CN115391726B - 用于椭偏量测系统的拟合优化方法和相关装置 - Google Patents
用于椭偏量测系统的拟合优化方法和相关装置 Download PDFInfo
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Abstract
本公开提供了一种用于椭偏量测系统的拟合优化方法及其相关装置。该方法包括：使用所述椭偏量测系统对参考样品进行M次测量，以获取对应的M个光谱信号；获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数；基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。利用本公开的方法，可以显著地提高椭偏量测系统的测量精度和灵敏度。
Description
技术领域
本公开涉及光学检测领域，并且特别地涉及用于椭偏量测系统的拟合优化方法和相关装置。
背景技术
在集成电路制造过程中，为提高芯片良率，需对各工艺环节进行监测，以便在制造完成前及时发现工艺问题并纠正。目前，无接触式的光学量测与检测技术被大规模用于各工艺环节的监测。
诸如光谱型的椭偏量测系统便是其中一种，它被大量用于各类半导体薄膜的厚度、光学常数、关键尺寸等性质的无损量测。当前，随着半导体工艺节点的快速发展，各种光学量测与检测设备的性能指标要求也被进一步提高。例如，椭偏量测系统的膜厚量测精度(3σ)要求已低于0.01nm。
大多数椭偏量测系统的原理都是利用一个已知偏振态的入射光，入射至待测样品；尔后，待测样品反射的光经检偏器后由光谱仪收集；最终，通过计算拟合光谱仪收集的光谱，提取出待测样品的属性。整个过程即通过分析待测样品给入射光带来的偏振变化，来获得待测样品的属性。
发明内容
本公开的目的之一在于提供一种改进的用于椭偏量测系统的拟合优化方法，其至少可以以更高地精度来实现椭偏量测系统的测量。
根据本公开的第一方面，提供了一种用于椭偏量测系统的拟合优化方法。该方法包括：使用所述椭偏量测系统对参考样品进行M次测量，以获取对应的M个光谱信号，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；基于所述M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数；获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，来对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
容易理解，本公开的上述拟合权重函数既考虑了信噪比的影响，又考虑了理论灵敏度函数的影响，这可以有利地提高椭偏量测系统的测量灵敏度和精度。
在一些实施例中，使用所述椭偏量测系统对参考样品进行M次测量，以获取对应的M个光谱信号包括：在每次测量过程中，使所述椭偏量测系统中的选定偏振器或补偿器旋转预定角度Ω，每个所述光谱信号为基于旋转所述预定角度Ω所产生的积分信号，其中Ω小于或等于360度。
在一些实施例中，所述预定角度Ω是360度。
在一些实施例中，所述选定偏振器件是所述椭偏量测系统中的起偏器或检偏器。
在一些实施例中，所述M次测量中的至少一次测量包括n次子测量，所述n次子测量对应地产生n个子积分信号，其中不同的所述子测量遍历所述预定角度Ω内的不同角度范围，n为大于1的整数。
在一些实施例中，所述n次子测量中各个不同子测量所遍历的角度θ彼此相等，并且等于Ω/n。
在一些实施例中，所述信噪比函数基于对所述M个光谱信号的总光谱能量信号的统计分析来获得。
在一些实施例中，所述信噪比函数SNR(λi)被表示为：
其中λi代表了所述椭偏量测系统中的光谱仪上的对应像素点i所检测的波长；代表了所述M次测量中的第j次测量的光谱能量信号Stotal(λi)；/>代表了所述M次测量的总光谱能量的平均值。
在一些实施例中，所述理论灵敏度函数是基于所述理论目标拟合函数对所述目标待测量的导数而计算的，而所述理论目标拟合函数由所述理论材料模型所导出。
在一些实施例中，获得适合用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数包括：基于单独波长的理论灵敏度函数占预定波长范围内的理论灵敏度函数之和的比例与单独波长的信噪比函数占预定波长范围内的信噪比函数之和的比例两者的乘积，生成所述拟合权重函数。
在一些实施例中，所述实际测得的目标拟合函数为在线上测量时入射到所述待测样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的两个二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)。
在一些实施例中，针对实际测得的所述两个二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)的拟合权重函数可以分别表示为：
其中SNR(λi)为所述信噪比函数，而αsensitivity(λi)和βsensitivity(λi)分别为针对所述两个二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)的理论灵敏度函数。
在一些实施例中，该方法还包括：将所获得的拟合权重函数保存在存储器中；以及基于待测样品的材料类型，在所述存储器中检索对应的拟合权重函数。
根据本公开的第二方面，提供一种椭偏量测方法。该方法包括：根据第一方面所述的拟合优化方法。
根据本公开的第三方面，提供了一种用于椭偏量测装置。该装置包括：椭偏量测系统，其被配置成适于对参考样品进行M次测量，以获取对应的M个光谱信号，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；以及处理器，其被配置成：基于所述M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数；获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，来对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
在一些实施例中，所述理论灵敏度函数被预先存储在存储器中。
根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有程序代码，当所述程序代码由处理器执行时实现以下操作：基于M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数，其中所述M个光谱信号由椭偏量测系统对参考样品进行M次测量而获得，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，来对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
还应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开实施例的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
图1a示出了本公开的示例实施例所适用的典型椭偏量测系统100的示意图；
图1b至图1f分别示意性地示出了PRSA、PSCAR、PRSCA、PCRSA、PCSCRA类型的椭偏量测系统的示意性布置；
图2示出了本公开的用于椭偏量测系统的优化拟合方法的流程图；
图3示出了根据本公开的示例实施例的信噪比函数随波长的曲线图；
图4示出了根据本公开的示例实施例的理论灵敏度函数随波长变化的曲线图；
图5示出了根据本公开的示例实施例的上述两个拟合权重函数随波长的变化的曲线图；以及
图6示出了利用本公开的优化拟合方法的测量精度相对于不使用本公开的优化拟合方法的测量精度的对比图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
如前所述的，椭偏量测系统被广泛地应用于诸如半导体材料的厚度、光学常数、关键尺寸等性质的无损量测。发明人注意到：若要准确稳定地测量出待测样品性质，即实现高测量精度，就需要一个稳定的高信噪比的光谱信号。举例说明，假设对同一待测样品点进行多次测量，测量结果会接近但不会相同；这是因为多次测量过程中光谱信号会变化，而这个变化是由系统的稳定性及噪声带来的。通过提高硬件系统的稳定性并且同时降低噪声可以提高椭偏测量系统的测量精度，但这也将大大增加设备的成本。
鉴于以上现实，本公开的发明人提出了一种用于椭偏量测系统的优化拟合过程的方法，其可以在保持量测灵敏度的同时抑制光谱信号的噪声影响，从而在不改变硬件系统的情况下，达到提高测量精度的目的。
为了便于对本公开的理解，下面将首先参照图1a来描述本公开的方法所适用的典型椭偏量测系统100的示意图。
如图1a所示，典型的椭偏量测系统100可以主要包括照明源101、起偏器102、检偏器104和光谱仪105，其中照明源101发射的光可以在起偏器102起偏后入射到样品103上，而从样品103上反射或衍射的光可以经由检偏器104进行检偏，最后入射到光谱仪105。特别地，检偏器104还被布置成不断地旋转，同时光谱仪104可以同步地采集数据。尔后，借助于光谱仪104对样品103上反射或衍射的光的分析，就可以确定样品的诸如厚度、光学常数、关键尺寸等的关键参数。作为示例，样品例如可以是硅基底上的二氧化硅薄膜。
取决于椭偏量测系统中所操作旋转的部件，上述椭偏量测系统100又可以称为PSAR型椭偏测量系统，其中P代表起偏器(Polarizer)，S代表样品(Sample)，A代表检偏器(Analyzer)，下标R代表旋转(Rotate)。将会理解，本公开的方案所适用的椭偏量测系统并不限于上述PSAR型椭偏测量系统，而是可以包括但不限于以下所有类型的椭偏量测系统，即：PSAR、PRSA、、PRSCA、PSCAR、PSCRA、PCRSA、PCSCRA类型，其中C代表了椭偏量测系统使用了补偿器(Compensator)的情形。为了更好地理解，图1b至图1f分别示意性地示出了诸如PRSA、PSCAR、PRSCA、PCRSA、PCSCRA类型的椭偏量测系统的示意性布置。这些类型的椭偏量测系统中的部件和功能与上述椭偏量测系统100相类似，故不再赘述。
图2示出了本公开的用于椭偏量测系统的优化拟合方法200的流程图。
具体地，该方法200可以例如包括，在框210，使用椭偏量测系统对参考样品进行M次测量，以获取对应的M个光谱信号，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数。
容易理解，上述椭偏量测系统可以是上面所描述各种类型的椭偏量测系统中的任一类型的椭偏量测系统。
在一些实施例中，使用椭偏量测系统对参考样品进行M次测量，获取对应的M个光谱信号可以包括：在每次测量过程中，使椭偏量测系统中的选定偏振器件(例如，起偏器或检偏器)或补偿器旋转预定角度Ω，然后每个所述光谱信号可以是基于旋转所述预定角度Ω所产生的积分信号。仅作为示例，上述预定角度Ω可以例如为360度。容易理解，Ω为其他角度，譬如小于或大于360度也是可能的。
在进一步的实施例中，M次测量中的至少一次测量(特别地，每次测量)还可以包括n次子测量，其中n次子测量可以对应地产生n个子积分信号，其中不同所述子测量将遍历预定角度Ω内的不同角度范围，其中n为大于1的整数。在一些实施例中，n次子测量中的各个子测量所遍历的角度θ可以相等，并且等于Ω/n。在又一些实施例中，n次子测量中的各个子测量所遍历的角度θ也可以不等，这取决于具体地应用。
譬如，以PSAR型椭偏测量系统100为例，其入射至光谱仪上某一波长λi的光强可以用如下的傅里叶表达式来表示：
I(t，λi)＝I0(λi)[1+α(λi)cos(2ωAt)+β(λi)sin(2ωAt)] (1)
这里，I0(λi)是入射至样品的波长为λi的光强，ωA是检偏器的旋转角速度，t是时间，α(λi)、β(λi)是二阶傅里叶系数。这里需要说明的是，λi也代表了椭偏量测系统中的光谱仪上的对应像素点i所检测的波长；而二阶傅里叶系数可以反映样品的性质，故可以作为目标拟合函数，如后面将要详细介绍的。容易理解，在其他实施例中，更高阶的傅里叶系数用作目标拟合函数也是可能的。
特别地，在使用上述PSAR型椭偏测量系统100的过程中，在M次测量的每一次测量中，可以以固定速度旋转检偏器360度。同时，在每次测量的过程中，光谱仪可以连续积分多次(例如为n次，即执行n次子测量，此时每次子测量可以遍历上述360度范围内的不同角度范围，其中n为大于1的整数)，从而获得一系列积分信号。特别地，在一些实施例中，n次子测量中各个子测量所遍历的角度θ可以彼此相等，并且等于Ω/n。作为示例，M例如可以等于30，而n例如可以等于36。
在第n次积分时，椭偏测量系统100可以由此获取如下的作为光谱能量的积分信号：
其中tn-1表示第n次积分的开始时间，tn表示第n次积分的结束时间。
容易理解，通过对所有n次积分信号求和，即可获得M次测量中对应的一次测量所产生的光谱能量信号，即有：
在框220，基于上述M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数。
容易理解，由于系统稳定性等产生的噪声影响，上述M次测量所产生的M个光谱信号将会随噪声波动。随后，就可以基于上述获得的M个光谱信号，来计算对应的信噪比函数。
在一些实施例中，该信噪比函数可以基于对所述M个光谱信号的总能量信号的统计分析来获得。
仅作为示例，信噪比函数可以例如基于下式给出：
其中代表了所述M次测量中的第j次测量的光谱能量信号Stotal(λi)；代表了所述M次测量的总光谱能量的平均值。
为了直观地理解该信噪比函数，图3示出了根据本公开的示例实施例的信噪比函数随波长的曲线图。
在框230，获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关。
在一些实施例中，上述理论灵敏度函数可以基于理论目标拟合函数对所述目标待测量的导数来计算，而所述理论目标拟合函数可以基于所述理论材料模型而导出。
在一些实施例中，理论灵敏度函数可以被预先计算和存储在存储器内。
为了方便理解，下面给出理论灵敏度函数的一个计算示例。例如，假设待测样品为薄膜并且目标待测量为薄膜的厚度d，那么就可以通过对该类型的样品的理论材料模型，获取不同厚度d下的理论目标拟合函数αmod(λi)、βmod(λi)，进而获取灵敏度函数。
譬如，可以利用理论目标拟合函数——例如，二阶傅里叶系数αmod(λi)和βmod(λi)——来计算两个理论灵敏度函数：
容易理解，在其他实施例中，也可能存在其他的理论灵敏度函数的计算方式。为了便于直观的理解，图4示出了根据本公开的示例实施例的理论灵敏度函数随波长变化的曲线图。
接着，在框240，基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同。
这里需要说明的是，上述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同意味着：待测样品的材料和参考样品的材料相同，并且其构造也基本相同。作为示例，待测样品可以例如是与参考样品同一批次的产品。
在一些实施例中，上述待测样品还可以是(大规模)线上测量的样品。容易理解，上述待测样品为非线上测量的样品也是可能的。
在一些实施例中，上述实际测得的目标拟合函数可以例如是入射到所述待测样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)。容易理解，在其他实施例中，使用该傅里叶表达式中的更高阶傅里叶系数作为目标拟合函数也是可能的，这取决于具体的应用。
根据本公开的设计，上述适合用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数可以通过上述信噪比函数和理论灵敏度函数的组合来计算。例如，在一些实施例中，可以基于所述理论灵敏度函数和所述信噪比函数的乘积，来生成针对目标拟合函数的与波长相关的所述拟合权重函数。在又一些实施例中，可以基于单独波长的理论灵敏度函数占预定波长范围内的理论灵敏度函数之和的比例与单独波长的信噪比函数占预定波长范围内的信噪比函数之和的比例两者的乘积，生成所述拟合权重函数。
例如，针对两个实际测得的二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)的两个拟合权重函数可以分别表示为：
容易理解，在其他实施例中，设计与上述公式(7)和(8)有所不同的拟合权重函数也是可能的。为了直观起见，图5示出了根据本公开的示例实施例的上述两个拟合权重函数随波长的变化的曲线图。
还容易理解，以上述方式，所设计的拟合权重函数是依赖于波长的，同时既考虑了信噪比的影响，又考虑了理论灵敏度函数的影响，这对于提高椭偏量测系统针对特定波长的灵敏度和精度是有利的。
一旦获得了上述拟合权重函数，在框250中，就可以基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，来对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
具体地，在拟合过程中，例如可以依据上述理论材料模型，通过改变待测样品的目标待测量(例如，膜厚d)并且对不同波长添加相应的权重，来产生不同的理论目标待测函数。进一步地，可以通过将所产生的不同的理论目标待测函数与实测获得的目标拟合函数进行对比，来获取两者的差异。在这种情况下，可以将所获得的能够实现差异最小的待测量值作为最终测量结果，也即实现了对待测样品的性质的量测。容易理解，对不同波长添加上述权重，可以有助于提高整个波长范围内的灵敏度，并且抑制噪声。
在一些实施例中，上述拟合权重函数可以例如作为该类型的样品的量测处方(recipe)而保存至存储器。此后，在测量同种类型的样品时，就可以调用该权重函数进行拟合。
容易理解，本公开的拟合优化方法可以作为椭偏量测方法的一部分来执行。以这种方法，可以在不增加设备成本的情况下，提高椭偏量测系统(特别是光谱型椭偏量测系统)的测量精度(即3σ)
仅作为示例，图6示出了利用本公开的优化拟合方法的测量精度相对于不使用本公开的优化拟合方法的测量精度的对比图。
如图6所示，与不使用本公开的优化拟合方法的情况相比，利用本公开的优化拟合方法，可以显著地提高椭偏量测系统的测量精度(即3σ)。经过计算，其可以提高大约13.68％。
以上已经详细地描述了根据本公开的示例实施例的优化拟合方法以及其在椭偏量测系统中的应用。
本领域技术人员还容易理解，本公开还可以涉及一种椭偏量测装置，其可以包括椭偏量测系统和处理器。可以利用该椭偏量测装置来执行本公开的上述优化拟合方法。特别地，椭偏量测系统可以被配置成对参考样品进行M次测量，以获取对应的M个光谱信号，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；而处理器可以被配置成：基于所述M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数；获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，来对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
此外，本公开还可以涉及一种计算机可读存储介质，其存储有程序代码，当所述程序代码被处理器执行时可以实现以下操作：基于M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数，其中所述M个光谱信号由椭偏量测系统对参考样品进行M次测量而获得，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，来对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。作为示例，上述计算机可读存储介质可以为各种易失性或非易失性的存储介质。
还需要说明的是，上面描述的流程仅仅是示例。此外，尽管说明书中以特定的顺序描述了方法的步骤，但是这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果，相反，描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
虽然已经在附图和前述描述中详细说明和描述了本发明，但这些说明和描述应被认为是说明性的或示例性的而不是限制性的；本发明不限于所公开的实施例。本领域技术人员在实践所请求保护的发明中，通过研究附图、公开和所附权利要求可以理解并且实践所公开的实施例的其它变体。
在权利要求中，词语“包括”并不排除其它元件，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个元件或其它单元可以满足在权利要求中阐述的多个项目的功能。仅在互不相同的实施例或从属权利要求中记载某些特征的仅有事实，并不意味着不能有利地使用这些特征的组合。在不脱离本申请的精神和范围的情况下，本申请的保护范围涵盖在各个实施例或从属权利要求中记载的各个特征任何可能组合。
此外，在权利要求中的任何参考标记不应被理解为限制本发明的范围。
Claims (17)
1.一种用于椭偏量测系统的拟合优化方法，包括：
使用所述椭偏量测系统对参考样品进行M次测量，获取对应的M个光谱信号，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；
基于所述M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数；
获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；
基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及
基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
2.根据权利要求1所述的拟合优化方法，其中使用所述椭偏量测系统对参考样品进行M次测量，获取对应的M个光谱信号包括：
在每次测量过程中，使所述椭偏量测系统中的选定偏振器或补偿器旋转预定角度Ω，每个所述光谱信号为基于旋转所述预定角度Ω所产生的积分信号，其中Ω小于或等于360度。
3.根据权利要求2所述的拟合优化方法，其中所述预定角度Ω是360度。
4.根据权利要求2所述的拟合优化方法，其中所述选定偏振器是所述椭偏量测系统中的起偏器或检偏器。
5.根据权利要求2所述的拟合优化方法，其中所述M次测量中的至少一次测量包括n次子测量，所述n次子测量对应地产生n个子积分信号，其中不同的所述子测量遍历所述预定角度Ω内的不同角度范围，n为大于1的整数。
6.根据权利要求5所述的拟合优化方法，其中所述n次子测量中各个不同子测量所遍历的角度θ彼此相等，并且等于Ω/n。
7.根据权利要求1所述的拟合优化方法，其中所述信噪比函数基于对所述M个光谱信号的总光谱能量信号的统计分析来获得。
8.根据权利要求7所述的拟合优化方法，其中所述信噪比函数SNR(λi)被表示为：
其中λi代表了所述椭偏量测系统中的光谱仪上的对应像素点i所检测的波长；代表了所述M次测量中的第j次测量的光谱能量信号Stotal(λi)；/>代表了所述M次测量的总光谱能量的平均值。
9.根据权利要求1所述的拟合优化方法，其中所述理论灵敏度函数是基于所述理论目标拟合函数对所述目标待测量的导数而计算的，而所述理论目标拟合函数由所述理论材料模型所导出。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的拟合优化方法，其中获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数包括：
基于单独波长的理论灵敏度函数占预定波长范围内的理论灵敏度函数之和的比例与单独波长的信噪比函数占预定波长范围内的信噪比函数之和的比例两者的乘积，生成依赖于波长的所述拟合权重函数。
11.根据权利要求10所述的拟合优化方法，其中所述实际测得的目标拟合函数为在线上测量时入射到所述待测样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的两个二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)。
12.根据权利要求11所述的拟合优化方法，其中针对实际测得的所述两个二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)的拟合权重函数分别表示为：
其中SNR(λi)为所述信噪比函数，而αsensitivity(λi)和βsensitivity(λi)分别为针对所述两个二阶傅里叶系数α(λi)和β(λi)的理论灵敏度函数。
13.根据权利要求1-9和11-12中任一项所述的拟合优化方法，还包括：
将所获得的拟合权重函数保存在存储器中；以及
基于待测样品的材料类型，在所述存储器中检索对应的拟合权重函数。
14.一种椭偏量测方法，其包括：
根据权利要求1-13中任一项所述的拟合优化方法。
15.一种用于椭偏量测装置，包括：
椭偏量测系统，其被配置成适于对参考样品进行M次测量，以获取对应的M个光谱信号，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；
处理器，其被配置成：
基于所述M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数；
获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；
基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及
基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
16.根据权利要求15所述的椭偏量测装置，其中所述理论灵敏度函数被预先存储在存储器中。
17.一种计算机可读存储介质，其存储有程序代码，当所述程序代码由处理器执行时实现以下操作：
基于M个光谱信号，计算与所述M个光谱信号相关的信噪比函数，其中所述M个光谱信号由椭偏量测系统对参考样品进行M次测量而获得，其中每次测量对应地获取一个光谱信号，并且M为大于1的整数；
获取依赖于所述参考样品的理论材料模型的理论灵敏度函数，所述理论灵敏度函数适于表征理论目标拟合函数相对于所述参考样品的目标待测量的理论灵敏度，所述理论目标拟合函数与入射到所述参考样品上的波长的光强的傅里叶表达式中的理论傅里叶系数相关；
基于所述信噪比函数和所述理论灵敏度函数，获得适用于待测样品的实际测得的目标拟合函数的拟合权重函数，所述待测样品的类型与所述参考样品的类型相同；以及
基于所述理论材料模型，使用所述拟合权重函数并以所述待测样品的目标待测量为变量，对所述待测样品的所述实际测得的目标拟合函数进行拟合。
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