KR20200029607A - 분광 계측을 사용한 패터닝된 필름 스택의 밴드 갭 측정 - Google Patents
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Abstract
분광 계측 시스템은 분광 계측 툴 및 제어기를 포함한다. 제어기는 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자의 모델을 생성하고, 상기 모델은 다층 격자의 테스트 층의 지오메트리를 표시하는 기하학적 파라미터 및 테스트 층의 분산을 표시하는 분산 파라미터를 포함한다. 제어기는 또한 분광 계측 툴로부터 상기 모델링된 다층 격자에 대응하는 제조된 다층 격자의 분광 신호를 수신한다. 제어기는 또한 선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정한다. 제어기는 또한 제조된 구조의 테스트 층의 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여 상기 제조된 다층 격자의 테스트 층의 밴드 갭을 예측한다.
Description
[관련 출원에 대한 상호 참조]
본 출원은 Tianhan Wang, Aaron Rosenberg, Dawei Hu, Alexander Kuznetsov, Manh Dang Nguyen, Stilian Pandev, John Lesoine, Qiang Zhao, Liequan Lee, Houssam Chouaib, Ming Di, Torsten Kaack, Andrei Shchegrov, 및 Zhengquan Tan을 발명자로 하여, 2017년 8월 7일 출원된 BANDGAP MEASUREMENTS OF PATTERNED FILM STACKS USING SPECTROSCOPIC METROLOGY(분광 계층을 사용한 패터닝된 필름 스택의 밴드 갭 측정)라는 명칭의 미국 가출원 번호 제62/542,260호의 35 U.S.C. §119(e) 하의 이익을 주장하며, 이는 본 명세서에 전문이 참조로 포함된다.
[기술 분야]
본 개시는 일반적으로 분광 계측에 관한 것으로, 보다 상세하게는 분광 계측을 사용한 패터닝된 필름 스택의 밴드 갭 측정에 관한 것이다.
훨씬 더 작은 풋 프린트를 갖는 전자 디바이스에 대한 요구는 원하는 규모로 제조하는 것을 넘어선 광범위한 제조 문제(challenge)를 제시한다. 예를 들어, 트랜지스터와 같은 전자 부품의 물리적 크기가 감소함에 따라, 구성 필름 층의 전기적 및 광학적 특성은 물리적 지오메트리에 점점 더 의존하게 된다. 특히, 얇은 절연 층을 통한 누설 전류는 65 nm 미만의 파장을 포함하는 리소그래피 툴로 제조된 디바이스에 상당한 문제를 제시한다. 이 누설 전류는 디바이스 성능에 부정적인 영향을 미치고, 결과적으로 작동 온도를 높이고 전력 소비를 증가시킬 수 있다. 따라서, 제조된 디바이스가 설계 사양 내에서 동작하도록 보장하기 위하여, 제조 동안 절연 층의 특성을 면밀히 모니터링하고 제어하는 것이 바람직하다.
계측 타겟은 반도체 디바이스의 제조된 층의 다양한 양상을 모니터링하기 위하여 일반적으로 사용된다. 계측 타겟은 전형적으로 디바이스 피처와 동일한 층 상에 제조된 일련의 타겟 피처로 구성되고, 층 두께, 층 광학 특성(예를 들어, 분산, 밴드 갭 등), 임계 치수, 측벽 각도, 둘 이상의 층의 상대적 정렬(예를 들어, 오버레이), 타겟의 초점 위치, 또는 리소그래피 단계 동안의 노광량(exposure dose)과 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 관심 있는 하나 이상의 제조 파라미터에 민감하도록 설계된다. 이와 관련하여, 계측 타겟의 측정은 제조된 디바이스 피처를 나타내는 민감한 데이터를 제공할 수 있다.
많은 응용에서, 계측 타겟은 원하는 제조 파라미터의 측정을 용이하게하도록 설계되므로, 대응하는 디바이스 피처와는 상이한 물리적 구성을 가질 수 있다. 그러나, 물리적 지오메트리에 대한 제조된 층의 전기적 및 광학적 특성의 의존성이 증가하면, 계측 타겟의 측정치와 상이한 지오메트리를 갖는 디바이스 피처 간의 상관 관계를 줄일 수 있다. 이것은 점점 더 작은 치수로 제조된 다수의 박막 층으로부터 형성된 주기적인 피처를 포함하는 다층 격자 구조의 경우 특히 해당될 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 따라서, 위에서 확인된 것과 같은 결점을 해결하기 위한 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
분광 계측 시스템은 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시 예에 따라 개시된다. 하나의 예시적인 실시 예에서, 시스템은 입사 조명에 응답하여 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자로부터 나오는 방사선을 표시하는 분광 신호를 제공하는 분광 계측 툴을 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 시스템은 분광 계측 툴에 통신 가능하게 결합된 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자의 모델을 생성하는데, 모델은 다층 격자와 관련된 하나 이상의 파라미터를 포함하며, 여기서 하나 이상의 파라미터는 다층 격자의 테스트 층의 지오메트리를 표시하는 기하학적 파라미터 및 테스트 층의 분산을 표시하는 하나 이상의 분산 파라미터를 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 분광 계측 툴로부터 모델링된 다층 격자에 대응하는 제조된 다층 격자의 분광 신호를 수신한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 선택된 공차 내에서 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 제조된 구조의 테스트 층의 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여 제조된 다층 격자의 테스트 층의 밴드 갭을 예측한다.
밴드 갭 정량화(quantification) 방법은 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시 예에 따라 개시된다. 하나의 예시적인 실시 예에서, 방법은 둘 이상의 층으로부터 형성된 다층 격자를 포함하는 계측 타겟의 모델을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 모델은 다층 격자와 관련된 하나 이상의 파라미터로 파라미터화되고, 상기 하나 이상의 파라미터는 다층 격자와 관련된 기하학적 파라미터 및 둘 이상의 층의 테스트 층의 분산을 표시하는 하나 이상의 분산 파라미터를 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 방법은 모델링된 다층 격자에 대응하는 제조된 다층 격자의 분광 신호를 측정하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 방법은 선택된 공차 내에서 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 방법은 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여 제조된 다층 격자의 테스트 층의 밴드 갭을 표시하는 계측 타겟에 대한 계측 메트릭을 계산하는 단계를 포함한다.
제조 시스템이 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시 예에 따라 개시된다. 하나의 예시적인 실시 예에서, 시스템은 프로세스 레시피에 기초하여 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자를 제조하기 위한 하나 이상의 프로세스 툴을 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 시스템은 입사 조명에 응답하여, 상기 하나 이상의 프로세스 툴에 의해 제조된 다층 격자로부터 나오는 방사선을 표시하는 분광 신호를 제공하기 위한 분광 계측 툴을 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 시스템은 분광 계측 툴 및 하나 이상의 프로세스 툴에 통신 가능하게 결합된 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자의 모델을 생성하고, 모델은 다층 격자와 관련된 하나 이상의 파라미터를 포함하고, 하나 이상의 파라미터는 다층 격자의 테스트 층의 지오메트리를 표시하는 기하학적 파라미터 및 테스트 층의 분산을 표시하는 분산 파라미터를 포함한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 분광 계측 툴로부터 모델링된 다층 격자에 대응하는 제조된 다층 격자의 분광 신호를 수신하고, 제조된 다층 격자는 선택된 프로세스 레시피에 기초하여 하나 이상의 프로세스 툴에 의해 제조된다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 제조된 구조의 테스트 층의 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여, 제조된 다층 격자의 테스트 층의 밴드 갭을 계산한다. 다른 예시적인 실시 예에서, 제어기는 테스트 층의 예측된 밴드 갭에 기초하여, 다층 격자를 제조하기 위한 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 프로세스 레시피를 조정한다.
전술한 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명은 둘 다 단지 예시적이고 설명적인 것이며, 특허청구된 본 발명을 반드시 제한하는 것은 아니라는 것을 이해해야 한다. 본 명세서에 포함되어 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면은 본 발명의 실시 예를 도시하고 일반적인 설명과 함께 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다.
본 개시의 많은 장점들은 다음의 첨부 도면들을 참조하여 당업자에 의해 더 잘 이해될 수 있다:
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 반도체 디바이스 제조 시스템을 예시하는 개념도이다.
도 1b는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 리소그래피 툴로서 구성된 프로세스 툴을 예시하는 개념도이다.
도 1c는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 계측 툴을 도시하는 개념도이다.
도 1d는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 단일 조명(illumination) 및 수집 광학 요소(collection optical element)로 구성된 계측 툴을 도시하는 개념도이다.
도 2는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따라, 계측 타겟의 밴드 갭을 결정하기 위한 방법에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다.
도 3a는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, FinFET 트랜지스터 배열에 사용하기에 적합한 재료들의 다층 스택의 프로파일도이다.
도 3b는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, 2D 핀 배열로 패터닝된 다층 스택으로부터 형성된 다층 격자의 프로파일도이다.
도 3c는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, 3D 핀 배열로 패터닝된 다층 스택으로부터 형성된 다층 격자의 프로파일도이다.
도 4는 본 개시의 하나 이상의 실시 예 따른, 다층 격자에서 층의 밴드 갭 근처의 비유전율(relative permittivity)의 허수부의 분산 곡선의 플롯이다.
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 반도체 디바이스 제조 시스템을 예시하는 개념도이다.
도 1b는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 리소그래피 툴로서 구성된 프로세스 툴을 예시하는 개념도이다.
도 1c는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 계측 툴을 도시하는 개념도이다.
도 1d는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 단일 조명(illumination) 및 수집 광학 요소(collection optical element)로 구성된 계측 툴을 도시하는 개념도이다.
도 2는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따라, 계측 타겟의 밴드 갭을 결정하기 위한 방법에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다.
도 3a는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, FinFET 트랜지스터 배열에 사용하기에 적합한 재료들의 다층 스택의 프로파일도이다.
도 3b는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, 2D 핀 배열로 패터닝된 다층 스택으로부터 형성된 다층 격자의 프로파일도이다.
도 3c는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, 3D 핀 배열로 패터닝된 다층 스택으로부터 형성된 다층 격자의 프로파일도이다.
도 4는 본 개시의 하나 이상의 실시 예 따른, 다층 격자에서 층의 밴드 갭 근처의 비유전율(relative permittivity)의 허수부의 분산 곡선의 플롯이다.
이제, 첨부된 도면에 도시된 개시된 주제(subject matter)를 상세하게 언급할 것이다. 본 개시는 특정 실시 예 및 그 특정 특징에 관해 특히 도시되고 설명되었다. 본 명세서에 제시된 실시 예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 간주된다. 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 형태 및 세부 사항에 있어서 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있다는 것이 당업자에게 기꺼이 명백해야 한다.
본 개시의 실시 예는 디바이스 형(device-like) 계측 타겟의 계측 메트릭을 제공하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 디바이스 형 계측 타겟은 샘플의 다수의 재료 층으로부터 형성된 주기적으로 분포된 피처를 포함하는 다층 격자를 포함할 수 있지만, 반드시 이를 포함할 필요는 없다. 이러한 계측 타겟은 물리적으로 거의 정확할 수 있으며, 3D 전계 효과 트랜지스터(field-effect transistor, FinFET) 구조 또는 메모리 구조와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 트랜지스터 구조를 나타낼 수 있다. 본 개시의 추가 실시 예는 하나 이상의 테스트 층(예를 들어, 다층 격자의 절연 재료 층 등)의 광학 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭을 제공하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 절연 재료의 밴드 갭은 재료의 전기적 특성을 표시할 수 있고, 트랜지스터에서 사용될 때 절연 재료의 누설 전류를 또한 표시할 수 있다. 이와 관련하여, 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭은 유사하게 제조된 트랜지스터의 최종 디바이스 성능을 표시하는 데이터를 제공할 수 있다. 일부 실시 예들에서, 계측 타겟의 테스트 층은 이산화 하프늄, 하프늄 실리케이트, 질화 하프늄 실리케이트 또는 지르코늄 실리케이트와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 비교적 높은 비유전율(예를 들어, "하이-k(high-k)" 재료)을 갖는 절연 재료로 형성될 수 있지만, 반드시 그래야 하는 것은 아니다.
본 개시 전반에 걸쳐 사용된 바와 같이, 용어 "샘플(sample)"은 일반적으로 하나 이상의 "층(layer)" 또는 "필름(film)"을 포함하는 반도체 또는 비-반도체 재료, 및 광학 계측을 위하여 주기적이 되도록 일반적으로 선택되는 패터닝된 구조로 형성된 기판을 지칭한다. 예를 들어, 반도체 또는 비-반도체 재료는 단결정 실리콘, 갈륨 비소 및 인듐 인화물을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 기판 상에 형성된 층은 레지스트, 유전체 재료, 전도성 재료 또는 반도체 재료를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 많은 상이한 유형의 샘플 층이 당 업계에 공지되어 있으며, 본 명세서에 사용된 용어 샘플은 기판 및 그 위에 형성된 임의의 유형의 층을 포함하는 것으로 의도된다. 또한, 본 개시의 목적 상, 용어 샘플 및 웨이퍼는 상호 교환 가능한 것으로 해석되어야 한다. 또한, 본 개시의 목적을 위하여, 패터닝 디바이스(patterning device), 마스크(mask) 및 레티클(reticle)이라는 용어는 상호 교환 가능한 것으로 해석되어야 한다.
본 개시의 추가의 실시 예는 다층 격자 구조를 포함하는 계측 타겟의 기하학적 특성 및 광학적 특성 모두를 모델링하는 것에 관한 것이다. 다층 격자 구조의 파라미터화된 모델은 제조 프로세스의 변동에 기초하여 변할 수 있고 또한 테스트 층(예를 들어, "하이-k" 절연 층)의 밴드 갭에 추가로 영향을 미칠 수 있는 적어도 하나의 기하학적 파라미터 및 적어도 하나의 분산 파라미터를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 파라미터화된 모델은 아이솔레이션(isolation)에서 기하학적 또는 광학적 특성의 수정뿐만 아니라 테스트 구조의 밴드 갭에 대한 물리적 지오메트리의 치수 의존적 영향을 고려할 수 있다.
추가의 실시 예는 계측 타겟이 나타내려고 한 디바이스 피처(예를 들어, 트랜지스터, 메모리 구조 등)의 기하학적 파라미터와 실질적으로 유사한 기하학적 파라미터(예를 들어, 필름 두께, 피처 높이, 피처 폭, 측벽 각도 등)를 갖는 계측 타겟에 관한 것이다. 따라서, 기하학적 및/또는 분산 파라미터의 프로세스-유도(process-induced) 변동은 계측 타겟 및 디바이스 피처에 실질적으로 동일한 방식으로 영향을 줄 수 있어, 계측 타겟으로부터 추출된 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭이 디바이스 피처의 전기적 및 광학적 특성의 정확한 표시자를 제공할 수 있다.
본 개시의 추가 실시 예는 계측 타겟의 분광 신호와 테스트 층의 밴드 갭 사이의 통계적 관계를 결정하는 것에 관한 것이다. 이와 관련하여, 테스트 층의 광학 특성과 계측 타겟의 지오메트리 사이의 복잡한 관계를 고려한 분석 모델이 개발될 필요가 없을 수 있다. 오히려, 제조된 계측 구조의 테스트 층의 밴드 갭이 측정된 분광 신호에 기초하여 예측될 수 있도록, 분광 신호의 특정 양상과 모델링된 분산 파라미터 사이의 통계적 관계가 결정될 수 있다. 이러한 접근법은 광범위한 복잡한 구조에 대하여 테스트 층의 밴드 갭에 대한 매우 정확한 예측을 제공할 수 있으며, 분석 모델이 바람직하지 않거나 달성할 수 없을 때(예를 들어, 바람직하지 않게 구성하기 어렵고, 계산 상 너무 부담이 크고, 필름 층의 결함 상태를 설명하는 데 어려움 등) 특히 유리할 수 있다는 것이 본 명세서에서 인식된다. 그러나, 다수의 통합 피처 지오메트리를 갖는 특정 디바이스 피처는 측정된 밴드 갭과 예상된 디바이스 성능 사이의 관련 상관을 제공하기 위하여 상이한 피처 형상에 대응하는 다수의 모델링된 계측 타겟을 필요로 할 수 있다는 것이 본 명세서에서 또한 인식된다.
예를 들어, 계측 타겟의 분광 신호와 테스트 층의 모델링된 분산 파라미터의 값 사이의 통계적 관계는, 가변 파라미터를 갖는 다층 격자(예를 들어, 가변 기하학적 및 분산 파라미터)를 포함하는 다수의 모델링된 계측 타겟의 분광 신호의 시뮬레이션, 각 시뮬레이션에 대한 모델링된 분산 파라미터의 계산, 및 분광 계측 툴로 측정 가능한 분광 신호의 특정 피처와 테스트 층의 모델링된 분산 파라미터 사이의 통계적 관계를 결정하기 위한 통계 모델의 사용을 통해 결정될 수 있다.
다른 예로서, 계측 타겟의 분광 신호와 테스트 층의 모델링된 분산 파라미터의 값 사이의 통계적 관계는, 가변 파라미터(예를 들어, 가변 기하학적 및 분산 파라미터)를 갖는 다층 격자를 포함하는 많은 계측 타겟을 제조하고, 각각의 제조된 타겟에 대한 모델링된 분산 파라미터를 측정하며, 마찬가지로 분광 계측 툴로 측정 가능한 분광 신호의 특정 피처와 테스트 층의 모델링된 분산 파라미터 사이의 통계적 관계를 결정하기 위한 통계 모델을 사용함으로써 결정될 수 있다.
추가의 예로서, 계측 타겟의 분광 신호와 테스트 층의 모델링된 분산 파라미터의 값 사이의 통계적 관계는, 테스트 층의 분산의 파라미터화된 전체 모델뿐만 아니라 다층 격자의 지오메트리를 제공하고, 회귀 분석을 사용하여 관련 모델 파라미터를 결정함으로써 결정될 수 있다.
본 개시의 추가의 실시 예는 통계 모델을 사용하여 결정된 분산 파라미터의 값에 기초하여 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭을 결정하는 것에 관한 것이다. 통계 모델이 밴드 갭과 관련된 분산 파라미터의 값을 제공하는 경우, 밴드 갭 또는 밴드 갭에 비례하는 메트릭은 분산 파라미터의 값으로부터 추출되어야 한다. 일부 실시 예에서, 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭은 흡수 에지(absorption edge)(예를 들어, 전이 광학 흡수)와 관련된 기하급수적으로 변하는 스펙트럼 영역에서 분산 곡선의 적분을 포함한다. 이와 관련하여, 전이 광학 흡수는 관심 있는 전기적 특성(예를 들어, 누설 전류)에 영향을 미치지 않을 수 있는 결함에 대하여 강건한 밴드 갭의 측정치를 제공할 수 있다. 일부 실시 예에서, 우바흐 테일(Urbach tail)을 포함하는 분산 곡선은 우바흐 테일 영역에 대한 지수 형태를 사용하여 재구성되어, 전이 광학 흡수 적분의 결정을 용이하게 한다.
본 개시의 추가의 실시 예는 다층 격자 계측 타겟의 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭을 제공하기에 적합한 분광 계측 툴에 관한 것이다. 테스트 층의 밴드 갭과의 통계적 상관에 적합한 분광 신호를 제공하기에 적합한 분광 계측 툴은 분광계, 반사계, 엘립소미터 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 따라서, 분광 신호는 계측 타겟에 입사하는 광의 스펙트럼 전력, 편광 및 위상 시프트를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
본 개시의 추가의 실시 예는 계측 메트릭에 기초하여 제조된 디바이스의 성능을 추정하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭은 제조된 디바이스(예를 들어, 트랜지스터, 메모리 디바이스 등)와 관련된 누설 전류를 예측하는데 이용될 수 있다.
본 개시의 다른 실시 예는 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭에 기초하여 디바이스 피처를 제조하는 것과 관련된 하나 이상의 프로세스 툴을 제어하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 계측 메트릭은 프로세스 툴에 대한 제어 파라미터로서 적합한 진단 정보를 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 웨이퍼의 하나 이상의 계측 타겟 상의 계측 메트릭의 변동은 (예를 들어, 테스트 층의 변동을 보상하기 위하여) 동일한 웨이퍼 상의 후속 층의 하나 이상의 양상을 수정하는데 사용될 수 있거나, 후속 생산 실행(subsequent production run)에서 제조된 디바이스의 하나 이상의 양상의 성막을 수정하는데 사용된다. 일 예에서, 계측 메트릭의 변동은 하나 이상의 프로세스 툴을 제어하는데 사용되는 프로세스 레시피의 하나 이상의 파라미터를 변경하는데 사용될 수 있다.
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, 반도체 디바이스 제조 시스템(100)을 예시하는 개념도이다. 일 실시 예에서, 시스템(100)은 샘플 상에 하나 이상의 패터닝된 층(예를 들어, 계측 타겟 패턴, 디바이스 피처 등)을 제조하기 위한 프로세스 툴(102)을 포함한다. 다른 실시 예에서, 시스템(100)은 샘플 상의 하나 이상의 제조된 계측 타겟을 특성화하도록 구성된 계측 툴(104)을 포함한다. 다른 실시 예에서, 시스템(100)은 제어기(106)를 포함한다. 다른 실시 예에서, 제어기(106)는 메모리 매체(110) 상에 유지되는 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서(108)를 포함한다. 이와 관련하여, 제어기(106)의 하나 이상의 프로세서(108)는 본 개시 전반에 걸쳐 설명된 다양한 프로세스 단계들 중 임의의 것을 수행할 수 있다.
프로세스 툴(102)은 전자 디바이스의 하나 이상의 패터닝된 층의 제조에 적합한 당 업계에 알려진 임의의 유형의 제조 툴을 포함할 수 있다. 샘플 층과 관련된 샘플 상의 인쇄된 피처는 하나 이상의 재료 성막 단계, 하나 이상의 리소그래피 단계, 하나 이상의 에칭 단계, 또는 하나 이상의 리프트-오프(lift-off) 단계와 같은, 그러나 이에 한정되지 않는, 일련의 애디티브(additive) 또는 서브트랙티브(subtractive) 프로세스 단계를 통해 제조될 수 있다. 따라서, 프로세스 툴(102)은 재료 성막 시스템, 리소그래피 시스템, 에칭 시스템 또는 리프트-오프 시스템을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
계측 툴(104)은 반도체 제조와 관련된 다양한 유형의 측정을 제공할 수 있다. 예를 들어, 계측 툴(104)은 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭, 임계 치수(예를 들어, 선택된 높이에서의 제조된 피처의 폭), 둘 이상의 층의 오버레이, 측벽 각도, 필름 두께 또는 프로세스 관련 파라미터(예를 들어, 리소그래피 단계 동안 샘플의 초점 위치, 리소그래피 단계 동안 조명의 노광량 등) 등과 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 하나 이상의 계측 타겟의 하나 이상의 계측 메트릭을 제공할 수 있다.
반도체 프로세스 툴에 의해 수행되는 반도체 프로세스(예를 들어, 막의 성막, 리소그래피 단계, 에칭 단계 등)는 시간이 지남에 따라 드리프트(drift)될 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 드리프트는 프로세스와 관련된 제어 알고리즘에서 툴 마모 또는 드리프트를 포함하지만 이에 제한되지 않는 많은 요인의 결과일 수 있다. 또한, 드리프트는 샘플의 하나 이상의 특성에 영향을 줄 수 있으며, 이는 차례로 하나 이상의 계측 측정(예를 들어, 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭, 임계 치수 측정 등)에 영향을 미칠 수 있다. 이와 관련하여, 계측 측정은 제조 프로세스에서 하나 이상의 단계와 관련된 진단 정보를 제공할 수 있다.
계측 툴(104)은 샘플 상에 계측 타겟과 관련된 계측 신호를 제공하기에 적합한 당 업계에 알려진 임의의 유형의 계측 시스템을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 계측 툴(104)은 하나 이상의 파장에서 계측 타겟(예를 들어, 하나 이상의 분산 파라미터 등)의 하나 이상의 광학 특성을 표시하는 분광 신호를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 계측 툴(104)은 분광계, 하나 이상의 조명 각도를 갖는 분광 엘립소미터, (예를 들어, 회전 보상기(rotating compensator)를 사용하여) 뮬러(Mueller) 행렬 요소를 측정하기 위한 분광 엘립소미터, 단일 파장 엘립소미터, 각분해 엘립소미터(예를 들어, 빔 프로파일 엘립소미터), 분광 반사계, 단일 파장 반사계, 각분해 반사계(예를 들어, 빔 프로파일 반사계), 이미징 시스템, 동공(pupil) 이미징 시스템, 스펙트럼 이미징 시스템 또는 스캐터로미터를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 일 실시 예에서, 계측 툴(104)은 샘플의 하나 이상의 이미지의 생성에 기초하여 계측 데이터를 측정하기 위한 이미지 기반 계측 툴을 포함한다. 다른 실시 예에서, 계측 툴(104)은 샘플로부터의 광의 산란(반사, 회절, 확산 산란 등)에 기초하여 계측 데이터를 측정하기 위한 스캐터로메트리 기반 계측 시스템을 포함한다.
또한, 계측 시스템은 단일 계측 툴 또는 다중 계측 툴을 포함할 수 있다. 다수의 계측 툴을 통합한 계측 시스템은 2011년 4월 26일에 발행된 "CD 변동의 고해상도 모니터링(High resolution monitoring of CD variations)"라는 명칭의 미국 특허 번호 제7,933,026호 및 2009년 1월 13일에 발행된 "다수의 툴 및 구조 분석(Multiple tool and structure analysis)"라는 명칭의 미국 특허 번호 제7,478,019호에 일반적으로 기술되어 있으며, 둘 다 그 전문이 본 명세서에 참조로 포함된다. 주로 반사 광학 기기에 기초한 집속 빔 엘립소메트리는 1997년 3월 4일에 발행된 "집속 빔 분광 엘립소메트리 방법 및 시스템(Focused beam spectroscopic ellipsometry method and system)"라는 명칭의 미국 특허 번호 제5,608,526호에 일반적으로 기술되어 있으며, 이는 그 전문이 본 명세서에 참조로 포함된다. 기하학적 광학 기기에 의해 정의된 크기를 넘어선 조명 스폿의 확산을 초래하는 광학 회절의 영향을 완화시키기 위한 아포다이저(apodizer)의 사용은, 1999년 1월 12일에 발행된 "광학 측정 및 기타 응용 분야에서 스팟 크기를 줄이는데 유용한 아포다이징 필터 시스템(Apodizing filter system useful for reducing spot size in optical measurements and other applications)"라는 명칭의 미국 특허 제5,859,424호에 일반적으로 기술되어 있으며, 이는 그 전문이 본 명세서에 참조로 포함된다. 동시적인 다수의 입사각 조명을 갖는 높은 개구수(high-numerical-aperture) 툴의 사용은 2002년 8월 6일에 발행된 "동시 다중 입사각 측정을 통한 임계 치수 분석(Critical dimension analysis with simultaneous multiple angle of incidence measurements)"라는 명칭의 미국 특허 번호 제6,429,943호에 일반적으로 기술되어 있으며, 이는 그 전문이 본 명세서에 참조로 포함된다.
계측 툴(104)에 의해 조사(interrogate)된 계측 타겟은 두께가 계측 툴(104)에 의해 측정될 수 있는 다수의 층(예를 들어, 필름)을 포함할 수 있다. 또한, 계측 툴(104)은 다층 스택(예를 들어, 평면 다층 스택, 다층 격자 등)의 하나 이상의 층 또는 샘플 상의 또는 샘플 내의 하나 이상의 결함의 조성(composition)을 측정할 수 있으나, 반드시 그렇게 해야 하는 것은 아니다. 비-주기적 타겟을 특성화하기 위한 계측 툴의 사용은 2016년 3월 22일 발행된 "계측 및 검사를 위한 유한 구조 및 유한 조명의 전자기 모델링 방법(Method of electromagnetic modeling of finite structures and finite illumination for metrology and inspection)"라는 명칭의 미국 특허 제9,291,554호에 일반적으로 기술되어 있으며, 이는 그 전문이 본 명세서에 참조로 포함된다.
또한, 타겟은 반도체 웨이퍼 상의 다수의 사이트(site)에 위치될 수 있다. 예를 들어, 타겟은 스크라이브 라인 내에(예를 들어, 다이들 사이에) 위치되고/되거나 다이 자체에 위치될 수 있다. 다수의 타겟은 2009년 1월 13일에 발행된 "다수의 툴 및 구조 분석(Multiple tool and structure analysis)"라는 명칭의 미국 특허 번호 제7,478,019 호에 기술된 바와 같이 동일한 또는 다수의 계측 툴에 의해 동시에 또는 연속적으로 측정될 수 있고, 이는 그 전문이 본 명세서에 참조로 포함된다. 계측 툴로부터의 계측 데이터는 예를 들어 프로세스(예를 들어, 리소그래피 단계, 에칭 단계 등)에 대한 피드-포워드(feed-forward), 피드-백워드(feed-backward) 및/또는 피드-사이드웨이(feed-sideways) 정정을 위하여 반도체 제조 프로세스에서 이용될 수 있어서, 완벽한 프로세스 제어 솔루션을 제공한다.
도 1b는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 리소그래피 툴로서 구성된 프로세스 툴(102)을 예시하는 개념도이다. 예를 들어, 리소그래피 툴로서 구성된 프로세스 툴(102)은 본 명세서에서 전술된 바와 같이 다층 격자를 포함하는 트랜지스터 및 대응하는 계측 타겟을 포함하는 디바이스 구조를 제조할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세스 툴(102)은 하나 이상의 조명 빔(114)을 생성하도록 구성된 리소그래피 조명원(112)를 포함한다. 하나 이상의 조명 빔(114)은 자외선(UV), 가시광선 또는 적외선(IR)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 하나 이상의 선택된 파장의 광을 포함할 수 있다.
리소그래피 조명원(112)으로부터의 조명은 임의의 공간 분포(예를 들어, 조명 패턴)를 가질 수 있다. 예를 들어, 리소그래피 조명원(112)은 단극 조명원, 쌍극자 조명원, C-쿼드 조명원, 퀘이사(Quasar) 조명원 또는 프리폼(free-form) 조명원을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 이와 관련하여, 리소그래피 조명원(112)은 조명이 광축(116)을 따라(또는 평행하게) 전파하는 축상(on-axis) 조명 빔(114) 및/또는 조명이 광축(116)에 대하여 일정 각도로 전파되는 임의의 수의 축외(off-axis) 조명 빔(114)을 생성할 수 있다.
또한, 리소그래피 조명원(112)은 당 업계에 공지된 임의의 방법에 의해 조명 빔(114)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 조명 빔(114)은 리소그래피 조명원(112)의 조명 폴(예를 들어, 리소그래피 조명원(112)의 조명 프로파일의 일부 등)로부터의 조명으로서 형성될 수 있다. 다른 예로서, 리소그래피 조명원(112)은 조명 빔(114)의 생성을 위한 다수의 조명원을 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 프로세스 툴(102)은 마스크 지지(support) 디바이스(118)를 포함한다. 마스크 지지 디바이스(118)는 패턴 마스크(120)를 고정하도록 구성된다. 다른 실시 예에서, 프로세스 툴(102)은 패턴 마스크(120)의 이미지에 대응하는 인쇄된 패턴 요소를 생성하기 위하여 샘플 스테이지(126) 상에 배치된 샘플(124) 상으로 하나 이상의 조명 빔(114)에 의해 조명되는 패턴 마스크(120)의 이미지를 투영하도록 구성된 투영 광학 기기 세트(122)를 포함한다. 다른 실시 예에서, 마스크 지지 디바이스(118)는 패턴 마스크(120)를 작동시키거나(actuate) 위치시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 마스크 지지 디바이스(118)는 시스템(100)의 투영 광학 기기(122)에 대하여 선택된 위치로 패턴 마스크(120)를 작동시킬 수 있다.
샘플(124)은 패턴 마스크(120)의 이미지를 수용하기에 적합한 임의의 수의 감광성 재료 및/또는 재료 층을 포함할 수 있다. 예를 들어, 샘플(124)은 레지스트 층(128)을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 광학 기기 세트(122)는 레지스트 층(128) 상에 패턴 마스크(120)의 이미지를 투영하여 레지스트 층(128)을 노출시키고, 후속 에칭 단계는 샘플(124) 상에 인쇄된 피처를 제공하기 위하여 노출된 재료(예를 들어, 포지티브 에칭) 또는 노출되지 않은 재료(예를 들어, 네가티브 에칭)를 제거할 수 있다. 또한, 패턴 마스크(120)는 당 업계에 공지된 임의의 이미징 구성에 이용될 수 있다. 예를 들어, 패턴 마스크(120)는 패턴 요소가 인쇄된 패턴 요소로서 포지티브하게 이미징되는 포지티브 마스크(예를 들어, 명시야 마스크)일 수 있다. 다른 예로서, 패턴 마스크(120)는 패턴 마스크(120)의 패턴 요소가 네거티브 인쇄 패턴 요소(예를 들어, 갭, 공간 등)를 형성하는 네거티브 마스크(예를 들어, 암시야 마스크)일 수 있다.
제어기(106)는 마스크 지지 디바이스(118) 및/또는 샘플 스테이지(126)에 통신 가능하게 결합되어, 패턴 마스크(120) 상의 패턴 요소의 샘플(124)(예를 들어, 샘플 상의 레지스트 층(128) 등)로의 전사를 지시할 수 있다. 예를 들어, 프로세스 툴(102)은 제조 프로세스의 다양한 양상을 제어하는데 사용되는 선택된 파라미터를 포함하는 프로세스 레시피에 기초하여 제조 단계를 수행하도록 구성될 수 있다. 일례로, 리소그래피 툴을 예로서 고려하면, 프로세스 레시피는 조명 빔(114)의 구성, 노출 시간, 샘플(124)의 위치 등을 포함할 수 있다. 따라서, 제어기(106)는 프로세스 레시피의 하나 이상의 파라미터를 수정함으로써 제조 프로세스의 하나 이상의 양상을 지시 및/또는 수정할 수 있다.
도 1c는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른 계측 툴(104)을 예시하는 개념도이다. 일 실시 예에서, 계측 툴(104)은 계측 조명 빔(132)을 생성하기 위한 계측 조명원(130)를 포함한다. 다른 실시 예에서, 계측 조명원(130)은 리소그래피 조명원(112)과 동일하다. 다른 실시 예에서, 계측 조명원(130)은 개별 계측 조명 빔(132)을 생성하도록 구성된 개별 조명원이다. 계측 조명 빔(132)은 자외선(UV), 가시광선 또는 적외선(IR)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 하나 이상의 선택된 파장의 광을 포함할 수 있다.
예를 들어, 계측 조명원(130)은 하나 이상의 협대역 레이저 소스, 하나 이상의 광대역 레이저 소스, 하나 이상의 초연속 레이저 소스, 하나 이상의 백색광 레이저 소스 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 이와 관련하여, 계측 조명원(130)은 높은 코히런스(예를 들어, 높은 공간적 코히런스 및/또는 시간적 코히런스)를 갖는 계측 조명 빔(132)을 제공할 수 있다. 다른 실시 예에서, 계측 조명원(130)은 레이저 유지형 플라즈마(laser-sustained plasma, LSP) 소스와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 레이저 구동 광원(laser-driven light source, LDLS)을 포함한다. 예를 들어, 계측 조명원(130)은 레이저 소스에 의해 플라즈마 상태로 여기될 때 광대역 조명을 방출할 수 있는 하나 이상의 요소를 포함하기에 적합한 LSP 램프, LSP 전구 또는 LSP 챔버를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 다른 실시 예에서, 계측 조명원(130)은 램프 소스를 포함한다. 다른 예로서, 계측 조명원(130)은 아크 램프, 방전 램프, 무전극(electrode-less) 램프 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 이와 관련하여, 계측 조명원(130)은 낮은 코히런스(예를 들어, 낮은 공간 코히런스 및/또는 시간 코히런스)를 갖는 계측 조명 빔(132)을 제공할 수 있다.
다른 실시 예에서, 계측 조명원(130)은 UV 스펙트럼 영역에 밴드 갭을 갖는 "하이-k" 절연 층 또는 다층 격자 구조의 IR 스펙트럼 영역에 밴드 갭을 갖는 메모리 구조의 층들과 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 테스트 층의 예상 밴드 갭을 둘러싼 파장을 갖는 조명을 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 계측 조명원(130)은 대략 120 나노미터 내지 3 마이크론의 스펙트럼 범위에서 파장을 제공하는 LDLS를 포함할 수 있지만, 반드시 포함할 필요는 없다. 다른 예로서, 계측 조명원(130)은 절연 층의 밴드 갭을 결정하기에 적합한 약 150 나노미터보다 큰 파장을 제공할 수 있다. 추가의 예로서, 다른 예로서, 계측 조명원(130)은 메모리 구조의 층들의 밴드 갭을 결정하는데 적합한 대략 700 나노미터보다 큰 파장을 제공할 수 있다.
다른 실시 예에서, 계측 조명원(130)은 동조 가능(tunable) 계측 조명 빔(132)을 제공한다. 예를 들어, 계측 조명원(130)은 동조 가능 조명원(예를 들어, 하나 이상의 동조 가능 레이저 등)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 계측 조명원(130)은 동조 가능 필터에 결합된 광대역 조명원을 포함할 수 있다.
계측 조명원(130)은 임의의 시간 프로파일을 갖는 계측 조명 빔(132)을 추가로 제공할 수 있다. 예를 들어, 계측 조명 빔(132)은 연속적 시간 프로파일, 변조된 시간 프로파일, 펄스된 시간 프로파일 등을 가질 수 있다.
다른 실시 예에서, 계측 조명원(130)은 조명 경로(134)를 통해 계측 조명 빔(132)을 샘플(124)로 지향시키고 수집 경로(136)를 통해 샘플로부터 나오는 방사선을 수집한다. 조명 경로(134)는 계측 조명 빔(132)을 수정하고/하거나 컨디셔닝(conditioning)하기에 적합한 하나 이상의 빔 컨디셔닝 컴포넌트(138)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 빔 컨디셔닝 컴포넌트(138)는 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 스플리터, 하나 이상의 디퓨저(diffuser), 하나 이상의 균질화기, 하나 이상의 아포다이저, 또는 하나 이상의 빔 셰이퍼 또는 하나 이상의 렌즈를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
다른 실시 예에서, 조명 경로(134)는 계측 조명 빔(132)을 샘플(124) 상에 집속하기 위하여 제1 집속 요소(140)를 이용할 수 있다. 다른 실시 예에서, 수집 경로(136)는 샘플(124)로부터 방사선을 수집하기 위하여 제2 집속 요소(142)를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 계측 툴(104)은 수집 경로(136)를 통해 샘플(124)로부터 나오는 방사선을 포착(capture)하도록 구성된 검출기(144)를 포함한다. 예를 들어, 검출기(144)는 샘플(124)로부터 (예를 들어, 정반사를 통해, 확산 반사 등을 통해) 반사되거나 산란된 방사선을 수신할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(144)는 샘플(124)에 의해 생성된 방사선(예를 들어, 계측 조명 빔(132)의 흡수와 관련된 루미네선스(luminescence) 등)을 수신할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(144)는 샘플(124)로부터 하나 이상의 회절 차수(예를 들어, 0-차 회절, ±1차 회절, ±2차 회절 등)의 방사선을 수신할 수 있다.
검출기(144)는 샘플(124)로부터 수신된 조명을 측정하기에 적합한 당 업계에 공지된 임의의 유형의 광학 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기(144)는 CCD 검출기, CMOS 검출기, TDI 검출기, PMT(photomultiplier tube), APD(avalanche photodiode) 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 다른 실시 예에서, 검출기(144)는 샘플(124)로부터 나오는 방사선의 파장을 식별하기에 적합한 분광 검출기를 포함할 수 있다.
수집 경로(136)는 하나 이상의 렌즈, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 편광기, 또는 하나 이상의 상 플레이트(phase plate)를 포함하는, 그러나, 이에 제한되지는 않는, 제2 집속 요소(142)에 의해 수집된 조명을 지향 및/또는 수정하기 위한 임의의 수의 수집 빔 컨디셔닝 요소(146)를 더 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 계측 툴(104)은 하나 이상의 조명 각도를 갖는 분광 엘립소미터, (예를 들어, 회전 보상기를 사용하여) 뮬러 행렬 요소를 측정하기 위한 분광 엘립소미터, 단일 파장 엘립소미터, 각분해 엘립소미터(예를 들어, 빔 프로파일 엘립소미터), 분광 반사계, 단일 파장 반사계, 각분해 반사계(예를 들어, 빔 프로파일 반사계), 이미징 시스템, 동공 이미징 시스템, 스펙트럼 이미징 시스템 또는 스캐터로미터와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 임의의 유형의 계측 툴로서 구성될 수 있다.
또한, 도 1c에 도시된 계측 툴(104)이 샘플(124)의 다각도(multi-angle) 조명 및/또는 (예를 들어, 하나 이상의 추가 검출기(144)에 결합된) 하나보다 많은 계측 조명원(130)을 용이하게 할 수 있다는 것을 본 명세서에서 유의해야 한다. 이와 관련하여, 도 1d에 도시된 계측 툴(104)은 다수의 계측 측정을 수행할 수 있다. 다른 실시 예에서, 샘플(124) 상의 계측 조명 빔(132)의 입사각이 회전 가능한 암(arm)의 위치에 의해 제어될 수 있도록, 샘플(124) 주위를 선회(pivot)하는 회전 가능한 암(도시되지 않음)에 하나 이상의 광학 컴포넌트가 장착될 수 있다. 다른 실시 예에서, 계측 툴(104)은 계측 툴(104)에 의한 다수의 계측 측정(예를 들어, 다수의 계측 툴)을 용이하게 하기 위하여 (예를 들어, 하나 이상의 빔 스플리터에 의해 생성된 다수의 빔 경로와 관련된) 다수의 검출기(144)를 포함할 수 있다.
도 1d는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따라, 단일 조명 및 수집 광학 요소로 구성된 계측 툴(104)을 도시하는 개념도이다. 일 실시 예에서, 계측 툴(104)은 대물 렌즈(150)가 계측 조명 빔(132)을 동시에 샘플(124)로 지향시키고 샘플(124)로부터 나오는 방사선을 수집할 수 있도록 배향된 빔 스플리터(148)를 포함한다. 이와 관련하여, 계측 툴(104)은 에피 조명(epi-illumination) 모드로 구성될 수 있다.
다른 실시 예에서, 도시되지는 않았지만, 계측 툴(104)은 샘플(124)을 둘러싼 대기의 조성(composition) 및/또는 압력을 조절하기에 적합한 챔버를 포함한다. 예를 들어, 계측 툴(104)은 샘플(124) 주위의 대기의 구성 및/또는 압력을 제어하기 위하여 하나 이상의 가스 탱크, 하나 이상의 밸브, 하나 이상의 호스, 하나 이상의 펌프, 하나 이상의 압력 조절기 등을 포함할 수 있다. 다른 실시 예에서, 계측 툴(104)은 샘플(124)을 둘러싼 대기로서 계측 조명원(130)에 의해 제공되는 파장에 실질적으로 투명한 가스 또는 비활성 가스를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, "하이-k" 절연 층의 예상 밴드 갭을 둘러싼 조명을 제공하도록 구성된 계측 조명원(130)의 경우, 계측 툴(104)은 아르곤 또는 질소와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 대응 파장에 투명한 가스를 제공하도록 구성될 수 있다. 일례로, 샘플을 둘러싼 대기는 120 나노미터 내지 2500 나노미터의 범위(예를 들어, LDLS 조명원의 출력 스펙트럼 등에 대응함)에서 투명하도록 구성된다. 다른 예에서, 샘플을 둘러싼 대기는 120 나노미터 내지 300 나노미터의 범위에서 투명하도록 구성된다. 다른 예에서, 샘플을 둘러싼 대기는 150 나노미터 내지 193 나노미터의 범위에서 투명하도록 구성된다.
다른 실시 예에서, 계측 툴(104)은 시스템(100)의 제어기(106)에 통신 가능하게 결합된다. 이와 관련하여, 제어기(106)는 계측 데이터(예를 들어, 분광 신호, 타겟의 이미지, 동공 이미지 등) 또는 계측 메트릭(예를 들어, 다층 격자의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭, 임계 치수, 오버레이 정밀도, 툴-유도 시프트, 감도, 회절 효율, 스루-포커스(through-focus) 기울기, 측벽 각도 등)을 포함하는, 그러나 이에 제한되지는 않는, 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따라, 계측 타겟의 밴드 갭을 결정하기 위한 방법(200)에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다. 출원인은 시스템(100)의 문맥에서 본 명세서에서 전술한 실시 예들 및 가능(enabling) 기법들이 방법(200)으로 확장되는 것으로 해석되어야 한다는 점에 주목한다. 그러나, 방법(200)은 시스템(100)의 아키텍처로 제한되지 않는다는 것이 또한 주목된다.
방법(200)의 각 단계는 본 명세서에 더 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 단계들은 본 명세서에 설명된 임의의 실시 예에 따라 구성될 수 있는 하나 이상의 제어기(예를 들어, 제어기(106) 등)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 전술한 방법은 본 명세서에 기술된 임의의 시스템 실시 예에 의해 수행될 수 있다. 방법(200)은 또한 제어기 또는 본 명세서에 기술된 임의의 시스템 실시 예에 의해 수행될 수 있는 하나 이상의 추가 단계를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 트랜지스터 또는 메모리 구조와 같은, 그러나 이에 제한되지 않는 전기 디바이스에 이용되는 관심 층(예를 들어, 테스트 층)의 광학 밴드 갭은 완전히 제조된 디바이스의 디바이스 성능을 표시할 수 있다고 인식된다. 예를 들어, 절연 층의 밴드 갭은 트랜지스터에서 절연 층을 통한 누설 전류에 반비례할 수 있다. 또한, 트랜지스터 또는 메모리 구조와 같은 전자 디바이스는 전형적으로 원하는 기능을 제공하기 위하여 다수의 재료 층을 포함할 수 있다. 따라서, 비침습적(non-invasive) 및 비파괴적(non-destructive) 진단으로서 제조 프로세스 동안 다층 스택 내에서 절연 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭 또는 밴드 갭을 모니터링하는 것이 바람직할 수 있다.
전자 디바이스의 층의 전기적 및/또는 광학적 특성은 치수-의존적 물리적 효과를 나타내어, 진단 테스트를 위하여 유사한 지오메트리를 갖는 계측 타겟을 제공하는 것이 바람직할 수 있다는 것이 본 명세서에서 또한 인식된다.
일 실시 예에서, 방법(200)은 둘 이상의 층으로 형성된 다층 격자를 포함하는 계측 타겟의 파라미터화된 모델을 생성하는 단계(202)를 포함하고, 여기서 모델은 다층 격자와 관련된 기하학적 파라미터 및 둘 이상의 층의 테스트 층의 분산을 표시하는 분산 파라미터로 파라미터화된다. 따라서, 단계(202)의 모델은 계측 타겟의 물리적 및 광학적 특성의 표현을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 다층 격자는 "디바이스 형(device-like)" 계측 타겟일 수 있어서, 다층 격자의 모델링된 기하학적 및 분산 파라미터는 대응하는 디바이스 피처의 기하학적 및 분산 파라미터와 상관될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 기하학적 파라미터 및 적어도 하나의 분산 파라미터를 이용한 파라미터화는 제조 프로세스(예를 들어, 프로세스 툴(102) 등)의 변동에 응답하여 다층 격자의 적어도 하나의 층의 기하학적 및/또는 분산 특성의 변동을 제공할 수 있다. 또한, 기하학적 파라미터 및 분산 파라미터를 모두 포함하면 치수-의존적 물리적 효과가 있을 때 분산 파라미터의 결정을 용이하게 할 수 있다.
일 실시 예에서, 다층 격자는 핀 격자를 포함한다. 따라서, 다층 격자는 FinFET 트랜지스터, 메모리 구조 등을 나타내는 것일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 도 3a는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, 다층 격자 배열에 사용하기에 적합한 재료의 다층 스택(302)의 프로파일도(300)이다. 일 실시 예에서, 다층 스택(302)은 실리콘(Si)과 같은 기판 층(304)을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 다른 실시 예에서, 다층 스택(302)은 "하이-k"(HK) 재료 층(예를 들어, 이산화 하프늄(HfO2), 하프늄 실리케이트(HfSiO4), 질화 하프늄 실리케이트(HfSiON), 또는 지르코늄 실리케이트(ZrSiO4) 등)과 같은, 그러나 이에 제한되지 않는, 절연 층(306)을 포함한다. 다른 실시 예에서, 다층 스택(302)은 절연 층(306)에 접착성을 제공하기 위하여 계면 층(308)(IL)을 포함한다. 예를 들어, 계면 층(308)은 실리콘 이산화물(SiO2) 등과 같은 추가적인 절연 재료일 수 있지만, 반드시 그럴 필요는 없다. 일부 실시 예에서, 다층 스택(302)은 하나 이상의 추가 필름 층을 포함한다. 예를 들어, 다층 스택(302)은 하나 이상의 패터닝된 피처를 채우는 충전 층(fill layer)(310)을 포함할 수 있다. 충전 층(310)은 존재하는 경우 (예를 들어, 실리콘 이산화물 등으로 형성되는) 계면 층(308)과 동일하거나 유사한 재료로 형성될 수 있다. 이와 관련하여, 충전 층(310)과 계면 층(308)은 대응하는 명칭들 사이에 물리적 차이가 존재하지 않도록 공통 구조일 수 있다. 다른 실시 예에서, 다층 스택(302)은 하나 이상의 금속 게이트 층(metal gate layer)(312)(MG)(예를 들어, 금속 게이트 층(312a… 312n))을 포함한다. 예를 들어, 임의의 수의 금속 게이트 층(312)이 절연 층(306)의 상부에 성막될 수 있다. 또한, 금속 게이트 층(312)은 티타늄 질화물(TiN) 또는 탄탈륨 질화물(TaN)과 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 임의의 금속 또는 복합 재료로 형성될 수 있다.
다층 스택(302)은 다층 스택(302)의 표면을 따라 하나 이상의 방향으로 피처(예를 들어, 주기적 또는 비주기적 피처)를 포함하는 2D 또는 3D 구조로 패터닝될 수 있다. 도 3b는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따라, 2D 핀 배열로 패터닝된 다층 스택(302)으로부터 형성된 다층 격자(316)의 프로파일도(314)이다. 일 실시 예에서, 다층 격자(316)는 X 방향으로 제1 주기(320)로 분포된 패터닝된 피처 (318)를 포함한다. 또한, 패터닝된 피처(318)는 Z 방향을 따른 높이(322), 및 선택된 높이에서 정의된 하나 이상의 임계 치수(예를 들어, 패터닝된 피처(318)의 상단에서의 폭으로서 정의된 상부 임계 치수(324), 패터닝된 피처(318)의 중간 레벨 높이에서 폭으로서 정의된 중간 임계 치수(326), 다층 격자(316)의 표면에서 패터닝된 피처(318)의 폭으로서 정의된 하부 임계 치수(328))로 특성화될 수 있다. 도 3c는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따라, 3D 핀 배열로 패터닝된 다층 스택(302)으로부터 형성된 다층 격자(316)의 프로파일 뷰(330)이다. 일 실시 예에서, 패터닝된 피처(318)는 Y 방향을 따라 제2 주기(332)로 분포될 수 있고, Y 방향을 따라 임계 치수(예를 들어, 측면 임계 치수(334))에 의해 추가로 특성화될 수 있다. 일반적으로 도 3b 및 3c을 참조하면, 패터닝된 피처(318)의 크기(예를 들어, 높이(322), 중간 임계 치수(326), 상부 임계 치수(324), 측면 임계 치수(334) 등)와 같은, 그러나 이에 제한되지 않는, 다층 격자(316)의 기하학적 특성 또는 패터닝된 피처(318)의 형상(shape)(예를 들어, 상부 임계 치수(324)와 하부 임계 치수(328)의 차이 등)은 절연 층(306)(예를 들어, 밴드 갭이 디바이스 성능에 비례할 수 있는 테스트 층)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 층의 광학 특성(예를 들어, 분산 특성)에 영향을 미칠 수 있다.
도 3a 내지 도 3d에 기술된 계측 타겟의 특정 실시 예 및 상기 제공된 관련 설명은 단지 예시적인 목적으로 제공되며 제한적인 것으로 해석되어서는 안 된다는 것을 이해해야 한다. 계측 타겟은 계측 타겟의 측정이 대응 디바이스 피처를 나타낼 수 있도록 제조된 디바이스 피처를 나타내는 데 적합한 임의의 지오메트리를 가질 수 있다. 또한, 계측 타겟은 임의의 유형의 디바이스 피처 또는 전자 컴포넌트를 나타낼 수 있으며, 예시적인 예를 통해 본 명세서에 설명된 바와 같이 FinFET 트랜지스터로 제한되지 않는다. 계측 타겟은 임의의 구성으로 임의의 수의 재료 층을 더 포함할 수 있다.
단계(202)의 모델의 하나 이상의 기하학적 파라미터는 제1 주기(320), 제2 주기(332), 높이(322), 상부 임계 치수(324), 중간 임계 치수(326), 하부 임계 치수(328), 측벽 각도, 또는 임의의 구성 층(예를 들어, 절연 층(306), 계면 층(308), 기판 층(304) 또는 충전 층(310))의 두께와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 다층 격자의 지오메트리와 관련된 임의의 파라미터를 포함할 수 있다. 또한 프로세스 모델링을 위한 기하학적 엔진의 사용은 KLA-TENCOR에서 제공하는 ACUSHAPE 소프트웨어 제품에서 구현될 수 있지만 반드시 그래야 하는 것은 아니다.
단계(202)의 모델의 하나 이상의 유전체 파라미터는 다층 격자의 층의 광학 특성과 관련된 임의의 파라미터를 포함할 수 있다. 또한, 하나 이상의 유전체 파라미터는 다층 격자의 적어도 하나의 층(예를 들어, 테스트 층)의 밴드 갭과 관련된 적어도 하나의 파라미터(Eg)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 유전체 파라미터는 굴절률의 실수부(n), 굴절률의 허수부(k), 유전율의 실수부(ε1), 유전율의 허수부(ε2) 또는 밴드 갭의 측정치(Eg)의 파장-의존적인 값을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
일 실시 예에서, 단계(202)의 모델의 하나 이상의 유전체 파라미터는 분광 계측 툴(104)로부터의 분광 신호를 다층 격자의 하나 이상의 층의 분산에 관련시키기에 적합한 분산 모델과 관련된 하나 이상의 파라미터를 포함한다. 이러한 파라미터는 물리적 파라미터(예를 들어, n, k, Eg 등)와 직접 관련될 수 있지만, 반드시 그래야 하는 것은 아니다. 또한, 이러한 파라미터는 크라머스-크로니히 정합 유전 함수(Kramers-Kronig consistent dielectric function)의 표현을 제공할 수 있지만, 반드시 요구되는 것은 아니다. 분광 계측 기법을 사용하여 하나 이상의 층의 분산 파라미터를 결정하기 위한 분산 모델은 2017년 3월 14일에 발행된 "Dispersion model for band gap tracking(밴드 갭 추적을 위한 분산 모델)"이란 명칭의 미국 특허 번호 제9,595,481호, 2016년 8월 2일에 발행된 "결함을 포함하는 고유전율 유전체의 광학적 분산을 위한 모델(Model for optical dispersion of high-k dielectrics including defects)"란 명칭의 미국 특허 번호 제9,405,290호, 2017년 5월 30일에 발행된 "다중 발진기, 광학적 분사의 연속 코디-로렌츠 모델(Multi-oscillator, continuous Cody-Lorentz model of optical dispersion)"란 명칭의 미국 특허 번호 제9,664,734호에 일반적으로 기술되어 있으며, 이들 모두는 본 명세서에 그 전문이 참조로 포함된다. 분산 모델은 필름 층의 광학 특성 및/또는 전기적 특성에 영향을 미칠 수 있고 따라서 제조된 디바이스의 성능에 영향을 미칠 수 있는 필름 층의 결함 상태를 설명할 수 있지만 반드시 요구되는 것은 아니라는 것이 본 명세서에서 인식된다.
예를 들어, 분산 모델은 경험적 상수를 갖는 하나 이상의 층의 파장-의존적 분산을 나타내는 코시(Cauchy) 모델 또는 셀마이어(Sellmeier) 모델을 포함할 수 있다.
다른 예로서, 분산 모델은 BEMA(Bruggeman Effective Model Approximation)를 포함할 수 있으며, 이는 층의 성분(constituent)의 크라머스-크로니히 정합 유전 함수의 유효 조성으로서 층의 유전 함수를 나타낼 수 있다. 이 모델을 사용하여, 층의 밴드 갭은 계산된 분산 곡선으로부터 간접적으로 도출될 수 있고 기준을 필요로 할 수 있다.
다른 예로서, 분산 모델은 크라머스-크로니히 정합(consistency)을 사용하여 유전 함수의 실수부와 허수부를 파라미터화할 수 있는 타우-로렌츠(Tauc-Lorentz)(TL) 모델을 포함할 수 있다. TL 모델은 유전 함수의 도함수를 제한하지 않으므로, 잠재적 결함을 포함하는 층에 적합할 수 있다. 이 모델을 사용하면, 계측 툴로부터 분광 신호를 피팅함으로써 분산 파라미터를 찾을 수 있으며, 층의 밴드 갭은 피팅된 분산 파라미터의 함수이다.
다른 예로서, 분산 모델은 분산 함수의 도함수의 연속성에 대한 추가적인 제한을 갖는 TL 모델과 유사할 수 있는, CLC(Cody Lorenz Continuous) 모델을 포함할 수 있다.
다른 예로서, 분산 모델은 층의 유전 함수가 발진기의 합이 되도록 크라머스-크로니히 정합 조파 발진기(Kramers-Kronig consistent harmonic oscillator)로서 흡수 영역을 나타낼 수 있는 HO(Harmonic Oscillator) 모델을 포함할 수 있다. TL 모델과 유사하게, HO 모델은 제조된 층에서의 결함 상태를 설명할 수 있다.
다른 예로서, 포인트-투-포인트(P2P) 모델은 부대역 구조를 기술하기 위하여 입사 스펙트럼의 각 파장을 가우시안 또는 로렌츠 함수에 피팅함으로써 분산 모델 내에 통합될 수 있다. P2P 모델은 결함 상태를 포함하는 필름의 정확한 모델링을 제공할 수 있다. 예를 들어, P2P 모델은 결함과 관련된 분산 곡선에서 작은 피크의 정확한 모델링을 제공할 수 있다. 또한, P2P 모델이 다른 모델에서 직접 설명되지 않은 다양한 결함 상태를 설명할 수 있다.
모든 가능한 특성이 단계(202)의 모델에서 개방 파라미터로 정의될 필요는 없음을 이해해야 한다. 예를 들어, 고도로 제어된 기하학적 파라미터 또는 분산 파라미터는 제조 프로세스의 예측 가능한 변동에 기초하여 선택된 공차 내에서 변화를 겪지 않는 고정된 값으로서 모델에서 제공될 수 있다.
다른 실시 예에서, 방법(200)은 모델링된 다층 격자에 대응하는 계측 타겟의 분광 신호를 측정하는 단계(204)를 포함한다. 이와 관련하여, 다층 격자를 포함하는 계측 타겟은 다층 격자의 테스트 층의 기하학적 파라미터, 분산 파라미터 및/또는 밴드 갭의 알려지지 않은 값으로 특성화되지 않는다.
분광 신호는 단계(202)의 모델의 기하학적 및 분산 파라미터와 관련된 데이터를 제공하기에 적합한 분광 계측 툴에 의해 제공되는 임의의 계측 신호일 수 있다. 예를 들어, 분광 신호는 파장의 함수로서 계측 타겟에 입사되는 광의 스펙트럼 전력, 편광 및 위상 시프트를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 일반적으로, 분광 신호는 분광계, 하나 이상의 조명 각도를 갖는 분광 엘립소미터, (예를 들어, 회전 보상기를 사용하여) 뮬러 행렬 요소를 측정하기 위한 분광 엘립소미터, 단일 파장 엘립소미터, 각분해 엘립소미터(예를 들어, 빔 프로파일 엘립소미터), 분광 반사계, 단일 파장 반사계, 각분해 반사계(예를 들어, 빔 프로파일 반사계), 이미징 시스템, 동공 이미징 시스템, 스펙트럼 이미징 시스템 또는 스캐터로미터와 같은 분광 계측 툴에 의해 제공되는 신호의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 방법(200)은 선택된 공차 내에서 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 단계(206)를 포함한다. 단계(206)에서, 단계(204)에서 생성된 특성화되지 않은 계측 타겟에 대한 분광 신호는 단계(202)의 모델과 관련된 기하학적 및 분산 파라미터의 값을 결정하기 위하여 분석된다.
분광 신호는 라이브러리, 빠른 감소 순서(fast-reduced-order) 모델, 회귀, 뉴럴 네트워크 또는 SVM(support-vector machine)과 같은 머신 러닝 알고리즘, 차원 축소 알고리즘(예컨대, 주성분 분석(principal component analysis, PCA), 독립 성분 분석(independent component analysis, ICA), 로컬 선형 임베딩(local-linear embedding, LLE) 등), 데이터의 드문(sparse) 표현(예컨대, 푸리에 또는 웨이블릿 변환, 칼만 필터, 등) 또는 동일하거나 상이한 툴 유형으로부터의 매칭을 촉진하는 알고리즘을 포함하지만 이에 제한되지 않는 데이터 피팅 및 최적화 기술에 의해 분석될 수 있다. 데이터 분석은 KLA-TENCOR에서 제공하는 SRM(Signal Response Metrology) 소프트웨어 제품에 의해 수행될 수 있지만 반드시 그래야 하는 것은 아니다. 계측 신호로부터 모델링된 피처 파라미터의 결정은 2016년 8월 9일에 발행된 "다중 모델 계측(Multi-model metrology)"이라는 명칭의 미국 특허 번호 제9,412,673호, 2014년 10월 2일에 공개된 "통계 모델 기반 계측(Statistical model-based metrology)"라는 명칭의 미국 특허 공개 번호 제2014/0297211호, 2015년 2월 12일에 공개된 "반도체 타겟의 계측을 위한 차동 방법 및 장치(Differential methods and apparatus for metrology of semiconductor targets)"라는 명칭의 미국 특허 공개 번호 제2015/004611호, 2016년 4월 21일에 공개된 "작은 상자 크기 목표의 측정(Measurement of Small Box Size Targets)"라는 명칭의 미국 특허 공개 번호 제2016/0109375호, 2016년 9월 29일에 공개된 "모델 기반 단일 파라미터 측정(Model-Based Single Parameter Measurement)"라는 명칭의 미국 특허 공개 번호 제2016/0282105호, 및 2014년 10월 23일에 공개된 "온-디바이스 계측(On-device metrology)"라는 명칭의 미국 특허 출원 번호 제2014/0316730호에 일반적으로 기술되어 있으며, 이들 모두는 그 전문이 본 명세서에 참조로 포함된다. 프로세스 모델링의 사용은 2014년 6월 19일에 공개된 "모델 기반 계측 및 프로세스 모델의 통합 사용(Integrated use of model-based metrology and a process model)"라는 명칭의 미국 특허 공개 번호 제2014/0172394호에 일반적으로 기술되어 있으며, 이는 그 전체가 참조로 본 명세서에 포함된다. 다수의 계측 툴로부터의 계측 데이터의 사용은 2016년 5월 19일에 공개된 "여러 계측 툴의 미가공 데이터를 결합하기위한 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품(System, method and computer program product for combining raw data from multiple metrology tools)"라는 명칭의 미국 특허 공개 번호 제2016/0141193호에 기술되어 있으며, 이는 그 전체가 참조로 본 명세서에 포함된다.
다른 실시 예에서, 계측 툴(예를 들어, 계측 툴(104))에 의해 생성된 미가공 데이터는 모델링, 최적화 및/또는 피팅(예를 들어, 위상 특성화 등)을 포함하지 않는 알고리즘에 의해 분석된다. 계산 알고리즘은 병렬화, 분산 계산, 로드 밸런싱, 다중 서비스 지원, 계산 하드웨어의 설계 및 구현, 또는 (예를 들어, 제어기(106)에 의한) 동적 부하 최적화의 사용을 통하여 계측 애플리케이션에 맞게 조정(tailored)될 수 있지만 반드시 요구되는 것은 아니라는 점에 본 명세서에서 주목한다. 또한, 알고리즘의 다양한 구현은 제어기(106)에 의해(예를 들어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 등을 통하여), 또는 시스템(100)과 관련된 하나 이상의 프로그래머블 광학 요소에 의해 수행될 수 있지만, 반드시 요구되는 것은 아니다.
일 실시 예에서, 단계(206)는 하나 이상의 파라미터(예를 들어, 기하학적 및 분산 파라미터)의 특정 값과 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 관계를 결정하기 위하여 통계 모델을 훈련(train)시키는 단계를 포함한다. 예를 들어, 통계 모델은 특성화되지 않은 계측 타겟의 기하학적 및 분산 파라미터의 값이 통계적 관계를 사용하여 예측될 수 있도록 측정된 분광 신호의 양상과 기하학적 및 분산 파라미터의 특정 값 사이의 통계적 관계를 생성하기에 적합한 임의의 모델을 포함한다. 예를 들어, 통계 모델은 선형 모델, 비선형 모델, SVM 또는 신경망을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 또한, 입력 데이터는 PCA, 커널 PCA, ICA, 자동 인코더, 신호 선택 등을 사용하여 전처리 및 축소될 수 있다.
통계 모델이 분광 계측 툴(예를 들어, 계측 툴(104))로부터의 측정된 분광 신호 및 거의 임의의 유형의 계측 타겟의 모델링된 기하학적 및 분산 파라미터 사이의 정확한 관계를 제공할 수 있다는 것이 본 명세서에서 인식되고, 거의 임의의 유형의 계측 타겟은 물리적 및 광학적 특성이 치수-의존적 물리적 효과에 의해 링크되는 타겟 및 제조된 층의 결함 상태가 대응하는 광학적 또는 전기적 특성에 영향을 미칠 수 있는 타겟을 포함한다. 또한, 통계 모델은 측정된 분광 신호의 양상과 물리적으로 의미있는 분산 파라미터(예를 들어, n, k, Eg 등) 또는 분산 모델과 관련된 추상화된 분산 파라미터(예를 들어, BEMA, TL, CLC, HO 등) 사이의 관계를 제공할 수 있다.
단계(206)의 통계 모델은 (예를 들어, 예상되는 프로세스 변동과 관련된) 정의된 범위 내에서 기하학적 및 분산 파라미터의 다양한 값을 갖는 다수의 계측 타겟에 대하여 분광 신호가 생성되는 실험 설계(design of experiments, DOE)를 생성함으로써 훈련될 수 있다. 또한, DOE에서 각각의 계측 타겟과 관련된 생성된 분광 신호는 분광 신호의 양상과 기하학적 및 분산 파라미터의 특정 값 사이의 관계를 결정하기 위하여 분석될 수 있다. 이와 관련하여, 계측 툴(예를 들어, 계측 툴(104))에 의해 측정 가능한 결과적인 분광 신호에 대한 기하학적 및 분산 파라미터 변동의 영향이 단독으로 그리고 조합하여 결정될 수 있다.
예를 들어, DOE는 단계(202)의 계측 타겟 모델과 관련된 기하학적 및 분산 파라미터의 다양한 값을 갖는 다층 격자를 포함하는 계측 타겟과 관련된 분광학 신호를 시뮬레이션함으로써 적어도 부분적으로 생성될 수 있다. 조명 빔(예를 들어, 계측 툴(104)의 계측 조명 빔(132))의 광학적 상호 작용은 전자기(electro-magnetic, EM) 솔버(solver)를 사용하여 모델링될 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 또한, EM 솔버는 RCWA(rigorous coupled-wave analysis), 유한 요소 방법 분석(finite element method analysis), 모멘트 방법 분석(method of moments analysis), 표면 적분 기술(surface integral technique), 체적 적분 기술(volume integral technique), 또는 유한 차분 시간 영역 분석(finite-difference time-domain analysis)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 당 업계에 알려진 임의의 방법을 이용할 수 있다.
다른 예로서, DOE는 단계(202)의 계측 타겟 모델과 관련된 기하학적 및 분산 파라미터의 다양한 값을 생성하기 위하여 다양한 프로세스 파라미터를 갖는 다층 격자를 포함하는 계측 타겟을 제조함으로써 적어도 부분적으로 생성될 수 있다. 이어서, 기준 계측 툴은 DOE의 각 계측 타겟에 대한 기하학적 및 분산 파라미터의 특정 값을 결정하는데 사용될 수 있다. 또한, 분광 계측 툴(예를 들어, 계측 툴(104))은 DOE의 각 계측 타겟에 대한 관련 분광 신호를 생성할 수 있다. 제조된 구조를 사용하여 DOE를 생성하는 것은 분산 파라미터(예를 들어, 절연 층(306)의 밴드 갭을 포함하거나 이에 비례하는 분산 파라미터)의 결정을 용이하게 할 수 있는 것으로 본 명세서에서 인식된다.
다른 실시 예에서, 단계(206)는 단계(204)에서 제공된 측정된 분광 신호에 기초하여 기하학적 및 분산 파라미터의 값을 결정하기 위한 회귀 분석을 포함한다. 예를 들어, 단계(206)는 기하학적 및 분산 파라미터가 회귀에서 플로팅되는 (예를 들어, 본 명세서에서 전술된 바와 같이 EM 솔버 등을 사용하여) 분광 신호를 시뮬레이션하는 것을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 기하학적 및 분산 파라미터의 값은 선택된 회귀 공차 내에서 측정된 스펙트럼과 시뮬레이션된 스펙트럼 사이의 스펙트럼 차이를 최소화함으로써 결정될 수 있다.
다른 실시 예에서, 방법(200)은 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여, 제조된 다층 격자의 테스트 층(예를 들어, 절연 층(306))의 밴드 갭을 표시하는 계측 타겟에 대한 계측 메트릭을 계산하는 단계(208)를 포함한다. 본 명세서에서 전술된 바와 같이, 절연 층의 밴드 갭을 표시하는 계측 메트릭은 관련된 디바이스 피처의 예상 성능과 관련된 진단 정보를 제공할 수 있다. 일부 실시 예에서, 단계(206)는 측정 가능한 분광 신호의 양상과 절연 층의 밴드 갭 사이의 직접적인 통계적 관계를 제공한다. 이러한 경우에, 단계(208)의 계측 메트릭은 밴드 갭의 결정된 값을 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 단계(206)는 측정 가능한 분광 신호의 양상과 밴드 갭과 관련된 다른 분산 파라미터(예를 들어, 분산 곡선 등) 사이의 통계적 관계를 제공한다. 따라서, 단계(208)는 단계(206)에서 생성된 분산 파라미터의 값에 기초하여 테스트 층의 밴드 갭을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
많은 유전체 박막(thin dielectric film)의 분산 함수는 밴드 갭의 결정에 크게 영향을 줄 수 있는 흡수 피크 근처의 테일 영역을 포함할 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 예를 들어, 박막에서의 서브 밴드 갭 결함 상태는 일반적으로 "다 결정질 하프늄 산화물에서의 서브 밴드 갭 결함 상태 및 실리콘의 혼합에 의한 이들의 억제(Sub-bandgap defect states in polycrystalline hafnium oxide and their suppression by admixture of silicon)"(N.V. Nguyen 등, APL 87, 192903(2005))에 기술되어 있고, 이는 본 명세서에서 그 전체가 참고로 인용된다.
일 실시 예에서, 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭은 분산이 선택된 전이 공차 내에서 기하급수적으로 변하는 흡수 에지 주변의 전이 에너지 영역에 걸쳐 테스트 층의 분산 곡선의 적분을 평가함으로써 결정될 수 있다. 예를 들어, 분산 곡선은 단계(206)에서 결정된 분산 파라미터의 값에 기초하여 결정될 수 있지만, 반드시 요구되는 것은 아니다. 또한, 전이 에너지 영역 내의 분산이 선택된 전이 공차를 갖는 지수 함수에 의해 근사될 수 있도록, 선택된 전이 공차는 하나 이상의 피팅 파라미터 공차를 정의할 수 있다.
전이 에너지 영역에 걸친 분산 곡선의 적분을 평가하는 것은 (예를 들어, 층 결함 등과 관련되는) 전이 에너지 영역 외부의 0이 아닌 분산 값에 민감하지 않고 노이즈가 있을 때 견고한 밴드 갭을 표시하는 계측 메트릭을 제공할 수 있다.
도 4는 본 개시의 하나 이상의 실시 예에 따른, 다층 격자에서 층의 밴드 갭 근처의 비유전율(relative permittivity)(ε2)의 허수 부분의 분산 곡선의 플롯(402)이다. 일 실시 예에서, 전이 에너지 영역은 ε2가 전이 에너지 영역에서 기하급수적으로 변하도록 광자 에너지 Es 및 Ee(또는 동등하게 파장)를 경계지음으로써(bound) 정의된다.
전이 에너지 영역(예를 들어, 도 4의 Es 및 Ee)의 경계(bound)는 당 업계에 공지된 임의의 방법을 사용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 전이 에너지 영역의 경계는 흡수 에지 근처의 분산 함수가 선택된 전이 공차 내에서 지수 함수에 의해 피팅될 수 있게 하는 경계 광자 에너지를 식별함으로써 결정될 수 있다. 다른 예로서, 전이 에너지 영역의 경계는 흡수 에지 근처의 분산 함수의 로그를 계산하고 선택된 전이 공차 내에서 선형 피팅(linear fit)을 가능하게 하는 경계 광자 에너지를 식별함으로써 결정될 수 있다.
다른 실시 예에서, 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭은 (예를 들어, 단계 206에서 생성된) 분산 곡선을 직선, 다항식, 구역별(piecewise) 다항식 또는 지수 함수와 같은, 그러나 이에 제한되지 않는 하나 이상의 함수 형태로 재구성함으로써 적어도 부분적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭은 전이 에너지 영역에서 광자 에너지의 지수 함수로서 우바흐(Urbach) 테일의 일반적인 형태로 분산 곡선을 재구성함으로써 적어도 부분적으로 결정될 수 있다. 따라서, 밴드 갭은 전이 에너지 영역에 걸쳐 테스트 층의 분산 곡선의 적분을 평가하는 것과 같은(이에 제한되지 않음) 임의의 방법을 사용하여 재구성된 분산 곡선으로부터 추출될 수 있다.
다른 실시 예에서, 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭은 딥 러닝 모델(예를 들어, 본 명세서에서 전술된 바와 같은 통계 모델)을 통해 적어도 부분적으로 결정될 수 있다.
방법(200)은 단계(208)에서 결정된 계측 메트릭에 기초하여, 제조된 디바이스 피처의 성능을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 트랜지스터의 "하이-k" 절연 층을 통한 누설 전류는 다층 격자를 포함하는 계측 타겟의 테스트 층의 밴드 갭에 비례하는 계측 메트릭에 기초하여 예측될 수 있다. 또한, 방법(200)은 단계(206)에서 결정된 하나 이상의 결정된 파라미터(예를 들어, 기하학적 및/또는 분산 파라미터) 중 임의의 것에 기초하여, 제조된 디바이스 피처의 성능을 예측하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제조된 디바이스 피처의 최종 성능을 추가로 예측하기 위하여 임계 치수, 측벽 각도, 측면 및 수평 치수와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는 기하학적 파라미터가 단계(208)에서 결정된 계측 메트릭과 함께 이용될 수 있다.
방법(200)은 단계(208)에서 결정된 계측 메트릭에 기초하여 디바이스 피처를 제조하는 것과 관련된 하나 이상의 프로세스 툴(예를 들어, 하나 이상의 성막 툴, 하나 이상의 리소그래피 툴, 하나 이상의 에칭 툴 등)을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 방법(200)은 계측 메트릭에 응답하여 적어도 하나의 프로세스 툴(예를 들어, 프로세스 툴(102))과 관련된 프로세스 레시피를 조정하는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 웨이퍼의 하나 이상의 계측 타겟 상의 계측 메트릭의 변동(및 따라서 테스트 층의 밴드 갭)은 동일한 웨이퍼 상의 후속 층의 하나 이상의 양상을 수정하기 위하여(예를 들어, 테스트 층의 변동을 보상하기 위하여) 사용될 수 있거나, 후속 생산 실행에서 제조된 디바이스의 하나 이상의 양상의 성막을 수정하는데 사용될 수 있다.
또한, 방법(200)은 단계(206)에서 결정된 하나 이상의 결정된 파라미터(예를 들어, 기하학적 및/또는 분산 파라미터) 중 임의의 것에 응답하여 적어도 하나의 프로세스 툴(예를 들어, 프로세스 툴(102))과 관련된 프로세스 레시피를 조정하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세스 레시피는 선택된 제조 및 성능 공차를 추가로 달성하기 위하여, 단계(208)에서 결정된 계측 메트릭과 관련하여 임계 치수, 측벽 각도, 측면 및 수평 치수와 같은, 그러나 이에 제한되지는 않는, 기하학적 파라미터에 기초하여 조정될 수 있다.
본 명세서에 기술된 주제(subject matter)는 때때로 다른 컴포넌트 내에 포함되거나 다른 컴포넌트와 연결된 상이한 컴포넌트를 도시한다. 이러한 도시된 아키텍처는 단지 예시적인 것이며, 사실상 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 개념적인 의미에서, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트의 임의의 배열은 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "관련(associated)"된다. 따라서, 특정 기능을 달성하기 위하여 본 명세서에서 결합된 임의의 두 컴포넌트는 아키텍처 또는 중간 컴포넌트에 관계 없이 원하는 기능이 달성되도록 서로 "관련된" 것으로 볼 수 있다. 마찬가지로, 그렇게 관련된 임의의 두 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하기 위하여 서로 "연결된(connected)" 또는 "결합된(coupled)" 것으로 볼 수 있고, 그렇게 관련될 수 있는 임의의 두 컴포넌트는 또한 원하는 기능을 달성하기 위하여 서로 "결합 가능한(couplable)" 것으로 볼 수 있다. 결합 가능(couplable)의 특정 예는 물리적 상호 작용 가능한 및/또는 물리적으로 상호 작용하는 컴포넌트 및/또는 무선으로 상호 작용 가능한 및/또는 무선으로 상호 작용하는 컴포넌트 및/또는 논리적으로 상호 작용 가능한 및/또는 논리적으로 상호 작용하는 컴포넌트를 포함하지만 이에 제한되지는 않는다.
본 개시 및 그 수반되는 많은 이점은 전술한 설명에 의해 이해될 것이라고 믿어지며, 개시된 주제로부터 벗어나지 않고 또는 모든 중요한 장점을 희생하지 않고, 컴포넌트의 형태, 구성 및 배열에서 다양한 변경이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다. 설명된 형태는 단지 설명적인 것이며, 이러한 변경을 포괄하고 포함하는 것은 하기 청구범위의 의도이다. 또한, 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해 정의된다는 것이 이해되어야 한다.
Claims (53)
- 분광 계측 시스템에 있어서,
입사 조명에 응답하여 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자(multilayer grating)로부터 나오는 방사선을 표시하는 분광 신호를 제공하도록 구성된 분광 계측 툴;
상기 분광 계측 툴에 통신 가능하게 결합된 제어기를 포함하고,
상기 제어기는 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
상기 프로그램 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하도록 구성되고,
상기 동작들은:
다층 격자와 관련된 하나 이상의 파라미터 - 상기 하나 이상의 파라미터는 상기 다층 격자의 테스트 층의 지오메트리를 표시하는 기하학적 파라미터 및 상기 테스트 층의 분산을 표시하는 분산 파라미터를 포함함 - 를 포함하는, 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자의 모델을 생성하는 동작;
상기 분광 계측 툴로부터 상기 모델링된 다층 격자에 대응하는 제조된 다층 격자의 분광 신호를 수신하는 동작;
선택된 공차(tolerance) 내에서 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 동작; 및
제조된 구조의 상기 테스트 층의 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여 상기 제조된 다층 격자의 테스트 층의 밴드 갭(band gap)을 계산하는 동작을 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 계측 메트릭은 전이 스펙트럼 영역(transition spectral region)에 걸친 상기 테스트 층의 분산 곡선의 적분(integral)을 포함하고,
상기 적분은 상기 테스트 층의 밴드 갭에 비례하고,
상기 분산 곡선은 상기 하나 이상의 분산 파라미터의 결정된 값에 의해 정의되며,
상기 전이 영역은 상기 분산 곡선이 선택된 전이 공차 내에서 기하급수적으로 변하는 범위를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 분산 파라미터의 결정된 값에 의해 정의된 상기 테스트 층의 분산 곡선은 상기 전이 스펙트럼 영역 내에서 기하급수적으로 변하는 우바흐 테일(Urbach tail)을 포함하도록 재구성되는 것인 분광 계측 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 분산 파라미터는:
상기 테스트 층의 흡광 계수(extinction coefficient), 상기 테스트 층의 유전 함수(dielectric function)의 허수부, 또는 상기 테스트 층의 밴드 갭 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제4항에 있어서, 상기 분산 파라미터는 분산 모델의 모델링 파라미터에 대응하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제5항에 있어서, 상기 분산 모델은:
브러그맨 유효 모델 근사(Bruggeman Effective Model Approximation) 모델, 코디 로렌츠 연속(Cody Lorenz Continuous) 모델, 타우 로렌츠(Tauc-Lorentz) 모델, 고조파 발진기(harmonic oscillator) 모델, 또는 포인트-투-포인트(point-to-point) 모델 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제5항에 있어서, 상기 분산 모델의 하나 이상의 분산 파라미터 중 적어도 하나는 상기 테스트 층의 결함 상태(defect state)에 민감한 것인 분광 계측 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 기하학적 파라미터는 상기 다층 격자의 적어도 하나의 층의 두께를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 다층 격자는 둘 이상의 층으로부터 형성된 주기적으로 분포된 요소(element)를 포함하는 격자 구조를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제9항에 있어서, 상기 기하학적 파라미터는:
상기 주기적으로 분포된 요소의 높이, 선택된 높이에서 주기적으로 분포된 요소의 폭, 또는 상기 주기적으로 분포된 요소의 측벽 각도 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 주기적으로 분포된 요소는 상기 다층 격자의 표면을 따라 하나 이상의 방향으로 분포되는 것인 분광 계측 시스템.
- 제11항에 있어서, 상기 다층 격자는 핀(fin) 격자를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 계측 메트릭은 공통 제조 프로세스로 제조된 트랜지스터 디바이스의 누설 전류를 표시하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제13항에 있어서,
상기 계측 메트릭에 기초하여 상기 트랜지스터 디바이스의 성능을 예측하는 동작을 더 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제14항에 있어서,
상기 계측 메트릭에 기초하여, 그리고 상기 하나 이상의 결정된 파라미터 중 적어도 하나에 또한 기초하여, 상기 트랜지스터 디바이스의 성능을 예측하는 동작을 더 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 결정된 파라미터 중 적어도 하나는:
상기 주기적으로 분포된 요소의 높이, 선택된 높이에서 상기 주기적으로 분포된 요소의 폭, 또는 상기 주기적으로 분포된 요소의 측벽 각도 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 계측 메트릭에 기초하여 상기 트랜지스터 디바이스를 제조하기 위한 하나 이상의 프로세스 툴을 제어하는 동작을 더 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 테스트 층은:
이산화 하프늄, 하프늄 실리케이트, 질화 하프늄 실리케이트, 또는 지르코늄 실리케이트 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 분광 계측 툴은:
조명원;
조명 빔을 상기 조명원으로부터 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자로 지향 시키도록 구성된 하나 이상의 조명 요소;
상기 조명 빔에 응답하여 상기 다층 격자로부터 나오는 방사선을 수집하도록 구성된 하나 이상의 수집(collection) 요소; 및
상기 수집된 방사선을 수신하고 상기 수집된 방사선을 표시하는 분광 신호를 제공하도록 구성된 검출기를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제19항에 있어서,
상기 분광 툴의 대기 환경 컴포넌트(atmosphere surrounding component)를 선택된 가스로 조절하기 위하여, 상기 분광 툴을 둘러싼 대기 조절 챔버를 더 포함하는 분광 계측 시스템. - 제20항에 있어서, 상기 선택된 가스는 120 나노미터 내지 2500 나노미터 범위의 파장에 투명한 가스를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제20항에 있어서, 상기 선택된 가스는 120 나노미터 내지 300 나노미터 범위의 파장에 투명한 가스를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제20항에 있어서, 상기 선택된 가스는 150 나노미터 내지 193 나노미터 범위의 파장에 투명한 가스를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제20항에 있어서, 상기 선택된 가스는 불활성 가스를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제20항에 있어서, 상기 선택된 가스는 질소 또는 아르곤 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제19항에 있어서, 상기 조명원은 레이저 소스 또는 레이저 구동 광원 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 분광 계측 툴은 엘립소미터(ellipsometer), 반사계(reflectometer), 이미징 시스템, 또는 라만 분광계(Raman spectrometer) 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템.
- 제19항에 있어서, 상기 분광 계측 툴은:
분광 엘립소미터, 분광 반사계, 단일 파장 엘립소미터, 단일 파장 반사계, 각분해(angle-resolved) 엘립소미터, 또는 각분해 반사계 중 적어도 하나를 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 다층 격자의 모델을 결정하는 동작은, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상(aspect) 사이의 통계적 관계를 결정하는 동작을 포함하고,
선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 동작은,
상기 결정된 통계적 관계에 기초하여 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 동작을 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제29항에 있어서, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 동작은:
상기 하나 이상의 파라미터의 복수의 값으로 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호를 시뮬레이션하는 동작; 및
상기 시뮬레이션된 분광 신호에 기초하여, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 동작을 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제29항에 있어서, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 동작은:
상기 하나 이상의 파라미터의 복수의 값으로 제조된 상기 다층 격자의 복수의 인스턴스를 포함하는 기준 샘플(reference sample)을 생성하는 동작;
상기 기준 샘플 상에서 상기 다층 격자의 복수의 인스턴스의 분광 신호를 측정하는 동작;
상기 기준 샘플 상의 상기 다층 격자의 복수의 인스턴스에 대한 하나 이상의 파라미터의 값을 계측 툴로 측정하는 동작; 및
상기 측정된 분광 신호에 기초하여, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 동작을 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 제29항에 있어서, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계는:
선형 모델, 신경망, 딥 러닝 모델, 또는 서포트 벡터 머신 프로세스 중 적어도 하나에 의해 결정되는 것인 분광 계측 시스템. - 제1항에 있어서, 선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 동작은:
상기 모델링된 다층 격자의 시뮬레이션된 분광 신호와 상기 선택된 공차 내에서 상기 제조된 다층 격자의 측정된 분광 신호 사이의 차이를 최소화하기 위하여 상기 하나 이상의 파라미터의 값을 회귀(regression) 파라미터로서 계산하는 동작을 포함하는 것인 분광 계측 시스템. - 밴드 갭 정량화(quantification) 방법에 있어서,
둘 이상의 층으로부터 형성된 다층 격자를 포함하는 계측 타겟의 모델 - 상기 모델은 상기 다층 격자와 관련된 하나 이상의 파라미터로 파라미터화되고(parameterized), 상기 하나 이상의 파라미터는 상기 다층 격자와 관련된 기하학적 파라미터 및 둘 이상의 층의 테스트 층의 분산을 표시하는 분산 파라미터를 포함함 - 을 생성하는 단계;
상기 모델링된 다층 격자에 대응하는 제조된 다층 격자의 분광 신호를 측정하는 단계;
선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 단계; 및
상기 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여 상기 제조된 다층 격자의 테스트 층의 밴드 갭을 표시하는 계측 타겟에 대한 계측 메트릭을 계산하는 단계를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제34항에 있어서,
상기 계측 메트릭은 전이 스펙트럼 영역(transition spectral region)에 걸친 상기 테스트 층의 분산 곡선의 적분을 포함하고,
상기 적분은 상기 테스트 층의 밴드 갭에 비례하고,
상기 분산 곡선은 상기 하나 이상의 분산 파라미터의 결정된 값에 의해 정의되며,
상기 전이 영역은 상기 분산 곡선이 선택된 전이 공차 내에서 기하급수적으로 변하는 범위를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제35항에 있어서, 상기 하나 이상의 분산 파라미터의 결정된 값에 의해 정의된 상기 테스트 층의 분산 곡선은 상기 전이 스펙트럼 영역 내에서 기하급수적으로 변하는 우바흐 테일을 포함하도록 재구성되는 것인 밴드 갭 정량화 방법.
- 제34항에 있어서, 상기 분산 파라미터는:
상기 테스트 층의 흡광 계수, 유전 함수의 허수부, 또는 밴드 갭 중 적어도 하나를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제34항에 있어서, 상기 기하학적 파라미터는 상기 다층 격자의 적어도 하나의 층의 두께를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법.
- 제34항에 있어서, 상기 다층 격자는 둘 이상의 층으로부터 형성된 주기적으로 분포된 요소를 포함하는 격자 구조를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법.
- 제39항에 있어서, 상기 기하학적 파라미터는:
상기 주기적으로 분포된 요소의 높이 또는 선택된 높이에서 주기적으로 분포된 요소의 폭 중 적어도 하나를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제34항에 있어서, 상기 계측 메트릭은 공통 제조 프로세스로 제조된 트랜지스터 디바이스의 누설 전류를 표시하는 것인 밴드 갭 정량화 방법.
- 제41항에 있어서,
상기 계측 메트릭에 기초하여 상기 트랜지스터 디바이스의 성능을 예측하는 단계를 더 포함하는 밴드 갭 정량화 방법. - 제34항에 있어서,
상기 계측 메트릭에 기초하여 상기 트랜지스터 디바이스를 제조하기 위한 프로세스 툴을 제어하는 단계를 더 포함하는 밴드 갭 정량화 방법. - 제34항에 있어서,
선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 단계는:
상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 통계적 관계에 기초하여 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 단계를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제44항에 있어서,
상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 단계는:
상기 하나 이상의 파라미터의 복수의 값으로 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호를 시뮬레이션하는 단계; 및
상기 시뮬레이션된 분광 신호에 기초하여, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 단계를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제44항에 있어서,
상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 단계는:
상기 하나 이상의 파라미터의 복수의 값으로 제조된 상기 다층 격자의 복수의 인스턴스를 포함하는 기준 샘플을 생성하는 단계;
상기 기준 샘플 상에서 상기 다층 격자의 복수의 인스턴스의 분광 신호를 측정하는 단계;
상기 기준 샘플 상의 상기 다층 격자의 복수의 인스턴스에 대한 상기 하나 이상의 파라미터의 값을 계측 툴로 측정하는 단계; 및
상기 측정된 분광 신호에 기초하여, 상기 하나 이상의 파라미터의 특정 값과 상기 모델링된 다층 격자의 분광 신호의 특정 양상 사이의 통계적 관계를 결정하는 단계를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제34항에 있어서,
선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 단계는:
상기 선택된 공차 내에서 상기 모델링된 다층 격자의 시뮬레이션된 분광 신호와 상기 제조된 다층 격자의 측정된 분광 신호 사이의 차이를 최소화하기 위하여 상기 하나 이상의 파라미터의 값을 회귀 파라미터로서 계산하는 단계를 포함하는 것인 밴드 갭 정량화 방법. - 제조(fabrication) 시스템에 있어서,
프로세스 레시피에 기초하여 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자를 제조하기 위한 하나 이상의 프로세스 툴;
입사 조명에 응답하여, 상기 하나 이상의 프로세스 툴에 의해 제조된 다층 격자로부터 나오는 방사선을 표시하는 분광 신호를 제공하도록 구성된 분광 계측 툴;
상기 분광 계측 툴 및 상기 하나 이상의 프로세스 툴에 통신 가능하게 결합된 제어기를 포함하고,
상기 제어기는 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
상기 프로그램 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하도록 구성되고,
상기 동작들은:
다층 격자와 관련된 하나 이상의 파라미터 - 상기 하나 이상의 파라미터는 상기 다층 격자의 테스트 층의 지오메트리를 표시하는 기하학적 파라미터 및 상기 테스트 층의 분산을 표시하는 분산 파라미터를 포함함 - 를 포함하는, 둘 이상의 층을 포함하는 다층 격자의 모델을 생성하는 동작;
상기 분광 계측 툴로부터 상기 모델링된 다층 격자에 대응하는 제조된 다층 격자 - 상기 제조된 다층 격자는 선택된 프로세스 레시피에 기초하여 상기 하나 이상의 프로세스 툴에 의해 제조됨 - 의 분광 신호를 수신하는 동작;
선택된 공차 내에서 상기 측정된 분광 신호에 대응하는 시뮬레이션된 분광 신호를 제공하는 상기 모델링된 다층 격자의 하나 이상의 파라미터의 값을 결정하는 동작;
상기 제조된 구조의 테스트 층의 하나 이상의 파라미터의 결정된 값에 기초하여 상기 제조된 다층 격자의 테스트 층의 밴드 갭을 계산하는 동작; 및
상기 테스트 층의 예측된 밴드 갭에 기초하여, 다층 격자를 제조하기 위한 상기 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 프로세스 레시피를 조정하는 동작을 포함하는 것인 제조 시스템. - 제48항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성되고, 상기 프로그램 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
상기 하나 이상의 파라미터의 결정된 값 중 적어도 하나에 기초하여, 다층 격자를 제조하기 위한 상기 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 프로세스 레시피를 조정하는 동작을 수행하게 하도록 구성되는 것인 제조 시스템. - 제49항에 있어서, 상기 하나 이상의 파라미터의 결정된 값 중 적어도 하나는:
임계 치수, 측벽 각도, 또는 필름 두께 중 적어도 하나를 포함하는 것인 제조 시스템. - 제48항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세스 툴은:
재료 성막 툴, 리소그래피 툴, 또는 에칭 툴 중 적어도 하나를 포함하는 것인 제조 시스템. - 제48항에 있어서, 상기 테스트 층의 예측된 밴드 갭에 기초하여, 다층 격자를 제조하기 위한 상기 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 레시피를 조정하는 동작은:
상기 테스트 층의 밴드 갭의 편차(deviation)를 보상하기 위하여 상기 하나 이상의 프로세스 툴의 현재 생산 실행(current production run)에서 상기 프로세스 레시피를 조정하는 동작을 포함하는 것인 제조 시스템. - 제48항에 있어서, 상기 테스트 층의 예측된 밴드 갭에 기초하여, 다층 격자를 제조하기 위한 상기 하나 이상의 프로세스 툴을 위한 레시피를 조정하는 동작은:
상기 테스트 층의 밴드 갭의 편차를 보상하기 위하여 상기 하나 이상의 프로세스 툴의 후속 생산 실행(subsequent production run)에서 상기 프로세스 레시피를 조정하는 동작을 포함하는 것인 제조 시스템.
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