特表2023-552985ポストボンディングオーバーレイを測定するシステムおよび方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-12-20
(54)【発明の名称】ポストボンディングオーバーレイを測定するシステムおよび方法
(51)【国際特許分類】
H01L 21/02 20060101AFI20231213BHJP
H01L 21/66 20060101ALI20231213BHJP
【ＦＩ】
H01L21/02 B
H01L21/66 J
H01L21/66 L
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023533686
(86)(22)【出願日】2021-12-01
(85)【翻訳文提出日】2023-06-26
(86)【国際出願番号】 US2021061310
(87)【国際公開番号】W WO2022125343
(87)【国際公開日】2022-06-16
(31)【優先権主張番号】63/124,629
(32)【優先日】2020-12-11
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/161,369
(32)【優先日】2021-01-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
(71)【出願人】
【識別番号】500049141
【氏名又は名称】ケーエルエー コーポレイション
(74)【代理人】
【識別番号】110001210
【氏名又は名称】弁理士法人ＹＫＩ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】ザハ フランツ
(72)【発明者】
【氏名】スミス マーク ディー
(72)【発明者】
【氏名】シェン シャオメン
(72)【発明者】
【氏名】サイト ジェイソン
(72)【発明者】
【氏名】オーウェン デイビッド
【テーマコード（参考）】
4M106
【Ｆターム（参考）】
4M106AA01
4M106BA04
4M106CA47
4M106DH03
4M106DH31
4M106DJ07
(57)【要約】
ウェハ形状計測システムは、第１のウェハ、第２のウェハ、および第１と第２のウェハのポストボンディングペアに１つ以上のストレスフリー形状測定を行うように構成されたウェハ形状計測サブシステムを含む。ウェハ形状計測システムは、ウェハ形状計測サブシステムに通信可能に結合されたコントローラを含む。コントローラは、ウェハ形状サブシステムからストレスフリー形状測定値を受信し、第１のウェハ、第２のウェハ、および第１のウェハと第２のウェハのポストボンディングペアのストレスフリー形状測定値に基づいて第１のウェハと第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャ間のオーバーレイを予測し、予測したオーバーレイに基づいて１つ以上のプロセスツールにフィードバック調整を提供するように構成される。さらに、フィードフォワードおよびフィードバック調整が１つ以上のプロセスツールに提供され得る。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ウェハ形状計測システムであって、第１のウェハ、第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハのポストボンディングペアに１つ以上のストレスフリー形状測定を実行するように構成されたウェハ形状計測サブシステムと、
前記ウェハ形状計測サブシステムに通信可能に結合されたコントローラとを備え、前記コントローラは、メモリに格納されたプログラム命令のセットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含み、前記プログラム命令のセットは前記１つ以上のプロセッサに、
前記ウェハ形状サブシステムから前記１つ以上のストレスフリー形状測定値を受信させ、
前記第１のウェハ、前記第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハの前記ポストボンディングペアの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値に基づいて、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャの間のオーバーレイを予測させ、
前記予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のプロセスツールにフィードバック調整を提供させる、
ように構成されている、ウェハ形状計測システム。
【請求項2】
前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを、前記第１のウェハ、前記第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハの前記ポストボンディングペアの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値に基づいて予測することは、前記第１のウェハ、前記第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハの前記ポストボンディングペアの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値から１つ以上のウェハ形状パラメータを抽出することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータは、局所形状曲率（ＬＳＣ）または面内歪み（ＩＰＤ）のうち少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項4】
前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータを機械学習アルゴリズムに入力して、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することをさらに含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項5】
さらに、前記機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項6】
前記機械学習アルゴリズムを訓練することは、赤外線オーバーレイデータで前記機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項7】
さらに、前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータを機械モデルに入力し、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項8】
前記予測されたオーバーレイに基づいて１つ以上のフィードバック制御信号を１つ以上のプロセスツールに提供することは、前記予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のフィードバック制御信号をボンダに提供し、前記ボンダの１つ以上のプロセス制御を調整することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項9】
前記ウェハ形状計測サブシステムは、第１の干渉計サブシステムと第２の干渉計サブシステムとを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項10】
システムであって、ウェハ形状計測サブシステムから形状計測を受信するように構成されたコントローラを備え、前記コントローラは、メモリに格納されたプログラム命令のセットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含み、前記プログラム命令のセットは、前記１つ以上のプロセッサに、
前記ウェハ形状サブシステムから１つ以上のストレスフリー形状測定値を受信させ、
第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを、前記第１のウェハ、前記第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハのポストボンディングペアの１つ以上のストレスフリー形状測定値に基づいて予測させ、
前記予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のプロセスツールにフィードバック調整を提供させる、
ように構成されているシステム。
【請求項11】
前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを、前記第１のウェハ、前記第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハの前記ポストボンディングペアの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値に基づいて予測することは、前記第１のウェハ、前記第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハの前記ポストボンディングペアの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値から１つ以上のウェハ形状パラメータを抽出することを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項12】
前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータは、局所形状曲率（ＬＳＣ）または面内歪み（ＩＰＤ）のうち少なくとも１つを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
さらに、前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータを機械学習アルゴリズムに入力して、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項14】
さらに、前記機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項15】
前記機械学習アルゴリズムを訓練することが、赤外線オーバーレイデータで前記機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項16】
さらに、前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータを機械モデルに入力して、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項17】
前記予測されたオーバーレイに基づいて１つ以上のフィードバック制御信号を１つ以上のプロセスツールに提供することが、前記予測されたオーバーレイに基づいて１つ以上のフィードバック制御信号をボンダに提供して、前記ボンダの１つ以上のプロセス制御を調整することを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項18】
前記ウェハ形状計測サブシステムは、第１の干渉計サブシステムと第２の干渉計サブシステムとを備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項19】
方法であって、第１のウェハ、第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハのポストボンディングペアについて１つ以上のストレスフリー形状測定値を取得するステップと、
前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを、前記第１のウェハ、前記第２のウェハ、および前記第１のウェハと前記第２のウェハの前記ポストボンディングペアの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値に基づいて予測するステップと、
前記予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のプロセスツールにフィードバック調整を提供するステップと、
を含む方法。
【請求項20】
ウェハ形状計測システムであって、第１のウェハおよび第２のウェハに１つ以上のストレスフリー形状測定を行うように構成されたウェハ形状計測サブシステムと、
前記ウェハ形状計測サブシステムに通信可能に結合されたコントローラとを備え、前記コントローラは、メモリに格納されたプログラム命令のセットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含み、前記プログラム命令のセットは前記１つ以上のプロセッサに、
前記ウェハ形状サブシステムから、前記第１のウェハおよび前記第２のウェハに関する前記１つ以上のストレスフリー形状測定値を受信させ、
前記第１のウェハの形状を第１の基準構造と比較することにより、前記第１のウェハの第１のウェハ形状歪みを測定させ、前記第２のウェハの形状を第２の基準構造と比較することにより、前記第２のウェハの第２のウェハ形状歪みを測定させ、
前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値、前記第１のウェハ形状歪み、および前記第２のウェハ形状歪みに基づいて、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測させ、
前記予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のプロセスツールにフィードフォワード調整を提供させる、ように構成されている、ウェハ形状計測システム。
【請求項21】
前記第１の基準構造または前記第２の基準構造の少なくとも一方は、理想化された平板を含む、請求項２０に記載のウェハ形状計測システム。
【請求項22】
前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値、前記第１の形状歪み、および前記第２のウェハの形状歪みに基づいて前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することは、前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値から１つ以上のウェハ形状パラメータを抽出することを含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項23】
前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータは、局所形状曲率（ＬＳＣ）または面内歪み（ＩＰＤ）のうち少なくとも１つを含む、請求項２２に記載のシステム。
【請求項24】
さらに、前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータ、並びに前記第１の形状歪みおよび前記第２のウェハ形状歪みを機械学習アルゴリズムに入力して、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャの間のオーバーレイを予測することを含む、請求項２２に記載のシステム。
【請求項25】
さらに、前記機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項26】
前記機械学習アルゴリズムを訓練することが、赤外線オーバーレイデータで前記機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項27】
さらに、前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータ、並びに前記第１の形状歪みおよび前記第２のウェハ形状歪みを機械モデルに入力して、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することを含む、請求項２２に記載のシステム。
【請求項28】
前記予測されたオーバーレイに基づいて１つ以上のフィードフォワード制御を１つ以上のプロセスツールに提供することは、前記予測されたオーバーレイに基づいて１つ以上のフィードフォワード制御信号をボンダに提供することを含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項29】
前記ウェハ形状計測サブシステムは、第１の干渉計サブシステムと第２の干渉計サブシステムとを備える、請求項２０に記載のシステム。
【請求項30】
システムであって、ウェハ形状計測サブシステムからウェハ形状計測を受信するように構成されたコントローラを備え、前記コントローラは、メモリに格納されたプログラム命令のセットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含み、前記プログラム命令のセットは、前記１つ以上のプロセッサに、
前記ウェハ形状サブシステムから、第１のウェハおよび第２のウェハの１つ以上のストレスフリー形状測定値を受信させ、
前記第１のウェハの形状を第１の基準構造と比較することによって、前記第１のウェハの第１のウェハ形状歪みを決定し、前記第２のウェハの形状を第２の基準構造と比較することによって、前記第２のウェハの第２のウェハ形状歪みを決定させ、
前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値、前記第１のウェハ形状歪み、および前記第２のウェハ形状歪みに基づいて、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測させ、
前記予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のプロセスツールにフィードフォワード調整を提供させる、
ように構成されているシステム。
【請求項31】
前記第１の基準構造または前記第２の基準構造の少なくとも一方は、理想化された平板を含む、請求項３０に記載のウェハ形状計測システム。
【請求項32】
前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値、前記第１の形状歪み、および前記第２のウェハの形状歪みに基づいて、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することは、前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値から１つ以上のウェハ形状パラメータを抽出することを含む、請求項３０に記載のシステム。
【請求項33】
前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータは、局所形状曲率（ＬＳＣ）または面内歪み（ＩＰＤ）のうち少なくとも１つを含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項34】
さらに、前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータ、ならびに前記第１の形状歪みおよび前記第２のウェハ形状歪みを機械学習アルゴリズムに入力して、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することを含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項35】
さらに、前記機械学習アルゴリズムを訓練することを含む、請求項３４に記載のシステム。
【請求項36】
前記機械学習アルゴリズムを訓練することは、前記機械学習アルゴリズムを赤外線オーバーレイデータで訓練することを含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項37】
さらに、前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記抽出された１つ以上のウェハ形状パラメータ、ならびに前記第１の形状歪みおよび前記第２のウェハ形状歪みを機械モデルに入力して、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測することを含む、請求項３２に記載のシステム。
【請求項38】
前記予測されたオーバーレイに基づいて１つ以上のフィードフォワード制御を１つ以上のプロセスツールに提供することは、前記予測されたオーバーレイに基づいて１つ以上のフィードフォワード制御信号をボンダに提供することを含む、請求項３０に記載のシステム。
【請求項39】
前記ウェハ形状計測サブシステムは、第１の干渉計サブシステムと第２の干渉計サブシステムとを備える、請求項３０に記載のシステム。
【請求項40】
方法であって、第１のウェハおよび第２のウェハの１つ以上のストレスフリー形状測定値を取得するステップと、
前記第１のウェハの形状を第１の基準構造と比較することにより、前記第１のウェハの第１のウェハ形状歪みを測定し、前記第２のウェハの形状を第２の基準構造と比較することにより、前記第２のウェハの第２のウェハ形状歪みを測定するステップと、
前記第１のウェハおよび前記第２のウェハの前記１つ以上のストレスフリー形状測定値、前記第１のウェハ形状歪み、および前記第２のウェハ形状歪みに基づいて、前記第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと前記第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測するステップと、
前記予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のプロセスツールにフィードフォワード調整を提供するステップと、を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、一般に、計測の分野に関し、より詳細には、ウェハ形状計測ツールを使用してポストボンディングオーバーレイを測定するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【0002】
（関連出願の相互参照）
【0003】
本願は、２０２０年１２月１１日に出願された米国仮出願第６３／１２４，６２９号の利益を米国特許法第１１９条（ｅ）の下で主張するものであり、その全体は参照により本明細書に組み込まれる。
【0004】
２枚の半導体ウェハのボンディング後にポストボンディングオーバーレイを測定する従来の方法は、ボンディングされるいずれかのウェハにオーバーレイ計測ターゲット（ボックスインボックス構造またはＡＩＭターゲットなど）を配置することである。シリコンウェハを透過する赤外光を用いて、ターゲットの相対的な位置を比較することで、オーバーレイの結果を得ることができる。上記のような従来のオーバーレイ測定では、両方のウェハ上に計測ターゲットが存在することが必要であった。これは、２つの理由から不利になる可能性がある。第１に、ボンディングフローによっては、いわゆるキャリアウェハ上に計測ターゲットを配置することで、追加の処理が必要になる場合がある。第２に、ターゲットが必要であるため、達成可能な測定密度に制限がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】国際公開第２０２０／２２６１５２号
【特許文献2】米国特許出願公開第２０１５／０１２０２１６号
【特許文献3】米国特許出願公開第２０１８／０３４２４１０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
したがって、上記のような従来のアプローチの欠点を解消するシステムおよび方法を提供することが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の１つ以上の実施形態に従って、ウェハ計測システムが開示される。一実施形態では、ウェハ計測システムは、第１のウェハ、第２のウェハ、および第１のウェハと第２のウェハとのポストボンディングペアに対して１つ以上のストレスフリー形状測定を行うように構成されたウェハ形状計測サブシステムを含んでいる。別の実施形態では、ウェハ計測システムは、ウェハ形状計測サブシステムに通信可能に結合されたコントローラを含み、コントローラは、メモリに格納されたプログラム命令のセットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む。別の実施形態では、プログラム命令のセットは、１つ以上のプロセッサに、ウェハ形状サブシステムから１つ以上のストレスフリー形状測定値を受信させ、第１のウェハ、第２のウェハ、および第１のウェハと第２のウェハのポストボンディングペアの１つ以上のストレスフリー形状測定値に基づいて、第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャの間のオーバーレイを予測させ、予測したオーバーレイに基づいて１つ以上のプロセスツールにフィードバック調整を提供させるように構成される。
【0008】
本開示の１つ以上の代替的および／または付加的な実施形態に従って、ウェハ計測システムが開示される。一実施形態では、ウェハ計測システムは、第１のウェハおよび第２のウェハに１つ以上のストレスフリー形状測定を実行するように構成されたウェハ形状計測サブシステムを含む。別の実施形態では、ウェハ形状計測システムは、ウェハ形状計測サブシステムに通信可能に結合されたコントローラを含み、コントローラは、メモリに格納されたプログラム命令のセットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む。別の実施形態では、プログラム命令のセットは、１つ以上のプロセッサに、ウェハ形状サブシステムから第１のウェハおよび第２のウェハの１つ以上のストレスフリー形状測定値を受信させ、第１のウェハの形状を第１の基準構造と比較することによって第１のウェハの第１の形状歪みを測定させ、第２のウェハの形状を第２の基準構造と比較することによって第２の形状歪みを測定させ、第１のウェハおよび第２のウェハの１つ以上のストレスフリー形状測定値、第１形状歪み、ならびに第２のウェハ形状歪みに基づいて、第１のウェハ上の１つ以上のフィーチャと第２のウェハ上の１つ以上のフィーチャの間のオーバーレイを予測させ、予測したオーバーレイに基づいて１つ以上のプロセスツールにフィードフォワード調整を提供させるように構成される。
【0009】
前述の概括的な説明と以下の詳細な説明の両方は、例示的かつ説明的なものに過ぎず、請求項に記載の本発明を必ずしも限定するものではないことを理解されたい。本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付の図面は、本発明の実施形態を示し、概括的説明と共に、本発明の原理を説明する働きをする。
【0010】
本開示の多数の利点は、添付の図を参照することによって、当業者によってよりよく理解され得る。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1A】本開示の１つ以上の実施形態による、ウェハ形状計測システムの簡略ブロック図である。
【図1B】本開示の１つ以上の実施形態による、第１のウェハ、第２のウェハ、およびウェハのポストボンデッドペアにウェハ形状測定を実行するウェハ形状測定システムの概念図である。
【図1C】本開示の１つ以上の実施形態による、プロセスツールのフィードバックおよび／またはフィードフォワード制御を描写する、ウェハ形状測定システムの簡略ブロック図である。
【図2】本開示の１つ以上の実施形態による、ウェハのポストボンデッドペアにおけるウェハフィーチャ間のオーバーレイを決定する方法を描写する流れ図である。
【図3】本開示の１つ以上の実施形態による、２枚のウェハをボンディングすることによって引き起こされるオーバーレイを予測する方法を描写する流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
本開示を、特定の実施形態およびその特定の特徴に関して特に示し、説明してきた。本明細書に示された実施形態は、限定的ではなく例示的であると見なされる。本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく、形態および詳細における様々な変更および修正がなされ得ることは、当業者にとって容易に明らかであるはずである。以下、添付の図面に示されている、開示された主題を詳細に参照することにする。
【0013】
図１Ａ～３を概して参照すると、本開示の１つ以上の実施形態による、ポストボンディングオーバーレイ計測のシステムおよび方法が図示されている。
【0014】
本開示の実施形態は、形状ベースの歪みによって引き起こされる２枚のボンデッドウェハ間の相対的オーバーレイの測定を対象とする。本開示の実施形態は、第１および第２の入る（ｉｎｃｏｍｉｎｇ）ウェハと、ポストボンディングウェハペアとで実行される形状測定を利用し得る。本開示の実施形態は、第１のウェハと第２のウェハ（ボンディング前）とポストボンディングペア（ボンディング後）から収集された形状データを変換して、オーバーレイデータを予測しフィードバック制御を提供してもよい。本開示の付加的な実施形態は、第１のウェハおよび第２のウェハ（ボンディング前）から収集された形状データを変換し、基準構造に対する第１のウェハおよび第２のウェハの形状歪みを測定し、フィードフォワード制御を提供してもよい。形状データの予測オーバーレイ情報への変換は、機械学習アルゴリズムおよび／または機械モデルを用いて実行され得る。
【0015】
本開示の実施形態は、ウェハ間ボンディングプロセス（例えば、ハイブリッドボンディングまたはフュージョンボンディング）後の２枚のウェハ上の厳しいオーバーレイ要件を達成するために実施され得る。例えば、本開示の実施形態は、画像センサの製造（例えば、バックライト画像センサ技術）、デバイスウェハおよびメモリウェハが一緒にボンディングされる３Ｄ ＮＡＮＤ技術、およびデバイスウェハがキャリアウェハにボンディングされる論理デバイスの裏側電源レールプロセス、に関与するウェハ間ボンディングプロセスにおけるオーバーレイを最小化／軽減するために利用され得る。これら全ての例では、いずれも厳しいオーバーレイ公差が要求される。イメージセンサや３Ｄ ＮＡＮＤ技術では、一つのウェハ上のＣｕパッドと別のウェハ上のＣｕパッドの直接の電気的接続のため、オーバーレイ要件は確実な接続を確保するために実施される。裏側電源レール技術の場合、スキャナの一般的な補正能力（例えば、フィールドごとの補正（ＣＰＥ）補正）を考慮して、その後のリソグラフィーによる貫通ビアの露光が必要なオーバーレイ公差を達成できるように、ウェハの歪みを低くすることが望ましい。
【0016】
ポストボンディングオーバーレイを測定するためのプロセスは、限定するものではないが、ｉ）ウェハ形状計測ステップを実行すること、ｉｉ）ウェハの特定のパラメータがウェハ形状データから抽出されるフィーチャ抽出ステップを実行すること、ｉｉｉ）アルゴリズム（例えば、機械学習アルゴリズムまたは機械モデル）を介して抽出パラメータを第１のウェハと第２のウェハのフィーチャ間のオーバーレイに変換することを含み得る。オーバーレイ予測の結果に基づいて、制御アルゴリズム（例えば、フィードバックまたはフィードフォワードアルゴリズム）が実施され得る。フィードバック制御の場合、制御アルゴリズムを使用して、後続のウェハのボンダ設定を最適化してもよい。フィードフォワード制御の場合、入る（ｉｎｃｏｍｉｎｇ）ウェハの形状歪みを使用して、ボンダ設定を調整してもよい。
【0017】
図１Ａは、本開示の１つ以上の実施形態による、ポストボンディングオーバーレイ計測のためのウェハ形状計測システム１００の簡略ブロック図を示している。
【0018】
実施形態において、システム１００はウェハ形状計測サブシステム１０２を含む。システム１００は、ウェハ形状計測サブシステム１０２の検出器出力に通信可能に結合されたコントローラ１０４をも含んでもよい。コントローラ１０４は、１つ以上のプロセッサ１０６およびメモリ１０８を含んでもよい。コントローラ１０４の１つ以上のプロセッサ１０６は、メモリ１０８に格納されたプログラム命令のセットを実行するように構成され得る。プログラム命令のセットは、１つ以上のプロセッサ１０６に本開示の様々なステップおよびプロセスを実行させるように構成され得る。
【0019】
ウェハ形状計測サブシステム１０２は、１つ以上のウェハから１つ以上の形状パラメータを取得することが可能な、当技術分野で既知の任意のウェハ形状ツールまたはシステムを含み得る。実施形態において、ウェハ形状計測サブシステム１０２は、１つ以上のウェハに１つ以上の計測および／または特性評価プロセスを実行するように構成された干渉計サブシステムを含む。例えば、ウェハ形状計測サブシステム１０２は、ウェハの両側で計測を行うように構成されたデュアル干渉計システム（例えば、デュアルフィゾー干渉計）を含み得る。例えば、ウェハ形状計測サブシステム１０２は、ウェハの第１の表面上で１つ以上の測定を行うために第１の照明ビーム１０１ａを生成するように構成された第１の干渉計サブシステム１０５ａと、第１の表面とは反対側のウェハの第２の表面上で１つ以上の測定を行うために第２の照明ビーム１０１ｂを生成するように構成された第２の干渉計サブシステム１０５ｂを含んでもよい。ウェハ計測サブシステム１０２は、ＫＬＡ ＩＮＣによって製造されたＰＷＧツールのようなパターン付ウェハ形状（ＰＷＧ）ツールを含んでもよい。ウェハ特性評価のための干渉計の使用は、２００３年３月２０日に出願された米国特許第６，８４７，４５８号、２０１１年１０月２７日に出願された米国特許第８，９４９，０５７号、および２０１３年１月１５日に出願された米国特許第９，１２１，６８４号に概括的に説明されており、これらは参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【0020】
ＰＷＧツールのような両面干渉計は、本開示のプロセスのコンテキストで実施するために特に有用であり得ることに留意されたい。例えば、厚さおよび／または厚さ変化情報は、本開示の機械学習アルゴリズムおよび／または機械モデルへの入力となり得る。さらに、両面測定は、一方の表面が測定を不確実にする属性を有する場合に融通性を提供する。さらに、両面測定は、２つの測定からの形状情報の平均化を可能にし、確実性を向上させる。
【0021】
なお、本開示の範囲は、ＰＷＧ実装のデュアル干渉計システムに限定されず、片面干渉計システムを含むがこれに限定されない、当技術分野で既知の任意のウェハ計測システムまたはツールを包含するように拡張され得る。
【0022】
実施形態では、ウェハ形状計測サブシステム１０２は、ストレスフリーまたはストレスフリーに近い状態にある間にウェハのウェハ形状計測を行うように構成される。本開示の目的において、用語「ストレスフリー」は、外部ソースからウェハに加えられる力がほとんどない構成を意味するように解釈すべきである。用語「ストレスフリー」は、代替的に、「フリースタンディング」と解釈されてもよい。外部応力が除去された状態で、平坦なウェハ形状からの残りの偏差は、典型的には、ウェハの前面に存在する応力層を介して、またはボンディングプロセスによって課される応力に起因して誘発される。ウェハ上に存在する層によって引き起こされるこれらの応力は、内部応力と解釈されることに留意されたい。この意味で、ウェハの「形状」は、「自然形状」（すなわち、ベアウェハの形状）と、薄膜のようなウェハのいずれかの表面上の内部応力によって引き起こされる形状との組み合わせである。
【0023】
実施形態では、図１Ｂに示すように、ウェハ計測サブシステム１０２は、（１）第１のウェハの形状測定、（２）第２のウェハの形状測定、および（３）ウェハのポストボンディングペアの形状測定を行ってもよい。プレボンディングされた第１および第２のウェハの測定は、第１のウェハと第２のウェハの形状の不一致、並びにポストボンデッドペアに対するボンダおよびボンディングプロセスの影響に基づいて、ウェハのポストボンデッドペアの形状を予測するために使用され得ることに留意されたい。
【0024】
実施形態において、ウェハ計測サブシステム１０２は、第１のウェハ１１０ａに第１の形状測定を行い、その後、データ信号１０３ａを介してコントローラ１０４に形状測定データを送信してもよい。ウェハ計測サブシステム１０２は、第２のウェハ１１０ｂに第２の形状測定を行い、その後、データ信号１０３ｂを介してコントローラ１０４に形状測定データを送信してもよい。次に、第１のウェハ１１０ａおよび第２のウェハ１１０ｂは、ボンダ（図示せず）を介してボンディングプロセスを受け、ポストボンディングウェハペア１１０ｃを形成してもよい。ウェハ計測サブシステム１０２は、ポストボンディングウェハペア１１０ｃに第３の形状測定を行い、その後、データ信号１０３ｃを介して形状測定データをコントローラ１０４に送信してもよい。
【0025】
実施形態では、ボンディングプロセスに続いて、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａ、第２のウェハ１１０ｂ、およびポストボンディングウェハペア１１０の測定された形状情報を、局所形状特性を特徴付ける局所形状パラメータに変換する。例えば、これらのパラメータは、形状の第１および第２偏微分、または異なる機械モデルを用いた形状からの面内変位の予測を含んでもよい。例えば、局所形状パラメータは、局所形状曲率（ＬＳＣ）および／または面内歪み（ＩＰＤ）を含んでもよいが、これらに限定されるものではない。スキャナ上のウェハの歪みを予測するために従来使用されてきた追加のメトリクスも利用され得る。そのようなメトリクスには、プレート理論、有限要素法などのアプローチに基づくウェハ形状とオーバーレイとの関係を記述する機械モデル、またはＫＬＡコーポレーション製のＧｅｎ３、Ｇｅｎ４、および／またはＧｅｎ５モデルからのパラメータなどの独自のモデリングアプローチがあるが、これらに限定されない。
【0026】
入る（ｉｎｃｏｍｉｎｇ）ウェハとポストボンディングウェハの両方の効果を捕らえるための説明は、Ｋ．Ｔｕｒｎｅｒによる２００４年の博士論文、「Ｗａｆｅｒ Ｂｏｎｄｉｎｇ：Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ‐ｂａｓｅｄ Ｍｏｄｅｌｓ ａｎｄ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ」に記載されている。この近似では、最終ボンデッドウェハの反り（および結果として生じるＩＰＤ）から局所化された全面的な反りは、以下の式で記述され得る。
ここで、ウェハの反りは、以下のようにκに関連している。
式中、ｒはウェハの半径である。上記の関係は、ボンディングプロセス中のウェハの反りを記述し、ウェハのボンディング歪みを特徴付けるために使用され得る。スキャナ上でウェハをチャックしている間に生じるウェハの歪みを予測する際の観察に基づき、上記の式は局所的な歪みに対しては厳密には正しくないことが予想される。
【数1】
【数2】
【0027】
実施形態において、コントローラ１０４によって実行される第１のアルゴリズムは機械学習アルゴリズムを含む。コントローラ１０４によって適用される機械学習アルゴリズムは、深層学習アルゴリズムを含み得るこれに限定されない、当技術分野で既知の任意の機械学習アルゴリズムを含み得る。例えば、深層学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク（例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）等）を含み得るが、これらに限定されない。本実施形態では、コントローラ１０４は、各測定（第１のウェハ１１０ａ、第２のウェハ１１０ｂ、およびポストボンディングウェハペア１１０ｃ）に対して、ウェハ形状から複数のパラメータを生成する。例えば、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａ、第２のウェハ１１０ｂ、およびポストボンディングウェハペア１１０ｃについて、ＩＰＤ、Ｇｅｎ４などを局所的に生成してもよい。次に、コントローラ１０４は、これらの生成されたパラメータのいずれかを、機械学習アルゴリズムへの入力として使用してもよい。例えば、ニューラルネットワークの場合、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａ、第２のウェハ１１０ｂ、およびポストボンディングウェハペア１１０ｃについてＩＰＤ、Ｇｅｎ４などをローカルベースで生成し、これらのメトリクスをニューラルネットワークに入力してもよい。
【0028】
実施形態では、コントローラ１０４は機械学習アルゴリズムを訓練してもよい。例えば、コントローラ１０４は、訓練のために、同じ場所で測定されたＩＲオーバーレイデータを受信し、その後、利用してもよい。実施形態では、相対ｘ‐ｙシフトだけでなく剛体回転誤差に起因するアライメント誘導オーバーレイエラーが、訓練のために使用されるオーバーレイデータから除去される。実施形態では、一旦訓練されると、ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを使用して、オーバーレイ予測を行ってもよい。
【0029】
代替的および／または付加的な実施形態では、機械学習アルゴリズムの代わりに（または機械学習モデルと組み合わせて）、機械モデルを使用してもよい。リソグラフィスキャナ上でチャックされた反ったウェハのオーバーレイを予測するために使用される手順と同様に、ウェハ形状を記述する一連の機械的方程式が近似的に解かれてもよい。実施形態において、機械モデルは、プレート理論またはビーム理論に基づいてもよい。実施形態において、機械モデルは、固体の線形弾性変形を支配する連続体力学方程式の数値解法に基づくものである。例えば、機械モデルは、プレート理論または有限要素法などの技術を含んでもよいが、これらに限定されるものではない。上に示した方程式と一致して、ボンディング中のウェハの中間形状は、主要な調整を提供する。
【0030】
実施形態では、図１Ｃに示すように、コントローラ１０４は、１つ以上の制御信号１１３を１つ以上のプロセスツール１１２に提供してもよい。例えば、コントローラ１０４は、１つ以上の上流および／または下流のプロセスツールを調整するように構成された１つ以上のフィードフォワードおよび／またはフィードバック制御信号を生成してもよい。調整され得るプロセスツールは、リソグラフィツール、成膜ツール、研磨ツール、エッチングツール、ボンダなどを含み得るが、これらに限定されるものではない。この点で、予測されたオーバーレイ情報は、ボンデッドウェハペアで観察されるオーバーレイを最小化する（または少なくとも軽減する）ために使用され得る。
【0031】
実施形態では、コントローラ１０４はフィードバック制御を提供してもよい。例えば、予測されたポストボンディングオーバーレイを使用して、ボンダのプロセス制御を調整してもよい。このようなプロセス調整の例は、ボンディング中に適用される真空圧力の調整、または不均一な温度分布に対する調整を含む。これらの変更の影響は制御シグネチャとして特徴付けられ得る。標準的な最適化アルゴリズムと、ボンダの調整について特徴付けられたシグネチャと、シグネチャのスケーリングされた組み合わせを使用して、結果として得られるオーバーレイが最小化され得る。
【0032】
追加的および／または代替的な実施形態において、コントローラ１０４は、フィードフォワード制御を提供してもよい。実施形態では、ボンディングプロセスの前に、コントローラ１０４は、モデルを適用して、第１のウェハ形状を第１の基準構造と比較することによって第１のウェハ１１０ａの第１の形状歪みを決定し、第２のウェハ形状を第２の基準構造と比較することによって第２のウェハ１１０ａの第２の形状歪みを決定してもよい。第１の基準構造および第２の基準構造は、理想的な平坦なウェハを含み得るが、これらに限定されない。次に、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａおよび第２のウェハ１１０ｂの形状測定値、第１の形状歪み、および第２のウェハ形状歪みに基づいて、第１のウェハ１１０ａ上の１つ以上のフィーチャと第２のウェハ１１０ｂ上の１つ以上のフィーチャとの間のオーバーレイを予測してもよい。この点で、コントローラ１０４は、本明細書で先に説明したように、機械学習アルゴリズムおよび／または機械モデルを適用してもよい。次に、コントローラ１０４は、予測されたオーバーレイに基づいて、１つ以上のプロセスツール（例えば、ボンダ）にフィードフォワード調整を提供してもよい。例えば、高い初期反りを有するウェハの場合、入る（ｉｎｃｏｍｉｎｇ）ウェハの反りの変化するシグネチャは、出る（ｏｕｔｇｏｉｎｇ）ポストボンディング歪みに影響を与える。この場合、ポストボンディングシグネチャは、修正されたプロセスで生成され得る。２枚の入るウェハと１枚の出るウェハの事前測定値を用いて、初期キャリブレーション実行からボンディングシグネチャが生成され得る。フィードフォワード制御では、入る（ｉｎｃｏｍｉｎｇ）シグネチャを組み合わせて、予測されるオーバーレイ結果を生成する。これは、本明細書に記載された手順に従って最適化され、可能な限り低いポストボンディングオーバーレイを提供することができる。なお、歪みを決定するためのモデルと組み合わせたウェハ１１０ａ、１１０ｂのプレボンディング形状測定は、オーバーレイエラーを最小にするためにボンディングするウェハのペアを選択するために使用され得る。
【0033】
コントローラ１０４の１つ以上のプロセッサ１０６は、当技術分野で既知の任意のプロセッサまたは処理要素を含み得る。本開示の目的において、用語「プロセッサ」または「処理要素」は、１つ以上の処理または論理素子（例えば、１つ以上のマイクロプロセッサデバイス、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）デバイス、１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または１つ以上のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ））を有する任意の装置を包含すると広義に定義され得る。この意味で、１つ以上のプロセッサ１０６は、アルゴリズムおよび／または命令（例えば、メモリに格納されたプログラム命令）を実行するように構成された任意のデバイスを含み得る。一実施形態では、１つ以上のプロセッサ１０６は、デスクトップコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、画像コンピュータ、並列プロセッサ、ネットワークコンピュータ、または本開示を通して説明するように動作する、もしくは、計測システム１００と連携して動作するように構成されたプログラムを実行するように構成された任意の他のコンピュータシステムとして具現化されてもよい。さらに、システム１００の異なるサブシステムは、本開示で説明されるステップの少なくとも一部を実施するのに適したプロセッサまたは論理素子を含んでもよい。したがって、上記の説明は、本開示の実施形態に対する制限として解釈されるべきではなく、単に例示として解釈されるべきである。さらに、本開示全体を通して説明されるステップは、単一のコントローラによって実行されても、代替的に複数のコントローラによって実行されてもよい。さらに、コントローラ１０４は、共通のハウジング内に、または複数のハウジング内に収容された１つ以上のコントローラを含んでもよい。このようにして、任意のコントローラまたはコントローラの組み合わせが、計測システム１００への一体化に適したモジュールとして個別にパッケージ化されてもよい。さらに、コントローラ１０４は、ウェハ計測サブシステム１０２から受信したデータを分析し、データを、計測システム１００内の付加的なコンポーネントまたは計測システム１００の外部に供給してもよい。
【0034】
メモリ媒体１０８は、関連する１つ以上のプロセッサ１０６によって実行可能なプログラム命令を格納するのに適した、当技術分野で既知の任意の記憶媒体を含んでもよい。例えば、メモリ媒体１０８は非一時的メモリ媒体を含んでもよい。別の例として、メモリ媒体１０８は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気または光学メモリデバイス（例えば、ディスク）、磁気テープ、固体ドライブなどを含み得るが、これらに限定されるものではない。メモリ媒体１０８は、１つ以上のプロセッサ１０６と共通のコントローラハウジングに収容され得ることにさらに留意されたい。一実施形態では、メモリ媒体１０８は、１つ以上のプロセッサ１０６およびコントローラ１０４の物理的位置に対して遠隔に配置されてもよい。例えば、コントローラ１０４の１つ以上のプロセッサ１０６は、ネットワーク（例えば、インターネット、イントラネットなど）を介してアクセス可能なリモートメモリ（例えば、サーバ）にアクセスしてもよい。
【0035】
なお、開示されたシステム１００の１つ以上の構成要素は、当技術分野で周知の任意の方法で、システムの様々な他の構成要素に通信可能に結合され得ることに留意されたい。例えば、ウェハ計測サブシステム１０２、コントローラ１０４、プロセスツール１１２、およびユーザインタフェースは、有線（例えば、銅線、光ファイバケーブルなど）または無線接続（例えば、ＲＦ結合、ＩＲ結合、データネットワーク通信（例えば、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、３Ｇ、４Ｇ、４Ｇ ＬＴＥ、５Ｇ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなど））によって互いにおよび他のコンポーネントに通信可能に結合され得る。
【0036】
図２は、本開示の１つ以上の実施形態に従って、ポストボンデッドウェハペア上のフィーチャ間のオーバーレイを測定する方法を示している。なお、方法２００のステップは、ウェハ計測システム１００によってすべてまたは部分的に実施され得る。しかしながら、付加的なまたは代替的なシステムレベルの実施形態が方法２００のステップのすべてまたは一部を実施し得るという点で、方法２００はウェハ計測システム１００に限定されないことが、さらに認識される。
【0037】
ステップ２０２で、第１のウェハにウェハ形状測定が実行される。例えば、図１Ｂに示すように、ウェハ形状サブシステム１０２は、ウェハボンディングプロセスの前に、第１のウェハ１１０ａにウェハ形状測定を実行してもよい。
【0038】
ステップ２０４で、第２のウェハにウェハ形状測定が実行される。例えば、図１Ｂに示すように、ウェハ形状サブシステム１０２は、ウェハボンディングプロセスの前に、第２のウェハ１１０ｂにウェハ形状測定を実行してもよい。
【0039】
ステップ２０６で、第１のウェハと第２のウェハがボンディングされて、ウェハのボンデッドペアを形成する。例えば、ボンダ（図示せず）は、ウェハ間ボンディングプロセスにおいて、第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂをボンディングしてもよい。ボンダは、ハイブリッドウェハボンディングまたはフュージョンウェハボンディング用に構成されてもよい。
【0040】
ステップ２０８で、第２のウェハのポストボンデッドペアにウェハ形状測定が実行される。例えば、図１Ｂに示すように、ウェハ形状サブシステム１０２は、ボンディングプロセス後にウェハのポストボンデッドペア１１０ｃにウェハ形状測定を実行してもよい。
【0041】
ステップ２１０で、第１のウェハ上のフィーチャと第２のウェハ上のフィーチャとの間のオーバーレイが、第１のウェハ、第２のウェハ、およびウェハのボンデッドペアからの形状測定値に基づいて予測される。実施形態において、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａ、第２のウェハ１１０ｂ、およびウェハのボンデッドペア１１０ｃからの形状測定値に基づいて、第１のウェハ１１０ａ上のフィーチャと第２のウェハ１１０ｂ上のフィーチャとの間のオーバーレイを測定または予測してもよい。例えば、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａ、第２のウェハ１１０ｂ、およびウェハのボンデッドペア１１０ｃの形状情報を、第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂ上のフィーチャ間のオーバーレイに相関させるアルゴリズムを実行してもよい。第１のステップでは、ステップ２０４、２０６、および２０８の測定された形状情報は、コントローラ１０４によって、局所形状特性を特徴付ける局所形状パラメータに変換され得る。そのようなパラメータの例は、局所的な形状曲率、ＩＰＤ、およびウェハの歪みを予測するために当技術分野で使用される他の任意の形状メトリクスである（例えば、プレート理論、有限要素法、またはＫＬＡコーポレーション製のＧｅｎ３、Ｇｅｎ４、および／またはＧｅｎ５モデルのパラメータなどの独自のモデリングアプローチなどのアプローチに基づいてウェハ形状とオーバーレイとの関係を記述するために用いられる機械モデルで予測されるスキャナでの歪み）。次に、取得されたパラメータは、オーバーレイを予測するためにコントローラ１０４によって使用される。例えば、コントローラ１０４は、取得された形状パラメータを機械学習アルゴリズム（例えば、ニューラルネットワーク）に入力してもよく、この機械学習アルゴリズムは、取得された形状パラメータを、ウェハ１１０ｃのペアにおける第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂのフィーチャ間のオーバーレイに相関させる。機械学習アルゴリズムのための適切な形状パラメータは、曲率または形状勾配のようなローカルメトリクスを含んでもよく、または、ウェハの形状を、多項式（例えば、Ｘ、Ｙ、Ｘ２、ＸＹ、Ｙ２、．．．）またはディスク上で自然に定義されるゼルニケ多項式に適合させるようなグローバルメトリクスを含んでもよい。これらの用語は限定的なものではなく、例として挙げたに過ぎない。別の例として、コントローラ１０４は、取得された形状パラメータの１つ以上を物理／機械モデルに入力して、ウェハのペア１１０ｃにおける第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂのフィーチャ間のオーバーレイを予測してもよい。
【0042】
ステップ２１２で、１つ以上のフィードバック調整がプロセスツールに提供される。例えば、図１Ｃに示すように、１つ以上の制御信号１１３が、１つ以上のプロセスツール１１２に送信されて、１つ以上のプロセスツール１１２の１つ以上の状態を調整して、第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂとの間のオーバーレイを最小化／最大化してもよい。例えば、コントローラ１０４は、１つ以上の上流プロセスツールを調整するように構成された１つ以上のフィードバック制御信号を生成してもよい。調整され得るプロセスツールは、リソグラフィツール、成膜ツール、研磨ツール、エッチングツール、ボンダなどを含み得るが、これらに限定されるものではない。この点で、予測されたオーバーレイ情報は、将来のボンデッドウェハペアで観察されるオーバーレイを最小化する（または少なくとも軽減する）ために使用され得る。
【0043】
図３は、本開示の１つ以上の実施形態に従って、ポストボンデッドウェハペア上のフィーチャ間のオーバーレイを予測する方法を示す。なお、方法３００のステップは、ウェハ計測システム１００によってすべてまたは部分的に実施され得る。しかしながら、付加的なまたは代替的なシステムレベルの実施形態が方法３００のステップのすべてまたは一部を実施し得るという点で、方法３００はウェハ計測システム１００に限定されないことがさらに認識される。なお、加えて、方法２００の様々なステップは、特に断りのない限り、方法３００に適用されると解釈され得る。
【0044】
ステップ３０２で、第１のウェハにウェハ形状測定が実行される。例えば、図１Ｂに示すように、ウェハ形状サブシステム１０２は、ウェハボンディングプロセスの前に、第１のウェハ１１０ａにウェハ形状測定を実行してもよい。
【0045】
ステップ３０４で、第２のウェハにウェハ形状測定が実行される。例えば、図１Ｂに示すように、ウェハ形状サブシステム１０２は、ウェハボンディングプロセスの前に、第２のウェハ１１０ｂにウェハ形状測定を実行してもよい。
【0046】
ステップ３０６で、第１のウェハの第１の形状歪みと第２のウェハの第２の形状歪みとが測定される。例えば、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａ内の歪みを特定するために、モデル（例えば、プレート理論に基づく機械モデル）を適用して第１のウェハ１１０ａの形状を基準構造と比較してもよい。同様に、コントローラ１０４は、第２のウェハ１１０ｂ内の歪みを特定するために、モデルを適用して第２のウェハ１１０ｂの形状を基準構造と比較してもよい。実施形態において、基準構造は、理想化された平坦なウェハを含み得る。付加的な実施形態では、基準構造は、以前に測定されたウェハから取得された形状情報を含み得る。
【0047】
ステップ３０８で、第１のウェハ上のフィーチャと第２のウェハ上のフィーチャとの間のオーバーレイが、第１のウェハおよび第２のウェハからの形状測定値と、第１のウェハおよび第２のウェハの形状歪みとに基づいて予測される。実施形態において、ウェハ計測サブシステム１０２から第１のウェハ１１０ａおよび第２のウェハ１１０ｂの形状情報を受信し、基準構造に基づいて形状歪みを測定すると、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａおよび第２のウェハ１１０ｂの形状測定値および形状歪みに基づいて、第１のウェハ１１０ａ上のフィーチャと第２のウェハ１１０ｂ上のフィーチャの間のオーバーレイを予測してもよい。例えば、コントローラ１０４は、第１のウェハ１１０ａおよび第２のウェハ１１０ｂの形状および形状歪みを、第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂ上のフィーチャ間のオーバーレイに相関させるアルゴリズムを実行し得る。第１のステップでは、ステップ２０４、２０６の測定された形状情報は、コントローラ１０４によって、局所形状特性を特徴付ける局所形状パラメータに変換され得る。方法２００と同様に、そのようなパラメータの例は、局所的な形状曲率、ＩＰＤ、およびウェハの歪み（例えば、スキャナ上の歪み（例えば、Ｇｅｎ３、Ｇｅｎ４、Ｇｅｎ５パラメータ））を予測するために当技術分野で使用される他の任意の形状メトリクスである。次に、取得されたパラメータとステップ３０６の形状歪み情報を使用して、コントローラ１０４によってオーバーレイを予測する。例えば、コントローラ１０４は、取得された形状パラメータおよび形状歪み情報を機械学習アルゴリズム（例えば、ニューラルネットワーク）に入力してもよく、この機械学習アルゴリズムは、取得された形状パラメータおよび形状歪み（ボンディング前）を、ウェハ１１０ａ、１１０ｂがボンディングされた場合の第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂのフィーチャ間のオーバーレイに相関させる。方法２００と同様に、機械学習アルゴリズムのための適切な形状パラメータは、曲率または形状勾配のようなローカルメトリクスを含んでもよく、あるいは、ウェハの形状を、多項式（例えば、Ｘ、Ｙ、Ｘ２、ＸＹ、Ｙ２、．．．）またはディスク上で自然に定義されるゼルニケ多項式に適合させるようなグローバルメトリクスを含んでもよい。別の例として、コントローラ１０４は、一対のウェハ１１０ｃにおける第１のウェハ１１０ａおよび第２のウェハ１１０ｂのフィーチャ間のオーバーレイを予測するために、取得した形状パラメータおよび形状歪みのうちの１つ以上を物理／機械モデルに入力してもよい。機械学習モデルと機械モデルとは、互いに組み合わせて使用され得ることにさらに留意されたい。
【0048】
ステップ３１０で、１つ以上のフィードフォワード調整がプロセスツールに提供される。例えば、図１Ｃに示すように、１つ以上のフィードフォワード制御信号１１３が、１つ以上のプロセスツール１１２に送信されて、１つ以上のプロセスツール１１２の１つ以上の状態を調整して、第１のウェハ１１０ａと第２のウェハ１１０ｂとの間のオーバーレイを最小化／軽減してもよい。例えば、コントローラ１０４は、１つ以上の下流プロセスツールを調整するように構成された１つ以上のフィードフォワード制御信号を生成してもよい。調整され得るプロセスツールは、リソグラフィツール、成膜ツール、研磨ツール、エッチングツール、ボンダなどを含み得るが、これらに限定されるものではない。この点で、予測オーバーレイ情報を使用して、ボンデッドウェハペア１１０ｃ上で観察されるオーバーレイを最小化（または少なくとも軽減）してもよい。
【0049】
実施形態では、歪みを決定するためのモデルと組み合わせたウェハ１１０ａ、１１０ｂのプレボンディング前の形状測定を使用して、ボンディングするウェハのペアを選択して、オーバーレイエラーを最小化してもよい。
【0050】
当業者ならば、本明細書に記載の構成要素、動作、デバイス、オブジェクト、およびそれらに付随する論述は、概念的な明確化のために例として使用されており、様々な構成変更が企図されていることを認識するであろう。その結果、本明細書で使用される場合、記載された特定の例示および付随する論述は、それらのより一般的なクラスの代表であることを意図している。一般に、任意の特定の例示の使用は、そのクラスの代表であることが意図され、特定の構成要素、動作、デバイス、およびオブジェクトが含まれていないことは、限定的であるとみなされるべきではない。
【0051】
当業者であれば、本明細書に記載のプロセスおよび／またはシステムおよび／または他の技術を実現することができる様々な媒体（例えば、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェア）が存在し、好ましい媒体は、プロセスおよび／またはシステムおよび／または他の技術が展開されるコンテキストによって変わることを理解するであろう。例えば、実装者が速度および精度が最重要であると判断した場合、実装者は主にハードウェアおよび／またはファームウェアの媒体を選ぶことができ、代替的に、柔軟性が最重要である場合、実装者は主にソフトウェアの実装を選ぶことができ、さらにまた代替的に、実装者はハードウェア、ソフトウェアおよび／またはファームウェアのいくつかの組み合わせを選ぶことができる。したがって、本明細書に記載されたプロセスおよび／またはデバイスおよび／または他の技術を実現することができるいくつかの可能な媒体が存在するが、利用される媒体が、媒体が展開されるコンテキストおよび実装者の、いずれも変化し得る特定の懸念（例えば、速度、柔軟性、または予測可能性）に依存する選択である点で、いずれも他より本質的に上位であるということはない。
【0052】
これまでの説明は、当業者ならば、特定の用途およびその要件のコンテキストで提供されるように本発明を製造および使用することができるように提示されている。本明細書で使用されるように、「頂部（ｔｏｐ）」、「下部（ｂｏｔｔｏｍ）」、「上（ｏｖｅｒ）」、「下（ｕｎｄｅｒ）」、「上部（ｕｐｐｅｒ）」、「上方（ｕｐｗａｒｄ）」「下部（ｌｏｗｅｒ）」、「下（ｄｏｗｎ）」、「下方（ｄｏｗｎｗａｒｄ）」などの方向用語は、説明の目的のために相対位置を提供することを意図しており、絶対参照枠を指定することを意図しない。説明された実施形態に対する様々な修正は、当業者には明らかであり、本明細書で定義された一般原理は、他の実施形態に適用され得る。したがって、本発明は、示され、説明された特定の実施形態に限定されることを意図するものではなく、本明細書に開示された原理および新規の特徴と一致する最も広い範囲を与えられるべきである。
【0053】
本明細書における実質的に任意の複数および／または単数の用語の使用に関して、当業者は、コンテキストおよび／または適用によって適宜、複数から単数へ、および／または単数から複数へ変換され得る。様々な単数／複数の順列は、明確さのために本明細書では明示的に規定されない。
【0054】
本明細書に記載の方法のすべては、方法の実施形態の１つ以上のステップの結果をメモリに格納することを含み得る。結果は、本明細書に記載された結果のいずれかを含んでもよく、当技術分野で既知の任意の方法で記憶され得る。メモリは、本明細書に記載された任意のメモリ、または当該技術分野で知られている任意の他の適切な記憶媒体を含んでもよい。結果が格納された後で、結果は、メモリにアクセスし、本明細書に記載の方法またはシステムの実施形態のいずれかによって使用され、ユーザへの表示のためにフォーマットされ、別のソフトウェアモジュール、方法、またはシステムによって使用され、等々であり得る。さらに、結果は、「永久的に」、「半永久的に」、「一時的に」、またはある期間保存され得る。例えば、メモリはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であってもよく、結果は必ずしもメモリ内に無期限に存続する必要はない。
【0055】
上述した方法の各実施形態は、本明細書に記載された他の方法（複数可）の任意の他のステップ（複数可）を含み得ることがさらに企図される。加えて、上述の方法の実施形態の各々は、本明細書に記載されたシステムのいずれによって実行されてもよい。
【0056】
本明細書で説明した主題は、他の構成要素内に含まれる、または他の構成要素と接続される、異なる構成要素を示すことがある。このような描かれたアーキテクチャは単に例示的なものであり、実際には、同じ機能性を達成する他の多くのアーキテクチャが実装され得ることを理解されたい。概念的には、同じ機能を達成するための構成要素の任意の配置は、所望の機能が達成されるように、効果的に「連携」される。したがって、本明細書において、特定の機能を実現するために組み合わされる任意の２つの構成要素は、アーキテクチャまたは介在する構成要素に関係なく、所望の機能が達成されるように互いに「連携」していると見なすことができる。同様に、このように連携された任意の２つの構成要素は、所望の機能性を達成するために互いに「接続」または「結合」されていると見なすこともでき、このように連携することができる任意の２つの構成要素は、所望の機能性を達成するために互いに「結合可能」であると見なすこともできる。結合可能の具体例は、物理的に嵌合可能および／または物理的に相互作用する構成要素、ならびに無線で相互作用可能および／または無線で相互作用する構成要素、ならびに論理的に相互作用可能および／または論理的に相互作用する構成要素を含むが、これらに限られない。
【0057】
さらに、本発明は添付の特許請求の範囲によって定義されることが理解されよう。一般に、本明細書、特に添付の請求項（例えば、添付の請求項の要部）において使用される用語は、一般に「オープンな」用語として意図されることが当業者によって理解されるであろう（例えば、用語「含む」は、「含むが限定しない」と解釈すべきである、用語「有する」は、「少なくとも有する」と解釈すべきである、用語「含む」は、「含むが限定しない」、等々）。さらに、導入されたクレーム記載（ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｃｌａｉｍ ｒｅｃｉｔａｔｉｏｎ）において特定の数が意図される場合、そのような意図は当該クレーム中に明確に記載され、そのような記載がない場合は、そのような意図も存在しないことは当業者ならば理解するであろう。理解を支援するために、例えば、後続の添付する特許請求の範囲では、「少なくとも１つの」および「１つ以上の」といった導入句を使用してクレーム記載を導入することが含まれる場合がある。しかしながら、このような句を使用するからといって、「ａ」または「ａｎ」といった不定冠詞によりクレーム記載を導入した場合に、たとえ同一のクレーム内に、「１つ以上の」または「少なくとも１つの」といった導入句と「ａ」または「ａｎ」といった不定冠詞との両方が含まれるとしても、当該導入されたクレーム記載を含む特定のクレームが、当該記載事項を１つのみ含む例に限定されるということが示唆されると解釈されるべきではなく（例えば、「ａ」および／または「ａｎ」は、通常は、「少なくとも１つの」または「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。）、定冠詞を使用してクレーム記載を導入する場合にも同様のことが当てはまる。加えて、導入されたクレーム記載において特定の数が明示されている場合であっても、そのような記載は、通常、少なくとも記載された数を意味するように解釈されるべきであることを、当業者ならば理解するであろう（例えば、他に修飾語のない、単なる「２つの記載事項」という記載がある場合、この記載は、「少なくとも」２つの記載事項、または「２つ以上の」記載事項を意味する）。さらに、「Ａ、ＢおよびＣなどのうち少なくとも１つ」に類する表記法が使用される場合、一般的に、そのような構文は、当業者がその表記法を理解するような意味を意図している（例えば、「Ａ、ＢおよびＣのうち少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢの両方、ＡおよびＣの両方、ＢおよびＣの両方、および／またはＡ、Ｂ、Ｃのすべて、などを有するシステムを含み得るが、それらに限定されない）。さらに、「Ａ、ＢまたはＣなどのうち少なくとも１つ」に類する表記法が使用される場合、一般的に、そのような構文は、当業者がその表記法を理解するような意味を意図している（例えば、「Ａ、ＢまたはＣのうち少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢの両方、ＡおよびＣの両方、ＢおよびＣの両方、および／またはＡ、Ｂ、Ｃのすべて、などを有するシステムを含み得るが、それらに限定されない）。さらに、２つ以上の選択可能な用語を表すあらゆる離接語および／または離接句は、明細書、特許請求の範囲、または図面のいずれにあっても、それら用語のうちの１つ、それらの用語のうちのいずれか、またはそれらの用語の両方を含む可能性を意図すると理解されるべきであることが、当業者には理解されるであろう。例えば、「ＡまたはＢ」という句は、「Ａ」または「Ｂ」、あるいは「ＡおよびＢ」の可能性を含むと理解されよう。
【0058】
本開示およびそれに付随する利点の多くは、前述の説明によって理解されると考えられ、開示された主題から逸脱することなく、またはその重要な利点のすべてを犠牲にすることなく、構成要素の形態、構造および配置において種々の変更がなされ得ることは明らかであろう。記載された形態は単に説明的なものであり、そのような変更を包含し含めることが、以下の特許請求の範囲の意図するところである。さらに、本発明は添付の特許請求の範囲によって定義されることを理解されたい。
【図1A】
【図1B】
【図1C】
【図2】
【図3】
【国際調査報告】