KR20180133392A - 축소된 공간 주파수 도메인에서 콘트라스트를 사용하는 고처리량 결함 검사를 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 샘플(2) 상의 원하는 패턴 블록에 비교할 때 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6) 내의 결함(4)의 식별을 위한 주사 산란 콘트라스트 검사를 위한 방법 및 시스템을 개시하며, 결함 감도 및 처리량을 성취하기 위한 신규한 해결책을 제공한다. 방법은 처리량을 증가시키기 위해 왕복 공간(공간 주파수 도메인) 내에서 대부분의 정보를 생략하고 최고 결함 정보, 즉 결함이 있는 및 결함이 없는 구조 사이의 콘트라스트 신호를 제공하는 왕복 공간 내에서 정보를 캡처한다. 본 발명의 주제는 단지 예측된 회절 패턴으로부터의 이탈을 위한 조사만이 샘플의 실제 패턴 상의 결함의 신속한 식별을 허용할 것이라는 것이다. 제1 방법은 반복적인 패턴 블록의 비교에 의해 정확한 재구성된 회절 이미지를 학습하는 방법을 설명하고 있지만, 제2 방법은 재구성된 회절 이미지의 공간 주파수 도메인 내의 예측가능한 결함의 출현에 초점을 맞추어 이에 의해 결함이 실질화되는 관심 영역을 규정하고 단지 이들 관심 영역만이 고려되어 결함이 없는 패턴 블록의 재구성 회절 이미지에 비교되기 때문에 조사를 가속화한다.

Description

축소된 공간 주파수 도메인에서 콘트라스트를 사용하는 고처리량 결함 검사를 위한 방법 및 시스템
본 발명은 샘플 상의 원하는 패턴 블록에 비교할 때 샘플 상의 실제 패턴 블록 내의 결함의 식별을 위한 산란광의 광학적 주사 및 관찰을 사용하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
포토리소그래피는 집적 회로 기술 및 다른 상업적 용례에 사용되는 마이크로 및 나노구조체의 제조를 위한 통상적으로 사용되는 방법이다. 포토리소그래피는 이들에 한정되는 것은 아니지만, DUV(193 nm), DUV 침지, EUV(13.5 nm), 및 X-선을 포함한다. 이는 포토마스크 상의 구조가 웨이퍼 상에 투영되는 투영 광학계를 사용하여 행해진다. 포토마스크는 낮은 결함 밀도를 가져야 하고, 이상적으로는 수 cm2에 걸쳐 결함이 없다. 따라서, 포토마스크 제조는 다수의 검사, 리뷰 및 수리 단계를 수반한다. 마스크 블랭크 및 패터닝된 마스크 상의 결함의 감각적이고 신속한 식별 및 특징화를 위한 계측 방법 및 도구가 따라서 매우 중요하다. SEM 및 AFM과 같은 상이한 도구가 도움이 되지만, 화학선 계측(actinic metrology), 즉 스캐너의 동일한 파장 및 조명 조건에서 광학 검사/리뷰가 필수 불가결하다.
특히 어려운 것은 EUV 리소그래피의 화학선 마스크 검사인데, 이는 22 nm 하프 피치(half pitch) 미만의 기술 노드에서 고체적 제조를 위한 반도체 산업의 과제에 맞서기 위한 가장 유망한 루트이다. EUV 리소그래피의 주요 과제 중 하나는 낮은 결함 밀도를 갖는 마스크의 제공이다. 현재, 마스크 블랭크(다층) 및 패터닝된 마스크 상의 위상 및 진폭 결함을 검출하고 분석하기 위한 이러한 도구에 대한 상당한 즉각적인 요구가 존재한다. 다층 위의 결함은 주로 진폭 결함이고, 반면에 다층 아래의 결함은 순전히 위상 결함이다. 다층 내의 결함은 바람직하지 않은 위상 및 진폭 변조의 모두를 유도한다.
검사라는 것은, 마스크의 마스크 리뷰/검사/특징화/평가를 위한 계측 방법이 리소그래피를 위해 사용되도록 의도된다. 목표는 이들에 한정되는 것은 아니지만, 마스크의 에어리얼 이미지의 획득, 결함의 식별 및 이들의 특징화를 포함한다.
마스크 블랭크라는 것은, 투명한 (DUV를 위한 석영 플레이트) 및 반사 기판(EUV 및 소프트 X선을 위한 브래그 다층)을 의미한다. 패터닝된 마스크는 예를 들어, 설계된 패턴이 흡수기 또는 위상 편이 재료를 사용하여 기판 상에 기입된 후의 포토마스크이다. 패턴의 최소 배선폭(feature size)은 예를 들어, 웨이퍼 상의 원하는 패턴보다 4배 또는 5배 더 크다. 이는 예를 들어, 11 nm 하프 피치 기술 노드에 대해, 최소 배선폭이 44 nm일 것이라는 것을 의미한다.
검사 작업의 목표는 마스크 블랭크의 결함 밀도의 결정, 결함의 식별(결함의 위상, 진폭, 크기, 유형), 상이한 준비 또는 세척 프로세스가 행해진 블랭크의 결함 밀도의 비교, 이전의 식별된 결함의 제거가 성공적이면 특정 세척 프로세스의 평가 등과 같이 상이할 수도 있다.
화학선 검사라는 것은, 검사가 광의 파장 및 상대 입사각에서 수행되는 것을 의미한다. EUV 마스크에 있어서, 이는 반사성이고 13.5 nm 파장에서 6도의 입사각에 있어야 한다. 이는 실제 동작, 즉 반도체 디바이스의 리소그래픽 제조에 있어서 마스크의 사용을 위한 표준 조건이다.
검사 도구에 있어서, 이하의 특징 또는 양태가 중요하다:
1) 분해능은 리소그래픽 프로세스에서 패터닝에 기여하고 이에 의해 제조 프로세스에서 수율을 저하시키는 모든 결함을 분석하기 위해 중요하다. 다른 한편으로, 실용적인 용례에 있어서, 이는 단지 결함을 위치확인하는데 충분할 수도 있는데, 이는 이러한 높은 분해능을 요구하지 않을 수도 있다. 몇몇 목적으로, 더욱 더 높은 분해능이 필요할 수도 있다. 예로서, 라인-에지 거칠기 및 미소 결함의 효과를 조사하기 위함.
2) 관련 결함에 대한 민감도, 즉 높은 신호 대 노이즈비를 갖는 결함의 검출.
3) 처리량은 실용적인 용례에서 가장 중요한 파라미터이다. 마스크 크기는 비교적 크기 때문에(예를 들어, 100×100 mm2), 나노미터 분해능을 갖는 결함의 식별이 상당한 과제이다. 검출은 CCD 또는 CMOS 검출기와 같은 화소 검출기에 의해 일반적으로 행해지기 때문에, 검출기 제한된 처리량이 성취되어야 한다.
문제를 예시하기 위해, 종래의 방법을 사용하는 웨이퍼 또는 포토마스크 검사가 고려될 수 있다. 주사 또는 전역 현미경법(full-field microscopy)에 무관하게, 샘플(포토마스크 또는 웨이퍼)은 조명되고 이미지는 화소 검출기 상에 투영된다. 예를 들어, 10 nm의 화소 분해능이 타겟화되면, 이는 예를 들어 100×100 mm2 내지 1014개의 화소의 포토마스크에 대응한다. 적당한 시간(예를 들어, 104 초, 즉 3시간 미만) 이내에 이 데이터를 취득하기 위해, 초당 10 기가픽셀(Gpps) 판독율의 능력을 갖는 검출기가 요구되는데, 이는 가까운 미래에 기술적 과제일 것이다.
따라서, 종래의 방법에 의한 광학 검사는 분해능, 감도, 및 처리량의 요구를 동시에 부합하기 위해 점점 더 어려워지고 있다. 따라서, 신규한 해결책이 미래의 기술 노드를 위해 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은 높은 분해능 및 높은 감도(신호 대 노이즈비)를 갖는 높은 처리량을 갖는 다소 간단한 셋업을 사용하여 에러/결함을 위해 샘플의 패턴의 구조를 분석하는 것을 허용하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
이 방법에 대해, 상기 목적은 샘플 상의 원하는 패턴 블록에 비교할 때 샘플 상의 실제 패턴 블록 내의 결함의 식별을 위한 주사 간섭성 산란 검사(SCSI)의 방법에 의해 본 발명에 따라 성취되고, 상기 방법은
a) 샘플을 제공하는 단계로서, 샘플은 블랭크이거나 실제 패턴 블록을 갖고, 상기 패턴은 흡수 및/또는 위상 편이 재료를 포함하고, 샘플은 상기 패턴 블록의 주기적인 반복을 포함하는, 단계;
b) 투과 모드 또는 반사 모드에서 상기 샘플을 주사하기 위한 광빔을 발생하기 위한 광원을 제공하는 단계;
c) 바람직하게는 0 내지 80°의 각도 하에서, 광빔으로 샘플을 조명하여, 이에 의해 샘플 상에 존재하는 실제 패턴에 따라 광빔을 회절하는 단계;
d) 위치 감응성 검출기로 그 위치 관련 강도의 견지에서 회절된 광빔을 검출하는 단계;
e) 검출된 강도를 분석하여, 이에 의해 샘플 상의 실제 패턴 블록에 응답하는 회절 이미지를 얻는 단계;
f) 회절 이미지를 이전에 얻어진 회절 이미지와 반복적으로 비교하여, 이에 의해 제2 미리결정된 수의 회절 이미지 중에 제1 미리결정된 수의 회절 이미지가 동일할 때 신뢰적인 회절 이미지를 결정하고 상기 신뢰적인 회절 이미지로부터 이탈하는 모든 얻어진 회절 이미지를 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록에 관련된 것으로서 마킹하는 단계; 및
g) 샘플 상의 이 위치의 추가의 검사를 위해 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록의 위치를 식별하는 단계를 포함한다.
방법에 대한 대안적인 해결책이 샘플 상의 원하는 패턴 블록에 비교할 때 샘플 상의 실제 패턴 블록 내의 결함의 식별을 위한 주사 간섭성 산란 검사의 방법에 의해 본 발명에 따라 제공되고, 상기 방법은
a) 샘플을 제공하는 단계로서, 샘플은 블랭크이거나 실제 패턴 블록을 갖고, 상기 패턴은 흡수 및/또는 위상 편이 재료를 포함하고, 샘플은 상기 패턴 블록의 주기적인 반복을 포함하는, 단계;
b) 상기 패턴 블록에 대해 발생할 수도 있는 다수의 가능한 결함을 포함하는 결함 라이브러리를 제공하고 각각의 가능한 결함에 대해 검출기에서 얻어질 회절 이미지를 계산하고 이에 의해 결함이 없는 원하는 패턴 블록을 위한 회절 이미지로부터 이탈하는 회절 이미지 내의 관심 영역을 결정하는 단계;
c) 투과 모드 또는 반사 모드에서 샘플을 주사하기 위한 광빔을 발생하기 위한 광원을 제공하는 단계;
d) 바람직하게는 0 내지 80°의 각도 하에서, 광빔으로 샘플을 조명하여, 이에 의해 샘플 상에 존재하는 실제 패턴에 따라 광빔을 회절하는 단계;
e) 위치 감응성 검출기로 그 위치 관련 강도의 견지에서 회절된 광빔을 검출하는 단계;
f) 검출된 강도를 분석하여, 이에 의해 샘플 상의 실제 패턴 블록에 응답하는 회절 이미지를 얻고, 미리결정된 관심 영역 내에서만 얻어진 회절 이미지를 비교하여 이에 의해 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록을 식별하는 단계; 및
g) 샘플 상의 이 위치의 추가의 검사를 위해 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록의 위치를 식별하는 단계를 포함한다.
시스템에 대해서, 상기 목적은 샘플 상의 원하는 패턴에 비교할 때 샘플의 실제 패턴 내의 결함의 식별을 위한 SSCI를 위한 시스템에 의해 본 발명에 따라 성취되고, 상기 시스템은
a) 블랭크이거나 실제 패턴을 갖는 샘플을 유지하기 위한 샘플 홀더로서, 상기 패턴은 흡수 및 또는 위상 편이 재료를 포함하는, 샘플 홀더,
b) 투과 모드 또는 반사 모드에서 샘플을 주사하기 위한 광빔을 발생하여, 이에 의해 바람직하게는 0 내지 80°의 각도 하에서 광빔으로 샘플을 조명하기 위한 광원;
c) 그 위치 관련 강도의 견지에서 회절된 광빔을 검출하기 위한 위치 감응성 검출기;
d) 샘플 상의 실제 패턴의 회절 이미지를 얻기 위해 검출된 강도를 분석하기 위한 데이터 처리를 위한 수단;
e) 바람직하게는 푸리에(Fourier) 또는 프레넬(Fresnel) 계산을 사용하여, 원하는 패턴의 예측된 회절 이미지를 계산하기 위한 수단;
f) 예측된 회절 이미지로부터 이탈하는 강도 편차의 검출을 위해 측정된 회절 콘트라스트를 측정된 또는 예측된 회절 패턴과 비교하기 위한 수단; 및
g) 추가의 검사를 위한 결함 맵을 생성하기 위해 이탈하는 강도 편차의 위치를 식별하기 위한 수단을 포함한다.
따라서, 여기서 방법 및 시스템은 결함 감도 및 처리량을 성취하기 위해 신규한 해결책을 제공한다. 이 방법은 처리량을 증가시키기 위해 왕복 공간(공간 주파수 도메인) 내에서 대부분의 정보를 생략하고 최고 결함 정보, 즉 결함이 있는 및 결함이 없는 구조 사이의 콘트라스트 신호를 제공하는 왕복 공간 내에서 정보를 캡처한다. 본 발명의 주제는 단지 예측된 회절 패턴으로부터의 이탈을 위한 조사만이 샘플의 실제 패턴 상의 결함의 신속한 식별을 허용할 것이라는 것이다. 제1 방법은 반복적인 패턴 블록의 비교에 의해 정확한 재구성된 회절 이미지, 즉 결함이 없는 샘플로부터 학습하는 방법을 설명하고 있지만, 제2 방법은 재구성된 회절 이미지의 공간 주파수 도메인 내의 예측가능한 결함의 출현에 초점을 맞추어 이에 의해 결함이 실질화되는 관심 영역을 규정하고 단지 이들 관심 영역만이 고려되어 결함이 없는 패턴 블록의 회절 이미지에 비교되기 때문에 조사를 가속화한다.
대조적으로, 종래의 광학 검사 시스템은 화소화 포맷으로 샘플 평면 상의 실제 공간 내에 샘플의 모든 정보를 수집하고 이미지를 부위간 또는 부위 대 데이터베이스로 비교함으로써 결함을 식별한다. 첫째로, 샘플 평면 상의 화소 크기는 분해능 및 감도를 성취하기 위해 충분히 작아야 한다. 판독 속도가 병목현상이 되는 검출기의 경우에, 감도/분해능과 처리량 사이의 절충안이 존재한다. 둘째로, 종래의 검사 시스템은 고가이고, 비이상적이고(수차), 한정된 효율(한정된 투광)이거나 실현가능하지 않을 수 있는 광학계를 요구한다. 더욱이, 광학계에 의한 이미징은 한정된 초점 깊이(depth-of-focus)를 갖는데, 이는 샘플의 매우 큰 거리에 걸쳐 얻기가 어려운 고분해능의 스테이지 및 극단적으로 편평한 샘플을 필요로 한다. 게다가, 초점에서, 광학계 기반 이미징은 단지 샘플의 진폭 정보만을 제공하고, 위상 구조 및 결함의 검출은 위상을 재구성하기 위해 스루 포커스(through-focus), 즉 3D 스캔을 필요로 한다.
광학계에 의한 이미징 방법에 비교하여, 본 발명의 방법에서, 진폭 결함 및 위상 결함의 모두가 2D 스캔으로 동시에 추출된다. 더욱이, 초점의 깊이는 광학계에 의한 이미징에 비교하여 중대하지 않다. 따라서, 구조화된 샘플(즉, 마스크)에 대해, 고속 검사가 샘플의 유효 회절 패턴과 원하는 패턴으로부터 연역된 회절 패턴의 비교시에 실행될 수 있다. 본 발명의 주제는 단지 예측된 회절 패턴으로부터의 이탈을 위한 조사만이 샘플의 실제 패턴 상의 결함의 신속한 식별을 허용할 것이라는 것이다.
본 발명은 광원이 성취될 공간 분해능에 따라 가시광 또는 UV 광, DUV 광, EUV 광, 소프트 X선 또는 하드 X선을 제공할 수도 있기 때문에 광범위한 용례를 가질 수도 있다.
통상적으로, 실제 패턴은 포토레지스트 패턴, 트랜지스터의 어레이, 저항, 유도율 및/또는 캐패시턴스와 같은 반도체 칩을 위한 웨이퍼 또는 반도체 칩의 특정 층의 디자인을 제공하도록 설계된 위상 및 진폭 구조를 구비하는 포토마스크와 같은 전자 회로의 구조체일 수도 있다. 이 구조체는 프로세서 또는 대용량 저장 디바이스와 같은 반도체 칩 상의 요구 및 원하는 기능성에 따라 가공된다. 따라서, 이 개념에서 원하는 패턴은 샘플의 가공된 패턴에 동일하다.
본 발명의 방법은 예측된 강도로부터 이들의 차이를 주시함으로써 검출된 강도를 분석함으로써 결함을 검출하는 것을 가능하게 한다. 검출기에서, 더 정확하게 검출기의 관심 영역 내에서 예측된 강도를 결정하기 위해, 광 전파 및 샘플(패턴 및 기판을 포함함)과의 그 상호작용의 정밀한 계산이 수행되는데, 이는 샘플 상의 조명 기능, 샘플 레이아웃 및 그 광학적 특성, 광학적 구성 및 검출기 사양(화소 크기 및 노이즈 등)을 고려하고, 이에 의해 검출기의 모든 관련 화소에서 강도로서 측정될 것인 것을 정밀하게 추정한다.
콘트라스트 신호는 ROI 내의 모든 화소에서 차이의 총합이다. 대안적으로, 예측된 강도는 전술된 바와 같이 추정될 필요가 없지만, 다른 부위에서 측정된 강도 프로파일과 비교된다. 통상적으로, 샘플은 반복 구조를 포함하고, 대부분의 측정된 부위는 결함이 없고 결함은 매우 드물고 격리되어 있다. 이 경우에, 전술된 계산은 스킵될 수 있다. 방법은 자기 학습으로서 이 셋업을 동작할 수 있다. 반복적인 구조가 주사될 때, 공간 도메인 내의 정합의 수는 신뢰적인 회절 패턴을 규정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어 10개의 반복적인 패턴 블록이 동일한 회절 패턴을 나타내는 경우에, 이 회절 패턴은 원하는 회절 패턴인 것으로 고려된다. 반복적으로 정합하는 회절 패턴의 수는 신뢰적인 회절 패턴, 즉 5 내지 50의 범위의 어떤 것을 결정하기 위해 미리결정될 수 있다.
관심 영역(ROI)은 패턴, 원하는 감도 및 타겟화된 처리량에 따라 단일 화소 및 최대 검출기의 풀 프레임일 수 있다. 관심 영역은 샘플 상의 패턴 및 잠재적인 결함에 따라, 실험에 앞서 규정된다. 반도체 제조에서, 샘플(웨이퍼 및 포토마스크)은 통상적으로 부위간, 다이간 및 웨이퍼간에 반복적인 비교적 간단한 주기적 또는 비주기적 구조를 갖는다. 결함의 유형은, 또한 이들이 확률론적 프로세스에 기인하여 또는 고도로 일상적 프로세스인 반도체 제조에서 반복적인 그러나 회피불가능한 에러에 기인하여 발생하기 때문에, 또한 잘 알려져 있다. 결함은 격리되고 특정 형상, 위치 및 치수의 범위를 갖는다. 따라서, 결함 라이브러리는 모든 샘플에 대해 설정될 수 있고, 최적의 ROI는 패턴 및 예측된 결함에 따라 설정되어야 한다. ROI는 예측될 최대 콘트라스트를 지능적으로 판단함으로써 수동으로 설정되거나 또는 결함의 다수의 가능한 조합을 통해 실행되고 타겟화된 감도 및 처리량을 위해 가장 양호한 ROI를 자동으로 판단하는 알고리즘에 의해 설정된다.
제안된 방법은 샘플 상의 패턴 블록의 강도 콘트라스트의 2D 맵을 제공하고, 이 맵은 강도 임계치를 설정함으로써 결함의 위치를 제공하는 2진 결함 맵으로 변환된다. 결함의 위치는 비교적 큰 조명 스폿의 크기 내에서 결정된다. 통상적으로, 결함 맵의 높은 처리량 발생 후에, 결함의 위치의 정확도는 작은 스폿 크기를 갖는 결함 부위의 주사 또는 큰 중첩을 갖는 다수의 주사를 향상시킬 수 있다. 결함 부위는 다른 광학 이미징 방법, 주사 전자 현미경, 또는 원자력 현미경과 같은 다른 방법에 의해 리뷰될, 즉 상세히 분석될 수 있다. 특정 셋업에서, 캡처된 결함은 무렌즈 이미징 방법, 즉 검출기에서 산란된 광 프로파일로부터 샘플의 에어리얼 이미지를 재구성하는 티코그래픽(ptychographic) 알고리즘과 같은 간섭성 회절 이미징 방법을 사용하여 분석될 수 있다. 이는 또한 동일한 셋업에 의한 결함의 상세한 분석을 또한 허용하는 본 발명의 시스템의 주요 장점이다. 결함 맵을 얻은 후에, 결함 부위는 간섭성 회절 이미징 방법을 위해 또한 적합한 동일한 셋업으로 상세히 분석될 수 있다. 이 경우에, 결함 부위는 풀 프레임 산란 정보를 얻음으로써 저속 방식으로 이미징된다.
본 발명 및 그 바람직한 실시예는 첨부 도면을 참조하여 더 상세히 이하에 설명된다.
도 1은 투과 모드에서 차등 간섭성 산란 기술에 따른 패터닝된 샘플의 검사의 방법을 개략적으로 도시하고 있다.
도 2는 반사 모드에서 차등 간섭성 산란 기술에 따른 패터닝된 샘플의 검사의 방법을 개략적으로 도시하고 있다.
도 3은 완벽한 라인 패턴의 에어리얼 이미지(a) 및 그 각각의 얻어진 회절 이미지(b)를 개략적으로 도시하고 있다.
도 4는 20 nm π/4 위상 결함을 갖는 라인 패턴의 에어리얼 이미지(a) 및 그 각각의 회절 이미지를 개략적으로 도시하고 있다.
도 5는 압출 결함을 갖는 라인 패턴을 갖는 마스크 패턴(a) 및 관입 결함을 갖는 동일 마스크 패턴(b) 및 각각의 에어리얼 이미지(c) 및 (d) 각각, 뿐만 아니라 각각의 회절 이미지(e) 및 (f) 각각을 개략적으로 도시하고 있다.
도 6은 브리지 결함을 갖는 라인 패턴을 갖는 마스크 패턴(a) 및 간극 결함을 갖는 동일 마스크 패턴(b) 및 각각의 에어리얼 이미지(c) 및 (d) 각각, 뿐만 아니라 각각의 회절 이미지(e) 및 (f) 각각을 개략적으로 도시하고 있다.
도 7은 라인 패턴을 갖는 마스크 패턴 내에 포함된 만입부의 결함 맵핑을 위한 프로세스를 개략적으로 도시하고 있다.
도 8은 결함 검사기의 기능의 도면을 개략적으로 도시하고 있다.
도 9는 SDRAM 셀을 대표하는 패턴 블록(a) 및 그 각각의 회절 이미지(b)를 개략적으로 도시하고 있다.
도 10a 내지 도 10g는 비주기적이고 논리셀을 대표하는 패턴 블록을 개략적으로 도시하고 있다.
도 1은 투과 모드에서 결함(4)에 대해 샘플(2)을 분석하거나 검사하는 방법 및 시스템을 포함하는 본 발명의 개념을 개략적으로 도시하고 있다. 다수의 경우에, 주 관심은 결함(4)을 위치확인하는 것 및 이들의 특징화를 포함하지만 이들에 한정되는 것은 아니다. 결함(4)은 의도된(원하는) 패턴 블록(6)을 교란하는 공동 또는 입자 또는 원하는 패턴으로부터 또는 블랭크 샘플의 편평면 상의 크기 또는 두께 편차이다. 높은 감도를 갖는 샘플(2)의 고속 검사가 요구된다. 도 1에 따른 예에서, 패턴 블록(6)은 샘플(2)의 표면 상에 배치된 흡수 또는 위상 편이 아티팩트의 앙상블을 포함한다. 웨이퍼와 같은 반도체 샘플 상에서, 이 패턴 블록은 일반적으로 샘플(2) 상에 반복적으로 배치되는 반도체 디바이스의 층 또는 그 대응하는 포토레지스트 패턴일 수 있다. 따라서, 샘플(2)은 라인 및/또는 칼럼마다 수백 또는 수천회 반복될 수 있는 이들 패턴 블록(6)의 라인 및 칼럼의 구조체를 포함할 수도 있다.
아티팩트 중 하나는, 이 결함이 원하는 패턴 블록 내에 투영되지 않지만 실제 패턴 블록(6) 내에 오류적으로 존재하기 때문에, 결함(4)으로서 지정된다. 아티팩트 및 그 배열은 예를 들어, 반도체 산업에서 CMOS 웨이퍼 제조에서 에칭 단계 등을 받게 될 수 있는 웨이퍼 표면의 최종 조명 패턴에 대응한다.
따라서, 패턴 블록(6)은 일반적으로 내부적으로 불규칙적이다[패턴 블록(6) 내에 주기성이 없음]. 웨이퍼 제조에서, 웨이퍼의 조명을 위해 사용된 마스크는 패턴 블록(6)의 주기성을 야기하는 마스크 표면 위에 반복적으로 배치된 이 패턴 블록(6)을 포함할 수도 있다[패턴 블록(6)은 웨이퍼 마스크의 표면 위에 정수회 반복됨].
제안된 방법은 회절 프로파일이 화소 검출기(12)[또한 화소화 검출기(12)라 칭함]와 같은 위치 감응성 검출기로 기록되는 기술이다. 용어 "회절" 및 "산란"은 본 명세서에서 동의어로 사용된다. 샘플(2)은 블랭크이거나 흡수 또는 위상 편이 재료로 패터닝된다[샘플(2)의 표면 상의 패턴 블록(6) 참조]. 패턴 블록(6)은 특정 주기성을 가질 수도 있고, 여기서 패턴 블록(6) 자체는 일반적으로 이종성(불규칙)인, 즉 개별 저장셀의 패턴 블록인 것이 여기서 언급되어야 한다. 이는 예를 들어, 웨이퍼 제조를 위한 마스크로서 사용된 샘플(2)의 표면 상에 수없이 많이 반복되는 CMOS 기술에서 특정 구조체(즉, 트랜지스터의 어레이)에 적용될 수도 있다. 이 경우에, 패턴 블록(6)은 내부적으로 비주기성이지만, 전체 패턴 블록(6)은 웨이퍼 마스크의 표면 상에 수없이 많이 반복된다.
샘플 제조 중에 불리한 상황에 기인하여, 원하는 또는 가공된 패턴 블록은 샘플, 즉 웨이퍼 마스크에 동일하게 전사되지 않을 수도 있어[몇몇 영역은 원하는 패턴의 정확한 사본을 포함하고, 다른 패턴은 도 1 및 도 2에 결함(4)을 갖고 도시된 패턴 블록(6)과 같은 결함을 갖는 패턴 블록을 포함할 수도 있음] 따라서 결함이 있는 웨이퍼 제조를 야기한다. 원하는 패턴 블록은 알려져 있고 원하는 패턴 블록의 회절 이미지는 예를 들어 푸리에 또는 프레넬 알고리즘을 사용하여 계산될 수 있기 때문에, 검출된 회절광 강도의 이미지는 원하는 패턴 블록의 계산된 회절 이미지에 비교될 수 있다. 이 비교가 샘플(2)의 패턴 블록(6) 내의 결함을 지시하는 편차(실선으로부터 점선의 이탈로서 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같은 이미지 오정합)를 야기할 때, 다른 샘플 검사를 위한 후보 영역, 즉 결함 부위가 식별된다. 이 상황은 도 1 및 도 2에 표현되어 있고, 여기서 검출된 이미지의 강도 분포(점선)는 원하지 않는 아티팩트[결함(4)]에 기인하여 예측된 강도 분포(실선)에 정합하지 않아 이탈 강도 분포를 유발한다.
도 1에서, 광원은 샘플 홀더(14)에 의해 지지되는 샘플(2)의 표면을 간섭성 광빔(10)으로 조명하는 X선 소스(8)(싱크로트론 소스 또는 고차 조화파 생성으로부터와 같은)이다. 광원은 본 예에서 X선 소스이다. 다른 셋업에서, 광원은 가시광 또는 UV 또는 DUV 또는 EUV 또는 소프트 또는 하드 X선을 방출하기 위한 소스일 수 있다. 본 예에서 샘플(2) 상에 배치된 패턴 블록(6)에 응답하는 회절된 빔(11)은 화소 검출기(12)에 의해 투과 모드에서 기록된다(도 2의 셋업은 반사 모드에서 간섭성 회절 이미징을 도시하고 있음). 샘플(2) 상의 패턴 블록(6)은 선험적으로 알려져 있기 때문에 또는 블랭크 샘플의 경우에 어떠한 패턴도 존재하지 않는다는 것이 알려져 있기 때문에, 각각의 회절 프로파일은 푸리에 또는 프레넬 계산을 사용하여 검출기 평면에서 예측된다. 검출된 회절 프로파일은 예측된 회절 프로파일과 비교된다. 프로파일이 정합하지 않으면, 이는 결함을 지시하고, 따라서 그 위치가 위치확인된다. 이 평가는 판독 버스를 거쳐 화소화 검출기(12)에 접속된 데이터 처리 유닛(16)에서 행해진다.
에러 검출 방법의 속도 및 처리량을 향상시키기 위해, 본 발명은 샘플(2) 상의 원하는 패턴 블록에 비교할 때 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6) 내의 결함(4)의 식별을 위한 주사 간섭성 산란 검사를 위한 몇몇 특정 방법을 제공한다. 첫째로, 샘플(2)이 제공되고, 샘플은 블랭크이거나 실제 패턴 블록(6)을 갖고 제공되고, 상기 패턴 블록(6)은 흡수 및/또는 위상 편이 재료를 포함하고, 여기서 샘플(2)은 상기 패턴 블록(6)의 주기적인 반복을 포함한다.
다른 단계는 상기 패턴 블록(6)에 대해 발생할 수도 있는 다수의 가능한 결함을 포함하는 결함 라이브러리를 제공한다. 이들 가능한 결함의 각각에 대해, 회절 이미지가 계산되고 이에 의해 결함이 없는 원하는 패턴 블록(6)을 위한 재구성된 회절 이미지로부터 이탈하는 재구성된 회절 이미지 내의 관심 영역을 결정한다. 특히, 이들 이탈은 각각의 결함을 대표하고 있다. 따라서, 재구성된 회절 이미지의 분석은 이들 특정 관심 영역에 한정될 수 있다. 이들 관심 영역은 단지 적은 수의 검출기 화소 뿐만 아니라 검출기 화소의 특정 더 큰 영역에 대응할 수 있다. 공간 도메인에서 이들 결함 및 이들의 각각의 명시에 대한 간단한 예가 이하에 더 상세히 설명된다.
방법에서, 광원(8)은 투과 모드(도 1) 또는 반사 모드(도 2)에서 샘플(2)을 주사하기 위한 광빔(10)을 발생하기 위해 제공되어야 한다. 조사 중에, 샘플(2)은 바람직하게는 0 내지 80°의 각도 하에서, 광빔(10)으로 조명되어, 이에 의해 샘플(2) 상에 존재하는 실제 패턴 블록(6)에 따라 광빔(10)을 회절한다. 회절된 광빔(11)은 위치 감응성 검출기(12)로 그 위치 관련 강도의 견지에서 검출된다. 검출된 강도는 분석되고, 이에 의해 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6)에 응답하는 회절 이미지를 얻는다.
본 발명의 방법의 필수 단계에 따르면, 얻어진 회절 이미지는 단지 미리결정된 관심 영역에서 비교되어 이에 의해 잠재적으로 결함(4)을 포함하는 패턴 블록(6)을 식별한다. 관심 영역이 주목할만한 내용을 나타내면, 잠재적으로 결함(4)을 포함하는 패턴 블록(6)의 위치가 샘플(2) 상의 이 위치의 추가의 검사를 위해 식별된다.
바람직하게는, 일단 결함(4)이 위치확인되면, 이는 이미 수집된 데이터로 또는 회절 프로파일의 더 상세한 데이터를 이후에 수집하는 것에 의해 간섭성 산란 현미경법(CSM) 알고리즘을 사용하여 상세히 특징화될 수 있다. 본 출원인은 이 방법을 주사 간섭성 산란 콘트라스트 검사(SCSCI)라 칭하는데, 이는 샘플 주사를 사용하고 산란/회절 이미지를 수집하는 무렌즈식 고분해능 검사이고 샘플(2) 상의 결함(4)의 식별 및 위치확인을 가능하게 한다. 본 발명의 주제는, 단지 정상 예측된 회절 이미지로부터 관심 영역 내의 이탈을 위한 조사가 선험적으로 알려지거나 예측된 패턴(6) 블록 상의 결함(4)의 신속한 식별을 허용할 것이라는 것이다. 이 방법의 일 장점은 검사 속도가 검출기 판독 속도에 의해 한정되는 경우에, 다른 이미징 방법보다 더 고속이라는 것이다. 다수의 경우에, 패턴 블록(6)은 알려져 있고 (짧은 범위 또는 긴 범위에서) 주기적이며 뿐만 아니라 샘플(2) 상에서 예측된 대부분의 특정 유형의 결함이 존재한다. 검출기 판독 영역은 산란 프로파일이 결함(4)에 대해 최고 감도를 갖는 관심 영역에 한정될 수 있다.
본 발명에 따른 다른 방법은 가능한 결함을 식별할 때 다소 자기 학습적인 접근법을 적용할 수 있다. 패턴 블록은 샘플 상에 반복적으로 배치되기 때문에, 단지 매우 적은 수의 패턴 블록만이 결함을 포함할 것이다. 이 이유로, 방법은 동일한 실험 셋업 및 동일한 조명 단계를 수반할 수도 있지만, 데이터의 평가는 상이한 자기 학습적인 방식으로 핸들링된다. 이 접근법은 원하는 간섭 패턴을 미리 인지하는 것을 반드시 요구하는 것은 아니다. 조사 중에, 패턴 블록(들)은 차례로 조명된다. 패턴 블록의 주요부는 결함이 없기 때문에, 회절 이미지는 결함이 없는 패턴 블록에 대해 동일하게 보일 것이다. 검출된 강도가 더 많이 분석되어 이에 의해 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6)에 응답하는 회절 이미지(들)가 성취될수록, 결함이 없는 패턴 블록을 지시하는 신뢰적인 회절 이미지가 더 많이 식별될 수 있다.
상세하게, 얻어진 회절 이미지를 이전에 얻어진 회절 이미지와 반복적으로 비교함으로써, 신뢰적인 회절 이미지가 학습되고, 제2 미리결정된 수의 회절 이미지 중에 제1 미리결정된 수의 회절 이미지가 동일할 때 식별될 수 있다. 단지 상기 신뢰적인 회절 이미지로부터 이탈하는 이들 회절 이미지만이 이하에 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록에 관련되는 것으로서 마킹된다. 간단한 예로서, 11개의 패턴 블록에 대해 취해진 그룹으로부터 동일한 회절 이미지의 10회 검출은, 10회 동일한 회절 이미지가 신뢰적인 회절 이미지로서 결정될 수 있다는 것을 지시한다. 따라서, 신뢰적인 회절 이미지로부터 회절 이미지 방식으로 이탈된 11개의 패턴 블록 중에 단지 하나만이 따라서 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록으로서 마킹된다. 이하에는, 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록의 위치가 샘플(2) 상의 이 위치의 추가의 검사를 위해 식별된다.
더욱이, 자기 학습 방법이 ROI의 결정 내로 포함될 수도 있다. 유사한 결함이 재발생하고 동일한 방식으로 제조되는 샘플은 제조 단계에 기인하여 동일한 유형의 결함을 구비하기 때문에, 이 누적된 지식은 알고리즘을 사용하여 ROI를 최적화하는데(최고 속도 및 감도를 위해) 사용될 수 있다. 다수의 결함 부위로부터 다수의 회절 이미지를 측정한 후에, 회절 이미지가 RIO의 추가의 최적화를 위해 사용될 수 있다.
결함 부위의 상세한 분석, 즉 리뷰를 위해, 티코그래픽 알고리즘과 같은 무렌즈 이미징 기술이 결함 부위 내의 결함 또는 결함들의 정확한 위치 및 기하학 구조를 얻기 위해 사용될 수 있다. 이 목적으로, 결함 부위는 회절 데이터가 샘플의 에어리얼 이미지를 재구성하기 위해 충분히 중복되도록, 동일하지만 저속 스캔을 갖는 셋업, 즉 풀 프레임 회절 데이터 및 더 많은 조명의 중첩을 사용하여 주사되어야 한다. 본 발명은 분해능(광학계에 한정되지 않음)의 장점을 갖고 무렌즈 방법(예를 들어, 고 NA EUV 광학계는 매우 고가이고, 고분해능 검사 도구를 고가가 되게 함)이고, 큰 초점의 깊이, 및 2D 스캔에 의한 진폭 및 위상 정보의 모두를 얻는 능력의 장점을 갖는 무렌즈 이미징 방법의 장점을 조합한다. 후자의 장점은 위상 결함이 얻어지기 어렵기 때문에, EUV 마스크에 대해 특히 중요하다. 위상 정보는 광학계 및 스루 포커스 스캔을 사용하여 얻어질 수 있다. 그러나, 이는 EUV 마스크 계측에서 매우 중요한 이미징의 처리량을 감소시킨다.
더욱이, 샘플의 선험적 지식은 재구성 알고리즘에 사용될 수 있다. 샘플의 예측된 에어리얼 이미지는 반복적인 재구성 프로세스의 초기 추측으로서 사용될 수 있어, 반복의 고속 수렴을 용이하게 한다. 게다가, 예측된 에어리얼 이미지는 재구성된 이미지에 강한 제약을 부여하여, 데이터의 적은 중복을 갖는 재구성을 가능하게 하는데 사용될 수 있다.
본 발명은 차등 CDI의 2개의 신규한 방법을 제안한다. 본 발명의 주제는 선험적으로 공지되어 있는 샘플의 검사이고, 예측된 회절 패턴으로부터의 이탈만을 위한 조사만이 몇몇 영역 상의 결함의 신속한 식별을 허용할 것이다. 결함의 식별 후에, 이들 관심 영역은 상세히 분석될 수 있고 이미지는 티코그래피와 같은 방법을 사용하여 재구성될 수 있다.
도 2는 주사 CDI를 사용하는 반사 이미징을 위한 대응 구성을 도시하고 있다. 본 예에서, 광빔(10)은 각도(α) 하에서 샘플(2)의 표면을 조명한다. 통상적으로, EUV 용례에서 6°의 각도이다. 이 각도(α)는 특정 요구 및 셋업에 따라 다른 용례에서 상이할 수 있다.
모든 도면에서, CCD는 임의의 유형의 화소화 검출기를 칭하고 소프트 X선 CCD에 한정되는 것은 아니라는 것이 주목된다.
또한, 본 발명에 개시된 방법 및 셋업은 UV, DUV, BEUV 및 소프트 X선과 같은 다른 파장에서 또한 유효하다는 것이 주목된다. 이종성 패턴(6)의 주기성을 갖는 웨이퍼 제조를 위한 마스크와 같은 구조화된 샘플에 있어서, 고속 검사는 다수의 주기의 단계에 의해 실행될 수 있는데, 이는 반복적으로 배치된 패턴(6)에 응답성인 동일한 회절 이미지를 제공해야 한다. 본 발명의 주제는 패턴(6)에 응답성인 정상 회절 이미지로부터의 이탈만을 위한 조사가 주기적인 마스크 패턴 상의 결함의 신속한 식별을 허용할 것이라는 것이다. 다른 CDI 방법에 비교하여, 조명의 선험적 지식이 요구되지 않는다. 진폭 및 위상의 모두가 추출되고, 반면에 광학계 기반 이미징은 위상을 재구성하기 위해 스루 포커스 이미징을 요구한다.
도 3은 이제 완벽한 라인 패턴의 에어리얼 이미지(a) 및 그 각각의 재구성된 회절 이미지(b)를 개략적으로 도시하고 있다. 라인은 20 nm의 거리를 갖는다. 각각의 재구성된 회절 이미지는 강도 응답의 3개의 다소 선명한 원을 나타낸다.
도 4는 이제 20 nm π/4 위상 결함을 갖는 라인 패턴의 에어리얼 이미지(a) 및 검출기 평면 상의 그 각각의 회절 이미지(b)를 개략적으로 도시하고 있다. 강도 응답의 3개의 다소 선명한 원이 여전히 존재하지만 몇몇 아티팩트, 즉 이미지의 중간에서 원의 아래에 작은 원이 나타나는 것은 별문제로 한다.
유사한 응답이 압출 결함을 갖는 라인 패턴을 갖는 마스크 패턴(a) 및 관입 결함을 갖는 동일 라인 패턴(b) 및 각각의 에어리얼 이미지(c) 및 (d) 각각, 뿐만 아니라 각각의 회절 이미지(e) 및 (f) 각각을 개략적으로 도시하고 있는 도 5에 표현되어 있다. 또한 이들 결함은 결함이 없는 라인 패턴에 대해 도 3의 (b)에 도시된 이미지와는 별개의 특정 아티팩트를 유발한다.
또한, 도 6은 브리지 결함을 갖는 라인 패턴을 갖는 마스크 패턴(a) 및 간극 결함을 갖는 동일 마스크 패턴(b) 및 각각의 에어리얼 이미지(c) 및 (d) 각각, 뿐만 아니라 각각의 회절 이미지(e) 및 (f) 각각을 개략적으로 도시하고 있다. 재차, 응답성 아티팩트가 도 3의 (b)의 이상적인 이미지에 비교할 때 발생한다.
이들 결함 유형은 이제 결함 라이브러리 내에 수집될 수 있다. 관심 영역으로서, 특히 이상적인 결함이 없는 라인 패턴을 표현하는 이상적인 이미지로부터 별개의 아티팩트의 발생을 갖는 영역이 조사될 필요가 있다.
도 7은 라인 패턴을 갖는 마스크 패턴 내에 포함된 만입부의 결함 맵핑을 위한 프로세스를 개략적으로 도시하고 있다. 회절 이미지의 주사 및 수집 중에, 샘플은 비교적 큰 스폿 크기를 갖고 조명된다. 도 7의 (a)는 결함이 에지에 근접한 단일 결함에 대한 격자 샘플 및 조명 영역을 도시하고 있다. 도 7의 (b)는 조명 스폿 위치가 단일 결함에 대해 상이한 다양한 경우를 도시하고 있다. 도 7의 (c)는 조명 스폿의 중심에 대한 결함의 위치가 수평축 및 수직축의 모두에 대해 2 미크론 단계에서 변경되는 다양한 경우를 위한 회절 이미지를 도시하고 있다. 모든 경우에, 결함을 지시하는 적당한 회절 이미지가 얻어진다.
도 8은 결함 검사를 위한 알고리즘의 개략을 도시하고 있다. 이 흐름도는 결함 맵을 생성하기 위해 회절 이미지의 다이간 및 다이 대 데이터베이스 비교를 위한 예를 제공한다.
상기 예는 ID 주기적 패턴을 위한 방법의 원리를 도시하고 있다. 동일한 원리는 2D 주기적 패턴 또는 더 복잡한 주기적 및 비주기적 패턴에 대해 유효하다.
도 9는 SDRAM 셀을 대표하는 패턴 블록(a) 및 그 각각의 회절 이미지(b)를 개략적으로 도시하고 있다. 회절 이미지는 샘플의 이 복잡한 패턴의 공간 주파수를 도시하고 있다. 재구성된 회절 이미지는 이제 전술된 자기 학습 접근법을 받게될 수 있다. 다수의, 예를 들어 10개의 동일한 회절 이미지의 반복 후에, 재구성된 회절 이미지는 신뢰적인 재구성된 회절 이미지로서 결정되고 다른 재구성된 회절 이미지가 이 신뢰적인 회절 이미지에 대해 평가된다. 이 신뢰적인 회절 이미지로부터 시작하여, 방법은 또한 조합될 수 있다. 관심 영역으로서, 강조된 스폿(회절 피크 외부의)이 없는 영역이 규정될 수 있다. 따라서, 원하는 회절 이미지가 도 9의 (a)에 도시된 바와 같은 다소 복잡화된 패턴 블록에 대해 학습될 수 있고, 관심 영역은 이 학습된 신뢰적인 회절 이미지로부터 유도될 수 있다.
대안적으로, 샘플의 회절 패턴이 예측될 수 있고, 관심 영역은 샘플의 예측된 회절 이미지 및 결함 라이브러리에 열거되어 있는 가능한 결함에 기인하는 이상적인 회절 이미지로부터 그 이탈에 대해 규정될 수 있다.
도 10a 내지 도 10g는 논리 디바이스를 위한 통상적인 마스크 레이아웃(a)을 도시하고 있다. 본 예에서, 주기적인 두꺼운 수평 라인은 파워 레일을 나타내고, 반면에 미세한 특징부는 완전히 비주기적이다. 도 10b는 이러한 마스크로부터의 회절 패턴을 도시하고 있다. 뚜렷하고 선명한 피크가 패턴의 주기적인 라인에 기인하고, 반면에 비주기적인 패턴은 확산된 회절 패턴을 유도한다. 도 10c는 프로그램된 결함이 디자인 내로 도입되는 경우를 도시하고 있다. 결함은 이 경우에, 의도된 것보다 더 두꺼운 라인이고, 이는 포토마스크 내의 통상의 결함을 나타낸다. 결함은 도 10d에 도시된 마스크의 에어리얼 이미지를 수정한다. 에어리얼 이미지 상의 결함의 효과는 작지만 분간 가능하다. 통상의 회절/산란 콘트라스트 현미경법에서, 2개의 접근법이 결함을 식별하기 위해 존재한다. 다이간 검사에서, 회절 패턴이 비교되는데, 즉 화소 레벨에서 차감되고 모든 화소에 대해 적분된다. 이 콘트라스트 신호가 특정 임계치를 상회하면, 결함이 식별된다. 임계치는 검출기 노이즈, 거칠기에 기인하는 샘플로부터의 확산 산란, 검출기 및 소스 변동 등에 의해 규정된 노이즈 레벨을 상회한다. 다이 대 데이터베이스 검사에서, 제1 단계에서, 마스크의 에어리얼 이미지는 이들에 한정되는 것은 아니지만, 마스크 레이아웃 및 마스크의 구조적 파라미터 및 재료 특성 및 조명 조건을 포함하여, 모든 필수 입력 데이터를 사용하여 계산된다. 다음 단계에서, 에어리얼 이미지는 푸리에 변환을 사용하여 검출기 평면에 전파되고, 따라서 결함이 없는 마스크의 예측된 회절 패턴이 계산될 수 있다. 이 경우에 콘트라스트 신호는 계산된 및 측정된 회절 패턴 사이의 차이이다. 마스크 레이아웃[도 10a에서] 및 고려된 결함[도 10c]에 대한 이러한 차이는 도 10e에 도시되어 있다. 대부분의 콘트라스트 신호는, 이들 피크가 매우 강렬하기 때문에, 마스크의 주기적 특징에 기인하는 회절 피크 내에 있다. 이 결함으로부터의 콘트라스트 신호, 노이즈, 및 신호 대 노이즈(SNR)비는 도 10g에 열거되어 있다. 제1 칼럼은 전체 검출기를 판독함으로써 얻어진 값을 나타낸다. 대부분의 결함 신호는 검출기의 수직 및 중앙부에 있지만, SNR 값은 도 10b에서 볼 수 있는 바와 같이 중심에서 수직축을 따른 강렬한 회절 피크의 샷 노이즈에 주로 기인하는 노이즈에 의해 감소된다. 도 10f에 도시된 바와 같은 수직 마스크 영역을 취하고 단지 이 영역 내의 콘트라스트 신호만을 고려하면, 결함의 SNR 값은 도 10g의 제2 칼럼에 열거된 바와 같이 감소한다. 결함 신호가 수직 마스크 영역 외부에 있으면, 결함의 SNR 값은 상당히 증가한다[도 10g의 제3 칼럼]. SNR의 추가의 향상은, 이것이 또한 결함이 없는 마스크의 회절 패턴의 강렬한 영역이기 때문에, 수평축을 따라 중앙 영역을 차단함으로써 성취될 수 있다.
마스킹된 영역은 더 증가될 수 있는데, 즉 검출의 영역은 최적 SNR 값이 도달할 때까지 감소될 수 있다. 판독되거나 분석될 최적 영역은 여기서 설명되지 않는다. 예는 비주기적 패턴 상의 그리고 주파수 도메인에서 결함의 검출의 실현가능성 및 검출 영역을 감소시킴으로써 신호 대 노이즈비의 향상을 예시하도록 제공된다. 최적 검출 영역은 패턴, 잠재적인 결함의 유형 및 실험 파라미터, 즉 검출기 조명 등에 의존한다. 결함을 위한 최대 SNR을 위한 최적 검출 영역이 존재하는 반면에, 처리량, 즉 검사의 속도는 검출기 판독의 속도에 의해 한정되는 검사 실험을 위한 검출 영역의 감소에 따라 증가할 것이다. 주파수 도메인에서 검출 영역을 감소시키는데 있어서, 속도 및 SNR의 모두는 최적 검출 영역이 도달할 때까지 검출 영역을 감소시킴으로써 증가한다.
따라서, 검출 영역의 최적화는 이중 장점, 즉 증가된 SNR 및 증가된 속도를 제공한다. 검출 영역의 추가의 감소는 증가된 속도 및 감소된 SNR을 유도한다.
검출 영역의 최적화는, 검사될 패턴, 가능한 결함의 유형, 및 도구 파라미터를 포함하는 다수의 인자에 의존한다. 가능한 접근법은 주어진 패턴을 위한 프로그램된 결함 및 잠재적인 결함의 리스트/라이브러리에 광대한 시뮬레이션 또는 실험을 수행하는 것일 것이다. 다른 접근법은 기계 학습을 사용하는 것이다.

Claims (11)

  1. 샘플(2) 상의 원하는 패턴 블록에 비교할 때 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6) 내의 결함(4)의 식별을 위한 주사 산란 콘트라스트 검사를 위한 방법이며, 상기 방법은
    a) 샘플(2)을 제공하는 단계로서, 샘플은 블랭크이거나 실제 패턴 블록(6)을 갖고, 상기 패턴(6)은 흡수 및/또는 위상 편이 재료를 포함하고, 상기 샘플(2)은 상기 패턴 블록(6)의 반복을 포함하는, 단계;
    b) 투과 모드 또는 반사 모드에서 상기 샘플(2)을 주사하기 위한 광빔(10)을 발생하기 위한 광원(8)을 제공하는 단계;
    c) 바람직하게는 0 내지 80°의 각도 하에서, 광빔(10)으로 상기 샘플(2)을 조명하여, 이에 의해 상기 샘플(2) 상에 존재하는 실제 패턴(6)에 따라 광빔(10)을 회절하는 단계;
    d) 위치 감응성 검출기(12)로 그 위치 관련 강도의 견지에서 회절된 광빔(11)을 검출하는 단계;
    e) 검출된 강도를 분석하여, 이에 의해 상기 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6)에 응답하는 회절 이미지를 얻는 단계;
    f) 상기 회절 이미지를 이전에 얻어진 회절 이미지와 반복적으로 비교하여, 이에 의해 제2 미리결정된 수의 회절 이미지 중에 제1 미리결정된 수의 회절 이미지가 동일할 때 신뢰적인 회절 이미지를 결정하고 상기 신뢰적인 회절 이미지로부터 이탈하는 모든 회절 이미지를 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록에 관련된 것으로서 마킹하는 단계; 및
    g) 상기 샘플(2) 상의 이 위치의 추가의 검사를 위해 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록의 위치를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 원하는 패턴 블록의 예측된 회절 이미지가 바람직하게는 푸리에 또는 프레넬 계산을 사용하여 계산되고, 상기 신뢰적인 회절 이미지는 예측된 회절 이미지에 비교되고 합동의 경우에 상기 신뢰적인 회절 이미지로부터 이탈하는 얻어진 회절 이미지의 식별을 위해 인증되는, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 광원(8)은 가시광 또는 UV 광, DUV 광, EUV 광, 소프트 X선 또는 하드 X선을 제공하는, 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 실제 패턴 블록(6)은 반도체 칩 내의 전자 회로의 구조인, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 원하는 패턴 블록은 상기 샘플(2) 상의 가공된 패턴 블록인, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 검출된 강도가 분석되고, 상기 샘플의 에어리얼 이미지가 티코그래픽 알고리즘 및 샘플의 선험적 지식과 같은 반복적인 재구성 알고리즘을 사용하여 재구성되는, 방법.
  7. 샘플(2)의 원하는 패턴에 비교할 때 샘플(2)의 실제 패턴(6) 내의 결함(4)의 식별을 위한 주사 산란 콘트라스트 검사를 위한 시스템이며, 상기 시스템은
    a) 블랭크이거나 실제 패턴을 갖는 샘플(2)을 유지하기 위한 샘플 홀더(14)로서, 상기 패턴은 흡수 및 또는 위상 편이 재료를 포함하고, 상기 샘플(2)은 상기 패턴 블록(6)의 주기적인 반복을 포함하는, 샘플 홀더(14);
    b) 투과 모드(도 1) 또는 반사 모드(도 2)에서 상기 샘플(2)을 주사하기 위한 광빔(10)을 발생하여, 이에 의해 바람직하게는 0 내지 80°의 각도 하에서 광빔(10)으로 상기 샘플(2)을 조명하기 위한, 광원(8);
    c) 그 위치 관련 강도의 견지에서 회절된 광빔을 검출하기 위한 위치 감응성 검출기(12);
    d) 검출된 강도를 분석하여, 이에 의해 상기 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6)에 응답하는 회절 이미지를 얻기 위해 데이터 처리를 위한 컴퓨팅 수단(16);
    e) 바람직하게는 푸리에 또는 프레넬 계산을 사용하여, 원하는 패턴의 예측된 회절 이미지를 계산하기 위해 또한 가능화되는 수단(16);
    f) 상기 회절 이미지를 이전의 회절 이미지와 반복적으로 비교하여, 이에 의해 제2 미리결정된 수의 회절 이미지 중에 제1 미리결정된 수의 회절 이미지가 동일할 때 신뢰적인 회절 이미지를 결정하고 상기 신뢰적인 회절 이미지로부터 이탈하는 모든 회절 이미지를 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록에 관련된 것으로서 마킹하기 위해 또한 가능화되는 수단(16); 및
    g) 상기 샘플(2) 상의 이 위치의 추가의 검사를 위해 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록의 위치를 식별하기 위해 또한 가능화되는 수단(16)을 포함하는, 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 컴퓨팅 수단(16)은 바람직하게는 푸리에 또는 프레넬 계산을 사용하여 원하는 패턴 블록의 예측된 회절 이미지를 계산하기 위해 또한 가능화되고, 상기 신뢰적인 회절 이미지는 예측된 회절 이미지에 비교되고 합동의 경우에 상기 신뢰적인 회절 이미지로부터 이탈하는 회절 이미지의 식별을 위해 인증되는, 시스템.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서, 상기 광원은 가시광 또는 UV 광, DUV 광, EUV 광, 소프트 X선 또는 하드 X선을 제공하는, 시스템.
  10. 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 검출된 강도는 티코그래픽 알고리즘을 사용하여 분석되는, 시스템.
  11. 샘플(2) 상의 원하는 패턴 블록에 비교할 때 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6) 내의 결함(4)의 식별을 위한 주사 산란 콘트라스트 검사를 위한 방법이며, 상기 방법은
    a) 샘플(2)을 제공하는 단계로서, 샘플은 블랭크이거나 실제 패턴 블록(6)을 갖고, 상기 패턴(6)은 흡수 및/또는 위상 편이 재료를 포함하고, 상기 샘플(2)은 상기 패턴 블록(6)의 주기적인 반복을 포함하는, 단계;
    b) 상기 패턴 블록에 대해 발생할 수도 있는 다수의 가능한 결함을 포함하는 결함 라이브러리를 제공하고 각각의 가능한 결함에 대해 회절 이미지를 계산하고 이에 의해 결함이 없는 원하는 패턴 블록(6)을 위한 재구성된 회절 이미지로부터 이탈하는 재구성된 회절 이미지 내의 관심 영역을 결정하는 단계;
    c) 투과 모드 또는 반사 모드에서 상기 샘플(2)을 주사하기 위한 광빔(10)을 발생하기 위한 광원(8)을 제공하는 단계;
    d) 바람직하게는 0 내지 45°의 각도 하에서, 광빔(10)으로 상기 샘플(2)을 조명하여, 이에 의해 상기 샘플(2) 상에 존재하는 실제 패턴(6)에 따라 광빔(10)을 회절하는 단계;
    e) 위치 감응성 검출기(12)로 그 위치 관련 강도의 견지에서 회절된 광빔(11)을 검출하는 단계;
    f) 검출된 강도를 분석하여, 이에 의해 상기 샘플(2) 상의 실제 패턴 블록(6)에 응답하는 재구성된 회절 이미지를 얻고, 미리결정된 관심 영역 내에서만 재구성된 회절 이미지를 비교하여 이에 의해 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록을 식별하는 단계; 및
    g) 상기 샘플(2) 상의 이 위치의 추가의 검사를 위해 잠재적으로 결함을 포함하는 패턴 블록의 위치를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
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