JP2008020451A - 光学計測システムに係る選択された変数の最適化 - Google Patents

Abstract

【課題】時間とコストがかからない光学計測システムを提供する。
【解決手段】 光計測モデルを用いて半導体ウエハ上に形成されたパターニングされた構造を検査するシステムは、第１製造クラスタ、計測クラスタ、光計測モデル最適化装置、及びリアルタイムプロファイル推定装置を有する。
【選択図】 図１Ａ

Description

本願は全般的に、半導体ウエハ上に形成される構造の光計測に関し、特にパターニングされた構造の光計測に関する。

半導体製造では、品質を保証するために、周期回折格子が一般的に用いられる。たとえば周期回折格子に係る一の典型的な利用には、半導体チップの動作構造近傍に周期回折格子を製造する工程が含まれる。続いて周期回折格子は電磁波放射線によって照射される。その周期回折格子によって偏向されるその電磁波放射線は、回折信号として得られる。続いてその回折信号が解析されることで、周期回折格子ひいては半導体チップの動作構造が仕様に従って作製されているか否かが決定される。

一の従来システムでは、周期回折格子を照射することによって得られる回折信号（計測された回折信号）は、シミュレーションによる回折信号のライブラリと比較される。ライブラリ中の各シミュレーションによる回折信号は、仮定プロファイルと関連する。測定された回折信号とライブラリ中の各シミュレーションによる回折信号のうちの１つとが一致するとき、そのシミュレーションによる回折信号と関連する仮定プロファイルは、その周期回折格子の実際のプロファイルを表すものと推定される。
米国特許第６９１３９００号明細書 米国特許第１０／６０８３００号明細書 米国特許第１１／０６１３０３号明細書 米国特許第１０／２０６４９１号明細書 米国特許第１０／９４６７２９号明細書 米国特許第６７８５６３８号明細書 米国特許第６９１３９００号明細書 サイモン（Ｓｉｍｏｎ Ｈａｙｋｉｎ）、「ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」、プレンティスホール（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ）、１９９９年

シミュレーションによる回折信号のライブラリは、たとえば厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）のような厳密な方法を用いて生成されて良い。より詳細には、回折モデリング法では、シミュレーションによる回折信号の計算は、部分的にはマクスウエル方程式を解くことに基づいている。シミュレーションによる回折信号の計算は、多数の複雑な計算を実行する手順を有する。これは時間とコストがかかるものと思われる。

光計測モデルを用いて半導体ウエハ上に形成されたパターニングされた構造を検査するシステムは、第１製造クラスタ、計測クラスタ、光計測モデル最適化装置、及びリアルタイムプロファイル推定装置を有する。第１製造クラスタはウエハを処理するように備えられ、そのウエハは、第１パターニング構造及び第１非パターニング構造を有する。第１パターニング構造は、下地の膜厚、限界寸法、及びプロファイルを有する。計測クラスタは、第１製造クラスタと結合する１以上の光計測装置を有する。計測クラスタは、第１パターニング構造及び第１非パターニング構造で回折され信号を測定するように備えられている。計測モデル最適化装置は、１以上の計測された第１パターニング構造での回折信号を用いて、かつ変化するプロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータによって、第１パターニング構造の光計測モデルを最適化するように備えられている。リアルタイムプロファイル推定装置は、光計測モデル最適化装置及び計測クラスタと結合する。リアルタイムプロファイル推定装置は、光計測モデル最適化装置からの光計測モデル、計測された第１パターニング構造での回折信号、並びに、材料の屈折に関するパラメータ及び計測装置に関するパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータについての特定範囲内に存在する一定値、から得られる光計測モデルを用いるように備えられている。リアルタイムプロファイル推定装置は、下地の膜厚、限界寸法、及び第１パターニング構造のプロファイルを有する出力を生成するように備えられている。

本発明の説明を補助するため、本発明の基本的な考え方を応用したものを図示するのに半導体ウエハが用いられて良い。本方法及びプロセスは、繰り返し構造を有する他の作業部位にも同様に適用される。さらに本願では、特に言及がなければ構造という語は、パターニングされた構造を指す。

図１Ａは、典型的な実施例を図示する概略図である。この実施例では光計測は、半導体ウエハ上の構造のプロファイルを決定するのに用いられて良い。光計測システム４０は計測ビーム源４１を有し、そのビーム源４１はウエハ４７が有する最大の構造５９にビーム４３を照射する。計測ビーム４３は、ターゲット構造５９へ向けて入射角θ_ｉで照射され、回折角θ_ｄで回折される。回折ビーム４９は、計測ビーム受光器５１によって計測される。回折ビームデータ５７は、プロファイル適用サーバー５３へ伝送される。プロファイル適用サーバー５３は、計測された回折ビームデータ５７と、ターゲット構造の限界寸法と解像度との様々な組み合わせを表す、シミュレーションによって得られた回折ビームデータのライブラリ６０とを比較する。一の典型的実施例では、計測された回折ビームデータ５７と最もよく一致するライブラリ６０の事例が選ばれる。たとえ本発明の基本的な考え方及び原理を例示するのに、回折スペクトル又は信号及びそれに関連する仮定プロファイルのライブラリが頻繁に用いられるとしても、本発明は、シミュレーションによる回折信号及びそれに関連するプロファイルパラメータの組を有するデータ空間へも同様に適用される。データ空間とはたとえば、回帰分析、ニューラルネット及びプロファイル抽出に用いられる同様の方法である。仮定プロファイル及びそれに関連する選ばれたライブラリ６０の事例の限界寸法は、ターゲット構造５９に係る部位の実際の断面プロファイル及び限界寸法に対応すると推定される。光計測システム４０は、リフレクトメータ、エリプソメータ、又は回折ビーム又は信号を計測する他の光計測装置を用いて良い。光計測システムは、特許文献１で説明されている。光計測においてライブラリの使用を要しない、本発明の他の典型的な実施例については後述する。

別法は、機械学習システム（ＭＬＳ）を用いてシミュレーションによる回折信号のライブラリを生成する方法である。シミュレーションによる回折信号のライブラリを生成する前に、既知の入出力データを用いてＭＬＳが訓練される。一の典型的実施例では、シミュレーションによる回折信号は、たとえば逆誤差伝播法、動径基底関数法、サポートベクタ、カーネル回帰等の機械学習アルゴリズムを用いた機械学習システム（ＭＬＳ）を用いて生成されて良い。機械学習システム及びアルゴリズムについては、非特許文献１及び特許文献２でより詳細に説明されている。

本明細書では“１次元構造”という語は、１次元にのみ変化するプロファイルを有する構造を指す。たとえば図１Ｂは、１次元（つまりｘ方向）に変化するプロファイルを有する周期回折格子を図示している。図１Ｂに図示されている周期回折格子のｚ方向でのプロファイルは、ｘ方向の関数として変化する。しかし図１Ｂに図示された周期回折格子のプロファイルは、ｙ方向では実質的に均一又は連続的であると推定される。

本明細書では“２次元構造”という語は、少なくとも２次元的に変化するプロファイルを有する構造を指す。たとえば図１Ｃは、２次元（つまりｘ方向及びｙ方向）に変化するプロファイルを有する周期回折格子を図示している。図１Ｃに図示されている周期回折格子のプロファイルは、ｙ方向で変化する。

以降での図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃについての議論は、光計測モデル化を行うための２次元繰り返し構造の評価について説明する。図２Ａは、２次元繰り返し構造のユニットセルの典型的な直交グリッドの上面を図示している。仮定的グリッド線は、繰り返し構造の上面で重なる。ここでグリッド線は周期方向に沿って引かれている。仮定的グリッド線はユニットセルと呼ばれる領域を形成する。ユニットセルは、直交するように配置されて良いし、又は直交しないように配置されても良い。２次元繰り返し構造は、ユニットセル内部に特徴部位を有して良い。特徴部位とはたとえば、繰り返し柱、コンタクトホール、ビア、又はそれら２以上の形状を組み合わせたものである。さらにその特徴部位は、様々な形状を有して良く、かつ凹面若しくは凸面部位、又は凹面及び凸面部位との結合であって良い。図２Ａを参照すると、繰り返し構造３００は、直交するように備えられている穴を有するユニットセルを有する。ユニットセル３０２は、全ての特徴部位及び部品をその内部に有し、基本的にはユニットセル３０２のほぼ中心に穴３０４を有する。

図２Ｂは２次元繰り返し構造の上面を図示している。ユニットセル３１０は凹面の楕円穴を有する。図２Ｂは、楕円穴を有する部位３２０を有するユニットセル３１０を示す。その楕円穴の大きさは、その底部へ進むに従って徐々に小さくなる。その構造を評価するのに用いられるプロファイルパラメータは、Ｘ方向のピッチ３１２及びＹ方向のピッチ３１４を有する。それに加えて、部位３２０の上部を表す楕円の主軸３１６、及び部位３２０の底部を表す楕円３１６の主軸３１８は、部位３２０の評価に用いられて良い。さらに部位上部と部位底部との間にある中間部の主軸及び上部楕円、中間部楕円又は底部楕円の短軸（図示されていない）が用いられても良い。

図２Ｃは、２次元繰り返し構造の上面を評価する典型的な方法である。ユニットセル３３０内の繰り返し構造の部位３３２であって、上から見てピーナッツ形状を有する島である。一のモデル化方法は、部位３３２を、変数又は楕円及び多角形の組み合わせを有すると近似する手順を有する。さらに部位３２２の上面から見た形状の変化を解析した後に、２つの楕円である楕円１、楕円２、及び２つの多角形である多角形１、多角形２が十分に部位３３２を評価するということが分かったと仮定する。よって、２つの楕円及び２つの多角形を評価するのに必要なパラメータは：楕円１についてＴ１及びＴ２；多角形１についてＴ３、Ｔ４及びθ_１；多角形２についてＴ４、Ｔ５及びθ_２；楕円２についてＴ６及びＴ７；の９個である。他多くの形状の組み合わせが、ユニットセル３３０内の部位３３２の上面を評価するのに用いられて良い。２次元繰り返し構造のモデル化についての詳細な説明については、特許文献３を参照のこと。

図３は、半導体ウエハ上に形成されたパターニング構造を検査する典型的なフローチャートである。図３を参照すると、工程４００では、パターニング構造の光計測モデルが生成される。光計測モデルは、パターニング構造のプロファイルを評価するパラメータ（つまりプロファイルパラメータ）、構造の層に用いられる材料の屈折率に関するパラメータ（つまり材料の屈折率パラメータ）並びに計測装置及び繰り返し構造に対する照射ビームの角度設定に関するパラメータ（つまり計測装置に関するパラメータ）を有する。

上述のように、プロファイルパラメータは、高さ、幅、側壁の角度、及び上部円形化（ｔｏｐ−ｒｏｕｎｄｉｎｇ）、上部Ｔ字化（Ｔ−ｔｏｐｐｉｎｇ）、フーチング（ｆｏｏｔｉｎｇ）等のプロファイルの特徴評価を有して良い。また上述したように、繰り返し構造についてのプロファイルパラメータは、ユニットセルのＸ方向ピッチ及びＹ方向ピッチ、穴又は島の上面形状を評価するのに用いられる楕円の長軸と短軸及び多角形の大きさ等を有して良い。

さらに図３を参照すると、材料の屈折率パラメータは、以下の式で表されるような屈折率パラメータＮ及び消散係数Ｋを有する。

ここでλは波長、ａは材料の屈折率、及びｂは材料の消散係数である。Ｎ及びＫを変化させる代わりに、定数ａ及びｂが光計測モデル内で変化して良い。

工程４０２では、プロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータの範囲が画定される。一例では、材料の屈折率に関するパラメータ（たとえばＮ及びＫパラメータ）及び計測装置に関するパラメータ（たとえば繰り返し構造の周期方向に対する入射ビームの入射角及び方位角）が画定される。上述のように、定数ａ及びｂは、Ｎ及びＫパラメータについて用いられて良い。

工程４０４では、計測した回折信号が得られる。計測された回折信号は、パターニング構造で回折され、光計測装置を用いて計測された。一例では、回折信号が計測されるのに、具体的な光計測装置が選ばれかつ用いられて良い。光計測装置はリフレクトメータ、エリプソメータ、リフレクトメータ／エリプソメータのハイブリッド計測装置等であって良い。

工程４０６では、光計測モデルは、計測された回折信号を用いて、かつプロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータの範囲で最適化される。たとえば初期の光計測モデルが画定されて良い。工程４０２で画定された範囲内にあるプロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータの値を用いて、初期の光計測モデル用に１以上のシミュレーションによる回折信号が生成されて良い。１以上のシミュレーションによる回折信号は、計測された回折信号と比較されて良い。この比較結果は、１以上の終了基準を用いることによって評価されて良い。１以上の終了基準とはたとえば、コスト関数、適合度（ＧＯＦ）等である。１以上の終了基準が満たされない場合、初期の光計測モデルは、改良された光計測モデルを生成するように変更されて良い。１以上の回折信号の生成過程、及びその１以上の回折信号と計測された回折信号との比較過程は繰り返されて良い。光計測モデルを変更するこの過程は、１以上の終了基準が最適化された計測モデルを得るのに適するまで繰り返されて良い。計測モデルの最適化についての詳細については、特許文献４、特許文献５及び特許文献３を参照のこと。

工程４０８では、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータのうちの少なくとも１について、そのパラメータの範囲内で、その値が固定される。図４Ａ及び図４Ｂは、光計測モデルのパラメータ値を得る方法の典型的なフローチャートである。その値は一定値として用いられて良い。

図４ＡはＮ及びＫパラメータの値を得る方法の典型的なフローチャートである。工程５００では、定数ａ及びｂを含むＮ及びＫパラメータは、経験的データから得られる。経験的データとは、たとえば同一材料を用いた過去のウエハ構造からの同様のデータから、同一レシピについての過去の実験から得られた定数についての過去の値から、及び文献又はハンドブックから得られる。工程５１０では、定数ａ及びｂを含むＮ及びＫパラメータは、たとえばエッチング又はトラック集積製造装置のような製造装置と一体化した光計測装置を用いた測定から得られる。工程５２０では、定数ａ及びｂを含むＮ及びＫパラメータは、一体化していない光計測装置を用いて得られる。

一の実施例では、工程５２０で計測される面はパターニング構造に隣接する非パターニング領域である。別な実施例では、計測された面はパターニング構造と隣接しておらず、かつ同一ウエハの検査領域内又は検査用ウエハの領域内であって良い。別な実施例では、ウエハ又はロットあたりにつき１面が計測される。得られる定数ａ及びｂは同一ウエハについて、ロット中の全てのウエハについて、又は全プロセスの稼働について用いられる。あるいはその代わりに、一旦層の厚さが決定されれば、層の厚さと定数ａ及びｂとの過去の相関が、定数ａ及びｂを得るのに用いられて良い。

図４Ａを参照すると、工程５４０では、様々な情報源及び様々な方法を用いて得られる材料データは、パターニング構造のプロファイル決定に用いられるように処理される。たとえば複数の測定によって定数ａ及びｂが決定される場合、統計学上の平均が計算されて良い。

図４Ｂは、計測装置に関するパラメータの値を得るフローチャートである。一の実施例において、工程６００では、計測装置の入射角が可変である場合には、選ばれた計測装置に基づいて、照射ビームの入射角が、製造供給元又はその使用に用いられる設定から得られる。同様に工程６１０では、方位角は、選択された光計測装置及びウエハ構造の使用方法に基づいて決定されて良い。工程６４０では、光計測装置についてのプロセス装置の仕様及び設定データが処理される。法線入射したリフレクトメータ及び固定角で入射したエリプソメータが選ばれた計測装置として与えられると、法線入射又は固定角入射は、光計測モデルに必要な形式に変換される。同様に計測装置の方位角も光計測モデルに必要な形式に変換される。

図３を参照すると、工程４１０では、パターニング構造のプロファイルは、工程４０８での最適化された光計測モデル及び固定値を用いることによって決定されて良い。具体的には、パターニング構造の少なくとも１のプロファイルパラメータが、工程４０８での最適化された光計測モデル及び固定値を用いることによって決定される。前記少なくとも１のプロファイルパラメータは、回帰処理又はライブラリベースの処理を用いて決定されて良い。

上述のように、回帰処理では、計測されたパターニング構造での回折信号は、シミュレーションによる回折信号と比較される。そのような比較は、計測された回折信号と比較して最も良く一致するシミュレーションによる回折信号を生成するプロファイルパラメータの組についての収束値が得られるように、プロファイルパラメータの組に基づいて繰り返し行われる。回帰ベース処理についてのより詳細な説明については、特許文献６を参照のこと。

ライブラリベースの処理では、最適化された計測モデルを用いて光計測データが保存される。保存された光計測データは、シミュレーションによる回折信号の対、及びプロファイルパラメータの対応する組を有する。シミュレーションによる回折信号及びプロファイルパラメータのライブラリのような光計測データの生成についての詳細は、特許文献７で説明されている。

一の実施例では、パターニング構造のプロファイルは、工程４０８での一定値の範囲内である、計測された回折信号及び保存された計測データの組を用いて決定される。たとえばＮ及びＫパラメータの定数ａ及びｂが工程４０８で固定されている場合、使用された保存光計測データの一部はシミュレーションによる回折信号でかつ一定値のａ及びｂに対応するプロファイルパラメータの組となる。

別な実施例では、パターニング構造のプロファイルは、計測された回折信号及び保存された全ての光計測データを用いて決定される。全ての光計測データとは、つまり全データ空間を探索することである。たとえばパターニング構造のプロファイルは、計測された回折信号及び全計測データを用いて決定される。つまり定数ａ及びｂが変化する一方で、最も良く一致するシミュレーションによる回折信号を探索する。

図５は、リアルタイムプロファイル推定装置の典型的な概略図である。第１製造クラスタ９１６は計測クラスタ９１２と結合する。第１製造クラスタ９１６は、フォトリソグラフィ、エッチング、熱処理システム、メタライゼーション、注入、化学気相成長、化学機械研磨又は他の製造ユニットのうちの１以上を有して良い。第１製造クラスタ９１６は、１以上のプロセス工程を経てウエハ（図示されていない）を処理する。エッチングプロセス工程後、ウエハは、計測クラスタ９１２内で計測されて良い。計測クラスタ９１２は、一体化した又は一体化していない組をなす計測装置であって良い。計測装置とはたとえば、リフレクトメータ、エリプソメータ、リフレクトメータ／エリプソメータのハイブリッド計測装置、走査型電子顕微鏡、センサ等である。

ウエハ構造の計測後、計測クラスタ９１２は、回折信号８１１をモデル最適化装置９０４へ伝送する。計測モデル最適化装置９０４は、製造レシピ入力情報及び最適化パラメータ８０３、保存された計測データ９１４からの過去の経験的構造プロファイルデータ８０９、並びに計測クラスタ９１２からの計測された回折信号８１１を用いて、計測された構造の光計測モデルを生成及び最適化する。レシピデータ８０３は、積層体中のパターニング構造及び非パターニング構造を有する層の材料を含む。最適化パラメータ８０３は、プロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータを有する。これらのパラメータは、光計測モデル中で変化する。モデル最適化装置９０４は、パターニング構造で回折された計測された回折信号８１１、レシピデータ及び最適化パラメータ８０３、計測データ保存体９１４からの経験的データ８０９に基づいて光計測モデルを最適化し、かつリアルタイムプロファイル推定装置９１８へ伝送される最適化された光計測モデル８１５を生成する。

図５を参照すると、リアルタイムプロファイル推定装置９１８は、最適化された光計測モデル８１５、計測された回折信号８１７、及び経験的計測データ８０５を用いて、パターニング構造のプロファイル、限界寸法、及び下地の厚さ８４３を決定する。経験的計測データ８０５は、固定したプロファイルパラメータ（たとえばピッチのような）、Ｎ及びＫについてのパラメータ（たとえば定数ａ及びｂのような）、並びに／又は計測装置に関するパラメータ（たとえば入射角及び／又は方位角のような）を有して良い。リアルタイムプロファイル推定装置９１８の出力はさらに、データ８１４として第１製造クラスタ９１６へ、データ８２７として記憶用である計測データ記憶装置８４５へ、及びデータ８４５として第２製造クラスタ９３０へ選択的に伝送される。

第１製造クラスタ９１６へ伝送されるデータ８４１は、パターニング構造の下地膜の厚さ、ＣＤ、及び／又は１以上のプロファイルパラメータを有して良い。パターニング構造の下地膜の厚さ、ＣＤ、及び／又は１以上のプロファイルパラメータは、第１製造クラスタによって用いられることで、たとえばフォトリソグラフィ製造クラスタの焦点及び照射量、又はイオン注入製造クラスタのドーパント濃度のような１以上のプロセスパラメータを変更して良い。第２製造クラスタ９３０へ伝送されるデータ８４５は、パターニング構造のＣＤを有して良い。そのＣＤは、エッチング製造クラスタ中でのエッチャント濃度又は堆積クラスタ中での堆積時間を変更するのに用いられて良い。計測データ記憶装置９３０へ伝送されるデータ８２７は、パターニング構造の下地膜の厚さ、ＣＤ、及び／又は１以上のプロファイルパラメータを有して良い。パターニング構造の下地膜の厚さ、ＣＤ、及び／又は、ウエハ識別記号（ＩＤ）、ロットＩＤ、レシピ、及びプロファイルパラメータの値は、他のの探索を促進するパターニング構造ＩＤと一緒になっている。

図５を参照すると、上述のように、計測データ記憶装置９１４は、計測データを体系化かつ索引付けする手段として、たとえばウエハＩＤ、ロットＩＤ、レシピ、及びパターニング構造ＩＤのような識別情報を利用して良い。計測クラスタ９１２からのデータ８１３は、ウエハ、ロット、レシピ、位置又はウエハ位置についての識別記号、及びパターニング構造又は非パターニング構造と関連する計測された回折信号を有する。計測モデル最適化装置９０４からのデータ８０９は、パターニング構造プロファイルに関連する変数、計測装置の型及びそれに関連する変数、並びにモデル化において変化する変数の範囲及びモデル化において固定されている変数の値を有する。上述のように、経験的計測データ８０５は、固定したプロファイルパラメータ（たとえばピッチのような）、Ｎ及びＫについてのパラメータ（たとえば定数ａ及びｂのような）、並びに／又は計測装置に関するパラメータ（たとえば入射角及び／又は方位角のような）を有して良い。

図６は、プロファイルサーバーを生成かつ使用することで計測された回折信号に対応するプロファイルを決定する実施例についての典型的な概略図である。図６は２点を除き図５と同一である。第１に、図６のモデル最適化装置９０４は、計測モデルを最適化することに加えて、２つのデータ組又はそのうちの１組を生成して良い。第１データ組は、シミュレーションによる回折信号と、それに対応するプロファイルパラメータの組との対のライブラリである。第２データ組は、訓練された機械学習システム（ＭＬＳ）である。ＭＬＳはライブラリのサブセット、つまり上述の第１データ組で訓練されて良い。第１及び／又は第２データ組８１９は計測データ記憶装置９１４内に記憶される。第２に、図５のリアルタイムプロファイル推定装置９１８は、図６のプロファイルサーバー９２０に置き換えられる。プロファイルサーバー９２０は、計測モデル最適化装置９０４から利用可能となるライブラリのデータ組又は訓練されたＭＬＳデータ組のいずれかを用いる。あるいはその代わりに、プロファイルサーバー９２０は計測データ記憶装置９１４内に記憶されたデータ組にアクセスしても良い。プロファイルサーバー９２０は、計測クラスタ９１２、ライブラリ又は計測データ記憶装置９１４から訓練されたＭＬＳからの計測された回折信号８１７を用いて、パターニング構造８４３の下地膜の厚さ、ＣＤ及びプロファイルパラメータを決定する。それに加えてプロファイルサーバー９２０は、固定したプロファイルパラメータ（たとえばピッチのような）、Ｎ及びＫについてのパラメータ（たとえば定数ａ及びｂのような）、並びに／又は計測装置に関するパラメータ（たとえば入射角及び／又は方位角のような）を有する経験的計測データ８０５を用いることで、計測された回折信号８１７との最良の一致を見いだすのに用いられるライブラリ又は訓練されたＭＬＳの境界を設定して良い。

図７は、２以上の製造システムと計測プロセッサ及び計測データ記憶装置とを接続することでパターニング構造のプロファイルパラメータを決定する典型的な概略図である。第１製造システム９４０は、モデル最適化装置９４２、リアルタイム推定装置９４４、プロファイルサーバー９４６、製造クラスタ９４８、及び計測クラスタ９５０を有する。第１製造システム９４０は計測プロセッサ１０１０と結合する。計測プロセッサ１０１０は、計測データ源１０００、計測データ記憶装置１０４０、製造ホストプロセッサ１０２０、及びプロセスシミュレータ１０５０と結合する。

図７を参照すると、第１製造システム９４０の構成要素、つまりモデル最適化装置９４２、リアルタイム推定装置９４４、プロファイルサーバー９４６、製造クラスタ９４８、及び計測クラスタ９５０は、図５及び図６に図示された対応する装置と同一の機能を実行するように備えられている。計測プロセッサ１０１０は、一体化していない又は一体化した計測データ源１０００から計測データ８６４を受け取る。一体化していない計測データ源１０００は、たとえばリフレクトメータ、エリプソメータ、ＳＥＭ等の製造位置に存在する一体化していない計測装置のクラスタであって良い。離れた計測データ源１０００は、成膜用の計測データを供するリモートデータサーバー又はリモートプロセッサ、又はウエブサイトを有して良い。第１製造システム９４０から計測プロセッサ１０１０へのデータは、最適化された計測モデルのプロファイルパラメータ範囲及び記憶されたデータを有することで、構造プロファイルパラメータを決定して良い。データ記憶装置１０４０は、シミュレーションによる回折信号と、それに対応するプロファイルパラメータの組との対のライブラリを有して良い。そのライブラリは、入力用の計測された回折信号のプロファイルパラメータの組を生成して良い。データ記憶装置１０４０から計測プロセッサ１０１０へのデータ８７０は、プロファイルパラメータ及び／又はシミュレーションによる回折信号の組を有する。計測プロセッサ１０１０から第１計測システム９４０へのデータ８６０は、ライブラリ又は訓練されたＭＬＳ記憶装置内で探索されるデータ空間の一部を特定するため、プロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータの値を計測データ記憶装置１０４０内に有する。第２製造システム９７０へ伝送され、及びそこから計測プロセッサ１０１０へ伝送されるデータ８６２は、第１製造システム９４０へ伝送され、及びそこから伝送されるデータ８６０と同一である。

さらに図７を参照すると、計測プロセッサ１０１０へ伝送され、及びそこから製造ホストプロセッサ１０２０へ伝送されるデータ８６６は、成膜レシピに関連するデータ、並びに第１製造システム９４０及び第２製造システム９７０で、計測クラスタ９５０及び９８０によって計測されるプロセスデータを有して良い。プロセスシミュレータを用いて計算されるプロファイルパラメータの値のようなデータ８６８は、計測モデルの選択された変数を固定値に設定する計測プロセッサ１０１０へ伝送される。プロセスシミュレータの例は、プロリス（Ｐｒｏｌｉｔｈ）（商標）、ラファエル（Ｒａｐｈａｅｌ）（商標）、アテナ（Ａｔｈｅｎａ）（商標）等がある。あるいはその代わりに、計測データ記憶装置１０４０内のプロファイルパラメータ値は、プロファイルサーバー９４６及び９７６によって用いられることで、ライブラリ又は訓練されたＭＬＳ記憶装置ないで探索されるデータ空間を画定する。図７の計測データ記憶装置１０４０は計測データを保存するもので、その計測データは第１製造システム９４０及び／又は第２製造システム９７０にとって利用可能である。上述したように、第１製造システム９４０及び／又は第２製造システム９７０は、フォトリソグラフィ、エッチング、熱処理システム、メタライゼーション、注入、化学気相成長、化学機械研磨又は他の製造ユニットのうちの１以上を有して良い。

図８は、自動プロセス及び装置制御用データを管理し、かつ利用する典型的なフローチャートである。工程１１００では、図３で説明された方法を用いることによって、光計測モデルは生成及び最適化される。工程１１００では、構造プロファイルパラメータを決定する１以上の記憶されたデータが、最適化された光計測モデルを用いることによって生成される。データ記憶装置は、シミュレーションによる回折信号と、それに対応するプロファイルパラメータの組との対のライブラリを有して良い。そのライブラリは、入力用の計測された回折信号のプロファイルパラメータの組を生成して良い。工程１１２０では、プロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータのデータが得られる。上述したように、選ばれたプロファイルパラメータは、同一のウエハ成膜についての測定値又は過去の値を用いることで一定すなわち固定できるようなものである。材料の屈折率に関するパラメータの値は、屈折率Ｎ及び消散係数Ｋについての定数ａ及びｂである。たとえば入射角のような計測装置に関するパラメータの値は、その計測装置の製造供給元の仕様書から得られる。方位角の値は、回折測定で用いられる設定から得られる。工程１１３０では、プロファイルパラメータ、限界寸法（ＣＤ）、及び下地の厚さは、計測された回折信号を用いることによって決定される。

図８を参照すると、工程１１４０では、構造のプロファイルパラメータ及び材料データは、識別情報と関連する。識別情報には、計測された構造の位置、ウエハ、ウエハのロット、実行、成膜レシピ、及び他の製造関連データが含まれる。工程１１５０では、計測データ及び関連する識別情報は、計測データ記憶装置に記憶される。計測データ及び／又は関連する識別情報は、後又は前の製造プロセス工程に伝送されて良い。工程１１７０では、伝送された計測データ、及び／又は関連する識別情報は、後又は前の製造プロセス工程に係るプロセス変数の少なくとも１又は過去、現在若しくは未来の製造プロセス工程の装置制御変数を調節するのに用いられる。たとえばエッチングプロセス工程での中間部分の限界寸法（ＭＣＤ）の値が過去のリソグラフィ工程に伝送される。ＭＣＤの値は、フォトリソグラフィプロセス工程で用いられるステッパの照射量及び／又は焦点を調節するのに用いられる。あるいはその代わりに、構造の底部限界寸法（ＢＣＤ）はエッチングプロセス工程へ伝送されて良く、ＢＣＤの値は、エッチング時間の長さ又はエッチャント濃度を調節するのに用いられる。別な実施例では、ＭＣＤは、たとえば露光後ベーキング（ＰＥＢ）プロセス工程のような現在のプロセスへ送られて良い。ＭＣＤの値は、ＰＥＢプロセスの温度を調節するのに用いられる。ＭＣＤはまた、たとえばエッチングプロセス中における反応チャンバ内の圧力のような、現在のプロセスのプロセス変数を調節するのに用いられても良い。

特に、本明細書で説明された本発明の機能的実施例は、ハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア及び／又は他に利用可能な機能性部品又は構成要素によって同様な実施が可能であることが分かる。たとえば計測データ記憶装置はコンピュータメモリ、又は実際のコンピュータの記憶装置若しくは媒体であって良い。上述の説明を考慮すると、他の変化型及び実施例が可能であり、本発明の範囲はこの明細書の記載では限定されず、「特許請求の範囲」に記載の請求項によって限定される。

本発明の典型的な実施例を図示する概略図である。この実施例では光計測は、半導体ウエハ上の構造のプロファイルを決定するのに用いられて良い。 典型的な１次元の繰り返し構造を図示している。 典型的な２次元の繰り返し構造を図示している。 ２次元繰り返し構造のユニットセルに係る典型的な直交グリッドを図示している。 ２次元繰り返し構造の上面図を示している。 ２次元繰り返し構造の上面図を評価する典型的な方法である。 得られた光計測に係る変数の値を用いてウエハ構造のプロファイルパラメータを決定する典型的なフローチャートである。 ウエハ構造の屈折率を得る方法の典型的なフローチャートである。 計測装置に係る変数の値を得るための典型的なフローチャートである。 リアルタイムプロファイル推定装置に係る実施例の典型的な概略図である。 プロファイルサーバーデータ保存装置を作製し、かつそれを用いる実施例の典型的な概略図である。 ２以上の製造システムと計測プロセッサ及び計測データ保存装置とを接続することでパターニング構造のプロファイルパラメータを決定する典型的な概略図である。 自動プロセス及び装置制御用データを管理し、かつ利用する典型的なフローチャートである。

符号の説明

４０ 光計測システム
４１ 計測ビーム源
４３ ビーム
４７ ウエハ
４９ 回折ビーム
５１ 回折ビーム受光器
５３ プロファイル適用サーバー
５７ 回折ビームデータ
５９ ターゲット構造
６０ ライブラリ
３００ 繰り返し構造
３０２ ユニットセル
３０４ 穴
３１０ ユニットセル
３１２ Ｘ方向のピッチ
３１４ Ｙ方向のピッチ
３１６ 楕円
３１８ 楕円
３２０ 部位
３３０ ユニットセル
３３２ 部位
４００ 工程
４０２ 工程
４０４ 工程
４０６ 工程
４０８ 工程
４１０ 工程
５００ 工程
５１０ 工程
５２０ 工程
５４０ 工程
６００ 工程
６１０ 工程
６４０ 工程
９１６ 第１製造クラスタ
９１２ 計測クラスタ
８０３ 最適化パラメータ
８０５ 経験的計測データ
８０９ 経験的構造プロファイルデータ
８１１ 計測された回折信号
８１３ データ
８１５ 最適化された光計測モデル
８１７ 計測された回折信号
８１９ 第１及び／又は第２データ組
８２３ データ
８２７ データ
８４１ データ
８４３ パターニング構造のプロファイルパラメータ
８４５ データ
８６２ データ
８６４ 計測データ
８６６ データ
８６８ データ
８７０ データ
９０４ モデル最適化装置
９１４ 計測データ記憶装置
９１８ リアルタイムプロファイル推定装置
９３０ 第２製造クラスタ
９２０ プロファイルサーバー
９４０ 第１製造システム
９４２ モデル最適化装置
９４４ リアルタイムプロファイル推定装置
９４６ プロファイルサーバー
９４８ 製造クラスタ
９５０ 計測クラスタ
９７０ 第２製造システム
９７２ モデル最適化装置
９７４ リアルタイムプロファイル推定装置
９７６ プロファイルサーバー
９７８ 製造クラスタ
９８０ 計測クラスタ
１０００ 計測データ源
１０１０ 計測プロセッサ
１０２０ 製造ホストプロセッサ
１０４０ 計測データ記憶装置
１０５０ プロセスシミュレータ
１１００ 工程
１１１０ 工程
１１２０ 工程
１１３０ 工程
１１４０ 工程
１１５０ 工程
１１６０ 工程
１１７０ 工程

Claims (31)

1. 光計測モデルを用いて半導体ウエハ上に形成されたパターニング構造を検査するシステムであって：
   下地の膜厚、限界寸法及びプロファイルを有する第１パターニング構造、並びに第１非パターニング構造を有するウエハを処理するように備えられた第１製造クラスタ；
   前記第１製造クラスタと結合する１以上の光計測装置を有し、かつ前記第１パターニング構造及び前記第１非パターニング構造で回折される信号を計測するように備えられている計測クラスタ；
   前記計測クラスタと結合する光計測モデル最適化装置であって、１以上の計測された前記第１パターニング構造での回折信号を用いることによって、かつ変化するプロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータによって、前記第１パターニング構造の光計測モデルを最適化するように備えられている、光計測モデル最適化装置；及び
   前記光計測モデル最適化装置及び前記計測クラスタと結合するリアルタイムプロファイル推定装置であって、
   前記光計測モデル最適化装置から得られた最適化された光計測モデル、前記計測された前記第１パターニング構造での回折信号、並びに、前記材料の屈折率に関するパラメータ及び前記計測装置に関するパラメータのうちの少なくとも１のパラメータについての特定範囲内に存在する一定値、から得られる光計測モデルを用いるように備えられていて、かつ
   下地の膜厚、限界寸法、及び前記第１パターニング構造のプロファイルを有する出力を生成するように備えられている、リアルタイムプロファイル推定装置；
   を有するシステム。
2. 前記第１製造クラスタが、フォトリソグラフィ、エッチング、堆積、化学機械研磨又は熱処理クラスタを有する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記第１パターニング構造がユニットセルによって画定される繰り返しパターニング構造である、請求項１に記載のシステム。
4. 前記ユニットセルが、島、柱、穴又はビアを有する１以上の副構造を有する、請求項３に記載のシステム。
5. 前記計測クラスタが、リフレクトメータ、エリプソメータ、ハイブリッドスキャタロメータ、及び／又は走査型電子顕微鏡を有する、請求項１に記載のシステム。
6. 前記第１製造クラスタ及び前記計測クラスタが一体化した装置を形成する、請求項１に記載のシステム。
7. 前記計測クラスタがさらに、屈折率パラメータ（Ｎ）及び消散係数（Ｋ）パラメータを含む、前記第１パターニング構造の層に係る材料の屈折率に関するパラメータを計測するように備えられている、請求項１に記載のシステム。
8. 前記光計測モデル最適化装置が、前記Ｎパラメータ、前記Ｋパラメータ及び／又は前記計測装置に関するパラメータを変化させるように備えられている、請求項７に記載のシステム。
9. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記プロファイルパラメータ、前記材料の屈折率に関するパラメータ及び前記計測装置に関するパラメータについて得られた値を用いることで、前記第１パターニング構造のプロファイル及び限界寸法を決定するように備えられている、請求項８に記載のシステム。
10. 前記光計測モデル最適化装置が、前記Ｎパラメータについての表現Ｎ（λ，ａ）でのベクトルａ、及び前記Ｋパラメータについての表現Ｋ（λ，ｂ）でのベクトルｂを変化させるように備えられ、λは波長である、請求項８に記載のシステム。
11. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記Ｎパラメータについての前記ベクトルａについて得られた値、及び前記Ｋパラメータについての前記ベクトルｂについて得られた値を用いるように備えられている、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記Ｎパラメータについての前記ベクトルａについて得られた値、前記Ｋパラメータについての前記ベクトルｂ、入射角、及び／又は方位角について得られた値を用いるように備えられている、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記第１パターニング構造の少なくとも１のプロファイルパラメータ値が前記第１製造クラスタへ伝送され、かつ
    前記少なくとも１のプロファイルパラメータ値は、前記第１製造クラスタの少なくとも１のプロセス工程に係るプロセスを変更するのに用いられる、
    請求項１に記載のシステム。
14. 下地の膜厚、限界寸法及びプロファイルを有する第２パターニング構造及び第２非パターニング構造を有するウエハを処理するように備えられた第２製造クラスタをさらに有する、請求項１に記載のシステム。
15. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記第２パターニング構造の少なくとも１のプロファイルパラメータを決定するように備えられ、
    前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記少なくとも１のプロファイルパラメータ値を前記第２製造クラスタへ伝送するように備えられ、かつ
    前記少なくとも１のプロファイルパラメータ値は、前記第２製造クラスタの少なくとも１のプロセス工程に係るプロセスを変更するのに用いられる、
    請求項１４に記載のシステム。
16. 前記計測クラスタが：
    前記第１製造クラスタと結合する１以上の光計測装置を有し、かつ前記第１パターニング構造及び前記第１非パターニング構造での回折信号を計測するように備えられている、一体化した計測クラスタ、及び／又は、
    前記第１製造クラスタと結合する１以上の光計測装置を有し、かつ前記第１パターニング構造及び前記第１非パターニング構造での回折信号を計測するように備えられている、一体化していない計測クラスタ、
    を有する、
    請求項１に記載のシステム。
17. 光計測モデルを用いて半導体ウエハ上に形成されたパターニング構造を検査するシステムであって：
    下地の膜厚、限界寸法及びプロファイルを有する第１パターニング構造及び第１非パターニング構造を有するウエハを処理するように備えられた第１製造クラスタ；
    前記第１製造クラスタと結合する１以上の光計測装置を有し、かつ前記第１パターニング構造及び前記第１非パターニング構造で回折され信号を測定するように備えられている計測クラスタ；
    １以上の計測された前記第１パターニング構造での回折信号を用いて、かつ変化するプロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ、及び計測装置に関するパラメータによって、前記第１パターニング構造の光計測モデルを最適化するように備えられている光計測モデル最適化装置；及び
    前記光計測モデル最適化装置及び前記計測クラスタと結合するリアルタイムプロファイルサーバーであって、前記光計測モデル最適化装置、前記計測された前記第１パターニング構造での回折信号、並びに、材料の屈折率に関するパラメータ及び計測装置に関するパラメータのうちの少なくとも１つの、ある値の範囲内にある一定値であるパラメータから得られる光計測モデルを用いるように備えられていて、かつ
    下地の膜厚、限界寸法、及び前記第１パターニング構造のプロファイルを有する出力を生成するように備えられている、リアルタイムプロファイルサーバー；
    を有するシステム。
18. 前記第１製造クラスタが、フォトリソグラフィ、エッチング、堆積、化学機械研磨又は熱処理クラスタを有する、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記第１パターニング構造がユニットセルによって画定される繰り返しパターニング構造で、かつ
    前記ユニットセルが、島、柱、穴又はビアを有する１以上の副構造を有する、
    請求項１７に記載のシステム。
20. 前記計測クラスタが、リフレクトメータ、エリプソメータ、ハイブリッドスキャタロメータ、及び／又は走査型電子顕微鏡を有する、請求項１７に記載のシステム。
21. 前記第１製造クラスタ及び前記計測クラスタが一体化した装置を形成する、請求項１７に記載のシステム。
22. 前記計測クラスタがさらに、屈折率パラメータ（Ｎ）及び消散係数（Ｋ）パラメータを含む、前記第１パターニング構造の層に係る材料の屈折率に関するパラメータを計測するように備えられている、請求項１７に記載のシステム。
23. 前記光計測モデル最適化装置が、前記Ｎパラメータ、前記Ｋパラメータ及び／又は前記計測装置に関するパラメータを変化させるように備えられている、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、プロファイルパラメータ、材料の屈折率に関するパラメータ及び計測装置に関するパラメータについての得られた値を用いることで、前記第１パターニング構造のプロファイル及び限界寸法を決定するように備えられている、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記光計測モデル最適化装置が、前記Ｎパラメータについての表現Ｎ（λ，ａ）でのベクトルａ、及び前記Ｋパラメータについての表現Ｋ（λ，ｂ）でのベクトルｂを変化させるように備えられ、λは波長である、請求項２３に記載のシステム。
26. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記Ｎパラメータについての前記ベクトルａについて得られた値、及び前記Ｋパラメータについての前記ベクトルｂについて得られた値を用いるように備えられている、請求項２５に記載のシステム。
27. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記Ｎパラメータについてのベクトルａについて得られた値、前記Ｋパラメータについてのベクトルｂ、入射角、及び／又は方位角について得られた値を用いるように備えられている、請求項２６に記載のシステム。
28. 前記第１パターニング構造の少なくとも１のプロファイルパラメータ値が第１製造クラスタへ伝送され、かつ
    前記少なくとも１のプロファイルパラメータ値は、第１製造クラスタの少なくとも１のプロセス工程に係るプロセスを変更するのに用いられる、
    請求項１７に記載のシステム。
29. 下地の膜厚、限界寸法及びプロファイルを有する第２パターニング構造及び第２非パターニング構造を有するウエハを処理するように備えられた第２製造クラスタをさらに有する、請求項１７に記載のシステム。
30. 前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記第２パターニング構造の少なくとも１のプロファイルパラメータを決定するように備えられ、
    前記リアルタイムプロファイル推定装置が、前記少なくとも１のプロファイルパラメータ値を前記第２製造クラスタへ伝送するように備えられ、かつ
    前記少なくとも１のプロファイルパラメータ値は、前記第２製造クラスタの少なくとも１のプロセス工程に係るプロセスを変更するのに用いられる、
    請求項２９に記載のシステム。
31. 前記計測クラスタが：
    前記第１製造クラスタと結合する１以上の光計測装置を有し、かつ前記第１パターニング構造及び前記第１非パターニング構造での回折信号を計測するように備えられている、一体化した計測クラスタ、及び／又は、
    前記第１製造クラスタと結合する１以上の光計測装置を有し、かつ前記第１パターニング構造及び前記第１非パターニング構造での回折信号を計測するように備えられている、一体化していない計測クラスタ、
    を有する、
    請求項１７に記載のシステム。

Images