(57)【要約】  一実施形態による方法には、あるキャリブレーション基板上に設けられた複数のマーカ構造体の組から、光学的検出装置によりキャリブレーション測定データを得るステップが含まれる。各マーカ構造体の組は、プロセスパラメータの異なる既知の値を用いて生成された、少なくとも１つのキャリブレーションマーカ構造体を含む。この方法には、基板上に設けられ、プロセスパラメータの未知の値を用いて露光される少なくとも１つのマーカ構造体から光学的検出装置を用いて測定データを得るステップと、プロセスパラメータの既知の値およびキャリブレーション測定データに基づくモデルにおいて回帰係数を用いることにより得られた測定データからプロセスパラメータの未知の値を決定するステップとを含む。
2007523488.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセスパラメータを決定するための方法であって、方法が、
キャリブレーション物体上に設けられた複数のキャリブレーションマーカ構造体の組からキャリブレーション測定データを得るステップであって、前記複数のキャリブレーションマーカ構造体の組の各々が少なくとも１つのキャリブレーションマーカ構造体を有し、異なるキャリブレーションマーカ構造体の組のキャリブレーションマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの、異なる既知の値を使用して生成されるステップと、
前記少なくとも１つのプロセスパラメータの前記既知の値を使用することにより、また、前記キャリブレーション測定データに回帰技術を用いることにより数学的モデルを決定するステップであって、前記数学的モデルは複数の回帰係数を有するステップと、
物体上に設けられた少なくとも１つのマーカ構造体から測定データを得るステップであって、前記少なくとも１つのマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を使用して作成されるステップと、
前記数学的モデルの前記回帰係数を用いることにより、前記得られた測定データから前記物体に関する前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を決定するステップとを有する方法。
【請求項２】
前記キャリブレーション測定データおよび前記測定データが光学検出器により得られることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記光学検出器が散乱計であることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記数学的モデルにより使用された前記回帰技術が、主成分回帰、非線形主成分回帰、部分的最小二乗法のモデル化、および非線形部分的最小二乗法のモデル化を含むグループから選択されることを特徴とする、前記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項５】
前記物体が基板であることを特徴とする、前記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項６】
前記基板が、テストウェーハおよび製品ウェーハを含むグループのうちの１つを有することを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのマーカ構造体が、前記基板上にてチップ領域およびスクライブラインを含む前記グループのうちの１つの内部に位置決めされていることを特徴とする、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つのマーカ構造体が、チップ領域内部の素子パターンの一部であることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのマーカ構造体が回折格子を有することを特徴とする、前記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項１０】
前記回帰係数を用いる前記ステップの前に、前記得られたキャリブレーション測定データおよび前記得られた測定データに予備的処理をするステップをさらに有することを特徴とする、前記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項１１】
前記予備的処理をするステップが、平均値の減法、標準偏差による除法、光学パラメータの選択、および光学パラメータの重みづけを含む数学的演算の前記グループのうちの少なくとも１つを前記データに実行するステップを有し、
ここで、前記光学パラメータが、波長、角度、および偏光状態を含むパラメータの前記グループのうちの少なくとも１つを有することを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のキャリブレーションマーカ構造体の組の各々が、少なくとも第１のキャリブレーションマーカ構造体および異なる第２のキャリブレーションマーカ構造体を有することを特徴とする、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記第１キャリブレーションマーカ構造体は複数の非パターニング層を有し、前記第２キャリブレーションマーカ構造体が、その上部にパターンが設けられた同一の非パターニング層を有することを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１キャリブレーションマーカ構造体が、孤立ラインを備えたパターンを有し、前記第２キャリブレーションマーカ構造体が、密集ラインまたは孤立スペースを備えたパターンを有することを特徴とする、請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第１および第２キャリブレーションマーカ構造体間の距離が前記第１および第２キャリブレーションマーカ構造体の寸法と同じ大きさオーダーとなるように、前記第１および第２キャリブレーションマーカ構造体が相互に近接することを特徴とする、請求項１２乃至１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
キャリブレーションマーカ構造体の組の内部の少なくとも１つのキャリブレーション構造体と前記マーカ構造体とが概ね同程度の形状を有することを特徴とする、前記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項１７】
前記キャリブレーションデータおよび測定データがスペクトルデータを有することを特徴とする、前記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法が、リソグラフィ装置およびトラックのうちの少なくとも１つに関連することを特徴とする、前記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのプロセスパラメータが、フォーカス、露光ドーズ、オーバレイ誤差、ドーズに関連するトラックパラメータ、レチクルにわたる線幅の変動、レチクル同士での変動、投影レンズ収差、投影レンズのフレア、およびレチクルを照明する光の角度分布を含むグループから選択されることを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
リソグラフィ装置が、
放射ビームを提供するように構成された照明システムと、
パターン形成構造体を支持するように構成された支持構造体であって、前記パターン形成構造体が、放射ビームの断面にパターンを付与するべく働く支持構造体と、
基板を保持するように構成された基板テーブルと、
前記パターニングされたビームを前記基板のターゲット部分へ投影するように構成された投影システムと
を有する、請求項１８または１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記いずれかの請求項に記載の方法により製造される半導体素子。
【請求項２２】
少なくとも１つのプロセスパラメータを決定するためのシステムであって、システムが、
キャリブレーション物体上に設けられた複数のキャリブレーションマーカ構造体の組からキャリブレーション測定データを得るように配置された検出器であって、前記複数のキャリブレーションマーカ構造体の組の各々が少なくとも１つのキャリブレーションマーカ構造体を有し、異なるキャリブレーションマーカ構造体の組のキャリブレーションマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの、異なる既知の値を使用して生成される検出器と、
前記少なくとも１つのプロセスパラメータの前記既知の値を使用することにより、また、前記キャリブレーション測定データに回帰技術を用いることにより決定された数学的モデルを記憶する処理装置であって、前記数学的モデルは複数の回帰係数を含む処理装置と
を有するシステムであって、
前記処理装置が、物体上に設けられた少なくとも１つのマーカ構造体から測定データを得るように配置され、前記少なくとも１つのマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を使用して作成されるとともに、前記処理装置が、前記数学的モデルの前記回帰係数を用いることにより、前記得られた測定データから前記物体に関する前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を決定するように配置されているシステム。
【請求項２３】
前記検出器が光学検出器であることを特徴とする、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記光学検出器が散乱計であることを特徴とする、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記数学的モデルにより使用された回帰技術が、主成分回帰、非線形主成分回帰、部分的最小二乗法のモデル化、および非線形部分的最小二乗法のモデル化を含むグループから選択されることを特徴とする、請求項２２乃至２４のいずれかに記載のシステム。
【請求項２６】
前記物体が基板であることを特徴とする、請求項２２乃至２５のいずれかに記載のシステム。
【請求項２７】
前記基板が、テストウェーハおよび製品ウェーハを含むグループのうちの１つを有することを特徴とする、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記少なくとも１つのマーカ構造体が、前記基板上にてチップ領域およびスクライブラインを含むグループのうちの１つの内部に位置決めされていることを特徴とする、請求項２６または２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのマーカ構造体が、チップ領域内部の素子パターンの一部であることを特徴とする、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのマーカ構造体が回折格子を有することを特徴とする、請求項２２乃至２９のいずれかに記載のシステム。
【請求項３１】
前記回帰係数を用いる前記ステップの前に、前記処理装置が、前記得られた測定データに予備的処理をするように配置されていることを特徴とする、請求項２２乃至３０のいずれかに記載のシステム。
【請求項３２】
前記予備的処理をするステップが、平均値の減法、標準偏差による除法、光学パラメータの選択、および光学パラメータの重みづけを含む数学的演算のグループのうちの少なくとも１つを前記データに実行するステップを有し、
ここで、前記光学パラメータが、波長、角度、および偏光状態を含むパラメータのグループのうちの少なくとも１つを有することを特徴とする、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記複数のキャリブレーションマーカ構造体の組の各々が、少なくとも第１のキャリブレーションマーカ構造体および異なる第２のキャリブレーションマーカ構造体を有することを特徴とする、請求項２２乃至３２のいずれかに記載のシステム。
【請求項３４】
前記第１キャリブレーションマーカ構造体は複数の非パターニング層を有し、前記第２キャリブレーションマーカ構造体が、その上部にパターンが設けられた同一の非パターニング層を有することを特徴とする、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記第１キャリブレーションマーカ構造体が、孤立ラインを備えたパターンを有し、前記第２キャリブレーションマーカ構造体が、密集ラインまたは孤立スペースを備えたパターンを有することを特徴とする、請求項３３または３４に記載のシステム。
【請求項３６】
第１および第２キャリブレーションマーカ構造体間の距離が第１および第２キャリブレーションマーカ構造体の寸法と同じ大きさオーダーの規模となるように、第１および第２キャリブレーションマーカ構造体が相互に近接することを特徴とする、請求項３３乃至３５のいずれかに記載のシステム。
【請求項３７】
キャリブレーションマーカ構造体の組の内部の少なくとも１つのキャリブレーション構造体と前記マーカ構造体とが概ね同程度の形状を有することを特徴とする、請求項２２乃至３６のいずれかに記載のシステム。
【請求項３８】
前記キャリブレーションデータおよび測定データがスペクトルデータを有することを特徴とする、請求項２２乃至３７のいずれかに記載のシステム。
【請求項３９】
前記システムが、少なくとも一つのリソグラフィ装置およびトラックを有することを特徴とする、請求項２２乃至３８のいずれかに記載のシステム。
【請求項４０】
前記少なくとも１つのプロセスパラメータが、フォーカス、露光ドーズ、オーバレイ誤差、ドーズに関連するトラックパラメータ、レチクルにわたる線幅の変動、レチクル同士での変動、投影レンズ収差、投影レンズのフレア、およびレチクルを照明する光の角度分布を含むグループから選択されることを特徴とする、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
放射ビームを提供するように構成された照明システムと、
パターン形成構造体を支持するように構成された支持構造体であって、前記パターン形成構造体が、放射ビームの断面にパターンを付与するべく働くことを特徴とする支持構造体と、
基板を保持するように構成された基板テーブルと、
前記パターニングされたビームを前記基板のターゲット部分へ投影するように構成された投影システムと
を有する、請求項３９または４０に記載のシステム。
【請求項４２】
請求項２２乃至４１のいずれかに記載のシステムにより製造される半導体素子。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願との相互参照
本願は、２００４年２月２３日提出の米国特許仮出願第６０／５４６，１６５号の優先権を主張する。この仮出願は、参照によりその全体が本明細書に援用される。
【０００２】
本発明はリソグラフィ装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
リソグラフィ装置とは、基板のターゲット部分に所望のパターンを付与する機器である。リソグラフィ装置は、例えば集積回路（ＩＣ）の製造において用いることができる。その場合、パターン形成構造体(patterning structure)、例えばマスクを使用して、ＩＣの個々の層に対応する回路パターンを生成することができ、このパターンを、放射線感応性材料（レジスト）の層を有する基板（例えばシリコンウェーハ）上のターゲット部分（例えば１つまたは幾つかのダイの部分からなるもの）へ結像することができる。一般に、単一の基板は隣接するターゲット部分のネットワークを含み、この部分が連続的に露光される。既知のリソグラフィ装置には、パターン全体をターゲット部分に一度に露光することにより各ターゲット部分が照射される、いわゆるステッパと、パターンを投影ビームの下で所定の方向（「スキャン」方向）に走査するとともに、これに同期させてこの方向に平行または逆平行に基板を走査することにより各ターゲット部分が照射される、いわゆるスキャナとを含む。
【０００４】
本文ではＩＣ製造の際のリソグラフィ装置の使用を具体的に参照することが可能であるが、本明細書に記載されるリソグラフィ装置は、例えば集積光学系、磁気ドメインメモリ用のガイダンスおよび検出パターン、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、薄膜磁気ヘッド等の製造など、その他の応用例を有していても良いことがご理解頂けよう。このような代替の応用例に関連して、本明細書における用語「ウェーハ」または「ダイ」のいかなる使用も、より総括的な用語「基板」または「ターゲット部分」とそれぞれ同義と見なすことができるということを、当業者であれば理解するであろう。本明細書で参照される基板は、露光の前または後に、例えばトラック（典型的にはレジスト層を基板に塗布し、露光済みレジストを現像する器具）、あるいは測定器具または検査器具において処理することができる。適用可能であれば、本明細書における開示内容が、そのような基板処理器具およびその他の基板処理器具に適用されてもよい。さらに基板は、例えば多層ＩＣを生成するために、複数回処理されてもよい。したがって、本明細書において使用する用語、基板は、複数回にわたって処理された層を既に含んでいる基板をも参照することができる。
【０００５】
本明細書において使用する用語「放射線」および「ビーム」は、粒子ビーム、例えばイオンビームまたは電子ビームと同様に、（例えば３６５ｎｍ、２４８ｎｍ、１９３ｎｍ、１５７ｎｍ、または１２６ｎｍの波長を有する）紫外（Ultra Violet:ＵＶ）線（、および（例えば５〜２０ｎｍの範囲の波長を有する）極端紫外（Extreme Ultra Violet:ＥＵＶ）線を含むあらゆる種類の電磁放射線を包含する。
【０００６】
本明細書において使用する用語「パターン形成構造体」は、例えば基板のターゲット部分にパターンを生成するために、放射ビーム（例えば投影ビーム）の断面にパターンを付与することに使用可能な構造体(structure)を指すものとして広範に解釈されるべきである。ビームに付与されたパターンは、基板のターゲット部分における所望とするパターンとは正確に一致しない場合があるということに留意されたい。一般的には、ビームに付与されたパターンは、集積回路のような、ターゲット部分内に作成されるデバイスにおける特定の機能層に対応する。
【０００７】
パターン形成構造体は、透過型、反射型のいずれであってもよい。パターン形成構造体の例には、マスク、プログラマブルミラー・アレイ、およびプログラマブルＬＣＤパネルが含まれる。マスクは、リソグラフィ分野において周知であり、バイナリ型、alternating位相シフト(alternating phase-shift)、減衰型位相シフト(attenuated phase-shift)等のマスクタイプ、および種々のハイブリッドマスクタイプが含まれる。プログラマブルミラー・アレイの一例としては入射してくる放射ビームを異なる方向に反射させるように各々を個別に傾斜できる小型ミラーのマトリクス配列があり、このようにして反射ビームがパターン形成される。
【０００８】
支持構造体は、パターン形成構造体の重量を支持する（すなわち支える）。パターン形成構造体を、パターン形成構造体の配向、リソグラフィ装置の設計、およびその他の条件、例えばパターン形成構造体が真空環境内で保持されるかどうか等に応じた方法で保持する。支持は、機械的締付け、真空、あるいはその他の締付け技術、例えば真空条件下での静電締付けを使用することができる。支持構造体は例えばフレームまたはテーブルとすることができ、それらは、たとえば、必要に応じて固定されていても、移動可能とされていてもよく、パターン形成構造体が例えば投影システムに関して確実に所望の位置にあるようにすることができる。本明細書における用語「レチクル」または「マスク」のいかなる使用も、より一般的な用語「パターン形成構造体」と同義と見なすことができる。
【０００９】
本明細書において使用する用語「投影システム」は、例えば使用されている露光放射線、あるいは浸漬液または真空の使用といったその他の要因に対して適切である屈折光学系、反射光学系、および反射屈折光学系を含む、様々なタイプの投影システムを包含するものとして広範に解釈されるべきである。本明細書中の用語「レンズ」のいかなる使用も、より一般的な用語「投影システム」と同義と見なすことができる。
【００１０】
また、照明システムは、投影放射ビームを誘導、成形、あるいは制御を行うための、屈折、反射、および反射屈折光学部品を含む様々なタイプの光学部品を包含していてもよく、以下そのような部品も、まとめてまたは単独で「レンズ」と呼ぶことができる。
【００１１】
リソグラフィ装置は、２つ（デュアルステージ）以上の基板テーブル（および／または２つ以上のマスクテーブル）を有するものであってもよい。そのような「マルチステージ(multi stage)」装置では、追加的なテーブルを並行して用いることができ、あるいは１つ又はそれ以上の別のテーブルを露光に用いられながら１つ又はそれ以上のテーブルに対して予備ステップを施すことができる。
【００１２】
リソグラフィ装置は、投影システムの最終要素と基板との間の空間を満たすべく、比較的高い屈折率を有する液体、例えば水、に基板が浸されるタイプであってもよい。液浸のための液体は、リソグラフィ装置内の他の空間、例えば、マスクと投影システムの第１要素との間に適用することもできる。液浸技術は、投影システムの開口数を増加させるものとして用いることができる。
【００１３】
昨今、設計特長（design feature）の小型化と素子の高密度化が求められており、高分解能リソグラフィが必要とされている。これらの要件を充足するには、可能な限り詳細にリソグラフィ・プロセスを制御するのが望ましいかもしれない。正確なモニタリングや制御を必要とし得る最も重要なプロセスパラメータのうちの２つとは、ドーズ（dose）およびフォーカスである。これらのパラメータをモニタリングし制御するためには、一般的には最小寸法（Critical Dimension:ＣＤ）の変動が測定される。ところが、ＣＤ変動を測定するにあたって、ドーズのデータとフォーカスのデータとを識別するのが困難な場合がある
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
一般には、特定あるいは時間のかかる測定学と組み合わせて、特定あるいは多数のフィーチャが用いられる。例えばフォーカスは、位相シフトフォーカスモニタにより決定されてよい。フォーカスエラー（誤差）はオーバレイエラーを引き起こすが、これはオーバレイ読出しツールで容易に検知可能である。第２の技術では、フォーカスのモニタリングは、ラインエンドショートニング（line-end shortening）の概念を用いて達成される。しかしながら、この技術を用いても、デフォーカスの兆候を測定することは極めて困難であるかもしれない。加えて、現在の技術のほとんどは、テスト構造体に適用できるのみである。
【００１５】
リソグラフィ装置により露光されるパターンの質をモニタリングする必要があり、テストウェーハまたは製品ウェーハのような露光されるべきあらゆる種類の基板上の多くの場所、例えばチップ領域内部やスクライブライン（scribe line）にて用いることができる、高速かつ信頼性の高い技術が要求される。いわゆる光波散乱測定（scatterometry）と呼ばれる光学測定技術は、これらの要件をある程度満たすことができる。本明細書内で用いられている用語「光学」および「光」は、例えばイオンビームや電子ビームのような粒子ビームと同様に、波長が４００〜１５００ｎｍである光、紫外（ＵＶ）線（例えば波長が３６５ｎｍ、２４８ｎｍ、１９３ｎｍ、１５７ｎｍ、あるいは１２６ｎｍであるもの）、および極紫外（ＥＵＶ）線（例えば波長が５〜２０ｎｍの範囲内であるもの）を含むあらゆる種類の電磁放射線を包含する。
【００１６】
光波散乱測定では、ターゲット（一般的には回折格子のように特別に設計された構造体）へと光線が指向される。次に、ターゲットは光を反射し、屈折し、および／または回折する。最終的に、ターゲットからの光を、好適なセンサを有する検出器によって検出することができる。反射あるいは透過の場合には、検出器による検出が、回折光および／または非回折光測定であってよい。入射光、すなわちターゲットへと指向された光については、１つもしくは複数の組の特性が同時に変化してもよい。本明細書において使用される用語「光波散乱測定」および「散乱計」は、光を発生させ、ターゲットと相互作用した後に分析を行うすべての測定技術および器具を包含する。したがって、用語「散乱計」には、例えばエリプソメータ（偏光解析器）および走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）が含まれる。本明細書において使用する用語「スペクトル」は、ターゲットとの相互作用の後に光が検出され得るあらゆる種類のフォーマットを包含する。したがって、この用語「スペクトル」には、ＳＥＭ内の散乱電子により生成される像が含まれる。
【００１７】
従来、光波散乱測定はフォーカスおよびドーズのようなプロセスパラメータ値を決定するのに使用されている。しかしながら、プロセスパラメータと光波散乱測定の測定パラメータとの関係について、いくつかの仮定が成り立つ。そのような仮定関係の例としては、フォーカスと側壁角度（線状構造体の側面傾斜）との間の比例関係や、ドーズと中間ＣＤ（線状構造体の高さが半分のところでの幅）との間の比例関係が挙げられる。しかし実際には、一の単一光波散乱測定の測定パラメータと、フォーカスやドーズのようなプロセスパラメータとの間に、一意な関係が存在しない場合もある。例えば、フォーカスとは別に、側壁角度の特性に寄与する付加的効果が存在するかもしれない。前述した仮定により、その場合これらの効果は濫用的にはフォーカスと解釈されてしまう場合もある。
【００１８】
検出されたスペクトル（あるいは、粒子ビームが使用された場合に、検出された信号はスペクトルではなく像であってもよい）は、データと比較することで解析され、ライブラリ内に記憶される。検出されたスペクトルとライブラリ内のスペクトルとの間のいわゆる「ベストマッチ」によって、ターゲット構造体を最も良好に説明するパラメータ値が決定される。リソグラフィの目的のため、特定されたパラメータ値すなわちフォーカスおよびドーズが、リソグラフィ装置の性能向上に適用可能である。リソグラフィのプロセスパラメータの制御およびモニタリングの質は、ライブラリの質に大きく依存する場合がある。一般的にライブラリは、例えば格子高さ、線幅、および側壁角度のような格子パラメータといった光波散乱測定の様々な測定パラメータ、ならびに、例えば材料特性および予め処理された基板内の層に関する特性といった様々な基板パラメータ値を計算することにより構成された理論上のスペクトルで満たされている。露光される基板の特性が定期変化する場合は特に、極めて信頼できるライブラリの生成に長時間が要され、かなり複雑となりうることは容易にご理解頂けよう。
【００１９】
さらには、下位層の厚さおよび使用される材料の光学定数のような光波散乱測定の測定パラメータを生産現場（production situation）で決定する事は、極めて困難かもしれない。経験的データ、すなわち実験で得られるデータの使用が示唆されている（例えばAllgair et al.,Yield Management Solutions,Summer 2002, pp8-13を参照）。このような場合、経験的ライブラリは複数の構造体を有する基板から生成され、これらの構造体は、制御されるべきプロセス空間（process space）をカバーするいろいろな組のプロセスパラメータにより処理される。しかしながら、ここに言及されているように、要求されているプロセスパラメータの制御レベルと、「自然変動」(natural variation)つまり意図せず誘発される変動に由来するノイズの顕著な影響とからすると、上記文献で説明されているように、これらの構造特徴は重要ではない。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明の複数の実施形態は、経験的データを用いるリソグラフィ方法に関連する少なくとも１つのプロセスパラメータを決定するための方法を含む。一実施形態は、少なくとも１つのプロセスパラメータを決定するための方法であって、この方法が、
あるキャリブレーション物体上に設けられた複数のキャリブレーションマーカ構造体の組からキャリブレーション測定データを得るステップであって、前記複数のキャリブレーションマーカ構造体の組の各々が少なくとも１つのキャリブレーションマーカ構造体を有し、異なるキャリブレーションマーカ構造体の組のキャリブレーションマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの、既知である異なる値により生成されるステップと、
前記少なくとも１つのプロセスパラメータの前記既知の値を使用することにより、また、前記キャリブレーション測定データに回帰技術を用いることにより、数学的モデルを決定するステップであって、前記数学的モデルはある数の回帰係数を有するステップと、
ある物体上に設けられた少なくとも１つのマーカ構造体から測定データを得るステップであって、前記少なくとも１つのマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を用いて作成されるステップと、
前記数学的モデルの前記回帰係数を用いることにより、前記得られた測定データから前記物体に関する前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を決定するステップと
を有する方法を提供する。
【００２１】
本発明の別の実施形態では、少なくとも１つのプロセスパラメータを決定するためのシステムであって、このシステムが、
あるキャリブレーション物体上に設けられた複数のキャリブレーションマーカ構造体の組からキャリブレーション測定データを得るように配置された検出器であって、前記複数のキャリブレーションマーカ構造体の組の各々が少なくとも１つのキャリブレーションマーカ構造体を有し、異なるキャリブレーションマーカ構造体の組のキャリブレーションマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの、既知である異なる値により生成される検出器と、
前記少なくとも１つのプロセスパラメータの前記既知の値を使用することにより、また、前記キャリブレーション測定データに回帰技術を用いることにより決定された数学的モデルを記憶する処理装置であって、前記数学的モデルはある数の回帰係数を有する処理装置と
を有するシステムであって、
前記処理装置が、ある物体上に設けられた少なくとも１つのマーカ構造体から測定データを得るように配置され、前記少なくとも１つのマーカ構造体が、前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を使用して作成されるとともに、前記処理装置が、前記数学的モデルの前記回帰係数を用いることにより、前記得られた測定データから前記物体に関する前記少なくとも１つのプロセスパラメータの未知の値を決定するように配置されているシステムが提供される。
【００２２】
本発明の一実施形態において、システムは、投影放射ビームを提供するように構成された照明システムと、パターン形成構造体を支持するように構成された支持構造体であって、パターン形成構造体が、放射ビームの断面にパターンを付与するべく働く支持構造体と、基板を保持するように構成された基板テーブルと、パターニングされたビームを基板のターゲット部分へ投影するように構成された投影システムとを有するリソグラフィ装置を有する。
【００２３】
本発明の一実施形態において、本明細書において開示された実施形態の任意のものによる本発明の方法により製造された半導体素子が提供される。
【００２４】
一実施形態において、システムは、放射ビームを提供するように構成された照明システムと、パターン形成構造体を支持するように構成された支持構造体であって、パターン形成構造体が、放射ビームの断面にパターンを付与するべく働く支持構造体と、少なくとも１つのマーカ構造体を有する基板を保持するように構成された基板テーブルと、パターニングされたビームを基板のターゲット部分へ投影するように構成された投影システムとを含むリソグラフィ装置を含む。
【００２５】
本発明はさらに、前述の実施形態の任意のものによるシステムで製造される半導体素子に関する。
【００２６】
次に、添付の略図を参照して例示のみにより本発明の実施形態を記載する。図において、対応する参照符号は対応する部分を示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
図１は、本発明の一実施形態によるリソグラフィ装置を概略的に示す。この装置は、放射線（例えばＵＶ放射線またはその他の波長を有する放射線）の投影ビームＰＢを提供するように構成された照明システム（イルミネータ）ＩＬと、パターン形成構造体（例えばマスク）ＭＡを支持するように構成されているとともに、パターン形成構造体を投影システム（アイテムＰＬ）に対して正確に位置決めするように構成された第１位置決め装置ＰＭに接続されている第１支持構造体（例えばマスクテーブル）ＭＴとを含む。この装置は、基板（例えばレジスト塗布されたウェーハ）Ｗを保持するように構成されているとともに、基板を投影システム（「レンズ」）ＰＬに対して正確に位置決めするように構成された第２位置決め素子ＰＷに結合されている基板テーブル（例えばウェーハテーブル）ＷＴをさらに含み、投影システム（例えば屈折投影レンズ）ＰＬ（「レンズ」）は、パターン形成構造体ＭＡにより投影ビームＰＢに伝えられるパターンを、基板Ｗのターゲット部分Ｃ（例えば１つもしくは複数のダイを有するもの）へ結像するように構成されている。
【００２８】
ここで示すように、装置は透過型のもの（例えば透過性マスクを用いているもの）である。別法として、装置は反射型のもの（例えば上述したような種類のプログラム可能ミラー・アレイを用いるもの）としてもよい。
【００２９】
イルミネータＩＬは放射線源ＳＯからの放射ビームを受け取る。例えば光源がエキシマレーザである場合、光源およびリソグラフィ装置は個別の構成要素であってもよい。このような場合、光源はリソグラフィ装置の一部を成すように考慮されておらず、放射ビームは、例えば好適な誘導（directing）ミラーおよび／またはビームエキスパンダを有するビームデリバリシステムＢＤによって光源ＳＯからイルミネータＩＬへと通過する。その他の場合、例えば光源が水銀灯である場合には、光源は装置の一体形の一部分とすることができる。光源ＳＯおよびイルミネータＩＬは、ビームデリバリシステムＢＤと共に、必要であれば放射線システムと称することもできる。
【００３０】
イルミネータＩＬは、ビームの角度強度分布を調整するように構成された調整装置ＡＭを含むことができる。一般に、イルミネータの瞳面における強度分布の少なくとも外側および／または内側の径範囲（通常はそれぞれσ‐アウターおよびσ‐インナーと称される）は調整することができる。さらに、イルミネータＩＬはふつう、その他の種々の部品、例えばインテグレータＩＮおよびコンデンサＣＯを含む。イルミネータは、投影ビームＰＢと称される調整済み放射ビームを提供し、この放射ビームはその断面に所望とする均一性および強度分布を有する。
【００３１】
投影ビームＰＢは、マスクテーブルＭＴ上に保持されているマスクＭＡ上に入射し、マスクＭＡを通過した後レンズＰＬを通るが、このレンズが基板Ｗのターゲット部分Ｃへビームを合焦する。基板テーブルＷＴは、第２位置決め装置ＰＷおよび位置センサＩＦ（例えば干渉装置）の助けにより、例えばビームＰＢの経路に様々なターゲット部分Ｃを位置決めするように正確に移動させることができる。同様に、第１位置決め装置ＰＭおよび別の位置センサ（図１で明確には示していない）を使用して、例えばマスクＭＡをマスクライブラリから機械的に取り出した後、あるいは走査中に、マスクをビームＰＢの経路に対して正確に位置決めすることができる。一般に、オブジェクトテーブルＭＴおよびＷＴの移動は、位置決め素子ＰＭおよびＰＷの一部を成し得るロングストロークモジュール（大まかな位置決め）およびショートストロークモジュール（細かい位置決め）の助けにより実現されることになる。一方で、ステッパの場合（スキャナとは対照的に）、マスクテーブルＭＴはショートストロークアクチュエータのみに接続あるいは固定することができる。マスクＭＡおよび基板Ｗは、マスク・アラインメントマークＭ１、Ｍ２および基板アラインメントマークＰ１、Ｐ２により位置合わせすることができる。
【００３２】
図示した装置は、以下の好ましい方式で使用することができる。
【００３３】
１．ステップモードでは、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴは基本的に静止されており、投影ビームに伝えられたパターン全体が、１回でターゲット部分Ｃへ投影される（すなわち１回の静的露光）。次に基板テーブルＷＴがＸ方向および／またはＹ方向に移動されて、異なるターゲット部分Ｃを露光することができる。ステップモードでは、露光フィールドの最大寸法は、１回の静的露光で結像されるターゲット部分Ｃの寸法を限定する。
【００３４】
２．スキャンモードでは、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴは同期走査され、投影ビームに伝えられたパターンがターゲット部分Ｃへ投影される（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ＰＬの拡大（縮小）特性および像反転特性により決定される。スキャンモードでは、露光フィールドの最大寸法は、１回の動的露光におけるターゲット部分の（非走査方向における）幅を限定するのに対して、ターゲット部分の（走査方向における）高さは走査動作の長さが決定する。
【００３５】
３．別モードでは、マスクテーブルＭＴはプログラム可能パターン形成構造体を保持しつつ基本的に静止されており、基板テーブルＷＴは移動または走査され、投影ビームに伝えられたパターンがターゲット部分Ｃへ投影される。この方式では一般にパルス状の放射線源が用いられ、プログラム可能パターン形成構造体は、基板テーブルＷＴの各移動後に、または走査中に連続する放射線パルスの間で、必要に応じて更新される。この動作方式は、プログラム可能なパターニング手段、例えば前述したような種類のプログラマブルミラー・アレイを活用するマスクレスリソグラフィに容易に適用することができる。
【００３６】
上述した使用方式、または全く異なる使用方式に関する組み合わせおよび／または変更を用いることもできる。
【００３７】
図２は最新鋭の散乱計を示しており、散乱計には光源１と検出器４とが含まれる。ここで、光源は、基板テーブルＷＴ上にある露光されるべき基板Ｗ上の、一般的にはある種の格子である構造体５へと光線２を指向する。検出器４は（マイクロ）プロセッサ９に接続されており、（マイクロ）プロセッサはメモリ１０に接続されている。光線２は、基板Ｗの表面上に位置決めされた好適な構造体５にて反射および／または回折する。反射光線のスペクトルが、検出器４で検出される。図２に示すように、光線２は、ある角度をもって基板Ｗへと指向することができるが、基板Ｗに対して垂直方向で指向されても良い。好適な構造体へと指向される一つ若しくは複数の組の光の特性が同時に変化してもよい、いくつかの光波散乱測定コンセプトが存在する。特性の組の例には、波長の組、入射角の組、偏光状態の組、あるいは、位相および／または位相差の組がある。検出器は、前述の組の１つまたはそれらの組の組み合わせを検出するべく配置することが可能であり、１つ若しくは複数のセンサを含んでいてよく、結果として反射光および／または回折光の異なる部分を記録することができる。
【００３８】
図３は、光波散乱測定においてライブラリベースの方法を用いる場合の機能概要を示すものである。一般的にライブラリは、光波散乱測定の様々な測定パラメータ、例えば構造体５の線の線幅、線高さ、側壁角度等のような構造体パラメータのスペクトル、そのような線の下に存在する（パターニングされていない）下位層の厚さ、および光線２と相互作用する全ての材料の光学定数を計算することにより構成することができる。実際の物理的構造体５を測定する前に、構造体５の種類に応じた上述パラメータが定義される必要があるかもしれない。定義されたこれらパラメータ各々の所定の範囲に関し、構造体５で変調された光のスペクトルがプロセッサ９により計算され、メモリ１０のスペクトル・ライブラリ内にて記憶される（タスク３０１）。
【００３９】
当業者であれば当然に理解されることであるが、次に、既知の構造体について理論計算（theoretical calculation）を実行することができる。例えば、プロセッサ９を用い、実際の構造体５のスペクトルの実施が期待されている領域をカバーするのに十分なスペクトルでライブラリが満たされると、実際の構造体５上での測定が実行される。次に、本方法はタスク３０２へと進み、実際の構造体５で測定済みのスペクトルがプロセッサ９によりメモリ１０のスペクトル・ライブラリ内の複数の記憶済みスペクトルと比較される。代替例として、リアルタイムフィッティング（real time fitting）がなされても良い。
【００４０】
次に、タスク３０３において、補間アルゴリズムを用いてメモリ１０から「ベストマッチ」が抽出され、抽出されたスペクトルを生成するのに用いられたパラメータに対応したパラメータ値が特定される。例えば、測定スペクトルが、パラメータＡの値Ａ１およびパラメータＢの値Ｂ３を用いて構成されているスペクトルと最適に類似する場合、プロセッサ９は最終的に値｛Ａ１，Ｂ３｝を出力する。
【００４１】
厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）のような厳密な回折モデル化アルゴリズムが、スペクトル・ライブラリのスペクトル計算に用いられても良い。メモリ１０のスペクトル・ライブラリ内に記憶されたスペクトルを計算するのに用いられるこの複合アルゴリズムには多くの側面があるが、特に使用される材料の光学特性に関し最先端の知識を要求することがある。実際の所、特に製品ウェーハに関しては、これら特性のうちの幾つかの値が知られているだけなので、一般には近似値が用いられる。さらに、生産現場では、下位層の異なる構造体特性は十分に知られていない。結果として、従来のライブラリベースの方法は複雑なものとなり、生産現場では日常的に使用できないかもしれない。
【００４２】
以下の記載では、例示的プロセスパラメータとして、ドーズおよびフォーカスを参照する。しかしながら、他のリソグラフィ・プロセスパラメータが用いられる場合でも、本発明の実施形態が同様に適用可能である旨をご理解いただきたい。用いられ得るプロセスパラメータのその他の例としては、例えば、ドーズ、レチクルにわたる線幅の変動、レチクル同士での変動(variations from reticle-to-reticle)、投影レンズの収差、投影レンズのフレア（flare）、およびレチクルを照明する光の角度分布に関連するトラックパラメータが含まれても良い。
【００４３】
図４は、本発明の一実施形態による、ライブラリベースの光波散乱測定の機能図である。この方法では、理論上のスペクトルデータではなく測定されたキャリブレーションスペクトルが直接使用され、例えば格子のような回折構造体であってよい実際の物理的構造体上で測定されたスペクトルとの比較が行われる。実際の物理的構造体の測定を実行する前に、キャリブレーション基板上でキャリブレーションが行われる。
【００４４】
本発明の一実施形態では、キャリブレーション基板に複数のキャリブレーション構造体が設けられる。ここで、各キャリブレーション構造体は、測定される物理的構造体と概ね同等のの形状を有する。各キャリブレーション構造体はキャリブレーション基板上で一意なポジションを有してよく、フォーカスおよび露光（ドーズ）のようなプロセスパラメータの一意な値と組み合わせて構築される。本発明の一実施形態では、第１プロセスパラメータの値は基板を横切る第１方向に変動し、一方で第２プロセスパラメータは、第１方向に対して概ね垂直な第２方向に変動しうる。本発明の一実施形態では、第１および第２プロセスパラメータはフォーカスおよびドーズである。そのような場合、キャリブレーション基板はフォーカス‐露光マトリクス（ＦＥＭ）と称される。以下の記載では、本発明の実施形態の概念を説明するためにＦＥＭを参照しているが、本発明の他の実施形態では代替のマトリクスが用いられてもよいことはご理解いただけよう。
【００４５】
本発明の一実施形態では、本方法はタスク４０１で開始される。ここでは、ＦＥＭを用いてキャリブレーションスペクトルが測定され、次に、これらを製作するのに使用されたフォーカスおよびドーズ値に関する情報と共にメモリ１０内に記憶される。次に、実際の物理的構造体上に衝突する光のスペクトルが測定される。タスク４０２では、次に、測定されたスペクトルがメモリ１０内に記憶されたスペクトルと比較される。本方法は次にタスク４０３へと進み、メモリ１０から「ベストマッチ」が抽出される。この段階で、抽出されたスペクトルからドーズおよびフォーカス値が導出される。例えば、図４において、測定されたスペクトルとＦＥＭにより設けられた構造体上で測定されたスペクトルとの間の「ベストマッチ」は、フォーカス値がＦ２、および露光量（ドーズ）値がＥ２に対応するスペクトルである。
【００４６】
図４に例示されているように少なくともいくつかの実施形態において、パラメータを決定するのに材料の光学特性に関する最先端の知識が必要とされないということが潜在的な利点であることがお解かり頂けよう。
【００４７】
しかしながら、上述したような、どのライブラリベースの方法でも、選択されたプロセスパラメータの決定値が離散されている。さらには、「自然変動（natural variation）」すなわち意図せず誘発される変動によりキャリブレーションタスクに生ずるノイズ（noise）は、選択されたプロセスパラメータの値の特定に重大な影響を与えかねない。この自然変動による確認障害は最小化されることが望ましい。
【００４８】
自然変動の原因としては以下のものが含まれ得る。スキャナにおいては、一意に定められたフォーカスおよびドーズの設定を有する各露光とは異なる、ランダムなフォーカスおよび露光ドーズエラーが自然変動の原因となり得る。トラックにおいては、ウェーハにかかる不均一な処理が自然変動の原因となり得る（これらは部分的にはドーズに関連する）。ウェーハにおいては、ウェーハにかかる下位層が不均一であることが自然変動の原因となり得る。散乱計においては、熱的、機械的、および電気的ノイズが自然変動の原因となり得る。
【００４９】
図５（ａ）、図５（ｂ）は本発明の一実施形態の機能ブロック図を示すものである。この実施形態では、キャリブレーションスペクトルが使用され、キャリブレーション段階で回帰技術を用いることで数学的モデルが得られる。そして、演算段階で得られた数学的モデルを用いれば、測定されるべき実際の構造体を製造するのに使用されたプロセスパラメータが導かれ得る。図５（ａ）は、本発明のこのような一実施形態において、キャリブレーション段階で使用される方法を示すものである。本方法はタスク５０１で開始されるが、ここでは複数のキャリブレーション構造体によりキャリブレーションスペクトルが測定され、メモリ１０内に記憶される。これらのキャリブレーション構造体は、各キャリブレーション構造体で異なる既知のプロセスパラメータの組を有する。例えば、プロセスパラメータがフォーカスおよびドーズである場合、本方法では、まずＦＥＭを有するキャリブレーション構造体が測定され、測定されたスペクトルがメモリ１０内に記憶される。
【００５０】
次に、本方法はタスク５０２へと進み、メモリ１０に接続されたプロセッサによって、記憶されたキャリブレーションスペクトルに関する回帰分析が実行される。このプロセッサは、本発明の一実施形態ではプロセッサ９であってよく、また本発明の別の実施形態では異なるプロセッサであってもよい。次に、本方法はタスク５０３へと進み、数学的モデルが決定され、メモリ内に記憶される。数学的モデルは、キャリブレーションスペクトルと、キャリブレーションスペクトルが測定されるキャリブレーション構造体を製造するのに使用されたプロセスパラメータとの間の関係を定義付けるものである。メモリは、本発明の一実施形態ではメモリ１０であってよく、本発明の別の実施形態ではプロセッサに接続された別のメモリであってもよい。
【００５１】
図５（ｂ）は本発明の一実施形態による方法を示す。この方法は、プロセッサ９により実行されてよく、得られたモデルを使用して、選択されたプロセスパラメータの値を、基板の「実際の」構造体上で実行された測定から導くことができる。本方法はタスク５１１から開始され、基板の「実際の」構造体でレスポンス（応答）信号が測定される。スペクトルであってよい測定された信号は、モデルの入力信号として働く。次に、本方法はタスク５１２へと進み、選択されたプロセスパラメータの所望の値が決定される。次に、本方法はタスク５１３へと進み、手動、自動のいずれかで、決定されたプロセスパラメータがリソグラフィ・プロセスに用いられ、例えばドーズ設定、フォーカス設定、位置決め設定（例えば基板テーブルＷＴの動き）等のようなリソグラフィ装置の外部設定を修正する。
【００５２】
本発明の複数の実施形態で、自然変動の影響が最小化され得ることがご理解いただけよう。選択されたプロセスパラメータの自然変動がキャリブレーションに含まれるので、生成されたモデルはこのプロセスパラメータの自然変動と無関係とすることができる。自然変動の影響をさらに小さくにするためには、ランダムな変動を使用するのが望ましい場合がある（例えばこの場合にはキャリブレーションウェーハを作成することができる）。さらに、プロセスパラメータの自然変動が既知である場合、キャリブレーション段階におけるモデルの形成過程で自然変動が個別の入力信号として使用されてもよい。ここで用語「個別」が意味するのは、付加的な入力信号であるか、入力により意図的に誘発されたプロセスのずれを置き換えができることのいずれかを意味する。
【００５３】
本発明の一実施形態では、回帰方法において用いられる回帰技術は、線形または非線形のいずれであってもよい。本発明の一実施形態においてニューラルネットワークが用いられても良い。このような技術は、（すなわちモデルのキャリブレーションポイント間の）補間、および／またはノイズリダクションを提供するべく用いられても良い。
【００５４】
図６には本発明の別の実施形態による回帰技術の機能的ブロック図が示されている。この概念は繰返し過程に基づいており、測定された応答信号Ｘおよび１組の予測パラメータＹが使用されて回帰係数ｂが計算され、この回帰係数を用いてＸとＹとの組み合わせから数学的モデルが形成される。予測パラメータＹは、検査中のプロセスパラメータに関連するパラメータである。本方法はタスク６０１より開始され、ここでは１組の予測パラメータＹが提供される。その後タスク６０３へと進み、基板上の構造体の応答信号Ｘが測定される。予測パラメータＹ、測定された応答信号Ｘの双方が数学的モデルの入力信号として働き、タスク６０５においてこれらによってモデル化された回帰係数ｂが計算される。次にタスク６０７において、全ての回帰係数ｂの有意性（ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）が調べられる。この制御タスクは、数学的モデルがロバストであるか否かを判断する。タスク６０９では、有意でない回帰係数が数学的モデルから除去され、回帰係数が低減された分、回帰が反復される。数学的モデル中の全ての回帰係数が有意となるまで、タスク６０５および６０７が反復される。次に、本方法はタスク６１１へと進み、回帰結果を利用して、新規の応答信号Ｘの予測パラメータＹが決定される。
【００５５】
本発明の一実施形態では、線形回帰（ＭＬＲ）を用いることで、データを情報（information）にしても良い。因子と称されることもある応答信号がほとんどない場合に、好適な状況が展開する。因子が著しく重複しない、すなわちこれらが共線的である場合、またはこれらが予測パラメータＹとの間で良く理解された関係を有する場合には、ＭＬＲは非常に有用となり得る。しかしながら、これらの３条件のうちのいずれかが満たされない場合、ＭＬＲは不十分、すなわち不適切なものとなるかもしれない。本発明の実施形態には、１つもしくは複数のこのような条件の存在に基づいてＭＬＲが適用される方法が含まれる。
【００５６】
本発明の一実施形態では、光波散乱測定により測定されたスペクトルが用いられることで、ドーズおよびフォーカスのようなリソグラフィ・プロセスパラメータの値が推定される。一般に、スペクトルを含む因子は数百という数に達し、極めて共線的である。この場合、予測パラメータＹはリソグラフィ・プロセスパラメータの値である。
【００５７】
図７（ａ）、図７（ｂ）は、本発明の複数の実施形態に用いられても良い、分解技術を例示するものである。図７（ａ）に示す第１の技術は、基本的な調和関数の合計により信号を記述できるという原理に基づくフーリエ解析を用いており、ここで各関数はある重み係数をもって寄与している。例えば図７（ａ）の信号Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４は、それぞれに重み係数［１，−１］、［１，−１／２］、［１，＋１／２］、［１，１］を用いたＨ１およびＨ２の合計として記載されている。
【００５８】
第２の技術は、複数の主成分の合計として信号が記載されるという原理に基づいた同様の技術であり、ここで主成分の各々は、ある重み係数をもって寄与(contribution)する。主成分の数は大きく変動しても良い。図７（ｂ）は４つの例示的光波散乱測定スペクトル（Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４）を示しており、これらはそれぞれに重み係数［１，−１］、［１，−１／２］、［１，＋１／２］、［１，１］を用いた主成分ＰＣ１とＰＣ２との合計として記載され得る。回帰分析に関する本発明の一実施形態において、上述したような分解技術を用いることができるがこれに限定するものではない。例えば、主成分回帰（ＰＣＲ）の場合、測定された応答信号Ｘから抽出された主成分が、図６に示すようなＸファクタの代わりに、数学的モデルのための入力信号として働いても良い。
【００５９】
図示した２つの分解技術に加え、本発明の実施にあたってその他の分解技術が用いられても良い。これらの技術の例としては、Ｗｏｌｄらによる、Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、７（１９８９）、５３〜６５ページに記載されているような部分的最小二乗法（ＰＬＳ）のモデル化および非線形ＰＬＳのモデル化の概念に基づく分解技術が含まれる。
【００６０】
本発明の一実施形態では、スペクトルデータがモデルに送られる前に、ある種の予備処理が適用されても良い。予備処理は、モデルの結果を向上させることができる。本発明に適用可能であってよい予備処理演算の例とは、平均値の減法、標準偏差による除法、および、角度、波長、偏光状態のような光波散乱測定変数の重みづけ若しくは選択である。結果として、データがモデルに送られる前に、特定波長のデータが除去することができる。
【００６１】
本発明の複数の実施形態では、複数の種類のマーカ構造体を、キャリブレーションと測定プロセスの両方に使用することもできる。したがって、本発明は、各組が１つもしくは複数の（異なる）キャリブレーション構造体を有する複数のキャリブレーション構造体の組に適用可能である。したがって、各組は１つもしくは複数のキャリブレーション構造体を有してよく、ここで、キャリブレーション構造体の組ごとのキャリブレーション構造体数が変動可能である。さらには、キャリブレーション構造体の組の内部および／またはその間のキャリブレーション構造体が、異なっていてもよい。各組内部で、異なる種類のマーカ構造体がキャリブレーション基板上で相互に近接して位置決めされていることが望ましい。キャリブレーション測定および試料測定は、少なくともいくつかの点で（例えば同一予備処理、同一マーカまたはマーカの組み合わせ、および／または同一ウェーハの種類）で実質的同一であることも望ましいかもしれない。これらのマーカ上で得られたスペクトルを、これらが数学的モデルにより使用される前に、互いに付加させてもよい。しかしながら、本発明の一実施形態では、数学的演算によりそれらのスペクトルを混合することも可能であり、結果として混合された１つの「スペクトル」が形成され、これがモデルに用いられる。
【００６２】
図８（ａ）、図８（ｂ）に示されているのは、マーカ構造体の組み合わせが設けられたキャリブレーション基板８０１の平面図であり、本発明の一実施形態に適用可能なものである。図８（ａ）において、第１マーカ構造体８０２は、複数の非パターニング層上部に形成されたパターンを含む。第２マーカ構造体８０３はパターンを含まず、非パターニング層によってのみ形成される。図８（ａ）では、第１および第２マーカ構造体８０２、８０３を有する一つの組のみを示す。しかしながら、本発明のキャリブレーション方法を実行するためには、異なる組の異なるプロセスパラメータを用い、同じキャリブレーション基板８０１上に、複数のこのような組が製造される。ある光波散乱測定では、第２マーカ構造体８０３は非パターニング層内部の変動を反射するのみであるが、一方で第１マーカ構造体８０２のパターンはその寄与(contribution)をこれらの非パターニング層の寄与(contribution)に加える。次に、第２マーカ構造体８０３上で得られた光波散乱測定の測定結果を用い、第１マーカ構造体８０２上で得られた光波散乱測定の測定結果における非パターニング層の寄与(contribution)を低減させることができる。この低減を実行できる演算の例としては、第１マーカ構造体８０２のスペクトルから第２マーカ構造体８０３のスペクトルを減算し、第２マーカ構造体８０３のスペクトルを第１マーカ構造体８０２のスペクトルに適合させて、残余を数学的モデルの入力信号として使用することが含まれる。
【００６３】
図８（ｂ）に示されているのは、本発明の一実施形態による、基板８０１上の２つのマーカ構造体の組の異なる組み合わせである。図８（ｂ）には１つの組が示されているが、本発明の方法を実行するために、基板上に複数のこのような組が設けられても良く、異なる組には異なるプロセスパラメータが用いられる。第１マーカ構造体８０２は、例えば図８（ａ）における第１マーカ構造体８０２と同じパターンを有している。しかしながら、図８（ａ）の第２マーカ構造体８０３とは異なって、図８（ｂ）に示されている第２マーカ構造体８０４は、パターニングがなされている。本発明におけるこの実施形態において、双方のマーカ構造体８０２、８０４がパターニングされているが、各マーカ構造体のパターンは異なるものである。これらのマーカ構造体はリソグラフィ・プロセスパラメータに対して異なる感度を有し得るので、プロセスパラメータの区別が向上するかもしれない。本発明のその他の実施形態において、パターニングされたマーカ構造体のその他の組み合わせが用いられても良いということはご理解頂けよう。本発明の一実施形態においては、３つ以上のマーカ構造体が用いられても良い。
【００６４】
本明細書において開示された実施形態のうちの１つによって測定されるプロセスパラメータのうちの１つがフォーカスである場合、以下に記載する技術の１つを適用することによってさらなる最適化を可能とすることができる。本発明の一実施形態では、デフォーカスのナノメートル当たりのスペクトル形状をより大きく変化させるために、より小さいマーカ構造体を用いても良い。なぜなら、より小さいマーカ構造体はより小さい焦点深度を有するからである。本発明の別の実施形態では、フォーカス変化に対する感度を高めるべく、より多くの側壁を有する構造体、例えば線ではない半絶縁コンタクトホール（contact hole）または半絶縁ドット（dot）を用いる構造体が用いられても良い。本発明の別の実施形態では、デフォーカスと共により大きなスペクトル変化を示すレジストも使用可能である。しかし、製造現場によっては、この選択肢は適用できないかもしれない。
【００６５】
本発明の複数の実施形態の応用例として、例えば製品ウェーハまたはテストウェーハのような任意の種類の基板を使用してもよいことをご理解頂きたい。そのような応用例において望ましいかもしれないが、測定されるべき実際の物理的構造体は、例えばチップ領域内またはスクライブライン内のような、基板上の任意の場所に設置してもよいこともご理解頂きたい。さらには、本発明の複数の実施形態において、散乱計の光点は、チップ領域または露光フィールドと同程度の大きさであってよい。光点がこのような寸法であれば、チップおよびフィールド各々に対するオフセットが迅速に決定され得る。
【００６６】
フォーカスおよびドーズの値のようなリソグラフィ・プロセスパラメータは、ＦＥＭにわたってシャッフルして配置するのが望ましいかもしれない。そうでなければ、基板の一端側から他端側へとプロセスパラメータが増加することがある。結果として、リソグラフィ装置の外部にある光源に由来するプロセスの変動は、一般的には基板にわたって線形となるか、および／または基板中心に対し回転対称となり、キャリブレーション結果へ大きな影響を与え得る。ＦＥＭにわたって値をシャッフルすることで、例えば外部から誘発されたプロセスパラメータはかなり除去できる。
【００６７】
本発明の一実施形態では、品質の向上を目的として、小型ＦＥＭを用いることで外部から誘発されたプロセス変動を除去することができる。このＦＥＭは、基板の小さな部分をカバーするだけのものである。したがって、外部から誘発されたプロセス変動は無視しても良いと考えられる。
【００６８】
通常、製造工程では多くの同一ウェーハが順次処理される。一度、特定のリソグラフィ製造工程用にリソグラフィ装置の最適な設定がなされると、それら設定は厳格な管理に基づいた許容範囲内で維持されなければならない。本発明の一実施形態では、これらの設定が、自動プロセス制御（ＡＰＣ）により維持されてよい。このような場合には、製品ウェーハ上で定期測定が行われることでフィードバック制御が可能になる。
【００６９】
本発明は、トラックおよびリソグラフィ装置に対して個別に用いられても良い。本発明を用いれば、プロセスパラメータを制御するために直接的に関与することなく、トラックまたはリソグラフィ装置上のつまみを回転させることができる。適切なプロセスパラメータを測定した後に本発明を用いれば、つまみを回転させることによる効果を類推することができ、つまみのための最適設定を選択できる。従来の方法とは異なり、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）および電気的線幅測定（ＥＬＭ）のような技術を用いて所望の情報を獲得するためのオフライン測定は、回避できる。
【００７０】
図９は、本発明の一実施形態によるリソグラフィシステムを例示するものである。この実施形態では、リソグラフィ装置９０１を用いて露光された基板は（トラックによる現像の後に）散乱計９０２へ移送される。散乱計９０２は制御ユニット９０３と接続されており、この制御ユニットにはプロセッサ９およびメモリ１０が含まれる。リソグラフィ装置９０１はまず、プロセスパラメータのフォーカスおよびドーズに関する所定の設定を用い、光波散乱測定の測定に好適なマーカ構造体を印刷することによって、ＦＥＭを生成する。その後、基板は散乱計９０２へ搬送される（９１０）。散乱計９０２はキャリブレーションスペクトルを測定し、測定されたスペクトルをメモリ１０のキャリブレーションライブラリ９０４に記憶する（９１１）。
【００７１】
次に、リソグラフィ装置９０１は、同一のマーカ構造体を有する製品基板をパターニングする。その後、基板が散乱計９０２に搬送される（９１２）。散乱計９０２は、リソグラフィ装置９０１により生成されたマーカ構造体から反射された光のスペクトルを測定する。スペクトルは、プロセッサ９により使用可能な数学的モデル９０５へと送られる（９１３）。数学的モデル９０５がプロセッサ９により実行され、キャリブレーションライブラリ９０４内に記憶されたキャリブレーションスペクトルとマーカ構造体上の測定されたスペクトルとが比較される。プロセッサ９は、回帰技術を用いて、ドーズおよびフォーカスのような制御されるべきパラメータの値を導き出す。
【００７２】
最終的に、プロセッサ９は、これらのパラメータの導き出された値をリソグラフィ装置９０１へ供給する。リソグラフィ装置９０１は、例えば、導き出された値を用いることで、装置内の基準状態に対するドリフトをモニターする。導き出された値は、次にフィードバック信号中で用いられ、これらドリフトは補正される。この場合には、リソグラフィ装置９０１には、適用された補正信号を用いドリフトを補償する、補正制御ユニットが設けられる。当該補正制御ユニット９０３は、例えば基板テーブルＷＴの高さを制御することでフォーカスを改善するような構成にしても良い。
【００７３】
本発明の代替実施形態では、これらのパラメータの導き出された値は、リソグラフィ装置９０１に供給されるのではなく、トラック、コンピュータ端末、またはディスプレイのような別の構成要素に供給される。後者の場合、リソグラフィ装置９０１の操作に責任のあるオペレータは、例えば導き出された値が管理限界の範囲内であるか否かチェック出来るようになる。本発明の別の実施形態では、数学的モデル９０５および／またはキャリブレーションライブラリ９０４を、制御ユニット９０３ではない異なる構成要素に設置してもよい。本発明の一実施形態では、リソグラフィ装置９０１のパラメータを効果的に制御するために、リソグラフィ装置９０１および散乱計９０２の双方が、同一トラックに接続されても良い。導き出された値は、次のプロセスタスクの設定の最適化を可能とするフィードフォワード信号（feed forward signal）で使用してもよい。導き出された値は、例えばエッチング装置に送信してもよく、それによって、この値が到達する基板にその設定を適合させることができる。
【００７４】
フォーカスに関し補正可能なエフェクトの例としては、露光フィールド内の傾斜変化、ウェーハにわたるオフセット変化、およびウェーハ同士のオフセット変化がある。ドーズの為に補正可能なエフェクトの例としては、露光フィールド内の傾斜および／または曲率の変化、ウェーハにかかるオフセット変化、およびウェーハ同士のオフセット変化がある。
【００７５】
本方法の一実施形態によれば、スペクトルを直接使用すれば、複雑な計算および必要とされる基板の特性に関する知識がなくとも、少なくとも１つのプロセスパラメータ値が決定される。さらには、数学的モデルで用いられる回帰技術は、スペクトルから適切な情報を導き出すプロセス内で、獲得データへのノイズの寄与(contribution)を低減させる。光学検出装置は散乱計とすることができる。散乱計は、高速かつ信頼できるやり方でスペクトルを測定すべく構成されており、露光すべきあらゆる種類の基板上多くの場所で用いられて良い。
【００７６】
本発明の一実施形態によれば、特別に設計されたターゲット上、またはチップ領域内のデバイスパターン上で測定がなされてよい。本発明のさらなる実施形態では、少なくとも１つのプロセスパラメータが、フォーカス、露光ドーズ、およびオーバレイ誤差を含むグループから選択される。１）ドーズに関連するトラックパラメータ（例えばＰＥＢの時間／温度）、すなわちスキャナ露光ドーズと同様の影響を有する処理タスク、および２）レチクルにわたる線幅の変動、またはレチクル同士での変動、のようなドーズに関連するパラメータも存在する。これらの影響は露光ドーズにより補正可能であり、モデルによっては露光線量と解釈されることもある。このグループのその他プロセスパラメータは、投影レンズ収差、投影レンズのフレア、およびマスクを照明する光の角度分布、例えば楕円率を含んでいてもよい。本発明の一実施形態では、これらのパラメータのうちの１つもしくは複数に関し、値が個別に決定可能であり、これらのパラメータはリソグラフィ・プロセスにおける限界寸法の均一性を制御するのに重要となる。
【００７７】
本発明の一実施形態では、数学的モデルに用いられる回帰技術は、主成分回帰、非線形主成分回帰、部分的最小二乗法のモデル化、および非線形部分的最小二乗法のモデル化からなるグループから選択される。
【００７８】
本発明の一実施形態では、使用できる基板にはテストウェーハまたは製品ウェーハが含まれる。特定の応用例では、マーカ構造体が基板上のあらゆる位置に設置されてもよい。したがって、マーカ構造体をチップ領域内、またはスクライブライン内に位置決めしてもよい。マーカ構造体がチップ領域内に設置される場合、このマーカ構造体はそのチップ領域内の素子パターンの一部とすることができる。回折構造体または素子構造体の使用部位の位置決めは自由であるので、本発明の方法の汎用性は高くなる。
【００７９】
本発明の一実施形態では、マーカ構造体には回折格子が含まれる。回折格子は、光波散乱測定の応用例に好適な構造体である。
【００８０】
本発明の別の実施形態において、本方法は、数学的モデルを使用する前に、得られたキャリブレーションデータおよび得られた測定データの予備的処理をするステップをさらに含む。予備的処理の使用は、しばしば数学的モデルの能力の向上につながる。予備処理に関する数学的演算は、平均値の減法、標準偏差による除法、光学パラメータの選択、光学パラメータの重みづけを含むことができる。光学パラメータの例には、光学検出装置により使用される光線の波長、角度、および偏光状態がある。
【００８１】
本発明の一実施形態において、基板およびキャリブレーション基板のうちの少なくとも１つは、少なくとも２つの異なるマーカ構造体を含む。製品基板の場合、この少なくとも２つのマーカ構造体は製品マーカ構造体とすることができるのに対して、キャリブレーション基板の場合、この少なくとも２つのマーカ構造体はキャリブレーションマーカ構造体とすることができる。可能な限り言い回し簡略化するために、本明細書において使用する用語「マーカ構造体」は双方の状況を指している。予備的処理が使用される場合、２つ以上のマーカ構造体の使用は極めて有益となり得る。少なくとも２つのマーカ構造体間の距離がこれらのマーカ構造体の寸法と同じ大きさオーダーとなるように、この少なくとも２つのマーカ構造体は相互に近接して配置することができる。
【００８２】
本発明の一実施形態において、少なくとも２つのマーカ構造体は、複数の非パターニング層を含む第１マーカ構造体と、その上部にパターンが設けられている同一の非パターニング層を含む第２マーカ構造体とを含む。この実施形態において、第１マーカ構造体は、非パターニング層の変動に対してのみ高感度である。非パターニング層内の変動に起因する任意のスペクトル変化を検出し、これを第２マーカ構造体上で得られたスペクトルの分析において使用することができる。
【００８３】
本発明の別の実施形態において、少なくとも２つのマーカ構造体は、孤立ラインを備えたパターンを含む第１マーカ構造体と、密集ラインまたは孤立スペースを備えたパターンを含む第２マーカ構造体とを含む。これらのマーカ構造体は、フォーカスおよびドーズのようなプロセスパラメータに対して異なる感度を有し得る。結果として、数学的モデルによるプロセスパラメータの値の決定の際に有益となり得る、付加的情報を得ることができる。
【００８４】
一実施形態においては、リソグラフィ装置がトラックに結合されており、光学検出装置は同一のトラックに結合された散乱計である。このことによって、リソグラフィ装置の均一な性能（uniform performance）のためにパラメータをモニタリングし、適合させる効果的な方法が可能となる。
【００８５】
本発明の少なくとも幾つかの実施形態は、所要とする情報を得るために、数学的モデルの能力に関する予備的処理の有益な作用と、２つ以上のマーカ構造体を使用する利点とを組み合わせる。好適な数学的演算は、平均値の減法、標準偏差による除法、光学パラメータの選択、および光学パラメータの重みづけを含む。光学パラメータとは、光学検出装置により使用される光の波長、角度、および偏光状態のようなパラメータである。
【００８６】
本発明の一実施形態において、少なくとも２つのキャリブレーションマーカ構造体は、複数の非パターニング層を含む第１キャリブレーションマーカ構造体と、その上部にパターンが設けられている同一の非パターニング層を含む第２キャリブレーションマーカ構造体とを含む。この実施形態において、第１キャリブレーションマーカ構造体は、非パターニング層の変動に対してのみ高感度である。非パターニング層内の変動に起因する任意のスペクトル変化を検出し、これを第１キャリブレーションマーカ構造体上で得られたスペクトルの分析において使用することができる。
【００８７】
本発明の一実施形態において、少なくとも２つのキャリブレーションマーカ構造体は、孤立ラインを備えたパターンを含む第１キャリブレーションマーカ構造体と、密集ラインまたは孤立スペースのいずれかを備えたパターンを含む第２キャリブレーションマーカ構造体とを含む。これらのマーカ構造体は、フォーカスおよびドーズのようなプロセスパラメータに対して異なる感度を有することができる。結果として、数学的モデルによるプロセスパラメータの値の決定の際に有益となり得る、付加的情報を得ることができる。
【００８８】
本発明の一実施形態の応用例において、キャリブレーションは一般にオフラインで実行することができる。本発明の実施形態において、プロセスラインの妨害は望ましくないことから、測定は、キャリブレーション終了後、オンラインで実行される。本発明の一実施形態において、散乱計はトラックに一体化してオンライン操作を可能にすることができる。別法として、処理の継続中、プロセスの実行を終了した少数の基板をスタンドアロン型の散乱計により測定することができる。一方で、後者の場合、フィードバック間隔をかなり増加するかもしれない。例えば測定により、キャリブレーション用の基板（例えば製品ウェーハ）上に存在する自然変動が予め既知である場合、キャリブレーションも測定もオンラインで行うことができる。
【００８９】
実験結果：実験において、３００ｍｍの直径を有する２種類のウェーハを露光した。
【００９０】
第１の種類は平坦なキャリブレーションウェーハであり、その上にＦＥＭが露光された。ＦＥＭは１３のフォーカスステップ（ステップ寸法３０ｎｍ）および９のドーズステップ（step size０．５ｍＪ／ｃｍ２、約nominal dose２９ｍＪ／ｃｍ２）から構成された。一意なフォーカスおよびドーズ値で印刷された各構造体について、散乱計によりスペクトルが測定された。これらのスペクトルが、使用されたフォーカスおよびドーズのオフセットと組み合わせて使用され、回帰モデルが生成された。
【００９１】
第２の種類のウェーハはサンプルウェーハ、すなわち測定すべきウェーハであった。実験において、２つのサンプルウェーハが測定された。両方のサンプルウェーハは、ウェーハ内に意図的に生成された凹みを含み、より顕著なフォーカス作用を受けた。ウェーハ全体を覆うフィールドが、ある設定のフォーカスおよびドーズで露光された。しかし、フォーカスおよびドーズにおける自然変動に起因して、露光された各パターンは、先に説明したように設定された値ではなく、僅かに異なるフォーカスおよびドーズの値に対応することになる。続いて、印刷された構造体が光波散乱測定により測定された。ＦＥＭから得られた回帰モデルを用いて、標本ウェーハの印刷された構造体に属するスペクトルの各々がフォーカスおよびドーズの値に変換された。
【００９２】
上述の回帰モデルを、凹みを有するサンプルウェーハからのスペクトルに適用した結果、フォーカスおよびドーズが分布した。光波散乱測定結果の精度を検証するために、良好に確立された別法との相関が確立された。この実験では、このような相関は、結果を、いわゆる均一化検証テスト（ＬＶＴ）、例えばValley et al., SPIE USE V.1 5375-132 (2004)において検討されたテストからの結果と比較することにより、フォーカスに対して確立されるのみである。このテストは、くさび形厚み領域を有するレチクル型の基板を使用しており、この領域は、例えば多数の小型プリズムを提供することにより形成され、各プリズムは、オーバレイを測定するのに適したマーカ構造体上に固定されている。レチクル型の基板は、複数の「正規の」マーカ構造体をさらに有し、このマーカ構造体は参照に役立つ。プリズムの「真下」のマーカ構造体に関して「デフォーカス」対「横方向の偏移」は、像変位とデフォーカスとの関係がほぼ線形となる。従って、フォーカス誤差はオーバレイ誤差に変換される。散乱計によりウェーハを測定した後、ウェーハは、ＬＶＴ測定用に剥離され、再被覆され、再露光される。
【００９３】
ＬＶＴデータは光波散乱測定の測定格子へと補間された。表１に見られるように、両方の技術間の非常に良好な相関関係が観察される。表１は、２つの標本ウェーハと、αおよびβ２と呼ばれる２種類の記録された光波散乱測定スペクトルとに関してＬＶＴおよび光波散乱測定により測定されたフォーカスの差を示している。相関は、両方の技術間の３σ‐フォーカスの差（ｄＦ）、回帰直線の傾き（傾き）、および相関係数Ｒ２として表されている。相関の結果は両方のウェーハで非常に類似しており、使用されるスペクトルの種類にさほど依存していない。光波散乱測定の精度の上限は、両方の技術間のフォーカスの差で示される。ＬＶＴにもある種の不正確さがあり、ウェーハは２つの測定の中間で再被覆され再露光されたことから、実際の精度はさらに高いであろう。
【００９４】
【表１】
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表１．光波散乱測定とＬＶＴとの間のフォーカス差
【００９５】
上記の記載のように、マーカ構造体は現像後に照明されると仮定される。一方で、潜在的なマーカ構造体、すなわち、露光されるがまだ現像されていないマーカ構造体を使用することも可能である。潜在的なマーカは露光後すぐに結像することができ、このことは、フィードバック・ループをより速くできることから有利である。さらに、まだトラック処理が終了していないので、測定データはトラックへのフィードフォワード信号に使用することができる。
【００９６】
上記で本発明の具体的な実施形態を記載したが、本発明は記載した以外のやり方で実施することもできるということが理解されよう。本発明の実施形態は、本明細書に記載したような方法を実行するようにリソグラフィ装置を制御するコンピュータプログラム（例えば命令の１つ以上の組またはシーケンス）、および１つ以上のこのようなプログラムを機械読取り可能な形態で記憶する記憶媒体（例えばディスク、半導体メモリ）も含む。本記載は、本発明を限定することを意図したものではない。例えば、本発明は、リソグラフィ、ＭＲＩ、およびレーダ応用その他のような領域を含む様々な技術領域において応用することができる。一方で、全てのパラメータを所望のレベルに制御することは不可能ではないにしても非常に困難な、複雑で高度な技術の性質であるので、リソグラフィ分野における本発明の使用はとりわけ有利である。本発明を使用することにより、直接的には制御できないパラメータが間接的に制御される。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の一実施形態によるリソグラフィ装置を示す。
【図２】最新鋭の散乱計を示す。
【図３】ライブラリベースの方法の機能的フローを示す。
【図４】測定されたキャリブレーションスペクトルを使用する、ライブラリベースの方法の機能的フロー図を示す。
【図５ａ】本発明の一実施形態による２つの段階を表す機能的ブロック図を示す。
【図５ｂ】本発明の一実施形態による２つの段階を表す機能的ブロック図を示す。
【図６】本発明の一実施形態による回帰概念を示す機能的ブロック図を示す。
【図７ａ】本発明の一実施形態による、調和（harmonics）成分の分割概念と主成分の分割の概念とを示す。
【図７ｂ】本発明の一実施形態による、調和（harmonics）成分の分割概念と主成分の分割の概念とを示す。
【図８ａ】本発明の一実施形態によるマーカ構造体の、異なる組み合わせを示す平面図である。
【図８ｂ】本発明の一実施形態によるマーカ構造体の、異なる組み合わせを示す平面図である。
【図９】本発明の一実施形態によるリソグラフィシステムを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９】
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【国際調査報告】
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