CN115023584A - 带电粒子束装置以及粗糙度指标计算方法 - Google Patents

带电粒子束装置以及粗糙度指标计算方法 Download PDF

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Abstract

实现校正了机差的粗糙度测量。因此，使用表示粗糙度指标计算中的基准机对预先形成于机差管理用晶片上的线图案测量出的线图案的功率谱密度的第一PSD数据和表示校正对象机对形成于机差管理用晶片上的线图案测量出的线图案的功率谱密度的第二PSD数据，求出将第二PSD数据的功率谱密度校正为第一PSD数据的功率谱密度的校正方法，根据形成于测量对象晶片上的线图案的扫描像，测量形成于测量对象晶片上的线图案的功率谱密度而作为第三PSD数据，计算通过求出的校正方法校正第三PSD数据的功率谱密度后的校正功率谱密度。

Description

带电粒子束装置以及粗糙度指标计算方法
技术领域
本公开涉及带电粒子束装置以及粗糙度指标计算方法，特别涉及在成为测定对象的图案的边缘出现的粗糙度指标的测量中的带电粒子束装置间的机差校正。
背景技术
在半导体工艺、特别是使用极紫外(EUV)光的光刻工艺中，随着图案微细化，图案的边缘粗糙度(图案端部的凹凸)对器件的成品率产生较大影响。粗糙度的产生程度根据构成半导体器件的材料、曝光装置或基底基板的性质、特征等而大幅变化。特别是，在量产工序中，粗糙度的大小对产品的性能有较大影响，因此要求量产工序中的粗糙度指标的测量管理。
另一方面，在量产工序中使用的测量装置中，重要的是装置间的测量值之差(机差)小。目前，在半导体的尺寸测量及边缘粗糙度测量中主要使用扫描电子显微镜(SEM：Scanning Electron Microscope)。在此，特别是将用于半导体的尺寸测量的测量装置称为SEM式测长装置。随着使用EUV光刻的半导体器件的量产工序中的边缘粗糙度测量的重要性增加，对于用于边缘粗糙度测量的SEM式测长装置，要求降低边缘粗糙度测量中的机差。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2019-39884号公报
专利文献2：日本特开2012-151053号公报
发明内容
发明所要解决的课题
作为使用了SEM式测长装置的边缘粗糙度测量中的机差的主要原因，考虑混入到SEM图像中的噪声。专利文献1中公开了如下方法：为了从SEM图像中去除噪声，对于单一的SEM图像，通过将从一个边缘位置得到的功率谱密度与从另一个边缘位置得到的功率谱密度进行差分，从而去除SEM图像的噪声成分。但是，在专利文献1所记载的方法中，无法去除在一方的边缘位置和另一方的边缘位置相等地混入的装置固有的噪声成分，例如柱的振动、电源噪声等。
另一方面，在专利文献2中记载了如下方法：根据使电子束仅向一个方向偏转时得到的SEM图像，求出装置固有的噪声频率和噪声振幅，向用于扫描电子束的偏转器反馈所述噪声频率和噪声振幅，由此去除装置固有的噪声。但是，在专利文献2所记载的方法中，即使知道应该反馈到偏转器的信号的振幅，也不知道相位，因此存在在最佳的相位的确定中需要试错的课题。
以下，提出在使用以SEM式测长装置为代表的进行带电粒子束向特定方向的扫描的带电粒子束装置来测量图案的粗糙度指标时，能够校正装置间的机差的带电粒子束装置以及粗糙度指标计算方法。
用于解决课题的手段
作为本发明的一个方式的带电粒子束装置具有：带电粒子束光学系统，其对形成于试样上的线图案二维地扫描带电粒子束；检测器，其检测因照射带电粒子束而从试样释放的电子；图像处理部，其根据从检测器检测出的信号得到的扫描像，计算形成于试样上的线图案的粗糙度指标；以及功率谱密度输入部，其输入第一PSD数据，该第一PSD数据表示被作为粗糙度指标计算中的机差管理的基准的基准带电粒子束装置对预先形成于第一晶片上的线图案测量出的线图案的功率谱密度，
图像处理部进行如下处理：根据形成于第一晶片上的线图案的扫描像，测量形成于第一晶片上的线图案的功率谱密度作为第二PSD数据，求出将第二PSD数据的功率谱密度校正为第一PSD数据的功率谱密度的校正方法；根据形成于第二晶片上的线图案的扫描像，测量形成于第二晶片上的线图案的功率谱密度作为第三PSD数据，计算通过校正方法校正了第三PSD数据的功率谱密度的校正功率谱密度；以及使用校正功率谱密度来计算形成于第二晶片上的线图案的粗糙度指标。
发明效果
本发明实现校正了机差的粗糙度测量。
根据本说明书的描述和附图，其他问题和新特征将变得清楚。
附图说明
图1是SEM式测长装置的概略结构图。
图2是通过SEM式测长装置取得的扫描像的示意图。
图3是用于说明边缘位置的决定方法的图。
图4A是LER测量值的机差校正方法的流程图。
图4B是LER测量值的机差校正方法的流程图。
图5A是LER测量中使用的PSD的示意图。
图5B是LER测量中使用的PSD的示意图。
图6A是LER测量值的机差校正方法的流程图。
图6B是LER测量值的机差校正方法的流程图。
图7是用于说明使校正函数高精度化的方法的图。
图8A是用于说明使用了机器学习的粗糙度指标的机差校正方法的图。
图8B是用于说明使用了机器学习的粗糙度指标的机差校正方法的图。
图9是表示GUI的一例的图。
具体实施方式
以下，对本发明的实施例进行说明。此外，本实施例所示的附图示出了遵循本发明的原理的具体的实施例，但这些是用于理解本发明的，决不用于限定性地解释本发明。在以下的实施例中，以使用电子作为带电粒子源的SEM式测长装置为例进行说明，但在使用各种离子作为带电粒子源的情况下也能够得到同样的效果。
实施例1
图1表示SEM式测长装置的结构。作为主要结构，SEM式测长装置具备：向试样照射电子束的电子束光学系统；检测因电子束的照射而从试样释放的二次电子的检测系统；配置于真空腔室(未图示)内的工作台机构系统；控制SEM式测长装置的构成要素并处理各种信息的控制系统；以及根据所得到的SEM图像测量图案的尺寸、边缘粗糙度的图像处理系统。
具体地，由电子源101产生的一次电子102被偏转器104偏转并被物镜103聚焦，然后照射到搭载在可动工作台106上的试样105上。物镜103的动作由物镜控制部111控制，偏转器104的动作由偏转器控制部112控制，可动工作台106的动作由工作台控制部107控制。此外，也可以经由可动工作台106对试样105施加负极性的电压。
由以上那样的电子束光学系统对试样105照射一次电子102而产生的二次电子108由构成检测系统的检测器109检测。在图的例子中，检测器109配置在比偏转器104靠电子源101侧的位置，但只要能够检测出二次电子108，则也可以配置在偏转器104与物镜103之间、物镜103与试样105之间。作为检测器109的结构，可举出由闪烁体、光导、光电倍增管构成的E-T(Everhart-Thornley，艾弗哈特-索恩利)检测器、半导体检测器，但只要是能够检测电子的结构，则可以使用任意的检测器。另外，检测器109也可以搭载于多个位置。由检测器109检测出的信号通过A/D转换器110转换为数字信号。在图像处理部113中生成每个电子束坐标的信号，在显示部114中显示扫描像，并且还将扫描像记录在记录部115中。
工作台控制部107、A/D转换器110、物镜控制部111、偏转器控制部112、图像处理部113、显示部114、记录部115以及后述的PSD输入部116的动作由工作站117控制。
图2表示由图1所示的SEM式测长装置得到的扫描像的示意图。图2的线图案中的边缘位置的变动量为线边缘粗糙度(LER：Line Edge Roughness)。对LER的测量方法进行说明。在图2中，y坐标yn处的x方向的线轮廓为图3。决定线图案的左侧的边缘的情况下，将线轮廓的左侧的最小的信号量设为0％，将最大的信号量设为100％，将信号量为50％的x坐标决定为y坐标yn中的边缘位置xn。将该决定方法称为阈值法。另外，也可以将信号量为50％以外的x坐标定义为边缘位置xn。另外，也可以使用阈值法以外的方法，例如线轮廓的微分值，或者通过与预先求出的波形的匹配来求出边缘位置。通过对在多个y坐标yn中求出的边缘位置xn实施傅里叶解析，从而求出功率谱密度(以下，表述为“PSD(Power SpectrumDensity)”。通常，LER表现为对PSD的频率的积分。以上的边缘位置的计算、PSD解析以及LER的计算能够由图像处理部113执行，其结果显示于显示部114并记录于记录部115。
另外，所取得的PSD(或LER)在晶片面内产生偏差。因此，在晶片上设置例如数100点的测量点，对针对各测量点的线图案测量出的PSD进行平均而作为晶片的PSD。
在所取得的PSD中，重叠有作为观察对象的图案其本身所具有的边缘位置的变化和由于装置固有的噪声而产生的边缘位置的变化。由于装置固有的噪声存在机差，所以为了降低LER测量中的机差，需要从PSD中去除噪声的机差成分。图4A、图4B表示用于从PSD得到校正噪声的机差成分后的LER值的具体流程。
流程分为制作图4A所示的校正函数的步骤和执行图4B所示的校正的步骤。首先，对制作图4A所示的校正函数的流程进行说明。首先，在成为机差管理的基准的装置(称为“基准机”)中取得用于机差管理的形成于晶片的图案的PSD(“PSDMaster”)(402)。在此，PSDMaster可以从一台装置求出，也可以作为从多台装置以用于机差管理的图案取得的PSD的平均值而求出。将PSDMaster记录在记录部115中。
接着，在成为实施LER测量值的机差校正的对象的装置(称为“校正对象机”)中，使用与求出PSDMaster时相同的晶片取得PSD’(403)。此外，PSD’的测量中使用的晶片即使不与求出PSDMaster的晶片相同，只要确认具有与求出PSDMaster的晶片相同的LER的晶片有多个，则也可以使用其中1片来进行。接着，通过校正对象机读入PSDMaster(404)。PSDMaster能够从PSD输入部116输入。接着，如(式1)所示，计算PSD’与PSDMaster的差分，并定义为校正函数PSDCorr(405)。
PSDCorr＝PSD’-PSDMaster…(式1)
最后，将校正函数PSDCorr记录在记录部115中(406)。
对执行图4B所示的校正的流程进行说明。在执行校正的流程中，通过成为实施LER测量值的机差校正的对象的装置(称为“校正对象机”)来测量在任意的晶片上形成的图案的PSD(PSDObs)(412)。使用记录在记录部115中的校正函数PSDCorr，如(式2)所示，计算PSDObs与PSDCorr的差分PSDObs’(413)。
PSDObs’＝PSDObs-PSDCorr…(式2)
接着，针对频率对PSDObs’进行积分，由此计算机差校正后的LER(LERCorr)(414)。计算出的LERCorr显示于显示部114，并记录在记录部115中。
图5A示出了图4A中的PSDCorr、PSD’和PSDMaster的关系，图5B示出了图4B中的PSDObs’、PSDObs和PSDCorr的关系。PSD’和PSDMaster是在同一晶片(或具有相同大小的LER的晶片)中取得的，图案自身具有的PSD是相同的。因此，作为PSD’与PSDMaster的差分的PSDCorr表示基准机与校正对象机之间的噪声的差。因此，通过从在校正对象机中以任意的图案得到的PSDObs减去PSDCorr，得到去除了噪声的机差成分的PSDObs’。
实施例2
在由SEM式测长装置得到的PSD中包含图案自身所具有的粗糙度成分和噪声成分这两者。而且，PSD中包含的噪声成分中包含在任何频率下都具有一定强度的噪声成分(随机噪声成分)，将该随机噪声成分从PSD中除去的方法是公知的(例如，专利文献1)。在实施例2中，公开了根据随机噪声去除后的PSD求出用于机差校正的校正函数PSDCorr的方法。
图6A、图6B表示本实施例的流程。基本流程与图4A、图4B相同。在取得在基准机中用于机差管理的晶片上形成的图案的PSD(PSDMaster)(602)之后，根据PSDMaster求出逐渐了随机噪声成分的PSD(PSDMaster’)(603)。同样地，在校正对象机中也使用与求出PSDMaster时相同的晶片来测量PSD’(604)后，求出从PSD’逐渐了随机噪声成分的PSD(PSD”)(605)。然后，在校正对象机中读入PSDMaster’(606)，根据PSDMaster’和PSD”求出由(式3)定义的校正函数PSDCorr(607)
PSDCorr＝PSD”-PSDMaster’…(式3)
最后，将校正函数PSDCorr记录在记录部115中(608)。
对执行图6B所示的校正的流程进行说明。在校正对象机中取得任意晶片的PSD(PSDObs)(611)后，求出除去了随机噪声成分的PSD(PSDObs”)(612)。然后，求出从PSDObs”减去PSDCorr后的PSD(PSDObs”’)(613)，通过对频率积分PSDObs”’，计算出机差校正后的LER(LERCorr)(614)
这样，在实施例2中，对于去除了随机噪声的PSD，能够得到校正了残留的噪声的机差成分的PSD。
使用实施例1的方法还是使用实施例2的方法只要根据量产工序的运用来选择即可。在利用根据除去了不依赖于频率的随机噪声的PSD计算出的LER进行工序管理的情况下，优选使用实施例2的方法，在利用根据不除去随机噪声的PSD计算出的LER进行工序管理的情况下，优选使用实施例1。由此，能够在维持管理数值的连续性的同时，通过降低了机差的管理数值来进行量产工序的管理。
以下，对实施例1或实施例2中说明的机差成分的校正方法的变形例进行说明。首先，公开更高精度地求出校正函数PSDCorr的方法。在实施例1和实施例2中求出的校正函数PSDCorr根据用于PSD解析的边缘的数量，因测量偏差而重叠有限的噪声。该噪声影响PSD的机差校正精度。因此，如图7所示，通过对由(式1)或(式3)计算出的校正函数PSDCorr实施平滑化处理，能够高精度地决定校正函数PSDCorr。作为平滑化方法，可以使用移动平均，也可以用任意的函数进行近似。
此外，在实施例1以及实施例2中，如(式1)、(式3)那样通过差分来定义校正函数PSDCorr，但也可以通过其他方法来定义校正函数PSDCorr。例如，(式4-1)在实施例1中以PSD’与PSDMaster之比定义校正函数PSDCorr。
PSDCorr＝PSDMaster-PSD’…(式4-1)
在该情况下，任意晶片的机差校正后的PSDObs’能够通过(式5-1)进行计算。
PSDObs’＝PSDCorr×PSDObs…(式5-1)
在实施例2的情况下，分别通过(式4-2)、(式5-2)进行计算。
PSDCorr＝PSDMaster’/PSD”…(式4-2)
PSDObs”’＝PSDCorr×PSDObs”…(式5-2)
而且，机差校正方法并不限定于通过上述那样的函数的校正方法，也可以是基于机器学习的校正方法。使用图8A、图8B说明使用机器学习求出任意晶片中的机差校正后的PSDObs’、PSDObs”’的方法。图8A表示学习的步骤，图8B表示使用了已学习模型的机差校正的步骤。作为机器学习的种类是监督学习，如图8A所示，将在校正对象机中取得的、在机差管理中使用的晶片上形成的图案的PSD’或PSD”作为输入，进行学习以使得在基准机中取得的、相同晶片的图案的PSDMaster或PSDMaster’成为输出。在此，作为学习的算法的一例，能够使用Deep Neural Network(深层神经网络)、Convolutional Neural Networks(卷积神经网络)、Generative adversarial networks(生成性对抗网络)等。此外，只要是能够根据PSD’或PSD”推定PSDMaster或PSDMaster’的算法即可应用。在机差校正的步骤中，如图8B所示，通过向已学习模型输入在校正对象机中由任意的晶片取得的PSDObs或PSDObs”，输出机差校正后的PSDObs’或PSDObs”’。
以上说明的LER测量中的机差校正方法优选按照取得LER测量中使用的SEM图像的光学条件、具体而言一次电子102在试样105中的照射能量、一次电子102的电流量、SEM图像的取得中使用的检测器109的种类、一次电子102在试样105上扫描的扫描速度来设定。这是因为，若这些光学条件变化，则叠加于SEM图像的噪声的量发生变化。
图9表示通过PSD输入部116显示于显示部114的GUI的一例。在GUI画面的上部具有用于测量的SEM图像的显示区域901，能够指定表示测量对象的晶片的晶片ID903、表示测量部位的测量坐标904、作为光学条件的照射能量905、探针电流906、倍率907、扫描方法908、检测器种类909、测量项目910。在图的例子中，与所指定的测量坐标对应的区域显示在SEM图像上(902)。在此，当选择LER作为测量项目910时，机差校正复选框911被有效化。当选中机差校正复选框911时，能够输入PSDMaster或PSDMaster’。在该例中，在框912中指定与光学条件对应的PSDMaster或PSDMaster’的数据。
在该例子中，示出了操作者通过PSD输入部116显示于显示部114的GUI来指定PSDMaster或PSDMaster’的数据的例子，但也可以通过网络连接基准机与校正对象机之间，经由网络将与预定的光学条件对应的PSDMaster或PSDMaster’的数据输入到校正对象机中。
另外，并不限定于至此为止所说明的LER测量，本发明也能够应用于线图案的其他粗糙度指标的测量，具体而言，也能够应用于线宽度的偏差(LWR：Line Width Roughness)的测量。在该情况下，在图2中，测量y坐标yn处的线宽(Line Width)CDn，将对由多个yn求出的线宽CDn实施了傅里叶解析的结果设为PSD，若应用以上说明的实施例或变形例的方法，则能够得到机差校正后的LWR。
符号说明
101：电子源、102：一次电子、103：物镜、104：偏转器、105：试样、106：可动工作台、107：工作台控制部、108：二次电子、109：检测器、110：A/D转换器、111：物镜控制部、112：偏转器控制部、113：图像处理部、114：显示部、115：记录部、116：PSD输入部、117：工作站。

Claims (15)

1.一种带电粒子束装置，其特征在于，具有：
带电粒子束光学系统，其对形成于试样上的线图案二维地扫描带电粒子束；
检测器，其检测因照射所述带电粒子束而从所述试样释放的电子；
图像处理部，其根据从所述检测器检测出的信号得到的扫描像，计算形成于所述试样上的线图案的粗糙度指标；以及
功率谱密度输入部，其输入第一PSD数据，该第一PSD数据表示被作为所述粗糙度指标计算中的机差管理的基准的基准带电粒子束装置对预先形成于第一晶片上的线图案测量出的线图案的功率谱密度，
所述图像处理部进行如下处理：
根据形成于所述第一晶片上的线图案的扫描像，测量形成于所述第一晶片上的线图案的功率谱密度作为第二PSD数据，求出将所述第二PSD数据的功率谱密度校正为所述第一PSD数据的功率谱密度的校正方法；
根据形成于第二晶片上的线图案的扫描像，测量形成于所述第二晶片上的线图案的功率谱密度作为第三PSD数据，计算通过所述校正方法校正了所述第三PSD数据的功率谱密度的校正功率谱密度；以及
使用所述校正功率谱密度来计算形成于所述第二晶片上的线图案的粗糙度指标。
2.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
所述第一晶片是形成有用于机差管理的线图案的晶片，所述第二晶片是形成有测量对象的线图案的晶片，
所述第一晶片是多个晶片中的1个晶片，分别形成于所述多个晶片的线图案的功率谱密度相同。
3.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
所述第一PSD数据和所述第二PSD数据是对形成于所述第一晶片上的多个线图案测量出的线图案的功率谱密度的平均值。
4.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
所述第一PSD数据是多个所述基准带电粒子束装置分别对形成于所述第一晶片上的线图案测量出的线图案的功率谱密度的平均值。
5.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
测量形成于所述晶片上的线图案的边缘位置，计算线边缘粗糙度作为形成于所述晶片上的线图案的粗糙度指标，或者，
测量形成于所述晶片上的线图案的线宽，计算线宽粗糙度作为形成于所述晶片上的线图案的粗糙度指标。
6.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
作为所述校正方法，求出所述第二PSD数据的功率谱密度与所述第一PSD数据的功率谱密度的差分，并基于所述差分校正所述第三PSD数据的功率谱密度。
7.根据权利要求6所述的带电粒子束装置，其特征在于，
对所述差分进行平滑化，并基于平滑化后的所述差分来校正所述第三PSD数据的功率谱密度。
8.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
作为所述校正方法，求出所述第二PSD数据的功率谱密度与所述第一PSD数据的功率谱密度之比，并基于所述比校正所述第三PSD数据的功率谱密度。
9.根据权利要求8所述的带电粒子束装置，其特征在于，
使所述比平滑化，并基于平滑化后的所述比校正所述第三PSD数据的功率谱密度。
10.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
作为所述校正方法，学习将所述第二PSD数据的功率谱密度作为输入、将所述第一PSD数据的功率谱密度作为输出的模型，通过向已学习的所述模型输入所述第三PSD数据的功率谱密度，来校正所述第三PSD数据的功率谱密度。
11.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
所述第一至第三PSD数据的功率谱密度是去除不依赖于频率的随机噪声成分后的功率谱密度。
12.根据权利要求1所述的带电粒子束装置，其特征在于，
所述功率谱密度输入部按照光学条件输入所述第一PSD数据。
13.根据权利要求12所述的带电粒子束装置，其特征在于，
所述光学条件至少包括所述带电粒子束在所述试样中的照射能量、所述带电粒子束的电流量、所述检测器的种类、所述带电粒子束在所述试样上扫描的扫描速度中的任一个。
14.一种粗糙度指标计算方法，带电粒子束装置使用第一PSD数据和第二PSD数据计算在第二晶片上形成的线图案的粗糙度指标，其中，所述第一PSD数据表示作为粗糙度指标计算中的机差管理的基准的基准带电粒子束装置对预先形成于第一晶片上的线图案测量出的线图案的功率谱密度，所述第二PSD数据表示作为机差管理的对象的所述带电粒子束装置对形成于所述第一晶片上的线图案测量出的线图案的功率谱密度，其特征在于，所述粗糙度指标计算方法包括如下步骤：
求出将所述第二PSD数据的功率谱密度校正为所述第一PSD数据的功率谱密度的校正方法；
根据形成于所述第二晶片上的线图案的扫描像，测量形成于所述第二晶片上的线图案的功率谱密度作为第三PSD数据，计算通过所述校正方法校正所述第三PSD数据的功率谱密度后的校正功率谱密度；以及
使用所述校正功率谱密度来计算形成于所述第二晶片上的线图案的粗糙度指标。
15.根据权利要求14所述的粗糙度指标计算方法，其特征在于，
所述第一至第三PSD数据的功率谱密度是去除不依赖于频率的随机噪声成分后的功率谱密度。
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