(57)【要約】【課題】最終製品の特性または機能を改善するパターンの修正箇所を特定し、その修正値から特性や機能改善の程度を予測できるパターン形成の解析方法および解析システムを提供すること。【解決手段】基準パターン２２があらかじめ形成された基板２０上に厚みを持つ材料で評価パターン２４が形成されている評価ポイント２１において、評価パターンの基準パターンからのＸ方向、Ｙ方向ズレ量を測定した評価データを基盤ロットごとに取得する。評価データの主成分を最終製品の特性・機能をあらわす機能データと比較し、機能を大きく改善する主成分を抽出し、その改善方向から固有ベクトルの要素の絶対値の大きな評価データを抽出し機能改善のズレの方向を見出すことによって、最終製品の歩留りが向上する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め用意された基準パターンに従って、描画装置により複数個の基板上に形成された評価パターンを形成し、この評価パターンの前記基準パターンからの位置ズレである位置精度データを測定する第1の工程と、前記複数個の基板上に形成されるデバイスの特性を表わす機能データと前記位置精度データとの関係を前記基板毎に集計してデータベース化する第2の工程と、この工程で集計された前記位置精度データを主成分分析により主成分を求める第3の工程と、この工程によって求められた主成分と前記機能データとを対応させ、この機能データに影響を及ぼす主成分を求める第4の工程と、この工程で求めた主成分の固有ベクトルのうち絶対値が大きな位置精度データを抽出する第5の工程を備え、
前記デバイスの特性を向上させるに必要な機能データ範囲が得られるように前記基準パターンと前記評価パターンとの位置関係の修正値を予測、解析することを特徴とするパターン形成解析方法。
【請求項２】
前記基準パターンとは前記基板に形成された凹部、凸部もしくは周囲と異なる材料であることを特徴とする請求項１記載のパターン形成解析方法。
【請求項３】
前記評価パターンとは前記基準パターンの上部に厚みを持つ材料で形成されることを特徴とする請求項１記載のパターン形成解析方法。
【請求項４】
前記位置精度データとは前記基準パターンの中心から測定した前記評価パターンの中心のX方向のずれ量、およびY方向のずれ量とすることを特徴とする請求項１記載のパターン形成解析方法。
【請求項５】
予め用意された基準パターンに従って、描画装置により複数個の基板上に形成された評価パターンを形成し、この評価パターンの前記基準パターンからの位置ズレである位置精度データを測定する手段と、前記複数個の基板上に形成されるデバイスの特性を表わす機能データと前記位置精度データとの関係を前記基板毎に集計してデータベース化する手段と、この手段によって集計された前記位置精度データを主成分分析により主成分を求める手段と、この手段によって求められた主成分と前記機能データとを対応させ、この機能データに影響を及ぼす主成分を求める手段と、この手段で求めた主成分の固有ベクトルのうち絶対値が大きな位置精度データを抽出する手段を備え、
前記デバイスの特性を向上させるに必要な機能データ範囲が得られるように前記基準パターンと前記評価パターンとの位置関係の修正値を予測、解析することを特徴とするパターン形成解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は光、電子線などの線源を利用しパターンを形成する加工装置に関し、特に製作パターンが所定の位置に形成されているかどうかを解析する方法およびその解析システムを提供するものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体プロセスでは、半導体ウエハ上に多数の半導体チップをステッパ露光装置を用いて作製し、ダイシングすることによってチップ分割され最終製品となる。ステッパ露光装置に使用するレチクルに形成されたパターンの製作精度や、ステッパ露光装置の装置精度に起因するパターン合わせ精度によりその最終製品の特性はばらつくこととなる。その特性ばらつきが大きい場合は製品の歩留まりに影響するのでその原因を追究する必要が生じる。
【０００３】
従来上記特性のばらつきを抑えるために通常行われている手法は、パターンの製作精度をある複数の基準点に対して製作ロット別に測定を行い、X方向のずれ量とY方向のずれ量との平均や分散をそれぞれ独立に求めてその値から考察して問題点を解決するというものである。しかし、本来、パターンのずれ量とは、ベクトルでありX方向のずれとY方向のずれ量と別々に独立変数として統計解析する方法では最適点に効果的に修正できるとは限らない。
【０００４】
また、半導体チップの最終性能は複数の位置でのパターンずれの影響が相互に複雑に入り組んで決定されるために、上述のように単純にX方向のずれ量とY方向のずれ量とを別々に統計解析してもその原因を特定することは非常に困難であった。
【０００５】
また特性にシビアなパターンが特定できている場合には次のような方法もある。(特許文献１参照)  これはレチクルのデバイスパターンにおいて高い位置精度が要求される部分の位置精度を正確に測定できるようにするもので、高い位置精度が要求されるデバイスパターンのエッジ部分の位置と、位置精度測定パターンのパターン中心位置とを高い位置精度が要求される方向に応じて同一直線上に一致させて位置精度測定パターンを配置することにより、デバイスパターンのエッジ部分の位置精度（実測値と設計値とのずれ量）を算出するものである。しかしながら、パターンレイアウトの制限等により必ずしも同一線上に配置できるとは限らないし、面積等の2次元配置が特性に影響する場合や特性にシビアなパターンがどこか特定できてないという場合に対応するというものではなかった。
【特許文献１】特開２００３−８４４２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって本発明は前記に鑑みてなされたものでその目的とするところは、最終製品の特性または機能を改善するパターンの修正箇所を特定し、その修正値から特性や機能改善の程度を予測できるパターン形成の解析方法および解析システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明の一態様によれば、予め用意された基準パターンに従って、描画装置により複数個の基板上に形成された評価パターンを形成し、この評価パターンの前記基準パターンからの位置ズレである位置精度データを測定する第1の工程と、前記複数個の基板上に形成されるデバイスの特性を表わす機能データと前記位置精度データとの関係を前記基板毎に集計してデータベース化する第2の工程と、この工程で集計された前記位置精度データを主成分分析により主成分を求める第3の工程と、この工程によって求められた主成分と前記機能データとを対応させ、この機能データに影響を及ぼす主成分を求める第4の工程と、この工程で求めた主成分の固有ベクトルのうち絶対値が大きな位置精度データを抽出する第5の工程を備え、前記デバイスの特性を向上させるに必要な機能データ範囲が得られるように前記基準パターンと前記評価パターンとの位置関係の修正値を予測、解析することを特徴とするパターン形成解析方法が提供される。
【０００８】
また、本発明の他の態様によれば、予め用意された基準パターンに従って、描画装置により複数個の基板上に形成された評価パターンを形成し、この評価パターンの前記基準パターンからの位置ズレである位置精度データを測定する手段と、前記複数個の基板上に形成されるデバイスの特性を表わす機能データと前記位置精度データとの関係を前記基板毎に集計してデータベース化する手段と、この手段によって集計された前記位置精度データを主成分分析により主成分を求める手段と、この手段によって求められた主成分と前記機能データとを対応させ、この機能データに影響を及ぼす主成分を求める手段と、この手段で求めた主成分の固有ベクトルのうち絶対値が大きな位置精度データを抽出する手段を備え、前記デバイスの特性を向上させるに必要な機能データ範囲が得られるように前記基準パターンと前記評価パターンとの位置関係の修正値を予測、解析することを特徴とするパターン形成解析システムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、最終製品の特性または機能を改善するパターンの修正箇所を特定し、その修正値から特性や機能改善の程度を予測できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下本発明の実施形態につき詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態におけるパターン形成解析方法のフローチャートを示した図である。図２は本発明の一実施形態における基準パターンと評価パターンの概念図を表し、図３は本発明の一実施形態における取得した測定データのデータ構造を示している。図１のフローチャートに従い説明する。
【００１１】
まず、評価すべきデータを取得する。図２(ａ)は基板２０上に測定ポイント２１を例えば８点形成していることを示している。この測定ポイント２１をＡ−Ａ’での断面図で示したのが図２(ｂ)である。基板２０には、あらかじめ基準パターン２２が精度よく形成されていて、例えばエッチングを施した凹部形状をしており、酸化膜で埋められているものとする。そして基板２０の上部に加工材料２３を成長する。その後基準パターン２２上に厚みのある材料にて評価パターン２４を形成する。Ｓｉプロセスの例で言えば、基板２０の材料はＳｉ、加工材料２３はポリＳｉ、評価パターン２４はレジストで形成できるが、本発明の骨子は基準パターン２２の上部に評価パターン２４が形成できればよいので種々の実施形態が考えられる。例えば、凹部に限らず、凸部もしくは周囲と異なる材料で形成してもよい。
【００１２】
図２(ｂ)はＡ−Ａ’面を上部から見た図である。基板２０上に形成された基準パターン２２上に評価パターン２４が形成されていることを示している。基準パターン２２の中心と評価パターンの中心との差をＸ方向のずれ量、Ｙ方向のずれ量として測定する。評価パターン２４は厚みのある材料で形成されているため基準パターン２２に対して段差があり測長装置によりそのずれ量を精度良く計測することができる。この測定を各測定ポイント２１において行い評価データとし、例えば図３(ａ)のような評価データ構造３１を作成する。（Ｓ１０１）
次に、機能データを収集する。機能データとは作製するデバイスの特性指標となるもので、例えば、トランジスタであれば増幅率のようなものを正規化したものでもよいし、もしある２つの部位の面積比が特性や歩留りに寄与するものであればその面積比を機能データとしてもよい。機能データＺとして例えば図３(ｂ)の機能データ構造３２を作成する。(Ｓ１０２)
次に、各基板ロットについて（Ｓ１０１）と（Ｓ１０２）と同様の測定を行う。その後評価データ構造３１と機能データ構造３２とを各基板ロットにおいて１対１に関連付けを行い、例えば図３(ｃ)のような機能・評価データ構造３３を作成する。（Ｓ１０３）
ここで、機能・評価データ構造３３のうち、評価データ構造を主成分分析という公知の統計手法を用いて主成分を求める。主成分分析とは、簡単に説明すると多変量データを統合し新たな総合指標を作り出すための手法で、多くの変数に重み（ウェイト）をつけて少数の合成変数（主成分）を作るものである。この主成分分析により、例えば図３(ｄ)に示すような評価データと主成分データの対応表３４を得ることができる。（Ｓ１０４）
主成分は評価データの要素数（本実施形態の例では１６個）と同数の主成分が存在するが、通常主成分分析する場合、評価データの分散値が大きくなる上位３つ程度の主成分を選択すればよいことが知られている。必ずしも３つということではないが全体の情報の7、8割がカバーできていればよいという考え方から、主成分の累積寄与率が、70〜80%に達するところまでの主成分数を採用すればよいということである。そこで、機能データ構造と上位３つの主成分データとを図３(ｅ)のように１対１に関連付けを行い、機能・主成分データ構造３５を作成する。(Ｓ１０５)
図４は本発明の一実施形態におけるこの機能対主成分データの回帰直線プロットを示す。これは機能・主成分データ構造３５を統計処理し、横軸主成分のばらつきに対し機能データを縦軸に回帰直線４１をプロットしたものである。またこの時のＰ値と重相関係数の 2 乗（ R-ｓｑ; 決定係数）を示している。点線４２は、９５％CIを表し、回帰直線が９５％の確率で存在する範囲を示している。一点鎖線４３は９５％PIを表し、これは機能データ４４が９５％の確率でその範囲内で入る領域を示している。このような直線回帰分析を各主成分について順次行う。本実施形態の一例では、３つの主成分について直線回帰分析を行ったところ、主成分３についてのみＰ値がＰ値が０．０５より小さい０．０１であった。Ｐ値が０．０５以下であれば、９５％以上の確率で偶然の誤差で生じているのでなく何か原因があって機能劣化が生じていることがわかる。さらに主成分３のR-ｓｑが１１．６％であり、この値は主成分３の機能データの増減に対する寄与率を示すことになる。従って主成分３に何か機能劣化を生じさせる原因が存在し、かつ寄与率が大きいのでこの測定ポイント２１を修正できれば大きく機能を改善できる可能性があることが見出されることがわかる。（Ｓ１０６）
図５は主成分と固有ベクトルの関係を示している。図５に示された各主成分のうち大きく機能を改善できる可能性を持つ主成分３について、各評価ポイント２１からなる固有ベクトルの絶対値が大きいところを選び出す。そうすることで主成分３に対して寄与が大きい評価ポイント２１を特定することができる。本一実施形態の場合、（  ）印を付した評価ポイント２１  として（５）−Ｙ、（６）−Ｘが特定できる。（Ｓ１０７）
最後に（Ｓ１０７）で特定した評価ポイント２１において主成分３がどのように直線回帰しているかを検証する。図６に本一実施形態における評価ポイントと主成分の回帰直線グラフを示す。図６(ａ)は評価ポイント（６）−Ｙと主成分３の直線回帰グラフで、図６(ｂ)は評価ポイント（６）−Ｘと主成分３の直線回帰グラフを示している。本一実施形態の場合評価ポイント２１の誤差に対して、そのどちらのグラフも主成分の動きは右上がりの分布である。機能データを小さくすることが特性の向上になると仮定した場合、図４により主成分３は小さくする必要がある。よって主成分３を小さくするためには、各評価ポイントを小さくすることで、機能データは小さくできる。例えば（５）−Ｙ、（６）−Ｘを共に０以下に制御すれば、主成分の寄与率は１１．６％の半分の５．８％まで下げることが可能である。（Ｓ１０８）
また上述したパターン形成解析方法はステッパ装等にシステムとして組み込んだり付加することが可能である。
【００１３】
以上のべたように、このように構成された本発明の実施形態に係るパターン形成解析方法およびシステムによれば、光、電子線などの線源を利用しパターンを形成する加工装置において、基準となる基板のパターンに対して位置関係の測定データとその影響が考えられる最終製品との機能・特性関係を感度良く求めることができる。また、改善箇所の特定が可能であるので複雑な設計パターンを形成する工程においては、設計変更が容易となり最終製品の歩留改善に大きく寄与することができる。
【００１４】
また、このシステムを測定器の付加機能として外販することができる。現在では半導体電子デバイスのみならずFPD（Flat Panel Display）や、MEMS (Micro Electro Mechanical System)の製造に適用可能である。
【００１５】
本発明は前記実施形態をそのままに限定されるものではなく、実施段階でその要旨を逸脱しない範囲で具体化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態におけるパターン形成解析方法のフローチャートを示した図である。
【図２】本発明の一実施形態における基準パターンと評価パターンの構造を説明した概念図である。
【図３】本発明の一実施形態における取得した測定データのデータ構造を示した図である。
【図４】本発明の一実施形態における機能対主成分データの回帰直線プロット図である。
【図５】本発明の一実施形態における主成分と固有ベクトルの関係を示した図である。
【図６】本発明の一実施形態における評価ポイントと主成分の回帰直線グラフを示した図である。
【符号の説明】
【００１７】
２０…基板
２１…測定ポイント
２２…基準パターン
２３…加工材料
２４…評価パターン
３１…評価データ構造
３２…機能データ構造
３３…機能・評価データ構造
３４…評価データと主成分データの対応表
３５…機能・主成分データ構造
４１…回帰直線
４２…９５％CI
４３…９５％ＰI
４４…機能データ
【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５】
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【図６】
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