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発明の名称 半導体集積回路パターンの位置合わせ方法および装置
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開平6−151274
公開日 平成6年(1994)5月31日
出願番号 特願平4−300206
出願日 平成4年(1992)11月11日
代理人 【弁理士】
【氏名又は名称】筒井 大和
発明者 小森谷 進 / 入来 信行 / 前島 央 / 国吉 伸治 / 谷口 雄三
要約 目的
半導体ウエハ上に形成されたパターンの位置を高精度に測定する技術を提供する。

構成
半導体ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、対称性マッチング法による評価関数とテンプレートマッチング法による評価関数とをそれぞれ求め、これらを加え合わせた複合評価関数を算出してその極値を検出する。
特許請求の範囲
【請求項1】 レチクル上に形成されたパターンの像を半導体ウエハ上に投影する投影露光系と、光源の照明光を前記半導体ウエハ上に照射してその反射光を検知することにより、前記半導体ウエハ上に形成されたパターンの像を画像信号に変換するウエハ位置検出系と、前記画像信号を処理することにより、前記半導体ウエハ上における前記パターンの位置を測定する位置測定演算系とを有する露光装置を用いる半導体集積回路パターンの位置合わせ方法であって、前記半導体ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、前記画像信号の対称性に関する評価関数と、あらかじめ用意したテンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求め、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出することを特徴とする半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項2】 請求項1記載の露光装置を用いる半導体集積回路パターンの位置合わせ方法であって、前記半導体ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、前記画像信号の対称性に関する評価関数と、前記テンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求め、これら二種の評価関数のそれぞれに、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出することを特徴とする半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項3】 請求項1記載の露光装置を用いる半導体集積回路パターンの位置合わせ方法であって、前記半導体ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、あらかじめ用意した複数のテンプレートとのマッチングに関する評価関数をそれぞれ求め、前記評価関数のそれぞれに、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出することを特徴とする半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項4】 請求項1記載の露光装置を用いる半導体集積回路パターンの位置合わせ方法であって、前記半導体ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、パターンの中心らしさを示す評価関数として、あらかじめ複数のテンプレートを入力とし、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を出力として学習させたニューラルネットワークを用い、前記画像信号を入力した時に出力される重み係数を前記複数のテンプレートとのマッチングに関する評価関数のそれぞれに乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出することを特徴とする半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項5】 前記画像信号の対称性に関する評価関数と、前記テンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求める際、その積算範囲を前記画像信号の大域的な区間と局所的な区間とに分け、それぞれの区間で評価関数を求めることを特徴とする請求項1または2記載の半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項6】 前記画像信号の波形の極大値、極小値または変曲点を特徴点として検出し、それらのレベルと間隔とを前記パターンの中心の両側で比較することにより、波形が非対称的になっている領域を求め、この領域を除いた領域を局所的な区間として設定することを特徴とする請求項5記載の半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項7】 前記画像信号の対称性に関する評価関数と、前記テンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求める際、前記画像信号に対して微分、二次微分または周波数フィルタリング処理を施すことを特徴とする請求項2記載の半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項8】 光源の照明光を半導体ウエハ上に照射してその反射光を検知することにより、前記半導体ウエハ上の複数の層に形成されたパターンの像をそれぞれ画像信号に変換する検知手段と、前記それぞれの画像信号を処理することにより、複数層間のパターン位置の相対誤差を算出する画像処理手段とを有する重ね合わせ精度測定装置を用いる半導体集積回路パターンの位置合わせ方法であって、前記複数の層に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、請求項1〜7のいずれか1項に記載の評価関数を算出してその極値を検出することを特徴とする半導体集積回路パターンの位置合わせ方法。
【請求項9】 請求項1〜8のいずれか1項に記載の半導体集積回路パターンの位置合わせ方法に用いる装置であって、半導体ウエハ上に形成されたパターンの画像信号が入力される入力メモリと、前記画像信号を処理してあらかじめ指定された評価関数を算出する評価関数算出部と、前記評価関数を出力する出力メモリとをそれぞれ有する複数の要素評価関数演算ユニットを備え、前記複数の要素評価関数演算ユニットのそれぞれの入力メモリに画像信号を入力する第1の動作と、前記複数の要素評価関数演算ユニットのそれぞれの評価関数算出部によりあらかじめ指定された評価関数を算出する第2の動作と、前記複数の要素評価関数演算ユニットのそれぞれの出力メモリから出力された前記評価関数に、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた所定の重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出する第3の動作を並列処理により行うように構成したことを特徴とする半導体集積回路パターンの位置合わせ装置。
発明の詳細な説明
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、半導体集積回路パターンの位置合わせ技術に関し、例えば半導体集積回路装置の製造工程の一工程である露光工程における半導体ウエハとレチクルとの位置合わせに適用して有効な技術に関するものである。
【0002】
【従来の技術】半導体集積回路装置を製造するには、十数層に及ぶ複数層の集積回路パターンを互いの位置を正確に合わせた状態で重ね合わせる必要がある。異なる層間の集積回路パターンの位置ずれは、半導体集積回路装置の信頼性や製造歩留まりを低下させるからである。
【0003】そこで、レチクル上に形成された集積回路パターンを半導体ウエハ上に転写する露光工程では、既にウエハ上に形成されている集積回路パターンの位置を測定し、このパターンとレチクル上のパターンとの位置合わせを行った後、露光処理を行っている。
【0004】上記位置合わせは、レチクルやフォトマスクを用いる露光方法のみならず、これらを用いない露光方法、例えば電子ビームやイオンビームを用いる直接描画方法においても必要である。また、ウエハ上に形成されたパターンの位置測定は、露光装置の位置合わせ精度を検査する重ね合わせ精度測定装置においても、二つの異なる層の集積回路パターンの位置をそれぞれ測定し、それらの相対位置を求める方法において同様に行われている。
【0005】従来、ウエハ上に形成されたパターンの位置測定は、イメージセンサなどで検知したパターンの光学像を画像信号に変換し、この画像信号を例えば特開昭53−69063号公報などに記載のある対称性マッチング法や、文献「画像解析ハンドブック」東京大学出版会などに記載のあるテンプレートマッチング法などのアルゴリズムを使って処理することにより行っている。
【0006】これらのアルゴリズムは、画像信号f(x) 上の各位置xにおいて、ウエハ上の集積回路パターンの中心らしさを示す評価関数F(x) を求め、その極値をとる位置〔x〕を検出して集積回路パターンの中心位置を求めるものである。この評価関数の計算式は、前記対称性マッチング法では、一例として、【0007】
【数1】

【0008】で示されるものが知られている。これは、仮想中心位置xの左右wの折り返し幅で、xから等距離jにある左右の信号値の差の二乗値を積算したもので、集積回路パターンの中心位置で信号が左右対称となり、前記評価関数F(x) が最小となるとしている。
【0009】また、テンプレートマッチング法の評価関数の計算式の一例として、【0010】
【数2】

【0011】で示されるものが知られている。これは、テンプレートデータt(x) の中心Oと仮想中心xとを重ね合わせた時、左右の積算範囲wでf(x) とt(x) との差の二乗和が最小となるとするものである。
【0012】画像信号の処理に使用される評価関数の計算式は、上記したものの他に幾種かの変形が知られているが、いずれも単一のアルゴリズムとして、または何らかの判定条件のもとに選択して使われている。
【0013】
【発明が解決しようとする課題】ところで、半導体集積回路パターンは、ウエハ上に薄膜を繰り返し積み上げて形成されるが、位置合わせ用パターン(アライメントマーク)もエッチング等の処理によって形成された段差パターン上に薄膜が積まれた構造となっており、また処理の精度に依存した不均一性を持っている。
【0014】そのため、このような構造を持つパターンを光学的に検出すると、光波干渉などの影響によってその画像信号が複雑に変化し、誤検出や測定誤差などが発生する。このような問題に対し、従来技術では、検出波長の広帯域化や複数の光学系の選択によって変動を軽減させる対策を行っている。
【0015】しかしながら、半導体集積回路装置の高集積化が今後一層進むにつれ、要求される位置合わせ精度が高精度化され、またウエハ上の段差も一層高段差化されることから、前述した画像信号の複雑な変化に対して高精度に対応することのできる技術が要請されている。
【0016】このような要請に対し、対称性マッチング法やテンプレートマッチング法の単一アルゴリズムを使う前記従来技術は、評価関数の局所的な極値による誤検出を低減すると同時に、パターンの非対称性による測定値のシフトを低減するためのパラメータ調整が困難であり、また特定のプロセスでは高精度の位置合わせが可能であっても、プロセスが変わったり、プロセスの品質が変化したりすると、位置合わせ精度が低下してしまうという問題があった。
【0017】本発明の目的は、半導体ウエハ上に形成されたパターンの位置を高精度に測定することのできる技術を提供することにある。
【0018】本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【0019】
【課題を解決するための手段】本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【0020】本願は、レチクル上に形成されたパターンの像を半導体ウエハ上に投影する投影露光系と、光源の照明光を前記半導体ウエハ上に照射してその反射光を検知することにより、前記半導体ウエハ上に形成されたパターンの像を画像信号に変換するウエハ位置検出系と、前記画像信号を処理することにより、前記半導体ウエハ上における前記パターンの位置を測定する位置測定演算系とを有する露光装置を用いる半導体集積回路パターンの位置合わせ方法であって、(1).請求項1記載の発明は、ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、前記画像信号の対称性に関する評価関数と、あらかじめ用意したテンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求め、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出するものである。
【0021】(2).請求項2記載の発明は、ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、前記画像信号の対称性に関する評価関数と、前記テンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求め、これら二種の評価関数のそれぞれに、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出するものである。
【0022】(3).請求項3記載の発明は、ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、前記パターンの中心らしさを示す評価関数として、あらかじめ用意した複数のテンプレートとのマッチングに関する評価関数をそれぞれ求め、前記評価関数のそれぞれに、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出するものである。
【0023】(4).請求項4記載の発明は、ウエハ上に形成されたパターンの像の画像信号を処理して前記パターンの位置を測定する際、パターンの中心らしさを示す評価関数として、あらかじめ複数のテンプレートを入力とし、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する前記画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を出力として学習させたニューラルネットワークを用い、前記画像信号を入力した時に出力される重み係数を前記複数のテンプレートとのマッチングに関する評価関数のそれぞれに乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出するものである。
【0024】(5).請求項5記載の発明は、前記請求項4記載の発明において、画像信号の対称性に関する評価関数と、テンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求める際、その積算範囲を前記画像信号の大域的な区間と局所的な区間とに分け、それぞれの区間で評価関数を求めるものである。
【0025】(6).請求項6記載の発明は、前記請求項5記載の発明において、画像信号の波形の極大値、極小値または変曲点を特徴点として検出し、それらのレベルと間隔とをパターンの中心の両側で比較することにより、波形が非対称的になっている領域を求め、この領域を除いた領域を局所的な区間として設定するものである。
【0026】(7).請求項7記載の発明は、請求項2記載の発明において、画像信号の対称性に関する評価関数と、テンプレートとのマッチングに関する評価関数とをそれぞれ求める際、前記画像信号に対して微分、二次微分または周波数フィルタリング処理を施すものである。
【0027】
【作用】
(1).上記した請求項1記載の発明によれば、対称性マッチング法による評価関数とテンプレートマッチング法による評価関数とを加え合わせることにより、両者の長所を組合わせることができるので、ウエハ上のパターンの位置を高精度に測定することができる。
【0028】すなわち、テンプレートマッチング法においては、適切に選択されたテンプレートを用いれば、比較的マクロな特徴がとらえられるため、パターンの中心位置を示す極値を明確にすることができ、波形の変化に対し誤検出を少なくすることができる。しかし、波形の変化によってパターンの中心を示す極値の鮮鋭度が低下し、測定値のシフトが大きくなるという問題点がある。
【0029】他方、対称性マッチング法は、波形の形状が全く変化してもパターンの中心に対する対称性が維持されていれば、パターンの中心を示す極値は鮮鋭に現れ、高精度に測定することが可能であるが、波形の変化の非対称性が強くなると、周辺の極値とパターンの中心の極値のレベルが近くなるため、誤検出が発生し易くなるという問題点がある。
【0030】そこで、この二種アルゴリズムの評価関数を加え合わせることにより、前記テンプレートの適用可能な範囲の波形の変化に対し、極値の鮮鋭度を維持し、かつ周辺の極値のレベルを抑えることができるので、誤検出が少なく、測定値のシフトの小さい評価関数を得ることができる。
【0031】(2).上記した請求項2記載の発明によれば、対称性マッチング法による評価関数とテンプレートマッチング法による評価関数のそれぞれに重み関数を乗じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いることにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパターンの画像の変化の度合いに応じて重み係数を調整してプロセスごとに最適化することが可能となる。
【0032】(3).上記した請求項3記載の発明によれば、テンプレートマッチング法においては、あらかじめ与えられた単一のテンプレートと大きく異なる特徴を持つ画像信号ではパターンの中心で極値を得ることができず急激に精度が悪化するのに対し、複数のテンプレートに対する評価関数を加え合わせることにより、これを防ぐことができるため、複雑に変化するウエハ上のパターンの画像信号から高精度な位置測定が可能となる。
【0033】また、それぞれの評価関数に重み係数を乗じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いることにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパターンの画像信号の変化の度合いに応じて重み係数を調整してプロセスごとに最適化することが可能となる。
【0034】(4).上記した請求項4記載の発明によれば、前記複数のテンプレートを使用するテンプレートマッチング法において、あらかじめ複数のテンプレートを学習させたニューラルネットワークにより、複雑に変化するウエハ上のパターンの画像信号に含まれる複数のテンプレート信号の適合度を認識し、適切な重み係数を設定することが可能となる。
【0035】(5).上記した請求項5記載の発明によれば、前記ウエハ上のパターンの画像信号からパターンの中心を求める評価関数の算出において、積算範囲の区間設定を大域的な区間と局所的な区間とに分け、複数の条件による複数の評価関数をそれぞれ求め、これらに重み係数を乗じて複合した評価関数を用いることにより、前記誤検出および測定値のシフトの原因となる波形の非対称性を軽減させ、かつ誤検出の少ない評価関数を得ることができる。
【0036】すなわち、前記波形の非対称性は、波形の局所的な領域に現れるので、前記積算範囲を対称性の良い領域に局所的に合わせ込むことにより、非対称性の影響を軽減することができるが、パターンの中心を示す極値の近傍に誤検出の原因となる極値が多くなり安定しない。他方、大域的な区間を積算範囲とすると、前記誤検出の原因となる極値を抑制できるが、非対称性の影響を除去することができない。
【0037】これに対し、上記各評価関数に重み係数を乗じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いることにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパターンの画像信号の変化の度合いに応じて重み係数を調整してプロセスごとに最適化することが可能となる。
【0038】(6).上記請求項6に記載の発明によれば、前記積算範囲の設定において、対称性の良い領域を局所的な区間として設定することにより、前記測定値のシフトの原因となる波形の非対称性が軽減され、プロセスの変動で変化するウエハ上のパターンの画像信号の変化の度合いに応じた最適な局所的区間の設定が可能となる。
【0039】(7).上記請求項7記載の発明によれば、前記画像信号に対して微分、二次微分または周波数フィルタリング処理を施した評価関数を求めることにより、ウエハ上のパターンの画像信号の異なる特徴領域、例えばパターンエッジ部や極小値の効果を強調した評価関数をそれぞれ求めることができる。
【0040】そして、これらの評価関数に重み係数を乗じて複合した評価関数を用いることにより、前記誤検出および測定値のシフトの原因となる波形の非対称性を軽減させ、かつ誤検出の少ない評価関数を得ることができる。
【0041】すなわち、前記のように、波形の非対称性は波形の局所的な領域に現れるので、前記画像信号の対称性の良い特徴領域を強調することで非対称性の影響を軽減することができる。しかし、このような局所的な特徴領域を強調すると、パターンの中心を示す極値の近傍に誤検出の原因となる極値が多くなり安定しない。
【0042】他方、原波形に対して周波数フィルタリングを行うことにより、評価関数の前記誤検出の原因となる極値を抑制できるが、細部の情報が減少するため、非対称性の影響を除去することができない。
【0043】これに対し、上記評価関数に重み係数を乗じ、これらを加え合わせて得られる評価関数を用いることにより、プロセスの変動で変化するウエハ上のパターンの画像信号の変化の度合いに応じて重み係数を調整してプロセスごとに最適化することが可能となる。
【0044】
【実施例】図1は、本発明の一実施例である半導体集積回路パターンの位置合わせ方法に用いる縮小投影露光装置の概略構成図である。
【0045】同図において、1はレチクル、2は半導体ウエハ(以下、単にウエハという)である。水銀ランプ4、集光レンズ5および縮小レンズ6からなる投影露光系3は、レチクル1上に形成された集積回路パターンの像をウエハ2上に投影し、ウエハ2上にスピン塗布されたフォトレジストを感光してパターンを転写する。
【0046】光学部品7、8、光源9および検知器10からなるレチクル位置検出系20は、レチクル1の位置を測定する。また、ミラー12、ハーフミラー13、光源14および検知器15からなるウエハ位置検出系11は、光源14の照明光をウエハ2上に照射してその反射光を検知器15に導き、ウエハ2上に形成されたパターンの像を結像させて画像信号に変換する。
【0047】位置測定演算系16は、上記ウエハ位置検出系11の検知器15によって画像信号に変換されたパターン像を処理し、ウエハ2上におけるパターンの位置を測定する。また、XYステージ17と前記ウエハ位置検出系11とを制御する制御系18は、XYステージ17を移動させてウエハ2上の複数の箇所で位置合わせ用パターン(アライメントマーク)の位置測定を行い、レチクル1上のパターンの投影像とウエハ2上のパターンとを重ね合わせるための座標演算を行う。そして、このようにして求めた座標にXYステージ17を移動し、レチクル1上のパターンの投影像をウエハ2に転写する。
【0048】図2は、ウエハ2上に形成された位置合わせ用パターン(アライメントマーク)21の一例であり、同図(a) は、その平面図である。同図(b) は、その断面図であり、エッチング工程で形成された位置合わせ用パターン21の段差部上にフォトレジスト22が塗布された状態を示している。
【0049】図3は、前記ウエハ位置検出系11によって変換された位置合わせ用パターン21の画像信号の一例であり、一点鎖線はパターンの中心を示している。画像信号は、段差部での散乱、下地部とパターン部との反射率差、段差部の形状や膜厚の変化による端部の変調により構成され、その波形はプロセスによって大きく変化する。
【0050】図4は、図3に示した画像信号から求めたパターンの中心らしさを示す評価関数の一例であり、単一アルゴリズムを使った場合に発生する誤検出と測定誤差とを説明している。図示のように、パターンの中心を示す極小値に隣接してレベルの近い極小値(ローカルミニマム)が存在している。また、画像信号の非対称性に起因して、極小値の位置がパターンの中心の真の位置からシフトしている。
【0051】図5は、パターンの中心らしさを示す評価関数として、対称性マッチング法とテンプレートマッチング法の二種類のアルゴリズムによる評価関数およびこれらを加え合わせて複合した評価関数をシミュレーションによりそれぞれ求めた結果を示している。
【0052】同図(a) はパターンの原信号であって、散乱効果の大きいパターンの一方のエッジに変調を与え、ランダムに発生させたノイズを乗せている。同図(b) は、この原信号に評価関数として対称性マッチング法を適用した結果であり、同図(c)は、テンプレートマッチング法を適用した結果である。同図(d) は、これら二種の評価関数を加え合わせて複合した評価関数である。各評価関数の算出式は図中に示してある。
【0053】二種の評価関数を加え合わせて複合した評価関数を算出することによって、パターンの中心を測定する精度を向上させることができるのは、以下に説明する理由による。
【0054】図5(c) に示すように、テンプレートマッチング法においては、適切に選択されたテンプレートを用いているので、比較的マクロな特徴をとらえている。そのため、パターンの中心を示す極値(図5(c) の○印で囲んだ部分)を明確にすることができ、この極値の他の極値に対する優越性により、波形の変化による誤検出を少なくすることができる。しかし、波形の変化によって鮮鋭度が低下し、測定値のシフトが大きくなっている。
【0055】図5(b) に示すように、対称性マッチング法においては、波形の形状が全く変化してもパターンの中心に対する対称性が維持されていれば、パターンの中心を示す極値は鮮鋭に現れ、高精度に測定することができる。しかし、波形の変化の非対称性が強くなると、周辺の極値とパターンの中心の極値(図5(b) の○印で囲んだ部分)のレベルが近くなるため、誤検出が発生し易くなっている。
【0056】図5(d) に示すように、上記二種の評価関数を加えて複合した評価関数においては、テンプレートマッチング法の効果により、パターンの中心を示す極値(図5(d) の○印で囲んだ部分)に対する周辺の極値のレベルが抑制されて誤検出が少なくなり、かつ対称性マッチング法の効果により、極値の鮮鋭度が高く、測定値のシフトの小さい評価関数を得ることができるので、パターンの中心を測定する精度の向上することがわかる。
【0057】次に、上記対称性マッチング法とテンプレートマッチング法の二種の評価関数のそれぞれに重み係数を乗じ、次いでこれらを加え合わせて複合した評価関数の効果についての一例を図6によって説明する。
【0058】同図の横軸wは、対称性マッチング法の重み係数であって、0から1までの値をとるものとし、テンプレートマッチング法の重み係数は、1−wとする。同図に示すように、wを0から1へと変化させると、周辺の極小値とパターンの中心の極小値のレベルが減少し、誤検出が発生し易くなるが、他方、測定値のシフトは鮮鋭度が増すに従い減少する。
【0059】そこで、該当するプロセスの変動に対し、例えば極値のレベル差として図6中のVaを得れば良いとしたときに重み係数をwaとすることにより、そのプロセスにおいて誤検出をなくし、しかも測定値のシフトについても最も良い条件を設定することができるので、パターンの中心を測定する精度を向上させることができる。
【0060】次に、あらかじめ用意した複数のテンプレートとのマッチングに関する評価関数のそれぞれに重み係数を乗じ、次いでこれらを加え合わせて複合した評価関数を用いる方法を図7によって説明する。
【0061】例とする複数のテンプレートのうち、図7(a) はパターン部と下地部との反射率が等しく、パターンエッジ部の散乱が大きいものである。図7(b) は散乱がなく、パターン部の反射率が下地部より低いものである。図7(c) は散乱がなく、パターン部の反射率が下地部より高いものである。
【0062】これに対する画像信号の例として、図7(d) のように散乱が弱く、パターン部の反射率がやや低く、光波の干渉によりパターン部の周辺で信号のうねりが大きいものを考える。このような画像信号に上記テンプレートをそれぞれ適用した場合は、パターン部でのマッチング度が低下するため、周辺のうねりやノイズ信号の影響による極値が相対的に強くなり、誤検出等が発生し易くなる。
【0063】これに対し、図7(a) のテンプレートに対する評価関数と、図7(b) のテンプレートに対する評価関数とを加え合わせて複合した評価関数においては、パターン部では両方のテンプレートに対するマッチング度を有しているが、周辺のノイズ部では一方のマッチング度が低下する。
【0064】そのため、相対的にパターン部でのマッチング度を強調することができ、両テンプレートのAND条件を取るような効果を有することから、パターンの中心を測定する精度を向上させることができる。
【0065】また、図7(e) のように散乱が弱く、パターン部での反射率がやや高いものに対しては、図7(a) のテンプレートに対する評価関数と、図7(c) のテンプレートに対する評価関数とを加え合わせて複合することにより、上記と同様の効果を得ることができる。
【0066】要素とするテンプレートは上記のものに限られず、例えば図7(e) のようにパターンエッジ端部が明るく光る補助的なテンプレートも加え、一般にn個のテンプレートの評価関数のそれぞれに、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する画像信号の変化の度合いに応じた重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出することにより、パターンの中心を測定する精度を向上させることができる。
【0067】評価関数に乗じる重み係数は、実験またはシミュレーションによって決定することができるが、位置検出時の画像信号を判定して決定する方法もある。
【0068】図8は、複数のテンプレートに対する評価関数に乗ずる重み係数の決定に多層式のニューラルネットワークを使用する例を説明するもので、図9は、その手順を示すフローチャートである。
【0069】入力層には画像信号ないしそのテンプレートを入力し、出力層の各ノードは各テンプレートに対する適合度を示すデータを出力する。
【0070】ニューラルネットワークの学習手順を説明すると、まず、ニューラルネットワークの荷重係数を初期化した後、テンプレートとする波形(モードi)を入力層に入力する。次に、出力層の出力と、出力層のi番目のノードを1、他のノードを0とする教師データとを比較し、文献「ニューロコンピューティング」R.ニールセンなどに記載されたバックプロパゲーションの手法を使ってニューラルネットワークの荷重係数を修正し、出力と教師データが一致するまで上記操作を繰り返す。この手順を各テンプレートについて繰り返し、ニューラルネットワークの学習を行う。
【0071】次に、前記パターンの画像信号に区間、振幅などの正規化を行い、これを上記学習済みニューラルネットワークの入力層に入力する。これにより、出力層にはこの画像信号の各テンプレートに対する最適の重み係数が、例えばi番目のテンプレートに対してはi番目の出力層に0.7というように出力される。
【0072】そこで、この重み係数を各テンプレートとのマッチングに関する評価関数に乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してその極値を検出することにより、パターンの中心を測定する精度を向上させることができる。
【0073】次に、パターンの画像信号を処理してその中心を求める評価関数を算出する際、積算範囲を画像信号の大域的な区間と局所的な区間とに分けてそれぞれの区間で評価関数を求め、得られたそれぞれの評価関数に前記重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出する方法を図10により説明する。
【0074】図10(a) は、この方法を適用して効果の高い画像信号の一例である。すなわち、前述した波形の非対称性は、パターンの段差部の一部に存在しているため、波形の局所的な領域Aに現れる。従って、評価関数の積算範囲を波形の対称性の良い領域Bに局所的に合わせ込むことにより、非対称性の影響である測定値のシフトを減少することができる。しかし、局所的な積算範囲としたため、パターンの中心を示す極値の近傍に誤検出の原因となる極値が多くなり、安定しない。
【0075】他方、領域Aを含んだ大域的な区間を積算範囲とすると、前記誤検出の原因となる極値を抑制できるが、非対称性の影響を除去することができない。
【0076】これに対し、大域的な区間を積算範囲とする評価関数および局所的な領域Bに積算範囲を合わせ込んた評価関数のそれぞれに重み係数を乗じ、これらを加え合わせて得られる評価関数では、局所的な評価関数の効果によって周辺の極値が抑制され、かつ非対称性の影響が軽減された鮮鋭度の高いパターン中心を示す極値が得られるので、パターンの中心を測定する精度を向上させることができる。
【0077】ここで評価関数に重み係数を乗じているのは、半導体製造プロセスの変動に応じて変化する画像信号の変化の度合いに応じて調整した重み係数を乗じることにより、プロセスごとに最適化された評価関数が得られ、パターンの中心を高精度に測定することができるからである。
【0078】本方法は、対称性マッチング法とテンプレートマッチング法のいずれにも適用することができ、対称性マッチング法では図10(b) の実線で示す折り返し幅が、テンプレートマッチング法では図10(c) の破線で囲んだテンプレートが前記局所的な区間に相当する。
【0079】図10(d) は、上記した積算範囲の局所的な区間を設定するにあたり、波形の特徴点を検出してそのレベルと間隔とを測定し、対称性の良い領域を局所的な区間として設定する方法を説明している。
【0080】同図(d) に示す点a〜点gは、パターンの中心の左側に存在する極大値、極小値、変曲点のいずれかを示しており、これらは例えば一次微分、二次微分のゼロクロスの検出で検出される。また、点a’〜点g’は、上記点a〜点gのそれぞれに対称的に対応する極大値、極小値または変曲点である。
【0081】本方法では、これらの特徴点a〜g、a’〜g’のレベルおよび間隔をそれぞれ比較することにより、波形に現れる局所的な非対称性を検知し、波形が非対称的になっている領域を求め、この領域を除いた領域を局所的な区間として設定する。
【0082】例えば図10(d) に示す波形では、点b〜d間に非対称性の顕著な部分があり、かつこの点b〜dの間隔は、対応する点b’〜d’の間隔より大きい。他方、点d〜fの間隔は、対応する点d’〜f’の間隔とほぼ同じであり、かつ両者の対称性も高い。
【0083】そこで、上記点d〜d’間を積算範囲の局所的な区間として設定し、局所的な評価関数を算出することにより、非対称性の影響である測定値のシフトを減少することができ、パターンの中心を高精度に測定することができる。
【0084】次に、パターンの画像信号を処理してその中心を求める評価関数を算出する際、画像信号に対して微分、二次微分または周波数フィルタリングなどの前処理を施すことにより、画像信号の特徴領域(例えばパターンエッジ部や極小値など)の効果を強調した評価関数を求める方法を図11により説明する。本方法は、対称性マッチング法およびテンプレートマッチング法のいずれにも適用することができる。
【0085】図11は、画像信号に対して高周波フィルタリング処理を施し、パターンエッジ部を強調した例である。図11(a) は、本方法を適用して効果のあるパターンの画像信号の例である。パターンエッジ部の信号に比べ、下地部での光波干渉による信号のうねりの非対称性が大きいので測定値のシフトが増大する。
【0086】他方、図11(b) は、原波形を高周波フィルタリングしてパターンエッジ部を強調した画像信号の例である。下地部の信号のうねりが低周波であるために除去されて対称性が改善されているのがわかる。しかし、この高周波フィルタリング処理により、パターンエッジ端部の変調も強調されて複雑な波形となるので、パターンの中心を示す極値の近傍に誤検出の原因となる極値が多く、安定しない評価関数が得られてしまう。
【0087】そこで、本方法においても、この評価関数と、微分、二次微分、周波数フィルタリングなどの前処理を施さない評価関数のそれぞれに前述した重み係数を乗じ、これらを加え合わせて複合した評価関数を算出してすることにより、非対称性の影響である測定値のシフトを減少することができ、パターンの中心を高精度に測定することができる。
【0088】図12は、前記縮小投影露光装置の位置測定演算系16の一例であり、これまで説明した各種の複合評価関数の算出に共通して適用できるものである。
【0089】前記ウエハ位置検出系11からこの位置測定演算系16に入力されたパターンの画像信号は、A/D変換器30によりディジタル化され、要素評価関数演算ユニット31−1〜31−nのそれぞれの入力メモリ32に書き込まれる。
【0090】要素評価関数演算ユニット31−1〜31−nのそれぞれの評価関数算出部33は、指定された評価関数を算出し、これを出力メモリ34に書き込む。
【0091】評価関数複合部35は、要素評価関数演算ユニット31−1〜31−nのそれぞれの出力メモリ34から出力された評価関数に、必要に応じて演算制御部36により設定された所定の重み係数を乗じた後、それらを加え合わせる。
【0092】演算制御部36は、要素評価関数演算ユニット31−1〜31−nに対し、要素アルゴリズムの指定、計算パラメータの指定、並列動作の制御などを行う。次いで極値検出部37がパターンの中心を示す極値を検出する。
【0093】要素評価関数演算ユニット31−1〜31−nのそれぞれの評価関数算出部33は、例えばDSPにより容易に実現することができ、その数も要素評価関数の演算プログラムを切り替えることにより少なくすることができる。
【0094】上位処理装置38は、例えば複数のテンプレートを学習させたニューラルネットワークやグラフィック装置などを備え、重み係数や要素アルゴリズムなどの最適化やマンマシンインターフェースを提供する。
【0095】上記のような位置測定演算系16によれば、前述した各評価関数の算出を並列に処理し、高速に演算することができる。また同一のハードウェアで実現できるため、前記各評価関数をさらに複合したり、プロセスに応じて選択することができるため、プロセスの変動によって複雑に変化するウエハ上のパターンの画像信号から高精度な位置測定が可能となる。
【0096】以上、本発明者によってなされた発明を実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【0097】前記実施例では、レチクル上に形成されたパターンの像を半導体ウエハ上に投影する縮小投影露光装置に適用した場合について説明したが、本発明の位置合わせ方法は、これに限定されず種々適用可能であり、例えば電子ビームなどを使った直接描画装置やパターン同士の重ね合わせ精度を測定する装置などに適用することができる。
【0098】例えば重ね合わせ精度測定装置に本発明を適用した例を図13および図14により説明する。重ね合わせ精度測定装置は、ウエハ上の二つの層のパターン位置をそれぞれ測定し、この二層間のパターン位置の相対誤差を測定する装置であって、前記縮小投影露光装置の重ね合わせ精度の品質検査に使用される。
【0099】図13は、重ね合わせ精度測定装置の一例であって、光源40の照明光は、コンデンサレンズ41、ハーフミラー42、対物レンズ43を介してウエハ2に照射される。ウエハ2の表面で反射した反射光は、対物レンズ43およびリレーレンズ44により拡大されて検知器45に導かれ、ウエハ2上に形成されたパターンの像が画像信号に変換される。
【0100】この画像信号は画像処理部46で処理され、二層間のパターン位置の相対誤差が算出される。制御部47は、XYステージ48を移動させ、ウエハ2上の複数の箇所で二層間のパターン位置の相対誤差が測定される。このように測定されたパターン位置の相対誤差の分布は統計処理され、例えば縮小投影露光装置により転写されるパターンの縮小率誤差などの誤差要因に変換され、装置の精度管理に使用される。
【0101】図14は、ウエハ上に形成された重ね合わせ精度測定用パターンの一例であり、同図(a) はその平面図、同図(b) はその断面図である。
【0102】図中に示す、既にウエハ上に形成された基準層パターンの中心Caと、新たに転写した合せ層パターンの中心Cbとをそれぞれ測定し、相対誤差をΔx=Cb−Caとして算出する。図14(c) は、測定された上記パターンの画像信号の一例であり、図中に実線枠で示す基準層パターンの画像信号と破線枠で示す合せ層パターンの画像信号のそれぞれについてパターンの中心らしさを示す評価関数を求め、その極値を検出して各パターンの中心を測定する。
【0103】上記評価関数を求める工程において、前記実施例で説明した方法が適用可能なことは明らかであろう。
【0104】
【発明の効果】本願において開示される発明のうち、代表的なものにより得られる効果を簡単に説明すれば、下記の通りである。
【0105】本発明による半導体集積回路パターンの位置合わせ方法を、半導体集積回路装置の製造工程の一工程である露光工程における半導体ウエハとレチクルとの位置合わせに適用することにより、今後一層高集積化する半導体集積回路装置の複数層間のパターンの重ね合わせ精度を向上させることができるので、半導体集積回路装置の製造歩留りおよび信頼性を向上させることができる。
【0106】また、プロセスの変動に起因するパターンの重ね合わせ誤差を低減することができるので、これまで特定のプロセスで行っていた、本露光に先行して試験露光を行い、その重ね合わせ精度を測定し、その結果により露光装置の補正を行って本露光を行うという煩わしいプロセスを廃止できるので、露光工程のスループットが向上する。
【0107】また、本発明による半導体集積回路パターンの位置合わせ方法を、複数層間のパターン位置の相対誤差を測定する重ね合わせ精度測定装置に適用することにより、重ね合わせ精度の管理を高精度化することができるので、半導体集積回路装置の製造歩留りおよび信頼性を向上させることができる。




 

 


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