KR20140039053A - 박막에 대한 조성의 측정 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 복수의 반도체 웨이퍼에 대하여 3차원 DOE를 발생하는 단계 - DOE의 제1 차원은 박막의 제1 성분의 상대량이고, DOE의 제2 차원은 박막의 제2 성분의 상대량이며, DOE의 제3 차원은 박막의 두께임 - , 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계, 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트를 발생하는 단계; 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하는 단계; 및 광 분산 데이터 세트의 식별된 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 다성분 BEMA(Bruggeman effective medium approximation) 모델을 발생하는 단계를 포함한다.
Description
관련 출원에 대한 상호참조
본 발명은 다음 열거된 출원(들)("관련 출원")으로부터의 가장 이른 가능한 유효 제출일(들)과 관련되며 이의 이득을 주장한다(예를 들어, 가특허 출원이 아닌 특허 출원에 대한 가장 이른 가능한 우선일 주장 또는 가특허 출원 또는 관련 출원(들)의 임의의 그리고 모든 페어런트, 그랜드페어런트, 그레이트-그랜드페어런트 등 출원에 대한 35 USC § 119(e) 하의 이득 주장).
관련 출원
USPTO 법정 요건을 위해, 본 출원은 출원 번호 제61/501,635호, 2011년 6월 27일 출원되며 발명자로서 Ming Di, Torsten Kaack, Qiang Zhao, Xiang Gao 및 Leonid Poslavsky을 명명하고 발명의 명칭이 "MEASUREMENT OF COMPOSITION FOR HfSiON FILMS"인 미국 가특허 출원의 정규(정식) 특허 출원을 구성한다.
기술분야
본 발명은 일반적으로 반도체 웨이퍼 상에 증착된 다성분(multi-component) 박막의 조성을 측정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
반도체 디바이스의 사양 요건에 대한 요구가 계속해서 증가함에 따라, 반도체 웨이퍼의 특성을 정량화하는데 사용되는 개선된 측정 및 분석 기술에 대한 요구 또한 그러할 것이다. 많은 반도체 제조 및 프로세싱 세팅에 있어서 하나 이상의 박막이 반도체 웨이퍼 표면 위에 증착될 수 있다. 예를 들어, 박막은 특히 산화물, 질화물, 및/또는 금속 층을 포함할 수 있다. 각각의 박막의 두께 및 조성과 같은 특성은 결과적인 반도체 디바이스의 적절한 성능을 보장하도록 제조 프로세스 동안 엄격하게 제어되어야 한다.
이전에는, 박막의 복수의 성분들의 상대 비율을 결정하기 위해 CFA(continuous film approximation) 방법이 구현되었다. 예를 들어, 하나의 일반적으로 구현되는 CFA 방법은 BEMA(Bruggeman effective medium approximation)을 포함한다. BEMA 모델은 주어진 박막의 성분들의 세트를 합금으로서 취급한다. 이에 관련하여, 비선형 BEMA 모델은 박막의 성분들을 완벽하게 혼합된 것처럼 취급한다. 예를 들어, HfSiON 박막의 경우, 4성분 BEMA 모델은 박막의 4 성분으로서 Si, SiO2, HfO2, 및 SiN을 취급할 수 있다. 이어서, HfO2의 부분이 막 내의 하프늄의 비율과 상관될 수 있으며, SiN의 부분이 막 내의 질소 비율과 상관될 수 있다.
이전의 방법은 톱다운(top-down) 접근으로 구성되는데, 다양한 개별 BEMA 성분들(예를 들어, HfSiON에 대한 4 성분 BEMA 모델의 경우 Si, SiO2, HfO2, 및 SiN)에 대한 광 분산 데이터가 박막을 전체적으로 시뮬레이션하는데 사용된다. 이 톱다운 접근은 주어진 박막(예를 들어, HfSiON)에 대하여 충분한 상세사항을 제공하지 못한다. 예를 들어, 이전의 방법은 막의 성분들의 상대량(relative amount)(예를 들어, Hf 비율 또는 N 비율) 및 두께의 충분한 측정 성능을 제공하지 못한다. 그리하여, 이전 기술의 결점을 보완함으로써 광 분산 모델링을 이용해 주어진 박막의 조성 및 두께의 측정 성능(예를 들어, 정밀도, 반복성, 및 안정성)을 개선하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하는 방법이 개시된다. 하나의 양상에서, 방법은, 복수의 반도체 웨이퍼에 대하여 3차원 DOE(design of experiment)를 발생하는 단계 - 상기 DOE의 제1 차원은 상기 박막의 제1 성분의 상대량이고, 상기 DOE의 제2 차원은 상기 박막의 제2 성분의 상대량이며, 상기 DOE의 제3 차원은 상기 박막의 두께임 - ; 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계; 선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 상기 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 상기 복소 굴절률의 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트를 발생하는 단계; 상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징(systematic features)을 식별하는 단계; 및 상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 다성분 BEMA(Bruggeman effective medium approximation) 모델을 발생하는 단계를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 양상에서, 방법은, 복수의 반도체 웨이퍼에 대하여 3차원 DOE를 발생하는 단계 - 상기 DOE의 제1 차원은 상기 박막의 제1 성분의 상대량이고, 상기 DOE의 제2 차원은 상기 박막의 제2 성분의 상대량이며, 상기 DOE의 제3 차원은 상기 박막의 두께임 - ; 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계; 선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 상기 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 상기 복소 굴절률의 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트를 발생하는 단계; 상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하는 단계; 및 상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 2차원 룩업 모델을 발생하는 단계를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하는 시스템이 개시된다. 하나의 양상에서, 시스템은, 조명장치(illuminator); 분광계; 및 하나 이상의 컴퓨팅 시스템을 포함하고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은, 복수의 반도체 웨이퍼에 대하여 3차원 DOE를 발생하고 - 상기 DOE의 제1 차원은 상기 박막의 제1 성분의 상대량이고, 상기 DOE의 제2 차원은 상기 박막의 제2 성분의 상대량이며, 상기 DOE의 제3 차원은 상기 박막의 두께임 - ; 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 상기 분광계로부터 수신하고; 선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 상기 수신된 스펙트럼 각각에 대하여 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 상기 복소 굴절률의 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트를 발생하고; 상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하고; 상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 2차원 룩업 모델을 발생하고; 상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 2차원 룩업 모델 또는 다성분 BEMA(Bruggeman effective medium approximation) 모델 중 적어도 하나를 발생하도록 구성될 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
전술한 전반적인 설명과 다음의 상세한 설명은 전부 예시적인 것이며 단지 설명을 위한 것이고 반드시 청구하는 발명을 제한하는 것이 아님을 이해하여야 한다. 본 명세서에 포함되어 이의 일부를 구성하는 첨부 도면은 본 발명의 실시예를 예시하고, 전반적인 기재와 함께 본 발명의 원리를 설명하도록 돕는다.
첨부 도면을 참조함으로써 당해 기술 분야의 숙련자라면 본 개시의 다수의 이점들이 더 잘 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따라 반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하기 위한 시스템의 블록도를 예시한다.
도 2는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 대안의 실시예에 따라 3x3 2차원 DOE(design of experiment)를 예시한 표이다.
도 4는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 DOE의 각각의 웨이퍼에 대하여 측정된 상대 질소 함량 및 측정된 상대 하프늄 함량을 나타낸 데이터 세트이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 DOE의 웨이퍼의 일부로부터 획득되며 증가하는 질소 함량의 함수로서 도시된 일련의 광 분산 곡선들을 도시한다.
도 5d 내지 도 5f는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 DOE의 웨이퍼의 일부로부터 획득되며 증가하는 하프늄 함량의 함수로서 도시된 일련의 광 분산 곡선들을 도시한다.
도 1은 본 발명에 따라 반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하기 위한 시스템의 블록도를 예시한다.
도 2는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 대안의 실시예에 따라 3x3 2차원 DOE(design of experiment)를 예시한 표이다.
도 4는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 DOE의 각각의 웨이퍼에 대하여 측정된 상대 질소 함량 및 측정된 상대 하프늄 함량을 나타낸 데이터 세트이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 DOE의 웨이퍼의 일부로부터 획득되며 증가하는 질소 함량의 함수로서 도시된 일련의 광 분산 곡선들을 도시한다.
도 5d 내지 도 5f는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 DOE의 웨이퍼의 일부로부터 획득되며 증가하는 하프늄 함량의 함수로서 도시된 일련의 광 분산 곡선들을 도시한다.
이제 첨부 도면에 예시되어 있는 본 개시의 주제를 상세하게 참조할 것이다.
도 1 내지 도 6을 전반적으로 참조하여, 반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하는 시스템 및 방법이 본 개시에 따라 기재된다.
본 개시 전반에 걸쳐 사용될 때, 용어 "웨이퍼"는 일반적으로 반도체 또는 비반도체 재료로 형성된 기판을 지칭한다. 예를 들어, 반도체 또는 비반도체 재료는 단결정질 실리콘, 갈륨 비소화물, 및 인듐 인화물을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 웨이퍼는 하나 이상의 층을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 층은 레지스트, 유전체 재료, 전도성 재료, 및 반도성 재료를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 층의 수많은 다양한 유형들이 당해 기술 분야에 공지되어 있으며, 여기에서 사용된 용어 웨이퍼는 그 위에 모든 유형의 이러한 층이 형성될 수 있는 웨이퍼를 망라하도록 의도된다.
통상의 반도체 프로세스는 로트(lot)별 웨이퍼 프로세싱을 포함한다. 여기에서 사용될 때, "로트(lot)"는 함께 처리되는 웨이퍼 그룹(예를 들어, 25개 웨이퍼의 그룹)이다. 로트의 각각의 웨이퍼는 리소그래피 프로세싱 툴(예를 들어, 스텝퍼, 스캐너 등)로부터의 많은 노출 필드로 구성된다. 각각의 필드 내에는 복수의 다이가 존재할 수 있다. 다이는 결국에 단일 칩이 되는 기능 단위이다. 웨이퍼 상에 형성된 하나 이상의 층은 패터닝되거나 패터닝되지 않을 수 있다. 예를 들어, 웨이퍼는 각각이 반복 패터닝된 특징부들을 갖는 복수의 다이를 포함할 수 있다. 이러한 재료 층들의 형성 및 프로세싱으로 인해 결국 완성된 디바이스가 될 수 있다. 수많은 상이한 유형의 디바이스들이 웨이퍼 상에 형성될 수 있고, 여기에 사용된 용어 웨이퍼는 그 위에 당해 기술 분야에 공지된 임의의 유형의 디바이스가 제조되고 있는 웨이퍼를 망라하도록 의도된다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따라 반도체 웨이퍼의 박막의 조성을 측정하는 시스템(100)을 예시한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 변환 스테이지(110) 상에 배치된 반도체 웨이퍼(112)의 하나 이상의 막(114)에 대해 분광 타원법(spectroscopic ellipsometry)을 수행하도록 사용될 수 있다. 이 양상에서, 시스템(100)은 조명장치(illuminator)(102) 및 분광계(spectrometer)(104)를 구비한 분광 타원계(spectroscopic ellipsometer)를 포함할 수 있다. 시스템(100)의 조명장치(102)는 반도체 웨이퍼(112)의 표면 상에 배치된 박막(예를 들어, HfSiON 박막)에 선택된 파장 범위(예를 들어, 150-850 nm)의 조명을 발생시키고 지향시키도록 구성된다. 이어서, 분광계(104)는 반도체 웨이퍼(112)의 표면으로부터 반사된 조명을 수신하도록 구성된다. 조명장치(102)로부터 나오는 광은 편광된 조명 빔(106)을 생성하기 위해 편광자(107)를 사용하여 편광된다는 것을 더 유의하여야 한다. 웨이퍼(112) 상에 배치된 박막(114)에 의해 반사된 방사선은 분석기(109)를 통해 분광계(104)로 통과된다. 이에 관련하여, 집광 빔(108)에서 분광계(104)에 의해 수신된 방사선은 조명 빔(106)의 입사 방사선과 비교되어, 박막(114)의 스펙트럼 분석을 가능하게 한다.
부가의 실시예에서, 시스템(100)은 하나 이상의 컴퓨팅 시스템(116)을 포함할 수 있다. 하나의 양상에서, 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은 반도체 웨이퍼 세트에 대하여 3차원 DOE(design of experiment)를 발생하도록 구성될 수 있다. 이에 관련하여, DOE의 하나의 차원은 박막의 하나의 재료 성분의 비율을 포함할 수 있으며(예를 들어, 박막 내의 질소 비율), 제2 차원은 박막의 두 번째 재료 성분의 비율을 포함할 수 있다(예를 들어, 박막 내의 하프늄 비율). 또한, DOE의 제3 차원은 박막의 두께를 포함할 수 있으며, 이는 시스템(100)의 타원계(ellipsometer)를 이용하여 결정될 수 있다.
하나의 양상에서, 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은 분광계(104)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 이에 관련하여, 하나 이상의 컴퓨팅 시스템(116)은 로트의 하나 이상의 웨이퍼에 대해 분광계(104)에 의해 수행된 스펙트럼 측정들의 세트를 수신하도록 구성될 수 있다. 분광계로부터 하나 이상의 샘플링 프로세스의 결과를 수신하면, 하나 이상의 컴퓨팅 시스템(116)은 광 분산 데이터의 세트를 계산할 수 있다. 이에 관련하여, 컴퓨팅 시스템(116)은 분광계(104)로부터의 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 선택된 스펙트럼 범위(예를 들어, 150-850 nm)에 걸쳐 박막의 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 허수 성분(k)을 추출할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 시스템(116)은 선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스(regression process)(예를 들어, 보통의 최소 자승 회귀)를 이용하여 n 및 k 곡선을 추출할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 선택된 분산 모델은 2개의 Tauc Lorentz 성분을 갖는 합(sum) 모델(Sum-TL 모델)을 포함할 수 있다. 추가의 실시예에서, 선택된 분산 모델은 조파 발진기(harmonic oscillator) 모델을 포함할 수 있다.
부가의 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(116)은 광 분산 곡선들의 세트에서 관찰할 수 있는 체계적 특징(systematic feature)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템(116)은 일련의 광 분산 곡선들(예를 들어, 도 5a 내지 도 5f) 내의 트렌드를 자동으로 식별하도록 구성될 수 있으며, 이는 여기에서 더 상세하게 설명될 것이다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템(116)은 제1 재료 성분(예를 들어, 질소) 또는 제2 재료 성분(예를 들어, 하프늄)의 증가하는 상대량의 함수로서 n 및/또는 k 분산 곡선에서의 트렌드를 식별할 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨팅 시스템(116)은 사용자 입력의 도움을 이용하여 일련의 광 분산 곡선들 내의 트렌드를 식별하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 일련의 광 분산 곡선들이 액정 디스플레이와 같은 디스플레이(도시되지 않음) 상에서 사용자에게 제시될 수 있다. 그러면, 사용자는 사용자 인터페이스 디바이스(예를 들어, 마우스, 키보드, 트랙패드, 트랙볼, 터치 스크린 등)를 사용하여 컴퓨팅 시스템(116)에 정보를 입력함으로써 일련의 광 분산 곡선들의 트렌드를 식별할 수 있다. 이에 관련하여, 사용자는 분석에 적절한 광 분산 곡선의 부분을 선택 또는 "태그(tag)"할 수 있으며, 이를 가지고 컴퓨팅 시스템은 이어서 부가의 또는 정제된(refined) 분석을 수행할 수 있다. 도 5a 내지 도 5f에 도시된 바와 같이 광 분산 곡선들의 분석에 관련된 세부사항들이 여기에서 더 상세하게 설명될 것임을 언급한다.
부가의 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨팅 시스템(116)은, 원래의 원시(raw) 발생된 n- 및 k- 광 분산 곡선과 함께, 식별된 광 분산 곡선의 체계적 특징에 기초하여 2차원 룩업(look up) 모델 및 다성분(예를 들어, 9성분) BEMA(Bruggeman effective medium approximation) 모델을 발생할 수 있다.
본 개시 전반에 걸쳐 기재된 다양한 단계들은 단일 컴퓨터 시스템(116) 또는 대안으로서 복수의 컴퓨터 시스템(116)에 의해 수행될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 게다가, 분광 타원계(101)와 같은 시스템(110)의 상이한 서브시스템들은 상기 기재된 단계들의 적어도 일부를 수행하기에 적합한 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있다. 따라서, 상기의 기재는 본 발명에 대한 한정으로서 해석되어서는 안 되며 단지 예시를 위한 것이다. 또한, 하나 이상의 컴퓨팅 시스템(116)은 여기 기재된 임의의 방법 실시예의 임의의 기타 단계(들)를 수행하도록 구성될 수 있다.
다른 실시예에서, 컴퓨터 시스템(116)은 당해 기술 분야에 공지된 임의의 방식으로 타원계(101)의 조명장치 서브시스템(102) 또는 분광계(104)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨팅 시스템(116)은 타원계(101)의 분광계(104)의 컴퓨팅 시스템 및 조명장치 서브시스템(102)의 컴퓨팅 시스템에 결합될 수 있다. 다른 예에서, 분광계(104) 및 조명장치(102)는 단일 컴퓨터 시스템에 의해 제어될 수 있다. 이 방식에서, 시스템(100)의 컴퓨터 시스템(116)은 단일 타원계 컴퓨터 시스템에 결합될 수 있다.
시스템(100)의 컴퓨터 시스템(116)은 유선 및/또는 무선 부분을 포함할 수 있는 전송 매체에 의해 시스템의 서브시스템(예를 들어, 분광계(104), 조명장치(102) 등)으로부터 데이터 또는 정보를 수신 및/또는 획득하도록 구성될 수 있다. 이 방식에서, 전송 매체는 컴퓨터 시스템(116)과 시스템(100)의 기타 서브시스템들 사이의 데이터 링크로서의 역할을 할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 시스템(116)은 저장 매체(즉, 메모리)를 통해 스펙트럼 결과를 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 타원계의 분광계를 사용하여 획득된 스펙트럼 결과는 영구적 또는 반영구적 메모리 디바이스에 저장될 수 있다. 이에 관련하여, 스펙트럼 결과는 외부 시스템으로부터 임포트될 수도 있다.
또한, 컴퓨터 시스템(116)은 전송 매체를 통해 외부 시스템에 데이터를 보낼 수 있다. 더욱이, 시스템(100)의 컴퓨터 시스템(116)은 유선 및/또는 무선 부분을 포함할 수 있는 전송 매체에 의해 다른 시스템으로부터의 데이터 또는 정보(예를 들어, 검사 시스템으로부터의 검사 결과 또는 계측 시스템으로부터 계측 결과)를 수신 및/또는 획득하도록 구성될 수 있다. 이 방식에서, 전송 매체는 컴퓨터 시스템(116)과 시스템(100)의 다른 서브시스템들 사이의 데이터 링크로서의 역할을 할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(116)은 전송 매체를 통해 외부 시스템에 데이터를 보낼 수 있다.
컴퓨팅 시스템(116)은 개인용 컴퓨터 시스템, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 컴퓨터, 또는 당해 기술 분야에 공지된 임의의 기타 디바이스를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 일반적으로, 용어 "컴퓨팅 시스템"은 메모리 매체로부터의 명령어를 실행시킬 수 있는 하나 이상의 프로세서를 갖는 임의의 디바이스를 망라하도록 넓게 정의될 수 있다.
여기에 기재된 바와 같은 방법을 구현하는 프로그램 명령어(120)는 캐리어 매체(118)를 통해 전송되거나 캐리어 매체(118) 상에 저장될 수 있다. 캐리어 매체는 와이어, 케이블, 또는 무선 전송 링크와 같은 전송 매체일 수 있다. 캐리어 매체는 또한 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광 디스크, 또는 자기 테이프와 같은 저장 매체를 포함할 수 있다.
도 1에 예시된 시스템(100)의 실시예는 여기에 기재된 바와 같이 더 구성될 수 있다. 또한, 시스템(100)은 여기에 기재된 임의의 방법 실시예(들)의 임의의 기타 단계(들)를 수행하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 시스템(100)에 의한 구현에 적합한 프로세스 플로우(200)를 예시한다. 하나의 양상에서, 프로세스 플로우(200)의 데이터 프로세싱 단계들은 컴퓨팅 시스템(116)의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 사전 프로그래밍된 알고리즘을 통해 수행될 수 있다. 다음의 설명은 시스템(100)에 관련하여 제시되어 있지만, 여기에서 시스템(100)의 특정 구조적 양상이 한정을 나타내는 것이 아니며 오로지 예시를 위한 것으로서 해석되어야 함을 인식하여야 한다.
단계 202에서, 복수의 반도체 웨이퍼에 대한 3차원 DOE가 발생될 수 있다. 하나의 양상에서, DOE의 제1 차원은 박막의 제1 성분의 상대량(예를 들어, 질소 비율)으로 구성되는 반면에, DOE의 제2 차원은 박막의 제2 성분의 상대량(예를 들어, 하프늄 비율)이다. 다른 양상에서, DOE의 제3 차원은 박막의 두께를 포함한다. 예를 들어, 해당 박막은 HfSiNO 박막과 같은 다원소 박막(이에 한정되는 것은 아님)을 포함할 수 있다. DOE의 복수의 웨이퍼 각각 상에 형성된 HfSiNO 박막은 실리콘 웨이퍼의 표면 위의 Hf와 N의 증착에 의해 형성될 수 있다. 당해 기술 분야에서의 숙련자라면, Hf 및 N 둘 다의 증착 중의 산소 함량에 더하여 자연 산화물 층의 존재가 HfSiNO의 산소 함량에 기여한다는 것을 알 것이다. 여기에서 박막의 다양한 성분들의 상대량은 당해 기술 분야에서 공지된 임의의 방법에 의해 결정될 수 있다는 것을 더 알아야 한다. 예를 들어, DOE의 복수의 HfSiNO 막의 하프늄 및 질소의 상대량(즉, 비율)은 XPS(x-ray photoelectron spectroscopy)를 사용하여 결정될 수 있다.
추가의 양상에서, HfSiNO 막에 대한 DOE는 적어도 3개의 차원을 포함한다는 것을 유의하여야 한다. 이들 차원은 두께, 하프늄 비율, 및 질소 비율을 포함한다. HfSiNO의 두께는 측정하기가 비교적 간단한 파라미터이므로, 모든 웨이퍼들이 대략 동일한 두께를 갖도록 DOE를 구조화함으로써 DOE는 2차원 DOE로 감소될 수 있다. 도 3은 각각 그 위에 HfSiNO 막이 증착되어 있는 복수의 웨이퍼에 대해 형성된 3x3 2차원 DOE의 표(300)를 예시한다. 이에 관련하여, 감소된 2개의 "차원"은 하프늄 함량의 변화 및 질소 함량의 변화를 포함하며 각각의 막의 두께는 비교적 일정하게 유지된다. DOE는 DOE의 여러 웨이퍼들에 걸쳐 질소 함량 및 하프늄 함량의 변화를 제공하도록 구조화된다. 도 4는 DOE의 복수의 웨이퍼 각각에 대하여 측정된 질소 함량 및 하프늄 함량을 도시한 그래프(400)를 예시한다. 도 3에 도시된 DOE로부터의 대응하는 웨이퍼 번호가 도 4에서 각각의 대응하는 데이터 포인트 옆에 예시되어 있음을 언급한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 각 레벨의 질소 비율에 대하여, 다수의(도 4의 경우에는 3개) 하프늄 비율 값(도 4에서 왼쪽에서 오른쪽으로 이동)이 존재하는 반면에, 각각의 일정한 하프늄 비율에 대하여 다수의(도 4의 경우에는 3개) 질소 비율 값(도 4에서 아래에서 위로 이동)이 존재한다. 이에 관련하여, 제조된 3x3 2차원 DOE는 도 4에 도시된 바와 같이 저중고 Hf 및 N 함량 변화를 갖는 복수의 HfSiNO 막을 제공하도록 구성된다.
단계 204에서, 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각의 박막으로부터 스펙트럼이 획득될 수 있다. 예를 들어, 분광 타원계(101)를 이용하여 웨이퍼(112) 상에 증착된 각각의 박막(114)으로부터 스펙트럼이 획득될 수 있다. 예를 들어, 타원계(101)는 여기에 앞서 설명한 바와 같이 조명장치(102) 및 분광계(104)를 포함할 수 있다. 분광계(104)는 분석을 위해 하나 이상의 컴퓨팅 시스템(116)에 DOE의 웨이퍼의 박막의 분광 측정과 연관된 결과를 전송할 수 있다. 다른 예에서, 복수의 박막(114)에 대한 스펙트럼은 이전에 얻은 스펙트럼 데이터를 임포트함으로써 획득될 수 있다. 이에 관련하여, 스펙트럼 획득 및 스펙트럼 데이터의 후속 분석이 동시에 일어나야 한다거나 공간상 근접하게 수행되어야 한다는 요건은 없다. 예를 들어, 스펙트럼 데이터는 나중에 분석을 위해 메모리에 저장될 수 있다. 다른 경우에, 스펙트럼 결과는 획득되어 원격 위치에 위치된 분석 컴퓨텅 시스템에 전송될 수 있다.
단계 206에서, 선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터의 세트가 발생될 수 있다. 이에 관련하여, 회귀 방법은 선택된 분산 모델을 사용하여 측정된 스펙트럼 데이터에 적용될 수 있다. 하나의 실시예에서, 웨이퍼의 박막의 각각에 대하여 n 및 k 분산 곡선을 발생하는데 2개의 Tauc-Lorentz 성분을 갖는 합 모델이 이용될 수 있다. 다른 실시예에서, 웨이퍼의 박막의 각각에 대한 n 및 k 분산 곡선을 발생하는데 단일 성분 Tauc-Lorentz가 이용될 수 있다. 다른 실시예에서, 웨이퍼의 박막의 각각에 대한 n 및 k 분산 곡선을 발생하는데 Cody-Lorentz 모델이 이용될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 웨이퍼의 박막의 각각에 대한 n 및 k 분산 곡선을 발생하는데 조파 발진기 모델이 이용될 수 있다.
단계 208에서, 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징이 식별될 수 있다. 도 5a 내지 도 5f는 DOE의 6개의 상이한 웨이퍼들로부터 획득된 일련의 광 분산 곡선들을 예시한다. 도 5a 내지 도 5f의 각각은 150 내지 850 nm로부터의 파장의 함수로서 굴절률의 실수 부분 (n) 및 굴절률의 허수 부분 (k) 둘 다를 나타낸다. 도 5a 내지 도 5f의 n 및 k 분산 곡선을 분석함으로써, 제1 재료 성분 및/또는 제2 재료 성분의 증가하는 양의 함수의 n 및 k 분산 곡선에서의 변화가 추론될 수 있다. 예를 들어, 도 5a 내지 도 5f에서, 박막 내의 질소의 증가하는 양은 n 분산 곡선에 있어서 반시계 방향의 회전을 유도한다. 이는 증가하는 질소 함량에 대한 파장의 함수로서 n을 도시한 도 5a 내지 도 5c에서 명확하게 관찰된다. n 분산 곡선의 회전은 대략 200 nm에서 관찰된다. 일반적으로, 회전 파라미터는 2개의 별도의 파장에서의 굴절률 차이로서 정의될 수 있다. 예를 들어, 도 5a의 n 대 파장 데이터과 연관된 회전 파라미터는 180 nm와 300 nm에서의 굴절률 차이로서 정의될 수 있다. 도 5a 내지 도 5c에서 관찰되는 바와 같이, k 분산 곡선은 증가하는 상대 질소 함량의 함수로서 체계적으로 증가한다는 것을 더 유의한다. 추가적인 체계적 변화는 도 5d 내지 도 5f에서 관찰되는 바와 같이 증가하는 상대 하프늄 함량의 함수로서 n 및 k 곡선 둘 다의 증가를 포함한다.
단계 210에서, 발생된 광 분산 데이터 세트 및 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 다성분 BEMA 모델이 발생될 수 있다. 일반적으로, 다성분 모델의 성분들은 박막 내에 형성된 화합물(예를 들어, HfO2 또는 SiN)을 막의 다른 성분(예를 들어, Hf 또는 N)의 비율과 상관시키는데 사용될 수 있다. 부가의 실시예에서, (단계 208에서 기재된 바와 같은)굴절률 데이터로부터 추출된 회전 파라미터는 분석되는 막 내의 성분(예를 들어, 질소)의 비율을 결정하도록 다성분 BEMA 모델에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 5a 내지 도 5c의 데이터로부터 추출된 회전 파라미터는 분석되는 HfSiON 막 내의 질소 비율을 결정하는데 이용될 수 있다. 하나의 실시예에서, 다성분 BEMA 모델은 9성분 BEMA 모델을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 다성분 BEMA 모델은 4, 5, 또는 8 성분 BEMA 모델을 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 시스템(100)에 의한 구현에 적합한 프로세스 플로우(600)를 예시한다. 하나의 양상에서, 프로세스 플로우(600)의 데이터 프로세싱 단계들은 컴퓨팅 시스템(116)의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 사전 프로그래밍된 알고리즘을 통해 수행될 수 있다. 다음의 기재는 시스템(100)에 관련하여 제시되어 있지만, 시스템(100)의 특정 구조적 양상이 한정을 나타내지 않으며 단지 설명을 위한 것으로서 해석되어야 함을 알아야 한다.
단계 602에서, 복수의 반도체 웨이퍼에 대한 3차원 DOE가 발생될 수 있다. 단계 604에서, 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 각각의 웨이퍼의 박막으로부터 스펙트럼이 획득될 수 있다. 단계 606에서, 선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트가 발생될 수 있다. 단계 608에서, 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징이 식별될 수 있다. 여기에서 프로세스 플로우(600)의 단계(602-608)는 프로세스 플로우(200)의 단계(202-208)와 유사하다는 것을 유의하여야 한다. 그리하여, 단계(202-208)의 설명이 프로세스 플로우(600)의 단계(602-608)로 확대하여 해석되어야 한다.
단계 610에서, 발생된 광 분산 데이터 세트 및 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 2차원 룩업 모델이 발생될 수 있다. 이에 관련하여, 증가하는 질소 함량 및 증가하는 하프늄 함량의 함수로서 n 및 k 분산 데이터의 변화가 2차원 룩업 모델을 구성하는데 이용될 수 있다.
여기에 기재된 모든 방법들은 방법 실시예의 하나 이상의 단계의 결과를 저장 매체에 저장하는 것을 포함할 수 있다. 결과는 여기에 기재된 임의의 결과를 포함할 수 있고 당해 기술 분야에 공지된 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 저장 매체는 여기에 기재된 임의의 저장 매체 및 당해 기술 분야에 공지된 임의의 기타 적합한 저장 매체를 포함할 수 있다. 결과가 저장된 후에, 결과는 저장 매체에서 액세스될 수 있고, 여기에 기재된 임의의 방법 또는 시스템 실시예에 의해 사용되며, 사용자에의 디스플레이를 위해 포맷되고, 다른 소프트웨어 모듈, 방법, 또는 시스템 등에 의해 사용될 수 있다. 또한, 결과는 "영구적으로", "반영구적으로", 임시적으로, 또는 일부 기간동안 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 RAM일 수 있고, 결과가 반드시 저장 매체 내에 무기한으로 지속되어야 하는 것은 아닐 수 있다.
상기에 기재된 방법의 각각의 실시예는 여기에 기재된 임의의 기타 방법(들)의 임의의 기타 단계(들)를 포함할 수 있다는 것을 더 생각해볼 수 있다. 또한, 상기 기재된 방법의 실시예의 각각은 여기에 기재된 임의의 시스템에 의해 수행될 수 있다.
당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 여기에 기재된 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 기타 기술이 실시될 수 있는 다양한 수단(예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어)이 존재하며, 바람직한 수단은 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 기타 기술이 배치되는 상황에 관련하여 달라질 것임을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 구현자가 속도 및 정확도가 중요하다고 결정하는 경우, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어 수단을 선택할 수 있고, 대안으로서, 유연성이 중요한 경우, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수 있거나, 또는 또다시 대안으로서 구현자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 일부 조합을 선택할 수 있다. 따라서, 여기에 기재된 프로세스 및/또는 디바이스 및/또는 기타 기술이 실시될 수 있는 여러 가능한 수단들이 존재하며, 이용될 임의의 수단은 수단이 배치될 상황과 구현자의 구체적 관심(예를 들어, 속도, 유연성, 또는 예측성)에 따른 선택권이라는 점에서 이들 어느 것도 본질적으로 다른 것에 비해 우수하지 않고, 어느 것이라도 달라질 수 있다. 당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 구현의 광학적 양상은 통상적으로 광 지향적(optically-oriented) 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 채용할 것임을 알 것이다.
당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 여기에 서술된 방식으로 디바이스 및/또는 프로세스를 기재하고 이후에 공학적 실시를 사용하여 이러한 기재된 디바이스 및/또는 프로세스를 데이터 프로세싱 시스템으로 통합하는 것이 당해 기술 분야 내에서 일반적이라는 것을 알 수 있을 것이다. 즉, 여기에 기재된 디바이스 및/또는 프로세스의 적어도 일부는 타당한 정도의 실험을 통해 데이터 프로세싱 시스템으로 통합될 수 있다. 당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 통상의 데이터 프로세싱 시스템이 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 디바이스, 휘발성 및 비휘발성 메모리와 같은 메모리, 마이크로프로세서와 디지털 신호 프로세서와 같은 프로세서, 운영 체제와 같은 연산 엔티티, 드라이버, 그래픽 사용자 인터페이스, 및 애플리케이션 프로그램, 터치 패드 또는 스크린과 같은 하나 이상의 상호작용 디바이스, 및/또는 피드백 루프 및 제어 모터(예를 들어, 위치 및/또는 속도를 감지하기 위한 피드백; 성분 및/또는 양을 이동 및/또는 조정하기 위한 제어 모터)를 포함한 제어 시스템 중의 하나 이상을 포함한다는 것을 알 것이다. 통상의 데이터 프로세싱 시스템은 데이터 컴퓨팅/통신 및/또는 네트워크 컴퓨팅 통신 시스템에서 통상적으로 발견되는 바와 같은 임의의 적합한 상업적으로 이용 가능한 컴포넌트를 이용하여 구현될 수 있다.
여기에 기재된 내용은 종종 상이한 다른 컴포넌트 내에 포함되거나 이와 연결된 상이한 컴포넌트를 예시한다. 이러한 도시된 구조는 단지 예시적인 것이며 동일한 기능을 달성하는 사실상 많은 다른 구조가 구현될 수 있다는 것을 이해하여야 할 것이다. 개념적인 면에서, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트의 임의의 구성은 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "연관된다(associated)". 따라서, 특정 기능을 달성하도록 여기에서 결합된 임의의 2개의 컴포넌트는 구조 또는 중간 컴포넌트에 관계없이 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관되는" 것으로서 볼 수 있다. 마찬가지로, 그리 연관된 임의의 2개의 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하도록 서로 "연결되거나" "결합된" 것으로서 볼 수 있으며, 그리 연관될 수 있는 임의의 2개의 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하도록 서로 "결합 가능한" 것으로서 볼 수 있다. 결합 가능한 것의 구체적 예는 물리적으로 짝지어질 수 있거나 및/또는 물리적으로 상호 작용하는 컴포넌트 및/또는 무선 상호 작용 가능하거나 및/또는 무선 상호작용하는 컴포넌트 및/또는 논리적으로 상호작용하거나 및/또는 논리적으로 상호작용 가능한 컴포넌트를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
여기에 기재된 내용의 특정 양상이 도시되고 기재되었지만, 여기에서의 교시에 기초하여, 여기에 기재된 주제 및 그의 보다 넓은 양상으로부터 벗어나지 않고서 변경 및 수정이 이루어질 수 있고, 따라서 첨부된 청구항은 여기에 기재된 내용의 진정한 사상 및 범위 내에 있는 것으로서 모든 이러한 변경 및 수정을 그의 범위 내에 포함할 것임이 당해 기술 분야에서의 숙련자에게 명백할 것이다.
또한, 본 발명은 첨부된 청구항에 의해 정의됨을 이해하여야 한다.
본 발명의 특정 실시예가 예시되었지만, 본 발명의 다양한 수정 및 실시예가 전술한 개시의 사상 및 범위에서 벗어나지 않고서 당해 기술 분야에서의 숙련자에 의해 행해질 수 있다는 것이 명백하다. 따라서, 본 발명의 범위는 여기에 첨부된 청구항에 의해서만 한정되어야 한다.
본 개시 및 많은 그의 동반 이점은 전술한 기재에 의해 이해될 것으로 보며, 그의 주목할 만한 이점 전부를 희생하지 않고서 또는 개시된 주제에서 벗어나지 않고서 컴포넌트의 형태, 구성 및 배치에 있어서 다양한 변경이 행해질 수 있다는 것이 명백할 것이다. 기재된 형태는 단지 예시적인 것이며, 이러한 변경을 망라하고 포함하는 것이 다음의 청구항의 의도이다.
Claims (35)
- 반도체 웨이퍼 상에 증착된 박막의 조성을 측정하는 방법에 있어서,
복수의 반도체 웨이퍼에 대하여 3차원 DOE(design of experiment)를 발생하는 단계로서, 상기 DOE의 제1 차원은 상기 박막의 제1 성분의 상대량이고, 상기 DOE의 제2 차원은 상기 박막의 제2 성분의 상대량이며, 상기 DOE의 제3 차원은 상기 박막의 두께인 것인, 3차원 DOE 발생 단계;
선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계;
선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 상기 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 상기 복소 굴절률의 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트를 발생하는 단계;
상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징(systematic features)을 식별하는 단계; 및
상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 다성분 BEMA(Bruggeman effective medium approximation) 모델을 발생하는 단계를 포함하는 박막의 조성 측정 방법. - 청구항 1에 있어서, 상기 박막의 제1 성분은 질소를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 박막의 제2 성분은 하프늄을 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 반도체 웨이퍼는 실리콘 웨이퍼를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 박막은 하프늄, 실리콘, 질소 및 산소 중 적어도 하나를 포함하는 박막을 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계는, 분광 타원계(SE; spectroscopic ellipsometer)를 이용하여 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 상기 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계는, 메모리로부터 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 상기 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계는, 100 내지 1000 nm의 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 상기 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 회귀 프로세스는 최소 자승 회귀 프로세스(least squares regression process)를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 선택된 분산 모델은 Tauc-Lorentz 모델, 2개의 Tauc-Lorentz 성분을 갖는 합 모델(sum model), Cody-Lorentz 모델, 또는 조파 발진기(harmonic oscillator) 모델 중 적어도 하나를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하는 단계는, 상기 박막의 제1 성분의 상대량의 함수로서 상기 광 분산 데이터 세트의 거동을 결정하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하는 단계는, 상기 박막의 제2 성분의 상대량의 함수로서 상기 광 분산 데이터 세트의 거동을 결정하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 다성분 BEMA 모델은 4성분 BEMA 모델, 5성분 BEMA 모델, 8성분 BEMA 모델 또는 9성분 BEMA 모델 중 적어도 하나를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 반도체 웨이퍼 상에 증착된 박막의 조성을 측정하는 방법에 있어서,
복수의 반도체 웨이퍼에 대하여 3차원 DOE를 발생하는 단계로서, 상기 DOE의 제1 차원은 상기 박막의 제1 성분의 상대량이고, 상기 DOE의 제2 차원은 상기 박막의 제2 성분의 상대량이며, 상기 DOE의 제3 차원은 상기 박막의 두께인 것인, 3차원 DOE 발생 단계;
선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계;
선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 상기 획득된 스펙트럼 각각에 대하여 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 상기 복소 굴절률의 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트를 발생하는 단계;
상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하는 단계; 및
상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 2차원 룩업(look up) 모델을 발생하는 단계를 포함하는 박막의 조성 측정 방법. - 청구항 14에 있어서, 상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 다성분 BEMA 모델을 발생하는 단계를 더 포함하는 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 박막의 제1 성분은 질소를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 박막의 제2 성분은 하프늄을 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 반도체 웨이퍼는 실리콘 웨이퍼를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 박막은 하프늄, 실리콘, 질소 및 산소 중 적어도 하나를 포함하는 박막을 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계는, 분광 타원계(SE)를 이용하여 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 상기 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계는, 메모리로부터 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 상기 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계는, 100 내지 1000 nm의 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 상기 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 회귀 프로세스는 최소 자승 회귀 프로세스를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 선택된 분산 모델은 Tauc-Lorentz 모델, 2개의 Tauc-Lorentz 성분을 갖는 합 모델, Cody-Lorentz 모델, 또는 조파 발진기 모델 중 적어도 하나를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하는 단계는, 상기 박막의 제1 성분의 상대량의 함수로서 상기 광 분산 데이터 세트의 거동을 결정하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 청구항 14에 있어서, 상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하는 단계는, 상기 박막의 제2 성분의 상대량의 함수로서 상기 광 분산 데이터 세트의 거동을 결정하는 단계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 방법.
- 반도체 웨이퍼 상에 증착된 박막의 조성을 측정하는 시스템에 있어서,
조명장치(illuminator);
분광계; 및
하나 이상의 컴퓨팅 시스템을 포함하고,
상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은,
복수의 반도체 웨이퍼에 대하여 3차원 DOE를 발생하고 - 상기 DOE의 제1 차원은 상기 박막의 제1 성분의 상대량이고, 상기 DOE의 제2 차원은 상기 박막의 제2 성분의 상대량이며, 상기 DOE의 제3 차원은 상기 박막의 두께임 - ;
선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 웨이퍼 각각에 대한 스펙트럼을 상기 분광계로부터 수신하고;
선택된 분산 모델에 적용된 회귀 프로세스를 이용하여 상기 수신된 스펙트럼 각각에 대하여 상기 선택된 스펙트럼 범위에 걸쳐 복소 굴절률의 실수 성분(n) 및 상기 복소 굴절률의 허수 성분(k)을 추출함으로써 광 분산 데이터 세트를 발생하고;
상기 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 식별하고;
상기 발생된 광 분산 데이터 세트 및 상기 식별된 광 분산 데이터 세트의 하나 이상의 체계적 특징을 이용하여 2차원 룩업 모델 또는 다성분 BEMA 모델 중 적어도 하나를 발생하도록,
구성된 것인 박막의 조성 측정 시스템. - 청구항 27에 있어서, 상기 박막의 제1 성분은 질소를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
- 청구항 27에 있어서, 상기 박막의 제2 성분은 하프늄을 포함하는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
- 청구항 27에 있어서, 상기 반도체 웨이퍼는 실리콘 웨이퍼를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
- 청구항 27에 있어서, 상기 박막은 하프늄, 실리콘, 질소 및 산소 중 적어도 하나를 포함하는 박막을 포함하는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
- 청구항 27에 있어서, 상기 분광계는 분광 타원계(SE)의 분광계를 포함하는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
- 청구항 27에 있어서, 상기 분광계 및 상기 조명장치는 분광 타원계(SE)의 일부를 형성하는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
- 청구항 27에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은 최소 자승 회귀 프로세스를 적용하도록 구성되는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
- 청구항 27에 있어서, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 시스템은 Tauc-Lorentz 모델, 2개의 Tauc-Lorentz 성분을 갖는 합 모델, Cody-Lorentz 모델, 또는 조파 발진기 모델 중 적어도 하나를 적용하도록 구성되는 것인 박막의 조성 측정 시스템.
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