JPH06151274A - 半導体集積回路パターンの位置合わせ方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【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。

Description

【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１
７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３
４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４
１、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。

【図面の簡単な説明】

【図１】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。

【図２】半導体ウエハ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）の一例を示し、(a) はその
平面図、(b) はその断面図である。

【図３】縮小投影露光装置のウエハ位置検出系によって
変換された位置合わせ用パターンの画像信号の一例を示
す図である。

【図４】図３に示した画像信号から求めたパターンの中
心らしさを示す従来の評価関数の一例である。

【図５】対称性マッチング法とテンプレートマッチング
法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
を示す図である。

【図６】対称性マッチング法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係数を乗じる方法を
説明する図である。

【図７】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、これらを加え合わせて複合した評価関数を用いる方
法を説明する図である。

【図８】重み係数の決定に使用する多層式のニューラル
ネットワークを使用する図である。

【図９】図８のニューラルネットワークに複数のテンプ
レート波形を学習させる工程の手順を示すフローチャー
トである。

【図１０】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説
明する図である。

【図１１】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
信号の特徴領域の効果を強調した評価関数を求める方法
を説明する図である。

【図１２】縮小投影露光装置の位置測定演算系の一例を
示す構成図である。

【図１３】重ね合わせ精度測定装置の一例を示す構成図
である。

【図１４】半導体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を示し、(a) はその平面図、(b)
はその断面図、(c) はその画像信号を示す図である。

【符号の説明】

１ レチクル ２ 半導体ウエハ ３ 投影露光系 ４ 水銀ランプ ５ 集光レンズ ６ 縮小レンズ ７ 光学部品 ８ 光学部品 ９ 光源 １０ 検知器 １１ ウエハ位置検出系 １２ ミラー １３ ハーフミラー １４ 光源 １５ 検知器 １６ 位置測定演算系 １７ ＸＹステージ １８ 制御系 ２０ レチクル位置検出系 ２１ 位置合わせ用パターン（アライメントマーク） ２２ フォトレジスト ３０ Ａ／Ｄ変換器 ３１−１〜３１−ｎ 要素評価関数演算ユニット ３２ 入力メモリ ３３ 評価関数算出部 ３４ 出力メモリ ３５ 評価関数複合部 ３６ 演算制御部 ３７ 極値検出部 ３８ 上位処理装置 ４０ 光源 ４１ コンデンサレンズ ４２ ハーフミラー ４３ 対物レンズ ４４ リレーレンズ ４５ 検知器 ４６ 画像処理部 ４７ 制御部 ４８ ＸＹステージ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 国吉 伸治 東京都小平市上水本町５丁目20番１号 株 式会社日立製作所武蔵工場内 (72)発明者 谷口 雄三 東京都小平市上水本町５丁目20番１号 株 式会社日立製作所武蔵工場内

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。
4. 【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。
5. 【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。
6. 【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。
7. 【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。
8. 【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。
9. 【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。