CN117234039B - 晶圆套刻对象的灰度值变化测量方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及到晶圆套刻对象的灰度值变化测量方法及系统。记录套刻对象的一个图像区域的各个像素点的灰度值，在图像区域的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合。对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用一个等效灰度来表征该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值；图像区域所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，用于判定套刻对象的灰度值变化并确定图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。

Description

晶圆套刻对象的灰度值变化测量方法及系统

技术领域

本发明主要涉及到半导体制备领域，更确切的说，涉及到半导体集成电路制造领域的用于测量晶圆套刻对象灰度变化的方法、测量设备或测量系统。

背景技术

随着光刻特征尺寸的不断减小，对例如光刻机等半导体设备的套刻精度与临界尺寸均匀性的相关要求也不断提高。集成电路的制造通常包括几十道光刻工序，为了确保各个层次的对应关系，必须要求与光刻特征尺寸相匹配的套刻精度。曝光图形与实际位置的差异即位置偏移量，是影响光刻机套刻精度的重要因素，也是影响器件的重要因子光刻的套刻精度是衡量光刻工艺的关键参数之一，它是指晶圆(又称晶片、硅片)上的上下两层图形之间的偏移量，套刻精度的好坏将直接影响最终产品的性能。影响套刻精度的因素很多譬如主要包括有：热处理过程、薄膜生长的质量、光刻机对准方式、硅片变形程度以及光刻工艺本身的套刻对象的好坏、光刻机镜头受热膨胀及掩膜版受热膨胀等。

集成电路曝光工作粗略过程：逐一曝光完晶圆上所有的场，亦即分步，然后更换下批次的晶圆直至曝光完所有的晶圆，对晶圆进行工艺处理结束后，更换掩模，接着在晶圆上曝光后一层次的图形，也就是进行重复曝光。其中，后一层次掩模曝光的图形必须和前一层次掩模曝光准确的套叠在一起，故可称之为套刻。通常而言，若晶圆上的下布线层为前次掩模经曝光的图形，上布线层为后次曝光的图形，理想情况，这两层图形应完全重合但实际上由于各种系统误差和偶然误差的存在，导致两层图形位置发生偏离，也就是业界所言的出现了套刻差异，而如何实现套刻差异之测量是一大难题。

现有技术中例如可以使用的叠对技术能够用于检测本层的图形轮廓和本层版图数据之间叠对关系，实现不同层次之间在晶片上图形轮廓的叠对关系存在困难。而通过切片来判定不同层次之间的叠对关系虽然可以实现测量，但是该方法是一种破坏性试验且该试验晶片无法继续流片，其他晶片也无法获知，同时其测量准确性取决于操作人员的经验和手动拟合好坏的程度，数据可能存在一定的波动性误差。

伴随着着集成电路技术的发展，集成电路结构及工艺变得越来越繁杂。在集成电路的制备过程中为保障各工序的精准度，集成电路结构检测量测是必须的环节。集成电路检测过程含检测目标图像生成和图像数据处理。检测目标图像生成用于获取与被检测对象如电路有关的检测目标图像，数据处理对检测目标的图像进行提取处理和判定。集成电路的图像处理典型的例如涉及到晶圆套刻结构的特征测量及套刻差异判定等。

现有技术中可将图形套刻数据与版图数据进行数据比对例如步骤：扫描晶片表面的图形后通过计算得到图形的灰度值，由图形灰度值和版图数据进行拟合，依据变换系数的迭代算法获得拟合系数，从而根据这些拟合系数进行灰度变换，最终得到灰度图像就是提取出的矢量轮廓图。检测出上下层叠对的精准性，在补偿修正过程中进行及时适当调整并减少工艺设计时间，增加工艺窗口。通过灰度值评估套刻误差，除了前述的范例之外还有更多的应用方案在此并未一一罗列。如何以低误差及高可靠性、可适用于集成电路这一特殊领域的灰度测量，来评估晶圆套刻对象的灰度变化，是一个棘手难题。

发明内容

本申请涉及一种晶圆套刻对象的灰度值变化的测量方法，其特征在于：

记录套刻对象的一个图像区域的各个像素点的灰度值，在图像区域的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合；

对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用一个等效灰度来表征该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值；

图像区域所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组用于判定套刻对象的灰度值变化并藉此来确定图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。

上述的方法：在集合当中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数(或次数)，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；在集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目，作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度。

上述的方法：第一类坐标为横坐标以及第二类坐标为纵坐标。

上述的方法：第一类坐标为纵坐标以及第二类坐标为横坐标。

上述的方法：图像区域将套刻对象的周边局部位置囊括在内，使得数组同步引入了套刻对象及其周边局部位置的等效灰度。并让图像区域的明暗变化以套刻对象为中心而呈现出镜像对称的变化趋势。

上述的方法：任一第一类坐标所对应的一列像素点的灰度值在纵向上进行压缩，该列像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该列像素点的明暗程度。

上述的方法：任一第一类坐标所对应的一行像素点的灰度值在横向上进行压缩，该行像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该行像素点的明暗程度。

上述的方法：要求图像区域的明暗变化是以套刻对象为中心而呈现出镜像对称的动态变化趋势，若不满足该条件则认为晶圆在制备套刻对象的当前工艺阶段发生异常，相反如果满足该条件则认为晶圆在制备套刻对象的当前工艺阶段未发生异常。

上述的方法：在集合当中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数(或次数)，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；在集合中所产生的所有灰阶积先进行相加，它们相加的结果再加上该任一第一类坐标相邻后一个第一类坐标所对应的另一个集合中的最大灰阶积，得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目，作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度。

本申请设计一种晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，其特征在于，包括：

图像拍摄设备，用于拍摄提取套刻对象的图像区域；

计算机，接收所述拍摄设备传输的基于图像区域的图像数据；

所述计算机记录图像区域的各个像素点的灰度值，在图像区域的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合；

由所述计算机对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用一个等效灰度来表征该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值；

图像区域所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组用于判定套刻对象的灰度值变化并藉此来确定图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。

上述的测量系统，所述计算机执行以下运算：在集合中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；及在集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目，作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度。

上述的测量系统，第一类坐标为横坐标以及第二类坐标为纵坐标，任一第一类坐标所对应的一列像素点的灰度值在纵向上进行压缩，该列像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该列像素点的明暗程度。

上述的测量系统，第一类坐标为纵坐标以及第二类坐标为横坐标，任一第一类坐标所对应的一行像素点的灰度值在横向上进行压缩，该行像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该行像素点的明暗程度。

上述的测量系统，图像拍摄设备在拍摄套刻对象的图像区域时，图像区域还将套刻对象的周边局部位置囊括在内，使得数组中还同步引入了套刻对象及其周边局部位置的等效灰度。让图像区域的明暗变化以套刻对象为中心而呈现出镜像对称的变化趋势。

上述的测量系统，图像拍摄设备包括：光学成像、SEM扫描电子显微镜和X射线成像及光谱椭圆偏光测量仪、反射仪中的任意之一。

前述的方法，至少兼顾性的解决了两个方面的疑虑。第一是解决了集成电路或晶圆或芯片制备中的套刻差异估算问题，套刻对象可用于检测套刻差异，传统的套刻计算方案使用本申请的套刻对象可高效而又快捷的给出套刻差异，兼容于传统的套刻量测手段而具有更高的精准度，解决了套刻差异的检测难度大的疑虑。第二是对套刻误差可量测却无法侦测与套刻差异相关的工艺是否正常而提供了估算方案，尤其是在这种棘手难题之下给出了制备工艺是否异常判断机制。传统套刻测试仪可测套刻对象的套刻误差数值并根据相关数值来粗略判断套刻是否规范，但是传统套刻测试仪却无法针对性的对套刻差异之误差因素或制备工艺(例如晶圆偏移、晶圆扩张或缩小等)给出合理的判断机制的方案、甚至是无法给出较准确的套刻差异值。本申请可依据灰度值变化而判断工艺问题。

附图说明

为使上述目的和特征及优点能够更加明显易懂，下面结合附图对具体实施方式做详细的阐释，在阅读以下详细说明并参照以下附图之后，特征和优势将显而易见。

图1是可在晶圆的不同层次布置套刻对象以监控套刻差异。

图2是第一类坐标为横坐标及第二类坐标为纵坐标的范例。

图3是等效灰度表征所有第二类坐标的灰度经压缩后的值。

图4是第一类坐标为纵坐标及第二类坐标为横坐标的范例。

图5是撷取横坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值集合。

图6是撷取纵坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值集合。

图7是晶圆上套刻对象的灰度值变化经测量后的用途之一。

图8是第一类坐标对应的第二类坐标的灰度值进行压缩的方案之一。

图9是第一类坐标对应的第二类坐标的灰度值进行压缩的方案之二。

具体实施方式

下面将结合各实施例，对本发明的方案进行清楚完整的阐述，所描述的范例仅是本申请用作叙述说明所用的实施例而非全部实施例，基于该等实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的方案都属于本申请的保护范围。

参见图1，集成电路制造阶段，需将光刻胶涂布于晶圆表面上，然后透过一光掩模对光刻胶进行曝光。接着进行曝光后烘烤。对于正型化学倍增式光刻胶剂而言，这将引发去保护反应，使显影液较容易溶解曝光区的光刻胶，因而可在后续显影过程中将曝光区的光刻胶移除，从而产生所需的光刻胶图案。后续接着进行显影后检测。期间的检测包含如电子显微镜或光学式量测前后层图案的套刻差异等，以判定其是否符合了规格。如果符合规格才进行后续工艺以转移期望的图案到晶圆上面。

参见图1，高效精准的检测是半导体大规模生产顺利推进的衡量标准，检测对于监测和预防包括光刻、研磨、刻蚀等工艺中的偏差起着至关重要的作用。本申请上下文介绍的套刻差异检测在大规模集成电路生产的应用和相关工艺中提出了解决方案。

参见图1，展示了套刻对象的一种典型类型：也即盒中盒(Box in Box)。但是应用于半导体实际生产中的套刻标识的类型是多样化的，如内外条形(Bar in Bar)或者套刻标识较常用的框中框(Frame in Frame)，在此不再一一枚举。盒中盒式的标记包括位于不同层次的外侧盒标记(outside box)和内侧盒标记(inside box)，外侧盒标记亦可称之为外侧框标记以及内侧盒标记亦可称之为内侧框标记。下文本申请以盒中盒这类结构作为套刻对象的代表来阐释晶圆套刻对象的灰度变化测量。下文本申请将介绍一种晶圆套刻对象的灰度值变化的测量方法、测量设备或者测量系统。

参见图1，内外条形(Bar in Bar)和框中框(Frame in Frame)等套刻对象的优势是下层标记依赖于自身的前后左右标识而可以独立定义出下一层标记的中心，类似的是上层标记可依赖于自身的前后左右标识而可以独立的定义出上一层标记的中心。前后两个不同层次各自的中心位置可直接进行对比，以确定前后层次是否重合而符合套刻要求。术语内外条形和框中框等在集成电路领域较为常见，本申文中不再单独对其赘述。

参见图1，内外条形(Bar in Bar)和框中框(Frame in Frame)的前后两个不同层次各自均设有前后左右标识，而盒中盒(Box in Box)则并没有类似的布置。内外条形和框中框的常规性套刻量测方法在很多场合并不适用于盒中盒(Box in Box)，内外条形或框中框的前后左右标识中的每一个独立标识两侧具有近乎对称的像素值分布，但是盒中盒不仅没有前后左右标识且也没有合适的对称式像素值分布来计算其中心位置。

参见图1，针对套刻对象而言，现有技术已经存在将其像素灰度和套刻误差进行关联并得出套刻值。譬如专利申请CN110865518A检测晶片上下层叠对方法，其主张将图形轮廓数据与版图数据进行数据比对并包括步骤：通过扫描晶片表面的图形，通过计算得到图形的灰度值，根据图形的灰度值和版图数据的边进行拟合，再依据变换系数的迭代算法获得拟合系数，从而根据这些拟合系数进行灰度的相关变换，最终得到灰度图像就是提取的矢量轮廓图。再如专利申请CN112015056A可修正套刻偏差值的方法、电子设备及计算机可读存储介质；专利申请CN112635344A接触孔和多晶硅图形的套刻偏差的检测方法等诸多文献涉及到利用灰度来评估套刻误差。如何以高精度及高可靠性、可适应于集成电路这一特殊领域的灰度测量，来评估套刻对象灰度值，是棘手难题。

参见图1，在可选的实施例中，晶圆10包括套刻对象如条形标识12和14。范例中的套刻对象例如条形标识12是沿着纵向延伸的长条状结构、而条形标识14例如是沿着横向延伸的长条状结构。或者亦可在范例中是相反的假设，例如条形标识12是沿着横向延伸的长条状结构、而标识14例如是沿着纵向延伸的长条状结构。套刻对象旋转九十度则原横向的条形标识变成纵向条形标识、原纵向的原条形标识变成横向条形标识。

参见图1，关于套刻：常规的光刻机在工作时，逐一曝光完晶圆(wafer)上所有的各个场(field)，然后更换晶圆(wafer)，直至曝光完所有的晶圆(wafer)；需注意的是当对晶圆(wafer)进行工艺处理结束之后，更换掩模，接着在晶圆(wafer)上曝光第二层图形也就是进行重复曝光。其中，第二层掩模曝光的图形必须和第一层掩模曝光准确的套叠在一起，故称之为套刻。

参见图1，第一层(如前一层或下一层)和第二层(如后一层或上一层)两者是否套准就可依赖于套刻标识(例如标记12/14等)来侦测套刻差异。

参见图1，关于套刻标识或套刻标记：晶圆(wafer)上专门用来测量套刻差异或套刻差异的图形被称为套刻标识，这些标识在设计掩膜时已经被放在了指定的区域例如通常是设置在晶圆的切割道处(一片晶圆最后被切割成上千片或更多数量的芯片，切割道则是预留出来用于芯片切割的，通常典型的切割道宽度只有数十微米)。

参见图1，国际半导体技术路线图(ITRS)对每一个技术节点的光刻工艺都提出了套刻差异的要求，例如DRAM之3σ从早期的7.1纳米左右到当前的2纳米左右，再例如逻辑器件之3σ从早期的7.6纳米左右到当前的1.9纳米左右、Flash器件之3σ从7.2纳米左右发展到当前的2.6纳米左右。套刻差异OVLE(3σ)通常是通过光刻机对准系统和套刻差异测量设备以及对准修正软件等数个部分协同工作来减小。为了保证芯片设计在上下两层的电路能可靠连接，当前层中的某一端点与参考层中的对应的端点之间的对准偏差必须小于图形最小间距的三分之一。根据发展趋势可以看出，随着技术节点的推进，关键光刻层允许的对准偏差即套刻差异是逐年按比例缩小，以至在更小技术节点条件下，如何快捷和精准的给出套刻差异是需解决的技术问题之一。

参见图1，导致曝光图形与参考图形(当前层如上一层标记12/14中心位置与参考层如下一层标记12/14中心位置未正对准即套刻差异不为零)对准偏差的原因很多。掩模变形或比例不正常、晶圆本身的变形、光刻机投影透镜系统的失真以及晶圆工件台移动的不均匀等都会引入对准偏差，所以在半导体或集成电路行业测量套刻差异极为重要。

参见图1，关于标识。前文记载光刻机工作时，逐一曝光完晶圆(wafer)上所有的各个场(field)，然后更换晶圆(wafer)，直至曝光完所有的晶圆(wafer)，这个过程可以是在晶圆上曝光第一层图形也就是光刻将第一层电路图案转移到晶圆之上。需注意的是当对晶圆(wafer)第一层进行工艺处理后，再换掩模，接着在晶圆(wafer)上曝光第二层图形也就是进行重复曝光。第一层包括设计的集成电路或电子元器件或布线等及第二层包括设计的集成电路或电子元器件或布线。基于保障芯片设计中在上下两层的电路能够可靠地连接(例如第一层的电路和第二层的电路之电性连接)，当前层或后一层或第二层中的某一端点与参考层或前一层或第一层中的对应的端点之间的对准偏差例如小于图形最小间距的三分之一。根据半导体行业的发展趋势，随着技术节点的向前推进，关键光刻层允许的对准偏差即套刻差异是逐年按比例缩小的，当在更小技术节点条件下，该如何快捷和精准的给出套刻差异是需解决的技术问题之一。

参见图2，在可选的实施例中，图像区域12A之高度为H1及宽度为W1。这个图像区域可以是拍摄条形标识12的一部分局部区域或位置所得到的图像区域12A。这个图像区域展示了诸多像素点，例如横坐标为X0、X1、……XN的像素点，而每个横坐标则又对应着合计M个纵坐标。将每一列像素执行灰度压缩(如箭头方向)。

参见图2，在可选的实施例中，图像区域12A之高度为H1及宽度为W1，如果在选取不同的高度H1及宽度W1，也即调整H1及W1的数值，则XN之自然数N也不同而且会改变图像区域12A的灰度分布和灰度特征。基于满足晶圆10上套刻对象的灰度值变化测量之目的，允许选择合理的H1及W1并对其进行调整。假设H1＞W1。

参见图3，在可选的实施例中，第一和第二类坐标分别为横坐标和纵坐标。那么范例中横坐标X0对应的所有纵坐标为Y0、Y1、……YM。横坐标X0对应的M个像素的坐标分别是(X0，Y0)、(X0，Y1)、(X0，Y2)……(X0，YM)，M是自然数。

参见图3，在可选的实施例中，承上所述，相类似的横坐标X1对应的M个像素的坐标分别是(X1，Y0)、(X1，Y1)、(X1，Y2)……(X1，YM)。

参见图3，在可选的实施例中，承上所述，相类似的横坐标X2对应的M个像素的坐标分别是(X2，Y0)、(X2，Y1)、(X2，Y2)……(X2，YM)。

参见图3，在可选的实施例中，承上所述，类似的横坐标XN对应的M个像素的坐标分别是(XN，Y0)、(XN，Y1)、(XN，Y2)……(XN，YM)。

参见图3，在可选的实施例中，记录套刻对象如12或14等的图像区域12A的各个像素点的灰度值，在图像区域12A的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合。集合可记作DS(Data Set简称DS)。

参见图3，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识12的图像区域12A的各个像素点的灰度值。在图像区域12A第一类坐标如X0下撷取该任一第一类坐标X0所对应的所有第二类坐标(Y0至YM)的灰度值的第一集合(属纵向集合)。

参见图3，第一集合包括像素点(X0，Y0)、(X0，Y1)、……(X0，YM)它们各自的灰度值，M个像素点的一系列灰度值构成了第一集合。

参见图3，对第一类坐标X0所对应的所有第二类坐标Y0至YM的灰度值(例如对该第一集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_X0来表征该任一第一类坐标X0所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第一集合)经压缩后的值。

参见图3，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识12的图像区域12A的各个像素点的灰度值。在图像区域12A第一类坐标如X1下撷取该任一第一类坐标X1所对应的所有第二类坐标(Y0至YM)的灰度值的第二集合(属纵向集合)。

参见图3，第二集合包括像素点(X1，Y0)、(X1，Y1)、……(X1，YM)它们各自的灰度值，M个像素点的一系列灰度值构成了第二集合。

参见图3，对第一类坐标X1所对应的所有第二类坐标Y0至YM的灰度值(例如对该第二集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_X1来表征该任一第一类坐标X1所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第二集合)经压缩后的值。

参见图3，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识12的图像区域12A的各个像素点的灰度值。在图像区域12A第一类坐标如X2下撷取该任一第一类坐标X2所对应的所有第二类坐标(Y0至YM)的灰度值的第三集合(属纵向集合)。

参见图3，第三集合包括像素点(X2，Y0)、(X2，Y1)、……(X2，YM)它们各自的灰度值，M个像素点的一系列灰度值构成了第三集合。

参见图3，对第一类坐标X2所对应的所有第二类坐标Y0至YM的灰度值(例如对该第三集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_X2来表征该任一第一类坐标X2所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第三集合)经压缩后的值。

参见图3，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识12的图像区域12A的各个像素点的灰度值。在图像区域12A第一类坐标如XN下撷取任一第一类坐标XN所对应的所有第二类坐标(Y0至YM)的灰度值的一个第N+1集合(属纵向集合)。

参见图3，第N+1集合含像素(XN，Y0)、(XN，Y1)、……(XN，YM)它们各自的灰度值，M个像素点的一系列灰度值构成了一个第N+1集合。

参见图3，对第一类坐标XN所对应的所有第二类坐标Y0至YM的灰度值(例如对第N+1集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_XN来表征任一第一类坐标XN所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第N+1集合)经压缩后的值。

参见图3，至此X0对应的Gray_X0、X1对应的Gray_X1、X2对应的Gray_X2以及坐标X3对应的Gray_X3、……XN对应的Gray_XN组合成数组。数组的用途之一是用于判定套刻对象例如图像区域12A的灰度值变化并藉此来确定图像区域12A沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。也即实现套刻对象的灰度值变化的测量。

参见图3，Gray_X0至Gray_XN组成数组。数组记作AR(Array简称AR)。

参见图3，在可选的实施例中，在集合中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；在集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度(以多列像素点为例)。

参见图3，关于灰度压缩，以第N+1集合为例：在第N+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如250(通常在0-255之间)乘该任一灰阶250在集合中出现的个数(假设其出现的个数为K)，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积250*K，K为正整数。

参见图3，关于灰度压缩，以第N+1集合为例：在第N+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如199(通常在0-255之间)乘该任一灰阶199在集合中出现的个数(假设其出现的个数为Q)，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积199*Q，Q为正整数。

参见图3，关于灰度压缩，以第N+1集合为例：在第N+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如58(通常在0-255之间)乘以该任一灰阶58在集合中出现的个数(假设其出现的个数为P)，将其作为该任一灰阶所对应的灰阶积58*P，P为正整数。

参见图3，关于灰度压缩，以第N+1集合为例：在第N+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如17(通常在0-255之间)乘以该任一灰阶17在集合中出现的个数(假设其出现的个数为V)，将其作为该任一灰阶所对应的灰阶积17*V，V为正整数。

参见图3，假设第N+1集合中除了17、58、199、250等数种灰阶以外的其他灰度值并没有出现过。须注意这种特例仅仅只是为了解释的方便而做出的假设情况，在实际当中这种假设情况通常并不存在。

参见图3，承上所述，仍然以第N+1集合为例：在第N+1集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值(250*K+199*Q+58*P+17*V)，和值除以第一类坐标XN所对应的全部第二类坐标的总数目例如M作为第一类坐标XN所对应的一个等效灰度。用数学表达式可描述为(250*K+199*Q+58*P+17*V)除以M，即为等效灰度。

参见图4，在可选的实施例中，图像区域14A之高度为H2及宽度为W2。这个图像区域可以是拍摄条形标识14的一部分局部区域或位置所得到的图像区域14A。这个图像区域展示了诸多像素点，例如纵坐标为Y0、Y1、……YT的像素点，而每个纵坐标则又对应着合计R个横坐标。将每一行像素执行灰度压缩(如箭头方向)。

参见图4，在可选的实施例中，图像区域14A之高度为H2及宽度为W2，如果在选取不同的高度H2及宽度W2，也即调整H2及W2的数值，则YT之自然数T也不同而且会改变图像区域14A的灰度分布和灰度特征。基于满足晶圆10上套刻对象的灰度值变化测量之目的，允许选择合理的H2及W2并对其进行调整。假设H2＜W2。

参见图4，在可选的实施例中，第一和第二类坐标分别为纵坐标和横坐标。那么范例中纵坐标Y0对应的所有横坐标为X0、X1、……XR。纵坐标Y0对应的R个像素的坐标分别是(X0，Y0)、(X1，Y0)、(X2，Y0)……(XR，Y0)，R是自然数。

参见图4，在可选的实施例中，承上所述，类似的纵坐标Y1对应的R个像素的坐标分别是(X0，Y1)、(X1，Y1)、(X2，Y1)……(XR，Y1)。

参见图4，在可选的实施例中，承上所述，类似的纵坐标Y2对应的R个像素的坐标分别是(X0，Y2)、(X1，Y2)、(X2，Y2)……(XR，Y2)。

参见图4，在可选的实施例中，承上所述，类似的纵坐标YT对应的R个像素的坐标分别是(X0，YT)、(X1，YT)、(X2，YT)……(XR，YT)。

参见图4，在可选的实施例中，记录套刻对象如14或12等的图像区域14A的各个像素点的灰度值，在图像区域14A的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合。

参见图4，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识14的图像区域14A的各个像素点的灰度值。在图像区域14A第一类坐标如Y0下撷取该任一第一类坐标Y0所对应的所有第二类坐标(X0至XR)的灰度值的第一集合(属横向集合)。

参见图4，第一集合包含像素点(X0，Y0)、(X1，Y0)、……(XR，Y0)它们各自的灰度值，R个像素点的一系列灰度值构成了第一集合。

参见图4，对第一类坐标Y0所对应的所有第二类坐标X0至XR的灰度值(例如对该第一集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_Y0来表征该任一第一类坐标Y0所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第一集合)经压缩后的值。

参见图4，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识14的图像区域14A的各个像素点的灰度值。在图像区域14A第一类坐标如Y1下撷取该任一第一类坐标Y1所对应的所有第二类坐标(X0至XR)的灰度值的第二集合(属横向集合)。

参见图4，第二集合包括像素点(X0，Y1)、(X1，Y1)、……(XR，Y1)它们各自的灰度值，R个像素点的一系列灰度值构成了第二集合。

参见图4，对第一类坐标Y1所对应的所有第二类坐标X0至XR的灰度值(例如对该第二集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_Y1来表征该任一第一类坐标Y1所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第二集合)经压缩后的值。

参见图4，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识14的图像区域14A的各个像素点的灰度值。在图像区域14A第一类坐标如Y2下撷取该任一第一类坐标Y2所对应的所有第二类坐标(X0至XR)的灰度值的第三集合(属横向集合)。

参见图4，第三集合包括像素点(X0，Y2)、(X1，Y2)、……(XR，Y2)它们各自的灰度值，R个像素点的一系列灰度值构成了第三集合。

参见图4，对第一类坐标Y2所对应的所有第二类坐标X0至XR的灰度值(例如对该第三集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_Y2来表征该任一第一类坐标Y2所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第三集合)经压缩后的值。

参见图4，在可选的实施例中，记录套刻对象条形标识14的图像区域14A的各个像素点的灰度值。在图像区域14A的第一类坐标如YT下撷取任一第一类坐标YT所对应的所有第二类坐标(X0至XR)的灰度值的一个第T+1集合(属横向集合)。

参见图4，第T+1集合含像素(X0，YT)、(X1，YT)、……(XR，YT)它们各自的灰度值，R个像素点的一系列灰度值构成了一个第T+1集合。

参见图4，对第一类坐标YT所对应的所有第二类坐标X0至XR的灰度值(例如对第T+1集合)进行压缩，利用一个等效灰度Gray_YT来表征任一第一类坐标YT所对应的所有第二类坐标的灰度值(例如第T+1集合)经压缩后的值。

参见图4，至此Y0对应的Gray_Y0、Y1对应的Gray_Y1、Y2对应的Gray_Y2以及坐标Y3对应的Gray_Y3、……YT对应的Gray_YT组合成数组。数组的用途之一是用于判定套刻对象例如图像区域14A的灰度值变化并藉此来确定图像区域14A沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。也即实现套刻对象的灰度值变化的测量。

参见图4，在可选的实施例中，在集合中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；在集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度(以多行像素点为例)。

参见图4，关于灰度压缩，以第T+1集合为例：在第T+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如236(通常在0-255之间)乘该任一灰阶236在集合中出现的个数(假设其出现的个数为K)，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积236*K，K为正整数。

参见图4，关于灰度压缩，以第T+1集合为例：在第T+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如125(通常在0-255之间)乘该任一灰阶125在集合中出现的个数(假设其出现的个数为Q)，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积125*Q，Q为正整数。

参见图4，关于灰度压缩，以第T+1集合为例：在第T+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如98(通常在0-255之间)乘以该任一灰阶98在集合中出现的个数(假设其出现的个数为P)，将其作为该任一灰阶所对应的灰阶积98*P，P为正整数。

参见图4，关于灰度压缩，以第T+1集合为例：在第T+1集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如76(通常在0-255之间)乘以该任一灰阶76在集合中出现的个数(假设其出现的个数为V)，将其作为该任一灰阶所对应的灰阶积76*V，V为正整数。

参见图4，假设第T+1集合中除了76、98、125、236等数种灰阶以外的其他灰度值并没有出现过。须注意这种特例仅仅只是为了解释的方便而做出的假设情况，在实际当中这种假设情况通常并不存在。

参见图4，承上所述，仍然以第T+1集合为例：在第T+1集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值(236*K+125*Q+98*P+76*V)，和值除以第一类坐标YT所对应的全部第二类坐标的总数目例如R作为第一类坐标YT所对应的一个等效灰度。用数学表达式可描述为(236*K+125*Q+98*P+76*V)除以R，即为等效灰度。

参见图2，图像区域12A将套刻对象如条形标识12的周边局部位置(如将图1当中的条形标识12左右两侧的周边局部位置)囊括在内，如此一来，在本实施例中可以使得数组(Gray_X0、Gray_X1、Gray_X3、……Gray_XN)同步引入了套刻对象及其周边局部位置的等效灰度，并让图像区域12A的明暗变化以套刻对象如条形标识12为中心而呈现出镜像对称的变化趋势。典型的如以条形标识12为对称中心，条形标识12的左侧的明暗变化如变化曲线和条形标识12的右侧的明暗变化如变化曲线是镜像对称的。

参见图4，图像区域14A将套刻对象如条形标识14的周边局部位置(如将图1当中的条形标识14上下两侧的周边局部位置)囊括在内，如此一来，在本实施例中可以使得数组(Gray_Y0、Gray_Y1、Gray_Y3、……Gray_YT)同步引入了套刻对象及其周边局部位置的等效灰度，并让图像区域14A的明暗变化以套刻对象如条形标识14为中心而呈现出镜像对称的变化趋势。典型的如以条形标识14为对称中心，条形标识14的是上侧的明暗变化如变化曲线和条形标识14的下侧的明暗变化如变化曲线是镜像对称的。

参见图5，在可选的实施例中，图像区域12A并非限制在特定的区域，实质上它可以自由在条形标识12的局部区域或局部位置上滑动，也即自由选择其区域。在图像处理中通常需要定位X0至XN、Y0至YM的具体坐标值。如果自由选择图像区域12A，需要定位好图像区域12A的一个参考坐标。例如左上位置的坐标x_Start1和y_Start1分别是这个选择区域的一个参考坐标，那么X0至XN、Y0至YM各自的实际坐标就是以参考坐标作为参照值而赋予真实坐标。横坐标为x_Start1和纵坐标为y_Start1的这一个像素点例如是针对条形标识12而选择的图像区域12A的最靠左、最上方的一个像素点。当然也还可以选择图像区域12A的最靠左、最下方的一个像素点的坐标作为参考坐标，或者也还可以选择图像区域12A的最靠右、最上方的一个像素点的坐标作为参考坐标，或者也还可以选择图像区域12A的最靠右、最下方的一个像素点的坐标作为参考坐标。

参见图6，在可选的实施例中，图像区域14A并非限制在特定的区域，实质上它可以自由在条形标识14的局部区域或局部位置上滑动，也即自由选择其区域。在图像处理中通常需要定位X0至XR、Y0至YT的具体坐标值。如果自由选择图像区域14A，需要定位好图像区域14A的一个参考坐标。例如左上位置的坐标x_Start2和y_Start2分别是这个选择区域的一个参考坐标，那么X0至XR、Y0至YT各自的实际坐标就是以参考坐标作为参照值而赋予真实坐标。横坐标为x_Start2和纵坐标为y_Start2的这一个像素点例如是针对条形标识14而选择的图像区域14A的最靠左、最上方的一个像素点。当然也还可以选择图像区域14A的最靠左、最下方的一个像素点的坐标作为参考坐标，或者也还可以选择图像区域14A的最靠右、最上方的一个像素点的坐标作为参考坐标，或者也还可以选择图像区域14A的最靠右、最下方的一个像素点的坐标作为参考坐标。

参见图7，在现代化半导体或集成电路制造工艺中，通常需要有一个光刻层来对准前面的两个层次，传统的标准式套刻量测工艺在多层对准上由于量测位置不同，量测结果精度不佳而且在透镜观察下，标记在不同层的位置经常出现行为差异，这种差异给套刻量的结果带来影响。另外，传统的套刻量测掩模版为一对一的叠对设计，多层对准时则需多个掩模版进行套刻量测，占用较多的切割道使用空间，随着产品多样化及半导体产品层数增多且切割道空间有限，需优化与晶圆10相关的掩模版才能节省更多的空间。掩模版的直接更改往往会影响晶圆10上既定核心电路或元器件的电学特性或布线特性。传统的套刻量测最大的问题在于：碰到晶圆偏转、晶圆扩张或缩小等工艺异常，前一层和后一层两者各自的套刻标识或许仍然是相重合的，无法将套刻与否和工艺异常结合起来。

参见图7，测得当前层标识如12/14与参考层标识如12/14(套刻对象)之间的套刻差异可由传统测量设备测量得到，在“超大规模集成电路先进光刻理论与应用”的文献中由韦亚一等作者讲述了相关设备。在传统的套刻量测设备中，通常涉及到专用套刻对象的图像分析和特定的算法处理以评估叠对误差，相对耗时费力，结果也未必精准。最棘手的难题是套刻差异之检测展现了近乎是零误差，但是实质上套刻对象真实存在着某些缺陷例如假设参考层或前一层或第一层中的标识如12/14是标准的，后一层的标识如12/14发生了相对于晶圆的偏转(Rotation)这类工艺问题，然而问题就在于：注意此时后一层或当前层或第二层中的标识如12/14的中心并未变，前一层标识的中心与后一层标识的中心近乎是完全对准的。但图7标识譬如12/14可围绕着自身中心转动。这种情况下传统的套刻量测设备会认为套刻对象正常而忽略工艺异常。所以有必要提供一种可替代传统套刻量测方式的新量测方式，其应当满足一些如下功能：量测过程简单化、能快捷而精准的给出结果并判断与套刻差异攸关的生产工艺是否异常并干扰着量测结果。

参见图7，前文记载了晶圆的偏转相关性的工艺问题，整片晶圆显示了套刻差异偏转的结果而当前层标识(如12/14)相对于前一层标识(如12/14)以晶圆中心有一个整体偏转但是此时标识如12/14的中心和标识如12/14的中心仍然允许是重合的。这种情况下传统的套刻量测设备会认为套刻对象正常而忽略工艺异常，但存在套刻差异。在框中框的模式下例如图7的外侧标记和内侧标记发生了相对彼此的旋转或扭转。

参见图7，再如另外的晶圆的扩张或缩小的工艺问题，整片晶圆显示了套刻差异测量的结果而当前层(标识如12/14)相对于前一层(标识如12/14)以晶圆中心有一个整体扩张或缩小但是此时前一层标识的中心和后一层标识的中心允许为重合，但套刻差异却是真实存在的。盒中盒模式下例如外侧盒标记或内侧盒标记发生扩张或缩小。

参见图7，对于晶圆偏移(Wafer shift)而言，是套刻偏移的示例，当前层相对于前层来说会在X/Y方向上都有一定程度的偏移，套刻差异在每一个曝光单位X/Y方向上的偏差是相同的。对于晶圆扩张或缩小(Wafer Magnification)而言，整片晶圆显示了套刻扩张缩小结果，从整片晶圆来看当前层相对前层有一个整体扩张或缩小。另外对晶圆的偏转相关性异常(Wafer Rotation)而言，整片晶圆显示了套刻差异偏转的结果而当前层相对于前一层以晶圆中心有一个整体偏转。诸如此类，不再一一举例，而本申请可被配置成通过量测而适配性的推理出各类可能性的套刻差异。避免传统方案无法识别出晶圆扩张或缩小这类工艺问题或者晶圆偏转的这类工艺问题所带来的套刻差异。注意下一层标记以及上一层标记中可能仅仅只有一者发生前述工艺异常，但是下一层标记以及上一层标记中可能它们两者均发生前述工艺异常且发生的尺寸或程度亦或许不一致。

参见图7，进一步的，不管测得的当前层如内侧盒与参考层如外侧盒之间的套刻差异是否是符合了规定的规范，都应当判断与套刻相关的集成电路工艺是否正常。前文所言的当前层如下一层标记如12/14与参考层如上一层标记如12/14两者存在偏转，此时套刻对象不管是否符合了预定规范都没有实际意义。再例如前文所言的当前层相对于参考层存在着扩张或者缩放，此时套刻对象不管是否符合了预定规范也都没有实际意义，因为与套刻相关的集成电路工艺已经产生了异常的隐匿性工艺偏差。

参见图7，若套刻差异之异常是和工艺相关联，显而易见，传统套刻量测设备之单纯量测对此完全束手无策，甚至都意识不到此关联性，那么判断与套刻相关的集成电路工艺是否正常这种要求更是无从谈起，同样套刻对象不管是否符合规范都没有意义。

参见图7，在可选的实施例中，图像区域12A所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组1(Gray_X0、Gray_X1、Gray_X3、……Gray_XN)用于判定套刻对象的灰度变化并确定图像区域12A沿第一类坐标方向的明暗动态变化：要求图像区域明暗变化以套刻对象如条形标识12为中心而呈现出镜像对称的变化趋势。如果不满足该条件则认为晶圆10在制备套刻对象的当前工艺阶段发生了异常，相反的，如果满足了该条件则认为晶圆10在制备套刻对象的当前工艺阶段未发生异常。

参见图7，在可选的实施例中，图像区域14A所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组2(Gray_Y0、Gray_Y1、Gray_Y3、……Gray_YT)用于判定套刻对象的灰度变化并确定图像区域14A沿第一类坐标方向的明暗动态变化：要求图像区域明暗变化以套刻对象如条形标识14为中心而呈现出镜像对称的变化趋势。如果不满足该条件则认为晶圆10在制备套刻对象的当前工艺阶段发生了异常，相反的，如果满足了该条件则认为晶圆10在制备套刻对象的当前工艺阶段未发生异常。

参见图5，在可选的实施例中，任一第一类坐标(如横坐标)对应的一列像素点的灰度值在纵向上(如箭头所指的方向)进行压缩，该列像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该列像素点的明暗程度。具体举例说明：任一第一类坐标XN对应着一列像素点，而这一列像素点的坐标分别是(XN，Y0)、(XN，Y1)、……(XN，YM)，这一列像素点的灰度值在纵向上如箭头方向进行压缩，该列像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标也即前述的XN所对应的等效灰度为Gray_XN，可利用经压缩后的单个等效灰度来表征该列像素点(XN，Y0)、(XN，Y1)、……(XN，YM)的明暗程度。

参见图6，在可选的实施例中，任一第一类坐标(如纵坐标)对应的一行像素点的灰度值在横向上(如箭头所指的方向)进行压缩，该行像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该行像素点的明暗程度。具体举例说明：任一第一类坐标YT对应的一行像素点，而这一行像素点的坐标分别是(X0，YT)、(X1，YT)、……(XR，YT)，这一行像素点的灰度值在横向上例如箭头方向进行压缩，该行像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标也即前述的YT所对应的等效灰度为Gray_YT，可以利用经压缩后的单个等效灰度来表征该行像素点(X0，YT)、(X1，YT)、……(XR，YT)的明暗程度。

参见图8，在可选的实施例中，对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用等效灰度来表征该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值。压缩方式为：集合(G_X0Y0、G_X0Y1、G_X0Y2、……G_X0YM)分别是第一类坐标X0所对应的所有第二类坐标Y0-YM的灰度值，集合中所出现的任一灰阶的灰度值例如G_X0YM乘以该任一灰阶在集合中出现的个数例如K，其作为该任一灰阶对应的灰阶积G_X0YM*K；在集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目例如M，作为该任一第一类坐标对应的一个等效灰度Gray_X0。图8小方块假设是图像区域12A之各第一类坐标所对应的系列压缩值，每个小方块对应着一列像素点(图中8中一列虚线代表着一列像素点而且每列像素点具有一系列灰度值)，每个小方块指代其对应的一列像素点的一个等效灰度而且等效灰度越大则小方块的高度越高。

参见图8，套刻对象如条形标识12/14等作为套刻结构，针对它们的图像处理典型的例如涉及到晶圆10的特征测量及套刻差异判定等。现有技术中可将套刻对象的图形套刻数据与版图数据进行数据比对例如步骤：扫描晶圆表面的图形后通过计算得到图形的灰度值并由图形灰度值和版图数据进行拟合，依据变换系数的迭代算法获得拟合系数，从而根据这些拟合系数进行灰度变换，最终得到灰度图像就是提取的轮廓图。可用于分析和检测出上下层叠对的精准性，在补偿修正过程中进行及时适当调整并减少工艺设计时间以及改进工艺设计的各类误差。这是图8的应用方向之一。现有技术虽然能够分析套刻对象的灰度并实施图像轮廓分析，但现有技术的主要弊端是无法将套刻对象的灰度与套刻对象的制备工艺是否存在异常进行关联。所以图8实现的显而易见的优势之一：除了可使用套刻对象的灰度来分析和检测晶圆上下层叠对的精准性外、还能依据套刻对象的灰度来分析套刻对象的制备工艺是否存在异常(如果存在工艺异常，通常需要主动调整套刻对象的制备工艺手段或者改变相关工艺参数或者尝试使用不同的套刻对象结构类型、或者对套刻对象的灰度值使用合适的图像滤波器等措施)。实现图8的很重要的前提是：图像区域所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组用于判定套刻对象的灰度值变化并藉此来确定图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。注意图像区域之明暗动态变化的重要用途之一是分析套刻对象的制备工艺是否存在异常。

参见图8，在可选的实施例中，在理想情况下压缩值可以很好的反映图像区域的明暗变化例如压缩值能够折射出图像区域的明暗变化趋势以及体现出晶圆在制备套刻对象的当前工艺阶段是否发生了工艺异常。异常工艺(如晶圆膨胀或缩小)导致压缩值原本能反映图像区域的真实明暗变化趋势的效果被破坏，譬如一列灰度值被压缩成一个等效灰度的过程本身存在着一定的分辨率下降，但这是为了得出明暗变化的一种折中。如果当异常工艺作用于套刻对象而使其即使发生轻微形变，像素点的灰度值也会有失真，而且这类失真难以判别是不适当的压缩还是异常工艺所造成的，亦或是两种因素皆有之。图8中展示的相邻的两个小方块的体积变化有时候幅度比较大，而这些邻近的像素点的灰度较为明显的突兀变化的诱发因素在某些时候就可以归属于灰度失真。

参见图8，在可选的实施例中，图像区域的明暗变化是否是以套刻对象为中心而呈现出镜像对称的动态变化趋势的判断机制可能是基于灰度失真，所以其结果为是或者结果为否的两种情况均不适宜于作为套刻对象制备工艺是否异常的真实判断理由。

参见图8，根据半导体技术的发展趋势，随着其技术节点(从较早的数百纳米级进入到当前的数个纳米级例如3-5纳米)的推进，关键光刻层允许的对准偏差即套刻差异是逐年按比例缩小，以至在更小技术节点条件下，如何处理好异常的套刻工艺与灰度值的关系是需解决的核心问题之一。本文前述的技术方案其实部分解决了此类问题，使套刻灰度的量测能够应对国际半导体技术路线图(ITRS)的发展趋势所带来的挑战。但随着更小技术节点的推进，仍需要减小套刻对象的制备工艺因素和不合理压缩的叠加，这正是下文提及的灰度值进行压缩的改进措施，例如图9的相关描述，目的是减小失真。

参见图9，上文记载异常工艺(如晶圆膨胀或缩小)导致压缩值原本的能够反应明暗变化的非对称性或对称性的效果被破坏，单从数组方面分析，此时工艺异常变成隐匿的而且无法从压缩值或数组中分析出来结果，需要改变压缩方法。

参见图8，虚线区域COM1可明显发现小方块的突发性变化、突变程度大。

参见图8，上下文已经告知，晶圆10的工艺节点从微米级进入纳米级，甚至在关键尺寸只有数个纳米(如3-5纳米)情况下，小方块的体积变化情况极易波动，纳米级工艺再叠加上灰度失真，导致图像区域的明暗动态变化的甄别变得容易出错。换言之就是从图示的方案而言，得出真实的图像区域的明暗动态变化仍然有改进的余地。但是图示的方案相对传统方案而言，已经具备了计算简单、图像分析精确及明暗动态明确等优势。

参见图9，对于压缩方法的深度改进措施：在集合中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；在集合中所产生的所有灰阶积相加，它们相加的结果再加上该任一第一类坐标相邻后一个第一类坐标所对应的另一个集合中的最大灰阶积，得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目，作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度。

参见图9，虚线区域COM2可明显发现小方块的变化更顺滑、突变程度小。

参见图9，在可选的实施例中，结合图3，已知了任一第一类坐标X2所对应的所有第二类坐标Y0-YM的灰度值的集合DS_X2，那么显而易见的是，集合DS_X2其实就是像素点(X2，Y0)、(X2，Y1)、(X2，Y2)……(X2，YM)的灰度值集合。这些灰度值压缩后得到Gray_X2。

参见图9，在可选的实施例中，结合图3，已知了任一第一类坐标X3所对应的所有第二类坐标Y0-YM的灰度值的集合DS_X3，那么显而易见的是，集合DS_X3其实就是像素点(X3，Y0)、(X3，Y1)、(X3，Y2)……(X3，YM)的灰度值集合。这些灰度值压缩后得到Gray_X3。

参见图9，在可选的实施例中，结合图3，图像区域12A第一类坐标X0-XN各自对应的等效灰度Gray_X0至Gray_XN组合成一个数组AR。

参见图9，在可选的实施例中，结合图3，记录套刻对象之图像区域12A的各个像素点的灰度值，在图像区域12A任一第一类坐标X2下撷取任一第一类坐标X2所对应的所有第二类坐标Y0-YM的灰度值的集合DS_X2；对任一第一类坐标X2对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用等效灰度Gray_X2来表征该任一第一类坐标X2所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值；图像区域12A所有第一类坐标X0-XN各自对应的等效灰度Gray_X0至Gray_XN组合成一个数组AR，用于判定套刻对象12等的灰度值变化并藉此来确定图像区域12A沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。承上所述在前述集合DS_X2中出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；在集合DS_X2中所产生的所有灰阶积相加，它们相加的结果再加上该任一第一类坐标X2相邻后一个第一类坐标X3对应的另一集合DS_X3中的最大的灰阶积，得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标X2所对应的全部第二类坐标的总数目例如M，作为该任一第一类坐标X2所对应的一个等效灰度Gray_X2。

参见图9，在可选的实施例中，结合图3，承上所述，第一类坐标X2的相邻后一个第一类坐标X3对应的另一集合DS_X3中的最大灰阶积：集合DS_X3中出现的任一灰阶的灰度值如233乘以该任一灰阶如233在集合DS_X3中出现的个数如K，则将其作为该任一灰阶如233对应的灰阶积233*K。同理可依此类推，集合DS_X3中出现的任一灰阶的灰度值如199乘以该任一灰阶如199在集合DS_X3中出现的个数如Q，则将其作为该任一灰阶如199对应的灰阶积199*Q。同理可依此类推，集合DS_X3中出现的任一灰阶的灰度值如58乘以该任一灰阶例如58在集合DS_X3中出现的个数如P，则将其作为该任一灰阶如58对应的灰阶积即58*P。同理可依此类推，集合DS_X3中出现的任一灰阶的灰度值如17乘以该任一灰阶例如17在集合DS_X3中出现的个数如V，则将其作为该任一灰阶如17对应的灰阶积即17*V。假设58*P＞199*Q＞233*K＞17*V，那么显而易见的是集合DS_X3中的最大的一个灰阶积为58*P。

参见图9，在可选的实施例中，假设集合DS_X3中除了17、58、199、233等数种灰阶以外的其他灰度值并没有出现过。值得注意的，这种特例仅仅只是为了解释的方便而做出的假设情况，在实际当中这种假设情况通常并不存在。

参见图9，在可选的实施例中，前文已知，图8中展示的相邻的两个小方块的体积变化有时候幅度比较大，小方块表示压缩后的等效灰度，而且这些邻近的像素点的灰度较为明显的突兀变化的诱发因素在某些时候就可以归属于灰度失真。图9中展示的相邻的两个小方块的体积变化在绝大部分时候幅度比较小，这更符合和贴近晶圆10的真实图像且屏蔽了大多数灰度失真。实际上图8和图9共用图像区域12A，但是它们的压缩方法略有不同但是用于判断套刻对象制备工艺是否异常的压缩效果却天壤之别。注意图8这种方块体积突兀变化经常会导致数组所体现的明暗动态变化存在这较大误差。并且图8的方案是计算简单而且每列像素的压缩过程不必考量周边的其他列的像素影响，但是图9的方案是计算复杂而且每列像素的压缩过程需要考量周边的其他列的像素耦合。或者图8的方案是计算简单而且每行像素的压缩过程不必考量周边的其他行的像素影响，但是图9的方案是计算复杂而且每行像素的压缩过程需要考量周边的其他行的像素耦合。

参见图9，和图8的压缩不同，图9要求每列(或每行)像素点的压缩过程与相邻的其他列(或其他行)像素点进行灰度值关联和耦合，迫使灰度压缩曲线根据晶圆的真实图像进行局部弯曲、图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化轻度顺滑。图像区域的明暗变化之修正，易推理图像区域分布在套刻对象两侧的明暗动态变化趋势，所以更容易得出图像区域的明暗变化是否是以套刻对象为中心而呈现出镜像对称的动态变化趋势以及更容易判断出晶圆10在制备套刻对象12/14的当前工艺阶段是否发生异常。

参见图9，上文以光刻为例展示了套刻差异检测显得至关重要。套刻差异可为集成电路光掩模制造及光刻工艺中为评估及控制工艺的图形处理提供依据，本文旨在对套刻进行高精度的量测。套刻对象包括关键尺寸结构和特定标记、对位结构。

参见图9，随着集成电路器件(例如逻辑芯片及存储器芯片等)朝着较小纳米尺度尺寸的方向进展，套刻差异的表征变得更困难。有复杂三维几何结构及具有迥异物理性质的材料的元器件(如3D存储)会加剧套刻表征的困难度。举例来说，现代存储器结构通常是高深宽的三维结构，这使得套刻差异与其攸关的工艺变得更敏感。利用红外光到可见光的光学计量工具可穿透半透明材料的诸多层，提供良好穿透深度的较长波长可提供对各类相关工艺异常现象给出充裕的敏感度。复杂集成电路器件(如FinFET)需要将其越来越多数目的工艺参数与套刻差异量测进行关联。图9刚好适应这种要求。

参见图9，现有技术对套刻差异量测的弊端之一是：不关心与套刻差异相攸关的工艺是否是正常的，基本只专注于量测本身，那么此种情况下的套刻差异(此时套刻差异可能在规范内也可能不在规范内)或许是非正常工艺条件下的产物，无法知晓套刻差异的呈现出的规范或者不规范情况是否和其相攸关的工艺存在着关联性。评判被评估的晶圆的当前被推理出的套刻差异与其应匹配的真实误差是否失配，旨在解决此类问题，允许对套刻差异之产生因素给出合理的非正常工艺剔除和识别机制。而本申请则可被配置成通过量测而适配性的推理出各类可能性的套刻差异。避免传统方案无法识别晶圆扩张或缩小的工艺问题或者晶圆偏转的工艺问题所带来的套刻差异。

参见图9，对比图8，可见套刻对象的灰度压缩方案并不是唯一的，不同的灰度压缩有着不同的特点和不同的有益效果。

参见图7，记录套刻对象的图像区域，获得图像数据的方式：光学成像、SEM扫描电子显微镜、X射线成像和光谱椭圆偏光测量仪、反射仪等方案。套刻的测量涉及可运行计算机程序的计算机或服务器或处理器单元，处理器单元的其他替代物：现场可编程逻辑门阵列、复杂可编程逻辑器件或现场可编程模拟门阵列、或半定制的ASIC或处理器或微处理器、数字信号处理器或集成电路或GPU、存储于存储器的软件固件程序等。

参见图7，一种晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，包括：图像拍摄设备并用于拍摄提取套刻对象的图像区域。图像拍摄设备可包括但不限制于：光学成像、SEM扫描电子显微镜、X射线成像和光谱椭圆偏光测量仪、反射仪等方案。

参见图7，一种晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，包括：计算机并且其接收拍摄设备传输的基于图像区域的图像数据。

参见图7，可运行套刻测量的计算机包含但是不限于：服务器、个人计算机系统或大型计算机系统、计算机工作站、图像计算机、并行处理器，或可运行套刻差异量测中已知的任何其它任意装置。通常的，术语计算机系统的广义定义为涵盖了具有执行来自存储器介质的指令的一个或多个处理器的任何装置。套刻差异量测过程的相关计算机程序可存储于任意计算机可读取媒介(譬如存储器)中。示范性的计算机可读取媒介还包含只读存储器或随机存取存储器或磁盘或光盘或磁带等。

参见图7，在可选的实施例中，晶圆涉及的套刻对象包括临界尺寸结构例如底部临界尺寸结构或中间临界尺寸结构或顶部临界尺寸结构或光栅等、处于前后两层或多层中的任何两个或两个以上需要对准的结构。晶圆涉及的套刻差异包括处于前后两层或多层中的任何两个或两个以上结构之间的位移、光栅结构间的对准位移。

参见图7，计算机记录图像区域的各像素点的灰度，在图像区域的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合。由计算机对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用一个等效灰度来表征该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值；图像区域所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组用于判定套刻对象的灰度值变化并藉此来确定图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化。

参见图7，计算机记录图像区域的各像素点的灰度，在图像区域的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合。由计算机对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩。所述计算机执行压缩运算：在集合当中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数(或次数)，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；在集合中所产生的所有灰阶积先进行相加，它们相加的结果再加上该任一第一类坐标相邻后一个第一类坐标所对应的另一个集合中的最大灰阶积，从而得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目，并作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度。

参见图7，在可选的实施例中，针对套刻灰度测量而言，可在硬件或软件或固件或其任一组合中实施集成电路套刻对象灰度测量的方法或灰度变化的评估功能。如果在软件中实施那么对应的计算方法和功能可存储于计算机可读取介质上或作为计算机可读取介质上的一或多个指令或代码而运行。计算机可读取介质包含计算机存储介质及通信模块等而通信模块包含了可将计算机程序从一个地方传送到另一个地方的任何介质。存储介质譬如可由通用或专用计算机存取的任何可用介质。以可选范例且非限制的方式，此类计算机可读取介质可包括：RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储器、磁盘存储装置或其它磁性存储器、光学存储器，或者可用于以指令或数据结构的形式载运或存储相应程序代码且可由通用或专用计算机或通用或专用处理器存取的任何其它介质。此外还可将任何连接装置适应性地视为计算机可读取介质的附属部分。举例来说，若使用同轴电缆或光纤电缆、双绞线、数字订户线或无线技术(红外、无线电及微波)从网站、服务器或其它远程源传输软件，那么同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字线或无线技术均包含于介质的附属部分定义中。如本文中所使用的磁盘及光盘包含：普通光盘、激光光盘或光学光盘或数位多功能光盘、软磁盘及蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式复制数据，而光盘利用激光以光学方式复制数据。上述组合也应包含于计算机可读取介质的范围内。

以上通过说明和附图的内容，给出了具体实施方式的特定结构的典型实施例，上述申请内容提出了现有的较佳实施例，但这些内容并不作为局限。对于本领域的技术人员而言在阅读上述说明后，各种变化和修正无疑将显而易见。因此，所附的权利要求书应当看作是涵盖本发明真实意图和范围的全部变化和修正。权利要求书范围之内的任何和所有等价的范围与内容，都应认为属本发明的意图和范围内。

Claims (10)

1.一种晶圆套刻对象的灰度值变化的测量方法，其特征在于：

记录套刻对象的一个图像区域的各个像素点的灰度值，在图像区域的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合；

对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用一个等效灰度来表征该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值；

图像区域所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组用于判定套刻对象的灰度值变化并藉此来确定图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化；

其中，第一类坐标为横坐标以及第二类坐标为纵坐标；

或者，第一类坐标为纵坐标以及第二类坐标为横坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

在集合中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；

在集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目，作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

图像区域将套刻对象的周边局部位置囊括在内，使得数组同步引入了套刻对象及其周边局部位置的等效灰度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

任一第一类坐标所对应的一列像素点的灰度值在纵向上进行压缩，该列像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该列像素点的明暗程度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

任一第一类坐标所对应的一行像素点的灰度值在横向上进行压缩，该行像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该行像素点的明暗程度。

6.一种晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，其特征在于，包括：

图像拍摄设备，用于拍摄提取套刻对象的图像区域；

计算机，接收所述拍摄设备传输的基于图像区域的图像数据；

所述计算机记录图像区域的各个像素点的灰度值，在图像区域的任一第一类坐标下撷取该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值的集合；

由所述计算机对任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值进行压缩，利用一个等效灰度来表征该任一第一类坐标所对应的所有第二类坐标的灰度值经压缩后的值；

图像区域所有第一类坐标各自对应的等效灰度组合成一个数组，数组用于判定套刻对象的灰度值变化并藉此来确定图像区域沿着第一类坐标方向上的明暗动态变化；

其中，第一类坐标为横坐标以及第二类坐标为纵坐标；

或者，第一类坐标为纵坐标以及第二类坐标为横坐标。

7.根据权利要求6所述的晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，其特征在于：

所述计算机执行压缩运算：在集合中所出现的任一灰阶的灰度值乘以该任一灰阶在集合中出现的个数，将其作为该任一灰阶对应的灰阶积；及在集合中所产生的所有灰阶积相加得到一个和值，该和值除以该任一第一类坐标所对应的全部第二类坐标的总数目，作为该任一第一类坐标所对应的一个等效灰度。

8.根据权利要求6所述的晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，其特征在于：

任一第一类坐标所对应的一列像素点的灰度值在纵向上进行压缩，该列像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该列像素点的明暗程度。

9.根据权利要求6所述的晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，其特征在于：

任一第一类坐标所对应的一行像素点的灰度值在横向上进行压缩，该行像素点所对应的各个灰度值经压缩后得到该任一第一类坐标所对应的等效灰度，利用经压缩后的单个等效灰度来表征该行像素点的明暗程度。

10.根据权利要求6所述的晶圆套刻对象的灰度值变化的测量系统，其特征在于：

图像拍摄设备在拍摄套刻对象的图像区域时，图像区域还将套刻对象的周边局部位置囊括在内，使得数组同步引入了套刻对象及其周边局部位置的等效灰度。