【手続補正書】
【提出日】平成30年3月2日(2018.3.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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。