KR102060209B1 - 공정 인식 계측 - Google Patents

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영호 알렉스 추앙
존 필든
빈-밍 벤자민 타사이
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케이엘에이 코포레이션
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Abstract

공정 인식 계측을 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 방법은 웨이퍼 상에 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계를 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계와, 공칭값을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와, 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계와, 초기 모델로의 입력으로서 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와, 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과를 구조체의 광학 모델로 변환하는 단계와, 구조체의 하나 이상의 특성이 공칭값과 하나 이상의 상이한 값들의 적어도 2개 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

공정 인식 계측 {PROCESS AWARE METROLOGY}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 본 명세서에 완전히 설명되어 있는 것처럼 참조로서 합체되어 있는 2011년 9월 23일 출원된 발명의 명칭이 "공정 인식 CD 계측(Process Aware CD Metrology)"인 미국 가특허 출원 제61/538,699호를 우선권 주장한다.
발명의 분야
본 발명은 일반적으로 반도체 디바이스의 제조 중에 생성된 구조체를 검사하고 측정하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이하의 설명 및 예는 이 섹션에서 이들의 포함에 의해 종래 기술인 것으로 용인되는 것은 아니다.
반도체 산업은 대략 2000년 이후로 광학 임계 치수(critical dimension: CD) 계측(metrology)을 사용하고 있지만, 고체적 제조에 있어서의 다수의 현재의 사용은, 일반적으로 단지 평행한 트렌치(trench) 또는 구조체의 그리드와 같은 비교적 간단한 형상의 측정, 및 높이(깊이), CD(폭) 및 측벽 각도와 같은 비교적 적은 형상 파라미터의 측정에 제한되어 있다.
측정을 행하기 위해, 구조체의 모델이 구성되어야 한다. 일반적으로, 대부분의 경우에, 형상은 상하 이미지로부터 결정될 수 없기 때문에, 구조체의 단면 전자 현미경 사진이 요구된다. 구조체의 형상이 3차원이면(즉, 구조체가 어느 방향에서도 일정한 단면을 갖지 않음), 적어도 2개의 수직 단면이 형상을 드러내는 데 필요할 수도 있다.
모델은 가장 종종 구조체의 형상을 근사하는 간단한 기하학적 형상으로부터 구성된다. 이들 형상의 치수는 몇몇 파라미터(길이, 폭, 높이 및/또는 각도와 같은)에 의해 제어된다. 모델을 셋업할 때, 이들 치수 파라미터가 측정 공정 중에 변경되도록 허용될 것인지, 일정하게 유지될 것인지에 대한 결정이 이루어져야 한다.
구조체를 구성하는 재료의 복합 굴절률의 값 또는 모델이 요구된다. 다수의 경우에, 이들 값 또는 모델은 이들 재료에 의한 이전의 경험으로부터 또는 동일한 또는 유사한 장비 및 공정을 통해 가공된 동일한 웨이퍼 또는 다른 웨이퍼 상의 패터닝되지 않은 위치에서의 측정에 의해 공지될 것이다.
일단 형상, 치수 및 굴절률이 공지되면, 전자기 계산이 어떻게 광이 그 구조체로부터 산란될 것인지를 예측할 수 있다. 이들 산란 예측은 광학 기구(optical instrument)가 그 구조체의 측정을 행할 때 예측된 신호를 모델링하는데 사용될 수 있다.
완성 모델(때때로 측정 레시피라 칭함)은 이어서 실제 형상의 관련 치수를 표현하도록 취해지는 최적 형상 파라미터를 결정하기 위해 반사계(reflectometer) 또는 타원 계측기(ellipsometer)와 같은 광학 측정 도구(optical measuring tool) 상에 수집된 데이터를 처리하는데 사용된다.
다수의 경우에, 모델은 변경되도록 허용되는 모든 치수 파라미터의 범위에 대응하는 광학 시그너처(optical signature)의 라이브러리를 사전연산(precomuting)하는데 사용될 수 있다. 라이브러리는 2개 또는 3개 초과의 파라미터가 변경되도록 허용될 때 측정을 상당히 가속화할 수도 있다.
상이한 조건 하에서 가공되었던 웨이퍼 상의 구조체를 측정함으로써 수집된 실험적으로 측정된 광학 시그너처로부터 광학 시그너처의 라이브러리를 구성하는 것이 또한 공지되어 있다. 몇몇 경우에, SEM 이미지와 같은 다른 측정 기술이 치수의 몇몇을 결정하는 데 또한 사용된다.
단면 이미지의 요구는, 단면 측정(cross-sectioning)을 위한 웨이퍼를 준비하는 데 요구되는 시간 뿐만 아니라 이미지를 촬영하기 위해 요구된 시간에 기인하여, 제1 웨이퍼가 가공된 후에 몇시간 또는 심지어 며칠 동안 정확한 모델이 구성될 수 없다는 것을 의미한다. 이러한 지연은 일반적으로 허용되지 않을 수 있고, 비용이 높아진다. 종종 초기 측정은 단면 이미지가 이용 가능하기 전에 구성된 모델들을 사용하여 행해져야 하고, 따라서 이들 모델들은 많은 어림짐작을 구비하고 구조체를 위한 정확한 측정을 제공하지 않을 수도 있다. 결과가 이후에 정확한 것으로 입증되면, 단면 이미지가 이용 가능해질 때까지, 이들 결과에 작용할 때에 지연을 유도하는 결과 내의 확신의 결여가 존재할 수도 있다.
2개의 수직 단면 이미지에 더하여 상하 이미지는 다수의 재료로부터 제조된 복합 구조체의 모든 상세를 드러내기에 충분하지 않을 수도 있다. 특히, 단면이 정확한 위치로 가로지르게 되지 않으면 재진입 특징(re-entrant feature)이 손실될 수도 있다.
단면은 준비가 느리고 고비용이기 때문에, 통상적으로 몇개만이 준비될 것이다. 이들 단면은 이상 상황이 발생할 때 발생할 수도 있는 변화는 물론이고, 가공시에 정상 변동으로 발생할 수 있는 형상 및 치수의 모든 가능한 변동을 나타내지 않을 것이다.
전술된 바와 같이, 모델을 구성하는 기하학적 형상의 치수는 파라미터들[길이(들), 폭(들), 높이(들) 및/또는 각도들]의 세트에 의해 제어된다. 레시피를 셋업할 때, 어느 파라미터가 고정 유지되어야 하고 어느 것이 측정 공정 중에 변경이 허용되어야 하는지에 대한 결정이 행해져야 한다. 다수의, 또는 모든 파라미터가 공정 변화를 추적하기 위해 모델의 유연성을 최대화하기 위한 시도시에 변경이 허용되면, 측정 결과는 일반적으로 광학 신호가 치수 변화들의 특정 조합들을 열악하게 구별할 수 있기 때문에 열악한 반복성(그리고, 20개 이상의 파라미터가 불안정할 수도 있음)을 나타낼 것이다. 그러나, 대응 치수가 실제로 변경될 때, 하나 이상의 파라미터가 일정하게 유지되면, 측정 결과는 부정확할 것이다.
구조체의 모델을 구성하는 공정은 경험, 어림짐작 및 시행착오의 조합을 수반하고, 기껏해야 사람간에 일관적이지 않은 느린 공정이고, 최악의 경우에는 정확한 측정을 야기하지 않을 수도 있다.
라이브러리가 실험 데이터로부터 구성될 때, 다수의 웨이퍼가 상이한 공정 조건 하에서 완전히 가공되어 있지 않고 광학 측정이 이들 웨이퍼 상에 수행되어 있지 않으면, 라이브러리는 구성될 수 없다. 이러한 라이브러리는 노이즈가 있는(noisy) 단점을 겪게 된다. 첫째로, 공정 도구 상의 동일한 공정 세팅에 대해서도, 실제 가공 조건은 웨이퍼 상의 위치에 따라 그리고 웨이퍼간에 변경되기 때문에 공정 노이즈가 존재한다. 둘째로, 기구의 광학적, 열적 및 전기적 노이즈 소스로부터 광학 측정시에 필수적인 노이즈가 존재한다. 셋째로, 임의의 기준 치수 또는 형상 측정(예를 들어, 전자 현미경 사진 또는 원자력 현미경으로부터)은 또한 노이즈 및 계통적 에러를 받게된다.
이에 따라, 전술된 단점들 중 하나 이상을 갖지 않는 공정 인식 계측 시스템 및/또는 방법을 개발하는 것이 유리할 것이다.
다양한 실시예의 이하의 설명은 첨부된 청구범위의 요지를 어떠한 방식으로도 한정하는 것으로서 해석되어서는 안된다.
일 실시예는 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법에 관한 것이다. 방법은 웨이퍼 상에 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계를 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 공칭값을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계를 포함한다. 게다가, 방법은 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 초기 모델로의 입력으로서 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과를 구조체의 광학 모델로 변환하는 단계를 포함한다. 게다가, 방법은 구조체의 하나 이상의 특성이 공칭값과 하나 이상의 상이한 값들의 적어도 2개의 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계를 포함한다. 선택하는 단계, 두 시뮬레이팅하는 단계들, 생성하는 단계, 변환하는 단계 및 결정하는 단계는 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 이미지를 사용하지 않고 수행되고, 구조체가 임의의 웨이퍼 상에 형성되기 전에 시작될 수 있다. 선택하는 단계, 두 시뮬레이팅하는 단계들, 생성하는 단계, 변환하는 단계 및 결정하는 단계는 컴퓨터 시스템을 사용하여 수행된다.
전술된 방법의 각각의 단계는 또한 본 명세서에 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 게다가, 방법의 각각의 단계는 본 명세서에 설명된 임의의 시스템(들)을 사용하여 수행될 수 있다. 더욱이, 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 다른 단계(들)를 포함할 수 있다.
다른 실시예는 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 매체에 관한 것이다. 프로그램 명령에 의해 실행가능한 컴퓨터-구현된 방법은 전술된 컴퓨터로 구현된 방법의 단계들을 포함한다. 컴퓨터-판독 가능 매체는 또한 본 명세서에 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
부가의 실시예는 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 시스템은 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체를 측정하도록 구성된 광학 측정 서브시스템을 포함한다. 시스템은 또한 전술된 컴퓨터로 구현된 방법의 단계들을 수행하기 위해 구성된 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 시스템은 또한 본 명세서에 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점은 이하의 상세한 설명을 숙독할 때 그리고 첨부 도면을 참조하여 명백해질 것이다.
도 1은 시뮬레이션 및 모델 개발 공정의 일 실시예를 도시하고 있는 흐름도이다.
도 2는 에칭 및 증착에 의해 생성된 구조체의 일예의 단면도를 도시하고 있는 개략 다이어그램이다.
도 3은 공정 조건의 변화에 기인하는 도 2에 도시되어 있는 구조체의 형상의 변동의 상이한 예의 단면도를 도시하고 있는 개략 다이어그램이다.
도 4a 및 도 4b는 도 3의 구조체로부터 분광 광학 타원 계측기에 의해 측정될 편광 광학 반사율을 시뮬레이팅하는 결과를 도시하고 있는 플롯이다.
도 5는 라이브러리 개발 공정의 일 실시예를 도시하고 있는 흐름도이다.
도 6은 광학 임계 치수(critical dimension: CD) 측정 결과를 해석하기 위한 일 실시예를 도시하고 있는 흐름도이다.
도 7은 TCAD를 사용하여 광학 CD 측정 결과를 해석하기 위한 일 실시예를 도시하고 있는 흐름도이다.
도 8은 결과를 해석하기 위한 간단화된 공정 모델을 개발하기 위한 일 실시예를 도시하고 있는 흐름도이다.
도 9는 시험 결과를 설계하기 위한 일 실시예를 도시하고 있는 흐름도이다.
도 10은 산화물 두께 변동의 일예의 단면도를 도시하고 있는 개략 다이어그램이다.
도 11a, 도 11b 및 도 11c는 산화물 및 트렌치가 공정 조건에 따라 어떻게 변경될 수 있는지의 예를 도시하고 있는 플롯이다.
도 12는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 매체의 일 실시예를 도시하고 있는 블록 다이어그램이다.
도 13은 시스템의 일 실시예를 도시하고 있는 블록 다이어그램이다.
도 14 및 도 15는 본 명세서에 설명된 시스템 내에 포함될 수도 있는 광학 측정 서브시스템의 다양한 실시예의 측면도를 도시하고 있는 개략 다이어그램이다.
본 발명은 다양한 수정 및 대안적인 형태가 가능하지만, 그 특정 실시예들은 도면에 예시로서 도시되어 있고 본 명세서에 상세히 설명될 것이다. 그러나, 도면 및 상세한 설명은 본 발명의 개시된 특정 형태로 제한하도록 의도된 것은 아니고, 반대로 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해 규정된 바와 같은 본 발명의 사상 및 범주 내에 있는 모든 수정, 등가물 및 대안을 커버하도록 의도된다는 것이 이해되어야 한다.
이제, 도면을 참조하면, 도면들은 실제 축적대로 도시되어 있지는 않다는 것이 주목된다. 특히, 도면의 요소들의 일부의 축적은 요소의 특성을 강조하기 위해 상당히 과장되어 있다. 도면들은 동일한 축적으로 도시되어 있지는 않다는 것이 또한 주목된다. 유사하게 구성될 수도 있는 하나 초과의 도면에 도시되어 있는 요소들은 동일한 도면 부호를 사용하여 지시되어 있다.
본 명세서에 설명되어 있는 실시예는 리소그래피 및 에칭에 의해 생성된 구조체의 형상의 광학 측정을 가능하게 하고, 후속의 웨이퍼의 가공 조건의 조정을 허용하기 위해 정량적 정보를 제공하고, 구조체의 치수가 사전 설정된 제어 한계 이내에 있는지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 본 명세서에 설명되어 있는 실시예는 또한 광학 측정을 용이하게 하는 구조체를 설계하고 광학 모델 및 측정 레시피의 개발을 간단화하고 가속화하는 것을 가능하게 한다.
일 실시예는 반도체 웨이퍼 상에 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법에 관한 것이다. 도 1은 시뮬레이션 및 모델 개발을 위한 방법의 일 실시예를 도시하고 있다. 방법은 웨이퍼 상에 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계들을 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계를 포함한다. 하나 이상의 공정 단계들은 웨이퍼의 제조에 수반된 임의의 공정 단계들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 도 1에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 단계 101에 도시되어 있는 바와 같이, 공정 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 공정 파라미터는 임의의 적합한 방식으로[예를 들어, 팹 데이터베이스(fab database)로부터] 결정될 수 있다. 공정 파라미터를 위한 값들은 공칭값 및 공칭으로부터 값의 몇몇 변동을 포함할 수 있다.
방법은 공칭값을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 방법은 단계 103에 도시되어 있는 바와 같이, 공정에 의해 생성된 예측된 형상을 시뮬레이팅하는 단계를 포함한다. 예측된 형상을 시뮬레이팅하는 단계는, 공정 파라미터 하에서 증착, 리소그래피 및 에칭에 의해 생성된 반도체 구조체의 형상을 예측하기 위해, 미국 캘리포니아주 산타 클라라 소재의 Silvaco, Inc.에 의해 시판되는 ATHENA 및 VICTORY Process 소프트웨어 패키지들을 사용하여 수행될 수 있다.
방법은 또한 시뮬레이팅하는 단계의 결과들에 기초하여 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 공칭 공정 조건 하에서 구조체의 예측된 형상은 초기 모델을 위한 구조체의 공칭 형상으로서 사용될 수 있어, 따라서 구조체의 이미지를 대기하지 않고 모델이 개발될 수 있게 한다. 이 방식으로, 일단 공정 조건이 설정되어 있으면, 모델은 웨이퍼가 가공되기 전에도 개발될 수 있다.
방법은 초기 모델로의 입력으로서 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, ATHENA 및 VICTORY Process 소프트웨어 패키지와 같은 공정 시뮬레이션 소프트웨어가 증착, 리소그래피 및 에칭에 의해 생성된 반도체 구조체의 형상이 상이한 공정 조건 하에서 어떻게 변경될 수 있는지를 예측하는데 사용될 수 있다. 게다가, 방법은 두 시뮬레이팅하는 단계의 결과들을 구조체의 광학 모델로 변환하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 단계 105에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 공정 시뮬레이션의 출력을 변환하는 단계를 포함할 수 있다. 게다가, 단계 107에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 광학 모델을 생성하는 단계를 포함할 수도 있다.
방법은 구조체의 하나 이상의 특성이 공칭값들와 하나 이상의 상이한 값들 중 적어도 2개의 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계를 또한 포함한다. 예를 들어, 형상이 상이한 공정 조건 하에서 어떻게 변경될 수 있는지로 얻어진 식견은 모델의 파라미터화를 안내할 수 있다. 일예에서, 에칭 시간이 증가되고, 측벽의 곡률 및 기울기가 모두 변경될 수도 있다. 일 실시예에서, 파라미터화를 결정하는 단계는 광학 모델 내에 포함된 파라미터를 선택하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 파라미터화를 결정하는 단계는 변경되도록 허용되는 광학 모델의 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 공정이 생성할 수 있는 형상에 구속될 때 측벽을 설명하는 수학적 모델이 더 적은 파라미터를 사용하여 구성될 수 있으면, 측정을 행할 때에 더 적은 파라미터가 변경되도록 허용되어 더 많은 파라미터 및/또는 열악하게 선택된 파라미터를 갖는 모델보다 더 양호한 측정 반복성 및 정확성을 야기해야 한다.
선택하는 단계, 두 시뮬레이션 단계, 생성하는 단계, 변환하는 단계 및 결정하는 단계는 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 이미지를 사용하여 구조체가 임의의 웨이퍼 상에 형성되기 전에 수행될 수도 있다. 예를 들어, 공칭 공정 조건 하에서 구조체의 예측된 형상은 초기 모델을 위한 구조체의 공칭 형상으로서 사용될 수 있어, 따라서 구조체의 이미지를 대기하지 않고 모델이 개발될 수 있게 한다. 일단 공정 조건이 설정되어 있으면, 모델은 웨이퍼가 가공되기 전에도 개발될 수 있다.
선택하는 단계, 두 시뮬레이팅하는 단계, 생성하는 단계, 변환하는 단계 및 결정하는 단계는 컴퓨터 시스템을 사용하여 수행된다. 컴퓨터 시스템은 본 명세서에 더 설명되는 바와 같은 단계들을 수행할 수도 있다.
도 1에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 단계 109에 도시되어 있는 바와 같이, 광 산란을 시뮬레이팅하는 단계와, 단계 111에 도시되어 있는 바와 같이 광학 임계 치수(CD) 측정 레시피를 개발하는 단계를 또한 포함할 수도 있고, 양 단계들은 본 명세서에 더 설명되는 바와 같이 수행될 수도 있다.
도 2는 에칭 및 증착에 의해 반도체 상에 생성된 시험 구조체의 단면의 예이다. 구조체는 일련의 평행한 트렌치를 포함한다. 패턴은 규칙적인 피치(본 예에서 200 nm)로 반복된다. 도면은 그 반복 구조의 단일 유닛 셀의 단면을 단지 도시하고 있다. 격리 트렌치(202)가 실리콘(201) 내에 에칭되고 산화물로 충전된다. 통상적으로, 산화물은 충전 후에 평탄화될 것이다. 본 예에서, 트렌치는 대략 500 nm 깊이이다. 다음에, 적절한 패터닝 후에, 리세스(203)는 약 75 nm의 깊이로 실리콘 내로 에칭된다. 세척 및 표면 준비 후에, 산화물막(204)이 대략 4 nm의 두께로 실리콘 표면 상에서 성장된다(열적 산화 단계에서). 이 시험 구조체는 반도체 디바이스의 트랜지스터 및 다른 회로 구조체가 동일한[또는 동일한 초집합(superset)] 공정 단계들로부터 제조되는 것과 동시에 구성된다. 통상적으로, 시험 구조체는 실제 디바이스와 비교하여 간단화된 형상이다. 본 예에서, 시험 구조체는 미크론 단위의 길이인 평행한 트렌치를 포함한다. 본 예의 형상 및 치수는 예시적인 것이고 한정은 아니라는 것이 이해되어야 한다. 다수의 상이한 형상 및 치수가 실제로 사용될 수 있다. 통상적으로, 시험 구조체는 제조되는 디바이스로부터 중요한 치수를 구비할 수 있어, 시험 구조체의 측정치가 디바이스의 치수에 대한 정보를 제공하게 된다. 시험 구조체는 일정한 단면을 갖는 평행한 특징을 포함하는 2차원 구조체일 필요는 없다는 것이 또한 이해되어야 한다. 제조되는 디바이스의 형상들을 더 밀접하게 표현하는 3차원 형상이 또한 사용될 수도 있다.
도 3은 공정 조건의 변화에 기인하는 도 2에 도시되어 있는 구조체의 형상의 변동을 도시하고 있다. 특히, 도 3은 상이한 공정 조건에 대한 도 2에 도시되어 있는 구조체의 상부 부분의 일련의 단면을 도시하고 있다. 도면을 간단하게 유지하기 위해, 본 예는 2개의 공정 파라미터, 에칭율(ki) 및 산화물 성장 시간(DT)이 변경하는 것으로 단지 가정한다. 실제로, 각각의 공정 단계에 대해 변경될 수 있는 다수의 공정 파라미터가 존재할 것이다. 공정 시뮬레이션은 리세스의 단면 형상 및 산화물층의 두께가 공정 조건에 따라 어떻게 변경하는지를 나타내고 있다. 본 예에서, 시뮬레이션 소프트웨어는 리세스가 대략 절두 타원형 형상인 단면을 갖는다는 것을 예측한다. 공정 시뮬레이션이 없으면, 'U' 형상과 같은 부정확한 단면 형상이 취해질 수도 있고 덜 정확한 모델이 구성될 것이다. 단면 형상에 대한 실현적인 가정에 의해, 형상의 적절한 파라미터화가 선택될 수 있다.
도 10, 도 11a, 도 11b 및 도 11c는 도 3에 도시되어 있는 형상이 공정 조건에 따라 어떻게 변경되는지에 대해 더 상세히 도시하고 있다. 도 10은 트렌치의 만곡된 표면을 따른 채널 길이 또는 게이트 길이의 정의를 도시하고 있다. 도 10은 또한 어떻게 산화물층의 두께(d)가 외부 표면과 실리콘 표면 사이의 최소 거리로서 만곡된 표면을 따른 위치의 함수로서 정의되는지를 도시하고 있다. 달리 말하면, 산화물 두께(d)는 게이트 산화물의 2개의 계면 사이의 최소 거리에 의해 정의될 수 있다. 평균 두께[mean(d)] 및 두께 분산[variance(d)]은 이 도면에 도시되어 있는 식들에서 정의된다. 도 11a, 도 11b 및 도 11c는 이들 치수 파라미터가 공정 조건에 따라 어떻게 변경되는지를 도시하고 있다. 특히, 도 11a는 상이한 산화물 성장 시간(TD)에 대한, 에칭율(ki)의 함수로서 평균 게이트 두께(nm 단위)를 도시하고 있다. 도 11b는 상이한 산화물 성장 시간(TD)에 대한, 에칭율(ki)의 함수로서 게이트 두께(nm 단위)의 분산을 도시하고 있다. 도 11c는 상이한 산화물 성장 시간(TD)에 대한, 에칭율(ki)의 함수로서 게이트 길이(nm 단위)를 도시하고 있다.
몇몇 실시예에서, 방법은 하나 이상의 특성들과 공칭 및 하나 이상의 상이한 값들 사이의 관계를 결정하는 단계, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성되는 바와 같은 구조체를 측정하는 단계, 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하기 위해 측정 결과를 사용하는 단계, 및 관계와 조합하여 하나 이상의 결정된 특성을 사용하여 웨이퍼 상에 구조체를 형성하기 위해 사용된 공정 파라미터의 값을 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 3, 도 10, 도 11a, 도 11b 및 도 11c에 도시되어 있는 것들과 같은 시뮬레이션 및 분석은 공정 조건 또는 공정 조건의 변화의 견지에서 구조체의 치수의 광학 산란계(optical scatterometry) 측정의 결과를 해석하는데 사용될 수 있다. 예를 들어 평균 산화물(게이트) 두께 및 게이트 길이의 측정이 주어지면, 도 11a, 도 11b 및 도 11c에 플롯팅된 것들과 같은 관계는 공정 조건을 나타내는 데 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 두 시뮬레이팅하는 단계는 구조체를 가로지르는 위치의 함수로서 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계를 포함하고, 초기 모델 및 광학 모델은 구조체를 가로지르는 위치의 함수로서 하나 이상의 특성들 중 적어도 하나의 변동을 정의하는 수학적 함수를 포함하도록 생성된다. 예를 들어, 산화물 두께 변동은 상이한 공정 조건에 대해 상이할 것이다. 일예에서, 도 3의 플롯의 신중한 검사는 산화물 두께(d)가 트렌치의 만곡된 표면을 따른 위치에 따라 변경된다는 것을 나타내고 있다. 도 3에 도시되어 있는 공정 조건의 세트들 중 하나에 각각 대응하는 플롯이 생성될 수 있다. 각각의 플롯은 좌측 트렌치의 좌측 단부로부터 그 트렌치의 우측 단부로 트렌치의 표면을 따른 위치의 함수로서 산화물의 두께를 나타낼 수 있다. 각각의 플롯은 산화물 두께가 트렌치의 표면을 따라 일정하지 않은 것을 나타낼 것이다. 이 정보는 형상의 모델을 정확하게 파라미터화 하는데 사용될 수 있다. 시뮬레이션 결과가 없으면, 모델을 생성하는 사람은 단지 산화물층에 대한 일정한 두께를 취할 가능성이 가장 많을 것이다. 그러나, 본 명세서에 설명된 실시예에서, 수학적 곡선은 산화물층의 형상을 근사하는데 사용될 수도 있고, 적은 수(이상적으로 2개 또는 3개)의 가변 파라미터에 의해 특징화될 수도 있다. 곡선이 너무 많은 파라미터를 가지면, 측정 반복성은 열악할 것이다.
다른 실시예에서, 방법은 공칭값들 및 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 광학 측정의 결과들을 시뮬레이팅하는 단계와, 어떤 광학 측정 파라미터가 다른 광학 측정 파라미터보다 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한지를 결정하는 단계를 포함한다. 일 이러한 실시예에서, 방법은 다른 광학 측정 파라미터보다 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한 광학 측정 파라미터에 기초하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체를 측정하기 위해 사용될 광학 측정의 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 4a 및 도 4b는 타원 계측 파라미터 tan ψ 및 cos Δ로서 표현되는 도 3의 구조체로부터 분광 광학 타원 계측기에 의해 측정될 편광 광학 반사율을 시뮬레이팅하는 결과를 도시하고 있다. 이 방식으로, 도 4a 및 도 4b는 공정 변동으로부터 광학 CD 스펙트럼들을 도시하고 있다. 주기적 구조체의 유한 요소 모델이 광학 반사율을 컴퓨팅하는데 사용되었다. 이러한 모델은 예를 들어 COMSOL Multiphysics(스웨덴 스톡홀름 소재의 COMSOL AB) 또는 JCMsuite(독일 베를린 소재의 JCMwave GmbH)와 같은 상업적으로 입수 가능한 소프트웨어를 사용하여 구성될 수 있다. 이들 곡선은 어느 공정 변화들이 가장 용이하게 검출될 수 있는지와 어느 파장이 어느 공정이 변화하는지에 민감한지를 나타내고 있다. 본 예에서, 곡선은 3개의 상이한 에칭율에 따라 3개의 패밀리로 분리되어, 본 예에서 시뮬레이팅된 크기의 에칭율 변화가 용이하게 검출될 수 있다는 것을 도시하고 있다. 이들 곡선은 또한 어느 파장 범위가 공정 파라미터 변화에 가장 큰 감도를 갖는지를 도시하고 있다. 예를 들어, 대략 650 nm 내지 750 nm의 파장 범위가 최고 에칭율(ki = 0.4)에 대해 산화물 성장 시간(TD)에 대한 양호한 감도를 갖지만, 더 낮은 에칭율에 대해 산화물 성장 시간에 대해 더 낮은 감도를 갖는다는 것을 도 4a 및 도 4b에서 볼 수 있다. 본 예는 좁은 각도 범위에 대한 넓은 파장 범위에 걸친 파장의 함수로서 컴퓨팅되는 광학 반사율을 나타내고 있지만, 반사율은 1개 또는 몇개의 파장에 대해 넓은 입사각 및/또는 방위각의 범위에 걸쳐 각도의 함수로서 컴퓨팅될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 반사율은 비편광 입사 방사선, 선편광 입사 방사선 및 타원편광 입사 방사선을 포함하는 다양한 상이한 편광 상태에 대해 컴퓨팅될 수 있다는 것이 또한 이해되어야 한다. 구조체의 반사율은 도 4a 및 도 4b에 도시되어 있는 tan ψ 및 cos Δ와 같은 타원 계측 파라미터로서, 존스 행렬(Jones matrix) 또는 뮐러 행렬(Mueller matrix)의 원소 및 원소들의 조합으로서, 또는 편광 또는 비편광 반사율의 다른 표현으로서 계산될 수도 있다.
유한 요소법 이외의 다른 알고리즘이 광학 반사율을 컴퓨팅하는데 사용될 수도 있다. 이들 알고리즘은 예를 들어 콘라드(Conrad) 등의 미국 특허 제5,963,329호 및 니우(Niu) 등의 미국 특허 제6,608,690호에 설명되어 있는 바와 같이 엄밀한 결합파 분석(rigorous coupled wave analysis: RCWA)을 포함한다. 사용될 수 있는 다른 알고리즘은 챙(Chang) 등의 미국 특허 제7,038,850호에 설명된 것들과 같은 그린의 함수(Green's function) 및 추(Chu)의 미국 특허 제7,106,459호에 설명된 것들과 같은 유한 차분법을 사용하는 것들을 포함한다. 이들 특허 모두는 본 명세서에 완전히 설명된 것처럼 참조로서 합체되어 있다.
일 실시예에서, 방법은 공칭값들 및 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 구조체의 하나 이상의 특성에 기초하여 광학 산란계 시그너처의 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 방법은 웨이퍼 상의 구조체의 형상의 측정을 위해 광학 CD 라이브러리를 구성하는 단계를 포함할 수도 있다. 게다가, 방법은 광학 CD 측정을 가속화하기 위해 광학 산란계 시그너처의 라이브러리를 생성하는 단계를 포함할 수도 있다. 일련의 공정 시뮬레이션이 일련의 예측된 형상을 생성하기 위해 공정 파라미터 변동의 예측된 범위에 대해 수행된다. 예를 들어, 방법은 상이한 공정 파라미터의 다수의 조합에 대해 웨이퍼 상에서 동작하는 공정에 의해 생성된 형상을 시뮬레이팅하는 단계를 포함할 수도 있다. 일 이러한 예에서, 에칭 공정에 대해, 시뮬레이션은 RF 전력 레벨의 범위에 대해 예측된 형상, 에칭 웨이퍼 바이어스 전압, 에칭 시간, 수온, 가스 유량 또는 이들의 몇몇 조합을 시뮬레이팅하는 단계를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 상이한 값은 공정 파라미터들 중 하나에 대한 최대값 및 최소값을 포함한다. 예를 들어, 시뮬레이션은 모든 이들 공정 파라미터의 공칭값 및 공정 파라미터의 최대값과 최소값의 다양한 조합을 시뮬레이팅하는 것을 포함할 수 있다. 이 시뮬레이션으로부터 상이한 형상의 세트는 이어서 대응 공정 조건을 위한 산란의 광학 시그너처를 계산하는데 사용될 수 있다. 라이브러리는 이어서 시뮬레이션의 결과를 사용하여 구성될 수 있다.
예시로서, 공정 조건의 범위에 대응하는 도 4a 및 도 4b에 도시되어 있는 것들과 같은 시뮬레이팅된 광학 응답은 라이브러리를 생성하는데 사용될 수 있다. 이러한 공정은 도 5의 흐름도에 의해 도시되어 있다. 특히, 도 5는 라이브러리 개발 공정을 위한 흐름도이다. 도 5의 단계 501에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 하나 이상의 공정 단계들에 관한 공정 파라미터에 대한 공칭값 및 최대값 및 최소값을 지정하는 단계를 포함할 수 있다. 전술된 바와 같이, 측정될 구조체의 시뮬레이션은 이들에 한정되는 것은 아니지만, 단계 503에 도시되어 있는 바와 같이, 공칭 공정 조건 및 상이한 공정 파라미터의 예측된 최대값 및 최소값을 포함하는 공정 조건의 상이한 조합 및 공정 단계들에 대해 행해진다. 몇몇 실시예에서, 공정 조건값들의 모든 조합은, 공칭값, 최소값 및 최대값의 모든 9개의 조합이 시뮬레이팅되는 2개의 가변 공정 조건에 대해 도 4a 및 도 4b에 도시되어 있는 예에서와 같이 시뮬레이팅될 수 있다. 다른 실시예에서, 특히 다수의 가변 공정 조건이 존재하는 경우에, 공정 파라미터값들의 가능한 조합의 부분집합이 시뮬레이팅된다. 시뮬레이팅된 공정 조건은 공칭값, 최소값 및 최대값에 한정될 필요는 없다. 공칭값과 극한값들 중 하나 사이에 있는 다른 값들이 또한 시뮬레이션에 사용될 수도 있다. 예를 들어, 도 4a 및 도 4b에 도시되어 있는 바와 같이, 에칭율 파라미터(ki)의 변화를 위한 광학 시그너처의 비교적 큰 변화가 존재한다. 이러한 경우에, 0.25 및 0.35와 같은 시뮬레이션에 있어서 부가의 ki의 값들을 포함하는 것이 유용할 수도 있다.
단계 505에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 시뮬레이팅된 프로파일을 광학 모델로 변환하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 게다가, 방법은 단계 507에 도시되어 있는 바와 같이, 이들 광학 모델로부터 광 산란을 시뮬레이팅하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 단계 509에 도시되어 있는 바와 같이, 공정 파라미터에 광학 산란을 관련시키는 라이브러리를 구성하는 단계를 또한 포함할 수도 있다. 방법은 단계 511에 도시되어 있는 바와 같이, 측정된 광학 산란의 분석에 의해 웨이퍼 상의 디바이스들의 공정 파라미터를 측정하기 위해 라이브러리를 사용하는 단계를 더 포함할 수 있다. 게다가, 방법은 단계 513에 도시되어 있는 바와 같이, 공정 파라미터로서 측정 결과를 보고하는 단계를 포함할 수 있다. 이들 단계의 모두는 본 명세서에 더 설명된 바와 같이 수행될 수 있다.
라이브러리를 구성하고 사용하는 상이한 방법의 예는 지거(Ziger)의 미국 특허 제5,607,800호, 맥닐(McNeil) 등의 미국 특허 제5,867,276호, 콘라드(Conrad) 등의 미국 특허 제5,963,329호, 리(Li) 등의 미국 특허 제7,820,229호, 쉐체그로프(Shchegrov) 등의 미국 특허 제7,312,881호, 도디(Doddi) 등의 미국 특허 제7,831,528호 및 슈(Xu) 등의 미국 특허 제7,859,659호에서 발견될 수 있고, 이들 특허 모두는 본 명세서에 완전히 설명된 것처럼 참조로서 합체되어 있다. 라이브러리는 시뮬레이팅된 광학 산란 시그너처 또는 기계 학습 시스템, 신경망 또는 시뮬레이팅된 광학 산란 상에 훈련된 통계적 공정을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 라이브러리를 생성하는 단계는 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값들에 대해 계산된 광학 산란계 시그너처를 저장하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 라이브러리를 생성하는 단계는 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값들에 대해 계산된 광학 산란계 시그너처 상에 소프트웨어를 훈련하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 광학 산란계를 위해 사용된 라이브러리는 상이한 공정 파라미터에 대해 계산된 광학 시그너처를 저장하는 것에 기초할 수 있고 또는 이들 계산된 광학 시그너처 상에 훈련된 기계 학습 시스템 또는 신경망에 기초할 수 있다. 라이브러리의 생성은 상당한 정확성 또는 감도를 손실하지 않고 저장되어야 하는 데이터의 양을 감소시키기 위해 주성분 분석(principal component analysis)과 같은 통계적 분석을 광학 시그너처 상에 수행하는 것을 포함할 수도 있다. 라이브러리는 측정된 광학 신호에 최적하는 공정 파라미터를 결정할 때 내삽(interpolation)과 함께 사용될 수도 있다. 전술된 바와 같이 라이브러리를 생성하는 단계는 임의의 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체를 측정하지 않고 수행된다. 상이한 조건 하에서 가공된 웨이퍼로부터 측정된 실험적으로 결정된 광학 시그너처로부터 라이브러리를 구성하는 것에 비교하여, 본 명세서에 설명된 실시예는 어떠한 실험적 노이즈(공정 변동에 기인하건, 광학 신호 내의 노이즈에 기인하건, 또는 기준 측정시의 노이즈 및 에러에 기인하건간에)도 라이브러리 내에 합체되지 않기 때문에, 노이즈가 적은 측정을 생성하는 장점을 갖는다.
일 실시예에서, 방법은 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계와, 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 하나 이상의 특성에 기초하여 웨이퍼 상에 구조체를 형성하기 위해 사용된 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 값을 결정하는 단계를 포함한다. 일 이러한 실시예에서, 방법은 또한 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 결정된 값에 기초하여 공정 도구의 하나 이상의 파라미터를 변경하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 방법은 광학 형상 측정의 결과를 해석하는 것을 돕기 위해 ATHENA와 같은 공정 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 치수 또는 형상 파라미터가 이들의 공칭값들로부터 이격하여 변경될 때, 공정 시뮬레이션 소프트웨어는 어느 공정 파라미터 또는 조건이 그 변화를 유발하였는지를 결정하는데 사용될 수 있고, 공정 챔버 또는 공정 도구의 적절한 보정 동작 또는 조정을 안내할 수 있다.
이러한 것을 구현하는 일 방식을 도시하고 있는 흐름도가 도 6에 도시되어 있다. 특히, 도 6은 광학 CD 측정 결과를 해석하기 위한 흐름도이다. 단계 601에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 웨이퍼 상의 구조 상에 광학 CD 측정을 수행하는 단계를 포함한다. 단계 603에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 형상 및 치수를 결정하는 단계를 또한 포함한다. 게다가, 단계 605에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 이들 형상 및 치수를 생성하는 공정 조건을 결정하기 위해 공정 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함한다. 방법은 단계 607에 도시되어 있는 바와 같이, 공정 조건을 조정하는 단계 또는 공정 도구 상에 서비스를 수행하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에서, 방법은 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계와, 구조체의 하나 이상의 특성에 기초하여 구조체를 포함할 그리고 웨이퍼 상에 형성될 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 방법은 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 하나 이상의 특성에 기초하여 웨이퍼 상에 구조체를 형성하기 위해 사용된 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 값을 결정하는 단계, 및 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 결정된 값들에 기초하여 구조체를 포함할 그리고 웨이퍼 상에 형성될 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 방법은 디바이스 구조체의 치수 및/또는 형상 및/또는 공정 조건의 광학 측정의 결과를 해석하여 최종 디바이스가 사양 내에서 수행되는 것으로 예측되는지 여부를 결정하기 위해, Silvaco, Inc.에 의해 시판되는 ATLAS 또는 VICTORY 디바이스와 같은 TCAD(트랜지스터 컴퓨터-원용 설계)를 사용하는 단계를 포함할 수도 있다.
도 7은 TCAD를 사용하여 광학 CD 측정 결과를 해석하기 위한 흐름도이다. 단계 701에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 웨이퍼 상의 구조체 상에 광학 CD 측정을 수행하는 단계를 포함할 수도 있다. 게다가, 단계 703에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 구조체의 형상, 치수 및/또는 공정 조건을 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 광학 측정은 웨이퍼 상의 상이한 위치에서 실제 치수 및 형상 또는 이들 형상을 생성한 공정 조건을 정량화하는데 사용될 수 있다. 실제 디바이스 성능은 이들 형상, 치수, 공정 조건 또는 이들의 몇몇 조합에 기초하여 모델링될 수 있다. 예를 들어, 단계 705에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 필요한 경우에, 이후의 공정 단계들을 위한 적절한 값을 취하여 예측된 디바이스 성능을 결정하기 위해 TCAD 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 단계 707에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 또한, 예측된 디바이스 성능에 기초하여, 웨이퍼가 웨이퍼를 계속 가공 또는 스크랩핑(scrapping)하게 하는 단계를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 예측된 디바이스 성능이 사양 내에 있으면, 웨이퍼는 후속의 가공 단계를 계속할 수 있다. 예측된 디바이스 성능이 사양 내에 있지 않으면, 웨이퍼는 후속의 공정 단계들의 희생을 회피하도록 스크랩핑될 수 있고, 후속의 웨이퍼들이 사양 내에 있도록 적절한 공정 도구에 변화가 행해질 수 있다. 게다가, 단계 707에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 디바이스 성능이 원하는 성능으로부터 너무 멀리 있으면 공정 도구에 조정을 행하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예측된 디바이스 성능이 사양 내에 있지만 그 사양의 한계에 근접하여 있는 몇몇 경우에, 공정 조건은 후속의 웨이퍼가 원하는 사양에 더 근접한 디바이스를 제조하게 하도록 조정될 수 있다. 원하는 사양은 디바이스 속도, 디바이스 전력 소비, 메모리 보유 시간, 메모리 신뢰성 또는 임계 전압, 누설 전류 및 포화 연속 드레인 전류(Idsat)와 같은 다른 중요한 트랜지스터 특성에 관련된 특성들을 포함할 수 있다.
연속 드레인 전류 대 게이트 소스 전압(Id-Vgs) 곡선이 도 3에 도시되어 있는 상이한 공정 조건을 사용하여 구성된 트랜지스터에 대해 플롯팅될 수 있다. 트랜지스터 특성을 컴퓨팅하기 위해, 이식(implant) 및 소스 및 드레인 접점을 포함하는 모든 다른 공정 단계들에 대한 공칭(또는 실제 측정된) 조건을 가정하는 것이 필요하다.
일 실시예에서, 방법은 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 2개 이상의 특성을 결정하는 단계, 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체의 2개 이상의 특성의 조합에 기초하여 구조체를 포함할 그리고 웨이퍼 상에 형성될 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 및 디바이스의 하나 이상의 특성들이 디바이스의 하나 이상의 특성에 대한 사양 외에 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 전통적인 공정 제어에서, 폭, 높이, 깊이, 기울기 및 언더컷(undercut)과 같은 측정된 파라미터들에 대해 한계가 개별적으로 설정된다. 통상적으로, 한계들은 한계들 내의 파라미터의 임의의 조합이 사양 내에 있는 디바이스를 생성할 수 있도록 설정되어야 한다. 그러나, 디바이스의 성능은 다수의 파라미터의 조합에 의해 결정된다. 모든 파라미터가 이들의 한계값들에 있을 때 디바이스의 성능이 단지 사양 외에 있으면, 일부는 단지 이들의 한계들 외에 있고 다른 것들은 사양외 디바이스를 생성하지 않을 한계들 내에 있는 파라미터의 조합이 존재할 것이다. 디바이스 성능을 예측하기 위해 TCAD 모델링을 사용함으로써, 사양내 디바이스를 생성하도록 예측되는 파라미터의 특정 조합은 고정된 한계 외에 있는 단일 파라미터에 기초하여 거절될 필요는 없기 때문에 더 높은 수율이 얻어질 수도 있다. 몇몇 파라미터는 후속의 공정 단계와의 호환성과 같은 또한 중요한 단지 디바이스 성능 이외의 팩터가 존재할 수 있기 때문에, 상한 및 하한에 기초하여 계속 모니터링될 수 있다.
일 실시예에서, 방법은 두 시뮬레이팅하는 단계의 결과 및 제1 모델을 사용하여, 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 웨이퍼 상에 형성될 그리고 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와, 두 시뮬레이팅하는 단계의 결과들의 함수로서 제1 모델보다 간단하고 디바이스의 하나 이상의 특성을 설명하는 제2 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 8은 결과를 해석하기 위해 간단화된 공정 모델을 개발하기 위한 방법의 일 실시예를 도시하고 있다. 도 8에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 단계 801에 도시되어 있는 바와 같이, 공정 윈도우 내에서 디바이스 치수 또는 공정 조건의 다수의 조합을 위해 TCAD 시뮬레이션을 실행하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 주어진 형상 및 치수 정보에서 예측된 디바이스 성능의 TCAD 연산은 느릴 수 있기 때문에, 몇몇 실시예에서, 상이한 형상 및 치수에 대한 다수의 TCAD 시뮬레이션이 실행된다. 단계 803에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 주요 성능 특성이 디바이스 치수 또는 공정 조건에 따라 어떻게 변경되는지의 간단화된 모델을 구성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 결과는 제한된 형상 및 치수의 범위에 대해 형상 및 치수의 함수로서 예측된 디바이스 성능의 신경망 또는 기계 학습 시스템 또는 다른 종류의 간단화된 모델을 훈련하는데 사용될 수 있다. 방법은 또한 단계 805에 도시되어 있는 바와 같이, 구조체 치수 및/또는 형상 및/또는 공정 조건의 광학 CD 측정을 행하는 단계를 포함한다. 이 간단화된 모델은 이어서 특정 웨이퍼 상의 측정의 결과를 신속하게 분석하여 디바이스들이 사양 내 또는 사양 외에 있을 가능성이 있는지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 단계 807에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 측정 결과에 기초하여 예측된 디바이스 성능을 예측하기 위해 간단화된 모델을 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 간단화된 모델은 전체 TCAD 시뮬레이션만큼 정확하지 않더라도, 웨이퍼를 오분류하는 기회가 허용 가능하게 작도록 충분히 정확할 수도 있다. 신경망 및 기계 학습 시스템 외에, 다른 간단화된 모델은 파라미터의 1차, 2차 또는 3차 함수와 같은 다항식일 수도 있고, 또는 파라미터의 다른 수학적 함수를 사용할 수도 있다.
다른 실시예에서, 방법은 시험 구조체 설계에 따라 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 시험 구조체의 하나 이상의 특성들이 공정 파라미터 중 하나 이상, 그러나 전체는 아닌 파라미터의 값들의 변화에 민감하다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 방법들은 이들 변화를 더 검출이 용이하게 하기 위해 관심 있는 특정 공정 파라미터 또는 공정 조건의 변화에 특히 민감한 시험 구조체를 설계하기 위해 ATHENA와 같은 공정 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 방법은 제1 시험 구조체 설계에 따라 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 제1 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 공정 파라미터들 중 제1 파라미터에는 민감하지만 공정 파라미터들 중 제2 파라미터에는 민감하지 않도록 그리고 제2 시험 구조체 설계에 따라 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 제2 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 공정 파라미터들 중 제2 파라미터에 민감하지만 공정 파라미터들 중 제1 파라미터에는 민감하지 않도록 두 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 제1 및 제2 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 2개 이상의 상이한 시험 구조체는 각각이 공정 파라미터 또는 조건의 상이한 부분집합의 변화에 특히 민감하도록 설계될 수 있어, 조합시에 2개의 구조체가 관심 있는 모든 공정 파라미터의 변화에 민감하게 된다. 웨이퍼가 가공된 후에, 2개 이상의 시험 구조체는 공정 파라미터가 제어중에 있는지를 결정하기 위해 광학 CD 계측에 의해 측정될 수 있다. 2개 이상의 상이한 구조체는 다수의 상이한 공정 파라미터가 변화될 수 있을 때 특히 유용할 수 있고, 단일 구조체로부터, 변화하는 하나의 공정 파라미터의 효과를 다른 공정 파라미터로부터 분리하는 것이 어려울 수도 있다.
일 실시예에서, 방법은 시험 구조체 설계에 따라 웨이퍼 상에 형성된 시험 구조체의 하나 이상의 특성의 광학 측정이 시험 구조체의 하나 이상의 특성의 변화에 민감하도록 두 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 바와 같은 시험 구조체를 설계하기 위해, 방법은 시험 구조체로부터 광학 산란의 예측과 조합하여 공정 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 도 9는 시험 구조체를 설계하기 위한 공정을 도시하고 있다.
단계 901에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 요구된 허용 가능한 디바이스 성능의 범위가 주어지면 얼마나 많은 형상의 변경성이 허용되는지(예를 들어, 허용 가능한 치수 및 형상의 범위)를 결정하기 위해 높이, 깊이, 폭, 길이, 측벽 각도 등과 같은 상이한 치수의 범위에 대해 디바이스의 성능의 TCAD 모델링을 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 이 분석은 또한 어느 치수 또는 형상 파라미터가 디바이스 성능에 가장 임계적이고 따라서 밀접하게 모니터링될 필요가 있는지를 또한 식별할 것이다.
단계 903에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 공정 설계 규칙에 일치하고 단계 901에서 식별된 임계 치수 또는 형상 파라미터의 일부 또는 모두를 구비하는 이상화된 시험 구조체를 설계하는 단계를 포함한다. 시험 구조체의 형상의 다른 양상은 실제 디바이스과 비교하여 단순화될 수 있다.
단계 905에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 사용된 에칭, 증착 및 다른 공정의 결과로서 시험 구조체의 예측된 형상을 예측하기 위해 ATHENA 또는 VICTORY와 같은 공정 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함한다.
단계 907에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 광에 대한 시험 구조체 응답의 전자기 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함할 수 있다(예를 들어, 상이한 조명 조건 하에서 구조체 내의 전기장을 결정하기 위해). 전자기 시뮬레이션은 그대로 본 명세서에 참조에 의해 합체되어 있는 2011년 6월 20일 출원된 지우라(Dziura) 등에 의한 계류중인 미국 특허 출원 제13/164,398호에 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 전기장이 측정 조건의 적어도 일부 하에서 임계 특징 및 치수 부근에서 강하면, 제안된 시험 구조체는 이들 특징 또는 치수의 변화에 대한 양호한 감도를 가질 수 있다. 전기장이 임계 특징 또는 치수 부근에서 약하면, 이들 특징 또는 치수에 대한 감도는 약해질 수 있고, 시험 구조체 설계는 수정되어야 한다. 단계 910에서 검사가 수행되고 임계 치수 또는 형상 파라미터에 대해 양호한 측정 감도를 얻을 수 있는지를 결정한다. 전기장이 약하면, 제안된 구조체의 하나 이상의 치수는 단계 912에서 수정되고, 단계 905에서의 시뮬레이션이 반복된다. 변경될 수도 있는 치수는 반복 구조체의 피치와 같은 비임계 치수를 포함한다. 임의의 새로운 치수가 설계 규칙에 일치해야 한다.
단계 907은 근거리 뿐만 아니라, 또는 근거리 대신에 원거리를 시뮬레이팅하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 치수 또는 형상 파라미터의 변화가 원거리에서의 변화를 너무 작게 생성하면(시스템 노이즈 레벨에 대해), 이 변화에 대한 측정 감도는 열악할 것이다. 원거리에서의 변화가 측정시의 노이즈 및 에러보다 크면, 이 변화에 대한 감도는 양호할 것이다. 단계 920에 도시되어 있는 바와 같이, 방법은 시험 구조체를 설계하는 단계와 시험 구조체를 위해 사용될 측정 모드를 결정하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 예를 들어, 단계 920은 다수의 가능한 측정 모드들 중 어느 것이 가장 양호한 감도를 갖는지를 결정하기 위해 다수의 상이한 조명 및/또는 검출 조건을 시뮬레이팅하는 단계를 포함할 수 있다. 몇몇 경우에, 조합은 임의의 개별 모드보다 더 많은 관심 있는 치수 및 파라미터에 대한 감도를 가질 수 있기 때문에, 측정 모드들의 조합이 사용될 수 있다.
본 명세서에 설명된 실시예에 따라 설계된 시험 구조체는 반도체 웨이퍼 상의 다이 사이의 새김선 내에 배치될 수 있고 또는 다이 내의 능동 회로 구조체들 사이의 영역 내에서 다이 내에 배치될 수 있다.
ATHENA 및 VICTORY Process가 본 명세서에 설명된 실시예에 사용될 수 있는 공정 시뮬레이션 소프트웨어의 예로서 언급되었지만, 임의의 다른 공정 시뮬레이션 소프트웨어가 대체될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 리소그래피 공정 단계들에 대해, 미국 캘리포니아주 밀피타스 소재의 KLA-Tencor Corp.에 의해 시판되는 PROLITH 또는 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 소재의 Synopsys, Inc에 의해 시판되는 SIGMA-C와 같은 리소그래피 시뮬레이터가 사용될 수 있다.
본 명세서에 설명된 모든 방법은 방법들의 하나 이상의 단계의 결과를 저장 매체 내에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 결과들은 본 명세서에 설명된 결과들 중 임의의 결과를 포함할 수 있고, 당 기술 분야에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 당 기술 분야에 공지된 임의의 적합한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 후에, 결과는 저장 매체 내에 액세스되어 본 명세서에 설명된 임의의 방법 또는 시스템 실시예들에 의해 사용될 수 있고, 표시를 위해 사용자에게 포맷될 수 있고, 다른 소프트웨어 모듈, 방법 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다. 더욱이, 결과들은 "영구적으로", "반영구적으로", 일시적으로 또는 소정 시간 동안 저장될 수 있다.
도 12는 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템(1204) 상에서 실행가능한 프로그램 명령(1202)을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 매체(1200)의 일 실시예를 도시한다. 이 프로그램 명령(1202)이 컴퓨터 시스템(1204) 상에서 실행가능한 방법은 본 명세서에 설명된 임의의 방법(들)의 임의의 단계(들)를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 컴퓨터 시스템(1204)은 본 명세서에 더 설명된 바와 같은 광학 측정 시스템의 컴퓨터 시스템일 수 있다. 몇몇 대안적인 실시예에서, 컴퓨터 시스템은 네트워크에 의해 광학 측정 시스템에 접속될 수 있다. 그러나, 다른 실시예에서, 컴퓨터 시스템(1204)은 광학 측정 시스템에 결합되거나 포함되지 않을 수도 있다. 몇몇 이러한 실시예에서, 컴퓨터 시스템(1204)은 독립형 컴퓨터 시스템으로서 구성될 수 있다. 컴퓨터-판독 가능 매체(1200), 프로그램 명령(1202) 및 컴퓨터 시스템(1204)은 또한 본 명세서에 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
본 명세서에 설명된 것들과 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령(1202)은 컴퓨터-판독 가능 매체(1200) 상에 저장될 수도 있다. 컴퓨터-판독 가능 매체는 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 디스크, 자기 테이프 또는 다른 비일시적 컴퓨터-판독 가능 매체와 같은 저장 매체일 수 있다.
프로그램 명령은 그 중에도 특히, 프로시저-기반 기술, 구성 요소-기반 기술 및/또는 객체-지향 기술을 포함하는 임의의 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 명령은 ActiveX 콘트롤, C++ 객체, C#, JavaBeans, Microsoft Foundation Classes("MFC") 또는 다른 기술 또는 방법론을 사용하여 원하는 바에 따라 구현될 수 있다.
컴퓨터 시스템은 당 기술 분야에 공지된 임의의 적합한 컴퓨터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(1204)은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서 또는 당 기술 분야에 공지된 임의의 다른 디바이스를 포함하는 다양한 형태를 취할 수 있다. 일반적으로, 용어 "컴퓨터 시스템"은 메모리 매체로부터 명령을 실행하는 하나 이상의 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 포함하도록 광범위하게 규정될 수 있다.
다른 실시예는 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템에 관한 것이다. 예를 들어, 도 13에 도시되어 있는 바와 같이, 시스템은 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체를 측정하도록 구성된 광학 측정 서브시스템(1300)을 포함한다. 예를 들어, 상기 방법들 중 임의의 방법은 측정을 수행하기 위해 광학 계측 시스템과 함께 사용될 수 있다. 이 광학 계측 시스템은 타원계, 편광 반사계, 비편광 반사계, 빔-프로파일 반사계 또는 이들의 몇몇 조합을 포함할 수도 있다. 본 명세서에 완전히 설명되어 있는 것처럼 참조에 의해 합체되어 있는 피원카-콜(Piwonka-Corle) 등의 미국 특허 제5,608,526호의 도 1은 본 명세서에 설명된 방법 및 시험 구조체와 함께 사용될 수 있는 분광 광학 타원계의 일예를 도시하고 있다. 본 명세서에 완전히 설명되어 있는 것처럼 참조에 의해 합체되어 있는 미국 특허 출원 제13/164,398호의 도 16은 본 명세서에 설명된 실시예를 구현하기에 적합한 빔 프로파일 반사계를 도시하고 있다.
본 명세서에 설명된 실시예와 함께 사용을 위한 회절 빔 데이터 또는 신호를 측정하기 위해 사용될 수 있는 시스템의 예는 로젠씨와이그(Rosencwaig) 등의 미국 특허 제6,278,519호, 리(Lee) 등의 미국 특허 제6,611,330호 및 피원카-콜(Piwonka-Corle) 등의 미국 특허 제6,734,967호에 설명되어 있고, 이들 특허의 모두는 그대로 본 명세서에 참조로서 합체되어 있다. 이들 3개의 특허는 분광 광학 타원계, 단파장 타원계, 광대역 반사계, DUV 반사계, 광대역 편광 반사계, 빔-프로파일 반사계 및 빔-프로파일 타원계 중 하나 이상을 포함하는 다수의 측정 서브시스템을 갖고 구성될 수도 있는 계측 시스템을 설명하고 있다. 이들 측정 서브시스템은 막 및 패터닝된 구조체로부터 반사된 또는 회절된 빔을 측정하기 위해 개별적으로 또는 조합하여 사용될 수도 있다. 이들 측정에서 수집된 신호는 반도체 웨이퍼 상의 구조체의 파라미터를 결정하고 그리고/또는 본 명세서에 설명된 실시예에 따른 공정 조건을 추론하도록 분석될 수도 있다. 본 명세서에 설명된 실시예는 어느 서브시스템이 특정 측정을 위해 가장 양호한지를 결정하기 위해 특정 구조체를 위한 공정 조건의 변화에 방금 열거된 것들과 같은 하나 이상의 상이한 서브시스템의 응답 및 감도를 예측하는데 사용될 수 있다.
빔-프로파일 반사계 및 타원계가 산란계 측정을 위해 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 더 많은 정보는 오프살(Opsal) 등의 미국 특허 제6,429,943호, 오프살의 미국 특허 제6,678,046호, 로젠씨와이그(Rosencwaig) 등의 미국 특허 제6,813,034호 및 오프살의 미국 특허 제7,206,070호에서 발견될 수 있고, 이들 특허의 모두는 본 명세서에 완전히 설명된 것처럼 참조로서 합체되어 있다.
일반적으로, 광학 측정 서브시스템은 구조체의 형상을 측정하기 위한 분광 광학 측정 기구로서 구성될 수 있다. 예시적인 실시예가 도 14에 도시되어 있다. 반도체 웨이퍼(1412)는 실리콘 기판(1412a), 기판 상의 막(1412b) 및 막 상의 구조체(1412c)를 포함할 수 있다. XYZ 스테이지(1414)는 수평 XY 방향에서 웨이퍼를 이동시키기 위해 사용된다. 스테이지(1414)는 또한 웨이퍼(1412)의 z 높이를 조정하는데 사용될 수 있다. 기구는 복수의 파장을 갖는 광을 생성하도록 구성된 광대역 광원(1422)을 포함할 수 있다. 이 광은 광 파이버(1424)에 의해 타원계 조명기(1426)로, 이어서 편광기(1428)를 통해, 광(1430)을 구조체(1412c) 상에 집속하는 광학계(도시 생략)로, 구조체로부터 반사된 광을 수집하는 광학계(도시 생략)로, 분석기(1432)를 통해, 편광기(1428) 또는 분석기(1432)가 회전하는 동안 파장의 함수로서 반사된 광을 검출하는 분광 광학계(1434)로 지향될 수도 있다. 이 예시적인 실시예는 또한 광을 집속하여 광원(1422)으로부터 선택적 편광기(1472)를 통해 빔 스플리터(1452)로 지향하기 위해 렌즈(1423)를 사용하는 분광 광학 반사계를 포함할 수 있다. 대물 렌즈(1454)는 광을 구조체(1412c) 상에 집속하고, 구조체로부터 반사된 광을 수집하고, 파장의 함수로서 광을 검출하는 분광-반사계(1460)로 광을 재차 지향한다. 이 서브시스템은 빔 스플리터(1462)를 거쳐 광을 수신하는 집속 및 패턴 인식 서브시스템(1464)을 더 포함할 수 있다. 광학 측정 서브시스템은 본 명세서에 설명된 바와 같이 구성될 수 있는 컴퓨터(1440)를 또한 포함할 수 있다. 이 예시적인 실시예는 한정으로 의도된 것은 아니고, 오히려 본 명세서에 설명된 특정 실시예에 사용을 위해 적합한 분광 광학식 광학 측정 서브시스템의 가능한 요소 및 특징의 일부를 예시하기 위해 의도된다. 각각의 이들 요소는 광학 측정 기구 내에 임의의 적합한 형태로 배열될 수 있고, 당 기술 분야에 공지된 임의의 적합한 요소를 포함할 수 있다. 도 14에 도시되어 있는 시스템은 또한 본 명세서에 완전히 설명되어 있는 것처럼 참조로서 합체되어 있는, 슈(Xu) 등의 미국 특허 제6,483,580호에 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
다른 예에서, 광학 측정 서브시스템은 도 15에 1550에 의해 도시되어 있는 바와 같이 구조체의 형상을 측정하기 위해 구성된 각분해 광학 측정 기구로서 구성될 수 있다. 기구는 편광 광빔(1554)을 생성하는 광원(1552)을 포함할 수 있다. 바람직하게는, 이 광은 대략 10 nm 이하의 대역폭을 갖는다. 몇몇 실시예에서, 광원(1552)은 상이한 파장의 빔을 출력하는 것이 가능하다. 이 빔의 부분은 빔 스플리터(1555)로부터 반사되고 각각의 방향에서 약 10 ㎛ 미만의 스폿 크기에서 웨이퍼(1508) 상의 구조체(1506) 상에 광을 집속하는 대물 렌즈(1558)에 지향된다. 빔 스플리터로부터 반사되지 않은 빔(1554)의 부분은 빔 강도 모니터(1557)에 지향된다. 빔은 선택적으로 대물 렌즈(1558) 이전에 사분파장판(1556)을 통해 통과할 수 있다. 구조체(1506)로부터 반사된 광은 대물 렌즈(1558)에 의해 수집된다. 빔 스플리터 다음에, 반사된 광(1560)은 선택적으로 위치(1556)에 대한 대안으로서 위치(1559)에서 사분파장판을 통해 통과할 수 있다. 편광기 또는 편광 빔 스플리터(1562)가 반사된 빔(1560)의 일 편광 상태를 검출기(1564)에 지향하고, 선택적으로 상이한 편광 상태를 선택적 제2 검출기(1566)에 지향한다. 검출기(1564, 1566)는 입사각 및 방위각의 함수로서 반사된 광을 검출한다. 검출기(들)로부터의 회절 빔 데이터(1514)는 빔 강도 데이터(1570)와 함께 프로파일 응용 서버(1516)에 전송된다. 프로파일 응용 서버(1516)는 타겟 구조체 및 분해능의 임계적 치수의 가변 조합을 표현하는 시뮬레이팅된 회절 빔 데이터의 라이브러리(1518)에 대한 빔 강도 데이터(1570)에 의한 정규화 또는 보정 후에 측정된 회절 빔 데이터(1514)를 비교할 수도 있다. 각각의 이들 요소는 광학 측정 기구 내에 임의의 적합한 형태로 배열될 수 있고, 당 기술 분야에 공지된 임의의 적합한 요소를 포함할 수 있다. 도 15에 도시되어 있는 광학 측정 기구는 또한 본 명세서에 완전히 설명되어 있는 것처럼 참조로서 합체되어 있는, 2011년 6월 20일 출원된 지우라(Dziura) 등의 미국 특허 출원 제13/164,298호에 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
시스템은 전술된 방법의 단계들을 수행하기 위해 구성된 컴퓨터 서브시스템(1302)을 또한 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(1302)은 또한 컴퓨터 시스템(1204)과 관련하여 전술된 바와 같이 구성될 수도 있다. 예를 들어, 컴퓨터 서브시스템은 전술된 분광 광학 또는 각분해 광학 측정 기구에 의해 검출된 반사광에 응답하여 출력을 처리하고 공정 파라미터, 파라미터 또는 구조체의 예측된 디바이스 성능 파라미터를 보고하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 서브시스템 및 시스템은 또한 본 명세서에 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
지우라(Dziura)의 미국 특허 제8,090,558호와, 2010년 7월 22일 출원된 페른스(Ferns) 등의 미국 특허 출원 제12/841,932호와, 2011년 11월 3일 출원된 유(Yoo) 등의 미국 특허 출원 제61/555,108호는 본 명세서에 완전히 설명되어 있는 것처럼 참조로서 합체되어 있다. 본 명세서에 설명된 실시예들은 또한 이 특허 및 이들 특허 출원에 설명된 바와 같이 구성될 수도 있다.
본 명세서에 설명된 실시예는 다른 현재 사용된 시스템 및 방법에 비해 다수의 장점을 제공한다. 예를 들어, 산란계 모델을 개발하는 데 요구되는 시간은 현재 접근법과 비교하여 감소된다. 최종적인 모델은 웨이퍼 상의 구조체의 형상을 더 정확하게 표현할 것이다. 측정 결과는 공정 조건의 견지에서 신속하게 해석될 수 있다. 측정 결과는 예측된 디바이스 성능의 견지에서 신속하게 해석될 수 있다. 실제로 유용한 수율을 가질 웨이퍼를 때때로 폐기하거나 디바이스 성능이 열악하더라도 후속의 공정 단계들을 위해 웨이퍼들을 통과시키는 대신에 예측된 디바이스 성능에 기초하여 웨이퍼의 더 정확한 처분(disposition)이 행해질 수 있다. 계측을 공정의 변화에 더 민감하게 하여 이에 의해 공정의 더 정확한 제어를 허용하는 시험 구조체가 설계될 수 있다.
본 발명의 다양한 양태의 추가의 수정 및 대안적인 실시예가 이 설명의 견지에서 당 기술 분야의 숙련자들에게 명백할 수도 있다. 예를 들어, 공정 인식 계측을 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 이에 따라, 이 설명은 단지 예시적인 것으로 해석되어야 하고, 본 발명을 수행하는 일반적인 방식을 당 기술 분야의 숙련자들에게 교시하기 위한 것이다. 본 명세서에 도시되어 있고 설명되어 있는 본 발명의 형태는 현재 바람직한 실시예로서 취해져야 한다는 것이 이해되어야 한다. 본 발명의 이 설명의 이익을 가진 후에 당 기술 분야의 숙련자에게 모두 명백할 것인 바와 같이, 요소 및 재료는 본 명세서에 예시되고 설명된 것들에 대해 대체될 수도 있고, 부분 및 공정들은 반전될 수도 있고, 본 발명의 특정 특징들은 독립적으로 이용될 수도 있다. 이하의 청구범위에 설명된 바와 같은 본 발명의 사상 및 범주로부터 벗어나지 않고 본 명세서에 설명된 요소에 변경이 이루어질 수도 있다.

Claims (56)

  1. 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법에 있어서,
    상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계를 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계와,
    상기 공칭값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와,
    상기 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 상기 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계와,
    상기 초기 모델로의 입력으로서 상기 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와,
    상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과를 상기 구조체의 광학 모델로 변환하는(translate) 단계와,
    상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성이 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들 중 적어도 2개의 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 상기 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 선택하는 단계, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들, 상기 생성하는 단계, 상기 변환하는 단계 및 상기 결정하는 단계는 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 이미지를 사용하지 않고 그리고 상기 구조체가 임의의 웨이퍼 상에 형성되기 전에 수행되고, 상기 선택하는 단계, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들, 상기 생성하는 단계, 상기 변환하는 단계 및 상기 결정하는 단계는 컴퓨터 시스템을 사용하여 수행되고,
    상기 컴퓨터로 구현된 방법은, 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 광학 측정의 결과를 시뮬레이팅하는 단계와, 어떤 광학 측정 파라미터들이 다른 광학 측정 파라미터보다 상기 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한지를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 파라미터화를 결정하는 단계는 상기 광학 모델 내에 포함되는 파라미터를 선택하는 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 파라미터화를 결정하는 단계는 변경되도록 허용되는 상기 광학 모델의 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 특성과 상기 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값들 사이의 관계를 결정하는 단계, 광학 측정 기술을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체를 측정하는 단계, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하기 위해 상기 측정하는 단계의 결과를 사용하는 단계, 및 상기 관계와 조합하여 상기 하나 이상의 결정된 특성을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 상기 공정 파라미터의 값을 결정하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들은 상기 구조체를 가로지르는 위치의 함수로서 상기 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계를 포함하고, 상기 초기 모델 및 상기 광학 모델은 상기 구조체를 가로지르는 위치의 함수로서 상기 하나 이상의 특성 중 적어도 일부의 변동을 정의하는 수학적 함수를 포함하도록 생성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서, 상기 다른 광학 측정 파라미터보다 상기 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한 상기 광학 측정 파라미터에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체를 측정하기 위해 사용될 광학 측정 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 광학 산란계 시그너처(optical scatterometry signature)의 라이브러리를 생성하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 하나 이상의 상이한 값들은 상기 공정 파라미터들 중 하나에 대한 최대값 및 최소값을 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 라이브러리를 생성하는 단계는 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들에 대해 계산된 상기 광학 산란계 시그너처를 저장하는 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 라이브러리를 생성하는 단계는 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들에 대해 계산된 상기 광학 산란계 시그너처 상에 소프트웨어를 훈련시키는(training) 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  12. 제8항에 있어서, 상기 라이브러리를 생성하는 단계는 임의의 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체를 측정하지 않고 수행되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  13. 제1항에 있어서, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계와, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 값을 결정하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 공정 파라미터들 중 상기 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 결정된 값에 기초하여 공정 도구(tool)의 하나 이상의 파라미터를 변경하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  15. 제1항에 있어서, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계와, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  16. 제1항에 있어서, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 값을 결정하는 단계, 및 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 결정된 값들에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계를 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  17. 제1항에 있어서, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 2개 이상의 특성을 결정하는 단계, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 2개 이상의 특성의 조합에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 및 상기 디바이스의 상기 하나 이상의 특성이 상기 디바이스의 상기 하나 이상의 특성에 대한 사양(specification) 외에 있는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  18. 제1항에 있어서, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과 및 제1 모델을 사용하여, 상기 공정 파라미터의 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과들의 함수로서 제1 모델보다 간단하고 그리고 상기 디바이스의 상기 하나 이상의 특성을 설명하는 제2 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  19. 제1항에 있어서, 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의, 그러나 전체는 아닌, 공정 파라미터의 값들의 변화에 민감하도록 상기 두 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 상기 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  20. 제1항에 있어서, 제1 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 제1 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 상기 공정 파라미터들 중 제1 공정 파라미터에는 민감하지만 상기 공정 파라미터들 중 제2 공정 파라미터에는 민감하지 않도록, 그리고 제2 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 제2 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 상기 공정 파라미터들 중 상기 제2 공정 파라미터에 민감하지만 상기 공정 파라미터들 중 상기 제1 공정 파라미터에는 민감하지 않도록, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과에 기초하여 상기 제1 시험 구조체 설계 및 제2 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  21. 제1항에 있어서, 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 시험 구조체의 하나 이상의 특성의 광학 측정이 상기 시험 구조체의 상기 하나 이상의 특성의 변화에 민감하도록 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과에 기초하여 상기 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 더 포함하는, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  22. 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능한 비일시적 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터로 구현된 방법은,
    상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계를 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계와,
    상기 공칭값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와,
    상기 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 상기 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계와,
    상기 초기 모델로의 입력으로서 상기 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계와,
    상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과를 상기 구조체의 상기 광학 모델로 변환하는 단계와,
    상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성이 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들 중 적어도 2개 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 상기 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 선택하는 단계, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들, 상기 생성하는 단계, 상기 변환하는 단계 및 상기 결정하는 단계는 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 이미지를 사용하지 않고 그리고 상기 구조체가 임의의 웨이퍼 상에 형성되기 전에 수행되며,
    상기 컴퓨터로 구현된 방법은, 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 광학 측정의 결과를 시뮬레이팅하는 단계와, 어떤 광학 측정 파라미터들이 다른 광학 측정 파라미터보다 상기 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한지를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 컴퓨터 판독가능한 비일시적 저장 매체.
  23. 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템에 있어서,
    상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체를 측정하도록 구성된 광학 측정 서브시스템과,
    컴퓨터 서브시스템을 포함하고,
    상기 컴퓨터 서브시스템은,
    상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계를 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계;
    상기 공칭값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계;
    상기 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 상기 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계;
    상기 초기 모델로의 입력으로서 상기 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계;
    상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과를 상기 구조체의 광학 모델로 변환하는 단계; 및
    상기 구조체의 하나 이상의 특성이 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들 중 적어도 2개 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 상기 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계를 수행하도록 구성되고,
    상기 선택하는 단계, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들, 상기 생성하는 단계, 상기 변환하는 단계 및 상기 결정하는 단계는 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 이미지를 사용하지 않고 그리고 상기 구조체가 임의의 웨이퍼 상에 형성되기 전에 수행되며,
    상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 광학 측정의 결과를 시뮬레이팅하는 단계, 및 어떤 광학 측정 파라미터들이 다른 광학 측정 파라미터보다 상기 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한지를 결정하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  24. 제23항에 있어서, 상기 파라미터화를 결정하는 단계는 상기 광학 모델 내에 포함되는 파라미터를 선택하는 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  25. 제23항에 있어서, 상기 파라미터화를 결정하는 단계는 변경되도록 허용되는 상기 광학 모델의 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  26. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 하나 이상의 특성과 상기 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값들 사이의 관계를 결정하는 단계, 광학 측정 기술을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체를 측정하는 단계, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하기 위해 상기 측정하는 단계의 결과를 사용하는 단계, 및 상기 관계와 조합하여 상기 하나 이상의 결정된 특성을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 상기 공정 파라미터의 값을 결정하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  27. 제23항에 있어서, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들은 상기 구조체를 가로지르는 위치의 함수로서 상기 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계를 포함하고, 상기 초기 모델 및 상기 광학 모델은 상기 구조체를 가로지르는 위치의 함수로서 상기 하나 이상의 특성 중 적어도 일부의 변동을 정의하는 수학적 함수를 포함하도록 생성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  28. 삭제
  29. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 다른 광학 측정 파라미터보다 상기 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한 상기 광학 측정 파라미터에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 구조체를 측정하기 위해 사용될 광학 측정 파라미터를 결정하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  30. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 광학 산란계 시그너처의 라이브러리를 생성하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  31. 제30항에 있어서, 상기 하나 이상의 상이한 값들은 상기 공정 파라미터들 중 하나에 대한 최대값 및 최소값을 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  32. 제30항에 있어서, 상기 라이브러리를 생성하는 단계는 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들에 대해 계산된 상기 광학 산란계 시그너처를 저장하는 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  33. 제30항에 있어서, 상기 라이브러리를 생성하는 단계는 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들에 대해 계산된 상기 광학 산란계 시그너처 상에 소프트웨어를 훈련시키는(training) 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  34. 제30항에 있어서, 상기 라이브러리를 생성하는 단계는 임의의 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체를 측정하지 않고 수행되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  35. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 및 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 값을 결정하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  36. 제35항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 공정 파라미터들 중 상기 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 결정된 값에 기초하여 공정 도구(tool)의 하나 이상의 파라미터를 변경하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  37. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 및 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  38. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 값을 결정하는 단계, 및 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의 공정 파라미터의 하나 이상의 결정된 값들에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  39. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 광학 측정 기술을 사용하여 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 2개 이상의 특성을 결정하는 단계, 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 상기 2개 이상의 특성의 조합에 기초하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 결정하는 단계, 및 상기 디바이스의 상기 하나 이상의 특성이 상기 디바이스의 상기 하나 이상의 특성에 대한 사양 외에 있는지를 결정하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  40. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과 및 제1 모델을 사용하여, 상기 공정 파라미터의 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 그리고 상기 구조체를 포함할 디바이스의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계, 및 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과들의 함수로서, 제1 모델보다 간단하고 그리고 상기 디바이스의 상기 하나 이상의 특성을 설명하는 제2 모델을 생성하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  41. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 상기 공정 파라미터들 중 하나 이상의, 그러나 전체는 아닌, 공정 파라미터의 값들의 변화에 민감하도록 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과에 기초하여 상기 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  42. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 제1 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 제1 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 상기 공정 파라미터들 중 제1 공정 파라미터에는 민감하지만 상기 공정 파라미터들 중 제2 공정 파라미터에는 민감하지 않도록, 그리고 제2 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 제2 시험 구조체의 하나 이상의 특성이 상기 공정 파라미터들 중 상기 제2 공정 파라미터에 민감하지만 상기 공정 파라미터들 중 상기 제1 공정 파라미터에는 민감하지 않도록, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과에 기초하여 상기 제1 시험 구조체 설계 및 제2 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  43. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 시험 구조체 설계에 따라 상기 웨이퍼 상에 형성된 시험 구조체의 하나 이상의 특성의 광학 측정이 상기 시험 구조체의 상기 하나 이상의 특성의 변화에 민감하도록, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과에 기초하여 상기 시험 구조체 설계를 생성하는 단계를 수행하도록 구성되는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  44. 제23항에 있어서, 상기 하나 이상의 공정 단계는 리소그래피를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  45. 제44항에 있어서, 상기 광학 측정 서브시스템은 분광 광학 측정 기구인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  46. 제44항에 있어서, 상기 광학 측정 서브시스템은 분광 타원 계측기(spectroscopic ellipsometer)를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  47. 제44항에 있어서, 상기 광학 측정 서브시스템은 분광 반사계(spectroscopic reflectometer)를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  48. 제44항에 있어서, 상기 광학 측정 서브시스템은 분광 타원 계측기 및 분광 반사계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  49. 제44항에 있어서, 상기 광학 측정 서브시스템은 각분해 광학 측정 기구(angle-resolved optical measuring instrument)를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  50. 제44항에 있어서, 상기 광학 측정 서브시스템은 각각의 방향에서 10 ㎛ 미만의 스폿 크기에서 웨이퍼에 광을 집속하는 각분해 광학 측정 기구를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  51. 제44항에 있어서, 상기 구조체의 하나 이상의 특성은 하나 이상의 치수 특성을 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  52. 제44항에 있어서, 상기 구조체의 하나 이상의 특성은 하나 이상의 임계 치수를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  53. 제44항에 있어서, 상기 컴퓨터 서브시스템은 또한, 상기 광학 측정 서브시스템에 의해 측정될 시험 구조체를 설계하는 단계, 및 상기 시험 구조체를 위해 사용될 상기 광학 측정 서브시스템의 측정 모드를 결정하는 단계를 수행하도록 구성되고, 상기 측정 모드를 결정하는 단계는 다수의 측정 모드들 중 어느 측정 모드가 상기 시험 구조체의 상기 하나 이상의 특성의 변화에 최대 감도를 갖는지를 결정하기 위해 다수의 상이한 조명 조건, 검출 조건, 또는 조명 및 검출 조건을 시뮬레이팅하는 단계를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  54. 제44항에 있어서, 상기 구조체의 하나 이상의 특성은 굴절률 파라미터를 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하도록 구성된 시스템.
  55. 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법에 있어서,
    상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계를 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계 - 상기 하나 이상의 공정 단계는 리소그래피를 포함함 - ;
    상기 공칭값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계;
    상기 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 상기 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계;
    상기 초기 모델로의 입력으로서 상기 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계;
    상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과를 상기 구조체의 광학 모델로 변환하는 단계; 및
    상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성이 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들 중 적어도 2개의 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 상기 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 선택하는 단계, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들, 상기 생성하는 단계, 상기 변환하는 단계 및 상기 결정하는 단계는 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 이미지를 사용하지 않고 그리고 상기 구조체가 임의의 웨이퍼 상에 형성되기 전에 수행되고, 상기 선택하는 단계, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들, 상기 생성하는 단계, 상기 변환하는 단계 및 상기 결정하는 단계는 컴퓨터 시스템을 사용하여 수행되며,
    상기 컴퓨터로 구현된 방법은, 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 광학 측정의 결과를 시뮬레이팅하는 단계와, 어떤 광학 측정 파라미터들이 다른 광학 측정 파라미터보다 상기 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한지를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법.
  56. 반도체 웨이퍼 상에서 측정될 구조체의 광학 모델을 생성하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템 상에서 실행가능한 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터-판독 가능한 비일시적 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터로 구현된 방법은,
    상기 웨이퍼 상에 상기 구조체를 형성하기 위해 사용된 하나 이상의 공정 단계를 위한 공정 파라미터의 공칭값 및 하나 이상의 상이한 값을 선택하는 단계 - 상기 하나 이상의 공정 단계는 리소그래피를 포함함 - ;
    상기 공칭값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계;
    상기 시뮬레이팅하는 단계의 결과에 기초하여 상기 구조체의 초기 모델을 생성하는 단계;
    상기 초기 모델로의 입력으로서 상기 하나 이상의 상이한 값을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 하나 이상의 특성을 시뮬레이팅하는 단계;
    상기 두 시뮬레이팅하는 단계들의 결과를 상기 구조체의 광학 모델로 변환하는 단계; 및
    상기 구조체의 상기 하나 이상의 특성이 상기 공칭값과 상기 하나 이상의 상이한 값들 중 적어도 2개의 값들 사이에서 어떻게 변경되는지에 기초하여 상기 광학 모델의 파라미터화를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 선택하는 단계, 상기 두 시뮬레이팅하는 단계들, 상기 생성하는 단계, 상기 변환하는 단계 및 상기 결정하는 단계는 웨이퍼 상에 형성된 바와 같은 상기 구조체의 이미지를 사용하지 않고 그리고 상기 구조체가 임의의 웨이퍼 상에 형성되기 전에 수행되며,
    상기 컴퓨터로 구현된 방법은, 상기 공칭값 및 상기 하나 이상의 상이한 값들을 사용하여 상기 웨이퍼 상에 형성될 것인 상기 구조체의 광학 측정의 결과를 시뮬레이팅하는 단계와, 어떤 광학 측정 파라미터들이 다른 광학 측정 파라미터보다 상기 공정 파라미터의 값들의 변화에 더 민감한지를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 컴퓨터-판독 가능한 비일시적 저장 매체.
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Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8468471B2 (en) * 2011-09-23 2013-06-18 Kla-Tencor Corp. Process aware metrology
US8675188B2 (en) 2012-01-09 2014-03-18 Kla-Tencor Corporation Method and system for determining one or more optical characteristics of structure of a semiconductor wafer
US8869081B2 (en) * 2013-01-15 2014-10-21 International Business Machines Corporation Automating integrated circuit device library generation in model based metrology
CN105874388B (zh) 2013-12-30 2019-03-15 Asml荷兰有限公司 用于量测目标的设计的方法和设备
US9009638B1 (en) * 2013-12-30 2015-04-14 International Business Machines Corporation Estimating transistor characteristics and tolerances for compact modeling
SG11201604739RA (en) 2013-12-30 2016-07-28 Asml Netherlands Bv Method and apparatus for design of a metrology target
WO2015101460A1 (en) 2013-12-30 2015-07-09 Asml Netherlands B.V. Method and apparatus for design of a metrology target
KR101860038B1 (ko) 2013-12-30 2018-05-21 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. 메트롤로지 타겟의 디자인을 위한 방법 및 장치
US9553033B2 (en) * 2014-01-15 2017-01-24 Kla-Tencor Corporation Semiconductor device models including re-usable sub-structures
US10430719B2 (en) 2014-11-25 2019-10-01 Stream Mosaic, Inc. Process control techniques for semiconductor manufacturing processes
WO2016086138A1 (en) * 2014-11-25 2016-06-02 Stream Mosaic, Inc. Improved process control techniques for semiconductor manufacturing processes
US9946825B2 (en) 2015-04-24 2018-04-17 Leung W. TSANG Full wave modeling and simulations of the waveguide behavior of printed circuit boards using a broadband green's function technique
US9824176B2 (en) 2015-07-24 2017-11-21 Nanometrics Incorporated Optical critical dimension target design
US11580375B2 (en) 2015-12-31 2023-02-14 Kla-Tencor Corp. Accelerated training of a machine learning based model for semiconductor applications
WO2017117568A1 (en) * 2015-12-31 2017-07-06 Kla-Tencor Corporation Accelerated training of a machine learning based model for semiconductor applications
CN108700823B (zh) * 2016-02-22 2020-11-27 Asml荷兰有限公司 对量测数据的贡献的分离
EP3290911A1 (en) * 2016-09-02 2018-03-07 ASML Netherlands B.V. Method and system to monitor a process apparatus
US11087043B2 (en) * 2016-10-31 2021-08-10 Leung W. TSANG Full wave simulations of photonic crystals and metamaterials using the broadband green's functions
US11029673B2 (en) 2017-06-13 2021-06-08 Pdf Solutions, Inc. Generating robust machine learning predictions for semiconductor manufacturing processes
US11022642B2 (en) 2017-08-25 2021-06-01 Pdf Solutions, Inc. Semiconductor yield prediction
KR102499036B1 (ko) 2017-09-22 2023-02-13 삼성전자주식회사 임계 치수 측정 시스템 및 임계 치수 측정 방법
US11348017B1 (en) * 2017-11-07 2022-05-31 Synopsys, Inc. Machine learning method and framework for optimizing setups for accurate, speedy and robust TCAD simulations
US11257207B2 (en) * 2017-12-28 2022-02-22 Kla-Tencor Corporation Inspection of reticles using machine learning
US11775714B2 (en) 2018-03-09 2023-10-03 Pdf Solutions, Inc. Rational decision-making tool for semiconductor processes
US11029359B2 (en) 2018-03-09 2021-06-08 Pdf Solutions, Inc. Failure detection and classsification using sensor data and/or measurement data
US10777470B2 (en) 2018-03-27 2020-09-15 Pdf Solutions, Inc. Selective inclusion/exclusion of semiconductor chips in accelerated failure tests
US11397134B2 (en) * 2018-12-03 2022-07-26 Raytheon Technologies Corporation Intelligent learning device for part state detection and identification
US20220350254A1 (en) * 2019-07-03 2022-11-03 Asml Netherlands B.V. Method for applying a deposition model in a semiconductor manufacturing process
US11928396B2 (en) * 2019-08-30 2024-03-12 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Method for quantifying visual differences in automotive aerodynamic simulations
US20220051953A1 (en) * 2020-08-12 2022-02-17 Applied Materials, Inc. In-situ etch rate and etch rate uniformity detection system
KR20220060214A (ko) 2020-11-04 2022-05-11 삼성전자주식회사 반도체 설계 자동화 시스템 및 이를 포함하는 컴퓨팅 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040150838A1 (en) 2003-02-03 2004-08-05 Xinhui Niu Model optimization for structures with additional materials
US20080009081A1 (en) 2006-07-10 2008-01-10 Tokyo Electron Limited Managing and using metrology data for process and equipment control
US20090082993A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Tokyo Electron Limited Automated process control of a fabrication tool using a dispersion function relating process parameter to dispersion

Family Cites Families (64)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4710642A (en) 1985-08-20 1987-12-01 Mcneil John R Optical scatterometer having improved sensitivity and bandwidth
US5241369A (en) 1990-10-01 1993-08-31 Mcneil John R Two-dimensional optical scatterometer apparatus and process
US6734967B1 (en) 1995-01-19 2004-05-11 Kla-Tencor Technologies Corporation Focused beam spectroscopic ellipsometry method and system
US5608526A (en) 1995-01-19 1997-03-04 Tencor Instruments Focused beam spectroscopic ellipsometry method and system
US5607800A (en) 1995-02-15 1997-03-04 Lucent Technologies Inc. Method and arrangement for characterizing micro-size patterns
US5703692A (en) 1995-08-03 1997-12-30 Bio-Rad Laboratories, Inc. Lens scatterometer system employing source light beam scanning means
US5739909A (en) 1995-10-10 1998-04-14 Lucent Technologies Inc. Measurement and control of linewidths in periodic structures using spectroscopic ellipsometry
US5719796A (en) * 1995-12-04 1998-02-17 Advanced Micro Devices, Inc. System for monitoring and analyzing manufacturing processes using statistical simulation with single step feedback
US6104486A (en) 1995-12-28 2000-08-15 Fujitsu Limited Fabrication process of a semiconductor device using ellipsometry
US5880838A (en) 1996-06-05 1999-03-09 California Institute Of California System and method for optically measuring a structure
US5867276A (en) 1997-03-07 1999-02-02 Bio-Rad Laboratories, Inc. Method for broad wavelength scatterometry
US6278519B1 (en) 1998-01-29 2001-08-21 Therma-Wave, Inc. Apparatus for analyzing multi-layer thin film stacks on semiconductors
US5963329A (en) 1997-10-31 1999-10-05 International Business Machines Corporation Method and apparatus for measuring the profile of small repeating lines
US6483580B1 (en) 1998-03-06 2002-11-19 Kla-Tencor Technologies Corporation Spectroscopic scatterometer system
US6169931B1 (en) * 1998-07-29 2001-01-02 Southwest Research Institute Method and system for modeling, predicting and optimizing chemical mechanical polishing pad wear and extending pad life
US6184984B1 (en) 1999-02-09 2001-02-06 Kla-Tencor Corporation System for measuring polarimetric spectrum and other properties of a sample
US6429943B1 (en) 2000-03-29 2002-08-06 Therma-Wave, Inc. Critical dimension analysis with simultaneous multiple angle of incidence measurements
US6891627B1 (en) 2000-09-20 2005-05-10 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a critical dimension and overlay of a specimen
US6900892B2 (en) 2000-12-19 2005-05-31 Kla-Tencor Technologies Corporation Parametric profiling using optical spectroscopic systems
WO2002065545A2 (en) * 2001-02-12 2002-08-22 Sensys Instruments Corporation Overlay alignment metrology using diffraction gratings
US6867866B1 (en) 2001-08-10 2005-03-15 Therma-Wave, Inc. CD metrology analysis using green's function
US6678046B2 (en) 2001-08-28 2004-01-13 Therma-Wave, Inc. Detector configurations for optical metrology
US6608690B2 (en) 2001-12-04 2003-08-19 Timbre Technologies, Inc. Optical profilometry of additional-material deviations in a periodic grating
US6813034B2 (en) 2002-02-05 2004-11-02 Therma-Wave, Inc. Analysis of isolated and aperiodic structures with simultaneous multiple angle of incidence measurements
US7136796B2 (en) 2002-02-28 2006-11-14 Timbre Technologies, Inc. Generation and use of integrated circuit profile-based simulation information
US6919964B2 (en) 2002-07-09 2005-07-19 Therma-Wave, Inc. CD metrology analysis using a finite difference method
KR100442879B1 (ko) * 2002-07-18 2004-08-02 삼성전자주식회사 목표 패턴에 최적화된 변형 조명을 제공하는 위상 격자패턴 설계 방법 및 이를 이용한 포토 마스크 제조 방법
US7092110B2 (en) 2002-07-25 2006-08-15 Timbre Technologies, Inc. Optimized model and parameter selection for optical metrology
US20040181768A1 (en) 2003-03-12 2004-09-16 Krukar Richard H. Model pattern simulation of semiconductor wafer processing steps
US20040267397A1 (en) 2003-06-27 2004-12-30 Srinivas Doddi Optical metrology of structures formed on semiconductor wafer using machine learning systems
US7126700B2 (en) 2003-12-12 2006-10-24 Timbre Technologies, Inc. Parametric optimization of optical metrology model
CN1910516B (zh) * 2004-01-29 2011-01-12 克拉-坦科技术股份有限公司 用于检测标线设计数据中的缺陷的计算机实现方法
US20050185174A1 (en) * 2004-02-23 2005-08-25 Asml Netherlands B.V. Method to determine the value of process parameters based on scatterometry data
US7215431B2 (en) 2004-03-04 2007-05-08 Therma-Wave, Inc. Systems and methods for immersion metrology
US8380478B2 (en) * 2004-06-07 2013-02-19 Texas Instruments Incorporated Statistical evaluation of circuit robustness separating local and global variation
JP4904034B2 (ja) 2004-09-14 2012-03-28 ケーエルエー−テンカー コーポレイション レチクル・レイアウト・データを評価するための方法、システム及び搬送媒体
US7190453B1 (en) 2004-09-20 2007-03-13 Kla-Tencor Technologies Corporation Film measurement
US7171284B2 (en) 2004-09-21 2007-01-30 Timbre Technologies, Inc. Optical metrology model optimization based on goals
US7206070B2 (en) 2004-11-15 2007-04-17 Therma-Wave, Inc. Beam profile ellipsometer with rotating compensator
US7280229B2 (en) 2004-12-03 2007-10-09 Timbre Technologies, Inc. Examining a structure formed on a semiconductor wafer using machine learning systems
US7478019B2 (en) 2005-01-26 2009-01-13 Kla-Tencor Corporation Multiple tool and structure analysis
EP1920369A2 (en) * 2005-08-08 2008-05-14 Brion Technologies, Inc. System and method for creating a focus-exposure model of a lithography process
US7695876B2 (en) * 2005-08-31 2010-04-13 Brion Technologies, Inc. Method for identifying and using process window signature patterns for lithography process control
EP1941321A2 (en) * 2005-09-09 2008-07-09 Brion Technologies, Inc. System and method for mask verification using an individual mask error model
US8102408B2 (en) * 2006-06-29 2012-01-24 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods and systems for determining different process windows for a wafer printing process for different reticle designs
US7916284B2 (en) * 2006-07-18 2011-03-29 Asml Netherlands B.V. Inspection method and apparatus, lithographic apparatus, lithographic processing cell and device manufacturing method
US8275596B2 (en) * 2006-12-08 2012-09-25 Globalfoundries Inc. Method for robust statistical semiconductor device modeling
US7327475B1 (en) 2006-12-15 2008-02-05 Tokyo Electron Limited Measuring a process parameter of a semiconductor fabrication process using optical metrology
US7667858B2 (en) * 2007-01-12 2010-02-23 Tokyo Electron Limited Automated process control using optical metrology and a correlation between profile models and key profile shape variables
US7659126B1 (en) * 2007-01-22 2010-02-09 Kla-Tencor Technologies Corporation Electrical test method and apparatus
US7716023B2 (en) * 2007-02-13 2010-05-11 Oracle America, Inc. Multidimensional process corner derivation using surrogate based simultaneous yield analysis
JP2008242112A (ja) * 2007-03-28 2008-10-09 Toshiba Corp マスクパターン評価装置及びフォトマスクの製造方法
US7962863B2 (en) 2007-05-07 2011-06-14 Kla-Tencor Corp. Computer-implemented methods, systems, and computer-readable media for determining a model for predicting printability of reticle features on a wafer
US8001512B1 (en) * 2007-06-26 2011-08-16 Cadence Design Systems, Inc. Method and system for implementing context simulation
US20090070722A1 (en) * 2007-09-06 2009-03-12 Jeanne Bickford Method for generating device model overrides through the use of on-chip parametric measurement macros
US7831954B2 (en) * 2007-09-25 2010-11-09 Synopsys, Inc. Flash-based updating techniques for high-accuracy high efficiency mask synthesis
KR101610734B1 (ko) * 2008-06-03 2016-04-08 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. 모델-기반 스캐너 튜닝 방법
US8090558B1 (en) 2008-06-09 2012-01-03 Kla-Tencor Corporation Optical parametric model optimization
NL2003702A (en) * 2008-11-10 2010-05-11 Brion Tech Inc Pattern selection for lithographic model calibration.
US8209161B2 (en) * 2008-12-31 2012-06-26 Cadence Design Systems, Inc. Method, system, and computer program product for lithography simulation in electronic design automation
EP2234026A1 (en) * 2009-03-25 2010-09-29 Imec Method and system for analyzing performance metrics of array type circuits under process variability
US8214777B2 (en) * 2009-04-07 2012-07-03 International Business Machines Corporation On-chip leakage current modeling and measurement circuit
US8196068B2 (en) * 2009-04-30 2012-06-05 Synopsys, Inc. Modeling critical-dimension (CD) scanning-electron-microscopy (CD-SEM) CD extraction
US8468471B2 (en) * 2011-09-23 2013-06-18 Kla-Tencor Corp. Process aware metrology

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040150838A1 (en) 2003-02-03 2004-08-05 Xinhui Niu Model optimization for structures with additional materials
US20080009081A1 (en) 2006-07-10 2008-01-10 Tokyo Electron Limited Managing and using metrology data for process and equipment control
US20090082993A1 (en) * 2007-09-21 2009-03-26 Tokyo Electron Limited Automated process control of a fabrication tool using a dispersion function relating process parameter to dispersion

Also Published As

Publication number Publication date
WO2013043831A2 (en) 2013-03-28
WO2013043831A3 (en) 2013-05-23
US8468471B2 (en) 2013-06-18
US20130282340A1 (en) 2013-10-24
EP2758990A4 (en) 2015-10-14
EP2758990B1 (en) 2019-03-06
US20130080984A1 (en) 2013-03-28
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