TW202236032A - 預測半導體製程之度量衡偏移之方法 - Google Patents

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Abstract

本發明描述一種用於判定一微影製程之一空間上變化之製程偏移的方法，該空間上變化之製程偏移遍及經受該微影製程以在其上形成一或多個結構的一基板而變化。該方法包含：獲得一經訓練模型，該經訓練模型已經訓練以基於第二度量衡資料預測第一度量衡資料，其中該第一度量衡資料為與該等結構之一第一類型量測有關、作為良率之一量度的空間上變化之度量衡資料，且該第二度量衡資料為與該等結構之一第二類型量測有關並與該第一度量衡資料相關的空間上變化之度量衡資料；及使用該模型以獲得該空間上變化之製程偏移。

Description

預測半導體製程之度量衡偏移之方法
本發明係關於半導體製造製程，特定言之，係關於與此類半導體製造製程有關的度量衡方法。
微影裝置為經建構以將所要之圖案施加至基板上之機器。微影裝置可用於(例如)積體電路(IC)之製造中。微影裝置可例如將圖案化器件(例如光罩)處之圖案(常常亦稱為「設計佈局」或「設計」)投影至經提供於基板(例如晶圓)上的輻射敏感材料(抗蝕劑)層上。
為了將圖案投影於基板上，微影裝置可使用電磁輻射。此輻射之波長判定可形成於基板上之特徵的最小大小。當前在使用中之典型波長為365 nm (i線)、248 nm、193 nm及13.5 nm。相比於使用例如具有193 nm之波長之輻射的微影裝置，使用具有在4 nm至20 nm之範圍內之波長(例如6.7 nm或13.5 nm)之極紫外線(EUV)輻射的微影裝置可用於在基板上形成較小特徵。
低k 1微影可用於處理尺寸小於微影裝置之經典解析度極限的特徵。在此製程中，可將解析度公式表達為CD = k 1×λ/NA，其中λ為所使用輻射之波長，NA為微影裝置中之投影光學件之數值孔徑，CD為「臨界尺寸」(通常為經印刷之最小特徵大小，但在此情況下為半間距)且k 1為經驗解析度因數。一般而言，k 1愈小，則在基板上再生類似於由電路設計者規劃之形狀及尺寸以便達成特定電功能性及效能的圖案變得愈困難。為了克服此等困難，可將複雜微調步驟應用於微影投影裝置及/或設計佈局。此等步驟包括(例如)但不限於NA之最佳化、定製照明方案、使用相移圖案化器件、諸如設計佈局中之光學近接校正(OPC，有時亦被稱作「光學及製程校正」)之設計佈局的各種最佳化，或通常經定義為「解析度增強技術」(RET)之其他方法。或者，用於控制微影裝置之穩定性之嚴格控制迴路可用以改良在低k 1下之圖案之再生。
此等嚴格控制迴路通常係基於使用度量衡工具而獲得之度量衡資料，該度量衡工具量測經施加圖案或表示經施加圖案之度量衡目標的特性。一般而言，度量衡工具係基於圖案及/或目標之位置及/或尺寸的光學量測。本質上假定此等光學量測表示積體電路之製程之品質。
除基於光學量測進行控制外，亦可執行掃描電子顯微鏡類量測；在該等掃描電子顯微鏡類量測中，可利用使用電子束工具(如藉由HMI提供)的所謂低電壓量測。此低電壓對比量測指示施加至基板之層之間的電接點之品質。
通常，在所有處理製程步驟已完成之後，基板上之每一晶粒應適合於產生功能半導體器件(IC)。原理上，在IC之進一步封裝應實行之後，每一晶粒使用各種技術經受電探測之外的各種測試。電探測通常在跨越晶粒之多個位置處進行，量測多個電性質(例如電壓、電阻、頻率)。探測值為IC之品質之良好指示符；舉例而言，當經量測電阻極高時，此可指示並未達成組件之間的電接點且因此IC將為功能性的機會極低。若基板之電性質之測試傳達大量非功能IC，則可假定製程具有低良率。
通常已觀測到在探測量測與使用SEM工具或散射量測工具獲得的其他度量衡(例如疊對度量)量測之間存在一偏移，被稱作度量衡至器件偏移，使得最佳觀測良率可能未必對應於零疊對。將需要改良用於判定此偏移的所呈現方法。
在本發明的第一態樣中，提供一種用於判定一微影製程之空間上變化之製程偏移的方法，該空間上變化之製程偏移遍及經受該微影製程以在其上形成一或多個結構的一基板而變化，該方法包含：獲得一經訓練模型，該經訓練模型已經訓練以基於第二度量衡資料預測第一度量衡資料，其中該第一度量衡資料為與該等結構之一第一類型量測有關、作為良率之一量度的空間上變化之度量衡資料，且該第二度量衡資料為與該等結構之一第二類型量測有關並與該第一度量衡資料相關的空間上變化之度量衡資料；及使用該模型以獲得該空間上變化之製程偏移。
在本文件中，術語「輻射」及「光束」用以涵蓋所有類型之電磁輻射，包括紫外線輻射(例如具有365 nm、248 nm、193 nm、157 nm或126 nm之波長)及極紫外線輻射(EUV，例如具有在約5 nm至100 nm之範圍內之波長)。
如本文中所採用之術語「倍縮光罩」、「光罩」或「圖案化器件」可廣泛地解釋為係指可用以向入射輻射光束賦予圖案化橫截面之通用圖案化器件，該圖案化橫截面對應於待在基板之目標部分中產生之圖案。在此上下文中，亦可使用術語「光閥」。除典型光罩(透射式或反射式；二元、相移、混合式等)以外，其他此類圖案化器件之實例包括： -可程式化鏡面陣列。關於此等鏡面陣列之更多資訊在以引用之方式併入本文中之美國專利第5,296,891號及第5,523,193號中給出。 -可程式化LCD陣列。在以引用的方式併入本文中之美國專利第5,229,872號中給出此構造之實例。
圖1示意性地描繪微影裝置LA。該微影裝置LA包括：照明系統(亦被稱作照明器) IL，其經組態以調節輻射光束B (例如UV輻射、DUV輻射或EUV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MA之第一定位器PM；基板台(例如晶圓台) WT，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)上。
在操作中，照射器IL例如經由光束遞送系統BD自輻射源SO接收輻射光束。照明系統IL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。照射器IL可用以調節輻射光束B，以在圖案化器件MA之平面處在其橫截面中具有所要空間及角強度分佈。
本文中所用之術語「投影系統」PS應廣泛解譯為涵蓋各種類型的投影系統，包括折射、反射、反射折射、合成、磁性、電磁及靜電光學系統或其任何組合，其適於正使用的曝光輻射，或適於諸如使用浸潤液體或使用真空之其他因數。可認為本文中對術語「投影透鏡」之任何使用與更一般之術語「投影系統」PS同義。
微影裝置可屬於其中基板之至少一部分可由具有相對高折射率之一液體(例如，水)覆蓋以便填充投影系統與基板之間的空間之一類型，其亦被稱作浸潤微影。以引用方式併入本文中之美國專利第6,952,253號中給出關於浸潤技術之更多資訊。
微影裝置LA亦可屬於具有兩個(雙載物台)或多於兩個基板台WT及例如兩個或多於兩個支撐結構MT (圖中未繪示)之類型。在此等「多載物台」機器中，可並行地使用額外台/結構，或可對一或多個台進行預備步驟，同時一或多個其他台用於將圖案化器件MA之設計佈局曝光至基板W上。
在操作中，輻射光束B入射於固持於支撐結構(例如，光罩台MT)上之圖案化器件(例如光罩MA)上且由該圖案化器件MA圖案化。在已橫穿光罩MA的情況下，輻射光束B傳遞通過投影系統PS，該投影系統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(例如干涉量測器件、線性編碼器、2D編碼器或電容式感測器)，基板台WT可經準確地移動，例如以便在輻射光束B之路徑中定位不同目標部分C。相似地，第一定位器PM且有可能另一位置感測器(其未在圖1中明確地描繪)可用以相對於輻射光束B之路徑準確地定位光罩MA。可使用光罩對準標記M1、M2及基板對準標記P1、P2來對準光罩MA及基板W。雖然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(此等者稱為劃道對準標記)。
如圖2中所展示，微影裝置LA可形成微影單元LC (有時亦稱為微影製造單元(lithocell)或(微影)叢集)之部分，該微影單元LC通常亦包括用以對基板W執行曝光前製程及曝光後製程之裝置。常規地，此等裝置包括用以沈積抗蝕劑層之旋塗器SC、用以顯影經曝光之抗蝕劑的顯影器DE、例如用於調節基板W之溫度(例如，用於調節抗蝕劑層中之溶劑)的冷卻板CH及烘烤板BK。基板處置器或機器人RO自輸入/輸出埠I/O1、I/O2拾取基板W、在不同製程裝置之間移動基板W且將基板W遞送至微影裝置LA之裝載匣LB。微影製造單元中常常亦統稱為塗佈顯影系統之器件通常處於塗佈顯影系統控制單元TCU之控制下，該塗佈顯影系統控制單元自身可藉由監督控制系統SCS控制，該監督控制系統亦可例如經由微影控制單元LACU控制微影裝置LA。
為了正確且一致地曝光由微影裝置LA曝光之基板W，需要檢測基板以量測經圖案化結構之性質，諸如後續層之間的疊對誤差、線厚度、臨界尺寸(CD)等等。出於此目的，可在微影製造單元LC中包括檢測工具(圖中未繪示)。若偵測到誤差，則可對後續基板之曝光或對待對基板W執行之其他處理步驟進行例如調整，在同一批量或批次之其他基板W仍待曝光或處理之前進行檢測的情況下尤其如此。
亦可被稱作度量衡裝置之檢測裝置用以判定基板W之性質，且詳言之，判定不同基板W之性質如何變化或與同一基板W之不同層相關聯之性質在層與層間如何變化。檢測裝置可替代地經建構以識別基板W上之缺陷，且可例如為微影製造單元LC之一部分，或可整合至微影裝置LA中，或可甚至為單機器件。檢測裝置可量測潛影(在曝光之後在抗蝕劑層中之影像)上之性質，或半潛影(在曝光後烘烤步驟PEB之後在抗蝕劑層中之影像)上之性質，或經顯影抗蝕劑影像(其中抗蝕劑之曝光部分或未曝光部分已被移除)上之性質，或甚至經蝕刻影像(在諸如蝕刻之圖案轉印步驟之後)上之性質。
通常微影裝置LA中之圖案化製程為在處理中之最具決定性步驟中的一者，其需要基板W上之結構之尺寸標定及置放之高準確度。為了保證此高準確度，可將三個系統組合於圖3中示意性地描繪之所謂「整體」控制環境中。此等系統中之一者係微影裝置LA，其(實際上)連接至度量衡工具MT (第二系統)且連接至電腦系統CL (第三系統)。此「整體」環境之關鍵在於最佳化此等三個系統之間的合作以增強總體製程窗且提供嚴格控制迴路，從而確保由微影裝置LA執行之圖案化保持在製程窗內。製程窗定義特定製程產生經定義結果(例如功能性半導體器件)內--通常允許微影製程或圖案化製程中之製程參數變化內--的一系列製程參數(例如劑量、焦點、疊對)。
電腦系統CL可使用待圖案化之設計佈局(之一部分)以預測使用哪些解析度增強技術且執行計算微影模擬及演算，以判定哪些光罩佈局及微影裝置設定達成圖案化製程之最大總體製程窗(在圖3中由第一標度SC1中之雙白色箭頭描繪)。通常，解析度增強技術經配置以匹配微影裝置LA之圖案化可能性。電腦系統CL亦可用於偵測在製程窗內何處微影裝置LA目前正操作(例如，使用來自度量衡工具MT之輸入)，以便預測由於例如次佳處理而是否可存在缺陷(在圖3中由第二標度SC2中之指向「0」的箭頭描繪)。
度量衡工具MT可將輸入提供至電腦系統CL以實現準確模擬及預測，且可將回饋提供至微影裝置LA以識別例如微影裝置LA之校準狀態中之可能漂移(在圖3中由第三標度SC3中之多個箭頭描繪)。
微影裝置LA經組態以將圖案準確地再生至基板上。所施加之特徵之位置及尺寸需要在某些容許度內。位置誤差可歸因於疊對誤差(常常被稱作「疊對」)而出現。疊對為相對於第二曝光期間之第二特徵在第一曝光期間置放第一特徵時的誤差。微影裝置藉由在圖案化之前將每一晶圓與參考件準確地對準而最小化疊對誤差。此係藉由使用對準感測器量測基板上之對準標記之位置來完成。可在以引用方式併入本文中之美國專利申請公開案第US20100214550號中找到關於對準工序之更多資訊。圖案尺寸標定(例如CD)誤差可例如在基板相對於微影裝置之焦平面並未正確地定位時出現。此等焦點位置誤差可與基板表面之非平整度相關聯。微影裝置藉由在圖案化之前使用位階感測器量測基板表面構形而最小化此等焦點位置誤差。在後續圖案化期間施加基板高度校正以確保圖案化器件至基板上之正確成像(聚焦)。可在以引用方式併入本文中的美國專利申請公開案第US20070085991號中找到關於位階感測器系統之更多資訊。
除微影裝置LA及度量衡裝置MT以外，在IC生產期間亦可使用其他處理裝置。蝕刻站(圖中未繪示)在圖案曝光至抗蝕劑中之後處理基板。蝕刻站將圖案自抗蝕劑轉印至抗蝕劑層下方之一或多個層中。通常，蝕刻係基於施加電漿介質。局部蝕刻特性可例如使用基板之溫度控制或使用電壓控制環引導電漿介質來控制。可在以引用方式併入本文中之國際專利申請公開案第WO2011081645號及美國專利申請公開案第US 20060016561號中找到關於蝕刻控制之更多資訊。
在IC之製造期間，極為重要的係使用處理裝置(諸如微影裝置或蝕刻站)處理基板的製程條件保持穩定以使得特徵之性質保持在某些控制限度內。製程之穩定性對於IC之功能性部分之特徵(亦即產品特徵)尤其重要。為了確保穩定處理，製程控制能力需要就位。製程控制涉及監視處理資料及用於製程校正之構件之實施，例如基於處理資料之特性控制處理裝置。製程控制可基於藉由度量衡裝置MT進行之週期性量測，常常被稱作「進階製程控制」(亦進一步被稱作APC)。可在以引用方式併入本文中之美國專利申請公開案第US20120008127號中找到關於APC之更多資訊。典型APC實施涉及對基板上之度量衡特徵之週期性量測，從而監測及校正與一或多個處理裝置相關聯之漂移。度量衡特徵反映了對產品特徵之製程變化之回應。
術語指紋可指經量測信號之主要(系統性)貢獻因素(「潛在因素」)，且尤其係指與晶圓上之效能影響有關或與先前處理步驟有關的貢獻因素。此指紋可指基板(柵格)圖案(例如，來自對準、位階量測、疊對、焦點、CD)、場圖案(例如，來自場內對準、位階量測、疊對、焦點、CD)、基板區帶圖案(例如，晶圓量測之最外半徑)或甚至與晶圓曝光有關之掃描器量測中之圖案(例如，來自倍縮光罩對準量測、溫度/壓力/伺服剖面等之批次間加熱訊跡)。因而，每一指紋可包含所關注參數遍及晶圓或其部分(例如場或晶粒)之空間變化的描述。指紋可包含於指紋集合內，且可在其中經均勻或非均勻地編碼。
實務上，經常有必要自關於製程參數(橫越一基板或複數個基板)之量測值之稀疏集合導出值之較密集映射。通常，量測值之此密集映射可自稀疏量測資料結合與製程參數之預期指紋相關聯的模型導出。關於模型化量測資料之更多資訊可見於以引用之方式併入本文中的國際專利申請公開案第WO 2013092106號中。因為半導體製程涉及多個處理裝置(微影裝置、蝕刻站等)，故整體上最佳化製程可為有益的；例如考慮與個別處理裝置相關聯之特定校正能力。此導致以下觀點：第一處理裝置之控制可(部分地)基於第二處理裝置之已知控制性質。此策略通常被稱作共同最佳化。此策略之實例包括微影裝置與圖案化器件之密度剖面的聯合最佳化及微影裝置與蝕刻站之聯合最佳化。關於共同最佳化之更多資訊可見於以引用之方式併入本文中的國際專利申請案申請號PCT/EP2016/072852及美國專利臨時申請案第62/298,882號中。
在一些製程控制情形下，控制目標可為例如「符合規格晶粒之數目」。此描述旨在獲得每批量經處理基板的最大數目個功能產品之良率驅動之製程控制參數。通常產品與基板上之晶粒相關聯，因而，以良率為基礎之製程控制被稱作係基於「符合規格晶粒」準則。此旨在最大化符合規格晶粒之數目，而非應用橫越基板之經平均化最佳化(例如基於橫越基板之與最佳焦點之焦點差的最小平方最小化之最小平方最佳化)。因而，「符合規格晶粒」最佳化可在最佳化製程參數時使用產品之先前知識(晶粒佈局)。最小平方最佳化通常同樣地處理每一位置，而不考量晶粒佈局。因而，最小平方最佳化相比於具有不合規格的七個位置，但僅影響兩個晶粒(例如，一個晶粒中有四個缺陷，另一晶粒中有三個缺陷)之校正，可偏好「僅」具有不合規格之四個位置但各自在不同晶粒中之校正。然而，因為單一缺陷將趨向於將晶粒呈現為有缺陷的，所以最大化無缺陷晶粒(亦即，符合規格晶粒)之數目相比於僅最小化每基板缺陷之數目最終係更重要的。符合規格晶粒最佳化可包含每晶粒最大絕對值最佳化。此最大絕對值最佳化可最小化來自控制目標之效能參數之最大偏差。可替代地使用用於最大絕對值函數之可微分近似值，使得成本函數更易於求解。為了使此最大絕對值最佳化有效，應將諸如晶圓圖之細節用於最佳化中。可在以引用方式併入本文中之歐洲專利申請案EP16195819.4中找到關於以良率為基礎之控制之更多資訊。
相對較新技術領域為機器學習之領域。與此技術相關之方法如今用於基於所獲取資料內呈現之圖案的識別改良製程參數之預測。另外，機器學習技術可用以在選擇出於製程控制之目的而最有用之資料方面指導使用者。
電量測資料(例如探測資料)通常可在基板處理之後獲得。通常，當執行電度量衡以獲得電量測資料時，使用探測器來量測基板上之所有晶粒，該等探測器與在處理期間形成之電路(接近)接觸。可執行各種類型之量測；例如電壓、電流、電阻、電容及電感量測。可在不同條件(例如頻率、電壓、電流)下且在橫越晶粒之複數個位置處執行此等量測。在某一條件下與某一量測參數(電流電壓、電阻、電容電感)相關聯之電量測可由複數個圖表表示，每一圖表表示與所量測參數相關聯的值之空間分佈。需要執行電量測之量測位置的分佈可並不恆定，但亦可取決於基板上之晶粒之相對位置。基板之邊緣處之晶粒更可能具有電缺陷，因此，相比於較接近於基板中心之晶粒，可對此等晶粒更密集地進行取樣。類似地，諸如與功能邏輯結構相關聯之彼等區的關鍵區可存在於晶粒內，而較少關鍵區可存在於例如晶粒的周邊處。有利的係在晶粒之臨界區處比在要求較不高之區處提供更密集電量測樣本方案。
經量測電特性之性質(最小值、最大值、方差或任何其他統計量度)為與晶粒上之某一電路將為功能性的機率相關的重要指示符。因此，在電特性與製程之良率之間存在很強的關係。因此對於良率控制，電特性量測係重要的。然而，電特性量測亦為耗時的，且僅在半導體製程之結束階段(例如，在校正非功能性電路之選項幾乎不存在時)執行。
半導體製造取決於一系列互鎖回饋迴路(例如上文所描述的APC迴路及其他迴路)，其控制生產以最小化變化並確保關鍵效能指示符在邊界內。為實現此，可使用估計並考慮系統量測誤差的方法。在疊對之實例中，此等係重要的以考慮顯影後檢測(ADI)與蝕刻後檢測(AEI)之間的量測之差異或不準確度，且亦考慮AEI與探測資料(電特性資料)之間的差異。在此上下文中，術語製程偏移或度量衡至器件(MTD)偏移常常同義地用以指代不論ADI與AEI (AEI-ADI MTD)之間，抑或AEI與探測(相對於探測之MTD)之間的此等系統誤差，
特別受關注的係相對於探測之MTD的情況，其將AEI疊對與特定良率參數相關。在此情況下，當最佳觀測良率經獲得用於不同於零之AEI疊對值時體現MTD效應。目前，此效應可藉由無關於用於量測之晶圓上之位置分析疊對資料及探測資料，及推斷探測資料對疊對的依賴性來校準。對於此，一種方法可包含對疊對資料擬合二階多項式以預測探測資料，及將MTD估計為函數之最小值(亦即，當探測值如此以使得較低值指示較佳良率時；在相反情境中MTD將為函數之最大值)。另一方法可為分格疊對值，從而將區間內之全部值指派為單一「群組」，及計算對應探測值之概述統計，諸如每一群組之均值。MTD wrt探測接著可藉由判定疊對區間來估計，從而產生最佳觀測平均探測值。在任一方法中判定的單一MTD值可跨越每一晶圓作為「校正」應用，曝光期間之此類掃描器控制旨在朝向非零之給定MTD值來控制疊對。在此情況下，由於單一MTD值經估計，跨越晶圓假定為恆定，因此此為僅僅平移估計。舉例而言，在以引用的方式併入本文中之WO 2018/202361中描述此方法。
最終，AEI疊對可使用掃描電子顯微鏡(SEM)或光學度量衡工具(例如使用散射計之器件中度量衡(IDM))來量測。後一選項逐漸用於此等疊對量測，此係由於其可較快執行量測使得更多資料可用於估計MTD wrt探測。
用於估計自AEI至探測之MTD的此方法非常受限制，此係由於其產生跨越晶圓之僅僅單一校正值。換言之，其依賴於MTD值不取決於晶圓位置的假定。此反映正使用的核心估計方法(二階多項式或分格方法)之簡單性。其亦反映以下預期：在通常有限樣本大小(所量測晶圓之數目)及資料之雜訊性質的情況下，僅僅平移校正可足以考慮系統量測誤差之某一影響。此為非常保守方法，尋求最小化估計MTD偏移值之不確定度的影響；因而，其不完全俘獲當最佳校正AEI疊對與探測資料之間的差異時可獲得的全部可能增益。
另外，當前使用的核心估計方法具有缺點。當使用二階多項式擬合至疊對時，不使用額外約束條件。此之結果為探測值對疊對之所估計依賴性有時與將被預期之依賴性相反：當絕對疊對值無限地增加時，探測值無限地改良。在擬合模型時缺乏約束條件的情況下，此歸因於資料之變化與小樣本大小的組合而發生。另一方面，用於估計之分格方法需要基於資料之人工調諧，以找到用於疊對值之適當分格，此係繁瑣且耗時的。
因此提議使用一般機器學習模型以估計晶圓位置相關(或空間上變化)MTD (例如MTD wrt探測)，其已在疊對資料及探測資料上訓練。視情況，諸如臨界尺寸(CD)資料、晶圓厚度資料、位階量測資料、背景資料、對準資料或其他合適資料之額外資料可用於訓練及估計(若可用)。
將在判定空間上變化疊對MTD偏移方面主要描述概念，然而該等概念不限於疊對作為MTD參數。該等概念可應用於受空間上變化MTD偏移影響的任何其他參數。舉例而言，所提議方法可用以例如在臨界尺寸控制之內容背景中判定用於劑量之MTD。此實施例可用以導出劑量映射應用之MTD劑量映射。因而，對疊對、疊對資料、疊對映射及將疊對映射至電特性或探測資料之模型的任何提及應理解為涵蓋其他參數、其他參數資料、其他參數映射及將其他參數映射至電特性或探測資料之模型的揭示，其中其他參數可例如為劑量。
在一實施例中，在AEI度量衡資料可用的情況下，完整MTD wrt探測判定可包含基於AEI度量衡(例如疊對)資料使用本文所揭示之方法判定相對於探測的AEI MTD偏移(MTD AEI- 探測)。此接著可與AEI MTD (MTD ADI - AEI)偏移組合(例如)以判定總MTD偏移。MTD ADI - AEI偏移可為ADI度量衡(例如疊對)資料與AEI度量衡(例如疊對)資料之間的差異/偏移。此MTD ADI - AEI偏移可取決於可用資料而判定為空間上變化偏移(在粒度或空間尺度之任何合適層級處，例如每場或每晶粒)或平移偏移。替代地，在沒有AEI度量衡資料係可用的情況下，本文所揭示之方法可直接應用於ADI度量衡資料以將MTD wrt探測判定為MTD ADI - 探測偏移。
方法可包含獲得一模型，該模型已經訓練以將疊對及(視情況)額外製程資料(例如CD、背景資料、晶圓厚度資料)映射至電特性或探測資料(例如良率代理)。替代地，可經由對模型之約束條件間接地考慮任一額外製程資料之影響。此模型接著可用於找到空間上變化(位置依賴之)MTD偏移(映射)。MTD偏移映射可基於模型之良率最佳化而判定(例如以找到最佳化良率之MTD偏移映射)。
該模型可藉由聚合在可選擇空間尺度(例如每晶圓/場/晶粒/點)處之度量衡資料(及可選額外製程資料)而具有可調整的空間解析度。此實現MTD偏移不確定度對粒度之統計分析且可基於可用的度量衡資料之體積(及/或品質)有效地達成選擇空間尺度(MTD偏移映射解析度)(例如較高解析度MTD偏移映射對應於度量衡資料之較大體積，且相反較低解析度MTD偏移映射對應於度量衡資料之較小體積)。
該模型可經受約束條件；例如可強加一約束條件，該約束條件導致明確界定問題並對於MTD偏移之唯一解。約束條件可為模型函數經約束為相對於疊對(且在使用情況下，以及額外製程資料)為凸的。此假定較低探測值對應於較佳良率；在其中較高探測值對應於較佳良率的相反情形中，函數可經約束以對於相同效應為凹的。模型類別亦可例如基於其強加此約束條件之適合性，及強加此約束條件的相對簡單性而選擇。此模型可包含例如二階多項式或C樣條模型。當然可使用促進強加凸性/凹性之任何其他模型。
其他約束條件可包含強加平滑度以便減小相鄰區(例如點、晶粒或場，此取決於模型之經選擇空間尺度)之間的MTD偏移變化之量值。平滑度可以數個方式強加，例如，強加相鄰區之MTD偏移之間的最大差。MTD偏移亦可具有約束量值(例如待約束於邊界內)。將在下文更詳細地描述模型之類型及可能約束條件的實例。
模型亦可用以自經判定MTD偏移之強加而估計(例如每晶粒)潛在良率改良結果。舉例而言，MTD偏移可應用於疊對資料且模型接著用於基於經校正疊對資料預測探測/良率效能。模型可用以監視MTD偏移是否隨時間變化。若判定MTD偏移已顯著改變，則MTD偏移值可經更新及/或一另外完整MTD偏移校準經觸發，或及/或其他診斷步驟經執行。
因為通常揭示本文揭示之模型化方法，因此模型涵蓋並形式化當前用於判定MTD偏移(如已描述的藉由擬合二階多項式或將分格方法應用於整個資料，估計僅僅平移值)的實際方法。模型化方法亦可包括其中MTD偏移指紋經允許在整個晶圓中而改變的更一般情境。在此情況下，根據可靠統計基礎描述問題，從而允許不同模型執行個體之間的有根據的比較。以此方式，MTD偏移校正較佳反映可用資料量與製程之物理性質之間的互相作用，以實現可達成良率增益之較佳俘獲。
圖4為描述可能方法之流程圖。第一度量衡資料或疊對資料OV及第二度量衡資料或電特性/探測資料PB經饋入至機器學習模型MOD中。視情況額外製程資料ADD亦可經饋入至模型MOD中。估計MTD偏移指紋之問題可經視為判定跨越晶圓之疊對資料與探測資料之間的關係的問題，視情況考慮額外處理資料或變數。因此，經受約束條件CON，該模型學習以將疊對資料OV (及當經提供時額外製程資料ADD)映射至探測資料PB。
在已判定此關係後，經訓練模型MOD可用以估計在所選空間尺度處之MTD偏移指紋MTD FP。舉例而言，用於每一位置之MTD偏移值可藉由針對晶圓中之每一位置判定疊對值而估計，該疊對值產生如藉由模型預測之最佳預期探測值(亦即，大多數指示良率之探測值)。藉由恰當地約束模型(例如至凸關係)，可保證用於最佳預期探測值之唯一解。其他約束條件可用以俘獲領域知識及/或將最終MTD偏移值之量值限制於給定範圍。
圖5說明特定位置(例如晶粒或場) i的疊對OV (輸入)與探測PB (輸出)值(較低探測值與較佳效能對應)之間的實例關係。點表示實際資料，且學習或擬合關係係藉由函數 f(∙) (此處二階凸多項式)描述。位置 i之MTD偏移在此實施例中可定義為根據對於此位置之函數 f(∙)對應於最小探測值之疊對值。
如已簡單論述，問題可藉由考慮一系列可能情境基於所關注產品之晶圓佈局而形成。一般模型可假定考慮任一類型之對位置的依賴，疊對與探測之間的關係取決於晶圓上之(例如晶粒)位置。以此方式，其涵蓋一系列可能情境。此等情境可在來自全部位置之資料在一起經分析時在不對位置有任何依賴的情況下自第一端值變動，以獲得全部位置之單一MTD偏移值(最粗粒度MTD偏移指紋)。此將為僅僅平移指紋，但具有允許疊對與探測之間的關係之不同參數化的增加之可撓性(與本發明方法相比)，及強加一或多個約束條件之能力。第二端值可等效於個別地分析來自每一位置之資料(亦即，完全獨立於其他位置資料)，使得MTD偏移值獨立於來自其他位置之資料而估計。此為最精細粒度MTD偏移指紋，此係由於在晶圓中之兩個附近位置之MTD偏移值可係非常不同的意義上，其經允許自由改變。因為此將係最複雜模型，預期其需要最大資料量用於可靠估計。在此等端值之間，空間尺度可變化(例如每多個場、每場、每多個晶粒、每晶粒、每晶粒功能區域(子晶粒區域)或每位置(例如在後兩個情況中，其中多於一個探測量測係每晶粒執行))。
有可能中間空間尺度(例如每場)出於數個原因優於較小尺度。此類原因可包括對於雜訊之較佳平均以獲得較佳性能估計值。與較小尺度相比在每場空間尺度情況下亦可改良模型不確定性，但以靈敏度為成本。在每場尺度下判定的空間上變化MTD偏移亦較簡單以藉由掃描器致動。
雖然以上描述內容描述了判定MTD偏移值自身之空間變化，但模型化可經延伸至疊對與探測資料之間的關係。換言之，特定模型用於模型化此關係如何跨越晶圓變化，其又可用以判定MTD偏移指紋。
可瞭解，雖然核心問題可關於疊對與探測資料之間的關係之判定而闡述，但預期與給定疊對資料情況下預測探測值(例如如WO 2018/202361中所描述)相比，最終效能要求在所關注變數為MTD偏移值時並不嚴格。舉例而言，有可能，給定疊對與探測之間的所估計關係情況下，探測值之整個預測效能較低，但其仍然可能可靠地估計MTD偏移值。另外，藉由利用整個資料用於單一模型中之分析，利用來自多個位置的資料之統計強度。另外，可藉由約束條件在該模型上的強加(例如，使用領域知識)使該模型更穩固。
在一較具體實例中，疊對資料
Figure 02_image001
及任一(可選)額外製程資料
Figure 02_image003
至由
Figure 02_image005
索引的晶圓位置中之探測資料 u的映射可藉由藉由模型參數
Figure 02_image007
參數化之函數 f(∙)描述。為了簡化，在此實例中並不考慮額外變化源(尤其時間或批次)，但其可容易地併入於此公式中。為了簡化，亦假定相同類別之函數 f(∙)用於全部位置，但其不必需要為以下情況；舉例而言，其可關注對於晶圓之內部區定義更加限制性函數型式，及對於邊緣區定義更加可撓性函數。如在當前簡化實例中所定義，該模型可採取以下一般形式：
Figure 02_image009
該模型參數化可以一種方式定義模型之結構，該方式使得空間尺度可經指定。舉例而言，空間尺度可經選擇處於場層級使得相同關係經定義用於每一場內之全部晶粒位置、處於晶粒層級、具有每場之效應加附加場內效應，或許多其他情境中之一者。
取決於所使用之特定模型，一或多個不同選項可用以控制函數 f(∙)之空間平滑度及所估計MTD偏移值，如下文將進一步描述。在已定義此參數化後，可添加藉由領域知識通知之額外約束條件。
在以下實例中，假定所使用探測值係如此以使得較低值指示較佳良率，而不丟失一般性。在此情況下，函數 f(∙)可經約束以相對於疊對以及額外製程資料為凸，(或在較高探測值指示較佳良率情況下為凹)。此起因於域視角，類似於製程窗之概念，且亦起因於統計視角，以實施函數之平滑度並確保所估計MTD偏移值經相對明確界定且係唯一的。
MTD偏移wrt探測
Figure 02_image011
可根據例如以下模型根據所預期探測值
Figure 02_image013
之最小化(基於較低值指示較佳良率的假定)使用經訓練模型來判定：
Figure 02_image015
可見，在導致MTD偏移最佳化之此簡化模型實例中，空間變化係藉由模型參數處置(此係由於相同函數型式用於晶圓中之全部位置)，而疊對資料/額外製程資料係根據所要空間尺度而聚合。位置 i可為晶粒位置、場位置等，此取決於空間尺度。
在此實例中，相同函數用於全部位置i，且疊對-探測關係中之全部空間變化係藉由模型參數處置。如已描述，若不同函數用於不同區(例如，2階多項式用於晶圓之內部區，且C樣條用於邊緣區)，則空間變化係藉由每位置之模型參數與函數之類型之變化的組合處置。
特定形式函數 f(∙)可係如此以使得其允許凸函數/凹函數約束條件以相對簡單形式施加。選擇合適形式之另一因素係應如何考慮晶圓位置以控制所得MTD偏移估計值之平滑度。現將基於簡化情境使用僅僅疊對資料用於單一層及單一方向描述特定實例之耦合，以使得疊對參數
Figure 02_image017
為純量，且探測值
Figure 02_image019
亦為純量。在此情況下，函數 f(∙)可定義為： •  呈
Figure 02_image021
形式之二階多項式，例如：
Figure 02_image023
其中
Figure 02_image025
Figure 02_image027
•  C樣條，給定
Figure 02_image029
，例如使用如以引用的方式併入本文中之以下出版物中所描述之方法：Mary C. Meyer. (2012) Constrained penalized splines, The Canadian Journal of Statistics, 40(1), pp. 190-206 and H. Maatouk & X. Bay. (2017) (加拿大統計資料期刊40(1)、190至206頁，Mary C. Meyer (2012年)之約束懲罰樣條)；及Gaussian process emulators for computer experiments with inequality constraints. Mathematical Geosciences 49 (5), pp. 557-582(數學地球科學49(5)，557至582頁，H. Maatouk及X. Bay (2017年)之運用不等式約束條件之用於電腦實驗之高斯程序仿真器)。
根據彼選擇，模型之結構(其將空間效應及其他潛在所關注變數與參數𝜃 𝑖相關)可基於自以下各者建構的階層式模型化而定義： •  關於晶圓佈局變數(諸如場及場內位置)之標準線性廻歸。 •  使用高斯程序[例如，C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press (如MIT出版社之以引用的方式併入本文中的C. E. Rasmussen及C. K. I. Williams (2006年)之用於機器學習之高斯程序)中所描述]。此方法可藉由不同高斯程序及/或使用過的特定核心共變異數函數考慮晶圓佈局變數。此高斯程序可同時利用整個資料集合而不是單獨地處理每一區以獲得遍及晶圓之平滑變化之MTD偏移。 合適之階層式模型化方法經描述於例如以引用的方式併入本文中的Taylor及Francis之Bayesian Data Analysis. 3rd edition (貝氏資料分析第3版)之A. Gelman, J. B. Carlin, H. S. Stern, D. B. Dunson, A. Vehtari及D. B. Rubin (2013年)中。
所得模型可在標準最佳化設置下實施，其中模型擬合係藉由在各別約束條件下或在機率設置下直接最小化成本函數而執行，其中對於模型參數之先驗經指定。在所關注模型已經指定並與資料擬合後，該等模型可使用標準模型比較及選擇準則來比較以選擇最適當模型。
在全部上述內容中，計算度量衡可經執行以使用內晶圓及內場疊對之模型結合實際疊對度量衡(例如AEI及/或ADI度量衡)之結果而產生用於預期疊對範圍之適當密集疊對映射。電特性資料可包含諸如自靜電放電測試、前述電探測測試、掃描故障隔離測試等獲得之位元映射資料(例如關於記憶體IC)。
存在如使用本文所揭示之方法判定的空間上變化MTD偏移(MTD偏移映射)的數個應用。第一應用可為控制微影製程(例如掃描器控制)。相對於探測產生之MTD偏移可用於控制掃描器曝光，例如以在曝光期間施加用於疊對及/或劑量控制之適當疊對及/或劑量(或其他參數)偏移。
其他應用包括： •  度量衡工具(例如對於疊對：AEI IDM度量衡工具及/或ADI度量衡工具；或對於CD(劑量映射)：SEM/電子射束度量衡工具)之配方驗證/「 鑑定」。 •  監視持續生產以判定所應用探測MTD偏移是否在限制內；若偵測到MTD偏移已改變，則此可用以觸發MTD偏移之再校準。
在以下經編號條項之清單中揭示本發明之另外實施例： 1.     一種用於判定一微影製程之空間上變化之製程偏移的方法，該空間上變化之製程偏移遍及經受該微影製程以在其上形成一或多個結構的一基板而變化，該方法包含：獲得一經訓練模型，該經訓練模型已經訓練以基於第二度量衡資料預測第一度量衡資料，其中該第一度量衡資料為與該等結構之一第一類型量測有關並指示良率的空間上變化之度量衡資料，且該第二度量衡資料為與該等結構之一第二類型量測有關並與該第一度量衡資料相關的空間上變化之度量衡資料；及使用該模型以獲得該空間上變化之製程偏移。 2.     如條項1之方法，其包含使用該第一度量衡資料及第二度量衡資料訓練該模型。 3.     如條項1或2之方法，其中該第一度量衡資料包含描述該等結構之一電特徵的電特性資料。 4.     如條項3之方法，其中該第一類型量測包含靜電放電量測、電探測量測、掃描故障隔離量測中之一或多者。 5.     如任一前述條項之方法，其中該第二度量衡資料包含疊對資料。 6.     如條項5之方法，其中該疊對資料包含在一處理步驟之前量測的顯影後疊對資料及在該處理步驟之後量測的蝕刻後疊對資料中之一或多者。 7.     如請求項5或6之方法，其中該空間上變化之製程偏移為待在該微影製程期間用作一所要疊對值的一疊對偏移。 8.     如條項1至4中任一項之方法，其中該第二度量衡資料包含劑量資料。 9.     如如條項8之方法，其中該空間上變化之製程偏移為待在該微影製程期間用作一所要劑量值的一劑量偏移。 10.   如請求項5至9中任一項之方法，其中該第二度量衡資料進一步包含與除疊對或劑量以外的一參數相關之額外製程資料。 11.   如條項10之方法，其中該額外製程資料包含以下各者中的一或多者：臨界尺寸(CD)資料、晶圓厚度資料、位階量測資料、背景資料、對準資料。 12.   如任一前述條項之方法，其中該模型具有一可變空間解析度，使得該空間上變化之製程偏移之空間尺度可變化。 13.   如條項12之方法，其中該模型根據該空間上變化之製程偏移之一所要空間尺度聚合該第二度量衡資料。 14.   如條項13或14之方法，其中該空間尺度至少在以下各者之間可變：量測位置層級、晶粒層級、場層級、多場區層級。 15.   如條項14之方法，其中該空間尺度進一步可變直至基板位階。 16.   如任一前述條項之方法，其中該模型經約束以當指示最佳效能之一值為對應於該第一度量衡資料之該變數的一最小值時包含在該第一度量衡資料與第二度量衡資料之間的一凸函數；或當指示最佳效能之一值為對應於該第一度量衡資料之該變數的一最大值時包含在該第一度量衡資料與第二度量衡資料之間的一凹函數。 17.   如任一前述條項之方法，其中使用該模型以獲得該空間上變化之製程偏移之該步驟包含根據該模型對於每一位置判定對應於指示用於對應於該第一度量衡資料之該變數的最佳效能之一預期值的一參數值。 18.   如任一前述條項之方法，其中該模型包含一二階多項式函數或C樣條模型。 19.   如任一前述條項之方法，其中該空間上變化之製程偏移包含在如藉由一度量衡器件所量測的一標稱最佳參數值與最佳化良率的一實際最佳參數值之間的一偏移。 20.   如任一前述條項之方法，其中一或多個約束條件可強加在該模型上。 21.   如條項20之方法，其中一平滑度約束條件經強加在該模型上以便強加在對應於該第一度量衡資料及第二度量衡資料之值之間的該空間上變化關係之該變化中之平滑度，及/或強加該空間上變化之製程偏移之該變化中之平滑度。 22.   如條項21之方法，其中該平滑度約束條件強加相鄰位置之該空間上變化之製程偏移之間的一最大差異。 23.   如條項20至22中任一項之方法，其中一量值約束條件經強加使得該空間上變化之製程偏移之該量值維持在一上限之下及/或一下限之上。 24.   如任一前述條項之方法，其中該模型經建構以輸出一平滑空間上變化之製程偏移。 25.   如條項24之方法，其中該模型使用一高斯程序先驗及/或特定核心共變異數函數以將空間變化與該模型之模型參數相關。 26.   如條項1至24中任一項之方法，其中模型使用一線性廻歸以將空間變化與該模型之模型參數相關。 27.   如任一前述條項之方法，其包含使用該模型以自該經判定空間上變化之製程偏移之強加估計一潛在良率改良結果。 28.   如條項27之方法，其包含施加該空間上變化之製程偏移至該第二度量衡資料；使用該模型以基於該經校正第二度量衡資料預測第一度量衡資料；及基於該預測之第一度量衡資料預測良率。 29.   如任一前述條項之方法，其進一步包含基於該空間上變化之製程偏移控制用於後續基板之該微影處理製程。 30.   一種包含用於一處理器之指令的電腦程式，該等指令使該處理器執行如任一前述條項之方法。 31.   一種處理器件及關聯程式儲存器，該程式儲存器包含用於該處理器之指令，該等指令使該處理器執行如條項1至29中任一項之方法。 32.   一種微影裝置及/或度量衡裝置，其包含如條項31之處理器件及關聯程式儲存器。
儘管可在本文中特定地參考在IC製造中微影裝置之使用，但應理解，本文中所描述之微影裝置可具有其他應用。可能其他應用包括製造整合式光學系統、用於磁疇記憶體之導引及偵測圖案、平板顯示器、液晶顯示器(LCD)、薄膜磁頭，等等。
儘管可在本文中特定地參考在微影裝置之內容背景中之本發明之實施例，但本發明之實施例可用於其他裝置中。本發明之實施例可形成光罩檢測裝置、度量衡裝置或量測或處理諸如晶圓(或其他基板)或光罩(或其他圖案化器件)之物件之任何裝置的部件。此等裝置可一般被稱作微影工具。此微影工具可使用真空條件或周圍(非真空)條件。
儘管上文可能已經特定地參考在光學微影之內容背景中對本發明之實施例的使用，但應瞭解，在內容背景允許之情況下，本發明不限於光學微影，且可用於其他應用(例如壓印微影)中。
雖然上文已描述本發明之特定實施例，但將瞭解，可以與所描述之方式不同的其他方式來實踐本發明。上方描述意欲為說明性，而非限制性的。由此，對於熟習此項技術者將顯而易見，可在不脫離下文所闡述之申請專利範圍之範疇的情況下對所描述之本發明進行修改。
ADD:額外製程資料 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 CL:電腦系統 CON:約束條件 IL:照明系統 IF:位置感測器 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:微影單元 M1:光罩對準標記 M2:光罩對準標記 MA:圖案化器件 MOD:機器學習模型 MT:支撐結構 MTD FP:MTD偏移指紋 OV:疊對資料 P1:基板對準標記 P2:基板對準標記 PB:探測資料 PS:投影系統 PM:第一定位器 PW:第二定位器 RO:機器人 SC:旋塗器 SC1:第一標度 SC2:第二標度 SC3:第三標度 SCS:監督控制系統 SO:輻射源 T:支撐結構 TCU:塗佈顯影系統控制單元 W:基板 WT:基板台
現在將參看隨附示意圖作為實例來描述本發明之實施例，在該等示意圖中： 圖1描繪微影裝置之示意圖綜述； 圖2描繪微影單元之示意圖綜述； 圖3描繪整體微影之示意性表示，其表示用以最佳化半導體製造之三種關鍵技術之間的合作； 圖4為根據本發明之實施例的用於判定非零偏移之方法的流程圖；且 圖5為根據本發明之實施例的說明用於判定非零偏移之方法的疊對資料相對於探測資料之曲線。
ADD:額外製程資料
CON:約束條件
MOD:機器學習模型
MTD FP:MTD偏移指紋
OV:疊對資料
PB:探測資料

Claims (15)

  1. 一種用於判定一微影製程之一空間上變化之製程偏移的方法，該空間上變化之製程偏移遍及經受該微影製程以在其上形成一或多個結構的一基板而變化，該方法包含： 獲得一經訓練模型，該經訓練模型已經訓練以基於第二度量衡資料預測第一度量衡資料，其中該第一度量衡資料為與該等結構之一第一類型量測有關、作為良率之一量度的空間上變化之度量衡資料，且該第二度量衡資料為與該等結構之一第二類型量測有關並與該第一度量衡資料相關的空間上變化之度量衡資料；及 使用該模型以獲得該空間上變化之製程偏移。
  2. 如請求項1之方法，其包含使用該第一度量衡資料及第二度量衡資料訓練該模型。
  3. 如請求項1或2之方法，其中該第一度量衡資料包含描述該等結構之一電特徵的電特性資料。
  4. 如請求項3之方法，其中該第一類型量測包含靜電放電量測、電探測量測、掃描故障隔離量測中之一或多者。
  5. 如請求項1之方法，其中該第二度量衡資料包含疊對資料。
  6. 如請求項5之方法，其中該疊對資料包含在一處理步驟之前量測的顯影後疊對資料及在該處理步驟之後量測的蝕刻後疊對資料中之一或多者。
  7. 如請求項5之方法，其中該空間上變化之製程偏移為待在該微影製程期間用作一所要疊對值的一疊對偏移。
  8. 如請求項5至7中任一項之方法，其中該第二度量衡資料進一步包含與除疊對或劑量以外的一參數相關之額外製程資料。
  9. 如請求項1之方法，其中該模型具有一可變空間解析度，使得該空間上變化之製程偏移之空間尺度可變化。
  10. 如請求項9之方法，其中該模型根據該空間上變化之製程偏移之一所要空間尺度聚合該第二度量衡資料。
  11. 如請求項9或10之方法，其中該空間尺度至少在以下各者之間可變：量測位置層級、晶粒層級、場層級、多場區層級。
  12. 如請求項1之方法，其中該模型經約束以當指示最佳效能之一值為對應於該第一度量衡資料之該變數的一最小值時包含在該第一度量衡資料與第二度量衡資料之間的一凸函數；或當指示最佳效能之一值為對應於該第一度量衡資料之該變數的一最大值時包含在該第一度量衡資料與第二度量衡資料之間的一凹函數。
  13. 如請求項1之方法，其中該空間上變化之製程偏移包含在如藉由一度量衡器件所量測的一標稱最佳參數值與最佳化良率的一實際最佳參數值之間的一偏移。
  14. 如請求項1之方法，其中一平滑度約束條件經強加在該模型上以便在對應於該第一度量衡資料及第二度量衡資料之值之間的該空間上變化關係之變化中強加平滑度，及/或在該空間上變化之製程偏移之變化中強加平滑度。
  15. 一種包含用於一處理器之指令的電腦程式，該等指令使該處理器判定用於一微影製程之一空間上變化之製程偏移，該空間上變化之製程偏移遍及經受該微影製程以在其上形成一或多個結構的一基板而變化，該等指令經組態以執行： 獲得一經訓練模型，該經訓練模型已經訓練以基於第二度量衡資料預測第一度量衡資料，其中該第一度量衡資料為與該等結構之一第一類型量測有關、作為良率之一量度的空間上變化之度量衡資料，且該第二度量衡資料為與該等結構之一第二類型量測有關並與該第一度量衡資料相關的空間上變化之度量衡資料；及 使用該模型以獲得該空間上變化之製程偏移。
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