KR102322724B1 - 계측 시스템에서의 계측 데이터의 피드 포워드 - Google Patents

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Abstract

계측 성능 분석 시스템은 하나 이상의 검출기를 포함하는 계측 툴(metrology tool)과 하나 이상의 검출기에 통신 가능하게 결합된 제어기를 포함한다. 제어기는, 계측 툴로부터 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 데이터 세트를 수신하도록 구성되고, 하나 이상의 계측 데이터 세트는 하나 이상의 측정 계측 메트릭(metrology metric)을 포함하고, 하나 이상의 측정 계측 메트릭은 공칭 값으로부터의 편차를 나타낸다. 제어기는 또한, 공칭 값으로부터의 편차와 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계를 결정하고, 하나 이상의 계측 메트릭의 값과 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 공칭 값으로부터의 편차의 하나 이상의 근본 원인을 결정하도록 구성된다.

Description

계측 시스템에서의 계측 데이터의 피드 포워드
본 출원은, 전문이 본 명세서에서 참조로서 편입되는, 2015년 4월 6일에 출원되고 발명의 명칭이 FEED FORWARD OF METROLOGY DATA FOR METROLOGY TOOL SETUP OPTIMIZATION인 미국 임시 특허 출원 제62/143,689호의 35 U.S.C.§119 하의 이익을 주장한다.
본 출원은, 전문이 본 명세서에서 참조로서 편입되는, 2015년 5월 15일에 출원되고 발명의 명칭이 DETERMINING ROOT CAUSE OF PROCESS VARIATIONS WITH METROLOGY인 미국 임시 특허 출원 제62/143,689호의 35 U.S.C.§119 하의 이익을 주장한다.
본 개시 내용은 일반적으로 계측(metrology) 시스템의 분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 계측 시스템에서의 계측 데이터의 피드-포워드(feed-forward)에 관한 것이다.
반도체 형상 및 배치 계측은 측정될 웨이퍼의 특성에서의 변화하는 상태에 의해 어려움을 겪는다. 모든 제조 상태를 최소한의 시간적 공간적 변동(variation)으로 안정적으로 유지하는 것이 모든 진보된 공정 제어 방법론의 과제이지만, 이 과제는 실제로 달성 불가능하다. 반도체 공정 툴(예를 들어, 리소그라피(lithographic) 툴, 증착(deposition) 툴, 에칭 툴, 연마 툴 등)에 의해 수행되는 반도체 공정은 시간에 따라 드리프트할 수 있어, 웨이퍼 또는 웨이퍼 롯트(lot)에 걸친 조성, 필름 두께, 피처(feature) 크기 또는 광학적 특성과 같지만 이에 한정되지 않는 타겟 웨이퍼의 대응하는 변동을 초래한다. 타겟 웨이퍼 특성의 이러한 변동은 후속 계측 단계에 악영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼를 걸친 특정 층의 필름 두께 변동은 오버레이 계측 측정이 수행될 때 변동하는 정확도 또는 정밀도 성능을 초래할 수 있다. 이러한 변동에 직면하여 타겟이 강건성(robustness)을 갖도록 설계될 수 있지만, 허용 가능한 계측 성능을 유지하기 위한 허용 가능한 변동의 범위는 한정되어 있다. 변동이 이러한 범위를 넘어서 확장되면, 계측 성능 이탈(excursion)이 발생하여, 공정 제어에 잠재적으로 부정적인 영향을 미친다.
본 개시 내용의 하나 이상의 예시적인 실시예에 따라, 계측 성능 분석 시스템이 개시된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 시스템은 하나 이상의 검출기를 포함하는 계측 툴(metrology tool)을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 시스템은 하나 이상의 검출기에 통신 가능하게 결합된 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 프로그램 명령을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 프로세서가, 계측 툴로부터 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 데이터 세트를 수신하게 하도록 구성된 프로그램 명령을 실행하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 계측 데이터 세트는 하나 이상의 측정 계측 메트릭(metrology metric)을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 측정 계측 메트릭은 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차를 나타낸다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 프로세서가, 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계를 결정하게 하도록 구성된 프로그램 명령을 실행하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 프로세서가, 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차의 하나 이상의 근본 원인(root cause)을 결정하게 하도록 구성된 프로그램 명령을 실행하도록 구성된다.
본 개시 내용의 하나 이상의 예시적인 실시예에 따라, 계측 성능 분석 시스템이 개시된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 시스템은 하나 이상의 검출기를 포함하는 계측 툴을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 시스템은 하나 이상의 검출기에 통신 가능하게 결합된 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 제어기는 프로그램 명령을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 프로세서가, 계측 툴로부터 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 데이터 세트를 수신하게 하도록 구성된 프로그램 명령을 실행하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 계측 데이터 세트는 하나 이상의 측정 계측 메트릭을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 측정 계측 메트릭은 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차를 나타낸다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 계측 데이터 세트는 제1 레시피를 이용하여 생성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 프로세서가, 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계를 결정하게 하도록 구성된 프로그램 명령을 실행하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 프로세서가, 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차의 하나 이상의 근본 원인을 결정하게 하도록 구성된 프로그램 명령을 실행하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 프로세서는, 하나 이상의 프로세서가, 제2 레시피를 이용하여 적어도 하나의 추가 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 추가` 측정 계측 메트릭을 생성하도록 계측 툴에 지시하게 하도록 구성된 프로그램 명령을 실행하도록 구성되고, 제2 레시피는 하나 이상의 근본 원인에 대한 계측 툴의 민감도(sensitivity)를 감소시킨다.
본 개시 내용의 하나 이상의 예시적인 실시예에 따라, 계측 시스템의 성능을 분석하는 방법이 개시된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 방법은, 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 데이터 세트를 수신하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 계측 데이터 세트는 하나 이상의 측정 계측 메트릭을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 측정 계측 메트릭은 공칭 값으로부터의 편차를 나타낸다. 다른 예시적인 실시예에서, 방법은 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계를 결정하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 방법은 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차의 하나 이상의 근본 원인을 결정하는 단계를 포함한다.
전술한 일반적인 설명과 이어지는 상세한 설명이 모두 단지 예시적이고 설명적이며 청구되는 바와 같은 본 발명을 반드시 제한하는 것은 아니라는 것을 이해하여야 한다. 본 명세서에 통합되어 그 일부를 구성하는 첨부된 도면은 본 발명의 실시예를 도시하고, 일반적인 설명과 함께 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다.
본 개시 내용의 많은 이점은 다음의 첨부된 도면을 참조하여 당해 기술 분야에서 통상의 기술자에 의해 더욱 잘 이해될 수 있다:
도 1a는 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따른 계측 시스템의 블록도이다.
도 1b는 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따른 계측 시스템의 블록도이다.
도 2는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 피드백을 포함하는 계측 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 3은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 계측 시스템의 성능을 분석하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 4a는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 계측 타겟에서의 대칭 공정 변동을 도시하는 계측 타겟과 연관된 산란 계측(scatterometry)형 오버레이 계측 툴의 계측 데이터를 포함한다.
도 4b는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 계측 타겟에서의 대칭 공정 변동을 도시하는 계측 타겟과 연관된 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 계측 데이터를 포함한다.
도 5는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 샘플 상의 위치의 함수로서 동공 평면(pupil plane)에서의 불연속 아크(arc)의 위치의 변동을 나타내는 샘플 맵(map)을 포함한다.
도 6은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 2개의 타겟 사이의 동일한 방향성의 비대칭 공정 변동을 도시하는 2개의 공간적으로 분리된 계측 타겟과 연관된 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 계측 데이터를 포함한다.
도 7은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 2개의 타겟 사이의 상이한 방향성의 비대칭 공정 변동을 도시하는 2개의 공간적으로 분리된 계측 타겟과 연관된 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 계측 데이터를 포함한다.
도 8은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 비대칭 공정 변동을 포함하는 샘플 상에서의 3개의 공간적으로 분리된 계측 타겟과 연관된 오버레이 측정 신호를 포함한다.
이제, 첨부된 도면에 도시된, 개시된 내용을 상세하게 참조할 것이다.
도 1a 내지 8을 일반적으로 참조하면, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 공정 변동의 근본 원인을 결정하기 위한 피드 포워드 계측 데이터를 위한 시스템 및 방법이 설명된다. 본 개시 내용의 실시예들은 모델링된 계측 타겟의 계측 측정을 시뮬레이션하는 것에 관한 것이다. 본 개시 내용의 추가적인 실시예들은 하나 이상의 공정 변동에 따라 계측 타겟을 교란시키고(perturbing) 교란된 계측 타겟의 계측 측정을 시뮬레이션하는 것에 관한 것이다. 본 개시 내용의 추가적인 실시예들은 실제 계측 타겟 상에 계측 측정을 수행하고 계측 에러에 책임이 있는 하나 이상의 반도체 공정 변동을 식별함으로써 계측 에러의 근본 원인을 결정하는 것에 관한 것이다. 본 개시 내용의 다른 실시예들은 계측 이탈(excursion) 이전에 하나 이상의 공정 변동의 드리프트(drift)를 예측하고 그리고/또는 조정하는 것에 관한 것이다.
본 명세서에서, 반도체 공정 툴에 의해 수행된 반도체 공정(예를 들어, 필름의 증착, 리소그라피 단계, 에칭 단계 등)은 시간의 경과에 따라 드리프트할 수 있는 것으로 인식된다. 드리프트는, 공정과 연관된 제어 알고리즘에서의 드리프트 또는 툴 마모를 포함하지만 이에 한정되지 않는 다수의 인자의 결과일 수 있다. 또한, 드리프트는, 하나 이상의 계측 측정(예를 들어, 오버레이 측정, 표면 프로파일 측정 등)에 영향을 미칠 수 있는 샘플의 하나 이상의 특성에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼에 걸친 특정 층의 필름 두께 변동은 오버레이 계측 측정이 수행될 때 정확도 또는 정밀도 성능의 변동을 초래할 수 있다. 계측 타겟이 반도체 공정 변동이 있을 때 강력한 성능을 제공하도록 설계될 수 있지만, 임계값을 넘는 타겟 피처(예를 들어, 표면 프로파일, 필름 두께 등)의 편차는 특정된 허용 오차 밖의 성능을 초래할 수 있어, 성능 이탈을 나타낸다. 더하여, 특정 공정 변동에 대한 계측 타겟의 강건성은 계측 타겟의 광학적 특성(예를 들어, 하나 이상의 필름의 두께, 회절 효과 등)뿐만 아니라 계측 툴의 특정 구성 또는 레시피(예를 들어, 계측 측정을 수행하기 위하여 활용되는 광의 파장 또는 광의 편광 등)에 의존할 수 있다.
본 명세서에서, 허용 오차 범위 밖의 계측 측정의 편차와 연관된 이탈이 반도체 제조 라인 내에서 공정 제어에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 것으로 더 인식된다. 또한, 이탈의 검출은 이탈의 근본 원인을 결정하기 위하여 임시 제조 정지(예를 들어, 하나 이상의 반도체 공정을 드리프트하는 것, 계측 툴의 고장 수리, 계측 툴 설치 재작업 등)를 필요로 할 수 있다.
본 개시 내용의 실시예들은 계측 성능(예를 들어, 오버레이 성능 등)의 편차를 결정하기 위하여 계측 데이터를 활용하는 것에 관한 것이다. 계측 툴이 계측 데이터(예를 들어, 계측 측정 결과, 타겟의 이미지, 동공 평면 등) 또는 계측 메트릭(예를 들어, 정밀도, 툴 유도 시프트(tool-induced shift), 민감도, 회절 효율, 초점 관통 기울기(through-focus slope), 측벽 각도, 임계 치수 등)을 포함하지만 이에 한정되지 않는 다양한 출력을 제공할 수 있다는 것이 주목된다. 추가적인 실시예들은 반도체 공정의 변동(예를 들어, 반도체 공정 툴의 드리프트와 연관됨)와 같지만 이에 한정되지 않는 계측 성능의 편차와 연관된 근본 원인을 결정하는 것에 관한 것이다. 다른 실시예들은 계측 툴 및/또는 추가 계측 툴에 피드-포워드(feed-forward) 데이터를 제공하는 것에 관한 것이다. 이와 관련하여, 반도체 공정의 변동 및/또는 반도체 공정의 변동과 연관된 계측 측정에서의 변동과 연관된 데이터를 포함하는 피드-포워드 데이터는 동일한 툴(예를 들어, 다른 다이 상에서, 동일한 공정의 상이한 롯트 상에서 등)에 의해 또는 반도체 제조 라인 내의 하나 이상의 추가 툴에 의해 활용되어 근본 원인을 완화하고 계측 편차를 방지하거나 최소화할 수 있다.
본 개시 내용 전반에 걸쳐 사용된 바와 같이, "샘플(sample)"이라는 용어는 일반적으로 하나 이상의 "층(layer)" 또는 "필름(film)"을 포함하는 반도체 또는 비반도체 재료와 광학적 계측을 위하여 주기적인 것으로 통상적으로 선택된 패턴화된 구조로 형성된 기판을 지칭한다. 예를 들어, 반도체 또는 비반도체 재료는 단결정 실리콘, 갈륨 비소 및 인듐 인화물을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 기판 상에 형성된 층은 레지스트, 유전체 물질, 도전성 물질 또는 반도전성 물질을 포함 할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 많은 다른 유형의 샘플 층이 당해 업계에 공지되어 있으며, 본 명세서에서 사용되는 샘플이라는 용어는 기판 및 그 상에 형성된 임의의 유형의 층을 포함하는 것으로 의도된다.
본 개시 내용의 실시예들은 하나 이상의 조명 각도를 갖는 분광 타원계(spectroscopic ellipsometer), 뮐러 매트릭스 요소를 측정하기 위한 분광 타원계(예를 들어 회전 보상기를 사용), 단일 파장 타원계(single-wavelength ellipsometer), 각도 분해 타원계(angle-resolved ellipsometer)(예를 들어, 빔 프로파일 타원계), 분광 반사계(spectroscopic reflectometer), 단일 파장 반사계, 각도 분해 반사계(예를 들어, 빔 프로파일 반사계), 이미징 시스템, 동공 이미징 시스템, 스펙트럼 이미징 시스템 또는 산란 반사계(scatterometer)를 포함하지만 이에 한정되지 않는 당해 업계에 공지된 임의의 유형의 계측 시스템을 포함할 수 있다. 또한, 계측 시스템은 단일 계측 툴 또는 다수의 계측 툴을 포함할 수 있다. 다수의 계측 툴을 포함하는 계측 시스템은 일반적으로 미국 특허 제7,478,019호에 설명되어 있다. 주로 반사 광학에 기초한 포커싱된 빔 타원법(ellipsometry)은 전문이 본 명세서에 참조로서 편입되는 미국 특허 제5,608,526호에 일반적으로 설명되어 있다. 기하학적 광학에 의해 정의된 크기를 초과하는 조명 스폿의 확산을 야기하는 광학 회절의 영향을 완화시키는 어포다이저(apodizer)의 사용은 전문이 본 명세서에 참조로서 편입되는 미국 특허 제5,859,424호에 일반적으로 설명되어 있다. 동시 다중 입사 각도 조명을 갖는 높은 개구수(high-numerical-aperture) 툴의 사용은 전문이 본 명세서에 참조로서 편입되는 미국 특허 제6,429,943호에 일반적으로 설명되어 있다.
계측 툴이 임계 치수(critical dimension)(CD), 오버레이, 측벽 각도, 필름 두께 또는 공정 관련 파라미터(예를 들어, 초점, 투여량(dose) 등)와 같지만 이에 한정되지 않는 하나 이상의 타겟의 특성을 측정할 수 있는 것으로 더 인식된다. 타겟은, 예를 들어, 메모리 다이에서의 격자(grating)와 같은, 본질적으로 주기적인 소정의 관심 영역을 포함할 수 있다. 계측 타겟은 다양한 공간적 특성을 더 가질 수 있으며, 통상적으로 하나 이상의 리소그라피로 구별되는 노광에서 인쇄되었을 수 있는 하나 이상의 층에 피처(feature)를 포함할 수 있는 하나 이상의 셀로 구성된다. 타겟 또는 셀은 2 폴드(fold) 또는 4 폴드 회전 대칭, 반사 대칭과 같은 다양한 대칭을 가질 수 있다. 그러한 계측 구조의 예는 전문이 본 명세서에 포함되는 미국 특허 제6,985,618호에 설명되어 있다. 다른 셀 또는 셀의 조합은 별개의 층 또는 노출 단계에 속할 수 있다. 개개의 셀들은 고립된 비주기적 피처를 포함할 수 있거나 또는 이 대신에 이들은 1, 2 또는 3차원의 주기적 구조 또는 비주기적 구조와 주기적 구조의 조합으로 구성될 수 있다. 주기적 구조는 세그먼트화되지 않을 수 있거나, 이를 인쇄하기 위하여 사용된 리소그라피 공정의 최소 설계 규칙에 있거나 그에 근사할 수 있는 정밀하게 세그먼트화된 피처로 구성될 수 있다. 또한, 계측 타겟은 동일한 층 또는 계측 구조의 층들의 사이, 그 위 또는 그 아래의 층에 있는 더미화 구조(dummification structure)와 나란히 위치되거나 그에 근접하게 있을 수 있다. 타겟은 계측 툴에 의해 두께가 측정될 수 있는 다수의 층(예를 들어, 필름)을 포함할 수 있다. 타겟은 사용을 위해 반도체 웨이퍼 상에 배치된 타겟 디자인(예를 들어, 정렬, 오버레이 정합(registration) 동작 등)을 포함할 수 있다. 더하여, 타겟은 반도체 웨이퍼 상의 다수의 위치에 위치될 수 있다. 예를 들어, 타겟은 스크라이브 라인 내에(예를 들어, 다이 사이에) 위치될 수 있고 그리고/또는 다이 자체에 위치될 수 있다. 다수의 타겟은 전문이 본 명세서에 참조로서 편입되는 미국 특허 제7,478,019호에 설명된 것과 동일한 계측 툴 또는 다수의 계측 툴에 의해 동시에 또는 순차적으로 측정될 수 있다. 완전한 공정 제어 솔루션을 제공하기 위하여, 계측 툴로부터의 계측 데이터는 예를 들어 공정(예를 들어, 리소그라피 단계, 에칭 단계 등)에 보정을 피드-포워드, 피드-백워드(feed-backward) 및/또는 피드-사이드웨이(feed-sideway)하기 위하여 반도체 제조 공정에서 활용될 수 있다.
도 1a는 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따른 계측 시스템의 블록도이다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 조명 빔(104)을 생성하도록 구성된 조명 소스(102)를 포함하는 계측 서브 시스템(101)을 포함한다. 예를 들어, 조명 빔(104)은 자외선(UV) 방사선, 가시 광선 또는 적외선(IR) 방사선을 포함하지만 이에 한정되지 않는 하나 이상의 선택된 파장의 광을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 조명 소스(102)에 의해 방출된 조명 빔(104)의 방사선의 파장은 튜닝 가능하다. 이와 관련하여, 조명 빔(104)의 방사선의 파장은 임의의 선택된 파장의 방사선(예를 들어, UV 방사선, 가시 광선, 적외선 방사선 등)으로 조정될 수 있다. 더하여, 조명 빔(104)은 하나 이상의 방사선 빔을 포함 할 수 있다.
조명 소스(102)는 조명 빔(104)을 생성하기에 적합한 당해 업계에 공지된 임의의 조명 소스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 조명 소스(102)는 단색 광원(예를 들어, 레이저), 2 이상의 개별 파장을 포함하는 스펙트럼을 갖는 다색 광원, 광대역 광원 또는 파장-스위핑(wavelength-sweeping) 광원을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 더하여, 조명 소스(102)는 백색 광원(예를 들어, 가시 파장을 포함하는 스펙트럼을 갖는 광대역 광원), 레이저 소스, 자유형 조명 소스, 단극(single-pole) 조명 소스, 다극 조명 소스, 아크 램프, 무전극(electrode-less) 램프 또는 레이저 지속 플라즈마(laser sustained plasma)(LSP) 소스로 형성될 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 더하여, 조명 빔(104)은 자유 공간 전파 또는 안내된 광(예를 들어, 광섬유, 광 파이프 등)을 통해 전달될 수 있다.
다른 실시예에서, 조명 소스(102)는 조명 경로(108)를 통해 샘플(106)에 조명 빔(104)을 지향시킨다. 조명 경로(108)는 하나 이상의 렌즈(110)를 포함할 수 있다. 더하여, 조명 경로(108)는 조명 빔(104)을 수정하고 그리고/또는 컨디셔닝하기 에 적합한 하나 이상의 추가 광학 컴포넌트(112)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 광학 컴포넌트(112)는 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 빔 스플리터, 하나 이상의 확산기, 하나 이상의 균질기(homogenizer), 하나 이상의 어포다이저 또는 하나 이상의 빔 성형기(shaper)를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 일 실시예에서, 조명 경로(108)는 빔 스플리터(114)를 포함한다. 다른 실시예에서, 계측 서브 시스템(101)은 샘플(106) 상의 하나 이상의 위치에 조명 빔(104)을 포커싱하는 대물 렌즈(116)를 포함한다.
조명 소스(102)는 조명 경로(108)를 통해 조명 빔(104)을 샘플에 임의의 각도로 지향시킬 수 있다. 일 실시예에서, 조명 소스(102)는 샘플(106)의 표면에 대한 수직 입사 각도로 조명 빔(104)을 샘플(106)에 지향시킨다. 다른 실시예에서, 조명 소스(102)는 조명 빔(104)을 샘플(106)에 소정의 각도(예를 들어, 시선 각도(glancing angle), 45도 각도 등)로 지향시킨다. 다른 실시예에서, 샘플(106)에 대한 조명 빔(104)의 입사 각도는 조정 가능하다. 예를 들어, 빔 스플리터(114) 및 대물 렌즈(116)를 통한 조명 빔(104)의 경로는 샘플(106)에 대한 조명 빔(104)의 입사 각도를 제어하도록 조정될 수 있다. 이와 관련하여, 조명 빔(104)은, 조명 빔(104)이 샘플(106)에 대하여 수직 입사 각도를 갖도록, 빔 스플리터(114) 및 대물 렌즈(116)를 통과하는 수직 경로를 가질 수 있다. 더하여, 샘플(106)에 대한 조명 빔(104)의 입사 각도는 (예를 들어, 회전 가능한 미러, 공간 광 변조기, 자유형 조명 소스 등에 의해) 빔 스플리터(114) 상의 조명 빔(104)의 위치 및/또는 각도를 수정함으로써 제어될 수 있다.
다른 실시예에서, 시스템(100)은 샘플(106)을 고정하는데 적합한 스테이지 어셈블리(118)를 포함한다. 스테이지 어셈블리(118)는 당해 업계에 공지된 임의의 샘플 스테이지 아키텍처를 포함할 수 있다. 예를 들어, 스테이지 어셈블리(118)는 선형 스테이지를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 다른 예로서, 스테이지 어셈블리(118)는 회전 스테이지를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 또한, 샘플(106)은 반도체 웨이퍼와 같지만 이에 한정되지 않는 웨이퍼를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 서브 시스템(101)은 수집 경로(122)를 통해 샘플(106)로부터 방사되는 방사선을 캡처하도록 구성된 하나 이상의 검출기(120)를 포함한다. 예를 들어, 검출기(120)는 (예를 들어, 정반사, 확산 반사 등을 통해) 샘플(106)로부터 반사되거나 산란된 방사선을 수신할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(120)는 샘플에 의해 생성된 방사선(예를 들어, 조명 빔(104)의 흡수와 연관된 발광 등)을 수신할 수 있다. 추가적인 예로서, 검출기(120)는 샘플(106)로부터 하나 이상의 회절 차수의 방사선(예를 들어, 0차 회절, ±1차 회절, ±2차 회절 등)을 수신할 수 있다. 더하여, 하나 이상의 검출기(120)는 샘플(106)로부터 수신된 조명을 측정하기에 적합한 당해 업계에 공지된 임의의 광학 검출기를 포함할 수 있다는 것이 주목된다. 예를 들어, 검출기(120)는 CCD 검출기, TDI 검출기, PMT(photomultiplier tube), APD(avalanche photodiode) 등을 포함 할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 다른 실시예에서, 검출기(120)는 샘플(106)로부터 방사되는 방사선의 파장을 식별하기에 적합한 분광 검출기를 포함할 수 있다. 더하여, 수집 경로(122)는, 하나 이상의 렌즈(124), 하나 이상의 필터, 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 빔 블록, 또는 하나 이상의 빔 스플리터를 포함하지만 이에 한정되지 않는, 대물 렌즈(116)에 의해 수집된 조명을 지향 및/또는 수정하기 위한 다수의 광학 요소를 포함할 수 있다. 더하여, 계측 서브 시스템(101)은 계측 서브 시스템(101)에 의한 다중 계측 측정을 용이하게 하기 위한 (하나 이상의 빔 스플리터에 의해 생성된 다수의 빔 경로와 연관된) 다수의 검출기(120)(예를 들어, 다수의 계측 툴)를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 시스템(100)은 검출기(120)에 통신 가능하게 결합된 제어기(126)를 포함한다. 예를 들어, 제어기(126)는 계측 데이터(예를 들어, 계측 측정 결과, 타겟의 이미지, 동공 이미지 등) 또는 계측 메트릭(예를 들어, 정밀도, 툴 유도 시프트, 민감도, 회절 효율, 초점 관통 기울기, 측벽 각도, 임계 치수 등)을 포함하지만 이에 한정되지 않는 계측 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 제어기(126)는 조명 소스(102)에 통신 가능하게 결합된다. 예를 들어, 제어기(126)는 (예를 들어, 피드백에 응답하여) 하나 이상의 선택된 조명 파장을 제공하도록 조명 소스(102)에 지시할 수 있다. 일반적인 의미로, 제어기(126)는 계측 서브 시스템(101) 내의 임의의 요소와 통신 가능하게 결합될 수 있다. 다른 실시예에서, 제어기(126)는 조명 빔(104)과 샘플(106) 사이의 입사 각도의 조정을 지시하도록 광학 컴포넌트(112) 및/또는 조명 소스(102)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 더하여, 제어기(126)는 검출기(120)로부터 수신된 데이터를 분석하고, 계측 서브 시스템(101) 내의 또는 시스템(100) 외부의 추가 컴포넌트에 데이터를 공급할 수 있다. 본 명세서에서, 본 개시 내용의 전체에 걸쳐 설명된 단계들은 단일 제어기(126) 또는 이 대신에 다수의 제어기(126)에 의해 수행될 수 있는 것으로 인식된다. 본 명세서에서, 하나 이상의 제어기(126)가 공통 하우징 내에 또는 복수의 하우징 내에 수용될 수 있다는 것이 더 주목된다. 이러한 방식으로, 임의의 제어기 또는 제어기들의 조합은 완전한 시스템(100)으로의 통합에 적합한 모듈로서 개별적으로 패키지화될 수 있다.
다른 실시예에서, 제어기(126)는 하나 이상의 프로세서(128)를 포함한다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(128)는 메모리 매체(130) 또는 메모리에 유지되는 프로그램 명령 세트를 실행하도록 구성된다. 또한, 제어기(126)는 메모리 매체(130)에 저장되고 하나 이상의 프로세서(128)에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램 명령을 포함하는 하나 이상의 모듈(예를 들어, 계측 성능 분석 모듈 등)을 포함할 수 있다. 제어기(126)의 하나 이상의 프로세서(128)는 당해 업계에 공지된 임의의 처리 요소를 포함할 수 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서(128)는 알고리즘 및/또는 명령을 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서 타입의 장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(128)는, 본 개시 내용의 전체에 걸쳐 설명된 바와 같이, 시스템(100)을 동작시키도록 구성된 프로그램을 실행하도록 구성된 데스크탑 컴퓨터, 메인 프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 임의의 다른 컴퓨터 시스템(예를 들어, 네트워크 컴퓨터)으로 구성될 수 있다. "프로세서(processor)"라는 용어는 비일시적인 메모리 매체(130)로부터의 프로그램 명령을 실행하는 하나 이상의 처리 요소를 갖는 임의의 장치를 포괄하도록 광범위하게 정의될 수 있다.
메모리 매체(130)는 연관된 하나 이상의 프로세서(128)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령을 저장하기에 적합한 당해 업계에 공지된 임의의 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리 매체(130)는 비일시적인 메모리 매체를 포함할 수 있다. 추가적인 예로서, 메모리 매체(130)는 리드 온리 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예를 들어, 디스크), 자기 테이프, 솔리드 스테이트 드라이브 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 메모리 매체(130)가 하나 이상의 프로세서(128)와 함께 공통 제어기 하우징 내에 수용될 수 있다는 것이 더 주목된다. 일 실시예에서, 메모리 매체(130)는 하나 이상의 프로세서(128) 및 제어기(126)의 물리적 위치에 대해 원격으로 위치될 수 있다. 예를 들어, 제어기(126)의 하나 이상의 프로세서(128)는 네트워크(예를 들어, 인터넷, 인트라넷 등)를 통해 액세스 가능한 원격 메모리(예를 들어, 서버)에 액세스할 수 있다. 따라서, 상기 설명은 본 발명에 대한 제한으로서 해석되어서는 안되며 단지 예시에 불과한 것으로 해석되어야 한다.
도 1b는 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예들에 따른 계측 시스템의 블록도이다. 도 1b에 도시된 시스템(100)은 도 1a에서 설명된 시스템(100)에 대한 대안적인 실시예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 조명 경로(108) 및 수집 경로(122)는 별개의 요소를 포함한다. 예를 들어, 조명 경로(108)는 조명 빔(104)을 샘플(106) 상에 포커싱하기 위해 제1 포커싱 요소(110)를 활용할 수 있고, 수집 경로(122)는 샘플(106)로부터 방사선을 수집하기 위해 제2 포커싱 요소(116)를 활용할 수 있다. 이와 관련하여, 제1 포커싱 요소(110) 및 제2 포커싱 요소(116)의 개구수(numerical aperture)는 상이할 수 있다. 더하여, 본 명세서에서, 도 1b에 도시된 시스템(100)이 샘플(106) 및/또는 2 이상의 조명 소스(102)(예를 들어, 하나 이상의 추가 검출기(120)에 결합됨)의 다중 각도 조명을 용이하게 할 수 있다는 것이 주목된다. 이와 관련하여, 도 1b에 도시된 시스템(100)은 다수의 계측 측정을 수행할 수 있다. 다른 실시예에서, 샘플(106)에 대한 조명 빔(104)의 입사 각도가 회전 가능 아암(arm)(도시되지 않음)의 위치에 의해 제어될 수 있도록 하나 이상의 광학 컴포넌트(112)가 샘플(106) 둘레로 회동하는 회전 가능한 아암에 장착될 수 있다.
도 2는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 피드백을 포함하는 시스템(100)을 도시하는 블록도이다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 하나 이상의 계측 툴(202)을 포함한다. 시스템(100)과 연관된 계측 툴(202)은 다수의 독립형 계측 툴(202)과 연관되거나 단일 계측 시스템 내에 결합될 수 있다. 다른 실시예에서, 계측 툴(202)은 계측 데이터(예를 들어, 계측 측정 결과, 타겟의 이미지, 동공 이미지 등) 또는 계측 메트릭(예를 들어, 정밀도, 툴 유도 시프트, 민감도, 회절 효율, 초점 관통 기울기, 측벽 각도, 임계 치수 등)을 출력으로서 제공한다. 다른 실시예에서, 계측 툴(202)의 출력은 계측 툴(202)의 출력을 저장하기 위해 데이터베이스(204)에 의해 수신된다.
다른 실시예에서, 시스템(100)은 계측 성능 분석 모듈(206)을 포함한다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 데이터베이스(204)(예를 들어, 현재 계측 타겟 및/또는 하나 이상의 이전에 특징화된 계측 타겟과 연관된 계측 출력)로부터의 계측 출력(예를 들어, 계측 데이터, 계측 메트릭 등)을 수신한다. 다른 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 (예를 들어, 데이터베이스(204)를 사용하지 않고) 계측 툴(202) 중 하나 이상으로부터 직접 계측 출력을 수신한다.
다른 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 출력을 모니터링하고 공칭 값으로부터 (예를 들어, 하나 이상의 계측 메트릭, 하나 이상의 타겟 특성 등의) 하나 이상의 편차를 식별한다. 더하여, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 툴(202)로부터의 계측 출력의 측정된 편차에 기여할 수 있는 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 반도체 공정에서의 하나 이상의 변동을 식별할 수 있다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 타겟의 성능을 저하시킬 수 있는 대칭 공정 변동(예를 들어, 계측 타겟 상의 하나 이상의 필름의 두께의 변경 등) 및/또는 비대칭 공정 변동(예를 들어, 비대칭 에칭 프로파일 등)을 식별한다. 예를 들어, 대칭 및/또는 비대칭 공정 변동은 오버레이 타겟과 연관된 오버레이 측정의 정밀도를 저하시킬 수 있다.
더하여, 계측 성능 분석 모듈(206)은 필름 두께 파라미터, 파장의 함수로서의 실제 굴절률 값, 파장의 함수로서의 가상 굴절률 값(예를 들어, 하나 이상의 흡수 피크와 연관됨), 국부 평탄성(planarity) 또는 스트레스(stress)/스트레인(strain)을 포함하지만 이에 한정되지 않는 계측 타겟과 연관된 임의의 유형의 반도체 공정에서의 편차를 식별할 수 있다. 또한, 계측 성능 분석 모듈(206)은 임계 치수, 유도 토포그래피(induced topography), 디싱(dishing), 침식(erosion), 측벽 각도 또는 측벽 각도의 비대칭과 같지만 이에 한정되지 않는 계측 타겟 파라미터에서의 편차를 식별할 수 있다. 다른 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 셀들 사이에서, 다이들 사이에서, 샘플(106) 상의 위치의 함수로서, 롯트 내의 샘플에 걸쳐, 롯트에 걸쳐 그리고 그와 유사하게 공정 변동 또는 계측 타겟 파라미터 변동을 식별한다.
다른 실시예에서, 계측 분석 모듈(206)은 계측 출력의 식별된 편차와 연관된 하나 이상의 근본 원인을 결정한다. 예를 들어, 계측 분석 모듈(206)은 계측 출력의 측정된 편차에 대하여, 적어도 부분적으로, 책임이 있는 하나 이상의 공정 변동(예를 들어, 반도체 공정 툴에 의해 수행되는 하나 이상의 반도체 공정과 연관된 드리프트 및/또는 공정 편차 등)을 식별할 수 있다. 더하여, 계측 분석 모듈(206)은 (예를 들어, 식별된 공정 변동의 샘플 맵을 생성하기 위해) 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 하나 이상의 식별된 공정 변동을 특징화할 수 있다. 계측 데이터의 편차의 샘플 맵의 생성은 제어기(126)에 의해 활용되어 근본 원인의 식별을 용이하게 하고 그리고/또는 표적화된 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 소정의 반도체 공정은 일반적인 공정 변동을 나타내는 경향이 있을 수 있다(예를 들어, 산화 필름 층의 화학 기상 증착은 필름 두께의 "솜브레로(sombrero) 프로파일"을 나타내는 경향이 있을 수 있고, 하드 마스크의 화학 기상 증착은 "돔형(domed)" 필름 두께 프로파일을 나타내는 경향이 있을 수 있는 등이다).
계측 성능 분석 모듈(206)에 의한 하나 이상의 계측 출력의 편차의 하나 이상의 근본 원인의 식별은 시스템(100)에 의해 활용되어 (예를 들어, 계측 데이터의 피드-포워드에 의해) 추가적인 계측 단계에 변형을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 툴(202)에 의한 하나 이상의 추가 계측 단계의 레시피의 수정을 위해 레시피 제어 모듈(208)에 계측 성능 데이터(예를 들어, 하나 이상의 식별된 공정 변동과 연관된 데이터)를 제공한다. 예를 들어, 하나 이상의 계측 툴(202)의 레시피가 공간 샘플링 서명을 변경하여 계측 메트릭에서의 편차(예를 들어, 오버레이 계측 메트릭의 민감도 또는 정밀도)를 보상하도록 수정될 수 있다. 다른 예로서, 하나 이상의 계측 툴(202)의 레시피는 검출된 공정 변동에 대한 계측 성능 의존성을 감소시키기 위해 (예를 들어, 조명 빔(104)의 파장 및/또는 편광을 조정함으로써) 수정될 수 있다. 다른 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 타겟의 수정을 (예를 들어, 하나 이상의 계측 툴(202) 및/또는 반도체 공정 툴에) 지시하기 위하여 타겟 제어 모듈(210)에 계측 성능 데이터(예를 들어, 하나 이상의 식별된 공정 변동과 연관된 데이터)를 제공한다. 예를 들어, 타겟 제어 모듈(210)은 식별된 공정 변동에 덜 민감한 계측 타겟을 식별할 수 있다. 다른 실시예에서, 현재 계측 단계와 연관된 데이터가 데이터베이스(204)에 제공된다(예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 성능 데이터를 제공할 수 있고, 레시피 제어 모듈(208)은 계측 툴(202)에 의해 사용되는 하나 이상의 레시피를 제공할 수 있고, 타겟 제어 모듈(210)은 계측 툴(202)에 의해 특징화되는 하나 이상의 계측 타겟을 제공할 수 있는 등이다). 다른 실시예에서, 측정 공정에 대한 시뮬레이션과 연관된 계측 데이터는 근본 원인 분석을 위해 데이터를 캘리브레이션하는데 활용된다.
본 명세서에서, 계측 성능의 편차는 계측 데이터의 피드-포워드를 통해 보상 및/또는 완화될 수 있다는 것이 주목된다. 또한, 계측 데이터의 피드-포워드는 시스템(100)의 성능을 특정 허용 오차 내에서 유지할 수 있고, 연관된 이탈을 감소시키거나 제거할 수 있다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해 제공된 계측 성능 데이터는 시스템 운영자에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 시스템 운영자는 이탈 전에 (예를 들어, 제조 라인 상의 하나 이상의 반도체 공정 툴과 연관된) 하나 이상의 반도체 공정의 드리프트를 경고받을 수 있다. 따라서, 시스템 운영자는 대응하는 반도체 공정 툴에 필요한 유지 보수를 제공하고 제조 라인의 처리량에 대한 영향을 최소화할 수 있다. 계측 이탈의 경우, 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해 제공되는 계측 성능 데이터는 문제의 원인에서 시정 조치를 가능하게 하도록 추가 정보를 제공할 수 있다.
다른 실시예에서, (예를 들어, 데이터베이스(204)에 의해 제공된) 하나 이상의 이전 계측 단계와 연관된 계측 성능 데이터는 현재 계측 단계에 대한 하나 이상의 반도체 공정 변동의 영향을 (예를 들어, 피드-포워드 계측 데이터를 통해) 예측하는데 활용될 수 있다. 예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은 피드백에 기초하여 현재 계측 단계에 대한 최적 계측 타겟을 식별하기 위해 다수의 이용 가능한 계측 타겟에 대한 예상 계측 성능을 계산할 수 있다. 다른 예로서, 계측 샘플링 또는 오버레이 모델의 함수로서 예측된 불확실성 또는 바이어스가 피드백에 기초하여 계산될 수 있다. 따라서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 레시피, 계측 타겟, 계측 샘플링 또는 제어 모델의 함수로서 식별된 공정 변동의 예측된 영향에 기초하여 계측 측정 이전에 임의의 예상 성능 편차를 완화하도록(예를 들어, 레시피 제어 모듈(208) 및/또는 타겟 제어 모듈(210)을 통해) 계측 툴(202)에 추가 피드백을 제공할 수 있다.
예시적인 실시예로서, 계측 데이터(예를 들어, 필름 두께, 굴절률 등)는 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해 생성될 수 있다. 이러한 경우, 계측 성능 분석 모듈(206)에 대한 (예를 들어, 데이터베이스(204)를 통한) 계측 데이터의 피드 포워드는 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 피드 포워드된 계측 데이터의 정밀도 및 정확도의 예측을 가능하게 한다. 따라서, 노광 툴 정정물(correctable)을 생성하는데 사용된 계측 모델의 값에 대한 공정 변동의 영향이 예측될 수 있다. 더하여, 계측 모델의 바이어스 및 레지듀얼(residual)은 레시피 및/또는 계측 타겟의 임의의 계산된 변동에 대하여 수집될 수 있다. 이와 관련하여, 계측 툴(202)에 대한 계측 파라미터는 노광 툴 정정물을 최적화하거나 모델 레지듀얼을 최소화하기 위하여 현재 계측 단계에 앞서 제공될 수 있다. 또한, 계측 성능 분석 모듈(206)은 에칭 후 검사 시스템 또는 현상 후 검사 시스템과 같지만 이에 한정되지 않는 검사 시스템의 일부로서 피드백(예를 들어, 정정물, 샘플링 변동 등)을 제공할 수 있다. 더하여, 계측 데이터 변동의 근본 원인의 결정은 (예를 들어, 샘플(106) 상의 희생층과 연관된 영향을 정량화하기 위하여) 현상 후 검사와 관련된 데이터를 에칭 후 검사 바이어스에 상관시키는 수단을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 계측 데이터의 피드-포워드에 기초한 현재 계측 단계에 대한 수정은 후속 타겟, 다이, 웨이퍼, 롯트 등에 대하여 실시간으로 (예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해) 자동으로 생성된다. 다른 실시예에서, 피드-포워드 계측 데이터에 기초한 현재 계측 단계에 대한 제안된 수정이 검증 및/또는 승인을 위해 시스템 운영자에게 제공된다.
다른 실시예에서, 계측 데이터 (예를 들어, 피드-포워드 계측 데이터)는 하나 이상의 반도체 공정에 대한 계측 툴(202)의 민감도(예를 들어, 필름 두께, 에칭 비대칭 등)를 최적화하기 위해 활용된다. 예를 들어, 반도체 공정에 대한 계측 툴 (202)의 민감도의 최적화는 여러 반도체 공정 중 어느 것이 드리프트하고 있을 수 있는지에 대한 정확한 결정을 제공할 수 있다. 다른 예로서, 계측 툴 (202)은 제조 라인 내의 하나 이상의 단계에서 다수의 레시피 및/또는 계측 타겟의 측정값을 제공하여 계측 성능에 대한 하나 이상의 공정 변동의 특정 영향을 분리할 수 있다(예를 들어, 계측 데이터의 측정 편차와 편차의 하나 이상의 근본 원인 사이의 상관 관계를 분리하여 강화할 수 있다).
다른 실시예에서, 시스템(100)은 다른 목적을 위하여 계측 툴 (202)의 상이한 레시피를 활용할 수 있다. 예를 들어, 공정 변동에 강건한 제1 레시피가 오버레이 측정을 위하여 활용될 수 있다. 또한, 공정 변동에 민감한 제2 레시피가 근본 원인 분석을 위하여 활용될 수 있다. 이와 관련하여, 동일한 계측 타겟이 다수의 기능을 위하여 이용될 수 있다. 다른 실시예에서, 다수의 계측 타겟(예를 들어, 오버레이 측정을 위한 공정 변동에 강건한 제1 계측 타겟 및 근본 원인 분석을 위한 공정 변동에 민감한 제2 계측 타겟)이 이용될 수 있다. 또한, 계측 툴(202)과 연관된 계측 타겟 및/또는 레시피는 자동 레시피 최적화를 포함하지만 이에 한정되지 않는 당해 업계에 공지된 임의의 방법을 통해 시스템에 의해 선택될 수 있다. 다른 실시예에서, 2개의 계측 타겟 및/또는 2개의 레시피의 결합된 측정에 기초한 메트릭이 측정 계측 데이터 변동의 근본 원인을 결정하는데 활용될 수 있다. 예를 들어, 공정에 강건한 타겟을 이용하는 계측 측정과 공정에 민감한 타겟을 이용하는 계측 측정 사이의 차이는 근본 원인의 결정을 용이하게 하기 위하여 공정에 민감한 타겟의 부정확성에 대한 기준을 제공할 수 있다.
다른 실시예에서, 계측 타겟(예를 들어, 오버레이 계측 타겟 등)은 공정 변동(예를 들어, 필름 층의 두께와 굴절률의 조합인 광 경로 차이(optical path difference)(OPD)의 변동 등)에 대한 특정 공정 단계 계측 타겟의 성능을 특징화하기 위하여 하나 이상의 처리 단계 이후에 분석될 수 있다. 예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은 하나 이상의 에칭 단계 이후 또는 하나 이상의 리소그라피 단계 후에 계측 데이터를 모니터링할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 또한, 계측 성능 분석 모듈(206)은 임의의 공정 단계 후에 상이한 계측 데이터 세트를 모니터링할 수 있다.
도 3은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 계측 시스템의 성능을 분석하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 출원인은 시스템(100)과 연계하여 본 명세서에서 이전에 설명된 실시예 및 가능한 기술이 방법(300)으로 확장되도록 해석되어야 하는 것을 주목한다. 그러나, 방법(300)은 시스템(100)의 아키텍처에 한정되지 않는다는 것이 또한 주목된다.
일 실시예에서, 방법은 제어기(126)의 메모리 매체(130)에 저장되고 하나 이상의 프로세서(128)에 의해 실행되는 하나 이상의 커맨드 명령과 연관된다. 예를 들어, 방법(300)은 계측 타겟 구조와 연관된 불확실성 분석을 포함할 수 있다.
단계 302는 하나 이상의 계측 데이터 세트를 수신하는 단계를 도시한다. 예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 데이터베이스(204) 및/또는 계측 툴(202)로부터 하나 이상의 계측 데이터 세트를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 계측 데이터 세트는 계측 데이터(예를 들어, 계측 측정 결과, 타겟의 이미지, 동공 이미지 등) 또는 계측 메트릭(예를 들어, 정밀도, 툴 유도 시프트, 민감도, 회절 효율, 초점 관통 기울기, 측벽 각도, 임계 치수 등)를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 다른 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 공칭 값으로부터의 편차를 나타내는 계측 데이터 세트 내의 하나 이상의 값을 식별한다. 예를 들어, 계측 툴(202)과 연관된 동공 이미지는 계측 타겟 상의 하나 이상의 반도체 공정 변동을 나타내는 데이터(예를 들어, 동공 이미지의 하나 이상의 피처)를 제공할 수 있다.
단계 304는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 계측 타겟의 기하학적 모델을 생성하는 단계를 도시한다. 예를 들어, 계측 타겟(예를 들어, 오버레이 타겟, 샘플(106) 상의 하나 이상의 피처 등)의 기하학적 모델이 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해 생성되거나 (예를 들어, 시스템 운영자에 의해) 불러오기(import)될 수 있다. 이와 관련하여, 계측 타겟의 파라미터화된 형태가 생성된다. 또한, 공정 모델링을 위한 기하학적 엔진의 사용은 KLA-TENCOR가 제공하는 ACUSHAPE 소프트웨어 제품에서 구현된다.
단계 306은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예들에 따라, 계측 타겟의 기하학적 모델에 기초하여 하나 이상의 계측 메트릭들을 시뮬레이션하는 단계를 도시한다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 툴(202)에 의해 하나 이상의 레시피 및/또는 하나 이상의 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 메트릭의 값을 예측한다. 일 실시예에서, 계측 툴(202)은 계측 타겟(예를 들어, 표면 프로파일, (예를 들어, 오버레이 타겟의) 하나 이상의 대상(object) 사이의 간격 등)과 연관된 물리적 파라미터를 직접 측정한다. 다른 실시예에서, 계측 데이터 세트와 연관된 하나 이상의 관심 파라미터는 하나 이상의 계산 모델을 사용하여 생성되거나 검증된다. 예를 들어, 조명 빔(104)의 샘플(106) 상의 계측 타겟과의 광학적 상호 작용은 전자기(EM) 솔버(solver)를 사용하여 모델링될 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 또한, EM 솔버는 RCWA(rigorous coupled-wave analysis), 유한 요소법 분석(finite element method analysis), 모멘트 분석 방법(method of moments analysis), 표면 적분 기법(surface integral technique), 체적 적분 기법(volume integral technique) 또는 유한 차분 시간 영역 분석(finite-difference time domain analysis)을 포함하지만 이에 한정되지 않는 당해 업계에 공지된 임의의 방법을 활용할 수 있다. 또한, 수집된 데이터는 라이브러리, 고속 감소 차수 모델(fast-reduced-order model), 회귀, 신경망과 같은 기계 학습 알고리즘, SVM(Support Vector Machine), 차원 감소 알고리즘(dimensionality-reduction algorithm)(예를 들어, 주요 성분 분석(principal component analysis(PCA), 독립 성분 분석(independent component analysis(ICA)), 로컬 선형 임베딩(local-linear embedding(LLE) 등), 데이터의 희소 표현(sparse representation)(예를 들어, 푸리에 또는 웨이브릿(wavelet) 변환, 칼만 필터, 동일하거나 상이한 툴 유형의 매칭을 촉진하기 위한 알고리즘 등)을 포함하지만 이에 한정되지 않는 데이터 피팅 및 최적화 기술을 사용하여 분석될 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집 및/또는 피팅은, KLA-TENCOR가 제공하는 신호 응답 계측(SRM(Signal Response Metrology)) 소프트웨어 제품에 의해 수행될 수 있지만, 필수는 아니다.
다른 실시예에서, 계측 툴(202)에 의해 생성된 원시(raw) 데이터는 모델링, 최적화 및/또는 피팅을 포함하지 않는 알고리즘(예를 들어, 위상 특성화 등)에 의해 분석된다. 본 명세서에서, 제어기(126)에 의해 수행되는 계산 알고리즘은, 병렬화(parallelization), 분산 계산(distributed computation), 부하 분배(load-balancing), 다중 서비스 지원(multi-service support), 계산 하드웨어의 설계 및 구현 또는 동적 부하 최적화의 사용을 통해 계측 애플리케이션에 대하여 맞추어 질 수 있지만 필수는 아니라는 것이 주목된다. 더하여, 알고리즘의 다양한 구현예는 (예를 들어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate arrays) 등을 통해) 제어기(126)에 의해 또는 계측 서브 시스템(101)과 연관된 하나 이상의 프로그래머블 광학 요소에 의해 수행될 수 있지만 필수는 아니다.
단계 308은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 계측 타겟의 교란된 기하학적 모델을 생성하는 단계를 도시한다. 일 실시예에서, 계측 타겟의 기하학적 모델(예를 들어, 단계 304에서 개발된 모델)은 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동에 따라 교란된다. 교란된 기하학적 모델은 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해 생성되거나 (예를 들어, 시스템 오퍼레이터에 의해) 불러오기될 수 있다. 예를 들어, 계측 타겟의 기하학적 모델과 연관된 하나 이상의 필름의 두께가 수정될 수 있다. 다른 예로서, 계측 타겟 내의 컴포넌트의 실제 또는 가상 굴절률 값(예를 들어, 관심의 레시피와 연관된 하나 이상의 방사선 파장과 연관됨)이 수정될 수 있다. 추가적인 예로서, 계측 타겟(예를 들어, 격자 위 격자 계측 오버레이 타겟)의 하나 이상의 컴포넌트의 측벽 각도가 수정될 수 있다.
단계 310은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 하나 이상의 반도체 공정 변동에 기초하여 하나 이상의 계측 메트릭의 하나 이상의 변동을 시뮬레이션하는 단계를 도시한다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 교란된 기하학적 모델(예를 들어, 단계 308에서 개발된 교란된 기하학적 모델)에 대해 단계 306에서 수행된 계산 및/또는 시뮬레이션을 반복한다. 이와 관련하여, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 툴(202)에 의해 제공된 계측 메트릭의 하나 이상의 값과 단계 308에서 모델링된 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동(예를 들어, 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 필름의 두께, 계측 타겟 내의 컴포넌트의 실제 또는 가상 굴절률 값, 계측 타겟의 하나 이상의 컴포넌트의 측벽 각도 등의 변동) 사이의 하나 이상의 관계를 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 계측 메트릭의 편차와 알려진 반도체 공정 변동 사이의 결과적인 관계가 (예를 들어, 데이터베이스(204)에) 기록된다.
단계 312는 계측 툴 (202)에 의해 제공된 (예를 들어, 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차를 포함하는) 측정 계측 데이터의 하나 이상의 근본 원인을 결정하는 단계를 도시한다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 단계 302에서 측정된 계측 메트릭이 생기게 하는 하나 이상의 반도체 공정 변동을 결정하기 위해 단계 304 내지 단계 310에서 생성된 하나 이상의 계측 메트릭의 하나 이상의 값과 하나 이상의 선택된 반도체 공정 변동 사이의 하나 이상의 기록된 관계를 활용한다. 더하여, 계측 성능 분석 모듈(206)은 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 하나 이상의 반도체 공정의 맵(map)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은 필름의 두께가 중심에서 가장 높고 샘플(106)의 에지를 향하여 감소한다고 결정하기 위하여 샘플(106)의 표면에 걸쳐 필름의 두께를 제공할 수 있다. 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 타겟(예를 들어, 오버레이 타겟)의 정밀도가 필름의 불균일한 인가로 인해 샘플(106) 상의 계측 타겟의 반경 방향 위치에 따라 변동할 수 있다고 더 결정할 수 있다. 다른 예로서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 피처의 측벽 각도 또는 이의 비대칭이 샘플(106)의 표면에 걸쳐 선형적으로 변화한다고 결정하기 위해 계측 타겟 상의 피처의 측벽 각도를 제공할 수 있다. 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 타겟(예를 들어, 오버레이 타겟)의 정밀도가 에칭 처리 단계와 연관된 편차로 인해 샘플(106) 상의 계측 타겟의 선형 위치에 따라 변화할 수 있다고 더 결정할 수 있다.
본 명세서에서, 계측 시스템의 성능을 분석하기 위한 방법(300)의 설명은 단지 예시적인 목적을 위해 제공되며, 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다는 것이 주목된다. 다른 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 회귀 분석을 통해 측정 계측 메트릭의 하나 이상의 편차의 하나 이상의 근본 원인을 결정한다. 예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 타겟의 기하학적 파라미터 및 광학적 파라미터와, 계측 툴(202)과 연관된 실제 이미지 및/또는 동공 이미지와 같은 계측 데이터 사이의 관계를 결정하기 위하여 회귀 분석 기술을 활용할 수 있다. 다른 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 시뮬레이션 및 회귀 분석 단계의 조합을 통해 측정 계측 메트릭의 하나 이상의 편차에 대한 하나 이상의 근본 원인을 결정한다.
다른 실시예에서, 시스템(100)은 산란 계측형 오버레이 계측 툴로서 동작하는 하나 이상의 계측 툴(202)을 포함한다. 더하여, 시스템(100) 내의 제어기(126)와 연관된 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 툴(202)의 동공 이미지 분석을 통해 반도체 공정 변동을 식별하고 평가할 수 있다. 계측 데이터 편차(예를 들어, 오버레이 측정 성능에 영향을 미칠 수 있는 공정 변동)의 하나 이상의 근본 원인의 결정을 위한 계측 메트릭으로서의 계측 툴(202)의 동공 이미지의 사용이 이제 더욱 상세하게 설명될 것이다. 예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 서브 시스템(101)의 동공 이미지 내의 하나 이상의 동공 피처를 모니터링하여 대칭 공정 변동 및 비대칭 공정 변동 모두를 식별할 수 있다. 계측 데이터 편차의 하나 이상의 근본 원인의 결정을 위한 계측 메트릭으로서의 계측 툴(202)의 동공 이미지의 사용에 대한 설명은 단지 예시적인 목적으로 제공되며, 한정적인 것으로 해석되어서는 안 된다는 것이 주목된다. 일반적인 의미에서, 계측 툴(202)에 의해 생성된 임의의 계측 데이터는 계측 데이터 편차의 하나 이상의 근본 원인의 결정을 위하여 사용될 수 있다.
본 명세서에서, 산란 계측형 오버레이 계측 툴에서 활용되는 계측 타겟(예를 들어, 오버레이 타겟 등)은 통상적으로 격자 위 격자 구조를 포함하는 것으로 인식된다. 예를 들어, 격자 위 격자 산란 계측 오버레이 타겟의 셀은 적어도 제2 층에서의 일련의 제2 주기적 구조 위에 적층된 계측 타겟의 한 층에서의 일련의 주기적 구조(예를 들어, 회절 격자)를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 계측 타겟의 셀은 적어도 2개의 적층된 회절 격자로 형성된다. 또한, 오버레이 타겟은 다수의 회절 격자 사이에 상이한 미리 결정된 오프셋(예를 들어, 횡방향 병진(lateral translation))을 갖는 다수의 셀을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 오버레이 측정은 각각의 셀에 걸쳐 일정한 오프셋을 측정하고, 이는 이어 반도체 공정의 두 층의 정렬 오차와 연관될 수 있다.
본 명세서에서, 산란 계측형 오버레이 계측 툴에서, 샘플(106) 상의 계측 타겟에 입사되는 조명 빔(104)은 검출기(120)에 의해 적어도 부분적으로 검출되는 잘 정의된 회절 패턴을 생성할 것으로 더 인식된다. 예를 들어, 이미지 평면에 위치된 분광계(spectrometer)는 계측 툴(202)에 의해 캡처된 방사선의 파장(예를 들어, 입사 동공을 통해 입사하는 방사선의 파장)과 연관된 데이터를 제공할 수 있다. 다른 예로서, 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 동공 평면에 위치된 검출기(120)(예를 들어, CCD 검출기)는 광이 시스템에 입사하는 각도와 연관된 데이터를 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 동공 평면 내의 각각의 픽셀은 조명 빔(104)의 상이한 회절 각도와 연관된 계측 타겟의 반사율을 측정한다.
따라서, 오버레이 타겟의 각각의 셀의 측정 사이에서 차동 신호들을 생성함으로써 산란 계측형 오버레이 계측 툴에서 오버레이 측정이 수행될 수 있다. 예를 들어, 계측 타겟으로부터 0차 회절을 측정하도록 구성된 산란 계측형 오버레이 계측 툴은 단일 방향을 따라 오버레이 오프셋을 결정하기 위하여 상이한 미리 결정된 오프셋을 갖는 계측 타겟의 4개의 셀로부터의 측정을 필요로 할 수 있다. 다른 예로서, 계측 타겟으로부터의 1차 회절(예를 들어, +1 및 -1 회절 차수)을 측정하도록 구성된 산란 계측형 오버레이 계측 툴은 단일 방향을 따라 오버레이 오프셋을 결정하기 위하여 상이한 미리 결정된 오프셋을 갖는 계측 타겟의 2개의 셀로부터의 측정을 필요로 할 수 있다. 이와 관련하여, 차동 신호는 계측 타겟의 2개의 셀의 각각으로부터의 측정들의 픽셀별 감산(subtraction) 일 수 있다.
다른 실시예에서, 시스템(100)과 연관된 계측 메트릭은 차동 신호로부터 생성될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은, D1 = S+1 - S-1, D2 = S+2 - S-2, Dα = S+1 - S-2, 또는 Dβ = S+2 - S-1과 같지만 이에 한정되지 않는 다수의 차동 신호를 생성할 수 있고, 여기에서, S+1과 S- 1는 계측 타겟의 제1 셀로부터의 +/-1 회절 차수와 연관된 신호이고, S+2과 S-2는 계측 타겟의 제2 셀로부터의 +/-1 회절 차수와 연관된 신호이다. 더하여, 시스템(100)은, G = α + β = (D1 - D2)/2f0 또는 Δ = (Dα - Dβ)/2f0와 같지만 이에 한정되지 않는 차동 신호와 연관된 추가적인 양을 생성할 수 있고, 여기에서, f0는 미리 결정된 오프셋(예를 들어, 격자 위 격자 계측 타겟의 제1 회절 격자 및 제2 회절 격자 사이의 횡방향 오프셋)이다. 이와 관련하여, 계측 타겟의 셀의 신호는 S+1 = C + α(ε + f0), S-1 = C - β(ε + f0), S+2 = C + α(ε - f0) 또는 S-2 = C - β(ε - f0)로서 모델링될 수 있으나 필수는 아니며, 여기에서 ε는 오버레이 오차(계측 타겟의 층들 사이의 일정한 오버레이)를 나타낸다.
본 명세서에서, 차동 신호 및/또는 차동 신호로부터 계산된 양 중 임의의 것이 (예를 들어, 근본 원인 분석에서) 계측 데이터와 하나 이상의 공정 변동 사이의 상관 관계를 결정하기 위하여 (예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해) 활용될 수 있다. 예를 들어, 샘플(106)의 표면에 걸친 위치의 함수로서 이 차이의 가변성뿐만 아니라 α가 β와 상이한 정도가 비대칭 공정 변동의 결정을 용이하게 할 수 있다. 다른 예로서, C의 값은 비대칭 공정 변동의 지표로서 계산될 수 있다. 추가의 예로서, Δ는 단일 산란 모델(예를 들어, 단일 회절 격자를 포함하는 계측 타겟 등과 관련됨) 또는 다중 산란 모델(예를 들어, 다수의 회절 격자를 포함하는 계측 타겟 등과 관련됨)과 같지만 이에 한정되지 않는 시스템(100)에 의해 사용되는 계측을 위한 모델의 결정을 용이하게 하도록 데이터를 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 단일 산란 모델에서, 신호 O1 = f0·Dα/(D1 - D2) 및 O2 = f0·Dβ/(D1 - D2)는 측정된 오버레이 값에 동일한 기여를 할 수 있다. 더하여, 단일 산란 모델에 대하여, 계측 타겟과 연관된 광 경로 차이에 연관된 위상은 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure 112017109224235-pct00001
여기에서, P는 계측 타겟과 연관된 회절 격자의 피치(pitch)이다.
일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 공정 변동(예를 들어, 대칭 및/또는 비대칭 공정 변동)의 상이한 원인들을 식별하고, 측정하고, 구별하기 위하여 격자 위 격자 계측 타겟과 연관된 공진 효과를 활용한다. 이와 관련하여, 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 동공 이미지는 방법(300)과 연관된 계측 데이터의 적어도 일부를 형성할 수 있다. 본 명세서에서, 격자 위 격자 계측 타겟이, 산란 계측형 오버레이 계측 툴이 방사선의 특정 파장에서의 소실(vanishing) 신호 및/또는 입사 동공에서의 입사 각도를 측정할 수 있도록, 파브리-페롯형(Fabry-Perot-like) 공진기로서 동작할 수 있다는 것이 주목된다. 이와 관련하여, 계측 툴(예를 들어, 산란 계측형 오버레이 계측 툴 등)의 동공 평면은, 주어진 동공 민감도 위치에서 소실하는 민감도와 연관된 검출기(120)에 의해 캡처된 신호에서의 불연속 아크 등과 같지만 이에 한정되지 않는 하나 이상의 피처를 포함할 수 있다. 따라서, 하나 이상의 동공 피처는 계측 데이터의 편차의 근본 원인을 결정하기 위하여 (예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해) 활용되는 계측 메트릭일 수 있다.
도 4a 및 4b는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 2개의 타겟 사이의 대칭 공정 변동을 나타내는 2개의 공간적으로 분리된 계측 타겟과 연관된 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 계측 데이터를 포함한다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 동공 평면 내의 불연속 아크(402)의 위치 및/또는 격자 위 격자 계측 타겟과 연관된 공진 파장에서의 시프트에서의 변동을 모니터링함으로써 공간적으로 분리된 계측 타겟 사이의 대칭 공정 변동(예를 들어, 필름 두께의 변동, 임계 치수의 변동 등)을 검출할 수 있다.
도 4a에 도시된 바와 같이, 일 실시예에서, 샘플(106) 상의 제1 위치에서의 제1 계측 타겟과 연관된 동공 이미지(예를 들어, 계측 타겟의 셀과 연관된 차동 신호)가 동공 신호(404a)(예를 들어, 동공 좌표 PX 및 PY)로서 도시된다. 더하여, (예를 들어, 특정 각도로 시스템에 입사하는 광과 연관된) 동공 평면 내의 소실 신호 영역을 포함하는 불연속 아크(402)가 동공 평면 내의 제1 위치에서 볼 수 있다. 다른 실시예에서, (예를 들어, 이미지 평면에서 검출기(120)에 의해 검출되는 바와 같은) 동공에 입사하는 방사선의 스펙트럼이 스펙트럼(406a)에 도시된다. 공진 신호(408a)는 제1 파장(예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같은 500 nm) 주위의 공진을 도시한다. 에러 신호(410a)는 계측 타겟과 연관된 오버레이 측정의 대응하는 부정확성을 도시한다. 오버레이 측정의 부정확성은, (예를 들어, 불연속 아크(402)를 포함하는) 공정 민감 레시피를 이용하여 산란 계측형 오버레이 측정 툴에 의해 측정된 바와 같은 오버레이와 (예를 들어, 공정 강건 레시피를 이용하거나 개별 분석을 이용하여 측정된 바와 같은) 실제 오버레이 사이의 차이를 나타낼 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 도 4a에 도시된 바와 같이, 에러 신호(410a)는 공진 파장 근처의 파장(예를 들어, 조명 빔 (104)의 파장)에 대해 변동할 수 있다.
도 4b에 도시된 바와 같이, 다른 실시예에서, 샘플 (106) 상의 제2 위치에서의 제2 계측 타겟과 연관된 동공 이미지(예를 들어, 계측 타겟의 셀과 연관된 차동 신호)가 동공 신호(404b)(예를 들어, 동공 좌표 PX 및 PY)로서 도시된다. 더하여, 불연속 아크(402)가 동공 평면 내의 제2 위치에서 볼 수 있다. 다른 실시예에서, (예를 들어, 이미지 평면에서 검출기(120)에 의해 검출되는 바와 같은) 동공에 입사하는 방사선의 스펙트럼이 스펙트럼(406b)에 도시된다. 공진 및 공진 신호 (408b)와 연관된 대응하는 에러 신호 (410b)는 제1 계측 타겟의 공진에 대해 시프트된다(예를 들어, 도 4b에 도시된 바와 같이 550 nm로 시프트된다).
도 5는, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 샘플 (106) 상의 위치의 함수로서 동공 평면 내의 불연속 아크(402)의 위치의 변동을 도시하는 샘플 맵(500)을 포함한다. 이와 관련하여, 각각의 신호(502)는 모니터링된 동공 피처와 연관된 값(예를 들어, 불연속 아크(402)의 위치, 공진 파장 등)을 제공한다. 일 실시예에서, 도 5에 도시된 바와 같이, 대칭 공정 변동(예를 들어, 필름 두께의 변동, 임계 치수의 변동 등)을 나타내는 모니터링된 동공 피처와 연관된 값의 크기는 샘플(106)의 중심 부근에서 최대를 갖는 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 변화한다.
다른 실시예에서, 방법(300)은 알려진 대칭 공정 변동과 계측 데이터(예를 들어, 동공 평면에서의 불연속 아크(402)의 위치, 공진 주파수 등) 사이의 하나 이상의 상관 관계를 개발하도록 적용된다. 예를 들어, 화학 기상 증착 공정과 같지만 이에 한정되지 않는 소정의 필름 증착 공정은 증착된 필름의 두께 변동(예를 들어, 하드 마스크의 증착과 연관된 돔(dome) 프로파일, 산화 필름의 증착과 연관된 물결 모양(wavy) 프로파일 등)을 생성한다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 계측 성능에 대한 대칭 성능 변동의 영향을 완화하기 위하여 하나 이상의 계측 툴(202)을 위한 레시피를 수정하도록 샘플(106) 상의 대칭 공정 변동을 식별하고 계측 성능 데이터를 (계측 성능 분석 모듈(206)을 통해 레시피 제어 모듈(208)로) 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 타겟 제어 모듈(210)은 계측 성능에 대한 대칭 성능 변동의 영향을 완화하기 위하여 웨이퍼 상의 상이한 사이트에 인쇄될 상이한 계측 타겟(예를 들어, 상이한 격자 피치)을 식별할 수 있다.
도 6은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 2개의 타겟 사이에서 동일한 방향성을 갖는 비대칭 공정 변동을 도시하는 2개의 공간적으로 분리된 계측 타겟과 연관된 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 계측 데이터(600)를 포함한다. 예를 들어, 동일한 방향성을 갖는 비대칭 공정 변동을 갖는 2개의 타겟은 왼쪽으로 기울어진 측벽의 변화하는 각도를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈 (206)은 동공 평면 내의 공진의 강도(strength) 및/또는 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 연관된 측정 오버레이의 경향을 모니터링함으로써 공간적으로 분리된 계측 타겟 사이의 동일한 방향성의 비대칭 공정 변동을 검출할 수 있다. 또한, 계측 성능 분석 모듈(206)은 공진 레시피(예를 들어, 불연속 아크와 같지만 이에 한정되지는 않는 동공 피처를 이용하는 레시피)에서 측정된 오버레이와 강건한 레시피(예를 들어, 오버레이 타겟에서의 공진과 연관된 동공 피처를 이용하지 않는 레시피)에서 측정된 오버레이 사이의 차이의 부호(sign)를 모니터링함으로써 비대칭 공정 변동을 검출할 수 있다.
다른 실시예에서, 공진 신호(602a, 602b)는 각각 공간적으로 분리된 제1 및 제2 계측 타겟과 연관된 공진을 나타낸다. 더하여, 에러 신호(604a, 604b)는 각각 제1 및 제2 계측 타겟에서의 오버레이 측정의 대응하는 부정확성을 나타낸다. 예를 들어, (예를 들어, 샘플(106) 상의 위치의 함수로서의 오버레이 데이터의 경향 또는 강건한 레시피를 이용한 측정과의 비교에 의해 특징화되는 바와 같은) 부정확성의 부호는 동일한 방향성의 비대칭 공정 변동에 대하여 동일할 수 있다. 그러나, 동일한 방향성의 비대칭 공정 변동의 정도는 (예를 들어, 계측 툴(202)의 이미지 평면에 위치된 검출기(120)에 의해 측정된 바와 같은) 공진의 강도에 의해 (예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)에 의해) 특징화될 수 있다. 더하여, 도 6에 도시된 바와 같은 일 실시예에서, 동일한 방향성의 비대칭 공정 변동은 동공 평면 내의 공진 주파수에 영향을 미치지 않을 수 있다.
도 7은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 2개의 타겟 사이의 상이한 방향성을 갖는 비대칭 공정 변동을 도시하는 2개의 공간적으로 분리된 계측 타겟과 연관된 산란 계측형 오버레이 계측 툴의 계측 데이터(700)를 포함한다. 일 실시예에서, 계측 성능 분석 모듈(206)은 격자 위 격자 계측 타겟과 연관된 측정 오버레이의 부정확성의 부호를 모니터링함으로써 공간적으로 분리된 계측 타겟 사이의 상이한 방향성을 갖는 비대칭 공정 변동(예를 들어, 오른쪽으로 기울어진 측벽 각도와 왼쪽으로 기울어진 측벽 각도 사이의 변동 등)을 검출할 수 있다.
다른 실시예에서, 공진 신호(702a, 702b)는 각각 공간적으로 분리된 제1 및 제2 계측 타겟과 연관된 공진을 나타낸다. 더하여, 에러 신호(704a, 704b)는 각각 제1 및 제2 계측 타겟에서의 오버레이 측정의 대응하는 부정확성을 나타낸다. 예를 들어, (예를 들어, 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 오버레이 데이터의 경향 또는 강건한 레시피를 이용하는 측정과의 비교에 의해 특징화되는 바와 같은) 부정확성의 부호는 동일한 방향성의 비대칭 공정 변동에 대하여 상이할 수 있다. 더하여, 도 7을 참조하면, 일 실시예에서, 상이한 방향성을 갖는 비대칭 공정 변동은 동공 평면 내의 공진 주파수에 영향을 미치지 않을 수 있다.
도 8은, 본 개시 내용의 하나 이상의 실시예에 따라, 비대칭 공정 변동을 포함하는 샘플 상의 3개의 공간적으로 분리된 계측 타겟과 연관된 오버레이 측정 신호를 포함한다. 일 실시예에서, 샘플(106) 상의 공간적으로 분리된 위치에서의 제1, 제2 및 제3 계측 타겟에 대한 파장의 함수로서의 오버레이 측정은 오버레이 신호(802, 804, 806)로 도시된다. 예를 들어, 계측 성능 분석 모듈(206)은 샘플(106) 상의 위치의 함수로서 오버레이 신호(802, 804, 806)의 경향을 모니터링함으로써 비대칭 공정 변동의 방향(예를 들어, 왼쪽으로 기울어진 것에서 오른쪽으로 기울어진 것으로 스위칭하는 측벽 각도 변동)을 검출한다. 도 8에 도시된 바와 같이, 일 실시예에서, 오버레이 신호(804)는 모든 측정된 파장에 대하여 (예를 들어, 동공 평면에서의 약한 불연속 아크 또는 불연속 아크의 부재로 인하여) 약 -3 nm의 오버레이 오차로 대략 일정하다. 다른 실시예에서, 샘플(106) 상의 상이한 위치와 연관된 오버레이 신호(802)는 405 nm에서 -1.8 nm의 값을 가지며, 420 nm에서 -1 nm로 상승하고, 445 nm에서 -4.9로 하강하고, 490 nm에서 -4.1로 상승한다. 다른 실시예에서, 샘플(106) 상의 제3 위치와 연관된 오버레이 신호(806)의 경향은 -3 nm의 오버레이 값 주위에서 오버레이 신호(802)의 경향을 대략 반영한다. 이와 관련하여, 계측 성능 분석 모듈(206)은 계측 툴(202)로부터의 오버레이 신호(802, 804, 806)의 분석에 기초하여 비대칭 공정 변동의 방향의 변동을 식별할 수 있다. 더하여, 계측 성능 분석 모듈(206)은, 제1 및 제3 계측 타겟과 연관된(예를 들어, 오버레이 신호(802, 804)과 연관된) 비대칭 공정 변동은 대략 동일한 강도이지만 반대의 방향성을 가지는 반면, 약한 비대칭 공정 변동만이 제2 계측 타겟과 연관될(예를 들어, 오버레이 신호(804)와 연관될) 수 있다고 결정할 수 있다.
본 명세서에 설명된 내용은 때로는 다른 컴포넌트 내에 포함되거나 이와 연결된 상이한 컴포넌트를 예시한다. 이러한 도시된 아키텍처는 단지 예시적인 것이며 실제로 동일한 기능을 성취하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 개념적 의미에서, 동일한 기능을 성취하기 위한 컴포넌트의 임의의 배열은 원하는 기능이 성취하도록 효과적으로 "연관된다(associated)". 따라서, 특정 기능을 성취하기 위해 본 명세서에서 결합된 임의의 2개의 컴포넌트는 아키텍처 또는 중간 매개 컴포넌트와 관계없이 원하는 기능이 성취되도록 서로 "연관된다(associated with)"고 볼 수 있다. 유사하게, 이와 같이 연관된 임의의 2개의 컴포넌트는 원하는 기능을 성취하기 위해 서로 "연결(connected)"되거나 "결합(coupled)"된 것으로 여겨질 수 있고, 그렇게 연관될 수 있는 임의의 2개의 컴포넌트는 또한 "결합 가능(couplable)"한 것으로 여겨질 수 있다. 결합 가능한 것의 특정 예는 물리적으로 상호 작용 가능하고(interactable) 그리고/또는 물리적으로 상호 작용하는(interacting) 컴포넌트 및/또는 무선으로 상호 작용 가능하고 그리고/또는 무선으로 상호 작용하는 컴포넌트 및/또는 논리적으로 상호 작용 가능하고 그리고/또는 논리적으로 상호 작용하는 컴포넌트를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
본 개시 내용 및 이에 따른 많은 이점은 전술한 설명에 의해 이해될 것으로 여겨지며, 개시된 내용으로부터 벗어나지 않고서 또는 이의 모든 본질적인 이점을 희생하지 않고 컴포넌트의 형태, 구성 및 배치에 다양한 변경이 이루어질 수 있다는 것이 명백할 것이다. 설명된 형태는 단지 설명적인 것이며, 이러한 변경을 아우르고 포함하는 것이 이어지는 청구범위의 의도이다. 더욱이, 본 개시 내용은 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 것으로 이해된다.

Claims (33)

  1. 계측 성능 분석 시스템(metrology performance analysis system)에 있어서,
    하나 이상의 검출기를 포함하는 계측 툴; 및
    상기 하나 이상의 검출기에 통신 가능하게(communicatively) 결합된 제어기
    를 포함하고, 상기 제어기는 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 계측 툴로부터 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 데이터 세트 - 상기 하나 이상의 계측 데이터 세트는 하나 이상의 측정된 계측 메트릭(measured metrology metric)을 포함하고, 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭은 하나 이상의 공칭 값(nominal value)으로부터의 하나 이상의 편차(deviation)를 나타냄 - 를 수신하게 하도록;
    교란된 기하학적 모델(perturbed geometric model)을 통해, 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동에 기초하여 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭의 하나 이상의 변동을 시뮬레이션하게 하도록;
    상기 시뮬레이션된 하나 이상의 변동에 기초하여, 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계를 결정하게 하도록; 그리고
    상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차의 하나 이상의 근본 원인(root cause)을 결정하게 하도록
    구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 계측 타겟의 기하학적 모델을 생성하게 하도록;
    상기 계측 타겟의 기하학적 모델에 기초하여 하나 이상의 계측 메트릭을 시뮬레이션하게 하도록; 그리고
    상기 계측 타겟의 교란된 기하학적 모델 - 상기 교란된 기하학적 모델은 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동에 의해 유발된 상기 계측 타겟의 하나 이상의 변경(alteration)을 포함함 - 을 생성하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 계측 타겟은 오버레이 타겟인 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 오버레이 타겟은 격자 위 격자 오버레이 타겟(grating-over-grating overlay target)을 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 계측 메트릭은 동공 이미지 메트릭(pupil image metric), 정밀도 메트릭, 툴 유도 시프트 메트릭(tool-induced shift metric), 민감도 메트릭, 회절 효율 메트릭, 또는 초점 관통 기울기 메트릭(through-focus slope metric) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 계측 데이터 세트는 비오버레이 데이터(non-overlay data)를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동은 필름 두께 변동, 하나 이상의 파장과 연관된 실제 굴절률 값, 하나 이상의 파장과 연관된 가상 굴절률 값, 평탄도 변동(planarity variation), 스트레스 변동(stress variation), 스트레인 변동(strain variation), 임계 치수 변동, 디싱 변동(dishing variation), 침식 변동(erosion variation), 또는 측벽 각도 변동 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 결정된 하나 이상의 근본 원인에 기초하여 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 레시피(recipe)를 수정하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 계측 툴과 연관된 조명 빔의 파장 또는 편광 중 적어도 하나를 수정함으로써 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 레시피를 수정하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  10. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 계측 타겟을 대안적인 계측 타겟 - 상기 대안적인 계측 타겟은 상기 결정된 하나 이상의 근본 원인에 기초하여 선택됨 - 으로 교체하도록 상기 계측 툴에게 지시하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차를 감소시키기 위해 상기 계측 타겟을 상기 대안적인 계측 타겟으로 교체하도록 상기 계측 툴에게 지시하게 하도록 구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  12. 제1항에 있어서, 상기 계측 툴은 타원계(ellipsometer)를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 타원계는 단일 파장 타원계, 분광 타원계, 또는 각도 분해 타원계(angle-resolved ellipsometer) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 상기 타원계는 복수의 조명 각도들로 상기 계측 타겟으로 지향되는 복수의 조명 빔들을 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  15. 제13항에 있어서, 상기 분광 타원계는 뮐러 매트릭스 요소(Mueller matrix element)들을 측정하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  16. 제1항에 있어서, 상기 계측 툴은 반사계(reflectometer)를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  17. 제16항에 있어서, 상기 반사계는 단일 파장 반사계, 분광 반사계, 또는 각도 분해 반사계 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  18. 제1항에 있어서, 상기 계측 툴은 이미징 시스템을 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  19. 제18항에 있어서, 상기 이미징 시스템은 동공 이미징 시스템 또는 스펙트럴 이미징 시스템(spectral imaging system) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  20. 제1항에 있어서, 상기 계측 툴은 동공 이미징 시스템을 갖는 각도 분해 산란계를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  21. 제20항에 있어서, 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭은 동공 이미지로부터 추출되고, 상기 계측 타겟은 격자 위 격자 구조물인 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭은 상기 동공 이미지 내의 동공 피처(pupil feature)를 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  23. 제22항에 있어서, 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계는, 대칭적인 선택된 반도체 공정의 변동과 연관된 상기 동공 이미지 내의 동공 피처의 위치의 변동을 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  24. 제22항에 있어서, 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계는, 비대칭적인 선택된 반도체 공정의 변동과 연관된 상기 동공 이미지 내의 동공 피처의 강도(strength)의 변동을 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  25. 제22항에 있어서, 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계는, 비대칭적인 선택된 반도체 공정의 변동의 방향성과 연관된 상기 동공 이미지 내의 동공 피처의 부호(sign)의 변동을 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  26. 제25항에 있어서, 상기 비대칭적인 선택된 반도체 공정의 변동의 방향성은,
    측벽 각도 비대칭의 방향성을 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  27. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    웨이퍼 표면 상의 하나 이상의 위치에 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭의 하나 이상의 값의 맵을 생성하게 하도록; 그리고
    상기 생성된 맵에 기초하여 상기 하나 이상의 근본 원인을 결정하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  28. 제1항에 있어서, 상기 계측 툴은,
    조명 빔을 생성하도록 구성된 조명 소스;
    상기 조명 빔을 상기 계측 타겟 상으로 지향시키도록 구성된 이미징 시스템; 및
    상기 하나 이상의 계측 데이터 세트를 생성하기 위해 상기 하나 이상의 검출기로의 상기 계측 타겟 상에 입사되는 상기 조명 빔의 적어도 일부를 캡처하도록 구성된 하나 이상의 수집 광학기
    를 더 포함하는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  29. 제1항에 있어서, 상기 제어기는 상기 계측 툴 내에 통합되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  30. 계측 성능 분석 시스템에 있어서,
    하나 이상의 검출기를 포함하는 계측 툴; 및
    상기 하나 이상의 검출기에 통신 가능하게 결합된 제어기
    를 포함하고, 상기 제어기는 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 계측 툴로부터 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 데이터 세트 - 상기 하나 이상의 계측 데이터 세트는 하나 이상의 측정된 계측 메트릭을 포함하고, 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭은 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차를 나타내며, 상기 하나 이상의 계측 데이터 세트는 제1 레시피를 사용하여 생성됨 - 를 수신하게 하도록;
    교란된 기하학적 모델을 통해, 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동에 기초하여 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭의 하나 이상의 변동을 시뮬레이션하게 하도록;
    상기 시뮬레이션된 하나 이상의 변동에 기초하여, 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계를 결정하게 하도록;
    상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차의 하나 이상의 근본 원인을 결정하게 하도록; 그리고
    제2 레시피 - 상기 제2 레시피는 상기 하나 이상의 근본 원인에 대한 상기 계측 툴의 민감도를 감소시킴 - 를 사용하여 적어도 하나의 추가적인 계측 타겟과 연관된 하나 이상의 추가적인 측정된 계측 메트릭을 생성하도록 상기 계측 툴에게 지시하게 하도록
    구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  31. 제30항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 계측 타겟의 기하학적 모델을 생성하게 하도록;
    상기 계측 타겟의 기하학적 모델에 기초하여 하나 이상의 계측 메트릭을 시뮬레이션하게 하도록; 그리고
    상기 계측 타겟의 교란된 기하학적 모델 - 상기 교란된 기하학적 모델은 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동에 의해 유발된 상기 계측 타겟의 하나 이상의 변경을 포함함 - 을 생성하게 하도록
    구성된 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되는 것인, 계측 성능 분석 시스템.
  32. 계측 시스템의 성능을 분석하기 위한 방법에 있어서,
    계측 타겟과 연관된 하나 이상의 계측 데이터 세트 - 상기 하나 이상의 계측 데이터 세트는 하나 이상의 측정된 계측 메트릭을 포함하고, 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭은 하나 이상의 공칭 값으로부터의 편차들을 나타냄 - 를 수신하는 단계;
    교란된 기하학적 모델을 통해, 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동에 기초하여 상기 하나 이상의 측정된 계측 메트릭의 하나 이상의 변동을 시뮬레이션하는 단계;
    상기 시뮬레이션된 하나 이상의 변동에 기초하여, 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계를 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차와 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 상기 하나 이상의 공칭 값으로부터의 하나 이상의 편차의 하나 이상의 근본 원인을 결정하는 단계
    를 포함하는, 계측 시스템의 성능을 분석하기 위한 방법.
  33. 제32항에 있어서,
    상기 계측 타겟의 기하학적 모델을 생성하는 단계;
    상기 계측 타겟의 기하학적 모델에 기초하여 하나 이상의 계측 메트릭을 시뮬레이션하는 단계; 및
    상기 계측 타겟의 교란된 기하학적 모델 - 상기 교란된 기하학적 모델은 상기 하나 이상의 선택된 반도체 공정의 변동에 의해 유발된 상기 계측 타겟의 하나 이상의 변경을 포함함 - 을 생성하는 단계
    를 더 포함하는, 계측 시스템의 성능을 분석하기 위한 방법.
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Families Citing this family (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10642255B2 (en) 2013-08-30 2020-05-05 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Component control in semiconductor performance processing with stable product offsets
US10883924B2 (en) 2014-09-08 2021-01-05 The Research Foundation Of State University Of New York Metallic gratings and measurement methods thereof
JP6770958B2 (ja) * 2014-11-25 2020-10-21 ケーエルエー コーポレイション ランドスケープの解析および利用
WO2017146785A1 (en) * 2016-02-25 2017-08-31 Kla-Tencor Corporation Analyzing root causes of process variation in scatterometry metrology
US10527952B2 (en) * 2016-10-25 2020-01-07 Kla-Tencor Corporation Fault discrimination and calibration of scatterometry overlay targets
US10496781B2 (en) * 2016-12-19 2019-12-03 Kla Tencor Corporation Metrology recipe generation using predicted metrology images
US10409171B2 (en) * 2017-01-25 2019-09-10 Kla-Tencor Corporation Overlay control with non-zero offset prediction
US10732516B2 (en) * 2017-03-01 2020-08-04 Kla Tencor Corporation Process robust overlay metrology based on optical scatterometry
US10444161B2 (en) * 2017-04-05 2019-10-15 Kla-Tencor Corporation Systems and methods for metrology with layer-specific illumination spectra
WO2018188891A1 (en) 2017-04-14 2018-10-18 Asml Netherlands B.V. Method of measuring
US10598617B2 (en) * 2017-05-05 2020-03-24 Kla-Tencor Corporation Metrology guided inspection sample shaping of optical inspection results
US10806016B2 (en) 2017-07-25 2020-10-13 Kla Corporation High power broadband illumination source
US11187838B2 (en) * 2017-07-31 2021-11-30 Kla Corporation Spectral filter for high-power fiber illumination sources
US10401738B2 (en) * 2017-08-02 2019-09-03 Kla-Tencor Corporation Overlay metrology using multiple parameter configurations
US11378451B2 (en) 2017-08-07 2022-07-05 Kla Corporation Bandgap measurements of patterned film stacks using spectroscopic metrology
US11248905B2 (en) * 2017-08-16 2022-02-15 Kla-Tencor Corporation Machine learning in metrology measurements
WO2019045780A1 (en) * 2017-08-30 2019-03-07 Kla-Tencor Corporation QUICK SETTING OF METROLOGY MEASUREMENT PARAMETERS BASED ON PROCESS VARIATION
US10699969B2 (en) 2017-08-30 2020-06-30 Kla-Tencor Corporation Quick adjustment of metrology measurement parameters according to process variation
EP3451061A1 (en) * 2017-09-04 2019-03-06 ASML Netherlands B.V. Method for monitoring a manufacturing process
US11029610B2 (en) 2017-09-28 2021-06-08 Asml Netherlands B.V. Lithographic method
US10466597B2 (en) * 2017-11-01 2019-11-05 Texas Instruments Incorporated Methods and apparatus to control grayscale photolithography
US11085754B2 (en) 2017-12-12 2021-08-10 Kla Corporation Enhancing metrology target information content
US11067389B2 (en) * 2018-03-13 2021-07-20 Kla Corporation Overlay metrology system and method
NL2022852A (en) 2018-04-26 2019-10-31 Asml Holding Nv Alignment sensor apparatus for process sensivity compensation
JP7148268B2 (ja) * 2018-05-01 2022-10-05 キヤノン株式会社 制御装置、リソグラフィ装置、および物品の製造方法
CN111566566B (zh) * 2018-06-14 2022-04-08 诺威有限公司 半导体制造的度量和制程控制
US11410111B1 (en) * 2018-08-08 2022-08-09 Wells Fargo Bank, N.A. Generating predicted values based on data analysis using machine learning
WO2020035272A1 (en) * 2018-08-14 2020-02-20 Asml Netherlands B.V. Model calibration and guided metrology based on smart sampling
US11333982B2 (en) * 2019-01-28 2022-05-17 Kla Corporation Scaling metric for quantifying metrology sensitivity to process variation
KR102135725B1 (ko) * 2019-06-03 2020-07-20 주식회사 한화 자동 착륙 제어 장치 및 이의 동작 방법
TWI781335B (zh) * 2019-07-19 2022-10-21 德商科尼亞克公司 先進工藝控制方法及晶片製造元件
KR20210011278A (ko) 2019-07-22 2021-02-01 삼성전자주식회사 Ie 기반 검사 방법, 및 그 검사 방법을 이용한 반도체 소자 제조방법
US11340060B2 (en) * 2019-07-23 2022-05-24 Kla Corporation Automatic recipe optimization for overlay metrology system
WO2021121871A1 (en) * 2019-12-19 2021-06-24 Asml Netherlands B.V. Optically determining electrical contact between metallic features in different layers in a structure
IL294097A (en) * 2019-12-26 2022-08-01 Nova Ltd Combined ocd and photoreflectance method and system
US11761969B2 (en) 2020-01-21 2023-09-19 Kla Corporation System and method for analyzing a sample with a dynamic recipe based on iterative experimentation and feedback
KR20210156894A (ko) * 2020-06-18 2021-12-28 삼성전자주식회사 스루-포커스 이미지 기반 계측 장치, 그것의 동작 방법, 및 그 동작을 실행하는 컴퓨팅 장치
US11209737B1 (en) * 2020-06-30 2021-12-28 Kla Corporation Performance optimized scanning sequence for eBeam metrology and inspection
US11604063B2 (en) 2021-06-24 2023-03-14 Kla Corporation Self-calibrated overlay metrology using a skew training sample
US11854854B2 (en) * 2021-07-23 2023-12-26 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Method for calibrating alignment of wafer and lithography system

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001304842A (ja) 2000-04-25 2001-10-31 Hitachi Ltd パターン検査方法及びその装置並びに基板の処理方法
US20050192698A1 (en) 2004-02-26 2005-09-01 Chang Yung Cheng Method and system for improving process control for semiconductor manufacturing operations
US20090259605A1 (en) 2006-02-02 2009-10-15 Kla Tencor Corporation High resolution monitoring of cd variations
US20130003050A1 (en) 2011-06-29 2013-01-03 Kla-Tencor Corporation System and method for nondestructively measuring concentration and thickness of doped semiconductor layers
US20130035888A1 (en) 2011-04-06 2013-02-07 Kla-Tencor Corporation Method and system for providing a quality metric for improved process control

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100203345B1 (ko) * 1991-01-11 1999-06-15 루돌프리서치코퍼레이션 동시 다중각/다중파장 타원편광계와 측정방법
US5608526A (en) 1995-01-19 1997-03-04 Tencor Instruments Focused beam spectroscopic ellipsometry method and system
US5859424A (en) 1997-04-08 1999-01-12 Kla-Tencor Corporation Apodizing filter system useful for reducing spot size in optical measurements and other applications
US6429943B1 (en) 2000-03-29 2002-08-06 Therma-Wave, Inc. Critical dimension analysis with simultaneous multiple angle of incidence measurements
US7068833B1 (en) 2000-08-30 2006-06-27 Kla-Tencor Corporation Overlay marks, methods of overlay mark design and methods of overlay measurements
US7791727B2 (en) * 2004-08-16 2010-09-07 Asml Netherlands B.V. Method and apparatus for angular-resolved spectroscopic lithography characterization
US7478019B2 (en) 2005-01-26 2009-01-13 Kla-Tencor Corporation Multiple tool and structure analysis
US7477960B2 (en) * 2005-02-16 2009-01-13 Tokyo Electron Limited Fault detection and classification (FDC) using a run-to-run controller
US8611639B2 (en) * 2007-07-30 2013-12-17 Kla-Tencor Technologies Corp Semiconductor device property extraction, generation, visualization, and monitoring methods
US8525993B2 (en) * 2009-10-07 2013-09-03 Nanometrics Incorporated Scatterometry measurement of asymmetric structures
KR102068950B1 (ko) 2011-02-10 2020-01-21 케이엘에이 코포레이션 오버레이 계측의 콘트라스트 증강을 위한 구조화 조명
US20130042089A1 (en) 2011-08-11 2013-02-14 Advanced Micro Devices, Inc. Word line late kill in scheduler
US10354929B2 (en) * 2012-05-08 2019-07-16 Kla-Tencor Corporation Measurement recipe optimization based on spectral sensitivity and process variation
US10801975B2 (en) 2012-05-08 2020-10-13 Kla-Tencor Corporation Metrology tool with combined X-ray and optical scatterometers
NL2011276A (en) * 2012-09-06 2014-03-10 Asml Netherlands Bv Inspection method and apparatus and lithographic processing cell.
US9576861B2 (en) 2012-11-20 2017-02-21 Kla-Tencor Corporation Method and system for universal target based inspection and metrology
JP6509225B2 (ja) * 2013-12-11 2019-05-08 ケーエルエー−テンカー コーポレイション 要件に対するターゲット及びプロセス感度の分析

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001304842A (ja) 2000-04-25 2001-10-31 Hitachi Ltd パターン検査方法及びその装置並びに基板の処理方法
US20050192698A1 (en) 2004-02-26 2005-09-01 Chang Yung Cheng Method and system for improving process control for semiconductor manufacturing operations
US20090259605A1 (en) 2006-02-02 2009-10-15 Kla Tencor Corporation High resolution monitoring of cd variations
US20130035888A1 (en) 2011-04-06 2013-02-07 Kla-Tencor Corporation Method and system for providing a quality metric for improved process control
US20130003050A1 (en) 2011-06-29 2013-01-03 Kla-Tencor Corporation System and method for nondestructively measuring concentration and thickness of doped semiconductor layers

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