JP7317849B2 - リアルタイム測定制御のための方法およびシステム - Google Patents

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Description

記載される実施形態は、計測システムおよび方法に関し、より詳細には、測定正確度を改善するための方法およびシステムに関する。
本特許出願は、２０１８年３月２０日に出願された米国仮特許出願第６２／６４５，７２１号からの、米国特許法第１１９条の下での優先権を主張し、その主題の全体を参照により本明細書に組み込む。本特許出願は、２０１７年１月３０日に出願された米国特許出願第１５４１９，１３０号の関連出願であり、その主題の全体を参照により本明細書に組み込む。
ロジックおよびメモリデバイスなどの半導体デバイスは通常、一連の処理ステップを試料に適用することによって製造される。半導体デバイスの様々な特徴および複数の構造レベルは、これらの処理ステップによって形成される。例えば、とりわけリソグラフィは、半導体ウエハ上にパターンを生成することを含む１つの半導体製造プロセスである。半導体製造プロセスの追加の例としては、限定するものではないが、化学機械研磨、エッチング、成膜、およびイオン注入が含まれる。単一の半導体ウエハ上に複数の半導体デバイスを製造し、次いで個々の半導体デバイスへと分離することができる。
より高い歩留まりを促進するためにウエハ上の欠陥を検出する目的で、半導体製作工程中の様々なステップにおいて計測工程が用いられる。ナノスケール構造の臨界寸法、膜厚、組成、および他のパラメータを特徴付けるために、スキャトロメトリおよび反射光測定の実施を含むいくつかの計測ベースの技法、ならびに関連付けられた解析アルゴリズムが、一般に用いられる。
従来、薄膜および／または繰り返しの周期的構造から成るターゲットに対して、スキャトロメトリ臨界寸法（ＳＣＤ；ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）測定が行われている。デバイスの製造中、これらの膜および周期的構造は通常、実際のデバイスの幾何形状および材料構造、または中間設計を表す。デバイス（例えば、ロジックおよびメモリデバイス）はより小さいナノメートルスケール寸法へと移行しているので、特徴付けはより困難になっている。複雑な３次元幾何形状および多様な物理特性を有する材料を組み入れたデバイスでは、特徴付けが困難となる。例えば、最新のメモリ構造は多くの場合、高アスペクト比の３次元構造であり、このことは光放射が下層まで貫通するのを困難にする。赤外光から可視光を使用する光学計測ツールは、半透明材料の層の多くを貫通することができるが、良好な貫通深さを提供するより長い波長は、小さい異常には十分な感度を示さない。更に、複雑な構造（例えばＦｉｎＦＥＴ）を特徴付けるために必要なパラメータの数が増えることは、パラメータの相関の増加をもたらす。この結果、ターゲットを特徴付けるパラメータは多くの場合、確実にデカップリングすることができない。
一例では、積層体中の交互になった材料のうちの１つとしてポリシリコンを使用する３Ｄフラッシュデバイスの貫通の課題を克服するための試みとして、より長い波長（例えば近赤外）が利用されてきた。しかしながら、３Ｄフラッシュの鏡のような構造はその本質上、照射が膜積層体の中により深く伝播する際に光強度の低下を引き起こす。このことにより、深部での感度の損失および相関の問題が生じる。このシナリオでは、ＳＣＤがうまく抽出できるのは、感度が高く相関の低い計測寸法の、小さいセットのみである。
別の例として、最新の半導体構造では、不透明な高誘電率の材料の利用が増えている。光放射は多くの場合、これらの材料で構築された層を貫通できない。この結果、エリプソメータまたはリフレクトメータなどの薄膜スキャトロメトリツールによる測定がますます困難になっている。
これらの課題に対応して、より複雑な光学計測ツールが開発されている。例えば、複数の照射角、より短い照射波長、より広い照射波長範囲、および反射された信号からの情報のより完全な取得（例えば、より従来的な反射率または偏光解析信号に加えて、ミュラー行列要素の測定）を伴うツールが開発されている。更に、Ｘ線スキャトロメトリシステム、例えば透過型小角ｘ線スキャトロメトリ（Ｔ－ＳＡＸＳ；ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，ｓｍａｌｌ ａｎｇｌｅ ｘ－ｒａｙ ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ）システムは、困難な測定用途に対処できる可能性を示している。これらのＸ線ベースのスキャトロメトリシステムは、範囲の大きい照射角、広範囲の照射波長等も特徴としている。現状の光スキャトロメトリシステムおよびＸ線スキャトロメトリシステムでは困難な測定用途に対応できるが、測定レシピの適時の生成が、性能を制限する課題として持ち上がってきた。
測定レシピ最適化はスキャトロメトリの非常に重要な側面である。測定レシピは、目的の構造パラメータ（例えば、臨界寸法、膜厚、材料組成、等）を推定するために利用される測定システム設定（例えば、特定の波長、入射角、等）のセットを特定するものである。理想的には、測定スループットを最大にするために、測定レシピに含まれる、目的のパラメータを推定するために必要な様々な測定の数は、最低限であるべきである。最新のスキャトロメトリツールは、広範囲の測定システムパラメータ（例えば、入射角、波長、等）を提示する。このことは、利用可能な異なる測定システムパラメータ値が非常に多く存在するために、レシピ生成を複雑にしている。また更に、有用な測定を行うための時間は限られている。したがって、特定の測定用途の測定レシピを生成するために必要な時間が、非常に重要になる。
測定ごとに比較的長い時間を必要とする測定技術にとっては、測定レシピを生成するための時間は特に重要である。例えば、Ｔ－ＳＡＸＳ測定では低い輝度および低い散乱断面積が問題になる場合がある。その場合、これらの測定は取得時間が長い。いくつかの例では、Ｔ－ＳＡＸＳ測定に関連する測定モデルは複雑であり、モデルを解くために長い演算時間が必要となる。
現状では、測定レシピ生成は、特定の測定用途に関連する様々な測定を比較的多数特定することによって開始され、それらの測定が全て実行され、その後に改善された測定レシピが生成される。例えば、様々なシステム設定（すなわち、様々なシステムパラメータ値）を各々有する測定の、比較的大きいセットが定義される。次いで、規定された様々な計測システム設定の各々で、１つ以上の構造の測定が行われる。測定の全てに関連する測定データが収集され解析されて、改善された測定レシピ（すなわち、測定のサブセットまたは異なるセット）が生成される。
この手法は、満足できる測定レシピに到達するまで繰り返し適用される。反復のたびに、測定の新しいセットがウエハの別のロットに適用される。所定の測定レシピが不十分である場合、改善された測定レシピがウエハの次のロットに適用される。結果的に、プロセスの変更が、計測システムが値を提供する前の長期間（例えば数週）の繰り返しのレシピ最適化をトリガする可能性がある。より低速のツール（例えば、光子が欠乏したツール）の場合、このレシピ最適化の手法は許容できない遅延をもたらす。
いくつかの例では、特定の測定用途に関連する比較的多数の様々な測定がシミュレートされ、測定性能と取得時間の間のトレードオフに基づいて測定レシピが生成される。性能と取得時間の間の自動トレードオフの実装の例が米国特許出願第１５／３６２，７４１号に記載されており、その内容の全体が参照により本明細書に組み込まれる。
米国特許出願公開第２０１７／００２３４９１号 米国特許出願公開第２０１６／０２０２１９３号
ますます小さくなる分解能の要件、複数パラメータの相関、高アスペクト比の構造を含む複雑さを増す構造の幾何形状、および不透明な材料の使用の増加に起因して、これからの計測応用には計測上の困難が現れる。スキャトロメトリベースの改善された測定システムが登場しつつあるが、全体的な測定性能は、特に光子の欠乏した測定システムの場合に、測定レシピの生成によって制限される。したがって、改善された測定レシピ生成のための方法およびシステムが望まれている。
半導体構造の寸法および材料特性を特徴付けるために利用される測定シーケンスを記述するための、改善された測定レシピ生成のための方法およびシステムが、本明細書に記載される。計測ツールは測定オプションの幅広いアレイを含む。測定性能は測定オプションおよび測定用途ごとに変動する。改善された測定レシピは、測定不確実性要件を満たしながらウエハのスループットを高める、測定オプションの最小セットを特定する。
一態様では、前の測定レシピによって定められた測定のキューが実行される前に、測定データが収集されるにつれ測定レシピを反復的に更新することによって、半導体構造の効率的な測定を達成するための測定レシピが迅速に生成される。測定レシピは、新たに取得した測定データに基づいて、所望の測定不確実性が達成されるまでまたは許容される最大測定時間に達するまで、反復的に更新される。
一般に、最低限の追加のデータ収集で測定を確定するように測定レシピを更新するためには、事前にプログラムされた測定レシピ全体に関連するデータを収集するのではなく、初期の測定から収集された測定データが利用される。
一般には初期の測定データは、半導体構造の幾何形状の最終的な推定を提供するためには利用されず、むしろ初期の測定データは、更新された測定レシピを作成するために利用される。更新された測定レシピは、初期の推定されたパラメータ値を確定し得るか、または、初期の測定データが外れ値であり更なる測定が必要であることに注意を促し得る。
いくつかの実施形態では、測定レシピ最適化は、測定のロバストさと測定時間をトレードオフするように制御される。このことにより、外れ値およびプロセスの逸脱がある場合の融通性が実現される。
いくつかの実施形態では、測定レシピ最適化は、測定不確実性と測定スループットをトレードオフするように制御される。
いくつかの実施形態では、測定レシピ最適化は、測定不確実性、測定時間、移動時間、および標的線量の任意の組合せを最小にするように制御される。これらの実施形態のうちのいくつかでは、測定レシピ最適化は、収集のシーケンスの測定時間と移動時間の和を最小にするように制御される。
いくつかの実施形態では、更新された測定レシピを推定するために必要な演算は、測定データを収集するための時間よりも長い。これらの実施形態では、測定データの収集中に測定レシピが更新される。
いくつかの実施形態では、各測定部位についての測定のキューは、更新された測定レシピが利用可能であるときにだけ更新される。いくつかの実施形態では、ある測定部位についての測定レシピが、別の測定部位においてデータが収集されている間に更新される。
いくつかの実施形態では、標的線量は測定レシピ最適化の一部と見なされる。長時間の露光が測定または処理終了時のデバイス性能に影響するような多くの測定シナリオが存在する。これらの例では、計測ターゲットに送達されるエネルギーの全線量が、測定レシピ最適化の一部と見なされる。
一般に、測定レシピは、最終的な測定が、要求される不確実性のレベルまたは測定有効期限に関して許容される最大時間を満たすまで、繰り返し更新される。
本明細書に記載するような測定レシピ最適化は、限定するものではないが、例えばｘ線透過ツール、ｘ線反射ツール、赤外線透過ツール等の、任意の数の異なる計測システムに対して実行され得る。
更なる態様では、計測システムの測定品質および性能は、測定されたゼロ次ビームに基づいて制御される。いくつかの例では、上記した測定品質および性能の推定は、フィードバック制御装置への入力として提供される。フィードバック制御装置は、測定システムの品質および性能を改善する計測システムの、１つ以上の要素の状態の変化をもたらす、制御コマンドを通信する。
いくつかの例では、制御コマンドは照射源に提供される。これに応答して、照射源の電気的状態は、走査されるスポットのサイズおよび形状、照射電力、スポットのオフセット、入射角、等を変えるように調整される。
いくつかの例では、制御コマンドは、計測システムの１つ以上の光学素子の配置を制御する１つ以上の位置決めデバイスに提供される。これに応答して、１つ以上の位置決めデバイスは、入射角の調整のための１つ以上の光学素子の位置／向き、照射源と照射光学要素の間の焦点距離、ビームの位置決め、表面粗さの影響を最小限にするための光学素子上のビームスポットの配置、等を変化させる。
更なる態様では、高アスペクト比の構造の特徴をその深さ全体にわたって記述するのに十分な解像度および貫通深さを提供する入射角の範囲にわたって、ｘ線スキャトロメトリ測定が行われる。
前述の内容は概要であり、したがって、必要に応じて、詳細の簡略化、一般化、および省略を含む。結果として、当業者は、この概要が例示的なものに過ぎずいかなる点においても限定するものではないことを諒解するであろう。本明細書に記載のデバイスおよび／または工程の他の態様、進歩性を有する特徴、および利点は、本明細書に明記する非限定的な詳細な説明において明らかになるであろう。
本明細書に記載する方法に係る、試料の特徴を測定するように構成された計測システム１００を示す図である。 本明細書に記載する方法に係る、試料の特徴を測定するように構成された別の実施形態における計測ツール２００を示す図である。 角度φおよびθで記述される特定の向きでウエハ１０１に入射するｘ線照射ビーム１１７を描いた図である。 本明細書に記載するような測定レシピ最適化の例示的な方法３００を説明するフローチャートである。 本明細書に記載する方法に係る、ｘ線スキャトロメトリデータに基づいて試料パラメータ値を分解するように構成された、モデル構築および解析エンジン１５０を示す図である。 透過型小角Ｘ線散乱（Ｔ－ＳＡＸＳ；Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｍａｌｌ Ａｎｇｌｅ Ｘ－Ｒａｙ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）ツール、例えば計測システム１００によって測定された、トレンチ構造を示す図である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図６に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図６に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図６に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図６に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 透過型小角Ｘ線散乱（Ｔ－ＳＡＸＳ）ツール、例えば計測システム１００によって測定された、トレンチ構造の別の例を示す図である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図８に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図８に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図８に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 ４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された、図８に描かれているトレンチ構造での散乱次数の画像である。 ウエハ上の部位の場所の関数としての、臨界寸法（ＣＤ）値の初期の推定に対応するプロット線を描いた図である。 本明細書に記載する様式の測定を受ける典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイス１９０の等角図である。 本明細書に記載する様式の測定を受ける典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイス１９０の上面図である。 本明細書に記載する様式の測定を受ける典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイス１９０の断面図である。 試料１０１から分離された真空環境内に収容されている計測システム１００および２００の要素を示す図である。
以下では本発明の背景となる例およびいくつかの実施形態を詳細に参照するが、これらの例は添付の図面に示されている。
半導体構造の寸法および材料特性を特徴付けるための、改善された測定レシピ生成のための方法およびシステムが、本明細書に記載される。計測ツールは測定オプションの幅広いアレイを含む。測定性能は測定オプションおよび測定用途ごとに変動する。改善された測定レシピは、測定不確実性要件を満たしながらウエハのスループットを高める、測定オプションの最小セットを特定する。
計測のシステムおよび技法を利用して、様々な半導体製造プロセスに関連する構造および材料の特徴が測定される。いくつかの例では、スピントランスファートルクランダムアクセスメモリ（ＳＴＴ－ＲＡＭ）、３次元ＮＡＮＤメモリ（３Ｄ－ＮＡＮＤ）または垂直ＮＡＮＤメモリ（Ｖ－ＮＡＮＤ）、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、３次元フラッシュメモリ（３Ｄ－ＦＬＡＳＨ）、抵抗性ランダムアクセスメモリ（Ｒｅ－ＲＡＭ）、および相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＣ－ＲＡＭ）を含むがこれらに限定されない、高アスペクト比の半導体構造の、臨界寸法、厚さ、オーバーレイ、および材料特性の、ｘ線スキャトロメトリ測定に最適化された測定レシピが利用される。
半導体構造の理想的な測定は、利用可能な測定システム設定（例えば、入射角、ビーム発散、波長、等）の全範囲にわたって行われる。半導体構造の測定に関連するデータを、利用可能な測定システム設定の各組合せで比較的長い露光時間にわたって収集し、解析して、測定される構造を特徴付ける目的のパラメータの推定値に到達する。そのような理想的な測定は、最新のスキャトロメトリツールでは現実的ではない。測定オプションの全幅にわたって計測ターゲットの測定を行うために必要な時間は、現実的ではない長さになる。また更に、測定のそのような網羅的なセットを行うために必要な光子線量は、測定される構造の完全性を損なう恐れがある。
半導体構造の効率的な測定によって、必要なレベルの測定不確実性および測定のロバストさを有する、目的のパラメータの値を推定するために必要な信号情報の最小セットが得られる。
一態様では、前の測定レシピによって定められた測定のキューが実行される前に、測定データが収集されるにつれ測定レシピを反復的に更新することによって、半導体構造の効率的な測定を達成するための測定レシピが迅速に生成される。測定レシピは、新たに取得した測定データに基づいて、所望の測定不確実性が達成されるまでまたは許容される最大測定時間に達するまで、反復的に更新される。
図１は、本明細書に提示する例示的な方法による、試料の特徴を測定するための計測ツール１００の実施形態を示す図である。図１に示すように、システム１００を使用して、試料位置決めシステム１４０上に配設されている試料１０１の検査領域１０２にわたって、ｘ線スキャトロメトリ測定を行うことができる。いくつかの実施形態では、検査領域１０２は、８０マイクロメートル以下のスポットサイズを有する。いくつかの実施形態では、検査領域１０２は、５０マイクロメートル以下のスポットサイズを有する。いくつかの実施形態では、検査領域１０２は、４０マイクロメートル以下のスポットサイズを有する。
描かれている実施形態では、計測ツール１００は、ｘ線スキャトロメトリ測定に適したｘ線放射を生成するように構成されたｘ線照射源１１０を含む。いくつかの実施形態では、ｘ線照射システム１１０は、０．０１ナノメートルから１ナノメートルの間の波長を生成するように構成されている。ｘ線照射源１１０は、試料１０１の検査領域１０２に入射するｘ線ビーム１１７を生成する。
一般に、ｘ線スキャトロメトリ測定にｘ線照射を供給するために、高スループットのインライン計測を可能にするのに十分な光束レベルで高輝度ｘ線を生成可能な、任意の好適な高輝度ｘ線照射源が企図され得る。いくつかの実施形態では、ｘ線源は、ｘ線源が選択可能な様々な波長のｘ線放射を送達できるようにする、調節可能なモノクロメータを含む。
いくつかの実施形態では、デバイス全体に加えてウエハ基板も十分に透過できる波長の光をｘ線源が確実に供給するように、１５ｋｅＶよりも大きい光子エネルギーを有する放射線を発する１つ以上のｘ線源が採用される。非限定的な例として、ｘ線源１１０として、粒子加速器源、液体アノード源、回転アノード源、固定された固体アノード源、マイクロフォーカス源、マイクロフォーカス回転アノード源、逆コンプトン源のいずれかを利用できる。一例では、カリフォルニア州（米国）Ｐａｌｏ ＡｌｔｏのＬｙｎｃｅａｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．から入手可能な逆コンプトン源が企図され得る。逆コンプトン源は、光子エネルギーのある範囲にわたってｘ線を生成でき、このことによりｘ線源が選択可能な様々な波長のｘ線放射を送達できるようになる、という更なる利点を有する。
例示的なｘ線源は、固体または液体のターゲットにビームを当ててｘ線放射を誘発するように構成された、電子ビーム源を含む。図２は、本明細書に提示する例示的な方法による、試料の特徴を測定するための計測ツール２００を描いた図である。計測ツール１００および２００の同様の番号の要素は、類似したものである。ただし、図２に描かれている実施形態では、ｘ線照射源１１０は液体金属ベースのｘ線照射システムである。液体金属のジェット１１９が液体金属容器１１１から生成され、液体金属収集装置１１２内に収集される。収集装置１１２によって収集された液体金属は、液体金属循環システム（図示せず）によって液体金属容器１１１に戻される。液体金属のジェット１１９は１種以上の元素を含む。非限定的な例として、液体金属のジェット１１９は、アルミニウム、ガリウム、インジウム、スズ、タリウム、およびビスマスのいずれかを含む。この場合、液体金属のジェット１１９は、その構成元素に対応する線種のｘ線を生成する。一実施形態では、液体金属のジェットはガリウムとインジウムの合金を含む。いくつかの実施形態では、ｘ線照射システム１１０は、０．０１ナノメートルから１ナノメートルの間の波長を生成するように構成されている。電子ビーム源１１３（例えば電子銃）は、電子光学要素１１４によって液体金属のジェット１１９へと導かれる、電子流１１８を生成する。好適な電子光学要素１１４としては、電子ビームを集束しビームを液体金属ジェットに導くための、電磁石、永久磁石、または電磁石と永久磁石の組合せが挙げられる。液体金属のジェット１１９と電子流１１８の流れが一致するところで、試料１０１の検査領域１０２に入射するｘ線ビーム１１７が生成される。
高輝度の液体金属ｘ線照射を生成するための方法およびシステムが、２０１１年４月１９日に発行されたＫＬＡ－Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐ．の米国特許第７，９２９，６６７号に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
一実施形態では、入射ｘ線ビーム１１７は、２４．２ｋｅＶのインジウムｋα線である。ｘ線ビームは、ｘ線スキャトロメトリ測定用の多層ｘ線光学要素を使用して、１ミリラジアン未満の発散にまでコリメートされる。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載するｘ線散乱測定は、ｘ線源と測定される試料の間に配置されるスクリーンを使用せずに達成される。これらの実施形態では、入射角のある範囲にわたる入射ビームの測定された強度、複数の波長、または両方の組合せは、測定された構造の所望の材料特性（例えば、複雑屈折率、電子密度、または吸収率）の分布マップ（すなわち画像）を分解するのに、十分な情報を提供する。ただし、いくつかの他の例では、ｘ線ビームのコリメーションを改善するために、ピンホールまたは別のアパーチャが、ｘ線源と測定される試料の間に配置された、そこ以外は不透明なスクリーン上に配置される。回折パターンの強度は、アパーチャのいくつかの位置について測定される。いくつかの他の実施形態では、疑似乱数的なアパーチャパターンを有するスクリーンが使用され、複数のスクリーンについて回折パターンが測定される。これらの手法はまた、測定された構造の所望の材料特性の３次元分布を分解するための追加の情報を提供するようにも企図され得る。
いくつかの実施形態では、入射ｘ線ビームのプロファイルは、２つ以上のアパーチャ、スリット、またはこれらの組合せによって制御される。更なる実施形態では、アパーチャ、スリット、または両方は、入射角ごと、方位角ごと、または両方ごとに入射ビームのプロファイルを最適化するために、試料の向きと協調して回転するように構成される。
図１に描かれているように、ｘ線光学要素１１５は入射ｘ線ビーム１１７を成形し、試料１０１へと導く。いくつかの例では、ｘ線光学要素１１５としては、試料１０１に入射するｘ線ビームを単色化するためのｘ線モノクロメータが挙げられる。一例では、ｘ線放射のビームを単色化するために、Ｌｏｘｌｅｙ－Ｔａｎｎｅｒ－Ｂｏｗｅｎモノクロメータなどの結晶モノクロメータが利用される。いくつかの例では、ｘ線光学要素１１５は、多層ｘ線光学素子を使用して、発散が１ミリラジアン未満となるように、ｘ線ビーム１１７を試料１０１の検査領域１０２上にコリメートするかまたは集束させる。いくつかの実施形態では、ｘ線光学要素１１５としては、１つ以上のｘ線コリメートミラー、ｘ線アパーチャ、ｘ線ビームストップ、屈折ｘ線光学素子、ゾーンプレートなどの回折光学素子、かすめ入射楕円ミラーなどの鏡面反射ｘ線光学素子、中空毛細管ｘ線導波路などのポリキャピラリ光学素子、多層光学素子、もしくはシステム、またはこれらの任意の組合せが挙げられる。更なる詳細が米国特許公開第２０１５／０１１０２４９号に記載されており、その内容の全体が参照により本明細書に組み込まれる。
一般に、照射光学要素のシステムの焦点面は、測定用途ごとに最適化される。この場合、システム１００は、測定用途に応じて試料内の様々な深さに焦点面を位置付けるように構成される。
Ｘ線検出器１１６は、試料１０１で散乱したｘ線放射１２５を収集し、ｘ線スキャトロメトリ測定のモダリティに従って、入射ｘ線放射に感応する試料１０１の特性を示す出力信号１２６を生成する。いくつかの実施形態では、ｘ線検出器１１６によって散乱ｘ線１２５が収集され、このとき試料１０１は、試料位置決めシステム１４０によって、角度分解された散乱ｘ線を生成するように位置付けられ配向される。
いくつかの実施形態では、ｘ線スキャトロメトリシステムは、高ダイナミックレンジ（例えば１０５超）の１つ以上の光子計数検出器と、損傷せずに直接のビーム（すなわちゼロ次ビーム）を吸収し寄生的後方散乱が最小限である、吸収性の高い厚い結晶基板と、を含む。いくつかの実施形態では、単一の光子計数検出器が、検出された光子の位置および数を検出する。
フルビームｘ線スキャトロメトリには、より高い回折次数と共に、ゼロ次のビームを収集する必要がある。ゼロ次ビームはその他の次数よりも強度が数桁大きい。ゼロ次ビームは、検出器のＸ線感知区域内で完全には吸収されない場合、散乱して寄生信号を生成することになる。これらの寄生信号の強度により、測定のダイナミックレンジが制限される。例えば、寄生信号が最大光束信号（すなわちゼロ次の信号）の１０－４である場合、多くのより高い次数に関連する信号が汚染されることになる。したがって、フルビーム計測の実効ダイナミックレンジを大きくするためには、検出器（例えば検出器１１６）が、Ｘ線から電子正孔対への高い変換効率と高いＸ線吸収とを呈することが、非常に重要である。
フルビームｘ線スキャトロメトリに適した例示的な検出器材料としては、テルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、およびヒ化ガリウム（ＧａＡｓ）結晶、その他が挙げられる。いくつかの実施形態では、検出器材料は、供給されるエネルギーに対応して、狭いエネルギーバンドで高変換効率が得られるように選択される。
いくつかの実施形態では、検出器材料の厚さは、入来するｘ線の所望の吸収を達成するように選択される。いくつかの実施形態では、検出器は、検出器材料を通るｘ線ビームの経路長を長くし、この結果合計吸収量が増えるように、入来するｘ線ビーム（様々な回折次数）に対して傾斜している。
いくつかの実施形態では、ＳＮＲを改善するために、二重閾値検出器が利用される。
いくつかの実施形態では、ｘ線検出器は１つ以上のｘ線光子エネルギーを分解し、試料の特性を示す各ｘ線エネルギー成分について信号を生成する。いくつかの実施形態では、ｘ線検出器１１６としては、ＣＣＤアレイ、マイクロチャネルプレート、光ダイオードアレイ、マイクロストリップ比例計数管、ガス充填比例計数管、シンチレータ、または蛍光物質のうちの、任意のものが挙げられる。
このように、検出器内でのＸ線光子の相互作用は、ピクセル位置およびカウント数のほかにエネルギーによっても区別される。いくつかの実施形態では、Ｘ線光子の相互作用は、Ｘ線光子の相互作用のエネルギーを所定の上方閾値および所定の下方閾値と比較することによって区別される。一実施形態では、この情報は、更なる処理および格納のために、出力信号１２６を介して演算システム１３０に通信される。
いくつかの実施形態では、検出器は入来するＸ線に対して、入射するゼロ次ビームによる損傷または過剰な荷電を緩和するように走査される。これらの実施形態のうちのいくつかでは、検出器は、検出器表面上の特定の場所に長時間にわたってゼロ次ビームが留まるのを回避するために、入来するＸ線に対して連続的に走査される。いくつかの他の実施形態では、検出器は、検出器表面上の特定の場所に長時間にわたってゼロ次ビームが留まるのを回避するために、入来するＸ線に対して定期的に移動される。いくつかの実施形態では、走査また定期的な移動は、入来するｘ線に対してほぼ垂直である。いくつかの実施形態では、移動は回転式である（例えば、検出器は、検出器表面上の特定の場所が空間内で円を辿るように回転される）。いくつかの実施形態では、移動は、ゼロ次ビームの入射の点を検出器表面上の様々な異なる場所へと移動させる複数の並進移動の組合せである。
更なる態様では、ｘ線スキャトロメトリシステムを利用して、１つ以上の測定された回折次数に基づいて試料の特性（例えば構造パラメータ値）を判定する。図１に描かれているように、計測ツール１００は、検出器１１６によって生成される信号１２６を取得し、取得した信号に少なくとも部分的に基づいて試料の特性を判定するように利用される、演算システム１３０を含む。
ｘ線スキャトロメトリ測定では、ある構造（例えば、垂直方向に製作された高アスペクト比の構造）が、コリメートされたｘ線ビームを複数の回折次数へと回折させる。各回折次数は特に、予測可能な方向に移動する。回折次数の角度間隔は試料の格子定数を波長で除算したものに反比例する。回折次数は、ウエハからある距離に設置された検出器アレイによって検出される。検出器の各ピクセルは、ピクセルに当たる光子の数を示す信号を出力する。
回折次数の強度はＩ（ｍ，ｎ，θ，φ，λ）の形態であり、ここで｛ｍ，ｎ｝は回折次数の整数の指標であり、｛θ，φ｝は入射ビームの仰角および方位角（すなわち、ウエハに固定されている座標系に対する入射主光線の極座標）であり、λは入射ｘ線の波長である。
照射光が照射源から出て試料に向かって伝播する際に、いくつかのノイズ源が照射光を撹乱する。例示的な撹乱としては、電子ビーム電流の変動、温度が誘起する光のドリフト、等が挙げられる。撹乱された入射光束は、Ｆ０（１＋ｎ１）として表される。
ターゲットは、入射ビームの方位角および仰角に依存する様式で、入射する放射を散乱させる。次数（ｍ，ｎ）に散乱する光の効率は、Ｓｍｎ（θ，φ）と定義され得る。回折した光が試料から検出器へと伝播する際、このビームは、何らかのばらつき（１＋ｎ２）および寄生ノイズ（ｎ３）で全ての次数に同様に影響を与える、他の散乱媒体を通過する。この場合、時間ｔ内で測定された各次数の合計強度Ｉｍｎは、式（１）によって表すことができる。
Ｉｍｎ＝Ｓｍｎ（θ，φ）（１＋ｎ２）（１＋ｎ１）Ｆ０ｔ＋ｎ３・・・（１）
いくつかの実施形態では、図１に描かれている座標系１４６によって示されるｘ軸およびｙ軸を中心とした回転によって記述される、様々な向きで測定を行うのが望ましい。このことにより、様々な大角度の面外配向が含まれるように解析に利用可能なデータセットの数および多様性を拡張することによって、測定されるパラメータの精度および正確度が向上し、パラメータ間の相関が低くなる。より深部のより多様なデータセットを用いて試料パラメータを測定することによってまた、パラメータ間の相関が低くなり、測定正確度が改善される。例えば、ｘ線スキャトロメトリは、法線方向では特徴部の臨界寸法を分解することができるが、特徴部の側壁角度および高さはほとんど感知しない。しかしながら、広範囲の面外角度位置にわたって測定データを収集することによって、特徴部の側壁角度および高さを分解することができる。
図１に示すように、計測ツール１００は、試料１０１を位置合わせするとともに、試料１０１をスキャトロメータに対して広範囲の面外角度方向にわたって配向するように構成された、試料位置決めシステム１４０を含む。言い換えれば、試料位置決めシステム１４０は、試料１０１の表面と面一となるように位置合わせされた１つ以上の回転軸を中心とした広い角度範囲にわたって、試料１０１を回転させるように構成される。いくつかの実施形態では、試料位置決めシステム１４０は、試料１０１の表面と面一となるように位置合わせされた１つ以上の回転軸を中心とした少なくとも９０度の範囲内で、試料１０１を回転させるように構成される。いくつかの実施形態では、試料位置決めシステムは、試料１０１の表面と面一となるように位置合わせされた１つ以上の回転軸を中心とした少なくとも１２０度の範囲内で、試料１０１を回転させるように構成される。いくつかの他の実施形態では、試料位置決めシステムは、試料１０１の表面と面一となるように位置合わせされた１つ以上の回転軸を中心とした少なくとも１度の範囲内で、試料１０１を回転させるように構成される。この場合、計測システム１００によって、試料１０１の表面上の任意の数の場所にわたって、試料１０１の角度分解された測定値が収集される。一例では、演算システム１３０は、試料位置決めシステム１４０の動作制御装置１４５に、試料１０１の所望の位置を示すコマンド信号を通信する。これに応答して、動作制御装置１４５は、試料位置決めシステム１４０の様々なアクチュエータに対して、試料１０１の所望の位置決めを達成するためのコマンド信号を生成する。
非限定的な例として、図１に示すように、試料位置決めシステム１４０は、試料１０１を試料位置決めシステム１４０に固定的に取り付けるための、エッジ把持チャック１４１を含む。回転アクチュエータ１４２は、エッジ把持チャック１４１および取り付けられた試料１０１を周縁フレーム１４３に対して回転させるように構成される。描かれている実施形態では、回転アクチュエータ１４２は、試料１０１を図１に示す座標系１４６のｘ軸を中心に回転させるように構成されている。図１に描かれているように、ｚ軸を中心とした試料１０１の回転は、試料１０１の面内回転である。ｘ軸およびｙ軸（図示せず）を中心とした回転は、計測システム１００の計測要素に対して試料の表面を実質上傾斜させる、試料１０１の面外回転である。図示されていないが、第２の回転アクチュエータは、試料１０１をｙ軸を中心に回転させるように構成される。リニアアクチュエータ１４４は、周縁フレーム１４３をｘ方向に並進させるように構成される。別のリニアアクチュエータ（図示せず）は、周縁フレーム１４３をｙ方向に並進させるように構成される。このようにして、試料１０１の表面上のあらゆる場所が、面外角度位置のある範囲にわたる測定に利用可能である。例えば、一実施形態では、試料１０１のある場所が、試料１０１の法線方向に対して－４５度から＋４５度の範囲内でいくつかの角度増分にわたって測定される。
一般に、試料位置決めシステム１４０は、ゴニオメータのステージ、ヘキサポッドのステージ、角度のステージ、およびリニアのステージを含むがこれらに限定されない、所望のリニアおよび角度の位置決め性能を達成するための機械的要素の、任意の好適な組合せを含み得る。
本明細書に記載するように、半導体ウエハの法平面に対する照射ｘ線ビームの複数の向きで、ｘ線スキャトロメトリ測定が行われる。ｘ線照射ビームに対するウエハ１０１の任意の２回の角回転によって各向きが記述され、逆も成り立つ。一例では、ウエハに固定された座標系に対して向きが記述され得る。図３には、角度φおよびθで記述される特定の向きでウエハ１０１に入射するｘ線照射ビーム１１７が描かれている。座標フレームＸＹＺは計測システムに固定されており、座標フレームＸ’Ｙ’Ｚ’はウエハ１０１に固定されている。Ｚはウエハ１０１の表面と直交する軸と整列されている。ＸおよびＹは、ウエハ１０１の表面と整列された平面内にある。同様に、Ｚ’はウエハ１０１の表面と直交する軸と整列されており、Ｘ’およびＹ’はウエハ１０１の表面と整列された平面内にある。図３に描かれているように、ｘ線照射ビーム１１７はＸ’Ｚ’平面内にある。角度φは、Ｘ’Ｚ’平面内にあるウエハの法平面に対する、ｘ線照射ビーム１１７の向きを記述する。また更に、角度θは、ＸＺ平面に対するＸ’Ｚ’平面の向きを記述する。θとφは１つになって、ウエハ１０１の表面に対するｘ線照射ビーム１１７の向きを一意に定める。この例では、ウエハ１０１の表面に対するｘ線照射ビームの向きは、ウエハ１０１の表面と直交する軸（すなわちＺ軸）を中心とした回転と、ウエハ１０１の表面と整列された軸（すなわちＹ’軸）を中心とした回転と、によって記述される。いくつかの他の例では、ウエハ１０１の表面に対するｘ線照射ビームの向きは、ウエハ１０１の表面と整列された第１の軸と、図１を参照して記載するようなウエハ１０１の表面と整列されておりかつ第１の軸に対して垂直な別の軸と、を中心とした回転によって記述される。
図４は、本発明の計測システム１００および２００による実装に適した方法３００を示す。一態様では、方法３００のデータ処理ブロックを、演算システム１３０の１つ以上のプロセッサによって実行される事前にプログラムされたアルゴリズムを介して実行できることが、認識される。以下の記載は計測システム１００および２００の文脈で提示されているが、本明細書では、計測システム１００および２００の具体的な構造態様は限定を表すものではなく、単なる例示であると解釈されるべきであることが認識される。
ブロック３０１では、１つ以上の測定部位に配設された半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの初期値が推定される。いくつかの実施形態では、モデルに基づく回帰、タイコグラフィ、トモグラフィ、１つ以上の機械学習モデル、またはこれらの組合せなどの、逆解法の技法を用いて、利用可能な測定データに基づいて、目的のパラメータ（例えば、臨界寸法、側壁角度、高さ、オーバーレイ、等）の値が推定される。
ブロック３０２では、１つ以上の測定部位の各々において、計測システムによる半導体構造の初期測定シーケンスが判定される。初期測定シーケンスの各測定は、計測システムの構成を定義する１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる。言い換えれば、測定システム構成（例えば、入射角、発散、方位角、ビームエネルギー、積分時間、等）が、初期測定シーケンスの測定ごとに異なる。
いくつかの例では、初期測定シーケンスは、目的のパラメータの初期値に一部基づいている。いくつかの例では、比較的低い測定不確実性で目的のパラメータを測定する測定システム構成のシーケンスを特定するために、１次推定、モンテカルロシミュレーション、等といったシミュレーション技法が利用される。更なる態様では、測定システム構成のシーケンスは、測定不確実性を低減する各測定構成の能力によって順序付けられる。この場合、測定シーケンスは、最小の測定不確実性が予想される測定から始まり、続く測定の予想される測定不確実性が次第に大きくなっていく、様々な測定の順序付けられたキューである。
いくつかの実施形態では、電磁的シミュレーション、過去の測定、シミュレーションよって生成されるライブラリ、または基準測定、等によって、測定信号が予測される。測定システム設定の特定のセット（すなわち特定の測定）に従って、推定された値における目的のパラメータの測定に関連する測定不確実性が評価される。これを繰り返して、比較的低い測定不確実性を有する目的のパラメータの測定シーケンスに到達する。網羅的探索、疑似アニーリング法、Ｌ１ノルム回帰、遺伝的探索、訓練モデル、等を使用して、可能な測定構成が探索される。訓練モデルは、事前に列挙した方法からの決定、合成訓練セット、または実際の結果に基づいている。
一例では、透過型小角ｘ線スキャトロメトリ（Ｔ－ＳＡＸＳ）計測システムによって構造が測定されることになる。この例では、予想されるピッチは、ピッチ測定に対して最高の感度を有する照射ビーム発散の選択に影響を与える。更に、構造の周期性は、構造の深さに対して最高の感度を有する照射角の選択に影響を与える。このように、測定結果の予想が測定戦略を手引きする。
ブロック３０３では、１つ以上の測定部位の各々に関連する初期測定シーケンスのサブセットの各々に従って、１つ以上の測定部位の各々において半導体構造が照射される。
ブロック３０４では、照射に応答して、１つ以上の測定部位の各々において、初期測定シーケンスのサブセットの測定に関連する第１の量の測定データが検出される。
ブロック３０５では、１つ以上の測定部位の各々における半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの第１の更新値が、１つ以上の測定部位の各々に関連する第１の量の測定データに基づいて推定される。
いくつかの例では、ｘ線スキャトロメトリに基づく計測は、測定されたデータを用いた所定の測定モデルの逆解法によって、サンプルの寸法を判定することを含む。測定モデルは少数の（１０個程度の）調整可能なパラメータを含み、試料の幾何形状および光学特性ならびに測定システムの光学特性を表している。逆解法の方法としては、限定するものではないが、モデルに基づく回帰、トモグラフィ、機械学習、またはこれらの任意の組合せが挙げられる。このようにして、測定された散乱ｘ線強度とモデル化結果の間の誤差を最小にするパラメータ化された測定モデルの値を求めることによって、標的とするプロファイルパラメータが推定される。
更なる態様では、演算システム１３０は、試料の測定された構造の構造モデル（例えば、幾何形状モデル、材料モデル、または幾何形状および材料の組合せモデル）を生成し、構造モデルからの少なくとも１つの幾何形状パラメータを含むｘ線スキャトロメトリ応答モデルを生成し、ｘ線スキャトロメトリ応答モデルを用いてｘ線スキャトロメトリ測定データのフィッティング解析を実行することによって、少なくとも１つの試料パラメータ値を分解するように構成される。解析エンジンを使用して、シミュレーションされたｘ線スキャトロメトリ信号が測定されたデータと比較され、このことにより、幾何形状特性、およびサンプルの電子密度などの材料特性の判定が可能になる。図１に描かれている実施形態では、演算システム１３０は、本明細書に記載するようなモデル構築および解析機能を実装するように構成された、モデル構築および解析エンジンとして構成されている。
図５は、演算システム１３０によって実装される例示的なモデル構築および解析エンジン１５０を示す図である。図５に描かれているように、モデル構築および解析エンジン１５０は、試料の測定された構造の構造モデル１５２を生成する、構造モデル構築モジュール１５１を含む。いくつかの実施形態では、構造モデル１５２はまた、試料の材料特性も含む。構造モデル１５２は、ｘ線スキャトロメトリ応答関数構築モジュール１５３への入力として受信される。ｘ線スキャトロメトリ応答関数構築モジュール１５３は、構造モデル１５２に少なくとも部分的に基づいて、ｘ線スキャトロメトリ応答関数モデル１５５を生成する。いくつかの例では、ｘ線スキャトロメトリ応答関数モデル１５５は、ｘ線波形率
に基づいており、
上式で、Ｆは波形率、ｑは散乱ベクトル、ρ（ｒ）は球座標における試料の電子密度である。ｘ線散乱強度はこの場合
によって与えられる。ｘ線スキャトロメトリ応答関数モデル１５５は、フィッティング解析モジュール１５７への入力として受信される。フィッティング解析モジュール１５７は、モデル化されたｘ線スキャトロメトリ応答を対応する測定されたデータ１２６と比較して、試料の幾何形状特性および材料特性を判定する。
いくつかの例では、実験データへのモデル化されたデータのフィッティングは、カイ２乗値を最小にすることによって達成される。例えば、ｘ線スキャトロメトリ測定の場合、カイ２乗値は
と定義でき、
上式で、
は「チャネル」ｊにおいて測定されたｘ線スキャトロメトリ信号１２６であり、添え字ｊは、例えば回折次数、エネルギー、角座標、等の、システムパラメータのセットを記述する。
は、構造（ターゲット）パラメータのセットｖ１，…，ｖＬに関して評価された、「チャネル」ｊについてのモデル化されたｘ線スキャトロメトリ信号Ｓｊであり、これらのパラメータは、幾何形状（ＣＤ、側壁角度、オーバーレイ、等）および材料（電子密度、等）を記述する。σＳＡＸＳ，ｊはｊ番目のチャネルに関連する不確実性である。ＮＳＡＸＳはｘ線計測におけるチャネルの総数である。Ｌは計測ターゲットを特徴付けるパラメータの数である。
式（４）は、異なるチャネルに関連する不確実性は相関しないと仮定している。異なるチャネルに関連する不確実性が相関している例では、不確実性同士の間の共分散を計算することができる。これらの例では、ｘ線スキャトロメトリ測定のカイ２乗値は
で表すことができ、上式において、ＶＳＡＸＳはＳＡＸＳチャネル不確実性の共分散行列であり、Ｔは転置行列を表す。
いくつかの例では、フィッティング解析モジュール１５７は、ｘ線スキャトロメトリ応答モデル１５５を用いてｘ線スキャトロメトリ測定データ１２６に対してフィッティング解析を実行することによって、少なくとも１つの試料パラメータ値を分解する。いくつかの例では、
が最適化される。
上記したように、ｘ線スキャトロメトリデータのフィッティングは、カイ２乗値の最小化によって達成される。ただし一般に、ｘ線スキャトロメトリデータのフィッティングは、他の関数によって達成されてもよい。
ｘ線スキャトロメトリ計測データのフィッティングは、目的の幾何形状パラメータおよび／または材料パラメータに対する感度をもたらすあらゆるタイプのｘ線スキャトロメトリ技術にとって有利である。ｘ線スキャトロメトリビームと試料の相互作用を記述する適切なモデルが使用される限りは、試料パラメータは、決定論的であっても（例えば、ＣＤ、ＳＷＡ、等）、統計学的であってもよい（例えば、側壁粗さのｒｍｓ高さ、粗さ相関長さ、等）。
一般に、演算システム１３０は、リアルタイム臨界寸法決定（ＲＴＣＤ；Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｉｎｇ）を利用してモデルパラメータにリアルタイムでアクセスするように構成されるか、または、試料１０１に関連する少なくとも１つの試料パラメータ値の値を判定するために事前に演算されたモデルのライブラリにアクセスしてもよい。一般に、試料の割り当てられたＣＤパラメータと測定された試料に関連するＣＤパラメータの間の相異を評価するために、何らかの形態のＣＤ－エンジンが使用され得る。試料パラメータ値を演算するための例示的な方法およびシステムが、２０１０年１１月２日に発行されたＫＬＡ－Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐ．の米国特許第７，８２６，０７１号に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
いくつかの例では、モデル構築および解析エンジン１５０は、フィードサイドウェイ解析、フィードフォワード解析、および並行解析の任意の組合せによって、測定されるパラメータの正確度を改善する。フィードサイドウェイ解析（Ｆｅｅｄ ｓｉｄｅｗａｙｓ ａｎａｌｙｓｉｓ）とは、同じ試料の異なる領域上で複数のデータセットを採取し、第１のデータセットから判定された共通のパラメータを第２のデータセットに引き渡して解析することを指す。フィードフォワード解析とは、異なる試料上でデータセットを採取し、共通のパラメータを段階的コピー厳密パラメータフィードフォワード手法（ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｃｏｐｙ ｅｘａｃｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｆｅｅｄ ｆｏｒｗａｒｄ ａｐｐｒｏａｃｈ）を用いて後続の解析に先行的に供することを指す。並行解析とは、フィッティング中に少なくとも１つの共通のパラメータが結合される、複数のデータセットへの非線形フィッティング方法論の並行的なまたは同時の適用を指す。
複数ツールおよび構造解析とは、回帰、ルックアップテーブル（すなわち「ライブラリ」マッチング）、または複数のデータセットの別のフィッティング手順に基づく、フィードフォワード、フィードサイドウェイ、もしくは並行解析を指す。複数のツールおよび構造解析のための例示的な方法およびシステムが、２００９年１月１３日に発行されたＫＬＡ－Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐ．の米国特許第７，４７８，０１９号に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
ブロック３０６では、１つ以上の測定部位の各々において、計測システムによる半導体構造の第１の更新された測定シーケンスが判定される。更新された測定シーケンスの各測定は、１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる。
いくつかの例では、計測システムによる半導体構造の測定シーケンスは、１つ以上の異なるターゲットパラメータ（例えば、ＭＣＤ、ＢＣＤ、ＯＶＬ、ＳＷＡ、等）の測定を含む。この場合、測定レシピの最適化は、目的のパラメータ（例えばＣＤ）のより良好な推定をもたらす、特定の半導体構造に関連する１つ以上のターゲットパラメータの選択を含む。
いくつかの例では、計測システムによる半導体構造の測定シーケンスは、半導体構造に関連する異なるターゲット（例えば同じダイ中の異なるターゲット）の測定を含む。この場合、測定レシピの最適化は、目的のパラメータ（例えばオーバーレイ）のより良好な推定をもたらす、特定の半導体構造に関連する１つ以上のターゲットの選択を含む。
いくつかの例では、更新された測定シーケンスは、照射角（例えば入射角および方位角）の異なるセット、異なる検出器分解能、異なる露光時間、異なるターゲットサイズ、異なるソースサイズ、異なる収集されるエネルギー、またはこれらの任意の組合せを含む。
図６には、透過型小角Ｘ線散乱（Ｔ－ＳＡＸＳ）ツール、例えば計測システム１００によって測定されることになるトレンチ構造１７０が描かれている。図８には、透過型小角Ｘ線散乱（Ｔ－ＳＡＸＳ）ツール、例えば計測システム１００によって測定されることになるトレンチ構造１７６の、別の例が描かれている。
図７Ａ～７Ｄには、４つの異なる入射角における、計測システム１００によって測定された散乱次数の画像が描かれている。図７Ａには、ゼロ度の（すなわちウエハの表面と直交する）入射角で測定された散乱次数の画像１７１が描かれている。図７Ｂには、＋１度の入射角で測定された散乱次数の画像１７２が描かれている。図７Ｃには、－１度の入射角で測定された散乱次数の画像１７３が描かれている。図７Ｄには、－２度の入射角で測定された散乱次数の画像１７４が描かれている。
図９Ａ～９Ｄには、計測システム１００によって測定された、４つの異なる入射角での、散乱した次数の画像が描かれている。図９Ａには、ゼロ度の（すなわちウエハの表面と直交する）入射角で測定された散乱次数の画像１７７が描かれている。図９Ｂには、＋１度の入射角で測定された散乱次数の画像１７８が描かれている。図９Ｃには、－１度の入射角で測定された散乱次数の画像１７９が描かれている。図９Ｄには、－２度の入射角で測定された散乱次数の画像１８０が描かれている。
図７Ａ～７Ｄおよび図９Ａ～９Ｄに示すように、各画像の中心にある明るいスポットは、ゼロ次ビームと関連している。各次数の強度は多くの方法で抽出できる。いくつかの実施形態では、回折次数は検出器において空間的に分離される。これらの実施形態では、回折次数は検出器アレイによって個々に検出され、同じ回折次数に関連するピクセルの出力が組み合わされる（すなわち追加される）。この場合、特定の各回折次数に関連するピクセルの光子の計数を累積することによって、検出された回折次数が区別される。このシナリオは、比較的小ピッチの特徴部を測定するときまたは比較的発散の小さいビームを用いて測定するときに、一層生じやすい。
いくつかの他の実施形態では、回折次数は検出器において空間的に重なり合い、特定の回折次数に関連する強度を判定するためにピクセル出力を単純に組み合わせることはできない。これらの実施形態では、回折次数を逆畳み込みして検出された各回折次数の測定された強度を区別する測定モデルが利用される。このシナリオは、比較的大ピッチの特徴部を測定するときまたは比較的発散の大きいビームを用いて測定するときに、一層生じやすい。
トレンチ構造１７０および１７６の壁は直線状であり、プロセス窓内でウエハの表面と直交するように配向されていることが予想される。非常にコントラストの高いエッジが強い散乱信号を生成する構造の頂部でのＴＳＡＸＳ測定は、傾斜の評価に適した測定である。トレンチが傾斜している場合、頂部における角度は比較的弱い信号を生成する。したがって、推定された傾斜角度近くで行われる測定によって、短時間での測定が可能になる。
理想的には、安定したプロセスにおいてあり得る角度の範囲を知っていることにより、効率的な測定レシピの先験的な生成が可能になる。残念ながら、プロセスの多くは十分には安定しておらず、プロセスが安定しているとの仮定に基づいて合成された任意の測定レシピはいずれも、外れ値に対する測定性能が不十分となる場合が非常に多い。したがって実際上、特に外れ値の効果的な検出がロバストなプロセス制御にとって非常に重要であることを考慮すると、プロセスが安定しているとの仮定に基づいた測定レシピ生成には問題がある。
一例では、構造１７０および１７６のＴＳＡＸＳ測定は、入射角のある範囲にわたって、プロセス窓内で、および外れ値を捕捉するためにこれを越えて、行われる。例えば、画像１７１～１７４および１７７～１８０の測定を含む測定レシピによって、構造１７０のゼロ傾斜、および構造１７６の－１度の傾斜が確定される。しかしながら、各構造の傾斜測定には４つの画像の測定が必要になる。この測定レシピはロバストであるが、過剰な回数の測定を必要とする。時間のかかる測定の場合、この手法は現実的ではない。
従来の測定レシピ最適化の例では、構造１７０および１７６のＴＳＡＸＳ測定は、総プロセス窓よりも小さい予想されるプロセス窓内で、入射角のある範囲にわたって行われる。一例では、測定レシピは、＋／－１度の傾斜角度を含む。この例では、各構造の傾斜測定には、３つの画像（すなわち、画像１７１～１７３および１７７～１７９）が必要になる。この手法のリスクは、特に予想されるプロセス窓が過度に小さく選択される場合に、外れ値（例えば－２度の傾斜角度）が捕捉されないことである。逆に、測定のロバストさを改善するために予想されるプロセス窓を大きく選択する場合、データ収集の量が増加する。このことにより、測定レシピが実装するには非現実的なものになるリスクが高まる。
本明細書に記載するように、測定のサブセットから収集された測定データに基づいて測定レシピを更新することにより、必要なデータ収集の量を減らしながら、測定のロバストさが改善される。
図６に描かれている例では、図７Ａに描かれているように、ゼロ入射角で測定が行われる。図７Ａに描かれている測定された画像は、トレンチが入射角（すなわちウエハの表面の法線）と整列されていることを示す。測定レシピは、構造１７０が傾斜していないとの推定を確定するための追加の測定を追加するように更新される。構造１７０が傾斜していないことを確定するために、第２の測定が図７Ｂに描かれているように＋１度で行われる。図８に描かれている例では、図９Ａに描かれているように、ゼロ入射角で測定が行われる。図９Ａに描かれている測定された画像は、トレンチが入射角（すなわちウエハの表面の法線）と整列されていないことを示す。また更に、測定された回折パターンは、傾斜角度Ｔが－１度であることを示す。測定レシピは、構造１７６が－１度だけ傾斜しているとの推定を確定するための追加の測定を追加するように更新される。構造１７６が－１度だけ傾斜していることを確定するために、図９Ｃに描かれているように－１度で第２の測定が行われる。測定された回折パターンは、傾斜角度が－１度であることを確定する。これらの例では、３回または４回の測定ではなく、２回の測定でロバストな測定が行われる。
一般に、最低限の追加のデータ収集で測定を確定するように測定レシピを更新するためには、事前にプログラムされた測定レシピ全体に関連するデータを収集するのではなく、初期の測定から収集された測定データが利用される。一般には初期の測定データは、半導体構造の幾何形状の最終的な推定を提供するためには利用されず、むしろ初期の測定データは、更新された測定レシピを作成するために利用されることに留意されたい。更新された測定レシピは、初期の推定されたパラメータ値を確定し得るか、または、初期の測定データが外れ値であり更なる測定が必要であることに注意を促し得る。
図８に描かれている例では、初期の測定によって構造１７６が傾斜した構造である可能性が高いと判定され、この推定を確定するように測定キューが更新される。確定されるか反証されるかに関わらず、次の収集によって推定が精緻化され、平均的には、ある固定された測定不確実性に関して取得時間が短くなる。
本明細書に記載するように、予想されるウエハ計測結果についての初期の情報を利用して、初期の測定レシピが生成される。初期の測定データが収集される際に、測定レシピが更新される。
図１０には、部位の場所の関数としての、臨界寸法（ＣＤ）値の初期の推定に対応するプロット線１８２が描かれている。測定されるウエハの知られている形状に基づいて、プロット線１８２が推定される。この場合、異なる測定部位におけるＣＤ値の推定を支援するために、知られているウエハの傾向を利用可能である。初期の測定レシピが生成され、６つの測定部位で測定が行われる。この結果は参照符号１８３Ａ～Ｆによって示されている。図１０に示されているように、測定１８３Ａ、１８３Ｄ、１８３Ｅ、および１８３Ｆは、プロット線１８２の示す予想値に近い。これらの測定は図１０では丸い点でマークされている。これらの測定は信用できる測定であると見なされ、更新された測定レシピを生成するときに全面的に考慮される。逆に、測定１８３Ｂおよび１８３Ｃは、プロット線１８２の示す予想値から比較的遠い。これらの測定は図１０では「Ｘ」でマークされている。これらの測定は、更新された測定レシピを生成するときに軽く重み付けされる。更新された測定レシピが生成され、同じ６つの測定部位で測定が行われる。この結果は参照符号１８４Ａ～Ｆによって示されている。これらの測定は全体に、プロット線１８２の示す予想値により近い。初期のＣＤ測定では、ノイズにより測定の低感度の側面が駆動されて不適正な値となる場合がある。しかしながら、ウエハ全体にわたる多くの測定によって、系統立った傾向が明らかになる。これらの推定が精緻化され、よりロバストかつ効率的な測定レシピが得られる。
いくつかの実施形態では、測定レシピ最適化は、測定のロバストさと測定時間をトレードオフするように制御される。このことにより、外れ値およびプロセスの逸脱がある場合の融通性が実現される。
いくつかの実施形態では、測定レシピ最適化は、測定不確実性と測定スループットをトレードオフするように制御される。
いくつかの実施形態では、測定レシピ最適化は、測定不確実性、測定時間、移動時間、および標的線量の任意の組合せを最小にするように制御される。これらの実施形態のうちのいくつかでは、測定レシピ最適化は、収集のシーケンスの測定時間と移動時間の和を最小にするように制御される。例えば、測定ツールがデータを収集するために必要な動作によっても制限される場合、特定の順序でデータ収集を実行することによって、移動時間（すなわち、ウエハおよび光学素子を所定位置へと移動させるために必要な時間）を短くすることができる。このことにより、より長い実データ取得時間が実現され、測定全体がより高速になる。
いくつかの実施形態では、更新された測定レシピを推定するために必要な演算は、測定データを収集するための時間よりも長い。これらの実施形態では、測定データの収集中に測定レシピが更新される。いくつかの実施形態では、各測定部位についての測定のキューは、更新された測定レシピが利用可能であるときにだけ更新される。いくつかの実施形態では、ある測定部位についての測定レシピが、別の測定部位においてデータが収集されている間に更新される。この手法は、測定部位間の移動時間が平均取得時間と比較して相対的に小さいときにだけ成立する。これは一般にＴＳＡＸＳ測定に当てはまる。
いくつかの実施形態では、標的線量は測定レシピ最適化の一部と見なされる。長時間の露光が測定または処理終了時のデバイス性能に影響するような多くの測定シナリオ（例えば、デバイス構造のｘ線測定、レジスト構造のＵＶ測定、等）が存在する。これらの例では、計測ターゲットに送達されるエネルギーの全線量が、測定レシピ最適化の一部と見なされる。
一般に、測定レシピは、最終的な測定が、要求される不確実性のレベルまたは測定有効期限に関して許容される最大時間を満たすまで、繰り返し更新される。
本明細書に記載するような測定レシピ最適化は、限定するものではないが、例えばｘ線透過ツール、ｘ線反射ツール、赤外線透過ツール等の、任意の数の異なる計測システムに対して実行され得る。
更なる態様では、計測システムの測定品質および性能は、測定されたゼロ次ビームに基づいて制御される。いくつかの例では、上記した測定品質および性能の推定は、フィードバック制御装置（例えば演算システム１３０）への入力として提供される。フィードバック制御装置は、測定システムの品質および性能を改善する計測システムの、１つ以上の要素の状態の変化をもたらす、制御コマンドを通信する。
いくつかの例では、制御コマンドは照射源に提供される。これに応答して、照射源の電気的状態は、走査されるスポットのサイズおよび形状、照射電力、スポットのオフセット、入射角、等を変えるように調整される。
いくつかの例では、制御コマンドは、計測システムの１つ以上の光学素子の配置を制御する１つ以上の位置決めデバイスに提供される。これに応答して、１つ以上の位置決めデバイスは、入射角の調整のための１つ以上の光学素子の位置／向き、照射源と照射光学要素の間の焦点距離、ビームの位置決め、表面粗さの影響を最小限にするための光学素子上のビームスポットの配置、等を変化させる。
更なる態様では、高アスペクト比の構造の特徴をその深さ全体にわたって記述するのに十分な解像度および貫通深さを提供する入射角の範囲にわたって、ｘ線スキャトロメトリ測定が行われる。
ウエハ法平面に対するｘ線入射角の関数としての、回折した放射の強度の測定値が収集される。複数の回折次数に含まれる情報は通常、考慮される各モデルパラメータ間で一意のものである。したがって、ｘ線散乱により、目的のパラメータの値に関して、誤差が小さくパラメータ相関が低減された推定結果が得られる。
いくつかの実施形態では、ｘ線検出器１１６は、試料１０１と同じ雰囲気環境（例えばガスパージ環境）内に維持される。しかしながら、いくつかの実施形態では、試料１０１とｘ線検出器１１６の間の距離は長く、環境撹乱（例えば乱流）が検出される信号にノイズをもたらす。したがって、いくつかの実施形態では、ｘ線検出器のうちの１つ以上は、真空窓によって試料（例えば試料１０１）から分離された局部的な真空環境内に維持される。
同様に、いくつかの実施形態では、ｘ線照射源１１０、照射光学要素１１５、または両方が、試料１０１と同じ雰囲気環境（例えばガスパージ環境）内に維持される。しかしながら、いくつかの実施形態では、ｘ線照射源１１０と照射光学要素１１５の間の光経路長、および照射光学要素１１５と試料１０１の間の光経路長は長く、環境撹乱（例えば乱流）が照射ビームにノイズをもたらす。したがって、いくつかの実施形態では、ｘ線照射源、照射光学要素１１５、または両方は、真空窓によって試料（例えば試料１０１）から分離された局部的な真空環境内に維持される。
図１２は一実施形態における、ｘ線照射源１１０および照射光学要素１１５を収容した真空チャンバ１６０、ならびにｘ線検出器１１６を収容した真空チャンバ１６３を示す図である。好ましい実施形態では、真空チャンバ１６０は、ｘ線照射源１１０と試料１０１の間の光学経路の実質的な部分を含み、真空チャンバ１６３は、試料１０１とｘ線検出器１１６の間の光学経路の実質的な部分を含む。真空チャンバ１６０および真空チャンバ１６３の開口部は、真空窓１６１および１６４によってそれぞれ覆われている。真空窓１６１および１６４は、ｘ線放射を実質的に透過する任意の好適な材料（例えば、ベリリウム）で構築され得る。照射ビーム１１７は試料１０１に向かって伝播する際に、真空窓１６１を通過する。試料１０１と相互作用した後で、散乱ｘ線放射１２５は真空窓１６４を通過し、真空チャンバ１６３に入り、ｘ線検出器１１６に入射する。照射ビーム１１７の撹乱を最小にするために、真空チャンバ１６０内で好適な真空環境１６２が維持され、散乱ｘ線放射１２５の撹乱を最小にするために、真空チャンバ１６３内で好適な真空環境１６５が維持される。好適な真空環境としては、任意の好適なレベルの真空、不活性ガス（例えばヘリウム）を含む任意の好適なパージされた環境、またはこれらの任意の組合せを挙げることができる。この場合、光束を最大にし撹乱を最小にするために、ビーム経路の可能な限り大きい部分が真空中に配置される。
いくつかの実施形態では、試料１０１を含む光学的システム全体が、真空中に維持される。しかしながら、一般に、試料１０１を真空中に維持することに関連するコストは、試料位置決めシステム１４０の構造に関連する複雑さに起因して、高い。
１つの更なる態様では、計測ツール１００は、本明細書に記載するようなビーム制御機能を実装するように構成された演算システム（例えば演算システム１３０）を含む。図１に描かれている実施形態では、演算システム１３０は、入射する照射ビーム１１７の強度、発散、スポットサイズ、偏光、スペクトル、および位置決めといった照射特性のうちの、いずれかを制御するように動作可能な、ビーム制御装置として構成されている。
図１に示すように、演算システム１３０は、検出器１１６に通信可能に結合される。演算システム１３０は、検出器１１６から測定データ１２６を受信するように構成される。一例では、測定データ１２６は、測定された試料の反応の指示（すなわち回折次数の強度）を含む。検出器１１６の表面上の測定された反応の分布に基づいて、演算システム１３０によって、試料１０１上の照射ビーム１１７の入射の場所および面積が判定される。一例では、測定データ１２６に基づいて試料１０１上の照射ビーム１１７の入射の場所および面積を判定するために、演算システム１３０によって、パターン認識技法が適用される。いくつかの例では、演算システム１３０は、所望の照射波長を選択し、入射する照射ビーム１１７が試料１０１に対して所望の場所および角度方向で到達するように照射ビーム１１７の方向変更および再成形を行うためのコマンド信号１３６を、照射光学要素１１５に通信する。いくつかの他の例では、演算システム１３０は、入射する照射ビーム１１７が試料１０１に対して所望の場所および角度方向で到達するように試料１０１の位置決めおよび配向を行うためのコマンド信号（図示せず）を、ウエハ位置決めシステム１４０に通信する。いくつかの他の例では、演算システム１３０は、所望の照射波長を選択し、入射する照射ビーム１１７が試料１０１に対して所望の場所および角度方向で到達するように照射ビーム１１７の方向変更および再成形を行うためのコマンド信号１３７を、ｘ線源１１０に通信する。
更なる態様では、ｘ線スキャトロメトリ測定データを使用して、検出された回折次数の測定された強度に基づいて、測定された構造の画像が生成される。いくつかの実施形態では、ｘ線スキャトロメトリ応答関数モデルは、一般的な電子密度メッシュから散乱を記述するように一般化される。このモデルを、連続性および疎なエッジが強化されるようにモデル化される電子密度をこのメッシュ内に制約しながら、測定された信号にマッチングさせることによって、サンプルの３次元画像が得られる。
ｘ線スキャトロメトリ測定に基づく臨界寸法（ＣＤ）計測にはモデルに基づく幾何学的なパラメータ反転が好ましいが、測定された試料が幾何形状モデルの仮定から逸脱するときにモデルの誤差を特定および補正するには、同じｘ線スキャトロメトリ測定データから生成された試料のマップが有用である。
いくつかの例では、この画像は、同じスキャトロメトリ測定データのモデルに基づく幾何学的なパラメータ反転よって推定された構造の特徴と比較される。相異を使用して、測定された構造の幾何形状モデルを更新し、測定性能を改善する。集積回路をその製作プロセスの制御、モニタリング、および問題解決のために測定する場合、正確なパラメータ測定モデルに収束できることが特に重要である。
いくつかの例では、画像は、電子密度、吸収率、複素屈折率、またはこれらの材料特性の組合せの、２次元（２－Ｄ）マップである。いくつかの例では、画像は、電子密度、吸収率、複素屈折率、またはこれらの材料特性の組合せの、３次元（３－Ｄ）マップである。マップは比較的少ない物理的制約を用いて生成される。いくつかの例では、１つ以上の目的のパラメータ、例えば、臨界寸法（ＣＤ）、側壁角度（ＳＷＡ）、オーバーレイ、エッジ設置誤差、ピッチウォーク、等が、結果的なマップから直接推定される。いくつかの他の例では、このマップは、サンプルの幾何形状または材料が、モデルに基づくＣＤ測定に利用されるパラメータ構造モデルが企図する予想値の範囲外に逸脱するときに、ウエハプロセスをデバッグするのに有用である。一例では、マップとその測定されたパラメータに従うパラメータ構造モデルによって予測される構造のレンダリングとの間の相異を用いて、パラメータ構造モデルが更新され、その測定性能が改善される。更なる詳細が米国特許公開第２０１５／０３００９６５号に記載されており、その内容の全体が参照により本明細書に組み込まれる。追加の詳細が米国特許公開第２０１５／０１１７６１０号に記載されており、その内容の全体が参照により本明細書に組み込まれる。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載するようなｘ線スキャトロメトリ測定によって特徴付けられる計測ターゲットは、測定されるウエハのスクライブライン内に配置される。これらの実施形態では、計測ターゲットは、スクライブラインの幅の中に嵌まるようなサイズである。いくつかの例では、スクライブライン幅は８０マイクロメートル未満である。いくつかの例では、スクライブラインは５０マイクロメートル未満である。一般に、半導体製造で利用されるスクライブラインの幅は、更に小さくなる傾向にある。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載するようなｘ線スキャトロメトリ測定によって特徴付けられる計測ターゲットは、測定されるウエハの機能するダイ領域内に配置されており、機能集積回路（例えば、メモリ、画像センサ、論理デバイス、等）の一部である。
一般に、計測ターゲットは、計測ターゲットの最大高さ寸法（すなわちウエハ表面と直交する寸法）を最大横寸法（すなわちウエハ表面と整列された寸法）で割ったものと定義される、アスペクト比によって特徴付けられる。いくつかの実施形態では、測定される計測ターゲットは、少なくとも２０のアスペクト比を有する。いくつかの実施形態では、計測ターゲットは、少なくとも４０のアスペクト比を有する。
図１１Ａ～図１１Ｃには、本明細書に記載する様式の測定を受ける典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイス１９０の、等角図、上面図、および断面図がそれぞれ描かれている。メモリデバイス１９０の全高（言い換えれば深さ）は、１から数マイクロメートルまでの範囲である。メモリデバイス１９０は垂直方向に製作されたデバイスである。メモリデバイス１９０などの垂直方向に製作されたデバイスは本質的に、従来の平板なメモリデバイスを９０度回転させ、ビット線およびセルストリングを垂直方向に（ウエハ表面に対して垂直に）配向したものである。十分なメモリ容量を実現するために、ウエハ上に材料の異なる交互の層が多数堆積される。このことは、パターニングプロセスが、横方向の広がりが最大１００ナノメートル以下の構造に対して、数ミクロンの深さまで良好に機能することを必要とする。結果的に、２５対１または５０対１のアスペクト比は珍しくない。
一般に、高輝度ｘ線スキャトロメトリの使用により、高光束ｘ線放射がターゲットの半透明領域内に貫通することが可能になる。ｘ線スキャトロメトリを使用して測定可能な幾何形状パラメータの例としては、孔サイズ、孔密度、ラインエッジ粗さ、ライン幅粗さ、側壁角度、プロファイル、臨界寸法、オーバーレイ、エッジ設置誤差、およびピッチが挙げられる。測定可能な材料パラメータの例としては、電子密度が挙げられる。いくつかの例では、ｘ線スキャトロメトリにより、１０ｎｍ未満の特徴部、ならびに、幾何形状パラメータおよび材料パラメータの測定が必要な、ＳＴＴ－ＲＡＭ、Ｖ－ＮＡＮＤ、ＤＲＡＭ、ＰＣ－ＲＡＭ、およびＲｅ－ＲＡＭなどの高度な半導体構造の測定が可能になる。
本開示の全体を通して記載される様々なステップが、単一のコンピュータシステム１３０、または別法として複数のコンピュータシステム１３０によって実行され得ることが、認識されるべきである。また更に、システム１００の様々なサブシステム、例えば試料位置決めシステム１４０は、本明細書に記載するステップの少なくとも一部を実行するのに適したコンピュータシステムを含み得る。したがって、前述の説明は、本発明に対する限定としてではなく単なる例示として解釈されるべきである。更に、１つ以上の演算システム１３０は、本明細書に記載する方法実施形態のうちのいずれかの、任意の他のステップを行うように構成され得る。
更に、コンピュータシステム１３０は、当技術分野で知られている任意の様式で、検出器１１６および照射光学要素１１５に通信可能に結合され得る。例えば、１つ以上の演算システム１３０が、検出器１１６および照射光学要素１１５に関連する演算システムにそれぞれ結合され得る。別の例では、検出器１１６および照射光学要素１１５の任意のものが、コンピュータシステム１３０に結合された単一のコンピュータシステムによって直接制御され得る。
コンピュータシステム１３０は、ワイヤ線部分および／またはワイヤレス部分を含み得る伝送媒体によって、システムのサブシステム（例えば、検出器１１６および照射光学要素１１５など）からデータまたは情報を受信および／または取得するように構成され得る。このようにして、伝送媒体は、コンピュータシステム１３０とシステム１００の他のサブシステムの間のデータリンクの役割を果たし得る。
計測システム１００のコンピュータシステム１３０は、ワイヤ線部分および／またはワイヤレス部分を含み得る伝送媒体によって、他のシステムからデータまたは情報（例えば、測定結果、モデル化入力、モデル化結果、等）を受信および／または取得するように構成され得る。このようにして、伝送媒体は、コンピュータシステム１３０と他のシステム（例えばメモリオンボード計測システム１００、外部メモリ、または外部システム）の間のデータリンクの役割を果たし得る。例えば、演算システム１３０を、記憶媒体（すなわちメモリ１３２または１８０）からデータリンクを介して測定データ（例えば信号１２６）を受信するように構成することができる。例えば、任意の検出器１１６の分光器を用いて得られるスペクトル結果を、永続的または半永続的なメモリデバイス（例えばメモリ１３２または１８０）に格納することができる。この点に関して、測定結果を、オンボードメモリからまたは外部メモリシステムからインポートすることができる。また更に、コンピュータシステム１３０は、データを伝送媒体を介して他のシステムに送ることができる。例えば、コンピュータシステム１３０によって判定される試料パラメータ値１７０を、永続的または半永続的なメモリデバイス（例えばメモリ１８０）に格納することができる。この点に関して、測定結果を別のシステムにエクスポートしてもよい。
演算システム１３０は、限定するものではないが、パーソナルコンピュータシステム、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、画像コンピュータ、並列プロセッサ、または当技術分野で知られている任意の他のデバイスを含み得る。一般に、用語「演算システム」は、メモリ媒体からの命令を実行する、１つ以上のプロセッサを有する任意のデバイスを包含するように広く定義され得る。
本明細書に記載する方法のような方法を実装するプログラム命令１３４を、ワイヤ、ケーブル、またはワイヤレス伝送リンクなどの伝送媒体を介して伝送することができる。例えば、図１において示すように、メモリ１３２に格納されたプログラム命令は、バス１３３を介してプロセッサ１３１に伝送される。プログラム命令１３４は、コンピュータ可読媒体（例えばメモリ１３２）に格納される。例示的なコンピュータ可読媒体は、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気もしくは光学ディスク、または磁気テープを含む。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載するようなスキャトロメトリ解析は、製造プロセスツールの一部として実装される。製造プロセスツールの例には、限定するものではないがリソグラフィ露光ツール、成膜ツール、注入ツール、およびエッチングツールが挙げられる。このように、ｘ線スキャトロメトリ解析の結果を使用して、製造プロセスを制御する。一例では、１つ以上のターゲットから収集されたｘ線スキャトロメトリ測定データが、製造プロセスツールに送られる。ｘ線スキャトロメトリ測定データは本明細書に記載するように解析され、その結果を使用して製造プロセスツールの動作が調整される。
本明細書に記載するようなスキャトロメトリ測定を使用して、様々な半導体構造の特徴を判定することができる。例示的な構造としては、限定するものではないが、ＦｉｎＦＥＴ、ナノワイヤまたはグラフェンなどの低次元構造、１０ｎｍ未満の構造、リソグラフィ構造、基板貫通ビア（ＴＳＶ）、ＤＲＡＭ、ＤＲＡＭ ４Ｆ２、ＦＬＡＳＨ、ＭＲＡＭ、および高アスペクト比メモリ構造などのメモリ構造が挙げられる。例示的な構造の特徴としては、ラインエッジ粗さ、ライン幅粗さ、孔サイズ、孔密度、側壁角度、プロファイル、臨界寸法、ピッチなどの幾何形状パラメータ、ならびに、電子密度、組成、結晶粒組織、形態、応力、ひずみ、および元素同定などの材料パラメータが挙げられるが、これらに限定されない。
本明細書に記載する場合、用語「臨界寸法」は、構造の任意の臨界寸法（例えば底部臨界寸法、中間臨界寸法、頂部臨界寸法、側壁角度、格子高さ、等）、任意の２つ以上の構造の間の臨界寸法（例えば２つの構造の間の距離）、および２つ以上の構造の間のずれ（例えばオーバーレイした格子構造の間のオーバーレイのずれ）を含む。構造は、３次元構造、パターン形成された構造、オーバーレイ構造、等を含み得る。
本明細書に記載する場合、用語「臨界寸法適用」または「臨界寸法測定適用」は、任意の臨界寸法測定を含む。
本明細書に記載する場合、用語「計測システム」は、臨界寸法適用およびオーバーレイ計測適用を含む任意の態様で試料を少なくとも部分的に特徴付けるために利用される、任意のシステムを含む。ただし、そのような技術用語は、本明細書に記載するような用語「計測システム」の範囲を限定しない。更に、本明細書に記載する計測システムは、パターン形成されたウエハおよび／またはパターン形成されていないウエハを測定するように構成され得る。計測システムは、ＬＥＤ検査ツール、エッジ検査ツール、背面検査ツール、マクロ検査ツール、またはマルチモード検査ツール（１つ以上のプラットフォームからのデータを同時に含む）、および本明細書に記載する測定技法から利益を受ける任意の他の計測または検査ツールとして、構成され得る。
試料を処理するために使用され得る半導体処理システム（例えば、検査システムまたはリソグラフィシステム）のための様々な実施形態が本明細書に記載される。用語「試料」は本明細書において、ウエハ、レチクル、または当技術分野で知られている手段により処理（例えばプリントもしくは欠陥検査）され得る任意の他のサンプルを指すように用いられる。
本明細書で使用される場合、用語「ウエハ」は一般に、半導体または非半導体の材料で形成された基板を指す。例としては、限定するものではないが、単結晶のシリコン、ヒ化ガリウム、およびリン化インジウムが挙げられる。そのような基板は、半導体製造施設において一般に見られ得るおよび／または処理され得る。場合によっては、ウエハは基板しか含まない場合がある（すなわちベアウエハ）。別法として、ウエハは、基板上に形成された様々な材料の１つ以上の層を含み得る。ウエハ上に形成される１つ以上の層に「パターン形成する」ことまたは「パターン形成しない」ことが可能である。例えば、ウエハは、繰り返し可能なパターン特徴を有する複数のダイを含み得る。
「レチクル」は、レチクル製造プロセスの任意の段におけるレチクルであっても、半導体製造施設において使用するために出荷されてもされなくてもよい、完成したレチクルであってよい。レチクル、または「マスク」は一般に、実質的に不透明の領域が表面に形成されパターンに構成されている、実質的に透明の基板として定義される。この基板は例えば、非晶質ＳｉＯ２などのガラス材料を含み得る。レチクルは、レチクル上のパターンをレジストに転写することができるように、リソグラフィ工程の露光ステップ中にレジストで被覆したウエハの上方に配設することができる。
ウエハ上に形成される１つ以上の層にパターン形成することまたはパターン形成しないことが可能である。例えば、ウエハは、繰り返し可能なパターン特徴を各々有する、複数のダイを含み得る。そのような材料の層の形成および処理の結果、最終的に完成したデバイスとなり得る。ウエハ上には多くの異なる種類のデバイスを形成することができ、本明細書で使用されるウエハという用語は、当技術分野で知られている任意の種類のデバイスが表面に製造されているウエハを包含することが意図されている。
１つ以上の例示的な実施形態では、記載される機能を、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの任意の組合せにおいて実装することができる。ソフトウェアにおいて実装される場合、機能は、コンピュータ可読媒体に格納され得るか、またはコンピュータ可読媒体上の１つ以上の命令またはコードとして伝送され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体、およびある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの移送を容易にする任意の媒体を含む通信媒体の、両方を含む。記憶媒体は、汎用または専用コンピュータがアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってよい。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭまたは他の光学ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイス、あるいは、命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコード手段を搬送または格納するために使用でき、汎用もしくは専用コンピュータまたは汎用もしくは専用プロセッサがアクセス可能な、任意の他の媒体を含み得る。また、任意の接続をコンピュータ可読媒体と呼称しても差し支えない。例えば、ソフトウェアがウェブサイト、サーバ、または他の遠隔ソースから同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を用いて伝送される場合には、それらの同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用されるディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）は、コンパクトディスク（ｄｉｓｃ）（ＣＤ）、レーザディスク（ｄｉｓｃ）、ＸＲＦディスク（ｄｉｓｃ）、デジタル多用途ディスク（ｄｉｓｃ）（ＤＶＤ）、フロッピーディスク（ｄｉｓｋ）、およびブルーレイ（登録商標）ディスク（ｄｉｓｃ）を含み、この場合、ディスク（ｄｉｓｋ）は通常データを磁気的に再生し、一方ディスク（ｄｉｓｃ）はデータをレーザで光学的に再生する。上記の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に含めるべきである。
特定の具体的な実施形態が教示の目的で上記されるが、本特許文書の教示は一般的適用可能性を有しており、上記の具体的な実施形態に限定されない。したがって、記載された実施形態の様々な特徴の様々な変形、適合、および組合せは、特許請求の範囲に明記された本発明の範囲から逸脱することなく実施され得る。

Claims (18)

  1. 計測システムであって、
    半導体構造を、１つ以上の測定部位の各々において、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する初期測定シーケンスの測定値より少ない測定値を含む初期測定シーケンスのサブセットの各々に従って、ｘ線放射で照射するように構成されている、ｘ線照射サブシステムと、
    前記ｘ線照射サブシステムが提供する前記照射に応答して、前記１つ以上の測定部位の各々における前記初期測定シーケンスの前記サブセットの前記測定に関連する第１の量の測定データを検出するように構成されている、ｘ線検出器と、
    演算システムであって、
    前記１つ以上の測定部位の各々に配設されている前記半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの初期値を推定し、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の前記初期測定シーケンスを判定し、前記初期測定シーケンスの各測定は前記計測システムの構成を定義する１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられ、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記半導体構造を特徴付ける前記目的のパラメータの第１の更新値を、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記第１の量の測定データに基づいて推定し、ここにおいて、前記１つ以上の測定部位の１つの測定部位における半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの第１の更新値を推定することが、前記１つ以上の測定部位の複数における測定値に関連する測定データの第１の量に基づいており、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の第１の更新された測定シーケンスを、前記第１の量の測定データに基づいて判定し、前記更新された測定シーケンスの各測定は、１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる
    ように構成されている、演算システムと、
    を備える、計測システム。
  2. 請求項１に記載の計測システムであって、前記ｘ線照射サブシステムは、前記半導体構造を、１つ以上の測定部位の各々において、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記第１の更新された測定シーケンスのサブセットの各々に従って、ｘ線放射で照射し、前記ｘ線検出器は、前記ｘ線照射サブシステムが提供する前記照射に応答して、前記１つ以上の測定部位の各々における前記第１の更新された測定シーケンスの前記サブセットの前記測定に関連する第２の量の測定データを検出し、前記演算システムは更に、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の前記第１の更新された測定シーケンスに基づいて、前記目的のパラメータの値の推定に関連する測定不確実性を推定し、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記半導体構造を特徴付ける前記目的のパラメータの第２の更新値を、前記第２の量の測定データに基づいて推定し、
    前記計測システムによる前記半導体構造の第２の更新された測定シーケンスを判定し、前記第２の更新された測定シーケンスの各測定は、１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられるように構成されている、
    計測システム。
  3. 請求項１に記載の計測システムであって、前記１つ以上の測定部位のうちの１つにおける前記初期測定シーケンスは、前記１つ以上の測定部位のうちの別の１つにおける前記初期測定シーケンスとは異なっている、計測システム。
  4. 請求項１に記載の計測システムであって、前記１つ以上の測定部位のうちの１つにおける前記初期測定シーケンスは、前記１つ以上の測定部位のうちの別の１つにおける前記初期測定シーケンスと同じである、計測システム。
  5. 請求項１に記載の計測システムであって、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記初期測定シーケンスの前記サブセットは、１回の測定である、計測システム。
  6. 請求項１に記載の計測システムであって、前記第１の更新された測定シーケンスの前記判定は、測定不確実性、測定時間、移動時間、標的線量、またはこれらの任意の組合せの最適化を含む、計測システム。
  7. 請求項１に記載の計測システムであって、ある測定部位における前記半導体構造の前記照射は、第２の測定部位における前記第１の更新された測定シーケンスの前記判定と同時に行われる、計測システム。
  8. 請求項１に記載の計測システムであって、第１の測定部位における前記第１の更新された測定シーケンスの前記判定は、第２の測定部位における前記半導体構造の前記照射の前に行われる、計測システム。
  9. １つ以上の測定部位に配設されている半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの初期値を推定することと、
    前記１つ以上の測定部位の各々における計測システムによる前記半導体構造の初期測定シーケンスを判定することであって、前記初期測定シーケンスの各測定は１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる、判定することと、
    前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記初期測定シーケンスの測定値より少ない測定値を含む初期測定シーケンスのサブセットの各々に従って、前記１つ以上の測定部位の各々において前記半導体構造を照射することと、
    前記照射に応答して、前記１つ以上の測定部位の各々における前記初期測定シーケンスの前記サブセットの前記測定に関連する第１の量の測定データを検出することと、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記半導体構造を特徴付ける前記目的のパラメータの第１の更新値を、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記第１の量の測定データに基づいて推定することであって、ここにおいて、前記１つ以上の測定部位の１つの測定部位における半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの第１の更新値を推定することが、前記１つ以上の測定部位の複数における測定値に関連する測定データの第１の量に基づいている、推定することと、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の第１の更新された測定シーケンスを前記第１の量の測定データに基づいて判定することであって、前記更新された測定シーケンスの各測定は、１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる、判定することと、
    を含む、方法。
  10. 請求項９に記載の方法であって、前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の前記第１の更新された測定シーケンスに基づいて、前記目的のパラメータの値の推定に関連する測定不確実性を推定することと、
    前記測定不確実性が所定の閾値未満である場合に、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記第１の更新された測定シーケンスのサブセットの各々に従って、前記１つ以上の測定部位の各々において前記半導体構造を照射することと、
    前記照射に応答して、前記１つ以上の測定部位の各々における前記第１の更新された測定シーケンスの前記サブセットの前記測定の各々に関連する第２の量の測定データを検出することと、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記半導体構造を特徴付ける前記目的のパラメータの第２の更新値を、前記第２の量の測定データに基づいて推定することと、
    前記計測システムによる前記半導体構造の第２の更新された測定シーケンスを判定することであって、前記第２の更新された測定シーケンスの各測定は、１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる、判定することと、
    を更に含む、方法。
  11. 請求項９に記載の方法であって、前記１つ以上の測定部位のうちの１つにおける前記初期測定シーケンスは、前記１つ以上の測定部位のうちの別の１つにおける前記初期測定シーケンスとは異なっている、方法。
  12. 請求項９に記載の方法であって、前記１つ以上の測定部位のうちの１つにおける前記初期測定シーケンスは、前記１つ以上の測定部位のうちの別の１つにおける前記初期測定シーケンスと同じである、方法。
  13. 請求項９に記載の方法であって、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記初期測定シーケンスの前記サブセットは、１回の測定である、方法。
  14. 請求項９に記載の方法であって、前記第１の更新された測定シーケンスの前記判定は、測定不確実性、測定時間、移動時間、標的線量、またはこれらの任意の組合せの最適化を含む、方法。
  15. 請求項９に記載の方法であって、ある測定部位における前記半導体構造の前記照射は、第２の測定部位における前記第１の更新された測定シーケンスの前記判定と同時に行われる、方法。
  16. 請求項９に記載の方法であって、第１の測定部位における前記第１の更新された測定シーケンスの前記判定は、第２の測定部位における前記半導体構造の前記照射の前に行われる、方法。
  17. 計測システムであって、
    半導体構造を、１つ以上の測定部位の各々において、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する初期測定シーケンスの測定値より少ない測定値を含む初期測定シーケンスのサブセットの各々に従って、ｘ線放射で照射するように構成されている、ｘ線照射サブシステムと、
    前記ｘ線照射サブシステムが提供する前記照射に応答して、前記１つ以上の測定部位の各々における前記初期測定シーケンスの前記サブセットの前記測定に関連する第１の量の測定データを検出するように構成されている、ｘ線検出器と、
    演算システムによって実行されると前記演算システムに、
    前記１つ以上の測定部位の各々に配設されている前記半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの初期値を推定させ、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の前記初期測定シーケンスを判定させ、前記初期測定シーケンスの各測定は前記計測システムの構成を定義する１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられ、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記半導体構造を特徴付ける前記目的のパラメータの第１の更新値を、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記第１の量の測定データに基づいて推定させ、ここにおいて、前記１つ以上の測定部位の１つの測定部位における半導体構造を特徴付ける目的のパラメータの第１の更新値を推定することが、前記１つ以上の測定部位の複数における測定値に関連する測定データの第１の量に基づいており、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の第１の更新された測定シーケンスを前記第１の量の測定データに基づいて１０判定させ、前記更新された測定シーケンスの各測定は、１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる
    ように構成されている、命令、を備える、非一時的コンピュータ可読媒体と、
    を備える、計測システム。
  18. 請求項１７に記載の計測システムであって、前記ｘ線照射サブシステムは、前記半導体構造を、１つ以上の測定部位の各々において、前記１つ以上の測定部位の各々に関連する前記第１の更新された測定シーケンスのサブセットの各々に従って、ｘ線放射で照射し、前記ｘ線検出器は、前記ｘ線照射サブシステムが提供する前記照射に応答して、前記１つ以上の測定部位の各々における前記第１の更新された測定シーケンスの前記サブセットの前記測定に関連する第２の量の測定データを検出し、前記非一時的コンピュータ可読媒体は、演算システムによって実行されると前記演算システムに、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記計測システムによる前記半導体構造の前記第１の更新された測定シーケンスに基づいて、前記目的のパラメータの値の推定に関連する測定不確実性を推定させ、
    前記１つ以上の測定部位の各々における前記半導体構造を特徴付ける前記目的のパラメータの第２の更新値を、前記第２の量の測定データに基づいて推定させ、
    前記計測システムによる前記半導体構造の第２の更新された測定シーケンスを判定させ、前記第２の更新された測定シーケンスの各測定は、１つ以上の計測システムパラメータの異なる値によって特徴付けられる
    ように構成されている、命令を更に備える
    計測システム。
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