JP4837010B2 - エンティティの測定値間の類似性を特徴付ける方法、コンピュータプログラムおよびデータキャリア - Google Patents
エンティティの測定値間の類似性を特徴付ける方法、コンピュータプログラムおよびデータキャリア Download PDFInfo
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Description
− 放射ビームB(例えば、UV放射またはEUV放射)を調節するように構成された照明システム(イルミネータ)ILと、
− パターニングデバイス(例えば、マスク)MAを支持するように構築され、特定のパラメータに従ってパターニングデバイスを正確に位置決めするように構成された第1のポジショナPMに接続された支持構造体(例えば、マスクテーブル)MTと、
− 基板(例えば、レジストコートウェーハ)Wを保持するように構築され、特定のパラメータに従って基板を正確に位置決めするように構成された第2のポジショナPWに接続された基板テーブル(例えば、ウェーハテーブル)WTと、
− パターニングデバイスMAによって放射ビームBに与えられたパターンを基板Wのターゲット部分C(例えば、1つまたは複数のダイを含む)に投影するように構成された投影システム(例えば、屈折投影レンズシステム)PSと、
を備える。
1.ステップモードにおいては、マスクテーブルMTおよび基板テーブルWTは、基本的に静止状態に維持される一方、放射ビームに与えたパターン全体が1回でターゲット部分Cに投影される(すなわち1回の静止露光)。次に、別のターゲット部分Cを露光できるように、基板テーブルWTがX方向及び/又はY方向に移動される。ステップモードでは、露光フィールドの最大サイズによって、1回の静止露光で結像されるターゲット部分Cのサイズが制限される。
2.スキャンモードにおいては、マスクテーブルMTおよび基板テーブルWTは同期的にスキャンされる一方、放射ビームに与えられたパターンはターゲット部分Cに投影される(すなわち、1回の動的露光)。マスクテーブルMTに対する基板テーブルWTの速度および方向は、投影システムPSの拡大(縮小)および像反転特性によって決定することができる。スキャンモードでは、露光フィールドの最大サイズによって、1回の動的露光におけるターゲット部分の(非スキャン方向における)幅が制限され、スキャン動作の長さによってターゲット部分の(スキャン方向における)高さが決まる。
3.別のモードでは、マスクテーブルMTはプログラマブルパターニングデバイスを保持して基本的に静止状態に維持され、基板テーブルWTを移動またはスキャンさせながら、放射ビームに与えられたパターンをターゲット部分Cに投影する。このモードでは、一般にパルス状放射源を使用して、基板テーブルWTを移動させる毎に、またはスキャン中に連続する放射パルスの間で、プログラマブルパターニングデバイスを必要に応じて更新する。この動作モードは、以上で言及したようなタイプのプログラマブルミラーアレイなどのプログラマブルパターニングデバイスを使用するマスクレスリソグラフィに容易に利用することができる。
wは、測定値であり、
εは、様々な基板で同一に分布し、静止している、すなわち様々な測定ポイント(j)にわたって安定しているランダムプロセスである。ランダムプロセスは、測定ノイズと呼ぶことができ、例えば、測定デバイスに関連するノイズを含む。
hは、測定ポイント(j)にのみ依存する選択されたモデル関数であり、
gは、以降で明らかにするように、選択する必要がない残余項である。関数hは、選択されるモデル関数ではなく、拡大を使用するように、基板に付与される将来のプロセスステップのために制御可能な都合のよいパラメータを含む関数を代替的に表す。
Claims (7)
- 第1のエンティティ(i’)および第2のエンティティ(i’’)を含む複数のエンティティ(i)の測定値間の類似性を特徴付ける方法であって、
基板、基板層または基板フィールドであるエンティティ(i)毎に複数の測定ポイント(j)で取得した測定値(wi,j)を受信するステップと、
確率過程とモデル関数(h)とを備えるモデルを画定するステップであって、前記モデル関数(h)が1セットのパラメータ(β)および測定ポイント(j)に依存する値を有するステップと、
前記モデル関数を前記測定値(wi,j)に適合することによって、前記パラメータ(β)のセットを推定するステップと、
前記適合したモデル関数を前記測定値から引くことによって、前記第1のエンティティ(i’)および前記第2のエンティティ(i’’)に対して前記複数の測定ポイント(j)で残差データ(Zi,j)を判定するステップと、
前記判定された残差データ(Zi,j)に基づいて、前記第1のエンティティ(i’)および前記第2のエンティティ(i’’)の相関係数(ri’,i’’)を推定するステップと、
前記残差データ(Z i,j )に基づいて、前記第1のエンティティ(i’)と第3のエンティティ(i’’’)との間で少なくとも1つの他の相関係数を推定するステップと、
前記推定相関係数および前記推定された他の相関係数に基づいて、平均セット相関係数を推定するステップと、
前記推定平均セット相関係数を使用して前記測定値間の前記類似性を特徴付けるステップと、
を含み、
前記残差データが、前記測定ポイントに依存し、前記相関係数の前記推定値を支配する決定性コンポーネントを有するものと予想されるように前記モデルを画定することと、前記第1のエンティティ(i’)の前記測定ポイントで平均した前記エンティティ平均残差の推定値と、前記第2のエンティティ(i’’)の前記測定ポイントで平均した前記エンティティ平均残差の推定値とを使用して前記相関係数(ri’,i’’)を推定することと、を特徴とする方法。 - 前記パラメータ(β)のセットが、前記エンティティに依存するパラメータを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記測定値が、前記複数のエンティティのうち1つのエンティティのフィーチャの位置測定値に対応する、前記請求項1または2に記載の方法。
- 前記エンティティ間の類似性の程度を判定するために、前記推定相関係数と閾値とを比較するステップ
を含む、前記請求項1から3のいずれか1項に記載の方法。 - 前記複数のエンティティのうち前記第1のエンティティ(i)と相互のエンティティとの間で前記相関係数を推定するステップと、
前記第1のエンティティ(i)の平均エンティティ相関係数を推定するステップと、
前記複数のエンティティのうち他のエンティティ(i’’’’)と相互のエンティティとの間で前記相関係数を推定するステップと、
前記他のエンティティ(i’’’’)に対して他の平均エンティティ相関係数を推定するステップと、
前記推定された平均エンティティ相関係数と、前記推定された他の平均エンティティ相関係数とを比較して、前記類似性を特徴付けるステップと
を含む、請求項1から4のいずれか1項に記載の方法。 - 請求項1から5に記載の方法のいずれか1項により、処理装置が所定のプログラムを実行できるようにする命令およびデータを備えるコンピュータプログラム。
- 請求項6に記載のコンピュータプログラムを備えるデータキャリア。
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