JP2008506952A - 透明膜の測定 - Google Patents
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Abstract
透明膜測定技法が開示される。
Description
本出願は2004年7月15日に出願された米国仮出願60/588138の優先権を主張し、参照によって本明細書に組み込まれる。
本発明は、層(たとえば、透明膜)の測定に関する。
本発明は、層(たとえば、透明膜)の測定に関する。
干渉計(たとえば、走査白色光干渉計(SWLI))は、物体の空間特性(たとえば、物体の部位の高さ、または物体の層の厚さ)を決定するために使用される。境界面の上に重なる層を有する物体では、基板−層境界面および層−空気境界面にそれぞれ由来する2つの離れた部位の干渉パターンを、SWLIデータが含む。干渉パターンが完全に分離可能である場合(すなわち、2つのパターン間にゼロ変調の領域が存在する場合)、データは、標準的な技法を使用して、基板−層境界面および層−空気境界面について独立した情報を提供することができる。重なる層がより薄くなると、それぞれの干渉パターンは重なり、かつ互いにゆがみ始める。そのような重なった干渉パターンは、基板−層境界面および層の厚さに関して誤った空間情報を提供することがある。
本発明は、層(たとえば、透明膜)の測定に関する。
1態様において、本発明は、物体の測定データに基づいて物体の第1境界面の高さプロファイルを決定すること、測定データおよび第2境界面の形状のモデルに基づいて物体の第2境界面の高さプロファイルを決定すること、第1境界面および第2境界面の高さプロファイルに基づいて第1境界面と第2境界面との距離のプロファイルを決定することを含む方法に関する。
測定データは、光学干渉データ(たとえば、低コヒーレンス走査干渉データ)である。
第1境界面は、周囲と物体の層の外面との間であり、第2境界面は、物体の層の内面と物体の第2層の表面との間である。
第1境界面は、周囲と物体の層の外面との間であり、第2境界面は、物体の層の内面と物体の第2層の表面との間である。
第2境界面の高さプロファイルを決定することは、第1境界面と第2境界面が近接することによって損なわれない、少なくともいくつかの測定データを含む測定データのサブセットを特定することを含む。
形状は、たとえば、平面形状、半球、または放物面状である。
いくつかの実施形態では、方法は、物体の測定データに基づいて物体の層の外面の複数の空間位置のそれぞれについて高さを決定すること、物体の測定データに基づいて層の複数の空間位置のそれぞれについて推定された厚さを決定すること、物体の複数の空間位置のそれぞれについて、層の外面の高さと厚さとの関係を決定することを含む。
いくつかの実施形態では、方法は、物体の測定データに基づいて物体の層の外面の複数の空間位置のそれぞれについて高さを決定すること、物体の測定データに基づいて層の複数の空間位置のそれぞれについて推定された厚さを決定すること、物体の複数の空間位置のそれぞれについて、層の外面の高さと厚さとの関係を決定することを含む。
方法は、層の外面の高さと厚さとの関係に基づいてサブセットを決定すること、サブセットに基づいて層の複数の空間位置のそれぞれについて厚さの決定を改善することをさらに含む。厚さの決定を改善することは、物体の少なくとも一部位の形状のモデルをサブセットに最適化することを含む。
関係は散布図として表される。
関係を決定することは、層の厚さに関する測定データが層の厚さによって損なわれない物体の空間位置を特定することを含む。
関係を決定することは、層の厚さに関する測定データが層の厚さによって損なわれない物体の空間位置を特定することを含む。
他の実施形態では、方法は、(a)物体の測定データに基づいて物体の第1境界面の複数の空間位置のそれぞれについて空間情報を決定すること、(b)物体の測定データおよび第2境界面の形状に基づいて物体の第2境界面の複数の空間位置のそれぞれについて空間情報を決定すること、(c)第1境界面の複数の空間位置の空間情報および第2境界面の複数空間位置の空間情報に基づいて、物体の複数の空間位置のそれぞれについて第1境界面と第2境界面との距離を決定することを含む。
第1境界面は、物体の周囲と物体の外部層の外面との間である。第2境界面は、外部層の内面と物体の下にある層の表面との間である。第1境界面と第2境界面との各距離は、外部層の厚さに対応する。
第2境界面は、第1境界面より光反射率が高い。
(a)決定する工程の測定データ、および(b)決定する工程の測定データは、光学干渉データ(たとえば、低コヒーレンス光学干渉データ)である。
(a)決定する工程の測定データ、および(b)決定する工程の測定データは、光学干渉データ(たとえば、低コヒーレンス光学干渉データ)である。
決定する工程(b)は、境界面のN個の空間位置の空間情報を、物体のより少数のN’個の空間位置に対応する測定データおよび第2境界面の形状に基づいて決定することを含む。
他の実施形態では、方法は、(a)物体の層の厚さ、(b)層の外部境界面(たとえば、物体の外面)、および(c)層の下にある境界面(たとえば、層と層の下にある基板との間の境界面)の少なくとも2つに関する測定データを決定することを含む。通常、測定データの1つ(たとえば、(a)、(b)、または(c)の1つ)には系統誤差は、ほとんどない、またはまったくない。たとえば、測定の誤差のほぼすべては、物体の特性(たとえば、層の厚さ)に関係のない不規則な雑音が原因である。一方、他の2つの測定データ(たとえば、(a)、(b)、または(c)の2つ)の少なくともいくつかのデータは、物体の特性(たとえば、層の厚さ)に関係する誤差(たとえば、系統誤差)によって損なわれる。
(a)、(b)、および(c)のうちの少なくとも2つから選ばれる2つについて、関係が決定される。たとえば、物体の異なる空間位置について、データ各の組が(a)、(b)、および(c)のうちの2つの測定データの値を表す散布図が形成される。その関係に基づいて、データの組のサブセットが選択される。通常、サブセットのデータの組は、実質的に不規則ではない関係(たとえば、線によって近似することができる関係)を示す。サブセットは、各データの組の両成分の値が物体の特性に関係する誤差によって損なわれない空間位置に対応する。物体の少なくとも一部位の形状のモデルが、サブセットのデータの組の成分の1つの測定データの値に最適化される。最適化されたモデル(たとえば、最適化されたモデルのパラメータ)は、(たとえば、外挿によって)使用されて、測定データが系統誤差によって損なわれる物体の部位についても、物体の空間特性の推定値の決定を改善する。
他の態様では、装置は、本明細書において記述される方法を実行するように構成されたソフトウエアを含む。
他の態様では、システムは、本明細書において記述される方法を実行するように構成された干渉計およびプロセッサを含む。
他の態様では、システムは、本明細書において記述される方法を実行するように構成された干渉計およびプロセッサを含む。
本明細書が対象とするものの応用分野は、任意の複雑性を有する未知の多層膜構造の上部層の厚さの測定である。測定に使用される器具は、低コヒーレンス源を使用する光学プロファイリング干渉計である。多層スタック内において生じる複雑な干渉現象のために、上面のトポグラフィは問題なく確定するが、厚さの測定自体はより困難であり、わずかな有効な厚さサンプルが混在する可能性がある信頼性のないデータをもたらすことが頻繁にある。そのような測定の失敗は、膜の厚さがゼロになるまで減少する領域で特に起こる。
いくつかの実施形態では、本発明は、利用可能なトポグラフィ・データ、有効な厚さデータ、および基板の形態に関する推定情報を組み合わせることによって、膜の厚さプロファイルを計算する手段を提供する。
ある実施形態では、本発明は、上面のトポグラフィ情報と恐らく薄いであろうという厚さの情報とを組み合わせて、基板のプロファイルに関する推定情報が与えられると、未知で任意の複雑な多層透明構造の上部層の厚さプロファイルを計算する。
実施形態では、トポグラフィ対厚さのグラフにより、信頼性のある厚さデータ・サンプルが選択される。既知の基板形態は、予測されるダイアグラムの曲線の形状を画定する。ある許容誤差範囲内でこの曲線に従うデータ点は、有効であるとして選択される。次に、これらの選択されたサンプルは、測定された上面トポグラフィに関して基板の位置を計算するために使用される。屈折率および干渉計照明の効果が可能であれば補正された2つのマップの差が、膜の厚さの測定値である。
1つの利点は、ゼロの厚さになるまで完全に薄くなる厚さマップをプロファイリングする能力である。そのような厚さの減少を直接測定することは、数マイクロメートルの厚さより薄い膜について生じる複雑な干渉現象のために、非常に困難である。上面のトポグラフィの測定は、通常、それほど困難でなく、たとえば、低コヒーレンス干渉顕微鏡および専用ソフトウエアを使用する。本発明は、測定表面の大部分で収集された上面トポグラフィと少数の有効な厚さサンプルとを組み合わせて、当初のトポグラフィ・データと同程度の領域全体の厚さマップを生成する手段を提供する。
他の利点は、高さ対厚さのグラフ、および基板または下にある層の形態に関する推定情報を使用して、有効な厚さ測定点と無効な厚さ測定点とを区別する能力である。これがこの技法のロバスト性の根拠である。
本発明の他の特徴、目的、および利点が、以下の詳細な記述から明らかになるであろう。
特に定義されない限り、本明細書において使用されるすべての技術用語および科学用語は、本発明が属する分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に組み込まれる文献と本文書との間に矛盾が存在する場合、本文書が優先する。特に断りのない限り、本明細書において言及されるすべての空間情報(たとえば、高さおよび厚さ)は、相対的または絶対的とすることができる。
特に定義されない限り、本明細書において使用されるすべての技術用語および科学用語は、本発明が属する分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に組み込まれる文献と本文書との間に矛盾が存在する場合、本文書が優先する。特に断りのない限り、本明細書において言及されるすべての空間情報(たとえば、高さおよび厚さ)は、相対的または絶対的とすることができる。
光学干渉計(たとえば、SWLIなどの低コヒーレンス走査干渉計)を使用して、物体の空間情報(たとえば、高さまたは厚さの情報)を決定することができる。一般的に、物体の空間位値の高さは、その空間位置の空間における位置に関係する(たとえば、物体の空間位置の高さは、ある基準からのその空間位置への距離として表わされる)。高さプロファイルは、複数の空間位置に対する高さ情報を含む。通常、複数の空間位置に対する高さ情報は、共通の基準面(たとえば、共通基準平面)に関して表される。
例えば、光学干渉技法が、ド・グルート(de Groot)へ与えられた米国特許第5、398、113号の明細書、および2004年9月15日に出願された「METHODS AND SYSTEMS FOR INTERFEROMETRIC ANALYSIS OF SURFACES AND RELATED APPLICATIONS」という名称の米国特許出願第10/941,649号明細書に記載されており、これらの文献は、参照によって本明細書に組み込まれる。記載された技法は、変換に基づく方法(たとえば、周波数ドメイン解析(FDA))による干渉信号、およびテンプレートとの光学干渉信号の相関に基づいて、試料に関する情報を決定することを含む。
いくつかの応用分野では、空間情報は物体の層の厚さ(たとえば、他の物質(たとえば、基板または他の層)の上に重なる外部層の厚さ)である。層の厚さは、層の外面と、層と下にある物質との間の境界面との距離に関係する。厚さは、たとえば、直接に(たとえば、光学干渉データに基づいて)、または間接的に(たとえば、光学干渉データに基づいて高さを決定することができる場合、外面の高さと境界面の高さとの差に基づいて)決定される。
層の外面の空間情報の測定データ(たとえば、層の高さ)は、通常、著しい誤差を有さずに確定される。層の下にある境界面に関係する空間情報の測定データは、通常、様々な発生源に由来する誤差(たとえば、系統誤差)によって損なわれる。いくつかの場合、たとえば層の境界面の接近度(たとえば、近さ)に関係付けられる干渉現象がデータを損なうことがある。層が薄いとき(たとえば、約2ミクロン以下の厚さ、約1ミクロン以下の厚さ)に、誤差は特に生じやすい。他の誤差源が、より厚い層についても測定データを損なうことがある。たとえば、高開口数対物レンズを使用して得られたより厚い層(たとえば、約10ミクロン以上、約20ミクロン以上)の測定データも損なわれることがある。いくつかの誤差源は層の厚さに無関係である。たとえば境界面における屈折率の差が小さい、または基板による吸収のために、たとえば層の下にある境界面の反射率は低い。低反射率は、境界面から得られた光学干渉データを低質化する。
直前で記述されたような誤差源は、層の厚さの直接および/または間接的な決定を損なう。そのような誤差は、通常、そのような影響がない場合の誤差の量より多い。たとえば、損なわれた測定データの標準偏差は、通常、そのような誤差源がない場合の測定データの標準偏差より大きい(たとえば、少なくとも2倍、少なくとも3倍、少なくとも4倍、少なくとも5倍以上)。誤差は容易には明らかにならないので、データが誤りであるという知識が無いと、誤った厚さのデータを信頼する可能性がある。
物体の1つまたは複数の空間位置について物体の層に関する空間情報を決定する方法および関係するシステムが開示される。空間情報は、通常、層の厚さ、および/または層と下にある物質との間の境界面の高さを含む。
ある実施例では、空間情報(たとえば、高さの情報)は、物体の層の外面の、複数の空間位置のそれぞれについての測定データ(たとえば、光学干渉データ)に基づいて決定される。空間情報(たとえば、高さの情報)は、層と下にある物質との間にある境界面の複数の空間位置のそれぞれの測定データ(たとえば、光学干渉データ)に基づいても決定される。境界面の形状のモデル(たとえば、境界面の高さプロファイルのモデル)が、境界面の少なくともいくつかの複数の空間位置の空間情報に最適化される。たとえば、境界面の形状が平面であることが既知である場合、平面形状のモデルが、(たとえば、最小2乗法によって)境界面の高さに最適化される。通常、モデルは、境界面測定データが損なわれない物体の部位についてのみ、空間位置の高さに最適化さられる。次いで、最適化されたモデルのパラメータは、境界面の空間位置の空間情報(たとえば、高さ)を決定するために使用される。たとえば、最適化されたモデルを外挿することによって、モデルによって最適化されていない境界面の部分の高さが決定される。その結果、測定データが誤差によって損なわれる空間位置についても、境界面の空間情報が決定される。層の厚さプロファイルは、層の外面の複数の空間位置の高さ、および境界面の対応する空間位置の高さに基づいて決定され、境界面の高さは、モデルの最適化されたパラメータに基づいて決定される。
物体の測定データ(たとえば、境界面の高さのデータ、および/または層の厚さのデータに関するもの)が誤差によって損なわれるか否かを判定する方法および関係するシステムも開示される。通常、物体の複数の空間位置のそれぞれについて、物体の層の外面の高さと、層に関係する空間情報(たとえば、層の厚さ、および/または層の下にある境界面の高さ)との関係を決定することを、方法は含む。たとえば、層の外面の空間位置の高さおよびその空間位置に対応する層の厚さをそれぞれが与える複数のデータ点の組で散布図を作成することを、方法は含む。高さ/厚さデータ間の関係(たとえば、高さ/厚さデータ間の相関)は、厚さデータが誤差によって損なわれるか否かに依存する形状を含む。たとえば、測定データが損なわれる空間位置に対応するデータ点は、一般に不規則に分布し、一方、データが損なわれない空間位置に対応する点は、一般に不規則ではない分布をする(たとえば、直線状に分布する、またはより高次の関係(たとえば、放物線状)に従って分布する)。したがって、高さ/厚さデータの関係から、物体の特定の部位からの測定データが系統誤差によって損なわれる(または損なわれない)か否かが決定される。損なわれない測定データおよび物体の形状のモデルは、測定データが損なわれた空間位置の空間情報を決定するために使用される。
図1を参照すると、物体150は、基板152、および物体150とその周囲との間の境界面を定める外面156を有する層154を含む。物体150は、層154の内面160と基板152の表面162との間の境界面158をも含む。境界面158のトポグラフィは、通常、基板152の表面162によって決定され、通常、それと同じである。表面156のi番目の空間位置の高さHiは、Tiを表面156のi番目の空間位置に対応する空間位置における層154の厚さ、Siを表面156のi番目の空間位置に対応する空間位置における基板152の高さとすると、Hi=Ti+Siによって与えられる。
光学干渉計(たとえば、低コヒーレンス干渉計)を使用して、Hi、Ti、およびSiを決定することができる。干渉信号190が、物体150のi番目の空間位置から得られる低コヒーレンス干渉信号を示す。干渉信号190は、境界面156の空間位置から得られる第1干渉パターン196、および境界面158の対応する空間位置から得られる第2干渉パターン197を含む。干渉パターン196、197は、そのような干渉信号において明示的には出現しない低コヒーレンス包絡線に従って減衰するいくつかの振動(たとえば、干渉縞)をマッピングする。コヒーレンス包絡線の幅は、検出された光のコヒーレンス長にほぼ対応し、コヒーレンス長は、走査範囲に沿った干渉計の実効空間周波数スペクトルに関係する。コヒーレンス長を決定する因子の中でも、時間コヒーレンス現象は、たとえば、光のスペクトル帯域幅に関係付けられ、空間コヒーレンス現象は、たとえば、試料を照射する光の入射角度の範囲に関係付けられる。図1においてわかるように、干渉信号196、197は、コヒーレンス包絡線の幅より大きい位置の範囲にわたって干渉信号190を検出することから得られる。
通常、外面156および境界面158の高さは、測定データ(たとえば、光学干渉データ)から決定され、層の厚さは、高さの間の差に基づいて間接的に決定される。しかし、物体150のいくつかの位置について、境界面の決定された高さは、干渉効果の結果である誤差によって損なわれることがある。たとえば、空間位置HcとScとの間における層154の真の厚さTcは比較的薄い(たとえば、約1ミクロン以下)ので、第1干渉パターン196および第2干渉パターン197は互いに重なる。その結果、高さHcとScとの差から決定される高さScおよび/または厚さTcは損なわれることがある。一方、境界面158の他の空間位置(たとえば、S1〜SN)は、層154のより厚い部分の下にある。したがって、境界面158の高さ(たとえば、高さS1〜SN)は、物体の測定データに基づいて不正確性を伴わずに決定することができる。
次に、損なわれない測定データ(たとえば、S1〜SN)に基づいて、測定データが損なわれる空間位置(たとえば、Sc)について層154および境界面158の空間情報をどのように決定するかを説明する。
いくつかの状況では、物体の下にある境界面の形状は既知であるか、または予測可能である。たとえば、図1は、層154の下にある境界面158が平面であることを示す。境界面158の平面形状のモデルが、基板152の高さS1・・・SNに(たとえば、最小2乗法によって)最適化される。次いで、最適化されたモデルのパラメータは、境界面158の他の空間位置の高さを決定するために使用される。たとえば、高さScを、高さS1・・・SNへの最適化から決定されたパラメータを外挿することによって決定する。一般的には、物体の任意の空間位置に対する層154の厚さTiはHiとS’iの差から決定される。但し、Hiは測定データから決定された表面156の対応する空間位置の高さであり、S’iは層と下にある物質との間の境界面の複数の空間位置の高さに最適化されたモデルのパラメータから決定された、境界面158の対応する空間位置の高さである。
形状が平面である場合、測定データと物体の部位の形状のモデルとに基づいて空間情報を決定する方法が説明されたが、物体は、部分的にまたは全体的に他の形状であってもよい。たとえば、形状は、少なくとも部分的に球状、少なくとも部分的に放物面状、少なくとも部分的に凸形、または少なくとも部分的に凹形であってもよい。一般的には、物体またはその部位が、モデル化することができる形状である場合、方法を実施することができる。
いくつかの場合、モデルは、測定データのサブセット(たとえば、損なわれないと判定された測定データのサブセット)にのみ最適化される。他の場合、モデルは、すべての測定データに最適化される。測定データは、最適化工程において重み付けすることができる。たとえば、損なわれないことが既知である、または予測されるデータは、損なわれないことが既知である、または予測されるデータより多く重みを与えられる。
次に、物体に関する測定データ(たとえば、TiまたはSiに関するデータ)が損なわれるか否かを判定する方法を説明する。方法は、通常、物体の層の外面の高さHiを表す測定データ、ならびに物体の層の厚さTiおよび/または基板の高さSiを表す測定データを提供することを含む。高さHiと厚さTiとの間(または高さHiと高さSiとの間)の関係が判定される。関係に基づいて、測定データ(たとえば、TiまたはSi)が損なわれない空間位置が特定される。通常、測定データが損なわれない空間位置に対する高さ/厚さの関係は、層の厚さのおよび境界面プロファイルの形状によって決定される。したがって、測定データが損なわれない空間位置について、高さ/厚さの関係は不規則ではない。測定データが損なわれる空間位置についての高さ/厚さの関係は、層の厚さおよび境界面プロファイルの形状に直接関係しない。したがって、高さ/厚さの関係は、損なわれる測定データを有する空間位置について不規則になる傾向がある。
異なる層の厚さおよび基板プロファイルについての高さ/厚さの関係の例が、次に説明される。
図2Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル200は、断面が一定である。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル202は、断面が直線状であるが、傾斜している。基板の直線状の断面プロファイルは、2次元の平面基板プロファイルに対応する。
図2Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル200は、断面が一定である。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル202は、断面が直線状であるが、傾斜している。基板の直線状の断面プロファイルは、2次元の平面基板プロファイルに対応する。
図2Bを参照すると、物体の高さHi(Hi=Ti+Si)と厚さTiとの関係204は、直線状で垂直である。線の各点は、物体の空間位置の高さHiおよび厚さTiを与えるデータの組である。
図3Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル206は、断面が一定である。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル208は、放物線状であり、傾斜していない。
図3Bを参照すると、物体の高さHi(Hi=Ti+Si)と厚さTiとの関係210は、直線状で垂直な関係を示す。
図4Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル212は、断面が放物線線状である。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル214は、断面が直線状(たとえば平面)であり、傾斜していない。
図4Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル212は、断面が放物線線状である。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル214は、断面が直線状(たとえば平面)であり、傾斜していない。
図4Bを参照すると、物体の高さHi(Hi=Ti+Si)と厚さTiとの関係216は、直線状で傾斜した関係を示す。
図5Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル218は、断面が直線状に傾斜している。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル220は、断面が直線状(たとえば、平面)であり、傾斜している。
図5Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル218は、断面が直線状に傾斜している。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル220は、断面が直線状(たとえば、平面)であり、傾斜している。
図5Bを参照すると、物体の高さHi(Hi=Ti+Si)と厚さTiとの関係222は、直線状で傾斜した関係を示す。
図6Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル224は、断面が放物線状である。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル226は、断面が直線状(たとえば、平面)であり、傾斜している。
図6Aを参照すると、物体の外部層の厚さTiのプロファイル224は、断面が放物線状である。外部層の下にある基板の高さSiのプロファイル226は、断面が直線状(たとえば、平面)であり、傾斜している。
図6Bを参照すると、物体の高さHi(Hi=Ti+Si)と厚さTiとの関係228は、2つの直線状の分枝を示す。
図2B、3B、4B、5B、および6Bは、様々な層の厚さプロファイル−基板形状の組み合わせについて、外部層の高さHiと外部層の厚さTiとの関係の少なくとも一部が不規則ではなく、通常は(たとえば、直線または曲線(たとえば、放物線、または2次多項式などの多項式によって)として)線によって近似されることを示す。図6Aのより複雑なプロファイル形状の組み合わせについても、高さ/厚さの関係(図6B)は、不規則ではなく、関係228の各2つの分枝は、直線として近似することができる。
図2B、3B、4B、5B、および6Bは、様々な層の厚さプロファイル−基板形状の組み合わせについて、外部層の高さHiと外部層の厚さTiとの関係の少なくとも一部が不規則ではなく、通常は(たとえば、直線または曲線(たとえば、放物線、または2次多項式などの多項式によって)として)線によって近似されることを示す。図6Aのより複雑なプロファイル形状の組み合わせについても、高さ/厚さの関係(図6B)は、不規則ではなく、関係228の各2つの分枝は、直線として近似することができる。
図2B、3B、4B、5B、および6Bは、物体の外部境界面と内部境界面の近接度に関係ない雑音からの寄与のない、高さHiと厚さTiの関係を示すが、実際の測定データの高さ/厚さの関係は同様である。損なわれていない高さ/厚さのデータの組は一般に、線によって近似することができ、高さ/厚さのデータの組みは一般に、高さ/厚さデータを決定するために使用された機器の不規則な雑音レベルに関係付けられる量だけ線からずれる。一方、損なわれた高さ/厚さのデータの組は、一般に線によって十分に近似することができず、一般に、損なわれていないデータの組より著しく大きい広がりを示す。したがって、測定データが損なわれない(たとえば、隣接境界面の近接度によって)空間位置は、複数データの組の高さ/厚さ関係に基づいて特定することができる。
いくつかの実施形態では、測定データが損なわれない空間位置は、高さ/厚さのデータの組の密度を決定することによって特定される。たとえば、データの組の密度は、厚さTiと高さHiに関する散布図から生成される2次元ヒストグラムに基づいて決定される。格子が、散布図の上に重ね合わされる。格子の交点の間隔は、通常、測定データを得るために使用された機器の分解能とほぼ同じ、またはそれよりいくらか大きい。散布図の各高さ厚さのデータの組は、格子の最近接交点に割り当てられる。2次元ヒストグラムは、各交点に割り当てられたデータの組の数から決定される。測定データが損なわれない空間位置に対応するデータの組の密度は、一般に、測定データが損なわれる空間位置に対応するデータの組の密度より高くなる。
2次元ヒストグラムは、測定データが損なわれない空間位置を特定するために(たとえば、縁発見アルゴリズムなどの画像処理機能を使用することによって)処理される。いくつかの実施形態では、縁発見アルゴリズムは、データが損なわれない空間位置に対応する測定データのサブセットと、測定データが損なわれるデータのサブセットとの境界に沿って生じる急激な密度変化を特定するために使用される。そのような境界が特定された後、たとえば、縁から、または縁の形状への最適化から導出された直線状セグメントから固定距離内にあるデータの組が選択される。選択されたデータの組の空間位置における基板高さSiに対応する測定データは、境界面158への最適な最適化を決定するために使用される。
ここで図16を参照して、光学干渉データ(たとえば、低コヒーレンス干渉信号を含む光学干渉データ)を得るための干渉計システムの例50を説明する。システム50は、干渉計51およびプロセッサ52(たとえば、自動コンピュータ制御システム)を含む。測定システム50は、試料53の空間位置の走査干渉データを得るように動作可能である。
測定システム50は、光源54、第1焦点決め光学機器(たとえば、1つまたは複数のレンズ)56、ビーム分割要素57、第2焦点決め光学機器62、基準物体58、第3焦点決め光学機器60、および検出器59を含む。光源放出54はスペクトル広帯域光(たとえば、白色光)を放出し、拡散スクリーン55を照射する。第1集焦点決め学機器56はスクリーン55から光を収集して平行光をビーム分割要素57に送り、ビーム分割要素57は平行光を第1部分および第2部分に分割する。平行光の第1部分は、第2焦点決め光学機器62によって受け取られ、第2光学機器62は光の第1部分を基準物体58に焦点を合わせる。基準物体から反射された光は、第2焦点決め光学機器62によって受け取られ、第2焦点決め光学機器62は、基準物体58によって反射された並行光をビーム分割要素57に戻す。ビーム分割要素57は、平行光の第2部分を第3焦点決め光学機器60に向け、第3焦点決め光学機器60は、光を試料53に焦点を当てる。試料53から反射された光は、第3焦点決め光学機器60によって受け取られ、第3焦点決め光学機器60は、試料53によって反射された平行光をビーム分割要素57に戻す。ビーム分割要素57は、基準物体58および試料53から反射された光を組み合わせ、組み合わされた光を第4焦点決め光学機器61に向け、第4焦点決め光学機器61は、組み合わされた光を検出器59に焦点を当てる。
検出器59は、通常、1つまたは複数の次元(たとえば、2次元)に構成された複数の検出器要素(たとえば、画素)を有する多次元検出器(たとえば、電荷結合素子(CCD)または電荷注入素子(CID))である。光学機器60および61は、試料53から反射された光を検出器59に焦点を当て、それにより、検出器59の各検出器要素は、試料53の対応する空間位置(たとえば、点または他の小さい領域)から反射された光を受け取る。試料53のそれぞれの空間位置から反射された光、および基準物体58から反射された光は、検出器59において干渉する。各検出器要素は、干渉光の強度に関する検出器信号を生成する。
システム50は、試料53の空間位置に関する干渉信号を測定するように構成される。通常、システム50は、基準物体58から反射された光と、試料53から反射された光との間のOPDを生成。たとえば、試料53は、コンピュータ52によって制御された走査機構(たとえば、電気機械変換器63(たとえば、圧電変換器(PZT))、および関連する駆動電子機器64)によって、走査次元軸に沿ったいくつかの走査位置を平行移動する。いくつかの実施形態では、連続走査位置間の走査位置の増分は、λを各画素において検出された光の平均波長とするとき、少なくとも約λ/15(たとえば、少なくとも約λ/12、少なくとも約λ/10)である。
各走査位置について、検出器59は、試料の複数の異なる空間位置のそれぞれについて強度値(たとえば、所与の検出器要素によって検出された強度)を出力する。走査次元に沿って取られているので、各空間位置の強度値は、空間位置に対応する干渉信号を規定する。共通の走査位置に対応する強度値は、その走査位置のデータ・セット(たとえば、干渉図形)を規定する。システム50は、検出された干渉信号のコヒーレンス包絡線の幅より大きく、したがって検出光のコヒーレンス長より長い走査位置の領域全体における強度値を検出する。
プロセッサ52は、データを収集および/または記憶し(65)、(たとえば、本明細書において説明されるように)データを処理し(67)、表面干渉図形を表示し(69)、干渉計51の構成要素を動作する(64)ように構成される。一般的に、上記方法のいずれも、たとえば、コンピュータ・ハードウエア、ソフトウエア、または両方の組み合わせで実施される。方法は、本明細書における説明に従う標準的なプログラミング技法を使用するコンピュータ・プログラムにおいて実施される。プログラム・コードは入力データを渡されて、本明細書において説明された機能を実行し出力情報を生成する。出力情報は、表示モニタなどの1つまたは複数の出力デバイスで利用される。各プログラムは、高級プロシージャ言語またはオブジェクト指向プログラミング言語で実装して、コンピュータ・システムと通信することが可能である。しかし、プログラムは、所望であれば、アセンブリ言語または機械語で実装することができる。いずれの場合でも、言語は、コンパイル言語またはインタープリタ言語とすることができる。さらに、プログラムは、その目的のために事前にプログラムされた専用集積回路において実行することができる。
記憶媒体またはデバイスが、本明細書において説明された手続きを実施するためにコンピュータによって読み取られるときに、コンピュータを構成および動作するために、そのようなコンピュータ・プログラム各々は、汎用または専用のプログラム可能コンピュータによって可読な記憶媒体またはデバイス(たとえば、ROMまたは磁気ディスケット)に記憶されることが好ましい。コンピュータ・プログラムは、プログラム実行中、キャッシュまたはメイン・メモリに常駐してもよい。分析方法は、コンピュータ・プログラムで構成されたコンピュータ可読記憶媒体として実施することもできる。そのように構成された記憶媒体により、コンピュータは、本明細書において説明された機能を実施するように、特定の事前に確定された方式で動作する。
走査干渉データが、OPDを変化させることによって(たとえば、試料および/または基準物体を移動させることによって)得られると説明されたが、他の構成が可能である。たとえば、いくつかの実施形態では、走査干渉データは、光が検出器において干渉する波長を変化させることによって得られる。各走査位置は、通常、検出された干渉光の異なる波長に(たとえば、検出された干渉光の異なる中心波長に)対応する。各走査位置の増分は、通常、走査位置間における波長の差に対応する。
測定データは、光学干渉データとして説明されたが、他のタイプの測定データを使用することができる。異なる測定データ、または異なるタイプの測定データでも、外面および内面または厚さについて使用することができる。たとえば、物体の外面の測定データは、(たとえば、針を使用して)機械的に決定される。層の測定データ(たとえば、厚さ)は、光学偏光解析法または反射率法を使用して決定される。
この例は、物体の層の厚さプロファイルの決定を説明する。
厚い保護膜でコーティングされたパターン化半導体ウエハが、試料として使用された。低コヒーレンス干渉顕微鏡が、物体の光学干渉データを得るために使用された。データは、複数の低コヒーレンス干渉信号を含んでおり、それぞれ、膜の外面のそれぞれの空間位置から反射された光に由来する干渉パターン、および膜と基板との間の下にある境界面の対応する空間位置から反射された光に由来する干渉パターンを含んでいた。
厚い保護膜でコーティングされたパターン化半導体ウエハが、試料として使用された。低コヒーレンス干渉顕微鏡が、物体の光学干渉データを得るために使用された。データは、複数の低コヒーレンス干渉信号を含んでおり、それぞれ、膜の外面のそれぞれの空間位置から反射された光に由来する干渉パターン、および膜と基板との間の下にある境界面の対応する空間位置から反射された光に由来する干渉パターンを含んでいた。
干渉信号は、膜の外面の複数の空間位置のそれぞれの高さHi、および膜と基板との間の境界面の複数の空間位置のそれぞれの高さSiを決定するために使用された。図7を参照すると、外面の複数の空間位置の高さHiは、高さプロファイルとして示されている。高さは、約5ミクロンの範囲である。
膜の複数の位置のそれぞれの厚さTiは、外面の高さHiから境界面の高さSiを減算することによって決定された。図8は、約8ミクロンの範囲である、厚さTiからなる厚さプロファイルを示す。厚さプロファイルは、いくつかの領域225aおよび225bを含んでいた。この領域では、膜の厚さは、約1ミクロン以下であり、対応する厚さデータは、干渉効果によって損なわれている。
図9を参照すると、膜の外面の複数の空間位置のそれぞれの高さHiと対応する厚さTiの散布図が、物体の高さと膜の厚さとの関係を示す。プロットの各点は、単一データの組(たとえば、高さおよび厚さ)に対応する。
2次元ヒストグラムが、0.1ミクロン間隔の矩形格子の最近接交点に各点を配置することによって、図9の散布図のデータから作成された。データの点密度ならびに観測された高さおよび厚さの範囲に基づいて、間隔は選択された。グレイ・スケール画像が、格子の各交点を、その交点に配置された点の数に関係付けられたグレイ・レベルに変換することによって、2次元ヒストグラムから作成された。図10は、図9の散布図から作成されたグレイ・スケール画像を示す。
図10のグレイ・スケール画像の各点の勾配は、(a)その点と隣接水平点との差を決定し、(b)その点と隣接垂直点との差を決定し、(c)差を合計することによって決定された。図11Aは、図10のグレイ・スケール・データから決定された勾配のプロットを示す。
リッジ発見アルゴリズムが、図11Aの勾配データから点群のサブセットを選択するために使用された。縁発見アルゴリズムは、より大きな厚さ値に対応する位置および/またはより大きな高さ値を有する外面点において探索を開始し、図11Bにおいて黒い軌跡として示される縁を特定する。次いで、縁画素位置は、像の直線セグメントを画定するために使用され、このセグメントからある距離内に位置する図9の各データ点は、損なわれてない測定データのサブセットの一部として選択された。サブセットの境界は、たとえば、損なわれないことが予測されるデータについて、データにおける不規則な非系統的な雑音の量に基づいて選択することができる(たとえば、境界は、標準偏差の倍数(たとえば、標準偏差の約2倍、標準偏差の約3倍、標準偏差の約4倍、標準偏差の約5倍)として設定することができる)。
図12を参照すると、測定データのサブセット227には、図12の点の総数Nより小少ない、N’個の点(高さ/厚さデータの組)が存在していた。点群のサブセットは、下にある境界面の高さに関する空間情報が、干渉効果の結果である系統誤差によって損なわれる可能性が低い試料の空間位置に対応した。上で説明されたように、膜の外面および下にある境界面に由来する干渉パターンが互いに重なるとき、干渉効果はそのような空間情報を損なうことがある。そのような重なりは、膜のより薄い部分より膜のより厚い部分について起こりにくかった。推定情報が、リッジ発見アルゴリズムによって探索される点の範囲をしぼるために使用された。より高い高さを有する点がまず探索されたが、その理由は、ほぼ平坦な基板では、より高い高さを有する空間位置に対応する点は、多くの場合、膜のより厚い部分に対応するからである。
図12においてわかるように、サブセット227のデータの組は、高さと厚さとのほぼ直線状の関係を示す。対照的に、たとえばサブセット228のデータの組は、著しくより大きな広がりを示し、高さと厚さとの関係は、線によって十分に近似されない。サブセット228のデータの組は、損なわれる可能性が高い。
サブセット227のN’個の点のそれぞれに対応する境界面の高さSi、および境界面の形状のモデルは、光学干渉データが干渉効果によって損なわれた空間位置を含む境界面の複数の空間位置のそれぞれについて、境界面の高さSi’の予測値を決定するために使用された。具体的には、境界面の形状のモデルは、サブセット227内の点に対応する位置の高さSiに最適化された。この実施例では、基板の形状(およびしたがって外部層との境界面)は、平面であることが既知であった。最適化は、χ2の和を最小限にすることによって実行された。
χ2=Σi(Hi−Ti−A・xi−B・yi−C)2。
上式で、Hiは外面の高さ、Tiはサブセット227内のi番目の空間位置の膜の厚さ、A、B、およびCは最適平面の式の最適化定数、xiはサブセット227のi番目の空間位置のx座標、yiはサブセット227のi番目の空間位置のy座標である。χ2和は、Hi−Tiを利用して表されているが、χ2和は、(たとえば、関係Hi=Ti+Siに基づいて)Siを利用して表すこともできる。最適化定数A、B、およびCを使用して、試料の境界面の任意の空間位置xi、yiの高さSi’は、以下を使用して(たとえば、外挿によって)決定することができる。
Si’=A・xi+B・yi+C。
干渉効果が境界面の高さSiの干渉データを損なった試料の空間位置についても、高さSi’を外面の対応する空間位置の高さHiから減算して、補正された膜の厚さTi’を決定することができた。
χ2=Σi(Hi−Ti−A・xi−B・yi−C)2。
上式で、Hiは外面の高さ、Tiはサブセット227内のi番目の空間位置の膜の厚さ、A、B、およびCは最適平面の式の最適化定数、xiはサブセット227のi番目の空間位置のx座標、yiはサブセット227のi番目の空間位置のy座標である。χ2和は、Hi−Tiを利用して表されているが、χ2和は、(たとえば、関係Hi=Ti+Siに基づいて)Siを利用して表すこともできる。最適化定数A、B、およびCを使用して、試料の境界面の任意の空間位置xi、yiの高さSi’は、以下を使用して(たとえば、外挿によって)決定することができる。
Si’=A・xi+B・yi+C。
干渉効果が境界面の高さSiの干渉データを損なった試料の空間位置についても、高さSi’を外面の対応する空間位置の高さHiから減算して、補正された膜の厚さTi’を決定することができた。
この実施例では、外面の高さHiおよび予測された境界面の高さSi’に基づいて補正された膜の厚さTi’を決定する代わりに、それぞれが基板の傾斜について補正されている補正された外面の高さHi’をまず決定した。下にある境界面の高さに関する空間情報が、干渉効果の結果である系統誤差によって損なわれる可能性が低い空間位置の第2サブセットを決定するために、補正された高さHi’と膜の厚さTiとの関係が使用された。以下で説明されるように、位置の第2サブセットに対応する境界面の高さSiおよび境界面の形状のモデルは、最適化パラメータA、B、およびCと比較して、精度および精確さが向上することを期待された第2最適化パラメータA’、B’、およびCを決定するために使用された。補正された厚さTi”は、第2最適化パラメータA’、B’、およびC’に基づいて決定された。この工程は、以下で説明される。
外面の各空間位置の傾斜補正された高さHi’は、最適化定数A、B、およびCから決定された境界面の対応する空間位置の高さSiの傾斜成分を減算することによって決定された。
Hi’=Hi−Axi−Byi
上式で、H’は、外面のi番目の空間位置の傾斜補正された高さである。図13は、傾斜補正された高さHi’、および各補正された高さの空間位置に対応する膜の厚さTiの散布図を示す。ヒストグラムが、傾斜補正高さHi’から形成され、上で説明されたようにグレイ・スケール画像に変換された。図14は、傾斜補正された高さのグレイ・スケール画像を示す。グレイ・レベルのほぼすべてが、単一線セグメント229に沿ってある。線セグメント229の上にないグレイ・レベル231は、損なわれていない厚さ値に対応する可能性が低い。その理由は、グレイ・レベル231に対応する空間位置では、補正された高さHi’と対応する厚さ値Tiとの間に、著しくより大きく広がった関係があるからである。対照的に、線セグメント229の上にあるグレイ・スケールに対応する空間位置は、高さHi’と厚さTiとの直線状の関係を示す。
Hi’=Hi−Axi−Byi
上式で、H’は、外面のi番目の空間位置の傾斜補正された高さである。図13は、傾斜補正された高さHi’、および各補正された高さの空間位置に対応する膜の厚さTiの散布図を示す。ヒストグラムが、傾斜補正高さHi’から形成され、上で説明されたようにグレイ・スケール画像に変換された。図14は、傾斜補正された高さのグレイ・スケール画像を示す。グレイ・レベルのほぼすべてが、単一線セグメント229に沿ってある。線セグメント229の上にないグレイ・レベル231は、損なわれていない厚さ値に対応する可能性が低い。その理由は、グレイ・レベル231に対応する空間位置では、補正された高さHi’と対応する厚さ値Tiとの間に、著しくより大きく広がった関係があるからである。対照的に、線セグメント229の上にあるグレイ・スケールに対応する空間位置は、高さHi’と厚さTiとの直線状の関係を示す。
図9および13は、ちょうど図4Bと6Bが関係付けられるように、高さと厚さの関係について関係付けられることに留意されたい。具体的には、図4Bおよび9は、傾斜平面基板上の非一様な膜の厚さについて外面の高さ−膜の厚さの関係を示し、図6Bおよび13は、同じ非一様な厚さプロファイルについてであるが、平坦な平面基板上における外面の高さ−膜の厚さの関係を示す。
実施例に戻ると、点の第2サブセット223が、図13に示された傾斜補正された高さHi’と厚さTiとの関係に基づいて選択された。同じ縁発見アルゴリズムが、セグメント229を構成する画素を見つけるために使用された。次いで、これらの画素の位置は、境界領域233を画定するために後に使用された線セグメントの式を最適化するために使用された。第2サブセット内の点は、高さHi’と厚さTiとの不規則でない関係(たとえば、直線状)を示すので、これらの点に対応する空間位置の基板の高さSiに関する測定データは、干渉効果によって損なわれないことが期待される。サブセット231内の点に対応する境界面の高さSiは、上で説明されたように、第2最適化パラメータA’、B’、およびC’を決定するために使用された。第2最適化パラメータは、最適化パラメータA、B、およびCより精確で精密であることが期待された。その理由は、測定データを傾斜補正する前のサブセット227(図12)と比較して、基板のより大きな領域全体に分布したより多くの数の高さSiがサブセット233(図13)に存在するからである。第2最適化パラメータは、試料の複数の空間位置xi、yiのそれぞれについて、補正された境界面の高さSi”=A’xi+B’yi+C’を決定するために使用された。
補正された境界面の高さSi”は、試料の複数の空間位置それぞれについて補正された膜の厚さTi”=Hi−Si”を決定するために使用された。図15は、干渉効果を補正した厚さTi”のマップを示す。図8および15を比較することにより、補正されたTi”値から決定された膜の厚さプロファイルは、領域225a、225bにおいて明らかにゼロになるまで小さくなり、一方、補正されていないTi値から決定された厚さプロファイルは、無効な厚さデータを含むことがわかる。
縁発見アルゴリズムは、図10に示されたグレイ・レベル・データに直接適用することができたことに留意されたい。他の手法は、密度が高い2−ヒストグラムの点を特定し、次いで、この点を通過するリッジに沿って移動するものである。移動は、開始画素の左および右に位置する列の近くの画素で最大値を探すことによって達成される。
本発明の技術思想および範囲から逸脱せずに、様々な修正を行うことが可能であることが理解されるであろう。したがって、他の実施形態が、添付の特許請求の範囲内に入る。
Claims (33)
- 方法であって、
物体の測定データに基づいて、該物体の第1境界面の高さプロファイルを決定すること、
該測定データおよび該第2境界面の形状のモデルに基づいて、該物体の第2境界面の高さプロファイルを決定すること、
該第1境界面および該第2境界面の該高さプロファイルに基づいて、該第1境界面と該第2境界面との距離のプロファイルを決定すること
を備える方法。 - 前記測定データが光学干渉データを備える、請求項1に記載の方法。
- 前記光学干渉データが、低コヒーレンス走査干渉データを備える、請求項2に記載の方法。
- 前記第1境界面が、周囲と前記物体の層の外面との間にあり、前記第2境界面が、前記物体の前記層の内面と前記物体の第2層の表面との間にある、請求項1に記載の方法。
- 前記第2境界面の高さプロファイルを決定することが、前記第1および第2境界面の少なくとも一方の特性によって損なわれない少なくともいくつかの測定データを含む前記測定データのサブセットを特定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記特性が、前記第1および第2境界面の少なくとも一方の近接度である、請求項5に記載の方法。
- 前記特性が、前記第2境界面の低反射率である、請求項5に記載の方法。
- 前記第2境界面の前記高さプロファイルを決定することが、前記モデルを前記サブセットの前記測定データに最適化することを含む、請求項5に記載の方法。
- 前記形状が、平面形状、半球、または放物面の形状である、請求項1に記載の方法。
- 請求項1に記載の方法を実行するように構成されたソフトウエアを備える装置。
- 請求項1に記載の方法を実行するように構成された干渉計およびプロセッサを備えるシステム。
- 方法であって、
物体の測定データに基づいて、該物体の層の外面の複数の空間位置のそれぞれの高さを決定すること、
該物体の該測定データに基づいて該層の複数空間位置のそれぞれの推定された厚さを決定すること、
該物体の複数の空間位置のそれぞれについて、該外面の該高さと該層の該厚さとの関係を決定すること
を備える方法。 - 前記他の表面の前記高さと前記層の厚さとの前記関係に基づいて、前記層の前記複数空間位置のサブセットを決定することと、該サブセットに基づいて前記層の複数の空間位置のそれぞれの厚さの決定を改善することをさらに備える、請求項12に記載の方法。
- 前記厚さの決定を改善することが、前記物体の少なくとも一部位の形状のモデルを前記サブセットに最適化することを含む、請求項13に記載の方法。
- 前記関係が散布図として表される、請求項12に記載の方法。
- 前記関係を決定することが、前記測定データが前記層の特性によって損なわれない前記物体の空間位置を特定することを含む、請求項12に記載の方法。
- 前記特性が前記層の境界面の近接度である、請求項16に記載の方法。
- 前記特性が前記層の境界面の反射率である、請求項16に記載の方法。
- 前記測定データが光学干渉データを備える、請求項12に記載の方法。
- 前記光学干渉データが低コヒーレンス走査干渉データを備える、請求項19に記載の方法。
- 請求項12に記載の方法を実行するように構成されたソフトウエアを備える装置。
- 請求項12に記載の方法を実行するように構成された干渉計およびプロセッサを備えるシステム。
- 方法であって、
(a)物体の測定データに基づいて、該物体の層の第1境界面の複数の空間位置のそれぞれの空間情報を決定すること、
(b)該測定データに基づいて、該第1境界面の該複数の空間位置の1つにそれぞれが対応する複数の空間位置の該層の厚さを決定すること、
(c)該層の該第1境界面の該複の数空間位置の該空間情報と、該層の該第1境界面の該複の数空間位置に対応する該厚さとの関係に基づいて、該複の数空間位置のそれぞれにおいて決定された該厚さが選択された基準を満たすか否かを判定すること
を備える方法。 - 前記決定すること(c)が、前記第1境界面の前記空間情報の少なくともいくつかおよび前記厚さに線を最適化することを含み、前記選択された基準が、該線からの距離である、請求項23に記載の方法。
- 前記決定すること(c)が、前記第1境界面の前記少なくともいくつかの空間情報および前記厚さの散布図を形成することを含み、線最適化することが、該散布図の少なくとも一部位に線を最適化することを含む、請求項24に記載の方法。
- 方法であって、
(a)物体の測定データに基づいて、該物体の第1境界面の複数の空間位置のそれぞれの空間情報を決定すること、
(b)該物体の測定データおよび該第2境界面の形状に基づいて、該物体の第2境界面の複数の空間位置のそれぞれの空間情報を決定すること、
(c)該第1境界面の該複数の空間位置の該空間情報および該第2境界面の該複数の境界面の該空間情報に基づいて、外物体の複数の空間位置のそれぞれの該第1境界面と該第2境界面との距離を決定すること
を備える方法。 - 前記第1境界面が、前記物体の周囲と前記物体の外部層の外面との間にある、請求項26に記載の方法。
- 前記第2境界面が、前記外部層の内面と前記物体の下にある層の表面との間にある、請求項27に記載の方法。
- 前記第1境界面と前記第2境界面との各距離が、外部層の厚さに対応する、請求項28に記載の方法。
- 前記第2境界面は、前記第1境界面より光の反射率が高い、請求項28に記載の方法。
- (a)決定する前記工程の前記測定データおよび(b)決定する前記工程の前記測定データが、光学干渉データである、請求項26に記載の方法。
- (a)決定する前記工程の前記測定データおよび(b)決定する前記工程の前記測定データが、低コヒーレンス光学干渉データである、請求項31に記載の方法。
- (b)前記境界面のN個の空間位置の空間情報を決定することが、前記物体のより少ないN’個の空間位置に対応する測定データおよび前記第2境界面の前記形状に基づくことを、決定する前記工程が含む、請求項26に記載の方法。
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