(57)【要約】【課題】露光量とフォーカス量を計測する際にデフォーカスの方向を判別可能とする。【解決手段】レジストを露光する露光装置のデフォーカスの方向を判別する判別方法であって、前記露光装置による露光を介して形成されたレジストパターンを撮像して画像データを得る撮像ステップと、前記画像データの特徴データを抽出する抽出ステップと、前記特徴データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する判別ステップとを有する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レジストを露光する露光装置のデフォーカスの方向を判別する判別方法であって、
前記露光装置による露光を介して形成されたレジストパターンを撮像して画像データを得る撮像ステップと、
前記画像データの特徴データを抽出する抽出ステップと、
前記特徴データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する判別ステップと
を有することを特徴とする判別方法。
【請求項２】
前記抽出ステップは、前記画像データを微分して微分画像データを得る微分ステップを有することを特徴とする請求項１に記載の判別方法。
【請求項３】
前記抽出ステップは、前記微分画像データのパワースペクトラムを前記特徴データとして算出する算出ステップを有することを特徴とする請求項２に記載の判別方法。
【請求項４】
前記判別ステップは、前記特徴データと、デフォーカス方向が既知のレジストパターンから予め得られた特徴データとに基づいて、前記デフォーカス方向を判別することを特徴とする請求項１に記載の判別方法。
【請求項５】
前記判別ステップは、前記画像データの前記特徴データを、前記予め得られた特徴データをMahalanobis空間およびBayes空間のいずれかに射影して得られた確率空間データに射影することにより、前記デフォーカス方向を判別することを特徴とする請求項４に記載の判別方法。
【請求項６】
前記デフォーカスの２つの方向のそれぞれについて前記確率空間データを予め用意しておくことを特徴とする請求項５に記載の判別方法。
【請求項７】
前記判別ステップは、前記それぞれの確率空間データに前記画像データの前記特徴データを射影して得られる２つの確率データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別することを特徴とする請求項６に記載の判別方法。
【請求項８】
前記予め得られた特徴データは、前記露光装置のデフォーカス量および露光量のうち少なくとも一方の所定の範囲に対応した複数の特徴データを含むことを特徴とする請求項４乃至７のいずれかに記載の判別方法。
【請求項９】
レジストを露光する露光装置のデフォーカスの方向を判別する判別装置であって、
前記露光装置による露光を介して形成されたレジストパターンを撮像して画像データを得る撮像手段と、
前記画像データの特徴データを抽出する抽出手段と、
前記特徴データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する判別手段と
を有することを特徴とする判別装置。
【請求項１０】
前記抽出手段は、前記画像データを微分して微分画像データを得る微分手段を有することを特徴とする請求項９に記載の判別装置。
【請求項１１】
前記抽出手段は、前記微分画像データのパワースペクトラムを前記特徴データとして算出する算出手段を有することを特徴とする請求項１０に記載の判別装置。
【請求項１２】
前記判別手段は、前記特徴データと、デフォーカス方向が既知のレジストパターンから予め得られた特徴データとに基づいて、前記デフォーカス方向を判別することを特徴とする請求項９に記載の判別装置。
【請求項１３】
前記判別手段は、前記画像データの前記特徴データを、前記予め得られた特徴データをMahalanobis空間およびBayes空間のいずれかに射影して得られた確率空間データに射影することにより、前記デフォーカス方向を判別することを特徴とする請求項１２に記載の判別装置。
【請求項１４】
前記デフォーカスの２つの方向のそれぞれについての前記確率空間データを記憶する記憶手段を有することを特徴とする請求項１３に記載の判別装置。
【請求項１５】
前記判別手段は、前記それぞれの確率空間データに前記画像データの前記特徴データを射影して得られる２つの確率データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別することを特徴とする請求項１４に記載の判別装置。
【請求項１６】
前記予め得られた特徴データは、前記露光装置のデフォーカス量および露光量のうち少なくとも一方の所定の範囲に対応した複数の特徴データを含むことを特徴とする請求項１２乃至１５のいずれかに記載の判別装置。
【請求項１７】
請求項９乃至１６のいずれかに記載の判別装置を有することを特徴とする露光装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の露光装置を用いて基板にパターンを転写するステップを有することを特徴とするデバイス製造方法。
【請求項１９】
請求項９乃至１６のいずれかに記載の判別装置を用いて露光装置のデフォーカスの方向を判別するステップを有することを特徴とするデバイス製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リソグラフィ工程に適用される技術、特に、レジストを露光する露光装置のデフォーカスの方向を判別する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、半導体製造における、露光光を用いてレチクルパターンをウエハに投影して露光転写するリソグラフィ工程では、露光量とデフォーカス量を検査する装置が用いられている。
【０００３】
ここで、従来のリソグラフィ工程の流れについて説明する。
【０００４】
レジストパターンは、半導体ウエハ等の基板上に感光材であるレジストを所定の厚さで塗布し、露光機を用いてマスクパターンを投影露光した後に現像することで形成される。
【０００５】
形成されたレジストパターンは、測長機能付きの走査型電子顕微鏡（測長ＳＥＭまたはＣＤ−ＳＥＭ）で寸法チェックが行われる。従来の測長ＳＥＭでの処理内容は、例えば、寸法精度が厳しい部位を含む領域の電子線像を取得した後（工程１）、寸法が計測され（工程２）、寸法が基準を満たすか否かの判定を行い（工程３）、満たさない場合には露光機の露光量を変更する（工程４、露光量の補正量はΔＥ）、というものである。例えば、ポジ型のレジストの場合、レジスト寸法が大きすぎれば露光量を増やし、レジスト幅が小さすぎれば露光量を減らすことが行われる。
【０００６】
次に、レジストパターンとエッチング後の膜パターンの関係について説明する。
【０００７】
レジストパターンの形状と膜パターンの形状との間にはエッチング条件が同じであれば一定の関係があり、所定の形状の膜パターンを得るためにはレジストパターンもまた所定の形状を持つことが必要である。新規プロセスの着工の際などにはショット（１回の露光単位）ごとにフォーカス、露光量を変えてパターンを焼き付けたＦＥＭ(Focus Exposure Matrix)と呼ぶウエハを作り、各ショットのレジストパターンの寸法計測を行い、ウエハを切断して断面形状を調べるなどして所定のレジストパターン形状が得られるフォーカスと露光量を見つける、いわゆる「条件出し作業」が行われる。
【０００８】
この作業によって、マージンがより広く取れる露光量（Ｅ０）、フォーカス値（Ｆ０）が決定され、その条件に基づいて製品ウエハの露光が行われる。しかし、種々のプロセス変動（レジストの感光感度の変化、レジスト下の反射防止膜の膜厚変動、露光機の各種センサーのドリフトなど）によって、「条件出し作業」で決定した条件（Ｅ０、Ｆ０）では所定の形状のレジストパターンが得られない場合がある。これを検知するのが上記寸法計測（工程２）の役割であり、従来技術では、プロセス変動によって引き起こされるレジスト形状の変化を露光量の補正によって補償しようとしている。
【０００９】
米国KLA−Tencor社は、2003年6月24日に、重ね合わせ（overlay）計測装置「Archer」シリーズの新オプションとしてインラインでのフォーカス−露光量監視を可能にする「MPX」を発表した。「MPX」は、独自のデュアルトーンラインエンドショートニング（ＬＥＳ：線端後退）・ターゲットを解析し、高精度でフォーカスと露光量を分離してモニタリングできる。そのデータを基に、露光装置のデフォーカス、露光量の管理、装置の変動の把握とその原因の特定を迅速に行えるようになる。同社では同オプションを使用することで、ユーザーはフォーカスに関わる歩留り低下を抑え、年間数百万ドルものコストを節約できるとしている。このような計測装置に関連する技術が特許文献１〜５に開示されている。
【特許文献１】米国特許第５６２９７７２号明細書
【特許文献２】米国特許第５７５７５０７号明細書
【特許文献３】米国特許第５７９０２５４号明細書
【特許文献４】米国特許第６１３７５７８号明細書
【特許文献５】米国特許第６５７７４０６号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来技術では、プロセス変動を検知し対策するため、測長ＳＥＭを用いて線幅等の寸法値を調ベ、寸法値が基準を満たさない場合には露光量を補正している。しかし、この方法には、以下の焦点深度を劣化させる問題がある。
【００１１】
まず、露光量が変われば線幅は変化するが、フォーカスが変わっても線幅は殆ど変化しない。しかし、フォーカスが変わると線幅が変化しなくとも、レジストの断面形状は変化する。前述のように、断面形状が変化すればエッチング後の膜パターンの形状にも影響を及ぼすため、フォーカス変動を検出できない従来技術では、エッチング後の膜パターンの形状不良を大量に生み出すこととなりかねない。
【００１２】
前述のように露光量のみの補正では、フォーカスがずれている場合のずれは直せないため、レジストの断面形状は正常とはならない。またフォーカス深度の中心での露光とならないため、深度不足の要因となり、エッチング後の膜パターンの形状不良を大量に生み出す場合がある。
【００１３】
「MPX」では、Dual Tone Line End Shortening Target（以下、マーク）を解析して、フォーカス量と露光量を推定している。マークは、図１に示すような、抜きのグレーティングマークと残しのグレーティングマークの両方から構成されている。従来は、図１に示す間隔CD1及び間隔CD2を計測し、フォーカス量と露光量を推定している。そして、間隔CD1或いは間隔CD2の挙動がフォーカス量に対して図２のように変化することを利用し、デフォーカス量を推定している。
【００１４】
図２は、ある露光量E=E0のときのCD1或いはCD2とフォーカス量の関係を示しており、縦軸にCD1或いはCD2を、横軸にフォーカス量をとっている。Z0は最適フォーカス量であり、フォーカス量Z0でCD1或いはCD2は最小となる。しかし、間隔CD1或いは間隔CD2は、デフォーカス量に対し偶関数的に変化するため、デフォーカス量の絶対値の推定には使用できても、デフォーカス方向（つまり、プラス方向にずれているのか、マイナス方向にずれているのか）の推定には使用できなかった。
【００１５】
本発明は、レジストパターンから露光装置のデフォーカスの方向を判別する技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明の第１の態様は、レジストを露光する露光装置のデフォーカスの方向を判別する判別方法であって、前記露光装置による露光を介して形成されたレジストパターンを撮像して画像データを得る撮像ステップと、前記画像データの特徴データを抽出する抽出ステップと、前記特徴データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する判別ステップとを有する。
【００１７】
また、上記態様において、前記抽出ステップは、前記画像データを微分して微分画像データを得る微分ステップを有する。
【００１８】
また、上記態様において、前記抽出ステップは、前記微分画像データのパワースペクトラムを前記特徴データとして算出する算出ステップを有する。
【００１９】
また、上記態様において、前記判別ステップは、前記特徴データと、デフォーカス方向が既知のレジストパターンから予め得られた特徴データとに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する。
【００２０】
また、上記態様において、前記判別ステップは、前記画像データの前記特徴データを、前記予め得られた特徴データをMahalanobis空間およびBayes空間のいずれかに射影して得られた確率空間データに射影することにより、前記デフォーカス方向を判別する。
【００２１】
また、上記態様において、前記デフォーカスの２つの方向のそれぞれについて前記確率空間データを予め用意しておく。
【００２２】
また、上記態様において、前記判別ステップは、前記それぞれの確率空間データに前記画像データの前記特徴データを射影して得られる２つの確率データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する。
【００２３】
また、上記態様において、前記予め得られた特徴データは、前記露光装置のデフォーカス量および露光量のうち少なくとも一方の所定の範囲に対応した複数の特徴データを含む。
【００２４】
また、本発明の第２の態様は、レジストを露光する露光装置のデフォーカスの方向を判別する判別装置であって、前記露光装置による露光を介して形成されたレジストパターンを撮像して画像データを得る撮像手段と、前記画像データの特徴データを抽出する抽出手段と、前記特徴データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する判別手段とを有する。
【００２５】
また、上記態様において、前記抽出手段は、前記画像データを微分して微分画像データを得る微分手段を有する。
【００２６】
また、上記態様において、前記抽出手段は、前記微分画像データのパワースペクトラムを前記特徴データとして算出する算出手段を有する。
【００２７】
また、上記態様において、前記判別手段は、前記特徴データと、デフォーカス方向が既知のレジストパターンから予め得られた特徴データとに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する。
【００２８】
また、上記態様において、前記判別手段は、前記画像データの前記特徴データを、前記予め得られた特徴データをMahalanobis空間およびBayes空間のいずれかに射影して得られた確率空間データに射影することにより、前記デフォーカス方向を判別する。
【００２９】
また、上記態様において、前記デフォーカスの２つの方向のそれぞれについての前記確率空間データを記憶する記憶手段を有する。
【００３０】
また、上記態様において、前記判別手段は、前記それぞれの確率空間データに前記画像データの前記特徴データを射影して得られる２つの確率データに基づいて、前記デフォーカス方向を判別する。
【００３１】
また、上記態様において、前記予め得られた特徴データは、前記露光装置のデフォーカス量および露光量のうち少なくとも一方の所定の範囲に対応した複数の特徴データを含む。
【００３２】
また、本発明の露光装置は、上記いずれかに記載の判別装置を有する。
【００３３】
また、本発明のデバイス製造方法は、上記露光装置を用いて基板にパターンを転写するステップを有する。
更に、本発明のデバイス製造方法は、上記いずれかに記載の判別装置を用いて露光装置のデフォーカスの方向を判別するステップを有する。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、レジストパターンから露光装置のデフォーカスの方向が判別可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
［本発明の概要］
先ず、本発明の概要について図面を参照しながら説明する。
【００３６】
本発明は、図１に示す間隔CD1或いは間隔CD2のようなマーク・エッジ間隔のみではなく、図１に示す波形Lから得られる新たな特徴情報を用いてデフォーカスの方向を推定するものである。米国KLA−Tencor社発行の「Yield Management Solutions」のFall2001号、及びWinter2002号によると、プラスフォーカスとマイナスフォーカスのレジスト波形は異なる。そして、デフォーカス量が大きいほど、この傾向は顕著である。図３と図４は、デフォーカス量の絶対値が等しい、プラスフォーカスのレジスト波形とマイナスフォーカスのレジスト波形を示し、図３はマイナスフォーカス、図４はプラスフォーカスであり、形や高さなどが異なっている。
【００３７】
先ず、入出力（撮像）手段又は工程（図７の入出力部Ｓ７０１）において、マークを撮像して得られるフォーカス量と露光量が共に未知の未知波形データ、予め決められたフォーカス量と露光量で露光して得られたプラスフォーカス波形データ、並びに、予め決められたフォーカス量と露光量で露光して得られたマイナスフォーカス波形データを受け取ると共に、後述する判別手段又は工程で判別された未知波形のデフォーカス方向を出力する。
【００３８】
次に、特徴抽出手段又は工程（図７の特徴抽出部Ｓ７０３）において、プラスフォーカスとマイナスフォーカスでのレジスト波形の違いを抽出する。図１のマークでは、プラスフォーカスは、マイナスフォーカスの波形に比べ、鋭いエッジを多く含むのが特徴である。つまり、エッジの鋭さ、エッジ間の間隔が、プラスフォーカスとマイナスフォーカスの違いとなる。
【００３９】
そこで、上記波形（画像データ）を微分することでエッジ成分を抽出する（微分された画像データを得る）。更に、プラスフォーカスとマイナスフォーカスの各波形におけるエッジの鋭さとエッジ間隔の違いを抽出するために、算出した微分波形をフーリエ変換し、そのパワースペクトラムを算出する。
【００４０】
次に、学習データ演算手段又は工程（図７の学習データ演算部Ｓ７０６）において、デフォーカス方向の判別の汎化性を向上させるために、プラスフォーカスの特徴データ群とマイナスフォーカスの特徴データ群で重なり合う領域の特徴データを除去し、２つの特徴データ群の分離度を向上させる。例えば、最適フォーカス量の絶対値近傍のフォーカス量を持つ波形の特徴データを、学習データから除去することである。
【００４１】
更に、各データ群の外れ値に相当する特徴データを除去し、外れ値による２つの特徴データ群の統計量への影響を防いでいる。例えば、最適露光量と大きな差がある露光量を持つ波形の特徴データを学習データから除去すること、或いは、最適フォーカス量と大きな差があるフォーカス量を持つ波形の特徴データを学習データから除去することである。
【００４２】
そして、判別手段又は工程（図７の判別部Ｓ７０２）において、デフォーカス方向の判別を、未知波形がプラスフォーカスである確率とマイナスフォーカスである確率の大小で判定する。これを実現するために、まず、上記学習データ演算手段又は工程で算出したプラスフォーカスの特徴データ群とマイナスフォーカスの特徴データ群をMahalanobis或いはBayesの空間にそれぞれ射影する。これにより、プラスフォーカスの確率空間とマイナスフォーカスの確率空間が生成される。Mahalanobis空間及びBayes空間は、多次元の正規分布を仮定した空間である。Bayes空間は、Bayesの条件付確率に基づく完全な多次元正規分布の確率空間である。一方、Mahalanobis空間は、各次元は正規分布であるが厳密な意味で多次元正規分布ではない。詳細は、「わかりやすい  パターン認識」（石井、上田、前田、村瀬  共著、オーム社出版局）のP51、及び、P80、P180―P181に記載されている。
【００４３】
そして、未知波形の特徴データをプラスフォーカスの確率空間へ射影、同時に、マイナスフォーカスの確率空間へ射影し、未知波形がプラスフォーカスである確率とマイナスフォーカスである確率を算出し、その大小で判定する。
【００４４】
以下に、添付図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００４５】
尚、以下に説明する実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものである。また、以下の説明において、上述した従来例と同一の要素には同一の符号を付して示している。
【００４６】
［第１の実施形態］
先ず、本発明を実施する際に必要不可欠な重ね合わせ検査装置について説明する。
【００４７】
重ね合わせ検査装置は、ステッパーやスキャナーと呼ばれている半導体露光装置のアライメント精度やディストーションを計測する装置であり、図５に示すように、既存のマーク１に新たなマーク２を重ね合わせたときの両マーク間の相対位置関係を計測する。
【００４８】
重ね合わせ検査装置は、半導体デバイスの微細化に伴う高精度化と大量生産要求に対応して1980年代に開発され、1990年代になってデバイスメーカー等で本格的に使用されるようになった。この重ね合わせ検査を使用する以前はバーニアと呼ばれるノギスの副尺と同じビートの原理のものを、顕微鏡を使用して目視で読んで検査を行っており、現在、国内外のメーカから市販されている。この重ね合わせ検査の要求精度等を図１１に示す。
【００４９】
図１１は、1999年に作成された「International Technology Roadmap for Semiconductor:ITRS 99」におけるリソグラフィーのロードマップから引用したものであり、既に10nm以下の値を必要としている。注目すべきは、最小単位として0.5nmまでの精度が要求されている点であり、サブナノメータまでの精度を考慮する必要がある。
【００５０】
次に、重ね合わせ検査装置の構成を図６を用いて説明する。
【００５１】
図６において、光源１としてハロゲンランプ等を使用し、各種光学フィルター２，３で所望の波長帯域を選択し、ファイバー４で光学系１３に導光し、ウエハ５上のマーク６，７をケーラー照明する。ウエハ５から反射した光は、光学系８，９，１０，１１でＣＣＤカメラ１２等の撮像素子上に像を形成し、光電変換され、その映像信号に各種画像処理を実施することにより、２つのマーク６，７の相対位置関係を検出している。
【００５２】
現在市販されている全ての重ね合わせ検査装置の原理は、図１２に示すような露光装置のアライメント光学系と同様に「明視野照明＋画像処理」を採用している。
【００５３】
そして、このアライメント検出系の分解能を推測で試算すると（各メーカの光学仕様が開示されていないので）、光学倍率として、ウエハ−ＣＣＤカメラ間の倍率を100倍、ＣＣＤカメラの画素ピッチを10μmとすると、ウエハ面に換算して100nm/画素となる。ここから前述の10nm以下の精度を達成しているのは各種画像処理技術によるものと考えられる。
【００５４】
次に、本発明の第１の実施形態のデフォーカス方向の判別方法について説明する。
【００５５】
図７は、本発明の第１の実施形態のデフォーカス方向の判別方法を実現する機能ブロック図である。
【００５６】
各ブロックは、以下に述べる機能を実現するものであれば、専用プログラムや専用プロセッサを含む機器、或いは、それら各機能に対応する特定のハードウェアを制御する制御プログラムを実行することにより実現してもよい。
【００５７】
最初に、図７を用いて本実施形態全体の概要を説明する。
【００５８】
入出力部Ｓ７０１は、図６の重ね合わせ検査装置の撮像素子１２で取り込んだフォーカス量と露光量が共に未知の波形データからなる未知波形、予め決められたフォーカス量と露光量で露光して作成したＦＥＭウエハから得られたフォーカス量と露光量とプラスフォーカス波形データからなるプラスフォーカス学習用波形情報、並びに、予め決められたフォーカス量と露光量で露光して作成したＦＥＭウエハから得られたフォーカス量と露光量とマイナスフォーカス波形データからなるマイナスフォーカス学習用波形情報を受け取り、判別部Ｓ７０２で算出された未知波形のデフォーカス方向を出力する。
【００５９】
予め入出力部Ｓ７０１から入力されたプラスフォーカス学習用波形情報とマイナスフォーカス学習用波形情報は、教師データとして学習され、学習結果は学習データ保持部に保持される。当該学習データは、適時入力される教師データにより、更新することが可能である。その後、未知波形が入力されると、上記学習結果に基づきデフォーカス方向が判別され、当該判別結果が入出力部Ｓ７０１から出力される。
【００６０】
特徴抽出部Ｓ７０３は、入出力部Ｓ７０１からの未知波形、プラスフォーカス学習用波形情報、或いは、マイナスフォーカス学習用波形情報を受け取り、未知波形の場合は、その特徴データを判別部Ｓ７０２に出力し、プラスフォーカス学習用波形情報の場合は、その特徴データをフォーカス量と露光量と共にプラスフォーカス特徴データ保持部Ｓ７０４に登録し、マイナスフォーカス学習用波形情報の場合は、その特徴データをフォーカス量と露光量とともにマイナスフォーカス特徴データ保持部Ｓ７０５に登録する。
【００６１】
学習データ演算部Ｓ７０６は、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されているフォーカス量の範囲と露光量の範囲を用いて、プラスフォーカス特徴データ（Ｓ７０４）から対象となるデータを除去した特徴データをプラスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０８に出力する。
【００６２】
更に、学習データ演算部Ｓ７０６は、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されているフォーカス量の範囲と露光量の範囲を用いて、マイナスフォーカス特徴データ（Ｓ７０５）から対象となるデータを除去した特徴データをマイナスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０９に出力する。
【００６３】
判別部Ｓ７０２は、特徴抽出部Ｓ７０３で算出された未知波形の特徴データ、プラスフォーカス学習データ（Ｓ７０４）の特徴データ、マイナスフォーカス学習データ（Ｓ７０５）の特徴データを受け取り、未知波形のデフォーカス方向を入出力部Ｓ７０１に出力する。
【００６４】
以下に各機能ブロックの詳細について説明する。
【００６５】
＜特徴抽出部Ｓ７０３＞
図８に示すように、ステップＳ８０１では、未知波形、プラスフォーカス学習用波形情報、或いは、マイナスフォーカス学習用波形情報の波形データを微分したデータを算出する。ステップＳ８０２では、ステップＳ８０１で算出したデータをフーリエ変換し、そのパワースペクトラムを算出する。
【００６６】
＜学習データ演算部Ｓ７０６＞
最適フォーカス量の近傍のフォーカス量を持つ波形の特徴データを学習データから除去し、プラスフォーカスの特徴データ群とマイナスフォーカスの特徴データ群の重なりを防ぎ、２つの特徴データ群の分離度を向上させることを目的として設けられている。
【００６７】
具体的には、図９に示すように、ステップＳ９０１で特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最適フォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データをプラスフォーカス特徴データ（Ｓ７０４）から除去した特徴データをプラスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０８に出力する。
【００６８】
更に、ステップＳ９０１では、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最適フォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データをマイナスフォーカス特徴データ（Ｓ７０５）から除去した特徴データをマイナスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０９に出力する。
【００６９】
＜判別部Ｓ７０２＞
図１０に示すように、ステップＳ１００１では、プラスフォーカス学習データ（Ｓ７０８）のプラスフォーカスの特徴データ群を受け取り、Mahalanobis空間を生成し、プラスフォーカスの確率空間とする。
【００７０】
ステップＳ１００２は、マイナスフォーカス学習データ（Ｓ７０９）のマイナスフォーカスの特徴データ群を受け取り、Mahalanobis空間を生成し、マイナスフォーカスの確率空間とする。
【００７１】
Mahalanobis空間を用いることで、データ群の中心からの距離を、そのデータ群に属する生起確率と仮定できる。ユークリッド空間では、この仮定は成立しない。更に、Mahalanobis空間を用いた演算量は、Bayes空間を用いた演算量に比べ少ない利点がある。
【００７２】
ステップＳ１００３では、未知波形の特徴データをステップＳ１００１で算出したプラスフォーカスの確率空間へ射影し、未知波形がプラスフォーカスである確率を算出する。更に、ステップＳ１００３では、未知波形の特徴データをステップS１００２で算出したマイナスフォーカスの確率空間へ射影し、未知波形がマイナスフォーカスである確率を算出する。
【００７３】
ステップＳ１００４では、ステップＳ１００３で算出したプラスフォーカスである確率がマイナスフォーカスである確率よりも大きい場合には、未知波形のデフォーカス方向はプラス方向であることを入出力部Ｓ７０１に出力し（Ｓ１００６）、そうでなければ、処理をステップＳ１００５に引き継ぐ。
【００７４】
ステップＳ１００５では、ステップＳ１００３で算出したプラスフォーカスである確率とマイナスフォーカスである確率が等しい場合には、未知波形のデフォーカス方向はゼロ（最適フォーカス）であることを入出力部Ｓ７０１に出力し（Ｓ１００７）、そうでなければ、未知波形のデフォーカス方向はマイナス方向であることを入出力部Ｓ７０１に出力する（Ｓ１００８）。
【００７５】
［第２の実施形態］
第２の実施形態は、第１の実施形態の判別部Ｓ７０２のステップＳ１００１とＳ１００２で用いたMahalanobis空間の代わりにBayes空間を用いた場合である。
【００７６】
Bayes空間もMahalanobis空間と同様に、データ群の中心からの距離を、そのデータ群に属する生起確率と仮定できる。しかし、Bayes空間は、Bayesの条件付確率に基づく完全な多次元正規分布の確率空間である。一方、Mahalanobis空間は、各次元は正規分布であるが厳密な意味で多次元正規分布ではない。そのため、Mahalanobis空間を用いた場合の生起確率は、Bayes空間を用いた場合の生起確率に比べ、誤りが大きい。従って、第１の実施形態に比して判別のロバスト性を向上できるという利点がある。
【００７７】
［第３の実施形態］
第３の実施形態は、第１の実施形態の学習データ演算部Ｓ７０６を以下のように構成した例である。
【００７８】
最適フォーカス量と大きな差があるフォーカス量を持つ波形の特徴データは外れ値に相当する。このデータを学習データから除去し、外れ値によるプラスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響と外れ値によるマイナスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響を防ぐことを目的としている。
【００７９】
具体的には、図９に示すステップＳ９０１において、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最大デフォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データをプラスフォーカス特徴データ（Ｓ７０４）から除去した特徴データをプラスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０８に出力する。
【００８０】
更に、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最大デフォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データをマイナスフォーカス特徴データ（Ｓ７０５）から除去した特徴データをマイナスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０９に出力する。
【００８１】
［第４の実施形態］
第４の実施形態は、第３の実施形態の判別部Ｓ７０２のステップＳ１００１とＳ１００２で用いたMahalanobis空間の代わりにBayes空間を用いた場合である。この場合にも、第２の実施形態で述べた理由によって、第３の実施形態に比して判別のロバスト性を向上できる。
【００８２】
［第５の実施形態］
第５の実施形態は、第１の実施形態の学習データ演算部Ｓ７０６を以下のように構成した例である。
【００８３】
最適露光量と大きな差がある露光量を持つ波形の特徴データは外れ値に相当する。このデータを学習データから除去し、外れ値によるプラスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響と外れ値によるマイナスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響を防ぐことを目的としている。
【００８４】
具体的には、図９に示すステップＳ９０１において、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最大露光量を含む露光量の範囲に相当する全てのフォーカス量での特徴データをプラスフォーカス特徴データ（Ｓ７０４）から除去した特徴データをプラスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０８に出力する。
【００８５】
更に、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最大露光量を含む露光量の範囲に相当する全てのフォーカス量での特徴データをマイナスフォーカス特徴データ（Ｓ７０５）から除去した特徴データをマイナスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０９に出力する。
【００８６】
［第６の実施形態］
第６の実施形態は、第５の実施形態の判別部Ｓ７０２のステップＳ１００１とＳ１００２で用いたMahalanobis空間の代わりにBayes空間を用いた場合である。この場合にも、第２の実施形態で述べた理由によって、第５の実施形態に比して判別のロバスト性を向上できる。
【００８７】
［第７の実施形態］
第７の実施形態は、第１の実施形態の学習データ演算部Ｓ７０６を以下のように構成した例である。
【００８８】
これには２つの目的がある。
【００８９】
１つ目の目的は、最適フォーカス量の絶対値近傍のフォーカス量を持つ波形の特徴データを学習データから除去し、プラスフォーカスの特徴データ群とマイナスフォーカスの特徴データ群の重なりを防ぎ、２つの特徴データ群の分離度を向上させることである。
【００９０】
２つ目の目的は、最適フォーカス量と大きな差があるフォーカス量を持つ波形の特徴データを学習データから除去し、外れ値によるプラスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響と外れ値によるマイナスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響を防ぐこと。及び、最適露光量と大きな差がある露光量を持つ  波形の特徴データを学習データから除去し、外れ値によるプラスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響と外れ値によるマイナスフォーカスの特徴データ群の統計量への影響を防ぐことである。
【００９１】
具体的には、図９に示すステップＳ９０１において、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最適フォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データ、最大デフォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データ、並びに、最大露光量を含む露光量の範囲に相当する全てのフォーカス量での特徴データをプラスフォーカス特徴データ（Ｓ７０４）から除去した特徴データをプラスフォーカス学習データ保持部Ｓ７０８に出力する。
【００９２】
更に、ステップＳ９０１において、特定データ除去情報保持部Ｓ７０７に登録されている最適フォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データ、最大デフォーカス量を含むフォーカス量の範囲に相当する全ての露光量での特徴データ、並びに、最大露光量を含む露光量の範囲に相当する全てのフォーカス量での特徴データをマイナスフォーカス特徴データ（Ｓ７０５）から除去した特徴データをマイナスフォーカス学習データＳ７０９に出力する。
【００９３】
［第８の実施形態］
第８の実施形態は、第７の実施形態の判別部Ｓ７０２のステップＳ１００１とＳ１００２で用いたMahalanobis空間の代わりにBayes空間を用いた場合である。この場合にも、第２の実施形態で述べた理由によって、第５の実施形態に比して判別のロバスト性を向上できる。
【００９４】
上記各実施形態に共通する効果として、従来の重ね合わせ検査装置のハード構成を変更せずに、そのまま用いることができるという利点がある。
【００９５】
また、上記機能を上述した従来の重ね合わせ検査装置に搭載することにより、一台の装置で、露光装置の重要な性能である重ね合わせ誤差、露光量誤差およびフォーカス誤差を計測できる。
【００９６】
従って、以上の各実施形態によれば、露光装置による最適フォーカス状態での露光の実現に資することができる。すなわち、従来の重ね合わせ検査装置ではフォーカス誤差の方向までは判別できなかったが、上述の各実施形態によれば、当該方向が判別できるため、重ね合わせ検査装置により計測された方向を含むフォーカス誤差に対応したオフセット値を露光装置に設定する等の方法により、フォーカス誤差を低減することができる。
【００９７】
［露光装置の概略構成］
図１２は、図６の重ね合わせ検査装置を搭載した半導体露光装置の概略図である。
【００９８】
図１２において、半導体露光装置２１は、所定の回路パターンが形成されたレチクル２２を縮小投影する縮小投影光学系２３と前工程で下地パターンおよびアライメントマークの形成されたウエハ２４を保持するウエハチャック２５とウエハ２４を所定の位置（アライメント位置）に位置決めするウエハステージ２６と、ウエハ２４上に形成されたアライメントマーク位置の検出とともに重ね合わせ検査ならびに露光量誤差およびフォーカス誤差の検査にも用いられるアライメント光学系（アライメントスコープ）２７を備える。アライメント光学系２７は、例えば図６と同様の構成とすることができる。
【００９９】
そして、アライメント検出光学系２７は、ＣＣＤカメラ１２でウエハ２４上のマークの光学像を光電変換した撮像信号を信号処理部２７に送出し、信号処理部２７ではこの撮像信号に基づいてマークの位置情報を算出し、中央演算処理装置２８では信号処理部２７で算出された位置情報からウエハの位置ずれを補正するようにウエハステージ２５を位置決めする。また、アライメント検出光学系２７を介して重ね合わせ誤差ならびに露光量誤差およびフォーカス誤差を計測するための各種マークの画像を取得して、上述の各実施形態で説明した方法を適用することにより、重ね合わせ誤差、露光量誤差、および方向を含むフォーカス誤差を計測する。
【０１００】
［デバイス製造方法］
次に、本実施形態の露光装置を利用した半導体デバイスの製造プロセスを説明する。図１３は半導体デバイスの全体的な製造プロセスのフローを示す図である。ステップＳ１（回路設計）では半導体デバイスの回路設計を行う。ステップＳ２（マスク作製）では設計した回路パターンに基づいてマスクを作製する。
【０１０１】
一方、ステップＳ３（ウエハ製造）ではシリコン等の材料を用いてウエハを製造する。ステップＳ４（ウエハプロセス）は前工程と呼ばれ、上記のマスクとウエハを用いて、上記の露光装置によりリソグラフィ技術を利用してウエハ上に実際の回路を形成する。次のステップＳ５（組み立て）は後工程と呼ばれ、ステップＳ５によって作製されたウエハ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）等の組み立て工程を含む。ステップＳ６（検査）ではステップＳ５で作製された半導体デバイスの動作確認テスト、耐久性テスト等の検査を行う。こうした工程を経て半導体デバイスが完成し、ステップＳ７でこれを出荷する。
【０１０２】
上記ステップＳ４のウエハプロセスは以下のステップを有する（図１４）。ウエハの表面を酸化させる酸化ステップ、ウエハ表面に絶縁膜を成膜するＣＶＤステップ、ウエハ上に電極を蒸着によって形成する電極形成ステップ、ウエハにイオンを打ち込むイオン打ち込みステップ、ウエハに感光剤を塗布するレジスト処理ステップ、上記の露光装置によって回路パターンをレジスト処理ステップ後のウエハに転写する露光ステップ、露光ステップで露光したウエハを現像する現像ステップ、現像ステップで現像したレジスト像以外の部分を削り取るエッチングステップ、エッチングが済んで不要となったレジストを取り除くレジスト剥離ステップ。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を形成する。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】マーク（Dual Tone Line End Shortening Target）を示す図である。
【図２】フォーカス量と図１のCD1或いはCD2の関係を示す図である。
【図３】プラスフォーカスの波形の模式図である。
【図４】プラスフォーカスの波形の模式図である。
【図５】重ね合わせ検査装置に用いられているマークを示す図である。
【図６】重ね合わせ検査装置の光学系を示す図である。
【図７】本実施形態のデフォーカス方向の判別方法を実現する機能ブロック図である。
【図８】特徴抽出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】学習データ演算部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】判別部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】各デバイスノードでの最小線幅、必要アライメント精度、重ね合わせ検査装置の必要精度を例示する図である。
【図１２】図６の重ね合わせ検査装置を搭載した半導体露光装置の概略図である。
【図１３】デバイス製造方法を示す図である。
【図１４】ウエハプロセスを示す図である。
【符号の説明】
【０１０４】
１  重ね合わせ検査用光源
２，３  光学フィルター
４  ファイバー
５  重ね合わせ検査で計測されるウエハ
６，７  重ね合わせ検査用マーク
８，９，１０，１１，１３  重ね合わせ検査用光学系
１２  ＣＣＤカメラ
【図１】
2006216865.tif 000003
【図２】
2006216865.tif 000004
【図３】
2006216865.tif 000005
【図４】
2006216865.tif 000006
【図５】
2006216865.tif 000007
【図６】
2006216865.tif 000008
【図７】
2006216865.tif 000009
【図８】
2006216865.tif 000010
【図９】
2006216865.tif 000011
【図１０】
2006216865.tif 000012
【図１１】
2006216865.tif 000013
【図１２】
2006216865.tif 000014
【図１３】
2006216865.tif 000015
【図１４】
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