CN108966674A - 用于薄膜中测量的混合测量系统及方法 - Google Patents
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Abstract
提供了用于在线测量在生产线上行进的结构中薄膜的一个或多个参数的测量方法和系统。从正在被测量的薄膜上的多个测量位点提供第一测量数据和第二测量数据，其中第一测量数据对应于来自相对少数量的测量位点的第一选择组的第一类型测量，并且第二测量数据对应于来自显著更高数量的测量位点的第二组的第二类型光学测量。处理第一测量数据用于确定所述第一组的每个测量位点中薄膜的至少一个参数的至少一个值。该至少一个参数值用于解释第二测量数据，从而获得指示所述第二组的测量位点内的所述至少一个参数的值的分布的数据。
Description
技术领域
本发明属于测量技术领域，并且涉及一种测量系统和方法，特别可用于控制包含薄膜的结构/样本，如半导体晶片的制造过程。
背景技术
先进的半导体工业正在持续整合新材料成分(例如，SiGe、HKMG、3D FinFet等)的更薄和多叠层的膜。这是继续性能增长以确保先进节点(如1X和更高)持续遵循摩尔定律的一种方法。
在1-2nm范围内的超薄膜的过程控制需要0.1A数量级的总测量不确定性(TMU1-相对准确性量度)和快速匹配(Fleet Matching)。光学计量技术(如椭圆光谱，目前是薄膜测量的处理量大量处理的主力)正在达到其性能极限。作为实例，准确识别0.1埃的膜厚度变化的能力基本上受到与薄膜叠层的其他参数(其他层的厚度、可变材料成分)的串扰以及有限的光学灵敏度的限制。
发明内容
本领域需要用于监测/测量薄膜参数的新方法，特别是对于具有可变参数如例如材料浓度的薄膜。而且，监视技术应该优选地能够有效地过程控制在生产线上进行的基于薄膜的结构的制造。换言之，测量技术应在实时(或在线或工具上)测量模式中是有效地可操作的。在这方面，应该注意的是，在本文使用的术语“在线”或“工具上”是指通过在离线模式中操作的独立测量工具的测量的替代的测量模式。
光学计量技术基于对由样本反射的光的性质的测量。对于薄膜测量，依赖于不同膜的光学性质之间的对比来建模、去卷积并且单独提取膜厚度，并且通常延伸到使用散射光的性质的周期性结构的轮廓测量(散射测量，也称为光学关键尺寸(optical criticaldimension)OCD)。虽然这种方法快速且非常适合先进过程控制(APC)，但其依赖于关于光学性质和几何形状的假设。具体地，由于不能区分光学性质变化的影响与厚度变化，所以具有可变成分的超薄膜的性能通常会受到误差。这在图1中示意性地示出，其示出了平面或周期性结构的光学测量和数据解释的示图。
该图以不言自明的方式显示了工具上(或在线)的和离线的测量方案。在在线测量方案中，将光谱测量(例如，基于偏振的测量)应用于样本(例如，半导体晶片)，并且将拟合程序应用于测量的光谱数据，并且在识别来自文库的最佳拟合光谱数据时，确定相应的结构参数(例如，CD、高度、SWA等)。同样如图所示，光谱库使用离线测量方案建立。离线测量方案利用模型创建(目标上的建模结构)，使用输入数据如膜堆叠信息、膜光学属性和几何形状信息。然后，可以使用各种已知方法来优化该模型，用于创建/更新光谱库，即理论光谱数据。
X射线方法有不同的形式。X射线光电子能谱(XPS)特别适用于薄膜，测量靶的X射线照射生成的光电子的光谱响应。这种光电子在材料内部快速再结合，其净效应是仅在材料的表面～10nm中生成的电子能够逃离叠层并被检测到。来自不同原子种类/分子的信号被记录为能量的函数，并归因于叠层的不同层，与X射线、电子和不同材料之间的物理相互作用一致。这在图2中示意性地示出，其以不言自明的方式示出了XPS测量和测量数据的示图。因此，XPS测量可以独立地提取多层超薄膜的成分(不同种类的原子的相对数目)和层厚度。然而，XPS技术不提供大批量生产(HVM)所需的期望的处理量。换言之，XPS测量实际上不适用于生产过程控制的在生产线上进行的结构的在线测量模式。
参考图3A和3B，其示出了测量不确定性对HVM的影响。图3A示出了经受精度(A型)误差的测量，该误差通常可以通过减少浮动参数的数量而最小化。图3B示出了经受准确度(B型)误差的测量。任何测量经受不同的误差源。根据基于模型的计量的具体情况，基于随机噪声-精度统计分析，A型误差很容易量化。这种类型的误差通常通过减少可能变化的模型参数的数量(并且在进行重复测量时相应地增加关键参数的值的稳定性)而被最小化。B型误差(准确度指标)通常由关键参数(浮动)和一些固定参数(整个对应的物理样本参数实际上改变)之间的串扰产生。这种固定的参数可以包括材料的光学性质。在HVM环境中，这种误差在很大程度上是隐藏的，并且可能导致错误的晶片布置。如图3B所示，与参考的比较可以帮助在配方设置期间建立对“真实”(箭头G)的相关校准。然而，在HVM期间一些固定模型参数的无意(未知)的变化会引起测量值的相应变化；这使与“真实”的原始关系无效，从而可能触发错误的晶片布置。
将“参考水平”的测量定义为对于在HVM中的正常过程变化导致的其他参数的无意变化是不变的，同时对于所讨论的测量参数是超级敏感的。这种测量的示例可以认为是X射线荧光(XRF)，其提供特定种类的原子的总数，而不管来自存在于测量的样本中的其他种类的原子，或者XPS，其探测存在于样本的表面层中的原子种类，而不管深度超过～10nm的叠层。理想地，在线计量将提供“参考水平”测量。实际上，在测量速度和性能之间总是存在折衷，在许多情况下，解决这个问题有利于获得更高处理量、更高风险的计量。
混合计量是将测量相同或相似结构的两种或更多种计量工具结合起来的实践。在工具组之间以互补的方式共享数据，以提高计量性能，并且能够测量不能通过任何单独的工具集以足够的性能测量的复杂的结构。迄今为止，大部分的混合计量工作都结合了非参考计量(CD-SEM和OCD)。
本发明提供了以基于X射线的技术和光学方法的组合为基础的用于薄膜测量的新型混合计量解决方案。这是慢速其准确的参考水平计量(XPS)与快速且精确的非参考(光学)的组合、XPS和光学的组合，以允许测量薄膜和结构上的成分。
本发明的技术提供了所谓的可混合智能采样(HESS)测量技术。这与以下相关：更严格的过程窗口需要更好地控制样本(例如，晶片)上的过程可变性以及“热点”检测和边缘监测。期望更高的测量采样率，以及更高的质量水平的性能。为了减轻速度和性能之间的折衷，本发明探索了XPS和光学方法的混合组合，其中，XPS使用“稀疏采样计划”，并且光学使用“密集的全晶片采样”。本发明的技术将XPS性能扩展到全晶片图，具有由光学方法提供的改进的处理量。
更具体地，本发明将具有有限样本集的测量扩展到更大的采样(光学测量)。这种技术通常适用于几个(相对少数)高准确度(可信的、慢速的)测量和大量(相对大量)快速光学测量的情况。这种相对慢的高准确度测量可以包括以下一种或多种技术：XPS、X射线荧光(XRF)、透射电子显微镜(TEM)、聚焦离子束(FIM)、二次离子质谱(SIMS)。相对快的测量是光学测量，其可以基于例如光谱反射测量、偏振光谱反射测量等。
应该理解的是，为了本公开的目的，“相对慢”和“相对快”的测量和相应的测量系统彼此区分，在于“慢速”测量需要更多的时间来收集和解释测量数据，但是与“快速”测量的那些相比，提供更高的准确度。因此，在本发明中，“相对慢”和“相对快”的测量分别应用于小得多的测量位置/点/位点的数量N以及大得多的测量位置/点/位点的数量M，使得M＝N+K(K是从1开始的整数)。
优选地，选择测量位置，使得慢速测量(通常至少两个这种位置)的N个位置L1...Ln包括在快速测量的M个位置，即L1、...、Ln、L'1、L'2、...、L'k中。
至少快速测量的测量位点/位置优选地选择为在测量下基本均匀地分布在结构内。例如，考虑到典型的半导体晶片(即，盘状结构)，“快速”测量位置沿晶片的半径基本均匀分布(即，包括中心区域和周边区域的位置)。
针对高准确度慢速测量训练快速测量。根据结构(晶片)的训练能够消除光学工具不准确的几个主要原因，使得外部和内部校准问题以及晶片加载倾斜不再相关。实际上，测量光学系统可以是简单的，其中仅需要原始的光谱收集和训练，而消除了如特殊对准、NA问题的要求，并且不需要光学系统的工具到工具匹配。使用多个测量通道和基于偏振的测量可能是有益的，但是它们不需要从系统到系统的匹配。
因此，本发明的技术消除了校准、工具匹配、对准等(其通常需要高度专业化的最佳已知方法)的大部分不准确性。另外，其能够消除建模。此外，其消除了训练实验设计(DOE)不足以包括测量的样本的风险(因为没有DOE，样本本身是DOE)。该技术在根据晶片的训练之后使用充当“虚拟参考”的测量光谱，提供任何参考计量(慢速)到更大的覆盖范围的扩展。
因此，根据本发明的一个广泛的方面，提供了用于在生产线上行进的结构中的薄膜的一个或多个参数的在线测量的测量方法。所述方法包括：
由正在测量的薄膜上的多个测量位点提供第一测量数据和第二测量数据，其中第一测量数据对应于来自相对少数量的测量位点的第一选择组的第一类型测量，并且第二测量数据对应于来自显着更高数量的测量位点的第二组的第二类型光学测量；
处理第一测量数据，并且确定所述第一组的每个测量位点中的薄膜的至少一个参数的至少一个值；
利用所述至少一个参数值来解释第二测量数据，从而获得指示所述第二组的测量位点内的所述至少一个参数的值的分布的数据。
优选地，第二组的测量位点选择为基本均匀地分布在正在测量的薄膜内。
优选地，第二组的测量位点包括第一组的测量位点。
在本发明的一些实施方式中，利用所述至少一个参数值来解释第二测量数据的上述过程包括：识别第一和第二测量数据中的测量位点之间的匹配集；创建用于匹配集的临时训练配方(temporary trained recipe)，并且使用临时训练配方来解释第二测量数据。
在一些实施方式中，选择第一组的测量位点，以使得能够测量至少一个感兴趣的参数的最小值和最大值。在一些实例中，选择基于关于结构上的薄膜的至少一个参数的变化形状的现有知识。
在一些实施方式中，本发明的方法用于半导体晶片结构中的测量。
如上所述，第一类型测量和第二类型测量至少在收集和解释测量数据所需的时间上是不同的，其中第一类型测量是相对慢的测量，并且第二类型测量是相对快的测量。优选地，与第二类型测量相比，第一类型(慢速)测量的特征在于更高的准确度。
在一些实施方式中，第一类型测量包括XPS。第二类型测量是光学测量，并且可以包括光谱反射测量。
根据本发明的另一广泛的方面，提供了用于在生产线上行进的结构中的薄膜的一个或多个参数的在线测量的测量方法，所述方法包括：
将XPS测量应用于薄膜中的相对少数量的测量位点的第一选择组并提供XPS测量的数据；
将光学测量应用于包括第一组的测量位点的显着更高数量的测量位点的第二组并提供光学测量的数据；
处理XPS测量的数据，并确定所述第一组的每个测量位点中的薄膜的至少一个参数的值；
利用所述至少一个参数的值来解释光学测量的数据，从而获得指示在薄膜内的所述至少一个参数的值的分布的数据，分布指示在生产中应用于所述结构的过程的质量。
根据本发明的又一广泛的方面，提供了用于在生产线上行进的结构中的薄膜的一个或多个参数的在线测量的系统。所述系统包括：
第一测量装置，配置为且可操作以根据第一稀疏采样计划执行第一类型测量，并且在薄膜中的相对少数量的测量位点的第一选择组中提供薄膜的至少一个参数的第一测量表示；
第二光学测量装置，配置为并且可操作以根据第二密集采样计划执行第二类型测量，并且在显着更高数量的测量位点的第二组中提供薄膜的至少一个参数的第二测量表示；以及
控制系统，配置为处理第一和第二测量数据，处理包括处理第一测量数据并且确定所述第一组的每个测量位点中的薄膜的至少一个参数的至少一个值；并且利用所述至少一个参数值来解释第二测量数据，从而获得指示所述第二组的测量位点内的所述至少一个参数的值的分布的数据。
附图说明
为了更好地理解在本文中公开的主题并且举例说明如何其在实践中实施，现在将参考附图仅以非限制性示例的方式描述实施例，其中：
图1是用于光学测量的已知方案，如使用基于光谱反射测量的OCD工具的的一般原理的示意图；
图2是用于XPS测量的已知方案的一般原理的示意图；
图3A和3B示出了测量不确定性对HVM的影响；
图4A至4C示意性地示出了本发明的原理，其中图4A示出了本发明的混合测量系统的方框图；图4B示出了在这种系统中使用的测量方案的流程图；图4C举例说明了用于稀疏和密集采样计划的测量位点/位置的设置；
图5A至5F举例说明了用于SiON情况的单层膜上的测量，其中图5A示出了通过XPS随时间测量的5个晶片的实验设计(DOE)组；图5B示出了测量位点的XPS和光学图；图5C示出了由OCD工具测量的HESS-SiON层厚度、HESS和XPS以及由HESS和XPS测量的N_Dose成分；图5D-5E示出了5个DOE晶片的HESS形貌图，分别用于SiON层厚度和N-剂量成分；图5F示出了XPS的精度、由OCD工具和HESS测量测量的厚度；
图6A和6B举例说明了在多层膜叠层中的测量，其中图6A示出了使用具有两个工具组的标准光学测量的结果；并且图6B示出了具有两个工具组的HESS测量；以及
图7A和图7B举例说明了在超薄中间层(IL)介电层顶部上包括超薄高k(HK)的平面叠层上的测量。
具体实施方式
图1和图2示意性地示出了分别用于“快速”(在线)光学测量和测量数据解释以及“慢速”(离线)X射线测量和测量数据解释的已知方案的一般原理。图3A和3B示出了测量不确定性对HVM的影响。
如上所述，本发明提供了适用于在线测量，尤其可用于制造含薄膜结构的过程控制的的薄膜测量技术。
参考图4A至4C，其示意性地示出了本发明的原理。图4A示出了本发明的混合测量系统100的方框图；图4B示出了在这种系统中使用的测量方案的流程图200；图4C举例说明了用于稀疏和密集采样计划的测量位点/位置的布置。
测量系统100配置为对在生产线上行进的含薄膜结构W进行在线测量，并且可以针对通过特定的处理工具设置连续应用于结构的生产过程的过程控制。更具体地，本发明用于在半导体工业中使用的过程控制，因此，在下面相对于该具体应用来举例说明。然而，应该理解的是，本发明的原理不限于这个特定的应用。
而且，本发明对于测量薄膜参数尤其有用，例如未图案化的层，并且因此在下面举例说明为用于在晶片上的最上面的薄膜层上的测量。然而，应该理解的是，本发明的技术也可以用于图案化层中的测量。
此外，本发明在下面举例说明为使用XPS和光学测量，分别作为慢速和快速测量。然而，如上所述，这些是由上面定义的因素彼此区分的分别相对慢且相对快的测量技术的非限制性示例。
因此，测量系统100在其与应用于在生产线上行进的晶片流的生产线处理工具设置相关联(例如，与这种工具设置成一体)的意义上配置为所谓的自动测量系统。测量系统包括如第一测量装置102和第二光学测量装置104的主要结构部件，第一测量装置102配置为将第一类型的测量(相对慢的测量，例如XPS测量)应用于晶片上的测量位点，第二光学测量装置104配置为将第二类型的测量(相对快的测量，例如光学测量)应用于测量位点。在该系统中还提供了控制系统106，其接收并处理对应于慢速和快速测量的第一和第二测量数据MD1和MD2，并生成指示结构参数的输出数据，例如与工艺控制相关。
控制系统106可以是可连接(经由有线或无线信号传输)到测量装置102和104的输出的独立的计算机系统，用于从其中接收指示/对应于相应的测量数据的数据；或者可以是测量装置102和104中的任一种的一部分；或者计算机系统106的数据处理工具可以分布在这些测量装置之间。控制系统106因此通常包括数据输入和输出工具106A、106B；存储器工具106C；以及数据处理器和分析器106D；并且还可以包括合适的通信/数据格式化工具。
在系统100中还提供与测量装置102和104相关联的控制器108，用于操作这些测量装置，以相对于薄膜上的选择的位置/位点实施预定的第一和第二测量计划。控制器108可以是或可以不是控制系统106的一部分(工具)；和/或控制器的软件/硬件模块可以是测量装置的内部控制器中的一种或两种的一部分。
由系统100实施的测量方案200利用分别是所谓的“小采样计划”(或“稀疏采样计划”)202和“大采样计划”(或“密集采样计划”)204的第一和第二测量计划的组合。这些测量模式的实施由控制器108如下所述地控制，并且对应的测量数据由处理器工具106D的相应模块/处理器处理和分析。
稀疏采样计划202通过相对慢的高准确度测量来应用，在本实例中，其由测量装置102执行的XPS测量构成。因此，选择在晶片W的薄膜层上的N个位置(通常是几个位置，例如N＝2，位置L1和L2)，并将XPS测量应用于这N个位置。用于XPS测量的N个位置优选地以相对低的空间频率(即，其间的较大的距离)设置。提供和处理XPS测量的数据MD1，以确定所述N个位置中的每一个中的薄膜的一个或多个参数，例如厚度和/或特定的材料浓度。对于密集采样计划测量数据MD2(光学数据)，薄膜的如此确定的参数用于“学习”/“训练”模式。
密集采样计划204基于应用于以相对高的空间频率设置的晶片MS上的相对大的数量M(M>>N)的测量位置/位点的光学测量。优选地，密集采样计划204的M个位置包括稀疏采样计划202的N个位置和额外的K个位置，即，M＝N+K。提供密集采样计划测量的数据MD2，并且在所述N个位置中的每一个中确定的薄膜的一个或多个期望的参数用于解释(通过拟合程序)光学测量数据MD2，从而确定一个或多个薄膜参数在结构内的分布。
应该注意的是，“训练”模式或稀疏采样计划可以应用于一些类似的结构，用于“学习”光学数据解释。例如，使用例如XPS测量的光学测量的训练可以应用于5个晶片(在每个晶片中使用9点图)，并且该测量数据MD1用于确定晶片的最上层(薄膜)中的厚度和氮剂量(Ndose)参数。然后，解释整个晶片(例如，49点图)的光学测量。
控制器108配置为操作应用于稀疏采样计划和密集采样计划的适当选择的位置/位点的测量。例如，为快速测量模式选择的第二组的M个位置基本均匀分布在结构上。而且，如上所述，由“快速”装置104测量的M个位置选择为包括由“慢速”装置102测量的N个位置。
对于N个位置，优选地选择它们使得能够测量这些位置中感兴趣的参数的最小值和最大值。为此，控制器108利用先前提供的某些结构相关的数据，指示结构上的感兴趣的参数的变化的形状。
以下是本发明的测量技术的一些具体但非限制性的实例。
图5A到5F举例说明了单层膜，SiON情况上的测量。图5A示出了通过XPS在几周的时间段内测量的5个晶片的实验设计(DOE)组；图5B示出了5点XPS图(N＝5)和49点光学图(M＝49)；图5C示出了HESS-SiON层厚度(指定为OCD、HESS和XPS)和氮剂量(N_Dose)成分(HESS和XPS)；图5D-5E示出了5个DOE晶片的HESS形貌图，分别用于SiON层厚度和N-氮(N-Dose)成分；图5F示出了XPS/XPS_OCD(HESS)精度比SiON叠层的非混合光学测量精度好10倍。
在这个实例中，考虑了在硅基底上沉积的SiON薄膜的5晶片DOE(实验设计)。厚度和N剂量基于过程分离在晶片之间变化。XPS是SiON的参考工具集。在几个星期内的一系列重复测量中(图5A，其中，图表H1表示晶片上的可变性指纹)，测量了膜和成分，并且由于在电介质/基底的界面处的持续缓慢氧化，还测量了氮的缓慢释气和膜生长。
将使用XPS装置102测量的9点地图数据MD1与使用光学测量装置测量的49点全晶片地图数据MD2组合。图5B中示出了这种图。图5C示出了即使在光学性能(与氮剂量有关)由于灵敏度低而在模型中固定时，单独使用光学技术(指定为OCD图表)的类似测量显示了较低的识别对于厚度的DOE条件的能力。如上所述，本文使用的术语可混合智能采样(HESS)是指将低(稀疏)采样测量(来自参考工具的实例)与高(密集)采样测量(来自主力工具的实例)组合/混合的方法，以允许成本高效但高性能的计量解决方案。HESS方法(HESS图)显示与XPS方法单独的厚度和N-剂量成分基本相同的精确测量。
HESS和XPS图之间的对应关系通过图5D和5E所示的5个DOE晶片的形貌图进一步证实。该图示出了表示测量的XPS点的圆圈，其然后通过HESS扩展到整个晶片。
除了HESS相比标准光学方法提供的出乎意料的准确性改善之外，本发明人已经评估精度改善为约10倍，其中HESS具有与XPS类似的精度(约0.9％的厚度变化和约0.2％的氮剂量变化)。在图5F中示出这些结果：对于SiON叠层，XPS/XPS_OCD(HESS)精度比非混合光学测量精度好10倍。
图6A-6B举例说明了在多层薄膜叠层中的测量。在这个实例中，考虑在SiN和SiO2层叠层的顶部上的超薄氧化物残余的情况。图6A示出了使用标准光学测量的结果，其中两个工具集显示了两个工具之间的差异以及相对于参考水平XPS测量的差异。图6B示出了HESS测量，其中两个工具集显示了与XPS的良好匹配、正确的晶片图以及改善的工具匹配。因此表明，通过将HESS的原理应用于稀疏的XPS数据和密集的光学数据，不仅改善了整个晶片图，而且还改善了两个HESS工具结果之间的匹配以及与参考的匹配。当在混合计量中使用参考质量数据时，可以观察到多个属性的测量性能的改进，如该实例中的准确性和匹配。
参考图7A和图7B，举例说明了在超薄中间层(IL)介电层的顶部包含超薄高k(HK)的平面叠层上的测量。这个实例呈现了RMG叠层内最具挑战性的层。光学工具组通常面临的挑战是在超薄高k和层间绝缘膜(厚度小、相对相似的光学性质)之间正确分离。这种类型的测量完全在XPS的能力内，其中来自SiO和HfO的光电子信号不相关。在8晶片DOE中，XPS识别DOE意图并正确地量化两个层的厚度(图7A)。对于XPS，每个晶片仅使用5个点，使用全晶片光学测量来应用HESS方法，并且得到相似的测量性能，同时减少测量处理量开销(图7B)。如图所示，在8晶片DOE中，XPS识别DOE意图并正确地量化HfO2和IL的厚度(图7A)；平面目标采样上的HESS(OCD的XPS和FWM的5个位点)产生与XPS相似的测量性能：XPS(稀疏采样位点)追踪HfO2和IL的HESS厚度(图7B)。
发明人已经示出了多种应用(SiON、残余氧化物和HK/IL)，其中，本发明的HESS方法用于将稀疏/有限XPS采样与高光学晶片上采样相结合，以提供成本效益且高性能的测量解决方案。
因此，本发明提供了被称为HESS方法的新方法，涉及“组合的”或混合方法，其中使用相对慢/准确的测量工具/装置和相对快的较不准确的工具/装置。XPS测量装置是这种慢速/准确工具的实例。XPS技术本身能够以足够的性能测量整个晶片图，但需要太多的时间来执行此操作。因此，考虑应用于在生产线上行进的结构的在线测量，本发明尽可能少地使用XPS。小样本集包括一些(在一些实例中，最少5个)点，以采集由制造过程产生的感兴趣的参数的最小值和最大值。例如，如果知道感兴趣的特定参数的跨晶片变化通常是U形的，则中心将是最低点，并且边缘将是最高点，因此将XPS测量应用于这些点。在M形的情况下，选择中心和中间半径点作为小样本集。无论XPS测量什么，这都是小样本集。
第二快速测量工具是光学的，例如光谱反射计。在光谱反射测量图(光学测量的数据)中识别相应的光谱(中心和边缘，或者中心和中间半径)，并对XPS值训练软管光谱(hosespectra)，从而获得训练的配方。
然后，分析整个光谱反射测量图，并用训练的配方解释所有光谱。对于光谱的“小样本”子集，返回获得相同的值(如训练的)，并且对于其他频谱，获得训练值的神经网络内插/外插。
在上面的实例中，“小”或稀疏采样计划提供由XPS测量的5点(或9点)图，“大”或密集采样计划提供由光谱反射计测量的“全晶片图”。分析“大图”，以从中选择也具有“小图”等同物的晶粒(die)(例如，如果XPS测量中心和在边缘处的4个点，则从包括所有晶粒的大图中仅选择中心和边缘处的4个点)。用无模式配方解释光学数据，例如在5上训练，在65上解释。换言之，这是“自然外插”(基于光谱数据)。建立根据晶片的配方。应该注意的是，这种方法可以与标准的无模式技术相结合，并提供了中间方式，其中使用一个晶片的训练，然后可以只需要验证和重新训练，或者也将另一晶片添加到训练集，诸如此类。
还应该指出的是，该技术利用“快速训练(on-the-fly training)”。实际上，用第一测量工具应用小采样计划，然后，用第二测量工具采集大采样计划数据，且第二测量工具的数据的解释包括以下：识别在第一和第二工具的测量之间匹配的样本集，相对于该样本集进行训练，以创建临时训练的配方，将其用于解释来自第二测量工具的大样本集的测量数据，并且不再需要临时训练的配方。应该理解的是，这种技术与标准训练完全不同，其中设计、训练并且保存DOE为所有其他晶片的“唯一”配方。相反，在本发明中，这是通过“快速训练”获得的每个晶片的配方。
Claims (24)
1.一种用于在线测量在生产线上行进的结构中的薄膜的一个或多个参数的测量方法，所述方法包括：
-从正在被测量的所述薄膜上的多个测量位点提供第一测量数据和第二测量数据，其中所述第一测量数据对应于来自第一选择组的相对少数量的测量位点的第一类型测量，并且所述第二测量数据对应于来自第二组的显著更高数量的测量位点的第二类型光学测量；
-处理所述第一测量数据，并且确定所述第一组的每个测量位点中所述薄膜的至少一个参数的至少一个值；
-利用所述至少一个参数值来解释所述第二测量数据，从而获得指示所述第二组的测量位点内的所述至少一个参数的值的分布的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二组的测量位点选择为基本均匀地分布在正在被测量的所述薄膜内。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第二组的测量位点包括所述第一组的测量位点。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述利用所述至少一个参数值来解释所述第二测量数据包括：识别所述第一测量数据和所述第二测量数据中测量位点之间的匹配集；创建用于所述匹配集的临时训练配方，并且使用所述临时训练配方来解释所述第二测量数据。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中选择所述第一选择组的测量位点，使得能够测量所述至少一个参数的最小值和最大值。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述选择基于关于跨越所述结构的薄膜的所述至少一个参数的变化形状的知识。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述结构是半导体晶片。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一类型测量和所述第二类型测量至少在收集和解释测量数据所需的时间上是不同的，所述第一类型测量是相对慢的测量，并且所述第二类型测量是相对快的测量。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，与所述第二类型测量相比，所述第一类型测量的特征在于更高的准确度。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一类型测量包括XPS。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二类型测量包括光谱反射测量。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，正在被测量的所述薄膜的一个或多个参数包括所述薄膜中膜厚度和材料浓度中的至少一种。
13.一种用于在线测量在生产线上行进的结构中的薄膜的一个或多个参数的测量方法，所述方法包括：
-将XPS测量应用于所述薄膜中第一选择组的相对少数量的测量位点并提供XPS测量数据；
-将光学测量应用于包括第一组的测量位点的第二组的显著更高数量的测量位点并提供光学测量数据；
-处理所述XPS测量数据，并确定所述第一组的每个测量位点中薄膜的至少一个参数的值；
-利用所述至少一个参数值来解释所述光学测量数据，从而获得指示在薄膜内所述至少一个参数的值的分布的数据，所述分布指示在生产中应用于所述结构的过程的质量。
14.一种用于在线测量在生产线上行进的结构中的薄膜的一个或多个参数的系统，所述系统包括：
-第一测量装置，配置为并且可操作为根据第一稀疏采样计划执行第一类型测量，并且在所述薄膜中第一选择组的相对少数量的测量位点中提供所述薄膜的至少一个参数的第一测量指示；
-第二光学测量装置，配置为并且可操作为根据第二密集采样计划执行第二类型测量，并且在第二组的显著更高数量的测量位点中提供所述薄膜的至少一个参数的第二测量指示；以及
-控制系统，配置为处理第一测量数据和第二测量数据，所述处理包括处理第一测量数据并且确定所述第一组的每个测量位点中所述薄膜的至少一个参数的至少一个值；并且利用所述至少一个参数值来解释所述第二测量数据，从而获得指示所述第二组的测量位点内的所述至少一个参数的值的分布的数据。
15.根据权利要求14所述的系统，包括用于操作第一测量装置和第二测量装置的控制器工具，用于对选择的测量位点分别根据所述稀疏采样计划和所述密集采样计划执行所述测量。
16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述第二组的测量位点选择为基本均匀地分布在正在被测量的所述薄膜内。
17.根据权利要求15或16所述的系统，其中，所述控制器操作以选择包括所述第一组的测量位点的所述第二组的测量位点。
18.根据权利要求14至17中任一项所述的系统，其中，所述控制系统操作以通过进行以下来执行所述利用所述至少一个参数值来解释所述第二测量数据：识别所述第一测量数据和第二测量数据中测量位点之间的匹配集；创建用于所述匹配集的临时训练配方，并且使用所述临时训练配方来解释所述第二测量数据。
19.根据权利要求15至18中任一项所述的系统，其中，所述控制器操作以选择所述第一组的测量位点，使得能够测量所述选择的测量位点中所述至少一个参数的最小值和最大值。
20.根据权利要求19所述的系统，其中，所述控制器利用指示跨越所述结构的所述薄膜的所述至少一种参数的变化形状的数据用于所述第一组的测量位点的所述选择。
21.根据权利要求14至20中任一项所述的系统，其中，所述第一测量装置和所述第二测量装置至少在收集和解释测量数据所需的时间上彼此不同，所述第一类型测量是相对慢的测量，并且所述第二类型测量是相对快的测量。
22.根据权利要求21所述的系统，其中，与所述第二类型测量相比，由所述第一测量装置执行的所述第一类型测量的特征在于更高的准确度。
23.根据权利要求14至22中任一项所述的系统，其中，第一类型测量装置配置为执行XPS测量。
24.根据权利要求14至23中任一项所述的系统，其中，第二类型测量装置包括光谱反射计。
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