KR20090008454A - 상대반사율 측정을 사용한 반사율계의 정확한 보정 방법 및기구 - Google Patents

상대반사율 측정을 사용한 반사율계의 정확한 보정 방법 및기구 Download PDF

Info

Publication number
KR20090008454A
KR20090008454A KR1020087029592A KR20087029592A KR20090008454A KR 20090008454 A KR20090008454 A KR 20090008454A KR 1020087029592 A KR1020087029592 A KR 1020087029592A KR 20087029592 A KR20087029592 A KR 20087029592A KR 20090008454 A KR20090008454 A KR 20090008454A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sample
reflectance
calibration
samples
data
Prior art date
Application number
KR1020087029592A
Other languages
English (en)
Inventor
필립 월쉬
데일 에이. 해리슨
Original Assignee
메트로솔 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from US11/418,846 external-priority patent/US7511265B2/en
Priority claimed from US11/418,827 external-priority patent/US7282703B2/en
Application filed by 메트로솔 인코포레이티드 filed Critical 메트로솔 인코포레이티드
Publication of KR20090008454A publication Critical patent/KR20090008454A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/27—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
    • G01N21/274—Calibration, base line adjustment, drift correction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/33—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using ultraviolet light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501—Semiconductor wafers

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

보정 과정에서 두개의 보정 샘플의 사용을 포함하는 반사율계 보정 기술이 제공된다. 추가로, 이 기술은 적어도 하나 이상의 보정 샘플의 실제와 가정된 특성 사이에 변화가 존재하는 경우에도 보정을 허용한다. 이에 더하여, 상기 기술은 적어도 하나의 보정 샘플의 실제 특성을 결정하기 위해 첫번째와 두번째 보정 샘플로부터의 측정의 비를 이용한다. 상기 비율은 첫번째와 두번째 보정 샘플로부터 반사된 강도의 비이다. 샘플은 원하는 파장에서 상대적을 다른 반사율 특성을 나타낸다. 이와 같은 기술에서, 각각의 샘플의 반사율 데이타는 서로 비교적 분리된다고 고려되고 하나 이상의 보정 샘플의 실제 특성은 계산될 수 있다. 결정된 실제 특성은 그리고 나서 반사율계의 보정을 돕는데 사용될 수 있다.
반사율계 보정방법, 반사율계 보정기구

Description

상대반사율 측정을 사용한 반사율계의 정확한 보정 방법 및 기구{METHOD AND APPARATUS FOR ACCURATE CALIBRATION OF A REFLECTOMETER BY USING A RELATIVE REFLECTANCE MEASUREMENT}
본 발명은 광학 계측 분야에 관한 것이다. 더욱 상세히는, 본 발명은 반사율 데이타를 정확히 보정하는 방법을 제공한다. 한 구현예에서, 광-대역 진공자외선 반사율계 데이타를 정확히 보정하는 방법을 제공한다. 추가적으로, 본 발명은 또한 고도로 정확한 박막 측정을 수행하는 방법을 제공한다.
광학 반사율계 기술은 그들의 비-접촉성, 비파괴성 및 일반적으로 고처리량 특성으로 인해 반도체 제조산업에서 공정 제어 응용에 오랫동안 사용되어져 왔다. 이들 도구의 방대한 대부분은 극자외선에서 근적외선 파장을 회전하는 특정 영역(DUV-NIR 일반적으로 200-1000nm)의 일부에서 작동한다. 더 얇은 막을 향한 추진과 복잡한 새로운 물질의 도입은 이와 같은 기기의 감도를 요구해왔다. 그 결과, 물질 특성에서의 미묘한 변화에 대한 더 큰 감도가 인식될 수 있는, 더 짧은 파장(200nm 이하)을 이용한 광학 반사율계 장비를 개발하기 위한 노력이 고려되어 왔다. 이와 같은 측정을 수행하기 위한 한 접근법은 2003년 9월 23일 출원된 U.S. 출원 제 10/668,642에 기재되어 있고, 이것은 진공자외선(VUV) 반사율계에 대한 시스 템 및 방법을 기재하고 있고, 그 내용은 본 명세서에 의해 참조로 병합되어 있다.
반사율계로부터 의미있는 정량적 결과를 얻기위해, 절대 반사 스펙트럼을 발생하기 위한 측정된 반사율값을 표준화 또는 보정하는 것이 바람직하다. DUV-NIR 영역의 더 긴 파장에서 이것은 통상적으로 다양한 기술을 사용하여 수행되어 왔다.
절대 반사율계 시스템의 복잡성으로 인해, 시판 반사율계는 일반적으로 반사된 강도를 측정하고, 이것은 공지의 절대 반사율 표준에 대해 보정된다. DUV-NIR 파장 범위에서, (천연 SiO2 층을 갖는) 실리콘 웨이퍼가 그 광학 특성이 잘 알려져 있고 이 파장 범위에 걸쳐 반사율이 상당히 안정하기 때문에 통상적으로 사용된다.
정확한 보정 단계는 기기마다 다르지만, 필수적으로 보통 측정된 양은
Figure 112008083424878-PCT00001
여기서 Ir은 샘플로부터 반사되고 검출기에서 측정된 강도이고, Io는 입사강도이다. Io는 일반적으로 알려지지 않는다. 이에 더하여, Io는 환경적 변화, 환경 변화에 의한 광학 시스템의 드리프트, 및 광원의 강도 프로파일의 드리프트로 인해 시간에 따라 변할 것이다. 어느 주어진 시점에서, Io는 보정 과정에 의해 결정된다:
Figure 112008083424878-PCT00002
여기서 Ical은 보정 표준의 측정된 강도이고, Rcal은 보정 표준의 가정된 반사율이다. 보정 표준에 대한 충분한 정보 예를 들면, 광학 특성, 표면 조잡도 등이 알려져 있다면, Rcal은 표준 박막 모델을 이용하여 생성될 수 있다. 이후의 측정은 식 1을 통해 Io를 이용하여 보정되어 수행된다.
통상적으로 수행되는 이 과정은 보통 Ical에서의 변화가 환경 또는 상기 램프 강도변화에 기인하고, 보정 표준 자체의 변화에 의한 것은 아니라고 가정한다. 실제로, 시간에 걸쳐 보정 표준에서의 변화는 일반적으로 상기 방법을 사용하여 검출되지 않고, 이와 같은 변화는 단순히 "보정되어 버리기" 때문이다. 당연히, 모든 이후의 반사율 측정의 정확성과 안정성은 Rcal을 생성하는데 사용된 가정의 정확성 뿐 아니라 시간에 걸친 보정 샘플의 안정성에 크게 의존한다.
몇몇 보정 기술은 이동거울과 병합된 복잡한 광학 배열을 포함한다. 이와 같은 방법의 예는 U.S. 특허 제 4,368,983호 (그리고 그 안에 병합된 참조)에 기재되고 이것은 다중 통과 반사율계를 사용한 샘플의 절대 반사율을 측정하는 기구와 방법을 기재한다.
이와 같은 방법이 보정된 반사율 데이타를 얻는 수단을 제공하는 반면, 이들은 일반적으로 이들이 시간-소비적이고, 상당한 기계적 움직임을 포함하고 반도체 제조환경에 사용하기에 적합하도록 쉽게 병합되지 못한다는 어려움이 있다. 더우기, 이들 방법 중 많은 것은 단일 파장 검출기가 파장 검출 예비-단색하기와 결합되어 사용되는 단일 파장 반사율계에 사용하도록 고안되어 있다.
이상적으로는 광-대역 반사율측정법 데이타가 신속하고 단순하게 반도체 제조 환경에 사용하기에 적합하도록 하는 방법으로 동시에 보정될 수 있는 기술을 제공하는 것이 바람직하다.
하나의 보정법이 U.S. 특허 제 RE 34,783에 기재되어 있고, 여기서 절대 반사율이 알려져 있는 보정 샘플로부터 반사율을 측정하고, 상기 측정값을 절대값으로 나누어 시스템 효율계수를 얻고, 그리고 나서 조명 또는 광학의 변화없이, 알려지지 않은 물질의 반사율을 측정하고 계수를 측정된 값에 적용하여 그것의 절대값을 얻는 것을 포함하는 방법이 기재된다.
실제로, 단일 결정 실리콘 웨이퍼가 보정 샘플로 통상적으로 사용되는데 이들은 쉽게 이용할 수 있고 제어가능하게 제조되고 DUV-NIR 영역에서의 그들의 광학 특성이 잘 특징되어 있기 때문이다. 이 접근 작업은 약 ~ 250 nm 에서 상당히 맞고 여기서 단일 결정 실리콘의 반사율은 안정하고 예측가능하다.
더 짧은 파장에서(< 250 nm), 단일 결정 실리콘 웨이퍼의 반사율은 안정하지도 않고 예측가능하지도 않다. 상기 웨이퍼에 존재하는 천연적으로 (또는 "고유의") 형성된 이산화 실리콘층의 두께의 미묘한 변화는 측정된 굴절률에 상당히 영향을 미칠 수 있다. 이에 더하여, 수분 및/또는 탄화수소의 초-박층 (때때로, 공생 분자 오염물 또는 문헌에서는 AMC로 언급된다)은 이 스펙트럼 영역에서 샘플 반사율을 더욱 변형시키는 표면에 흡수된다고 알려져 있다. 오염물 필름은 VUV 계측 도구에서 반복적인 사용의 결과로서 샘플에 또한 발생될 수 있다. 이들 필름의 존재 및 성장은 보정 표준의 굴절률을 변화시킨다. 그 결과 파장 < 250 nm에서 단일 결정 실리콘 웨이퍼의 굴절률을 "공지의" 특성으로 간주하는 것은 바람직하지 않다.
이 문제를 극복하기 위한 한 접근법은 U.S. 특허 제 5,798,837에 기재되고,이것은 참조 타원편광분석기와, 반사율계와 같은 적어도 하나의 비-접촉 광학 측정 장치를 포함하는 광학 측정 시스템을 기재한다. 참조 타원편광분석기가 보정 샘플의 광학 특성을 결정하는데 사용된다. 광학측정장치는 그리고 나서 광학 측정 방치로부터의 측정된 광학 특징을 참조 측정기로부터 측정된 광학 특성과 비교하여 보정된다.
첫번째 광학 측정 장치를 보정하기 위해 광학 측정 시스템으로 개별적인 참조 타원편광분석기의 병합은 복잡하고 비싸다. 더우기 참조 타원 편광분석기 자체는 정확한 결과를 가져오기 위해 적절히 정렬되고 보정되어야 한다.
두번째 참조 기기를 시스템에 병합시킴과 관련된 복잡함과 비용없이 파장 < 250nm에서 작동하는 광학 반사율계로부터 광-대역 데이타의 신속하고 정확한 보정 수단의 개발이 매우 바람직할 것이다.
이에 더하여, 이 방법이 VUV 특정 영역을 포함하는 파장에서 반사율 데이타의 정확한 보정을 특징적으로 가능하게 한다면 유리할 것이고, 여기서 제3의 증명된 표준의 특성에서 작은 불확정성은 실질적인 오류를 가져올 수 있다. 이 방법이 이와 같은 표준의 특성을 독립적으로 결정할 수 있어서 그들의 획득과 유지에 대한 요구를 줄이거나 또는 완전히 제거한다면 또한 바람직하다.
반사 도구의 정확한 보정을 가능하게 하는 기술을 제공하는 것에 더하여, 고도로 정확한 박막 측정을 수행하는 기술이 제공되는 것이 바람직하다. 광학 반사율 측정이 광범위한 박막분야에 사용된다. 보통 샘플의 절대 반사율이 기록되고 이어서 물리적 특징의 구색을 결정하기 위해 수학적 모델을 이용하여 분석한다.
통상적으로, 상기 분석은 정량적 지수(일반적으로 "적합도" 계수로 언급된 다)가 특정값에 도달하면 완료된 것으로 간주된다. 불행히도, 종래의 "적합도" 계수를 이용하여 도달할 수 있는 측정 정확성에 제한이 있다. 그러므로, 박막 측정에서 더 높은 수준의 정확성을 얻기위해 더 민감한 "적합도" 계수의 측정을 개발하는 것이 바람직하다.
발명의 요약
본 발명의 한 구현예는 VUV 반사데이타를 빠르고 정확히 보정할 수 있는 수단을 제공한다. 한 구현예에서, 상기 방법은 광범위한 파장을 포함하는 반사율 데이타를 자동적으로 보정할 수 있다. 이에 더하여, 상기 기술은 반도체 제조 환경에 사용하기에 적합한 방법으로 작동한다.
상기 방법은 제2의 참조 기기의 사용을 요구하지 않는 자체-완비된 것이다. 보정 결과가 제3의 증명된 표준의 사용을 줄이고 및/또는 완전히 제거하도록 자체적으로 증명되는 방법이 제공될 수 있다.
한 구현예에서, 본 기술은 표준 샘플이 표준 샘플의 특성에서의 미세한 변화에 대해 파장에서의 상당한 반사율 변화를 나타낼 때에도 관심의 파장에서의 보정을 허용하는 표준 (또는 "보정된") 샘플의 이용을 포함한다. 그러므로, 보정은 사용자가 관심을 갖는 파장 영역에서 통상의 상당한 보정 오류가 있을 것으로 예상되는 경우에도 달성될 수 있다. 이와 관련하여, 상기 기술은 보정 오류 기능으로 언급될 수 있는 보정 오류의 특정 양의 존재를 이용한다.
또 다른 구현예에서, 보정 과정은 첫번째 샘플과 두번째 샘플을 이용하는 기술을 포함할 수 있다. 첫번째 샘플은 샘플의 특성 변화의 함수로서 관심의 스펙트럼 영역에서 상당한 반사율 변화를 포함할 수 있고 그리고 두번째 샘플은 동일한 스펙트럼 영역에서 비교적 평범한 반사율 스펙트럼을 가질 수 있다. 첫번째 샘플은 표준 또는 보정 샘플로 간주될 수 있고, 두번째 샘플은 참조 샘플로 간주될 수 있다. 이 구현예에서 스펙트럼 영역은 VUV 스펙트럼 영역을 포함할 수 있다.
또 다른 구현예에서, 표준 또는 보정 샘플이 관심의 스펙트럼 영역에서 상당한 보정 오류 기능을 갖는다고 가정되는 것을 제외하고는 비교적 알려지지 않은 특징을 갖는 보정 기술이 제공된다. 그러므로, 표준 샘플이 샘플 특성에서의 변화를 반영하는 급격한 변화를 나타낸다고 가정될 수 있다면, 표준 샘플의 정확한 특성은 알려지지 않아도 된다.
본 발명의 또 다른 구현예에서, 매우 정확한 박막 측정이 수행될 수 있는 기술이 제공된다. 이 방법은 수학적 조정 알고리즘에 원 데이타에 존재하는 잡음에 덜 영향을 받는, 더욱 민감한 "적합도" 지표를 제공할 수 있다. 조정 경로는 폭 구동 경로(이것은 통상적으로 다른 계산에 병합된다)에 단독으로 의지하기보다 스펙트럼적으로 구동된 조정 경로이다. 이와 같은 구현예에서, 측정은 선명하고 좁은 스펙트럼 특징의 존재를 이용함에 의해 얻을 수 있다.
한 구현예에서, 측정은 측정될 샘플의 예상되는 반사율 스펙트럼의 측정될 샘플의 실제 반사율 스펙트럼에 대한 비를 이용하는 스펙트럼의 구동 조정 경로에 의해 얻어진다. 그러므로, 예상되는 값과 실제값 사이의 차이에 의존하기보다는, 본 명세서에 제공되는 기술은 그들 값들의 비를 이용한다. 기술은 특히 선명한 스펙트럼 특질, 예를 들면, 박막 샘플의 경우 VUV 영역에서 종종 나타나는 급격한 특색을 함유하는 스펙트럼 영역에서 유용하다. 그러므로, 데이타 수렴 기술이 재료의 흡수 가장자리 효과가 유리하게 사용되는 것을 조건으로 제공된다. 이 방법으로, 예를 들면 간섭 또는 흡수 효과로 인한, 선명한 스펙트럼 특색은 실제 측정값을 나타내는 최소 데이타를 더 잘 결정하는데 유리하게 사용된다.
또 다른 구현에에서, 데이타 감소 기술은 두 단계 접근법을 이용할 수 있다. 이와 같은 구현예에서, 폭 구동 조정 경로와 같은 저 해상 단계는 우선 "조악한" 측정을 제공하는데 사용될 수 있다. 그리고 나서, 선명한 스펙트럼 특색의 존재를 유리하게 이용하는 스펙트럼-구동 조정 경로와 같은 고 해상 단계는 "정밀한" 측정을 제공하는데 사용될 수 있다. 한 구현예에서, 저 해상 단계는 "카이-제곱" 보상함수와 같은 다양한 기본 기술을 이용함에 의해 대략적인 측정값을 얻을 수 있다. 고해상 단계는 저 해상 기술에 의해 우선 확인된 관심 영역에서 비율 기재 기술을 포함하는 스펙트럼 구동 단계일 수 있다.
또 다른 구현예에서, 보정 과정에 두개의 보정 샘플의 사용을 포함하는 반사율계 보정 기술이 제공된다. 더우기, 이 기술은 적어도 하나 이상의 보정 샘플의 실제 및 가정 특성 사이의 변화의 존재의 경우에도 보정을 허용한다. 이에 더하여, 기술은 적어도 하나의 보정 샘플의 실제 특성을 결정하기 위해 제1 및 제2 보정 샘플로부터의 측정비를 이용한다. 결정된 실제 특성은 반사율계의 보정을 돕는데 이용될 수 있다.
두 보정 샘플의 사용의 또 다른 예에서, 제1 및 제2 샘플로부터 반사된 강도의 비가 사용될 수 있다. 샘플은 원하는 파장에서 상대적으로 다른 반사 특성을 나타낼 것이다. 이와 같은 기술에서 각각의 샘플의 반사율 데이타는 비교적 다른 것으로부터 분리된다고 간주될 수 있고 하나 이상의 보정 샘플의 실제 특성은 산출될 수 있다. 결정된 실제 특성은 그리고 나서 반사율계의 보정을 돕는데 사용될 수 있다.
또 다른 구현예에서, 반사율 데이타를 얻는 시스템의 보정방법이 제공된다. 이 방법은 첫번째 보정 샘플로부터의 반사율 데이타를 얻는 것과 두번째 보정 샘플로부터 반사율 데이타를 얻는 것을 포함하고, 여기서 첫번째 및 두번째 보정 샘플 중 적어도 하나의 정확한 특성은 보정 샘플의 가정된 특성과 다를 수 있고, 여기서 첫번째와 두번째 샘플의 반사율 특성은 다르다. 이 방법은 추가로 시스템을 보정하는 것을 돕기 위해 첫번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타와 두번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타를 기준으로 하는 비율을 이용하는 것을 포함할 수 있다.
또 다른 구현예에서, 반사율을 보정하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플을 제공하는 것을 포함하고, 여기서 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플의 반사율 특성은 다르다. 상기 방법은 추가로 첫번째 보정 샘플로부터 첫번째 데이타 세트를 수집하고 그리고 두번째 보정 샘플로부터 두번째 재료 세트를 수집하는 것을 포함한다. 방법은 또한 알려지지 않은 샘플의 반사율 데이타를 보정하도록 첫번째와 두번째 보정 샘플의 적어도 하나의 특성을 결정하기 위해 첫번째 데이타 세트의 적어도 일부와 두번째 데이타 세트의 적어도 일부의 비를 이용하는 것을 포함한다.
또 다른 구현예에서, 적어도 약간의 극자외선(DUV) 파장 미만의 파장을 포함하는 파장에서 작동하는 반사율계를 보정하는 방법이 기재된다. 이 방법은 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플을 제공하는 것을 포함하고, 여기서 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플의 반사율 특성은 다르다. 방법은 추가로 첫번째 보정 샘플로부터의 첫번째 데이타 세트를 수집하는 것을 포함하고, 상기 첫번째 데이타 세트는 DUV 파장 이하의 파장에서 수집된 적어도 약간의 강도 데이타를 포함한다. 방법은 또한 두번째 보정 샘플로부터 두번째 데이타 세트를 수집하는 것을 포함하고, 두번째 데이타 세트는 DUV 파장 이하의 파장에서 수집된 적어도 약간의 강도 데이타를 포함한다. 추가로, 이 방법은 적어도 약간의 DUV 파장을 포함하는 파장에서 반사율계를 보정하는 것을 돕도록, 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플 중 적어도 하나의 반사율을 결정하기 위해, 첫번째 데이타 세트와 두번째 데이타 세트를 기준으로 하는 비율을 이용하는 것을 포함한다.
또 다른 구현예에서, 반사율계 데이타를 분석하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 첫번째 반사율계 샘플과 적어도 두번째 반사율계 샘플을 제공하는 것을 포함하고, 여기서 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플의 광학반응 특성은 다르다. 이 방법은 추가로 첫번째 반사율계 샘플로부터 광학 반응 데이타의 첫번째 세트를 수집하고 그리고 두번째 반사율계 샘플로부터 광학 반응 데이타의 두번째 세트를 수집하는 것을 포함한다. 이 방법은 추가로 광학 반응 데이타의 첫번째와 두번째 세트를 수집할 때 이용되는 입사 반사율계 강도와 독립적인 방법으로, 광학 반응 데이타의 첫번째 세트와 두번째 세트를 이용함에 의해, 첫번째와 두번째 반사율계 샘플중 적어도 하나에서 적어도 하나의 특징을 결정하는 것을 포함한다.
본 발명의 이점의 특색에 대한 추가의 이해는 하기 설명과 첨부된 도면을 참조로 하여 인식될 것이다.
도 1은 선행기술의 반사율계의 보정과 측정 흐름도를 나타낸다.
도 2는 선행기술의 반사율계의 상세한 보정 및 측정 흐름도를 나타낸다.
도 3은 초-박 SiO2/Si 샘플로부터의 반사율 스펙트럼을 나타낸다.
도 4는 일련의 가정된 두께로 생성된 20Å SiO2/Si 샘플에 대한 보정 오류 스펙트럼을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 한 구현예에 따른 예시적인 보정 및 측정 흐름도를 나타낸다.
도 6은 일련의 가정된 두께로 생성된 10000Å SiO2/Si 샘플에 대한 보정 오류 스펙트럼을 나타낸다.
도 7은 Acton Research Corp.사 제품인 광-대역 VUV 거울(#1200)에 대한 반사율 스펙트럼을 나타낸다.
도 8은 임의의 참조 샘플의 측정으로부터 얻은 10000Å SiO2/Si 샘플에 대한 참조 샘플 반사율 스펙트럼과 보정 오류 함수의 곱을 나타낸다.
도 9는 10010Å의 가정된 두께로 생성된 10000Å SiO2/Si 샘플에 대한 보정 오류 스펙트럼의 도함수를 나타낸다.
도 10은 10000Å SiO2/Si 표준 샘플에 대한 보정 오류 함수 적분을 이용하여 계산된 감도 플롯을 나타낸다.
도 11은 보정 경로에서 사용된 참조 샘플의 반사율을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 한 구현예에 따른 예시적인 상세한 보정 및 측정 흐름도를 나타낸다.
도 12A는 본 발명의 보정 개념을 이용하는 예시적인 반사율계 시스템을 나타낸다.
도 13은 10000Å SiO2/Si 샘플에 대한 선행기술의 표준 보상 함수(standard merit function)를 이용하여 계산된 민감도 플롯을 나타낸다.
도 14는 측정된 반사율 데이타상의 1% 소음의 존재에서 10000Å SiO2/Si 샘플에 대한 선행기술의 표준 보상 함수를 이용하여 계산된 확장된 민감도 플롯을 나타낸다.
도 15는 본 발명의 구현예에 따른 예시적인 상세한 측정 흐름도를 나타낸다.
도 16은 측정된 반사율 데이타 상의 1% 소음의 존재에서 10000Å SiO2/Si 샘플에 대한 MEF 적분을 이용하여 계산된 확장된 민감도 플롯을 나타낸다.
도 17은 10000Å SiO2/Si 샘플에 대해 MEF 적분을 이용하여 계산된 민감도 플롯을 나타낸다.
도 18은 100Å SiO2/Si 샘플에 대해 MEF 적분과 선행기술의 표준 보상 함수를 이용하여 계산된 민감도 플롯의 비교를 나타낸다.
도 19는 측정된 반사율 데이타 상의 1% 소음의 존재에서 100Å SiO2/Si 샘플에 대한 MEF 적분을 이용하여 계산된 확장된 민감도 플롯을 나타낸다.
도 20은 측정된 반사율 데이타 상의 1% 소음의 존재에서 100Å SiO2/Si 샘플에 대한 선행기술의 표준 보상 함수를 이용하여 계산된 확장된 민감도 플롯을 나타낸다.
도 21A와 21B는 얇은 산화물이 샘플 중 하나에서 변하는 두 보정 샘플의 상대적 반사율 비율의 플롯을 나타낸다.
도 22A와 22B는 두꺼운 산화물이 샘플 중 하나에서 변하는 두 보정 샘플의 상대적 반사율 비율의 플롯을 나타낸다.
도 23A와 23B는 오염물 층의 두께가 변하는 두 보정 샘플의 상대적 반사율 비율의 플롯을 나타낸다.
도 24는 두 보정 샘플의 예시적인 기계적 수행을 나타낸다.
도 25는 반사율계 측정을 보정하기 위해 두 보정 샘플의 반사율 비율을 이용하는 예시적인 기술의 흐름도를 나타낸다.
도 26은 반사율계 측정을 보정하기 위해 두 보정 샘플의 반사율 비율을 이용하는 예시적인 기술의 또 다른 흐름도를 나타낸다.
도 27은 얇은 산화물을 갖는 것과 두꺼운 산화물을 갖는 것인, 두개의 보정 샘플로부터 반사율 비와 적합 비의 결과 플롯을 나타낸다.
도 28A~28D는 얇은 산화물과 두꺼운 산화물 샘플 상의 반사율에 대한 오염물 층의 효과의 플롯을 나타낸다.
도 29A~ 29L은 생성된 오염물 층을 갖는 여러 샘플의 반사율 비의 플롯을 나타낸다.
반사율계를 보정하기 위해 표준 샘플이 통상적으로 사용되는 방법을 도 1의 흐름도(102)에 일반적으로 나타냈다. 도면을 근거로, 보정 과정에서 첫번째 단계(104)는 표준 샘플의 반사율 특성의 정보를 가정하는 것이다. 이 정보를 얻은 후, 단계 (106)에서 샘플로부터 반사된 빛의 강도를 파장의 함수로서 기록할 수 있고 반사율계를 보정한다. 이어서, 알려지지 않은 샘플의 반사율을 단계(108)에서 장치로 완전히 결정할 수 있다.
보정 과정의 더욱 상세한 설명은 도 2의 흐름도(202)에서 개략되고, 여기서 알려지지 않은 샘플의 절대 반사율의 산출이 포함되는 수학적 관계가 존재한다. 도2는 산출 과정에 대한 흐름도(202)를 나타낸다. 첫번째 단계(204)에서, 표준 샘플의 반사율 특성의 정보를 가정한다. 그리고 나서, 단계(206)에서 표준 샘플로부터 강도를 기록한다. 다음에, 소스 강도 프로파일을 표준 샘플의 가정된 반사율 특성의 정보를 이용하여 단계(208)에서 산출한다. 단계 (210)에서, 알려지지 않은 샘플의 강도를 기록한다. 그리고 나서 단계 (212)에 나타낸 바와 같이 알려지지 않은 샘플에서 반사율을 계산한다. 그리고 나서 알려지지 않은 샘플의 반사율을 단계 (214)의 식에 따라 표현할 수 있다. 과정의 최종 단계의 시험으로부터, 알려지지 않은 샘플의 측정된 반사율은 보정 샘플의 가정된 반사율에 비례한다는 것이 확인된다. 따라서, 가정된 반사율이 부정확하다면 측정된 반사율 또한 부정확하게 될 것이다.
단일 결정 실리콘 웨이퍼는 DUV-NIR에서 작동하는 반사율계에 대한 보정 표준으로 사용되어져 왔다. 이들은 이 스펙트럼 영역에서 편재하고, 제어가능하게 생산되고 광학적으로 잘 특징되므로 현명한 선택임이 판명되었다. 실제로, 실리콘 웨이퍼에 대한 가정된 반사율 특성은 프레스넬 식과 천연 이산화 실리콘 표면 층의 광학 특성과 두께 및 실리콘 자체의 광학 특성에 대한 가정된 정보를 사용하여 산출된다.
약 250nm 보다 긴 파장에서 작동하는 반사율계의 보정에 적용될 때 실리콘 웨이퍼는 그들의 물리적 특성에 대한 근본적인 가정이 이 파장 영역에서 오류에 대해 상대적으로 덜 민감하기 때문에 잘 작업된다. 즉, 웨이퍼의 표면상의 천연 산화물층의 가정된 두께에서의 오류는 샘플의 예상된 반사율에 크게 영향을 미치지 않고 따라서 보정 과정의 정확성에 부정적으로 영향을 미친다.
이점은 도 3에서 추가로 설명되고 여기서 SiO2 두께의 범위가 10~30Å인 일련의 SiO2/Si 샘플의 계산된 반사율 스펙트럼을 나타내었다. 예를 들면, 반사율 스펙트럼(302)은 10Å SiO2 층을 갖는 Si 샘플을 나타내고 반면 반사율 스펙트럼(302)는 30Å SiO2 층을 갖는 Si 샘플을 나타낸다. 스펙트럼들 간의 차이는 250 nm 이상 에서 상당히 작은 반면, 이들은 파장이 짧아질수록 상당히 중요해진다. 따라서, 천연 산화물 층의 두께가 10Å라고 가정하고, 실제는 20Å라면, 250nm 미만의 파장에서 상당한 보정 오류가 도입될 것이다.
도 4는 이와 같은 오류의 효과를 설명한다. 이 도면에서의 플롯은 반사율 스펙트럼의 쌍의 비율에 상응하는 일련의 곡선이다. 각 쌍에서 첫번째 스펙트럼은 "가정된" 천연 산화물 두께(10~30Å의 범위)를 갖는 SiO2/Si 샘플로부터 예상되는 것에 상응하고, 반면 각 쌍의 두번째 스펙트럼은 20Å의 "실제" 천연 산화물 두께를 갖는 SiO2/Si 샘플에 상응한다. 그러므로, 도 4의 곡선 (302)는 두께 20Å의 천연 산화물의 반사율 스펙트럼에 대한 두께 10Å의 가정된 천연 산화물에 대한 반사율 스펙트럼의 비에 상응한다. 유사하기는 도 4의 곡선 (304)는 두께 20Å의 천연 산화물의 반사율 스펙트럼에 대한 두께 15Å의 가정된 천연 산화물에 대한 반사율 스펙트럼의 비에 상응한다. 유사한 양식 곡선 (306, 308 및 310)은 두께 20Å의 천연 산화물의 반사율 스펙트럼에 대한 (각각) 두께 20, 25 및 30Å의 가정된 천연 산화물에 대한 반사율 스펙트럼의 비를 나타낸다. 이 점에서, 비율은 본질적으로 보정 오류의 측정으로 간주되고, 따라서 보정 오류 함수(CEF)로 언급된다. CEF가 단위에 가까울수록, 보정과 관련된 오류는 낮아진다. 곡선 (306)에 의해 나타나는 바와 같이 "가정된" 두께가 20Å의 "실제" 두께와 같아지는 경우, CEF는 모든 파장에서 동일하고 보정은 완벽히 정확하다. "가정된" 두께가 25Å (단지 5Å의 오류)인 상황에서 CEF는 짧은 파장에서 1.3보다 큰 값을 갖고, 반면 250nm 이상의 파장에서는 1.002보다 낮은 값을 유지한다. 이것은 VUV에서 30% 보다 큰 오류를 나타내고 더 긴 파장에서는 ~2.9% 보다 적은 오류를 나타낸다. 따라서, 250 nm보다 큰 파장에서 반사율을 보정하는데 용이하게 사용되는 반면, 이들은 VUV에서 반사율계를 정확히 보정하는 실제적 수단을 제공하지 않는다.
이에 더하여, 천연 SiO2/Si 시스템은 정상 제조 또는 실험실 환경에서 초-박막(~1nm 이하) 유기 탄화수소층이 성장될 것이라는 것이 일반적으로 알려져 있다. 또한, 유기 물질이 VUV 도구의 작업 중 필름 표면에 생성될 수 있다. 이러한 타입의 오염물 층은 산성에서 세척하거나 또는 VUV 소스 자체를 이용하여 제거할 수 있다. 그러나, 도구의 사용 동안 변화가 심한 유기층은 VUV 영역에서 반사율 특성의 상당한 변동을 야기할 수 있다.
오류의 또 다른 기원은 통상의 제조 환경에서 실리콘-기재 화합물의 존재로 인해 VUV 조사에 노출된 표면상에 실리콘-기재 오염물의 발생이다. 이 층 "위에 구워진 것"은 제거하기 어렵다. 시간에 걸쳐 이 오염물 층은 천연 SiO2/Si 표준 샘플의 표면에 구축되고, 특히 VUV 영역에서 표준의 절대 반사율을 감소시킨다. 이것은 천연 SiO2/Si 구조물을 가정하는 Rcal을 항상 발생하는 보정 과정이 VUV에서 종종 부정확한 결과를 가져온다는 것을 의미한다.
이들 변화는 일반적으로 모든 측정에 영향을 미치고 VUV 반사율 데이타의 신뢰성에 상당한 충격을 갖는다. 필요한 것은 시스템 드리프트에 의한 Io에서의 변화로부터 보정 표준 자체에서 발생하는 변화를 구별하고, 그리고 이들 변화가 일어날 때 절대 보정 과정을 정정하는 방법이다.
이들 문제를 해결하기 위한 선택적인 접근법은 본 발명의 구현예에 의해 제공된다. 도 5에 나타낸 흐름도 (502)는 이 과정에 포함된 단계들의 일반적인 개관을 제공한다. 도면을 증거로, 이 기술은 두개의 샘플, 표준 및 참조 샘플의 사용을 필요로 한다. 표준 샘플은 약간의 스펙트럼 영역에 걸쳐 중요하고 스펙트럼으로 명백한 CEF을 나타낼 것이 예상되도록 선택된다. 한편, 참조 샘플은 동일한 스펙트럼 영역에 걸쳐 상대적으로 특색이 없는 반사율 스펙트럼을 나타낼 것으로 예상되도록 선택된다.
공정의 처음 두 단계 (504 및 506)은 도 1의 종래의 방법에 기재된 것과 사실상 동일하다. 즉, 표준 샘플의 특성에 대한 정보를 가정하고, 이어서 샘플로부터 반사된 빛의 강도가 파장의 함수로서 기록되고 반사율계를 보정하는데 사용된다. 이 점에서, 보정된 반사율계는 단계(508)에 기재된 바와 같이 참조 샘플을 측정하고 그것의 반사율을 결정하는데 사용된다. 일단 이것이 수행되면, 단계(510)에서 표준 샘플의 "실제" 특성은 참조 샘플과 CEF의 측정된 반사율 특성의 평가를 통해 결정된다. 얻어진 표준 샘플의 "실제" 특성에 대한 정보를 가지고, 반사율계는 단계(512)에서 정확히 재-보정될 수 있고, 그것에 의해 공정의 두번째 단계에서 표준 샘플의 "가정된" 특성과 연관된 오류로부터 생긴 부정확성을 제거한다. 일단 기기가 재-보정되면, 알려지지 않은 샘플의 절대 반사율은 단계 (514)에 나타낸 바에 따라 정확히 결정될 수 있다.
한 구현예에서, 보정 기술은 표준 샘플의 선택에 의존한다. 앞에서 논의한 바와 같이, 표준이 반사율계의 어느 스펙트럼 영역에 걸쳐 중요하고 스펙트럼적으로 명백한 CEF 스펙트럼을 나타내는 것이 바람직하다. 고도로, 이 용량은 샘플의 광학적 특성에 의해 영향을 받을 수 있다. 특별히, 표준 샘플에 의해 발생된 CEF 신호는 그것을 포함하는 하나 이상의 재료에 상응하는 광학적 흡수단의 주변에서 증가될 것으로 예상된다. 이 스펙트럼 영역에서 샘플의 특성의 작은 변화는 반사된 신호에서 상당한 변화 및 따라서 큰 CEF 기여를 발생한다. 그러므로, 반사율계는 CEF 신호의 분명한 특색이 검출되고 설명되는 것을 보장하도록 충분한 스펙트럼 해상도를 갖는 것이 바람직하다.
본 발명의 바람직한 구현예에서, VUV 반사율계를 보정하도록 고안된, 표준 샘플은 실리콘 기질에 놓인 비교적 두꺼운 (~10000Å)SiO2 층을 포함한다. 도 6은 이와 같은 표준에 대한 CEF 플롯을 나타내고, 여기서 3쌍의 반사율 스펙트럼의 비를 "가정된" SiO2 두께 9990, 10000 및 10010Å에 대해 플롯하였다. 그래프를 증거로 하여 가정된 9990Å에 상응하는 스펙트럼 (602)와 가정된 10010Å에 상응하는 스펙트럼 (604) 둘 다는 실질적으로 그리고 스펙트럼적으로 명백한 CEF 특색을 나타낸다("가정된" 두께가 10000Å의 "실제"두께와 동일한 경우, CEF는 모든 파장에서 1이다). 사실, 도면의 데이타는 (1000에서 오직 1 부분을 나타내는) 10Å 오류가 VUV 반사율 결과에서 200%를 넘는 큰 부정확성을 도입한다는 것을 나타낸다.
(가정된 두께와 실제 두께가 동일하지 않은 경우에도 모두 하나로 접근한다는 사실로 인해) 250nm보다 긴 파장에서의 CEF값이 오류의 방법으로 거의 나타나지 않은 도 4에 나타난 20Å SiO2/Si 샘플에 대한 CEF 플롯과 반대로, 도 6에 플롯된 10000Å SiO2/Si 샘플에 대한 CEF값은 가정된 두께와 실제 두께가 같지 않을때 사실상 모든 파장에서 측정가능한 오류를 나타낸다. 그러나, CEF에서의 가장 명백하고 가장 강한 특색은 (이 영역에서 SiO2 흡수단의 존재의 직접적인 결과) VUV에서 또한 발생한다는 것을 기억하는 것이 중요하다.
10000Å SiO2/Si 샘플이 본 발명의 목적을 위한 예시적인 표준을 제공하고, 중요한 CEF 신호의 결과로서 "가정된" 두께에 작은 오류를 발생하는 반면, 많은 다른 샘플이 마찬가지로 동등하게 작용한다는 것은 본 분야의 당업자에게 이해될 수 있다. 일반적으로, "가정된" 두께 또는 몇몇 다른 가정된 샘플 특성에서의 작은 오류에 대한 실질적인 CEF 신호를 생성하는 어느 샘플이 적용될 수 있다.
본 발명의 범위 내로 정의되는 바에 따라, CEF는 본질적으로 표준 (또는 "보정") 샘플에 대한 "가정된" 그리고 "실제" 반사율 스펙트럼의 비이다. 표준 샘플에 대한 가정이 완전히 정확하다면, CEF는 모든 파장에서 하나의 값을 갖는다. 가정이 약간의 결점을 갖는다면, CEF는 1보다 다소 큰 값을 나타낼 것이다. 가정에서 부정확성이 커질수록, CEF값이 1에서 더 많이 벗어날 것이다.
CEF가 보정 정확성의 민감한 지표를 제공하는 반면, 그것 자체는 관찰되지 않는다. 그러므로, CEF를 이용하는 하나의 면은 CEF 특색이 나타나도록 참조 샘플을 이용하는 것이다. 이것은 초기 보정 후 샘플에 수행된 모든 측정이 실제로는 연구하는 샘플의 CEF와 "실제" 반사 스펙트럼의 곱이기 때문이다. 따라서, 실질적으 로 부드럽고 특색없는 반사 스펙트럼을 갖는 참조 샘플이 측정된다면, 그리고 CEF가 단일하게 같지 않다면, 그리고 나서 CEF에서의 강렬히 명백한 특색은 참조 샘플로부터 기록된 반사 스펙트럼에서 분명히 명백할 것이다. 그러므로, (참조 샘플이 관심의 특정영역에서 비교적 특색이 없다는 것 이외에) 참조 샘플의 "실제" 반사 특성의 본질적인 예비 정보가 없는 경우에도, CEF의 특징을 쉽게 평가하고 따라서, 표준 샘플의 특성에 관한 초기 가정의 정확성을 판단하는 것이 가능하다.
실제적으로 평탄하고 특색이 없는 반사 스펙트럼을 갖는 어느 샘플이 참조 샘플로 적용되는 반면, 특히 적절한 선택은 미국의 Acton Research Corporation 제품인 코팅 #1200을 갖는 광-대역 VUV 거울과 같은 광-대역 VUV 거울이다. 이런 타입의 거울용의 전형적인 반사 스펙트럼을 도 7에 나타내었다. 이 도면을 근거로, 이 광-대역 거울은 대부분 특색없는 스펙트럼을 갖는 전체 VUV 영역 전체에 고반사율을 결합한다. 도 7로부터 참조 샘플은 표준 샘플이 중요한 CEF를 나타내는 VUV와 같은 특정 영역에서 명백한 특색을 보이지 않는다. 참조 샘플로 사용되는 샘플은 샘플에서 샘플로 일정한 반사 스펙트럼을 제공해야하는 것은 아니다. 예를 들면, 동일한 제조사의 동일한 코팅을 갖는 광-대역 VUV 거울의 동일한 타입이 거울에서 거울로 절대 반사율에서 차이를 나타낸다. 그러나, 어느 주어진 거울에서 비교적 완만하고 특색이 없는 반사 스펙트럼에 제공된다면(적어도 관심의 스펙트럼 영역에서), 거울은 참조 샘플로 사용하기에 적합할 수 있다. 더우기 (상기 거울과 같은) 참조 샘플이 시간에 따라 절대 반사율 변화를 나타낸다고 해도, 상기 샘플은 참조 샘플로 여전히 적합하다. 그러므로, 참조 샘플 제조의 반복가능성과 시간에 걸친 특성의 변화는 원하는 특정 영역에서 샘플의 특색없는 특징만큼 중요하지 않다.
VUV와 같은 관심의 특정 영역에서 비교적 특색이 없는 샘플의 한 형태는 샘플 상에 천연 산화물을 갖는 실리콘 샘플이라는 것이 본 분야의 당업자에 의해 인식될 수 있다. 이와 같은 샘플은 1000Å SiO2/Si와 같은 두꺼운 산화물을 갖는 실리콘 샘플과 비교하여 비교적 특색이 없다. 그러므로, 여기에 기재된 바와 같이, 한 구현예에서 표준 샘플은 1000Å SiO2/Si일 수 있고 참조 샘플은 천연 산화물 층을 갖는 실리콘 샘플일 수 있다.
그러므로, 표준 샘플이 표준 샘플 특성의 미묘한 변화에 대한 파장에서 상당한 반사 변화를 나타내는 경우에도 관심의 파장의 보정을 허용하는 표준 샘플을 이용하는 기술이 제공된다. 사용자가 관심있는 파장의 영역에서 전통적으로 중요한 보정 오류를 만날 것으로 예상되는 경우에도 보정이 달성될 수 있다. 이와 관련하여, 기술은 보정 오류 함수로 불릴 수 있는 일정량의 보정 오류의 존재를 이용할 수 있다.
그러므로, 보정 공정은 첫번째 샘플과 두번째 샘플을 이용하는 기술을 포함한다. 첫번째 샘플은 샘플 특성 변화의 함수로서 관심의 스펙트럼 영역에서 상당한 반사율 변화를 포함하고, 두번째 샘플은 동일한 스펙트럼 영역에 걸쳐 비교적 특색없는 반사율 스펙트럼을 갖는다. 첫번째 샘플은 표준 또는 보정 샘플로 간주되고, 두번째 샘플은 참조 샘플로 간주된다. 표준 샘플을 이용하여 그리고 참조 샘플을 측정하여 시스템을 첫번째 보정함에 의해, 참조 샘플로부터 관찰된 반사율의 어느 명백한 변화는 보정 샘플에 대한 가정에서의 부정확의 함수가 될 것으로 가정될 수 있다. 이 정보를 이용하여, 시스템을 재보정할 수 있다.
추가로, 보정 기술은 관심의 특정 영역에서 상당한 보정 오류 함수를 갖는다고 가정되는 것을 제외하고 비교적 알려지지 않은 특성을 갖는 표준 샘플을 이용할 수 있다. 그러므로, 표준 샘플이 샘플 특성의 변화에 대한 반사율에서의 예리한 변화를 나타낸다고 가정할 수 있다면, 표준 샘플의 정확한 특성을 알아야 할 필요는 없다.
참조 샘플 측정을 보정 과정의 결과를 평가하는데 사용하기 전, 참조 샘플 반사율 스펙트럼과의 결합을 고려하여 CEF를 정량화하여 평가하는 수단을 수학적으로 구축하는 것이 바람직하다. 본 발명의 한 구현예에서 이것은 일반적으로 다음의 방법으로 수행될 수 있다.
우선, 측정된 반사율 스펙트럼의 도함수를 계산한다. 이것은 CEF와 참조 샘플의 "실제" 반사율 스펙트럼 사이의 결합을 줄이고 (참조 샘플로부터 예상되는) 느린 변화 특질보다 (CEF에 의해 기인하는 듯한) "급격한" 반사율 구조에 큰 역점을 두는 작용을 한다. 다음, 도함수의 절대값을 계산하고 결과 함수를 적분한다. 적분 전에 도함수의 절대값을 취하는 것은 함수의 양의 값과 음의 값 모두를 구조적으로 수집하고 참조 샘플 반사율 스펙트럼으로부터 발생하는 도함수에 대한 기여가 상쇄되는 것을 막는데 필요하다. 적분이 완성되면, 초기 보정 과정의 결과를 정량적으로 평가하는 것이 가능하다.
이 방법에서 적분값은 표준 샘플의 특성에 관한 초기 가정에 반복적으로 맞 추고, CEF를 재-계산하고 그리고 그 값을 최소화하기 위해 적분값을 재-결정하는 알고리즘으로 피드백될 수 있다. 최소가 얻어지면, 표준 샘플의 "실제" 특성, 그리고 그것의 "실제" 반사율이 결정된다. 이때, 반사율계는 정확히 보정되고 그리고 알려지지 않은 샘플에 대한 측정이 수행될 수 있다.
이 방법에 포함된 단계들에 대한 추가의 이해는 도 8~도 11에 나타낸 데이타들의 검토를 통해 인식될 수 있다. 도 8은 10010Å의 "가정된" 두께를 사용한 10000Å SiO2/Si 표준 샘플로 보정 후 적합한 참조 샘플 상에 수행된 측정 결과를 나타낸다. (보정을 위해 조정된) 참조 샘플의 측정된 스펙트럼에서의 명백한 구조물 증거는 보정 과정동안 도입된 10Å 오류의 결과이다. 도 8에 나타낸 신호(802)는 참조 샘플로부터 얻은 측정 스펙트럼이다. 이 신호는 참조 샘플의 반사율과 부정확한 보정으로 얻은 CEF 스펙트럼의 곱의 결과이다. 공정의 이 시점에서, CEF와 참조 샘플 반사율 신호는 본질적으로 결합되고 VUV의 더 짧은 파장에서 크게 존재하는 증거이다. 본 실시예에서, 이것은 CEF 신호가 VUV 영역에 크게 존재하고 참조 반사율은 동일한 영역에서 실질적으로 특색이 없다.
이 스펙트럼의 도함수를 도 9에 나타내었다. 당연히, CEF/참조 반사율곱 도함수 신호 (902)의 대부분은 스펙트럼의 VUV 영역에 있다. 그리고 나서 적분 전에 자취의 절대값을 계산하고, 이것은 보정 정확성의 정량적 측정을 가져온다. 이 적분된 합은 표준 샘플의 "가정된" 두께를 맞추는 반복적 루틴으로 되돌아가고 그 값이 최소가 될때까지 CEF/참조 반사율 곱 적분을 재-계산한다.
"가정된" 두께의 함수로서의 CEF/참조 반사율 곱 적분의 값을, 시스템에 잡음이 있는 그리고 잡음이 없는 10000Å SiO2/Si 표준 샘플에 대해 도 10의 민감도 플롯에 나타내었다. 플롯(1002)은 0.5% 잡음 성분의 존재를 포함하는 CEF/참조 반사율 곱 적분의 값을 나타내고, 플롯 (1004)은 잡음이 없는 데이타를 나타낸다. 데이타의 시험을 증거로, 적분은 SiO2 층의 "가정된" 두께에서, 원래의 반사율 데이타에서 0.5% 잡음 성분이 존재하는 경우에도, 작은 오류에 대해 극히 민감하다. 말할 필요도 없이, CEF/참조 반사율곱 적분의 최소값은 "가정된" 두께값이 표준 샘플의 "실제" 두께와 매치될 때 달성된다. 반복 공정의 완성에 이어, 표준 샘플의 "실제" 특성이 결정되고, 기기는 정확히 보정된다. 이 시점에서 CEF 함수는 모든 파장에서 단일값을 가정하고 참조 샘플의 순차적 측정은 도 11에 나타낸 바와 같이, 그것의 진짜 반사율 스펙트럼(1102)를 가져온다.
이 보정 과정의 예시와 상세한 설명은 도 12의 흐름도(1202)에 간단히 설명되고, 여기서 알려지지 않은 샘플의 절대 반사율의 계산에 포함된 수학적 관계가 표시된다. 도 12의 단계(1204)에 나타낸 바와 같이, 우선 주어진 스펙트럼 영역에서 상당한 보정 오류 특색을 나타낼 것으로 예상되는 표준 샘플의 가정된 정보가 표준 샘플의 가정된 반사율을 계산하는데 사용된다. 단계 (1206)에서 표준 샘플의 강도가 기록된다. 단계(1208)에서, 소스 강도 프로파일이 표준 샘플의 가정된 반사율을 사용하여 계산된다. 동일한 스펙트럼 영역에 걸쳐 상당히 완만한 반사율 특성이 나타낼 것을 예상되는 참조 샘플의 강도를 이후 단계(1210)에서 기록한다. 그리 고나서, 단계 (1212)에서 참조 샘플의 반사율이 계산된다. 참조 샘플의 반사율은 그리고 나서 단계(1214)의 식에 따라 표현될 수 있다. 그리고 나서, 참조 샘플 반사율 스펙트럼의 도함유의 절대값을 단계 (1216)에서 계산한다. 이어서 도함수의 절대값의 적분을 단계(1218)에서 계산한다. 그 다음, 단계 (1220)에서 표준 샘플의 특성에 관한 가정의 반복적인 수정이 수행되고 그리고 표준의 가정된 반사율이 재계산된다. 대조는, 적분값이 최소가 될때까지 단계 (1220)에서 단계(1214)로 되돌아가고 따라서 표준 샘플의 실제값은 공정이 단계 (1220)에서 단계(1222)로 진행되는 점에서 얻어진다. 단계 (1222)에서 소스 강도 프로파일이 표준의 실제 반사율을 사용하여 재-계산된다. 알려지지 않은 샘플의 강도는 단계(1224)에서 기록된다. 최종적으로, 알려지지 않은 샘플의 반사율이 단계(1226)의 식에 따라 계산되고 표시된다.
본 분야의 당업자들은 표준 샘플의 "가정된" 특성에서 조정을 통해 그 값을 최소화하도록 고안된 반복 경로로 피드백하는데 유용하도록 하는 방법으로 CEF 신호를 정량화하는 많은 방법이 존재한다는 것을 인식할 것이다. 이에 더하여, 상기 논의가 표준 샘플의 두께가 보정 공정동안 정확히 결정되어질 "가정된" 두께라고 간주되는 한편, 표준 샘플의 다른 많은 특성이 또한 "가정된" 특성으로 처리되고 동일한 방법으로 결정될 수 있다는 것이 당업자에게 추가로 인식될 것이다. 이와 같은 특성은 복소굴절률, 조성, 다공성 및 표면 또는 계면 조잡성을 포함하지만 이것으로 제한되는 것은 아니다. 이들 특성은 독립적으로 결정될 수 있고, 또는 몇몇 경우에는 보정과정 동안 다른 특성과 함께 결정된다.
특정 환경에서, 추가의 수학적 단계가 보정 경로의 수행을 강화하기 위해 수행될 것이다. 참조 샘플로부터 기록된 측정된 반사율 데이타에서의 상당한 잡음의 존재에서, 그것의 도함수를 취하기 전 또는 취한 후, 원 데이타를 필터링하는 것이 유리할 것이다. 많은 적절한 평활필터가 선행기술에 존재하는 반면, Savitzky-Golay 필터는 일반적으로 원 데이타에서 스펙트럼 특색의 폭과 위치를 유지하므로, 이 적용에 특히 적합하다. 이에 더하여, 몇몇 경우 CEF 신호의 기여를 더욱 강조하기 위해 적분이 수행되는 파장 범위로 제한하는 것이 유리하다는 것이 증명된다 .
본 발명이 스스로 많은 수행 모델로 적합하다는 것이 본 분야의 당업자에세 명백하다. 특히 유리한 방법은 참조 샘플을 반사율계에 병합하여 쉽게 이것을 이용할 수 있도록 하는 것이다. 이 방법은 진공자외선 참조 반사율계를 기재하는, 2003년 9월 23일자의 U.S. 출원 제10/668,644호 및 그 내용이 참조로서 병합된, 2004년 7월 30일자로 출원된 U.S. 출원 10/909,126호에 상세히 기재된다. 상기 미국 출원에 기재된 시스템과 결합하여 본 명세서에 제공된 보정 기술의 사용예는 도 12A에 설명된다. 도 12A는 2004년 7월 30일자로 출원된 미국 출원 제10/909,126에서 도면 34에 대해 상세히 기재된 바와 같이 광대역 반사율계 시스템(3400)을 제공한다. 시스템(3400)은 임의로 다중 소스(3201, 3203, 및 3302) 및 상응하는 다중 분광기(3214, 3216, 및 3304)를 포함한다. 플립-인 거울(FM-1 내지 FM-4)과 상응하는 윈도우(W-3 내지 W-6)가 여러 광원과 분광기를 선택하는데 사용될 수 있다. 거울 (M-1 내지 M-5)은 나타낸 바와 같이 빔을 향하도록 사용된다. 샘플(3206)은 샘플 빔(3210)에 위치할 수 있다. 참조 샘플(3212) 또한 제공된다. 빔 분할기 BS가 제공 되고 사용될 빔을 선택하는 셔터(S-1 및 S-2)가 사용된다. 여러 광학기와 샘플이 환경적으로 밀봉된 챔버(3202 및 3204)에 포함될 수 있다. VUV 광역 대역에서 실험을 얻을 수 있다.
도 12A에 나타낸 바와 같이, 샘플 빔(또는 채널)(3210)은 샘플(3206)에서의 측정을 얻기 위해 제공된다. 참조빔(3212)는 시스템을 참조하는데 사용된다. 일반적으로, 환경 또는 다른 시스템 조건을 나타내는 메카니즘을 제공하도록 배열된다. 참조 빔은 빔 길이와 유사한 빔 경로를 제공하고 샘플 빔에 대한 환경 조건을 제공하도록 배열되지만, 참조 빔은 샘플(3206)을 만나지 않는다. 여기에 기재된 보정 기술로 작동시, 표준 샘플은 도 12A의 샘플(3206) 위치에 놓일 수 있다. 그러나 (이와 같은 샘플(3206)에 놓인 별개의 참조 샘플의 사용이 유용하긴 하지만) 별개의 참조 샘플이 샘플(3206) 위치에 놓일 필요는 없다. 오히려, 전체 참조 빔(3212) 경로는 "참조 샘플"로서 해석된다. 예를 들면, 빔 분할기(BS), 거울(M-4), 윈도우(W-2) 및 거울(M-5)의 누적효과 (즉, 샘플과 참조 경로 간의 다른 요소들)는 "참조 샘플"을 함께 형성하는 것으로 해석된다. 참조 샘플에 대한 전체 빔 경로의 이와 같은 사용은 일반적으로 광학 요소의 결합 효과가 관심의 스펙트럼 범위에서 비교적 완만한 특색없는 반사 스펙트럼을 제공한다면 이용가능하다.
보정 기술을 이용하는 많은 다른 방법이 본 분야의 당업자에게 이해될 수 있고 여기에 기재된 보정 기술은 여기에 언급된 기계적 배열로 제한되지 않는다. 비록 도시하지는 않았지만, 반사율계 시스템(3400)은 프로세서, 컴퓨터, 기타 전자기기 및/또는 여기에 제공된 보정 기술에 따른 시스템을 보정하기 위한 소프트 웨어 를 포함할 수 있다. 프로세서, 컴퓨터, 기타 전자기기 및/또는 소프트웨어는 반사율계 광학 하드웨어에 병합하는 것으로 해석될 수 있거나 또는 반사율계 광학 하드웨어와 함께 보정을 허용하도록 배열된 반사율계 시스템을 형성하는 별개의 독립형 유니트일 수 있다.
본 발명에 의해 제공되는 많은 장점이 있다. 이와 같은 장점의 하나는, 시판되는 박막 표준 샘플과 관련된 불확정성이 너무 커서 통상의 방법을 이용하여 정확히 보정할 수 없다는 점에 비추어, VUV 반사율계 데이타를 정확히 보정할 수 있는 기술을 제공하는 것이다. 그 결과, 반사율계 도구 사용자가 고가의 표준 샘플을 구매, 유지 및 재보정해야 할 필요를 모두 제거할 수 있다.
더우기, 본 발명은 표준 또는 참조 샘플 어느 것의 정확한 특성의 선행 정보없이 매우 정확한 보정 결과를 얻을 수 있게 한다. 이 능력은 특히, 모든 샘플이 자연적 성장 메카니즘 또는 오염의 결과로, 시간에 따라 그들의 특성에 미세한 변화를 겪을 것으로 예상될 수 있기 때문에 유용하다.
VUV 반사율 데이타를 보정하기 위한 목적에 특히 적합한 이외에, 본 발명은 또한 다른 스펙트럼 영역으로부터의 반사율계 데이타를 보정하는데도 사용될 수 있다. 이와 같은 경우, 본 발명은 관심의 스펙트럼 영역에서 실질적인 CEF 신호를 생성할 것으로 예상될 수 있는 다른 표준 샘플의 사용이 적용될 수 있다.
본 발명의 추가의 이점은 이것이 두번째 참조 기기의 사용을 요구하지 않고, 따라서 시스템 비용과 복잡성을 크게 줄인다는 것이다.
보정된 반사율계로부터 일단 반사율 데이타가 기록되면, 이것은 통상적으로 분석 알고리즘을 거쳐 실질적으로 감소되는 공정 유니트로 보내진다. 이들 알고리즘은 일반적으로 반사율과 같은 샘플의 다른 특성에 대한 광학 데이타와 관련되고, 이것은 이후 필름 두께, 복소굴절률, 조성, 다공성, 표면 또는 계면 조잡성 등을 측정 및/또는 모니터할 수 있다.
데이타 정리는 일반적으로 샘플을 포함하는 재료의 광학적 특성을 기재하기 위한 하나 이상의 모델과 결합하여 프란셀 식의 몇몇 형태를 사용하여 수행된다. 데이타 세트의 정리에 사용된 특정 모델과 관계없이, 더 큰 목적은 (상기와 같은) 샘플의 특성과 관련된 특정 계수를 반복적 최적화 공정을 통해 얻을 수 있도록 측정된 데이타를 기재하기 위해 수학적 표현을 사용하는 것이다. 즉, 측정된 데이타는 샘플의 특성에 관한 파라미터의 세트에 의존하는 식을 사용하여 계산된 것과 비교된다. 측정된 데이타와 계산된 데이타 세트 간의 상위는, 두 데이타 세트 간의 충분한 일치를 위한 시간이 얻어질 때까지 파라미터의 값을 반복적으로 조절함으로써 최소화된다. 이 상위는 보통 "적합도(GOF)" 계수의 용어로 정량화된다.
적합도를 계산하기 위한 수많은 수학식이 선행기술에 존재한다. 이들 기술의 대부분은 어느 정도 측정된 스펙트럼과 계산된 스펙트럼 간의 차이의 결정에 의존한다. 이들 방법은 일반적으로 적용될 수 있고 파라미터 공간에서 절대최소의 일반 영역에 위치하는 합리적인 일을 하지만, 이들은 종종 그 최소에서 수렴 후, 특히 측정된 데이타에서 증가된 잡음 수준의 존재하에서 단점을 나타내었다.
도 13은 10000Å SiO2/Si 시험 샘플에 대해 계산된 바에 따라 (본 분야의 당 업자에게 "카이-제곱" 보상 함수로 알려진) 선행 기술의 적합도 식에 대해 민감도 플롯(1302)를 나타낸다. 이것으로 보아, 표준 보상 함수는, 잘-정의된 최소를 갖는 비교적 완만한 선 형태를 나타내기 때문에, 필름의 "실제" 두께의 일반 영역의 위치를 선정하는 효과적인 수단을 제공한다. 그러나, 정밀한 검사에 의해, 함수의 민감도는 최소의 가까운 인근에서 상당히 나빠지는 것으로 보였다. 이 점은 도 14에서 더 잘 설명되고, 이것은 측정된 반사율 데이타에 1%의 잡음이 존재할 때, 도 13의 민감도 플롯(1302)의 확대 보기를 나타낸다.
도 14의 데이타의 조사 후의 증거로서, 원 반사율 데이타에 내재하는 1% 잡음은, 최소화 루틴이 시험 샘플의 "실제" 두께로 수렴되도록 하는 보상 함수의 능력을 감소시킨다. 따라서, 일단 루틴이 해의 포괄적인 근처에 위치하면 "실제" 두께를 결정하는 뛰어난 방법을 개발하는 것이 바람직하다.
본 발명의 또 다른 바람직한 구현예는 이 능력을 제공한다. 즉, 측정된 반사율 데이타를 효과적으로 줄일 수 있는 적합한 최소화 경로와 결합하여 사용될 수 있는 매우 민감한 수렴의 측정을 제공하고, 그러므로 종래의 기술만을 사용하여 얻을 수 있는 것보다 더 높은 수준의 정확성을 나타내는 결과를 가져온다. 통상의 보상 함수와 연결하여 사용될 수 있도록 고안되는 반면, 현재의 방법은 어느 경우 이와 같은 방법의 사용을 완전히 대신한다.
본 명세서에 기재된 데이타 정리 기술의 한 구현예의 전반적 개요를 도 15의 흐름도 (1502)에 나타내었고, 여기서 반사율계를 사용한 알려지지 않은 샘플의 측정과 관련된 반복적 데이타 정비 경로에 포함되는 수학적 관계가 제시된다. 공정에 서 첫번째 단계(1504)는 정확히 보정된 반사율계를 사용하여 알려지지 않은 샘플의 절대 반사율 스펙트럼을 얻는 것이다. 일단 이 스펙트럼이 기록되면 샘플의 물리적 성질에 대한 초기 가정이 단계 (1506)에서 샘플의 "예상된" 반사율 특성을 계산하는데 사용된다. 이 두개의 스펙트럼을 사용하여, "측정된" 스펙트럼에 대한 "예상된" 스펙트럼의 비가 단계 (1508)의 식으로 표현된 바와 같이 결정된다.
여기서 측정 오류 함수(MEF)로 불리는 이 비는 앞에서 논의된 CEF와 특성이 유사하다. 두 함수 모두 "실제" 데이타 세트에 대한 "가정된" 데이타 세트의 비에 관한 것인 반면, MEF은 참조 샘플의 반사율과 결합하지 않기 때문에 평가하기에 좀더 단순하다. 즉, 최소화 동안 CEF는 참조 샘플 반사율 스펙트럼의 조사를 통해 평가되지만, MEF는 알려지지 않은 샘플 자체의 조사를 통해 평가된다.
MEF (또는 반사율 스펙트럼 비율)이 최소화 경로의 결과를 평가하는데 사용되지 전에, 적합한 보상 함수가 다시 구축되어야 한다. 초기 CEF로 실시된 방법에 이어서, 흐름도 (1502)에서의 다음 단계는 단계(1510)에 나타낸 바와 같이 MEF의 도함수의 절대값을 계산하는 것이다. 이것은 대부분, 알려지지 않은 샘플을 포함하는 하나 이상의 물질에 대한 흡수단 주변의 파장으로부터 생기는, MEF에서의 급격한 스펙트럼 특색을 강조하는 역할을 한다. 이점에서, 도함수의 절대값이 계산되고 그리고 나서 생성된 함수는 단계 (1512)에 나타낸 바에 따라 적분된다. 앞서와 같이, 적분 전에 도함수의 절대값을 취하는 것이 양의 값과 음의 값 모두를 구조상으로 얻기위해 바람직하다. 일단 적분이 완성되면, 정리 과정의 결과를 정량적으로 평가하는 것이 가능하다. 더욱 특별히는 알려지지 않은 샘플의 특성에 대한 가정을 조정하고 알려지지 않은 샘플의 예상된 반사율 스펙트럼을 재계산하는 반복적인 과정이 단계 (1514)에 나타난 바와 같이 일어날 수 있다. 예상된 반사율 스펙트럼의 재계산 후, 대조는 다시 단계(1508)로 통과하고 단계(1508~1514)가 적분값이 최소가 될때까지 반복되고, 여기서 알려지지 않은 샘플의 얻고자 하는 실제 특성이 결정되고 대조는 알려지지 않은 샘플의 실제 특성이 산출물로 제공되는 단계(1516)로 간다.
이 기술은 "가정된" 그리고 "측정된" 반사율 스펙트럼 간의 오프셋을 고정하는데 둔감하다는 것을 기억해야 한다. 이것은 매우 얇은(즉, 상당한 간섭 효과를 발생하지 않도록 충분히 얇은) 막으로 이루어진 샘플로부터 수집된 긴 파장 반사율측정법 스펙트럼을 정리하는데 효과적으로 사용할 수 없는데, 즉, 이와 같은 데이타 세트는 이 방법에 의해 요구되는 민감한 스펙트럼 특색을 함유할 것 같지 않기 때문이다. 다행히, VUV 영역에서, 모든 박막 샘플은 그들의 반사율 스펙트럼에서, 간섭 또는 흡수 효과로 생긴 민감한 구조의 형태를 나타내었다.
종래의 카이-제곱법의 성능과 비교하여 이 접근법의 뛰어난 성능을 더 잘 설명하기 위해 도 16은 도 14의 샘플 10000Å SiO2/Si 시험 샘플에 대해 본 발명의 구현예를 사용하여 계산된 확장된 민감도 플롯(1602)을 나타낸다. 두 도면의 결과의 비교는, 본 발명이 카이-제곱법보다 원래의 반사율 데이타에 존재하는 1% 잡음 수준에 의해 덜 영향을 받는다는 것을 나타낸다. 이것은 본 발명이 최적화 경로에 맞춤 최소 그리고 필름의 "실제" 두께의 더욱 효과적인 측정을 제공한다는 것을 증명 한다. 이 개선된 성능은 적어도 "가정된" 두께값이 "실제" 두께의 근처에 있을 때, 본 발명이 종래의 방법을 사용하여 가능한 것 보다 더 정확하고 반복가능한 결과를 얻을 수 있다는 것을 설명한다.
더 큰 파라미터 공간의 탐험은 왜, 몇몇 상황에서 본 발명이 종래의 방법과 연결하여 더 잘 사용되는 가를 설명한다. 이 이유는 "가정된" 두께값의 더 넓은 범위에 걸쳐 그래프된 1000Å SiO2/Si 샘플에 대해 본 발명을 이용하여 계산된 민감도 플롯(1702)을 나타내는 도 17의 시험 후 명백해진다. "실제" 두께에서 MEF 적분의 값이 모든 다른 "가정된" 두께에서의 값과 명백히 구별되는 반면, MEF 적분의 선 모양에서의 날카로운 특색은 그것을 계산적으로 맞추기 어렵게 한다. 따라서, 카이-제곱 기재 보상 함수를 사용하여 최소를 찾기 시작하고 그리고 나서 일단 외관상 수렴이 달성되면, 전환하고 본 발명의 방법을 사용하여 "실제" 최소에 대한 찾기를 계속하는 것이 더욱 효과적이다. 이러한 점에서, 본 발명의 사용은 반사율계 작용의 고해상도 모드를 나타낸다.
다른 상황에서, 종래의 카이-제곱법의 사용을 함께 적용하지 않고 본 발명에 의해 제공되는 이점을 인식하는 것이 가능하다. 이와 같은 상황의 한 예는 측정된 반사율 데이타에 1% 잡음이 존재하는 100Å SiO2/Si 샘플의 측정이다. 이 환경에서, 본 발명의 전체적인 연구 성능은 표준 카이-제곱법의 성능과 비교된다. 이 증거는 도 18에 나타난 민감도 플롯 비교에 의해 제공된다. 도 18에 나타낸 바와 같이, 표준 카이-제곱법의 민감도 플롯(1802)를 본 발명에 따른 MEF 기술을 이용한 민감도 플롯(1804)와 비교하였다. 두 함수가 비교적 완만한 선 모양을 나타냈지만, 반사율 데이타에서 1% 잡음의 영향은 이미 카이-제곱법에서 분명하다.
도 19와 도 20은 각각 본 발명의 MEF 기술(도 19의 민감도 플롯(1902))과 카이-제곱법(도 20의 민감도 플롯(2002))을 사용하여 계산된 100Å SiO2/Si 샘플의 "실제" 두께 근처에서 4Å 영역을 포함하는 확장된 민감도 플롯을 나타낸다. 이 두 도면의 비교는 이 상황에서 본 발명의 유리한 성능을 설명한다.
그러므로, 데이타 측정은 진폭 구동 루틴(이것은 통상적으로 다양한 계산을 포함한다)에 단독으로 의존하기보다 스펙트럼으로 구동된 맞춤 경로인 경로를 적어도 일부 포함하는 맞춤 경로를 이용하여 얻을 수 있다. 더욱 특별히는, 측정은 날카롭고 좁은 스펙트럼 특색의 존재를 이용하여 얻을 수 있다. 스펙트럼 구동 루틴을 이용하는 한 구현예에서, 측정되어질 샘플의 실제 반사율 스펙트럼에 대한 측정되어질 샘플의 예상되는 반사율 스펙트럼의 비를 이용한다. 여기에 기재되는 본 발명은 예상된 값과 실제 값간의 차이를 기준으로 하기 보다는 값들의 비를 이용한다. 이 비의 도함수는 뚜렷한 스펙트럼 특색을 강조하는데 사용될 수 있다.
이 스펙트럼 구동 기술은 특히 뚜렷한 스펙트럼 특색, 예를 들면, 박막이 주로 VUV 영역에서 나타내는 것과 같은 뚜렷한 특색을 함유하는 스펙트럼 영역에서 유용하다. 그러므로, 재료의 흡수단 효과가 유리하게 이용할 수 있는 데이타 수렴 기술이 기재된다. 이 방법으로 예를 들면 간섭 또는 흡수 효과로 생긴 뚜렷한 스펙트럼 특색이 실제 측정값을 나타내는 데이타 최소의 더 나은 결정에 유리하게 사용 될 수 있다. 본 발명에 나타난 보상 함수는 그러므로 샘플 특성에서의 작은 변화에 대해 (흡수단) 흡수에서의 큰 변화를 포함하는 영역에서 강조되어 측정되는 물질의 흡수 특성에 의해 구동될 수 있다.
데이타 정리 기술은 두 단계 접근법을 이용할 수 있다. 한 구현예에서, 진폭 구동 맞춤 경로와 같은 저 해상 단계가 "거친" 측정을 우선 제공하는데 사용된다. 그리고 나서 유리하기는 뚜렷한 스펙트럼 특색의 존재를 이용하는 스펙트럼-구동 맞춤 경로와 같은 고해상 단계가 "미세" 측정을 제공하도록 사용된다. 이와 같은 기술을 위한 한 접근법에서, 저해상 접근법은 "카이-제곱" 보상 함수에서와 같은 미분 기재 기술을 사용하여 대략적인 측정값을 얻는데 사용되고, 그리고 나서 실제 측정값의 더욱 정확한 측정은 저해상 기술에 의해 우선 확인된 관심의 영역에서 스펙트럼 구동 비율 기재 기술을 이용하여 얻을 수 있다.
여기에 제공되는 기술은 뚜렷한 스펙트럼 특색이 존재하는 영역에서의 결과를 동적으로 가중시키는 것으로 해석될 수 있다. 예를 들면, VUV 범위에 존재하는 뚜렷한 스펙트럼단에 관하여, 이들 기술은 VUV를 크게 강조하고 DUV와 뚜렷한 스펙트럼 특색이 주어진 샘플에 기대되지 않는 더 긴 파장 데이타를 크게 탈-강조하는 가중 함수(weighting function)를 적용하는 것으로 해석될 수 있다. 더우기, 이공정은 유용한 정보를 함유할 것을 합당하게 예상될 수 있는 측정된 데이타만이 포함되도록 가중될 수 있다. 이 가중법은 (측정된 데이타를 검토해야만 하는) 의사결정과정이 각각 되풀이 후 반복될 수 있기 때문에 동적이다.
여기에 제시된 실시예가 필름 두께의 실제적 측정을 용이하게 하는 기술의 사용에 초점을 맞추지만, 본 분야의 당업자들에게 본 발명의 다른 구현예가 복소굴절률, 조성, 다공성 및 표면 또는 계면 조잡성을 포함하지만, 이것으로 제한되는 것은 아닌, 다른 물질 특성의 측정에도 동등하게 잘 적용될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 이에 더하여, 여기에 제시된 실시예가 SiO2/Si 샘플의 측정을 특별히 다루는 반면, 다른 타입의 샘플도 기재된 방법을 사용하여 동등하게 잘 측정될 수 있다는 것이 명백하다. 예를 들면, 여기에 제공된 기술은 좀더 복잡한 박막의 스택을 분석할 때 사용될 수 있다. 이와 같은 스택의 예는 기질 상의 박막 SiO2/SiN 스택 또는 기질상의 박막 SiN/SiO2/SiN 스택을 포함한다.
앞서 논의된 바와 같이, 본 발명에 의해 제공된 민감도의 높아진 수준은 대부분 이와 같은 샘플을 포함하는 하나 이상의 물질의 광학 흡수단 주변에서 샘플 특성의 작은 변화를 수반하는 반사율 신호에서의 실질적 변화를 이용한다는 사실로부터 기인한다. 이와 같은 특성은 주로 VUV 스펙트럼 영역에 있지만, 이 기술은 또한 연구 중의 샘플의 물리적 성질의 미세한 변화의 결과로서 MEF에서 상당히 날카로운 특색이 예상되는 상황에서 더 긴 파장에도 적용될 수 있다.
측정된 샘플의 "가정된" 두께의 조정을 통해 값을 최소화하도록 고안된 반복되는 루틴으로 피드백하는데 유용하게 하는 방법으로 MEF 신호를 정량화하는 많은 다른 방법이 존재한다는 것이 본 분야의 당업자에게 인식될 수 있다. 더우기 몇몇 환경에서, 추가의 수학적 단계가 측정 경로의 수행을 강화하도록 사용될수 있다는 것이 쉽게 이해될 것이다.
상기와 같이, 보정 기술은 보정 과정에서 2개의 보정 샘플의 사용을 포함하여 제공된다는 것을 인식할 수 있다. 더우기, 상기 기술은 적어도 하나의 보정 샘플의 실제 및 가정된 특성 사이에 변화가 존재하는 경우에도 보정을 허용할 것이다. 이에 더하여, 상기 기술은 첫번째와 두번째 보정 샘플로부터의 반사된 강도 측정의 비(예를 들면, 도 12에 나타난 바와 같은 Iref/Ical)가 사용되는 보정 기술을 포함한다.
다중 보정 샘플과 샘플들로부터 반사된 강도의 비의 용도는 보정 샘플과 시스템 변동에서 변화가 있고 드리프트가 존재하는 조건하에서도 보정을 제공하기 위해 여러 방법으로 이용될 수 있다. 예를 들면, 상기와 같이, 첫번째 보정 샘플은 관심의 파장 영역에서 뚜렷한 스펙트럼 특색을 갖고 두번째 샘플은 첫번째 샘플과 비교하여 관심의 파장 영역에서 비교적 특색없는, 두개의 보정 샘플을 사용하는 것이다. 두 보정 샘플을 사용하는 또 다른 예에서, 첫번째 및 두번째 보정 샘플로부터 반사된 강도의 비가 사용되고, 여기서 두 보정 샘플 중 어느 것도 비교적 특색이 없을 필요는 없다. 이와 같은 구현예에서, 샘플들은 아래에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이 바람직한 파장에서 그들의 반사 특성이 비교적 다른 것이 주로 바람직하다. 이와 같은 기술에서 각각의 샘플의 반사 데이타는 비교적 서로 분리된다고 간주될 수 있다. 비교적 특색이 없는 첫번째 샘플과 두번째 샘플을 참조로 위에서 기재된 기술들은 그들의 반사 특성이 비교적 다른 두 보정 샘플의 사용의 한 예이지만, 그러나 아래 기재와 같이 어느 보정 샘플도 스펙트럼적으로 특색이 없어야 할 필요가 없는 기술이 사용될 수 있다.
더욱 특별히는 절대 반사 보정없이도, 강도가 서로 짧은 시간 내에 각각의 샘플로부터 측정된다면 환경 또는 기기 드리프트는 중요한 역할을 하지 않을 것이므로 두 샘플로부터의 반사율 비는 측정된 강도를 통해 측정될 수 있고, 따라서 식 3은 두 측정동안 입사 강도 Io가 변하지 않는 사실로부터 기인된다.
Figure 112008083424878-PCT00003
이 비율은 단일 샘플의 절대 반사율로부터 결정되는 동일한 필름 파라미터(n, k, 두께, 계면 조잡성 등)를 추론하기 위해 표준 박막 회귀분석을 사용하여 분석될 수 있다. 그러나, 단일 강도의 경우와 달리, 한 측정에서 다음 측정으로의 측정 비의 변화는 샘플 자체의 변화 때문이고 환경이나 램프 드리프트 때문이 아니다. 그러므로, 식 3의 비는 Io의 변화와 무관하게 샘플에서의 변화를 결정하기 위해 다양한 시간 간격에서 측정될 수 있다. 이 데이타는 그리고 나서 반사율계를 보정하고 Io를 결정하는데 사용될 수 있다.
이 기술의 더 나은 이해를 얻기 위해, 보정 샘플 변화가 산화물 두께의 변화 때문이거나, 또는 SiO2 광학 특성의 가정에 의해 잘 기재된 오염물 층 때문이라는 가정에 대한 실시예를 나타낼 수 있다. 여기에 기재된 실시예 보정 샘플은 기재된 기술의 이해를 돕기 위해 제공되고 다른 보정 샘플과 두께가 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
그러므로, 보정 기술의 예시적인 설명을 제공하기 위해, 변형된 보정 과정이 1000Å SiO2/Si 보정 샘플과 관련하여 그대로의-Si 보정 샘플을 이용하여 구축될 수 있다. 두 샘플의 강도를 측정함으로써, 강도의 비율을 분석하여 두 샘플의 산화물 두께를 정확히 분석할 수 있다. 그대로의-Si 보정 샘플에 대해 결정된 두께는 식 2의 보정 과정으로 피드백되어 좀더 정확한 절대 반사율을 얻을 수 있다.
도 21 A, 21 B, 22A, 및 22B는 천연 SiO2/Si 보정 샘플(샘플 1, R1에 상응)과 명목상 1000Å SiO2/Si 보정 샘플(샘플 2, R2에 상응) 사이의 시뮬레이션된 반사 비율을 나타낸다. 도 21 A와 21 B는 비율 R2/R1에서 천연 SiO2 두께의 증가 효과를 나타낸다. 도 21A에 나타낸 바와 같이, 반사율 비율 R2/R1이 최대 1000nm까지의 파장에 대해 제공되고, 반면 도 21B는 100nm와 400nm 사이의 파장에 대한 동일한 비율의 확장된 도면이다. 도 21A와 21B에서, 샘플 1(R1)상의 천연 산화물에서 변동의 충격의 플롯이 각각 플롯(2106, 2104 및 2102)에서 SiO2의 10, 20, 및 30A에 나타났다. 천연 SiO2 두께의 증가의 주요 효과는 VUV에서의 비율의 증가이고, 따라서 반사율 R1은 감소된다.
반대로, 1000Å SiO2/Si 두께의 증가 효과는 간섭 최대와 최소를 더 긴 파장으로 이동하는 것이다. 더욱 특별히는 도 22A 및 22B는 일정한 샘플 1 천연 산화물 20Å에 대한, 1000Å SiO2/Si, 1010Å SiO2/Si 및 1020Å SiO2/Si의 샘플 2의 변화의 효과를 나타낸다. 더욱 특별히는, 플롯 2202, 2204 및 2206는 각각 1000Å SiO2/Si, 1010Å SiO2/Si 및 1020Å SiO2/Si의 샘플 2의 변화의 충격을 나타낸다 (도 22A는 100-400nm의 파장의 확장된 도면을 나타낸다). 그러므로, (하나는 두껍고 다른 하나는 얇은) 두 샘플의 두께는 분리된 것으로 간주될 수 있고, 그러므로 각각의 두께는 비율 측정의 표준 분석으로부터 얻을 수 있다.
더우기, 이 두께는 절대 반사율 표준을 사용함 없이 비율 데이타로부터 추론할 수 있다. 이 비율은 시스템 또는 램프 드리프트와 관계없이 동일하기 때문에(강도 또는 샘플 1과 샘플 2가 상당히 빠르게 연속적으로 측정된다고 가정), 시간에 걸친 비율에서 관찰된 차이는 실제 샘플에서의 변화에 상응한다. 도 21과 22는 문제의 샘플 특성이 SiO2 두께라면, 각 샘플에서 두께 양의 변화를 결정할 수 있다. 이 방법으로 샘플 2에서 탐지된 천연 산화물 층의 두께는 그리고 나서 그 샘플을 이용하여 절대 보정의 품질을 개선하는데 사용될 수 있다.
보정 샘플 중 하나가 진짜로 일정하게 유지된다면, 다른 샘플의 반사율은 비율에서의 변화로부터 직접 추론할 수 있다. 그러나, 실제로 보정 샘플 트리프트에 대한 메카니즘은 통상적으로 두 샘플 모두에서 오염물 층이 축적되고, 따라서 이것은 보통 일반적이지 않다.
여기에 기재된 기술은 오염물층이 (예를 들면, 유기 또는 실리콘 기재 오염물을 포함하는) 단순히 성장된 산화물 층이 아니라도 이용할 수 있는 보정 기술을 제공한다. 상기의 Si 보정 샘플의 경우, 오염물의 정확한 설명이 엄격히 요구되지 않도록 절대 반사율이 오염물의 성장에 따라 감소된다는 사실을 설명하기에 충분할 것이다. 그러나, 대부분의 정확한 보정 모델은 두 층 모두에서 분명한 오염물 층을 포함할 것이다.
상대적 반사율 측정은 보정 샘플에 구축된 오염물 층의 더 나은 광학적 설명을 결정하는데 사용될 수 있고 보정 과정의 정보에 병합된다. 예를 들면, 필름 구조물은 상대적 반사율 측정동안 결정된 오염물 층 두께를 갖는, 샘플 1의 오염물 층/천연 SiO2/Si 및 샘플 2의 오염물층/1OOOÅ SiO2/Si일 수 있다. 이것은 더욱 안정한 절대 반사율 보정 뿐만 아니라 처음 위치에서 더욱 정확한 절대 반사율을 가져올 것이다.
오염물 층 구축이 다양한 오염물 양에 대한 반사율 비율에 어떻게 영향을 미치는가에 대한 설명이 도 23A와 23B에 제공된다. 필름 구조는 샘플 1의 경우, 오염물층/10Å SiO2/Si이고 샘플 2의 경우 오염물 층/1000Å SiO2/Si이다.
도 23A는 각각 플롯 2302, 2304 및 2306에서 10Å, 20Å, 30Å의 다른 오염물 두께에 대한 R2/R1의 비교를 나타낸다. 오염물 층 광학 특성은 SiO2의 광학 특성과 실제로 다르기 때문에, 행동은 도 21과 22에 나타난 것과 분리된다. 다시 말하면, 3개의 파라미터 모두 - 천연 산화물 두께, 두꺼운 산화물 두께 및 오염층 두께 - 는 단일 비율 측정으로부터 동시에 측정될 수 있다. 측정된 두께는 식 2의 보정 과정으로 피드백될 수 있다. 당연히, 이 경우, 하나 또는 둘 다의 산화물 두께는 이것이 단지 변화될 것으로 예상되는 오염물 층이라면 미리 결정된 값으로 고정될 수 있다. 이에 더하여, 분석 모델을, 오염물 층의 동일한 양이 둘 다의 샘플에 구 축된다고 가정하도록 강요하는 것도 합리적일 수 있다.
일반적으로, 샘플이 그들의 반사 특성에서 충분히 다른 한, (따라서 비율이 모든 파장에서 단지 1이 아닌 한), 이런 타입의 측정은 불확정 보정 표준의 영향없이 샘플을 분석하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 상대적 반사율 측정은 관찰된 비율과 더욱 일치하여 VUV 영역에서 SiO2의 변형된 광학 특성을 얻는데 사용될 수 있다.
상기 실시예에서, 둘 다의 샘플은 동일한 재료로 형성된다(실리콘 상의 천연 SiO2 및 실시콘 상의 두꺼운 SiO2). 두 샘플에 대해 동일한 재료를 사용하는 이점은 두 샘플의 표면에서 전개될 수 있다. 다른 표면을 갖는 샘플을 사용하는 것은 성장된 오염물에서의 차이가 오염물 층을 특징하는 것을 더 어렵게 만들 수 있다. 그러나, 본 발명에 기재된 기술은 다른 재료를 갖는 샘플에 이용할 수 있다는 것을 인식할 수 있다.
더우기, 상기 실시예는 샘플 1(천연 산화물 샘플)의 특징이 결정되고 그 데이타가 보정 표준으로서 사용된 기술이 제공되었다는 것을 확인하라. 그러나, 샘플 2의 선택적인 특징이 측정되고 그 데이타는 보정 표준으로 사용될 수 있다. 한 구현예에서, 어느 남은 오류가 SiO2 간섭 극값 부근에서 인공물 형태로 스스로를 나타낼 수 있기 때문에, 보정 샘플로서 두꺼운 SiO2 샘플의 사용이 더 유리하다. 일반적으로, 필름 구조는 모델 비율을 구축하기에 충분한 정보가 알려져 있고 샘플 중 어느 것은 추가의 보정에 사용될 수 있는 구조일 수 있다.
보정 샘플, 샘플 1과 샘플 2는 본 분야에 알려져 있는 어느 다양한 방법으로 구성될 수 있다. 한 구현예에서, 두 샘플은 각각 동일한 기질 상에 형성될 수 있다. 예를 들면, 도 24는 반도체 웨이퍼 상에 형성된 또는 패드 1과 패드 2와 같은 반도체 웨이퍼 물림쇠 상에 장착된, 다른 두께의 두개의 산화물 패드(상기 실시예의 실시예 1 또는 실시예 2와 같은)를 갖는 반사율계 시스템에서 보정 공정의 가능한 기계적 수행을 설명한다. 그러나, 여기에 기재된 기술은 제공된 개념의 어느 특정 기계적 수행으로 제한하고자 하려는 것은 아니다.
그러므로, 상기 기술은 상대적으로 다른 반사율 특성을 갖는 두개의 샘플로부터 상대적 반사율 비 R2/R1을 제공하는데 사용되는 두개의 보정 샘플을 제공한다. 이와 같은 기술을 사용하여 시간에 걸쳐 보정 표준에서의 변화는 정확한 보정이 제공되는 동안에도 발생할 수 있다. 이들 기술은 매우 다양한 방법으로 수행될 수 있다. 예시적인 보정 공정 흐름을 도 25와 도 26을 참조로 설명하지만, 여기에 기재된 기술의 이점을 취하면서 다른 단계와 흐름이 사용될 수 있음을 인식할 것이다.
도 25에 나타난 바와 같이, 예시적인 기술에서, 반사율계는 첫번째 보정 샘플의 원 반사율이 정확하다고 가정하고 그리고 나서 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플의 반사율간의 비율을 형성하면서 보정된다. 더욱 특별히는, 단계 (2502)에서 (주어진 스펙트럼 영역에서 상당한 보정 오류 특색을 나타낼 것으로 예상되는) 보정 샘플 1의 가정된 정보가 샘플 1의 가정된 반사율을 계산하는데 사용된다. 그리고 나서, 단계 (2504)에서, 강도가 보정 샘플 1로부터 기록된다. 다음, 단계 (2506)에서 소스 강도 프로파일이 보정 샘플 1의 가정된 반사율을 사용하여 보정된다. 단계 (2508)에서 보정 샘플 2(동일한 스펙트럼 영역에 걸쳐 보정 샘플 1과 상당히 다른 반사율 특성을 나타낼 것으로 예상되는 샘플)의 강도를 기록한다. 보정 샘플 2의 반사율은 단계 (2510)에서 계산된다. 보정 샘플 1과 2의 반사율의 비는 단계 (2512)에서 비율로 표시된다. 보정 샘플 1과 2에 대한 가정된 모델을 단계 (2514)에 나타난 바와 같이 반사율 비로 표현함으로써 구축할 수 있다. 단계 (2516)에서, 회귀분석 알고리즘과 보상 함수가 보정 샘플 1과 2의 특성에 대한 가정을 반복적으로 조정하고 계산된 반사율 비와 모델 비의 반사율간의 차이가 최소화되고 따라서 샘플 1과 2의 "실제' 특성이 얻어질 때까지 가정된 모델 반사율을 재계산하는데 사용될 수 있다. 그리고 나서 단계 (2518)에서 소스 강도 프로파일이 보정 샘플 1의 "실제" 반사율을 사용하여 재계산될 수 있다. 단계 (2520)에서, 알려지지 않은 샘플로부터의 강도가 기록될 수 있고, 단계 (2522)에서 알려지지 않은 샘플의 계산된 반사율은 나타낸 바와 같이 표현된다.
또 다른 예시적인 보정 흐름도를 도 26에 나타내었다. 도 26에 나타낸 바와 같이, 단순화된 과정이 사용되고, 여기서 두 샘플로부터의 강도가 반사율 비를 직접 형성하는데 사용된다(두 샘플 중 하나의 가정된 반사율이 동일한 샘플의 가정된 정보로부터 계산되는 도 25의 기술과 반대이다). 도 26에 나타낸 바와 같이, 단계(2601)에서 보정 샘플로부터 강도를 기록한다. 단계(2603)에서 보정 샘플 2(동일한 스펙트럼 영역에 대해 보정 샘플 1과 상당히 다른 반사율 특성을 나타낼 것으로 예상된 샘플)의 강도를 기록한다. 그리고 나서 보정 샘플 1과 2의 반사율의 비를 실시예 1과 2로부터 기록된 강도를 기준으로 단계(2605)에 나타난 바와 같이 표현한다. 보정 샘플 1과 2에 대해 가정된 모델은 단계 (2614)에 나타난 바와 같이 반사율 비로 표현되도록 구성된다. 단계(2616)에서, 회귀분석 알고리즘과 보상 함수는, 보정 샘플 1과 2의 특성에 관한 가정을 반복적으로 조정하고 그리고 보정된 반사율 비와 모델 비의 반사율 사이의 차이가 최소이고 그러므로 샘플 1과 2의 "실제" 특성이 얻어질 때까지 가정된 모델 반사율을 재계산하는데 사용될 수 있다. 그리고 나서, 단계 (2618)에서 소스 강도 프로파일은 보정 샘플 1의 "실제" 반사율을 사용하여 재계산될 수 있다. 단계 (2620)에서, 알려지지 않은 샘플로부터의 강도가 기록되고 단계 (2622)에서 알려지지 않은 샘플의 계산된 반사율이 나타낸 바와 같이 표시된다.
식 3의 비를 분석 또는 다른 경우에는 논의함에 있어서, 우선 표준 박막 모델로부터 개개의 샘플의 R1과 R2를 계산함에 의해 비율을 계산하는 것이 편리하다는 것을 지적해야만 한다(개개의 반사율을 계산하는 방법에 관하여, 예를 들면, H. G. Tompkins and W. A. McGahan, Spectroscopic Ellipsometry and Reflectometry: A User's Guide, John Wiley and Sons, New York, (1999) 참조). 그러나, 박막 모델은 R1/R2 비율에 직접 적용함에 의해 쉽게 재공식화될 수 있고, 이것은 수학적으로 개념적으로 동등하다.
도 27은 추가로 도 23과 도 26에 기재된 개념의 추가의 설명을 제공한다. 도 27은, 하나는 얇은 산화물을 갖고(샘플 1) 다른 하나는 두꺼운 ~1000Å 산화물을 갖는(샘플 2), 두 보정 샘플로부터 산화물과 오염물 층 두께를 추출하는데 사용되는 반사율 비율 맞춤의 결과를 보여준다. 또한 각 샘플의 표면은 VUV 반사율계에서 사용되는 동안 생긴 소량의 오염물 층을 갖는다. 반사된 강도를 두 보정 샘플로부터 수집하고 측정된 반사율 비를 형성하는데 사용된다. 모델 비율이 구축되고 산화물과 오염물 층 두께는 회귀분석 동안 변할 수 있고, 이것은 계산과 측정된 비율간의 오류를 최소화한다. Si, SiO2 및 오염물 층의 광학적 특성은 이 분석에 대해 알려져 있고 고정된 것을 간주된다 (SiO2 및 오염물 광학 특성이 반사율 비의 선행 분석으로부터 결정되었고, 도 23A와 23B에 사용된 광학 특성이 약간 다르다). 계산된 비율과 측정된 비율 간의 최고의 맞춤을 제공하는 최적 두께는 두꺼운 산화물 샘플의 경우 오염물 6.06Å 및 SiO2 1052.0Å 이고, 얇은 산화물 샘플의 경우 오염물 9.49Å 및 SiO2 18.62Å 이다. 현 시점에서, 두 샘플에 대한 절대 반사율은 알려진 것으로 간주될 수 있고, 최적화된 파라미터는 둘 중 어느 하나의 샘플의 반사율을 계산하기 위해 각각의 층의 광학 특성과 표준 박막 모델과 함께 사용될 수 있다. 모델 비율을, R1과 R2를 산출하고 그리고 나서 R2/R1를 계산함에 의해 최적화하는 동안 계산할 수 있다면, 최적화된 샘플 1과 2에 대한 반사율은 추가의 계산 없이 맞춤 과정의 마지막에 이용가능하다. 도 27 분석으로부터 생기는 얇은 그리고 두꺼운 SiO2 샘플에 대한 반사율을, 같은 SiO2 두께를 갖지만, 오염물이 없는 필름에 대한 반사율과 비교하여, 샘플 1에 대해 도 28A와 28B에 그리고 샘플 2에 대해 도 28C와 28D에 나타내었다(플롯 2802과 2806은 오염물을 갖고, 플롯 2804와 2808은 오염물을 갖지 않는다). 나타낸 바와 같이, 도 28B는 도 28A의 플롯의 일부를 확장한 것이다. 유사하기는, 도 28D는 도 28C의 플롯의 일부를 확장한 것이다. 도면으로부터 반사율은 소량의 오염물 성장의 경우에도, 특히 DUV 파장 이하의 영역에서 상당히 변할 수 있는 것으로 보인다. 산화물 샘플 중 하나가 일정한 반사율을 가정한 Io를 보정하는데 사용된다면, DUV 영역 이하에서의 오류는 상당할 것이다. 이 효과는 샘플에서 오염물이 성장할수록 더 심해진다. 도 27에 나타낸 분석의 마지막에, 샘플의 측정된 강도 중 어느 것을 소스 강도 프로파일을 결정하기 위해 도 28로부터 적절히 (오염물을 갖는) 반사율로 사용할 수 있다.
얇은 계면층이 SiO2/Si 시스템의 SiO2 필름과 Si 기질 사이에 존재한다는 것이 잘 알려져 있다. 이 계면층은 필름 모델에 포함될 수 있고, 보정 과정의 안정성을 개선할 뿐 아니라 보정된 반사율의 정확성을 강화시킬 것이다. 계면을 모델링하는 여러 가능성이 있다. 가장 단순한 것은 얇은 SiO층을 이용한 계면층의 효과, 또는 SiO2와 Si 광학 특성의 효과적인 매질 모델 조합에 근접한다. 이와 같은 시스템은 계면이 없는 SiO2/Si 시스템보다 더 복잡하고, 오염되지 않은 보정 샘플의 비를 분석함에 의해 SiO2와 계면층 두께를 미리-특징하는데 실질적일 것이다. 보정 과정은, SiO2와 계면 특성 모두는 알고 있다고 간주되고 비율 분석 동안 두께와 광학 특성은 고정된다고 간주함으로써, 오염물이 생성됨에 따라 오염물 층의 특성을 결정 하는데 사용될 수 있다. 오염되지 않은 샘플은, 새로운 샘플의 공생분자오염물(AMC)을 굽거나 세척하여 제거함에 의해 또는 극단적인 경우에는 SiO2 물질도 약간 제거할 수 있는 화학적 에칭에 의해 얻을 수 있다. 계면층에 더하여, 실리콘 상에 형성된 천연 산화물을 포함하는 초-박 산화물은 두껍고 열적으로 성장된 산화물과 다른 광학 특성을 갖는다. 이것은 또한 SiO2/Si 보정 샘플을 사용했을 때 보정 정확성을 더욱 개선하기 위한 반사율 모델에서 고려될 수 있다.
반사율 비를 분석하기 위한 통상의 회귀분석 과정은 잘 알려진 Levenberg-Marquardt 알고리즘으로, W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, and B. P. Flannery, Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing, Second Edition, Cambridge University Press (Cambridge, MA: 1992)에 기재되어 있다. 그러나 본 분야의 어느 방법이 필름 파라미터를 최적화하고 또는 한편으로 추출하는데 사용될 수 있음을 인식할 것이다. 몇몇 경우에, 회귀분석 알고리즘과 필름 모델은 필요없을 수도 있고, 이것은 때때로 반사율 비에서의 변화로부터 더욱 직접적으로 하나 이상의 보정 샘플의 반사율 변화를 추정하는 것이 가능하기 때문이다.
기재된 방법은 두 보정 샘플로 제한되어야 하는 것은 아니고, 다중 보정 샘플을 포함하도록 일반화될 수 있다. 예를 들면, 제3의 샘플(샘플 3)은 두꺼운 (예를 들면, 3000Å) 플루오로 마그네슘 MgF2/Si 샘플이고, 비율R2/R1 및 R3/R1는 동시에 분석되어 샘플 1의 여러 층에 추가의 제약을 제공한다 (샘플 1과 2는 도 27에 나타난 바와 같이 유사한 필름 구조를 가질 수 있다). Io를 결정하기 위한 보정 동안, Io가 대략 일정한 시간 규모 내에서, 샘플 1, 2, 및 3에 대해 강도가 측정되었고, 측정된 데이타에 대해 비율 R2/R1 및 R3/R1가 형성되고, 그리고 회귀 분석이 동시에 모든 3개의 샘플에 대한 필름과 오염물 층의 정확한 두께를 추출하는데 사용되었다. 즉, 회귀분석은 계산된 비율에 사용된 파라미터들을 최적화함으로써, 측정된 그리고 계산된 R2/R1와 R3/R1 사이의 오류를 동시에 최소화한다. 이 개념의 실현에서, 분석은 Levenberg-Marquardt 경로의 통상의 일반화를 복합 샘플 분석에 사용할 수 있고, 이 경우 비선형 카이-제곱 보상 함수는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure 112008083424878-PCT00004
여기서, 밑첨자 i와 j는 입사조건(대부분 파장)을 나타내고, N21과 N31은 각 비율에 포함된 데이타점의 총수이다. 복합 비율은 종종 동일한 스펙트럼 범위를 포함하고 측정된 데이타점의 동일한 수로 이루어지지만, 이것은 엄격히 요구되는 것은 아니다. 일반적으로, 각각의 비율은 다른 스펙트럼 범위를 포함하고 그 비율은 모두 동일한 수의 측정된 데이타점으로 이루어져야하는 것은 아니다. 식 4에서, σi와 σj는 측정된 반사율 비의 평가된 불확정성이고, 이것은 입사 조건에 따른다. 샘플 1의 특성은 두 비에서 공통이므로, 동시의 분석은, 기본적으로 측정비에서 생길 수 있는 가능한 파라미터 세트의 수를 줄임으로써, 종종 샘플 1 특성을 결정하는 맞춤 과정에서 추가의 제한을 제공한다. 그리고 나서 샘플 1에 대한 최적화된 파라미터는 실제 절대반사율 Rcal=R1을 계산하는데 사용되고, 이것은 그리고 나서 Io=I1/Rcal을 계산하는데 사용된다. 샘플 1에서 추가의 제약은 샘플 1위에 동시에 존재할 수 있는 복합 형태의 오염물의 두께를 결정하거나 또는 동종이 아닌 오염물 층을 어드레스하는 것을 도울 수 있다. 비율 R3/R2는 또한 분석에 추가될 수 있다. 이 개념은 명목상 재료의 결합으로 이루어진 복합 샘플로 확장될 수 있다.
도 29A-L은 상기의 실시예의 샘플 1, 2, 그리고 3에 생긴 오염물 층의 효과를 나타낸다. 도 29A-L의 모의시험은 도 27, 28A 및 28B에 사용한 것과 같은 SiO2, Si 그리고 오염물 층에 관한 동일한 광학 특성을 사용하였고, MgF2 광학 특성은 이용가능한 문헌으로부터 얻었다. 도 29A와 29B는 각각 플롯 2902, 2904 및 2906으로서 각각의 샘플 상의 10, 20 및 30Å의 오염물을 갖는 샘플 1에 대한 샘플 3의 비를 나타낸다(도 28B는 도 29A의 일부의 확장된 도면이다). 도 29C와 29D는 플롯 2908, 2910, 및 2912으로서 각각의 샘플 상의 10, 20 및 30Å의 오염물을 갖는 샘플 1에 대한 샘플 2의 비를 나타낸다(도 28D는 도 29C의 일부의 확장된 도면이다). 도 29E와 29F는 플롯 2914, 2916 및 2918으로서 각각의 샘플 상의 10, 20 및 30Å의 오염물을 갖는 샘플 1에 대한 샘플 2의 비를 나타낸다(도 28F는 도 29E의 일부의 확장된 도면이다). 도 29G 29H 플롯 2920, 2922 및 2924으로서 각각의 샘플 상의 10, 20 및 30Å의 오염물을 갖는 샘플 1에 대한 샘플 2의 비를 나타낸다(도 28H 는 도 29G의 일부의 확장된 도면이다). 도 29I와 29J는 플롯 2926, 2928 및 2930으로서 각각의 샘플 상의 10, 20 및 30Å의 오염물을 갖는 샘플 1에 대한 샘플 3의 비를 나타낸다(도 28F는 도 29E의 일부의 확장된 도면이다). 도 29K와 29L는 플롯 2932, 2934 및 2936으로서 각각의 샘플 상의 10, 20 및 30Å의 오염물을 갖는 샘플 1에 대한 샘플 3의 비를 나타낸다(도 28L는 도 29K의 일부의 확장된 도면이다). 고29A-L의 모의실험은 오염물 생성이 다양한 비율의 다양한 스펙트럼 영역에 영향을 미친다는 것을 나타낸다. 샘플 1에 대한 오염물 생성의 효과는 DUV 이하와 DUV 영역에서 비율을 증가시키는 경향이 있는 반면, 두꺼운 필름에서의 생성효과는 간섭 진폭을 증가시키는 경향이 있다. 구별되는 두꺼운 필름을 갖는 것은(SiO2 및 MgF2) 유사한 비율을 가질 수 있는 가능한 필름 구조물을 더욱 강요하는 것을 돕는다. 이와 같은 비율을 동시에 분석하는 것으로부터의 결합된 효과는 여러 파라미터의 분리를 결정한다. 도 29A-L은 한 예를 설명하지만, 상기와 같이, 더욱 세분화된 분리가 복합 샘플에서 가능하고, 예를 들면, 오염물 필름의 복합 타입을 더욱 정확히 동시 측정하는 것을 허용한다.
도 23A와 23B에 사용된 것과 같은 오염물층에 대해 가정된 광학 특성이 유도되는 방법이 논의된다. 이 단계는 오염물 층의 광학 특성 뿐만 아니라 SiO2와 계면층의 출발 두께를 얻기 위해 수행될 수 있다. 결정된 광학 특성은 보정 과정의 품질을 개선하는데 사용될 수 있다(도 27 뿐만 아니라 도 23A와 23B에서 모의 실험을 위해 가정된 오염물 광학 특성은 유사한 과정을 사용하여 결정되었다). 이에 더하 여, 일단 이들 특성이 결정되면, 보정 샘플들의 비율은 보정 동안, 알려지고 고정된 것으로 간주되는 오염물 광학 특성 뿐만 아니라 SiO2 및 계면 두께와 광학 특성과 같은 모든 다른 예비 결정된 특성을 사용하여, 오염물 층의 두께를 결정하는데 사용될 수 있다.
미리-특징된 오염물 광학 특성에 대한 반사율 비를 사용하여, 예시적인 분석은:
1. 얇은 SiO2와 1k SiO2 샘플로부터 공생분자 오염물(AMC)를 제거한다. 예를 들면, 고온 플레이트, VUV 예비-노출, 화학적 예비-세척, 에칭 제거 및 천연 SiO2 층의 재-성장, 또는 이들 기술의 몇몇의 조합을 이용하여.
2. 샘플의 강도 비 I2/I1 (및 그러므로 R2/R1의 반사율 비)를 기록한다. 두껍고 천연의 산화물층의 예비-결정된 두께에 대한 반사율 비를 분석한다. SiO2/Si 계면층은 두 샘플에 대한 분석에 포함될 수 있다. Si와 SiO2 광학 특성과 같은, 알려져 있다고 간주될 수 있는 어느 특성은 분석 중 고정될 것이다.
3. AMC 또는 VUV 유도된 오염물이 샘플에 축적되도록 한다. AMC는 샘플을 주변에 저장할 때 자연적으로 생길 것이다. VUV 오염물은 샘플을 VUV 광학계측 도구에서 반복적으로 측정함에 따라 시간에 걸쳐 생길 수 있다.
4. 오염물이 생긴 후 샘플을 측정한다. 오염물 층의 두께와 광학 특성을 결정하기 위해 조절된 광학 특성을 갖는 분산 모델을 사용하여 새로운 광학 비율을 분석한다. 분석은 미리 정해진(그리고 이제 고정된) 두껍고 얇은 SiO2 및 계면층 측성을 사용하여 구속될 수 있다. 이에 더하여, 비율 데이타는 복합 비율을 제공하기 위해 오염물 성장의 여러 단게에서 수집될 수 있고, 각각은 다른 오염물 두께 (다중-샘플 분석)을 가질 수 있지만, 한편으로는 일반적인 오염 광학 특성을 갖는다. 선택적으로, 복합 샘플이 이상적인 오염물 광학 특성을 사용하여 맞춰질 수 없다면, 추가의 복잡성이 비균질한 오염물 층, 거친 계면 또는 표면을 가정하여 모델화될 수 있다.
5. 분석의 결과는 오염물 층 또는 테이블의 두께와 오염물 층의 광학 특성의 분산이다.
6. 최후 보정 과정 동안, 반사율 비는 샘플에서 오염물의 하나 (또는 복합물) 타입에 대한 두께를 결정하기 위해 분석되고, 이것은 그리고 나서 샘플의 적어도 하나의 반사율을 유도하는데 사용된다. 보정 과정 동안, 오염물 층의 광학 특성은 일반적으로 알려지지 않은 다수의 파라미터를 정리하기 위해 고정되어 남는다.
이것은 비율 측정에서 알려진 양을 미리-특징하는 하나의 방법인 반면, 유일한 방법은 아니라는 것을 이해하여야 한다. 특히, 선택적인 계측 기술이 계면 두께를 결정하기 위해 또는 명목상 필름(예를 들면, SiO2, MgF2, Si 또는 오염물 광학 특성까지도)에 대한 더 나은 광학적 설명을 얻기위해 사용될 수 있다. 광학 파라미터는 적용가능한 문헌으로부터 얻을 수 있다. 미리-특징 동안 결정된 파라미터들은 통상적으로 보정 과정 동안 고정되어 있고, 이것은 일반적으로 변할 것으로 예상되 는 파라미터만을 측정한다. 초기 샘플의 특정 필름 구조는 SiO2/Si 구조로 제한되어야 하는 것은 아니다. 과정은 일반화될 수 있고, 오직 두개의 샘플 대신에 오염물 성장이 여러 샘플 상에서 유도될 수 있다.
반사율 비의 분석에 관하여, 분모 반사율이 영(0)에 접근하면, 비율은 무한이 된다. 이 조건은, 비율이 매우 커지는 경향이 있기 때문에, 실제에서 분명하다. 이와 같은 경우, 이것이 일어나는 스펙트럼 영역은 분석으로부터 사라지거나, 대신에 역 비율이 이들 영역에서 분석될 수 있다.
모든 보정 샘플에 대한 절대 반사율은 통상적으로 비율 분석에 의해 결정되고, 그리고 하나 이상의 샘플의 계산에 의한 보정은 원리적으로 동일한 Io를 가져오므로, 오직 하나의 샘플을 사용하여 전체 측정 파장 범위에 대해 Io를 보정할 필요가 없다. 예를 들면, 샘플 1은 하나의 스펙트럼 영역에서 Io를 측정하는데 사용될 수 있고, 반면 샘플 2는 두번째 스펙트럼 영역에서 보정하는데 사용될 수 있다.
본 발명의 추가의 변형과 선택적 구현예는 이 설명을 고려하여 본 분야의 당업자에게 이해될 수 있다. 따라서, 이 설명은 오직 예시적으로 그리고 본 분야의 당업자에게 본 발명을 수행하는 방법을 가르치기 위한 목적으로 해석될 것이다. 여기에 나타나고 기재된 본 발명의 형태는 현재의 바람직한 구현예로서 선택된다고 이해될 수 있다. 동등한 요소가 이들 설명과 기재를 대체할 수 있고, 본 발명의 설명의 이점에 따라 본 발명의 당업자에게 이해될 수 있는 바와 같이 본 발명의 어느 특징은 다른 특징의 사용을 독립적으로 이용할 수 있다.

Claims (132)

  1. 반사율 데이타를 얻는 시스템을 보정하는 방법으로:
    첫번째 보정 샘플로부터 반사율 데이타를 얻고;
    두번째 보정 샘플로부터 반사율 데이타를 얻고, 여기서 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나의 정확한 특성은 보정 샘플의 가정된 특성으로부터 변할 수 있고 그리고 첫번째와 두번째 보정 샘플의 반사적 특성을 다르고; 그리고
    첫번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타와 두번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타를 기준으로 하는 비율을 시스템의 보정을 돕기위해 사용하는 것을 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 반사율 데이타의 첫번째 세트는 첫번째 보정 샘플로부터 수집되고, 상기 첫번째 보정 샘플은 보정이 요구되는 첫번째 파장 영역에서 보정 오류 함수를 갖고 그리고 반사율 데이타의 두번째 세트는 두번째 보정 샘플로부터 수집되고, 상기 두번째 보정 샘플은 첫번째 파장 영역에서 표준 샘플과 비교하여 덜 스펙트럼 특색을 갖는 것인 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물과 비교하여 두꺼운 산화물을 갖는 것인 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하고 상기 두번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하는 것인 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물은 천연 산화물 필름인 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플로부터의 반사율 데이타는 상기 두번째 보정 샘플로부터의 반사율 데이타에서 분리되는 것인 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물과 비교하여 두꺼운 산화물을 갖는 것인 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물은 천연 산화물인 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하고 그리고 상기 두번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하는 것인 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 두번째 보정 샘플상의 얇은 산화 물과 비교하여 두꺼운 산화물을 갖는 것인 방법.
  11. 제10항에 있어서, 여기서 상기 첫번째 보정 샘플은 SiO2 구조를 포함하고 그리고 두번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하는 것인 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 두번째 보정 샘플은 스펙트럼적으로 특징없는 참조 샘플인 방법.
  13. 제10항에 있어서, 상기 첫번째 및 두번째 보정 샘플의 반사율 특성은, 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나의 실제 물리적 특성이 첫번째와 두번째 보정 샘플의 얻어진 반사율 강도 데이타를 기준으로 계산되도록 서로로부터 분리되는 것인 방법.
  14. 제1항에 있어서, 상기 사용 단계는 추가로:
    첫번째 보정 샘플로부터의 반사율 데이타의 첫번째 세트를 이용하고 그리고 최소한 부분적으로, 첫번째 반사율 데이타 세트를 기준으로 시스템의 첫번째 보정을 제공하기 위해 보정 경로를 구성하고; 그리고
    두번째 보정 샘플로부터의 반사율 데이타의 두번째 세트를 이용하기 위해 보정 경로를 구성하는 것을 포함하고, 상기 반사율 데이타의 두번째 세트는 반사율 데이타의 첫번째 세트보다 덜 특색을 갖는 것인 방법.
  15. 제1항에 있어서, 첫번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타는 강도 데이타이고 그리고 두번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타는 강도 데이타인 방법.
  16. 제15항에 있어서, 반사율 비는 첫번째 및 두번째 보정 샘플의 강도 데이타로부터 얻어지는 것인 방법.
  17. 제16항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 반사율 비의 사용에 의해 얻어지고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  18. 반사율계를 보정하는 방법으로, 상기 방법은
    첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플을 제공하고, 여기서 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플의 반사율 특성은 다르고;
    첫번째 보정 샘플로부터 데이타의 첫번째 세트를 수집하고;
    두번째 보정 샘플로부터 데이타의 두번째 세트를 수집하고; 그리고
    알려지지 않은 샘플로부터 반사율 데이타가 보정되도록 첫번째 및 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나의 특성을 결정하기 위해 데이타의 첫번째 세트의 최소한 일부와 데이타의 두번째 세트의 최소한 일부의 비를 이용하는 것을 포함하는 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타의 첫번째 세트는 강도 데이타를 포함하고 상기 두번째 보정 샘플로부터 얻은 데이타의 두번째 세트는 강도 데이타를 포함하는 방법.
  20. 제19항에 있어서, 반사율 비는 첫번째와 두번째 보정 샘플의 강도 데이타로부터 얻어지는 것인 방법.
  21. 제20항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 반사율 비의 사용을 통해 얻어지고 그리고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  22. 제 20항에 있어서, 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나는 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 실제 반사율은 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나에 대해 얻어지는 것인 방법.
  24. 제23항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 실제 반사율의 사용을 통해 얻어지 고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  25. 제18항에 있어서, 첫번째와 두번째 보정 샘풀 중 최소한 하나는 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  26. 제25항에 있어서, 상기 변화는 첫번째와 두번째 보정 샘플 모두의 가정된 물리적 특성에서 예상되는 것인 방법.
  27. 제25항에 있어서, 초기 소스 강도 프로파일은 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나의 가정된 반사율을 이용하여 계산되는 것인 방법.
  28. 제27항에 있어서, 재계산된 소스 강도 프로파일은, 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나의 계산된 실제 반사율을 이용하여 계산되는 것인 방법.
  29. 제18항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플로부터의 첫번째 데이타 세트는 두번째 보정 샘플로부터의 두번째 데이타 세트로부터 분리되는 것인 방법.
  30. 제18항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물과 비교하여 두꺼운 산화물을 갖는 것인 방법.
  31. 제30항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하고 두번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하는 것인 방법.
  32. 제31항에 있어서, 상기 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물은 천연 산화물인 방법.
  33. 극자외선(DUV) 파장 이하의 파장을 최소한 일부 포함하는 파장에서 작동하는 반사율계를 보정하는 방법으로,
    첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플을 제공하고, 여기서 상기 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플의 반사율 특성은 다르고;
    첫번째 보정 샘플로부터 첫번째 데이타 세트를 수집하고, 상기 첫번째 데이타 세트는 DUV 파장 이하의 파장에서 수집된 최소한 일부의 강도 데이타를 포함하고;
    두번째 보정 샘플로부터 두번째 데이타 세프를 수집하고, 상기 두번째 데이타 세트는 DUV 파장 이하의 파장에서 최소한 일부의 강도 데이타를 포함하고; 그리고
    최소한 일부의 DUV 파장을 포함하는 파장에서 반사율계를 보정하는 것을 돕기 위해 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플중 최소한 하나의 반사율을 결정하는데 첫번째 데이타 세트와 두번째 데이타 세트를 기준으로 하는 비율을 이용하는 것을 포함하는 방법.
  34. 제33항에 있어서, 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나의 실제 물리적 특징이 첫번째와 두번째 보정 샘플의 얻어진 강도 데이타를 기준으로 계산되도록, 첫번째와 두번째 보정 샘플의 반사율 특성이 서로로부터 분리되는 것인 방법.
  35. 제33항에 있어서, 여기서
    상기 비율은 첫번째와 두번째 보정 샘플로부터 얻은 강도의 비를 기준으로 하고,
    소스 강도 프로파일은 상기 비율의 사용을 통해 얻어지고, 그리고
    알려지지 않은 샘플의 반사율은 상기 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  36. 제33항에 있어서, 여기서
    첫번째 보정 샘플의 가정된 반사율과 데이타의 첫번째 세트가 초기 소스 강도 프로파일을 계산하는데 사용되고,
    두번째 보정 샘플의 반사율은 두번째 데이타 세트와 초기 소스 강도 프로파 일을 이용하여 얻어지고,
    첫번째 보정 샘플의 가정된 반사율과 두번째 보정 샘플의 얻어진 반사율의 비가 첫번째 보정 샘플의 실제 특성을 결정하는데 사용되고, 그리고
    재계산된 소스 강도 프로파일이 결정된 실제 특성을 기준으로 하는 첫번째 보정 샘플의 반사율을 이용하여 얻어지는 것인 방법.
  37. 제36항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플의 실제 특성은 재료의 두께인 방법.
  38. 제33항에 있어서, 반사율 비는 첫번째와 두번째 보정 샘플의 강도 데이타로부터 얻어지는 것인 방법.
  39. 제38항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 반사율 비의 사용을 통해 얻어지고 그리고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  40. 제38항에 있어서, 첫번째와 두번째 보정 샘플의 최소한 하나는 그것의 가정된 물리적 특성으로부터의 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  41. 제40항에 있어서, 상기 실제 반사율은 그것의 가정된 물리적 특성으로부터의 변화를 나타낼 것으로 예상되는 첫번째 및 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나에 대해 얻어지는 것인 방법.
  42. 제41항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 실제 반사율의 사용을 통해 얻어지고 그리고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  43. 제33항에 있어서, 첫번째와 두번째 보정 샘플 중 최소한 하나는 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  44. 제33항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물과 비교하여 두꺼운 산화물을 갖는 것인 방법.
  45. 제44항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하고 두번째 보정 샘플은 SiO2/Si 구조를 포함하는 것인 방법.
  46. 제45항에 있어서, 상기 두번째 보정 샘플 상의 얇은 산화물은 천연 산화물인 방법.
  47. 반사율계 데이타를 분석하는 방법으로,
    첫번째 반사율계 샘플과 최소한 두번째 반사율계 샘플을 제공하고, 여기서 상기 첫번째 보정 샘플과 두번째 보정 샘플의 광학적 반응 특성은 다르고;
    첫번째 반사율계 샘플로부터 광학적 반응 데이타의 첫번째 세트를 수집하고;
    두번째 반사율계 샘플로부터 광학 반응 데이타의 두번째 세트를 수집하고; 그리고
    광학 반응 데이타의 첫번째 및 두번째 세트를 수집할 때 사용되는 입사 반사율계의 광학 반응 데이타의 첫번째 세트와 두번째 세트를 독립적인 방법으로 이용함에 의해 첫번째 및 두번째 반사율계 샘플의 최소한 하나의 광학 특성 중의 하나 이상을 결정하는 것인 방법.
  48. 제47항에 있어서, 상기 특성은 첫번째 및 두번째 반사율계 샘플 중 최소한 하나의 물리적 특성의 변화인 것인 방법.
  49. 제48항에 있어서, 첫번째 및 두번째 반사율계 샘플 중 최소한 하나는 보정 샘플인 방법.
  50. 제49항에 있어서, 첫번째 및 두번째 반사율계 샘플은 둘다 보정 샘플인 방법.
  51. 제47항에 있어서, 상기 결정 단계는:
    광학 반응 데이타의 첫번째 세트의 최소한 일부와 광학 반응 데이타의 두번째 세트의 최소한 일부의 비율을 이용하는 것을 추가로 포함하는 것인 방법.
  52. 제51항에 있어서, 상기 비율은 첫번째 샘플과 두번째 샘플로부터 측정된 광학 강도를 기준으로 하는 것인 방법.
  53. 제51항에 있어서, 상기 비율의 이용은 최소한 하나의 특성에서의 변화를 결정하도록 하는 것인 방법.
  54. 반사율계를 보정하는 방법으로:
    두개 이상의 보정 샘플을 제공하고, 여기서 보정 샘플의 반사율 특성은 서로 다르고;
    각각의 보정 샘플로부터 측정된 데이타 세트를 수집하고; 그리고
    알려지지 않은 샘플로부터 반사율 데이타를 보정할 수 있도록 최소한 하나의 보정 샘플의 특성을 결정하기 위해 소스 강도 Io와 독립적으로 측정된 데이타의 조합을 이용하는 것을 포함하는 방법.
  55. 제54항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물 층을 갖고, 여기서 오염물 층의 하나 이상의 특성은 측정된 데이타의 조합의 분석을 통해 결정 되는 것인 방법.
  56. 제54항에 있어서, 보정 샘플로부터 수집한 데이타는 강도 데이타를 포함하는것인 방법.
  57. 제56항에 있어서, 하나 이상의 반사율의 비는 보정 샘플의 강도 데이타로부터 얻어지는 것인 방법.
  58. 제57항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물 층을 갖고, 여기서 오염물 층의 하나 이상의 특성은 하나 이상의 반사율 비의 분석을 통해 결정되는 것인 방법.
  59. 제57항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 반사율 비의 사용을 통해 얻어지고 그리고 여기서 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  60. 제59항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 우선, 하나 이상의 보정 샘플의 하나 이상의 특성을 조정하기 위해 박막 모델과 회귀분석을 사용하여 반사율 비를 분석함으로써 얻어지고 그리고 상기 분석의 결과는 하나 이상의 보정 샘플의 절대 반사율을 유도하는데 사용되고, 상기 절대 반사율은 Io=Ical/Rcal을 통해 소스 강도 프로파일을 얻는데 사용되고, 알려지지 않은 샘플의 반사율은 R=Ir/Io를 통해 결정된 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  61. 제56항에 있어서, 보정 샘플 중 최소한 하나는 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  62. 제61항에 있어서, 실제 반사율은 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 보정 샘플 중 최소한 하나에 대해 얻어지는 것인 방법.
  63. 제62항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 실제 반사율의 사용을 통해 얻어지고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 상기 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  64. 제54항에 있어서, 보정 샘플 중 최소한 하나는 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  65. 제64항에 있어서, 변화는 보정 샘플 모두의 가정된 물리적 특성에서 예상되는 것인 방법.
  66. 제64항에 있어서, 초기 소스 강도 프로파일은 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼것으로 예상되는 최소한 하나의 보정 샘플의 가정된 반사율을 이용하여 계산되는 것인 방법.
  67. 제66항에 있어서, 재계산된 소스 강도 프로파일은, 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 보정 샘플 중 최소한 하나의 계산된 실제 반사율을 이용하여 계산되는 것인 방법.
  68. 제54항에 있어서, 보정 샘플로부터의 데이타는 결정되어질 파라미터의 영향을 분리하는 방법으로 결합되는 것인 방법.
  69. 제54항에 있어서, 세개 이상의 보정 샘플이 제공되는 것인 방법.
  70. 제69항에 있어서, 상기 세개 이상의 보정 샘플은 얇은 필름을 갖는 첫번째 보정 샘플, 첫번째 두꺼운 필름을 갖는 두번째 보정 샘플 및 두번째 두꺼운 필름을 갖는 세번째 보정 샘플로 구성되고, 상기 첫번째와 두번째 두꺼운 필름은 구별되는 필름인 방법.
  71. 제70항에 있어서, 상기 첫번째 보정 필름은 얇은 SiO2 필름으로 구성되고, 두번째 보정 필름은 두꺼운 SiO2 필름으로 구성되고, 그리고 세번째 보정 필름은 두 꺼운 MgF2 필름으로 구성되는 것인 방법.
  72. 제71항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플 상의 얇은 SiO2 필름은 천연 산화물인 방법.
  73. 제72항에 있어서, 하나 이상의 오염물 층은 명백하게 하나 이상의 보정 샘플의 일부로서 만들어지고, 여기서 상기 오염물 층의 하나 이상의 특성은 측정된 데이타의 조합의 사용을 통해 결정되는 것인 방법.
  74. 제73항에 있어서, SiO2/Si 계면 층은 명백하게 하나 이상의 보정 샘플의 일부로서 만들어지는 것인 방법.
  75. 제74항에 있어서, 상기 SiO2/Si 계면층 두께는 미리-특징되고 보정 동안 고정되는 것인 방법.
  76. 제73항에 있어서, MgF2/Si 계면 층은 명백하게 보정 샘플의 일부로서 만들어지는 것인 방법.
  77. 제76항에 있어서, 상기 MgF2/Si 계면 층 두께는 미리-특징되고 보정 동안 고정되는 것인 방법.
  78. 제69항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물 층을 갖고, 여기서 상기 오염물 층의 하나 이상의 특성은 측정된 데이타의 조합의 분석을 통해 결정되는 것인 방법.
  79. 제69항에 있어서, 보정 샘플로부터 수집된 데이타는 강도 데이타를 포함하는 것인 방법.
  80. 제79항에 있어서, 하나 이상의 반사율 비는 보정 샘플의 강도 데이타로부터 얻어지는 것인 방법.
  81. 제80항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물층을 갖고, 여기서 오염물 층의 하나 이상의 특징은 하나 이상의 반사율 비의 분석을 통해 결정되는 것인 방법.
  82. 제80항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 반사율 비의 사용을 통해 얻어지고 여기서 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되 는 것인 방법.
  83. 제82항에 있어서, 상기 소스 강도 프로파일은 하나 이상의 보정 샘플의 하나이상의 특성을 조정하기 위해 박막 모델과 회귀분석을 사용하여 반사율 비를 우선 분석하여 얻어지고 그리고 분석의 결과는 하나 이상의 보정 샘플의 절대 반사율을 유도하는데 사용되고, 상기 절대 반사율은 Io=Ical/Rcal을 통해 소스 강도 프로파일을 얻는데 사용되고, 알려지지 않은 샘플의 반사율은 R=Ir/Io를 통해 결정된 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  84. 제80항에 있어서, 최소한 하나의 보정 샘플은 그것의 가정된 물리적 특성으로부터의 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  85. 제84항에 있어서, 실제 반사율은 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 보정 샘플 중 최소한 하나에 대해 얻어지는 것인 방법.
  86. 제85항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 실제 반사율의 사용을 통해 얻어지고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  87. 제69항에 있어서, 최소한 하나의 보정 샘플은 그것의 가정된 물리적 특성으 로부터의 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  88. 제87항에 있어서, 변화는 모든 보정 샘플의 가정된 물리적 특성에서 예상되는 것인 방법.
  89. 제87항에 있어서, 초기 소스 강도 프로파일은 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 최소한 하나의 보정 샘플의 가정된 반사율을 이용하여 계산되는 것인 방법.
  90. 제89항에 있어서, 재계산된 소스 강도 프로파일은 그것의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 최소한 하나의 보정 샘플의 계산된 실제 반사율을 이용하여 계산되는 것인 방법.
  91. 제69항에 있어서, 보정 샘플로부터의 데이타는 결정되어질 파라미터의 영향을 분리하는 방법으로 결합되는 것인 방법.
  92. 극자외선(DUV) 파장 이하의 파장을 최소한 일부 포함하는 파장에서 작동하는 반사율계를 보정하는 방법으로:
    다수의 보정 샘플을 제공하고, 여기서 보정 샘플의 최소한 일부의 반사율 특성은 다르고;
    DUV 파장 이하의 파장에 대해 수집된 최소한 일부의 강도 데이타를 포함하는 보정 샘플로부터 데이타 세트를 수집하고; 그리고
    DUV 파장 이하의 파장을 최소한 일부 포함하는 파장에서 반사율계를 보정하는 것을 돕기 위해 최소한 하나의 보정 샘플의 반사율을 결정하는데 소스 강도 Io와 독립적으로 데이타 세트의 조합을 이용하는 것을 포함하는 방법.
  93. 제92항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물 층을 갖고, 여기서 상기 오염물 층의 하나 이상의 특성은 데이타 세트 조합물의 분석을 통해 결정되는 것인 방법.
  94. 제92항에 있어서, 보정 샘플의 반사율 특성은, 최소한 하나의 보정 샘플의 실제 물리적 특성이 보정 샘플의 얻어진 강도 데이타를 기준으로 계산될 수 있도록 서로 분리되는 것인 방법.
  95. 제92항에 있어서,
    데이타 세트의 조합은 보정 샘플로부터 얻은 강도의 비를 포함하고,
    소스 강도 프로파일은 비율의 사용에 의해 얻어지고, 그리고
    알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  96. 제92항에 있어서,
    보정 샘플의 첫번째 것과 상응하는 데이타 세트의 가정된 반사율이 초기 소스 강도 프로파일을 계산하는데 사용되고,
    하나 이상의 다른 보정 샘플의 반사율은 데이타의 상응하는 세트와 초기 소스 강도 프로파일을 이용하여 얻어지고,
    첫번째 보정 샘플의 가정된 반사율과 하나 이상의 다른 보정 샘플의 얻어진 반사율은 첫번째 보정 샘플의 실제 특성을 결정하는데 사용되고, 그리고
    재계산된 소스 강도 프로파일은 결정된 실제 특성을 기준으로 하는 첫번째 보정 샘플의 반사율을 이용하여 얻어지는 것인 방법.
  97. 제96항에 있어서, 첫번째 보정 샘플의 실제 특성은 재료 두께인 방법.
  98. 제92항에 있어서, 상기 반사율 비는 보정 샘플의 강도 데이타로부터 얻어지는 것인 방법.
  99. 제98항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물 층을 갖고, 여기서, 오염물 층의 하나 이상의 특성은 반사율 비의 분석을 통해 결정되는 것인 방법.
  100. 제98항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 반사율 비의 사용에 의해 얻어지고 여기서 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  101. 제98항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 그들의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  102. 제101항에 있어서, 실제 반사율은 그들의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 하나 이상의 보정 샘플로부터 얻어지는 것인 방법.
  103. 제102항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 실제 반사율의 사용을 통해 얻어지고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  104. 제92항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 그들의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  105. 제92항에 있어서, 세개 이상의 보정 샘플이 제공되는 것인 방법.
  106. 제105항에 있어서, 3개 이상의 보정 샘플은 얇은 필름을 갖는 첫번째 보정 샘플, 첫번째 두꺼운 필름을 갖는 두번째 보정 샘플 및 두번째 두꺼운 필름을 갖는 세번째 보정 샘플로 이루어지고, 상기 첫번째 및 두번째 두꺼운 필름은 명백히 구별되는 것인 방법.
  107. 제106항에 있어서, 첫번째 보정 샘플은 얇은 SiO2 필름으로 구성되고, 두번째 보정 샘플은 두꺼운 SiO2 필름으로 구성되고, 그리고 세번째 보정 샘플은 두꺼운 MgF2 필름으로 구성되는 것인 방법.
  108. 제107항에 있어서, 상기 첫번째 보정 샘플 상의 박막 SiO2는 천연 산화물인 방법.
  109. 제108항에 있어서, 하나 이상의 오염물 층은 명백하게 세개 이상의 보정 샘플의 일부로서 만들어지고, 여기서 상기 오염물 층의 하나 이상의 특성은 데이타 세트의 조합의 사용을 통해 측정되는 것인 방법.
  110. 제109항에 있어서, SiO2/Si 계면 층은 명백하게 하나 이상의 보정 샘플의 일부로서 만들어지는 것인 방법.
  111. 제110항에 있어서, 상기 SiO2/Si 계면층 두께는 미리-특징되고 보정 동안 고 정되는 것인 방법.
  112. 제109항에 있어서, MgF2/Si 계면 층은 명백하게 보정 샘플의 일부로서 만들어지는 것인 방법.
  113. 제112항에 있어서, 상기 MgF2/Si 계면 층 두께는 미리-특징되고 보정 동안 고정되는 것인 방법.
  114. 제92항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물 층을 갖고, 여기서 오염물 층의 하나 이상의 특성은 데이타 세트의 조합의 분석을 통해 결정되는 것인 방법.
  115. 제92항에 있어서, 상기 보정 샘플의 반사율 특성은 최소한 하나의 보정 샘플의 실제 물리적 특성이 보정 샘플의 얻어진 강도 데이타를 기준으로 계산될 수 있도록 서로 분리되는 것인 방법.
  116. 제92항에 있어서,
    데이타 세트의 조합은 보정 샘플로부터 얻어진 강도의 비를 포함하고,
    소스 강도 프로파일은 비율의 사용을 통해 얻어지고, 그리고
    알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  117. 제92항에 있어서,
    보정 샘플의 첫번째 것과 상응하는 데이타 세트의 가정된 반사율이 초기 소스 강도 프로파일을 계산하는데 사용되고,
    하나 이상의 다른 보정 샘플의 반사율은 데이타의 상응하는 세트와 초기 소스 강도 프로파일을 이용하여 얻어지고,
    첫번째 보정 샘플의 가정된 반사율과 하나 이상의 다른 보정 샘플의 얻어진 반사율은 첫번째 보정 샘플의 실제 특성을 결정하는데 사용되고, 그리고
    재계산된 소스 강도 프로파일은 결정된 실제 특성을 기준으로 하는 첫번째 보정 샘플의 반사율을 이용하여 얻어지는 것인 방법.
  118. 제117항에 있어서, 첫번째 보정 샘플의 실제 특성은 재료 두께인 방법.
  119. 제92항에 있어서, 상기 반사율 비는 보정 샘플의 강도 데이타로부터 얻어지는 것인 방법.
  120. 제119항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 하나 이상의 오염물 층을 갖고, 여기서, 오염물 층의 하나 이상의 특성은 반사율 비의 분석을 통해 결정되는 것인 방법.
  121. 제119항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 반사율 비의 사용에 의해 얻어지고 여기서 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  122. 제119항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 그들의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  123. 제122항에 있어서, 실제 반사율은 그들의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 하나 이상의 보정 샘플로부터 얻어지는 것인 방법.
  124. 제123항에 있어서, 소스 강도 프로파일은 실제 반사율의 사용에 의해 얻어지고 알려지지 않은 샘플의 반사율은 소스 강도 프로파일의 사용에 의해 보정되는 것인 방법.
  125. 제92항에 있어서, 하나 이상의 보정 샘플은 그들의 가정된 물리적 특성으로부터 변화를 나타낼 것으로 예상되는 것인 방법.
  126. 반사율계 데이타를 분석하는 방법으로:
    세개 이상의 반사율 샘플을 제공하고, 여기서 상기 반사율계 샘플의 광학 반응 특성은 서로 구별되고;
    각각의 반사율계 샘플로부터 광학 반응 데이타를 수집하고; 그리고
    광학반응 데이타의 세트를 수집할 때 사용되는 입사 반사율계 강도와 구별되는 방법으로 광학 반응 데이타의 세트를 이용하여 최소한 하나의 반사율계 샘플의 최소한 하나의 특성을 결정하는 것을 포함하는 방법.
  127. 제126항에 있어서, 상기 특성은 최소한 하나의 반사율계 샘플의 물리적 특성의 변화인 방법.
  128. 제127항에 있어서, 최소한 하나의 반사율계 샘플은 보정 샘플인 방법.
  129. 제129항에 있어서, 반사율계 샘플 모두가 보정 샘플인 방법.
  130. 제126항에 있어서, 상기 결정 단계는 광학 반응 데이타의 다중 세트의 다수의 조합의 비를 이용하는 것을 추가로 포함하는 것인 방법.
  131. 제130항에 있어서, 상기 비는 반사율계로부터 측정된 광학 강도를 기준으로 하는 것인 방법.
  132. 제130항에 있어서, 상기 비율의 이용은 최소한 하나의 특성에서의 변화를 결정하도록 하는 것인 방법.
KR1020087029592A 2006-05-05 2007-04-25 상대반사율 측정을 사용한 반사율계의 정확한 보정 방법 및기구 KR20090008454A (ko)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/418,827 2006-05-05
US11/418,846 US7511265B2 (en) 2004-08-11 2006-05-05 Method and apparatus for accurate calibration of a reflectometer by using a relative reflectance measurement
US11/418,846 2006-05-05
US11/418,827 US7282703B2 (en) 2004-08-11 2006-05-05 Method and apparatus for accurate calibration of a reflectometer by using a relative reflectance measurement

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20090008454A true KR20090008454A (ko) 2009-01-21

Family

ID=38668211

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020087029592A KR20090008454A (ko) 2006-05-05 2007-04-25 상대반사율 측정을 사용한 반사율계의 정확한 보정 방법 및기구

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP2009536354A (ko)
KR (1) KR20090008454A (ko)
WO (1) WO2007130295A2 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170102264A (ko) * 2014-12-22 2017-09-08 엔디씨 테크놀로지스 리미티드 다공성 필름의 측정

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7126131B2 (en) 2003-01-16 2006-10-24 Metrosol, Inc. Broad band referencing reflectometer
US8564780B2 (en) 2003-01-16 2013-10-22 Jordan Valley Semiconductors Ltd. Method and system for using reflectometry below deep ultra-violet (DUV) wavelengths for measuring properties of diffracting or scattering structures on substrate work pieces
US7804059B2 (en) 2004-08-11 2010-09-28 Jordan Valley Semiconductors Ltd. Method and apparatus for accurate calibration of VUV reflectometer
US7511265B2 (en) * 2004-08-11 2009-03-31 Metrosol, Inc. Method and apparatus for accurate calibration of a reflectometer by using a relative reflectance measurement
US7663097B2 (en) * 2004-08-11 2010-02-16 Metrosol, Inc. Method and apparatus for accurate calibration of a reflectometer by using a relative reflectance measurement
US20080129986A1 (en) 2006-11-30 2008-06-05 Phillip Walsh Method and apparatus for optically measuring periodic structures using orthogonal azimuthal sample orientations
US8867041B2 (en) 2011-01-18 2014-10-21 Jordan Valley Semiconductor Ltd Optical vacuum ultra-violet wavelength nanoimprint metrology
US8565379B2 (en) 2011-03-14 2013-10-22 Jordan Valley Semiconductors Ltd. Combining X-ray and VUV analysis of thin film layers
JP2022147223A (ja) * 2021-03-23 2022-10-06 大塚電子株式会社 光学測定システム、光学測定方法および測定プログラム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3751643A (en) * 1972-05-23 1973-08-07 Ibm System for performing spectral analyses under computer control
US4029419A (en) * 1975-10-10 1977-06-14 International Business Machines Corporation Textile color analyzer calibration
JPH0521566A (ja) * 1991-07-12 1993-01-29 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 半導体結晶におけるイオン注入量測定方法
US5408322A (en) * 1993-04-26 1995-04-18 Materials Research Corporation Self aligning in-situ ellipsometer and method of using for process monitoring
JP2001165628A (ja) * 1999-12-13 2001-06-22 Sharp Corp 膜厚測定装置
US6525829B1 (en) * 2001-05-25 2003-02-25 Novellus Systems, Inc. Method and apparatus for in-situ measurement of thickness of copper oxide film using optical reflectivity
US7126131B2 (en) * 2003-01-16 2006-10-24 Metrosol, Inc. Broad band referencing reflectometer

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170102264A (ko) * 2014-12-22 2017-09-08 엔디씨 테크놀로지스 리미티드 다공성 필름의 측정

Also Published As

Publication number Publication date
WO2007130295A3 (en) 2009-02-26
JP2009536354A (ja) 2009-10-08
WO2007130295A2 (en) 2007-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7663097B2 (en) Method and apparatus for accurate calibration of a reflectometer by using a relative reflectance measurement
US8119991B2 (en) Method and apparatus for accurate calibration of VUV reflectometer
US7511265B2 (en) Method and apparatus for accurate calibration of a reflectometer by using a relative reflectance measurement
KR20090008454A (ko) 상대반사율 측정을 사용한 반사율계의 정확한 보정 방법 및기구
US7282703B2 (en) Method and apparatus for accurate calibration of a reflectometer by using a relative reflectance measurement
EP1257806B1 (en) Method and apparatus for measuring the composition and other properties of thin films
US7478019B2 (en) Multiple tool and structure analysis
US6381009B1 (en) Elemental concentration measuring methods and instruments
EP1611447B1 (en) Method for in-situ monitor and control of film thickness and trench depth
US7399975B2 (en) Method and apparatus for performing highly accurate thin film measurements
JP2007506976A5 (ko)
AU3571899A (en) Non-destructive analysis of a semiconductor using reflectance spectrometry
CA2808868A1 (en) Continuous referencing for increasing measurement precision in time-domain spectroscopy
CN111121653B (zh) 一种单层薄膜临界厚度估值计算方法
US7466428B2 (en) Method of measuring thickness of thin layer in semiconductor device and apparatus for performing method
JP3217069B2 (ja) 分光計測定の比較を可能にするための方法と装置組合せ
RU2571185C2 (ru) Способ компенсации дрейфа амплитуды в спектрометре и спектрометр, осуществляющий указанный способ
JP2010245527A (ja) 光透過性基板上のシリコン薄膜の特性評価を行う方法及び装置
CN111076668B (zh) 用于纳米厚度SiO2厚度的差分反射光谱测量方法
JP3532165B2 (ja) 分光エリプソメータを用いた薄膜計測方法
US7751061B2 (en) Non-contact apparatus and method for measuring a property of a dielectric layer on a wafer
TWI452283B (zh) 校準一獲得反射率資料之系統的方法及校準一反射計之方法
US20160291633A1 (en) Integrated computational element fabrication methods and systems
JP4882067B2 (ja) 絶対反射率の測定方法及び測定装置
WO2020003675A1 (ja) 全反射蛍光ｘ線分析装置及び測定方法

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
WITN Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid