JP2019512166A - 光学的計測における精度改良 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2016年2月24日に出願された米国仮特許出願第62/299,535号の利益を主張し、同仮特許出願は全体の参照により本明細書に組み込まれる。
光学的オーバーレイ計測は、2つのリソグラフィーステップ間のオーバーレイによる計測信号によって伝播される非対称性の計測である。この非対称性は電磁信号内に存在するが、それは、電磁信号が、オーバーレイ情報を伝播する相対位相を有する電界の干渉を反映するからである。具体的には、(i)オーバーレイスキャトロメトリにおいて(フィールドスキャトロメトリの瞳スキャトロメトリであっても)オーバーレイマーク(ターゲット)はグレーティングオーバーグレーティング(grating over grating)構造であり、オーバーレイ情報は上グレーティングと下グレーティングの相対位相で担持される、(ii)サイドバイサイド(side by side)タイプのオーバーレイスキャトロメトリにおいて(例えば、国際公開第2014062972号参照)、
オーバーレイマーク(ターゲット)は、1つのグレーティング構造の隣に1つのグレーティングを備え、オーバーレイ情報は再び、上グレーティングと下グレーティングの相対位相で担持され、(iii)オーバーレイイメージングにおいて、オーバーレイマーク(ターゲット)は、別の層に関して別のマークを備え、オーバーレイ情報は検出器上の個々のマークそれぞれの位置に担持され、それが次に、個々のマークの異なる回折次数間での干渉の結果である。
図2は、本発明の一部の実施形態による、レシピ111間の自己無撞着性と多様性を測定し、それに従って測定をクラスタ化するための方法100の高水準外略図である。計測ツール101は、測定レシピ(複数可)111を適用してウェハ(複数可)60上の計測ターゲット70の計測測定を導出するように構成される。計測ツール101は典型的に処理装置(複数可)109を用い、場合によっては、測定レシピ111の調整を決定するにあたりシミュレーションツール(複数可)105を利用する。測定レシピ111(以下では設定とも呼ばれる)は、測定から計測メトリック(複数可)の値91を導出し、上記国際公開第2016086056号に説明されるように、測定値のランドスケープ(複数可)95を導出するために用いられ得る。ランドスケープ(複数可)95は、計測メトリック(複数可)91のパラメータに対する依存性を表し、パラメータは、ハードウェアパラメータ(例えば、焦点、スポット位置、照明波長および偏光、アポダイザ等の光学素子および測定のハードウェア態様に関連する種々の他のパラメータ)、アルゴリズムパラメータ(例えば、ピクセル毎の重みまたはアルゴリズム閾値、アルゴリズムのタイプ、適用される処理ステップ等の種々のソフトウェアパラメータ)およびその他のレシピパラメータならびにターゲット設計パラメータおよびウェハ上のターゲット位置等であり、それらは全て、図2に、ランドスケープ(複数可)95のあり得る軸を示す矢印によって概略的に示されている。共振領域95Aと平坦領域95Bは、国際公開第2016086056号に説明されるように、ランドスケープ(複数可)95内で識別されてよい。
図3は、本発明の一部の実施形態による空間的クラスタ化の方法120の高水準外略図である。方法120は、ウェハ60の、測定および/またはレシピ111に対する空間的クラスタ化をもたらすために、異なるレシピを用いて異なるウェハ領域121(領域AおよびBとして非限定的に概略的に示されている)および/または異なるサイト62を測定してよい。
図4は、本発明の一部の実施形態による、瞳像の雑音除去と平滑化の方法130の高水準概略フローチャートである。方法130は、開示される実施形態のうちいずれか1つによって、および/またはそれらから独立して、オーバーレイの、また、瞳導出メトリックおよびアルゴリズムのSN比を改良する前処理段階を含んでよい。雑音低減134は、132で、空間的アルゴリズムフィルタを用いることで差動信号D1およびD2(測定レシピ111によって測定された)に適用されてよく、例えば、ピクセルの値をその近隣ピクセルの値と平均化するフィルタを用いてよい。雑音低減は、スキャトロメトリ信号における雑音(ランダム雑音等の、精度に関連しない)を排除または低減してもよく、それは、異なるソースによって引き起こされ、特定のSCOL測定による異なる瞳メトリックおよび/またはオーバーレイによってオーバーレイ測定の品質を改良する。方法130は、本明細書で開示される任意の他の方法のうちいずれを改良するために用いられてもよい。
図5は、本発明の一部の実施形態による、瞳像を横切るメトリックを改良する方法140の高水準概略フローチャートである。方法140は、複数のレシピからの測定を融合して、改良された精度を有する重み付けされた瞳像を導出するように構成されてよい。
図6は、本発明の一部の実施形態による、レシピ間での変動を解析する方法150の高水準概略フローチャートである。方法150は、差動信号152への主成分分析(PCA)154を用いて、レシピ間の変動を解析することを含み得る。
高水準概略フローチャートとしての図11を参照すると、アルゴリズム有効性 フラグを導出、提供および利用するための方法160が提示され、以下に詳細に説明されている。方法160は、少なくとも1つの計測メトリックの少なくとも2つの値の間の差を計算することによって計測測定の精度を示し、少なくとも2つの値は少なくとも2つの計測アルゴリズムから生じ(段階163)、計算された差から閾値を設定する(段階164)ことを含む。ある種の実施形態において、方法160はさらに、差を、測定不正確さのフラグインジケータとして報告し(段階166)、また場合によってはアルゴリズム有効フラグを用いて精度を改良する、および/または、ランドスケープをさらに特徴づける(段階168)ことを含む。
高水準概略フローチャートとしての図11を参照すると、共振領域に近似した領域の指標を導出、提供および利用する方法170が提示され、以下に詳細に説明される。方法170は、共振領域に近似したランドスケープ内の近似領域を示し (段階176)、ランドスケープは、少なくとも1つの計測メトリックの、少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも部分的に連続な依存性を含み、ランドスケープ内の共振領域は、測定場所内の光学的照明の共振に対応することを含む。176の示しは、瞳信号またはその少なくとも1つの関数の変動性を計算し(段階172)、計算された変動性を所定の閾値と比較する(段階174)ことによって実行されてよく、所定の閾値を超えることは近似領域を示す。
図9は、本発明の一部の実施形態によるランドスケープの非解析的挙動の特定の方法180の高水準概略フローチャートである。方法180は、以下の瞳メトリックを用いることで精度を改良することを含んでよく、瞳メトリックは、共振95Aと平坦領域95Bを検出するために、瞳スキャトロメトリにおける瞳の種々の量の非解析的(および解析的)挙動を検出する。さらに、本発明の発明者らは、瞳スキャトロメトリおよびフィールドスキャトロメトリ両方において、種々の ツールノブ(例えば、非限定的な例として、波長および/または偏光)の関数としての種々の量の非解析的挙動が、共振95Aおよび平坦領域95Bを検出するために用いられ得るということを見出した。
本発明の発明者らはさらに、ターゲット設計に斜めのターゲットセルを追加すること、および/または、斜めのセルを備えたターゲット設計が、本発明の種々の実施形態において、改良された測定精度を提供できるということを見出した。例えば、図10は、本発明の一部の実施形態による、斜めのセルを備えた例示的、非限定的なターゲット設計190の高水準外略図である。
D(OF)=D(0)+D´(0)・OF 式3
D1=D(0)+D´(0)・εx 式4
D2=D(0)+D´(0)・(f0+εx)
D3=D(0)+D´(0)・(εxcosφ1+εysinφ1)
D4=D(0)+D´(0)・(εxcosφ2+εysinφ2)
Dx(OF)=Dx(0)+D´x(0)・OF;
Dy(OF)=Dy(0)+D´y(0)・OF 式7
D1=Dx(0)+D´x(0)・εx
D2=Dx(0)+D´x(0)・(f0+εx)
D3=Dx(0)+D´x(0)・(εxcosφ1+εysinφ1)
D4=Dy(0)+D´y(0)・εy
D5=Dy(0)+D´y(0)・(f0+εy)
D6=Dy(0)+D´y(0)・(−εysinφ1+εycosφ1)
式8
(i)自己無撞着性を、計測の精度に関する指標および試験として用いる。設定の多様性と独立性を定義し、自己無撞着試験を実施するためにクラスタ化方法を用いる(例えば方法100を参照)。特に、多様性は、独立性があるとわかった測定の識別によって表されてよい。依存性は、瞳導出メトリックの相関によって見出され得る。クラスタ化は、グラフ理論または、クリーク、階層クラスタ化または分散ベースのクラスタ化等の機械学習技法によって見出され得る。クラスタ化が行われると、閾値は先験的にまたは反復的プロセスによって決定され、それらはプラトーまたは固有のスケールを見出す。各測定は、n次元空間における1つの点、例えば、ウェハ上のnロケーション上の測定として取り扱われる。次元縮減は、この空間を、注目すべきパラメータのより低い次元空間にマッピングする。全てのクラスタが識別されると、集約的グループメトリックで、または代表的メトリックで、クラスタのランク付けが実行される。
(ii)プロセス変動に対するロバストネスを増加させ、測定性を改良し、不正確さを減少させるために、設定パラメータの個々のセットで、MAM(移動−取得−測定)時間を大きく損なわずに測定がなされるように設定融通性を可能にする(例えば、方法100および120を参照)。ランドスケープにおける精度の最適化は、従来技術において、単に特定の測定パラメータの固定によって達成された精度より上の精度を有するランドスケープにおけるパラメータ副空間を発見することによって達成され得る。そのような副空間によって提供されるパラメータの組み合わせは、複数のパラメータを、相関された方式で、且つ空間および/または時間の関数として、一緒に変更することを可能にする。さらに、開示される方法を組み合わせることで、包含される不確実性を処理する方式で、外部基準と最適に相関された設定を見出すことができ、さらには、先進的アルゴリズムの使用による設定の最適化および制御において自己無撞着性、クラスタ化アルゴリズム等を用いることができる。
(iii)特定の座標システムにおいて大きな主軸の傾きは、特定のタイプの不確かさを生じさせるバイアスの影響を受けないオーバーレイ上の情報を提供する(例えば、方法130参照)。瞳スキャトロメトリにおける雑音低減の使用は、Y対称化、フィルタリングおよび基準像での瞳較正を含む。
(iv)測定を1つに融合し、公称オーバーレイアルゴリズムを一般化する、またはその一般化(例えば方法140参照)。先進的瞳解析および、設定の、一般化された瞳への融合は、測定の精度を改良する。瞳空間において複数の設定からの複数の設定を組み合わせることはさらに精度を改良する。さらに、開示された方法は、瞳導出メトリックを極端化することによって複数の測定の組み合わせた瞳空間における重み付けの最適化を提供する。
(v)共分散行列の大きい固有値と小さい固有値の間の比率が、測定の安定性およびその誤差の指標を与える(例えば、方法150参照)。さらに、複数のピクセル、測定および設定の主成分を用いることによってオーバーレイおよびその質を計算することはさらに、測定の達成精度を増加させる。
(vi)瞳スキャトロメトリ信号の、信号をモデル化することに基づくアルゴリズムから得られたその理想形からの偏差の推定を用いることで、そのモデルの基盤にある前提の有効性の指標が、偏差の知識を用いることで、他の測定可能な量を予測するために導出され得る。これらの予測が測定に適合しないと、モデルのベースにある前提がフェイルしたという指標として働く(例えば、方法160参照)。測定データがそこに当てはめられるモデルの基盤にある前提の有効性を試験するフラグは、他の測定可能な量の予測を用いることで得られる。
(vii)瞳スキャトロメトリにおける瞳ピクセルまたはイメージングにおける信号高調波等の独立して定義される副測定にわたり信号変動を調べることによる、ランドスケープにおける近接共振を示すフラグのセット(例えば、方法170参照)。いくつかのフラグは、瞳にゼロ感度コンタが存在しない場合であっても、瞳に変動性と適切な関数の解析性を用いることによって、共振を検出するために用いられてよい。開示された方法は、共振設定の使用、および従来技術において単一の設定アルゴリズムとしては不適切であると見做されていたその他の設定の使用を可能にする。
(viii)近接共振挙動および/または関与する設定の信号におけるコントラスト反転および/またはランドスケープ上でのそれに近い非分析的挙動の検出(例えば、方法180参照)。
(ix)オーバーレイに関して、およびパターン非対称に関して異なる回転グループの異なる表現を用いてオーバーレイから信号非対称性を分離し、棒(bar)非対称から信号非対称を分離する新規のターゲット設計(例えば、方法195およびターゲット190参照)。新規のターゲット設計は、パターン非対称からオーバーレイを分離し、よって、標準型オーバーレイスキャトロメトリターゲットに適用されるターゲットパターン反転対称性の重要な前提を緩和することを可能にする。
(i)グラフ理論識別による設定の初期セットへの感度の減少
(ii)設定とそれらのグループ化の間の関係の構造のより忠実な説明の提供
(iii)データの等価クラスの識別、および物理的に類似した測定の過表示の回避、またはレシピの再発の回避
(iv)クラスタメンバの集合的特性から、または各クラスタの代表的レシピの特性から生じる異なるクラスタのランク付け
(v)自身の存在および有用性を、ランドスケープのグローバルな特徴から、および自己無撞着性に反映させて導出する新規のフラグ
(vi)共振から幾分距離が離れている場合でも、問題のある測定条件(共振)への近似度の指標、それが、測定を対称プロセス変動に対してよりロバストにする
(vii)測定データの所与のセットに対するモデルベースのアルゴリズムの有効性の検出、それによって、測定データの所与のセットに対する正確なモデルベースのアルゴリズムの選択を可能にする
(viii)オーバーレイ測定からの一部のバイアスの除去および差動信号面における測定の分布に基づいて測定の質の査定(各ピクセルが測定としてカウントされる場合)
(ix)複数の瞳アルゴリズムの使用が、報告される計測メトリックを、サンプリングに対する感度を弱め、このロバストネスの推定を与える
(x)基準計測の代わりに複数の瞳アルゴリズムを用いて単一の設定測定の精度を推定する。
Claims (49)
- 測定値に自己無撞着試験を適用することによって、少なくとも1つのメトリックの測定値において互いに対応する測定設定を識別することで、設定の複数のクラスタをもたらし、
クラスタの統計的特徴に従って、最も信頼性の高いクラスタを決定し、
決定された最も信頼性の高いクラスタにおける少なくとも1つの設定から測定結果を導出する、
ことを含む方法。 - 前記識別することは、前記測定値の空間における距離メトリックを用いて実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記統計的特徴は少なくとも各クラスタのサイズと多様性を含む、請求項1に記載の方法。
- さらに、識別された測定設定を、少なくとも1つの計測メトリックの、少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも部分的に連続な依存性を含む測定ランドスケープ内の、対応する少なくとも1つの平坦領域に関連させることを含む、請求項1に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されているコンピュータプログラム製品。
- 請求項1から4のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 対応する複数のウェハ領域に対する複数の測定設定を選択し、ウェハ領域は予め決まっているか、またはオンザフライで決められ、測定設定は少なくとも1つの精度メトリックに従って選択され、
各対応するウェハ領域に関して選択された測定設定で計測測定を実行する、
ことを含む方法。 - 測定設定は、少なくとも1つのメトリックの測定またはシミュレーション値の、それに自己無撞着試験を適用することによるクラスタ化に従って選択されて、設定の複数のクラスをもたらし、そこから、クラスタの統計的特性に従ってウェハ領域それぞれから最も信頼度の高いクラスタが決定される、請求項7に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項7または8に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
- 請求項7または8に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 近隣ピクセル値の平均に従って計測瞳像内のピクセル値を修正して瞳像内のランダム雑音を低減することを含む方法。
- さらに、修正の前に瞳像内のピクセル値を対称化することを含み、対称化は測定された周期構造ターゲットの測定方向に対して垂直な方向にある、請求項11に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項11または12に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
- 請求項11または12に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 請求項11または12の方法から導出された瞳像。
- 異なる測定設定および/または異なるターゲットを用いてメトリックの複数の測定から計測メトリックの値を導出し、値は、複数の測定からのピクセルの連結から導出されることを含む方法。
- さらに、重み関数に従ってピクセルを重み付けし、瞳変動を最小化するために重み関数を最適化することを含む請求項16に記載の方法。
- さらに、測定の異なるサブセットの複数の連結からの結果を比較することによってアルゴリズムの安定性を推定することを含む、請求項16に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項17または18に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
- 請求項17または18に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 請求項18に記載の方法に従って導出されたピクセルの連結を含む信号。
- 複数の設定の使用からの複数の計測測定に主成分分析(PCA)を適用することによって測定設定を導出し、PCAから、大きい固定値に対する小さい固定値の最小率を示す測定設定を選択することを含む方法。
- さらに、複数の計測測定からの複数のピクセルにPCAを適用することを含む請求項22に記載の方法。
- 前記計測測定は瞳スキャトロメトリ測定とフィールドスキャトロメトリ測定の両方を含む請求項23に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項22−24のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
- 請求項22−24のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 少なくとも1つの計測メトリックの少なくとも2つの値の間の差を計算することによって計測測定の不正確さを示し、少なくとも2つの値は少なくとも2つの計測アルゴリズムから導出され、計算された差から閾値を設定することを含む方法。
- さらに、測定不正確さのフラグインジケータとして、前記差を報告することを含む請求項27に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項27または28に記載の方法を実行するように構成される、コンピュータプログラム製品。
- 請求項27または28に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 請求項27に記載の方法によって算出された差を含むフラグインジケータ信号。
- 共振領域に近似したランドスケープ内の近似領域を示し、前記ランドスケープは、少なくとも1つの計測メトリックの、少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも部分的に連続な依存性を含み、前記ランドスケープ内の共振領域は、測定場所内の光学的照明の共振に対応し、示すことは、瞳信号の変動性またはその少なくとも1つの関数を計算することによって実行され、さらに、計算された変動性を所定の閾値と比較し、所定の閾値を超えることは近似領域を示すことを含む方法。
- さらに、測定不正確さのフラグインジケータとして、前記算出された変動性を報告することを含む請求項32に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項32または33に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
- 請求項32または33に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 請求項33に記載の方法による算出された変動性を含むフラグインジケータ信号。
- ランドスケープ内の共振領域を決定し、前記ランドスケープは、少なくとも1つの計測メトリックの、少なくとも1つのパラメータに対する少なくとも部分的に連続な依存性を含み、前記ランドスケープ内の前記共振領域は、測定場所内の光学的照明の共振に対応し、前記決定することは、少なくとも1つの計測メトリックの非解析的挙動を検出することによって実行され、解析関数を基に、瞳座標にわたり解析関数の空間を張り、計測メトリックを、解析関数の基盤に関して式で表し、式の残差を推定し、所定の閾値より大きい残差は非解析的挙動を示すことを含む方法。
- さらに、共振のフラグインジケータとして、前記残差を報告することを含む請求項37に記載の方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項37または38に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
- 請求項37または38に記載の方法を実行するように構成された計測モジュール。
- 請求項38の方法による推定を含むフラグインジケータ信号。
- 少なくとも2つの異なった非垂直な測定方向に沿った周期構造を有する複数のターゲットセルを備えた計測ターゲット。
- 前記測定方向のうち少なくとも1つはもう1つの測定方法に対して角度φにあり、前記角度φはターゲットセル非対称の効果を低減するように選択される、請求項42に記載の計測ターゲット。
- 前記測定方向は、互いに対して0°から90°の異なる角度での少なくとも3つの測定方向を含む、請求項42に記載の計測ターゲット。
- 請求項42−44のうちいずれか一項に記載の計測ターゲットのターゲット設計ファイル。
- 請求項42−44のうちいずれか一項に記載の計測ターゲットの測定信号。
- 一測定方向に沿って周期的構造を有するターゲットセルに、前記測定方向に対して異なっており非垂直な方向を有する少なくとも1つの斜行ターゲットセルを追加することを含むターゲット設計方法。
- さらに、前記少なくとも1つの斜行ターゲットセルを、前記測定方向に対して角度φでの方向を有するように設計し、前記角度φはターゲットセル非対称の効果を減少させるように選択される、請求項47に記載のターゲット設計方法。
- コンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムが、前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具現化されているコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは請求項47または48に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
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