JP4896092B2 - 検査方法および装置、リソグラフィ装置、リソグラフィ処理セル、およびデバイス製造方法 - Google Patents

Description

[0001] 本発明は、例えばリソグラフィ技術によるデバイスの製造に使用可能な検査方法、およびリソグラフィ技術を使用してデバイスを製造する方法に関する。

[0002] リソグラフィ装置は基板上に、通常は基板のターゲット部分に所望のパターンを付与する機械である。リソグラフィ装置は例えば、集積回路（ＩＣ）の製造に使用可能である。その場合は、ＩＣの個々の層上に形成される回路パターンを生成するために、別称でマスクまたはレチクルとも呼ばれるパターニングデバイスを使用してもよい。このパターンは基板（例えばシリコンウエーハ）上の（例えば１つまたは幾つかのダイの一部を含む）ターゲット部分上に転写可能である。パターンの転写は典型的には、基板上に備えられた放射線感応性材料（レジスト）層上への結像によって行われる。一般に、単一の基板は、連続的にパターニングされる隣接するターゲット部分網を含む。公知のリソグラフィ装置は、パターン全体をターゲット部分に一度に露光することによって各ターゲット部分を照射するいわゆるステッパと、放射ビームによって所与の方向（「スキャン方向」）にパターンをスキャンしながら、それと同期的に、この方向と平行または逆平行方向に基板をスキャンすることによって各ターゲット部分を照射する、いわゆるスキャナとを含む。パターンを基板にインプリントすることによってパターンをパターニングデバイスから基板に転写することも可能である。

[0003] リソグラフィプロセスを監視するため、典型的には例えば基板内または基板上に形成された連続層間のオーバーレイエラーなどの、パターニングされた基板の１つまたは複数のパラメータが測定される。走査型電子顕微鏡および様々な専門的ツールの使用を含め、リソグラフィプロセスで形成された微細構造を測定するには様々な技術がある。専門的検査ツールの１つの形態は、放射ビームを基板の表面のターゲットへと誘導し、散乱または反射したビームの１つまたは複数の特性を測定するスキャトロメータである。ビームが基板によって反射または散乱された前および後のビームの１つまたは複数の特性を比較することによって、基板の１つまたは複数の特性を判定できる。これは例えば、反射ビームを、基板のモデルを使用して計算された理論上の反射ビームと比較し、測定された反射ビームと計算された反射ビームとが最も適合するモデルを探すことによって行うことができる。典型的にはパラメータ化された汎用モデルが使用され、最良の適合が得られるまでモデルのパラメータ、例えば基板のパターンの幅、高さおよび側壁の角度が変更される。主な２つのタイプのスキャトロメータが知られている。分光スキャトロメータは広帯域放射ビームを基板へと誘導し、特に狭い角度範囲に散乱した放射のスペクトル（波長の関数としての強度）を測定する。角度分解スキャトロメータは単色放射ビームを使用し、角度の関数として散乱放射の強度（または楕円偏光構造の場合は強度比および位相差）を測定する。あるいは、異なる波長の測定信号を別個に測定し、分析段階で組み合わせてもよい。同じ基板から２つ以上のスペクトルを生成するために偏光放射を使用してもよい。

[0004] 基板の１つまたは複数のパラメータを決定するため、最良の適合は典型的には、波長（分光スキャトロメータ）または角度（角度分解スキャトロメータ）の関数として、基板モデルから生成された理論上のスペクトルと、反射ビームによって生成された測定されたスペクトルとの間で見い出される。最良の適合を見い出すため、基本的に２つの方法があり、これらは組み合わせてもよい。第１の方法は、第１セットのモデルパラメータを使用して第１のスペクトルを計算する反復探索法であり、比較は測定されたスペクトルとで行われる。次いで第２セットのモデルパラメータが選択され、第２のスペクトルが計算され、第２のスペクトルと測定されたスペクトルとの比較が行われる。これらのステップは、最良に適合するスペクトルを付与するパラメータのセットを見い出す目標を達成するまで反復される。典型的には、比較による情報は後続のパラメータのセットの選択を操作するために使用される。このプロセスは反復探索技術として知られている。最良の適合をもたらすパラメータのセットを有するモデルは、測定される基板を最良に描写するものと見なされる。

[0005] 第２の方法は、各々のスペクトルが特定のセットのモデルパラメータに対応するスペクトルのライブラリを構築する方法である。典型的には、モデルパラメータのセットは基板特性の可能性のある全ての、またはほとんど全てのバリエーションをカバーするように選択される。測定されたスペクトルはライブラリ内のスペクトルと比較される。反復探索法と同様に、最良の適合をもたらすスペクトルに対応するパラメータのセットを有するモデルは測定されたスペクトルを最良に描写するものと見なされる。このライブラリ探索技術で最良のパラメータのセットをより正確に決定するために補間技術を使用してもよい。

[0006] 双方の方法とも、記憶されたスペクトルと測定されたスペクトルとの正確な適合を可能にするため、典型的には各スペクトルごとに８０から８００までのデータポイントまたはそれ以上である、計算されたスペクトル内の十分なデータポイント（波長および／または角度）を使用する必要がある。反復法を使用する場合は、各パラメータ値ごとの各々の反復は８０またはそれ以上でのデータポイントの計算を含むであろう。これに、正確なプロファイルパラメータを取得するために必要な反復数が掛けられる。したがって、典型的には３００回を超える計算が必要になろう。実際には、これが精度と処理速度との間で妥協につながる。ライブラリ方式では、精度とライブラリをセットアップするために要する時間との間で同様に妥協がなされる。

[0007] 例えば、測定されたスペクトルが計算されたスペクトルと比較され、スペクトルの計算が、精度の対応する低下を伴わずにより効率的の実行されるリソグラフィプロセスの少なくとも１つのプロセスパラメータを決定する方法を提供することが望まれる。

[0008] 本発明の第１の態様によれば、基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスでターゲットパターンの構造パラメータを決定する方法であって、
基準パターンから一連の較正スペクトルを計算し、各スペクトルが基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算されるステップと、
共通セットのスペクトル成分、および各々が計算された１つのスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を取得するために、選択された数のスペクトルポイントについて、計算された各較正スペクトルのスペクトル分析を行うステップと、
放射ビームをターゲットパターンに向けることによって生成されるターゲットスペクトルを測定するステップと、
測定されたターゲットスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、計算された較正スペクトルのスペクトル分析によって得られた共通セットのスペクトル成分を使用して測定されたターゲットスペクトルのスペクトル分析を行うステップと、
第１セットの重み係数の表現と、第２セットの重み係数の表現とを比較するステップと、
比較を利用してターゲットパターンの構造パラメータの値を導出するステップと、を含む方法が提供される。

[0009] 本発明のさらなる態様によれば、基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスのパラメータの値を決定する検査装置であって、
基準パターンから一連の較正スペクトルを計算し、各スペクトルが基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算される計算システムと、
共通セットのスペクトル成分、および各々が計算された１つのスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を取得するために、選択された数のスペクトルポイントについて、計算された各較正スペクトルのスペクトル分析を行う第１の分析システムと、
放射ビームを基板上のターゲットパターンに向け、かつスペクトルを測定する測定システムと、
測定されたスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、計算された較正スペクトルのスペクトル分析によって得られた共通セットのスペクトル成分を使用して測定されたスペクトルのスペクトル分析を行う第２の分析システムと、
第１セットの重み係数の表現と、第２セットの重み係数の表現とを比較する比較装置と、
比較装置の出力を利用してリソグラフィプロセスのパラメータの値を導出する導出装置と、を備える検査装置が提供される。

[0010] 本発明のさらなる態様によれば、基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスでターゲットパターンの構造パラメータを決定する方法を実行するためのコンピュータプログラムであって、前記方法が、
基準パターンから一連の較正スペクトルを計算し、各スペクトルが基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算されるステップと、
共通セットのスペクトル成分、および各々が計算された１つのスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を取得するために、選択された数のスペクトルポイントについて、計算された各較正スペクトルのスペクトル分析を行うステップと、
ターゲットから測定されたスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、計算された較正スペクトルのスペクトル分析によって得られた共通セットのスペクトル成分を使用して測定されたスペクトルのスペクトル分析を行うステップと、
第１セットの重み係数の表現と、第２セットの重み係数の表現とを比較するステップと、
比較を利用してターゲットパターンの構造パラメータの値を導出するステップと、を含むコンピュータプログラムが提供される。

[0011] ここで、対応する参照符号が対応する部品を示す添付の概略図を参照して、本発明の実施形態を例示目的のみで記載する。

[0027] 図１ａはリソグラフィ装置を概略的に示している。装置は、
−放射ビームＢ（例えば紫外光放射または極端紫光放射）をコンディショニングするように構成された照射システム（イルミネータ）ＩＬと、
−パターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡを支持するように構成され、あるパラメータに基づいてパターニングデバイスを正確に位置決めするように構成された第１のポジショナＰＭに連結された支持構造（例えばマスクテーブル）ＭＴと、
−基板（例えばレジストコートウエーハ）Ｗを保持するように構成され、あるパラメータに基づいて基板を正確に位置決めするように構成された第２のポジショナＰＷに連結された基板テーブル（例えばウエーハテーブル）ＷＴと、
−パターニングデバイスＭＡによって放射ビームＢに付与されたパターンを基板Ｗの（例えば１つまたは複数のダイを含む）ターゲット部分Ｃに投影するように構成された投影システム（例えば屈折投影レンズ系）ＰＬと、を備えている。

[0028] 照射システムは放射を誘導、成形、または制御するために、屈折、反射、磁気、電磁、静電、または他のタイプの光学コンポーネント、またはそのいずれかの組み合わせなどの、様々なタイプの光学コンポーネントを含むことができる。

[0029] 支持構造は、パターニングデバイスの配向、リソグラフィ装置の設計、および例えばパターニングデバイスが真空環境内に保持されているか否かなどのその他の条件に応じるやり方でパターニングデバイスを保持する。支持構造は機械式、真空式、静電式またはその他のクランプ技術を使用してパターニングデバイスを保持することができる。支持構造は、例えば必要に応じて固定式でも可動式でもよいフレームまたはテーブルであってよい。支持構造は、パターニングデバイスが例えば投影システムに対する所望の位置にあることを保証することができる。本明細書で「レチクル」または「マスク」という用語が用いられる場合は、より一般的な用語である「パターニングデバイス」と同義であると見なしてよい。

[0030] 本明細書で用いられる用語「パターニングデバイス」は、基板のターゲット部分にパターンを作成するなどのために放射ビームの断面にパターンを付与するために使用することができるデバイスを表すものと広義に解釈するべきである。放射ビームに付与されるパターンは、例えばパターンが位相シフトフィーチャ、またはいわゆるアシストフィーチャを含んでいる場合、基板のターゲット部分での所望のパターンには正確には対応しない場合があることに留意されたい。一般に、放射ビームに付与されるパターンは、集積回路などターゲット部分に作成されるデバイスの特定の機能層に対応している。

[0031] パターニングデバイスは透過型のものでも反射型のものでもよい。パターニングデバイスの例には、マスク、プログラマブルミラーアレイ、およびプログラマブルＬＣＤパネルが含まれる。マスクは、リソグラフィにおいてよく知られており、バイナリマスク、レベンソン型（alternating）位相シフトマスク、およびハーフトーン型（attenuated）位相シフトマスクなどのマスクタイプ、ならびに様々なハイブリッドマスクタイプを含む。プログラマブルミラーアレイの一例は小型ミラーのマトリクス配列を使用し、入射する放射ビームを異なる方向に反射するように各ミラーを個別に傾けることができる。傾倒されたミラーは、ミラーマトリクスによって反射される放射ビームにパターンを付与する。

[0032] 本明細書で用いられる用語「投影システム」は、例えば使用される露光放射、または浸液の使用もしくは真空の使用など他の要因に適するように、屈折光学システム、反射光学システム、反射屈折光学システム、電磁光学システムおよび静電光学システム、およびその任意の組み合わせを含む任意のタイプの投影システムを包含するものと広義に解釈すべきである。本明細書で用いられる用語「レンズ」は、より一般的な用語「投影システム」と同義であると見なしてよい。

[0033] 本明細書で示す装置は（例えば透過マスクを使用する）透過型である。あるいは、装置は、（例えば前述のタイプのプログラマブルミラーアレイを使用する、または反射マスクを使用する）反射型であってもよい。

[0034] リソグラフィ装置は２つ（デュアルステージ）またはそれ以上の基板テーブル（および／または２つ以上の支持構造）を有するタイプのものであってよい。このような「マルチステージ」機械では、追加のテーブルおよび／または支持構造を並行して使用してもよく、または１つまたは複数の他のテーブルおよび／または支持構造が露光のために使用されている間に、１つまたは複数のテーブルおよび／または支持構造で準備ステップを実行してもよい。

[0035] リソグラフィ装置はさらに、投影システムと基板との間のスペースを埋めるように、屈折率が比較的高い液体、例えば水によって基板の少なくとも一部が覆われるタイプのものでもよい。リソグラフィ装置の他のスペース、例えばマスクと投影システムとの間に浸液を与えてもよい。液浸技術は投影システムの開口数を高めるためにこの分野ではよく知られている。本明細書で用いられる用語「液浸」は基板などの構造を液体に浸漬しなければならないことを意味するものではなく、露光中に投影システムと基板との間に液体が位置することだけを意味する。

[0036] 図１ａを参照すると、イルミネータＩＬは放射源ＳＯから放射ビームを受光する。例えば放射源がエクサイマレーザである場合は、放射源とリソグラフィ装置とは別個の要素であってよい。このような場合は、放射源はリソグラフィ装置の一部を形成するものとは見なされず、放射ビームは、例えば適当な誘導ミラーおよび／またはビームエキスパンダを備えるビームデリバリシステムＢＤを使用して放射源ＳＯからイルミネータＩＬに照射される。別の場合、例えば放射源が水銀ランプである場合は、放射源はリソグラフィ装置と一体の部分であってよい。放射源ＳＯとイルミネータＩＬとを、必要ならばビームデリバリシステムＢＤと共に放射システムと言ってもよい。

[0037] イルミネータＩＬは放射ビームの角度強度分布を調整するためのアジャスタＡＤを備えることができる。一般に、イルミネータの瞳面での強度分布の（一般にそれぞれσ−ｏｕｔｅｒおよび／またはσ−ｉｎｎｅｒと呼ばれる）少なくとも外側および／または内側半径範囲を調整可能である。加えて、イルミネータＩＬは、インテグレータＩＮおよびコンデンサＣＯなどの様々な他のコンポーネントを備えていてもよい。放射ビームの断面が所望の均一性および強度分布を有するように放射ビームをコンディショニングするためにイルミネータを使用してもよい。

[0038] 放射ビームＢは、支持構造（例えばマスクテーブルＭＴ）上に保持されるパターニングデバイス（例えばマスク）ＭＡに入射し、パターニングデバイスによってパターニングされる。放射ビームＢはパターニングデバイスＭＡを越えると投影システムＰＬを通過し、これがビームを基板Ｗのターゲット部分Ｃ上に焦束する。第２のポジショナＰＷおよび位置センサＩＦ（例えば干渉計デバイス、線形エンコーダ、２Ｄエンコーダまたは容量センサ）を使用して、例えば異なるターゲット部分Ｃを放射ビームＢの経路内に位置決めするために基板テーブルＷＴを正確に移動可能である。同様に、第１のポジショナＰＭおよび（図１ａには明示されていない）別の位置センサを使用して、例えばマスクライブラリからの機械的探索後、またはスキャン中にパターニングデバイスＭＡを放射ビームＢの経路に対して正確に位置決めすることが可能である。一般に、支持構造ＭＴの移動は、第１のポジショナＰＭの一部を形成するロングストロークモジュール（粗動位置決め）およびショートストロークモジュール（微動位置決め）を使用して実現できる。同様に、基板テーブルＷＴの移動は、第２のポジショナＰＭの一部を形成するロングストロークモジュールおよびショートストロークモジュールを使用して実現できる。（スキャナではなく）ステッパの場合は、支持構造ＭＴをショートストロークアクチュエータだけに連結してもよく、または固定してもよい。パターニングデバイスアラインメントマークＭ１、Ｍ２、および基板アラインメントマークＰ１、Ｐ２を使用してパターニングデバイスＭＡおよび基板Ｗを位置合わせしてもよい。図示した基板アラインメントマークは専用のターゲット部分を占めているが、これらをターゲット部分間のスペースに置いてもよい（これらはスクライブレーンアラインメントマークとして知られている）。同様に、２つ以上のダイがパターニングデバイスＭＡ上に備えられている場合は、パターニングデバイスアラインメントマークをダイの間に置いてもよい。

[0039] 図示した装置を以下のモードの少なくとも１つで使用できよう。

[0040] １．ステップモードでは、支持構造ＭＴと基板テーブルＷＴとは基本的に固定状態に保たれ、一方、放射ビームに付与されたパターン全体は一度に（すなわち単一の静的露光）ターゲット部分Ｃ上に投影される。次いで基板テーブルＷＴは、異なるターゲット部分Ｃを露光できるように、Ｘおよび／またはＹ方向にシフトされる。ステップモードでは、露光フィールドの最大サイズが単一の静的露光で像形成されるターゲット部分Ｃのサイズを限定する。

[0041] ２．スキャンモードでは、支持構造ＭＴと基板テーブルＷＴとは、放射ビームに付与されたパターンがターゲット部分Ｃ上に投影されている間に同時に（すなわち単一の動的露光）スキャンされる。支持構造ＭＴに対する基板テーブルＷＴの速度および方向は投影システムＰＬの（縮小）拡大および像反転特性によって決定できる。スキャンモードでは、露光フィールドの最大サイズが単一の動的露光でのターゲット部分の（非スキャン方向での）幅を制限し、一方、スキャンの動きの長さがターゲット部分の（スキャン方向での）高さを決定する。

[0042] ３．別のモードでは、支持構造ＭＴは基本的にプログラマブルパターニングデバイスを固定的に保持する状態に保たれ、基板テーブルＷＴは放射ビームに付与されたパターンがターゲット部分Ｃ上に投影されている間に移動またはスキャンされる。このモードでは、一般にパルス放射源が使用され、プログラマブルパターニングデバイスは基板テーブルＷＴの各々の移動後、またはスキャン中の連続放射パルスの間に必要に応じて更新される。この動作モードは、前述のタイプのプログラマブルミラーアレイなどのプログラマブルパターニングデバイスを使用するマスクレスリソグラフィに容易に適用できる。

[0043] 上記の使用モードの組み合わせおよび／または変化形態、または完全に異なる使用モードを利用してもよい。

[0044] 図１ｂに示すように、リソグラフィ装置ＬＡは、リソセルまたはリソクラスタと呼ばれることもあるリソグラフィセルＬＣの一部を形成し、これは基板に１つまたは複数の露光前および露光後プロセスを実行する装置をも含む。従来、これらはレジスト層を堆積するための１つまたは複数のスピンコータＳＣと、露光されたレジストを現像するための１つまたは複数のデベロッパーＤＥと、１つまたは複数のチルプレートＣＨと、１つまたは複数のベイクプレートＢＫとを含んでいる。基板ハンドラ、またはロボットＲＯは基板を入力／出力ポートＩ／Ｏ１、Ｉ／Ｏ２から取り上げ、基板を異なるプロセスデバイス間で移動し、基板をリソグラフィ装置のローデイングベイＬＢに給送する。集合的にトラックと呼ばれることが多いこれらのデバイスはトラック制御ユニットＴＣＵの制御下にあり、ＴＣＵ自体は、リソグラフィ制御ユニットＬＡＵＴを介してリソグラフィ装置をも制御する監視制御システムＳＣＳによって制御される。したがって、処理量と処理効率を最大にするために異なる装置を動作してもよい。

[0045] リソグラフィ装置によって露光される基板が適正かつむらなく露光されるために、に露光された基板を検査して後続の層間のオーバーレイエラー、線の太さ、クリティカルディメンジョン（ＣＤ）などの１つまたは複数の特性を測定することが望ましい。エラーが検出された場合は、特に同じバッチの別の基板が引き続き露光されるのに十分に早急かつ迅速に検査を行うことができる場合は、１つまたは複数の後続の基板の露光を調整できる。さらに、既に露光されている基板を除去し、（歩留まりを高めるために）再加工し、または廃棄することができ、それにより、欠陥があることが判明している基板の露光を行うことが避けられる。基板のあるターゲット部分だけに欠陥がある場合は、良好なターゲット部分だけにさらに露光を行ってもよい。別の可能性は、エラーを補正するように後続のプロセスステップの設定を適応させることであり、例えばリソグラフィプロセスステップから生ずる基板間のＣＤの変動を補正するように、トリムエッチステップの時間を調整することができる。

[0046] 基板の１つまたは複数の特性、特に異なる基板の、または同じ基板の異なる層の１つまたは複数の特性が層ごとに、および／または基板間でどのように変化するかを判定するために検査装置が使用される。検査装置はリソグラフィ装置ＬＡまたはリソセルＬＣに内蔵してもよく、または独立型デバイスでもよい。最も迅速な測定を可能にするため、検査装置が露光されたレジスト層の１つまたは複数の特性を露光直後に測定することが望ましい。しかし、レジスト内の潜像のコントラストは極めて低く（放射に露曝されたレジスト部分と露曝されていないレジスト部分との屈折率の差は極めて僅かである）、全ての検査装置が潜像の有効な測定を行うために十分な感度を有しているわけではない。したがって、通常は露光された基板で実行される最初のステップであり、レジストの露光部分と非露光部分とのコントラストを高めるポスト露光ベークステップ（ＰＥＢ）の後の測定を行ってもよい。この段階で、レジスト内の像を準潜像と呼んでもよい。レジストの露光部分または被露光部分を除去した時点で、またはエッチングのようなパターン転写ステップの後で、現像したレジスト層の測定を行うこともできる。後者の場合は、欠陥のある基板の再加工の可能性が制限されるが、例えばプロセス制御のための有用な情報を提供できる。

[0047] 図２は、本発明のある実施形態によるスキャトロメータＳＭ１を示す。このスキャトロメータは、基板６上に放射を投影する広帯域（白光）放射プロジェクタ２を備えている。反射放射はスペクトロメータのディテクタ４に入射し、このディテクタは鏡面反射放射のスペクトル１０を測定する（すなわち波長の関数としての強度の測定）。このデータから、例えば厳密結合波分析および非線形回帰分析、または図２の下部に示すようなシミュレーションしたスペクトルのライブラリとの比較により、検出スペクトルを発生する構造またはプロファイルを処理ユニットＰＵによって再構成することができる。一般に、再構成のために、構造の一般的な形状は既知であり、幾つかのパラメータは構造を構成したプロセスの知識から想定されるが、スキャトロメータのデータから決定される構造の幾つかのパラメータだけは残される。このようなスキャトロメータは、垂直入射スキャトロメータ、または斜め入射スキャトロメータとして構成してもよい。

[0048] 本発明のある実施形態によるもう１つのスキャトロメータＳＭ２が図３に示される。このデバイスでは、放射源２により放射された放射は、干渉フィルタ１３およびポラライザ１７を通ってレンズ系１２により焦束し、部分反射面１６により反射し、望ましくは少なくとも０．９または０．９５の高い開口数（ＮＡ）を有する顕微鏡の対物レンズ１５を介して基板Ｗ上に焦束する。液浸スキャトロメータは１以上の開口数を有するレンズさえ有し得る。次いで反射放射は、検出された散乱スペクトルを有するために、部分反射面１６を透過してディテクタ１８に達する。ディテクタはレンズ系１５の焦点距離のところにある後投影瞳面１１内に位置してもよいが、瞳面はその代わりに補助光学系（図示せず）により、ディテクタ１８上に再び像形成されてもよい。瞳面は、放射の半径方向の位置が入射角を画定し、角位置が放射の頂角を画定する面である。ディテクタは望ましくは２次元ディテクタであり、そのため基板ターゲットの２次元角散乱スペクトルを測定することができる（すなわち、拡散の角度の関数としての強度の測定）。例えば、ディテクタ１８は、ＣＣＤまたはＣＭＯＳセンサのアレイであってもよく、例えばフレームごとに４０ミリ秒のような積分時間を有することができる。

[0049] 多くの場合、例えば入射放射の強度を測定するために基準ビームが使用される。そのために、放射ビームが部分反射面１６上に入射した場合、その一部は基準ミラー１４の方向に基準ビームとして部分反射面を透過する。次いで、基準ビームは同じディテクタ１８の異なる部分上に投影される。

[0050] 例えば４０５〜７９０ｎｍまたは２００〜３００ｎｍのようなさらに低い範囲内で問題の波長を選択するため、１つまたは複数の干渉フィルタ１３を利用することができる。干渉フィルタは１セットの異なるフィルタを備えるものではなく、同調可能なものであってもよい。１つまたは複数の干渉フィルタの代わりに、またはこれに加えて格子を使用してもよい。

[0051] ディテクタ１８は、単一の波長（または狭い波長範囲）の散乱放射の強度、複数の波長の強度を別個に、またはある波長範囲の積分した強度を測定することができる。さらに、ディテクタは、ＴＭ（transverse magnetic-）およびＴＥ（transverse electric-）偏光放射の強度および／またはＴＭおよびＴＥ偏光放射の位相差を個別に測定することができる。

[0052] 複数の波長を混合することができる大きなエタンデュを与える、広帯域放射源２（すなわち、広い範囲の放射周波数または波長であり、したがって色を含む放射源）を使用することができる。広帯域の複数の波長が、望ましくは各々の波長がδλの帯域幅および少なくとも２δλ（すなわち、波長帯域幅の２倍）の間隔を有する。幾つかの放射「源」は、例えばファイバの束により分割された拡張した放射源の異なる部分であってもよい。このようにして、角度分解された拡散スペクトルを複数の波長で並行して測定できる。２次元スペクトルよりも多くの情報を含む３次元スペクトル（波長および２つの異なる角度）を測定することができる。それによって、さらに多くの情報を測定することができ、計測プロセスがさらに頑健になる。これに関しては、参照によりその全文が本明細書に組み込まれている米国特許出願第２００６−００６６８５５号明細書にさらに詳しく記載されている。

[0053] 上記のいずれかのスキャトロメータにおいて、基板Ｗ上のターゲットは、現像後にレジストの実線でバーが形成されるようにプリントされる格子であってもよい。あるいはバーを基板内に交互にエッチングしてもよい。ターゲットパターンは、焦点、露光量、オーバーレイ、リソグラフィ投影装置内での色収差などの問題のパラメータに感応し、関連するパラメータの変化がプリントされたターゲットの変化として顕在化されるように選択される。例えば、ターゲットパターンはリソグラフィ投影装置、特に投影システムＰＬ内の色収差に感応し、照射の対称性、およびこのような収差の存在自体が、プリントされたターゲットパターンの変化にはっきりと表れる。したがって、プリントされたターゲットパターンのスキャトロメータのデータが、ターゲットパターンを再構成するために使用される。線の幅および形状などのターゲットパターンのパラメータは、プリントステップおよび／または他のスキャトロメータプロセスの知識から、処理ユニットＰＵによって行われる再構成プロセスに入力されることができる。

第１の実施形態
[0054] 記載する第１の実施形態では、測定されるスペクトルの構造パラメータの値を特定するために反復探索法が使用される。図４に示す概要に示されるように、セットアップ手順では、選択された１セットのサンプリングポイントで１セットのモデル化されたスペクトルの主成分が決定され、測定手順では、測定されたスペクトルの構造パラメータの値を特定するため、反復手順のベースとして主成分の係数が使用される。

[0055] ここで図５を参照すると、セットアップ手順がより詳細に示されている。ステップＳ５１で、モデル化されるスペクトルのベースを形成するために幾つかのプロファイルパラメータが選択される。このようなパラメータの例には線の幅、線の高さ、下層の厚さと共にターゲットの側壁の角度、および図２に示した放射ビーム２と相互作用する材料の光学定数がある。粗メッシュのパラメータスペースを形成するために各パラメータの値も選択される。これらの値は規則的なメッシュを形成することができるが、本発明の実施形態による方法は、規則的メッシュの形成に限定されない。

[0056] 次にステップＳ５２に進むと、厳密結合波分析（ＲＣＷＡ）などの回折モデリングアルゴリズムを使用して、粗メッシュのパラメータスペースに基づいて１セットのスペクトルが計算される。このアルゴリズムは使用された材料の光学特性の知識を使用し、それはこれらの値が推定されることを意味する。スペクトルを正確に描写するため、典型的には異なるスペクトル角度または波長に対応する８０から８００の間のデータポイントを使用して各スペクトルを描写する。

[0057] ステップＳ５３を参照すると、次にスペクトル分析、好ましくは主成分分析を使用して、後続の反復手順で考慮されるデータの量が低減される。この統計的技術は、ステップＳ５２で生成された計算されたスペクトルの変化に基づいて決定されるスペクトルベース関数を使用する。この技術は、セット内の全てのスペクトルを、各主成分が各スペクトルごとに特定の重み係数、すなわち主成分係数を有している幾つかの主成分の合計として描写できるという原則に依存している。使用できるその他のスペクトル分析技術には、スペクトルスキャトロメータ用にはフーリエ分析が、または角度分解スキャトロメータ用にはゼルニケ関数におけるブレークダウンが含まれる。主成分分析には、成分の事前の仮定がなされず、統計的な関連性を下げるために用途別に成分が決定されるという利点がある。その結果、限定された数の成分だけによってフルスペクトルのセットを正確に描写できる。さらに別の代替方法は、ニューラルネットワーク技術を使用して、限定された数の係数とセット内のスペクトルとの関係を判定する方法である。

[0058] 次に図６を参照すると、スキャトロメータによる基板のスペクトル分を測定し、セットアップ手順で導出された主成分を使用してモデル化されたスペクトルに基づいて、反復手順を使用して測定されたスペクトルの構造パラメータの値を特定する測定手順が示されている。

[0059] ステップＳ６１で、波長または角度の範囲にわたって測定されたフルスペクトルを生成するために、上記の図２に示されるように放射ビームが基板上に誘導される。

[0060] ステップＳ６２で、前述のセットアップ手順で導出されたものと同じ主成分を使用して、測定されたスペクトルの主成分係数を導出するために主成分分析が使用される。

[0061] ステップＳ６３で、測定されたスペクトルと計算されたスペクトルとの主成分係数の比較が１セットの主成分係数に基づいて行われ、これらの主成分係数はセットアップ手順で導出された主成分に基づくものである。それによって、次いで粗メッシュパラメータに基づいて、測定されたスペクトルの第１セットの導出されたプロファイルパラメータが生成される。

[0062] ステップＳ６４で、パラメータ値間の反復を用いて、モデル化された係数値を有するスペクトルごとに５から２０のデータポイントを使用して検索が改良される。このステップの出力は、微細メッシュの係数を計算し、各々の微細メッシュの値を比較する必要なく、測定されたスペクトルのより正確なプロファイルパラメータを定義することである。主成分分析を使用すると、記憶された係数の値と測定されたスペクトルの係数の値との差を監視して「範囲外」スペクトルを検出でき、これらのスペクトルをそれ以上の処理から排除して、収斂しない反復のリスクを防止するという利点がある。

[0063] 計算されたスペクトルと測定されたスペクトルのとの最良の適合をもたらすプロファイルパラメータを決定するために反復戦略が利用される場合は、セットアップ手順でスキャンされたスペクトル−スペースに属するスペクトルを描写するために限定された数の係数しか必要ない。何故ならば、これらの係数とスペクトル内の任意のポイントでのスペクトル値との間には線形関係があるからである。したがって、各セットのプロファイルパラメータ値について、係数を決定するには同じ限定された数のスペクトルポイントのみを計算し、スペクトルと主成分との線形関係の逆関数（インバース）を使用するだけで十分である。次いで、係数と主成分を使用して、選択されたプロファイルパラメータ値のフルスペクトルを再構成することができる。したがって、主成分を使用することによって、測定されたスペクトルの最も関連するスペクトルポイントのみを選択し、かつスペクトルの関連性が低い他の部分の有用な情報を破棄する必要なく、モデル計算におけるスペクトルポイント数を典型的には２０にまで低減することが可能になる。

[0064] 次に図７をも参照すると、計算されたスペクトルが基本的にノイズを含まないことによって、それらは限定された数の主成分によって極めて正確にスペクトルを描写されることができる。使用される主成分が決定されてしまえば、計算された各スペクトルを表すために使用される主成分係数を決定するために、スペクトル角度または波長の全ての値についてフルスペクトルを計算する必要はない。それどころか、幾つかのスペクトル角度または波長を選択するだけで十分である。限定された数の成分の線形結合によって任意のポイントでのスペクトル値を極めて正確に描写できることは既に述べたとおりである。選択されたポイントの数が成分の数と少なくとも等しい場合は、その線形関係の（疑似）逆関数を計算できる。使用されるこれらのデータポイントの数と位置とはピボット技術を使用して最適化できる。セット内の各々のスペクトルに２０の主成分の主成分係数を決定するためには、２０から４０のデータポイントでのスペクトル値の計算で十分であり得る。

[0065] 図８は、使用される主成分の数の関数としての計算された各スペクトルとフルモデルスペクトルとの間に生ずるエラーを示す。スペクトルが少なくとも２０の主成分をベースにしているこの図から分かるように、フルモデルと、限定された数の主成分をベースにしたモデルとを使用して計算された３４０のスペクトル間の残留エラーは受け入れられるレベルまで低減する。

[0066] 第１の実施形態では、主成分係数をベースにして反復プロセスが実行されるが、反復手順は係数をベースにして計算されたスペクトルでも実行してもよいことが理解されよう。

第２の実施形態
[0067] 本発明の第２、および第３の実施形態によって、統計データの縮小がライブラリセットアップ手順と組み合わされる。例えばターゲットの線の幅などの選択された１つまたは複数のプロファイルパラメータの異なる値のメッシュに基づくモデルを使用して、ライブラリに記憶されるべきスペクトルが計算される。計算されたスペクトルは、主成分分析を使用して１セットの主成分を導出するために使用される。スキャトロメータを使用するスペクトルの特定の用途では、記憶されたスペクトルのセット内の各スペクトルを所望の精度で描写するために、限定された主成分のセットで十分である。典型的には、ライブラリ内の各スペクトルは、例えば第１の実施形態の場合のように、計算されたスペクトルを分析することにより発見された最初の１０から２０の主成分の線形結合によって描写可能であり、各主成分はそれぞれの係数で重み付けされる。その理由は、限定された数のプロファイルパラメータだけがスペクトルの計算の変化の一因になるからである。主成分の線形結合の係数はライブラリ内のスペクトルごとに異なる。主成分は各ライブラリごとに特有であり、異なるプロファイルまたは異なるプロファイルパラメータのセットに基づいてライブラリごとに再決定されなければならない。

[0068] 図９に示す方法の概要に示した第２の実施形態では、計算されたスペクトルから導出された主成分の主成分係数がライブラリに記憶される。係数は、測定されたスペクトルの同じ主成分の主成分係数と比較される。従来の装置のように、典型的にはスペクトル当たり８０から数千の強度値を有するフルスペクトルを記憶するのではなく、第１の実施形態に関連して前述したように、例えばライブラリについて全体で１０から２０の主成分のセットを、計算されたスペクトル当たり同数の係数と共に記憶することで十分である。

[0069] ライブラリのセットアップ手順では、図１０に示すように、ステップＳ１００１、Ｓ１００２、およびＳ１００３は、図５の示したセットアップ手順のステップＳ５１、Ｓ５２、およびＳ５３と同様である。しかし、ステップＳ１００４では、セット内の全てのスペクトルを定義するために使用される各主成分の表示が、セット内の各々の特定のスペクトルの関連する主成分係数と共に、スペクトルごとにライブラリ内に記憶される。

[0070] 図１１に示す測定手順では、ステップＳ１１０１およびＳ１１０２は図６に示した測定手順Ｓ６１およびＳ６２と同様である。しかし、ステップＳ１１０３では、最も近い適合を導出し、ひいては測定されたスペクトルの選択されたパラメータ値を導出するため、ライブラリに記憶されている主成分係数からの探索が行われる。

[0071] ステップＳ１１０４では、必要があればライブラリ内の係数を隣接のプロファイルパラメータ値を有するメッシュポイントの間で補間することによってパラメータのより近い評価を得ることができる。

[0072] 図７および８を参照して既に説明したように、計算されたスペクトルは限定された数の主成分によって極めて正確に描写できる。使用されるこれらの主成分が決定されると、スペクトル値が計算される必要がある幾つかのスペクトル角度または波長を選択するだけで十分である。選択されたポイントの数が成分の数と少なくとも等しい場合、主成分係数は、線形関係、係数間の関係の（疑似）逆関数、およびこれらのポイントでのスペクトル値を利用して計算することができる。使用されるこれらのデータポイントの数および位置はピボット技術を使用して最適化できる。２０から４０のデータポイントでのスペクトル値の計算は、セット内の各スペクトルの２０の主成分の主成分係数を決定するために十分であり得る。

[0073] 係数を決定するために限定された数のスペクトルポイントだけが使用される方法は、図１２に示すように、微細メッシュ上のライブラリを効率よく生成するために使用可能である。先ずステップＳ１２０１で、上記の粗メッシュを使用してライブラリが構築される。次いで、ステップＳ１２０２で主成分が決定される。次のステップ、Ｓ１２０３はさらなる計算で使用される限定された数のスペクトルポイントを決定するステップである。次のステップ、Ｓ１２０４は極めて微細なメッシュのライブラリを生成するために追加のメッシュポイントに対して主成分係数を計算するステップである。

[0074] 主成分および係数の形態のライブラリの記憶域のサイズは、フルスペクトルが記憶される場合よりも大幅に小さいことが理解されよう。さらに、ライブラリ中の探索もより迅速に行うことができる。主成分の特定の特性を利用してさらなる最適化を行うことも可能である。

第３の実施形態
[0075] 以下に記載する本発明の第３の実施形態は、ライブラリ探索法と反復探索法との組み合わせを使用する。追加のスペクトルを極めて効率的に計算するために、ライブラリセットアップ手順で使用される統計データの縮小を利用してもよい。これらの追加のスペクトルは、パラメータ値のより稠密なメッシュを生成するために使用できる。

[0076] 次に第３の実施形態のライブラリセットアップ手順を示す図１３を参照すると、ステップＳ１３０１−Ｓ１３０３は第２の実施形態に関連する図１０のステップＳ１００１−Ｓ１００３と同様である。この特定の実施例では、ライブラリに記憶されるデータは実際に記憶されるモデル化されたスペクトルである。しかし、後続の反復手順の間にプロファイルパラメータの精度が達成されるので、例えば５つのスペクトル成分用の係数に基づいてスペクトルを計算し記憶するだけでよく、その結果ライブラリのサイズがより小さくなる。したがって、ステップＳ１３０４で、ポイントを選択し、これらのポイントでのスペクトル値と主成分係数との関係を判定することによってライブラリのサイズが縮小される。それ故、ライブラリはこれらの選択されたポイントでの値と主成分係数との関係だけを含む。

[0077] ここで図１４をも参照すると、測定されたスペクトルから導出された主成分係数が記憶された主成分係数と比較される第２の実施形態の測定手順とは異なり、ステップＳ１４０１で測定された実際の測定スペクトルがステップＳ１４０２で、モデル化されたスペクトルの主成分分析を用いて取得されライブラリに記憶された、モデル化されたスペクトルと比較される。この手順もライブラリセットアップ手順で追加のスペクトルをより効率的に生成するという目的を達成するが、その理由は、ステップＳ１４０３で、測定されたスペクトルのプロファイル値を微細ベースで取得するために、主成分分析係数を決定するためだけの目的で、選択されたポイントでスペクトル値を使用して、ステップＳ１４０２で導出されたパラメータ値に基づいて反復探索プロセスを実行することができるからである。

[0078] ライブラリ探索法と反復探索法とを組み合わせたこの実施例では、モデル化されたスペクトルを表すデータがライブラリに記憶されるが、その代替として、またはそれに加えて、導出された主成分を表すデータを第２の実施形態の場合のように記憶してもよいことが理解されよう。

[0079] 本明細書ではＩＣの製造におけるリソグラフィ装置の使用について特に言及することがあるが、本明細書に記載のリソグラフィ装置には、集積光学システムの製造、磁気領域メモリのための誘導およびパターン検出、フラットパネルディスプレー、液晶デイスプレー（ＬＣＤ）、薄膜磁気ヘッドなどの他の用途もあることを理解されたい。このような代替用途の文脈で、本明細書で用いられる用語「ウエーハ」または「ダイ」は、より一般的な用語である「基板」または「ターゲット部分」とそれぞれ同義であると見なし得ることを当業者は理解しよう。本明細書で言及される基板は、露光前または露光後に、例えばトラック（典型的には基板にレジスト層を与え、露光されたレジストを現像するツール）、メトロロジツールおよび／またはインスペクションツールで処理することができる。適用可能である場合は、本明細書の開示は上記のような、またはその他の基板処理ツールにも適用できる。さらに、基板は、例えば多層ＩＣを製造するために２回以上処理されてもよく、したがって本明細書で用いられる用語「基板」は処理済みの複数の層を既に含む基板を意味することもある。

[0080] これまで本発明の実施形態の使用を光学リソグラフィの文脈で特に言及してきたが、本発明を他の用途、例えばインプリントリソグラフィの文脈で使用してもよく、文脈上可能ならば、光学リソグラフィに限定されないことが理解されよう。インプリントリソグラフィでは、パターニングデバイスのトポグラフィが基板上に生成されるパターンを画定する。パターニングデバイスのトポグラフィを基板に与えられたレジスト層にプレスすることができ、その後、電磁放射、熱、圧力またはその組み合わせを与えることによってレジストが硬化される。パターニングデバイスがレジストから取り外され、レジストが硬化した後、パターンが残される。

[0081] 本明細書で用いられる用語「放射」および「ビーム」は（例えば約３６５、３５５、２４８、１９３、１５７、または１２６ｎｍの波長またはそれらの周辺の波長を有する）紫外光（ＵＶ）放射、および（例えば５〜２０ｎｍの範囲の波長を有する）極端紫外光（ＥＶＵ）、ならびにイオンビームまたは電子ビームなどの粒子ビームを含むあらゆるタイプの電磁放射を包含する。

[0082] 「レンズ」という用語は、文脈上可能ならば、屈折、反射、磁気、電磁、および静電光学コンポーネントを含む様々なタイプの光学コンポーネントのいずれか１つ、またはその組み合わせを意味し得る。

[0083] これまで本明細書の特定の実施形態を記載してきたが、本発明を記載した以外の方法で実施してもよいことが理解されよう。例えば、本発明は上記の方法を記述する１つまたは複数の機械読取可能命令シーケンスを含むコンピュータプログラム、またはこのようなコンピュータプログラムを記憶しているデータ記憶媒体（例えば半導体メモリ、磁気または光学ディスク）の形態をとってもよい。

[0084] 上記の記載は例示目的のためであり、限定的なものではない。したがって、添付のクレームの範囲から逸脱せずに、上述の本発明に修正を加えてもよいことが当業者には理解されよう。例えば、１つまたは複数の実施形態の１つまたは複数の態様を適当な１つまたは複数の他の実施形態の１つまたは複数の態様と組み合わせる、または代替させてもよい。

[0012]リソグラフィ装置を示す図である。 [0013]リソグラフィセルまたはクラスタを示す図である。 [0014]第１のスキャトロメータを示す図である。 [0015]第２のスキャトロメータを示す図である。 [0016]本発明の実施形態による方法の概要を示す図である。 [0017]本発明の実施形態による方法のセットアップ手順を示す図である。 [0018]本発明の実施形態による方法の測定手順を示す図である。 [0019]本発明の実施形態によるスペクトル内の２０の計算ポイントの選択を示す図である。 [0020]主成分の数と、計算されたスペクトルと主成分によって描写されるスペクトルと間の相対的エラーとの関係を示す図である。 [0021]本発明の実施形態による方法の概要を示す図である。 [0022]本発明の実施形態によるモデル化されたスペクトルを示すデータを生成するために使用されるライブラリセットアップ手順を示す図面である。 [0023]本発明の実施形態による測定されたスペクトル用のプロファイルパラメータを画定するために使用される測定手順を示す図である。 [0024]粗メッシュについて計算されるライブラリからの微細メッシュでのライブラリの構成を示す図である。 [0025]本発明の実施形態によるモデル化されたスペクトルを示すデータを生成するために使用されるライブラリセットアップ手順を示す図である。 [0026]本発明の実施形態による測定されたスペクトル用のプロファイルパラメータを画定するために使用される測定手順を示す図である。

Claims (15)

1. 基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスでターゲットパターンの構造パラメータを決定する方法であって、
   基準パターンから複数のスペクトルを計算するステップであって、各スペクトルが前記基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算されるステップと、
   測定されるターゲットスペクトルに関連するように選択された複数のデータポイントで、前記計算された複数のスペクトルにスペクトル分析を適用することによって、１つの計算されたスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を計算し、前記計算された複数のスペクトルからスペクトルの主成分を導出するステップと、
   放射ビームを前記ターゲットパターンに向けることによって生成されるターゲットスペクトルを測定するステップと、
   前記測定されたターゲットスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、前記スペクトル分析によって得られた前記スペクトルの主成分を使用して前記測定されたターゲットスペクトルのスペクトル分析を行うステップと、
   前記第１セットの重み係数の表現と、前記第２セットの重み係数の表現とを比較するステップと、
   前記比較を利用して前記ターゲットパターンの前記構造パラメータの値を導出するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記スペクトルの主成分と前記複数の第１セットの重み係数とがライブラリに記憶され、前記記憶された第１セットの重み係数が前記第２セットの重み係数と比較される、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２セットの重み係数との比較のために第１セットの重み係数が、補間法を用いて計算される、請求項２に記載の方法。
4. 前記比較を利用して前記ターゲットパターンの前記構造パラメータの値を導出した後、前記ターゲットパターンの前記構造パラメータのさらなる値が反復プロセスを使用して導出される、請求項２に記載の方法。
5. 前記第１セットの重み係数の表現がモデル化されたスペクトルである請求項１から４いずれか１項に記載の方法。
6. 前記スペクトルの主成分と前記第１セットの重み係数のうちの１つとが、複数の異なるパラメータ値を使用して前記第１セットの重み係数と前記第２セットの重み係数とを比較する反復探索法のベースとして使用される、請求項１から５いずれか１項に記載の方法。
7. 前記ターゲットパターンの前記構造パラメータがスキャトロメトリパラメータである、請求項１から６いずれか１項に記載の方法。
8. 前記スペクトルが厳密結合波分析を使用して計算される、請求項１から７いずれか１項に記載の方法。
9. 前記スペクトル分析が主成分分析である、請求項１から８いずれか１項に記載の方法。
10. 基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスのパラメータの値を決定する検査装置であって、
    基準パターンから複数のスペクトルを計算し、各スペクトルが前記基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算される計算システムと、
    測定されるターゲットスペクトルに関連するように選択された複数のデータポイントで、前記計算された複数のスペクトルにスペクトル分析を適用することによって、１つの計算されたスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を計算し、前記計算された複数のスペクトルからスペクトル主成分を導出する第１の分析システムと、
    放射ビームを基板上のターゲットパターンに向け、かつ前記スペクトルを測定する測定システムと、
    前記測定されたスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、前記スペクトル分析によって得られた前記スペクトルの主成分を使用して前記測定されたスペクトルのスペクトル分析を行う第２の分析システムと、
    前記第１セットの重み係数の表現と、前記第２セットの重み係数の表現とを比較する比較装置と、
    前記比較装置の出力を利用して前記リソグラフィプロセスの前記パラメータの前記値を導出する導出装置と、
    を備える、検査装置。
11. 前記スペクトルの主成分の表現と、計算された各々のスペクトルを表す関連する重み係数とを記憶するように配置されたメモリを備え、前記比較装置が前記記憶された表現と前記第２セットの重み係数の前記表現とを比較するように配置された請求項１０に記載の検査装置。
12. 前記第１セットの重み係数と前記第２セットの重み係数とを比較するために複数の異なるパラメータ値を使用する反復探索法のベースとして、前記第１セットの重み係数の１つを使用するように配置された反復装置を備える、請求項１０または１１に記載の検査装置。
13. パターンを照射する照射光学システムと、
    基板上にパターンの画像を投影する投影光学システムと、
    基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスのパラメータの値を決定する検査装置と、を備え、前記検査装置が、
    基準パターンから複数のスペクトルを計算し、各スペクトルが前記基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算される計算システムと、
    測定されるターゲットスペクトルに関連するように選択された複数のデータポイントで、前記計算された複数のスペクトルにスペクトル分析を適用することによって、１つの計算されたスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を計算し、前記計算された複数のスペクトルからスペクトル主成分を導出する第１の分析システムと、
    放射ビームを基板上のターゲットパターンに向け、かつ前記スペクトルを測定する測定システムと、
    前記測定されたスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、前記スペクトル分析によって得られた前記スペクトルの主成分を使用して前記測定されたスペクトルのスペクトル分析を行う第２の分析システムと、
    前記第１セットの重み係数の表現と、前記第２セットの重み係数の表現とを比較する比較装置と、
    前記比較装置の出力を利用して前記リソグラフィプロセスの前記パラメータの前記値を導出する導出装置と、
    を備える、リソグラフィ装置。
14. 基板を放射線感応層でコーティングするコータと、
    前記コータによってコーティングされた基板の前記放射線感応層上に画像を露光するリソグラフィ装置と、
    前記リソグラフィ装置によって露光された画像を現像するデベロッパーと、
    基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスのパラメータの値を決定する検査装置と、
    を備え、前記検査装置が、
    基準パターンから複数のスペクトルを計算し、各スペクトルが前記基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算される計算システムと、
    測定されるターゲットスペクトルに関連するように選択された複数のデータポイントで、前記計算された複数のスペクトルにスペクトル分析を適用することによって、１つの計算されたスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を計算し、前記計算された複数のスペクトルからスペクトル主成分を導出する第１の分析システムと、
    放射ビームを基板上のターゲットパターンに向け、かつ前記スペクトルを測定する測定システムと、
    前記測定されたスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、前記スペクトル分析によって得られた前記スペクトルの主成分を使用して前記測定されたスペクトルのスペクトル分析を行う第２の分析システムと、
    前記第１セットの重み係数の表現と、前記第２セットの重み係数の表現とを比較する比較装置と、
    前記比較装置の出力を利用して前記リソグラフィプロセスの前記パラメータの前記値を導出する導出装置と、
    を備える、リソグラフィセル。
15. 基板上にデバイス層を製造するために使用されるリソグラフィプロセスでターゲットパターンの構造パラメータを決定する方法を実行するためのコンピュータプログラムであって、前記方法が、
    基準パターンから複数のスペクトルを計算し、各スペクトルが前記基準パターンの構造パラメータの異なる既知の値を用いて計算されるステップと、
    測定されるターゲットスペクトルに関連するように選択された複数のデータポイントで、前記計算された複数のスペクトルにスペクトル分析を適用することによって、１つの計算されたスペクトルを表す複数の第１セットの重み係数を計算し、前記計算された複数のスペクトルからスペクトル主成分を導出するステップと、
    ターゲットから測定されたスペクトルを表す第２セットの重み係数を取得するために、前記スペクトル分析によって得られた前記スペクトルの主成分を使用して前記測定されたスペクトルのスペクトル分析を行うステップと、
    前記第１セットの重み係数の表現と、前記第２セットの重み係数の表現とを比較するステップと、
    前記比較を利用して前記ターゲットパターンの前記構造パラメータの値を導出するステップと、
    を含む、コンピュータプログラム。