(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されたメモリと、
前記プロセッサ上で実行するように構成されたコンピュータで実行可能なプログラムコードと、
を備え、
前記コンピュータで実行可能なプログラムコードは、前記プロセッサを、
１つ以上のトレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上のトレーニングウェーハのプロファイルを受け取り、前記エラー相関パラメータが、ウェーハ形状、ウェーハ平坦度、チップレイアウト、フィルムスタック厚さ、リソグラフィースキャナ設定値の少なくともいずれかを含み、
複数のオーバーレイエラー予測モデルを前記トレーニングウェーハプロファイルに適用して対応する予測オーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上のトレーニングウェーハエラープロファイルを受け取り、
前記トレーニングウェーハエラープロファイルを前記複数の予測オーバーレイエラープロファイルと比較して、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルから最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルに基づいてリソグラフィックオーバーレイ工程への修正を判定する、
ように構成する、コンピュータシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに前記プロセッサを、
１つ以上の検証ウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上の検証ウェーハプロファイルを受け取り、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを前記検証ウェーハプロファイルに適用して１つ以上の予測された有効なオーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上の検証ウェーハエラープロファイルを受け取り、
前記検証ウェーハエラープロファイルを前記予測された有効なオーバーレイエラープロファイルと比較し、
前記検証ウェーハエラープロファイルが、前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルと、一定の閾値より少ない分量だけ異なっていることを判定する、
ように構成する、コンピュータシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、前記修正を、１つ以上の製造ウェーハの引き続いたリソグラフィックオーバーレイ工程に対して適用するように構成する、コンピュータシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のコンピュータシステムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータに基づいてニューラルネットワークを実行することを含むコンピュータシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のコンピュータシステムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータにランダムフォレストアルゴリズムを実行することを含むコンピュータシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに前記プロセッサを、
前記トレーニングウェーハプロファイルが不均一なエラー相関パラメータを表すことを判定し、
前記トレーニングェーハプロファイルを均一なエラー相関パラメータに編制するように構成するコンピュータシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、前記１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを分析して、オーバーレイエラーの要因となる主要エラー相関パラメータを判定するように構成するコンピュータシステム。
【請求項８】
方法論システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されたウェーハ走査デバイスと、
前記プロセッサに接続されたメモリと、
前記プロセッサ上で実行されるように構成されたコンピュータで実行可能なプログラムコードと、
を備え、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードは前記プロセッサを、
１つ以上のトレーニングウェーハを走査して前記トレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータを判定し、前記エラー相関パラメータが、ウェーハ形状、ウェーハ平坦度、チップレイアウト、フィルムスタック厚さ、リソグラフィースキャナ設定値の少なくともいずれかを含み、
前記１つ以上のトレーニングウェーハの前記１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを生成し、
複数のオーバーレイエラー予測モデルを前記トレーニングウェーハプロファイルに適用して、対応する予測オーバーレイエラープロファイルを生成し、
前記１つ以上のトレーニングウェーハを走査して１つ以上のトレーニングウェーハエラープロファイルを判定し、
前記トレーニングウェーハエラープロファイルを複数の前記予測オーバーレイエラープロファイルと比較して、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルから最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルに基づいてリソグラフィックオーバーレイ工程への修正を判定する、
ように構成する方法論システム。
【請求項９】
請求項８に記載の方法論システムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、
１つ以上の検証ウェーハを走査し、１つ以上の検証ウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上の検証ウェーハプロファイルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを前記検証ウェーハプロファイルに適用して１つ以上の予測された有効オーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上の検証ウェーハを走査して１つ以上の検証ウェーハエラープロファイルを判定し、
前記検証ウェーハエラープロファイルを前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルと比較し、
前記検証ウェーハエラープロファイルが、前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルと、一定の閾値より少ない分量だけ異なっていることを判定する、
ように構成する、方法論システム。
【請求項１０】
請求項８に記載の方法論システムであって、前記プロセッサに接続されたリソグラフィックオーバーレイ露光デバイスをさらに備え、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、１つ以上の製造ウェーハの後続リソグラフィックオーバーレイ工程中に前記修正を前記リソグラフィックオーバーレイ露光デバイスに適用するように構成する方法論システム。
【請求項１１】
請求項８に記載の方法論システムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータに基づいてニューラルネットワークを実行することを含む、方法論システム。
【請求項１２】
請求項８に記載の方法論システムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータにランダムフォレストアルゴリズムを実行することを含む、方法論システム。
【請求項１３】
請求項８に記載の方法論システムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに前記プロセッサを、
前記トレーニングウェーハプロファイルが、不均一なエラー相関パラメータを表すことを判定し、
前記トレーニングウェーハプロファイルを、均一なエラー相関パラメータに編制する、
ように構成する方法論システム。
【請求項１４】
請求項８に記載の方法論システムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、前記１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを分析してオーバーレイエラーの要因となる主要エラー相関パラメータを判定するように構成する方法論システム。
【請求項１５】
オーバーレイエラー修正方法であって、
１つ以上のトレーニングウェーハを走査して前記トレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータを判定し、
前記１つ以上のトレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを生成し、前記エラー相関パラメータが、ウェーハ形状、ウェーハ平坦度、チップレイアウト、フィルムスタック厚さ、リソグラフィースキャナ設定値の少なくともいずれかを含み、
コンピュータプロセッサで、複数のオーバーレイエラー予測モデルを前記トレーニングウェーハプロファイルに適用して、対応する予測オーバーレイエラープロファイルを生成し、
前記１つ以上のトレーニングウェーハを走査して１つ以上のトレーニングウェーハエラープロファイルを判定し、
コンピュータプロセッサで、前記トレーニングウェーハエラープロファイルを複数の前記予測オーバーレイエラープロファイルと比較して、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルから最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを判定し、
コンピュータプロセッサで、前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルに基づいてリソグラフィックオーバーレイ工程への修正を判定する、
ことを含む方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、さらに、
１つ以上の検証ウェーハを走査して、１つ以上の検証ウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上の検証ウェーハプロファイルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを前記検証ウェーハプロファイルに適用して１つ以上の予測された有効オーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上の検証ウェーハを走査して１つ以上の検証ウェーハエラープロファイルを判定し、
前記検証ウェーハエラープロファイルを前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルと比較し、
前記検証ウェーハエラープロファイルが、前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルと、一定の閾値より少ない分量だけ異なっていることを判定する、
ことを含む方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法であって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータに基づいてニューラルネットワークを実行することを含む方法。
【請求項１８】
請求項１５に記載の方法であって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを実行することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータにランダムフォレストアルゴリズムを適用することを含む方法。
【請求項１９】
請求項１５に記載の方法であって、さらに、
前記トレーニングウェーハプロファイルが、不均一なエラー相関パラメータを表すことを判定し、
前記トレーニングウェーハプロファイルを、均一なエラー相関パラメータに編制する、
ことを含む方法。
【請求項２０】
請求項１５に記載の方法であって、さらに、前記１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを分析して、オーバーレイエラーの要因となる主要エラー相関パラメータを判定することを含む方法。
【請求項２１】
コンピュータシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されたメモリと、
前記メモリに保存され、前記プロセッサ上で実行するように構成されたコンピュータで実行可能なプログラムコードを備え、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードは、前記プロセッサを、
トレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上のトレーニングウェーハのプロファイルを受け取り、前記１つ以上のエラー相関パラメータが、ウェーハジオメトリパラメータ、プロセスパラメータ、またはリソグラフィースキャナパラメータの少なくとも１つを含み、
複数のオーバーレイエラー予測モデルをトレーニングウェーハプロファイルに適用して対応する予測オーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上のトレーニングウェーハエラープロファイルを受け取り、
前記トレーニングウェーハエラープロファイルを前記複数の予測オーバーレイエラープロファイルと比較して、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルから最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを判定し、
最も適合するオーバーレイエラー予測モデルに基づいてリソグラフィックオーバーレイ工程への修正を判定する、
ように構成する、コンピュータシステム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに前記プロセッサを、
１つ以上の検証ウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上の検証ウェーハプロファイルを受け取り、
最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを前記検証ウェーハプロファイルに適用して１つ以上の予測された有効なオーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上の検証ウェーハエラープロファイルを受け取り、
前記検証ウェーハエラープロファイルを予測された有効なオーバーレイエラープロファイルと比較し、
前記検証ウェーハエラープロファイルが、前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルよりも、一定の閾値より少ない分量だけ異なっていることを判定する、
ように構成する、コンピュータシステム。
【請求項２３】
請求項２１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、前記修正を１つ以上の製造ウェーハの引き続いたリソグラフィックオーバーレイ工程に対して適用するように構成する、コンピュータシステム。
【請求項２４】
請求項２１に記載のコンピュータシステムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、１つ以上のエラー相関パラメータに基づいてニューラルネットワークを実行することを含むコンピュータシステム。
【請求項２５】
請求項２１に記載のコンピュータシステムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、１つ以上のエラー相関パラメータにランダムフォレストアルゴリズムを実行することを含むコンピュータシステム。
【請求項２６】
請求項２１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに前記プロセッサを、
前記トレーニングウェーハプロファイルが不均一なエラー相関パラメータを表すことを判定し、
前記トレーニングウェーハプロファイルを均一なエラー相関パラメータに編制するように構成するコンピュータシステム。
【請求項２７】
請求項２１に記載のコンピュータシステムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、前記１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを分析して、オーバーレイエラーの要因となる主要エラー相関パラメータを判定するように構成するコンピュータシステム。
【請求項２８】
方法論システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されたウェーハ走査デバイスと、
前記プロセッサに接続されたメモリと、
前記プロセッサ上で実行されるように構成されたコンピュータで実行可能なプログラムコードと、
を備え、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードは前記プロセッサを、
１つ以上のトレーニングウェーハを走査して前記トレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータを判定し、前記１つ以上のエラー相関パラメータが、ウェーハジオメトリパラメータ、プロセスパラメータ、またはリソグラフィースキャナパラメータの少なくとも１つを含み、
前記１つ以上のトレーニングウェーハの前記１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを生成し、
複数のオーバーレイエラー予測モデルを前記トレーニングウェーハプロファイルに適用して、対応する予測オーバーレイエラープロファイルを生成し、
前記１つ以上のトレーニングウェーハを走査して１つ以上のトレーニングウェーハエラープロファイルを判定し、
前記トレーニングウェーハエラープロファイルを複数の前記予測オーバーレイエラープロファイルと比較して、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルから最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルに基づいてリソグラフィックオーバーレイ工程への修正を判定する、
ように構成する方法論システム。
【請求項２９】
請求項２８に記載の方法論システムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、
１つ以上の検証ウェーハを走査し、１つ以上の検証ウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上の検証ウェーハプロファイルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを前記検証ウェーハプロファイルに適用して１つ以上の予測された有効オーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上の検証ウェーハを走査して１つ以上の検証ウェーハエラープロファイルを判定し、
前記検証ウェーハエラープロファイルを前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルと比較し、
前記検証ウェーハエラープロファイルが、前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルよりも、一定の閾値より少ない分量だけ異なっていることを判定する、
ように構成する、方法論システム。
【請求項３０】
請求項２８に記載の方法論システムであって、前記プロセッサに接続されたリソグラフィックオーバーレイ露光デバイスをさらに備え、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、１つ以上の製造ウェーハの後続リソグラフィックオーバーレイ工程中に前記修正を前記リソグラフィックオーバーレイ露光デバイスに適用するように構成する方法論システム。
【請求項３１】
請求項２８に記載の方法論システムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータに基づいてニューラルネットワークを実行することを含む、方法論システム。
【請求項３２】
請求項２８に記載の方法論システムであって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータにランダムフォレストアルゴリズムを実行することを含む、方法論システム。
【請求項３３】
請求項２８に記載の方法論システムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに前記プロセッサを、
前記トレーニングウェーハプロファイルが、不均一なエラー相関パラメータを表すことを判定し、
前記トレーニングウェーハプロファイルを、均一なエラー相関パラメータに編制する、
ように構成する方法論システム。
【請求項３４】
請求項２８に記載の方法論システムであって、前記コンピュータで実行可能なプログラムコードはさらに、前記プロセッサを、前記１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを分析してオーバーレイエラーの要因となる主要エラー相関パラメータを判定するように構成する方法論システム。
【請求項３５】
オーバーレイエラー修正方法であって、
１つ以上のトレーニングウェーハを走査して前記トレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータを判定し、
前記１つ以上のトレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを生成し、前記１つ以上のエラー相関パラメータが、ウェーハジオメトリパラメータ、プロセスパラメータ、またはリソグラフィースキャナパラメータの少なくとも１つを含み、
複数のオーバーレイエラー予測モデルを前記トレーニングウェーハプロファイルにコンピュータプロセッサで適用して、対応する予測オーバーレイエラープロファイルを生成し、
前記１つ以上のトレーニングウェーハを走査して１つ以上のトレーニングウェーハエラープロファイルを判定し、
前記トレーニングウェーハエラープロファイルを複数の前記予測オーバーレイエラープロファイルとコンピュータプロセッサで比較して、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルから最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを判定し、
コンピュータプロセッサで、前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルに基づいてリソグラフィックオーバーレイ工程への修正を判定する、
ことを含む方法。
【請求項３６】
請求項３５に記載の方法であって、さらに、
１つ以上の検証ウェーハを走査して、１つ以上の検証ウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上の検証ウェーハプロファイルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを前記検証ウェーハプロファイルに適用して１つ以上の予測された有効オーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上の検証ウェーハを走査して１つ以上の検証ウェーハエラープロファイルを判定し、
前記検証ウェーハエラープロファイルを前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルと比較し、
前記検証ウェーハエラープロファイルが、前記予測された有効オーバーレイエラープロファイルよりも、一定の閾値より少ない分量だけ異なっていることを判定する、
ことを含む方法。
【請求項３７】
請求項３５に記載の方法であって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを適用することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータに基づいてニューラルネットワークを実行することを含む方法。
【請求項３８】
請求項３５に記載の方法であって、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルを実行することは、前記１つ以上のエラー相関パラメータにランダムフォレストアルゴリズムを適用することを含む方法。
【請求項３９】
請求項３５に記載の方法であって、さらに、
前記トレーニングウェーハプロファイルが、不均一なエラー相関パラメータを表すことを判定し、
前記トレーニングウェーハプロファイルを、均一なエラー相関パラメータに編制する、
ことを含む方法。
【請求項４０】
請求項３５に記載の方法であって、さらに、前記１つ以上のトレーニングウェーハプロファイルを分析して、オーバーレイエラーの要因となる主要エラー相関パラメータを判定することを含む方法。
【請求項４１】
１つ以上のトレーニングウェーハの１つ以上のエラー相関パラメータに対応する１つ以上のトレーニングウェーハのプロファイルを受け取り、前記エラー相関パラメータが、ウェーハ形状、ウェーハ平坦度、チップレイアウト、フィルムスタック厚さ、リソグラフィースキャナ設定値の少なくともいずれかを含み、
複数のオーバーレイエラー予測モデルを前記トレーニングウェーハプロファイルに適用して対応する予測オーバーレイエラープロファイルを生成し、
１つ以上のトレーニングウェーハエラープロファイルを受け取り、
前記トレーニングウェーハエラープロファイルを前記複数の予測オーバーレイエラープロファイルと比較して、前記複数のオーバーレイエラー予測モデルから最も適合するオーバーレイエラー予測モデルを判定し、
前記最も適合するオーバーレイエラー予測モデルに基づいてリソグラフィックオーバーレイ工程への修正を判定する、
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１４年３月６日に出願された米国仮特許出願第６１ ／９４９，０２２号の利益を米国特許法第条１１９条の下で主張し、同出願は参照により本出願に組み込まれる。
【０００２】
本発明は一般に半導体ウェーハ製造に関し、より具体的には製造におけるエラー識別と修正方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
ウェーハは一般に、露光するためにリソグラフィースキャナに送り込まれる前に、成膜、エッチング、化学機械研磨（ＣＭＰ）等を含む一定の工程を経る。露光後に、ＴＷＩＮＳＣＡＮ、Ａｒｃｈｅｒ５００またはその他の適切な装置を用いてオーバーレイエラーが測定される。
【０００４】
リソグラフィーオーバーレイおよびクリティカルディメンション均一性（ＣＤＵ）は、集積回路の性能とウェーハの歩留まりに悪影響を与える可能性がある、半導体製造における重要なパラメータである。オーバーレイエラーは、走査露光操作中のリソグラフィースキャナツール、マスクまたはレチクルおよび工程、誘発性ウェーハ・ジオメトリ変動、またはその他の類似したソースによって引き起こされる可能性がある。ロジックとメモリデバイスの寸法が縮小傾向にあるなか、オーバーレイエラーは、クリティカルレイヤのオーバーレイ予算全体の大きな部分を益々占めるようになっている。オーバーレイエラーの系統的ソースを識別し極減するために多大な努力が費やされてきた。
【０００５】
系統的オーバーレイエラーを極減する１つの方法は、高解像度ウェーハ・ジオメトリ測定法を用いてウェーハ製造工程を識別し監視し、また、ウェーハ・ジオメトリ変化を識別して、それをスキャナにフィードフォワードし、走査露光操作中にウェーハ・ジオメトリ変化（その他の修正可能な因子とともに）の影響に対処することである。
【０００６】
オーバーレイ予測を行うために、分析力学モデル、数値有限要素モデルおよびその他のそのような方法論が用いられてきた。しかし、これらの方法は、物理的工程の高度な複雑さの影響を受ける。さらに、それらは、モデル化する対象のウェーハ・ジオメトリに影響を与え、入ってくるウェーハ・ジオメトリの変化に対処するために信頼できるスキャナ修正を一貫性をもって予測するためには使用できない可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１７８４０４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
結果として、一貫性のあるウェーハ製造工程におけるオーバーレイエラーを一貫性をもって予測し、引き続いたウェーハ製造に適切な修正を施すのに適した方法および装置が存在すれば有益であろう。
【０００９】
したがって、本発明は、一貫性のあるウェーハ製造工程におけるオーバーレイエラーを一貫性をもって予測し、引き続いたウェーハ製造に適切な修正を施すのに適した新規の方法および装置を対象とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
少なくとも１つの実施形態において、オーバーレイ予測システムは、リソグラフィー工程の前後にウェーハの測定に基づいてウェーハ・ジオメトリ変化を判定し、複数の予測モデルを適用し、予測モデルを実際のオーバーレイエラーと比較して、どの予測モデルが最も正確な結果をもたらすかを判定することによって修正を正確に予測する。識別された予測モデルは次に、同じバッチのウェーハの引き続いたウェーハ製造におけるオーバーレイエラーを予測するために使用される。別の実施形態において、識別された予測モデルを検証するために検証ウェーハが用いられる。
【００１１】
上記の一般的説明と、以下の詳細な説明は代表例であり説明のためのみであって、クレームする発明を限定するものではないことを理解すべきである。明細書に組み込まれ、その一部を形成する添付の図面は、本発明の実施形態を例証し、一般的説明と併せて、原理を説明する働きをする。
【００１２】
本発明の多くの利益は、以下の添付の図面を参照することにより、当業者によってより良く理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の少なくとも１つの実施形態を実施するために有用なリソグラフィックコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】半導体ウェーハ製造工程におけるエラー予測の方法のフローチャートである。
【図３】本発明の少なくとも１つの実施形態によるエラー予測工程の代表的な出力を示す図である。
【図４】本発明の少なくとも１つの実施形態によるニューラルネットワークのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
ここで、添付の図面に例証される、開示の主題について詳細に言及する。本発明の範囲は特許請求の範囲によってのみ限定され、多くの別例、変形例および同等例が包含される。明確にするため、実施形態に関連する技術分野で周知の技術的材料は、説明を不要に不明確にすることを避けるために、詳細には説明されていない。
【００１５】
図１を参照すると、本発明の少なくとも１つの実施形態を実施するために有用なリソグラフィックコンピュータシステムのブロック図が示されている。本発明の少なくとも１つの実施形態において、ウェーハを走査し、ウェーハ製造工程におけるオーバーレイエラーの予測モデルを判定するコンピュータシステムは、プロセッサ１００と、プロセッサ１００に接続され、コンピュータで実行可能なプログラムコードを記憶し実行するメモリ１０２と、ウェーハ１０８のジオメトリを走査し、オーバーレイ露光工程後にウェーハ１０８におけるオーバーレイエラーを分析する、カメラ１０６またはその他のウェーハ走査デバイスを含む。コンピュータシステムは、プロセッサ１００に接続され、予測モデルと、そのような予測モデルを、走査されたウェーハ１０８のジオメトリに適用した結果を記憶するデータ記憶デバイス１０４をも含む。
【００１６】
図２を参照すると、半導体ウェーハ製造工程におけるエラー予測方法のフローチャートが示されている。本発明の少なくとも１つの実施形態において、同じ、または実質的に類似した製造工程によって、またはそのような製造工程中に製造された製造ウェーハ２１４の１つのバッチから、１つ以上のトレーニングウェーハが２００で選択される。少なくとも１つの実施形態において、同じ製造工程によってまたは同じ製造工程中に製造されたウェーハのバッチは、同じ走査露光オーバーレイ工程を受けることになる。
【００１７】
動的にスマートなサンプリング戦略が、トレーニングウェーハを選択するために用いられてもよい。ウェーハ形状およびジオメトリ等のパターン化されたウェーハ・ジオメトリ・パラメータが、パターン化されたウェーハ・ジオメトリ計測ツールを用いてトレーニングウェーハに関して２０２で得られる。トレーニングウェーハは不均一性検査を受けてもよい。トレーニングウェーハの挙動が不均一である場合（例えば、多チャンバでの異なるチャンバにより、工程ツールが、単一ロットにおけるウェーハに異なる工程シグネチャを付与する場合）、トレーニングウェーハをいくつかの均一なグループに分けるために、Ｋ平均法およびガウス混合モデル等の統計的クラスタ化技法が適用されてもよい。均一性は、複製可能な予測モデルを判定するために重要である。
【００１８】
予測モデリングエンジンは、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ブースト回帰ツリー、サポートベクトルマシンおよび一般化線形モデルを含むがそれらに限定されない高等予測モデルを実行する。これらのモデルは多数の工程依存型変数をとり、それらは、多数の高空間分解能のウェーハ・ジオメトリ・パラメータを、入力変数として含み、入力変数は、ウェーハ平坦度、厚さ、形状およびそれらの第１次またはより高位の導函数、形状の違い（処理後マイナス処理前）、形状残差（２次除去後）およびその他の関連する工程情報（チップレイアウト、フィルムスタック厚さおよびその他の特性、リソグラフィースキャナ設定等であるがそれらに限定されない）等であるがそれらに限定されない。異なる統計モデルは異なる仮定と、機能空間ｆ上の制約を有する。
【００１９】
統計モデルからの予測結果は、エンジニアが、様々な工程因子の、下流の走査露光操作でのオーバーレイエラーへの寄与および相関関係を理解することを補助する。予測モデルのフィッティングパラメータはウェーハ・ジオメトリ変化とオーバーレイエラーとの間の関係のさらなる調査を誘発させ得る。
【００２０】
オーバーレイ工程は１つ以上のトレーニングウェーハ上に実行され、１つ以上のトレーニングウェーハは実際のオーバーレイエラーに関して２０４で分析される。測定されたリソグラフィーオーバーレイエラーは、オーバーレイエラーを極減するための複雑な高度に非線形の関係または予測モデルを編成するために用いられる。次に２０６で実際のオーバーレイエラーが予測モデルに基づいて予測オーバーレイエラーとリアルタイムで比較されて、実際のオーバーレイエラーと最も密接に適合する候補予測モデルを生成する。予測精度は、予測オーバーレイエラーと実際のオーバーレイエラー間のピアソン相関によって測定される。最高予測精度のモデルが候補モデルとして保持される。
【００２１】
本発明の予測方法論は、ウェーハ座標における１つのオーバーレイエラーに対応する特定のウェーハ座標におけるポイント対ポイントのジオメトリ情報である。統計的予測モデルは、フレキシブルな実証を可能にする。トレーニングウェーハの個数と、トレーニングウェーハ上のサンプル位置の個数は、信頼できる予測成果に達するまで漸次増加できる。トレーニング段階では、対象ウェーハ・ジオメトリおよび工程特性が識別される。これらの特性に基づく、異なるサンプリング戦略は迅速に試験されて、精度と信頼性において最適な予測性能へと収束する。最適なサンプリングは、ウェーハ・ジオメトリ変化が測定される必要がある位置の最小個数を規定し、したがってサイクルタイムを減らし、ツールの生産性を向上させる。
【００２２】
候補モデルが判定されると、２１２で製造ウェーハ２１４から１つ以上の検証ウェーハが選択され、２０２で、パターン化されたウェーハ・ジオメトリ計測ツールを用いて、検証ウェーハに関するパターン化されたウェーハ・ジオメトリ・パラメータが得られる。１つ以上の検証ウェーハにオーバーレイ工程が実行され、その１つ以上の検証ウェーハは実際のオーバーレイエラーに関して２１０で分析される。候補モデルはオーバーレイエラーを予測し、それらを検証ウェーハ上の実際のオーバーレイエラーと比較する。２０７で予測精度が、オーバーレイ予算およびその他の考慮事項に基づく一定の閾値を満たした場合、候補 モデルは有効と見做され、２０８で、トレーニングおよび検証ウェーハと同様の処理条件を共有する別の製造ウェーハ上のオーバーレイエラーを予測するために展開される準備ができた状態となる。
【００２３】
候補モデルが２０７で検証されると、残存製造ウェーハ２１６は、２１８でパターン化されたウェーハ・ジオメトリ計測ツールで走査されて、２２０でウェーハ・ジオメトリ パラメータを判定される。ウェーハ・ジオメトリ パラメータと展開された予測モデル２０８に基づいて、システムは残存製造ウェーハのオーバーレイエラーを２２２で予測し、リソグラフィースキャナを２２４で調整して、予測オーバーレイエラーを修正する。ポイント対ポイント予測は、予測オーバーレイをフィードフォワードし、調整２２４を適用し、従って露光後に実際のオーバーレイエラーを減少させるために重要である。
【００２４】
本発明の方法は、リソグラフィー製造工程が、個々のウェーハ各々を集中的に処理せずともオーバーレイエラーを先制的に修正することを可能にする。
【００２５】
図３を参照すると、本発明の少なくとも１つの実施形態によるエラー予測工程の代表的な出力が示される。現行の線形回帰予測方法論は、実際のオーバーレイエラーパターン３００とは実質的に異なるオーバーレイエラーパターン３０２を予測する。対照的に、高等予測モデルを用いる本発明による方法は、実際のオーバーレイエラーパターン３００により密に相関するオーバーレイエラーパターン３０４を生成する。この代表的実施形態において、高等予測モデルはニューラルネットワークを用いている。
【００２６】
図４を参照すると、本発明の少なくとも１つの実施形態によるニューラルネットワークのブロック図が示される。少なくとも１つの実施形態において、ニューラルネットワークは、ＩＰＤ、形状、傾斜等の複数の入力変数Ｘ１４００、Ｘ２４０２、Ｘ３４０４、Ｘ４４０６を備える。線形結合
【数１】
0006490094.tif 000002
が隠れた層内のニューロンＨ１４０８に刺激として渡される。各ニューロン内に埋め込まれた活性化機能は、ニューロン内の活動電位発火の生体率を抽象的に表す。一般に用いられる活動関数はシグモイド関数
【数２】
0006490094.tif 000003
であり、式中、ＯｊはニューロンＨｊからの出力である。予測オーバーレイ出力、セルＹ４１２は、隠れた層内の全ニューロンＨ１４０８．．．ＨＮ１４１０からの出力の集合である。
少なくとも１つの実施形態において、オーバーレイ出力セルは
【数３】
0006490094.tif 000004
によって定義される。オーバーレイ出力セル４１２および入力変数４００、４０２、４０４、４０６は、高度の非線形構造を提示することとなる。
【００２７】
ニューラルネットワークにおける数理的構造は、特定の入力に依存して出力がどのように挙動するかをも示唆し得る。例えばＸ１４００とＸ２４０２の２つの入力変数と、隠れた層に３つのニューロン４０８、４１０を備えたニューラルネットワークを想定すると、第１の入力変数Ｘ１４００に対する出力Ｙ４１２の第１の導函数は、
【数４】
0006490094.tif 000005
によって定義される。
【００２８】
結果は３モード曲線となり、オーバーレイが３つの領域において入力変数Ｘ１４００に感応するということを示す。エンジニアは、特定のジオメトリにおいてどの条件が最もオーバーレイエラーに関与するか、また、オーバーレイがジオメトリパラメータにどのように反応するかを判断してもよい。
【００２９】
１つの実施形態において、予測モデルにおける各入力変数の相対重要度は、統計的パッケージの手順によって判断される。入力変数は、各変数に寄与する予測オーバーレイの変動の減少に基づいて、感応性分析によってランク付けされる。予測スコアは、
【数５】
0006490094.tif 000006
によって定義されてもよく、それは、予測オーバーレイの無条件変動に対する、特定の変数値Ｘ１を与えられた予測オーバーレイの予期される変動の割合である。各変数の相対重要度が判断されると、エンジニアは製造工程を修正できるか、または、さらに他の変数がオーバーレイに影響するかを調査できる。
【００３０】
実世界の製造システムにおいて、ウェーハは、ウェーハ・ジオメトリおよび工程変動の非均一な変動の結果としてのフィルムストレスおよび高次の面内変位等の、非均一な特性を有することがある。従って、ウェーハ・ジオメトリ等の入力変数およびオーバーレイ等の出力の間の相関性は、複雑な非線形性を表すことがある。その場合、非線形の相関性をモデル化する予測モデルが、予測精度を改善できる。従ってニューラルネットワークは、線形回帰よりも予測制度を改善できる。
【００３１】
本発明の少なくとも１つの実施形態による方法は、ウェーハ・ジオメトリ変化とオーバーレイエラーの間の関係を研究し、リソグラフィーオーバーレイとリソグラフィーに重要な寸法均一性に影響する支配的なジオメトリ成分を識別するために用いられてもよい。
【００３２】
本発明の少なくとも１つの実施形態による方法は、オーバーレイエラーの根本原因を識別するために用いられてもよい。ウェーハ平坦度、厚さ、形状およびそれらのパラメータの第１または高次導函数、形状の差、形状残差等の全ての工程関連パラメータは、本明細書に記載される予測モデル工程を用いて考慮されてもよい。ＥｌａｓｔｉｃＮｅｔ、前進ステップワイズ回帰または最小角度回帰などのいくつかの適当な変数選択アルゴニズムは、予測モデル選択工程における重要でないまたはノイズ的パラメータを系統的に除外して、オーバーレイエラーのより影響力のあるソースへと収束する。同様な方法は、チップレイアウト、フィルムスタック厚さおよびその他のフィルムスタック特性、また、並進移動、回転、拡大、直交性、ウェーハ傾度等を含むリソグラフィースキャナ設定等のその他の関連する工程パラメータに適用され得る。
【００３３】
本発明の少なくとも１つの実施形態による方法は、工程の規定外変動を監視するために用いられ得る工程変動を明らかにできる。クラスタ化技法は、個々のウェーハを異なるグループに分離できる。安定した製造工程が、各グループ内に同じオーバーレイマップを生じさせると仮定すると、エンジニアは、各グループの特性を監視することにより工程の規定外変動を識別できることになる。
【００３４】
本発明の実施形態によるシステムは、統計的予測モデルを活用することができ、それは、改善されたオーバーレイ修正予測能力に加えて、レクチル効果を含む走査露光、化学機械研磨、高速熱処理およびその他のオーバーレイエラーに寄与する半導体工程等のウェーハ製造単位工程の影響を識別することもできる。
【００３５】
本発明およびその付随する利点のうち多くは、本発明の実施形態の上記の説明から理解されると思われ、本発明の範囲および趣旨から逸脱せずに、またはその主な利点の全てを犠牲にせずに、種々の変更がその形状、構造および構成要素の配置になされることは明白である。上記に説明した本明細書の形式はその説明的な実施形態に過ぎず、以下の特許請求の範囲で、そのような変更を包括し包含することが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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