JP6488301B2 - 半導体ターゲットの計測のための示差法及び装置 - Google Patents
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Description
本出願は、Stilian Ivanov Pandevらによって2013年8月11日に出願された先行出願である米国仮出願第61/864,573号の利益を主張するものであり、その出願は、あらゆる目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
例として、FEMウェハから得られる焦点−露出マトリクスは、リソグラフィープロセスウィンドウの決定を容易にするようにBossungプロットを使用して可視化され得る。Bossungプロットは一般的に、図1の実施例などの様々なレベルの露出に関する焦点位置に対するCDをプロットする。示されるように、CDがグラフのY軸を表し、焦点位置がX軸を表す輪郭線として、様々なレベルの露出がプロットされている。0の焦点深度(DOF)値は、レジスト上部の焦点面に対応し、一方で負または正のDOF値は、それぞれ、レジスト表面に対してより低いまたはより高いレベルにある焦点面をもたらす。
図3は、本発明の一実施形態に従う、最適な焦点を決定するための技術300を例示するフローチャートである。最初に、操作302において、焦点を含む異なる処理パラメータを用いて形成された異なるフィールドの特定のターゲットから、複数の光学信号を得ることができる。例えば、光学計測ツールを使用して、FEMウェハ上の異なる焦点−露出位置における特定のターゲットから、複数の異なる波長、偏光などの異なる種類の光学信号を取得することができる。異なるFEMフィールドの特定のターゲットが異なる条件に露出されるため、このターゲットは、異なるフィールドのうちの少なくともいくつかにおいて異なる構造を有する傾向をもつことになる。
下層及びそれらの構造は、特定の試験構造から取得された任意の光学信号に影響し得、したがって、そのような取得された光学信号は、特定のターゲットの構造パラメータならびに下層に関わる情報を含み得る。本発明の代替的な実施形態では、取得された光学信号への下層の効果は、最上層構造に関わる情報のみ(または主にその情報のみ)を保持する信号を分離するために、実質的に排除される。別の言い方をすると、「対象パラメータ」または「POI」に関わる情報を有する光学信号が、取得された光学信号から分離される一方で、下層効果は、そのような信号から実質的に排除される。
前述の発明が、理解の明瞭さの目的でいくらか詳細に記載されるが、ある特定の変更及び修正が添付の特許請求の範囲内で実施され得ることは明白になるであろう。本発明のプロセス、システム、及び装置を実施する多くの代替法が存在することに留意されたい。したがって、本実施形態は、例示的であり、かつ制限的ではないとみなされ、本発明は、本明細書に提示される詳細に限定されない。
Claims (14)
- 半導体構造の処理パラメータまたは構造パラメータを決定する方法であって、
半導体ウェハ上の複数のフィールド内に位置する1つ以上のターゲットから複数の光学信号を取得することであって、前記フィールドが、前記1つ以上のターゲットを製作するための異なる処理パラメータに関連し、前記取得された光学信号が、上部構造に関する対象パラメータ(POI)に関わる情報と、そのような上部構造の下に形成される1つ以上の下層に関する1つ以上の下層パラメータに関わる情報とを含む、取得することと、
特徴抽出モデルを作成して、特徴信号が前記POIに関する情報を含み、前記下層パラメータに関する情報を除外するように、そのような取得された光学信号から複数の特徴信号を抽出することと、
前記特徴抽出モデルによって抽出された前記特徴信号に基づいて、各フィールドの各上部構造に関するPOI値を決定することと、を含み、
前記取得された光学信号が、各フィールド内の1つ以上の第1のターゲットから取得された信号の第1のセットと、各フィールド内の1つ以上の第2のターゲットから取得された信号の第2のセットと、を含み、前記1つ以上の第1のターゲットが、最上層構造及び下層構造を有し、前記1つ以上の第2のターゲットが、前記1つ以上の第1のターゲットと同じ最上層構造を有するが前記1つ以上の第1のターゲットとは異なる下層を有し、前記特徴抽出モデルが、残留信号を用いて、前記第2のターゲットから取得された信号の第2のセットの関数として前記第1のターゲットから取得された信号の第1のセットのそれぞれを予測し、前記第1のターゲットから取得された信号の第1のセットについて決定される前記第2のターゲットから取得された信号の第2のセットの前記関数が、前記特徴信号として定義される、方法。 - 前記特徴抽出モデルを作成することが、前記取得された光学信号にデータセット低減技術を実行して、変換された光学信号データを生成することと、前記特徴抽出モデルを作成して、前記変換された光学信号データから前記特徴信号を抽出することと、を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記特徴信号が、前記取得された光学信号の線形結合である、請求項2に記載の方法。
- 前記データセット低減技術が、主成分分析(PCA)、カーネルPCA(kPCA)、非線形PCA(NLPCA)、独立成分分析(ICA)、または局所線形埋め込み(LLE)アルゴリズムを使用して達成される、請求項2に記載の方法。
- 前記データセット低減技術が、主成分分析(PCA)技術を使用して達成され、前記変換された光学信号が、前記PCA技術から生じる第1の主成分に関する前記取得された光学信号を表す、請求項2に記載の方法。
- 前記POIを決定することが、前記特徴信号に基づいて各上部構造の前記POI値を決定するようにパラメータモデルに学習させることによって達成され、前記方法が、
1つ以上の後続のウェハ上の複数の未知構造から複数の光学信号を取得することと、
前記特徴抽出モデル及び前記パラメータモデルを使用して、前記未知構造に関する複数のPOI値を決定することと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記光学信号が、以下:分光偏光解析法、ミュラーマトリクス分光偏光解析法、分光反射率計法、分光散乱計法、ビームプロファイル反射率計法、ビームプロファイル偏光解析法、単一波長、単一離散波長範囲、または複数の離散波長範囲のうちの1つ以上を使用して取得される、請求項1に記載の方法。
- 試料を検査または測定するためのシステムであって、
照明を作り出すための照明器と、
半導体ウェハ上の複数のフィールド内に位置する1つ以上のターゲットに向けて前記照明を導くための照明光学系であって、前記フィールドが、前記1つ以上のターゲットを製作するための異なる処理パラメータに関連し、前記照明に応答して前記複数のフィールドの前記1つ以上のターゲットから取得された光学信号が、上部構造に関する対象パラメータ(POI)に関わる情報と、そのような上部構造の下に形成される1つ以上の下層に関する1つ以上の下層パラメータに関わる情報とを含む、照明光学系と、
前記複数のフィールド内に位置する前記1つ以上のターゲットからの複数の光学信号を、前記照明に応答して検出器システムへと導くための集光光学系と、
前記照明に応答して前記複数のフィールドの前記1つ以上のターゲットから前記複数の光学信号を取得するための前記検出器システムと、
プロセッサ及びメモリであって、以下の操作:
特徴抽出モデルを作成して、特徴信号が前記POIに関する情報を含み、前記下層パラメータに関する情報を除外するように、そのような取得された光学信号から複数の特徴信号を抽出することと、
前記特徴抽出モデルによって抽出された前記特徴信号に基づいて、各フィールドの各上部構造に関するPOI値を決定することと、を実行するように構成された、プロセッサ及びメモリと、を備え、
前記取得された光学信号が、各フィールド内の1つ以上の第1のターゲットから取得された信号の第1のセットと、各フィールド内の1つ以上の第2のターゲットから取得された信号の第2のセットと、を含み、前記1つ以上の第1のターゲットが、最上層構造及び下層構造を有し、前記1つ以上の第2のターゲットが、前記1つ以上の第1のターゲットと同じ最上層構造を有するが前記1つ以上の第1のターゲットとは異なる下層を有し、前記特徴抽出モデルが、残留信号を用いて、前記第2のターゲットから取得された信号の第2のセットの関数として前記第1のターゲットから取得された信号の第1のセットのそれぞれを予測し、前記第1のターゲットから取得された信号の第1のセットについて決定される前記第2のターゲットから取得された信号の第2のセットの前記関数が、前記特徴信号として定義される、システム。 - 前記特徴抽出モデルを作成することが、前記取得された光学信号にデータセット低減技術を実行して、変換された光学信号データを生成することと、前記特徴抽出モデルを作成して、前記変換された光学信号データから前記特徴信号を抽出することと、を含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記特徴信号が、前記取得された光学信号の線形結合である、請求項9に記載のシステム。
- 前記データセット低減技術が、主成分分析(PCA)、カーネルPCA(kPCA)、非線形PCA(NLPCA)、独立成分分析(ICA)、または局所線形埋め込み(LLE)アルゴリズムを使用して達成される、請求項9に記載のシステム。
- 前記データセット低減技術が、主成分分析(PCA)技術を使用して達成され、前記変換された光学信号が、前記PCA技術から生じる第1の主成分に関する前記取得された光学信号を表す、請求項9に記載のシステム。
- 前記POIを決定することが、前記特徴信号に基づいて各上部構造の前記POI値を決定するようにパラメータモデルに学習させることによって達成され、プロセッサ及びメモリが、
1つ以上の後続のウェハ上の複数の未知構造から複数の光学信号を取得することと、
前記特徴抽出モデル及び前記パラメータモデルを使用して、前記未知構造に関する複数のPOI値を決定することと、のためにさらに構成される、請求項8に記載のシステム。 - 前記光学信号が、以下:分光偏光解析法、ミュラーマトリクス分光偏光解析法、分光反射率計法、分光散乱計法、ビームプロファイル反射率計法、ビームプロファイル偏光解析法、単一波長、単一離散波長範囲、または複数の離散波長範囲のうちの1つ以上を使用して取得される、請求項8に記載のシステム。
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