KR102214643B1 - 샘플 내 응력변형 분포 결정 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
샘플의 하나 이상의 파라미터 측정에 사용하기 위한 제어 시스템이 제공된다. 상기 제어 시스템은 입력 유틸리티 및 프로세서 유틸리티를 포함한다. 입력 유틸리티는, 샘플 내 물질 분포를 나타내는 샘플의 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절(XRD) 응답 데이터를 포함하는 제 1 데이터와, 적어도 상기 샘플의 기하구조를 나타내는, 입사광에 대한 샘플의 광학적 응답 데이터를 포함하는 제 2 데이터를 포함하는 입력 데이터를 수신하도록 구성된다. 상기 프로세서 유틸리티는, 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 하나를 최적화시키기 위해 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 처리 및 분석하도록 구성 및 작동가능하고, 그리고, 상기 최적화된 데이터를 이용하여 샘플 내 응력변형 분포를 포함한 상기 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하도록, 구성 및 작동가동하다.
Description
본 발명은 샘플의 다양한 성질/파라미터를 측정하기 위한 측정 기술 분야의 발명으로서, 반도체 구조물과 같은 샘플 내 응력변형 분포를 결정하는데 특히 유용한 측정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
재료의 응력변형 및 기타 성질들을 측정하기 위한 다양한 광학 측정 기술이 개발되어 있다.
예를 들어, 미국특허 제8,437,450호는 적어도 제 1 층과, 제 1 층 위에 형성되고 제 1 층에 대해 경사진 제 2 층을 포함하는, 복수의 단결정 층들을 가진 샘플의 표면을 향해 X-선의 수렴 빔을 지향시키는 과정을 포함하는 분석 방법을 설명한다. 제 1 층 및 제 2 층 각각으로부터 회절되는 X-선이 감지됨과 동시에, 적어도 제 1 층으로 인한 제 1 회절 피크와 제 2 층으로 인한 제 2 회절 피크를 포함하는 회절 스펙트럼을 발생시키도록 각도의 함수로 감지되는 X-선을 해상한다. 회절 스펙트럼은 적어도 제 2 층의 특성을 식별하도록 분석된다. 이 기술은 평균 응력변형 및 상대 물질 농도를 결정할 수 있게 한다.
반도체 기술의 계속적인 진보에 따라 디바이스 크기가 작아지고 있고 디바이스 설계가 점점 복잡해지고 있다. 현대 반도체 디바이스의 특성화는 믿을 수 없을 만큼 도전적인 작업을 제시하며, 이러한 계속적 발전 프로세스를 위해 중요한, 적절한 계측 툴을 요한다.
여러 계측 기술이 반도체 디바이스 특성화를 위해 개발되고 있다. 전자 현미경에 의해 이루어지는 고해상도를 이용하는 CD-SEM과, OCD(Optical Critical Dimension) 계측이 그 예에 포함된다.
계측 기능을 개선시킬 수 있도록, 샘플의 다양한 파라미터의 결정을, 가령, 샘플 내 응력변형 분포 결정을, 최적화시키기 위한 신규한 기법의 필요성이 계속하여 성장하고 있다.
본 발명은, 일부 실시예에서, 샘플의 구조의 기하학적 파라미터, 가령, 패턴 특징에 관한 정보에 의해 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절(둘 모두 여기서 "XRD"라 칭함) 측정을 최적화하는 것과, 그 역으로, XRD 측정 데이터를 이용하여 다른 기하구조-관련 측정을 최적화/해석하여, 샘플 기하구조 및 재료 특성/조성을 모두 결정할 수 있게 하는 것을 목표로하는 신규한 측정 기술을 제공한다. 기하구조 관련 데이터는 가령, OCD(Optical Critical Dimensions) 측정, CD-AFM, CD-SEM, 및 그외 다른 X-선 기술, 등과 같은 광학적 측정에서의, 서로 다른 특정 기술에 의해 제공될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일부 형태에 따르면, 외부 데이터 소스로부터 가용한 물질에 가해지는 기하학적 제한사항에 기초하여 샘플의 하나 이상의 파라미터(가령, 샘플/물질 내 응력변형 분포)의 결정에, 그리고 그 역의 실행에, 사용하기 위한 방법 및 시스템을 제공한다. 복수의 가능한 기하구조들이 가용할 수 있고, 각각의 기하구조에 대하여 응력변형 분포를 얻을 수 있다.
발명의 일부 다른 형태에 따르면, XRD 측정을 위한 역문제를 해결하기 위한 신규한 기술이 제공된다. 발명의 일부 실시예에서, 이는 스펙트럼 라인 형상을 연산하기 위해, 측정 데이터에 대한 베스트 라인형상 매칭(best lineshape match)을 최적화시키기 위해, 그리고, 가장 확률높은 기하구조 및 응력변형을 추출하기 위해, 기하구조 및 물질 응력변형에 관한 정보를 조합함으로써, 및/또는, 구조 설계로부터 기하구조에 관한 외부 정보를 추가함으로써, 및/또는 앞서 표시한 바와 같이, OCD, CD-AFM, CD-SEM, 또는 다른 XR 기술과 같이, 다른 측정으로부터 기하구조에 관한 외부 정보를 더함으로써, 및/또는 물리적 및 재료적 제한사항을 가하고 추출되는 결과에 대한 불확실성 정도를 감소시킬 목적으로, XRD 시스템을 포함하는 복수의 툴셋으로부터 스펙트럼 및/또는 결과를 조합함으로써, 실현된다.
본 발명은 또한, 두 측정이 동일한 기하학적 및 재료 모델로부터 나타난다는 제한사항을 가함으로써 동일한 샘플/구조의 광학적 측정 및 XRD 측정에 대한 역문제를 동시에 해결할 수 있다.
더욱이, XRD 측정에 대한 역문제를 해결하기 위한 발명의 기법은, 구조물의 주어진 측정을 위해 2개 이상의 툴셋의 개별 메리트 함수의 조합으로 전역 메리트 함수(MF)의 최소화에 기초한다.
본 발명의 원리는 XRD-기반 신호 분석의 복잡성의 핵심 레벨을 발명자가 이해함에 기초하고 있다. 가장 간단한 구조에서 공통 XRD 계측의 표적 사용은 XRD 피크 위치 및 세기의 식별에 기초하고, 이는 평균 응력변형 및 상대 물질 농도를 도출할 수 있게 한다. XRD 피크 프로파일/형상(여기서 "라인형상"으로 칭함)을 식별하는 좀더 복잡한 작업은, 하나 이상의 XRD 피크의 단일 트레이스를 이용하며, 이는 (이전 경우에서의) 피크 위치 및 높이보다 많은 것을 추출할 수 있게 한다. 피크 형상을 추출함으로써, 샘플 특성을 학습할 수 있다. 그러나, 이는 종종 이러한 XRD 라인형상 측정 기술이 요망 정확도로 샘플 특성을 결정할 수 없는 경우에 해당하며, 왜냐하면, 서로 다른 샘플들이 매우 유사한 XRD 피크 프로파일에 의해 특성화되기 때문이다. 또 다른 측정 기술, 소위, CD-SAXS(Critical Dimension Small Angle X-ray Scattering) 및 RSM(Reciprocal Space Mapping) 기술은 매우 높은 감도 및 해상도로 회절 피크 주위로 풀 2D- XRD 스캔을 제공하는데 사용될 수 있다. 이러한 측정 기술이 샘플 구조에 대한 폭넓은 정보를 제공하지만, 이들은 인-라인 계측용으로 너무 느리다.
본 발명은 샘플에 관한 기하학적 데이터에 의해 최적화되는 XRD 측정으로부터, 또는, XRD 측정 데이터에 의해 최적화되는 광학 또는 기타 기하구조-기반 측정으로부터, 샘플의 다양한 특성을 결정하기 위한 신규한 기법을 제안한다. 본 발명의 기술은 샘플 기하구조 및 물질로부터 샘플 또는 물질 내 응력변형 분포를 획득하도록, 그리고, 샘플 물질 및 물질 내 응력변형 분포로부터 소스 및 검출기(라인형상)와 관련하여 샘플 각도 대 XRD 세기의 분포를 획득하도록 제공된다.
본 발명은 측정 XRD 라인형상 및 스캐터로메트리(scatterometry)(광학 CD 또는 OCD) 데이터로부터 샘플 기하구조 및 응력변형 분포의 결정을 제공한다. 앞서 표시된 바와 같이, 일부 실시예에서, OCD 또는 다른 외부 소스 기하구조-관련 데이터는 필요하지 않고, 왜냐하면, 기본 알고리즘이 연산된 스펙트럼 응답과 측정 응답 간의 매칭을 최적화시킴으로써 응력변형을 포함하는 재료 특성 및/또는 기하구조를 찾아내는 "역문제"(inverse problem) 해결사이기 때문이다. OCD 또는 다른 외부 소스 데이터는 측정 샘플에 대한 추가 정보에, 또는, XR 최적화 모델에 대한 추가 제한사항에, 기여할 수 있고, 또는, (가능하다면 "하이브리드 계측" 실시예에서) XR 데이터와 함께 동시에 해결될 수 있다. OCD 데이터는 함께 무시될 수 있고, 이러한 실시예에서 샘플 기하구조 및 응력변형 기여는 XRD 모델링으로부터만 추출될 것이다.
따라서, 발명의 한가지 넓은 형태에 따르면, 샘플의 하나 이상의 파라미터 측정에 사용하기 위한 제어 시스템이 제공되며, 상기 제어 시스템은,
(a) 샘플 내 물질 분포를 나타내는 샘플의 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절 응답 데이터를 포함하는 제 1 데이터와, 적어도 상기 샘플의 기하구조를 나타내는, 입사광에 대한 샘플의 광학적 응답 데이터를 포함하는 제 2 데이터를 포함하는 입력 데이터를 수신하기 위한 입력 유틸리티와,
(b) 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 하나를 최적화시키기 위해 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 처리 및 분석하도록 구성 및 작동가능한, 그리고, 상기 최적화된 데이터를 이용하여 샘플 내 응력변형 분포를 포함한 상기 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하도록, 구성 및 작동가능한 프로세서 유틸리티를 포함한다.
일부 실시예에서, 제 2 데이터는 샘플의 재료 특성을 또한 나타낸다.
일부 실시예에서, 제 2 데이터는 다른 X-선 측정을 나타내는 데이터를 더 포함한다.
입사광에 대한 샘플의 광학적 응답을 나타내는 상기 제 2 데이터는 상기 샘플 내 패턴 특징들을 나타내는 측정 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 측정 데이터는 OCD(Otpcial Critical Dimension) 측정, CD-AFM 측정, 및 CD-SEM 측정 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 제 1 데이터는 적어도 하나의 XRD 스펙트럼 피크의 프로파일을 나타내는 데이터를 포함하고, 상기 제 2 데이터는 상기 샘플의 적어도 하나의 스펙트럼 응답을 나타내는 데이터를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서 유틸리티는,
샘플의 물질 구조 및 기하구조를 나타내는 데이터를 수신하도록, 그리고, 상기 샘플의 XRD 응답에서 XRD 피크의 스펙트럼 프로파일을 결정하도록, 구성 및 작동가능한 연산 엔진 모듈과,
상기 XRD 피크의 결정된 프로파일 및 상기 제 1 및 제 2 데이터를 분석하여, 결정된 스펙트럼 프로파일과 상기 제 1 데이터 간의 베스트 매칭을 최적화시키기 위한, 피팅 모듈과,
베스트 매칭 데이터를 분석하고, 상기 샘플의 기하구조 및 응력변형 분포에 대한 최적의 제 2 데이터를 추출하기 위한, 샘플 파라미터 연산기 모듈을 포함한다.
발명의 다른 형태에 따르면, 샘플의 하나 이상의 파라미터를 측정하기 위한 측정 시스템이 제공되며, 상기 측정 시스템은,
샘플 내 물질 분포를 나타내는 샘플의 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절(XRD) 응답 데이터와, 적어도 샘플의 기하구조를 나타내는, 입사광에 대한 샘플의 광학 응답 데이터를 각각 포함하는 제 1 및 제 2 데이터를 제공하기 위한 제 1 및 제 2 유닛과,
상기 제 1 및 제 2 유닛과 통신하도록 구성되고, 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 하나를 최적화시키기 위해 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 처리 및 분석하도록, 그리고, 상기 최적화된 데이터를 이용하여 상기 샘플 내 응력변형 분포를 포함하는 상기 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하도록 작동가능한, 상술한 제어 시스템을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 제 1 유닛은 샘플에 대한 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절 측정을 수행하기 위한, 그리고, 샘플 내 물질 구조를 나타내는 상기 제 1 데이터를 제공하기 위한, 측정 디바이스를 포함한다. 상기 제 2 유닛은 상기 샘플에 대한 광학적 측정을 수행하기 위한, 그리고, 상기 샘플의 기하구조를 나타내는 상기 제 2 데이터를 제공하기 위한, 광학적 측정 디바이스를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 제 1 및 제 2 유닛 중 적어도 하나는 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 적어도 하나를 저장하기 위한 저장 디바이스를 포함하고, 상기 제 1 및 제 2 유닛 중 다른 하나는 상기 샘플에 대한 측정을 수행하기 위한, 그리고, 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 제공하기 위한, 측정 유닛을 포함한다. 일부 실시예에서, 상기 제 1 및 제 2 유닛은 상기 제 1 및 제 2 데이터를 저장하기 위한 저장 시스템의 메모리 유틸리티다.
발명의 또 다른 넓은 형태에 따르면, 샘플의 하나 이상의 파라미터 측정에 사용하기 위한 방법이 제공되며, 상기 방법은,
샘플 내 물질 분포를 나타내는 샘플의 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절 응답 데이터와, 적어도 샘플의 기하구조를 나타내는, 입사광에 대한 샘플의 광학적 응답 데이터를 각각 포함하는 제 1 및 제 2 데이터를 제공하는 단계와,
상기 제 1 및 제 2 데이터 중 하나를 처리 및 분석하여 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 최적화시키고, 상기 최적화된 데이터를 이용하여, 샘플 내 응력변형 분포를 포함하는 상기 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 처리 및 분석하는 단계는, 상기 물질 구조 및 기하구조를 나타내는 제 1 및 제 2 데이터를 조합하여 XRD 피크의 스펙트럼 프로파일을 결정하고, 결정된 스펙트럼 프로파일과 측정된 제 1 데이터 간의 베스트 매칭을 최적화시키며, 상기 샘플의 기하구조 및 응력변형 분포에 대한 최적 데이터를 추출하는 과정을 포함한다.
도 1A는 샘플 내 응력변형 분포와 같은, 샘플 파라미터 측정에 사용하기 위한 본 발명의 제어 시스템을 이용하는 측정 시스템의 일례의 블록도이고,
도 1B는 도 1A의 제어 시스템의 작동의 일례의 흐름도이며,
도 2는 시놉시스 SW를 이용하여, 응력변형된 Si CMOS 디바이스의 연산되는 응력변형 분포를 도시하고,
도 3A는 균질-응력 샘플에 대한 개략적인 XRD 피크 진폭 대 각도를 도시하고,
도 3B는 XRD 피크 라인 형상 측정으로부터 추출되는 응력변형 분포를 보여주며,
도 4 및 5A-5D는 발명에 따른 방법의 비제한적 예를 보여준다 - 도 4는 이 방법의 주요 단계들의 흐름도이고, 도 5A-5D는 측정/시뮬레이션된 데이터 조각들에 대한 예를 보여준다.
도 1B는 도 1A의 제어 시스템의 작동의 일례의 흐름도이며,
도 2는 시놉시스 SW를 이용하여, 응력변형된 Si CMOS 디바이스의 연산되는 응력변형 분포를 도시하고,
도 3A는 균질-응력 샘플에 대한 개략적인 XRD 피크 진폭 대 각도를 도시하고,
도 3B는 XRD 피크 라인 형상 측정으로부터 추출되는 응력변형 분포를 보여주며,
도 4 및 5A-5D는 발명에 따른 방법의 비제한적 예를 보여준다 - 도 4는 이 방법의 주요 단계들의 흐름도이고, 도 5A-5D는 측정/시뮬레이션된 데이터 조각들에 대한 예를 보여준다.
앞서 설명한 바와 같이, 본 발명은, 그 일부 실시예에서, 가령, 광학적 측정(OCD 측정)으로부터 기하구조-관련 데이터(가령, 기준 데이터 또는 측정 데이터)를 이용하여, XRD 측정을 최적화하기 위해, 및/또는, 샘플 내 재료 분포를 나타내는 XRD 측정 데이터를 이용하여, 샘플의 기하학적 파라미터 및 샘플의 재료 성질을 측정하기 위한 다른 측정 기술을 최적화하기 위해, 제공된다.
도 1A를 참조하면, 샘플 내 응력변형 분포를 결정하기 위해 측정된 결과물을 처리 및 분석하기 위해 본 발명에 따라 구성 및 작동하는 제어 시스템(12)을 이용하는 측정 시스템(10)이 블록도를 통해 도시된다. 측정 시스템(10)은 각각 XRD 및 OCD 측정 데이터 MD1 및 MD2를 제공하는 XRD 유닛(14)과, OCD 유닛(16)을 포함한다.
OCD 유닛(16)은 제공되는 XRD 데이터의 경우와 동일 또는 유사한 샘플인 샘플에 관한 기하구조-관련 데이터를 제공하는 외부 데이터 소스 유닛을 실제 제시한다. 앞서 설명한 바와 같이, 기하구조-관련 데이터는 기저장된 기준 데이터이거나, 구조 설계로부터 사전에 알려진 값이거나, 또는 OCD, CD-ARM, CD-SEM, 또는 다른 XR 기술과 같은 다른 측정으로부터의 외부 정보로 제공될 수 있다.
XRD 및 OCD 유닛(14, 16) 중 하나 또는 둘 모두가 동일 샘플 상에서 측정을 행하는 각자의 측정 유닛에 의해 구성될 수 있고, 또는, XRD 및 OCD 측정 데이터를 저장하는 (가령, 동일 또는 다른 저장 디바이스의) 저장 유틸리티에 의해 구성될 수 있다. 발명의 제어 시스템(12)은 그 중에서도, 데이터 입력 및 출력 유틸리티(12A, 12B), 메모리 유틸리티(12C), 프로세서 유틸리티(12D)를 포함하는 컴퓨터 시스템으로 구성된다. 제어 시스템(12)은 통신 네트워크를 통해, 알려진 임의의 적절한 통신 기술, 가령, 무선 통신을 이용하여, XRD 및 OCD 유닛과 데이터 통신하도록 구성된다.
예를 들어, 제어 시스템(12)은 샘플 내 물질 분포 및 피측정 샘플의 기하구조를 각각 나타내는 XRD 측정 데이터 MD1 및 다른(가령, OCD) 측정 데이터 MD2를 포함한 입력 데이터를 수신한다. 프로세서 유틸리티(12D)는 기하구조-관련 측정 데이터 MD2를 이용하여 XRD 물질-관련 측정 데이터 MD1을 해석하도록 작동하고, 또는, XRD 물질-관련 측정 데이터 MD1을 이용하여 기하구조-관련 측정 데이터 MD2를 해석하도록 작동하며, 가능하다면, 샘플의 다양한 파라미터의 특정을 개선하기 위해 이러한 측정 데이터 조각들 모두를 또한 최적화시킨다.
발명의 제어 시스템(12)은, XRD 및 OCD 데이터가 측정 세션 중 각자의 측정 디바이스로부터 직접 제공될 때 소위 온-라인 모드로 사용될 수 있다. 이러한 범주에서, 다음에 주목하여야 한다. XRD는 OCD에 비해 비교적 느린 측정 방법이다. 따라서, 비교적 빠른 OCD 계측 툴로부터의 정보를 이용하여, 프로세스가 그 공칭 성능으로부터 편차를 나타내기 시작할 때를 식별하는데 사용될 수 있고, 그 후에만 이러한 편차의 속성을 더 잘 식별하기 위해 XRD 측정을 트리거링할 수 있다. 이러한 기법은 XRD 측정에 연관된 처리량 오버헤드(throuput overhead)를 크게 감소시킬 수 있다.
도 1B는 제어 시스템(12)의 작동의 일례의 흐름도를 도시한다. 본 예에서, 기하구조 관련 데이터는 OCD 측정 데이터에 의해 구성된다. 도시되는 바와 같이, XRD 및 OCD 데이터 조각 MD1 및 MD2가 프로세서(12D)의 피팅 유틸리티(fitting utility)(20)에 입력되어, 연산 엔진 모듈(18)에 의해 작동되어 하나 이상의 적절한 피팅 알고리즘을 구동하게 되며, 그 후 가장 잘 맞는 모델이 샘플 파라미터 연산기 모듈(22)에 의해 사용되어, 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하게 된다.
연산 엔진 모듈은 역문제(inverse problem)를 해결하도록 작동한다. 특히, 적절한 알고리즘(가령, 아래 설명되는 RCWA 및 모델 1 프로세싱)을 이용하여 기하학적 파라미터(가령, 광학 스펙트럼/시그너처)를 나타내는 이론 데이터를 시뮬레이션하도록 그리고 샘플 재료 구조/재료 분포(가령, 응력변형 분포)를 나타내는 이론 데이터를 시뮬레이션하도록 샘플에 관한 기하구조 및 재료 관련 데이터를 처리한다. 그 후, 시뮬레이션된 응력변형 분포가 (아래에서 더 설명되는) 모델 2 프로세싱을 이용하여 적절한/대응하는 XRD 데이터(XRD 라인 형상)를 결정하도록 분석된다. XRD 데이터는 특정 샘플의 응력변형 및 샘플 기하구조를 결정하기 위해 모델링/피팅 프로세스에 사용된다.
일반적으로, 샘플의 응력변형 분포는 적절한 모델-기반 알고리즘(여기서 "모델 1"로 알려짐)을 이용하여 주어진 기하구조 및 재료 분포를 가진 샘플에 대해 결정될 수 있다. 이는 탄성의 표준적 문제다. 구체적으로, 반도체 분야의 응용예에서, 실제 디바이스 성능에 대한 응력변형 분포의 중요성은 (Synopsis, Mentor Graphics, Cadence, 등과 같은) 이미 시장에서 가용한 여러 모델링 툴의 발전을 이끌어왔다. 이러한 범주에서, Synopsis SW를 이용하여, 응력변형된-Si CMOS 디바이스의 연산된 응력변형 분포를 도시하는 도 2를 참조한다. 이 도면에서, 응력 텐서 σxx의 XX-성분이 응력변형-실리콘 PMOS 트랜지스터(거리는 마이크로미터 단위)에서 소스 및 드레인 형성 후 도시된다.
이 문제는 이완 메커니즘(가령, 디스로케이션)이 응력변형에 강한 영향을 가질 수 있으나 기하 구조에는 영향이 거의 없다는 사실에 의해 더 복잡해질 수 있다. 이러한 툴, 주어진 샘플 기하구조 및 재료를 이용하여, 응력변형 맵을 직접 추론할 수 있어야 하고, 또는 적어도 가능한 응력변형 분포에 대한 강한 제한사항을 알 수 있어야 한다.
(여기서 "모델 2"로 불리는) 재료 및 응력변형 분포로부터 XRD 라인 형상(프로파일)의 편차를 고려하기 위해, 샘플 기하학적 구조의 영향이 무시될 수 있고, 원자간 거리 분포만이 고려될 수 있으며, 이는 응력변형 분포로부터 직접 도출가능하다. 그 후, 다음의 기법이 사용될 수 있다: 관심 대상인 하나 이상의 XRD 피크가 XRD 데이터로부터 선택될 수 있고, 각각의 XRD 피크는 서로 다른 재료 및 결정면에 관련된다. 분석을 위한 XRD 피크 선택은 관심대상인 샘플의 파라미터와 응용예에 기초한다. XRD 스펙트럼의 이러한 피크는 특정 물질과 X-선 복사선과의 상호작용으로부터 나타난다. 위에서 설명한 모델링 툴(모델 1)에 기초하여, 각각의 특정 물질에 대한 응력변형 분포가 발견될 수 있다. 그 후 기대되는 XRD 라인 형상(XRD 피크의 프로파일/형상)이 응력변형 분포로부터 도출된다. 그 후 다음이 행해질 수 있다:
측정된 결정면 내 원자간 거리 d를 이끌어내는 일정 응력변형 S가 고려될 수 있다. 이 거리는 이러한 원자 A의 크기에 비례하는 진폭을 갖는 XRD 피크-위치 θd에 영향을 미친다. 이는 도 A에서 예시되고 있으며, 균질-응력변형 샘플에서 개략적인 XRD 피크 진폭 대 각도를 보여준다. 이러한 피크의 라인 형상/프로파일은 XRD 측정 툴의 특성에 의해 (주로) 영향을 받는 소정의 폭을 갖는다.
피크의 면적은 A에 의해 결정된다. 폭이 응용예에 독립적임(툴에 의해 결정됨)을 고려하면, 피크 높이는 αA로 주어진다. 이는 라인 형상/프로파일로 불린다:
여기서, P(θd)는 피크 함수 폼이고, θd에 중심을 두고 변한다.
이러한 영역들의 분포를 고려할 때 - 각각의 영역은 약간 다른 응력변형 Si, 원자간 거리 di, 및 상대적 풍부성 Ai 에 의해 특성화됨 - 각각의 영역은 θi에서 피크를 생성할 것이다. 측정되는 세기는 모든 대응하는 회절 피크에 대한 합에 의해 주어질 것이다(제 1 근사치).
이를 연속 응력변형 분포에 대해 이를 적용하면 다음과 같다:
이는 응력변형 분포 Ai 및 툴 '이상적인 XRD 피크' 라인 형상(θ)의 콘벌루션(convolution)이다. 툴 이상 라인 형상이 특성화될 수 있기 때문에, 측정으로부터 디-컨벌루션(de-convolution)될 수 있다. 대안으로서, 피크 폭이 분포 Ai의 폭보다 훨씬 작을 경우, 이는 δ함수로 근사될 수 있고, 이 경우에 XRD 진폭 I(θi)는 샘플의 응력변형 Si의 상대적 풍부성의 직접 척도를 제공한다.
결과적으로, 이러한 해석 기법을 구현하는 XRD 측정의 결과는 프로빙되는 물질의 응력변형 분포다. 도 3B는 XRD 피크 라인 형상 측정으로부터 추출될 수 있는 이러한 응력변형 분포를 도시한다.
앞서 설명한 바와 같이, 본 발명은 XRD 및 OCD 데이터의 통합을 또한 제공한다. 이를 위해, 앞서 설명한 방법에 추가하여, XRD 데이터는 OCD 데이터(가령, 광학 CD 측정으로부터의 정보)에 의해 추가로 증강 및 하이브리드화될 수 있다.
설명되는 바와 같이, XRD 측정은 샘플의 응력변형 및 재료 분포에 관한 소정의 정보를 제공한다. OCD는 샘플 기하구조에 관한 정보를 제공하며, 이는 모델링을 통해 응력변형 및 재료 정보에 관련될 수 있다. 결과적으로, 이러한 채널들은 상관된 정보를 제공하며, 계측의 개선 및 안정화를 위해 동시에 사용될 수 있다(물론 개별적으로 사용될 수도 있다).
다음은 이러한 정보 채널들의 통합을 위한 비제한적인 예다. 궁극적인 최적화 방법은 서로 다른 채널에서의 불확정성 및 정보 품질을 더 우수하게 특성화시킴에 기초하여 개선될 수 있다.
이러한 범주에서, 이러한 방법의 흐름도(30) 및 측정되는 데이터 조각들의 예를 예시하는 도 4 및 5A-5D를 참조한다. 본 예에서, 주어진 구조의 OCD 측정 데이터가 제공된다(단계(32)). 도 5A는 실선 그래프로 여기서 제시되는 측정 OCD 스펙트럼과, 점선으로 도시되는 피팅된 이론 데이터를 보여주며, 여러 스펙트럼(그래프)들이 서로 다른 측정 채널(편광, AOI, 방위각, 등)에 대응한다.
OCD 데이터에 기초하여, 'OCD 메리트 함수' MFo가, 연산 및 측정 스펙트럼 응답 간의 매칭 정도를 정량화함으로써 임의의 샘플 기하구조로 결정될 수 있다(단계(34)). 역문제에 대한 표준 OCD 솔루션은 최적의 MFo를 도출하는 기하구조의 발견에 기초한다. 따라서, 이러한 가능한 솔루션의 범위가 식별될 수 있고, 모두 '수용가능한' MFo를 가진다(단계(36)). OCD 데이터에 대한 개략적 해석 결과가 도 5B에 제시되며, 관심 대상인 2개의 파라미터를 가정한다. 측정되는 스펙트럼 및 OCD 해석 엔진을 이용하여, 기하학적 샘플 파라미터의 서로 다른 조합에 서로 다른 '메리트 함수'를 할당하는 것이 가능하다.
XRD 측정이 행하여지고(단계(38)), 분석해보면, 응력 분포가 제공된다. 이는 도 5C에서 예시되며, XRD 라인 형상에 대한 개략적 해석 결과가 도시된다.
추론 응력 분포 및 연산 엔진 관련 기하 구조 및 응력을 이용하여, 기하학적 샘플 파라미터의 서로 다른 조합에 서로 다른 '메리트 함수'를 할당하는 것이 가능하다.
앞서 설명한 바와 같이, 예상되는 XRD 신호는 이러한 OCD 가능 솔루션 범위 내의 모든 기하구조에 대해 연산될 수 있고, 또는, 이러한 기하구조가 측정 XRD 신호를 도출할 확률이 얼마인지가 또한 발견될 수 있다(단계(40)). 결과적으로, 각각의 기하 구조에 대해 다른 메리트 함수 MFx가 수득될 수 있다(단계(42)). 이상적인 경우에, 두 메리트 함수를 최소화시키는 기하구조 및 재료 성질 파라미터가 발견될 수 있다. 실제의 경우에, 이는 (부분적으로 모델의 불완전성과 약한 파라미터의 영향 무시로 인해) 해당되지 않을 수 있고, 동시적인 최적화가 MFo 및 MFx의 조합을 최적화시킴으로써 결과를 개선시킬 수 있다(단계(44)). (도 5B 및 5C에 제시되는 예에 대응하는) 이러한 '조합 MF'의 한 예가 도 5D에 제시되며, XRD 및 OCD의 개략적인 조합 해석 결과를 보여준다. XRD 및 OCD 정보를 모두 이용하여, OCD 및 XRD 측정에 모두 부합하는 파라미터들의 조합이 발견된다.
특히, MFo 및 MFx는 서로 다른 감도를 가질 것이고, 서로 다른 레이아웃 파라미터에 대한 상관성으로부터 서로 다르게 문제를 가질 것이다. 이에 대응하여, 이러한 동시적 최적화는 고정/부동 파라미터(및 가능하다면 더 간단한 파라미터 투입)의 서로 다른 선택을 포함할 수 있다. 이러한 동시적 최적화는 그외 다른 곳에서 이미 설명된 기존 하이브리드화 기법을 이용할 수 있다(가령, 본 출원의 양수인에게 양도된, 그리고 본 출원에 참고자료로 포함되는, US 2013/0208973호 참조).
앞서 설명된 방법 및 구현예들이 추가적으로 확장될 수 있다. 예를 들어, 멀티플 하이브리드화 기법이 사용되어, 이에 따라 (CD-SEM, TEM, AFM, 라만 스펙트로스코피, 등과 같은) 다른 계측 툴로부터의 정보가 피팅 과정에 유사하게 통합된다. 이러한 계측 소스 중 일부가 샘플 기하구조에 대해 추가 정보를 제공할 수 있으나, 응력 및 조성 분포를 안정화 및 검증하도록 다른 소스들이 작용할 수 있다(가령, 라만 스펙트로스코피).
또한, 극단적으로 기울어진 각도에서 취한 X-선 반사(XRR) 측정을 이용하여, 얇은 두께에 대한 정확하고 신뢰가능한 정보를 제공할 수 있다. 패턴처리된 구조를 측정할 때, 이 방법은 수평층의 두께를 측정할 수 있다. 이 정보는 그 후 기하구조 해석 알고리즘에 입력될 수 있고, OCD 계측을 더 안정화시킬 수 있다. 이러한 범주에서 XRR의 한가지 장점은 동일한 X-선 툴을 이용하여 XRD 및 XRR을 모두 측정하는 것이 가능할 수 있다는 점이다.
더욱이, 잔류물 검출이 사용될 수 있다. 이전의 제조 프로세스(가령, CMP, 에칭)에 의해 완전히 제거되지 않은 잔류 물질의 식별은 OCD 응용예에서 흔한 관심 파라미터 중 하나다. 이러한 경우에 나머지 층들은 매우 얇을 수 있고, 광학 반사 신호에 미치는 영향이 작다. 그러나, XRD가 서로 다른 물질 간에 선명한 분리를 제공하기 때문에, 잔류층은 쉽게 식별가능하고, 따라서, OCD 해석에서 약한 파라미터에 대한 선명한 입력을 제공할 수 있다.
이전 옵션에 대한 대안으로서, (고속) OCD 측정을 이용하여, 남아있는 잔류물에 시달리는 것으로 의심되는 사이트를 식별하는 것이 가능하고, 검증을 위해, 의심되는 사이트를 (저속) XRD 측정 헤드로 보내는 것이 가능하다.
앞서 제시된 분석은 XRD 대신에 또는 XRD에 추가하여, RSM/CD-SAXS의 측정에 적용될 수 있어서, 회절 피크 주위로 풀(full) 2D XRD 스캔을 획득할 수 있게 한다. 제안되는 측정 및 분석 흐름은 동일하게 남으며, 이론적 스펙트럼 응답 재현 및 측정 매칭은 RSM/CD-SAXS-특이적이다.
또한, 언급되는 바와 같이, 앞서 설명한 발명의 기법은 XRD 측정 정보 및 OCD(또는 다른) 계측을 동시적으로 이용할 수 있게 한다. (각각의 계측 방법에 대해 하나씩) 2개의 '메리트 함수'의 규정을 수반하는, 제안되는 방법은, 측정 데이터를 해석하기 위해 가능한 알고리즘 기법들 중 하나일 뿐이다. 대안의 옵션은 고도로 사소하지 않은(가령, 비선형의) 방식으로 서로 다른 정보 소스를 통합할 수 있는 단일 메리트 함수의 형성을 수반한다.
앞서 표시한 바와 같이, XRD는 (가령, OCD에 비해) 비교적 느린 측정 방법이어서, 고품질 측정을 위해 종종 수 초 심지어 수 분을 요할 수 있다. 결과적인 처리량 히트는 제안되는 방법의 적용가능성을 제한할 것이다. 이러한 문제를 완화시키기 위해 XRD 및 나머지 계측에 대해 (웨이퍼 내에서 또는 웨이퍼들 간에) 서로 다른 샘플링을 취할 수 있다. 이러한 개념의 확장은 프로세스가 그 공칭 성능으로부터 편차를 나타내기 시작할 때를 식별하기 위해 '고속' (OCD) 계측으로부터의 정보를 이용하는 것이고, 그 후, 이 편차의 속성을 더 잘 식별하기 위해서만 XRD 측정을 트리거링하는 것이다. 이러한 기법은 XRD 측정에 수반되는 처리량 오버헤드를 크게 감소시킬 수 있다.
Claims (14)
- 샘플의 하나 이상의 파라미터 측정에 사용하기 위한 제어 시스템에 있어서, 상기 제어 시스템은,
(a) 샘플 내 물질 분포를 나타내는 샘플의 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절(XRD) 응답 데이터를 포함하는 제 1 데이터와, 적어도 상기 샘플의 기하구조를 나타내는, 입사광에 대한 샘플의 광학적 응답 데이터를 포함하는 제 2 데이터를 포함하는 입력 데이터를 수신하기 위한 입력 유틸리티와,
(b) 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 하나를 최적화시키기 위해 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 처리 및 분석하도록 구성 및 작동가능한, 그리고, 상기 최적화된 데이터를 이용하여 샘플 내 응력변형 분포를 포함한 상기 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하도록, 구성 및 작동가능한 프로세서 유틸리티를 포함하며,
상기 프로세서 유틸리티는,
샘플의 물질 분포 및 기하구조를 나타내는 데이터를 수신하도록, 그리고, 상기 샘플의 XRD 응답에서 XRD 피크의 스펙트럼 프로파일을 결정하도록, 구성 및 작동가능한 연산 엔진 모듈과,
상기 XRD 피크의 결정된 프로파일 및 상기 제 1 및 제 2 데이터를 분석하여, 결정된 스펙트럼 프로파일과 상기 제 1 데이터 간의 베스트 매칭을 최적화시키기 위한, 피팅 모듈과,
베스트 매칭 데이터를 분석하고, 상기 샘플의 기하구조 및 응력변형 분포에 대한 최적의 제 2 데이터를 추출하기 위한, 샘플 파라미터 연산기 모듈을 포함하는
제어 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 데이터는 다른 X-선 측정을 나타내는 데이터를 더 포함하는
제어 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 제 2 데이터는 상기 샘플의 재료 특성을 또한 나타내는
제어 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
입사광에 대한 샘플의 광학적 응답을 나타내는 데이터는 상기 샘플 내 패턴 특징들을 나타내는 측정 데이터를 포함하는
제어 시스템. - 제 4 항에 있어서,
상기 측정 데이터는 OCD(Otpcial Critical Dimension) 측정, CD-AFM 측정, 및 CD-SEM 측정 중 적어도 하나를 나타내는
제어 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 제 1 데이터는 적어도 하나의 XRD 스펙트럼 피크의 프로파일을 나타내는 데이터를 포함하고, 상기 제 2 데이터는 상기 샘플의 적어도 하나의 스펙트럼 응답을 나타내는 데이터를 포함하는
제어 시스템. - 삭제
- 샘플의 하나 이상의 파라미터를 측정하기 위한 측정 시스템에 있어서, 상기 측정 시스템은,
샘플 내 물질 분포를 나타내는 샘플의 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절(XRD) 응답 데이터와, 적어도 샘플의 기하구조를 나타내는, 입사광에 대한 샘플의 광학 응답 데이터를 각각 포함하는 제 1 및 제 2 데이터를 제공하기 위한 제 1 및 제 2 유닛과,
상기 제 1 및 제 2 유닛과 통신하도록 구성되고, 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 하나를 최적화시키기 위해 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 처리 및 분석하도록, 그리고, 상기 최적화된 데이터를 이용하여 상기 샘플 내 응력변형 분포를 포함하는 상기 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하도록 작동가능한, 제 1 항 또는 제 2 항에 따른 제어 시스템을 포함하는
측정 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 제 1 유닛은 샘플에 대한 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절 측정을 수행하기 위한, 그리고, 샘플 내 물질 분포를 나타내는 상기 제 1 데이터를 제공하기 위한, 측정 디바이스를 포함하는
측정 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 제 2 유닛은 상기 샘플에 대한 광학적 측정을 수행하기 위한, 그리고, 상기 샘플의 기하구조를 나타내는 상기 제 2 데이터를 제공하기 위한, 광학적 측정 디바이스를 포함하는
측정 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 제 1 및 제 2 유닛 중 적어도 하나는 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 적어도 하나를 저장하기 위한 저장 디바이스를 포함하고, 상기 제 1 및 제 2 유닛 중 다른 하나는 상기 샘플에 대한 측정을 수행하기 위한, 그리고, 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 제공하기 위한, 측정 유닛을 포함하는
측정 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 제 1 및 제 2 유닛은 상기 제 1 및 제 2 데이터를 저장하기 위한 저장 시스템의 메모리 유틸리티인
측정 시스템. - 샘플의 하나 이상의 파라미터 측정에 사용하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은,
샘플 내 물질 분포를 나타내는 샘플의 X-선 회절 또는 고해상도 X-선 회절 응답 데이터와, 적어도 샘플의 기하구조를 나타내는, 입사광에 대한 샘플의 광학적 응답 데이터를 각각 포함하는 제 1 및 제 2 데이터를 제공하는 단계와,
상기 제 1 및 제 2 데이터 중 하나를 처리 및 분석하여 상기 제 1 및 제 2 데이터 중 다른 하나를 최적화시키고, 상기 최적화된 데이터를 이용하여, 샘플 내 응력변형 분포를 포함하는 상기 샘플의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계를 포함하며,
상기 처리 및 분석하는 단계는, 상기 샘플 내 물질 분포와, 상기 샘플의 기하구조를 나타내는 제 1 및 제 2 데이터를 조합하여 XRD 피크의 스펙트럼 프로파일을 결정하고, 결정된 스펙트럼 프로파일과 측정된 제 1 데이터 간의 베스트 매칭을 최적화시키며, 상기 샘플의 기하구조 및 응력변형 분포에 대한 최적 데이터를 추출하는 과정을 포함하는
샘플의 하나 이상의 파라미터 측정에 사용하기 위한 방법. - 삭제
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