(57)【要約】【課題】デバイス寸法の微細化が進み、求められる寸法精度及び重ね合わせ精度は高くなり、プロセスが複雑化するにつれリソグラフィー工程における処理回数が増大するなかで、先行ウェハを用いた事前の条件設定を行うことなく、生産性の向上を図ることができる半導体製造工程のフィードバック方法を提供する。【解決手段】半導体装置の製造プロセスのリソグラフィー工程で既に処理された数ロットの工程内プロセス品質制御データに基づいて、これから処理を行うロットの処理条件を決定するフィードバック方法であって、処理条件を決定するに際し、工程内プロセス品質制御データを統計的検定手法により検定を行い、検定結果から条件変動を的確に捉え、処理条件を決定する為に用いる工程内プロセス品質制御データを選別し、これにより新たな回帰係数を求め、この回帰係数を基にしてフィードバックを行う事を特徴とする半導体装置の製造工程のフィードバック方法。【選択図】図２
2005235899.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体装置の製造プロセスで既に処理された数ロットの工程内プロセス品質制御データに基づいて、これから処理するロットの処理条件を決定するフィードバック方法であって、ロット処理条件を決定する際に使用するデータを、統計的検定方法により検定を行い、その結果により使用するデータを選別する事を特徴とする、半導体製造工程のフィードバック方法。
【請求項２】
請求項１記載のフィードバック方法において、統計的検定方法により検定を行った結果、任意回数連続して優位差有りと判断された時に、線幅を露光量に変換する回帰係数を、優位差有りと判断されたデータのみを用いて算出する事を特徴とする半導体製造工程のフィードバック方法。
【請求項３】
請求項１記載のフィードバック方法において、統計的検定方法にｔ検定又はＦ検定を用い、さらに優位差有りと判断されたデータは特異データとして統計的検定方法に用いる母集団のデータから省く事により検定を厳しくする事を特徴とする半導体製造工程のフィードバック方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造工程における半導体装置へのプロセスフィードバック方法に関し、詳しくはリソグラフィー工程におけるフィードバック方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
リソグラフィー工程において、その生産性を大きく低下させている最大の要因は先行ウエハを用いた事前の条件設定の工程である。それは、ウエハ１枚にレジストを塗布した後、露光、現像を行い、レジストパターンの寸法測定と重ね合わせ精度の測定を行い、その結果に基づいて露光エネルギーおよびフォーカス位置を決定、及び重ね合わせの補正量をはじめとする露光装置の処理パラメータを設定するものである。
【０００３】
詳しくは、先に寸法変動と露光量変動の関係を求めておき、先行ウエハの寸法測定結果より目標寸法との差分だけ露光量を変動させ、さらに重ね合わせの測定結果よりアライメント補正量を決定する。例えば、パターンのシフト量（パターン横ずれ量）、スケーリング（放射状の倍率）、ウエハ回転、直交性、ショット回転、ショット倍率等の露光条件補正量を決定する。それらのパラメータを用いて、本体ウエハ上にレジストパターン形成を行うのである。
【０００４】
上記のような条件変動要因としては、リソグラフィー要因と他のプロセス要因とに分類できる。例えば露光エネルギーの変動は、リソグラフィー要因としてはレジスト膜厚変動、レジスト感度変動、露光装置（例えばステッパ）の照明むら変動等が、他のプロセスでは、下地のＣＶＤ時の膜厚や光学定数（屈折率、吸光係数等）の変動等が考えられる。
【０００５】
そこで上記のような先行ウエハを廃止する目的で、ＩＢＭ社のＰＨＡＬＣＯＮに代表されるフィードバック方法が導入されつつある。これは上記先行ウエハによる条件出しを廃止する代わりに、直近の数ロットのデータを用いて露光パラメータ（露光エネルギー、アライメント補正値）を決定する方法である。
【０００６】
しかし、上記ＰＨＡＬＣＯＮに代表されるフィードバック方法は、汎用メモリのように大量に同じデバイスが流れる製造ライン用であり、数日あるいは数週間に１ロットが流れる程度のデバイス製造ラインには向かない。それに対し時間をパラメータとした重み付け係数を加重価として加重移動平均したデータを用いる方法（例えば、特許文献１参照）や、データの突発的な異常変動値を有効に排除するためあらかじめ得られた予測範囲内のデータのみを用いる方法や、寸法データより露光量を算出する回帰係数を加重移動平均を用い求める方法（例えば、特許文献２参照）などがある。
【特許文献１】特開平１１−１６８０５号公報
【特許文献２】特開平１１−１８６１３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、デバイス寸法の微細化が進み、求められる寸法精度及び重ね合わせ精度は高くなった。更にはプロセスが複雑化するにつれリソグラフィー工程における処理回数が増大するに従い上記方法では正確なフィードバックを行うことが出来ず、再度先行ウエハを用いた事前の条件設定を行うこととなる。
【０００８】
その原因としては品種数が増大する中で、多数の処理回数を必要とするリソグラフィー工程において上記に示すようなデータの突発的な異常変動値を有効に排除するためにあらかじめ得られた予測範囲内のデータのみを用いる方法では、その予測範囲を全てにおいて算出する事は人的、時間的に困難であり、その予測範囲を寸法規格と同等とするケースが多く見られる。また、寸法データより露光量を算出する回帰係数を加重移動平均を用い求める方法も露光条件の変動が無く安定しているときは逆に計測器の測定バラツキを露光条件の変動として捉え、正確な回帰係数を得られない現象を起こしている。
【０００９】
さらには、先にも述べたリソグラフィー要因と他のプロセス要因を含めた変動に対し寸法規格内に入っていれば補正されること無く、一例を挙げると、図１に示すように測定値の度数分布を確認すると正規分布を示していない。そこで、本発明は上記課題を解決し、微細化の進んだ半導体製造工程において、その条件変動を的確に捉えて正確に補正を行い、デバイス性能の向上を図るとともに、生産性の向上を図る事が出来る半導体製造工程のフィードバック方法を提供する事を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的は、本発明にあっては、半導体装置の製造プロセスのリソグラフィー工程で既に処理された数ロットの工程内プロセス品質制御データに基づいて、これから処理を行うロットの処理条件を決定するフィードバック方法であって、処理条件を決定するに際し、その工程内プロセス品質制御データを統計的検定手法により検定を行い、その検定結果から条件変動を的確に捉え、処理条件を決定する為に用いる工程内プロセス品質制御データを選別し、これにより新たな回帰係数を求め、この回帰係数を基にしてフィードバックを行う事を特徴とする半導体装置の製造工程のフィードバック方法により達成される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明では、回帰係数を統計的検定手法により選出したデータのみを用いて算出する為、事前に異常変動と判断する予測範囲を設けることなく工程内プロセス品質制御データから正確に条件変動を捉えることが可能となる。また、その検定にて優位差ありと判断された工程内プロセス品質制御データを以後の検定の母集団から省くことにより、ロット数が増える（サンプルが増える）ほど検定値はより正確なものとなる。これにより、より目標寸法に近いデバイス制御が可能となる。さらには、検定値にて優位差ありと判断された場合のみ回帰係数を算出する為、計測器の測定バラツキを無視できるほど変動している状態でのみ回帰係数を算出する事により、正確な回帰係数を得られる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好適な実施の形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの形態に限られるものではない。
【００１３】
本発明の好ましい実施形態の一例を、図２のリソグラフィー工程の説明図によって説明する。図２に示すように、「処理条件の決定」Ｓ１によって、半導体装置の製造プロセスのリソグラフィー工程で、既に処理された数ロットの工程内プロセス品質制御データより着工するロットの処理条件を決定する。
【００１４】
上記「処理条件の決定」Ｓ１は、規定期間内に処理された直近のＬｏｔによって算出された「次回処理の処理条件の決定」Ｓ６の値を用いる事となる。その「次回処理の処理条件の決定」の詳細を以下に述べる。
【００１５】
「処理条件の決定」Ｓ１のパラメータを用いて塗布・露光・現像と言う一連の「露光処理」Ｓ２を行い、レジストパターン形成を行う。その後「検査」Ｓ３を行いレジスト寸法及び、重ね合わせ測定を行う。その後、今回の測定結果と現在までに行われた処理の測定結果を統計的に検定を行う「検定」Ｓ４を行う。この際に本実施形態ではｔ検定を行い５％の優位水準にて優位差の有り無しを判断したが、Ｆ検定やその他検定を行ってもよい。
【００１６】
「優位差判断」Ｓ５にて優位差無しと判断された場合は従来の一般的なフィードバックアルゴリズムに基づき「次回処理の処理条件の決定」Ｓ６を行う。そのアルゴリズムは（１）式のようになる。
【００１７】
【数１】
2005235899.tif 000003
【００１８】
ここで、参照ロット数が少ない場合など先に述べた時間をパラメータとした重み付け係数を加重価として加重移動平均したデータを用いる方法を加えると有効である。
【００１９】
「優位差判断」Ｓ５にて優位差有りと判断された場合は「有り判断連続ｎ回」Ｓ７にて検定にて優位差ありと判断された連続回数を判断する。本実施の形態ではｎ＝２とおいているがこれはデータの突発的な異常変動値を排除する為であり、これにより先に予測範囲を全てにおいて算出する事なく、有効的に異常値を排除する事ができる。
【００２０】
「有り判断連続ｎ回」Ｓ７にて、ｎ回以下であった場合はそのデータが異常変動値である可能性が高いため「検査結果の隔離」Ｓ８にて、その検査結果をデータベースから隔離する。その後、「次回処理の処理条件の決定」Ｓ６にて、先ほどの「検査結果の隔離」Ｓ８にて、今回のデータは隔離されているので、それ以外のデータで上記（１）のアルゴリズムに従い次回処理の処理条件を決定する。
【００２１】
さらに、次回の処理の結果「優位差判断」Ｓ５にて優位差なしと判断された場合は先ほど「検査結果の隔離」Ｓ８にて隔離したデータはデータベースに戻すことなく、削除を行う。こうする事によりｔ検定を行う母集団に異常値を入れる事を防げるだけでなく、製品の処理数の増加に伴い、より厳しい検定を行うことが出来るのである。
【００２２】
「有り判断連続ｎ回」Ｓ７にて、ｎ回より大であった場合は「回帰係数の算出」Ｓ９にて、回帰係数の算出を行う。
【００２３】
一般に線幅と露光量は
【００２４】
【数２】
2005235899.tif 000004
【００２５】
の一次式で表され、この係数のαとβは最小二乗法を用いて求める事が出来る。すなわち
【００２６】
【数３】
2005235899.tif 000005
【００２７】
この（３）式のχ2 を最小にするようなα、βを、正規方程式を用いて求めれば良い。これにより求めた関数の傾きαの逆数が新しい回帰係数Ｄということになる。
【００２８】
これにより求めた回帰係数を使い（１）式にて「次回処理の処理条件の決定」Ｓ６を行う。この時に、隔離された検査結果は回帰係数の算出に用いたあとはデータベースに戻すことなく、削除を行う。
【００２９】
また、同様に重ね合わせ補正値においては、一般的なフィードバックアルゴリズムは（４）式のように表される
【００３０】
【数４】
2005235899.tif 000006
【００３１】
重ね合わせ補正値においても図２に示すリソグラフィー工程の説明図に従い処理を行うことにより、突発的な異常変動値を有効的に排除する事ができ、また、より厳しいデバイス制御が可能となる。この時、重ね合わせにおいては回帰係数の代わりにフィードバック係数を再計算する。
【００３２】
次に、線幅精度の露光エネルギーのフィードバック方法において、従来の方法と本発明の実施形態とを比較する。従来であれば図１に示したように寸法規格内であるが補正によるばらつきを持ち、３σ=０.００７μｍであったが、本発明の実施形態により図３に示すように目標寸法近辺の結果が増加し、３σ＝０.００６μｍと本発明の実施形態によるフィードバック方法の方がフィードバック性能は３σで０．００１μｍ優れていることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
本発明にかかるフィードバック方法は、処理条件を決定するに際し、その工程内プロセス品質制御データを統計的検定手法により検定を行い、その検定結果から条件変動を的確に捉え、処理条件を決定する為に用いる工程内プロセス品質制御データを選別し、これにより新たな回帰係数を求め、この回帰係数を基にしてフィードバックを行う事を有し、リソグラフィー工程以外のフィードバック方法としても有用である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】現状の寸法測定値分布を示した図
【図２】リソグラフィー工程の説明図
【図３】本発明の実施形態における寸法測定値分布を示した図
【符号の説明】
【００３５】
Ｓ５  統計的検定による優位差の判断処理
Ｓ７  優位差有りと判断された連続回数の任意の数値との比較
Ｓ８  データベースから検査結果の隔離
Ｓ９  Ｓ８にて隔離された検査結果からの回帰係数の算出
【図１】
2005235899.tif 000007
【図２】
2005235899.tif 000008
【図３】
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