JPWO2014115586A1 - 表面計測装置 - Google Patents

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Abstract

特許文献1は、マイクロラフネスを測定する手段としてはAFM（原子間力顕微鏡）による高さ測定が用いられている。しかし、この測定には時間がかかるため、１つの表現としてはウエハのインライン全数検査や全面検査に適用することは難しい。本発明は、光散乱法を用いて、複数の検出系の信号総和および信号比率からマイクロラフネスを推定するものである。本発明は、ウエハを高速に回転、並進することにより、高スループットでウエハ全面を測定する。さらに、マイクロラフネスと散乱光量との関係は、ウエハの材料や膜厚によって異なる。また、装置の校正も必要である。本発明はこの点に着目したものであり、測定対象と実質的に同じ試料を用いて光学的に得られた検出結果を補正する機能を有し、光学的に得られた検出結果を他の計測原理を利用する装置（例えば、AFM）で測定された結果により近づけるものである。

Description

本発明は、表面の形状を得るための表面形状計測装置に関する。例えば、本発明は光散乱法を用いる表面形状に係わり、特に、半導体デバイス製造工程におけるウエハ表面などのマイクロラフネスの計測装置に関する。
半導体ウエハのマイクロラフネスはデバイスの性能に大きく関与するため、その管理が重要である。マイクロラフネスの測定はインラインで全数かつ全面検査を行うことが望ましく、そのために高速な測定が要求される。先行技術としては以下の文献が挙げられる。
特開2006-54358号公報
特許文献1は、マイクロラフネスを測定する手段としてはAFM（原子間力顕微鏡）による高さ測定が用いられている。しかし、この測定には時間がかかる点については配慮がなされていない。
本発明は、光散乱法を用いて、複数の検出系の信号総和および信号比率からマイクロラフネスを推定するものである。
本発明は、ウエハを高速に回転、並進することにより、高スループットでウエハ全面を測定する。
さらに、マイクロラフネスと散乱光量との関係は、ウエハの材料や膜厚によって異なる。また、装置の校正も必要である。本発明はこの点に着目したものであり、測定対象と実質的に同じ試料を用いて光学的に得られた検出結果を補正する機能を有し、光学的に得られた検出結果を他の計測原理を利用する装置（例えば、AFM）で測定された結果により近づけるものである。
本発明は、ウエハのプロセス管理に必要な情報を短時間で得ることができる。
実施例１の表面計測装置を説明する図である。 測定した散乱光量からマイクロラフネスの空間周波数スペクトル（PSD関数）を推定するフローを説明する図である。 PSD関数を説明する図である。 PSD関数と表面粗さとの関係を説明する図である。 PSD関数から表面粗を求めるフローである。 装置の校正に用いる補正係数kの算出方法を説明するフローである。 ある散乱光量に対するPSD関数のモデルパラメータの出力例を説明する図である。 一組の信号比率に複数のABCパラメータが対応する理由を説明する図である。 フーリエ変換光学系を説明する図である。 実施例２において取得データを平均化する単位領域を説明する図である。 所望の空間周波数帯域における表面粗さの表示例を説明する図である。 表面粗さをヒストグラムにより表示する例を示す図である。 表面粗さと欠陥検査の結果を合わせて表示する例を示す図である。 欠陥の種類と表面粗さの対応を説明する図である。 実施例３を説明する図である。 実施例４を説明する概念図。 AFMとCD-SEM、MP-SEMの概略を説明する図である。 実施例４を説明するフローチャートである。 実施例５を説明するフローチャートである。
以下、図面を用いて説明する。
本実施例では、装置構成と表面粗さ計測の原理を説明する。表面計測装置の概略構成を図1(a)に示す。主な構成要素は、ウエハ101を吸着するチャック102、チャック101が装備された回転ステージ103、回転ステージ101を搭載した直進ステージ104、光源105、レンズやミラー等を有する照明光学系106、レンズやミラー等を有する検出系181〜186、信号処理系107、制御系108および操作系109である。
検出系181〜186の配置を図1(b)に示す。照明光学系108から供給される照明光が集束することで、ウエハ101の表面にはビームスポット121が形成される。ビームスポット121から発生した散乱光は複数の検出系181〜186によって検出される。検出系181〜186は同一の仰角で、異なる方位角をもって配置される。なお、照明光はウエハ101に対して斜めから供給され、検出系181〜186は散乱光を検出するので、本実施例の表面計測装置はいわゆる暗視野型装置であると表現することもできる。さらに、検出系181〜186の開口の形状は図1(b)に示す用にウエハ101をその法線方向から見た際に実質的な円となるよう設計される。
検出系183の構成例を図1(c)に示す（他の検出系についても同様である）。検出系183は光軸193を有する検出光学系191、光電変換素子192を有する。ウエハ101に供給された照明光によってウエハ101上にビームスポット121が形成され、ビームスポット121から各仰角、方位角に光は散乱する。散乱光はある開口数を持つ検出光学系191によって集光される、検出光学系191は複数のレンズ（レンズ群）を含んでおり、いわゆる集光光学系、又は結像光学系を構成する。集光された散乱光は、空間フィルタや偏光フィルタによって望ましくない光を遮光された上で、光電変換素子192によって光電変換される。光電変換された信号は電流あるいは電圧として得られるので、AD変換され信号処理系107によって処理される。なお、光電変換素子192の例としては、光電子増倍管、アバランシェホトダイオードアレイ、ホトンカウンティング素子を複数配列したホトンカウンティングアレイが挙げられる。
図1(d)でビームスポット121の走査方法を示す。ウエハ101は、ステージ103により矢印132の方向に直進しながら、ステージ102により矢印131のように回転する。この直進動作、及び回転動作によってビームスポット121はウエハ101全面を走査することになり、その軌跡は同心円状または螺旋状となる。ビームスポット121の座標は、中心からの距離と回転角度（いわゆる極座標系）で管理できる。回転角度は、ウエハ上に仮想した基準線135(例えば、ノッチ134とウエハ中心とを通る半直線)を基準に表現できる。
図1(e)は各検出系181〜186から出力信号を説明する図である。横軸141は時間またはステージの回転方向131と同じ方向の座標であり、縦軸142は出力信号の大きさである。ウエハ101のマイクロラフネスに起因する散乱光が検出系181〜186に入射し、検出系181〜186それぞれについてマイクロラフネス信号143に示す波形が得られる。この値と座標を、検出系181〜186ごとに保存する。またビームスポット121が欠陥等を横切ると、特に大きな信号144が検出される。この欠陥信号144は、信号処理部107において、例えば高域通過フィルタ(HPF)によって143と分離され、欠陥としてその値と座標が保存される。
マイクロラフネス信号143と欠陥信号144の取扱いについて述べる。マイクロラフネス信号143から欠陥信号144を除くためには、先に述べた周波数領域での分離の他に、信号の大きさで判定することも可能である。つまり、ある大きさ(閾値)以下であれば、取得信号はマイクロラフネス信号であるとする。この閾値は、予め固定値として設定する他、マイクロラフネス信号であると明らかに判断できる信号から、リアルタイムに設定することも可能である。
また、マイクロラフネス信号を取得する方法として、マイクロラフネス信号143から欠陥信号144を分離しない方法もある。例えば、ある時間またはウエハ領域において、検出系181〜186からの信号を平均化(マージ)する方法である。平均化の方法としては、６個の検出系181〜186を、複数の集団に分割して、分割した集団毎に平均化を行う方法が挙げられる。より具体的には、検出系181と検出系186とを第１集団、検出系182と検出系185とを第２集団、検出系183と検出系184とを第３集団として、集団毎に平均化を行うという方法が考えられる。いずれの検出系を組み合わせるかは作業者が任意に設定可能であるが、マイクロラフネスに起因する変化を鋭敏に捕捉できる組み合わせとなることが望ましい。散乱光によるセンサ出力の取得間隔が十分細かいとき、取得信号に対する欠陥信号の頻度は非常に小さい。そのため、欠陥信号144の強度がマイクロラフネス信号143の強度より大きくとも、平均化後の欠陥信号はマイクロラフネス信号と同視して取り扱えるであろうということである。また、平均化を行うと、信号処理系107の処理負荷を小さくできるという利点も有する。以上、ウエハ全面における各検出系に入射する散乱光量の測定方法を述べた。
次に、測定した散乱光量から表面粗さを求める手順を説明する。この手順は、（１）散乱光量から実質的な表面のPSD関数を推定する手順と、（２）PSD関数から実質的な表面の粗さを求める手順に大別される。
まず、PSD関数について説明する。表面形状を3次元座標(X, Y, Z)で表現するとき、高さZを(X, Y)に関して2次元フーリエ変換し、その振幅を二乗したものを空間周波数スペクトルと表現することができる。空間周波数スペクトルは(X, Y)の逆数である(fx, fy)を変数とする関数P(fx, fy)となる。このPをfr=√(fx×fx＋fy×fy)を用いて表したP(fr)がパワースペクトル密度(Power Spectral Density: PSD)関数である。PSD関数は、表面粗さの大きさと周期の情報を持つ。つまり、PSD関数は、空間周波数スペクトルを表現する関数の一例と表現することができる。また、PSD関数を得るということは表面形状についての情報を得ることと実質的に等価であると表現することもできる。
次に、図2を用いて、散乱光量のからPSD関数を推定する手順を説明する。まず作業者は、操作系109で測定対象の材料と膜厚を入力する(図2のステップ201)。この情報は散乱光の測定条件や補正係数kの参照に使われる。
次に図1で説明した方法で、検出系181〜186により散乱光量を測定する(図2のステップ202)。散乱光量は、事前に測定された値を信号処理系107に保存しておき、それを読み込んでもよい。
次に、信号処理系107が検出信号の総和Σを計算し(図2のステップ203)、検出系181〜186の各信号をΣで除算する(図2のステップ204)。これは信号総和に対する、各検出系の比率を取ることを意味する。
ステップ202〜ステップ204と並行して、始めに入力した材料と膜厚に基づいて、信号処理系107は予め保存されていた所定の補正係数Kを参照し(図2のステップ207)、補正係数Kをステップ204で算出した各検出系の比率に乗じる(図2のステップ205)。
この様にして得られた信号比率と総和Σから、信号処理系107がPSD関数を推定する(図2のステップ206)。PSD関数の推定は、信号処理系107がそのメモリ内に記録したライブラリを用いて行う。このライブラリは、多数の既知のマイクロラフネスについて、PSD関数と前記の光学条件における検出信号との関係が記録されたものである。信号処理系107は検出した信号とこのライブラリを比較し、PSD関数を推定する。推定されたPSD関数、後述する表面粗さはウエハ上の座標と対応付けて信号処理系107内のメモリに記憶される。
次に図3を用いて、本実施例で推定するPSD関数について説明する。横軸301は前述したf=fr、縦軸302は空間周波数スペクトルの大きさであり、両対数グラフとしている。
図3(a)は第１のPSD関数であり、以降、ABCモデルと称する。ABCモデルは、表面粗さの空間周波数fに対して、パラメータA, B, Cを用いてPSD(f)=A/(1+Bf2)C/2で表せる。低周波数側でPSDが一定の値をとり、高周波数側でPSDが小さくなる。低周波数側の一定値をA、高周波数側の傾きを-C/2、分岐点の空間周波数を1/Bとなる。
図3(b)は第２のPSD関数であり、以降、Fractal ABCモデルと称する。パラメータA, B, C, K, Mを用いてPSD(f)=A/(1+Bf2)C/2+K/fMで表せる。Fractal ABCモデルは、ABCモデルに対して低周波数側が切片K、傾き-Mで大きくなることを特徴とする。
図3(c)は第３のPSD関数であり、以降、Double ABCモデルと称する。パラメータA1, B1, C1, A2, B2, C2を用いてPSD(f)=A1/(1+B1f2)C1/2+A2/(1+B2f2)C2/2で表せる。異なる2つのABCモデルの加算となっている。以上、散乱光量からPSD関数を求める手順を説明したが、本実施例は異なる波形のPSD関数を定義できる。図３に示す通り、PSD関数は連続的な滑らかな関数となる。
次に、PSD関数から表面粗さを求める手順を説明する。図4はPSD関数と表面粗さ(RMS粗さ)との関係を説明する図である。RMS粗さはPSD関数401と空間周波数fの積を、ある空間周波数帯域（図4であれば帯域f1〜f2）で積分した値となる。この積分区間f1〜f2は任意に選べるとし、その区間でのRMS粗さをRMS(f1,f2)とすると、RMS(f1,f2)=√(2π∫f2 f1PSD(f)×fdf)となる。
図5にRMS粗さを求める手順を示す。まず、任意の空間周波数帯域f1〜f2を選択する(図5の501)。次にRMS(f1,f2)=√(2π∫f2 f1PSD(f)×fdf)からRMS粗さを算出する。この手順によってRMS粗さを得ることができる。以上、PSD関数から表面粗さを求める手順を説明した。
次に、図２のステップ207で説明した補正係数kについて説明する。この補正係数kは、散乱光量から求めた表面粗さを、AFMで測定した表面粗さに補正する役割をもつ。これは、他の表現としては、補正係数kによって光学的に得られた表面粗さは、実際の粗さにより近づくことになると表現することができる。また、補正係数kは、試料と実質的に同じ試料を光学的手法に計測した結果、及び光学的手法とは異なる手法により計測した結果によって定義されると表現することもできる。さらに、この異なる手法とは光学的な手法よりも分解能の高い手法（例えばAFMによる計測）と表現することができる。この補正係数kは、ウエハの情報（例えば、ウエハを構成する材料毎、ウエハ上の膜種毎）に応じて、各検出系181〜186に対して値が用意される。つまり、他の表現としては、試料を構成する材料、前記試料上の膜種に応じて補正係数kは変更されると表現することもできる。
図6に補正係数kを求める手順を示す。この手順では、図１で説明した表面計測装置（第１の装置、光学装置と表現することができる）の他に表面の高さ情報が直接測定出来る装置（第１の装置とは異なる計測原理によって表面を計測する第２の装置と表現することができる）を用意する。ここでは第２の装置として、表面計測装置よりも分解能の高いAFMを例として説明する。まず、計測対象と実質的に同じウエハ（以降、同一ウエハと称する）を用意する(図6のステップ601)。
この同一ウエハに対して、AFMを用いて高さデータを取得する(図6のステップ602)。
次に、取得した高さデータから2次元フーリエ変換を用いてPSD関数を計算する(図6のステップ603)。
このPSD関数を用いて、表面計測装置の検出系181〜186に入射する散乱光量を計算する(図6のステップ604)。散乱光量の計算は、PSD関数とウエハ表面の材料の屈折率、および照明条件を入力データとし、BRDF法(Bidirectional Reflectance Distribution Function)を用いて行う。
次に、ステップ604で得られた各検出系に入射する散乱光量の総和Σを計算し(図6のステップ605)、各検出系の散乱光量をΣで割ることで、各検出系の信号比を得る(図6のステップ606)。これがAFMデータから求めた信号比である。
ステップ602からステップ606に並行して、同一ウエハに対して、表面計測装置を用いて散乱光量を取得する(図6の607)。
ステップ607から得られた検出信号のΣを計算し(図6の608)、検出系181〜186の検出信号をΣで割ることで、検出系181〜186の信号比を得る(図6の609)。これが光学的に測定した信号比である。
次に検出系181〜186について、次式から補正係数kを求める。k=(AFMから得られた比率)/(散乱光量の測定から得られた比率)(図6のステップ610)。ここまでで、一つの材料、膜種に対する補正係数kが求められる。他のウエハの補正係数を求める場合はフロー601に戻り、それ以外では終了する(図6の611)。得られた補正係数kは、図2のフロー205で用いられる。
ここで、ある散乱光量に対するPSD関数のモデルパラメータの出力例を、図7を用いて説明する。PSD関数はABCモデルを例に挙げる。表面計測装置で測定し、補正係数kを乗じた各検出系の信号が701のとき、それに対応するABCパラメータが702のように複数組対応する。信号が703のときは、ABCパラメータは704となる。本実施例では、一組の信号比率に複数のABCパラメータが対応することになる。
図8を用いて、一組の信号比率に複数のABCパラメータが対応する理由を述べる。802、803、804はBパラメータが異なるPSD関数である。表面計測装置で測定出来る空間周波数帯域は、ウエハに対する入射光の角度と光の波長で決まる。この帯域が801の場合、測定値からでは802〜804を分離することが出来ない。そのため図7の様に一組の信号比率に対して、複数のABCパラメータの組が対応する。さらに、それぞれのABCパラメータに対してRMS粗さが計算できる。したがって、一組みの信号比率に対して、複数のRMS粗さが対応する。本実施例で得られるRMS粗さは、次の（１）（２）で求めた値を採用することができる。（１）候補となる複数のABCパラメータAi、Bi、Ciの平均値Avg(Ai)、Avg(Bi)、Avg(Ci)を求める。これらの値と任意の空間周波数領域f1〜f2を用いて、RMS粗さを算出する。つまり、RMS=Function(Avg(Ai), Avg(Bi), Avg(Ci), f1, f2)となる。（２）候補となる複数のABCパラメータAi、Bi、Ciと、任意の空間周波数領域f1〜f2を用いてRMS粗さを算出する。つまり、RMSi=Function(Ai, Bi, Ci, f1, f2)となる。このRMS粗さの平均値をRMS粗さとする。つまり、RMS=Avg(RMSi)となる。（１）（２）いずれの種類を採用するかは作業者が任意に決定すれば良い。
なお、検出系181〜186は集光光学系、結像光学系を含むと説明したが、検出系183は図9に示すようにフーリエ変換光学系も含む（他の検出系も同様である）。検出系183がフーリエ変換光学系である場合、ウエハ101からの散乱光は検出光学系901によってコリメートされ光軸193と実質的に平行な平行光となる。平行光は、複数の光電変換素子が配列されたセンサ902によって光電変換されることになる。検出系181〜186にフーリエ変換光学系を採用すれば、散乱光の空間分布をより高分解能で測定することが可能となり、PSD関数の推定精度向上となる。また、検出系の数を増やすことでも同様の効果が得られる。
本実施例によれば、ウエハ表面に関する情報を、比較的高速に得ることが可能となる。また、本実施例によれば、測定出来る空間周波数帯域外の情報も推定できる。
実施例１では、ウエハ上のビームスポット1点からの散乱光量を測定し、表面粗さを求める方法を説明した。本実施例では、ウエハ全面におけるデータの取り扱い方、粗さの表示方法、及び欠陥検出機能との比較解析例を説明する。
データをマージする領域について、図10を用いて説明する。図10(a)に、各ビームスポット1012(1スポットの大きさは数μm2)のデータ(散乱光量、PSD関数パラメータ)を全て管理する様子を示す。ここで管理とは、ある単位領域毎に得られたデータを信号処理系107、制御系108に保存すること、操作系109内のディスプレイ等に表示することが含まれる。ウエハ面1001を同心円または螺旋状に走査すると、半径方向に境界線1011を定義することができる。境界線1011の間隔はビームスポットの半径方向の長さに実質的に対応する。さらに2つの境界線1011の間の領域を周方向に分割して、1ビームスポット1012ごとに値を管理する。つまり、図10（a）は実質的にビームスポット1012の面積毎に得られたデータを管理すると表現することができる。
さらに、ビームスポットの大きさよりも大きな単位領域毎に得られたデータを管理することも可能である。例えば、本実施例では、図10(ｂ)に示すように、半径方向の境界線1021、1022と周方向の境界線1023、1024、1025で区切られる境界内でデータを平均化して値を管理することもできる。図10の場合、境界線1021、1022の間隔はビームスポットの半径方向の長さよりも長く、境界線1021、1022、1023、1024、1025で定義される単位領域の面積はビームスポットの面積よりも大きくなる。
また、図10(c)に示すように、ウエハ上に形成されるべき所定のパターンの設計データ（例えば、ダイの分割パターン）に従ってデータを管理ことも可能である。図10(c)の場合はウエハ上に作製するダイのデータ（例えば、座標、寸法）を参照し、単位領域1031を形成する。この単位領域1031内でデータを平均化し、平均化された値を管理する。この設計データは信号処理系107内のメモリに予め保存しておいても良いし、ネットワークを経由して外部の処理装置からダウンロードしても良い。
さらに、図10(d)に示すように、作業者が指定する任意領域においてデータを管理することも可能である。図10(d)では、作業者が操作系109内のマウスポインタ1041でウエハマップ上の任意形状の領域1042を指定し、その領域内でデータを平均化し、平均化された値を管理する。図10(d)の場合は、作業者が指定した領域1042が単位領域となる。図10(a)から(d)までいずれの管理方法を採用するかは、作業者が任意に決定すれば良い。
次に、図11を用いて得られたRMS粗さの表示方法を説明する。図11では、図10(a)の方法でデータを管理し、RMS粗さを表示する場合について説明する図である。図４で説明した通り、RMS粗さは空間周波数帯域でその値が決定される。
まず操作系109内の表示部は、この空間周波数帯域を指定する機構を備える。指定方法の一つは、数値の入力によってなされる方法である。帯域の下限f1を1103に、上限f2を1104に入力する。他に、スケールバー1105を用意し、装置の性能を考慮した空間周波数の下限値1106と上限値1107を両端にとる。この中を、RMS粗さを求める空間周波数帯域の下限値を1108で、上限値を1109で、マウスポインタ等で連続的に変化できる機構を備える。この1108と1109の位置に対する値が、それぞれ1103と1104に表示されるようにする。この様にして決められた空間周波数帯域について、図4の式からRMS粗さを算出し、ウエハマップ1001上に表示する。RMS粗さの表示例としては等高線表示が挙げられる。RMS粗さによって等高線1101と、代表的な値1102を表示する。等高線表示の他に、カラーバーを備えたグラデーション表示や、パターン表示を採用しても良い。
ウエハマップ1101に図として表示する以外に、定量的な表示を行う例として、ヒストグラム表示が挙げられる。ヒストグラム表示を図12を用いて説明する。空間周波数帯域を指定して、RMS粗さを求める手順は図11と同じである。図12(a)では、あるRMS粗さ(の範囲)をもつ領域をカウントし、ヒストグラムとする。さらに、このヒストグラムを小さいRMS粗さから加算して表したものが累積ヒストグラム図12(b)である。これらの縦軸は、頻度もしくは割合が考えられる。
次に、PSDパラメータおよびRMS粗さのデータと欠陥検査のデータを比較解析する例を図13で説明する。図13は、得られた表面粗さのデータと欠陥とのウエハマップ1001上に表示した例である。欠陥のデータ（例えば、座標、種類）は本実施例の表面計測装置、他の光学式検査装置を使用して得ても良いし、他の装置（例えば、電子線を使用して欠陥を検出、分類する装置）を使用して得ても良い。図１３では、ウエハマップ1001上にRMS粗さは等高線1101によって表現され、欠陥は記号1301によって表現される。さらに、欠陥の種類は符号1302のように異なる形状の記号によって分けられ、作業者が欠陥の種類の違いを認識し易いよう表示される。このように表示すれば、欠陥と表面粗さの関係を視覚的に把握することができる。図13では、実質的に同一のウエハマップ1001上に欠陥と表面粗さのデータとを表示したが、異なるウエハマップ1001に各々表示するようにしても良い。
さらに、本実施例では、図13のウエハマップ1001から作業者が任意の種類、任意の欠陥を選択し、選択された欠陥に対応する領域の平均的なPSD関数を表示することも可能である。欠陥の種類とPSD関数との関係を表す例を、図14を用いて説明する。図14は、図13にある欠陥種類ごとに、その欠陥に対応する領域の平均的なPSD関数を表示する機能である。作業者は所定の入力装置を使用して符号1302から任意の種類の欠陥を選択する。図14(a)は、欠陥Aに対応する領域の平均的なPSD関数1303を示している。図14(b)は、欠陥Bに対応する領域の平均的なPSD関数1304を示している。図14(c)は、欠陥A・B以外の欠陥に対応する領域の平均的なPSD関数1305を示している。これにより、各欠陥が発生する要因とPSD関数の関係が分かる。なお、符号1302からではなくウエハマップ1001から特定の欠陥を作業者が選択し、特定された欠陥についてのPSD関数を表示するようにしても良い。
次に、実施例３について説明する。本実施例では、実施例１、２に開示される内容を、ウエハ処理工程の異常を監視するシステム（所謂プロセスモニタ）として応用する実施例である。
図15は、本実施例を説明する図である。図15(a)に本実施例のプロセスモニタの手順を示す。ウエハは製造装置へ搬送される（ステップ1401）。搬送されたウエハに対して所定の処理が施される（ステップ1402）。ここで、処理には、ウエハに対する研磨、洗浄、成膜、エッチングが含まれる。
所定の処理が行われたウエハに対して、実施例１、２に開示される内容によって表面の計測が行われる（ステップ1403）。
計測結果について、異常があればその結果は製造装置へフィードバックされる（ステップ1405）。フィードバックには、研磨条件の変更、洗浄条件の変更、成膜条件の変更、エッチング条件の変更が含まれる。異常がなければプロセスモニタリングは終了する。
図15(b)はステップ1404を説明する図である。時間軸1408において、ある時点1409で得られたウエハのPSD関数が関数1410であるとする。これに対して、別の時点1411（より具体的には時間的に後）で測定したPSD関数が関数1412であるとする。関数1408と関数1410とを比較すると、時点1411では時点1409に対して、PSD関数の低周波数部分1413が増加したことが捉えられる。これは、低周波数つまり長周期の粗さが増大していることを示す。つまり、表面の状態が製造装置内の何らかの変化に応じて変化したことを示している。このように、信号処理系107で、異なる時点で得られたPSD関数の形状を比較することによって、表面の状態の変化を知ることができる。なお、図15(b)では、時間的に異なる実際に得られた２つのPSD関数の比較を説明したが、ステップ1404の判断に当たり基準とするPSD関数は必ずしも実測される必要は無く、作業者が信号処理系107を使用して任意に定義づけることも可能である。また、ステップ1404の判断に当たり基準とするPSD関数はウエハに対して施される処理の内容に応じて変更することも可能である。さらに、PSD関数のどの帯域に注目して異常を判断するかも処理の内容に応じて任意に変更可能である。
本実施例によれば、どの空間周波数帯域がどの程度変化したかを、ウエハ全面かつ全数に対して捉えることができる。これにより、各処理、各製造装置の異常を絞り込むことに有意な情報を提供でき、ウエハ処理プロセスに対して迅速なフィードバックを提供することが可能である。
次に実施例４について説明する。本実施例は、実施例１乃至３に開示する表面計測装置、及び表面計測装置よりも高い分解能で表面を検査計測可能な計測装置を使用してウエハの表面を計測する実施例である。
図16は、本実施例を説明する概念図である。本実施例のシステムは、実施例１乃至３に開示する表面計測装置（第１の計測装置）と表面計測装置よりも高い分解能で表面を計測することができる計測装置（第２の計測装置）とを有する。第２の計測装置の例としては、前述した原子間力顕微鏡(Atomic Force Microscope: AFM)、欠陥を観察し、検出、分類が可能な多目的走査型電子顕微鏡(Multi Purpose Scanning Electron Microscope: MP-SEM)、ウエハ上に形成されたパターンの線幅を計測する測長電子顕微鏡(Critical Dimension Scanning Electron Microscope: CD-SEM)が挙げられる。
AFMやSEMは、高分解能な表面形状を測定、観察することが可能であるが、視野が比較的
狭いことが欠点として挙げられる。また、測定物によって測定条件も決める必要もある。
本実施例はこの点に配慮したものである。
AFMの動作原理を、図17(a)を用いて説明する。先端が数10nmオーダーのプローブ1603を、移動ステージ1607上にあるウエハ101に対して、原子間力の影響がある範囲まで近づける。このとき、光源1601から出たレーザー1602をプローブ先端上部に反射させ、反射した光1604を領域が分割した光検出系1605で検出し、信号処理系1608で記録する。制御系1606によりステージ1607を動かすと、ウエハ101の表面形状に沿ってプローブ1603が上下に変位する。これにより、プローブ先端上部から反射した光1604も変位し、光検出系1605の分割された各領域の受光量が変化する。信号処理系1608でこの変化をプローブの変位に換算し、ウエハ101の座標と対応付けることで、ウエハの表面形状を測定することが出来る。
このAFMには、大気中でプローブ1603を実質的に試料に接触させ走査するモード（いわゆるコンタクトモード）、真空中でプローブ1603を試料に対して非接触のまま所定の共振周波数で振動させ、その周波数のシフトを観測するモード（いわゆるノンコンタクトモード）、その他の計測モード（例えば、ノンコンタクトモードによって試料を走査する際に、試料・プローブ間の距離をプローブが跳ねるように変えるモード）が含まれる。
次にMP-SEMの動作原理を、図17(b)を用いて説明する。電子銃1611から放出された電子ビーム1612は、集束レンズ1613により集束される。その後、制御部1620で制御された偏向コイル1614、1615を通り、対物レンズで絞り込まれてウエハ101に照明される。この際の反射電子、二次電子等1617を検出系で捕捉し、信号処理系1619で記録する。制御系1620により、電子ビームをウエハ上で走査させ、そのときの位置と検出信号の大きさから、ウエハの表面形状を観察することが出来る。CD-SEMについては、MP-SEMで観察した所定の領域に対して、所定の参照画像とのパターンマッチングを行うことで線幅の計測を行うことが可能である。
図１８に本実施例の計測のフローを示す。まず、表面計測装置（第１の装置）にてウエハ全面の表面計測を行う（ステップ1701）。この際、作業者は詳細に計測したい座標を、例えばウエハのノッチ(図1(d)の134)に対する座標として、例えば、信号処理系107に記録する。ステップ1701では、表面粗さの推定も行われる。
次に、ステップ1701で推定された表面粗さから、第２の装置の測定条件を決定する（ステップ1702）。決定に当たっては、信号処理系107はもちろん、外部の処理系を用いても良い。ここで、測定条件には、AFMについては前述した複数の計測モード、SEMについては加速電圧が含まれる。
次に、第２の装置は、ステップ1701で少なくとも作業者が指定した座標に対してステップ1702で決定した測定条件で検査を行う（ステップ1703）。
ステップ1701の結果とステップ1703の結果とは同一のウエハマップ上で統合される（ステップ1704）。これにより、２つの測定結果を比較、解析することができる。つまり、ウエハ表面全体の状態とウエハの局所的な状態との比較することが可能になるということである。
次に実施例５について説明する。本実施例は、何らかの膜（例えば、特に透明膜）が表面に形成されたウエハ（以降、透明膜付きウエハと表現する）のPSD関数、及び表面粗さのうち少なくとも１つを得ることを１つの特徴とする。
まず、波長に対して十分に不透明な膜、つまり膜表面より下層からの散乱光が発生しない膜が付いたウエハに関しては、実施例１乃至４の少なくとも１つの方法でPSD関数、表面粗さを測定できる。
一方、SiO2やSi3N4などの透明膜が付いたウエハに関しては、透明膜を成膜する前の表面に関する情報を得た方が良い。その理由は、透明膜の場合、透明膜付きウエハからの散乱光は、膜表面からの散乱光と、膜下層とウエハ表面との間の界面からの散乱光との和として測定されるからである。
そのため、本実施例では図19に示すフローによって、透明膜付きウエハの透明膜表面のPSD関数、表面粗さの少なくとも１つを取得する。まず、透明膜の無いウエハについて散乱光のデータを取得する（ステップ1901）。ステップ1901には、実施例１の表面計測装置を使用して散乱光のデータを実測すること、及びＡＦＭの計測データに所定の処理を施すことで散乱光のデータを得ることのうち少なくとも１つが含まれる。ステップ1901は検出系181〜186それぞれに対して行われる。ステップ1901のデータは信号処理系107に記憶される。
透明膜付きウエハの計測の際には、信号処理系107からステップ1901のデータがロードされる（ステップ1902）。
次に、実施例１乃至４の少なくとも１つの表面計測装置を使用して透明膜付きウエハについて散乱光の測定が行われる（ステップ1903）。
ステップ1901のデータは界面からの散乱光と実質的に同等と取り扱えるので、信号処理系107はステップ1903の結果からステップ1901の結果を取り除く（ステップ1904）。ステップ1904は検出系181〜186それぞれに対して行われる。ステップ1904により、以降の演算に使用されるのは、透明膜表面からの散乱光を表すデータとなる。
ステップ1904の結果に対して実施例１乃至４の少なくとも１つの方法が適用され、透明膜表面についてのPSD関数、表面粗さの取得が行われる（ステップ1905）。
本実施例によれば、何らかの膜（例えば、特に透明膜）が形成されたウエハを計測する場合でも、より正確なPSD関数、表面粗さを得ることができる。なお、成膜前のウエハの表面粗さが十分に一定であれば、成膜前のウエハの表面粗さを全数測定する必要はない。つまり、ステップ1901のデータは実質的に同じ種類の膜が形成された別のウエハについての演算に使用しても良いということである。
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は実施例に限定されない。ウエハとは、シリコンウエハだけでなく、シリコン以外の基板やその他の試料も含む広義の表現である。本明細書に記載された内容は試料上の傷、異物等の欠陥を検出する欠陥検査装置に適用することもできる。また、各実施例記載の内容はその一部を削除しても良いし、相互に置換、組み合わせが可能である。
１０１・・・ウエハ
１０２・・・チャック
１０３・・・回転ステージ
１０４・・・直進ステージ
１０５・・・光源
１０６・・・照明光学系
１０７・・・信号処理系
１０８・・・制御系
１０９・・・操作系
１８１・・・検出系
１８２・・・検出系
１８３・・・検出系
１８４・・・検出系
１８５・・・検出系
１８６・・・検出系

Claims (28)

  1. 光を試料に供給する照明光学系と、
    前記試料からの散乱光を検出する複数の検出光学系と、
    前記複数の検出光学系の検出信号、所定の係数、及びライブラリを用いて前記試料についての連続的な空間周波数スペクトルを得る処理部と、を有する表面計測装置。
  2. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記係数は、前記試料と実質的に同じ試料を光学的手法に計測した結果と前記光学的手法とは異なる手法により計測した結果とによって表現される表面計測装置。
  3. 請求項２に記載の表面計測装置において、
    前記異なる手法とは前記光学的手法よりも分解能の高い計測手法である表面計測装置。
  4. 請求項３に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、
    前記複数の検出光学系それぞれの検出信号の総和と前記検出信号との比を得て、
    前記比と前記係数とを使用して所定の演算を行い、
    前記演算結果と前記ライブラリとを用いて前記空間周波数スペクトルを得る表面計測装置。
  5. 請求項４に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記空間周波数スペクトルから前記試料の表面粗さを得る表面計測装置。
  6. 請求項５に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記空間周波数スペクトルを前記試料の座標と対応付け、
    前記空間周波数スペクトルを単位領域毎に平均化する表面計測装置。
  7. 請求項６に記載の表面計測装置において、
    前記単位領域は任意に定義できる表面計測装置。
  8. 請求項６に記載の表面計測装置において、
    前記単位領域は、前記試料上に形成される照明領域の面積よりも大きい表面計測装置。
  9. 請求項６に記載の表面計測装置において、
    前記単位領域は、前記試料上に形成されるべきパターンによって決定される表面計測装置。
  10. 請求項９に記載の表面計測装置において、
    前記パターンとはダイである表面計測装置。
  11. 請求項６に記載の表面計測装置において、
    前記試料上の欠陥に関する情報と前記表面粗さに関する情報を実質的に同じマップ上に表示する表示部を有する表面計測装置。
  12. 請求項１１に記載の表面計測装置において、
    前記表示部は、前記表示された欠陥の中から特定の欠陥についての空間周波数スペクトルと表示する表面計測装置。
  13. 請求項１２に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、異なる時間に得られた少なくとも２つの空間周波数スペクトルの比較から、前記試料を処理するためのプロセスの異常を判断する表面計測装置。
  14. 請求項１３に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記表面粗さから前記異なる手法で計測するための計測条件を決定する表面計測装置。
  15. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、
    前記複数の検出光学系それぞれの検出信号の総和と前記検出信号との比を得て、
    前記比と前記係数とを使用して所定の演算を行い、
    前記演算結果と前記ライブラリとを用いて前記空間周波数スペクトルを得る表面計測装置。
  16. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記空間周波数スペクトルから前記試料の表面粗さを得る表面計測装置。
  17. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記空間周波数スペクトルを前記試料の座標と対応付け、
    前記空間周波数スペクトルを単位領域毎に平均化する表面計測装置。
  18. 請求項１７に記載の表面計測装置において、
    前記単位領域は任意に定義できる表面計測装置。
  19. 請求項１７に記載の表面計測装置において、
    前記単位領域は、前記試料上に形成される照明領域の面積よりも大きい表面計測装置。
  20. 請求項１７に記載の表面計測装置において、
    前記単位領域は、前記試料上に形成されるべきパターンによって決定される表面計測装置。
  21. 請求項２０に記載の表面計測装置において、
    前記パターンとはダイである表面計測装置。
  22. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記空間周波数スペクトルから前記試料の表面粗さを得て、
    さらに、前記試料上の欠陥に関する情報と前記表面粗さに関する情報を実質的に同じマップ上に表示する表示部を有する表面計測装置。
  23. 請求項２２に記載の表面計測装置において、
    前記表示部は、前記表示された欠陥の中から特定の欠陥についての空間周波数スペクトルを表示する表面計測装置。
  24. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、異なる時間に得られた少なくとも２つの空間周波数スペクトルの比較から、前記試料を処理するためのプロセスの異常を判断する表面計測装置。
  25. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記処理部は、前記空間周波数スペクトルから前記試料の表面粗さを得て、さらに、前記表面粗さから光学的手法とは異なる手法で前記試料を計測するための計測条件を決定する表面計測装置。
  26. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記検出光学系は、フーリエ変換光学系を含む表面計測装置。
  27. 請求項１に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、透明膜表面についての空間周波数スペクトルを得る表面計測装置。
  28. 請求項２７に記載の表面計測装置において、
    前記処理部は、前記複数の検出光学系の検出信号から前記透明膜が形成されていない試料からの信号を取り除くことで得られた信号を使用して、前記透明膜表面についての空間周波数スペクトルを得る表面計測装置。
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