JP6463701B2 - 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
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Description
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 (16)
- パターン化構造の測定において使用するシステムであって、前記システムは、
前記構造に関する第1のタイプの測定データおよび第2のタイプの測定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のタイプの測定データは、第1の測定ツールによって取得された前記第1のタイプの第1の測定に対応し、前記第2のタイプの測定データは、第2の測定ツールによって取得された前記第2のタイプの第2の測定に対応し、前記第1および第2の測定ツールは、それぞれ第1および第2の異なるタイプのものであり、前記第1のタイプの測定データおよび前記第2のタイプの測定データが異なる物理的原理に基づくものであるとともに互いに異なるような前記異なる物理的原理で動作する、データ入力ユーティリティと、
前記第1のタイプの測定データおよび前記第2のタイプの測定データそれぞれのモデルベースの解釈に関する、対応する第1および第2のデータ解釈モデルを共同で最適化するために前記第1および第2のタイプの測定データを処理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、前記処理することは、
前記第1のデータ解釈モデルおよび前記第2のデータ解釈モデル、および前記構造に関する一定の理論的データに基づくパターン化構造の共通のプロファイルを利用し、前記共通のプロファイルを有する前記パターン化構造における、それぞれ前記第1および第2のタイプのシミュレートされた測定を示す第1および第2のシミュレートされたデータを決定することと、
前記第1のシミュレートされたデータと、対応する前記第1のタイプの測定データとの間、および、前記第2のシミュレートされたデータと、対応する前記第2のタイプの測定データとの間で当てはめ手順を実行し、前記第1および第2のタイプの両方の前記シミュレートされたデータと前記測定データとの間の誤差を決定し、前記共通のプロファイルを反復的に調整することによって前記誤差を最小化することにより前記第1のデータ解釈モデルおよび前記第2のデータ解釈モデルを共同で最適化することと、
前記構造の1つまたは複数のパラメータの測定において使用するために前記最適化された第1のデータ解釈モデルおよび前記最適化された第2のデータ解釈モデルのうちの少なくとも1つを示す出力データを生成することとを含む、システム。 - 前記第2のタイプの測定データが、前記パターンの幾何学的プロファイルを示す光学反応データを含む光波散乱計測データを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記第2のタイプの測定データが、光学式微小寸法(OCD)データを含む、請求項1または2に記載のシステム。
- 前記第2のタイプの測定データが、光波散乱計測データを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記第2のデータ解釈モデルが、光学モデルである、請求項1から4のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第1のデータ解釈モデルが、前記パターンのうちの少なくとも一部の形状モデルである、請求項1から5のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第1のタイプの測定データが、走査電子顕微鏡検査法(SEM)測定ツールおよび原子間力顕微鏡検査法(AFM)測定ツールのうちの少なくとも1つから取得される、請求項1から6のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第1のタイプの測定データが、次のパターンパラメータ:側壁角(SWA)、ライン幅プロファイル、高さのうちの1つまたは複数を示す、請求項1から7のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第2のデータ解釈モデルの前記最適化が、モデルパラメータのセッティングを含む、請求項1から8のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記最適化が、前記モデルパラメータを固定化することを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記パラメータが、幾何学的パラメータを含む、請求項9または10に記載のシステム。
- 前記パラメータが、前記構造における素材の光学的性質に関係するパラメータを含む、請求項9から11のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記最適化された第1のデータ解釈モデルが、前記第1のタイプの測定データからの、様々な奥行き、様々な素材、および様々な形状の内の少なくとも1つを含む前記構造の様々な領域における2次電荷キャリアを特徴付けるパラメータの効率的な抽出を提供する、請求項1から12のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記第1および第2のデータ解釈モデルを共同で最適化するための前記当てはめ手順が、前記第1のシミュレートされたデータと測定データとの間、および前記第2のシミュレートされたデータと測定データとの間の第1および第2の誤差をそれぞれ決定することと、前記第1および第2の誤差を総誤差に組み合わせることと、前記共通のプロファイルを反復的に調整することによってプロファイル最適化プロセスにおいて前記総誤差を最小化することを含む、請求項1から13のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記誤差が、残差またはメリット関数として決定される、請求項14に記載のシステム。
- パターン化構造の測定において使用する方法であって、
前記構造に関する第1のタイプの測定データおよび第2のタイプの測定データを受信するステップであって、前記第1のタイプの測定データは、第1の測定ツールによって第1のタイプの測定において測定された前記構造の第1の測定に対応し、前記第2のタイプの測定データは、第2の測定ツールによって第2のタイプの測定において測定された前記構造の第2の測定に対応し、前記第1および第2の測定ツールは、それぞれ第1および第2の異なるタイプのものであり、前記第1および第2のタイプの測定データが異なる物理的原理に基づいて、従って互いに異なるような前記異なる物理的原理で動作する、ステップと、
前記第1のタイプの測定データおよび前記第2のタイプの測定データそれぞれのモデルベースの解釈に関する、対応する第1および第2のデータ解釈モデルを共同で最適化するために前記第1および第2のタイプの測定データを処理するステップとを含み、前記処理するステップは、
前記第1のデータ解釈モデルおよび前記第2のデータ解釈モデル、および前記構造に関する一定の理論的データに基づくパターン化構造の共通のプロファイルを利用し、前記共通のプロファイルを有する前記パターン化構造における、それぞれ前記第1および第2のタイプのシミュレートされた測定を示す第1および第2のシミュレートされたデータを決定するステップと、
前記第1のシミュレートされたデータと、対応する前記第1のタイプの測定データとの間、および、前記第2のシミュレートされたデータと、対応する前記第2のタイプの測定データとの間で当てはめ手順を実行し、前記第1および第2のタイプの両方の前記シミュレートされたデータと前記測定データとの間の誤差を決定し、前記共通のプロファイルを反復的に調整することによって前記誤差を最小化することにより前記第1のデータ解釈モデルおよび前記第2のデータ解釈モデルを共同で最適化するステップと、
前記構造の1つまたは複数のパラメータの測定において使用するために前記最適化された第1のデータ解釈モデルおよび前記最適化された第2のデータ解釈モデルのうちの少なくとも1つを示す出力データを生成するステップとを含む、方法。
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