TWI736696B - 成像疊對度量方法、電腦程式產品、度量模組及成像疊對度量系統 - Google Patents

成像疊對度量方法、電腦程式產品、度量模組及成像疊對度量系統 Download PDF

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那達夫 古特曼
大衛 格瑞奥迪
馬克 吉納渥克
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克萊爾 Ｅ 史坦優納斯
尼姆洛德 雪渥爾
尤瑞 帕斯卡維爾
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Abstract

本發明提供系統及方法，其等自至少一個度量成像目標中之各ROI(所關注區域)之經分析量測來計算疊對錯位誤差估計，且將該等經計算疊對錯位誤差估計併入於一對應疊對錯位估計中。所揭示實施例提供可以一連續方式整合至度量量測程序中且此外依據疊對錯位來評估目標品質之一分級及加權目標品質分析，該分析形成用於評估來自諸如生產步驟之特性、量測參數及目標特性之不同源之誤差之一共同基礎。接著，此共同基礎實現以下之任一者：組合各種誤差源以給出與量測保真度相關聯之一單一數目；分析在晶圓級、批量級及程序級之各種誤差；及/或藉由減少量測次數而針對處理量以一受控方式權衡所得準確度。

Description

成像疊對度量方法、電腦程式產品、度量模組及成像疊對度量系統
本發明係關於成像疊對度量之領域，且更特定言之係關於在度量量測中導出並使用疊對錯位誤差估計。
成像疊對度量被用來藉由量測成像目標且分析經量測影像而估計所生產積體電路中之層之間的疊對。在一淘汰程序中偵測到缺陷目標且將其自分析程序移除。
下文係提供對本發明之一初步理解之一簡化概述。該概述不一定識別關鍵元件亦不限制本發明之範疇，而是僅用作以下描述之一引言。
本發明之一個態樣提供一種方法，該方法包括：自至少一個度量成像目標中之各ROI(所關注區域)之經分析量測來計算疊對錯位誤差估計；及將該等經計算疊對錯位誤差估計併入於一對應疊對估計中，其中該計算及該併入係由至少一個電腦處理器實行。
本發明之此等、額外及/或其他態樣及/或優點闡述於下文之詳細描述中；可自詳細描述推斷；及/或可藉由實踐本發明而學習。
50:程序圖
60:晶圓
70:度量成像目標
72:所關注區域(ROI)
74:核心
74A:週期項/分量/週期分量
74B:線性項/分量
74C:雜訊或殘餘項/分量
80:疊對量測工具
90:晶圓疊對圖
100:成像疊對度量系統/工具
110:疊對錯位誤差估計模組
115:疊對錯位誤差估計/誤差計算/經計算誤差/疊對錯位誤差
117:錯位圖
120:錯位模型化模組
130:目標品質矩陣
132:目標淘汰
134:程序校正
140:最佳化目標取樣
150:子區域
150A:子區域
150B:子區域
160:目標品質估計模組
200:方法
210:階段/計算
212:階段
215:階段
220:階段
225:階段
230:階段/併入
235:階段
240:階段
245:階段
250:階段
260:階段
270:階段
280:階段
290:階段
300:階段
為更佳理解本發明之實施例且展示可如何實施該等實施例，現將僅以實例方式對隨附圖式進行參考，在整個圖式中，相似元件符號指定對應元件或區段。
在隨附圖式中：圖1係根據本發明之一些實施例之一成像疊對度量系統之一高階示意方塊圖。
圖2A至圖2D係根據本發明之一些實施例之成像目標之量測及核心信號分量之高階示意性繪示。
圖3係繪示根據本發明之一些實施例之一方法之一高階流程圖。
在以下描述中，描述本發明之各種態樣。為說明之目的，闡述具體組態及細節以提供對本發明之一透徹理解。然而，熟習此項技術者亦將明白，可在無本文中呈現之具體細節之情況下實踐本發明。此外，可能已省略或簡化熟知特徵以免使本發明不清楚。特定參考圖式，應強調，所展示之細節係藉由實例且僅用於闡釋性地論述本發明之目的，且為了提供確信為本發明之原理及概念態樣之最有用的且容易理解的描述而呈現。在此方面，並未嘗試比本發明之一基本理解所必需之描述更詳細地展示本發明之結構細節，結合圖式進行之描述使熟習此項技術者明白本發明之若干形式在實踐時可如何體現。
在詳細說明本發明之至少一項實施例之前，應瞭解，本發明在其應用方面不限於在以下描述中闡述或在圖式中繪示之組件之構造及配置之細節。本發明適用於可以各種方式實踐或實行之其他實施例以及所揭示實施例之組合。再者，應瞭解，本文中採用之片語及術語係用於描述之目的且 不應被視為限制性的。
除非另有明確陳述，否則如自以下論述顯而易見，應瞭解，在整個說明書中使用諸如「處理」、「運算」、「計算」、「判定」、「增強」或類似者之術語的論述指代一電腦或運算系統或類似電子運算裝置(其將表示為運算系統之暫存器及/或記憶體內之物理(諸如電子)量的資料操縱及/或變換為類似表示為運算系統之記憶體、暫存器或其他此等資訊儲存、傳輸或顯示裝置內之物理量的其他資料)之動作及/或程序。
本發明提供系統及方法，其等自至少一個度量成像目標中之各ROI(所關注區域)之經分析量測來計算疊對錯位誤差估計，且將該等經計算疊對錯位誤差估計併入於一對應疊對錯位估計中。所揭示實施例提供可以一連續方式整合至度量量測程序中且此外依據疊對錯位來評估目標品質之一分級及加權目標品質分析，該分析形成用於評估來自不同源(諸如生產步驟之特性、量測參數及目標特性)之誤差之一共同基礎。接著，此共同基礎實現以下之任一者：組合各種誤差源以給出與量測保真度相關聯之一單一數目；分析在晶圓級、批量級及程序級之各種誤差；及/或藉由減少量測次數而針對處理量以一受控方式權衡所得準確度。
所揭示系統及方法可經組態以依據疊對錯位對成像目標之量測提供一品質之連續定量(非二進位)評定，其在一共同基礎上表達不同類型之誤差，且實現在導出疊對時對量測及目標進行敏感加權。此外，所揭示系統及方法可經組態以提供關於生產及量測程序之額外資訊，此可用以改良且校正所偵測缺陷。所揭示系統及方法可經組態以計算與其量測之各者相關聯之個別誤差，且視情況使用模型化軟體來模型化疊對(例如，使用量測值作為輸入)，且使用相關聯誤差來對最終模型中之量測重要性加權。除 了由先前技術疊對工具量測之疊對錯位(亦稱為疊對誤差或錯位誤差)之外，某些實施例亦提供及/或使用疊對錯位誤差估計。可連同目標之疊對錯位一起估計目標品質，且可在模型化且隨後在程序校正中使用經估計目標品質。
圖1係根據本發明之一些實施例之一成像疊對度量系統100之一高階示意方塊圖。成像疊對度量系統100包括：一疊對量測工具80，其經組態以量測來自一晶圓60上之複數個度量成像目標70之各者之複數個ROI；及一疊對錯位誤差估計模組110，其經組態以自ROI之經分析量測中之不同分量計算疊對錯位誤差估計115。成像疊對度量系統100經組態以如下文說明般將經計算疊對錯位誤差估計115併入於一對應疊對估計中，且其可使用(若干)電腦處理器(未展示，可能為工具100及模組110、120之任一者之部分)來實施。下文詳細呈現在圖1中示意性地繪示之額外元件。
可使用影像分析來導出疊對錯位誤差估計(例如，誤差線(error bar))，該等疊對錯位誤差估計與各目標之量測相關聯且具有可經處理以形成各量測之一單一疊對錯位誤差估計之實體單元(例如，疊對單元)。一目標品質估計模組160可經組態以自疊對量測工具80接收資料及/或量測，且導出目標品質估計並將目標品質估計遞送至錯位模型化模組120，及/或可將目標品質估計作為額外輸入遞送至一目標品質矩陣130中，如下文描述。目標品質矩陣130可經組態以使各目標與表示目標之疊對錯位誤差估計115的一組數量相關聯。
除了由先前技術疊對工具量測之疊對錯位(亦稱為疊對誤差或錯位誤差)之外，某些實施例亦提供及/或使用疊對錯位誤差估計。在某些實施例中，可藉由錯位模型化模組120及/或目標品質估計模組160使用來自疊對 錯位誤差估計模組110之疊對錯位誤差估計115來增強及/或改良錯位圖117、晶圓疊對圖90及程序圖50之任一者。下文提供之實例係此方法之非限制性實施例。下文提供圖1之進一步說明。
圖2A至圖2D係根據本發明之一些實施例之成像目標70之量測及核心信號分量之高階示意性繪示。在圖2A中以一非限制性方式將成像目標70繪示為一雙層AIM(進階成像度量)目標。類似量測及分析可應用於由週期性結構構成之任何成像目標70。例如，圖2C係根據本發明之一些實施例之一三層AIM目標70之一高階示意性繪示。目標70可包括具有週期性結構之任何成像目標70，例如，AIM(圖2A)、三重AIM(圖2C)、XY分離AIM及BIB(盒中盒)以及等效度量成像目標。
ROI 72在圖2A中被示意性地指示為對應週期性結構之部分，且關於量測方向(x/y)、目標(1/2)及層(in/out，等效於目標70中之位置)中之索引編號示意性地表示。可自各ROI 72導出一核心74，其指示沿ROI 72之一強度輪廓(可以不同方式自ROI 72導出強度輪廓)。核心74可被分析為由多個分量構成，例如，一週期項74A、一線性項74B及一雜訊或殘餘項74C。圖2B中以一非限制性經驗實例例示ROI 72、核心74及分量74A、74B、74C。
例如，在所繪示非限制性實例中，核心74之強度輪廓可表示一週期性條狀溝槽序列之一強度型樣。ROI 72可在垂直於量測(週期性)方向之方向上平均化，或可沿垂直方向分離成不同子區域(參見圖2D及下文)。分量74A、74B、74C之總和可等於核心74，且可藉由各種分析方法導出分量74A、74B、74C。例如，可將核心74(表示為κ(x))表達為一餘弦級數(方程式1，其中藉由表示為w i 之權重自加權係數計算由OVL(疊對)表示之疊 對錯位)，其中分量74B、74A、74C分別對應於係數A1、A2及ΣA3...An。替代地或補充地，可使用多項式或具有核心分量之定義的對應修改之其他擴展來分析核心74。
Figure 106136717-A0305-02-0009-2
Figure 106136717-A0305-02-0009-3
其中
Figure 106136717-A0305-02-0009-4
,
Figure 106136717-A0305-02-0009-6
在一非限制性實例中，可自74A、74B、74C之一或多者(例如，自線性項74B及雜訊項74C)導出疊對錯位誤差估計。例如，可自使用核心74計算之一疊對與僅使用各自核心74之週期分量74A計算之一疊對之間的一差異導出疊對錯位誤差估計。使用以下定義，可疊對錯位誤差估計導出如下。OVL_{kernel}表示如自ROI計算之疊對；OVL_{only periodic term}表示如在移除線性項及雜訊項之後自ROI計算之疊對；OVL_{periodic term AND linear term}表示如在僅移除雜訊項之後自ROI計算之疊對；且OVL_{periodic term AND noise term}表示如在僅移除線性項之後自ROI計算之疊對。可將與各個項相關聯之疊對錯位誤差估計計算為：dE_{noise}=OVL_{kernel}-OVL_{periodic term AND linear term}；dE_{linear}=OVL{kernel}-OVL_{periodic term AND noise term}；及dE_{non periodicity}=OVL{kernel}-OVL{only periodic term}。
可自目標70中之週期性結構導出任何數目個ROI 72，且可自相對於ROI 72分析之量測資料計算多個疊對。圖2D係根據本發明之一些實施例之ROI 72中之子區域150之各種選擇之一高階示意性繪示。示意性地繪示ROI 72，且其可自目標70中之任何週期性結構導出。
在某些實施例中，疊對錯位誤差估計模組110可進一步經組態以相對於各ROI 72之多個子區域150來計算疊對錯位誤差估計，且自各ROI 72之 子區域150之多個經計算疊對錯位誤差估計來計算一額外疊對錯位誤差估計。例如，額外疊對錯位誤差估計可包括相同ROI 72之不同子區域150之經計算疊對錯位誤差估計當中的一差異。在某些實施例中，可自不同ROI 72之對應子區域150之經計算疊對錯位誤差估計來計算額外疊對錯位誤差估計。可以多種方式選擇子區域150，在圖2D中以一非限制性方式例示一些子區域150。可在各ROI 72中選擇任何數目個子區域150(例如，1個、2個、3個、4個、5個等)，在各ROI 72中不一定為相同數目(例如，可根據次取樣之所需程度確定ROI 72之優先級)。可在ROI 72之一中心或內部區域處、或(至少針對一或多個ROI 72)可沿ROI 72之一邊緣(例如，參見子區域150A)選擇子區域150。可沿ROI 72之全長度、或(至少針對一或多個ROI 72)可沿ROI 72之一部分長度(例如，參見子區域150B)選擇子區域150。
例如，可使用疊對錯位誤差估計來藉由估計ROI 72內之一變異性程度而估計目標一致性，目標一致性可用以指示目標之週期性結構中之一系統雜訊位準，例如，週期性結構之元件之低品質或缺陷處理。ROI 72之子區域150中之量測資料及/或經估計誤差之統計分析可用以特性化各種誤差源。此外，可例如使用疊對提取演算法來自ROI計算子區域150當中的疊對以提供N個子ROI(子區域150)之N個子疊對，且可將其等標準差(或西格瑪(sigma))用作疊對錯位誤差估計(「核心雜訊」)。在某些實施例中，根據上文揭示之原理且考量核心至週期趨勢、線性趨勢及雜訊之分解，可使用ROI中之資訊之部分來計算疊對。其他具體分解可能可包括以下非限制性實例之任一者：至不同空間頻率之傅立葉分解，或至ROI之不同細分之空間分解等。接著，可使用部分資料來計算OVL，且藉由比較由 部分資料計算之ovl與由其他部分資料或全部ROI資料計算之ovl而進行一誤差估計。此將給出誤差估計：dE_{partial kernel}=OVL_{kernel}-OVL_{partial kernel}。若存在一組此等差異，則其等可例如由變異數及平均值統一表示。
在某些實施例中，疊對錯位誤差估計模組110可進一步經組態以依據錯位疊對計算一對比度誤差估計，且將經計算對比度誤差併入於對應疊對估計中。歸因於一感測裝置之有限信號對雜訊比及自散射離開目標之有限輻射量獲得之有限信號，對比度與量測之精度有關。雖然可藉由收集更多光而改良對比度，但實際考量限制量測時間且因此存在一精度損失，其可以疊對為單位表達(表示為dEcontrast)且加至誤差計算115。由於全部誤差估計dE 115係依據疊對錯位表達，故其等可用以導出一單一累積誤差估計115(表示為E)以例如使用E=√(wperiodic．dEperiodic+wpk．dEpk+wcontrast．dEcontrast)來特性化任何特定量測及/或量測集之品質，其中wperiodic、wpk、wcontrast係週期性、部分核心及對比度各自估計之選用對應權重(例如，指派給對應誤差dE之正規化權重)。累積誤差可用於如下文說明之不同目的，例如，在多個目標量測之一分析程序內計算各量測結果之權重。類似考量可應用於組合在相同量測條件中量測但起因於不同分析之不同量測誤差估計。可用一單一分析方法自不同量測條件導出若干誤差量測(諸如，在一非限制性實例中，透過不同色彩濾波器之量測)以例如自藉由使用相同濾波器或藉由使用全部已知濾波器或全部已知濾波器之某一組合進行之量測誤差定量用於與一特定濾波器一起使用之總目標誤差。
應注意，使用疊對錯位誤差估計115實現使與不同ROI相關之估計相關聯，例如，藉由對與不同ROI相關之估計加權而導出疊對錯位誤差估計 115。有利地，組合來自不同ROI之多個錯位誤差貢獻可增強疊對錯位誤差估計及目標品質估計之準確度。
任何所揭示之經計算誤差115(例如，包含上文列出之分量及/或可自其等導出之任何累積誤差之一或多者)可用以導出使各自經計算誤差與晶圓60之座標相關之一錯位圖117及/或使各自經計算誤差與目標70相關之目標品質矩陣130(顯然，可自錯位圖117導出目標品質矩陣130)。目標品質矩陣130及/或錯位圖117可用以導出關於生產步驟及程序之更多資訊，如下文揭示。目標品質矩陣130可經組態以使各目標與表示目標之疊對錯位誤差估計115之一組數量相關聯。
進一步應注意，可以不同方式計算任何所揭示之經計算誤差115以依據錯位疊對相互關聯及/或表達量測之各種態樣。對應旗標可自任何所揭示之經計算誤差115導出且於成像疊對度量系統100之操作中使用。
在某些實施例中，目標品質矩陣130可用以選擇目標(目標淘汰132)及/或對目標加權(如上文揭示)以導出一更準確的及/或更可靠的疊對估計。在某些實施例中，成像疊對度量系統100可進一步包括錯位模型化模組120，其經組態以藉由疊對量測工具80根據目標品質矩陣130修改目標選擇以相對於準確度及/或量測時間來最佳化目標取樣140。
在某些實施例中，錯位模型化模組120可進一步經組態以將自疊對錯位誤差估計模組110接收且基於經計算疊對錯位誤差估計115之目標品質矩陣130併入至由疊對量測工具80導出之一晶圓疊對圖90中。
在某些實施例中，疊對錯位誤差估計模組110可進一步經組態以自經計算疊對錯位誤差估計115導出錯位圖117，且成像疊對度量系統100可進一步經組態以使錯位圖117與一程序圖50相關以識別程序誤差且例如藉由 錯位模型化模組120建議程序校正134。替代地或補充地，成像疊對度量系統100可經組態以基於目標品質矩陣130導出或建議程序校正134。
除了由先前技術疊對工具量測之疊對錯位(亦稱為疊對誤差或錯位誤差，基本上為與程序之兩個或更多個層相關聯之一目標之分量之定位之一偏移)之外，某些實施例亦提供及/或使用疊對錯位誤差估計。在某些實施例中，可藉由錯位模型化模組120及/或目標品質估計模組160使用來自疊對錯位誤差估計模組110之疊對錯位誤差估計115來增強及/或改良錯位圖117、晶圓疊對圖90及程序圖50之任一者。目標品質估計模組160藉由分析疊對錯位誤差估計(其在先前技術中未處置)而新增另一層級之程序控制。
如(舉例而言)在錯位圖117中提供之晶圓60上之疊對錯位誤差115之分佈可以額外方式用於例如區域分析晶圓內模型化，其中不同區域作為一整體具有區別於晶圓行為之特性誤差行為。經計算疊對錯位誤差115及/或錯位圖117之部分之任一者可用以量化及特性化晶圓區及/或整體晶圓。
在某些實施例中，可相對於一或多批次之晶圓60、且亦可相對於作為整體之生產程序及/或相對於如(舉例而言)在錯位圖117中提供之晶圓60之多個層來分析疊對錯位誤差115之分佈。此分析可用以導出(例如，藉由目標品質估計模組160及/或藉由一特定模組)超過晶圓級之工廠程序控制資訊。
在某些實施例中，經計算疊對錯位誤差估計115可用以基於與經計算疊對錯位誤差估計115相關之旗標值之分佈彙總多個晶圓60。例如，晶圓級錯位圖117可用作一特定程序或程序集合中之一故障之一訊符，且用以導出程序校正134。因此，錯位圖117可用以提供與程序步驟或特徵之一 本質聯繫、用以改良及校正生產程序(此可能獨立於其他度量量測(例如，疊對))。
在某些實施例中，經計算疊對錯位誤差估計115可用以提供前饋取樣最佳化例如作為取樣最佳化140之部分。錯位圖117可由成像疊對度量系統100使用以識別晶圓60上通常具有較高誤差值之(若干)區域且修改目標取樣量測程序及/或資料分析演算法以適應較高誤差值。例如，成像疊對度量系統100之適應可藉由增加一或多個層中之取樣密度、使用更多個目標70及/或特定更多個可靠目標70(如上文識別)、改變量測條件(例如，增強對比度)、使用更多個子區域150、選擇ROI 72之特定子區域150等。
雖然疊對錯位誤差估計模組110及/或錯位模型化模組120可經組態以在成像疊對度量系統100之操作期間即時操作，但在某些實施例中，疊對錯位誤差估計模組110及/或錯位模型化模組120亦可使用所獲得量測影像離線操作，而視需要容許所揭示分析在例如故障排除或開發階段期間之靈活性及擴展。
在某些實施例中，所揭示成像疊對度量系統100可進一步經組態以將經計算疊對錯位誤差估計115組合至適用於任何程序階段及生產層級之至少一個量測保真度指示符中。
有利地，將依據錯位疊對計算之疊對錯位誤差估計115併入至度量量測結果之分析中實現增加結果之準確度及可靠性，此係因為與較準確生產之目標相比，較不準確地生產之目標(例如，晶圓之邊際目標)可比被給予較小權重。在某些實施例中，使用疊對錯位誤差估計115亦可實現視需要進行準確度與處理量之間的一受控權衡，其中在權衡中清楚指示且控制準確度降低之量。
在某些實施例中，所揭示成像疊對度量系統100可進一步經組態以基於經計算疊對錯位誤差估計115提供且控制準確度與處理量之間的一權衡。
上文揭示之元件可以任何可操作組合進行組合，且在某些圖且非其他圖中繪示某些元件僅用於一說明目的且非限制性的。
圖3係繪示根據本發明之一些實施例之一方法200之一高階流程圖。可關於上文描述之成像疊對度量系統100實行方法階段，該成像疊對度量系統100可視情況經組態以實施方法200。方法200可至少部分由例如一度量模組中之至少一個電腦處理器實施。某些實施例包括電腦程式產品，該等電腦程式產品包括具有與其一起體現且經組態以實行方法200之相關階段之電腦可讀程式之一電腦可讀儲存媒體。某些實施例包括度量模組，該等度量模組包括實施方法200之階段之電腦程式產品。方法200可包括以下階段而無關於其等之順序。
方法200可包括：自至少一個度量成像目標中之各ROI之經分析量測來計算疊對錯位誤差估計(階段210)，及將經計算疊對錯位誤差估計併入於一對應疊對估計中(階段230)，其中計算210、併入230及下文列出之可能其他階段由至少一個電腦處理器實行(階段300)。
在某些實施例中，可相對於ROI信號之不同分量(例如，線性分量、週期分量及/或雜訊(殘餘)分量)來計算疊對錯位誤差估計；在某些實施例中，可相對於各ROI之多個子區域來計算疊對錯位誤差估計；且在某些實施例中，可相對於ROI信號之多個分量與ROI之多個子區域之組合來計算疊對錯位誤差估計(階段212)。方法200可進一步包括：自各ROI之子區域之多個經計算疊對錯位誤差估計來計算一額外疊對錯位誤差估計(階段 215)。
方法200可進一步包括：依據疊對錯位計算一對比度誤差估計且將經計算對比度誤差併入於對應疊對錯位誤差估計中(階段220)，及可自ROI之多個經計算疊對錯位誤差估計及對比度誤差來計算各ROI之一加權誤差估計(階段225)。
方法200可進一步包括：自複數個度量成像目標之經計算疊對錯位誤差估計導出一目標品質矩陣(階段235)，及使用來自目標品質矩陣之值選擇目標以進行未來量測(階段240)。在某些實施例中，方法200可包括：藉由一疊對量測工具使用複數個目標之經計算疊對錯位誤差估計來最佳化複數個度量成像目標之取樣(階段245)。在某些實施例中，方法200可包括使用來自目標品質矩陣之值來對一對應晶圓疊對圖加權(例如，藉由導出一加權晶圓疊對矩陣)(階段250)。在某些實施例中，方法200可包括：自目標品質矩陣導出程序校正(階段260)。
方法200可包括：自複數個度量成像目標之經計算疊對錯位誤差估計導出一誤差圖且使誤差圖與一程序圖相關以識別程序誤差(階段270)，可自其導出程序校正。
方法200可進一步包括：在任何系統級及/或程序步驟處，將經計算疊對錯位誤差估計併入至至少一個量測保真度指示符中(階段280)。
方法200可進一步包括：基於經計算疊對錯位誤差估計針對處理量可控制地權衡準確度(階段290)。
有利地，相對於先前技術，所揭示系統100及方法200在提供疊對及其他度量量測時提供對個別目標品質之充分考量。雖然當前實踐僅應用目標淘汰來避免考量最極其異常的目標，且因此本質上在範疇及二進位方面 受限，但所揭示實施例提供可以一連續方式整合至度量量測程序中且此外依據疊對錯位來評估目標品質之一分級及加權目標品質分析，該分析形成用於評估來自不同源之誤差之一共同基礎，如上文說明。此外，所揭示實施例使誤差評估能夠在相關時在晶圓當中傳播且容許獨立地或作為其他度量量測之增強識別程序缺陷。所揭示誤差分析進一步實現在與生產步驟、量測參數及目標特性相關之各種誤差源當中進行區分，且實現根據其等引起之誤差將其等分離，此在單純的目標淘汰之間提供一額外資訊位準。
上文關於根據本發明之實施例之方法、設備(系統)及電腦程式產品之流程圖及/或部分圖描述本發明之態樣。將瞭解，流程圖及/或部分圖之各部分及流程圖及/或部分圖中之部分之組合可由電腦程式指令實施。可將此等電腦程式指令提供至一通用電腦、專用電腦或其他可程式化資料處理設備之一處理器以產生一機器，使得經由電腦或其他可程式化資料處理設備之處理器執行之指令建立用於實施流程圖及/或部分圖或其等之部分中所指定之功能/動作之構件。
此等電腦程式指令亦可儲存於一電腦可讀媒體中，該等電腦程式指令可引導一電腦、其他可程式化資料處理設備或其他裝置以一特定方式運作，使得儲存於電腦可讀媒體中之指令產生一製品，包含實施流程圖及/或部分圖或其等之部分中所指定之功能/動作之指令。
電腦程式指令亦可載入至一電腦、其他可程式化資料處理設備或其他裝置上以引起在電腦、其他可程式化設備或其他裝置上執行一系列操作步驟以產生一電腦實施程序，使得在電腦或其他可程式化設備上執行之指令提供用於實施在流程圖及/或部分圖或其等之部分中所指定之功能/動作之程序。
前述流程圖及圖繪示根據本發明之各項實施例之系統、方法及電腦程式產品之可能實施方案之架構、功能及操作。在此方面，流程圖或部分圖中之各部分可表示一模組、片段或程式碼之部分，其包括用於實施(若干)指定邏輯功能之一或多個可執行指令。亦應注意，在一些替代實施方案中，部分中所提及之功能可不按圖中提及之順序發生。例如，事實上，取決於所涉及之功能性，連續展示之兩個部分可實質上同時執行，或該等部分有時可按相反順序執行。亦應注意，部分圖及/或流程圖之各部分及部分圖及/或流程圖中之部分之組合可由執行指定功能或動作之基於專用硬體之系統或專用硬體及電腦指令之組合實施。
在上文描述中，一實施例係本發明之一實例或實施方案。「一項實施例」、「一實施例」、「某些實施例」或「一些實施例」之各種出現不一定皆指代相同實施例。儘管可在一單一實施例之內容背景中描述本發明之各種特徵，然該等特徵亦可單獨或以任何適合組合提供。相反地，儘管本文中為清楚起見在單獨實施例之內容背景中描述本發明，然本發明亦可在一單一實施例中實施。本發明之某些實施例可包含來自上文揭示之不同實施例之特徵，且某些實施例可併有來自上文揭示之其他實施例之元件。不應將在一特定實施例之內容背景中對本發明之元件的揭示視為將其等之用途單獨限於特定實施例中。此外，應瞭解，本發明可以各種方式實行或實踐，且本發明可於除上文描述中所概述之實施例外之某些實施例中實施。
本發明不限於該等圖或對應描述。例如，流程不需要進行各所繪示之方塊或狀態或嚴格按照如所繪示且描述之相同順序進行。本文中使用之技術及科學術語之意義如本發明所屬技術之一般技術者所普遍理解，除非 另有定義。雖然已關於有限數目個實施例描述本發明，但此等實施例不應理解為對本發明之範疇之限制，而是為一些較佳實施例之例證。其他可能變動、修改及應用亦在本發明之範疇內。因此，本發明之範疇不應由目前為止已描述之內容限制，而是受限於隨附申請專利範圍及其等之合法等效物。
50:程序圖
60:晶圓
70:度量成像目標
80:疊對量測工具
90:晶圓疊對圖
100:成像疊對度量系統/工具
110:疊對錯位誤差估計模組
115:疊對錯位誤差估計/誤差計算/經計算誤差/疊對錯位誤差
117:錯位圖
120:錯位模型化模組
130:目標品質矩陣
132:目標淘汰
134:程序校正
140:最佳化目標取樣
160:目標品質估計模組

Claims (22)

  1. 一種成像疊對度量方法，其包括：自至少一個度量成像目標中之各所關注區域(ROI)之經分析量測來計算疊對錯位誤差估計，導出一目標品質矩陣，其中該導出包含以下之至少一者：自複數個度量成像目標的經計算之該等疊對錯位誤差估計導出該目標品質矩陣且使用來自該目標品質矩陣之值來選擇目標以進行未來量測，自複數個度量成像目標的經計算之該等疊對錯位誤差估計導出該目標品質矩陣且使用來自該目標品質矩陣之值來對一對應晶圓疊對圖加權，或自複數個度量成像目標的經計算之該等疊對錯位誤差估計導出該目標品質矩陣且自該目標品質矩陣導出程序校正，及將經計算之該等疊對錯位誤差估計併入於一對應疊對錯位估計中，其中該計算、該導出及該併入係由至少一個電腦處理器實行。
  2. 如請求項1之方法，其中相對於ROI信號之不同分量來計算該等疊對錯位誤差估計。
  3. 如請求項1之方法，其中相對於各ROI之多個子區域來計算該等疊對錯位誤差估計。
  4. 如請求項3之方法，其進一步包括自各ROI之該多個子區域之經計算之該等疊對錯位誤差估計來計算一額外疊對錯位誤差估計。
  5. 如請求項1之方法，其進一步包括依據疊對錯位計算一對比度誤差估計及將經計算之該對比度誤差併入於該對應疊對錯位估計中。
  6. 如請求項5之方法，其進一步包括自該ROI之經計算之該等疊對錯位誤差估計及該對比度誤差來計算各ROI之一加權疊對錯位誤差估計。
  7. 如請求項1之方法，其中該導出包括自該複數個度量成像目標之經計算之該等疊對錯位誤差估計導出該目標品質矩陣及使用來自該目標品質矩陣之該等值來選擇該等目標以進行未來量測。
  8. 如請求項1之方法，其中該導出包括自該複數個度量成像目標之經計算之該等疊對錯位誤差估計導出該目標品質矩陣及使用來自該目標品質矩陣之該等值來對一對應晶圓疊對圖加權。
  9. 如請求項1之方法，其中該導出包括自該複數個度量成像目標之經計算之該等疊對錯位誤差估計導出該目標品質矩陣及自該目標品質矩陣導出該等程序校正。
  10. 如請求項1之方法，其進一步包括自該複數個度量成像目標之經計算 之該等疊對錯位誤差估計導出一錯位圖及使該錯位圖與一程序圖相關以識別程序誤差。
  11. 如請求項1之方法，其進一步包括藉由一疊對量測工具使用該複數個度量成像目標之經計算之該等疊對錯位誤差估計來最佳化該複數個目標之取樣。
  12. 如請求項1之方法，其進一步包括將經計算之該等疊對錯位誤差估計組合至至少一個量測保真度指示符中。
  13. 如請求項1之方法，其進一步包括基於經計算之該等疊對錯位誤差估計而針對處理量可控制地權衡準確度。
  14. 一種電腦程式產品，其包括具有與其一起體現之電腦可讀程式之一非暫時性電腦可讀儲存媒體，該電腦可讀程式經組態以實行請求項1之方法。
  15. 一種度量模組，其包括如請求項14之電腦程式產品。
  16. 一種成像疊對度量系統，其包括：一疊對量測工具，其經組態以量測來自一晶圓上之複數個度量成像目標之各者之複數個所關注區域(ROI)，及一疊對錯位估計模組，其經組態以自該等ROI之經分析量測中之 不同分量計算疊對錯位誤差估計，及一錯位模型化模組，其經組態以將自該疊對錯位估計模組接收且基於經計算之該等疊對錯位誤差估計之一目標品質矩陣併入至該疊對量測工具之一晶圓疊對圖中，其中該成像疊對度量系統經組態以將經計算之該等疊對錯位誤差估計併入於一對應疊對錯位估計中。
  17. 如請求項16之成像疊對度量系統，其中該疊對錯位估計模組進一步經組態以相對於各ROI之多個子區域來計算該等疊對錯位誤差估計且自各ROI之該多個子區域之經計算之該等疊對錯位誤差估計來計算一額外疊對錯位誤差估計。
  18. 如請求項16之成像疊對度量系統，其中該疊對錯位估計模組進一步經組態以依據疊對計算一對比度誤差估計且將經計算之該對比度誤差併入於該對應疊對錯位估計中。
  19. 如請求項16之成像疊對度量系統，其中該錯位模型化模組進一步經組態以藉由該疊對量測工具根據該目標品質矩陣修改目標選擇以相對於準確度及/或量測時間來最佳化目標取樣。
  20. 如請求項16之成像疊對度量系統，其中該疊對錯位估計模組進一步經組態以自經計算之該等疊對錯位誤差估計導出一錯位圖，且其中該成像疊對度量系統進一步經組態以使該錯位圖與一程序圖相關以識別程序誤 差。
  21. 如請求項16之成像疊對度量系統，其進一步經組態以將經計算之該等疊對錯位誤差估計組合至至少一個量測保真度指示符中。
  22. 如請求項16之成像疊對度量系統，其進一步經組態以基於經計算之該等疊對錯位誤差估計來提供且控制準確度與處理量之間之一權衡。
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