JP2019533312A - パターニングされたウェハの特性評価のためのハイブリッド計量 - Google Patents

パターニングされたウェハの特性評価のためのハイブリッド計量 Download PDF

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Abstract

パターニングされた構造の幾何学的特性を評価するための方法およびシステムが提示される。より詳細には、１つまたは複数のパターニングプロセスによって生成された幾何学的構造が、ハイブリッド計量方法論に従って２つ以上の計量システムによって測定される。受信側のシステムの測定性能を増大させるために、１つの計量システムからの測定結果が、少なくとも１つの他の計量システムに通信される。同様に、送信側のシステムの測定性能を増大させるために、受信側の計量システムからの測定結果が送信側の計量システムに戻して通信される。このようにして、各計量システムから得られた測定結果が、他の協働する計量システムから受信された測定結果に基づいて改善される。いくつかの例では、独立して動作する各計量システムによって以前は測定不可能であった対象パラメータを測定するように計量能力が拡張される。他の例では、測定感度が改善され、パラメータ相関が低減される。

Description

記載される実施形態は、計量システムおよび方法に関し、より詳細には、半導体構造の寸法を特性評価するパラメータの改善された測定のための方法およびシステムに関する。
関連出願の相互参照
本特許出願は、２０１６年１０月２０日に出願された、「Ｈｙｂｒｉｄ Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ｐａｔｔｅｒｎｅｄ Ｗａｆｅｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ」と題する米国仮特許出願第６２／４１０，３９５号の、米国特許法１１９条に基づく優先権を主張する。当該米国仮特許出願の主題の全体を本願に引用して援用する。
論理デバイスおよびメモリデバイス等の半導体デバイスは、通常、一連の処理ステップを標本に適用することによって製造される。半導体デバイスの様々な特徴および複数の構造階層は、これらの処理ステップにより形成される。例えば、中でもリソグラフィは、半導体ウェハ上でパターンを生成することを伴う１つの半導体製造プロセスである。半導体製造プロセスの更なる例は、限定ではないが、化学機械研磨、エッチング、堆積およびイオンインプランテーションを含む。複数の半導体デバイスを単一の半導体ウェハ上に製造し、次に個別の半導体デバイスへと分離することができる。
所定のリソグラフィシステムについて、半導体ウェハ上にプリントされる特徴の分解能を増大させるために、複数のパターニング技法が広く用いられている。複数のパターニング技法を用いて製造されたウェハを含めて、ウェハ上の欠陥を検出して、より高い歩留まりを促進するために、半導体製造プロセス中に様々なステップにおいて計量プロセスが用いられる。
光学計量技法は、標本破壊のリスクを伴うことなく、高スループットの測定を行う見込みがある。スキャトロメトリおよびリフレクトメトリの実施および関連分析アルゴリズムを含む、多数の光学計量ベースの技法が、ナノスケール構造の限界寸法、膜厚、組成および他のパラメータを特性評価するために広く用いられている。
一般に、計量ターゲットの幾何学的複雑度が増大すると、測定される必要があるパラメータの数が増大する。これにより、測定性能を限定する測定の下で、パラメータ間の相関のリスクが増大する。
加えて、光学計量は、計量ターゲット、特に、複数のパターニングされたターゲットのいくつかのパラメータに対する感度が低いという欠点を有する。通常、物理的なモデルベースの測定を用いる光学計量技法は、パターニングされた構造の、パラメータ化された幾何学的モデルを必要とする。例示的なパラメータは、限界寸法、ピッチウォーク、または他の対象パラメータを含む。加えて、測定中に生成される信号をシミュレートするには、光学システムと、測定下の構造との間の相互作用の正確な電磁モデルが必要とされる。測定信号に対するシミュレートされた信号の非線形回帰が適用され、モデル化された構造のパラメータが特定される。この手法は、構造の正確なモデル化、および材料特性を必要とする。
多くの場合、測定プロセスは、限界パラメータに対する感度が弱いという欠点を有し、場合によっては、物理的なモデルベースの測定技法の結果として、感度が低くなり、精度が不良となる。これらの限界パラメータに対する、測定された光信号の感度の欠如により、パターニングプロセスを監視および制御するのが極端に困難になっている。
いくつかの例において、ターゲットを測定するために光学計量システムが用いられる。通常、限界寸法（ＣＤ）、ΔＣＤ、平均ＣＤ、側壁角（ＳＷＡ）、および他の形状パラメータ等のいくつかのパラメータが測定される。例示的なシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎに譲渡された米国特許出願公開第２０１５／０１７６９８５号に記載されており、当該米国特許出願公開の内容は、参照によりその全体が本願に援用される。
いくつかの例において、測定下のウェハに関連付けられたプロセス情報は、光学測定を向上させるように、光学計量ツールに通信される。１つの例では、リソ−エッチング−リソ−エッチング（ＬＥＬＥ）マルチパターニングプロセスの２つの異なるパターニングステップにおけるリソグラフィ線量が、光学計量ツールに通信される。ＬＥＬＥプロセスにおいて、第１のリソグラフィ線量が、第２の線量よりも大きい場合、１つの限界寸法パラメータ（ＣＤ１）が別の限界寸法パラメータ（ＣＤ２）よりも小さくなることがわかる。この制約を課すことによって、光学計量測定モデルにおける縮退が解け、より正確な測定結果が可能になる。プロセス情報は、いくつかの特定の例において測定結果を改善することが示されているが、プロセス情報が利用可能でも有用でもない他の例が存在する。
いくつかの他の例において、測定システムは、２つの計量技法を含む。そのようなシステムは、一般に「ハイブリッド」計量システムと呼ばれる。例示的なシステムは、アロック・ヴァイド（Ａｌｏｋ Ｖａｉｄ）他による米国特許出願公開第２０１７／００１８０６９号に記載されており、当該米国特許出願公開の内容は、参照によりその全体が本願に援用される。しかしながら、先行技術のハイブリッド計量システムから得られた測定結果は、通常、２つの異なる測定技法からの測定結果の加重平均に基づいて、対象パラメータの値を特定することを含む。
米国特許出願公開第２００３／００７１９９４号 米国特許出願公開第２０１３／０１５８９４８号
パターニングされた構造の測定を伴う計量アプリケーションは、ますます小さくなる分解能要件、マルチパラメータ相関、ますます複雑になる幾何学的構造、および半透明材料がますます使用されるようになることに起因して困難を呈する。このため、改善された測定のための方法およびシステムが望ましい。
本願において、パターニングされた構造の幾何学的特性を評価するための方法およびシステムが提示される。より詳細には、１つまたは複数のパターニングプロセスによって生成された幾何学的構造が、２つ以上の計量システムによって測定される。
１つの態様において、受信側のシステムの測定性能を増大させるために、１つの計量システムからの測定結果が、少なくとも１つの他の計量システムに通信される。同様に、受信側の計量システムからの測定結果が送信側の計量システムに戻して通信される。いくつかの実施形態では、各計量システムは、別の計量システムから受信された測定結果に少なくとも部分的に基づいて、幾何学的誤差を特性評価する、少なくとも１つの対象パラメータの値を特定する。このようにして、各計量システムから得られる測定結果は、他の協働する計量システムから受信される測定結果に基づいて改善される。いくつかの例では、各計量システムを独立して用いると以前は測定不可能であった対象パラメータを測定するように計量能力が拡張される。他の例では、測定性能（例えば、精度および正確度）が改善される。
１つの態様では、コンピューティングシステムは、２つ以上の異なる計量システムによるターゲット構造の測定に基づいて、複数の異なる対象パラメータの値を推定するために用いられるハイブリッド計量測定エンジンとして構成される。１つの計量システムによって得られた測定結果が、別の計量システムによる、対象パラメータの値の推定を向上させるのに用いられ、逆もまた同様である。
更なる態様では、１つの計量技法によって推定されたパラメータ値は、別の計量技法によって利用される前に再パラメータ化される。
別の更なる態様では、１つの計量システムによって推定されるパラメータ値は、別の計量技法によって利用される前に変換される。
別の態様では、本願に記載のハイブリッド計量システムおよび方法は、複数のターゲットに適用することができる。
更に別の態様では、本願に記載の測定技法を用いて、プロセスツール（例えば、リソグラフィツール、エッチングツール、堆積ツール等）にアクティブフィードバックを与えることができる。例えば、本願に記載の方法を用いて特定された構造パラメータの値をリソグラフィツールに通信して、所望の出力を達成するようにリソグラフィシステムを調整することができる。
以上は概要であり、このため、必然的に、単純化、一般化および細部の省略を含む。したがって、当業者は、この概要は専ら例証的なものでありいかなる形においても限定ではないことを理解するであろう。本願に記載のデバイスおよび／またはプロセスの他の態様、発明的特徴および利点については、本願において示される非限定的な詳細の説明において明らかとなろう。
リソ−エッチング−リソ−エッチング（ＬＥＬＥ）プロセスと呼ばれるダブルパターニングリソグラフィ（ＤＰＬ）技法の選択されたステップを示す。 リソ−エッチング−リソ−エッチング（ＬＥＬＥ）プロセスと呼ばれるダブルパターニングリソグラフィ（ＤＰＬ）技法の選択されたステップを示す。 一般にリソ−エッチング−リソ−エッチング（ＬＥＬＥ）プロセスと呼ばれるダブルパターニングリソグラフィ（ＤＰＬ）技法の選択されたステップを示す。 一般にリソ−エッチング−リソ−エッチング（ＬＥＬＥ）プロセスと呼ばれるダブルパターニングリソグラフィ（ＤＰＬ）技法の選択されたステップを示す。 自己整合型クアッドパターニング（ＳＡＱＰ）プロセスを用いて構築された半導体構造２０を示す。 １つの実施形態におけるハイブリッド計量システム１００を示す。 １つの実施形態における例示的なハイブリッド計量測定エンジン１５０を示す図である。 別の実施形態におけるハイブリッド計量測定エンジン１６０を示す。 別の実施形態におけるハイブリッド計量測定エンジン１７０を示す。 ３つの計量システムを含むハイブリッド計量システム１０５を示す。 別の実施形態における例示的なハイブリッド計量測定エンジン１８０を示す図である。 別の実施形態における例示的なハイブリッド計量測定エンジン１９０を示す図である。 フィードフォワードを用いないＳＥＭ測定性能を示すプロット２００を示す。 フィードフォワードを用いたＳＥＭ測定性能を示すプロット２０１を示す。 異なるターゲットロケーションにおいてＳＥＭ画像から推定されたＣＤ値を示すプロット２０３を示す。 図１２に示す対応するＣＤ値ごとに達成される測定精度を示すプロット２０４を示す。 図１０および図１１に示す測定値に関連付けられた測定精度の表２０５を示す。 ＳＥＭシステムからのパラメータフィードフォワードに基づく、様々な形状パラメータのための改善されたＯＣＤ測定性能を示すプロット２０６を示す。 複数のパターニングプロセスによって生じる幾何学的誤差の測定の方法３００を示すフローチャートである。 本願に提示される例示的な方法による、標本の特性を測定するための光学計量システム１０３を示す。
ここで、背景技術の例および本発明のいくつかの実施形態を詳細に参照する。それらの例が添付の図面に示されている。
図１Ａ〜図１Ｄは、一般にリソ−エッチング−リソ−エッチング（ＬＥＬＥ）プロセスと呼ばれるダブルパターニングリソグラフィ（ＤＰＬ）技法を示す。図１Ａは、シリコン基層１０、二酸化シリコン等の界面層、デバイス層１２、ハードマスク層１３、犠牲層１４、およびリソグラフィパターニングステップの結果として得られるパターニングされたレジスト層１５を示す。図１Ａに示す構造は、次に露光およびエッチングステップにかけられ、結果として図１Ｂに示す構造が得られる。この構造において、レジスト層１５のパターンは、ハードマスク層１３に有効に転写されている。犠牲層１４およびパターニングされたレジスト層１５の双方が除去されている。複数の堆積およびリソグラフィステップを用いて、図１Ｃに示す構造に到達する。図１Ｃは、ハードマスク層１３の上に構築された別の犠牲層１６およびパターニングされたレジスト層１７を示す。パターニングされたレジスト層１７は、第１のパターニングされたレジスト層１５と同じピッチであり、ハードマスク層１３にエッチングされるパターンとも同じピッチであるパターンを含む。しかしながら、パターニングされたレジスト層１７は、パターニングされたレジスト層１７のピッチの半分だけハードマスク層１３のパターンからオフセットされている。次に、図１Ｃに示す構造は、露光およびエッチングステップにかけられ、結果として、図１Ｄに示す構造が得られる。この構造において、レジスト層１７のパターンは、ハードマスク層１３に有効に転写されている。犠牲層１６およびパターニングされたレジスト層１７の双方が除去されている。図１Ｄは、リソグラフィシステムのマスクによって生成された、パターニングされたレジスト層１５および１７のピッチの半分である、ハードマスク１３にエッチングされるパターンを示す。
図１Ｄは、最適化されていないＤＰＬプロセスの効果も示す。理想的には、ダブルパターニングされた構造の公称ピッチは、定数値Ｐになるはずである。しかしながら、ＤＰＬプロセスにおける欠陥に起因して、結果として得られる構造のピッチは、グレーティングの不均一性に起因して、場所に依拠して変動する場合がある。これは一般に、「ピッチウォーク」と呼ばれる。公称ピッチＰからの変動は、図１Ｄにおいて、ΔＰとして示される。別の例において、各結果として得られる構造の限界寸法は、同じ公称値、ＣＤＮＯＭとなるはずである。しかしながら、ＤＰＬプロセスにおける欠陥に起因して、結果として得られる構造の限界寸法（例えば、中間限界寸法、底部限界寸法等）が、場所（例えば、ＣＤ１、ＣＤ２、ＣＤ３）に依拠して変動する場合がある。限界寸法ＣＤＮＯＭからのＣＤ２の変動は、図１ＤにおいてΔＣＤとして示される。
ピッチウォークおよびΔＣＤは、２つのリソグラフィ層間のずれ、リソグラフィプロセスの焦点および露光の不均一性、マスクパターン誤差等の、ＤＰＬプロセスにおける欠陥によって生じる例示的な幾何学的誤差である。ピッチウォークおよびΔＣＤの双方が、予測よりも大きな単位セルを生じる。ピッチウォークおよびΔＣＤについて特に記載されているが、他の複数のパターニング誤差が予期され得る。
図１Ａ〜図１Ｄを参照してＬＥＬＥプロセスが記載されたが、類似の誤差を生じる多くの他の複数のパターニングプロセスが予期され得る（例えば、リソ−リソ−エッチング、スペーサにより画定されたダブルパターニング等）。同様に、図１Ａ〜図１Ｄを参照してダブルパターニングプロセスが記述されたが、クアッドパターニング等のより高次のパターニングプロセスにおいて類似の誤差が生じる。通常、より高次のパターニングプロセスの結果として生じる構造では、ピッチウォークおよびΔＣＤ等の誤差がより顕著である。
図２は、自己整合型クアッドパターニングパターニング（ＳＡＱＰ）プロセスを用いて構築された半導体構造２０を示す。図２は、最終エッチング前のプロセスステップを示す。半導体構造２０は、基板層２１、酸化物層２２、窒化物層２３、酸化物層２４、およびいくつかの窒化物スペーサ構造２５Ａ〜Ｅを含む。各スペーサは、高さおよび厚みを有する。これらの構造の間隔および厚みにおける変動の結果として、いくつかの限界パラメータ値に変動が生じる。例えば、図２に示す限界寸法パラメータＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３は、フィン形成プロセス、および究極には最終的な構造の性能に対するその影響に起因して、頻繁に監視される。加えて、ピッチウォークは、測定および制御の双方に重要なパラメータである。ピッチウォークは、式（１）によってＣＤ１およびＣＤ３に関係付けられる。
パターニングされた構造の幾何学的特性を評価するための方法およびシステムが本願に提示される。より詳細には、１つまたは複数のパターニングプロセスによって生成された幾何学的構造が、２つ以上の計量システムによって測定される。受信システムの測定性能を増大させるために、計量システムの各々からの測定結果が、他の計量システムのうちの少なくとも１つに通信される。各受信システムは、本願に記載の方法およびシステムに従って、パターニングプロセスによって生じた幾何学的誤差を特性評価する、少なくとも１つの対象パラメータの値を特定する。このようにして、各計量システムから得られる測定結果は、他の協働する計量システムから受信される測定結果に基づいて改善される。いくつかの例では、計量能力は、各計量システムを独立して用いると従来測定可能でなかった対象パラメータを測定するように拡張される。他の例では、測定性能（例えば、精度および正確度）が改善される。本願に記載の方法およびシステムは、半導体産業において出現するマルチパターニングターゲットおよび３Ｄ集積ターゲットの特性評価を可能にする。
図３は、１つの実施形態によるハイブリッド計量システム１００を示す。図３に示すように、ハイブリッド計量システム１００は、計量システム１０２および１０３と、コンピューティングシステム１３０とを備える。計量システム１０２および１０３は、異なる独立した複数の計量技法を用いて、半導体ウェハ上に堆積された同じ計量ターゲット構造を測定する。概して、任意の適切な計量システムが、本特許出願の範囲内にあると予期され得る。非限定的な例として、計量システム１０２および１０３のうちの任意のものは、ＳＥＭシステム、透過型電子顕微鏡法（ＴＥＭ）システム、原子力間顕微鏡法（ＡＦＭ）システム、分光エリプソメータ、分光反射率計、散乱計、小角Ｘ線散乱計システム等のＸ線ベースの計量システム、電子ビームベースの計量システム、光学撮像システム等として構成することができる。
いくつかの実施形態では、計量システム１０２は走査型電子顕微鏡法（ＳＥＭ）システムであり、計量システム１０３は、分光エリプソメトリ（ＳＥ）システム等の光学限界寸法（ＯＣＤ）計量システムである。ＯＣＤシステム１０２は、測定された信号１１２をコンピューティングシステム１３０に通信する。測定された信号１１２は、計量ターゲット構造１０１の測定スポット１１０から収集されたＳＥＭ画像情報を示す。同様に、ＯＣＤシステム１０３は、測定された信号１１３をコンピューティングシステム１３０に通信する。測定された信号１１３は、計量ターゲット構造１０１の測定スポット１１０から収集された、測定されたスペクトルを示す。
１つの態様において、コンピューティングシステム１３０は、２つ以上の異なる計量システムによるターゲット構造の測定に基づいて、複数の異なる対象パラメータの値を推定するのに用いられるハイブリッド計量測定エンジンとして構成される。１つの計量システムによって得られた測定結果が、別の計量システムによる、対象パラメータの値の推定を向上させるのに用いられ、逆もまた同様である。
図４は、１つの実施形態における例示的なハイブリッド計量測定エンジン１５０を示す図である。図４に示すように、ハイブリッド計量測定エンジン１５０は、それぞれ計量システム１０２および１０３に関連付けられた、２つの異なる測定モジュール１２２および１２３を含む。１つの態様において、測定モジュール１２２によって得られた測定結果１５１は、計量システム１０２による計量構造１０１の測定と関連付けられた１つ以上の対象パラメータの値１５４の推定を改善するために、測定モジュール１２３に通信される。これは、測定モジュール１２３への値１５１の「フィードフォワード」通信と呼ぶことができる。同様に、測定モジュール１２３によって得られた測定結果１５２は、計量システム１０３による計量構造１０１の測定と関連付けられた１つ以上の対象パラメータの値１５３の推定を改善するために、測定モジュール１２２に通信される。これは、測定モジュール１２３への値１５２の「フィードバック」通信と呼ぶことができる。通例、測定結果１５２は、測定モジュール１２３によって特定された、対象パラメータの値１５４を含むことができる。このようにして、測定モジュール１２２に通信された値１５４は、値１５３の推定を更に改善する。同様に、測定結果１５１は、測定モジュール１２２によって特定された、対象パラメータの値１５３を含むことができる。このようにして、測定モジュール１２３に通信された値１５３は、値１５４の推定を更に改善する。
いくつかの実施形態では、測定結果１５２が測定モジュール１２３によって生成され測定モジュール１２２に通信される前に、測定モジュール１２２によって測定結果１５１を生成し、測定モジュール１２３に通信することができる。いくつかの実施形態では、測定結果１５１が測定モジュール１２２によって生成され測定モジュール１２３に通信される前に、測定モジュール１２３によって測定結果１５２を生成し、測定モジュール１２２に通信することができる。通例、測定結果の連続フィードフォワードおよびフィードバックのプロセスは、双方の計量システムの全体性能を最適化するように数回反復することができる。
図４に示すように、計量システム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２は、１つ以上の対象パラメータの値１５３を推定するために用いられ、計量システム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３は、１つ以上の対象パラメータの異なる組の値１５４を推定するために用いられる。このため、各計量システムは、異なる対象パラメータを測定するのに用いられる。このようにして、特定の対象パラメータに関して高い測定性能が可能な計量システムが、その目的で用いられる。
いくつかの実施形態では、測定下の計量ターゲット構造１０１は、パターニングされた構造である。これらの実施形態において、ＯＣＤシステム１０３は、ＳＥＭシステム１０２よりも高い精度で幾何学的パラメータ（例えば、ＣＤ、高さ、ＳＷＡ、ＦＩＮ＿ＣＤおよびピッチ）の平均値を測定することが可能である。これらのパラメータは、別の計量システム、例えばＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュールにフィードフォワードされる。ＳＥＭシステム１０２は、各ＣＤパラメータ値（例えば、ＣＤ１、ＣＤ２、ＣＤ３）を測定することが可能である。１つの態様では、ＳＥＭシステム１０２によって測定されるパラメータ値の各々は、ＯＣＤシステム１０３から受信された対応する平均値によって正規化される。この正規化の結果として、ΔＣＤ等の値、ＣＤＲＡＴＩＯ等の比率値、または双方について改善された測定性能が達成される。
例えば、図１Ｄに示すＣＤ１およびＣＤ２の平均値ＣＤＡＶＧが、式（２）によって記述される。
しかしながら、ＯＣＤシステム１０３は、図１Ｄに示すΔＣＤ等のいくつかの他のパラメータを感知しない。好都合なことに、ＳＥＭシステム１０２は、類似の精度でＣＤＡＶＧおよびΔＣＤを測定することが可能である。１つの例では、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３は、ＣＤＡＶＧの値１５２を特定し、値１５２を、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２に転送する。そして、測定モジュール１２２は、ＣＤＡＶＧ１５２の高精度の値に基づいて、より高い精度を有するΔＣＤ１５３の値を特定する。ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３によって測定されたＣＤＡＶＧ、ピッチ等の値１５２に基づいて、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２は、複数のエッジに対し同時に作用すること等のためにエッジ検出アルゴリズムを調整して、ＤＣＤのより高い精度の推定値に到達する。
別の例では、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３は、側壁角（ＳＷＡ）および高さ（ＨＴ）の値１５２を特定する。ＳＷＡはＳＥＭ測定値から確実に測定することができないが、ＳＷＡの値は、エッジを広げることによってＳＥＭ画像に影響を及ぼす。測定モジュール１２３によって推定されるＳＷＡおよびＨＴの値１５２に基づいて、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール２１２は、ＳＥＭ画像を処理するために用いられるエッジ検出アルゴリズムを調整して、より高い精度および正確度でＣＤ、ＤＣＤ等の推定値に到達する。
この実施形態において、ＯＣＤシステム１０３がＣＤＡＶＧの高精度値１５２をＳＥＭシステム１０２に提供するが、通例、高精度値１５２は、別の測定源（例えば、シミュレートされたＳＥＭ測定、長い集積時間を用いて得られた低ノイズＳＥＭ画像を用いた測定等）から生じ得る。同様に、この実施形態では、ＳＥＭシステム１０２が、ＣＤＡＶＧの高精度値１５２を受信する。しかしながら、通例、高精度値１５２は、ＯＣＤシステム１０３よりも低い精度を有する任意の測定システムによって受信され得る。非限定的な例として、計量システム１０２は、ＡＦＭシステムまたはＴＥＭシステムとすることができる。
図１０は、ＣＤＡＶＧの高精度値の、フィードフォワードを用いないＳＥＭ測定性能を示すプロット２００を示す。同じＳＥＭシステム設定を有する同じターゲットロケーションにおいて３０個の画像が測定される。収集された画像ごとに、３つの異なるアルゴリズムに基づいて限界寸法の推定値ＣＤが特定される。１Ｄ勾配アルゴリズムに関連付けられた測定結果が、「ｘ」でマーキングされる。２Ｄ勾配アルゴリズムに関連付けられた測定結果が「＋」でマーキングされる。２Ｄキャニー（Ｃａｎｎｙ）アルゴリズムに関連付けられた測定結果が「ｏ」でマーキングされる。
図１１は、ＣＤＡＶＧの高精度値のフィードフォワードを用いたＳＥＭ測定性能を示すプロット２０１を示す。図１０を参照して説明されたように、測定される画像ごとに３つの異なるアルゴリズムに基づいて限界寸法の推定値ＣＤが特定される。この例において、ＣＤ１に関連付けられた比（すなわち、ＣＤ１ＲＡＴＩＯ＝（ＣＤ１／（ＣＤ１＋ＣＤ２））およびＣＤ２に関連付けられた比（すなわち、ＣＤ２ＲＡＴＩＯ＝（ＣＤ２／（ＣＤ１＋ＣＤ２））が、測定されたＳＥＭ画像から特定される。ＣＤ１ＲＡＴＩＯおよびＣＤ２ＲＡＴＩＯが、ＯＣＤシステム１０２から得られたＣＤＡＶＧの値、または長い集積時間によって得られた低ノイズＳＥＭ画像ベースの推定値によって正規化される。
図１０および図１１に示すように、ＣＤの推定値は変動し、ＣＤＡＶＧの高精度値のフィードフォワードを用いないＣＤの推定値において線形傾向（すなわち、ドリフト）が存在する。しかしながら、ＣＤＡＶＧの高精度値のフィードフォワードにより、測定均一性が改善され、ＣＤの推定値における線形傾向（すなわち、ドリフト）が、無視できるレベルまで低減される。
図１４は、図１０および図１１に示す測定値に関連付けられた測定精度の表２０５を示す。測定精度は、３つのシナリオ、すなわち、図１０に示すような、フィードフォワードを用いないＣＤの推定、フィードフォワードを用いないが、線形傾向除去を用いたＣＤの推定、および図１１に示すような、フィードフォワードを用いたＣＤの推定についての３０回の繰り返しに基づいて計算される。線形傾向除去プロセスを測定データに適用して精度を改善することができる。しかしながら、傾向除去は、多数の繰り返された画像を必要とし、これにより測定スループットが低減するため、好ましくない。
図１４に示すように、最も高い精度は、３つ全てのシナリオについて、２Ｄキャニーアルゴリズムに基づいて得られる。精度は、傾向除去により大幅に改善されるが、ＣＤＡＶＧのフィードフォワードを用いて更に高い精度が得られる。図１４に示すように、フィードフォワードが利用されない同一のシナリオと比較して、フィードフォワードを用いると、精度の４倍の改善が得られる。加えて、フィードフォワードは、傾向除去のスループットペナルティがなく、傾向除去よりも良好な性能を提供する。
別の態様において、ＣＤＡＶＧのフィードフォワードに起因した精度改善は、体系的計量オフセットに依拠しない。１つの計量システムに基づく対象パラメータの推定値は、別の計量システムに基づく同じ対象パラメータの推定値から体系的にオフセットされる。従来のハイブリッド計量システムにおいて、この体系的オフセットは、測定結果に対し悪影響を有する場合がある。
図１２は、異なるターゲットロケーションにおいてＳＥＭ画像から推定されたＣＤ値のプロット２０３を示す。収集された画像ごとに、限界寸法の推定値ＣＤが、ＣＤＡＶＧのフィードフォワードを用いずに（「ｏ」でマーキングされる）、ＣＤＡＶＧのフィードフォワードを用いて（「＋」でマーキングされる）、ＣＤＡＶＧのフィードフォワード、および計量システム１０２と計量システム１０３との間の１つのナノメータ体系オフセットを用いて（「ｘ」でマーキングされる）特定される。加えて、限界寸法の値ＣＤは、３つの異なるアルゴリズムに基づく。このため、３つの推定値が、各ターゲットロケーションにおいて各推定方法に関連付けられる。図１３は、図１２に示す対応するＣＤ値ごとに達成される測定精度のプロット２０４を示す。
図１２および図１３に示すように、ＳＥＭシステム１０２とＯＣＤシステム１０３との間の体系的計量オフセット（例えば、１ナノメートルオフセット）は、全てのＳＥＭ測定結果をシフトするが、ＣＤＡＶＧのフィードフォワードにより達成された測定精度改善に影響を及ぼさない。更に、ＯＣＤシステム１０３がＳＥＭシステム１０２と比較して小さなオフセットを有する場合、ＳＥＭシステム１０２のオフセットは、ＯＣＤシステム１０３にマッチングすることにより改善されることになる。このため、フィードフォワードパラメータ源が受信計量システムと比較して小さなオフセットを有するとき、本願に記載のパラメータフィードフォワードは、測定精度、ツール間整合、および測定正確度を改善する。
いくつかの実施形態では、ＳＥＭシステム１０２は、良好な精度でΔＣＤを測定することが可能である。しかしながら、ＯＣＤシステム１０３によるΔＣＤ測定の精度、追跡および正確度は、通例、非常に不良である。更に、ΔＣＤに相関付けされた他の対象パラメータ（例えば、フィン構造の限界寸法）のＯＣＤ測定も、悪影響を受ける。
更なる態様では、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２は、ΔＣＤ、ΔＨｅｉｇｈｔ、ΔＳＷＡ、ΔＦＩＮ＿ＣＤ、ピッチウォーク、オーバレイ等のような１つ以上のデルタ値、Ｈｅｉｇｈｔ１ＲＡＴＩＯ、ＣＤ１ＲＡＴＩＯ、ＳＷＡ１ＲＡＴＩＯおよびＦｉｎ＿ＣＤ１ＲＡＴＩＯ等のような１つ以上の比率値、または双方を特定する。１つの例において、ＳＥＭシステム１０２は、ΔＣＤの値１５１を特定し、値１５１を、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３に転送する。そして、測定モジュール１２３は、測定される光スペクトルの回帰分析における追加の制約または初期値としてフィードフォワード値（すなわち、デルタ値、比率値または双方）を利用することによって、より高い精度を有する１つ以上の対象パラメータの値１５４を特定する。１つの例において、測定モジュール１２２からのΔＣＤの値１５１は、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３が、この値がなければ低い感度、他のパラメータとの相関、または双方の欠点を有する、対象パラメータ（例えば、ＳＷＡ、ＦＩＮ＿ＣＤ、ＦＩＮ＿ＨＴ、ΔＣＤ１、ΔＣＤ２等）の改善された測定性能を達成することを可能にする。
図１５は、ＳＥＭシステムからのパラメータフィードフォワードに基づく、様々な形状パラメータのための改善されたＯＣＤ測定性能を示すプロット２０６を示す。図１５は、５つの異なる形状パラメータについてＯＣＤシステム１０３によって達成される測定正確度を示す。斜線のバーは、ΔＣＤのフィードフォワードを用いることなく達成される測定正確度を示す。実線のバーは、ΔＣＤのフィードフォワードを用いて達成される測定正確度を示す。この例において、ＳＥＭシステム１０２は、０．２５ナノメートルの精度誤差でΔＣＤを測定する。図１５に示すように、ΔＣＤ１およびΔＣＤ２の測定に関連付けられた正確度は、概ね２倍改善する。
１つの例において、ＣＤＡＶＧの値１５２が、まず、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３によって推定され、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２にフィードフォワードされる。ＣＤＡＶＧの値１５２は、測定モジュール１２２が、対象パラメータ１５３（例えば、ΔＣＤ、ＣＤＲＡＴＩＯ等）の精度を改善し、ＣＤ測定におけるツール間整合を確実にすることを可能にする。その後、ΔＣＤの値１５１が、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２によって推定され、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３にフィードバックされる。ΔＣＤの値１５１は、測定モジュール１２３が、対象パラメータ１５４、特に、低い感度、他のパラメータとの相関、または双方を有するパラメータのＯＣＤ測定の正確度を改善することを可能にする。ΔＣＤの値１５１をフィードバックする前にＣＤＡＶＧの値１５２をフィードフォワードすることによって、より良好な測定精度、およびΔＣＤの値１５１に対する、より体系的でないオフセットが達成される。ΔＣＤのより高い精度の値１５１により、ＯＣＤ回帰分析時間が低減し、結果として、対象パラメータのより高い精度の推定値１５４が得られる。加えて、低減された体系的オフセットにより、効率的なＯＣＤ回帰分析が可能になった。このようにして、２つの異なる計量システム間のパラメータの連続したフィードフォワードおよびフィードバック交換が、異なる対象パラメータについて、双方の計量システムの測定性能を改善する。
別の例において、ΔＣＤの値１５１が、まず、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２によって推定され、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３にフィードフォワードされる。ΔＣＤの値１５１は、測定モジュール１２３が対象パラメータ１５４の精度を改善することを可能にし、ＣＤＡＶＧの値１５２の改善された推定値を可能にする。その後、ＣＤＡＶＧの値１５２は、ＳＥＭ１０２に関連付けられた測定モジュール１２２にフィードバックされる。ＣＤＡＶＧの値１５２は、測定モジュール１２２が、対象パラメータ１５３（例えば、ΔＣＤ、ＣＤＲＡＴＩＯ等）のＳＥＭ測定の正確度を改善することを可能にする。このようにして、２つの異なる計量システム間のパラメータの連続したフィードフォワードおよびフィードバック交換が、異なる対象パラメータについて、双方の計量システムの測定性能を改善する。
図４を参照して説明される例において、パラメータ値は直接フィードフォワードまたはフィードバックされる。しかしながら、別の態様では、１つの計量技法によって推定されたパラメータ値は、第２の計量技法によって利用される前に再パラメータ化される。
図５は、別の実施形態におけるハイブリッド計量測定エンジン１６０を示す。図４を参照して説明された同じ参照符号を有する要素は類似している。図５に示すように、値１５１は再パラメータ化モジュール１６１によって再パラメータ化される。再パラメータ化された値１６３は、測定モジュール１２３に通信される。同様に、値１５２は、再パラメータ化モジュール１６２によって再パラメータ化される。再パラメータ化された値１６４は、測定モジュール１２２に通信される。
１つの例において、図２に示す半導体構造２０のＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３は、まず、ＳＥＭシステム１０２によって測定される。次に、式（３）に示すように、ＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３は、比率値に再パラメータ化される。
定義により、３つの比率値は、式（４）によって互いに関係付けられる。
ΔＣＤ１ＲＡＴＩＯ＋２ΔＣＤ２ＲＡＴＩＯ＋ΔＣＤ３ＲＡＴＩＯ＝１ （４）
式（３）の３つの比率値は、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１０３にフィードフォワードされる。これに応答して、測定モジュール１０３は、３つの比率値に基づいてパラメータ空間に対する３つの制約を生成するように構成される。３つの制約は、式（５）に示される。
ＣＤ１＝ＣＤＡＶＧ（１＋ΔＣＤ１ＲＡＴＩＯ）
ＣＤ２＝ＣＤＡＶＧ（１＋ΔＣＤ２ＲＡＴＩＯ）
ＣＤ３＝ＣＤＡＶＧ（１＋ΔＣＤ３ＲＡＴＩＯ） （５）
通例、パラメータ空間に対する追加の制約により、感度の低いパラメータ（例えば、ＣＤ１、ＣＤ２およびＣＤ３）および相関付けられたパラメータ（例えば、ＦＩＮ＿ＨＴ）のためのＯＣＤ測定性能が改善する。更に、ＯＣＤにおける回帰分析時間が低減される。
別の態様では、１つの計量技法によって推定されるパラメータ値は、第２の計量技法によって利用される前に変換される。
図６は、別の実施形態におけるハイブリッド計量測定エンジン１７０を示す。図４を参照して説明された同じ参照符号を有する要素は類似している。図６に示すように、値１５１は、変換モジュール１７１によって変換される。変換された値１７３は、測定モジュール１２３に通信される。同様に、値１５２は、変換モジュール１７２によって変換される。変換された値１７４は、測定モジュール１２２に通信される。
変換モジュール１７１および１７２は、１つ以上のデータ当てはめおよび最適化技法（例えば、高速次数低減モデル；回帰；ニューラルネットワークおよびサポートベクターマシン等の機械学習アルゴリズム；主成分分析および独立成分分析、ならびに局所線形埋め込み等の次元低減アルゴリズム；フーリエ変換、ウェーブレット変換等のスパース表現アルゴリズム；ならびにカルマンフィルタ）を含むことができる。１つの例において、ＯＣＤ計量システムおよびＳＥＭ計量システムを含むハイブリッド計量システムにおける体系的オフセットは、変換モジュール１７１、１７２、または双方によって除去される。１つの例において、変換モジュール１７１、１７２、または双方は、トレーニングされた変換モデルを含む。変換モデルは、信頼された基準計量システムからの基準測定（例えば、断面ＳＥＭまたはＴＥＭ）に基づいて、体系的オフセットを除去するようにトレーニングされる。
通常、ハイブリッド計量システムは、任意の数の計量システムを含むことができ、計量システムのうちの任意のものからの測定結果は、他の計量システムのうちの任意のものにフィードフォワードすることができる。同様に、別の計量システムからフィードフォワードされた１つ以上のパラメータ値に基づいて計量システムのうちの任意のものによって得られた測定結果は、元の計量システムにフィードバックすることができる。
図７は、３つの計量システムを含むハイブリッド計量システム１０５を示す。図３を参照して説明された参照符号を有する要素は類似している。図７に示すように、ハイブリッド計量システム１０５は第３の計量システム１０４を含む。計量システム１０４によって生成された測定信号は、分析のためにコンピューティングシステム１３０に通信される。図７に示す実施形態では、コンピューティングシステム１３０は、３つの計量システムによるターゲット構造の測定に基づいて、複数の異なる対象パラメータの値を推定するのに用いられるハイブリッド計量測定エンジンとして構成される。
図８は、別の実施形態における例示的なハイブリッド計量測定エンジン１８０を示す図である。図８に示すように、ハイブリッド計量測定エンジン１８０は、それぞれ計量システム１０２、１０３および１０４に関連付けられた３つの異なる測定モジュール１２２、１２３および１２４を含む。図８に示すように、測定モジュール１２３によって得られた測定結果１８１は、計量システム１０４によって計量構造１０１の測定に関連付けられた１つ以上の対象パラメータの値１８５の推定を改善するために測定モジュール１２４に通信される。これは、測定モジュール１２４への、値１８１の「フィードフォワード」通信と呼ぶことができる。同様に、計量システム１０３による計量構造１０１の測定に関連付けられた１つ以上の対象パラメータの値１５４の推定を改善するために、測定モジュール１２４によって得られた測定結果１８２は、測定モジュール１２３に通信される。これは、測定モジュール１２３への値１８２の「フィードバック」通信と呼ぶことができる。
１つの例において、計量システム１０２はＳＥＭシステムであり、計量システム１０３はＯＣＤシステムであり、計量システム１０４はＡＦＭシステムである。この例において、ＯＣＤシステム１０３に関連付けられた測定モジュール１２３は、高い精度で構造１０１のＡｖｅｒａｇｅＤｅｐｔｈおよびＡｖｅｒａｇｅＬｉｎｅｗｉｄｔｈの値を推定する。これらのパラメータの双方のこれらの値は、それぞれ測定信号１５２および１８１として測定モジュール１２２および測定モジュール１２４に通信される。値１５２および１８１は、それぞれ測定モジュール１２２および１２４によって推定される対象パラメータ１５３および１８５の測定精度を改善する。加えて、値１５２および１８１は、ツール間オフセット整合を改善する。それぞれ測定モジュール１２２および１２４による対象パラメータ１５３および１８５の推定後、ΔＤｅｐｔｈおよびΔＬｉｎｅｗｉｄｔｈの改善された値が、測定モジュール１２２、１２４または双方によって推定される。改善された値は、測定モジュール１２２からの測定信号１５２および測定モジュール１２４からの測定信号１８１として測定モジュール１２３にフィードバックされる。測定モジュール１２３は、改善された値に基づいて、対象パラメータ１５４（例えば、ＦＩＮ＿ＣＤ、ＳＷＡ等）を推定する。改善された値は、この値がなければ、低い感度、他のパラメータとの相関、または双方により制限される、対象パラメータ１５４についてのＯＣＤ測定モジュール１２３の測定性能を改善する。
別の態様では、本願に記載のハイブリッド計量システムおよび方法を、複数のターゲットに適用することができる。非常に多くの場合に、一定の計量技法は、一定のターゲットを特性評価することのみができる。例えば、光学計量は、通常、周期的なスクライブラインターゲットの測定が可能であるが、ランダムなインダイ（ダイ内）ターゲットの測定は可能でない。しかしながら、ＳＥＭは、通常、インダイターゲットの測定が可能である。
１つの例において、ウェハスクライブライン上に位置する計量ターゲットは、まず、ＯＣＤシステム１０３およびＳＥＭシステム１０２によって別個に測定される。その後、インダイターゲットはＳＥＭシステム１０３によって測定される。
図９は、別の実施形態における例示的なハイブリッド計量測定エンジン１９０を示す図である。図９に示すように、ハイブリッド計量測定エンジン１９０は、ＯＣＤシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２３と、ＳＥＭシステム１０２に関連付けられた測定モジュール１２２の２つのインスタンス（１２２および１２２’）とを含む。図９に示すように、ＣＤＡＶＧ−ＯＣＤの値１５４は、ＯＣＤシステム１０３によるスクライブラインターゲットの測定に基づいて、測定モジュール１２３によって推定される。同様に、ＣＤＡＶＧ−ＳＥＭ１５３の値は、ＳＥＭシステム１０２によるスクライブラインターゲットの測定に基づいて、測定モジュール１２２によって推定される。測定モジュール１２２’は、これらの値を、ＳＥＭシステム１０２のインダイターゲットの測定に関連付けられたＳＥＭ測定データ１１５とともに受信する。測定モジュール１２２’は、インダイターゲットに関連付けられたＣＤ値ＣＤＩＮ−ＤＩＥを推定する。加えて、測定モジュール１２２’は、式（６）によって記述されるように、ＣＤＡＶＧ−ＳＥＭ１５３およびＣＤＡＶＧ−ＯＣＤ１５４に基づいて、測定されたＣＤ値の正規化値１９１、ＣＤＣＯＲＲＥＣＴＥＤを特定する。
スクライブラインターゲットおよびインダイターゲットが非常に類似したプロファイル（例えば、類似したＳＷＡ、トレンチ深さ等）を共有する場合、インダイターゲットに対するＳＥＭ測定性能が改善される。
通常、本願に記載のハイブリッド計量技法は、シングルパターニングされたターゲット、全てのタイプのダブルパターニングリソグラフィターゲット（例えば、ＬＥＬＥ、ＬＥＦＥおよびＳＡＤＰ）、およびより複雑なマルチパターニングターゲット（ＬＥＬＥＬＥ、ＳＡＱＰまたはＳＡＯＰ等）に対する測定性能を向上させることができる。ターゲットは、１９３ナノメートル液浸リソグラフィ、極端紫外線リソグラフィ（ＥＵＶ）、またはそれらの組合せを用いて製造することができる。本願に記載のハイブリッド計量技法は、ＥＵＶリソグラフィによって製造されるターゲットの特性評価に特に有用であり得る。なぜなら、これらのターゲットは、通例、より薄いレジスト層を有し、光学測定の感度がより低いという欠点を有するためである。
概して、本願に記載のハイブリッド計量技法は、回帰計算のための計算速度を改善し、ＯＣＤ等のモデルベースの計量のためのライブラリ生成時間を低減することができる。いくつかの例では、より正確な初期値、追加の制約、または双方を用いるとき、回帰収束は、より信頼性があり、より計算集約的でない。これにより、ＯＣＤスペクトルのための回帰分析時間全体が低減する。
図１６は、本発明の、それぞれ図３および図７に示すハイブリッド計量システム１００および１０５等のハイブリッド計量システムによる実施に適した方法３００を示す。１つの態様において、方法３００のデータ処理ブロックは、コンピューティングシステム１３０または任意の他の汎用コンピューティングシステムの１つ以上のプロセッサによって実行される事前にプログラムされたアルゴリズムにより実行することができる。ここで、計量システム１００および１０５の特定の構造的態様は、限定を表すものではなく、例示としてのみ解釈されるべきであることが認識される。
ブロック３０１において、半導体ウェハ上の第１の測定部位に、ある量の照明放射が与えられる。第１の測定部位は、複数の幾何学的パラメータによって特徴付けられるパターニングされた計量ターゲットを含む。
ブロック３０２において、照明放射量に応じた、測定部位からの放射量が検出される。
ブロック３０３において、第１の計量システムによって、検出された放射の量に基づいて、第１の測定データ量が生成される。
ブロック３０４において、第２の計量システムによって、半導体ウェハ上の第１の測定部位の測定に関連付けられた第２の測定データ量が生成される。
ブロック３０５において、第１の測定データ量に基づいて、パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第１の幾何学的パラメータの値が特定される。
ブロック３０６において、第２の測定データ量に基づいて、パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第２の幾何学的パラメータの値が生成される。
ブロック３０７において、第１の測定データ量、および第２の幾何学的パラメータの値に基づいて、第１の対象パラメータの値が特定される。
ブロック３０８において、第２の測定データ量、および第１の幾何学的パラメータの値に基づいて、第２の対象パラメータの値が特定される。
図１７は、本願に提示される例示的な方法による、標本の特性を測定するための光学計量システム１０３の実施形態を示す。図１７に示すように、システム１０３を用いて、計量ターゲット１０１の測定スポット１１０にわたって分光エリプソメトリ測定を行うことができる。この態様において、システム１０３は、照明器４０２および分光計４０４を備えた分光エリプソメータを含むことができる。システム１０３の照明器４０２は、選択された波長範囲（例えば、１５０ｎｍ〜２０００ｎｍ）の照明を生成し、計量ターゲット１０１の測定スポット１１０に向けるように構成される。そして、分光計４０４は、測定スポット１１０から反射された照明を受信するように構成される。照明器４０２から発する光は、偏光状態発生器４０７を用いて偏光され、偏光された照明ビーム４０６が生成されることに更に留意されたい。計量ターゲット１０１の構造によって反射された放射は、偏光状態分析器４０９を通過し、分光計４０４に渡される。集光ビーム４０８における、分光計４０４によって受信される放射は、分光状態に関して分析され、分析器によって渡される放射を、分光計によってスペクトル分析することが可能になる。これらのスペクトル１１３は、本願において記載されるように構造を分析するためにコンピューティングシステム１３０に渡される。
図１７に示すように、システム１０３は、単一の測定技術（すなわち、ＳＥ）を含む。しかしながら、通例、システム１０３は、任意の数の異なる測定技術を含むことができる。非限定的な例として、システム１０３は、分光エリプソメータ（ミュラー行列エリプソメトリを含む）、分光反射率計、分光散乱計、オーバレイ散乱計、角度分解ビームプロファイル反射率計、偏光分解ビームプロファイル反射率計、ビームプロファイル反射率計、ビームプロファイルエリプソメータ、任意の単一もしくは複数波長エリプソメータ、またはそれらの任意の組合せとして構成することができる。更に、通例、異なる測定技術によって収集され、本願に記載の方法に従って分析される測定データは、複数の技術を統合する１つのツールではなく、複数のツールから収集され得る。
更なる実施形態において、計量システム１００および１０５は、本願に記載の方法による測定を実行するのに用いられる１つ以上のコンピューティングシステム１３０を含む。１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、各計量システム（例えば、分光計４０４）に通信可能に結合することができる。１つの態様において、１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、１つ以上の計量ターゲットの測定に関連付けられた測定データ１１２、１１３および１１４を受信するように構成される。
本開示を通じて説明される様々なステップは、単一のコンピュータシステム１３０または代替的にマルチコンピュータシステム１３０によって実行することができることが認識されるべきである。更に、分光エリプソメータ４０４等の、システム１００および１０５の異なるサブシステムは、本願に記載のステップの少なくとも一部を実行するのに適したコンピュータシステムを含むことができる。したがって、上記の説明は、本発明に対する限定として解釈されるべきではなく、単なる例示として解釈されるべきである。更に、１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、本願に記載の方法実施形態のうちの任意のものの任意の他のステップを実行するように構成することができる。
更に、コンピュータシステム１３０は、当該技術において既知の任意の方式で計量システムに通信可能に結合することができる。例えば、１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、分光計４０４に関連付けられたコンピューティングシステムに結合することができる。別の例では、分光計４０４は、コンピュータシステム１３０に結合された単一のコンピュータシステムによって直接制御することができる。
計量システム１００および１０５のコンピュータシステム１３０は、有線部分および／または無線部分を含むことができる伝送媒体によって、計量システム（例えば、分光計４０４等）からデータまたは情報を受信および／または取得するように構成することができる。このようにして、伝送媒体は、コンピュータシステム１３０と、計量システムの他のサブシステムとの間のデータリンクとして機能することができる。
ハイブリッド計量システム１００および１０５のコンピュータシステム１３０は、有線部分および／または無線部分を含むことができる伝送媒体によって、他のシステムからデータまたは情報（例えば、測定結果、モデリング入力、モデリング結果等）を受信および／または取得するように構成することができる。このようにして、伝送媒体は、コンピュータシステム１３０と他のシステム（例えば、オンボードメモリ計量システム１００および１０５、外部メモリ、基準測定源、または他の外部システム）との間のデータリンクとして機能することができる。例えば、コンピューティングシステム１３０は、データリンクを介してストレージ媒体（すなわち、メモリ１３２または外部メモリ）から測定データを受信するように構成することができる。例えば、分光計４０４を用いて得られたスペクトル結果は、永続または半永続メモリデバイス（例えば、メモリ１３２または外部メモリ）に記憶することができる。これに関して、スペクトル結果は、オンボードメモリからまたは外部メモリシステムからインポートすることができる。更に、コンピュータシステム１３０は、データを、伝送媒体を介して他のシステムに送信することができる。例えば、コンピュータシステム１３０によって特定されたハイブリッド測定モデルまたは構造パラメータ値１４０を通信し、外部メモリに記憶することができる。これに関して、測定結果を別のシステムにエクスポートすることができる。
コンピューティングシステム１３０は、限定ではないが、パーソナルコンピュータシステム、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、イメージコンピュータ、パラレルプロセッサ、または当該技術分野で既知の任意の他のデバイスを含むことができる。一般に、「コンピューティングシステム」という用語は、メモリ媒体からの命令を実行する１つ以上のプロセッサを有する任意のデバイスを含むように、広く定義することができる。
本願に記載されたもの等の方法を実施するプログラム命令１３４は、ワイヤ、ケーブルまたは無線送信リンク等の伝送媒体にわたって送信することができる。例えば、図３および図７に示すように、メモリ１３２に記憶されるプログラム命令１３４は、バス１３３を介してプロセッサ１３１に送信される。プログラム命令１３４は、コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ１３２）に記憶される。例示的なコンピュータ可読媒体は、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気もしくは光ディスク、または磁気テープを含む。
通例、任意の測定技法、または２つ以上の測定技法の組合せを本特許文書の範囲内で予期することができる。例示的な測定技法は、限定ではないが、ミュラー行列エリプソメトリを含む分光エリプソメトリ、分光リフレクトメトリ、分光スキャトロメトリ、スキャトロメトリオーバレイ、角度分解および偏光分解双方のビームプロファイルリフレクトメトリ、ビームプロファイルエリプソメトリ、単一もしくは複数離散波長エリプソメトリ、透過型小角Ｘ線散乱計（ＴＳＡＸＳ）、小角Ｘ線散乱（ＳＡＸＳ）、斜入射小角Ｘ線散乱（ＧＩＳＡＸＳ）、広角Ｘ線散乱（ＷＡＸＳ）、Ｘ線反射率（ＸＲＲ）、Ｘ線回折（ＸＲＤ）、斜入射Ｘ線回折（ＧＩＸＲＤ）、高分解能Ｘ線回折（ＨＲＸＲＤ）、Ｘ線光電子分光法（ＸＰＳ）、蛍光Ｘ線（ＸＲＦ）、斜入射蛍光Ｘ線（ＧＩＸＲＦ）、低エネルギー電子誘起Ｘ線放出スキャトロメトリ（ＬＥＸＥＳ）、Ｘ線トモグラフィ、およびＸ線エリプソメトリを含む。通例、画像ベースの計量技法を含む、半導体構造の特性評価に適用可能な任意の計量技法を予期することができる。追加のセンサオプションは、デバイスにバイアスをかけ、結果として生じるバイアスを、光センサを用いて検出する（またはその逆）、非接触キャパシタンス／電圧または電流／電圧センサ等の電気センサ、またはＸＲＤ、ＸＲＦ、ＸＰＳ、ＬＥＸＥＳ、ＳＡＸＳ、およびポンププローブ技法等の、補助光学技法を含む。１つの実施形態では、２次元ビームプロファイル反射率計（瞳孔撮像装置）を用いて、小さなスポットサイズで、角度分解データおよび／またはマルチスペクトルデータの双方を収集することができる。ＵＶリニク干渉計も、ミュラー行列スペクトル瞳孔撮像装置として用いることができる。
いくつかの例において、本願に記載のハイブリッド計量測定方法は、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＳｐｅｃｔｒａＳｈａｐｅ（登録商標）光学限界寸法計量システムの要素として実施される。このようにして、システムによりウェハスペクトルが収集された直後の使用のために測定モデルが生成および準備される。
いくつかの他の例において、本願に記載のハイブリッド計量測定方法は、例えば、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＡｃｕＳｈａｐｅ（登録商標）ソフトウェアを実装するコンピューティングシステムによりオフラインで実施される。結果として得られるモデルは、計測を実行するハイブリッド計量システムによるアクセスが可能なＡｃｕＳｈａｐｅ（登録商標）ライブラリの要素として組み込むことができる。
別の例において、本願に記載の方法およびシステムを、オーバレイ計量に適用することができる。グレーティング測定は、オーバレイの測定に特に関連している。オーバレイ計量の目的は、異なるリソグラフィ露光ステップ間のシフトを特定することである。オンデバイスでオーバレイ計量を行うことは、オンデバイス構造のサイズが小さく、通常、オーバレイ値が小さいことに起因して困難である。
例えば、典型的なスクライブラインオーバレイ計量構造のピッチは、２００ナノメートル〜２０００ナノメートルで変動する。しかし、オンデバイスのオーバレイ計量構造のピッチは、通常、１００ナノメートル以下である。更に、公称製造環境において、デバイスオーバレイは、デバイス構造の周期性の僅かな部分にすぎない。対照的に、スキャトロメトリオーバレイにおいて用いられるプロキシ計量構造は、オーバレイに対する信号感度を向上させるために、頻繁に、より大きな値、例えば、ピッチの４分の１オフセットされる。
これらの条件下で、オーバレイ計量は、小さなオフセット、小さなピッチのオーバレイに対し十分な感度を有するセンサアーキテクチャを用いて行われる。本願に記載の方法およびシステムを用いて、オンデバイス構造、プロキシ構造または双方に基づいてオーバレイに対し感度を有する測定信号を得ることができる。
通常、本願に提示された半導体計量を行うための方法およびシステムは、実際のデバイス構造に、またはインダイ（ダイ内）もしくはスクライブライン内に位置する専用計量ターゲット（例えば、プロキシ構造）に直接適用することができる。
更に別の態様では、本願に記載の測定技法を用いて、プロセスツール（例えば、リソグラフィツール、エッチングツール、堆積ツール等）にアクティブフィードバックを与えることができる。例えば、本願に記載の方法を用いて特定された構造パラメータの値をリソグラフィツールに通信して、所望の出力を達成するようにリソグラフィシステムを調整することができる。同様にして、エッチングパラメータ（例えば、エッチング時間、拡散率等）または堆積パラメータ（例えば、時間、濃度等）を測定モデルに含めて、それぞれエッチングツールまたは堆積ツールへのアクティブフィードバックを提供することができる。
通例、本願に記載のシステムおよび方法は、専用計量ツールの一部として実施することができるか、または代替的に、プロセスツール（例えば、リソグラフィツール、エッチングツール等）の一部として実施することができる。
本願において記載されるとき、「限界寸法」という用語は、構造の任意の限界寸法（例えば、下部限界寸法、中部限界寸法、上部限界寸法、側壁角、格子高さ等）、任意の２つ以上の構造間の限界寸法（例えば、２個の構造間の距離）、および２つ以上の構造間の位置ずれ（例えば、重なり合う格子構造間のオーバレイ位置ずれ等）を含む。構造は、３次元構造、パターニングされた構造、オーバレイ構造等を含むことができる。
本願において記載されるとき、「限界寸法アプリケーション」または「限界寸法測定アプリケーション」という用語は、任意の限界寸法測定を含む。
本願において記載されるとき、「計量システム」という用語は、限界寸法計量、オーバレイ計量、焦点／線量計量および組成計量等の測定アプリケーションを含む、任意の態様での、標本の特性評価に少なくとも部分的に用いられる任意のシステムを含む。しかしながら、そのような専門用語は、「計量システム」という用語の範囲を本願に記載の通りに限定するものではない。加えて、計量システムは、パターニングされたウェハおよび／またはパターニングされていないウェハの測定のために構成することができる。計量システムは、ＬＥＤ検査ツール、エッジ検査ツール、背面検査ツール、マクロ検査ツールまたはマルチモード検査ツール（１つ以上のプラットフォームからのデータを同時に取り込む）、ならびに本願に記載の方法およびシステムから利を受ける任意の他の計量または検査ツールとして構成することができる。
本願において、標本を処理するために用いることができる半導体処理システム（例えば、検査システムまたはリソグラフィシステム）のための様々な実施形態が記載されている。本願において、「標本」という用語は、当該技術分野において既知の手段によって処理（例えば、印刷または欠陥検査）することができるウェハ、レチクル、または任意の他のサンプルを指すために用いられる。
本願において用いられるとき、「ウェハ」という用語は、概して、半導体または非半導体材料で形成された基板を指す。例は、限定ではないが、単結晶シリコン、ヒ化ガリウムおよびリン化インジウムを含む。そうした基板は半導体製造設備において一般的に目にするおよび／または処理することができる。場合によっては、ウェハは基板のみを含む場合がある（いわゆるベアウェハ）。代替的に、ウェハが、基板上に形成された異なる材料の１つ以上の層を含む場合がある。ウェハ上に形成された１つ以上の層は、「パターニング」されている場合もあるし、「パターニングされていない」場合もある。例えば、ウェハは、繰り返し可能なパターン特徴を有する複数のダイを含む場合がある。
「レチクル」は、レチクル製造プロセスの任意の段階にあるレチクルである場合もあるし、または半導体製造設備での使用向けにリリースされている場合もされていない場合もあるレチクルの完成品である場合もある。レチクル、または「マスク」は、概して、その上に実質的に不透明な領域が形成されておりその領域がパターンをなしている実質的に透明な基板として定義される。その基板は、例えば、アモルファスＳｉＯ２等のガラス材料を含むことができる。リソグラフィプロセスの露光ステップ中にレチクルをレジスト被覆ウェハ上に堆積し、それによってレチクル上のパターンをレジストに転写することができる。
ウェハ上に形成される１つ以上の層は、パターニングされていてもパターニングされていなくてもよい。例えば、ウェハは、各々が繰り返し可能なパターン特徴を有する複数のダイを含むことができる。そのような材料層の形成および処理によって、最終的にはデバイスの完成品を得ることができる。多くの異なるタイプのデバイスをウェハ上に形成することが可能であり、ウェハという用語は、本願において用いられるとき、当該技術分野において既知の任意のタイプのデバイスがその上に作り込まれるウェハを包含することが意図される。
１つ以上の例示的な実施形態において、上述の機能を、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの任意の組合せで実施することができる。ソフトウェアで実施される場合、それらの機能を１つ以上の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶するかまたはその媒体上で伝送することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータプログラムをある場所から別の場所へと転送するのに役立つ任意の媒体を含む、コンピュータストレージ媒体および通信媒体の双方を含む。ストレージ媒体は、汎用または専用コンピュータによるアクセスが可能な任意の入手可能媒体とすることができる。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または、命令もしくはデータ構造の形態での所望のプログラムコード手段の搬送または記憶に使用することができ、かつ汎用もしくは専用コンピュータまたは汎用もしくは専用プロセッサがアクセスすることができる任意の他の媒体を含むことができる。また、任意の接続が適切にコンピュータ可読媒体と称される。例えば、ソフトウェアが同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外線、電波およびマイクロ波等の無線技術を用いてウェブサイト、サーバまたは他のリモートソースから送信される場合、それらの同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、電波およびマイクロ波等の無線技術は、媒体の定義に含まれる。本願において用いられるとき、ディスク（ｄｉｓｋ／ｄｉｓｃ）とは、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスクおよびブルーレイディスクを含み、ディスク（ｄｉｓｋ）は通常、データを磁気的に再生する一方で、ディスク（ｄｉｓｃ）は、レーザによりデータを光学的に再生する。上記のものの組合せもまたコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
説明の目的で、ある特定のいくつかの実施形態を説明してきたが、本明細書の教示は一般的な適用可能性を有するものであり、上述の具体的実施形態に限定されるものではない。したがって、特許請求の範囲に示す本発明の範囲から逸脱することなく、上述の実施形態の様々な特徴の、様々な修正、適合および組合せを実施することができる。

Claims (20)

  1. 半導体ウェハ上の第１の測定部位に関連付けられた第１の測定データ量を生成するように構成された第１の計量システムであって、前記第１の測定部位は、複数の幾何学的パラメータによって特徴付けられるパターニングされた計量ターゲットを含む、第１の計量システムと、
    前記第１の計量システムと異なる第２の計量システムであって、前記第２の計量システムは、前記半導体ウェハ上の前記第１の測定部位の測定に関連付けられた第２の測定データ量を生成する、第２の計量システムと、
    コンピューティングシステムであって、
    前記第１の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第１の幾何学的パラメータの値を特定し、
    前記第２の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第２の幾何学的パラメータの値を特定し、
    前記第１の測定データ量および前記第２の幾何学的パラメータの前記値に基づいて、第１の対象パラメータの値を特定し、
    前記第２の測定データ量および前記第１の幾何学的パラメータの前記値に基づいて、第２の対象パラメータの値を特定し、
    前記第１の対象パラメータの値および前記第２の対象パラメータの値をメモリに記憶する、
    ように構成される、コンピューティングシステムと、
    を備える、ハイブリッド計量システム。
  2. 請求項１に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第２の計量システムは、走査型電子顕微鏡法（ＳＥＭ）システム、透過型電子顕微鏡法（ＴＥＭ）システム、原子間力顕微鏡法（ＡＦＭ）システムおよびＸ線ベースの計量システムのうちの任意のものである、ハイブリッド計量システム。
  3. 請求項１に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第１の計量システムおよび前記第２の計量システムと異なる第３の計量システムを更に備え、
    前記第３の計量システムは、前記半導体ウェハ上の前記第１の測定部位の測定に関連付けられた第３の測定データ量を生成し、
    前記コンピューティングシステムは、
    前記第３の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第３の幾何学的パラメータの値を特定し、前記第１の対象パラメータの前記特定は、前記第３の幾何学的パラメータの値にも基づいており、
    前記第３の測定データ量および前記第１の幾何学的パラメータの値に基づいて、第３の対象パラメータの値を特定し、
    前記第３の対象パラメータの値をメモリに記憶する、
    ように更に構成される、ハイブリッド計量システム。
  4. 請求項１に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第２の幾何学的パラメータの値の特定は、前記第１の幾何学的パラメータの値の特定の後に行われ、前記第１の幾何学的パラメータの値に少なくとも部分的に基づく、ハイブリッド計量システム。
  5. 請求項１に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第１の対象パラメータの値の特定は、前記第２の幾何学的パラメータの値の特定の後に行われ、前記第２の幾何学的パラメータの値に少なくとも部分的に基づく、ハイブリッド計量システム。
  6. 請求項１に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記コンピューティングシステムは、前記第２の対象パラメータの値の特定の前に前記第１の幾何学的パラメータを再パラメータ化するように更に構成される、ハイブリッド計量システム。
  7. 請求項１に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記コンピューティングシステムは、前記第２の対象パラメータの値の特定の前に前記第１の幾何学的パラメータの値を変換するように更に構成される、ハイブリッド計量システム。
  8. 請求項１に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第２の計量システムは、インダイ計量ターゲットを含む前記半導体ウェハ上の第２の測定部位の測定に関連付けられた第３の測定データ量を生成し、
    前記コンピューティングシステムは、前記第３の測定データ量、ならびに前記第１の幾何学的パラメータの値および前記第２の幾何学的パラメータの値に基づいて、第３の対象パラメータの値を特定するように更に構成される、ハイブリッド計量システム。
  9. 半導体ウェハ上の第１の測定部位に関連付けられた第１の測定データ量を生成するように構成された第１の計量システムであって、前記第１の測定部位は、複数の幾何学的パラメータによって特徴付けられるパターニングされた計量ターゲットを含む、第１の計量システムと、
    前記第１の計量システムと異なる第２の計量システムであって、前記第２の計量システムは、前記半導体ウェハ上の前記第１の測定部位に関連付けられた第２の測定データ量を生成する、第２の計量システムと、
    非一時的コンピュータ可読媒体であって、コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、
    前記第１の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第１の幾何学的パラメータの値を特定させ、
    前記第２の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第２の幾何学的パラメータの値を特定させ、
    前記第１の測定データ量および前記第２の幾何学的パラメータの前記値に基づいて、第１の対象パラメータの値を特定させ、
    前記第２の測定データ量および前記第１の幾何学的パラメータの前記値に基づいて、第２の対象パラメータの値を特定させる、
    命令を備える、非一時的コンピュータ可読媒体と、
    を備える、ハイブリッド計量システム。
  10. 請求項９に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第１の計量システムは、光学計量システムであり、
    前記第２の計量システムは、走査型電子顕微鏡法（ＳＥＭ）システム、透過型電子顕微鏡法（ＴＥＭ）システム、原子間力顕微鏡法（ＡＦＭ）システムおよびＸ線ベースの計量システムのうちの任意のものである、ハイブリッド計量システム。
  11. 請求項９に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第１の計量システムおよび前記第２の計量システムと異なる第３の計量システムを更に備え、
    前記第３の計量システムは、前記半導体ウェハ上の前記第１の測定部位の測定に関連付けられた第３の測定データ量を生成し、
    前記非一時的コンピュータ可読媒体は、前記コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、
    前記第３の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第３の幾何学的パラメータの値を特定させ、前記第１の対象パラメータの特定は、前記第３の幾何学的パラメータの値にも基づいており、
    前記第３の測定データ量および前記第１の幾何学的パラメータの値に基づいて、第３の対象パラメータの値を特定させる、
    命令を更に含む、ハイブリッド計量システム。
  12. 請求項９に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第２の幾何学的パラメータの値の特定は、前記第１の幾何学的パラメータの値の特定の後に行われ、前記第１の幾何学的パラメータの値に少なくとも部分的に基づく、ハイブリッド計量システム。
  13. 請求項９に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第１の対象パラメータの値の特定は、前記第２の幾何学的パラメータの値の特定の後に行われ、前記第２の幾何学的パラメータの値に少なくとも部分的に基づく、ハイブリッド計量システム。
  14. 請求項９に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記コンピューティングシステムは、前記第２の対象パラメータの値の特定の前に前記第１の幾何学的パラメータを再パラメータ化するように更に構成される、ハイブリッド計量システム。
  15. 請求項９に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、前記第２の対象パラメータの値の特定の前に前記第１の幾何学的パラメータの値を変換させる命令を更に含む、ハイブリッド計量システム。
  16. 請求項９に記載のハイブリッド計量システムであって、
    前記第２の計量システムは、インダイパターニングされた計量ターゲットを含む前記半導体ウェハ上の第２の測定部位の測定に関連付けられた第３の測定データ量を生成し、
    前記非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピューティングシステムによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、前記第３の測定データ量、ならびに前記第１の幾何学的パラメータの値および前記第２の幾何学的パラメータの値に基づいて、第３の対象パラメータの値を特定させる命令を更に含む、ハイブリッド計量システム。
  17. 半導体ウェハ上の第１の測定部位に、ある量の照明放射を与えることであって、前記第１の測定部位は、複数の幾何学的パラメータによって特徴付けられるパターニングされた計量ターゲットを含むことと、
    前記照明放射の量に応じた、前記測定部位からの放射の量を検出することと、
    第１の計量システムによって、前記検出された放射の量に基づいて、第１の測定データ量を生成することと、
    第２の計量システムによって、前記半導体ウェハ上の前記第１の測定部位の測定に関連付けられた第２の測定データ量を生成することと、
    前記第１の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第１の幾何学的パラメータの値を特定することと、
    前記第２の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第２の幾何学的パラメータの値を特定することと、
    前記第１の測定データ量および前記第２の幾何学的パラメータの値に基づいて、第１の対象パラメータの値を特定することと、
    前記第２の測定データ量および前記第１の幾何学的パラメータの値に基づいて、第２の対象パラメータの値を特定することと、
    を含む、方法。
  18. 請求項１７に記載の方法であって、
    第３の計量システムによって、前記半導体ウェハ上の前記第１の測定部位の測定に関連付けられた第３の測定データ量を生成することと、
    前記第３の測定データ量に基づいて、前記パターニングされた計量ターゲットに関連付けられた第３の幾何学的パラメータの値を特定することであって、前記第１の対象パラメータの特定は、前記第３の幾何学的パラメータの値にも基づく、特定することと、
    前記第３の測定データ量および前記第１の幾何学的パラメータの値に基づいて、第３の対象パラメータの値を特定することと、
    を更に含む、方法。
  19. 請求項１７に記載の方法であって、
    前記第２の対象パラメータの値の特定の前に前記第１の幾何学的パラメータを再パラメータ化することを更に含む、方法。
  20. 請求項１７に記載の方法であって、
    インダイパターニングされた計量ターゲットを含む前記半導体ウェハ上の第２の測定部位の測定に関連付けられた第３の測定データ量を生成することと、
    前記第３の測定データ量、ならびに前記第１の幾何学的パラメータの値および前記第２の幾何学的パラメータの値に基づいて、第３の対象パラメータの値を特定することと、
    を更に含む、方法。
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