TWI841404B - 用於自目標量測所關注參數之方法及微影裝置 - Google Patents

Abstract

本發明揭示一種用於自一目標量測一所關注參數之方法及相關裝置。該方法包含獲得與該目標之量測相關的量測擷取資料及可操作以校正該量測擷取資料中之至少有限大小效應的有限大小效應校正資料及/或一經訓練模型。該量測擷取資料中之至少有限大小效應係使用該有限大小效應校正資料及/或一經訓練模型來校正以獲得經校正量測資料及/或一所關注參數；且其中該校正步驟不直接判定該所關注參數，而是自該經校正量測資料判定該所關注參數。

Description

用於自目標量測所關注參數之方法及微影裝置

本發明係關於例如可用於藉由微影技術製造器件之方法和裝置，且係關於使用微影技術製造器件之方法。更特定言之，本發明係關於諸如位置感測器之度量衡感測器。

微影裝置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。微影裝置可用於(例如)積體電路(IC)之製造中。在彼情況下，圖案化器件(其替代地稱作遮罩或倍縮光罩)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)層上而進行圖案之轉印。一般而言，單一基板將含有經順次地圖案化之相鄰目標部分之網路。此等目標部分通常被稱作「場」。

在複雜器件之製造中，典型地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所施加圖案。出於此目的，基板具備一或多組對準標記。各 標記為稍後可使用位置感測器(通常為光學位置感測器)量測其位置之結構。微影裝置包括一或多個對準感測器，可藉由該等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，度量衡感測器係用於量測基板上之曝光結構(在抗蝕劑中及/或在蝕刻之後)。快速且非侵入之形式的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之目標上，且量測散射光束或反射光束之屬性。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。除了藉由重建構進行特徵形狀之量測以外，亦可使用此類裝置來量測基於繞射之疊對，如已公開專利申請案US2006066855A1中所描述。使用繞射階之暗場成像進行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，該等申請案之文件之全文特此以引用之方式併入。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圍繞。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之方式併入本文中。

在一些度量衡應用中(諸如在一些散射計或對準感測器中)，常常需要能夠量測愈來愈小之目標。然而，對於此類小目標之量測經受有限大小效應，從而產生量測誤差。

需要改良對於此類小目標之量測。

本發明在第一態樣中提供一種用於自一目標量測一所關注參數之方法，該方法包含：獲得與該目標相關的量測擷取資料；獲得可操作以校正該量測擷取資料中之至少有限大小效應的有限大小效應校正資料及/或一經訓練模型；使用該有限大小效應校正資料及/或一經訓練模型來校正該量測擷取資料中之至少有限大小效應以獲得經校正量測資料及/或針對至少該等有限大小效應校正之一所關注參數；且其中該校正步驟不直接判定該所關注參數，而是自該經校正量測資料判定該所關注參數。

本發明在第二態樣中提供一種用於自一目標量測一所關注參數之方法，該方法包含：獲得包含複數個校準影像之校準資料，該等校準影像包含已運用在擷取之間變化的該量測之至少一個物理參數獲得的校準目標之影像；自該校準資料判定一或多個基底函數，每一基底函數對該至少一個物理參數之該變化對該等校準影像的效應進行編碼；判定每一基底函數之一各別展開係數；獲得包含與該目標之量測相關的至少一個量測影像的量測擷取資料；及使用該等展開係數校正每一該至少一個量測影像及/或自每一該至少一個量測影像導出的所關注參數之一值。

亦揭示一種電腦程式、處理器件度量衡裝置及一種微影裝置，該微影裝置包含可操作以執行該第一態樣之該方法之一度量衡器件。

本發明之以上及其他態樣將自以下所描述之實例之考慮因素而理解。

2D CON:2D廻旋

2D LPF:2D低通濾波

200:步驟

202:步驟

204:步驟

206:步驟

208:步驟

210:步驟

212:步驟

214:步驟

216:步驟

218:步驟

220:步驟

300:度量衡器件

305:光學模組

310:照明源

315:多模光纖

317:光學組件

320:在空間上不相干的輻射光束

325:相干的離軸照明產生器

330:離軸光束

330X:光束

330Y:光束

335:光學組件

340:點鏡面

345:物鏡

350:基板

355+:較高繞射階

355-:較高繞射階

360:光學組件

365:攝影機

375:照明零階阻擋元件

380:處理器

395:外圓

400:三角形

400X:點

400Y:點

405:十字形

405X:點

405Y:點

410:目標

415a:光柵

415b:光柵

420:離軸照明光束

422:光點鏡面/零階區塊

425:-1 X方向繞射階

430:+1 X方向繞射階

430':+1 X方向繞射階

435:-1 Y方向繞射階

435':-1 Y方向繞射階

440:+1 Y方向繞射階

440':+1 Y方向繞射階

445:零階

450:條紋圖案

500:干涉條紋

500':干涉條紋

510:固定參考線

700:步驟

710:步驟

720:步驟

730:步驟

800:步驟

810:步驟

820:步驟

830:步驟

900:步驟

910:步驟

920:步驟

930:步驟

940:步驟

950:步驟

960:步驟

970:步驟

1200:步驟

1210:影像對位程序

1220:發現

1300:局域擬合

1310:校正步驟

1320:判定

1400:局域擬合步驟

1410:局域擬合

1420:preFIWA擬合

1430:校正判定步驟

1440:判定

1500:訓練

1510:校正

1600:步驟

1605:步驟

1610:步驟

1615:擷取

1620:步驟

1625:步驟

1630:步驟

1635:擷取

1640:獲取

1645:提取

1650:校正

1655:另外資料分析/處理步驟

1710:移除

1720:計算

1730:PCA步驟

1810:步驟

AD:調整器

AS:對準感測器

B:輻射光束

BD:光束遞送系統

BF1:基底函數

BF2:基底函數

BF3:基底函數

BL A:構建塊

BL B:構建塊

BL C:構建塊

CAL:校準階段

CAL1:第一校準階段

CAL2:第二校準階段

CIM:校準影像

CLPM:校正局域參數映射

CO:聚光器

EXP:曝光站

HVM:大批量製造

IF:位置感測器

IL:照明系統

IM:經量測影像

IN:積光器

KR:空間濾波器核心

LA:微影裝置

LAM:局域振幅映射/局域振幅分佈

LAPD:局域對準位置偏差

LAPD':校正局域對準位置映射

LIB:校正庫

LIB1:第一庫

LIB2:第二庫

LPM:局域相位映射

LS:位準感測器

M1:遮罩對準標記

M2:遮罩對準標記

MA:圖案化器件

MEA:量測站

MEAS:量測階段

MOD:模型

MT:圖案化器件支撐件/標記模板

NCC:正規化交叉相關

P1:基板對準標記/光瞳平面

P2:基板對準標記/光瞳平面

P3:光瞳平面

PM:第一定位器

POS:位置值

PS:投影系統

PW:第二定位器

RF:參考框架

SO:輻射源

W:基板

W':新近裝載之基板

W":經曝光基板

WTa:基板台

WTb:基板台

現在將參看隨附圖式作為實例來描述本發明之實施例，在 該等隨附圖式中：圖1描繪微影裝置；圖2示意性地說明圖1之裝置中之量測及曝光程序；圖3為根據本發明之一實施例可調適的實例度量衡器件之示意性說明；圖4包含(a)輸入輻射之光瞳影像；(b)說明圖3之度量衡器件之操作原理的離軸照明光束之光瞳影像；及(c)說明圖3之度量衡器件之另一操作原理的離軸照明光束之光瞳影像；及圖5展示(a)在對準中可用之實例目標、(b)對應於單一階之偵測的偵測光瞳之光瞳影像、(c)對應於四個繞射階之偵測的偵測光瞳之光瞳影像及(d)在圖4(a)之目標之量測之後的成像干涉圖案之示意性實例；圖6示意性地展示在對準量測期間，對應於(a)第一基板位置及(b)第二基板位置的成像干涉圖案；圖7為用於自量測影像獲得位置量測的已知基線擬合演算法之流程圖；圖8為描述根據本發明之實施例的用於判定所關注參數之方法的流程圖；圖9為描述根據本發明之實施例的圖8之方法的校正量測影像中之有限大小效應的步驟之流程圖；圖10為描述根據本發明之實施例的藉由執行空間加權擬合抽取局域相位的第一方法之流程圖；圖11為描述根據本發明之實施例的基於正交偵測抽取局域相位的第二方法之流程圖； 圖12為描述用以自量測信號獲得全域量的圖案識別方法之流程圖；圖13為描述根據本發明之實施例的用於基於單標記校準判定所關注參數之方法的流程圖；圖14為描述根據本發明之實施例的用於基於校正庫判定所關注參數之方法的流程圖；圖15為描述根據本發明之實施例的用於基於經訓練模型之施加而判定所關注參數之方法的流程圖；圖16為描述根據本發明之實施例的用於基於對標記特定效應及非標記特定效應之單獨校準判定所關注參數之方法的流程圖；圖17為描述用於運用對物理參數變化之校正判定所關注參數的第一方法之流程圖；且圖18為描述用於運用對物理參數變化之校正判定所關注參數的第二方法之流程圖。

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示意性地描繪微影裝置LA。該裝置包括：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)；圖案化器件支撐件或支撐結構(例如，遮罩台)MT，其經建構以支撐圖案化器件(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圖案化器件之第一定位器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器件及基板之位置以及圖案化器件及基板上之特徵的位置之參考。

照明光學系統可包括用於導向、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。

圖案化器件支撐件MT以取決於圖案化器件之定向、微影裝置之設計及其他條件(諸如，是否將圖案化器件固持於真空環境中)之方式來固持圖案化器件。圖案化器件支撐件可使用機械、真空、靜電或其他夾持技術以固持圖案化器件。圖案化器件支撐件MT可為(例如)框架或台，其可視需要而固定或可移動。圖案化器件支撐件可確保圖案化器件(例如)相對於投影系統處於所要位置。

本文所使用之術語「圖案化器件」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器件。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創製之元件(諸如，積體電路)中之特定功能層。

如此處所描繪，裝置屬於透射類型(例如，採用透射圖案化器件)。替代地，該裝置可屬於反射類型(例如，採用上文所提及之類型之可程式化鏡面陣列，或採用反射遮罩)。圖案化器件之實例包括遮罩、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」之任何使用皆與更一般術語「圖案化器件」同義。術語「圖案化器件」亦可被解譯為係指以數位形式儲存用於控制此可程式化圖案化器件之圖案資訊的器件。

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。可認為本文中對術語「投影透鏡」之任何使用均與更通用之術語「投影系統」同義。

微影裝置亦可屬於以下類型：其中基板之至少一部分可由具有相對較高的折射率之液體(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裝置中之其他空間，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，當輻射源為準分子雷射時，輻射源與微影裝置可為分離實體。在此等情況下，不認為輻射源形成微影裝置之部件，且輻射光束係憑藉包括(例如)合適導向鏡面及/或光束擴展器之光束遞送系統BD而自輻射源SO傳遞至照明器IL。在其他情況下，舉例而言，當光源為水銀燈時，光源可為微影裝置之整體部件。輻射源SO及照明器IL連同光束遞送系統BD在需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勻性及強度分佈。

輻射光束B入射於被固持於圖案化器件支撐件MT上之圖案化器件MA上，且係由該圖案化器件而圖案化。在已橫穿圖案化器件(例如，遮罩)MA的情況下，輻射光束B傳遞通過投影系統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(例如干涉器件、線性編碼器、2D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(其未在圖1中被明確地描繪)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器件(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來對準圖案化器件(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，但該等標記其可位於目標部分之間的空間中(此等標記者被稱為切割道對準標記)。類似地，在圖案化器件(例如，遮罩)MA上提供一個以上晶粒的情況下，遮罩對準標記可位於晶粒之間。小對準標記亦可在器件特徵當中包括於晶粒內，在此情況下，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裝置。在掃描模式中，在經賦予至輻射光束之圖案投影至目標部分C上的同時同步地掃描圖案化器件支撐件(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相對於圖案化器件支撐件(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長度(在掃描方向上)。如在此項技術中為吾人所熟知，其他類型之微影裝置及操作模式係可能的。舉例而言，步進模式係已知的。在所謂「無遮罩」微影中，可程式化圖案化器件經保持靜止，但具有改變之圖案，且移動或掃描基板台WT。

亦可採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。

微影裝置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。此情形實現裝置之產出率之相當巨大增加。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該基板台之位置，則可提供第二位置感測器以使得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，其他配置係已知且可用的。舉例而言，提供基板台及量測台之其他微影裝置為吾人所知。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)曝光於圖1之雙載物台裝置中之基板W上之步驟。量測站MEA處所執行之步驟係在點框內之左側，而右側展示曝光站EXP處所執行之步驟。不時地，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。

最初參看新近裝載之基板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供在裝置中第一次曝光。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。尤其對於改良疊對效能之問題，任務應為確保新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之正確位置中。此等處理步驟逐漸地在基板中引入失真，該等失真必須被量測及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之一些層相比於要求較不高之其他層可在更先進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，而其他層係使用EUV波長輻射予以曝光。

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來量測橫越基板W'之若干對準標記。在一個實施例中，此等量測係用以建立「晶圓柵格」，該晶圓柵格極準確地映射橫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，亦使用位準感測器LS來量測相對於X-Y位置 之晶圓高度(Z)圖。通常，高度圖係僅用以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該基板W'上之圖案之屬性。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該等資料之參數。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界定「理想」柵格之平移、旋轉及縮放。使用更多參數之進階模型係已知的。

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與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，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，就必需判定投影系統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橫越基板W之順次目標部位處，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處自裝置卸載現在被標註為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。

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多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在高度量測之後執行，或交錯執行。

PCT專利申請案WO 2020/057900 A1中描述了作為對準及產品/程序監測度量衡應用兩者的特定類型之度量衡感測器，該申請案係以引用方式併入本文中。此描述具有經最佳化相干性之度量衡器件。更特定言之，度量衡器件經組態以產生量測照明之複數個在空間上不相關的光束，該等光束中之每一者(或該等光束之量測對中的兩個光束，每一量測對對應於量測方向)在其橫截面內具有對應區，針對該等對應區，此等區處的光束之間的相位關係係已知的；亦即，針對對應區存在相互的空間相干性。

此度量衡器件能夠量測具有可接受(最小)干涉假影(斑點)之較小節距目標，且亦將在暗場模式中係可操作的。此類度量衡器件可用作用於量測基板位置(例如，量測週期性結構或對準標記相對於固定參考位置之位置)的位置感測器或對準感測器。然而，度量衡器件亦可用於疊對之量測(例如，不同層或甚至在拼接標記之情況下之同一層中的週期性結構之相對位置之量測)。度量衡器件亦能夠量測週期性結構之不對稱性， 且因此可用以量測任何參數，該等參數係基於目標不對稱性量測(例如使用以繞射為基礎之疊對(DBO)技術之疊對或使用以繞射為基礎之焦點(DBF)技術之焦點)。

圖3展示此類度量衡器件之可能實施。度量衡器件基本上作為具有新穎照明模式之標準顯微鏡而操作。度量衡器件300包含光學模組305，該光學模組包含器件之主要組件。照明源310(其可位於模組305外部且藉由多模光纖315以光學方式耦接至該模組)將在空間上不相干的輻射光束320提供至光學模組305。光學組件317將在空間上不相干的輻射光束320遞送至相干的離軸照明產生器325。此組件對本文中之概念特別重要且將更詳細地加以描述。相干的離軸照明產生器325自在空間上不相干的輻射光束320產生複數個(例如四個)離軸光束330。下文將進一步詳細描述此等離軸光束330之特性。照明產生器之零階可藉由照明零階阻擋元件375阻擋。此零階將僅針對本文件中所描述之相干的離軸照明產生器實例(例如，基於相位光柵之照明產生器)中的一些存在，且因此在並未產生此零階照明時可經省略。(經由光學組件335及)光點鏡面340將離軸光束330遞送至(例如高NA)物鏡345。該物鏡將離軸光束330聚焦至位於基板350上的樣本(例如週期性結構/對準標記)上，在該樣本中該等離軸光束散射及繞射。經散射之較高繞射階355+、355-(例如分別為+1階及-1階)經由點鏡面340反向傳播，且由光學組件360聚焦至感測器或攝影機365上，該等繞射階在該感測器或攝影機中干涉以形成干涉圖案。運行合適軟體之處理器380可接著處理由攝影機365俘獲之干涉圖案的影像。

零階繞射(鏡面反射)之輻射在偵測分支中的合適部位處經阻擋；例如藉由光點鏡面340及/或單獨偵測零階阻擋元件。應注意，針對 離軸照明光束中之每一者存在零階反射，亦即，在當前實施例中，總共存在四個此等零階反射。適合於阻擋四個零階反射之實例孔徑分佈展示於圖4(b)及圖4(c)中，經標記為422。因而，度量衡器件作為「暗場」度量衡器件而操作。

所提議之度量衡裝置的主要概念為僅在需要時誘發量測照明中之空間相干性。更特定言之，在離軸光束330中之每一者中之光瞳點的對應集合之間誘發空間相干性。更特定言之，光瞳點集合包含離軸光束中之每一者中的對應單一光瞳點，該光瞳點集合係彼此在空間上相干的，但其中每一光瞳點相對於相同光束中之所有其他光瞳點為不相干的。藉由以此方式最佳化量測照明之相干性，對較小節距目標執行暗場離軸照明變為可行的，但在每一離軸光束330係空間上不相干的時具有最小斑點假影。

圖4展示用以說明概念之三個光瞳影像。圖4(a)展示關於圖3中之光瞳平面P1的第一光瞳影像，且圖4(b)及圖4(c)各自展示關於圖3中之光瞳平面P2的第二光瞳影像。圖4(a)(以橫截面)展示空間上不相干的輻射光束320，且圖4(b)及圖4(c)(以橫截面)展示在兩個不同實施例中由相干離軸照明產生器325產生的離軸光束330。在每一情況下，外圓395之範圍對應於顯微鏡目標之最大偵測NA；僅僅作為實例，此可為0.95 NA。

光瞳中之每一者中的三角形400指示一組光瞳點，該等光瞳點相對於彼此為在空間上相干的。類似地，十字形405指示另一組光瞳點，該等光瞳點相對於彼此係空間上相干的。三角形相對於十字形係空間上非相干的，且所有其他光瞳點對應於光束傳播。一般原理(在圖4(b)中所展示之實例中)為彼此在空間上相干之每一組光瞳點(每一組相干的點) 在照明光瞳P2內與所有其他組相干的點具有相同的節距。因而，在此實施例中，每組相干的點為所有其他組相干的點之光瞳內之平移。

在圖4(b)中，由三角形400表示的第一組相干點中之每一光瞳點之間的間距必須等於由十字形405表示的該組相干點中之每一光瞳點之間的間距。'在此上下文中之「間隔」為定向的，亦即，並未允許十字形集合(第二組點)相對於三角形集合(第一組點)旋轉。因而，離軸光束330中之每一者自身包含不相干的輻射；然而，離軸光束330共同包含相同光束，該等光束在其橫截面內具有含已知的相位關係(空間相干性)的點之對應集合。應注意，不必將每一集合中的點相等地間隔開(例如，在此實例中之四個三角形405之間的間距無需相等)。因而，離軸光束330不必對稱地配置於光瞳內。

圖4(c)展示此基本概念可擴展至僅在對應於單一量測方向之光束之間提供相互空間相干性，其中光束330X對應於第一方向(X方向)，且光束330Y對應於第二方向(Y方向)。在此實例中，正方形及加號各自指示光瞳點之集合，該等光瞳點對應於由三角形及十字形表示之光瞳點之集合，但未必與由三角形及十字形表示之光瞳點之集合在空間上相干。然而，十字形彼此在空間上相干，此情況同樣適用於加號，且十字形為加號之光瞳中之幾何平移。因而，在圖4(c)中，離軸光束僅為逐對相干的。

在此實施例中，分別藉由方向(例如X方向330X及Y方向330Y)來考慮離軸光束。產生所俘獲之X方向繞射階的光束330X之對僅需要為彼此相干的(使得點400X之對為彼此相干的，此情況同樣適用於點405X之對)。類似地，產生所俘獲之Y方向繞射階的光束330Y之對僅需要 為彼此相干的(使得點400Y之對為彼此相干的，此情況同樣適用於點405Y之對)。然而，在點400X之對與點400Y之對之間不需要存在相干性，在點405X之對與點405Y之對之間不需要存在相干性。因而，在對應於每一所考慮之量測方向的若干離軸光束對中包含若干相干點之對。如前所述，對於對應於量測方向之每一對光束，每一對相干點為點之所有其他相干對之光瞳內的幾何平移。

圖5說明(例如)用於對準/位置感測之度量衡系統的工作原理。圖5(a)說明在一些實施例中可用作對準標記之目標410。目標410可與用於以微繞射為基礎之疊對技術(μDBO)中之彼等目標相似，但其在形成對準標記時通常僅包含在單一層中。同樣，目標410包含四個子目標，包含在第一方向(X方向)上之兩個光柵(週期性結構)415a及在第二垂直方向(Y方向)上之兩個光柵415b。舉例而言，光柵之節距可包含100nm之數量級(更具體言之，300nm至800nm之範圍內)。

圖5(b)展示對應於光瞳平面P3(參看圖2)之光瞳表示。該圖式展示在僅散射離軸照明光束中的單一光束之後的所得輻射，更具體言之(此圖像中之最左側圖像)，離軸照明光束420(其將不位於此光瞳中，其在光瞳平面P2中之部位對應於其在照明光瞳中之部位，且此處僅出於說明起見而進行展示。)陰影區422對應於一實施例中所使用的特定光點鏡面設計之阻擋(亦即，反射或吸收)區(白色表示透射區)。此點鏡面設計僅僅為光瞳區塊(pupil block)之實例，其確保未偵測到非所需光(例如零階及零階周圍的光)。可使用其他光點鏡面剖面(或通常為零階區塊)。

如可看出，俘獲較高繞射階中的僅一者，更具體言之，-1 X方向繞射階425。+1 X方向繞射階430、-1 Y方向繞射階435及+1 Y方向 繞射階440落在光瞳(由光點鏡面422之範圍表示的偵測NA)之外且未被俘獲。任何較高階(未說明)亦落在偵測NA之外。零階445出於說明起見而進行展示，但實際上將由光點鏡面或零階區塊422阻擋。

圖5(c)展示因所有四個離軸光束420(再次僅僅為了說明而展示)而產生之所得光瞳(僅所俘獲之階)。所俘獲之階包括-1 X方向繞射階425、+1 X方向繞射階430'、-1 Y方向繞射階435'及+1 Y方向繞射階440'。使此等繞射階成像於攝影機上，其中此等繞射階進行干涉，從而形成條紋圖案450，諸如圖5(d)中所展示。在所展示之實例中，在繞射階對角地配置於光瞳中時，條紋圖案係成對角線的，但具有所得不同條紋圖案定向之其他配置係可能的。

以與可用於對準感測之其他度量衡器件類似的方式，目標光柵位置之移位按方向產生+1繞射階與-1繞射階之間的相移。由於繞射階在攝影機上進行干涉，因此繞射階之間的相移在攝影機上引起干涉條紋之對應移位。因此，有可能自攝影機上之干涉條紋之位置判定對準位置。

圖6說明可如何自干涉條紋判定對準位置。圖6(a)展示當目標處於第一位置處時的干涉條紋500之一個集合(亦即，對應於條紋圖案450之一個象限)，且圖6(b)展示當目標處於第二位置處時的干涉條紋500'之集合。固定參考線510(亦即，針對兩個影像之相同位置中)被展示為突出顯示在該兩個位置之間的條紋圖案之移動。可藉由以已知方式將自圖案判定之位置與自固定參考件(例如透射影像感測器(TIS)基準)之量測獲得的位置進行比較來判定對準。單一條紋圖案(例如來自單一光柵對準標記)或每方向之單一圖案(例如來自雙光柵對準標記)可用於進行對準。用於在兩個方向上執行對準之另一選項可使用具有單一2D週期性圖案之對準標 記。又，可運用本文中所描述之度量衡器件來量測非週期性圖案。另一對準標記選項可包含四光柵目標設計(諸如圖5(a)中所說明)，該目標設計與目前通常使用量測疊對之設計類似。同樣，諸如此等之目標通常已經存在於晶圓上，且因此類似取樣可用於對準及疊對。此類對準方法為吾人所知且將不予以進一步描述。

WO 2020/057900進一步描述量測多個波長(及可能較高繞射階)以便使程序更穩固(促進量測多樣性)的可能性。提議此將使得能夠(例如)使用諸如最佳顏色加權(OCW)之技術，以使光柵不對稱性變得穩固。特定言之，目標不對稱性通常引起每波長之不同對準位置。藉此，藉由量測針對不同波長之經對準位置中之此差，有可能判定目標之不對稱性。在一個實施例中，可使對應於多個波長之量測依序成像於同一攝影機上，以獲得各自對應於不同波長之個別影像的序列。替代地，可使此等波長中之每一者並行成像於單獨攝影機(或同一攝影機之單獨區)上，其中使用合適的光學組件(諸如二向色鏡)使該等波長分離。在另一實施例中，有可能在單一攝影機影像中量測多個波長(及繞射階)。當對應於不同波長之照明光束位於光瞳中之同一位置時，攝影機影像上之對應條紋將針對不同波長具有不同定向。此將傾向於針對大多數離軸照明產生器配置之情況(例外情況為單一光柵，針對該單一光柵，照明光柵及目標光柵之波長相依性傾向於彼此相消)。藉由對此影像之適當處理，可針對單次俘獲中之多個波長(及階)判定對準位置。此等多個位置可例如用作類OCW演算法之輸入。

WO 2020/057900中亦描述了可變所關注區(ROI)選擇及可變像素加權增強準確度/穩固性的可能性。代替基於整個目標影像或基於 固定所關注區(諸如遍及每一象限或整個目標之中心區；亦即，排除邊緣區)判定對準位置，有可能在每個目標的基礎上最佳化ROI。最佳化可判定任何任意形狀之ROI或複數個ROI。亦有可能判定ROI之最佳化經加權組合，其中加權係根據一或多個品質度量或關鍵效能指示符(KPI)而指派。

亦已知色彩加權及使用強度不平衡性來校正標記內之各點處的位置，包括用以藉由最小化局域位置影像內部之變化而判定最佳權重之自參考方法。

將此等概念放在一起，已知基線擬合演算法可包含圖7之流程圖中所說明的步驟。在步驟700處，俘獲對準標記之攝影機影像。準確地知曉載物台位置且在粗略晶圓對準(COWA)步驟之後粗略地知曉標記部位(例如在約100nm內)。在步驟710處，選擇ROI，其可包含每標記相同像素區(例如每一標記光柵之中心區)。在步驟720處，在ROI內部，運用藉由標記節距給定之週期執行正弦擬合以獲得相位量測。在步驟730處，將此相位與例如在晶圓載物台基準標記上量測的參考相位相比較。

出於眾多原因，愈來愈需要對較小對準標記/目標執行對準或更一般而言對較小度量衡目標執行度量衡。此等原因包括最佳利用晶圓上之可用空間(例如最小化由準標記或目標佔據使用的空間及/或容納更多標記/目標)及在較大標記將不適合於其中的區中容納對準標記或目標。

根據現有對準方法，舉例而言，小標記上之晶圓對準準確度係有限的。在此上下文中之小標記(或更一般而言目標)可意謂標記/目標在基板平面中之一個或兩個維度(例如至少掃描方向或週期性方向)上小於12μm或小於10μm，諸如8μm×8μm標記。

對於此類小標記，相位及強度漣波存在於影像中。運用上文關於圖7所描述之基線擬合演算法(其為擬合標記之極小部分上的條紋之相位的相對直接方式)，漣波對應於局域對準位置之顯著部分。此意謂即使當對例如5x5μm ROI進行平均時，漣波不會充分地平均。另外，為了最佳化準確度，識別不良標記區域及去除或校正彼等區域係重要的。舉例而言，若存在導致大約數奈米之局域位置誤差的局域移位或局域不對稱光柵線，則需要此局域位置誤差係明顯的或可經判定，以使得其可被校正。然而，若存在歸因於具有大於程序引發局域缺陷之量值的量值的有限大小效應(亦稱作「相位包封」)之漣波，則不可能校正程序引發局域缺陷。

將描述數種方法，該等方法藉由使得能夠校正小標記上之此類局域位置誤差(或更一般而言，局域誤差)改良量測準確度，誤差之量測經受有限大小效應。

圖8描述用於根據本文所揭示之概念判定所關注參數(例如位置/對準值或疊對值)之基本流程。在步驟800處，獲得原始度量衡感測器信號。在步驟810處，原始信號經預處理以最小化或至少減輕有限標記大小(及感測器)效應的影響以獲得經預處理度量衡信號。其為此步驟，該步驟為本發明之主題且將在下文詳細描述。在可選步驟820處，經預處理度量衡信號可經(例如局域地)校正用於標記處理效應(例如局域標記變化)。大體而言，目標(且特定言之，小目標)通常在其形成期間(例如，歸因於處理及/或曝光條件)遭受變形。在許多情況下，此等變形在目標內不均勻，而是替代地包含引起局域或目標內變化之多個局域或目標內效應；例如隨機邊緣效應、楔裂越界(wedging over the mark)、局域光柵不對稱性變化、局域厚度變化及/或(局域)表面粗糙度。此等變形可不自標記至標 記或晶圓至晶圓重複，且因此可在曝光之前量測及校正以避免誤印器件。此可選步驟可提供目標內校正，其例如校正此類對準標記缺陷。此步驟可包含自一目標量測局域位置量測(例如位置分佈或局域位置映射)。位置分佈可描述遍及目標或目標之至少部分(或其所俘獲影像)的對準位置之變化；例如，每像素或每像素群組(例如相鄰像素之群組)之局域位置及將該校正判定為最小化位置分佈之方差的校正。在步驟830處，例如在最佳化ROI及在ROI內平均之後判定位置值(或其他所關注參數，例如，疊對)。此平均可為位置映射(LAPD映射)內的位置之代數均值，或可使用更先進平均策略，諸如使用涉及影像遮罩的中位值及/或另一離群值移除策略。

高層級概述

圖9為所提議概念之高層級概述。一般而言，本文所揭示之方法可藉由「構建塊」BL A、BL B、BL C之集合的數個組合描述。對於每一構建塊，將描述數個不同實施例。針對於每一區塊明確揭示的實施例並非詳盡的，如熟習此項技術者將顯而易見。

大體而言，存在信號擷取之兩個不同階段：

˙校準階段CAL，其中信號經記錄以便校準另外用於校正(例如在生產階段中)的模型及/或庫。可一次、多於一次或任何時候執行此校準階段。

˙「大批量製造」HVM或生產階段，其中信號經記錄以提取所關注的度量衡量。此為度量衡感測器之基本功能性/主要用途。HVM階段中擬合之「擷取信號」或「測試信號」不必在HVM階段中獲取，但可在製造程序之任何其他階段處獲取。

首先考慮校準階段，在步驟900處，自一或多個標記獲得包 含一或多個原始度量衡信號之校準資料。在步驟910處，自校準資料中之原始度量衡信號之條紋圖案執行「局域相位」及「局域振幅」的提取。在步驟920處，校正庫可經編譯以儲存包含用於校正有限大小效應之校正的有限大小效應校正資料。可替代地或另外，步驟920可包含判定及/或訓練一模型(例如機器學習模型)以執行有限大小效應校正。在生產或HVM階段中，在步驟930處(例如自單一標記)執行信號擷取。在步驟940處，自在步驟930處獲取的信號之條紋圖案執行「局域相位」及「局域振幅」的提取。在步驟950處，擷取步驟經執行以擷取適當有限大小校正資料(例如在基於庫之實施例中)以用於在步驟930處獲取之信號。在步驟960處，使用所擷取有限大小效應校正資料(及/或視需要經訓練模型)執行有限大小效應之校正。步驟970包含分析及另外處理步驟以判定位置值或其他所關注參數。

應注意，除了實際量測校準資料及/或自其導出之校正局域參數分佈外或作為實際量測校準資料及/或自其導出之校正局域參數分佈的替代，可模擬校準資料/校正局域參數分佈。用於判定校正局域參數分佈之模擬可包含可基於(例如HVM量測)局域參數分佈最佳化的一或多個自由參數。

將描述許多特定實施例，其(為方便起見)係根據圖9之三個區塊BL A、BL B、BL C來劃分。

區塊A. 局域相位之提取。

實施例A1. 按空間加權擬合之局域相位(「局域APD」)。

在區塊A之第一實施例中，局域經判定位置分佈(例如局域相位映射或局域相位分佈或更一般而言局域參數映射或局域參數分佈)(常 常稱為局域對準位置偏差LAPD)經直接使用，亦即並不與標記模板減法、資料庫擬合、包封等組合，以校準最小化有限大小效應的一校正。

在高層級下，位準此局域相位判定方法可包含以下內容。信號S((x,y)(2D信號，例如，將假定攝影機影像，但概念適用於任何維度之信號)經映射至一組空間相依量α _n (x,y)，n=1,2,3,4...中，該組空間相依量與所關注度量衡參數相關。映射可藉由界定一組基底函數，例如，B _n (x,y)，n=1,2,3,4...而實現；且對於每一像素位置(x,y)，擬合係數α _n (x,y)最小化合適之空間加權成本函數，例如：

函數f(．)可為標準最小平方成本函數(L2範數：f(．)=(．)²)、L1範數或任何其他合適之成本函數。

權重k(x-x',y-y')一般而言為關於點(x,y)之空間域化函數。函數之「寬度」判定估計器α _n (x,y)「局域」的程度。舉例而言，「窄」權重意謂僅僅非常接近於(x,y)之點在擬合中相關，且因此估計器將非常局域。同時，由於使用較少點，因此估計器將較嘈雜。存在對於權重之無限選擇。選擇之實例(非詳盡)包括：

●指數：K(x-x',y-y')=exp(-γ _x (x-x')²+γ _y (y-y')²)

●因數分解貝色耳函數：K(x-x',y-y')=B(x-x')B(y-y')

●徑向函數：

●任一切趾窗，例如漢明窗

●任一有限輸入回應(FIR)濾波器

匹配光學感測器之點散佈函數之函數係以分析方式估算、模擬，或以實驗方式量測。

熟習此項技術者將認識到存在無限更多具有可使用的所要「局域化」特性之函數。權函數亦可經最佳化為此IDF中描述的任一程序之部分。

對於含有具有「條紋」波向量k ^(A)，k ^(B)等之一或多個(亦部分或重疊)條紋圖案之信號的特殊情況，基底函數之合適的選擇可為(僅作為實例)：

●B ₁(x,y)=1 (DC成份)

●

「同相」成份A

●

「正交」成份A

●

「同相」成份B

●

「正交」成份B

●等

當然，例如依據複數域之相位及振幅，存在相同基底函數之許多不同數學公式。

在此基底選擇情況下，兩個所關注之另外量可經定義用於每一條紋圖案：

●局域相位：

，

●局域振幅：A _A (x,y)=(α ₂(x,y)²+α ₃(x,y)²)^1/2，A _B (x,y)=(α ₄(x,y)²+α ₅(x,y)²)^1/2

局域相位特定相關，此係因為其與如自對準感測器(例如如上文關於圖3至圖6所描述)之光柵量測的對準位置(LAPD)成比例。因而，在對準之內容背景中，LAPD可自局域相位映射或局域相位分佈判定。局域相位亦與例如使用cDBO標記量測之疊對成比例。簡要地，cDBO度量 衡可包含量測cDBO目標，該cDBO目標包含：A型目標或一對A型目標(例如，每方向)，其具有位於具有第二節距p ₂之光柵上方的具有第一節距p ₁之光柵；及B型目標或一對B型目標，此等光柵交換使得第二節距p ₂光柵位於第一節距p ₁光柵之上。以此方式且與μDBO目標配置相比，目標偏置沿每一目標不斷變化。疊對信號係以來自(例如，暗場)影像之波紋圖案進行編碼。

在以下各者之非常特別用例中：具有待擬合(如上文所描述之3基底函數)之單條紋圖案的影像，及為標準L2範數之成本函數，演算法變為加權最小平方之版本，且可運用圖10中針對條紋圖案

及已知波向量k(自用於量測之標記節距及波長判定)所概述之高效策略來求解。基底函數

、

、

與條紋圖案

組合且運用合適截止頻率 (例如，

)之空間濾波器核心

進行2D廻旋(2D CON)。位置依賴之3×3矩陣 M ^-1(

)係運用在每一點處轉置之元素

建構。

實施例A2. 估計空間加權擬合

此實施例原則上類似於實施例A1。想法係將信號乘以基底函數P _n (x,y)=S(x,y)B _n (x,y)

且接著運用核心K(x-x',y-y')廻旋所得量

在特定情況下(當基底函數在藉由核心誘發之度量下正交時)，量

與選項A1之量α _n 重合。在其他情況下，其為估計，該估計可實務上相當準確。此實施例基於正交偵測概述於圖11中，其中所量測信號乘以所預期正交(正弦及餘弦)及低通濾波(2D)LPF以使用與鎖定放大器相同 之基本原理提取局域振幅與相位。

實施例A3. 包封擬合

在包封擬合之後的想法係使用一組信號擷取而不是單一信號擷取以提取所關注參數。索引「J=1、2、3、4...」用於指定不同信號擷取。信號擷取可藉由量測相同標記同時修改一或多個物理參數而獲得。非詳盡實例包括：●經由機械階段改變標記之X及/或Y位置；●改變任一光學元件(包括例如度量衡感測器照明光柵)之X及/或Y位置；●藉助於任一種類之調相器誘發光信號之相移。

給定信號擷取S _J (x,y)(例如2D影像)，用於該信號之以下模型經假定：

其中B ₁(x,y)、B ₂(x,y)等為基底函數，如在先前選項中，且量α _n (x,y)及C _nJ 、△x _J 及△y _J 為模型之參數。應注意依賴性C _nJ 、△x _J 、△y _J 現在依賴於擷取且不依賴於像素位置(其為影像之全域參數)，而α _n (x,y)取決於像素位置，而非取決於擷取(其為信號之局域參數)。

在條紋圖案之情況下，使用與實施例A1中相同之基底，得到：

應注意此公式在數學上等於：

此公式說明模型之實體意義。量之實體解釋如下：

●條紋圖案之「相位包封」：

、

●條紋圖案之「振幅包封」：A _A (x,y)、A _B (x,y)

●全域縮放因素：

、

●全域散相：

、

●全域位移：△x _J 、△y _J

各種等效公式中之參數之間的關係可使用基本代數及三角形判定。對於許多實施例，「相位包封」為重要量，此係因為在對準感測器(例如如圖3至圖6中所說明)之情況下其與標記之對準位置直接相關。

為了擬合模型之參數，以下成本函數可經最小化：

函數f可為L2範數(最小二乘擬合)、L1範數或任何其他選擇。該成本函數不一定必須遍及整個信號經最小化，但可僅僅在信號之特定關注區(ROI)中經最小化。

存在可處理模型參數所藉以的各種方式：

●α _n (x,y)為擬合參數(未知)，而C _nJ C _nJ 、△x _J 及△y _J 經假定為已知。在此情況下，吾人具有N×M個未知數，其中N=像素之數目、M=基底之大小，且因此需要至少M個獨立信號擷取。參數C _nJ 、△x _J 及△y _J 係(例如)自某一額外量測自外部感測器或自計算/估計而獲得。

●C _nJ 、△x _J 及△y _J (或其之子集)為擬合參數且經假定為已知。此在其中藉由度量衡系統量測之量為全域量的(例如全域位移△x _J 及△y _J )情況下係相關的。參數α _n (x,y)(已知參數)可例如自下文所描述之校準程序中之任一者導出。此情況在實施例C3之內容背景中進一步論述。

●全部參數α _n (x,y)、C _nJ 、△x _J 及△y _J 係未知的。在此情況下，擬合變為非線性及/或反覆擬合。數學最佳化方法可用以最小化成本函數。可強加參數中之額外約束條件，如自實體考慮因素、觀測結果或僅實驗基礎導出。在此情況下，未知數之數目為N×M+M×P+2，其中N=像素之數目，M=基底之大小，且P=擷取之數目。已知參數之數目為N×P，因此，在通常N>>M條件下，倘若存在比基底函數(P>M)更多之影像，系統係可求解的。

●當然，其中參數中之一些係已知且一些係未知的中間情況為先前情況之明顯歸納且亦係本發明之部分。

實施例A4. 感測器校正包封擬合

此選項為實施例A3之一般化，其中擬合參數之數目增加。在此實施例中，用於信號之模型可經假定為：

模型參數為α _n (x,y)、β _n (x,y)、γ _n (x,y)、δ _n (x,y)、C _nJ 、D _nJ 、F _nJ 、△x _J 、△y _J 。關於上文針對實施例A3所論述之參數的全部考慮因素對於此實施例係有效的。額外參數考慮以下事實：藉由模型描述的效應中之一些經假定與標記之位置一起移位，而其他效應「不與標記一起移動」但保持固定在相同信號座標處。額外參數單獨地考慮此等效應，且亦另外考慮各別 交叉項。並非全部參數需要被包括。舉例而言，C _nJ =D _nJ =0可經假定為減小自由參數之數目等。對於此特定選擇，舉例而言，僅僅交叉項保留在模型中。

此模型可用以再現其中標記相依及非標記特定效應兩者經校正的情形。使用影像信號之實例，假定存在兩個種類之效應：

●在視場中「與標記一起移動」的局域效應：其經移位位移(△x _J ,△y _J )，該位移在擷取間改變。因此，全部相關量為上述模型中(x-△x _J ,y-△y _J )之函數。

●「不與標記一起移動」的局域效應：此等為歸因於非標記特定效應的信號之局域偏差，非標記特定效應例如為攝影機柵格之缺陷或失真、任一光學表面之缺陷或失真、重像等。在模型中，此等效應始終見於不同擷取內之相同像素座標(x,y)處。

該模型亦考慮此兩個系列效應(方程式中之第三項)之間的耦合。

在可能實施例中，非標記特定效應可能先前已在校準階段(下文描述)中校準。作為此類校準之結果，參數β _n (x,y)、δ _n (x,y)被稱為校準參數。全部其他參數(或剩餘參數之子集)為用於最佳化程序之擬合參數。

實施例A5. 圖案識別

圖案識別亦可用作用以自信號獲得全域量的方法；例如全域量為視場內的標記之位置。

圖12說明此實施例之可能實例。在可能實施例中，實施例A1至A4中之任一者(步驟1200)可用以自經量測影像IM獲得一或多個局域參數映射或局域參數分佈，諸如局域相位映射或局域相位分佈LPM(且因 此如上文所描述之LAPD)及局域振幅映射或局域振幅分佈LAM。影像對位技術1210接著可用於對位局域振幅映射LAM上之標記模板MT的位置。對位技術1210之可能實例係基於最大化：●正規化交叉相關；●交互資訊；●任何其他合適之性質。

此外，除了局域振幅映射之外，額外資訊可用於影像對位程序1210。此類額外資訊可包括以下各者中之一或多者(尤其)：局域相位映射LPM、局域振幅映射之梯度、局域相位映射之梯度或任何高階導數。

在影像涵蓋多個條紋圖案之情況下，可使用全部條紋圖案之局域振幅映射。在此情況下，影像對位可例如最大化：

●交叉相關之積，或交互資訊之積等

●交叉相關之和，或交互資訊之和等

●每一單映射之最佳化成本函數的任何其他組合

影像對位1210步驟之結果可為(例如)正規化交叉相關NCC，可自該正規化交叉相關NCC發現1220峰值以得到位置POS或視場內之(x,y)標記中心。

區塊B. 校準及擷取校正資料

實施例B1：單一參考校正

在校準階段中，「相位漣波」(亦即，由有限大小效應所引起之局域相位影像)可在單一參考標記上量測(或模擬或以其他方式估計)或遍及多個(例如類似)標記而平均以判定校正局域參數映射或校正局域參數分佈(例如校正局域參數映射或參考標記模板)以用於校正HVM量測(例 如自HVM量測減去)。此可藉由使用在區塊A界定的實施例中之任一者或其之任何組合或序列中而實現。通常，參考標記具有與待擬合之標記相同的標記類型。參考標記可經假定為「理想」及/或數個參考標記可經平均以使得參考標記缺陷經平均。

圖13為說明此實施例之流程圖。量測或擷取影像IM經獲得且局域擬合1300在其上執行以得到局域參數映射(例如局域相位映射或局域對準位置映射)LAPD(例如使用區塊A之實施例中之任一者)。當在HVM或生產階段(其中可假設標記受(局域)處理效應/缺陷影響)中擬合標記時，校正局域參數映射(分佈)CLPM可用以使用(例如)在區塊C章節(下文)中描述的方法校正1310對準位置映射LAPD。局域參數映射或局域參數分佈CLPM可包含校正相位映射、校正LAPD分佈或預期對準位置映射。在一實施例中，校正局域參數映射CLPM可僅包含與「校正」相位映射之偏差，亦即由有限大小及其他物理效應所引起的僅僅「漣波」/非所需偏差。校正步驟1310可使用校正局域參數映射CLPM自局域參數映射或對準位置映射LAPD去除或減輕有限大小效應。在所得經校正局域參數映射或經校正對準位置映射LAPD'中，僅僅應保留由標記與參考標記之間的差產生的殘餘標記缺陷。此經校正對準位置映射LAPD'可用以判定1320位置值POS。

用於校正的校正局域參數映射CLPM或預期對準位置映射可以數個不同方法來判定，例如：

1)在晶圓載物台基準或校準晶圓上(按對準感測器設置序列)量測。

2)經由模擬。

3)基於類似層來估計。

4)在包含待在HVM中(例如在研究或校準階段中)量測/對準之實際堆疊的晶圓上量測。

5)在HVM期間以陰影模式(在此情況下校準資料可包含實際產物資料)在包含實際堆疊之晶圓上量測。

後兩種方法將得到最佳效能，此係因為該等方法使用校正堆疊及感測器。

實施例B2：在有索引參數之情況下的庫擬合

此實施例為實施例B1之變體，其中數個校正局域參數映射CLPM(例如參考標記模板)經判定並儲存於一庫中，每一CLPM由索引變數索引。典型索引變數可為標記相對於感測器之位置。此位置可經準確定義為例如：○相對於感測器內部之照明光柵的位置；○相對於攝影機之位置(在漂移發生在感測器內部情況下，此可不同於相對於照明光柵之位置)；○上述兩者(此可需要較高維庫，在此情況下所預期標記形狀取決於相對於照明光柵之位置及相對於攝影機之位置兩者)。

庫創製

在校準程序之第一階段中，例如藉由使用區塊A中所描述方法中之任一者來判定一組不同信號擷取(校準資料)的局域參數映射(例如局域相位映射)之校正。如在先前實施例中，該組擷取不一定必須經量測，但亦可經模擬或以其他方式估計。

另外，索引變數經判定用於每一影像擷取。舉例而言，索引變數可為標記相對於感測器之位置的估計。索引變數可自差源獲得；舉 例而言：- 其可使用區塊A中之方法中之任一者來計算；- 其可使用任何其他分析程序自擷取信號而計算；- 其可來源於外部源，例如：掃描器中晶圓載物台之偵測到的位置位移，或任何其他感測器之輸出；- 其可來源於前饋或回饋程序迴路。

校正局域參數映射之庫連同對應索引變數可經儲存，使得給定某一索引值情況下，可擷取對應校正局域參數映射。任何方法可用於建構此類庫。舉例而言：- 可擷取校正局域參數映射，其對應於最接近所需要索引變數之所儲存索引變數；- 內插策略可用以內插作為所需要索引變數函數的校正局域參數映射；- 神經網路或任何其他形式之先進資料處理可用以將所需要索引變數映射至輸出校正局域參數映射。

校正局域參數映射不必需要僅包含局域相位映射或局域位置映射(或「漣波映射」包含由有限大小及其他物理效應所引起的非所需偏差之描述)。額外資訊(例如局域振幅映射或初始影像)亦可儲存於庫中並返回用於校正程序。

可根據系統之特性來判定索引變數之範圍(例如精細對準期間覆蓋的範圍；亦即，如初始粗略對準之準確度所定義)。在此精細晶圓對準步驟之前，索引變數之範圍可自標記在x、y中之某一範圍內的先前「粗略晶圓對準」步驟知曉。校準因此可覆蓋此範圍。

其他觀測結果：

- 若需要，則庫亦可含有作為聚焦位置(z)之函數的校正影像；

- 庫亦可含有作為全域晶圓座標之函數的校正影像(若遍及晶圓存在例如全域變化，該全域變化使所預期標記形狀遍及晶圓而改變)。

- 庫亦可含有作為場座標之函數的校正影像(若例如所預期標記形狀取決於場中之部位，例如此係因為周圍結構可影響所預期標記形狀且可取決於場中之部位)。

- 庫亦可含有作為晶圓Rz之函數的校正影像。

- 索引參數可包含一批次或程序工具相關索引參數。

- 若需要，則庫亦可含有作為許多其他參數之函數的校正影像。

- 在校正庫中，有可能僅僅儲存與「校正」(標稱)相位映射之偏差(或誤差分佈)，亦即庫僅僅描述由有限大小及其他物理效應所引起的「漣波」/非所需偏差。

校正參數之擷取

當標記經擬合(例如在HVM大批量製造階段中)時，標記之單個影像可經俘獲且使用局域擬合(例如如區塊A中所描述)自其判定經對準位置映射。為執行該校正，需要知曉使用來自庫的哪一校正局域參數映射(或更一般而言校正影像)。

為進行此操作，索引參數可使用獲得用於庫影像(例如依據所量測標記相對於感測器之標記位置判定)之索引參數所藉以的方法中之一者自經量測影像提取。基於此，一或多個校正局域參數映射(例如局域相位映射、局域振幅映射等)可使用索引變數自庫擷取，如上文所描述。

作為實例，解決此之一種方式係藉由執行預精細晶圓對準 擬合(preFIWA擬合)，其中相對於感測器之位置經判定在某一範圍內，該範圍可大於度量衡裝置之所要最終準確度。在實施例A5中描述preFIWA擬合。

應注意在更一般情況中，其他參數資訊(例如焦點、全域晶圓或場部位等)可用以自資料庫(例如當根據如上文所描述之此等參數索引時)判定正確校正影像。

圖14為概述此章節之流程圖。在校準階段CAL中，包含在(例如)各種位置處(或在另一參數變化情況下)的參考標記之校準影像CIM的校準資料經歷局域擬合步驟1400以獲得校正局域參數映射CLPM或參考對準位置映射。此等經儲存及(視情況)索引於校正庫LIB中。在生產階段HVM中，對準擷取或對準影像IM經歷局域擬合1410以獲得局域對準位置映射LAPD及(視情況)局域振幅映射LAM。此等兩者可經歷preFIWA擬合1420。校正局域參數映射CLPM或所預期對準位置映射係基於preFIWA擬合自庫LIB而內插，且此與局域對準位置映射LAPD一起用於校正判定步驟1430中以判定僅包含由標記與參考標記之間的差產生之殘餘標記缺陷的校正局域對準位置映射LAPD'。此經校正對準位置映射LAPD'可用以判定1440位置值POS。

B3.在沒有「索引變數」之情況下的庫擬合

此實施例類似於實施例B2。在先前實施例中，一組擷取資料經處理且處理之結果儲存為「索引變數」之函數。隨後，當擷取信號或測試信號經記錄(例如在生產階段中)時，用於擷取信號之索引變數經計算並用於擷取校正資料。在此實施例中，相同結果在不使用索引變數的情況下得以實現。擷取信號與庫中之所儲存資料相比較且藉由實施一種形式之 最佳化來擷取用於校正之「最佳」候選者。

可能的選項係：

●一組校準擷取之相位映射

或相位分佈(校正局域參數映射)係使用區塊A中之方法中之任一者來計算。亦計算擷取影像(例如在生產期間)之相位映射

。用於校正之相位映射

可包含最小化某一成本函數之相位映射，例如：

函數f可為任何種類之度量，例如L2範數、L1範數、(經正規化)交叉相關、交互資訊等。其他稍微不同成本函數(亦不可直接以上述形式表達)可用以達到相同目標。

●一組校準擷取之相位映射經計算並儲存為一或多個索引變數V之函數，如實施例B2中所描述。以此方式產生庫

。在獲取(例如在生產期間)擷取信號之後，擷取待用於校正之相位映射。此校正相位映射對應於索引變數之「最佳」值V _opt ，其使校正映射儘可能類似於擷取信號映射。「相似度」可依據例如以下適當成本函數來評估：

函數f可為任何種類之度量，例如L2範數、L1範數、(經正規化)交叉相關、交互資訊等。其他稍微不同成本函數(亦不可直接以上述形式表達)可用以達到相同目標。

與實施例B2之差異係現在擷取信號之「索引變數」未經明確地計算，但其藉由最佳性量測來推斷。

●替代相位映射(或相位映射與振幅映射的組合)或除了相位映射(或相位映射與振幅映射的組合)之外，上文所描述的全部概念亦可應用於振 幅映射。概念亦可應用於相同信號內之不同條紋圖案。

●上文所描述的全部概念亦可應用於相位或振幅映射之梯度，或任一階導數，或其任何組合及與初始映射之任何組合。

●上文所描述的全部概念亦可單獨或與相位映射、振幅映射或其導數組合應用於初始信號自身。

實施例B4：機器學習

此實施例描述用以使用某一形式之「人工智慧」、「機器學習」或類似技術獲得並擷取校正參數(例如對準位置)的方法。實務上，此實施例伴隨實施例C4：在有限大小效應之校準與用於校正之校準資料之施加之間存在關係。在「機器學習」之語言中，校準階段對應於「學習」階段且此處加以論述。

圖15為描述此方法之流程圖。獲取諸如一組信號(校準影像)之校準資料或影像庫LIB。此類信號亦可運用其他技術來模擬或計算。此等信號可為與相同標記相關，且藉由某一量標記。舉例而言，信號可藉由所關注的度量衡量(例如對準位置)標記；亦即，對應度量衡量已知用於每一信號(真實值)。替代地，信號可運用先前論述的索引變數中之任一者標記。

機器學習技術用於訓練1500一模型MOD(例如，神經網路)，該模型MOD將輸入信號映射至所關注的度量衡量，或所關注的索引變數。

全部輸入信號而不是裸信號可使用區塊A之實施例中之任一者來處理並在用以訓練模型之前映射至局域「相位映射」及「振幅映射」(或校正局域參數映射)。在此情況下，所得模型將使校正局域參數映 射(相位、振幅或其組合)與度量衡量之值或索引變數相關聯。

經訓練模型MOD將被儲存並在實施例C4中用以校正1510所獲取影像IM以獲得位置值POS。

區塊C：校正策略

此區塊處理自所獲取信號移除局域「標記包封」之程序。假定吾人具有局域相位映射之兩個不同(集合)：●所獲取信號或測試信號之所獲取局域參數映射或局域參數分佈；●校正局域參數映射或校正局域參數分佈，其已根據區塊B之方法中之一者自校準資料擷取。

局域參數映射及校正局域參數映射可各自包含局域相位映射、局域振幅映射、局域相位映射與局域振幅映射之組合、局域相位映射及/或局域振幅映射之導數或此類導數之組合中之一或多者。其亦可為來自信號中之不同條紋圖案的局域相位映射或局域振幅映射之一集合。其亦可為不同映射集合，該等映射藉由某一代數關係(例如，「同相」及「正交」信號映射等)與相位及振幅映射相關。在區塊A中，呈現此類等效表示之一些實例。

此區塊之目標係使用「校正資料」來校正有限標記大小對所獲取測試資料之影響。

實施例C1：相位映射減法

最容易的實施例係自所獲取局域參數映射減去校正局域參數映射。使用相位實例，由於相位映射係週期性的，因此結果可包裹於週期內。

其中

為經校正局域相位映射，

為校正之前的所獲取局域相位映射且

為校正局域相位映射。

實施例C2：基底函數之重新公式化

根據此實施例，所獲取圖像之所獲取局域相位及振幅映射係藉由使用區塊A中之方法中之任一者來計算。然而，當應用區塊A中之方法時，校正相位映射及校正振幅映射用於修改基底函數。

基底函數之「典型」(例示性)定義經引入於區塊A中：

●B ₁(x,y)=1 (DC成份)

●

「同相」成份條紋A

●

「正交」成份條紋A

●

「同相」成份條紋B

●

「正交」成份條紋B

●等

假設校正相位映射

及校正振幅映射

已經擷取用於信號中之條紋圖案的一些或全部。因此可構造經修改基底函數：

●B ₁(x,y)=1 (DC成份)

●

「同相」成份條紋A

●

「正交」成份條紋A

●

「同相」成份條紋B

●

「正交」成份條紋B

●等

此等經修改基底函數可與章節A(A1、A2、A3等)中之方法中之任一者一起使用以便提取擷取信號之相位及振幅映射。所提取相位及 振幅映射將經校正用於有限大小效應，此係因為該等映射已運用包括此類效應之基底來計算。

當然，此實施例可使用僅相位映射、僅振幅映射或其任何組合。

實施例C3：ROI內之包封擬合

此實施例與實施例A3相關。想法係使用一模型擬合擷取信號，該模型包括校正相位映射

、校正振幅映射

及校正DC映射D _corr 。

所使用模型可為如下：

應注意此與實施例A3相同之模型，具有以下等式

、

、α ₁=D _corr 等。

此等量並非為擬合參數：其為已知量，此係因為其已自校正庫擷取。如在實施例A3之情況下，例如就同相及正交成份而言，存在上述模型之其他數學上等效公式。

另一方面，量C ₁、S ^(A)、

等為擬合參數。如實施例A3中，量C ₁、S ^(A)、

等係藉由最小化成本函數而導出：

函數f可為L2範數(最小二乘擬合)、L1範數或任何其他選擇。該成本 函數不一定必須遍及整個信號經最小化，但實際上可僅僅在信號之特定關注區(ROI)中經最小化。

最重要參數為全域相移△Φ^(A)、△Φ^(B)，此係因為(在對準感測器之情況下)其與同給定條紋圖案相關聯的標記之偵測到的位置成正比。全域影像移位△x及△x亦係相關參數。

一般而言，有可能參數之僅僅一子集用作擬合參數，而其他係固定的。參數之值亦可來源於模擬或估計。一些特定約束條件可強加於參數上。舉例而言，關係(例如線性相關、給定週期之線性相關模，等)可在全域影像移位△x及△x與全域相移△Φ^(A)、△Φ^(B)之間的擬合期間被實行。

實施例C4：機器學習

此實施例補充實施例B4。根據實施例B4，一模型(例如神經網路)已經訓練，該模型將信號映射至度量衡量(例如，對準位置)之值，或索引變數。為了執行校正，擷取信號經獲取且模型應用於信號自身，從而直接返回所關注的度量衡量，或另外一索引變數。在返回索引變數之情況中，該索引變數可與諸如實施例B2中描述之校正庫的校正庫組合使用以擷取一另外局域校正映射。此額外局域校正映射可用於使用區塊C(上文)之實施例中之任一者的另外校正。

如上文所提及，神經網路可能未必使用原始信號(或僅僅原始信號)作為輸入，但亦可使用(替代地或另外)運用區塊A之實施例中之任一者獲得的局域映射(「相位」、「振幅」)中之任一者。

對該數個校準步驟之一般註解

在此文件中，基於兩階段程序描述校正策略：一「校準」階段及一大批量/生產階段。可存在額外階段。詳言之，校準階段可重複 多次以校正漸增更特定效應。每一校準階段可用以校正序列中之後續校準階段，或其可用以在「大批量」階段中，獨立於其他校準階段而直接校正。不同校準階段可以不同頻率(例如，每一批次、每日、在R&D階段中僅僅一次等)運行。

圖16為用以說明此概念的三階段序列之流程圖。在此實施例中，存在兩個相異校準階段CAL1、CAL2。第一校準階段CAL1校正「標記特定的」效應且第二校準階段CAL2校正「非標記特定的」效應。用於標記特定效應之校準可單獨地執行以用於待藉由度量衡感測器量測的全部不同標記。用於非標記特定效應的單一校準可用於不同標記類型。當然，此為實施之實例且校準之不同組合係可能的。

在第二校準階段CAL2(例如對於非標記特定效應)中，在步驟1600處，獲取包含用於一或多個標記之一或多個原始度量衡信號的第一校準資料。在步驟1605處，條紋圖案之局域相位及局域振幅分佈係自每一信號提取且被編輯於第一校正庫LIB1中。在第一校準階段CAL1(例如對於標記特定效應)中，在步驟1620處，獲取包含用於一或多個標記之一或多個原始度量衡信號的第二校準資料。在1625處，條紋圖案之局域相位及局域振幅分佈係自第二校準資料提取。此等分佈係基於擷取步驟1610中之來自第一庫LIB1之所擷取(適當)局域相位及/或局域振幅分佈而校正1630。此等經校正第二校準資料分佈儲存於第二庫LIB2(此儲存在校正產物擷取影像時使用的校正參數映射)中。

在生產階段HVM或標記擬合階段中，信號係自標記(例如在生產/IC製造期間)獲取1640且局域相位及局域振幅分佈被提取1645。基於適當校正映射自第二庫LIB2之擷取1635及(視情況)基於適當校正映射自 第一庫LIB1之擷取1615校正1650有限大小效應。應注意步驟1615可替換步驟1610及1630或此等步驟可組合使用。類似地，步驟1615可省去，其中執行步驟1610及1630。位置接著可在一另外資料分析/處理步驟1655中判定。

可能獲得並在此實施例中使用的非標記特定校準資訊之實例包括(非窮盡性)：●條紋之週期、定向、振幅及/或可視性；●不需要光的重像及其他源之位置及量值；●光學件、攝影機、孔徑或其他相關光學表面中之缺陷的存在、量值及形狀；●光點不均質性及光的空間或角度分佈中之不均質性的其他源；●感測器或任一組件之任一種類(熱、機械)的變形；●光學件中之像差及所獲取影像上所誘發的對應失真，包括仿射及非仿射變形；●散焦、移位或一般而言6自由度之移動的效應。

本發明之全部內容(亦即，與區塊A、區塊B及區塊C相關)及全部先前實施例可適用於每一單獨校準階段。

校正程序變化及/或感測器與目標之間的相對組態

以上實施例通常係關於產生於標記之邊緣及產生於照明光點不均質性的假影(亦即所謂的「有限大小效應」)。其他量測誤差特定言之在存在感測器像差情況下中可由程序變化產生。在大多數情況下，程序變化預期以不同於例如對準位置或疊對變化將影響經量測影像的方式影響場攝影機上之經量測影像。此量測資訊當前被忽略，從而引起次佳量測準 確度。

待描述之實施例旨在校正歸因於對準標記上之程序變化及/或感測器與目標之間的相對組態之變化(例如，6自由度變化)的對準誤差。為實現此，提議使程序或組態變化與所量測影像內之空間變化相關。所提議方法可用作最佳色彩加權之替代方案或與最佳色彩加權互補，此藉由組合具有不同波長之資訊而改良對準準確度。此實施例之方法可獨立於已經描述之有限大小效應實施例或與已經描述之有限大小效應實施例組合而實施。

此類程序變化可包括尤其以下各者中之一或多者：光柵不對稱性、線寬變化、蝕刻深度變化、層厚度變化、周圍結構變化、殘餘構形變化。此等程序變化可遍及(例如小)標記係全域的或可遍及標記緩慢改變，例如變形可自標記之邊緣改變至中心。感測器與目標之間的相對組態之改變的實例係對準感測器之光學聚焦值。

作為第一步驟，所提議方法可包含基於相同類型之對準標記(或其他目標/結構)的一組量測及/或模擬校準影像的校準階段，其中在此等校準影像之擷取及/或模擬期間，一或多個物理參數改變，此變化對影像具有可預測或可重複效應。參數之變化可人工地建構及/或由典型製造程序中之相同參數的普通可變性產生。如所陳述，具有一或多個不同參數之影像集合(或其子集)可經模擬而不是經實際上量測。

在校準之後，在量測步驟中，自校準階段獲得的經校準校正資料用於校正量測。量測可以一或多種不同方式來校正。在一些實施例中，校正可應用於量測值之層級處，例如，校正值可包含原始值與校正項之和，其中原始值可為任一所關注參數的值，例如對準位置或疊對，其中 校正項藉由此實施例提供。在其他實施例中，校正可藉由自相同標記類型之新影像移除一或多個物理參數之可預測效應應用於中間階段，以便改良對準準確度並減小晶圓上之標記之間及/或晶圓之間的變化。在影像層級處之此類校正可應用於「原始」攝影機(例如條紋)影像層級處或經導出影像層級處，諸如局域參數映射(例如局域相位映射或局域對準位置(LAPD)映射)。

將描述此校正方法之數個不同實施例。在第一實施例中主成份分析(PCA)方法用於「清除」所量測影像，在不影響所量測影像之均值的情況下移除可預測誤差貢獻者同時允許來自影像之另外處理(例如離群值移除步驟，諸如獲得中位值以移除現在較少離群值)的經改良結果。第二實施例在第一實施例後擴展，以校正標記層級處之最終(例如對準或疊對)量測值。第三實施例描述第一實施例與第二實施例之組合，其中每像素校正量測值，從而允許在判定最終(對準或疊對)量測值之前的額外中間處理步驟。

基於一組校準影像之主成份分析的校準階段

在校準階段中，提議計算所謂的主要方向(或其他成份，諸如獨立方向)，其中相同標記類型之所量測影像由於改變一或多個物理參數而改變。主要方向可在「原始」攝影機影像或所導出影像上計算，諸如局域參數分佈或映射(例如用於對準感測器之局域對準位置分佈或映射或用於散射量測DBO/DBF度量衡之強度不平衡性分佈或映射或局域(干涉條紋)振幅映射中之一或多者)。在以下論述中，將在位置映射方面描述此等概念，但可瞭解此概念同等地適用於其他局域參數映射。

另外，用於校正的局域參數映射之參數不一定必須為與待 校正之參數相同的參數。舉例而言，對準位置(例如自局域位置映射導出)可使用局域振幅映射(例如振幅映射之主成份)來校正。此外，多個局域參數映射可在校正中組合。舉例而言，局域位置映射及局域振幅映射可同時使用以校正對準位置(或對準位置映射)。

主要方向可包含形成用於新導出成份影像之級數展開之基底的相互正規化影像。此外，主要方向可在第一成份依據變化之物理參數編碼所量測影像之最大變化，第二成份編碼第二最大變化等的意義上排序。

在量測階段(其中獲取與校準所針對之標記類型相同的標記類型之新影像)期間，新影像之級數展開可使用在校準期間計算的主要方向來執行。考慮僅僅前重要主要方向(例如前十個主要方向、前五個主要方向、前四個主要方向、前三個主要方向、前兩個主要方向或僅僅第一主方向)，可截短級數展開。新的影像接著可藉由自其減去截短級數展開之結果針對於物理效應之變化而補償。結果，物理參數對所關注之區內的LAPD變化之可預測影響被移除。

本實施例之目標係自位置映射(參數映射)去除歸因於校準物理參數之不均質性貢獻。在理想情況下，此程序將產生平坦局域對準位置映射，其中較大方差貢獻者已經校準。然而，其為局域參數映射之平均不在初始影像與經校正影像之間改變的數學方法之直接結果。

此實施例之優點基於以下事實：在局域位置變化藉由移除可預測成份而減小後，諸如域化線邊緣粗糙度之任一(不可預測)局域標記偏差變得更可視為局域對準位置映射影像中之域化假影(離群值)。對最終對準結果之影響接著可藉由對局域對準位置分佈值施加非線性操作(而不 是僅獲得均值)而減少，其中此類非線性操作之良好實例係獲得中位值，其自局域對準位置分佈資料移除離群值。另一良好實例係施加一遮罩至局域對準位置映射影像，使得當局域位置值經組合(例如經由平均或經由諸如中位值之另一操作)成用於經對準位置之單一值(例如，如圖8中所描述)時不考慮某些局域位置值。

此實施例之另一優點(其中目標係減少局域位置/參數變化(例如非均值))為經對準位置之真實值並不需要用於校準程序。在其他實施例中，可需要真實值且將描述用於獲得此真實值的方法。

作為一實例，校準資料可包含N個樣本校準影像之集合，其中在N個影像擷取之間，一或多個物理參數(例如展示程序變化的晶圓上之標記的位置，或諸如感測器焦點之組態參數)變化。所有影像具有X×Y像素之解析度，其中X為在水平方向上之像素的數目且Y為在垂直方向上之像素的數目。每樣本影像之像素值(變數)之總數目由P表示，因此P=X＊Y。

第n個校準影像可由I _n 表示，其中n為影像索引且n=0,1,...,N-1。像素值可由I _n (x,y)表示，其中x表示沿著影像之水平軸的像素索引，其中x=0,1,...,X-1。同樣，y表示沿著影像之垂直軸的像素索引，其中y=0,1,...,Y-1。

可對影像集合I _n 執行主成份分析(PCA)或其他成份分析，其中n=0,1,...,N-1。準備PCA，資料矩陣 X 可含有全部N個樣本影像I _n 之全部像素值。首先，資料可居中；此可包含自每一影像去除所有其像素之均值，使得每一影像變為零均值影像。另外，平均零均值影像可自全部零均值影像中去除。為此目的，符號

可表示藉由影像I _n 之全部像素值之均值給定的純量值。因此：

第n個零均值影像藉由I _n -

給定。平均零均值影像J為以下像素平均操作之結果：

,

x

[0,X-1],

y

[0,Y-1]。

最終，平均零均值影像自全部零均值影像的移除導致藉由下式給定的居中之影像J _n ：

,n

[0,N-1]。

資料矩陣 X 可具有每樣本影像之一列(因此N列)及每像素變數一行(因此P行)，且藉由下式給定：

所關注的係資料矩陣 X 之主成份。此等主成份為對當一或多個物理參數變化時影像I _n 中之全部像素如何共同變化之正交方向進行編碼的影像。

X 之主成份為藉由下式給定的P×P共方差矩陣 C 之特徵向量： C = X ^T X

其中上標T表示矩陣轉置。 C 之特徵值分解產生方程式： C = VΛV ^T

其中 v 為P×P矩陣，在其行中具有 C 之P個相互正規化特徵向量： V ^T V = I

其中I為單位矩陣。矩陣Λ為P×P對角矩陣，其中主要對角線元素為 C 之特徵值λ ₀至λ _P-1且非對角線元素為零：

此外，特徵分析得到根據下式排序之特徵值：λ ₀

λ ₁

…

λ _P-1

C 之特徵向量為 X 之主要軸線或主要方向。特徵值對對應特徵向量之重要性進行編碼，該重要性意謂特徵值指示校準影像之間之變化有多少在對應特徵向量的方向上。

由於P為在一個方向上之像素的數目，因此P×P矩陣 C 通常為大型矩陣。如熟習此項技術者所熟知，執行此大型矩陣 C 之特徵值分解計算上要求高且當 C 為病態時可受數值不穩定性影響。最小化計算時間及數值穩定性兩者以根據下式執行 X 之奇異值分解係有利的： X = USV ^T

其中 U 為單一矩陣且 S 為含有資料矩陣 X 之奇異值的對角矩陣。此應因為 C = X ^T X = VS ^T U ^T USV ^T = VS ^T SV ^T = VS ² V ^T = VΛV ^T 而對於 C 之特徵向量得到相同結果，且因為Λ= S ^T S 而對於 C 之特徵值得到相同結果。

在計算矩陣 V 中之主要方向後， V 之元素/經重新配置以使用下式得出主要影像V _m ，其中m=0,1,...,P-1：

應注意P係非常大的且因此將存在非常大量的主要影像。幸而，計算僅前少數主要方向並忽略超出索引p之主要方向就足夠了，其中

<θ，其中θ為小的正臨限值(0<θ«1)。通常，p=2或3應係足夠的，其意指奇異值分解之非常快速計算。如熟習此項技術者所已知，奇異值分解方 法允許僅僅計算前幾個主要方向，從而節省許多的計算時間。

校正步驟針對可預測物理效應補償新的影像

自上文所描述之分析判定的特徵向量可用以使用以下級數展開估計新的局域參數分佈或局域對準位置映射影像I _new ：

其中I _new 為藉由影像之全部像素值之均值及下式給定的純量值

,m=0,1,...

且α _m 為展開係數。

校正項可施加至新的影像I _corr I _new ，以按以下方式得到具有減少之局域位置/參數方差的經校正之影像I _corr ：

其中p«P且其中截短級數展開之長度

<θ _p 滿足

<θ。

可展示此校正可減小新的LAPD影像(未焦點對準)之LAPD數值範圍，從而僅僅顯露標記上之不可預測局域假影。此等剩餘局域假影對最終計算之對準位置的貢獻可視情況藉由例如前述中位值操作或藉由一遮罩減小/移除，該遮罩在計算橫越經校正LAPD影像之均值APD _corr 之前移除其：APD _corr =<I _corr >

其中<...>表示平均策略以自強度映射/分佈I _corr 獲得全域對準位置。

即使當校準程序係使用僅僅單一校準晶圓執行時，校正仍可改良晶圓間效能。此係因為主要方向編碼當一或多個物理參數變化時局域參數資料變化所藉以的方向，且彼變化之量值係使用新的影像計算(藉 由將新的影像投影至為主要方向之基底函數上)。

圖17為描述此實施例之流程圖。在校準階段CAL中，包含校準影像I ₀,I ₁,...,I _N-2 I _N-1或參考標記之校準分佈的校準資料係運用變化之一或多個物理參數而獲取。此等校準影像I ₀,I ₁,...,I _N-2 I _N-1中之每一者具有自每一像素1710移除的全部其像素之均值以獲得零均值影像。接著藉由在每一像素部位(x,y)處平均橫越全部影像之像素值來計算1720平均零均值影像。每一零均值影像與平均零均值影像J之差經判定以獲得居中影像J ₀,J ₁,...,J _N-2 J _N-1。PCA步驟1730計算主要方向以獲得(在此實例中，前三個)主方向影像/成份影像或分佈V ₀,V ₁,V ₂。

在量測階段MEAS中，新的影像I _new 經獲得且經校正之影像I _corr 係自新的影像I _new 、平均零均值影像J及用於主方向影像V ₀、V ₁、V ₂中之每一者的展開係數α ₀、α ₁、α ₂的組合判定。

關於真實值資料最佳化參數值

現將描述此方法之第二實施例，其係基於以下洞察：基於LAPD之經計算對準位置(或經由局域參數分佈計算的其他參數值)與真實值資料(諸如真實值對準位置(或其他真實值參數值))之間的差(亦即，參數誤差值與展開係數α _m 相關。因而，在此實施例中，需要已知真實值對準位置值或真實值參數值用於校準影像(其對於先前實施例而言情況並非如此)。

圖18為說明此實施例之流程圖。獲得對準標記(或更具體言之其x方向區段)之局域參數分佈或局域位置影像LAPD。在步驟1810處，自局域位置影像LAPD計算對準位置x。經改良(根據準確度)計算之對準x位置x'係藉由自計算之對準x位置x減去一值而實現，該值為展開係數α _m 之 函數f _x (．)，其中此等展開係數係根據在先前實施例中已經描述之方程式計算。當然，經計算對準y位置之準確度可以相同方式基於y光柵區段之LAPD影像及相同參數α _m 之函數f _y (．)而改良。

函數f _x (α ₀,α ₁,α ₂,...)可藉由建構校正之模型及關於真實值最小化殘餘自校準資料計算。作為實例，可再次假設校準資料包含多個校準影像。對於每一校準影像，存在展開係數

之集合，其中索引m描述主要方向(直至考慮的主要方向之總數目p)中之每一者，且索引n描述影像中之每一者。此外，每一影像具有自其計算之各別對準位置量APD _n (或其他參數值)。函數f _x (．)可藉由最小化合適之函數；例如，諸如下式之最小平方函數而校準：

其中GT _n 為用於每一影像之真實值

當然，可瞭解此僅為實例誤差函數或成本函數，且可使用不同誤差準則。舉例而言，可使用不同於L2範數之範數，及/或加權函數可施加至E之求和項以將各別權重施加至每一校準影像。

函數f _x (．)可例如經公式化為係數α _m 之多項式，其中已根據剛才描述之成本函數(或類似者)計算係數α _m 。舉例而言，f _x (．)可經公式化為(僅舉例而言)二階多項式：例如，：

其中自由參數c ₀₀、c ₁₀等經最佳化，使得其最小化最小平方(或其他範數)誤差E|f _x |。

熟習此項技術者將認識到許多其他表達可用於函數f _x 。舉例而言，可使用高階多項式、正交多頂式序列之元素、各種內插函數(諸如 仿樣函數)、有理函數、頻譜分解(諸如傅立葉級數)。亦更先進技術，例如機器學習技術可用以建構函數f _x 。舉例而言，函數f _x 可為在校準資料上訓練的神經網路。

組合實施例

可組合兩個先前實例。舉例而言，經對準位置之每像素校正可根據實施例「校正步驟補償新的影像用於可預測物理效應」、繼之以根據剛才描述之參數值最佳化計算的校正項f _x (α ₀,α ₁,α ₂...)及平均策略執行以獲得全域對準位置。此可經公式化如下：

最終經校正參數值APD _corr 接著可經計算為：APD _corr =<I _corr >

其中<...>表示任何合適的平均策略以自映射I _corr 獲得全域對準位置。此平均可包含局域參數映射之代數均值，或更先進平均策略，諸如如先前所描述之中位值或離群值移除策略。視情況，此步驟亦可包括移除/減去平均零均值影像J。

此組合實施例可包含一般框架，其包括實施例(剛才描述為特殊情況之兩個實施例)並允許較寬解空間；亦即關於圖17(本身)描述之校正步驟對應於設定f _x (．)=0，且關於真實值資料(本身)之最佳化對應於如彼章節中所解釋的設定V _m =0及f _x 。

不必經由PCA判定基底函數V；可使用其他合適分析方法，例如，獨立成份分析(ICA)或其他合適方法。一般而言，基底函數V可包含「標記形狀」之任何任意集合，例如，其可僅經選擇為多項式標記形狀(線性、二次等)或任尼克。然而，使用PCA(或類似分析)而不是選擇任意 基底函數的優點係基底函數之最小可能集合經「自動地」獲得，該最小可能集合最佳描述資料(二階統計意義上而言)。因此，此較佳優於使用任意基底函數(諸如多項式)。

校準及校正可(假定為)對於晶圓上之每一部位恆定。替代地，校準及校正可為晶圓上之位置的函數(例如與邊緣相比，在晶圓中心中之單獨校準)。中間實施例亦係可能的：校準及校正可在晶圓上之幾個位置處執行並經內插(若待校正之物理參數遍及晶圓緩慢改變，則最後情況係尤其相關的)。

在一些實施例中，需要「真實值」來校準參數(上文所描述的係數)。真實值可例如以已經知曉用於例如OCW或光學色彩及強度加權(OCIW)及光瞳度量衡的方法中之任一者來判定。OCW描述於例如以引用的方式併入本文中之US2019/0094721中。

此真實值判定方法可包含基於以下各者中之一或多者的訓練：

˙曝光後疊對資料，諸如：

˙顯影後檢測(ADI)疊對資料及/或

˙蝕刻後檢測(AEI)疊對資料，例如，尤其：器件中度量衡(IDM)資料、(高壓/開蓋/橫截面)掃描電子顯微法(SEM)資料、穿透電子顯微術(TEM)資料、軟x射線度量衡資料、硬x射線度量衡資料。

˙電壓對比度量衡資料或良率資料。

˙基於平均色彩(或信號強度(strength/intensity)加權之色彩)或Kramers-Kronig技術之訓練(亦即，基於相位及強度通道經由寬的波長範圍判定光柵質量中心；此方法描述於以引用之方式併入本文中的PCT申請 案WO/2021/122016中)。此等方法之全部假定遍及數個通道(例如色彩及/或偏振通道)之量測值接近於真實值。

˙基於具有不同節距及/或子分段之多個標記類型之訓練。該假定為，例如與任一單標記類型相比，遍及多個節距/子分段之平均更接近於真實值。

˙基於設計成具有不同堆疊或處理參數之對準標記/堆疊設定/得到訓練。

˙基於模擬之訓練。此可包括包括晶圓堆疊程序變化及/或感測器變化的模擬。此訓練可視情況包括按設計或量測之感測器像差輪廓。

一般而言，AEI疊對資料、標記至器件(MTD)資料(例如ADI疊對資料與AEI疊對資料之差)或良率/電壓對比資料經預期以產生最佳量測效能，此係因為其他方法根本上缺乏關於對準/ADI疊對標記與產品特徵相關程度之資訊。然而，此資料亦係花費最大代價獲得。因而，可能的方法可包含以陰影模式在AEI疊對/標記至器件/良率資料上之訓練。此可包含當更多AEI疊對/標記至器件/良率資料在研究和開發階段或大量製造漸升階段期間變得可用時更新校正模型係數。

應注意此真實值訓練可經並行執行用於對準及ADI疊對。此可包含量測對準信號、曝光一層、執行ADI度量衡及執行AEI度量衡。訓練接著可包含基於對準資料及AEI疊對資料訓練對準配方。同時，ADI疊對資料及AEI度量衡資料以類似方式訓練MTD校正及/或疊對配方。對準配方及/或疊對配方可包含權重及/或用於不同對準/疊對量測通道(例如不同顏色、偏振、像素及/或標記/目標形狀)之模型。以此方式，甚至在存在晶圓間變化之情況下，ADI疊對及對準資料將係真值之更多表示且較佳 與產品上疊對相關。

當然，對於程序變化及/或感測器與目標之間的相對組態的校正及對於有限大小效應/光點不均質性的校正兩者可經組合。因而，圖8可包含例如在步驟830之前或之後(取決於該校正係施加至參數映射抑或最終參數值)執行此章節中描述之校正的額外步驟。

全部所揭示實施例可應用於更標準暗場或明場度量衡系統(亦即，除如圖3至圖6中所描述之最佳化相干系統以外)。舉例而言，在此類更標準度量衡器件中，可存在理想x(或y)條紋(例如用於x(或y)光柵之光柵半週期)。其中LAPD經判定可存在相關聯漣波。本文所揭示之全部校正可用以校正此漣波。

所揭示所有實施例可應用於使用完全空間同調照明之度量衡系統；此等可為暗場或亮場系統，可具有運用多個射束之先進照明模式，且可具有可同時量測所偵測場之振幅與相位的全息偵測模式。

所揭示之全部實施例可應用於其中遍及標記執行掃描的度量衡感測器，在此情況下信號可例如由單像素光偵測器上之強度跡線組成。舉例而言，此度量衡感測器可包含自參考干涉計。

雖然上述描述可在判定對準量測之對準校正方面描述所提議概念，但該概念可應用於校正一或多個其他所關注參數。舉例而言，所關注參數可為在小疊對目標上之疊對(亦即，包含不同層中之兩個或多於兩個光柵)，且本文中之方法可用以針對有限大小效應校正疊對量測。因而，對準標記上之位置/對準量測的任何提及可包含疊對目標上之疊對量測。

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。

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，使得對準或疊對(例如)度量衡可在其上執行。

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，本發明可用於其他應用(例如壓印微影)中，且在內容背景允許之情況下不限於光學微影。在壓印微影中，圖案化器件中之構形界定創製於基板上之圖案。可將圖案化器件之構形壓入被供應至基板之抗蝕劑層中，在基板上，抗蝕劑係藉由施加電磁輻射、熱、壓力或其組合而固化。在抗蝕劑固化之後將圖案化器件移出抗蝕劑，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(例如具有為或為約365nm、355nm、248nm、193nm、157nm或126nm之波長)及極紫外線(EUV)輻射(例如具有在1nm至100nm之範圍內之波長)，以及粒子束，諸如離子束或電子束。

術語「透鏡」在內容背景允許的情況下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。反射組件很可能用於在UV及/或EUV範圍內操作之裝置中。

本發明之實施例可藉由以下條項進一步描述。

1.一種用於自一目標量測一所關注參數之方法，其包含：獲得與該目標之量測相關之量測擷取資料； 獲得可操作以校正該量測擷取資料中之至少有限大小效應的有限大小效應校正資料及/或一經訓練模型；使用該有限大小效應校正資料及/或一經訓練模型來校正該量測擷取資料中之至少有限大小效應以獲得經校正量測資料及/或針對至少該等有限大小效應校正之一所關注參數；及其中該校正步驟不直接判定該所關注參數，而是自該經校正量測資料判定該所關注參數。

2.如條項1之方法，其中該量測擷取資料包含至少一個擷取局域參數分佈。

3.如條項2之方法，其中該至少局域參數分佈包含一擷取局域相位分佈。

4.如條項2或3之方法，其中該至少局域參數分佈包含一擷取局域振幅分佈。

5.如條項2至4中之任一項之方法，其中該有限大小效應校正資料包含至少一個校正局域參數分佈。

6.如條項2至5中之任一項之方法，其中該至少一個校正局域參數分佈包含至少一個經模擬校正局域參數分佈。

7.如條項6之方法，其包含執行一模擬步驟以獲得該至少一個模擬校正局域參數分佈，該模擬步驟包含最佳化基於所量測局域參數分佈之一或多個自由參數。

8.如條項5、6或7之方法，其中該至少一個校正局域參數分佈包含僅描述與一標稱局域參數分佈之一偏差的一誤差分佈。

9.如條項5至8中之任一項之方法，其中該至少一個校正局域參數 分佈包含一校正局域相位分佈及校正局域振幅分佈中之一者或兩者。

10.如條項2至9中之任一項之方法，其中該至少一個局域參數分佈及/或該至少一個校正局域參數分佈係藉由一提取步驟獲得，該提取步驟自該量測擷取資料提取該局域參數分佈及/或自校準量測擷取資料提取該至少一個校正局域參數分佈。

11.如條項10之方法，其中該提取步驟包含用以自該原始度量衡信號判定一或多個全域量的一圖案識別步驟。

12.如條項11之方法，其中該局域參數分佈包含一局域振幅分佈且該圖案識別步驟包含一目標模板位置至該局域振幅分佈的一對位。

13.如條項10至12中之任一項之方法，其中該提取步驟包含基於在一量測參數變化之情況下自相同目標之量測獲得的一組原始度量衡信號的一包封擬合。

14.如條項13之方法，其中該包封擬合包含根據一組基底函數及模型參數界定一信號模型及最小化該信號模型與該組原始度量衡信號之間的一差。

15.如條項14之方法，其中該信號模型進一步包含描述歸因於非目標特定效應的該信號之局域偏差的額外參數。

16.如條項10至12中之任一項之方法，其中該提取步驟包含包含於該量測擷取資料及/或該校準量測擷取資料內的一原始度量衡信號之一空間加權擬合。

17.如條項16之方法，其中該空間加權擬合包含界定一組基底函數以表示該原始度量衡信號及針對該原始度量衡信號最小化一空間加權成本函數以判定用於該等基底函數之係數。

18.如條項21之方法，其中該空間加權擬合包含基於組合該原始度量衡信號與一組基底函數及運用包含一空間域化函數之一核心廻旋該等所得量的一估計空間加權擬合。

19.如條項14、15、17或18中之任一項之方法，其中該校正步驟包含使用該校正局域參數分佈重新公式化該組基底函數；及使用該等經重新公式化之基底函數以提取該一或多個擷取局域參數分佈。

20.如條項5至19中之任一項之方法，其中該校正步驟包含自該擷取局域參數分佈減去該校正局域參數分佈。

21.如條項11至15中之任一項之方法，其中該校正步驟包含使用基於該至少一個校正局域參數分佈之一模型擬合該擷取局域參數分佈，該至少一個校正局域參數分佈包含一校正局域振幅分佈、一校正局域相位分佈及一校正DC分佈。

22.如條項5至21中之任一項之方法，其中該至少一個校正局域參數分佈係自校正局域參數分佈之一校正庫獲得。

23.如條項22之方法，其中校正局域參數分佈之該校正庫包含用於相對於量測該目標之一工具的不同目標位置之不同校正局域參數分佈。

24.如條項23之方法，其中該校正庫係根據該等目標位置由一索引參數索引。

25.如條項24之方法，其中該校正庫係由一索引參數索引。

26.如條項25之方法，其中該索引參數與以下各者中的一或多者有關：焦點、全域晶圓座標、場座標、晶圓定向、批次號、使用過的微影工具。

27.如條項24至26中之任一項之方法，其中一校正局域參數分佈係 基於該索引參數自該校正庫擷取以待用於該校正步驟中。

28.如條項27之方法，其中一擷取索引參數係自該量測擷取資料及/或其他相關資料判定，且用於基於一適當校正局域參數分佈之相關聯索引參數自該校正庫擷取該適當校正局域參數分佈。

29.如條項28之方法，其中該擷取索引參數係經由該目標上之一預精細對準擬合來判定。

30.如條項22至29中之任一項之方法，其中一校正局域參數分佈係藉由比較該量測擷取資料與該校正局域參數分佈之一最佳性度量自該校正庫擷取。

31.如條項22至30中之任一項之方法，其中該經訓練模型用於將該量測擷取資料映射至來自該校正庫之一適當校正局域參數分佈。

32.如條項22至31中之任一項之方法，其包含在一校準階段中創製該校正庫的一步驟，該校準階段包含自與一或多個校正基板上之一或多個校準目標相關之校準度量衡資料判定該校正局域參數分佈。

33.如條項32之方法，其中該校準階段包含多個單獨校準階段，每一階段校準該等有限大小效應之一單獨效應或態樣。

34.如條項33之方法，其中每一校準階段產生一單獨校正庫。

35.如條項1至9中之任一項之方法，其包含施加該經訓練模型至該量測擷取資料以直接判定該所關注參數。

36.如條項1至34中之任一項之方法，其包含施加該經訓練模型至該量測擷取資料以判定該經校正量測資料。

37.如條項35或36之方法，其中該經訓練模型為一機器學習模型。

38.如條項37之方法，其包含使用與一或多個校正基板上之一或多 個校準目標相關的標記之校準資料訓練該模型。

39.如任何前述條項之方法，其進一步包含：獲得包含複數個校準影像之校準資料，該等校準影像包含已運用在擷取之間變化的該量測之至少一個物理參數獲得的校準目標之影像；自該校準資料判定一或多個基底函數，每一基底函數對該至少一個物理參數的該變化對該等校準影像之該效應進行編碼；判定用於每一基底函數之一各別展開係數；及使用該等展開係數校正包含於該量測擷取資料內之至少一個量測影像及/或自每一該至少一個量測影像導出的該所關注參數之一各別值。

40.如條項39之方法，其包含判定用於該等基底函數中之每一者的一成份影像；其中每一展開係數係自每一各別成份影像與每一該至少一個量測影像之一組合獲得。

41.如條項39或40之方法，其包含自每一各別成份影像、每一該至少一個量測影像、該至少一個量測影像之一純量均值及包含該至少一個量測影像之該平均零均值的一平均零均值影像之一組合判定每一展開係數。

42.如條項41之方法，其包含藉由對該等影像之全部像素求和、以下各者之積而判定每一展開係數：每一各別成份影像；及：以下各者之一差：每一該至少一個量測影像及該至少一個量測影像之一純量均值與包含該至少一個量測影像之該平均零均值的一平均零均值影像的總和。

43.如條項41或42之方法，其包含判定每一校準影像之一零均值影像； 判定一居中影像作為每一零均值影像與該平均零均值影像之一差；及自該等居中影像判定該等基底函數。

44.如條項40至43中之任一項之方法，其包含使用該等成份影像判定用於該至少一個量測影像之一校正項，每一成份影像由其各別展開係數加權；及該校正每一該至少一個量測影像及/或用於該所關注參數之一值包含施加該校正項至每一該至少一個量測影像。

45.如條項44之方法，其中該校正項包含以下各者之和：該平均零均值影像；及該等成份影像之和，每一成份影像由其各別展開係數加權。

46.如條項44或45之方法，其中該校正每一該至少一個量測影像及/或用於該所關注參數之一值包含自每一該至少一個量測影像減去該校正項。

47.如條項39至46中之任一項之方法，其中該校正每一該至少一個量測影像及/或用於該所關注參數之一值包含：獲得用於該所關注參數之真實值資料；建構一校正模型及使用該校正模型以校準該等展開係數之一函數，該函數最小化該所關注參數之該值與該真實值資料之間的一殘餘。

48.如條項47之方法，其包含施加該函數至用於該所關注參數之該值以獲得用於該所關注參數之一校正值。

49.如條項47之方法，當依賴於條項44至46中之任一項時，其包含施加該函數至該校正項。

50.如條項39至49中之任一項之方法，其中該等基底函數包含經由一主成份分析判定之主成份或經由一獨立成份分析判定之獨立成份。

51.如條項50之方法，其中僅前五或更少主成份或獨立成份被使用。

52.如條項39至49中之任一項之方法，其中該等基底函數包含任意經選擇目標形狀描述。

53.如條項39至54中之任一項之方法，其包含在自每一經校正量測影像獲得一所關注參數期間及/或之前對每一經校正量測影像執行一離群值移除步驟。

54.如條項53之方法，其中該離群值移除步驟包含對該經校正之影像施加一中位值操作；及/或在對每一經校正量測影像執行一平均操作之前施加一遮罩以排除該經校正量測影像之值。

55.如條項39至54中之任一項之方法，其中該程序變化包含以下各者中的一或多者：校準目標光柵不對稱性、校準目標線寬變化、校準目標蝕刻深度變化、層厚度變化、殘餘構形變化、充分接近於該校準目標以影響量測的結構中之變化、該量測期間的該校準目標之光學焦點、為對準感測器的該校準目標相對於用於執行量測之感測器光學件的任何其他相對組態改變。

56.如條項39至55中之任一項之方法，其中該程序變量遍及該校準目標為全域的。

57.如條項39至55中之任一項之方法，其中該程序變量遍及該校準目標變化。

58.一種用於自一目標量測一所關注參數之方法，其包含：獲得包含複數個校準影像之校準資料，該等校準影像包含已運用在擷取之間變化的該量測之至少一個物理參數獲得的校準目標之影像；自該校準資料判定一或多個基底函數，每一基底函數對該至少一個物理參數的該變化對該等校準影像之該效應進行編碼；判定用於每一基底函數之一各別展開係數；獲得包含與該目標之量測相關的至少一個量測影像的量測擷取資料；及使用該等展開係數校正每一該至少一個量測影像及/或自每一該至少一個量測影像導出的該所關注參數之一值。

59.如條項58之方法，其包含判定用於該等基底函數中之每一者的一成份影像；其中每一展開係數係自每一各別成份影像與每一該至少一個量測影像之一組合獲得。

60.如條項58或59之方法，其包含自每一各別成份影像、每一該至少一個量測影像、該至少一個量測影像之一純量均值及包含該至少一個量測影像之該平均零均值的一平均零均值影像之一組合判定每一展開係數。

61.如條項60之方法，其包含藉由對該等影像之全部像素求和、以下各者之積而判定每一展開係數：每一各別成份影像；及：以下各者之一差：每一該至少一個量測影像及該至少一個量測影像之一純量均值與包含該至少一個量測影像之該平均零均值的一平均零均值影像的總和。

62.如條項60或61之方法，其包含判定每一校準影像之一零均值影 像；判定一居中影像作為每一零均值影像與該平均零均值影像之一差；及自該等居中影像判定該等基底函數。

63.如條項59至62中之任一項之方法，其包含使用該等成份影像判定用於該至少一個量測影像之一校正項，每一成份影像由其各別展開係數加權；及該校正每一該至少一個量測影像及/或用於該所關注參數之一值包含施加該校正項至每一該至少一個量測影像。

64.如條項63之方法，其中該校正項包含以下各者之和：該平均零均值影像；及該等成份影像之和，每一成份影像由其各別展開係數加權。

65.如條項63或64之方法，其中該校正每一該至少一個量測影像及/或用於該所關注參數之一值包含自每一該至少一個量測影像減去該校正項。

66.如條項58至65中之任一項之方法，其中該校正每一該至少一個量測影像及/或用於該所關注參數之一值包含：獲得用於該所關注參數之真實值資料；建構一校正模型及使用該校正模型以校準該等展開係數之一函數，該函數最小化該所關注參數之該值與該真實值資料之間的一殘餘。

67.如條項66之方法，其包含施加該函數至用於該所關注參數之該值以獲得用於該所關注參數之一校正值。

68.如條項66之方法，當依賴於條項63至65中之任一項時，其包含施加該函數至該校正項。

69.如條項58至68中之任一項之方法，其中該等基底函數包含經由一主成份分析判定之主成份或經由一獨立成份分析判定之獨立成份。

70.如條項69之方法，其中僅前五或更少主成份或獨立成份被使用。

71.如條項58至68中之任一項之方法，其中該等基底函數包含任意經選擇目標形狀描述。

72.如條項58至73中之任一項之方法，其包含在自每一經校正量測影像獲得一所關注參數期間及/或之前對每一經校正量測影像執行一離群值移除步驟。

73.如條項72之方法，其中該離群值移除步驟包含對該經校正之影像施加一中位值操作；及/或在對每一經校正量測影像執行一平均操作之前施加一遮罩以排除該經校正量測影像之值。

74.如條項58至73中之任一項之方法，其中該程序變化包含以下各者中的一或多者：校準目標光柵不對稱性、校準目標線寬變化、殘餘構形變化、校準目標蝕刻深度變化、層厚度變化、充分接近於該校準目標以影響量測的結構中之變化、該量測期間的該校準目標之光學焦點、為對準感測器的該校準目標相對於用於執行量測之感測器光學件的任何其他相對組態改變。

75.如條項58至74中之任一項之方法，其中該程序變量遍及該校準目標為全域的。

76.如條項58至74中之任一項之方法，其中該程序變化遍及該校準目標變化。

77.如任何前述條項之之方法，其中該所關注參數為對準位置。

78.如條項1至76中任一項之方法，其中該所關注參數為疊對或焦點。

79.一種電腦程式，其包含可操作以在運行於一適合的裝置上時執行如任一前述條項之方法的程式指令。

80.一種非暫時性電腦程式載體，其包含如條項79之電腦程式。

81.一種處理配置，其包含：如條項80之非暫時性電腦程式載體；及一處理器，其可操作以執行該電腦程式。

82.一種度量衡器件，其包含如條項81之處理配置。

83.一種微影裝置，其包含如條項82之度量衡器件。

84.一種微影裝置，其包含：一圖案化器件支撐件，其用於支撐一圖案化器件；一基板支撐件，其用於支撐一基板，及一度量衡器件，其可操作以執行如條項77之方法。

85.如條項84之微影，其可操作以使用該對準位置值以控制以下各者中之一者或兩者：該基板支撐件及/或支撐於其上之一基板，及該圖案化器件支撐件及/或支撐於其上之一圖案化器件。

本發明之範圍及範疇不應由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界定。

1400:局域擬合步驟

1410:局域擬合

1420:preFIWA擬合

1430:校正判定步驟

1440:判定

CAL:校準階段

CIM:校準影像

CLPM:校正局域參數映射

HVM:大批量製造

IM:經量測影像

LAM:局域振幅映射/局域振幅分佈

LAPD:局域對準位置偏差

LAPD':校正局域對準位置映射

LIB:校正庫

POS:位置值

Claims (6)

1. 一種用於自一目標量測一所關注參數(parameter of interest)之方法，其包含：獲得包含複數個校準影像之校準資料，該等校準影像包含已運用在擷取之間變化的該量測之至少一個物理參數獲得的校準目標之影像；自該校準資料判定一或多個基底函數(basis function)，每一基底函數對該至少一個物理參數的該變化對該等校準影像之一效應進行編碼；判定用於每一基底函數之一各別展開係數；獲得包含與該目標之量測相關的至少一個量測影像的量測擷取資料；及使用該等展開係數校正每一該至少一個量測影像及/或自每一該至少一個量測影像導出的該所關注參數之一值。
2. 如請求項1之方法，其包含判定用於該等基底函數中之每一者的一成份影像；其中每一展開係數係自每一各別成份影像與每一該至少一個量測影像之一組合獲得。
3. 如請求項1或2之方法，其包含自每一各別成份影像、每一該至少一個量測影像、該至少一個量測影像之一純量均值及包含該至少一個量測影像之一平均零均值的一平均零均值影像之一組合判定每一展開係數。
4. 如請求項1或2之方法，其中該所關注參數為對準位置。
5. 如請求項1或2之方法，其中該所關注參數為疊對或焦點。
6. 一種微影裝置，其包含：一圖案化器件支撐件，其用於支撐一圖案化器件；一基板支撐件，其用於支撐一基板，及一度量衡器件，其可操作以執行如請求項4之方法。

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