KR102317060B1 - 패턴화된 웨이퍼 특성화를 위한 방법 및 장치 - Google Patents

패턴화된 웨이퍼 특성화를 위한 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102317060B1
KR102317060B1 KR1020167005761A KR20167005761A KR102317060B1 KR 102317060 B1 KR102317060 B1 KR 102317060B1 KR 1020167005761 A KR1020167005761 A KR 1020167005761A KR 20167005761 A KR20167005761 A KR 20167005761A KR 102317060 B1 KR102317060 B1 KR 102317060B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
difference
spectral signals
defect
dsa
determining
Prior art date
Application number
KR1020167005761A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20160041973A (ko
Inventor
새디어스 제라드 지우라
스틸리안 이바노프 판데브
알렉산더 쿠즈네초프
안드레이 브이 쉬체그로프
Original Assignee
케이엘에이 코포레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 케이엘에이 코포레이션 filed Critical 케이엘에이 코포레이션
Publication of KR20160041973A publication Critical patent/KR20160041973A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102317060B1 publication Critical patent/KR102317060B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
    • H01L22/24—Optical enhancement of defects or not directly visible states, e.g. selective electrolytic deposition, bubbles in liquids, light emission, colour change
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501—Semiconductor wafers
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
    • H01L21/027—Making masks on semiconductor bodies for further photolithographic processing not provided for in group H01L21/18 or H01L21/34
    • H01L21/0271—Making masks on semiconductor bodies for further photolithographic processing not provided for in group H01L21/18 or H01L21/34 comprising organic layers
    • H01L21/0273—Making masks on semiconductor bodies for further photolithographic processing not provided for in group H01L21/18 or H01L21/34 comprising organic layers characterised by the treatment of photoresist layers
    • H01L21/0274—Photolithographic processes
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/30—Structural arrangements specially adapted for testing or measuring during manufacture or treatment, or specially adapted for reliability measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing

Abstract

반도체 웨이퍼 상의 관심 있는 복수의 구조물을 특성화하기 위한 장치 및 방법이 개시된다. 복수의 스펙트럼 신호는 계측 시스템의 하나 이상의 센서로부터 복수의 방위각에서 관심 있는 특정 구조물로부터 측정된다. 차이 스펙트럼이 방위각에 대해 획득된 스펙트럼 신호에 기초하여 결정된다. 관심 있는 특정 구조물의 품질 표시가 차이 스펙트럼을 분석하는 것에 기초하여 결정되고 보고된다.

Description

패턴화된 웨이퍼 특성화를 위한 방법 및 장치 {METHODS AND APPARATUS FOR PATTERNED WAFER CHARACTERIZATION}
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 순전히 그 전체 내용이 참조로써 여기에 통합되고, Thaddeus Gerard Dziura 등에 의해 2013년 8월 6일자로 출원된 미국 가특허출원 61/862,801호 및 Thaddeus Dziura 등에 의해 2014년 2월 21일자로 출원된 미국 가특허출원 61/943,098호의 우선 출원의 이익을 주장한다.
본 발명의 기술 분야
본 발명은 반도체 웨이퍼의 특성화(characterization)를 위한 방법 및 시스템에 관한 것이며, 더욱 구체적으로는 반도체 웨이퍼 상의 인쇄된 패턴의 품질의 특성화에 관한 것이다.
집적 회로의 제조에 사용되는 포토리소그래피 또는 광학 리소그래피가 한동안 주위에 있었다. 이러한 시스템은 초소형의 제품 디테일들의 정밀한 제조 및 형성에 매우 효과적인 것으로 판명되었다. 일부 포토리소그래피 시스템에서, 회로 이미지가 광 또는 방사선 빔(예를 들어, UV 또는 자외광)을 통해 패턴을 전사함으로써 기판 상에 기록된다. 예를 들어, 리소그래피 시스템은 레티클을 통해 그리고 조사선에 민감한 재료, 예를 들어 포토레지스트로 코팅된 실리콘 웨이퍼 상으로 회로 이미지를 투사하는 광 또는 방사선 소스를 포함할 수 있다. 노광된 포토레지스트는 현상 후에 예를 들어 증착 및/또는 에칭과 같은 후속 프로세싱 단계 동안 웨이퍼의 층을 마스킹하는 패턴을 형성한다.
하나의 계측 기술에서, 반도체 웨이퍼 상의 주기적인 격자(grating)와 같은 인쇄된 패턴의 품질의 특성화는 웨이퍼 상의 각 위치에서 임계 치수 주사 전자 현미경(critical dimension scanning electron microscope; CD-SEM) 이미지를 수집하고 패턴 품질에 대한 각 이미지를 검사함으로써 결정될 수 있다. 이러한 기술은 시간 소모적이며(예를 들어, 몇시간) 격자 품질에 대한 판정은 현재 다소 주관적일 수 있다. 또한, SD-SEM 측정은 피하 결함 구조물에 대한 정보를 제공할 수 없다.
상술한 관점에서, 인쇄된 패턴의 특성화를 위한 향상된 장치 및 기술이 요망된다.
이하의 설명은 본 발명의 어떠한 실시예의 기본 이해를 제공하기 위해 본 발명의 단순화된 개요를 제시한다. 이러한 개요는 본 발명의 광범위한 개관이 아니며, 본 발명의 핵심적인/중요한 요소를 식별하거나 본 발명의 범위를 묘사한 것은 아니다. 그 유일한 목적은 아래에 제시되는 더욱 상세한 설명에 대한 서문으로서 여기에 개시된 몇몇 개념을 단순화된 형태로 제시하려는 것이다.
일 실시예에서, 반도체 웨이퍼 상의 관심 있는 복수의 구조물을 특성화하는 방법이 개시된다. 관심 있는 특정 구조물로부터 복수의 스펙트럼 신호가 계측 시스템의 하나 이상의 센서로부터 복수의 방위각(azimuth angle)에서 측정된다. 방위각에 대해 획득된 스펙트럼 신호에 기초하여 차이 스펙트럼이 결정된다. 차이 스펙트럼을 분석하는 것에 기초하여 관심 있는 특정 구조물의 품질 표시가 결정 및 보고된다.
특정 구현에서, 특정 구조물의 품질 표시는 관심 있는 이러한 특정 구조물로부터의 정량적인 특징의 모델 또는 추출의 사용 없이 수행된다. 다른 양태에서, 차이 스펙트럼은 복수의 파장에 대한 복수의 방위각에서의 스펙트럼 신호들 사이의 복수의 차이들의 평균(average) 차이이다. 추가적인 양태에서, 차이 스펙트럼은 복수의 파장 범위 중 특정의 하나의 파장 범위에서 복수의 방위각에서의 스펙트럼 신호들 사이의 복수의 차이들 중 가장 높은 차이이다. 또 다른 양태에서, 특정 구조물은 격자 구조물이다. 본 실시예에서, 결함이 없는 격자 구조물에 대한 방위각에 대해 이론적 또는 측정된 차이 스펙트럼이 결정되고, 결함량을 결정하기 위해 이론적 스펙트럼 차이에 의해 평균(average) 차이가 정규화된다.
다른 구현에서, 스펙트럼을 측정하는 단계는, 2차원 빔 프로파일 반사 계측을 사용하여 차등 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 추가적인 양태에서, 이미지와, 잔차 에러를 갖는 방사상 대칭인 이미지의 최적 피팅 사이의 차등 모델이 결정된다. 그 후, 이러한 차등 모델에 기초하여 차이 스펙트럼이 막 또는 결함 구조물을 나타내는지가 결정된다.
다른 양태에서, 타겟은 방향성 자가 조립체(Directed Self Assembly; DSA) 구조물, 하층 무방향성 자가 조립체(논(non)-DSA) 구조물 또는 패턴화된 레지스트 구조물로부터 선택된다. 다른 실시예에서, CD SEM 툴을 사용하여 패턴 결함을 정량화하는 참조 데이터를 수집된다. 알려진 패턴 결함을 갖는 패턴 구조물의 트레이닝 세트로부터 방위각들에서의 스펙트럼 신호가 획득된다. 상이한 방위각과 잔차 에러에서 측정된 스펙트럼 신호들 사이의 제1 관계 함수가 결정되고, 이러한 제1 관계는 트레이닝 세트로부터 방위각에서 획득된 스펙트럼 신호에 기초한다. 참조 데이터에 기초하여 잔차 에러와 패턴 결함의 정량화 사이의 제2 관계 함수가 결정된다. 특정 구조물에 대한 패턴 결함의 정량화를 결정하기 위해 방위각에서 관심 있는 특정 구조물로부터 측정된 스펙트럼 신호가 제2 관계 함수에 입력된다. 추가적인 양태에서, 제1 및 제2 관계 함수는 트레이닝 세트 및 특정 구조물에 대해 스펙트럼 신호 및 잔차 에러에 적용되는 데이터 감소 기술에 기초한다.
다른 방법 실시예에서, 계측 시스템의 하나 이상의 센서에서, 측정 사이트에 걸쳐 균일하게 설계되는 막 또는 구조물의 측정 사이트의 복수의 이웃 위치로부터 복수의 스펙트럼 신호가 측정된다. 스펙트럼 신호의 평균(average) 또는 평균(mean) 신호가 결정된다. 평균(average) 또는 평균(mean) 신호로부터 각각의 위치에서 스펙트럼 신호의 각각의 표준 편차가 결정된다. 막 또는 구조물로부터 정량적인 특징의 추출 또는 모델의 사용 없이, 이러한 위치에 대한 표준 편차를 분석하는 것에 기초하여 막 또는 구조물의 각 위치에 대하여 품질 표시가 결정 및 보고된다.
대안적인 실시예에서, 본 발명은 시료를 검사 및 측정하기 위한 시스템에 속한다. 본 시스템은 조사선을 생성하기 위한 조사기와 복수의 방위각에서 특정 구조물을 향해 조사선을 지향하게 하는 조사 광학장치를 포함한다. 시스템은 또한 특정 구조물로부터 센서로의 방위각에서의 조사선에 응답하여 복수의 스펙트럼 신호를 지향하게 하기 위한 수집 광학장치를 포함한다. 시스템은 상술한 동작 중 임의의 것을 수행하도록 구성된 프로세서 및 메모리를 더 포함한다. 특정 구현에서, 시스템은 타원 계측기의 형태이고, 조사선에 있어서 편광 상태를 생성하기 위한 편광 상태 생성기와 광학 신호의 편광 상태를 분석하기 위한 편광 상태 분석기를 포함한다. 다른 실시예에서, 시스템은 분광 타원 계측기, 뮐러 행렬 분광 타원 계측기, 분광 반사 계측기, 분광 산란 계측기, 빔 프로파일 반사 계측기 또는 빔 프로파일 타원 계측기의 형태이다.
본 발명의 이러한 양태 및 다른 양태가 도면을 참조하여 아래에 추가로 설명된다.
도 1a 내지 도 1d는, 블록 공중합체 재료가 어닐링 프로세스 중에 점점 더 자가 정렬되는 가이드 패턴을 구현하는 예시적인 DSA 프로세스의 도식적인 표현이다.
도 2는 DSA 라인 공간 패턴 결함이 없는 DSA 라인 공간 패턴의 브릿징 결함이다.
도 3은 3개의 광범위하게 변하는 DSA 패턴과 그 결과적인 평면도 CD-SEM 이미지의 도식적인 표현을 포함한다.
도 4a는 격자 품질이 양호한 것으로 알려져 있는, 알파 신호에 대한 타원 계측 스펙트럼을 나타낸다.
도 4b는 격자 품질이 양호한 것으로 알려져 있는, 베타 신호에 대한 이와 유사한 스펙트럼 세트를 나타낸다.
도 5는 격자 품질이 불량인 것으로 알려져 있는, 알파에 대한 이와 유사한 스펙트럼 세트를 나타낸다.
도 6은 웨이퍼 상의 위치의 함수로서 플로팅된 스펙트럼 차이(델타)를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨이퍼 패턴에 대한 품질 특성화를 결정하기 위한 절차를 나타내는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 대안적인 실시예에 따른 측정 사이트에서의 복수의 측정을 사용하여 반도체 웨이퍼 상의 품질을 나타내는 다른 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 하나의 예시적인 구현에 따른 단일 측정 사이트의 복수의 이웃 측정 위치의 도식적 표현이다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 하나의 예시적인 구현에 따라 저품질 웨이퍼와 고품질 웨이퍼에 대한 2차원 빔 프로파일 반사 계측(2DBPR) 신호 잔차들을 각각 나타낸다.
도 11은 본 발명의 대안적인 실시예에 따른 차등 모델을 사용하여 DSA 격자 품질을 평가하는 방법을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적인 계측 시스템을 나타낸다.
이하의 설명에서, 많은 구체적인 상세사항이 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위하여 개진된다. 본 발명은 이러한 구체적인 상세사항의 일부 또는 전부 없이도 실시될 수 있다. 다른 예에서, 공지의 프로세스 동작은 본 발명을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 상세하게 설명되지 않았다. 본 발명이 구체적인 실시예와 연계하여 설명될 것이지만, 이는 본 발명을 실시예로 한정하도록 의도된 것은 아니라는 것이 이해될 것이다.
서론
방향성 자가 조립체(DSA)가 진보된 노드에 대한 패턴화 기술로서 많은 그룹에 의해 현재 탐구되고 있다. 도 1a 내지 도 1d는 블록 공중합체 재료가 어닐링 프로세스 중에 점점 더 자가 정렬되는 가이드 패턴(122)을 이용하는 DSA 프로세스의 도식적 표현이다. 도시된 바와 같이, 블록 공중합체 재료(104a)는 도 1a에서 가이드 패턴(122)에 대하여 초기에는 무질서하다. 어닐링의 제1 구간 후에, 약간 더 정렬된 블록 공중합체 재료(104b)가 도 1b에 도시된 바와 같이 가이드 패턴(122) 위에 형성된다. 추가적인 어닐링 후에, 더 많이 정렬된 블록 공중합체 재료(104c)가 도 1c의 가이드 패턴(122) 위에 형성된다. 최종적으로, 정렬된 블록 공중합체 재료(104d)가 도 1d의 특정 어닐링 구간에서 가이드 패턴(122) 위에 형성된다. 그런 후, 공중합체 성분들 중 하나의 공중합체 성분이 잔여 공중합체 재료로부터 미세한 격자 구조물을 획득하기 위해 에칭될 수 있다(미도시).
"케모에피택시(chemoepitaxy)"로서 알려진 DSA 프로세스의 주된 유형 중 하나에서, 격자 제조의 품질은 가이드 패턴 치수 파라미터뿐만 아니라 재료의 화학적 특성의 민감한 함수이다. 이러한 격자의 결함은 랜덤하게 정렬된 구조물, 일부 무질서한 영역, 및 다른 것 아래의 하나의 DSA 재료의 피하 브릿징의 형태를 취할 수 있다. 도 2는 DSA 라인 공간 패턴(206)과 비결함의 DSA 라인 공간 패턴(220)에서의 브릿징 결함이다. 구체적으로, DSA 라인 공간 패턴(206)이 비최적화된 폭을 갖는 하부 화학적 패턴(208a, 208b) 위에 형성된다. DSA 패턴은 차선적인 하부 가이드 기판 패턴(208a, 208b)으로 인해 무질서하다. 예를 들어, 결함이 있는 격자(206)는 불완전한 라인(210a, 210b, 210i 및 210j)뿐만 아니라 완전한 라인(210c, 210d, 210e, 210f, 210g, 210h, 210k 및 210l)으로 패턴화되는 제1 공중합체 성분 재료를 포함한다. 제2 공중합체 성분은 결함이 있는 브릿지 부분(212a, 212g)뿐만 아니라 라인(212b, 212c, 212d, 212e, 212f, 212h 및 212i)을 형성한다.
반대로, DSA 패턴(220)은 결함이 없다. 제2 공중합체 성분 라인(222a, 222b)은 최적 폭 기판 부분(228a, 228b) 위에 형성된다. 제1 공중합체 성분 라인(예를 들어, 226a, 226b)뿐만 아니라 추가적인 제2 공중합체 성분 라인(224a 내지 224d)이 또한 이러한 기판 부분(228a, 228b) 사이에 형성된다. 결함이 없는 DSA 패턴(220)과 결함이 있는 DSA 패턴(206) 양쪽의 최상면(top surface)이 CD-SEM으로 이미징되는 경우, 결과적인 이미지(202, 204)는 실질적으로 동일하다. 따라서, DSA 패턴(206)의 하부 브릿지 결함이 검출되지 않는다.
도 3은 3개의 광범위하게 변하는 DSA 패턴(302a, 302b, 302c)의 도식적인 표현을 포함한다. 구체적으로, DSA 패턴(302a)은 3개의 기둥 구조물(304a, 304b, 304c)로부터 형성된다. DSA 패턴(302b)은 브릿징된 기둥 구조물(308)로부터 형성되며, DSA 패턴(302c)은 브릿징된 하부 부분(310)과 연결이 끊긴 상부 기둥 부분(314a, 314b, 314c)으로부터 형성된다. 3개의 모든 구조물(302a 내지 302c)은 3개의 기둥 이미지 부분(306a, 306b, 306c)을 갖는 동일한 최상면 CD-SEM 이미지(306)로 귀결된다.
피하 결함의 경우에, CD-SEM 툴은 통상적인 측정 조건의 수정 및 디바이스에 대한 가능한 손상 없이는 결함을 보지 못한다. 이러한 피하 결함의 검출의 결여는 대량의 제조에 심각한 장애를 준다는 것이 일부에 의해 생각되고 있다.
현재 개발 중인 DSA 프로세스의 일부의 하나의 목표는 어디에서 양호하게 형성된 격자와 불량으로 형성된 격자가 형성되어 있는지와 어디에서 무질서한 막이 형성되어 있는지를 결정하는 것이다. 이러한 구별은 DSA 막 스택의 바닥에 있는 가이드 층을 패턴화하는 데 사용되는 리소그래피 툴 노광 및 도우즈에 의존할 수 있다. 층의 광학 응답의 방위각 비대칭이 양호하게 정렬된 격자가 형성되었는지 여부를 정량화하는 데 사용될 수 있다.
패턴을 특성화하기 위한 예시적인 실시예 :
본 발명의 특정 실시예는 어떠한 모델링도 요구하지 않고 반도체 웨이퍼 상의 관심 있는 구조물의 품질을 특성화하기 위한 스펙트럼 데이터 수집 및 신호 프로세싱을 위한 장치 및 방법을 포함한다. 품질을 특성화하는 것은 관심 있는 구조물이 양호한 품질 또는 불량한 품질인지에 대한 표시를 포함할 수 있다. 이러한 기술은 미가공 스펙트럼 신호를 분석하는 것에 기초하여 전체 웨이퍼에 걸쳐 프로세스 수율을 특성화하는 더 단순하고 더 빠른 수단을 허용한다. 특정 실시예에서, 이러한 기술은 특히 주기적인 구조물(회절 격자)과 레지스트 또는 방향성 자가-조립체(DSA) 구조물의 품질의 특성화에 적용 가능하다. 격자 구조물 외에, 관심 있는 다른 유형의 웨이퍼 구조물이 품질이 어떠한지 분석될 수 있다. 예들은 막, 주기적 및 비주기적 구조물 등을 포함한다.
특정 실시예에서, 스펙트럼 측정이 복수의 방위각에서 취해진다. 다른 예에서, 복수의 스펙트럼 신호가 이웃 측정 위치로부터 획득된다.
측정 사이트로부터 획득된 스펙트럼 신호는 서로로부터 감산될 수 있거나 서로 비교될 수 있는 임의의 동일 신호 유형의 쌍을 포함할 수 있다. 예시적인 신호는 Ψ, Δ, Rs(s 편광의 복소 반사율), Rp(p 편광의 복소 반사율), Rs(｜rs｜2), Rp(｜rp｜2), R(편광되지 않은 반사율), α(분광 계측 "알파" 신호), β(분광 계측 "베타" 신호), 및 tan(Ψ), cos(Δ), ((Rs-Rp/(Rs+Rp))와 같은 이러한 파라미터의 함수, 뮐러 행렬 요소(Mij) 등을 포함하는 임의의 유형의, 산란 계측, 분광 계측, 타원 계측 및/또는 반사 계측 신호를 포함하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 신호는 입사각, 검출각, 편광, 입사 방위각, 검출 방위각, 각 분포, 위상 또는 파장 또는 이러한 파라미터 중 하나 초과의 조합의 함수로서 대안적으로 또는 추가적으로 측정될 수 있다. 신호는 상술한 임의의 복수의 타원 계측 및/또는 반사 계측 신호 유형들의 평균값과 같은 신호들의 조합의 특성화일 수도 있다. 다른 실시예는 적어도 하나의 신호가 복수의 파장 대신 단일 파장에서 획득될 수 있는 단색 또는 레이저 광원을 사용할 수 있다. 조사선 파장은 X-선 파장으로부터 시작하여 원적외선 파장까지의 임의의 범위에 있을 수 있다.
그 후, 모델을 사용하지 않고, 그리고 CD 또는 막두께와 같은 임의의 특징 파라미터의 추출 없이, 측정 사이트가 양호하거나 불량한 품질을 갖는지 여부를 결정하기 위해 2개(또는 그 이상)의 스펙트럼 신호들 사이의 차이(또는 표준 편차)가 직접적으로 분석될 수 있다. 즉, 측정 사이트의 품질 표시자는 2개 이상의 측정된 스펙트럼 신호들 사이의 차이에만 기초할 수 있다.
격자 타겟 예에서, 스펙트럼 사이의 차이가 일반적으로 연산될 수 있으며, 이러한 차이값은 또한 웨이퍼에 걸쳐 다양한 위치에서 결정될 수 있다. 스펙트럼 차이가 상대적인 관점에서 더 높은 위치에서, 양호하게 형성된 격자가 존재할 확률이 더 크고, 격자 구조물이 불량하거나 심지어 무질서한 곳에서, 광학 측정은 어떠한 강한 방위각 비대칭도 검출하지 않을 것이며, 상이한 방위각 방향에서의 측정들 사이의 스펙트럼 차이는 제로 또는 거의 제로일 것이다.
도 4a는 격자 품질이 양호한 것으로 알려져 있는 2개의 방위각에 있는 동일 위치에서 측정된 알파(α) 신호에 대한 타원 계측 스펙트럼을 나타낸다. 마찬가지로, 도 4b는 격자 품질이 양호한 것으로 알려져 있는 베타(β) 신호에 대한 스펙트럼의 유사한 세트를 나타낸다. 고품질 격자의 존재는 2개의 방위각에서 측정된 스펙트럼 사이의 분리에 의해 입증된다. 반대로, 도 5는 격자 품질이 불량인 것으로 알려져 있는 알파(α)에 대한 스펙트럼의 세트를 나타낸다. 불량인 품질 격자의 존재는 신호에 대한 2개의 방위각에 있는 2개의 측정된 스펙트럼 사이의 분리의 결여에 의해 입증된다. 알려진 불량인 품질의 격자와 관련하여 알파(α) 신호만이 도시되어 있지만, 유사한 결과가 베타(β) 신호에 대해 발생할 것이다.
도 6은 좌측으로부터 우측으로의 프로세스 편차를 갖는 웨이퍼에 대해, 웨이퍼(602) 상의 위치의 함수로서 플로팅된 스펙트럼 차이(델타)를 나타낸다. 방위각들 사이의 높은 스펙트럼 차이의 영역은 웨이퍼에 대해 측정된 수율 맵과 매우 잘 상관된다. 예를 들어, 일부 컨투어 영역이 0.060 초과, 0.050과 0.60 사이, 0.050과 0.040 사이, 0.040과 0.030 사이 등의 델타(또는 신호들 사이의 차이)를 갖는 것으로 나타내어진다. 이러한 차이값은 또한 격자 품질을 나타낼 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 웨이퍼 패턴에 대한 품질 특성화를 결정하기 위한 절차를 나타내는 흐름도이다. 스펙트럼 데이터는 동작(702)에서 동일한 특정 사이트로부터 복수의 방위각에서 초기에 수집될 수 있다. 일반적으로, 2개 이상의 방위각은 (요구되지는 않지만) 격자 또는 패턴 결함에 대해 증가된 감도를 위해 서로 직교하는 각도들과 같은 임의의 적절한 각도들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 스펙트럼 측정은 격자 방향과 수직, 그리고 평행한 방향들에서 획득될 수 있다.
측정은 여기에 설명되는 예들을 포함하여 산란 계측, 반사 계측 또는 타원 계측 신호들과 같은 임의의 적절한 스펙트럼 방사선 신호를 포함할 수 있다. 획득된 신호의 유형은 관심 있는 구조물에 대한 신호 감도에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들어, 어떠한 파장이 어떠한 특정 구조물 치수에 대해 더욱 민감할 수 있다. 관심 있는 구조물은 2차원 및 3차원 격자, 도트 어레이 등을 포함하여 임의의 패턴화되거나 주기적인 구조물을 포함할 수 있다.
스펙트럼이 획득된 후에, 차이 스펙트럼이 그 다음에 동작(704)에서 결정될 수 있다. 관심 있는 특정 구조물에 대해 수집된 단지 2개의 스펙트럼이 존재한다면, 스펙트럼 신호들은 차이 신호를 획득하기 위해 단순히 감산될 수 있다. 2개 초과의 스펙트럼이 존재한다면, 임의의 수의 기술이 차이 신호를 획득하는 데 사용될 수 있다. 2개 초과의 방위각이 존재한다면, 방위각의 각 쌍에 대한 스펙트럼이 감산될 수 있다. 일 실시예에서, 차이는 직각의 각 쌍에 대해 획득된다. 각각의 방위각에 대한 스펙트럼이 또한 복수의 파장 범위에서 획득된다면, 파장 범위 중 특정한 하나의 파장 범위에 대응하는 가장 높은 스펙트럼 차이가 동작(706)에서 선택적으로 선택될 수 있다. 다른 예에서, (예를 들어, 상이한 파장에서) 차이 신호가 단일의 차이값으로 감소될 수 있다. 나타낸 예에서, 스펙트럼 차이 절대값의 파장 평균이 동작(708)에서 결정될 수 있다. 즉, 상이한 파장에 대한 차이 신호의 평균이 평균 차이 신호를 획득하기 위해 결정될 수 있다.
품질 표시는 예를 들어, 평균 차이에 비해 임의의 적절한 차이 임계값 또는 퍼센티지 값에 기초하여 규정될 수 있다. 예를 들어, 미리 규정된 임계값보다 높은 차이 신호는 "양호"의 품질 표시로 귀결될 수 있으며, 그렇지 않으면 미리 규정된 임계값 이하의 차이 신호는 "불량" 품질 표시로 귀결될 수 있다. 도 6에 나타낸 예에서, 임계값은 양호한 품질의 격자를 나타내는 0.06 초과의 델타로 설정될 수 있다.
양호한 완전 격자의 형태인 패턴은 예를 들어 상이한 방위각에서 측정된 스펙트럼 신호의 큰 차이를 생성하는 경향이 있다. 격자 구조물이 더 결함이 많게 되면, 측정된 신호 차이가 줄어들고 상이한 방위각에서 제로의 차이를 갖는 균일한 막 응답과 비슷하다. 즉, 완전 격자와 연관된 최대 차이값과 제로 사이인 차이값은 격자 또는 패턴 구조물에 대한 결함을 나타낸다.
그 후 패턴의 품질 표시가 동작(709)에서의 스펙트럼 차이에 기초하여 결정되고 보고될 수 있다. 품질 표시는 선택적으로 (동작(708)으로부터) 스펙트럼 차이의 파장 평균에 기초할 수 있거나 (동작(706)으로부터) 선택된 파장에 대한 가장 높은 스펙트럼 차이에 기초할 수 있다. 그 후 절차는 종료할 수 있거나 복수의 타겟에 대해 반복될 수 있다.
그 후 상술한 품질 결정 절차에 이어 교정 절차가 뒤따를 수 있다. 교정 프로세스는 불량인 품질을 갖는 것으로 생각되는 관심 있는 구조물에 대한 결함을 정량화하기 위해 선택적으로 수행될 수 있다. 나타낸 실시예에서, 완전 격자로부터의 이론적인 스펙트럼 차이가 또한 동작(710)에서 선택적으로 결정될 수 있다. 측정된 스펙트럼 차이는 동작(712)에서 이론적인 스펙트럼 차이에 의해 정규화(또는 교정)된다. 그 후 결함량이 동작(714)에서 정규화된 스펙트럼 차이에 기초하여 결정 및 보고된다. 품질 결정과 마찬가지로, 결함량은 선택적으로 (동작(708)에서) 복수의 스펙트럼 측정 차이들의 파장 평균에 기초할 수 있거나, (동작(706)에서) 선택된 파장에 대한 최고 스펙트럼 차이에 기초할 수 있다. 교정이 결함들을 정량화하기 위해 수행된 후에, 절차(700)가 또한 복수의 스펙트럼 차이들에 대해 반복될 수 있거나 절차가 종료될 수 있다.
품질이 스펙트럼 신호 비교에 기초하여 결정될 수 있는 다른 측정 구조물은 막이다. 도 8은 본 발명의 대안적인 실시예에 따른 측정 사이트에서의 복수의 측정을 사용하여 반도체 웨이퍼 상의 품질을 나타내는 다른 방법(800)을 설명하는 흐름도이다. 도 9는 본 발명의 하나의 예시적인 구현에 따른 단일 측정 사이트의 복수의 이웃 측정 위치들의 도식적인 표현이다. 초기에, 스펙트럼 측정이 동작(802)에서 동일 측정 사이트의 복수의 이웃 위치들에서 획득될 수 있다. 측정이 획득되는 이웃 위치들은 실제 측정 영역을 중첩하지 않고 서로 인접한 것이 바람직하다.
획득된 스펙트럼 측정의 전부(또는 그 일부)에 대한 평균(average)(또는 평균(mean)) 신호가 동작(804)에서 결정될 수 있다. 평균(average)(또는 평균(mean))값으로부터의 각각의 측정치의 표준 편차가 동작(806)에서 결정된다. 각각의 측정 위치에서, 품질 표시가 동작(808)에서 이러한 측정 위치에서의 대응하는 표준 편차에 기초하여 결정 및 보고될 수 있다. 상술한 단계는 웨이퍼 품질 맵을 생성하기 위해 웨이퍼에 걸쳐 복수의 사이트에 대해 반복될 수 있다. 이러한 프로세스는 또한 여기에 추가로 설명되는 바와 같이 결함을 정량화하기 위해 교정 절차로 확장될 수 있다.
도 8의 기술에 대한 측정 사이트는 균일할 것으로 예측되는, 격자 또는 막 구조물과 같은 관심 있는 하나 이상의 임의의 적절한 구조물을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전체 측정 사이트를 채우는 격자는, 이러한 격자에 결함이 있지 않다면 측정 사이트 영역에 걸쳐 상이한 측정 위치들에서 균일할 것으로 예측될 것이다. 마찬가지로, 측정 사이트를 채우는 막이 측정 사이트에 걸쳐 동일한 두께(그리고 균일성)를 갖는 것으로 예측될 것이며, 이러한 측정 사이트에서 상이한 측정 위치에서의 동일한 스펙트럼 신호로 귀결될 것이다. 양쪽 예에서 결함이 더 많을수록, 스펙트럼 차이가 더 커질 것이다. 따라서, 이러한 기술은 막, 2D 및 3D 격자, 도트(또는 임의의 다른 유형) 어레이, 주기적 구조물 등을 포함할 수 있는 규칙적인 구조물에 적용 가능하다.
도 10a 및 도 10b는 저품질 웨이퍼(도 10a) 및 고품질 웨이퍼(도 10b)에 대한 2차원 빔 프로파일 반사 계측(2DBPR) 신호 잔차(또는 차이 신호)을 나타낸다. 도 10a 및 도 10b의 예가 각 분해 신호를 사용하지만, 동일한 접근법이 또한 파장 분해 스펙트럼에 대해 적용 가능하다. 측정된 반도체 패턴에 대한 어떠한 가정도 이루어지지 않으므로 본 발명의 특정 기술은 "모델이 없는" 것으로 고려될 수 있다. 또한, 관심 있는 구조물의 CD와 같은 정량화된 값이 모델 결과에 대한 비교에 의해 측정된 스펙트럼으로부터 추출될 필요가 없다.
본 발명의 특정의 모델이 없는 실시예는 알려진 품질의 구조물(예를 들어, 알려진 불량인 그리고 양호한 격자들)에 대한 트레이닝 기술에 의해 확장될 수 있다. 신경망과 같은 머신-학습 방법론에 기초한 알고리즘이 알려진 구조물의 트레이닝 세트에 기초하여 DSA 패턴과 같은 테스트 구조물에서 사전 프로그램된 편차에 측정된 스펙트럼 신호를 관련시키는 데 사용될 수 있다. 즉, 미리 규정되거나 알려진 편차를 갖는 트레이닝 세트가 스펙트럼 신호를 특징 또는 프로세스 편차에 관련시키기 위한 모델을 결정하기 위해 스펙트럼 신호를 획득하도록 측정될 수 있다. 머신 학습 동작이 완료된 후에, 특징 및 프로세스 관련 파라미터가 이러한 모델을 사용하여 알려지지 않은 특성을 갖는 관심 있는 구조물로부터 획득된 스펙트럼 신호로부터 추출될 수 있다.
추가적인 실시예에서, 여러 프로세스 파라미터는 다양하다. 예시하자면, 가이드 패턴 피치가 동일 웨이퍼 내 또는 상이한 웨이퍼 상에서 다양한 경우 DSA 패턴의 치수 특성이 영향을 받는다. 대안적으로, 블록 공중합체 층의 다양한 두께는 실험 설계(DOE) 트레이닝 세트의 일부일 수 있다. 어닐링 온도와 같은 프로세스 파라미터 편차가 DOE 트레이닝 세트를 생성하기 위해 다른 방식으로 사용될 수 있으며, 예를 들어 상이한 웨이퍼가 상이한 어닐링 온도에서 프로세싱된다.
DOE 트레이닝 세트가 생성된 후에, 상이한 프로세스 조건을 사용하여 제조된 타겟이 2개의 방위각에서 단일 측정 사이트로부터의 특정 신호 유형 또는 복수의 측정 사이트로부터의 특정 신호 유형과 같은 스펙트럼을 획득하기 위해 측정될 수 있으며, 이는 그 후에 트레이닝 알고리즘의 일부로서 프로세싱된다. 트레이닝 세트에 대한 (프로파일 특성(바닥 또는 최상부 CD, 측벽 각도 등)과 같은) 치수 파라미터를 결정하기 위해, 트레이닝 세트로부터의 이러한 타겟은 예를 들어, 단면 TEM과 같은 파괴적일 수 있는 참조 방법 또는 원자력 현미경(AFM) 또는 CD-SEM에 의해 특성화될 수 있다. 알려진 특징 파라미터는 구체적인 계측값보다는 불량이거나 양호한 품질에 대한 표시를 단순히 포함할 수 있다.
이상적이거나 원하는 DSA 패턴으로부터의 편차가 또한 사양 내 또는 사양 외(또는 양호 대 불량 품질) DSA 패턴에 측정된 신호를 상관시키기 위해 예를 들어 트레이닝에 의해 특성화될 수 있다. 예를 들어, 브릿징을 갖는 DSA 구조물은 이상적인 패턴에 의해 생성되지 않는 각도 분해 신호 또는 교차 편광된 신호에서 비대칭적인 시그너처들을 생성할 수 있다. 이러한 신호의 비대칭적인 레벨과 각도 또는 스펙트럼 내용은 측정된 영역에서 브릿징 결함(또는 다른 결함 유형)의 밀도에 관련될 수 있다. 트레이닝 방법론을 사용하여, 이러한 구조물이 생성하는 (2개의 방위각 또는 복수의 측정 사이트로부터의 스펙트럼과 같은) 스펙트럼에 기초하여 사양 내 대 사양 외 패턴을 분석하기 위해 특징 추출기 프로세스를 트레이닝할 수 있다. 알려지지 않은 구조물로부터의 스펙트럼은 그 후 트레이닝된 특징 추출기에 입력될 수 있다. 특징 추출기 출력은 APC(진보된 프로세스 제어) 시스템에서와 같이 시간에 따른 DSA 패턴화에서 발생하는 프로세스 드리프트를 보상하기 위해 프로세스 파라미터를 조정하는 데 사용될 수 있다.
개발 사용의 경우에, 생산 사용의 경우와는 반대로, 블록 공중합체의 화학적 성질은 최적의 패턴화 치수 및 거칠기 특성을 달성하기 위해 또한 다양할 수 있다. 이러한 특성은 DOE(실험 설계) 세트에서 다양할 수 있으며, 상술한 트레이닝 접근법 중 임의의 것을 사용하여 특성화될 수 있다.
하나의 예시적인 예에서, 도 7의 방법은 도 11에 설명된 바와 같이 차등 모델에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 차등 모델은 90°방위각(Az90)에 대해 관련된 제로 방위각(Az0)에 대해 Az0=f(Az90)+err로 결정될 수 있으며, f()는 Az0 신호에 대해 Az90 신호를 가장 잘 피팅하는(fit) 함수이며 err은 Az90 신호와 Az0 신호 사이의 잔차 에러를 나타낸다. 전체 웨이퍼에 대한 최소 및 최대 잔차 에러가 결정될 수 있다. Az0 신호 및 Az90 신호가 매우 유사한 경우에, 이러한 잔차 에러는 랜덤 노이즈의 레벨에서 작을 것이다(minErr). 이러한 작은 minErr은 불량으로 형성된 DSA 구조물에 대응한다. 반대로, 큰 err(maxErr)은 양호하게 형성된 DSA 구조물에 대응한다. minErr과 maxErr 사이의 에러는 DSA 격자의 상대적인 품질을 평가하는 데 사용될 수 있다.
도 11은 본 발명의 대안적인 실시예에 따른 차등 모델을 사용하여 DSA 격자 품질을 평가하는 방법(1100)을 나타낸다. 초기에, DSA 결함에 대한 참조 데이터가 동작(1101)에서 CD SEM 또는 다른 계측 툴을 사용하여 참조 DSA 구조물로부터 수집될 수 있다. 즉, 불량이거나 양호한 품질(또는 결함이 있거나 없음) 및 상이한 개수의 결함을 갖는 복수의 DSA 참조 구조물들을 분류하는 데 CD SEM이 사용될 수 있다. 이러한 참조 데이터는 알려진 DSA 구조물 및 그 대응하는 스펙트럼 데이터에 대한 품질 표시 및/또는 결함 카운트를 포함한다. 스펙트럼 참조 데이터는 이하의 트레이닝 세트에 대해 수집된 동일 유형의 신호들을 포함할 것이다.
0°방위각 및 90°방위각 둘 다에서의 스펙트럼 신호가 동작(1102)에서 트레이닝 세트로부터 복수의 DSA 구조물 각각으로부터 수집될 수 있다. 예시적인 예가 직교 방위각을 설명하지만, 다른 각도가 사용될 수 있다. 하지만, 방위각 쌍은 상이한 각도 위치에 있다. 분광 데이터와 같은 임의의 유형의 스펙트럼 신호가 수집될 수 있다. 트레이닝 세트 DSA 구조물은 상이한 개수의 결함을 포함할 것이다.
주성분 분석(PCA)이 그 후 동작(1104)에서 0°방위각과 90°방위각 양쪽에서의 트레이닝 세트로부터의 스펙트럼 데이터에 대해 수행될 수 있다. PCA 외에 임의의 적절한 특징 추출 기술이, 데이터 세트를 감소시키면서, 최상의 정보를 갖는 스펙트럼 신호 쌍으로부터 특징을 추출하기 위해 구현될 수 있다. 다른 예시적인 자동화된 특징 추출 기술은 독립 성분 분석(ICA), 국부 선형 임베딩(LLE) 알고리즘 등을 포함한다.
양쪽 방위각에 대해 수행된 PCA 사이의 관계가 동작(1106)에서 결정될 수 있다. 일반적으로, 이러한 관계는 양쪽 방위각으로부터의 PCA 데이터를 가장 최적으로 나타내는 함수를 표현할 것이다. 잔차 데이터가 그 후 동작(1108)에서 결정될 수 있다. 잔차 데이터는 일반적으로 양쪽 방위각으로부터의 PCA 데이터를 나타내는 최상으로 피팅된 함수 사이의 차이이다. 그 후 PCA가 잔차 데이터에 대해 수행될 수 있으며, PCA 잔차 데이터의 하나 또는 몇몇 주성분(예를 들어, 제1 주성분 PC1)이 동작(1110)에서 선택될 수 있다.
PC1 잔차 데이터와 참조 데이터 사이의 관계가 그 후 동작(1112)에서 결정될 수 있다. 예를 들어, 알려진 결함 품질(예를 들어, 불량 또는 양호한 품질 및/또는 결함의 수)을 갖는 알려진 DSA 패턴으로부터 획득된 참조 데이터에 대한 PC1 데이터에 대해 PC1 잔차 데이터가 비교될 수 있으며, PC1을 품질에 연관시키는 모델이 그 후 결정될 수 있다. 그 후, 알려지지 않은 DSA 패턴의 DSA 패턴 품질이 동작(1114)에서 이러한 알려지지 않은 DSA로부터 수집된 스펙트럼으로부터 결정된 잔차 데이터와 품질 사이의 관계에 기초하여 결정될 수 있다.
이하의 예시적인 실시예는 품질 파라미터에 속하는 정보를 추출하기 위해 PCA 변환으로부터 도출되는 제1 주성분을 사용하는 관점에서 설명되지만, 다른 실시예는 다른 특징 추출 결과 또는 기술을 이용할 수 있다. 예를 들어, PCA를 통해 결정된 제1 및 제2 주성분이 사용될 수 있다. 임의의 수의 주성분이 어플리케이션의 특정 요건에 기초하여 선택될 수 있다. 또 다른 예로서, ICA 또는 LLE와 같은 다른 특징 추출 툴로부터의 출력이 사용될 수 있다.
PCA 실시예에서, 추출된 특징은 상이한 좌표계와, 특징 품질에 대하여 가장 많은 정보를 제공하는, 변환된 데이터 세트가 가장 큰 편차를 갖는 이러한 새로운 좌표계의 특정 차원(또는 방향 또는 투사 방향)의 선택으로의 신호 데이터 세트의 변환에 대응한다. 제1 주성분은 가장 큰 편차를 갖는 것으로 발견되는 PCA 변환된 데이터 세트의 변환된 방향 또는 차원에 대응한다. 제2 주성분은 두번째로 큰 편차를 갖는 것 등이다.
일반적으로, 상술한 방법은 정량적인 특징 및/또는 프로세스 파라미터 값을 결정하기 위해 교정될 수 있다. 예를 들어, CD-SEM 측정의 복수의 점이 결함의 수와 에러 사이의 관계를 확립하기 위해 취해질 수 있다:
NumberOfDefects = Cal(err) 또는
NumberOfDefects = Cal(Az0-f(Az90))이며, 여기에서 Cal()은 CD-SEM 참조 측정 사이트에서 획득된 교정 함수이다.
차등 모델을 생성하는 데 사용되는 신호는 미가공 신호(예를 들어, 알파, 베타) 또는 PCA, 독립 성분 분석(ICA), 국부 선형 임베딩(LLE) 또는 다른 특징 추출 방법에서 획득된 미가공 신호의 성분일 수 있다.
다른 예시적인 모델 예에서, 2DBPR 차등 모델이 측정에 의해 생성된다. 2DBPR 이미지는 측정된 샘플이 막을 닮은 경우에 방사상 대칭이며, 샘플이 일부 주기적인 구조를 갖는 경우에 비방사상 대칭이다. 이러한 특징을 사용하여 방사상 대칭인 표면이 2DBPR 이미지에 피팅될 수 있다.
Img=f(Img)+err이며, f()는 이미지를 최적으로 피팅하는 방사상 대칭인 함수이며, "err"는 비대칭 부분에 대응하는 잔차 에러이다. 비대칭 부분은, 이미지가 적어도 일부 방사상으로 대칭이 아니고 결함이 있는 막이라는 것을 의미할 수 있다.
논(non) 2DBPR 경우에서와 유사한 방식으로, 잔차 에러는 결함의 레벨을 평가하는 데 사용될 수 있으며, 교정으로 결함의 수가 결정될 수 있다. 논 2DBPR 경우에서와 같이, 미가공 신호 대신 2DBPR 이미지의 성분이 사용될 수 있다. 양쪽의 경우에, 에러의 표준 편차, 최대값, 평균(mean) 또는 분포가 DSA 격자 품질의 척도로서 사용될 수 있다.
다른 예시적인 모델에서, 기술은 복수의 타겟에 적용될 때 하층 편차의 효과의 격리(상관 해제)를 포함할 수 있다. 동일한 하층을 갖는 DSA 타겟과 DSA 층을 갖지 않는 타겟이 사용될 수 있다. 이하의 경우가 하층 상관 해제에 사용될 수 있다:
1. 주요 성분을 추출하기 위해 2개 이상의 타겟의 조합된 신호를 사용하고,
2. 잔차에 대한 차등 모델을 사용하며, 잔차 = Sdsa - f(Sul), Sdsa는 DSA 타겟으로부터의 신호이고, Sul은 하층 타겟으로부터의 신호이고, f()는 Sul을 Sdsa에 최상으로 피팅하는 함수이다.
하층 상관 해제가 적용된 후에, 상술된 DSA 차등 모델 중 임의의 것이 DSA 결함 측정에 대해 적용될 수 있다.
본 발명의 특정 기술은 레지스트 또는 DSA 패턴에 대한 패턴 품질을 특성화하기 위한 상당한 시간 절약을 가능하게 할 수 있고 패턴화 프로세스를 개발하고 최적화하는 비용을 감소시킬 수 있다.
하드웨어 및/또는 소프트웨어의 임의의 적절한 조합이 상술한 기술 중 임의의 것을 구현하는 데 사용될 수 있다. 일반적인 예에서, 계측 툴은 타겟을 조사(照射)하는 조사 시스템, 타겟, 디바이스 또는 특징과 조사 시스템의 상호 작용(또는 그 결여)에 의해 제공되는 관련 정보를 캡쳐하는 수집 시스템 및 하나 이상의 알고리즘을 사용하여 수집된 정보를 분석하는 프로세싱 시스템을 포함할 수 있다. 계측 툴은 다양한 반도체 제조 프로세스와 연관된 구조물 및 재료 특성(예를 들어, 재료 조성, 막두께 및/또는 구조물, 오버레이 등의 임계 치수와 같은 구조물 및 막의 치수 특성)에 관한 다양한 방사선 신호를 측정하는 데 일반적으로 사용될 수 있다. 이러한 측정은 프로세스 제어를 용이하게 하고/하거나 반도체 다이의 제조에 효율성을 가져오는 데 사용될 수 있다.
계측 툴은 본 발명의 특정 실시예와 함께 사용될 수 있는 하나 이상의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 구성의 예는 이하를 포함하지만 이에 한정되는 것은 아니다: 분광 타원 계측기(SE), 복수의 조사각을 갖는 SE, (예를 들어, 회전 보상기(들)를 사용하는) 뮐러 행렬 요소를 측정하는 SE, 단일 파장 타원 계측기, 빔 프로파일 타원 계측기(각 분해 타원 계측기), 빔 프로파일 반사 계측기(각 분해 반사 계측기), 광대역 반사 분광 계측기(분광 반사 계측기), 단일 파장 반사 계측기, 각 분해 반사 계측기, 이미징 시스템 및 산란 계측기(예를 들어, 스페클 분석기).
하드웨어 구성은 별개의 운영 체제로 분리될 수 있다. 한편, 하나 이상의 하드웨어 구성이 단일 툴로 조합될 수 있다. 예를 들어, 복수의 하드웨어 구성의 단일 툴로의 이러한 조합의 일례가 순전히 그 전체가 참조로써 여기에 통합되는 미국 특허 제7,933,026호에 추가로 예시되고 설명된다. 예를 들어, 도 12는 a) 광대역 SE(예를 들어 18); b) 회전 보상기(예를 들어 98)를 갖는 SE(예를 들어 2); c) 빔 프로파일 타원 계측기(예를 들어 10); d) 빔 프로파일 반사 계측기(예를 들어 12); e) 광대역 반사 분광 계측기(예를 들어 14); 및 f) DUV(deep ultra-violet) 반사 분광 계측기(예를 들어 16)를 포함하는 예시적인 계측 툴의 개략을 나타낸다. 또한, 특정 렌즈, 콜리메이터, 미러, 1/4파 플레이트, 편광기, 검출기, 카메라, 개구 및/또는 광원을 포함하여 이러한 시스템 내의 많은 광학 요소(예를 들어, 92, 72, 94, 70, 96, 74, 76, 80, 78, 98, 100, 102, 104, 32/33, 42, 84, 60, 62, 64, 66, 30, 82, 29, 28, 44, 50, 52, 54, 56, 46, 34, 36, 38, 40 및 86)가 통상적으로 존재한다. 광학장치에 대한 파장은 대략 120nm로부터 3마이크론까지 변할 수 있다. 광학장치에 대한 방위각도 변할 수 있다. 논-타원 계측 시스템에 있어서, 수집된 신호는 편광 분해되거나 편광되지 않을 수 있다.
도 12는 동일 툴에 통합된 복수의 계측 헤드의 예시를 제공한다. 하지만, 많은 경우에, 복수의 계측 툴이 단일 또는 복수의 계측 타겟에 대한 측정을 위해 사용된다. 복수의 툴 계측의 몇몇 실시예가 예를 들어, 순전히 특허의 전체가 참조로써 여기에 통합되고, 발명의 명칭이 "복수의 툴 및 구조물 분석"이고, 발명자가 Zangooie 등인 미국 특허 7,478,019호에 추가로 설명된다.
특정 하드웨어 구성의 조사 시스템은 하나 이상의 광원을 포함할 수 있다. 하나 이상의 광원은 단하나의 파장을 갖는 광(예를 들어 단색광), 다수의 별개 파장을 갖는 광(예를 들어, 다색광), 복수의 파장을 갖는 광(예를 들어 광대역광) 및/또는 파장 사이에서 연속적이거나 호핑하는, 파장을 스위핑하는 광(예를 들어, 튜닝가능한 소스 또는 스위핑된 소스)을 생성할 수 있다. 적절한 광원의 예는 이하와 같다: 백색 광원, 자외선(UV) 레이저, 아크 램프 또는 무전극 램프, 예를 들어 Massachusetts의 Woburn의 Energetiq Technology, Inc.로부터 상용가능한 레이저 지속 플라즈마(LSP) 소스, New Jersey의 Morganville의 NKT Photonics Inc.로부터 사용가능한 것과 같은 (광대역 레이저 소스와 같은) 초연속 소스, 또는 x-선 소스와 같은 더욱 짧은 파장의 소스, 극 UV 소스 또는 그 소정의 조합. 광원(들)은 일부 경우에 대략 1W/(nm cm2 Sr)보다 더 큰 밝기일 수 있는 충분한 밝기를 갖는 광을 제공하도록 또한 구성될 수 있다. 계측 시스템은 또한 그 전력 및 파장을 안정화시키기 위한 광원으로의 빠른 피드백을 포함할 수 있다. 광원의 출력은 자유 공간 전파를 통해 전달되거나 일부 경우에 광섬유 또는 임의의 유형의 광 가이드를 통해 전달될 수 있다.
다음으로, 하나 이상의 검출기 또는 분광 계측기가 시료(4)의 표면으로부터 반사되거나 아니면 산란된 조사선을 수집 광학 요소를 통해 수신하도록 구성된다. 적절한 센서는, 전하 결합 소자(CCD), CCD 어레이, 시간 지연 적분(TDI) 센서, TDI 센서 어레이, 포토멀티플라이어관(PMT) 및 다른 센서를 포함한다. (위치, 파장, 편광, 방위각 등의 함수로서의) 측정된 스펙트럼 또는 검출된 신호 데이터가 각각의 검출기로부터 분석을 위해 프로세서 시스템(48)으로 전달될 수 있다.
본 명세서 전반에 설명된 다양한 단계가 단일 프로세서 시스템(48) 또는 대안적으로 복수의 프로세서 시스템(48)에 의해 수행될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 분광 타원 계측기와 같은 도 12의 시스템의 상이한 서브시스템이 여기에 설명된 단계의 적어도 일부를 수행하기에 적절한 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있다. 따라서, 상술한 설명은 본 발명에 대한 한정으로서 해석되어서는 안되며 단지 예시로서 해석되어야 한다. 또한, 하나 이상의 프로세서 시스템(48)이 여기에 설명된 방법 실시예 중 임의의 것의 임의의 다른 단계(들)를 수행하도록 구성될 수 있다.
또한, 프로세서 시스템(48)은 본 기술 분야에 알려진 임의의 방식으로 검출기 시스템과 통신 가능하게 연결될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서 시스템(48)이 검출기 시스템과 연관된 컴퓨팅 시스템에 연결될 수 있다. 다른 예에서, 검출기 시스템은 프로세서 시스템(48)에 연결된 단일 컴퓨터 시스템에 의해 직접 제어될 수 있다.
계측 시스템의 프로세서 시스템(48)은 유선 및/무선 부분을 포함할 수 있는 송신 매체에 의해 시스템의 서브시스템으로부터 데이터 또는 정보를 수신 및/또는 획득하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 송신 매체는 도 12의 프로세서 시스템(48)과 시스템의 다른 서브시스템 사이의 데이터 링크로서의 역할을 할 수 있다.
통합된 계측 시스템의 프로세서 시스템(48)은 유선 및/또는 무선 부분을 포함할 수 있는 송신 매체에 의해 다른 시스템으로부터 데이터 또는 정보(예를 들어, 측정 스펙트럼, 차이 신호, 통계적 결과, 참조 또는 교정 데이터, 트레이닝 데이터, 모델, 추출된 특징 또는 변환 결과, 변환된 데이터 세트, 곡선 피팅, 정성적 및 정량적 결과 등)를 수신 및/또는 획득하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 송신 매체는 프로세서 시스템(48)과 다른 시스템(예를 들어 메모리 온-보드 계측 시스템, 외부 메모리, 참조 측정 소스 또는 다른 외부 시스템) 사이의 데이터 링크로서의 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서 시스템(48)은 데이터 링크를 통해 저장 매체(예를 들어 내부 또는 외부 메모리)로부터 측정 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 검출 시스템을 사용하여 획득된 스펙트럼 결과가 영구적 또는 반영구적 메모리 디바이스(예를 들어, 내부 또는 외부 메모리)에 저장될 수 있다. 이에 대해, 스펙트럼 결과가 온-보드 메모리 또는 외부 메모리 시스템으로부터 불어오기될 수 있다. 또한, 프로세서 시스템(48)은 송신 매체를 통해 다른 시스템으로 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서 시스템(48)에 의해 결정된 정성적 및/또는 정량적인 결과가 통신될 수 있으며 외부 메모리에 저장될 수 있다. 이에 대해, 측정 결과가 다른 시스템으로 내보내기될 수 있다.
프로세서 시스템(48)은 퍼스널 컴퓨터 시스템, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서 또는 본 기술 분야에 알려진 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다. 일반적으로, "프로세서 시스템"이라는 용어는 메모리 매체로부터의 명령어들을 실행하는 하나 이상의 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 포함하도록 광범위하게 규정될 수 있다. 여기에 설명한 바와 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어는 와이어, 케이블 또는 무선 송신 링크와 같은 송신 매체를 통해 송신될 수 있다. 프로그램 명령어는 컴퓨터 판독가능 매체(예를 들어 메모리)에 저장될 수 있다. 예시적인 컴퓨터 판독가능 매체는 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광 디스크 또는 자기 테이프를 포함할 수 있다.
계측 툴은 반도체 제조에 관련된 다수의 다양한 유형의 측정을 하도록 설계될 수 있다. 정성적 및/또는 정량적 값을 결정하기 위한 본 발명의 특정 실시예가 이러한 측정을 이용할 수 있다. 특정 타겟 특성을 결정하기 위한 추가적인 계측 기술이 또한 상술한 품질 결정 기술과 조합될 수 있다. 예를 들어, 특정 실시예에서, 툴은 스펙트럼을 측정할 수 있으며, 품질 및 결함량 값, 임계 치수, 오버레이, 측벽 각도, 막두께, 프로세스 관련 파라미터(예를 들어, 포커스 및/또는 도우즈)와 같은 하나 이상의 타겟의 특성을 결정할 수 있다. 타겟은 예를 들어 메모리 다이의 격자와 같은 본질적으로 주기적인 관심 있는 특정 영역을 포함할 수 있다. 타겟은 그 두께가 계측 툴에 의해 측정될 수 있는 복수의 층(또는 막)을 포함할 수 있다. 타겟은 예를 들어, 정렬 및/또는 오버레이 등록 동작과의 사용을 위한 반도체 웨이퍼 상에 배치된(또는 이미 존재하는) 타겟 설계를 포함할 수 있다. 특정 타겟이 반도체 웨이퍼 상의 다양한 장소에 위치될 수 있다. 예를 들어, 타겟은 (예를 들어 다이들 사이) 스크라이브 라인 내에 위치될 수 있고/있거나 다이 자체에 위치될 수 있다. 특정 실시예에서, 복수의 타겟이 미국 특허 7,478,019호에 설명된 동일하거나 복수의 계측 툴에 의해 (동시에 또는 다른 시간에) 측정된다. 이러한 측정으로부터의 데이터가 조합될 수 있다. 계측 툴로부터의 데이터는 예를 들어 피드-포워드, 피드-백워드 및/또는 프로세스(예를 들어 리소그래피, 에칭)에 대한 피드-사이드웨이 보정을 하기 위해 반도체 제조 프로세스에서 사용될 수 있으므로 완전한 프로세스 제어 해결책을 만들 수 있다.
반도체 디바이스 패턴 치수가 계속하며 감소할수록, 더 작은 계측 타겟이 종종 요구된다. 또한, 측정 정확도 및 실제 디바이스 특성에 대한 매칭이 디바이스형 타겟뿐만 아니라 인-다이 및 심지어 온-디바이스 측정에 대한 필요성을 증가시킨다. 다양한 계측 구현이 이러한 목표를 달성하기 위해 제시되었다. 예를 들어, 주로 반사성 광학에 기초하여 포커싱된 빔 타원 계측이 이들 중 하나이며 Piwonka-Corle 등에 의한 특허(미국 특허 5,608,526호, "포커싱된 빔 분광 타원 계측 방법 및 시스템")에 설명된다. 아포다이저가 기하학적 광학에 의해 규정되는 사이즈를 넘는 조사선 스폿의 확산을 야기하는 광 회절의 효과를 완화하기 위해 사용될 수 있다. 아포다이저의 사용은 발명의 명칭이 "광학 측정 및 다른 어플리케이션에서의 스폿 사이즈를 감소시키는 데 유용한 아포다이징 필터 시스템"이고 발명자가 Norton인 미국 특허 5,859,424호에 설명되어 있다. 동시의 복수의 입사각 조사에 의한 높은 치수의 개구 툴의 사용이 소형 타겟 기능을 달성하기 위한 다른 방식이다. 이 기술은 예를 들어 발명의 명칭이 "동시의 복수의 입사각 측정을 통한 임계 치수 분석"이고 발명자가 Opsal 등인 미국 특허 6,429,943호에 설명되어 있다.
다른 측정 예는 하나 이상의 반도체 스택층의 조성을 측정하는 것, 웨이퍼 상의(또는 내의) 특정 결함을 측정하는 것, 웨이퍼에 노출된 포토리소그래픽 방사선의 양을 측정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 경우에, 계측 툴 및 알고리즘은 비주기적 타겟을 측정하도록 구성될 수 있으며, 예를 들어, 발명자가 P. Jiang 등인 "산란 계측을 사용한 CD 계측에서의 전파(Full Wave) 전자기 시뮬레이션을 위한 유한 엘리먼트 방법"(계류 중인 미국 출원 61/830536호, K-T 명세서 P4063) 또는 발명자가 A. Kuznetsov 등인 "계측 및 검사를 위한 유한 구조물 및 유한 조사의 전자기 모델링의 방법"(계류 중인 미국 출원 61/761146호 또는 KT 명세서 P4082)을 참조한다.
관심 있는 파라미터의 측정은 또한 다수의 알고리즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 입사 빔과 샘플의 광학적 상호 작용이 EM(전자기) 솔버(solver)를 사용하여 모델링될 수 있으며, RCWA, FEM과 같은 알고리즘과, 모멘트의 방법, 면적분 방법, 체적 적분 방법, FDTD 및 기타 등을 사용한다. 관심 있는 타겟은 기하학적 엔진, 또는 일부 경우에 프로세스 모델링 엔진 또는 양쪽의 조합을 사용하여 보통 모델링(파라미터화)될 수 있다. 프로세스 모델링의 사용이 발명자가 A.Kuznetsov 등인 "모델 기반 계측과 프로세스 모델의 통합 사용을 위한 방법"(계류 중인 미국 출원61/738760호, P4025)에 설명되어있다. 기하학적 엔진이 예를 들어, CA, Milpitas의 KLA-Tencor의 AcuShape 소프트웨어 제품으로 구현될 수 있다.
수집된 데이터는 다수의 데이터 피팅 및 최적화 기술에 의해 분석될 수 있으며, 기술은 라이브러리, 고속 차수 감소 모델; 회귀; 신경망, 서포트 벡터 머신(SVM)과 같은 머신 학습 알고리즘; 예를 들어 PCA(주성분 분석), ICA(독립 성분 분석), LLE(국부 선형 임베딩)와 같은 차원수 감소 알고리즘; 푸리에 또는 웨이블릿 변환과 같은 희소 표현; 칼만(Kalman) 필터; 동일하거나 상이한 툴 유형으로부터의 매칭을 촉진하는 알고리즘 등을 포함한다.
수집된 데이터는 또한 여기에 참조로써 통합되고 여기에 설명된 예를 들어 특허 가출원 61/745981호인 모델링, 최적화 및/또는 피팅을 포함하지 않는 알고리즘에 의해 분석될 수 있다.
연산 알고리즘이 연산 하드웨어의 설계 및 구현, 병렬화, 연산의 분산, 부하 밸런싱, 다중 서비스 지원, 동적 부하 최적화 등과 같이 사용되는 하나 이상의 접근법을 갖는 계측 어플리케이션에 대해 보통 최적화된다. 알고리즘의 상이한 구현이 펌웨어, 소프트웨어, FPGA, 프로그램가능 광학 요소 등에서 행해질 수 있다.
데이터 분석 및 피팅 단계가 이하의 목적 중 하나를 추구하기 위해 사용될 수 있다: 품질, 결함 수, CD, SWA, 형태, 스트레스, 조성, 막, 대역 갭, 전기적 특성, 포커스/도우즈, 오버레이, 생성 프로세스 파라미터(예를 들어, 레지스트 상태, 부분적 압력, 온도, 포커싱 모델) 및/또는 그 임의의 조합의 측정; 계측 시스템의 모델링 및/또는 설계; 및 계측 타겟의 모델링, 설계 및/또는 최적화.
여기에 제시되는 본 발명의 특정 실시예는 일반적으로 반도체 계측 및 프로세스 제어의 분야를 다루며, 상술한 하드웨어, 알고리즘/소프트웨어 구현 및 아키텍처 및 용도의 경우에 한정되지 않는다.
상술한 본 발명이 이해의 명료화를 위해 어느 정도 상세하게 설명되었지만, 첨부된 청구항의 범위 내에서 특정 변화 또는 수정이 실시될 수 있다는 것이 명확할 것이다. 본 발명의 프로세스, 시스템 및 장치를 구현하는 많은 대안적인 방식이 존재한다는 것에 유의해야 한다. 따라서, 본 실시예는 예시적이고 한정적이지 않은 것으로 고려되어야 하며, 본 발명은 여기에서 설명된 상세한 사항으로 한정되어서는 안된다.

Claims (27)

  1. 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법에 있어서,
    계측 시스템의 하나 이상의 센서로부터 복수의 방위각들에서 특정 구조물의 특정 위치로부터의 복수의 스펙트럼 신호들을 측정하는 단계 - 상기 특정 구조물은 반도체 제조 프로세스에 의해 형성된 격자 구조물임 -;
    상기 방위각들에 대해 획득된 상기 스펙트럼 신호들 간의 차이량 (difference amount)을 결정하는 단계;
    상기 차이량이 미리 규정된 임계값보다 높은 경우, 상기 특정 구조물이 결함을 포함하지 않는 것으로 결정하고 보고하는 단계; 및
    상기 차이량이 미리 규정된 임계값과 같거나 미리 규정된 임계값보다 낮거나 제로인 경우, 상기 특정 구조물이 결함을 포함하는 것으로 결정하고 보고하는 단계 - 상기 결함은 상기 특정 구조물의 표면 아래에 있음 -;
    를 포함하는 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특정 구조물이 결함을 포함하거나 포함하지 않는 것을 결정하는 단계는 이러한 특정 구조물로부터의 정량적인 특징 값의 모델 또는 추출의 사용 없이 수행되는 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 차이량은 복수의 파장들에 대한 상기 방위각들에서의 상기 스펙트럼 신호들 간의 복수의 차이들의 평균(average) 차이인 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 차이량은 복수의 파장 범위들 중 특정 파장 범위에서의 상기 방위각들에서의 상기 스펙트럼 신호들 간의 복수의 차이들 중 최고 차이인 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 방법은,
    결함이 없는 격자 구조물에 대해 상기 방위각들에 대한 스펙트럼 신호들 간의 이론적 또는 측정된 차이량들을 결정하는 단계; 및
    결함량을 결정하기 위해 상기 이론적 또는 측정된 차이량들에 의해 상기 평균 차이를 정규화하는 단계
    를 더 포함한 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 스펙트럼 신호들을 측정하는 단계는 2차원 빔 프로파일 반사 계측을 사용하여 차등(differential) 모델을 생성하는 단계를 포함한 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    이미지와, 잔차 에러를 갖는 최적 피팅(fit)의 방사상 대칭 이미지 간의 차등 모델을 결정하는 단계와, 이러한 차등 모델에 기초하여 상기 차이 스펙트럼이 막 또는 결함 구조물을 나타내는지 여부를 결정하는 단계
    를 더 포함하는 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 특정 구조물은 방향성 자가 조립체(Directed Self Assembly; DSA) 구조물, 하층 무방향성 자가 조립체(논(non)-DSA) 구조물, 또는 패턴화된 레지스트 구조물로부터 선택된 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  9. 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법에 있어서,
    계측 시스템의 하나 이상의 센서로부터 복수의 방위각들에서 특정 관심대상 구조물로부터의 복수의 스펙트럼 신호들을 측정하는 단계;
    상기 방위각들에 대해 획득된 상기 스펙트럼 신호들에 기초하여 차이 스펙트럼(difference spectrum)을 결정하는 단계;
    상기 차이 스펙트럼을 분석하는 것에 기초하여 상기 특정 관심대상 구조물의 품질 표시를 결정하고 보고하는 단계;
    CD SEM 툴을 사용하여 패턴 결함들을 정량화하는 참조 데이터를 수집하는 단계;
    알려진 패턴 결함들을 갖는 패턴 구조물들의 트레이닝 세트로부터 상기 방위각들에서의 스펙트럼 신호들을 획득하는 단계;
    상이한 방위각들 및 잔차 에러에서 측정된 스펙트럼 신호들 간의 제1 관계 함수를 결정하는 단계 - 상기 제1 관계 함수는 상기 트레이닝 세트로부터 상기 방위각들에서 획득된 상기 스펙트럼 신호들에 기초함 -;
    상기 참조 데이터에 기초하여 잔차 에러와 패턴 결함들의 정량화 간의 제2 관계 함수를 결정하는 단계; 및
    이러한 특정 관심대상 구조물에 대한 패턴 결함들의 정량화를 결정하기 위해 상기 방위각들에서의 상기 특정 관심대상 구조물로부터 측정된 상기 스펙트럼 신호들을 상기 제2 관계 함수에 입력하는 단계
    를 포함하는 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 관계 함수와 상기 제2 관계 함수는 상기 트레이닝 세트 및 상기 특정 관심대상 구조물에 대해 상기 스펙트럼 신호들 및 잔차 에러들에 적용되는 데이터 감소 기술에 기초한 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  11. 반도체 웨이퍼 상의 관심대상 막을 특성화하는 방법에 있어서,
    계측 시스템의 하나 이상의 센서에서, 측정 사이트에 걸쳐 균일하도록 설계된 막 또는 구조물의 상기 측정 사이트에서의 복수의 이웃 위치들로부터의 복수의 스펙트럼 신호들을 측정하는 단계;
    상기 스펙트럼 신호들의 평균(average 또는 mean) 신호를 결정하는 단계;
    상기 평균(average 또는 mean) 신호로부터 각각의 위치에서의 상기 스펙트럼 신호 각각의 표준 편차를 결정하는 단계;
    상기 스펙트럼 신호들의 표준 편차들 중 하나 이상이 상기 평균(average 또는 mean)으로부터의 미리 규정된 임계값보다 높은 경우, 상기 막 또는 구조물이 결함을 포함하는 것으로 결정하고 보고하는 단계; 및
    상기 스펙트럼 신호들의 표준 편차들 중 하나 이상이 미리 규정된 임계값과 같거나 미리 규정된 임계값보다 낮거나 제로인 경우, 상기 막 또는 구조물이 결함을 포함하지 않는 것으로 결정하고 보고하는 단계;
    를 포함하는 반도체 웨이퍼 상의 관심대상 막을 특성화하는 방법.
  12. 반도체 계측 시스템에 있어서,
    조사선(illumination)을 생성하기 위한 조사기(illuminator);
    복수의 방위각들에서 특정 구조물의 특정 위치를 향해 상기 조사선을 지향시키기 위한 조사 광학장치 - 상기 특정 구조물은 반도체 제조 프로세스에 의해 형성된 격자 구조물임 -;
    상기 특정 구조물로부터 센서로의 상기 방위각들에서의 조사선에 응답하여 복수의 스펙트럼 신호들을 지향시키기 위한 수집 광학장치 - 상기 센서는 상기 방위각들에 대한 상기 특정 구조물로부터의 상기 복수의 스펙트럼 신호들을 획득하기 위한 것임 -; 및
    동작들을 수행하도록 구성된 프로세서와 메모리
    를 포함하고,
    상기 동작들은,
    상기 방위각들에 대해 획득된 상기 스펙트럼 신호들 간의 차이량을 결정하는 동작;
    상기 차이량이 미리 규정된 임계값보다 높은 경우, 상기 특정 구조물이 결함을 포함하지 않는 것으로 결정하고 보고하는 동작; 및
    상기 차이량이 미리 규정된 임계값과 같거나 미리 규정된 임계값보다 낮거나 제로인 경우, 상기 특정 구조물이 결함을 포함하는 것으로 결정하고 보고하는 동작 - 상기 결함은 상기 특정 구조물의 표면 아래에 있음 -;
    를 포함하는 반도체 계측 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 특정 구조물이 결함을 포함하거나 포함하지 않는 것을 결정하는 동작은 이러한 특정 구조물로부터의 정량적 특징 값의 모델 또는 추출의 사용 없이 수행되는 것인, 반도체 계측 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 차이량은 복수의 파장들에 대한 상기 방위각들에서의 상기 스펙트럼 신호들 간의 복수의 차이들의 평균 차이인 것인, 반도체 계측 시스템.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 차이량은 복수의 파장 범위들 중 특정 파장 범위에서의 상기 방위각들에서의 상기 스펙트럼 신호들 간의 복수의 차이들 중 최고 차이인 것인, 반도체 계측 시스템.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서와 메모리는,
    결함이 없는 격자 구조물에 대해 상기 방위각들에 대한 스펙트럼 신호들 간의 이론적 또는 측정된 차이량들을 결정하며;
    결함량을 결정하기 위해 상기 이론적 또는 측정된 차이량들에 의해 상기 평균 차이를 정규화하도록 구성된 것인, 반도체 계측 시스템.
  17. 제12항에 있어서,
    스펙트럼을 측정하는 것은 2차원 빔 프로파일 반사 계측을 사용하여 차등 모델을 생성하는 것을 포함한 것인, 반도체 계측 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서와 메모리는, 이미지와 최적 피팅의 방사상 대칭 이미지 간의 차등 모델 간의 차이를 결정하도록 구성된 것인, 반도체 계측 시스템.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 특정 구조물은 방향성 자가 조립체(DSA) 구조물, 하층 무방향성 자가 조립체(논-DSA) 구조물, 또는 패턴화된 레지스트 구조물로부터 선택된 것인, 반도체 계측 시스템.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서와 메모리는,
    CD SEM 툴을 사용하여 패턴 결함들을 정량화하는 참조 데이터를 수집하고;
    알려진 패턴 결함들을 갖는 패턴 구조물들의 트레이닝 세트로부터 상기 방위각들에서의 스펙트럼 신호들을 획득하고;
    상이한 방위각들 및 잔차 에러에서 측정된 스펙트럼 신호들 간의 제1 관계 함수를 결정하고 - 상기 제1 관계 함수는 상기 트레이닝 세트로부터 상기 방위각들에서 획득된 상기 스펙트럼 신호들에 기초함 -;
    상기 참조 데이터에 기초하여 잔차 에러와 패턴 결함들의 정량화 간의 제2 관계 함수를 결정하며;
    이러한 특정 구조물에 대한 패턴 결함들의 정량화를 결정하기 위해 상기 방위각들에서의 상기 특정 구조물로부터 측정된 상기 스펙트럼 신호들을 상기 제2 관계 함수에 입력하도록 구성된 것인, 반도체 계측 시스템.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 제1 관계 함수 및 상기 제2 관계 함수는 상기 트레이닝 세트 및 상기 특정 구조물에 대해 상기 스펙트럼 신호들 및 잔차 에러들에 적용되는 데이터 감소 기술에 기초한 것인, 반도체 계측 시스템.
  22. 제1항에 있어서,
    상기 결함은 피하(subsurface) 결함인 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 특정 구조물은 방향성 자가 조립체(Directed Self Assembly; DSA) 구조물이고, 상기 특정 구조물을 보정하는 것 및 상기 제조 프로세스를 보정하는 것, 중 적어도 하나는 상기 DSA 구조물의 케모에피택시(chemoepitaxy)를 보정하는 것을 포함하는 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 특정 구조물은 방향성 자가 조립체(Directed Self Assembly; DSA) 구조물이고, 상기 특정 구조물을 보정하는 것 및 상기 제조 프로세스를 보정하는 것, 중 적어도 하나는, 포토리소그래피 프로세스 노광 및 상기 DSA 구조물을 형성하기 위한 도우즈, 중 적어도 하나를 보정하는 것을 포함하는 것인, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 관심대상 구조물들을 특성화하는 방법.
  25. 제12항에 있어서,
    상기 결함은 피하 결함인 것인, 반도체 계측 시스템.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 특정 구조물은 방향성 자가 조립체(Directed Self Assembly; DSA) 구조물이고, 상기 특정 구조물을 보정하는 것 및 상기 제조 프로세스를 보정하는 것, 중 적어도 하나는 상기 DSA 구조물의 케모에피택시(chemoepitaxy)를 보정하는 것을 포함하는 것인, 반도체 계측 시스템.
  27. 제25항에 있어서,
    상기 특정 구조물은 방향성 자가 조립체(Directed Self Assembly; DSA) 구조물이고, 상기 특정 구조물을 보정하는 것 및 상기 제조 프로세스를 보정하는 것, 중 적어도 하나는 포토리소그래피 프로세스 노광 및 상기 DSA 구조물을 형성하기 위한 도우즈, 중 적어도 하나를 보정하는 것을 포함하는 것인, 반도체 계측 시스템.
KR1020167005761A 2013-08-06 2014-08-05 패턴화된 웨이퍼 특성화를 위한 방법 및 장치 KR102317060B1 (ko)

Applications Claiming Priority (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361862801P 2013-08-06 2013-08-06
US61/862,801 2013-08-06
US201461943098P 2014-02-21 2014-02-21
US61/943,098 2014-02-21
US14/449,646 US10502694B2 (en) 2013-08-06 2014-08-01 Methods and apparatus for patterned wafer characterization
US14/449,646 2014-08-01
PCT/US2014/049743 WO2015021026A1 (en) 2013-08-06 2014-08-05 Methods and apparatus for patterned wafer characterization

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160041973A KR20160041973A (ko) 2016-04-18
KR102317060B1 true KR102317060B1 (ko) 2021-10-22

Family

ID=52449340

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167005761A KR102317060B1 (ko) 2013-08-06 2014-08-05 패턴화된 웨이퍼 특성화를 위한 방법 및 장치

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10502694B2 (ko)
KR (1) KR102317060B1 (ko)
CN (1) CN105612601B (ko)
TW (1) TWI641828B (ko)
WO (1) WO2015021026A1 (ko)

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10955359B2 (en) * 2013-11-12 2021-03-23 International Business Machines Corporation Method for quantification of process non uniformity using model-based metrology
US11675208B1 (en) 2014-12-18 2023-06-13 J.A. Woollam Co., Inc. Reflectometer, spectrophotometer, ellipsometer and polarimeter system with a super continuum laser source of a beam of electromagnetism, and improved detector system
US10422739B1 (en) 2014-12-18 2019-09-24 J.A. Woollam Co., Inc. Reflectometer, spectrophotometer, ellipsometer and polarimeter systems with a super continuum laser source of a beam of electromagnetism, and improved detector system
US10132684B1 (en) 2014-12-18 2018-11-20 J.A. Woolam Co., Inc. Reflectometer, spectrophometer, ellipsometer and polarimeter system with a super continuum laser-source of a beam of electromagnetism and improved detector system
US11035729B1 (en) 2014-12-18 2021-06-15 J.A. Woqllam Co., Inc. Reflectometer, spectrophotometer, ellipsometer and polarimeter system with a super continuum laser source of a beam of electromagnetism, and improved detector system
US10410398B2 (en) * 2015-02-20 2019-09-10 Qualcomm Incorporated Systems and methods for reducing memory bandwidth using low quality tiles
US10380728B2 (en) * 2015-08-31 2019-08-13 Kla-Tencor Corporation Model-based metrology using images
KR20180090385A (ko) * 2015-12-31 2018-08-10 케이엘에이-텐코 코포레이션 반도체 애플리케이션을 위한 기계 학습 기반의 모델의 가속 트레이닝
US11580375B2 (en) 2015-12-31 2023-02-14 Kla-Tencor Corp. Accelerated training of a machine learning based model for semiconductor applications
GB201601960D0 (en) * 2016-02-03 2016-03-16 Glaxosmithkline Biolog Sa Novel device
US11580398B2 (en) 2016-10-14 2023-02-14 KLA-Tenor Corp. Diagnostic systems and methods for deep learning models configured for semiconductor applications
WO2018075808A1 (en) * 2016-10-20 2018-04-26 Kla-Tencor Corporation Hybrid metrology for patterned wafer characterization
KR102597444B1 (ko) * 2017-07-12 2023-11-03 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. 결함 예측
US11248905B2 (en) * 2017-08-16 2022-02-15 Kla-Tencor Corporation Machine learning in metrology measurements
US10714366B2 (en) * 2018-04-12 2020-07-14 Kla-Tencor Corp. Shape metric based scoring of wafer locations
US10697900B2 (en) * 2018-06-19 2020-06-30 Kla-Tencor Corporation Correlating SEM and optical images for wafer noise nuisance identification
EP3637186A1 (en) 2018-10-09 2020-04-15 ASML Netherlands B.V. Method of calibrating a plurality of metrology apparatuses, method of determining a parameter of interest, and metrology apparatus
KR102638267B1 (ko) 2018-12-03 2024-02-21 삼성전자주식회사 반도체 웨이퍼 불량 분석 시스템 및 그것의 동작 방법
US11060846B2 (en) * 2018-12-19 2021-07-13 Kla Corporation Scatterometry based methods and systems for measurement of strain in semiconductor structures
US11231362B1 (en) * 2018-12-20 2022-01-25 Kla Corporation Multi-environment polarized infrared reflectometer for semiconductor metrology
US11610297B2 (en) 2019-12-02 2023-03-21 Kla Corporation Tomography based semiconductor measurements using simplified models
US11520321B2 (en) 2019-12-02 2022-12-06 Kla Corporation Measurement recipe optimization based on probabilistic domain knowledge and physical realization
KR20220123303A (ko) * 2020-01-07 2022-09-06 노바 엘티디. Ocd 계측 머신 학습에 대한 이상치 및 이상 검출 시스템 및 방법
US11143604B1 (en) 2020-04-06 2021-10-12 Kla Corporation Soft x-ray optics with improved filtering
US11530913B2 (en) 2020-09-24 2022-12-20 Kla Corporation Methods and systems for determining quality of semiconductor measurements
US11604420B2 (en) 2021-05-03 2023-03-14 Kla Corporation Self-calibrating overlay metrology
US11604063B2 (en) 2021-06-24 2023-03-14 Kla Corporation Self-calibrated overlay metrology using a skew training sample

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030219153A1 (en) * 2002-05-22 2003-11-27 Applied Materials Israel Ltd System and method for process variation monitor
US20080018874A1 (en) * 2006-07-18 2008-01-24 Asml Netherlands B.V. Inspection method and apparatus, lithographic apparatus, lithographic processing cell and device manufacturing method
US20080206993A1 (en) 2007-02-23 2008-08-28 Lee Harry Q Using Spectra to Determine Polishing Endpoints

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6778273B2 (en) 2001-03-30 2004-08-17 Therma-Wave, Inc. Polarimetric scatterometer for critical dimension measurements of periodic structures
US6885467B2 (en) 2002-10-28 2005-04-26 Tevet Process Control Technologies Ltd. Method and apparatus for thickness decomposition of complicated layer structures
FR2854407B1 (fr) * 2003-05-02 2006-08-25 Eads Launch Vehicles Materiau a haute tenacite a base d'une resine vinylester et/ou d'une resine epoxyde, son procede de fabrication, materiau composite le comprenant et ses utilisations
US7224471B2 (en) 2003-10-28 2007-05-29 Timbre Technologies, Inc. Azimuthal scanning of a structure formed on a semiconductor wafer
US7463369B2 (en) 2006-03-29 2008-12-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Systems and methods for measuring one or more characteristics of patterned features on a specimen
US7417750B2 (en) 2006-11-07 2008-08-26 Tokyo Electron Limited Consecutive measurement of structures formed on a semiconductor wafer using an angle-resolved spectroscopic scatterometer
US20080129986A1 (en) 2006-11-30 2008-06-05 Phillip Walsh Method and apparatus for optically measuring periodic structures using orthogonal azimuthal sample orientations
US7656519B2 (en) * 2007-08-30 2010-02-02 Kla-Tencor Corporation Wafer edge inspection
US20090073448A1 (en) * 2007-09-18 2009-03-19 Asml Netherlands B.V. Method of measuring the overlay error, an inspection apparatus and a lithographic apparatus
US7889318B2 (en) * 2007-09-19 2011-02-15 Asml Netherlands B.V. Methods of characterizing similarity between measurements on entities, computer programs product and data carrier
NL1036468A1 (nl) * 2008-02-27 2009-08-31 Asml Netherlands Bv Inspection method and apparatus, lithographic apparatus, lithographic processing cell and device manufacturing method.
EP2128701A1 (en) * 2008-05-30 2009-12-02 ASML Netherlands BV Method of determining defects in a substrate and apparatus for exposing a substrate in a lithographic process
JP5469839B2 (ja) * 2008-09-30 2014-04-16 株式会社日立ハイテクノロジーズ 物体表面の欠陥検査装置および方法
US9052604B2 (en) * 2008-11-06 2015-06-09 Micron Technology, Inc. Photolithography systems and associated alignment correction methods
WO2011003113A1 (en) * 2009-07-03 2011-01-06 Tactus Technology User interface enhancement system
JP5419837B2 (ja) * 2010-09-28 2014-02-19 株式会社日立ハイテクノロジーズ 検査装置、検査方法及びプログラム
US20120287435A1 (en) * 2011-05-12 2012-11-15 Jmar Llc Automatic dilution for multiple angle light scattering (mals) instrument
US8570531B2 (en) * 2011-12-11 2013-10-29 Tokyo Electron Limited Method of regenerating diffraction signals for optical metrology systems
US9809898B2 (en) * 2013-06-26 2017-11-07 Lam Research Corporation Electroplating and post-electrofill systems with integrated process edge imaging and metrology systems

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030219153A1 (en) * 2002-05-22 2003-11-27 Applied Materials Israel Ltd System and method for process variation monitor
US20080018874A1 (en) * 2006-07-18 2008-01-24 Asml Netherlands B.V. Inspection method and apparatus, lithographic apparatus, lithographic processing cell and device manufacturing method
US20080206993A1 (en) 2007-02-23 2008-08-28 Lee Harry Q Using Spectra to Determine Polishing Endpoints

Also Published As

Publication number Publication date
US10502694B2 (en) 2019-12-10
US20150046121A1 (en) 2015-02-12
KR20160041973A (ko) 2016-04-18
TWI641828B (zh) 2018-11-21
CN105612601A (zh) 2016-05-25
TW201510518A (zh) 2015-03-16
WO2015021026A1 (en) 2015-02-12
CN105612601B (zh) 2019-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102317060B1 (ko) 패턴화된 웨이퍼 특성화를 위한 방법 및 장치
US10101674B2 (en) Methods and apparatus for determining focus
TWI649628B (zh) 用於半導體目標之量測的微分方法及裝置
US9412673B2 (en) Multi-model metrology
TWI755386B (zh) 計量系統及方法
KR102137848B1 (ko) 스펙트럼 감도 및 프로세스 변동에 기초한 측정 레시피 최적화
US10705434B2 (en) Verification metrology target and their design
US10215559B2 (en) Metrology of multiple patterning processes
JP4196319B2 (ja) 重ね合わせ測定方法
KR101906289B1 (ko) 리소그래피를 수반하는 제조 공정을 위한 공정 파라미터의 측정
US7879516B2 (en) Manufacturing method of semiconductor integrated circuit device
KR20150092228A (ko) 구조체의 리소그래피 품질을 결정하는 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant