JP2025509301A - 少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布を決定する方法 - Google Patents
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Description
関連出願の相互参照
[0001] この出願は、2022年3月28日に出願された欧州出願第22164691.2号の優先権を主張し、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
[0001] この出願は、2022年3月28日に出願された欧州出願第22164691.2号の優先権を主張し、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
[0002] 本発明は、リソグラフィプロセスにおいてパターンを基板に付与するための方法及び装置に関する。
[0003] リソグラフィ装置は、所望のパターンを基板上、通常、基板のターゲット部分上に付与する機械である。リソグラフィ装置は、例えば、集積回路(IC)の製造に使用することができる。その場合、ICの個々の層上に形成される回路パターンを生成するために、マスク又はレチクルとも呼ばれるパターニングデバイスを用いることができる。このパターンは、基板(例えば、シリコンウェーハ)上のターゲット部分(例えば、ダイの一部、又は1つ以上のダイを含む)に転写することができる。通常、パターンの転写は、基板上に設けられた放射感応性材料(レジスト)層上への結像によって行われる。一般には、単一の基板が、連続的にパターニングされる隣接したターゲット部分のネットワークを含んでいる。公知のリソグラフィ装置には、ターゲット部分上にパターン全体を一度に露光することにより各ターゲット部分を照射する、いわゆるステッパ、及び放射ビームによってある特定の方向(「スキャン」方向)にパターンをスキャンすると同時に、この方向に平行又は逆平行に基板をスキャンすることにより各ターゲット部分を照射する、いわゆるスキャナが含まれる。パターンを基板上にインプリントすることにより、パターニングデバイスから基板にパターンを転写することも可能である。
[0004] リソグラフィプロセスを監視するために、パターン付き基板のパラメータが測定される。パラメータは、例えば、パターン付き基板内又はパターン付き基板上に形成された連続する層の間のオーバーレイエラー及び現像された感光性レジストの臨界線幅(CD)を含み得る。この測定は、製品基板上、及び/又は専用メトロロジターゲット上で行われ得る。走査型電子顕微鏡及び様々な特殊検査ツールの使用を含む、リソグラフィプロセスで形成された微細構造の測定を行うための様々な技術が存在する。高速且つ非侵襲的な形態の特殊検査ツールは、放射ビームが基板の表面上のターゲットに誘導され、散乱又は反射ビームの特性が測定されるスキャトロメータである。2つの主要なタイプのスキャトロメータが知られている。分光スキャトロメータは、広帯域の放射ビームを基板上に誘導し、特定の狭い角度範囲に散乱された放射のスペクトル(波長の関数としての強度)を測定する。角度分解スキャトロメータは、単色の放射ビームを使用し、散乱線の強度を角度の関数として測定する。
[0005] 既知のスキャトロメータの例には、US2006033921A1号及びUS2010201963A1号に記載されているタイプの角度分解スキャトロメータが含まれる。このようなスキャトロメータにより使用されるターゲットは比較的大きく、例えば40μm×40μmの格子であり、測定ビームは格子よりも小さいスポットを生成する(つまり、格子はアンダーフィルされる)。再構成によるフィーチャ形状の測定に加えて、回折に基づくオーバーレイは、公開された特許出願US2006066855A1号に記載されているような装置を使用して測定することができる。回折次数の暗視野結像を使用する回折に基づくオーバーレイメトロロジにより、より小さいターゲットに対するオーバーレイ測定が可能となる。暗視野結像メトロロジの例は、国際特許出願WO2009/078708号及びWO2009/106279号に見られ、これらの文書は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。この技術の更なる発展は、公開されている特許公報US20110027704A号、US20110043791A号、US2011102753A1号、US20120044470A号、US20120123581A号、US20130258310A号、US20130271740A号及びWO2013178422A1号に記載されている。これらのターゲットは、照明スポットよりも小さいことがあり、また、ウェーハ上の製品構造によって囲まれている場合がある。複合格子ターゲットを使用して、複数の格子を1つの画像において測定することができる。これら全ての出願の内容も、参照により本明細書に組み込まれる。
[0006] 基板上へのパターンの付与又はこのようなパターンの測定などの、リソグラフィプロセスなどの半導体製造プロセスを行う際に、プロセス制御方法を使用して、プロセスを監視及び制御する。このようなプロセス制御技術は、典型的に、半導体製造プロセスの制御のための補正値を取得するために行われる。このようなプロセス制御方法を改善することが望ましい。特に、プロセス補正は、通常、モデル化されたメトロロジデータに基づいて行われ、ここで、そのモデル化は、基底関数の測定データへのフィッティングに基づき得る。基底関数ベースのモデリングは、ドメイン知識やフィンガープリントの実際の観察された特性に基づかないため、最適ではない。これにより、メトロロジデータに対する不正確なモデルや不適切なモデルのフィッティングが行われるおそれがある(例:準最適な(sub-optimal)基底関数)。
[0007] 本発明の第1の態様では、半導体製造プロセスに供された少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布を決定する方法であって、空間分布の予測フィンガープリント成分と、対象パラメータに関連付けられた測定ノイズの予測レベルを記述するノイズ成分とを記述する統計的記述を取得することと、対象パラメータに関連するメトロロジデータを取得することと、統計的記述を事前分布として、且つ、メトロロジデータを観測値として使用して、少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布をベイズ推定によって推定することと、を含む、方法が提供される。
[0008] 本発明は、更に、第1の態様のコンピュータプログラムを含む処理装置、メトロロジデバイス及びリソグラフィ装置を提供する。
[0009] 本発明の更なる態様、特徴及び利点、並びに、本発明の様々な実施形態の構造及び動作を、添付の図面を参照して以下に詳細に説明する。なお、本発明は、本明細書に記載の特定の実施形態に限定されない。このような実施形態は、例示のためにのみ本明細書で示される。本明細書の教示に基づいて、追加の実施形態が当業者には明らかであろう。
[0010] 本発明のいくつかの実施形態を、例として、添付の図を参照して以下に説明する。
[0011] 本発明のいくつかの実施形態を詳細に説明する前に、本発明の実施形態が実施され得る例示的な環境を提示することが有益である。
[0012] 図1の200は、大規模のリソグラフィ製造プロセスを実施する工業生産設備の一部としてのリソグラフィ装置LAを示す。本例では、製造プロセスは、半導体ウェーハなどの基板上の半導体製品(集積回路)の製造に適合される。当業者であれば、異なるタイプの基板をこのプロセスの様々な変形において処理することによって、多種多様な製品を製造することができることが理解されよう。半導体製品の生産は、今日の商業的に大きな意義を有する例として純粋に使用される。
[0013] リソグラフィ装置(又は略して「リソツール」200)内では、測定ステーションMEAが202で示され、露光ステーションEXPが204で示されている。また、制御ユニットLACUが206で示されている。この例では、各基板が測定ステーション及び露光ステーションを訪れて、パターンが基板に付与される。光学リソグラフィ装置において、例えば、投影システムが、調整された放射を用いて製品パターンをパターニングデバイスMAから基板上に転写するために使用される。これは、放射感応性レジスト材料の層にパターンの画像を形成することにより行われる。
[0014] 本明細書で使用される「投影システム」という用語は、使われている露光放射にとって、あるいは液浸液の使用又は真空の使用といった他の要因にとって適切な、屈折型、反射型、反射屈折型、磁気型、電磁型、及び静電型光学系、又はそれらのあらゆる組合せを含むあらゆる型の投影システムを包含していると広く解釈されるべきである。パターニングデバイスMAはマスク又はレチクルであってよく、このパターニングデバイスによって透過又は反射される放射ビームにパターンを付与する。周知の動作モードには、ステッピングモード及びスキャンモードがある。周知のように、投影システムは、様々な方法で基板及びパターニングデバイス用の支持システム及び位置決めシステムと協力して、所望のパターンを基板全体の多くのターゲット部分に付与し得る。固定パターンを持つレチクルの代わりに、プログラム可能なパターニングデバイスが使用され得る。放射線は、例えば、深紫外線(DUV)又は極紫外線(EUV)波帯の電磁放射を含み得る。本開示は、他の種類のリソグラフィプロセス、例えばインプリントリソグラフィ、及び電子ビームなどによる直接描画リソグラフィにも適用可能である。
[0015] リソグラフィ装置制御ユニットLACUは、様々なアクチュエータ及びセンサの全ての動き及び測定を制御して、基板W及びレチクルMAを受け取り、且つパターニング動作を実施する。また、LACUは、装置の動作に関連する所望の計算を実施する信号処理及びデータ処理能力を含む。実際には、制御ユニットLACUは、多くのサブユニットからなるシステムとして実現され、各サブユニットは、装置内のサブシステム又はコンポーネントのリアルタイムのデータ取得、処理、及び制御を取り扱う。
[0016] パターンが露光ステーションEXPで基板に付与される前に、基板は測定ステーションMEAで処理されることで様々な準備ステップが実行され得る。準備ステップには、レベルセンサを使用して基板の表面高さをマッピングすることと、アライメントセンサを使用して基板上のアライメントマークの位置を測定することとが含まれ得る。アライメントマークは、通常、規則的な格子パターンで配置される。ただし、マークの作成が不正確であることに起因して、また、処理中に発生する基板の変形に起因して、マークは理想的な格子から外れる。したがって、装置が正確な位置に非常に高い精度で製品のフィーチャを印刷する場合、基板の位置及び向きを測定することに加えて、アライメントセンサは、実際に基板領域全体の多くのマークの位置を詳細に測定する必要がある。装置は、それぞれが制御ユニットLACUによって制御される位置決めシステムを備えた2つの基板テーブルを有する、いわゆるデュアルステージタイプのものであり得る。露光ステーションEXPで一方の基板テーブル上の1つの基板を露光している間に、測定ステーションMEAで他方の基板テーブル上に別の基板を載置することができることで、様々な準備ステップが実行され得る。したがって、アライメントマークの測定には非常に時間がかかり、2つの基板テーブルを設けることにより装置のスループットの大幅な向上が可能となる。基板テーブルが測定ステーションに、及び露光ステーションにあるときに位置センサIFがこの基板テーブルの位置を測定することができない場合、第2の位置センサを設けることで、両方のステーションで基板テーブルの位置を追跡することが可能になり得る。リソグラフィ装置LAは、2つの基板テーブルと、基板テーブルをその間で交換することができる2つのステーション(露光ステーション及び測定ステーション)と、を有するいわゆるデュアルステージタイプであり得る。
[0017] 生産設備内で、装置200は、感光性レジスト及び他のコーティングを複数の基板Wに塗布することで装置200によるパターニングを行うためのコーティング装置208も含む「リソセル」又は「リソクラスタ」の一部を形成する。装置200の出力側には、露光されたパターンを物理的なレジストパターン内に現像するためのベーク装置210及び現像装置212が設けられる。これら全ての装置間で、基板ハンドリングシステムが、基板を支持することと、基板を1つの装置から次の装置に移送することとを担当する。「トラック」と総称されることが多いこれらの装置は、監視制御システムSCSによって制御されるトラック制御ユニットの制御下にあり、この監視制御システムSCSは、リソグラフィ装置制御ユニットLACUを介してリソグラフィ装置も制御する。このように、異なる装置を操作して、スループット及び処理効率を最大化することができる。監視制御システムSCSは、各パターン付き基板を作成するために行われるステップの定義を詳細に提供するレシピ情報Rを受け取る。
[0018] リソセルにおいてパターンの付与及び現像が行われると、パターン付き基板220は、222、224、226で示されるような他の処理装置に移送される。広範囲の処理ステップが、典型的な製造設備内の様々な装置によって実施される。例示として、この実施形態の装置222はエッチングステーションであり、装置224はエッチング後のアニーリングステップを行う。更なる物理的及び/又は化学的処理ステップが、更なる装置226などで適用される。実際のデバイスの作成、例えば、材料の堆積、表面材料特性の変更(酸化、ドーピング、イオン注入など)、化学機械研磨(CMP)などには多くの種類の操作が必要になる場合がある。装置226は、実際に、1つ以上の装置において行われる一連の異なる処理ステップを表し得る。別の例として、自己整合された複数のパターニングを実施することで、リソグラフィ装置により作成された前駆体パターンに基づいて複数のより小さいフィーチャを生成するために、装置及び処理ステップが設けられ得る。
[0019] 周知のように、半導体デバイスの製造では、適切な材料とパターンを使用してデバイス構造を層ごとに基板上に構築するために、このような処理を何度も繰り返す。したがって、リソクラスタに到着する基板230は、新たに準備された基板であってよく、又はこのクラスタ又は別の装置全体において事前に処理された基板であってもよい。同様に、必要な処理に応じて、装置226を離れる基板232は、同じリソグラフィクラスタでの後続のパターニング動作のために戻されることがあり、異なるクラスタでのパターニング動作のために運ばれることがあり、又は、ダイシング及びパッケージングのために送られる完成品であり得る。
[0020] 製品構造の各層には、異なる一連の処理ステップが必要であり、各層で使用される装置226は、タイプが完全に異なり得る。さらに、装置226によって適用される処理ステップが名目上同じ場合でも、大規模設備では、異なる基板上でステップ226を行うために並行して動作する、いくつかの同一と思われる機械が存在し得る。これらの機械間のセットアップ又は障害のわずかな違いは、別々の方法で別々の基板に影響を及ぼすことを意味する。エッチング(装置222)などの各層に比較的共通のステップでさえ、名目上は同一であるがスループットを最大化するために並行して動作するいくつかのエッチング装置によって実施され得る。実際には、さらに、別々の層は、エッチングされる材料の詳細に応じて、化学エッチング、プラズマエッチングなどの別々のエッチングプロセス、及び等方性エッチングなどの特別な要件を必要とする。
[0021] 先行のプロセス及び/又は後続のプロセスは、上述のように他のリソグラフィ装置で行われてよく、別々の種類のリソグラフィ装置で行われてもよい。例えば、解像度やオーバーレイなどのパラメータが非常に要求されるデバイス製造プロセスにおけるいくつかの層は、要求の少ない他の層よりも高度なリソグラフィツールで形成され得る。したがって、層によっては液浸型リソグラフィツールにおいて露光されることがあり、他の層は「乾式」ツールにおいて露光される。層によってはDUV波長で動作するツールにおいて露光されることがあり、他の層はEUV波長放射を使用して露光される。
[0022] リソグラフィ装置により露光される基板が正しく一貫して露光されるように、露光された基板を検査して、後続の層間のオーバーレイエラー、線の太さ、限界寸法(CD)などの特性を測定することが望ましい。したがって、リソセルLCが配置される製造設備は、リソセルにおいて処理済みのいくつかの基板W又は全ての基板Wを受け取るメトロロジシステムも含む。メトロロジ結果は、直接的に又は間接的に監視制御システムSCSに提供される。エラーが検出される場合、特に同一のバッチの他の基板が露光されるまでに十分な早さですぐにメトロロジを行うことができる場合、後続の基板の露光に対して調整が行われ得る。また、露光済みの基板は、歩留まりを改善するために剥離して再加工するか、廃棄することができ、それにより、欠陥があることが分かっている基板に対して更なる処理を行うことを回避する。基板の一部のターゲット部分にのみ欠陥がある場合、更なる露光を良好なターゲット部分に対してのみ行うことができる。
[0023] 図1は、製造プロセスにおける所望の段階で製品のパラメータの測定を行うために設けられるメトロロジ装置240も示す。最新のリソグラフィ生産設備におけるメトロロジステーションの一般的な例は、暗視野スキャトロメータ、角度分解スキャトロメータ又は分光スキャトロメータなどのスキャトロメータであり、このスキャトロメータは、装置222におけるエッチングの前に220で現像された基板の特性を測定するために適用され得る。メトロロジ装置240を使用して、例えば、オーバーレイ又は限界寸法(CD)などの重要な性能パラメータが、現像されたレジストの特定の精度要件を満たさないことが決定され得る。エッチングステップの前に、現像されたレジストを剥離し、リソクラスタを介して基板220を再処理する機会が存在する。監視制御システムSCS及び/又は制御ユニットLACU206が小さい調整を経時的に行うことによって、装置240からのメトロロジ結果242を使用してリソクラスタにおけるパターニング動作の正確な性能を維持することができ、それにより、製品が仕様から外れ、再作業が必要になるというリスクが最小限に抑えられる。
[0024] さらに、メトロロジ装置240及び/又は他のメトロロジ装置(不図示)を適用して、処理済み基板232、234、及び次の基板230の特性を測定することができる。メトロロジ装置は、オーバーレイやCDなどの重要なパラメータを決定するために、処理された基板上で使用することができる。
[0025] 図2(a)に、本発明の実施形態での使用に好適なメトロロジ装置を示す。図2(b)に、ターゲットTと、このターゲットを照明するために使用される測定放射の回折光線をより詳細に示す。図示されたメトロロジ装置は、暗視野メトロロジ装置として知られるタイプのものである。メトロロジ装置は、独立型のデバイスであってよいし、リソグラフィ装置LAの、例えば測定ステーション、あるいはリソグラフィセルLCのいずれかに組み込まれてもよい。装置全体にわたっていくつかの分岐を有する光軸が、点線Oで示されている。この装置では、ソース11(例えば、キセノンランプ)により放出された光は、レンズ12、14及び対物レンズ16を含む光学系により、ビームスプリッタ15を介して基板W上に誘導される。これらのレンズは、4F配置の2重シーケンスで配置される。基板像をディテクタ上に提供すると同時に空間周波数フィルタリングのための中間瞳面のアクセスを可能にするものである限り、別のレンズ配置を使用することができる。したがって、基板面の空間スペクトルを表す平面(ここでは(共役)瞳面と呼ぶ)内の空間強度分布を定義することによって、放射が基板に入射する角度範囲を選択することができる。特に、これは、対物レンズ瞳面の後方投影像である平面においてレンズ12と14との間に好適な形態の開口プレート13を挿入することによって行うことができる。図示された例において、開口プレート13は、13N及び13Sと表記された異なる形態を有し、これにより異なる照明モードの選択が可能になる。本例における照明システムは、オフアクシス照明モードを形成する。第1の照明モードでは、開口プレート13Nは、単に説明の便宜上、「北」と指定された方向からのオフアクシスを提供する。第2の照明モードでは、開口プレート13Sは、「南」と表記された反対方向から同様の照明を提供するために使用される。異なる開口を使用することで、他の照明モードも可能である。所望の照明モード外の不要な光は、所望の測定信号と干渉することになるため、瞳面の残部は暗いことが望ましい。
[0026] 図2(b)に示されるように、ターゲットTは、基板Wが対物レンズ16の光軸Oに対して垂直の状態で載置される。基板Wは、サポート(不図示)により支持され得る。軸Oから外れた角度からターゲットTに衝突する測定放射光線Iが、0次光線(実線0)及び2つの1次光線(一点鎖線+1及び二点鎖線-1)をもたらす。なお、留意すべき点として、過充填の小さいターゲットにより、これらの光線は、メトロロジターゲットTと他のフィーチャとを含む基板の領域をカバーする多くの平行光線のうちの一部に過ぎない。プレート13内の開口は(有効量の光を通過させるのに必要な)有限の幅を有するため、入射光線Iは、実際には一定範囲の角度を占めることになり、回折光線0及び+1/-1は、ある程度拡散されることになる。小さいターゲットの点像分布関数によれば、+1及び-1の各次数は、更に一定の角度範囲に拡散されることになり、図示されるような1本の理想的な光線とはならない。なお、ターゲットの格子ピッチ及び照明角度は、対物レンズに入射する1次光線が中心光軸と近接して位置合わせされるように設計又は調整することが可能である。図2(a)及び図2(b)に示される光線は、ある程度オフアクシスとして示されているが、これは、単にこれらの光線を図中でより容易に判別可能となるようにするためである。
[0027] 基板W上のターゲットTにより回折された少なくとも0次及び1次は、対物レンズ16により集光され、ビームスプリッタ15を介して後方に誘導される。図2(a)に戻ると、第1及び第2の照明モードの両方が、北(N)及び南(S)として表示された直径方向に反対側の開口を指定して図示されている。測定放射の入射光線Iが光軸の北側から来る場合、すなわち、開口プレート13Nを使用して第1の照明モードが適用される場合、+1(N)と表記された+1回折光線が対物レンズ16に入射する。反対に、開口プレート13Sを使用して第2の照明モードが適用される場合、(1(S)と表記された)-1回折光線が、レンズ16に入射する光線となる。
[0028] 第2のビームスプリッタ17は、回折ビームを2つの測定分岐に分割する。第1の測定分岐では、光学系18が、ゼロ次及び1次回折ビームを使用して、第1のセンサ19(例えば、CCD又はCMOSセンサ)上にターゲットの回折スペクトル(瞳面像)を形成する。各回折次数はセンサ上の異なる点に当たるため、像処理によって次数同士を比較対照することができる。センサ19により捕捉された瞳面像は、本明細書に記載の方法において使用される再構築などの多くの測定目的で使用することができる。瞳面像は、メトロロジ装置を合焦するため、及び/又は、1次ビームの強度測定値を正規化するために使用することもできる。
[0029] 第2の測定分岐では、光学系20、22は、センサ23(例えば、CCD又はCMOSセンサ)上にターゲットTの像を形成する。第2の測定分岐において、瞳面に共役な平面内に開口絞り21が設けられる。開口絞り21は、ゼロ次の回折ビームを遮断してセンサ23上に形成されるターゲットの像が-1次又は+1次ビームのみから形成されるようにする機能を有する。センサ19及び23によって捕捉された像は、像を処理するプロセッサPUに出力されるが、ここで、プロセッサPUの機能は、どのような種類の測定が行われているかに依存することになる。なお、本明細書では、「像」という用語は広い意味で使用される。このため、格子線の像は、-1次及び+1次のどちらか一方しか存在しない場合、形成されないことになる。
[0030] 図2に示される開口プレート13及び視野絞り21の特定の形態は、単なる例である。本発明の別の実施形態では、ターゲットのオンアクシス照明が使用され、オフアクシス開口を有する開口絞りを使用して、実質的に1つの1次回折光のみをセンサへと通過させる。更に他の実施形態では、(図2に示されない)2次、3次、及び更に高次のビームを、1次ビームの代わりに、又は、1次ビームに加えて、測定に使用することができる。
[0031] ターゲットTは多数の格子を含むことができ、これらの格子は、複合の格子の異なる部分が形成される層と層との間のオーバーレイの測定を容易にするために、異なるバイアスをかけられたオーバーレイオフセットを有し得る。また、格子は、入射する放射をX方向及びY方向に回折させるように向きが異なってもよい。一例では、あるターゲットが、バイアスをかけられたオーバーレイオフセット+d及び-dを有する2つのX方向回折格子と、バイアスをかけられたオーバーレイオフセット+d及び-dを有するY方向回折格子とを含み得る。これらの格子の別々の画像は、センサ23により捕捉された画像において識別することができる。いったん格子の別々の画像が識別されると、例えば、識別された領域内で選択されたピクセルの強度値を平均化又は合計することによって、これらの個別の画像の強度を測定することができる。画像の強度及び/又は他の特性は、互いに比較することができる。これらの結果は、リソグラフィプロセスの別々のパラメータを測定するために組み合わせることができる。
[0032] リソグラフィプロセスの制御方法は、通常、ウェーハ又ははその一部(露光フィールドなど)の上の複数の点における、製造されている回路の品質、ひいては機能/歩留まりを示す対象パラメータの測定に依存する。これらの測定値は、値が実際に分かっている測定点と測定点との間の位置で対象パラメータの値を補間するようにモデル化され得る。モデル化された測定値はフィンガープリントと呼ばれることもあり、このフィンガープリントは、ウェーハ又はその一部についての対象パラメータ(又は別のパラメータ)の空間分布である。あるいは、モデル化された測定値は、時間的分布やコンテキスト分布を含み得る。対象パラメータは、デバイスの機能/歩留まりを示す、又はそれに関連する任意のパラメータであり得る。一般的な例は、オーバーレイ、アライメントパラメータ、又は位置決めパラメータ(ウェーハ格子の格子位置/モデリング)、エッジ配置エラー(EPE)などの層ごとの位置パラメータ、臨界寸法(CD)、レベリングパラメータ(例えば、ウェーハ表面の高さ)、エッチングパラメータ、その他の処理パラメータ、及びメトロロジフィンガープリントをもたらすメトロロジパラメータである。このようなフィンガープリントは、(最適化を適用した後に、例えば、フィンガープリントをスキャナ作動パラメータに変換した後に)リソグラフィプロセスの診断及び制御などに使用することができる。
[0033] 対象パラメータのフィンガープリントをモデル化する際の主な問題は、対象パラメータの測定点の有限集合から判断して、ウェーハ(又はその一部)の上の任意の場所で対象パラメータを推定する最良の方法を見つけることである。(モデルのセットアップ時に選択される)予め定められた基底関数のセットを測定されたデータに近似させることによって、測定された対象パラメータのデータをモデル化することが知られている。その後、基底関数を任意の場所で評価して、ウェーハ全体の予測を取得することができる。計算メトロロジは、同じ基本的なアプローチを有する別の方法であるが、異なるタイプの追加データ(異なるドメインからのデータ)を使用して、対象パラメータの予測を改善する(例えば、対象パラメータがオーバーレイである場合、追加データは、スキャナによって報告されるアライメント、レベリング、及び/又はサーボエラーデータの1つ以上であり得る)。
[0034] このような推定方法において現在確認されている制限は、ウェーハあたり約500ポイントを超えるサンプリングレイアウトに対するパフォーマンスの低下である。これより少ないポイントを測定する場合、基底関数ベースの推定モデルは、申し分なく機能する。しかし、サンプリングが500ポイントを超えると、グローバル推定が行われず、且つフィールドごと(例えば、露出ごとの補正又はCPE)のモデリングが行われるモデルによる性能が上回る。ウェーハフィンガープリントの物理的な原因のほとんどは露光フィールドとは関係がないため、フィンガープリントはフィールドごとの動作を示さないことになる。したがって、CPEモデルが実際に最高の性能を発揮することは期待できず、これは、この500ポイントを超える範囲に対してより良好な推定モデルが存在するはずであることを意味する。
[0035] 現在のアプローチの根本的な限界は、物理的な知識に直接基づいていないことである。具体的な例として、現在の推定モデルは、3D-NAND構造に見られることが多いリング状のフィンガープリントに対して良好に機能しないことが確認されている。この問題は、これらのフィンガープリントを捕捉するのにより好適な新しい基底関数を実施することによって正常に解決されている。しかし、このような新しい基底関数を設計する必要があるということにより、リングフィンガープリントが発生するという基本的な物理的知識に対して、非物理的な内容の更なる層が追加されることになる。
[0036] この問題に対処するために、対象パラメータのフィンガープリント又は空間分布に関する実際の物理的知識に依存するフィンガープリント決定のための新しいモデリング手法が提案されている。より具体的には、提案されているアプローチは、ベイズ近似又はベイズ推定に基づいている。
[0037] ベイズ推定は、ベイズの定理を使用して、より多くの証拠や情報が利用可能となる際に仮説の確率を更新する統計的推定の方法である。ベイズ推定では、事前確率と、観測された(測定された)データの統計的モデル又は統計的記述から導出された「尤度関数」という2つの前提の結果として、事後確率を導出する。その結果は、継続的に更新される推定値又はフィンガープリントであり、この推定値又はフィンガープリントは、新しいデータが利用可能になるたびに更新される。
[0038] 提案された方法は、(ノイズを含む)対象パラメータのフィンガープリントがどのように挙動すると予測されるかについての正式な統計的記述(事前分布)と、メトロロジデータ(例えば、対象パラメータの測定値のセットを含む少なくとも対象パラメータのメトロロジデータ)を使用し得る。メトロロジデータは、任意に、対象パラメータとは異なるタイプの他のメトロロジデータ(例えば、とりわけ、アライメントデータ、レベリングデータ、サーボエラーデータ、現像後検査(ADI)オーバーレイ対エッチング後検査(AEI)オーバーレイのデータ、及びEPEデータ)も含み得る。このため、事前分布は、対象パラメータ以外の要素又はパラメータを含み得る。
[0039] 図3は、このような方法の概念的な流れ図である。統計的記述SDはベイズ事前分布として使用され、このベイズ事前分布は新しいメトロロジデータMD(観測値)に基づいてソルバーSLVにより更新される。これら2つの入力SD、MDに基づいて、ソルバーSLVは、どの根本的原因のセットが観測値(すなわち、メトロロジデータMD)を説明する可能性が最も高いかを決定する。このことは正式な数学的問題であり、特定の基準が満たされていれば(すなわち、事前分布における全ての分布がガウス分布であり、また、事前分布のパラメータと観測値との関係が線形である、ということであれば)、1回の行列反転のみで解決可能であるように引き起こされ得る。出力は、継続的に更新される対象パラメータのフィンガープリントCFPを含み得る。
[0040] 統計的記述又は事前分布は、例えば、以前の観察、既知の物理的知識及び/又は専門知識に基づいた、対象パラメータの既知の予測挙動を含み得る。例えば、事前分布は、1つ以上の予測される対象パラメータの空間分布(フィンガープリント)形状を含み得る。オーバーレイの例として、オーバーレイの測定値は、少なくとも以下の形状関連成分の合計であることが分かっている。
?フィールド間形状は、滑らかであると予測される。
?フィールド内形状は、滑らかであると予測される。
?スリットフィンガープリントは、滑らかであると予測される。
?スキャンアップスキャンダウン形状は、滑らかであると予測される。
?ステップ左ステップ右形状は、滑らかであると予測される。
?半径のみに依存するエッジロールオフ形状は、滑らかであると予測される。
?露光フィールド当たりの形状は、滑らかであると予測される。
?測定ノイズは、滑らかであると予測される。
?フィールド間形状は、滑らかであると予測される。
?フィールド内形状は、滑らかであると予測される。
?スリットフィンガープリントは、滑らかであると予測される。
?スキャンアップスキャンダウン形状は、滑らかであると予測される。
?ステップ左ステップ右形状は、滑らかであると予測される。
?半径のみに依存するエッジロールオフ形状は、滑らかであると予測される。
?露光フィールド当たりの形状は、滑らかであると予測される。
?測定ノイズは、滑らかであると予測される。
[0041] このため、オーバーレイについての統計的記述は、直上に列挙した(形状)成分の1つ以上、2つ以上、3つ以上、4つ以上、5つ以上、6つ以上、又は全てを含み得る。したがって、事前分布は、以前に観測されたオーバーレイ形状に基づいて、任意の数のこのような形状成分から構築され得る。事前分布は、統計分布(例えば、空間分布、及びこの空間分布のエラーバーを表す測定ノイズ成分)を含み得るため、この事前分布を直接サンプリングすることができる。これらの(形状)成分の少なくとも一部は、エッジ配置エラーなどの他の対象パラメータに適用可能であり得る。
[0042] ノイズ以外のこれらの(形状)成分の各々において、分布成分又はフィンガープリント成分の形状は滑らかであることが予測される。この文脈では、滑らかさは、具体的には所与の形状m(x、y)に対するモデルの曲げエネルギーによって定量化され得る。
概念上、m(x、y)が金属製の薄い板の高さを表す物理的な設定では、この関数は、実際には板の曲げに関連する曲げエネルギーに比例する。
[0043] 曲げエネルギーの代わりに使用され得る滑らかさの別の定義には、分布成分又はフィンガープリント成分(例えば、ベクトル場)の回転又は発散が含まれる。
[0044] 形状が一定の挙動をとることが予測される場合、例えば「滑らかであることが予測される」場合、これは統計的な記述である。このことは、上述のように、ソルバーが最も可能性の高い解を見つけることに関係する。このため、ソルバーは、事前分布に含まれる各成分の曲げエネルギーを最小化する解を見つける。このように、モデル内の調整パラメータ(例えば、形状がどの程度滑らかになると予測されるか、測定ノイズがどの程度大きくなると予測されるか)は、従来モデルでの選択(例えば、適合する多項式の次数の選択)とは異なり、物理的な意味を持つ。さらに、物理的な影響への分類は、診断に対して非常に有用である。
[0045] ソルバーは、全ての前述した形状成分を同時に適合させ得ることが理解されるべきである。このため、与えられたオーバーレイの例を使用すると、ソルバーは、事前分布に含まれる各形状成分の曲げエネルギーを同時に最小化することによって、また、(含まれる場合)測定ノイズ成分を最小化することによって、フィンガープリントモデルを適合させ得る。
[0046] さらに、フィッティングは、通常の場合のようにウェーハごとに行うのではなく、測定された全てのウェーハに対して同時に行われ得る。これにより、ウェーハが共通のサンプリングスキームを有しない場合に性能が大幅に向上し、全てのウェーハを使用して共通の形状が見つかり得る。同じ結果は、最初に平均化することによって達成することができず、その後に、ウェーハごとの全体的な内容がこの平均ウェーハに入っていく。このため、フィールドごと又はウェーハごとにサンプリングを変更するということを効率的に使用することができる。例えば、正確なSUSDフィンガープリントが、スキャンアップフィールド及びスキャンダウンフィールドの両方で非常に少数のポイントをサンプリングするだけで決定され得ることが示されている。
[0047] なお、ベイズ近似の概念は、上記の統計的記述の例に限定されない。特に、統計的記述は、より具体的な知識によって拡張又は改善され得ることが可能である。例えば、記述は、ウェーハ加熱データ、X-Y位置に対するウェーハ高さZのマップ、サーボエラーデータ、スキャナ格子変形、パターンシフトデータ、加熱データ(例えば、レンズ加熱データ、レチクル加熱データ、ウェーハ加熱データのうちの1つ以上)、ドリフトデータ(例えば、ウェーハ内ドリフトデータ、ロット内ドリフトデータ、長期ドリフトデータ)、マーク印刷エラー、ADI-ACI(クリーン検査後)マッチングデータ、ラジアルインナーウェーハモデル、変動モード(例えば、主成分分析(PCA)の一部として)、高度なプロセス補正データ、フィールド内エッチング影響データのうちの1つ以上を含むことによって改善され得る。また、事前分布は、知識の変化として改善され得る。例えば、説明されたもの以外の全体的な形状及び滑らかさの定量化が将来的により良好であると判明し得る。
[0048] 一実施形態では、ソルバーは、例えばアライメントデータの測定のすぐ後に、又はこの測定の直後に、ウェーハごとにスキャナ内で使用され得る。
[0049] 提案された方法論は、新しいモデリングフローを提供/決定する必要なく統計的記述に新しい効果を追加することができるため、新しい物理的効果を簡単に拡張可能であるということを理解することができよう。
[0050] 本発明の更なる実施形態は、以下に示す番号付きの条項のリストに開示される。
1.半導体製造プロセスに供された少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布を決定する方法であって、空間分布の予測フィンガープリント成分と、対象パラメータに関連付けられた測定ノイズの予測レベルを記述するノイズ成分とを記述する統計的記述を取得することと、対象パラメータに関連するメトロロジデータを取得することと、統計的記述を事前分布として、且つ、メトロロジデータを観測値として使用して、少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布をベイズ推定によって推定することと、を含む、方法。
2.統計的記述は、半導体製造プロセスに関連付けられた分布を記述する、条項1に記載の方法。
3.分布は、空間、時間、又はコンテキスト分布である、条項2に記載の方法。
4.統計的記述は、対象パラメータの空間分布の少なくとも1つの予測成分を含む、条項1~3のいずれかに記載の方法。
5.少なくとも1つの予測成分は、対象パラメータの空間分布の複数の予測成分を含み、推定ステップは、予測成分の各々をメトロロジデータに同時に適合させることを含む、条項4に記載の方法。
6.メトロロジデータは、複数のメトロロジデータセットを含み、各メトロロジデータセットは、複数の基板のうちのそれぞれの基板に関連し、推定ステップは、少なくとも1つの予測成分の各々を各メトロロジデータセットに同時に適合させることを含む、条項4又は5に記載の方法。
7.各メトロロジデータセットの測定サンプリングは、メトロロジデータセットについて変化する、条項6に記載の方法。
8.少なくとも1つの予測成分は、対象パラメータの空間分布の1つ以上の予測形状成分を含む、条項4~7のいずれかに記載の方法。
9.統計的記述は、対象パラメータの空間分布の複数の予測形状成分を含む、条項8に記載の方法。
10.1つ以上の予測形状成分のうちのいくつかの予測形状成分又は各予測形状成分は、統計的記述に従って滑らかであると予測される、条項8又は9に記載の方法。
11.1つ以上の予測形状成分の各々は、低い曲げエネルギー、発散度、又はカールを有することが予測される、条項10に記載の方法。
12.推定ステップは、1つ以上の形状成分をメトロロジデータに適合させて、滑らかであると予測された各形状成分の曲げエネルギー、発散度、又はカールを最小化することを含む、条項11に記載の方法。
13.半導体製造プロセスは、リソグラフィプロセスであり、1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの1つ以上を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
14.1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの2つ以上を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
15.1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの3つ以上を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
16.1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状の各々を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
17.少なくとも1つの予測成分の各々は、基板又はその一部についての統計的空間分布を含む、条項4~16のいずれかに記載の方法。
18.少なくとも1つの予測成分は、予測測定ノイズを記述するノイズ成分を含む、条項4~17のいずれかに記載の方法。
19.予測測定ノイズの記述は、測定ノイズが小さいと予測することを含む、条項18に記載の方法。
20.推定ステップは、1つ以上の成分をメトロロジデータに適合させて、測定ノイズが最小化されるようにすることを含む、条項18又は19のいずれかに記載の方法。
21.少なくとも1つの予測成分は、ウェーハ加熱データ、X?Y位置に対するウェーハ高さZのマップ、サーボエラーデータ、スキャナ格子変形、パターンシフトデータ、加熱データ、ドリフトデータ、マーク印刷エラー、ADI?ACIマッチングデータ、放射状内側ウェーハモデル、主成分分析の一部としての変動モード、高度プロセス補正データ、及びフィールド内エッチング影響データのうちの1つ以上を含む、形状又はその他の特性に関連する1つ以上の成分を含む、条項4~20のいずれかに記載の方法。
22.メトロロジデータは、対象パラメータの測定値のセットを含む、条項1~21のいずれかに記載の方法。
23.メトロロジデータは、対象パラメータ以外のパラメータの測定値のセット、及び/又は対象パラメータのドメイン以外のドメインに関連する測定値のセットを含む、条項1~22のいずれかに記載の方法。
24.方法は、新しいメトロロジデータが利用可能になるたびに繰り返される、条項1~23のいずれかに記載の方法。
25.半導体製造露光プロセスを各基板に対して行う前に、方法を各基板について行うことを含む、条項1~24のいずれかに記載の方法。
26.アライメントプロセスとリソグラフィ露光プロセスとを各基板に対して行う間に方法を行うことを含む、条項25に記載の方法。
27.対象パラメータの空間分布を使用して、リソグラフィプロセスにおいて製品構造を基板に提供するように構成されたリソグラフィ装置を制御することを更に含む、条項1~26のいずれかに記載の方法。
28.好適な装置上で実行されると、条項1から27のいずれかに記載の方法を行うように動作可能なプログラム命令を含むコンピュータプログラム。
29.条項28に記載のコンピュータプログラムを含む非一時的なコンピュータプログラムキャリア。
30.条項29に記載のコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラムキャリアと、コンピュータプログラムを実行するように動作可能なプロセッサと、を含む、処理構成。
31.条項30に記載の処理構成を含むメトロロジデバイス。
32.条項30に記載の処理構成を含むリソグラフィ装置。
33.半導体製造プロセスに供された少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布を決定する方法であって、空間分布の予測フィンガープリント成分と、対象パラメータに関連付けられた測定ノイズの予測レベルを記述するノイズ成分とを記述する統計的記述を取得することと、対象パラメータに関連するメトロロジデータを取得することと、統計的記述を事前分布として、且つ、メトロロジデータを観測値として使用して、少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布をベイズ推定によって推定することと、を含む、方法。
34.対象パラメータは、半導体製造プロセスに関連付けられたパラメータである、条項33に記載の方法。
35.予測フィンガープリント成分は、対象パラメータの空間分布の複数の形状成分を含む、条項33又は34に記載の方法。
36.推定ステップは、複数の形状成分のうちの各形状成分をメトロロジデータに同時に適合させることを含む、条項35に記載の方法。
37.メトロロジデータは、複数のメトロロジデータセットを含み、各メトロロジデータセットは、複数の基板のうちのそれぞれの基板に関連し、推定ステップは、予測フィンガープリント成分を各メトロロジデータセットに同時に適合させることを含む、条項33~36のいずれかに記載の方法。
38.複数の形状成分のうちのいくつかの形状成分又は各形状成分は、統計的記述に従って滑らかであると予測される、条項35~37のいずれかに記載の方法。
39.複数の形状成分のうちのいくつかの形状成分又は各形状成分は、低い曲げエネルギー、発散度、又はカールを有することが予測される、条項35に記載の方法。
40.推定ステップは、複数の形状成分のうちの1つ以上の形状成分をメトロロジデータに適合させて、滑らかであると予測される各形状成分の曲げエネルギー、発散度、又はカールを最小化することを含む、条項35に記載の方法。
41.推定ステップは、複数の形状成分のうちの1つ以上の形状成分をメトロロジデータに適合させて、測定ノイズの予測レベルが最小化されるようにすることを含む、条項35~40のいずれかに記載の方法。
42.半導体製造プロセスは、リソグラフィプロセスであり、複数の形状成分は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの1つ以上を含む、条項35~41のいずれかに記載の方法。
43.メトロロジデータは、対象パラメータ以外のパラメータの測定値のセット、及び/又は対象パラメータのドメイン以外のドメインに関連する測定値のセットを含む、条項33~42のいずれかに記載の方法。
44.好適な装置上で実行されると、条項33から43のいずれかに記載の方法を行うように動作可能なプログラム命令を含むコンピュータプログラム。
45.条項44に記載のコンピュータプログラムを含む非一時的なコンピュータプログラムキャリア。
46.条項45に記載のコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラムキャリアと、コンピュータプログラムを実行するように動作可能なプロセッサと、を含む、処理構成。
47.条項46に記載の処理構成を含むメトロロジデバイス。
1.半導体製造プロセスに供された少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布を決定する方法であって、空間分布の予測フィンガープリント成分と、対象パラメータに関連付けられた測定ノイズの予測レベルを記述するノイズ成分とを記述する統計的記述を取得することと、対象パラメータに関連するメトロロジデータを取得することと、統計的記述を事前分布として、且つ、メトロロジデータを観測値として使用して、少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布をベイズ推定によって推定することと、を含む、方法。
2.統計的記述は、半導体製造プロセスに関連付けられた分布を記述する、条項1に記載の方法。
3.分布は、空間、時間、又はコンテキスト分布である、条項2に記載の方法。
4.統計的記述は、対象パラメータの空間分布の少なくとも1つの予測成分を含む、条項1~3のいずれかに記載の方法。
5.少なくとも1つの予測成分は、対象パラメータの空間分布の複数の予測成分を含み、推定ステップは、予測成分の各々をメトロロジデータに同時に適合させることを含む、条項4に記載の方法。
6.メトロロジデータは、複数のメトロロジデータセットを含み、各メトロロジデータセットは、複数の基板のうちのそれぞれの基板に関連し、推定ステップは、少なくとも1つの予測成分の各々を各メトロロジデータセットに同時に適合させることを含む、条項4又は5に記載の方法。
7.各メトロロジデータセットの測定サンプリングは、メトロロジデータセットについて変化する、条項6に記載の方法。
8.少なくとも1つの予測成分は、対象パラメータの空間分布の1つ以上の予測形状成分を含む、条項4~7のいずれかに記載の方法。
9.統計的記述は、対象パラメータの空間分布の複数の予測形状成分を含む、条項8に記載の方法。
10.1つ以上の予測形状成分のうちのいくつかの予測形状成分又は各予測形状成分は、統計的記述に従って滑らかであると予測される、条項8又は9に記載の方法。
11.1つ以上の予測形状成分の各々は、低い曲げエネルギー、発散度、又はカールを有することが予測される、条項10に記載の方法。
12.推定ステップは、1つ以上の形状成分をメトロロジデータに適合させて、滑らかであると予測された各形状成分の曲げエネルギー、発散度、又はカールを最小化することを含む、条項11に記載の方法。
13.半導体製造プロセスは、リソグラフィプロセスであり、1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの1つ以上を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
14.1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの2つ以上を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
15.1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの3つ以上を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
16.1つ以上の予測形状成分の各々は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状の各々を含む、条項8~12のいずれかに記載の方法。
17.少なくとも1つの予測成分の各々は、基板又はその一部についての統計的空間分布を含む、条項4~16のいずれかに記載の方法。
18.少なくとも1つの予測成分は、予測測定ノイズを記述するノイズ成分を含む、条項4~17のいずれかに記載の方法。
19.予測測定ノイズの記述は、測定ノイズが小さいと予測することを含む、条項18に記載の方法。
20.推定ステップは、1つ以上の成分をメトロロジデータに適合させて、測定ノイズが最小化されるようにすることを含む、条項18又は19のいずれかに記載の方法。
21.少なくとも1つの予測成分は、ウェーハ加熱データ、X?Y位置に対するウェーハ高さZのマップ、サーボエラーデータ、スキャナ格子変形、パターンシフトデータ、加熱データ、ドリフトデータ、マーク印刷エラー、ADI?ACIマッチングデータ、放射状内側ウェーハモデル、主成分分析の一部としての変動モード、高度プロセス補正データ、及びフィールド内エッチング影響データのうちの1つ以上を含む、形状又はその他の特性に関連する1つ以上の成分を含む、条項4~20のいずれかに記載の方法。
22.メトロロジデータは、対象パラメータの測定値のセットを含む、条項1~21のいずれかに記載の方法。
23.メトロロジデータは、対象パラメータ以外のパラメータの測定値のセット、及び/又は対象パラメータのドメイン以外のドメインに関連する測定値のセットを含む、条項1~22のいずれかに記載の方法。
24.方法は、新しいメトロロジデータが利用可能になるたびに繰り返される、条項1~23のいずれかに記載の方法。
25.半導体製造露光プロセスを各基板に対して行う前に、方法を各基板について行うことを含む、条項1~24のいずれかに記載の方法。
26.アライメントプロセスとリソグラフィ露光プロセスとを各基板に対して行う間に方法を行うことを含む、条項25に記載の方法。
27.対象パラメータの空間分布を使用して、リソグラフィプロセスにおいて製品構造を基板に提供するように構成されたリソグラフィ装置を制御することを更に含む、条項1~26のいずれかに記載の方法。
28.好適な装置上で実行されると、条項1から27のいずれかに記載の方法を行うように動作可能なプログラム命令を含むコンピュータプログラム。
29.条項28に記載のコンピュータプログラムを含む非一時的なコンピュータプログラムキャリア。
30.条項29に記載のコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラムキャリアと、コンピュータプログラムを実行するように動作可能なプロセッサと、を含む、処理構成。
31.条項30に記載の処理構成を含むメトロロジデバイス。
32.条項30に記載の処理構成を含むリソグラフィ装置。
33.半導体製造プロセスに供された少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布を決定する方法であって、空間分布の予測フィンガープリント成分と、対象パラメータに関連付けられた測定ノイズの予測レベルを記述するノイズ成分とを記述する統計的記述を取得することと、対象パラメータに関連するメトロロジデータを取得することと、統計的記述を事前分布として、且つ、メトロロジデータを観測値として使用して、少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布をベイズ推定によって推定することと、を含む、方法。
34.対象パラメータは、半導体製造プロセスに関連付けられたパラメータである、条項33に記載の方法。
35.予測フィンガープリント成分は、対象パラメータの空間分布の複数の形状成分を含む、条項33又は34に記載の方法。
36.推定ステップは、複数の形状成分のうちの各形状成分をメトロロジデータに同時に適合させることを含む、条項35に記載の方法。
37.メトロロジデータは、複数のメトロロジデータセットを含み、各メトロロジデータセットは、複数の基板のうちのそれぞれの基板に関連し、推定ステップは、予測フィンガープリント成分を各メトロロジデータセットに同時に適合させることを含む、条項33~36のいずれかに記載の方法。
38.複数の形状成分のうちのいくつかの形状成分又は各形状成分は、統計的記述に従って滑らかであると予測される、条項35~37のいずれかに記載の方法。
39.複数の形状成分のうちのいくつかの形状成分又は各形状成分は、低い曲げエネルギー、発散度、又はカールを有することが予測される、条項35に記載の方法。
40.推定ステップは、複数の形状成分のうちの1つ以上の形状成分をメトロロジデータに適合させて、滑らかであると予測される各形状成分の曲げエネルギー、発散度、又はカールを最小化することを含む、条項35に記載の方法。
41.推定ステップは、複数の形状成分のうちの1つ以上の形状成分をメトロロジデータに適合させて、測定ノイズの予測レベルが最小化されるようにすることを含む、条項35~40のいずれかに記載の方法。
42.半導体製造プロセスは、リソグラフィプロセスであり、複数の形状成分は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの1つ以上を含む、条項35~41のいずれかに記載の方法。
43.メトロロジデータは、対象パラメータ以外のパラメータの測定値のセット、及び/又は対象パラメータのドメイン以外のドメインに関連する測定値のセットを含む、条項33~42のいずれかに記載の方法。
44.好適な装置上で実行されると、条項33から43のいずれかに記載の方法を行うように動作可能なプログラム命令を含むコンピュータプログラム。
45.条項44に記載のコンピュータプログラムを含む非一時的なコンピュータプログラムキャリア。
46.条項45に記載のコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラムキャリアと、コンピュータプログラムを実行するように動作可能なプロセッサと、を含む、処理構成。
47.条項46に記載の処理構成を含むメトロロジデバイス。
[0051] リソグラフィ装置と関連して使用される「放射」及び「ビーム」という用語は、紫外線(UV)(例えば、365nm、355nm、248nm、193nm、157nm、又は126nmの波長、又はおよそこれらの値の波長を有する)、及び極端紫外線(EUV)(例えば、5~20nmの範囲の波長を有する)、並びにイオンビームや電子ビームなどの微粒子ビームを含むあらゆる種類の電磁放射を包含している。
[0052] 「レンズ」という用語は、文脈によっては、屈折、反射、磁気、電磁気、及び静電型光学コンポーネントを含む様々な種類の光学コンポーネントのいずれか1つ又はこれらの組合せを指すことができる。
[0053] 特定の実施形態についての上記の説明は、本発明の一般的性質を十分に明らかにしているため、他者は、当該分野内の知識を適用することによって、過度の実験を行うことなく、本発明の一般的な概念から逸脱することなく、様々な用途に対してこのような特定の実施形態を容易に変更する、及び/又は適応させることができる。したがって、このような適応及び変更は、本明細書に提示された教示及びガイダンスに基づいて、開示された実施形態の等価物の意味及び範囲内にあることを意図している。本明細書の表現又は用語は、例による説明の目的ためのもので、限定するものではないため、本明細書の用語又は表現は、教示及びガイダンスに照らして当業者により解釈されるべきであることを理解されたい。
[0054] 本発明の広さ及び範囲は、上記の例示的な実施形態のいずれによっても限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物に従ってのみ定義されるべきである。
Claims (15)
- 半導体製造プロセスに供された少なくとも1つの基板又はその一部についての対象パラメータの空間分布を決定する方法であって、
前記空間分布の予測フィンガープリント成分と、前記対象パラメータに関連付けられた測定ノイズの予測レベルを記述するノイズ成分とを記述する統計的記述を取得することと、
前記対象パラメータに関連するメトロロジデータを取得することと、
前記統計的記述を事前分布として、且つ、前記メトロロジデータを観測値として使用して、前記少なくとも1つの基板又はその一部についての前記対象パラメータの前記空間分布をベイズ推定によって推定することと、
を含む、方法。 - 前記対象パラメータは、前記半導体製造プロセスに関連付けられたパラメータである、請求項1に記載の方法。
- 前記予測フィンガープリント成分は、前記対象パラメータの前記空間分布の複数の形状成分を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記推定ステップは、前記複数の形状成分のうちの各形状成分を前記メトロロジデータに同時に適合させることを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記メトロロジデータは、複数のメトロロジデータセットを含み、各メトロロジデータセットは、複数の基板のうちのそれぞれの基板に関連し、前記推定ステップは、前記予測フィンガープリント成分を各メトロロジデータセットに同時に適合させることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の形状成分のうちのいくつかの形状成分又は各形状成分は、前記統計的記述に従って滑らかであると予測される、請求項3に記載の方法。
- 前記複数の形状成分のうちのいくつかの形状成分又は各形状成分は、低い曲げエネルギー、発散度、又はカールを有することが予測される、請求項3に記載の方法。
- 前記推定ステップは、前記複数の形状成分のうちの1つ以上の形状成分を前記メトロロジデータに適合させて、滑らかであると予測される各形状成分の前記曲げエネルギー、発散度、又はカールを最小化することを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記推定ステップは、前記複数の形状成分のうちの1つ以上の形状成分を前記メトロロジデータに適合させて、測定ノイズの前記予測レベルが最小化されるようにすることを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記半導体製造プロセスは、リソグラフィプロセスであり、前記複数の形状成分は、フィールド間形状、フィールド内形状、スリットフィンガープリント、スキャンアップスキャンダウン形状、ステップ左ステップ右形状、半径のみに依存するエッジロールオフ形状、及び露光フィールド当たりの形状のうちの1つ以上を含む、請求項3に記載の方法。
- 前記メトロロジデータは、前記対象パラメータ以外のパラメータの測定値のセット、及び/又は前記対象パラメータのドメイン以外のドメインに関連する測定値のセットを含む、請求項1に記載の方法。
- 好適な装置上で実行されると、請求項1から11のいずれかに記載の方法を行うように動作可能なプログラム命令を含むコンピュータプログラム。
- 請求項12に記載のコンピュータプログラムを含む非一時的なコンピュータプログラムキャリア。
- 請求項13に記載のコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラムキャリアと、
前記コンピュータプログラムを実行するように動作可能なプロセッサと、
を含む、処理構成。 - 請求項14に記載の処理構成を含むメトロロジデバイス。
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