JP2009162768A - 不良検出システムの改良 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】サンプル表面(20a)からの散乱光は表面(20a)に対して垂直な線に対して略対称の光を集束する集束器(38,52)によって集束され、異なる方位角で経路へと導かれ、相対的方位角位置に関する情報が保存される。集束光は、垂直な線に対して異なる方位角で散乱した光線を表すそれぞれの信号に変換される。異常の有無および/または特徴は、この信号から判定される。あるいは、集束器(38,52)によって集束された、狭角および広角集束経路から得た信号は比較され、マイクロスクラッチと粒子との間を識別する。前方散乱光は、他の光線から集束され、比較されて、マイクロスクラッチと粒子との間を識別する。散乱の強度は、表面がSおよびP偏光によって順次照射されたときに測定し、比較して、マイクロスクラッチと粒子との間を識別する。
【選択図】図1
Description
システム100,150を利用してメモリセルを表面に有するウェハを検査する場合、ウェハが回転すると、メモリアレイからのフーリエ成分がスピンする。よって、これらの要素は回転し、図1,5A,6Aの垂直方向36に対して異なる方位角をとる。すなわち、これらのフーリエ成分は、ウェハが回転すると、異なるファイバ71,82によって搬送される。メモリセルのアレイは、ウェハのX方向およびY方向の寸法が異なるため、ウェハが回転すると、フーリエ成分によって飽和した検出器の数が変わる。これにより、メモリセルのX,Y方向の寸法を知ることができ、フーリエ回折要素の数を予測できるようになる。あるいは、非常に強いあるいは飽和した出力での検出器の最大数を認識することによって、除去しなければならない最大数のフーリエ成分を判定するという学習サイクルを最初の初期化工程中に実施する。その後の測定工程で、検出器出力のその数だけが除去されるが、除去される出力は、飽和した出力、もしくは最大値を有する出力である。例えば、マルチアノードPMTの場合、各アノードが対応するファイバに接続されて使用されている場合は、最高出力を有する検出器に隣接する要素を取り除くことによってクロストークを低減することができる。例えば、ウェハの一箇所において、フーリエ成分が3であり、他の2箇所において、隣接する二つの成分と合わせて3つの直接的な成分を削除するとすると、合計9つの検出器出力を削除することになる。これにより、7つの利用可能な検出器出力が残る。この数は、ウェハが正しい方向を向いているか否かに関わらず維持される。これによりユーザは粒子に対するサイジングオプションを保持することができるようになる。
本発明のある局面は、CMP不良を分類するための二つのアルゴリズムを含む。第1の方法は、不良によって散乱された光の空間分布に基づくものである。理論的シミュレーションおよび実験結果によれば、CMPマイクロスクラッチによって散乱した光は、まず正反射の方向に進み、粒子(特に小さい粒子)によって散乱した光は、異なる空間分布となることが示されている。結果として、不良分類は、散乱光の分布を測定することによって実現できる。これは、複数の検出器を散乱体の周囲の適当な位置に配置することによって実行できる。あるいは、単一の検出器を複数の空間フィルタ/マスクとともに使用する。このアルゴリズムを実行する三つの異なる方法について説明する。
以下の段落では、Surfscan SP1TBI システムにおける本発明の実行/操作について説明する。しかし、アルゴリズムはSP1TBI システムに限られるものではなく、どの光散乱ツールでも実施できる。以下に示すアルゴリズムではすべて、使用した経路すべてに対しPSL較正曲線を必要とする。これらは、CMP不良の分類を成功させるために、きわめて重要な要素である。
SP1システムには、DWN,DNN,DWO,DNOの4本の暗視野経路がある。DWNは、垂直な照射光から楕円形ミラーによって集束された散乱光を搬送する経路を表す。DNNは、垂直な照射光からレンズ集束器によって集束された散乱光を搬送するための経路を表す。DWOは、斜めの照射光から楕円形ミラーによって集束された散乱光を搬送する経路を表す。そして、DNOは、斜めの照射光からレンズ集束器によって集束された散乱光を搬送する経路を表す。デュアルチャネル法は、二つの暗視野経路、例えば、DWOとDNO経路を使用する。この方法の原理は、粒子とマイクロスクラッチの空間散乱パターンは異なるという事実に基づく。粒子は、光をあらゆる方向に散乱させ、これは、両方の暗視野経路によって集束することができる。しかし、マイクロスクラッチは、優先的に、光をある一定の方向に散乱させるので、ある経路で捕えた信号が、他の経路で捕えたものよりかなり大きくなる。例えば、傾斜した経路DWOとDNOを使用した場合、マイクロスクラッチは、DWO経路において優先的に捕えられるか、あるいは、DWO経路内における信号がDNO経路内の信号より大幅に大きくなる。マイクロスクラッチを粒子と区別するため、DWOおよびDNO経路内において捕えたそれぞれの不良の寸法比を算出する。不良の寸法比が1に近い場合、その不良は、粒子として分類される。しかし、不良の寸法比がある数(例えば、0.8)にも満たない場合、マイクロスクラッチとして分類される。不良がDWO経路でのみ捕えられ、DNO経路では捕えられなかった場合には、CMPマイクロスクラッチとして分類される。不良がDNO経路でのみで捕えられ、DWO経路では捕えられなかった場合には、粒子として分類される。
垂直な経路における実行は、斜めの経路における実行と類似している。違いは、CMPマイクロスクラッチから散乱した光は、広角(DWN)経路の代わりに垂直入射の狭角経路(DNN)に優先的に進むという点である。これは、CMPマイクロスクラッチ散乱光が正反射の方向に進むという事実によるものである。不良分類は、DNNとDWNの両方の経路で捕えた不良の寸法比を算出することによって行う。不良の寸法比が1に近い場合、その不良は、粒子として分類される。しかし、不良の寸法比がある数(例えば、1.6)より大きい場合、マイクロスクラッチとして分類される。不良がDNN経路でのみ捕えられ、DWN経路では捕えられなかった場合には、CMPマイクロスクラッチとして分類される。不良がDWN経路でのみ捕えられ、DNN経路では捕えられなかった場合には、粒子として分類される。
アルゴリズム#1を実行するための第3の方法は、二つのマスクを使用する。一方のマスク(#1)は、CMPマイクロスクラッチからの散乱光を優先的に捕えるように設計されている。このマスクは、図13Aに示してあり、影のついた領域は、光線が遮断される領域を示し、影のついていない領域は、光線が通過できる領域である。他方(#2)は、CMPマイクロスクラッチによって散乱した光を遮蔽するように設計されている。このマスクは、図13Bに示してあり、影のついた領域は、光線が遮断される領域を示し、影のついていない領域は、光線が通過できる領域である。これらマスクの形状は、ともに較正曲線が必要である。不良の分類は、双方のマスク形状において捕えられた不良の寸法比を算出することによって行う。ある不良において、マスク#1とマスク#2の寸法比が1に近い場合、その不良は、粒子として分類される。しかし、不良の寸法比がある一定の数(例えば、1.15)より大きい場合、マイクロスクラッチとして分類される。また、不良が#1の形態のマスクでのみ捕えられ、#2の形態のマスクでは捕えられなかった場合には、CMPマイクロスクラッチとして分類される。不良が#2の形態のマスクでのみ捕えられ、#1の形態のマスクでは捕えられなかった場合には、粒子として分類される。
アルゴリズム#2は、二つの入射偏光S,Pを使用する。この方法には二回の走査が必要となる。一つは、S偏光に対するもの、そしてもう一つはP偏光に対するものである。SおよびP偏光に対しPSL較正曲線を使用する。不良分類は、PおよびS走査の両方で捕えた不良の寸法比を算出することによって行う。PおよびS走査の寸法比が1に近い場合、その不良は、粒子として分類される。しかし、不良の寸法比が1以外(例えば、膜厚によって<0.65または>1.85)である場合、その不良は、マイクロスクラッチとして分類される。誘電体膜の場合、2本の偏光に対する干渉の強さは、膜厚によって変わる。2本の偏光の干渉の強さの変化は、位相が外れている。すなわち、P偏光の干渉強度が最大であるとき、S偏光の干渉強度は最小となる、もしくはその逆である。よって、CMP不良の寸法比は、誘電体膜の厚さによって1.0より大きいか小さいかのいずれかが決まる。同様に、不良が1本の偏光においてのみ捕えられ、他方では捕えられなかった場合には、その不良は、膜厚によって、CMPマイクロスクラッチあるいは粒子として分類される。この方法は、酸化CMPウェハを使って実証に成功している。この方法は、ウェハを横切る方向の厚さの変化は、実質的な厚さを有する金属膜にとっては大した問題ではないため、厚い誘電体膜より、金属膜に対してよい結果が出ると思われる。
金属のような不透明な膜や、k値が低い誘電体のような透明な誘電体(両者ともCVD蒸着体上でスピンする)において、膜厚の変化がほとんどない場合は、膜から測定したヘイズは、膜の表面の粗さによって変化する。集積回路に適用するための誘電体膜CVD蒸着体は、ほとんど均一である。よって、ヘイズの測定により、膜の粗さを測定するための迅速な代替法が実現する。
コーポレイションの高解像度プロファイラーまたはAFMタイプのツール304を使って異なる厚さの代表的な膜302の表面の粗さを測定し、SP1TBI システム10や上述した一体型システム(例えば、100)のうちの一つ、もしくはヘイズを測定できるその他のツールを使ってこれらの同じ膜に対してヘイズの値を測定することによってデータベースを構築することができる。表面の粗さは膜厚が厚くなるに従って増えるため、様々な厚さを有する同様の膜を測定するのが好ましい。そして、データベースを、図15に示すような折れ線グラフに示すことができる。そして、未知の膜の表面の粗さを判定したい場合、その粗さは、図1に示すシステム10のような機器、あるいは上述したような一体型の機器を使って膜のヘイズを測定することによって判定できる。そして、ヘイズの測定値を使って、図15に示すグラフなどから厚さがすでにわかっている膜に対するデータベースから対応する粗さの値を選択する。これにより、ヘイズ値を測定し、ヘイズ測定値を図15のRMS粗さ較正曲線と関連付けるのに約1分しかかからないため、製造設備のエンドユーザが各膜に対して1時間まで節約することができるようになる。
Claims (30)
- 光線を散乱させる回折パターンを有する表面上の異常を検出するための表面検査法であって、
表面を光線によって走査するステップと、
表面に垂直な線に対して略対称に散乱光を集束する集束器によって表面から散乱した光線を集束するステップと、
表面上のパターンによって散乱すると予測される光成分の角度差に相当する角度の角度ギャップを有する空間フィルタによって集束光の少なくとも一部を濾波するステップと、
前記濾波した集束光から表面の内部もしくは表面上の異常の有無を判定するステップと、
を含む表面検査法。 - 請求項1記載の方法において、
前記濾波するテップが、それぞれ内部に角度ギャップを有する二つの対応する空間フィルタによって集束光を濾波し、ギャップが、表面上のパターンによって散乱すると予測される成分の角度差に相当する角度だけ互いにずれている方法。 - 請求項2記載の方法において、
集束光を第1と第2の部分に分けるステップをさらに含み、前記濾波するステップが、二つの対応する空間フィルタによって第1と第2の部分を濾波する方法。 - 請求項2記載の方法において、
表面上のパターンによって散乱すると予測される成分の角度差がある値以上であり、ギャップとずれが前記値と実質的に等しい方法。 - 請求項4記載の方法において、
集束光の濾波した第1と第2の部分に呼応して信号を出力するステップと、前記信号を組み合わせて表面の内部もしくは表面上の異常を検出するステップとをさらに含む方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記パターンによって散乱すると予測される成分が、フーリエ成分である方法。 - 光線を散乱させる回折パターンを有する表面上の異常を検出するための表面検査装置であって、
表面を走査するための光線を供給する供給源と、
表面に垂直な線に対して略対称に表面から散乱した光線を集束するための集束器と、
集束光の少なくとも一部を濾波するための空間フィルタであって、前記フィルタが、表面上のパターンによって散乱すると予測される角度差に相当する角度の角度ギャップを有するフィルタと、
前記濾波した集束光から表面の内部もしくは表面上の異常の有無を判定するプロセッサと、
を備える表面検査装置。 - 請求項7記載の装置において、
前記装置が、集束光の第1と第2の部分をそれぞれ濾波するための第1と第2の空間フィルタを有し、前記二つの空間フィルタは、それぞれ内部に角度ギャップを有し、二つのフィルタのギャップは、前記線に対して表面上のパターンによって散乱すると予測される成分の角度差に相当する角度だけ互いにずれている装置。 - 請求項8記載の装置において、
表面上のパターンによって散乱すると予測される成分の角度差がある値以上であり、ギャップとずれが前記値と実質的に等しい装置。 - 請求項9記載の装置において、
前記プロセッサが、集束光の濾波した第1と第2の部分に呼応して信号を出力し、信号を組み合わせて表面の内部もしくは表面上の異常を検出する装置。 - 請求項8記載の装置において、
集束光を二つの空間フィルタによって濾波した第1と第2の部分に分割する分割器をさらに含む装置。 - 請求項7記載の装置において、
前記パターンによって散乱すると予測される成分が、フーリエ成分である装置。 - 表面を走査するための光線を出射し、表面に垂直な線に近い方向に沿った表面領域によって散乱した光線を集束して第1の検出器へ誘導する第1の近垂直集束装置と、前記線から離れる方向に沿った表面領域から散乱した光線を第2の検出器に向かって反射して誘導する前記線に対して対称を成す軸を有する湾曲した鏡面を含む第2の集束装置とを含む装置を採用して表面上の異常を検出するための表面検査法であって、
光線と表面上の領域からの散乱光とに呼応して第1の検出器から第1の出力信号を受信するステップと、
光線と表面上の領域からの散乱光とに呼応して第2の検出器から第2の出力信号を受信するステップと、
表面上の異常がマイクロスクラッチか、粒子かを判定するために、第1と第2の出力信号の比を求めるステップと、
を含む表面検査法。 - 請求項13記載の方法において、
表面に対して斜めの方向に光を入射させるステップを含み、比が1に近い場合には、異常が粒子であると判定し、比が所定の割合を下回る場合には、マイクロスクラッチであると判定する方法。 - 請求項14記載の方法において、
前記割合が、約0.8である方法。 - 請求項13記載の方法において、
表面に対して斜めの方向に光を入射させるステップをさらに含み、第1の出力信号がゼロでなく、第2の出力信号がほぼゼロである場合には、異常が粒子であると判定し、第1の出力信号がほぼゼロで、第2の出力信号がゼロでない場合には、マイクロスクラッチであると判定する方法。 - 請求項13記載の方法において、
表面に対して略垂直な方向に光を入射させるステップをさらに含み、比が1に近い場合には、異常が粒子であると判定し、比が1より大きい所定の値である場合には、マイクロスクラッチであると判定する方法。 - 請求項17記載の方法において、
前記値が、約1.6である方法。 - 請求項13記載の方法において、
表面に対して略垂直な方向に光を入射させるステップをさらに含み、第1の出力信号がゼロでなく、第2の出力信号がほぼゼロである場合には、異常がマイクロスクラッチであると判定し、第1の出力信号がほぼゼロで、第2の出力信号がゼロでない場合には、粒子であると判定する方法。 - 線から離れる方向に沿った表面領域から散乱した光線を第2の検出器に向かって反射して誘導する前記線に対して対称を成す軸を有する湾曲した鏡面を採用して表面上の異常を検出するための表面検査法であって、
表面を走査するために、表面に対して斜めの方向に光を入射させるステップと、
表面によって前方散乱方向に沿って散乱した光線を他の散乱方向とは別に集束し、この別に集束した光線を別に検出して、集束した前方への散乱光を表す第1の信号と、前方散乱光以外の集束した散乱光を表す第2の信号を出力するステップと、
表面の異常がマイクロスクラッチか、粒子かを判定するために、二つの信号を比較するステップと、
を含む表面検査法。 - 請求項20記載の方法において、
前記比較するステップが、二つの信号の比を1と比較するステップと、その比が1に近い場合には、異常を粒子と呼び、第1の信号と第2の信号との比が所定の値を上回る場合には、マイクロスクラッチと呼ぶステップとを含む方法。 - 請求項20記載の方法において、
前記比較するステップが、第1の信号がゼロでなく、第2の信号がほぼゼロである場合には、異常をマイクロスクラッチと呼び、それ以外の場合には、粒子と呼ぶステップを含む方法。 - 請求項20記載の方法において、
前記セパレータによって互いに隔てられた別の光学経路に沿って散乱光を誘導することによって前記別の集束を行う方法。 - 請求項20記載の方法において、
前方散乱方向を遮断するか、もしくは前方散乱方向以外のすべての散乱方向を遮断して、マスクの形態の空間フィルタを通して散乱光を誘導することによって前記別の集束を行う方法。 - 線から離れる方向に沿った表面領域から散乱した光線を第2の検出器に向かって反射して誘導する前記線に対して対称を成す軸を有する湾曲した鏡面を採用して表面上の異常を検出するための表面検査法であって、
表面を走査するために、第1の偏光状態の光と第2の偏光状態の光を表面に対して斜めの方向に順次入射させ、前記第1と第2の状態は異なるものとするステップと、
順次行う走査の間に不良によって散乱した光線を集束し、一対の信号、すなわち、表面が第1の偏光状態の光で走査された場合に集束した散乱光を表す信号を含む第1の信号と、表面が第2の偏光状態の光で走査された場合に集束した散乱光を表す信号を含む第2の信号を出力するステップと、
表面の異常がマイクロスクラッチか、粒子かを判定するために、二つの信号を比較するステップと、
を含む表面検査法。 - 請求項25記載の方法において、
前記比較するステップが、信号の比を導いて比を求めるステップと、比を所定の基準値と比較するステップとを含む方法。 - 請求項25記載の方法において、
前記第1と第2の偏光状態が、S偏光とP偏光状態である方法。 - 表面の粗さを判定する方法であって、
ヘイズ値を薄膜の表面の粗さと関連付けるデータベースを作成するステップと、
表面のヘイズ値を測定するステップと、
表面の粗さの値をヘイズ値およびデータベースから判定するステップと、
を含む方法。 - 請求項28記載の方法において、
前記作成するステップが、
代表的な薄膜の表面のヘイズ値を測定するステップと、
前記表面の粗さの値を測定するステップと、
前記データベースを収集するステップと、
を含む方法。 - 請求項29記載の方法において、
前記粗さの値の測定は、プロフィロメータまたは走査プローブ顕微鏡によって行う方法。
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