CN107111870A - 对计量目标成像的质量估计及改进 - Google Patents

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Abstract

本发明提供方法，所述方法通过以下操作估计计量目标的质量：计算从关于所述目标的周期性结构的周期性对经测量的核心应用傅里叶滤波器导出的其ROI核心的噪声度量；及使用所述计算得到的噪声度量指示所述目标质量。可关于所述周期性结构的垂直片段的周期性对所述经测量的核心垂直地应用额外傅里叶滤波器，且所述(2D)噪声度量可通过应用两个傅里叶滤波而导出。可在统计上分析所述经估计的噪声以提供关于所述目标的各种类型的信息。

Description

对计量目标成像的质量估计及改进
相关申请案的交叉参考
本申请案主张2014年10月27日申请的第62/069,096号美国临时专利申请案的权益，所述美国临时专利申请案以全文引用的方式并入本文中。
技术领域
本发明涉及计量领域，且更特定来说，涉及对叠加目标成像的准确性估计及改进。
背景技术
图1是根据现有技术的叠加目标90的示意性说明，叠加目标90包括多个周期性结构及其对称中心的导出。所说明的目标包括先前(下)层及当前(上)层处的周期性结构，因为所述对称中心通过界定周期性结构的光学图像中的相应所关注区域(ROI)91、92并导出被成对分析以使用方程式1中所表达的卷积确定其每一层的相应对称中心的核心(ROI91、92内示意性说明的投影或强度曲线图)，其中KL及KR表示所述对中的核心：
当前以手动方式，例如，通过用眼检验，或使用计量准确性优点间接通过其对测量准确性的影响评估目标本身的质量。
发明内容
下文是提供对本发明的初始理解的简化概述。所述概述既不一定识别关键要素，也不限制本发明的范围，而仅用作对下文描述的介绍。
本发明的一方面提供一种方法，其包括通过以下操作估计包括至少一个周期性结构的计量目标的质量：计算从关于所述至少一个周期性结构的周期性对经测量的核心应用傅里叶滤波器导出的至少一个对应ROI核心的噪声度量；及使用所述计算得到的噪声度量指示所述目标质量。
在以下具体实施方式中陈述本发明的这些、额外及/或其它方面及/或优点；有可能可从具体实施方式推断；及/或可通过实践本发明学习这些、额外及/或其它方面及/或优点。
附图说明
为了更好地理解本发明的实施例及展示可如何实施本发明的实施例，现将仅通过实例参考附图，其中相同符号自始至终指定对应元件或区段。
在附图中：
图1是根据现有技术的包括多个周期性结构及其对称中心的导出的叠加目标的示意性说明。
图2是根据本发明的一些实施例的目标质量的估计及噪声从核心信号的消除的高级示意性说明。
图3是根据本发明的一些实施例的目标噪声的导出及一维空间(1D)中的清理信号的导出的高级示意性说明。
图4是根据本发明的一些实施例的目标的ROI图像的高级示意性说明，所述目标经设计以具有沿着二维(2D)的指定的空间频率及对应核心信号。
图5是根据本发明的一些实施例的目标噪声的导出及二维空间(2D)中的清理信号的导出的高级示意性说明。
图6是根据本发明的一些实施例的噪声分析的高级示意性说明。
图7是根据本发明的一些实施例的说明一种方法的高级流程图。
具体实施方式
现详细地具体参考图式，强调所展示的细节仅作为实例且仅出于对本发明的优选实施例的说明性论述的目的，且为了提供据信是最有用且容易理解对本发明的原理及概念方面的描述而提出。就此而言，未试图更详细展示对本发明的基本理解必要的本发明的结构细节，所述描述结合图式使所属领域的技术人员明白在实践中本发明的若干形式可如何体现。
在详细解释本发明的至少一个实施例之前，应理解，本发明不限于将其应用到下文描述中陈述或图式中说明的组件的构造及布置的细节。本发明可应用于可以各种方式实践或实施的其它实施例。此外，应理解，本文中运用的用语及术语是出于描述的目的，且不应被认为是具限制性。
本发明提供方法，其通过以下操作估计计量目标的质量：计算从关于目标的周期性结构的周期性对测量的核心应用傅里叶滤波器导出的其ROI核心的噪声度量；及使用所述计算得到的噪声度量指示所述目标质量。可关于所述周期性结构的垂直片段的周期性对所述经测量的核心垂直地应用额外傅里叶滤波器，且所述(2D)噪声度量可通过应用两个傅里叶滤波器而导出。可在统计上分析所述经估计的噪声以提供关于所述目标的各种类型的信息。
图2是根据本发明的一些实施例的目标质量的估计及噪声从核心信号93的消除的高级示意性说明。可评估被定义为偏离经设计的目标周期性(即，基本空间频率及其谐波)的信号的目标噪声，且可通过使用傅里叶滤波器110(FD标示到傅里叶空间频域的变换，FD-1标示到空间域的返回)消除所述目标噪声，傅里叶滤波器110将指定目标频率处的核心信号与除指定目标(即，噪声频率)外的频率处的核心信号分离。傅里叶滤波器110中的暗区域(110B)表示噪声频率、可用于评估目标噪声且可从核心信号93消除的信号，且傅里叶滤波器110中的线(110A)表示指定的目标频率(基本频率及其谐波)。通过仅对指定的目标频率应用逆傅里叶变换，导出清理的核心信号115。因此，图2证明通过计算从关于周期性结构的周期性对经测量的核心93应用傅里叶滤波器100导出的ROI核心的噪声度量并使用计算得到的噪声度量指示目标质量的计量目标90(其包括至少一个周期性结构)的质量的估计。
在下文中，提供示范性算法以产生目标中的噪声估计及从经测量的核心消除的噪声。初始算法已展示来自经测量的信号的ca.95％的噪声减少。所预期的目标核心信号KAIM可如方程式2中那样表达，这依据对应周期性结构的间距P及关于每一频率的系数An、Φn表达目标的空间频率：
接着，可使用最小二乘拟合法确定间距谐波(目标的空间频率)的振幅An及相位Φn以通过最小化经测量的信号93与方程式2的表达式之间的距离(即，对方程式3中用公式表示的表达式求解)构建干净核心115：
接着，经清理的核心115、具有计算得到的系数An、Φn的及而非经测量的核心93可用于分析地找出最大卷积位置，如方程式4中所表达：
接着，层的对称中心之间的差值界定叠加，且计算得到的噪声度量(例如K-KAIM或噪声与信号比(例如，(K-KAIM)/K)、如下文提出的标准偏差比等等)可用于评估目标质量。
图3是根据本发明的一些实施例的目标噪声的导出121及一维空间(1D)中的经清理的信号的高级示意性说明。图3描绘经成像的ROI 95、其经测量的核心93，及说明用于导出如根据方程式5计算得到的噪声度量NSR的经测量的核心93、经清理的信号115及剩余噪声信号120(K-KAIM)的图123，其中核心＝Kernel_AIM+Kernel_residual：
图3还提供干净信号及噪声的视觉表示，经成像的ROI 125表示经清理的信号115(KAIM)，且图像126表示剩余噪声信号120(K-KAIM)。
图4是根据本发明的一些实施例的目标的ROI图像95的高级示意性说明，所述目标经设计具有沿着二维(2D)的指定空间频率及对应核心信号95A、95B。举例来说，垂直周期性可归因于所引入的克服过程变化效应(例如CMP(化学机械平坦化))的次级片段。
图5是根据本发明的一些实施例的目标噪声的导出131及二维空间(2D)中的经清理的信号的高级示意性说明。图5描绘经成像的ROI 95、及在沿着一个(水平)轴(图像的顶部行)应用所述方法之后消除的干净信号125及噪声126的视觉表示。
图像的底部行说明在2D分析之后，噪声126、在垂直(在所说明的案例中，垂直)方向上导出的干净信号133及剩余噪声136的视觉表示。剩余噪声图案126、136的比较指示在1D分析中检测到的一大部分噪声是归因于垂直片段，且因此所述噪声可用于估计关于经设计的图案(参见图4)的垂直片段中的噪声，以及导出垂直片段的噪声度量两者。
因此，所建议的方法可包括：关于目标的周期性结构的垂直片段的周期性，对经测量的核心垂直应用额外傅里叶滤波器；并通过应用两个傅里叶滤波器导出噪声度量。
可循序地应用傅里叶滤波器，例如，可对被水平清理的信号KAIM(根据方程式3导出)应用垂直滤波器，并使用相同程序(方程式2到4)导出经2D清理的信号及2D剩余噪声。替代地或互补地，可对核心信号应用1个2D傅里叶滤波器以导出两个方向上的噪声及/或相应噪声分量ROIAIM(其标示归因于目标、目标的周期性的方向而清理的ROI信号)及ROICMP(其标示归因于沿着与目标的周期性的垂直方向的片段，沿着目标的周期性结构的元素清理的ROI信号)，其中在方程式6中表达关系及定义：
噪声＝ROIresidual＝ROImeasured-ROIAIM-ROICMP 方程式6
应注意，假使片段间距(即，垂直于目标的周期性的检测中的间距)未知，那么在关于垂直方向中的干净信号的导出而导出ROICMP中可将方程式3修改成方程式7：
可使用1D噪声估计与2D噪声估计之间的差值导出额外目标特性以及使不准确性估计精细化并增强配方优化、过程控制及传单(异常值)检测。
在某些实施例中，噪声度量可为更复杂的统计描述符，及/或用于关于目标的质量的假设检验的统计。举例来说，噪声度量KS-NROI可被定义为用于验证加性噪声距白噪声多远的科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫统计学。
图6是根据本发明的一些实施例的噪声分析140的高级示意性说明。可使用科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫统计学构造累积分布函数，其估计在频率空间中依据绕坐标中心的半径而变化的信号能量的浓度。图141中以曲线图说明的KS噪声度量可通过比较剩余噪声136与白噪声99而导出。应注意，白噪声的傅里叶变换是白噪声，且KS能量比的值在0(其标示白噪声)与1(其标示均匀信号)之间。可使用其它统计检验使剩余噪声图案(例如，费舍尔的Kappa等等)特性化。
图7是根据本发明的一些实施例的说明方法200的高级流程图。方法200可至少部分由至少一个计算机处理器实施于例如计量模块中。某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括具有使用其体现的计算机可读程序的计算机可读存储媒体，且所述计算机程序产品经配置以实施方法200的相关阶段。
方法200可包括：使用噪声度量(阶段210)，例如通过计算从关于至少一个周期性结构的周期性对经测量的核心应用傅里叶滤波器导出(阶段230)的至少一个对应ROI核心的噪声度量(阶段220)，估计包括至少一个周期性结构的计量目标的质量(阶段210)。方法200可进一步包括：使用所述计算得到的噪声度量指示目标质量(阶段250)。
方法200可进一步包括：关于至少一个周期性结构的垂直片段的周期性对经测量的核心垂直应用额外傅里叶滤波器(阶段240)；及通过应用两个傅里叶滤波器导出噪声度量(阶段245)。在某些实施例中，1D噪声估计与2D噪声估计之间的差值可用于导出额外目标特性(阶段247)。应注意，1D噪声估计可通用应用傅里叶滤波器中的任一者导出，而2D噪声估计可通过应用两个傅里叶滤波器导出。
方法200可进一步包括：(例如)通过导出噪声的统计特性(例如，与白噪声的相似度)(阶段262)，并使用所述特性进一步分析目标不准确性的源(阶段264)，使剩余噪声在统计上特性化(阶段260)。
有利地，所提出的方法提供1D及2D中的噪声的估计。此外，其间的差值可用于不准确性估计、配方优化、过程控制及传单检测。所导出的度量(例如，KS统计)可用于噪声分布的假设检验。所提出的方法可适用于任何成像叠加目标(例如，AIM-高级成像计量及盒中盒目标)，且估计有利地是基于目标设计假设且不取决于噪声类型。可在自动运行、训练阶段及/或配方优化阶段以及经测量的结果的离线分析中执行1D及/或2D中的噪声信号估计。
在上文描述中，实施例是本发明的实例或实施方案。多个地方出现的“一个实施例”、“一实施例”、“某些实施例”或“一些实施例”不一定都是指相同实施例。
尽管可在单个实施例的上下文中描述本发明的各种特征，但也可单独或以任何适当组合提供所述特征。相反地，尽管本文中为了清晰起见可在单独实施例的上下文中描述本发明，但也可在单个实施例中实施本发明。
本发明的某些实施例可包含来自上文所揭示的不同实施例的特征，但某些实施例可并入来自上文所揭示的其它实施例的元件。不应将在特定实施例的上下文中对本发明的元件的揭示认为是在特定实施例中单独使用其具限制性。
此外，应理解，可以各种方式实施或实践本发明，且可将本发明实施于除上文描述中概述的实施例外的某些实施例中。
本发明不限于那些图或对应描述。举例来说，流程无需移动通过所说明的每一方框或状态，或精确地按照与所说明及描述相同的顺序移动。
除非另外定义，否则如本发明所属的所属领域的一般技术人员通常应理解本文中所使用的技术及科技术语的含义。
虽然已关于有限数目个实施例描述本发明，但不应将这些理解为对本发明的范围的限制，而是作为部分优选实施例的范例。其它可能变化、修改及应用也在本发明的范围内。因此，本发明的范围不应受到目前为止已描述的内容限制，但由所附权利要求书及其合法等效物限制。

Claims (6)

1.一种方法，其包括通过以下操作估计包括至少一个周期性结构的计量目标的质量：计算从关于所述至少一个周期性结构的周期性对经测量的核心应用傅里叶滤波器导出的至少一个对应ROI核心的噪声度量；及使用所述计算得到的噪声度量指示所述目标质量。
2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：关于所述至少一个周期性结构的垂直片段的周期性对所述经测量的核心垂直地应用额外傅里叶滤波器；及通过应用两个傅里叶滤波器导出所述噪声度量。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其进一步包括：导出所述噪声的统计特性；及使用所述统计特性分析目标不准确性的源。
4.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括：从1D与2D噪声估计之间的差值导出额外目标特性，所述1D噪声估计通过应用所述傅里叶滤波器中的一者导出，所述2D噪声估计通过应用两个所述傅里叶滤波器导出。
5.一种计算机程序产品，其包括具有使用其体现的计算机可读程序的非暂时性计算机可读存储媒体，所述计算机可读程序经配置以实施根据权利要求1到4中任一权利要求所述的方法。
6.根据权利要求1到4中任一权利要求所述的方法，其至少部分由至少一个计算机处理器实施。
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