特性(包括由度量衡光學件引起之輻射強度分佈及/或相位分佈之改變)。度量衡光學件1310可表示由度量衡光學件對度量衡目標之照明的光學特性，及自度量衡目標重新導向之輻射朝向度量衡設備偵測器之轉印的光學特性。度量衡光學件模型可表示涉及目標之照明及自度量衡目標重新導向之輻射朝向偵測器之轉印的各種特性，包括像差、失真、一或多個折射率、一或多個實體大小、一或多個實體尺寸等。
度量衡目標模型1320可表示由度量衡目標重新導向之照明的光學特性(包括由度量衡目標造成的照明輻射強度分佈及/或相位分佈之改變)。因此，度量衡目標模型1320可模型化藉由度量衡目標進行之照明輻射至重新導向輻射之轉換。因此，度量衡目標模型可模擬自度量衡目標重新導向之輻射之所得照明分佈。度量衡目標模型可表示涉及目標之照明及自度量衡重新導向之輻射之產生的各種特性，包括一或多個折射率、度量衡之一或多個實體大小、度量衡目標之實體佈局等。由於可改變所用之度量衡目標，故需要使度量衡目標之光學特性與至少包括照明及投影光學件及偵測器的度量衡設備之其餘部分之光學特性分離。模擬之目標常常為準確地預測例如強度、相位等，其可接著用以導出圖案化程序之所關注參數，諸如疊對、CD、焦點等。
可自源模型1300、度量衡光學件模型1310及度量衡目標模型1320模擬光瞳或空中影像1330。光瞳或空中影像為偵測器位階處之輻射強度分佈。度量衡光學件及度量衡目標之光學性質(例如，照明件、度量衡目標及度量衡光學件之性質)規定光瞳或空中影像。
度量衡設備之偵測器經曝光至光瞳或空中影像且偵測該光瞳或空中影像之一或多個光學特性(例如，強度、相位等)。偵測模型模組1320表示如何藉由度量衡設備之偵測器來偵測來自度量衡光學件之輻射。偵測模型可描述偵測器如何偵測光瞳或空中影像，且可包括信號對雜訊、對偵測器上之入射輻射之敏感度等。因此，一般而言，度量衡光學件模型與偵測器模型之間的連接係模擬光瞳或空中影像，其起因於由光學件對度量衡目標之照明、由目標對輻射之重新導向及經重新導向輻射至偵測器之轉移。輻射分佈(光瞳或空中影像)由於偵測器上之入射能量之吸收而變為偵測信號。
度量衡程序之模擬可例如基於由偵測器對光瞳或空中影像之偵測而預測偵測器處之空間強度信號、空間相位信號等，或預測來自偵測系統之其他演算值，諸如疊對、CD等值。因此，模擬之目標係準確地預測例如對應於度量衡目標的偵測器信號或此疊對、CD之導出值。可將此等值與預期設計值比較以例如校正圖案化程序，識別預測出現缺陷之地點等。
因此，模型公式化描述總體度量衡程序之大多數，若非全部，已知物理學及化學方法，且模型參數中之每一者理想地對應於度量衡程序中之相異物理及/或化學效應。
參數(例如，CD、OVL、焦點、EPE、缺陷等等)之參數圖可在時間、內容背景(例如，諸如掃描器之設備、CMP、圖案化程序之蝕刻工具)及/或層上變化。當不再藉由初始固定取樣方案最佳地捕捉某一密集圖時，具有固定取樣方案及固定樣品位置取樣佈局的度量衡工具可以次佳方式提取某些資料。舉例而言，可利用固定取樣方案以執行在基板之某些位置處進行的量測。因此，根據本發明之而提議一種用於動態地改變取樣方案之方法。
圖15示意性地展示根據一實施例之用於產生用於圖案化程序之度量衡取樣方案之方法的流程。可自度量衡資料及來自如先前本發明中如所論述之一或多個設備的資料獲得及/或產生參數圖1600 (亦被稱作高密度圖或總體指紋)。舉例而言，參數圖1600可係疊對圖、CD圖、焦點圖等等或與圖案化程序之參數相關的其他圖。在程序1604中，可分解參數圖1600以產生及/或獲得特定針對於圖案化程序之特定設備及/或圖案化程序之工具組合的個別指紋1606。舉例而言，關於圖8及圖9在本發明中先前論述實例分解技術。此外，在一實施例中，分解可基於諸如主成份分析(principal component analysis，PCA)、k均值集群、圖案匹配等等之統計分類技術。
在程序1608中，基於設備之個別指紋1606，針對將在對應於個別指紋1606之設備及/或設備組合處加以處理的後續(即，下一)基板，可藉由模型化及/或模擬產生取樣方案1610。取樣方案1610可經組態以在下一基板上分佈取樣點以便改良度量衡捕捉位置及/或度量衡取樣密度。度量衡捕捉位置指代基板上之收集度量衡資料的位置。度量衡取樣密度指代圍繞度量衡捕捉位置進行之每單位面積量測的數目。舉例而言，當基板之第一圖案層由圖案化程序處理時，設備(例如，掃描器)中之度量衡系統可能已橫越基板隨機進行量測。然而，在第一圖案層之後，指紋1608可指示誤差圍繞邊緣集中。接著，對於後續(下一)基板或對於該基板上之後續(下一)圖案層，度量衡捕捉位置可圍繞邊緣集中。此外，亦可修改取樣點之密度。舉例而言，90%之所允許量測可沿著邊緣聚焦。取樣方案1610引起更準確模型估計、設備校正等等。實際上，該取樣方案1610或經漸進修改之取樣方案可比固定取樣方案之情況下更快地減少圖案化程序之參數的誤差。
取樣方案1610可基於個別指紋1608而在一個基板與另一基板之間及/或在一個設備與另一設備之間不同。在一實施例中，取樣方案1610可針對基板在一個設備與另一設備之間不同。因此，可基於正在其中或將在其中處理基板之設備(例如，掃描器、蝕刻工具、CMP等等)而針對基板定義一或多個取樣方案1610。
在一實施例中，對於給定基板，取樣方案1610可在同一設備處在下一圖案化循環時不同舉例而言，舉例而言，度量衡捕捉首先可隨機分佈於基板上。在第一圖案化層之後，歸因於中心處之更高誤差，可在基板之中心處集中取樣方案。成問題區處之相對更多的量測使得能夠準確地識別與圖案化程序相關之問題，定義設備之更高階校正及對應控制。因此，可獲得更佳圖案化結果，而不超出度量衡約束(即，量測數目)，同時維持及/或改良圖案化程序之生產力。
在一實施例中，程序1608可基於例如可達成之參數(例如，CD)的準確度位準與針對參數及/或圖案化程序設定之準確度臨限值(例如，2 nm)之間的比較而產生度量衡取樣方案1610。準確度位準可定義為參數之量測與由參數圖表示之計算出參數值之間的差。在一實施例中，基於用戶體驗、製造工藝限制、度量衡限制、計算模型及/或模擬限制等等，可用戶定義準確度臨限值。響應於未達成準確度位準，程序1608反覆地產生不同取樣方案，直至達到或突破準確度臨限值或基準準確度為止。舉例而言，準確度位準處於準確度臨限值之至少10%內。在一實施例中，準確度位準可與用以產生參數圖之計算模型相關。舉例而言，準確度位準可係計算模型之輸出(即，參數圖)與經圖案化基板上進行之量測的差。
在一實施例中，可使用計算模型及/或模擬來計算基準準確度位準，該計算模型及/或模擬利用及/或產生基準取樣方案以便覆蓋信號之完整頻帶，其中信號強度高於度量衡設備之雜訊。通常，基準取樣方案將比生產期間之量測值具有相對更多量測值以達成高模型準確度。舉例而言，基準取樣方案可包括橫越基板均勻地分佈式之10,000個量測值，此將最可能提供基板之條件的準確描繪，捕捉圖案化程序之若干成問題區等等。然而，此基準取樣可能歸因於度量衡工具限制及/或生產力限制而不實用。在一實施例中，量測約束可係例如高達設備處之250個總值。根據本發明之取樣方案可分佈及/或重佈此等量測值(例如，第一編次中250個，第二編次中200個，第三編次中150個，第四編次中100個等等)，使得參數及/或圖案化程序之模型的準確度位準接近基準準確度。因此，甚至在量測值相對減少之情況下，亦可達成所要準確度位準。
一旦產生取樣方案，則該方法可進一步包括用於操作經組態及配置以基於取樣方案而在取樣點處進行量測之度量衡工具(例如，如關於圖1至圖4所論述)的程序。舉例而言，操作度量衡工具包括將照明/輻射光束導引至取樣方案之取樣點、調整光學元件、相對於度量衡工具移動基板台等等，繼之以在取樣點處進行量測。此外，基於量測，可執行調整圖案化程序之設備且執行圖案化轉印程序的程序。因為取樣方案改良度量衡位置之分佈，所以相比於在度量衡工具經組態以基固定取樣方案於而進行量測時印刷圖案，圖案化程序可以較快速率(更少量測負擔)且以高產量(或更少誤差)有效地在基板上印刷圖案。
在一實施例中，可基於如關於圖16A所論述之圖案化程序的已知及未知貢獻因素而定義取樣方案。該程序在獲得或接收基板之度量衡資料1700時開始。度量衡資料1700可係對應於基板之第一取樣方案及/或圖案化程序之工具的量測值。在程序1702中，基於度量衡資料1700，可針對基板獲得及/或產生參數圖1704。參數圖1704指代自度量衡資料及設備資料產生之參數的高密度圖，如先前在本發明中所論述。舉例而言，參數圖1704可係疊對圖、CD圖、邊緣置放誤差圖或與圖案化程序之其他參數相關的圖。
在程序1706中，可例如基於如先前所論述之方法而獲得及/或判定參數圖1704之貢獻因素(在下文中亦被稱作所識別貢獻因素或已知貢獻因素)。舉例而言，已知貢獻因素可係第一貢獻因素(例如，第一設備劑量)、第二貢獻因素(例如，第一或第二設備之焦點)等等。另外，在程序1706中，可移除已知貢獻因素之貢獻以產生殘差圖1708。殘差圖1708識別來自未知貢獻因素(即，除已知或所識別貢獻因素以外之貢獻因素)的剩餘貢獻。基於殘差圖1708，可執行諸如PCA、k均值集群或其他分類技術之統計分析以識別未知貢獻因素。在一實施例中，可使用可識別觀測或量測屬於之類別集的一或多個統計分類技術來判定已知貢獻因素。舉例而言，分類技術可係主成份分析(PCA)、集群分析、判別分析等等。在本發明中稍後關圖16B於論述PCA技術之一實例。在一實施例中，類別可基於對度量衡工具之度量衡約束分析。舉例而言，度量衡約束可係設備(例如，掃描器)處之200次量測及另一設備(例如，蝕刻工具)處之100次量測。接著，將在設備(例如，掃描器)處處理之基板可分類成一個類別，且將在另一設備(例如，蝕刻工具)處處理之基板可分類成第二類別。
舉例而言，殘差圖1708描繪來自兩個先前未知之貢獻因素(在分類分析之後展現)的貢獻。舉例而言，第一貢獻因素由沿著邊緣之暗區指示，且第二貢獻因素由基板之中心處的暗區指示。
基於此殘差圖1708，可定義及/或產生第二取樣方案。舉例而言，對於第一貢獻因素，取樣方案1710可包括沿著基板邊緣分佈之取樣點1711。類似地，對於第二貢獻因素，不同取樣方案1720可包括大致分佈於中心之取樣點1721，如所展示。此類取樣方案1710及1720可有效地自未知源捕捉貢獻，且漸進地減少基板之指紋中的誤差。
在一實施例中，基於已知貢獻因素，可獲得及/或識別主要貢獻因素。主要貢獻因素係圖案化程序之在參數圖1704內具有相對較高貢獻的任何工具或工具組合。接著，取樣方案可基於主要貢獻因素。舉例而言，更多取樣點可用於主要貢獻因素及其他相對較少之貢獻因素；可包括較少取樣點或不包括取樣點。在一實施例中，取樣方案在經定義度量衡捕捉位置處定義相對較高度量衡取樣密度，如先前關於圖15所論述。
另外，可獲得及/或判定參數及/或圖案化程序之模型的準確度位準作為參數之量測與由參數圖表示之計算出的參數值之間的差。在一實施例中，準確度臨限值可係預定的，例如小於2 nm。響應於未達成準確度位準，程序1608基於殘差圖而反覆地識別不同貢獻因素，且產生不同取樣方案，直至達到或突破準確度臨限值或基準準確度為止。舉例而言，準確度位準處於準確度臨限值之至少10%內。
圖16B說明根據一實施例之主成份分析的一實例。在圖16B中，對對於若干晶圓(例如，25個晶圓)獲得之參數圖執行主成份分析。主成份分析識別具有類似特性之不同晶圓群組(例如，群組1、群組2及群組3)。舉例而言，第一晶圓群組(例如，群組1)可遵循圖案程序中之類似路徑，其中群組1中之所有晶圓可訪問第一蝕刻腔室。類似地，第二晶圓群組(例如，群組2)可遵循圖案程序中之類似路徑，其中群組2中之所有晶圓可訪問第一CMP及第二蝕刻腔室。在另一實例中，第三晶圓群組(例如，群組3)可遵循圖案程序中之類似路徑，其中群組3中之所有晶圓可訪問第二CMP及第一蝕刻腔室。
基於所識別群組及其對應參數圖，可分別針對群組1、群組2及群組3而定義第一、第二及第三取樣方案。舉例而言，用於群組1之第一取樣方案可沿著第一位置L1 (例如，群組1中之晶圓的邊緣之右及左部分之內側中上)分佈具有更高密度之取樣點。用於群組2之第二取樣方案可沿著第二位置L2 (例如，群組2中之晶圓的邊緣之底部分的頂部)分佈具有更高密度之取樣點。又，用於群組3之第三取樣方案可沿著第三位置L3 (例如，群組3中之晶圓的邊緣之右及左部分之外側中上)分佈具有更高密度之取樣點。
可瞭解，資料1700、1711、1721及參數圖1704、1708、1714、1718及圖16A及圖16B中所展示之其他基板相關資料係出於說明及理解清晰之目的的實例，且並不意欲限制本發明之範疇。
圖17A至圖17E說明根據一實施例之基於圖16及圖17中之方法之取樣方案之改變的實例效果。在圖17A中，初始取樣方案SS1用於執行針對所有基板(亦被稱作晶圓)而保持固定之度量衡。舉例而言，初始取樣方案SS1在各晶圓之晶圓的邊緣四周捕捉度量衡。此固定取樣方案SS1對計算度量衡之準確度具有變化之影響，如圖17B中所展示。舉例而言，在圖17B中，第3晶圓之準確度係大致2.1 nm，相比之下，第22晶圓之準確度係大致4 nm。又，圖17D展示準確度位準在晶圓間顯著地變化。
然而，參數及/或圖案化程序之計算模型的準確度位準針對根據圖16及17之方法定義之動態取樣方案而改良。舉例而言，圖17C說明取樣方案SS2，其中相對較高度量衡捕捉朝向晶圓之底部邊緣集中。此外，取樣方案SS2可或可不用於其他晶圓。新取樣方案可針對如先前在圖16及圖17中所論述之其他晶圓而定義。因而，計算度量衡之準確度位準提高。舉例而言，在圖17B中，若干晶圓之準確度位準接近大致2.1 nm。又，如圖17E中所展示，準確度位準不會在晶圓間顯著地變化。因而，根據本發明之方法定義的取樣方案大體上改良量測之品質及可信度。另外，量測更適當地分佈於晶圓之成問題區處，而非均勻地及/或隨機地遍及晶圓分佈取樣。因此，可藉由度量衡工具在一或多個晶圓上進行相對較少數目個量測，同時維持及/或改良計算度量衡之準確度位準。因此，度量衡工具之較少量測可進一步改良圖案化程序之產出率同時提高準確度。
晶圓間(或場間)變化之空間頻率特性可能不會恰當地由當前度量衡取樣表示。當前，度量衡關鍵表現指示符(key performance indicator，KPI)對於指示平均及晶圓間變化內之主要及相關空間頻率特性而言係不充分的。因而，在圖案保真度控制(pattern fidelity control，PFC)及邊緣置放誤差(edge placement error，EPE)控制中，適合之KPI及分析方法當前不可用，其能夠說明性地指示哪些層、程序步驟及/或貢獻因素在晶圓間位準下支配所關注參數中之變化。在此實施例中，提議相關性度量，更具體言之，基於空間頻率之相關性密度頻譜，其可用以定義一或多個此類KPI。特定言之，將描述用於判定用於在晶圓間位準下捕捉主要變化之取樣最佳化的方法。該方法使得能夠在晶圓間位準下識別此等變化/分佈中之一或多個主要貢獻因素。另外，該方法可在逐層基底上適用，以使得能夠識別經由程序堆迭傳播之任何主要頻率內容(例如，疊對或邊緣置放誤差)。藉由使用此類方法，可導出所測得晶圓間參數變化之空間特性，且可判定某些空間頻率之優勢。可濾除與不太主要之空間頻率相關聯之不太重要的貢獻因素以大體上減少度量衡資料內之雜訊。除了導出針對判定晶圓之間的更主要參數變化而自訂之更佳取樣方案以外，經濾波度量衡資料亦可用於各種目的。
圖18係用於在晶圓間或場間位準下導出用於程序及圖案化控制之適合KPI之一實施例之方法的流程圖，此將在本文中被稱作相關性密度頻譜(Correlation Density Spectra，CDS)。輸入資料1800可包含所關注程序參數之量測；此處之實例將指代疊對量測，但方法同等地適用於其他程序參數，例如CD或EPE。可執行初始(可選)濾波步驟1810，其包含自輸入資料1800移除平均每夾盤內容。在步驟1820處，選擇輸入資料之子集對(例如，隨機)，且演算其徑向/切向或X/Y分量。資料子集可包含各自係關於不同晶圓或不同場之資料子集，例如使得各子集對係關於一對晶圓，或一對場(來自相同晶圓或不同晶圓)。在步驟1830處，自經過濾輸入資料導出空間頻率譜，各頻譜包含相對於空間頻率標繪之程序參數(例如，疊對誤差)的量值。在步驟1840處，判定空間頻率譜之對的交叉相關(即，相關性頻譜)。類似於迴旋定理，此可對於各對藉由使兩個空間頻率譜一起相乘(例如，使用複雜乘法)完成。舉例而言，空間頻率譜之對可對應於所量測晶圓中之一些或全部。更具體言之，可(例如，隨機)選擇批次中之晶圓的子集，且可針對晶圓子集之各可能對組合判定交叉相關頻譜。替代地，對於場對，可在場位準下判定交叉相關頻譜。在步驟1850處，判定各空間頻率處之相關性的分佈(相關性密度頻譜)。在一實施例中，此包含判定各交叉相關頻譜之量值，相關性密度頻譜(CDS)被定義為每空間頻率之相關性頻譜之量值的分佈。可對於一對晶圓/場之特定分量(徑向/切向或X/Y分量)判定CDS。亦即，在兩個晶圓(或場)之情況下，可判定其徑向或切向CDS。
自CDS，可將相關性度量定義為具有數個用途之KPI。舉例而言，相關性度量徐各空間頻率處之CDS分佈的平均值(例如，平均數)。各平均CDS值可用作其對應空間頻率在晶圓間存在之機率的指示符。空間頻率處之大平均CDS指示此頻率在晶圓間位準下係主要的，且可具有根本原因(應注意，各空間頻率根據定義正交)。大平均CDS亦可被視為對應頻率應被取樣之指示，且因此可用作用於判定取樣方案之基礎。
在另一實例中，空間頻率下之CDS的大標準偏差指示空間頻率在晶圓對之間廣泛地變化，使得對於一些對，大標準偏差比其他對更顯著。此指示在此頻率下，可對晶圓對進行分組，且可進一步探究分組(舉例而言，使群組與內容背景聯繫，諸如處理歷史，例如哪一掃描器及/或蝕刻腔室用以處理晶圓)。可藉由例如任何適合叢集演算法達成分組。
進一步所提議在一實施例中，可針對堆疊中之所有層(或層子集)判定相關性度量；即，在每層基礎上定義相關性度量。以此方式，CDS可用以定義用於識別程序堆疊中之哪一層在特定空間頻率下或對於特定空間頻率窗主導晶圓間變化的一或多個相關性度量(KPI)。此資訊可用作用以判定針對各層及疊對指紋最佳化之度量衡取樣方案的指示符。圖19說明此方法。其展示x軸上之空間頻率fs
及y軸上之CDS函數(f(CDS))，例如諸如平均數或3σ之CDS度量，的曲線。針對堆疊之第一層判定第一相關性度量1900，且針對堆疊之第二層判定第二相關性度量1910。一或多個主要空間頻率1920之區在第一相關性度量中顯而易見，但在第二相關性度量中不存在。因而，可針對兩個相關性度量最佳化取樣方案。舉例而言，第一層之取樣方案可在對應於主要空間頻率1920之區域處具有增加之取樣。
圖20說明資料可用以自處理資料導出貢獻因素之另一實施例。該處理資料可與特定內容背景(例如，所使用特定掃描器或蝕刻腔室)相關，且對於判定觀察到之主要效應的貢獻因素係足夠的。圖20展示來自圖19之第一相關性度量1900及第二相關性度量1910，及自處理資料導出之貢獻因素相關性度量1900a、1900b、1900c、1910a、1910b、1910c，其中貢獻因素相關性度量1900a、1900b、1900c係關於第一層之形成/處理，且貢獻因素相關性度量1910a、1910b、1910c係關於第二層之形成/處理。處理資料可包含藉由掃描器及/或使用散射計或其他度量衡裝置、來自計算度量衡或係關於例如EPE重建構中之另一不同度量衡輸入的線內度量衡量測之資料(例如，對準資料)。在各狀況下，處理資料應具有相關內容背景(例如，係關於特定設備或程序，使得可使用相同內容背景之處理資料來定義貢獻因素相關性度量)。作為實例，貢獻因素相關性度量1900a、1900b、1900c可係關於來自相應不同掃描儀之對準資料，或藉由相應不同蝕刻腔室蝕刻之後的度量衡資料。對相關性度量之實際判定根據已由圖18在先前描述，其中處理資料係輸入資料1800。特定言之，可在圖中觀察到對第一相關性度量1900之主要空間頻率的主要貢獻因素1900b。貢獻因素相關性度量可用於根本原因判定及/或用作指示符以觸發用於控制特定控制參數(例如，係關所識別於貢獻因素內容背景之特定設備或程序)的動作。舉例而言，若貢獻因素相關性度量1900b係關於特定蝕刻腔室，則其作為主要貢獻因素之識別可用作回饋迴路中之彼蝕刻腔室(以改良彼層之處理)之校正性控制動作之觸發，及/或可用以向後續層及/或程序提供前饋校正以作出補償。
亦提議被識別為無關緊要的(顯著地非主要)的頻率可作為雜訊被濾除。此將有助於模型化效能。可設定雜訊臨限值，且本文所描述之方法可用作雜訊濾波器。
總之，揭示一種用於處理複數個晶圓之方法。該方法包含：a)獲得複數個晶圓係關於之度量衡資料；b)基於複數個晶圓之一或多對之間的度量衡資料之變化而判定度量衡資料之特性；及c)使用特性以執行以下每一者中之一或多者：判定經組態用於未來度量衡量測之取樣方案、識別複數個晶圓內之類似性組、判定處理之KPI、使度量衡資料與內容背景及/或處理資料相關、自程序參數資料濾除雜訊。
舉例而言，此方法使得能夠穿過堆疊而非逐層使用預定義取樣方案逐層最佳化度量衡取樣方案，以觸發用於經由直接量測或內容背景發現驗證貢獻因素之度量衡動作，及/或在程序控制中觸發回饋/前饋動作以避免穿過堆疊之擾動。
圖21說明可輔助實施本文中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處理器104 (或多個處理器104及105)。電腦系統100亦包括主記憶體106，諸如隨機存取記憶體(RAM)或其他動態儲存裝置，其耦接至匯流排102以用於儲存待由處理器104執行之資訊及指令。主記憶體106在執行待由處理器104執行之指令期間亦可用於儲存暫時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之靜態資訊及指令之唯讀記憶體(ROM) 108或其他靜態儲存裝置。提供儲存裝置110 (諸如磁碟或光碟)且將其耦接至匯流排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(cathode ray tube，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裝置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裝置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。此輸入裝置通常在兩個軸線——第一軸線(例如，x)及第二軸線(例如，y)——上具有允許裝置在平面上指定位置的兩個自由度。觸控面板(螢幕)顯示器亦可被用作輸入裝置。
根據一個實施例，程序之部分可回應於處理器104執行含於主記憶體106中之一或多個指令之一或多個序列而由電腦系統100執行。可自諸如儲存裝置110之另一電腦可讀媒體將此類指令讀取至主記憶體106中。含於主記憶體106中之指令序列的執行使得處理器104執行本文中所描述之程序步驟。亦可使用多處理配置中之一或多個處理器，以執行含於主記憶體106中的指令序列。在一替代實施例中，可代替或結合軟體指令來使用硬佈線電路系統。因此，本文中之描述不限於硬體電路系統與軟體之任何特定組合。
如本文所使用之術語「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。此媒體可呈許多形式，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，諸如儲存裝置110。揮發性媒體包括動態記憶體，諸如主記憶體106。傳輸媒體包括同軸電纜、銅線及光纖，包括包含匯流排102的線。傳輸媒體亦可呈聲波或光波之形式，諸如在射頻(RF)及紅外(IR)資料通信期間所產生之聲波或光波。電腦可讀媒體之常見形式包括例如軟性磁碟、可撓性磁碟、硬碟、磁帶、任何其他磁媒體、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。
各種形式之電腦可讀媒體可涉及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。舉例而言，初始地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攜載之資料且將該資料置放於匯流排102上。匯流排102將資料攜載至主記憶體106，處理器104自該主記憶體擷取且執行指令。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裝置110上。
電腦系統100亦理想地包括耦接至匯流排102之通信介面118。通信介面118提供對連接至區域網路122之網路鏈路120的雙向資料通信耦合。舉例而言，通信介面118可係整合式服務數位網路(integrated services digital network，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可係區域網路(local area network，LAN)卡以提供對相容LAN之資料通信連接。亦可實施無線連結。在任何此實施中，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流的電信號、電磁信號或光學信號。
網路鏈路120通常經由一或多個網路而將資料通信提供至其他資料裝置。舉例而言，網路鏈路120可經由區域網路122向主機電腦124或向由網際網路服務提供者(Internet Service Provider，ISP) 126操作之資料裝備提供連接。ISP 126繼而經由現通常被稱作「網際網路」128之全球封包資料通信網路提供資料通信服務。區域網路122及網際網路128兩者皆使用攜載數位資料流之電信號、電磁信號或光學信號。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之信號係輸送資訊的載波之實例形式，該等信號將數位資料攜載至電腦系統100且自該電腦系統攜載數位資料。
電腦系統100可經由網路、網路鏈路120及通信介面118發送消息且接收資料，包括程式碼。在網際網路實例中，伺服器130可經由網際網路128、ISP 126、區域網路122及通信介面118而傳輸用於應用程式之所請求程式碼。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。經接收碼可在其被接收時由處理器104執行，及/或儲存於儲存裝置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可獲得呈載波形式之應用程式碼。
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呈可由機器(例如，計算裝置)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；快閃記憶體裝置；電、光學、聲學或其他形式之傳播信號(例如，載波、紅外信號、數位信號等)等等。另外，韌體、軟體、常式、指令可在本文中被描述為執行特定動作。然而，應瞭解，此等描述僅僅係出於方便起見，且此等動作事實上係由計算裝置、處理器、控制器或執行韌體、軟體、常式、指令等等之其他裝置引起。
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、解散、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、非暫時性機器可讀媒體上之程式碼之一或多個電腦的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，在據稱供應或以另外方式提供資訊(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」、「演算」、「判定」等之術語的論述係指諸如專用電腦或相似專用電子處理/計算裝置之特定設備的動作或程序。
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經隔離專利申請案，此係因為該等發明之相關主題可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到之所有不足，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供應其他未經提及之益處，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。
在以下經編號實施例之清單中揭示了本發明之其他實施例：
1. 一種用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含：
獲得用於一基板之一圖案化程序之一參數的一參數圖；
藉由一硬體電腦系統分解該參數圖以產生特定針對於該圖案化程序之一設備及/或該圖案化程序之一設備組合的一指紋；及
藉由該硬體電腦系統，基於該指紋而在該圖案化程序之該設備及/或該圖案化程序之該設備組合處產生用於一後續基板之一度量衡取樣方案，其中該取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度。
2. 如實施例1之方法，其中該產生該度量衡取樣方案包含藉由模型化及/或模擬在該基板上分佈取樣點，使得該參數之一準確度位準低於或等於該圖案化程序之該參數的一準確度臨限值。
3. 如實施例2之方法，其進一步包含：
藉由該硬體電腦系統比較該參數之使用該度量衡取樣方案達成之該準確度位準與使用一基準取樣方案達成之一基準準確度；及
回應於未達成該準確度位準，反覆地產生一不同取樣方案直至達到或突破基準準確度為止。
4. 如實施例3之方法，其中該基準取樣方案經組態以最小化用以產生該參數圖之一模型的一不確定性。
5. 如實施例1之方法，其進一步包含：
操作經組態且經配置以基於該度量衡取樣方案而在該等取樣點處進行量測之一度量衡工具；及
基於該等量測，藉由模型化及/或模擬判定對該圖案化程序之該設備的一調整且執行一圖案化轉印程序。
6. 如實施例5之方法，其中該操作該度量衡工具包含將一照明光束導引至該取樣方案之一取樣點且進行量測。
7. 如實施例5之方法，其中使用一k均值集群及/或主成份分析技術來執行該分解參數圖。
8. 一種用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含：
獲得對應於用於一圖案化程序之一基板及/或一設備之一第一取樣方案的資料，及對應於該所獲得資料之一參數圖；
藉由一硬體電腦系統識別該參數圖之一貢獻因素；
藉由該硬體電腦系統自該參數圖移除該貢獻因素之一貢獻以產生一殘差圖；及
藉由模型化及/或模擬，基於該殘差圖而產生一第二度量衡取樣方案，其中該第二度量衡取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度。
9. 如實施例8之方法，其中該產生該第二取樣方案包含藉由模型化及/或模擬在該基板上分佈取樣點，使得該參數之一準確度位準低於或等於該圖案化程序之該參數的一準確度臨限值。
10. 如實施例8至9中任一項之方法，其中該產生該第二取樣方案包含基於該所識別貢獻因素而在該後續基板之一邊緣的一部分處定義一度量衡捕捉位置。
11. 如實施例8至10中任一項之方法，其中該產生該第二取樣方案包含基於該所識別貢獻因素而在該後續基板之一中心處及/或周圍定義一度量衡捕捉位置。
12. 如實施例8至11中任一項之方法，其中該產生該第二取樣方案包含相比於該後續基板之剩餘位置在該度量衡捕捉位置內指派相對較高數目個取樣點。
13. 如實施例6之方法，其中該貢獻因素係一主要貢獻因素，該主要貢獻因素係該圖案化程序之對該參數圖內之該參數具有一相對較高貢獻的任何設備或一設備組合。
14. 如實施例13之方法，其中該識別該貢獻因素包含將一統計分類技術應用於該參數圖。
15. 如實施例14之方法，其中該統計分類技術係主成份分析。
16. 如實施例8至15中任一項之方法，其進一步包含：
操作經組態且經配置以基於該第二取樣方案而在該等取樣點處進行量測之一度量衡工具；及
基於該等量測而調整該圖案化程序之該設備且執行一圖案轉印程序。
17. 如實施例16之方法，其中該操作該度量衡工具包含將一照明光束導引至該第二取樣方案之一取樣點且進行量測。
18. 如實施例8至17中任一項之方法，其進一步包含：
藉由該硬體電腦系統，基於該殘差圖而判定是否達到該參數之一準確度臨限值；及
回應於未達到該準確度位準，基於該殘差圖而反覆地產生一不同取樣方案直至達到或突破基準準確度為止。
19. 如實施例8至18中任一項之方法，其中該參數之該準確度臨限值係小於2 nm。
20. 如實施例8至19中任一項之方法，其中該第二取樣方案相比於該基板內之其他位置在該經定義度量衡捕捉位置處定義一相對較高度量衡取樣密度。
21. 一種用於控制一半導體製造程序之方法，其包含：
a)獲得關於複數個基板之程序參數資料；
b)基於該程序參數資料之一或多對子集之間的該程序參數資料之變化而判定該程序參數資料之一特性；及
c)使用該程序參數資料之該特性以執行以下每一者中之一或多者：判定經組態用於未來度量衡量測之一取樣方案以獲得其他程序參數資料、識別該複數個基板內之類似性組、判定處理之一KPI、使該度量衡資料與內容背景及/或處理資料相關、自該程序參數資料濾除雜訊。
22. 如實施例21之方法，其中該方法包含以下步驟：
判定不同對空間頻率譜之間的一相關性頻率譜，各對係關於一不同對之基板或其場、
判定每空間頻率相關性頻率譜之量值的一分佈、
自每空間頻率相關性頻率譜之量值的該分佈判定一相關性度量。
23. 如實施例22之方法，其中該程序參數資料之該等子集中之每一者係關於該複數個基板或其場中之一不同者。
24. 如實施例22或23之方法，其中該相關性度量包含該分佈之一平均值。
25. 如實施例22、23或24之方法，其包含使用該相關性度量以判定該程序參數資料中之空間頻率的重要性。
26. 如實施例25之方法，其包含將被視為無關緊要之一或多個空間頻率作為雜訊濾除。
27. 如實施例25或26之方法，其包含最佳化該取樣方案來校正被視為最重要之一或多個空間頻率。
28. 如實施例27之方法，其包含判定由該半導體程序製造之一半導體之複數個層的一相關性度量，及
針對此等層中之每一者單獨地最佳化該取樣方案。
29. 如實施例22至28中任一項之方法，其中按內容背景對該該程序參數資料進行分組，該方法包含
針對各內容背景判定該相關性度量；
使用基於內容背景之相關性度量以識別一或多個主要貢獻因素內容背景。
30. 如實施例22之方法，其中該相關性度量包含該分佈之一標準偏差。
31. 如實施例30之方法，其包含識別具有一大標準偏差之一或多個空間頻率，且在此等空間頻率下識別該複數個基板內之類似性組。
32. 如實施例8至31中任一項之方法，其中該圖案化程序之該參數係一疊對、一臨界尺寸、一焦點及/或一邊緣置放誤差。
33. 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32中任一項之方法。
應理解，本說明書及圖式並不意欲將本發明限於所揭示特定形式，而正相反，本發明意欲涵蓋屬於如由所附申請專利範圍所定義之本發明之精神及範疇的所有修改、等效物及替代方案。
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，本文中所展示且描述之本發明的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，且可經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僅為達成組織性目的，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「可」係在許可之意義(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「包括(include/including/includes)」等意謂包括但不限於。如貫穿本申請案所使用，除非內容另有明確地指示，否則單數形式「a/an/the」包括複數個參照物。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短語，諸如「一或多個」。術語「或」除非另外指明，否則係非排他性的，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」等等涵蓋因果關係，其中前提為必要的因果條件，前期為充分的因果條件，或前期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，除非另外指示，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單獨因數之情況及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，一些收集之「各」個例具有一些特性之陳述不應被閱讀為排除較大集合中之一些以其他方式相同或類似之部件不具有該特性的狀況，即，各不一定意謂各個。
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情況下，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情況下以引用的方式併入。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並不具體地以引用方式併入本文中。
儘管上文已描述本發明之特定實施例，但將瞭解，可以與所描述方式不同的其他方式來實踐實施例。
1:目標
2:寬頻帶(白光)輻射投影儀/目標
3:目標
4:光譜儀偵測器
10:光譜
11:背向投影式焦平面
12:照明配置
13:干涉濾光器
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
18:偵測器
21:輻射光束
22:琢面化場鏡面裝置
24:琢面化光瞳鏡面裝置
26:經圖案化光束
28:反射元件
30:反射元件
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:唯讀記憶體(ROM)
110:儲存裝置
112:顯示器
114:輸入裝置
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:操作
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)
405:處理變數
410:高度誤差
420:不扁平度
430:貢獻
440:貢獻
450:貢獻
460:操作
470:貢獻
500:經圖案化基板度量衡資料
505:操作
510: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
1100:步驟
1110:步驟
1120:步驟
1130:步驟
1140:步驟
1150:步驟
1160:步驟
1163:參數基板圖集
1165:權重
1167:資料
1170:步驟
1180:步驟
1200:源模型
1210:投影光學件模型
1220:圖案化裝置/設計佈局模型模組
1230:空中影像
1240:抗蝕劑模型
1250:抗蝕劑影像
1260:圖案轉印後程序模型模組
1300:源模型
1310:度量衡光學件模型
1320:度量衡目標模型
1330:光瞳/空中影像
1600:參數圖
1604:程序
1606:個別指紋
1608:程序
1610:取樣方案
1700:度量衡資料
1702:程序
1704:參數圖
1706:程序
1708:殘差圖
1710:取樣方案
1711:取樣點
1714:參數圖
1718:參數圖
1720:取樣方案
1721:取樣點
1800:輸入資料
1810:初始(可選)濾波步驟
1820:步驟
1830:步驟
1840:步驟
1850:步驟
1900:第一相關性度量
1900a:貢獻因素相關性度量
1900b:貢獻因素相關性度量
1900c:貢獻因素相關性度量
1910:第二相關性度量
1910a:貢獻因素相關性度量
1910b:貢獻因素相關性度量
1910c:貢獻因素相關性度量
1920:主要空間頻率
α:側壁角
A:裝置圖案特徵
AD:調整器
AS:對準感測器
B:輻射光束/裝置圖案特徵
BD:光束遞送系統
BK:烘烤板
C:目標部分/裝置圖案特徵
CH:冷卻板
CO:聚光器
D:裝置圖案特徵
h:高度
I/O1:輸入/輸出埠
I/O2:輸入/輸出埠
IF:位置感測器
IL:照明系統
IN:積光器
L1:第一位置
L2:第二位置
L3:第三位置
LA:微影設備
LACU:微影控制單元
LB:裝載匣
LS:位階感測器
M1
:圖案化裝置對準標記
M2
:圖案化裝置對準標記
MA:圖案化裝置
P1
:位置感測器
P2
:位置感測器
PM:第一定位器
PU:處理器
PS:投影系統
PW:第二定位器
RF:參考框架
RO:基板處置器/機器人
S:照明光點
SC:旋塗器
SCS:監督控制系統
SO:輻射源
SS1:初始取樣方案
SS2:取樣方案
T:支撐結構
TCU:塗佈顯影系統控制單元
w:寬度
W:基板
WT:基板台
WTa:基板台
WTb:基板台
X:方向
Y:方向
Z:方向
圖1示意性地描繪根據一實施例之微影設備。
圖2示意性地描繪微影製造單元或微影叢集之一實施例。
圖3示意性地描繪實例檢測設備及度量衡技術。
圖4示意性地描繪實例檢測設備。
圖5說明檢測設備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處理變數之經組合貢獻的實例。
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示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。
圖15示意性地展示根據一實施例之用於產生用於圖案化程序之度量衡取樣方案之方法的流程。
圖16A示意性地展示根據一實施例之用於產生用於圖案化程序之度量衡取樣方案之另一方法的流程。
圖16B說明根據一實施例之主成份分析的一實例。
圖17A至圖17E說明根據一實施例之基於圖15及圖16A至圖16B中之方法之取樣方案之改變的實例效果。
圖18示意性地展示用於根據一實施例之方法的流程。
圖19示意性地展示各自係關於不同層之兩個相關性度量，同時說明層之間的主要空間頻率之變化。
圖20示意性地展示與圖19之兩個相關性度量相關之貢獻因素相關性度量。
圖21係實例電腦系統之方塊圖。
1700:度量衡資料
1702:程序
1704:參數圖
1706:程序
1708:殘差圖
1710:取樣方案
1711:取樣點
1714:參數圖
1718:參數圖
1720:取樣方案
1721:取樣點
Claims (10)
- 一種用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案(metrology sampling scheme)的方法，該方法包含： 獲得用於一基板之一圖案化程序之一參數的一參數圖； 藉由一硬體電腦系統分解該參數圖以產生特定針對於該圖案化程序之一設備及/或該圖案化程序之一設備組合的一指紋；及 藉由該硬體電腦系統，基於該指紋而在該圖案化程序之該設備及/或該圖案化程序之該設備組合處產生用於一後續基板之一度量衡取樣方案，其中該取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度。
- 如請求項1之方法，其中該產生該度量衡取樣方案包含藉由模型化及/或模擬在該基板上分佈取樣點，使得該參數之一準確度位準低於或等於該圖案化程序之該參數的一準確度臨限值。
- 如請求項2之方法，其進一步包含： 藉由該硬體電腦系統比較該參數之使用該度量衡取樣方案達成之該準確度位準與使用一基準取樣方案達成之一基準準確度；及 回應於未達成該準確度位準，反覆地產生一不同取樣方案直至達到或突破基準準確度為止。
- 如請求項3之方法，其中該基準取樣方案經組態以最小化用以產生該參數圖之一模型的一不確定性。
- 如請求項1之方法，其進一步包含： 操作經組態且經配置以基於該度量衡取樣方案而在該等取樣點處進行量測之一度量衡工具；及 基於該等量測，藉由模型化及/或模擬判定對該圖案化程序之該設備的一調整且執行一圖案化轉印程序。
- 如請求項5之方法，其中該操作該度量衡工具包含將一照明光束導引至該取樣方案之一取樣點且進行量測。
- 如請求項5之方法，其中使用一k均值集群(k-mean clustering)及/或主成份分析技術來執行該分解參數圖。
- 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一用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含： 獲得用於一基板之一圖案化程序之一參數的一參數圖； 藉由一硬體電腦系統分解該參數圖以產生特定針對於該圖案化程序之一設備及/或該圖案化程序之一設備組合的一指紋；及 藉由該硬體電腦系統，基於該指紋而在該圖案化程序之該設備及/或該圖案化程序之該設備組合處產生用於一後續基板之一度量衡取樣方案，其中該取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度。
- 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一用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含： 獲得用於一基板之一圖案化程序之一參數的一參數圖； 藉由一硬體電腦系統分解該參數圖以產生特定針對於該圖案化程序之一設備及/或該圖案化程序之一設備組合的一指紋；及 藉由該硬體電腦系統，基於該指紋而在該圖案化程序之該設備及/或該圖案化程序之該設備組合處產生用於一後續基板之一度量衡取樣方案，其中該取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度， 其中該產生該度量衡取樣方案包含藉由模型化及/或模擬在該基板上分佈取樣點，使得該參數之一準確度位準低於或等於該圖案化程序之該參數的一準確度臨限值。
- 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一用於產生用於一圖案化程序之度量衡取樣方案的方法，該方法包含： 獲得用於一基板之一圖案化程序之一參數的一參數圖； 藉由一硬體電腦系統分解該參數圖以產生特定針對於該圖案化程序之一設備及/或該圖案化程序之一設備組合的一指紋； 藉由該硬體電腦系統，基於該指紋而在該圖案化程序之該設備及/或該圖案化程序之該設備組合處產生用於一後續基板之一度量衡取樣方案，其中該取樣方案經組態以在該後續基板上分佈取樣點以便改良一度量衡取樣密度； 操作經組態且經配置以基於該度量衡取樣方案而在該等取樣點處進行量測之一度量衡工具；及 基於該等量測，藉由模型化及/或模擬判定對該圖案化程序之該設備的一調整且執行一圖案化轉印程序。
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| US20230176490A1 (en) * | 2020-05-26 | 2023-06-08 | Asml Netherlands B.V. | Method for optimizing a sampling scheme and associated apparatuses |
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| EP4002015A1 (en) * | 2020-11-16 | 2022-05-25 | ASML Netherlands B.V. | Dark field digital holographic microscope and associated metrology method |
| EP4071553A1 (en) | 2021-04-07 | 2022-10-12 | ASML Netherlands B.V. | Method of determining at least a target layout and associated metrology apparatus |
| EP4174577A1 (en) * | 2021-11-01 | 2023-05-03 | ASML Netherlands B.V. | Method of determining a performance parameter distribution |
| US20240038558A1 (en) * | 2022-07-26 | 2024-02-01 | Kla Corporation | Metrology sampling plans for only out of specification detection |
Family Cites Families (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4282510A (en) * | 1980-01-07 | 1981-08-04 | Rca Corporation | Apparatus for discerning the noticeable presence of spatial fluctuations of intensity within a two-dimensional visual field |
| DE60319462T2 (de) | 2002-06-11 | 2009-03-12 | Asml Netherlands B.V. | Lithographischer Apparat und Verfahren zur Herstellung eines Artikels |
| US7791727B2 (en) | 2004-08-16 | 2010-09-07 | Asml Netherlands B.V. | Method and apparatus for angular-resolved spectroscopic lithography characterization |
| KR100982135B1 (ko) | 2005-09-09 | 2010-09-14 | 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. | 개별 마스크 오차 모델을 사용하는 마스크 검증 방법 및시스템 |
| US8175831B2 (en) * | 2007-04-23 | 2012-05-08 | Kla-Tencor Corp. | Methods and systems for creating or performing a dynamic sampling scheme for a process during which measurements are performed on wafers |
| NL1036189A1 (nl) | 2007-12-05 | 2009-06-08 | Brion Tech Inc | Methods and System for Lithography Process Window Simulation. |
| NL1036245A1 (nl) | 2007-12-17 | 2009-06-18 | Asml Netherlands Bv | Diffraction based overlay metrology tool and method of diffraction based overlay metrology. |
| NL1036597A1 (nl) | 2008-02-29 | 2009-09-01 | Asml Netherlands Bv | Metrology method and apparatus, lithographic apparatus, and device manufacturing method. |
| NL2003696A (en) * | 2008-11-10 | 2010-05-11 | Brion Tech Inc | Scanner model representation with transmission cross coefficients. |
| KR101429629B1 (ko) | 2009-07-31 | 2014-08-12 | 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. | 계측 방법 및 장치, 리소그래피 시스템, 및 리소그래피 처리 셀 |
| WO2011023517A1 (en) | 2009-08-24 | 2011-03-03 | Asml Netherlands B.V. | Metrology method and apparatus, lithographic apparatus, lithographic processing cell and substrate comprising metrology targets |
| US9052709B2 (en) | 2010-07-30 | 2015-06-09 | Kla-Tencor Corporation | Method and system for providing process tool correctables |
| WO2012062501A1 (en) | 2010-11-12 | 2012-05-18 | Asml Netherlands B.V. | Metrology method and apparatus, and device manufacturing method |
| TWI582539B (zh) | 2011-04-06 | 2017-05-11 | 克萊譚克公司 | 用於改良程序控制之品質度量的方法及系統 |
| EP2694983B1 (en) | 2011-04-06 | 2020-06-03 | KLA-Tencor Corporation | Method and system for providing a quality metric for improved process control |
| US8948495B2 (en) | 2012-08-01 | 2015-02-03 | Kla-Tencor Corp. | Inspecting a wafer and/or predicting one or more characteristics of a device being formed on a wafer |
| US9189705B2 (en) | 2013-08-08 | 2015-11-17 | JSMSW Technology LLC | Phase-controlled model-based overlay measurement systems and methods |
| JP6567523B2 (ja) | 2013-12-30 | 2019-08-28 | エーエスエムエル ネザーランズ ビー．ブイ． | メトロロジーターゲットの設計のための方法及び装置 |
| US10241418B2 (en) | 2014-12-01 | 2019-03-26 | Asml Netherlands B.V. | Method and apparatus for obtaining diagnostic information relating to a lithographic manufacturing process, lithographic processing system including diagnostic apparatus |
| JP6510658B2 (ja) * | 2015-02-04 | 2019-05-08 | エーエスエムエル ネザーランズ ビー．ブイ． | メトロロジの方法及び装置、コンピュータプログラム、並びにリソグラフィシステム |
| KR102377411B1 (ko) | 2015-04-10 | 2022-03-21 | 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. | 검사와 계측을 위한 방법 및 장치 |
| US9779202B2 (en) | 2015-06-22 | 2017-10-03 | Kla-Tencor Corporation | Process-induced asymmetry detection, quantification, and control using patterned wafer geometry measurements |
| WO2017063827A1 (en) | 2015-10-12 | 2017-04-20 | Asml Netherlands B.V. | Indirect determination of a processing parameter |
| CN105843870B (zh) | 2016-03-17 | 2019-04-09 | 南京地质矿产研究所 | 重复性和再现性的分析方法及其应用 |
| WO2017194289A1 (en) * | 2016-05-12 | 2017-11-16 | Asml Netherlands B.V. | Method of obtaining measurements, apparatus for performing a process step and metrology apparatus |
| WO2018041550A1 (en) * | 2016-09-01 | 2018-03-08 | Asml Netherlands B.V. | Automatic selection of metrology target measurement recipes |
| CN110383177B (zh) | 2017-02-22 | 2021-10-29 | Asml荷兰有限公司 | 计算量测法 |
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