TW202242562A - 一種判定一量測配方之方法及相關度量衡方法與設備 - Google Patents

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Abstract

本發明揭示一種判定用於位於一曝光場之一或多個晶粒區域內之晶粒內目標之量測的一量測配方之方法。該方法包含：獲得與複數個參考目標之量測相關的第一量測資料及與複數個晶粒內目標之量測相關的第二量測資料，該等目標具有各別不同疊對偏置且為了獲取該量測資料使用複數個不同獲取設定予以量測。使用該第一量測資料訓練一或多個機器學習模型以獲得複數個候選量測配方，其中該等候選量測配方包含一經訓練機器學習模型及一對應獲取設定之複數個組合；及使用該第二量測資料自該等候選量測配方來判定一較佳量測配方。

Description

一種判定一量測配方之方法及相關度量衡方法與設備
本發明係關於可用以例如在藉由微影技術進行裝置製造中執行度量衡的度量衡設備及方法。本發明進一步係關於用於在微影製程中監測諸如疊對之所關注參數之此類方法。
微影設備為將所要圖案施加至基板上(通常施加至基板之目標部分上)之機器。微影設備可用於例如積體電路(IC)之製造中。在彼情況下，圖案化裝置(其替代地被稱作遮罩或倍縮光罩)可用以產生待形成於IC之個別層上之電路圖案。可將此圖案轉印至基板(例如，矽晶圓)上之目標部分(例如，包括晶粒之一部分、一個晶粒或若干晶粒)上。通常經由成像至提供於基板上之輻射敏感材料(抗蝕劑)層上來進行圖案之轉印。一般而言，單一基板將含有經順次地圖案化之鄰近目標部分之網路。
在微影製程中，需要頻繁地對所產生之結構進行量測，例如，以用於製程控制及驗證。用於進行此類量測之各種工具為吾人所知，包括常常用以量測臨界尺寸(CD)之掃描電子顯微鏡，及用以量測疊對(裝置中兩個層之對準準確度)之特殊化工具。近來，已開發供微影領域中使用的各種形式之散射計。此等裝置將輻射光束引導至目標上且量測散射輻射之一或多個屬性-例如，依據波長而變化的在單一反射角下之強度；依據反射角而變化的在一或多個波長下之強度；或依據反射角而變化的偏振-以獲得可供判定目標之關注屬性之繞射「光譜」。
已知散射計之實例包括US2006033921A1及US2010201963A1中所描述的類型之角解析散射計。由此類散射計使用之目標為相對較大(例如，40 μm乘40 μm)光柵，且量測光束產生小於光柵之光點(亦即，光柵填充不足)。可在國際專利申請案US20100328655A1及US2011069292A1中找到暗場成像度量衡之實例，該等申請案之文件之全文特此係以引用方式併入。已公佈專利公開案US20110027704A、US20110043791A、US2011102753A1、US20120044470A、US20120123581A、US20130258310A、US20130271740A及WO2013178422A1中已描述該技術之進一步開發。此等目標可小於照明光點且可由晶圓上之產品結構環繞。可使用複合光柵目標而在一個影像中量測多個光柵。所有此等申請案之內容亦以引用方式併入本文中。
已觀測到，對具有不同於產品結構之節距及/或尺寸之目標之度量衡可能不真實地表示產品結構。為了解決此問題，已開發出晶粒內度量衡以藉由量測具有與產品相當之大小的結構而較佳地監測一或多個所關注參數(例如疊對)。將需要改良此類晶粒內度量衡方法。
在一第一態樣中，本發明提供一種判定用於位於一曝光場之一或多個晶粒區域內之晶粒內目標之量測的一量測配方之方法；該方法包含：獲得與複數個參考目標之量測相關的第一量測資料，該等參考目標包含各別不同疊對偏置且針對一訓練基板上之每一曝光場位於至少一個參考目標叢集中；其中該第一量測資料進一步係關於為了獲取該量測資料使用複數個不同獲取設定進行的該等參考目標之量測；獲得與複數個晶粒內目標之量測相關的第二量測資料，該等晶粒內目標包含各別不同疊對偏置且遍及每一曝光場而分佈；其中該第二量測資料進一步係關於為了獲取該量測資料使用該複數個不同獲取設定進行的該等晶粒內目標之量測；使用至少該第一量測資料訓練一或多個機器學習模型以獲得複數個候選量測配方，其中該等候選量測配方包含一經訓練機器學習模型及一對應獲取設定之複數個組合；及使用該第二量測資料自該等候選量測配方來判定一較佳量測配方。
本發明又進一步提供一種電腦程式產品，其包含用於致使一處理器執行該第一態樣之該方法之機器可讀指令，以及相關度量衡設備及微影系統。
下文參看隨附圖式詳細地描述本發明之另外特徵及優點，以及本發明之各種實施例之結構及操作。應注意，本發明不限於本文所描述之特定實施例。本文中僅出於說明性目的而呈現此類實施例。基於本文中含有之教示，額外實施例對於熟習相關技術者而言將顯而易見。
在詳細地描述本發明之實施例之前，有指導性的是呈現可供實施本發明之實施例之實例環境。
圖1示意性地描繪微影設備LA。該設備包括：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)；圖案化裝置支撐件或支撐結構(例如遮罩台) MT，其經建構以支撐圖案化裝置(例如遮罩) 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裝置之第一定位器PM；兩個基板台(例如晶圓台) WTa及WTb，其各自經建構以固持基板(例如抗蝕劑塗佈晶圓) W且各自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 (例如包括一或多個晶粒)上。參考框架RF連接各種組件，且充當用於設定及量測圖案化裝置及基板之位置以及圖案化裝置及基板上之特徵之位置的參考。
照明系統可包括用於引導、塑形或控制輻射之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。
圖案化裝置支撐件以取決於圖案化裝置之定向、微影設備之設計及其他條件(諸如，圖案化裝置是否被固持於真空環境中)之方式來固持圖案化裝置。圖案化裝置支撐件可採取許多形式；圖案化裝置支撐件可確保圖案化裝置(例如)相對於投影系統處於所要位置。
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裝置(諸如積體電路)中的特定功能層。
如此處所描繪，設備屬於透射類型(例如，使用透射圖案化裝置)。替代地，設備可屬於反射類型(例如，使用如上文所提及之類型之可程式化鏡面陣列，或使用反射遮罩)。圖案化裝置之實例包括遮罩、可程式化鏡面陣列，及可程式化LCD面板。可認為本文對術語「倍縮光罩」或「遮罩」之任何使用皆與更一般之術語「圖案化裝置」同義。術語「圖案化裝置」亦可被解譯為係指以數位形式儲存圖案資訊以用於控制此可程式化圖案化裝置的裝置。
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。
微影設備亦可屬於如下類型：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設備中之其他空間，例如，遮罩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。
在操作中，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，源及微影設備可為單獨實體。在此類狀況下，不認為源形成微影設備之部件，且輻射光束係憑藉包括(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，源可為微影設備之整體部件。源SO及照明器IL連同光束遞送系統BD在必要時可被稱作輻射系統。
照明器IL可例如包括用於調整輻射光束之角強度分佈之調整器AD、積光器IN及聚光器CO。照明器可用以調節輻射光束，以在其橫截面中具有所要均一性及強度分佈。
輻射光束B入射於被固持於圖案化裝置支撐件MT上之圖案化裝置MA上，且係藉由該圖案化裝置而圖案化。在已橫穿圖案化裝置(例如遮罩) MA的情況下，輻射光束B穿過投影系統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，干涉裝置、線性編碼器、2-D編碼器或電容性感測器)，可準確地移動基板台WTa或WTb，例如，以便將不同目標部分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)可用以例如在自遮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裝置(例如倍縮光罩/遮罩) MA。
可使用遮罩對準標記M1、M2及基板對準標記P1、P2來對準圖案化裝置(例如，倍縮光罩/遮罩) 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，在多於一個晶粒提供於圖案化裝置(例如，遮罩) MA上之情形中，遮罩對準標記可位於該等晶粒之間。小對準標記亦可包括於裝置特徵當中之晶粒內，在此狀況下，需要使標記物儘可能地小且無需與鄰近特徵不同的任何成像或製程條件。下文進一步描述偵測對準標記物之對準系統。
可在多種模式中使用所描繪之設備。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，同步地掃描圖案化裝置支撐件(例如，遮罩台) 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相對於圖案化裝置支撐件(例如遮罩台) 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)。如在此項技術中為吾人所熟知，其他類型之微影設備及操作模式係可能的。舉例而言，步進模式係已知的。在所謂的「無遮罩」微影中，使可程式化圖案化裝置保持靜止，但具有改變之圖案，且移動或掃描基板台WT。
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。
微影設備LA屬於所謂的雙載物台類型，其具有兩個基板台WTa、WTb以及兩個站-曝光站EXP及量測站MEA-在該兩個站之間可交換該等基板台。在曝光站處曝光一個台上之一基板的同時，可在量測站處將另一基板裝載至另一基板台上且進行各種預備步驟。此情形實現設備之產出量之相當大增加。該等預備步驟可包括使用位階感測器LS來映射基板之表面高度輪廓，及使用對準感測器AS來量測基板上之對準標記物之位置。若位置感測器IF在基板台處於量測站以及處於曝光站時不能夠量測該基板台之位置，則可提供第二位置感測器以使能夠在兩個站處追蹤基板台相對於參考框架RF之位置。代替所展示之雙載物台配置，其他配置係已知及可用的。舉例而言，提供基板台及量測台之其他微影設備為吾人所知。此等基板台及量測台在執行預備量測時銜接在一起，且接著在基板台經歷曝光時不銜接。
如圖2中所展示，微影設備LA形成微影單元LC (有時亦被稱作微影單元(lithocell)或叢集)之部分，微影單元LC亦包括用以對基板執行曝光前製程及曝光後製程之設備。通常，此等設備包括用以沈積抗蝕劑層之旋塗器SC、用以顯影經曝光抗蝕劑之顯影器DE、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、在不同製程設備之間移動基板，且接著將基板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之此等裝置係在塗佈顯影系統控制單元TCU之控制下，塗佈顯影系統控制單元TCU自身受到監督控制系統SCS控制，監督控制系統SCS亦經由微影控制單元LACU來控制微影設備。因此，不同設備可經操作以最大化產出量及處理效率。
為了正確地且一致地曝光由微影設備曝光之基板，需要檢測經曝光基板以量測屬性，諸如後續層之間的疊對誤差、線厚度、臨界尺寸(CD)等。因此，經定位有微影單元LC之製造設施亦包括度量衡系統MET，度量衡系統MET收納已在微影單元中處理之基板W中之一些或全部。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進行調整，尤其是在可足夠迅速地且快速地完成檢測以使得同一批量之其他基板仍待曝光的情況下。又，已經曝光之基板可被剝離及重工以改良良率或被捨棄，藉此避免對已知有缺陷之基板執行進一步處理。在基板之僅一些目標部分有缺陷的狀況下，可僅對良好的彼等目標部分執行進一步曝光。
在度量衡系統MET內，檢測設備用以判定基板之屬性，且尤其判定不同基板或同一基板之不同層之屬性如何在不同層間變化。檢測設備可整合至微影設備LA或微影單元LC中，或可為單機裝置。為了實現最快速量測，需要使檢測設備緊接在曝光之後量測經曝光抗蝕劑層中之屬性。然而，抗蝕劑中之潛影具有極低對比度-在已曝光至輻射的抗蝕劑之部分與尚未曝光至輻射的抗蝕劑之部分之間僅存在極小折射率差-且並非所有檢測設備皆具有足夠敏感度來進行潛影之有用量測。因此，可在曝光後烘烤步驟(PEB)之後採取量測，曝光後烘烤步驟(PEB)通常為對經曝光基板所進行之第一步驟且增加抗蝕劑之經曝光部分與未經曝光部分之間的對比度。在此階段，抗蝕劑中之影像可被稱作半潛像(semi-latent)。亦有可能對經顯影抗蝕劑影像進行量測-此時，抗蝕劑之經曝光部分抑或未經曝光部分已被移除-或在諸如蝕刻之圖案轉印步驟之後對經顯影抗蝕劑影像進行量測。後者可能性限制重工有缺陷基板之可能性，但仍可提供有用資訊。
圖3之(a)中展示適合用於本發明之實施例中的度量衡設備。應注意此僅為合適度量衡設備之一個實例。替代的合適度量衡設備可使用EUV輻射，諸如(例如) WO2017/186483A1中所揭示之EUV輻射。圖3之(b)中更詳細地說明目標結構T及用以照明該目標結構之量測輻射之繞射射線。所說明之度量衡設備屬於被稱為暗場度量衡設備之類型。度量衡設備可為單機裝置，或併入於例如量測站處之微影設備LA中或併入於微影單元LC中。由點線O表示貫穿設備具有若干分支之光軸。在此設備中，由源11 (例如氙氣燈)發射之光係由包含透鏡12、14及物鏡16之光學系統經由光束分光器15而引導至基板W上。此等透鏡係以4F配置之雙重序列進行配置。可使用不同透鏡配置，其限制條件為：該透鏡配置仍將基板影像提供至偵測器上，且同時允許接取中間光瞳平面以用於空間頻率濾光。因此，可藉由定義在呈現基板平面之空間光譜之平面(此處被稱作(共軛)光瞳平面)中的空間強度分佈來選擇輻射入射於基板上之角度範圍。特定言之，可藉由在為物鏡光瞳平面之背向投影式影像之平面中在透鏡12與透鏡14之間插入合適形式之孔徑板13來進行此選擇。在所說明之實例中，孔徑板13具有不同形式，被標註為13N及13S，從而允許選擇不同照明模式。本實例中之照明系統形成離軸照明模式。在第一照明模式中，孔徑板13N提供自僅出於描述起見被指明為「北」之方向之離軸。在第二照明模式中，孔徑板13S用以提供相似照明，但提供自被標註為「南」之相反方向之照明。藉由使用不同孔徑，其他照明模式係可能的。光瞳平面之其餘部分理想地暗，此係由於所要照明模式外部之任何不必要光將干涉所要量測信號。
如圖3之(b)中所展示，目標結構T經置放成使得基板W垂直於物鏡16之光軸O。基板W可由支撐件(圖中未繪示)支撐。與軸線O成一角度而照射於目標結構T上的量測輻射射線I引起一個零階射線(實線0)及兩個一階射線(點鏈線+1及雙點鏈線-1)，在下文中被稱作一對互補繞射階。應注意，該對互補繞射階可為任何高階對；例如，+2、-2對等，且不限於一階互補對。應記住，在運用填充過度之小目標結構的情況下，此等射線僅僅為覆蓋包括度量衡目標結構T及其他特徵之基板區域的許多平行射線中之一者。由於板13中之孔徑具有有限寬度(為接納有用量之光所必要)，因此入射射線I事實上將佔據一角度範圍，且繞射射線0及+1/-1將稍微散開。根據小目標之點散佈函數(point spread function)，每一階+1及-1將遍及一角度範圍而進一步散佈，而非如所展示之單一理想射線。應注意，目標結構之光柵節距及照明角度可經設計或經調整成使得進入物鏡之一階射線與中心光軸接近地對準。圖3之(a)及圖3之(b)中所說明之射線被展示為稍微離軸，以純粹地使其能夠在圖解中被更容易地區分。
由基板W上之目標結構T繞射之至少0階及+1階係由物鏡16收集，且被返回引導通過光束分光器15。返回至圖3之(a)，藉由指明被標註為北(N)及南(S)之完全相反孔徑來說明第一照明模式及第二照明模式兩者。當量測輻射之入射射線I來自光軸之北側時(亦即，當使用孔徑板13N來應用第一照明模式時)，被標註為+1(N)之+1繞射射線進入物鏡16。相比而言，當使用孔徑板13S來應用第二照明模式時，-1繞射射線(被標註為1(S))為進入透鏡16之繞射射線。
第二光束分光器17將繞射光束劃分成兩個量測分支。在第一量測分支中，光學系統18使用零階繞射光束及一階繞射光束在第一感測器19 (例如，CCD或CMOS感測器)上形成目標結構之繞射光譜(光瞳平面影像)。每一繞射階射中感測器上之一不同點，使得影像處理可比較及對比若干階。由感測器19捕捉之光瞳平面影像可用於聚焦度量衡設備及/或正規化一階光束之強度量測。亦可出於諸如重建構之許多量測目的來使用光瞳平面影像。
在第二量測分支中，光學系統20、22在感測器23 (例如CCD或CMOS感測器)上形成目標結構T之影像。在第二量測分支中，在與光瞳平面共軛之平面中提供孔徑光闌21。孔徑光闌21用以阻擋零階繞射光束，使得形成於感測器23上之目標之影像係僅由-1或+1一階光束形成。由感測器19及23捕捉之影像經輸出至處理影像之處理器PU，該處理器之功能將取決於正被執行之量測之特定類型。應注意，此處在廣泛意義上使用術語「影像」。因而，若存在-1階及+1階中之僅一者，則將不形成光柵線之影像。
位置誤差可能由於疊對誤差(常常被稱作「疊對」)而出現。疊對為在第一曝光期間置放第一特徵相對於在第二曝光期間置放第二特徵時之誤差。微影設備藉由在圖案化之前將每一基板與參考件準確地對準來最小化疊對誤差。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。可在全文係以引用方式併入本文中之美國專利申請公開案第US 2010-0214550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設備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扁平度相關聯。微影設備旨在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。在後續圖案化期間應用基板高度校正以有助於確保圖案化裝置至基板上之正確成像(聚焦)。可在全文係以引用方式併入本文中之美國專利申請公開案第US 2007-0085991號中找到關於位階感測器系統之更多資訊。
除微影設備LA及度量衡設備MT以外，亦可在裝置生產期間使用一或多個其他處理設備。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。可例如使用基板之溫度控制或使用電壓控制環來引導電漿介質從而控制一或多個局部蝕刻特性。可在全文係以引用方式併入本文中之PCT專利申請公開案第WO 2011-081645號及美國專利申請公開案第US 2006-016561號中找到關於蝕刻控制之更多資訊。
在裝置之製造期間，需要使供使用諸如微影設備或蝕刻站之一或多個處理設備處理基板之製程條件保持穩定，使得特徵之屬性保持在某些控制限度內。製程之穩定性對於諸如IC之電力裝置的功能部分之特徵(亦被稱作產品特徵)特別重要。為了有助於確保穩定處理，製程控制能力應就位。製程控制涉及監測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一或多個特性控制處理設備。製程控制可基於藉由度量衡設備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)。可在全文係以引用方式併入本文中之美國專利申請公開案第US 2012-008127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設備相關聯之漂移。度量衡特徵反映了對產品特徵之製程變化之回應。度量衡特徵對製程變化之敏感度相比於對產品特徵之敏感度可能不同。在彼狀況下，可判定所謂的「度量衡對裝置」偏移(亦被稱作MTD)。
此MTD偏移之一個原因係實際產品結構比散射量測或成像量測所需之目標結構之大小小得多(多個數量級)，且此大小差可產生不同參數行為(例如，度量衡目標之圖案置放及所得疊對可不同於實際結構之圖案置放及所得疊對)。為了模仿產品特徵之行為，度量衡目標內之特徵可被製得較小(例如，具有與產品結構可相當的大小，其可被稱作依解析度疊對ARO)，併入經分段特徵、輔助特徵或具有特定幾何形狀及/或尺寸之特徵。謹慎設計之度量衡目標理想地應以與產品特徵相似之方式對製程變化作出回應。可在全文係引用方式併入本文中之PCT專利申請公開案第WO 2015-101458號中找到關於度量衡目標設計之更多資訊。
在另一方法中，可直接對產品結構執行度量衡。此可使用例如掃描電子顯微鏡(SEM)或電子束度量衡設備來完成。然而，此等裝置對於商業(大容量製造HVM)環境中之製程控制而言通常過慢。被稱作裝置內度量衡IDM之另一替代方案可包含使用基於散射計之度量衡設備直接量測產品結構。諸如圖3中所說明之現代散射量測工具具有(至少)量測此等小結構上之基於不對稱性之度量(例如，疊對)的能力。然而，此通常僅對於具有足夠正則化(足夠週期性)，使得其可充當有效繞射光柵之產品結構(例如，記憶體類型)係可能的。光點內之所有特徵皆增添至光瞳，因此，特徵遍及整個光點應為規則的，以便獲得信號。無法以此方式量測較不規則之產品結構，諸如(例如)邏輯結構。
用於非週期性結構(例如邏輯結構)之IDM度量衡之本發明方法可包含訓練機器學習模型(ML模型)，諸如神經網路，使得其可將來自IDM目標或晶粒內目標之經量測光瞳映射至所關注參數之值(亦即，疊對值)。晶粒內目標經設計為非週期性/邏輯結構之代表(例如以模仿曝光行為，或更一般而言模仿完整圖案化行為，包括曝光、蝕刻、清潔、灰化等)，且因而可經設計用於特定邏輯結構或邏輯結構類型。稍後將描述用於進行此操作之實例方法。
藉由使用ML模型，不需要堆疊之密集重建構以獲得疊對值。歸因於機器學習技術中固有的尺寸縮減，可獲得比藉由使用重建構技術便宜得多的有效模型。然而，經訓練模型僅與其訓練資料一樣好：例如，就資料之品質及/或資料捕捉之現象而言。
可使用圖3之工具之第一量測分支或其他合適角解析度量衡設備來量測晶粒內目標以獲得量測光瞳。量測光瞳可包含光瞳平面之「影像」或獲取，亦即，來自晶粒內目標之散射輻射之角解析光譜或傅立葉表示。
為了訓練ML模型，可將自參考目標或參考目標提供於亦包含晶粒內目標之倍縮光罩上。可接著在晶圓上曝光、處理(例如顯影、蝕刻等)此等晶粒內目標及參考目標且量測此等晶粒內目標及參考目標。此等參考目標可例如位於場之周邊處(在切割道中)。
參考目標通常包含目標陣列，該目標陣列包含具有不同偏置之多個目標。該等偏置遍及陣列可平均化為(或總和為)零使得遍及陣列平均化之量測應表示產品上疊對。出於訓練目的而運用疊對偏置(橫越經曝光層)來標註在每一參考目標上獲取之光瞳。此等訓練標籤偏置/疊對值以良好準確度已知，此係由於倍縮光罩寫入誤差較小。模型接著學習使特定參考目標光瞳反應與其各別參考目標疊對偏置值或標籤相關聯。
可針對不同獲取設定(例如量測輻射之波長/偏振等)及/或變化之其他設定及/或針對不同訓練晶圓重複訓練，例如以允許在標稱相同目標之間發生處理變化。此訓練之輸出可包含多個候選量測配方，例如，大約數百(例如，介於100與500之間)個候選量測配方，其中量測配方可為經訓練ML模型與獲取設定之組合。舉例而言，在訓練期間，獲取設定可為自由參數使得每一獲取設定具有對應模型，使得量測配方包含此等各者之組合。在用於每一配方之模型內將存在不同權重矩陣。
在此類晶粒內度量衡之本發明實施中，晶粒內目標在無任何有意疊對偏置的情況下形成且因此不具有明確標籤(亦即，其被標註為零)。接著執行匹配步驟以判定匹配度量或匹配指示符(匹配KPI)，其量化使晶粒內目標回應與自參考目標回應匹配之良好程度。通常藉由使用候選度量衡配方自參考目標推斷疊對值且將此疊對值與使用相同候選度量衡配方自晶粒內目標之推斷之疊對值進行比較來執行此匹配。所推斷值愈接近，量測配方之匹配程度就愈佳(例如，匹配KPI可基於值之間的差)。更具體言之，本發明方法可比較來自參考目標(遍及該參考目標之偏置將平均化/總和為零)之所推斷疊對值的平均值與自單一晶粒內目標(例如，最接近參考叢集之晶粒內目標)推斷之疊對值。
此等配方可根據各種效能指示符或KPI (例如，其可尤其包括匹配KPI、疊對預測KPI之準確度、再現性KPI及重複性KPI，其在追蹤OPO隨時間之變化時解決誤差)進行順位。可接著基於一或多個KPI選擇此等配方中之至少一者用於生產/HVM監測。
一旦經訓練，ML模型就可用於生產監測環境(例如，大容量製造HVM環境)中以將來自曝光於晶圓上之晶粒內目標之量測光瞳(角解析之量測光譜)轉譯成疊對值。
如所描述，ML訓練中之必要步驟中之一者係使對參考目標叢集與晶粒內目標所製得的配方匹配。運用剛剛所描述之本發明方法，參考目標與裝置(晶粒內目標)之間的疊對偏移匹配係可能的，而非目標類型之疊對相依方法敏感度之適當匹配，亦即，使對參考目標與晶粒內目標所製得的配方匹配。當前，所有晶粒內目標皆被施加零偏置，且因而疊對值可與裝置上產品疊對相當。此意謂對晶粒內匹配之參考受限制且結果，可選擇對參考目標而非對裝置內目標具有良好疊對回應的次佳配方。補充此情形，晶粒內目標當前並未經疊對偏置且因而其表示產品結構。此等晶粒內目標用以推斷其場內位置處之產品上疊對(OPO)，其為用於實際晶粒內結構之OPO之代理。當每場僅對一個偏移執行訓練時，僅學習場間模型。因而，所推斷場內指紋係由學習之場間模型產生，且因此將不會捕捉高頻場內疊對內容。
現在將描述用於例如在疊對相依方法敏感度方面改良對參考目標及晶粒內目標所製得的配方之間的配方匹配之方法。
在一實施例中，揭示藉由明確地學習場內指紋來改良ML模型之方法。
圖4之(a)展示在定義曝光場EF及場切割線SB之倍縮光罩上的晶粒內目標IDM及參考目標陣列RF之配置，當前用於邏輯裝置應用(亦即，其中對裝置結構之直接量測係不可能的)。緊鄰晶粒內目標IDM之零表示強加之疊對偏置；亦即，晶粒內目標皆未偏置，亦即，偏置為零。
可使用特定訓練倍縮光罩(例如，包含參考目標)經由訓練晶圓上之訓練曝光來執行訓練。然而，可較佳的是將同一倍縮光罩用於訓練及HVM監測。此係因為參考目標可用於運行時間配方監測，以檢查配方效能是否劣化(例如，歸因於製程變化)。替代地，可對經偏置目標執行配方監測；在此狀況下，可不需要參考叢集且HVM倍縮光罩可省去參考目標。
圖4之(b)說明根據一實施例的倍縮光罩上之晶粒內目標IDM及參考目標陣列RF之配置。晶粒內目標配置可基本上相似於圖4之(a)之晶粒內目標配置，其例外之處在於目標中之至少一些經偏置，亦即，目標中之至少一些之疊對偏置為非零。更具體言之，晶粒內目標可包含用於參考目標叢集中之參考目標中的一些或全部。在此內容背景中，「對應目標」可指具有相同或對應經強加偏置之目標，使得+2偏置之晶粒內目標對應於+2偏置之參考目標。與參考目標叢集一樣，晶粒內目標之偏置可平均化及/或總和為零。偏置值可描述以奈米為單位之所施加偏置或可表示偏置量值及方向(例如，+1為第一正偏置，+2為第二正偏置等)。
晶粒內目標應足夠小以便容納於晶粒內。舉例而言，經曝光目標在基板平面之一個或兩個方向上可小於8µm，小於7µm，或小於6µm。更具體言之，經曝光晶粒內目標可為大致5µm×5µm。
晶粒內目標之數目可介於稀疏與密集之間且包括稀疏與密集，諸如(例如)介於5與50之間、介於10與50之間、介於10與40之間、介於15與40之間，介於15與30之間或大約為20。
晶粒內目標可在晶粒內分離地配置，亦即，逐個地或分組(亦即在幾個晶粒內目標之多個群組中)配置。
在一實施例中，經偏置晶粒內目標可用以改良參考目標與晶粒內目標匹配及配方最佳化。如已經描述，目前基於單一晶粒內目標匹配至每場之參考目標叢集平均值(每場一個匹配偏移)來執行匹配。代替此情形，所提議方法包含根據每場之對應參考目標與晶粒內目標之間的差或比較來判定關於每一候選量測配方之匹配KPI；亦即，+1經偏置參考目標可匹配至+1經偏置晶粒內目標，+2經偏置參考目標匹配至+2經偏置晶粒內目標等。可基於包括對不同疊對量值(偏置)之疊對相依方法敏感度之更多資訊而將此等差/比較平均化或以其他方式組合以獲得關於每一量測配方之改良之匹配KPI。
以此方式，對晶粒內匹配之參考分解成參考目標偏置之晶粒內匹配KPI，此將影響(亦即，改良)配方順位。此更精密的匹配將改良模型之準確度，此係因為所推斷疊對之準確度對此疊對之量值敏感(亦即，關於局部推斷疊對之誤差取決於偏置值自身)。
順位KPI可尤其基於例如以下各者中之一或多者：再現性KPI、準確度KPI及匹配KPI。舉例而言，可基於此等KPI之加權組合(例如，總和)而向每一配方指派一順位。可接著基於KPI選擇最好或有利的配方。可瞭解，可存在其他考慮因素(例如一些獲取設定可比其他者更佳)使得未必選擇最高順位之配方，而是選擇另一高度順位之配方或良好執行之配方。晶粒內目標之任何後續量測(例如，在HVM中)可接著使用具有彼特定獲取設定之配方。
在此實施例中，可能的是，晶粒內目標之偏置及對應疊對加權僅用於此匹配及配方最佳化，而不用於模型之訓練(亦即，未在權重矩陣中捕捉)。此實施例將僅改良場間模型化。
然而，在另一實施例中，經偏置(及經標註)晶粒內目標可用以捕捉場內變化且學習其。
參考目標疊對標註之光瞳與晶粒內目標疊對標註之光瞳之間的差為長度尺度。參考目標在場中緊密配置在一起(裝填至小區域中)且因此橫越不同參考目標之任何產品上疊對變化通常係小的。由於此情形，所獲取之疊對變化將為場與場之間變化(亦即，場間內容)，且ML模型將僅學習此場間變化。相比之下，晶粒內目標在場中具有寬得多的分佈，從而覆蓋遍及許多場區而分佈之位置，且因而其產品上疊對變化較大(亦即，要學習之場內內容)。此內容對於單獨的參考目標叢集不可存取，其亦不可藉由非偏置晶粒內目標存取。
所提議實施例使用經偏置之晶粒內訓練標籤來訓練模型以學習場內OV變化。在訓練模型之前，獲得來自參考目標中之每一者之光瞳且運用該等光瞳之對應疊對偏置來標註該等光瞳(如前所述)。另外，獲得來自晶粒內目標中之每一者之光瞳，且亦運用該等光瞳之對應疊對偏置來標註該等光瞳。可如前所述僅基於參考目標(及用於計算匹配KPI之一個晶粒內光瞳)來學習場間變化以便判定每場之單一疊對值。然而，現在，ML模型亦可基於每一參考目標與其對應的晶粒內目標之量測之間的遍及每一場之差來學習場內變化分量(例如在匹配相似偏置/標註之參考目標與晶粒內目標時進行訓練)。
用於機器學習之各種多尺度方法提供實施此模型之不同方式。舉例而言，經訓練ML模型可包含第一或場間模型組件或第一/場間神經網路(例如，以本發明方式訓練)，及經訓練以結合場間組件操作之第二或場內模型組件或神經網路。此等組件可經訓練以最小化經組合模型誤差，其中場內及場間內容經適當駐存。
在一實施中，本訓練方法可訓練模型M，模型M包含N個因子[A, B, …]由N個因子[A, B, …]組成，使得光瞳回應Y = M*vec(c) +誤差。單純地，可使用完整模型M = A + B + C + … + A*B + A*C + B*C + … + A*B*C + …。大的[A, B, C等]訓練標籤集合可用於分解(亦即，找到有效強度向量(c)中之元素及其p值)。
在此實施例中，可用正確的統計巢套(例如A(Z))相加用於場內內容之額外因子Z，且可計算用於此場內因子Z之有效強度c及p值。利用ML技術將產生總體上更小(有效)模型M之效應強度c'。在所有狀況下，模型誤差經最小化。
以此方式，參考目標光瞳及經偏置晶粒內目標光瞳兩者皆被指派疊對標籤，使得參考目標光瞳編碼低空間頻率OV內容，且經偏置晶粒內目標光瞳編碼較高空間頻率OV內容。經偏置晶粒內目標將擴增疊對訓練標籤；此藉由明確地學習場內指紋來改良度量衡配方，藉此實現場內標籤校正。校正場內疊對變化將改良晶圓上之所推斷疊對之準確度及精度。
在HVM環境中，不需要晶粒內目標偏置且可使用非偏置晶粒內目標，其中經訓練ML模型(且更一般而言，量測配方)用以自晶粒內目標獲得疊對值。然而，可較佳的是將同一倍縮光罩用於訓練及生產(以確保相似效能且縮減成本)。，除了需要自來自對應目標之所推斷疊對值考量(例如移除或減去)每一已知疊對偏置之外，此將對疊對推斷有極小影響。因而，由於所施加偏置係先驗已知的，因此其不影響裝置監測之品質，此係由於偏移可經應用以在應用模型以啟用校正迴路之前校正所施加之倍縮光罩偏置。
晶粒內目標應充當用於(非週期性)晶粒內裝置圖案(例如，邏輯結構)之代理。因而，晶粒內目標應表示晶粒內之邏輯結構(亦即，其充當代理之邏輯電路)。此類邏輯電路之設計可基於裝置結構簡化方法，其中邏輯結構之元件自可重複以形成週期性目標之單位胞元提取。圖5說明此方法。邏輯電路LG可包含呈非週期性配置之兩個元件。裝置內目標IDM可包含藉由包含例如使用具有與邏輯電路內之元件相似的尺寸(例如CD)及間距之元件之重複而形成的多個單位胞元UC而簡化最終蝕刻後圖案。以此方式，裝置內度量衡IDM目標包含具有與產品/邏輯結構相似之大小或解析度的結構，但具有允許對疊對之光學量測之週期性圖案。因而，其可儘可能接近地類似於相關產品結構，但具有週期性圖案。
除了使用散射量測方法量測晶粒內目標以外，亦可使用諸如電子束工具之掃描電子顯微鏡(SEM)來量測晶粒內目標以獲得用於IDM散射量測之參考資料，例如以改良與SEM疊對資料(諸如破壞性或解封之SEM OV資料)之匹配。此SEM疊對資料常常用作深入於HVM廠房中之參考資料。
在經編號條項之後續清單中揭示另外實施例： 1. 一種判定用於位於一曝光場之一或多個晶粒區域內之晶粒內目標之量測的一量測配方之方法；該方法包含： 獲得與複數個參考目標之量測相關的第一量測資料，該等參考目標包含各別不同疊對偏置且針對一訓練基板上之每一曝光場位於至少一個參考目標叢集中；其中該第一量測資料進一步係關於為了獲取該量測資料使用複數個不同獲取設定進行的該等參考目標之量測； 獲得與複數個晶粒內目標之量測相關的第二量測資料，該等晶粒內目標包含各別不同疊對偏置且遍及每一曝光場而分佈；其中該第二量測資料進一步係關於為了獲取該量測資料使用該複數個不同獲取設定進行的該等晶粒內目標之量測； 使用至少該第一量測資料訓練一或多個機器學習模型以獲得複數個候選量測配方，其中該等候選量測配方包含一經訓練機器學習模型及一對應獲取設定之複數個組合；及 使用該第二量測資料自該等候選量測配方來判定一較佳量測配方。 2. 如條項1之方法，其中該等晶粒內目標及該等參考目標包含一個晶粒內目標及一個參考目標之對應目標對，每一對具有對應的該等疊對偏置，且其中判定一較佳量測配方之該步驟包含： 根據針對晶粒內目標及參考目標之該等對中之每一者之配方效能的一比較來判定每一候選量測配方之一匹配度量；及 使用該匹配度量以自該等候選量測配方選擇該較佳量測配方。 3. 如條項2之方法，其包含根據一或多個效能指示符對該等候選量測配方進行順位，其中該一或多個效能指示符包含該匹配度量。 4. 如條項1、2或3之方法，其中該第一量測資料包含用於訓練該一或多個機器學習模型之第一經標註訓練資料，該第一經標註訓練資料包含來自每一參考目標的由其各別疊對偏置標註的量測。 5. 如任一前述條項之方法，其包含使用該第二度量衡資料針對場內變化訓練該一或多個模型。 6. 如條項5之方法，其中該第二量測資料包含用於訓練該一或多個機器學習模型之第二經標註訓練資料，該第二經標註訓練資料包含來自每一參考目標的由其各別疊對偏置標註的量測。 7. 如條項6之方法，其中針對場內變化之該訓練係基於該第一量測資料與該第二量測資料之間遍及每一場的差。 8. 如條項6或7之方法，其中該等晶粒內目標及該等參考目標包含一個晶粒內目標及一個參考目標之對應目標對，每一對具有對應的該等疊對偏置，其中針對每場每一目標對匹配該等差。 9. 如條項6至8中任一項之方法，其中該訓練係使得根據自第一量測資料判定之每場之一單一產品上疊對值及自該第二量測資料判定之每場之多個產品上疊對值訓練該機器學習模型。 10.   如條項6至9中任一項之方法，其中針對場內變化之該訓練包含訓練該機器學習模型之一場內模型組件，其經訓練以最小化該場內變化。 11.    如條項10之方法，其中針對場內變化之該訓練亦包含訓練該機器學習模型之一場間模型組件；其中該場內模型組件及該場間模型組件經訓練以最小化與場間變化及該場間變化相關的一組合模型誤差。 12.   如前述條項中任一項之方法，其中該量測資料內之每一量測包含來自一目標之散射輻射之一角解析光譜。 13.   如前述條項中任一項之方法，其中該等晶粒內目標表示該等晶粒內目標充當代理之該曝光場內之非週期性結構。 14.   如條項13之方法，其中該等晶粒內目標為該等非週期性結構之一週期性結構簡化，包含自該等非週期性結構提取的一單位胞元之元件之重複。 15.   如前述條項中任一項之方法，其包含使用該較佳量測配方以量測一生產基板上之晶粒內目標，以便推斷用於每一晶粒內目標之一疊對值。 16.   如條項15之方法，其包含使用與用以曝光該訓練基板同一個倍縮光罩來曝光該產品基板，且該推斷一疊對值會考量該等晶粒內目標之該偏置。 17.    一種位於一曝光場之一晶粒區域內之目標，其包含用於如技術方案1至16中任一項之方法的一非零疊對偏置。 18.   如條項17之目標，其中該目標包含用於該參考目標叢集中之該等參考目標中的一些或全部之一對應目標。 19.   如條項18之目標，其中該對應目標包含一對應經強加偏置，使得該對應目標之該經強加偏置對應於該參考目標之該偏置。 20.   一種電腦程式，其包含在該電腦程式由一電腦執行時致使該電腦執行如條項1至16中任一項之方法的指令。 21.   一種電腦可讀資料載體，其上儲存有如條項20之電腦程式。 22.   一種資料處理設備，其包含用於進行如技術方案1至16中任一項之方法之構件。 23.   一種度量衡設備，其經組態以執行如技術方案1至16中任一項之方法。
概述而言，本文中所描述之方法包含參考與晶粒內之改良之匹配，其將改良疊對敏感度(得到OV-設定OV敏感度，亦即，疊對相依方法敏感度及學習場內內容之可能性係部分的完整模型)。至少一些實施例藉由明確地學習場內指紋來改良配方。此等實施例亦實現場內標籤校正。
當陳述晶粒內或參考目標包含各別不同疊對偏置時，此包括每一目標集合中之至少一者之偏置可為零的可能性。
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，具有為或約365 nm、355 nm、248 nm、193 nm、157 nm或126 nm之波長)及極紫外線(EUV)輻射(例如具有在5 nm至20 nm範圍內之波長)，以及粒子束，諸如離子束或電子束。
術語「透鏡」在內容背景允許時可指各種類型之光學組件中之任一者或其組合，包括折射、反射、磁性、電磁及靜電光學組件。
術語目標不應被解釋為意謂僅出於度量衡之特定目的而形成之專用目標。術語目標應被理解為涵蓋具有適合於度量衡應用之屬性的其他結構，包括產品結構。
特定實施例之前述描述將充分地揭露本發明之一般性質，使得在不脫離本發明之一般概念的情況下，其他人可藉由應用此項技術之技能範圍內之知識針對各種應用而容易地修改及/或調適此等特定實施例，而無需進行不當實驗。因此，基於本文中所呈現之教示及指導，此等調適及修改意欲在所揭示實施例之等效者的涵義及範圍內。應理解，本文中之措辭或術語係出於(例如)描述而非限制之目的，以使得本說明書之術語或措辭待由熟習此項技術者按照該等教示及該指導進行解譯。
因此，本發明之廣度及範疇不應受上述例示性實施例中之任一者限制，而應僅根據以下申請專利範圍及其等效者來界定。
0:零階射線/繞射射線 11:源 12:透鏡 13:孔徑板 13N:孔徑板 13S:孔徑板 15:光束分光器 16:物鏡/透鏡 17:第二光束分光器 19:第一感測器 21:孔徑光闌 22:光學系統 23:感測器 AD:調整器 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 DE:顯影器 EF:曝光場 EXP:曝光站 I:量測輻射射線/入射射線 IDM:晶粒內目標 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:微影設備 LACU:微影控制單元 LB:裝載匣 LC:微影單元 LG:邏輯電路 LS:位階感測器 M 1:遮罩對準標記 M 2:遮罩對準標記 MA:圖案化裝置 MEA:量測站 MET:度量衡系統 MT:支撐結構/圖案化裝置支撐件 O:光軸 P 1:基板對準標記 P 2:基板對準標記 PM:第一定位器 PS:投影系統 PU:處理器 PW:第二定位器 RF:參考框架/參考目標陣列 RO:基板處置器或機器人 SB:場切割線 SC:旋塗器 SCS:監督控制系統 SO:輻射源 T:目標結構/度量衡目標結構 TCU:塗佈顯影系統控制單元 UC:單位胞元 W:基板 WTa:基板台 WTb:基板台 +1:一階射線/繞射射線 -1:一階射線/繞射射線
現在將參看隨附示意性圖式而僅作為實例來描述本發明之實施例，在該等圖式中，對應元件符號指示對應部件，且在該等圖式中： 圖1描繪微影設備； 圖2描繪其中可使用根據本發明之檢測設備的微影單元或叢集； 圖3之(a)為適合用於本發明之實施例中的度量衡設備；且圖3之(b)說明目標結構T及用於照明該目標結構之量測輻射之繞射射線； 圖4之(a)為根據已知方法之晶粒內目標佈局的示意性說明；及圖4之(b)為根據本發明之一實施例的晶粒內目標佈局之示意性說明；以及 圖5為用於設計晶粒內目標之產品結構簡化之方法的示意性說明。
EF:曝光場
IDM:晶粒內目標
RF:參考框架/參考目標陣列
SB:場切割線

Claims (15)

  1. 一種判定用於位於一曝光場之一或多個晶粒區域內之晶粒內目標之量測的一量測配方之方法；該方法包含： 獲得與複數個參考目標之量測相關的第一量測資料，該等參考目標包含各別不同疊對偏置且針對一訓練基板上之每一曝光場位於至少一個參考目標叢集中；其中該第一量測資料進一步係關於為了獲取該量測資料使用複數個不同獲取設定進行的該等參考目標之量測； 獲得與複數個晶粒內目標之量測相關的第二量測資料，該等晶粒內目標包含各別不同疊對偏置且遍及每一曝光場而分佈；其中該第二量測資料進一步係關於為了獲取該量測資料使用該複數個不同獲取設定進行的該等晶粒內目標之量測； 使用至少該第一量測資料訓練一或多個機器學習模型以獲得複數個候選量測配方，其中該等候選量測配方包含一經訓練機器學習模型及一對應獲取設定之複數個組合；及 使用該第二量測資料自該等候選量測配方來判定一較佳量測配方。
  2. 如請求項1之方法，其中該等晶粒內目標及該等參考目標包含一個晶粒內目標及一個參考目標之對應目標對，每一對具有對應的該等疊對偏置，且其中判定一較佳量測配方之該步驟包含： 根據針對晶粒內目標及參考目標之該等對中之每一者之配方效能的一比較來判定每一候選量測配方之一匹配度量；及 使用該匹配度量以自該等候選量測配方選擇該較佳量測配方。
  3. 如請求項2之方法，其包含根據一或多個效能指示符對該等候選量測配方進行順位，其中該一或多個效能指示符包含該匹配度量。
  4. 如請求項1、2或3之方法，其中該第一量測資料包含用於訓練該一或多個機器學習模型之第一經標註訓練資料，該第一經標註訓練資料包含來自每一參考目標的由其各別疊對偏置標註的量測。
  5. 如請求項1至3中任一項之方法，其包含使用該第二度量衡資料針對場內變化訓練該一或多個模型。
  6. 如請求項5之方法，其中該第二量測資料包含用於訓練該一或多個機器學習模型之第二經標註訓練資料，該第二經標註訓練資料包含來自每一參考目標的由其各別疊對偏置標註的量測。
  7. 如請求項1至3中任一項之方法，其中該量測資料內之每一量測包含來自一目標之散射輻射之一角解析光譜。
  8. 如請求項1至3中任一項之方法，其中該等晶粒內目標表示該等晶粒內目標充當代理之該曝光場內之非週期性結構。
  9. 如請求項8之方法，其中該等晶粒內目標為該等非週期性結構之一週期性結構簡化，包含自該等非週期性結構提取的一單位胞元之元件之重複。
  10. 如請求項1至3中任一項之方法，其包含使用該較佳量測配方以量測一生產基板上之晶粒內目標，以便推斷用於每一晶粒內目標之一疊對值。
  11. 一種位於一曝光場之一晶粒區域內之目標，其包含用於如請求項1至10中任一項之方法的一非零疊對偏置。
  12. 一種電腦程式，其包含在該電腦程式由一電腦執行時致使該電腦執行如請求1至10中任一項之方法的指令。
  13. 一種電腦可讀資料載體，其上儲存有如請求項12之電腦程式。
  14. 一種資料處理設備，其包含用於進行如請求項1至10中任一項之方法之構件。
  15. 一種度量衡設備，其經組態以執行如請求項1至10中任一項之方法。
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