特開 2024-172963 形状特性値推定装置、形状特性値推定方法、及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024172963

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】形状特性値推定装置、形状特性値推定方法、及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G01B 11/02 20060101AFI20241205BHJP

   G01B 11/06 20060101ALI20241205BHJP

   H01L 21/66 20060101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G01B11/02 H

G01B11/06 H

H01L21/66 J

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023091050

(22)【出願日】2023-06-01

(71)【出願人】

【識別番号】000219967

【氏名又は名称】東京エレクトロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100122507

【弁理士】

【氏名又は名称】柏岡 潤二

(74)【代理人】

【識別番号】100171099

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 茂樹

(74)【代理人】

【識別番号】100183438

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 泰史

(72)【発明者】

【氏名】▲鶴▼田 豊久

(72)【発明者】

【氏名】保坂 理人

【テーマコード（参考）】

2F065

4M106

【Ｆターム（参考）】

2F065AA22

2F065AA30

2F065BB03

2F065CC19

2F065CC31

2F065FF01

2F065FF42

2F065GG24

2F065JJ03

2F065JJ26

2F065PP12

2F065QQ03

2F065QQ41

4M106AA01

4M106CA39

4M106CA48

4M106DB04

4M106DB13

4M106DJ19

(57)【要約】      （修正有）

【課題】基板に形成された対象膜の形状に係る特性値を精度良く推定すること。
【解決手段】形状特性値推定装置（ＣＤ推定装置）は、処理後画像取得部１０２と、推定部１０４と、処理前基板影響モデル作成部１０７と、推定結果補正部１０８と、を備える。処理前基板影響モデル作成部１０７は、複数の処理後画像について、第１集合と第２集合とに分けることを実行するように構成されている。処理前基板影響モデル作成部１０７は、第１集合に基づいて処理前基板影響モデルの候補である第１候補を作成すると共に、第２集合に基づいて処理前基板影響モデルの候補である第２候補を作成することを実行するように構成されている。処理前基板影響モデル作成部１０７は、第１候補に基づいて推定結果補正部１０８が推定結果を補正した結果、及び、第２候補に基づいて推定結果補正部１０８が推定結果を補正した結果、を比較し、処理前基板影響モデルを決定する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象膜に係る処理後の基板の表面に係る画像情報を含む処理後画像を取得する処理後画像取得部と、
前記処理後画像に含まれる前記基板の色に係る情報と当該基板に形成された前記対象膜の形状に係る特性値である形状特性値との相関に係る、前記対象膜の形状特性値を推定するための推定モデルを、前記処理後画像に対して適用することで、前記対象膜の形状特性値の推定を行う推定部と、
前記推定部による前記対象膜の形状特性値の推定結果と前記推定モデルを用いずに取得される前記対象膜の形状特性値との差分と、前記対象膜に係る処理前の基板である処理前基板の色に係る情報と、の相関に係るモデルである処理前基板影響モデルを作成する処理前基板影響モデル作成部と、
前記処理前基板影響モデルに基づいて、前記推定部による前記対象膜の形状特性値の推定結果を補正する推定結果補正部と、
を有し、
前記処理前基板影響モデル作成部は、
複数の前記処理後画像について、第１集合と第２集合とに分けることと、
前記第１集合に基づいて前記処理前基板影響モデルの候補である第１候補を作成すると共に、前記第２集合に基づいて前記処理前基板影響モデルの候補である第２候補を作成することと、
前記第１候補に基づいて前記推定結果補正部が前記推定結果を補正した結果、及び、前記第２候補に基づいて前記推定結果補正部が前記推定結果を補正した結果、を比較することにより、前記処理前基板影響モデルを決定することと、
を実行するように構成されている、形状特性値推定装置。

【請求項2】

前記処理前基板影響モデル作成部は、
前記複数の処理後画像について、前記第１集合と前記第２集合と第３集合とに分け、
前記第１候補に基づいて前記推定結果補正部が前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、及び、前記第２候補に基づいて前記推定結果補正部が前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、を比較することにより、前記処理前基板影響モデルを決定する、請求項１記載の形状特性値推定装置。

【請求項3】

前記処理前基板影響モデル作成部は、
前記複数の処理後画像について、前記第１集合と前記第２集合と前記第３集合とに分ける処理を、前記第１集合及び前記第２集合に含まれる前記処理後画像の組み合わせを変更しながら複数回繰り返し、
各前記第１集合に関する、前記第１候補に基づいて前記推定結果補正部が前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、及び、各前記第２集合に関する、前記第２候補に基づいて前記推定結果補正部が前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、の全てを互いに比較することにより、前記処理前基板影響モデルを決定する、請求項２記載の形状特性値推定装置。

【請求項4】

前記処理前基板影響モデル作成部は、
前記処理後画像の枚数が所定値以上である場合に限り、前記複数の処理後画像を前記第１集合と前記第２集合とに分ける処理を行い、
前記処理後画像の枚数が前記所定値よりも少ない場合には、前記第１集合と前記第２集合とに分ける処理を行わずに前記処理前基板影響モデルを作成する、請求項１～３のいずれか一項記載の形状特性値推定装置。

【請求項5】

基板上に形成された対象膜の形状に係る特性値である形状特性値を推定する形状特性値推定方法であって、
前記対象膜に係る処理後の基板の表面に係る画像情報を含む処理後画像を取得することと、
前記処理後画像に含まれる前記基板の色に係る情報と当該基板に形成された前記対象膜の形状特性値との相関に係る、前記対象膜の形状特性値を推定するための推定モデルを、前記処理後画像に対して適用することで、前記対象膜の形状特性値の推定を行うことと、
前記対象膜の形状特性値の推定結果と前記推定モデルを用いずに取得される前記対象膜の形状特性値との差分と、前記対象膜に係る処理前の基板である処理前基板の色に係る情報と、の相関に係るモデルである処理前基板影響モデルを作成することと、
前記処理前基板影響モデルに基づいて、前記対象膜の形状特性値の推定結果を補正することと、
を含み、
前記処理前基板影響モデルの作成では、
複数の前記処理後画像について、第１集合と第２集合とに分けることと、
前記第１集合に基づいて前記処理前基板影響モデルの候補である第１候補を作成すると共に、前記第２集合に基づいて前記処理前基板影響モデルの候補である第２候補を作成することと、
前記第１候補に基づいて前記推定結果を補正した結果、及び、前記第２候補に基づいて前記推定結果を補正した結果、を比較することにより、前記処理前基板影響モデルを決定することと、
を実行する、形状特性値推定方法。

【請求項6】

前記複数の処理後画像について、前記第１集合と前記第２集合と第３集合とに分け、
前記第１候補に基づいて前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、及び、前記第２候補に基づいて前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、を比較することにより、前記処理前基板影響モデルを決定する、請求項５記載の形状特性値推定方法。

【請求項7】

前記複数の処理後画像について、前記第１集合と前記第２集合と前記第３集合とに分ける処理を、前記第１集合及び前記第２集合に含まれる前記処理後画像の組み合わせを変更しながら複数回繰り返し、
各前記第１集合に関する、前記第１候補に基づいて前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、及び、各前記第２集合に関する、前記第２候補に基づいて前記第３集合に係る前記推定結果を補正した結果、の全てを互いに比較することにより、前記処理前基板影響モデルを決定する、請求項６記載の形状特性値推定方法。

【請求項8】

前記処理後画像の枚数が所定値以上である場合に限り、前記複数の処理後画像を前記第１集合と前記第２集合とに分ける処理を行い、
前記処理後画像の枚数が前記所定値よりも少ない場合には、前記第１集合と前記第２集合とに分ける処理を行わずに前記処理前基板影響モデルを作成する、請求項５～７のいずれか一項記載の形状特性値推定方法。

【請求項9】

請求項５～７のいずれか一項に記載の形状特性値推定方法を装置に実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、形状特性値推定装置、形状特性値推定方法、及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、基板表面を撮像した画像から、基板上に形成された膜の膜厚を算出する構成が開示されている。この際に、準備用撮像画像から得られた画素値と画素値に対応する各座標における膜厚測定値とが対応付けられた相関データを用いることが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－２１５１９３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、基板に形成された対象膜の形状に係る特性値を精度良く推定する技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一側面に係る形状特性値推定装置は、対象膜に係る処理後の基板の表面に係る画像情報を含む処理後画像を取得する処理後画像取得部を備える。形状特性値推定装置は、推定部を備える。推定部は、処理後画像に含まれる基板の色に係る情報と当該基板に形成された対象膜の形状に係る特性値である形状特性値との相関に係る、対象膜の形状特性値を推定するための推定モデルを、処理後画像に対して適用することで、対象膜の形状特性値の推定を行う。形状特性値推定装置は、処理前基板影響モデル作成部を備える。処理前基板影響モデル作成部は、推定部による対象膜の形状特性値の推定結果と推定モデルを用いずに取得される対象膜の形状特性値との差分と、対象膜に係る処理前の基板である処理前基板の色に係る情報と、の相関に係るモデルである処理前基板影響モデルを作成する。形状特性値推定装置は、処理前基板影響モデルに基づいて、推定部による対象膜の形状特性値の推定結果を補正する推定結果補正部を備える。処理前基板影響モデル作成部は、複数の処理後画像について、第１集合と第２集合とに分けることを実行するように構成されている。処理前基板影響モデル作成部は、第１集合に基づいて処理前基板影響モデルの候補である第１候補を作成すると共に、第２集合に基づいて処理前基板影響モデルの候補である第２候補を作成することを実行するように構成されている。処理前基板影響モデル作成部は、第１候補に基づいて推定結果補正部が推定結果を補正した結果、及び第２候補に基づいて推定結果補正部が推定結果を補正した結果、を比較することにより、処理前基板影響モデルを決定することを実行するように構成されている。

【発明の効果】

【0006】

本開示によれば、基板に形成された対象膜の形状に係る特性値を精度良く推定する技術が提供される。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、基板処理システムの概略構成の一例を示す模式図である。

【図2】図２は、塗布現像装置の一例を示す模式図である。

【図3】図３は、検査ユニットの一例を示す模式図である。

【図4】図４は、制御装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。

【図5】図５は、複数枚のウェハを撮像した画像データから取得した色に係る情報の変化を模式的に示したものである。

【図6】図６は、制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図7】図７は、ＣＤ推定方法の一例を示すフロー図である。

【図8】図８は、ＣＤ推定方法の一例を示すフロー図である。

【図9】図９は、ＣＤ推定モデルによる推定結果のばらつきの一例を説明する模式図である。

【図10】図１０は、処理前基板影響モデルの一例を説明する模式図である。

【図11】図１１は、処理前基板影響モデルの作成処理を示すフロー図である。

【図12】図１２は、処理前基板影響モデルの作成に係るサンプルの分け方を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して種々の例示的実施形態について詳細に説明する。なお、各図面において同一または相当の部分に対しては同一の符号を附すこととする。

【0009】

［基板処理システム］
基板処理システム１は、基板に対し、感光性被膜の形成、当該感光性被膜の露光、及び当該感光性被膜の現像を施すシステムである。処理対象の基板は、例えば半導体のウェハＷである。

【0010】

基板処理システム１は、塗布・現像装置２と露光装置３とを備える。露光装置３は、ウェハＷ（基板）上に塗布されたレジスト膜（感光性被膜）の露光処理を行う。具体的には、露光装置３は、液浸露光等の方法によりレジスト膜の露光対象部分にエネルギー線を照射する。塗布・現像装置２は、露光装置３による露光処理の前に、ウェハＷ（基板）の表面にレジスト膜を塗布する処理を行い、露光処理後にレジスト膜の現像処理を行う。一連の処理を行うことで、所定のパターンのレジスト膜が形成される。

【0011】

［基板処理装置］
以下、基板処理装置の一例として、塗布・現像装置２の構成を説明する。図１及び図２に示すように、塗布・現像装置２は、キャリアブロック４と、処理ブロック５と、インタフェースブロック６と、制御装置１００とを備える。本実施形態で説明する基板処理装置としての塗布・現像装置２は、基板上に形成された対象膜の形状に係る形状特性値を推定する形状特性値の推定装置に相当する。本実施形態における対象膜の形状に係る「形状特性値」とは、対象膜の形状に係る特徴量に相当するものである。一例として、形状特性値には、対象膜の線幅・ホール径などの限界寸法（ＣＤ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）、または、対象膜の膜厚が挙げられる。以下の実施形態では、塗布・現像装置２が形状特性値推定装置として、対象膜のＣＤを推定する場合について説明する。塗布・現像装置２のＣＤを推定する機能については後述する。

【0012】

キャリアブロック４は、塗布・現像装置２内へのウェハＷの導入及び塗布・現像装置２内からのウェハＷの導出を行う。例えばキャリアブロック４は、ウェハＷ用の複数のキャリアＣ（収容部）を支持可能であり、受け渡しアームを含む搬送装置Ａ１を内蔵している。キャリアＣは、例えば円形の複数枚のウェハＷを収容する。搬送装置Ａ１は、キャリアＣからウェハＷを取り出して処理ブロック５に渡し、処理ブロック５からウェハＷを受け取ってキャリアＣ内に戻す。処理ブロック５は、複数の処理モジュール１１，１２，１３，１４を有する。

【0013】

処理モジュール１１は、複数の塗布ユニットＵ１と、複数の熱処理ユニットＵ２と、複数の検査ユニットＵ３と、これらのユニットにウェハＷを搬送する搬送装置Ａ３とを内蔵している。処理モジュール１１は、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２によりウェハＷの表面上に下層膜を形成する。処理モジュール１１の塗布ユニットＵ１は、例えば、ウェハＷを所定の回転数で回転させながら、下層膜形成用の処理液をウェハＷ上に塗布する。処理モジュール１１の熱処理ユニットＵ２は、下層膜の形成に伴う各種熱処理を行う。熱処理ユニットＵ２は、例えば熱板及び冷却板を内蔵しており、熱板によりウェハＷを所定の加熱温度に加熱し、加熱後のウェハＷを冷却板により冷却して熱処理を行う。検査ユニットＵ３は、ウェハＷの表面の状態を検査するための処理を行い、ウェハＷの表面の状態を示す情報として、例えば表面画像を取得する。

【0014】

処理モジュール１２は、複数の塗布ユニットＵ１と、複数の熱処理ユニットＵ２と、複数の検査ユニットＵ３と、これらのユニットにウェハＷを搬送する搬送装置Ａ３とを内蔵している。処理モジュール１２は、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２により下層膜上に中間膜を形成する。処理モジュール１２の塗布ユニットＵ１は、中間膜形成用の処理液を下層膜の上に塗布することで、ウェハＷの表面に塗布膜を形成する。処理モジュール１２の熱処理ユニットＵ２は、中間膜の形成に伴う各種熱処理を行う。熱処理ユニットＵ２は、例えば熱板及び冷却板を内蔵しており、熱板によりウェハＷを所定の加熱温度に加熱し、加熱後のウェハＷを冷却板により冷却して熱処理を行う。検査ユニットＵ３は、ウェハＷの表面の状態を検査するための処理を行い、ウェハＷの表面の状態を示す情報として、例えば表面画像を取得する。

【0015】

処理モジュール１３は、複数の塗布ユニットＵ１と、複数の熱処理ユニットＵ２と、複数の検査ユニットＵ３と、これらのユニットにウェハＷを搬送する搬送装置Ａ３とを内蔵している。処理モジュール１３は、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２により中間膜上にレジスト膜を形成する。処理モジュール１３の塗布ユニットＵ１は、例えば、ウェハＷを所定の回転数で回転させながら、レジスト膜形成用の処理液を中間膜の上に塗布する。処理モジュール１３の熱処理ユニットＵ２は、レジスト膜の形成に伴う各種熱処理を行う。処理モジュール１３の熱処理ユニットＵ２は、塗布膜が形成されているウェハＷに対して所定の加熱温度で熱処理（ＰＡＢ：Ｐｏｓｔ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂａｋｅ）を施すことでレジスト膜を形成する。検査ユニットＵ３は、ウェハＷの表面の状態を検査するための処理を行い、ウェハＷの表面の状態を示す情報として、例えば表面画像を取得する。

【0016】

処理モジュール１４は、複数の現像ユニットと、複数の熱処理ユニットＵ２と、複数の検査ユニットＵ３と、これらのユニットにウェハＷを搬送する搬送装置Ａ３とを内蔵している。処理モジュール１４は、現像ユニット及び熱処理ユニットＵ２により、露光後のレジスト膜Ｒの現像処理を行う。処理モジュール１４の現像ユニットは、例えば、ウェハＷを所定の回転数で回転させながら、露光済みのウェハＷの表面上に現像液を供給した後、これをリンス液により洗い流すことで、レジスト膜Ｒの現像処理を行う。このような現像処理は、レジスト膜Ｒ（対象膜）に係る処理であり、具体的にはレジスト膜Ｒの一部を除去する処理である。処理モジュール１４の熱処理ユニットＵ２は、現像処理に伴う各種熱処理を行う。熱処理の具体例としては、現像処理前の加熱処理（ＰＥＢ：Ｐｏｓｔ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ Ｂａｋｅ）、現像処理後の加熱処理（ＰＢ：Ｐｏｓｔ Ｂａｋｅ）等が挙げられる。検査ユニットＵ３は、ウェハＷの表面の状態を検査するための処理を行い、ウェハＷの表面の状態を示す情報として、例えば表面画像を取得する。このような表面画像は、レジスト膜Ｒ（対象膜）に係る処理である現像処理後のウェハＷの表面に係る画像情報を含む処理後画像である。

【0017】

処理ブロック５内におけるキャリアブロック４側には棚ユニットＵ１０が設けられている。棚ユニットＵ１０は、上下方向に並ぶ複数のセルに区画されている。棚ユニットＵ１０の近傍には昇降アームを含む搬送装置Ａ７が設けられている。搬送装置Ａ７は、棚ユニットＵ１０のセル同士の間でウェハＷを昇降させる。

【0018】

処理ブロック５内におけるインタフェースブロック６側には棚ユニットＵ１１が設けられている。棚ユニットＵ１１は、上下方向に並ぶ複数のセルに区画されている。

【0019】

インタフェースブロック６は、露光装置３との間でウェハＷの受け渡しを行う。例えばインタフェースブロック６は、受け渡しアームを含む搬送装置Ａ８を内蔵しており、露光装置３に接続される。搬送装置Ａ８は、棚ユニットＵ１１に配置されたウェハＷを露光装置３に渡し、露光装置３からウェハＷを受け取って棚ユニットＵ１１に戻す。

【0020】

［検査ユニット］
処理モジュール１１～１４に含まれる検査ユニットＵ３について説明する。処理モジュール１１～１３に含まれる検査ユニットＵ３は、レジスト膜Ｒに係る処理（現像処理）前のウェハＷである処理前基板の表面の画像データ（処理前画像）を得る機能を有する。また、処理モジュール１４に含まれる検査ユニットＵ３は、レジスト膜Ｒに係る処理（現像処理）後のウェハＷの表面の画像データ（処理後画像）を得る機能を有する。

【0021】

図３に示すように、検査ユニットＵ３は、筐体３０と、保持部３１と、リニア駆動部３２と、撮像部３３と、投光・反射部３４と、を含む。保持部３１は、ウェハＷを水平に保持する。リニア駆動部３２は、例えば電動モータなどを動力源とし、水平な直線状の経路に沿って保持部３１を移動させる。撮像部３３は、例えばＣＣＤカメラ等のカメラ３５を有する。カメラ３５は、保持部３１の移動方向において検査ユニットＵ３内の一端側に設けられており、当該移動方向の他端側に向けられている。投光・反射部３４は、撮像範囲に投光し、当該撮像範囲からの反射光をカメラ３５側に導く。例えば投光・反射部３４は、ハーフミラー３６及び光源３７を有する。ハーフミラー３６は、保持部３１よりも高い位置において、リニア駆動部３２の移動範囲の中間部に設けられており、下方からの光をカメラ３５側に反射する。光源３７は、ハーフミラー３６の上に設けられており、ハーフミラー３６を通して下方に照明光を照射する。

【0022】

検査ユニットＵ３は、次のように動作してウェハＷの表面の画像データを取得する。まず、リニア駆動部３２が保持部３１を移動させる。これにより、ウェハＷがハーフミラー３６の下を通過する。この通過過程において、ウェハＷ表面の各部からの反射光がカメラ３５に順次送られる。カメラ３５は、ウェハＷ表面の各部からの反射光を結像させ、ウェハＷ表面の画像データを取得する。ウェハＷ表面に形成される膜の形状（例えば、線幅等）が変化すると、例えば、形状の変化に応じて色がウェハＷ表面の色が変化する等、カメラ３５で撮像されるウェハＷ表面の画像データが変化する。すなわち、ウェハＷ表面の画像データを取得することは、ウェハＷの表面に形成された膜の形状に係る情報を取得することに相当する。

【0023】

カメラ３５で取得された画像データは、制御装置１００に対して送られる。制御装置１００において、画像データに基づいてウェハＷ表面の膜の形状特性値を推定することができ、推定結果が制御装置１００において検査結果として保持されることになる。また、画像データ自体についても制御装置１００において保持される。

【0024】

線幅のＣＤは、現像後の対象膜（例えば、レジスト）のパターンの最小幅であり、数ｎｍ～数μｍ程度である。ここで、処理前画像及び処理後画像の取得に使用される検査ユニットＵ３の撮像部３３は、撮像された画像からパターンのＣＤを正確に測定できる程度の分解能（解像度）は有していないとする。撮像部３３で撮像される画像においては、パターン部分の色は、ＣＤサイズに依存し変化する。そのため、画素毎に取得される表面の色に係る情報（ここでは、グレイ値）は、対象膜に形成されたパターンの形状によって変化し得る。

【0025】

［制御装置］
制御装置１００の一例について詳細に説明する。制御装置１００は、塗布・現像装置２に含まれる各要素を制御する。制御装置１００は、ウェハＷの表面に上述の各膜を形成させること、及び、現像処理を行うことを含むプロセス処理を実行するように構成されている。また、制御装置１００は、形状特性値推定装置の主要部として、形成された膜の形状特性値を推定するための処理を実行するように構成されている。ここでは、塗布・現像装置２において、形状特性値として対象膜のＣＤの推定を行う場合の制御装置１００の構成例について説明する。

【0026】

図４に示されるように、制御装置１００は、機能上の構成として、処理前画像取得部１０１、処理後画像取得部１０２、画像情報保持部１０３、推定部１０４、推定モデル保持部１０５、形状特性値情報保持部１０６を有する。さらに、制御装置１００は、処理前基板影響モデル作成部１０７、及び、推定結果補正部１０８を有する。図４に示す各機能部は、形状特性値推定装置の一種として、ＣＤ推定装置としての機能を実現するための機能部である。

【0027】

各機能部の説明の前に、制御装置１００を含む塗布・現像装置２が基板に係る検査を行う装置（形状特性値推定装置）として行う処理（検査）の概要について説明する。塗布・現像装置２では、ウェハＷの表面を撮像した画像からウェハＷの表面に形成された膜のＣＤを推定するという処理を行う。ウェハＷの表面の膜が現像されると、パターンのＣＤによって表面の色が変化する。このことを利用して、塗布・現像装置２では、ウェハＷの表面の色に係る情報を含む画像データから、ウェハＷの表面の各点でのＣＤを推定する。

【0028】

一例として、ＣＤの推定の手順は以下の通りである。すなわち、まず、推定の対象となる膜（対象膜）のＣＤが既知であるウェハを複数準備する。そして、これらのウェハの表面を撮像した画像情報における各画素の色に係る情報と、当該画素に撮像された位置のウェハ表面の膜のＣＤとの相関関係に基づいたＣＤ推定モデル（形状特性値推定モデル）を作成する。その後、ＣＤ推定の対象となる対象膜が形成された後に現像処理が行われたウェハの表面を撮像した画像を取得し、画像データに含まれる各画素の色に係る情報と、ＣＤ推定モデルと、に基づいて、ウェハ表面の膜のＣＤを推定する。これにより、ウェハ表面の対象膜のＣＤを推定することができる。

【0029】

図５は、複数枚のウェハを撮像した画像データから取得した色に係る情報の変化を模式的に示したものである。図５では、対象膜を形成した後のウェハ表面を撮像した画像データから取得した表面の色に係る情報（ここでは、グレイ値）を示している。図５に示すように、ウェハ毎に互いに異なる色を示しているので、この色の違いを利用してウェハ表面の膜のＣＤを推定することになる。

【0030】

ただし、上記の手法では、ＣＤを推定する対象とする膜の下層がどのような状況かを考慮したＣＤ推定モデルが作成できていない可能性がある。上述のように、ウェハには複数の膜が形成されている。したがって、ＣＤの推定の対象膜がレジスト膜である場合、レジスト膜の下に下層膜及び中間膜が積層されている。したがって、図５で示すようなウェハ毎のウェハ表面の色の違いは、ＣＤの推定の対象の膜のＣＤに由来する変化ではなく、それより前のレジスト膜及び下地部分の状態のばらつきが反映されている可能性もある。本実施形態で対象としているウェハのように表面に形成する膜の膜厚が薄い場合、下地部分等の状態のばらつきがウェハ表面の色の変化のばらつきに反映されることが考えられる。

【0031】

上記のＣＤ推定モデルは、レジスト膜のＣＤと画像データにおける色情報との相関関係を推定したものであるが、レジスト膜及びその下方の各膜の膜厚が異なる場合については考慮されていないといえる。例えば、レジスト膜の下の中間膜の膜厚が変化すると、レジスト膜を塗布する前の状態でも中間膜の膜厚によってウェハ表面の色が変化する可能性がある。しかしながら、ＣＤ推定モデルではこのような下側の膜の影響は十分反映されていない可能性がある。上記のような問題点を考慮して、下側の膜の状況（膜厚等）を変化させたウェハを用いてＣＤ推定モデルを作成することも一案ではある。しかしながら、推定精度の高いモデルを作成するために必要な種々の条件に対応したウェハを相当数準備することは困難である可能性が考えられる。

【0032】

そこで、本実施形態で説明する塗布・現像装置２では、レジスト膜形成後であってレジスト膜に係る処理である現像処理が実施される前のウェハである処理前基板の表面を撮像した画像情報（処理前画像）を利用して、処理前基板の下地部分等の違いがＣＤの推定結果にどの程度影響を与えるかを推定するモデルを作成する。具体的には、対象となる膜が形成された後に膜に係る処理が実施されたウェハについて、ＣＤ推定モデルを用いたＣＤの推定結果と、ＣＤ推定モデルを用いない方法で得られたＣＤ値と、対象となる膜を現像する前のウェハである処理前基板の表面の画像情報とからモデルを作成する。このモデル（処理前基板影響モデル）は、レジスト膜及び下地部分がＣＤ推定モデルによる対象膜のＣＤの推定結果にどの程度影響を与えているかを、処理前基板の画像データから推定するモデルである。本実施形態で説明する塗布・現像装置２では、処理前基板影響モデルを利用して、下地部分等の膜厚のばらつき等に由来するＣＤの誤差を除去し、より精度の高いＣＤ推定結果を算出することを実現している。制御装置１００は、このような高精度でのＣＤ推定に係る処理を行っている。

【0033】

図４に示される制御装置１００の処理前画像取得部１０１は、形成された対象膜に係る処理である現像処理前のウェハである処理前基板の表面の画像情報（処理前画像）を取得する機能を有する。処理前画像取得部１０１は、例えば処理モジュール１３の検査ユニットＵ３を制御することで、対象となるウェハＷの処理前画像を取得する。

【0034】

処理後画像取得部１０２は、対象膜に係る処理後（詳細には現像処理後）のウェハＷの表面の画像情報を含む処理後画像を取得する機能を有する。処理後画像取得部１０２は、例えば、処理モジュール１４の検査ユニットＵ３を制御することで、対象となるウェハＷの処理後画像を取得する。

【0035】

画像情報保持部１０３は、処理前画像取得部１０１で取得された処理前画像と、処理後画像取得部１０２で取得された処理後画像を保持する機能を有する。画像情報保持部１０３で保持される画像情報は、ウェハＷに形成された対象膜のＣＤの推定において使用される。

【0036】

推定部１０４は、画像情報保持部１０３において保持される処理後画像に基づいて対象膜のＣＤを推定する機能を有する。推定部１０４によるＣＤの推定には、ＣＤ推定モデルが用いられる。ＣＤ推定モデルは、処理後画像に含まれるウェハＷの表面の色に係る情報と、当該ウェハＷに形成された対象膜のＣＤとの素案に係る、対象膜のＣＤを推定するための推定モデルである。推定部１０４は、推定モデルを処理後画像に対して適用することで、対象膜のＣＤの推定を行う。

【0037】

推定モデル保持部１０５は、推定部１０４によるＣＤの推定に利用するＣＤ推定モデルを保持する機能を有する。ＣＤ推定モデルとは、対象膜に係る処理後（詳細には現像処理後）のウェハＷの表面を撮像した画像データにおける各画素の色の情報からＣＤを算出するためのモデルであり、この色に係る情報とＣＤとの対応関係を示したモデルである。このようなモデルを用いることによって、画像データの各位置におけるウェハＷ表面の色に係る情報を取得することで、当該色に係る情報からＣＤを推定することができる。ＣＤ推定モデルの作成方法は特に限定されず、既知の統計処理の手法等を用いて作成することができる。処理前画像取得部１０１で取得された処理前画像に含まれる処理前基板の表面の色に係る情報と、処理後画像取得部１０２で取得された処理後画像に含まれる処理後の基板の表面の色に係る情報と、から膜の形成による基板表面の色の変化に係る情報を取得する。そのうえで、色の変化とＣＤとの相関を算出することでＣＤ推定モデルを作成することができる。ただし上記の手法は一例であり、上記の例に限定されない。例えば、処理前基板の表面の色に係る情報を用いず、処理後の基板の表面の色に係る情報のみを用いて色の変化とＣＤとの相関を算出することでモデルを作成してもよい。なお、ＣＤ推定モデルは、塗布・現像装置２で作成してもよいし、例えば、他の装置等で作成してもよい。

【0038】

形状特性値情報保持部１０６は、ＣＤ推定モデルを用いずに取得した対象膜に係る形状特性値に相当する、対象膜のＣＤに係る情報を保持する機能を有する。ＣＤ推定モデルを用いずに取得した対象膜のＣＤとしては、例えば、何らかの方法で測定した対象膜のＣＤの測定値とすることができる。また、塗布・現像装置２の動作が安定している状況では、例えば、装置の動作確認に係る詳細な検査（ＱＣ検査）の際に検査用基板に対して膜形成を行って評価を行うので、このときの検査結果をＣＤとしてもよい。また、塗布・現像装置２に含まれる膜形成に係る複数のユニット（塗布ユニット、熱処理ユニット等）それぞれについての特性がある程度把握できるのであれば、どのユニットで処理を行ったかに基づいてＣＤを求める構成としてもよい。また、装置特性から成膜後のＣＤが徐々に変化することが予め把握されているのであれば、定期的に測定した測定値に対して経時的変化の予測値を加味した値をＣＤとしてもよい。このようなＣＤは、ある程度信頼性の高い値であり、且つ、ＣＤ推定モデルは用いずに取得された（または算出された）値であればよく、種々の手法を用いて取得することができる。形状特性値情報保持部１０６において保持するＣＤは、何らかの方法で実測する場合のようにウェハＷに対する成膜に係る処理を行いながら取得する構成としてもよいし、予測値等をＣＤとして用いる場合には、予め取得（算出）しておく構成としてもよい。また、ＣＤは、ウェハＷ毎に１つの値を設定してもよいし、例えば、１つのウェハＷに対して複数（例えば、ショットまたはダイ毎に）定義してもよい。

【0039】

処理前基板影響モデル作成部１０７は、ＣＤの推定結果と、ＣＤ推定モデルを用いずに取得される対象膜のＣＤと、対象膜に係る処理前のウェハのＷである処理前基板の画像である処理前画像と、に基づいて処理前基板影響モデルを作成する機能を有する。詳細には、処理前基板影響モデル作成部１０７は、推定結果とＣＤ推定モデルを用いずに取得される対象膜のＣＤとの差分と、処理前画像（処理前基板の色に係る情報）と、の相関に係るモデルである処理前基板影響モデルを作成する。処理前基板影響モデルは、ＣＤ推定モデルによる推定結果がある程度蓄積されてから作成される。処理前基板影響モデル作成部１０７の詳細については後述する。

【0040】

推定結果補正部１０８は、処理前基板影響モデル作成部１０７によって作成された処理前基板影響モデルに基づいて、推定部１０４による対象膜のＣＤの推定結果を補正する機能を有する。処理前基板影響モデルを用いてレジスト膜及び下地部分等がＣＤの推定結果に影響を与えているかを推定することができるので、ＣＤ推定モデルによって推定されたＣＤから、レジスト膜及び下地部分等の影響の成分を除去することによって、より正確なＣＤ推定結果を得ることができる。

【0041】

制御装置１００は、一つまたは複数の制御用コンピュータにより構成される。例えば制御装置１００は、図６に示される回路１２０を有する。回路１２０は、一つまたは複数のプロセッサ１２１と、メモリ１２２と、ストレージ１２３と、入出力ポート１２４とを有する。ストレージ１２３は、例えばハードディスク等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。記憶媒体は、後述の基板検査手順を制御装置１００に実行させるためのプログラムを記憶している。記憶媒体は、不揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク及び光ディスク等の取り出し可能な媒体であってもよい。メモリ１２２は、ストレージ１２３の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ１２１による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ１２１は、メモリ１２２と協働して上記プログラムを実行することで、上述した各機能モジュールを構成する。入出力ポート１２４は、プロセッサ１２１からの指令に従って、制御対象の部材との間で電気信号の入出力を行う。

【0042】

なお、制御装置１００のハードウェア構成は、必ずしもプログラムにより各機能モジュールを構成するものに限られない。例えば制御装置１００の各機能モジュールは、専用の論理回路またはこれを集積したＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）により構成されていてもよい。

【0043】

なお、以下の実施形態では、制御装置１００内に上記構成が含まれている場合について説明するが、制御装置１００に上記の全機能が含まれていなくてもよい。例えば、画像情報保持部１０３、推定モデル保持部１０５、形状特性値情報保持部１０６等のデータベースとしての機能部を外部装置に設ける構成であってもよい。

【0044】

［プロセス処理手順］
続いて、塗布・現像処理の一例として塗布・現像装置２において実行されるプロセス処理手順について説明する。

【0045】

プロセス処理手順において、まず制御装置１００は、キャリアＣ内のプロセス処理対象のウェハＷを棚ユニットＵ１０に搬送するように搬送装置Ａ１を制御し、このウェハＷを処理モジュール１１用のセルに配置するように搬送装置Ａ７を制御する。

【0046】

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１０のウェハＷを処理モジュール１１内の塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２に搬送するように搬送装置Ａ３を制御する。また、制御装置１００は、このウェハＷの表面上に下層膜を形成するように塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２を制御する。その後制御装置１００は、下層膜が形成されたウェハＷを棚ユニットＵ１０に戻すように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷを処理モジュール１２用のセルに配置するように搬送装置Ａ７を制御する。

【0047】

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１０のウェハＷを処理モジュール１２内の塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２に搬送するように搬送装置Ａ３を制御する。また、制御装置１００は、このウェハＷの下層膜上に中間膜を形成するように塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２を制御する。例えば、制御装置１００は、ウェハＷの下層膜上に中間膜形成用の処理液を塗布することによって中間膜を形成するように塗布ユニットＵ１を制御する。次に、制御装置１００は、中間膜に熱処理を施すように熱処理ユニットＵ２を制御する。その後制御装置１００は、ウェハＷを棚ユニットＵ１０に戻すように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷを処理モジュール１３用のセルに配置するように搬送装置Ａ７を制御する。

【0048】

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１０のウェハＷを処理モジュール１３内の各ユニットに搬送するように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷの中間膜上にレジスト膜を形成するように塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２を制御する。例えば、制御装置１００は、ウェハＷの中間膜上にレジスト膜形成用の処理液を塗布することによってレジスト膜を形成するように塗布ユニットＵ１を制御する。次に、制御装置１００は、レジスト膜に熱処理を施すように熱処理ユニットＵ２を制御する。レジスト膜の形成後、制御装置１００は、ウェハＷを検査ユニットＵ３に搬送するように搬送装置Ａ３を制御し、検査ユニットＵ３を用いて当該ウェハＷの表面を撮像し画像情報（処理前画像）を取得するように制御する。その後制御装置１００は、ウェハＷを棚ユニットＵ１１に搬送するように搬送装置Ａ３を制御する。

【0049】

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１１のウェハＷを露光装置３に送り出すように搬送装置Ａ８を制御する。その後制御装置１００は、露光処理が施されたウェハＷを露光装置３から受け入れて、棚ユニットＵ１１における処理モジュール１４用のセルに配置するように搬送装置Ａ８を制御する。

【0050】

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１１のウェハＷを処理モジュール１４内の各ユニットに搬送するように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷのレジスト膜Ｒに現像処理を施すように現像ユニット及び熱処理ユニットＵ２を制御する。現像処理後、制御装置１００は、ウェハＷを検査ユニットＵ３に搬送するように搬送装置Ａ３を制御し、検査ユニットＵ３を用いて当該ウェハＷの表面を撮像し画像情報（処理後画像）を取得するように制御する。その後制御装置１００は、ウェハＷを棚ユニットＵ１０に戻すように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷをキャリアＣ内に戻すように搬送装置Ａ７及び搬送装置Ａ１を制御する。以上でプロセス処理が完了する。

【0051】

［ＣＤ推定方法］
次に、図７～図１０を参照しながら、制御装置１００による処理モジュール１１～１４におけるＣＤ推定方法について説明する。ＣＤ推定方法は、処理モジュール１１～１４に設けられた検査ユニットＵ３において行われる成膜後のウェハＷの検査に係る方法である。検査ユニットＵ３では、成膜後のウェハＷにおいて所望の成膜が実施されたか、特に、所望のＣＤの成膜が行われたかをＣＤを推定することによって評価する。

【0052】

なお、以下の実施形態では、レジスト膜のＣＤを推定する場合について説明する。したがって、対象処理が現像処理であり、現像処理を実施する前のウェハＷ（すなわち、レジスト膜までが形成されたウェハ）を処理前基板として説明する。ただし、対象膜はレジスト膜に限定されない。例えば、対象膜を中間膜として、中間膜の膜厚を推定することとしてもよい。その場合には、処理前基板は中間膜を形成する前のウェハ、すなわち、下地膜が形成されたウェハとなる。このように、ＣＤの推定の対象となる対象膜に応じて処理前基板の設定を変更することができる。また、処理前基板は、他の装置による処理（例えば、成膜、エッチング、洗浄等）が行われた後の基板としてもよい。このように、処理前基板とは、対象処理前の基板であればよく、特に限定されない。

【0053】

図７は、ＣＤ推定方法の一連の流れのうち、ＣＤ推定モデルを適用したＣＤの推定までの手順を説明するフロー図である。まず、制御装置１００は、ステップＳ０１を実行する。ステップＳ０１では、下地基板を準備し、検査ユニットＵ３に搬入する。ここでの下地基板とは、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２において中間膜までの成膜が行われたウェハＷである。搬入された下地基板は保持部３１において保持される。

【0054】

次に、制御装置１００は、ステップＳ０２を実行する。ステップＳ０２では、対象膜であるレジスト膜を下地基板に対して成膜する。次に、制御装置１００の処理前画像取得部１０１は、ステップＳ０３を実行する。ステップＳ０３では、撮像部３３により処理前基板の表面を撮像する。具体的には、リニア駆動部３２の駆動により保持部３１を所定の方向に移動させながら撮像部３３により処理前基板の表面の撮像を行う。これにより、撮像部３３において処理前基板の表面に係る画像情報（処理前画像）が取得される。処理前画像は、制御装置１００の画像情報保持部１０３において保持される。

【0055】

次に、制御装置１００は、ステップＳ０４を実行する。ステップＳ０４では、現像処理によって対象膜の一部除去が行われる。現像処理が行われたウェハＷは検査ユニットＵ３に搬入される。搬入された現像処理後のウェハＷは保持部３１において保持される。

【0056】

次に、制御装置１００の処理後画像取得部１０２は、ステップＳ０５を実行する。ステップＳ０５では、ステップＳ０２と同様に、撮像部３３により処理後のウェハＷの表面を撮像する。具体的には、リニア駆動部３２の駆動により保持部３１を所定の方向に移動させながら撮像部３３によりウェハＷ表面の撮像を行う。これにより、撮像部３３においてウェハＷの表面に係る画像情報（処理後画像）が取得される。処理後画像は、制御装置１００の画像情報保持部１０３において保持される。

【0057】

次に、制御装置１００の推定部１０４は、ステップＳ０６を実行する。ステップＳ０６５では、ウェハＷ表面に係る処理後画像に基づいて、ウェハＷ表面の対象膜のＣＤを推定する。推定部１０４によるＣＤの推定には、推定モデル保持部１０５において保持されるＣＤ推定モデルが使用される。

【0058】

処理後画像からのＣＤの推定方法は、具体的には以下のとおりである。まず、処理後画像から画素毎のウェハＷ表面の色に係る情報を取得する。このとき、成膜前の下地画像との相関を算出する処理を行うこととしてもよい。この手順を行うかは、ＣＤ推定モデルがどのような条件に係るモデルであるかに応じて適宜変更することができる。その後、推定モデル保持部１０５で保持されるＣＤ推定モデルとの比較を行う。これにより、画素毎に当該画素が撮像した領域のＣＤを推定することができる。これにより、ウェハＷ表面の各位置での対象膜のＣＤを推定することが可能となる。

【0059】

次に、本実施形態で説明するＣＤ推定方法では、図８に示す処理前基板影響モデルを用いた補正を行う。

【0060】

図８に示すように、制御装置１００の処理前基板影響モデル作成部１０７は、処理前基板影響モデルの作成に係るステップＳ１１～Ｓ１３を順に実行する。ステップＳ１１では、まず、特定の画素におけるＣＤ推定モデル（Ｆ）による対象膜のＣＤ推定結果ｙと、ＣＤ推定モデルを用いずに取得される対象膜のＣＤ情報Ｙとを取得する。ステップＳ１２では、ＣＤを推定したウェハＷに係る処理前画像を準備する。そして、ステップＳ１３では、ＣＤ推定結果ｙとＣＤ情報Ｙとの差分と、処理前画像に含まれる色情報との相関に係る処理前基板影響モデル（Ｇ）を作成する。そして、処理前基板影響モデル（Ｇ）を作成した後に、制御装置１００の推定結果補正部１０８は、ステップＳ１４を実行する。ステップＳ１４では、処理前基板影響モデル（Ｇ）から算出される処理前基板影響要素ｙ’を対象膜のＣＤ推定結果ｙから差し引くことで、ＣＤ推定結果の補正を行う。以下、これらのステップについて説明する。

【0061】

処理後画像におけるＣＤ推定モデルによるＣＤ推定結果をｙとし、ＣＤ推定モデルを用いずに取得される対象膜のＣＤ情報をＹとする。また、現像処理後の画像（処理後画像）に基づいて作成されたＣＤ推定モデルをＦとする。ＣＤ推定結果ｙは、ＣＤ推定モデルから算出されるものであるので、以下の数式（１）の関係を満たすはずである。
ｙ＝Ｆ（処理後画像） …（１）

【0062】

ここで、ＣＤ推定モデルの精度が十分に高い場合には、ＣＤ推定結果ｙはＣＤ情報Ｙと一致するはずである。しかしながら、実際には以下の数式（２）の状態となっている。
Ｙ＝Ｆ（処理後画像）＋error１ …（２）

【0063】

図９では、数式（２）に示すように、ＣＤ推定結果が誤差「error１」を含み得る状態を模式的に示している。図９では、対象となるウェハＷそれぞれについて、特定の画素におけるＣＤ推定結果ｙとＣＤ情報Ｙとの関係をプロットしている。ＣＤ推定結果ｙとＣＤ情報Ｙとが一致する場合には、図９に示す直線Ｌ（ｙ＝Ｙ）上に各点が並ぶはずである。しかしながら、実際には、ＣＤ推定結果ｙとＣＤ情報Ｙとが一致しておらず、ＣＤ推定結果ｙがＣＤ情報Ｙに対して大きい群Ｔ１と、ＣＤ推定結果ｙがＣＤ情報Ｙに対して小さい群Ｔ２と、が存在している。数式（２）における「error１」には、単純誤差のほか、ＣＤ推定モデルＦの精度が十分ではないことによる誤差が含まれ得る。ＣＤ推定モデルＦの精度が低下する原因の一つとして、上述のように対象処理よりも前の処理前基板に由来する変動分を十分に除去できていないことが考えられる。

【0064】

そこで、処理前基板影響モデルとして、処理前画像から得られる色情報と「error１」に相当する部分との相関関係を把握する。処理前基板影響モデルをＧとすると、処理前基板影響モデルは以下の数式（３）を満たすモデルとなる。
ｙ－Ｙ＝Ｇ（処理前画像）＋error２ …（３）

【0065】

数式（２）における「error１」には、上述のように処理前基板に由来する変動分が含まれると考えられるが、上記のように処理前基板に由来する成分を処理前基板影響モデルＧとして取り扱う。この結果、数式（３）における「error２」には、処理前基板に由来する成分は除去され、所謂単純誤差のみが含まれることとなる。

【0066】

図１０では、処理前基板影響モデルＧを模式的に示している。処理前基板影響モデルＧは、例えば処理前画像における処理前基板表面の色に係る情報（例えば、処理前画像における輝度値）と、ｙ－Ｙとの相関関係を示すモデルである。図１０に示すように処理前基板表面の色に係る情報（例えば、処理前画像における輝度値）と、ｙ－Ｙとの相関関係をモデル化することで、処理前基板の表面の色に応じた補正を加えることができる。すなわち、ＣＤ推定モデルＦを用いて推定されたＣＤの推定値に含まれると考えられる処理前基板由来の変動分（ｙ－Ｙに相当する）を、処理前基板影響モデルＧから把握することができる。

【0067】

特定の画素における処理前基板影響モデルから求められる処理前基板影響要素をｙ’とすると、ｙ’は以下の数式（４）の関係を満たす。
ｙ’＝Ｇ（処理前画像） …（４）

【0068】

ＣＤ推定モデルＦを用いて推定されたＣＤ推定結果ｙからＣＤ影響要素ｙ’を差し引くと、数式（５）に示すように、ＣＤの推定結果ｙをＣＤ情報Ｙに近付ける、すなわち、より正確な値に近付けることができる。数式（５）に示すように、このｙ－ｙ’には、単純誤差に係るerror２が含まれる。ただし、上述のようにerror２にはモデル誤差は含まれないため、ｙ－ｙ’には、ＣＤ推定モデルＦを用いた場合だけでは推定結果に含まれ得るモデル誤差を除去することができる。
ｙ－ｙ’＝ｙ－（ｙ－Ｙ）＋error２＝Ｙ－error２ …（５）

【0069】

なお、図１０では、処理前基板影響モデルＧが処理前画像の輝度値に対する一次関数となる状態を示しているが、これは説明のためにより簡単な例を示したものである。処理前基板影響モデルＧは、図１０に示すように、処理前画像の色に係る情報として１つの値のみを用いて、一次関数として求めてもよいが、より高い精度でのモデル化を実現するためにより複雑な統計的手法を用いてもよい。すなわち、処理前基板影響モデルＧを作成する際の処理前画像の色に係る情報として輝度値のみを用いるのではなく、例えば、ＲＧＢ値等複数のパラメータを用いて、これらの特徴量を利用した統計的手法を用いてモデルを作成してもよい。処理前基板影響モデルＧは、例えば、重回帰分析、非線形分析、決定木分析のほか、公知の回帰分析等の統計的手法を用いて作成してもよい。

【0070】

上記で説明した処理前基板影響モデルＧの作成及び処理前基板影響モデルＧを利用したＣＤ推定結果の補正（図８で示した一連の処理）は、ＣＤ推定モデルＦを用いた対象膜のＣＤの推定結果がある程度蓄積された段階で行うことができる。ＣＤ推定モデルＦが処理前基板に由来する変動分（すなわち、処理前基板影響モデルＧに相当する成分）をどの程度含んでいるかは、ＣＤ推定モデルＦが準備された段階では把握できないためである。したがって、ＣＤ推定モデルＦを用いて複数のウェハＷに関してＣＤの推定を行った後に、上記の処理前基板影響モデルＧの作成及び処理前基板影響モデルＧを用いたＣＤ推定結果の補正が行われる。処理前基板影響モデルＧの精度をある程度高めるためには、処理前基板影響モデルＧを作成するためのデータ数は数十程度あるとよいと考えられるが、この数に限定されるものではない。

【0071】

また、処理前基板影響モデルＧは所定の間隔を空けて修正されてもよい。例えば、塗布・現像装置２におけるウェハＷの処理枚数が所定数を超えた際に、直近の数十のウェハＷに係る情報を用いて処理前基板影響モデルＧを再度作成し、それ以降のウェハＷのＣＤの推定に反映させる構成としてもよい。このように、処理前基板影響モデルＧの作成タイミング及びその変更等は、塗布・現像装置２の運転状況、ウェハＷの特性等を考慮して適宜変更することができる。

【0072】

なお、処理前基板影響モデルＧを作成する際に用いられるデータは、１枚のウェハＷに対して１つに限定されるものではない。ＣＤ推定モデルＦを用いたＣＤの推定は例えばショット毎に行われるので、これらの画素毎の推定結果をそれぞれ取り込んで処理前基板影響モデルＧを作成してもよい。

【0073】

［処理前基板影響モデル作成の詳細］
次に、処理前基板影響モデル作成部１０７による処理前基板影響モデル作成の詳細について説明する。なお、処理前基板影響モデル作成部１０７による処理前基板影響モデル作成手法は以下で説明する態様に限定されない。

【0074】

処理前基板影響モデル作成部１０７は、処理後画像の枚数（すなわちサンプルとなるウェハの枚数）が所定値以上である場合に限り、過剰適合を抑制するための処理を行った上で、処理前基板影響モデルを作成する。過剰適合とは、学習用サンプルに対しては適合できているが未知データに対して適合できていないモデルの状態をいう。以下では、図１１及び図１２を参照して、過剰適合を抑制しながら実施する処理前基板影響モデルの作成処理を説明する。

【0075】

図１１は、処理前基板影響モデルの作成処理を示すフローチャートである。図１１に示すように、処理前基板影響モデル作成部１０７は、最初に、処理後画像であるサンプルＳの枚数が、所定値（ここでは７５）以上であるか否かを判定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１においてサンプルＳの枚数が所定値以上でない場合には、後述する集合分けが行われずに、処理前基板影響モデル作成部１０７は、全てのサンプルＳから処理前基板影響モデルを作成する（ステップＳ３２）。

【0076】

一方で、サンプルＳの枚数が所定値以上である場合には、図１２（ａ）に示されるように、サンプルＳが時系列に並べられる（ステップＳ１３）。そして、図１２（ｂ）に示されるように、全体でＮ枚あるサンプルＳの内、例えば時系列的に新しいＮ／３枚のサンプルＳが検証用サンプルＳ１の集合（第３集合）とされる（ステップＳ３４）。

【0077】

そして、図１２（ｃ）に示されるように、処理前基板影響モデル作成部１０７は、残りのサンプルＳからランダムにＮ／３枚のサンプルＳ２を第１集合に分ける（ステップＳ３５）。また、図１２（ｄ）に示されるように、処理前基板影響モデル作成部１０７は、残りのＮ／３枚のサンプルＳ３を第２集合に分ける（ステップＳ３６）。

【0078】

つづいて、処理前基板影響モデル作成部１０７は、第１集合の学習を実施し（ステップＳ３７）、処理前基板影響モデルの候補である第１候補モデル式ＣＤ_１（第１候補）を作成する。第１候補モデル式ＣＤ_１は下記の（６）式に示される。
ＣＤ_１＝ＣＤ_０＋ＦＵＮＣ１（Ｇｒａｙ） …（６）
上記（６）式において、ＣＤ_０はＣＤ推定モデルによって推定されるＣＤの推定値、Ｇｒａｙは処理前画像のグレイ値、ＦＵＮＣ１は処理前基板学習による補正量を表す関数である。

【0079】

そして、推定結果補正部１０８は、第１候補モデル式ＣＤ_１に基づいて、検証用サンプルＳ１に係るＣＤの推定値が補正されたベリファイデータを導出する（ステップＳ３８）。具体的には、推定結果補正部１０８は、以下の（７）式により、第１候補モデル式ＣＤ_１を用いた検証用サンプルＳ１のベリファイデータを導出する。
ＣＤ_１verify＝ＣＤ_０verify＋ＦＵＮＣ１（Ｇｒａｙ_verify） …（７）

【0080】

また、第１候補モデル式ＣＤ_１に基づいて、以下（８）式のとおり、第２集合のサンプルＳ３に係るＣＤデータ（学習用のデータ）が導出される。ｇｒｏｕｐ２は第２集合を示している。このような学習用のデータは、第１世代（第１集合）の学習を利用したＣＤデータである。
ＣＤ_１group2＝ＣＤ_０group2＋ＦＵＮＣ１（Ｇｒａｙ_group2） …（８）

【0081】

つづいて、処理前基板影響モデル作成部１０７は、第２集合の学習を実施し（ステップＳ３９）、処理前基板影響モデルの候補である第２候補モデル式ＣＤ_２（第２候補）を作成する。第２候補モデル式ＣＤ_２は下記の（９）式に示される。
ＣＤ_２＝ＣＤ_１＋ＦＵＮＣ２（Ｇｒａｙ）…（９）
上記（９）式において、ＣＤ_１は１回目の処理前基板学習補正後のＣＤデータ、ＦＵＮＣ２は２回目の処理前基板学習による補正量を表す関数である。

【0082】

そして、推定結果補正部１０８は、第２候補モデル式ＣＤ_２に基づいて、検証用サンプルＳ１に係るＣＤの推定値が補正されたベリファイデータを導出する（ステップＳ４０）。具体的には、推定結果補正部１０８は、以下の（１０）式により、第２候補モデル式ＣＤ_２を用いた検証用サンプルＳ１のベリファイデータを導出する。
ＣＤ_２verify＝ＣＤ_1verify＋ＦＵＮＣ２（Ｇｒａｙ_verify） …（１０）

【0083】

つづいて、上述したＳ１５～Ｓ２０の処理が所定回数行われたか否かが判定され（ステップＳ２１）、所定回数行われるまでステップＳ３５～Ｓ４０の処理が繰り返し行われる。このように、処理前基板影響モデル作成部１０７は、複数のサンプルＳについて、第１集合と第２集合と検証用サンプルＳ１の集合（第３集合）とに分ける処理を、第１集合及び第２集合に含まれるサンプルＳの組み合わせを変更しながら複数回繰り返す。

【0084】

そして、Ｓ３５～Ｓ４０の処理が所定回数行われると、処理前基板影響モデル作成部１０７は、各第１集合に関するモデル式に基づくベリファイデータ、及び、各第２集合に関するモデル式に基づくベリファイデータの全てを互いに比較する。処理前基板影響モデル作成部１０７は、例えば、ベリファイデータの変動値（例えば推定モデルを用いずに得られたＣＤ値との差の３σ）の値が最小となる候補モデル式を、ベストモデルとして処理前基板影響モデルに決定する（ステップＳ４２）。なお、処理前基板影響モデル作成部１０７は、既に作成済みの処理前基板影響モデルがある場合、新たな処理前基板影響モデルの変動値（例えば推定モデルを用いずに得られたＣＤ値との差の３σ）と作成済みの処理前基板影響モデルの変動値とを比較してもよい。そして、変動値の改善が確認される場合に限り、新たな処理前基板影響モデルを採用してもよい。サンプルの変動因子が少なかった場合には、世代が進んだ学習モデルは過学習となるリスクがあるが、この場合には検証サンプルの変動値が大きくなるため、過去の（古い）学習モデルが選択されることになる。このことにより、安全に因子数を増加させることができる。

【0085】

［作用］
本実施形態に係る形状特性値推定装置（ＣＤ推定装置）は、対象膜に係る処理後のウェハＷの表面に係る画像情報を含む処理後画像を取得する処理後画像取得部１０２を備える。形状特性値推定装置は、推定部１０４を備える。推定部１０４は、処理後画像に含まれるウェハＷの表面の色に係る情報と当該ウェハＷに形成された対象膜のＣＤとの相関に係る、ＣＤ推定モデルを、処理後画像に対して適用することで、対象膜のＣＤの推定を行う。形状特性値推定装置は、処理前基板影響モデル作成部１０７を備える。処理前基板影響モデル作成部１０７は、推定部１０４による対象膜のＣＤの推定結果とＣＤ推定モデルを用いずに取得されるＣＤとの差分と、対象膜に係る処理前のウェハＷである処理前基板の色に係る情報と、の相関に係るモデルである処理前基板影響モデルを作成する。形状特性値推定装置は、処理前基板影響モデルに基づいて、推定部１０４による対象膜のＣＤの推定結果を補正する推定結果補正部１０８を備える。処理前基板影響モデル作成部１０７は、複数の処理後画像について、第１集合と第２集合とに分けることを実行するように構成されている。処理前基板影響モデル作成部１０７は、第１集合に基づいて処理前基板影響モデルの候補である第１候補を作成すると共に、第２集合に基づいて処理前基板影響モデルの候補である第２候補を作成することを実行するように構成されている。処理前基板影響モデル作成部１０７は、第１候補に基づいて推定結果補正部１０８が推定結果を補正した結果、及び、第２候補に基づいて推定結果補正部１０８が推定結果を補正した結果、を比較する。これにより、処理前基板影響モデルが決定される。

【0086】

本実施形態に係る形状特性値推定装置では、まず、ＣＤ推定モデルを用いて対象膜のＣＤが推定される。次に、対象膜のＣＤの推定結果とＣＤ推定モデルを用いずに取得される対象膜のＣＤとの差分と、処理前画像に含まれる処理前基板の色に係る情報と、の相関に係るモデルである処理前基板影響モデルが作成される。そして、この処理前基板影響モデルに基づいて、推定結果が補正される。このような構成とすることで、処理前基板の色等に由来する推定結果の変動成分を処理前基板影響モデルに基づいて補正することができる。そのため、ウェハＷに形成された対象膜の形状に係る特性値（例えばＣＤ）をより精度良く推定することができる。そして、本実施形態に係る形状特性値推定装置では、処理後画像が第１集合と第２集合とに分けられ、それぞれの集合毎に処理前基板影響モデルの候補が作成される。そして、推定部１０４による形状特性値の推定結果が、処理前基板影響モデルの候補毎に補正され、候補毎の補正結果が比較されることにより、適切な処理前基板影響モデルが選択（決定）される。複数の処理後画像から処理前基板影響モデルが作成される場合において、学習用サンプルが過度に多い場合には、過剰適合（学習用サンプルに対しては適合できているが未知データに対して適合できていない状態）が生じる場合がある。この場合、処理前基板影響モデルの補正精度が低下してしまう。この点、複数の処理後画像がグループ分けされ、グループ毎に学習が行われて処理前基板影響モデルの候補が作成されることにより、一度に学習される因子数が小さくなり、過剰適合を抑制することができる。そして、処理前基板影響モデルの候補毎の補正結果が比較されて適切な処理前基板影響モデルが選択（決定）されることによって、補正精度の高い処理前基板影響モデルを作成することができる。このようにして作成された処理前基板影響モデルにより推定結果が補正されることにより、ウェハＷに形成された対象膜の形状に係る特性値を精度良く推定することができる。

【0087】

処理前基板影響モデル作成部１０７は、複数の処理後画像について、第１集合と第２集合と第３集合とに分ける。処理前基板影響モデル作成部１０７は、第１候補に基づいて推定結果補正部１０８が第３集合に係る推定結果を補正した結果、及び、第２候補に基づいて推定結果補正部１０８が第３集合に係る推定結果を補正した結果、を比較する。これにより、処理前基板影響モデルが決定される。このように、複数の処理後画像から学習用サンプルと検証用サンプルとが準備されることにより、一度に学習される因子数を小さくしながら、検証用サンプルを効率的且つ適切に準備することができる。

【0088】

処理前基板影響モデル作成部１０７は、複数の処理後画像について、第１集合と第２集合と第３集合とに分ける処理を、第１集合及び第２集合に含まれる処理後画像の組み合わせを変更しながら複数回繰り返す。そして、処理前基板影響モデル作成部１０７は、各第１集合に関する推定結果を補正した結果、及び、各第２集合に関する推定結果を補正した結果、の全てを互いに比較することにより、処理前基板影響モデルを決定する。このように、各集合に含まれるサンプルを変えながら、第１候補及び第２候補がそれぞれ複数パターン作成され、各候補に基づく補正結果が互いに比較されることによって、複数の補正結果に基づき、より適切な処理前基板影響モデルを選択することができる。すなわち、取り込み因子数を増加させながら、より高精度に補正を行う処理前基板影響モデルを選択することができる。

【0089】

処理前基板影響モデル作成部１０７は、処理後画像の枚数が所定値以上である場合に限り、複数の処理後画像を第１集合と前記第２集合とに分ける処理を行ってもよい。処理前基板影響モデル作成部１０７は、処理後画像の枚数が所定値よりも少ない場合には、第１集合と第２集合とに分ける処理を行わずに処理前基板影響モデルを作成してもよい。処理後画像の枚数が少ない場合に上述したグループ分けが行われると、モデル化できない因子が発生する過少適合が生じるおそれがある。この点、処理後画像の枚数が所定値以上である場合に限り上述したグループ分けが行われて学習が行われ、処理後画像の枚数が所定値よりも少ない場合にはグループ分けが行われずに学習が行われることにより、過剰適合及び過少適合の双方を抑制することができる。これにより、補正精度の高い処理前基板影響モデルを作成し、ウェハＷに形成された対象膜の形状に係る特性値を精度良く推定することができる。

【0090】

以上、種々の例示的実施形態について説明してきたが、本開示は上記例示的実施形態に限定されることなく、様々な省略、置換、及び変更がなされてもよい。

【0091】

例えば、上記の実施形態では、「形状特性値」が線幅等の限界寸法（ＣＤ）である場合について説明したが、「形状特性値」は対象膜の膜厚であってもよい。この場合、対象膜に係る処理とは、基板への対象膜の塗布であり、処理後画像とは、対象膜が塗布された基板の表面に係る画像である。すなわち、ＣＤ推定の場合には、処理後画像とは現像処理後の、対象膜が一部除去された状態の画像であったが、膜厚推定の場合には、処理後画像とは現像処理前の、対象膜が除去されていない状態の画像である。

【符号の説明】

【0092】

１…基板処理システム、２…塗布・現像装置（形状特性値推定装置）、３…露光装置、４…キャリアブロック、５…処理ブロック、６…インタフェースブロック、１１～１４…処理モジュール、３０…筐体、３１…保持部、３２…リニア駆動部、３３…撮像部、３４…反射部、３５…カメラ、３６…ハーフミラー、３７…光源、１００…制御装置、１０１…処理前画像取得部、１０２…処理後画像取得部、１０３…画像情報保持部、１０４…推定部、１０５…推定モデル保持部、１０６…形状特性値情報保持部、１０７…処理前基板影響モデル作成部、１０８…推定結果補正部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】