KR102738956B1 - Overlay measurement method and system - Google Patents
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Abstract
본 발명은 오버레이의 계측을 위한 방법으로서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 오버레이 계측 방법이 제공된다. 상기 오버레이 계측 방법은, (a) 웨이퍼에 형성된 복수의 타겟들 중 임의의 타겟들에 대하여 주요 요소들의 변화에 따라 측정된 복수의 요소별 이미지들을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 요소별 이미지들이 가진 특성치를 분석하여 복수의 계측값들을 산출하는 단계; (c) 상기 복수의 요소별 이미지들이 상기 주요 요소들의 변화에 따라 변동되는 것을 나타내는 이미지맵을 구성하는 단계; (d) 오버레이 계측 레시피의 최적값이 되는 요소들로 이루어진 계측값들을 최적 후보군으로 산출하는 단계; 및 (e) 상기 최적 후보군의 계측값들에 대한 상기 주요 요소들의 각각의 조건들을 추출하고, 추출된 조건들로 상기 복수의 타겟들을 계측 및 비교하여 최적 레시피를 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.The present invention is a method for measuring overlay, and according to one embodiment of the present invention, an overlay measuring method is provided. The overlay measuring method may include: (a) a step of obtaining a plurality of element-specific images measured according to changes in major elements for any target among a plurality of targets formed on a wafer; (b) a step of analyzing characteristics of the plurality of element-specific images to derive a plurality of measurement values; (c) a step of configuring an image map showing that the plurality of element-specific images change according to changes in the major elements; (d) a step of derive an optimal candidate group of measurement values composed of elements that become optimal values of an overlay measurement recipe; and (e) a step of extracting conditions of each of the major elements for the measurement values of the optimal candidate group, and derive an optimal recipe by measuring and comparing the plurality of targets with the extracted conditions.
Description
본 발명은 웨이퍼의 오버레이 계측 방법에 관한 것으로서, 구체적으로, 오버레이 계측 장치를 이용한 오버레이 계측 방법 및 오버레이 계측 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a wafer overlay measurement method, and more particularly, to an overlay measurement method and an overlay measurement system using an overlay measurement device.
일반적으로 기술이 발전하면서 반도체 디바이스의 사이즈가 작아지고, 집적회로의 밀도는 증가하고 있다. 이러한 집적회로를 웨이퍼에 형성하기 위해서는 특정 위치에서 원하는 회로 구조 및 요소들이 순차적으로 형성되도록 많은 제조 과정들을 거쳐야 한다. 이러한 제조 과정은 웨이퍼 상에 패턴화된 층을 순차적으로 생성하도록 한다.In general, as technology advances, the size of semiconductor devices is shrinking and the density of integrated circuits is increasing. In order to form these integrated circuits on a wafer, many manufacturing processes must be performed so that the desired circuit structures and elements are formed sequentially at specific locations. These manufacturing processes sequentially create patterned layers on the wafer.
이러한 반복되는 적층 공정들을 통해서 집적회로 안에 전기적으로 활성화된 패턴이 생성된다. 이때, 각각의 구조들이 생산 공정에서 허용하는 오차 범위 이내로 정렬되지 않으면, 전기적으로 활성화된 패턴 간에 간섭이 일어나고 이런 현상으로 인해 제조된 회로의 성능 및 신뢰도에 문제가 생길 수 있다.Through these repeated stacking processes, electrically active patterns are created within the integrated circuit. If each structure is not aligned within the tolerance allowed by the production process, interference between electrically active patterns may occur, which may cause problems in the performance and reliability of the manufactured circuit.
이에 따라, 계측 장치를 통하여 층 간에 패턴 정렬 오차를 측정 및 검증을 수행하고, 측정 및 검증을 위하여 웨이퍼에 대한 타겟 이미지에서의 명암 또는 위상차를 통해 초점 위치를 찾는다. 이때, 웨이퍼의 각각의 레이어 상에 형성된 패턴을 계측하기 위해 웨이퍼를 스테이지에 안착시킨 후에, 웨이퍼 상부의 다양한 위치에 형성된 패턴을 검출하게 된다.Accordingly, the pattern alignment error between layers is measured and verified through a measuring device, and the focus position is found through the brightness or phase difference in the target image for the wafer for measurement and verification. At this time, after the wafer is placed on the stage to measure the pattern formed on each layer of the wafer, the patterns formed at various locations on the top of the wafer are detected.
제조공정의 생산성을 극대화하기 위해서 최적의 공정 변수와 레시피를 자동으로 찾기 위하여, 자동 계측 프로그램(ARO, Auto Recipe Optimization)을 이용한다. 상기 자동 계측 프로그램은 웨이퍼의 특성, 필터, 조리개, 포커스, 핀홀 등의 옵션들을 선택하고, 측정하며, 이러한 계측을 반복적으로 수행하여 최적의 옵션을 결정하고 있으나, 종래의 자동 계측 프로그램은 옵션조합을 선택하는 것부터 레시피를 셋업 하기까지 시간이 오래 걸려 공정시간이 길어진다는 문제점이 있다.In order to maximize the productivity of the manufacturing process, an automatic measurement program (ARO, Auto Recipe Optimization) is used to automatically find the optimal process variables and recipe. The above automatic measurement program selects and measures options such as wafer characteristics, filters, apertures, focuses, and pinholes, and performs these measurements repeatedly to determine the optimal option. However, the conventional automatic measurement program has a problem in that it takes a long time from selecting the option combination to setting up the recipe, which lengthens the process time.
특히, 종래의 자동 계측 프로그램은 필터, 조리개, 포커스, 핀홀 순서대로 단순 탐색 방식으로 최적화된 레시피를 찾는다. 하지만 조리개에 대한 필터 정보, 포커스에 대한 필터 정보는 찾을 수가 없어 크로스 체크가 불가능한 문제점이 있다.In particular, conventional automatic measurement programs simply search for the optimized recipe in the order of filter, aperture, focus, and pinhole. However, there is a problem that cross-checking is impossible because filter information for aperture and filter information for focus cannot be found.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 포함하여 여러 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 모든 옵션들에 대하여 계측을 실행하여 누락되는 옵션 조합을 방지하고, 옵션 조합 간에 교호 작용을 고려하여 옵션들을 조합하는 사전 분석을 진행하여, 오버레이 계측 장치의 최적화된 레시피를 개시하여, 오버레이 계측 장치의 오차를 줄이고, 계측 정확도를 향상시키는, 오버레이 계측 방법 및 오버레이 계측 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다. 그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.The present invention is intended to solve various problems including the above-mentioned problems, and aims to provide an overlay measurement method and an overlay measurement system that perform measurements on all options to prevent missing option combinations, conduct preliminary analysis to combine options by considering interactions between option combinations, thereby disclosing an optimized recipe for an overlay measurement device, thereby reducing errors of the overlay measurement device and improving measurement accuracy. However, these tasks are exemplary and the scope of the present invention is not limited thereby.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 오버레이 계측 방법이 제공된다. 상기 오버레이 계측 방법은, (a) 웨이퍼에 형성된 복수의 타겟들 중 임의의 타겟들에 대하여 주요 요소들의 변화에 따라 측정된 복수의 요소별 이미지들을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 요소별 이미지들에서 상기 복수의 요소별 이미지들이 가진 특성치를 분석하여 상기 복수의 요소별 이미지들에 대하여 복수의 계측값들을 산출하는 단계; (c) 상기 복수의 계측값들을 사용하여 상기 복수의 요소별 이미지들이 상기 주요 요소들의 변화에 따라 변동되는 것을 나타내는 이미지맵을 구성하는 단계; (d) 상기 이미지맵에서 오버레이 계측 레시피의 최적값이 되는 요소들로 이루어진 계측값들을 최적 후보군으로 산출하는 단계; 및 (e) 상기 최적 후보군의 계측값들에 대한 상기 주요 요소들의 각각의 조건들을 추출하고, 추출된 조건들로 상기 복수의 타겟들을 계측 및 비교하여 최적 레시피를 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, an overlay measurement method is provided. The overlay measurement method may include: (a) a step of acquiring a plurality of element-specific images measured according to changes in major elements for any target among a plurality of targets formed on a wafer; (b) a step of analyzing characteristics of the plurality of element-specific images in the plurality of element-specific images to derive a plurality of measurement values for the plurality of element-specific images; (c) a step of using the plurality of measurement values to construct an image map showing that the plurality of element-specific images change according to changes in the major elements; (d) a step of deriving measurement values composed of elements that become optimal values of an overlay measurement recipe from the image map as an optimal candidate group; and (e) a step of extracting conditions of each of the major elements for the measurement values of the optimal candidate group, and deriving an optimal recipe by measuring and comparing the plurality of targets with the extracted conditions.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (a) 단계는, (a-1) 상기 주요 요소들 중 적어도 하나의 요소의 조건을 변화하는 단계; (a-2) 상기 임의의 타겟들에 대하여, 상기 주요 요소들의 변경된 조건마다 이미지를 계측하는 단계; 및 (a-3) 계측된 이미지를 상기 복수의 요소별 이미지들로 저장하는 단계;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the step (a) may include: (a-1) a step of changing a condition of at least one element among the main elements; (a-2) a step of measuring an image for each changed condition of the main elements for the arbitrary targets; and (a-3) a step of storing the measured image as a plurality of element-specific images.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (a) 단계에서 상기 주요 요소들은, 상기 복수의 타겟들로 조사되는 광원의 파장(wavelength), 조리개(NA), 핀홀(pinhole), 초점 심도(focal depth), 포커스(focus), 필터(filter) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, in the step (a), the main elements may include at least one of a wavelength, an aperture (NA), a pinhole, a focal depth, a focus, and a filter of a light source irradiated to the plurality of targets.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (b) 단계에서 상기 특성치는, 상기 웨이퍼에 형성된 각각의 층별 선명도, 격자(grating) 영역의 주기성, 반복성, 대칭성 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, in the step (b), the characteristic value may include at least one of the clarity of each layer formed on the wafer, periodicity, repeatability, and symmetry of the grating area.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (b) 단계에서, 상기 복수의 계측값들은 상기 복수의 요소별 이미지들에서 산출된 각각의 계측값들을 정규화하여 산출될 수 있다.According to one embodiment of the present invention, in the step (b), the plurality of measurement values can be calculated by normalizing each of the measurement values calculated from the plurality of element-specific images.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (d) 단계에서, 상기 복수의 계측값들을 변수로 하는 반응표면분석법(Response Surface Modeling)을 통하여, 상기 복수의 계측값들 중 상기 최적 후보군을 산출할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, in the step (d), the optimal candidate group among the plurality of measurement values can be derived through response surface modeling using the plurality of measurement values as variables.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (e) 단계는, (e-1) 상기 최적 후보군의 계측값들에서 추출된 상기 주요 요소들의 조건들을 각각 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이를 계측하는 단계; 및 (e-2) 상기 복수의 타겟들에 대하여 상기 최적 후보군 각각의 조건들로 계측된 복수의 오버레이 계측값을 모델링하여 최적 레시피를 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the step (e) may include: (e-1) a step of measuring an overlay for the plurality of targets by applying conditions of the main elements extracted from the measurement values of the optimal candidate group respectively; and (e-2) a step of modeling a plurality of overlay measurement values measured with conditions of each of the optimal candidate groups for the plurality of targets to obtain an optimal recipe.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 (e) 단계 이후에, (f) 상기 최적 레시피를 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이 계측을 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, after step (e), the method may include a step (f) of performing overlay measurement on the plurality of targets by applying the optimal recipe.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 오버레이 계측 방법이 제공된다. 상기 오버레이 계측 시스템은, 웨이퍼에 형성된 복수의 타겟들 중 임의의 타겟들에 대하여 주요 요소들의 변화에 따라 복수의 요소별 이미지들을 획득하는 요소별 이미지 계측부; 상기 복수의 요소별 이미지들에서 상기 복수의 요소별 이미지들이 가진 특성치를 분석하여 복수의 계측값들을 산출하는 계측값 산출부; 상기 복수의 계측값들을 사용하여 상기 복수의 요소별 이미지들이 상기 주요 요소들의 변화에 따라 변동되는 것을 나타내는 이미지맵을 구성하는 매트릭스 구성부; 상기 이미지맵에서 오버레이 계측 레시피의 최적값이 되는 요소들로 이루어진 계측값들을 최적 후보군으로 산출하는 후보군 산출부; 및 상기 최적 후보군의 계측값들에 대한 상기 주요 요소들의 각각의 조건들을 추출하고, 추출된 조건들로 상기 복수의 타겟들을 계측 및 비교하여 최적 레시피를 산출하는 레시피 산출부;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, an overlay measurement method is provided. The overlay measurement system may include an element-specific image measurement unit that acquires a plurality of element-specific images according to changes in major elements for any target among a plurality of targets formed on a wafer; a measurement value calculation unit that analyzes characteristics of the plurality of element-specific images in the plurality of element-specific images to calculate a plurality of measurement values; a matrix construction unit that uses the plurality of measurement values to construct an image map that shows that the plurality of element-specific images change according to changes in the major elements; a candidate group calculation unit that calculates measurement values composed of elements that become optimal values of an overlay measurement recipe in the image map as an optimal candidate group; and a recipe calculation unit that extracts conditions of each of the major elements for the measurement values of the optimal candidate group, measures and compares the plurality of targets with the extracted conditions, and calculates an optimal recipe.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 요소별 이미지 계측부는, 상기 주요 요소들 중 적어도 하나의 요소의 조건을 변화하는 조건 변화부; 및 상기 임의의 타겟들에 대하여, 상기 주요 요소들의 변경된 조건마다 이미지를 계측하는 변화 계측부; 계측된 이미지를 상기 복수의 요소별 이미지들로 저장하는 저장부;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the element-specific image measurement unit may include a condition change unit that changes a condition of at least one element among the main elements; a change measurement unit that measures an image for each changed condition of the main elements for the arbitrary targets; and a storage unit that stores the measured image as the plurality of element-specific images.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 주요 요소들은, 상기 복수의 타겟들로 조사되는 광원의 파장(wavelength), 조리개(NA), 핀홀(pinhole), 초점 심도(focal depth), 포커스(focus), 필터(filter) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the main elements may include at least one of a wavelength, an aperture (NA), a pinhole, a focal depth, a focus, and a filter of a light source irradiated to the plurality of targets.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 특성치는, 상기 웨이퍼에 형성된 각각의 층별 선명도, 격자(grating) 영역의 주기성, 반복성, 대칭성 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the characteristic value may include at least one of the sharpness of each layer formed on the wafer, periodicity, repeatability, and symmetry of the grating area.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 계측값 산출부는, 상기 복수의 요소별 이미지들에서 산출된 각각의 계측값들을 정규화하여 상기 복수의 계측값들을 산출할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the measurement value calculation unit can calculate the plurality of measurement values by normalizing each of the measurement values calculated from the plurality of element-specific images.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 후보군 산출부는, 상기 복수의 계측값들을 변수로 하는 반응표면분석법(Response Surface Modeling)을 통하여, 상기 복수의 계측값들 중 상기 최적 후보군을 산출할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the candidate group generating unit can generate the optimal candidate group among the plurality of measurement values through response surface modeling using the plurality of measurement values as variables.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 레시피 산출부는, 상기 최적 후보군의 계측값들에서 추출된 상기 주요 요소들의 조건들을 각각 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이를 계측하는 오버레이 계측부; 및 상기 복수의 타겟들에 대하여 상기 최적 후보군 각각의 조건들로 계측된 복수의 오버레이 계측값을 모델링하여 최적 레시피를 획득하는 모델링부;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the recipe generating unit may include an overlay measuring unit that measures overlay for the plurality of targets by applying conditions of the main elements extracted from the measurement values of the optimal candidate group respectively; and a modeling unit that models the plurality of overlay measurement values measured with conditions of each of the optimal candidate groups for the plurality of targets to obtain an optimal recipe.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 최적 레시피를 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이 계측을 수행하는 오버레이 계측부;를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the present invention may include an overlay measurement unit that performs overlay measurement on the plurality of targets by applying the optimal recipe.
상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일부 실시예들에 따르면, 계측 장치가 웨이퍼의 측정 옵션들에 대한 최적화 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 하며, 사전 이미지 계측을 수행하여 최적 레시피를 산출하는 시간을 줄일 수 있으며, 이에 따른 공정시간을 감소시킬 수 있다.According to some embodiments of the present invention as described above, the measuring device can automatically perform an optimization process for measurement options of a wafer, and the time for performing pre-image measurement to derive an optimal recipe can be reduced, thereby reducing the process time.
또한, 모든 옵션 조합들의 상호작용을 확인하기 때문에 옵션 간의 중복요소를 제거할 수 있으며, 이를 통하여, 정확한 후보군이 선택되어 최적의 레시피를 산출할 수 있는 효과를 갖는 것이다. 물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.In addition, since the interaction of all option combinations is verified, redundant elements between options can be eliminated, thereby having the effect of selecting an accurate candidate group and producing an optimal recipe. Of course, the scope of the present invention is not limited by this effect.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 오버레이 계측 장치의 제어부를 나타내는 도면이다.
도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 방법을 나타내는 도면들이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 방법의 일부 실시예를 나타내는 도면이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 시스템을 나타내는 순서도이다.FIG. 1 is a drawing schematically illustrating an overlay measuring device according to one embodiment of the present invention.
Fig. 2 is a drawing showing the control unit of the overlay measuring device of Fig. 1.
FIGS. 3 to 6 are drawings showing an overlay measurement method according to one embodiment of the present invention.
FIGS. 7 and 8 are drawings showing some examples of an overlay measurement method according to one embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart illustrating an overlay measurement system according to one embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 여러 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, various preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
본 발명의 실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이며, 하기 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다. 오히려 이들 실시예들은 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다. 또한, 도면에서 각 층의 두께나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장된 것이다.The embodiments of the present invention are provided to more completely explain the present invention to those skilled in the art, and the following embodiments can be modified in various other forms, and the scope of the present invention is not limited to the following embodiments. Rather, these embodiments are provided to more faithfully and completely convey the idea of the present invention to those skilled in the art. In addition, the thickness and size of each layer in the drawings are exaggerated for convenience and clarity of explanation.
이하, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 이상적인 실시예들을 개략적으로 도시하는 도면들을 참조하여 설명한다. 도면들에 있어서, 예를 들면, 제조 기술 및/또는 공차(tolerance)에 따라, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명 사상의 실시예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상에 제한된 것으로 해석되어서는 아니 되며, 예를 들면 제조상 초래되는 형상의 변화를 포함하여야 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to drawings that schematically illustrate ideal embodiments of the present invention. In the drawings, for example, variations in the shapes depicted may be expected depending on manufacturing techniques and/or tolerances. Accordingly, embodiments of the present invention should not be construed as being limited to the specific shapes of the regions depicted in this specification, but should include, for example, variations in shapes resulting from manufacturing.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 장치(1000)를 개략적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 오버레이 계측 장치(1000)의 스테이지(500)에 안착된 웨이퍼의 복수의 타겟들을 나타내는 상면도이다.FIG. 1 is a schematic drawing of an overlay measurement device (1000) according to one embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a top view showing a plurality of targets of a wafer mounted on a stage (500) of the overlay measurement device (1000) of FIG. 1.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 오버레이 계측 장치(1000)는 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T)을 검출하여 두개의 층에 대한 정렬 오차를 계측하는 장치이다. 이때, 복수의 타겟들(T)은 서로 다른 층에 각각 형성된 제 1 오버레이 키와 제 2 오버레이 키를 포함할 수 있다.As illustrated in FIGS. 1 and 2, the overlay measurement device (1000) is a device that detects a plurality of targets (T) formed on a wafer (W) and measures alignment errors for two layers. At this time, the plurality of targets (T) may include a first overlay key and a second overlay key formed on different layers, respectively.
예컨대, 제 1 오버레이 키는 이전 층(previous layer)에 형성된 오버레이 마크이며, 제 2 오버레이 키는 현재 층(current layer)에 형성된 오버레이 마크일 수 있다. 오버레이 마크는 다이 영역에 반도체 디바이스 형성을 위한 층을 형성하는 동시에 스크라이브 라인에 형성된다. 예를 들어, 제 1 오버레이 키는 절연막 패턴과 함께 형성되고, 제 2 오버레이 키는 절연막 패턴 위에 형성되는 포토레지스트 패턴과 함께 형성될 수 있다. 이런 경우 제 2 오버레이 키는 외부로 노출되어 있으나, 제 1 오버레이 키는 포토레지스트 층에 의해서 가려진 상태이며, 포토레지스트 재료로 이루어진 제 2 오버레이 키와는 광학적 성질이 다른 산화물로 이루어질 수 있다.For example, the first overlay key may be an overlay mark formed on a previous layer, and the second overlay key may be an overlay mark formed on a current layer. The overlay mark is formed on a scribe line at the same time as forming a layer for forming a semiconductor device in a die area. For example, the first overlay key may be formed together with an insulating film pattern, and the second overlay key may be formed together with a photoresist pattern formed on the insulating film pattern. In this case, the second overlay key is exposed to the outside, but the first overlay key is covered by the photoresist layer, and may be formed of an oxide having different optical properties from the second overlay key made of a photoresist material.
또한, 제 1 오버레이 키와 제 2 오버레이 키의 물리적 위치는 서로 다르지만, 초점면은 같거나 또는 서로 다를 수 있다.Additionally, although the physical locations of the first overlay key and the second overlay key are different, their focal planes may be the same or different.
제 1 오버레이 키와 제 2 오버레이 키는 다양한 형상으로 형성될 수 있으며, 바람직하게는, 제 1 오버레이 키 및 제 2 오버레이 키는 각각 원점에 대하여 회전대칭으로 형성될 수 있다.The first overlay key and the second overlay key can be formed in various shapes, and preferably, the first overlay key and the second overlay key can be formed rotationally symmetrically about the origin.
도 1에 도시된 바와 같이, 오버레이 계측 장치(1000)는, 광원부(100), 렌즈부(200), 검출부(300) 및 제어부(400)를 포함할 수 있다.As illustrated in FIG. 1, the overlay measuring device (1000) may include a light source unit (100), a lens unit (200), a detection unit (300), and a control unit (400).
광원부(100)는 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T)로 조명을 지향시킬 수 있다. 구체적으로, 광원부(100)는 웨이퍼(W)에 적층된 제 1 레이어에 형성되는 제 1 오버레이 키와 상기 제 1 레이어의 상방에 적층된 제 2 레이어에 형성되는 제 2 오버레이 키가 위치하는 복수의 타겟들(T)로 조명을 지향시키도록 구성될 수 있다.The light source unit (100) can direct illumination to a plurality of targets (T) formed on a wafer (W). Specifically, the light source unit (100) can be configured to direct illumination to a plurality of targets (T) where a first overlay key formed on a first layer laminated on the wafer (W) and a second overlay key formed on a second layer laminated above the first layer are positioned.
광원부(100)는 광원(110), 스펙트럼 필터(120), 편광필터, 조리개(130) 및 빔 스플리터(140)를 포함할 수 있다.The light source unit (100) may include a light source (110), a spectrum filter (120), a polarizing filter, an aperture (130), and a beam splitter (140).
광원(110)은 할로겐 램프, 제논 램프, 슈퍼컨티늄 레이저(supercontinuum laser), 발광다이오드, 레이저 여기 램프(laser induced lamp) 등으로 형성될 수 있으며, 자외선 (UV, ultraviolet), 가시광선 또는 적외선(IR, infrared) 등의 다양한 파장을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.The light source (110) may be formed by a halogen lamp, a xenon lamp, a supercontinuum laser, a light-emitting diode, a laser induced lamp, etc., and may include various wavelengths such as ultraviolet (UV), visible light, or infrared (IR), but is not limited thereto.
스펙트럼 필터(120)는 광원(110)에서 조사된 빔의 중심 파장 및 밴드 폭을 복수의 타겟들(T)에 형성된 상기 제 1 오버레이 키 및 상기 제 2 오버레이 키의 이미지 획득에 적합하도록 조절할 수 있다. 예컨대, 스펙트럼 필터(120)는 필터 휠, 선형 병진 디바이스, 플리퍼 디바이스 및 이들의 조합 중 적어도 하나 이상으로 형성될 수 있다.The spectral filter (120) can adjust the center wavelength and bandwidth of the beam irradiated from the light source (110) to be suitable for image acquisition of the first overlay key and the second overlay key formed on the plurality of targets (T). For example, the spectral filter (120) can be formed of at least one or more of a filter wheel, a linear translation device, a flipper device, and a combination thereof.
조리개(130)는 유리 기판 등의 투명한 기판 상부에 홀부를 갖는 불투명층으로 구성되어, 상기 홀부로 입사되는 광이 통과할 수 있다. 이때, 상기 홀부는 복수개로 형성되어, 상기 홀부의 크기나 모양에 따라 선택적으로 사용이 가능하다.The aperture (130) is formed of an opaque layer having a hole on top of a transparent substrate such as a glass substrate, so that light incident on the hole can pass through it. At this time, the hole is formed in multiple pieces, so that it can be used selectively depending on the size or shape of the hole.
구체적으로, 조리개(130)는 빛이 통과하는 개구가 형성된 불투명한 플레이트로 형성될 수 있으며, 광원(110)에서 조사된 빔이 오버레이 타겟(T)의 촬영에 적합한 형태로 변경될 수 있다. 예컨대, 조리개(130)는 빛이 통과하는 복수의 홀들이 형성되어 있으며, 각각의 홀은 빛의 양을 조절할 수 있도록 그 크기가 서로 다르게 형성될 수 있다. 이에 따라, 복수의 홀들을 선택적으로 사용하여 광량을 제어할 수 있다.Specifically, the aperture (130) may be formed as an opaque plate having an opening formed through which light passes, and a beam irradiated from a light source (110) may be changed into a form suitable for photographing an overlay target (T). For example, the aperture (130) may be formed with a plurality of holes through which light passes, and each hole may be formed with a different size so as to be able to control the amount of light. Accordingly, the amount of light may be controlled by selectively using the plurality of holes.
조리개(130)는 광원을 기준으로 사방으로 이동할 수 있으며, 즉, 광원과 수직인 평면에서 X축과 Y축으로 이동하여 광이 통과하는 위치를 제어할 수 있다.The aperture (130) can move in all directions based on the light source, that is, can control the position through which light passes by moving in the X-axis and Y-axis in a plane perpendicular to the light source.
조리개(130)는 빛의 양을 조절하는 구경 조리개(Aperture stop) 및 상의 맺히는 범위를 조절하는 시야 조리개(Field Stop) 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.The aperture (130) may include at least one of an aperture stop that controls the amount of light and a field stop that controls the range of the image formed.
조리개(130)는 광원부(100)의 조리개일 수 있으며, 조리개와는 별도의 핀홀로 구성될 수 있다. 일부 실시예에 따르며, 도 1에 도시된 바와 같이, 조리개(130)는 광원(110)과 빔 스플리터(140) 사이에 형성될 수 있으며, 다른 실시예에서는, 조리개(130)는 빔 스플리터(140)와 렌즈부(200) 사이에 형성될 수 있다. 또한, 조리개(130)는 빔이 통과하는 경로 상에 선택적으로 형성될 수 있다.The aperture (130) may be an aperture of the light source unit (100), and may be configured as a pinhole separate from the aperture. According to some embodiments, as shown in FIG. 1, the aperture (130) may be formed between the light source (110) and the beam splitter (140), and in other embodiments, the aperture (130) may be formed between the beam splitter (140) and the lens unit (200). In addition, the aperture (130) may be selectively formed on a path through which a beam passes.
빔 스플리터(140)는 광원(110)으로부터 나온 후 조리개(130)를 통과한 빔의 일부는 투과시키고, 일부는 반사시켜서 광원(110)으로부터 나온 빔을 두 개의 빔으로 분리시킨다.The beam splitter (140) separates the beam from the light source (110) into two beams by transmitting part of the beam that has passed through the aperture (130) from the light source (110) and reflecting part of the beam.
도 1에 도시된 바와 같이, 렌즈부(200)는 상기 조명을 복수의 타겟들(T) 중 어느 한 지점의 측정위치에 집광시키는 대물렌즈(210)와 대물렌즈(210)와 상기 측정위치에서 복수의 타겟들(T)과의 거리를 조절하는 렌즈 초점 액추에이터(220)가 형성될 수 있다.As illustrated in FIG. 1, the lens unit (200) may be formed with an objective lens (210) that focuses the light onto a measurement position of one point among a plurality of targets (T), and a lens focus actuator (220) that adjusts the distance between the objective lens (210) and the plurality of targets (T) at the measurement position.
대물렌즈(210)는 빔 스플리터(140)에서 반사된 빔을 웨이퍼(W)의 제 1 오버레이 키와 제 2 오버레이 키가 형성된 측정위치에 빔을 집광시키고 반사된 빔을 수집할 수 있다.The objective lens (210) can focus the beam reflected from the beam splitter (140) onto the measurement position where the first overlay key and the second overlay key of the wafer (W) are formed and collect the reflected beam.
대물렌즈(210)는 렌즈 초점 액추에이터(220, lens focus actuator)에 설치될 수 있다.The objective lens (210) can be installed in a lens focus actuator (220).
렌즈 초점 액추에이터(220)는 대물렌즈(200)와 웨이퍼(W) 사이의 거리를 조절하여 초점면이 복수의 타겟들(T)에 위치하도록 조절할 수 있다.The lens focus actuator (220) can adjust the distance between the objective lens (200) and the wafer (W) so that the focal plane is positioned at a plurality of targets (T).
렌즈 초점 액추에이터(220)는 제어부(400)의 제어에 의하여, 대물렌즈(200)를 웨이퍼(W) 방향으로 수직 이동시켜 초점 거리를 조절할 수 있다.The lens focus actuator (220) can adjust the focal length by vertically moving the objective lens (200) in the direction of the wafer (W) under the control of the control unit (400).
렌즈부(200)를 사용하여 웨이퍼(W)를 측정할 경우, 대물렌즈(210)를 제어함에 따라 이미지가 촬영되는 영역이 달라지고, 이때, 대물렌즈(210)로 웨이퍼(W)를 촬영할 수 있는 영역이 시야각이다. 즉, 대물렌즈(210)로 시야각(FOV)을 조절할 수 있으며, 렌즈 초점 액추에이터(220)로 포커스를 조절할 수 있다.When measuring a wafer (W) using a lens unit (200), the area where the image is captured changes as the objective lens (210) is controlled, and at this time, the area where the wafer (W) can be captured by the objective lens (210) is the field of view. That is, the field of view (FOV) can be adjusted by the objective lens (210), and the focus can be adjusted by the lens focus actuator (220).
도 1에 도시된 바와 같이, 검출부(300)는 상기 측정위치에서 반사된 빔을 통하여 상기 측정위치에서의 초점 이미지를 획득할 수 있다.As illustrated in Fig. 1, the detection unit (300) can obtain a focus image at the measurement position through a beam reflected at the measurement position.
검출부(300)는 복수의 타겟들(T)에서 반사된 빔이 빔 스플리터(140)를 통과하여 나오는 빔을 캡쳐하여, 제 1 오버레이 키 및 제 2 오버레이 키의 이미지를 획득할 수 있다.The detection unit (300) can capture the beam reflected from multiple targets (T) and passing through the beam splitter (140) to obtain images of the first overlay key and the second overlay key.
검출부(300)는 복수의 타겟들(T)으로부터 반사된 빔을 측정할 수 있는 광학 검출기를 포함할 수 있으며, 예컨대, 상기 광학 검출기는 빛을 전하로 변환시켜 이미지를 추출하는 전하결합소자(CCD, charge-coupled device), 집적회로의 하나인 상보성 금속 산화물 반도체(CMOS, complementary metal-oxide-semiconductor) 센서, 빛을 측정하는 광전 증폭관(PMT, photomultiplier tube), 광검파기로서 APD(avalanche photodiode) 어레이 또는 이미지를 생성하거나 캡쳐하는 다양한 센서 등을 포함할 수 있다.The detection unit (300) may include an optical detector capable of measuring a beam reflected from a plurality of targets (T), and for example, the optical detector may include a charge-coupled device (CCD) that converts light into charges to extract an image, a complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) sensor, which is one type of integrated circuit, a photomultiplier tube (PMT) that measures light, an avalanche photodiode (APD) array as a photodetector, or various sensors that generate or capture images.
검출부(300)는 필터, 편광판, 빔 블록을 포함할 수 있으며, 대물렌즈(210)에 의해 수집된 조명을 수집하기 위한 임의의 수집 광학 컴포넌트(미도시)를 더 포함할 수 있다.The detection unit (300) may include a filter, a polarizing plate, a beam block, and may further include any collecting optical component (not shown) for collecting the illumination collected by the objective lens (210).
또한, 검출부(300)는 웨이퍼(W)의 정위치를 확인하는 글로벌 마크를 계측할 수 있다.Additionally, the detection unit (300) can measure a global mark to confirm the correct position of the wafer (W).
웨이퍼(W)가 스테이지(500)의 상부에 안착되어, 스테이지(500)의 상부에서 웨이퍼(W)가 고정되며, 스테이지(500)는 상방의 렌즈부(200)에서 웨이퍼(W)의 복수의 타겟들(T)을 측정할 수 있도록 수평방향으로 이동 및 회전이 가능하다.A wafer (W) is placed on the upper part of the stage (500), the wafer (W) is fixed on the upper part of the stage (500), and the stage (500) can move and rotate horizontally so that a plurality of targets (T) of the wafer (W) can be measured from the upper lens unit (200).
도 2에 도시된 바와 같이, 제어부(400)는 광원 동작부(410), 렌즈 동작부(420), 스테이지 동작부(430), 저장부(440), 조건 변경부(450), 계측값 산출부(460), 이미지 맵핑부(470), 후보군 산출부(480) 및 레시피 산출부(490)를 포함할 수 있다.As illustrated in FIG. 2, the control unit (400) may include a light source operation unit (410), a lens operation unit (420), a stage operation unit (430), a storage unit (440), a condition change unit (450), a measurement value calculation unit (460), an image mapping unit (470), a candidate group calculation unit (480), and a recipe calculation unit (490).
광원 동작부(410)는 광원부(100)에서 조사되는 조명의 지향을 제어할 수 있고, 렌즈 동작부(420)는 상기 조명을 복수의 타겟들(T)에 집광시키고 반사빔을 수집할 수 있도록 렌즈부(200)를 제어할 수 있으며, 상기 조명이 복수의 타겟들(T)에 집광되고 초점 이미지를 획득하도록 렌즈 초점 액추에이터(220)의 동작을 제어하고, 스테이지 동작부(430)는 오버레이 타겟이 렌즈부(200)의 하방에 위치되도록 스테이지(500)의 X축 또는 Y축 이동을 제어할 수 있으며, 저장부(440)는 검출부(300)에서 수집된 상기 반사빔을 통하여 측정된 초점 이미지를 획득하여 저장할 수 있다.The light source operating unit (410) can control the direction of the light irradiated from the light source unit (100), the lens operating unit (420) can control the lens unit (200) to focus the light on a plurality of targets (T) and collect the reflected beams, and control the operation of the lens focus actuator (220) so that the light is focused on the plurality of targets (T) and a focus image is obtained, the stage operating unit (430) can control the X-axis or Y-axis movement of the stage (500) so that the overlay target is positioned below the lens unit (200), and the storage unit (440) can obtain and store the focus image measured through the reflected beams collected by the detection unit (300).
조건 변경부(450), 계측값 산출부(460), 이미지 맵핑부(470), 후보군 산출부(480) 및 레시피 산출부(490)는 후술될 오버레이 계측 시스템의 요소별 이미지 계측부(10), 계측값 산출부(20), 매트릭스 구성부(30), 후보군 산출부(40) 및 레시피 산출부(50)에서 후술하도록 한다.The condition change unit (450), measurement value calculation unit (460), image mapping unit (470), candidate group calculation unit (480), and recipe calculation unit (490) are described later in the image measurement unit (10), measurement value calculation unit (20), matrix composition unit (30), candidate group calculation unit (40), and recipe calculation unit (50) of the overlay measurement system.
이외에도, 도시되지 않았지만, 제어부(400)에서 수행되는 일련의 과정은 사용자가 모니터링할 수 있도록 표시부(미도시)를 포함할 수 있으며, 사용자가 직접 제어할 수 있는 입력부(미도시)를 포함할 수 있다.In addition, although not shown, a series of processes performed in the control unit (400) may include a display unit (not shown) for the user to monitor and an input unit (not shown) for the user to directly control.
즉, 상기 표시부를 통하여 렌즈부(200) 및 검출부(300)에서 계측되고, 이를 통하여 산출되는 데이터, 이미지 및 그래프 등을 확인할 수 있으며, 상기 입력부를 통하여 사용자가 광원부(100), 렌즈부(200), 검출부(300), 스테이지(500)를 직접 제어하거나, 복수의 타겟들(T)의 이미지, 보정값 등을 직접 선정, 변경 및 산출할 수 있다.That is, through the display unit, data, images, graphs, etc. measured by the lens unit (200) and the detection unit (300) and produced through this can be confirmed, and through the input unit, the user can directly control the light source unit (100), the lens unit (200), the detection unit (300), and the stage (500), or directly select, change, and produce images, correction values, etc. of multiple targets (T).
또한, 오버레이 계측 장치(1000)는 제어부(400)에 의해 오버레이 계측 장치의 각 구성의 동작을 제어하도록 하는 명령어들, 프로그램, 로직 등을 저장하는 메모리 등을 포함할 수 있으며, 필요에 따라 구성 요소가 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.In addition, the overlay measuring device (1000) may include a memory that stores commands, programs, logic, etc. that control the operation of each component of the overlay measuring device by the control unit (400), and components may be added, changed, or deleted as needed.
또한, 오버레이 계측 장치(1000)는 통신가능하게 결합되도록 구성된 컨트롤러를 포함하며, 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.Additionally, the overlay measurement device (1000) may include a controller configured to be communicatively coupled and may include a controller including one or more processors configured to execute program instructions.
상기 컨트롤러는 오버레이 계측 장치가 하나 이상의 선택된 레시피에 기초하여 오버레이 신호들을 생성하도록 지시하도록 구성될 수 있다. 또는, 상기 컨트롤러는 오버레이 계측 장치로부터의 오버레이 신호들을 포함하는 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 또한, 상기 컨트롤러는 상기 획득된 오버레이 신호들에 기초하여 오버레이 타겟과 연관된 오버레이를 결정하도록 구성될 수 있다.The controller may be configured to direct the overlay measurement device to generate overlay signals based on one or more selected recipes. Alternatively, the controller may be configured to receive data comprising overlay signals from the overlay measurement device. Additionally, the controller may be configured to determine an overlay associated with an overlay target based on the acquired overlay signals.
예컨대, 상기 컨트롤러는, 워크스테이션, 단말기, 개인용 컴퓨터, 랩탑, 태블릿, 모바일 디바이스 등을 포함할 수 있다.For example, the controller may include a workstation, a terminal, a personal computer, a laptop, a tablet, a mobile device, and the like.
도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 방법을 나타내는 도면들이고, 도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 방법의 일부 실시예를 나타내는 도면이다.FIGS. 3 to 6 are drawings showing an overlay measurement method according to one embodiment of the present invention, and FIGS. 7 and 8 are drawings showing some examples of an overlay measurement method according to one embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른, 오버레이 계측 방법은, 도 3에 도시된 바와 같이, (a) 복수의 요소별 이미지들을 계측하는 단계, (b) 복수의 계측값들(am)을 산출하는 단계, (c) 이미지맵(M)을 구성하는 단계, (d) 최적 후보군(C)을 산출하는 단계 및 (e) 최적 레시피를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, an overlay measurement method may include, as illustrated in FIG. 3, (a) a step of measuring a plurality of element-specific images, (b) a step of calculating a plurality of measurement values (am), (c) a step of configuring an image map (M), (d) a step of calculating an optimal candidate group (C), and (e) a step of calculating an optimal recipe.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 (a) 단계는, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T) 중 임의의 타겟들에 대하여 주요 요소들의 변화에 따라 측정된 복수의 요소별 이미지들을 획득하는 단계이다.As illustrated in FIG. 3, step (a) is a step of acquiring multiple element-specific images measured according to changes in major elements for any of multiple targets (T) formed on a wafer (W).
구체적으로, 상기 (a) 단계는, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T)의 이미지를 획득하는 단계이다. 이때, 복수의 타겟들(T)을 획득하기 위한 상기 주요 요소들에 대하여 각각의 변화량을 설정하고, 상기 주요 요소들의 모든 변화에 따라 복수의 타겟들(T)의 모든 이미지들을 측정할 수 있다.Specifically, the step (a) above is a step of obtaining images of a plurality of targets (T) formed on a wafer (W). At this time, the amount of change in each of the main elements for obtaining the plurality of targets (T) is set, and all images of the plurality of targets (T) can be measured according to all changes in the main elements.
이때, 복수의 타겟들(T)은, 웨이퍼(W)에 형성된 3개 이상의 임의의 타겟을 포함할 수 있으며, 웨이퍼(W)에 형성된 모든 타겟을 포함할 수 있다. 또한, 복수의 타겟들(T)은 자동 계측 프로그램(ARO, Auto Recipe Optimization)에 미리 저장된 위치의 타겟들을 포함할 수 있다.At this time, the plurality of targets (T) may include three or more arbitrary targets formed on the wafer (W), and may include all targets formed on the wafer (W). In addition, the plurality of targets (T) may include targets at positions pre-stored in an automatic measurement program (ARO, Auto Recipe Optimization).
예컨대, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 (a) 단계는, (a-1) 주요 요소들의 조건을 변화하는 단계, (a-2) 각각의 조건마다 이미지를 계측하는 단계 및 (a-3) 복수의 요소별 이미지들로 저장하는 단계를 포함할 수 있다.For example, as illustrated in FIG. 4, step (a) may include (a-1) a step of changing conditions of main elements, (a-2) a step of measuring images for each condition, and (a-3) a step of storing images for each element.
구체적으로, 상기 (a-1) 단계는, 상기 주요 요소들 중 적어도 하나의 요소의 조건을 변화하는 단계이다.Specifically, the step (a-1) is a step of changing a condition of at least one of the main elements.
예컨대, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 주요 요소들은 주요 요소1, 주요 요소2, 주요 요소3, ..., 주요 요소n을 포함할 수 있으며, 각각의 주요 요소는 개별적으로 선택가능한 옵션이 포함될 수 있다.For example, as illustrated in FIG. 7, the main elements may include
더욱 구체적으로 예를 들면, 상기 주요 요소들 중 주요 요소1은 3 가지 조건으로 설정이 가능하고, 주요 요소2는 2 가지 조건으로 설정할 수 있다.To give a more specific example, among the above main elements,
상기 주요 요소들은, 복수의 타겟들(T)로 조사되는 광원의 파장(wavelength), 조리개(NA), 핀홀(pinhole), 초점 심도(focal depth), 포커스(focus), 필터(filter) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 즉, 상기 광원의 파장, 상기 조리개, 상기 핀홀, 상기 초점 심도, 상기 포커스, 상기 필터는 각각이 다양한 조건들을 포함할 수 있으며, 상기 (a-1) 단계에서는 상기 주요 요소들에 대한 각각의 조건들이 하나씩 변화하는 단계이다.The above main elements may include at least one of a wavelength, an aperture (NA), a pinhole, a focal depth, a focus, and a filter of a light source irradiated with a plurality of targets (T). That is, the wavelength of the light source, the aperture, the pinhole, the focal depth, the focus, and the filter may each include various conditions, and in the step (a-1), each condition for the main elements is changed one by one.
이때, 상기 주요 요소에는 타겟의 사이트도 포함될 수 있다.At this time, the above main elements may also include the target's site.
상기 (a-2) 단계는, 상기 임의의 타겟들에 대하여, 상기 주요 요소들의 변경된 조건마다 이미지를 계측하는 단계이다. 구체적으로, 상기 (a-2) 단계는, 상기 (a-1) 단계에서 상기 주요 요소들에 대한 각각의 조건들이 하나씩 변화시킬 때 마다, 복수의 타겟들(T)에 대한 이미지를 계측할 수 있다.The step (a-2) above is a step of measuring images for each changed condition of the main elements for the arbitrary targets. Specifically, the step (a-2) can measure images for multiple targets (T) each time the conditions for each of the main elements in the step (a-1) are changed one by one.
예컨대, 도 7에 도시된 바와 같이, 주요 요소1, 주요 요소2, 주요 요소3, …, 주요 요소n의 조건들을 변경하며 오버레이를 계측할 수 있다. 이때, 주요 요소1이 3 가지 조건을 가지고, 주요 요소2가 2 가지 조건을 가질 경우, 상기 주요 요소들의 조건이 모두 다른 총 6개의 이미지를 계측할 수 있다.For example, as shown in Fig. 7, the overlay can be measured by changing the conditions of
상기 (a-3) 단계는, 계측된 이미지를 복수의 요소별 이미지들로 저장하는 단계이다. 예컨대, 상기 (a-3) 단계에서 상기 (a-2) 단계에서 계측된 총 6개의 이미지를 복수의 요소별 이미지들로 저장할 수 있다.The above step (a-3) is a step of saving the measured image as multiple element-specific images. For example, in the above step (a-3), a total of six images measured in the above step (a-2) can be saved as multiple element-specific images.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 (b) 단계는 상기 복수의 요소별 이미지들에서 상기 복수의 요소별 이미지들이 가진 특성치를 분석하여 상기 복수의 요소별 이미지들에 대하여 복수의 계측값들(am)을 산출하는 단계이다.As illustrated in FIG. 3, the step (b) is a step of analyzing the characteristics of the plurality of element-specific images from the plurality of element-specific images to derive a plurality of measurement values (am) for the plurality of element-specific images.
구체적으로, 상기 (b) 단계에서는 상기 (a) 단계에서 계측된 각각의 상기 복수의 요소별 이미지들의 특성치를 분석할 수 있다. Specifically, in the step (b), the characteristic values of each of the plurality of element-specific images measured in the step (a) can be analyzed.
상기 특성치는 복수의 타겟들(T)에서 획득된 이미지들을 분석하여 산출할 수 있으며, 오버레이의 측정의 신뢰도를 판별할 수 있는 특성을 수치화 한 것이다. 예컨대, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 특성치는 웨이퍼(W)에 형성된 각각의 층별 선명도, 이미지 상에서 격자(grating)의 주기성, 반복성, 대칭성, 이미지 선명도, 안정성 등의 정보를 수치화한 값들을 포함할 수 있다.The above characteristic value can be calculated by analyzing images acquired from multiple targets (T), and is a numerical value of a characteristic that can determine the reliability of overlay measurement. For example, as illustrated in Fig. 7, the characteristic value can include numerical values of information such as the clarity of each layer formed on the wafer (W), the periodicity, repeatability, symmetry, image clarity, and stability of the grating on the image.
상기 (b) 단계에서는, 하나의 상기 복수의 요소별 이미지들에서 하나의 복수의 계측값들(am)이 산출되고, 복수의 계측값들(am)은 오버레이 계측에 영향을 미칠 수 있는 상기 주요 요소들로부터 얻은 모든 이미지를 포함할 수 있다.In the step (b) above, one plurality of measurement values (am) are derived from one plurality of element-specific images, and the plurality of measurement values (am) may include all images obtained from the main elements that may affect the overlay measurement.
또한, 상기 (b) 단계에서는 상기 복수의 요소별 이미지들에서 산출된 각각의 계측값들을 정규화할 수 있다. 예컨대, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 (a) 단계에서 계측된 각각의 상기 복수의 요소별 이미지들의 상기 특성치를 분석하기 전, 또는, 상기 특성치를 분석한 이후에, 모든 계측값들을 정규화할 수 있다. 즉, 상기 (b) 단계의 복수의 계측값들(am)은 이미지맵(M)을 구성할 수 있도록 정규화된 값일 수 있다.In addition, in the step (b), each of the measurement values derived from the plurality of element-specific images can be normalized. For example, as illustrated in FIG. 7, all of the measurement values can be normalized before analyzing the characteristic values of each of the plurality of element-specific images measured in the step (a), or after analyzing the characteristic values. That is, the plurality of measurement values (am) of the step (b) can be normalized values so as to form an image map (M).
예를 들면, 복수의 계측값들(am)은 정규화값으로 0 내지 1의 값을 가질 수 있으며, 0일 경우 좋은 계측값을 가졌다고 판단할 수 있다.For example, multiple measurement values (am) can have values between 0 and 1 as normalization values, and if it is 0, it can be judged to have a good measurement value.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 (c) 단계는 복수의 계측값들(am)을 사용하여 상기 복수의 요소별 이미지들이 상기 주요 요소들의 변화에 따라 변동되는 것을 나타내는 이미지맵(M)을 구성하는 단계이다.As illustrated in FIG. 3, the step (c) is a step of constructing an image map (M) that shows how the plurality of element-specific images change according to changes in the main elements using a plurality of measurement values (am).
구체적으로, 상기 (c) 단계는, 상기 주요 요소들로부터 얻은 모든 이미지를 수치화한 복수의 계측값들(am)에 대한 매트릭스(matrix)를 구성하여 모델링 하는 단계이다. 예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 모델링은 복수의 계측값들(am)의 이미지맵(M)으로 구성될 수 있다.Specifically, the step (c) above is a step of modeling by configuring a matrix for multiple measurement values (am) that digitize all images obtained from the main elements. For example, as illustrated in Fig. 8, the modeling can be composed of an image map (M) of multiple measurement values (am).
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 (d) 단계는 이미지맵(M)에서 오버레이 계측 레시피의 최적값이 되는 요소들로 이루어진 복수의 이미지들을 최적 후보군(C)으로 산출하는 단계이다.As illustrated in Fig. 3, step (d) is a step of generating a plurality of images composed of elements that are optimal values of an overlay measurement recipe in an image map (M) as an optimal candidate group (C).
구체적으로, 상기 (d) 단계에서, 복수의 계측값들(am)을 변수로 하는 반응표면분석법(Response Surface Modeling)을 통하여, 복수의 계측값들(am) 중 최적 후보군(C)을 산출할 수 있다.Specifically, in the step (d) above, the optimal candidate group (C) among the multiple measurement values (am) can be derived through response surface modeling using the multiple measurement values (am) as variables.
상기 반응표면분석법은, 복수개의 변수들이 복합적인 작용을 함으로써, 다른 변수에 영향을 주고 있을 때, 이러한 반응의 변화가 이루는 반응표면에 대한 통계적 분석방법이다. 즉, 상기 주요 요소들 중 어느 하나의 변화가 상기 주요 요소들 중 다른 하나에 영향을 줄 수 있으며, 이에 따라, 각각의 상기 주요 요소들의 모든 조건들을 변화하여 계측하고 이를 통하여 원하는 결과값인 최적 후보군(C)을 산출할 수 있다.The above response surface analysis method is a statistical analysis method for the response surface formed by the change in the response when multiple variables have a complex effect and affect other variables. In other words, a change in any one of the above major elements can affect another of the above major elements, and accordingly, all conditions of each of the above major elements can be changed and measured, and through this, the optimal candidate group (C), which is the desired result value, can be derived.
예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 이미지맵(M)의 등치선도를 가장 낮은 영역과 국소적으로 주변보다 낮은 영역에 해당하는 타겟을 최적 후보군(C)으로 산출할 수 있다.For example, as illustrated in Fig. 8, the isoplethora of the image map (M) can be used to derive the target corresponding to the lowest area and the area locally lower than the surrounding area as the optimal candidate group (C).
더욱 구체적으로, 상기 (d) 단계에서는 분산 분석(ANOVA, Analysis of Variance)을 통하여 상기 주요 요소들간의 교호성(interaction)을 확인할 수 있다.More specifically, in the step (d), the interaction between the main factors can be confirmed through analysis of variance (ANOVA).
구체적으로, 상기 특성치는 오버레이 측정 공정 진행 시의 광학 조건에 따라 큰 차이를 가지고 계측될 수 있다. 상술한 바와 같이, 상기 특성치는, 웨이퍼(W)에 형성된 각각의 층별 선명도, 이미지 상에서 격자(grating)의 주기성, 반복성, 대칭성, 이미지 선명도, 안정성 등의 정보를 수치화한 값들을 포함할 수 있으며, 상기 광학 조건은 상술된 주요 요소들로서, 초점 위치, 조사 광원의 파장, 대역폭, 렌즈 개구수 등을 포함할 수 있다.Specifically, the above characteristic value can be measured with a large difference depending on the optical conditions during the overlay measurement process. As described above, the characteristic value can include values that quantify information such as the clarity of each layer formed on the wafer (W), the periodicity, repeatability, symmetry, image clarity, and stability of the grating on the image, and the optical conditions can include the focal position, the wavelength of the irradiation light source, the bandwidth, and the lens numerical aperture as the above-described main elements.
이때, 광학 조건들 중 고정 조건과 변경 조건에 따라 오버레이 계측의 특성치가 일정하게 변화하지 않으며, 예컨대, 파장을 변경하고 다른 조건을 고정하는 경우, 나머지 광학 조건에 따라 상호 작용의 양태가 달라지는 현상이 발생된다.At this time, the characteristics of the overlay measurement do not change consistently depending on the fixed and changed conditions among the optical conditions, and for example, when the wavelength is changed and other conditions are fixed, a phenomenon occurs in which the form of interaction changes depending on the remaining optical conditions.
즉, 광학 조건들 중 고정 조건과 변경 조건에 따라 오버레이 계측의 특성이 일정하게 변화하지 않는 교호성(interaction)이 발생되며, 본 발명에서는 통계적 분산 분석(ANOVA)을 통하여 상기 주요 요소들을 모두 고정 조건 및 변경 조건으로 변경하며 상기 복수의 요소별 이미지들을 획득하고, 각각의 상기 주요 요소들 상기 특성치에 미치는 정도를 산출할 수 있으며, 상기 주요 요소들간의 교호성 및 교호작용의 강도를 모두 확인할 수 있다.That is, an interaction occurs in which the characteristics of the overlay measurement do not change consistently depending on the fixed and changed conditions among the optical conditions, and in the present invention, by changing all of the above major elements into fixed and changed conditions through statistical analysis of variance (ANOVA), multiple images for each element are acquired, and the degree to which each of the above major elements affects the above characteristic value can be calculated, and the strength of the interaction and interaction between the above major elements can be confirmed.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 (e) 단계는 최적 후보군(C)의 계측값들에 대한 상기 주요 요소들의 각각의 조건들 추출하고, 추출된 조건들로 복수의 타겟들(T)을 계측 및 비교하여 최적 레시피를 산출하는 단계이다.As illustrated in FIG. 3, the step (e) is a step of extracting conditions of each of the above main elements for the measurement values of the optimal candidate group (C), and measuring and comparing multiple targets (T) with the extracted conditions to derive an optimal recipe.
상기 (e) 단계는, 도 5와 같이, (e-1) 복수의 타겟들(T)에 대한 오버레이를 계측하는 단계 및 (e-2) 최적 레시피를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The above step (e) may include, as in FIG. 5, a step of (e-1) measuring an overlay for multiple targets (T) and a step of (e-2) obtaining an optimal recipe.
상기 (e-1) 단계는, 최적 후보군(C)의 계측값들에서 추출된 상기 주요 요소들의 조건들을 각각 적용하여 복수의 타겟들(T)에 대한 오버레이를 계측하는 단계이다. The above step (e-1) is a step of measuring an overlay for multiple targets (T) by applying the conditions of the main elements extracted from the measurement values of the optimal candidate group (C) to each target.
구체적으로, 상기 (e-1) 단계는 최적 후보군(C)을 구성하는 계측값들 중 하나의 계측값에 대한 상기 주요 요소들의 조건들을 추출하여, 추출된 조건들로 복수의 타겟들(T)에 대한 오버레이를 계측하는 단계이다. 이와 같이, 상기 (e-1) 단계에서 최적 후보군(C)을 구성하는 모든 계측값들에 대한 조건들에 대하여 각각 오버레이를 계측할 수 있다.Specifically, the step (e-1) is a step of extracting conditions of the main elements for one of the measurement values constituting the optimal candidate group (C) and measuring an overlay for multiple targets (T) with the extracted conditions. In this way, in the step (e-1), an overlay can be measured for each of the conditions for all the measurement values constituting the optimal candidate group (C).
예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 (e-1) 단계는 상기 (d) 단계에서 최적 후보군(C)이 5개가 산출될 경우, 5개의 최적 후보군(C)이 가진 상기 주요 요소의 조건들을 5개 산출하는 단계이다. 즉, 상기 (e-1) 단계에서 5개의 후보 레시피가 산출될 수 있으며, 산출된 5개의 후보 레시피로 복수의 타겟들(T)에 대하여 오버레이를 계측할 수 있다.For example, as illustrated in Fig. 8, step (e-1) is a step of calculating five conditions of the main elements of five optimal candidate groups (C) when five optimal candidate groups (C) are calculated in step (d). That is, five candidate recipes can be calculated in step (e-1), and overlays can be measured for multiple targets (T) with the five calculated candidate recipes.
상기 (e-2) 단계는, 복수의 타겟들(T)에 대하여 최적 후보군(C) 각각의 조건들로 계측된 복수의 오버레이 계측값을 모델링하여 최적 레시피를 획득하는 단계이다. The above step (e-2) is a step of obtaining an optimal recipe by modeling multiple overlay measurement values measured under conditions of each optimal candidate group (C) for multiple targets (T).
상기 (e-2) 단계는 상기 (e-1) 단계에서 계측된 각각의 최적 후보군(C)에 대하여 최종 평가값을 산출할 수 있다.The above step (e-2) can calculate a final evaluation value for each optimal candidate group (C) measured in the above step (e-1).
상기 최종 평가값(Final Residual)은 최적 후보군(C)으로 계측된 복수의 타겟들(T) 별로 잔차(residual) 또는 TMU(Total Measurement Uncertainty)가 될 수 있다.The above final evaluation value (Final Residual) can be a residual or TMU (Total Measurement Uncertainty) for each of multiple targets (T) measured as optimal candidates (C).
상기 최종 평가값이 산출되고, 산출된 상기 잔차의 표준 편차를 계산할 수 있다. 이어서, 상기 잔차의 표준편차 값의 세 배를 상기 최종 평가값으로 산출할 수 있으며, 상기 최종 평가값이 작을수록 우수한 레시피로 평가될 수 있다.The final evaluation value is calculated, and the standard deviation of the calculated residual can be calculated. Then, three times the standard deviation value of the residual can be calculated as the final evaluation value, and the smaller the final evaluation value, the better the recipe can be evaluated.
상기 (e-2) 단계에서, 상기 최종 평가 값이 가장 작은 값 순서대로 후보 순위를 산출할 수 있다.In the above step (e-2), the candidate rankings can be calculated in order of the smallest final evaluation value.
상기 (e) 단계에서 상기 최적 레시피를 상기 자동 계측 프로그램에 저장할 수 있다.In the above step (e), the optimal recipe can be stored in the automatic measurement program.
상기 자동 계측 프로그램은 상기 (a) 단계 내지 상기 (e) 단계를 수행하는 프로그램으로서, 오버레이 계측 레시피의 상기 주요 요소들을 자동으로 최적화시켜줄 수 있다. 또한, 상기 자동 계측 프로그램은 계측 장치의 동작에 관한 최적화 레시피 정보 이외에도, 계측 장치에 대한 정보, 오버레이 계측 장치(1000)로 인입되는 웨이퍼(W)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 상기 자동 계측 프로그램은 상기 최적화 레시피 정보와 계측 장치 정보 및 측정 타겟 위치 정보를 통하여 상기 최적 레시피를 자동으로 산출할 수 있다.The above automatic measurement program is a program that performs steps (a) to (e) above, and can automatically optimize the main elements of the overlay measurement recipe. In addition, the automatic measurement program can include, in addition to the optimized recipe information regarding the operation of the measurement device, information about the measurement device and information about the wafer (W) introduced into the overlay measurement device (1000). Therefore, the automatic measurement program can automatically derive the optimal recipe through the optimized recipe information, the measurement device information, and the measurement target position information.
본 발명의 일부 실시예에 따른, 오버레이 계측 방법은, 도 6에 도시된 바와 같이, (e) 단계 이후에, (f) 오버레이 계측을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.According to some embodiments of the present invention, the overlay measurement method may include, after step (e), a step (f) of performing overlay measurement, as illustrated in FIG. 6.
구체적으로, 상기 (f) 단계는, 상기 최적 레시피를 적용하여 복수의 타겟들(T)에 대한 오버레이 계측을 수행하는 단계이다. 예컨대, 상기 (f) 단계는, 상기 (e) 단계에서 상기 자동 계측 프로그램에 저장된 최적 레시피로 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T)을 계측하는 단계이다.Specifically, the step (f) is a step of performing overlay measurement on a plurality of targets (T) by applying the optimal recipe. For example, the step (f) is a step of measuring a plurality of targets (T) formed on a wafer (W) with the optimal recipe stored in the automatic measurement program in the step (e).
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 시스템을 나타내는 순서도이다.FIG. 9 is a flowchart illustrating an overlay measurement system according to one embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 계측 시스템은, 이미지 계측부(10), 계측값 산출부(20), 매트릭스 구성부(30), 후보군 산출부(400 및 레시피 산출부(50)을 포함할 수 있다.An overlay measurement system according to one embodiment of the present invention may include an image measurement unit (10), a measurement value calculation unit (20), a matrix configuration unit (30), a candidate group calculation unit (400), and a recipe calculation unit (50).
도 9에 도시된 바와 같이, 요소별 이미지 계측부(10)는 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T) 중 임의의 타겟들에 대하여 주요 요소들을 변화하여 측정된 복수의 요소별 이미지들을 계측할 수 있다.As illustrated in FIG. 9, the element-by-element image measurement unit (10) can measure a plurality of element-by-element images by changing the main elements for any of a plurality of targets (T) formed on a wafer (W).
구체적으로, 요소별 이미지 계측부(10)는 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T)의 이미지를 계측하는 단계이다. 이때, 복수의 타겟들(T)을 계측하는 상기 주요 요소들에 대하여 설정 가능한 변화량에 따라, 상기 주요 요소들의 모든 측정 옵션에 대하여 복수의 타겟들(T)의 모든 이미지를 측정할 수 있다.Specifically, the element-by-element image measurement unit (10) is a step for measuring images of a plurality of targets (T) formed on a wafer (W). At this time, all images of the plurality of targets (T) can be measured for all measurement options of the main elements according to the change amount that can be set for the main elements measuring the plurality of targets (T).
요소별 이미지 계측부(10)는 조건 변화부(11), 변화 계측부(12) 및 저장부(13)를 포함할 수 있다.The element-by-element image measurement unit (10) may include a condition change unit (11), a change measurement unit (12), and a storage unit (13).
조건 변화부(11)는 상기 주요 요소들 중 적어도 하나의 요소의 조건을 변화할 수 있다. 예컨대, 조건 변화부(11)는 상기 주요 요소들 중 하나인 광원의 파장을 제 1 파장, 제 2 파장, 제 3 파장을 포함하는 3 가지 조건으로 설정하고, 상기 주요 요소들 중 다른 하나인 조리개값을 제 1 조리개값, 제 2 조리개값을 포함하는 2 가지 조건으로 설정할 수 있다.The condition change unit (11) can change the condition of at least one of the above main elements. For example, the condition change unit (11) can set the wavelength of the light source, which is one of the above main elements, to three conditions including a first wavelength, a second wavelength, and a third wavelength, and set the aperture value, which is another of the above main elements, to two conditions including a first aperture value and a second aperture value.
상기 주요 요소들은, 복수의 타겟들(T)로 조사되는 광원의 파장(wavelength), 조리개(NA), 핀홀(pinhole), 초점 심도(focal depth), 포커스(focus), 필터(filter) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 즉, 상기 광원의 파장, 상기 조리개, 상기 핀홀, 상기 초점 심도, 상기 포커스, 상기 필터는 각각이 다양한 조건들을 포함할 수 있으며, 조건 변화부(11)에서 상기 주요 요소들에 대한 각각의 조건들이 하나씩 변화시킬 수 있다.The above main elements may include at least one of a wavelength, an aperture (NA), a pinhole, a focal depth, a focus, and a filter of a light source irradiated to a plurality of targets (T). That is, the wavelength of the light source, the aperture, the pinhole, the focal depth, the focus, and the filter may each include various conditions, and the conditions for each of the main elements may be changed one by one in the condition changing unit (11).
변화 계측부(12)는 상기 임의의 타겟들에 대하여, 상기 주요 요소들의 변경된 조건마다 이미지를 계측할 수 있다. 구체적으로, 변화 계측부(12)는 조건 변화부(11)에서 상기 주요 요소들에 대한 각각의 조건들이 하나씩 변화시킬 때 마다, 복수의 타겟들(T)에 대한 이미지를 계측할 수 있다.The change measurement unit (12) can measure images for each changed condition of the main elements for the arbitrary targets. Specifically, the change measurement unit (12) can measure images for multiple targets (T) each time the conditions for each of the main elements are changed one by one in the condition change unit (11).
예컨대, 변화 계측부(12)는 상기 광원의 파장의 조건 중 상기 제 1 파장에서 상기 복수의 타겟들(T)에 대한 이미지를 계측하고, 상기 제 2 파장에서 상기 복수의 타겟들(T)에 대한 이미지를 계측하고, 상기 제 3 파장에서 상기 복수의 타겟들(T)에 대한 이미지를 계측할 수 있다. 또한, 상기 광원의 파장 각각의 조건에서 상기 조리개값의 조건인 제 1 조리개값 및 제 2 조리개값에서의 이미지를 계측할 수 있다.For example, the change measuring unit (12) can measure images for the plurality of targets (T) at the first wavelength among the wavelength conditions of the light source, measure images for the plurality of targets (T) at the second wavelength, and measure images for the plurality of targets (T) at the third wavelength. In addition, it can measure images at the first aperture value and the second aperture value, which are conditions of the aperture value, under each condition of the wavelength of the light source.
즉, 상기 광원의 파장이 3 가지 조건을 가지고, 상기 조리개값이 2 가지 조건을 가질 경우, 상기 주요 요소들의 조건이 모두 다른 총 6개의 이미지를 계측할 수 있다.That is, when the wavelength of the light source has three conditions and the aperture value has two conditions, a total of six images, all with different conditions of the main elements, can be measured.
조건 변화부(11) 및 변화 계측부(12)는 오버레이 계측 시 설정된 조건들로 계측할 수 있도록, 조건 변화와 오버레이 계측을 병행하여 수행할 수 있다.The condition change unit (11) and change measurement unit (12) can perform condition change and overlay measurement in parallel so that measurement can be performed under conditions set during overlay measurement.
저장부(13)는 계측된 이미지를 상기 복수의 요소별 이미지들로 저장할 수 있다. 예컨대, 저장부(13)는 변화 계측부(12)에서 계측된 총 6개의 이미지를 복수의 요소별 이미지들로 저장할 수 있다.The storage unit (13) can store the measured image as a plurality of element-specific images. For example, the storage unit (13) can store a total of six images measured by the change measurement unit (12) as a plurality of element-specific images.
도 9에 도시된 바와 같이, 계측값 산출부(20)는 상기 복수의 요소별 이미지들에서 상기 복수의 요소별 이미지들이 가진 특성치를 분석하여 복수의 계측값들(am)을 산출할 수 있다. 구체적으로, 계측값 산출부(20)는 요소별 이미지 계측부(10)에서 계측된 각각의 상기 복수의 요소별 이미지들의 특성치를 분석할 수 있다.As illustrated in Fig. 9, the measurement value calculating unit (20) can calculate a plurality of measurement values (am) by analyzing the characteristics of the plurality of element-specific images from the plurality of element-specific images. Specifically, the measurement value calculating unit (20) can analyze the characteristics of each of the plurality of element-specific images measured by the element-specific image measuring unit (10).
상기 특성치는 복수의 타겟들(T)에서 획득된 이미지들을 분석하여 산출할 수 있으며, 오버레이의 측정의 신뢰도를 판별할 수 있는 특성을 수치화 한 것이다. 예컨대, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 특성치는 웨이퍼(W)에 형성된 각각의 층별 선명도, 이미지 상에서 격자(grating)의 주기성, 반복성, 대칭성, 이미지 선명도, 안정성 등의 정보를 수치화한 값들을 포함할 수 있다.The above characteristic value can be calculated by analyzing images acquired from multiple targets (T), and is a numerical value of a characteristic that can determine the reliability of overlay measurement. For example, as illustrated in Fig. 7, the characteristic value can include numerical values of information such as the clarity of each layer formed on the wafer (W), the periodicity, repeatability, symmetry, image clarity, and stability of the grating on the image.
계측값 산출부(20)는 하나의 상기 복수의 요소별 이미지들에서 하나의 복수의 계측값들(am)을 산출하고, 복수의 계측값들(am)은 오버레이 계측에 영향을 미칠 수 있는 상기 주요 요소들로부터 얻은 모든 이미지에 대한 값을 포함할 수 있다.The measurement value generating unit (20) generates a plurality of measurement values (am) from the plurality of element-specific images, and the plurality of measurement values (am) may include values for all images obtained from the main elements that may affect overlay measurement.
또한, 계측값 산출부(20)는 상기 복수의 요소별 이미지들에서 산출된 각각의 계측값들(am)을 정규화하여 복수의 계측값들(am)을 산출할 수 있다. 예컨대, 계측값 산출부(20)에서 계측된 각각의 상기 복수의 요소별 이미지들의 상기 특성치를 분석하기 전, 또는, 상기 특성치를 분석한 이후에, 모든 상기 복수의 요소별 이미지들을 정규화할 수 있다.In addition, the measurement value calculating unit (20) can calculate a plurality of measurement values (am) by normalizing each of the measurement values (am) calculated from the plurality of element-specific images. For example, all of the plurality of element-specific images can be normalized before analyzing the characteristic values of each of the plurality of element-specific images measured by the measurement value calculating unit (20), or after analyzing the characteristic values.
즉, 계측값 산출부(20)의 복수의 계측값들(am)은 이미지맵(M)을 구성할 수 있도록 정규화된 값일 수 있다. 예를 들면, 복수의 계측값들(am)은 정규화값으로 0 내지 1의 값을 가질 수 있으며, 0일 경우 좋은 계측값이라고 판단될 수 있다.That is, the plurality of measurement values (am) of the measurement value generating unit (20) may be normalized values so as to constitute an image map (M). For example, the plurality of measurement values (am) may have values of 0 to 1 as normalized values, and if it is 0, it may be determined to be a good measurement value.
도 9에 도시된 바와 같이, 매트릭스 구성부(30)는 복수의 계측값들(am)을 사용하여 상기 복수의 요소별 이미지들의 상기 주요 요소들의 변화에 따라 변동되는 것을 나타내는 이미지맵(M)을 구성할 수 있다.As illustrated in FIG. 9, the matrix configuration unit (30) can configure an image map (M) that shows changes in the main elements of the plurality of element-specific images according to changes in the main elements using a plurality of measurement values (am).
구체적으로, 매트릭스 구성부(30)는 상기 주요 요소들로부터 얻은 모든 이미지를 수치화한 복수의 계측값들(am)에 대한 매트릭스(matrix)를 구성하여 모델링 할 수 있다. 이때, 상기 모델링은 상기 복수의 요소별 이미지들의 이미지맵(M)으로 구성될 수 있다.Specifically, the matrix configuration unit (30) can be modeled by configuring a matrix for multiple measurement values (am) that digitize all images obtained from the above main elements. At this time, the modeling can be configured as an image map (M) of the multiple element-specific images.
도 9에 도시된 바와 같이, 후보군 산출부(40)는 이미지맵(M)에서 오버레이 계측 레시피의 최적값이 되는 요소들로 이루어진 계측값들을 최적 후보군(C)으로 산출할 수 있다.As illustrated in Fig. 9, the candidate group generating unit (40) can generate measurement values composed of elements that become the optimal values of the overlay measurement recipe in the image map (M) as an optimal candidate group (C).
구체적으로, 후보군 산출부(40)에서, 복수의 계측값들(am)을 변수로 하는 반응표면분석법(Response Surface Modeling)을 통하여, 복수의 계측값들(am)에 대한 상기 복수의 요소별 이미지들을 최적 후보군(C)으로 산출할 수 있다.Specifically, in the candidate group generating unit (40), the plurality of element-specific images for the plurality of measurement values (am) can be generated as an optimal candidate group (C) through response surface modeling using the plurality of measurement values (am) as variables.
예컨대, 후보군 산출부(40)는 산출된 복수의 계측값들(am)으로 이미지맵(M)을 구성할 수 있으며, 이미지맵(M)에서 등치선도를 결정하여, 등치선도에서 가장 낮은 영역과 국소적으로 주변보다 낮은 영역에 해당하는 타겟을 최적 후보군(C)으로 산출할 수 있다.For example, the candidate group generating unit (40) can construct an image map (M) with a plurality of generated measurement values (am), determine a contour map from the image map (M), and generate a target corresponding to the lowest area and a region locally lower than the surrounding area in the contour map as an optimal candidate group (C).
도 9에 도시된 바와 같이, 레시피 산출부(50)는 최적 후보군(C)의 계측값들에 대한 상기 주요 요소들의 각각의 조건들을 추출하고, 추출된 조건들로 복수의 타겟들(T)을 계측 및 비교하여 최적 레시피를 산출할 수 있다.As illustrated in FIG. 9, the recipe generating unit (50) can extract conditions for each of the above main elements for the measurement values of the optimal candidate group (C), and measure and compare multiple targets (T) with the extracted conditions to generate an optimal recipe.
구체적으로, 레시피 산출부(50)는 오버레이 계측부(52) 및 모델링부(53)을 포함할 수 있다.Specifically, the recipe generation unit (50) may include an overlay measurement unit (52) and a modeling unit (53).
오버레이 계측부(52)는 최적 후보군(C)의 계측값들에서 추출된 상기 주요 요소들의 조건들을 각각 적용하여 복수의 계측 타겟(T)들에 대한 오버레이를 계측할 수 있다. 예컨대, 오버레이 계측부(52)는 후보군 산출부(40)에서 최적 후보군(C)이 4개가 산출될 경우, 4개의 최적 후보군(C)이 가진 4개의 상기 주요 요소의 조건들을 산출할 수 있다. 즉, 오버레이 계측부(52)에서 4개의 후보 레시피를 산출할 수 있으며, 산출된 4개의 후보 레시피로 복수의 타겟들(T)에 대하여 오버레이를 계측할 수 있다.The overlay measurement unit (52) can measure the overlay for a plurality of measurement targets (T) by applying the conditions of the above-mentioned main elements extracted from the measurement values of the optimal candidate group (C) to each of them. For example, when four optimal candidate groups (C) are produced by the candidate group production unit (40), the overlay measurement unit (52) can produce the conditions of the four above-mentioned main elements of the four optimal candidate groups (C). That is, the overlay measurement unit (52) can produce four candidate recipes, and can measure the overlay for a plurality of targets (T) with the four produced candidate recipes.
모델링부(53)는 복수의 타겟들(T)에 대하여 최적 후보군(C) 각각의 조건들로 계측된 복수의 오버레이 계측값을 모델링하여 최적 레시피를 획득할 수 있다. 예컨대, 모델링부(53)는 오버레이 계측부(52)에서 계측된 각각의 최적 후보군(C)에 대하여 최종 평가값을 산출할 수 있다. 상기 최종 평가값(Final Residual)은 최적 후보군(C)으로 계측된 복수의 타겟들(T) 별로 잔차(residual)가 산출되고, 산출된 상기 잔차의 표준 편차를 계산할 수 있다. 이어서, 상기 잔차의 표준편차 값의 세 배를 상기 최종 평가값으로 산출할 수 있으며, 상기 최종 평가값이 작을수록 우수한 레시피로 평가될 수 있다.The modeling unit (53) can obtain an optimal recipe by modeling a plurality of overlay measurement values measured under conditions of each of the optimal candidate group (C) for a plurality of targets (T). For example, the modeling unit (53) can calculate a final evaluation value for each optimal candidate group (C) measured by the overlay measurement unit (52). The final evaluation value (Final Residual) can calculate a residual for each of the plurality of targets (T) measured as the optimal candidate group (C), and the standard deviation of the calculated residual can be calculated. Then, three times the standard deviation value of the residual can be calculated as the final evaluation value, and the smaller the final evaluation value, the better the recipe can be evaluated.
모델링부(53)는 상기 최종 평가 값이 가장 작은 값 순서대로 후보 순위를 산출할 수 있다.The modeling unit (53) can calculate the candidate ranking in order of the smallest final evaluation value.
상기 레시피 산출부(50)에서 산출된 상기 최적 레시피는 자동 계측 프로그램에 저장될 수 있다.The optimal recipe produced by the above recipe production unit (50) can be stored in an automatic measurement program.
상기 자동 계측 프로그램은 이미지 계측부(10), 계측값 산출부(20), 매트릭스 구성부(30), 후보군 산출부(400 및 레시피 산출부(50)를 수행하는 각각의 프로그램들을 포함하여, 오버레이 계측 레시피의 상기 주요 요소들을 자동으로 최적화시켜줄 수 있다.The above automatic measurement program can automatically optimize the above main elements of the overlay measurement recipe by including each program performing the image measurement unit (10), measurement value calculation unit (20), matrix composition unit (30), candidate group calculation unit (400) and recipe calculation unit (50).
본 발명의 일부 실시예에 따른, 오버레이 계측 시스템은, 도 9에 도시된 바와 같이, 오버레이 계측부(60)를 포함할 수 있다.According to some embodiments of the present invention, the overlay measurement system may include an overlay measurement unit (60), as illustrated in FIG. 9.
오버레이 계측부(50)는 상기 최적 레시피를 적용하여 상기 복수의 타겟들(T)에 대한 오버레이 계측을 수행할 수 있다.The overlay measurement unit (50) can perform overlay measurement on the plurality of targets (T) by applying the above optimal recipe.
예컨대, 웨이퍼(W)의 복수의 타겟들(T)을 측정시, 상기 자동 계측 프로그램에 저장된 상기 최적 레시피를 사용하여 오버레이를 계측할 수 있다.For example, when measuring multiple targets (T) of a wafer (W), the overlay can be measured using the optimal recipe stored in the automatic measurement program.
상술한 바에 따르면, 본 발명의 오버레이 계측 방법 및 오버레이 계측 시스템은 계측 장치가 웨이퍼의 측정 옵션들에 대한 최적화 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 하며, 사전 이미지 계측을 수행하여 최적 레시피를 산출하는 시간을 줄일 수 있으며, 모든 옵션 조합들의 상호작용을 확인하기 때문에 옵션 간의 중복요소를 제거하여 최적 레시피를 산출할 수 있다.As described above, the overlay metrology method and the overlay metrology system of the present invention enable a metrology device to automatically perform an optimization process for measurement options of a wafer, reduce the time for performing pre-image metrology to derive an optimal recipe, and eliminate redundant elements between options by verifying the interaction of all option combinations to derive an optimal recipe.
이에 따라, 웨이퍼(W)에 형성된 복수의 타겟들(T)에 대한 오버레이 계측시, 최적 레시피로 계측하여 복수의 타겟들(T)의 오버레이 계측 정확도가 향상될 수 있다.Accordingly, when measuring overlay for a plurality of targets (T) formed on a wafer (W), the accuracy of overlay measurement for a plurality of targets (T) can be improved by measuring with an optimal recipe.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, these are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
T: 복수의 타겟들
W: 웨이퍼
100: 광원부
110: 광원
120: 스펙트럼 필터
130: 조리개
140: 빔 스플리터
200: 렌즈부
210: 대물렌즈
220: 렌즈 초점 액추에이터
300: 검출부
400: 제어부
500: 스테이지T: Multiple targets
W: Wafer
100: Light source
110: Light source
120: Spectral Filter
130: Aperture
140: Beam splitter
200: Lens section
210: Objective lens
220: Lens Focus Actuator
300: Detection Unit
400: Control Unit
500: Stage
Claims (16)
(b) 상기 복수의 요소별 이미지들에서 상기 복수의 요소별 이미지들이 가진 특성치를 분석하여 상기 복수의 요소별 이미지들에 대하여 복수의 계측값들을 산출하는 단계;
(c) 상기 복수의 계측값들을 사용하여 상기 복수의 요소별 이미지들이 상기 주요 요소들의 변화에 따라 변동되는 것을 나타내는 이미지맵을 구성하는 단계;
(d) 상기 이미지맵에서 오버레이 계측 레시피의 최적값이 되는 요소들로 이루어진 계측값들을 최적 후보군으로 산출하는 단계; 및
(e) 상기 최적 후보군의 계측값들에 대한 상기 주요 요소들의 각각의 조건들을 추출하고, 추출된 조건들로 상기 복수의 타겟들을 계측 및 비교하여 최적 레시피를 산출하는 단계;
를 포함하고,
상기 (a) 단계는,
(a-1) 상기 주요 요소들 중 적어도 하나의 요소의 조건을 변화하는 단계;
(a-2) 상기 임의의 타겟들에 대하여, 상기 주요 요소들의 변경된 조건마다 이미지를 계측하는 단계; 및
(a-3) 계측된 이미지를 상기 복수의 요소별 이미지들로 저장하는 단계;
를 포함하고,
상기 (a) 단계에서는,
상기 주요 요소들의 모든 변화에 대한 모든 이미지를 측정하고,
상기 (a) 단계에서 상기 주요 요소들은,
상기 복수의 타겟들로 조사되는 광원의 파장(wavelength), 조리개(NA), 핀홀(pinhole), 초점 심도(focal depth), 포커스(focus), 필터(filter) 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 오버레이 계측 방법.(a) a step of acquiring a plurality of element-specific images measured according to changes in major elements for any target among a plurality of targets formed on a wafer;
(b) a step of analyzing the characteristics of the plurality of element-specific images from the plurality of element-specific images and calculating a plurality of measurement values for the plurality of element-specific images;
(c) a step of constructing an image map using the plurality of measurement values to show that the plurality of element-specific images change according to changes in the main elements;
(d) a step of generating measurement values composed of elements that are optimal values of the overlay measurement recipe in the image map as optimal candidate groups; and
(e) a step of extracting conditions of each of the main elements for the measurement values of the optimal candidate group, and measuring and comparing the plurality of targets with the extracted conditions to derive an optimal recipe;
Including,
Step (a) above,
(a-1) a step of changing the condition of at least one of the above main elements;
(a-2) a step of measuring an image for each changed condition of the main elements for the above arbitrary targets; and
(a-3) A step of saving the measured image as images for each of the plurality of elements;
Including,
In step (a) above,
Measure all images for all changes in the above key elements,
In step (a) above, the main elements are:
An overlay measurement method comprising at least one of a wavelength, an aperture (NA), a pinhole, a focal depth, a focus, and a filter of a light source irradiated by the plurality of targets.
상기 (b) 단계에서 상기 특성치는,
상기 웨이퍼에 형성된 각각의 층별 선명도, 격자(grating) 영역의 주기성, 반복성, 대칭성 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 오버레이 계측 방법.In paragraph 1,
In the above step (b), the characteristic value is,
An overlay metrology method, comprising at least one of the sharpness of each layer formed on the wafer, periodicity, repeatability, and symmetry of the grating area.
상기 (b) 단계에서,
상기 복수의 계측값들은 상기 복수의 요소별 이미지들에서 산출된 각각의 계측값들을 정규화하여 산출되는, 오버레이 계측 방법.In paragraph 1,
In step (b) above,
An overlay measurement method in which the above plurality of measurement values are calculated by normalizing each measurement value calculated from the above plurality of element-specific images.
상기 (d) 단계에서,
상기 복수의 계측값들을 변수로 하는 반응표면분석법(Response Surface Modeling)을 통하여, 상기 복수의 계측값들 중 상기 최적 후보군을 산출하는, 오버레이 계측 방법.In paragraph 1,
In step (d) above,
An overlay measurement method for producing the optimal candidate group among the plurality of measurement values through response surface modeling using the plurality of measurement values as variables.
상기 (e) 단계는,
(e-1) 상기 최적 후보군의 계측값들에서 추출된 상기 주요 요소들의 조건들을 각각 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이를 계측하는 단계; 및
(e-2) 상기 복수의 타겟들에 대하여 상기 최적 후보군 각각의 조건들로 계측된 복수의 오버레이 계측값을 모델링하여 최적 레시피를 획득하는 단계;
를 포함하는, 오버레이 계측 방법.In paragraph 1,
Step (e) above,
(e-1) a step of measuring the overlay for the plurality of targets by applying the conditions of the main elements extracted from the measurement values of the optimal candidate group respectively; and
(e-2) A step of obtaining an optimal recipe by modeling a plurality of overlay measurement values measured under conditions of each of the optimal candidates for the plurality of targets;
An overlay measurement method comprising:
상기 (e) 단계 이후에,
(f) 상기 최적 레시피를 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이 계측을 수행하는 단계;
를 포함하는, 오버레이 계측 방법.In paragraph 1,
After step (e) above,
(f) a step of performing overlay measurement on the plurality of targets by applying the above optimal recipe;
An overlay measurement method comprising:
상기 복수의 요소별 이미지들에서 상기 복수의 요소별 이미지들이 가진 특성치를 분석하여 복수의 계측값들을 산출하는 계측값 산출부;
상기 복수의 계측값들을 사용하여 상기 복수의 요소별 이미지들이 상기 주요 요소들의 변화에 따라 변동되는 것을 나타내는 이미지맵을 구성하는 매트릭스 구성부;
상기 이미지맵에서 오버레이 계측 레시피의 최적값이 되는 요소들로 이루어진 계측값들을 최적 후보군으로 산출하는 후보군 산출부; 및
상기 최적 후보군의 계측값들에 대한 상기 주요 요소들의 각각의 조건들을 추출하고, 추출된 조건들로 상기 복수의 타겟들을 계측 및 비교하여 최적 레시피를 산출하는 레시피 산출부;
를 포함하고,
상기 요소별 이미지 계측부는,
상기 주요 요소들의 모든 측정 옵션에 대하여 상기 복수의 타겟들의 모든 이미지를 측정하고,
상기 요소별 이미지 계측부는,
상기 주요 요소들 중 적어도 하나의 요소의 조건을 변화하는 조건 변화부; 및
상기 임의의 타겟들에 대하여, 상기 주요 요소들의 변경된 조건마다 이미지를 계측하는 변화 계측부;
계측된 이미지를 상기 복수의 요소별 이미지들로 저장하는 저장부;
를 포함하고,
상기 주요 요소들은,
상기 복수의 타겟들로 조사되는 광원의 파장(wavelength), 조리개(NA), 핀홀(pinhole), 초점 심도(focal depth), 포커스(focus), 필터(filter) 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 오버레이 계측 시스템.An element-by-element image measuring unit that acquires a plurality of element-by-element images according to changes in major elements for any target among a plurality of targets formed on a wafer;
A measurement value calculation unit that analyzes the characteristics of the plurality of element-specific images from the plurality of element-specific images and calculates a plurality of measurement values;
A matrix configuration unit that uses the plurality of measurement values to construct an image map showing that the plurality of element-specific images change according to changes in the main elements;
A candidate group generating unit that generates a group of optimal candidates from measurement values composed of elements that become the optimal values of the overlay measurement recipe in the image map above; and
A recipe generation unit that extracts conditions of each of the above main elements for the measurement values of the above optimal candidate group, and derives an optimal recipe by measuring and comparing the plurality of targets with the extracted conditions;
Including,
The image measurement unit for each of the above elements is:
Measure all images of the multiple targets for all measurement options of the above main elements,
The image measurement unit for each of the above elements is:
A condition changing unit for changing the condition of at least one of the above main elements; and
For the above arbitrary targets, a change measurement unit that measures images for each changed condition of the main elements;
A storage unit that stores the measured image as images for each of the plurality of elements;
Including,
The above key elements are:
An overlay measurement system comprising at least one of a wavelength, an aperture (NA), a pinhole, a focal depth, a focus, and a filter of a light source irradiated by the plurality of targets.
상기 특성치는,
상기 웨이퍼에 형성된 각각의 층별 선명도, 격자(grating) 영역의 주기성, 반복성, 대칭성 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 오버레이 계측 시스템.In Article 9,
The above characteristics are,
An overlay metrology system comprising at least one of the following characteristics: sharpness of each layer formed on the wafer, periodicity, repeatability, and symmetry of the grating area.
상기 계측값 산출부는,
상기 복수의 요소별 이미지들에서 산출된 각각의 계측값들을 정규화하여 상기 복수의 계측값들을 산출하는, 오버레이 계측 시스템.In Article 9,
The above measurement value calculation unit,
An overlay measurement system that normalizes each measurement value produced from the plurality of element-specific images to produce the plurality of measurement values.
상기 후보군 산출부는,
상기 복수의 계측값들을 변수로 하는 반응표면분석법(Response Surface Modeling)을 통하여, 상기 복수의 계측값들 중 상기 최적 후보군을 산출하는, 오버레이 계측 시스템.In Article 9,
The above candidate group generation section is,
An overlay measurement system that derives the optimal candidate group from among the plurality of measurement values through response surface modeling using the plurality of measurement values as variables.
상기 레시피 산출부는,
상기 최적 후보군의 계측값들에서 추출된 상기 주요 요소들의 조건들을 각각 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이를 계측하는 오버레이 계측부; 및
상기 복수의 타겟들에 대하여 상기 최적 후보군 각각의 조건들로 계측된 복수의 오버레이 계측값을 모델링하여 최적 레시피를 획득하는 모델링부;
를 포함하는, 오버레이 계측 시스템.In Article 9,
The above recipe generation section,
An overlay measurement unit that measures overlay for the plurality of targets by applying conditions of the main elements extracted from the measurement values of the above optimal candidate group to each of the above; and
A modeling unit that obtains an optimal recipe by modeling a plurality of overlay measurement values measured under conditions of each of the above optimal candidates for the above plurality of targets;
An overlay measurement system comprising:
상기 최적 레시피를 적용하여 상기 복수의 타겟들에 대한 오버레이 계측을 수행하는 오버레이 계측부;
를 포함하는, 오버레이 계측 시스템.In Article 9,
An overlay measurement unit for performing overlay measurement on the plurality of targets by applying the above optimal recipe;
An overlay measurement system comprising:
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