DE102008029498B4

DE102008029498B4 - Verfahren und System zur quantitativen produktionslinieninternen Materialcharakterisierung in Halbleiterherstellung auf der Grundlage von Strukturmessungen und zugehörigen Modellen

Info

Publication number: DE102008029498B4
Application number: DE102008029498A
Authority: DE
Inventors: Matthias Schaller; Thomas Oszinda; Christin Bartsch; Daniel Fischer
Original assignee: AMD Fab 36 LLC and Co KG; Advanced Micro Devices Inc; AMD Fab 36 LLC
Current assignee: Advanced Micro Devices Inc
Priority date: 2008-06-20
Filing date: 2008-06-20
Publication date: 2010-08-19
Anticipated expiration: 2028-06-21
Also published as: US8423320B2; DE102008029498A1; US20090319196A1

Abstract

Verfahren mit folgenden Schritten:
Gewinnen eines ersten Messdatensatzes durch eine zerstörungsfreie Messtechnik von einem oder mehreren ersten Substraten (201), auf denen eine oder mehrere erste Schichten eines oder mehrerer Materialien (210) eines Halbleiterbauelements (200) ausgebildet sind, wobei der erste Messdatensatz mehrere gemessene Parameter enthält, die Information über zumindest eine strukturelle Eigenschaft der einen oder der mehreren ersten Schichten enthalten;
Gewinnen erster Referenzdaten (281b), die mit der einen oder den mehreren ersten Schichten verknüpft sind;
Bestimmen eines Modells (252a) auf der Grundlage einer Teilmenge der gemessenen Parameter des ersten Messdatensatzes, wobei das Modell (252a) eine Abhängigkeit der Teilmenge der Parameter von den Referenzdaten (281b) wiedergibt;
Gewinnen eines zweiten Messdatensatzes von einem oder mehreren zweiten Substraten (201), auf denen eine oder mehrere zweite Schichten des einen oder der mehreren Materialien (210) ausgebildet sind, wobei der zweite Messdatensatz zumindest der Teilmenge entspricht;
Bewerten der mindestens einen strukturellen Eigenschaft...

Description

Gebiete der vorliegenden Offenbarung
Die vorliegende Offenbarung betrifft im Allgemeinen das Gebiet der Herstellung von Halbleiterbauelementen und betrifft insbesondere Prozesssteuerungs- und Überwachungstechniken für Herstellungsprozesse auf der Grundlage optischer Messstrategien.
Beschreibung des Stands der Technik
Der heutige globale Markt zwingt Hersteller von Massenprodukten dazu, diese bei hoher Qualität und geringerem Preis anzubieten. Es ist daher wichtig, die Ausbeute und die Prozesseffizienz zu verbessern, um damit die Herstellungskosten zu minimieren. Dies gilt insbesondere auf dem Gebiet der Halbleiterherstellung, da es sehr wichtig ist, modernste Technologie mit Massenproduktionstechniken zu kombinieren. Es ist daher das Ziel der Halbleiterhersteller, den Verbrauch von Rohmaterialien und Verbrauchsmaterialien zu reduzieren, während gleichzeitig die Produktqualität und die Prozessanlagenauslastung verbessert wird. Der zuletzt genannte Aspekt ist besonders wichtig, da in modernen Halbleiterfertigungsstätten Anlagen erforderlich sind, die äußerst kostenintensiv sind und den wesentlichen Teil der gesamten Herstellungskosten repräsentieren. Beispielsweise müssen bei der Herstellung moderner integrierter Schaltungen mehrere 100 einzelne Prozesse ausgeführt werden, um die integrierte Schaltung fertig zu stellen, wobei ein Fehler in einem einzelnen Prozessschritt zu einem Verlust der gesamten integrierten Schaltung führen kann. Dieses wird durch aktuelle Entwicklungen noch weiter verschärft, in dem versucht wird, die Größe von Substraten zu steigern, auf denen eine moderat große Anzahl derartiger integrierter Schaltungen gemeinsam bearbeitet werden, so dass der Fehler in einem einzelnen Prozessschritt möglicherweise den Verlust einer großen Anzahl an Produkten nach sich ziehen kann.
Daher müssen die diversen Fertigungsphasen gewissenhaft überwacht werden, um eine unerwünschte Vergeudung von Ingenieursleistung, Anlagenbetriebszeit und Rohmaterialien zu vermeiden. Idealerweise würde die Wirkung jedes einzelnen Prozessschrittes auf jedes Substrat durch Messung erfasst und das betrachtete Substrat wurde nur für die weitere Bearbeitung freigegeben, wenn die erforderlichen Spezifikationen erfüllt sind, die wünschenswerter Weise gut verstandene Abhängigkeiten zur endgültigen Produktqualität besitzen sollten. Eine entsprechende Prozesssteuerung ist jedoch nicht praktikabel, da das Messen der Auswirkungen gewisser Prozesse relativ lange Messzeiten erfordert, die häufig außerhalb der Prozesslinie auszuführen sind, oder sogar die Zerstörung der Probe erfordern. Ferner ist ein hoher Aufwand im Hinblick auf Zeit und Anlagen auf Messzeiten in derartigen Fällen erforderlich, um die gewünschten Messergebnisse zu repräsentieren. Des weiteren würde die Auslastung der Prozessanlage minimiert, da die Anlage nur nach dem Bereitstellen des Messergebnisses und seiner Bewertung freigegeben würde. Des weiteren sind viele der komplexen gegenseitigen Abhängigkeiten der diversen Prozesse typischerweise nicht bekannt, so dass eine Bestimmung im Vorhinein entsprechender „optimaler Prozessspezifikationen schwierig ist.
Die Einführung statistischer Verfahren, was auch als statistische Prozesssteuerung (SPC) bezeichnet wird, für das Einstellen für Prozessparameter führt zu einer deutlichen Erleichterung des obigen Problems und ermöglicht eine moderate Auslastung der Prozessanlagen, während eine relativ hohe Produktausbeute erreicht wird. Die statistische Prozesssteuerung beruht auf der Überwachung des Prozessergebnisses, um damit Situationen zu erkennen, die außerhalb des Steuerungsbereichs liegen, wobei eine ursächliche Abhängigkeit mit einer externen Störung angenommen wird. Nach dem Auftreten der außerhalb des Steuerungsbereichs liegenden Situation ist für gewöhnlich die Einwirkung eines Bedieners erforderlich, um einen Prozessparameter zu manipulieren, um damit in den zulässigen Steuerungsbereich zurückzukehren, wobei die ursächliche Abhängigkeit hilfreich ist, um eine geeignete Steueraktion auszuwählen. Dennoch sind insgesamt eine große Anzahl an Platzhaltersubstraten oder Pilotsubstraten erforderlich, um Prozessparameter der jeweiligen Prozessanlagen einzustellen, wobei zulässige Parameterabweichungen während des Prozesses berücksichtigt werden müssen, wenn eine Prozesssequenz gestaltet wird, da derartige Parameterabweichungen über eine lange Zeitdauer hinweg unbeobachtet bleiben können oder nicht effizient durch SPC-Verfahren kompensiert werden können.
In der jüngeren Vergangenheit wurde eine Prozesssteuerungsstrategie eingeführt und wird ständig verbessert, die eine erhöhte Effizienz bei der Prozesssteuerung ermöglicht, wobei es wünschenswerter Weise auf Basis einzelner Durchläufe erfolgt, und wobei lediglich eine moderat große Menge an Messdaten erforderlich ist. In dieser Steuerungsstrategie, d. h. die sogenannte fortschrittliche Prozesssteuerung (APC), wird ein Modell eines Prozesses oder einer Gruppe aus zusammengehörigen Prozessen erstellt und in eine geeignet ausgebildete Prozesssteuerung eingerichtet. Die Prozesssteuerung empfängt ferner Informationen mit Messdaten, die dem Prozess vorgeordnet sind und/oder Messdaten, die dem Prozess nachgeordnet sind, sowie Information, die beispielsweise mit der Substratgeschichte in Verbindung steht, der Art der Prozesse, der Produktart, der Prozessanlage oder Prozessanlagen, in denen die Produkte zu bearbeiten sind oder in vorhergehenden Schritten bearbeitet wurden, das Prozessrezept, das anzuwenden ist, d. h. ein Satz aus erforderlichen Teilschritten für den bzw. die betrachteten Prozesse, wobei möglicherweise festgehaltene Prozessparameter und variable Prozessparameter enthalten sind, und dergleichen. Aus dieser Information und dem Prozessmodell bestimmt die Prozesssteuerung einen Steuerungszustand oder Prozesszustand, der die Auswirkung des oder der betrachteten Prozesse auf das spezielle Produkt beschreibt, wodurch das Ermitteln einer geeigneten Parametereinstellung der diversen Parameter des spezifizierten Prozessrezepts möglich ist, das an dem betrachteten Substrat auszuführen ist.
Obwohl deutliche Fortschritte beim Bereitstellen verbesserter Prozesssteuerungsstrategien gemacht wurden, treten dennoch Prozessschwankungen während der komplexen untereinander in Beziehung stehen Fertigungssequenz auf, die durch die Vielzahl der einzelnen Prozessschritte hervorgerufen wird, die die diversen Materialien in einer mehr oder weniger ausgeprägten Weise beeinflussen können. Diese gegenseitigen Einflüsse können schließlich zu einer deutlichen Schwankung von Materialeigenschaften führen, was wiederum einen markanten Einfluss auf das endgültige elektrische Leistungsverhalten des betrachteten Halbleiterbauelements ausüben kann. Auf Grund der zunehmenden Verringerung kritischer Strukturgrößen müssen zumindest in einigen Phasen des gesamten Fertigungsablaufes häufig neue Materialien eingeführt werden, um damit Bauteileigenschaften den geringeren Abmessungen anzupassen. Ein wichtiges Beispiel in dieser Hinsicht ist die Herstellung aufwendiger Metallisierungssysteme von Halbeiterbauelementen, in denen anspruchsvolle Metallmaterialien, Kupfer, Kupferlegierungen und dergleichen, in Verbindung mit dielektrischen Materialien mit kleinem ε verwendet werden, die als dielektrische Materialien zu verstehen sind, die eine dielektrische Konstante von ungefähr 3,0 oder deutlich weniger aufweisen, in welchem Falle diese Materialien auch als Dielektrika mit ultrakleinem ε (ULK) bezeichnet werden. Durch Anwendung gut leitenden Metalls, etwa Kupfer, kann der geringe re Querschnitt von Metallleitungen und Kontaktdurchführungen zumindest teilweise durch die große Leitfähigkeit des Kupfers im Vergleich zu beispielsweise Aluminium kompensiert werden, das das Metall der Wahl über die letzten Jahrzehnte war, selbst für aufwendige integrierte Bauelemente. Andererseits ist die Einführung des Kupfers in die Halbleiterfertigung mit einer Reihe von Problemen verknüpft, etwa der Empfindlichkeit der freiliegenden Kupferflächen im Hinblick auf reaktive Komponenten, etwa Sauerstoff, Fluor und dergleichen, die hohe Diffusionsaktivität des Kupfers in einer Vielzahl von Materialien, wie sie typischerweise in Halbleiterbauelementen verwendet werden, etwa Silizium, Siliziumdioxid, eine Vielzahl von dielektrischen Materialien mit kleinem ε und dergleichen, die Eigenschaft des Kupfers, im Wesentlichen keine flüchtigen Nebenprodukte auf der Grundlage typischerweise verwendeter plasmaunterstützter Ätzprozesse zu bilden, und dergleichen. Aus diesen Gründen wurden anspruchsvolle Einlege- oder Damaszener-Prozesstechniken entwickelt, in denen typischerweise das dielektrische Material zunächst strukturiert wird, so dass Gräben und Kontaktlochöffnungen gebildet werden, die dann mit einem geeigneten Barrierenmaterial ausgekleidet werden, woran sich das Abscheiden des Kupfermaterials anschließt. Folglich sind eine Vielzahl sehr komplexer Prozesse, etwa das Abscheiden aufwendiger Materialstapel zur Herstellung des dielektrischen Zwischenschichtmaterials mit Dielektrika mit kleinem ε, das Strukturieren des dielektrischen Materials, das Vorsehen geeigneter Barrieren- und Saatmaterialien, das Einfüllen des Kupfermaterials, das Entfernen von überschüssigem Material und dergleichen, erforderlich, um aufwendige Metallisierungssysteme herzustellen, wobei die gegenseitige Beeinflussung dieser Prozesse schwierig zu bewerten ist, insbesondere wenn Materialzusammensetzungen und Prozessstrategien häufig im Hinblick auf das Verbessern der Gesamtleistungsfähigkeit der Halbleiterbauelemente geändert werden. Folglich ist eine gewissenhafte Überwachung der Materialeigenschaften während der gesamten Fertigungssequenz zur Herstellung aufwendiger Metallisierungssysteme erforderlich, um effiziente Prozessschwankungen zu erkennen, die typischerweise trotz des Vorsehens aufwendiger Steuerungs- und Überwachungsstrategien unerkannt bleiben können, wie dies zuvor beschrieben ist.
Mit Bezug zu den 1a und 1b werden typische Prozessstrategien zum Überwachen der Eigenschaften dielektrischer Materialien gemäß typischer konventioneller Prozessstrategien beschrieben.
1a zeigt schematisch ein Halbleiterbauelement 100 in einer Fertigungsphase, in der eine oder mehrere Materialschichten 110 über einem Substrat 101 gebildet sind. Es sollte beachtet werden, dass das Substrat 101 ein beliebiges geeignetes Trägermaterial repräsentiert, um darauf und darin entsprechende Schaltungselemente, etwa Transistoren, Kondensatoren und dergleichen herzustellen, wie sie durch die Gesamtkonfiguration des Bauelements 100 gefordert sind. Die eine oder die mehreren Materialschichten 110 können in einer beliebigen geeigneten Fertigungsphase hergestellt werden, beispielsweise während einer Sequenz zur Herstellung von Schaltungselementen in der Bauteilebene, d. h. und über einer Halbleiterschicht (nicht gezeigt) oder können in der Kontaktebene oder Metallisierungsebene des Bauelements 100 gebildet werden. In dem in 1a gezeigten Beispiel sei angenommen, dass die eine oder die mehreren Materialschichten 110 mehrere dielektrische Materialien 110a, 110b, 110c aufweisen, die beispielsweise ein komplexes Materialsystem repräsentieren, wie es zur Herstellung entsprechender Schaltungselemente oder anderer Bauteilstrukturelemente erforderlich ist. Z. B. repräsentiert die dielektrische Schicht 110a ein Material, etwa Siliziumdioxid, polykristallines Silizium und dergleichen, das auf der Grundlage der Schichten 110b, 110c strukturiert wird, die eine ARC-Schicht (antireflektierende Beschichtung) und ein Photolackmaterial und dergleichen repräsentieren. Somit besitzt die Materialzusammensetzung der einzelnen Schichten 110a, ..., 110c einen deutlichen Einfluss während der weiteren Bearbeitung des Bauelements 100 und auf das schließlich ereichte elektrische Leistungsverhalten des Bauelements 100. Beispielsweise kann die Materialzusammensetzung der einzelnen Schichten 110b, 110c deutlich das Verhalten während des Lithographieprozesses zur Strukturierung der Schicht 110a beeinflussen. Beispielsweise können der Brechungsindex und das Absorptionsverhalten der Schichten 110c, 110b und 110a in Bezug auf eine Belichtungswellenlänge zu einer gewissen optischen Reaktion der Schichten 110 führen, die auf der Grundlage der Schichtdicke der einzelnen Schichten 110 einstellbar ist. Folglich wird während der Abscheidung der Schichten 110a, 110b, 110c eine entsprechende Prozesssteuerung eingesetzt, um Prozessschwankungen zu verringern, die zu einer unerwünschten Schwankung der Materialzusammensetzung führen könnten, während auch die Dicke der einzelnen Schichten 110a, ..., 110c gesteuert wird, um die gesamte Prozessqualität beizubehalten. Zu diesem Zweck sind zerstörungsfreie optische Messtechniken verfügbar, etwa die Ellipsometrie und dergleichen, wobei die optische Dicke der einzelnen Schichten 110c, 110b, 110a bestimmt wird, möglicherweise nach jedem Abscheideschritt, indem ein geeigneter optischer Sondierungsstrahl 102a, der eine beliebige geeignete Wellensänge aufweist, verwendet wird, und ein reflektier ter oder gebrochener Strahl 102b detektiert wird. Folglich kann durch den optischen Messprozess auf der Grundlage der Strahlen 102a, 102b ein Prozess linieninterner oder fertigungsinterner Messdatensatz bereitgestellt werden, um damit die Prozesssteuerung zur Herstellung der dielektrischen Schichten 110 zu verbessern. Jedoch können die konventionell angewendeten optischen Messtechniken Information über Materialeigenschaften liefern, in einer mehr oder weniger stufenartigen Weise variieren, etwa in Form einer ausgeprägten Änderung des Brechungsindex an Grenzflächen zwischen den diversen Schichten 110a, ..., 110c, was sehr effizient ist, um die optische Dicke der Materialien 110 zu bestimmen, wobei jedoch keine Information im Hinblick auf mehr oder weniger graduell variierende Materialeigenschaften einer oder mehrerer der Schichten 110 geliefert werden. Beispielsweise ist es sehr schwierig, eine graduelle Änderung innerhalb der Schichten 110 in unterschiedlichen Halbleiterbauelementen auf der Grundlage konventionell ausgeübter optischer Messtechniken zu erkennen.
1b zeigt schematisch das Halbleiterbauelement 100 gemäß einem weiteren Beispiel, in welchem die Vielzahl der dielektrischen Materialien 110 ein oder mehrere Materialien eines dielektrischen Zwischenschichtmaterials eines Metallisierungssystems 120 repräsentieren. Beispielsweise enthalten die Schichten 110 ein dielektrisches Material 110e, das in Form eines dielektrischen Materials mit kleinem ε, eines „konventionellen” dielektrischen Materials, etwa fluordotiertem Siliziumdioxid und dergleichen vorgesehen sein kann, während ein weiteres dielektrsiches Material 110d ein dielektrisches Material mit kleinem ε repräsentiert, das sich in der Zusammensetzung von der Schicht 110e unterscheidet oder das im Wesentlichen das gleiche Material repräsentiert, wobei dies von der gesamten Prozessstrategie abhängt. Ferner sind, wie zuvor erläutert ist, ein Graben 110f in der Schicht 110d und eine Kontaktlochöffnung 110d in dem dielektrischem Material 110e vorgesehen. Des weiteren ist der gezeigten Fertigungsphase eine Barrierenschicht 121 auf freiliegenden Oberflächenbereichen der Schichten 110d, 110e ausgebildet. Z. B. ist die Barrierenschicht 121 aus Tantal, Tantalnitrid und dergleichen aufgebaut, die häufig als Barrierenmaterialien in Verbindung mit Kupfer eingesetzt werden.
Das in 1b gezeigte Halbleiterbauelement 100 kann gemäß gut etablierter Damaszener-Strategien hergestellt werden, in denen die Schichten 110e, 110d möglicherweise in Verbindung mit einer Ätzstoppschicht 111 durch eine beliebige geeignete Abscheidetechnik aufgebracht werden. Während der entsprechenden Prozesssequenz zur Herstellung der Schichten 110e, 110d werden optische Messtechniken verwendet, beispielsweise auf der Grundlage von der oben beschriebenen Konzepte, um damit Messdaten zum Steuern der Schichtdicke und dergleichen bereitzustellen. Danach werden die Öffnungen 110f, 110g durch geeignete Strukturierungsschemata gebildet, die Lithographieprozesse, Lackabtragungsprozesse, Ätzschritte, Reinigungsschritte und dergleichen beinhalten können, wodurch sich eine mehr oder weniger ausgeprägte Einwirkung von diversen Prozessbedingungen auf die Schichten 110d, 110e ergibt, was einen Einfluss zumindest auf freiliegenden Bereiche der Materialien 110e, 110d bewirken kann. Beispielsweise sind Dielektrika mit kleinem ε und dielektrische Materialien mit ultrakleinem ε besonders empfindlich im Hinblick auf eine Vielzahl chemischer Komponenten, die typischerweise während der diversen Prozesse, etwa von Lackabtragungsprozessen, Ätzprozessen, Reinigungsprozessen, und dergleichen, eingesetzt werden. Folglich kann ein gewisses Maß an Materialmodifizierung oder Schädigung in der Schicht 110d und/oder der Schicht 110e in Abhängigkeit von der gesamten Prozessstrategie auftreten. Während der weiteren Bearbeitung, die beispielsweise das Vorsehen der Barrierenschicht 121 beinhaltet, kann folglich die modifizierte Materialzusammensetzung in dem dielektrischen Material 110 zu unterschiedlichen Prozessbedingungen und möglicherweise auch zu unterschiedlichen Materialeigenschaften der Barrierenschicht 121 führen, wodurch ebenfalls die weitere Bearbeitung beeinflusst wird. Beispielsweise kann die Materialmodifizierung oder Schädigung der Schicht 110d zu einer geringeren Haftung und/oder Diffusionsblockierwirkung des Barrierenmaterials 121, was die Gesamtzuverlässigkeit des Materialisierungssystem 120 beeinträchtigt. In anderen Fällen übt während des Abtragens von überschüssigem Material des Kupfers und des Barrierenmaterials 121 nach der elektrochemischen Abscheidung des Kupfermaterials der geschädigte Bereich der Schicht 110d einen Einfluss auf die Bedingungen beim Abtragen aus, was sich wiederum negativ auf die Gesamteigenschaften des resultierenden Metallisierungssystems 120 auswirken kann.
Es ist daher wichtig, entsprechende Materialmodifizierungen während der Prozesssequenz zur Herstellung des Metallisierungssystems 120 zu überwachen, was jedoch auf der Grundlage optischer linieninterner Messtechniken sehr schwierig sein kann, wie sie ansonsten zum Bestimmen von Eigenschaften verwendet werden, etwa der Schichtdicke und dergleichen, wie dies auch zuvor mit Bezug zu 1a erläutert ist. Die Situation wird noch verschärft, wenn die Materialmodifizierung für strukturierte Bauelemente zu bestimmen ist, da die Strukturierungsprozesse sowie die Geometrie der Strukturelemente, die in den Schich ten 110 zu bilden sind, ebenfalls das Ausmaß der Materialmodifizierung beeinflussen können, da während des Strukturierungsprozesses eine Vielzahl zusätzlicher Prozessbedingungen durch die Materialien 110 „erlegt” werden, die zu einem unterschiedlichen Grad an Materialmodifizierung im Vergleich zu den nicht strukturierten Strukturen führen können. Da der Grad der Materialmodifizierung graduell auf Grund von sogar sehr kleinen Prozessschwankungen während der komplexen Sequenz der beteiligten Fertigungsprozesse variieren kann, insbesondere in strukturierten Bauteilstrukturen, ist es schwierig, eine quantitative Angabe über das Ausmaß der Schädigung auf der Grundlage optischer Messtechniken, die in konventionellen Zusammenhang eingesetzt werden, zu erhalten. Aus diesem Grunde werden häufig externe Messtechniken eingesetzt, die typischerweise zerstörende Analysetechniken, etwa Querschnittsanalyse durch Elektronenmikroskopie und dergleichen, beinhalten, um Informationen über den Grand an Materialmodifizierung innerhalb der Materialschichten 110 zu erhalten. Auf Grund der zerstörenden Natur der beteiligten Analysetechniken kann jedoch nur eine begrenzte Menge an Messdaten gewonnen werden, wodurch zu einer weniger effizienten Gesamtprozesssteuerung beigetragen wird. Des weiteren ist auf Grund der externen Analysetechniken, die anspruchsvolle Probenpräparation und dergleichen beinhalten, eine ausgeprägte Verzögerung beim Gewinnen der Messdaten zu berücksichtigen, wodurch ebenfalls zu einem weniger effizienten Steuerungsmechanismus für die Fertigungssequenz zur Herstellung des Metallisierungssystems 120 beigetragen wird.
Die US 2004/0023403 A1 offenbart ein Verfahren zum Bewerten eines abgeschiedenen Films, in dem ein Absorptionsspektrum elektromagnetischer Wellen gemessen wird und aus der Form des Spektrums eine bestimmter Parameterwert berechnet wird, der die Qualität des Films angibt.
Die US 6 858 454 B1 offenbart eine Verfahren zum Messen einer Filmdicke basierend auf spektroskopischer Elipsometrie und zur Bestimmung eines Kohlenstoffgehalts basierend auf einem für den Film aufgenommen Infrarotabsorptionsspektrums.
Die US 2004/0110301 A1 offenbart die Verwendung eines multivarianten RBR-Werkzeugalterungsdetektor, bei der Werkzeugparameter- und Produktparametereffekte berücksichtigt werden.
Die US 7 333 200 B2 offenbart ein Verfahren zur Steuerung eines Lithographieprozesses, in dem eine theoretisches Modell für Testmuster Verwendung findet, das optische Antworten in Zusammenhang mit einer Überlagerungsanalyse vorhersagt.
Angesicht der zuvor beschriebenen Situation betrifft die vorliegende Offenbarung Verfahren und Systeme, um das Bestimmen sich graduell ändernder Materialeigenschaften zu verbessern wobei eines oder mehrere der oben erkannten Probleme vermieden oder zumindest in ihrer Auswirkung verringert werden.
Überblick über die Offenbarung
Im Allgemeinen betrifft die vorliegende Offenbarung Techniken und Systeme, um Materialeigenschaften in quantitativ gut aufgelöster Weise unter Anwendung zerstörungsfreier Messtechniken zu gewinnen, wodurch eine Empfindlichkeit für die chemische Zusammensetzung der Materialschichten, etwa dielektrische Materialien, während einer Fertigungssequenz zur Herstellung von Halbleiterbauelementen erreicht wird. Zu diesem Zweck werden Messdaten von mehreren Substraten gewonnen, möglicherweise in Verbindung mit entsprechenden Referenzdaten, um damit eine Beziehung zwischen Messparametern, etwa geeigneten Wellenlängen eines optischen Sondierungsstrahles und dergleichen, und zumindest einer Materialeigenschaft zu erstellen, wobei die Abhängigkeit eine quantitative Abschätzung der Materialeigenschaft für andere Halbleitersubstrate ermöglicht, indem entsprechende Messwerte für beim Erstellen der Abhängigkeit bestimmten Messparameter ermittelt werden. Folglich können zerstörungsfreie Messtechniken linienintern angewendet werden, d. h. während einer beliebigen geeigneten Fertigungsphase innerhalb der Fertigungsumgebung, wodurch die Überwachung von Materialeigenschaften durch zerstörungsfreie Messtechniken deutlich verbessert wird, etwa Fouriertransformationsinfrarotspektroskopie und dergleichen, und wodurch eine Verzögerung zwischen dem Ermitteln einer quantitativen Bewertung einer interessierenden Materialeigenschaft und dem Bearbeiten entsprechender Substrate verringert wird, wobei gleichzeitig für eine größere Flexibilität bei der Auswahl geeigneter Messproben gesorgt wird. Die Abhängigkeit kann in effizienter Weise erstellt werden, indem anspruchsvolle Datenanalysetechniken, etwa Algorithmen der partiellen kleinsten Quadraten (PLS), Algorithmen der klassischen kleinsten Quadrate (CLS), Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Regression (PCR) und dergleichen verwendet werden, wodurch eine effiziente Datenreduktion und Auswahl relevanter Messparameter erreicht wird.
Ein anschauliches hierin offenbartes Verfahren umfasst
Gewinnen eines ersten Messdatensatzes durch eine zerstörungsfreie Messtechnik von einem oder mehreren ersten Substraten, auf denen eine oder mehrere erste Schichten eines oder mehrerer Materialien eines Halbleiterbauelements ausgebildet sind, wobei der erste Messdatensatz mehrere gemessene Parameter enthält, die Information über zumindest eine strukturelle Eigenschaft der einen oder der mehreren ersten Schichten enthalten;
Gewinnen erster Referenzdaten, die mit der einen oder den mehreren ersten Schichten verknüpft sind;
Bestimmen eines Modells auf der Grundlage einer Teilmenge der gemessenen Parameter des ersten Messdatensatzes, wobei das Modell eine Abhängigkeit der Teilmenge der Parameter von den Referenzdaten wiedergibt;
Gewinnen eines zweiten Messdatensatzes von einem oder mehreren zweiten Substraten, auf denen eine oder mehrere zweite Schichten des einen oder der mehreren Materialien ausgebildet sind, wobei der zweite Messdatensatz zumindest der Teilmenge entspricht; Bewerten der mindestens einen strukturellen Eigenschaft der einen oder mehreren zweiten Schichten auf der Grundlage des Modells und des zweiten Messdatensatzes; und worin Ermitteln der Abhängigkeit ferner umfasst: Bereitstellen von Referenzdaten, die ein quantitatives Maß der zumindest einen strukturellen Eigenschaft angeben, und Bestimmen einer Korrelation der Referenzdaten zu den ersten Messdaten, um die Teilmenge der gemessenen Parameter auf der Grundlage einer Korrelation von Varianzen der Messparameter zu Varianzen der Referenzdaten zu bestimmen.
Ein weiteres anschauliches hierin offenbartes Verfahren betrifft das Überwachen einer Materialeigenschaft einer oder mehrerer Materialschichten in einer Halbleiterfertigungsprozesssequenz. Das Verfahren umfasst
Erstellen einer Abhängigkeit zwischen der Materialeigenschaft und einer Anzahl aus Messparametern unter Anwendung erster Messdaten, die Information über eine chemische Zusammensetzung des einen oder der mehreren Materialschichten enthalten, und durch Ausführen einer Datenreduktionstechnik;
Gewinnen zweiter Messdaten während der Halbleiterfertigungsprozesssequenz durch einen zerstörungsfreien Messprozess, wobei der zerstörungsfreie Messprozess gemessene Werte mindestens der Anzahl aus Messparametern liefert; und
Bestimmen eines quantitativen Maßes der Materialeigenschaft durch Verwenden der gemessenen Werte und der Abhängigkeit; und worin
Ermitteln der Abhängigkeit ferner umfasst: Bereitstellen von Referenzdaten, die ein quantitatives Maß der Materialeigenschaft angeben, und Bestimmen einer Korrelation der Referenzdaten zu den ersten Messdaten, um die Anzahl aus Messparametern auf der Grundlage einer Korrelation von Varianzen der Messparameter zu Varianzen der Referenzdaten zu bestimmen.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Weitere Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung sind in den angefügten Patentansprüchen definiert und gehen deutlicher aus der folgenden detaillierten Beschreibung hervor, wenn diese mit Bezug zu den begleitenden Zeichnungen studiert wird, in denen:
1a schematische eine Querschnittsansicht eines Halbleiterbauelements mit einer oder mehreren darauf ausgebildeten dielektrischen Materialschichten zeigt, deren Schichtdicken linienintern auf der Grundlage konventioneller optischer Messtechniken bestimmt werden;
1b schematisch das konventionelle Halbleiterbauelement mit einem strukturierten dielektrischen Material für ein Metallisierungssystem zeigt, wobei ein Grad an Materialmodifizierung in dem dielektrischen Material, etwa einem dielektrischen Material mit kleinem ε, auf Grundlage externer zerstörender Analysetechniken bestimmt wird;
2a bis 2c schematisch Querschnittsansichten eines Halbleiterbauelements während diverser Fertigungsphasen beim Bereitstellen eines dielektrischen Materials, etwa eines dielektrischen Zwischenschichtmaterials mit Dielektrika mit kleinem ε zeigen, wobei Information eines graduell variierenden Ausmaßes an Materialmodifizierung auf der Grundlage optischer Messtechniken gemäß anschaulicher Ausführungsformen erhalten wird;
2d schematisch ein System zum Bewerten von Materialeigenschaften, etwa dem Grad an Modifizierung oder Schädigung des dielektrischen Materials auf Basis optischer linieninterner Messtechniken gemäß anschaulicher Ausführungsformen zeigt;
2e schematisch eine Prozesssequenz darstellt mit einem Prozess zum Erstellen eines Modells zur Überwachung graduell variierender Materialeigenschaften auf der Grundlage von linieninternen Messtechniken gemäß noch weiterer anschaulicher Ausführungsformen;
2f und 2g schematisch Messdaten in Form eines Fourier-transformierten InfrarotInterferogramms und eine entsprechende aussagekräftige Messparameter zeigt, die beim Erstellen eines Modells gemäß anschaulicher Ausführungsformen angewendet werden;
2h schematisch einen Vergleich zwischen quantitativen Vorhersagen eines Modells, das auf der Grundlage von Messdaten erhalten wurde, und quantitativer Messwerte, die auf der Grundlage von Querschnittsanalysetechniken gewonnen wurden, gemäß anschaulicher Ausführungsformen darstellt;
2i schematisch eine Sequenz von Aktivitäten zum Bereitstellen einer verbesserten Prozesssteuerung auf der Grundlage von Datenanalysetechniken in Verbindung mit optischen Messdaten zum Bestimmen einer oder mehrerer geeigneter Messvariablen zeigt, die für Vorwärtskopplungs- und/oder die Rückkopplungsprozesssteuerung gemäß weiterer anschaulicher Ausführungsformen verwendet werden können;
2j schematisch eine Fertigungsumgebung zur Ausführung einer Prozesssequenz zeigt, in zumindest ein Fertigungsschritt auf Basis einer linieninternen Messung gesteuert wird, die sich auf eine graduell variierende Materialeigenschaft bezieht, das Maß an Materialschädigung, gemäß noch weiterer anschaulicher Ausführungsformen; und
2k schematisch eine Prozessstrategie zur Überwachung der Eigenschaften eines Photolackmaterials während eines Belichtungsprozesses gemäß noch weiterer anschaulicher Ausführungsformen zeigt.
Detaillierte Beschreibung
Zu beachten ist, dass obwohl die vorliegende Offenbarung mit Bezug zu den Ausführungsformen beschrieben ist, wie sie in der folgenden detaillierten Beschreibung dargestellt sind, die detaillierte Beschreibung nicht beabsichtigt, die vorliegende Offenbarung auf die speziellen offenbarten Ausführungsformen einzuschränken, sondern die beschriebenen Ausführungsformen stellen lediglich beispielhaft die diversen Aspekte der vorliegenden Offenbarung dar, deren Schutzbereich durch die angefügten Patentansprüche definiert ist.
Im Allgemeinen betrifft die vorliegende Offenbarung Verfahren und Systeme, die eine effiziente Überwachung und in einigen hierin offenbarten anschaulichen Aspekten, das Steuern von Fertigungsprozessen auf der Grundlage einer Bestimmung von Eigenschaften von Materialien ermöglichen, die während einer speziellen Sequenz von Fertigungsprozessen bei der Herstellung von Halbleiterbauelementen gebildet und/oder behandelt werden. Zu diesem Zweck werden zerstörungsfreie Messtechniken während einer geeigneten Phase der betrachteten Fertigungssequenz angewendet, um ein oder mehrere Materialien im Hinblick auf strukturelle Eigenschaften zu „sondieren”, d. h. im Hinblick auf Materialeigenschaften, die mit der chemischen Zusammensetzung verknüpft sind, die sich graduell innerhalb des Materials in Abhängigkeit von den Prozessbedingungen ändern können, die während der Präparierung des Halbleitersubstrats zur Aufnahme des einen oder der mehreren Materialien vorherrschen, und/oder die während der Herstellung eines oder mehrerer der Materialien vorherrschen, und/oder die während einer nachfolgenden Behandlung, beispielsweise einer Strukturierung, Reinigung und dergleichen, vorherrschen. Wie beispielsweise zuvor erläutert ist, sind eine Vielzahl unterschiedlicher dielektrischer Materialien in Form von permanenten Materialien des Halbleiterbauelements, in Form von Opferschichten, beispiels weise in Form von Polymermaterialien, Lackmaterialien und dergleichen, anzuwenden, deren Zusammensetzung sich während des Fortgangs der Fertigungssequenz ändern kann, wobei eine mehr oder weniger graduelle Änderung der Materialeigenschaften auf eine quantitative Angabe im Hinblick auf die Qualität der beteiligten Fertigungsprozesse geben kann. Viele Eigenschaften von dielektrischen Materialien können im Wesentlichen durch deren chemische Zusammensetzung bestimmt werden, d. h. durch die Anwesenheit gewisser Atomsorten und der chemische Bindungen, die innerhalb des Materials erzeugt werden, so dass viele Arten an Reaktion mit der Umgebung, etwa die chemische Wechselwirkung, mechanische Belastungen, optische Wechselwirkung, Wärmebehandlungen und dergleichen zu einer Modifizierung der molekularen Struktur führen, beispielsweise durch Neuanordnung chemischer Verbindungen, das Aufbrechen chemischer Verbindungen, das Einführen zusätzlicher Sorten in einem mehr oder weniger ausgeprägten Maße, und dergleichen. Folglich kann der Status des einen oder der mehreren betrachteten Materialien die angesammelte Geschichte der beteiligten Prozesse verkörpern, wodurch eine effiziente Überwachung und bei Bedarf eine effiziente Steuerung zumindest einiger der beteiligten Fertigungsprozesse möglich ist. Die strukturelle Information, d. h. die durch die Molekularstruktur der betrachteten Materialien repräsentierte Information, kann zumindest teilweise der Beobachtung zugänglich gemacht werden, indem geeignete Sondierungstechniken ausgewählt werden, wobei in der vorliegenden Offenbarung zerstörungsfreie Techniken angewendet werden, um damit eine linieninterne Überwachung von Materialeigenschaften und damit der Fertigungsprozesse zu ermöglichen. In dieser Hinsicht wird ein linieninterner Messprozess als eine Prozesstechnik betrachtet, in der ein entsprechendes Probensubstrat in der Fertigungsumgebung gehalten wird, wodurch Transportaktivitäten zu externen Messstationen vermieden werden. Vorzugsweise übt die in der Fertigungsumgebung ausgeführte Messung keinen negativen Einfluss auf Halbleiterbauelemente aus, die auf dem Probensubstrat ausgebildet sind, so dass das Probensubstrat während der weiteren Bearbeitung weiterhin als Produktsubstrat verwendet werden kann. Wie nachfolgend detaillierter beschrieben ist, können eine Vielzahl von Messtechniken gemäß der technischen Lehre der vorliegenden Offenbarung bereitgestellt werden, die eine quantitative Bewertung zumindest einer Materialeigenschaft mit einer deutlich geringeren Verzögerung im Vergleich zu konventionellen Strategien für die Bewertung von Materialeigenschaften ermöglichen, wobei in einigen anschaulichen Ausführungsformen entsprechende Messsondierungsprozesse mit einem entsprechenden Fertigungsprozess verknüpft sein können, wodurch die Gesamtver zögerung zum Ermitteln einer Bewertung einer Materialeigenschaft und zugehöriger Fertigungsprozesse weiter verringert wird.
Bekanntlich besitzen chemische Bindungen in einer Vielzahl von Materialien angeregte Zustände in Form von Schwingungen und Rotationen, deren Energiepegel der Energie von Infrarotstrahlung entspricht. Somit kann durch Einführen von Infrarotstrahlung einer geeigneten Wellenlänge in ein interessierendes Material ein gewisses Maß an Oszillation und Rotationen angeregt werden, wobei dies von den diversen Sorten, den chemischen Bindungen zwischen den Sorten, der Konzentration gewisser Sorten, dem Wellenlängenbereich der eintreffenden Infrarotstrahlung und dergleichen abhängt. Beim Anlegen entsprechender Schwingungen und Rotationen wird ein mehr oder weniger großer Betrag an Infrarotstrahlung abhängig von dem Material absorbiert, woraus sich ein modifiziertes Spektrum der Infrarotstrahlung ergibt, das das betrachtete Material verlässt. Folglich kann auf Grund der Absorption einer speziellen Menge der eintreffenden Strahlung die resultierende Infrarotstrahlung Information über strukturelle Eigenschaften enthalten, etwa das Vorhandensein gewisser Sorten, deren Konzentration, der Zustand von chemischen Bindungen und dergleichen, wodurch ebenfalls der Status einer Fertigungssequenz wiedergespiegelt werden kann, wie dies zuvor erläutert ist. Gemäß den hierin offenbarten Prinzipien kann die Information im Hinblick auf strukturelle Eigenschaften des einen oder der mehreren betrachteten Materialien effizient zumindest teilweise „extrahiert” werden, indem effiziente Datenanalysetechniken angewendet werden, was bewerkstelligt werden kann, indem eine Abhängigkeit, ein Modell, erstellt wird, das eine quantitative Korrelation zwischen geeignet ausgewählten Prozessparametern, beispielsweise einem Intensitätswert einer oder mehrerer Wellenlängenkomponenten, mit einer spezifizierten Materialeigenschaft repräsentiert.
Wie beispielsweise zuvor angegeben ist, werden häufig dielektrische Materialien mit kleinem ε in Metallisierungssystemen moderner Halbleiterbauelemente eingesetzt, wobei das Gesamtleistungsverhalten des Metallisierungssystems von einer oder mehreren Eigenschaften des dielektrischen Materials mit kleinem ε abhängt, etwa dem Grade an Modifizierung oder Schädigung, der während der Herstellung und der Bearbeitung des dielektrischen Materials mit kleinem ε auftritt, dem Grad der Porosität, der Anwesenheit unerwünschter Atomsorten und dergleichen. Ein entsprechender Status von dielektrischen Materialien mit kleinem ε auf unterschiedlichen Substraten oder sogar in unterschiedlichen Bauteilgebieten innerhalb des gleichen Substrats kann somit durch eine graduelle Verteilung einer oder mehrerer Materialparameter ermittelt werden, wobei diese effizient auf der Grundlage der hierin offenbarten Prinzipien festgestellt werden kann. Beispielsweise kann die Tiefe eines geschädigten Gebiets eines dielektrischen Materials mit kleinem ε einen Materialparameter repräsentieren, der einen wesentlichen Einfluss auf das Gesamtleistungsverhalten des entsprechenden Metallisierungssystems besitzt. Wie zuvor erläutert ist, kann eine entsprechende Tiefe der Schädigung eines dielektrischen Materials mit kleinem ε durch mehrere Prozesse hervorgerufen werden, die somit ebenfalls auf der Grundlage einer quantitativen Messung der entsprechenden Materialeigenschaft, etwa der Tiefe der Schädigung, bewertet werden können. In anderen Fällen repräsentiert der Grad an Porösität, das Vorhandensein unerwünschter Materialsorten und dergleichen entsprechender Materialparameter, die bewertet werden, um eine effiziente Überwachung der gesamten Prozesssequenz zu erreichen. In weiteren Fällen repräsentiert der Anteil an optischer Energie, der in einer Lackschicht deponiert wird, einen Materialparameter, der effizient durch die hierin offenbarten Techniken überwacht werden kann, um damit den Status eines Lithographieprozesses zu bewerten. εε
In einigen anschaulichen hierin offenbarten Aspekten wird ein geeigneter an Messparametern auf Grundlage effizienter Datenreduktionstechniken bestimmt, etwa einer Hauptkomponentenanalyse (PCA), einer Analyse der partiellen kleinsten Quadrate (PLS), und dergleichen, die damit das Erkennen wichtiger Messparameter ermöglichen, etwa geeigneter Wellenlängen oder Wellenzahlen, die den Hauptanteil der erforderlichen Information im Hinblick auf die strukturellen Eigenschaften der betrachteten Materialien beinhalten. Diese effizienten statistischen Datenverarbeitungsalgorithmen können somit eingesetzt werden, um eine signifikante Reduktion des hochdimensionalen Parameterraumes zu erreichen, d. h. im Falle eines Infrarotspektrums, eine Verringerung der großen Anzahl an beteiligten Wellenlängen, während gleichzeitig im Wesentlichen keine wertvolle Information über die inneren Eigenschaften der Materialien verloren werden. Beispielsweise ist ein mächtiges Werkzeug zum Bewerten einer großen Anzahl an Messdaten, beispielsweise in Form von Intensitäten, die eine große Anzahl von Parameter betreffen, die Hauptkomponentenanalyse, die für eine effiziente Datenreduktion eingesetzt werden kann, um damit ein geeignetes Modell auf der Grundlage einer reduzierten Anzahl an Messparametern zu erstellen. Beispielsweise werden während der Hauptkomponentenanalyse geeignete Messparameter, beispielsweise Wellenzahlen, ermittelt, die mit einem hohen Grade an Fluktuation im Hinblick auf entsprechende Referenzdaten korreliert sind, die beispielsweise durch andere Messtechniken bereitgestellt werden, um damit Referenzdaten für die betrachtete Materialeigenschaft zu erhalten. Z. B. können zerstörende oder andere Analysetechniken eingesetzt werden, beispielsweise von Elektronenmikroskopie, AES (Augereelektronenmikroskopie), Sekundärionenmassenspektroskopie (SIMS), Röntgenstrahlbeugung und dergleichen, um die Referenzdaten zu erhalten. Somit kann durch Ermitteln einer reduzierten Anzahl an Messparametern, d. h. Wellenlängen oder Wellenzahlen, die dem höchsten Grade an Variabilität im Hinblick auf die Referenzdaten entsprechen, ein effizientes Modell mit hoher statistischer Relevanz erstellt werden, das dann für eine quantitative Bewertung von Messdaten verwendet wird, die während des Fertigungsprozesses gewonnen werden, wodurch eine linieninterne Überwachung und möglicherweise Steuerung eines oder mehrerer der beteiligten Prozesse ermöglicht wird.
In ähnlicher Weise können mächtige statistische Analysewerkzeuge eingesetzt werden, etwa PLS, aus welchem ebenfalls repräsentative Bereiche eines Spektrums erkannt werden können, und es kann ein geeignetes Regressionsmodell in Kombination mit geeigneten Referenzdaten erzeugt werden, wodurch ebenfalls eine effiziente linieninterne Überwachung und/oder Steuerung von Prozessen ermöglicht wird, indem das Modell mit Messdaten verwendet wird, die durch zerstörungsfreie Messtechniken gewonnen werden.
In noch anderen anschaulichen Ausführungsformen werden andere Analysetechniken eingesetzt, etwa CLS (plastische Reversionstechnik mit kleinsten Quadraten), die der Referenzspektren für jede Komponente eines Materialsystems gewonnen werden, etwa für jede Teilschicht eines komplexen Schichtstapels und dergleichen, die dann kombiniert werden, um ein geeignetes Modell bereitzustellen, das dann zum Bewerten gradueller Änderungen in dem Schichtstapel verwendet wird.
Somit können geeignete Modelle für eine spezielle Situation in der betrachteten Fertigungssequenz erzeugt werden, um die Möglichkeit einer linieninternen Überwachung von Prozessen und Materialien zu schaffen, wobei die entsprechenden Modelle somit implizit auch der Komplexität der Antwort der sondierenden Strahlung, beispielsweise im Hinblick auf die mehreren Sorten, die in dem Schichtstapel enthalten sind, der Struktur der sondierten Bauteilgebiete, und dergleichen, Rechnung tragen. In anderen anschaulichen hierin offenbarten Aspekten werden andere zerstörungsfreie Messtechniken in Verbindung mit statistischen Analysetechniken eingesetzt, um geeignete Modelle zumindest für eine betrachtete Materi aleigenschaft zu erzeugen. Beispielsweise liefern die Augerelektronenspektroskopie, die Sekundärionenmassenspektroskopie, die Röntgenstrahlbeugung und dergleichen, eine strukturelle Information im Hinblick auf eine oder mehrere Materialschichten, die dann zum Erzeugen eines geeigneten Modells verwendet werden kann, wie dies zuvor erläutert ist.
Mit Bezug zu den 2a bis 2k werden nunmehr weitere anschauliche Ausführungsformen detaillierter beschrieben.
2a zeigt schematisch eine Querschnittsansicht eines Halbleiterbauelements 200, das ein Substrat 201 aufweist, das ein beliebiges geeignetes Trägermaterial repräsentiert, das darin und darauf Schaltungselemente moderner Halbleiterbauelemente zu bilden. Beispielsweise umfasst das Substrat 201 ein geeignetes Basismaterial, etwa Ein Halbleitermaterial, ein isolierendes Material und dergleichen, über welchem eine Halbleiterschicht, etwa eine siliziumbasierte Schicht, eine Germaniumschicht, eine Halbleiterschicht mit darin eingebauten geeigneten Sorten zum Erhalten der gewünschten elektronischen Eigenschaften, und dergleichen, gebildet ist. Der Einfachheit halber ist eine derartige Halbleiterschicht nicht explizit in 2a angegeben. Des weiteren umfasst das Halbleiterbauelement 200 in der gezeigten Fertigungsphase ein oder mehrere Materialien 210, etwa dielektrische Materialien mit einer reduzierten dielektrischen Konstante und dergleichen, deren Eigenschaft in quantitativer Weise zu bewerten ist, wie dies nachfolgend detaillierter erläutert ist. Das eine oder die mehreren Materialien 210 sind in einer beliebigen Konfiguration vorgesehen, wie dies für die weitere Bearbeitung des Halbleiterbauelements 200 erforderlich ist. D. h., das eine oder die mehreren Materialien 210 repräsentieren ein Material, in welchem sich eine spezielle Eigenschaft vertikal und/oder lateral in Abhängigkeit der gesamten Prozessgeschichte des Halbleiterbauelements 200 ändern kann. In der gezeigten Ausführungsform sind das eine oder die mehreren Materialien 210 in Form eines Schichtstapels mit Schichten 210a, 210b vorgesehen, die sich in der Materialzusammensetzung, der Schichtdicke und dergleichen unterscheiden können. Es sollte jedoch beachtet werden, dass das eine oder die mehreren Materialien 210 nicht auf einen Schichtstapel mit zwei Teilschichten 210a, 210b eingeschränkt sind, sondern dass diese ein beliebiges dielektrisches Material repräsentieren können, das strukturiert wird oder das im Wesentlichen in globaler Weise über dem gesamten Substrat 201 in Abhängigkeit von der betrachteten Fertigungsphase ausgebildet sein kann. Ferner können das eine oder die mehreren Materialien 210 drei oder mehr Teilschichten aufweisen, wovon eine oder mehrere in lokal beschränkter Weise in Abhängigkeit von den gesamten Erfordernissen vorgesehen sein können. Wie zuvor erläutert ist, kann die quantitative Bewertung einer Materialeigenschaft, die sich graduell ändert, etwa eine Dicke einer modifizierten Zone 210m, das Maß an Modifizierung darin, etwa die Dichte einer gewissen Sorte, die Dichte einer speziellen Art an chemischen Bindungen, und dergleichen, auf der Grundlage komplexer Analysetechniken bewerkstelligt werden, die typischerweise gemäß konventioneller Vorgehensweisen eine Zerstörung der Probe beinhalten. Gemäß dem hierin offenbarten Prinzipien kann zumindest ein Parameter, der mit der modifizierten Zone 210m in Beziehung steht, etwa eine Dicke davon und dergleichen, unter Anwendung von zerstörungsfreien Techniken und geeignetes Analysieren der resultierenden Antwort bestimmt werden. Zu diesem Zweck wird in einigen anschaulichen Ausführungsformen ein Sondierungsstrahl 202a in Form von Infrarotstrahlung, wodurch das Sondieren des einen oder der mehreren Materialien 210 auf der Grundlage der Molekularstruktur möglich ist, wie dies zuvor erläutert ist. Somit besitzt eine entsprechende optische Antwort 202b darin kodiert eine Information im Hinblick auf die modifizierte Zone 210m. Beispielsweise unterscheidet sich ein Spektrum 202c, das auf der Grundlage der Antwort 202b gewonnen wird, in Bezug auf ein Spektrum des eintreffenden Strahls 202a durch die komplexe Wechselwirkung der Infrarotstrahlung des Strahls 202a mit dem einen oder der mehreren Materialien 210. D. h., die Absorption bei speziellen Wellenlängen oder Wellenlängenbereichen kann auf Grund des Vorhandenseins des Materials 210 modifiziert sein, wobei auch die modifizierte Zone 210m eine entsprechende Modifizierung hervorrufen kann, wodurch quantitative Information im Hinblick auf eine oder mehrere Eigenschaften der modifizierten Zone 210m bereitgestellt wird.
2b zeigt schematisch das Halbleiterbauelement 200, wobei die modifizierte Zone 210m einen unterschiedlichen Status im Vergleich zu einer Situation, wie sie 2a gezeigt ist, besitzt, das beispielsweise durch eine weitere Behandlung des Bauelements 200 hervorgerufen werden kann, während in anderen Fallen die Halbleiterbauelemente 200 der 2a und 2b äquivalente Bauelemente an unterschiedlichen Bereichen des Substrats 201 repräsentieren oder die Bauelemente 200 auf unterschiedlichen Substraten angeordnet sind. Wenn diese folglich den Sondierungsstrahl 202a ausgesetzt sind, ergibt die jeweilige Antwort 202b ein Spektrum 202b, das darin eingebaut Information im Hinblick auf die Zone 210 aufweist, einen unterschiedlichen Status beispielsweise in Bezug auf eine geringere Dicke und dergleichen besitzen kann.
2c zeigt schematisch das Halbleiterbauelement 200 gemäß weiterer anschaulicher Ausführungsformen, in denen das eine oder die mehreren Materialien 210 ein dielektrisches Material für ein Metallisierungssystem 220 repräsentieren. Das Halbleiterbauelement 200, wie es in 2c gezeigt ist, repräsentiert beispielsweise das Bauelement 200 in einer im Vergleich zu den 2a und 2b fortgeschrittenen Fertigungsphase, während in anderen Fallen das Material 210 der 2a und 2b in einer unterschiedlichen Bauteilebene im Vergleich zu dem in 2c gezeigten Metallisierungssystem 220 vorgesehen ist. Beispielsweise kann das Material 210 strukturiert sein, so dass es Öffnungen 210f, 210g aufweist, beispielsweise in Form eines Grabens und einer Kontaktlochöffnung, wie dies häufig in dualen Damaszener-Strategien der Fall ist, um Metallleitungen und Kontaktdurchführungen des Metallisierungssystems 220 herzustellen. Es sollte jedoch beachtet werden, dass das eine oder die mehreren Materialien 210 in einem beliebigen strukturierten Zustand vorgesehen sein können, wobei dies von der gesamten Prozessstrategie abhängt. Des weiteren umfasst das Material 210 den modifizierten Bereich 210m, zumindest teilweise, was durch vorhergehende Fertigungsprozesse hervorgerufen werden kann, etwa durch Ätzprozesse, Reinigungsprozesse und dergleichen, wie dies auch zuvor erläutert ist. Auch in diesem Falle kann eine oder mehrere Eigenschaften der modifizierten Zone 210m bestimmt werden, beispielsweise eine Dicke davon, der Grad an Modifizierung und dergleichen, indem der sondierende Strahl 202a verwendet wird, um damit die optische Antwort 202b zu erhalten, wobei eine entsprechende strukturelle Information in einem Spektrum 202e enthalten ist, das eine spezielle „Modulation” auf Grund des Materials 210 aufweisen kann. Folglich kann auch der Status der modifizierten Zone 210m wertvolle Information über die Qualität eines oder mehrerer Prozesse bereitstellen, die zur Herstellung des Bauelements 200, wie es in 2c gezeigt ist, ausgeführt wurden.
Somit repräsentieren die Halbleiterbauelemente 200 der 2a bis 2c Beispiele diverser Situationen, in denen zumindest eine Materialeigenschaft des einen oder der mehreren Materialien 210 graduell in Abhängigkeit von beteiligten Prozessstrategie variieren können. D. h., in den gezeigten Beispielen wird eine Dicke der modifizierten Zone 210m als eine Angabe des Status einer oder mehrerer Prozesstechniken verwendet, während in anderen Fällen eine graduelle Änderung der Materialzusammensetzung und dergleichen verwendet wird, um den Status des Materials 210 und damit von einem oder mehreren der beteiligten Prozesse zu quantifizieren. Folglich kann eine beliebige Prozesssequenz angewendet werden, um die Halbleiterbauelemente 200 zu bilden, wozu gut etablierte Prozesstechniken gehören, wie sie zuvor mit Bezug zu dem Bauelement 100 beschrieben sind. Im Gegensatz zu konventionellen Lösungen werden jedoch linieninterne Messdaten erhalten, beispielsweise in Form der Spektren 202c, ..., 202e, um für eine quantitative Bewertung des einen oder der mehreren Materialien 210 zu sorgen.
Dazu wird in einer anschaulichen Ausführungsform der sondierende Strahl 202a auf Basis einer Fourier-transformierten Infrarotspektroskopietechnik (FTIF) erhalten, in der typischerweise ein spezieller Wellenlängenbereich durch eine geeignete Belichtungsquelle erhalten wird, wobei eine entsprechende Ausgangsstrahlung, etwa der Sondierungsstrahl 202a, durch Interferrometrie moduliert wird, in welcher eine unterschiedliche Weglänge eines ersten Teils und eines zweiten Teils der Infrarotstrahlung variiert wird, indem beispielsweise ein Strahlteiler und ein sich kontinuierlich bewegendes reflektierendes Element in einem Teil des optischen Strahlengangs verwendet wird. Beim Rekombinieren eines Teils des Infrarotstrahls, der durch einen im Wesentlichen stabilen optischen Weg läuft, und eines Teils des ursprünglichen Infrarotstahls, der durch einen sich kontinuierlich variierenden optischen Weg bewegt, kann der entsprechende modulierte kombinierte Strahl effizient als Sondierungsstrahl, etwa der Strahl 202a, verwendet werden, was ebenfalls als Interferogramm bezeichnet wird. Beim Lenken des modulierten Stahls auf eine Probe, etwa die Halbleiterbauelemente 200, enthält somit das resultierende Interferogramm die erforderliche Information im Hinblick auf das Material 210 auf Grund des entsprechenden Absorptionsverhaltens, das durch den aktuellen Status der Materialien bestimmt ist, wie dies zuvor erläutert ist. Das entsprechende Interferogramm der optischen Antwort 202b kann effizient in ein durch Fourier-Transformation in ein Spektrum umgewandelt werden, wobei das entsprechende Spektrum dann für die weitere Datenanalyse verwendet wird, um die gewünschte Information zu extrahieren und damit einen Wert für die quantitative Charakterisierung der betrachteten Materialeigenschaft zu erhalten, etwa den Grad an Modifizierung der Zone 210m, etwa deren Dicke und dergleichen. Das Bereitstellen des Sondierungsstrahls 202a in Form eines Interferogramms mit einer nachfolgenden Datenverarbeitung in Form einer Fourriertransformation ermöglicht somit das Sammeln von Spektren als zerstörungsfreie Messdaten. Auf diese Weise können die an sich bekannten Vorteile der FTIR-Spektroskopie ausgenutzt werden, wobei ein gewünschter hoher Anteil der Gesamtenergie der Infrarotquelle kontinuierlich zum Sondieren der betrachteten Probe benutzt werden kann, etwa für die Halbleiterbauelemente 200. Auf Grund der Verwendung eines Interferogramms kann die Probe mit einer Vielzahl von Wellenlängen gleichzeitig sondiert werden, wodurch ebenfalls gleichzeitig die Antwortintensität der jeweiligen Wellenlängenkomponenten der Spektren 202c, ..., 202d erhalten wird, und wodurch ein günstiges Signal/Rausch-Verhältnis erhalten wird, wobei die erforderliche Modifizierung des sondierenden Strahls 202a innerhalb sehr kurzer Zeiten bewerkstelligt werden kann, da lediglich moderat geringe Änderungen der optischen Weglängen zum Erzeugen des sondierenden Strahls 202a in Form eines Interferogramms erforderlich sind. Somit kann zusätzlich zu einem verbesserten Signal/Rausch-Verhältnis eine reduzierte Gesamtmesszeit realisiert werden, wodurch effiziente linieninterne Messungen ermöglicht werden, die selbst für einzelne Prozesskammer an einer Prozessanlage ausgeführt werden können. Beispielsweise können entsprechende Spektren innerhalb von Millisekunden gewonnen werden, wodurch die Möglichkeit geschaffen wird, die entsprechenden Messdaten zu erzeugen, ohne dass der Gesamtdurchsatz einer entsprechenden Fertigungssequenz beeinflusst wird.
Nach dem Ermitteln der zerstörungsfreien Messdaten 202c, ..., 202e wird eine Bewertung der betrachteten Materialeigenschaft auf der Grundlage eines entsprechenden Modells ermittelt, das zumindest einige der Messdaten mit der betrachteten Materialeigenschaft in Beziehung setzt, wie dies nachfolgend detaillierter erläutert ist.
2d zeigt schematisch eine Fertigungsumgebung 290, die eingerichtet ist, mindestens einen Fertigungsprozess zum Bearbeiten von Halbleiterbauelementen auszuführen. Die Fertigungsumgebung 290 fasst somit eine oder mehrere Prozessanlagen 291, in denen entsprechende Substrate, etwa die Substrat 201, gemäß der Gesamtprozessstrategie bearbeitet werden, etwa durch Abscheiden von Schichten, etwa den Schichten 210, Strukturieren der Schichten durch Lithographie, Ausführen von Ätzprozessen, Reinigungsprozessen und dergleichen, wie dies zuvor erläutert ist. Des weiteren weist die Fertigungsumgebung 290 eine linieninterne Messanlage 292 auf, die ausgebildet ist, strukturelle Messdaten, beispielsweise in Form optischer Messdaten 202c, ..., 202e, bereitzustellen, wie dies auch zuvor erläutert ist. In anderen Fällen liefert die Messanlage 202 eine andere Art an Messdaten, die Information im Hinblick auf die Molekularstruktur eines oder mehrerer betrachteter Materialien enthalten, etwa die Materialien 210, wie dies auch zuvor beschrieben ist. Beispielsweise umfasst die linieninterne Messanlage 202 ein Anlage zum Ausführen eines Fourier-transformierten Infrarotspektroskopieprozesses (FTIR), wie dies auch zuvor beschrieben ist. Des weiteren umfasst die Fertigungsumgebung 200 ein System 250, das ausgebildet ist, den Status eines dielektrischen Materials und/oder eines Prozesses, der in der Umgebung 290 ausgeführt wird, zu bestimmen, der eine oder mehrere Materialschichten des Substrats 201, etwa die Materialien 210, beeinflusst. Das System 250 umfasst ferner eine Schnittstelle 251, um entsprechende linieninterne Messdaten zu empfangen, etwa optische Messdaten in Form von Spektren und dergleichen. Ferner umfasst das System 250 eine Modelldatenbank 252, die mindestens ein Modell enthält, das der Prozesssituation der Umgebung 290 angepasst ist, um mindestens eine Materialeigenschaft zu bewerten, wie dies auch zuvor erläutert ist. Das mindestens eine Modell 252a kann ein Regressionsmodell repräsentieren, das auf der Grundlage von Kalibrierdaten erhalten wird, die in Form von linieninternen Messdaten bereitgestellt werden, die von spezifizierten „Kalibrierproben” gewonnen werden, für ein Wert für die mindestens eine Materialeigenschaft im Voraus bekannt ist. Z. B. können entsprechende Referenzdaten durch geeignete Analysetechniken gewonnen werden, etwa durch Querschnittsanalysen mittels Elektronenmikroskopie, um z. B. eine Größe einer beschädigten Zone von dielektrischen Materialien mit kleinem ε zu definieren, etwa die modifizierte Zone 210m, wie dies auch zuvor erläutert ist, und dergleichen. Die Kalibrierdaten möglicherweise in Verbindung mit Referenzdaten können dann durch statistische Algorithmen, etwa PLS, PCR, analysiert werden, um eine Korrelation von Teilen der Kalibrierdaten mit den Referenzdaten zu bestimmen. Auf der Grundlage der bestimmten relevanten Messdaten wird ein Modell erstellt, das in der Datenbank 252 gespeichert wird.
Das System 250 kann ferner eine Bewertungseinheit 253 aufweisen, das mit Schnittstelle 251 gekoppelt ist, um die optischen Messdaten zu empfangen, und ist ferner mit der Datenbank 252 gekoppelt, um ein geeignetes Modell 252a entsprechend der Prozesssituation auszuwählen, für die die Messdaten mittels der Schnittstelle 251 empfangen wurden. Auf der Grundlage des Modells 252a und von Messdaten wird ein numerischer Wert oder eine andere Angabe bestimmt, die die betrachtete Materialeigenschaft spezifiziert. Beispielsweise liefert die Bewertungseinheit 253 einen graduell variierenden Wert auf der Grundlage des Modells 252a und der linieninternen Messdaten, etwa der Spektren 202c, ..., 202e, der den aktuellen Zustand des einen oder der mehreren interessierende Materialien entspricht, wobei der vom Modell vorhergesagte Wert mit einer geringeren Verzögerung bereitgestellt wird, wodurch eine effiziente Abschätzung des Status der Umgebung 200 ermöglicht wird, während auch die Möglichkeit geschaffen wird, einen oder mehrere Prozesse in der Umgebung 200 zu steuern, wie dies auch nachfolgend detaillierter beschrieben ist.
2e zeigt schematisch eine Prozesssequenz 230 zum Bereitstellen des einen oder der mehreren Modelle 252a, die eine spezielle Situation in der Umgebung 290 angepasst sind. Wie gezeigt, werden ein oder mehrere Probensubstrate 201s in der Umgebung 200 gemäß einer spezifizierten Prozesssituation verarbeitet. D. h. die Probensubstrate 201s werden unter im Wesentlichen den gleichen Bedingungen bearbeitet, wie entsprechende Produktsubstrate, wodurch ein hohes Maß an Authentizität der entsprechenden linieninternen Messdaten erreicht wird, etwa der optischen Messdaten 202e, ..., die von der linieninternen Messanlage 202 gewonnen werden. Es sollte beachtet werden, dass beim Bearbeiten der Probensubstrate 201s in der linieninternen Messanlage 202 unterschiedliche Messbedingungen angewendet werden können, beispielsweise in Bezug auf den für den sondierenden Strahl 202a verwendeten Wellenlängenbereich und dergleichen. Nach dem Gewinnen der linieninternen Messdaten 202e, ..., werden zumindest einige der Probensubstrate 201s einer strukturellen Analyse unterzogen, beispielsweise in Form einer zerstörenden Messtechnik, wie dies zuvor beschrieben ist. Zu diesem Zweck wird eine geeignete Messanlage 208 verwendet, die typischerweise außerhalb der Fertigungsumgebung 200 vorgesehen ist. Auf der Grundlage der strukturellen Analyse in der Messanlage 280 werden entsprechende Referenzdaten oder Materialeigenschaftsdaten 281 erzeugt, die etwa numerische Werte einer entsprechenden betrachteten Materialeigenschaft repräsentieren können, beispielsweise eine Dicke einer modifizierten Zone, etwa der Zone 210m, ein Maß der Modifizierung und dergleichen. Folglich sind geeignete Referenzdaten zumindest für einige der linieninternen Messungen 202e verfügbar. Danach wird eine Datenanalyse in Bezug auf die Referenzdaten 281 und die Messdaten 202e, ..., durchgeführt, was auf Grundlage einer beliebigen geeigneten Analysetechnik bewerkstelligt werden kann, etwa der Technik der partiellen kleinsten Quadrate, der Hauptkomponentenanalysetechnik, der klassischen Technik der kleinsten Quadrate, und dergleichen. Beispielsweise wird in einer ersten Stufe 231 der Datenanalyse eine Datenmatrix auf Basis zumindest der Messdaten 202e bestimmt, beispielsweise, wenn ein klassischer Algorithmus der kleinsten Quadrate betrachtet wird, wobei die entsprechenden Messdaten 202e die optischen Spektren jeder individuellen Komponente der betrachteten Materialmischung enthalten. In anderen anschaulichen Ausführungsformen weist die Datenmatrix auch die Referenzdaten 218 auf. Beim Anwenden effizienter statistischer Analysetechniken kann die Datenmatrix verwendet werden, um eine Korrelation einer Varianz der Messdaten 202e mit einer Varianz der Referenzdaten 281 zu ermitteln, was durch gut etablierte Matrizenoperationen erreicht werden kann. Beispielsweise werden im Schritt 231 entsprechende Wellenlängen oder Wellenzahlen der Spektren 202e, ..., bestimmt, die eine ausgeprägte Korrelation zu den Referenzdaten 218 aufweisen, wodurch die relevantesten Messparameter angegeben werden, d. h. die Wellenlänge oder Wellenzahlen der optischen Messdaten 202e, ...
Beispielsweise werden in der Hauptkomponentenanalyse die Eigenwerte oder Eigenvektoren der Kovarianzmatrix der Messdaten bestimmt, wobei die Eigenwerte somit das Maß an Korrelation der entsprechenden Varianzen der optischen Messdaten zu den zugehörigen Referenzdaten 281 angeben.
In einigen anschaulichen Ausführungsformen wird eine Datenreduktion der Stufe 232 durchgeführt, was so zu verstehen ist, dass entsprechende Messparameter der Messdaten 202e ermittelt werden, d. h. entsprechende Wellenlängenbereiche oder Wellenlängen, die im Wesentlichen die entsprechenden Referenzdaten bestimmen, die das Prozessergebnis der Fertigungssequenz in der Umgebung 200 repräsentieren. Somit kann eine geringere Anzahl an Messparametern ausgewählt werden, ohne dass im Wesentlichen Information über die strukturellen Eigenschaften der Probensubstrate 201s verloren geht. In einem nächsten Schritt 233 wird ein Modell ermittelt, beispielsweise unter Anwendung der lineraren Regression, wobei die entsprechenden Messwerte der Messparameter, die im Schritt 323 ermittelt wurden, mit einem entsprechenden Prozessergebnis in Form der jeweiligen Referenzdaten 281 in Beziehung gesetzt werden. Beispielsweise kann, wie dies zuvor angegeben ist, das Modell Messdaten in Form gemessener Intensitäten oder der gemessenen Absorption an einer spezifizierten Wellenlänge mit dem numerischen Wert des Prozessergebnisses in Beziehung setzen, d. h. mit der betrachteten Materialeigenschaft. Die entsprechenden der Koeffizienten der Regression, die auch als Regressionsvektor und dergleichen bezeichnet werden können, werden auf der Grundlage der Messdaten, die von den Probensubstraten 201s erhalten werden, und den Referenzdaten 281 bestimmt, und werden später beim Ermitteln eines numerischen Wertes für die betrachtete Materialeigenschaft verwendet, wenn Messdaten von eigentlichen Produktsubstraten bewertet werden.
2f zeigt schematisch ein repräsentatives Spektrum 202c, ..., das durch eine FTIR-Technik erhalten wird. In dem gezeigten Beispiel repräsentiert die vertikale Achse die Absorption in willkürlichen Einheiten, die erreicht wird, wenn der sondierende Strahl 202a in Form eines Interferogramms auf das eine oder die mehreren interessierenden Materialien gerichtet wird, wie dies auch zuvor erläutert ist. Die Antwort wird Fourier-transformiert, um das in 2f gezeigte Spektrum zu erhalten.
2g zeigt schematisch das Ergebnis der Schritte 231 und 232 gemäß einer PLS-Strategie, in der der vieldimensionale Parameterraum nach einer Richtung durchsucht wird, die die Varianz der Messdaten, d. h. der Spektrum der 2f, mit einem Satz an Referenzwerten, d. h. den Referenzwerten 281 in Korrelation setzt. Die erste Koordinate der ermittelten Richtung in dem vieldimensionalen Parameterraum, die auch als Regressionsvektor bezeichnet wird, repräsentiert eine Korrelation mit der Varianz der optischen Messdaten und den Referenzwerten 281.
2g zeigt schematisch den Regressionsvektor für den relevantesten Teil des Spektrums aus 2f, d. h. den Bereich des Spektrums aus 2f von ungefähr 1350 bis 950 cm^–1. Wie aus 2g hervorgeht, variiert die Größe der Korrelation zu der Varianz der Referenzwerte 281 deutlich, so dass gemäß einer anschaulichen Ausführungsform eine merkliche Parameterreduzierung angewendet wird, ohne dass wesentliche Information im Hinblick auf die strukturelle Konfiguration des interessierenden Materials verloren geht. In einer anschaulichen Ausführungsform wird eine entsprechende Auswahl geeigneter Messparameter erreicht, indem lokale Minima und Maxima im Verlauf des Regressionsvektors ermittelt werden und Paare eines lokalen Minimums und eines lokalen Maximums als mögliche Kandidaten zum Erstellen des entsprechenden Modells ausgewählt werden. Beispielsweise können die lokalen Maxima-Minima-Paare in der Größe geordnet werden, beginnend mit dem Paar maximaler Größe. Beispielsweise kann die Wellenzahl entsprechend dem ausgeprägesten lokalen Maximum bei ungefähr 1060 cm^–1 in Verbindung mit dem linken benachbarten lokalen Minimum bei ungefähr 1100 cm^–1 verwendet werden, um entsprechende Messdaten zum Ermitteln einer ersten Abschätzung der Regressionskoeffizienten auszuwählen. Wenn die entsprechende Regressionsgleichung des Modells auf der Grundlage der ersten Abschätzung der Regressionskoeffizienten zu einer unzureichenden Vorhersage des entsprechenden Referenzwertes führt, können weitere Maximum/Minimum-Paare in Modellen hinzugefügt werden, um schließlich ein gewünschtes Maß an Übereinstimmung mit den Referenzdaten zu erreichen. Beispielsweise werden unter Anwendung der drei Maximum/Minimum-Paare, wie sie in 2g angegeben sind, entsprechen der Regressionskoeffizienten bestimmt und können zum Vorhersagen der Materialeigenschaft verwendet wer den, etwa der Dicke einer geschädigten Zone, etwa der modifizierten Zone 210n, wie dies auch zuvor erläutert ist.
Die Qualität des Modells, das durch das zunehmende Hinzufügen von Paaren lokaler Minima/Maxima erhalten wird, kann getestet werden, indem die vorhergesagten Werte für die betrachtete Materialeigenschaft, etwa die Tiefe der geschädigten Zone, mit Referenzwerten verglichen werden, indem beispielsweise der mittlere quadratische Fehler der Vorhersage (RMSEP) berechnet wird. Auf diese Weise kann ein gewünschtes Maß an „Konvergenz” zwischen den Referenzwerten und den vorhergesagten Werten eingestellt werden, indem die minimale Anzahl an Minimum/Maximum-Paaren verwendet wird, ohne dass sich eine „Überanpassung” ergibt, die ansonsten zu einem erhöhten statistischen Fehler führen würde.
2h zeigt schematisch einen Vergleich von Referenzdaten, die durch zerstörende Analysetechniken gewonnen werden, etwa AES oder SIMS-Messungen an diversen unterschiedlichen Tiefen einer Probe in Form der Dicke einer geschädigten Zone, wobei die variierenden Tiefen durch die horizontale Achse angegeben sind. Die entsprechenden Messergebnisse sind als individuelle Datenpunkte dargestellt, während eine Linie der besten Anpassung für diese Datenpunkte, die durch die Kurve A repräsentiert ist, ebenfalls dargestellt ist. Andererseits repräsentiert die Kurve B die Vorhersage der Schädigung, die auf der Grundlage des Modells erhalten wird, das unter Anwendung von PLS und den ausgewählten Parameter, d. h. den Wellenzahlen, wie sie in 2g angegeben sind, erstellt wurde. Somit ist aus 2h ersichtlich, dass die Vorhersagen des Modells, das durch die Kurve B repräsentiert ist, im Wesentlichen mit der Vorhersage übereinstimmt, die durch die durch die Kurve A repräsentierten Messwerte erhalten wird.
Es sollte beachtet werden, dass in anderen Fällen eine geeignete Auswahl von Messparametern, beispielsweise geeignete Wellenzahlen, die in das Modell eingebaut werden, in Abhängigkeit der verwendeten Analysetechnik erreicht werden kann. Wenn beispielsweise eine Hauptkomponentenanalyse angewendet wird, in der die Kovarianzmatrix der Daten, d. h. in dem gezeigten Beispiel von oben, die Spektren 202c, ..., und die Referenzdaten 281 diagonalisiert sind, d. h. die Eigenwerte wurden bestimmt, können entsprechende Eigenwerte und Eigenvektoren als geeignete Messparameter ausgewählt werden. Auch in diesem Falle kann die Anzahl der für das Erzeugen des Modells zu verwendenden Parameter eingestellt werden, in dem die Vorhersage des Modells mit jeweiligen Referenzdaten für eine unterschiedliche Anzahl an Eigenvektoren, die in dem entsprechenden Modell enthalten sind, verglichen wird. Beispielsweise kann ein lineares Modell verwendet werden, in welchem der Wert eines zu bestimmenden Merkmals, etwa das Ausmaß einer Materialmodifizierung und dergleichen, so dann auf der Grundlage der Messwerte und der entsprechenden Koeffizienten bestimmt wird, die wiederum während des Prozesses zur Erzeugung eines Modells festgelegt werden, indem geeignete Messdaten und entsprechende Referenzdaten verwendet werden, wie dies zuvor erläutert ist. Gleichung 1 zeigt ein Beispiel eines linearen Regressionsmodells für eine Mehrfachvariantenregression. p = b0 + bX + e Gleichung 1
Hier repräsentiert p den Wert der interessierenden Eigenschaft, etwa einer Materialeigenschaft und dergleichen, b₀ repräsentiert den Schnittpunkt, b die Steigung und e die Residuen, d. h. statistisch verteilte Fehler. Während der Kalibrierphase, d. h. während des Erstellens des Modells, werden die unbekannten Koeffizientenvektoren b₀ und b sowie die normal verteilten Residuen e als unbekannt erachtet und werden durch den Algorithmus der gleichsten Quadrate bestimmt, wobei Repräsentanten für die Vektoren b₀ und b bestimmt werden, die die quadratische Differenz (p – (b₀ + b))² minimal machen. Wenn folglich entsprechende Repräsentanten für die Koeffizientenvektoren b₀, b bestimmt sind, kann die gewünschte Eigenschaft b für nachfolgende Messungen berechnet werden, d. h. zerstörungsfreie Messdaten, etwa die Spektren 202c, die für Substrate erhalten werden, die nicht zum Erstellen des Modells gemäß der Gleichung 1 verwendet wurden.
2i zeigt schematisch eine weitere Prozesssequenz 230a, in der ein geeignetes Modell auf der Grundlage der gleichen Strategie erstellt wird, wie sie zuvor beschrieben sind, wobei die entsprechende charakteristische Eigenart, die durch das Modell beschrieben ist, zum Steuern eines oder mehrerer Fertigungsprozesse verwendet wird. Zu diesem Zweck werden im Schritt 231 Messdaten und Referenzdaten gewonnen, wie dies durch die Datenmatrix angegeben ist, wobei entsprechende optische oder strukturelle Messdaten, etwa die Spektren 202c, ... und geeignete Referenzdaten 281a erhalten werden. Die Referenzdaten 281a können Materialeigenschaftsdaten repräsentieren, wie dies beispielsweise zuvor erläutert ist, die eine spezielle Materialeigenschaft oder eine bauteilspezifische Eigenschaft, etwa eine kritische Abmessung, angeben, wenn diese Eigenschaft mit der Moleku larstruktur des einen oder der mehreren interessierenden Materialien verknüpft ist. Wie etwa nachfolgend detaillierter beschrieben ist, kann die Materialmodifizierung in einem photochemisch reagierenden Material mit der schließlich erreichten kritischen Abmessung korreliert sein, und somit kann diese Abmessung als Differenz verwendet werden, um ein geeignetes Modell zu stellen, das die optischen Messdaten mit einer kritischen Abmessung in Beziehung setzt. In noch anderen anschaulichen Ausführungsformen sind die Referenzdaten durch anlagenspezifische Parameter repräsentiert, etwa eine zum Modifizieren eines Photolackmaterials verwendete Belichtungsdosis und dergleichen. In diesem Fall kann das entsprechende Modell die Messdaten direkt mit einer Steuervariablen der entsprechenden Prozessanlage in Beziehung setzen, wodurch ein weiterer Mechanismus zum Steuern eines oder mehrerer Fertigungsprozesse bereitgestellt wird. Im Schritt 232 wird eine geeignete Datenreduktion erreicht, wie dies auch zuvor mit Bezug zu der Prozesssequenz 230 beschrieben ist, und danach wird ein Modell im Schritt 233 erstellt, das eine Relation zwischen einer geeigneten Eigenschaft und den optischen Messdaten 202, ..., herstellt, wobei, wie zuvor erläutert ist, die spezielle Eigenschaft selbst eine Steuervariable repräsentieren kann, die direkt zum Steuern einer oder mehrerer Prozessanlagen verwendet werden kann. Im Schritt 234 wird eine Prozesssteuerung auf der Grundlage von Werten der speziellen Eigenschaft, die durch das im Schritt 233 erstellte Modell vorgesagt werden, ausgeführt, wobei die Prozesssteuerung als eine Rückkopplungssteuerung und/oder als eine Vorwärtssteuerung in Abhängigkeit von den gesamten Prozesserfordemissen ausgeführt werden kann.
2j zeigt schematisch die Fertigungsumgebung 290, in der zusätzlich oder alternativ zur Überwachung einer oder mehrerer Materialeigenschaften, wie dies zuvor beschrieben ist, eine Steuerungsstrategie gemäß der Sequenz 230a eingerichtet ist. Wie gezeigt, zeigt die Fertigungsumgebung eine oder mehrere Prozessanlagen 291a, ..., 291n, die eine Sequenz aus Fertigungsprozessen ausführen, die einen mehr oder weniger ausgeprägten Einfluss auf das eine oder die mehreren interessierenden Materialien ausüben, etwa die Materialien 210, wie sie zuvor beschrieben sind. Des weiteren umfasst die Fertigungsumgebung 290 ein linieninternes Steuerungssystem 240, das eine Messanlage etwa die Anlage 292 in Verbindung mit dem System 250 aufweist, das wiederum funktionsmäßig mit einer Steuereinheit 241 verbunden ist. Das System 250 kann im Wesentlichen die gleiche Konfiguration aufweisen, wie dies zuvor mit Bezug zu 2d beschrieben ist, wobei ein geeignetes Modell verwendet wird, um Werte für eine spezielle Eigenschaft vorherzusagen, die zum Steu ern einer oder mehrerer der Prozessanlagen 291a, ..., 291n verwendet werden. Beispielsweise repräsentiert die Prozessanlage 291i eine oder mehrere Prozesskammern zum Ausführen eines Ätzprozesses oder eines Reinigungsprozesses oder einer Kombination davon, um das Material 210 zu strukturieren, wie dies zuvor beschrieben ist, wobei eine Prozessschwankung in der Anlage 291i einen Einfluss auf die geschädigte Zone oder modifizierte Zone 210m ausüben, wodurch somit auch die weitere Bearbeitung der Substrate 201 beeinflusst werden kann. In diesem Falle wird die Dicke der modifizierten Zone als spezielle Materialeigenschaft verwendet, die der Steuereinheit 241 zugeführt wird, die darin eingerichtet einen geeigneten Steuerungsmechanismus aufweist, in welchem die vom Modell vorhergesagte Eigenschaft als ein Maß des Prozessergebnisses der Anlage 291i verwendet wird, das dann mit einem Sollwert verglichen wird, um die anlageninternen Parameter erneut einzustellen. In anderen anschaulichen Ausführungsformen wird die von dem Modell des Systems 250 vorhergesagte spezielle Eigenschaft zum Steuern anderer Anlagen verwendet, etwa der Prozessanlage 291n in einer Vorwärtskonfiguration, und/oder andere Anlagen werden gesteuert, etwa die Anlage 291a, indem die jeweiligen anlagenspezifischen Parameter geeignet neu eingestellt werden. Durch Auswählen einer geeigneten speziellen Eigenschaft, etwa dem Grad der Modifizierung, der Tiefe der geschädigten Zone und dergleichen, kann die Qualität der Prozessergebnisse jeder er Prozessanlagen 291a, ..., 291n überwacht und bei Bedarf gesteuert werden, da die spezielle durch das Modell vorhergesagte Eigenschaft als ein allgemeiner Parameter zum Charakterisieren der Qualität der diversen Prozesse betrachtet werden kann, selbst wenn diese Prozesse unterschiedlich voneinander sind. In diesem Falle kann eine oder mehrere der Prozessanlagen 291a, ..., 291n auf Basis einer internen Steuerungsschleife gemäß konventioneller Steuerungsstrategien gesteuert werden, etwa durch APC (fortschrittliche Prozesssteuerung), wobei zusätzlich die Steuereinheit 241 eine weitere Steuerschleife bildet, wodurch diese als eine feineinstellende Steuerungsinstanz wirkt, die selbst kleine Prozessschwankungen der gesamten Sequenz in der Umgebung 290 erfasst und somit die entsprechenden Sollwerte der einzelnen Steuerungsschleifen in geeigneter Weise neu einstellt.
In anderen anschaulichen Ausführungsformen sagt das Modell in dem System 250 Werte für Steuerungsvariablen voraus, die direkt als Eingangswerte für die Steuerung 240 verwendet werden können, so dass die entsprechenden Anlageneinstellungen neu eingestellt werden. Beispielsweise kann die von dem Modell des Systems 250 vorhergesagte spezielle Eigenschaft die Durchflussrate einer Gaskomponente oder einen anderen Parameter zum Einrichten einer Ätzumgebung und dergleichen repräsentieren, so dass eine direktere Steuerung der entsprechenden Prozessanlage erreicht wird.
Es sollte beachtet werden, dass die Überwachung und/oder Steuerung eines oder mehrerer der Prozesse in der Umgebung 290 auf der Grundlage von zerstörungsfrei erhaltenen Messdaten in einer sehr effizienten Weise erreicht werden kann, indem die Messanlage 292 an einer beliebigen geeigneten Stufe der Prozesssequenz innerhalb der Umgebung 290 vorgesehen wird. Wie zuvor erläutert ist, können beispielsweise FTIR-Messungen in einer sehr zeiteffizienten Weise auf der Grundlage verfügbarer Anlagen gewonnen werden, die dann mit entsprechenden Prozessanlagen oder Prozesskammern verbunden werden, um damit entsprechende Messdaten ohne wesentliche Verzögerung zu erhalten. Die entsprechende Messanlage 292 kann dabei speziell ausgebildet sein, um linieninterne Messdaten zu erhalten, beispielsweise durch Gewinnen von Messdaten für den Messparameter, der zuvor beim Erstellen des entsprechenden Modells bestimmt wurde, wie dies zuvor erläutert ist, oder indem Spektren über den vollen Bereich und dergleichen ermittelt werden.
2k zeigt schematisch das Halbleiterbauelement 200 gemäß noch weiterer anschaulicher Ausführungsformen, in denen das eine oder die mehreren interessierenden Materialien 210 Materialschichten 210a, 210b aufweisen, wobei die Schicht 210b ein photochemisch reaktives Material, etwa ein Photolack, und dergleichen repräsentiert. Somit wird während eines Belichtungsprozesses 203 ein gewisser Bereich des Materials 210b belichtet und die photochemische Reaktion kann darin modifizierte Bereiche erzeugen, die latente Bilder 210l repräsentieren. Die Eigenschaften der Schicht 210b, d. h. die Eigenschaften der latenten Bilder 210l, hängen von der speziellen Photomaske und den Belichtungsbedingungen ab, etwa der verwendeten Belichtungsdosis, der Dicke der Schicht 210b und dergleichen. Folglich kann das Ergebnis des Belichtungsprozesses 203, möglicherweise in Verbindung mit der Belichtung vorgeordneten oder nachgeordneten Prozessen, das Maß an Modifizierung der Schicht 210b repräsentieren, das durch Infrarotspektroskopie bestimmt werden kann, wie dies zuvor erläutert ist. Somit wird eine Prozesssequenz 230c angewendet, in der entsprechende Infrarotspektren, etwa die Spektren 202c, wie sie zuvor beschrieben sind, und geeignete Referenzdaten 281b verwendet werden, um ein geeignetes Modell zum Überwachen und möglicherweise zum Steuern des Belichtungsprozesses 203 zu erstellen. Beispielsweise repräsentieren die Referenzdaten 281b eine kritische Abmessung der Lackschicht 210b nach der Entwicklung, so dass die entsprechenden unmittelbar nach dem Belichtungsprozess 203 gewonnenen Infrarotspektren eine Vorhersage einer erwarteten kritischen Abmessung der latenten Bilder 210l vor dem eigentlichen Durchführen eines Entwicklungsprozesses ermöglichen. In anderen Fällen enthalten die Referenzdaten 218b anlagenspezifische Daten, etwa während des Prozesses 203 verwendete Belichtungsdosis und dergleichen. Die Daten 202c, ..., und die Referenzdaten 218b können im Schritt 231 gewonnen werden und im Schritt 232 verarbeitet werden, wie dies zuvor beschrieben ist, um schließlich ein Modell im Schritt 233 zu ermitteln, das die Vorhersage einer speziellen Eigenschaft, etwa einer CD des entwickelten Photolacks, eine Belichtungsdosis und dergleichen, auf der Grundlage von linieninternen Messdaten ermöglicht. D. h. durch Vorhersagen der erwarteten kritischen Abmessung der latenten Bilder 210l vor dem eigentlichen Ausführen eines Entwicklungsprozesses kann eine Neueinstellung von Belichtungsparametern initiiert werden oder es kann eine zusätzliche Belichtung ausgeführt werden, wenn eine Unterbelichtung von den im Schritt 233 erzeugten Modell vorhergesagt wird. Auf diese Weise kann ein verbessertes Belichtungsverhalten erreicht werden, wodurch der Aufwand beim Neubearbeiten nicht korrekt belichteter Substrate deutlich verringert wird.
Es gilt also: Die vorliegende Offenbarung stellt Techniken und Systeme bereit, in denen zerstörungsfrei gewonnene Messdaten, etwa Infrarotspektren und dergleichen, während eines Fertigungsprozesses gewonnen und im Hinblick auf sich graduell ändernde Materialeigenschaften bewertet werden, wodurch eine verbesserte Überwachung und/oder Steuerung eines oder mehrerer Prozesse möglich ist. Unter Anwendung mächtiger Datenanalysetechniken, etwa PCR, PLS, CLS und dergleichen, in Verbindung mit Messtechniken, die strukturelle Informationen liefern, können graduell variierende Materialeigenschaften während der Halbleiterherstellung bestimmt werden, wodurch die Überwachung komplexer Fertigungssequenzen möglich ist. Beispielsweise können die Materialeigenschaften empfindlicher dielektrischer Materialien, etwa ULK-Materialien, etwa im Hinblick auf eine Ausweitung einer geschädigten Zone erfasst werden, um damit die Qualität von Metallisierungssystemen modernster Halbleiterbauelemente zu überwachen. Die linieninternen Messdaten können auf der Grundlage von Infrarotspektroskopie, beispielsweise unter Anwendung von FTIR und dergleichen, gewonnen werden, wobei auch andere Messtechniken, etwa AES; SIMS, XRD und dergleichen verwendet werden können, wovon einige sogar ein direktes Gewinnen von Messdaten einen Prozess ermöglichen, ohne dass im Wesentlichen der gesamte Prozessdurchsatz beeinflusst wird. In anderen Fällen werden zusätzlich oder alternativ Steuerungsmechanismen eingerichtet, indem die Werte verwendet werden, die von den die hierin offenbarten Techniken ermittelten Modelle vorhergesagt werden, wodurch das gesamte Prozessleistungsverhalten verbessert wird.
Weitere Modifizierungen und Variationen der vorliegenden Offenbarung werden für den Fachmann angesichts dieser Beschreibung offenkundig. Daher ist diese Beschreibung als lediglich anschaulich und für die Zwecke gedacht, dem Fachmann die allgemeine Art und Weise des Ausführung der hierin offenbarten Prinzipien zu vermitteln. Selbstverständlich sind die hierin gezeigten und beschriebenen Formen als die gegenwärtig bevorzugten Ausführungsformen zu betrachten.

Claims

Verfahren mit folgenden Schritten: Gewinnen eines ersten Messdatensatzes durch eine zerstörungsfreie Messtechnik von einem oder mehreren ersten Substraten (201), auf denen eine oder mehrere erste Schichten eines oder mehrerer Materialien (210) eines Halbleiterbauelements (200) ausgebildet sind, wobei der erste Messdatensatz mehrere gemessene Parameter enthält, die Information über zumindest eine strukturelle Eigenschaft der einen oder der mehreren ersten Schichten enthalten; Gewinnen erster Referenzdaten (281b), die mit der einen oder den mehreren ersten Schichten verknüpft sind; Bestimmen eines Modells (252a) auf der Grundlage einer Teilmenge der gemessenen Parameter des ersten Messdatensatzes, wobei das Modell (252a) eine Abhängigkeit der Teilmenge der Parameter von den Referenzdaten (281b) wiedergibt; Gewinnen eines zweiten Messdatensatzes von einem oder mehreren zweiten Substraten (201), auf denen eine oder mehrere zweite Schichten des einen oder der mehreren Materialien (210) ausgebildet sind, wobei der zweite Messdatensatz zumindest der Teilmenge entspricht; Bewerten der mindestens einen strukturellen Eigenschaft der einen oder mehreren zweiten Schichten auf der Grundlage des Modells (252a) und des zweiten Messdatensatzes; und worin Bestimmen des Modells ferner umfasst: Bereitstellen von Referenzdaten (281b), die ein quantitatives Maß der zumindest einen strukturellen Eigenschaft angeben, und Bestimmen einer Korrelation der Referenzdaten (281b) zu den ersten Materialien (202c, .., 202e), um die Teilmenge der gemessenen Parameter auf der Grundlage einer Korrelation von Varianzen der Messparameter zu Varianzen der Referenzdaten (281b) zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der erste Messdatensatz gewonnen wird, indem ein Augerelektronenspektroskopieprozess und/oder ein Röntgenstrahlbeugungsprozess und/oder ein Sekundärionenmassenspektroskopieprozess ausgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der erste Messdatensatz durch Ausführen eines optischen infrarotbasierten Messprozesses gewonnen wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei Ausführen des optischen infrarotbasierten Messprozesses Ausführen eines Fourier-transformierten Infratspektroskopieprozesses umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das eine oder die mehreren Materialien (210) ein dielektrisches Material mit kleinem ε aufweist, das als ein dielektrisches Zwischenschichtmaterial eines Metallisierungssystems des Halbleiterbauelements (200) dient.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das eine oder die mehreren Materialien (210) ein photochemisches Material umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei Bewerten der mindestens einen strukturellen Eigenschaft umfasst: Bestimmen eines Maßes für eine Variation einer chemischen Zusammensetzung des einen oder der mehreren Materialien (210).
Verfahren nach Anspruch 7, wobei das Maß für eine Variation bei einer chemischen Zusammensetzung einen Grad an Modifizierung eines Anfangszustands des einen oder der mehreren Materialien (210) nach Ausführen mindestens eines Fertigungsprozesses in Anwesenheit des einen oder der mehreren Materialien (210) angibt.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei der Grad an Modifizierung sich auf einen Grad an Schädigung bezieht, der in dem einen oder den mehreren Materialien (210) hervorgerufen wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei Bestimmen des Modells (252a) umfasst: Anwenden einer Technik der partialen kleinsten Quadrate und/oder einer Hauptkomponententechnik und/oder einer klassischen Technik der kleinsten Quadrate an den ersten Messdatensatz.
Verfahren nach Anspruch 10, das ferner umfasst: Ausführen einer Datenreduktion an dem ersten Messdatensatz, um geeignete Repräsentanten der Teilmenge der gemessenen Parameter zu ermitteln.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst: Bestimmen einer oder mehrerer Steuervariablen eines oder mehrerer Fertigungsprozesse, die zum weiteren Bearbeiten des einen oder der mehreren zweiten Substrate (201) auf der Grundlage der bewerteten mindestens einen strukturellen Eigenschaft verwendet werden.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner umfasst: Bestimmen einer oder mehrerer Steuervariablen eines oder mehrerer Fertigungsprozesse, die zum Bilden des einen oder der mehreren Materialien (210) auf einem oder mehreren dritten Substraten (201) auf der Grundlage der bewerteten mindestens einen strukturellen Eigenschaft verwendet werden.
Verfahren zum Überwachen einer Materialeigenschaft einer oder mehrerer Materialschichten in einer Halbleiterfertigungsprozesssequenz, wobei das Verfahren umfasst: Erstellen einer Abhängigkeit zwischen der Materialeigenschaft und einer Anzahl aus Messparametern unter Anwendung erster Materialien (202c, .., 202e), die Information über eine chemische Zusammensetzung des einen oder der mehreren Materialschichten enthalten, und durch Ausführen einer Datenreduktionstechnik; Gewinnen zweiter Materialien (202c, .., 202e) während der Halbleiterfertigungsprozesssequenz durch einen zerstörungsfreien Messprozess, wobei der zerstörungsfreie Messprozess gemessene Werte mindestens der Anzahl aus Messparametern liefert; und Bestimmen eines quantitativen Maßes der Materialeigenschaft durch Verwenden der gemessenen Werte und der Abhängigkeit; und worin Ermitteln der Abhängigkeit ferner umfasst: Bereitstellen von Referenzdaten (281b), die ein quantitatives Maß der Materialeigenschaft angeben, und Bestimmen einer Korrelation der Referenzdaten (281b) zu den ersten Materialien (202c, .., 202e), um die Anzahl aus Messparametern auf der Grundlage einer Korrelation von Varianzen der Messparameter zu Varianzen der Referenzdaten (281b) zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei Ausführen der Datenreduktionstechnik umfasst: Ausführen einer klassischen Technik der kleinsten Quadrate und/oder einer Technik der partiellen kleinsten Quadrate und/oder einer Hauptkomponententechnik.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei die ersten und zweiten Materialien (202c, .., 202e) durch einen nicht-optischen Messprozess gewonnen werden.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei die ersten und zweiten Materialien (202c, .., 202e) gewonnen werden, indem eine optische Messtechnik mit einer Messwellenlänge im Infrarotwellenlängenbereich verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 17, wobei Verwenden der optischen Messtechnik umfasst: Ausführen einer Fourier-transformierten Infrarotspektroskopiemessung.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei die Halbleiterfertigungsprozesssequenz umfasst: Bilden eines Metallisierungssystems von Halbleiterbauelementen auf der Grundlage der einen oder der mehreren Materialschichten.
Verfahren nach Anspruch 19, wobei die eine oder die mehreren Materialschichten ein dielektrisches Material mit kleinem ε aufweisen.