TW202301034A - 用於判定至少一個目標佈局之方法及其相關度量衡設備 - Google Patents

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Abstract

本發明揭示一種最佳化用於一圖案化裝置之一目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該目標佈局的目標之一抽樣方案的方法，該方法包含共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案以獲得用於該圖案化裝置之一最佳化目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該最佳化目標佈局之該等目標的一最佳化抽樣方案。

Description

用於判定至少一個目標佈局之方法及其相關度量衡設備
本發明係關於可用於例如藉由微影技術製造裝置之方法及設備，且係關於使用微影技術製造裝置之方法。更特定言之，本發明係關於用於量測作為程序控制之部分的此類裝置之度量衡方法。
微影設備為將所需圖案塗覆至基板上(通常塗覆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(替代地將其稱為遮罩或倍縮光罩)可用以產生待形成於IC之個別層上的電路圖案。此圖案可轉印至基板(例如矽晶圓)上之目標部分(例如包括晶粒之部分、一個晶粒或若干晶粒)上。通常經由成像至設置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，單個基板將含有經順次地圖案化之鄰近目標部分之網路。此等目標部分通常稱為「場」。
在複雜裝置之製造中，通常執行許多微影圖案化步驟，藉此在基板上之連續層中形成功能特徵。因此，微影設備之效能之關鍵態樣能夠相對於(由相同設備或不同微影設備)置於先前層中之特徵恰當且準確地置放該塗覆圖案。出於此目的，該基板具備一或多組對準標記。每一標記為稍後可使用位置感測器(通常為光學位置感測器)來量測其位置之結構。微影設備包括一或多個對準感測器，可藉由該等對準感測器準確地量測基板上之標記之位置。不同類型之標記及不同類型之對準感測器來自不同製造商及同一製造商之不同產品為吾人所知。
在其他應用中，度量衡感測器用於量測基板上之曝光結構(在抗蝕劑中及/或在蝕刻之後)。快速且非侵襲性形式之特殊化檢測工具為散射計，其中將輻射光束導向至基板之表面上的目標上，且量測經散射或經反射光束之屬性。已知散射計之實例包括US2006033921A1及US2010201963A1中所描述之類型的角解析散射計。除了藉由重新建構進行特徵形狀之量測以外，亦可使用此設備來量測基於繞射之疊對，如公開專利申請案US2006066855A1中所描述。使用繞射階之暗場成像的基於繞射之疊對度量衡使得能夠對較小目標進行疊對量測。可在國際專利申請案WO 2009/078708及WO 2009/106279中找到暗場成像度量衡之實例，該等申請案之文件特此以全文引用之方式併入。已公開專利申請案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在一個影像中量測多個光柵。所有此等申請案之內容亦以引用之方式併入本文中。
歸因於時間及產出量約束及/或對可用倍縮光罩及/或晶圓區域之約束，可能不可能量測足夠目標以用於完成跨晶圓及/或場的參數之特性。舉例而言，可經量測以定義控制柵之對準目標(對準標記)之數目存在實用及/或經濟限制，此限制意謂不能完全捕獲及模型化柵格失真之特性(或在不存在此類實用/經濟限制之情況下不進行特性化以及可能為所需的)。對可經量測以特性化(場間及/或場內)疊對指紋(空間疊對分佈)或焦點指紋(空間焦點分佈)之數目個疊對目標或焦點目標存在類似實用/經濟限制。該限制可基於速度/品質平衡；例如，可採取產出量影響以便每單位時間產生較多產出的裝置。最終，重要的係有利性(每單位時間之良好晶粒)。
歸因於此實用或經濟限制(其導致準確度對目標置放之敏感性)，需要最佳化目標置放(目標在倍縮光罩上之停留處及/或位置)及/或最終量測哪些目標(抽樣方案最佳化SSO)。
本發明在第一態樣中提供一種最佳化用於一圖案化裝置之一目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該目標佈局的該等目標之一抽樣方案的方法，該方法包含共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案以獲得用於該圖案化裝置之一最佳化目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該最佳化目標佈局之該等目標的一最佳化抽樣方案。
亦揭示一種電腦程式、處理裝置度量衡設備及一種微影設備，該微影設備包含可操作以執行該第一態樣之該方法的一度量衡裝置。
將根據對下文所描述之實例之考量理解本發明之以上及其他態樣。
在詳細地描述本發明之實施例之前，呈現可供實施本發明之實施例的實例環境係有指導性的。
圖1示意性地描繪微影設備LA。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而準確地定位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賦予輻射光束B之圖案投影至基板W之目標部分(例如包括一或多個晶粒) C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、塑形及/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、靜電及/或其他類型之光學組件，或其任何組合。
圖案化裝置支撐件MT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，例如是否將圖案化裝置固持於真空環境中)的方式來固持圖案化裝置。圖案化裝置支撐件可使用機械、真空、靜電或其他夾持技術來固持圖案化裝置。圖案化裝置支撐件MT可為例如框架或台，其可視需要為固定的或可移動的。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」應廣泛地解釋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，若賦予輻射光束之圖案包括相移特徵或所謂的輔助特徵，則該圖案可不準確地對應於基板之目標部分中的所需圖案。通常，賦予輻射光束之圖案將對應於產生於目標部分中的裝置(諸如積體電路)中之特定功能層。
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。可認為本文中對術語「倍縮光罩」或「遮罩」之任何使用與更一般術語「圖案化裝置」同義。術語「圖案化裝置」亦可解釋為係指以數位形式儲存圖案資訊以用以控制此可程式化圖案化裝置的裝置。
本文中所使用之術語「投影系統」應廣泛地解釋為涵蓋適於所使用之曝光輻射或適於諸如浸沒液體之使用或真空之使用的其他因素之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」之任何使用與更一般術語「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。亦可將浸沒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。浸沒技術在此項技術中已為吾人所熟知，用於增大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，源及微影設備可為獨立的實體。在此等狀況下，不認為源形成微影設備之部分，且輻射光束係憑藉包括例如合適引導鏡面及/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分。源SO及照明器IL可(在需要時)連同光束遞送系統BD一起稱為輻射系統。
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需均勻性及強度分佈。
輻射光束B入射至固持於圖案化裝置支撐件MT上之圖案化裝置MA上，且係由圖案化裝置圖案化。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，該投影系統PS將光束聚焦至基板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編碼器或電容式感測器)，可準確地移動基板台WTa或WTb，例如以便使不同目標部分C定位於輻射光束B之路徑中。類似地，第一定位器PM及另一位置感測器(圖1中未明確地描繪)可用以例如在自遮罩庫之機械取回之後或在掃描期間相對於輻射光束B之路徑而準確地定位圖案化裝置(例如遮罩) 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(此等基板對準標記稱為切割道對準標記)。類似地，在多於一個晶粒設置於圖案化裝置(例如遮罩) MA上之情形中，對準標記可位於晶粒之間。小對準標記在裝置特徵當中亦可包括於晶粒內，在此狀況下，需要使標記儘可能地小且無需與鄰近特徵不同的任何成像或程序條件。下文進一步描述偵測對準標記之對準系統。
可在多種模式中使用所描繪之設備。在掃描模式中，同步地掃描圖案化裝置支撐件(例如遮罩台) MT及基板台WT，同時將賦予輻射光束之圖案投影至目標部分C上(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及兩個站(曝光站EXP及量測站MEA)，在兩個站之間可交換該等基板台。在曝光站處曝光一個基板台上之一個基板的同時，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。此使設備之產出量能夠實質上增加。預備步驟可包括使用位準感測器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之位置。若位置感測器IF不能夠在基板台處於量測站以及處於曝光站時量測基板台之位置，則可提供第二位置感測器以使能夠在兩個站處相對於參考框架RF追蹤基板台之位置。代替所展示之雙載物台配置，其他配置為吾人所知且可用。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。
圖2說明用以將目標部分(例如晶粒)暴露於圖1之雙載物台設備中之基板W上之步驟。虛線框內之左側為在量測站MEA處執行之步驟，而右側展示在曝光站EXP處執行之步驟。有時，基板台WTa、WTb中之一者將在曝光站處，而另一者在量測站處，如上文所描述。出於此描述之目的，假定基板W已經被裝載至曝光站中。在步驟200處，藉由未展示之機構將新基板W'裝載至設備。並行地處理此等兩個基板以便增加微影設備之產出量。
首先參考最新裝載之基板W'，此基板可為先前未經處理之基板，其係運用新光阻而製備以用於在設備中之第一次曝光。然而，一般而言，所描述之微影程序將僅僅為一系列曝光及處理步驟中之一個步驟，使得基板W'已經由此設備及/或其他微影設備若干次，且亦可經歷後續程序。特別針對改良疊對效能之問題，任務為確保將新圖案準確地應用於已經受圖案化及處理之一或多個循環之基板上的正確位置中。此等處理步驟逐漸地在基板中引入失真，該等失真必須經量測及校正以達成令人滿意的疊對效能。
可在其他微影設備中執行先前及/或後續圖案化步驟(如剛才所提及)，且甚至可在不同類型之微影設備中執行先前及/或後續圖案化步驟。舉例而言，裝置製造程序中之對諸如解析度及疊對等參數要求極高的一些層相較於要求不高之其他層可在較進階微影工具中來執行。因此，一些層可在浸沒類型微影工具中曝光，而其他層在『乾燥』工具中曝光。一些層可在在DUV波長下工作之工具中曝光，而其他層使用EUV波長輻射來曝光。
在202處，使用基板標記P1等及影像感測器(未展示)之對準量測用以量測及記錄基板相對於基板台WTa/WTb之對準。另外，將使用對準感測器AS來量測跨基板W'之若干對準標記。在一個實施例中，此等量測用以建立「晶圓柵格」，該晶圓柵格極準確地映射與跨晶圓之標記之預期位置的位置偏差，包括相對於標稱矩形柵格之任何失真。本文揭示之概念特別適用於此晶圓柵格之定義及用於定義晶圓柵格之目標配置/抽樣方案。
在步驟204處，亦使用位準感測器LS來量測相對於X-Y位置之晶圓高度(Z)圖。習知地，高度圖僅用以達成經曝光圖案之準確聚焦。另外，其可用於其他目的。
當裝載基板W'時，接收配方資料206，其定義待執行之曝光，且亦定義晶圓及先前產生之圖案及待產生於基板W'上之圖案之屬性。將在202、204處產生之晶圓位置、晶圓柵格及高度圖之量測添加至此等配方資料，使得可將配方及量測資料208之完整集合傳遞至曝光站EXP。對準資料之量測例如包含與作為微影程序之產品的產品圖案成固定或標稱固定關係而形成的對準目標之X位置及Y位置。恰好在曝光之前獲得之此等對準資料用以產生對準模型，該對準模型具有將模型擬合至資料之參數。此等參數及對準模型將在曝光操作期間用以校正當前微影步驟中所應用之圖案之位置。在使用中之模型在經量測位置之間插入位置偏差。習知對準模型可能包含四個、五個或六個參數，該等參數一起以不同尺寸定義『理想』柵格之平移、旋轉及縮放。使用較多參數之進階模型為吾人所知。此等較進階模型用於對準變得愈來愈常見。歸因於此，在晶圓上需要較多對準標記；然而，由於產出量要求，存在對可經量測之每一晶圓之標記的數目的限制。因此，標記之置放及最終量測此等標記中之哪一者係特別重要的。
在210處，調換晶圓W'與W，使得經量測基板W'變成進入曝光站EXP之基板W。在圖1之實例設備中，藉由在設備內交換支撐件WTa與WTb來執行此調換，使得基板W、W'仍準確地夾持於且定位於彼等支撐件上，以保留基板台與基板自身之間的相對對準。因此，一旦已調換該等台，必需判定投影系統PS與基板台WTb (以前為WTa)之間的相對位置以使用用於基板W(以前為W')之量測資訊202、204以控制曝光步驟。在步驟212處，使用遮罩對準標記M1、M2來執行倍縮光罩對準。在步驟214、216、218中，將掃描運動及輻射脈衝施加於跨基板W之順次目標位置處，以便完成數個圖案之曝光。
藉由在執行曝光步驟中使用量測站處所獲得之對準資料及高度圖，使此等圖案相對於所要位置準確地對準，且特定言之，相對於先前放置於同一基板上之特徵準確地對準。在步驟220處，自設備卸載現標記為W"之經曝光基板，以根據經曝光圖案使其經歷蝕刻或其他程序。
熟習此項技術者將知曉上述描述為真實製造情形之一個實例中所涉及之數個極詳細步驟的簡化綜述。舉例而言，常常將存在使用相同或不同標記之粗糙及精細量測之單獨階段，而非在單一遍次中量測對準。粗糙及/或精細對準量測步驟可在高度量測之前或之後執行，或交錯執行。
適用於微影監測內容背景中之度量衡的度量衡設備之一個實例為散射計。散射計可包含暗場散射計(其中零階在偵測器之前經阻擋以使得僅捕獲繞射高階)及亦捕獲零階之亮場散射計。一些散射計能夠具有亮場及暗場度量衡兩者。比較已知類型之暗場散射量測技術與一對互補高繞射階中之每一者之強度(例如與+1階及-1階之各別強度進行比較)以判定經量測目標中之不對稱性(強度差之量值與不對稱性成比例)。當目標形成時，目標不對稱性又可用以判定各種所關注參數，諸如疊對或焦點設定。
對於曝光前度量衡內容背景(例如對準)及曝光後度量衡內容背景(例如疊對度量衡、焦點度量衡，亦即，掃描器在目標形成期間之焦點設定、臨界尺寸CD度量衡等)兩者，可置放於倍縮光罩(圖案化裝置或遮罩)上之目標之數目及目標可容納於倍縮光罩上何處存在實用限制。此等約束將取決於例如倍縮光罩上之其他特徵(倍縮光罩圖案)、用以量測目標之度量衡工具(其設置限制或定義目標形式及目標大小(例如最小及/或最大大小))及用以特性化量測資料之任何模型(例如場內模型、場間模型、每場模型)。
當使用此倍縮光罩來曝光晶圓時，不大可能量測暴露於晶圓上之所有目標，此係因為此將花費過長時間且影響產出量。倍縮光罩常常可包含比在晶圓上之每一場中可量測之目標多的目標。此對於例如對準及線內疊對/焦點度量衡之線內度量衡尤其重要，此係因為速度對於此類線內度量衡較關鍵。因此，可判定「抽樣方案」，其定義將在晶圓上量測經曝光目標中之哪一者(可用目標之子集)。此可包含量測跨晶圓之不同場之不同目標。
當前，兩階段方法用於定義量測方案，其中分別執行此等兩種最佳化(倍縮光罩佈局最佳化及抽樣方案最佳化)。更特定言之，通常首先判定倍縮光罩佈局以定義目標之數目及目標在倍縮光罩上之位置。此最佳化可基於所需場內模型，例如根據諸如標準化模型不確定性nMU (例如根據場內模型及/或每場模型)之不確定度度量。視情況，可考量其他考慮因素，諸如以下各者中之一或多者：定義均勻場涵蓋範圍(最佳化均勻性)；定義對稱目標佈局(最佳化對稱性)；定義額外場內加權，例如以較佳覆蓋每一場及/或晶圓之邊緣(例如如特此以引用的方式併入本文中之US2018011398中所揭示)。
隨後，在第二階段中，基於給定倍縮光罩佈局(例如，如第一階段中所定義)，可執行抽樣方案最佳化以定義抽樣方案或晶圓量測佈局。舉例而言，此抽樣方案最佳化可最佳化nMU (例如根據場間模型及場內模型(當亦用於場內模型化時))，同時最佳化晶圓涵蓋範圍之均勻性。其他考慮因素可包含最大化抽樣方案之資訊性(例如使用特此以引用的方式併入本文中之WO2015110191中所揭示之方法)。此抽樣方案最佳化可與捕獲及雜訊效能共同最佳化：亦即，此模型最佳地描述晶圓場間指紋(所關注參數之跨晶圓空間表示)及場內指紋(所關注參數之跨場空間表示)而不引入過多雜訊。
當前方法之缺點為：兩個最佳化步驟為解耦的，雖然晶圓抽樣方案最佳化知曉倍縮光罩佈局最佳化之結果(此係因為需要將其作為抽樣方案最佳化之輸入且可充當輸入候選方案)，但兩個最佳化步驟均不知曉另一步驟之全部最佳化準則。此方法可能產生次最佳量測方案。特定言之，此可為倍縮光罩上之目標或標記之數目受到限制(例如少於20或少於16)之狀況。此外，除對倍縮光罩上之目標之數目的限制以外，亦存在對可容納於晶圓上之標記之數目的限制。舉例而言，在對準環境中，倍縮光罩/晶圓上之每一額外對準標記佔據寶貴空間，且因此需要使其數目保持最小。正如當前所進行，此減小將較大數目之對準標記放置於倍縮光罩上以用於場間及場內模型化兩者的範圍，藉此增加最佳化靈活性。
晶圓佈局資訊在倍縮光罩佈局產生期間係重要的之另一情況為用於例如僅可量測場之部分之邊緣場的每場模型化。量測位置之小更改及/或僅添加一個或兩個標記將對可模型化邊緣場之良好程度有顯著影響。因此，場內資料可包含單獨地描述跨每一曝光場或曝光場之群組之所關注參數的空間變化的每場資料(例如根據距晶圓中心之距離(諸如邊緣場與中心場)而分組成兩個或更多個群組)。
為了解決此等問題，提議在單一最佳化步驟中共同最佳化倍縮光罩目標佈局及晶圓抽樣方案。替代地或另外，揭示除了基於場內資料(例如場內指紋資料)及/或每場指紋資料以外亦基於場間資料(例如場間指紋資料)最佳化至少倍縮光罩目標佈局的方法。每場指紋資料可包含在場與場(或場之每群組)之間變化的場內指紋。
存在用於執行此共同最佳化之兩個所提議的主要方法。在第一主要方法中，可根據先驗指紋知識執行共同最佳化。舉例而言，在此實施例中，適用模型為吾人所知，且共同最佳化倍縮光罩佈局及抽樣方案以捕獲此等模型。適用模型可包含：至少一個場間模型及至少一個場內模型(其中場內模型可包含至少一個每場模型)。在每層指紋資料可用之情況下，可根據每一特定層執行此方法以獲得每層之共同最佳化倍縮光罩佈局及抽樣方案。
第二主要方法可包含後驗方法。此方法可包含(例如在校準階段中)使用具有密集目標佈局之第一測試倍縮光罩來曝光測試晶圓，且執行測試晶圓之密集讀出。密集讀出資料用以分析所存在之指紋。基於此等經量測指紋及其變化，可共同最佳化倍縮光罩佈局及抽樣方案。可根據每一特定層執行此方法以獲得每層之共同最佳化倍縮光罩佈局及抽樣方案。可根據資料(亦即資料驅動)處理或改良此方法。舉例而言，可較佳的係使用具有較小量測變化之點，及/或可對最佳化加權以有利於此等點。
在此等兩個主要方法中，晶圓及場佈局資訊結合模型知識而固有地使用。在此內容背景中，晶圓佈局可描述場(例如邊緣場)如何定位於晶圓上且場佈局可描述(例如)每一場中晶粒之佈局及其數目，及可用抽樣區域(可容納目標之區域；例如僅切割道，或亦在產品中)。另一考慮因素亦可為邊緣間隙，其定義接近於晶圓量測之邊緣(且因此可定義將不量測目標的邊緣區)之程度。晶圓及場佈局資訊兩者判定候選位置：亦即，目標/標記可位於何處。
以此方式，共同最佳化可基於場間(及/或每場)及場內指紋，使得此等不同指紋經共同最佳化。
除了晶圓及場佈局資訊以外，亦可考量用於佈局/抽樣方案共同最佳化之其他考慮因素，諸如當前使用之佈局/抽樣方案。舉例而言，此等考慮因素可包括(不)對稱性、均勻性及量測路線中之一或多者。
舉例而言，可能需要在場及/或晶圓位準處之空間對稱佈局。替代地，不對稱佈局可係較佳的，因為此可引起效能之改良(例如使掃描器移動平均(MA)效應平均化，可能較佳的係不將目標置放在同一Y位置處)。
就均勻性而言，較均勻佈局在使未捕獲指紋效應平均化時可能較穩固。
最佳化量測路線可導致較低量測時間，從而允許額外量測及/或較高晶圓產出量。因此，共同最佳化亦可共同最佳化量測路線(亦即，對目標進行抽樣之次序)。此可能尤其適合於線內度量衡。
可瞭解，共同最佳化可產生不同類型之目標佈局及抽樣方案以提供較大靈活性。舉例而言，僅代替判定倍縮光罩佈局及單個抽樣方案之共同最佳化，輸出可包含可用作支援(例如，用於全域晶圓模型化及每場模型化中)之(例如密集)候選抽樣方案。更特定言之，支援可用於以下各者中之一或多者(例如，在單獨額外最佳化步驟中)： ● 一最佳化稀疏抽樣方案。 ● 多個最佳化稀疏抽樣方案，例如用於混合式抽樣(例如，動態或分佈式抽樣)。分佈式抽樣方法之實例揭示於例如本文中以引用之方式揭示的US20140354969A1或US20200371441A1中。簡言之，分佈式抽樣分佈抽樣以在多個晶圓上捕獲某一指紋，使得抽樣方案可針對不同晶圓而變化。因此，可最佳化密集候選方案以描述特定場間及場內指紋，其中該方案以數個最佳化稀疏抽樣方案之形式分佈於數個晶圓上，各自包含密集方案之量測位置之子集。 ● 一半密集抽樣方案(或全密集候選方案)，其用於最佳化每場模型化(例如，每曝光之校正CPE)，例如側重於邊緣場效能。
關於共同最佳化自身，在一實施例中，所提議的方法可包含在最終僅可選擇有限數目個唯一位置(亦即每場或倍縮光罩位置)之約束下基於極密集場內標記佈局執行(例如密集)抽樣方案最佳化。另外，該約束亦可限制可容納於一或多個倍縮光罩及/或基板區域(諸如切割道)之外部的目標位置之數目。舉例而言，僅有限數目個目標可容納於切割道(或其他此類指定基板區域)之外部，或所有目標將容納於切割道內係有可能的。
此方法可使用進化演算法(例如基因演算法)或類似受自然啟發之最佳化演算法(例如粒子群、模擬退火等)。WO2018/069015 (以引用之方式併入本文中)描述此類演算法在樣本方案最佳化中之使用。進化演算法(EA)為通用的基於群體之元啟發最佳化演算法。基因演算法(GA)為EA之一種類型。在GA中，最佳化問題之候選解決方案(稱為個體、生物或表型)的群體朝向較佳解決方案進化。每一候選解決方案具有由解決方案域中之座標表示的一組屬性(其染色體或基因型)，該等屬性可突變且變更。解決方案可以二進位表示為0及1之字串，但其他編碼亦係有可能。模擬退火(SA)為用於近似給定函數之全域最佳的機率技術。SA為用以在大搜尋空間或解決方案域中之近似全域最佳化的元啟發。禁忌搜尋為使用用於數學最佳化之局域搜尋方法的另一元啟發搜尋方法。
基因演算法維持解決方案之集區，而非僅維持一個解決方案。新候選解決方案不僅由「突變」(如在SA中)產生，而且由來自集區之兩個解決方案的「重組」產生。類似於SA中使用之準則，機率準則用以選擇候選以用於複製、突變或組合(藉由交叉)，且用於自集區捨棄過量解決方案。
圖3為說明根據本發明之一實施例的用於共同最佳化倍縮光罩目標佈局及抽樣方案之方法的流程圖。該方法可包含如下步驟：
302：定義約束，且視情況定義成本函數。約束可包括對最終抽樣方案中之唯一位置之數目的約束(例如，對最終倍縮光罩佈局中之目標之數目的約束)。以此方式，共同最佳化抽樣方案及倍縮光罩佈局。其他約束可與用於置放特徵之可用位置相關。舉例而言，僅在切割道中或晶圓之邊緣處可允許標記。其他限制可強加均勻性、對稱性或不對稱性、與基板上之區相關聯的量測或特徵之最小量。成本函數可計算模型化指紋與經量測資料之間的差。成本函數用以向個體(候選解決方案)提供用以與其他個體(候選解決方案)進行比較的值。用於評估候選解決方案之其他方法為藉由判定用於每一候選解決方案(諸如nMU)之不確定性度量值。
304：定義搜尋空間。舉例而言，搜尋空間可為對應於初始(例如極密集)場內目標佈局之所有可用晶圓目標位置。此初始佈局可包含量測位置之全集(亦即，倍縮光罩上可置放目標之所有可行位置)。搜尋空間可為滿足所有約束之候選解決方案的可行集合。搜尋空間之邊界可由晶圓之尺寸界定。
306：定義包含第一位置集合之第一候選解決方案。第一候選解決方案為晶圓上之一或多個位置，例如目標或量測位置之集合。每一候選解決方案可由搜尋空間中之座標定義。第一候選解決方案可為候選解決方案之群體中的個體。在彼狀況下，群體為第一代。
此第一候選解決方案可基於搜尋空間中之隨機或偽隨機座標的產生。
第一候選解決方案可基於約束之知識。此知識可包括用以製造產品(例如特定積體電路)之佈局及層。舉例而言，約束可為以下各者中之一或多者：對每場(倍縮光罩上)之目標之數目的約束；對每列之目標之數目的約束；對每一晶粒之目標之數目的約束；及對由標記使用之佔據面積的限制。每一約束可強加最大值及/或最小值。
308：基於對第一候選解決方案之搜尋空間中之座標的修改，定義包含搜尋空間中之第二位置集合的第二候選解決方案。對座標之修改可涉及以下操作中之一或多者：複製；突變；及交叉。第二候選解決方案可為候選解決方案之群體中的個體。在彼狀況下，相對於在第一代中之第一候選解決方案，該群體為第二代。因為存在許多代，第一及第二可指代當前及下一個，或先前及當前。
310：視情況，判定與基板上之所需量測準確度或特徵佈局相關聯之成本函數的值。
312：根據與基板相關聯之約束及/或根據不確定性度量而選擇第一及/或第二候選解決方案作為最佳解決方案。視情況，第一及/或第二候選解決方案之選擇係進一步根據成本函數之(評估)值。
314：若滿足約束且(視情況)成本函數之值已收斂或達到臨限不確定性度量，或若已達到數個反覆，則反覆結束，否則控制傳回至步驟308以用於另一反覆。輸出可為至少一個最佳化抽樣方案及最佳化倍縮光罩佈局以實施該方案。
可根據進化方法而執行方法之步驟，在此狀況下第一及第二候選解決方案為候選解決方案之連續群體中的個體。可根據模擬退火方法而執行方法之步驟，在此狀況下候選解決方案為包含解決方案域之搜尋空間中的狀態。
在一替代實施例中，共同最佳化可包含倍縮光罩佈局及抽樣方案步驟之反覆。此方法可包含在回合制遊戲類策略中反覆地調整標記佈局及抽樣方案。此方法可使用一或多個生成對抗網路(GAN)來實施。
在GAN中，兩個神經網路在遊戲中彼此競爭(呈零和遊戲形式，其中一個代理之增益係另一代理之損失)。兩個網路包含產生候選同時可辨別網路對其進行評估之生成網路。競爭根據資料分佈進行。通常，生成網路學習自潛在空間映射至所關注的資料分佈，同時可辨別網路區分由產生器產生之候選與真實資料分佈。生成網路的訓練目標係提高可辨別網路之錯誤率(亦即，藉由產生鑑別器認為不係合成之新候選(係真實資料分佈之部分)來「欺騙」鑑別器網路)。
以此方式，經由學習，產生器嘗試產生解決方案(在此狀況下，抽樣方案)，鑑別器無法與訓練資料(例如某種實況)區分開。在某種意義上，GAN嘗試最大化分類錯誤。訓練資料可包含「良好」抽樣方案之實例以提供實況。GAN隨後將嘗試(及學習)產生至少為良好之解決方案。
在獨立實施中，亦有可能除了基於場內指紋以外亦基於場間及/或每場指紋僅執行倍縮光罩佈局最佳化。此使得實際抽樣位置開放，但候選抽樣位置經預先最佳化。
可將共同最佳化應用於(例如)需要倍縮光罩佔據面積之專用先前分配的任何情形；例如，應用於疊對目標、焦點目標、CD目標或對準標記之置放。
可僅針對每一單控制域執行共同最佳化；例如使得分別對疊對抽樣方案共同最佳化執行對準抽樣方案共同最佳化。
如本文中所使用之術語「最佳化(『optimize』、『optimizing』及『optimization』)」意謂調整微影程序參數使得微影之結果及/或程序具有較合乎需要的特性，諸如設計佈局在基板上之投影的較高準確度、較大處理窗等。
可在以下條項中描述其他實施例： 1.一種最佳化用於一圖案化裝置之一目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該目標佈局的目標之一抽樣方案的方法，該方法包含共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案以獲得用於該圖案化裝置之一最佳化目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該最佳化目標佈局之該等目標的一最佳化抽樣方案。 2.如條項1之方法，其進一步包含： 獲得描述跨一基板之場之一佈局的基板佈局資料及描述一或多個曝光場內之特徵之一佈局的場佈局資料， 其中共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案之步驟係基於該基板佈局資料及場佈局資料。 3.如條項1或2之方法，其進一步包含： 獲得用於描述跨一基板、一場及/或一平均場之一所關注參數之空間變化的一模型。 其中共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案之該步驟係基於該模型。 4.如條項1或2之方法，其進一步包含： 獲得一或多個基板上之一所關注參數之空間變化的量測， 其中共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案之該步驟係基於該量測。 5.如條項4之方法，其中藉由加權處理該量測以有利於具有較小相關量測變化之量測。 6.如條項1至5中任一項之方法，其中該共同最佳化步驟最佳化該目標佈局及用於根據一場間模型之場間模型化及用於根據一場內模型之場內模型化的該抽樣方案。 7.如條項6之方法，其中該最佳化步驟包含與該場間模型及該場內模型相關之一或多個模型不確定性度量的一最小化。 8.如條項1至7中任一項之方法，該方法進一步包含獲得描述跨該基板之一或多個曝光場之該所關注參數的空間變化之場內資料的步驟， 其中該場內資料包含單獨地描述跨每一曝光場或曝光場之群組之該所關注參數之空間變化的每場資料。 9.如條項8之方法，其中該共同最佳化步驟最佳化該目標佈局及用於根據至少一個每場場內模型之每場場內模型化的至少一個抽樣方案。 10.如條項1至9中任一項之方法，其中該共同最佳化另外最佳化以下各者中之一或多者： 該目標佈局及/或該抽樣方案中之對稱性或不對稱性， 該目標佈局及/或該抽樣方案之涵蓋範圍的均勻性，及該抽樣方案之量測路線。 11.如條項1至10中任一項之方法，其中該共同最佳化步驟為一反覆步驟，該反覆步驟包含該目標佈局及該抽樣方案之依序調整的反覆。 12.如條項11之方法，其中該共同最佳化步驟使用一生成對抗網路或其他回合制遊戲演算法。 13.如條項1至10中任一項之方法，其中該共同最佳化包含在僅有限數目個唯一目標位置可包含於該抽樣方案內之約束下基於一極密集場內目標佈局之一抽樣方案最佳化。 14.如條項13之方法，其中該約束亦限制可容納於一或多個倍縮光罩及/或基板區域之外部之目標位置的數目。 15.如條項14之方法，其中可容納於該一或多個倍縮光罩及/或基板區域之外部的目標位置之該數目為零。 16.如條項13至15中任一項之方法，其中該共同最佳化使用一基因演算法、其他進化演算法、一粒子群演算法及一模擬退火法演算法中之一或多者。 17.如條項1至16中任一項之方法，其中該共同最佳化步驟產生該目標佈局及用作對以下各者中之一或多者之一支援的一候選抽樣方案： 一最佳化稀疏抽樣方案，其包含由該候選抽樣方案定義之量測位置之一真子集； 複數個最佳化稀疏抽樣方案，其各自包含由該候選抽樣方案定義之該等量測位置之一真子集。 一半密集抽樣方案，其包含由該候選抽樣方案定義的該等量測位置之一真子集或該候選抽樣方案，以用於每場模型化。 18.如條項17之方法，其中該候選抽樣方案用作對該複數個最佳化稀疏抽樣方案之一支援，且該複數個最佳化稀疏抽樣方案一起定義分佈於複數個基板上之一分佈抽樣方案。 19.一種判定用於一圖案化裝置之一目標佈局的方法，該方法包含： 獲得描述跨一基板之一所關注參數之空間變化的場間資料， 獲得描述跨該基板之一或多個曝光場之該所關注參數之空間變化的場內資料； 獲得描述跨一基板之場之一佈局的基板佈局資料及描述一或多個曝光場內之特徵之一佈局的場佈局資料；及 根據基於該基板佈局資料及場佈局資料之該場間資料及場內資料最佳化該目標佈局以獲得用於該圖案化裝置之一最佳化目標佈局。 20.如任一前述條項之方法，其中該場佈局資料描述以下各者中之一或多者：晶粒之佈局及其在每一曝光場中之數目，及可容納目標之可用抽樣區域。 21.如任一項前述條項之方法，其中該目標佈局與用於如下各者之量測之目標相關： 疊對， 焦點， 臨界尺寸，或 對準。 22.一種包含程式指令之電腦程式，該等程式指令可操作以當在一合適設備上運行時執行如任一前述條項之方法。 23.一種非暫時性電腦程式載體，其包含如條項22之電腦程式。 24.一種處理配置，其包含： 如條項23之非暫時性電腦程式載體；及 一處理器，其可操作以運行該電腦程式。 25.一種度量衡裝置，其包含如條項24之處理配置。 26.一種微影製造系統，其包含： 如條項之25之至少一個度量衡裝置；及 一微影曝光設備。 27.如條項26之微影製造系統，其中該至少一個度量衡裝置為包含於該微影曝光設備內之一對準感測器。 28.如條項26或27之微影製造系統，其中該至少一個度量衡裝置包含用於執行曝光後度量衡之一曝光後度量衡裝置。
雖然上文已描述本發明之特定實施例，但應瞭解，可以與所描述方式不同的其他方式來實踐本發明。
對標記或目標之任何參考可指出於度量衡之特定目的形成的專用標記或目標或可使用本文所揭示之技術量測的任何其他結構(例如其包含足夠重複或週期性)。此類目標可包括足夠週期性之產品結構，使得可在其上執行對準或疊對(例如)度量衡。
儘管上文可特定地參考在光學微影之內容背景中對本發明之實施例的使用，但應瞭解，本發明可用於其他應用(例如壓印微影)中，且在內容背景允許的情況下不限於光學微影。在壓印微影中，圖案化裝置中之構形界定產生於基板上之圖案。可將圖案化裝置之構形壓入至經供應至基板之抗蝕劑層中，在該基板上藉由應用電磁輻射、熱、壓力或其組合來使抗蝕劑固化。在抗蝕劑固化之後，將圖案化裝置移出抗蝕劑，從而在其中留下圖案。
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1 nm至100 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」在內容背景允許之情況下可指各種類型之光學組件中之任一者或組合，包括折射、反射、磁性、電磁及靜電光學組件。反射組件很可能用於在UV及/或EUV範圍內操作之設備中。
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進行定義。
200:步驟 202:量測資訊 204:量測資訊 206:配方資料 208:量測資料 210:步驟 212:步驟 214:步驟 216:步驟 218:步驟 220:步驟 302:步驟 304:步驟 306:步驟 308:步驟 310:步驟 312:步驟 314:步驟 AD:調整器 AS:對準感測器 B:輻射光束 BD:光束遞送系統 C:目標部分 CO:聚光器 EXP:曝光站 IF:位置感測器 IL:照明器 IN:積光器 LA:微影設備 LS:位準感測器 M1:光罩對準標記 M2:光罩對準標記 MA:圖案化裝置 MEA:量測站 MT:圖案化裝置支撐件 P1:基板對準標記 P2:基板對準標記 PM:第一定位器 PS:投影系統 PW:第二定位器 RF:參考框架 SO:輻射源 W:基板 W':基板 W'':經曝光基板 WTa:基板台 WTb:基板台
現將僅藉助於實例參考附圖而描述本發明之實施例，其中： 圖1描繪微影設備； 圖2示意性地說明圖1之設備的量測及曝光程序；且 圖3為描述根據本發明之一實施例之方法的流程圖。
302:步驟
304:步驟
306:步驟
308:步驟
310:步驟
312:步驟
314:步驟

Claims (15)

  1. 一種最佳化用於一圖案化裝置之一目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該目標佈局的目標之一抽樣方案的方法，該方法包含共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案以獲得用於該圖案化裝置之一最佳化目標佈局及用於量測暴露於一基板上之該最佳化目標佈局之該等目標的一最佳化抽樣方案。
  2. 如請求項1之方法，其進一步包含： 獲得描述跨一基板之場之一佈局的基板佈局資料及描述一或多個曝光場內之特徵之一佈局的場佈局資料， 其中共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案之步驟係基於該基板佈局資料及場佈局資料。
  3. 如請求項1之方法，其進一步包含： 獲得一或多個基板上之一所關注參數之空間變化的量測， 其中共同最佳化該目標佈局及該抽樣方案之該步驟係基於該量測。
  4. 如請求項之3方法，其中藉由加權處理該量測以有利於具有較小相關量測變化之量測。
  5. 如請求項1之方法，其中該共同最佳化步驟最佳化該目標佈局及用於根據一場間模型之場間模型化及用於根據一場內模型之場內模型化的該抽樣方案。
  6. 如請求項5之方法，其中該最佳化步驟包含與該場間模型及該場內模型相關之一或多個模型不確定性度量的一最小化。
  7. 如請求項1之方法，該方法進一步包含獲得描述跨該基板之一或多個曝光場之該所關注參數之空間變化的場內資料之步驟，其中該場內資料包含單獨地描述跨每一曝光場或曝光場之群組之該所關注參數的空間變化之每場資料。
  8. 如請求項7之方法，其中該共同最佳化步驟最佳化該目標佈局及用於根據至少一個每場場內模型之每場場內模型化的至少一個抽樣方案。
  9. 如請求項1之方法，其中該共同最佳化另外最佳化以下各者中之一或多者： 該目標佈局及/或該抽樣方案中之對稱性或不對稱性， 該目標佈局及/或該抽樣方案之涵蓋範圍之均勻性，及 該抽樣方案之量測路線。
  10. 如請求項1之方法，其中該共同最佳化步驟為一反覆步驟，該反覆步驟包含該目標佈局及該抽樣方案之依序調整的反覆。
  11. 如請求項10之方法，其中該共同最佳化步驟使用一生成對抗網路或其他回合制遊戲演算法。
  12. 如請求項1之方法，其中該共同最佳化步驟產生該目標佈局及用作對以下各者中之一或多者之一支援的一候選抽樣方案： 一最佳化稀疏抽樣方案，其包含由該候選抽樣方案定義之量測位置之一真子集； 複數個最佳化稀疏抽樣方案，其各自包含由該候選抽樣方案定義之該等量測位置之一真子集。 一半密集抽樣方案，其包含由該候選抽樣方案定義的該等量測位置之一真子集或該候選抽樣方案，以用於每場模型化。
  13. 如請求項12之方法，其中該候選抽樣方案用作對該複數個最佳化稀疏抽樣方案之一支援，且該複數個最佳化稀疏抽樣方案一起定義分佈於複數個基板上之一分佈抽樣方案。
  14. 如請求項1之方法，其中該目標佈局與用於以下各者之量測的目標相關：疊對、焦點、臨界尺寸或對準。
  15. 一種包含程式指令之電腦程式，該等程式指令可操作以當在一合適設備上運行時執行如請求項1至14中任一項之方法。
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