(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体製造工程における露光作業において既に処理されたロットのデータに基づいてこれから露光作業を行うロットの露光条件を決定する露光条件決定方法であって、
前記既に処理されたロットのデータの変位量を露光条件を与えるパラメータに反映するゲインを既に処理されたロット数に基づいて加減して算出する
ことを特徴とする半導体製造工程における露光条件決定方法。
【請求項２】
半導体製造工程における露光作業において既に処理されたロットのデータに基づいてこれから露光作業を行うロットの露光条件を決定する露光条件決定装置であって、
前記既に処理されたロットのデータを保持するデータ保持部と、該データ保持部からのデータに基づき露光条件を算出する際、露光条件を与えるパラメータに反映するゲインを既に処理されたロット数に基づいて加減して算出する露光条件演算部とを少なくとも備える
ことを特徴とする半導体製造工程における露光条件決定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体製造工程における露光条件決定方法に関する。本発明は、露光工程を備える各種半導体デバイス等の製造工程において汎用することができるものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、半導体デバイスの製造等の半導体製造プロセスにおいて、露光工程は、生産性向上の隘路となっている。すなわち、半導体製造プロセスにおける露光工程はボトルネック工程と位置づけられ、この工程での処理能力が生産ラインの生産性を左右していると言える。
【０００３】
この露光工程で生産性を低減している要因に、先行作業（Ｔｅｓｔ  Ｗａｆｅｒ）により露光条件を決定するという方法がとられていることが挙げられる。この先行作業を削減するために、直近に処理されたロットの露光条件と測定データからこれから着工するロットの露光条件を決定する露光条件決定方法が導入されつつある。
【０００４】
しかし、処理を実施する時期により、直近に処理されたロットの数はまちまちである。このため、サンプル数が少量であるときに測定データに含まれるランダムエラーの影響から、算出される装置パラメータの精度悪化が生じることがある。ランダムエラーは、用いる装置に起因したり、入力ミス等の人為的要因で生じたりするもので、かかるランダムエラーをゼロにすることは困難であり、よってランダムエラーの影響は不可避的なのであるが、特にサンプル数が少量のときに影響が大きい。ランダムエラーの影響で露光条件パラメータの精度悪化が生じると、不良品の発生による歩留り低下等の問題をもたらす。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記問題点を解決して、露光条件の決定作業において処理済みロットの測定値を利用する場合に、サンプル数が少ないようなときもランダムエラーの影響により露光条件の精度が悪化することを抑制できるようにした半導体製造工程における露光条件決定方法、及び露光条件決定装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る半導体製造工程における露光条件決定方法は、半導体製造工程における露光作業において既に処理されたロットのデータに基づいてこれから露光作業を行うロットの露光条件を決定する露光条件決定方法であって、前記既に処理されたロットのデータの変位量を露光条件を与えるパラメータに反映するゲインを既に処理されたロット数に基づいて加減して算出することを特徴とするものである。
【０００７】
本発明に係る半導体製造工程における露光条件決定装置は、半導体製造工程における露光作業において既に処理されたロットのデータに基づいてこれから露光作業を行うロットの露光条件を決定する露光条件決定装置であって、前記既に処理されたロットのデータを保持するデータ保持部と、該データ保持部からのデータに基づき露光条件を算出する際、露光条件を与えるパラメータに反映するゲインを既に処理されたロット数に基づいて加減して算出する露光条件演算部とを少なくとも備えることを特徴とするものである。
【０００８】
本発明によれば、露光条件の決定作業において処理済みロットに関するデータ（測定値等）を利用するとき、既に処理されたロットのデータ（プロセス品質制御データ等）の変位量を、パラメータ（露光装置入力用露光条件等の露光条件を定めるパラメータ）に反映するゲインを、上記既に処理されたロット数に基づいて加減して算出するようにしたので、データ数（たとえばサンプル数）に応じて演算にゲインをかけた形になり、これにより、サンプル数が少ないようなときもランダムエラーの影響を抑えることができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態について、本発明の好ましい実施の形態の具体例を図面を参照して説明することにより、さらに説明する。但し当然のことではあるが、本発明は図示実施の形態例に限定されるものではない。
【００１０】
図１は、この実施の形態における露光条件演算装置の構成図であり、露光条件の算出に関する機能構成を示す図である。図２は、処理フロー図である。本例においては、半導体製造工程における露光作業で既に処理されたロットのプロセス品質制御データに基づいてこれから露光作業を行うロットの装置パラメータを決定する際に、プロセス品質制御データの変位量を装置パラメータに反映するゲインをプロセス品質制御データの数に基づいて加減して算出するようにした。まず、図１を参照して、露光条件決定の機構について説明する。
【００１１】
露光条件演算部１において算出された露光装置入力用露光条件（露光パラメータ）と、測定値入力部３より入力された測定値は、露光条件演算部１を通してプロセス品質制御データ保持部２に保管される。
【００１２】
新規のロットが着工される際、ロットの処理条件が一致したデータをプロセス品質制御データ保持部２から露光条件演算部１へ読み込み、ここで露光パラメータを算出して露光条件表示部４に表示する。
【００１３】
次に、上記構成から成る露光条件演算装置の処理手順につき、図２の処理フロー図を参照しつつ説明する。
【００１４】
まず、露光条件を決定するに当たり、これから着工しようとするロットの条件に一致した処理済みロットの露光パラメータ、及び測定値を、プロセス品質制御データ保持部２より検索する。これをステップＳ１とする。
【００１５】
次に、検索されたデータのロット数（サンプル数）を露光条件演算部１にてカウントし、演算に利用するゲインを算出する。これをステップＳ２とする。
【００１６】
ここで、具体的なゲインの決定の仕方について、ステップＳ２のケースで説明する。使用するゲインＡとしては、検索されたデータのロット数ｎが所望の数ｍ以上の場合は、下記（１）式のように所定のゲインＧを利用し、上記ロット数ｎが所望の数ｍに満たない場合は、下記（２）式のように所定のゲインＧに対してさらに係数Ｋを掛け合わせた値を用いる。この係数Ｋとしては、サンプル数に応じた数をあらかじめ設定しておく。所定のゲインにこの係数Ｋを掛け合わせた値を、ここでは少数サンプル（少数ロット）ゲインと称しておく。
【００１７】
【数１】
ゲイン    Ａ＝Ｇ          （ｎ≧ｍ）      ・・・（１）
ゲイン    Ａ＝Ｇ×Ｋ      （ｎ＜ｍ）      ・・・（２）
（１）（２）式中、
Ａ：ゲイン
ｎ：直近に処理されたロット数
ｍ：所望の演算ロット数
Ｇ：通常の（所定の）ゲイン
Ｋ：少数サンプルにおける係数
【００１８】
たとえば通常のゲインが９５％、少数ロットにおけるゲインが６０％である場合、所望の演算ロット数に満たないときのゲインｇは、ｇ＝９５×６０＝５７％となる。
【００１９】
上記ステップＳ２ののち、ステップＳ１にて検索された処理済みロットの露光パラメータ、及び測定値と、ステップＳ２で決定されたゲインを用いて、露光条件演算部１において露光パラメータを算出する。これをステップＳ３とする。
【００２０】
ここで、具体的な露光パラメータ算出の仕方について、ステップＳ３のケースで説明する。下記（３）式の演算を行う。
【００２１】
【数２】
ｌ＝ｌ’＋（Ｔ−ｍ’）×Ｄ×Ａ      ・・・（３）
（３）式中、
ｌ：露光パラメータ
ｌ’：処理済みロットの露光パラメータ
ｍ’：処理済みロットの測定値
Ｔ：ターゲット値
Ｄ：相関係数
Ａ：フィードバックゲイン
【００２２】
上記演算は、処理済みロットの測定値ｍ’のターゲット値Ｔからの変位量を相関係数Ｄにより変換して処理済みロットの露光パラメータｌ’に加え合わせることで、露光パラメータを算出するものである。本例においては、上記処理済みロットの測定値ｍ’に含まれるランダムエラーによる影響を最小限に抑えるためにステップＳ２により決定したゲインＡを上記式（３）のようにフィードバックゲインとして利用することで、処理済みロットが少数のとき起こりやすいランダムエラーによる露光パラメータの悪化が抑制される。
【００２３】
ステップＳ３で算出した露光条件を露光条件表示部４に表示し、これはオペレータにより露光装置に入力される。これをステップＳ４とする。
【００２４】
露光作業と測定が終了した後に、測定値入力部３にオペレータにより測定値が入力され、露光条件演算部１を通してプロセス品質制御データ保持部２に登録される。
【００２５】
次に、線幅の露光エネルギーの露光条件算出を具体的な例にとって、従来技術と本発明適用の本実施の形態例とを比較する。線幅の露光条件は、パターン形成のための露光について精密度を要する重要なものであるので、線幅の露光エネルギーの露光条件算出の例により、本発明の効果を知ることができる。図３は、ある半導体デバイスの線幅データを時系列的にプロットしたものであり、縦軸に線幅測定値を示し、横軸に時系列のロットの準位を示す。
【００２６】
線幅の測定値は、露光装置、測定装置等の装置起因のエラーと、オペレータの入力ミスといった人的起因のエラー等により、突発的な異常値を示す場合がある。図３に示す線幅においても、第１４番目の測定値５に、明らかに異常と思われるエラー（ランダムエラー）を含んだデータが存在する。このようなデータを含んだ状態で、処理済みロットのデータに基づく露光条件算出を行った場合、算出された露光パラメータはかかるランダムエラーの影響により精度が悪化し、不良等の不具合を引き起こすおそれが大きい。これが、本発明を適用すると、その影響が最小限に抑えられる。これについて以下述べる。
【００２７】
図４は、第１ロット目のみ上記のランダムエラーを含んだ測定値のモデル６に対して、その直後から露光演算を実施した場合の例を示す。符号７は、通常の従来からの演算を行った場合の測定値のシミュレーションを示すものである。符号８は、本発明を適用して、少数サンプルゲインを用いた演算により露光条件決定を行った場合の測定値のシミュレーションを示すものである。下記表１には、その値を示す。本露光条件算出においては、通常状態のゲインを１００％とし、通常状態での処理済みロット数を８ロットとしている。
【００２８】
【表１】
0003952600.tif 000002
【００２９】
表１に示すように、本発明を適用して、少数サンプルゲインを実施した場合は、サンプル数が１ロットのときに５０％、以下１ロット増えるごとにゲインを１０％ずつ弱めて行き、６ロット目で通常状態のゲインと同値としている。
【００３０】
通常の演算を行った場合の測定値は、演算元となるデータに含まれるランダムエラーの影響を１００％受けるために、測定値が悪化している。これに対して、本発明を適用して少数サンプルゲインを実施した場合の測定値８（図４参照）は、ランダムエラーによる急激な変化が抑制されるために、測定値の悪化が緩和されている。
【００３１】
表２は、従来技術の例と、本発明適用の実施の形態例とのシミュレーション結果を評価したものである。標準偏差、レンジ、残差平方和についての対比を示すが、この表２より、本発明適用の場合が品質上すぐれていることがわかる。
【００３２】
上記したように、本実施の形態例によれば、処理済みロットの測定値に含まれるランダム成分による算出露光条件の誤差が緩和されて、歩留りの向上が実現できる。
【００３３】
【表２】
0003952600.tif 000003
【００３４】
【発明の効果】
上述したように、本発明によれば、半導体製造工程における露光条件決定方法、及び露光条件決定装置につき、その露光条件の決定作業において処理済みロットの測定値を利用する場合に、サンプル数が少ないようなときもランダムエラーの影響により露光条件の精度が悪化することを抑制できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態例の装置構成図である。
【図２】  本発明の実施の形態例における処理フローを示す図である。
【図３】  ロットに対する線幅測定値を示す図である。
【図４】  本発明の実施の形態例と従来技術との対比を示す図であり、少数サンプルの場合のシミュレーション結果を示す図である。
【符号の説明】
１・・・露光条件演算部、２・・・データ保持部（プロセス品質制御データ保持部）、３・・・測定値入力部、４・・・露光条件表示部。
【図１】
0003952600.tif 000004
【図２】
0003952600.tif 000005
【図３】
0003952600.tif 000006
【図４】
0003952600.tif 000007