基于过程变化度的空间特性对不合格的预测制造技术

本文中描述的是一种用于确定概率模型的方法，该概率模型被配置为预测受图案化处理的衬底的图案的特性(例如，缺陷、CD等)。该方法包括获取与衬底上的图案的特性相对应的残差的分布的空间图，基于在空间图内的残差的分布的变化来确定空间图的区域，以及基于区域和区域内的衬底上的残差的值的分布或图案的特性的值的分布来确定概率模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于过程变化度的空间特性对不合格的预测相关申请的交叉引用本申请要求于2018年11月8日提交的美国申请62/757,397的优先权，其全部内容通过引用合并于此。
本文中的描述总体上涉及一种预测不合格的物理项的方法，诸如由器件制造过程产生的衬底上的不合格的图案实例。
技术介绍
光刻装置是一种将期望图案施加到衬底的目标部分上的机器。光刻装置可以用于例如集成电路(IC)的制造中。在这种情况下，可以使用图案化装置(其也称为掩模或掩模版)来生成与IC的个体层相对应的电路图案，并且可以将该图案成像到具有辐射敏感材料(抗蚀剂)层的衬底(例如，硅晶片)上的目标部分(例如，包括一个或几个管芯的一部分)上。通常，单个衬底将包含连续曝光的相邻目标部分的网络。已知的光刻装置包括所谓的步进器(其中通过将整个图案一次曝光到目标部分上来照射每个目标部分)和所谓的扫描器(其中通过在给定方向(“扫描”方向)上通过光束对图案进行扫描同时平行或反平行于该方向同步地扫描衬底来照射每个目标部分)。在将电路图案从图案化装置转印到衬底之前，衬底可以经历各种过程，诸如底涂、抗蚀剂涂覆和软烘烤。在曝光之后，可以对衬底进行其他过程，诸如所转印的电路图案的曝光后烘烤(PEB)、显影、硬烘烤和测量/检查。这一系列过程被用作制造器件(例如，IC)的个体层的基础。然后，衬底可以经历各种过程，诸如蚀刻、离子注入(掺杂)、金属化、氧化、化学机械抛光等，所有这些过程都旨在完成器件的个体层。如果器件中需要几层，则对每一层重复整个过程或其变体。最终，器件将出现在衬底上的每个目标部分中。然后，通过诸如切割或锯切等技术将这些器件彼此分离，从而可以将个体器件安装在载体上，连接到引脚，等等。因此，制造诸如半导体器件等器件通常涉及使用很多制造过程来处理衬底(例如，半导体晶片)以形成器件的各种特征和多层。这样的层和特征通常使用例如沉积、光刻、蚀刻、化学机械抛光和离子注入来制造和处理。可以在衬底上的多个管芯上制造多个器件，并且然后将其分离成个体器件。该器件制造过程可以被认为是图案化处理。图案化处理涉及用于将图案化装置上的图案转印到衬底上的图案化步骤，诸如使用光刻装置中的图案化装置进行光学和/或纳米压印光刻，并且通常但可选地涉及一个或多个相关的图案处理步骤，诸如通过显影装置进行抗蚀剂显影，使用烘烤工具进行衬底的烘焙，使用蚀刻装置使用图案进行蚀刻，等等。
技术实现思路
物理系统或对象的物理项(例如，衬底上的图案特征)是否不合格(例如，缺陷)是对例如物理项或对象或者涉及物理项或对象的过程的控制、修改、设计等方面的重要考虑因素。因此，需要一种技术，该技术能够改进例如用于进行物理项的测量的改进的测量采样计划(例如，由器件制造过程生产的衬底上的图案实例)的不合格物理项的预测。根据一个实施例，提供了一种用于确定概率模型的方法，该概率模型被配置为预测受图案化处理的衬底上的图案的特性。该方法包括：获取与衬底上的图案的特性相对应的残差的分布的空间图；经由计算系统基于在空间图内的残差的分布的变化来确定空间图的区域；以及经由计算系统基于区域和区域内的衬底上的残差的值的分布或图案的特性的值的分布来确定概率模型。在一个实施例中，确定区域包括：确定残差的分布的变化是否超过预定阈值；以及响应于超过预定的阈值，限定不同的区域。在一个实施例中，确定区域是迭代过程，其中基于残差的分布的变化来获取多个区域，使得多个区域中的第一区域具有残差的分布的第一变化并且多个区域中的第二区域具有残差的分布的第二变化。在一个实施例中，确定区域的迭代包括：以残差的分布的空间图作为输入来执行分类算法，分类算法基于残差的变化来提供一组或多组残差；以及标识围绕一组或多组残差中的每组残差的边界，其中区域是边界内的区域。在一个实施例中，确定区域的迭代还包括：经由量测工具获取在第一区域和第二区域中与衬底上的图案的特性相对应的量测数据，其中第一区域和第二区域被第一区域与第二区域之间的第一边界隔开，并且第二区域由第二边界标识；以及基于量测数据来修改围绕残差的第一区域的第一边界。在一个实施例中，分类算法是机器学习模型，机器学习模型被训练为基于残差的分布的变化或已印刷的衬底上的图案的特性的变化来标识区域。在一个实施例中，分类算法涉及基于以下至少之一的聚类分析：k最近均值；均值漂移；朴素贝叶斯和反向传播神经网络；具有噪声的应用的基于密度的空间聚类；高斯混合模型；或者分层聚类。在一个实施例中，确定区域包括基于在径向方向、角度方向或其组合上超过预定阈值的残差的分布的变化来确定径向边界和径向边界的角度跨度。在一个实施例中，区域是根据距衬底的中心的径向距离来限定的。在一个实施例中，区域包括跨越衬底的特定角度区并在径向方向上不规则的闭合的边界。在一个实施例中，确定概率模型包括：获取区域内的衬底上的图案的特性的值；以及基于图案的特性的值或与区域内的图案的特性相对应的残差的值来确定概率模型的统计参数。在一个实施例中，概率模型的统计参数包括平均值和标准差值。在一个实施例中，概率模型是高斯分布。在一个实施例中，该方法还包括：经由量测工具获取与后续处理的衬底相对应的附加量测数据和与附加数据相对应的残差的分布；经由计算系统基于与附加数据相对应的残差的分布来调节区域；以及经由计算系统基于所调节的区域来调节概率模型。在一个实施例中，概率模型的调节包括调节概率模型的统计参数以提高测量的准确性。在一个实施例中，该方法还包括：经由计算系统从空间图内的残差的分布的变化的最高值到最低值对多个区域进行排序；以及经由计算系统基于所排序的多个区域来引导量测工具测量已印刷的衬底上的不同位置处的图案的特性。在一个实施例中，该方法还包括经由计算系统基于来自量测工具的测量来确定不合格的已印刷的衬底上的图案的特性。在一个实施例中，其中特性选自以下中的一项或多项：相对于衬底的位置、相对于一个或多个其他物理项实例的位置、几何尺寸、几何形状、随机效应的量度、和/或其任何组合。在一个实施例中，该方法还包括：经由计算系统基于与物理项集合的特性相对应的模拟数据和所测量的数据来确定残差的分布的属性。在一个实施例中，关于物理项集合的残差的分布的属性包括针对物理项实例集合的累积分布函数。在一个实施例中，物理项实例对应于通过器件制造过程产生的衬底上的图案实例。在一个实施例中，该方法还包括基于由概率模型确定的概率或所调节的概率模型来确定量测工具的测量位置或视场中至少一个不合格物理项实例的预测存在。在一个实施例中，还包括基于由概率模型确定的概率或所调节的概率模型来确定采样计划，采样计划包括衬底上用于测量特性以确定不合格物理项实例(如果有)的测量位置。此外，根据一个实施例，提供了一种用于为量测工具确定图案化处理的采样计划的方法。该方法包括：获取与衬底的区域相对应的概率模型；经由计算系统使用概率模型预测概率；以及经由计算系统基于概率确定采样计划，采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定概率模型的方法，所述概率模型被配置为预测受图案化过程的衬底上的图案的特性，所述方法包括：/n获取与所述衬底上的所述图案的所述特性相对应的残差的分布的空间图；/n经由计算系统基于在所述空间图内的所述残差的所述分布的变化来确定所述空间图的区域；以及/n经由所述计算系统基于所述区域和所述区域内的所述衬底上的所述残差的值的所述分布或所述图案的所述特性的值的所述分布来确定所述概率模型。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181108 US 62/757,3971.一种用于确定概率模型的方法，所述概率模型被配置为预测受图案化过程的衬底上的图案的特性，所述方法包括：
获取与所述衬底上的所述图案的所述特性相对应的残差的分布的空间图；
经由计算系统基于在所述空间图内的所述残差的所述分布的变化来确定所述空间图的区域；以及
经由所述计算系统基于所述区域和所述区域内的所述衬底上的所述残差的值的所述分布或所述图案的所述特性的值的所述分布来确定所述概率模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述区域包括：
确定所述残差的所述分布的所述变化是否超过预定的阈值；以及
响应于超过所述预定的阈值，限定不同的区域。


3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述区域是迭代过程，其中基于所述残差的所述分布的所述变化来获取多个区域，使得所述多个区域中的第一区域具有所述残差的所述分布的第一变化并且所述多个区域中的第二区域具有所述残差的所述分布的第二变化。


4.根据权利要求3所述的方法，其中所述确定所述区域的迭代包括：
以所述残差的所述分布的所述空间图作为输入来执行分类算法，所述分类算法基于残差中的所述变化来提供一组或多组所述残差；以及
标识围绕所述一组或多组残差中的每组残差的边界，其中所述区域是所述边界内的区。


5.根据权利要求3所述的方法，其中确定所述区域的所述迭代还包括：
经由量测工具获取在所述第一区域和所述第二区域中与所述衬底上的所述图案的所述特性相对应的量测数据，其中所述第一区域和所述第二区域被所述第一区域与所述第二区域之间的第一边界隔开，并且所述第二区域由第二边界标识；以及
基于所述量测数据来修改围绕所述残差的所述第一区域的所述第一边界。


6.根据权利要求4所述的方法，其中所述分类算法是机器学习模型，所述机器学习模型被训练为基于所述残差的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文谨，李红梅，徐慧娜，B·拉方丹，
申请(专利权)人：ASML荷兰有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL