KR101129940B1 - 레티클/마스크 시스템의 적응형 실시간 제어를 제공하는 열 처리 시스템 및 열 처리 시스템의 작동 방법 - Google Patents
레티클/마스크 시스템의 적응형 실시간 제어를 제공하는 열 처리 시스템 및 열 처리 시스템의 작동 방법 Download PDFInfo
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Abstract
다변수 제어기(multivariable controller)(260)를 포함하는 적응형 실시간 열 처리 시스템이 개시된다. 일반적으로, 절차(1600)는 열 처리 시스템의 동적 모델을 생성하는 단계(1630)와, 레티클/마스크 곡률을 동적 모델에 반영하는 단계와, 확산 증폭 모델을 동적 열 모델에 결합하는 단계와, 다변수 제어기를 생성하는 단계와, 공칭 설정점(nominal setpoint)을 지능형 설정점(intelligent setpoint)의 벡터로 파라미터화하는 단계(1650)와, 공정 감도 매트릭스(sensitivity matrix)를 생성하는 단계와, 효율적인 최적화 방법 및 공정 데이터를 이용하여 지능형 설정점을 생성하는 단계와, 작동 시간 동안 적절한 모델 및 설정점을 선택하는 공정 지침를 확립하는 단계를 포함한다.
다변수 제어기, 열 처리 시스템, 동적 모델, 레티클/마스크, 지능형 설정점, 감도 매트릭스, 공정 지침
Description
본 발명은 반도체 처리 시스템에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 레티클/마스크 시스템 온도의 실시간 제어를 제공하는 열 처리 시스템에 관한 것이다.
포토리소그래피(photolithography)는 여러 초소형 장치의 제조에서는 중요한 단계이다. 반도체 장치, 박막 기록 헤드, 미세가공 장치는 포토리소그래피를 이용하여 제조된 예이다. 반도체 장치는 더욱 소형화되고 있다. 소형화의 증대로 포토리소그래피 공정에서의 정밀도가 점차 더욱 중요해지고 있다. 포토리소그래피 툴은 반도체 장치, 박막 기록 헤드, 미세가공 장치의 제조에서 포토리소그래피 공정를 실행하는데 이용되는 기기이다.
집적 회로(IC)에 이용되는 반도체 장치는 20개 이상의 층으로 형성될 수 있다. 통상적으로, 각 층은 특유의 포토마스크(photomask)를 필요로 한다. IC 디자인이 완료된 후에는, 그것이 검증된 후, 공정은 포토마스크 생성 단계로 진행한다. 포토리소그래피는 반도체 제조의 리소그래피 공정에서 매우 중요한 요소이다. 일반적으로, 레티클, 포토마스크, 또는 마스크는 집적 회로의 상이한 층의 정밀한 이미지를 포함하는 고품질의 석영 또는 유리 플레이트를 포함한다. 마스크는 이들 이미지를 반도체 웨이퍼에 광학적으로 전사하는데 이용된다.
여러 경우에, 디자인이 검증된 후, 그 디자인은 GDSII 포맷 파일로 변환되며, 마스크 제조 프로세스는 마스크 발생기에 패턴을 묘화하는 디자인 데이터로 상기 파일을 변환한다. 감광 레지스트 층이 블랭크 마스크(blank mask)의 상부의 크롬 층 위에 도포되며, 마스크 발생기는 감광 레지스트층에 패턴을 생성하기 위해 전자빔 또는 레이저를 이용하여 감광성 레지스트의 층에 패턴을 기록한다.
그 후, 감광 레지스트의 패턴화된 층은 현상된다. 이것은 회로 패턴이 필요한 곳에서만 밑에 놓인 크롬을 노광시킨다. 노출된 크롬은 에칭된다. 에칭 후에 잔여 레지스트는 완전히 박리되어서, 회로 이미지를 투명 패턴으로 남기고, 나머지는 불투명한 크롬 막이 남는다.
포토마스크, "레티클" 또는 "마스크"는 집적 회로의 포토리소그래피 제조에 이용되는 패턴을 포함한다. 이러한 공정은 복잡하며, 정밀한 촬상을 보장하기 위해 촬상 시스템(imaging system) 및 레티클/마스크에서의 극도의 안정성을 요구한다. 예컨대, 포토리소그래피 툴은 0.15 미크론보다 작은 회로 소자를 인쇄하고, 그 회로 소자를 수 나노미터의 정밀도로 배열하기 위해서 포토마스크를 이용할 수 있다. 회로 소자(트랜지스터)는 대형 실리콘 웨이퍼 상에서 제조된다. 통상적으로, IC 제조 공정은 반도체 웨이퍼 상에 피복된 레지스트 막에 회로 패턴을 전사하는 단계를 포함한다.
IC 제조 공정은 일반적으로 회로의 각 층에 포토마스크를 제조하는 것을 필요로 한다. 포토마스크 생성을 위해 이용되는 제조 절차와 장비는 최상의 정밀도와 공지된 재현 가능한 영상화 기술을 필요로 한다. 레티클의 품질은 실제 IC 제조의 수율에 영향을 미칠 수 있다.
포토마스크 제조 동안에 포토마스크는 국소적인 온도 편차를 겪는다. 그 온도는 마스크 제조 정밀도에 악영향을 미칠 수 있는 온도 구배(temperature gradient)도 및 열 응력의 원인이 된다. 그러한 환경하에서, 포토마스크의 제조 동안에 포토마스크의 열처리 온도를 더욱 정밀하게 제어하는 것이 매우 소망되어 왔다. 마스크의 제조 동안에 마스크의 온도 제어는, 마스크에 걸친 국소적인 온도를 실시간으로 감시하는데 따른 어려움으로 복잡해진다. 그러한 온도와 프로파일은 제조 프로세스 동안에 계속 변한다. 마찬가지로, 반도체 장치 또는 다른 장치를 제조하기 위해서 마스크가 이용되는 프로세스에서의 마스크 온도 편차는 포토리소그래피 공정의 정밀도에 악영향을 미치고 장치의 품질을 열화시킬 수 있다.
예컨대, 반도체 장치 또는 액정 장치(LCD)를 제조하는데 이용되는 유형의 포토리소그래피 공정에서, 레지스트가 기판 상에 피복되어, 결과적인 레지스트 피복막은 노광되고 현상된다. 그러한 일련의 처리는 피복/현상 시스템에서 수행될 수 있다. 피복/현상 시스템은 프리베이킹 유닛(prebaking unit) 및 포스트베이킹 유닛(postbaking unit)과 같은 가열부를 갖는다. 이들 가열부의 각각은 저항 가열 타입의 내장 히터가 구비된 가열 장치를 갖는다.
웨이퍼 처리의 주요 요건은 웨이퍼 상의 특징부(feature)를 제어하는데 이용되는 레티클/마스크의 정밀도이다. 레티클/마스크의 제조에서의 여러 단계는 부정확한 레티클/마스크가 제조되게 야기할 수 있다. 예컨대, 레티클/마스크의 임계 치수(CD; critical dimensions)에서의 편차는 열 처리 단계 동안에 레티클/마스크에 걸친 온도 프로파일에서의 편차에 의해서 야기될 수 있고, 열 응답에서의 편차는 상이한 시간에 제조된 상이한 레티클/마스크와 레티클/마스크 사이의 정합 문제를 또한 야기할 수 있다.
또한, 레티클/마스크의 제조 프로세스는 레지스트의 도포와, 결과적인 가열 단계와, 노광 단계와, 현상 단계를 필요로 한다. 예컨대, 프리베이킹 및 포스트베이킹은 미리 규정된 한계를 갖는 개별적인 공정 지침(recipe)에 따른 열 처리 상태 하에서 수행된다. 레티클/마스크 온도가 허용 가능한 온도 범위 밖에 있는 경우, 허용가능한 레티클/마스크는 제조될 수 없다.
본 발명은 열 처리 시스템에서의 레티클/마스크의 온도를 종래기술에서보다 더욱 정밀하게 제어하는 방법 및 장치를 제공한다. 열 처리 시스템의 작동 방법은, 시스템에 의해서 처리되는 레티클/마스크를 복수의 세그먼트를 포함하는 가열 장치 상에 위치시키는 단계와, 상기 시스템의 동적 열 모델(dynamic thermal model)을 생성하는 단계와, 가열 장치의 복수의 세그먼트 각각에 대하여 하나 이상의 지능형 설정점을 생성하는 상기 시스템의 동적 열 모델을 이용하여 복수의 지능형 설정점(intelligent setpoint)을 확립하는 단계와, 상기 설정점 중 적어도 일부를 이용하여 각 세그먼트의 실제 온도를 제어하는 단계를 포함한다. 가열 장치는 세그먼트를 가열 또는 냉각시킬 수 있는 온도 제어된 장치이다. 상기 방법은 레티클/마스크에 걸쳐서 실질적으로 균일한 온도 프로파일을 유지하는데 특히 유용하다. 또한, 상기 방법을 수행하도록 구성된 열 처리 시스템이 제공된다.
본 발명의 소정의 바람직한 실시예에 따르면, 피처리 마스크를 포함하는 열 처리 시스템의 디지털 시뮬레이션 모델이 생성된다. 이 모델은 시스템의 온도와 열 구배(thermal gradients)를 동적 기반으로 복제한다. 상기 모델은 시스템과 마스크의 열 흐름 특성에 기초하여 피처리 마스크와 시스템에 걸친 온도를 계산한다. 상기 모델은 마스크 내의 각종 지점에서의 원하는 온도를 생성하는데 요구되는 가열 장치의 세그먼트를 위한 "지능형" 설정점을 계산하고, 계산된 설정점 온도를 달성하는 가열 시스템 파라미터를 제어한다. 상기 모델이 시스템 및 마스크의 대응하는 지점에서의 실제 온도에 대응하도록, 시스템의 선택된 지점에서의 온도의 실제 측정치가 계산결과를 점검하고 수정하기 위해서 이용될 수 있다. 상기 모델에 포함되는 알고리즘은 이론적으로 또는 실험적으로, 바람직하게는 두 방법의 조합에 의해서 도출될 수 있다. 제어되는 공정의 사이클을 통하여 시스템을 작동하는 동안에, 테스트 마스크에서의 실제 온도를 측정함으로써, 그러한 도출이 이루어질 수 있다.
도 1은 종래기술 및 본 발명의 실시예에 따른 레티클/마스크의 제조 방법의 개략적인 흐름도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 열 처리 장치의 개략적인 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 가열 장치의 개략도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 모델 개발(model development)에 이용되는 히터 전력과, 플레이트와, 마스크 온도의 그래프.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다변수 제어(multivariable control)를 포함하는 레티클/마스크 시스템의 개략적인 블록도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 다중입출력(MIMO) 시스템의 개략적인 블록도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 설정점 제어기(intelligent setpoint controller)를 포함하는 레티클/마스크 시스템의 개략적인 블록도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 가상 센서의 개략도.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 열적으로 제어된 레티클/마스크 시스템의 동적 모델의 개략도.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 설정점의 예시적인 그래프를 도시하는 도면.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 가상 센서에서의 측정 데이터 및 시뮬레이팅된 데이터를 도시하는 도면.
도 12는 레티클/마스크 상의 상이한 위치에서의 정규화된 가열량(normalized thermal dose)(반응 공급)의 그래프.
도 13 내지 도 15는 본 발명의 실시예에 따른 상이한 곡률을 갖는 레티클/마스크 상의 상이한 위치에서의 대한 결과를 도시하는 도면.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 열 처리 장치를 작동하는 방법의 개략적인 흐름도.
본 발명의 소정의 실시예에 따르면, 종래 기술의 문제점을 극복하기 위해서 적응형 실시간 CD(ARCD; adaptive real time CD) 제어 시스템이 이용된다. ARCD 제어 시스템은, 시스템의 가상 모델로부터 레티클/마스크 온도를 계산함으로써, 그 온도를 이용자가 실시간으로 측정할 수 있게 하여, 제조 중, 설치된 레티클/마스크에 대한 필요성을 제거하는 가상 감지(virtual sensing)와, 레티클/마스크 온도의 제어를 가능하게 하며, 시변 설정점(time-varying setpoints)을 포함하는 다변수 실시간 제어와, 레티클/마스크에 걸쳐 균일한 CD를 가능하게 하는 지능형 설정점 제어를 포함하는 일련의 핵심 기술을 포함할 수 있다. 광 디지털 프로파일(ODP; optical digital profile) 기술이 레티클/마스크 검증 프로세스 동안에 CD 측정을 얻기 위해서 이용될 수 있다.
도 1은 레티클/마스크의 제조 방법을 위한 단순화된 흐름도이다. 레티클/마스크가 복합 회로 패턴을 감광 물질에 촬상하기 위해 이용되며, 포토리소그래피 공정 동안, 감광 물질은 반도체 장치의 처리 중에 물리적 장벽을 제공하기 위해 이용된다.
절차(100)는 본 발명이 적용될 수 있는 통상적인 공정을 나타낸다. 단계(110)에서 개시되며, 마스크 제조 시스템은 처리 스테이션(station) 사이에서 레티클/마스크를 이동시키기 위해 이동 아암(transfer arm) 메커니즘이 이용되는 하나 이상의 이동부(도시 생략)를 포함할 수 있다. 이동 아암 메커니즘은 레티클/마스크를 유지하기 위한 유지부(도시 생략)와, 그 유지부를 적어도 일 방향으로 이동시키기 위한 이동 메커니즘(도시 생략)을 포함할 수 있다.
단계(115)에서, 블랭크(blank)의 일 측에 블로킹 층(blocking layer)(금속 함유 화합물)이 도포될 수 있으며, 블랭크는 리소그래피 공정에 이용되는 소정 유형의 방사 또는 대전 입자에 투명적이다. 통상적으로, 블랭크는 고순도의 석영 또는 유리 재료이다. 블로킹 층은 비투명부와 반투명부를 포함할 수 있다. 예컨대, 크롬과 같은 금속이 이용될 수 있다.
단계(120)에서, 레지스트(resist) 재료가 블랭크에 도포될 수 있다. 레지스트 재료는 스핀 코터(spin-coater)를 이용하여 도포될 수 있다. 예컨대, 레지스트 재료는 컵(도시 생략) 내에서 레티클/마스크를 스핀 척(spin chuck)(도시 생략)에 탑재하여 도포될 수 있다. 화학적으로 증폭된 레지스트(CAR; chemically amplified resist)가 이용될 수 있다. CAR은 산 성분, 급랭 성분, 억제 소광제(inhibitor quencher)를 조사함으로써 특정될 수 있다. 일부 실시예에서, 반사 방지층이 레지스트 재료의 하부에 퇴적될 수 있다. 일부 실시예에서, 레지스트 재료가 도포되기 전에 접착층이 마련될 수 있다.
CAR은 DUV(deep ultraviolet) 방사의 낮은 스펙트럼 에너지로 인하여 현상된다. CAR은 노광 프로세스를 강화하기 위해 현상된다. CAR은 현상제에 용해되지 않는 하나 이상의 성분을 포함한다. 이들 성분은 화학적 방호제(chemical protector)를 포함할 수 있다. CAR은 또한 광산 발생제(PAG; photoacid generator)를 포함할 수 있다. 노광 단계 동안에, PAG는 이미지 정보를 포함하는 산 분자(acid molecule)를 생성한다. 바람직하게는, 산 분자는 포스트 노광 베이크(PEB; post exposure bake)가 실행될 때까지는 비활성을 유지한다. PEB는 열 에너지가 산이 화학적 방호제와 반응하게 야기하는 쪽으로 탈 보호(de-protection) 반응을 촉진한다.
단계(125)에서, 포스트 도포 베이크(PAB; post application bake)가 레지시트를 경화시키기 위해서 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 경화 단계는 요구되지 않는다. 또한, 냉각 단계가 PAB 후에 수행될 수 있다. 통상적으로, 처리 유닛(냉각 유닛 및 가열 유닛)은 유닛 간의 열 간섭을 감소시키도록 배치된다. 다른 실시예에서는, 단일의 가열/냉각 유닛이 이용될 수 있다.
PAB 가열 유닛 내에서 레티클/마스크는 적어도 실온보다 높은 온도로 가열될 수 있으며, 냉각 유닛 내에서 레티클/마스크는 실온 이하의 온도까지 냉각될 수 있다. 예컨대, 가열 유닛은 매립된 저항 가열기를 갖는 가열 장치를 포함할 수 있는 처리 챔버를 구비할 수 있다.
단계(130)에서, 레지스트는 패터닝된다. 레지스트 재료의 특성은 방사 또는 대전 입자를 이용하여 패터닝될 수 있다. 원하는 패턴은 고에너지 전자 빔 또는 레이저 빔 어레이를 이용하여 레티클 상에 생성될 수 있다. 예컨대, DUV(deep ultraviolet) 리소그래피가 이용될 수 있다. DUV 리소그래피는 0.25 미크론 미만의 특징부를 갖는 반도체 장치를 제조하는데 이용될 수 있는 주요 구현 기술이다. 또한, 엑시머 레이저(excimer laser)가 이용될 수 있다. 엑시머 레이저는 0.25 미크론 미만인 특징부를 갖는 반도체 장치를 제조하는데 이용되는 정밀한 DUV 포토리소그래피 툴에 고 전력 광을 제공한다. 엑시머 레이저 광은 챔버 내에서 염화 크립톤(KrF), 또는 염화 아르곤(ArF)과 같은 두 가스를 혼합하고, 짧은 전하(short electric charge)를 인가함으로써 생성된다.
다른 경우에, EUV(extreme ultraviolet) 소스가 0.05 미크론 미만의 임계 치수에 대해서 이용될 수 있다. EUV 리소그래피는 약 5 내지 50nm 범위, 통상적으로는 약 13nm의 파장을 갖는 광을 활용한다.
단계(135)에서, 탈 보호 반응 쪽으로 유도하기 위해 PEB 처리가 실행될 수 있다. 탈 보호 반응은 산을 촉진하며 노광 영역에서 발생한다. 다른 실시예에서, PEB 단계는 요구되지 않는다. 또한, PEB 후에 냉각 단계가 실행될 수 있다. 통상적으로, 처리 유닛(냉각 유닛 및 가열 유닛)은 유닛 간의 열 간섭을 줄이도록 배치된다. 다른 실시예에서, 단일의 가열/냉각 유닛이 이용될 수 있다.
PEB 가열 유닛에서, 레티클/마스크는 적어도 실온보다 높은 온도로 가열될 수 있으며, 냉각 유닛 내에서 레티클/마스크는 실온 이하의 온도까지 냉각될 수 있다. 예컨대, 가열 유닛은 매립된 저항 가열기를 갖는 가열 장치를 포함할 수 있는 처리 챔버를 구비할 수 있다.
PEB 공정은 포토레지스트 공정에서 중요한 역할을 한다. 레지스트의 열처리는 용매 제거로부터 화학적 증폭의 촉매까지의 여러 목적을 위한 것일 수 있다. 열처리는 의도된 결과 외에도 수많은 문제점을 야기할 수 있다. 예컨대, 레지스트의 감광 성분은 용매를 제거하도록 통상적으로 이용되는 온도에서 분해될 수 있으며, 그 용매의 잔여 함량은 확산 및 증폭률에 강한 영향을 끼치기 때문에 화학적으로 증폭된 레지스트에 대해서 매우 중요한 문제가 있다. 또한, 열 처리는 레지스트의 비용해 특성에 영향을 끼치기 때문에, 현상된 레지스트 프로파일에 직접적인 영향을 갖는다.
단계(140)에서, 레지스트는 현상된다. 예컨대, 테트라메틸 암모늄 히드록시드(TMAH) 2.4 wt% 용액과 같은 현상액이 이용될 수 있다. 또한, 세정 단계가 수행될 수 있다. 예컨대, 현상액 및/또는 세정액은 컵(도시 생략) 내부의 스핀 척(도시 생략)에 레티클/마스크를 탑재함으로써 인가될 수 있다.
단계(145)에서, 패턴이 레티클에 전사될 수 있다. 예컨대, 에칭 공정이 이용될 수 있다. 절차(100)는 단계(150)에서 끝난다.
또한, 레티클/마스크는 정확히 제조되었는지 여부를 판단하도록 검사될 수 있다. 입자가 촬상 문제를 야기할 수 있기 때문에, 레티클/마스크는 오염이 없는 환경에 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 열 처리 장치의 단순화된 블록도이다. 열 처리 장치(200)는 처리 챔버(210)와, 유지 어셈블리(220)와, 제어기(260)를 포함한다. 레티클/마스크(215)는 유지 어셈블리(220)의 위에 도시된다. 레티클/마스크(215)는 이송 시스템(도시 생략)을 이용하여 제어가능한 개구부(도시 생략)를 통하여 처리 챔버(210)에 로딩되거나 그곳으로부터 언로딩될 수 있다. 유지 어셈블리(220)는 가열 요소(235)를 포함하는 가열 장치(230)와, 격리 장치(240)와, 냉각 요소(255)를 포함하는 탑재 어셈블리(250)를 구비할 수 있다. 유지 어셈블리(220)는 온도를 측정하는 센서(도시 생략)와, 레티클/마스크를 지지하는 지지 수단과, 레티클/마스크를 승강하는 리프팅 수단(도시 생략)을 포함할 수 있다. 대안적으로, 유지 어셈블리는 리프팅 수단을 포함하지 않는다.
도 2에 도시된 바와 같이, 제어기(260)는 처리 챔버(210) 및 유지 어셈블리(220)에 결합되어, 그 처리 챔버(210) 및 유지 어셈블리(220)를 제어하는데 이용될 수 있다. 또한, 제어기(260)는 하나 이상의 부가적인 제어기(도시 생략)와 데이터를 교환할 수 있다. 예컨대, 처리 시스템 제어기는 피드 포워드(feed-forward) 데이터를 제어기(260)에 제공할 수 있다. 피드 포워드 데이터는 층 정보, 공정 정보, 계측 정보와 같은 레티클/마스크 정보를 포함할 수 있다. 층 정보는 층의 수, 층의 조성물, 층의 두께를 포함할 수 있다. 공정 정보는 이전 단계와 관련된 데이터와, 현 단계와 관련된 공정 지침 정보를 포함할 수 있다. 계측 정보는 CD 데이터와, 굴절률(n) 데이터 및 흡광 계수(k) 데이터와 같은 광학 데이터를 포함할 수 있다.
레티클/마스크(215) 및 유지 어셈블리(220)는 정사각형의 형상을 가질 수 있다. 또한, 가열 장치(230)는 정사각형의 형상을 가질 수 있고 복수의 세그먼트(232)를 포함할 수 있다. 또한, 각 세그먼트(232)는 가열 요소(235)를 포함할 수 있다. 예컨대, 개별적으로 제어가능한 가열 요소가 가열 장치의 세그먼트 내에 위치할 수 있다. 다른 실시예에서, 가열 장치는 냉각 요소 및/또는 조합된 가열/냉각 요소를 포함할 수 있다. 또한, 가열 장치(230)는 복수의 온도 센서를 포함할 수 있다. 예컨대, 온도 센서(도시 생략)는 가열 장치(230)의 각 세그먼트 내에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 부가적인 온도 센서가 유지 어셈블리(220)에 결합될 수 있다.
열 처리 시스템(200)은 물리적 센서 및/또는 가상 센서일 수 있는 센서(도시 생략)를 포함할 수 있다. 이들 센서는 제어기(260)에 의해 이용되는 온도 데이터의 소스이며, 마스크(215) 내의 다양한 지점과 섹터(232)의 실제 온도를 나타내는 이 온도 데이터로부터 제어기(260)는 가열 장치(230)의 섹터(232)의 가열 요소(235)의 온도 및 전력 제어를 위한 결정을 한다. 예컨대, 소프트웨어에 의해서 계산되며 제어기(260)의 메모리 내에 유지되는 동적 열 모델은 마스크 내의 각종 지점에서의 온도를 위한 계산된 실시간 값의 일부로 이루어진 레티클/마스크(215)의 온도 프로파일을 결정하기 위한 온도 성분을 포함할 수 있다. 이들 계산 값은, 동적 열 모델의 요소이며, 믿을 수 있게 채용될 수 없는 실제의 물리적인 센서 대신에 이용되는 가상적인 센서의 출력으로 간주될 수 있다. 하지만, 챔버 구성 요소의 온도를 측정하거나, 마스크로부터의 비접촉 온도 측정을 위해서 다수의 실제의 물리적인 센서가 채용되는 것이 바람직하다. 이들 물리적인 센서로부터의 데이터는 동적 열 모델 내에서의 계산을 조정하고 보정하기 위해, 제어기(260)에 의해서 이용될 수 있다. 또한, 열 처리 시스템(200)은 하나 이상의 압력 센서를 포함할 수 있다.
제어기(260)는 입고되는 레티클/마스크에 대한 피드 포워드 데이터를 부가적인 제어기로부터 수신할 수 있다. 피드 포워드 데이터는 유지 어셈블리(220)에 배치될 다음 마스크(215)의 특성 및 파라미터에 관한 데이터이다. 제어기(260)는 레티클/마스크에 걸친 응력을 추정하기 위하여 피드 포워드 데이터를 이용할 수 있다. 제어기(260)는 레티클/마스크 평탄도를 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 제어기는 그것이 수신하는 피드 포워드 데이터에 기초하여 입고되는 레티클/마스크의 열 응답을 예측할 수 있다. 제어기는 복수의 가열 장치 세그먼트 각각의 지능형 설정점을 생성할 수 있다. 지능형 설정점은 각 세그먼트(232)에 대해 제어기(260)에 의해서 계산되는 설정점 온도이며, 제어기(260)는 이 온도가 되도록 히터(235)를 제어할 것이다. 그 설정점은 동적일 수도 있고 또는 제어기(260)가 동적 열 모델의 분석에 기초하여 결정하는 변화하는 값일 수도 있다. 프로파일을 포함하는 레티클/마스크의 특유의 특성을 보상하기 위해서 지능형 설정점이 계산되기 때문에, 입고 레티클/마스크가 균일한 방식으로 가열된다.
예컨대, 제어기(260)는 마이크로프로세서와, 메모리(예컨대, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리)와, 열 처리 구성 요소를 제어할 수 있는 디지털 I/O 포트를 포함할 수 있다. 또한, 메모리에 저장된 프로그램은 공정 지침에 따라서 열 처리 시스템의 전술한 구성 요소를 제어하도록 이용될 수 있다. 또한, 제어기는 측정 데이터를 분석하고, 그 측정 데이터를 목표 데이터와 비교하고, 공정의 변경 및/또는 열 처리 시스템(200) 구성 요소의 제어를 위해 그 비교 결과를 이용하도록 구성될 수 있다. 또한, 제어기는 측정 데이터를 분석하고, 상기 측정 데이터를 이력 데이터와 비교하고, 그 비교 결과를 이용해 오류(fault)를 예측 및/또는 선언하도록 구성될 수 있다.
열 처리 시스템(200)은 처리 챔버(210) 내의 압력을 제어하기 위한 압력 제어 시스템(도시 생략)을 더 포함할 수 있다. 또한, 열 처리 시스템(200)은 공정 가스를 처리 챔버(210)에 공급하기 위한 가스 공급 시스템(도시 생략)을 더 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 열 처리 시스템(200)은 모니터링 장치(도시 생략)를 포함할 수 있다. 예컨대, 모니터링 장치는 레티클/마스크의 광학적 모니터링을 허용할 수 있다.
다른 실시예에서, 열 처리 시스템(200)은 셔터 어셈블리(shutter assembly)(도시 생략)를 더 포함할 수 있다. 셔터는 처리 동안에 레티클/마스크의 열 응답을 변경하기 위해서 상이한 위치에 배치될 수 있다. 예컨대, 셔터는 포토리소그래피 공정에서 마스크를 통하여 반도체 웨이퍼를 노광시킬 때 레티클/마스크로부터의 방사 에너지와, 마스크 제조 동안의 레티클/마스크로의 방사 에너지를 제어하는 데 이용될 수 있다. 그러한 셔터를 제어함으로써, 마스크 내의 각종 지점에서의 온도와 마스크 내의 온도 구배는 원하는 온도 프로파일, 온도 균일성, 및 열 응력 분포를 가장 잘 유지하는 방식으로 제어될 수 있다. 노광 순서의 예를 도 3에 도시된 세그먼트의 번호 순서로 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 가열 장치의 개략도이다. 도 3에서, 정사각형 가열 장치(230)는 다수의 정사각형 세그먼트(232)를 갖는 것으로 도시된다. 25개의 세그먼트가 도 3에 도시되지만, 이는 본 발명에 필수적인 것은 아니다. 가열 장치는 다른 개수의 세그먼트를 포함할 수 있으며, 세그먼트는 상이한 형상일 수 있다. 예컨대, 직사각형 형상, 육각형 형상 및/또는 원형 형상이 이용될 수 있다. 도시된 실시예에서, 가열 장치의 각 세그먼트는 가열 요소(도시 생략)를 포함하고, 각각의 가열 요소는 독립적으로 제어될 수 있다.
도 3의 각 세그먼트(232)는 번호로 식별되며, 이 번호는 노광 순서에서의 그 위치를 나타낸다. 나타낸 번호 순서는 본 발명에 필수적인 것은 아니다. 다른 방식으로, 상이한 번호 순서가 이용될 수 있다. 제어기(260)는 세그먼트에 전달되는 에너지의 양을 설정하거나, 노광 광의 강도를 설정하거나, 다른 방식에 있어서 순서가 이루어질 때 세그먼트로부터 세그먼트에의 하나 이상의 파라미터를 설정할 수 있다. 다른 방식으로는, 제어기(260)는 제어 목적을 가장 잘 달성하는 순서를 결정할 것이다.
레티클/마스크를 위한 열 처리 단계는 웨이퍼 처리 시스템의 열 처리 단계와 유사하지만 많은 차이점이 있다. 예컨대, 레티클/마스크는 정사각형일 수 있으며, 가열 장치는 정사각형일 수 있고, 레티클/마스크는 웨이퍼보다 두꺼우며, 레티클/마스크는 상이한 재료로 이루어질 수 있고, 레티클/마스크는 서로 다른 층 구조를 포함할 수 있다. 또한, 레티클/마스크는 열 용량이 커지면 그 거동이 웨이퍼와 달라진다.
아래의 표 1은 통상적인 시스템의 치수, 재료 종류, 구성을 제공한다.
| 항목 | 설명 | 단위 | 값 |
| 가열 장치 | |||
| 길이 | cm | 15.2 | |
| 폭 | cm | 15.2 | |
| 두께 | cm | 0.3 | |
| 재료 | 재료 종류 | -- | AlN |
| 상부로부터의 T/C 거리 | (상면 Cr 층) | mm | 1 |
| 기판(레티클) | |||
| 길이 | cm | 15.2 | |
| 폭 | cm | 15.2 | |
| 두께 | cm | 0.635 | |
| 재료 | -- | SiO2 | |
| 상부로부터의 T/C 거리 | (상면 Cr층) | mm | 0.42 |
| 에어 갭 | |||
| 가열 장치와 기판과의 에어 갭(드롭 전) | 가열 장치에 배치되기 전, 기판과 가열 장치 사이의 거리 | mm | 27 |
| 가열 장치와 기판과의 에어 갭(드롭 후) | 가열 장치에 배치된 후, 기판과 가열 장치 사이의 거리 | mm | 0.11 |
| 히터 | |||
| 각 세그먼트의 최대 전력 | 히터 세그먼트가 전달할 수 있는 최대 전력 | 와트 | < 200 |
| 히터 제어 설정 | |||
| 램프 동안의 최대 값 | % | 75 | |
| 안정화 동안의 최대 값 | % | 75 |
도 4는 본 발명의 실시예에 따라, 모델 개발에서 이용되는 히터 전력, 플레이트, 마스크 온도의 그래프이다. 예컨대, 물리적 온도 센서가 가열 장치 및/또는 설치된 테스트 레티클/마스크 내에 배치될 수 있다. 그래프는 히터에 인가되는 테스트 신호와, 가열 장치 및/또는 레티클/마스크의 동적 온도 응답을 도시하는 그래프이다. 샘플은 매 초마다 취해진다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 다변수 제어를 포함하는 레티클/마스크 시스템의 개략적인 블록도이다. 본 발명은 그 시스템의 열 응답의 생성 모델을 포함한다. 동적 모델은 히터 세그먼트, 가열 장치, 레티클/마스크 사이의 상호작용을 포함할 수 있다. 동적 모델은 추정된 레티클/마스크 온도를 실시간으로 제어하는 다변수 제어기를 생성하는데 이용될 수 있다. 각종 실시예에서, 설치된 레티클/마스크는 동적 모델을 생성 및/또는 검증하는데 이용될 수 있다.
예컨대, 처리될 각종 레티클/마스크를 위한 모델 세트를 생성할 수 있으며, 이것에 의해 레티클 곡률을 설명하고, 열 응답에서의 편차를 실시간으로 보상할 수 있다. 한 가지 경우에 있어서, 분석은 3가지 레티클/마스크 종류(예컨대, 각각은 알려진 다른 곡률임)을 포함한다.
본 발명은 레티클/마스크에 걸친 임계 치수(CD)의 편차를 저감시켜, 레티클/마스크에 걸친 특징부 프로파일을 저감시키고, 레티클/마스크 곡률의 영향을 최소화하고, 한 레티클/마스크와 다른 것과의 정합을 향상시키기 위해서, 이러한 기술을 적용할 수 있다. CD 및 프로파일 측정은 특징부, 바이어스(vias), 층에 적용할 수 있다. 예컨대, 노광 공정을 위해서 지능형 설정점 제어(ISC; intelligent setpoint control) 방법을 작성할 수 있다. 후술하는 ISC 방법은 다음과 같이 요약된다.
1) 레티클/마스크 시스템의 동적 열 모델을 생성
2) 레티클/마스크 곡률을 동적 열 모델에 반영
3) 확산 증폭 모델을 동적 열 모델에 결합
4) 레티클/마스크 시스템을 위한 적어도 하나의 다변수 제어기를 생성
5) 공칭 설정점(norminal setpoints)을 지능형 설정점을 포함하는 벡터로 파라미터화하고 공정 감도 매트릭스를 생성
6) 효율적인 최적화 방법 및 공정 데이터를 이용하여 지능형 설정점을 생성
7) 작동 시 설정점 및 적절한 모델을 선택하기 위한 접근법을 작성
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 다중입출력(MIMO) 시스템(300)의 개략적인 블록도이다. 일반적으로, 실제 시스템은 동적으로 복잡하며 비선형적이다. 그 과도 응답은 성능에 중요하며 종종 판단하기 어렵다. 작동 시간 온도 센서(304) 또는 결정된 방법(305)과 같은 시스템의 제어 출력은, 미지의 방해물(303)에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로, MIMO 시스템에서, 각 입력(예컨대, 전력)(301)은 다중출력(예컨대, 가스 유동, 막 두께)(302)에 영향을 끼칠 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 설정점 제어기를 포함하는 레티클/마스크 시스템의 개략적인 블록도이다. 도시된 실시예에서, 제어되는 장치(DUC; device under control)는 가상 센서, 다변수 제어기, 지능형 설정점 제어기와 함께 도시된다. 예컨대, DUC는 열적으로 제어되는 레티클/마스크 시스템일 수 있다.
또한, 제1 공정과 제1 센서가 도시된다. 예컨대, 제1 공정은 열 공정일 수 있고, 제1 센서는 레티클/마스크의 온도를 제어하는 가열 장치에 대한 온도 데이터와 같은 제1 공정으로부터의 출력 데이터 및/또는 에러 데이터를 제공할 수 있다. 또한, 제2 공정 및 제2 센서가 도시된다. 예컨대, 제2 공정은 현상 공정일 수 있으며, 제2 센서는 제2 공정으로부터의 출력 데이터 및/또는 에러 데이터를 제공할 수 있다. 어느 한 경우에서, 제2 센서는 ODP 센서일 수 있으며, CD, 프로파일, 균일도 데이터가 ODP 센서에 의해서 제공될 수 있다. 다른 경우에서는, 제2 센서는 주사 전자 현미경(SEM; scanning electron microscope)일 수 있다. 또한, 제2 또는 제3 공정은 노광 공정일 수 있다.
지능형 설정점 제어기는 시변 설정점(TVS; time varing setpoints)을 계산하여 다변수 제어기에 제공할 수 있다. 지능형 설정점 제어기와 다변수 제어기는 하드웨어 및 소프트웨어 요소를 포함할 수 있다. 가상 센서는 계산된 레티클/마스크 온도 및/또는 가열 장치 온도를, 가열 장치 세그먼트 내의 가열 요소에의 전력 공급을 제어할 수 있는 다변수 제어기에 제공할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 가상 센서의 개략도이다. 도시된 실시예에서, 도시된 가상 센서는 예컨대 마스크 내의 온도를 나타내는 동적 모델 요소와, 가열 장치 또는 다른 챔버 요소의 지점에서의 온도와 같은 물리적 변수를 측정하는 물리적 센서 요소와, 히터에 인가되는 전압 또는 전력과 같은 변수를 조정하는 조작 변수 요소와, 동적 모델 요소를 조작 변수 및 물리적 센서로부터의 정보와 연계시키는 소프트웨어 알고리즘 요소를 포함한다. 가상 센서는 다수의 "물리적" 센서로부터의 정보의 알고리즘 기반의 통합을 포함하는 복합 장치로서 도시된다. 가상 센서는 이력 데이터, 실시간 데이터, 예측 데이터를 제공할 수 있는 적응형 장치이다.
가상 센서는 측정된 가열 장치 온도를 이용하여, 레티클/마스크 온도가 "측정되고" 제어되도록 한다. 모델은 레티클/마스크의 조성물 및 레티클/마스크 평탄도(곡률)에서의 편차를 포함하는 가열 장치와 레티클/마스크 사이의 동적 상호작용을 상세히 설명하도록 구성된다. 가상 감지는 레티클/마스크 온도를 실시간으로 얻기 위한 방법을 제공한다.
가상 센서는 제조 중에, 설치된 레티클/마스크의 필요성을 없앤다. 예컨대, 동적 "골드" 모델(dynamic "gold" model) 및 가상 센서는 레티클/마스크를 위해 한번 생성될 수 있으며, 모델은 특정 장비의 초기 자격 검증 동안에 재작업 가능한 테스트 레티클/마스크를 이용하여 튜닝되며, 그 후, 시스템은 제조 준비된다. 서버 기반의 소프트웨어가 임의의 재튜닝을 위해서 이용될 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른, 열적으로 제어된 레티클/마스크 시스템의 동적 모델의 개략적인 표현도이다. 도시된 실시예에서, 4개의 노드 또는 모델 요소(M1, M2, M3 및 M4)가 도시된다. 그러나, 본 발명의 다른 실시예에서, 서로 다른 수의 모델 요소가 이용될 수 있으며, 그 모델 요소는 서로 다른 구조로 배열될 수 있다.
또한, 동적 모델은 히터 전력과 같은 제어 유닛 입력(U)과, 비측정 편차와 같은 외란 입력(D)을 수신하고, 레티클/마스크 온도와 같은 조정된 출력(Z)과, 핫플레이트 온도와 같은 측정된 출력(Y)을 결정한다. 모델 구조는 다음과 같이 표현될 수 있다: Z = M1U + M3D, 및 Y = M2U + M4D. 다르게는, 그러한 모델 구조의 다른 표현이 이용될 수도 있다.
도 9에서, 제어 입력은 히터 전력 데이터를 포함할 수 있으며, 외란 입력은 비측정된 편차일 수 있으며, 측정된 출력은 가열 장치 온도일 수 있으며, 조정된 출력은 레티클/마스크 온도일 수 있다.
동적 모델은 시스템의 "상태"를 추적하여, 입력을 출력에 실시간으로 관련시킨다. 예컨대, U, Y는 측정될 수 있고, 모델을 이용함으로써 D는 Y = M2U + M4Dest를 이용하여 추정될 수 있으며, Z는 Zest = M1U + M3Dest를 이용하여 추정될 수 있다.
동적 모델을 생성할 때, 레티클/마스크 곡률 및 PAC 확산 증폭 효과가 상기 모델에 반영될 수 있다. 다변수 제어기는 램프(ramp) 및 안정화 모드 동안에 세그먼트 사이의 상호작용을 계산하는데 이용될 수 있다. 지능형 설정점 제어기는 공칭 설정점을 지능형 설정점이 포함된 벡터로 파라미터화하며, 효율적인 최적화 방법을 이용하여 지능형 설정점을 결정하며, 작동 시간 동안에 적절한 모델과 설정점을 선택하는 데 이용될 수 있다.
지능형 설정점 제어기를 구성하기 위한 지능형 설정점 제어(ISC) 방법의 한 단계는, 열적으로 제어된 레티클/마스크 시스템과 같은 처리 시스템의 동적 거동을 기술하는 동적 모델을 생성하는 것이다. 그러한 동적 모델은 다변수 제어기를 설계하는 데, 감도 매트릭스와 지능형 설정점을 생성하는 데 이용될 수 있다.
열 전달, 가스 유동, 반응 동역학에 기초한 제1 원리 모델과, 열 처리 시스템과 같은 처리 시스템으로부터 수집된 실시간 데이터와 함께 생성되는 온라인 모델을 포함하지만 이것에 한정되지 않는 동적 모델을 생성하기 위하여 몇몇 접근법이 이용 가능하다.
제1 원리 열 모델에서, 레티클/마스크 및 가열 장치는 수 개의 요소를 포함할 수 있으며, 주위로의 열전달뿐만 아니라 레티클/마스크와 가열 장치 사이의 열 전달이 각 요소에 대해 모델링될 수 있다. 예컨대, 레티클/마스크는 n개의 정사각형 요소로 분할될 수 있으며, 아래의 수식은 k 번째 요소의 열 응답을 나타낸다.
여기서,
kp는 레티클/마스크의 열 전도율 3.91 Wcm-1℃-1
Vk는 k번째 요소의 체적
Ak는 k번째 요소의 면적
dk는 k번째 요소와 (k-1)번째 요소 사이의 간격
Ck는 k번째 요소와 (k-1)번째 요소 사이의 접촉 면적
δk는 k번째와 가열 장치 사이의 에어 갭 간격
ρ는 레티클/마스크 밀도 8.8 g/cm3
Cp는 레티클/마스크 열용량 0.385 Jg-1℃-1
Ta는 주위 온도 20℃
h는 주위로의 열 전달 계수
ka는 에어 갭 열 전도율 0.0003 Wcm-1℃-1
L은 레티클/마스크 두께 0.635 cm
Tp는 플레이트 온도 130 ℃
δ는 에어 갭(간격) 0.11 mm
T는 레티클/마스크 온도 (시뮬레이션 파라미터)
파라미터 δk는 요소의 위치에 의존하며, 레티클/마스크 형상에 따라서 특정될 수 있다. 마찬가지로, 가열 장치는 정사각형 요소로 분할될 수 있으며 유사한 수학적 관계로 기술될 수 있다.
ISC를 모델링하기 위한 하나의 실시예에서는, 열전대(thermocouple)는 가열 장치 내의 히터와 공동 배채되는 것으로 상정되며, 열전대와 관련된 임의의 동역학(예컨대, 열전대 응답에 대한 시상수)은 모델에 포함되지 않는다. 실제로, 모델은 순간적인 온도 측정치를 추정한다. 대안으로, 열전대는 가열 장치 내의 히터와 공동 배치되지 않으며, 및/또는 열전대와 관련된 임의의 동역학이 모델 내에 포함될 수도 있다. 실제로, 모델은 순간적인 온도 측정치를 추정한다. 플레이트와 레티클/마스크 사이의 열 전달은 에어 갭을 통해 일어난다. 각 요소에 대한 에어 갭은 레티클/마스크 곡률에 의존하며 모델로 설정될 수 있다.
제1 원리 동적 모델은 n개의 미분 방정식 세트를 규정한다. 방정식은 
에 의해 간단한 형태로 표현될 수 있다. 여기서, T는 n개의 레티클/마스크 요소 온도를 나타내는 벡터이다. 이 미분 방정식을 이용하는 시뮬레이션은 열 응답에서의 편차와, 레티클 곡률에 기인한 레티클/마스크에 걸친 가열량(반응 공급물)을 나타내는 데 이용될 수 있다.
다른 실시예에서는, ISC는 온라인 열 모델에 의해서 기술될 수 있다. 예컨대, 동적 모델을 얻기 위한 한 방법은 실시간 데이터 수집을 이용할 수 있다. 예컨대, 그러한 실시간 모델에서, 동적 모델은 가열 장치로부터 수집된 실시간 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 레티클/마스크 온도를 수집하는 한 방법은 설치된 레티클/마스크를 이용하는 것이다. 이러한 레티클/마스크 온도 수집 방법에서는, 센서 시상수에서의 설정점 궤적이 얻어질 수 있다. 상기 설정점 궤적은 시스템의 열적 거동을 이용하기 위하여 선택된다. 시스템의 전체 응답은 로그 파일(log file)에 기록되며, 로그 파일은 센서 설정점, 센서 시상수, 히터 전력, 레티클/마스크 온도의 동기적인 시간 궤적을 제공할 수 있다. 측정된 레티클/마스크 온도는 ISC 모델의 정확도를 검증하기 위해 이용될 수 있다. 대안으로, 레티클/마스크 온도의 광학적 측정이 이용될 수도 있다.
온라인 열 모델은 입력으로서의 히터 전력과 출력으로서의 센서뿐만 아니라 웨이퍼의 각종 온도를 갖는 동적 시스템을 규정하며, 모델은 선형 미분방정식 세트 
로 표현될 수 있으며, 여기서, 함수 f(T, P)는 선형이다. 폐루프 시스템을 얻기 위해서, 공지된 제어기가 폐루프 응답을 얻기 위하여 이러한 등식 세트에 적용될 수 있다. 이러한 방법은 레티클/마스크 온도 열 응답의 고성능 모델을 제공할 수 있다. 대안으로, 온라인 열 모델은 넓은 온도 범위에 걸친 열 거동을 기술하는 다중 선형 모델에 의해 기술될 수 있다. 이것을 위해서, 레티클/마스크 온도는 복수의 온도 범위에서 측정될 수 있으며, 필요한 경우, 하나의 온도 범위에서 다음 온도 범위로 전환하는 모델이 생성될 수 있다.
레티클/마스크 곡률은 지능형 설정점 제어를 확립하기 위해서, 전술한 제1 원리 모델 또는 온-라인 열 모델에 반영될 수 있다. 제1 원리 모델의 경우, 레티클/마스크와 각각의 레티클/마스크 요소의 가열 장치와의 갭이 직접 모델링된다. 예컨대, rc를 레티클/마스크의 곡률 반경으로 정의하면, 레티클/마스크는 각도 θ= wd/rc의 범위를 정한다.
이 각도에 기초하여, 주어진 반경 위치에서의 에어 갭은 다음과 같이 계산된다.
온라인 열 모델 방법에서, 모델의 라이브러리는 데이터 구동 온라인 모델링을 이용하여, 알려진 곡률 프로파일과 함께 생성될 수 있으며, 예측되는 레티클/마스크 곡률 범위는 모델 세트를 이용하여 커버될 수 있다.
모델 개발 동안에, 레티클/마스크 곡률을 포함하는 열 모델의 제1 원리 모델은 매트랩(matlab)과 같은 적합한 소프트웨어 시뮬레이션 애플리케이션으로, 적합한 마이크로프로세서 상에서 수치적으로 실행될 수 있다. 소프트웨어 애플리케이션은 물리적 성능 추정을 수행하도록 작동되는 적합한 전자 컴퓨터 또는 마이크로프로세서에 상주한다. 하지만, 본 발명에 의해서, 다른 수치적 방법이 시도된다.
도 10a 및 도 10b에는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 설정점의 예시적 그래프가 도시된다. 도시된 실시예에서는, 베이스라인 데이터를 시변 설정점과 함께 표시한다. 그래프에서, 단일의 시변 설정점이 표시되지만, 이는 본 발명에서 필수적인 것은 아니다. 본 발명에서는, 복수의 설정점이 이용될 수 있으며, 이러한 시변 설정점은 공정 동안에 다양한 시각에 배치될 수 있다. 또한, 하나 이상의 시변 설정점이 각각의 히터 세그먼트에 이용될 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 가상 센서에서의 측정 데이터와 시뮬레이팅된 데이터를 나타낸다. 그래프는 레티클/마스크의 하나의 세그먼트(영역)에 대한 가상 센서 온도 데이터와 측정된 데이터와의 비교를 나타낸다. 동적 모델은 가상 센서를 생성하는데 이용되며, 인가된 히터 전력과 측정된 가열 장치 온도가 이용된다. 그래프는 가상 센서가 레티클/마스크 온도를 추적할 수 있는 것을 나타낸다.
시스템의 동적 열 모델이 일단 얻어지면, 열 응답이 화학적으로 증폭된 레지스트 반응(CAR)의 화학 증폭 및 확산 특성을 결정하는데 이용될 수 있다. 이를 위해, 열 모델이 전술한 반응 모델에 의해 확장될 수 있다.
포스트 노광 베이크(PEB; post exposure bake) 공정은 열적으로 활성화된 공정이며, 포토레지스트 처리에 있어서 여러 가지 용도로 공헌한다. 먼저, 베이크의 고온은 광분해 생성물(photoproduct)의 확산을 유도한다. 소량의 확산은 입사된 방사선과 반사된 방사선의 간섭에 기인하는 막의 깊이에 걸친 노광량의 주기적 편차인 정상파의 영향을 최소화하는데 유용할 수 있다. PEB의 다른 주요 용도는 다수의 화학 증폭 레지스트 내의 폴리머의 용해도를 변성시키는 산-촉매 반응을 유도하는 것이다.
단일의 광분해 생성물이 다수의 용해도 전환 반응을 야기하게 함으로써 포토레지스트 시스템의 감도를 증대시키기 때문에, 화학적 증폭은 매우 중요하다. 어느 정도의 산 전송량은, 그것이 단일 산이 여러 반응성 폴리머 사이트로 이동하게 한다는 점에서 필수적이다. 하지만, 명목상 노출로부터 비노광 영역에의 산 수송은 레지스트의 특징부의 치수를 제어하는 것을 복잡하게 한다. 반응 시스템을 통한 산 수송은 기계적으로 복잡하며, 나타내는 측정치에서는 출발 물질(산에 반응적인)과 생성물 물질(더 이상 반응적이지 않음) 사이에서 산 이동성에 있어서 매우 큰 차이가 있음을 보여준다.
열 처리 효과는 통상적으로 3가지의 활성화된 공정인 확산, 증폭, 산 손실을 통하여 모델링된다. 확산 및 증폭을 위한 활성화 에너지는 모두 산 손실에 비하여 높다. 반응 속도는 통상적인 아레니우스 식에 의해서 주어진다:
예컨대, 예시적인 레지스트에서, 파라미터는 아래의 표 2에서 주어진다
| 활성화 에너지 | 26 kJ/몰 |
| 온도 감도 | 7.8%/C |
CAR 반응은 PEB 공정 동안의 레티클/마스크 내의 각종 위치에서의 가열량(반응 공급물)을 결정하기 위해서 열 모델에 반영될 수 있다. 가열량(반응 공급물) 계산은 열 궤적의 램프 업(ramp up) 부위, 안정화 부위, 처리 부위, 쿨 다운(cool-down) 부위를 포함하여 이루어질 수 있고, 이것은 단순한 "온도에서의" 계산보다 더욱 정확할 수 있다.
예컨대, k번째 요소에서의 가열량(반응 공급물)은 다음과 같이 계산될 수 있다:
상기 계산에서, 온도 시간-궤적 Tk(t)는 전술한 복수의 노드 열 모델로부터 얻어질 수 있다.
가열량(반응 공급물)의 벡터 D는 각각의 요소 위치에서 규정된다.
벡터 d에서의 편차는 동적 설정점 궤적을 이용하여 최소화될 수 있다. 모델 기반의 선형 또는 비선형 다변수 제어 접근법은 제어기가 피제어 시스템의 수학적 모델을 포함하는 반응 공급물을 모델링하는 데 이용될 수 있다. 다변수 컨드롤러는 선형 2차 가우스(LQG; linear quadratic gaussian) 방법, 선형 2차 조절(LQR; linear quadratic regulator) 방법, H-인피니티(H-inf) 방법 등과 같은 임의의 현대 제어 설계 방법에 기초할 수 있다. 가열량(반응 공급물) 모델은 선형 또는 비선형이며, SISO 또는 MIMO일 수 있다. 다변수 제어 접근법(즉, MIMO)은 모든 입력과, 그것들의 출력에 대한 영향을 고려한다. 물리적 모델 및 데이터-구동 모델과 같은 가열량을 모델링하기 위한 몇몇 다른 접근법이 이용 가능하다.
통상적인 공정 지침에서는, 설정점이 주어진 기간 동안 일정하게 유지된다. 하지만, 설정점을 공칭 값 부근의 온도에 있어서의 충분히 작은 "창(window)"에서 변하게 허용함으로써 실행 단부에서의 가열량(end-of-run thermal dose)(반응 공급물) 균일도 달성 시에 추가 자유도를 제공한다. 가열량(반응 공급물)을 모델링하는 이러한 한가지 방법은 열 처리를 위해 "지능형" 시변 설정점을 이용하는 것이다. 이것을 위해서, 온도 설정점은 지능형 설정점의 벡터로 파라미터화될 수 있으며, 공칭 설정점 부근의 시변 섭동(perturbation)인 지능형 설정점을 포함하는 벡터 r을 정의할 수 있다.
공정 감도 매트릭스 M은 각 제어 세그먼트에서의 각각의 브레이크 포인트(breakpoints)에서의 온도 섭동을 작게 함으로써 생성될 수 있다. 가열량(반응 공급물)에서의 결과적인 섭동은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
최적화 작업은, 공칭상의 궤적으로부터 얻어진 반응 공급물 벡터 D에서 보이는 레티클/마스크 편차를 결과적인 d가 제거하는 식으로, 벡터 r의 적절한 값을 찾는 것이 된다.
예컨대, 감도 매트릭스 M은 각 제어 세그먼트에 대하여 브레이크포인트의 각각에서 1℃ 섭동을 만들어서, 25개의 제어 세그먼트 및 3개의 브레이크포인트를 갖는 시스템에 대해 결정될 수 있다.
지능형 설정점을 생성할 때, 레티클/마스크 상에서의 결과적인 CD, 프로파일, 및/또는 균일도 데이터는 비용해율에 현저히 의존하며, 그것은 또한 각종 위치에서의 가열량(반응 공급물)에 의존한다. 레티클/마스크에 걸친 각종 위치에서의 가열량(반응 공급물)과, 온도 설정점 편차에 대한 가열량(반응 공급물)의 감도를 계산하는 방법에 대해 설명하였다. CD, 프로파일, 및/또는 균일도 데이터는 가열량(반응 공급물)에 비례하는 것으로 간주될 수 있다. Ci = α?Di. 그러므로, CD, 프로파일, 및/또는 균일도 데이터에서의 편차는 가열량(반응 공급물)에서의 편차에 비례할 수 있다. 이에, CD, 프로파일, 및/또는 균일도 데이터에서의 편차는 다음과 같이 표현될 수 있다.
따라서, 레티클/마스크에 걸친 CD, 프로파일, 및/또는 균일도 데이터에서의 편차는 감도 매트릭스 M을 이용하여 적어도 하나의 지능형 설정점을 계산함으로써 저감될 수 있다. 지능형 설정점은 아래 식과 같이 주어지는 구속적인 2차 최적화 문제를 풀어 최적화될 수 있다.
그러므로, 지능형 설정점을 찾기 위한 절차는 아래와 같다.
1) 공칭 설정점을 이용하여 공정을 실행하고, 선택된 위치에서의 레티클/마스크에 걸친 CD, 프로파일, 및/또는 균일도 측정을 한다. CD, 프로파일, 및/또는 균일도 측정은 몇 가지 방법을 이용하여 이루어질 수 있다. 그러한 방법의 하나는 ODP를 이용하는 것이다. 대안으로, CD, 프로파일, 및/또는 균일도 측정 데이터는 피드 포워드 데이터로부터 얻어질 수 있다.
2) CD, 프로파일, 및/또는 균일도 데이터에 대한 원하는 값을 선택하고 원하는 값과 측정값 사이의 차이인 편차 벡터 d를 생성한다. 예컨대, 원하는 값은 평균값, 최소값, 최대값, 3 시그마 값, 또는 다른 계산 값일 수 있다.
3) 지능형 설정점 r을 찾기 위해 전술한 최적화 문제를 푼다.
4) 이전 단계에서 찾은 설정점으로 공정 지침을 갱신하고, 공정을 재실행한다. 예컨대, 갱신된 값은 갱신된 공정 지침을 실행함으로써 얻어질 수 있다.
5) 원하는 CD, 프로파일, 및/또는 균일도 데이터가 얻어질 때까지 반복한다. 예컨대, 원하는 균일도는 가열량 편차에 대한 3 시그마 값, 레티클/마스크 온도 편차에 대한 3 시그마 값, 임계 치수 편차에 대한 3 시그마 값, 프로파일 측정 편차에 대한 3 시그마 값, 균일도 측정 편차에 대한 3 시그마 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 원하는 균일도 값은 약 1 퍼센트 이하일 수 있다.
일단 상기 반복이 수렴하며 원하는 CD 및/또는 프로파일 균일도가 얻어지면, 그 결과는 후속되는 이용을 위해 저장될 수 있다.
상기 절차를 설명하기 위해, 전술한 바와 같이 계산된 감도 매트릭스 및 시뮬레이션 모델이 이용된다. 예상대로, 가열량(반응 공급물)이 직접 이용된다(이것은 CD에 비례한다). 공칭 설정점과 함께, 레티클/마스크에 걸친 가열량(반응 공급물)은 4.5 %의 3 시그마 편차를 가졌다.
도 12에는 레티클/마스크 상의 상이한 위치에서의 통상적인 가열량(반응 공급물)의 그래프가 도시된다. 예시적인 설정점에서, 가열량(반응 공급물) 편차는 3 시그마로 14.5 %에서 4.5 %로 감소되었다. 다른 시변 설정점 세트에서 편차는 1.0 % 미만일 것으로 기대된다.
도 13 내지 도 15에는 상이한 곡률을 갖는 레티클/마스크 상의 상이한 위치에서의 결과가 도시된다. 도 13에는 평탄한 레티클/마스크에 대한 결과가 도시된다. 도 14에는 중앙부가 외측부보다 낮은 포물선 모양의 레티클/마스크에 대한 결과가 도시된다. 도 15에는 중앙부가 외측부보다 높은 포물선 모양의 레티클/마스크에 대한 결과가 도시된다. 예시적인 그래프는 시간과 레티클/마스크 온도에 대해서 나타낸다. 예시적인 그래프는 시간과 설정점에 대해서 나타낸다. 또한, 예시적인 그래프는 상이한 곡률을 갖는 레티클/마스크 상의 상이한 위치에서의 정규화된 가열량(반응 공급물)에 대하여 나타낸다.
주어진 레티클/마스크 곡률에 대하여 레티클/마스크에 걸친 CD 및/또는 프로파일 편차를 최소화하며 원하는 레티클/마스크 곡률을 제공하는 모델의 라이브러리를 생성하는 방법을 설명하였다. 주어진 레티클/마스크에서, 제어기는 열적 제어에 적용하기 위한 적절한 모델을 선택할 수 있다. 이를 달성하기 위해 몇몇 방법이 이용 가능하다. 한가지 접근법으로서, 가열 장치와 레티클/마스크의 실시간 응답을 검사함으로써 곡률의 양을 결정하며, 그 응답에 기초하여, 적절한 모델을 선택한다. 다른 접근법으로서, 레티클/마스크에 대한 조성물 데이터(n, k 값을 포함할 수 있다)가 제어기에 공급될 수 있고, 그 조성물 데이터에 기초하여, 제어기는 레티클/마스크 응력과, 관련 레티클/마스크 곡률을 결정하고, 적절한 모델을 선택할 수 있다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 열 처리 장치를 작동하는 방법의 개략적인 흐름도이다. 절차(1600)는 단계(1610)에서 개시된다.
단계(1620)에서, 열 처리 장치는 입고 레티클/마스크에 대한 피드 포워드 데이터를 수신한다. 피드 포워드 데이터는 CD 데이터와, 프로파일 데이터와, 균일도 데이터와, 굴절율(n) 데이터 및 흡광 계수(k) 데이터와 같은 광학 데이터와, 층의 수, 층 위치, 층의 조성물, 층 균일도, 층 밀도, 층 두께를 포함할 수 있는 층 정보를 포함할 수 있다. 또한, 피드 포워드 데이터는 레지스트 데이터, 블랭크 데이터, 마스크 데이터, 및/또는 반사 방지 피막(ARC; anti-reflective coating) 데이터를 포함할 수 있다.
단계(1630)에서, 레티클/마스크 응력은 피드 포워드 데이터를 이용하여 추정될 수 있다. 레티클/마스크 응력은 레티클/마스크 프로파일을 결정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 레티클/마스크는 포물선 프로파일과 같은 비균일 프로파일을 가질 수 있다.
또한, 단계(1640)에서, 동적 열 모델은 추정된 레티클/마스크 응력에 기초하여 입고 레티클/마스크에 대한 열 응답을 예측하는데 이용될 수 있다.
단계(1650)에서, 지능형 설정점은 가열 장치와 관련된 복수의 세그먼트 각각에 대해 결정된다. 이런 방식으로, 레티클/마스크가 불균일한 프로파일을 가질지라도 균일한 온도가 레티클/마스크에 걸쳐 제공된다.
단계(1660)에서, 절차(1600)가 종료된다. 예컨대, 설정점이 결정된 후에, 가열 장치는 설정점 값을 이용하여 가열될 수 있으며, 레티클/마스크는 가열 장치 상에 위치할 수 있다. 레티클/마스크가 만곡될지라도, 레티클/마스크는 비교적 짧은 시간 내에 원하는 온도까지 균일하게 가열된다.
열 처리 시스템에서, 각종 유형의 온도 센서가 이용될 수 있다. 예컨대, 센서는 열전대, 온도 표시 레지스터, 방사형 온도 센서 등을 포함할 수 있다. 바이메탈 열전대가 이용될 수 있다. 온도 표시 백금 레지스터가 이용될 수 있다. 또한, 센서는 접촉식 센서 및 비접촉식 센서를 포함할 수 있다. 또한, 히터는 복수의 저항성 가열 요소를 가질 수 있고, 저항성 가열 요소는 가열 장치의 영역에 배치될 수 있으며, 센서는 가열 장치의 영역에 배치될 수 있다.
본 발명의 수많은 변형 및 수정이 전술한 바와 같은 교시에 비추어 가능하다. 따라서, 첨부된 청구범위의 범위 내에서, 본 발명은 여기에 구체적으로 기재한 것과 다르게 실시될 수 있음이 이해되어야 한다.
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- 열 처리 시스템의 작동 방법으로서,복수의 세그먼트를 포함하는 가열 장치 상에 레티클 또는 마스크(reticle/mask)를 위치시키는 단계와,상기 시스템의 동적 열 모델(dynamic thermal model)을 생성하는 단계와,상기 시스템의 동적 열 모델을 이용하여 복수의 지능형 설정점(intelligent setpoint)을 확립하는 단계로서, 하나 이상의 지능형 설정점이 상기 가열 장치의 각 세그먼트에 대하여 생성되는 것인 복수의 지능형 설정점 확립 단계와,상기 하나 이상의 지능형 설정점을 이용하여 각 세그먼트의 실제 온도를 제어함으로써, 상기 레티클 또는 마스크에 걸쳐 제어된 온도 프로파일을 확립하는 단계와,상기 가열 장치 상에 위치하는 레티클 또는 마스크의 특성 정보 또는 파라미터 정보를 포함하는 피드 포워드 데이터(feed forward data)를 수신하는 단계와,상기 피드 포워드 데이터를 이용하여 레티클 또는 마스크의 응력을 추정하는 단계와,상기 레티클 또는 마스크와 상기 가열 장치 사이의 간극에 대한 열 모델을 생성하는 단계로서, 상기 간극에 대한 열 응답(thermal response)은 상기 추정된 레티클 또는 마스크의 응력에 기초하여 예측되는 것인 열 모델 생성 단계와,상기 간극에 대한 열 모델을 상기 시스템의 동적 열 모델에 반영하는 단계를 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 레티클 또는 마스크의 응력을 추정하는 단계는, 상기 피드 포워드 데이터로부터 추출된 흡광 계수(k) 데이터와 굴절률(n) 데이터를 이용하는 단계를 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 피드 포워드 데이터는 층의 수, 층의 위치, 층의 조성물, 층의 균일도, 층의 밀도, 층의 두께 중에서 하나 이상을 포함하는 층 정보를 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 피드 포워드 데이터는, 상기 레티클 또는 마스크에 대한 임계 치수(CD; critical dimension) 데이터, 프로파일 데이터, 균일도 데이터 중에서 하나 이상을 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 피드 포워드 데이터는, 상기 레티클 또는 마스크 상의 복수의 위치에 대한 임계 치수(CD) 데이터, 상기 레티클 또는 마스크 상의 복수의 위치에 대한 프로파일 데이터, 상기 레티클 또는 마스크 상의 복수의 위치에 대한 균일도 데이터 중에서 하나 이상을 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
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- 삭제
- 제2항에 있어서,상기 가열 장치와 상기 레티클 또는 마스크의 실시간 응답을 검사하는 단계와,상기 실시간 응답을 이용하여 레티클 또는 마스크의 응력을 추정하는 단계와,상기 레티클 또는 마스크와 상기 가열 장치 사이의 간극에 대한 열 모델을 생성하는 단계로서, 상기 간극에 대한 열 응답은 상기 추정된 레티클 또는 마스크의 응력에 기초하여 예측되는 것인 열 모델 생성 단계와,상기 간극에 대한 열 모델을 상기 시스템의 동적 열 모델에 반영하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서,레티클 또는 마스크의 곡률을 추정하는 단계와,상기 레티클 또는 마스크와 상기 가열 장치 사이의 간극에 대한 열 모델을 생성하는 단계로서, 상기 간극에 대한 열 응답은 상기 추정된 레티클 또는 마스크의 곡률에 기초하여 예측되는 것인 열 모델 생성 단계와,상기 간극에 대한 열 모델을 상기 시스템의 동적 열 모델에 반영하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서,상기 가열 장치의 세그먼트들 사이의 열적 상호작용을 모델링하는 단계와,상기 열적 상호작용에 대한 모델을 상기 시스템의 동적 열 모델에 반영하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서,상기 레티클 또는 마스크의 온도를 추정하기 위한 가상 센서를 생성하는 단계와,상기 가상 센서를 상기 시스템의 동적 열 모델에 반영하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서,상기 가열 장치와 주위 환경 사이의 열적 상호작용을 모델링하는 단계와,상기 열적 상호작용에 대한 모델을 상기 시스템의 동적 열 모델에 반영하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서,확산 증폭 모델을 생성하는 단계와,상기 확산 증폭 모델을 상기 시스템의 동적 열 모델에 반영하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서,측정 데이터와 원하는 값 사이의 차이를 포함하는 편차 벡터 d를 생성하는 단계와,하나 이상의 공칭 설정점(nominal setpoint)을, 하나 이상의 지능형 설정점을 포함하는 벡터 r로 파라미터화하는 단계와,상기 동적 열 모델을 이용하여 감도 매트릭스를 생성하는 단계와,을 포함하는 최적화 문제를 풀어서 하나 이상의 지능형 설정점을 결정하는 단계를 더 포함하고,식에 있어서, rmin < r, r < rmax인 r은 하나 이상의 지능형 설정점을 포함하는 벡터, M은 감도 매트릭스, α는 측정 데이터를 상기 감도 매트릭스 M에 관련시키는 비례 상수, d는 편차 벡터인 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제15항에 있어서,상기 하나 이상의 결정된 지능형 설정점으로 공정 지침(recipe)을 갱신하는 단계와,상기 갱신된 공정 지침을 실행하는 단계와,갱신된 측정 데이터를 얻는 단계와,원하는 균일도가 얻어질 때까지 반복하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제16항에 있어서, 상기 원하는 균일도는 1% 미만의 3 시그마 편차를 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제17항에 있어서, 상기 원하는 균일도는 0.5% 미만의 3 시그마 편차를 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제15항에 있어서,피드 포워드 데이터를 수신하는 단계와,상기 피드 포워드 데이터로부터, 임계 치수 측정치, 프로파일 측정치, 균일도 측정치 중에서 하나 이상을 포함하는 측정 데이터를 얻는 단계와,원하는 임계 치수, 원하는 프로파일, 원하는 균일도 중에서 하나 이상을 포함하는 원하는 값을 결정하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제15항에 있어서,상기 가열 장치의 각 세그먼트에 대해 하나 이상의 공칭 설정점을 갖는 공정 지침을 이용하여 공정을 실행하는 단계와,실행된 공정으로부터, 임계 치수 측정치, 프로파일 측정치, 균일도 측정치 중에서 하나 이상을 포함하는 측정 데이터를 얻는 단계와,원하는 임계 치수, 원하는 프로파일, 원하는 균일도 중에서 하나 이상을 포함하는 원하는 값을 결정하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제15항에 있어서,상기 가열 장치의 각 세그먼트에 대한 온도 섭동(perturbation)을 생성하는 단계와,상기 온도 섭동의 결과를 이용하여 감도 매트릭스 M을 확립하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제15항에 있어서,설치된 레티클 또는 마스크를 이용하여 상기 감도 매트릭스 M을 확립하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제15항에 있어서,각 반경 방향 요소 위치에서의 가열량(반응 공급물)의 하기 벡터 D를 결정하는 단계와,가열량(반응 공급물)에서의 섭동(perturbations)을 하기와 같이 특정하는 단계와,벡터 d가 상기 벡터 D에서의 레티클 또는 마스크의 편차에 걸쳐 제거되도록 벡터 r의 값을 결정하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제16항에 있어서,원하는 CD 균일도가 얻어지면, 상기 갱신된 공정 지침을 저장하는 단계를 더 포함하는 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 가열 장치 상에 레티클 또는 마스크를 위치시키는 단계는, 상기 시스템에 의해서 처리되는 마스크를 상기 가열 장치 상에 위치시키는 단계를 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 가열 장치 상에 레티클 또는 마스크를 위치시키는 단계는, 상기 시스템에 의해서 기판과 함께 처리되는 마스크를 상기 가열 장치 상에 위치시키는 단계를 포함하는 것인 열 처리 시스템의 작동 방법.
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- 처리 시스템으로서,복수의 세그먼트를 포함하는, 온도가 제어되는 장치와,상기 시스템에 의해 상기 온도가 제어되는 장치 상에서 처리되도록 또는 상기 시스템에 의해 웨이퍼와 함께 처리되도록, 레티클 또는 마스크를 상기 온도가 제어되는 장치 상에서 지지하는 구조체와,상기 시스템의 동적 열 모델을 제공하며, 상기 시스템의 동적 열 모델로써 상기 온도가 제어되는 장치의 상기 세그먼트에 대한 복수의 지능형 설정점을 확립하도록 프로그래밍된 제어기를 포함하며,상기 온도가 제어되는 장치의 각 세그먼트의 실제 온도는 상기 복수의 지능형 설정점에 응답하는 것이고,상기 온도가 제어되는 장치는, 상기 시스템의 하나 이상의 가변 파라미터를 상기 제어기에 입력하도록 작동하는 하나 이상의 물리적 센서를 더 포함하며,상기 제어기는, 미리 정해진 온도 분포에 상기 레티클 또는 마스크를 유지하기 위한 상기 온도가 제어되는 장치의 세그먼트를 제어하기 위해서, 상기 지능형 설정점을 계산하기 위한 상기 시스템 및 상기 레티클 또는 마스크의 계산된 온도 데이터를 포함하는 상기 동적 열 모델을 유지하도록 프로그램된 것인 처리 시스템.
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