JP5021156B2 - 光学的測定に使用する仮想プロファイルの選択方法、システム及び仮想プロファイルを選択するコンピュータ実行可能なコードを有する記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、集積回路（ＩＣ）の測定に関するものであり、より詳しくは光学的測定における仮想プロファイルの選択に関するものである。

ＩＣ構造の幾何学的形状の縮小化という方向性に伴い、構造の測定は、その構造サイズが縮小されるにつれて困難度を増している。しかしながら、格子や周期的構造の寸法を知ることは、その構造の寸法が許容範囲に収まっているか否か、また特定の加工工程が、例えばその構造の側壁をテーパしたり、垂直にしたり、Ｔトップにしたり、下部をカットしたり、若しくは土台を設けるか否かを決定するために重要である。

従来、サンプルは割られて、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）若しくは同様の装置を用いて検査されてきた。断面型電子顕微鏡法は一般に遅く、高価で、破壊検査であるのに対し、測長（ＣＤ）走査型電子顕微鏡法では、構造の上面から見た一つの測定数値のみが得られる。分光反射測定法および偏光測定法は、ＩＣ構造に光を照射して使用され、その反射光を測定する。経験的アプローチを用いたある方法では、反射光の分光スペクトルをある構造中における既知の構造の幅について測定する。この工程では、幾何学的構造のプロファイルおよび構成された反射／回折光の分光データが限られたライブラリであってさえ、時間が浪費され、高価である。そのため、より高速なＣＤの測定のために、インライン型の測定方法における必要性が存在する。加えて、そのライブラリの解像度が増加するにつれて、ライブラリのサイズも増大し、一方でライブラリを作り、使用する時間も指数的に増大する。

回折信号と、集積回路構造のプロファイルとに関連付けられたライブラリの作成についての一つの技術は、シミュレート回折信号を計算するためにその構造についての仮想プロファイルを使用することを含む。このアプローチを用いたライブラリの作成に要する時間は、用いる仮想プロファイルおよび仮想プロファイルを表現するために用いられるパラメータの数に応じて変化する。一般的には、より複雑な仮想プロファイルやたくさんのパラメータを使用するほど、より多くの時間または計算リソース、若しくは両方が必要とされる。

一つの代表的実施態様では、光学的測定を用いた半導体ウェハー上に形成された構造プロファイルの決定に使用するため、構造のモデル化のために仮想プロファイルを使用する。仮想プロファイルを選択するために、ウェハー上に形成された構造の測定回折信号から、サンプル回折信号が取得され、ここでサンプル回折信号は測定回折信号の代表的抽出標本である。仮想プロファイルは、取得されたサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号を使用して定義され、また評価される。

本願発明は、以下の説明を図とともに参照することにより、容易に理解できる。なお、類似部分には、類似の番号をもって参照される。

以下の記述では、多数の詳細な配置、パラメータその他について規定する。しかし、そのような記述は本発明の範囲を限定するものではなく、代表的な実施態様を表すものである。

１．光学的測定
図１に関して、光学的測定システム１００は半導体ウェハー上に形成された構造を検査し、解析するために用いることができる。例えば、光学的測定システム１００はウェハー１０４上に形成された周期的格子１０２のプロファイルを測定するために用いることができる。周期的格子１０２は、ウェハー１０４上に形成されたデバイスに隣接するように、ウェハー１０４上の検査領域に形成することができる。代わりに、周期的格子１０２は、デバイスの操作に干渉しない領域、もしくはウェハー１０４上のスクライブラインに沿って形成することもできる。

図１に描写されるように、光学的測定システム１００は、光源１０６、検出器１１２を有する光度測定装置を含む。周期的格子１０２は光源１０６からの入射光１０８で照射される。このひとつの代表的な実施態様では、入射光１０８は周期的格子１０２に対し、その周期的格子１０２の法線ｎに対して入射角θi、方位角Φ（すなわち、入射光１０８の入射面と周期的格子１０２の繰り返し方向との角度）となるように向けられる。回折光１１０は法線ｎに対して角度θdで射出され、検出器１１２によって受光される。検出器１１２は回折光１１０を測定回折信号に変換する。

周期的格子１０２のプロファイルを測定するために、光学的測定システム１００は測定回折信号を受信し、解析するために配された処理モジュール１１４を有する。以下に述べるように、周期的格子１０２のプロファイルはライブラリに基づいた手順又は回帰に基づいた手順を用いて決定できる。
さらに、他の線形、非線形な形状抽出技術も想定される。

２．ライブラリに基づいた構造プロファイルの決定手順
ライブラリに基づいた構造プロファイルの決定手順では、測定回折信号はシミュレート回折信号のライブラリと比較される。より詳しくは、ライブラリ内の各々のシミュレート回折信号は、構造の仮想プロファイルと関連付けられる。測定回折信号とライブラリ中のシミュレート回折信号の一つが一致したとき、または測定回折信号とシミュレート回折信号の一つとの相違がプリセット若しくは一致基準以内におさまったとき、その一致したシミュレート回折信号と関連付けられた仮想プロファイルが、実際の構造プロファイルを表現するものとして推定される。その一致したシミュレート回折信号または仮想プロファイル、若しくはその双方が、その構造が仕様どおりに加工されているかどうかを決定するために利用される。

このように、一つの代表的実施態様で、再度図１に関して、測定回折信号を得た後に、処理モジュール１１４が測定回折信号とライブラリ１１６に保存された、シミュレート回折信号とを比較する。ライブラリ１１６内の各々のシミュレート回折信号は、一つの仮想プロファイルに関連付けることができる。それから、測定回折信号とライブラリ１１６内のシミュレート回折信号のひとつとが一致したとき、その一致したシミュレート回折信号に関連付けられた仮想プロファイルが、周期的格子１０２の実際のプロファイルを表すものとして推定される。

ライブラリ１１６に保存された仮想プロファイルのセットは、形や大きさの異なる仮想プロファイルを生成するために変化させる一組のパラメータを用いて仮想プロファイルを特徴付けることにより生成することができる。パラメータセットを用いてプロファイルを特徴付ける手順は、パラメタライズとして参照され得る。

例えば、図２（Ａ）で描写されるように、仮想プロファイル２００は、それぞれ仮想プロファイルの高さおよび幅を定義するパラメータｈ１、ｗ１によって特徴付けられると仮定する。図２（Ｂ）乃至（Ｅ）で描写されるように、仮想プロファイル２００の付加的な形状や特徴はパラメータの数を増やすことで特徴付けることができる。例えば、図２（Ｂ）に描写されるように、仮想プロファイル２００はパラメータｈ１、ｗ１、およびｗ２で特徴付けることができ、ｈ１、ｗ１およびｗ２はそれぞれプロファイルの高さ、底辺の幅、上辺の幅を定義する。仮想プロファイル２００の幅は、臨界サイズ（ＣＤ）として参照されることに注意する。図２（Ｂ）においては、パラメータｗ１およびｗ２は、それぞれ仮想プロファイル２００の底辺ＣＤ，上辺ＣＤと定義して記述される。

上述したように、ライブラリ１１６（図１）に保存された仮想プロファイルの組は仮想プロファイルを特徴付けるパラメータを変化させることによって生成される。例えば、図２（Ｂ）に関して、パラメータｈ１、ｗ１およびｗ２を変化させることによって、形や大きさの異なる仮想プロファイルが生成される。１個、２個または３個全てのパラメータは互いに関連して変化させられることに注意する。

再度図１に関して、ライブラリ１１６に保存される仮想プロファイルおよびシミュレート回折信号の組における、仮想プロファイルおよび対応するシミュレート回折信号の数（すなわち、ライブラリ１１６の解像度又は範囲、もしくはその両方）は、パラメータの組と、パラメータを変化させた時点のその追加の範囲に部分的に依存する。一つの代表的実施態様では、ライブラリ１１６に保存される仮想プロファイルとシミュレート回折信号とは、先に実際の構造から測定された回折信号を得ることによって生成される。このように、生成するライブラリ１１６で使用される範囲と増加分（すなわち、解像度と範囲）は、構造の加工工程およびもっともらしい変化の範囲とに密接にもとづいて選択される。ライブラリ１１６の範囲または解像度、もしくは双方とも、分子間力顕微鏡（ＡＦＭ）または相当のものを用いて計測されるような経験的な測定に基づいて選択してもよい。

ライブラリに基づいた手順についてのより詳細な記述に関しては、２００１年７月１６日に出願し、ここに参照としてその全体を組み入れている、米国特許出願番号０９／９０７，４８８、”周期的格子回折信号のライブラリ生成”を参照すること。

３．回帰に基づいた構造のプロファイルを決定する手順
回帰に基づいた構造のプロファイルを決定する手順では、測定回折信号はシミュレート回折信号（すなわち、試行的回折信号）と比較される。
そのシミュレート回折信号は、仮想プロファイルに対するパラメータセット（すなわち、試行パラメータ）を用いた先の比較から生成される。測定回折信号とシミュレート回折信号とが一致せず、もしくは測定回折信号とシミュレート回折信号の一つとの相違がプリセットまたは一致基準内に収まらない場合、もう一つのシミュレート回折信号がもう一つの仮想プロファイルのためのパラメータセットを用いて生成される。その後、測定回折信号と、新規に生成された回折信号とが比較される。測定回折信号とその新規なシミュレート回折信号とが一致するか、もしくは測定された回折信号とそのシミュレート回折信号の一つとの相違がプリセットまたは一致基準内に収まる場合、一致したシミュレート回折信号と関連付けられる仮想プロファイルが、実際の構造プロファイルを表すものと推定される。その一致したシミュレート回折信号または仮想プロファイル、若しくはその双方が、仕様通りに構造が加工されているか否かを決定するために利用できる。

このように再度図１に関して、一つの代表的実施態様では、処理モジュール１１４は仮想プロファイルに基づいてシミュレート回折信号を生成し、その後測定回折信号と生成したシミュレート回折信号とを比較する。上述したように、測定回折信号と生成されたシミュレート回折信号とが一致せず、若しくは測定回折信号とそのシミュレート回折信号の一つとの相違がプリセットまたは一致基準内に収まらない場合、処理モジュール１１４は他の仮想プロファイルについてのシミュレート回折信号を繰り返し生成する。一つの代表的実施態様では、それ以降に生成されるシミュレート回折信号は、シミュレーティッドアニーリングのような大域的最適化法や、最急降下法のような局所的最適化法を含む最適化アルゴリズムを用いて生成することができる。

一つの代表的実施態様においては、シミュレート回折信号と仮想プロファイルはライブラリ１１６（すなわち、動的ライブラリ）に保存されるようにしてもよい。ライブラリ１１６に保存されるシミュレート回折信号と仮想プロファイルは、それ以降測定回折信号とのマッチングに用いることもできる。

回帰に基づいた手順についてのより詳細な記述に関しては、２００１年８月６日に出願し、ここに参照としてその全体を組み込れている米国特許出願番号０９／９２３，５７８、”回帰に基づいたライブラリ生成プロセスの動的学習方法及びシステム”を参照すること。

４．仮想プロファイルの生成
上述したように、ライブラリに基づいた手順および回帰に基づいた手順において、検査される実際の構造プロファイルは仮想プロファイルを用いてモデル化される。また上述したように、仮想プロファイルはいくつかのパラメータを用いて特徴付けることができる。パラメータの数を増やすことによって、仮想プロファイルの正確さを増すことができる。しかし、パラメータの数を増すと、ライブラリの巨大化または増大する処理時間、若しくはその両方をもたらすことになる。

例として、図２（Ａ）および（Ｂ）に関して、３個のパラメータ（たとえば図２（Ｂ）のｈ１，ｗ１，ｗ２）を用いた仮想プロファイルは、２個のパラメータ（たとえば図２（Ａ）のｈ１，ｗ１）を用いた仮想プロファイルより正確である。しかし、ライブラリに基づいた手順では、３個のパラメータを用いた仮想プロファイルは２個のパラメータを用いた仮想プロファイルと比較して、追加の大きさを有するライブラリを必要とする。より詳しくは、２個のパラメータ（この例では、ｈ１およびｗ１）を用いた仮想プロファイルのライブラリは、パラメータｈ１が変化する範囲に相当するｈ１の大きさと、パラメータｗ１が変化する範囲に相当するｗ１の大きさとを含む。一方、３個のパラメータ（この例ではｈ１、ｗ１およびｗ２）を用いた仮想プロファイルのライブラリは、パラメータｗ２が変化する範囲に相当するｗ２の大きさもまた含む。

このように、検査される構造の実際のプロファイルが２個のパラメータを用いてモデル化できる場合、３個のパラメータを用いてモデル化することは、不必要な大きさのライブラリをもたらすことになる。
しかし、検査される構造の実際のプロファイルが２個のパラメータではモデル化できないなら、２個のパラメータのみを使用することは十分な正確さが得られない可能性のあるライブラリとなってしまう。

同様に、回帰に基づいた手順では、検査される構造の実際のプロファイルが２個のパラメータを用いてモデル化できるなら、３個のパラメータを用いることは、十分な一致を得るために調整される必要のないパラメータを調整するといった、不必要な処理をもたらすことになる。しかし、検査される構造の実際のプロファイルが２個のパラメータではモデル化できないなら、２個のパラメータのみを使用することは不十分な一致しかもたらさない可能性がある。

このように、検査される構造の特徴付けに使用する仮想プロファイルを選択するための，代表的な手順３００が、図３に描かれている。一つの代表的実施態様では、代表的な手順３００は、検査される構造の特徴付けに使用する仮想プロファイルの選択について理解するためにユーザに説明するワークフローである。この手順３００は処理モジュール上で動作するプログラムとして実行することが可能であり、そしてそれは処理モジュール１１４（図１）もしくは分離した処理モジュールとすることができるということを認識すべきである。

３０２では、サンプル回折信号が取得される。ひとつの代表的実施態様では、手順３００の実行に先行して、測定回折信号が実稼動環境から取得される。その測定回折信号は、実稼動環境下で加工された、ウェハー上で形成された構造の回折信号を計測する光度測定装置（図１）を用いることで取得できる。この代表的な実施態様では、ウェハー上で形成された構造のプロファイルもまた取得される。そのプロファイルは、ＡＦＭやＸ−ＳＥＭなどといった様々な計測技術を用いて取得することが可能である。測定回折信号および対応するプロファイルはウェハー上の構造の加工における変化を特徴付ける。測定回折信号とプロファイルの数は、比較的大きくなることがある。例えば、標準的な３００ｍｍウェハーは、数百のダイを持つことがあり、このとき測定回折信号およびプロファイルは数千もの位置の組み合わせから得られることがある。それ故に、サンプル回折信号は、測定回折信号の代表的な抽出標本となる。

図４に関して、代表的手順４００がサンプル回折信号の取得について描写される。上述のように、サンプル回折信号は実稼動環境化での測定回折信号の代表的抽出標本である。測定回折信号を正確に表現するために、代表的手順４００は、ほぼ等間隔で、最大間隔となるサンプル回折信号の最小数を探索する。測定回折信号の数が、２とか１といった相対的に小さい値なら、手順４００を省略してもよい。

測定回折信号が取得される（４０２）。サンプル係数を決定する（４０４）。サンプル係数は、サンプル回折信号間の間隔に対応する。サンプル係数と関連付けられたコスト配分が、そのサンプル係数に対応するサンプル回折信号に基づいて決定される（４０６）。決定されたコスト配分が、コスト基準を満たすかどうかを決定するために、コスト基準と比較される（４０８）。

図４に描写されるように、コスト基準が満たされない場合、他のサンプル係数が決定される。さらに詳しくは、この代表的な実施態様では、サンプル回折信号の数を増加させることおよびサンプル回折信号間の間隔を減少させることに対応して、サンプル係数は増加する。

コスト基準が満たされる場合、サンプル回折信号が決定される（４１０）。さらに詳しくは、サンプル回折信号として選択される測定回折信号に対応するサンプル係数が決定される（４０４）。

一つの代表的実施態様において、４０８で用いられるコスト基準は相対的な基準である。例えば、４０４及び４０６が繰り返されたとき、コスト配分における変化率を、コスト基準として用いてもよい。さらに詳しくは、４０６及び４０６が繰り返されたとき、最大のコスト配分が記録され、保持される。そのコスト基準は、０．５％のような、最大コスト配分のパーセンテージとしてもよい。このように、コスト配分における変化が、最大コスト配分の０．５％未満となるまで、４０４及び４０６が繰り返される。

代わりとして、４０８で用いられるコスト基準を、固定された基準としてもよい。例えば、コスト基準を固定量としてもよく、それは測定回折信号を得るために使用する光度測定装置（図１）のタイプに依存してもよい。

再度図３に関して、仮想プロファイルが検査される構造のプロファイルを特徴付けるために定義される（３０４）。上述したように、仮想プロファイルは検査される構造のプロファイルの形状を特徴付けるパラメータを有する。３０４で定義された仮想プロファイルを、３０２で得られたサンプル回折信号に基づいて評価する（３０６）。

図５に関して、代表的手順５００が３０４（図３）で定義された仮想プロファイルを評価することについて描写される。一つのサンプル回折信号が３０２（図３）で得られたサンプル回折信号から取得される（５０２）。一つの代表的実施態様では、５０２で取得されたサンプル回折信号は、３０２（図３）で取得されたサンプル回折信号の範囲の中心に最も近い回折信号である。５０２で取得されたサンプル回折信号と対応するシミュレート回折信号を、回帰を用いて決定してもよい（５０４）。定義された仮想プロファイルを最適化することについてのより詳細な記述については、２００１年７月１６日に出願し、ここに参照としてその全体を組み入れている米国特許出願番号０９／９０７，４４８、”周期的格子回折信号のライブラリ生成”を参照すること。

シミュレート回折信号は、厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）、積分法、フレネル法、有限解析（ｆｉｎｉｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ）、モデル解析などのモデル化技術を用いて生成されるようにしてもよい（５０４）。ＲＣＷＡのより詳細な記述については、２００１年１月２５日に出願し、ここに参照としてその全体を組み入れている米国特許出願番号０９／７７０，９９７、”厳密結合波解析における内挿計算のキャッシング”を参照すること。シミュレート回折信号は、機械学習システムを用いて生成されるようにしてもよい。機械学習システムのより詳細な記述については、２００３年６月２７日に出願し、ここに参照としてその全体を組み入れている米国特許出願番号１０／６０８，３００、”機械学習システムを用いた、半導体ウェハー上に形成された構造の光学的測定”を参照すること。

引き続き図５に関して、適合度（ＧＯＦ：ｇｏｏｄｎｅｓｓ ｏｆ ｆｉｔ）がサンプル回折信号とシミュレート回折信号とに基づいて決定される（５０６）。ＧＯＦは、ここでは計量比較信号の例として参照されると認識されるべきである。他のそのような計量にはコスト、誤差自乗和その他が含まれ、ＧＯＦの代わり、又はＧＯＦに加えて用いてもよい。５０６で決定されたＧＯＦが、ＧＯＦ基準を満たすかどうかを決定するために、ＧＯＦ基準と比較される（５０８）。

図５に描写されるように、ＧＯＦ基準が満たされない場合、仮想プロファイルは変更される（５１０）。さらに詳しくは、図５における５１０は、図３で描写した３０６から３０４を繰り返すことに対応してもよい。このように、新しい仮想プロファイルは、ＧＯＦ基準を満たすまで定義されるようにしてもよい。

また図５に描写されるように、ＧＯＦ基準が満たされる場合、手順５００は、その仮想プロファイルを用いて定常的な結果が得られるという意味で、仮想プロファイルの安定性を確認するために、他のサンプル回折信号について繰り返されてもよい。
この手法では、３０２（図３）で取得されたサンプル回折信号中の全ての回折信号が手順５００を用いて評価されてもよい。しかしながら、手順５００は繰り返される必要がないことを認識すべきである。その代わりとして、ＧＯＦ基準が満たされたとき、図３における手順３００が３０６から３０８へ進行するようにしてもよい。

図６に関して、もう一つの代表的な手順６００が３０４（図３）で定義された仮想プロファイルを評価することについて描写される。一つのサンプル回折信号が３０２（図３）で得られたサンプル回折信号から取得される（６０２）。一つのシミュレート回折信号がそのサンプル回折信号に基づいて決定される（６０４）。上述したように、シミュレート回折信号は、厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）、積分法、フレネル法、有限解析（ｆｉｎｉｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ）、モデル解析などのモデル化技術、又は機械学習システムを用いて生成されるようにしてもよい。

大域的最小誤差（ＧＭＥ：ｇｌｏｂａｌ ｍｉｎｉｍｕｍ ｅｒｒｏｒ）がサンプル回折信号及びシミュレート回折信号とに基づいて決定される（６０６）。一つの代表的実施態様では、ＧＭＥは、サンプル回折信号に対応するプロファイルの特徴又は拡がり、若しくは両方と、シミュレート回折信号に対応する仮想プロファイルの特徴又は次元、若しくは両方との比較に基づいて決定される。６０６で決定されたＧＭＥは、ＧＭＥ基準が満たされるか否かを決定するために、ＧＭＥ基準と比較される（６０８）。一つの代表的実施態様では、ＧＭＥ基準は３０ｎｍといった固定量である。

図６に描写されるように、ＧＭＥ基準を越える場合、仮想プロファイルが修正される（６１０）。さらに詳しくは、図６中の６１０は図３に描写された３０６から３０４への繰り返しに対応させることもできる。それ故、ＧＭＥ基準が満たされるまで、新しい仮想プロファイルを定義してもよい。

また図６に描写されるように、ＧＭＥ基準を超えない場合、手順６００は、仮想プロファイルの安定性を確認するために他のサンプル回折信号について繰り返されるようにしてもよい。さらに詳しくは、現在のサンプル回折信号が３０２（図３）で取得されたサンプル回折信号中の最後のものかどうかに関して決定される（６１２）。現在のサンプル回折信号が最後のサンプル回折信号でなければ、手順６００は他のサンプル回折信号について繰り返される。現在のサンプル回折信号が最後のものであれば、手順６００は終了する（６１４）。さらに詳しくは、図３に関して、手順３００が３０６から３０８へ進行してもよい。

手順６００では、ＧＭＥは仮想プロファイルの安定性を確認するために用いられる。しかし、仮想プロファイルが安定であると知れた場合、ＧＭＥは一乃至複数の大域探索アルゴリズムの性能を評価するために用いてもよいということを認識すべきである。

手順５００（図５）および手順６００（図６）は独立に、又は共同して実行されるようにしてもよい。例えば、手順５００又は手順６００のどちらか一方について、ユーザにオプションとして提供してもよい。代わりとして、手順６００は手順５００を実行した後に実行するようにしてもよいし、その逆でもよい。

図３に関して、定義された仮想プロファイルを特徴付けるパラメータの感度を決定するために、定義された仮想プロファイルに基づいて感度解析が実行される（３０８）。さらに詳しくは、一つの代表的実施態様において、定義された仮想プロファイルを特徴付けるパラメータ値のセットを用いて、定義された仮想プロファイルに対しシミュレート回折信号が生成される。次に、定義された仮想プロファイルを特徴付ける１乃至複数のパラメータの値を、他のパラメータの値を一定に保っている間に変化させる。変化された値に基づいて別のシミュレート回折信号が生成される。変化した一乃至複数のパラメータの感度は、二つのシミュレート回折信号の比較によって決定される。例えば、一乃至複数のパラメータの感度は、そのシミュレート回折信号における変化の誤差自乗和（ＳＳＥ：ｓｕｍ−ｓｑｕａｒｅ−ｅｒｒｏｒ）を計算することによって表現されるようにしてもよい。仮想プロファイルを特徴付けるパラメータの感度決定についてのより詳細な記述については、２００２年７月２５日に出願し、ここにその全体を参照として組み入れている米国特許出願番号１０／２０６，４９１、”光学的測定におけるモデル及びパラメータの選択”を参照すること。また２００３年３月２５日に出願し、ここにその全体を参照として組み入れている米国特許出願番号１０／３９７，６３１、” 光学的測定における最適化モデル及びパラメータの選択”を参照すること。

図３に描写されるように、決定された感度が許容されない場合、他の仮想プロファイルが定義されるようにしてもよく、且つ３０６と３０８が新しい仮想プロファイルについて繰り返されるようにしてもよい。決定された感度を許容するか否かを決定するユーザのために、ユーザに対して決定された感度を提供するようにしてもよい。代わりとして、決定された感度が許容されるか否かを自動的に決定するために、感度基準を定義してもよい。

５．ライブラリ最適化
手順３００（図３）を用いて定義された仮想プロファイルは、未知の構造のプロファイルを決定するために、ライブラリに基づいた手順中のライブラリを生成することに使用してもよい。さらに詳しくは、定義された仮想プロファイルを特徴付ける各パラメータを、範囲全域に渡って変化させてもよく、また、シミュレート回折信号と仮想プロファイルのライブラリを生成するために、定義された仮想プロファイルのパラメータの各変化に対してシミュレート回折信号が生成されるようにしてもよい。手順３００（図３）では、フル（ｆｕｌｌ）−ライブラリを生成するために定義された仮想プロファイルを用いる以前に、定義された仮想プロファイルの安定性を評価するためにサンプル回折信号が用いられる。３０２で取得されたサンプル回折信号もまた、ライブラリを最適化するために用いてもよい。

図７に関して、一つの代表的実施態様では、フル−ライブラリを生成する以前に、ライブラリに対する誤差と推定精度を得るために、代表的な手順７００を使用するようにしてもよい。３０２（図３）で取得されたサンプル回折信号に対応するサンプルプロファイルが取得される（７０２）。７０２で取得されたサンプル回折信号に基づいてミニ（ｍｉｎｉ）−ライブラリが生成される（７０４）。さらに詳しくは、各サンプル回折信号は、プロファイルパラメータの値の組に対応する。各プロファイルパラメータは、サンプル回折信号に対応するパラメータの値についての中心周辺の狭い範囲で変化させる。フル−ライブラリを生成する手順と同様に、プロファイルパラメータはフル−ライブラリにおいて使用される各パラメータに対応した結果を用いてその対応する範囲で変化させる。しかし、ミニ−ライブラリは生成されるフル−ライブラリよりもサイズが小さい。一つの代表的実施態様では、各ミニ−ライブラリは、次元あたり２点を含み、それは定義された仮想プロファイルのパラメータに対応する。それらミニ−ライブラリはテスト回折信号を処理するために用いられる（７０６）。

評価された誤差と精度が、ミニ−ライブラリを用いてテスト回折信号を処理した結果に基づいて決定される（７０８）。さらに詳しくは、ＳＴＥＹＸ関数のような、標準的な誤差関数を用いてライブラリの標準偏差を評価するために、既知のサンプル回折信号およびプロファイルからのプロファイルの偏差を用いてもよい。一つの代表的実施態様では、一組のサンプル回折信号が取得され、それは同じ光度測定装置を用いてウェハー上の同じ位置から取得されるものである。この代表的実施態様においては、ライブラリの精度は、サンプル回折信号のセットの標準偏差の３倍として定義される。

その誤差と精度が許容されるか否かに関しての決定がなされる（７１０）。例えば、決定された誤差と精度が許容されるか否かを決定するユーザのために、ユーザに対して決定された誤差と精度を提供してもよい。代わりとして、決定された誤差と精度が許容されるか否かを自動的に決定するために、誤差および精度の基準を定義してもよい。一つの代表的実施態様では、その誤差および精度の基準は、フル−ライブラリで用いられる光度測定装置と関連した誤差よりも略１桁少ない。例えば、光度測定装置に関連する誤差がおよそ５ｎｍのとき、誤差および精度基準はおよそ１ｎｍである。

図７で描写されるように、決定された誤差および精度が許容される場合、フル−ライブラリが生成される（７１２）。決定された誤差および精度が許容されない場合、ライブラリの範囲または解像度、若しくはその両方が変更されるようにしてもよく（７１４）、その後手順７００が７０４でのスタートを繰り返すようにしてもよい。

６．測定ダイパターンの決定
上述したように、一つのウェハーは数百ものダイを有することもあり、測定回折信号やプロファイルは何千もの位置の組み合わせから取得されることもある。３０２（図３）で得られたサンプル回折信号はウェハーから取得される測定回折信号の代表的な抽出標本である。

一つの代表的な実施態様では、サンプル回折信号が取得されたウェハー上の位置は、測定ダイパターンとして用いることができる。さらに詳しくは、加工されたウェハーが検査されるとき、測定ダイパターンは、高度な制御工程又は特徴付け工程で検査されるウェハー上の位置を決定するために用いてもよい。

例えば、ライブラリに基づいた工程では、測定ダイパターンに対応するウェハー上に位置した構造から、測定回折信号が取得される。構造のプロファイルを決定するため仮想プロファイルとの一致度を決定するために、その測定回折信号はシミュレート回折信号のライブラリと比較される。

代表的な実施態様について記述してきたものの、本願発明の精神または対象、若しくはその両方から逸脱することなしに、様々な変形が可能である。そのため、本願発明は上述した特定のものに限定されるものではない。

一つの代表的な光学的計測装置を示す図である。 （Ａ）〜（Ｅ）は、検査される構造のプロファイルをモデル化するために使用される、代表的な仮想プロファイルを示す図である。 構造の検査に使用する仮想プロファイルを選択するための代表的な手順を示す図である。 サンプル回折信号を取得するための代表的な手順を示す図である。 仮想プロファイルを最適化するための代表的な手順を示す図である。 仮想プロファイルを最適化するための別の代表的な手順を示す図である。 シミュレート回折信号と仮想プロファイルのライブラリを最適化するための代表的な手順を示す図である。

符号の説明

１００ 光学測定システム
１０２ 周期的格子
１０４ ウェハー
１０６ 光源
１０８ 入射光
１１０ 回折光
１１２ 検出器
１１４ 処理モジュール
１１６ ライブラリ

Claims (35)

1. 光学的測定を用いた半導体ウェハー上に形成された構造のプロファイルの決定に使用するために、前記ウェハー上に形成された構造のプロファイルをモデル化する仮想プロファイルの選択方法であって、
   前記ウェハー上に形成された周期的格子に光源からの入射光を照射することにより検出器によって受光される回折光を前記検出器によって変換することにより得られる測定回折信号から、当該測定回折信号の代表的抽出標本であるサンプル回折信号を取得すること、
   前記ウェハー上に形成された構造のプロファイルをモデル化するために仮想プロファイルを定義すること、
   取得されたサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号を用いて前記仮想プロファイルを評価すること、
   を含む仮想プロファイルの選択方法。
2. 前記サンプル回折信号を取得することには、
   前記ウェハー上の複数の位置から測定回折信号を得ること、
   前記サンプル回折信号の数および間隔に対応するサンプル係数を決定すること、
   決定されたサンプル係数に対応するサンプル回折信号に基づいて、該サンプル係数と関連付けられたコスト配分を決定すること、
   決定されたコスト配分がコスト基準を満たさないとき、前記サンプル係数を調整すること、
   を含む請求項１に記載の選択方法。
3. 前記コスト基準は、前記コスト配分における変化率又は固定量である、請求項２に記載の選択方法。
4. 前記仮想プロファイルを定義することには、２以上のパラメータを用いて前記仮想プロファイルを特徴付けることを含む、請求項１に記載の選択方法。
5. 前記仮想プロファイルを評価することには、
   （ａ）取得したサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号にアクセスすること、
   （ｂ）前記仮想プロファイルを用いて生成されるシミュレート回折信号について、前記一つのサンプル回折信号に対応する一つのシミュレート回折信号を決定すること、
   （ｃ）前記一つのサンプル回折信号と前記一つのシミュレート回折信号間の適合度を決定すること、
   （ｄ）前記適合度が適合度基準を満たさないとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
   を含む請求項１に記載の選択方法。
6. 前記ステップ（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）が、前記サンプル回折信号それぞれに対して繰り返される、請求項５に記載の選択方法。
7. 前記ステップ（ａ）でアクセスされる前記一つのサンプル回折信号は、前記サンプル回折信号の範囲の中心に最も近接したものである、請求項５に記載の選択方法。
8. 前記仮想プロファイルを評価することには、
   （ａ）一つのサンプル回折信号を取得すること、
   （ｂ）前記仮想プロファイルを用いて生成されるシミュレート回折信号について、前記一つのサンプル回折信号に対応する一つのシミュレート回折信号を決定すること、
   （ｃ）前記一つのサンプル回折信号と前記シミュレート回折信号の大域的最小誤差を決定すること、
   （ｄ）前記大域的最小誤差が大域的最小誤差基準を超えるとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
   を含む請求項１に記載の選択方法。
9. 前記ステップ（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）が、前記サンプル回折信号のそれぞれに対して繰り返される、請求項８に記載の選択方法。
10. 前記大域的最小誤差が１以上の大域的探索アルゴリズムの性能を評価するために使用される、請求項８に記載の選択方法。
11. 前記仮想プロファイルを特徴付ける１以上のパラメータの感度を決定すること、
    決定された感度が許容されないとき、又は感度基準を満たさないとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
    をさらに含む請求項１に記載の選択方法。
12. 前記取得されたサンプル回折信号に基づいて、前記仮想プロファイル及び前記シミュレート回折信号のフル−ライブラリよりサイズの小さい、前記仮想プロファイル及び前記シミュレート回折信号の、１以上のミニ−ライブラリを生成すること、
    前記１以上のミニ−ライブラリを用いて、前記測定回折信号から選択されたテスト回折信号を処理すること、
    前記テスト回折信号を処理した結果に基づいて平均誤差および精度を評価すること、
    をさらに含む、請求項１に記載の選択方法。
13. 前記評価された平均誤差および精度が許容されるか否かを決定すること、
    前記評価された平均誤差および精度が許容されると決定したとき、前記フル−ライブラリを生成すること、
    をさらに含む、請求項１２に記載の選択方法。
14. 前記評価された平均誤差および精度が許容されるか否かを決定することには、前記評価された平均誤差および精度をユーザに提供することを含む、請求項１３に記載の選択方法。
15. 前記評価された平均誤差および精度が許容されるか否かを決定することには、
    前記評価された平均誤差および精度が、誤差および精度基準を満たすか否かを決定することを含み、当該精度基準はフル−ライブラリが使用されるための光度測定装置と関連した誤差よりも略１桁小さいものである、請求項１３に記載の選択方法。
16. 生成されたフル−ライブラリを用いて前記テスト回折信号を処理すること、
    該テスト回折信号を処理した結果に基づいて前記フル−ライブラリに対する平均誤差および精度を評価すること、
    をさらに含む、請求項１３に記載の選択方法。
17. 前記評価された平均誤差および精度が許容されないとき、前記仮想プロファイルを特徴付ける１以上のパラメータの範囲又は解像度、若しくはその両方を変更すること、
    をさらに含む、請求項１３に記載の選択方法。
18. 前記サンプル回折信号に基づいて測定ダイパターンを決定することをさらに含み、当該測定ダイパターンにおける各々の位置が前記サンプル回折信号の取得されたウェハー上の各々の位置に対応する、請求項１に記載の選択方法。
19. 前記測定ダイパターンが、高度な制御工程又は特徴付け工程で使用される、請求項１８に記載の選択方法。
20. 半導体ウェハー上に形成された構造のプロファイルをモデル化する仮想プロファイルを選択するコンピュータ実行可能なコードを有するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    前記ウェハー上に形成された周期的格子に光源からの入射光を照射することにより検出器によって受光される回折光を前記検出器によって変換することにより得られる測定回折信号から、当該測定回折信号の代表的な抽出標本であるサンプル回折信号を取得すること、
    前記ウェハー上に形成された構造のプロファイルをモデル化するために仮想プロファイルを定義すること、
    前記取得されたサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号を用いて前記仮想プロファイルを評価すること、
    をコンピュータに実行するよう指示をすることにより、
    光学的測定を用いた前記ウェハー上に形成された構造のプロファイルの決定に使用するために、前記ウェハー上に形成された構造のプロファイルをモデル化する仮想プロファイルを選択するコンピュータ実行可能なコードを有する、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
21. サンプル回折信号を取得することには、
    前記ウェハー上の複数の位置から測定回折信号を得ること、
    前記サンプル回折信号の数および間隔に対応するサンプル係数を決定すること、
    決定されたサンプル係数に対応するサンプル回折信号に基づいて、該サンプル係数と関連付けられたコスト配分を決定すること、
    決定されたコスト配分がコスト基準を満たさないとき、前記サンプル係数を調整すること、
    を含む、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
22. 前記仮想プロファイルを評価することには、
    取得したサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号にアクセスすること、
    前記仮想プロファイルを用いて生成されるシミュレート回折信号について、前記一つのサンプル回折信号に対応する一つのシミュレート回折信号を決定すること、
    前記一つのサンプル回折信号と前記一つのシミュレート回折信号間の適合度を決定すること、
    前記適合度が適合度基準を満たさないとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
    を含む、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
23. 前記仮想プロファイルを評価することには、
    取得したサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号にアクセスすること、
    前記仮想プロファイルを用いて生成されるシミュレート回折信号について、前記一つのサンプル回折信号に対応する一つのシミュレート回折信号を決定すること、
    前記一つのサンプル回折信号と前記シミュレート回折信号の大域的最小誤差を決定すること、
    前記大域的最小誤差が大域的最小誤差基準を超えるとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
    を含む、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
24. 前記仮想プロファイルを特徴付ける１以上のパラメータの感度を決定すること、
    決定された感度が許容されないとき、又は感度基準を満たさないとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
    をさらに含む、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
25. 前記取得されたサンプル回折信号に基づいて、前記仮想プロファイル及び前記シミュレート回折信号のフル−ライブラリよりサイズの小さい、前記仮想プロファイル及び前記シミュレート回折信号の、１以上のミニ−ライブラリを生成すること、
    前記１以上のミニ−ライブラリを用いて、前記測定回折信号から選択されたテスト回折信号を処理すること、
    前記テスト回折信号を処理した結果に基づいて平均誤差および精度を評価すること、
    をさらに含む、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
26. 前記評価された平均誤差および精度が許容されるとき、前記フル−ライブラリを生成するとともに、
    前記評価された平均誤差および精度が許容されないとき、前記仮想プロファイルを特徴付ける１以上のパラメータの範囲又は解像度、若しくはその両方を変更すること、
    をさらに含む、請求項２５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
27. 前記サンプル回折信号に基づいて測定ダイパターンを決定することをさらに含み、当該測定ダイパターンにおける各々の位置が前記サンプル回折信号の取得されたウェハー上の各々の位置に対応する、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
28. 光学的測定を用いた半導体ウェハー上に形成された構造のプロファイルの決定に使用するために、前記ウェハー上に形成された構造のプロファイルをモデル化する仮想プロファイルを選択するシステムであって、
    前記ウェハー上に形成された周期的格子に光源からの入射光を照射することにより検出器によって受光される回折光を前記検出器によって変換することにより測定回折信号を取得するために配置された光度測定装置と、
    前記測定回折信号から、当該測定回折信号の代表的な抽出標本であるサンプル回折信号を取得し、当該取得されたサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号を用いて前記仮想プロファイルを評価するために配置された処理モジュールと、
    を有するシステム。
29. 前記処理モジュールは、
    前記サンプル回折信号の数および間隔に対応するサンプル係数を決定すること、
    決定されたサンプル係数に対応するサンプル回折信号に基づいて、該サンプル係数と関連付けられたコスト配分を決定すること、
    および決定されたコスト配分がコスト基準を満たさないとき、前記サンプル係数を調整すること、
    によりサンプル回折信号を取得する、請求項２８に記載のシステム。
30. 前記処理モジュールは、
    取得したサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号にアクセスすること、
    前記仮想プロファイルを用いて生成されるシミュレート回折信号について、前記一つのサンプル回折信号に対応する一つのシミュレート回折信号を決定すること、
    前記一つのサンプル回折信号と前記一つのシミュレート回折信号間の適合度を決定すること、
    前記適合度が適合度基準を満たさないとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
    により前記仮想プロファイルを評価する、請求項２８に記載のシステム。
31. 前記処理モジュールは、
    取得したサンプル回折信号から一つのサンプル回折信号にアクセスすること、
    前記仮想プロファイルを用いて生成されるシミュレート回折信号について、前記一つのサンプル回折信号に対応する一つのシミュレート回折信号を決定すること、
    前記一つのサンプル回折信号と前記シミュレート回折信号の大域的最小誤差を決定すること、
    前記大域的最小誤差が大域的最小誤差基準を超えるとき、前記仮想プロファイルを修正すること、
    により前記仮想プロファイルを評価する、請求項２８に記載のシステム。
32. 前記処理モジュールは、さらに前記仮想プロファイルを特徴付ける１以上のパラメータの感度を決定するために構成される、請求項２８に記載のシステム。
33. 前記処理モジュールは、さらに
    前記取得されたサンプル回折信号に基づいて、前記仮想プロファイル及び前記シミュレート回折信号のフル−ライブラリよりよりサイズの小さい、前記仮想プロファイル及び前記シミュレート回折信号の、１以上のミニ−ライブラリを生成し、
    前記１以上のミニ−ライブラリを用いて、前記測定回折信号から選択されたテスト回折信号を処理し、
    前記テスト回折信号を処理した結果に基づいて平均誤差および精度を評価するよう
    に構成される、請求項２８に記載のシステム。
34. 前記処理モジュールは、さらに
    前記評価された平均誤差および精度が許容されるとき、前記フル−ライブラリを生成し、且つ
    前記評価された平均誤差および精度が許容されないとき、前記仮想プロファイルを特徴付ける１以上のパラメータの範囲又は解像度、若しくはその両方を変更するように
    構成される、請求項３３に記載のシステム。
35. 前記処理モジュールは、さらに
    前記サンプル回折信号に基づいて測定ダイパターンを決定するように構成され、
    前記測定ダイパターンにおける各々の位置が前記サンプル回折信号の取得されたウェハー上の各々の位置に対応するものである、請求項２８に記載のシステム。

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