KR102444531B1 - 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술 - Google Patents

기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술 Download PDF

Info

Publication number
KR102444531B1
KR102444531B1 KR1020217035393A KR20217035393A KR102444531B1 KR 102444531 B1 KR102444531 B1 KR 102444531B1 KR 1020217035393 A KR1020217035393 A KR 1020217035393A KR 20217035393 A KR20217035393 A KR 20217035393A KR 102444531 B1 KR102444531 B1 KR 102444531B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
substrate
optimal
selecting
solution
measurement
Prior art date
Application number
KR1020217035393A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210134996A (ko
Inventor
피에르루이기 프리스코
스베틀라 페트로바 마토바
요헴 세바스티안 빌덴베르그
Original Assignee
에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from EP16193903.8A external-priority patent/EP3309617A1/en
Application filed by 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. filed Critical 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
Publication of KR20210134996A publication Critical patent/KR20210134996A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102444531B1 publication Critical patent/KR102444531B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70491—Information management, e.g. software; Active and passive control, e.g. details of controlling exposure processes or exposure tool monitoring processes
    • G03F7/705—Modelling or simulating from physical phenomena up to complete wafer processes or whole workflow in wafer productions
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
    • G03F7/70641—Focus
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F9/00—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically
    • G03F9/70—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically for microlithography
    • G03F9/7003—Alignment type or strategy, e.g. leveling, global alignment
    • G03F9/7023—Aligning or positioning in direction perpendicular to substrate surface
    • G03F9/7026—Focusing
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F9/00—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically
    • G03F9/70—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically for microlithography
    • G03F9/7003—Alignment type or strategy, e.g. leveling, global alignment
    • G03F9/7046—Strategy, e.g. mark, sensor or wavelength selection
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F9/00—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically
    • G03F9/70—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically for microlithography
    • G03F9/7073—Alignment marks and their environment
    • G03F9/7076—Mark details, e.g. phase grating mark, temporary mark
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F9/00—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically
    • G03F9/70—Registration or positioning of originals, masks, frames, photographic sheets or textured or patterned surfaces, e.g. automatically for microlithography
    • G03F9/7073—Alignment marks and their environment
    • G03F9/7084—Position of mark on substrate, i.e. position in (x, y, z) of mark, e.g. buried or resist covered mark, mark on rearside, at the substrate edge, in the circuit area, latent image mark, marks in plural levels
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

기판 상의 측정 또는 피쳐를 위한 위치들의 최적 세트를 선택하는 방법은 다음을 포함한다: 302: 제약, 및 선택적으로 비용 함수(들)를 규정하는 것. 306: 위치들의 제 1 후보 솔루션을 규정하는 것. 308: 제 1 후보 솔루션의 솔루션 도메인 내의 좌표의 수정에 기초하여, 위치를 가지는 제 2 후보 솔루션을 규정하는 것. 이것은 중복, 돌연변이 및 교차를 수반할 수 있다. 310: 요구된 측정 정확도 또는 기판 상의 피쳐 레이아웃과 연관된 비용 함수의 값을 결정하는 것. 312: 기판과 연관된 제약에 따라 그리고 선택적으로 비용 함수의 값에 따라, 제 1 및/또는 제 2 후보 솔루션을 최적 솔루션으로서 선택하는 것. 314: 제약이 만족되고 비용 함수의 값이 수렴했으면, 또는 소정 회수만큼 반복되었으면, 반복이 끝나는 것.

Description

기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술{SELECTING A SET OF LOCATIONS ASSOCIATED WITH A MEASUREMENT OR FEATURE ON A SUBSTRATE}
관련 출원들에의 상호-참조
본원은 2016 년 10 월 14 일에 출원된 유럽 출원 제 16193903.8 및 2017 년 3 월 13 일에 출원된 유럽/미국 출원 제 17160587.6 에 대한 우선권을 주장하는데, 이들 양자 모두는 그 전체 내용이 원용되어 본원에 통합된다.
본 발명은 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 최적 세트를 포함하는 최적 솔루션을 선택하는 방법, 연관된 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
리소그래피 장치는 기판 상에, 통상적으로는 기판의 타겟부 상에 원하는 패턴을 부여하는 장치이다. 리소그래피 장치는 예컨대 집적회로(IC)의 제조 시에 사용될 수 있다. 그 경우, 마스크 또는 레티클(reticle)이라고도 불리는 패터닝 장치가 집적회로의 개개의 층 상에 형성될 회로 패턴을 생성하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 패턴은 기판(예컨대, 실리콘 웨이퍼) 상의 타겟 영역(예컨대, 하나의 다이(die)의 일부분, 하나의 다이, 또는 여러 개의 다이를 포함) 상으로 전사(transfer)될 수 있다. 패턴의 전사는 통상적으로 기판 상에 제공된 방사선-감응재(레지스트)층 상으로의 이미징(imaging)을 통해 수행된다. 일반적으로, 단일 기판은 연속적으로 패터닝되는 인접한 타겟부들의 네트워크를 포함할 것이다. 공지된 리소그래피 장치는, 한 번에 타겟부 상으로 전체 패턴을 노광함으로써 각 타겟부가 조사(irradiate)되는 이른바 스테퍼, 및 주어진 방향("스캐닝" 방향)으로 방사 빔을 통해 패턴을 스캔하는 동시에 이러한 방향에 평행 또는 반-평행하게 기판을 스캔함으로써 각 타겟부가 조사되는 이른바 스캐너를 포함한다. 또한, 기판 상에 패턴을 임프린트(imprint)함으로써 패터닝 장치로부터 기판으로 패턴을 전사할 수도 있다.
어떤 타입의 장치가 채택되더라도, 기판 상에 패턴을 정확하게 배치하는 것은 리소그래피에 의해 생성될 수 있는 회로 컴포넌트 및 다른 제품의 크기를 줄이기 위한 중요한 과정이다. 특히, 이미 배치된 기판 상의 피쳐를 정확하게 측정하는 것은, 작동하는 디바이스를 높은 수율로 생산하기에 충분할 만큼 정확하게 피쳐들의 연속 층들을 중첩하여 위치설정할 수 있기 위해서 중요한 단계이다. 일반적으로, 소위 오버레이는 오늘날의 서브-마이크론 반도체 디바이스에서 수십 나노미터 내에서, 가장 중요한 층에서는 수 나노미터까지 좁게 달성돼야 한다.
리소그래피 장치의 다른 어려운 점은 기판 상의 모든 패턴을 충분한 초점 균일도로 노광해야 한다는 것이다. 이것은 기판의 에지와 별개로 기판 전체의 수율이 디포커스 장애를 겪지 않기 위해서 중요하다. 기판 상의 인쇄된 이미지는 노광의 최적 초점 주위의 제한된 (수직) 범위 안에서만 충분한 콘트라스트를 가진다. 아웃포커스 노광은 콘트라스트를 감소시킬 뿐만 아니라 일부 경우에는 패턴의 임계 치수가 변하게 할 수 있다. 반도체 처리 장비 및 처리(예를 들어, 리소그래피, 에칭, 베이크, 연마 및 어닐링)가 완벽하지 않기 때문에 기판에 걸쳐서 불완전성이 생길 수 있다. 불완전성의 패턴은 프로세스 지문이라고 알려져 있다. 이러한 불완전성은, 오버레이 또는 초점 오차를 야기할 수 있는 프로세스 왜곡을 초래한다. 흔히 프로세스 지문은 리소그래피 장치의 정정가능 파라미터에 관하여 직접적으로 특징지어진다.
결과적으로, 현대의 리소그래피 장치는, 실제 노광 또는 타겟 위치에서 기판을 패터닝하는 단계 이전에 광범위한 측정 또는 '매핑'의 동작을 수반한다. 시간을 많이 소비하는 이러한 동작들은 리소그래피 장치의 쓰루풋을 제한하고, 결과적으로 반도체 집적 회로 또는 다른 제품의 단위 비용을 상승시킨다.
초점 또는 오버레이 지문과 같은 프로세스 지문은 기판 상의 위치에서 피쳐를 측정하거나 배치함으로써 결정된다.
패턴 피쳐가 점점 작아지고 오버레이 성능 요구 사항이 점점 까다로워짐에 따라, "웨이퍼 그리드"의 왜곡을 더 정확하게 모델링하고 정정하기 위해서 소위 진보된 정렬 모델 및 초점 모델이 개발되어 왔고 계속 개발되고 있다. 이러한 진보된 모델은 기판에 걸쳐서 증가된 개수의 타겟 피쳐를 측정하는 것에 의존한다. 하지만 궁극적으로는, 리소그래피 프로세스 전체의 쓰루풋을 부적절하게 한정하지 않고서는 제한된 개수의 가용 타겟 피쳐만이 측정될 수 있다. 기판에 걸친 초점 변동은 높은 발생 빈도를 가지고, 따라서 초점 지문을 충분한 정확도로 캡쳐하려면 노광 이미지 당 특정 개수의 타겟 피쳐가 배치되고 측정되어야 한다.
측정 또는 피쳐를 배치하기 위한 기판 상의 위치들의 최적 세트를 선택하면 프로세스 지문을 결정하는 정확도가 개선될 수 있다.
측정을 위한 기판 상의 위치들의 최적 세트를 선택하기 위하여 교차-웨이퍼 샘플링 알고리즘, 또는 샘플 기법 최적화기가 사용될 수 있다. 샘플링 알고리즘은 예를 들어 기판에 걸친 오버레이 또는 기판 변형의 지문을 결정한다. 제약 사항들은 위치들이 전체 기판에 걸쳐 분포되면서도 충분한 밀도로 분포될 필요가 있다는 점이다. 개방된 구역들은 피해야 한다. 샘플 포인트들의 개수는 측정 시간에 미치는 영향을 줄이기 위해서 제한되어야 한다. 샘플링 알고리즘은 생산 환경에서 실용적일 수 있도록 충분히 빨라야 한다.
타겟 피쳐를 배치하기 위한 기판 상의 위치들의 최적 세트를 선택하기 위하여 필드 샘플링 알고리즘, 또는 마크-레이아웃 최적화기가 사용될 수 있다. 필드 샘플링 알고리즘은 다른 요구 사항들도 가진다. 필드-특이적 지문, 예를 들어 초점을 쉽게 결정할 필요가 있다. 이러한 제약들은 허용된 초점 마크 위치, 마크들의 최대 개수 등이다.
공지된 방법들에 따르면 위에서 언급된 제약들을 다룰 수 있도록 충분히 탄력적이면서 교차-웨이퍼 및 교차-필드 샘플링이 가능하지 않다.
발명자들은 전술된 제약 및 다른 제약을 다룰 만큼 충분히 탄력적이면서 최적 교차-웨이퍼 및 교차-필드 샘플링을 달성할 수 있는 방법을 발견했다.
본 발명의 제 1 양태에 따르면, 피쳐의 배치를 위해 또는 측정을 수행하기 위해 구성된 포지션과 연관된 기판 상의 위치들의 최적 세트를 포함하는 최적 솔루션을 선택하는 방법으로서, 위치들의 제 1 세트를 포함하는 제 1 후보 솔루션을 규정하는 단계; 상기 제 1 후보 솔루션의 솔루션 도메인 내의 좌표의 수정에 기초하여, 위치들의 제 2 세트를 포함하는 제 2 후보 솔루션을 규정하는 단계 - 상기 좌표의 수정은: 중복(duplication), 돌연변이(mutation) 및 교차(cross-over) 중 하나 이상으로부터 선택된 연산을 수반하는 것임 -; 및 상기 기판 상에 피쳐를 배치하기 위한 가용 포지션, 가용 측정 시간, 상기 기판 상의 영역과 연관된 측정 또는 피쳐의 최소량 및 상기 기판에 걸쳐 분포된 측정 또는 피쳐 위치의 요구된 균일도 중 하나 이상과 연관된 제약에 따라, 상기 최적 솔루션으로서 상기 제 1 후보 솔루션 및/또는 상기 제 2 후보 솔루션을 선택하는 단계를 포함하는, 최적 솔루션 선택 방법이 제공된다.
본 발명의 제 2 양태에 따르면, 피쳐의 배치를 위해 또는 측정을 수행하기 위해 구성된 포지션 포지션과 연관된 기판 상의 위치들의 최적 세트를 포함하는 최적 솔루션을 선택하는 방법으로서, 위치들의 제 1 세트를 포함하는 제 1 후보 솔루션을 규정하는 단계; 상기 제 1 후보 솔루션의 솔루션 도메인 내의 좌표의 수정에 기초하여, 위치들의 제 2 세트를 포함하는 제 2 후보 솔루션을 규정하는 단계; 및 상기 기판 상에 피쳐를 배치하기 위한 가용 포지션, 가용 측정 시간, 상기 기판 상의 영역과 연관된 측정 또는 피쳐의 최소량 및 상기 기판에 걸쳐 분포된 측정 또는 피쳐 위치의 요구된 균일도 중 하나 이상과 연관된 제약에 따라, 상기 최적 솔루션으로서 상기 제 1 후보 솔루션 및/또는 상기 제 2 후보 솔루션을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 제 1 후보 솔루션 및 상기 제 2 후보 솔루션은 상기 솔루션 도메인을 포함하는 검색 공간 내의 상태이고, 상기 단계들은 시뮬레이션된 어닐링 접근법에 따라 수행되는, 최적 솔루션 선택 방법이 제공된다.
본 발명의 제 3 양태에 따르면, 적합한 컴퓨터 장치에서 실행될 때 상기 컴퓨터 장치가 제 1 양태의 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명의 제 4 양태에 따르면, 제 3 양태의 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다.
본 발명의 제 5 양태에 따르면, 제 1 양태에 따른 방법의 단계들을 수행하도록 특히 구성되는 장치가 제공된다. 이러한 장치는 상기 기판 상에 리소그래피 프로세스를 수행하도록 동작가능한 리소그래피 장치로서 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예가 오직 예시를 통하여, 대응하는 참조 심벌들이 대응하는 부분을 표시하는 첨부된 개략도를 참조하여 이제 설명될 것이다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치를 도시한다;
도 2 는 도 1 의 장치 내에서의 측정 및 노광 프로세스의 스테이지들을 개략적으로 예시한다;
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 예시하는 흐름도이다;
도 4 는 본 발명의 다른 실시예에 따른 방법을 예시하는 흐름도이다;
도 5a 내지 도 5c 는 허용된 마크 포지션, 종래의 최적화된 마크 레이아웃 및 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화된 마크 레이아웃을 보여준다;
도 5d 및 도 5e 는 정정 전후의 초점 맵을 각각 도시한다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따라 최적화된 잔차(residual) 표준 편차(시그마)의 합산의 그래프이다;
도 7 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 방법을 예시하는 흐름도이다;
도 8 은 종래의 샘플 기법 최적화기에서 통상적인 불균일 샘플링에 대한 삼각측량된 샘플 기법을 보여준다;
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법으로부터 얻어지는 삼각측량된 샘플 기법을 보여준다; 그리고
도 10 은 본 명세서에서 설명된 방법들을 구현하기에 유용한 컴퓨터 시스템 하드웨어를 도시한다.
도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 파레토 프론트(Pareto front)의 사용 개념을 예시한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 리소그래피 장치(LA)를 개략적으로 도시한다. 이러한 장치는:
i. 방사선 빔(B)(예를 들어 UV 방사선 또는 EUV 방사선)을 조절하도록 구성되는 조명 시스템(조명기)(IL).
ii. 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크; MA)를 지지하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라서 패터닝 디바이스를 정확하게 위치설정하도록 구성되는 제 1 위치설정기(positioner; PM)에 연결되는 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블; MT);
iii. 기판(예를 들어 레지스트-코팅된 웨이퍼)(W)을 홀딩하도록 구성되고 특정 파라미터에 따라서 기판을 정확하게 위치설정하도록 구성되는 제 2 위치설정기(PW)에 연결되는 기판 테이블(예를 들어 웨이퍼 테이블)(WTa 또는 WTb); 및
iv. 방사선 빔(B)에 부여된 패턴을 패터닝 디바이스(MA)에 의하여 기판(W)의 타겟부(C)(예를 들어 하나 이상의 다이를 포함함)로 투영하도록 구성되는 투영 시스템(예를 들어 굴절 투영 렌즈 시스템)(PS)을 포함한다.
조명 시스템은 방사선을 지향시키고, 성형(shaping)하고, 또는 제어하기 위한 다양한 유형의 광학 컴포넌트, 예컨대 굴절식, 반사식, 자기식, 전자기식, 정전기식 또는 다른 유형의 광학 컴포넌트, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다.
지지 구조체는 패터닝 디바이스를 유지, 즉 이의 무게를 지탱한다. 이것은 패터닝 디바이스를, 패터닝 디바이스의 지향, 리소그래피 장치의 디자인, 및 예를 들어 패터닝 디바이스가 진공 환경에서 유지되는지 여부와 같은 다른 조건에 의존하는 방식으로 홀딩한다. 지지 구조체는 패터닝 장치를 유지하기 위해 기계식, 진공식, 정전식, 또는 기타 클램핑 기술들을 이용할 수 있다. 지지 구조체는 예컨대 필요에 따라 고정되거나 이동시킬 수 있는 프레임 또는 테이블일 수도 있다. 지지 구조체는 패터닝 디바이스가 예를 들어, 투영 시스템에 대하여 원하는 위치에 있다는 것을 보장할 수도 있다. 본 명세서에서의 "레티클" 또는 "마스크"라는 용어의 모든 사용은 "패터닝 장치"라는 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 "패터닝 디바이스"라는 용어는, 기판의 타겟부 내에 패턴을 생성하는 것과 같이, 자신의 단면 내에 패턴을 가지는 방사선 빔을 부여하기 위하여 사용될 수 있는 임의의 디바이스를 지칭하는 것으로 폭넓게 해석되어야 한다. 방사선 빔에 부여된 패턴은, 예컨대 그 패턴이 위상 시프트 피쳐(phase shifting feature) 또는 소위 어시스트 피쳐(assist feature)를 포함하는 경우, 기판의 타겟부에서의 요구된 패턴과 정확히 일치하지 않을 수 있다는 것에 유의하여야 한다. 일반적으로, 방사선 빔에 부여된 패턴은 타겟부, 예컨대 집적 회로 내에 생성되는 중인 디바이스 내의 특정한 기능성 층에 대응할 것이다.
패터닝 디바이스는 투과식 또는 반사식일 수 있다. 패터닝 디바이스의 예는 마스크, 프로그램가능 미러 어레이, 및 프로그램가능(LCD) 패널을 포함한다. 마스크는 리소그래피 분야에 잘 알려져 있으며, 이진, 교번 위상-시프트, 감쇄 위상-시프트, 및 다양한 하이브리드 마스크 타입과 같은 마스크 타입을 포함한다. 프로그램가능 미러 어레이의 일 예는 소형 미러들의 매트릭스 정렬을 채용하는데, 이들 각각은 인입하는 방사선 빔을 상이한 방향으로 반사하기 위하여 개별적으로 틸팅될 수 있다. 틸팅된 미러는 미러 매트릭스에 의하여 반사된 방사선 빔 내에 패턴을 부여한다.
본 명세서에서 사용되는 "투영 시스템"이라는 용어는, 이용되고 있는 노광 방사선(exposure radiation)에 대해 적합하거나 또는 침지액(immersion liquid)의 사용 또는 진공의 사용과 같은 다른 요인들에 대해 적합한, 굴절식, 반사식, 반사 굴절식(catadioptric), 자기식, 전자기식, 및 정전식 광학 시스템, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 어떠한 타입의 투영 시스템도 포함하는 것으로 넓게 해석되어야 한다. 본 명세서에서 "투영 렌즈"라는 용어의 모든 사용은 더 일반적인 용어인 "투영 시스템"과 같은 의미인 것으로 간주될 수도 있다.
도시된 것처럼, 장치는 투과형이다(예를 들어, 투과형 마스크를 채용). 또는, 장치는 반사형 타입(예를 들어, 위에서 언급된 바와 같은 타입의 프로그램가능 미러 어레이를 채용하거나, 반사 마스크를 채용함)일 수도 있다.
리소그래피 장치는 2개(듀얼 스테이지) 이상의 기판 테이블(및/또는 2개 이상의 마스크 테이블)을 갖는 유형의 것일 수 있다. 그러한 "다중 스테이지" 머신에서, 부가적인 테이블은 병렬적으로 사용될 수 있으며, 또한 하나 이상의 다른 테이블들이 노광을 위해 사용되고 있는 동안 하나 이상의 테이블 상에 준비 단계들이 수행될 수 있다. 본 명세서에 개시된 발명은 독립적으로 사용될 수 있지만, 본 발명은 특히 단일-스테이지 또는 멀티-스테이지 장치의 사전-노광 측정 스테이지에서 추가 기능을 제공할 수 있다.
리소그래피 장치는 또한, 투영 시스템과 기판 사이의 공간을 채우기 위해 기판의 적어도 일부분이 상대적으로 높은 굴절률을 가진 액체, 예컨대 물에 의해 커버될 수 있는 유형일 수 있다. 침지액은 또한 예컨대 마스크 및 투영 시스템 사이와 같은 리소그래피 장치 내의 다른 공간에도 도포될 수 있다. 침지 기법은 투영 시스템의 개구수(numerical aperture)를 증가시키기 위하여 당업계에 주지된다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 "침지"라는 용어는, 기판과 같은 구조체가 액체에 잠겨져야 하는 것을 의미하지 않고, 그보다는 노광 동안에 투영 시스템과 기판 사이에 액체가 위치된다는 것을 의미한다.
도 1 을 참조하면, 조명기(IL)는 방사선 빔을 방사선 소스(SO)로부터 수광한다. 예를 들어, 소스가 엑시머 레이저인 경우, 소스 및 리소그래피 장치는 별도의 엔티티일 수 있다. 이러한 경우들에서, 소스는 리소그래피 장치의 일부를 형성하는 것으로 간주되지 않고, 방사선 빔은, 예를 들어 적합한 지향 미러 및/또는 빔 확장기를 포함하는 빔 전달 시스템(BD)의 도움으로, 소스(SO)로부터 조명기(IL)로 전달된다. 다른 경우에, 예컨대 소스가 수은 램프인 경우에, 이러한 소스는 리소그래피 장치에 통합된 부품일 수 있다. 소스(SO) 및 조명기(IL)는 필요할 경우 빔 전달 시스템(BD)과 함께 방사선 시스템이라고 지칭될 수도 있다.
조명기(IL)는 방사선 빔의 각 세기 분포(angular intensity distribution)를 조절하기 위한 조절기(AD)를 포함할 수도 있다. 일반적으로, 조명기(IL)의 퓨필 평면(pupil plane)에서의 세기 분포의 적어도 외측 및/또는 내측 반경 범위(통상적으로, 각각 외측-σ 및 내측-σ라 함)는 조절될 수 있다. 부가적으로, 조명기(IL)는 집속기(integrator; IN) 및 집광기(condenser; CO)와 같은 다양한 다른 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 조명기는 방사선 빔이 자신의 단면에서 원하는 균일성 및 세기 분포를 가지도록 조절하기 위하여 사용될 수 있다.
방사선 빔(B)은 지지 구조체(예를 들어, 마스크 테이블(MT) 상에 홀딩되는 패터닝 디바이스(예를 들어, 마스크(MA) 상에 입사하고, 그리고 패터닝 디바이스에 의하여 패터닝된다. 패터닝 디바이스(MA)를 가로지르면, 방사선 빔(B)은 기판(W)의 타겟부(C) 상에 빔을 포커싱하는 투영 시스템(PL)을 통과한다. 제 2 위치설정기(PW) 및 위치 센서(IF)(예를 들어 간섭측정 측정 디바이스, 선형 인코더, 또는 용량성 센서)의 도움을 받아, 예를 들어 방사선 빔(B)의 경로에 상이한 타겟부들(C)을 위치설정하기 위하여, 기판 테이블(WTa/WTb)이 정확하게 이동될 수 있다. 이와 유사하게, 제 1 위치설정기 및 다른 위치 센서(도 1 에는 명확하게 묘사되지 않음)는, 예를 들어 마스크 라이브러리로부터의 기계적 탐색 이후에, 또는 스캔 동안에, 방사선 빔(B)의 경로에 대하여 마스크(MA)를 정확하게 위치설정하기 위하여 사용될 수 있다. 일반적으로, 마스크 테이블(MT)의 이동은, 제 1 위치설정기(PM)의 일부를 형성하는 롱-스트로크 모듈(long-stroke module; 개략 위치 설정) 및 숏-스트로크 모듈(short-stroke module; 정밀 위치 설정)을 이용하여 실현될 수도 있다. 마찬가지로, 기판 테이블(WTa/WTb)의 이동은 제 2 위치설정기(PW)의 일부를 형성하는 롱-스트로크 모듈 및 숏-스트로크 모듈을 이용하여 실현될 수도 있다. 스테퍼의 경우(스캐너에 반대됨), 마스크 테이블(MT)은 숏-스트로크 액추에이터에만 연결될 수도 있고, 또는 고정될 수도 있다. 마스크(MA) 및 기판(W)은 마스크 정렬 마크(M1, M2) 및 기판 정렬 마크(P1, P2)를 이용하여 정렬될 수 있다. 비록 도시된 바와 같이 기판 정렬 마크들이 전용 타겟부를 점유하지만, 이들은 타겟부 사이의 공간(이들은 스크라이브 레인(scribe-lane) 정렬 마크로 알려짐)에 위치될 수도 있다. 마찬가지로, 마스크(MA)에 두 개 이상의 다이가 제공되는 상황에서는, 마스크 정렬 마크들은 다이들 사이에 위치될 수도 있다.
도시된 장치는 다음 모드들 중 하나 이상의 모드로 사용될 수 있다:
1. 스텝 모드에서는, 마스크 테이블(MT) 및 기판 테이블(WTa/WTb)이 본질적으로 정지 상태로 유지되는 동안, 방사선 빔에 부여된 전체 패턴이 한 번에 타겟부(C) 상에 투영된다(즉, 단일 정적 노광). 그러면, 상이한 타겟부(C)가 노광될 수 있도록 기판 테이블(WTa/WTb)이 X 방향 및/또는 Y 방향으로 시프트된다. 스텝 모드에서는, 노광 필드의 최대 크기가 단일 정적 노광 시에 이미징되는 타겟부(C)의 크기를 제한한다.
2. 스캔 모드에서는, 마스크 테이블(MT) 및 기판 테이블(WTa/WTb)이 동기되어 스캐닝되는 동안, 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상에 투영된다(즉, 단일 동적 노광). 마스크 테이블(MT)에 상대적인 기판 테이블(WTa/WTb)의 속도 및 방향은 투영 시스템(PS)의 확대율(축소율) 및 이미지 반전 특성에 의하여 결정될 수도 있다. 스캔 모드에서는, 노광 필드의 최대 크기가 단일 동적 노광 시의 타겟부의 폭(스캐닝되지 않는 방향에서의 폭)을 한정하는 한편, 스캐닝 모션의 길이는 타겟부의 높이(스캐닝 방향에서의)를 결정한다.
3. 다른 모드에서는, 프로그램가능 패터닝 디바이스를 홀딩하면서 마스크 테이블(MT)은 본질적으로 정지 상태로 유지되고, 기판 테이블(WTa/WTb)은 방사선 빔에 부여된 패턴이 타겟부(C) 상에 투영되는 동안에 이동되거나 스캐닝된다. 이러한 모드에서, 일반적으로 펄스형(pulsed) 방사선 소스가 채용되며, 프로그램가능한 패터닝 디바이스는 요구될 때, 기판 테이블(WTa/WTb)의 각 이동 이후에 또는 스캔 도중의 연속적인 방사선 펄스들 사이에서 업데이트된다. 동작의 이러한 모드는 위에서 언급된 바와 같은 타입의 프로그램가능한 미러 어레이와 같은 프로그램가능한 패터닝 디바이스를 이용하는 마스크 없는 리소그래피에 용이하게 적용될 수 있다.
또한, 전술한 사용 모드들의 조합 및/또는 변형, 또는 전혀 다른 사용 모드들이 채용될 수도 있다.
이러한 예에서 리소그래피 장치(LA)는 두 개의 기판 테이블(WTa 및 WTb)과 그들 사이에서 기판 테이블이 교환될 수 있는 두 개의 스테이션 - 노광 스테이션 및 측정 스테이션 - 을 가지는, 소위 듀얼 스테이지 타입이다. 하나의 기판 테이블에 있는 하나의 기판이 노광 스테이션(EXP)에서 노광되는 동안, 다른 기판은 측정 스테이션(MEA)에 있는 다른 기판 테이블에 로딩될 수 있어서, 다양한 준비 단계들이 수행될 수 있다. 준비 단계는 레벨 센서(LS)를 사용하여 기판의 표면을 매핑하는 것과 정렬 센서(AS)를 사용하여 기판 상의 정렬 마크의 위치를 측정하는 것을 포함할 수도 있다. 그러면 리소그래피 장치의 쓰루풋이 크게 증가할 수 있다. 기판 테이블이 측정 스테이션과 노광 스테이션에 있는 동안 기판 테이블의 위치를 위치 센서(IF)가 측정할 수 없다면, 이러한 스테이션 양자 모두에서의 기판 테이블의 위치를 측정할 수 있도록 제 2 위치 센서가 제공될 수 있다. 본 발명은 하나의 기판 테이블만을 가지거나 세 개 이상의 기판 테이블을 가지는 장치에 적용될 수 있다.
이러한 장치는 설명되는 다양한 액츄에이터 및 센서의 모든 이동 및 측정을 제어하는 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)을 더 포함한다. LACU는 장치의 동작과 관련된 원하는 계산을 구현하는 신호 처리와 데이터 처리 능력을 더 포함한다. 실무상, 제어 유닛(LACU)은, 이러한 장치 내의 서브시스템 또는 컴포넌트의 실시간 데이터 획득, 처리 및 제어를 각각 처리하는 많은 서브유닛들의 시스템으로서 구현될 것이다. 예를 들어, 하나의 처리 서브시스템이 기판 위치설정기(PW)의 서보 제어를 전담할 수 있다. 분리 유닛은 성긴 액츄에이터와 미세 액츄에이터, 또는 상이한 축들을 다룰 수도 있다. 다른 유닛은 위치 센서(IF)의 판독을 전담할 수도 있다. 이러한 장치의 전체 제어는, 이러한 서브-시스템 처리 유닛, 오퍼레이터, 및 리소그래피 제조 프로세스에 수반되는 다른 장치들과 통신하는 중앙 처리 유닛에 의하여 제어될 수 있다.
도 2 는 도 1 의 듀얼 스테이지 장치 내에서 기판(W) 상의 타겟부(예를 들어 다이)를 노광하는 공지된 단계를 예시한다. 점선 박스 내의 좌측이 측정 스테이션(MEA)에서 수행되는 단계들인 반면에, 우측은 노광 스테이션(EXP)에서 수행되는 단계들이다. 가끔, 전술된 바와 같이, 기판 테이블(WTa, WTb) 중 하나는 노광 스테이션에 있는 반면에, 다른 기판은 측정 스테이션에 있다. 이것을 설명하기 위해서, 기판(W)이 이미 노광 스테이션 내에 로딩되었다고 가정한다. 단계 200 에서, 새로운 기판(W')이 도시되지 않은 메커니즘에 의해 장치로 로딩된다. 이러한 두 개의 기판은 리소그래피 장치의 쓰루풋을 증가시키기 위해서 병렬적으로 처리된다. 우선 새롭게 로드된 기판(W')을 참조하면, 이것은 장치 내에서 일차 노광을 위해 새로운 포토레지스트로 준비된, 이전에 처리되지 않은 기판일 수 있다. 그러나, 일반적으로는 설명된 리소그래피 프로세스는 일련의 노광 및 처리 단계 중 하나에 지나지 않을 것이므로, 기판(W')은 이러한 장치 및/또는 다른 리소그래피 장치를 이미 여러 차례 거쳤고, 거쳐야 할 후속 프로세스가 더 있을 수도 있다.
선행 및/또는 후속 프로세스는 전술된 것처럼 다른 리소그래피 장치에서 수행될 수 있고, 심지어 상이한 타입의 리소그래피 장치에서 수행될 수도 있다. 예를 들어, 분해능 및 오버레이와 같은 파라미터가 매우 중요한 일부 층들은 디바이스 제작 프로세스 중에 덜 중요한 다른 층들 보다 더 진보된 리소그래피 툴에서 처리될 수 있다. 그러므로 일부 층들이 침지 타입 리소그래피 툴에서 노광될 수 있는 반면에 다른 층들은 '건식' 툴에서 노광된다. 일부 층들은 DUV 파장에서 동작하는 툴 안에서 노광될 수 있는 반면에, 다른 층들은 EUV 파장 방사선을 사용하여 노광된다.
도 2 의 202 에서, 기판 테이블(WTa, WTb)에 상대적인 기판의 정렬을 측정하고 기록하기 위해서 기판 마크(P1) 등과 이미지 센서(미도시)를 사용한 정렬 측정이 사용된다. 또한, 기판(W')에 걸친 수 개의 정렬 마크가 측정되어 "웨이퍼 그리드"를 구축할 것인데, 이것은 공칭 직사각형 그리드에 상대적인 임의의 왜곡을 포함하여, 기판 전체에 걸친 마크의 분포를 매우 정확하게 매핑한다. 단계 204 에서, 노광된 패턴의 정확한 포커싱에 사용되도록 X-Y 포지션에 대한 기판 높이의 맵도 측정된다.
기판(W')이 로딩될 때, 수행될 노광 및, 웨이퍼의 속성, 및 웨이퍼 위에 이미 형성되었거나 형성될 패턴을 규정하는 레시피 데이터(206)가 수신되었다. 202 및 204 에서 수행된 기판 위치, 기판 그리드 및 높이 맵의 측정치가 이러한 레시피 데이터에 추가되어, 레시피 및 측정 데이터의 완전한 세트(208)가 노광 스테이지로 전달될 수 있게 한다. 정렬 데이터의 측정은, 예를 들어 리소그래피 프로세스의 결과물인 제품 패턴에 대해서 고정되거나 공칭적으로 고정된 관련성으로 형성되는 정렬 타겟의 X 및 Y 위치를 포함한다. 노광 직전에 얻어진 이러한 정렬 데이터는 결합되고 보간되어 정렬 모델의 파라미터를 제공한다. 이러한 파라미터 및 정렬 모델이 현재의 리소그래피 단계에서 적용되는 패턴의 위치를 정정하기 위해서 노광 동작 중에 사용될 것이다. 종래의 정렬 모델은, '이상적인' 그리드의 병진, 회전 및 크기조정을 상이한 차원에서 함께 규정하는 네 개, 다섯 개, 또는 여섯 개의 파라미터를 포함할 수 있다. 더 상세히 후술되는 바와 같이, 더 많은 파라미터를 사용하는 진보된 모델도 알려져 있다.
210 에서, 기판들(W의 및 W)이 교환되어, 측정된 기판(W')이 노광 스테이션(EXP)에 들어가는 기판(W)이 되게 된다. 이러한 교환은 장치 내의 지지대(WTa 및 WTb)를 교환함으로써 수행되어, 기판(W, W')이 그러한 지지대들 상에 정확하게 클램핑되고 위치설정되어 기판 테이블과 기판 자체 사이의 상대적인 정렬을 유지하게 한다. 이에 상응하여, 테이블이 교환되면, 노광 단계를 제어할 때 기판(W)(앞서서는 W' 였음)에 대한 측정 정보(202, 204)를 이용하려면, 투영 시스템(PS) 및 기판 테이블(WTb)(앞서서는 WTa 였음) 사이의 상대적인 위치를 결정하기만 하면 된다. 단계 212 에서, 마스크 정렬 마크(M1, M2)를 사용하여 레티클 정렬이 수행된다. 단계 214, 216, 218 에서, 여러 패턴들을 완전히 노광하기 위하여, 스캐닝 모션과 방사선 펄스가 기판(W) 전체에 걸친 연속적인 타겟 위치에 적용된다. 측정 스테이션에서 얻어진 것과 같은 정렬 데이터 및 높이 맵을 사용함으로써, 노광 단계를 수행할 때, 이러한 패턴들은 원하는 위치와 특히 동일한 기판 상에 앞서 배치된 피쳐에 대해서 정확하게 정렬된다. 이제 W"이라고 명명되는 노광된 기판이 단계 220 에서 장치로부터 언로딩되어, 노광된 패턴에 따른 에칭 또는 다른 프로세스를 거치게 된다.
측정 또는 피쳐를 위한 위치들의 최적 세트를 선택하는 것은 최적화하는 문제이다.
메타발견법(metaheuristic)은, 특히 불완전하거나 완벽하지 않은 정보 또는 제한된 계산 용량을 가지고 최적화 문제에 대한 충분히 양호한 솔루션을 제공할 수 있는 발견법(부분적인 검색 알고리즘)을 찾고, 생성하며, 또는 선택하도록 설계된 고-레벨 프로시저 또는 발견법(heuristic)이다.
진화 알고리즘(evolutionary algorithm; EA)은 일반적인 모집단-기초 메타발견법적 최적화 알고리즘이다.
유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)은 EA의 한 타입이다. GA에서, 최적화 문제에 대한 후보 솔루션(개체, 생성물(creatures), 또는 표현형이라고 불림)의 모집단은 더 양호한 솔루션을 향해 진화된다. 각각의 후보 솔루션은, 솔루션 도메인 내의 좌표에 의해 표현되고 돌연변이되고 변형될 수 있는 속성들(그 염색체 또는 유전자형)의 세트를 가진다. 솔루션은 0과 1의 문자열로서 이진법으로 표현될 수 있지만, 다른 인코딩도 역시 가능하다.
시뮬레이션된 어닐링(SA)은 주어진 함수의 광역 최적화를 최적화하기 위한 확률적 기법이다. SA는 큰 검색 공간 또는 솔루션 도메인 내에서의 광역 최적화를 근사화하기 위한 메타발견법이다.
타부(Tabu) 검색은 수학적 최적화를 위해 사용되는 국지적 검색 방법을 채용하는 다른 메타발견법 검색 방법이다.
유전자 알고리즘은 하나가 아니라 솔루션들의 풀(pool)을 유지한다. 새로운 후보 솔루션은 "돌연변이(mutation)"(SA에서와 같이)에 의해서만 생성되는 것이 아니라, 풀로부터 얻은 두 개의 솔루션들의 "재조합(recombination)"에 의해서도 생성된다. SA에서 사용되는 것들과 유사한 확률적인 기준들이 중복(duplication), 돌연변이 또는 조합(교차에 의함)에 대한 후보를 선택하고, 과잉 솔루션을 풀로부터 폐기하기 위해서 사용된다.
수학적 최적화에서, 비용 함수 또는 손실 함수(loss function)는 하나 이상의 변수의 이벤트 또는 값을 해당 이벤트와 연관된 어떤 "비용" 을 직관적으로 나타내는 실제 숫자에 매핑하는 함수이다. 최적화 문제는 비용 함수를 최소화하고자 한다. 목적 함수는 비용 함수이거나 그 반대(가끔 메리트 함수, 보상 함수(reward function), 이윤 함수(profit function), 효용 함수(utility function), 적합성 함수(fitness function), 등)일 수 있는데, 반대인 경우에는 최대화되어야 한다.
제약은 솔루션이 만족시켜야 하는 최적화 문제의 조건이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따라서 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 최적 세트를 포함하는 최적 솔루션을 선택하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
이 방법은 다음 단계들을 포함한다:
302: 제약, 및 선택적으로 비용 함수(들)를 규정한다. 이러한 특징들은 더 상세히 후술된다. 비용 함수는 모델링된 지문과 측정된 데이터 사이의 차이를 계산할 수 있다. 비용 함수는 개체(후보 솔루션)에 값을 제공하여 다른 개체(후보 솔루션)와 비교하기 위해 사용된다.
304: 검색 공간을 규정한다. 예를 들어, 검색 공간은 초점 마크가 배치될 수 있는 필드 내의 위치들일 수 있다. 검색 공간은 모든 제약을 만족시키는 후보 솔루션들의 가능한 세트일 수 있다. 이것은 측정 위치들의 전체 세트(즉 모든 가능한 위치들)일 수 있다. 검색 공간의 경계는 웨이퍼의 치수에 의해 규정될 수 있다.
306: 위치들의 제 1 세트를 포함하는 제 1 후보 솔루션을 규정한다. 제 1 후보 솔루션은 하나 이상의 위치, 예를 들어 필드 내 또는 웨이퍼 상의 마크 또는 측정 위치의 세트이다. 각각의 후보 솔루션은 검색 공간 내의 좌표에 의해 규정될 수 있다. 제 1 후보 솔루션은 후보 솔루션의 모집단 내의 한 개체일 수 있다. 그러한 경우에 모집단이 제 1 세대이다.
이러한 제 1 후보 솔루션은 검색 공간 내에 무작위 또는 의사-무작위 좌표를 생성하는 것에 기초할 수 있다.
제 1 후보 솔루션은 제약에 대한 지식에 기초할 수 있다. 이러한 지식은 제품, 예를 들어 특정 집적 회로를 제작하기 위해서 사용되는 레이아웃 및 층들을 포함할 수 있다. 이러한 지식은 제품을 제작하기 위해서 사용되는 토포그래피 및 처리를 포함할 수 있는데, 이것은 마크 또는 측정 포인트들이 어디에 배치되어야 하는지를 제약한다. 예를 들어, 제약은: 행 당 5 개 이하의 마크; 각각의 다이 당 하나의 마크; 필드 당 10 개의 마크; 및 마크에 의해 사용되는 가용 공간에 대한 제한 중 하나 이상일 수 있다.
308: 검색 공간 내의 위치들의 제 2 세트를 포함하는 제 2 후보 솔루션을 제 1 후보 솔루션의 검색 공간 내의 좌표의 수정에 기초하여 규정한다. 좌표를 수정하는 것은 중복; 돌연변이; 및 교차 연산 중 하나 이상을 수반할 수 있다. 제 2 후보 솔루션은 후보 솔루션의 모집단 내의 한 개체일 수 있다. 그러한 경우에 모집단은, 제 1 후보 솔루션이 제 1 세대에 속하는 것과 관련하여 제 2 세대이다. 많은 세대가 존재하기 때문에, 제 1 및 제 2 세대는 현재 세대 및 다음 세대 또는 이전 세대 및 현재 세대를 가리킬 수 있다.
310: 선택적으로, 요구된 측정 정확도 또는 기판 상의 피쳐 레이아웃과 연관된 비용 함수의 값을 결정한다.
312: 기판과 연관된 제약에 따라서 제 1 및/또는 제 2 후보 솔루션을 최적 솔루션으로서 선택한다. 선택적으로, 제 1 및/또는 제 2 후보 솔루션을 선택하는 것은 또한 비용 함수의 값(평가된 값)에 따라 일어난다.
제약은 피쳐들을 배치하기 위한 가용 위치들과 연관될 수 있다. 예를 들어, 마크는 스크라이브 레인 내에만 또는 웨이퍼의 에지에서만 허용될 수 있다. 마크들은 웨이퍼 상에 있도록 제약된다.
제약은 피쳐의 배치를 위한 위치와 기판의 금지 영역 사이에 요구되는 최소 거리와 연관될 수 있다. 이것은 도 5a 와 관련하여 아래에서 논의된다.
제약은 기판 상의 한 영역과 연관된 측정 또는 피쳐들의 최소량과 연관될 수 있다.
제약은 기판에 걸쳐 분포되는 측정 또는 피쳐 위치들의 요구된 균일도와 연관될 수 있다.
비용 함수는 다음 중 하나 이상과 연관될 수도 있다.
비용 함수는 기판에 걸친 초점 메트릭의 최적 결정과 연관될 수 있다. 예를 들어, 비용 함수는 모델링된 지문과 웨이퍼에 걸친 측정된 높이 데이터 사이의 차이를 계산할 수 있다.
비용 함수는 기판 왜곡 특성의 최적 결정과 연관될 수 있다. 예를 들어, 비용 함수는 모델링된 지문과 레벨 센서를 사용하여 웨이퍼에 걸쳐서 측정된 높이 데이터 사이의 차이를 계산할 수 있다. 이러한 모델은 기판 표면의 메시 모델을 포함할 수 있다.
비용 함수는 기판에 걸친 초점 마커의 최적 위치설정과 연관될 수 있다. 예를 들어, 비용 함수는 모델링된 지문과 웨이퍼에 걸쳐 측정된 높이 데이터 사이의 차이를 계산할 수 있다. 이러한 모델은 기판의 메시 모델 또는 테일러 급수와 같은 함수를 포함할 수 있다.
비용 함수는 기판에 걸친 정렬 마커의 최적 위치설정과 연관될 수 있다. 예를 들어, 비용 함수는 모델링된 지문과 웨이퍼에 걸쳐 측정된 x 및 y 좌표 사이의 차이를 계산할 수 있다. 이러한 모델은 x 및 y의 식인 다항 함수들의 세트를 포함할 수 있다. x 및 y 대신에, 레이디얼(radial) 좌표 및 함수가 사용될 수도 있다.
비용 함수는 기판에 걸친 오버레이 마커의 최적 위치설정과 연관될 수 있다. 예를 들어, 비용 함수는 모델링된 지문과 웨이퍼에 걸쳐 측정된 x 및 y 좌표 사이의 차이를 계산할 수 있다. 이러한 모델은 x 및 y의 식인 다항 함수들의 세트를 포함할 수 있다. x 및 y 대신에, 레이디얼(radial) 좌표 및 함수가 사용될 수도 있다.
비용 함수는 기판에 걸친 선량 마커의 최적 위치설정과 연관될 수 있다. 예를 들어, 비용 함수는 모델링된 지문과 웨이퍼에 걸쳐 측정된 선폭 데이터 사이의 차이를 계산할 수 있다. 이러한 모델은 선폭의 함수인 다항 함수들의 세트를 포함할 수 있다.
비용 함수는 측정 시간을 고려하여 측정 또는 피쳐들의 최적 개수와 연관될 수 있다. 예를 들어, 비용 함수는 측정 시간의 함수인 다항 함수들의 세트를 포함할 수 있다.
비용 함수는 측정 및 / 또는 피쳐 위치와 연관된 위치들 중 하나 이상에서 규정된 가측치(observable)들의 그래프에 수행되는 근사화(fitting) 프로시저의 품질 파라미터와 연관될 수 있다.
비용 함수는 기판 상의 한 영역과 연관될 수 있다.
314: 제약이 만족되고 (선택적으로) 비용 함수의 값이 수렴되면, 또는 소정 회수만큼 반복되었으면 반복은 끝나고, 그렇지 않으면 제어가 다른 반복을 위해서 단계(308)로 다시 전달된다.
이러한 방법의 단계들은 진화적 접근법에 따라 수행될 수 있는데, 이러한 경우에 제 1 및 제 2 후보 솔루션은 후보 솔루션의 연속 모집단 내의 개체들이다.
이러한 방법의 단계들은 시뮬레이션된 어닐링 접근법에 따라 수행될 수도 있는데, 이러한 경우에 후보 솔루션은 솔루션 도메인을 포함하는 검색 공간 내의 상태들이다.
도 4 내지 도 6 을 참조하여 후술되는 다른 실시예에서, EASO(Evolutionary Algorithm for Scheme Optimization)는 마크-레이아웃 최적화기 및 오버레이 최적화기(및 선량/CD 최적화기)에서 채용될 필드 마크 위치를 찾기 위한 검색 방법이다. 이러한 최적화기 각각은 하나 이상의 최적 솔루션의 선택에 의해서 프로세스 지문을 결정하는 것을 개선하는 데에 기여한다.
최적 솔루션은 결정된 프로세스 지문, 예를 들어 초점, 오버레이, 또는 선량/CD 지문의 정확도를 개선하는 측정 위치 또는 피쳐 배치 위치를 제공한다. 최적 솔루션은 또한 필드 당 마크의 개수를 최소화하고 필드 당 초점 정정을 최대화할 수 있다(즉 필드 당 도메인-관련 정정불가능 잔차를 최소화함). 여기에서 도메인은 초점, 오버레이 또는 선량/CD일 수 있다. 정정불가능 잔차란 스캐너 파라미터에 의해 정정될 수 없는 잔차를 의미한다.
이러한 알고리즘은 진화 알고리즘(EA) 최적화 함수인 데이터의 입력 세트로서 구성된다.
도 4 는 본 발명의 다른 실시예에 따른 방법을 예시하는 흐름도이다. 이러한 방법은 다음 단계들을 포함한다:
402: 돌연변이 및 교차에 대한 메리트 함수 및 파라미터가 규정된다.
돌연변이 확률 파라미터는 염색체 돌연변이가 얼마나 자주 일어나는지를 결정한다. 돌연변이 확률이 100%면 전체 염색체가 변경되게 된다. 돌연변이 확률이 0%면 염색체가 변하지 않게 된다.
교차 확률 파라미터는 교차가 얼마나 자주 일어나는지를 결정한다. 교차가 없으면, 자손(offspring)은 그 부모의 정확한 복제본이다. 교차가 존재하면, 자손은 부모의 염색체의 일부로부터 형성된다. 교차 확률이 100%면 모든 자손이 교차에 의해 형성되게 된다. 교차 확률이 0%면 돌연변이와는 별개로 이전 세대로부터의 염색체들의 정확한 복제본을 가지는 완전히 새로운 세대가 된다.
404: 입력 데이터는, 다이 레이아웃의 선험적인 설계 지식, 및 가능한 정확하게 측정될 필요가 있는 기대된 거동을 가지는 디포커스 지문에 기초하여 초점 마크가 배치될 수 있는 필드 내의 위치들이다. 도 5a 는 제품을 위해서 남겨진 네 개의 공간을 둘러싸는 허용된 마크 위치가 있는 다이 레이아웃을 보여준다. 마크들의 가능한 최대 (그리드) 개수를 가지는 주어진 레이아웃에 대한 가능한 최소 디포커스가 결정된다. 다음으로, 최소 개수의 마크 또는 고정된 개수의 마크를 가지는, 이러한 값에 가장 가까운 디포커스를 결정하기 위하여 최적화가 사용된다.
406: EA는 개체의 모집단을 설정한다.
408: EA는 중복, 돌연변이 및 교차의 관점에서 진화를 수행한다. EA는 다원적인 복잡한 문제를 최적화하는 알고리즘들(머신 러닝에 속함)의 광범위한 패밀리이다. 도 4 를 참조하여 설명된 방법은 애드-혹 발견법을 추가하여(즉 마크의 배치, 계측 데이터의 사용 등에 있는 제한사항) 개선될 수 있다. 대안적인 실시예들에서, 검색 공간, 또는 무작위 검색에서 이웃(neighbor)으로 이동함으로써 시뮬레이션된 어닐링 접근법 또는 타부 검색이 사용될 수 있다.
410: 특정 개체에 기초하여, 메리트 함수는 이러한 개체의 점수를 반환한다. 개체는 필드 내의 마크 위치를 나타내고, 그 점수는 마크의 개수 및 이러한 마크들로부터 달성될 수 있는 최대 정정에 따라 달라진다. 메리트 함수는 정적 또는 동적 척도에 기초할 수 있다. 정적 척도란 동일한 노광 로트에 모두 속하는 웨이퍼들의 특정한 세트를 가리킨다. 이러한 경우에, 메리트 함수는 이러한 로트에만 속하는 웨이퍼들에 대한 정정의 잔차를 반환한다. 정정은 측정된 바 있는 웨이퍼에 대해 계산된다. 동적 척도란 일련의 로트에 속하는 웨이퍼들의 세트를 가리킨다. 이러한 경우에 메리트 함수는 상이한 로트들을 고려하여, 잔차를 함수의 결과로서 반환한다. 예를 들어 N 개의 로트(1 내지 N)가 존재하면, 측정은 로트 1 로부터 나오고 정정은 이러한 측정에 대해서만 계산되지만, 이러한 정정은 1 내지 N의 모든 로트에 적용된다. 그러면, 메리트 함수는 N 개의 로트들의 잔차에 기초하게 된다.
412: EA는 선택에 의한 진화를 계속 수행한다.
414: 점수의 값이 허용가능하거나, 진화의 설정된 개수에 도달되었거나, 임의의 다른 관련된 중단(halting) 조건이 도달되면 반복은 끝나고, 그렇지 않으면 제어가 다른 반복을 위해서 단계(408)로 다시 전달된다.
알고리즘의 출력은 유한 횟수의 진화 이후의 모집단의 최적 개체, 즉 초점 지문 결정의 정확도를 최대화하는 방식으로 배치된 최소 개수의 마크를 가지는 개체이다. 다르게 말하면, 이러한 알고리즘은 판독될 마크의 개수를 감소시키고, 웨이퍼 정정이 적용된 후에 웨이퍼 왜곡을 최소화한다.
도 5a 내지 도 5c 는 허용된 마크 포지션, 종래의 최적화된 마크 레이아웃 및 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화된 마크 레이아웃의 그래프를 각각 도시한다.
도 5a 는 한 필드 내의 허용된 마크 위치를 도시한다(10x10 레이아웃에서, 빈 공간들은 4 개의 다이가 배치되는 곳임). 제약들은 웨이퍼의 에지처럼 마크가 허용되지 않는 영역 R 및 마크들 사이의 최소 거리 d로 예시된다.
도 5b 는 종래의 최적화기에 의해 사용된 마크 레이아웃(16 개의 마크를 가짐)을 도시한다.
도 5c 는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법에 의해 발견되는 마크 레이아웃을 도시한다.
일 실시예에서, 최적화되는 초점 메트릭은 웨이퍼에 걸쳐 3 x 표준-편차(3*std)이고, 초점 균일성이라고 불린다. 목표는 초점 최적화기가 원시 데이터에 적용된 후에 3*std의 최소 값을 가지는 것이다.
도 5c 의 최적화된 레이아웃은 도 5a 에 도시되는 풀 레이아웃의 서브샘플이다. 최적화된 레이아웃의 3*std는 마크의 위치에 민감하다. 마크의 개수가 적어지면 참 필드 지문의 추정이 덜 최적화된다.
감소된(최적화된) 레이아웃들을 공정하게 비교하기 위해서, 레이아웃들 각각에 대한 초점 모델 서브레시피(subrecipe)의 정정 포텐셜이 풀 레이아웃에 비교된다.
초점 모델 서브레시피는 모델링된 지문의 역(inverse)이다. 그러므로, 지문의 정확도가 낮아지면 정정 서브레시피도 열화될 것이다. 그러면 정정 이후에 초점 모델 내의 웨이퍼의 z-변동이 더 높아진다(3*std가 더 높아짐).
오버레이의 경우에는 약간 상이한데, 그 이유는 많은 오버레이 마크가 존재하고 오버레이 최적화기가 최적 지문 추정을 얻기 위해서 판독될 필요가 있는 것들을 선택해야 하기 때문이다. 하지만 이러한 과정은 웨이퍼 레벨에서만 일어나고 개체 필드로까지 스케일이 작아지지 않는다. 그러므로, 양자 모두의(초점 및 오버레이) 최적화기는 웨이퍼 전체에서 최소 3*std를 찾지만, 오버레이는 웨이퍼-레벨 변동만 고려하는 반면에 초점 최적화는 개체 필드에 걸친 변동도 고려할 필요가 있다.
도 5d 및 도 5e 는 정정 전후의 초점 맵을 각각 도시한다. 노광 필드들이 사각형으로 표시된다. 기판 상의 인쇄된 이미지는, 노광의 최적 초점 주위의 원형 웨이퍼 에지 내의 백색 영역으로 표시되는 제한된 (수직) 범위 안에서만 충분한 콘트라스트를 가진다. 원형 웨이퍼 상의 검정 피쳐들은 아웃-포커스 영역을 나타낸다. 도 5d 에서, 검정가로 때는 필드내 초점 변동의 예들이다. 웨이퍼의 중심 근처의 원형의 불스아이(bullseye) 패턴 및 테두리(rim) 주위의 에지 롤-오프는 필드간 초점 변동이다. 필드내 및 필드간 변동이 함께 초점 지문을 만든다. 도 5e 는 정확한 초점의 백색 구역들이 훨씬 더 큰 정정된 초점 맵을 도시한다.
도 6 은 본 발명의 이러한 실시예에 따라 최적화된 잔차들의 표준 편차(시그마)의 합산의 그래프이다. 잔차는 원본 형상에서 정정을 뺀 것으로 규정된다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의, 100 회의 진화 i 동안의 전체 모집단(602)에 대한 그리고 초기 개체 중 하나(604)에 대한 잔차의 표준 편차(시그마)의 합을 보여준다.
발견된 마크 레이아웃은 종래의 최적화기와 비교할 때 양호하게 개선되었는데, 그 이유는 정정 포텐셜에 영향을 주지 않으면서 측정 시간을 반으로 줄이기 때문이다.
도 4 를 참조하여 설명된 방법은 다음 특징을 가진다:
- 이것은 의미있는 초점 정정을 얻기 위해서 마크-레이아웃 최적화기 내에 존재하는 제약을 고려한다;
- 이것은 필드 형상을 기술하기 위해서 초점에 의해 요구되는 다항식의 세트를 사용한다;
- 이것은 필드당 마크의 개수를 최소화할 수 있다; 그리고
- 이것은 다목적 최적화 진화 알고리즘을 채용한다.
도 4 를 참조하여 설명된 방법은 유리하게도:
- 제품 피쳐를 위해서 레티클 상에서 이용가능한(집적 회로 제품을 제작하기 위해 사용되는) '가용 공간'을 증가시키고;
- 잔차를 감소시키며: 노광은 더 정확한 초점(및 오버레이) 값에서 이루어질 것이고; 그리고
- 필드 당 마크의 개수를 감소시켜서 제품 피쳐 및 / 또는 다른 마크(예를 들어 오버레이/선량/CD/ 등)를 위해 더 많은 공간을 남긴다.
설명된 도 4 를 참조하여 설명된 방법은 유리하게도 마크의 최소 개수 및 필드 내의 마크의 배치를 결정하기 위한 알고리즘을 제공하는데, 이것은 제품 피쳐의 최소화된 선험적인 사용자 지식을 요구하며 오버레이 및 초점 양자 모두에 대해서 채용될 수 있다.
도 4 를 참조하여 설명된 방법은 샘플 기법 최적화기 및 마크 레이아웃 최적화기 기능을 결합함으로써, 초점에 대해서 구현될 수 있다.
도 7 내지 도 9 를 참조하여 후술되는 다른 실시예에서, 유전적 다목적 이진 최적화(genetic multi-objective binary optimization)가 샘플 기법 최적화기를 위해 사용된다.
도 7 은 본 발명의 이러한 실시예에 따른 방법을 예시하는 흐름도이다. 이러한 방법은 다음 단계를 가진다:
702: 비용 함수가 규정된다. GA(유전자 알고리즘) 파라미터가 선택된다.
704: 검색 공간(유전자 풀)이 규정된다. 측정 위치의 풀 후보 세트(즉 모든 가능한 위치)가 식별되는데, 여기에서 N 개의 위치가 후보 위치로서 "이용가능(available)"하다고 가정한다. 다음으로, 벡터들의 세트가 초기화되는데, 그러한 벡터들 각각은 길이가 N이고 완전히 0으로 채워진다. 벡터들 내부의 순서는 실험의 전체 디자인 행렬(즉 전체 데이터세트에 대한 디자인 행렬)의 순서와 정확하게 대응한다. 이러한 벡터들은 염색체이다. 이들은 최적화 문제에 대한 후보 솔루션을 부울 마스크의 형태로 각각 '코딩한다'; 벡터들은 0또는 1로만 이루어진다. 1이 있는 곳마다 디자인 행렬의 대응하는 행이 포함된다. 0이 나타나는 곳마다 디자인 행렬의 대응하는 행은 무시된다(즉 모델 방정식들의 군으로부터 제거됨).
706: 초기 모집단이 생성된다. 측정할 수 있는 n 개의 이용가능한 위치가 있고(쓰루풋 영향에 의해 좌우됨), N 개의 제로 중 정확하게 n 개는 벡터들 각각에 대해 1과 같이 무작위로 설정된다. 특정 측정 위치를 포함시키고 제외하는 것이 각각 1 또는 0으로 코딩된다.
708: GA의 관점에서, "염색체"가 디코딩되고 각각의 염색체에 대한 비용을 찾는다. 초기화된 벡터들 각각에 대하여, 목적 함수가 평가된다. 이러한 예의 경우, 목적 함수는 균일성을 선호하며 서로 매우 가까운 선택된 측정 위치는 배제하는 항과 결합된 D-최적성(optimality)(추정된 파라미터에 대한 분산의 최소화)의 조합이다. 균일성을 정의하기 위하여, 들로네(Delaunay) 삼각법이 사용된다.
710: "짝 찾기" 단계에서, 벡터들 각각에 대해서 목적 함수가 평가되면, 양호한 것들은 유지될 것이고, 열악한 것들은 폐기될 것이다. 양호하다 및 열악하다는 것은 평가된 목적 함수의 임계 값의 한 쪽에 있는 것으로서 규정될 수 있다. 총 모집단 크기(즉 벡터의 총량)가 구성가능한 것처럼 양들이 구성가능하다.
712: "교배(mating) 및 돌연변이(mutation)" 단계에서, 속성의 번식(breeding)/교배를 통해 일어나는 것과 유사한 방식으로 최적의 것들을 새로운 벡터 내에 조합함으로써, 폐기된 벡터가 대체된다. 최적 솔루션은 무작위로 둘씩 쌍을 이루고, 그 벡터가 부모의 벡터의 조합인 자손을 생성할 것이다. 더욱이, 변이를 도입하기 위하여, 돌연변이 벡터가 새롭게 생성된 자손에 작용하여 일부의 1들을 0으로 바꾸거나 그 반대의 동작을 할 것이다. 마지막으로, 해당 벡터 내에 정확하게 n 개의 1(및 N-n 개의 0)이 있게 하기 위해서, 해당 벡터 내에 1이 부족하거나 과다한지 점검하고, 결과에 따라서(역시 무작위 방식으로) 적합한 양의 1을 0에 집어 넣거나 그 반대를 수행하여 결과를 고치는 작동인자(operator)가 존재한다.
714: 수렴(convergence) 점검 단계에서는, 반복의 최대 횟수 및 목적 함수의 변화가 특정 횟수의 반복에 걸쳐(예를 들어 백 회의 반복을 지나) 너무 작아지는 것에 의해서 정지 기준들이 구성되며, 그렇지 않으면 제어는 다른 반복을 위해서 단계(708)로 다시 전달된다.
새로운 모집단에 대해서, 목적 함수가 단계 708 에서 다시 평가되고, 최적 벡터는 역시 전술된 방식으로 자손을 생성할 것이며, 이러한 과정이 반복될 것이다.
돌연변이율(mutation rate)은 높은 값에서 시작하여(돌연변이가 많음), 최적화를 통하여 적은 값으로(돌연변이가 거의 없음) 떨어질 것이다. 그 이유는, 최적화의 초기 단계에서는 "검색 공간"을 가능한 많이 커버하기 위해서(즉 최적화 문제에 대한 가능한 솔루션들의 모든 조합을 보유한 공간을 커버함) 많은 다양성이 필요하기 때문이다. 그러나, 돌연변이가 계속 많이 일어나면, 알고리즘은 한 솔루션으로 절대 수렴하지 않을 것이다. 돌연변이율의 최저 값은 고정된 값으로 설정될 수도 있고, 모집단 내의 변동의 양(즉 그들의 함수 값의 표준 편차(목적 함수에 대한 표준 편차))을 관찰함으로써 증가/감소하도록 동적으로 조절될 수도 있다.
최적화 프로세스(즉 각각의 반복)에 걸쳐서, 모집단 크기는 임의의 벡터 내의 1의 양 및 0의 양과 같이 고정된다. 벡터는 지놈(genome)으로 간주될 수 있고, 알고리즘은 자연 선택 방법으로 간주될 수 있다(그리고 검색 공간은 유전자 풀임).
도 8 은 종래의 샘플 기법 최적화기에서 통상적인 불균일 샘플링에 대한 삼각측량된 샘플 기법을 보여준다. 도 8 에서 도시되는 바와 같은 기법은 오직 모델 불확정성을 최소화하기 위해서 최적화된다. 단점은, 기법이 최적화된 대상인 모델이 실제 교란 지문을 기술하기 위한 양호한 모델이 아닐 경우, 지문이 검출되지 않을 것이라는 점이다. 더욱이, 도 8 의 기법은 내부에 큰 공간 갭을 가진다. 측정되지 않는 필드가 여러 개 있는 것은 그러한 필드들에 대해서는 불량 검사가 수행될 수 없기 때문에 생산 시에 바람직하지 않다.
도 9 는 도 7 을 참조하여 설명된 방법으로부터 얻어진 삼각측량된 샘플 기법을 보여준다. 도 9 의 기법은, 제약이 기판에 걸쳐서 분산된 측정 또는 피쳐 위치의 요구된 균일도와 연관되는 동안 모델 불확정성을 최소화하기 위해서 최적화된다.
도 7 및 도 9 를 참조하여 설명된 방법은 빠르고 다목적 최적화를 허용한다. 실험의 설계를 최적화하는 것을 넘어, 이러한 방법은 균일한 웨이퍼 커버리지를 명백하게 고려하여, 최적화된 샘플링 기법 레이아웃이 모니터링에 적합하게 하고 최적화된 샘플 기법이 모델 불일치에 대해서 견실해지게 한다.
도 11 은 다목적 문제의 파레토 프론트(Pareto front) 표현을 사용하는 일 예를 예시한다. 파레토 프론트는 다목적 최적화 문제와 연관된 목적들(예를 들어, 최적화될 파라미터들) 사이의 관련성으로서 규정된다. 도 11 의 파레토 프론트(1100)는 y-축 상의 초점 정정 포텐셜을 최소화하는 제 1 목적(정정 이후의 초점 오차의 달성가능한 최소 잔차(residue))과 x-축 상의 초점 마커(또는 초점 측정)의 최소량을 사용하는 제 2 목적 사이의 관련성을 시연한다. 파레토 프론트는 복수 개의 구성(예를 들어, 후보 솔루션)의 계산에 의해 구축될 수 있고, 각각의 구성에 대하여 해당 목적(예를 들어, 초점 정정 잔차 및 이것을 얻기 위해 사용되는 마커들의 개수)의 척도를 결정한다. 도 11 에서 각각의 점(1120)은 이러한 구성이 적용될 경우 정정 이후에 기판에 걸친 초점 마커(측정)의 특정 구성(분포) 및 잔차를 나타낸다. 도면으로부터, 특정 구성이 특정 개수의 초점 마커를 사용하여 초점 정정을 결정하기 위해서 다른 구성보다 더 적합하다는 것이 분명해진다. 이것이 일정 개수의 마커가 주어질 경우에 초점 마커 구성들의 세트의 선택(1110)에 의해서 더욱 예시된다. 파레토 프론트(1100)는 분포(1110)의 하단에서의 곡선(예를 들어, 마커의 개수의 함수인 최저 잔차 초점 오차)을 근사화함으로써 근사화될 수 있다.
일 실시예에서, 다목적 문제를 이전에 설명된 방법(진화 알고리즘, 유전자 알고리즘, 기법 최적화를 위한 진화 알고리즘, 시뮬레이션된 어닐링, 타부 검색) 중 임의의 것을 사용하여 풀어내는 것은 파레토 프론트를 결정하는 것을 포함하는데, 파레토 프론트는 제 1 목적과 제 2 목적 사이의 관련성을 구축한다. 도 11 의 예에서, 제 1 목적은 초점 정정 이후의 초점 오차 잔차이고, 제 2 목적은 이용된 초점 마커의 개수 및/또는 초점 마커 상에 수행된 초점 측정의 개수의 최소화이다. 그러나, 파레토 프론트는 임의의 적합한 제 1 목적과 제 2 목적 사이의 관련성을 구축하기 위해서 결정될 수 있으며, 예를 들어 비한정적으로, 제 1 목적은: 오버레이 오차 잔차, 선량 오차 잔차, 임계 치수 오차 잔차 중 임의의 것과 연관될 수 있고, 제 2 목적은: 사용된 마커의 개수, 수행된 측정의 개수 중 임의의 것과 연관될 수 있다.
도 11 은 두 개의 목적들 사이의 관련성을 구축하는 1차원 파레토 프론트를 시연한다. 하지만, 일반적으로 파레토 프론트의 개념은 1차원 표현으로 한정되지 않으며, 파레토 프론트는 다목적 문제와 연관된 세 개 이상의 목적들 사이의 관련성을 표시할 수 있다. 이러한 경우에 파레토 프론트는 2차원 이상의 표면일 수 있다.
전술된 방법의 단계는 도 1 에 도시되는 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU) 내에서 자동화될 수 있다. 이러한 유닛(LACU)은 도 10 에 도시된 바와 같은 컴퓨터 어셈블리를 포함할 수 있다. 컴퓨터 어셈블리는 본 발명에 따른 어셈블리의 실시예들에 있는 제어 유닛의 형태인 전용 컴퓨터일 수 있고 또는, 대안적으로, 리소그래피 투영 장치를 제어하는 중앙 컴퓨터일 수 있다. 컴퓨터 어셈블리는 컴퓨터-실행가능 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 로딩하도록 구현될 수 있다. 그러면, 컴퓨터 프로그램 제품이 다운로드되면, 레벨 및 정렬 센서(AS, LS)의 실시예를 가진 리소그래피 장치의 전술된 바와 같은 용도를 컴퓨터 어셈블리가 제어하게 할 수 있다.
프로세서(1027)에 연결된 메모리(1029)는 하드 디스크(1061), 판독 전용 메모리(ROM)(1062), 전기적 소거가능 프로그래밍가능 판독 전용 메모리(EEPROM)(1063) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1064)와 같은 여러 메모리 컴포넌트를 포함할 수 있다. 앞서 언급된 메모리 컴포넌트 모두가 있어야 하는 것은 아니다. 더욱이, 앞서 언급된 메모리 컴포넌트가 프로세서(1027)에 또는 서로에 대해 반드시 물리적으로 인접해야 하는 것이 아니다. 이들은 멀리 떨어져 있을 수 있다.
또한, 프로세서(1027)는 몇 가지 종류의 사용자 인터페이스, 예를 들면 키보드(1065) 또는 마우스(1066)에 연결될 수 있다. 당업자에게 알려진 터치 스크린, 트랙 볼, 발화 컨버터 또는 다른 인터페이스도 역시 사용될 수 있다.
프로세서(1027)는, 예를 들어 컴퓨터 실행가능한 코드의 형태인 데이터를 고상 드라이브(1068) 또는 CDROM(1069)과 같은 데이터 캐리어로부터 판독하고, 어떤 상황에서는 여기에 데이터를 저장하도록 구성되는 읽기 유닛(1067)에 연결될 수 있다. 또한, 당업자에게 공지된 DVD 또는 다른 데이터 캐리어도 사용될 수 있다.
프로세서(1027)는 종이에 출력 데이터를 프린트하도록 프린터(1070)에, 그리고 당업자에게 공지된 임의의 다양한 타입의 디스플레이의 디스플레이(1071), 예컨대 모니터 또는 LCD(액정 디스플레이)에도 연결될 수 있다.
프로세서(1027)는 입력/출력(I/O)을 담당하는 송신기/수신기(1073)를 이용하여 통신 네트워크(1072), 예를 들면 공중 전화 교환 네트워크(PSTN), 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN) 등에 연결될 수 있다. 프로세서(1027)는 통신 네트워크(1072)를 통해 다른 통신 시스템과 통신하도록 구현될 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 외부 컴퓨터(미도시), 예를 들면 운영자의 개인용 컴퓨터는 통신 네트워크(1072)를 통해 프로세서(1027)에 로그인할 수 있다.
프로세서(1027)는 독립적 시스템 또는 병렬로 작동하는 여러 처리 유닛으로서 구현될 수 있는데, 각각의 처리 유닛은 더 큰 프로그램의 하부 태스크를 실행하도록 구현된다. 또한, 처리 유닛은 여러 하부 처리 유닛들을 가지는 하나 이상의 메인 처리 유닛으로 분할될 수 있다. 프로세서(1027)의 일부 처리 유닛은 다른 처리 유닛으로부터 일정 거리 떨어져서 위치할 수도 있고, 통신 네트워크(1072)를 통해 통신할 수 있다. 모듈들 사이의 통신은 유선 또는 무선으로 이루어질 수 있다.
컴퓨터 시스템은 본 명세서에서 논의된 기능들을 수행하도록 구현된 아날로그 및/또는 디지털 및/또는 소프트웨어 기술을 가진 임의의 신호 처리 시스템일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예들은 아래의 번호가 매겨진 실시예들의 목록에서 개시된다:
1. 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 최적 세트를 포함하는 최적 솔루션을 선택하는 방법으로서,
위치들의 제 1 세트를 포함하는 제 1 후보 솔루션을 규정하는 단계;
상기 제 1 후보 솔루션의 솔루션 도메인 내의 좌표의 수정에 기초하여 위치들의 제 2 세트를 포함하는 제 2 후보 솔루션을 규정하는 단계; 및
상기 기판과 연관된 제약에 따라서, 상기 제 1 및/또는 제 2 후보 솔루션을 최적 솔루션으로서 선택하는 단계를 포함하는, 최적 솔루션 선택 방법.
2. 제 1 실시예에 있어서,
상기 제 1 후보 솔루션을 규정하는 단계는 무작위 또는 의사-무작위 번호의 생성에 기초하는, 최적 솔루션 선택 방법.
3. 제 1 실시예 또는 제 2 실시예에 있어서,
상기 제 1 후보 솔루션을 규정하는 단계는 상기 제약의 지식에 기초하는, 최적 솔루션 선택 방법.
4. 제 1 실시예 내지 제 3 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 좌표의 수정은 중복; 돌연변이; 및 교차의 연산들의 목록으로부터 선택된 연산을 수반하는, 최적 솔루션 선택 방법.
5. 제 1 실시예 내지 제 4 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 제 1 후보 솔루션 및 상기 제 2 후보 솔루션은 후보 솔루션의 연속 모집단 내의 개체이고,
좌표 단계들(coordinate steps)은 진화적 접근법에 따라 수행되는, 최적 솔루션 선택 방법.
6. 제 1 실시예 내지 제 5 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 후보 솔루션은 솔루션 도메인을 포함하는 검색 공간 내의 상태이고,
상기 단계는 시뮬레이션된 어닐링 접근법에 따라서 수행되는, 최적 솔루션 선택 방법.
7. 제 1 실시예 내지 제 6 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 제 1 후보 솔루션 및/또는 상기 제 2 후보 솔루션을 선택하는 단계는 또한, 요구된 측정 정확도 또는 상기 기판 상의 피쳐 레이아웃과 연관된 비용 함수의 값에 따라 수행되는, 최적 솔루션 선택 방법.
8. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 상기 기판에 걸친 초점 메트릭(focus metric)의 최적 결정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
9. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 기판 왜곡 특성의 최적 결정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
10. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 기판에 걸친 초점 마커의 최적의 위치설정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
11. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 기판에 걸친 정렬 마커의 최적의 위치설정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
12. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는, 상기 측정 및 / 또는 피쳐 위치와 연관된 위치들 중 하나 이상에서 규정된 가측치들의 그래프에 수행되는 근사화(fitting) 프로시저의 품질 파라미터와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
13. 제 1 실시예 내지 제 12 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 제약은 피쳐의 배치를 위한 가용 위치와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
14. 제 1 실시예 내지 제 13 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 제약은 피쳐의 배치를 위한 위치와 상기 기판의 금지 영역 사이에 요구되는 최소 거리와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
15. 제 1 실시예 내지 제 14 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 제약은 상기 기판 상의 한 영역과 연관된 측정 또는 피쳐들의 최소량과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
16. 제 1 실시예 내지 제 15 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 제약은 상기 기판에 걸쳐서 분산된 측정 또는 피쳐 위치의 요구된 균일도와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
17. 제 1 실시예 내지 제 16 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 기판은 패터닝 디바이스인, 최적 솔루션 선택 방법.
18. 제 1 실시예 내지 제 17 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 기판은 웨이퍼인, 최적 솔루션 선택 방법.
19. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 기판에 걸친 오버레이 마커의 최적의 위치설정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
20. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 기판에 걸친 선량 마커의 최적의 위치설정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
21. 제 7 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 측정 시간을 고려하는, 측정 또는 피쳐의 최적 개수와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
22. 제 7 실시예 내지 제 21 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
상기 비용 함수는 상기 기판 상의 영역과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
23. 제 1 실시예 내지 제 22 실시예 중 어느 한 실시예에 있어서,
위치들의 최적 세트를 포함하는 상기 최적 솔루션을 선택하는 제 1 목적 및 위치들의 최적 세트를 포함하는 상기 최적 솔루션을 선택하는 제 2 목적 사이의 관련성을 구축하는 파레토 프론트(Pareto front)가 결정되는, 최적 솔루션 선택 방법.
24. 제 23 실시예에 있어서,
상기 제 1 목적은 기판에 걸친 초점 메트릭의 최적 결정과 연관되고, 상기 제 2 목적은 측정 또는 피쳐의 최적 개수와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
25. 적합한 프로세서 제어(processor controlled) 장치에서 실행될 때 상기 프로세서 제어 장치가 제 1 실시예 내지 제 24 실시예 중 어느 한 실시예의 방법을 수행하게 하는 프로세서 판독가능 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
26. 제 25 실시예의 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
27. 제 1 실시예 내지 제 24 실시예 중 어느 한 실시예의 방법의 단계들을 수행하도록 특히 구성되는 장치.
28. 제 27 실시예에 있어서,
상기 장치는 상기 기판 상에 리소그래피 프로세스를 수행하도록 동작가능한 리소그래피 장치로서 특히 구성되는, 장치.
본 명세서에서 기판이라는 용어가 사용되면 웨이퍼 또는 레티클과 같은 패터닝 디바이스를 가리킬 수 있다. 리소그래피에서, 레티클은 웨이퍼와 같은 타겟 기판에 이미징되는 패턴을 가진다.
비록 본문에서 IC의 제조에서 리소그래피 장치를 사용하는 것에 대해서 특별히 언급하였지만, 본 명세서에서 설명되는 리소그래피 장치는 다른 응용 분야, 예컨대 집적 광 시스템의 제조 시의 기판의 처리, 자기장 도메인 메모리용 유도 및 검출 패턴, 평판-패널 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD), 박막 자기 헤드 등을 가질 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 당업자는, 이러한 다른 응용예의 문맥에서, 본 명세서에서 사용된 "웨이퍼" 또는 "필드"/"다이"와 같은 어떠한 용어의 사용도 각각 "기판" 또는 "타겟부"와 같은 좀 더 일반적인 용어와 동의어로 간주될 수 있음을 이해할 것이다. 본 명세서에서 기판은, 예를 들어 트랙(통상적으로 레지스트 층을 기판에 도포하고 노광된 레지스트를 현상하는 툴), 계측 툴 및/또는 검사 툴에서, 노광 전 또는 노광 후에 처리될 수 있다. 적용 가능한 범위에서, 본 발명은 이러한 기판 처리 툴 및 다른 기판 처리 툴에 적용될 수 있다. 또한, 예컨대 다층 집적회로를 생성하기 위하여 기판이 복수 회 처리될 수 있으므로, 본 명세서에 사용되는 기판이라는 용어는 이미 여러 번 처리된 층들을 포함한 기판을 지칭할 수 있다.
비록 위에서 광 리소그래피의 콘텍스트에서 본 발명의 실시예를 사용하는 것에 대해 특정하여 언급하였지만, 본 발명이 다른 애플리케이션, 예를 들어 임프린트(imprint) 리소그래피에서 사용될 수도 있고, 콘텍스트가 허용하는 경우 광 리소그래피로 제한되는 것이 아니라는 것이 인정될 것이다. 임프린트 리소그래피에서, 패터닝 장치의 토포그래피는 기판 상에 생성된 패턴을 정의한다. 패터닝 장치의 토포그래피는 기판에 공급된 레지스트의 층에 프레스될 수도 있고, 그 위에서 레지스트는 전자기 방사선, 열, 압력 또는 이들의 조합을 인가함으로써 경화된다. 패터닝 장치는 레지스트가 경화된 후에 레지스트 외부로 이동됨으로써 그 내부에 패턴을 잔류시킨다.
본원에서 사용된 "방사선" 및 "빔"이라는 용어는, 자외(UV) 방사선(예컨대, 약 365, 248, 193, 157, 또는 126 nm의 파장을 가짐) 및 극자외(EUV) 방사선(예컨대, 5-20 nm 범위의 파장을 가짐), 및 이온 빔 또는 전자 빔과 같은 입자 빔을 포함하는, 모든 타입의 전자기 방사선을 망라한다.
본 명세서에 사용된 "렌즈"라는 용어는, 문맥이 허용한다면, 굴절, 회절, 반사, 자기, 전자자기, 및 정전기 광 컴포넌트를 포함하는 다양한 타입의 광 컴포넌트 중 임의의 것 또는 조합을 가리킬 수 있다.
비록 본 발명의 특정한 실시예가 위에서 설명되었지만, 본 발명은 설명된 것과 다르게 실시될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예컨대, 본 발명의 실시예는 위에서 개시된 바와 같은 방법을 기술하는 기계 판독 가능한 명령어들의 하나 이상의 시퀀스들을 포함하는 컴퓨터 프로그램, 또는 이러한 컴퓨터 프로그램이 저장되는 데이터 저장 매체(예컨대, 반도체 메모리, 자기 디스크 또는 광디스크)의 형태를 취할 수 있다.
위의 설명은 한정적인 것이 아니라 예시적인 의도로 제공된다. 따라서, 다음 진술되는 청구항의 범위로부터 벗어나지 않으면서, 설명된 바와 같은 본 발명에 변경이 이루어질 수 있다는 것이 당업자에게는 명백할 것이다. 추가하여, 본 명세서의 임의의 하나의 실시예에서 도시되거나 설명된 구조적 피쳐 또는 방법 단계들이 다른 실시예들에서도 역시 사용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

Claims (19)

  1. 피쳐의 배치를 위해 또는 측정을 수행하기 위해 구성된 포지션과 연관된 기판 상의 위치들의 최적 세트를 포함하는 최적 솔루션을 선택하는 방법으로서,
    위치들의 세트를 각각 포함하는 하나 이상의 후보 솔루션을 포함하는 제 1 세트를 규정하는 단계;
    상기 제 1 세트로부터의 하나 이상의 후보 솔루션의 수정에 의해 생성되는 위치들의 세트를 각각 포함하는 하나 이상의 후보 솔루션을 포함하는 제 2 세트를 규정하는 단계 - 상기 수정은 중복(duplication), 돌연변이(mutation) 및 교차(cross-over) 중 하나 이상으로부터 선택된 연산(operation)을 수반하는 것임 -; 및
    상기 최적 솔루션으로서 상기 제 1 세트와 제 2 세트 중 하나 또는 양자 모두로부터 하나 이상의 후보 솔루션을 선택하는 단계
    를 포함하는, 최적 솔루션 선택 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제 2 세트의 위치들의 세트를 생성하는 것 및 상기 최적 솔루션을 선택하는 것 중 하나 또는 양자 모두는 목적 함수(objective function)에 기초하는, 최적 솔루션 선택 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 제 2 세트를 규정하는 것 및 상기 최적 솔루션을 선택하는 것 중 하나 또는 양자 모두에 있어서, 상기 기판 상에 피쳐를 배치하기 위한 가용 포지션, 가용 측정 시간, 상기 기판 상의 영역과 연관된 측정 또는 피쳐의 최소량 및 상기 기판에 걸쳐 분포된 측정 또는 피쳐 위치의 요구된 균일도 중 하나 이상과 연관된 하나 이상의 제약을 후보 솔루션 또는 최적 솔루션이 충족시키지 못하는 경우에 후보 솔루션 또는 최적 솔루션이 거부되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 세트를 규정하는 단계는 무작위 또는 의사-무작위 번호의 생성에 기초하는, 최적 솔루션 선택 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 세트를 규정하는 단계는 상기 제약의 지식에 기초하는, 최적 솔루션 선택 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 세트와 제 2 세트 중 하나 또는 양자 모두의 세트 내의 후보 솔루션은 후보 솔루션의 연속 모집단(population) 내의 개체이고,
    상기 방법의 단계들은 진화적 접근법(evolutionary approach)에 따라 수행되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 세트 및 제 2 세트 중 하나 또는 양자 모두를 선택하는 것은 또한, 요구된 측정 정확도 또는 상기 기판 상의 피쳐 레이아웃과 연관된 비용 함수(cost function)의 값에 따라 수행되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 비용 함수는 상기 기판에 걸친 초점 메트릭(focus metric)의 최적 결정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 비용 함수는 기판 왜곡 특성의 최적 결정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 비용 함수는 상기 기판에 걸친 초점 마커, 정렬 마커, 선량 마커 또는 오버레이 마커의 최적 위치설정과 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 비용 함수는, 상기 측정 및 피쳐 위치 중 하나 또는 양자 모두와 연관된 위치들 중 하나 이상에서 규정된 가측치들(observables)의 그래프에 수행되는 근사화(fitting) 프로시저의 품질 파라미터와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 기판은 패터닝 디바이스 또는 웨이퍼인, 최적 솔루션 선택 방법.
  13. 제 7 항에 있어서,
    상기 비용 함수는 측정 시간을 고려하는, 측정 또는 피쳐의 최적 개수와 연관되는, 최적 솔루션 선택 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    위치들의 최적 세트를 포함하는 상기 최적 솔루션을 선택하는 제 1 목적(objective) 및 위치들의 최적 세트를 포함하는 상기 최적 솔루션을 선택하는 제 2 목적 사이의 관련성을 구축하는 파레토 프론트(Pareto front)를 결정하는 것을 더 포함하는, 최적 솔루션 선택 방법.
  15. 컴퓨터 판독가능한 기록 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 적합한 컴퓨터 장치에서 실행될 때 상기 컴퓨터 장치가 제 1 항의 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 기록 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  16. 제 1 항의 방법의 단계들을 수행하도록 구성되어 있는 리소그래피 장치.
  17. 피쳐의 배치를 위해 또는 측정을 수행하기 위해 구성된 포지션과 연관된 기판 상의 위치들의 최적 세트를 포함하는 최적 솔루션을 선택하는 방법으로서,
    위치들의 세트를 각각 포함하는 하나 이상의 후보 솔루션을 포함하는 제 1 세트를 규정하는 단계;
    상기 제 1 세트로부터의 하나 이상의 후보 솔루션의 수정에 의해 생성되는 위치들의 세트를 각각 포함하는 하나 이상의 후보 솔루션을 포함하는 제 2 세트를 규정하는 단계; 및
    상기 최적 솔루션으로서 상기 제 1 세트와 제 2 세트 중 하나 또는 양자 모두로부터 하나 이상의 후보 솔루션을 선택하는 단계
    를 포함하는, 최적 솔루션 선택 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 제 2 세트의 위치들의 세트를 생성하는 것 및 상기 최적 솔루션을 선택하는 것 중 하나 또는 양자 모두는 목적 함수에 기초하는, 최적 솔루션 선택 방법.
  19. 제17항 또는 제18항에 있어서,
    상기 제 2 세트를 규정하는 것 및 상기 최적 솔루션을 선택하는 것 중 하나 또는 양자 모두에 있어서, 상기 기판 상에 피쳐를 배치하기 위한 가용 포지션, 가용 측정 시간, 상기 기판 상의 영역과 연관된 측정 또는 피쳐의 최소량 및 상기 기판에 걸쳐 분포된 측정 또는 피쳐 위치의 요구된 균일도 중 하나 이상과 연관된 하나 이상의 제약을 후보 솔루션 또는 최적 솔루션이 충족시키지 못하는 경우에 후보 솔루션 또는 최적 솔루션이 거부되고,
    상기 제 1 세트 및 제 2 세트 내의 후보 솔루션은 후보 솔루션의 솔루션 도메인을 포함하는 검색 공간 내의 상태이고,
    상기 단계들은 시뮬레이션된 어닐링 접근법(simulated annealing approach)에 따라 수행되는, 최적 솔루션 선택 방법.
KR1020217035393A 2016-10-14 2017-09-21 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술 KR102444531B1 (ko)

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16193903.8A EP3309617A1 (en) 2016-10-14 2016-10-14 Selecting a set of locations associated with a measurement or feature on a substrate
EP16193903.8 2016-10-14
EP17160587 2017-03-13
EP17160587.6 2017-03-13
PCT/EP2017/073866 WO2018069015A1 (en) 2016-10-14 2017-09-21 Selecting a set of locations associated with a measurement or feature on a substrate
KR1020197013514A KR102321886B1 (ko) 2016-10-14 2017-09-21 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197013514A Division KR102321886B1 (ko) 2016-10-14 2017-09-21 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210134996A KR20210134996A (ko) 2021-11-11
KR102444531B1 true KR102444531B1 (ko) 2022-09-16

Family

ID=59930362

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217035393A KR102444531B1 (ko) 2016-10-14 2017-09-21 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술
KR1020197013514A KR102321886B1 (ko) 2016-10-14 2017-09-21 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197013514A KR102321886B1 (ko) 2016-10-14 2017-09-21 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술

Country Status (5)

Country Link
US (2) US11294289B2 (ko)
KR (2) KR102444531B1 (ko)
CN (2) CN109863458B (ko)
TW (1) TWI657320B (ko)
WO (1) WO2018069015A1 (ko)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190005955A (ko) * 2016-05-12 2019-01-16 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. 측정치 획득 방법, 프로세스 단계 수행 장치, 계측 장치, 디바이스 제조 방법
EP3518040A1 (en) 2018-01-30 2019-07-31 ASML Netherlands B.V. A measurement apparatus and a method for determining a substrate grid
TWI791196B (zh) 2018-05-24 2023-02-01 荷蘭商Ａｓｍｌ荷蘭公司 判定基板之堆疊組態之方法及其相關非暫時性電腦可讀媒體
US10831110B2 (en) * 2018-05-29 2020-11-10 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Ltd. Lithographic overlay correction and lithographic process
KR102682048B1 (ko) * 2018-11-26 2024-07-04 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. 패터닝 디바이스 또는 기판에 걸친 마크 레이아웃 결정 방법
EP3734363A1 (en) * 2019-04-29 2020-11-04 ASML Netherlands B.V. Determining a mark layout across a patterning device or substrate
EP3683626A1 (en) * 2019-01-15 2020-07-22 ASML Netherlands B.V. Methods for sample scheme generation and optimization
EP3899664A1 (en) * 2018-12-19 2021-10-27 ASML Netherlands B.V. Methods for sample scheme generation and optimization
KR20210028310A (ko) * 2019-09-03 2021-03-12 연세대학교 산학협력단 반도체 소자의 오버레이 정렬 최적화를 위한 마커 배치 방법
CN110597023B (zh) * 2019-11-18 2020-03-17 墨研计算科学（南京）有限公司 一种基于多目标优化的光刻工艺分辨率增强方法及装置
CN112947006B (zh) * 2019-11-26 2023-08-29 上海微电子装备（集团）股份有限公司 一种对准标记选择方法、装置、设备、光刻***及介质
TWI733270B (zh) * 2019-12-11 2021-07-11 中華電信股份有限公司 機器學習模型的最佳超參數組態的訓練裝置和訓練方法
EP4071553A1 (en) 2021-04-07 2022-10-12 ASML Netherlands B.V. Method of determining at least a target layout and associated metrology apparatus

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005031592A (ja) * 2003-07-11 2005-02-03 National Institute Of Advanced Industrial & Technology 位置合わせ方法、位置合わせ装置、位置合わせプログラム、記録媒体
US20060190207A1 (en) * 2005-02-24 2006-08-24 Whitefield Bruce J Pattern detection for integrated circuit substrates
KR100817092B1 (ko) 2007-03-14 2008-03-26 삼성전자주식회사 중첩계측오차를 보정하기 위한 계측시스템 및 이를 이용한계측방법

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6493658B1 (en) * 1994-04-19 2002-12-10 Lsi Logic Corporation Optimization processing for integrated circuit physical design automation system using optimally switched fitness improvement algorithms
US6885908B2 (en) * 1997-02-14 2005-04-26 Nikon Corporation Method of determining movement sequence, alignment apparatus, method and apparatus of designing optical system, and medium in which program realizing the designing method
JPH10312961A (ja) 1997-03-11 1998-11-24 Nikon Corp 移動シーケンスの決定方法および位置合わせ装置
US7173688B2 (en) * 2004-12-28 2007-02-06 Asml Holding N.V. Method for calculating an intensity integral for use in lithography systems
JP4942178B2 (ja) 2006-12-01 2012-05-30 キヤノン株式会社 情報処理装置、露光装置及びデバイス製造方法
JP5300354B2 (ja) * 2008-07-11 2013-09-25 キヤノン株式会社 生成方法、原版作成方法、露光方法、デバイス製造方法及びプログラム
NL2005804A (en) 2010-01-14 2011-07-18 Asml Netherlands Bv Method and apparatus for enhancing signal strength for improved generation and placement of model-based sub-resolution assist features (mb-sraf).
IL210832A (en) * 2010-02-19 2016-11-30 Asml Netherlands Bv Lithographic facility and method of manufacturing facility
NL2006700A (en) 2010-06-04 2011-12-06 Asml Netherlands Bv Method and apparatus for measuring a structure on a substrate, computer program products for implementing such methods & apparatus.
EP2620976B1 (en) * 2012-01-25 2016-07-20 Qoniac GmbH Overlay model for aligning and exposing semiconductor wafers
KR102120522B1 (ko) * 2013-06-28 2020-06-09 케이엘에이 코포레이션 대표 타겟 부분집합의 선택 및 이용
NL2013677A (en) 2014-01-24 2015-07-29 Asml Netherlands Bv Method of determining a measurement subset of metrology points on a substrate, associated apparatus and computer program.
WO2016096333A1 (en) 2014-12-18 2016-06-23 Asml Netherlands B.V. A lithography model for 3d features
WO2016128190A1 (en) 2015-02-12 2016-08-18 Asml Netherlands B.V. Method and apparatus for reticle optimization
KR20190005955A (ko) * 2016-05-12 2019-01-16 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. 측정치 획득 방법, 프로세스 단계 수행 장치, 계측 장치, 디바이스 제조 방법
EP3309617A1 (en) * 2016-10-14 2018-04-18 ASML Netherlands B.V. Selecting a set of locations associated with a measurement or feature on a substrate
EP3392711A1 (en) * 2017-04-19 2018-10-24 ASML Netherlands B.V. Maintaining a set of process fingerprints

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005031592A (ja) * 2003-07-11 2005-02-03 National Institute Of Advanced Industrial & Technology 位置合わせ方法、位置合わせ装置、位置合わせプログラム、記録媒体
US20060190207A1 (en) * 2005-02-24 2006-08-24 Whitefield Bruce J Pattern detection for integrated circuit substrates
KR100817092B1 (ko) 2007-03-14 2008-03-26 삼성전자주식회사 중첩계측오차를 보정하기 위한 계측시스템 및 이를 이용한계측방법

Also Published As

Publication number Publication date
US11681231B2 (en) 2023-06-20
WO2018069015A1 (en) 2018-04-19
KR20190058650A (ko) 2019-05-29
US11294289B2 (en) 2022-04-05
US20220187714A1 (en) 2022-06-16
US20190243252A1 (en) 2019-08-08
KR20210134996A (ko) 2021-11-11
TW201830172A (zh) 2018-08-16
CN109863458A (zh) 2019-06-07
CN109863458B (zh) 2021-06-22
CN113341659A (zh) 2021-09-03
KR102321886B1 (ko) 2021-11-04
TWI657320B (zh) 2019-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102444531B1 (ko) 기판 상의 측정 또는 피쳐와 연관된 위치들의 세트를 선택하는 기술
EP3309617A1 (en) Selecting a set of locations associated with a measurement or feature on a substrate
TWI572990B (zh) 施加一圖案至一基板之方法、元件製造方法及用於此等方法之微影裝置
KR102330321B1 (ko) 기판 모델 파라미터를 계산하고 리소그래피 처리를 제어하기 위한 방법 및 장치
US20240046022A1 (en) Methods for sample scheme generation and optimization
US11953823B2 (en) Measurement method and apparatus
US20240036479A1 (en) Method of determining at least a target layout and associated metrology apparatus
KR102682048B1 (ko) 패터닝 디바이스 또는 기판에 걸친 마크 레이아웃 결정 방법
KR20220150369A (ko) 샘플링 스킴을 결정하는 방법, 연관된 장치 및 컴퓨터 프로그램
KR102631626B1 (ko) 리소그래피 프로세스를 제어하기 위한 방법 및 장치
KR102658259B1 (ko) 기판 상의 계측 포인트의 세트를 결정하는 방법, 관련된 장치 및 컴퓨터 프로그램
EP3683626A1 (en) Methods for sample scheme generation and optimization

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant