CN104114999B - 高吞吐量薄膜特性化及缺陷检测 - Google Patents
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Abstract
本发明呈现用于基于光谱响应数据确定沉积于衬底之上的高k电介质膜的带结构特性的方法及系统。利用高吞吐量分光计在制造过程中早期快速测量半导体晶片。基于光谱数据确定光学色散度量。基于光学色散度量值确定带结构特性，例如带隙、带边缘及缺陷。在一些实施例中，通过色散度量值的曲线拟合及内插确定带结构特性。在一些其它实施例中，通过所选色散模型的回归确定带结构特性。在一些实例中，还确定指示高k电介质膜的带增宽的带结构特性。基于在所述制造过程中早期识别的所述带结构特性估计已完成晶片的电性能。
Description
相关申请案的交叉参考
本专利申请案根据35U.S.C.§119主张来自2012年5月8日申请的名为“用于半导体制造的带隙及缺陷测量及监测(Band Gap and Defect Measurement and Monitoring forSemiconductor Manufacturing)”的第61/644，137号美国临时专利申请案及来自2011年9月27日申请的名为“监测半导体制造中的材料的介电常数及能带间隙(MonitoringDielectric Constant and Energy B and Gap of Material in SemiconductorManufacturing)”的第61/539,748号美国临时专利申请案的优先权。前述美国临时专利申请案中的每一者的标的物以引用的方式并入本文中。
技术领域
描述的实施例涉及用于晶片检验的系统，且更特定来说，涉及半导体制造中使用的薄膜的特性化及缺陷检测。
背景技术
通常通过应用于衬底或晶片的一系列处理步骤加工半导体装置(例如逻辑及存储器装置)。半导体装置的多种特征及多个结构层次由这些处理步骤形成。例如，尤其光刻为涉及在半导体晶片上产生图案的半导体加工工艺。半导体加工工艺的额外实例包含(但不限于)化学机械抛光、蚀刻、沉积及离子植入。多个半导体装置可在单个半导体晶片上加工且接着分开成个别半导体装置。
在半导体制造过程期间的多种步骤处使用检验工艺以检测晶片上的缺陷来促进较高成品率。随着设计规则及工艺窗口在尺寸上继续缩小，要求检验系统在维持高吞吐量的同时捕捉晶片表面上的较宽范围的物理缺陷。
半导体装置基于其能效而不仅仅是基于速度而越来越有价值。例如，因为高能效的消费品在较低温度下操作且在具有固定电池电量供应的情况下操作更长时间段，所以高能效消费品更有价值。在另一实例中，需要高能效数据服务器以减少其操作成本。结果，非常关注减少半导体装置的能耗。
通过绝缘体层的泄漏电流是根据65nm及以下技术节点制造的半导体装置的主要能量损失机制。作为响应，电子设计师及制造商正采用具有比传统材料(例如，二氧化硅)更高的介电常数及更低的消光系数的新材料(例如，硅酸铪(HfSiO4)、氮化硅酸铪(HfSiON)、二氧化铪(HfO2)、硅酸锆(ZrSiO4)等等)。这些“高k”材料减少泄漏电流且具备制造较小尺寸的晶体管的能力。
随着新电介质材料的采用，出现了对于用于在制造过程的早期对高k材料的介电性质及带结构进行特性化的测量工具的需求。更明确来说，要求高吞吐量监测工具在晶片制造期间监测及控制高k材料的沉积来确保已完成晶片的高成品率。因为高k材料的沉积为冗长及昂贵的制造过程的早期过程步骤，所以沉积问题的早期检测是重要的。在一些实例中，在花费一个月以上的时间来完成的制造过程的开始阶段将高k材料沉积在晶六上。
对高k电介质层的材料组成的测量已用作过程监测的指标。对于高k材料(例如SiHfON)，已发现不一致百分比的氮及铪、不同沉积温度及沉积循环时间、不同中间层等等产生不同色散值及不同能带结构。此在制造过程的结束阶段影响芯片性能。在一些实例中，已利用X射线分光计精确地测量高k电介质层的材料组成。然而，X射线光谱法受制于高成本及低吞吐量，从而使其对于用作高吞吐量生产监测工具来说是不合意的。在一些其它实例中，已使用高k电介质层的色散性质(例如，折射率n及消光系数k)来基于经验模型计算材料组成。相对于X射线光谱技术，此途径具有较低成本及吞吐量较高的优点。一个此实例呈现于转让给KLA-Tencor Technologies公司的第13/524,053号美国专利申请案中。
虽然高k材料层的材料组成为沉积工艺参数的有力指标，但是其并非直接与生产线末端电性质(例如泄漏电流等等)相关。例如，在SiHfON的情形中，在材料组成保持未改变时，沉积速率及温度的变化可生产具有不一致结构缺陷或不同带结构的膜。尽管事实是材料组成未改变，但所得结构缺陷或带结构可不利地增加泄漏电流。类似地，产生不同材料组成的过程也可导致减少的结构缺陷及更有利的带结构。在此情形中，在基于材料组成发现疵点的情况下，基于材料组成的监测可在材料结构及性质实际上导致减少的泄漏电流时导致错误否定结果。
因此，将有利的是开发高吞吐量方法和/或系统以用于在制造过程的早期对高k电介质层进行特性化来识别所得已完成晶片是否将具有满意的电性质。
发明内容
呈现用于基于光谱响应数据确定沉积于衬底之上的高k电介质膜的带结构特性的方法及系统。基于在制造过程的早期识别的带结构特性估计已完成晶片的电性能。
高吞吐量分光计(例如椭圆偏振计或反射计)在制造过程的早期快速测量半导体晶片。此外，这些光学工具能够搜集光谱能值低于5电子伏特的高k电介质膜的有用特性化数据。此具备识别仅在此光谱能量范围中可见的缺陷的能力。
基于光谱数据确定光学色散度量。在一些实例中，光谱响应数据经处理以根据分析色散模型(例如，Lorentzian模型)确定膜厚度及色散度量(例如，n及k)。在一些其它实例中，光谱响应数据经处理以根据经验色散模型确定膜厚度及色散度量(例如，n及k)，其中数值计算色散度量。可预期许多其它色散度量。例如，可基于光谱数据确定复介电常数的实(ε1)分量及虚(ε2)分量、皮层深度、吸收常数、衰减常数或其它者中的任何者。
基于光学色散度量值确定带结构特性，例如带隙、带边缘及缺陷。在一些实例中，通过所选色散模型的回归确定带结构特性。在一些其它实例中，通过对密切注意的光谱范围内的光学色散度量的曲线拟合及内插确定高k电介质层的经内插带隙。在一些实例中，当光学色散度量超过阈值时，确定高k电介质层的带边缘。在一些实例中，基于带边缘与经内插带隙之间的差确定与高k电介质层相关联的带增宽。
在一些其它实例中，基于光学色散度量值确定缺陷。例如，当光学色散度量超过阈值时，可识别缺陷。在另一实例中，当色散度量的半高宽(FWHM)值超过阈值时，可识别缺陷。在另一实例中，在色散度量值的轨迹下的区域可用于识别缺陷。
在另一方面中，本文呈现的方法及系统可应用于由相同光谱数据集特性化的多个层。
前文为概要且因此在必要的情况下含有细节的简化、概括及省略。结果，所属领域的技术人员将了解所述概要仅为说明性且不以任何方式限制。在本文阐述的非限制性详细描述中，本文描述的装置和/或过程的其它方面、发明特征及优点将变得显而易见。
附图说明
图1为说明包含薄膜特性化功能性的晶片检验系统100的经简化图。
图2为说明具有可由如本文描述的方法及系统特性化的经附接薄膜层114A及114B的半导体衬底112的经简化图。
图3A到3B说明与薄膜材料层相关联的光学色散曲线及从所述曲线推导出的带结构特性。
图4为说明与薄膜材料层相关联的光学色散曲线及从所述曲线识别的带结构缺陷的图表。
图5为说明根据光谱响应数据确定带结构特性的方法200的流程图190。
图6为说明使用本文描述的方法及系统确定的未完成半导体晶片的不同位置处的膜厚度及两个带结构特性的值的表。
图7为说明将不同位置处的所估计的电流密度与已完成晶片的经测量电流密度相比较的图表。
具体实施方式
现在将详细地参考本发明的背景实例及一些实施例，在附图中说明本发明的实例。
图1说明根据本发明的一个实施例的用于测量半导体晶片的薄膜的带结构特性的系统100。如图1中所示，系统100可用于对安置于平移台110上的半导体晶片112的一个或一个以上膜114执行光谱椭圆偏振计测量。在此方面中，系统100可包含装备有照明器102及分光计104的光谱椭圆偏振计。系统100的照明器102经配置以产生具有所选波长范围(例如，150nm到850nm)的照明，且将其引导到安置于半导体晶片112的表面上的薄膜(例如，HfSiON薄膜)。继而，分光计104经配置以接收从半导体晶片112的表面反射的照明。应进一步注意，使用偏光器107使从照明器102出射的光偏振以生产经偏振照明束106。使由安置于晶片112上的薄膜114反射的辐射穿过分析器109且到达分光计104。在此方面，将由分光计104接收在收集束108中的辐射与照明束106的入射辐射相比较，从而允许对薄膜114进行光谱分析。
在进一步实施例中，系统100可包含一个或一个以上计算系统116。一个或一个以上计算系统116可通信地耦合到分光计104。在一方面中，一个或一个以上计算系统116可经配置以接收由分光计104对一个或一个以上晶片执行的一组光谱测量值。在从分光计接收到一个或一个以上采样过程的结果时，一个或一个以上计算系统116可即刻计算光学色散度量。在此方面，计算系统116可跨越从分光计104获取的光谱的所选光谱范围(例如，150nm到850nm)抽取薄膜的复折射率的实分量(n)及虚分量(k)。进一步，计算系统116可利用应用于所选色散模型的回归过程(例如，普通最小平方回归)抽取n-曲线及k-曲线。在优选实施例中，所选色散模型可包含具有两个陶赫·洛伦茨(Tauc Lorentz)分量的和模型(Sum-TL模型)。在额外实施例中，所选色散模型可包含谐波振荡器模型。
在进一步实施例中，计算系统116可基于光学色散度量来确定指示膜114的电性能的带结构特性。例如，计算系统116可经配置以自动识别表示所选光谱范围内的光学色散度量的值的光学色散曲线(例如，图3A到3B及图4)内的趋势。例如，计算系统116可识别可在光学色散曲线中观察到的能带缺陷。在另一实例中，计算系统116可识别可在光学色散曲线中观察到的材料带隙。在一些实例中，计算系统116可经配置以使用用户输入的帮助来识别光学色散曲线内的趋势。例如，可在显示器(未展示)(例如液晶显示器)上将光学色散曲线呈现给用户。接着用户可通过使用用户接口装置(例如，鼠标、键盘、触控板、轨迹球、触控屏幕或类似物)将信息输入到计算系统116中来识别光学色散曲线中的趋势。在此方面，用户可选择或“标记”与分析相关的光学色散曲线的部分，继而计算系统可接着用所述光学色散曲线的部分执行进一步或细化分析。申请者指明将在本文中进一步更详细地讨论如图3A到3B及图4中所示的关于光学色散曲线的分析的详情。
如图2中所说明，在一些实施例中，中间层114B位于半导体衬底112(例如，硅)与高k绝缘层114A之间以促进高k材料与半导体衬底之间的粘附。通常，中间层114B非常薄(例如，十埃)。在一些实例中，为了运用如本文描述的方法及系统进行分析的目的，高k绝缘层114A及中间层114B被一起建模为一个层。在此实例中，一个或一个以上计算系统116可基于与集合膜层114相关联的光学色散度量确定指示包含中间层114B及高k绝缘层114A两者的膜层114的电性能的带结构特性。然而，在一些其它实例中，可分开对每一层建模。在此实例中，一个或一个以上计算系统116可基于分别与每一物理相异层相关联的光学色散度量来确定指示高k绝缘层114A的电性能的带结构特性以及指示中间层114B膜层的电性能的带结构特性。
应认识到，可通过单个计算机系统116或替代地多个计算机系统116实行遍及本揭示内容描述的多种步骤。而且，系统100的不同子系统(例如光谱椭圆偏振计101)可包含适合于实行以上描述的步骤的至少一部分的计算机系统。因此，以上描述不应被解释为对本发明的限制，而仅仅为说明。进一步，一个或一个以上计算系统116可经配置以执行本文描述的方法实施例中的任何者的任何其它步骤。
在另一实施例中，计算机系统116可以此技术领域中已知的任何方式通信地耦合到椭圆偏振计101的分光计104或照明器子系统102。例如，一个或一个以上计算系统116可耦合到椭圆偏振计101的分光计104的计算系统和照明器子系统102的计算系统。在另一实例中，分光计104及照明器102可由单个计算机系统控制。以此方式，系统100的计算机系统116可耦合到单个椭圆偏振计计算机系统。
系统100的计算机系统116可经配置以通过可包含有线和/或无线部分的发射媒体从系统的子系统(例如，分光计104、照明器102及类似物)接收和/或获取数据或信息。以此方式，发射媒体可用作系统100的计算机系统116与其它子系统之间的数据链路。进一步，计算系统116可经配置以经由存储媒体(即，存储器)接收光谱结果。例如，使用椭圆偏振计的分光计获得的光谱结果可存储于永久或半永久存储器装置中。在此方面，光谱结果可从外部系统导入。
而且，计算机系统116可经由发射媒体将数据发送到外部系统。而且，系统100的计算机系统116可经配置以通过可包含有线和/或无线部分的发射媒体从其它系统接收和/或获取数据或信息(例如，来自检验系统的检验结果或来自度量衡系统的度量衡结果)。以此方式，发射媒体可用作系统100的计算机系统116与其它子系统之间的数据链路。而且，计算机系统116可经由发射媒体将数据发送到外部系统。
计算系统116可包含(但不限于)此技术领域中已知的个人计算机系统、大型计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器或任何其它装置。一般而言，可广泛地定义术语“计算系统”以涵盖具有执行来自存储器媒体的指令的一个或一个以上处理器的任何装置。
实施方法(例如本文描述的方法)的程序指令120可在载体媒体118的上发射或存储于载体媒体118上。载体媒体可为发射媒体，例如电线、线缆或无线发射链路。载体媒体还可包含计算机可读媒体，例如只读存储器、随机存取存储器、磁盘或光盘，或磁带。
图1中所说明的系统100的实施例可如本文描述进一步加以配置。此外，系统100可经配置以执行本文描述的(若干)方法实施例中的任何者的任何其它步骤。
带结构特性(例如，带隙、带边缘、能带缺陷、界面缺陷、带增宽等等)为通过已完成晶片的高k材料层的非期望的泄漏电流的主要促因。因此，未完成晶片的材料层的带结构特性是已完成晶片的电性能的适合指标。在一方面中，根据从高吞吐量的基于光学的薄膜测量工具获得的数据推导出带结构特性。将所得带结构特性用于在制造过程的早期时点预测已完成晶片的电性能。
图5说明适合于通过本发明的系统100实施的工艺流程200。在一个方面中，认识到可经由由计算系统116的一个或一个以上处理器执行的预编程算法实行的工艺流程200的数据处理步骤。虽然在系统100的背景内容中呈现下列描述，但是本文认识到系统100的特定结构方面并不表示限制且应被解释为仅具有说明性。
在步骤201中，在将高k薄膜沉积在晶片上之后接收未完成的多层半导体晶片的跨宽阔光谱范围的光谱响应。例如，可从椭圆偏振计101接收光谱。在另一实例中，可从反射计(未展示)接收光谱。可利用光谱椭圆偏振计101从沉积于晶片112上的薄膜114中的每一者获取光谱数据。例如，椭圆偏振计101可包含照明器102及分光计104，如本文先前所讨论。分光计104可将与晶片的薄膜的光谱测量相关联的结果发射到一个或一个以上计算系统116以用于分析。在另一实例中，可通过导入先前获得的光谱数据来获取多个薄膜114的光谱。在此方面，不要求光谱获取及光谱数据的随后分析同时执行或在空间上接近区域中执行。例如，光谱数据可存储于存储器中以用于在稍后时间进行分析。在另一例子中，可获得光谱结果且将其发射到位于远程位置处的分析计算系统。
在步骤202中，基于未完成的多层晶片的光谱响应确定与半导体晶片的层相关联的光学色散度量。可预期许多有用的光学色散度量。例如，可基于光谱数据确定复折射率的实(n)分量及虚(k)分量中的任何者。在另一实例中，可基于光谱数据确定复介电常数的实(ε1)分量及虚(ε2)分量中的任何者。在其它实例中，可基于光谱数据确定ε2的平方根、吸收常数α＝4πk/λ、导电率(σ)、皮层深度(δ)及衰减常数(σ/2)*sqrt(μ/ε)中的任何者。在其它实例中，可基于光谱数据确定前述光学色散度量的任何组合。通过非限制性实例提供前述光学色散度量。可预期其它光学色散度量或度量组合。
在一些实例中，光谱响应数据经处理以根据分析色散模型(例如，洛伦茨(Lorentzian)模型)确定膜厚度及色散度量(例如，n及k)。在一些其它实例中，光谱响应数据经处理以根据经验色散模型确定膜厚度及色散度量(例如，n及k)，其中数值计算色散度量。
在一个实例中，使用从KLA-Tencor公司(加利福尼亚州(California)米尔皮塔斯市(Milpitas))购得的离线光谱分析(OLSA)软件来数值计算k、ε2、σ及其它用户定义的度量中的任何者而无需材料的色散性质的确切知识。在优选实例中，使用OLSA基于由椭圆偏振计从包含SiOxHfO2SiN5材料的薄膜层114A的晶片112取得的光谱数据计算ε2。ε2的值120的轨迹说明在经测量光谱范围内的色散度量ε2。图3B说明以对数格式绘制的值120的相同轨迹。
在一些实例中，可通过利用应用于所选色散模型的回归程序抽取跨所获取光谱的所选光谱范围的复折射率的实分量(n)及虚分量(k)来产生光学色散度量。在此方面，可使用所选色散模型将回归方法应用于经测量光谱数据。在一个实施例中，具有两个Tauc-Lorentz分量的和模型可用于产生晶片的薄膜中的每一者的n-色散曲线及k-色散曲线。在另一实施例中，单个Tauc-Lorentz分量可用于产生晶片的薄膜中的每一者的n-色散曲线及k-色散曲线。在另一实施例中，可利用科迪-洛伦茨(Cody-Lorentz)模型产生晶片的薄膜中的每一者的n-色散曲线及k-色散曲线。在又另一实施例中，可利用谐波振荡器模型产生晶片的薄膜中的每一者的n-色散曲线及k-色散曲线。
在步骤203中，至少部分基于跨原始光谱范围的子集的光学色散度量确定指示层的电性能的带结构特性。通常，因为色散模型结果一般在较小光谱范围内更精确，所以限制用于带结构特性的识别的光谱范围是优选的。因此，可为有利的是最初从宽阔范围内的光谱数据识别色散度量值以识别应集中进行更详细分析的区域(例如，在材料的带隙附近)。基于此知识，可基于较小范围的光谱数据重新计算色散模型。基于所关注的能区，确定带结构特性。
在一些实例中，直接从应用于特定膜层的色散模型中确定带结构特性。例如，分析模型、经验模型或分析模型与经验模型两者的组合包含以带结构特性(例如，带隙)作为参数的色散模型。以此方式，直接通过色散模型的回归确定带结构特性(即，模型解决方案自身确定带结构特性)。
在一些实例中，通过分析光谱范围内的光学色散度量(例如，k、ε2或描述高k材料对电磁能的吸收或消光的其它参数)的值确定带结构特性。
在一个实例中，带结构特性为根据光学色散度量确定的带边缘值。如图3B中所说明，当ε2超过阈值123时，定义带边缘值。在所说明实例中，经测量膜的带边缘值为5电子伏特。
在另一实例中，带结构特性为通过光学色散度量的曲线拟合及内插确定的经内插带隙值。例如，如图3A中所说明，基于ε2的曲线拟合及内插确定经内插带隙。一般来说，高k材料的非晶结构、层界面及未对准能带促成了较低能级处的吸收边缘的增宽。曲线拟合方法用于确定在带隙的确定中显著减少了增宽效应的影响的经内插带隙。例如，如图3A中所说明，线121表示对5电子伏特与5.5电子伏特之间的ε2值的线性拟合。线122表示对6.2电子伏特与6.7电子伏特之间的ε2值的线性拟合。它们在近似6电子伏特处的交点为经内插带隙值。虽然，如所说明，线121及122为对不同光谱区内的ε2值的线性拟合，但是可运用其它拟合方法。例如，较高阶多项式函数、指数函数或其它数学函数可用于拟合不同光谱区内的光学色散值以获得经测量膜层的带隙的估计。
如图3A到3B中所说明，减少增宽效应的经内插带隙及包含增宽效应的带边缘值是不同值。经内插带隙与带边缘之间的差可用作指示经测量膜中存在的增宽效应的量值的带结构特性。以此方式，可基于工艺改进对增宽效应及对不存在增宽效应的带隙的影响分开判断工艺改进。
在另一实例中，带结构特性为通过分析光学色散度量识别的缺陷。
图4说明使用从KLA-Tencor公司(加利福尼亚州(California)米尔皮塔斯市(Milpitas))购得的离线光谱分析(OLSA)软件从椭圆偏振计测量数据获得的示范性高k材料SiOxHfO2SiN5的复介电常数k的虚部分ε2。如图4中所说明，使用椭圆偏振计或反射计的光学测量对于测量1.3ev到3ev范围中的能带结构有效。相比之下，X射线光电子光谱法(XPS)测量限于对能级大于5电子伏特的带隙的测量。
色散曲线130说明与SiOxHfO2SiN5膜相关联的缺陷模式及吸收线。举例来说，可以许多不同方式基于曲线121识别缺陷。
在一些实例中，如果色散度量的量值超过所选光谱范围内的任何点处的阈值，那么识别一缺陷。在一些实例中，所选光谱范围在经测量膜的带隙以下。例如，如图4中所说明，存在在1.3电子伏特到3电子伏特的光谱范围内(远在SiOxHfO2SiN5膜的带隙以下)ε2的量值超过0.01的值的三个例子。这些包含在图4中识别的缺陷131及132。
在一些实例中，如果色散度量的半高宽(FWHM)值超过所选光谱范围内的任何点处的阈值，那么识别缺陷。在一些实例中，将峰或缺陷区的光谱位置用于识别缺陷。例如，可为已知的是，特定缺陷总是表现为特定光谱能级处的峰。在此情形中，可用所述特定缺陷识别所述能级处的峰。在一些实例中，将峰或缺陷区下的区域用于识别缺陷。在一些实例中，将所选光谱范围内的吸收峰的数量用于识别缺陷。
提供前述实例以用于说明目的且并不限制可预期的带结构特性的类型。可预期与电性质相关且因此充当已完成晶片的电性能的有效指标的许多其它带结构特性。
在步骤204中，在制造过程的早期阶段至少部分基于步骤203中识别的带结构特性确定已完成多层半导体晶片的电性能的估计。如图6中所说明，表300包含使用本文讨论的方法及系统确定的未完成半导体晶片的不同位置处的膜厚度及两个带结构特性(缺陷峰值及缺陷宽度)的值。如所说明，在晶片的五个不同位置中识别膜厚度、缺陷峰值及缺陷宽度。在此实例中，基于方程式(1)的线性模型确定每个位置处的已完成晶片的电性能(例如，电流密度)的估计。在此实例中，电性能为膜厚度(T)、缺陷峰(Dpeak)及缺陷宽度(Dwidth)的函数。
Perfelectrical＝8.0351-1.2729*T+36.9009*Dpeak-10.2542*Dwidth (1)
图7说明将这些位置处的使用方程式(1)的模型估计的电流密度与已完成晶片的经测量电流密度相比较的图表400。在此实例中，通过具有0.99的确定系数(R2)的方程式(1)的线性模型估计已完成晶片的实际电性能。
通过非限制性实例提供方程式(1)的模型。可识别许多其它模型(例如，非线性、指数等等)以精确地使在制造过程的早期识别的带结构特性与已完成晶片的电性能有关。基于经识别带结构特性及已完成晶片的对应的经测量电性能解析模型参数。一旦已计算模型参数，便使用模型基于在制造过程的早期识别的带结构特性估计已完成晶片的电性能。可预期并入有带结构特性的任何组合的模型。在本文中，将电流密度呈现为示范性电性能度量，然而可预期对特性化已完成晶片有用的任何其它电性能度量。
在一个进一步方面中，可基于相同光谱响应数据进行对与晶片的不同层相关联的光学色散度量及带结构特性的单独确定。例如，受测量的晶片可包含半导体衬底112、中间层114B、高k绝缘层114A及额外膜层(未展示)。从分光计104接收的光谱响应数据包含来自所有这些层的影响。捕捉这些层的中每一者的影响的堆栈层模型可用于分别确定与受到分析的每个不同物理层或物理层的群组相关联的光学色散度量及带结构特性。
在另一进一步方面中，栈式模型包含半导体衬底112(例如，硅)的本征吸收峰的模型。在一个实例中，在高k膜的光谱测量中考虑本征吸收峰。以此方式，可从高k膜的光谱响应有效地移除半导体衬底的吸收峰。通过使高k膜的光谱响应与半导体衬底隔离，实现更精确地确定与高k膜层相关联的缺陷及带结构特性。
在另一进一步方面中，带结构特性(例如，带隙及缺陷)用于基于栅极绝缘体的质量在生产过程的早期将晶片及微芯片分级。此可避免需要在生产过程结束时使用昂贵及耗时的电测试设备将晶片及微芯片分级。
在一个或一个以上示范性实施例中，描述的功能可以硬件、软件、固件或其任何组合实施。如果以软件实施，那么功能可作为一个或一个以上指令或代码存储于计算机可读媒体上或在计算机可读媒体的上发射。计算机可读媒体包含计算机存储媒体及通信媒体两者，所述通信媒体包含促进将计算机程序从一个地方传送到另一地方的任何媒体。存储媒体可为可由通用或专用计算机存取的任何可用媒体。举例来说且并非限制，这些计算机可读媒体可包括可用于携载或存储呈指令或数据结构形式的所需程序代码构件及可由通用或专用计算机或通用或专用处理器存取的RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置或任何其它媒体。同样，任何连接被适当地称为计算机可读媒体。例如，如果使用同轴电缆、光纤线缆、双绞线、数字用户线(DSL)或无线技术(例如红外线、无线电及微波)从网站、服务器或其它远程源发射软件，那么同轴电缆、光纤线缆、双绞线、DSL或无线技术(例如红外线、无线电及微波)包含于媒体的定义中。如本文使用的磁盘及光盘包含光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)、软式磁盘及蓝光光盘，其中磁盘通常磁性地重现数据，而光盘用激光光学地重现数据。以上各者的组合也应包含于计算机可读媒体的范围内。
如本文使用的术语“晶片”一般是指由半导体或非半导体材料形成的衬底。此半导体或非半导体材料的实例包含(但不限于)单晶硅、砷化镓及磷化铟。可普遍在半导体加工设施中发现和/或处理此类衬底。
可在晶片上形成一个或一个以上层。例如，此类层可包含(但不限于)抗蚀剂、电介质材料、导电材料及半导体材料。许多不同类型的此类层为此技术领域中已知的，且期望如本文使用的术语晶片涵盖上面可形成所有类型的此类层的晶片。
可图案化或未图案化形成于晶片上的一个或一个以上层。例如，晶片可包含多个裸片，每一者具有可重复图案化的特征。材料的此类层的形成及处理可最终导致完成的装置。许多不同类型的装置可形成于晶片上，且期望如本文使用的术语晶片涵盖上面加工了此技术领域中已知的任何类型的装置的晶片。
典型的半导体工艺包含逐批的晶片处理。如本文使用的“批”为一起处理的晶片群组(例如，25个晶片的群组)。所述批中的每个晶片包括来自光刻处理工具(例如，分步光刻机、扫描光刻机等等)的许多曝光场。在每个场内可存在多个裸片。裸片为最后变为单个芯片的功能单元。可图案化或不图案化形成在晶片上的一个或一个以上层。例如，晶片可包含多个裸片，每一者具有可重复的图案化特征。材料的此类层的形成及处理可最终导致完成的装置。许多不同类型的装置可形成于晶片上，且期望如本文使用的术语晶片涵盖上面加工了此技术领域中已知的任何类型的装置的晶片。
虽然本文关于晶片描述实施例，但是应理解，实施例可用于特性化另一样本(例如中间掩模)的薄膜，中间掩模也可通称为掩模或光掩模。许多不同类型的中间掩模为此技术领域中已知的，且期望如本文使用的术语“中间掩模”、“掩模”及“光掩模”涵盖此技术领域中已知的所有类型的中间掩模。
本文描述的实施例一般涉及用于在高吞吐量下基于光学色散度量确定多层薄膜的带结构特性的方法。例如，一个实施例涉及用于基于从光谱椭圆偏振计数据推导出的光学色散度量确定多层薄膜的带结构特性的计算机实施方法。然而，本文描述的方法在可借以推导出光学色散度量的检验系统的类型方面不受限制。例如，在一个实施例中，检验系统包含用于晶片的薄膜检验的反射计。
此外，检验系统可经配置用于检验图案化晶片和/或未图案化晶片。检验系统可被配置为在高吞吐量下从基于光学色散度量确定多层薄膜的带结构特性获益的LED检验工具、边缘检验工具、背面检验工具、宏观检验工具或多模式检验工具(涉及同时来自一个或一个以上平台的数据)及任何其它度量衡或检验工具。
虽然以上为了教示的目的描述某些具体实施例，但是此专利文件的教示具有一般适用性且并不限于以上描述的具体实施例。因此，可在不脱离如权利要求书中提出的本发明的范围的情况下实践所描述的实施例的多种特征的多种修改、调整及组合。
Claims (13)
1.一种半导体制造方法，其包括：
接收未完成的多层半导体晶片的跨第一光谱范围的光谱响应；
至少部分基于所述光谱响应确定所述多层半导体晶片的第一层的光学色散度量；
至少部分基于所述多层半导体晶片的跨所述第一光谱范围内的第二光谱范围的所述色散度量确定指示所述多层半导体晶片的所述第一层的电性能的带结构特性，其中所述色散度量是复折射率的虚分量(k)或复介电常数的虚分量(ε2)；
至少部分基于所述带结构特性确定所述多层半导体晶片的所述电性能的估计；
至少部分基于所述光谱响应确定所述多层半导体晶片的第二层的光学色散性质；以及
至少部分基于所述多层半导体晶片的所述第二层的所述色散性质确定指示所述第二层的电性能的带结构特性。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一层是安置于半导体衬底上方的电绝缘层。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第一层包含所述半导体衬底与所述电绝缘层之间的中间层。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述带结构特性为所述第一层的经内插带隙，且对所述经内插带隙的确定涉及对所述光学色散度量的曲线拟合及内插。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述带结构特性为所述第一层的带边缘，且对所述带边缘的确定涉及确定所述光学色散度量超过阈值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述带结构特性为与所述第一层相关联的带增宽，且对所述带增宽的确定涉及确定所述第一层的经内插带隙及带边缘以及确定所述带边缘与所述经内插带隙之间的差。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述带结构特性为缺陷，且对所述缺陷的确定涉及确定所述光学色散度量是否超过在所述第一层的带隙以下的光谱范围内的阈值。
8.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
基于用椭圆偏振计或反射计对所述多层半导体晶片的测量确定所述未完成的多层半导体晶片的所述光谱响应。
9.一种半导体制造系统，其包括：
照明器；
分光计；以及
一个或一个以上计算机系统，其经配置以：
接收未完成的多层半导体晶片的跨第一光谱范围的光谱响应；
至少部分基于所述光谱响应确定所述多层半导体晶片的第一层的光学色散度量；
至少部分基于所述多层半导体晶片的跨所述第一光谱范围内的第二光谱范围的所述色散度量确定指示所述多层半导体晶片的所述第一层的电性能的带结构特性，其中所述色散度量是复折射率的虚分量(k)或复介电常数的虚分量(ε2)；
至少部分基于所述带结构特性确定所述多层半导体晶片的所述电性能的估计；
至少部分基于所述光谱响应确定所述多层半导体晶片的第二层的光学色散性质；以及
至少部分基于所述多层半导体晶片的所述第二层的所述色散性质确定指示所述第二层的电性能的带结构特性。
10.根据权利要求9所述的系统，其中所述带结构特性为所述第一层的经内插带隙，且至少部分通过对所述光学色散度量的曲线拟合及内插确定所述经内插带隙。
11.根据权利要求9所述的系统，其中所述带结构特性为所述第一层的带边缘，且至少部分通过确定所述光学色散度量超过阈值来确定所述带边缘。
12.根据权利要求9所述的系统，其中所述带结构特性为与所述第一层相关联的带增宽，且至少部分通过确定所述第一层的经内插带隙及带边缘以及确定所述带边缘与所述经内插带隙之间的差来确定所述带增宽。
13.根据权利要求9所述的系统，其中所述带结构特性为缺陷，且至少部分通过确定所述光学色散度量是否超过在所述第一层的带隙以下的光谱范围内的阈值来确定所述缺陷。
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