KR20200135218A - 전자 빔 주사 전자 현미경검사를 사용하는 비-파괴적 방식으로의 진보된 반도체 디바이스들에서의 피쳐들의 고해상도 3차원 프로파일링 - Google Patents

전자 빔 주사 전자 현미경검사를 사용하는 비-파괴적 방식으로의 진보된 반도체 디바이스들에서의 피쳐들의 고해상도 3차원 프로파일링 Download PDF

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Abstract

SEM의 전자 빔이 3D 피쳐를 포함하는 선택된 영역 상에 충돌할 때 3D 피쳐 내의 전위 분포를 모의하는 모델을 사용하여 복수의 에너지 필터 값들이 획득된다. 모의된 전위 분포를 분석함으로써, 복수의 에너지 필터 값들과 길이 방향을 따른 3D 피쳐의 개개의 깊이들 사이의 대응관계가 추출된다. 복수의 에너지 필터 값들에 대응하는 3D 피쳐의 복수의 SEM 이미지들이 획득된다. 복수의 에너지 필터 값들과 개개의 깊이들 사이의 추출된 대응관계에 기반하여, 복수의 SEM 이미지들이 그들 개개의 깊이들과 연관된다. 3D 피쳐의 다양한 깊이들로부터 획득된 복수의 SEM 이미지들로부터 3D 피쳐의 합성 3D 프로파일이 생성된다.

Description

전자 빔 주사 전자 현미경검사를 사용하는 비-파괴적 방식으로의 진보된 반도체 디바이스들에서의 피쳐들의 고해상도 3차원 프로파일링{HIGH-RESOLUTION THREE-DIMENSIONAL PROFILING OF FEATURES IN ADVANCED SEMICONDUCTOR DEVICES IN A NON-DESTRUCTIVE MANNER USING ELECTRON BEAM SCANNING ELECTRON MICROSCOPY}
본 개시내용의 실시예들은 일반적으로, 주사 전자 현미경검사(SEM)로부터 도출된 정밀한 3차원 프로파일들을 사용하여 반도체 웨이퍼 상의 미세한 피쳐들을 이미징하는 것에 관한 것이다.
반도체 집적 회로들의 제조 공정은, 고해상도 계측 측정들을 요구한다. 고종횡비 구조들을 포함하는, 다양한 종횡비들을 갖는 3차원(3D) 구조들의 프로파일들은, 효과적인 공정 최적화 및 제어를 위해 길이 방향(z-축)을 따라 정확하게 특성화될 필요가 있다. 지금까지, 전체 프로파일 특성화는 주로 주사 전자 현미경(x-SEM) 또는 투과 전자 현미경(TEM) 하에서 길이방향 단면을 검사하는 것과 같은 파괴적 이미징 기법들에 의해 이루어졌으며, 이들은, 얕은 또는 심층 구조들의 실제 3D 프로파일을 정확하게 밝히는 데 유용하지만, 수집된 정보는 웨이퍼 상의 작은 구역들(매우 낮은 통계치)로 제한되고, 샘플 준비가 시간 소모적일 수 있다. 더욱이, 측정은, 반-수동적인 샘플 준비로 인해 변동성에 취약하다.
본원에서, 전자 빔(e-빔) 이미징을 사용하여 고종횡비, 중간 종횡비, 및 저종횡비 반도체 구조들의 3D 프로파일들을 획득하기 위한 방법이 제안된다. e-빔 이미징의 비-파괴적 속성은, 프로파일링 분석을 대규모(즉, 대량의 측정들)로 이루어질 수 있게 하여, 전체 웨이퍼의 통계적 개관을 제공한다. 게다가, e-빔 프로파일링은, x-SEM 및 TEM에서 통상적으로 이루어지는 바와 같이 길이방향 단면에 접근하기 위해 웨이퍼를 파괴하지 않고도 인-라인으로 사용될 수 있다. 이러한 비-파괴적 접근법은, 생산 라인에서 나머지 웨이퍼 처리와 통합되는 것이 실현가능하기 때문에, 처리량을 개선하고 비용을 최적화한다.
다음은 본 개시내용의 일부 양상들의 기본적인 이해를 제공하기 위한 본 개시내용의 간략화된 개요이다. 이러한 개요는 본 개시내용의 포괄적인 개관이 아니다. 이러한 개요는, 본 개시내용의 주요 또는 핵심 요소들을 식별하거나 본 개시내용의 특정 구현들의 임의의 범위 또는 청구항들의 임의의 범위를 기술하도록 의도되지 않는다. 그것의 유일한 목적은, 이후에 제시되는 더 상세한 설명에 대한 서론으로서 간략화된 형태로 본 개시내용의 일부 개념들을 제시하는 것이다.
본원에 개시된 기법은, 상이한 에너지 필터 값들을 적용함으로써 획득되는 다양한 깊이들에서의 (최적화된 작업점, 예컨대, 최적화된 전자 랜딩 에너지, 프레임률 등에서 획득되는) 일련의 2차원(2D) SEM-기반 평면 기하학적 프로파일 이미지들을 획득한다. 각각의 에너지 필터 값을 깊이로 변환하는 것을 허용하는, 구조 내부의 전위 분포를 결정하기 위한 방법이 개발되었다. 따라서, 각각의 이미지는, 피쳐의 임계 치수(CD)들을 포함하는 관심 치수들(예컨대, 반경들, 직경, 측방향 CD 등)이 기록될 수 있는 특정 깊이에서의 2D 단면 윤곽을 표현한다. 이어서, 2D 이미지들은, 길이방향인 z-축을 따른, 구조의 합성 3D 프로파일을 생성하는 데 사용된다.
구체적으로, 본 개시내용은, 주사 전자 현미경(SEM)에 의해 스캐닝될 반도체 디바이스의 영역을 선택하고 ― 그 영역은, 유한 깊이를 갖는 3차원(3D) 피쳐를 포함함 ―; SEM의 전자 빔이 3D 피쳐를 포함하는 선택된 영역 상에 충돌할 때 3D 피쳐 내의 전위 분포를 모의하는(simulate) 모델을 사용하여 복수의 에너지 필터 값들을 획득하고; 모의된 전위 분포를 분석함으로써, 복수의 에너지 필터 값들과 길이 방향을 따른 3D 피쳐의 개개의 깊이들 사이의 대응관계를 추출하고; SEM에 복수의 에너지 필터 값들을 적용하고; 복수의 에너지 필터 값들에 대응하는 3D 피쳐의 복수의 SEM 이미지들을 획득하고; 복수의 에너지 필터 값들과 개개의 깊이들 사이의 추출된 대응관계에 기반하여, 복수의 SEM 이미지들을 그들 개개의 깊이들과 연관시키고; 3D 피쳐의 다양한 깊이들로부터 획득된 복수의 SEM 이미지들로부터 3D 피쳐의 합성 3D 프로파일을 생성하기 위한 방법 및 대응하는 시스템을 설명한다.
본 개시내용은, 아래에 주어진 상세한 설명으로부터 그리고 본 개시내용의 다양한 실시예들의 첨부된 도면들로부터 더 완전히 이해될 것이다.
도 1은, 3D 심층 구조의 최하부 표면과 최상부 표면 사이의 전압 차이를 사용하여 3D 심층 구조들로부터의 전자들이 어떻게 추출될 수 있는지를 예시한다.
도 2는 3D 심층 구조 내의 전위 분포를 예시하며, 여기서, 검출된 전자의 에너지는, 이차 전자의 방출 위치에 따른 전위만큼 이차 전자 에너지 분포로부터 오프셋된다.
도 3은, 다양한 깊이들에서 3D 심층 구조의 반경방향 프로파일들을 모의하는 모델로부터 획득된 파형들을 예시한다.
도 4a는, 측방향을 따라 배치된 3D 심층 구조의 어레이를 예시한다.
도 4b는, 상이한 에너지 필터 값들에서의 3D 심층 구조의 측방향 어레이에 대응하는 파형들을 예시한다.
도 4c는, 도 4b에서의 파형들로부터의 3D 심층 구조들의 측방향 어레이의 프로파일의 재구성을 예시한다.
도 5는, 3D 심층 구조들의 어레이의 모의된 라인 스캔들을 측정된 라인 스캔들과 비교한다.
도 6은, 기계로 하여금 본원에 논의된 방법들 중 임의의 하나 이상의 방법을 수행하게 하기 위한 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템의 예시적인 기계를 예시한다.
본 개시내용의 실시예들은, 3D 피쳐 내의 전위 분포를 모의하고 에너지 필터 값들과 3D 피쳐의 개개의 깊이들 사이의 대응관계를 추출하는 모델에 의해 컴퓨팅되는 상이한 에너지 필터 값들에서 획득된 주사 전자 현미경(SEM) 이미지들을 사용하여 비-파괴적 방식으로 전자 디바이스들의 특징적인 3D 피쳐들의 3차원 프로파일들을 구성하기 위한 신규한 고해상도 기법들에 관한 것이다. 전자 디바이스들은, 웨이퍼 상에 형성되는 진보된 반도체 디바이스들일 수 있다. 일부 반도체 디바이스들은, 고종횡비(HAR)를 갖는 구조들을 가질 수 있다. 예컨대, 현재 및 차세대 반도체 디바이스들, 디스플레이 디바이스들, 광기전력 디바이스들, 초소형-전자-기계 시스템(MEMS) 디바이스들 등에서 일상적으로 사용되는 HAR 구조들은 일반적으로, 1:10보다 큰 종횡비, 더 전형적으로는, 1:40 내지 1:200 범위 내의 종횡비를 갖는다. 그러나, 본 개시내용은 임의의 특정 종횡비에 제한되지 않으며, 저종횡비 및 중간 종횡비 구조들에 대해 또한 동등하게 적용가능하다. HAR 구조들의 예시적인 예들은, 채널 홀들, 슬릿들, 트렌치들 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는다. 특정 예들은, 3D NAND 메모리 디바이스들에서의 메모리 홀들을 포함한다. 본 발명의 개념들을 예시하기 위해 본 명세서에서는 원형 메모리 홀의 이미징 및 계측이 상세히 설명되지만, 관련 기술분야의 통상의 기술자들은, 다른 기하학적 구조에 대한 개시된 기법의 적용을 추론할 수 있다. 다른 기하학적 구조들의 예들은, 트렌치들, 이를테면, 트랜지스터들의 얕은 트렌치 격리에서 사용되는 것들을 포함한다.
종횡비와 관계없이, 3D 디바이스 피쳐들은, 공정(이를테면, 식각 공정 또는 증착 공정)이 진행되고 구조들의 종횡비가 변함에 따라 공정 파라미터들을 조정할 수 있도록 상세한 계측을 사용하여 잘 특성화되어야 한다. 예컨대, 식각 공정에서는, 시간에 따라 피쳐의 종횡비가 변함에 따라, 식각률이 변한다. 디바이스 피쳐들의 정확한 특성화는, 식각 공정 파라미터들의 효과적인 조정을 가능하게 한다. 디바이스 피쳐 특성화를 위한 현재의 접근법들은, 수직(또는 길이방향) 구획을 따른 SEM 이미지들, 및/또는 투과 전자 현미경검사(TEM) 이미지들을 사용한다. 이러한 이미징 기법들은 일반적으로, 제한된 수의 디바이스 특성화 메트릭들만이 획득되는 단일 평면 구획의 이미지만을 제공한다.
본 방법은, 보통의 하향식 이미징을 수행하고, (격리된 구조 또는 구조들의 어레이로부터의) 디바이스 피쳐의 상이한 높이들/깊이들에서 2차원(2D) 평면 기하학적 프로파일들(예컨대, 원형)을 추출한다. 이어서, 상이한 높이들/깊이들에서의 2D 평면 기하학적 프로파일들은, 디바이스 피쳐의 하나의 합성 3D 프로파일을 재구성하기 위해 그들의 대응하는 깊이들에 대해 플로팅된다. 식각 또는 세정 공정과 같은 공정을 특성화하기 위해, 각각의 깊이에서의 임계 치수(CD)가 기록될 수 있다. CD의 예들은, 피쳐가 원형인 경우, 반경 또는 직경을 포함할 수 있다. 다른 관심 치수들 또는 특성들, 이를테면, 테이퍼, 경사, 노치, 대칭성, 타원율, 라인 폭 거칠기(LWR; line width roughness), 라인 가장자리 거칠기(LER; line edge roughness) 등이 또한 기록될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 재구성된 프로파일은 결함 검토에 사용될 수 있다.
본 방법의 장점들은, (1) 제조 공정 시퀀스에 용이하게 통합될 수 있는 비-파괴적 기법; (2) 효율적인 비용; (3) 저종횡비, 중간 종횡비, 및 고종횡비 피쳐들/구조들에 대한 3D 프로파일링의 전체 웨이퍼 적용범위; (4) 측정들의 더 높은 정확성 및 자동화를 포함하지만 이에 제한되지 않는다.
도 1은, 3D 심층 구조의 최하부 표면과 최상부 표면 사이의 전압 차이를 사용하여 3D 심층 구조들로부터의 전자들이 어떻게 추출될 수 있는지를 예시한다. 도 1에 도시된 3D 심층 구조(100)는, 메모리 홀, 트렌치, 또는 최상부 표면(106), 최하부 표면(104), 및 최상부 표면과 최하부 표면을 연결하는 측벽(102)을 갖는 일부 다른 구조일 수 있다. 측벽(102)은, 관념적인 경우에서는 완전히 수직일 수 있지만, 설계에 의해서 또는 공정 변동에 의해 유발된, (실측은 아니지만) 도 1에 도시된 바와 같은 약간의 측벽 경사를 가질 수 있다. 도 1의 좌측에 도시된 바와 같이, 전기장의 부재 시, 최하부 표면으로부터 방출되는 대부분의 이차 전자들(108)이 구조(100) 위의 검출기 위치에 도달하지 못할 수 있는 한편, 소수의 이차 전자들(110)이 검출기에 도달한다. 전반적으로, 최하부 표면(104)로부터 수신된 신호는 최상부 표면(106)으로부터 수신된 신호보다 훨씬 더 약하다. 따라서, 구조(100)의 결과적인 SEM 이미지는 이미지(120)처럼 보일 수 있다. 그러나, 도 1의 우측에 도시된 바와 같이, 전기장으로 인해 최상부 표면과 최하부 표면 사이에 전압 차이가 생성되는 경우, 최하부 표면으로부터의 다량의 이차 전자들(112)이 검출기에 도달할 것이다. 전기장이 인가될 때, 구조(100)의 결과적인 SEM 이미지는 이미지(130)처럼 보일 수 있다. 구조(100)의 적어도 일부는, 최상부 표면과 최하부 표면 사이에 전위차를 생성 및 유지하기 위해 비-전도성일 필요가 있다는 것을 유의한다. 예컨대, 최상부 표면(106)은 유한 전압 'V'(양의 전하 부호들(114)로 도시됨)에 있을 수 있는 반면, 최하부 표면은 '영(zero)' 전압에 있을 수 있다. '영' 전압이 반드시 수치 값 '영'에 있음을 의미하지는 않으며, 단지, 도 2에 도시된 바와 같이, 최상부 표면과 최하부 표면 사이의 전압 차이가 'V'임을 의미한다는 것을 유의한다.
도 2는, 3D 심층 구조 내의 전위 분포를 예시한다. 전위 분포는, 3D 심층 구조를 포함하는 영역을 사전-하전(pre-charging)시킴으로써 생성될 수 있다. 사전-하전은, 심층 구조의 최상부 표면과 최하부 표면 사이에 전위차를 설정하는 기법으로, 심층 구조의 적어도 일부는 전위차를 유지하기 위해 비-전도성이다. 결과적인 전기장은 심층 구조 내부로부터의 전자들을 e-빔 검출기들을 향해 가속시키며, 그에 따라, 심층 구조 내에서부터의 신호가 증가된다.
사전-하전은 또한, 심층 구조 내에서부터 방출되는 전자들 사이에 차별화를 일으키는데, 방출 위치가 깊을수록 전자가 겪을 전위차가 더 크다. 결과적으로, 방출된 전자들의 에너지 스펙트럼은, 그들의 방출 위치의 깊이에 비례하는 오프셋만큼 편이된다.
에너지 필터를 사용하여, 검출된 전자들의 에너지에서의 변화가 모니터링되어, 전자들이 비롯된 깊이로 변환될 수 있다. 각각의 이미지는, 에너지 필터 값과 연관된 깊이에서의 2D 단면 기하학적 프로파일을 표현한다. 관련된 관심 치수(예컨대, 원형 2D 단면 이미지의 직경)가 측정되고 순차적으로 조합되어 심층 구조의 내측 벽들의 3D 프로파일을 재구성할 수 있다.
특정 시야(FOV; field of view)가 사전-하전될 수 있거나, 전위 분포를 생성하기 위한 요구되는 전하를 생성함에 있어 고배율 FOV가 충분할 수 있다. 배율, 선량, 및 픽셀 크기가 최대 하전 전압에 도달하도록 변할 수 있다. 하전은 물질 의존적이므로, 하전 파라미터들은 특정 웨이퍼에 의존한다. 일차 빔의 랜딩 에너지는, 검사되는 웨이퍼 및 3D 심층 구조의 물질에 따라, 50 내지 3000 V일 수 있다. 사전-하전이 별개의 단계로서 사용되는 경우, 사전-하전 단계에서의 이미징 설정이 반드시 최종 이미징에 사용되는 설정은 아니라는 것을 유의한다. 사전-하전 스테이지에서는, 심층 구조의 최상부 표면과 최하부 표면 사이에 충분한 양의 전압 차이를 생성하는 것이 목표이다. 최종 이미징 모드는, 충분한 전압 차이를 달성하기보다는 최상의 해상도, 대비, 및 신호-대-잡음 비(SNR)를 달성하도록 설정된다. 최종 이미징 단계에서, 에너지 필터는, 그것들을 포함하는 모든 이차 전자들이 심층 구조에서 가속되는 값으로 설정된다. 예컨대, 하전 전압이 V인 경우, 에너지 필터(EF)는 다음과 같이 설정될 수 있다:
Figure pat00001
. 이는, 심층 구조 내에서부터 방출되는 모든 전자들이 차단됨을 보장한다. SEM 이미지들은, 다양한 에너지 필터 값들, 예컨대, 1 V, 5 V, 또는 10 V의 단계들 또는 임의의 다른 미리 결정된 램핑 단계로 램핑될 수 있는 EF 값들에서 획득된다. 단계 값은 z-해상도를 최적화하도록 설정된다. 요구되는 경우, 모든 각각의 SEM 이미지 포착 전에, 사전-하전 조건이 설정될 수 있다. 이는, 예컨대, 웨이퍼의 고유한 특성들 때문에 하전이 안정적이지 않을 때 특히 유용할 수 있다.
에너지 필터 값을 깊이로 변환하는 것은, 구조의 표면을 따라 전위가 어떻게 분포되는지를 알 것을 요구한다. 모델은, 다음의 방법론에 기반하여 심층 구조 내에서의 전위 분포를 모의할 수 있다. 모델은, E0이 정규 이차 전자 에너지 분포인 경우, 하전을 이용하여, 검출된 전자의 에너지가 이차 전자의 방출 위치(즉, x, y, z 좌표들)에 따라 전위
Figure pat00002
만큼 이차 전자 에너지 분포로부터 오프셋된다는 사실에 기반한다. 예컨대, 최상부 표면(106)이 z = 0을 갖는 것으로 가정되고 최하부 표면(104)이 z = z1을 갖는 것으로 가정되는 경우, 최하부 표면(104)으로부터 방출되는 전자들과 연관된 에너지 E(z1)은,
Figure pat00003
일 것이며, 여기서, 'e'는 전자의 전하를 나타낸다. 유사하게, 깊이 z2에서 측벽(102)으로부터 방출되는 전자들과 연관된 에너지 E(z2)는
Figure pat00004
일 것이다. E(z2)＜E(z1)이고,
Figure pat00005
임을 유의한다. 일반적으로, 에너지 오프셋은, 다음의
Figure pat00006
와 같이 표현되며, 여기서, z = 0은 심층 구조의 최상부 표면이다.
전위 분포
Figure pat00007
을 결정하기 위한 몇몇 옵션들이 존재한다. 하나의 옵션은, 도 3에 도시된 파형들(315, 325, 335, 및 345)과 같은 모의된 파형들에 최적합한 것을 찾는 것이다. 다양한 하전 값들에서 z-축을 따라 선형으로 분포된 전위가 가정될 수 있다. 모의된 EF는 특정 깊이에 대응한다. 측정된 파형들(EFmeasured)은 모의된 파형(EFsimulated)에 적합하다. 일반적으로, EFmeasured 값들은 대응하는 EFsimulated와 동일하지 않다. EFmeasured는 구조 내의 전위 분포를 재구성하기 위해 깊이로 변환된다. 도 3에서, 이미지들(310, 320, 330, 및 340)은, 다양한 깊이들에 대응하는 다양한 EF 값들에 대한, 구조의 모의된 2D 기하학적 프로파일들이다. 파형들의 피크들에 의해 임계 치수(즉, 직경)가 결정되며, 여기서, 파형들은 에너지 필터 값에 의존한다.
제2 옵션은, 다양한 다른 비-선형 전위 분포들(예컨대, z의 2차, 로그 등)을 가정하는 것이다. 이어서, 측정된 EF와 모의된 EF의 파형들이 매칭되는 분포가 구조 내의 실제 전위 분포로서 취해진다. 이러한 방법은 에너지 필터 값을 변화시키지 않는다는 것을 유의한다.
제3 옵션은, 최적합 방법론을 사용하는 x-SEM/TEM 이미지들과의 비교이며, 여기서, 에너지 대역들과 x-SEM/TEM으로부터의 길이방향 단면 사이의 상관 함수가 사용되어 실제 전위 분포가 결정된다. 이러한 절차는, x-z 평면의 2D 단면을 생성한다. 스캐닝 방향을 90 도만큼 회전시키는 것은, y-z 단면을 제공한다. 완전한 3D 프로파일 재구성은 다수의 스캐닝 회전들을 요구할 것이다. 본 개시내용의 실시예들은, 이러한 제3 옵션보다 더 양호한 해결책을 제공한다.
도 4a는, 라인 스캐닝될 나란히 배치된 3개의 연속적인 심층 구조(400a, 400b, 및 400c)를 갖는 어레이를 도시한다. 구조(400a)는, 측벽들(402a 및 402b) 및 최하부 표면(404a)을 갖는다. 구조(400b)는, 측벽들(412a 및 412b) 및 최하부 표면(404b)을 갖는다. 구조(400c)는, 측벽들(422a 및 422b) 및 최하부 표면(404c)을 갖는다.
도 4c는, 도 4a에 도시된 어레이의 측벽들이, 위에 설명된 바와 같이, 어레이에서의 심층 구조들 내의 전위 분포를 예측하는 모델에 의해 제안된 다양한 에너지 필터 값들에 대응하는 모의된 파형들(이를테면, 도 4b에 도시된 파형들)을 사용하여 어떻게 재구성되고 플롯(450)과 같이 플로팅되는지를 예시한다. 플롯들(452a 및 452b)은 구조(400a)의 측벽들을 나타내고, 플롯들(462a 및 462b)은 구조(400b)의 측벽들을 나타내고, 플롯들(472a 및 472b)은 구조(400c)의 측벽들을 나타낸다. 대응하는 에너지 필터 값들로부터 추출된 깊이 값들이 도 4c에서 x-축을 따른 측방향 위치를 따라 플로팅된다는 것을 유의한다. 측방향 위치들은, 도 5의 이미지(550)에 도시된 선(551)과 같은 스캐닝 라인을 따른 좌표들이다.
도 4b는, 도 4a에 도시된 구조의 SEM 이미지들의 전형적인 라인 스캔들을 도시한다. 도 4b에서, x-축은 측방향 좌표(예컨대, 스캐닝 라인을 따른 x 좌표)이고, y-축은 임의적 단위(a.u)의 그레이 레벨이다. 그레이 레벨은, 스캐닝 라인을 따른 픽셀의 휘도를 표현한다. 도 4b는, 5개의 상이한 에너지 필터 값(EF1, EF2, EF3, EF4, 및 EF5)에 대응하는 5개의 파형의 예들을 도시한다. 명확화를 위해 단지 5개의 파형이 도시되지만, EF 값이 미리 결정된 단계들로 램핑 업될 때 더 많은 파형들이 생성된다는 것을 유의한다. 측벽의 위치는 그레이 레벨에서의 피크에 의해 표시된다. 예컨대, EF1에 대한 그레이 레벨에서의 피크에서의 지점(480)은 EF1과 연관된 깊이에서의 구조(400a)의 측벽 위치를 나타낸다. 유사하게, EF2에 대한 그레이 레벨에서의 피크에서의 지점(481)은 EF2와 연관된 깊이에서의 측벽(402a) 위치를 나타내고, EF3에 대한 그레이 레벨에서의 피크에서의 지점(482)은 EF3과 연관된 깊이에서의 측벽 위치를 나타내고, EF4에 대한 그레이 레벨에서의 피크에서의 지점(483)은 EF4와 연관된 깊이에서의 측벽 위치를 나타내고, EF1에 대한 그레이 레벨에서의 피크에서의 지점(484)은 EF5와 연관된 깊이에서의 측벽 위치를 나타낸다. 구조(400b)에 대해, 지점들(485-489)은 EF 값들(EF1-EF5)에 대한 측벽(412b) 위치를 나타낸다.
도 5는, 3D 심층 구조들의 어레이의 모의된 라인 스캔들을 측정된 라인 스캔들과 비교한다. 도 5에서, x-축은 측방향 좌표(예컨대, 스캐닝 라인을 따른 x 좌표)이고, y-축은 임의적 단위(a.u)의 그레이 레벨이다. 그레이 레벨들은, 도 4a에 도시된 바와 같은 나란히 배치된 3개의 심층 구조의 어레이의 평면도(2D 기하학적 프로파일)를 도시하는 이미지(550)에 도시된 바와 같은 라인 스캔을 따른 픽셀의 대응하는 휘도를 표현한다. 도 5에서, 더 두꺼운 선들은 휘도의 측정된 값들을 도시하고, 더 얇은 선들은 휘도의 모의된 값을 플로팅한다. 플롯(510)은, 구조의 최하부 표면과 연관된 측정된 파형을 생성하는, 에너지 필터의 높은 값에 대응하는 한편, 플롯(540)은, 구조의 최상부 표면과 연관된 측정된 파형을 생성하는, 에너지 필터의 낮은 값에 대응한다. 플롯들(520 및 530)은 각각, 구조의 더 낮은 부분 및 더 높은 부분으로부터의 파형들을 각각 생성하는, 에너지 필터의 중간-강한 값 및 중간-약한 값에 대응한다. 도시된 바와 같이, 모의된 파형들은 측정된 파형들과 동일하지 않지만, 거의 근접해 있다. 측정된 파형들은, 구조 내의 전위 분포를 모의하는 모델을 개선함으로써 모델이 다음 측정에 적용될 에너지 필터 값들을 더 정확하게 예측할 수 있게 하는 데 사용된다. 모의된 에너지 필터 값들을 측정된 것들과 비교함으로써, 실제 전위 값과 모의된 값 사이의 상관 함수가 정의될 수 있다. 모의의 전위 분포가 알려져 있으므로, 모의에 사용된 각각의 대응하는 에너지 필터 값에 깊이가 배정될 수 있다.
사전-하전은 실제 이미징 프로세스 동안 일차 빔의 드리프트들로 이어질 수 있으므로, 일련의 실제 SEM 이미지들 전체 상에서 프레임 등록 알고리즘들이 수행되도록 요구될 수 있다는 것을 유의한다. 다양한 EF 값들로 동일한 위치(예컨대, 스캐닝 라인을 따른 동일한 x-좌표)의 이미지들을 등록하는 데 실패하는 것은, 3D 프로파일에서의 오류를 유발할 수 있다. 프레임 등록을 위한 알고리즘은 바람직하게는, 스캐닝되는 심층 구조의 고유한 대칭성, 즉, (격리된 구조인 경우) 심층 구조의 중심의 위치 또는 (도 4a에 도시된 바와 같은, 구조들의 어레이인 경우) 인접 구조들 사이의 중심점에 기반할 수 있다. 중심-기반 프레임 등록 알고리즘들이 아니라 가장자리-기반 프레임 등록 알고리즘들을 사용하는 것은, 가장자리들은 일반적으로 프레임들 사이에서 편이될 것으로 예상되는 한편 중심점들은 동일한 위치에 있는 경향이 있으므로, 더 불량한 결과들로 이어질 수 있다.
2D SEM 이미지들로부터 3D 프로파일을 재구성하기 위해, 적용된 에너지 필터 값에 대응하는 깊이 값(z-위치)이 특정 깊이에서의 x-y 평면의 평면 기하학적 윤곽을 표현하는 2D SEM 이미지들 각각에 배정된다. 이어서, 모든 2D SEM 이미지들이 z-위치에 대해 플로팅되어 합성 3D 프로파일이 생성된다. 본 개시내용은, 비-파괴적 방식으로 SEM 이미지들을 사용하여 3D 프로파일을 재구성하는 것을 허용하며, 따라서, 제조 시퀀스와 통합하기가 더 용이하다. 더욱이, 전체 웨이퍼에 걸쳐 대규모 디바이스 특성화 및 계측이 수행되어 제조 흐름을 방해하지 않고도 공정을 정밀 조정할 수 있다.
도 6은, 기계로 하여금 본원에 논의된 방법들 중 임의의 하나 이상의 방법을 수행하게 하기 위한 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템(600)의 예시적인 기계를 예시한다. 대안적인 구현들에서, 기계는, LAN, 인트라넷, 엑스트라넷, 및/또는 인터넷 내의 다른 기계들에 연결될 수 있다(예컨대, 네트워킹될 수 있음). 기계는 클라이언트-서버 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 기계로서, 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 기계로서, 또는 클라우드 컴퓨팅 기반구조 또는 환경에서 서버 또는 클라이언트 기계로서 동작할 수 있다.
기계는, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), 웹 기기, 서버, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브릿지, 또는 해당 기계에 의해 취해질 동작들을 특정하는 (순차적인 또는 다른 방식의) 명령어들의 세트를 실행할 수 있는 임의의 기계일 수 있다. 추가로, 단일 기계가 예시되어 있지만, "기계"라는 용어는 또한, 본원에서 논의되는 방법들 중 임의의 하나 이상의 방법을 수행하기 위한 명령어들의 세트(또는 다수의 세트들)를 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 기계들의 임의의 집합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
예시적인 컴퓨터 시스템(600)은, 버스(608)를 통해 서로 통신하는, 처리 디바이스(602), 메인 메모리(604)(예컨대, 판독 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 이를테면, 동기식 DRAM(SDRAM) 등), 정적 메모리(606)(예컨대, 플래시 메모리, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 등), 및 데이터 저장 디바이스(616)를 포함한다.
처리 디바이스(602)는, 하나 이상의 범용 처리 디바이스, 이를테면, 마이크로프로세서, 중앙 처리 유닛 등을 표현한다. 더 상세하게는, 처리 디바이스는, 복합 명령어 세트 컴퓨팅(CISC) 마이크로프로세서, 감소된 명령어 세트 컴퓨팅(RISC) 마이크로프로세서, 매우 긴 명령어 워드(VLIW) 마이크로프로세서, 또는 다른 명령어 세트들을 구현하는 프로세서 또는 명령어 세트들의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 처리 디바이스(602)는 또한, 하나 이상의 특수 목적 처리 디바이스, 이를테면, 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 네트워크 프로세서 등일 수 있다. 처리 디바이스(602)는, 본원에 논의된 동작들 및 단계들을 수행하기 위한 명령어들을 실행하도록 구성된다.
컴퓨터 시스템(600)은, 네트워크(618)를 통해 통신하기 위해 네트워크 인터페이스 디바이스(622)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(600)은 또한, 비디오 디스플레이 유닛(610)(예컨대, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선관(CRT)), 문자숫자식 입력 디바이스(612)(예컨대, 키보드), 커서 제어 디바이스(614)(예컨대, 마우스 또는 터치 패드), 신호 생성 디바이스(620)(예컨대, 스피커), 그래픽 처리 유닛(도시되지 않음), 비디오 처리 유닛(도시되지 않음), 및 오디오 처리 유닛(도시되지 않음)을 포함할 수 있다.
데이터 저장 디바이스(616)는 기계 판독가능 저장 매체(624)(컴퓨터 판독가능 매체로 또한 알려져 있음)를 포함할 수 있고, 그 기계 판독가능 저장 매체 상에, 본원에서 설명되는 방법들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 실시하는 명령어들의 하나 이상의 세트 또는 소프트웨어가 저장된다. 명령어들은 또한, 컴퓨터 시스템(600)에 의한 그들의 실행 동안 처리 디바이스(602) 내에 그리고/또는 메인 메모리(604) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있으며, 메인 메모리(604) 및 처리 디바이스(602)는 또한 기계 판독가능 저장 매체를 구성한다.
일 구현에서, 명령어들은, 높이 차이 결정에 대응하는 기능성을 구현하기 위한 명령어들을 포함한다. 예시적인 구현에서, 기계 판독가능 저장 매체(624)가 단일 매체인 것으로 도시되어 있지만, "기계 판독가능 저장 매체"라는 용어는, 명령어들의 하나 이상의 세트를 저장하는, 단일 매체 또는 다수의 매체(예컨대, 중앙집중식 또는 분산형 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐시들 및 서버들)를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. "기계 판독가능 저장 매체"라는 용어는 또한, 기계에 의한 실행을 위한, 그리고 기계로 하여금 본 개시내용의 방법들 중 임의의 하나 이상의 방법을 수행하게 하는 명령어들의 세트를 저장 또는 인코딩할 수 있는 임의의 매체를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 따라서, "기계 판독가능 저장 매체"라는 용어는, 솔리드 스테이트 메모리들, 광학 매체, 및 자기 매체를 포함하지만 이들로 제한되지는 않는 것으로 이해되어야 한다.
앞선 상세한 설명들의 일부 부분들은, 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트들에 관한 동작들의 기호 표현들 및 알고리즘들의 관점들에서 제시되었다. 이러한 알고리즘 설명들 및 표현들은, 데이터 처리 분야의 통상의 기술자들이 자신들의 작업의 실체를 관련 기술분야의 통상의 기술자들에게 가장 효과적으로 전달하기 위해 사용하는 방식들이다. 알고리즘은, 본원에서 그리고 일반적으로, 원하는 결과를 유도하는 동작들의 자기-부합적(self-consistent) 시퀀스인 것으로 고려된다. 동작들은 물리적 양들의 물리적 조작들을 요구하는 것들이다. 반드시 그러한 것은 아니지만 일반적으로, 이러한 양들은 저장, 조합, 비교 및 다른 방식으로 조작될 수 있는 전기 또는 자기 신호들의 형태를 취한다. 때로는, 주로 일반적인 용법의 이유들로, 이러한 신호들을 비트들, 값들, 요소들, 기호들, 문자들, 용어들, 숫자들 등으로 지칭하는 것이 편리하다는 것이 증명되었다.
그러나, 이들 및 유사한 용어들 모두는 적절한 물리적 양들과 연관될 것이며, 이러한 양들에 적용되는 단지 편리한 라벨들이라는 것을 유념해야 한다. 달리 구체적으로 언급되지 않으면, 위의 논의로부터 명백한 바와 같이, 본 설명 전반에 걸쳐, "획득" 또는 "연관" 또는 "실행" 또는 "생성" 등과 같은 용어들을 활용하는 논의들은, 컴퓨터 시스템의 레지스터들 및 메모리들 내에서 물리적(전자적) 양들로서 표현되는 데이터를, 컴퓨터 시스템 메모리들 또는 레지스터들 또는 다른 그러한 정보 저장 디바이스들 내에서 물리적 양들로서 유사하게 표현되는 다른 데이터로 조작 및 변환하는 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 디바이스의 동작 및 프로세스들을 지칭한다는 것이 인식된다.
본 개시내용은 또한, 본원의 동작들을 수행하기 위한 장치에 관한 것이다. 이러한 장치는 의도된 목적들을 위해 특수하게 구성될 수 있거나, 또는 이러한 장치는, 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 작동 또는 재구성되는 범용 컴퓨터를 포함할 수 있다. 그러한 컴퓨터 프로그램은, 각각이 컴퓨터 시스템 버스에 결합되는, 플로피 디스크들, 광학 디스크들, CD-ROM들 및 자기-광학 디스크들을 포함하는 임의의 유형의 디스크, 판독 전용 메모리(ROM)들, 랜덤 액세스 메모리(RAM)들, EPROM들, EEPROM들, 자기 또는 광학 카드들, 또는 전자적인 명령어들을 저장하기에 적합한 임의의 유형의 매체와 같은(그러나 이들로 제한되지 않음) 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수 있다.
본원에서 제시되는 알고리즘들 및 디스플레이들은, 본질적으로 임의의 특정 컴퓨터 또는 다른 장치에 관련되지 않는다. 다양한 범용 시스템들이 본원의 교시들에 따른 프로그램들과 함께 사용될 수 있거나, 또는 방법을 수행하기 위한 보다 특수화된 장치를 구성하는 것이 편리한 것으로 판명될 수 있다. 다양한 이러한 시스템들에 대한 구조는 아래의 설명에 기재된 바와 같이 나타날 것이다. 게다가, 본 개시내용은 임의의 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명되지 않는다. 다양한 프로그래밍 언어들이 설명되는 바와 같은 본 개시내용의 교시들을 구현하기 위해 사용될 수 있다는 것이 인식될 것이다.
본 개시내용은, 본 개시내용에 따른 프로세스를 수행하도록 컴퓨터 시스템(또는 다른 전자 디바이스들)을 프로그래밍하기 위해 사용될 수 있는 명령어들이 저장된 기계 판독가능 매체를 포함할 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 소프트웨어로서 제공될 수 있다. 기계 판독가능 매체는 기계(예컨대, 컴퓨터)에 의해 판독가능한 형태의 정보를 저장하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 예컨대, 기계 판독가능(예컨대, 컴퓨터 판독가능) 매체는 판독 전용 메모리("ROM"), 랜덤 액세스 메모리("RAM"), 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체, 플래시 메모리 디바이스들 등과 같은 기계(예컨대, 컴퓨터) 판독가능 저장 매체를 포함한다.
전술한 명세서에서, 본 개시내용의 구현들은 본 개시내용의 특정 예시적인 구현들을 참조하여 설명되었다. 후속하는 청구항들에 기재된 본 개시내용의 구현들의 더 넓은 사상 및 범위로부터 벗어나지 않으면서 그 구현들에 다양한 수정들이 이루어질 수 있다는 것이 명백할 것이다. 따라서, 명세서 및 도면들은 제한적인 의미보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    주사 전자 현미경(SEM)에 의해 스캐닝될 반도체 디바이스의 영역을 선택하는 단계 ― 상기 영역은, 깊이를 갖는 3차원(3D) 피쳐를 포함함 ―;
    상기 SEM의 전자 빔이 상기 3D 피쳐를 포함하는 선택된 영역 상에 충돌할 때 상기 3D 피쳐 내의 전위 분포를 모의하는 모델을 사용하여 복수의 에너지 필터 값들을 획득하는 단계;
    모의된 전위 분포를 분석함으로써, 상기 복수의 에너지 필터 값들과 길이 방향을 따른 상기 3D 피쳐의 개개의 깊이들 사이의 대응관계를 추출하는 단계;
    상기 복수의 에너지 필터 값들에 대응하는 상기 3D 피쳐의 복수의 SEM 이미지들을 획득하는 단계;
    상기 복수의 에너지 필터 값들과 상기 개개의 깊이들 사이의 추출된 대응관계에 기반하여, 상기 복수의 SEM 이미지들을 상기 복수의 SEM 이미지들의 개개의 깊이들과 연관시키는 단계; 및
    상기 3D 피쳐의 다양한 깊이들로부터 획득된 상기 복수의 SEM 이미지들로부터 상기 3D 피쳐의 3D 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 방법은, 상기 반도체 디바이스를 포함하는 웨이퍼의 제조 시퀀스에서의 다른 처리 단계들과 인-라인으로 통합되는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 3D 피쳐는, 수 나노미터 내지 수십 또는 수백 나노미터로 변하는 범위 내의 측방향 치수를 갖는 고종횡비, 중간 종횡비, 또는 저종횡비를 갖는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 SEM 이미지들을 획득하는 상기 방법은, 상기 3D 피쳐의 최상부 표면과 최하부 표면 사이에 전위차가 존재하도록, 상기 3D 피쳐의 전도성에 기반하여 상기 선택된 영역의 하전 파라미터들을 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 3D 피쳐의 최상부 표면과 최하부 표면 사이의 상기 전위차는,
    Figure pat00008
    와 같이 표현되며, 상기 3D 피쳐의 깊이는 길이 방향 'z'를 따른 z1이고, 'x' 및 'y'는 상기 반도체 디바이스를 포함하는 웨이퍼의 평면과 평행한 측방향 좌표들인, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 모델은, 상기 3D 피쳐의 특성들인 특정 깊이에서의 임계 치수, 테이퍼, 경사, 노치, 타원율, 라인 가장자리 거칠기(LER; line edge roughness), 라인 폭 거칠기(LWR; line width roughness) 중 하나 이상과 이차 전자 에너지 사이의 대응관계를 추가로 추출하도록 구성될 수 있는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 모델은, 전체 웨이퍼에 걸친 상기 3D 피쳐의 하나 이상의 특성과 이차 전자 에너지 사이의 대응관계를 추출하도록 구성될 수 있는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 전위 분포를 모의하는 것은,
    상기 길이 방향을 따른 전위 분포를 가정하는 것;
    가정된 전위 분포에 대응하는 제1 세트의 파형들을 모의하는 것;
    측정된 에너지 필터 값들의 세트에 대응하는 제2 세트의 파형들을 모의하는 것;
    상기 제1 세트의 파형들을 상기 제2 세트의 파형들과 각각 매칭되도록 변경하는 것; 및
    변경된 제1 세트의 파형들에 기반하여 상기 전위 분포를 재계산하는 것을 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 측정된 에너지 필터 값들로부터 깊이 값들을 추출하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    추출된 깊이 값들은, 상기 복수의 SEM 이미지들과 각각 연관되는, 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 3D 프로파일은, 개개의 깊이 값들에서의 상기 복수의 SEM 이미지들을 조합함으로써 획득되는, 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 SEM 이미지들에 프레임 등록 알고리즘이 적용되는, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프레임 등록 알고리즘은 상기 3D 피쳐에서의 고유한 대칭성에 기반하는, 방법.
  14. 명령어들을 저장하는 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령어들은, 실행될 때, 처리 디바이스로 하여금,
    주사 전자 현미경(SEM)에 의해 스캐닝될 반도체 디바이스의 영역을 선택하는 것 ― 상기 영역은, 깊이를 갖는 3차원(3D) 피쳐를 포함함 ―;
    상기 SEM의 전자 빔이 상기 3D 피쳐를 포함하는 선택된 영역 상에 충돌할 때 상기 3D 피쳐 내의 전위 분포를 모의하는 모델을 사용하여 복수의 에너지 필터 값들을 획득하는 것;
    모의된 전위 분포를 분석함으로써, 상기 복수의 에너지 필터 값들과 길이 방향을 따른 상기 3D 피쳐의 개개의 깊이들 사이의 대응관계를 추출하는 것;
    상기 복수의 에너지 필터 값들에 대응하는 상기 3D 피쳐의 복수의 SEM 이미지들을 획득하는 것;
    상기 복수의 에너지 필터 값들과 상기 개개의 깊이들 사이의 추출된 대응관계에 기반하여, 상기 복수의 SEM 이미지들을 상기 복수의 SEM 이미지들의 개개의 깊이들과 연관시키는 것; 및
    상기 3D 피쳐의 다양한 깊이들로부터 획득된 상기 복수의 SEM 이미지들로부터 상기 3D 피쳐의 3D 프로파일을 생성하는 것을 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 전위 분포를 모의하는 것은,
    상기 길이 방향을 따른 전위 분포를 가정하는 것;
    가정된 전위 분포에 대응하는 제1 세트의 파형들을 모의하는 것;
    측정된 에너지 필터 값들의 세트에 대응하는 제2 세트의 파형들을 모의하는 것;
    상기 제1 세트의 파형들을 상기 제2 세트의 파형들과 각각 매칭되도록 변경하는 것; 및
    변경된 제1 세트의 파형들에 기반하여 상기 전위 분포를 재계산하는 것을 더 포함하는, 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    동작은, 상기 측정된 에너지 필터 값들로부터 깊이 값들을 추출하는 것을 더 포함하는, 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체.
  17. 제16항에 있어서,
    추출된 깊이 값들은, 상기 복수의 SEM 이미지들과 각각 연관되는, 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 3D 프로파일은, 개개의 깊이 값들에서의 상기 복수의 SEM 이미지들을 조합함으로써 획득되는, 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 복수의 SEM 이미지들에 프레임 등록 알고리즘이 적용되는, 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 프레임 등록 알고리즘은 상기 3D 피쳐에서의 고유한 대칭성에 기반하는, 비-일시적인 기계 판독가능 저장 매체.
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