KR102471847B1 - 대량 생산 공정 모니터링을 위한 느슨하게 커플링된 검사 및 계측 시스템 - Google Patents

대량 생산 공정 모니터링을 위한 느슨하게 커플링된 검사 및 계측 시스템 Download PDF

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Abstract

계측 시스템이 개시된다. 한 다른 실시예에서, 계측 시스템은, 기준 계측 툴 및 광학 계측 툴에 통신가능하게 커플링된 제어기를 포함하고, 제어기는, 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위한 지오메트리 모델을 생성하고; 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위한 물질 모델을 생성하고; 지오메트리 모델 및 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하고; 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하고; 적어도 하나의 HAR 테스트 구조물과 연관된 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 복합 모델에 기초하여 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함한다.

Description

대량 생산 공정 모니터링을 위한 느슨하게 커플링된 검사 및 계측 시스템
[관련 출원에 대한 상호-참조]
본 출원은, 35 U.S.C. § 119(e) 하에, 2018년 12월 6일에 출원되었고 발명의 명칭이 LOOSELY COUPLED INSPECTION AND METROLOGY SYSTEM FOR HIGH-VOLUME PRODUCTION PROCESS MONITORING이고, 발명자가 Song Wu, Yin Xu, Andrei Shchegrov, Lie-Quan Lee, Pablo Rovira, 및 Jonathan Madsen인 미국 가출원 일련 번호 62/776,292의 이익을 청구하며, 이 미국 가출원은 그 전체가 본 명세서에 참조로서 통합된다.
[기술분야]
본 발명은 일반적으로 검사 및 계측 분야에 관한 것이며, 더 구체적으로는, 대량 생산 공정 모니터링을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
점점 더 작아지고 있는 풋프린트 및 피처를 갖는 전자 로직 디바이스 및 메모리 디바이스에 대한 요구는, 원하는 규모로의 제조를 넘어 다양한 제조 상의 과제를 발생시킨다. 점점 더 복잡해지고 있는 구조는, 디바이스 무결성을 유지하기 위해 모니터링 및 제어되어야 하는 점점 더 많은 수의 파라미터를 초래한다. 반도체 제조 분야에서의 하나의 중요한 특성은, 고종횡비(HAR, high aspect ratio) 구조물의 임계 치수(CD, critical dimension)를 비롯한 디바이스 피처의 임계 치수이다.
종래에는, HAR 구조물의 임계 치수를 측정하기 위해 광학 임계 치수(OCD, optical critical dimension) 계측 툴이 사용되어 왔다. 그러나, 샘플에 침투하는 광은 측정되는 샘플의 깊이에 따라서 감쇠된다는 사실로 인해 HAR 구조물의 OCD 모델링의 정확도는 제한된다. 따라서, 상세한 HAR 구조물 프로파일 정보를 획득하기 어렵다. 또한, 더 깊은 HAR 구조물은 종래의 OCD 모델링을 사용해 측정하기 대단히 어려울 수 있다. 더 깊은 HAR 구조물을 측정할 수 없음은, 샘플의 점점 증가하는 깊이에 의해 악화된다. 샘플 내의 층의 수가 증가함에 따라서, HAR 구조물의 깊이가 증가되며, 이는 HAR 구조물이 더 휘거나 그리고/또는 비틀리게 할 수 있다. 그러므로, 샘플이 더 깊어짐에 따라서 HAR 구조물의 전체 프로파일을 정확하게 측정해야 할 필요성은 계속하여 증가되고 OCD 모델링 기법의 유효성은 계속하여 감소된다.
HAR 구조물의 CD를 측정하기 위해 사용되어 온 또 다른 접근법은 투과 소각 엑스선 산란(T-SAXS, transmission small angle X-ray scattering) 기법의 사용이다. T-SAXS 기법은 HAR 구조물의 CD 및 프로파일을 측정하는 데 있어 더 정확하다. 그러나, T-SAXS는 샘플을 관통해 투과되는 엑스선을 이용한다는 사실로 인해, 검출기에 의해 수집되는 신호는 매우 약하다. 이와 관련하여, T-SAXS 기법은 대단히 낮은 스루풋을 겪으며, 이는 높은 샘플링 및/또는 대량 생산 제조에 T-SAXS 기법을 도입할 수 없게 한다.
이전의 하이브리드 접근법은 OCD 모델링 기법을 T-SAXS 기법과 결합하는 것을 수반한다. 그러나, 이러한 하이브리드 접근법 하에서, 모든 샘플은 OCD 툴과 엑스선 툴 둘 다에 의해 측정되어야 하며, 이는 하이브리드 접근법이 T-SAXS 기법의 낮은 스루풋을 겪게 한다. 또한, OCD 툴과 엑스선 툴로부터의 계측 정보를 결합하는 모델의 분석, 계산, 및 최적화는 달성하기 어려웠으며, 이는 부정확한 결과로 이어진다.
따라서, 위에서 식별된 이전의 접근법의 결점 중 하나 이상을 해소하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
고종횡비(HAR) 구조물을 위한 계측 시스템이 개시된다. 한 실시예에서, 계측 시스템은, 기준 계측 툴 및 광학 계측 툴에 통신가능하게 커플링된 제어기를 포함한다. 제어기는, 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있고, 프로그램 명령어는, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위한 지오메트리 모델을 생성하게 하고; 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위한 물질 모델을 생성하게 하고; 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델 및 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하게 하고; 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하게 하고; 적어도 하나의 HAR 테스트 구조물과 연관된 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 복합 모델에 기초하여 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하게 하도록 구성된다.
고종횡비(HAR) 구조물을 위한 계측 시스템이 개시된다. 한 실시예에서, 계측 시스템은 기준 계측 툴을 포함한다. 또 다른 실시예에서, 계측 시스템은 광학 계측 툴을 포함한다. 또 다른 실시예에서, 계측 시스템은, 기준 계측 툴 및 광학 계측 툴에 통신가능하게 커플링된 제어기를 포함하고, 제어기는, 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 프로그램 명령어는, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위한 지오메트리 모델을 생성하게 하고; 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위한 물질 모델을 생성하게 하고; 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델 및 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하게 하고; 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하게 하고; 복합 모델에 기초해 적어도 하나의 HAR 테스트 구조물과 연관된 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하게 하도록 구성된다.
계측 방법이 개시된다. 한 실시예에서, 계측 방법은, 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위한 지오메트리 모델을 생성하는 단계; 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위한 물질 모델을 생성하는 단계; 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델 및 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하는 단계; 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하는 단계; 및 적어도 하나의 HAR 테스트 구조물과 연관된 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 최종 복합 모델에 기초하여 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하는 단계를 포함한다.
전술한 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명 둘 다는 오직 예시 및 설명을 위한 것이며, 청구되는 바와 같은 본 발명을 필연적으로 제한하는 것은 아니라는 것이 이해되어야 한다. 본 명세서에서 통합되어 있고 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면은, 본 발명의 실시예를 예시하며, 일반적인 설명과 함께, 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다.
다음의 첨부 도면을 참조함으로써 당업자에 의해 본 개시의 여러 장점이 더 잘 이해될 수 있다.
도 1은, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 계측 시스템의 간략화된 블록도를 예시한다.
도 2는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 기준 계측 툴을 포함하는 계측 시스템의 간략화된 블록도를 예시한다.
도 3은, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 광학 계측 툴을 포함하는 계측 시스템의 간략화된 블록도를 예시한다.
도 4a는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 고종횡비 구조물을 특성화하기 위한 방법의 흐름도를 예시한다.
도 4b는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 고종횡비 구조물을 특성화하기 위한 방법의 부분의 흐름도를 예시한다.
도 5는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 고종횡비 구조물을 포함하는 샘플의 단면도를 예시한다.
도 6a는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 종래의 광학 임계 치수 툴로부터의 임계 치수 측정치의 그래프를 예시한다.
도 6b는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 임계 치수 소각 엑스선 산란(CD-SAXS, critical dimension small angle X-ray scattering) 툴로부터의 임계 치수 측정치의 그래프를 예시한다.
도 6c는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 종래의 광학 임계 치수 툴과 임계 치수 소각 엑스선 산란(CD-SAXS) 툴 둘 다를 사용하여 획득된 임계 치수 측정치의 그래프를 예시한다.
본 개시는 특정 실시예 및 그 구체적인 특징에 대해 상세히 도시 및 설명되었다. 본 명세서에서 진술되는 실시예는, 제한하는 것이라기보다는 예시적인 것으로서 이해되어야 한다. 본 개시의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않으면서 형태 및 세부사항의 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있다는 것이 당업자에게 수월하게 명백해질 것이다.
종래에는, HAR 구조물의 임계 치수를 측정하기 위해 광학 임계 치수(OCD) 계측 툴이 사용되어 왔다. 그러나, 샘플에 침투하는 광은 측정되는 샘플의 깊이에 따라서 감쇠된다는 사실로 인해 HAR 구조물의 OCD 모델링의 정확도는 제한된다. HAR 구조물의 CD를 측정하기 위해 사용되어 온 또 다른 접근법은 투과 소각 엑스선 산란(T-SAXS) 기법의 사용이다. T-SAXS 기법은 HAR 구조물의 CD 및 프로파일을 측정하는 데 있어 더 정확하지만, T-SAXS 기법은 대단히 낮은 스루풋을 겪으며, 이는 대량 생산 공정 모니터링에서 T-SAXS 기법을 도입할 수 없게 한다. 2002년 3월 7일에 출원되었고, 발명의 명칭이 MULTI-TECHNIQUE THIN FILM ANALYSIS TOOL인 미국 특허 제6,816,570호에는 박막을 측정하기 위한 엑스선 형광 및 전자 현미경 분석의 사용이 일반적으로 설명되어 있으며, 이 미국 특허는 그 전체가 본 명세서에 참조로서 통합된다. 또한, 이전의 하이브리드 접근법은 OCD 모델링 기법을 T-SAXS 기법과 결합하는 것을 수반한다. 그러나, 이러한 하이브리드 접근법 하에서, 모든 샘플은 OCD 툴과 엑스선 툴 둘 다에 의해 측정되어야 한다. 또한, OCD 툴과 엑스선 툴로부터의 계측 정보를 결합하는 모델의 분석, 계산, 및 최적화는 달성하기 어려웠으며, 이는 부정확한 결과로 이어진다. 2013년 11월 7일에 출원되었고, 발명의 명칭이 COMBINED X-RAY AND OPTICAL METROLOGY인 미국 특허 제9,535,018 B2호에는 T-SAXS 기술을 광학 계측 툴과 결합하는 하이브리드 접근법이 일반적으로 설명되어 있으며, 이 미국 특허는 그 전체가 본 명세서에 참조로서 통합된다.
이제, 개시되는 주제가 상세히 언급되며, 이는 첨부 도면에 도시되어 있다.
일반적으로 도 1 내지 도 6c를 참조하여, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 대량 생산 공정 모니터링을 위한 시스템 및 방법이 설명된다.
본 개시의 실시예는, 대량 생산 모니터링을 위한 높은 스루풋 및 높은 정밀도를 갖는 계측 또는 검사를 위한 느슨하게 커플링된 시스템에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 개시의 실시예는, 더 낮은 분해능/높은 스루풋의 광학 툴과 결합된, 높은 정밀도의 기준 측정을 위한 높은 분해능/낮은 스루풋의 기준 툴을 포함하는 시스템에 관한 것이다. 여기서, 동일한 모델링 양상을 이용하는 기준 계측 툴 및 광학 계측 툴을 포함하는 시스템은 대량 생산 공정 모니터링을 용이하게 할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
본 개시의 추가적인 실시예는, 샘플을 사용해 고종횡비(HAR) 구조물의 임계 치수(CD)를 측정하기 위한 방법에 관한 것이다. 한 실시예에서, 방법은, HAR 구조물의 프로파일 및 CD를 결정하기 위해 사용될 수 있는 복합 모델을 생성하기 위하여, 기준 계측 툴에 의해 취득된 계측 데이터를 광학 계측 툴에 의해 취득된 계측 데이터와 결합하는 단계를 포함한다.
도 1은, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 계측 시스템(100)의 간략화된 블록도를 예시한다. 시스템(100)은 계측 툴 클러스터(101), 제어기(106), 및 사용자 인터페이스(112)를 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다. 계측 툴 클러스터(101)는 하나 이상의 계측 툴, 하나 이상의 검사 툴 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 도 1에 도시된 바와 같이, 계측 툴 클러스터(101)는 기준 계측 툴(102) 및 광학 계측 툴(104)을 포함한다.
일부 실시예에서, 기준 계측 툴(102)은 높은 분해능의 계측 툴을 포함한다. 예컨대, 기준 계측 툴(102)은 엑스선 계측 툴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기준 계측 툴(102)은 연엑스선 계측 툴, 소각 엑스선 산란 툴(예컨대, T-SAXS, CD-SAXS) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, 기준 계측 툴(102)은 전자 빔 계측 툴, 스캐닝 전자 현미경(SEM, scanning electron microscope), 투과 전자 현미경(TEM, transmission electron microscope), 원자력 현미경(AFM, atomic force microscope) 등을 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다. 또 다른 실시예에서, 광학 계측 툴(104)은 높은 스루풋의 계측 툴을 포함한다. 예컨대, 광학 계측 툴(104)은 광학 임계 치수(OCD) 계측 툴을 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다.
본 개시의 대부분은 계측의 맥락에서 도시 및 설명되지만, 본 명세서에 다르게 언급되어 있지 않는 한 이는 본 개시의 제한으로서 간주되어서는 안 된다. 여기서, 본 개시의 실시예는 계측 이외의 검사의 맥락에서 적용될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예컨대, 본 명세서에서 본 개시의 시스템 및 방법은, 유사한 모델링 양상을 공유하는, 미세한 스캐닝을 위한 기준 툴(예컨대, 엑스선 툴) 및 개략적인 스캐닝을 위한 광학 툴을 이용하는 느슨하게 커플링된 검사 시스템에 적용될 수 있다는 것이 고려된다.
한 실시예에서, 기준 계측 툴(102)은, 샘플의 계측 데이터를 수집하고, 수집된 계측 데이터를 제어기(106)에 송신하도록 구성된다. 유사하게, 또 다른 실시예에서, 광학 계측 툴(104)은, 샘플의 계측 데이터를 수집하고, 수집된 계측 데이터를 제어기(106)에 송신하도록 구성된다. 여기서, 제어기(106)는 당업계에 공지된 임의의 기법을 사용하여 계측 툴 클러스터(101)의 다양한 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102) 및 광학 계측 툴(104))에 통신가능하게 커플링될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
한 실시예에서, 제어기(106)는 하나 이상의 프로세서(108) 및 메모리(110)를 포함한다. 또 다른 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 메모리(110) 내에 저장된 프로그램 명령어 세트를 실행하도록 구성될 수 있으며, 프로그램 명령어 세트는, 하나 이상의 프로세서(108)로 하여금 본 개시의 단계를 수행하게 하도록 구성된다.
여기서, 당업계에 공지된 임의의 방식으로 시스템(100)의 하나 이상의 컴포넌트가 시스템(100)의 다양한 다른 컴포넌트에 통신가능하게 커플링될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는 유선(예컨대, 구리선, 광섬유 케이블 등) 또는 무선 연결(예컨대, RF 커플링, IR 커플링, 데이터 네트워크 통신(예컨대, 3G, 4G, 4G LTE, 5G, WiFi, WiMax, 블루투스 등))을 통해 서로 그리고 다른 컴포넌트에 통신가능하게 커플링될 수 있다.
한 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는 당업계에 공지된 임의의 하나 이상의 프로세싱 요소를 포함할 수 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 소프트웨어 알고리즘 및/또는 명령어를 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서 유형의 디바이스를 포함할 수 있다. 한 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 본 개시 전반에 걸쳐 설명되는 바와 같은, 시스템(100)을 동작시키도록 구성된 프로그램을 실행하도록 구성되는 데스크탑 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 다른 컴퓨터 시스템(예컨대, 네트워킹된 컴퓨터)으로 구성될 수 있다. 본 개시 전반에 걸쳐 설명되는 단계는 단일 컴퓨터 시스템 또는, 대안적으로, 다수의 컴퓨터 시스템에 의해 수행될 수 있다는 점이 인식되어야 한다. 또한, 본 개시 전반에 걸쳐 설명되는 단계는 하나 이상의 프로세서(108) 중 임의의 하나 이상의 프로세서 상에서 수행될 수 있다는 점이 인식되어야 한다. 일반적으로, "프로세서"라는 용어는, 메모리(110)로부터의 프로그램 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세싱 요소를 갖는 임의의 디바이스를 망라하도록 광범위하게 정의될 수 있다. 또한, 시스템(100)의 상이한 서브시스템(예컨대, 기준 계측 툴(102), 광학 계측 툴(104), 제어기(106))은, 본 개시 전반에 걸쳐 설명되는 단계의 적어도 부분을 수행하기에 적합한 프로세서 또는 로직 요소를 포함할 수 있다. 따라서, 위의 설명은 본 개시에 대한 제한으로서 해석되어서는 안 되며, 단지 예시로서 해석되어야 한다.
메모리(110)는, 연관된 하나 이상의 프로세서(108)에 의해 실행가능한 프로그램 명령어 및 계측 툴 클러스터(101)의 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102), 광학 계측 툴(104), 제어기(106))로부터 수신되는 데이터를 저장하기에 적합한, 당업계에 공지된 임의의 저장 매체 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)는 리드 온리 메모리(ROM, read-only memory), 랜덤 액세스 메모리(RAM, random access memory), 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예컨대, 디스크), 자기 테이프, 솔리드 스테이트 드라이브 등을 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다. 메모리(110)는 하나 이상의 프로세서(108)와 함께 공통 제어기 하우징 내에 하우징될 수 있다는 것에 또한 유의해야 한다. 대안적인 실시예에서, 메모리(110)는 프로세서(108), 제어기(106) 등의 물리적 위치에 대해 원격으로 위치될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 메모리(110)는 하나 이상의 프로세서(108)로 하여금 본 개시를 통해 설명되는 다양한 단계를 수행하게 하기 위한 프로그램 명령어를 유지한다.
한 실시예에서, 사용자 인터페이스(112)가 제어기(106)에 통신가능하게 커플링된다. 한 실시예에서, 사용자 인터페이스(112)는 하나 이상의 데스크탑, 태블릿, 스마트폰, 스마트 워치 등을 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다. 또 다른 실시예에서, 사용자 인터페이스(112)는 시스템(100)의 데이터를 사용자에게 디스플레이하기 위해 사용되는 디스플레이를 포함한다. 사용자 인터페이스(112)의 디스플레이는 당업계에 공지된 임의의 디스플레이를 포함할 수 있다. 예컨대, 디스플레이는 액정 디스플레이(LCD, liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(OLED, organic light-emitting diode) 기반 디스플레이, 또는 CRT 디스플레이를 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다. 당업자는, 사용자 인터페이스(112)와 통합될 수 있는 임의의 디스플레이 디바이스가 본 개시에서의 구현예에 적합하다는 것을 인식할 것이다. 또 다른 실시예에서, 사용자는 사용자 인터페이스(112)를 통해 사용자에게 디스플레이되는 데이터에 응답하여 선택 및/또는 명령어를 입력할 수 있다.
도 2는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 기준 계측 툴(102)을 포함하는 계측 시스템(100)의 간략화된 블록도를 예시한다. 더 구체적으로, 도 2는, 엑스선 계측 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102))을 포함하는 시스템(100)의 간략화된 블록도를 예시한다. 그러나 본 명세서에서, 도 2에 예시된 기준 계측 툴(102)의 상대적인 컴포넌트 및 구성은 오직 예시의 목적으로 제공되며, 본 명세서에 다르게 언급되어 있지 않는 한, 제한하는 것으로서 간주되어서는 안 된다는 점에 또한 유의해야 한다.
한 실시예에서, 기준 계측 툴(102)은, 하나 이상의 엑스선 빔(107)을 생성하도록 구성된 엑스선 소스(103) 및 엑스선 검출기(122)를 포함한다. 엑스선 소스(103)는 당업계에 공지된 임의의 엑스선 소스를 포함할 수 있다. 한 실시예에서, 엑스선 소스(103)는 레이저 생성 플라즈마(LPP, laser produced plasma) 엑스선 소스를 포함한다. 예컨대, 엑스선 소스(103)는, 플라즈마(116)를 펌핑하기 위해 빔(105)을 생성하도록 구성된 레이저 소스(114)를 포함할 수 있다. 레이저 방사선에 응답하여, 플라즈마(116)는, 공간적으로 코히어런트한 엑스선 빔(107)을 생성하도록 구성될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 엑스선 소스(103)는, 스테이지 어셈블리(120) 상에 배치된 샘플(118)에 하나 이상의 엑스선 빔(107)을 지향시키도록 구성된다. 샘플(118)은 당업계에 공지된 임의의 샘플을 포함할 수 있으며, 반도체 웨이퍼, 3차원 플래시 메모리 스택, 3차원 수직 적층 구조물 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다. 스테이지 어셈블리(120)는, 샘플(118)의 이동을 용이하게 하도록 구성된, 당업계에 공지된 임의의 스테이지 어셈블리를 포함할 수 있으며, X-Y 스테이지 또는 R-θ 스테이지를 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다. 또 다른 실시예에서, 스테이지 어셈블리(120)는, 샘플(118) 상에 포커스를 유지하기 위해 검사 동안 샘플(118)의 높이를 조정하도록 구성된다.
엑스선 소스(103)와 엑스선 검출기(122)는 투과 모드로 배열될 수 있다. 추가적인 실시예 및/또는 대안적인 실시예에서, 엑스선 소스(103)와 엑스선 검출기(122)는 반사 모드로 배열될 수 있다. 반대로, 엑스선 검출기(122)는, 샘플(118)로부터 산란된 엑스선을 집광하도록 구성된다. 한 실시예에서, 엑스선 검출기(122)는, 하나 이상의 HAR 구조물, 결함, 또는 샘플(118)의 다른 피처에 의해 야기된 하나 이상의 엑스선 회절 패턴(109)을 집광/측정함으로써 샘플(118)의 계측 데이터를 획득하도록 구성된다. 또 다른 실시예에서, 엑스선 검출기(122)는, 수집 및/또는 취득된 계측 데이터를 제어기(106)에 송신하도록 구성된다.
도 3은, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 광학 계측 툴(104)을 포함하는 계측 시스템(100)의 간략화된 블록도를 예시한다. 본 명세서에서 이전에 언급한 바와 같이, 광학 계측 툴(104)은 광학 임계 치수 계측 툴을 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다. 광학 계측 툴(104)은 조명 소스(124), 조명 암(111), 집광 암(113), 및 검출기 어셈블리(134)를 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다.
한 실시예에서, 광학 계측 툴(104)은, 스테이지 어셈블리(120) 상에 배치된 샘플(118)을 검사 및/또는 측정하도록 구성된다. 조명 소스(124)는, 조명(125)을 생성하기 위한, 당업계에 공지된 임의의 조명 소스 포함할 수 있으며, 광대역 방사선 소스를 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다.
또 다른 실시예에서, 광학 계측 툴(104)은, 조명(125)을 샘플(118)에 지향시키도록 구성된 조명 암(111)을 포함할 수 있다. 광학 계측 툴(104)의 조명 소스(124)는 당업계에 공지된 임의의 배향으로 구성될 수 있으며, 암시야 배향, 명시야 배향 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다는 점에 유의해야 한다. 조명 암(111)은 당업계에 공지된 임의의 수 및 유형의 광학 컴포넌트를 포함할 수 있다. 한 실시예에서, 조명 암(111)은 하나 이상의 광학 요소(126), 빔 스플리터(128), 및 대물 렌즈(130)를 포함한다. 이와 관련하여, 조명 암(111)은 조명 소스(124)로부터의 조명(125)을 샘플(118)의 표면 상으로 포커싱하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 광학 요소(126)는 당업계에 공지된 임의의 광학 요소를 포함할 수 있으며, 하나 이상의 미러, 하나 이상의 렌즈, 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 빔 스플리터 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는다.
또 다른 실시예에서, 광학 계측 툴(104)은, 샘플(118)로부터 반사 또는 산란된 조명을 집광하도록 구성된 집광 암(113)을 포함한다. 또 다른 실시예에서, 집광 암(113)은 반사 및 산란된 광을 검출기 어셈블리(134)의 하나 이상의 센서에 지향 및/또는 포커싱할 수 있다. 검출기 어셈블리(134)는 샘플(118)로부터 반사 또는 산란된 조명을 검출하기 위한 당업계에 공지된 임의의 센서 및 검출기를 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
또 다른 실시예에서, 광학 계측 툴(104)의 검출기 어셈블리(134)는, 샘플(118)로부터 반사 또는 산란된 조명에 기초하여 샘플(118)의 계측 데이터를 수집하도록 구성된다. 또 다른 실시예에서, 검출기 어셈블리(134)는, 수집 및/또는 취득된 계측 데이터를 제어기(106)에 송신하도록 구성된다.
본 명세서에서 이전에 언급한 바와 같이, 시스템(100)의 제어기(106)는 하나 이상의 프로세서(108) 및 메모리(110)를 포함할 수 있다. 메모리(110)는, 하나 이상의 프로세서(108)로 하여금 본 개시의 다양한 단계를 수행하게 하도록 구성된 프로그램 명령어를 포함할 수 있다. 한 실시예에서, 프로그램 명령어는, 하나 이상의 프로세서(108)로 하여금, 기준 계측 툴(102)이, 하나 이상의 HAR 구조물을 포함하는 샘플(118)의 계측 데이터를 수집하게 하고; 광학 계측 툴(104)이 샘플(118)의 계측 데이터를 수집하게 하고; 기준 계측 툴(102)로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위한 지오메트리 모델을 생성하게 하고; 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위한 물질 모델을 생성하게 하고; 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델 및 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하게 하고; 광학 계측 툴(104)로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하게 하고; 적어도 하나의 HAR 테스트 구조물과 연관된 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터 및 복합 모델에 기초하여 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하게 하도록 구성된다. 도 4와 관련하여 본 개시의 다양한 단계가 더 상세하게 설명될 것이다.
도 4a는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 고종횡비(HAR) 구조물을 특성화하기 위한 방법(400)의 흐름도를 예시한다. 방법(400)은, CD, 비대칭성, 비틀림 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는, HAR 구조물의 임의의 수의 물리적 특성을 특성화하기 위해 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, HAR 구조물의 물리적 성질은, 높은 스루풋의 계측 툴(예컨대, 광학 계측 툴(104))로부터의 계측 데이터에 기초한 복합 모델을 사용하여 측정되며, 복합 모델은 높은 분해능의 계측 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102))로부터의 기준 측정치에 적어도 부분적으로 기초하여 생성된다. 이와 관련하여, 복합 모델은 기준 샘플의 높은 분해능의 측정치의 이점을 높은 스루풋의 계측과 결합시킬 수 있다. 여기서, 방법(400)의 단계는 모두 또는 부분적으로 시스템(100)에 의해 구현될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 그러나, 추가적인 또는 대안적인 시스템 레벨 실시예가 방법(400)의 단계의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다는 점에서, 방법(400)은 시스템(100)으로 제한되지 않는다는 것 또한 인식된다.
단계(402)에서, 기준 계측 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102))로부터 수신되는 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물리적 특성(예컨대, 프로파일)을 결정하기 위해 지오메트리 모델이 생성된다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "지오메트리 모델"이라는 용어는, HAR 구조물에 관한 특정한 지오메트리 정보를 포함하는 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위한 모델을 지칭한다. 예컨대, 지오메트리 모델은 HAR 구조물의 특정한 높이 또는 높이 비율을 HAR 구조물의 대응하는 CD 값, 비대칭성, 비틀림 값 등에 매핑함으로써 HAR 구조물의 상세한 프로파일 결정할 수 있다. 이와 관련하여, 지오메트리 모델은 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 샘플의 HAR 프로파일 데이터를 제공할 수 있다.
예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는, 기준 계측 툴(102)로 하여금 샘플(118)의 하나 이상의 테스트 HAR 구조물의 계측 데이터를 수집하게 하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(108)는 또한, 기준 계측 툴(102)에 의해 수집된 계측 데이터를 수신하고 계측 데이터를 메모리(110) 내에 저장하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(108)는 또한, 테스트 HAR 구조물 중 적어도 하나의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델을 생성하도록 구성될 수 있다.
한 실시예에서, 지오메트리 모델은, 하나 이상의 기준 샘플(118) 상의 둘 이상의 테스트 HAR 구조물과 연관된 계측 데이터에 기초하여 생성된다. 예컨대, HAR 테스트 구조물은, 기준 샘플(118) 상의 임의의 위치에(예컨대, 셀 내에, 스크라이브 라인 내에 등) 위치된 계측 타겟을 포함하거나, 그러한 계측 타겟으로서 동작하거나, 그러한 계측 타겟 내에 포함될 수 있다. 계측 타겟은, 인-셀 타겟(in-cell target) 또는 박스 타겟과 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는, 당업계에 공지된 임의의 유형의 계측 타겟을 포함할 수 있다. 지오메트리 모델은, 임의의 선택된 기준 계측 툴(102)의 측정과 연관된 계측 데이터에 기초할 수 있다. 또한, 선택된 기준 계측 툴(102)은 임의의 유형의 측정되는 물질적 성질에 기초하여 계측 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 엑스선 계측 툴(예컨대, CD-SAXS)의 경우, 계측 데이터는 캐리어 밀도에 기초하여 생성될 수 있다.
한 실시예에서, 지오메트리 모델은, 다항식 곡선, 가우스 함수 또는 다른 비선형 함수와 같은 유연한 수학적 설명을 사용하여 HAR 구조물의 하나 이상의 물리적 특성(예컨대, 프로파일 데이터, CD 값, 비대칭성, 비틀림 등)을 나타낼 수 있다. 예컨대, 테스트 HAR 구조물의 프로파일은, 가우스 함수, 종래의 다항식, 르장드르 다항식, 체비쇼프 다항식 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는 지오메트리 모델에 의해 나타낼 수 있다. 따라서, HAR 구조물의 모델링된 물리적 특성은, 다항식 피팅 방법을 사용하여 기준 계측 툴(102)로부터의 계측 데이터를 피팅함으로써 결정될 수 있다.
지오메트리 모델은 당업계에 공지된 임의의 공식화를 사용하여 테스트 HAR 구조물의 물리적 특성을 나타낼 수 있다. 한 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 수학식 1에 나타난 형태의 다항식에 따라서 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 나타내도록 구성된다.
Figure 112021077220713-pct00001
(1)
여기서
Figure 112021077220713-pct00002
는 물리적 치수를 나타내고,
Figure 112021077220713-pct00003
는 모델의 파라미터를 나타낸다.파라미터
Figure 112021077220713-pct00004
는 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터의 하나 이상의 양상(예컨대, 회절 각도, 세기 등)과 관련되어 있을 수 있다.또한, 수학식 1에서 볼 수 있는 바와 같이, 테스트 HAR 구조물의 실제 프로파일을 정확하게 나타내도록 다항식의 차수(예컨대, 수학식 1에서의
Figure 112021077220713-pct00005
의 값)는 유연하게 조정될 수 있다.
여기서, 단계(402)에서 지오메트리 프로파일을 생성하는 것은, HAR 구조물의 다양한 파라미터(예컨대, CD, 비대칭성, 비틀림 값 등)와 연관된 하나 이상의 다항식의 모음을 생성하는 것을 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예컨대, 지오메트리 모델은 3개의 다항식을 포함할 수 있고, 제1 다항식
Figure 112021077220713-pct00006
는 HAR 구조물의 상세한 프로파일 정보를 설명하고, 제2 다항식
Figure 112021077220713-pct00007
는 HAR 구조물의 비대칭성을 설명하고, 제3 다항식
Figure 112021077220713-pct00008
는 HAR 구조물의 비틀림을 설명한다. 이와 관련하여, 생성되는 지오메트리 모델은, 기준 계측 툴(102)로부터 수신되는 계측 데이터에 기초하여 임의의 수의 다항식을 포함할 수 있고, 임의의 수의 다항식은, 함께 취해질 때, HAR 구조물의 지오메트리 파라미터를 설명한다.
지오메트리 모델은 HAR 구조물의 다양한 지오메트리 파라미터를 설명하도록 구성되지만, 여기서, 지오메트리 모델은 기준 계측 툴(102)의 스펙트럼 영역(예컨대, 엑스선 스펙트럼 등) 내의 샘플(118)의 물질적 성질에 관한 데이터를 내재적으로 포함하리라는 점에 유의해야 한다. 이와 관련하여, 지오메트리 모델은 기준 계측 툴(102)의 스펙트럼 영역 내의 샘플(118)의 물질적 성질 정보(예컨대, 굴절률 성질, 흡수 성질 등)를 내재적으로 포함할 수 있다. 예컨대, 지오메트리 모델의 파라미터
Figure 112021077220713-pct00009
는, 기준 계측 툴(102)에 의해 사용되는 입사 방사선(예컨대, 엑스선 빔(107) 등)의 스펙트럼(예컨대, 에너지 및/또는 파장) 및 이 스펙트럼 영역 내의 HAR 구조물의 물질적 성질에 의해 영향을 받을 수 있다.
단계(404)에서, 광학 계측 툴(예컨대, 높은 스루풋의 계측 툴)로부터 수신되는 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 물질적 특성 및/또는 물리적 특성을 결정하기 위해 물질 모델이 생성된다. 예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는, 광학 계측 툴(104)로 하여금 샘플(118)(예컨대, 하나 이상의 HAR 구조물을 포함하는 샘플)의 계측 데이터를 수집하게 하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(108)는 또한, 광학 계측 툴(104)에 의해 수집된 계측 데이터를 수신하고 계측 데이터를 메모리(110) 내에 저장하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(108)는 또한, 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질적 성질을 결정하기 위해 물질 모델을 생성하도록 구성될 수 있다.
물질 모델은 당업계에 공지된 임의의 공식화를 사용하여 HAR 구조물의 물질적 특성 및/또는 물리적 특성을 나타낼 수 있다. 한 실시예에서, 물질 모델은 수학식 1에 나타난 형태의 다항식에 따라서 하나 이상의 물질적 특성 및/또는 물리적 특성을 나타낸다. 이와 관련하여, 물질 모델은 지오메트리 모델과 동일한 테스트 HAR 구조물의 특성(예컨대, 프로파일 정보, 다양한 높이에서의 CD, 비대칭성, 비틀림 등) 중 적어도 일부의 값을 결정하기 위해 사용될 수 있지만, 기준 계측 툴이 아니라 높은 스루풋의 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 결정할 수 있다. 그러나, 본 명세서에서 이전에 언급한 바와 같이, 광학 계측 툴(104)에 의해 취득되는 계측 데이터는, 기준 계측 툴(102)에 의해 취득되는 계측 데이터보다 더 낮은 분해능 및/또는 정확도를 보일 수 있다. 따라서, 본 명세서에서는 물질 모델의 다항식의 더 높은 차수의 항은 지오메트리 모델에 비해 특정한 정도의 부정확도를 포함할 수 있다는 것이 고려된다. 본 명세서에서는 잠재적인 오차의 유입을 회피하기 위해 물질 모델의 다항식이 지오메트리 모델의 다항식보다 더 적은 항을 포함할 수 있다는 것 또한 고려된다.
또한, 기준 계측 툴(102)에 대해 본 명세서에서 전술한 바와 같이, 물질 모델은 광학 계측 툴(104)의 스펙트럼 영역 내의 HAR 구조물의 물질적 성질 정보(예컨대, 굴절률 성질, 흡수 성질 등)를 포함할 수 있다. 예컨대, 물질 모델의 파라미터
Figure 112021077220713-pct00010
는, 광학 계측 툴(104)에 의해 사용되는 입사 방사선(예컨대, 엑스선 빔(107) 등)의 스펙트럼(예컨대, 에너지 및/또는 파장) 및 이 스펙트럼 영역 내의 HAR 구조물의 물질적 성질에 의해 영향을 받을 수 있다.
한 실시예에서, 물질 모델은, 하나 이상의 기준 샘플(118) 상의 하나 이상의 HAR 구조물과 연관된 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터에 기초하여 생성될 수 있고, 하나 이상의 HAR 구조물은, 기준 샘플(118) 상의 임의의 위치에(예컨대, 셀 내에, 스크라이브 라인 내에 등) 위치된 계측 타겟을 포함하거나, 그러한 계측 타겟으로서 동작하거나, 그러한 계측 타겟 내에 포함될 수 있다. 예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는, 광학 계측 툴(104)로 하여금 계측 타겟으로부터 계측 데이터를 취득하게 하도록 구성될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 광학 계측 툴(104)은, HAR 구조물이 제조되는 샘플을 나타내는 하나 이상의 필름 스택의 계측 데이터를 취득할 수 있다. 예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는, 광학 계측 툴(104)로 하여금, HAR 구조물과 공통적인 처리 단계를 사용하여 제조된, 하나 이상의 HAR 구조물에 인접하게 또는 하나 이상의 HAR 구조물 근처에 위치된 타겟/사이트의 계측 데이터를 수집하게 하도록 구성될 수 있다. 이와 관련하여, 필름 스택은 기준 샘플(118) 상의 임의의 위치에(예컨대, 셀 내에, 스크라이브 라인 내에 등) 위치된 계측 타겟을 포함하거나, 그러한 계측 타겟으로서 동작하거나, 그러한 계측 타겟 내에 포함될 수 있다. 또한, 계측 타겟은, 인-셀 타겟 또는 박스 타겟과 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는, 당업계에 공지된 임의의 유형의 계측 타겟을 포함할 수 있다. 본 명세서에서, HAR 구조물에 인접하게 위치된 타겟/사이트로부터 (굴절률 데이터를 통해) 계측 데이터를 취득하는 것은, OCD 계측 데이터를 사용하는 HAR 구조물과 연관된 필름 스택의 물질적 성질의 완전한 모델링 및/또는 효율적인 모델링을 제공할 수 있으며, 이는 그 후 하나 이상의 후속 단계에서 기준 계측 데이터 기초하여 더 정확한 조정 및 모델링을 용이하게 할 수 있다는 것이 고려된다.
본 명세서에서, 물질 모델의 생성을 위해 단계(404)에서 측정되는 계측 타겟 및/또는 사이트는, 지오메트리 모델의 생성을 위해 단계(402)에서 측정되는 동일한 타겟 및/또는 사이트 중 적어도 일부를 포함할 수 있지만 이들을 포함하도록 요구되지는 않는다는 것 또한 고려된다. 반대로, 일부 실시예에서, 지오메트리 모델과 물질 모델의 형성과 연관된 계측 타겟 및/또는 사이트는 상이하다.
물질 모델은, 샘플(118) 및/또는 테스트 HAR 구조물에 대한 전체 구조 모델에 존재하는 물질에 대한 광학적 분산의 목록을 포함할 수 있다. 각 분산은 광학적 파장에 대한 굴절률의 공식 또는 표일 수 있다. 예컨대, 물질 모델은, 1D 필름 타겟 또는 2D 필름 타겟과 같은, 유사한 공정 단계를 사용하는 타겟에 대하여 계산될 수 있거나 광학 계측 툴(104)에 의해 측정될 수 있다. 한 실시예에서, 물질 모델은, 미리 정의된 표에 따른, 전자 밀도의 세트로부터 광학적 분산의 세트로의 매핑을 사용하여 생성될 수 있다.
단계(406)에서, 광학 계측 툴(104)로부터 수신된 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 물리적 특성 및/또는 물질적 특성(예컨대, 프로파일)을 결정하기 위해, 지오메트리 모델과 물질 모델 둘 다의 양상을 포함하는 복합 모델이 생성된다. 이와 관련하여, 복합 모델은 지오메트리 모델에 기초할 수 있지만, 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터를 이용하도록 적응된다. 따라서, 복합 모델은 "새로운" 또는 "업데이트된" OCD 모델로서 간주될 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 복합 모델을 메모리(110)내에 저장하도록 구성된다.
본 명세서에서 전술한 바와 같이, 기준 계측 툴(102)과 연관된 스루풋 제한사항은 생산 환경에서의 툴의 사용에 대한 현실적인 제한사항을 제공할 수 있다. 그러나, 광학 계측 툴(104)은 원하는 레벨의 스루풋을 제공할 수 있지만, 더 낮은 분해능으로 제공한다. 따라서, 복합 모델은, 기준 계측 툴(102)과 연관된 지오메트리 모델의 정확도의 적어도 일부를 유지하면서 높은 스루풋의 계측 측정을 용이하게 할 수 있다.
한 실시예에서, 복합 모델은, 측정되는 샘플(118)의 물리적 지오메트리(예컨대, HAR 구조물의 CD, HAR 구조물의 깊이, 총 필름 두께 등)와 샘플(118)의 물질적 성질(예컨대, 구성 필름의 두께, 구성 필름의 굴절률 값, 샘플(118) 내의 필름의 수 등) 둘 다를 특성화하는 하나 이상의 수학식(예컨대, 하나 이상의 다항식
Figure 112021077220713-pct00011
,
Figure 112021077220713-pct00012
,
Figure 112021077220713-pct00013
, 하나 이상의 가우스 함수 등)을 포함한다. 예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는, 하나 이상의 알고리즘 또는 다른 수학적 절차를 사용하는 지오메트리 모델로부터의 다항식 곡선에 의해 표현되는 지오메트리 정보를 추출하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(108)는 또한, 물질 모델로부터 물질 정보를 추출하고, 복합 모델을 형성하기 위한 차수로 물질 정보를 지오메트리 정보와 결합하도록 구성될 수 있다.
복합 모델을 형성하는 단계(단계(406))는 도 4b에 대하여 더 상세하게 설명된다.
도 4b는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 고종횡비 구조물을 특성화하기 위한 방법(400)의 부분의 흐름도를 예시한다.
단계(408)에서, 초기 복합 모델을 생성하기 위해 물질 모델은 지오메트리 모델에 매핑된다. 본 명세서에서, 굴절률 또는 흡수 값과 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는, 테스트 HAR 구조물 및/또는 샘플(118)의 물질적 성질은 상이한 스펙트럼 영역 간에 달라질 수 있다는 것이 인식된다. 또한, 기준 계측 툴(102) 및 광학 계측 툴(104)에 의해 수집되는 계측 데이터는 상이한 물질적 성질/특성에 기초할 수 있다. 예컨대, 본 명세서에서 이전에 언급한 바와 같이, CD-SAXS(예컨대, 기준 계측 툴(102))는, 계산을 수행할 물질적 성질로서 캐리어 밀도를 사용할 수 있다. 이에 비교하여, 광학 계측 툴(104)은, 계산을 수행할 물질적 성질로서 굴절률을 이용할 수 있다. 이와 관련하여, 상이한 계측 툴(예컨대, 엑스선 기반 기준 계측 툴과 광학 계측 툴)을 사용한 동일한 타겟의 계측 데이터는 상이할 수 있다. 따라서, 지오메트리 모델과 물질 모델의 모델링 파라미터(예컨대,
Figure 112021077220713-pct00014
개의 파라미터), 그리고 계측 데이터와 관심 특성 사이의 연관된 관계 또한 상이할 수 있다.
단계(408)에서, 광학 계측 툴(104)의 스펙트럼 범위에 관한 샘플(118)의 물질 파라미터(예컨대, 파장의 함수로서의 굴절률)를 지오메트리 모델의 체계 내에 제공하기 위해 물질 모델은 지오메트리 모델에 매핑된다. 이와 관련하여, 광학 계측 툴(104)로부터 수신되는 계측 데이터는, 초기 복합 모델의 사용에 의해 지오메트리 모델의 정확도 및/또는 정밀도로 피팅될 수 있다. 다르게 말하면, 물질 모델을 지오메트리 모델에 매핑하는 것은, 광학 계측 툴(104)로부터 수신되는 계측 데이터를 초기 복합 모델을 통해 지오메트리 모델에 피팅하기 위한 체계를 제공할 수 있다. 이 절차에서, 맥스웰 방정식에 의해 유도되는 전자기(EM, Electromagnetic) 문제의 해를 구하여, 주어진 지오메트리 모델에 대한 합성 신호를 시뮬레이션하기 위해, 엄밀 결합 파동 분석(RCWA, Rigorous Coupled Wave Analysis), 유한 차분 시간 도메인(FDTD, Finite-Difference Time-Domain), 및 유한 요소법(FEM, Finite Element Method)과 같은 다양한 과학적 계산 알고리즘이 구현된다. 이와 관련하여, 합성 신호를 수집된 측정 신호에 피팅하기 위해 역 문제의 해를 구하기 위한 최적화 알고리즘이 구현된다. 각 파라미터의 민감도 및 파라미터 쌍 사이의 상관관계를 표시함으로써 모델 내의 지오메트리 및 물질 파라미터를 최적화하기 위한 분석 알고리즘이 구현된다.
본 명세서에서 전술한 다항식 모델을 고려하면, 그러나 이러한 다항식 모델로 제한되지 않으면서, 지오메트리 모델은, 다항식의 "계수"(예컨대,
Figure 112021077220713-pct00015
등)가, 기준 계측 툴(102)에 의해 측정되는 바와 같은 샘플(118)의 하나 이상의 물질 파라미터를 포함하는 수학식을 포함하는 하나 이상의 다항식의 모음을 포함할 수 있다. 유사하게, 물질 모델은, 다항식의 "계수"(예컨대,
Figure 112021077220713-pct00016
등)가, 광학 계측 툴(104)에 의해 측정되는 바와 같은 샘플(118)의 하나 이상의 물질 파라미터를 포함하는 수학식을 포함하는 하나 이상의 다항식의 모음을 포함할 수 있다. 이 예에서, 물질 모델을 지오메트리 모델에 매핑하는 것은, 물질 모델에 기초하여 지오메트리 모델의 계수를 광학 계측 툴과 관련된 항으로 변환하거나 재기입하는 하나 이상의 수학적 연산을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 단계(408)에서 물질 모델을 지오메트리 모델에 매핑하는 것(예컨대, 초기 복합 모델을 생성하는 것)은, 광학 계측 툴(104)의 스펙트럼 범위로부터 취득되는 계측 데이터에 기초하여 지오메트리 모델이 HAR 구조물을 설명하도록 지오메트리 모델을 조정하는 것을 포함한다.
단계(410)에서, 둘 이상의 후보 복합 모델이 생성된다. 본 명세서에서, 단계(408)에서 생성되는 초기 복합 모델은, 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터로의 피팅을 수행할 때 부동소수점화될 수 있는 다수의 파라미터(예컨대,
Figure 112021077220713-pct00017
)를 포함할 수 있다는 것이 인식된다. 또한, 3차원 적층 구조물 및 적층 메모리 구조물에 대한 필름의 수는 몇 년마다 2배로 증가하며, 이는 점점 증가되는 모델링 복잡성을 제공한다. 따라서, 가능한 파라미터 중 선택된 서브세트만을 부동소수점화하는 것이 바람직할 수 있다. 이는, 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성 및 테스팅하고 후보 모델 중 하나를 최종 복합 모델로서 선택함으로써 수행될 수 있다.
한 실시예에서, 초기 복합 모델에 대해 하나 이상의 조정을 수행함으로써 후보 복합 모델이 생성된다. 하나 이상의 후보 복합 모델을 생성하기 위해 사용되는 초기 복합 모델에 대해 수행되는 하나 이상 조정은, (1) 초기 복합 모델의 항을 잘라내기(truncating), (2) 초기 복합 모델의 항을 고정시키기(fixing), 또는 (3) 복합 모델의 둘 이상의 항을 서로 커플링(coupling)시키기를 포함할 수 있지만 이들로 제한되지는 않는다. 이들 조정 각각이 차례로 다루어질 것이다.
한 실시예에서, 하나 이상의 후보 복합 모델을 생성하기 위해 초기 복합 모델의 파라미터가 잘라내질 수 있다. 예컨대, 초기 복합 모델은, 수학식 1에 나타난 바와 같은 다항식의 모음을 포함할 수 있다. 후보 복합 모델을 생성하기 위해, 결정된 항의 세트(예컨대, 차단 차수)를 제공하도록 다항식의 모음 중 적어도 하나의 다항식으로부터 하나 이상의 항이 잘라내질 수 있다(즉, 제거/탈락될 수 있음). 본 명세서에서 이전에 언급한 바와 같이, 광학 계측 툴(104)에 의해 취득되는 계측 데이터는 제한된 분해능을 가질 수 있다. 이와 관련하여, 초기 복합 모델의 적어도 하나의 다항식으로부터 하나 이상의 항을 잘라내는 것은, 이러한 기준 계측 툴(102)에 비해 더 낮은 광학 계측 툴(104)의 분해능을 보상할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 하나 이상의 후보 복합 모델을 생성하기 위해 초기 복합 모델의 파라미터가 고정될 수 있다(예컨대, 특정 값으로 설정됨). 예컨대, 이는, 하나 이상의 항(예컨대, 더 높은 차수의 항)이, 광학 계측 툴(104)이 해상할 수 있는 것보다 더 작은 규모로 HAR 구조물의 변동을 설명하는 경우일 수 있다. 따라서, 그러한 항은 부동소수점화되기보다는 공칭 값으로 고정될 수 있다. 예를 들어, 그러한 항은 (예컨대 단계(402)에서의) 기준 계측 툴(102)을 사용한 기준 HAR 샘플의 측정에 기초하여 평균 값(또는 임의의 다른 선택된 값)으로 고정될 수 있다. 또 다른 예로서, 이는, 하나 이상의 파라미터가 상대적으로 작은 범위에서만 달라질 수 있다고 결정되는 경우일 수 있다. 따라서, 그러한 항은 해당 범위 내의 값으로 고정될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 하나 이상의 후보 복합 모델을 생성하기 위해 초기 복합 모델의 둘 이상의 항이 서로 커플링될 수 있다. 예컨대, 이는, 둘 이상의 파라미터가 높은 수준으로 상관되어 있다고 결정되는 경우일 수 있다. 따라서, 부동소수점 파라미터의 총 수를 감소시키기 위해 파라미터에 관한 하나 이상의 수학식이 생성될 수 있다. 예를 들어, 파라미터
Figure 112021077220713-pct00018
이 일관적으로
Figure 112021077220713-pct00019
의 값의 절반이라고 확인되는 경우, 파라미터
Figure 112021077220713-pct00020
은
Figure 112021077220713-pct00021
로 설정될 수 있다. 또한, 상관되어 있는 파라미터의 경우, 임의의 다른 파라미터와 관련하여 임의의 파라미터가 정의될 수 있다. 그러나, 본 명세서에서 더 낮은 차수의 파라미터는 통상적으로, 결과적인 프로파일에 더 크게 기여할 수 있다는 것이 인식된다. 따라서, 상대적으로 더 낮은 차수의 파라미터에 기초하여 상대적으로 더 높은 차수의 파라미터를 정의하는 것은, 정확한 피팅을 용이하게 할 수 있다.
단계(412)에서, 둘 이상의 후보 복합 모델의 회귀 분석이 수행된다. 한 실시예에서, 둘 이상의 후보 복합 모델 각각에 대해 회귀 분석을 수행하는 것은, 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터를 후보 복합 모델 각각에 입력하고, 후보 복합 모델 각각의 결과를 기준 계측 툴(102)로부터의 계측 데이터에 비교하는 것을 포함한다. 이와 관련하여, 기준 계측 툴(102)로부터의 계측 데이터는, 후보 복합 모델로부터의 결과가 비교될 수 있는 "기준" 데이터로서 간주될 수 있다.
한 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 회귀의 적어도 부분을 병렬로 실행하도록 구성된다. 기준 계측 툴(102)로부터의 계측 데이터가 획득 및 수신됨에 따라서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 기울기, 결정 계수(R-square), 평균 제곱 오차, 편향, 평균 차분 등과 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는, 미리 정의된 메트릭의 세트에 따라서 모델을 최적화할 수 있다. 본 명세서에서, 기준 데이터를 설명하기 위해, 주성분 분석(PCA, Principle Component Analysis), 선형 판별 분석(LDA, Linear Discriminant Analysis) 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는 추가적인 그리고/또는 대안적인 치수 감소 방법이 적용될 수 있다는 점에 또한 유의해야 한다.
한 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(108)는, 다수의 세트의 기준 데이터에 대해 회귀 분석을 수행함으로써 각 파라미터의 범위를 결정하도록 구성된다. (예컨대, 단계(412)와 연관하여) 라이브러리 내에서 이용될 수 있는 그리고/또는 회귀 동안 허용될 수 있는 각 부동소수점 파라미터에 대한 값 범위를 식별하기 위해 각 파라미터의 범위가 결정될 수 있다. 이전에 언급한 바와 같이, 하나 이상의 프로세서(108)는, 둘 이상의 테스트 HAR 구조물과 연관된 기준 계측 툴(102)로부터 획득된 계측 데이터를 사용하여 회귀 분석을 수행하도록 구성될 수 있다. 여기서, 회귀 분석이 수행되는 계측 데이터는 모든 공정 변동을 나타내야 한다는 점에 유의해야 한다. 한 실시예에서, 최소 값 및 최대 값을 n 시그마 밖으로 연장시킴으로써 적어도 하나의 파라미터의 범위가 결정되며, 시그마는 파라미터의 표준 편차를 포함한다.
단계(414)에서, 후보 복합 모델이 최종 복합 모델로서 선택된다. 한 실시예에서, 회귀 분석에 의해 결정되는 바와 같이, 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터를 사용하여 HAR 구조물을 가장 정확하게 정의하는 후보 복합 모델이 최종 복합 모델로서 선택된다.
다시 도 4a를 참조한다. 광학 계측 툴(104)에 대한 복합 모델이 결정되면, 빠른 측정을 위한 라이브러리를 생성하기 위해 또는 실시간 회귀를 위해 사용될 수 있다. 단계(416)에서, 최종 복합 모델을 사용하여 분석된 계측 데이터에 기초하여 라이브러리가 생성된다. 예컨대, 라이브러리는, 최종 복합 모델을 사용한 다수의 대표 기준 데이터세트의 피팅에 기초하여 최종 복합 모델의 파라미터와 계측 데이터의 양상 사이의 매핑을 나타낼 수 있다. 이와 관련하여, 라이브러리는, 복합 모델에 의해 정의되는 전자기적 해의 정확한 근사치를 나타낼 수 있다. 또한, 라이브러리에 기초하여 새로운 계측 데이터의 최종 복합 모델로의 회귀를 수행하는 것이, 다른 회귀 기법에 의한 것보다 연산적으로 더 빠를 수 있다. 계측 데이터를 최종 복합 모델에 적용하는 것의 결과와 연관된 통계 및 값은 메모리(110) 내에 값의 라이브러리로서 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 역 문제의 근사치를 직접 구하기 위해 대안적인 라이브러리가 구성될 수 있다. 그러한 경우, 대안적인 라이브러리의 입력은 광학 계측 툴(104)로부터의 광학 신호를 포함할 수 있고, 라이브러리의 출력은 지오메트리 파라미터를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 하나 이상의 추가적인 HAR 구조물을 분석하기 위해 최종 복합 모델이 사용될 수 있다. 예컨대, 하나 이상의 추가적인 샘플(118) 상의 하나 이상의 추가적인 HAR 구조물을 분석하기 위해 최종 복합 모델이 사용될 수 있다. 하나 이상의 추가적인 HAR 구조물에 최종 복합 모델을 적용하는 것은 단계(418 내지 422)에서 설명된다.
단계(418)에서, 광학 계측 툴(104)을 사용해 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물이 측정된다. 예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는, 광학 계측 툴(104)로 하여금 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 계측 데이터를 취득하게 하도록 구성될 수 있다.
단계(420)에서, 적어도 하나의 HAR 구조물 및 최종 복합 모델과 연관된 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터에 기초하여 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일이 결정된다. 예컨대, 하나 이상의 프로세서(108)는, 광학 계측 툴(104)로부터 추가적인 테스트 HAR 구조물과 연관된 계측 데이터를 수신하고 계측 데이터를 메모리(110) 내에 저장하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(108)는 또한, 메모리(110) 내에 저장된 최종 복합 모델에 계측 데이터를 적용함으로써 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하도록 구성될 수 있다. 추가적인 실시예 및/또는 대안적인 실시예에서, 메모리 내에 저장된 라이브러리에 기초하여 적어도 하나의 테스트 HAR 구조물의 프로파일이 결정될 수 있으며, 라이브러리는, 취득된 계측 데이터를 최종 복합 모델에 매핑하기 위해 사용된다. 본 명세서에서 이전에 언급한 바와 같이, 취득된 계측 데이터를 최종 복합 모델에 피팅하는 종래의 회귀 기반 분석에 비해, 저장된 라이브러리는 HAR 구조물의 프로파일의 연산적으로 더 빠른 계산 및 모델링을 제공할 수 있다.
단계(422)에서, 하나 이상의 피드포워드 또는 피드백 제어 신호가 생성된다. 하나 이상의 피드포워드 또는 피드백 제어 신호는, 최종 복합 모델에 의해 결정된 적어도 하나의 추가적인 HAR 구조물의 프로파일에 기초하여 하나 이상의 공정 툴을 조정하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 최종 복합 모델에 의해, 추가적인 HAR 구조물이, HAR 구조물의 계획된 프로파일로부터의 편차를 보이도록 결정된다면, 하나 이상의 프로세서(108)는, 샘플(118) 상의 HAR 구조물의 제조에 수반되는 하나 이상의 공정 툴을 조정하도록 구성된 하나 이상의 피드백 제어 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
본 명세서에서 이전에 언급한 바와 같이, 종래의 OCD 모델링 접근법은 부정확하고 시간이 소비될 수 있다. 종래의 OCD 모델링 접근법은 3차원 적층 메모리 구조물 또는 로직 구조물 내의 FinFET에 관한 데이터를 제공하지 못할 수 있다. 이에 비해, 여기서, 본 개시의 실시예는, OCD 기술과 CD-SAXS 기술 둘 다에 의해 제공되는 장점을 이용할 수 있다고 고려된다. 또한, 본 개시의 실시예는 기판/샘플 제조자가 공정 발전을 가속화하고, 효율을 개선시키고, 수율을 개선시키도록 할 수 있다. 본 개시의 일부 실시예는, 모델 최적화를 수행하기 위해 실행가능한 알고리즘을 사용한 HAR 구조물의 모델링에 관한 것이다. 또한, 여기서 본 개시의 일부 실시예는 머신 러닝에 의해 용이해질 수 있다고 고려된다. 예컨대, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 OCD 모델 대신 또는 OCD 모델에 더하여, 기준 계측 툴(102)에 의해 획득되는 계측 데이터 및 트레이닝 타겟으로서의 HAR 구조물 프로파일 데이터에 기초하여 머신 러닝이 구현될 수 있다.
본 개시의 대부분은 HAR 구조물의 측정 및 분석에 관한 것이지만, 본 명세서에서 다르게 언급되어 있지 않는 한, 이는 본 개시의 제한으로서 간주되어서는 안 된다. 이와 관련하여, 본 개시의 실시예는, 로직 구조물 내의 폴리프로파일(poly-profile), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM, dynamic random-access memory) 구조물 내의 콘택트 홀 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는 다수의 대안적인 피처 및/또는 추가적인 피처를 측정, 검사, 또는 다르게 분석하기 위해 적용될 수 있다.
도 5는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 고종횡비(HAR) 구조물(504)을 포함하는 샘플(118)의 단면도(500)를 예시한다. 도 5에서 볼 수 있는 바와 같이, HAR 구조물(504)은 다수의 적층 필름(502a 내지 502n)을 관통해 샘플(118) 전체를 가로지른다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, HAR 구조물(504)과 연관된 측정 타겟은, 다양한 높이에서의 HAR 구조물(504)의 임계 치수(CD)를 포함하는, HAR 구조물(504)의 프로파일일 수 있다.
예시를 위해 예를 들 수 있다. 이 예에서, 복수의 HAR 구조물(504)을 갖는 샘플(118)(예컨대, 3차원 적층 메모리 구조물)이 제공되었다. 10개의 상이한 사이트(예컨대, 10개의 상이한 HAR 구조물(504))와 연관된 계측 데이터를 수집하기 위해 CD-SAXS 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102))이 사용되었다. 각 HAR 구조물에 대해 11개의 상이한 높이에서 임계 치수 데이터가 수집되었다. CD-SAXS 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102))에 의해 취득된 계측 데이터에 기초하여 지오메트리 모델이 구축되었다.
동일한 예를 사용하여 계속하면, 계측 데이터를 수집하고 샘플(118)의 굴절률 정보에 기초하여 물질적 특성 정보를 결정하기 위해 광학 계측 툴(104)이 사용되었다. 광학 계측 툴(104)을 사용하여, 각 HAR 구조물(504)에 인접한 샘플(118)의 부분의 계측 데이터를 취득함으로써 물질적 정보가 수집되었다. 이와 관련하여, HAR 구조물(504)이 없는(예컨대, HAR 구조물(504)에 인접한) 샘플의 부분으로부터 광학 계측 툴(104)에 의해 계측 데이터가 취득되었다. 여기서, 에칭된 HAR 구조물(504)이 없는 부분으로부터 광학 계측 툴(104)을 사용하여 계측 데이터를 수집하는 것은, 1차원 구조물에 대해 더 빠른 계산 속도를 허용할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 또한, HAR 구조물(504)에 인접한 위치에 있는 필름층은 샘플(118) 제조 공정 단계 동안 동일한 조건을 공유하며, 이는 HAR 구조물(504)에 인접한 위치에 대해 공통적인 층 두께 및 굴절률을 시사한다. 그러나, 여기서, HAR 구조물(504)에 바로 인접한 위치로부터 광학 계측 툴(104)에 의해 계측 데이터가 수집되도록 요구되지 않을 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예를 사용하여 계속하면, 광학 계측 툴(104)로부터의 계측 데이터는 이후 물질 모델을 생성하기 위해 사용되었다.
복합 모델(예컨대, 수정된 OCD 모델)을 형성하기 위해, 10개의 HAR 구조물(504)의 계측 데이터에 기초하여 생성된 지오메트리 모델이 이후 임포트되고 물질 모델과 결합되었다. 그다음으로, 3차원 샘플(118)(예컨대, 3차원 적층 메모리 구조물)의 OCD 신호를 사용한 피팅을 획득하기 위해 지오메트리 파라미터 및 물질 파라미터가 부동소수점화되었다. 여기서, 근사 방법은 3차원 구조물과 1차원 구조물 사이에 차이를 야기할 수 있다는 사실로 인해 지오메트리 파라미터 및 물질 파라미터를 부동소수점화하는 것이 요구될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 또한, 3차원 구조물에 대한 공정은 에칭 단계를 포함할 수 있으며, 이는 물질/구조물의 하나 이상의 특성에 영향을 미칠 수 있다.
동일한 예를 사용하여 계속하면, CD-SAXS(예컨대, 기준 계측 툴(102))에 의해 획득된 계측 데이터를 기준 데이터로 사용함으로써 부동소수점 파라미터를 결정하기 위해, 본 명세서에서 전술한 바와 같은, 분석 및 회귀 절차가 수행되었다. 여기서, 본 명세서에서 설명되는 분석 단계는, 필름(502)의 하단층의 두께와 연관된 값을 조사하고 고정시키도록 도울 수 있다는 점에 유의해야 한다. 이전에 언급한 바와 같이, 복합 모델의 출력이 기준 데이터(예컨대, 기준 계측 툴(102)로부터의 계측 데이터)를 정확하게 나타낸다는 것을 보장하기 위해, 특정한 다항식 파라미터를 고정시키는 하나 이상의 회귀 분석이 수행될 수 있다. 이와 관련하여, CD-SAXS(예컨대, 기준 계측 툴(102))로부터의 계측 데이터는 하나의 단일 사이트 내에서의 프로파일 변동의 충실도를 보장한다. 마지막으로, OCD 라이브러리가 생성되었다. 라이브러리 검증 시, 복합 모델이 회귀 결과를 재현할 수 있었으며, 따라서 CD-SAXS(예컨대, 기준 계측 툴(102))에 의해 취득되는 계측 데이터에 매칭된다는 것이 확인되었다. 이 예의 결과는 도 6a 내지 도 6c를 참조하여 더 도시되고 설명된다.
도 6a는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 종래의 광학 임계 치수 툴(예컨대, 광학 계측 툴(104))로부터의 임계 치수 측정치의 그래프(602)를 예시한다. 도 6b는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 임계 치수 소각 엑스선 산란(CD-SAXS) 툴(예컨대, 기준 계측 툴(102))로부터의 임계 치수 측정치의 그래프(604)를 예시한다. 도 6c는, 본 개시의 하나 이상의 실시예에 따른, 종래의 광학 임계 치수 툴(예컨대, 광학 계측 툴(104))과 임계 치수 소각 엑스선 산란(CD-SAXS) 툴(예컨대, 기준 계측 툴) 둘 다를 사용하여 획득된 임계 치수 측정치의 그래프(606)를 예시한다.
일반적으로, 도 6a 내지 도 6c는, y축을 따른 HAR 구조물 높이에 대한 x축을 따른 다양한 사이트의 임계 치수를 예시한다. 이와 관련하여, 도 6a 내지 도 6c는, 각 HAR 구조물(504)의 전체 높이를 따른 다양한 사이트(예컨대, HAR 구조물(504))의 결정된 임계 치수를 예시한다.
그래프(602)에 도시된 바와 같이, 종래의 OCD 모델링 기법은 그 자체만으로는 HAR 구조물(504)의 프로파일을 정확하게 설명할 수 없다. 이는, 그래프(602)에 도시된 균일하지 않은 프로파일에 의해 예시되어 있다. 그래프(602)를 그래프(604)에 비교함으로써, HAR 구조물(504)의 프로파일을 설명하는 데 있어 CD-SAXS가 훨씬 더 정확하다는 것을 알 수 있다. 또한, 도 6c에 도시된 바와 같이, CD-SAXS 기준을 사용하는 OCD는, 모든 사이트에 대한 공칭 CD 값의 차이에도 불구하고, 이들 사이트에 대해 매우 균일한 프로파일을 보인다. 따라서, 광학 계측 툴(104)과 기준 계측 툴(102) 둘 다로부터의 계측 데이터를 결합하는 본 개시의 실시예는 종래의 OCD 모델링 기법에 비해 더 정확하게 그리고 효율적으로 HAR 구조물(504)의 프로파일을 모델링할 수 있다는 것이 입증되었다.
여기서, 기준 계측 툴(102) 및 광학 계측 툴(104)에 의해 수집되는 계측 데이터는, 동일한 사이트(예컨대, 동일한 HAR 구조물(504))와 연관되도록 요구되지 않을 수 있다는 점에 또한 유의해야 한다. 이와 관련하여, 기준 계측 툴(102)은 HAR 구조물(504) 중 제1 세트와 연관된 계측 데이터를 수집할 수 있고, 광학 계측 툴(104)은 HAR 구조물(504) 중 제2 세트와 연관된 계측 데이터를 수집할 수 있으며, 제2 세트의 HAR 구조물(504) 중 적어도 하나는 제1 세트의 HAR 구조물(504)과는 상이하다. 예컨대, 도 6a에 도시된 바와 같이, 광학 계측 툴(104)은 사이트 A 내지 사이트 D를 포함하는 HAR 구조물(504)에 대한 계측 데이터를 수집했다. 반대로, 도 6b에 도시된 바와 같이, 기준 계측 툴(102)은, 사이트 A 내지 사이트 D와는 상이한 사이트 1 내지 사이트 10을 포함하는 HAR 구조물(504)에 대한 계측 데이터를 수집했다.
본 명세서에서 설명되는 컴포넌트(예컨대, 동작), 디바이스, 객체, 및 이들을 동반하는 논의는 개념적 명료함을 위한 예로서 사용된다는 것과 다양한 구성 수정예가 고려된다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 따라서, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 진술되는 특정한 예시 및 동반되는 논의는 이들의 더 일반적을 부류를 나타내도록 의도된다. 일반적으로, 임의의 특정한 예의 사용은, 그 부류를 나타내도록 의도되며, 특정한 컴포넌트(예컨대, 동작), 디바이스, 및 객체의 미포함은 제한적인 것으로서 받아들여져서는 안 된다.
당업자는, 본 명세서에 설명된 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술이 달성될 수 있는 다양한 수단(예컨대, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어)이 존재한다는 것과, 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술이 배치되는 맥락에 따라서, 선호되는 수단이 달라지리라는 것을 이해할 것이다. 예컨대, 속도 및 정확도가 가장 중요하다고 구현자가 결정한다면, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어 수단을 선택할 수 있고; 대안적으로, 유연성이 가장 중요하다면, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수 있으며; 또는, 다시 대안적으로, 구현자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 어떠한 조합을 선택할 수도 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 프로세스 및/또는 디바이스 및/또는 다른 기술이 달성될 수 있는 여러 가능성 있는 수단이 존재하며, 이용될 임의의 수단은, 해당 수단이 배치될 맥락 및 구현자의 특정 관심사항(예컨대, 속도, 유연성, 또는 예측가능성)에 의존하는 선택사항이라는 점에서, 이들 중 어느 것도 다른 것보다 내재적으로 더 우수하지 않으며, 이들 중 어느 것이라도 달라질 수 있다.
전술한 설명은 당업자가 특정한 응용예 및 그 요건의 맥락에서 제공되는 본 발명을 제작 및 사용할 수 있도록 하기 위해 제공되었다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "상단", "하단", "위", "아래", "상부", "위로", "하부", "아래", 및 "아래로"와 같은 방향성 용어는 설명의 목적을 위해 상대적인 위치를 제공하도록 의도되며, 참조의 절대적인 틀을 지정하도록 의도되지 않는다. 설명된 실시예에 대한 다양한 수정예가 당업자에게 명백할 것이며, 본 명세서에서 정의된 일반적인 원리는 다른 실시예에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 도시 및 설명된 특정한 실시예로 제한되도록 의도된 것이 아니라, 본 명세서에 개시된 원리 및 신규 특징과 일치하는 가장 넓은 범위가 부여되도록 의도된 것이다.
본 명세서에서의 실질적으로 임의의 복수형 및/또는 단수형 용어의 사용에 대해, 당업자는 맥락 및 응용예에 따라 적절하게 복수형으로부터 단수형으로 그리고/또는 단수형으로부터 복수형으로 해석할 수 있다. 다양한 단수형/복수형 치환은 본 명세서에서 명료성을 위해 명시적으로 진술되어 있지 않다.
본 명세서에서 설명된 방법 모두는, 방법 실시예의 하나 이상의 단계의 결과를 메모리 내에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 결과는, 본 명세서에 설명된 결과 중 임의의 결과를 포함할 수 있으며, 당업계에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 메모리는, 본 명세서에 설명된 임의의 메모리 또는 당업계에 공지된 임의의 다른 적합한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 후, 결과는 메모리 내에서 액세스될 수 있고 본 명세서에 설명된 방법 또는 시스템 실시예 중 임의의 실시예에 의해 사용될 수 있으며, 사용자에게 디스플레이하기 위한 형식을 가질 수 있고, 또 다른 소프트웨어 모듈, 방법, 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다. 또한, 결과는 "영구적으로", "반영구적으로", "일시적으로", 또는 얼마의 기간 동안 저장될 수 있다. 예컨대, 메모리는 랜덤 액세스 메모리(RAM)일 수 있으며, 결과는 필연적으로 메모리 내에 무한정 지속되지 않을 수 있다.
전술한 방법의 실시예 각각은, 본 명세서에 설명된 임의의 다른 방법의 임의의 다른 단계 포함할 수 있다는 것 또한 고려된다. 또한, 전술한 방법의 실시예 각각은, 본 명세서에 설명된 시스템 중 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 주제는 때로는, 다른 컴포넌트 내에 포함되거나 다른 컴포넌트와 연결되는 상이한 컴포넌트를 예시한다. 그러한 묘사되는 아키텍처는 단지 예시적일 뿐이라는 것과, 실제로, 동일한 기능을 달성하는 여러 다른 아키텍처가 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 개념적인 의미에서, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트의 임의의 배열은, 원하는 기능이 달성되도록 유효하게 "연관"된다. 따라서, 특정 기능을 달성하도록 결합되는 본 명세서에서의 임의의 두 컴포넌트는, 아키텍처 또는 그 사이의 컴포넌트에 상관없이, 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관"되어 있는 것으로서 보일 수 있다. 마찬가지로, 그렇게 연관된 임의의 두 컴포넌트는 또한, 원하는 기능을 달성하도록 서로 "연결" 또는 "커플링"되어 있는 것으로서 보일 수 있으며, 그렇게 연관될 수 있는 임의의 두 컴포넌트는 또한, 원하는 기능을 달성하도록 서로 "커플링가능"한 것으로서 보일 수 있다. 커플링가능하다는 것의 구체적인 예는, 물리적으로 연결가능하고 그리고/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트 및/또는 무선으로 상호작용가능하고 그리고/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트 및/또는 논리적으로 상호작용하고 그리고/또는 논리적으로 상호작용가능한 컴포넌트를 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다.
또한, 본 발명은, 첨부된 청구범위에 의해 정의된다는 것이 이해되어야 한다. 일반적으로, 본 명세서에서 그리고 특히 첨부되는 청구범위(예컨대, 첨부되는 청구범위의 본문)에서 사용되는 용어는 일반적으로 "개방적인" 용어(예컨대, "...을 포함하는"이라는 용어는 "...을 포함하지만 ...으로 제한되지 않는"으로서 해석되어야 하고, "...을 갖는"이라는 용어는 "적어도 ...을 갖는"으로서 해석되어야 하고, "...을 포함한다"라는 용어는 "...을 포함하지만 ...으로 제한되지는 않는다"로서 해석되어야 하는 등)로서 의도된다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 도입되는 청구항 기재사항의 특정한 수가 의도된 것이라면, 그러한 의도는 해당 청구항 내에 명시적으로 기재될 것이며, 그러한 기재가 없다면 그러한 의도는 존재하지 않는다는 것 또한 당업자에 의해 이해될 것이다. 예컨대, 이해를 돕기 위해, 다음의 첨부된 청구범위는 청구항 기재사항의 도입을 위해 "적어도 하나" 및 "하나 이상"과 같은 도입 어구의 사용을 포함할 수 있다. 그러나, 그러한 어구의 사용은, 부정관사에 의한 청구항 기재사항의 도입이, 그렇게 도입되는 청구항 기재사항을 포함하는 임의의 특정한 청구항 기재사항을 오직 하나의 그러한 기재사항을 포함하는 발명으로 제한한다고 의미하는 것으로 해석되어서는 안 되고, 이는 동일한 청구항이 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 부정관사(예컨대, 부정관사는 통상적으로 "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하도록 해석되어야 함)를 포함할 때에도 마찬가지이며; 청구항 기재사항을 도입하기 위해 사용되는 정관사의 사용에 대해 위의 내용이 동일하게 적용된다. 또한, 도입되는 청구항 기재사항의 특정한 수가 명시적으로 기재되어 있을 때에도, 그러한 기재사항은 적어도 기재된 수(예컨대, "2개의 기재사항"이라는 기재 자체는, 다른 수식어가 없다면, 통상적으로 적어도 2개의 기재사항 또는 2개 이상의 기재사항을 의미함)를 의미하는 것으로 통상적으로 해석되어야 한다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 또한, "A, B, 및 C 중 적어도 하나 등"과 유사한 방식이 사용되는 경우, 일반적으로 그러한 구성은, 당업자가 해당 방식을 이해하는 의미로 의도된다(예컨대, "A, B, 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은, A만을 갖는 시스템, B만을 갖는 시스템, C만을 갖는 시스템, A 및 B를 함께 갖는 시스템, A 및 C를 함께 갖는 시스템, B 및 C를 함께 갖는 시스템, 및/또는 A, B, 및 C를 함께 갖는 시스템 등을 포함하지만 이들로 제한되지 않음). "A, B, 또는 C 중 적어도 하나 등"과 유사한 방식이 사용되는 경우, 일반적으로 그러한 구성은, 당업자가 해당 방식을 이해하는 의미로 의도된다(예컨대, "A, B, 또는 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템"은, A만을 갖는 시스템, B만을 갖는 시스템, C만을 갖는 시스템, A 및 B를 함께 갖는 시스템, A 및 C를 함께 갖는 시스템, B 및 C를 함께 갖는 시스템, 및/또는 A, B, 및 C를 함께 갖는 시스템 등을 포함하지만 이들로 제한되지 않음). 설명 내에서든, 청구범위 내에서든, 또는 도면 내에서든, 2개 이상의 택일적인 용어들을 제시하는 사실상 임의의 이접성 접속사 및/또는 어구는, 용어들 중 하나, 용어들 중 어느 하나, 또는 용어들 둘 다를 포함하는 가능성을 고려하는 것으로 이해되어야 한다는 것 또한 당업자에 의해 이해될 것이다. 예컨대, "A 또는 B"라는 어구는, "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B"의 가능성을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
전술한 설명에 의해 본 개시 및 그 수반되는 장점 중 다수가 이해되리라 사료되며, 개시된 주제로부터 벗어나지 않으면서 또는 그 중요한 장점 모두를 희생시키지 않으면서 컴포넌트의 형태, 구성, 및 배열에 다양한 변경이 이루어질 수 있다는 것이 명백할 것이다. 설명된 형태는 단지 설명을 위한 것이며, 다음 청구범위는 그러한 변경을 망라하고 포함하도록 의도된다. 또한, 본 발명은, 첨부된 청구범위에 의해 정의된다는 것이 이해되어야 한다.

Claims (37)

  1. 고종횡비(HAR, high aspect ratio) 구조물을 위한 계측 시스템에 있어서,
    기준 계측 툴 및 광학 계측 툴에 통신가능하게 커플링된 제어기 - 상기 제어기는, 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함함 -
    를 포함하며, 상기 프로그램 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델을 생성하고;
    상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위해 물질 모델을 생성하고;
    상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 상기 지오메트리 모델 및 상기 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하고;
    상기 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하고;
    적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 상기 복합 모델에 기초하여 상기 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정
    하게 하도록 구성되는, 계측 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 지오메트리 모델은, 하나 이상의 기준 샘플 상의 둘 이상의 테스트 HAR 구조물과 연관된 상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 생성되는, 계측 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 물질 모델은, 하나 이상의 기준 샘플 상의 하나 이상의 필름 스택과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 생성되고, 상기 하나 이상의 필름 스택과 하나 이상의 테스트 HAR 구조물은 공통적인 공정 단계를 사용하여 형성되는, 계측 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 복합 모델은 최종 복합 모델을 포함하는, 계측 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 상기 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 상기 지오메트리 모델 및 상기 물질 모델로부터 상기 최종 복합 모델을 형성하는 것은,
    초기 복합 모델을 생성하기 위해 상기 물질 모델을 상기 지오메트리 모델에 매핑하는 것
    을 포함하는, 계측 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 상기 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 상기 지오메트리 모델 및 상기 물질 모델로부터 상기 최종 복합 모델을 형성하는 것은,
    상기 초기 복합 모델로부터 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 것;
    상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터를 기준 데이터로서 사용하여 상기 둘 이상의 후보 복합 모델에 대해 둘 이상의 회귀 분석을 수행하는 것;
    후보 복합 모델을 최종 복합 모델로서 선택하는 것 - 상기 둘 이상의 회귀 분석에 기초하여 가장 높은 정확도를 갖는 후보 복합 모델이 상기 최종 복합 모델로서 선택됨 -
    을 더 포함하는, 계측 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 둘 이상의 후보 복합 모델 중 적어도 하나는,
    하나 이상의 수학 함수
    를 포함하고, 상기 하나 이상의 수학 함수 각각은 상기 테스트 HAR 구조물의 지오메트리 파라미터와 물질 파라미터 중 적어도 하나를 설명하는, 계측 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 하나 이상의 수학 함수는 종래의 다항식, 르장드르 다항식, 체비쇼프 다항식, 및 가우스 함수 중 적어도 하나를 포함하는, 계측 시스템.
  9. 제7항에 있어서, 적어도 하나의 지오메트리 파라미터 또는 상기 물질 파라미터는 HAR 구조물 프로파일, 상기 HAR 구조물의 비대칭성, 및 상기 HAR 구조물의 비틀림 중 적어도 하나를 포함하는, 계측 시스템.
  10. 제6항에 있어서, 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 것은, 상기 초기 복합 모델의 하나 이상의 항을 잘라내는 것(truncating)을 포함하는, 계측 시스템.
  11. 제6항에 있어서, 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 것은, 상기 초기 복합 모델의 하나 이상의 항의 값을 공칭 값으로 고정시키는 것(fixing)을 포함하는, 계측 시스템.
  12. 제6항에 있어서, 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 것은, 상기 초기 복합 모델의 둘 이상의 항을 서로 커플링시키는 것(coupling)을 포함하는, 계측 시스템.
  13. 제1항에 있어서, 상기 광학 계측 툴은,
    광학 임계 치수 계측 툴
    을 포함하는, 계측 시스템.
  14. 제1항에 있어서, 상기 기준 계측 툴은,
    엑스선 계측 툴
    을 포함하는, 계측 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 상기 기준 계측 툴은,
    소각 엑스선 산란 툴과 연엑스선 계측 툴 중 적어도 하나
    를 포함하는, 계측 시스템.
  16. 제1항에 있어서, 상기 기준 계측 툴은,
    전자 빔 계측 툴
    을 포함하는, 계측 시스템.
  17. 제16항에 있어서, 상기 기준 계측 툴은,
    스캐닝 전자 현미경과 투과 전자 현미경 중 적어도 하나
    를 포함하는, 계측 시스템.
  18. 제1항에 있어서, 상기 기준 계측 툴은,
    원자력 현미경
    을 포함하는, 계측 시스템.
  19. 고종횡비(HAR) 구조물을 위한 계측 시스템에 있어서,
    기준 계측 툴;
    광학 계측 툴; 및
    상기 기준 계측 툴 및 상기 광학 계측 툴에 통신가능하게 커플링된 제어기 - 상기 제어기는, 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함함 -
    를 포함하며, 상기 프로그램 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델을 생성하고;
    상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위해 물질 모델을 생성하고;
    상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 상기 지오메트리 모델 및 상기 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하고;
    상기 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하고;
    상기 복합 모델에 기초하여 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정
    하게 하도록 구성되는, 계측 시스템.
  20. 고종횡비(HAR) 구조물을 위한 계측 방법에 있어서,
    기준 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 지오메트리 모델을 생성하는 단계;
    광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 하나 이상의 물질 파라미터를 결정하기 위해 물질 모델을 생성하는 단계;
    상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 상기 지오메트리 모델 및 상기 물질 모델로부터 복합 모델을 형성하는 단계;
    상기 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하는 단계; 및
    적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 상기 복합 모델에 기초하여 상기 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하는 단계
    를 포함하는, 계측 방법.
  21. 제20항에 있어서, 상기 지오메트리 모델은, 하나 이상의 기준 샘플 상의 둘 이상의 기준 HAR 구조물과 연관된 상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 생성되는, 계측 방법.
  22. 제20항에 있어서, 상기 물질 모델은, 하나 이상의 기준 샘플 상의 하나 이상의 필름 스택과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 생성되고, 상기 하나 이상의 필름 스택과 하나 이상의 기준 HAR 구조물은 공통적인 공정 단계를 사용하여 형성되는, 계측 방법.
  23. 제20항에 있어서, 상기 복합 모델은 최종 복합 모델을 포함하는, 계측 방법.
  24. 제23항에 있어서, 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 상기 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 상기 지오메트리 모델 및 상기 물질 모델로부터 상기 최종 복합 모델을 형성하는 단계는,
    초기 복합 모델을 생성하기 위해 상기 물질 모델을 상기 지오메트리 모델에 매핑하는 단계
    를 포함하는, 계측 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터로부터 상기 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 상기 지오메트리 모델 및 상기 물질 모델로부터 상기 복합 모델을 형성하는 단계는,
    상기 초기 복합 모델로부터 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 단계;
    상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터를 기준 데이터로서 사용하여 상기 둘 이상의 후보 복합 모델에 대해 둘 이상의 회귀 분석을 수행하는 단계;
    후보 복합 모델을 상기 최종 복합 모델로서 선택하는 단계 - 상기 둘 이상의 회귀 분석에 기초하여 가장 높은 정확도를 갖는 후보 복합 모델이 상기 최종 복합 모델로서 선택됨 -
    를 더 포함하는, 계측 방법.
  26. 제25항에 있어서, 상기 둘 이상의 후보 복합 모델 중 적어도 하나는,
    하나 이상의 수학 함수
    를 포함하고, 상기 하나 이상의 수학 함수 각각은 상기 테스트 HAR 구조물의 지오메트리 파라미터와 물질 파라미터 중 적어도 하나를 설명하는, 계측 방법.
  27. 제26항에 있어서, 상기 하나 이상의 수학 함수는 종래의 다항식, 르장드르 다항식, 체비쇼프 다항식, 및 가우스 함수 중 적어도 하나를 포함하는, 계측 방법.
  28. 제26항에 있어서, 적어도 하나의 지오메트리 파라미터 또는 상기 물질 파라미터는 HAR 구조물 프로파일, 상기 HAR 구조물의 비대칭성, 및 상기 HAR 구조물의 비틀림 중 적어도 하나를 포함하는, 계측 방법.
  29. 제25항에 있어서, 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 단계는, 상기 초기 복합 모델의 하나 이상의 항을 잘라내는 단계를 포함하는, 계측 방법.
  30. 제25항에 있어서, 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 단계는, 상기 초기 복합 모델의 하나 이상의 항의 값을 공칭 값으로 고정시키는 단계를 포함하는, 계측 방법.
  31. 제25항에 있어서, 둘 이상의 후보 복합 모델을 생성하는 단계는, 상기 초기 복합 모델의 둘 이상의 항을 서로 커플링시키는 단계를 포함하는, 계측 방법.
  32. 제20항에 있어서, 상기 광학 계측 툴은,
    광학 임계 치수 계측 툴
    을 포함하는, 계측 방법.
  33. 제20항에 있어서, 상기 기준 계측 툴은 엑스선 계측 툴, 전자 빔 계측 툴, 스캐닝 전자 현미경, 투과 전자 현미경, 및 원자력 현미경 중 적어도 하나를 포함하는, 계측 방법.
  34. 제1항에 있어서,
    상기 지오메트리 모델을 생성하는 것은, 하나 이상의 기준 샘플 상의 둘 이상의 테스트 HAR 구조물과 연관된 상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 트레이닝하는 것을 포함하는, 계측 시스템.
  35. 제34항에 있어서,
    상기 물질 모델을 생성하는 것은, 상기 하나 이상의 기준 샘플 상의 하나 이상의 필름 스택과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 트레이닝하는 것을 포함하고, 상기 하나 이상의 필름 스택 및 상기 하나 이상의 테스트 HAR 구조물은 공통적인 처리 단계를 사용하여 형성되는, 계측 시스템.
  36. 제35항에 있어서,
    상기 복합 모델을 형성하는 것은, 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 트레이닝하는 것을 포함하는, 계측 시스템.
  37. 계측 시스템에 있어서,
    기준 계측 툴 및 광학 계측 툴에 통신가능하게 커플링된 제어기 - 상기 제어기는, 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함함 -
    를 포함하며, 상기 프로그램 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    하나 이상의 기준 샘플 상의 둘 이상의 테스트 HAR 구조물과 연관된 상기 기준 계측 툴로부터 계측 데이터를 수신하고;
    상기 하나 이상의 기준 샘플 상의 하나 이상의 필름 스택과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터 계측 데이터를 수신하고 - 상기 하나 이상의 필름 스택 및 상기 하나 이상의 테스트 HAR 구조물은 공통적인 처리 단계를 사용하여 형성됨 - ;
    상기 기준 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 트레이닝함으로써 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터에 기초하여 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정하기 위해 복합 모델을 형성하고;
    상기 광학 계측 툴로 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물을 측정하고;
    상기 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물과 연관된 상기 광학 계측 툴로부터의 계측 데이터 및 상기 복합 모델에 기초하여 상기 적어도 하나의 추가적인 테스트 HAR 구조물의 프로파일을 결정
    하게 하도록 구성되는, 계측 시스템.
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