TWI750640B - 判定與標記佈局相關聯的對準模型之方法、電腦程式產品、量測系統及微影裝置 - Google Patents

判定與標記佈局相關聯的對準模型之方法、電腦程式產品、量測系統及微影裝置 Download PDF

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TWI750640B
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Abstract

本文中描述判定與一標記佈局相關聯的一對準模型之方法。一種方法包括：獲得(a)與相比於一相對稀疏標記佈局(例如小於65個標記)之一相對密集標記佈局(例如大於200個標記)相關聯的第一量測資料及與該相對稀疏標記佈局相關聯的一第二量測資料，及(b)描述該相對密集疊對標記佈局之物件變形的一第一擬合模型；及基於描述該相對稀疏標記佈局之物件變形的一第二擬合模型，經由基於使用一傾斜內積矩陣(例如W)之廣義平方擬合或使用一傾斜投影矩陣(例如P)之一傾斜投影最小平方擬合的一擬合技術，來判定該對準模型。

Description

判定與標記佈局相關聯的對準模型之方法、電腦程式產品、量測系統及微影裝置
本發明描述係關於可用於例如在圖案化程序期間藉由微影技術或控制微影裝置在製造器件中執行度量衡的檢測裝置及方法。描述又進一步係關於供在實施此類方法中使用的電腦程式產品。
微影裝置係經建構以將所要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)製造中。微影裝置可例如將圖案化器件(例如，光罩)之圖案(常常亦稱為「設計佈局」或「設計」)投影至提供於基板(例如，晶圓)上之一層輻射敏感材料(抗蝕劑)上。
隨著半導體製造程序繼續進步，幾十年來，電路元件之尺寸已不斷地減小，而每器件的諸如電晶體之功能元件之量已在穩固地增加，此遵循通常被稱作「莫耳定律(Moore's law)」之趨勢。為了跟得上莫耳定律，半導體行業正追逐使能夠產生愈來愈小特徵的技術。為了將圖案投影在基板上，微影裝置可使用電磁輻射。此輻射之波長判定圖案化於基板上之特徵的最小大小。當前使用之典型波長為365nm(i線)、248nm、193nm及13.5nm。相比於使用例如具有193nm之波長之輻射的微影裝置，使用具有在4nm至20nm之範圍內的波長(例如，6.7nm或13.5nm)之 極紫外線(EUV)輻射的微影裝置可用以在基板上形成較小特徵。
在一實例微影裝置中，圖案化器件(其被替代地稱作光罩或倍縮光罩)可用於產生待形成於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。此等目標部分通常被稱作「場」。在半導體製造設施(廠房)中經由各種裝置來處理批量或批次中之晶圓。在每一層處藉由由微影裝置執行之微影步驟來逐層地建立積體電路，且在諸微影步驟之間執行其他廠房程序。
圖案於基板上之準確置放為用以減小電路組件及可藉由微影產生的其他產品之大小的主要挑戰。詳言之，準確地量測基板上已經被放置之特徵的挑戰為能夠足夠準確地對準處於疊加之特徵之順次層而以高產率產生工作器件的關鍵步驟。一般而言，在現今的亞微米半導體器件中應在幾十奈米內下至最臨界層中之幾奈米來達成所謂的疊對。
因此，現代微影裝置涉及在實際上曝光或以其他方式圖案化處於目標部位之基板之步驟之前的廣泛量測或「映射」操作。已開發且持續開發所謂的進階對準模型以較準確地模型化及校正藉由處理步驟及/或藉由微影裝置自身造成的晶圓「柵格」之非線性失真。然而，在曝光期間並非所有的失真皆可校正，且追蹤及消除儘可能多的此等失真原因仍然很重要。
晶圓柵格之此等失真由與標記位置相關之量測資料表示。量測資料自對晶圓之量測獲得。此等量測之實例為在曝光之前使用微影裝 置中的對準系統執行之對準標記的對準量測。此等量測之另一實例為在曝光之後使用度量衡系統執行的疊對目標的疊對量測。
由於處理，對準標記及疊對目標變形，此導致量測誤差，從而引起疊對懲罰。習知地藉由選擇或加權用於量測之照明色彩來執行對此變形之影響的減輕。在一實例中，減輕可例如經由經組態以模型化基板之變形的基板模型。在一些應用中，此類基板模型應基於稀疏佈局量測準確地模型化變形以便維持微影程序之要求。
在圖案化程序中，需要對所產生結構進行量測(例如)以用於程序控制及驗證。本發明旨在在維持高產出率的同時改良微影程序中之對準及疊對效能。判定基板變形的對準模型可用於改良對準、改良度量衡及改良微影程序之校正，同時避免或至少減輕諸如維持產出率的相關聯問題中之一或多者。
在一實施例中，提供一種用於判定與標記佈局相關聯之對準模型的方法。該方法包含獲得(a)與相比於一相對稀疏標記佈局之一相對密集標記佈局相關聯的第一量測資料及與該相對稀疏標記佈局相關聯的一第二量測資料，及(b)描述該相對密集標記佈局之物件變形的一第一擬合模型；及(c)基於描述該相對稀疏標記佈局之物件變形的一第二擬合模型，經由或藉助於一擬合技術，較佳地經由或藉助於一傾斜擬合技術來判定該對準模型。
在一個實施例中，標記佈局可為對準標記佈局。因此，在彼實施例中，相對稀疏標記佈局為相對稀疏對準標記佈局且相對密集標記佈局為相對密集對準標記佈局。在另一實施例中，標記佈局可為疊對標記 佈局。因此，在彼實施例中，相對稀疏標記佈局為相對稀疏疊對標記佈局且相對密集標記佈局為相對密集疊對標記佈局。在另一實施例中，標記佈局可使用相對稀疏對準標記佈局及相對密集疊對標記佈局疊對及對準兩者。
在一實施例中，擬合技術使用第一及第二量測資料。
在一實施例中，擬合技術為使用傾斜內積矩陣之廣義最小平方擬合，GLSF，亦即擬合技術為GLSF演算法。
在一實施例中，傾斜內積矩陣之判定包含以下步驟：使用第一擬合模型及第一量測資料判定第一輸出；使用傾斜內積矩陣、第二擬合模型、第二量測資料及第一擬合模型判定第二輸出；及判定傾斜內積矩陣之係數，使得第一擬合模型與第二擬合模型之間的差減少。
在一個實施例中，第一擬合模型與第二擬合模型之間的差可藉由減少第一輸出與第二輸出之間的差而減少。在另一實施例中，最小化第一輸出與第二輸出之間的差。
在另一實施例中，傾斜內積矩陣之係數經判定使得第一輸出與第二輸出之間的差減少。在另一實施例中，最小化第一輸出與第二輸出之間的差。
在一實施例中，擬合技術為使用傾斜投影矩陣之傾斜投影最小平方擬合，OPF，亦即擬合技術為OPF演算法。在一個實施例中，OPF演算法包含應用傾斜投影矩陣及執行常規最小平方擬合。
在一實施例中，傾斜投影矩陣之判定包含以下步驟：使用第一擬合模型及第一量測資料判定第一輸出；使用傾斜投影矩陣、第二擬合模型、第二量測資料及第一擬合模型判定第二輸出；及判定傾斜投影矩 陣之係數，使得第一擬合模型與第二擬合模型之間的差減少。
在一個實施例中，第一擬合模型與第二擬合模型之間的差可藉由減少第一輸出與第二輸出之間的差而減少。在另一實施例中，最小化第一輸出與第二輸出之間的差。
在另一實施例中，傾斜投影矩陣之係數經判定使得第一輸出與第二輸出之間的差減少。在另一實施例中，最小化第一輸出與第二輸出之間的差。
如已在上文評論，第一輸出可提供可為更準確資料的密集標記佈局之表示，此係因為密集標記佈局包含更多量測。模型化來自相對稀疏標記佈局之量測歸因於稀疏標記佈局之資訊與密集標記佈局之資訊之間的串擾不提供對來自密集標記佈局上之量測的模型結果之準確估算。因此，本發明允許考慮源自密集稀疏標記佈局之量測或資訊修改在第二擬合模型中使用的係數。有利地，本發明消除所述串擾，提供對於與相對稀疏標記佈局相關聯之量測資料的更準確擬合，從而增加量測之準確度並減少層之間的疊對。
應理解先前實施例中之任一者及所主張實施例中之任一者可被視為電腦實施方法。因此，所述實施例可視為用於判定與對準標記佈局相關聯之對準模型的電腦實施方法。
此外，在一實施例中，提供一種電腦程式產品，其包含其上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任一以上實施例之步驟。在另一實施例中，提供一種包含以上電腦程式產品之量測系統。在其他實施例中，提供一種包含所述量測系統之微影裝置。
200:步驟
202:步驟/量測資訊
204:步驟/量測資訊
206:配方資料
208:配方及量測資料
210:步驟
212:步驟
214:步驟
216:步驟
218:步驟
300:穩定性模組
302:監視器晶圓
304:微影製造單元
306:度量衡工具
308:穩定性校正
320:經曝光產品晶圓
322:度量衡工具
324:進階程序控制(APC)模組
326:程序校正
328:監督控制系統(SCS)
330:經蝕刻晶圓
332:度量衡單元
402:步驟
404:步驟
408:步驟
412:步驟
414:步驟
416:步驟
600:方法
602:第一及第二量測資料
603:相對密集對準標記佈局
604:第一擬合模型
605:密集疊對標記佈局
610:第二擬合模型/對準模型
611:第一輸出
613:第二輸出
615:係數
711:第一輸出
713:第二輸出
715:係數
800:稀疏佈局
800a:標記
800b:標記
800c:標記
800d:標記
801:基板
810:密集標記佈局
901:模型輸出
902:可校正分量
903:不可校正分量
911:模型輸出/結果
912:可校正分量
913:不可校正分量/殘餘
921:模型輸出/結果
922:可校正分量
923:不可校正分量/殘餘
931:模型輸出/結果
932:可校正分量
933:不可校正分量/殘餘
941:優良結果
943:殘餘
AM:標記
B:輻射光束
BD:光束遞送系統
C:目標部分
EXP:曝光站
IB:光束
IL:照明系統/照明器
LA:微影裝置
M1:圖案化器件對準標記
M2:圖案化器件對準標記
MA:圖案化器件
MEA:量測站
MT:光罩支撐件/光罩台
OL:物鏡
P1:基板對準標記
P2:基板對準標記
P601:程序
P603:程序
P611:程序
P613:程序
P615:程序
P715:程序
PD:光偵測器
PM:第一定位器
PS:投影系統
PU:處理單元
PW:第二定位器
RB:輻射光束
RSO:輻射源
SI:強度信號
SM:光點鏡面
SO:源
SP:照明光點
SRI:自參考干涉計
W":經曝光基板
W:基板
W':新基板
WT:基板支撐件/晶圓台
現在將參考隨附圖式而僅作為實例來描述實施例，在該等圖式中：圖1描繪根據一實施例之微影裝置之示意圖綜述；圖2示意性地描繪根據一實施例之微影單元或叢集之一實施例；圖3示意性地說明根據已知實務之圖1之裝置中的量測及曝光程序；圖4為用於根據已知實務之控制圖1之裝置的進階程序控制方法的示意圖；圖5說明根據一實施例之在圖4之方法中基板模型及程序模型之實施；圖6為根據一實施例之用於基於稀疏佈局判定對準模型的流程圖；圖7為根據一實施例之在圖6中使用的第二對準模型之實例方法；圖8A為根據一實施例之稀疏佈局；圖8B為根據一實施例之密集疊對佈局；圖9A及圖9B為根據一實施例之分別使用密集佈局及稀疏佈局擬合的不同對準模型之結果；現將參考圖式詳細地描述實施例，該等圖式經提供作為說明性實例以便使熟習此項技術者能夠實踐該等實施例。值得注意地，以下之諸圖及實例不意謂將範疇限於單一實施例，而是借助於所描述或所說明 元件中之一些或全部之互換而使其他實施例係可能的。在任何方便之處，將遍及該等圖式使用相同元件符號來指相同或類似部分。在可使用已知組件來部分地或完全地實施此等實施例之某些元件的情況下，將僅描述理解該等實施例所必需之此等已知組件的彼等部分，且將省略此等已知組件之其他部分的詳細描述以免混淆該等實施例之描述。在本說明書中，展示單數組件之實施例不應被視為限制性的；實情為，除非本文中另外明確陳述，否則範疇意欲涵蓋包括複數個相同組件之其他實施例，且反之亦然。此外，申請人不意欲使本說明書或申請專利範圍中之任何術語歸結於不常見或特殊涵義，除非如此明確闡述。另外，範疇涵蓋本文中借助於說明而提及之組件的目前及未來已知等效者。
在詳細地描述實施例之前，有指導性的是呈現可供實施實施例之實例環境。
在本發明之文件中，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(例如具有為365、248、193、157或126nm之波長)及極紫外線輻射(EUV，例如具有在約5至100nm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於向入射光束賦予經圖案化橫截面之通用圖案化器件，經圖案化橫截面對應於待在基板的目標部分中產生之圖案。在此內容背景中亦可使用術語「光閥」。除經典光罩(透射或反射、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及可程式化LCD陣列。
圖1示意性地描繪微影裝置LA。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)；光罩支撐件(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準確地定位圖案化器件MA之第一定位器PM；基板支撐件(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準確地定位基板支撐件之第二定位器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，照明系統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。照明器IL可用於調節輻射光束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。
本文中所使用之術語「投影系統」PS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各種類型之投影系統，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。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」PS同義。
微影裝置LA可屬於一種類型，其中基板的至少一部分可由具有相對高折射率之例如水之液體覆蓋，以便填充投影系統PS與基板W之間的空間--此亦稱為浸潤微影。在以引用之方式併入本文中之US6952253中給出關於浸潤技術之更多資訊。
微影裝置LA亦可屬於具有兩個或大於兩個基板支撐件WT(又名「雙載物台」)之類型。在此「多載物台」機器中，可並行地使用基板支撐件WT，及/或可對位於基板支撐件WT中之一者上的基板W進行準備基板W之後續曝光的步驟，同時將另一基板支撐件WT上之另一基板W用於在另一基板W上曝光圖案。
除了基板支撐件WT以外，微影裝置LA可包含量測載物台。該量測載物台經配置以固持感測器及/或清潔器件。感測器可經配置以量測投影系統PS之性質或輻射光束B之性質。量測載物台可固持多個感測器。清潔器件可經配置以清潔微影裝置之部分，例如投影系統PS之部分或提供浸潤液體之系統之部分。量測載物台可在基板支撐件WT遠離投影系統PS時在投影系統PS之下移動。
在操作中，輻射光束B入射至固持在光罩支撐件MT上的圖案化器件MA(例如光罩)，且藉由呈現於圖案化器件MA上的圖案(設計佈局)進行圖案化。橫穿光罩MA後，輻射光束B通過投影系統PS，投影系統PS將光束聚焦在基板W之目標部分C上。藉助於第二定位器PW及位置量測系統IF，基板支撐件WT可準確地移動，例如，以便在聚焦及對準位置處在輻射光束B之路徑中定位不同的目標部分C。類似地，第一定位器PM及可能另一位置感測器(其未在圖1中被明確地描繪)可用以相對於輻射光束B之路徑來準確地定位圖案化器件MA。可使用光罩對準標記M1、M2及基板對準標記P1、P2來對準圖案化器件MA與基板W。儘管如所說明之基板對準標記P1、P2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。在基板對準標記P1、P2位於目標部分C之間時，此等基板對準標記稱為切割道對準標記。
為闡明本發明，使用笛卡爾(Cartesian)座標系。笛卡爾座標系具有三個軸，亦即，x軸、y軸及z軸。三個軸中之每一者與其他兩個軸正交。圍繞x軸之旋轉被稱作Rx旋轉。圍繞y軸之旋轉稱為Ry旋轉。圍繞z軸之旋轉被稱作Rz旋轉。x軸及y軸界定水平平面，而z軸在豎直方向上。笛卡爾座標系不限制本發明且僅用於說明。實情為，另一座標系，諸如圓柱形座標系可用於闡明本發明。笛卡爾座標系之定向可以不同，例如，使得z軸具有沿著水平平面之分量。
在複雜器件之製造中，通常執行許多微影圖案化步驟，由此在基板上之順次層中形成功能性特徵。因此，微影裝置之效能之關鍵態樣能夠相對於置於先前層中(藉由相同裝置或不同微影裝置)之特徵恰當且準確地置放經施加圖案。出於此目的，基板具備一或多組標記。各標記為可稍後使用位置感測器(典型地為光學位置感測器)量測其位置之結構。位置感測器可被稱作「對準感測器」且標記可被稱作「對準標記」。
微影裝置可包括可藉以準確地量測設置於基板上之對準標記之位置的一或多個(例如複數個)對準感測器。對準(或位置)感測器可使用光學現象(諸如繞射及干涉)以自形成於基板上之對準標記獲得位置資訊。用於當前微影裝置中之對準感測器的一實例係基於如US6961116中所描述之自參考干涉計。已開發出位置感測器之各種增強及修改，例如US2015261097A1中所揭示。所有此等公開案之內容以引用之方式併入本文中。
標記或對準標記可包含形成於設置於基板上之層上或層中或(直接)形成於基板中的一系列長條。該等長條可規則地隔開且充當光柵線，以使得標記可被視為具有熟知空間週期(間距)之繞射光柵。取決於此 等光柵線之定向，標記可設計成允許沿著X軸或沿著Y軸(其經定向成實質上垂直於X軸)量測位置。包含以相對於X軸及Y軸兩者成+45度及/或-45度配置的長條之標記允許使用如以引用方式併入之US2009/195768A中所描述的技術進行組合式X及Y量測。
對準感測器運用輻射光點而光學地掃描每一標記，以獲得週期性變化之信號，諸如正弦波。分析此信號之相位以判定標記之位置，且因此判定基板相對於對準感測器之位置，該對準感測器又相對於微影裝置之參考框架固定。可提供與不同(粗略及精細)標記尺寸相關之所謂的粗略及精細標記，使得對準感測器可區分週期性信號之不同循環，以及在一循環內之確切位置(相位)。亦可出於此目的而使用不同間距之標記。
量測標記之位置亦可提供關於提供有例如呈晶圓柵格之形式的標記之基板之變形的資訊。基板之變形可藉由例如將基板靜電夾持至基板台及/或在基板曝光於輻射時對基板之加熱而出現。
圖2為諸如例如US6961116中所描述且以引用方式併入之已知對準感測器之實施例的示意性方塊圖。輻射源RSO提供具有一或多個波長之輻射光束RB，該輻射光束係由轉向光學件轉向至標記(諸如位於基板W上之標記AM)上，而作為照明光點SP。在此實例中，轉向光學件包含光點鏡面SM及物鏡OL。藉以照明標記AM之照明光點SP之直徑可稍微小於標記自身之寬度。
由標記AM繞射之輻射經準直(在此實例中經由物鏡OL)為資訊攜載光束IB。術語「繞射」意欲包括來自標記之零階繞射(其可被稱作反射)。例如上文所提及之US6961116中所揭示之類型的自參考干涉計SRI以自身干涉光束IB，其後光束由光偵測器PD接收。可包括額外光學件 (圖中示未)以在由輻射源RSO產生多於一個波長之情況下提供單獨光束。光偵測器可為單一元件，或其視需要可包含多個像素。光偵測器可包含感測器陣列。
在此實例中包含光點鏡面SM之轉向光學件亦可用以阻擋自標記反射之零階輻射，以使得資訊攜載光束IB僅包含來自標記AM之高階繞射輻射(此對於量測並非必需，但提高信雜比)。
將強度信號SI供應至處理單元PU。藉由區塊SRI中之光學處理與單元PU中之計算處理的組合，輸出基板相對於參考框架之X位置及Y位置的值。
所說明類型之單一量測僅將標記之位置固定於對應於該標記之一個間距的某一範圍內。結合此量測來使用較粗略量測技術，以識別正弦波之哪一週期為含有經標記位置之週期。可在不同波長下重複較粗略及/或較精細層級之同一程序，以用於增加準確度及/或用於穩固偵測標記，而無關於製成標記之材料及供標記提供於上方及/或下方之材料。可光學地多工及解多工該等波長以便同時地處理該等波長，及/或可藉由分時或分頻而多工該等波長。
在此實例中，對準感測器及光點SP保持靜止，而基板W移動。對準感測器可因此經穩固且準確地安裝至參考框架，同時在與基板W之移動方向相對的方向上有效地掃描標記AM。在此移動中，藉由基板W安裝於基板支撐件上且基板定位系統控制基板支撐件之移動來控制基板W。基板支撐件位置感測器(例如干涉計)量測基板支撐件之位置(圖中未示)。在一實施例中，一或多個(對準)標記設置於基板支撐件上。對設置於基板支撐件上之標記之位置的量測允許校準如由位置感測器所判定之基 板支撐件的位置(例如相對於對準系統所連接之框架)。對設置於基板上之對準標記之位置的量測允許判定基板相對於基板支撐件之位置。
對準程序背景
圖3說明用以將目標部分(例如，晶粒)曝光於圖1之雙載物台裝置中之基板W上之步驟。首先將描述根據習知實務之程序。
量測站MEA處所執行之步驟係在點線框內之左側，而右側展示曝光站EXP處所執行之步驟。有時，基板台WTa、WTb中之一者將在曝光站處，而另一者係在量測站處，如以上所描述。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，藉由圖中未示之機構將新基板W'裝載至裝置。並行地處理此兩個基板以便增加微影裝置之產出率。
最初參看最新裝載之基板W'，此基板可為先前未經處理之基板，其係運用新抗蝕劑而製備以供在裝置中之第一次曝光。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'已經通過此裝置及/或其他微影裝置若干次，且亦可經歷後續程序。特別針對改良疊對效能之問題，任務為確保新的圖案被確切地施加於已經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。每一圖案化步驟可在經施加圖案中引入位置偏差，而後續處理步驟在基板及/或施加至基板之圖案中漸進地引入失真，該等失真必須經量測及經校正以達成令人滿意的疊對效能。
可在其他微影裝置中執行先前及/或後續圖案化步驟(如剛才所提及)，且可甚至在不同類型之微影裝置中執行先前及/或後續圖案化步驟。舉例而言，器件製造程序中之在諸如解析度及疊對之參數方面要求 極高的一些層相比於要求不高之其他層可在更進階微影工具中予以執行。因此，一些層可曝光於浸潤型微影工具中，而其他層曝光於「乾式」工具中。一些層可曝光於在DUV波長下工作之工具中，而其他層使用EUV波長輻射來曝光。一些層可藉由為對所說明微影裝置中之曝光之替代或補充的步驟而圖案化。此等替代及補充技術包括(例如)壓印微影、自對準多重圖案化及定向自組裝。
在202處，使用基板標記P1等及影像感測器(圖中未示)之對準量測係用於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來量測跨越基板W'之若干對準標記。此等量測在一個實施例中用以建立基板模型(有時被稱作「晶圓柵格」)，基板模型極準確地映射跨越基板之標記之分佈，包括相對於標稱矩形柵格之任何失真。
在步驟204處，亦使用位階感測器LS來量測相對於X-Y位置之晶圓高度(Z)圖。基本上，高度圖僅用於達成經曝光圖案之準確聚焦。其可另外用於其他目的。
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晶圓上之圖案之性質。將在202、204處獲得之晶圓位置、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)包含以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之對準目標之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，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使用以校正當前微影步驟中所施加之圖案之位置。在使用中之模型內插經量測位置之間的位置偏差。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、旋轉及按比例縮放。如US 2013230797A1進一步所描述，使用較多參數之進階模型為吾人所知。
在210處，調換晶圓W'與W，使得經量測基板W'變成基板W而進入曝光站EXP。在圖1之實例裝置中，藉由交換裝置內之支撐件WTa及WTb來執行此調換，使得基板W、W'保持準確地被夾持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，則為了利用用於基板W(以前為W')之量測資訊202、204以控制曝光步驟，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。在步驟212處，使用光罩對準標記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越基板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部位準確地對準，且詳言之，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處自裝置卸載現在經標註為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。
使用歷史效能資料進行之進階程序控制
為了達成最佳效能，除了在將當前基板裝載至微影裝置中時進行量測以外，亦使用關於微影程序之歷史效能資料。出於此目的，運用度量衡系統MET(圖2)進行效能之量測。可實施不同形式之進階程序控制。圖4僅說明一個實例，其實施已知穩定性控制方法。
圖4描繪穩定性模組300。此模組例如為在處理器上執行的應用程式。展示被標示為1、2、3之三個主程序控制迴路。第一迴路使用 穩定性模組300及監視晶圓來提供微影裝置之局域控制。監視器晶圓302被展示為自微影製造單元304穿過，微影製造單元304可為(例如)圖2之微影製造單元LC。監視器晶圓302已運用校準圖案而曝光以設定用於聚焦及疊對之「基線」參數。稍後，度量衡工具306讀取此等基線參數，該等基線參數接著藉由穩定性模組300解譯以便計算特定用於此微影單元之穩定性校正308。可將此效能資料回饋至微影製造單元304，且當執行另外曝光時使用該效能資料。監視器晶圓之曝光可涉及將標記之圖案印刷於參考標記之頂部上。藉由量測頂部標記與底部標記之間的疊對誤差，可量測微影裝置之效能之偏差，即使在已自裝置移除晶圓且將晶圓置放於度量衡工具中亦如此。
第二(APC)控制迴路係基於實際產品晶圓上之諸如焦點、劑量及疊對之效能參數之量測。使經曝光產品晶圓320傳遞至度量衡工具322，度量衡工具322可相同於或不同於第一控制迴路中之度量衡工具306。在322處，判定關於(例如)諸如臨界尺寸、側壁角及疊對之參數之資訊且將資訊傳遞至進階程序控制(APC)模組324。此資料亦被傳遞至穩定性模組300。程序校正326由與穩定性模組300通信的監督控制系統(SCS)328計算並使用，從而提供對微影製造單元304的控制。
第三控制迴路應允許(例如)在雙重圖案化應用中將度量衡整合至第二(APC)控制迴路中。使經蝕刻晶圓330穿過至度量衡單元332，度量衡單元332再次可相同於或不同於用於第一及/或第二控制迴路中之度量衡工具306、322。度量衡工具332量測自晶圓讀取的諸如臨界尺寸、側壁角及疊對之效能參數。將此等參數傳遞至進階程序控制(APC)模組324。該迴路繼續與第二迴路相同。
基板模型映射-背景
為了實現疊對效能，應相對於已經在基板上之圖案來正確地定位新圖案，而不僅僅是定位於某標稱「正確」位置處。自以上描述，應理解，若干不同機制經實施以達成諸如疊對之參數中之高效能。
圖5概述此等機制，此係因為其係關於在控制微影裝置LA之已知方法中對當前基板之圖案化操作。在402處，藉由微影裝置使用其對準感測器AS以參考圖3所描述之方式來量測當前基板之位置偏差。在404處，自當前基板之位置量測計算在施加圖案時在408處允許藉由微影裝置應用基板特定校正之基板模型SM。
另外，在412處，儲存對先前基板之效能之量測以提供歷史效能資料。此歷史效能資料在414處用以計算一或多個程序模型PM，一或多個程序模型PM表示特定微影裝置及與當前基板相關的其他處理裝備之效能。此等計算可(例如)為在圖4之實例之控制迴路中進行之計算。
在416處，組合基板模型及程序模型以產生完整基板及程序校正模型PSM。在使用經組合模型的情況下，微影裝置408計算校正使得可將新圖案施加至每一基板，以不僅校正已經在基板上之特徵之位置偏差，而且校正圖案化及其他處理步驟之效能之偏差。
理想地，基板模型將僅校正未藉由程序模型校正之偏差，且反之亦然。本發明人已認識到，在已知系統中，可在藉由基板模型校正之對準偏差與經由程序模型校正之疊對誤差之間出現相關性元素。此相關性可引起誤差之過校正或欠校正。根據本發明，藉由識別及消除此等相關性，可進一步改良(特別就疊對而言)微影程序整體上之效能。
雖然程序模型PM及基板模型SM可以單數形式被提及，但 熟習此項技術者應理解，此等模型中之任一者或兩者可為兩個或多於兩個子模型之疊加。程序模型可包含用於執行微影裝置及執行其他處理步驟之子模型，但在本發明中為了簡單起見，基於歷史效能資料之所有模型皆被簡單地看作程序模型。作為常見實例，程序模型可包含場間模型及場內模型。場間模型表示關於遍及基板之位置之效能變化，而場內模型表示傾向於在基板之每一目標部分(場)中重複之變化。此等模型中之每一者可進一步再分成子模型。此等模型中之任一者或兩者可包含特定用於特定產品設計之子模型及為數個產品設計所共有之子模型。額外模型可為了暫時效應而應用校正，暫時效應諸如，透鏡、倍縮光罩及/或基板之加熱。穩定性模組產生另一子模型，其表示基於歷史效能量測之自程序模型之實際效能的逐日漂移。
類似地，基板模型實務上可包含兩個或多於兩個子模型的組合。通常舉例而言，將首先擬合四參數(4PAR)模型。接著將具有高階變化之第二模型擬合於4PAR模型之殘餘上。(殘餘包括未藉由4PAR模型而模型化之位置偏差)。高階模型可為(例如)六參數(6PAR)模型、3階多項式模型，或基於徑向基底函數之模型。因此，術語「基板模型」涵蓋兩個或多於兩個子模型之組合。此外，如同程序模型一樣，基板模型可包含場內模型以及場間模型。在一個實例中，針對當前基板上之小數目個場量測多個對準標記，且使用該等對準標記以擬合場內基板模型。在彼情況下，基板模型實際上為三個子模型之組合：4PAR基板模型、高階場間基板模型及場內基板模型。每一順次模型表示愈來愈小的偏差，但每一模型有助於減少疊對達另一小量，此在現代半導體製造中係關鍵的。
當前晶圓對準擬合使用最小平方技術(例如藉由如 (M T M)-1 M T 之矩陣計算表徵)以判定擬合與晶圓標記佈局相關聯之量測資料的對準模型(例如先前論述之基板模型)。擬合之模型可產生描述晶圓之變形的柵格。在一實施例中，可如先前在圖4中所論述獲得量測資料。舉例而言，量測資料包括在晶圓對準標記佈局之標記處的位置(例如X、Y)量測、高度(例如Z)量測。
在一些情況下，稀疏標記佈局用於晶圓對準以便維持圖案化程序之產出率要求。在一實施例中，相較於密集佈局，稀疏標記佈局(亦被稱作稀疏佈局)包括相對較少數目個標記。舉例而言，稀疏佈局可包括小於65個標記(例如每晶圓晶粒大致1個標記)而密集佈局包括大於200個標記(例如每晶圓晶粒多個標記)。因而，相較於對應於密集佈局之量測資料，對應於稀疏佈局之量測資料將具有相對較少資料。因此，在稀疏佈局資料上訓練的模型可能不會準確地描述基板。
運用相較於稀疏標記佈局(例如圖8A中之佈局800)更密集的標記佈局(例如圖8B中之佈局810)，可獲得較佳模型。為橋接基於密集佈局及稀疏佈局擬合的模型之間的間隙，晶圓對準模型映射(WAMM)經提議於2016年9月15日申請之PCT專利申請案號15/763,780中，該案之全部內容併入本文中。使用具有例如65個標記之WAMM，可獲得類似於100個標記對的效能位準。
然而，存在稀疏對密集晶圓標記佈局之兩個效能相關態樣：(i)稀疏標記佈局導致較小雜訊抑制(或降維)；及(ii)稀疏標記佈局導致不可校正分量與可校正分量之間的更多串擾。可校正分量為可藉由晶圓模型模型化的分量且不可校正分量為與晶圓模型相關聯的殘餘。
在一實施例中，晶圓模型模型化晶圓表面之變形。因此， 可校正分量係指藉由晶圓模型描述的變形且不可校正分量係指晶圓模型之殘餘。實務上，殘餘在晶圓之邊緣處最強且相較於在晶圓之中心處，變形亦可在晶圓之邊緣處相對較高。
在一實施例中，可藉由使用WAMM或子空間模型化(例如，如PCT專利申請案號15/763,780中所論述)有效改良部分雜訊抑制。舉例而言，藉由減少模型空間之維度的數目，雜訊抑制(方案因數)改良。然而，當最小平方對準擬合用於判定晶圓對準模型時可存在可校正分量與不可校正分量之間的串擾。因此，WAMM需要進一步改良以用於橋接稀疏對準佈局與密集對準佈局之間的間隙。
在WAMM之已知最小平方擬合程序期間，不可校正分量(或形狀)藉由WAMM模型而投影在可校正分量(或形狀)上，且因此更難以與可校正形狀區別開。
當自密集進入至稀疏對準柵格時，可校正分量與不可校正分量之間的正交性關係改變：在密集佈局上，可校正及不可校正分量正交，而在稀疏佈局上，其並不正交。與稀疏佈局相關聯的此非正交性導致串擾。根據本發明，可經由傾斜擬合技術減少串擾。在一實施例中，傾斜擬合技術包含廣義最小平方擬合(例如廣義最小平方擬合，稍後論述之方法600)或傾斜投影最小平方擬合(例如傾斜投影最小平方擬合，稍後論述之方法700)。
在一實施例中，廣義最小平方擬合涉及修改與稀疏佈局相關聯的內積元素，使得可校正分量與不可校正分量之間的正交性類似於密集佈局。在一實施例中，此類修改涉及將稀疏佈局之內積設在不同(非正交)基上。
在一實施例中，傾斜投影最小平方擬合涉及最小平方擬合中之傾斜投影以阻擋串擾。
根據本發明，廣義最小平方擬合論述如下。可使用〈x,y〉=x T y計算內積，其中x及y為含有在晶圓上之不同標記位置處的量測資料(亦即對準量測資料或疊對量測資料)之行向量。接著，與此內積相關聯的範數可計算為
Figure 109113751-A0305-02-0023-1
。
現在，假定y包含與密集佈局相關聯的經密集量測之對準資料(或未校正之疊對資料)，亦即第一量測資料。接著，可使用y correctable =M y c y 計算密集佈局資料之可校正分量(y correctable )，其中M y 含有在密集標記位置處取樣的模型函數(亦即，第一擬合模型)且c y 包含密集佈局資料之模型的擬合係數。
在一般最小平方之情況下，使用上文所描述的最小平方範數最佳化擬合係數。可展示可使用
Figure 109113751-A0305-02-0023-2
計算此最佳化之結果，其中「+」運算符代表矩陣之偽逆。
藉由組合先前兩個方程式y correctable 及c y ，
Figure 109113751-A0305-02-0023-3
其中P y 為將所量測資料y投影於藉由模型矩陣M y 之行橫跨的空間上的正交投影矩陣，此產生可校正分量。因此在概念上，使用最小平方擬合之習知晶圓對準可視為所量測資料在藉由模型橫跨之空間上使用內積的正交投影。
根據本發明，兩個行向量x與y之間的傾斜內積經計算為〈x,y〉 w =x T W T W y。且，傾斜範數為
Figure 109113751-A0305-02-0023-4
，其中矩陣W可視為基變換矩陣(亦即，傾斜內積矩陣)。根據本發明，內積及範數為在新 的傾斜基上定義的新的內積及範數。
考慮x含有稀疏晶圓對準量測資料(亦即，第二量測資料)且y含有密集晶圓對準資料(或未校正的疊對量測資料，亦即第一量測資料)。可展示使用傾斜範數情況下來自廣義最小平方擬合之擬合係數可寫為：
Figure 109113751-A0305-02-0024-5
在一實施例中，此等擬合係數c w 用於估算密集佈局對準資料(或未校正之密集疊對資料)，並最佳化傾斜內積矩陣W。
在一實施例中，與同密集佈局相關聯之模型協作執行與稀疏佈局相關聯之晶圓對準模型的估算。此類晶圓對準模型可藉由執行以下方程來計算：
Figure 109113751-A0305-02-0024-6
在一實施例中，矩陣W中之係數經最佳化以使得與稀疏佈局相關聯之晶圓對準模型接近地估算密集佈局資料(或未校正疊對資料)之結果。W之係數係藉由執行以下方程而判定：
Figure 109113751-A0305-02-0024-7
在矩陣W為可逆的情況下，對準模型之可校正與不可校正分量之間的串擾可藉由廣義最小平方擬合抑制。若矩陣為不可逆，則廣義最小平方擬合可藉助於降維不僅抑制串擾而且校正惡化之雜訊傳播。應注意最佳矩陣W取決於使用的稀疏佈局以及變形之種類及存在於資料中之雜訊等級。因此，可需要訓練晶圓或歷史資料用於擬合以及驗證經擬合模 型。亦請注意，若y含有密集對準佈局資料，則稀疏對準模型結果經最佳化以儘可能接近地匹配密集對準結果。而若y含有密集未校正疊對資料，則W直接經最佳化用於疊對。此等為兩個獨立應用。
在一實施例中，可識別內積矩陣W之四個類別：(i)單位矩陣；(ii)對角矩陣，其可用於給予較多權重至晶圓之不太密集取樣區域中之對準標記或給予較少權重至更多雜訊對準掃描；(iii)用於本發明之廣義最小平方擬合的可逆矩陣。內積及範數所基於的基並不正交。此內積可藉由選擇如本文所論述之矩陣W減少不可校正分量與可校正分量之間的串擾；及(iv)不可逆矩陣，其可視為具有(傾斜)子空間模型之組合的廣義最小平方，此係因為不可逆矩陣減少資料的自由度之數目(例如僅僅至資料之子空間的傾斜投影)。此方法可減少串擾及雜訊傳播兩者。此方法(iv)可藉由使用傾斜投影矩陣之傾斜投影最小平方擬合求解。
傾斜投影最小平方擬合在下文簡單論述並在圖7A及圖7B之方法700中進一步詳述。在傾斜投影最小平方擬合中，執行以下方程。
Figure 109113751-A0305-02-0025-8
其中P為傾斜投影矩陣。因為密集對準佈局上之不可校正分量並不正交於稀疏對準佈局上之可校正分量，因此只要可校正及不可校至少線性地獨立於稀疏網格便可使用傾斜投影矩陣阻擋該不可校正分量。
在一實施例中，矩陣P(亦即，傾斜投影矩陣)經最佳化使得稀疏晶圓對準模型結果儘可能接近地匹配密集對準資料(或密集去校正疊對資料)。舉例而言，在矩陣P為傾斜投影矩陣(例如可運用等於0或1之每一本徵值診斷的矩陣)之約束條件下，判定該矩陣中之係數之值。在一實施例中，經反覆執行以下模型來執行最佳化，使得P之係數的值逐漸減少 (例如在一實施例中，最小化)前述差。
Figure 109113751-A0305-02-0026-9
圖6為用於判定與標記相關聯的對準模型610之方法600的流程圖。對準模型可用於進行待由微影裝置應用的基板特定校正，如先前例如關於圖4及圖5所提及。在一實施例中，用以判定對準模型的程序使得雜訊為被抑制的資料且對準模型之分量(例如可校正分量與不可校正分量)之間的串擾實質上減少。
在一實施例中，與對準模型相關聯的串擾係指可校正分量與不可校正(例如殘餘)分量之間的相關性。舉例而言，不可校正分量(例如模型之殘餘)可呈現為擬合模型610之可校正分量，其可導致圖案化程序之不必要調整(例如對基板台、焦點等)。
程序P601中之方法600包括獲得(i)第一及第二量測資料602。第一量測資料係與相比於相對密集標記佈局之密集稀疏標記佈局(例如圖8B中之810)相關聯且第二量測資料係與備用稀疏標記佈局(例如圖8A中之800)相關聯。此外，方法包括獲得(ii)描述相對密集標記佈局之物件變形的第一擬合模型604(例如由先前論述之矩陣M y 表示)及(iii)經由擬合技術，較佳地經由傾斜擬合技術基於描述相對稀疏標記佈局之物件變形的第二擬合模型來判定對準模型。如上文已評論，相對密集標記佈局可為相對密集對準標記佈局603或密集疊對標記佈局605。
如先前所論述，第一及第二量測值資料602分別包括但不限於稀疏及密集佈局的標記之X-Y位置、在標記處之高度(Z)、在曝光之前及之後的偏差、疊對等。圖8A說明基板801之實例稀疏佈局800，其中 稀疏佈局800包括32個標記。稀疏佈局800包括彼此相對遠離間隔開的標記(例如800a、800b、800c、800d等)。在一實施例中，稀疏佈局800的標記之數目受例如微影裝置之產出率要求限制。典型地，用於圖案化程序之光微影裝置極昂貴，且為進行圖案化程序，每小時應曝光合算的足夠數目之晶圓。舉例而言，最新的機器可每小時曝光多於275個晶圓)。實務上，此意謂可用的量測時間為每晶圓幾秒。因此，或許有可能量測僅僅有限數目個標記(大致44至65個標記)。換言之，稀疏佈局可包括每晶圓場大致1個標記。在一實施例中，稀疏佈局800可包括小於100個標記(例如40、44、65個標記等)。典型地，資料落入過度擬合區(例如與模型參數之數目相比，更多及充分分佈之量測)。然而，稀疏佈局中之標記的數目不足以達至高雜訊抑制且串擾存在於模型分量之間。為克服此類問題，本發明判定與第一擬合模型604協作之第二擬合模型610(與稀疏佈局相關聯)。
第一擬合模型604係基於自相對密集佈局603(或605)獲得的第二量測資料而擬合，且藉此更準確地描述例如基板變形。在一實施例中，第一擬合模型604為基於與相對密集對準標記佈局603或密集疊對標記佈局605相關聯之歷史資料擬合的模型。圖8B中展示密集標記佈局之實例，其中密集標記佈局810包括1024個標記。
在一實施例中，第一擬合模型604及第二擬合模型可為包含可根據本發明擬合之複數個參數的任何數學模型。舉例而言，第二擬合模型(及/或第一擬合模型604)可為四參數(4PAR)模型、六參數(6PAR)模型或兩個或多於兩個模型的組合，其可被稱作單一模型(例如基板模型，如先前所論述)。舉例而言，第二擬合模型(及/或第一擬合模型604)可為兩個子模型之組合：一個子模型具有一第一參數集合(例如四參數)且另一子模 型具有一第二參數集合(例如六參數)。根據本發明，第二擬合模型具有與傾斜投影資料(例如傾斜投影矩陣或傾斜投影運算符)協作經由基於歷史資料(例如疊對或對準資料)擬合之模型判定的模型參數之值，如下文所論述。在一實施例中，傾斜投影資料以矩陣形式表示，該矩陣另外與對準模型(例如以矩陣形式表示)一起使用以擬合對準模型。相較於現有模型擬合方法，用於模型擬合的傾斜投影方法提供更準確擬合模型。
程序P603涉及經由傾斜擬合技術基於描述用於相對稀疏標記佈局(例如800)之物件變形的第二擬合模型判定對準模型610。在一實施例中，傾斜擬合技術可基於第一及第二量測資料602、第一擬合模型604及使用傾斜內積矩陣之廣義最小平方擬合，如先前所論述及關於圖7中之程序P615進一步論述。在其他實施例中，傾斜擬合技術可基於使用傾斜投影矩陣的傾斜投影最小平方擬合，先前論述且亦關於圖7中之程序P715進一步論述。
在一實施例中，物件為圖案化程序之晶圓，且對準模型為晶圓對準模型。物件變形為晶圓之表面的變形，在該表面上，經由圖案化程序轉印一所要圖案。
關於圖7進一步論述程序P603之實例流程圖。在一實施例中，傾斜內積矩陣之判定或傾斜投影矩陣之判定可為反覆程序，其中反覆包含程序P611、P613及P615。在一實施例中，係數在每一反覆中調整，使得差被減少或被最小化，下文進一步論述。在一實施例中，在差被最小化後，第二擬合模型被視為可在微影應用中使用的對準模型。
程序P611涉及使用第一擬合模型604及第一量測資料判定第一輸出611(例如使用第一擬合模型604判定的可校正值y c ，先前論述)。 程序P613涉及使用傾斜內積矩陣W、第二擬合模型(例如由矩陣M x 表示)、第二量測資料x及第一擬合模型604(例如由矩陣M y 表示)判定第二輸出613(例如x c (W))。
在一實施例中，程序P615涉及判定傾斜內積矩陣(例如W)之係數615，使得第一輸出與第二輸出之間的差減少。在一實施例中，反覆繼續直至差被最小化。
在一實施例中，第一及第二量測資料包含對準標記量測位置資料及/或疊對量測位置資料且判定傾斜內積矩陣W之係數615涉及執行以下數學模型：
Figure 109113751-A0305-02-0029-10
x c =M y c w
Figure 109113751-A0305-02-0029-11
Figure 109113751-A0305-02-0029-12
其中：(a)W為傾斜內積矩陣；(b)c w 為與第二擬合模型相關聯的W之擬合係數；(c)M x 包含與稀疏標記佈局相關聯之第二擬合模型的模型函數；(d)M y 包含與密集標記佈局相關聯的第一擬合模型604之模型函數；(e)x c 為基於與第一擬合模型604相關聯之M y 、第二量測資料x及與第二擬合模型相關聯的W之係數針對於密集標記佈局評估的第二輸出613；且(f)y c 為基於第一擬合模型604及第一量測資料y之第一輸出611。
在一實施例中，在傾斜內積矩陣之判定的第一反覆中，傾斜內積矩陣之係數的初始值可經隨機地(例如自高斯分佈)選擇或使用者選擇以產生第二輸出。在後續反覆中，傾斜內積矩陣之係數的當前值經修改以使得第一輸出及第二輸出減少。
在一實施例中，第一輸出611與第二輸出613之間的以上差 被最小化。在一實施例中，第二量測資料包括位置資料及稀疏對準標記佈局相對於預定標稱位置資料的位移資料。第二量測資料可為經由如先前所論述之對準感測器量測的對準資料或疊對資料。相同情形可應用於第一量測資料。因此，稀疏或密集標記佈局中描述的資料可包含對準標記量測位置資料或疊對量測位置資料。
如先前所提及，與密集標記佈局相比，稀疏標記佈局(例如800)包含實質上較少數目個標記。舉例而言，稀疏佈局包含小於或等於65個標記。
在一實施例中，傾斜擬合技術可基於使用傾斜投影矩陣的傾斜投影最小平方擬合。接著，程序P715可用於判定傾斜投影矩陣之係數。
舉例而言，程序P715涉及判定傾斜投影矩陣之係數715，使得第一輸出711與第二輸出713之間的差減少。
在一實施例中，判定傾斜投影矩陣之係數涉及執行以下數學模型，其中x為第二量測資料(基於對準標記佈局或疊對佈局)。
Figure 109113751-A0305-02-0030-19
Figure 109113751-A0305-02-0030-20
在以上方程中：(a)P為傾斜投影矩陣；(b)c p 為與第二擬合模型相關聯的傾斜投影矩陣P之擬合係數；(c)M x 包括與稀疏標記佈局相關聯之模型函數；(d)x為第二量測資料；(e)M y 包含與密集標記佈局相關聯的第一擬合模型604之模型函數；(f)y c 為藉由第一擬合模型604及量測值資料描述的第一輸出711；且(g)M y c p 係指基於與第二擬合模型610相關聯之M x 、第二量測資料x及與第一擬合模型604相關聯M y 計算並針對於第一量測資料評估的的第二輸出713。特定言之，使用第二擬合模型之M x 、第 二量測資料x判定c p ，如上述方程中所描述。
在一實施例中，第一輸出711與第二輸出713之間的以上差被最小化。在一實施例中，第二量測資料包括位置資料及稀疏對準標記佈局相對於預定標稱位置資料的位移資料。第二量測資料可為經由如先前所論述之對準感測器量測的對準資料或疊對資料。相同情形可應用於第一量測資料。
如先前所提及，與密集標記佈局相比，稀疏標記佈局(例如800)包含實質上較少數目個標記。舉例而言，稀疏佈局包含小於或等於65個標記。
此外，在一實施例中，如先前所提及，對準模型可使用密集疊對資料(亦即疊對量測位置資料)來判定。因此，提供判定與對準標記佈局相關聯之擬合模型的另一方法(例如類似於方法600)。該方法涉及獲得與相比於相對密集疊對標記佈局605的相對稀疏之對準標記佈局相關聯的量測資料(例如602)，及描述用於相對密集疊對標記佈局之物件變形的第一對準模型604。
另外，方法涉及經由傾斜擬合技術基於描述用於相對稀疏對準標記佈局之物件變形的第二擬合模型判定對準模型。擬合技術為使用傾斜內積矩陣之廣義最小平方擬合或為使用傾斜投影矩陣之傾斜投影最小平方擬合，如上文所論述。
在模型擬合程序之後，當與擬合模型(例如模型矩陣)一起使用時傾斜投影資料(例如表示為傾斜投影矩陣)可抑制與用於稀疏佈局之擬合模型相關聯的雜訊及串擾分量(例如在可校正與不可校正之間)。舉例而言，對準模型之分量包括可校正分量(例如經由對準模型判定的基板或 程序校正)及不可校正分量(例如對準模型之殘餘)。殘餘係所觀測資料與模型預測之差。
當模型準確地描述資料(例如用於模型擬合的歷史對準或疊對資料)時殘餘可忽略至零(例如，分別為圖9A及圖9B中之殘餘913及943)。可忽略或零殘餘係高度需要的，此係由於其指示該模型進行與基板相關聯的(例如基板變形之)準確預測，籍此可判定用於整個基板之校正。然而，若例如與基板邊緣相關聯的殘餘存在，則其指示模型預測可並不準確，此係因為可不在基板邊緣處判定此類校正(例如基板台調整、微影裝置之焦點調整等)。圖9A及圖9B說明用於不同對準模型的可校正分量及殘餘之實例。
圖9A及圖9B說明使用來自密集佈局及稀疏佈局之量測資料擬合的不同模型之實例結果。在圖9A中，執行與精細晶圓柵格相關聯之對準模型的結果。在一實施例中，模型輸出901表示分解成可校正分量902(或形狀)及不可校正分量903(或形狀)之基板變形(或形狀)。該模型在903中具有實質殘餘值。
在一實施例中，說明關於密集佈局資料之高階晶圓模型結果。舉例而言，模型輸出911表示分解成可校正分量912(或形狀)及不可校正分量913(或形狀)之基板變形(或形狀)。應注意，高階模型及密集量測資料提供其中殘餘係可忽略的擬合。舉例而言，在所展示實例中，x及y之平均殘餘值分別為0.323nm及0.313nm。
參考圖9B，使用現有方法及稀疏佈局資料擬合的高階晶圓模型提供如所說明之結果。舉例而言，模型輸出921表示分解成可校正分量922(或形狀)及不可校正分量923(或形狀)之基板變形(或形狀)。應注意 歸因於稀疏佈局資料之使用，殘餘係實質的。舉例而言，如933中所展示，相較於基板之中心部分，沿著邊緣的殘餘實質上更高。因此，在稀疏佈局上擬合的高階晶圓模型不提供基板變形之準確預測。
在一實施例中，使用WAMM方法(先前論述)及稀疏佈局資料之高階晶圓模型提供如所說明的結果。舉例而言，模型輸出931表示分解成可校正分量932(或形狀)及不可校正分量933(或形狀)之基板變形(或形狀)。應注意歸因於稀疏佈局資料之使用，殘餘在邊緣係實質的，但在中心可忽略。因此，運用現有方法及基於WAMM之方法擬合的高階模型結果921及931實質上不同。特定言之，除在晶圓之邊緣的殘餘以外，基於WAMM之模型的殘餘933實質上低於殘餘923。
相較於上文所論述之結果911、921及931，根據上文所論述之方法(例如方法600及700)判定的對準模型提供許多優良結果941。舉例而言，即使使用稀疏資料擬合的對準模型在整個基板中提供可忽略至零的殘餘943。舉例而言，相較於殘餘913、923及933，殘餘943在基板邊緣處可忽略。因此，根據方法600及700判定之對準模型有利地更準確。
根據一實施例，根據本發明之方法的實施例中任一者獲得的對準模型可進一步用於控制微影裝置LA，如上文在圖5中所論述。舉例而言，對準模型為與程序模型PM協作工作以在圖案化程序中控制微影裝置的基板模型SM。
根據一實施例，對準模型可進一步用於判定度量衡工具之取樣。因為對準模型可準確地判定基板變形，因此執行該模型之結果提供可用於準確判定待量測的晶圓上之位置的變形資訊。
術語「值」可為數字資料、符號資料、字母資料等。
在一實施例中，如本文所使用之術語「最佳化(optimize/optimizing/optimization)」指代或意謂調整圖案化裝置(例如微影裝置)、圖案化程序等等，使得結果及/或程序具有較為合意之特性，諸如基板上之設計佈局之投影的較高準確度、較大程序窗等等。因此，如本文所使用之術語「最佳化」係指或意謂識別用於一或多個參數之一或多個值的程序，該一或多個值相比於用於彼等一或多個參數之一或多個值之初始集合提供在至少一個相關度量方面的改良，例如局部最佳。因此，「最佳」及其他相關術語應予以解釋。在一實施例中，最佳化步驟可反覆應用，以提供一或多個度量之進一步改良。
本文中所揭示之概念可模型化或數學上模型化用於使子波長特徵成像之任何通用成像系統，且可尤其供能夠產生愈來愈短波長之新興成像技術使用。已經在使用中之新興技術包括能夠藉由使用ArF雷射來產生193nm波長且甚至能夠藉由使用氟雷射來產生157nm波長之極紫外線(EUV)、DUV微影。此外，EUV微影能夠藉由使用同步加速器或藉由用高能電子撞擊材料(固體或電漿中任一者)來產生在20nm至5nm之範圍內的波長，以便產生在此範圍內之光子。
雖然本文中所揭示之概念可用於在諸如矽晶圓之基板上成像，但應理解，所揭示之概念可與任何類型之微影成像系統一起使用，例如，用於在不同於矽晶圓的基板上之成像的微影成像系統。
儘管可在本文中特定地參考在IC製造中的微影裝置之使用，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、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)之物件之任何裝置之部分。此等裝置可通常稱為微影工具。此微影工具可使用真空條件或環境(非真空)條件。
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之使用，但應瞭解，本發明在內容背景允許之情況下不限於光學微影且可用於其他應用(例如壓印微影)中。
在內容背景允許之情況下，可以硬體、韌體、軟體或其任何組合實施本發明之實施例。本發明之實施例亦可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以可由機器(例如，計算器件)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)；磁性儲存媒體；光學儲存媒體；快閃記憶器件；電學、光學、聲學或其他形式之傳播信號(例如，載波、紅外線信號、數位信號，等等)；及其他者。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，此類描述僅僅出於方便起見，且此類動作事實上係由計算器件、處理器、控制器或執行韌體、軟體、常式、指令等之其他器件引起。且這樣做可導致致動器或其他器件與物理世界相互作用。
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之其他方式來實踐本發明。以上描述意欲為說明性，而非限制性的。由此，對於熟習此項技術者將顯而易見，可在不脫離下文所陳 述之申請專利範圍之範疇的情況下對如所描述之本發明進行修改。
600:方法
602:第一及第二量測資料
603:相對密集對準標記佈局
604:第一擬合模型
605:密集疊對標記佈局
610:第二擬合模型/對準模型
P601:程序
P603:程序

Claims (17)

  1. 一種用於判定與一標記佈局相關聯的一對準模型(alignment model)之方法，該方法包含：獲得(a)與相比於一相對稀疏(sparse)標記佈局之一相對密集(dense)標記佈局相關聯的第一量測資料及與該相對稀疏標記佈局相關聯的一第二量測資料，及(b)描述該相對密集標記佈局之物件變形的一第一擬合模型；及(c)基於描述該相對稀疏標記佈局之物件變形的一第二擬合模型，經由一擬合技術，來判定該對準模型，其中該擬合技術使用該第一量測資料及該第二量測資料。
  2. 如請求項1之方法，其中該擬合技術係一傾斜擬合技術。
  3. 如請求項1或2之方法，其中該擬合技術為使用一傾斜內積矩陣之一廣義最小平方擬合。
  4. 如請求項3之方法，其中該傾斜內積矩陣之判定包含以下步驟：使用該第一擬合模型及該第一量測資料判定一第一輸出；使用該傾斜內積矩陣、該第二擬合模型、該第二量測資料及該第一擬合模型判定一第二輸出；及判定該傾斜內積矩陣之係數使得該第一擬合模型與該第二擬合模型之間的一差減少。
  5. 如請求項4之方法，其中該第一量測資料及該第二量測資料包含對準標記量測位置資料及/或疊對量測位置資料，且其中該判定該傾斜內積矩陣之係數包含：執行如下一數學模型：x c =M y c w
    Figure 109113751-A0305-02-0042-14
    Figure 109113751-A0305-02-0042-15
    Figure 109113751-A0305-02-0042-16
     其中：W為該傾斜內積矩陣；c w 為與該第二擬合模型相關聯的W之擬合係數；M x 包含與該相對稀疏標記佈局相關聯之該第二擬合模型的模型函數；M y 包含與該相對密集標記佈局相關聯的該第一擬合模型之模型函數；x c 為基於與該第一擬合模型相關聯之M y 、該第二量測資料x及與該第二擬合模型相關聯的W之係數針對於該相對密集標記佈局評估的該第二輸出；且y c 為基於該第一擬合模型及該第一量測資料y之該第一輸出。
  6. 如請求項1或2之方法，其中該擬合技術為使用一傾斜投影矩陣之一傾斜投影最小平方擬合。
  7. 如請求項6之方法，其中該傾斜投影矩陣之判定包含以下步驟：使用該第一擬合模型及該第一量測資料判定一第一輸出；使用該傾斜投影矩陣、該第二擬合模型、該第二量測資料及該第一擬合模型判定一第二輸出；及判定該傾斜投影矩陣之係數使得該第一擬合模型與該第二擬合模型之間的一差減少。
  8. 如請求項7之方法，其中該第一量測資料及該第二量測資料包含對準標記量測位置資料及/或疊對量測位置資料，且其中該判定該傾斜投影矩陣之係數包含：執行如下一數學模型：
    Figure 109113751-A0305-02-0043-22
    Figure 109113751-A0305-02-0043-23
    Figure 109113751-A0305-02-0043-24
     其中：P為該傾斜投影矩陣；c p 為與該第二擬合模型相關聯的該傾斜投影矩陣P之擬合係數；M x 包含與該相對稀疏標記佈局相關聯之模型函數；x為該第二量測資料；M y 包含與該相對密集標記佈局相關聯的該第一擬合模型之模型函數；y c 為藉由該第一擬合模型描述及針對於該第一量測資料評估的該第一輸出；且M y c p 係指基於與該第二擬合模型相關聯的M x 、該第二量測資料x計算並使用與該第一擬合模型相關聯之M y 針對於該相對密集標記佈局評估的該第二輸出。
  9. 如請求項1或2之方法，其中該量測資料包含位置資料及該稀疏標記佈局相對於預定標稱位置資料之位移資料。
  10. 如請求項1或2之方法，其中該物件為一圖案化程序之一晶圓，且該等擬合模型為晶圓擬合模型。
  11. 如請求項10之方法，其中該物件變形為該晶圓之一表面的變形，在該表面上，經由該圖案化程序轉印一所要圖案。
  12. 如請求項1或2之方法，其中該第二擬合模型及/或該第一擬合模型為以下兩個子模型的一組合：一第一子模型，其包含一第一參數集；及一第二子模型，其包含一第二參數集。
  13. 如請求項12之方法，其中該第一參數集包含四參數。
  14. 如請求項12之方法，其中該第二參數集包含六參數。
  15. 一種電腦程式產品，其包含其上經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請求項1至14中任一項之方法。
  16. 一種量測系統，其包含如請求項15之一電腦程式產品。
  17. 一種微影裝置，其包含如請求項16之一量測系統。
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