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TW201706723A - 度量衡方法及設備、電腦程式及微影系統 - Google Patents

度量衡方法及設備、電腦程式及微影系統 Download PDF

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TW201706723A
TW201706723A TW105113864A TW105113864A TW201706723A TW 201706723 A TW201706723 A TW 201706723A TW 105113864 A TW105113864 A TW 105113864A TW 105113864 A TW105113864 A TW 105113864A TW 201706723 A TW201706723 A TW 201706723A
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詩為德 伊曼 莫沙維特
力司特 雅得安 喬漢 凡
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Ａｓｍｌ荷蘭公司
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Abstract

本發明揭示一種用於度量衡之方法、電腦程式及關聯設備。該方法包括：獲取檢測資料，該檢測資料包含複數個檢測資料元素，每一檢測資料元素係已藉由檢測使用一微影程序而形成之一對應目標結構予以獲得；及對該檢測資料執行一無監督叢集分析，藉此根據一度量而將該檢測資料分割成複數個叢集。在一實施例中，可針對每一叢集來識別一叢集代表。可重新建構該叢集代表且使用該重新建構以近似該叢集之其他成員。

Description

度量衡方法及設備、電腦程式及微影系統
本發明係關於可用於(例如)藉由微影技術之器件製造中的用於度量衡之方法及設備。
微影設備為將所要圖案施加至基板上(通常施加至基板之目標部分上)之機器。微影設備可用於(例如)積體電路(IC)製造中。在彼情況下，被替代地稱作光罩或比例光罩之圖案化器件可用以產生待形成於IC之個別層上的電路圖案。可將此圖案轉印至基板(例如，矽晶圓)上之目標部分(例如，包括晶粒之部分、一個晶粒或若干晶粒)上。通常經由成像至提供於基板上之輻射敏感材料(抗蝕劑)層上來進行圖案之轉印。一般而言，單一基板將含有經順次地圖案化之鄰近目標部分的網路。在微影程序中，需要頻繁地對所產生結構進行量測，例如，用於程序控制及驗證。用於進行此等量測之各種工具為吾人所知，包括常常用以量測臨界尺寸(CD)之掃描電子顯微鏡，及用以量測疊對(器件中之兩個層之對準準確度的量度)之特殊化工具。可在兩個層之間的未對準程度方面描述疊對，例如，對1奈米之經量測疊對的參考可描述兩個層未對準達1奈米之情形。
最近，已開發各種形式之散射計以供微影領域中使用。此等器件將輻射光束導向至目標上且量測散射輻射之一或多個屬性一例如， 依據波長而變化的在單一反射角下之強度；依據反射角而變化的在一或多個波長下之強度；或依據反射角而變化的偏振-以獲得可供判定目標之所關注屬性的繞射影像或圖案。
為了使照射至基板上之輻射繞射，將具有特定形狀之物件印刷至基板上，且該物件常常被稱為散射量測目標或簡單地稱為目標。如上文所提及，有可能使用橫截面掃描電子顯微鏡及其類似者來判定散射量測物件之實際形狀。然而，此涉及大量時間、努力及特殊化設備且較不適合於生產環境中之量測，此係因為需要符合(例如)微影製造單元(lithographic cell)中之正常設備的分離特殊化設備。
可藉由各種技術來執行所關注屬性之判定：例如，藉由諸如嚴密耦合波分析或有限元素法之反覆途徑進行的目標之重新建構；庫搜尋；及主成分分析。
為了執行此等重新建構，可使用設定檔。為了使設定檔更穩固，應選擇參數之良好標稱值(總體上代表資料)。
需要提供一種可幫助選擇此等標稱值之方法。
本發明在一第一態樣中提供一種度量衡方法，其包含：獲取檢測資料，該檢測資料包含複數個檢測資料元素，每一檢測資料元素係已藉由檢測使用一微影程序而形成之一對應目標結構予以獲得；及對該檢測資料執行一無監督叢集分析，藉此根據一度量而將該檢測資料分割成複數個叢集。
本發明在一第二態樣中提供一種度量衡設備，其可操作以執行該第一態樣之該方法。本發明在一第三態樣中提供一種微影系統，其包含該第二態樣之一度量衡設備。
本發明進一步提供以下各者：一種電腦程式，其包含處理器可讀指令，該等處理器可讀指令在合適處理器控制設備上執行時致使該 處理器控制設備執行該第一態樣之該方法；及一種電腦程式載體，其包含此電腦程式。該處理器控制設備可包含該第二態樣之該度量衡設備或該第三態樣之該微影系統。
下文參考隨附圖式來詳細地描述本發明之另外特徵及優點，以及本發明之各種實施例之結構及操作。應注意，本發明並不限於本文中所描述之特定實施例。本文中僅出於說明性目的而呈現此等實施例。基於本文中所含有之教示，額外實施例對於熟習相關技術者而言將顯而易見。
2‧‧‧輻射投影儀/輻射源
4‧‧‧光譜儀偵測器
10‧‧‧光譜
11‧‧‧背向投影式光瞳平面
12‧‧‧透鏡系統
13‧‧‧干涉濾光器
14‧‧‧參考鏡面
15‧‧‧顯微鏡接物鏡/透鏡系統
16‧‧‧部分反射表面/光束分裂器
17‧‧‧偏振器
18‧‧‧偵測器
30‧‧‧基板目標
402‧‧‧步驟
403‧‧‧步驟
404‧‧‧步驟
406‧‧‧步驟
408‧‧‧步驟
410‧‧‧步驟
412‧‧‧步驟
414‧‧‧步驟
502‧‧‧步驟
503‧‧‧步驟
504‧‧‧步驟
506‧‧‧步驟
508‧‧‧步驟
510‧‧‧步驟
512‧‧‧步驟
514‧‧‧步驟
516‧‧‧步驟
600‧‧‧晶圓
610‧‧‧域
620a‧‧‧叢集
620b‧‧‧叢集
620c‧‧‧叢集
620d‧‧‧叢集
620e‧‧‧叢集
630‧‧‧叢集代表
700‧‧‧步驟
710‧‧‧步驟
720‧‧‧步驟
730‧‧‧步驟
740‧‧‧步驟
750‧‧‧步驟
AD‧‧‧調整器
AS‧‧‧對準感測器
B‧‧‧輻射光束
BD‧‧‧光束遞送系統
BK‧‧‧烘烤板
C‧‧‧目標部分
CH‧‧‧冷卻板
CO‧‧‧聚光器
DE‧‧‧顯影器
IF‧‧‧位置感測器
IL‧‧‧照明光學系統
IN‧‧‧積光器
I/O1‧‧‧輸入/輸出埠
I/O2‧‧‧輸入/輸出埠
LA‧‧‧微影設備
LACU‧‧‧微影控制單元
LB‧‧‧裝載匣
LC‧‧‧微影製造單元
LS‧‧‧位階感測器
M1‧‧‧光罩對準標記
M2‧‧‧光罩對準標記
MA‧‧‧圖案化器件
MT‧‧‧圖案化器件支撐件/光罩台
P1‧‧‧基板對準標記
P2‧‧‧基板對準標記
PM‧‧‧第一定位器
PS‧‧‧投影光學系統
PU‧‧‧處理單元
PW‧‧‧第二定位器
RO‧‧‧機器人
SC‧‧‧旋塗器
SCS‧‧‧監督控制系統
SO‧‧‧輻射源
TCU‧‧‧塗佈顯影系統控制單元
W‧‧‧基板
WTa‧‧‧基板台
WTb‧‧‧基板台
現在將僅作為實例而參考隨附圖式來描述本發明之實施例，在該等圖式中：圖1描繪微影設備；圖2描繪微影製造單元；圖3描繪第一散射計；圖4描繪第二散射計；圖5為描繪用於根據散射計量測來重新建構結構之第一實例程序的流程圖；圖6為描繪用於根據散射計量測來重新建構結構之第二實例程序的流程圖；圖7描繪叢集表示映圖，其展示使用根據本發明之一實施例之方法而將目標分割成叢集；且圖8為描繪根據本發明之一實施例之度量衡方法的流程圖。
在詳細地描述本發明之實施例之前，有指導性的是呈現可供實施本發明之實施例的實例環境。
圖1示意性地描繪微影設備LA。該設備包括：照明光學系統(照 明器)IL，其經組態以調節輻射光束B(例如，UV輻射或DUV輻射)；圖案化器件支撐件或支撐結構(例如，光罩台)MT，其經建構以支撐圖案化器件(例如，光罩)MA，且連接至經組態以根據某些參數來準確地定位該圖案化器件之第一定位器PM；基板台(例如，晶圓台)WT，其經建構以固持基板(例如，抗蝕劑塗佈晶圓)W，且連接至經組態以根據某些參數來準確地定位該基板之第二定位器PW；及投影光學系統(例如，折射投影透鏡系統)PS，其經組態以將由圖案化器件MA賦予至輻射光束B之圖案投影至基板W之目標部分C(例如，包括一或多個晶粒)上。
照明光學系統可包括用於導向、塑形或控制輻射的各種類型之光學組件，諸如折射、反射、磁性、電磁、靜電或其他類型之光學組件，或其任何組合。
圖案化器件支撐件以取決於圖案化器件之定向、微影設備之設計及其他條件(諸如圖案化器件是否被固持於真空環境中)的方式來固持圖案化器件。圖案化器件支撐件可使用機械、真空、靜電或其他夾持技術以固持圖案化器件。圖案化器件支撐件可為(例如)框架或台，其可根據需要而固定或可移動。圖案化器件支撐件可確保圖案化器件(例如)相對於投影系統處於所要位置。可認為本文中對術語「比例光罩」或「光罩」之任何使用皆與更一般之術語「圖案化器件」同義。
本文中所使用之術語「圖案化器件」應被廣泛地解譯為係指可用以在輻射光束之橫截面中向輻射光束賦予圖案以便在基板之目標部分中產生圖案的任何器件。應注意，舉例而言，若被賦予至輻射光束之圖案包括相移特徵或所謂的輔助特徵，則該圖案可不確切地對應於基板之目標部分中之所要圖案。通常，被賦予至輻射光束之圖案將對應於目標部分中產生之器件(諸如積體電路)中之特定功能層。
圖案化器件可為透射的或反射的。圖案化器件之實例包括光 罩、可程式化鏡面陣列及可程式化LCD面板。光罩在微影中為吾人所熟知，且包括諸如二元、交變相移及衰減相移之光罩類型，以及各種混合式光罩類型。可程式化鏡面陣列之實例使用小鏡面之矩陣配置，該等小鏡面中之每一者可個別地傾斜以便使入射輻射光束在不同方向上反射。傾斜鏡面在由鏡面矩陣反射之輻射光束中賦予圖案。
如此處所描繪，設備屬於透射類型(例如，使用透射光罩)。替代地，設備可屬於反射類型(例如，使用如上文所提及之類型之可程式化鏡面陣列，或使用反射光罩)。
微影設備亦可屬於如下類型：其中基板之至少一部分可由具有相對高折射率之液體(例如，水)覆蓋，以便填充投影系統與基板之間的空間。亦可將浸潤液體施加至微影設備中之其他空間，例如，光罩與投影系統之間的空間。浸潤技術在此項技術中被熟知用於增加投影系統之數值孔徑。如本文中所使用之術語「浸潤」並不意謂諸如基板之結構必須浸沒於液體中，而是僅意謂液體在曝光期間位於投影系統與基板之間。
參看圖1，照明器IL自輻射源SO接收輻射光束。舉例而言，當源為準分子雷射時，源與微影設備可為分離實體。在此等狀況下，不認為源形成微影設備之部分，且輻射光束係憑藉包括(例如)合適導向鏡面及/或光束擴展器之光束遞送系統BD而自源SO傳遞至照明器IL。在其他狀況下，舉例而言，當源為水銀燈時，源可為微影設備之整體部分。源SO及照明器IL連同光束遞送系統BD(在需要時)可被稱作輻射系統。
照明器IL可包括用於調整輻射光束之角強度分佈之調整器AD。通常，可調整照明器之光瞳平面中之強度分佈的至少外部徑向範圍及/或內部徑向範圍(通常分別被稱作σ外部(σ-outer)及σ內部(σ-inner))。另外，照明器IL可包括各種其他組件，諸如積光器IN及聚光器CO。 照明器可用以調節輻射光束，以在其橫截面中具有所要均一性及強度分佈。
輻射光束B入射於被固持於圖案化器件支撐件(例如，光罩台MT)上之圖案化器件(例如，光罩)MA上，且係由該圖案化器件圖案化。在已橫穿圖案化器件(例如，光罩)MA的情況下，輻射光束B傳遞通過投影光學系統PS，投影光學系統PS將該光束聚焦至基板W之目標部分C上，藉此將圖案之影像投影於目標部分C上。憑藉第二定位器PW及位置感測器IF(例如，干涉量測器件、線性編碼器、2-D編碼器或電容性感測器)，可準確地移動基板台WT，例如，以便使不同目標部分C定位於輻射光束B之路徑中。相似地，可使用第一定位器PM及另一位置感測器(其未在圖1中被明確地描繪)以(例如)在自光罩庫之機械擷取之後或在掃描期間相對於輻射光束B之路徑來準確地定位圖案化器件(例如，光罩)MA。
可使用光罩對準標記M1、M2及基板對準標記P1、P2來對準圖案化器件(例如，光罩)MA及基板W。儘管如所說明之基板對準標記佔據專用目標部分，但該等標記可位於目標部分之間的空間中(此等標記被稱為切割道對準標記)。相似地，在一個以上晶粒提供於圖案化器件(例如，光罩)MA上之情形中，光罩對準標記可位於該等晶粒之間。小對準標記亦可包括於器件特徵當中之晶粒內，在此狀況下，需要使該等標記儘可能地小且無需與鄰近特徵不同的任何成像或處理條件。下文進一步描述偵測對準標記之對準系統。
此實例中之微影設備LA屬於所謂的雙載物台類型，其具有兩個基板台WTa、WTb以及兩個站-曝光站及量測站MEA-在該兩個站之間可交換該等基板台。在曝光站處曝光一個基板台上之一個基板的同時，可在量測站處將另一基板裝載至另一基板台上且進行各種預備步驟。該等預備步驟可包括使用位階感測器LS來映射基板之表面控 制，及使用對準感測器AS來量測基板上之對準標記之位置。此使得設備之產出率能夠實質上增加。
所描繪設備可用於多種模式中，該等模式包括(例如)步進模式或掃描模式。微影設備之建構及操作為熟習此項技術者所熟知，且無需予以進一步描述以用於理解本發明。
如圖2所展示，微影設備LA形成微影系統之部分，其被稱作微影製造單元(lithographic cell或lithocell)LC。微影製造單元LC亦可包括用以對基板執行曝光前程序及曝光後程序之設備。習知地，此等設備包括用以沈積抗蝕劑層之旋塗器SC、用以顯影經曝光抗蝕劑之顯影器DE、冷卻板CH，及烘烤板BK。基板處置器或機器人RO自輸入/輸出埠I/O1、I/O2拾取基板、在不同程序設備之間移動基板，且接著將基板遞送至微影設備之裝載匣LB。常常被集體地稱作塗佈顯影系統(track)之此等器件係在塗佈顯影系統控制單元TCU之控制下，塗佈顯影系統控制單元TCU自身受到監督控制系統SCS控制，監督控制系統SCS亦經由微影控制單元LACU而控制微影設備。因此，不同設備可經操作以最大化產出率及處理效率。
為了正確地且一致地曝光由微影設備曝光之基板，需要檢測經曝光基板以量測諸如後續層之間的疊對誤差、線厚度、臨界尺寸(CD)等等之屬性。若偵測到誤差，則可對後續基板之曝光進行調整，尤其是在檢測可足夠迅速地且快速地進行而使得同一批量之其他基板仍待曝光的情況下。又，已經曝光之基板可被剝離及重工-以改良良率-或被捨棄，藉此避免對已知有缺陷之基板執行曝光。在基板之僅一些目標部分有缺陷之狀況下，可僅對良好的彼等目標部分執行另外曝光。
使用檢測設備以判定基板之屬性，且尤其是判定不同基板或同一基板之不同層之屬性如何在層與層之間變化。檢測設備可整合至微 影設備LA或微影製造單元LC中，或可為單機器件。為了實現最快速的量測，需要使檢測設備緊接地在曝光之後量測經曝光抗蝕劑層中之屬性。然而，抗蝕劑中之潛影具有極低對比度-在已曝光於輻射的抗蝕劑之部分與尚未曝光於輻射的抗蝕劑之部分之間僅存在極小折射率差-且並非所有檢測設備皆具有足夠敏感度來進行潛影之有用量測。因此，可在曝光後烘烤步驟(PEB)之後採取量測，曝光後烘烤步驟(PEB)通常為對經曝光基板所進行之第一步驟且增加抗蝕劑之經曝光部分與未經曝光部分之間的對比度。在此階段，抗蝕劑中之影像可被稱作半潛像(semi-latent)。亦有可能對經顯影抗蝕劑影像進行量測-此時，抗蝕劑之經曝光部分或未經曝光部分已被移除-或在諸如蝕刻之圖案轉印步驟之後對經顯影抗蝕劑影像進行量測。後者可能性限制重工有缺陷基板之可能性，但仍可提供有用資訊。
圖3描繪可用於本發明中之散射計。該散射計包含將輻射投影至基板W上之寬頻帶(白光)輻射投影儀2。反射輻射傳遞至光譜儀偵測器4，光譜儀偵測器4量測鏡面反射輻射之光譜10(依據波長而變化的強度)。根據此資料，可由處理單元PU重新建構引起經偵測光譜之結構或剖面，例如，藉由嚴密耦合波分析及非線性回歸，或藉由與圖3之底部處所展示之模擬光譜庫的比較。一般而言，對於重新建構，結構之一般形式為吾人所知，且根據供製造結構之程序之知識來假定一些參數，從而僅留下結構之幾個參數以自散射量測資料予以判定。此散射計可經組態為正入射散射計或斜入射散射計。
圖4中展示可與本發明一起使用之另一散射計。在此器件中，由輻射源2發射之輻射係使用透鏡系統12予以準直且透射通過干涉濾光器13及偏振器17、由部分反射表面16反射且經由顯微鏡接物鏡15而聚焦至基板W上，顯微鏡接物鏡15具有高數值孔徑(NA)，較佳地為至少0.9且更佳地為至少0.95。浸潤散射計可甚至具有數值孔徑超過1之透 鏡。反射輻射接著通過部分反射表面16而透射至偵測器18中，以便使散射光譜被偵測。該偵測器可位於背向投影式光瞳平面11中，背向投影式光瞳平面11處於透鏡系統15之焦距，然而，該光瞳平面可代替地運用輔助光學件(圖中未繪示)而再成像至該偵測器上。光瞳平面為輻射之徑向位置界定入射角且角度位置界定輻射之方位角的平面。偵測器較佳地為二維偵測器，使得可量測基板目標30之二維角度散射光譜。偵測器18可為(例如)CCD或CMOS感測器陣列，且可使用(例如)每圖框40毫秒之積分時間。
舉例而言，常常使用參考光束以量測入射輻射之強度。為了進行此量測，當輻射光束入射於光束分裂器16上時，輻射光束之部分朝向參考鏡面14作為參考光束而透射通過該光束分裂器。接著將參考光束投影至同一偵測器18之不同部分上或替代地投影至不同偵測器(圖中未繪示)上。
干涉濾光器13之集合可用以選擇在為(比如)405奈米至790奈米或甚至更低(諸如200奈米至300奈米)之範圍內之所關注波長。干涉濾光器可為可調諧的，而非包含不同濾光器之集合。可使用光柵來代替干涉濾光器。
偵測器18可量測散射光在單一波長(或窄波長範圍)下之強度、分離地在多個波長下之強度，或遍及一波長範圍而積分之強度。此外，偵測器可分離地量測橫向磁偏振光及橫向電偏振光之強度，及/或橫向磁偏振光與橫向電偏振光之間的相位差。
使用寬頻帶光源(亦即，具有寬光頻率或波長範圍且因此具有寬色彩範圍之光源)係可能的，其給出大光展量(etendue)，從而允許多個波長之混合。寬頻帶中之複數個波長較佳地各自具有為Δλ之頻寬及為至少2 Δλ(亦即，為該頻寬之兩倍)之間隔。若干輻射「源」可為已使用光纖束而分裂的延伸型輻射源之不同部分。以此方式，可並行地 在多個波長下量測角度解析散射光譜。可量測3-D光譜(波長及兩個不同角度)，其相較於2-D光譜含有更多資訊。此情形允許量測更多資訊，此增加度量衡程序穩固性。
基板W上之目標30可為1-D光柵，其經印刷使得在顯影之後，長條(bar)係由固體抗蝕劑線形成。目標30可為2-D光柵，其經印刷使得在顯影之後，光柵係由抗蝕劑中之固體抗蝕劑導柱或通孔形成。長條、導柱或通孔可替代地被蝕刻至基板中。此圖案對微影投影設備(特別是投影系統PL)中之色像差敏感，且照明對稱性及此等像差之存在將使其自身表現為經印刷光柵之變化。因此，使用經印刷光柵之散射量測資料以重新建構光柵。可將1-D光柵之參數(諸如線寬及形狀)或2-D光柵之參數(諸如導柱或通孔寬度或長度或形狀)輸入至由處理單元PU根據印刷步驟及/或其他散射量測程序之知識而執行之重新建構程序。
如上文所描述，目標在基板之表面上。此目標將常常採取光柵中之一系列線或呈2-D陣列之實質上矩形結構的形狀。度量衡中之嚴密光學繞射理論之目的為有效地計算自目標反射之繞射光譜。換言之，獲得用於臨界尺寸(CD)均一性及疊對或焦點度量衡之目標形狀資訊。疊對度量衡為供量測兩個目標之疊對以便判定基板上之兩個層是否對準的量測系統。焦點度量衡判定在形成目標時使用之焦點(及/或劑量)設定。CD均一性簡單地為用以判定微影設備之曝光系統如何運行的光譜上之光柵之均一性之量測。具體言之，CD或臨界尺寸為「書寫」於基板上之物件之寬度，且為微影設備實體地能夠在基板上書寫之極限。
在使用散射計(諸如上文結合諸如目標30之目標結構之模型化及其繞射屬性而描述的散射計)的情況下，可以數種方式執行該結構之形狀及其他參數之量測。在由圖5表示的第一類型之程序中，計算基 於目標形狀(第一候選結構)之第一估計的繞射圖案，且比較該繞射圖案與所觀測之繞射圖案。接著系統地變化模型之參數且以一系列反覆重新計算繞射，以產生新候選結構且因此達到最佳擬合。在由圖6表示的第二類型之程序中，提前計算用於許多不同候選結構之繞射光譜以產生繞射光譜「庫」。接著，比較自量測目標觀測之繞射圖案與經計算光譜庫以找到最佳擬合。兩種方法可被一起使用：可自光譜庫獲得粗略擬合，接著進行反覆程序以找到最佳擬合。
貫穿圖5及圖6之描述，在假定使用圖3或4之散射計的情況下，將使用術語「繞射影像」。繞射影像為在本發明之內容背景內的檢測資料元素之實例。熟習此項技術者可易於使教示適應於不同類型之散射計，或甚至適應於其他類型之量測器具。
圖5為概括地描述的量測目標形狀及/或材料屬性之方法之步驟的流程圖。該等步驟如下，且接著此後予以更詳細地描述：402-量測繞射影像；403-定義模型配方；404-估計形狀參數p1 (0)、p2 (0)、p3 (0)、......；406-計算模型繞射影像；408-比較經量測影像與經計算影像；410-計算優質化函數；412-產生經修訂形狀參數P1 (1)、p2 (1)、p3 (1)、......；414-報告最終形狀參數
將針對此描述而將目標假定為在僅1個方向上具週期性(1-D結構)。實務上，其可在2個方向上具週期性(2維結構)，且將相應地調適處理。
402：使用諸如上文所描述之散射計的散射計來量測基板上之實際目標之繞射影像。將此經量測繞射影像轉遞至諸如電腦之計算系 統。計算系統可為上文所提及之處理單元PU，或其可為分離設備。
403：建立在數個參數pi(p1、p2、p3等等)方面定義目標結構之參數化模型的設定檔。舉例而言，在1D週期性結構中，此等參數可表示側壁之角度、特徵之高度或深度、特徵之寬度。目標材料及底層之屬性亦係由諸如折射率(在存在於散射量測輻射光束中之特定波長下)之參數表示。下文將給出特定實例。重要地，雖然目標結構可由描述其形狀及材料屬性之許多參數定義，但出於後繼程序步驟之目的，設定檔將定義此等參數中之許多者以具有固定值，而其他者將為可變或「浮動」參數。此外，將引入可准許參數變化而不為完全獨立浮動參數之方式。出於描述圖5之目的，僅將可變參數認為是參數pi。設定檔亦定義針對給定目標結構之量測輻射之設定及如何藉由使檢測資料擬合於模型來估計參數值。
404：藉由設定用於浮動參數之初始值pi (0)(亦即，p1 (0)、p2 (0)、p3 (0)等等)來估計模型目標形狀。將在如配方中所定義之某些預定範圍內產生每一浮動參數。
406：使用表示經估計形狀連同模型之不同元素之光學屬性的參數以計算散射屬性，例如，使用諸如RCWA之嚴密光學繞射方法或馬克士威(Maxwell)方程式之任何其他求解程序。此計算給出經估計目標形狀之經估計或模型繞射影像。
408、410：接著比較經量測繞射影像與模型繞射影像，且使用經量測繞射影像與模型繞射影像之相似性及差以計算用於模型目標形狀之「優質化函數」。
412：在假定優質化函數指示模型需要在其準確地表示實際目標形狀之前予以改良的情況下，估計新參數P1 (1)、p2 (1)、p3 (1)等等且將該等新參數反覆地回饋至步驟406中。重複步驟406至412。
為了輔助搜尋，步驟406中之計算可在參數空間中之此特定區中 進一步產生優質化函數之偏導數，其指示增加或減低參數將會增加或減低優質化函數之敏感度。優質化函數之計算及導數之使用通常在此項技術中為吾人所知，且此處將不予以詳細地描述。
414：當優質化函數指示此反覆程序已以所要準確度收斂於一解時，將當前估計之參數報告為實際目標結構之量測。
此反覆程序之計算時間係主要地由所使用之前向繞射模型判定，亦即，使用嚴密光學繞射理論自經估計目標結構計算經估計模型繞射影像。若需要更多參數，則存在更多自由度。計算時間原則上隨著自由度數目之冪而增加，但此可在使用有限差以近似亞可比行列式(Jacobian)的情況下予以緩解。可以各種形式來表達406處計算之經估計或模型繞射影像。在以與步驟402中產生之經量測影像相同的形式(例如，光譜、光瞳影像)來表達經計算影像的情況下會簡化比較。
圖6為概括地描述的量測目標形狀及/或材料屬性之替代方法之步驟的流程圖。在此方法中，提前計算用於不同的經估計目標形狀(候選結構)之複數個模型繞射影像，且將該等模型繞射影像儲存於庫中以供與實際量測進行比較。基礎原理及術語與用於圖5之程序的基礎原理及術語相同。該等步驟如下，且接著此後予以更詳細地描述：502-產生庫；503-定義模型配方；504-樣本形狀參數p1 (0)、p2 (0)、p3 (0)、......；506-計算及儲存模型繞射影像；508-新樣本形狀參數P1 (1)、p2 (1)、p3 (1)、......；510-量測繞射影像；512-比較經量測影像與庫影像；514-報告最終形狀參數；516-改進形狀參數。
502：開始產生庫之程序。可針對每一類型之目標結構來產生一分離庫。該庫可由量測設備之使用者根據需要而產生，或可由該設備之供應商預產生。
503：建立在數個參數pi(p1、p2、p3等等)方面定義目標結構之參數化模型的設定檔。考慮相似於反覆程序之步驟503中之考慮。
504：產生第一參數集合p1 (0)、p2 (0)、p3 (0)等等，例如，藉由產生全部該等參數之隨機值，每一隨機值係在該參數集合之期望值範圍內。
506：計算模型繞射影像且將其儲存於庫中，該模型繞射影像表示根據由參數表示之目標形狀所期望的繞射影像。
508：產生新形狀參數集合P1 (1)、p2 (1)、p3 (1)等等。重複步驟506至508達數十次、數百次或甚至數千次，直至包含所有經儲存之經模型化繞射影像之庫被判斷為足夠完整為止。每一經儲存影像表示多維參數空間中之一樣本點。庫中之樣本應以足夠密度填入樣本空間，使得將足夠接近地表示任何實際繞射影像。
510：在產生庫之後(但可在產生庫之前)，將實際目標30置放於散射計中且量測實際目標30之繞射影像。
512：比較經量測影像與儲存於庫中之經模型化影像以找到最佳匹配影像。可與庫中之每一樣本進行比較，或可使用更系統之搜尋策略，以縮減計算負擔。
514：若找到匹配，則可將用以產生匹配庫影像之經估計目標形狀判定為近似的物件結構。將對應於匹配樣本之形狀參數輸出為經量測形狀參數。可直接地對模型繞射信號執行匹配程序，或可對經最佳化以供快速評估之取代模型執行匹配程序。
516：視情況，將最接近的匹配樣本用作開始點，且使用改進程序以獲得最終參數以供報告。舉例而言，此改進程序可包含極相似於 圖5所展示之反覆程序的反覆程序。
是否需要改進步驟516係在於實施者之選擇。若庫被極密集地取樣，則因為將總是找到良好匹配，所以可無需反覆改進。另一方面，此庫可能太大而不能供實務使用。因此，一實務解決方案係針對粗略參數集合來使用庫搜尋，接著使用優質化函數進行一或多次反覆而以所要準確度判定較準確的參數集合來報告目標基板之參數。在執行額外反覆的情況下，將經計算繞射影像及關聯的經改進參數集合作為新輸入項而新增於庫中將為一選項。以此方式，最初可使用基於相對少量計算努力但使用改進步驟516之計算努力而建置成較大庫的庫。不管使用哪一方案，皆亦可基於多個候選結構之匹配良好度來獲得經報告可變參數中之一或多者之值的進一步改進。舉例而言，可藉由在兩個或兩個以上候選結構之參數值之間內插而產生最終報告之參數值，此係在假定彼等候選結構中之兩者或全部具有高匹配記分的情況下。
此反覆程序之計算時間係主要地由步驟406及506處之前向繞射模型判定，亦即，使用嚴密光學繞射理論自經估計目標結構形狀計算經估計模型繞射影像。
產生設定檔涉及對設定檔進行多次改進，其中逐漸地調整實體模型以最佳地表示檢測資料。檢測資料可包含檢測資料元素。檢測資料元素可為影像、繞射影像(若正使用以繞射為基礎之散射量測)、光譜或光瞳影像；或另外可為自此等繞射影像等等獲得之經重新建構參數值。可藉由(例如)使用諸如上文所描述之散射計的散射計來檢測對應目標結構而獲得檢測資料元素中之每一者。此等檢測資料元素中之每一者可由複數個強度值描述。調整通常係基於重新建構之結果。如所描述，重新建構使模型擬合於檢測資料，藉此將檢測資料元素變換成參數值。在程序開始時，當不確定性可能大時，重新建構可能會失敗。因此，可能更有效的是重新建構僅一個或幾個量測而非完整資料 集合。
為了使設定檔更穩固，應很好地選擇設定檔之標稱參數值。理想地，為了適當地估計此等標稱參數值，應重新建構許多目標結構。然而，此情形可耗費過多時間。因此，狀況可能是重新建構僅一個或幾個目標結構以提供標稱參數值。若經選擇目標結構通常不為目標結構之良好表示，則可存在對經量測值之顯著偏置，且設定檔將不為最佳的。
為了獲得標稱參數值，可隨機地選擇一或多個目標結構以供重新建構。一典型改進係僅選擇位於距基板之中心為30毫米與120毫米之間的帶內之目標結構(不認為過於接近於中心或邊緣之目標結構係理想的)。然而，可示範出：甚至針對滿足此準則之目標結構，仍可存在用於某些參數之值之顯著變化。在使用中間CD(在物件之高度之一半處量測的CD)之實例作為考慮中之參數的情況下，可展示在30毫米至120毫米之帶內的目標結構可仍具有在遠離均值為2σ與2.5σ之間的標準差。選擇用於重新建構之此等目標結構中之一者以找到標稱參數值將遠非理想
因此，提出執行無監督叢集或機器學習演算法以將檢測資料分割成叢集，使得一叢集內之檢測資料元素更相似於其他叢集中之檢測資料元素。在無監督叢集中，正被叢集之資料為無標籤資料。以此方式，無監督叢集相異於諸如線性判別分析之受監督學習技術，在線性判別分析中，找到特性化或分離兩個或兩個以上已知類別之資料的特徵之線性組合。叢集之分析實現較佳地表示考慮中之參數之平均值的目標結構之更多知情選擇。
需要向特定叢集演算法給出用以量測檢測資料元素之相似性的準則。為了進行此給出，可判定度量或距離函數。度量為定義包含於檢測資料內之檢測資料元素之間的距離之函數。根據一些演算法，兩 個檢測資料元素之間的此距離愈小，兩個檢測資料元素就愈相似。其他叢集演算法使用機率分佈以判定叢集。舉例而言，合適叢集演算法可包括k均值演算法或以高斯(Gaussian)混合模型為基礎之演算法(例如，期望最大化(Expectation-Maximization；EM)叢集)。
在一實施例中，可將經叢集資料作為晶圓映圖而顯示至使用者，其中一晶圓上(或多個晶圓(例如，大量晶圓)上方)之目標結構被展示為根據檢測資料元素藉由叢集演算法進行之叢集而叢集。此「叢集表示」映圖可視情況展示下文所描述之每一叢集代表。以此方式，使用者可識別彼此相似之目標結構群組。
圖7展示此叢集表示映圖之實例。其展示包含域610之晶圓(或基板)600。經分組成五個叢集620a至620e之目標結構(如由陰影所指示)包含於域610內，使得具有類似陰影之目標結構為同一叢集之部分。每一叢集亦具有帶圓圈之叢集代表630。
如剛才所提及，在某些實施例中，可識別叢集代表。叢集代表為最佳地表示叢集資料集的叢集之目標結構。叢集代表將為叢集內的考慮中之參數之值最接近於平均值(例如，最接近於彼參數之均值)所針對的目標結構。
許多叢集演算法使用叢集中心以模型化資料，使得資料集中之物件在度量(取決於所使用之實際叢集演算法，可存在對此基本概念之許多改進)方面被各自分配至包含最接近的叢集中心之叢集。在不使用叢集中心的情況下，可自叢集簡單地計算叢集中心。可接著反覆地改進橫越叢集之分佈直至該分佈不再改變為止。提出可將每一叢集代表選擇為最接近地對應於彼叢集之叢集中心的目標結構。
為了使用叢集演算法之特定實例，k均值演算法(或其變化)可包含以下操作之反覆：˙將每一物件指派至具有最接近的叢集中心之叢集(叢集中心可 被隨機地選擇或以其他方式用於第一反覆)；及˙計算每一叢集之均值，以作為經更新叢集中心而用於下一反覆。
此經重複直至收斂於一解(不再改變每一反覆之叢集分佈)為止。因而，在收斂之後，每一叢集中心將為其對應叢集之資料點之均值。
將此叢集演算法應用於包含複數個檢測資料元素之檢測資料將會得到檢測資料元素之叢集(每一叢集對應於供採取量測之目標結構)。其亦將針對每一叢集而得到表示彼叢集之均值的叢集中心(具體言之，在檢測資料包含繞射影像之實施例中，所有強度值之均值描述每一檢測資料元素)。在每一狀況下，叢集代表可接著被視為最佳地對應於由叢集中心描述之均值的目標結構。此可為對應於根據度量而最接近於叢集中心之檢測資料元素的目標結構。
其他叢集演算法藉由將所觀測變數之機率密度函數表示為多變量常態密度之混合而形成叢集。混合模型使用期望最大化(EM)演算法以擬合資料，此將後驗機率指派至關於每一觀測之每一成分密度。藉由選擇最大化後驗機率之成分來指派叢集。使用高斯混合模型之叢集有時被認為是軟叢集方法。針對每一點之後驗機率指示每一資料點具有屬於每一叢集之某一機率。類似於k均值叢集，高斯混合模型化使用收斂至局域最佳值之反覆演算法。在k均值叢集中，一點屬於或不屬於一叢集，亦即，其為二元指派。其為硬決策。在以混合模型為基礎之叢集中，資料點僅屬於高達一程度(彼程度可在0與1之間變化)之叢集；因此，一點可屬於多個叢集，在每一狀況下具有一不同程度。其為軟決策。當叢集在其內具有不同大小及相關性時，高斯混合模型化相較於k均值叢集可更適當。類似於k均值叢集，混合模型化會得到可用以導出叢集代表之自然叢集中心。
在一實施例中，可接著重新建構叢集代表。由重新建構生成的 正被考慮之參數之經估計值可用作設定檔之標稱值，此係因為此等經估計值將最佳地表示用於該設定檔之對應叢集的資料。
圖8為根據一例示性實施例的用於對複數個目標結構進行分段近似重新建構之方法之步驟的流程圖。習知地，當量測晶圓上之目標結構時，檢測所有目標結構以獲得檢測資料且接著重新建構每一檢測資料元素(對應於一目標結構)。因此，針對每一目標結構來執行一重新建構。由流程圖描述之方法極大地縮減量測晶圓所需要之重新建構的數目。該等步驟如下，且接著此後予以更詳細地描述：700-開始；710-輸入資料：檢測資料元素、設定檔、叢集數目；720-叢集檢測資料元素；730-重新建構叢集代表；740-近似用於剩餘目標結構之重新建構；750-結束
輸入資料710包含自(例如)一晶圓上之所有目標結構之量測、此等目標結構之子集或多個晶圓(例如，大量)上方之目標結構之量測所獲得的檢測資料元素集。輸入資料亦包含用於執行目標結構之重新建構的設定檔(例如，CD設定檔)，及(視情況)檢測資料將被劃分成之叢集數目的值。
在步驟720處，使用已經描述之方法中之一者來叢集檢測資料元素且識別叢集代表。
在步驟730處，舉例而言，藉由使用圖5或圖6之方法中之一者來重新建構(使用設定檔)叢集代表。
在步驟740處，基於對應叢集代表之重新建構或基於該等叢集代表中之全部(或子集)來近似每一叢集中之剩餘目標結構中之每一者的重新建構。
在一實施例中，步驟740可包含線性重新建構。一般而言，目標結構之重新建構為非線性問題，使得檢測資料與正被估計之參數值之間的關係為非線性。然而，單一叢集內之檢測資料之相似性意謂：對於此資料集，該關係可被近似為線性關係，從而極大地簡化重新建構。叢集之性質意謂：此線性近似將適於叢集內之檢測資料。在一實施例中，線性化可為亞可比線性化，其中叢集代表之重新建構定義平衡點。
在一實施例中，基於每一(非代表性)目標為成員(在k均值叢集或其他硬叢集中)或每一(非代表性)目標最可能為成員(在機率性叢集中)所針對的叢集之叢集代表而針對每一(非代表性)目標來執行單一近似重新建構。然而，在其他實施例中，可基於整個資料集之經識別叢集代表中之每一者而針對每一單一(非代表性)目標來執行分離近似重新建構(其極快速且簡單)。因此，每一目標將針對歸因於其之每一參數而具有數個經重新建構值，此等值中之每一者係由一不同叢集代表生成。每一參數之最終經重新建構值可接著為此等近似經重新建構值中之每一者的加權平均值。在機率性叢集中，此加權平均值可取決於機率分佈，且因此取決於目標為每一特定叢集之成員的可能性。自目標具有為成員之高可能性所針對的叢集之叢集代表之重新建構導出的值相較於自目標具有為成員之低可能性所針對的叢集之叢集代表之重新建構導出的值將具有較高加權。對於k均值類型叢集，加權平均值可取決於目標與每一叢集代表之間的距離(根據度量)。
圖8之方法要求將叢集數目之值作為輸入(其他實施例可不要求輸入叢集數目，且代替地將自動地判定此叢集數目)。因為該方法針對每一叢集來重新建構一叢集代表，所以顯而易見的是，叢集代表之數目將影響用以量測晶圓(或目標結構之任何選擇)之時間。然而，過少的叢集將意謂步驟740處之近似可受損。可展示，應將叢集數目選擇 為介於3與8之間，且更佳地介於4與6之間。具體言之，針對叢集數目之良好選擇已被展示為5或6。此係已藉由執行指紋匹配方法予以示範，與使用另一量測工具(例如，掃描選擇顯微鏡)來量測參數相比較，指紋匹配方法使用如本文中所描述之散射量測方法來量測參數值估計之相似性。可展示，兩個量測之間的差隨著叢集數目自1增加至5而穩定地下降，但此後保持相當恆定。換言之，在具有五個以上叢集的情況下會得到得非常少，當運用超過4之任何數目個叢集來執行圖8之方法時，生成的晶圓映圖穩定。在選擇5個叢集的情況下，僅5次重新建構將為以可忽略的誤差來近似完整晶圓映圖所必要。在晶圓具有176個目標結構的情況下，相較於以習知方式，整個晶圓之重新建構可被執行得快35(176/5)倍。
在一替代實施例中，不在演算法開始時輸入叢集數目，且代替地，演算法知道叢集數目。在此實施例中，將圖8之步驟執行多次以用於遞升叢集數目，以(例如)1或2開始至經選擇最大值。舉例而言，對於在1與10之間的每一叢集數目，圖8之方法可能被執行高達10次。隨著叢集數目增加，叢集內距離度量將逐漸地下降。執行該方法以用於遞升叢集數目直至叢集內距離下降至低於所定義臨限值的點。
上文所描述之方法已對原始檢測資料執行叢集，原始檢測資料尚未被處理(或已經歷最小處理)。此意謂已對經由檢測而獲得之(例如，繞射)影像執行叢集。作為此情形之替代方案，可執行(使用設定檔)至少一次重新建構；此重新建構可用以近似地重新建構剩餘目標結構。可接著基於(近似地)經重新建構參數值來執行叢集。換言之，可對檢測影像、對來自檢測影像之(經近似)經重新建構參數值或對此等者之組合執行叢集。為免存疑，在本發明之內容背景中的術語檢測資料及檢測資料元素包括繞射影像、經變換繞射影像(參見下文)，及/或來自繞射影像之經重新建構參數值。
基於檢測影像之叢集的一個缺點為，該叢集將主要地受到檢測影像所對應的目標結構中之最敏感特徵影響，該等最敏感特徵為如下特徵：若該等最敏感特徵改變，則其將會對檢測影像產生最大影響。因此提出，在一實施例中，若認為有必要，則在叢集之前將變換應用於檢測影像。舉例而言，關聯至較小本徵值之一或多個主成分上的投影將使得有可能在較弱目標結構特徵上叢集。在不具有變換及具有不同變換(不同的一或多個成分上之投影)的兩種情況下，可針對自相同目標結構獲得之叢集來產生不同叢集表示映圖，諸如圖7上所展示之叢集表示映圖。可比較及分析此等叢集表示映圖。
本文中所描述之方法在速度、結果之可靠度及最終結果之品質(包括最終設定檔之穩固性)方面引起量測程序(流程)之效率改良。
雖然上文所描述之目標結構為出於量測之目的而被特定地設計及形成的度量衡目標結構，但在其他實施例中，可在為形成於基板上之器件之功能部分的目標結構上量測屬性。許多器件具有規則的類光柵結構。如本文中所使用之術語「目標結構光柵」及「目標結構」並不要求已特定地針對正被執行之量測來提供該結構。此外，度量衡目標結構之間距P接近於散射計之光學系統之解析度極限，但可比藉由微影程序在目標結構部分C中製造之典型產品特徵之尺寸大得多。實務上，可將目標結構內之光柵之線及/或空間製造為包括在尺寸上與產品特徵相似之較小結構。
與如在基板及圖案化器件上實現的目標結構之實體光柵結構相關聯地，一實施例可包括含有機器可讀指令之一或多個序列的電腦程式，該等機器可讀指令描述量測基板上之目標結構及/或分析量測以獲得關於微影程序之資訊的方法。可(例如)在圖3或圖4之設備中之單元PU內及/或在圖2之控制單元LACU內執行此電腦程式。亦可提供經儲存有此電腦程式之資料儲存媒體(例如，半導體記憶體、磁碟或光 碟)。在(例如)圖3或圖4所展示之類型之現有度量衡設備已經在生產中及/或在使用中的情況下，可藉由佈建經更新電腦程式產品以用於致使處理器執行如上文所描述及如所主張之方法來實施本發明。
儘管上文可特定地參考在光學微影之內容背景中對本發明之實施例之使用，但應瞭解，本發明可用於其他應用(例如，壓印微影)中，且在內容背景允許的情況下不限於光學微影。在壓印微影中，圖案化器件中之構形界定產生於基板上之圖案。可將圖案化器件之構形壓入被供應至基板之抗蝕劑層中，在該基板上，抗蝕劑係藉由施加電磁輻射、熱、壓力或其組合而固化。在抗蝕劑固化之後，將圖案化器件移出抗蝕劑，從而在其中留下圖案。
本文中所使用之術語「輻射」及「光束」涵蓋所有類型之電磁輻射，包括紫外線(UV)輻射(例如，具有為或為約365奈米、355奈米、248奈米、193奈米、157奈米或126奈米之波長)及極紫外線(EUV)輻射(例如，具有在5奈米至20奈米之範圍內之波長)，以及粒子束(諸如離子束或電子束)。
術語「透鏡」在內容背景允許的情況下可指各種類型之光學組件中之任一者或其組合，包括折射、反射、磁性、電磁及靜電光學組件。
對特定實施例之前述描述將因此充分地揭露本發明之一般性質，使得在不脫離本發明之一般概念的情況下，其他人可藉由應用此項技術之技能範圍內之知識針對各種應用而容易地修改及/或調適此等特定實施例，而無需進行不當實驗。因此，基於本文中所呈現之教示及指導，此等調適及修改意欲在所揭示實施例之等效者的涵義及範圍內。應理解，本文中之措辭或術語係出於(例如)描述而非限制之目的，使得本說明書之術語或措辭應由熟習此項技術者鑒於該等教示及該指導進行解譯。
本發明之廣度及範疇不應受到上文所描述之例示性實施例中之任一者限制，而應僅根據以下申請專利範圍及其等效者進行界定。
600‧‧‧晶圓
610‧‧‧域
620a‧‧‧叢集
620b‧‧‧叢集
620c‧‧‧叢集
620d‧‧‧叢集
620e‧‧‧叢集
630‧‧‧叢集代表

Claims (20)

  1. 一種度量衡方法，其包含：獲取檢測資料，該檢測資料包含複數個檢測資料元素，每一檢測資料元素係已藉由檢測使用一微影程序而形成之一對應目標結構予以獲得；及對該檢測資料執行一無監督叢集分析，藉此根據一度量而將該檢測資料分割成複數個叢集。
  2. 如請求項1之方法，其中光譜或影像包含藉由使用一散射計之該檢測而獲得的繞射光譜或影像。
  3. 如請求項1之方法，其中該檢測資料包含如藉由對該檢測資料之一重新建構操作所判定的該對應目標結構之至少一個參數之值。
  4. 如請求項1至3中任一項之方法，其中根據每一檢測資料元素與每一叢集之一叢集中心之間的如由該度量所定義之一相對距離來執行該檢測資料之該分割。
  5. 如請求項1至3中任一項之方法，其中根據一或多個統計分佈模型來執行該檢測資料之該分割，使得每一叢集被定義為包含屬於同一分佈之該等檢測資料元素。
  6. 如請求項1至3中任一項之方法，其包含針對該等叢集中之每一者來判定一代表性檢測資料元素的步驟，每一代表性檢測資料元素對應於一代表性目標結構。
  7. 如請求項6之方法，其中每一代表性檢測資料元素在該度量方面最接近於其對應叢集之一平均檢測資料元素。
  8. 如請求項6之方法，其包含執行一重新建構以自每一代表性資料元素獲得至少一個經重新建構參數值，該至少一個經重新建構 參數值包含該對應代表性目標結構之至少一個參數之一值。
  9. 如請求項8之方法，其中使用每一代表性目標結構之該至少一個經重新建構參數值以導出後續重新建構中之至少一個模型參數之一標稱值。
  10. 如請求項8之方法，其包含基於該等代表性目標結構中之至少一者之該至少一個經重新建構參數值來執行除了該等代表性目標結構以外的每一目標結構之一經近似重新建構。
  11. 如請求項10之方法，其中針對每一目標之該經近似重新建構係基於彼目標為或最可能為一成員所針對的該叢集之該代表性目標結構之該至少一個經重新建構參數值。
  12. 如請求項10之方法，其中針對每一目標之該經近似重新建構係基於該等代表性目標結構中之全部或一子集之經重新建構參數值的一加權平均值。
  13. 如請求項1至3中任一項之方法，其中自動地知道叢集數目。
  14. 如請求項13之方法，其中藉由以下操作而自動地知道該叢集數目：將該叢集分析執行多次，每一次將該檢測資料分割成n個叢集，其中每當執行一叢集分析時就增加n；針對每一叢集分析而根據該度量來判定一平均叢集內距離；及選擇該平均叢集內距離滿足一臨限值準則所針對的該叢集分析。
  15. 如請求項1至3中任一項之方法，其中該獲取檢測資料之步驟包含：藉由運用量測輻射來照明該等目標結構中之每一者而檢測該等目標結構；及偵測由每一目標結構散射之該輻射。
  16. 一種度量衡設備，其可操作以執行如請求項1至15中任一項之方法。
  17. 如請求項16之度量衡設備，其包含：用於一基板之一支撐件，在該基板上具有複數個目標結構； 一光學系統，其用於量測每一目標結構；及一處理器，其經配置以至少執行該執行一叢集分析之步驟。
  18. 一種微影系統，其包含：一微影設備，其包含：一照明光學系統，其經配置以照明一圖案；一投影光學系統，其經配置以將該圖案之一檢測投影至一基板上；及一如請求項16或17之度量衡設備。
  19. 一種電腦程式，其包含處理器可讀指令，該等處理器可讀指令在合適處理器控制設備上執行時致使該處理器控制設備執行如請求項1至15中任一項之方法。
  20. 一種電腦程式載體，其包含如請求項19之電腦程式。
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