CN106463429B - 用于基于散射术的重叠测量的信号响应度量 - Google Patents

用于基于散射术的重叠测量的信号响应度量 Download PDF

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Abstract

本发明呈现用于仅基于所测量训练数据而创建测量模型的方法及系统。然后，使用所述经训练测量模型来直接根据所测量散射术数据计算重叠值。所述测量模型直接接收散射术信号作为输入并提供重叠值作为输出。在一些实施例中，根据设计规则结构的测量来确定重叠误差。在一些其它实施例中，根据专门化目标结构的测量来确定重叠误差。在又一方面中，所述测量模型经训练且用以除测量重叠以外还基于相同或不同度量目标而测量额外所关注参数。在一些实施例中，使用来自多个目标的测量数据、通过多个度量收集的测量数据或所述两种测量数据来进行模型构建、训练及测量。在一些实施例中，优化算法使测量模型构建及训练过程自动化。

Description

用于基于散射术的重叠测量的信号响应度量
相关申请案的交叉参考
本专利申请案依据35U.S.C.§119主张2014年5月9日提出申请的标题为“用于测量重叠及其它半导体装置或工艺参数的方法及度量目标(Method and Metrology Targetsfor Measuring Overlay and Other Semiconductor Device or Process Parameters)”的序列号为61/991,395的美国临时专利申请案的优先权，所述美国临时专利申请案的标的物以引用方式全文并入本文中。
技术领域
所描述实施例涉及度量系统及方法，且更特定来说涉及用于经改进重叠测量的方法及系统。
背景技术
通常通过应用于试样的一系列处理步骤制作例如逻辑及存储器装置等半导体装置。通过这些处理步骤形成半导体装置的各种特征及多个结构层级。举例来说，除其它之外，光刻也是涉及在半导体晶片上产生图案的一种半导体制作工艺。半导体制作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。可在单个半导体晶片上制作多个半导体装置，且然后将其分离成个别半导体装置。
在半导体制造工艺期间在各种步骤处使用度量工艺来检测晶片上的缺陷以促成较高合格率。光学度量技术提供在无样本损毁危险的情形下实现高生产量的可能性。若干种基于光学度量的技术(包含散射术及反射术实施方案)及相关联分析算法常用于表征纳米尺度结构的临界尺寸、膜厚度、组合物、重叠及其它参数。
通常通过在衬底上沉积一系列层来制作半导体装置。所述层中的一些或全部包含各种经图案化结构。在特定层内及在层之间两者处结构的相对位置对于已完成电子装置的性能来说是关键的。重叠是指晶片的相同或不同层上的重叠或交错结构的相对位置。重叠误差是指相对于重叠或交错结构的标称(即，所要)相对位置的偏差。重叠误差越大，结构的不对准即越大。如果重叠误差过大，那么所制造的电子装置的性能可能受损。
散射术重叠(SCOL)度量技术已应用于表征重叠误差。这些方法主要是基于对与来自各自具有经编程重叠偏移的两个不同目标的衍射对应的光学信号的差分测量。基于这些差分测量而提取未知重叠误差。
在大多数现有方法中，基于对结构不对称性敏感的量度来表征重叠误差。举例来说，现有角度解析散射术重叠(SCOL)涉及对+1衍射级与-1衍射级之间的指示重叠误差的不对称性的表征。然而，依赖于不对称性作为重叠误差的指示是成问题的，因为其它不对称性(例如线轮廓不对称性或束照射不对称性)会在测量信号中耦合到重叠产生的不对称性中。此导致对重叠误差的不准确测量。
在现有方法中，通常基于通过光刻工具形成于晶片上的各种位置处的专门化目标结构的测量而评估重叠误差。所述目标结构可呈现许多形式，例如盒中盒结构。在此形式中，在晶片的一个层上形成一盒，且在另一层上形成第二较小盒。通过比较两个盒的中心之间的对准来测量局域重叠误差。此类测量是在晶片上其中可存在目标结构的位置处进行。
遗憾地，这些专门化目标结构通常并不符合正用以产生电子装置的特定半导体制造工艺的设计规则。此导致在与根据适用设计规则制造的实际装置结构相关联的重叠误差的估计中出现误差。举例来说，基于图像的重叠度量通常需要以光学显微镜来解析图案，所述光学显微镜需要具有远超过设计规则临界尺寸的临界尺寸的粗线。在另一实例中，角度解析SCOL通常需要大间距目标以便以来自重叠目标的+1及-1传播衍射级产生充足信号。在一些实例中，可使用处于范围500nm到800nm中的间距值。同时，用于逻辑或存储器应用的实际装置间距(设计规则尺寸)可小得多，例如，处于范围100nm到400nm中或甚至低于100nm。
将来的重叠度量应用由于日益变小的分辨率要求及日益变高的晶片面积值而提出若干度量挑战。因此，需要用于经改进重叠测量的方法及系统。
发明内容
本文中呈现用于测量通过连续光刻工艺形成于衬底上的结构之间的重叠误差的方法及系统。基于根据原始散射术数据创建的测量模型而直接测量重叠误差。基于具有已知重叠变化的位点的测量而训练所述测量模型。然后，使用所述测量模型来根据具有未知重叠误差的测量位点来预测所述重叠误差。
在又一方面中，除测量重叠以外，信号响应度量(SRM)也用于根据相同或不同度量目标来测量额外所关注参数(例如，聚焦/剂量、临界尺寸等)。在这些实例中，所测量基于散射术的训练数据还包含所关注参数的已知值。以此方式，除重叠以外，经训练测量模型对这些所关注参数也是敏感的。
在又一方面中，所述度量目标优选是设计规则目标。换句话说，所述度量目标遵循适用于基本半导体制造工艺的设计规则。在一些实例中，所述度量目标位于有源裸片区域内。在其它实例中，设计规则目标位于划线区域中。在一些实例中，所述度量目标具有15μm×15μm或更小的尺寸。以此方式，可分析由光刻缺陷诱发的场内变化对重叠的影响。
如本文中所描述，通过仅使用原始散射术数据来创建测量模型，缩减了与传统基于模型的度量方法相关联的误差及近似。另外，测量模型对系统性误差、不对称性等并不敏感，因为所述测量模型是基于从特定度量系统收集的散射术数据而训练且用以基于从相同度量系统收集的散射术数据而执行测量。
本文中所描述的经训练的基于散射术的测量模型直接接收散射术数据作为输入且提供重叠误差的值作为输出。通过流线化测量工艺，改进了预测结果，且也缩减了计算及用户时间。
在再一方面中，如本文中所描述用以执行重叠测量的度量系统包含红外线光学测量系统。红外线照射光穿透安置于用以评估重叠的经图案化结构的层之间的不透明结构。
前述内容是发明内容且因此必须含有细节的简化、概述及省略；因此，所属领域的技术人员将了解，所述发明内容仅是说明性的且绝非是限制性的。在本文中所陈述的非限制性详细说明中，本文中所描述的装置及/或工艺的其它方面、发明性特征及优点将变得显而易见。
附图说明
图1是图解说明训练如本文中所描述的信号响应度量(SRM)测量模型的方法100的流程图。
图2是图解说明使用通过方法100产生的经训练测量模型来测量重叠的方法110的流程图。
图3图解说明用于根据本文中所呈现的示范性方法而根据从试样收集的信号估计重叠的系统300。
图4图解说明多层线/空间度量目标120。
图5图解说明具有在x方向上偏移的两个光栅结构的多层线/空间度量目标130。
图6图解说明具有在y方向上偏移的两个光栅结构的多层线/空间度量目标140。
图7图解说明在一个实施例中具有展现已知重叠误差变化的目标的栅格的DOE晶片180。
图8图解说明通过如参考图3所描述的旋转式偏振器、旋转式补偿器(RPRC)SE测量系统测量的度量目标170。
图9图解说明由RPRC SE系统对度量目标170的α值相关联测量的曲线图150。
图10图解说明由RPRC SE系统对度量目标170的β值相关联测量的曲线图160。
图11描绘从通过RPRC SE系统执行的测量导出的度量目标170的不同结构参数当中的相关值的表190。
具体实施方式
现在将详细参考背景技术实例及本发明的一些实施例，本发明的实例图解说明于附图中。
本文中描述用于基于从原始散射术数据创建的测量模型而直接测量用于通过连续光刻工艺形成于衬底上的结构之间的重叠误差的方法及系统。基于具有已知重叠变化的位点的测量而训练所述测量模型。然后，使用所述测量模型来根据具有未知重叠误差的测量位点来预测所述重叠误差。一般来说，所测量结构可位于衬底的相同层上或不同层上。
在又一方面中，除测量重叠以外，信号响应度量(SRM)还用于根据相同或不同度量目标来测量额外所关注参数(例如，聚焦/剂量、临界尺寸等)。在这些实例中，所测量基于散射术的训练数据还包含所关注参数的已知值。以此方式，所述经训练测量模型对这些所关注参数是敏感的。此经训练测量模型用于表征重叠及其它所关注参数两者。
在又一方面中，位于DOE晶片的一个或多个测量位点上的度量目标优选是设计规则目标。换句话说，所述度量目标遵循适用于基本半导体制造工艺的设计规则。在一些实例中，所述度量目标优选位于有源裸片区域内。在一些实例中，所述度量目标具有15μm×15μm或更小的尺寸。以此方式，可分析由光刻缺陷诱发的场内变化对重叠的影响。
在一些实例中，所述度量目标是装置上结构。使用从装置上结构收集的散射术数据来训练如本文中所描述的测量模型。然后，使用所述经训练测量模型来直接根据从制作于其它晶片上的相同装置上结构收集的散射术数据计算重叠的值且在一些实例中计算一个或多个所关注参数。在这些实例中，避免了对专门化目标的使用。
如本文中所描述，通过仅使用原始散射术数据来创建测量模型，缩减了与传统基于模型的度量方法相关联的误差及近似。另外，测量模型对系统性误差、不对称性等并不敏感，因为所述测量模型是基于从特定度量系统收集的散射术数据而训练且用以基于从相同度量系统收集的散射术数据而执行测量。
本文中所描述的经训练的基于散射术的测量模型直接接收散射术数据作为输入且提供重叠误差的值作为输出。通过流线化测量工艺，改进了预测结果，且也缩减了计算及用户时间。在一些实例中，可在不足1小时内创建测量模型。另外，通过采用经简化模型，与现有度量方法相比，缩减了测量时间。
图1图解说明适合于由度量系统(例如本发明的图3中所图解说明的度量系统300)实施的方法100。在一个方面中，应认识到，方法100的数据处理框可经由由计算系统330或任何其它通用计算系统的一个或多个处理器执行的经预编程算法执行。在本文中应认识到，度量系统300的特定结构方面并不表示限制而应仅解释为说明性的。
在框101中，由计算系统(例如，计算系统330)接收与第一多个测量位点的测量相关联的第一量的散射术数据。所述测量位点包含已知重叠变化。所述散射术数据是从通过至少一个基于散射术的度量技术执行的测量而导出。所述测量数据可从光学散射术系统、x射线散射术系统或其它基于散射术的测量系统获得。在一些实例中，举例来说，借助光谱椭圆偏光术(SE)工具来执行光学测量，所述工具提供宽广波长范围且也提供关于两个独立偏振之间的相位延迟的信息。在一些实例中，还可采用穆勒(Mueller)矩阵SE。在一些其它实例中，通过波长解析或角度解析反射仪来执行光学测量。
在一些实施例中，重叠变化是以实验设计(DOE)图案组织于半导体晶片(例如，DOE晶片)的表面上。以此方式，测量位点询问晶片表面上与不同重叠值对应的不同位置。在一个实例中，所述DOE图案是重叠误差图案。通常，展现重叠误差图案的DOE晶片包含测量位点的栅格图案。在一个栅格方向(例如，x方向)上，x方向上的重叠变化，而y方向上的重叠保持恒定。在正交的栅格方向(例如，y方向)上，y方向上的重叠误差变化，而x方向上的重叠误差保持恒定。以此方式，从DOE晶片收集的散射术数据包含与在x方向及y方向两者上的已知重叠变化相关联的数据。图7描绘展现已知重叠误差变化的目标(例如，目标181)的栅格的DOE晶片180。x方向重叠误差依据在DOE晶片180上沿x方向的位置而变化。y方向重叠误差依据DOE晶片180上沿y方向的位置而变化。在一些实例中，x及y重叠误差介于从-20纳米到20纳米的范围内。在一些其它实例中，x及y重叠误差介于从-80纳米到80纳米的范围内。
图4描绘多层度量目标120，其包含衬底121、光栅结构122、填充层123及在空间上从第一经图案化结构122沿x方向偏移的另一光栅结构124。两个经图案化结构122及124的间距均是距离P。在大多数情形中，当不存在重叠时，对重叠误差的敏感度处于最小值。在所描绘实施例中，经图案化结构124从经图案化结构122偏移标称重叠偏移以增加测量敏感度。在一些实施例中，提供各自具有不同重叠误差的一系列重叠训练目标。在图4中所描绘的实施例中，重叠误差是经图案化结构124相对于其标称重叠偏移的位移。在一些实施例中，重叠误差范围是以标称重叠值为中心。在一个实例中，一系列重叠训练目标包含处于从P/8到3P/8的重叠位置范围内的标称重叠P/4。
在本发明的范围内可预期有多种不同度量目标。在一些实施例中，所述度量目标是基于常规线/空间目标。在一些其它实施例中，所述度量目标是类装置结构。在一些其它实施例中，所述度量目标是实际装置本身，因此不采用专门化度量目标。不管采用何种类型的度量目标，均必须提供具有经编程(已知)偏移的一组训练目标来训练测量模型。一旦模型被训练，其即可用于执行具有未知重叠的结构的测量。
可在单独训练晶片上或在生产晶片上提供训练目标。在一些实例中，度量目标位于生产晶片的划线中。在一些其它实例中，度量目标位于有源裸片区域中。
在一些实施例中，在划线区域中执行用于模型训练的测量，且在实际装置的周期性区域中(例如，使用小光点SE在10mm×10mm区域中)执行后续测量。
在一些实施例中，提供在x方向及y方向两者上均具有偏移图案的光栅目标。举例来说，图5描绘具有如参考图4所描述的两个偏移光栅结构的度量目标130。在图5中所描绘的实施例中，所述光栅结构在x方向上偏移。图6描绘具有如参考图4所描述的两个偏移光栅结构的度量目标140。在图6中所描绘的实施例中，所述光栅结构在y方向上偏移。
在一些实施例中，在每一裸片中采用在正交方向上偏移的多个不同目标。此可有利于使底层对测量准确度的影响最小化。
如上文中所描述，本文中所描述的测量方法及系统并不约束于专门化目标。一般来说，根据本文中所描述的方法及系统，可采用当由可用测量系统测量时对重叠展现敏感性的任何目标。
在框102中，基于数学变换而从散射术训练数据提取若干个主特征。所述变换缩减散射术数据的维度且将原始信号映射到新的经缩减信号集合。所述变换是基于散射术训练数据中的重叠变化而确定。将每一所测量信号视为在工艺范围内针对散射术训练数据集合中的不同重叠测量而改变的原始信号。所述变换可应用于所有测量信号或测量信号的子集。在一些实例中，经受分析的信号是随机选择的。在一些其它实例中，经受分析的信号是因其对重叠改变的相对高敏感度而被选择。举例来说，可忽略对重叠改变不敏感的信号。
以非限制性实例的方式，可使用以下各项中的任一者来实现所述变换：主成分分析(PCA)模型、核PCA模型、非线性PCA模型、独立成分分析(ICA)模型或其它使用字典的维度缩减方法、离散余弦变换(DCT)模型、快速傅里叶变换(FFT)模型、小波模型等。
从散射术训练数据提取一个或多个特征。在一些实例中，使用主成分分析(PCA)或非线性PCA来分析训练数据，以提取最强烈地反映存在于不同测量位点处的重叠变化的特征。在一些实例中，可从存在于训练数据中的多个信号选择最强烈地反映存在于不同测量位点处的重叠变化的个别信号。
在框103中，基于从散射术训练数据提取的主特征及已知重叠值而训练测量模型。所述测量模型经结构化以接收由度量系统在一个或多个测量位点处产生的测量数据且直接确定与每一测量目标相关联的重叠。在一些实施例中，所述测量模型被实施为神经网络模型。在一个实例中，基于从训练数据提取的特征而选择神经网络的节点的数目。在其它实例中，所述测量模型可被实施为线性模型、多项式模型、响应表面模型、支持向量机模型或其它类型的模型。在一些实例中，所述测量模型可被实施为若干模型的组合。基于主特征(经缩减信号集合)及已知重叠变化而训练选定模型。所述模型经训练以使得其输出拟合由DOE度量目标集合定义的重叠变化空间中的所有所测量信号的所定义重叠变化。
在另一方面中，采用经训练模型作为用于测量具有未知重叠值的其它目标的测量模型。图2图解说明适合于由度量系统(例如本发明的图3中所图解说明的度量系统300)实施的方法110。在一个方面中，应认识到，方法110的数据处理框可经由由计算系统330或任何其它通用计算系统的一个或多个处理器执行的经预编程算法执行。在本文中应认识到，度量系统300的特定结构方面并不表示限制而应仅解释为说明性的。
在框111中，由计算系统(例如，计算系统330)接收与多个测量位点的测量相关联的一定量的散射术数据。所述散射术数据是从通过如参考方法100所描述的相同度量技术或若干度量技术的组合执行的测量而导出。类似地，所述散射术数据包含如参考方法100所描述的相同类型的但具有未知重叠误差的结构的测量。
在框112中，基于缩减所测量数据的维度的数学变换而确定来自所测量数据的至少一部分的主特征。在一些实施例中，所述变换是参考方法100所描述的用以缩减对应训练数据的维度的相同变换。优选地，使用在方法100中用以从训练数据提取特征的相同分析而从散射术数据提取特征。以此方式，所获取数据的维度缩减是通过用于缩减训练数据的维度的相同变换来执行。
在框113中，基于所确定主特征与经训练测量模型(例如，参考方法100所描述的经训练测量模型)的拟合而确定与所述多个位点中的每一者相关联的重叠值。以此方式，基于经训练测量模型及经缩减测量信号集合而确定重叠。
在框114中，将所确定重叠值存储于存储器中。举例来说，所述重叠值可在测量系统300上存储于(举例来说)存储器332中，或可被传送(例如，经由输出信号340)到外部存储器装置。
在一些实例中，经训练测量模型的测量性能是通过使用所述模型来测量尚未作为训练数据集合的一部分参与但具有已知重叠误差的一组度量目标来确定。预期重叠与所测量重叠之间的差异指示模型性能。
在又一方面中，本文中所描述的方法及系统并不仅限于重叠误差的测量。一般来说，前述基于散射术的测量技术可应用于其它工艺、结构、分散参数或这些参数的任何组合的测量。以非限制性实例的方式，可使用前述技术连同重叠误差一起来测量轮廓几何参数(例如，临界尺寸)、工艺参数(例如，聚焦及剂量)、分散参数、间距游动(pitch walk)或任何参数组合。必须提供针对每一所关注参数具有经编程变化的一组训练目标。然后，基于在包含每一所关注参数的经编程变化范围的测量位点内收集的散射术数据来训练测量模型，如本文中参考重叠所描述。
在再一方面中，用于训练测量模型的方法及系统包含用以使得出经训练测量模型所需的要素中的任一者或全部自动化的优化算法。
在一些实例中，优化算法经配置以通过使以下参数中的任一者或全部优化来使测量的性能(由成本函数定义)最大化：特征提取模型的类型(即，变换)、选定特征提取模型的参数、测量模型的类型、选定测量模型的参数。所述优化算法可包含用户定义的试探法且可是嵌套式优化的组合(例如，组合及连续优化)。
在又一方面中，收集来自多个不同目标的散射术数据以用于模型构建、训练及测量。使用与具有不同结构但通过相同工艺条件形成的多个目标相关联的数据会增加嵌入于模型中的信息且缩减与工艺或其它参数变化的重叠相关性。嵌入于模型中的额外信息允许将与重叠相关联的信息内容和与可以类似方式影响所测量信号的其它参数(例如，膜厚度、CD等)相关联的信息解耦。在这些实例中，使用包含一个或多个测量位点处的多个不同目标的图像的训练数据会实现更准确的重叠估计。在一些实例中，采用经隔离且密集的线/空间目标的混合来将重叠与底层影响解耦。
在再一方面中，可处理来自多个目标的信号以降低对工艺变化的敏感度且增加对所关注参数的敏感度。在一些实例中，将来自不同目标的信号彼此相减。在一些其它实例中，使来自不同目标的信号与模型拟合，且使用残差来构建、训练及使用测量模型，如本文中所描述。在一个实例中，将来自两个不同目标的信号相减，以消除或显著缩减每一测量结果中工艺噪声的影响。一般来说，可在来自不同目标的信号之间应用各种数学运算以确定对工艺变化具有降低的敏感度且对所关注参数具有增加的敏感度的信号。
在再一方面中，收集从通过多个不同测量技术的组合执行的测量导出的测量数据以用于模型构建、训练及测量。使用与多个不同测量技术相关联的测量数据会增加经组合信号集合中的信息内容且降低与工艺或其它参数变化的重叠相关性。可从通过多个不同测量技术的任何组合执行的测量导出测量数据。以此方式，可通过多个不同测量技术(例如，光学SE、SAXS等)来测量不同测量位点以增强可用于估计所关注参数的测量信息。
一般来说，在本专利文件的范围内可预期有任何测量技术或者两种或两种以上测量技术的组合，因为通过特征提取模型以及用于训练及测量的测量模型处理的数据是呈向量形式。由于如本文中所描述的信号响应度量技术是对数据的向量进行操作，因此每一所收集信号被独立地处理。另外，可并置来自多个不同度量的数据，而不管所述数据是二维数据、一维数据还是甚至单点数据。
可提供用于根据本文中所描述的信号响应度量技术进行分析的数据的示范性测量技术包含(但不限于)：光谱椭圆偏光术(包含穆勒矩阵椭圆偏光术)、光谱反射术、光谱散射术、散射术重叠、束轮廓反射术(角度解析及偏振解析两者)、束轮廓椭圆偏光术、单或多离散波长椭圆偏光术、透射小角度x射线散射仪(TSAXS)、小角度x射线散射(SAXS)、掠入射小角度x射线散射(GISAXS)、宽角度x射线散射(WAXS)、x射线反射率(XRR)、x射线衍射(XRD)、掠入射x射线衍射(GIXRD)、高分辨率x射线衍射(HRXRD)、x射线光电子光谱术(XPS)、x射线荧光(XRF)、掠入射x射线荧光(GIXRF)、x射线断层摄影术及x射线椭圆偏光术。一般来说，可个别地或以任何组合形式预期适用于表征半导体结构的任何度量技术，包含基于图像的度量技术。
在再一方面中，可处理通过多个度量测量的信号以降低对工艺变化的敏感度且增加对所关注参数的敏感度。在一些实例中，将来自通过不同度量测量的目标的信号彼此相减。在一些其它实例中，使来自通过不同度量测量的不同目标的信号与模型拟合，且使用残差来构建、训练及使用测量模型，如本文中所描述。在一个实例中，将来自通过两个不同度量测量的目标的信号相减，以消除或显著缩减每一测量结果中工艺噪声的影响。一般来说，可在通过不同度量测量的信号之间应用各种数学运算以确定对工艺变化具有降低的敏感度且对所关注参数具有增加的敏感度的信号。
一般来说，来自各自通过多个度量技术测量的多个目标的信号会增加经组合信号集合中的信息内容且降低与工艺或其它参数变化的重叠相关性。
图3图解说明用于根据本文中所呈现的示范性方法测量试样的特性的系统300。如图3中所展示，系统300可用于对试样301的一个或多个结构执行光谱椭圆偏光术测量。在此方面中，系统300可包含配备有照射器302及光谱仪304的光谱椭圆偏光仪。系统300的照射器302经配置以产生选定波长范围(例如，100nm到2500nm)的照射并将所述照射引导到安置于试样301的表面上的结构。继而，光谱仪304经配置以接收从试样301的表面反射的照射。进一步注意，使用偏振状态产生器307来使从照射器302出射的光偏振以产生经偏振照射束306。由安置于试样301上的结构反射的辐射通过偏振状态分析仪309且到达光谱仪304。关于偏振状态来对由光谱仪304在收集束308中接收的辐射进行分析，从而允许由光谱仪对由分析仪传递的辐射进行光谱分析。这些光谱311被传递到计算系统330以用于分析所述结构。
如图3中所描绘，系统300包含单个测量技术(即，SE)。然而，一般来说，系统300可包含任何数目个不同测量技术。以非限制性实例的方式，系统300可被配置为光谱椭圆偏光仪(包含穆勒矩阵椭圆偏光术)、光谱反射仪、光谱散射仪、重叠散射仪、角度解析束轮廓反射仪、偏振解析束轮廓反射仪、束轮廓反射仪、束轮廓椭圆偏光仪、任何单或多波长椭圆偏光仪或其任何组合。此外，一般来说，可从多个工具而非从一个集成有多种技术的工具收集通过不同测量技术收集且根据本文中所描述的方法分析的测量数据。
在又一实施例中，系统300可包含用以基于根据本文中所描述的方法开发的测量模型而执行重叠测量的一个或多个计算系统330。一个或多个计算系统330可通信地耦合到光谱仪304。在一个方面中，一个或多个计算系统330经配置以接收与试样301的结构的测量相关联的测量数据311。
应认识到，在本发明通篇中所描述的各种步骤可由单计算机系统330或替代地由多计算机系统330执行。此外，系统300的不同子系统(例如光谱椭圆偏光仪304)可包含适合于执行本文中所描述的步骤的至少一部分的计算机系统。因此，前述说明不应解释为对本发明的限制而仅是例示。此外，一个或多个计算系统330可经配置以执行本文中所描述的方法实施例中的任一者的任何其它步骤。
另外，计算机系统330可以此项技术中已知的任何方式通信地耦合到光谱仪304。举例来说，一个或多个计算系统330可耦合到与光谱仪304相关联的计算系统。在另一实例中，光谱仪304可由耦合到计算机系统330的单个计算机系统直接控制。
度量系统300的计算机系统330可经配置以通过可包含有线及/或无线部分的传输媒体从所述系统的子系统(例如，光谱仪304及类似物)接收及/或获取数据或信息。以此方式，所述传输媒体可用作计算机系统330与系统300的其它子系统之间的数据链路。
集成式度量系统300的计算机系统330可经配置以通过可包含有线及/或无线部分的传输媒体从其它系统接收及/或获取数据或信息(例如，测量结果、建模输入、建模结果等)。以此方式，所述传输媒体可用作计算机系统330与其它系统(例如，在度量系统300上的存储器、外部存储器、参考测量源320或其它外部系统)之间的数据链路。举例来说，计算系统330可经配置以经由数据链路从存储媒体(即，存储器332或外部存储器)接收测量数据。例如，使用光谱仪304获得的光谱结果可存储于永久或半永久存储器装置(例如，存储器332或外部存储器)中。就此来说，所述光谱结果可从板上存储器或从外部存储器系统导入。此外，计算机系统330可经由传输媒体将数据发送到其它系统。例如，由计算机系统330确定的集成式测量模型或试样参数340可被传送且存储于外部存储器中。就此来说，可将测量结果导出到另一系统。
计算系统330可包含(但不限于)个人计算机系统、大型计算机系统、工作站、图像计算机、并行处理器或此项技术中已知的任何其它装置。一般来说，术语“计算系统”可广义地定义为涵盖具有执行来自存储器媒体的指令的一个或多个处理器的任何装置。
实施例如本文中所描述的那些方法的方法的程序指令334可经由传输媒体(例如导线、缆线或无线传输链路)传输。举例来说，如图3中所图解说明，存储于存储器332中的程序指令334经由总线333传输到处理器331。程序指令334存储于计算机可读媒体(例如，存储器332)中。示范性计算机可读媒体包含只读存储器、随机存取存储器、磁盘或光盘或磁带。
在一些实例中，本文中所描述的模型构建、训练及测量方法被实施为可从美国加利福尼亚州苗必达(Milpitas,California,USA)的科天(KLA-Tencor)公司获得的光学临界尺寸度量系统的要素。以此方式，模型被创建并准备好供在由系统收集DOE晶片光谱之后立即使用。
在一些其它实例中，举例来说，通过实施可从美国加利福尼亚州苗必达的科天公司获得的软件的计算系统来线外实施本文中所描述的模型构建及训练方法。可并入所得经训练模型，来作为可由执行测量的度量系统存取的程序库的要素。
图8描绘通过如参考图3所描述的旋转式偏振器、旋转式补偿器(RPRC)SE测量系统测量的度量目标170。度量目标170包含衬底171、为10纳米厚的氧化硅层172及为55纳米厚的氮化硅层173。具有40纳米的中间临界尺寸、55纳米的高度及80度的侧壁角度的多晶硅结构174安置于氮化硅层173上。底部抗反射涂层(BARC)175填充包含多晶硅结构的层。抗蚀剂结构176安置于BARC层175上。抗蚀剂结构176还具有40纳米的中间临界尺寸、55纳米的高度及80度的侧壁角度。所述度量目标包含待测量的重叠偏移。
通过具有65度的入射角的RPRC SE系统来测量度量目标170。在宽广照射波长范围内且针对若干个不同重叠值来执行测量。图9描绘针对每一不同重叠偏移的所测量α值相对于波长范围的曲线图150。图10描绘针对每一不同重叠偏移的所测量β值相对于波长范围的曲线图160。如图9及10中所描绘，对于低于400纳米的照射波长，RPRC SE系统对重叠偏移是敏感的。
图11描绘从通过RPRC SE系统在不同重叠值下执行的测量导出的度量目标170的不同结构参数与例如线CD、高度、层厚度及侧壁角度等其它堆叠参数当中的相关值的表190。在此实例中，在表190中所描绘的最后两个参数对应于多晶硅及抗蚀剂轮廓的右侧壁角度(SWA-R)。其左侧壁角度是固定的。因此，尽管存在不对称性，也可评估测量性能。
在依赖于一阶衍射的常规基于差分目标的散射术重叠分析中，轮廓的不对称性与重叠参数高度相关。此可导致重叠度量的不准确度。然而，如表190中所图解说明，重叠展示与抗蚀剂及多晶硅线的所有参数(包含不对称性参数，例如右侧壁角度参数)的低相关性。在此实例中，重叠与其它参数的低相关性指示，可执行SRM且可以高可靠性对设计规则目标进行重叠测量。在其中相关性高得不可接受的实例中，可如本文中所描述而采用例如多个目标(例如，经隔离且密集)的技术及多种度量技术。
如本文中所描述的SRM方法适用于对重叠具敏感度的许多测量技术或若干技术的组合。虽然可采用一阶角度解析散射术重叠，但其并非优选的，因为其需要具有相对大间距的目标且可导致不准确度。
在再一方面中，如本文中所描述的用以执行重叠测量的度量系统(例如，度量系统300)包含红外线光学测量系统。在这些实施例中，度量系统300包含红外线光源(例如，弧光灯、无电极灯、激光维持式等离子体(LSP)源或超连续源)。红外线超连续激光源由于在光谱的红外线区中较高的可实现功率及亮度而优选于传统灯源。在一些实例中，通过超连续激光提供的功率使得能够测量具有不透明膜层的重叠结构。
重叠测量中的潜在问题是，到底部光栅的光穿透是不充足的。在许多实例中，顶部光栅与底部光栅之间存在非透明(即，不透明)膜层。此类不透明膜层的实例包含非晶碳、硅化钨(Wsix)、钨、氮化钛、非晶硅以及其它金属及非金属层。通常，限于可见范围及以下(例如，介于250nm与700nm之间)的波长的照射光并不穿透到底部光栅。然而，处于红外线光谱及以上(例如，大于700nm)的照射光通常更有效地穿透不透明层。
有效目标设计或测量结构在第一图案与第二图案之间传播非零衍射级，以使得所述两个图案的相对位置影响在远场中检测到的传出衍射束的强度。
在紫外线及可见范围中“不透明”的操作性定义是，在250nm到700nm的波长范围中针对SCOL的所预测精度比所需精度差得多。这是因携载第一图案与第二图案之间的相对位置信息的传播衍射级的衰减所致。以大于700纳米(例如，800nm到1650nm)的照射波长测量SCOL信号会在吸收显著较少时改进SCOL精度。在其中采用具有大于700纳米的波长的照射光的实施例中，测量目标的设计间距经选择以使得存在可用的SCOL信号。
虽然上文中参考基于散射术的重叠测量模型描述了数个实例，但本文中所描述的方法及系统可涉及其它工艺模型(例如，聚焦、剂量、蚀刻或沉积处理)。本文中所描述的方法及系统还可涉及用以产生训练及测量数据的其它度量技术(例如，SEM、TEM、AFM、X射线)。此外，参考基于散射术的度量系统论述了本文中所描述的方法及系统，但所述方法及系统还可应用于其它度量(例如，基于成像的度量技术)。
在又一方面中，可使用本文中所描述的测量模型结果来将有源反馈提供到工艺工具(例如，光刻工具、蚀刻工具、沉积工具等)。举例来说，可将使用本文中所描述的方法确定的重叠误差值传送到光刻工具以调整光刻系统来实现所要输出。以类似方式，可在测量模型中包含蚀刻参数(例如，蚀刻时间、扩散率等)或沉积参数(例如，时间、浓度等)以将有源反馈分别提供到蚀刻工具或沉积工具。
一般来说，本文中所描述的系统及方法可被实施为制备用于线外或工具上测量的测量模型的工艺的一部分。另外，测量模型及任何经重新参数化测量模型两者可描述一个或多个目标结构及测量位点。
如本文中所描述，术语“临界尺寸”包含结构的任何临界尺寸(例如，底部临界尺寸、中间临界尺寸、顶部临界尺寸、侧壁角度、光栅高度等)、任何两个或两个以上结构之间的临界尺寸(例如，两个结构之间的距离)及两个或两个以上结构之间的位移(例如，重叠光栅结构之间的重叠位移等)。结构可包含三维结构、经图案化结构、重叠结构等。
如本文中所描述，术语“临界尺寸应用”或“临界尺寸测量应用”包含任何临界尺寸测量。
如本文中所描述，术语“度量系统”包含至少部分地用以在任何方面中表征试样的任何系统，包含测量应用，例如临界尺寸度量、重叠度量、聚焦/剂量度量及组合物度量。然而，此类技术术语并不限制如本文中所描述的术语“度量系统”的范围。另外，度量系统100可经配置以用于测量经图案化晶片及/或未图案化晶片。所述度量系统可被配置为LED检验工具、边缘检验工具、背侧检验工具、宏观检验工具或多模式检验工具(涉及同时来自一个或多个平台的数据)，以及受益于基于临界尺寸数据而校准系统参数的任何其它度量或检验工具。
本文中描述可用于处理试样的半导体处理系统(例如，检验系统或光刻系统)的各种实施例。术语“试样”在本文中用于指代晶片、光罩或可通过此项技术中已知的方式处理(例如，印刷或检验缺陷)的任何其它样本。
如本文中所使用，术语“晶片”通常指代由半导体或非半导体材料形成的衬底。实例包含(但不限于)单晶硅、砷化镓及磷化铟。通常可在半导体制作设施中找到及/处理此类衬底。在一些情形中，晶片可仅包含衬底(即，裸晶片)。另一选择是，晶片可包含形成于衬底上的一个或多个不同材料层。形成于晶片上的一个或多个层可为“经图案化”或“未图案化”的。举例来说，晶片可包含具有可重复图案特征的多个裸片。
“光罩”可为在光罩制作工艺的任何阶段处的光罩或者可或可不释放以供在半导体制作设施中使用的已完成光罩。光罩或“掩模”通常被定义为具有在其上形成且配置成一图案的实质上不透明区的实质上透明衬底。衬底可包含(举例来说)例如非晶SiO2等的玻璃材料。光罩可在光刻工艺的曝光步骤期间安置于抗蚀剂覆盖的晶片上面，以使得可将所述光罩上的图案转印到所述抗蚀剂。
形成于晶片上的一个或多个层可为经图案化或未图案化的。举例来说，晶片可包含各自具有可重复图案特征的多个裸片。此类材料层的形成及处理可最终产生已完成装置。可在晶片上形成许多不同类型的装置，且如本文中所使用的术语晶片旨在涵盖于其上制作此项技术中已知的任何类型的装置的晶片。
在一个或多个示范性实施例中，所描述的功能可以硬件、软件、固件或其任组合实施。如果以软件实施，那么所述功能可作为一个或多个指令或代码存储于计算机可读媒体上或者经由计算机可读媒体传输。计算机可读媒体包含计算机存储媒体及通信媒体两者，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。通过实例而非限制方式，此类计算机可读媒体可包括：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者可用于以指令或数据结构的形式携载或存储所要程序代码构件且可由通用或专用计算机或者通用或专用处理器存取的任何其它媒体。并且，可将任何连接恰当地称为计算机可读媒体。举例来说，如果使用同轴缆线、光纤缆线、双绞线、数字订户线(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传输软件，那么所述同轴缆线、光纤缆线、双绞线、DSL或无线技术(例如红外线、无线电及微波)均包含于媒体的定义内。如本文中所使用，磁盘及光盘包含紧凑光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)、软磁盘及蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式重现数据而光盘借助激光以光学方式重现数据。上述各项的组合也应包含于计算机可读媒体的范围内。
虽然在上文中出于指导性目的描述了某些特定实施例，但本专利文件的教示内容具有一般适用性且不限于上文所描述的特定实施例。因此，可在不背离如权利要求书中所陈述的本发明的范围的情况下实践对所描述的实施例的各种特征的各种修改、更改及组合。

Claims (20)

1.一种度量方法，其包括：
将照射光提供到半导体晶片的表面上的第一多个测量位点，其中所述第一多个测量位点包含具有已知重叠值的多层结构；
响应于所述照射光而检测从所述第一多个测量位点中的每一者衍射的一定量的光；
基于所检测的一定量的光而产生与所述第一多个测量位点的测量相关联的第一量的散射术数据，通过基于度量系统的至少一个散射术而执行所述测量；
基于对所述第一量的散射术数据的变换而确定所述第一量的散射术数据的多个主特征，所述变换缩减所述第一量的散射术数据的维度而产生经缩减量的散射术数据；及
基于从所述第一量的散射术数据提取的作为测量模型的输入的所述多个主特征及作为输出训练数据的所述已知重叠值而训练所述测量模型；
基于所训练的测量模型而确定与第二多个测量位点中的每一者相关联的重叠值；以及
将所述重叠值的指示传送到半导体制造工具，导致所述半导体制造工具调节所述半导体制造工具的制造工艺中的一个或多个参数以从所述制造工具达成所要的输出。
2.根据权利要求1所述的度量方法，其中对所述第一量的散射术数据的所述变换涉及以下各项中的任一者：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、核PCA、非线性PCA、快速傅里叶变换FFT分析、离散余弦变换DCT分析及小波分析。
3.根据权利要求1所述的度量方法，其中所述测量模型是以下各项中的任一者：线性模型、多项式模型、神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型及随机森林模型。
4.根据权利要求1所述的度量方法，其中所述第一量的散射术数据包含通过相同工艺条件形成的多个不同度量目标的散射术测量的组合。
5.根据权利要求1所述的度量方法，其中所述第一量的散射术数据包含通过多个不同度量技术获取的散射术测量。
6.根据权利要求1所述的度量方法，其中所述第一量的散射术数据包含与所述第一多个测量位点中的任一者处的一个以上目标特征相关联的散射术测量。
7.根据权利要求1所述的度量方法，其中对所述第一量的散射术数据的所述变换涉及：确定来自不同目标的散射术测量的信号、来自通过不同度量技术获取的散射术测量的信号或所述两种信号的组合之间的差。
8.根据权利要求1所述的度量方法，其中对所述第一量的散射术数据的所述变换涉及：确定来自不同目标的散射术测量的信号与第一模型的拟合的残差、确定通过不同度量技术获取的目标的散射术测量的信号与第二模型的拟合的残差或以上两种的组合。
9.根据权利要求1所述的度量方法，其中根据半导体制造工艺的设计规则而制造位于半导体晶片的所述表面上的所述第一多个测量位点处的所述多层结构。
10.根据权利要求1所述的度量方法，其中半导体晶片的表面上的所述第一多个测量位点包含所述已知重叠值及一个或多个额外所关注参数的已知值，且其中对所述测量模型的所述训练还基于所述一个或多个额外所关注参数的所述已知值。
11.根据权利要求10所述的度量方法，其中所述一个或多个所关注参数包含以下各项中的任一者：工艺参数、结构参数、分散参数及布局参数。
12.根据权利要求1所述的度量方法，其进一步包括：
将照射光提供到半导体晶片的表面上的第二多个测量位点，其中所述第二多个测量位点包含多层结构；
响应于所述照射光而检测从所述第二多个测量位点中的每一者衍射的一定量的光；
基于所检测的一定量的光而产生与所述第二多个测量位点的测量相关联的第二量的散射术数据，通过基于度量系统的至少一个散射术而执行所述测量；
基于变换而确定所述第二量的散射术数据的多个主特征，所述变换缩减所述第二量的散射术数据的维度；其中：与所述第二多个测量位点中的每一者相关联的所述重叠值的确定是基于所述多个主特征与所述经训练测量模型的拟合；及
将所述重叠值存储于存储器中。
13.一种度量系统，其包括：
照射源，其经配置以将照射光提供到半导体晶片的表面上的第一多个测量位点，其中所述第一多个测量位点包含具有已知重叠值的多层结构；
检测器子系统，其经配置以响应于所述照射光而检测从所述第一多个测量位点中的每一者衍射的一定量的光并基于所检测的一定量的光根据至少一个基于散射术的度量技术而产生与所述第一多个测量位点的测量相关联的第一量的散射术数据；
计算系统，其经配置以：
基于对所述第一量的散射术数据的变换而确定所述第一量的散射术数据的多个主特征，所述变换缩减所述第一量的散射术数据的维度以产生经缩减量的散射术数据；
基于从所述第一量的散射术数据提取的作为测量模型的输入的所述多个主特征及作为输出训练数据的所述已知重叠值而训练所述测量模型；
基于所训练的测量模型而确定与第二多个测量位点中的每一者相关联的重叠值；以及
将所述重叠值的指示传送到半导体制造工具，导致所述半导体制造工具调节所述半导体制造工具的制造工艺中的一个或多个参数以从所述制造工具达到所要的输出。
14.根据权利要求13所述的度量系统，其中所述照射源经配置而以大于700纳米的波长将照射光提供到试样，且所述检测器经配置而以大于700纳米的波长执行所述多层结构的测量。
15.根据权利要求13所述的度量系统，其中所述计算系统进一步经配置以：
接收与具有未知重叠值的第二多个测量位点的测量相关联的第二量的散射术数据，其中所述第二量的散射术数据是根据基于散射术的度量技术执行的测量而导出，所述基于散射术的度量技术与产生所述第一量的散射术数据时所用的基于散射术的度量技术相同；
基于变换而确定所述第二量的散射术数据的多个主特征，所述变换缩减所述第二量的散射术数据的维度；其中与所述第二多个测量位点中的每一者相关联的重叠值的确定是基于所述多个主特征与所述经训练测量模型的拟合；及
将所述重叠值存储于存储器中。
16.根据权利要求13所述的度量系统，其中所述第一量的散射术数据包含通过相同工艺条件形成的多个不同度量目标的测量的组合。
17.根据权利要求13所述的度量系统，其中所述第一量的散射术数据包含通过多个不同度量技术获取的测量的组合。
18.根据权利要求13所述的度量系统，其中根据半导体制造工艺的设计规则而制造位于所述半导体晶片的所述表面上的所述第一多个测量位点处的所述多层结构。
19.一种度量方法，其包括：
将照射光提供到半导体晶片的表面上的第一多个测量位点，其中所述第一多个测量位点包含多层结构；
响应于所述照射光而检测从所述第一多个测量位点中的每一者衍射的一定量的光；
基于所检测的一定量的光而产生与所述第一多个测量位点的测量相关联的第一量的散射术数据，通过基于度量系统的至少一个散射术而执行所述测量；
基于变换而确定所述第一量的散射术数据的多个主特征，所述变换缩减所述第一量的散射术数据的维度以产生经缩减量的散射术数据；
基于所述多个主特征与经训练测量模型的拟合而确定与所述第一多个测量位点中的每一者相关联的重叠值；及
将所述重叠值的指示传送到半导体制造工具，导致所述半导体制造工具调节所述半导体制造工具的制造工艺中的一个或多个参数以从所述制造工具达成所要的输出。
20.根据权利要求19所述的度量方法，其进一步包括：
将照射光提供到半导体晶片的表面上的第二多个测量位点，其中所述第二多个测量位点包含具有已知重叠值的多层结构；
响应于所述照射光而检测从所述第二多个测量位点中的每一者衍射的一定量的光；
基于所检测的一定量的光而产生与所述第二多个测量位点的测量相关联的第二量的散射术数据，通过基于度量系统的至少一个散射术而执行所述测量；
基于对所述第二量的散射术数据的变换而确定所述第二量的散射术数据的多个主特征，所述变换缩减所述第二量的散射术数据的维度；及
基于从所述第二量的散射术数据提取的所述多个主特征及所述已知重叠值而训练所述测量模型。
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