JP2005172830A - 集積回路構造のプロファイルを決定する方法及びシステム又はコンピュータ読取可能な記録媒体 - Google Patents

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Abstract

【課題】 集積回路構造のプロファイルを決定する方法およびシステムを提供する。
【解決手段】 集積回路構造（１０２）のプロファイルが、実測計測信号と、パラメータのセットによって定義される構造のプロファイル・モデルに関連する第１のシミュレート計測信号を得ることで求められる。２つの信号が第１の終了判定基準内で一致する場合、パラメータのセットから選択された１以上のパラメータについて値が求められる。そして求められたパラメータ値に略等しい１以上のパラメータを備えるパラメータのセットによって定義される、構造のプロファイル・モデルに関連する第２のシミュレート計測信号を得る。実測計測信号と第２のシミュレート計測信号が、第２の終了判定基準内で一致する場合、残りのパラメータに関する値が、第２のシミュレート計測信号に関連したパラメータのセットから求められる。
【選択図】 図４

Description

本発明は、集積回路（ＩＣ）計測に関するものであり、とりわけ、計測システム及びプロファイル・モデル化を利用して、ＩＣ構造のプロファイルを求めることに関するものである。
ＩＣ構造の形状サイズを小型化しようとする現在の傾向によって、構造サイズが小さくなるため、構造の測定がますます困難になっている。しかし、格子または構造の寸法を知ることは、構造の寸法が許容範囲内にあるか否か、及び、例えば、特定の製造工程によって、構造の側壁が、テーパ状になるか、垂直になるか、Ｔ字形の上部になるか、アンダーカットになるか、フーティングを備えることになるかを決定するには、不可欠である。
従来、サンプルは劈開されて、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）または同様の装置による検査を施された。断面ＳＥＭ法は、一般に、遅くて、コストが高くつき、破壊的であり、一方、測長（ＣＤ）ＳＥＭ法では、構造の上部から見える、ある領域の測定だけしか行えない。
さらに、分光学的反射光測定及び偏光解析のような散乱光測定を利用して、構造に光を投射し、反射又は回折ビームを測定する。散乱光測定において一般に遭遇する問題は、プロファイル・パラメータの相関である。例えば、プロファイル・モデルを定義するプロファイル・パラメータのセットにおける２つ以上のプロファイル・パラメータが相関している可能性があり、あるプロファイル・パラメータが変動すると、相関するもう１つのプロファイル・パラメータに変動が生じる可能性がある。散乱光測定を用いて集積回路のプロファイルを求める場合、プロファイル・パラメータ間におけるこの相関によって、不正確な結果が生じる可能性がある、すなわち、集積回路について求められたプロファイルが、その集積回路の実際のプロファイルと異なる可能性がある。
典型的な実施態様の１つでは、集積回路構造のプロファイルは、実測計測信号、及び、プロファイル・パラメータのセットによって定義される構造の関連プロファイル・モデルを備える第１のシミュレート計測信号を得ることによって求められる。２つの信号が、第１の終了判定基準内で一致する場合、少なくとも１つのプロファイル・パラメータが、プロファイル・パラメータのセットから選択される。そして、選択されたプロファイル・パラメータに関する値が決定される。それから少なくとも１つのプロファイル・パラメータが、選択されたプロファイル・パラメータについて求められた値に略等しい、プロファイル・パラメータのセットによって定義される構造の関連プロファイル・モデルを備える、第２のシミュレート計測信号が求められる。実測計測信号と第２のシミュレート計測信号が、第２の終了判定基準内で一致する場合、１つ以上の残りのプロファイル・パラメータの値が、第２のシミュレート計測信号に関連したプロファイル・パラメータのセットから求められる。
以下の説明では、数多くの特定の構成、パラメータ等が示される。しかし、認識しておくべきは、こうした説明が、本発明の範囲の制限を意図したものではなく、典型的な実施態様の説明として提示されているという点である。
１．光学測定
図１を参照すると、光学測定システム１００を利用して、半導体ウェハー上に形成された構造を検査し、解析することが可能である。例えば、光学測定システム１００を利用して、ウェハー１０４上に形成された格子１０２のプロファイルを求めることが可能である。格子１０２は、例えば、ウェハー１０４上に形成されたデバイスに隣接した、ウェハー１０４の試験領域に形成することが可能である。あるいはまた、格子１０２は、デバイスの動作を妨害しないデバイスの領域内、または、ウェハー１０４のスクライブ・ラインに沿って形成することも可能である。
Figure 2005172830
格子１０２のプロファイルを求めるため、光学測定システム１００には、実測計測信号を受信して、実測計測信号を解析するように構成された処理モジュール１１４が含まれている。後述するように、次に、ライブラリ・ベースのプロセスまたは回帰ベースのプロセスを利用して、格子１０２のプロファイルを求めることが可能である。さらに、他の線形または非線形プロファイル抽出技術も考慮される。
２．構造のプロファイルを求めるライブラリ・ベースのプロセス
ある構造のプロファイルを求めるライブラリ・ベースのプロセスでは、実測計測信号がシミュレート計測信号のライブラリと比較される。すなわち、ライブラリ内の各シミュレート計測信号はその構造のプロファイル・モデルと関連している。実測計測信号とライブラリ内のシミュレート計測信号の１つが一致するか、または、実測計測信号とライブラリ内のシミュレート計測信号の１つとの差が、事前設定された判定基準または終了判定基準の範囲内であれば、一致するシミュレート計測信号に関連したプロファイル・モデルが、その構造の実際のプロファイルを表すものと推定される。これによって、その一致するシミュレート計測信号及びプロファイル・モデルの一方又は両方を利用して、その構造が仕様に従って製作されたか否かを判定することが可能になる。
従って、もう一度図１を参照すると、典型的な実施態様の１つでは、実測計測信号を得た後、処理モジュール１１４は、次に、実測計測信号とライブラリ１１６に記憶されたシミュレート計測信号の比較を行う。ライブラリ１１６の各シミュレート計測信号は、プロファイル・モデルと関連づけることが可能である。従って、実測計測信号とライブラリ１１６のシミュレート計測信号の１つが一致すると、その一致したシミュレート計測信号に関連したプロファイル・モデルが、格子１０２の実際のプロファイルを表すものと推定することができる。
ライブラリ１１６に記憶されるプロファイル・モデル集合は、パラメータのセットを用いてプロファイル・モデルを特徴付け、さらに、パラメータのセットを変化させて、さまざまな形状及び寸法のプロファイル・モデルを生成することによって生成可能である。パラメータのセットを用いて、プロファイルを特徴付けるプロセスは、パラメタライズと呼ぶことが可能である。
例えば、図２（ａ）に示すように、プロファイル・モデル２００は、それぞれ、その高さ及び幅を定義するパラメータｈ１及びｗ１によって特徴付けることが可能であると仮定する。図２（ｂ）〜図２（ｅ）に示すように、プロファイル・モデル２００の追加形状及び特徴は、パラメータ数を増すことによって特徴付けることが可能である。例えば、図２（ｂ）に示すように、プロファイル・モデル２００は、それぞれ、その高さ、底部幅、及び、上部幅を定義するパラメータｈ１、ｗ１、及び、ｗ２によって特徴付けることが可能である。プロファイル・モデル２００の幅は、臨界寸法（ＣＤ）と呼ぶことが可能である。例えば、図２（ｂ）において、パラメータｗ１及びｗ２は、それぞれ、プロファイル・モデル２００の底部ＣＤ及び上部ＣＤを定義すると記述することが可能である。
上述のように、ライブラリ１１６（図１）に記憶されるプロファイル・モデル集合は、プロファイル・モデルを特徴付けるパラメータを変化させることによって生成可能である。例えば、図２（ｂ）を参照すると、パラメータｈ１、ｗ１、及び、ｗ２を変化させることによって、さまざまな形状及び寸法のプロファイル・モデルを生成することが可能である。１つ、２つ、または、３つ全てのパラメータを互いに変化させることが可能であるという点に留意されたい。
もう一度図１を参照すると、ライブラリ１１６に記憶されているプロファイル・モデル及びシミュレート計測信号の集合内におけるプロファイル・モデル及び対応するシミュレート計測信号の数（すなわち、ライブラリ１１６の分解能及び範囲の一方又は両方）は、部分的には、パラメータのセットを変化させる範囲、及び、パラメータのセットを変化させる増分によって決まる。典型的な実施態様の１つでは、ライブラリ１１６に記憶されるプロファイル・モデル及びシミュレート計測信号は、実際の構造からの実測計測信号を得る前に生成される。従って、ライブラリ１１６の生成に用いられる範囲及び増分（すなわち、範囲及び分解能）は、構造の製作プロセスとの馴染みやすさ、及び、変動範囲がどうなりそうかに基づいて選択することが可能である。ライブラリ１１６の範囲及び分解能の一方又は両方は、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）、ＸＳＥＭ等を用いた測定のような、実験的測定に基づいて選択することが可能である。
ライブラリ・ベースのプロセスに関するより詳細な説明については、本願に参照として組み込まれる、米国特許出願番号第０９／９０７，４８８号（周期的格子回折信号のライブラリ生成、２００１年７月１６日出願）を参照されたい。
３．構造のプロファイルを求める回帰ベースのプロセス
構造のプロファイルを求める回帰ベースのプロセスでは、実測計測信号が、シミュレート計測信号（すなわち、試行計測信号）と比較される。シミュレート計測信号は、プロファイル・モデル（すなわち、プロファイル・モデル）に関するパラメータ（すなわち、試行パラメータ）集合を用いて、比較する前に発生させる。実測計測信号とシミュレート計測信号が一致しないか、または、実測計測信号とシミュレート計測信号の１つとの差が、事前設定された判定基準または終了判定基準内に納まらなければ、別のプロファイル・モデルに関する別のパラメータのセットを用いて、別のシミュレート計測信号を発生させ、次に、実測計測信号と新たに発生したシミュレート計測信号の比較が実施される。実測計測信号及びシミュレート計測信号が一致するか、または、実測計測信号とシミュレート計測信号の１つとの差が、事前設定された判定基準または終了判定基準内であれば、その一致したシミュレート計測信号に関連したプロファイル・モデルが、その構造の実際のプロファイルを表すものと推定される。次に、一致したシミュレート計測信号及びプロファイル・モデルの一方又は両方を利用して、その構造が仕様に従って製作されたか否かの判定を行うことが可能になる。
従って、もう一度図１を参照すると、典型的な実施態様の１つでは、処理モジュール１１４は、プロファイル・モデルに関するシミュレート計測信号を発生し、次に、実測計測信号とシミュレート計測信号を比較することが可能である。上述のように、実測計測信号とシミュレート計測信号が一致しないか、または、実測計測信号とシミュレート計測信号の１つとの差が、事前設定された判定基準または終了判定基準内に納まらなければ、処理モジュール１１４は、別のプロファイル・モデルに関する別のシミュレート計測信号を繰り返し発生することが可能である。典型的な実施態様の１つでは、引き続き発生するシミュレート計測信号は、シミュレーティッドアニーリングを含む大域最適化技術、最急降下アルゴリズムを含む局所最適化技術、または、大域最適化技術と局所最適化技術の組み合わせといった、最適化アルゴリズムを用いて発生させられる。
典型的な実施態様の１つでは、シミュレート計測信号及びプロファイル・モデルは、ライブラリ１１６（すなわち、動的ライブラリ）に記憶することが可能である。ライブラリ１１６に記憶されたシミュレート計測信号及びプロファイル・モデルは、さらに、続いて実測計測信号とのマッチングに用いることが可能である。回帰ベースのプロセスに関するより詳細な説明については、本願において参照として組み込まれる、米国特許出願番号第０９／９２３，５７８号（回帰に基づいたライブラリ生成プロセスの動的学習方法及びシステム、２００１年８月６日出願）を参照されたい。
４．プロファイル改良
上述のように、散乱光測定を用いて、集積回路構造のプロファイルを求める場合に一般的な問題の１つは、プロファイル・パラメータの相関である。例えば、図３に例示の構造の場合、３つのパターン形成された材料Ｍ１、Ｍ２、及び、Ｍ３と、２つのパターン形成されていない材料Ｍ４及びＭ５が基板上に存在する。幅パラメータＷ１、Ｗ２、Ｗ３、及び、Ｗ４の間、または、厚さパラメータＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、及び、Ｔ５の間、または、幅パラメータと厚さパラメータの間に、何らかの相関関係が存在する場合が極めて多い。しかし、上述のように、これらのパラメータの任意の２つ以上の間における相関があまりに強すぎると、構造のプロファイルの決定において、誤った結果を生じる可能性がある。
従って、典型的な実施態様の１つでは、部分的にプロファイル改良プロセスを使用して、プロファイル・パラメータの相関が補償される。すなわち、プロファイル改良には、プロファイル・データ空間における実測計測信号のうち最もよく一致するものを１つ以上選択することによって、実測計測信号から集積回路のプロファイルを求めるステップと、改良手順を実施して、改良プロファイル・パラメータを求めるステップが含まれる。実測計測信号は、光学、電気、電子、または、機械的測定装置によって発生させることが可能である。プロファイル・データ空間は、プロファイル・パラメータ及び対応する信号からなるプロファイル・ライブラリ、または、プロファイル・パラメータ及び対応する信号を表わすデータ・ポイントの集合とすることが可能である。ある典型的な実施態様には、改良計算による一貫性のある結果を保証するため、データ・ポイント間に非線形な一定の範囲が存在することを保証する方法及びシステムが含まれている。
図４には、集積回路構造のプロファイルを求めるための典型的なプロセスが描かれている。典型的な本実施態様の場合、ステップ４０２において、実測計測信号を得る。ステップ４０４では、プロファイル・パラメータのセットによって定義される構造の関連プロファイル・モデルを備える、第１のシミュレート計測信号を得る。ステップ４０６では、２つの計測信号を比較して、第１の終了判定基準を満たすか否かが判定される。ステップ４１０では、実測計測信号と第１のシミュレート計測信号が第１の終了判定基準内で一致する場合、少なくとも１つのプロファイル・パラメータがプロファイル・パラメータのセットから選択される。ステップ４１２では、選択されたプロファイル・パラメータの値が求められる。ステップ４１４では、少なくとも１つのプロファイル・パラメータが、選択されたプロファイル・パラメータについて求められた値に略等しい、プロファイル・パラメータのセットによって定義される構造の関連プロファイル・モデルを備える、第２のシミュレート計測信号を得る。ステップ４１６では、２つの計測信号を比較して、第２の終了判定基準を満たすか否かが判定される。ステップ４２０では、実測計測信号と第２のシミュレート計測信号が第２の終了判定基準内で一致する場合、１つ以上の残りのプロファイル・パラメータに関する値が、第２のシミュレート計測信号に関連したプロファイル・パラメータのセットから求められる。
図４に示す典型的な実施態様では、ステップ４０８において、実測計測信号と第１のシミュレート計測信号が第１の終了判定基準内で一致しない場合、別のシミュレート計測信号を得る。同様に、ステップ４１８において、実測計測信号と第２のシミュレート計測信号が第２の終了判定基準内で一致しない場合、別のシミュレート計測信号を得る。４０８と４１８の両方のステップにおいて、それぞれの終了判定基準が満たされるまで、任意の数の追加シミュレート計測信号を繰り返し得ることが可能である。
図５には、集積回路構造のプロファイルを求める典型的なライブラリ・ベースのプロセスが描かれている。典型的な本実施態様の場合、ステップ５０２において、全てのプロファイル・パラメータが値域にわたって変動する、シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルからなるライブラリが生成される。従って、ステップ４０４では、ライブラリから第１のシミュレート計測信号が得られる。さらに、ステップ４０８では、実測計測信号と第１のシミュレート計測信号が第１の終了判定基準内で一致しない場合、ライブラリから別のシミュレート計測信号を得られる。
図６には、集積回路構造のプロファイルを求める典型的な回帰ベースのプロセスが描かれている。典型的な本実施態様の場合、ステップ６０２において、プロファイル・パラメータのセットを用いて、第１のシミュレート計測信号が生成される。ステップ６０４では、実測計測信号と第１のシミュレート計測信号が第１の終了判定基準内で一致しない場合、別のシミュレート計測信号が生成される。別のシミュレート計測信号の生成に使用されるプロファイル・パラメータのセットは、大域最適化技術、最適化技術、または、大域最適化技術と局所最適化技術の組合せといった、最適化技術を使用して決定される。
図７には、ライブラリを利用して、選択されたプロファイル・パラメータの値を選択し、求めるための典型的なプロセスが描かれている。典型的な本実施態様の場合、ステップ７０２において、全てのプロファイル・パラメータがある値域にわたって変動することを許される、光学測定ライブラリが構築される。並行するステップ７０４では、プロファイル・パラメータの値をあらかじめ求めるためのプロファイル・パラメータの選択基準が決定される。プロファイル・パラメータは、別のプロファイル・パラメータとの強い相関に基づいて、または、システム・ノイズによって選択することが可能である。例えば、１つ以上の他のプロファイル・パラメータとの強い相関によって、プロファイル・パラメータの事前決定のため、図３のＷ１、Ｗ２、Ｗ３、及び、Ｗ４のような構造幅、または、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、及び、Ｔ５のような厚さを選択することが可能である。選択基準には、少なくとも０．９５以上の相関を含むことが可能である。プロファイル・パラメータは、製作プロセスの知識、履歴情報、及び他の測定ツールから測定結果を得る能力のいずれか一つ又は全てに基づいて選択することも可能である。例えば、楕円偏光計または反射率計から薄膜測定結果を得ることが可能である。
もう１つの並行ステップ７０６では、反射率計または楕円偏光計のような測定装置を用いて、ウェハー構造の計測結果が得られる。ステップ７０８では、あらかじめ決めた値に対する基準を満たすかに基づいて、プロファイル・パラメータが選択される。すなわち、０．９５の相関選択基準に比較して、相関が０．９６であるといったように、図３において、幅Ｗ４が厚さＴ４に相関している場合、Ｗ４がプロファイル・パラメータ値をあらかじめ求めるために選択される。ステップ７１０では、図８に関連して後述のパラメータ値を求めるためのいくつかある技術の１つを用いて、選択されたプロファイル・パラメータ値が求められる。選択されたプロファイル・パラメータについて求められた値を利用し、ステップ７０２で構築されたライブラリを用いて、ウェハー構造の残りのプロファイル・パラメータがステップ７１２で決定される。残りのプロファイル・パラメータの決定については、後の図に関連した後続の解説において詳述される。上記例について説明を続けると、ステップ７１０では、Ｔ４について求められた値が、５０ナノメートル（ｎｍ）であると仮定する。ステップ７１２では、残りのプロファイル・パラメータＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ５、及び、Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、及び、Ｗ４が決定される。認識しておくべきは、ステップ７０２、７０４、及び、７０６は、必ずしも並行して実施する必要がないという点である。
図８には、さまざまなデータ源から選択されたプロファイル・パラメータの値を得るための典型的なプロセスが描かれている。選択されたプロファイル・パラメータの値を得る方法の１つは、ステップ８０２において、パラメータの特定の測定結果を得ることである。例えば、選択されたプロファイル・パラメータが構造の幅である場合、ＳＥＭまたはＡＦＭによってその特定幅の測定を実施することが可能である。選択されたプロファイル・パラメータが、基礎を成す膜の厚さであれば、散乱光測定装置を用いて、膜厚を測定することが可能である。ステップ８０４では、前述の方法を用いたプロファイル抽出を用いて、選択されたプロファイル・パラメータの値を得ることが可能である。選択されたプロファイル・パラメータの値は、ライブラリからの最もよく一致するシミュレート計測信号に対応するパラメータのセットからアクセスされる。ステップ８０６では、代わりに、選択されたプロファイル・パラメータの値は、理論的または実験的データによるものとすることもできるし、あるいは、周知の半導体製作シミュレーション・システムを用いた、製作手法のシミュレーションに基づく推定値とすることも可能である。ステップ８０８では、当該技術において周知の数学的及び統計的手法のいずれか一方又は両方を用いて、選択されたプロファイル・パラメータに関する値のさまざまなデータ源をさらに処理することも可能である。
平均化技術を用いた実施態様の１つでは、ウェハー構造ｋにいくつかの測定Ｎが実施され、Ｎ個の実測計測信号がライブラリとマッチングされる。ライブラリは、通常のライブラリとすることもできるし、あるいは、決められた範囲の非線形性を備えるデータ・ポイントによって作成されたライブラリ、すなわち、動的ライブラリとすることも可能である。動的ライブラリに関するさらに詳細な説明については、本明細書において参照として組み込まれる、米国特許第６，６０９，０８６号明細書（集積回路計測におけるプロファイルの改良、２００２年２月１２日出願）を参照されたい。Ｎ個の実測計測信号のそれぞれについて、マッチングプロセスによって、Ｎ個の最も一致するライブラリ信号、及び、対応するＮ個のプロファイル・パラメータのセットが求められる。この例の場合、強い相関関係のあるのがＷ３とＴ４だけであると仮定する。Ｎ個の位置の全てが、同じウェハー上にあり、薄膜蒸着プロセスをうまく制御することによって、通常、ウェハー厚分布が１ｎｍ未満以内にすることができるので、Ｔ４はウェハー全域にわたって一定しているものと仮定される。
Ｎ個のＴ４測定結果の平均は、下記のようにして得られる。
Figure 2005172830
Figure 2005172830
上述のプロセスは、より一般的な事例を利用して、言い換えられる。動的ライブラリ内で変動するＭ個のプロファイル・パラメータと、各信号毎にＬ個の波長が存在するものと仮定する。Ｍ個のプロファイル・パラメータの範囲内で、Ｍ個のプロファイル・パラメータのうちのｍ個は、プロファイル抽出中に変動し、残りの（Ｍ−ｍ）個のプロファイル・パラメータは、その対応する決定値に置換される。さらに、プロファイル抽出中、プロファイル・パラメータＰ1、．．．、Ｐmが変動し、プロファイル・パラメータＰm+1、．．．、ＰMが対応する決定値Ｐm+1 *、．．．、ＰM *に固定されることになる。例えば、プロファイル改良を利用して残りのプロファイル・パラメータを求めるためには、選択されたパラメータ値を求めるプロセスから得られた最も一致するプロファイルから始めるか、または、プロファイル・パラメータＰm+1、．．．、ＰMがライブラリ内のＰm+1 *、．．．、ＰM *に最も近い値に固定された、ライブラリの部分空間内において新たな探索を実施することが可能である。例えば、新たな探索を実施することが可能なライブラリの部分空間として、２つの近傍値を使用することが可能である。
すなわち、Ｐ0を最も一致するものの１つとすると、
Figure 2005172830
になり、ライブラリ内におけるその対応する信号はＳ0になる。まず、固定プロファイル・パラメータに関する信号が調整される。ヤコビ行列を次のように仮定する。
Ｊ≡（Ｊ1、．．．、Ｊm、Ｊm+1、．．．、ＪM）
さらに、
Ｊfloat≡（Ｊ1、．．．、Ｊm）
Ｊfixed≡（Ｊm+1、．．．、ＪM）
従って、調整信号は、下記の通りである。
Figure 2005172830
従って、残りのプロファイル・パラメータの抽出値は、次の通りであり、
Figure 2005172830
最終プロファイルは，次の通りである。
Figure 2005172830
あらかじめ求めるために選択されるプロファイル・パラメータとして薄膜厚の例を使用すると、いくつかの測定にわたる平均厚さを用いて、薄膜厚の値を求められ、求められた値は、残りのプロファイル・パラメータを求めるプロセスにおいて、固定値として使用される。典型的な薄膜蒸着プロセスの場合、ウェハー全域にわたる薄膜厚分布は、一般に、ある一定の特性を備えており、この特性は、通常、正確な薄膜測定システムから抽出することが可能である。例えば、薄膜厚分布は、放物線状分布ＰM（ｒ，θ）＝ａｒ2＋ｃとして特性を示すことが可能である。ここで、ａは既知であり、ｃは厚さによって決まり、ｒは、ウェハー中心における値が０になるウェハー上の半径方向座標である。
Figure 2005172830
基礎を成す膜のようなパラメータの平均値を計算する、もう１つのより一般的な方法は、次のように表わすことが可能である。
Figure 2005172830
ここで、Ｗｊは複数のやり方で計算することが可能な重み係数である。
Figure 2005172830
図９には、ライブラリを利用して、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるための典型的なプロセスが描かれている。ステップ９０２では、計測結果からプロファイル・パラメータを求めるための１つ以上の終了判定基準が設定される。終了判定基準の例には、ライブラリ計測信号に対する実測計測信号の適合度またはコスト関数が含まれる。すなわち、適合度を０．９５以上に設定するか、または、コスト関数を２．５０未満に設定することが可能である。ステップ９０４では、１つ以上の選択されたプロファイル・パラメータが、求められた値に設定される。特定の膜厚及び構造幅の一方又は両方が選択されたプロファイル・パラメータの場合、膜厚及び構造幅は、図８の説明に含まれるものと同様のプロセスにおいて求められた値に設定される。
ステップ９０６において、残りのプロファイル・パラメータが、ライブラリ、及び、選択されたプロファイル・パラメータの求められた値を用いて求められる。５つの厚さパラメータと４つの幅パラメータ、若しくは合計、９つのパラメータを備える、図３に示す構造を使用すると、Ｔ４及びＷ２が、それぞれ、１５ｎｍ及び６０ｎｍの値をもつ選択されたパラメータの場合、残り７つのプロファイル・パラメータは、ライブラリを用いて、また、１５ｎｍに設定されたＴ４及び６０ｎｍに設定されたＷ２を用いて求められる。
残りのプロファイル・パラメータの決定には、実測計測信号と比較して、最も一致するライブラリ計測信号を得るステップと、最も一致するライブラリ計測信号に関連したプロファイル・パラメータのセットにおける残りのプロファイル・パラメータ値にアクセスするステップが含まれる。ステップ９０８において、終了判定基準が計算され、あらかじめ設定された終了判定基準と比較される。終了判定基準が満たされると、プロセスは完了する。そうでなければ、選択されたプロファイル・パラメータの値を求めるプロセスが修正され、ステップ９１０において、終了判定基準が満たされるまで、ステップ９０４、９０６、及び、９０８が繰り返される。
選択されたプロファイル・パラメータの値を求めるプロセスの修正には、２つ以上の測定を使用した、Ｗ２値の取得を含むことが可能である。もう１つの修正には、ウェハーのあらかじめ選択されたダイを使用した、特定膜厚の測定に基づくＷ２値の統計的平均値算出を含むことが可能である。
図１０には、ライブラリを利用して、選択されたプロファイル・パラメータの値を求め、前に最も一致したデ−タ・ポイントまたはライブラリの部分集合を用いて、残りのプロファイル・パラメータ値を求めるための典型的なプロセスが描かれている。この方法は、２つの点で、図７、図８、及び、図９に関連してまとめて解説された前述の方法とは異なっている。第１に、プロセス終了判定基準を満たしやすくするため、異なる要素集合が反復される。第２に、残りのプロファイル・パラメータ値を求める２つの代替方法が解説される。
図１０を参照すると、ステップ１００２において、ウェハー構造の全てのプロファイル・パラメータを変動させる、光学測定ライブラリが構築される。ステップ１００４では、ウェハー構造の実測計測値が得られる。ステップ１００６では、プロファイル・パラメータ値を求めるための１つ以上の終了判定基準が設定される。ステップ１００８では、値を事前に求めるために、１つ以上のプロファイル・パラメータが選択される。ステップ１０１０では、第１のマッチング手順を利用して、１つ以上の選択されたプロファイル・パラメータの値が求められる。実施態様の１つでは、ステップ１０１２において、残りのプロファイル・パラメータの値が、第１のマッチング手順によって事前に求められた値から始めて、求められる。事前に求められた値を用いる例には、本明細書において参照として組み込まれている、米国特許第６，６０９，０８６号明細書（集積回路計測におけるプロファイルの改良、２００２年２月１２日出願）に詳細な記載のある、回帰ベースの最適化器、局所的高精細分解能ライブラリ手順、または、繰り返しライブラリ改良手順が含まれている。
あるいはまた、ステップ１０１４では、選択されたプロファイル・パラメータ値が同じプロファイル・パラメータの求められた値に略等しい、ライブラリの選択されたインスタンスを用いて、残りのプロファイル・パラメータ値が求められる。例えば、Ｔ４及びＷ２が、事前に求めるように選択されたパラメータであり、Ｔ４及びＷ２が、第１のマッチング手順において、それぞれ１５ｎｍ及び６０ｎｍであると決定された場合、残りのパラメータ値は、Ｔ４が１５ｎｍに略等しい、Ｗ２が６０ｎｍに略等しい、ライブラリのインスタンスだけを考慮して求められる。
ステップ１０１６では、終了判定基準が計算され、事前設定値と比較される。終了判定基準が満たされると、プロセスは完了する。そうでなければ、選択されたプロファイル・パラメータの値を選択して、求めるプロセスが修正され、ステップ１０１８において、終了判定基準が満たされるまで、ステップ１００８、１０１０、１０１２、または、ステップ１０１４、及びステップ１０１６が繰り返される。
プロファイル・パラメータの選択プロセスの修正には、異なる相関係数を用いるステップ、及びプロファイル・パラメータに対するシステム・ノイズの影響を含めるか若しくは排除するステップ、のいずれか一方又は両方を含めることが可能である。選択されたプロファイル・パラメータの値を求めるプロセスの修正には、２つ以上の測定結果を使用して、Ｗ２の値を求めるステップを含めることが可能である。もう１つの修正には、ウェハーのあらかじめ選択されたダイを利用した特定膜厚または構造幅の測定値に基づいて、Ｗ２及びＴ４の値の統計的平均値を算出するステップを含めることが可能である。
Figure 2005172830
図１２には、選択されたプロファイル・パラメータの値を順次求め、終了判定基準を満たすまで、残りのプロファイル・パラメータ値を求めるための典型的なプロセスが描かれている。上述の方法に対する図１２に描かれている方法の重要な相違は、まず、複数のプロファイル・パラメータが選択され、選択された複数のプロファイル・パラメータのうちの１つ以上が、順次求められた値に設定され、各反復後に、終了判定基準を満たしたか否かが検証されるという点である。
図１２を参照すると、ステップ１２０２において、全てのプロファイル・パラメータを変動させる光学測定ライブラリが構築される。上述のように、プロファイル・パラメータを有する構造のプロファイル・モデルを含む光学測定モデルを用いて、ライブラリが構築される。ステップ１２０４では、モデル化されたウェハー構造の実測計測値が得られる。ステップ１２０６では、複数のプロファイル・パラメータが、求められた値の１つ以上の割り当て基準を満たすか否かに基づいて選択される。ステップ１２０８では、プロファイル・パラメータを求める１つ以上の終了判定基準が選択される。ステップ１２１０では、選択された複数のプロファイル・パラメータの値が求められる。上述のように、プロファイル・パラメータの値は、ライブラリから最も一致するものを取得するか、プロファイル・パラメータの測定から求められる値を用いるか、または、履歴的または理論的値を用いて求めることが可能である。ステップ１２１２では、最初に選択された１つ以上のプロファイル・パラメータが、求められた値に設定される。ステップ１２１４では、残りのプロファイル・パラメータの値が、最初に選択された１つ以上のプロファイル・パラメータについて求められた値を用いて求められる。例えば、図３のＴ４及びＷ２が、事前に求めるように選択された最初のプロファイル・パラメータであり、Ｔ４及びＷ２が、それぞれ、１５ｎｍ及び６０ｎｍであると決まると、ライブラリが用いられる場合、残りのプロファイル・パラメータ値は、Ｔ４が１５ｎｍで、Ｗ２が６０ｎｍである、ライブラリのインスタンスだけを考慮して求められる。上述のように、残りのパラメータ値は、回帰技術及び他の技術を用いて求めることも可能である。
図１２を参照すると、ステップ１２１６において、終了判定基準が計算され、前に設定された値と比較される。終了判定基準が満たされると、プロセスは終了する。そうでなければ、ステップ１２１８において、後続の選択された１つ以上のプロファイル・パラメータが、求められた値に設定される。１つの実施態様では、ステップ１２１０において求められた、後続の選択されたプロファイル・パラメータの値が用いられる。例えば、ステップ１２１０において、図３のＷ３の求められた値が９０ｎｍであれば、Ｗ３は、後続の選択プロファイル・パラメータとして選択される際、９０ｎｍに設定される。もう１つの実施態様では、残りのプロファイル・パラメータの最新の計算に基づく後続の選択されたプロファイル・パラメータ値が用いられる。例えば、Ｗ３の値が、残りのプロファイル・パラメータの最新の計算において９３ｎｍの場合、（ステップ１２１４またはステップ１２２０において）、Ｗ３は、後続の選択プロファイル・パラメータとして選択される際、９３ｎｍに設定される。ステップ１２２２において、終了判定基準が計算され、前に設定された値と比較される。終了判定基準が満たされると、プロセスは終了し、そうでなければ、ステップ１２１８、１２２０、及び、１２２２が繰り返される。
図１３には、選択されたプロファイル・パラメータの値を求め、終了判定基準が満たされるまで、残りのプロファイル・パラメータを並行して求めるための典型的なプロセスが描かれている。図１３に示す方法によれば、選択されたパラメータを対応する求められた値に設定する影響を評価し、残りのプロファイル・パラメータを求め、終了判定基準が満たされるか否かを判定する並行プロセスが起動される。
従来の方法のように、ステップ１３０２では、プロファイル・パラメータの処理に備えた１つ以上の終了判定基準が設定される。さらに、ステップ１３０４では、事前に値を求めるためのプロファイル・パラメータの１つ以上の選択基準が決定される。ステップ１３０６では、ライブラリマッチング、回帰等を含む技術を利用して、選択されたプロファイル・パラメータの値が求められる。ステップ１３０８では、最初の選択プロファイル・パラメータが、対応する求められた値に設定され、ステップ１３１０では、第２の選択プロファイル・パラメータが、対応する求められた値に設定され、ステップ１３１２で、ｎ番目の選択プロファイル・パラメータが、対応する求められた値に設定されるまで、同様に設定される。ステップ１３１４、１３１６、及び１３１８では、対応する求められた値に設定された各選択プロファイル・パラメータに関連した残りのプロファイル・パラメータが求められる。ステップ１３２０では、各選択プロファイル・パラメータ及び対応する残りのプロファイル・パラメータの集合に関する終了判定基準が評価され、ランク付けされる。ステップ１３２２において、１つ以上の終了判定基準が満たされると、最もランクの高い選択プロファイル・パラメータと対応する残りのプロファイル・パラメータが、ウェハー構造に関する最良のプロファイル・パラメータのセットであるとみなされる。そうでなければ、ステップ１３２４において、選択プロファイル・パラメータ値の選択及び決定に対する修正が施され、プロセスがステップ１３０４から１３２２まで繰り返される。
図１３に示された方法の一例として、ステップ１３２０において、適合度が０．９６０の終了判定基準が設定されるものと仮定する。さらに、事前に値を求めるためのプロファイル・パラメータ選択基準は、相関係数０．９８とする。相関係数０．９８の基準に基づいて、さらに、図３におけるＷ２、Ｗ３、及び、Ｔ２が選択されたプロファイル・パラメータであると仮定する。ステップ１３０６では、さらに、全てのプロファイル・パラメータが変動するように構築されたライブラリを用いて、Ｗ２、Ｗ３、及び、Ｔ２が求められるものと仮定する。ここで、その値はそれぞれ、６０ｎｍ、９０ｎｍ、及び、１５ｎｍとする。Ｗ２は、最初の選択プロファイル・パラメータであり、６０ｎｍに設定され、Ｗ３は、第２の選択プロファイル・パラメータであり、９０ｎｍに設定され、Ｔ２は、第３の選択プロファイル・パラメータであり、１５ｎｍに設定される。残りのプロファイル・パラメータは、Ｗ２を６０ｎｍに設定し、Ｗ２が６０ｎｍである、ライブラリのインスタンスだけを利用して、方程式（１．４０）〜（２．００）とともに述べたプロセスを用いたプロファイル抽出によって求められる。同様に、残りのプロファイル・パラメータは、Ｗ３を９０ｎｍに設定し、Ｗ３が９０ｎｍである、ライブラリのインスタンスだけを用いて、ライブラリから最も一致するものを得ることによって求められる。
もう１つの場合、残りのプロファイル・パラメータは、Ｔ２を１５ｎｍに設定し、Ｔ２が１５ｎｍである、ライブラリのインスタンスだけを用いて、方程式（１．４０）〜（２．００）とともに述べたプロセスを用いたプロファイル抽出によって求められる。ステップ１３２０では、選択プロファイル・パラメータとしてＷ２、Ｗ３、及び、Ｔ２に関連した適合度が、評価され、それぞれ、０．９５５、０．９６０、及び、０．９８３であることが分るとする。Ｔ２のパラメータのセットが、最も高いランクになり、終了判定基準０．９６０を満たすので、プロファイル決定プロセスが終了する。しかし、計算結果として、０．９６０未満の適合度だけしか得られなかった場合、ステップ１３２４において、事前に値を求めるためのプロファイル・パラメータ選択基準及びその値を求める方法を変更することが可能である。例えば、プロファイル・パラメータの選択基準を相関係数０．９５に変更するか、ライブラリを使用する代わりに、回帰を用いて、Ｗ２、Ｗ３、及び、Ｔ２の値を求めるか、あるいは、その両方を実施することが可能である。
図１４は、典型的な実施態様においてさまざまな改良エンジンを起動するプロファイル評価器を例示したアーキテクチャ図である。実測計測信号１４０４が、プロファイル改良モジュール１４０２によって受信されると、プロファイル改良プロセスが実施され、結果として、プロファイル・パラメータのセット１４０６が出力される。プロファイル改良モジュール１４０２は、１つ以上のタイプの改良エンジンを起動して、特定の許容基準に基づく所望の改良結果を得ることが可能である。改良エンジンは、実測計測信号と、信号及び関連プロファイル・パラメータを含むデータ空間を考慮して、改良の操作ステップを実行することが可能なソフトウェア、ファームウェア、または、ハードウェアとすることが可能である。重み付き平均最適化器１４０８、感度解析器１４１０、クラスタ・ベクトル予測器１４１２、動的クラスタ・アジャスタ１４１４、または、他のコスト関数最適化器１４１６を使用し、実測計測信号、及び、信号と関連プロファイル・パラメータの集合を用いて、改良プロファイル・パラメータを生成することが可能である。回帰ベースの最適化器１４１８を使用することも可能であり、この場合、信号及びプロファイル・パラメータのデータ空間内におけるデータ・ポイントが、実測計測信号と比較された適合度に対して、順次評価される。
あるいはまた、プロファイル改良モジュール１４０２は、局所的高精細分解能ライブラリ手順１４２４または繰り返しライブラリ改良手順１４２２を用いた、改良エンジンを起動することが可能である。他の改良エンジン１４２０は、双線形法、ラグランジュ法、三次スプライン法、エイトケン法、重み付き平均法、多重二次（ｍｕｌｔｉ−ｑｕａｄｒａｔｉｃ）法、バイキュービック法、タラン（Ｔｕｒｒａｎ）法、ウェーブレット法、ベッセル法、エバレット法、有限差分法、ガウス法、エルミート法、ニュートンの差分商法、接触法、シールの改良アルゴリズム、または、他の改良アルゴリズムといった改良技術を利用することが可能である。プロファイル改良に関するさらに詳細な説明については、本願において参照として組み込まれている、米国特許第６，６０９，０８６号明細書（集積回路計測におけるプロファイルの改良、２００２年２月１２日出願）を参照されたい。
図１５には、パラメータ・プロセッサ及びプロファイル評価器を含む典型的なシステムが描かれている。リソグラフィ、エッチング、または、ストリッピング装置のようなＩＣ製造システム１５１２が、測定装置１５０２に結合されている。測定装置は、光学式、電気式、電子式、または、機械式測定システムとすることが可能である。光学測定装置の例には、分光楕円偏光計及び反射率計のような散乱光測定装置が含まれる。電子測定システムの例には、ＣＤ走査型電子顕微鏡（ＣＤ−ＳＥＭ）、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）、及び、集束イオン・ビーム（ＦＩＢ）装置が含まれる。機械式測定システムの一例としては、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）があり、一方、電気測定システムの一例としては、キャパシタンス測定装置がある。測定装置１５０２は、ＩＣ構造を測定して、実測計測信号を発生し、その実測計測信号をパラメータ・プロセッサ１５０４及びプロファイル評価器１５０６に送る。パラメータ・プロセッサ１５０４は、入力装置１５１０からのデータまたはパラメータ・プロセッサにあらかじめプログラムされた論理に基づいて、事前に値を求めるためのプロファイル・パラメータを選択する。パラメータ・プロセッサ１５０４は、回帰を使用するか、または、ライブラリ１５０８から最も一致する信号を得て、選択プロファイル・パラメータに関する値を求めることが可能である。ライブラリから一致信号を得るための技術には、通常のマッチングプロセスまたはプロファイル改良技術を含むことが可能である。
あるいはまた、パラメータ・プロセッサ１５０４は、選択プロファイル・パラメータに関する履歴、実験、設計、シミュレーション、または、実測データのような、入力装置１５１０を介して入手可能になるデータを使用することが可能である。例えば、選択プロファイル・パラメータが、膜厚の場合、入力装置１５１０を介して入手可能になるデータには、公称膜厚、履歴膜厚、または、測定あるいはプロセス・シュミレーション・ソフトウェアを用いたシミュレーションによって得られる膜厚を含むことが可能である。さらに、上述のように、数学的または統計的手法を用いて、膜厚に関するこれらの値のいくつかに処理を施すことにより、最適値を得ることが可能である。パラメータ・プロセッサ１５０４は、プロファイル改良法及び手順を含む、ライブラリマッチングを実行可能な装置、ソフトウェア、または、ファームウェアとすることが可能である。
選択プロファイル・パラメータに関してパラメータ・プロセッサ１５０４によって得られた値は、プロファイル評価器１５０６に送られる。プロファイル評価器１５０６は、回帰を使用するか、または、ライブラリ１５０８から最も一致する信号を得て、残りのプロファイル・パラメータに関する値を求めることが可能である。ライブラリから一致信号を得るための技術には、通常のマッチングプロセスまたはプロファイル改良技術を含むことが可能である。プロファイル改良技術に関する詳細については、本願において参照として組み込まれる、米国特許第６，６０９，０８６号明細書（集積回路計測におけるプロファイル改良、２００２年２月１２日出願）において得られる。
プロファイル評価器１５０６は、プロファイル・ライブラリ１５０８にアクセスする。プロファイル・ライブラリ１５０８は、記憶装置内の物理的ライブラリ、または、コンピュータ・メモリ内の記憶データ、または、記憶装置内の記憶データとすることが可能である。改良されたプロファイル・パラメータは、そのうちのいくつかについては後述される、改良法及び手順を用いて計算されたプロファイル・パラメータである。プロファイル評価器１５０６は、プロファイル改良法及び手順を含む、ライブラリマッチングを実行可能な装置、ソフトウェア、または、ファームウェアとすることが可能である。
図１６には、プロファイル・パラメータ事前決定及びプロファイル・パラメータ抽出技術の部分リストが描かれている。事前決定技術のテーブル１６０２には、パラメータ・プロセッサ及びプロファイル評価器による使用が可能な、さまざまな組み合わせのプロセスが示されている。すなわち、１つ以上のプロファイル・パラメータを事前に求めるため、パラメータ・プロセッサは、回帰を使用して、選択パラメータの値を求めることが可能である。残りのプロファイル・パラメータ値は、実測計測信号のライブラリマッチングを使用するか、または、回帰を使用して求めることが可能である。ライブラリマッチングオプションが用いられる場合、マッチング操作では、前に得られた最も一致するデータ・ポイントを使用するか、または、最初からやり直して、新たな最も一致するデータ・ポイントを得ることが可能である。上述のように、マッチング操作では、ライブラリ内のプロファイル・パラメータ値が、プロファイル・パラメータの求められた値に略等しい、ライブラリのインスタンスだけを考慮することが可能である。例えば、選択パラメータが膜厚で求められた値が２０ｎｍの場合、マッチング操作では、特定の膜厚が２０ｎｍに略等しい、ライブラリのインスタンスだけを考慮する。パラメータ・プロセッサでライブラリマッチングが用いられる場合、残りのプロファイル・パラメータ値は、実測計測信号のライブラリマッチングを使用するか、または、回帰を使用して求めることが可能である。
やはり、図１６を参照すると、もう１つの事前決定技術は、１つ以上の選択プロファイル・パラメータ値を順次求め、パラメータ・プロセッサ及びプロファイル評価器の各処理シーケンス後に、事前設定された終了判定基準をうまく満たすか検証することによるものである。前述の技術と同様、代替案には、パラメータ・プロセッサ及びプロファイル評価器のための回帰とライブラリマッチングのさまざまな組み合わせが含まれる。さらにもう１つの事前決定技術は、複数の選択パラメータ値を同時に求めることが可能な、並列に事前決定を行うものである。前述の技術と同様、代替案には、パラメータ・プロセッサ及びプロファイル評価器のための回帰とライブラリマッチングのさまざまな組み合わせが含まれる。
もちろん、パラメータ・プロセッサ及びプロファイル評価器のための他のいくつかの処理方法、及び、こうした方法の組み合わせと共に、他の技術を実行可能である。本発明の上述の実施態様は、例証及び解説として示されたものである。それらは、本発明を解説の形態にそのまま制限することを意図したものではない。例えば、上述のように、最初に、並列事前決定技術を使用し、値の事前決定に備えて選択プロファイル・パラメータのランク付けを行うことが可能である。次に、終了判定基準を満たすことに基づいて、選択プロファイル・パラメータの可能性のある最良の組み合わせを得るために、ランク付けされた選択プロファイル・パラメータに順次処理を施すことが可能である。上述の技術に関する他の多くの変更及び組み合わせが可能である。例えば、事前決定のために選択されるプロファイル・パラメータの１つとして、ピッチのような別のプロファイル・パラメータを求めることも可能である。さらに、屈折率または消光係数といった光学測定パラメータのいくつかについても、屈折率または消光係数のある範囲にわたる変動を許すライブラリから求めることが可能である。当業者にとっては、測定される対象のモデルを用いた他の応用例に、本発明の原理及び概念を適用することが可能であり、その場合、値の事前決定に備えて、１つ以上の変数を選択することが可能である。
すなわち、本明細書に解説の本発明の機能実施例は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、及び、他の利用可能な機能コンポーネントまたはビルディング・ブロックのいずれか又は組み合わせによって同等に実施可能であるように考慮されている。上記教示に鑑みて、他の変更及び実施態様も可能であり、従って、本発明の範囲は、この詳細な説明によって限定されるのではなく、添付の請求項によって限定されるように意図されている。
典型的な光学測定装置を表した図である。 （ａ）〜（ｅ）検査される構造のプロファイルをモデル化するために用いられる典型的なプロファイル・モデルを表わす図である。 パターン形成された領域における構造の異なる材料層、いくつかの幅及び厚さを示す、集積回路プロファイルを例示したグラフである。 集積回路のプロファイルを求める典型的なプロセスを表わした図である。 集積回路のプロファイルを求める典型的なライブラリ・ベースのプロセスを表わした図である。 集積回路のプロファイルを求める典型的な回帰ベースのプロセスを表わした図である。 ライブラリを利用して、選択されたプロファイル・パラメータ値を選択し、求めるための典型的なプロセスを表わした図である。 さまざまなデータ源から選択されたプロファイル・パラメータ値を得るための典型的なプロセスを表わした図である。 ライブラリを利用して、残りのプロファイル・パラメータ値を求めるための典型的なプロセスを表わした図である。 ライブラリを利用して、選択されたプロファイル・パラメータ値を求め、前に最も一致したデータ・ポイントを使用するか、または、ライブラリの部分集合を使用して、残りのパラメータ値を求めるための典型的なプロセスを表わした図である。 求められたプロファイル・パラメータに対して変動するプロファイル・パラメータを表わすデータ・ポイントを示した図である。 選択されたプロファイル・パラメータ値を順次求め、終了判定基準が満たされるまで、残りのプロファイル・パラメータ値を求めるための典型的なプロセスを表わした図である。 選択されたプロファイル・パラメータ値を求め、終了判定基準が満たされるまで、残りのプロファイル・パラメータ値を並列に求めるための典型的なプロセスを表わした図である。 さまざまなコスト最適化器及び改良エンジンを起動するプロファイル改良を伴う典型的なシステムを表わした図である。 パラメータ・プロセッサ及びプロファイル評価器を含む典型的なシステムを表わした図である。 プロファイル・パラメータ事前決定技術及びプロファイル・パラメータ抽出の部分リストを表わした図である。
符号の説明
１００ 光学測定システム
１０２ 格子
１０４ ウェハー
１０６ 光源
１０８ 入射光
１１０ 回折光
１１２ 検出器
１１４ 処理モジュール
１１６ ライブラリ
１４０２ プロファイル改良モジュール
１４０８ 重み付き平均最適化器
１４１０ 感度解析器
１４１２ クラスタ・ベクトル予測器
１４１４ 動的クラスタ・アジャスタ
１４１６ 他のコスト関数最適化器
１４１８ 回帰ベースの最適化器
１４２０ 他の改良エンジン
１４２２ 繰り返しライブラリ改良手順
１４２４ 局所的高精細分解能ライブラリ手順
１５０２ 測定装置
１５０４ パラメータ・プロセッサ
１５０６ プロファイル評価器
１５０８ ライブラリ
１５１０ 入力装置
１５１２ ＩＣ製造システム

Claims (56)

  1. 集積回路構造のプロファイル決定方法であって、
    実測計測信号を得るステップと、
    プロファイル・パラメータのセットによって定義される、前記構造の関連プロファイル・モデルを備える第１のシミュレート計測信号を得るステップとを有し、
    前記実測計測信号と前記第１のシミュレート計測信号が、第１の終了判定基準内で一致する場合に、
    ａ）前記第１のシミュレート計測信号に関連した前記プロファイル・モデルの前記プロファイル・パラメータのセットから少なくとも１つのプロファイル・パラメータを選択するステップと、
    ｂ）前記選択されたプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｃ）第２のシミュレート計測信号を得るステップであって、少なくとも１つのプロファイル・パラメータが前記の選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しいプロファイル・パラメータのセットによって定義される、前記構造の関連プロファイル・モデルを備える第２のシミュレート計測信号を得るステップと、
    ｄ）前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が、第２の終了判定基準内で一致する場合、前記第２のシミュレート計測信号に関連した前記プロファイル・モデルの前記プロファイル・パラメータのセットからの１つ以上の残りのプロファイル・パラメータについて値を求めるステップとを有する、ことを特徴とするプロファイル決定方法。
  2. 前記プロファイル決定方法は、
    シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルのライブラリを生成するステップをさらに含み、
    前記ライブラリは、全てのプロファイル・パラメータが値域にわたって変動するように生成され、且つ前記第１のシミュレート計測信号が前記ライブラリから得られる、
    請求項１に記載のプロファイル決定方法。
  3. 前記プロファイル決定方法は、
    前記実測計測信号と前記第１のシミュレート計測信号が、前記第１の終了判定基準内で一致しない場合、前記ライブラリから別のシミュレート計測信号を得るステップをさらに含む、
    請求項２に記載のプロファイル決定方法。
  4. 前記プロファイル決定方法は、
    前記第２のシミュレート計測信号が前記ライブラリから得られ、且つ前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が、第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記ライブラリから、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備える、別のシミュレート計測信号を得るステップを含む、
    請求項２に記載のプロファイル決定方法。
  5. 前記第２のシミュレート計測信号が、前記第１のシミュレート計測信号の１つ以上の残りのプロファイル・パラメータに略等しい１つ以上の残りのプロファイル・パラメータを備えている、
    請求項４に記載のプロファイル決定方法。
  6. 前記プロファイル決定方法は、
    前記シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルの部分集合を備える前記ライブラリの部分集合を生成するステップをさらに含み、
    前記ライブラリの前記部分集合における前記プロファイル・モデルの前記プロファイル・パラメータのセットが、前記選択プロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備え、
    且つ前記第２のシミュレート計測信号及び前記別のシミュレート計測信号の一方又は両方が、前記ライブラリの前記部分集合から得られる、
    請求項４に記載のプロファイル決定方法。
  7. 前記実測計測信号と、前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号とが、前記第２の終了判定基準内で一致する場合、前記１つ以上の残りのプロファイル・パラメータに関する値が、前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号に対応する前記プロファイル・モデルを定義する前記プロファイル・パラメータのセットから求められる、
    請求項４に記載のプロファイル決定方法。
  8. 前記第２のシミュレート計測信号を得るステップは、
    前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、前記第２のシミュレート計測信号を生成するステップと、
    前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が、前記第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、別のシミュレート計測信号を生成するステップを含む、
    請求項２に記載のプロファイル決定方法。
  9. 最適化技術、大域最適化技術、又は、大域最適化技術と局所最適化技術の組み合わせを用いて、前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号について、１つ以上の残りのプロファイル・パラメータを求めるステップをさらに含む、
    請求項８に記載のプロファイル決定方法。
  10. 前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号が前記第２の終了判定基準内で一致する場合、前記１つ以上の残りのプロファイル・パラメータ値が、前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号に対応する前記プロファイル・モデルを定義する前記プロファイル・パラメータのセットから求められる、
    請求項９に記載のプロファイル決定方法。
  11. 前記第１のシミュレート計測信号を得るステップは、
    プロファイル・パラメータのセットを用いて、前記第１のシミュレート計測信号を生成するステップと、
    前記実測計測信号と前記第１のシミュレート計測信号が前記第１の終了判定基準内で一致しない場合、前記第１のシミュレート計測信号の前記プロファイル・パラメータとは異なる少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、別のシミュレート計測信号を発生するステップとを含む、
    請求項１に記載のプロファイル決定方法。
  12. 最適化技術、大域最適化技術、または、大域最適化技術と局所最適化技術の組み合わせを用いて、前記別のシミュレート計測信号についてプロファイル・パラメータのセットを求めるステップをさらに含む、
    請求項１１に記載のプロファイル決定方法。
  13. 前記第２のシミュレート計測信号を得るステップは、
    前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、前記第２のシミュレート計測信号を生成するステップと、
    前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が前記第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、別のシミュレート計測信号を生成するステップを含む、
    請求項１１に記載のプロファイル決定方法。
  14. 最適化技術、大域最適化技術、または、大域最適化技術と局所最適化技術の組み合わせを用いて、前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号について１つ以上の残りのプロファイル・パラメータを求めるステップをさらに含む、
    請求項１３に記載のプロファイル決定方法。
  15. 前記プロファイル決定方法は、
    前記第２のシミュレート計測信号が、シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルのライブラリから得られるものであり、且つ前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が前記第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記ライブラリから、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備える、別のシミュレート計測信号を得るステップを含む、
    請求項１１に記載のプロファイル決定方法。
  16. 前記第２のシミュレート計測信号が、前記第１のシミュレート計測信号の１つ以上の残りのプロファイル・パラメータに略等しい１つ以上の残りのプロファイル・パラメータを備える、
    請求項１５に記載のプロファイル決定方法。
  17. 前記プロファイル決定方法は、
    前記シミュレート計測信号及び関連するプロファイル・モデルの部分集合を備えるライブラリの部分集合を生成するステップをさらに含み、
    前記ライブラリの前記部分集合における前記プロファイル・モデルの前記プロファイル・パラメータのセットが、前記選択プロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備え、
    前記第２のシミュレート計測信号及び前記別のシミュレート計測信号の一方又は両方が、前記ライブラリの前記部分集合から得られる、
    請求項１５に記載のプロファイル決定方法。
  18. 前記プロファイル決定方法は、
    少なくとも１つのプロファイル・パラメータを選択するステップと、
    前記少なくとも１つのプロファイル・パラメータを選択するための１つ以上の基準を決定するステップと、
    前記プロファイル・パラメータのセットから前記１つ以上の選択基準を満たす１つ以上のプロファイル・パラメータを選択するステップを含む、
    請求項１に記載のプロファイル決定方法。
  19. 前記１つ以上の選択基準に、別のプロファイル・パラメータとの相関量を含む、請求項１８に記載のプロファイル決定方法。
  20. 前記選択されたプロファイル・パラメータの前記値を求めるステップは、
    前記選択プロファイル・パラメータの実験、履歴、理論、及びシミュレーションデータの少なくともいずれか一つから、値を得るステップを含む、
    請求項１に記載のプロファイル決定方法。
  21. 前記選択されたプロファイル・パラメータの前記値を求めるステップは、
    測定装置で前記選択プロファイル・パラメータを測定するステップを含む、
    請求項１に記載のプロファイル決定方法。
  22. 前記測定装置が、反射率計、楕円偏光計、散乱計、測長走査型電子顕微鏡、原子間力顕微鏡、または、断面走査型電子顕微鏡の少なくとも１つである、
    請求項２１に記載のプロファイル決定方法。
  23. 前記選択されたプロファイル・パラメータの測定は、
    ２以上の位置について実施され、且つ前記測定から求められる値が統計的手法を用いて重み付けを施される、
    請求項２１に記載のプロファイル決定方法。
  24. 前記選択されたプロファイル・パラメータは、基礎をなす膜の厚さ又は前記構造の幅である、
    請求項２１に記載のプロファイル決定方法。
  25. 前記プロファイル決定方法は、
    前記第２のシミュレート計測信号が、重み付き平均最適化器、感度解析器、クラスタ・ベクトル予測器、動的クラスタ・アジャスタ、回帰ベースの最適化器、局所的高精細分解能ライブラリ手順、及び、繰り返しライブラリ改良手順のうち少なくとも１つを用いて得られる、
    請求項１に記載のプロファイル決定方法。
  26. 実測計測信号からの集積回路構造のプロファイル決定方法であって、
    構造に関する光学測定モデルを作成するステップであって、前記測定モデルは構造のプロファイル・モデルを含み、前記プロファイル・モデルはプロファイル・パラメータを有し、
    ａ）値を求めるために第１のプロファイル・パラメータを選択するステップと、
    ｂ）前記選択された第１のプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｃ）前記選択された第１のプロファイル・パラメータの求められた値を用い、且つ前記構造の１つ以上の実測計測信号を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｄ）プロファイル・パラメータの事前決定を終了するために１つ以上の後続終了判定基準を設定するステップと、
    ｅ）値を求めるために後続プロファイル・パラメータを選択するステップと、
    ｆ）前記選択された後続プロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｇ）前記選択された第１のプロファイル・パラメータ及び前記選択された後続のプロファイル・パラメータの求められた値を用い、且つ前記構造の１つ以上の実測計測信号を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｈ）プロファイル・パラメータの事前決定に関する前記１つ以上の後続終了判定基準が満たされるまで、ステップｅ）〜ｇ）を繰り返すステップと、を含むことを特徴とする、
    プロファイル決定方法。
  27. 前記選択された第１のプロファイル・パラメータの値を求めるステップは、
    全てのプロファイル・パラメータが対応する値域にわたって変動するように生成された、シミュレート計測信号及び関連プロファイル・パラメータのライブラリを生成するステップと、
    実測計測信号に対応して前記ライブラリから最も一致するシミュレート計測信号を求めるステップと、
    前記ライブラリからの前記最も一致するシミュレート計測信号に関連したプロファイル・パラメータ値の中から、前記第１のプロファイル・パラメータ値にアクセスするステップを含む、
    請求項２６に記載のプロファイル決定方法。
  28. 前記ライブラリから前記最も一致するシミュレート計測信号を求める前記ステップは、
    プロファイル改良手順を利用して、前記ライブラリから前記最も一致するシミュレート計測信号を求めるステップを含む、
    請求項２７に記載のプロファイル決定方法。
  29. 前記ライブラリから前記最も一致するシミュレート計測信号を求める前記ステップは、
    前記実測計測信号とライブラリ・インスタンスの部分集合を比較するステップを含み、前記ライブラリ・インスタンスの部分集合が、前記選択された第１のプロファイル・パラメータの値が、前記選択された第１のプロファイル・パラメータの前記求められた値に略等しいライブラリ・インスタンスに相当する、
    請求項２７に記載のプロファイル決定方法。
  30. 前記選択された第１のプロファイル・パラメータ及び前記選択された後続のプロファイル・パラメータの求められた値を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップは、
    ｍ）回帰に関する１つ以上の後続終了判定基準を設定するステップと、
    ｎ）前記残りのプロファイル・パラメータ値のセットを求めるステップと、
    ｏ）前記残りのプロファイル・パラメータ値の選択されたセットに対応し、且つ前記第１のプロファイル・パラメータ及び全ての後続する選択されたプロファイル・パラメータの求められた値に対応するシミュレート計測信号を計算するステップと、
    ｐ）回帰に関する前記１つ以上の後続終了判定基準が満たされるまで、ステップｎ）及びｏ）を繰り返すステップ、を含む、
    請求項２６に記載のプロファイル決定方法。
  31. 実測計測信号からの集積回路構造のプロファイル決定方法であって、
    構造に関する光学測定モデルを作成するステップであって、前記測定モデルは構造のプロファイル・モデルを含み、前記プロファイル・モデルはプロファイル・パラメータを有し、
    値を求めるために複数のプロファイル・パラメータを選択するステップと、
    前記選択された複数のプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    前記選択された複数のプロファイル・パラメータの求められた値を用い、且つ前記構造の１つ以上の実測計測信号を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、を含むことを特徴とする、
    プロファイル決定方法。
  32. 前記選択された複数のプロファイル・パラメータの値を求めるステップは、
    前記複数のプロファイル・パラメータの各選択プロファイル・パラメータ毎に、
    ａ）回帰に関する１つ以上の終了判定基準を設定するステップと、
    ｂ）前記プロファイル・パラメータに関する値のセットを選択するステップと、
    ｃ）前記選択されたプロファイル・パラメータ値のセットに対応するシミュレート計測信号を計算するステップと、
    ｄ）前記回帰に関する１つ以上の終了判定基準が満たされるまで、ステップｂ）及びｃ）を繰り返すステップと、
    ｅ）前記回帰に関する１つ以上の終了判定基準が満たされた場合、前記複数のプロファイル・パラメータの前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた値として、前記複数のプロファイル・パラメータの前記選択されたプロファイル・パラメータ値を指定するステップとを含む、
    請求項３１に記載のプロファイル決定方法。
  33. 前記残りのプロファイル・パラメータ値を求めるステップは、
    全てのプロファイル・パラメータが対応する値域にわたって変動するように、シミュレート計測信号及び関連プロファイル・パラメータのライブラリを生成するステップと、
    前記ライブラリから、前記１つ以上の実測計測信号に対応する最も一致するシミュレート計測信号を求めるステップと、
    前記ライブラリからの前記対応する最も一致するシミュレート計測信号に関連したプロファイル・パラメータ値にアクセスするステップを含む、
    請求項３１に記載のプロファイル決定方法。
  34. 前記ライブラリから、前記実測計測信号に対応する前記最も一致するシミュレート計測信号を求める前記ステップは、
    前記実測計測信号と前記ライブラリ・インスタンスの部分集合を比較するステップを含み、ライブラリ・インスタンスの前記選択された複数のプロファイル・パラメータ値が、前記選択された複数のプロファイル・パラメータの前記対応する求められた値に略等しい前記ライブラリ・インスタンスに、前記ライブラリ・インスタンスの部分集合が相当する、
    請求項３３に記載のプロファイル決定方法。
  35. 前記残りのプロファイル・パラメータ値を求める前記ステップは、
    対応する値域にわたって変動する前記残りのプロファイル・パラメータとともに前記選択された複数のプロファイル・パラメータの前記求められた値を利用して回帰を実施するステップを含む、
    請求項３１に記載のプロファイル決定方法。
  36. 実測計測信号からの集積回路構造のプロファイル決定方法であって、
    ａ）プロファイル・パラメータ最適化に関する１つ以上の終了判定基準を設定するステップと、
    ｂ）構造に関する光学測定モデルを作成するステップであって、前記測定モデルは構造のプロファイル・モデルを含み、前記プロファイル・モデルはプロファイル・パラメータを有し、
    ｃ）値を求めるために複数のプロファイル・パラメータを選択するステップと、
    ｄ）前記選択された複数のプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｅ）プロファイル・パラメータ最適化に関する前記１つ以上の終了判定基準を用いて、前記複数のプロファイル・パラメータにランク付けを施すステップと、
    ｆ）前記選択された複数のプロファイル・パラメータのうち１つ以上のプロファイル・パラメータの求められた値を用い、且つ前記構造の少なくとも１つの実測計測信号を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｇ）プロファイル・パラメータの最適化に関する前記１つ以上の終了判定基準が満たされるまで、ステップｃ），ｄ），ｅ）及びｆ）を繰り返すステップを含むことを特徴とする、
    プロファイル決定方法。
  37. 集積回路構造のプロファイル決定システムであって、
    実測計測信号と、プロファイル・パラメータのセットによって定義される、構造の関連プロファイル・モデルを備える第１のシミュレート計測信号とを得るように構成されたパラメータ・プロセッサと、
    前記パラメータ・プロセッサに結合されたプロファイル評価器であって、
    前記実測計測信号と前記第１のシミュレート計測信号が第１の終了判定基準内で一致する場合、
    ａ）前記第１のシミュレート計測信号に関連した前記プロファイル・モデルの前記プロファイル・パラメータのセットから少なくとも１つのプロファイル・パラメータを選択し、
    ｂ）前記選択されたプロファイル・パラメータの値を求め、
    ｃ）少なくとも１つのプロファイル・パラメータが前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しいプロファイル・パラメータのセットによって定義される前記構造の関連プロファイル・モデルを備える第２のシミュレート計測信号を得て、
    ｄ）前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が第２の終了判定基準内で一致する場合、前記第２のシミュレート計測信号に関連した前記プロファイル・モデルの前記プロファイル・パラメータのセットからの１つ以上の残りのプロファイル・パラメータについて値を求める、
    ように構成されたプロファイル評価器、
    を有することを特徴とする、
    プロファイル決定システム。
  38. 前記プロファイル決定システムは、
    シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルのライブラリをさらに有し、前記ライブラリが、全てのプロファイル・パラメータが値域にわたって変動するように生成され、且つ前記第１のシミュレート計測信号が前記ライブラリから得られる、
    請求項３７に記載のプロファイル決定システム。
  39. 前記プロファイル決定システムは、
    前記実測計測信号と前記第１のシミュレート計測信号が前記第１の終了判定基準内で一致しない場合、前記パラメータ・プロセッサが前記ライブラリから別のシミュレート計測信号を得る、
    請求項３８に記載のプロファイル決定システム。
  40. 前記プロファイル決定システムは、
    前記第２のシミュレート計測信号が、前記ライブラリから得られ、且つ前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が前記第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記パラメータ評価器が、前記ライブラリから前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備える別のシミュレート計測信号を得る、
    請求項３８に記載のプロファイル決定システム。
  41. 前記プロファイル決定システムは、
    前記第２のシミュレート計測信号が、前記第１のシミュレート計測信号の１つ以上の残りのプロファイル・パラメータに略等しい１つ以上の残りのプロファイル・パラメータを備えている、
    請求項４０に記載のプロファイル決定システム。
  42. 前記プロファイル決定システムは、
    前記シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルの部分集合を備えたライブラリの部分集合をさらに有し、
    前記ライブラリ部分集合における前記プロファイル・モデルのプロファイル・パラメータのセットが、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備え、
    且つ前記プロファイル評価器が、前記ライブラリ部分集合から、前記第２のシミュレート計測信号及び前記別のシミュレート計測信号のいずれか一方又は両方を得る、
    請求項４０に記載のプロファイル決定システム。
  43. 前記プロファイル決定システムは、
    前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号が、前記第２の終了判定基準内で一致する場合、前記プロファイル評価器が、前記第２のシミュレート計測信号又は前記別のシミュレート計測信号に対応する前記プロファイルモデルを定義する前記プロファイル・パラメータのセットから前記１つ以上の残りのプロファイル・パラメータについて前記値を求める、
    請求項４０に記載のプロファイル決定システム。
  44. 前記プロファイル評価器が、
    前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、前記第２のシミュレート計測信号を生成し、
    且つ前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が、前記第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、別のシミュレート計測信号を生成することによって、
    前記第２のシミュレート計測信号を得る、
    請求項３８に記載のプロファイル決定システム。
  45. 前記パラメータ・プロセッサが、
    プロファイル・パラメータのセットを用いて、前記第１のシミュレート計測信号を生成し、
    記実測計測信号と前記第１のシミュレート計測信号が、前記第１の終了判定基準内で一致しない場合、前記第１のシミュレート計測信号の前記プロファイル・パラメータとは異なる少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、別のシミュレート計測信号を生成することによって、
    前記第１のシミュレート計測信号を得る、
    請求項３７に記載のプロファイル決定システム。
  46. 前記プロファイル評価器が、
    前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、前記第２のシミュレート計測信号を生成し、
    且つ前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が、前記第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備えるプロファイル・パラメータのセットを用いて、別のシミュレート計測信号を生成することによって、
    前記第２のシミュレート計測信号を得る、
    請求項４５に記載のプロファイル決定システム。
  47. 前記プロファイル決定システムは、
    シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルのライブラリをさらに有し、
    前記プロファイル評価器が、前記ライブラリから前記第２のシミュレート計測信号を得、且つ前記実測計測信号と前記第２のシミュレート計測信号が、前記第２の終了判定基準内で一致しない場合、前記プロファイル評価器が、前記ライブラリから、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備える別のシミュレート計測信号を得る、
    請求項４５に記載のプロファイル決定システム。
  48. 前記プロファイル決定システムは、
    前記シミュレート計測信号及び関連プロファイル・モデルの部分集合を備える前記ライブラリの部分集合をさらに有し、
    前記ライブラリの部分集合における前記プロファイル・モデルの前記プロファイル・パラメータのセットが、前記選択されたプロファイル・パラメータについて求められた前記値に略等しい少なくとも１つのプロファイル・パラメータを備え、
    且つ前記プロファイル評価器が、前記ライブラリの部分集合から、前記第２のシミュレート計測信号及び前記別のシミュレート計測信号のいずれか一方又は両方を得る、
    請求項４７に記載のプロファイル決定システム。
  49. 前記プロファイル決定システムは、
    前記ウェハー構造の計測信号を測定し、その実測計測信号を伝送するように構成された測定装置をさらに有し、前記測定装置が、前記パラメータ・プロセッサ及び前記プロセッサ評価器に結合されている、
    請求項３７に記載のプロファイル決定システム。
  50. 前記測定装置が、反射率計または楕円偏光計である、請求項４９に記載のプロファイル決定システム。
  51. 前記パラメータ・プロセッサは、前記１つ以上のプロファイル・パラメータのうちから選択されたプロファイル・パラメータと別の１つ以上のプロファイル・パラメータとの相関に基づいて、前記１つ以上のプロファイル・パラメータを選択する、
    請求項３７に記載のプロファイル決定システム。
  52. 前記選択されたプロファイル・パラメータは、膜厚又は構造幅である、請求項５１に記載のプロファイル決定システム。
  53. 前記パラメータ・プロセッサは、
    数学的手法及び統計的手法のいずれか一方又は両方を用いて、実験、履歴、理論、シミュレーションデータ、及び測定装置によって得られた測定結果のうち、少なくともいずれか一つから選択された１つ以上の前記プロファイル・パラメータ値を求めるように、さらに構成されている、
    請求項３７に記載のプロファイル決定システム。
  54. ウェハー構造のプロファイルを決定するためのコンピュータ実行可能なコードを有する、コンピュータ読取可能な記録媒体であって、
    構造に関する光学測定モデルを作成するステップであって、前記測定モデルは構造のプロファイル・モデルを含み、前記プロファイル・モデルはプロファイル・パラメータを有し、
    ａ）値を求めるために第１のプロファイル・パラメータを選択するステップと、
    ｂ）前記選択された第１のプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｃ）前記選択された第１のプロファイル・パラメータの求められた前記値を用い、且つ前記構造の１つ以上の実測計測信号を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｄ）プロファイル・パラメータの事前決定を終了するために１つ以上の後続終了判定基準を設定するステップと、
    ｅ）値を求めるために後続プロファイル・パラメータを選択するステップと、
    ｆ）前記選択された後続プロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｇ）前記選択された第１のプロファイル・パラメータ及び前記選択された後続のプロファイル・パラメータの求められた値を用い、且つ前記構造の１つ以上の実測計測信号を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｈ）プロファイル・パラメータの事前決定に関する前記１つ以上の後続終了判定基準が満たされるまで、ステップｅ）〜ｇ）を繰り返すステップとを、
    実行するようコンピュータに指示することによって、実測計測信号からウェハー構造のプロファイルを決定するためのコンピュータ実行可能なコードを有することを特徴とする、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
  55. 前記コンピュータ読取可能な記録媒体は、
    ｍ）回帰に関する１つ以上の後続終了判定基準を設定するステップと、
    ｎ）前記残りのプロファイル・パラメータ値のセットを求めるステップと、
    ｏ）前記残りのプロファイル・パラメータ値の選択されたセット、及び、前記第１のプロファイル・パラメータ及び全ての後続する選択されたプロファイル・パラメータの求められた値に対応するシミュレート計測信号を計算するステップと、
    ｐ）回帰に関する前記１つ以上の後続終了判定基準が満たされるまで、ステップｎ）及びｏ）を繰り返すステップとを、
    さらに実行するようコンピュータに指示するコンピュータ実行可能コードを有する、請求項５４に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
  56. ウェハー構造のプロファイルを決定するためのコンピュータ実行可能なコードを有する、コンピュータ読取可能な記録媒体であって、
    ａ）プロファイル・パラメータ最適化に関する１つ以上の終了判定基準を設定するステップと、
    ｂ）構造に関する光学測定モデルであって、プロファイル・パラメータを有する構造のプロファイル・モデルを含む光学測定モデルを作成するステップと、
    ｃ）値を求めるために複数のプロファイル・パラメータを選択するステップと、
    ｄ）前記選択された複数のプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｅ）プロファイル・パラメータ最適化に関する前記１つ以上の終了判定基準を用いて、前記複数のプロファイル・パラメータにランク付けを施すステップと、
    ｆ）前記選択された複数のプロファイル・パラメータのうち１つ以上のプロファイル・パラメータの求められた値を用い、且つ前記構造の少なくとも１つの実測計測信号を用いて、残りのプロファイル・パラメータの値を求めるステップと、
    ｇ）プロファイル・パラメータ最適化に関する前記１つ以上の終了判定基準が満たされるまで、ステップｃ），ｄ），ｅ）及びｆ）を繰り返すステップとを、
    実行するようコンピュータに指示することによって、実測計測信号からウェハー構造のプロファイルを求めるためのコンピュータ実行可能なコードを有することを特徴とする、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
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