(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータを制御する方法であって、
フォーカスと露出との少なくとも一方を含むフォトリソグラフィプロセスパラメータの変化に対する異なるプロセス応答を持つ複数の格子構造において散乱計測法による計測を実行することによって散乱計測信号を得ることであって、各前記格子構造は格子構造の構成を定義する格子パラメータであってフォトリソグラフィプロセスパラメータに対する互いに異なる感度に対応する第１の格子パラメータを有し、前記複数の格子構造は前記第１の格子パラメータについての異なる値を有する、散乱計測信号を得ること、
前記複数の格子構造を形成するのに用いられた１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータについての情報を確定するために異なる前記格子構造からの散乱計測信号を比較すること、および
前記比較に基づいて前記１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータを制御すること
を含み、
前記プロセス応答間の差分は、少なくとも一部は、前記第１の格子パラメータについての異なる値の間の差分に起因し、
前記第１の格子パラメータについての異なる値は、同じフォトリソグラフィプロセスパラメータの下での異なるプロセス応答を引き起こすように選択される方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記比較するステップは、
前記複数の格子構造からの散乱計測信号間の差分を決定すること
を含む方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記比較するステップは、
散乱計測信号間の前記差分を較正データと比較することによって前記１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータの実効値を決定すること
をさらに含む方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記制御するステップは、
前記１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータを前記１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータの前記実効値に従って制御すること
を含む方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法であって、前記較正データは、１つ以上の方程式、グラフまたはライブラリの形である方法。
【請求項６】
請求項３に記載の方法であって、前記較正は、
異なるプロセス条件について異なるプロセス応答を持つ格子構造の複数のセットにおいて散乱計測法による計測を実行すること、
前記格子構造のそれぞれのセットについての前記散乱計測信号間の差分を計算すること、
前記格子構造のそれぞれのセットについての前記散乱計測信号間の前記差分を前記異なるプロセス条件の関数としてマッピングすること
を含む方法。
【請求項７】
請求項２に記載の方法であって、前記比較するステップは、
散乱計測信号間の前記差分が所定の制御限界内にあるかを決定すること
を含む方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記制御するステップは、
前記１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータを、散乱計測信号間の前記差分が前記所定の制御限界内にあるかどうかに従って制御すること
を含む方法。
【請求項９】
請求項２に記載の方法であって、前記差分散乱計測信号は、互いに差をとられることによって１つ以上の差分信号を作る方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、１つ以上の差分特性が１つ以上の前記差分信号から得られる方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、１つ以上の前記差分信号またはその特性が較正データと比較されることによって、１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータの実効値を決定する方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、
異なるプロセス応答を持つ前記複数の格子構造をウェーハ上にマスクで形成すること
をさらに含む方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、
そのそれぞれが１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータに対して異なるように応答する格子構造を作るよう構成される２つ以上のマスキング構造を持つマスクを設計すること
をさらに含む方法。
【請求項１４】
１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータを制御する方法であって、
フォーカスと露出との少なくとも一方を含むフォトリソグラフィプロセスパラメータの変化に対する第１のプロセス応答を有する第１の格子構造と前記第１のプロセス応答とは異なる第２のプロセス応答を有する第２の格子構造とについて散乱計測信号を得ることであって、前記格子構造のそれぞれは、制御されることが望まれる１つ以上のフォト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するように構成される、散乱計測信号を得ること、
前記第１および第２の格子構造の散乱計測信号を比較することであって、前記第１および第２の格子構造のそれぞれは、あるフォトリソグラフィプロセスパラメータのセットについて異なる散乱計測信号を作る、散乱計測信号を比較すること、
前記比較に基づき前記あるフォトリソグラフィプロセスパラメータのセットの１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータについての情報を抽出することであって、前記第１および第２の格子構造のそれぞれは、格子構造の構成を定義する格子パラメータであってフォトリソグラフィプロセスパラメータに対する互いに異なる感度に対応する第１の格子パラメータを有し、前記第１の格子構造の第１の格子パラメータの第１の値は前記第２の格子構造の第１の格子パラメータの第２の値と異なり、前記第１のプロセス応答と前記第２のプロセス応答との間の差分は、少なくとも一部は、前記第１の値と前記第２の値との間の差分に起因する、情報を抽出すること
を含む方法。
【請求項１５】
最適または最良フォーカスを決定する方法であって、
複数のフォーカス設定においてターゲットグループを形成することであって、前記ターゲットグループは、異なる感度をフォーカスに対して持つ複数のターゲットを含み、各前記ターゲットは第１のパラメータを有し、前記複数のターゲットは前記第１のパラメータについての異なる値を有し、前記感度の相違は、少なくとも一部は、前記異なる値の間の差分に起因し、前記異なる値は、同じフォトリソグラフィプロセスパラメータの下でのフォトリソグラフィプロセスパラメータの変化に対する異なるプロセス応答を引き起こすように選択される、形成すること、
前記ターゲットグループの前記ターゲットのそれぞれについて散乱計測信号を得ること、
それぞれのターゲットグループについて差分信号を計算すること、
前記差分信号または前記差分信号の特性間の、前記フォーカス設定に対する関係を形成すること、および
前記関係を用いて最適または最良フォーカス設定を決定すること
を含む方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、
前記差分信号のそれぞれについて特性を計算すること
をさらに含む方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、前記特性は、２乗平均平方根差分を用いて計算される方法。
【請求項１８】
１つ以上のフォトリソグラフィプロセスのパラメータを制御する方法であって、
フォーカスと露出との少なくとも一方を含むフォトリソグラフィプロセスパラメータの変化に対する異なるプロセス応答と共にあるプロセス条件のセットについての異なる散乱計測信号を作るよう構成される２つ以上の計測可能なパターンを計測することであって、各パターンは第１のパラメータを有し、前記２つ以上の計測可能なパターンは前記第１のパラメータについての異なる値を有する、計測すること、および
あるプロセス条件のセットについての前記計測可能なパターンからの前記異なる散乱計測信号の差分を分析することによって、フォトリソグラフィプロセスに関する１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータについての情報を抽出することであって、前記プロセス応答間の差分は、少なくとも一部は、前記異なる値の間の差分に起因し、前記異なる値は、同じフォトリソグラフィプロセスパラメータの下での異なるプロセス応答を引き起こすように選択される、抽出すること
を含む方法。
【請求項１９】
ターゲットグループであって、
フォーカスと露出との少なくとも一方を含むフォトリソグラフィプロセスパラメータの変化に対する異なるプロセス応答を有するよう構成される複数の散乱計測ターゲットであって、各前記ターゲットは第１のパラメータを有し、前記複数の散乱計測ターゲットは前記第１のパラメータについての異なる値を有し、異なるプロセス応答を持つ前記散乱計測ターゲットは、異なる散乱計測信号を作り、前記散乱計測信号の差分は、前記散乱計測ターゲットを作るのに用いられた１つ以上のフォトリソグラフィプロセスパラメータに少なくとも一部はより、前記プロセス応答間の差分は、少なくとも一部は、前記異なる値の間の差分に起因し、前記異なる値は、同じフォトリソグラフィプロセスパラメータの下での異なるプロセス応答を引き起こすように選択される、散乱計測ターゲット
を備えるターゲットグループ。
【請求項２０】
請求項１９に記載のターゲットグループであって、前記散乱計測ターゲットは格子構造であり、第１格子構造は、格子構造の構成を定義する格子パラメータであってフォトリソグラフィプロセスパラメータに対する第１感度から形成される第１値を有する第１格子パラメータを含み、第２格子構造は、格子構造の構成を定義する格子パラメータであって前記フォトリソグラフィプロセスパラメータに対する第２感度から形成される値を有する前記第１格子パラメータを含む、ターゲットグループ。
【請求項２１】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記第２感度は、前記第１感度より高いかまたは低いターゲットグループ。
【請求項２２】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記格子構造は、ワークピースの表面上にプリントされ、前記表面はフォトレジストの露光されたレイヤ、フォトレジストの部分的に現像されたレイヤ、フォトレジストの現像されたレイヤ、または前記ワークピースの下層レイヤを表すターゲットグループ。
【請求項２３】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記格子構造は、スクライブライン内に、デバイス構造内に、または前記スクライブラインおよび前記デバイス構造の両方の中に位置するターゲットグループ。
【請求項２４】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記格子構造は、一つの方向においてまたは２つの方向において周期的であるターゲットグループ。
【請求項２５】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記第１および第２格子構造は、同じピッチを有するが異なる線幅または直径を有するターゲットグループ。
【請求項２６】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記格子構造は、ポジティブトーンまたはネガティブトーンの両方であるターゲットグループ。
【請求項２７】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記格子構造の少なくとも一つは、ポジティブトーンであって、もう一つはネガティブトーンであるターゲットグループ。
【請求項２８】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記第１および第２格子構造は、同じピッチをｘおよびｙ方向の両方に有するが、異なる光学近接効果補正（ＯＰＣ）有するターゲットグループ。
【請求項２９】
請求項２０に記載のターゲットグループであって、前記格子構造の少なくとも一つは、セグメント化されたラインを含むターゲットグループ。
【請求項３０】
請求項２９に記載のターゲットグループであって、前記第１および第２格子構造は、同じピッチを有するが、異なるセグメント幅を有するターゲットグループ。
【請求項３１】
請求項２９に記載のターゲットグループであって、前記第１および第２格子構造は、同じピッチを有するが、異なる形状のセグメントを有するターゲットグループ。
【請求項３２】
請求項１４に記載の方法であって、前記第１および第２の格子構造は、実質的に同じフォトリソグラフィプロセスパラメータの下で形成されたものである、方法。
【請求項３３】
請求項１８に記載の方法であって、前記パターンのいくつかは、実質的に同じプロセス条件の下で形成されたものであり、前記パターンのいくつかは、実質的に異なるプロセス条件の下で形成されたものである、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にフォトリソグラフィの方法およびシステムに関し、より具体的にはフォトリソグラフィシステムのフォーカスおよび露光設定を決定する改良された技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
集積回路の製造において用いられるフォトリソグラフィ、つまり光リソグラフィシステムが現れてからしばらく経つ。このようなシステムは、正確な製造および製品中で非常に小さく細かいものを形成するのに極端に効果的であることが証明された。たいていのフォトリソグラフィシステムにおいて、回路イメージは、光または照射ビーム（例えばＵＶつまり紫外光）を介してパターンを転写することによって基板上に書かれる。例えば、リソグラフィシステムは、回路イメージをレチクルを通して、フォトレジスト、すなわち照射に感光性を持つ材料でコーティングされたシリコンウェーハ上に投影する光または放射のソースを含みえる。露光されたフォトレジストは典型的には、後続の処理ステップ、例えば成膜および／またはエッチングのあいだ、現像の後にウェーハのレイヤをマスクするパターンを形成する。
【０００３】
フォトリソグラフィプロセスを制御する最も重要なプロセスのうちの２つは、フォーカスおよび露光量である。フォーカスは一般に、リソグラフィシステムの光学サブシステムが像を作る鮮明さを扱い、露光量は一般に、パターンを形成するのに用いられる光（または照射）（リソグラフィシステムの光源によって作られる光のような）の量または適用量を扱う。両者は回路パターンに少なからず影響を与える。例えば、フォーカスおよび露光量の変化は、レジストプロファイル、すなわちフォトレジストに印刷された回路の形状の変化を生じえる。レジストプロファイルは、プロファイルの台形近似に関する３つのパラメータ、すなわち線幅または微小寸法（ＣＤ）、側壁角および高さによってしばしば記述される。もしレジストプロファイル変化が大きすぎるなら、最終的な回路は適切に動作しないかもしれず、またはまったく動作しないかもしれない。例えば、線幅は、速度および回路にわたってのタイミングを決定する一つのファクタであり、よってその変化は、回路のある部分がその回路の他の部分よりも速くまたは遅く動作することを生じえる（それにより、回路がより遅い部分に合わせてクロック設定されるので、チップの売価を下げることなる）。理解されるように、レジストプロファイルの質は、それを通して形成されるエッチングされたまたは成膜されたフィーチャに直接に関連する。加えて、レジストプロファイルの変化は、廃棄またはリワークされなければならないかもしれないような開放または短絡回路を生じえる。
【０００４】
現在、リソグラフィシステムの最適化フォーカスおよび露光量設定は、フォーカス露光量マトリクス（ＦＥＭ）を用いて、すなわちウェーハをフォーカスおよび露光量の複数の組み合わせで露光し、それから最良のレジストプロファイル、すなわち所望のまたは最適なレジストプロファイルにより近く適合するレジストプロファイルについて、結果として生じるパターンを検査することによって形成することによって決定される。この検査は、レジストプロファイルのＣＤを計測するＣＤ走査電子顕微鏡（ＣＤ−ＳＥＭ）によって一般に実行される。フォーカスー露光量マトリクスはBossung図（Bossung plot）を用いて視覚化されえる。Bossung図は、異なるレベルの露光量についてのＣＤ対フォーカス位置を一般にプロットしえる。すなわち露光量の変化するレベルが、グラフのＹ軸を表す線幅およびＸ軸を表すフォーカス位置を持つ輪郭線としてプロットされえる。代替として、Bossung図は、異なる値のＣＤについて露光量対フォーカスをプロットしえる。すなわちＣＤの値が、グラフのＹ軸を表す露光量およびＸ軸を表すフォーカス位置を持つ輪郭線としてプロットされる。他のレジストプロファイルパラメータ、例えば側壁角および高さもBossung図を用いて視覚化されえる。これらのプロットは、得るのが一般により難しいが、それはこれらの形状を計測することはしばしば困難な事だからである。たいていの場合、これらパラメータが計測されえるように、ウェーハは廃棄、すなわち切断されなければならない。システムのプロセスウィンドウは、複数のレジストプロファイルパラメータ、例えば、線幅、側壁角および高さを同じBossung図内にプロットすることによって決定されえる。プロセスウィンドウは、最終的なレジストプロファイルを所定の仕様内に維持するフォーカスおよび露光量の領域として一般に定義される（例えばプロセスウィンドウは典型的には最適フォーカスおよび露光量を含む）。
【０００５】
残念ながら、上述の方法はいくつかの欠点がある。一つには、フォーカスおよび露光量試験は定期的に実行されるので、プロセスは試験間でドリフトして制御できなくなりえる。制御できないプロセスは、スクラップまたはリワークされる必要がありえるウェーハへとつながりえ、歩留まりを下げ、コストを上げる。例えば、これらの試験は、１２時間の増分、１日の増分などにおいて実行されえる。他の欠点は、リソグラフィシステムは、試験を実行するために製造を止めなければならないことである。すなわち、製造ランは、フォーカス露光量マトリクス試験ウェーハがシステム内に挿入されえるように、ストップされなければならない。理解されるように、製造ランを停止することは、リソグラフィシステムのスループットを低減させ、よってサイクルタイムおよびコストを増す。
【０００６】
これら欠点を救済する試みには、ＣＤ−ＳＥＭを用いて製造ランのあいだにパターンのＣＤを計測し、それからＣＤの変化に影響を与える操作された変数としての露光量（exposure dose）を用いてＣＤを所定の仕様内に維持することが含まれている。フォーカスはＣＤに大きな効果を有しえるが、この方法においてはフォーカスが一定であって、したがってＣＤに影響を与えないことが想定される。しかし残念ながら、フォトリソグラフィシステムのフォーカスは、一定フォーカスの想定を誤りにするくらい、時間と共にドリフトしえる（そして実際にドリフトする）。したがって、この方法はあまり正確ではないかもしれないが、それは、１つではなく２つの変数（フォーカスおよび露光）がＣＤに影響を与えうるからである。さらに、単一の計測タイプ、ＣＤがルーチンとして実行されえる唯一の利用可能な試験である、すなわちＣＤ−ＳＥＭはＣＤを計測することだけが典型的には可能である（例えばチルトされたビームのＣＤ−ＳＥＭを用いない限り）という事実のために、唯一の２つの変数（例えばフォーカスおよび露光の両方）を独立して同時に操作することは一般に可能ではないことに注意されたい。フォーカスをモニタリングする他の方法は、ラインエンド短縮（line end shortening）の減少に大きくは基づく。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述を考慮し、フォトリソグラフィシステムのフォーカスおよび露光設定を決定する改良された技術が望まれる。特に、製造ウェーハを計測またはモニタリングすることによってシステムに迅速なフィードバックを可能にし、それにより製造を中止することなく、プロセスドリフトが実質的に除去されえる技術が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、ある実施形態において、プロセス制御方法に関する。この方法は、異なるプロセス応答を持つ少なくとも２つの格子構造において散乱計測法による計測を実行することによって散乱計測信号を得ることを含む。前記少なくとも２つの格子構造は、同じフィールド内に位置し、互いに非常に近接している。この方法はまた、前記少なくとも２つの格子構造を形成するのに用いられた１つ以上のプロセスパラメータについての情報を確定するために前記少なくとも２つの異なる格子構造からの散乱計測信号を比較することを含む。この方法はさらに、前記比較に基づいて前記１つ以上のプロセスパラメータを制御することを含む。この比較は、前記少なくとも２つの格子構造からの散乱計測信号間の差分を決定することを含みえる。
【０００９】
本発明は他の実施形態において、１つ以上のプロセスパラメータを制御する方法に関する。この方法は、少なくとも２つの格子構造について散乱計測信号を得ることを含む。前記格子構造のそれぞれは、制御されることが望まれる１つ以上のプロセスパラメータに対して異なる感度を有する散乱計測信号を作る。この方法はまた、前記異なる格子構造を形成するのに用いられた１つ以上のプロセスパラメータについての情報を確定するために散乱計測信号を比較することを含む。前記散乱計測ターゲットのそれぞれは、異なる散乱計測信号を作るよう構成される。前記差分は少なくとも一部は１つ以上のプロセスパラメータに起因する。
【００１０】
本発明は、他の実施形態において、最適または最良フォーカスを決定する方法に関する。この方法は、複数のフォーカス設定においてターゲットグループを形成することを含む。前記ターゲットグループは、異なる感度をフォーカスに対して持つ２つ以上のターゲットを含む。この方法はまた、前記ターゲットグループの前記ターゲットのそれぞれについて散乱計測信号を得ることを含む。この方法はさらに、それぞれのターゲットグループについて差分信号を計算することを含む。この方法はさらに、前記差分信号または前記差分信号の特性間の、前記フォーカス設定に対する関係を形成することを含む。さらにこの方法は、前記関係を用いて最適または最良フォーカス設定を決定することを含む。
【００１１】
本発明は、他の実施形態においてはプロセス制御方法に関する。この方法は、異なる散乱計測信号を作るよう構成される２つ以上の計測可能なパターンを計測することを含む。前記信号間の前記差分は少なくとも一部は、前記計測可能なパターンを作るのに用いられた１つ以上のプロセスパラメータによる。この方法はまた、フォトリソグラフィプロセスのための前記最良のプロセス条件を決定するために前記差分信号を分析することを含む。前記分析ステップは、前記差分信号から１つ以上のプロセスパラメータについての情報を抽出することを含む。
【００１２】
本発明は、他の実施形態においては、ターゲットグループに関する。このターゲットグループは、異なるプロセス応答を有するよう構成される２つ以上の散乱計測ターゲットを含む。前記２つ以上の散乱計測ターゲットは同じフィールド内に位置し、互いに非常に近接している。異なるプロセス応答を持つ前記散乱計測ターゲットは、異なる散乱計測信号を作る。前記散乱計測信号の差分は、前記散乱計測ターゲットを作るのに用いられた１つ以上のプロセスパラメータに少なくとも一部はよる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、限定ではなく例示によって示される。
【００１４】
本発明の一般的な目的は、散乱計測法による計測（scatterometry measurements）および注意深く設計された計測サイト（measurement sites）を用いてフォトリソグラフィプロセスをモニタ、最適化および制御することである。本発明は、異なる散乱計測信号を作るよう構成される２つ以上の計測可能なパターンを一般に含む。信号間の差異は好ましくは、計測可能なパターンを作るために用いられる１つ以上のプロセスパラメータに起因する。したがって差分信号は、フォトリソグラフィプロセスのための最良のプロセス条件を決定するためにモニタされえる。例えばプロセスパラメータについての情報は、差分信号から抽出されえるが、これは差分が少なくとも部分的にはプロセスパラメータに基づくからである。
【００１５】
より具体的には、本発明は、１つ以上のプロセスパラメータに起因しえる差を有する少なくとも２つの格子構造のセットに対して散乱計測法による計測を実行することを含む。すなわち格子構造が形成されるとき、それらは１つ以上のプロセスパラメータによって異なるように影響される。格子構造およびそれらの差異は、注意深く設計されたマスクを用いて作られえる。また格子構造における差異は、それぞれの格子構造についての散乱計測スペクトルにおける差異としても現れる。すなわち異なる格子構造は異なるスペクトルを作る。パターン同様、散乱計測スペクトル間の差異も少なくとも一部は１つ以上のプロセスパラメータに起因しえる。すなわちプロセスパラメータへの関連性は、格子構造から散乱計測スペクトルへと反映される。差異が反映されるので、それぞれの格子構造からの散乱計測スペクトルは、パターンを作るために用いられるプロセスパラメータについての情報を知るために比較されえる。この情報は、許容可能なレベル内にプロセスの質を維持するためにプロセスパラメータを制御するために後に用いられえる。例えば、この差は、アラームを起動するために用いられえ、またはこれは補正を決定するための制御メカニズムまたはプロセス制御システムへの入力として用いられえる。
【００１６】
たいていの場合、差分スペクトルまたは信号を作るために、差分スペクトル群は互いに差をとられる。２つの散乱計測スペクトルの差をとることの一つの優位性は、差分スペクトルまたは信号は、２つのパターンに同様に影響を与える他のプロセスパラメータに対してある程度、不感であることであり、すなわち同様の条件は打ち消し合う。その結果、差分は、２つのパターンの差分、およびプロセスの他のパラメータよりもリソグラフィプロセスパラメータに対するそれらの各応答に、より重く重み付けされる。一般に望まれるのは、モニタされることが望まれるプロセスパラメータによって生じる差分を最大化することであり、一方で、例えば他のプロセスパラメータおよび基板特性（例えば膜厚、材料、下層の構造など）を含む他のプロセス条件についての差分を最小化することである。すなわち、差分スペクトルは、モニタされることが望まれるプロセスパラメータのために変化し、それに付随する他のものによって変化はしない。
【００１７】
よく知られるように、格子構造は、ピッチ、線幅、側壁角、高さ、線長、容積、プロファイルのようないくつかのパラメータによって定義される。格子パラメータのそれぞれは、プロセスパラメータに対して異なる感度を有する。格子パラメータのいくつかはプロセスパラメータにロバストであり、したがってそれらに対するプロセスパラメータの効果はせいぜい小さい。他の格子パラメータは、プロセスパラメータに対してとても感度が高く、したがってそれらに対するプロセスパラメータの効果はより大きい。例として、線幅はフォーカスに対して感度が高く、すなわちフォーカスの変化は線幅の変化を生む。格子構造セット中の格子構造を設計するとき、格子パラメータのロバスト性および感度が考慮される。
【００１８】
本発明において、格子構造セット中の格子構造のそれぞれは、意図的にそれらの間で異なるに作られることによって、それらに対するプロセスパラメータの効果が異なるようにされた少なくとも１つの有感度パラメータ（sensitive parameter）を含む。残りの格子パラメータのうちの少なくとも一部は同様であり、それらに対するプロセスパラメータの効果は同様である。その結果、格子構造のそれぞれからの計測された散乱計測スペクトルは、類似および差異の両方を有する。必要条件ではないが、スペクトル間で良好な比較を可能にするために差異側よりも類似性側へ重み付けされるスペクトルを作ることが一般に望ましい。すなわち、プロセス差異に感度を有する良好な比較を達成するためにはある程度の類似性が必要とされる。簡単に言えば、類似して見えるスペクトルを作ることによって、そのスペクトルが容易に比較されえるように少なくとも一つの格子パラメータが用いられ、差異を作ることによってプロセスパラメータについての情報が得られるように別のもう一つのパラメータが用いられる。ある実現例において、格子構造のピッチが類似して作られるパラメータであり、これはピッチがスペクトル形状の最も強い指示子のうちの一つであるからである。ピッチが同様であるとき、スペクトル中の差異の一部は少なくとも部分的には線幅のような他のパラメータ間で見られる差異による。
【００１９】
スペクトル群が互いに差をとられるとき、類似性は打ち消され、それによって差異が残る。この差異は、プロセスパラメータに起因するので、プロセスパラメータに関する情報を含む。理解されるように、この差分またはそのいくつかの特性は、プロセスパラメータについての情報を決定するために分析されえる。例えば、変換アルゴリズム、較正ライブラリまたは較正曲線が用いられて、差分信号をプロセスパラメータ情報に変換する。変換アルゴリズム、ライブラリおよび曲線は、与えられた差分信号に関連する所定のプロセスパラメータ情報を一般に提供する。すなわち、この信号は特定のプロセスパラメータに対応する。さらにもし２つ以上の格子構造が格子構造セット群の中で用いられるなら、またはもし格子構造群の複数セットが用いられるなら、複数の差異が得られて、その後、プロセスパラメータについての情報の量を増やすために比較されえる。理解されるように、差異が多いほど、プロセスパラメータについてのより多くの情報が得られる。
【００２０】
例えば、差分スペクトル（difference spectras）は第１および第２格子構造間で、第１および第３格子構造間で、第２および第３格子構造間でなどのように獲得されえる。格子構造の異なるセット群はまた、追加の差分スペクトルを得るために用いられえる。これらスペクトルのそれぞれは、同じプロセスパラメータについての何らかを表しえ、またはそれらは異なるプロセスパラメータについての何らかを知らせえる。例として、第１のものがフォーカスに相関付けられえるなら、第２のものは露光に相関付けられえる。
【００２１】
リソグラフィにおいて、フォーカスおよび露光は、デバイスのパターニングに大きな影響を有する２つのプロセスパラメータであり、したがってこれらをモニタして、フォーカスおよび露光を制御することは重要である。これらパラメータのそれぞれは、格子構造を含むパターンの形成に少なくない影響を与える。したがって格子構造は、フォーカスおよび露光をモニタするように特別に設計されえる。格子構造は例えば、フォーカスおよび／または露光に対して異なる感度のために異なるように形成された、すなわちフォーカスおよび露光に依存して変化する異なる格子パラメータを含みえる。例として、第１格子構造は、フォーカス（および／または露光）に対する第１感度から形成された第１値を有する第１パラメータを含みえ、第２格子構造は、フォーカス（および／または露光）に対する第２感度から形成された第２値を有する第１パラメータを含みえる。第２感度は、フォーカス（および／または露光）に対して第１感度よりも大きいかまたは小さいかのいずれかでありえる。この例示的セットは、追加の格子構造を含みえ、これら格子構造は、フォーカス（および／または露光）についてのより多くの情報を得るためにフォーカス（および／または露光）に対する異なる感度を有する。格子構造セットの追加のセットはまた、さらに多くの情報を得るために用いられえる。例えば、露光のような他のプロセスパラメータに対してより感度の高い格子構造の第２セットが用いられえる。ある特定の実施形態において、フォーカスは、フォーカスの符号および大きさによって異なるように影響される異なる線幅を有する格子構造でモニタされる。上述のように線幅は、フォーカスに対して非常に感度が高い一つのパラメータである。
【００２２】
本発明の実施形態が図１〜１３を参照して以下に説明される。しかしこれらの図を参照してここで与えられる詳細な説明は、例示的目的であって、本発明はこれらの有限の実施形態を超えた範囲をカバーすることを当業者は容易に理解するだろう。
【００２３】
図１は、本発明のある実施形態によるプロセス制御方法１０である。このプロセス制御方法は一般に、１つ以上のプロセスパラメータについての情報を確定するように構成され、このパラメータは、フォトリソグラフィプロセスのあいだに基板上にパターンを形成するために用いられる。この情報は、後続のリソグラフィパターニングの制御を改善するため、およびフォトリソグラフィパターンの質が特定された要件を満たすかを決定するために用いられえる。理解されるように、プロセスパラメータは、一般にリソグラフィシステムの処理条件を制御するのに用いられるパラメータを指す。例として、プロセスパラメータは、フォーカスオフセット、露光量、レジスト厚、現像時間および温度、露光後ベーク時間および温度などに対応しえる。
【００２４】
プロセス制御方法は、一般にブロック１２において始まり、ここでマスクが設計される。マスクは、計測可能なパターンを形成するために用いられる１つ以上のプロセスパラメータについての情報を含む計測可能なパターンを作るために一般に提供される。プロセス情報は、パターニングステップまたはパターニングシステムの質を確定するために、計測可能なパターンから抽出されえる。このマスクは、試験または較正のために用いられる試験マスク、またはウェーハ上に回路パターンを形成するための製造マスクでありえる。最も簡単な場合、マスクは、２つ以上のマスキング構造で設計され、それらのそれぞれは異なるプロセス応答を持つ対応する格子構造を作るよう構成される。異なるプロセス応答とは、一般に、格子構造のそれぞれが１つ以上の「選択された」プロセスパラメータに対して異なるように応答することを意味する。選択されたとは、一般に、これらプロセスパラメータが多くのプロセスパラメータから選ばれることを意味する。選択されたプロセスパラメータは典型的には、最適化、モニタリングまたは制御されることが望まれるプロセスパラメータである。例として選択されたパラメータは、フォーカスおよび／または露光に対応しえる。
【００２５】
ある実施形態において、散乱計測ターゲットマスキング構造は、選択されたプロセスパラメータに対して異なる感度を有する（よって異なるプロセス応答を有する）対応するまたは関連するパラメータを持つ格子構造を作る。すなわち、散乱計測ターゲットマスキング構造は、選択されたプロセスパラメータの値に従って変化する対応するパラメータを持つ格子構造をウェーハまたは基板上に作る。この感度は、有感度パラメータ（sensitive parameters）を注意深く選択することによって、または異なる感度を作るアシストフィーチャ（assist features）を利用することによって獲得されえる。このパラメータは例えば、線幅、高さ、側壁角、長さ、フィーチャ容積、プロファイルを含みえる。理解されるように、これらのそれぞれは、特定のプロセスパラメータに対して異なる応答を有しえる。例として線幅は、フォーカスに対して非常に感度が高く、よって例えばフォーカスの符号および大きさのようなフォーカスについての情報を得るために利用されえる。アシストフィーチャは、一方、散乱バー（scattering bars）、セリフ（serifs）、カットイン（cut-ins）などを含みえる。
【００２６】
ブロック１２に続いて、プロセスファイルはブロック１４に進み、ここで異なるプロセス応答を持つ格子構造が基板上に形成される。格子構造は、フォーカスおよび露光のようなプロセスパラメータのセットを用いて形成される。一般に、格子構造は、光が対応するマスキング構造（異なるプロセス応答を作るよう設計される）を通って到達するようにされるとき、ワークピースの表面上にプリントされる。例としてこの表面は、フォトレジストの露光されたレイヤ、フォトレジストの部分的に現像されたレイヤ、フォトレジストの現像されたレイヤ、ウェーハの下層レイヤ（例えば金属または誘電体内にエッチングされた）および／またはその他を表しえる。一般によく知られるように、光または照射は、フォトレジスト内で化学および物理変化を誘発し、これが構造パターンに現像されえる。
【００２７】
格子構造は、同様の、しかし異なる散乱計測信号を作るように構成され、この差分は、格子構造を作るのに用いられる好ましくは１つ以上のプロセスパラメータに起因する。互いに異なるように変化する格子構造のパラメータは、１つ以上のプロセスパラメータに対するその感度に基づいて一般に選ばれる。
【００２８】
格子構造は、試験プロシージャの一部として試験ウェーハ上にプリントされえ、またはそれらは製造のあいだに製造ウェーハ上にプリントされえる。試験のあいだ、格子構造は試験ウェーハ全体にわたってプリントされえる。製造中、格子構造は典型的にはデバイス構造（例えばＩＣを定義するダイ）間のスクライブライン内に配置される。さらにまたは代替として、それらはデバイス構造そのものの中に配置されえる。格子構造は、実際にデバイス構造の一部であってもよい。ある実施形態において、関連する格子構造は全てスクライブライン内に配置される。他の実施形態において、関連する格子構造の少なくとも一つは、デバイス構造内に配置され、格子構造の他の一つはスクライブライン内に配置される。さらに他の実施形態において、関連する格子構造は全てデバイス構造内に配置される。
【００２９】
関連する格子構造は、制御されることが望まれる特性以外の特性についての差を最小にすることによって、それらが同じプロセス条件で、同じ膜から、同じ下層構造から、同じ材料からなどにより形成されるように、同じフィールド内に、互いに近接して好ましくは形成される。これはコモンモードと呼ばれることもある。一般に、制御しようとしている特性以外の全ての特性をコモンモードにすることが望ましい。理解されるように、プロセスパラメータ、下層膜、表面材料などはウェーハにわたって、およびフィールド内で変わりえる。
【００３０】
場合によっては格子構造は、形成するのに用いられるプロセスパラメータによって異なるように変化する平行なプリントされたラインによって形成される周期的構造である。それらはプロセスパラメータに従って変化するので、それらはプロセスパラメータについての情報を含む。この情報は、プロセスパラメータを最適化、モニタ、または制御するために後のステップにおいて抽出されえる。このラインは、ピッチ、線幅、側壁角、高さ、ピッチ、トッププロファイル（上部の丸みまたはＴトッピング（T topping）の度合い）、ボトムプロファイル（フッティング（footing））などのパラメータによって支配されえる。
【００３１】
格子構造は、例えばライン格子のように一つの方向（ＸまたはＹ）において周期的でありえ、または例えばグリッド格子のようにそれは２つの方向（ＸおよびＹ）において周期的でありえる。代替として格子は、ＸまたはＹ軸にアラインされていない方向において周期的でありえるが、ＸおよびＹ軸に対して角度をなす１つ以上の方向、例えばＸ軸に対して４５度における方向に沿って周期的でありえる。
【００３２】
格子構造セット内の格子構造の数は、格子構造セットの数と共に、大きく変わりえる。数が多いほど、プロセス条件を決定するのに用いられえるより多くの情報が得られると一般に考えられている。しかし典型的には、利用可能なスペース、望ましい計測時間およびより多くの情報の間でのトレードオフが存在する。望ましい量は典型的には、役目を果たす、すなわち選択されたプロセスパラメータを最適化、モニタまたは制御するために必要な情報を提供する格子構造の最小の個数として定義される。
【００３３】
ある実施形態において一つのターゲット（または格子構造）は、デバイスと同じピッチ、レイアウトおよび微小寸法を持つデバイス構造の周期的アレイとして構築される。このターゲットは実際に、デバイス内の計測領域、または計測のために特別に設計された計測ターゲットでありえる。第２ターゲット（または格子構造）は、同じ周期的構造およびレイアウトで設計されるが、最もクリチカルなデバイスフィーチャについて異なる線幅を持つ。もし例えばクリチカルなデバイスフィーチャが孤立した狭いラインであるなら、第２ターゲットはクリチカルなフィーチャの線幅をより広くする点を除き第１計測ターゲットと同じであるように設計されえる。より広いラインは、狭いラインよりもフォーカスに対して感度が低いはずであり、特にもしその狭いラインがリソグラフィプロセス能力の限界に近いならそうである。そのデバイスについての最良のフォーカス条件は、狭いデバイスラインセグメントの幅（または領域または容積）が最大であるときであると考えられ、そのとき第１および第２ターゲットからのスペクトルの差は最小であると観測されるだろう。
【００３４】
２つのターゲットを用いることは限定ではなく、２つより多いターゲットが用いられえることに注意されたい。例として、同じピッチを持つが、デバイス構造に対応する第１ターゲットよりもより大きい線幅およびより小さい線幅を持つ第２および第３ターゲットが設計されえる。最良のフォーカスはこれらターゲット間のスペクトルにおける最小の差に対応するはずである。
【００３５】
他の実施形態において、１つのターゲット（または格子構造）は、デバイスと同じピッチ、レイアウトおよび微小寸法を持つコンタクトホールの周期的アレイとして構築される。このターゲットは実際にデバイス内の計測領域、または計測のために特別に設計された計測ターゲットでありえる。第２ターゲット（または格子構造）は、同じ周期的構造およびレイアウトを持つように、しかし散乱計測信号が制御しようとしているプロセスパラメータに対してより高感度または低感度になるように異なる微小寸法を持つように設計される。例えば第２ターゲットのコンタクトの直径は、第１ターゲットよりも大きくてもよく、これにより第２ターゲットは第１ターゲットよりフォーカスに対してより感度が低くなる。デバイスについての最良のフォーカス条件は、デバイスコンタクトの直径（または面積または容積）が最大であるときであり、これは第１および第２ターゲットからのスペクトルの差が最小であるときに見られる。
【００３６】
他の実施形態において、１つのターゲット（または格子構造）が、デバイスとして同じピッチ、レイアウトおよび微小寸法および光学近接効果補正（ＯＰＣ）を持つラインセグメントの周期的アレイとして構築される。このターゲットは実際にデバイス内の計測領域でありえ、または計測のために特別に設計された計測ターゲットでありえる。第２ターゲット（または格子構造）は、同じ周期的構造およびレイアウトを持つが、しかし異なるＯＰＣを持つか、または選ばれたＯＰＣを持たないことにより散乱計測信号が制御しようとしているプロセスパラメータに対してより高感度になるように設計される。例えば、第２ターゲット上のＯＰＣを持たない未補正ラインセグメント（uncorrected line segments）のラインエンド短縮（line end shortening）（およびラインエンド角）は、第１計測ターゲットよりも大きく、第２計測ターゲットを第１ターゲットよりもフォーカスに対してより高感度にする。デバイスについての最良のフォーカス条件は、未補正ラインセグメントの寸法（長さ、または２次元、トップダウンエリア、または３次元容積）が最大になるときと考えられえる。この条件は、第１および第２ターゲットからのスペクトル間の差が最小になるときに示されえる。
【００３７】
ブロック１４に続いて、プロセスフローはブロック１６に進み、ここで散乱計測信号は散乱計測を少なくとも２つの、異なるが、関連する格子構造に対して実行することによって得られる。この関連する格子構造は異なるとされるが、それはそれぞれが異なるプロセス応答を有する、すなわちそれらが１つ以上のプロセスパラメータに対してそれぞれ異なるように応答するからである。格子構造が異なるプロセス応答を有するので、そこから作られる散乱計測信号も異なる。これらの差は好ましくは、異なる格子構造を作るのに用いられる１つ以上のプロセスパラメータによる。格子構造は、結果として生じる散乱計測信号が選択されたプロセスパラメータに対してより高感度または低感度であるように選ばれる。
【００３８】
散乱計測において、１つ以上の光または照射ビームが格子構造上に入射するようにされ、格子構造から散乱する散乱された、反射された、および／または回折されたビームの一部または全てが計測される。入射光は、パターンに向けて垂直に、または垂直に対してある角度をなして導かれえる。格子構造から散乱する光は、典型的にはさまざまな次数、すなわち入射光に対する角度で散乱、反射、および／または回折される。さまざまな次数の少なくとも一部からの散乱、反射および／または回折された光の特性（例えば強度、位相、偏光など）が計測され、それによって計測信号または計測されたスペクトルを形成する。
【００３９】
光の散乱、反射および回折、従って計測されたスペクトルは、以下に限定されないが、線幅、ライン間隔、ピッチ、光学特性（ｎ（ラムダ）、ｋ（ラムダ））、形状およびプロファイル（例えば微小寸法）、高さ、側壁角、側壁粗さ、Ｔトッピング（T-toppings）、フッティング（footing）、フィーチャ、容積などを含む多くのファクタに一般に依存する。これらは典型的にはプロセスパラメータによって影響されるパラメータであるので、計測されたスペクトルは一般に、格子構造を作るのに用いられるプロセスパラメータについての情報を明らかにする。すなわち、散乱された、反射されたおよび／または回折された光は、異なる格子構造について異なり、よって散乱された、反射されたおよび／または回折された光は、プロセスパラメータについての情報を確定するのに用いられえる。すなわち、計測されたスペクトルおよび格子構造のプロファイルの間には独特な関係が存在する。
【００４０】
格子構造（例えば周期的）を計測する散乱光計測技術は、大きく変わりえる。例えば、反射光計測、分光偏光計測（spectroscopic ellipsometry）、分光反射光計測、複数波長反射光計測、偏光分光反射光計測、複数角複数波長反射計測または角分解散乱光計測が用いられえる。さらに計測は、固定角分光偏光解析モードにおいて、角走査単一または複数波長モードにおいて、または複数角複数波長モードにおいて実行されえる。すなわち、ビーム（群）は、単一または複数の角度において導入されえ、それらは単一の波長においてまたは複数の波長において導入されえる。加えて、ビームは単一の角度または複数の角度において検出されえ、それらは単一または複数の波長において検出されえる。さらにビーム群の強度、偏光および／または光学的位相が異なる角度および／または異なる波長において計測されえる。
【００４１】
ブロック１６に続いて、プロセスフローはブロック１８に進み、ここで基板上に格子構造を形成するのに用いられた１つ以上のパラメータについての情報を確定するために、異なる散乱計測信号が比較される。ある実施形態において、差分（信号の一部または全部）を作るために異なる散乱計測信号は互いに差がとられる。この差分は、この差分を表す信号、スペクトルまたは値の形をとりえる。前述の理由によりこの差分は、選択されたプロセスパラメータについての情報を含む。差をとることによって、格子構造からのスペクトルの類似性が打ち消し合い、それらの間の差異だけが残る。信号内の差分は、１つ以上のプロセスパラメータに起因する。例えば、材料または下層構造に関するスペクトル中に含まれる情報は大きくは打ち消される。
【００４２】
ブロック１８に続いて、フローはブロック２０に進み、ここでプロセス条件が比較に基づいて最適化、モニタ、または制御される。ある実施形態において、差分信号は、選択されたプロセスパラメータの実効値を決定するために較正データと比較される。この較正データは、例えば、１つ以上のプロセスパラメータに較正された異なる信号を含みえる。ある実現例において、較正データは、１つ以上の方程式（１つ以上のプロセスパラメータの関数としての差分信号（群））の形をなす。他の実現例において、較正データは、その関数を表すグラフプロットの形をなす。さらに他の実施形態においては、較正データはライブラリの形をなす。例えば差分信号は、対応するものが見つかるまでプロセス条件に以前に較正された複数の異なる信号と比較される。
【００４３】
決定されたプロセスパラメータの推定されたまたは予測された値は、プロセスを所望の限界内に維持するために後続の処理を制御するために用いられえる。例えばプロセスパラメータの実効値は、プロセスパラメータ補正値を作るために公称値と比較される。この補正値は、リソグラフィプロセスを制御するのに役立てるよう（プロセスパラメータを調整することによって）用いられえる。これらの補正値は、ダイ・ツー・ダイモード、ウェーハ・ツー・ウェーハモード、ロット・ツー・ロットモード、他のフィードバック制御システムなどにおいて作られえる。
【００４４】
他の実施形態において、この差分は、制御限界またはスレッショルド値を用いて制御される。例えば、プロセスパラメータは、所定の制御限界内に維持される。もし差分が所定の制御限界の外に出るなら、制御からはずれたプロセスを補正するために調整がなされえるようシステムはアラーム状態に置かれえる。プロセス制御法の一つの例は、統計的プロセス制御である。
【００４５】
図１のある特定の実施形態において、散乱計測信号は、例えばカリフォルニア州、サンノゼのＫＬＡ Ｔｅｎｃｏｒによって製造されるKLA-Tencor ASET F5のような分光偏光計で計測される。この信号は、プロセッサ上のメモリ、コンピュータＲＡＭ、または磁気または光ディスクドライブのような記憶装置に保存される。この信号はコンピュータプログラム（またはディジタルまたはアナログ電子装置を電子的に含む）において比較される。格子構造からのスペクトル間の差分信号は較正曲線、較正式または較正ライブラリと比較されることによって、格子構造を作るのに用いられたプロセスパラメータを決定する。較正は、既知のプロセスパラメータを持つ格子構造のいくつかのセットを計測すること、既知のプロセスパラメータに対する格子構造のペア間の差分信号を計算すること、および較正データから導かれた結果として生じる較正値を記憶することによって経験的に決定されえる。既知の誤差は、公称パラメータ値でありえ、またはそれはプロセスパラメータ（群）を計測できるレファレンス計測システムで計測されえる。
【００４６】
ある実施形態において、図１に記された方法は、フォーカスまたは露光のような単一のプロセスパラメータを制御、モニタまたは最適化するために用いられる。他の実施形態において、図１に示された方法は、フォーカスおよび露光のような複数のプロセスパラメータを制御、モニタまたは最適化するために用いられる。
【００４７】
図２Ａは、本発明のある実施形態による散乱計測信号Ｓ１およびＳ２のペアの図である。散乱計測信号Ｓ１およびＳ２は、例えば、異なるプロセス応答を持つ格子構造のセットを計測することによって作られえる。散乱計測信号群（またはスペクトル群）のそれぞれは、異なる光学的条件にわたる情報の集積である。示されるように、散乱計測信号は同様だが異なる形状を有する。これら信号は同様であるが、２つの散乱計測信号内にプログラムされた差分によってずらされている。散乱計測信号は大きく変わりえる。散乱計測信号は一般に一つの散乱計測パラメータＰ２（ｙ軸）対もう一つの散乱計測パラメータＰ１（ｘ軸）としてプロットされえる。第１散乱計測パラメータＰ２は例えば、ＳＥ、α、β、ｔａｎΨ、ｃｏｓ、Ｒなどに対応しえ、一方、計測パラメータＰ１は、波長、入射角度、または偏光角度に対応しえる。
【００４８】
図２Ｂは、本発明のある実施形態による差分信号Ｄ１の図である。この差分信号Ｄ１は、図２Ａの散乱計測信号Ｓ１およびＳ２の差をとることによって例えば作られえる。一つの差分信号しか示されていないが、複数の差分信号が獲得され一緒にプロットされえることに注意されたい。差分信号のそれぞれは格子構造の異なるセット群から形成されえる。
【００４９】
図３は、本発明のある実施形態による処理制御方法３０である。この処理制御方法３０は例えば、図１に示されるブロック１６および１８に一般に対応しえる。処理制御方法３０は、一般にブロック３２において始まり、ここで２つの異なる散乱計測信号間の差分が決定される。この差分は、全体の散乱計測信号間において、または散乱計測信号の一部の間において見いだされえる。差分は一般に２つの散乱計測信号の差をとることによって決定される。
【００５０】
ブロック３２に続いて、プロセスフローはブロック３４に進み、ここで差分を較正データと比較することによって、１つ以上のプロセスパラメータの１つ以上の実効値が決定される。例えばプロセスパラメータは、何百何千の異なるスペクトルを何百何千のプロセスパラメータ設定に関連づける方程式、グラフまたはライブラリを利用することによって差分スペクトルから抽出されえる。
【００５１】
ブロック３４に続いて、プロセスフローはブロック３６に進み、ここでプロセス条件がプロセスパラメータの実効値に従って制御される。ある実施形態において、実効値は補正値を形成するのに用いられる。例えば実効値がプロセスパラメータの公称値と比較される。それらの間の任意の差分は、プロセスパラメータを調整することによって原因が説明されえる。補正値は、プロセス（例えば自動化されたプロセス制御）を維持するためにリソグラフィシステムに入力されえる。
【００５２】
ブロック３４の較正データは、さまざまな技術を用いて作られえる。例えば、較正データは、シミュレーション法または経験法を用いて作られえる。例えば、較正データは、散乱計測シミュレーション法と結びつけられたリソグラフィシミュレーション法を含むシミュレーション法を用いて作られえる。一般にリソグラフィシミュレーション法は、リソグラフィプロセスパラメータの関数としての格子構造の形状を得るための計算を実行することによって較正データを作る。たいていの場合、リソグラフィおよびレジスト処理シミュレーションは、計算された形状が実際のウェーハ上で得られた格子形状に正確に対応するよう較正される。さまざまなリソグラフィパラメータについての格子要素形状を計算するのに用いられえるリソグラフィシミュレーションプログラムの一つの例は、カリフォルニア州サンノゼのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒによって製造されるＰＲＯＬＩＴＨである。このシミュレーションされた格子要素形状は、シミュレーションされた格子要素形状に対応するシミュレーションされた散乱計測スペクトルおよびシミュレーションで用いられる対応するリソグラフィプロセスパラメータを作るための散乱計測シミュレーションプログラムへの入力として用いられえる。
【００５３】
一方、経験的リソグラフィ計測方法は、さまざまなプロセスパラメータを用いて複数の格子構造を１つ以上の試験ウェーハ上にプリントすること、格子構造のセット群についての差分を決定すること、およびその差分をさまざまなプロセスパラメータに相関付けることによって較正データを一般に作る。既に述べたように、格子構造は典型的にはプロセスパラメータに依存し、よってプロセスパラメータの変化は格子構造の変化を生む。加えて、スペクトルは格子構造に依存し、よって格子構造の変化はスペクトルの変化を生む。さらにスペクトル差分はスペクトルに依存し、よってスペクトルの変化はスペクトル差分の変化を生む。この差分は、幅広い範囲の数値群にわたって特徴付けられえ、よってこれらパラメータが互いに及ぼす影響を記述するライブラリ、方程式またはグラフプロットを形成しえる。
【００５４】
詳述すれば、プリントは、レチクルのパターンを通して光または照射を投射することによってフォトレジストのレイヤ内で一般に達成される。構造は通常、プロセスパラメータの異なる組み合わせ（試験マトリクス）を用いて全体の試験ウェーハにわたってプリントされる。すなわちそれぞれの構造は、異なるプロセスパラメータレベルでプリントされえる。例えば構造は、さまざまなレベルの露光およびフォーカスで、ウェーハにわたって異なる露光フィールドについてプリントされえ、ある方向においてフォーカスを変化させ、他の方向において露光が変化させることによってウェーハにわたって露光およびフォーカスの異なる値のマトリクス（例えばフォーカスー露光試験マトリクス）を作る。複数の試験ウェーハを用いるとき、同じまたは異なる試験レチクルが用いられえる。異なる試験レチクルは、異なる寸法を持つ格子構造を有しえ、それによってより幅広い試験データを作りえる。理解されるように、異なる寸法は、異なるスペクトルを作りえ、よって同じ処理条件についても異なる差分が得られる。
【００５５】
図４は、本発明のある実施形態による処理制御方法４０である。処理制御方法４０は、例えば一般に図１に示されるブロック１６および１８に対応しえる。処理制御方法は、例えば２つの格子構造についての散乱計測信号間の差分をある範囲内に維持するようプロセスパラメータを制御することによって最良のプロセス条件を維持するように構成されえる。処理制御方法４０は一般にブロック４２において始まり、ここで２つの異なる散乱計測信号間の差分が決定される。この差分は、散乱計測信号の全体の間で、または散乱計測信号の一部の間で見いだされえる。この差分は一般に２つの散乱計測信号の差をとることによって決定される。
【００５６】
ブロック４２に続いて、プロセスフローはブロック４４に進み、ここでこの差分が所定の制御限界内にあるかどうかの決定がなされる。所定の制御限界は、以前の試験ステップにおいて、または統計的プロセス制御におけるような履歴製造データから確立されていてよい。
【００５７】
もし差分が所定の制御限界内にあるなら、プロセスフローはブロック４６に進み、ここで現在のプロセスパラメータの値が後続の処理で用いられる。もし差分が所定の制御限界の外にあるなら、プロセスフローはブロック４８に進み、ここでプロセスパラメータの値は制御限界に従って調整される。例えば、プロセスパラメータの値は、確立されている上限および下限制御限界への差分の近接度に基づいて増加または減少されえる。
【００５８】
オプションのステップがブロック４４および４８の間に含まれえる。このオプションのステップは、差分が制御限界の外にあるときに、アラームを出すこと、またはプロセスを中止することを含みえる。オプションのステップは、差分が制御限界に対してどの程度外にあるかに基づいて必要な補正を決定することを追加で含みえる。この補正ステップは、制御されることが望まれるプロセスパラメータと関連付けられた従来の試験マトリクスを実行することを含みえる。
【００５９】
図５は、本発明のある実施形態による較正方法５０である。この較正方法は、例えば、図３のブロック３４において用いられる較正データを確立するために用いられえる。較正方法５０は一般にブロック５２において始まり、ここで異なるプロセス応答を持つ２つ以上の格子構造の複数のセット群がさまざまなプロセス条件について計測される。この計測は、格子構造セット群内のそれぞれの格子構造を表すデータを作るように構成される。この計測は、フォーカス露光マトリクスのような試験マトリクス上で実行されえる。
【００６０】
ブロック５２に続いて、プロセスフローはブロック５４に進み、ここでスペクトル間の差分が計算される。この差分は格子構造セット群内の少なくとも２つの格子構造間で見いだされる。
【００６１】
ブロック５４に続いて、プロセスフローはブロック５６に進み、ここで１つ以上の差分がプロセスパラメータの関数としてマッピングされる。例えば、差分を形成するのに用いられる適切なプロセスパラメータにこの差分を関連付けるライブラリ、方程式、グラフが作られえる。例として、ライブラリ、グラフおよび方程式は、差分対フォーカス、差分対露光、または差分対フォーカスおよび露光に相関付けえる。オプションのステップが、ブロック５４および５６の間に含まれえる。オプションのステップは、差分の１つ以上の特性を得ることを含みえる。例えば、差分信号の２乗平均平方根差分が計算されえる（ＲＭＳＤ）。
【００６２】
ある実施形態において、較正方法は、フォーカス露光マトリクスを利用する。この方法においては、非常に近接する異なるプロセス応答を持つ少なくとも２つの格子構造が、異なるレベルのフォーカスおよび露光について反復して作られ、格子構造は、格子構造のそれぞれについて異なるスペクトルを作るために散乱計測を用いて計測され、その後、格子構造に関連付けられたスペクトル間の差分が計算される。例として、１００プロセス条件を作るために、１０フォーカスステップおよび１０露光ステップがウェーハにわたって実行されえる。
【００６３】
図６は、本発明のある実施形態によるプロセス制御方法７０である。方法７０は、較正ステップ７１ａおよび製造ステップ７１ｂを含む複数のステップにおいて一般に実行されえる。較正ステップ７１ａは、製造ステップ７１ｂの前に実行される。較正ステップ７１ａは一般に一度実行され、一方、製造ステップ７１ｂは製造のあいだ逐次実行される。
【００６４】
較正ステップ７１ａは一般にブロック７２において始まり、ここでベースライン散乱計測データが生成される。これは例えばさまざまなプロセス条件について格子構造のセット群を計測することによって達成されえる。散乱計測データは、格子構造のそれぞれに関連付けられた信号群またはスペクトル群を含む。
【００６５】
ブロック７２に続いて、プロセスフローはブロック７４に進み、ここでベースライン差分データがベースライン散乱計測データから計算される。これは例えば格子構造セット群に関連付けられた信号群またはスペクトル群の差をとることによって達成されえる。差分データは、それぞれの格子構造セットに関連付けられた差分信号を含む。
【００６６】
ブロック７４に続いて、プロセスフローはブロック７６に進み、ここで差分データは１つ以上のプロセスパラメータの値と相関付けられる。相関付けるとは、それぞれの格子構造に関連付けられた差分信号およびそれぞれの格子構造セットに関連付けられた１つ以上のプロセスパラメータの間に関係が作られることを一般に意味する。この関係は幅広い範囲の値にわたって特徴付けられえる。
【００６７】
ある実施形態において、この相関は、１つ以上のプロセスパラメータの関数（例えば差分はプロセスパラメータに依存する）としての１つ以上の差分を含む。例えば相関は、単一のプロセスパラメータの関数としての単一の差分、１より多いプロセスパラメータの関数としての単一の差分、単一のプロセスパラメータの関数としての複数の差分、または複数のプロセスパラメータの関数としての複数の差分を含みえる。
【００６８】
ブロック７６に続いて、プロセスフローはブロック７８に進み、ここでベースライン差分データおよびプロセスパラメータの相関が記憶される。この相関は例えばデータベース内に記憶されえる。
【００６９】
製造ステップ７１ｂは一般にブロック８０において始まり、ここで現在の散乱計測データが生成される。これは例えば、現在のプロセス条件設定について格子構造の１つ以上のセットを計測することによって達成されえる。散乱計測データは、格子構造セットの格子構造のそれぞれに関連付けられた信号またはスペクトルを含む。
【００７０】
ブロック８０に続いて、プロセスフローはブロック８２に進み、ここで現在の差分データが現在の散乱計測データから計算される。これは例えば、格子構造セットに関連付けられた信号またはスペクトルの差をとることによって達成されえる。差分データはそれぞれの格子構造セットに関連付けられた差分信号を含む。
【００７１】
ブロック８２に続いて、プロセスフローはブロック８４に進み、ここで現在の差分データは、１つ以上のプロセスパラメータに相関付けられたベースライン差分データと比較される。
【００７２】
その後、プロセスフローはブロック８６に進み、ここで格子構造を形成することに関連付けられた１つ以上のプロセスパラメータの値がこの比較に基づいて決定される。これは、この相関を表す１つ以上の方程式、グラフプロットまたはライブラリを介して達成されえる。例として、較正モードで得られた関数を用いた変換計算またはグラフ比較および製造モードで得られた計測が実行される。ライブラリを用いるとき、現在の差分データは、同様のベースライン差分データにマッチングされえ、マッチングされたベースライン差分データを作った対応するプロセスパラメータは格子構造を形成したプロセスパラメータとして選択される。
【００７３】
ブロック８６に続いて、プロセスフローはブロック８８に進み、ここでベースライン差分データに関連付けられたプロセスパラメータの値が出力される。出力される値は、プロセス制御システム内で自動的に（例えば自動化されたプロセス制御システムが必要とされる補正値を決定し、リソグラフィツールが出力されたプロセスパラメータに基づいて調整を行う）または手動（例えば値が出力され、操作者が調整判断をする）で用いられえる。代替として、出力されたプロセスパラメータ値は、アラームを起動するのに用いられえ、このアラームはプロセスが制御からはずれていることを示す。
【００７４】
ある実施形態において、格子構造を計測することができる散乱計測法計測ツールで計測は実行される。この計測ツールは、in situまたはex situの計測ツールでありえる。すなわちこの計測ツールは、リソグラフィツールと統合されてもよく、またはこれはスタンドアローンの装置であってもよい。統合された計測ツールについては、計測ツールはリソグラフィプロセスツールと協働してプロセスパラメータをリアルタイムまたはウェーハがまだリソグラフィツール内にあるあいだに変化させえる。すなわち計測ツールは、プロセスパラメータを補正するようフィードバック制御信号をリソグラフィツールに提供しえる。例として、制御信号は、最良の可能なフォーカスを達成および維持するために、光学系および／またはウェーハのある局面を制御するのに用いられえる。例えば、光学系および／またはウェーハの位置は、理想のフォーカス平面がウェーハの表面と実質的に一致するよう調整されえる。代替として、フォーカス情報は、操作者が調整しえるように操作者に表示されえる。
【００７５】
図７は、本発明のある実施形態によるプロセスを制御するプロシージャ１００を示すフロー図である。この実施形態において、特定のプロセスパラメータに対して異なる応答を持つ第１および第２ターゲットが操作１０１において提供される。このターゲットは、同じフィールド内に互いに非常に近接して配置され、同じプロセスパラメータから形成される。これらは同じフィールド内に非常に近接して配置されるので、それらは膜特性、構造サイズおよび組成のような同じ特性を有する。ターゲットの両方は例えばデバイス間のスクライブライン内に、デバイス構造そのものの中に、またはスクライブラインおよびデバイス構造の両方の中に配置されえる。デバイス内に配置されるとき、ターゲットはデバイスの一部でありえる。
【００７６】
散乱計測ターゲットの一例は、２つ以上の平行なラインからなる周期的格子構造である。格子構造の格子パラメータのうちの少なくとも一つが特定のプロセスパラメータによって異なるように変えられる。すなわちそれらのそれぞれは特定のプロセスパラメータに対して異なる感度を有している。格子パラメータの残りはコモンモードであり、それらは両方のターゲットについて同じである。例として、共通格子パラメータはピッチ、材料、下層材料などを含みえる。
【００７７】
ある特定の実施形態において、ターゲットは同じピッチおよび異なる線幅で形成される。例えば、第１ターゲットは、公称線幅を含み、これはデバイスの寸法に強く相関付けられ、第２ターゲットは公称線幅よりも細いまたは太い線幅を含む。理解されるように、より細い線幅は、フォーカスに対してより高い感度を有し、一方、より太い線幅はフォーカスに対してより低い感度を有する。
【００７８】
操作１０２ａおよび１０２ｂにおいて、第１および第２スペクトルＳAおよびＳBを計測するために入射照射ビームが第１および第２ターゲットＡおよびＢに向けて導かれる。第１および第２スペクトルの例は図２Ａに示される。操作１０２ａから１０２ｂは、計測システムの能力に依存して順次または同時に実行されえる（直列または並列して）。入射ビームは、レーザまたは広帯域照射のような電磁照射の任意の適切な形態でありえる。スペクトルＳAおよびＳBは、ｔａｎ（Ψ）、ｃｏｓ（Δ）、Ｒｓ、Ｒｐ、Ｒ、α（分光偏光計測「アルファ」信号）、ベータ（分光偏光計測「ベータ」信号）、（（Ｒｓ−Ｒｐ）／（Ｒｓ＋Ｒｐ））などを含む任意のタイプの分光偏光計測または反射計測信号を含みえる。散乱計測信号を計測する光学システムの例は、図９に示される。
【００７９】
操作１０４において、スペクトルＳBはスペクトルＳAから引かれ、それぞれ差分スペクトルＤを形成する。異なるスペクトルの例は図２Ｂに示される。
【００８０】
次に差分スペクトル特性Ｐが操作１０６において差分スペクトルＤから得られる。差分スペクトル特性Ｐは、得られた差分スペクトルＤの任意の適切な特性から一般に得られる。この差分スペクトル特性Ｐはまた、特定の波長における差分スペクトルＤ上の単に点でありえる。他の例として、異なるスペクトル特性Ｐは、ＲＭＳＥ（２乗平均平方根誤差）、ＲＭＳＤ（２乗平均平方根差分）、ｃｈｉ２（それぞれの波長、入射角におけるノイズによって重み付けされる）、平均差分、ある波長における差分、プロセスパラメータ感度によって重み付けされた、ある範囲の波長にわたって積分された差分、差分信号の平均の積分、ＳＥアルファ信号の平均の均等（equal an average of the SE alpha signal）、重み付けされた平均の均等（equal a weighted average）（プロセスパラメータに対しての機器感度、ノイズまたは信号感度の原因となる）、２乗された差分信号、平均２乗差分信号などの結果でありえる。
【００８１】
差分スペクトル特性Ｐが得られた後、プロセスパラメータは操作１０８に示される差分の特性に基づいて制御されえる。ある実施形態において、プロセスパラメータは差分スペクトル特性Ｐから直接に計算される。他の実施形態においては、プロセスパラメータは、差分特性を、プロセスパラメータの関数として差分特性を含む以前に較正されたデータと比較することによって決定される。
【００８２】
図８は、本発明のある実施形態によるフォーカスおよび露光をモニタする方法１４８の概略表現である。方法１５０は、一般に選択１５２において始まり、ここで第１ウェーハは、さまざまなレベルのフォーカスおよび露光で処理される。この処理は、フォトレジストのレイヤ内に複数の散乱計測法計測サイト（scatterometry measurement sites）をリソグラフィシステムでプリントすること（例えばフォーカス露光試験マトリクスウェーハ上に）を一般に含む。散乱計測法計測ターゲットグループ（scatterometry measurement target groups）は、異なるプロセス応答を有する少なくとも２つの格子構造（例えばラインスペースまたはグリッドスペース格子のような周期的構造）を含む。ステップ１５２に続いて、プロセスフローはステップ１５４に進み、ここで散乱計測法による計測が、散乱計測法計測ターゲットグループに対して、より具体的には計測ターゲットグループ中に配置された格子構造のそれぞれに対して実行される。これは一般に、分光偏光解析または分光反射計（例えば図１１を参照）に基づくもの、または角分解偏光計、または角分解反射計のような散乱計測法による計測ツールで達成される。散乱計測による計測値は一般に計測されたスペクトルの形態である。
【００８３】
ステップ１５４に続いて、プロセスフローはステップ１５６に進み、ここで計測されたスペクトルの差分がそれぞれの計測ターゲットグループについて計算される。例えば第１格子構造から形成された第１スペクトルおよび第２格子構造から形成された第２スペクトルは、それぞれの計測ターゲットグループについて見いだされえる。ステップ１５６に続いて、プロセスフローはステップ１５８に進み、ここで差分がフォーカスおよび露光に相関付けられる。例えば、第１差分は第１フォーカスおよび露光設定に相関付けられえ、
第２差分は第２フォーカスおよび露光設定に（などに）相関付けられえる。差分はフォーカスおよび露光の関数である。
【００８４】
この方法は、一般にステップ１５２〜１５８の後に起こる別個のプロセスフロー１６０において続く。別個のプロセスフローは、製造ランのあいだに起こりえる。別個のプロセスフロー１６０は一般にステップ１６２で始まり、ここで第２ウェーハが製造フォーカスおよび露光設定で処理される。製造フォーカスおよび露光値は、用いられているフォトリソグラフィシステム上での製品デバイスについての最良のフォーカスおよび露光であると信じられているものに一般に対応する。この処理は、複数の散乱計測法計測グループをリソグラフィシステムでフォトレジストのレイヤ内にプリントすること（例えば製造ウェーハ上で）を一般に含む。このリソグラフィシステムは例えばステップ１５２おいて用いられるのと同じシステムでありえる。
【００８５】
ステップ１６２に続いて、プロセスフローはステップ１６４に進み、ここで散乱計測法による計測（scatterometry measurements）が散乱計測法計測ターゲットグループ（scatterometry measurement target groups）上で実行される。散乱計測法計測ターゲットグループは、異なるプロセス応答を持つ少なくとも２つの格子構造を含む。格子構造は、ラインスペース（line space）またはグリッドスペース格子（grid space gratings）のような周期的構造に例えば対応する。この計測は、散乱計測法計測ツールで一般に達成される。散乱計測ツールは、ステップ１５４で用いられるのと同じ散乱計測ツールでありえる。この散乱計測法による計測値は、計測されたスペクトルの形態を一般にとる。
【００８６】
ステップ１６４に続いて、プロセスフローはステップ１６６に進み、ここで計測されたスペクトル間の差分は、計測されたターゲットグループ内に位置する格子構造について計算される。
【００８７】
ステップ１６６に続いて、プロセスフローはステップ１６８に進み、ここでステップ１６６で見つけられた差分はステップ１５８で見いだされた相関と比較される。これは一般に、フォーカスおよび露光について計測された値を生む。製造フォーカスおよび露光値は設定されているが、計測された値は、リソグラフィシステムのフォーカスおよび露光についての「実効」値に一般に対応する。理解されるように、フォーカスおよび露光設定は、製造ランの過程にわたって、ランからランに従って、またはリソグラフィツールの寿命にわたって変動または変化しえる。フォーカスおよび露光についての最良の製造設定は、部分的にはリソグラフィツール間でのフォーカスおよび露光の異なる較正により、異なるリソグラフィシステムについて異なりえる。フォーカスおよび露光のような２つの未知数について解くためには、複数の差分が見いだされることが必要とされえることに注意されたい。複数の差分を得るために、ステップ１６６は、複数の計測ターゲットグループ群について反復されえる。このような場合においては、ステップ１６６において見いだされた複数の差分は、ステップ１５８において見いだされた相関と比較される。
【００８８】
ステップ１６８に続いて、プロセスフローはステップ１７０に進み、ここでステップ１６８で見つけられた計測されたフォーカスおよび露光値は、公称フォーカスおよび露光値と比較される。これは典型的にはフォーカスおよび露光の両方についての補正ファクタを生む。ステップ１７０に続いて、プロセスフローはステップ１７２に進み、ここで製造フォーカスおよび露光値は、ステップ１７０で決定された補正ファクタを用いた補正される。第２プロセスフロー１６０は、その上にプリントされた集積回路が特定された要件を満たすことを確かにするために、製造ランにわたって連続的または断続的に（incrementally）実行されえる。第１プロセスフロー、ステップ１５２〜１５８は、相関が正確であることを確かにするために必要なだけ断続的に（incrementally）実行されえる。
【００８９】
図９は、本発明のある実施形態によって最適化された、または最良のフォーカスを決定する方法１７２である。この方法１７２は、一般にブロック１７４で始まり、ここでターゲットグループが幅広い範囲の設定にわたって作られる。ターゲットグループは、同じピッチを持つが、異なる線幅を持つことによりフォーカスに対して異なる感度を持つターゲットを作る２つ以上の異なるターゲットを含む。例として、第１ターゲットは、公称線幅を持つように作られえ、第２ターゲットは、より細い線幅を持つように作られえる。
【００９０】
ブロック１７４に続いて、プロセスフローはブロック１７６に進み、ここで散乱計測信号がターゲットグループ内のターゲット群のそれぞれについて得られる（図１０Ａおよび１０Ｂを参照）。
【００９１】
ブロック１７６に続いて、プロセスフローはブロック１７８に進み、ここで差分信号がそれぞれのターゲットグループについて計算される。例えば、第１ターゲットから作られた散乱計測信号は、第２ターゲットからの散乱計測信号から引かれることによって、それぞれのターゲットグループについての差分信号を作り、したがってそれぞれのフォーカス設定についての差分信号を作りえる。差分信号は、散乱計測信号からその全体を用いて形成されえ、またはそれは散乱計測信号の一部から形成されえる（図１０Ｃを参照）。
【００９２】
ブロック１７８に続いて、プロセスフローはブロック１８０に進み、ここでそれぞれの差分信号についての２乗平均平方根差分（ＲＭＳＤ）が計算される。ＲＭＳＤは、一般にこの技術においてよく知られ、詳細には記載されない。
【００９３】
ブロック１８０に続いて、プロセスフローはブロック１８２に進み、ここでＲＭＳＤおよびフォーカス設定間で関係が形成される。この関係は、方程式またはグラフプロットの形態でありえる（図１０Ｄまたは１０Ｅを参照）。
【００９４】
ブロック１８２に続いて、プロセスフローはブロック１８４に進み、ここでこの関係が用いられて最良のフォーカスを決定する。最良のフォーカスは一般にＲＭＳＤがその最小であるところで起こる（図１０Ｄまたは１０Ｅを参照）。
【００９５】
図１０Ａは、同じピッチを持つが異なる線幅を持つターゲットを有するターゲットグループで作られた散乱計測信号ＳＡ１およびＳＡ２のペアを示すグラフプロット１８６である。第１散乱計測信号ＳＡ１は、１２０ｎｍ線幅を作るよう設計されたマスキング構造を用いて作られた格子ターゲットを計測することによって作られた。第２散乱計測信号ＳＡ２は、第１格子ターゲットと同じピッチを持つ１００ｎｍ線幅を作るよう設計された第２マスキング構造を用いて作られた第２格子ターゲットを計測することによって作られた。第１および第２ターゲットは、同じフィールド内で作られ、よってそれらは同じフォーカス設定である０．００μｍ（ミクロン）で形成された。
【００９６】
図１０Ｂは、同じピッチを持つが異なる線幅を持つターゲットから作られた散乱計測信号ＳＢ１およびＳＢ２のペアを示すグラフプロット１８８である。散乱計測信号ＳＢ１およびＳＢ２は、図１０Ａと同じ格子構造を用いて、しかし異なるフォーカス設定である０．２μｍで作られた。
【００９７】
図１０Ｃは、図１０ＡのＳＡ１およびＳＡ２から形成された差分信号ＤAと共に、図１０ＢのＳＢ１およびＳＢ２から形成された差分信号ＤBを示すグラフプロット１９０である。示されるように差分信号は、２５０および７５０ｎｍの間のさまざまな波長におけるアルファの差をとることによって形成される。
【００９８】
図１０Ｄは、アルファＲＭＳＤ対フォーカスを示すグラフプロットである。示された例において、アルファＲＭＳＤは、０．２μｍおよび−０．２μｍの間で０．０５μｍの増分におけるフォーカス設定で形成された差分信号について計算された。例として、０．０μｍにおけるアルファＲＭＳＤは差分信号ＤAを用いて作られ、２．０μｍにおけるアルファＲＭＳＤは図１０Ｃの差分信号ＤBを用いて作られた。
【００９９】
図１０Ｅは、アルファＲＭＳＤ対フォーカスを示すグラフプロット１９４である。示された例において、アルファＲＭＳＤは、０．２μｍおよび−０．２μｍの間で０．０５μｍの増分におけるフォーカス設定で形成された差分信号について計算された。しかし図１０Ｄとは異なり、図１０Ｅに示されるプロットは、図１０Ｄにおける２５０および７５０ｎｍではなく、波長４５０および４８０ｎｍ間でとられた差分信号を用いて作られた。
【０１００】
図１１は、本発明のある実施形態による分光散乱計システム２００の概略図である。このシステム２００は、分光偏光計２０２および分光反射計２０４の特徴を統合しており、これらのそれぞれが基板またはウェーハ２０８上に配置された格子構造２０６を計測するのに用いられえる。格子構造２０６は、図においてはある程度簡略化された形で示されるが、大きく変わりえる。格子構造２０６は例えば、ここで記載された格子構造の任意のものに対応しえる。
【０１０１】
分光偏光計２０２および分光反射計２０４の両方はステージ２１０を利用しえ、これは基板２０８を水平ｘｙ方向と共に垂直ｚ方向に移動するのに用いられる。ステージ２１０はまた、基板２０８を回転またはチルトしえる。動作中は、ステージ２１０は、格子構造２０６が分光偏光計２０２および／または分光反射計２０４によって計測されえるように基板２０８を移動させる。
【０１０２】
分光偏光計２０２および分光反射計２０４はまた、１つ以上の広帯域照射源２１２を利用する。例として、光源２１２は、少なくとも２３０から８００ｎｍの範囲の波長を有する電磁照射を供給しえる。広帯域光源の例には、重水素放電管、キセノンアークランプ、タングステンフィラメントランプ、クオーツハロゲンランプが含まれる。代替として、広帯域光源の代わりとして、またはそれと組み合わせて１つ以上のレーザ照射源が用いられえる。
【０１０３】
分光反射計２０４において、レンズ２１４は、ソース２１２からの照射を集めビームスプリッタ２１６に導き、これは入射ビームの一部をフォーカスレンズ２１８へ向けて反射し、これは照射を基板２０８上で格子構造２０６の近傍にフォーカシングする。基板２０８によって反射された光は、レンズ２１８によって集められ、ビームスプリッタ２１６を通して分光計２２０へと届く。スペクトル成分が検出され、そのような成分を表す信号がコンピュータ２２２に供給され、これは上述のように差分信号を計算する。またプロセスパラメータおよびプロセス補正は、同じコンピュータによって、または異なるコンピュータによって計算されえる。
【０１０４】
分光偏光計２０２において、光源２１２は、光ファイバーケーブル２２４を通して光を供給し、これは偏光をランダムにし、基板２０８を照射する均一な光源を作る。ファイバ２２４から出ると、照射は、スリット開口およびフォーカスレンズ（不図示）を含みえる光照射器２２６を通して伝わる。照射器２２６から現れる光は、偏光器２２８によって偏光されて、基板２０８を照射する偏光サンプリングビーム２３０を作る。サンプリングビーム２３０から現れる照射は、基板２０８で反射され、分析器２３２を通って分光計２３４に伝わる。反射された照射のスペクトル成分が検出され、このような成分を表す信号がコンピュータ２２２に供給され、これはプロセスパラメータを上述のように計算する。
【０１０５】
分光偏光計２０２において、偏光器２２８または分析器２３２またはこれら両方は、補償器またはリターダ（不図示）としても知られる波長板を含みえる。波長板は、２つの偏光間の相対位相を変えることによって、直線偏光光を楕円偏光光に、またはその逆に変化させる。
【０１０６】
入射偏光光２３０と試料との相互作用についてのより多くの情報を集めるために、光の偏光状態を変調すること、または分析器の偏光感度を変調すること、またはそれらの両方が望ましい。典型的にはこれは、偏光器および／または分析器内で光学要素を回転させることによってなされる。偏光器または分析器内の偏光要素は回転されえ、または、もしそれらの部品の少なくとも一つが波長板を含むなら、その波長板が回転されえる。この回転は、当業者に知られるようにコンピュータ２２２によって制御されえる。回転要素の使用はうまく動作するかもしれないが、それはシステム２０２を制限しえる。理解されるように、回転要素の使用は遅くなりえ、可動部品が存在するのでそれらは信頼性が下がりやすい。
【０１０７】
したがってある実施形態によれば、偏光器２２８は、高速で信頼性の高い分光偏光計を作るために、光弾性変調器（ＰＥＭ）のような偏光変調器２３６を含むように構成される。偏光変調器は、回転波長板の代わりをする。偏光変調器２３６は、回転波長板としての同じ機能を実行する光学要素であるが、費用のかかる速度および信頼性の問題がない。偏光変調器２３６は、機械的にいかなる光学要素を回転させることもなく、光の位相の電気的変調を可能にする。１００ｋＨｚに至るまで高い変調周波数も容易に実現可能である。
【０１０８】
代替実施形態において、分析器２３２は、電気的に変調されえるＰＥＭ（光弾性変調器）のような偏光変調器を含むように構成される。さらに他の実施形態において、偏光器および分析器の両方が、異なる周波数において変調されるＰＥＭのような偏光変調器を含む。
【０１０９】
偏光変調器２３６はこのように高い周波数において変調できるので、偏光変調器２３６は、それでなければ遅すぎるような、さまざまな技術を実行するのに用いられえる。例えば、２つの構造の偏光された反射率間の差分が獲得されえる。これをするには、ＰＥＭが音響光学変調器（ＡＯＭ）と結合されえ、ここでＡＯＭは２つの構造間で高速に動き、一方、偏光状態を異なる（しかし倍数または倍数分の１のような関連する）周波数において変調する。ＰＥＭおよびＡＯＭ変調周波数の和および差における信号は、有用な情報を含み、同期検波によって高信号対雑音比で検出されえる。代替として入射ビームに対してＡＯＭは、分析器にけるＰＥＭと組み合わせて用いられえる。
【０１１０】
示されないが、回転波長板は、例えば偏光有感度反射計（polarization sensitive reflectometer）のような散乱計測システムの他のタイプの偏光変調器によって置き換えられえる。
【０１１１】
図１２は、本発明のある実施形態によるフォトリソグラフィ処理システム２５０の図である。フォトリソグラフィシステム２５０は一般に、ウェーハ上に膜（フォトレジスト）をコーティングするレジストコータ２５２、この膜を露光するステッパ２５４、およびウェーハ上の膜を現像し、それによってプリントされたパターンを作るレジスト現像器２５６を含む。動作中、１つ以上のウェーハは、レジストコータ２５２を通って送られ、ここでレジストがそこに塗布される。いったんレジストがウェーハ上に置かれると、ウェーハはステッパ２５４内に導かれる。ステッパ内にあるあいだに、１つ以上のフィールドがウェーハ上に形成される。それぞれのフィールドは、形成されている製品のパターンおよび異なるプロセス応答を持つ格子構造のペアを含む少なくとも１つの計測ターゲットグループを含む。製品材料を製造するとき、フィールドは一般に、フォーカスおよび露光の公称製造値を用いて形成される。パターンがウェーハ上に形成された後で、ウェーハはレジスト現像器２５６に送られる。レジスト現像器２５６内にあるあいだに、ウェーハはポスト露光ベーク２６０および現像器２６２を通っていく。いったん現像されると、ウェーハおよびそのパターンは、さらに他のシステム内で処理されえる。例として、ウェーハはエッチングされえ、または材料はその上に成膜されえる。
【０１１２】
フォトリソグラフィシステム２５０はまた、フォーカスおよび露光のようなステッパ２５４で用いられるプロセスパラメータについての有用な情報を提供するよう構成された散乱計測ツール２５８を含む。散乱計測ツール２５８は例えば、図１１に示されるシステムに対応しえる。散乱計測ツール２５８は、パターンの潜像、部分的に現像されたパターンまたは完全に現像されたパターンを計測するよう構成されえる。もし潜像なら、散乱計測ツール２５８は、ステッパ２５４の終わりに、またはレジスト現像器２５６の始めに（参照番号２５８ａおよび２５８ｂによってそれぞれ示される）配置されえる。もし部分的に現像されるなら、散乱計測ツール２５８は、ポスト露光ベーク２６０の後に（参照番号２５８ｃによって示される）配置されえる。もし完全に現像されるなら、散乱計測ツール２５８は、現像器２６２の後に（参照番号２５８ｄによって示される）配置されえる。代替として、散乱計測ツール２５８は、スタンドアローンツールまたは計測クラスタツールと統合されるツール（参照番号２５８ｅによって示される）でありえる。
【０１１３】
図１３Ａ〜１３Ｌは、ターゲットグループを作ることができるマスキングシステムの図である。マスキングシステムは、異なるプロセス応答を持つターゲットを作るよう構成されるマスキング構造を含む。これらは異なるプロセス応答を有するので、差分ターゲットおよびより具体的にはそれからとられる計測値は、プロセス応答に関連付けられたプロセスパラメータについての情報を確定するために比較されえる。例えば、それぞれのターゲットについて散乱計測法による計測が行われ、その後、差分信号が散乱計測法計測値間の差分に基づいて形成されえる。理解されるように、散乱計測法計測値間の差分は、少なくとも部分的には異なるプロセス応答により、よって差分信号もそうである。ターゲットの個数およびそれらの対応する差分の大きさおよび向きは、１つ以上のプロセスパラメータを決定するために本発明の技術が実施されえるように、任意のやり方で選ばれえる。
【０１１４】
異なるプロセス応答は、同様の、しかし異なるマスキング構造を利用することによって作られえる。例えば、マスキング構造のうちの一つは、他のマスキング構造と比較されるとき、異なるフィーチャパラメータ（feature parameters）またはアシストフィーチャ（assist features）を含みえ、それによって他のマスキング構造と比較されるとき、ターゲットのうちの一つを特定のプロセスパラメータに対してより高感度または低感度にする。マスキング構造のうちの１つ以上は、フォーカスエラーの方向についてより高感度な情報を提供するために、非対称光学近接補正構造（または他の波面エンジニアリング方法またはフィーチャ）で設計されえる。
【０１１５】
ターゲットグループは、フォーカス露光試験マトリクスウェーハ、試験ウェーハ、または製造ウェーハの上にプリントされえる。試験ウェーハと共にフォーカス露光マトリクスウェーハは、製品を作るのではなく、リソグラフィ機器を試験するのに、または較正データを作るのに一般に用いられる。任意の個数のターゲットのグループがウェーハ上に配置されえる。一般に言って、フィールド当たり約１個から約１０個のターゲットグループが製造ウェーハ上で用いられえ、フィールド当たり何千個にまで達するターゲットグループがフォーカス露光マトリクスウェーハおよび試験ウェーハ上で用いられえる。ターゲットグループは、適切なフォトリソグラフィ技術を用いてパターン付けされえる。たいていの場合、ターゲットグループは、ステッパまたはスキャナリソグラフィシステムを用いてフォトレジストのレイヤ内にプリントされる。ラインエンド短縮（line end shortening）技術が用いられえる。ラインエンド短縮は、フォーカスおよび露光に対して異なる感度を持つターゲットを設計する方法の一部として用いられえる。ラインエンド短縮は、ＣＤ−ＳＥＭまたは光学顕微鏡を用いたフォーカス露光トラッキングによく用いられる。ポジティブおよびリバーストーン計測構造を持つラインエンド短縮技術は、露光をフォーカスから分離することを可能にする。
【０１１６】
ノーマルポジティブトーン格子構造（normal positive tone grating structures）およびリバーストーン格子構造（reverse tone grating structures）の両方を含む格子ターゲットセットの計測は、例えばフォトリソグラフィのフォーカスおよび露光のような異なるプロセスパラメータの効果のよりよい分離を提供するために用いられえるより多くの情報を提供する。ポジティブおよびリバーストーンターゲットを用いてフォーカスおよび露光の効果を分離するこの概念は、光学または電子顕微鏡で計測されたラインエンド短縮ターゲットについてよく理解される。周期的散乱計測法構造についてのラインエンド短縮の効果は同様であり、よってポジティブおよびリバーストーンターゲットからの散乱計測スペクトルの特性の分析は、フォーカスおよび露光プロセスパラメータの両方についての情報を提供しえる。
【０１１７】
光学近接補正構造を含みえる波面エンジニアリングフィーチャを用いることによってリソグラフィプロセス変化に対するラインエンド短縮ターゲットの感度を調節する方法は、Bendikらによる米国特許第６，６７３，６３８号に以前に記載されており、ここで参照によって援用される。これらの方法は、異なるリソグラフィプロセス感度を有する散乱計測格子構造をウェーハ上に作るマスク構造を設計および製造するのに適用されえる。
【０１１８】
図１３Ａは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３００を示す。マスキングシステム３００は、複数の異なるマスキング構造３０２を含み、これらのそれぞれは、同じピッチＰ１を持つが、異なる線幅ＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３を持つライン格子を作る。示されるように、第１マスキング構造３０２Ａは、公称線幅ＣＤ１を作ることができる線幅Ｌ１を有し、第２マスキング構造３０２Ｂは、公称線幅ＣＤ２を作ることができる線幅Ｌ２を有し、かつ第３マスキング構造３０２Ｃは、公称線幅ＣＤ３を作ることができる線幅Ｌ３を有する。公称線幅ＣＤ１は、典型的には、設計フィーチャに近いラインを作るよう選ばれ、デバイスフィーチャでさえありえる。一般に、公称とは、そのフィーチャがプロセス能力に近く、フォーカスに感度を持ち、しかし妥当なプロセス範囲にわたってプリントされることが可能なことを意味する。マスキング構造３０２は異なる線幅ＣＤを作るので、ライン格子のそれぞれは異なるプロセス応答を有することになる。理解されるように、より細い線幅ＣＤ２はフォーカスに対してより高感度であり、より太い線幅はＣＤ３は、フォーカスに対してより低感度である。ターゲットは異なる線幅を有し、よって異なるプロセス応答を有するので、そこから作られる散乱計測信号も異なることになる。フォーカスについての情報を得るために、異なる信号が散乱計測信号のそれぞれの間で発生されえる。これは以下の方程式によって表現される。
【０１１９】
S1(P1, CD1)-S2(P1,CD2) = D1
【０１２０】
S1(P1, CD1)-S3(P1,CD3) = D2
【０１２１】
S2(P1, CD2)-S3(P1,CD3) = D3
【０１２２】
ここでＳ１は第１格子によって作られる散乱計測信号であり、Ｓ２は第２格子によって作られる散乱計測信号であり、Ｓ３は第３格子によって作られる散乱計測信号である。
【０１２３】
フォーカスについてのさらにより多くの情報を確定するために、異なるピッチを有する異なるターゲットグループを作るのに異なるマスキングシステムが用いられえる。例えば、第１ターゲットグループＴ１は、同じピッチＰ１を持つが、異なる線幅ＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３を持つ３つのターゲットを含みえ、第２ターゲットグループＴ２は、同じピッチＰ２を持つが、異なる線幅ＣＤ４、ＣＤ５およびＣＤ６を持つ３つのターゲットを含みえ、かつ第３ターゲットグループＴ３は、同じピッチＰ３を持つが、異なる線幅ＣＤ７、ＣＤ８およびＣＤ９を持つ３つのターゲットを含みえる。これは以下の方程式によって表現される。
【０１２４】
T1
S1(P1, CD1) -S2(P1,CD2) = D1
S1(P1, CD1) -S3(P1,CD3) = D2
S2(P1, CD2) -S3(P1,CD3) = D3
T2
S4(P2, CD4) -S5(P2,CD5) = D4
S4(P2, CD4) -S6(P2,CD6) = D5
S5(P2, CD5) -S6(P2,CD6) = D6
T3
S7(P3, CD7) -S8(P3,CD8) = D7
S7(P3, CD7) -S9(P3,CD9) = D8
S8(P3, CD8) -S9(P3,CD9) = D9
【０１２５】
たいていの場合、マスキング構造は、ポジティブトーンターゲットではなくリバーストーンターゲットを作りえる。これはフォーカスおよび露光情報を分離するのに役立つようになされえる。図１３Ｂは、リバーストーンターゲットグループを作るマスキングシステム３１０を示す。マスキングシステム３１０は、複数のマスキング構造３１２を含み、これらのそれぞれは同じピッチＰ１を持つが、異なる線幅ＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３を持つ（レジスト幅＞スペース幅）リバーストーンラインターゲットを作る。このタイプのターゲットは、トレンチターゲットと呼ばれることもある。
【０１２６】
図１３Ｃは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３２０を示す。マスキングシステム３２０は、複数の異なるマスキング構造３２２を含み、これらのそれぞれはコンタクトまたはバイアターゲット（レジスト中の円筒形の穴）を作り、同じピッチＰ１を持つが、異なる直径Ｄ１およびＤ２を持つ。第１マスキング構造３２２Ａは、公称直径Ｄ１を有するコンタクトを持つコンタクトターゲットを作り、第２マスキング構造３２２Ｂは、より大きい直径Ｄ２を有するコンタクトターゲットを作る。公称直径Ｄ１は、デザインフィーチャに近いコンタクトを作るように典型的には選ばれ、デバイスフィーチャでさえありえる。マスキング構造３２２が異なる直径Ｄを作るので、コンタクト格子のそれぞれは、異なるプロセス応答を有する。より大きな直径のコンタクトは、フォーカスの変動に対してより低感度である。最適なフォーカス（固定された露光エネルギーにおいて最大デバイスコンタクト直径）において、ターゲットについて計測されたスペクトル間の差分は最小になるはずである。
【０１２７】
図１３Ｄは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３３０である。マスキングシステム３３０は、複数の異なるマスキング構造３３２を含み、これらのそれぞれは同じ２次元周期性ＰｘおよびＰｙおよびレイアウトを持つが、異なる光学近接効果補正（ＯＰＣ）を持つ周期的ターゲットを作る。示されるように、第１マスキング構造はセリフ３３４を含み、一方、第２マスキング構造はセリフを含まない。セリフのないターゲットは、フォーカス変動に対してより高感度なはずである。最適なフォーカスにおいて、左および右計測領域について計測されたスペクトル間の差分は最小になるはずである。
【０１２８】
図１３Ｅは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３４０である。マスキングシステム３４０は、複数の異なるマスキング構造３４２を含み、これらのそれぞれは同じ２次元周期性ＰｘおよびＰｙおよびレイアウトを持つが、異なる光学近接効果補正（ＯＰＣ）を持つ周期的ターゲットを作る。示されるように、第１マスキング構造はカットアウトつまりアンチセリフ３４４を含み、一方、第２マスキング構造はカットアウトつまりアンチセリフを含まない。カットアウトのないターゲットは、フォーカス変動に対してより高感度なはずである。最適なフォーカスにおいて、左および右計測領域について計測されたスペクトル間の差分は最小になるはずである。
【０１２９】
図１３Ｆは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３５０である。マスキングシステム３５０は、複数の異なるマスキング構造３５２を含み、これらのそれぞれは同じピッチＰ１およびレイアウトを持つが、異なる光学近接効果補正（ＯＰＣ）を持つラインターゲットを作る。示されるように、第１マスキング構造は散乱バー３５４を含み、一方、第２マスキング構造は散乱バーを含まない。散乱バーを有するマスキング構造によって作られたターゲットは、フォーカス変動に対してより低感度なはずである。
【０１３０】
図１３Ｇは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３６０である。マスキングシステム３６０は、複数の異なるマスキング構造３６２を含み、これらのそれぞれは同じピッチＰ１および線幅を持つラインターゲットを作る。第１マスキング構造はソリッドライン３６４によって形成される格子であり、一方、第２および第３マスキング構造はセグメント化されたライン３６６によって形成される格子である。第２および第３マスキング構造間のセグメント化は同じである。第２マスキング構造は、これらの構造のうちの一つがポジティブトーンターゲットを作り、もう一つがネガティブトーンターゲットを作る点において第３マスキング構造とは異なる。
【０１３１】
図１３Ｈは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３７０である。マスキングシステム３７０は、複数の異なるマスキング構造３７２を含み、これらのそれぞれは同じピッチＰ１を持つが異なるセグメント幅ｗを持つセグメント化されたラインターゲットを作る。第１マスキング構造は公称セグメント化ラインを含み、第２マスキング構造はより細いセグメント化ラインを含み、第３マスキング構造はより太いセグメント化ラインを含む。
【０１３２】
図１３Ｉは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３８０である。マスキングシステム３８０は、図１３Ｈに示されるマスキングシステム３７０と同様であるが、それがリバーストーンターゲットを作るよう構成されることが異なる。
【０１３３】
図１３Ｊは、ターゲットグループを作るマスキングシステム３９０である。マスキングシステム３９０は、複数の異なるマスキング構造３９２を含み、これらのそれぞれは同じピッチＰ１を持つが異なる形状のセグメントを持つセグメント化されたラインターゲットを作る。第１マスキング構造は公称セグメント化ラインを含み、第２マスキング構造はダイヤモンド形のセグメント３９４を含み、第３マスキング構造はより細いダイヤモンド形のセグメント３９６を含む。
【０１３４】
図１３Ｋは、ターゲットグループを作るマスキングシステム４００である。マスキングシステム４００は、複数の異なるマスキング構造４０２を含み、これらのそれぞれは同じピッチＰ１を持つが異なるセグメント幅ｗを持つセグメント化されたラインターゲットを作る。第１マスキング構造は公称セグメント化ラインを含み、第２および第３マスキング構造はより狭いラインエンドを持つ公称セグメント化ラインを含む。第２および第３マスキング構造は、一つがポジティブトーンターゲットを作るように構成され、もう一つがリバーストーンターゲットを作るように構成される点において異なる。
【０１３５】
図１３Ｌは、ターゲットグループを作るマスキングシステム４１０である。マスキングシステム４１０は、複数の異なるマスキング構造４１２を含み、これらのそれぞれは同じピッチＰ１を持つが、異なる光学近接効果補正（ＯＰＣ）を持つセグメント化されたラインターゲットを作る。第１マスキング構造は公称セグメント化ラインを含み、第２マスキング構造は、サブ解像度アシストフィーチャ（sub resolution assist features）（ＳＲＡＦ）を持つ公称セグメント化ラインを含む。第２および第３マスキング構造は、一つがポジティブトーンターゲットを作るように構成され、もう一つがリバーストーンターゲットを作るように構成される点において異なる。
【０１３６】
示されていないが、マスキングシステムは、異なる位相シフトマスキング構造と共に構築されえる。例えば第１位相シフトマスキング構造は公称最小プロセス感度を作るよう構成されえ（回路フィーチャプロセスの振る舞いになるべく近いように）、第２位相シフトマスキング構造は意図的なプロセス感度を作るよう構成されえ（不平衡０、１８０位相ゾーンの寄与）、および第３位相シフトマスキング構造はフォーカスについてフィーチャ位置への依存性を持たず（ピッチウォークなし）、最良フォーカスにおいて第１位相シフトマスキング構造と同じピッチ、および最良フォーカスにおいて第１位相シフトマスキング構造と同様の線幅を持つように構成されたバイナリフィーチャを含みえる。
【０１３７】
以前に記載された散乱計測法による計測を用いたプロセスを制御する方法は、計測されたスペクトルの、モデル形状プロファイル、オーバレイおよび膜のスタック（film stack）について計算された理論スペクトルへの比較に集中していた。代替として、経験的散乱計測データベースが提案されており、そこではスペクトルを集めたものがプロセスバラツキを含むウェーハから記録される。
【０１３８】
散乱計測法による計測を用いたプロセス制御の従来の方法の欠点は、プロファイル中に含まれなければならないパラメータの個数が多いこと、および制御されることが必要なプロファイルパラメータを正確に決定するための正確な膜のモデリングである。例えば、設計上長方形のラインセグメントの２次元アレイについて簡単な台形モデルを用いると、含まれなければならないターゲットパラメータの最小の個数は５である。もし膜厚がモデルパラメータとして含まれなければならないなら、パラメータの個数は増える。計測されたスペクトルを計算されたスペクトルに比較することは、ライブラリベースのアプローチが用いられようと、回帰アプローチが用いられようと、モデルパラメータが多いとより時間がかかる。計測されたスペクトルを計算されたスペクトルと比較することに基づく散乱計測法による計測の従来の方法の第２の欠点は、計測されたスペクトルに比較するために正確な理論上スペクトルを計算するのに必要とされる膜のスタック、膜の材料、およびターゲット要素のプロファイルの詳細な知識が要ることである。経験的ライブラリの第３の欠点は、それらがレファレンスウェーハのセットの基準を必要とすることであり、これらはやはり半導体製造またはプロセス開発において遭遇するであろうプロセスパラメータの範囲をカバーしきれない限定されたセットに過ぎない。
【０１３９】
本発明のある優位性は、モデルプロファイルについての理論スペクトルの計算を必要としないことである。他の優位性は、スペクトルマッチング法に比べて、あるプロファイルパラメータまたはプロセスパラメータに対して向上された感度であり、これはプロファイルモデリングにおいて計測における誤差に寄与する誤差が存在しないことによる。他の優位性は、散乱計測光学システムのモデリングおよび較正における誤差は、全ての散乱計測ターゲット上の計測値に対して等しく寄与し、よって差分信号がとられるときに打ち消し合う（第１次まで）ことである。通常の入射計測は、膜のバラツキに対しては低い感度しか示さないこともありえる。
【０１４０】
本発明および従来技術の間の他の差異は、本発明は、リソグラフィプロセスパラメータをモニタするために、異なる散乱計測法による計測または同じフィールド内のモニタリングサイトまたは領域から得られた散乱計測スペクトルまたは署名（signatures）を比較することにある。比較または差分署名の特性は、較正値を作る目的で、異なるフォーカス設定および／または異なる露光設定において評価されえる。
【０１４１】
フィールド内、近接ターゲット差分散乱計測リソグラフィモニタリング法の一つの優位性は、製造ウェーハ上でリソグラフィプロセスパラメータ（例えばフォーカスおよび／または露光）をモニタするのに用いられえることであり、これは従来技術よりもよりよいプロセス制御を可能にする。他の優位性は、ウェーハ当たり数回、およびロット当たり数ウェーハ、ロット毎になどより頻繁にリソグラフィプロセスモニタリングが実行されえることである。より頻繁なプロセスモニタリングは、よりよいリソグラフィプロセス制御を可能にしえる。散乱計測法での製造ウェーハ上でのリソグラフィプロセスモニタリングは、フォーカス−露光マトリクスウェーハのような時間のかかる非生産的な試験の必要を減らしえ、それによってリソグラフィプロセスシステムの生産性を増す。従来技術はまた、通常の製造材料として売ることのできないウェーハ（製造材料であってはならず、またはウェーハのリワークをすること、および製造材料としてウェーハを再処理することを要求しえる）の上で特別な試験レシピを走らせることを要求する。他の従来技術の方法は、生産用ではないウェーハを走らせてウェーハ上で最良フォーカスを決定することを要求する。
【０１４２】
散乱計測署名をモデリングすることを含む従来技術の方法に対する他の優位性は、複雑で時間のかかりえるモデリングが不要なことである。
【０１４３】
計測されたスペクトルを保存された計測されたスペクトル（例えば１つ以上のフォーカス−露光マトリクスウェーハから計測された）と比較する従来技術に対する優位性は、非常に近接する同じウェーハ上に構築された２つ以上の散乱計測構造からの差分署名（difference signatures）は、大まかには同じ基本的な構造を有することである。近接する散乱計測法計測領域の膜厚および膜組成は非常に似ており、もし散乱計測法計測が設計上では同じ下層構造を持つように設計されるなら、同じと考えられえる。散乱計測署名は、下層膜厚、膜組成、構造的特徴などを含む下層構造の光学特性のバラツキにしばしば感度を持つ。計測された散乱計測署名を保存された散乱計測署名と比較することは、通常、ウェーハ製造環境においてウェーハ内で、ウェーハ毎に、およびロット毎に起こる下層膜または下層構造のバラツキによってより複雑になる。リソグラフィプロセスモニタリング（例えばフォーカスおよび／または露光モニタリング）のためには、モニタし制御したいリソグラフィプロセスパラメータにユニークに相関付けられえる散乱計測署名中の変化を特定することが必要となる。もし比較されるべき散乱計測署名が、リソグラフィプロセスパラメータ以外のプロセスパラメータまたは材料特性において大きく異なる散乱計測法による計測フィーチャから来るなら、リソグラフィプロセスパラメータによる散乱計測署名（群）の局面または特性をユニークに特定することはより困難でありえる。
【０１４４】
さらに散乱計測は、製造ウェーハ上でインラインで用いられえ、よって製造を停止する必要をなくしえる。すなわち散乱計測に基づく計測ツールは、リアルタイムのフォーカス／露光プロセス制御を可能にするために、および時間のかかるＦＥＭ試験ウェーハのための要件を低減するために、フォーカスおよび／または露光モニタリングを製造ウェーハ上で実行するよう用いられえる。
【０１４５】
本発明は、いくつかの好ましい実施形態について記載されてきたが、本発明の範囲に入る改変、組み合わせ、および等価物が存在する。
【０１４６】
例えばフィールド内の実効プロセスパラメータを決定するために、複数の計測ターゲットグループが同じフィールド内に配置されえる。この情報は、理想的な光学システムからのずれを決定するのに用いられえる。例えば、フィールド内の実効フォーカスのズレは、ウェーハまたはレチクルチルト、またはステッパレンズシステムの収差についての問題を見つけるために分析されえる。この情報は、製造ウェーハ上でのチルトまたは収差の効果を最小にするためのステッパへの補正値を決定するために用いられえる。
【０１４７】
さらに、差分計測における散乱計測信号またはスペクトルの少なくとも一つは、ウェーハのパターン付けされていない領域、例えばレジストのない領域（オープンマスクエリアによって形成される）またはレジストがフルにある領域（クロムマスクエリアによって形成される）からとられえる。例えば、ほとんどレジストの構造（コンタクトに近い散乱計測の計測構造または実際のコンタクトアレイ）からのスペクトルを、構造がないレジスト領域（unstructured resist areas）（マスクにクロム）からのスペクトルと比較することは有用でありえる。場合によっては、格子構造は、その寸法のために露光のあいだにフォトレジスト中でパターン付けされえない。このような場合は、そこから作られた散乱計測信号は、ウェーハのフルレジスト領域からとられた散乱計測信号と比較されえる。加えて、ほとんどオープンな構造（離れたラインまたはポストのような散乱計測法計測構造または周期的ゲートレジストデバイスパターンのような）からのスペクトルを、リソグラフィプロセスによってレジストが除去されている領域（クリアマスク、クリアにし現像する露光量（dose to clear and develop））からのスペクトルと比較することは有用でありえる。
【０１４８】
さらに詳細には説明されていないが、格子構造はさまざまなレイヤ上におよびレイヤの下に形成されえることに注意されたい。実際、格子構造は、前に形成された下層格子構造上に形成されえる（格子ターゲットがすでに存在しえるスペースを再利用する）。これは、下層の格子構造が上層格子構造においてコモンモード擾乱（common mode disturbances）を作るときに一般に可能になる。例えば下層格子構造は、上層格子構造に平行、または直角でありえる。下層格子構造は、以下に限定されないが銅のような金属を含むさまざまな材料から形成されえる。ある実施形態において、銅から形成される交差された格子（上部ライン格子に直角な向きを持つラインを有する）が上層格子構造の下に配置される。他の実現例において、銅から形成される平行な格子が上層格子構造の下に形成される。これら両方の場合において、この「銅ミラー」は、大きなパターン付けされていない領域がプロセスガイドラインを破りえる裏側レイヤ（back-end layers）上の散乱計測を可能にする。場合によっては、差分信号を作るのに用いられる格子構造が下層格子と同じオーバレイまたはアライメントを有することを確かにすることは、オーバレイ変動の差分信号への影響を最小化し、それによってフォーカスおよび露光に対する感度を改善するのに有利になりえる。
【０１４９】
さらに差分スペクトルまたは差分信号の特性の分析は、スペクトル範囲全体または差分スペクトルの１つ以上の波長領域を用いて式にあてはめることによってなされえる。代替として、さまざまなプロセス条件についての差分スペクトルの複雑なデータセットは、エキスパートシステムを訓練させて、差分スペクトルおよびプロセス条件の特性間の関係を「学習」させるためにニューラルネットワークのようなエキスパートシステムへの入力として用いられえる。それから製造ウェーハからの差分スペクトルデータは、ベースラインデータベース（差分スペクトル、差分スペクトルの特性、差分スペクトルの特性をプロセスパラメータと関連付ける方程式、ニューラルネットワークシステムによって「学習された」差分スペクトルおよびプロセスパラメータ間の関係などを含む）と比較することによって、製造ウェーハを作るのに用いられる「実効的な」プロセスパラメータを決定するために分析されえる。
【０１５０】
２つ以上のスペクトルの比較の他の方法が、差分をとることの代わりに、またはそれに加えて用いられえる。例えば、比較は、あるスペクトルを他のスペクトルによって割ることによって実行されえる。例示的に上で示された例における差分スペクトルを作るために差分を用いることは、本発明を限定するものではない。
【０１５１】
本発明の方法および装置を実現する多くの代替方法が存在することにも注意されたい。
【０１５２】
例えば、本発明は主に半導体製造に関連するフォトリソグラフィプロセスに関しているが、これは限定ではないことに注意されたい。ここで記載された本発明は、以下に限定されないが、半導体製造、光学デバイス製造、マイクロマシンデバイス製造、磁気記録データ記憶製造などを含むさまざまなフォトリソグラフィプロセスに適する。さらにフォーカスおよび露光が主にここでは説明されたが、これは例示としてであって限定としてではないことに注意されたい。モニタされえる他のプロセスパラメータとしては、エッチング時間、エッチング電圧バイアス、エッチング電力などが含まれる。
【０１５３】
したがって以下の添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神および範囲に入る全てのこのような改変、組み合わせ、および等価物を含むと解釈されるべきであると意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】本発明のある実施形態によるプロセス制御方法の図である。
【図２Ａ】本発明のある実施形態による散乱計測信号のペアの図である。
【図２Ｂ】本発明のある実施形態による差分信号の図である。
【図３】本発明のある実施形態によるプロセス制御方法の図である。
【図４】本発明のある実施形態によるプロセス制御方法の図である。
【図５】本発明のある実施形態による較正方法の図である。
【図６】本発明のある実施形態によるプロセス制御方法の図である。
【図７】本発明のある実施形態によるプロセスを制御するプロシージャを示すフロー図である。
【図８】本発明のある実施形態によるフォーカスおよび露光をモニタする方法の概略図である。
【図９】本発明のある実施形態による最適化された、または最良のフォーカス１７２を決定する方法の図である。
【図１０Ａ】本発明のある実施形態による、同じピッチを持つが異なる線幅を持つターゲットを有するターゲットグループで作られた散乱計測信号のペアを示すグラフプロットである。
【図１０Ｂ】本発明のある実施形態による、同じピッチを持つが異なる線幅を持つターゲットから作られた散乱計測信号のペアを示すグラフプロットである。
【図１０Ｃ】本発明のある実施形態による、図１０Ａの散乱計測信号のペアから形成された差分信号と共に、図１０Ｂの散乱計測信号のペアから形成された差分信号を示すグラフプロットである。
【図１０Ｄ】本発明のある実施形態による、アルファＲＭＳＤ対フォーカスを示すグラフプロットである。
【図１０Ｅ】本発明のある実施形態による、アルファＲＭＳＤ対フォーカスを示すグラフプロットである。
【図１１】本発明のある実施形態による、分光散乱計システムの概略図である。
【図１２】本発明のある実施形態による、フォトリソグラフィ処理システムの図である。
【図１３Ａ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｂ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｃ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｄ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｅ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｆ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｇ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｈ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｉ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｊ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｋ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１３Ｌ】本発明の実施形態による、散乱計測法による計測ターゲットグループまたは格子構造セットの図である。
【図１】
0004799402.tif 000002
【図２Ａ】
0004799402.tif 000003
【図２Ｂ】
0004799402.tif 000004
【図３】
0004799402.tif 000005
【図４】
0004799402.tif 000006
【図５】
0004799402.tif 000007
【図６】
0004799402.tif 000008
【図７】
0004799402.tif 000009
【図８】
0004799402.tif 000010
【図９】
0004799402.tif 000011
【図１０Ａ】
0004799402.tif 000012
【図１０Ｂ】
0004799402.tif 000013
【図１０Ｃ】
0004799402.tif 000014
【図１０Ｄ】
0004799402.tif 000015
【図１０Ｅ】
0004799402.tif 000016
【図１１】
0004799402.tif 000017
【図１２】
0004799402.tif 000018
【図１３Ａ】
0004799402.tif 000019
【図１３Ｂ】
0004799402.tif 000020
【図１３Ｃ】
0004799402.tif 000021
【図１３Ｄ】
0004799402.tif 000022
【図１３Ｅ】
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【図１３Ｆ】
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【図１３Ｇ】
0004799402.tif 000025
【図１３Ｈ】
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【図１３Ｉ】
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【図１３Ｊ】
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【図１３Ｋ】
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【図１３Ｌ】
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