JP4745688B2 - Position detection method and apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、光電変換素子上に形成された光強度分布の光電変換信号に対して信号処理を行い、その信号処理結果中の誤差成分を補正して、前記光電変換素子上の位置を検出する位置検出方法及びその装置に関するものである。 The present invention performs signal processing on a photoelectric conversion signal having a light intensity distribution formed on a photoelectric conversion element, corrects an error component in the signal processing result, and detects a position on the photoelectric conversion element. The present invention relates to a position detection method and an apparatus therefor.
フォトリソグラフィー（焼き付け）技術を用いて、半導体メモリや論理回路などの微細な半導体素子又は液晶表示素子を製造する際に、レチクル（マスク）に描画された回路パターンを投影光学系によってウエハ等に投影して回路パターンを転写する投影露光装置が使用されている。 When manufacturing fine semiconductor elements such as semiconductor memories and logic circuits or liquid crystal display elements using photolithography technology, the circuit pattern drawn on the reticle (mask) is projected onto a wafer or the like by a projection optical system. Thus, a projection exposure apparatus that transfers a circuit pattern is used.
投影露光装置においては、半導体素子の高集積化に伴い、より高い解像力でレチクルの回路パターンをウエハに投影露光することが要求されている。投影露光装置で転写できる最小の寸法（解像度）は、露光に用いる光の波長に比例し、投影光学系の開口数（ＮＡ）に反比例する。 In a projection exposure apparatus, as the integration of semiconductor elements increases, it is required to project and expose a reticle circuit pattern onto a wafer with higher resolution. The minimum dimension (resolution) that can be transferred by the projection exposure apparatus is proportional to the wavelength of light used for exposure and inversely proportional to the numerical aperture (NA) of the projection optical system.
従って、波長を短くすればするほど解像力はよくなる。このため、近年の光源は、超高圧水銀ランプ（ｇ線（波長約４３６ｎｍ）、ｉ線（波長約３６５ｎｍ））から波長の短いＫｒＦエキシマレーザー（波長約２４８ｎｍ）やＡｒＦエキシマレーザー（波長約１９３ｎｍ）になり、Ｆ２レーザー（波長約１５７ｎｍ）の実用化も進んでいる。更に、露光領域の一層の拡大も要求されている。 Therefore, the shorter the wavelength, the better the resolution. Therefore, recent light sources include ultra-high pressure mercury lamps (g-line (wavelength: about 436 nm), i-line (wavelength: about 365 nm)) to KrF excimer laser (wavelength: about 248 nm) and ArF excimer laser (wavelength: about 193 nm). Therefore, practical application of F2 laser (wavelength of about 157 nm) is also progressing. Furthermore, further expansion of the exposure area is also required.
これらの要求を達成するために、略正方形形状の露光領域をウエハに縮小して一括露光するステップ・アンド・リピート方式の露光装置（「ステッパー」とも呼ばれる）から、露光領域を矩形のスリット形状としてレチクルとウエハを相対的に高速走査し、大画面を精度よく露光するステップ・アンド・スキャン方式の露光装置（「スキャナー」とも呼ばれる）が主流になりつつある。 In order to achieve these requirements, the exposure area is changed to a rectangular slit shape from a step-and-repeat type exposure apparatus (also called a “stepper”) that reduces the substantially square exposure area to a wafer and performs batch exposure. Step-and-scan type exposure apparatuses (also referred to as “scanners”) that perform high-speed scanning of a reticle and wafer and accurately expose a large screen are becoming mainstream.
スキャナーでは、露光中において、ウエハの所定の位置が露光スリット領域に差し掛かる前に、光斜入射系の表面位置検出部によってそのウエハの所定の位置における表面位置を計測し、その所定の位置を露光する際にウエハ表面を最適な露光結像位置に合わせ込む補正を行っている。 The scanner measures the surface position of the wafer at a predetermined position by the surface position detector of the oblique incidence system before the predetermined position of the wafer reaches the exposure slit area during exposure. Correction is performed to align the wafer surface with the optimum exposure image formation position during exposure.
特に、露光スリットの長手方向（即ち、走査方向と垂直方向）には、ウエハの表面位置の高さ（フォーカス）だけではなく、表面の傾き（チルト）を計測するために、露光スリット領域に複数点の計測点を有している。かかるフォーカスおよびチルトの計測方法は、数々提案されている（例えば、特許文献１参照）。
しかしながら、近年では、露光光の短波長化及び投影光学系の高ＮＡ化が進み、焦点深度が極めて小さくなり、露光すべきウエハ表面を最良結像面に合わせ込む精度、いわゆるフォーカス精度もますます厳しくなってきている。特に、ウエハ上のパターンの影響やウエハに塗布されたレジストの厚さむらに起因する表面位置検出部の計測誤差が無視することができなくなってきている。 However, in recent years, the exposure light has become shorter in wavelength and the projection optical system has a higher NA, and the depth of focus has become extremely small. The so-called focus accuracy, the accuracy of aligning the wafer surface to be exposed to the best imaging plane, is increasing. It is getting stricter. In particular, the measurement error of the surface position detection unit due to the influence of the pattern on the wafer and the uneven thickness of the resist applied to the wafer cannot be ignored.
例えば、レジストの厚さむらによって、周辺回路パターンやスクライブライン近傍には、焦点深度と比べれば小さいものの、フォーカス計測にとっては大きな段差が発生している。このため、レジスト表面の傾斜角度が大きくなり、表面位置検出部の検出する反射光が反射や屈折によって正反射角度からずれを生じてしまう。 For example, due to uneven thickness of the resist, a large step is generated in the vicinity of the peripheral circuit pattern and the scribe line, although it is smaller than the focal depth, for focus measurement. For this reason, the inclination angle of the resist surface becomes large, and the reflected light detected by the surface position detection unit deviates from the regular reflection angle due to reflection and refraction.
また、ウエハ上のパターンの粗密の違いによって、パターンが密な領域と粗な領域とでは、ウエハの反射率に差が生じてしまう。このように、表面位置検出部で検出する反射光の反射角や反射強度が変化するため、図１１に示すような反射光を検出した信号波形に非対称性が発生して、例えば、重心処理等の信号処理ではウエハのＺ方向の位置検出に誤差が生じる。 Further, due to the difference in density of the pattern on the wafer, a difference occurs in the reflectance of the wafer between the dense pattern area and the rough area. As described above, since the reflection angle and reflection intensity of the reflected light detected by the surface position detection unit change, asymmetry occurs in the signal waveform in which the reflected light is detected as shown in FIG. In this signal processing, an error occurs in the position detection of the wafer in the Z direction.
尚、一般に、ウエハプロセスによってウエハ面内でのパターン段差の不均一性やレジストの厚さむらが生じるため、ウエハ内又はウエハ間での再現性も乏しく、オフセット処理も困難である。従って、露光中にウエハの表面位置を計測できずに露光動作がストップしたり、大きなデフォーカスが生じた結果、チップ不良が発生し、歩留まりが低下することになる。 In general, the wafer process causes non-uniformity in pattern level difference in the wafer surface and uneven thickness of the resist. Therefore, reproducibility within the wafer or between the wafers is poor, and offset processing is difficult. Therefore, the wafer surface position cannot be measured during exposure, and the exposure operation is stopped or a large defocus occurs. As a result, a chip failure occurs and the yield decreases.
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、より高い精度で基板の位置を検出することができる位置検出方法及び位置検出装置を提供すること目的とする。 SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is to provide a position detecting method and a position detecting apparatus capable of detecting the position of a substrate with higher accuracy .
上記の目的を達成するための本発明による位置検出方法は以下の構成を備える。即ち、
基板からの光の計測信号に対して前記基板の位置検出に係る信号処理を行い、前記基板の位置を検出する位置検出方法であって、
前記基板からの光の信号であって予め用意された複数の学習信号を直交変換して得られる直交基底ベクトルの内、少なくとも１つの非対称な基底ベクトルの係数と、前記信号処理を前記学習信号に施した場合の信号処理結果との関係式を記憶媒体に記憶する記憶工程と、
前記計測信号から得られる前記非対称な基底ベクトルの係数と、前記記憶媒体に記憶されている関係式とを用いて、前記計測信号に対して行う前記信号処理の結果を補正する補正工程と
を備える。
In order to achieve the above object, a position detection method according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
A position detection method for detecting the position of the substrate by performing signal processing related to the position detection of the substrate for a measurement signal of light from the substrate ,
Among the orthogonal basis vectors obtained by orthogonally transforming a plurality of learning signals prepared in advance, which are light signals from the substrate, the coefficients of at least one asymmetric basis vector and the signal processing are converted into the learning signal. A storage step of storing in a storage medium a relational expression with a signal processing result when applied;
Comprising a coefficient of the asymmetric basis vectors obtained from the measurement signal, by using the relational expression stored in the storage medium, and a correction step of correcting the results of the signal processing performed on the measurement signal .
また、好ましくは、前記直交変換は、ＫＬ（Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ）展開である。 Further, preferably, before Kijika exchange conversion, KL (Karhunen-Loeve) expansion.
また、好ましくは、前記学習信号は、シミュレーションで計算した信号である。 In a preferred embodiment, the learning signal is a calculated signal simulation.
また、好ましくは、前記学習信号は、実際の信号と発生するＯｆｆｓｅｔを検査装置によって検査とを含む。 In a preferred embodiment, the learning signal comprises an inspection by the inspection apparatus Offset generated from the actual signal.
また、好ましくは、 前記学習信号は、実際の信号と前記信号処理とは別の信号処理で計測した計測値とを含む。 In a preferred embodiment, the learning signal is the actual signal and the signal processing and a measurement value measured by a separate signal processing.
また、好ましくは、前記学習信号は、ある基準値に対して対称な学習データである。 In a preferred embodiment, the learning signal is a symmetrical training data for a certain reference value.
また、好ましくは、前記対称な学習データは、各信号をある基準値で折り返した信号を対にして作成される。 Preferably, the symmetrical learning data is created by pairing signals obtained by folding each signal with a certain reference value.
また、好ましくは、前記位置検出方法を、半導体露光装置のウエハのフォーカス検出に使用する。 Preferably, the position detection method is used for focus detection of a wafer of a semiconductor exposure apparatus.
また、好ましくは、前記位置検出方法を、半導体露光装置のウエハのアライメント検出に使用する。 Preferably, the position detection method is used for wafer alignment detection in a semiconductor exposure apparatus.
上記の目的を達成するための本発明による一検出装置は以下の構成を備える。即ち、
基板からの光の計測信号に対して前記基板の位置検出に係る信号処理を行い、前記基板の位置を検出する位置検出装置であって、
前記基板からの光の信号であって予め用意された複数の学習信号を直交変換して得られる直交基底ベクトルの内、少なくとも１つの非対称な基底ベクトルの係数と、前記信号処理を前記学習信号に施した場合の信号処理結果との関係式を記憶する記憶手段と、
前記計測信号から得られる前記非対称な基底ベクトルの係数と、前記記憶手段に記憶されている関係式とを用いて、前記計測信号に対して行う前記信号処理の結果を補正する補正手段と
を備える。
In order to achieve the above object, one detection apparatus according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
A position detection device that performs signal processing related to position detection of the substrate with respect to a measurement signal of light from the substrate and detects the position of the substrate,
Among the orthogonal basis vectors obtained by orthogonally transforming a plurality of learning signals prepared in advance, which are light signals from the substrate, the coefficients of at least one asymmetric basis vector and the signal processing are converted into the learning signal. Storage means for storing a relational expression with a signal processing result when applied;
Comprising a coefficient of the asymmetric basis vectors obtained from the measurement signal, by using the relational expression stored in the storage means, and correcting means for correcting the result of the signal processing performed on the measurement signal .
上記の目的を達成するための本発明による露光装置は以下の構成を備える。即ち、
マスクに形成されたパターンを露光光を用いて基板に投影し転写する露光装置であって、
前記基板の表面位置の位置情報を検出する検出系と、
前記基板からの光の信号であって予め用意された複数の学習信号を直交変換して得られる直交基底ベクトルの内、少なくとも１つの非対称な基底ベクトルの係数と、前記信号処理を前記学習信号に施した場合の信号処理結果との関係式を記憶する記憶手段と、
前記計測信号から得られる前記非対称な基底ベクトルの係数と、前記記憶手段に記憶されている関係式とを用いて、前記計測信号に対して行う前記信号処理の結果を補正する補正手段と
を備える。
In order to achieve the above object, an exposure apparatus according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
An exposure apparatus that projects and transfers a pattern formed on a mask onto a substrate using exposure light,
A detection system for detecting positional information of the surface position of the substrate ;
Among the orthogonal basis vectors obtained by orthogonally transforming a plurality of learning signals prepared in advance, which are light signals from the substrate, the coefficients of at least one asymmetric basis vector and the signal processing are converted into the learning signal. Storage means for storing a relational expression with a signal processing result when applied;
Comprising a coefficient of the asymmetric basis vectors obtained from the measurement signal, by using the relational expression stored in the storage means, and correcting means for correcting the result of the signal processing performed on the measurement signal .
上記の目的を達成するための本発明によるデバイス製造方法は以下の構成を備える。即ち、
デバイスの製造方法であって、
請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の位置検出方法による位置検出を行う露光装置を用いて、感光材が塗布された基板にパターンを転写する工程と、
前記基板を現像する工程と、
を備える。
In order to achieve the above object, a device manufacturing method according to the present invention comprises the following arrangement. That is,
A device manufacturing method comprising:
Using the exposure apparatus that performs position detection by the position detection method according to any one of
Developing the substrate;
Is provided.
本発明によれば、より高い精度で基板の位置を検出することができる。 According to the present invention, the position of the substrate can be detected with higher accuracy .
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１０は本発明の実施形態に適用可能な露光装置の構成を示す概略ブロック図である。 FIG. 10 is a schematic block diagram showing the arrangement of an exposure apparatus applicable to the embodiment of the present invention.
露光装置１は、ステップ・アンド・スキャン方式でレチクル２０に形成された回路パターンをウエハ４０に露光する投影露光装置である。露光装置１は、サブミクロンやクオーターミクロン以下のリソグラフィー工程に好適である。露光装置１は、図１０に示すように、照明装置１０と、レチクル２０を載置するレチクルステージ２５と、投影光学系３０と、ウエハ４０を載置するウエハステージ４５と、フォーカスチルト検出系５０と、制御部６０とを有する。
The
制御部６０は、ＣＰＵやメモリを有し、照明装置１０、レチクルステージ２５、ウエハステージ４５、フォーカスチルト検出系５０と電気的に接続され、露光装置１の動作を制御する。
The
照明装置１０は、転写用の回路パターンが形成されたレチクル２０を照明し、光源部１２と、照明光学系１４とを有する。
The
光源部１２は、レーザー光を使用し、例えば、波長約１９３ｎｍのＡｒＦエキシマレーザー、波長約２４８ｎｍのＫｒＦエキシマレーザーなどを使用することができるが、光源の種類は、エキシマレーザーに限定されず、波長約１５７ｎｍのＦ２レーザーや波長２０ｎｍ以下のＥＵＶ（Ｅｘｔｒｅｍｅ ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ）光を使用してもよい。
The
照明光学系１４は、光源部１２から射出した光束を用いて被照明面を照明する光学系であり、本実施形態では、光束を露光に最適な所定の形状の露光スリットに成形し、レチクル２０を照明する。
The illumination
照明光学系１４は、レンズ、ミラー、オプティカルインテグレーター、絞り等を含み、例えば、コンデンサーレンズ、ハエの目レンズ、開口絞り、コンデンサーレンズ、スリット、結像光学系の順で配置する。照明光学系１４は、軸上光、軸外光を問わずに使用することができる。オプティカルインテグレーターは、ハエの目レンズや２組のシリンドリカルレンズアレイ（又はレンチキュラーレンズ）板を重ねることによって構成されるインテグレーターを含むが、光学ロッドや回折素子に置換される場合もある。
The illumination
レチクル２０は、例えば、石英製で、その上には転写されるべき回路パターンが形成され、レチクルステージ２５に支持及び駆動されている。レチクル２０から発せられた回折光は、投影光学系３０を通り、ウエハ４０上に投影される。レチクル２０とウエハ４０とは、光学的に共役の関係に配置される。レチクル２０とウエハ４０を縮小倍率比の速度比で走査することによりレチクル２０のパターンをウエハ４０上に転写する。
The
尚、露光装置１には、光斜入射系のレチクル検出部（不図示）が設けられており、レチクル２０は、不図示のレチクル検出部によって、その位置が検出され、所定の位置に配置される。
The
レチクルステージ２５は、レチクルチャック（不図示）を介してレチクル２０を支持し、不図示の移動機構に接続されている。不図示の移動機構は、リニアモーターなどで構成され、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向及び各軸の回転方向にレチクルステージ２５を駆動することでレチクル２０を移動させることができる。
The
投影光学系３０は、物体面からの光束を像面に結像する機能を有し、レチクル２０に形成されたパターンを経た回折光をウエハ４０上に結像する。
The projection
ウエハ４０は、被処理体であり、フォトレジストが基板上に塗布されている。尚、本実施形態では、ウエハ４０は、フォーカスチルト検出系５０が位置を検出する被検出体でもある。
The
ウエハステージ４５は、不図示のウエハチャックによってウエハ４０を支持する。ウエハステージ４５は、レチクルステージ２５と同様に、リニアモーターを利用して、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向及び各軸の回転方向にウエハ４０を移動させる。また、レチクルステージ２５の位置とウエハステージ４５の位置は、例えば、レーザー干渉計などにより監視され、両者は一定の速度比率で駆動される。
The
ウエハステージ４５は、例えば、ダンパを介して床等の上に支持されるステージ定盤上に設けられ、レチクルステージ２５及び投影光学系３０は、例えば、床等に載置されたベースフレーム上にダンパを介して支持される鏡筒定盤（不図示）上に設けられる。
The
フォーカスチルト検出系５０は、光学的な計測システムを用いて露光中のウエハ４０の表面位置（Ｚ軸方向）の位置情報を検出する。具体的には、ウエハ４０の表面に対して高入射角度で光束を入射させ、反射光の像ズレをＣＣＤ等の光電変換素子で検出する方法、いわゆる斜入射＋像ズレ検出方法をとっている。特に、ウエハ４０上の複数の計測対象の計測点に光束を入射し、各々の光束を個別のセンサに導き、異なる位置の位置情報（計測結果）から露光面のチルトを算出している。
The focus
次に、本実施形態の露光面の位置検出を行う場合の露光装置（制御部６０）の機能構成について、図１を用いて説明する。 Next, the functional configuration of the exposure apparatus (control unit 60) in the case where the position of the exposure surface of the present embodiment is detected will be described with reference to FIG.
図１は本発明の実施形態の露光装置の機能構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an exposure apparatus according to an embodiment of the present invention.
図１において、１０２は学習処理部であり、データベース１０１に予め記憶している学習信号群（予め中心位置が既知な多種類の学習信号）を直交変換し、再構築可能な直交基底ベクトルを算出する。１０３は分析処理部であり、算出された直交基底ベクトルの内、非対称な基底ベクトルの係数と信号処理結果との関係を分析する。１０５は補正処理部であり、処理対象の信号（計測信号）１０４と、分析処理部１０３で算出された関係式より、信号処理結果を補正する。
In FIG. 1,
また、制御部６０は、ＣＰＵやメモリに加えて、汎用コンピュータに搭載される標準的な構成要素（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、外部記憶装置、ネットワークインタフェース、ディスプレイ、キーボード、マウス等）を有していても良い。また、制御部６０は、露光装置１の操作端末として別に構成されていても良い。
In addition to the CPU and memory, the
以下、各処理部の詳細な説明を行う。 In the following, each processing unit will be described in detail.
本実施形態では、学習処理部１０２における直交変換には、Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ展開（以下、ＫＬ展開と呼ぶ）を用いている。
In the present embodiment, Karhunen-Loeve expansion (hereinafter referred to as KL expansion) is used for orthogonal transform in the
ここで、まず、ＫＬ展開に関して、以下に説明する。 Here, first, KL expansion will be described below.
ＫＬ展開とは、線形空間における特徴量ベクトルの分布を最も良く近似する部分空間を算出する方法であり、主成分分析を含むものである。 The KL expansion is a method for calculating a partial space that best approximates the distribution of the feature vector in the linear space, and includes principal component analysis.
今、サンプル数Ｎの信号ＹiがＬ個Ｙ１、Ｙ２、・・・、ＹＬあるとする。各信号の次元はＮ次元であり、Ｎ個の基底ベクトルが存在する。 Now, the signal Y i of the number of samples N are L Y1, Y2, ···, and there YL. Each signal has N dimensions, and there are N basis vectors.
このＮ個の基底ベクトルを用いれば、Ｌ個の信号Ｙ１、Ｙ２、・・・、ＹＬをすべて表現することができる。 If these N basis vectors are used, all L signals Y1, Y2,..., YL can be expressed.
ＫＬ展開は、この基底ベクトルの数を少なくして元の信号を表現する技術であり、Ｌ個の信号Ｙ１、Ｙ２、・・・ＹＬを表現する基底ベクトル（これで張られる空間を部分空間と呼ぶ）を算出するものである。 The KL expansion is a technique for expressing the original signal by reducing the number of basis vectors, and the basis vectors for expressing the L signals Y1, Y2,. Called).
また、ＫＬ展開によって基底ベクトルはＮ個まで計算できるが、元の信号を表現できる割合の順で次元数を割り付け、一次基底ベクトル、二次基底ベクトル、・・・と呼んでいる。 Further, although up to N basis vectors can be calculated by KL expansion, the number of dimensions is assigned in the order of the ratio that can represent the original signal, and these are called primary basis vectors, secondary basis vectors, and so on.
本実施形態におけるフォーカス信号は、一定のサンプリング間隔でサンプリングされており、サンプル数ＮのＮ次元のベクトル The focus signal in this embodiment is sampled at a constant sampling interval, and is an N-dimensional vector having N samples.
として表される。 Represented as:
一般に、Ｎ次元のベクトルｆは、互いに直交するＭ個のＮ次元基底ベクトル In general, an N-dimensional vector f is M N-dimensional basis vectors orthogonal to each other.
を用いて、数式３のように近似することができる． Can be approximated as shown in Equation 3.
ここで、直交基底ベクトルｐkの係数ａkは、直交基底ベクトル同士の内積はゼロであることを利用して、数式４のようにベクトルｆとの内積により算出することができる
Here, the coefficient a k of the orthogonal basis vector p k can be calculated by the inner product with the vector f as shown in
このとき、Ｎ＝Ｍの場合は、どのようなベクトルｆに対しても、数式３の両辺を完全に一致させるような係数列ａkとベクトルｐkが存在する。 At this time, when N = M, there is a coefficient sequence a k and a vector p k that completely match both sides of Equation 3 for any vector f.
一般に、Ｎ＞Ｍの場合は、上記の両辺は完全には一致することはない。しかし、複数のＮ次元ベクトルｆをＫＬ展開し、前述の元の信号を表現できる割合の大きい順に得られる基底ベクトルを上記のｐkとして順に用いれば、同じＭで数式３の両辺の誤差を最小にできることが知られている。 In general, when N> M, the two sides are not completely coincident. However, minimizing the plurality of N-dimensional vector f and KL expansion, using sequentially the basis vectors obtained in descending order of proportion can represent the original signal of the foregoing as above p k, at the same M errors of both sides of Equation 3 It is known that
更なるＫＬ展開の詳細情報は、例えば、下記の文献等を参照することで入手可能である。 Detailed information on further KL expansion can be obtained by referring to the following documents, for example.
「わかりやすいパターン認識 石井 健一郎著 オーム社 ; ISBN: 4274131491」
または、
「画像処理アルゴリズムの基礎理論 98頁 新井 康平著 学術出版社」
次に、本実施形態の学習処理部が実行する処理について、図２を用いて説明する。
"Easy-to-understand pattern recognition by Kenichiro Ishii Ohmsha; ISBN: 4274131491"
Or
"Basic theory of image processing algorithm, page 98, Kakuhei Arai, Academic Publisher"
Next, processing executed by the learning processing unit of the present embodiment will be described with reference to FIG.
図２は本発明の実施形態の学習処理部が実行する処理を示すフローチャートである。 FIG. 2 is a flowchart showing processing executed by the learning processing unit according to the embodiment of the present invention.
図２では、ＫＬ展開を利用して、学習信号群から再構築可能（可逆）な直交基底ベクトルを導出する。つまり、Ｎ次元のベクトルｆ＝［ｆ（１），ｆ（２），ｆ（３），・・・，ｆ（Ｎ）］として表される複数の学習信号群から、ＫＬ展開によってＭ個の直交基底ベクトルｐkを算出する。 In FIG. 2, a reconstructable (reversible) orthogonal basis vector is derived from the learning signal group using KL expansion. That is, from a plurality of learning signal groups represented as N-dimensional vectors f = [f (1), f (2), f (3),... An orthogonal basis vector p k is calculated.
具体的には、まず、ステップＳ１００で、それぞれの学習信号ベクトルｆの各サンプル［ｆ（１），ｆ（２），ｆ（３），・・・，ｆ（Ｎ）］の内、学習信号の中央位置に相当する特定のサンプル番号（例えばｃ、このときのサンプル値はｆ（ｃ））が学習信号群全体で一致するように、あらかじめ学習信号の位置をシフトしておく。 Specifically, first, in step S100, the learning signal among the samples [f (1), f (2), f (3),..., F (N)] of each learning signal vector f is detected. The position of the learning signal is shifted in advance so that a specific sample number (for example, c, the sample value at this time is f (c)) corresponding to the center position of the learning signal group coincides.
次に、ステップＳ１１０で、学習信号ベクトル（Ｌ個与えられているとする）から、数式５のように、全ての学習信号ベクトルを各行に並べた行列Ａ（Ｌ行Ｎ列となる）を生成する。 Next, in step S110, a matrix A (with L rows and N columns) in which all the learning signal vectors are arranged in each row is generated from the learning signal vectors (assuming L are given) as shown in Equation 5. To do.
さらに、ステップＳ１２０で、数式６のように、行列Ａの転置行列ＡTと行列Ａの積で与えられる自己共分散行列Ｂ（Ｎ行Ｎ列となる）を生成する。
Further, in step S120, as shown in
ステップＳ１３０で、この行列Ｂを固有値分解する。次に、ステップＳ１４０で、固有値の大きい順に固有ベクトルの番号ｋを付ける。最後に、ステップＳ１５０で、得られた固有ベクトルを基底ベクトルｐkとして、データベース１０１に格納する。
In step S130, the matrix B is subjected to eigenvalue decomposition. Next, in step S140, eigenvector numbers k are assigned in descending order of eigenvalues. Finally, in step S150, the resulting eigenvectors as the basis vectors p k, stored in a
尚、共分散行列Ｂ、および固有値と基底ベクトルｐkに関しての説明は、下記の文献等を参照することで入手可能である。 Incidentally, the covariance matrix B, and the description with respect to the eigenvalues and basis vectors p k, is available by referring to the literature below.
「薩摩順吉，四ッ谷晶二，キーポイント線形代数（理工系数学のキーポイント２），岩波書店，ISBN4-00-007862-3」
または、
「吉田正廣他，現代工学のためのマトリクスの固有値問題（応用数学ガイドシリーズ４），現代工学社，ISBN4-87472-161-3」
以下、本発明の具体的な実施形態について、いくつか説明する。
“Junkichi Satsuma, Shoji Yotsuya, Keypoint Linear Algebra (
Or
"Masayoshi Yoshida et al., Matrix Eigenvalue Problems for Modern Engineering (Applied Mathematics Guide Series 4), Hyundai Engineering, ISBN4-87472-161-3"
Hereinafter, some specific embodiments of the present invention will be described.
＜＜実施形態１＞＞
実施形態１では、学習信号群がシミュレーション信号である場合を例に挙げて説明する。シミュレーションでは、実際に計測する計測物体情報や計測系の情報を入力として信号を計算するのだが、どこの位置が正しいかという真値は既知である。
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In the first embodiment, a case where the learning signal group is a simulation signal will be described as an example. In the simulation, a signal is calculated by inputting measurement object information and measurement system information that are actually measured, but the true value of which position is correct is known.
半導体プロセスでは、計測物体情報はプロセス材質や作製するパターン情報である。例えば、ＷやＣｕのＣＭＰ後の形状であり、それを求めるためには、実プロセスをＡＦＭ等のナノメートルオーダーの精度を保証されたＰｒｏｆｉｌｅｒで計測した形状データを使用すれば良い。 In a semiconductor process, the measurement object information is process material and pattern information to be produced. For example, it is a shape after CMP of W or Cu, and in order to obtain the shape, shape data obtained by measuring an actual process with a profiler such as AFM that guarantees nanometer order accuracy may be used.
また、検出系に光学的な手法を使用する場合には、ＮＡや使用波長等の光学条件や製造、組み立て誤差により発生する光学系の収差も含めてシミュレーションすることで高精度なシミュレーション信号を作成することができる。 When optical methods are used for the detection system, high-accuracy simulation signals are created by simulating optical conditions such as NA and wavelength used, as well as optical system aberrations caused by manufacturing and assembly errors. can do.
また、実施形態１における学習信号群は、特に、その中央位置（基準値）に対して対称な学習データであり、そのためにＫＬ展開結果も、中央位置に対して対称、非対称な基底ベクトルに分解できることが特徴である。 In addition, the learning signal group in the first embodiment is learning data that is symmetric with respect to the center position (reference value), and therefore, the KL expansion result is also decomposed into basis vectors that are symmetric and asymmetric with respect to the center position. It is a feature that can be done.
次に、実施形態１における学習信号群の作成方法について説明する。 Next, a method for creating a learning signal group in the first embodiment will be described.
図１１におけるウエハの反射率についてシミュレーション信号を作成した場合、実際のフォーカス信号はウエハの反射率が中央位置に対して左右どちらが高いかは不明なので、シミュレーションでは左右の反射率の組み合わせをすべて計算することで対称な学習信号群を作成することが可能である。 When a simulation signal is created for the wafer reflectivity in FIG. 11, it is unclear whether the actual focus signal is higher on the left or right of the wafer reflectivity with respect to the center position, so all combinations of left and right reflectivities are calculated in the simulation. Thus, it is possible to create a symmetric learning signal group.
また、シミュレーションの計算に多大な時間がかかる場合は、片側の条件のみをシミュレーションで計算し、中央位置でデータを折り返すことで対称なデータを作成することも可能である。 In addition, when it takes a long time to calculate the simulation, it is also possible to create symmetric data by calculating only the conditions on one side by simulation and turning back the data at the center position.
図３は、実際に複数のシミュレーション信号に対してＫＬ展開を行い、直交基底ベクトルｐkをプロットしたものである。図３では、固有値の大きい基底ベクトルから順にｐ1は中央位置に対して対称、ｐ2は非対称となっている。 Figure 3 is a actually performs KL expansion for a plurality of simulated signals were plotted orthogonal basis vectors p k. In FIG. 3, p 1 is symmetrical with respect to the center position and p 2 is asymmetric in order from the basis vector having the largest eigenvalue.
そして、実施形態１では、この非対称な基底ベクトルｐ2を用いて、位置検出用の処理対象の信号に対する誤差の補正を行うことを特徴とする。この非対称な基底ベクトルｐ2を用いる理由としては、任意のフォーカス信号が、ＫＬ展開によって中心位置に対して対称な基底ベクトルと非対称な基底ベクトルで構成されており、位置検出用の処理対象の信号に対する誤差の度合いを特定するものが、このうちの非対称な基底ベクトルであると考えられるからである。 In the first embodiment, the asymmetric base vector p 2 is used to correct an error with respect to a signal to be processed for position detection. The reason for using this asymmetric basis vector p 2 is that an arbitrary focus signal is composed of a basis vector that is symmetric with respect to the center position by KL expansion and an asymmetric basis vector, and is a signal to be processed for position detection. This is because an asymmetric basis vector is considered to specify the degree of error with respect to.
次に、実施形態１の分析処理部１０３が実行する処理について、図４を用いて説明する。
Next, processing executed by the
図４は本発明の実施形態１の分析処理部が実行する処理を示すフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart showing processing executed by the analysis processing unit according to the first embodiment of the present invention.
まず、データベース１０１に格納されている学習波形ベクトルｆi（ｉ＝１，２，３・・・Ｌ）に対して、ステップＳ２１０で、第１信号処理（Ｐ１処理）を実行する。その後、ステップＳ２２０で、学習信号群の初期推定中心位置ｃを推定する。
First, in step S210, the first signal processing (P1 processing) is performed on the learning waveform vectors f i (i = 1, 2, 3... L) stored in the
ここで、第１信号処理は、１画素以上はずれない処理、例えば、信号の重心処理を用いればよい。 Here, the first signal processing may be processing that does not deviate by more than one pixel, for example, signal centroid processing.
次に、ステップＳ２３０で、初期推定中心位置ｃを画素単位に変換し、画素分解値Ｃを得る。そして、データベース１０１に格納されている非対称な基底ベクトルｐ2に対して、ステップＳ２５０で、中心位置をＣ、Ｃ＋１に移動させた基底ベクトルｐ2 C、ｐ2 C+1を生成する。
Next, in step S230, the initial estimated center position c is converted into pixel units to obtain a pixel decomposition value C. Then, for the asymmetric basis vector p 2 stored in the
続いて、ステップＳ２６０で、学習信号ベクトルｆi（ｉ＝１，２，３，…Ｌ）に対して、得られた基底ベクトルｐ2 C、ｐ2 C+1の成分ａ2 C、ａ2 C+1
を数式７、および数式８により算出する。
Subsequently, in step S260, the components a 2 C and a 2 of the obtained base vectors p 2 C and p 2 C + 1 with respect to the learning signal vector f i (i = 1, 2, 3,... L). C + 1
Is calculated by Equation 7 and
そして、最終的な係数ａ2は、初期推定中心位置ｃと画素分解値Ｃとの差分をｔ（ｔ＝ｃ−Ｃ）とすると、数式９に示す内挿計算により算出される。 Then, the final coefficient a 2 is calculated by interpolation calculation shown in Equation 9, where t (t = c−C) is the difference between the initial estimated center position c and the pixel decomposition value C.
次に、ステップＳ２７０で、初期推定中心位置ｃと真の中心位置との差分ΔＰ（ΔＰ＝真の中心位置―ｃ）を算出する。そして、ステップＳ２８０で、差分ΔＰと、ステップＳ２６０で得られたａ2との関係式を導出する。 Next, in step S270, a difference ΔP (ΔP = true center position−c) between the initial estimated center position c and the true center position is calculated. In step S280, a relational expression between the difference ΔP and a 2 obtained in step S260 is derived.
尚、前述のように実施形態１では、学習信号群がシミュレーション信号の場合であるので、真の中心位置は正確に求めておくことができる。 As described above, in the first embodiment, since the learning signal group is a simulation signal, the true center position can be accurately obtained.
図５は、学習信号ベクトルｆi（ｉ＝１，２，３，…Ｌ）に対して、ΔＰとａ2との関係を示した一例であるが、線形近似したときのＲ2＝０．９６６３であり、高い相関で線形関係があるといえる。 FIG. 5 is an example showing the relationship between ΔP and a 2 with respect to the learning signal vector f i (i = 1, 2, 3,... L), but R 2 = 0. It can be said that there is a linear relationship with high correlation.
そして、ステップＳ２９０で、差分ΔＰとａ2との線形関係式（傾き）を、データベース１０１に格納する。
In
次に、実施形態１の補正処理部１０５が実行する処理について、図６を用いて説明する。 Next, processing executed by the correction processing unit 105 according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
図６は本発明の実施形態１の補正処理部が実行する処理を示すフローチャートである。 FIG. 6 is a flowchart illustrating processing executed by the correction processing unit according to the first embodiment of the present invention.
まず、実際の処理対象の信号ｆに対して、ステップＳ３１０で、第１信号処理（Ｐ１処理）を実行する。その後、ステップＳ３２０で、処理対象の信号の初期推定中心位置ｃを推定する。次に、ステップＳ３３０で、初期推定中心位置ｃを画素単位に変換し、画素分解値Ｃを得る。そして、データベース１０１に格納されている非対称な基底ベクトルｐ2に対して、ステップＳ３５０で、中心位置をＣ、Ｃ＋１に移動させた基底ベクトルｐ2 C、ｐ2 C+1を生成する。
First, in step S310, the first signal processing (P1 processing) is performed on the actual signal f to be processed. Thereafter, in step S320, the initial estimated center position c of the signal to be processed is estimated. Next, in step S330, the initial estimated center position c is converted into a pixel unit to obtain a pixel decomposition value C. Then, for the asymmetric basis vector p 2 stored in the
続いて、ステップＳ３６０で、処理対象の信号ベクトルｆに対して、得られた基底ベクトルｐ2 C、ｐ2 C+1の成分ａ2 C、ａ2 C+1を数式１０、および数式１１により算出する。
Subsequently, in step S360, the components a 2 C and a 2 C + 1 of the obtained base vectors p 2 C and p 2 C + 1 for the signal vector f to be processed are expressed by
そして、最終的な係数ａ2は、数式９と同様、内挿計算により算出される。 Then, the final coefficient a 2 is calculated by interpolation calculation as in Equation 9.
次に、データベース１０１に予め格納されているΔＰとａ2との線形関係式を元に、ステップＳ３８０で、算出したａ2からΔＰを推定する。そして、ステップＳ３９０で、（ｃ−ΔＰ）を最終推定中心位置として出力する。
Next, based on the linear relational expression between ΔP and a 2 stored in advance in the
以上説明したように、実施形態１によれば、初期推定中心位置ｃと真の中心位置との差分ΔＰと、特に、非対称な基底ベクトルｐkの係数ａkとの線形関係式を予め算出しておき、その線形関係式と、処理対象の信号に対してＫＬ展開を施して得られる非対称な基底ベクトルｐkの係数ａkによって、処理対象の信号の信号処理結果（検出誤差）を補正した処理対象の信号の中心位置を出力することができる。 As described above, according to the first embodiment, a linear relational expression between the difference ΔP between the initial estimated center position c and the true center position and, in particular, the coefficient a k of the asymmetric base vector p k is calculated in advance. The signal processing result (detection error) of the signal to be processed is corrected by the linear relational expression and the coefficient a k of the asymmetric basis vector p k obtained by performing KL expansion on the signal to be processed. The center position of the signal to be processed can be output.
特に、信号処理結果に対する補正に用いる要素として、検出誤差成分をより適切に表現する非対称な基底ベクトルｐkの係数ａkを用いることで、より精度の高い信号処理を実現することができる。 In particular, more accurate signal processing can be realized by using the coefficient a k of the asymmetric base vector p k that more appropriately represents the detection error component as an element used for correcting the signal processing result.
また、この信号処理を、半導体露光装置のウエハのフォーカス検出系に適用することで、小さな焦点深度に対して高いフォーカス精度を実現し、歩留まりの向上を達成することができる。 Further, by applying this signal processing to the wafer focus detection system of the semiconductor exposure apparatus, it is possible to realize high focus accuracy with respect to a small depth of focus and to improve the yield.
＜＜実施形態２＞＞
実施形態１では、非対称な基底ベクトルがｐ2をひとつ利用して、処理対象信号の中心位置を推定する構成に説明したが、これに限定されず、ＫＬ展開によって得られる複数の基底ベクトルの内、非対称な基底ベクトルを複数用いてもよい。学習信号群によっては、ＫＬ展開したときに、近似信号を構成する基底ベクトルの次数が高次必要な場合がある。その場合は、固有値の大きい非対称な基底ベクトルひとつのみで、図５のような線形関係式を求めても、ばらつき成分が大きく線形関係式の精度向上が見込めない。
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In the first embodiment, the configuration has been described in which the center position of the signal to be processed is estimated by using one asymmetric basis vector p 2. However, the present invention is not limited to this, and among the plurality of basis vectors obtained by KL expansion. A plurality of asymmetric basis vectors may be used. Depending on the learning signal group, when the KL expansion is performed, the order of the basis vectors constituting the approximate signal may be higher. In such a case, even if a linear relational expression such as that shown in FIG. 5 is obtained using only one asymmetric basis vector having a large eigenvalue, the variation component is large and an improvement in accuracy of the linear relational expression cannot be expected.
そこで、実施形態２では、より精度の向上を図る構成を提案するものであり、図７を用いて、実施形態１の図６と異なる点を重点的に説明する。 Therefore, the second embodiment proposes a configuration for further improving the accuracy, and points different from FIG. 6 of the first embodiment will be mainly described with reference to FIG.
図７では、例えば、非対称な基底ベクトルが２個（便宜的にｐ2、ｐ4とする）の場合の補正処理部１０５が実行する処理を示している。 FIG. 7 shows processing executed by the correction processing unit 105 when there are two asymmetric basis vectors (for convenience, p 2 and p 4 ), for example.
図７は本発明の実施形態２の補正処理部が実行する処理を示すフローチャートである。 FIG. 7 is a flowchart illustrating processing executed by the correction processing unit according to the second embodiment of the present invention.
尚、図７において、図６と同一の処理については、同一のステップ番号を付加して、その詳細については省略する。 In FIG. 7, the same steps as those in FIG. 6 are given the same step numbers, and the details thereof are omitted.
ステップＳ３５０ａで、非対称な基底ベクトルｐ2、ｐ4に対して、それぞれ中心位置をＣ、Ｃ＋１移動させた基底ベクトルｐ2 C、ｐ2 C+1、ｐ4 C、ｐ4 C+1を生成する。 In step S350a, base vectors p 2 C , p 2 C + 1 , p 4 C , and p 4 C + 1 are generated by moving the center positions by C and C + 1 with respect to the asymmetric base vectors p 2 and p 4 , respectively. To do.
続いて、ステップＳ３６０ａで、処理対象の信号ベクトルｆに対して、得られた基底ベクトルｐ2 C、ｐ2 C+1、ｐ4 C、ｐ4 C+1の成分ａ2 C、ａ2 C+1、ａ4 C、ａ4 C+1を、数式１０、および数式１１により算出する。そして、最終的な係数ａ2、ａ4は、数式９と同様、内挿計算により算出される。
Subsequently, in step S360a, the components a 2 C and a 2 C of the obtained base vectors p 2 C , p 2 C + 1 , p 4 C , and p 4 C + 1 are processed for the signal vector f to be processed. +1 , a 4 C , and a 4 C + 1 are calculated by
一方、データベース１０１には、学習信号群に対して得られるａ2、ａ4とΔＰとの線形関係式を多変量解析により事前に算出して格納されているので、ステップＳ３８０ａで、算出したａ2、ａ4からΔＰを推定する。
On the other hand, since the linear relational expressions of a 2 , a 4 and ΔP obtained for the learning signal group are calculated and stored in advance in the
ここで多変量解析とは、目的変数をΔＰ、説明変数をａ2、ａ4とした場合に、数式１２に示すような重回帰式でもよいし、数式１３に示すようなａ2とａ4の交互作用項を含むＮ次多項式を用いても良い。
Here, the multivariate analysis may be a multiple regression equation as shown in
以上説明したように、実施形態２によれば、実施形態１で説明した効果に加えて、より精度の高い信号処理を実現することができる。 As described above, according to the second embodiment, signal processing with higher accuracy can be realized in addition to the effects described in the first embodiment.
＜＜実施形態３＞＞
実施形態１や２では、学習信号群がシミュレーション信号である場合を例に挙げて説明したが、これに限定されず、学習信号群が実際の信号であってもよい。但し、この場合、その信号の真の中心位置が不明であるので、真の中心位置に代用できるものが必要である。
<< Embodiment 3 >>
In the first and second embodiments, the case where the learning signal group is a simulation signal has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and the learning signal group may be an actual signal. However, in this case, since the true center position of the signal is unknown, a signal that can be substituted for the true center position is required.
そこで、実施形態３では、信号の真の中心位置を「検査装置で検査した検査データ」を用いた場合を例に挙げて説明する。つまり、実際の信号と発生するＯｆｆｓｅｔを検査装置によって検査した検査結果を用いた場合を例に挙げて説明する。 Therefore, in the third embodiment, a case where “inspection data inspected by an inspection apparatus” is used as the true center position of a signal will be described as an example. That is, a case where an inspection result obtained by inspecting an actual signal and generated offset by an inspection apparatus is used as an example will be described.
半導体露光装置のウエハのＺ方向の位置を計測するフォーカス検出系においては、図１０に示すような、斜入射＋像ズレ検出を計測原理で使用している場合は、ＣＣＤ等の光電変換素子のビデオ信号が実際の信号にあたる。 In the focus detection system for measuring the position of the wafer in the Z direction of the semiconductor exposure apparatus, when oblique incidence + image shift detection as shown in FIG. 10 is used on the measurement principle, a photoelectric conversion element such as a CCD is used. The video signal is the actual signal.
このフォーカス検出の検査データとしては、例えば、ＦＤＬＮ（Ｆｏｃｕｓ＆Ｄｏｓｅ Ｌｉｎｅ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ）を使用して、フォーカスのズレから真値を算出することができる。 As the inspection data for focus detection, for example, a true value can be calculated from the shift in focus by using FDLN (Focus & Dose Line Navigator).
尚、例えば、半導体露光装置におけるウエハのＸＹ方向の位置を計測するアライメント検出系の計測原理に明視野照明の画像処理方式を使用している場合には、フォーカスの場合と同じく、ＣＣＤ等の光電変換素子のビデオ信号が実際の信号に当たる。 For example, when the bright field illumination image processing method is used for the measurement principle of the alignment detection system that measures the position of the wafer in the XY direction in the semiconductor exposure apparatus, a photoelectric sensor such as a CCD is used as in the case of the focus. The video signal of the conversion element hits the actual signal.
このアライメントの場合には、重ね合わせ検査装置という検査方式が実際に使用されており、その検査結果を使用して真値を算出することができる。 In the case of this alignment, an inspection method called an overlay inspection apparatus is actually used, and a true value can be calculated using the inspection result.
＜＜実施形態４＞＞
実施形態４は、学習信号群が実施形態３と同様に、実際の信号であるとするが、「何らかの方法で精度を保証された別の信号処理結果」を真の中心位置とした場合である。
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The fourth embodiment is a case where the learning signal group is an actual signal as in the third embodiment, but “another signal processing result whose accuracy is guaranteed by some method” is set as the true center position. .
「何らかの方法で精度を保証された別の信号処理」とは、例えば、処理速度が遅いため実際の装置でのリアルタイムな検出系、例えば、半導体露光装置におけるウエハのＺ方向の位置を計測するフォーカス検出系、には使用することができないが、前述のＦＤＬＮ検査結果のような検査データによって、高精度な処理が確認されている処理方式のことである。 “Another signal processing whose accuracy is guaranteed by some method” means, for example, a real-time detection system in an actual apparatus because the processing speed is slow, for example, a focus for measuring the position in the Z direction of a wafer in a semiconductor exposure apparatus Although it cannot be used for a detection system, it is a processing method in which high-precision processing is confirmed by inspection data such as the aforementioned FDLN inspection result.
この処理時間が遅い等の問題があって、実際の装置には使用できないが、図４や図６における第１処理よりは精度が高い信号処理を使用して、時間を掛けても良いように実際の信号を処理してその処理結果を真値とすれば、この第１処理よりは高精度な処理結果が得られることとなる。 There is a problem that this processing time is slow, and it cannot be used in an actual apparatus, but it may be time consuming to use signal processing with higher accuracy than the first processing in FIGS. 4 and 6. If an actual signal is processed and the processing result is a true value, a processing result with higher accuracy than that of the first processing can be obtained.
次に、図８及び図９を参照して、上述の露光装置１を利用したデバイスの製造方法の実施例を説明する。
Next, an embodiment of a device manufacturing method using the above-described
図８は本発明のデバイス（ＩＣやＬＳＩなどの半導体チップ、ＬＣＤ、ＣＣＤ等）の製造を説明するためのフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart for explaining the manufacture of a device of the present invention (semiconductor chip such as an IC or LSI, LCD, CCD, etc.).
ここでは、半導体チップの製造を例に説明する。ステップ１（回路設計）で、デバイスの回路設計を行う。ステップ２（マスク製作）で、設計した回路パターンを形成したマスクを製作する。ステップ３（ウエハ製造）で、シリコンなどの材料を用いてウエハを製造する。 Here, the manufacture of a semiconductor chip will be described as an example. In step 1 (circuit design), a device circuit is designed. In step 2 (mask production), a mask on which the designed circuit pattern is formed is produced. In step 3 (wafer manufacture), a wafer is manufactured using a material such as silicon.
ステップ４（ウエハプロセス）は、前工程と呼ばれ、マスク（原版）とウエハ（基板）を用いて半導体チップ化する工程であり、アッセンブリ工程（ダイシング、ボンディング）、パッケージング工程（チップ封入）等の工程を含む。ステップ６（検査）で、ステップ５で作成された半導体デバイスの動作確認テスト、耐久性テストなどの検査を行う。こうした工程を経て半導体デバイスが完成し、これが出荷（ステップ７）される。 Step 4 (wafer process) is called a pre-process, and is a process for forming a semiconductor chip using a mask (original plate) and a wafer (substrate). An assembly process (dicing, bonding), a packaging process (chip encapsulation), etc. These steps are included. In step 6 (inspection), inspections such as an operation confirmation test and a durability test of the semiconductor device created in step 5 are performed. Through these steps, the semiconductor device is completed and shipped (step 7).
図９は本発明のステップ４のウエハプロセスの詳細なフローチャートである。
FIG. 9 is a detailed flowchart of the wafer process in
ステップ１１（酸化）で、ウエハの表面を酸化させる。ステップ１２（ＣＶＤ）で、ウエハの表面に絶縁膜を形成する。ステップ１３（電極形成）で、ウエハ上に電極を蒸着などによって形成する。ステップ１４（イオン打ち込み）で、ウエハ上にイオンを打ち込む。ステップ１５（レジスト処理）で、ウエハに感光剤を塗布する。ステップ１６（露光）で、露光装置１によってマスクの回路パターンをウエハに露光する。
In step 11 (oxidation), the surface of the wafer is oxidized. In step 12 (CVD), an insulating film is formed on the surface of the wafer. In step 13 (electrode formation), an electrode is formed on the wafer by vapor deposition or the like. In step 14 (ion implantation), ions are implanted on the wafer. In step 15 (resist process), a photosensitive agent is applied to the wafer. Step 16 (exposure) uses the
ステップ１７（現像）で、露光したウエハを現像する。ステップ１８（エッチング）で、現像したレジスト像以外の部分を削り取る。ステップ１９（レジスト剥離）で、エッチングが済んで不要となったレジストを取り除く。これらのステップを繰り返し行うことによってウエハ上に多重に回路パターンが形成される。 In step 17 (development), the exposed wafer is developed. In step 18 (etching), portions other than the developed resist image are removed. In step 19 (resist stripping), the resist that has become unnecessary after etching is removed. By repeatedly performing these steps, multiple circuit patterns are formed on the wafer.
＜＜その他の実施形態＞＞
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこれらに限定されずその要旨の範囲内で様々な変形や変更が可能である。例えば、上記実施形態では、半導体露光装置におけるウエハのＺ方向の位置検出、いわゆるフォーカス検出に関するものであるが、本発明は、半導体露光装置におけるウエハのＸＹ方向の位置検出、いわゆるアライメント検出にも適用可能である。
<< Other Embodiments >>
As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described, this invention is not limited to these, A various deformation | transformation and change are possible within the range of the summary. For example, the above embodiment relates to the detection of the position of the wafer in the Z direction in the semiconductor exposure apparatus, so-called focus detection, but the present invention is also applicable to the detection of the position of the wafer in the XY direction in the semiconductor exposure apparatus, so-called alignment detection. Is possible.
以上説明したように、本発明によれば、ウエハプロセス誤差により歪んだ光電変換素子上の信号に対して、スループットを低下させずに高精度な信号処理を提供することができ、半導体露光装置におけるウエハのＺ方向の位置検出精度を向上させることができ、ひいては歩留まりを向上させることができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to provide highly accurate signal processing for a signal on a photoelectric conversion element distorted due to a wafer process error without reducing the throughput. The position detection accuracy of the wafer in the Z direction can be improved, and as a result, the yield can be improved.
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。 Although the embodiments have been described in detail above, the present invention can take an embodiment as, for example, a system, an apparatus, a method, a program, or a storage medium, and specifically includes a plurality of devices. The present invention may be applied to a system that is configured, or may be applied to an apparatus that includes a single device.
尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。 In the present invention, a software program (in the embodiment, a program corresponding to the flowchart shown in the figure) that realizes the functions of the above-described embodiment is directly or remotely supplied to the system or apparatus, and the computer of the system or apparatus Is also achieved by reading and executing the supplied program code.
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。 Accordingly, since the functions of the present invention are implemented by computer, the program code installed in the computer also implements the present invention. In other words, the present invention includes a computer program itself for realizing the functional processing of the present invention.
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。 In that case, as long as it has the function of a program, it may be in the form of object code, a program executed by an interpreter, script data supplied to the OS, or the like.
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。 As a recording medium for supplying the program, for example, floppy (registered trademark) disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, MO, CD-ROM, CD-R, CD-RW, magnetic tape, nonvolatile memory card ROM, DVD (DVD-ROM, DVD-R) and the like.
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。 As another program supply method, a client computer browser is used to connect to an Internet homepage, and the computer program of the present invention itself or a compressed file including an automatic installation function is downloaded from the homepage to a recording medium such as a hard disk. Can also be supplied. It can also be realized by dividing the program code constituting the program of the present invention into a plurality of files and downloading each file from a different homepage. That is, a WWW server that allows a plurality of users to download a program file for realizing the functional processing of the present invention on a computer is also included in the present invention.
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。 In addition, the program of the present invention is encrypted, stored in a storage medium such as a CD-ROM, distributed to users, and key information for decryption is downloaded from a homepage via the Internet to users who have cleared predetermined conditions. It is also possible to execute the encrypted program by using the key information and install the program on a computer.
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。 In addition to the functions of the above-described embodiments being realized by the computer executing the read program, the OS running on the computer based on the instruction of the program is a part of the actual processing. Alternatively, the functions of the above-described embodiment can be realized by performing all of them and performing the processing.
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。 Furthermore, after the program read from the recording medium is written in a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion board or The CPU or the like provided in the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.
１０１ データベース
１０２ 学習処理部
１０３ 分析処理部
１０５ 補正処理部
Claims (12)
前記基板からの光の信号であって予め用意された複数の学習信号を直交変換して得られる直交基底ベクトルの内、少なくとも１つの非対称な基底ベクトルの係数と、前記信号処理を前記学習信号に施した場合の信号処理結果との関係式を記憶媒体に記憶する記憶工程と、
前記計測信号から得られる前記非対称な基底ベクトルの係数と、前記記憶媒体に記憶されている関係式とを用いて、前記計測信号に対して行う前記信号処理の結果を補正する補正工程と
を備えることを特徴とする位置検出方法。 A position detection method for detecting the position of the substrate by performing signal processing related to the position detection of the substrate for a measurement signal of light from the substrate ,
Among the orthogonal basis vectors obtained by orthogonally transforming a plurality of learning signals prepared in advance, which are light signals from the substrate, the coefficients of at least one asymmetric basis vector and the signal processing are converted into the learning signal. A storage step of storing in a storage medium a relational expression with a signal processing result when applied;
Comprising a coefficient of the asymmetric basis vectors obtained from the measurement signal, by using the relational expression stored in the storage medium, and a correction step of correcting the results of the signal processing performed on the measurement signal A position detection method characterized by the above.
ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。 Before Kijika exchange conversion, KL (Karhunen-Loeve) position detecting method according to claim 1, characterized in that the deployment.
ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。 The learning signal, the position detecting method according to claim 1, wherein the simulation is calculated signal.
ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。 The learning signal, the position detecting method according to claim 1, characterized in that it comprises a test result was inspected by the inspection apparatus Offset generated from the actual signal.
ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。 The learning signal, the position detecting method according to claim 1, characterized in that it comprises a measurement value measured by a separate signal processing of the actual signal and the signal processing.
ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。 The learning signal, the position detecting method according to claim 1, characterized in that a symmetric learning data for a certain reference value.
ことを特徴とする請求項６に記載の位置検出方法。 The position detection method according to claim 6, wherein the symmetric learning data is created by pairing signals obtained by folding each signal with a certain reference value.
ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。 The position detection method according to claim 1, wherein the position detection method is used for focus detection of a wafer of a semiconductor exposure apparatus.
ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。 The position detection method according to claim 1, wherein the position detection method is used for wafer alignment detection of a semiconductor exposure apparatus.
前記基板からの光の信号であって予め用意された複数の学習信号を直交変換して得られる直交基底ベクトルの内、少なくとも１つの非対称な基底ベクトルの係数と、前記信号処理を前記学習信号に施した場合の信号処理結果との関係式を記憶する記憶手段と、
前記計測信号から得られる前記非対称な基底ベクトルの係数と、前記記憶手段に記憶されている関係式とを用いて、前記計測信号に対して行う前記信号処理の結果を補正する補正手段と
を備えることを特徴とする位置検出装置。 A position detection device that performs signal processing related to position detection of the substrate with respect to a measurement signal of light from the substrate and detects the position of the substrate,
Among the orthogonal basis vectors obtained by orthogonally transforming a plurality of learning signals prepared in advance, which are light signals from the substrate, the coefficients of at least one asymmetric basis vector and the signal processing are converted into the learning signal. Storage means for storing a relational expression with a signal processing result when applied;
Comprising a coefficient of the asymmetric basis vectors obtained from the measurement signal, by using the relational expression stored in the storage means, and correcting means for correcting the result of the signal processing performed on the measurement signal A position detecting device characterized by that.
前記基板の表面位置の位置情報を検出する検出系と、
前記基板からの光の信号であって予め用意された複数の学習信号を直交変換して得られる直交基底ベクトルの内、少なくとも１つの非対称な基底ベクトルの係数と、前記信号処理を前記学習信号に施した場合の信号処理結果との関係式を記憶する記憶手段と、
前記計測信号から得られる前記非対称な基底ベクトルの係数と、前記記憶手段に記憶されている関係式とを用いて、前記計測信号に対して行う前記信号処理の結果を補正する補正手段と
を備えることを特徴とする露光装置。 An exposure apparatus that projects and transfers a pattern formed on a mask onto a substrate using exposure light,
A detection system for detecting positional information of the surface position of the substrate ;
Among the orthogonal basis vectors obtained by orthogonally transforming a plurality of learning signals prepared in advance, which are light signals from the substrate, the coefficients of at least one asymmetric basis vector and the signal processing are converted into the learning signal. Storage means for storing a relational expression with a signal processing result when applied;
Comprising a coefficient of the asymmetric basis vectors obtained from the measurement signal, by using the relational expression stored in the storage means, and correcting means for correcting the result of the signal processing performed on the measurement signal An exposure apparatus characterized by that.
請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の位置検出方法による位置検出を行う露光装置を用いて、感光材が塗布された基板にパターンを転写する工程と、
前記基板を現像する工程と、
を備えることを特徴とするデバイスの製造方法。 A device manufacturing method comprising:
Using the exposure apparatus that performs position detection by the position detection method according to any one of claims 1 to 9, and transferring a pattern to a substrate coated with a photosensitive material;
Developing the substrate;
A device manufacturing method comprising:
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