JP7236481B2 - 計測モジュール、及び計測ターゲットの設計方法 - Google Patents

Description

本発明は、計測の分野に関し、より詳細には、計測ターゲット設計に関する。

本出願は、その全体を本願に引用して援用する、２０１５年４月２１日に出願された米国仮特許出願第６２／１５０，２９０号の利益を主張する。

半導体計測の分野では、計測ツールは、ターゲットを照明する照明システムと、ターゲット、デバイスまたは機構との照明システムの相互作用（またはその欠如）によって提供される関連情報を捕捉する収集システムと、１つ以上のアルゴリズムを使用して収集された情報を分析する処理システムと、を備える場合がある。計測ツールを使用して、様々な半導体作製プロセスに関連付けられた構造ならびに材料の特性（例えば、材料組成、膜厚および／または構造の限界寸法などの、構造および膜の寸法特性、オーバーレイなど）を測定することができる。これらの測定値を使用して、半導体ダイの製造においてプロセス制御および／または歩留まり効率を促進することができる。計測ツールは、例えば、様々な前述の半導体構造および材料特性を測定するために、本発明の特定の実施形態と併せて使用され得る１つ以上のハードウェア構成を含むことがある。そのようなハードウェア構成の例には、分光エリプソメータ（ＳＥ）、複数の照明角度を有するＳＥ、（例えば、回転補償子を使用する）ＳＥ測定ミュラー行列要素、単一波長エリプソメータ、ビームプロファイルエリプソメータ（角度分解エリプソメータ）、ビームプロファイル反射率計（角度分解反射率計）、広帯域反射分光計（分光反射率計）、単一波長反射率計、角度分解反射率計、任意の結像系、瞳結像系、スペクトル結像系、スキャタロメータ（例えば、スペックルアナライザ）などが含まれる。

ハードウェア構成は、個々の動作システムに分離することができる。一方、１つ以上のハードウェア構成は、単一のツールに組み合わせることができる。複数のハードウェア構成の単一のツールへのそのような組合せの一例は、（例えば、広帯域ＳＥ、回転補償子を有するＳＥ、ビームプロファイルエリプソメータ、ビームプロファイル反射率計、広帯域反射分光計、および深紫外反射分光計を含む）その全体を本願に引用して援用する米国特許第７，９３３，０２６号によって提供されている。加えて、典型的には、特定のレンズ、コリメータ、ミラー、４分の１波長板、偏光子、検出器、カメラ、アパーチャ、および／または光源を含む多数の光学素子がそのようなシステムに存在する。光学系の波長は、約１２０ｎｍから３ミクロンまで変化することができる。非エリプソメータシステムについては、収集された信号は、偏光分解されていても偏光されていなくてもよい。複数の計測ヘッドが同一のツールに統合されていてもよいが、多くの場合、例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許第７，４７８，０１９号に記載されているように、複数の計測ツールが単一または複数の計測ターゲットの測定に使用される。

特定のハードウェア構成の照明システムは、１つ以上の光源を含む。光源は、１つの波長のみを有する光（すなわち、単色光）、いくつかの離散的な波長を有する光（すなわち、多色光）、複数の波長を有する光（すなわち、広帯域光）、および／または波長間で連続的にまたはホッピングして波長全体にわたって掃引する光（すなわち、調整可能なまたは掃引される光源）を生成することができる。適切な光源の例は、白色光源、紫外線（ＵＶ）レーザ、アークランプもしくは無電極ランプ、レーザ維持プラズマ（ＬＳＰ）源、超広帯域光源（広帯域レーザ源など）、またはＸ線源などの短波長光源、極端ＵＶ光源、あるいはそれらのいくつかの組合せである。また、光源は、十分な輝度を有する光を提供するように構成されてもよく、その輝度は、ある場合には約１Ｗ／（ｎｍ ｃｍ^２Ｓｒ）よりも大きな輝度であってもよい。また、計測システムは、光源のパワーおよび波長を安定させるために光源への高速のフィードバックを含むことができる。光源の出力は、自由空間伝搬を介して送出されても、ある場合には、任意のタイプの光ファイバまたは光導波路を介して送出されてもよい。

計測ターゲットは、様々な空間特性を有することがあり、典型的には、１つ以上のリソグラフィ的に別個の露光で印刷されてもよい１つ以上の層内に機構を含むことができる１つ以上のセルから構築される。ターゲットまたはセルは、例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許第６，９８５，６１８号に記載されているように、２回または４回回転対称、鏡映対称などの様々な対称性を有することができる。異なるセルまたはセルの組合せは、別個の層または露光ステップに属してもよい。個々のセルは、孤立した非周期的な機構を備えてもよく、あるいは、例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許出願公開第２０１３／０４２０８９号のように、１次元、２次元、もしくは３次元の周期構造、または非周期構造と周期構造の組合せから構築されてもよい。周期構造は、分割されていなくてもよく、あるいは、周期構造を印刷するために使用されるリソグラフィプロセスの最小のデザインルールでまたはその近くであってもよい細かく分割された機構から構築されていてもよい。また、計測ターゲットは、計測構造の同一層内の、もしくは上、下の層内の、または層間のダミー化構造と一緒に配置されていても、あるいはダミー化構造に近接していてもよい。ターゲットは、厚さを計測ツールによって測定することができる複数の層（または膜）を含むことができる。ターゲットは、例えば、位置合わせおよび／またはオーバーレイレジストレーション作業と共に使用するための半導体ウェーハ上に配置される（あるいは既に存在する）ターゲット設計を含むことができる。特定のターゲットは、半導体ウェーハ上の様々な場所に置かれることがある。例えば、ターゲットは、（例えば、ダイ間の）スクライブ線内部におよび／またはダイ自体に置かれることがある。複数のターゲットは、例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許第７，４７８，０１９号に記載されているものと同一の、または複数の計測ツールによって（同時にまたは異なる時間に）測定されてもよい。そのような測定からのデータが組み合わせられてもよい。計測ツールからのデータは、例えば、プロセス（例えば、リソグラフィ、エッチング）に補正をフィードフォーワード、フィードバック、および／またはフィードサイドウェイするために、半導体製造プロセスで使用され（例えば、その全体を本願に引用して援用する、計測ターゲットセルを再利用するためのフィードフォーワード方法を開示している米国特許第８，９３０，１５６号参照）、したがって、完全なプロセス制御ソリューションを生成することができる。計測ツールは、半導体製造に関連する多くの異なるタイプの測定を行うために、例えば、限界寸法、オーバーレイ、側壁角度、膜厚、プロセス関連パラメータ（例えば、焦点および／または線量）などの、１つ以上のターゲットの特性を測定するために設計される。ターゲットは、本質的に周期的な特定の関心領域、例えば、メモリダイの格子などを含むことができる。

半導体デバイスパターンの寸法が縮小し続けるにつれ、より小さな計測ターゲットがしばしば必要とされている。さらに、実デバイス特性に対する測定精度およびマッチングは、デバイス様のターゲットならびにインダイ（ｉｎ－ｄｉｅ）さらにはオンデバイス（ｏｎ－ｄｅｖｉｃｅ）の測定の必要性を増大させる。様々な計測実施態様がこの目標を実現するために提案された。例えば、主として反射光学系に基づく集束ビームエリプソメトリが、その全体を本願に引用して援用する米国特許第５，６０８，５２６号に記載されている。例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許第５，８５９，４２４号に記載されているように、アポダイザを使用して、幾何光学によって規定されるサイズを上回る照明スポットの広がりを引き起こす光回折の影響を軽減することができる。例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許第６，４２９，９４３号に記載されているように、同時に複数の入射角照明を用いる高開口数ツールの使用は、小ターゲットの能力を実現する別の手法である。他の測定例には、半導体スタックの１つ以上の層の組成を測定すること、ウェーハ上の（または内部の）特定の欠陥を測定すること、およびウェーハに露光されるフォトリソグラフィ放射線量を測定することが含まれることがある。ある場合には、計測ツールおよびアルゴリズムは、例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許出願第１４／２９４５４０号および米国特許出願公開第２０１４／０２２２３８０号に記載されているように、非周期的なターゲットを測定するために構成されることがある。

対象とするパラメータの測定は、通常、それぞれの計測ツール内の対応する解析ユニットによって実行されるいくつかのアルゴリズムを含む。例えば、照射ビームとサンプルとの光学的な相互作用は、ＥＭ（電気磁気）ソルバーを使用してモデル化され、ＲＣＷＡ（厳密結合波解析）、ＦＥＭ（有限要素法）、モーメント法、表面積分法、体積積分法、ＦＤＴＤ（有限差分時間ドメイン）のようなアルゴリズムを使用する。対象とするターゲットは、通常、幾何学エンジン、またはある場合には、プロセスモデリングエンジン、あるいは両方の組合せを使用してモデル化される（パラメータ化される）。プロセスモデリングの使用は、例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許出願公開第２０１４／０１７２３９４号に記載されている。幾何学エンジンは、例えば、ＫＬＡ－ＴｅｎｃｏｒのＡｃｕＳｈａｐｅソフトウェア製品に実装されている。

収集されたデータは、ライブラリ、高速次数低減モデル、回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）などの機械学習アルゴリズム、例えば、ＰＣＡ（主成分分析）、ＩＣＡ（独立成分分析）、ＬＬＥ（局所線形埋込み）などの次元削減アルゴリズム、フーリエ変換またはウェーブレット変換などのスパース表現、カルマンフィルタ、同じまたは異なるツールタイプからのマッチングを促進するアルゴリズムなどを含む、いくつかのデータフィッティングおよび最適化技法および技術によって分析することができる。また、収集されたデータは、例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許出願公開第２０１４／０２５７７３４号に記載されているようなモデリング、最適化および／またはフィッティングモデリングを含まないアルゴリズムによって分析されてもよい。計算アルゴリズムは、通常、例えば、計算ハードウェアの設計および実装、計算の並列化、分散、ロードバランシング、マルチサービスサポート、ダイナミックロード最適化などの１つ以上の手法が使用されている計測用途のために最適化される。異なるアルゴリズムの実装は、ファームウェア、ソフトウェア、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、プログラマブル光学部品などで行われてもよい。データ分析およびフィッティングステップは、通常、以下の目標、すなわち、ＣＤ（限界寸法）、ＳＷＡ（側壁角度）、形状、応力、組成、膜、バンドギャップ、電気的特性、焦点／線量、オーバーレイの測定、プロセスパラメータ（例えば、レジスト状態、分圧、温度、焦点調整モデル）の生成、および／またはそれらの任意の組合せ、計測システムのモデリングおよび／または設計、ならびに計測ターゲットのモデリング、設計および／または最適化の１つ以上を追求する。

一般に計測ターゲット、特にオーバーレイ計測ターゲットは、異なる層内のデバイス機構間の相対的配置を正確に表現する必要がある。露光ツールの光学収差の存在は、機構の空間特性に応じて変化するパターン配置誤差を誘発することがあることが知られている。さらに、ＯＰＣを含むマスクと組み合わされた極端な軸外照明は、高度の半導体製造ノードの最も重要な層に一般的に使用され、スキャナ収差に対する配置誤差感度を増加させる。したがって、デバイスの空間特性と計測ターゲットの空間特性との間のいかなる不一致も、リソグラフィ露光ツールに対して補正可能な制御を行うために求められる、計測結果と実際のデバイスエッジ配置との間の偏りを誘発する可能性がある。例えば、その全体を本願に引用して援用する米国特許第８，２１４，７７１号および第７，９２５，４８６号は、精密さ、精度、およびデバイス相関の点から計測ターゲットの性能を予測するために、リソグラフィシミュレーションまたは計測シミュレーションの使用を教示する。リソグラフィシミュレーションは、計測ターゲットの収差誘発パターン配置誤差を予測し、その誤差を同一の収差条件下でデバイス機構によって引き起こされる配置誤差と比較するために使用される。

米国特許出願公開第２０１５／００４８５２５号 米国特許出願公開第２０１０／０１０３４３３号

図１は、２つの異なるタイプのオーバーレイ計測マークに関してデバイスパターンに対するスキャナ収差の影響の一例の高レベル概略図であり、先行技術による先行技術のパターン配置誤差（ＰＰＥ）解析を示す。マスクシミュレーションのためのキルヒホッフ近似およびレジストのための完全な物理モデルを含む様々な方法によるリソグラフィシミュレーションによって可能になるような、計測ターゲットとデバイス機構との間のパターン配置誤差不一致が所定の例示的なレンズ収差について示されている。デバイスと、異なるタイプの計測ターゲット（ＳＣＯＬ（散乱計測オーバーレイターゲット）およびＡＩＭ（高度イメージング計測ターゲット））との間のＰＰＥ不一致が、２つの異なるリソグラフィ層（図１の下部のゲート層および上部のゲートカット層）について示されている。照明源は、図１の左側に概略的に表されており、二重極Ｙ照明源がゲート層（下部）に使用され、Ｃ四重光源がゲートカット層（上部）に使用されている。これらのＰＰＥ計算に使用される例示的なレンズ収差（ＲＭＳ＝８．４ｍＷａｖｅ、Ｍｉｌｌｉｗａｖｅは、波長を単位とするレンズ収差などの収差を表わし、すなわち使用される波長の１０００分の１である）が図１の下部に示されている。図１は、２つのプロセスに対して大きな、相関性のないＰＰＥが存在し、結果として大きな測定誤差が生じていることを例示する。異なる機構サイズのデバイスおよび計測ターゲットを使用するため、それらの回折された波面は、ほとんど常に同一ではない。その結果、計測ターゲットとデバイス機構との間のＰＰＥ不一致は、避けられず、ＰＰＥの量は、機構サイズおよび照明形状に強く依存する。

以下は、本発明についての初期の理解を提供する簡略化された概要である。本概要は、必ずしも重要な要素を特定するものでもなく、本発明の範囲を限定するものでもなく、以下の記載に対する前置きとして役立つものに過ぎない。

本発明の一態様は、計測ターゲット設計の方法を提供し、本方法は、少なくとも１つのデバイス設計および複数の計測ターゲット設計のパターン配置誤差（ＰＰＥ）のゼルニケ感度を計算するステップと、計算されたゼルニケ感度から導出された費用関数の値に従って、最良の計測ターゲット設計を選択するステップであって、費用関数が少なくとも１つのデバイス設計と複数の計測ターゲット設計との間のゼルニケ感度の類似度を定量化する、選択するステップと、を含む。

本発明の一態様は、計測ターゲット設計の方法を提供し、本方法は、少なくとも１つのデバイス設計および複数のターゲット設計候補のそれぞれについて、（ｉ）複数の実行に対して繰り返し、複数のゼルニケ多項式Ｚ_ｉのそれぞれに対して複数のＮ_ｉ（Ｎ_ｉ＞１００）個のゼルニケ係数値を生成し、この値が、指定された範囲にわたって指定された分布に関して擬似ランダムに生成され、ゼルニケ多項式のそれぞれに対してＰＰＥを計算し、この実行に対してそれぞれのＰＰＥ尺度を計算するステップと、計算されたそれぞれのＰＰＥ尺度の分布を導出するステップと、（ｉｉ）各ターゲット設計候補についてデバイス対応尺度を生成するために、導出されたターゲット設計候補分布のそれぞれを少なくとも１つの導出されたデバイス設計分布と相関させるステップと、（ｉｉｉ）導出されたデバイス対応尺度に従って、最良の計測ターゲット設計を選択するステップと、を含む。

本発明の一態様は、計測ターゲット設計を最適化する方法を提供し、本方法は、計測性能要件に従って決定された最初のターゲット設計から開始し、シミュレーションツールを使用して、少なくとも２つの方向に関して、最初のターゲット設計と少なくとも１つのデバイス設計との間のパターン配置誤差（ＰＰＥ）のゼルニケ感度を比較するステップと、最初のターゲット設計に対してプロセスウィンドウを推定するステップと、ゼルニケ感度の対応を向上させ、プロセスウィンドウを増加させるために最初のターゲット設計を変更することによって、最初のターゲット設計から改善された計測ターゲット設計を導出するステップと、を含む。

本発明の一態様は、デバイス設計に対してターゲット設計を決定する方法を提供し、本方法は、最初のターゲット設計およびデバイス設計の０次および１次の回折次数信号の瞳面位置をシミュレートするステップと、改善されたターゲット設計を生成するために最初のターゲット設計の少なくとも１つのパラメータを変更するステップであって、この変更が、デバイス設計の０次と１次の回折次数信号の瞳面位置間の関係に対応した、改善されたターゲットの０次と１次の回折次数信号の瞳面位置間の関係を提供するように実行される、変更するステップと、を含む。

本発明のこれらの態様、追加の態様、および／もしくは他の態様ならびに／またはこれらの利点、追加の利点、および／もしくは他の利点は、以下の詳細な説明において述べられ、本詳細な説明からおそらくは推測可能であり、および／または本発明の実施によって学習可能である。

本発明の実施形態をよりよく理解するために、およびその実施形態をどのように実施することができるかを示すために、純粋に例として、同様の符号が全体を通して対応する要素または部分を示す添付の図面をここで参照する。

２つの異なるタイプのオーバーレイ計測マークに関してデバイスパターンに対するスキャナ収差の影響の例の高レベル概略図であり、先行技術による先行技術のパターン配置誤差（ＰＰＥ）解析を示す図である。 先行技術による、および本発明のいくつかの実施形態による、光学系の瞳面内に提示された様々な照明の高レベル概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、二重極Ｙ照明下での、１００ｎｍピッチおよび５０ｎｍＣＤでｘ方向に整列したラインアンドスペース構造を備えるデバイスのゼルニケ感度の例示的なシミュレーション結果を示す図である。 本発明のいくつかの実施形態による、異なるパラメータを有する３つ計測ターゲット候補とデバイスとの間のゼルニケ感度の比較を例示する図である。 本発明のいくつかの実施形態による、計測システムにおける、ターゲット設計および／または選択のための計測モジュールの高レベル概略ブロック図である。 本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または選択の方法の高レベルの概略流れ図である。 本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または選択の方法の高レベルの概略流れ図である。 本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または選択の方法の高レベルの概略流れ図である。 本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または選択の方法の高レベルの概略流れ図である。 本発明のいくつかの実施形態による、方法のモンテカルロ解析段階に対する例示的な例である。 本発明のいくつかの実施形態による、方法のモンテカルロ解析段階に対する例示的な例である。 本発明のいくつかの実施形態による、通常のおよび２つの異なる分割されたＡＩＭ（高度イメージング計測）ターゲット設計に適用された、本方法のモンテカルロ解析段階に対する例示的な例である。 先行技術による、デバイス設計、そのようなデバイスを生成するために使用される照明条件、および典型的なイメージング計測ターゲットの高レベル概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または最適化のシステム３００の高レベル概略ブロック図である。 本発明のいくつかの実施形態による、異なるターゲット設計の例示的な比較を提示する図であり、それぞれがそれらのゼルニケ感度に関して同じデバイスと比較されている図である。 本発明のいくつかの実施形態による、異なるターゲット設計の例示的な比較を提示する図であり、それぞれがそれらのゼルニケ感度に関して同じデバイスと比較されている図である。 Ｙ奇数収差に対する先行技術のターゲット感度の欠如を説明する概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、傾斜照明の高レベル概略モデルの図である。 本発明のいくつかの実施形態による、瞳面でのターゲットピッチ変更の効果の高レベル概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、瞳面でのターゲットピッチ変更の効果の高レベル概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、瞳面でのターゲットピッチ変更の効果の高レベル概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、異なるＹコマ収差のＰＰＥに対するターゲットピッチの効果の高レベル概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、デバイスに関してターゲット分割を決定するために提案された方法の高レベル概略図である。 先行技術（図１５Ａ）に関して本発明（図１５Ｂ）のいくつかの実施形態による、プロセスウィンドウを改善し、最適化するための手法を示す概略図である。 先行技術（図１５Ａ）に関して本発明（図１５Ｂ）のいくつかの実施形態による、プロセスウィンドウを改善し、最適化するための手法を示す概略図である。 本発明のいくつかの実施形態による、計測ターゲット設計を最適化する方法の高レベルの概略流れ図である。 本発明のいくつかの実施形態による、計測ターゲット設計を最適化する方法の高レベルの概略流れ図である。 本発明のいくつかの実施形態による、傾斜ターゲットの高レベル概略図である。

以下の記載では、本発明の様々な態様が記載される。説明を目的として、本発明についての完全な理解を提供するために、特定の構成および詳細が述べられる。しかしながら、本明細書において提示されている特定の詳細なしに、本発明が実施され得ることも、当業者には明らかであろう。さらに、周知の特徴は、本発明を不明瞭にしないように省略または簡略化されることがある。図面を特に参照すると、図示される詳細は、例としてであって、本発明の例示的な議論のみを目的としており、本発明の原理および概念的な態様の最も有用で、容易に理解される記載であると思われるものを提供するために提示されていることが強調される。この点に関して、本発明についての基本的な理解をするために必要以上に詳細に本発明の構造的詳細を示す試みはなされておらず、図面と共に本記載を読めば、本発明のいくつかの形態を実際にどのように具現化することができるかが、当業者には明らかになる。

少なくとも本発明の一実施形態を詳細に説明する前に、本発明は、その適用において、以下の記載に述べるまたは図面に示す構成要素の構造および配置の詳細に限定されないことを理解されたい。本発明は、様々な手法で実践または実行されてもよい他の実施形態、ならびに開示された実施形態の組合せに適用可能である。また、本明細書で用いる語法および術語は、記載するためのものであり、限定すると見なされるべきでないことを理解されたい。

特に別段の定めがない限り、「処理する」、「計算する」、「算出する」、「決定する」、「増強する」などの用語を利用する議論は、コンピューティングシステムのレジスタおよび／またはメモリ内部の物理的な、例えば、電子的な量として表わされるデータを、操作するならびに／あるいはコンピューティングシステムのメモリ、レジスタ、または他のそのような情報記憶、伝送、もしくは表示装置内部の物理量として同様に表わされる他のデータへ変換する、コンピュータもしくはコンピューティングシステムまたは同様の電子コンピューティング機器の動作および／または処理を指すことを認識されたい。

本発明の実施形態は、ターゲットとデバイスの対応を改善する手法で計測パラメータ、光学収差、およびプロセスパラメータに関して計測ターゲット設計を最適化するための効率的かつ経済的な方法およびメカニズムを提供する。

計測方法、モジュール、およびターゲットは、傾斜デバイス設計を測定するために提供される。本方法は、ターゲット候補とデバイス設計との間のパターン配置誤差（ＰＰＥ）のゼルニケ感度の関係に関してターゲット設計を分析し最適化する。モンテカルロ法を適用して、レンズ収差および／またはデバイス設計の変化に対して、選択されたターゲット候補の堅牢性を向上させることができる。さらに、計測測定品質を改善し、不正確さを低減させるためにターゲットパラメータをゼルニケ感度に関して適切に変更するための考慮すべき点が提供される。

図２は、先行技術、および本発明のいくつかの実施形態による、光学系の瞳面９０に提示された様々な照明の高レベル概略図である。照明８０、８５は、ピッチが数１０～数１００ナノメートル（ｎｍ）、例えば、現時点では、典型的には８０ｎｍのデバイスを生成する場合のスキャナ照明を表わす。照明８０は、ｘ軸照明（開口数座標ＮＡ_ｘ）を表わし、照明８５は、特定のデバイス、例えば、メモリデバイスに適用可能な傾斜照明（すなわち、Ｎａ_ｙ成分を有する）を表わす。照明９５は、デバイスよりも少なくとも１桁大きな、典型的には、１０００～２０００ｎｍのターゲットを測定するための先行技術の計測ツール照明を表わす。ピッチがより大きいため、照明９５は、スキャナ照明８０とは異なる瞳座標をカバーし、典型的には、Ｎａ_ｙ成分がない。矢印９１は、偶数および奇数のゼルニケ多項式（それぞれ、

および

であり、ここで対応するゼルニケラジアル多項式が

である）を使用して瞳面収差を分析する実践された手法を表わす。スキャナ照明８０、８５は、典型的には、先行技術の計測照明９５が使用する領域とは異なる瞳面９０内の領域を使用するため、異なる収差を受け、計測測定値は、対応する不正確さを被る。

本発明では、ゼルニケ多項式の表現を介した瞳面収差の解析を使用して、計測ターゲットピッチおよび計測照明１０１を変更し、計測測定値とデバイスパラメータとのより良好な対応を提供し、計測の不正確さを低減させる。開示された方法によって、計測ターゲットを最適化し、レンズ収差が存在する場合の、特に垂直軸または水平軸から傾斜したパターンに対するパターン配置誤差（ＰＰＥ）の不一致を予測することができる。開示された方法は、半導体製造中にデバイスまたはテスト機構の光学的および／または構造的および／または配置特性の測定において使用される計測ターゲットの設計および／または設計の最適化に関する。光学的特性または構造的特性の例には、高さ、側壁角度、ピッチ、線幅、膜厚、屈折率、および異なる層間または単一層内部の露光間のオーバーレイなどの限界寸法が含まれる。また、設計された計測ターゲットを使用して、半導体デバイスのリソグラフィパターニングの焦点および線量を測定することができる。本方法によって、先行技術よりも効果的に、デバイス機構によって引き起こされる収差誘発パターン配置誤差を追跡する計測ターゲットの設計および／または最適化が可能になる。本方法によって、特に垂直／水平方向に対して傾斜したデバイス機構に対する配置誤差不一致を最小限にする堅牢な計測ターゲットの設計が可能になる。有利には、開示された方法は、特にメモリ用途における傾斜したラインアンドスペースパターンに対するイメージングオーバーレイターゲットを最適化し、パターン配置誤差において２６％の推定削減量をもたらすことができる。

特定の実施形態は、（ｉ）費用関数を用いてゼルニケ感度解析を実施する、および／または（ｉｉ）感度を解析するためにモンテカルロ手法を使用する、ターゲット設計法を含み、デバイス収差追跡のための設計最適化を可能にする。開示された方法は、様々な手法で計測ターゲット設計のプロセスに統合され、例えば、（ｉ）分割選択肢を生成することができ、すなわち、計測ターゲットの詳細な構造を規定することができ、そのような設計の置換のすべてまたはサブセットを以下に記載するようなＰＰＥ解析によって解析することができる。勝利した競争者（ｗｉｎｎｉｎｇ ｃｏｎｔｅｎｄｅｒ）のサブセットは、その後、残りの競争者を定量化しランク付けする第２の計測シミュレーションステップに送られてもよい。（ｉｉ）ＰＰＥ解析は、結果が出るまでの時間を最小限にするために、計測シミュレーションステップと並列に行われてもよい。（ｉｉｉ）計測シミュレーションステップによって高くランク付けされた競争者のサブセットは、ＰＰＥ解析のための入力として使用されてもよい。

デバイス用ならびにターゲット候補用のリソグラフィモデルを構築するためにＰＲＯＬＩＴＨシミュレーションが使用されてもよく、ＭａｔｌａｂによるＰＲＯＬＩＴＨプログラミングインターフェース（ＰＰＩ）がゼルニケ感度およびモンテカルロ解析のために使用されてもよい。概念を示すために、浸漬リソグラフィツールを使用するための現実的なリソグラフィ条件が、非限定的な手法で使用される。デバイスは、ｘ方向に整列したラインアンドスペース構造であると仮定され、したがって、適切な照明の選択は、図１に示すような二重極Ｙ光源である。ポジ型現像処理による明視野マスク（ＢＦＭ）を使用して、レジストにパターンを印刷する。キルヒホッフマスクシミュレーションモードと共に完全な物理的なレジストモデルが使用される。任意の現実的なタイプのデバイス、ターゲット、および照明に同様の手法を適用できることが強調される。

ゼルニケ感度解析
実際には、収差のない結像系は、完全なレンズを作るのが困難なため決して実現することができず、したがって、収差は、リソグラフィレンズにとって基本的な問題である。そのようなレンズ収差は、パターン配置誤差（ＰＰＥ）と呼ばれる、名目上の中心位置からの印刷された機構の位置誤差を引き起こすことがある。レン収差の挙動は、３６個のゼルニケ係数の数値によって特徴付けることができ、レンズの収差のすべての例（例えば、図１の下部参照）は、ゼルニケ多項式の項の混合として表わすことができる。具体的には、レンズ収差の影響下のＰＰＥは、レンズ収差のない配置誤差を表わすＰＰＥ（Ｚ＝０）、およびｉ番目のゼルニケ係数値に対する配置誤差を表わすＰＰＥ（Ｚ_ｉ）を用いて、式１で表わされるようにモデル化することができる。

ＰＰＥに対するゼルニケ感度は、∂ＰＰＥ_ｉ／∂Ｚ_ｉとして定義することができ、オーバーレイ性能に関する重要な情報を提供する。ステージの傾きに対応するＺ２およびＺ３の項は、典型的には、補正後にゼロに維持されるため、式１は、ｉ＝４．．．３６のみを使用することに留意されたい。ｉ＝４．．．３６に対するデバイスのＹ－ＰＰＥは、ゼルニケ係数値の関数として初めに計算されてもよく、約－８０ｍＷａｖｅ～＋８０ｍＷａｖｅの間で変化してもよい。本発明者らは、図３Ａに示すように、図１と同様の条件下でシミュレートされたＹ－ＰＰＥが、Ｚ８、Ｚ１１、Ｚ１５、Ｚ２０、Ｚ２４、Ｚ２７、Ｚ３１、およびＺ３５などの奇数ゼルニケ多項式に対してのみ感度を有することを見出した。図３Ａは、本発明のいくつかの実施形態による、二重極Ｙ照明下の１００ｎｍピッチおよび５０ｎｍＣＤを有するｘ方向に整列したラインアンドスペース構造を備えるデバイスに対するゼルニケ感度の例示的なシミュレーション結果を示す。図３Ａは、ゼルニケ係数の変化によるＰＰＥの線形関係を示し（１１１Ａ、１１１Ｂ）、図示するケースではゼルニケ係数がＺ８、Ｚ１１、Ｚ１５、およびＺ２０である。ＰＰＥの感度は、ゼルニケ係数が異なると異なり、結果としてＰＰＥに対する係数の影響が異なることになる。同様の解析をＸ－ＰＰＥに対して行うことができる。

異なるターゲットがそれらのゼルニケ感度に関して比較されてもよく、デバイスのゼルニケ感度に最も近いゼルニケ感度を有するターゲットが適切な計測測定を行うために選択され得る。理想的には、リソグラフィツールの特定のレンズ収差が与えられると、理想的なオーバーレイターゲットは、デバイス様のゼルニケ感度を有する。図３Ｂは、本発明のいくつかの実施形態による、異なるパラメータを有する３つの計測ターゲット候補とデバイス間のゼルニケ感度の比較を例示する。図３Ｂは、各ゼルニケ項（Ｚ８、Ｚ１１、Ｚ１５、Ｚ２０、Ｚ２４、Ｚ２７、Ｚ３１、およびＺ３５）ごとに、デバイスおよびターゲットのＹ－ＰＰＥを計算した結果を示す。ここでは、Ｚ４．．．Ｚ３６に対して２０ｍＷａｖｅの一定のゼルニケ係数値が仮定されている。本例では、ターゲットＴ１、Ｔ２、Ｔ３は、同じピッチ１００ｎｍを有し、ＣＤがそれぞれ１５０ｎｍ、２００ｎｍ、４５０ｎｍの値を有する点が異なる。

任意のターゲット比較データを使用して、例えば、式２で提供されるような費用関数メトリックによって利用可能なターゲット候補に対するランクを抽出することができ、ここでＰＰＥ_ＤおよびＰＰＥ_Ｔは、デバイスのＰＰＥおよびターゲットのＰＰＥをそれぞれ表わす。

式２で表わされる費用関数によって、デバイスとターゲットとの間のＰＰＥ不一致が提供され、したがって、ゼルニケ係数の所定の名目上の値に対して最良の性能を示すターゲットを選択することが可能になる。図３Ｂに提示された例示的な非限定的な比較に対する結果が表１にまとめられている。本例示的な例では、ターゲット４が最も高いランキングを有し、シミュレートされたレンズ収差および条件の下でデバイスを最も良く表わす計測測定値を提供するために選択される。特定の実施形態では、ランク付け方法は、リソグラフィメトリックおよび他の計測メトリックなどの追加のファクターを考慮に入れてもよい。

図４は、本発明のいくつかの実施形態による、計測システムにおける、ターゲット設計および／または選択のための計測モジュール１００の高レベル概略ブロック図である。計測モジュール１００は、以下で説明するようにデバイス８４を生成し、計測モジュール１００によって提供される計測ターゲットを測定するように構成された光学系８１ならびに測定モジュール８２を有する計測ツールおよび／またはスキャナ７５に関連付けられていてもよい。ターゲット設計および／または選択モジュール１００は、少なくとも１つのデバイス設計８４および複数の計測ターゲット設計１０８のパターン配置誤差（ＰＰＥ）のゼルニケ感度を計算し、計算されたゼルニケ感度から導出された費用関数の値に応じて最良の計測ターゲット設計８６を選択するように構成された少なくとも１つのコンピュータプロセッサ８９を備え、費用関数が少なくとも１つのデバイス設計８４と計測ターゲット設計１０８との間のゼルニケ感度の類似度を定量化する。計測ターゲット設計および／または選択モジュール１００は、本明細書に記載されたターゲット設計および／または選択の方法のいずれかを実施するように構成されてもよい。計測モジュール１００によって設計された計測ターゲットおよびそれらのターゲット設計ファイルは、同様に本開示のポート（ｐｏｒｔ）である。

図５は、本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または選択の方法１５０の高レベルの概略流れ図である。方法１５０のステップは、本明細書に記載された他の方法において使用されてもよい。特定の実施形態は、コンピュータ可読プログラムが具現化され、方法１５０の関連する段階を実行するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品を含む。特定の実施形態は、方法１５０の実施形態によって設計されたそれぞれのターゲットのターゲット設計ファイルを含む。

方法１５０は、例えば、式１に従って、少なくとも１つのデバイス設計および複数の計測ターゲット設計のパターン配置誤差（ＰＰＥ）のゼルニケ感度を計算するステップ（段階１６０）と、例えば、式２に従って計算されたゼルニケ感度から導出された費用関数の値に従って、最良の計測ターゲット設計を選択するステップ（段階１７０）と、を含むことができる。費用関数は、少なくとも１つのデバイス設計と複数の計測ターゲット設計との間のゼルニケ感度の類似度を定量化するように定義されてもよい（段階１６５）。計算するステップ１６０および選択するステップ１７０のうちの少なくとも１つは、少なくとも１つのコンピュータプロセッサ、例えば、プロセッサ８９によって実行されてもよい（段階１９０）。ゼルニケ感度は、ゼルニケ係数Ｚ４．．．Ｚ３６に関して、奇数のゼルニケ係数のみに関して、またはゼルニケ係数Ｚ８、Ｚ１１、Ｚ１５、Ｚ２０、Ｚ２４、Ｚ２７、Ｚ３１、およびＺ３５のみに関して計算されてもよい。費用関数は、少なくとも１つのデバイス設計のＰＰＥゼルニケ感度と複数の計測ターゲット設計のＰＰＥゼルニケ感度との間の距離メトリックを含んでもよい。

モンテカルロゼルニケ解析
特定の実施形態は、例えば、図３Ａの線形近似条件が成り立たない場合の、より大きな収差の下でのゼルニケ感度解析を提供する。開示された方法によって、レンズ収差がある場合の、または正確なレンズ収差データがなく時間的および空間的なシグネチャしかない場合の、より大きなゼルニケドリフトに対するターゲットの最適化が可能になる。そのようなゼルニケドリフトは、例えば、特に高度の技術ノードにおいて深刻な問題である極端な軸外照明によるレンズ加熱によって引き起こされることがある。加えて、開示された方法は、堅牢な解析を提供し、レンズ収差がロット、ウェーハ、およびスリット間で変化する場合のターゲットの最適化を可能にする。

モンテカルロ（ＭＣ）法を使用して、強いゼルニケ変化の下でターゲットを最適化することができる。また、モンテカルロサンプリングによるゼルニケドリフトを解析することによって、最適化を代替デバイスまで拡張することができ、ターゲット統計量が提供される。ＭＣを使用することによって、リソグラフィスキャナからの収差指紋に関する事前の知識なしにデバイス様のターゲットの最適化が可能になり、以下に記載されるように、より正確なターゲットを生成することができる。

図６は、本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または選択の方法２００の高レベルの概略流れ図である。方法２００のステップは、本明細書に記載された他の方法において使用されてもよい。特定の実施形態は、コンピュータ可読プログラムが具現化され、方法２００の関連する段階を実行するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品を含む。特定の実施形態は、方法２００の実施形態によって設計されたそれぞれのターゲットのターゲット設計ファイルを含む。

方法２００は、少なくとも１つのデバイス設計および複数のターゲット設計候補のそれぞれについて（段階２１０）、複数の実行に対して繰り返し（段階２２０）、複数のゼルニケ多項式Ｚ_ｉのそれぞれ対して、複数のＮ_ｉ（Ｎ_ｉ＞１００）個のゼルニケ係数値を生成するステップ（段階２３０）と、ゼルニケ多項式のそれぞれに対してＰＰＥを計算するステップ（段階２４０）と、この実行に対してそれぞれのＰＰＥ尺度を計算するステップ（段階２５０）と、を含む。値は、（例えば、仕様で規定されたレンズ収差公差に対応する）指定された範囲にわたって指定された分布（例えば、均一な分布）に関して擬似ランダムに生成されてもよい（段階２３５）。複数の実行それぞれに対して、方法２００は、計算されたそれぞれのＰＰＥ尺度の分布を導出するステップを含む（段階２６０）。次いで、方法２００は、各ターゲット設計候補についてデバイス対応尺度を生成するために、導出されたターゲット設計候補分布のそれぞれを少なくとも１つの導出されたデバイス設計分布と相関させるステップ（段階２６５）と、導出されたデバイス対応尺度に従って、最良の計測ターゲット設計を選択するステップ（段階２７０）と、を含む。生成するステップ２３０、２３５、計算するステップ２４０、２５０、導出するステップ２６０、相関させるステップ２６５、および選択するステップ２７０のうちの少なくとも１つは、少なくとも１つのコンピュータプロセッサによって、例えば、プロセッサ８９によって実行されてもよい（段階２９０）。

方法２００は、指定されたターゲット設計の分割選択肢を表わすためにターゲット設計候補を選択するステップ（段階２７５）と、デバイス対応尺度を使用して分割選択肢をランク付けするステップ（段階２７６）と、をさらに含むことができる。方法２００は、計測シミュレーションプロセスと並行して計算段階（２４０および／または２５０）を実行するステップ（段階２８０）と、デバイス対応尺度を使用してランキングを計測シミュレーションプロセスから導出されたランキングと統合するステップ（段階２８２）と、をさらに含むことができる。方法２００は、複数のデバイス設計に対して本方法を実行するステップ（段階２８５）と、すべてのデバイス設計に対して導出されたデバイス対応尺度に関して選択するステップ（２７０）を実行するステップ（段階２８６）と、をさらに含むことができる。任意選択で、選択するステップ２７０は、複数のデバイス対応尺度（段階２８８）から導出された堅牢性尺度に関して実行されてもよい。

方法２００は、計測モジュール１００によって実行されてもよい（図４参照）。計測モジュール１００は、少なくとも１つのデバイス設計および複数のターゲット設計候補のそれぞれについて、（ｉ）複数の実行に対して繰り返し、複数のゼルニケ多項式Ｚ_ｉのそれぞれに対して、指定された範囲にわたって指定された分布に関して擬似ランダムに生成される複数のＮ_ｉ（Ｎ_ｉ＞１００）個のゼルニケ係数値を生成し、ゼルニケ多項式のそれぞれに対してＰＰＥを計算し、この実行に対してそれぞれのＰＰＥ尺度を計算し、計算されたそれぞれのＰＰＥ尺度の分布を導出し、（ｉｉ）各ターゲット設計候補についてデバイス対応尺度を生成するために、導出されたターゲット設計候補分布のそれぞれを少なくとも１つの導出されたデバイス設計分布と相関させ、（ｉｉｉ）導出されたデバイス対応尺度に従って、最良の計測ターゲット設計を選択する、ように構成されてもよい少なくとも１つのコンピュータプロセッサ８９を備える。

計測モジュール１００は、指定されたターゲット設計の分割選択肢を表わすためにターゲット設計候補を選択し、任意選択で、デバイス対応尺度を使用して分割選択肢をランク付けるようにさらに構成されてもよい。計測モジュール１００は、計測シミュレーションプロセスと並行して計算段階を実行し、デバイス対応尺度を使用してランキングを計測シミュレーションプロセスから導出されたランキングと統合するようにさらに構成されてもよい。計測モジュール１００は、複数のデバイス設計を使用し、すべてのデバイス設計に対して導出されたデバイス対応尺度に関して最良のターゲットを選択するように、および任意選択で、複数のデバイス対応尺度から導出された堅牢性尺度に関して最良のターゲットを選択するようにさらに構成されてもよい。計測モジュール１００によって設計された計測ターゲットおよびそれらのターゲット設計ファイルは、同様に本開示のポートである。

図７は、本発明のいくつかの実施形態による、方法２００のモンテカルロ解析段階についての例示的な例である。本例では、非限定的なパラメータが使用され、ピッチ＝１００ｎｍ、ＣＤ＝５０ｎｍ、Ｎ＝５００、０～２０ｍＷａｖｅの範囲、ならびに項Ｚ８、Ｚ１１、Ｚ１５、Ｚ２０、Ｚ２４、Ｚ２７、Ｚ３１、およびＺ３５が使用されている。生成するステップ２３０は、それぞれのゼルニケ項（例えば、０～０．０２λで、項Ｚ８、Ｚ１１、Ｚ１５、Ｚ２０、Ｚ２４、Ｚ２７、Ｚ３１、およびＺ３５）に対して対象とする現実的な範囲からより大きな数（Ｎ、例えば、Ｎ＝ΣＮ_ｉ＝５００）の一様に分散した擬似ランダムな係数を生成することによって示されている。ＰＰＥを計算するステップ２４０は、それぞれのゼルニケ項（Ｚ_ｉ）ごとにＹ－ＰＰＥ（Ｚ_ｉ）（非限定的な例として、代わりに、Ｘ－ＰＰＥまたは両方）を計算することによって、ならびにそれぞれのゼルニケ項に対して平均値、標準偏差、および分布範囲などの統計量を計算することによって示される。ＰＰＥ尺度を計算するステップ２５０は、それぞれのＭＣ実行ごとに、式１でｉ＝４．．．３６に対するＹ－ＰＰＥ（Ｚ_ｉ）の加算であってもよいＹ－ＰＰＥ（Ｚ）を計算すること２５０Ａによって、ならびに全Ｎ個のサンプルに対して、ＰＰＥ尺度として使用することができる統計量を計算すること２５０Ｂによって示されている。それぞれの計測ターゲット候補について複数の実行２２０に対して段階２３０～２５０を繰り返した後に、ＰＰＥ尺度分布２６０を導出するステップおよびターゲットをデバイス２６５と相関させるステップが、デバイスとターゲットとの間の相関係数Ｒおよび平均差を計算することによって、またはデバイスとターゲットとの間のＰＰＥ差を直接計算することによって実行されてもよい。ＰＰＥ尺度は、Ｒ^２、３シグマ、勾配、または切片などの公知の統計的相関パラメータに基づいて計算されてもよい。

図７は、表１で規定されたデバイスおよびそれぞれのターゲット候補Ｔ１．．．Ｔ４について導出された分布の相関（２６５）をさらに示し、それらの統計量およびランキングが表２にまとめられている。相関分布に示されるように、方法２００を使用して、種々の条件下でおよび線形ゼルニケ感度を仮定することなく、様々なターゲット候補とデバイス設計との詳細な比較を行うことができる。

特定の実施形態は、任意の数の候補ターゲット、デバイス設計、イメージングターゲット、および散乱計測ターゲットに関して、ならびに単純なまたは複雑な２次元デバイスおよびターゲットにも同様に方法２００を実施することができる。シミュレーションの任意のパラメータ値（条件、実行など）を所定の環境に応じて設定することができる。

図８は、本発明のいくつかの実施形態による、通常のおよび２つの異なる分割されたＡＩＭ（高度イメージング計測）ターゲット設計に適用された方法２００のモンテカルロ解析段階についての例示的な例である。デバイスのＣＤおよびピッチは、分割ＣＤおよびピッチとして分割されたターゲットに対して使用された。第１の分割されたターゲットは、補助機構を有さないが、第２の分割されたターゲットは、２つのサブ解像度補助機構（ＳＲＡＦ）を使用し、１つは上部の分割された線に隣接して位置し、もう１つは下部の分割された線に隣接して位置する。統計量および相関係数は、モンテカルロ法２００を使用して、ランダムな収差を有するリソグラフィレンズを通して回折次数を伝搬させることから計算される。所定の５００個のランダムな収差の下で、ＳＲＡＦを有する分割されたＡＩＭターゲットに対するＰＰＥ値は、デバイスで得られたものとほぼ同一であり、結果として、おそらくは、分割されたＡＩＭターゲットとデバイスとの間で、レンズ射出瞳における回折次数の振幅および位相分布がよくマッチングしているために強い相関Ｒ＝０．９８５が得られている。しかしながら、予想通りに、デバイスと通常のＡＩＭターゲットとの間には、両者間の大きな寸法差のために相関が観察されない。図８は、デバイスおよび３つのターゲット候補について導出された分布の相関（２６５）を示す。非限定的なデータならびに結果として得られた相関係数およびランキングが表３に示されている。

有利には、方法１５０、および特に方法２００は、（ｉ）スキャナレンズの正確な収差特性の入力の必要性を最小限にし、（ｉｉ）選択プロセスにおいて種々様々のスキャナレンズ収差パターン選択肢が考えられるため、リソグラフィ的により堅牢なターゲット設計を保証し、（ｉｉｉ）可変レンズ収差の条件下でデバイスとターゲットとの間の相関を定量化する。例えば、ＡＩＭ分割スキームは、デバイスとターゲットとの相関が９８％を上回るまでに改善することが示された。

特定の実施形態は、メモリ活性層内の傾斜パターンに対するレンズ収差認識イメージングベースのオーバーレイターゲット最適化方法を含む。これらの方法は、傾斜デバイス、すなわち計測ターゲットのＸ軸およびＹ軸に対して傾斜した方向に沿ってピッチを有するデバイスを測定するための計測ソリューションを提供する。

図９は、先行技術による、デバイス設計３０、そのようなデバイスを生成するために使用される照明条件３５Ａ、３５Ｂ、および典型的なイメージング計測ターゲット３８Ａ、３８Ｂの高レベル概略図である。メモリ活性層デバイス３０は、一般にピッチデバイスＰ_Ｄ（典型的にはピッチＰ_Ｄ＝８０ｎｍおよびＣＤ＝４０ｎｍ）において回転させたラインアンドスペース（ＬＳ）から構成され、デバイスピッチおよび要件に従って構成された、極および傾斜角αを有する回転させた二重極Ｘ照明などの、最適化された照明源によって生成される。瞳面照明３５Ａが光源に示され、瞳面３５Ｂが射出瞳に示され、デバイスの印刷プロセスを最適化するために回折次数０および１が設計ごとに重なり合っている。デバイス設計３０の傾斜および照明の回転が角度αによって概略的に示されている。先行技術のターゲットは、ターゲット３８Ａ（標準ＡＩＭターゲット、Ｐ_Ｔは典型的には１６００～２０００ｎｍ）および３８Ｂ（分割されたＡＩＭターゲット、上記参照）について、例えば、その全体を先行技術として本願に引用して援用する米国特許第７，４０８，６４２号および第７，６６７，８４２号によってそれぞれ教示されているように、水平および垂直方向（ＸおよびＹ）に沿って整列している。ターゲット方向の不一致は、例えば、レンズ収差に関して上に記載されたように、結果として印刷適正の問題および配置誤差を生じる（図２の対応するデバイス照明８５対ターゲット照明９５も参照）。先行技術の分割された計測ターゲットの設計は、計測性能（例えば、コントラスト、回折効率、および精度）を最適化するように実行されることに留意されたく、例えば、その全体を先行技術として本願に引用して援用するＳＰＩＥ Ｖｏｌ ９４２４ ９４２４０Ｅのルレーら（Ｌｅｒａｙ ｅｔ ａｌ．）、２０１５，”Ｏｖｅｒｌａｙ ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ｉｎ ａ ｔｒｉｐｌｅ ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ”を参照されたい。

特定の実施形態は、リソグラフィ効果をターゲット設計の考慮すべき点に組み込み、計測ターゲットの分割ピッチ、限界寸法、および他のパラメータの適切な決定を可能にするターゲット設計方法を含む。有利には、開示された方法によって、（ｉ）歩留まりの向上に寄与することができるオーバーレイ測定の改善、（ｉｉ）結果としてパターン配置誤差をもたらす、最適化された照明源に起因するレンズ加熱の問題の克服（上記も参照）、（ｉｉｉ）最適化された（回転させた）照明に適合する分割スキームの選択、（ｉｖ）回折次数の位置間の差、およびデバイスでは（傾斜設計のため）強くターゲットでは存在しないＹ奇数収差項に対するＰＰＥ感度の差に起因する大きなＰＰＥオフセットの低減、（ｖ）デバイス分割を使用した、ターゲットに対する比較的小さなプロセスウィンドウの克服（以下参照）、ならびに、（ｖｉ）デバイスピッチ、および傾斜極端二重極光源による傾斜ＬＳパターンの傾斜の両方を考慮に入れた最適化されたターゲットピッチの導出が可能になる。

図１０は、本発明のいくつかの実施形態による、ターゲット設計および／または最適化のシステム３００の高レベルの概略ブロック図である。図１０に示す要素のいずれも、計測ツール内のコンピュータプロセッサに関連付けられたモジュールとして、ならびに／またはコンピュータ可読プログラムが具現化された、および以下に記載するそれぞれの動作を実施するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体として実施されもよい。

システム３００は、（ＳＣＯＬの）コントラスト、精度、および回折効率などの計測パラメータに関して計測性能シミュレーション６０に使用するリソグラフィモデル６８を備え、例示的な分割されたターゲット要素（図９に関する場合は単一のバー）が、シミュレーションモジュール６０の下方に示されている。次いで、設計されたターゲットは、例えば、ＯＰＣ（光学近接効果補正）およびＳＲＡＦ（ならびに／または他の分割）を適用することによって改良される（５０）。例示的な改良されたターゲット要素が図示され、ＳＲＡＦ分割が矢印によって示されている。次いで、改良されたターゲットは、（上に記載され、以下で詳述されるように）それらのゼルニケ感度１００に関して最適化され、それらのプロセスウィンドウ４０に関して、例えば、ＤＯＦ（焦点深度）およびＥＬ（露光裕度）に関して最適化され得る。これらの２つの最適化は、追加の計測性能シミュレーション６０に関連して（３２０）および対応して（３１０）実行され、３組の考慮すべき点すべてに関して最適化されたターゲット３３０、例えば、（ｉ）（１００からの）最小のＰＰＥオフセット、（ｉｉ）（４０からの）最大のプロセスウィンドウ、および（ｉｉｉ）（６０からの）最大の計測性能、に基づいて選択された分割ピッチを有するターゲットを生成することができる。システム３００は、光学分割ピッチを計算するように構成され、一方でターゲットとデバイスとの間の配置誤差オフセットを低減させることによって、ウェーハ上のターゲット印刷適性（すなわち、より大きなプロセスウィンドウ）、およびデバイスとターゲット間マッチングの両方を改善する。設計されたオーバーレイターゲットは、ＡＤＩ（現像検査レベル後）およびＡＥＩ（エッチング検査レベル後）の両方に使用することができる。分割は、一般にプロセスウィンドウを増大させ、開示された方法は、分割ピッチおよび設計の最適化を提供する。例えば、分割ピッチが例えば、８０～１００ｎｍの範囲にあってもよい図９のバー要素に対する、ターゲットの典型的な粗いピッチは、典型的には１５００ｎｍである。この範囲のいかなる値も、異なるペトロロジー（ｐｅｔｒｏｌｏｇｙ）およびプロセスパラメータを有する異なるターゲットを提供する。

図１１Ａおよび図１１Ｂは、本発明のいくつかの実施形態による、異なるターゲット設計の例示的な比較を示し、それぞれが、それらのゼルニケ感度に関して同一のデバイスと比較されている。いずれの場合も、デバイスピッチは８０ｎｍ、ＣＤ＝４０ｎｍであり、２０ｍＷａｖｅの一定のＺ係数が使用されている。図１１Ａでは、ターゲット分割は、デバイス（８０ｎｍ）と同一のピッチを有するが、図１１Ｂでは、ターゲット分割ピッチは、デバイスピッチとは異なる（９０ｎｍおよび１００ｍｍであり、８０ｎｍのターゲットが比較のために含まれている）。図は両方とも、ゼルニケ項によるデバイスおよびターゲットのシミュレートされたＰＰＥを提示し、ターゲット感度とデバイス感度との間の良好な対応が３４０で表示され、ターゲット感度とデバイス感度との間の良好な対応が３４５で表示されている（図１１Ａでは、この表示は、８０ｎｍのターゲットに関するが、図１１Ｂでは、この表示は、９０ｎｍおよび１００ｎｍのターゲットに関する）。図１１ＡにおいてＰＰＥに最も寄与する項は、Ｘ奇数収差項Ｚ１４およびＺ２６、ならびにＹ奇数収差項Ｚ３、Ｚ８、Ｚ１１、Ｚ２０、およびＺ２７である。以下でより詳細に説明するように、Ｙ奇数収差項は、デバイスの傾斜配向によりＹ奇数収差に対するデバイスのＰＰＥ感度を特徴付ける。

デバイスピッチをターゲット分割に使用すること（図１１Ａ）は、結果として、デバイスピッチとは異なるピッチをターゲット分割に使用する場合（図１１Ｂの９０ｎｍおよび１００ｎｍのターゲット）よりもデバイスとターゲットの感度間の対応を低下させることに留意されたい。一般的な慣例では計測ターゲットをデバイスと同一のピッチで分割しているため、この結果は、驚くべきことである。

表４は、デバイス－ターゲット間マッチング（１００）およびプロセスウィンドウパラメータ（４０）に関してターゲット分割ピッチ間の比較を提供し、１００ｎｍのターゲット分割ピッチに対して最適な結果を示し、このピッチは、デバイスピッチよりも２５％大きい。１００ｎｍ分割されたターゲットは、結果として３５％のＰＰＥオフセット低減となるより良好なデバイスマッチング、およびより大きなプロセスウィンドウ（ＰＷ）の両方を有する。分割されたピッチが１００ｎｍよりも大きなターゲットについては、オーバラップＰＷが減少し始め、ターゲットもＳＡＤＰ（自己整合ダブルパターニング）プロセスフレンドリではなくなり、結果としてＡＥＩレベルのターゲットコントラストが低下する。ＤＯＦは、設計に際してトレンチに対して５％の露光レベル（ＥＬ）で計算され、左右のトレンチが同一の値を有する。プロセスウィンドウパラメータのデータは、図１５Ｂにより詳細に示されている。

本発明者らは、以下に示す、ターゲット設計における改善のためのよりどころを見出した。図１２Ａ～図１２Ｃは、図１１Ａに示すような、Ｙ奇数収差に対する先行技術のターゲット感度の不足を概略的に示し、図１３Ａ～図１３Ｃは、図１１Ｂに示すような、Ｙ奇数収差に対する改善されたターゲット感度を概略的に示し、図１４は、ターゲットとデバイス間のマッチングを改善するためのガイドラインを提供し、図１５Ｂは、図１５Ａに示す先行技術に対して改善されたプロセスウィンドウを示す。

図１２Ａは、Ｙ奇数収差に対する先行技術のターゲット感度の不足について説明する概略図である。図１２Ａは、傾斜照明源３５Ａ、および合同（ｃｏｎｇｒｕｅｎｔ）の０次および１次の回折次数を有する、射出瞳でのデバイス回折信号３５Ｂ（図９も参照）、ならびに、デバイス３０と同一のピッチ（両方とも８０ｎｍ）で分割されているが傾斜していない先行技術の計測ターゲット３８Ｂの応答を示す。向きが異なり、ピッチが同じため、０次および１次の回折信号は、重ならないが、瞳面にわたって広がり、デバイス３０に対するターゲット３８Ｂの収差感度を変化させていることに留意されたい。具体的には、ターゲット３８Ｂに対する回折パターンは、ｘ方向に沿って整列しているが、デバイス３０は、斜め（傾斜）方向に沿った回折パターンを提供するため、デバイス３０は、Ｙ奇数収差に対して大きなＰＰＥ感度を有するが、先行技術のターゲット３８Ｂは、Ｙ奇数収差に対するＰＰＥ感度が比較的小さいか、または全く有さない。

図１２Ｂは、本発明のいくつかの実施形態による、傾斜照明３８Ａの高レベル概略モデルである。照明３８Ａは、２つの点光源３５Ｃを備えるものとしてシミュレートされている。図１２Ｂは、点光源３６Ａ、３６Ｂからの０次および１次の回折信号の経路、ならびに１次および０次の回折次数が異なる距離進むため、計測ターゲットが所定の回転させた照明３５Ｃに対して垂直に向いている場合にＰＰＥを引き起こす結果として生じる位相差を概略的に示す。式３に表わされるように、単極光源に対する空間像の強度は、電界の大きさの２乗である。

照明源は、デバイスパラメータ（本例では、ピッチ８０ｎｍおよび２１°の傾斜（α））に対して最適化されているため、１次の回折信号は、０次回折信号とは正確に反対の位置を通過する。

図１２Ｃは、本発明のいくつかの実施形態による、瞳面でのターゲットピッチ変更の効果３３５の高レベル概略図である。図１２Ｃは、照明源３６Ａ、先行技術のターゲットに対する照明源３６Ａの０次および１次の回折信号３６Ｃ、ならびに改善されたターゲットに対する０次および１次の回折信号３３０を概略的に示し、１次回折信号の位置が、０次回折信号に対して以前の並置位置から移動している。ターゲットピッチ変更３３５の効果は、１次回折信号のＸ軸に沿った動きを示す、Ｙ奇数ゼルニケ多項式の１つ

（Ｚ８）に関して示される。Ｘ方向照明源３６Ａを使用することは、ターゲット３３０のＹ方向の感度を変えないが、一旦照明源を傾けると、図１３Ａ～図１３Ｃに示すように、変更３３５によって、結果としてターゲット３３０に対してＹ奇数ゼルニケ感度が生じることに留意されたい。

図１３Ａおよび図１３Ｂは、本発明のいくつかの実施形態による、瞳面でのターゲットピッチ変更３３５の効果の高レベル概略図である。図１３Ａおよび図１３Ｂは、先行技術のターゲット３５Ｃおよび改善されたターゲット３３０の射出瞳像と共に、Ｘ軸から離れた照明源（図１３ＡではＸ軸上方の、図１３ＢではＸ軸下方の単極源）を示し、ゼルニケ多項式の１次信号（ΔΦ_１と表示される）の位置が、３５Ｃで示す０次信号（ΔΦ_０と表示される）の位置と等しい位置（ΔΦ_０＝ΔΦ_１）から３３０で示す０次信号ΔΦ_０の位置と等しくない位置（ΔΦ_０≠ΔΦ_１）へ変化することによって改善されたターゲット３３０のＹ奇数ゼルニケ感度を示し、したがって、Ｙ軸に沿った収差に感度があることを示す。図１３Ａ、図１３Ｂのグラフは、Ｙコマ収差の変化に対するＰＰＥのターゲットピッチ依存性を示し（Ｚ８に関して）、デバイスピッチで分割された先行技術のターゲットに対するゼロＰＰＥから開始して、ターゲット分割ピッチがデバイスピッチ（３３０）から逸れるにつれ、ＰＰＥ（およびゼルニケ感度）が増加する。図１３Ｃは、本発明のいくつかの実施形態による、異なるＹコマ収差の、ＰＰＥに対するターゲットピッチの効果の高レベル概略図である。例示的な射出瞳像が、ピッチ８０ｎｍ（デバイスピッチ、３８Ｂ）、１２０ｎｍ（改善されたターゲット３３０Ａ）、および１６０ｎｍ（改善されたターゲット３３０Ｂ）に対して示されている。グラフは、ターゲットピッチがデバイスピッチから逸れると共に感度が増加することを示す。２ビームイメージング領域は、０次および１次の回折次数のみがスキャナレンズアレイによって捕捉され、これらの２つのビームが互いに干渉している場合を表わす。ピッチを増加させることによって、より多くの回折次数を捕捉することができる。３ビーム干渉イメージングは、０次、１次、および２次の回折次数が捕捉され、互いに干渉している場合に適用される。

図１４は、本発明のいくつかの実施形態による、デバイスに対してターゲット分割を決定する、提案された方法２５０の高レベル概略図である。デバイス３０を生成するためのシミュレートされた照明源３５Ｃは、少なくとも１つのゼルニケ多項式、例えば、Ｚ８に関して射出瞳上で計算され、対応する計算は、Ｐ_Ｔ＝Ｐ_Ｄである先行技術のターゲット３８Ｂに対して実行される。次いで、０次および１次の回折次数の信号（ΔΦ_０、ΔΦ_１）の相対的な瞳面位置が解析され、ターゲットパラメータを変更して、対応するゼルニケ多項式値によって反映される、ＰＰＥ感度との関係において０次および１次の回折次数の信号（ΔΦ_０、ΔΦ_１）の相対的なデバイス位置によりよく対応する相対的な瞳面位置を提供する（３３０）。

図１５Ａおよび図１５Ｂは、先行技術（図１５Ａ）に対して本発明（図１５Ｂ）のいくつかの実施形態による、プロセスウィンドウを改善し最適化するための手法を概略的に示す。プロセスウィンドウは、４０ｎｍの名目上のトレンチＣＤから±１０％ＣＤを変化させた例について計算されている。先行技術のターゲット３８Ｂに対して、左側トレンチおよび中心トレンチのプロセスウィンドウが図１５Ａに提示され、上の表４に列記されているような９０ｎｍおよび１００ｎｍのピッチをそれぞれ有する改善されたターゲット３３１および３３０に対する左側トレンチおよび中心トレンチのプロセスウィンドウよりも小さい。ターゲット３３０は、図示される例において最良のターゲットであり、最大のプロセスウィンドウを提供する。

式１と同様に、式１Ａは、ゼルニケ感度δＰＰＥ_ｉ／δＺ_ｉおよびレンズ収差情報ΔＺ_ｉの点からＰＰＥを表わす。

費用関数εは、式２Ａで表わされるように、式２と同様に、デバイスのゼルニケ感度とターゲットのゼルニケ感度との差に関して定義することができる。ＰＰＥ＿Ｄ（Ｚ_１）は、Ｚ１に対するデバイスＰＰＥを表わし、ＰＰＥ＿Ｔ（Ｚ_１）は、Ｚ１に対するターゲットＰＰＥを表わし（すなわち、これらは、ゼロレンズ収差に対してゼロに等しい）、一方、ＰＰＥ＿Ｄ（Ｚ_ｉ）は、ｉ番目のデバイスＰＰＥを表わし、ＰＰＥ＿Ｔ（Ｚ_ｉ）は、ｉ番目のターゲットＰＰＥを表わす。ΔＺ_ｉは、スキャナから測定された実際のドリフトを表わし、δＺ_ｉは、感度を計算するためのドリフト係数を表わす。

ΔＺ_ｉ＝δＺ_ｉ、例えば、＝０．０２を仮定すると、式４は、式２Ａから、ＬＳの場合のユークリッド距離を表わすことになる。

図１６は、本発明のいくつかの実施形態による、計測ターゲット設計を最適化する方法４００の高レベルの概略流れ図である。方法４００のステップは、本明細書に記載された他の方法において使用されてもよい。特定の実施形態は、コンピュータ可読プログラムが具現化された、および方法４００の関連する段階を実行するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品を含む。特定の実施形態は、方法４００の実施形態によって設計されたそれぞれのターゲットのターゲット設計ファイルを含む。

方法４００は、計測性能要件に従って決定された最初のターゲット設計から開始するステップ（段階４０２）と、シミュレーションツールを使用するステップ（段階４０４）と、最初のターゲット設計と少なくとも１つのデバイス設計との間のパターン配置誤差（ＰＰＥ）のゼルニケ感度を少なくとも２つの方向に関して比較するステップ（段階４１０）と、最初のターゲット設計に対するプロセスウィンドウを推定するステップ（段階４２０）と、ゼルニケ感度の対応を向上させ、プロセスウィンドウを増加させるために最初のターゲット設計を変更することによって、最初のターゲット設計から改善された計測ターゲット設計を導出するステップ（段階４３０）と、を含む。比較するステップ４１０、推定するステップ４２０、導出するステップ４３０のうちの少なくとも１つは、少なくとも１つのコンピュータプロセッサ（例えば、プロセッサ８９）によって実行されてもよい。

改善された計測ターゲット設計４３０を導出するステップは、連続して導出される改善されたターゲット設計に対して比較するステップおよび推定するステップを繰り返すステップ（段階４４０）をさらに含んでもよい。少なくとも２つの方向は、ターゲット設計方向およびこれに垂線な方向（それぞれ、ＸおよびＹ）を含んでもよい。少なくとも１つのデバイス設計は、ターゲット設計方向に対して傾斜していてもよい。改善された計測ターゲット設計のピッチは、所定のレンズ収差に対するデバイス挙動に追随するために、少なくとも１つのデバイス設計のピッチよりも１０～３０％大きくてもよい。

方法４００は、デバイス設計に対してターゲット設計を決定するステップ４５０と、最初のターゲット設計ならびにデバイス設計の０次および１次の回折次数信号の瞳面位置をシミュレートするステップ（段階４５５）と、改善されたターゲット設計を生成するために最初のターゲット設計の少なくとも１つのパラメータを変更し（段階４６０）、例えば、デバイス設計における０次と１次の回折次数信号の瞳面位置間の関係に対応した、改善されたターゲットにおける０次と１次の回折次数信号の瞳面位置間の関係を提供するステップ（段階４６５）と、をさらに含むことができる。方法４００は、上に記載されたように、少なくとも１つのゼルニケ多項式、例えば、最初のターゲットの分割方向に関して非対称の少なくとも１つのゼルニケ多項式に関して関係の対応を評価するステップ（段階４７０）をさらに備えてもよい。

システム３００は、計測性能要件に従って決定された最初のターゲット設計から開始し、シミュレーションツールを使用して、少なくとも２つの方向に関して、最初のターゲット設計と少なくとも１つのデバイス設計との間のパターン配置誤差（ＰＰＥ）のゼルニケ感度を比較し、最初のターゲット設計に対するプロセスウィンドウを推定し、ゼルニケ感度の対応を向上させ、プロセスウィンドウを増加させるために最初のターゲット設計を変更することによって、最初のターゲット設計から改善された計測ターゲット設計を導出するように構成された少なくとも１つのコンピュータプロセッサ８９を備える計測モジュール１００（図４参照）によって少なくとも部分的に実施されてもよい。計測モジュール１００は、連続して導出される改善されたターゲット設計に対して比較するステップおよび推定するステップを繰り返すように構成されてもよい。少なくとも２つの方向は、ターゲット設計方向およびターゲット設計方向に対して垂直な方向を含むことができる。少なくとも１つのデバイス設計は、ターゲット設計方向に対して傾斜していてもよい。改善された計測ターゲット設計のピッチは、少なくとも１つのデバイス設計のピッチよりも１０～３０％大きくてもよい。計測モジュール１００よって設計された計測ターゲットおよびそれらのターゲット設計ファイルは、同様に本開示のポートである。

計測モジュール１００は、最初のターゲット設計ならびにデバイス設計の０次および１次の回折次数信号の瞳面位置をシミュレートすることによって、ならびに改善されたターゲット設計を生成するために最初のターゲット設計の少なくとも１つのパラメータを変更することによって、デバイス設計に対するターゲット設計を決定するように構成されてもよく、本変更がデバイス設計の０次と１次の回折次数信号の瞳面位置間の関係に対応した、改善されたターゲットの０次と１次の回折次数信号の瞳面位置間の関係を提供するように実行される。計測モジュール１００は、少なくとも１つのゼルニケ多項式に関して、任意選択で最初のターゲットの分割方向に関して非対称の少なくとも１つのゼルニケ多項式に関して、関係の対応を評価するようにさらに構成されてもよい。計測モジュール１００は、デバイス設計に対してターゲット分割を決定するようにさらに構成されてもよい。計測モジュール１００によって設計された計測ターゲットおよびそれらのターゲット設計ファイルは、同様に本開示のポートである。

図１７は、本発明のいくつかの実施形態による、傾斜ターゲット３６０の高レベル概略図である。特定の実施形態は、例えば、測定されるデバイスと同一の傾斜角で傾斜させた要素および／または分割を有する、特にラインエッジに関してターゲット３６０の生成精度を改善するＳＲＡＦ機構を追加することが可能な傾斜計測ターゲット３６０を含む。

特定の実施形態は、同一の第１発明者および同僚によって、上で提供された開示を刊行物、リーら（Ｌｅｅ ｅｔ ａｌ． ）、２０１６， Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ ｔａｒｇｅｔ ｄｅｓｉｇｎ （ＭＴＤ） ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｆｏｒ ｄｉａｇｏｎａｌｌｙ ｏｒｉｅｎｔａｔｅｄ ＤＲＡＭ ｌａｙｅｒ （Ｐｒｏｃ． ＳＰＩＥ ９７７８， Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ， Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ， ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ ＸＸＸ， ９７７８２Ｒ （Ｍａｒｃｈ ８， ２０１６）；ｄｏｉ：１０．１１１７／１２．２２１８６５９）およびリーら（Ｌｅｅ ｅｔ ａｌ．）、２０１６， Ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ ａｗａｒｅ ｏｖｅｒｌａｙ ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ ｔａｒｇｅｔ ｄｅｓｉｇｎ ｍｅｔｈｏｄ （Ｐｒｏｃ． ＳＰＩＥ ９７７８， Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ， Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ， ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ ＸＸＸ， ９７７８１Ｌ （Ｍａｒｃｈ ２４， ２０１６）；ｄｏｉ：１０．１１１７／１２．２２１８６５３）からの情報と組み合わせる。これらの刊行物は、その全体を本願に引用して援用する。

本発明の態様は、本発明の実施形態による方法の流れ図および／または部分図、装置（システム）、ならびにコンピュータプログラム製品を参照して上に記載されている。流れ図および／または部分図のそれぞれの部分、ならびに流れ図および／または部分図の一部分の組合せは、コンピュータプログラム命令によって実施されてもよいことを理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が流れ図および／または部分図の一部分で指定された機能／動作を実施するための手段を生成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはマシンを生成する他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されてもよい。

また、これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ可読媒体に記憶された命令が流れ図および／または部分図の一部分で指定された機能／動作を実施する命令を含む製造物品を生成することができるように、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の機器を特定の手法で機能させることができるコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。

また、コンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置上で実行される命令が流れ図および／または部分図の一部分で指定された機能／動作を実施するためのプロセスを提供するように、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の機器にロードされ、一連の動作ステップを、コンピュータ、他のプログラム可能な装置、または他の機器上で実行させてコンピュータ実施プロセスを生成することができる。

前述の流れ図および図面は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能性のある実施態様のアーキテクチャ、機能性、ならびに動作を示す。この点に関して、流れ図または部分図の各部分は、指定された論理機能を実施するための１つ以上の実行命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの一部分を表わすことができる。また、一部の代替の実施態様では、その部分に表示された機能は、図に表示された順番から外れてもよいことに留意されたい。例えば、連続して示される２つの部分は、実際には、実質的に同時に実行されてもよく、または、その部分は、含まれる機能性に応じて、逆の順番で実行されることがあってもよい。また、部分図および／または流れ図の各部分、ならびに部分図および／または流れ図の部分の組合せは、指定された機能または動作を行う専用ハードウェアベースのシステム、あるいは専用ハードウェアおよび計算機命令の組合せによって実施され得ることに留意されたい。

上の記載では、実施形態は、本発明のある例または実施態様である。「一実施形態」、「実施形態」、「ある実施形態」または「いくつかの実施形態」の様々な出現は、必ずしもすべて、同一の実施形態を指さない。本発明の様々な特徴は、単一の実施形態の文脈で記載されている場合があるが、特徴を別々にまたは任意の適切な組合せで提供することもできる。逆に、本発明は、明瞭にするために別々の実施形態の文脈で本明細書に記載されている場合があるが、本発明を単一の実施形態で実施することもできる。本発明の特定の実施形態は、上で開示された異なる実施形態からの特徴を含んでもよく、特定の実施形態は、上で開示された他の実施形態からの要素を組み込んでもよい。特定の実施形態の文脈における本発明の要素の開示は、特定の実施形態のみにおいてそれらの使用を限定しているとして解釈されるべきではない。さらに、本発明は、様々な手法で実行または実践することができ、本発明は、上の記載で概説されたもの以外の特定の実施形態で実施することができることを理解されたい。

本発明は、これらの図面または対応する記載に限定されない。例えば、流れは、図示されたそれぞれのボックスまたは状態を通って、あるいは図示され記載されたのと全く同じ順番で進む必要はない。本明細書で使用される技術的および科学的用語の意味は、別段の規定がない限り、本発明が属する技術分野の当業者によって一般的に理解されるべきである。本発明は、限られた数の実施形態に関して記載されたが、これらは、本発明の範囲に対する限定としてではなく、むしろ好ましい実施形態の一部の例示として解釈されるべきである。他の可能性のある変化形態、変形形態、および応用形態も本発明の範囲内である。したがって、本発明の範囲は、これまで記載されたものによってではなく、添付の特許請求の範囲およびそれらの法的な均等物によって限定されるべきである。

Claims (4)

1. 計測モジュールであって、
   少なくとも１つのコンピュータプロセッサを備え、
   前記少なくとも１つのコンピュータプロセッサが、
   計測方向に沿って分布した、試料の第１層における２つ以上の周期的機構の第１の組を有する、第１の組のセルと、
   前記計測方向に沿って分布した、前記試料の第２層における前記２つ以上の周期的機構を有する、第２の組のセルと、
   を含む計測ターゲットを設計し、
   前記第１の組または第２の組のセルのいずれかにおける前記２つ以上の周期的機構のうちの特定の周期的機構が、前記計測方向に沿って境界部分によって境界を定められた傾斜分割領域を含み、前記傾斜分割領域が、傾斜分割ピッチで傾斜角に沿って分布した２つ以上の傾斜分割機構を含み、前記傾斜角が前記試料の各層における傾斜デバイス機構の傾斜角に対応し、
   ゼルニケ多項式分析に従って、前記各層の前記２つ以上の周期的機構のパターン配置誤差が前記各層の前記傾斜デバイス機構のパターン配置誤差に一致するように、前記傾斜分割ピッチを選択し、
   前記計測方向に沿った前記第１の組のセルの前記第２の組のセルに対する位置の測定値が、前記測定方向に沿ったオーバーレイを示す、
   ように構成されている、計測モジュール。
2. 請求項１に記載の計測モジュールであって、前記境界セグメントがさらに分割されて光学近接効果補正（ＯＰＣ）機構を含む、計測モジュール。
3. 請求項２に記載の計測モジュールであって、前記少なくとも１つのコンピュータプロセッサがさらに、前記ＳＲＡＦのサイズ、分割、または傾斜角の少なくとも１つを、前記ゼルニケ多項式分析に従って、前記各層の前記２つ以上の周期的機構の前記パターン配置誤差が前記各層の前記傾斜デバイス機構の前記パターン配置誤差に一致するように選択するように構成されている、計測モジュール。
4. 計測ターゲットの設計方法であって、
   前記計測ターゲットを、
   計測方向に沿って分布した、試料の第１層における２つ以上の周期的機構の第１の組を有する、第１の組のセルと、
   前記計測方向に沿って分布した、前記試料の第２層における前記２つ以上の周期的機構を有する、第２の組のセルと、
   を含むように設計するステップを含み、
   前記第１の組または第２の組のセルのいずれかにおける前記２つ以上の周期的機構のうちの特定の周期的機構が、前記計測方向に沿って境界セグメントによって境界を定められた傾斜分割領域を含み、前記傾斜分割領域が、傾斜分割ピッチで傾斜角に沿って分布した２つ以上の傾斜分割機構を含み、前記傾斜角が前記試料の各層における傾斜デバイス機構の予め与えられた傾斜角に一致し、
   前記方法がさらに、
   ゼルニケ多項式分析に従って、前記各層の前記２つ以上の周期的機構のパターン配置誤差が前記各層の前記傾斜デバイス機構の予め与えられたパターン配置誤差に一致するように、前記傾斜分割ピッチを選択するステップを含み、
   前記計測方向に沿った前記第１の組のセルの前記第２の組のセルに対する位置の測定値が、前記測定方向に沿ったオーバーレイを示す、
   計測ターゲットの設計方法。

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