JP5876040B2 - パターン化構造の光学検査を最適化するための方法およびシステム - Google Patents

パターン化構造の光学検査を最適化するための方法およびシステム Download PDF

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Description

本発明は、一般に光学検査の分野に属し、パターン化構造の光学検査を最適化するための方法およびシステムに関する。
集積回路などの半導体構造は、パターン特徴の寸法および形状の点でますます複雑化している。そのため、フル3次元構造の正確な測定を行い、生産ラインで進行する構造にこれらの測定値を適用すること、すなわち、パターン化構造の自動検査(計測、欠陥検出、プロセス制御など)を可能にする必要性が増している。
現在の計測技法は、テスト構造(これは通常、ウエハのけがき線に作成される)および構造内のプロセス挙動を表す試み(これは常に成功するとは限らない)に強く依存する。しかしながら、構造内の特徴を直接測定することは、テスト構造に欠けていることがある関連性と構造全体の変化をマッピングする能力との両方を可能にすることから、大きな利点を有する。
現在、2次元(ライン)および3次元構造の測定に関していくつかの計測方法が存在する。これらの方法は、光イメージング技法、ビームスキャニング技法、プローブベースの顕微鏡検査法、および通常は光波散乱計測または光学式微小寸法(optical critical dimension)(OCD)測定と呼ばれる「非イメージング」光学技法を含む4つの主要グループに大別できる。
光イメージング技法は、サンプルの領域(エリア)の直接イメージの作成に基づく。これらの技法は多くの場合、半導体ウエハのようなパターン化構造の正確な幾何学的測定にとってもはや重要ではなく、その理由は、パターンの特徴サイズが、イメージングに使用される波長よりもはるかに小さいことにある。この制約は、いくつかの検査ツール(ステッパー)で行われているウエハ向けの縮小の前に取られたマスクの架空イメージ(aerial image)を利用することによって克服されることがある。
ビームスキャニング技法は、集束粒子ビームでサンプルの所与のエリアをスキャンし、ビームとサンプルとの間の相互作用によって作られる任意の種類の放射線(通常は2次粒子放出物)を収集し、収集された放射線の強度(または他のパラメータ)を使用してサンプルの2次元イメージを作成することに基づく。そのような技法は、たとえば、SEM(走査電子顕微鏡検査法(Scanning Electron Microscopy))およびヘリウムイオンビーム顕微鏡検査法(Hellium Ion Beam Microscopy)を含む。
プローブベースの顕微鏡検査法は、(たとえば、AFM(原子間力顕微鏡検査法(Atomic Force Microscopy))など)サンプルのそばに近づけられるプローブ(チップ)を利用し、サンプルのラインまたはエリアをスキャンする。プローブからの信号、またはより多くの場合、フィードバック制御信号(これはプローブをサンプルから一定の距離に保つのに使用される)が、サンプルの2次元イメージの作成に使用される。
光波散乱計測またはOCD技法は、1方向または2方向のいずれかにおける周期性を有するサンプル(格子)に対する反復構造からの回析の測定、ならびに逆問題を解くこと、および測定結果にモデルを当てはめることによるパターンの単位セルの幾何学的パラメータの再構築に基づく。ここで、測定スポットは多くの周期の反復構造を含み、よって、測定値は測定スポット全体の平均パラメータを表す。
光イメージング技法、ビームスキャニング技法、およびプローブベースの顕微鏡検査法は、すべてスキャニング技法として実施可能であり、サンプルに対する高分解能による(すなわち、一度にサンプルの小さい部分に敏感な)スキャニングプローブによってイメージを作成しうることに留意されたい。光波散乱計測またはOCD技法は、高速や繰り返し性といったいくつかの利点を有するが、測定が実行可能になる前に長いセットアップ時間を必要とするという大きな不利点を通常伴う。この問題は、複雑性が増す3次元構造の場合により深刻となり、その理由は、パラメータの数が多くなり、回折の計算が長くなることにある。
上記の問題を回避する既知の手法の1つは、たとえば、本出願の譲受人に譲渡された米国特許第6,650,424号に説明されているCD-SEMまたはAFMなどの追加のソースからの情報を組み合わせることによる。この技法によれば、光波散乱計測およびSEM測定が構造に適用され、構造の構造パラメータおよび横方向パターン寸法(lateral pattern dimensions)をそれぞれ示す測定データが生成される。測定データ全体を分析することで、光波散乱計測の測定結果を使用してSEMの測定結果を最適化すること、およびその逆が可能になる。
当技術分野では、複雑な3次元パターンを有する複雑な構造を含むパターン化構造の検査を容易にする必要がある。
本特許出願の目的上、「検査」という用語は、測定、計測および/または欠陥検出および/またはプロセス制御/監視などを含み、広く解釈すべきであることを理解されたい。また、以下の説明では、SEM、ヘリウムイオンビーム顕微鏡検査法およびAFMなど、「イメージング」スキャニング技法は、スキャニング技法もしくはスキャニングシステムもしくはスキャニングツール、または計測技法もしくは計測システムもしくは計測ツールと呼ばれ、光波散乱計測またはOCDなどの「非イメージング」技法と区別すべきである。
本発明は、OCD測定データを記述/解釈するための光学モデルの作成を最適化することを可能にする。この関係において、光学モデルが光学測定の解釈に一般に使用されることを理解されたい。そのような光学モデルは、1つまたは複数の構造関連のパラメータ/条件および測定システムのパラメータ/条件に対する構造による光学反応の依存性に関する1つまたは複数の関数表示を含む。
本発明は、光学モデルの土台である(構造関連データの一部である)測定による構造の形状モデルの作成を最適化することによって、光学モデル作成を最適化する。本発明は、サンプルのイメージデータまたはビットマップを(直接または間接的に)提供する種類の任意の計測ツールからの情報(測定データ)を利用して、OCD測定のモデリングを最適化し、それにより複雑な3次元パターン化構造のセットアップ時間を短縮し、測定の精度をさらに高める。イメージデータはスキャニングツール(たとえば、AFM、SEMなど)による測定を使用して生成されうる。この最適化技法はオフラインもしくはオンライン(リアルタイム)で実行可能であり、または複合手法を使用できることに留意されたい。
OCD技法では、主要ステップの1つは、実際の測定データのさらなる解釈のための(たとえば、RCWAの原理に基づく)物理モデルの作成を可能にする方法による、パターンの単位セルの形状の数学的/論理的表示である。たいていの場合、単位セルの形状の決定プロセスは、構造における各パターン化層のレシピセットアップ中に実行される。これは通常、以下のように実行される。ユーザが単純な形(いわゆる「プリミティブ」)からなる所与のセットから1つまたは複数の単位セル形状(形状モデル)を選択し、選択されたプリミティブのパラメータを調整し、これらのパラメータのうちの少なくとも一部(たとえば、その中心位置および/または次元)を変更する。これらのステップは、必要な場合、単位セルが物理モデル作成のために十分に記述されうるまで反復されうる。次いで、確定された単位セルに基づく物理モデル作成/計算中に、適切なアルゴリズムが以下を実行するために使用される。現在の幾何学的パラメータを使用して形を定義する。離散化(スライシング)が、縦(z)方向において、各々が若干異なる形を含むいくつかの人工層に特徴をスライスすることによって、また横(x,y)方向において適用される。結果として生じる離散化構造を使用して、パターン化構造の電磁反応、たとえばスペクトル反応、回折パターンなど、所望の関数(たとえば、RCWA)を計算する。
しかしながら、上記のプロセスまたは現在使用されている類似のプロセスは、単純な幾何学的プリミティブの使用では、真の構造(たとえば、ウエハ)における単位セルの真の形状を正確に記述することはできないという問題を有する。加えて、上記のプロセスは、時間がかかる場合があることのほか、たとえば、x次元のサイズおよびy次元のサイズなど、プロセス挙動を通じて実際には強く相関するものの、独立していると想定されるパラメータの大型セットをもたらす傾向がある。
本発明は、一態様によれば、イメージング技法によって提供されるデータに基づいてOCDモデリングを最適化するための新しい手法、いわゆる「ハイブリッド手法」を提供する。上記のように、イメージングツールは時には、本明細書においてスキャニングツールまたは計測ツールと呼ばれる。本発明の技法の一例は、CD-SEM(計測ツール)によるデータを使用して、OCD、光波散乱計測ツールのモデリングまたはOCD、光波散乱計測ツールによる測定を最適化し、結果的に、別々には得られない計測およびCD測定の一方または両方のパフォーマンス向上をもたらす。
したがって、本発明の広範な一態様によれば、パターン化構造の検査で使用するシステムが提供され、本システムは、パターン化構造の少なくとも一部のイメージデータを示す第1のタイプのデータを受信するためのデータ入力ユーティリティと、イメージデータを分析し、前記構造におけるパターンの少なくとも1つの特徴に関する形状モデルを決定し、前記形状モデルを使用して、パターン化構造に対する光学測定を示す第2のタイプのデータに関する光学モデルを決定するように構成され、動作可能なデータ処理/分析ユーティリティとを含む。
本発明のいくつかの実施形態では、データ処理/分析ユーティリティは、前記イメージデータを示すデータを処理し、パターンの少なくとも1つの特徴の輪郭を決定するように構成され、動作可能な識別子ユーティリティと、前記識別子ユーティリティに結び付き、形状モデルを決定するように動作可能な形状モデルクリエータユーティリティとを含む。
データ処理/分析ユーティリティは、イメージデータを処理し、パターンの前記少なくとも1つの特徴を含む少なくとも1つの単位セルを識別し、輪郭識別子ユーティリティ宛に前記データを生成するように構成され、動作可能な識別子ユーティリティを含むことができる。
本システムは、メモリユーティリティも含むことができる。メモリユーティリティは、前記構造におけるパターンの少なくとも1つの特徴を示す一定のデザインルールデータを記憶する役割を果たすことができる。
いくつかの実施形態では、データ処理/分析ユーティリティは、前記第2のタイプの測定データを受信し、それを処理して、第1のイメージデータを最適化するように構成され、動作可能である。
イメージデータは、スキャニングツールによって取得された測定データを含むことができる。スキャニングツールは、SEMおよび/またはAFMツールを含むことができる。
いくつかの実施形態では、第2のタイプのデータは、光波散乱計測ベースのツールによって取得可能な測定データに対応する。
本発明の別の広範な態様によれば、第1のタイプおよび第2のタイプのうちの少なくとも1つの測定データを取得するための少なくとも1つの測定ツールと、前記少なくとも1つの測定ツールと通信するように構成された光学モデル作成のための上述のシステムとを備える測定システムが提供される。
本発明のさらに別の態様によれば、パターン化構造に対して測定し、第2のタイプの光学データを生成するように構成され、動作可能な測定ツールと、光学モデル作成のための上述のシステムとを備える光波散乱計測システムが提供される。
本発明のまた別の態様によれば、パターン化構造の検査で使用する方法が提供され、本方法は、パターン化構造の少なくとも一部に関するイメージデータを示す第1のタイプのデータを受信するステップと、イメージデータを示すデータを処理し、分析し、前記構造におけるパターンの少なくとも1つの特徴に関する形状モデルを決定するステップと、前記形状モデルを使用して、パターン化構造に対する光学測定を示す第2のタイプのデータに関する光学モデルを決定するステップとを含む。
形状モデルの決定は、受信イメージデータを示すデータを処理し、分析し、パターンの少なくとも1つの特徴の輪郭を決定するステップと、形状モデルの決定のために前記少なくとも1つの輪郭を処理するステップとを含むことができる。受信イメージデータは、最初に処理され、分析されて、パターンの前記少なくとも1つの特徴を含む少なくとも1つの単位セルが識別されうる。この目的で、一定のデザインルールを利用し、前記構造におけるパターンの少なくとも1つの特徴を示すデータを生成することができる。
本方法は、前記第2のタイプの測定データを受信し、それを処理して、第1のイメージデータを最適化するように作用しうる。
イメージデータは、スキャニングツールによって取得された測定データを含むことができる。スキャニングツールは、SEMおよび/またはAFMを含むことができる。
第2のタイプのデータは、光波散乱計測ベースのツールによって取得可能な測定データに対応しうる。
本方法は、半導体ウエハの検査に使用されうる。
本発明のさらに別の態様によれば、パターン化構造の検査で使用する方法が提供され、本方法は、スキャニングツールによって取得されたパターン化構造の少なくとも一部の1つまたは複数のイメージを示すイメージデータを受信するステップと、前記イメージデータを示すデータを処理し、分析し、前記構造におけるパターンの少なくとも1つの特徴に関する形状モデルを決定するステップと、前記形状モデルを使用して、パターン化構造に対する光波散乱計測ベースの光学測定のための光学モデルを決定し、それによって、前記形状モデルを使用して、生産ラインで進行するパターン化構造に適用される光波散乱計測ベースの測定を解釈することを可能にするステップとを含む。
本発明を理解し、それが実際にどのように行われうるかを確認するために、次に実施形態について、以下の添付の図面を参照しながら、非限定的な例としてのみ説明する。
パターン化構造に適用されるOCD技法に適した単位セルの単純化された例の概略図である。 イメージングツール(計測ツール)、たとえばSEMによって生成されるイメージデータに基づく、パターン化構造に対する光学測定、たとえばOCDの解釈のための光学モデルの作成のための本発明のシステムを例示する図である。 SEMなど、スキャニングツールによって取得されたイメージデータからの単位セルの識別に基づく、光学モデル作成のための本発明の方法を例示する図である。 図2Bの方法で使用される形状モデルの作成のための、単位セルにおける特徴の輪郭を伸張/収縮させるプロセスの原理を例示する図である。 本発明を使用してリアルタイムOCD測定を利用することで、最初のオフライン段階で作成済みの光学モデルをさらに最適化する方法を例示する図である。 本発明の原理を使用して、異なるタイプの2つの測定ツールからのデータを組み合わせることで、これらのツールのうちの少なくとも1つからの測定データの解釈に使用する光学モデルを最適化することができる方法を概略的に示し、相関パラメータがオフラインでSEMツールデータおよびOCDツールデータから発見される例を示す図である。 本発明の原理を使用して、異なるタイプの2つの測定ツールからのデータを組み合わせることで、これらのツールのうちの少なくとも1つからの測定データの解釈に使用する光学モデルを最適化することができる方法を概略的に示し、相関パラメータがセットアップ段階で(たとえば、SEMデータから)取得され、次いで使用されてリアルタイム測定値(たとえば、OCD測定データ)を最適化する例を示す図である。 異なるタイプの測定ツールのデータ解釈モデルを、SEM測定とOCD測定の両方に関する複合モデルを作成することによって、これらのツールの両方からの測定データを使用して共同で最適化するための本発明の方法を例示する図である。
図1を参照すると、パターン化構造に適用されるOCD技法に適した単位セル(全般的に10と指定)の単純化された例が示されている。図示のように、単位セル10は異なる形状(形および寸法)を有する間隔の開いた特徴によって形成されるパターンを含む。この具体的であるが非限定的な例では、特徴はライン幅(微小寸法CD1)およびライン間隔(微小寸法CD2)によって特徴付けられる3つのバー(ライン)L1、L2およびL3、一定の直径(微小寸法CD3)を有する2つの円筒形要素(ピン)P1およびP2、ならびに微小寸法CD4およびCD5によって特徴付けられるL型特徴Sを含む。単位セルは任意の他の構成を有してもよく、図示した単位セルは追加のパラメータ、たとえば側壁角(SWA)、ライン幅プロファイル、高さなどによって実際に特徴付けられることを理解されたい。
図2Aおよび図2Bは、イメージングツール(計測ツール)、たとえばSEMによって生成されるイメージデータに基づく、パターン化構造に対する光学測定の解釈のための光学モデルの作成のための本発明のシステムおよび方法をそれぞれ例示している。このモデリングプロセスでは、イメージングツールによって取得された2次元イメージに対応するイメージデータを利用して、OCDツールの動作を最適化する。モデリングはオンラインで(リアルタイムで)イメージングツールからのイメージデータを直接処理することによって、またはオフラインで記憶デバイスからのイメージデータを利用して実行されうることに留意されたい。OCD最適化手順については、生産ラインで進行する構造の継続的測定(自動検査)の一環としてのリアルタイムプロセス、もしくは(たとえば、レシピセットアップの一環としての)オフライン手順、または両者の組合せでもよい。オフラインモードの最も単純な例は、OCDツールのレシピセットアップに単一のスキャニングツールイメージを使用する方法である。そのような単純な例のレシピセットアッププロセスが図2Bに概略的に示されている。
本プロセスは、本発明のモデリングシステム(全般的に100と指定)によって実行される。システム100は典型的には、とりわけデータ入力/出力ユーティリティ100A、メモリユーティリティ100B、およびデータ処理/分析ユーティリティ100Cを有するコンピュータシステムである。本システムは、ディスプレイなど、データ提示ユーティリティを含むことができる。データ入力/出力は、他のデバイスとのワイヤレス通信にふさわしくフォーマットされたデータを受信/送信するように構成されうる。この具体的であるが限定的ではない例では、データ処理/分析ユーティリティ100Cは、識別子モジュールID1およびID2(ソフトウェアおよび/またはハードウェアユーティリティ)、形状モデルクリエータMC(ソフトウェアおよび/またはハードウェアユーティリティ)、ならびに光学モデルジェネレータOMGを含む。
識別子モジュールID1は、入力イメージデータを受信および処理し、単位セルを識別するように事前にプログラムされ、識別子モジュールID2は、(識別子モジュールID1から受信した)単位セル関連データを処理し、単位セルにおける特徴の少なくとも一部の輪郭を識別するように動作可能である。最終モデルクリエータは、輪郭データを受信し、それを分析して、適切な形態関数を決定および適用し、それによって適切な物理モデルを作成する。
このようにして、システムは入力イメージデータを受信する。入力イメージデータは、スキャニングツール(たとえば、SEM)によって取得され、パターン化構造またはその一部の2次元イメージ(平面図)を示している。イメージデータは、ユーザによって入力されるか、別のデバイス(たとえば、イメージングツールまたはストレージ)から直接またはワイヤレス通信を介して受信されることがある。システムには随意に、とりわけ単位セルに関する情報を含む一定のデザインルールデータDRが提供されうる。システム(そのデータ処理/分析ユーティリティ)は、(デザインルールを利用しつつ、または利用しないで)イメージデータを処理して、パターン化特徴の識別された反復に基づいて存在しうる単位セルを自動的に識別する(ステップ20)ように事前にプログラムされる。これにより、システムが単位セルに関するいくつかのオプションを「推奨し」、ユーザが適切なオプション(すなわち、単位セルの識別における自動モードおよび手動モードの組合せ)を選択するようになりうる。次いで、システムは単位セルのイメージデータを処理して、単位セル内の特徴の全部または少なくとも1つの輪郭(単一のそのような輪郭Cが図示されている)を自動的に識別するように動作し(ステップ22)、次いで、輪郭関連データ/イメージを抽出するように動作する(ステップ24)。システムは輪郭関連データCを利用して、それぞれの特徴の3次元形26を決定する(ステップ28)。
随意に、ユーザは輪郭検出アルゴリズムのパラメータを微調整して、特徴のサブセットを選択することで、たとえば、パターン化構造の特定の層(たとえば、最上層)に存在する特徴に関係する輪郭のみを使用する一方、イメージにおいて可視的な他の特徴を使用しないことが可能になる。
次いで、上記で決定された3次元形26をさらに処理して、OCD測定の解釈で使用する光学モデルのさらなる生成のための形状モデルを作成する。このプロセスは、(たとえば、変化するプロセス条件における)特徴および/または特徴の抽出された輪郭と実際のエッジとの差を変える効果を模倣する役割を果たす形態関数の決定を含むことができる。ユーザは、計算中に輪郭を変える(伸張/収縮させる)のに使用される形態関数のパラメータ範囲を定義することができる。ユーザは、追加の幾何学的パラメータ、たとえば、側壁角、下位層などのような構造関連パラメータを定義することができる。
形状モデルの作成の目的で(形態関数を適用した)輪郭を伸張/収縮させるプロセスの非限定的な例が図3に示されている。この例では、形態関数は、輪郭の様々なセグメントの法線のローカル方向(全般的にD)に直交する形で輪郭Cを伸張させる働きをする。輪郭のローカルシフトは、いくつかのパラメータ、たとえば、総平均シフト(全体的な「スケーリング」係数またはデルタCD)、輪郭のローカル方向(パラメータ変動の異方性、たとえば、異なるデルタCDx、デルタCDy)、(内角および外角に別々に対処する)輪郭のローカル曲率などに影響されうる。たいていの場合、ユーザは一般的なデルタCDの範囲のみ定義することができる一方、他のパラメータはデフォルトであるか、以前に定められたレシピによってすでに知られている。
形態関数を定義する別の例は、以下のとおりである。輪郭識別の1つまたは複数の検出アルゴリズムを同じイメージデータに対して数回、かつ回ごとにアルゴリズムのパラメータ、たとえばしきい値レベルが異なるように適用し、それにより輪郭セットを取得することができる。次いで、システムは、エキスパートシステム(自己学習システム)として、この輪郭セットを使用して形態関数を発見するように訓練される。
適切な形態関数を発見するさらに別の例は、様々なプロセスパラメータ/条件(たとえばリソグラフィプロセスは、様々な焦点および露光条件で実行される)に対応する様々なパターンパラメータを有するパターン化構造またはその一部に関する複数のイメージまたはシミュレートされたイメージのデータピース(data pieces)を利用することができる。その結果、輪郭セットがこれらの複数のイメージデータピースから取得され、システムは、形態関数を発見するように訓練される。この場合、複数のプロセス条件の関数として、たとえば、焦点と露光の両方の関数としてイメージが取得された場合、結果として生じる形態関数はそれらのパラメータ/条件の関数になりうることに留意されたい。この性質を後に、(当てはめプロセスの一環として)実際のOCD測定の解釈段階で使用して、測定データからプロセスパラメータ/条件を直接決定することができる。
図2Aおよび図2Bに戻ると、モジュールOMGは以下のように、OCD測定の解釈で使用する適切な光学モデルを生成するように動作することができる。モジュールOMGは、輪郭によって定義される特徴の形、ならびに形態関数パラメータおよび上述の追加パラメータの現在値に基づいて形状モデルを利用する。モジュールOMGは、波長、照明/集光の開口数、照明/集光の方位および射角、偏光などを含むがこれらに限定されない、特に照明および検出チャネルのパラメータ/条件を含む所与の条件(測定システム関連のパラメータ/条件および構造関連のパラメータ/条件)に関する決定された形状モデルの回折シグナチャをシミュレートするように事前にプログラムされる。この目的で、形状モデルクリエータMCは特徴の形を離散形式(複数の層ならびにxおよびyに関する離散値を含む)に変換するように動作し、変換は、横(x,y)方向における離散化を使用して行うことができる。OMGモデルは、任意の適切な既知の回折計算方法(たとえばRCWA)を利用することができる。
次いで、上記のように取得された光学モデルを使用して、実際の測定データを解釈することができる。このプロセスは、リアルタイム回帰法を使用するか、ライブラリ法を使用する当てはめ(逆問題)手順を含む。問題パラメータは、(当てはめパラメータに基づく)ベストマッチング条件に基づく構造パラメータの特定を可能にするための形態関数の値および追加パラメータの値を含む。次いで総スケーリング係数、たとえばデルタCDを、他の技法によって行われた測定および/またはプロセス条件(たとえば、露光)に相関させることができ、統計的プロセス制御(SPC)チャートを使用してプロセス制御を可能にすることができる。
1つの形態関数によって複数の異なる影響を最適に記述することができない場合もあることに留意されたい。そのような場合、輪郭に対して連続的に働いているいくつかの形態関数、たとえば、(スキャニングツールおよび輪郭検出アルゴリズムにおける誤差を訂正する)輪郭と実際の特徴境界との差を記述する関数、およびプロセスパラメータにおける変化に伴う特徴の予想される変化を記述する別の関数を作るのが有利である。本明細書では形態変形を「スケーリング」と呼ぶが、数学的に、そのような変形は純粋なスケーリング(すなわち、(x,y)→(ax,ay))であっても、そうでなくてもよい。したがって、本出願の目的上、「スケーリング」という用語は、広く解釈されるべきであり、あらゆる変形関数を意味する。
上記のように、本発明は、構造の製造に使用される、たとえば焦点/露光マトリクス(FEM)のようなプロセス条件からなる複数のセットに対応する構造の複数のイメージからなる1セットを含む入力イメージデータを利用することができる。この場合、イメージセット全体について輪郭識別が行われる。この場合、適切な形態関数は、一定の参照輪郭を他の輪郭のうちのいずれかに継続的に変形することに対応する関数である。参照輪郭は、たとえば、焦点および露光などのプロセスパラメータまたはパラメータセットに対応し、前記パラメータまたはパラメータセットの所定の範囲の中央にある輪郭であってもよい。加えて、上述のように、追加の形態関数によりスケーリングが適用されうる。この手順では有利なことに、逆回折問題のパラメータはプロセスパラメータを明示的に含む。したがって、(回帰法またはライブラリ法のいずれかによる)光学モデルに対する測定信号の当てはめを実行することによって、測定データに最も当てはまる測定形だけでなく、測定データに対応する可能性が最も高いプロセスパラメータも直接入手することができる。この種の情報は、プロセス制御に特に有益であり、その理由は、相関を適用する必要があるときに追加の変形を行う必要がないことにある。すなわち、標準的なプロセスパラメータと結果として生じるプロセスパラメータとの間の偏差は、プロセスを調整して所望の特徴の形およびプロファイルに戻す方法を直接示す。
焦点および露光条件に対する測定の感応度が、特別に設計されたターゲットを使用することによって高められうることに留意されたい。これらは、たとえば、多くの鋭角を有するターゲット(たとえば、ダイヤモンド形の2次元配列)であってよく、鋭い特徴は、最適焦点条件に非常に近いところでのみ、正確にプリントしており、そうした形は焦点条件に極めて敏感である。所与の製造プロセスにおいて可能な限り最小の空間に近い多くの空間からなる構造は、露光条件に非常に敏感でありうる。したがって、異なるターゲット(たとえば、1つは焦点に対する高い感応度を有し、もう1つは露光に対する高い感応度を有する)を含むいくつかの異なる場所からの情報を組み合わせることで、厳格な完全露光条件に関するより正確な情報が提供されうる。
上記のように、本発明ではスキャニングツールからのイメージを、測定プロセス自体の一環として(オンラインモデリング)、またセットアップ中に(オフラインモデリング)使用する。オンラインモデリングは有利なことに、スケーリング関数では対応していない輪郭の形態変化に関する懸念を取り除くこと、および広範囲にわたってスケーリング関数を当てはめる必要を取り除くことができる。セットアップ手順中にスケーリング係数が正確に信頼できる形で特徴付けられている場合、様々なプロセス条件においてデータを当てはめることによって、スケーリング係数が固定されるか、不確実性が非常に小さい範囲で変動することが可能になり、それによって浮動パラメータの数を減らし、実際の測定中の当てはめプロセスを単純化することができる。
上記の例では、スキャニングツール(たとえば、SEM)によるイメージデータを使用して、OCD測定を最適化した。同じく上述のように、この手順はオフラインモデリングとオンライン(リアルタイム)モデリングの両方を利用することができる。すなわち、OCD測定(リアルタイム測定)を使用して、最初のオフライン段階に作成されたモデルをさらに最適化する。これは図4に自明の方法で概略的に示されている。図示のように、測定されたSEMイメージを処理して、単位セルにおける各特徴の輪郭を決定し、形状モデル(単位セルの少なくともいくつかの特徴の3D形)を作成する。このデータを使用して、OCD測定の光学モデルを生成する。別個に、OCD測定データがリアルタイムで提供され、光学モデルデータとの比較(当てはめ手順)によって解釈され、その結果、最適構造パラメータ(たとえば、高さ、SWAなど)が決定される。これらのパラメータは、たとえばユーザ宛に、プロセス制御の目的で出力される。同時に、これらのパラメータを使用して、形状モデルを最適化し、相応して光学モデルをさらに最適化する。
本発明は、さらに他の態様において、それぞれCD-SEMおよびOCDなど、(異なる物理的原理で動作する)異なるタイプ、すなわち、「イメージング」タイプおよび「非イメージング」タイプの2つの測定ツールからのデータを組み合わせる。これは図5および図6に概略的に例示されている。図示のように、SEMツールとOCDツールとは独立して動作して、それぞれ微小寸法(CDSEM)および広帯域幅(WB)とCDOCDおよび側壁角(SWA)とを示す測定データピースを提供する。これらのパラメータは、モデリング(コンピューティング)システム200に入力される。システム200は、特にデータ入力/出力ユーティリティ、メモリユーティリティおよびデータ処理/分析ユーティリティ、ならびにデータ提示ユーティリティ(たとえば、ディスプレイ)を含むコンピュータシステムであってもよい。この場合のデータ処理/分析ユーティリティは、入力データを処理し、SEMツールおよびOCDツールによって測定される微小寸法、すなわち、光学CDおよびSEM-CDの相関カーブ、ならびにSBパラメータおよびSWAパラメータ、すなわち、OCD角およびSEM-WBの相関カーブを決定するように構成され、動作可能である。これによって、相関カーブまたは相関関数が決定され、相関パラメータ(主に傾きおよびオフセット)が取得される。たとえば、OCDによって発見されたCD値をCD-SEMによって発見されたCD値に相関させることができ、OCDによって発見された側壁角値をCD-SEMによって発見されたホワイトバンド幅によって相関させることができる。正しい相関係数を確認するために、たとえばリソグラフィプロセスにおける焦点/露光マトリクスのような広範囲のプロセス条件を表す測定セットを使用して、セットアップを実行するのがベストプラクティスである。図5の例では、たとえば、フォトレジストのSWAのような対象のパラメータが弱いパラメータ(すなわち、測定データ、すなわちOCDスペクトルに影響を与え、他の「強い」パラメータを下回るパラメータ)である場合、相関パラメータをオフラインで発見し、次いで使用して、OCD測定の解釈を最適化することができる。
図6は、セットアップ段階(図5)で取得された相関パラメータを使用して、OCD測定、すなわちOCD測定データの分析を最適化する方法を示している。図示のように、相関データを使用して、CDSEMおよびWBの相関値または調整値を割り出す。これらの調整パラメータをOCDステーションの制御ユニットに入力し、使用して、CDパラメータおよびSWAパラメータの計算を最適化する。
したがって、半導体ウエハのようなパターン化構造の量産中に、OCDツールとSEMツールの両方によって構造内の一部またはすべての場所から測定値を取得することができ、相関カーブを使用することによって1つのツール(たとえば、CD-SEM)の測定データを調整することができ、次いで他のツール(たとえば、OCD)のデータ解釈プロセスに調整値を使用することができる。上記の相関および調整を実行することによって、第2の測定における浮動パラメータの数を減らし、それによって、残りのパラメータ、たとえば「弱い」パラメータの測定の安定性を高めることができる。
第1の測定データにおけるノイズを減らし、それにより第2の測定データの解釈に対する影響を減らすために、いわゆる「ソフト注入」法を使用できることに留意されたい。これは以下のように実行されうる。(たとえば、OCDツールによる)第2の測定が、第1の測定(たとえば、CD-SEM)に基づく事前知識なしに最初に実行される。次いで、第2の測定に存在しうる誤差関数が、損失関数という概念を使用して減らされる。この技法は、本特許出願の譲受人に譲渡され、参照により本明細書に組み込まれる国際特許出願PCT/IL2011/000188に記載されているものと類似しうる。より具体的には、損失関数が決定され、最適化プロセスの誤差関数に加えられて、測定結果が第1の(CD-SEM)測定から取得される(調整)値と同様になるように有利に働く。そのような損失関数は、たとえば、2つの測定間の差の2乗に比例しうる。最適化プロセスは、元々の誤差関数と損失関数の両方を含む目的関数を使用して、一定の収束条件が達成されるまで続く。このプロセスは有利なことに、損失関数の「強度」を変え、それにより最終結果に対する第1の測定のノイズの増幅を減らす。
本発明は、また別の態様において、異なるタイプの測定ツールのデータ解釈モデルを、これらのツールからの測定データを使用して共同で最適化する。これは図7に概略的に示されている。この場合、SEM測定とOCD測定の両方を含む複合モデルが作成される。プロセスは、共通の「候補プロファイル」から始まり、候補プロファイルは、パターン化構造のプロファイル、たとえば、単位セルの少なくとも1つの特徴に関する一定の理論的データ(知識、予測)である。候補プロファイルを使用して、データ分析に関する対応する所定のモデルに基づいてOCDデータ(光学反応)およびSEMデータ(イメージ)をシミュレートする。そのように取得されたシミュレートされたOCDデータおよびSEMデータを(対応する測定データに当てはめることによって)対応する測定データと比較し、測定ごとに誤差(残差、メリット関数)を決定する。2つの残差を組み合わせて総誤差とし、総誤差はプロファイル最適化プロセスにおいて、候補プロファイルを反復的に調整することによって最小化される。プロファイルの測定として、最小総誤差に対応するプロファイルが選択されて、プロセスツールまたは組立ホストに出力され、プロセス制御に使用される。
したがって、この場合、両方の測定技法(たとえば、OCDおよびSEM)がモデルベースの解釈を利用すると想定される。最適化は同時に両方の測定ツールについて、反復最適化プロセスの各段階において単一の幾何学的プロファイル(3D構造)を想定し、独自の物理モデルを使用してツールごとに予想される反応をシミュレートすることによって行われる。次いで、シミュレートされたデータを測定データと比較して、ツールごとに誤差関数を得る。別個の誤差関数を組み合わせて単一の総誤差値とする。次いで最適化プロセスは、収束するまで共通の幾何学的プロファイルのパラメータを変更することを通じて、総誤差を最小化するように働く。このように2つの(または場合によっては任意の数の)チャネルを組み合わせることによって、1つの測定ツールで動作する単一の物理的相互作用の領域からの結果を抽出し、もう1つのツールで動作する別の物理的相互作用の領域に当該結果を入れる必要なしに、各測定に存在する情報を全面的に利用することができ、それにより潜在的な「変換」問題を回避することができる。
複数の例からなる大きいセットまたは十分に多様なセットを使用して複合解釈を実行することで、特定のモデルの最適化を実現できることを理解されたい。OCDの場合、固定パラメータ、構造に関わる素材の光学的性質に関係するいずれかの形状パラメータの適正なセッティングに向けてモデルを最適化することができる。SEMモデルの場合、上記のプロセスを通じて取得された追加情報を使用して、たとえば、様々な奥行き、様々な素材、形状などからの2次電子の抽出の効率性に関して、モデルを調整することができる。
本発明は、構造における異なる場所に対する測定を実行しつつ、異なるツールの測定(異なるタイプの測定)を組み合わせる。そのような組合せは、様々な理由で有益でありうる。たとえば、それにより、所与のウエハ全体のサンプリング総数を増やすことができ、1ロットにおいて様々なウエハをサンプリングすることができ、デバイスにおけるダイとテストパターンにおけるけがき線の両方で測定する一方で、2つをリンクさせることができる。
異なる場所からの測定値を利用できるようにするために、追加要素、すなわち、ウエハ/ダイ/ロットにわたるパラメータの挙動に関するモデルを利用することができる。モデルが定義されると、(上記の「ソフト注入」と同様に)モデルからかけ離れた結果にペナルティを科すことによって、異なる測定間のリンクを作成することができ、異なる場所に対して実行された測定を含む完全なデータセットを再度分析することができる。このプロセス全体は、完全なデータセットが最小値(安定した結果)に収束するまで繰り返されうる。このプロセスを通じて、異なる場所に対して実行された測定間で情報を流すことができ、上述の利点を実現することができる。
10 単位セル
26 3次元形
100 モデリングシステム
100A 入力/出力ユーティリティ
100B メモリユーティリティ
100C データ処理/分析ユーティリティ
200 モデリング(コンピューティング)システム

Claims (20)

  1. 単位セルの周期的パターンを有するパターン化構造の検査で使用するシステムであって、
    前記構造に関する第1のタイプのデータを受信するためのデータ入力ユーティリティであって、前記第1のタイプのデータは、イメージデータであり、異なる形状を有する間隔の開いた特徴によって形成される前記単位セルの2次元イメージを示す、データ入力ユーティリティと、
    前記単位セルを示す前記イメージデータを分析し、前記単位セルの前記特徴の少なくとも1つに関する形状モデルを決定し、前記形状モデルを使用して、測定データであり、パターン化構造に対する光学測定を示す第2のタイプのデータに関する光学モデルを決定するように構成され、動作可能なデータ処理/分析ユーティリティと
    を備えるシステム。
  2. 前記データ処理/分析ユーティリティは、前記単位セルの前記イメージを示すデータの解析し、前記形状モデルを決定するように構成され、動作可能な形状モデルクリエータユーティリティを備える、請求項1に記載のシステム。
  3. 前記データ処理/分析ユーティリティは、前記単位セルの前記イメージデータを受信し、処理し、前記単位セルの前記パターンの前記少なくとも1つの特徴の輪郭を決定し、前記形状モデルクリエータユーティリティによって分析される前記単位セルの前記イメージを示す前記データを生成するように構成され、動作可能な輪郭識別子ユーティリティを備える、請求項1または2に記載のシステム。
  4. メモリユーティリティを備える、請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。
  5. 前記メモリユーティリティは、前記構造におけるパターンの少なくとも1つの特徴を示す一定のデザインルールデータを記憶する役割を果たす、請求項4に記載のシステム。
  6. 前記データ処理/分析ユーティリティは、前記第2のタイプの前記測定データを受信し、当該測定データを処理して、前記第1のイメージデータを最適化するように構成され、動作可能である、請求項1から5のいずれか一項に記載のシステム。
  7. 前記イメージデータは、スキャニングツールによって取得される、請求項1から6のいずれか一項に記載のシステム。
  8. 前記スキャニングツールは、SEMツールおよびAFMツールのうちの少なくとも1つを含む、請求項7に記載のシステム。
  9. 前記第2のタイプのデータは、スキャタロメーターによって取得可能な前記測定データに対応する、請求項1から8のいずれか一項に記載のシステム。
  10. 前記第1のタイプおよび前記第2のタイプのうちの少なくとも1つの測定データを取得するための少なくとも1つの測定ツールと、前記少なくとも1つの測定ツールと通信するように構成された、請求項1から9のいずれか一項に記載のシステムとを備える測定システム。
  11. パターン化構造に対して測定し、第2のタイプの光学データを生成するように構成され、動作可能な測定ツールと、請求項1から9のいずれか一項に記載のシステムとを備える光波散乱計測システム。
  12. 単位セルの周期的パターンを有するパターン化構造の検査で使用する方法であって、
    検査時の前記パターン化構造に関する第1のタイプのデータを受信するステップであって、前記第1のタイプのデータは、イメージデータであり、異なる形状を有する間隔の開いた特徴によって形成される前記単位セルの2次元イメージを示す、ステップと、
    前記単位セルを示す前記イメージデータを処理し、分析し、前記単位セルの前記特徴の少なくとも1つに関する形状モデルを決定し、前記形状モデルを使用して、測定データであり、パターン化構造に対する光学測定を示す第2のタイプのデータに関する光学モデルを決定するステップと
    を含む方法。
  13. 前記形状モデルの前記決定するステップは、前記単位セルの前記イメージデータを示すデータを処理し、分析し、前記単位セルの前記パターンの少なくとも1つの特徴の輪郭を決定し、それを示す輪郭データを生成するするステップと、前記形状モデルの前記決定のために前記輪郭データを処理するステップとを含む、請求項12に記載の方法。
  14. 前記構造におけるパターンの少なくとも1つの特徴を示す一定のデザインルールデータを生成するステップを含む、請求項12または13に記載の方法。
  15. 前記第2のタイプの測定データを受信し、当該測定データを処理して、前記第1のイメージデータを最適化するステップを含む、請求項12から14のいずれか一項に記載の方法。
  16. 前記イメージデータは、スキャニングツールによって取得される、請求項12から15のいずれか一項に記載の方法。
  17. 前記スキャニングツールは、SEMツールおよびAFMツールのうちの少なくとも1つを含む、請求項16に記載の方法。
  18. 前記第2のタイプのデータは、スキャタロメーターによって取得可能な前記測定データに対応する、請求項12から17のいずれか一項に記載の方法。
  19. 前記パターン化構造は半導体ウエハである、請求項12から18のいずれか一項に記載の方法。
  20. 単位セルの周期的パターンを有するパターン化構造の検査で使用する方法であって、
    スキャニングツールによって取得され、異なる形状を有する間隔の開いた特徴によって形成される前記単位セルの1つまたは複数のイメージを示すイメージデータを受信するステップと、
    前記単位セルを示す前記イメージデータを処理し、分析し、前記単位ユニットのパターンの前記特徴の少なくとも1つに関する形状モデルを決定するステップと、
    前記形状モデルを使用して、パターン化構造に対する光波散乱計測ベースの光学測定に関する光学モデルを決定し、それにより、前記形状モデルを使用して、生産ラインで進行する前記パターン化構造に適用される光波散乱計測ベースの測定を解釈することを可能にするステップと
    を含む方法。
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