KR20210106017A - 원하지 않는 회절 차수의 존재에서의 스캐터로메트리 모델링 - Google Patents

원하지 않는 회절 차수의 존재에서의 스캐터로메트리 모델링 Download PDF

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필립 알. 앳킨스
리에-콴 리치 리
샨카 크리시난
데이비드 웨이-추안 우
에밀리 치우
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Abstract

계측 시스템은 파장 범위에 대한 스캐터로메트리 도구로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함하는 타겟의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신할 수 있다. 계측 시스템은 또한, 타겟을 측정할 때 산란 측정 도구에 의해 캡처된 광이 원하지 않는 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되는 파장과 연관된 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조하기 위해 모델에 대한 가중 함수를 생성할 수 있다. 계측 시스템은 또한, 선택된 패턴으로 분포된 제작된 피처를 포함하는 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 분광 스캐터로메트리 도구에 지시할 수 있다. 계측 시스템은 또한, 가중 함수에 의해 가중된 모델에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 측정 타겟에 대한 선택된 속성을 측정할 수 있다.

Description

원하지 않는 회절 차수의 존재에서의 스캐터로메트리 모델링
본 출원은 발명자의 이름이 Phillip Atkins, Liequan Lee, Krishnan Shankar, David Wu, 및 Emily Chiu 인, CD MODELING IN THE PRESENCE OF HIGHER DIFFRACTION ORDERS 라는 명칭의 2019 년 1 월 18 일자로 출원된 미국 가출원 제62/794,510호에 대한 35 U.S.C.§119(e)하의 혜택을 주장하며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다.
본 개시는 일반적으로 스캐터로메트리 계측(scatterometry metrology)에 관한 것이고, 보다 구체적으로는 분광 스캐터로메트리 계측에 관한 것이다.
스캐터로메트리는 샘플 이미지 분석보다는 샘플로부터 광이 나오는 각도 분석에 기초하여 계측 측정을 제공한다. 샘플에 입사하는 광은 샘플 상의 피처의 구조 및 조성에 기초하여 다양한 각도에서 반사, 산란 및/또는 회절된다. 또한, 반사, 산란 및/또는 회절된 광의 각도 및/또는 강도는 일반적으로 입사광의 상이한 파장에 대해 달라진다. 따라서, 분광 스캐터로메트리는 다수의 파장에서 스캐터로메트리 신호를 캡처하여 샘플 상의 피처를 추가로 특성화한다.
산란계 측정은 일반적으로 모델을 사용하여 스캐터로메트리 데이터(예 : 반사, 산란 및/또는 회절된 광)을 피처의 물리적 치수(예 : 임계 치수(CD)), 피처 높이, 하나 이상의 샘플 층 상의 피처들 사이의 분리 거리, 하나 이상의 샘플 층의 재료 특성 또는 하나 이상의 샘플 층의 광학적 특성을 포함하지만 이에 한정되지 않는 샘플의 하나 이상의 속성과 관련시킨다.
제작된 관심 피처를 위한 공간을 유지하기 위해 계측 전용 샘플 상의 공간을 제한하는 것이 일반적으로 바람직하다. 계측 타겟의 크기를 줄이는 데 사용되는 한 가지 기술은 광을 수집할 때 큰 개구수(numerical aperture)를 사용하는 것이다. 그러나, 큰 개구수는 스캐터로메트리 데이터를 모델에 피팅(fitting)하는 것에 노이즈를 도입할 수 있는 샘플로부터 원하지 않는 회절 차수(diffraction order)와 연관된 광을 캡처할 수 있는 경우가 있을 수도 있다. 따라서, 위의 결점을 해결하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직하다.
계측 시스템이 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시 형태에 따라 개시된다. 하나의 예시적인 실시 형태에서, 시스템은 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 선택된 파장 범위에 대한 스캐터로메트리 도구로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터의 회귀(regression)에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 하나 이상의 피처를 포함하는 타겟의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 타겟을 측정할 때 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되는 선택된 파장 범위 내의 하나 이상의 파장과 연관된 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조(de-emphasize)하기 위해 모델에 대한 가중 함수(weighting function)를 생성한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 선택된 파장 범위에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 분광 스캐터로메트리 도구에 지시하고, 여기서 하나 이상의 측정 타겟은 선택된 패턴으로 분포된 제작된 피처를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 가중 함수에 의해 가중된 모델에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 측정 타겟에 대한 하나 이상의 선택된 속성을 측정한다.
계측 시스템이 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시 형태에 따라 개시된다. 하나의 예시적인 실시 형태에서, 시스템은 선택된 파장 범위에 대한 타겟의 분광 스캐터로메트리 데이터를 생성하기 위한 스캐터로메트리 도구를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 시스템은 제어기를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 선택된 파장 범위에 대한 스캐터로메트리 도구로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 하나 이상의 피처를 포함하는 타겟의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 타겟을 측정할 때 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되는 선택된 파장 범위 내의 하나 이상의 파장과 연관된 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조하기 위해 모델에 대한 가중 함수를 생성한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 선택된 파장 범위에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 분광 스캐터로메트리 도구에 지시하고, 여기서 하나 이상의 측정 타겟은 선택된 패턴으로 분포된 제작된 피처를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 제어기는 가중 함수에 의해 가중된 모델에 대한 하나 이상의 계측 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 측정 타겟에 대한 하나 이상의 선택된 속성을 측정한다.
계측 방법은 본 개시의 하나 이상의 예시적인 실시 형태에 따라 개시된다. 하나의 예시적인 실시 형태에서, 방법은 선택된 파장 범위에 대한 스캐터로메트리 도구로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 하나 이상의 피처를 포함하는 타겟의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 방법은 타겟을 측정할 때 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되는 선택된 파장 범위 내의 하나 이상의 파장과 연관된 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조하기 위해 모델에 대한 가중 함수를 생성하는 단계를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 방법은 선택된 파장 범위에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 분광 스캐터로메트리 도구에 지시하는 단계를 포함하고, 여기서 하나 이상의 측정 타겟은 선택된 패턴으로 분포된 제작된 피처를 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 방법은 가중 함수에 의해 가중된 모델에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 측정 타겟에 대한 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 단계를 포함한다.
전술한 일반적인 설명과 다음의 상세한 설명은 모두 예시적이고 설명적일뿐이며 청구된 본 발명을 반드시 제한하는 것은 아님을 이해해야 한다. 명세서에 포함되고 그 일부를 구성하는 첨부 도면은 본 발명의 실시 형태를 예시하고 일반적인 설명과 함께 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다.
본 개시의 수많은 이점이 첨부 도면을 참조하여 당업자에 의해 더 잘 이해될 수 있고 첨부 도면 중:
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측 시스템의 블록도이고;
도 1b는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측 도구의 개념도이고;
도 1c는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 일반 대물 렌즈로 구성된 스캐터로메트리 계측 도구의 개념도이고;
도 2는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측을 위한 방법에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 레퍼런스 타겟의 측정에 기초한 가중 함수를 생성하는 것과 연관된 하위 단계들을 예시하는 흐름도이다.
도 4a는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 테스트 피치 타겟(test-pitch target)의 사시도이고;
도 4b는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 수정된 피치 타겟의 사시도이고;
도 5는 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 도 4b에 예시된 수정된 피치 타겟과 연관된 수정된 피치 잔차와 도 4a에 예시된 테스트 피치 타겟과 연관된 테스트 피치 잔차를 비교하는 것에 기초하여 생성된 가중치를 예시하는 플롯이고;
도 6은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측 도구에 의해 캡처된 원하지 않는 회절 차수의 부분과 연관된 총 오염 강도(total contamination intensity)를 추정하는 것에 기초하여 가중 함수를 생성하기 위한 하위 단계를 예시하는 흐름도이고;
도 7은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 도 4a 에 예시된 테스트 피치 타겟(402)의 측정과 연관된 추정된 총 오염 강도에 기초하여 생성된 가중치를 예시하는 플롯이고;
도 8은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 잔차 가중 방법 및 광선 추적 방법의 선형 조합에 기초하여 생성된 가중치를 예시하는 플롯이다.
이제 첨부 도면에 예시된 개시된 요지를 상세히 언급할 것이다. 본 개시는 특정 실시 형태 및 이의 구체적인 피처와 관련하여 특히 도시되고 설명되었다. 본 명세서에 제시된 실시 형태는 제한적이라기보다는 예시적인 것으로 받아들여진다. 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않고서 형태 및 세부 사항에 있어서 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수도 있음이 당업자에게 쉽게 명백할 것이다.
본 개시의 실시 형태는, 하나 이상의 원하는 회절 차수를 포함하는 스캐터로메트리 데이터에 기초하여 샘플의 하나 이상의 속성을 측정하기 위한 모델을 포함하고 원하지 않은 회절 차수와 연관된 스캐터로메트리 데이터를 덜 강조하기 위해 가중치를 추가로 포함하는 분광 스캐터로메트리를 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
스캐터로메트리 계측 도구는 일반적으로 샘플을 조명하고 퓨필 평면(pupil plane)에서 샘플로부터 나오는 연관된 광을(예를 들어, 검출기로) 캡처한다. 이와 관련하여, 샘플로부터 광의 각도와 강도는 캡처될 수도 있다. 다음으로, 이 스캐터로메트리 데이터는 모델을 통해 샘플의 매우 다양한 속성들 중 어느 것과 관련될 수도 있다. 예를 들어, 샘플 상의 피처는, 샘플 층의 수, 하나 이상의 층 상의 피처의 패턴(예를 들어, 분포), 층의 조성, 층의 두께, 또는 층의 광학적 특성과 같은 그러나 이에 한정되지 않는 다양한 물리적 또는 광학적 샘플 속성에 기초하여 입사광을 반사, 산란 및/또는 회절시킬 수도 있다. 따라서, 모델은 샘플의 물리적 또는 광학적 속성과 대응하는 스캐터로메트리 데이터 간의 관계를 제공하기 위해 샘플과 입사광의 상호 작용의 다양한 시뮬레이션 및/또는 추정을 포함할 수도 있다. 또한, 광의 산란, 반사 및 회절은 일반적으로 파장의 함수로서 달라지므로, 분광 스캐터로메트리 도구는 동시에 또는 순차적으로 다수의 파장에 대한 스캐터로메트리 신호를 캡처할 수도 있다.
통상적으로, 제작된 샘플의 물리적 또는 광학적 속성이 타겟값과 상이한 경우가 있다. 따라서, 모델은 통상적으로, 제작된 샘플과 연관된 스캐터로메트리 데이터가 모델에 피팅될 수 있도록 하나 이상의 부동 파라미터를 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 부동 파라미터의 결과값은 샘플의 하나 이상의 속성의 측정된 값을 결정하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 스캐터로메트리 데이터를 모델에 피팅하는 것은 피처 치수(예를 들어, 임계 치수(CD)), 피처 높이, 측벽 각도, 선택된 샘플 층 상의 피처간의 분리(예를 들어, 분포된 피처의 피치), 또는 상이한 층 상의 피처들간의 분리(예를 들어, 오버레이 측정)과 같은 그러나 이에 한정되지 않는 하나 이상의 피처의 측정을 제공할 수도 있다. 다른 예로서, 스캐터로메트리 데이터를 모델에 피팅하는 것은 층 두께 또는 굴절률과 같은 그러나 이에 한정되지 않는 하나 이상의 샘플 층의 측정을 제공할 수도 있다.
상이한 응용을 위한 스캐터로메트리 모델(예를 들어, 상이한 피처를 포함하는 타겟의 측정)이 입력으로서 상이한 스캐터로메트리 데이터를 필요로 할 수 있는 경우가 있을 수도 있다. 예를 들어, 광학 임계 치수(OCD) 측정은 스캐터로메트리 단일 회절 차수(예를 들어, 0 차)와 연관된 스캐터로메트리 데이터를 포함하는 모델을 활용할 수 있지만 그래야 하는 것은 아니다. 이와 관련하여, 원하지 않는 회절 차수(예를 들어, 고차 회절)와 연관된 스캐터로메트리 데이터는 모델에 피팅될 때 노이즈를 도입할 수도 있다. 이와 관련하여, 원하지 않는 회절 차수는 측정을 오염시킬 수 있으며 측정에 있어서 부정확성을 초래할 수도 있다.
본 명세서에서 분광 스캐터로메트리 모델은 통상적으로, 부동 파라미터의 값을 정확하고 정밀하게 결정하기 위한 충분한 정보를 제공하기 위해 넓은 대역폭 범위에 걸친 스캐터로메트리 데이터로부터 혜택을 볼 수 있다는 것이 인식된다. 그러나, 실제로는, (예를 들어, 원하는 회절 차수와 연관된) 적어도 일부 원하지 않는 스캐터로메트리 데이터의 수집을 초래하는 타겟을 특성화하기 위해 특정 스캐터로메트리 도구(예를 들어, 특정 분광 스캐터로메트리 도구)를 사용하는 것이 바람직할 수도 있다. 위의 예를 계속하면, 도구의 대역폭 내에서 적어도 일부 파장에 대해 특정 분광 스캐터로메트리 도구에 의해 적어도 일부 고차 회절이 수집될 만큼 충분히 큰 피치로 분포된 피처를 가진 타겟에 대해 OCD 측정을 수행하는 것이 바람직할 수도 있다. 예를 들어, 샘플 상의 주기적 피처로부터 광이 회절하는 각도는 일반적으로 피치가 증가함에 따라 그리고 광의 파장이 감소함에 따라 감소할 수도 있다. 따라서, 일부 최신 논리 디바이스 또는 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 디바이스를 특성화하는 데 적합한 타겟은, 특히 가시 광 또는 자외(UV) 광을 사용할 때, 적어도 일부 고차 회절의 수집을 초래할 만큼 충분히 큰 피치로 피처를 가질 수도 있다.
그러나, 원하지 않는 스캐터로메트리 데이터의 영향은 상이한 파장에 대해 달라질 수 있음이 본 명세서에서 인식된다. 본 개시의 실시 형태는 원하지 않는 스캐터로메트리 데이터(예를 들어, 원하지 않는 회절 차수와 연관된 스캐터로메트리 데이터)를 덜 강조하기 위해 스캐터로메트리 모델을 위한 가중 함수를 생성하는 것에 관한 것이다. 따라서, 원하지 않는 스캐터로메트리 데이터는 측정의 정확성에 과도하게 영향을 미치지 않는 범위까지 활용될 수 있으며, 이는 임의의 선택된 피트니스 메트릭(fitness metric)에 기초하여 결정될 수도 있다. 이와 관련하여, 각 파장에서 도입된 오염 정도는 정확한 피트(fit)를 제공하기 위해 넓은 스펙트럼 범위에 걸친 데이터의 혜택에 대해 균형을 이룰 수도 있다. 예를 들어, 오염을 도입하는 (또는 도입할 것으로 예측되는) 파장에 대한 데이터를 간단히 제외하는 것이 가능할 수도 있다는 것이 언급된다. 그러나, 이 접근법은 선택된 피팅 메트릭에 기초하여 모델에 근접한 피트를 제공할 수 있지만, 제한된 양의 수집 데이터는 실제로 측정의 정확도를 떨어뜨릴 수도 있다. 대조적으로, 본 개시의 실시 형태에 따른 오염 정도에 기초한 가중 스캐터로메트리 데이터는 오염에도 불구하고 매우 정확한 측정을 낳을 수 있다.
본 개시의 실시 형태는 선택된 분광 스캐터로메트리 도구(예를 들어, 선택된 측정 대역폭 및 개구수를 갖는 분광 스캐터로메트리 도구)로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터를 테스트 타겟(예를 들어, 측정 타겟)의 하나 이상의 관심 속성(예를 들어, CD 등)에 관련시키도록 설계된 분광 스캐터로메트리 모델을 위한 가중 함수를 생성하기 위한 다수의 시스템 및 방법을 포함한다. 예를 들어, 테스트 타겟은 하나 이상의 샘플 층에서 알려진 피처 분포를 포함할 수도 있다.
일부 실시 형태에서, 가중 함수는 테스트 피치 타겟 및 적어도 하나의 수정된 피치 타겟을 위한 분광 스캐터로메트리 데이터를 측정함으로써 생성된다. 예를 들어, 테스트 피치 타겟은 관심 테스트 타겟과 동일할 수도 있는 반면, 수정 피치 타겟은 관심 테스트 타겟과 동일한 패턴에 따라 분포되지만 선택된 분광 스캐터로메트리 도구에 의해 원하지 않는 회절 차수의 캡처를 피할만큼 충분히 작은 피치값을 갖는 피처를 포함할 수 있다. 또한, 스캐터로메트리 데이터는 모델에 피팅될 수 있고 파장 의존 잔차가 결정될 수도 있다. 다음으로, 파장 의존 가중 함수는 수정된 피치 타겟과 테스트 피치 타겟의 잔차의 비에 기초하여 생성될 수도 있다.
일부 실시 형태에서, 가중 함수는 각 파장에서의 오염 추정에 기초하여 생성되며, 이는 광선 추적 기술 또는 RCWA(rigorous coupled-wave analysis) 기술을 포함하지만 이에 제한되지 않는 다양한 기술을 사용하여 생성될 수도 있다.
일부 실시 형태에서, 가중 함수는 다수의 기술의 조합에 기초하여 생성된다. 예를 들어, 가중 함수는 다수의 가중 기술의 선형 조합으로 생성될 수 있지만 이에 제한되지는 않는다.
이제 일반적으로 도 1a 내지 도 8 을 참조하면, 가중 모델을 사용한 스캐터로메트리 계측을 위한 시스템 및 방법이 더 자세히 설명된다.
도 1a는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측 시스템(100)의 블록도이다.
일 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 시스템(100)은 하나 이상의 샘플과 연관된 스캐터로메트리 데이터를 생성하기 위한 스캐터로메트리 계측 도구(102)를 포함한다. 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 하나 이상의 파장에서 스캐터로메트리 계측 신호를 제공하기에 적합한 업계에 알려진 임의의 유형의 스캐터로메트리 계측 시스템을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 분광계, 하나 이상의 조명 각도를 갖는 분광 타원계, (예를 들어, 회전 보상기를 사용하여) Mueller 매트릭스 요소를 측정하기 위한 분광 타원계, 분광 반사계, 또는 산란계를 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다.
또한, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 단일 계측 도구 또는 다수의 계측 도구를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 다수의 하드웨어 구성을 포함하는 계측 도구는 일반적으로 미국 특허 제7,933,026호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다. 다수의 계측 도구를 포함하는 계측 시스템은 일반적으로 US 특허 제7,478,019호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다. 주로 반사 광학계(reflective optics)에 기초한 집속 빔 일립소메트리(Focused beam ellipsometry)는 일반적으로 US 특허 제5,608,526호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다. 기하학적 광학계에 의해 정의된 크기를 초과하는 조명 스폿의 확산을 야기하는 광학 회절의 효과를 완화하기 위한 아포다이저(apodizer)의 사용은 일반적으로 미국 특허 제5,859,424호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본원에 원용된다. 동시 다중 입사각 조명을 갖는 고 개구수 도구의 사용은 일반적으로 미국 특허 제6,429,943호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본원에 원용된다.
스캐터로메트리 계측 도구(102)는 샘플 상의 임의의 위치와 연관된 스캐터로메트리 데이터를 생성할 수도 있다. 하나의 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 샘플 상의 디바이스 피처를 위한 스캐터로메트리 데이터를 생성한다. 이와 관련하여, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 관심 피처를 직접 특성화할 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 샘플 상의 디바이스 피처를 나타내도록 설계된 제작된 피처를 포함하는 하나 이상의 계측 타겟(예를 들어, 타겟)을 위한 스캐터로메트리 데이터를 생성한다. 이와 관련하여, 샘플에 걸쳐 분포된 하나 이상의 계측 타겟의 측정은 디바이스 피처에 기인할 수도 있다. 예를 들어, 샘플 피처의 크기, 형상 또는 분포가 정확한 계측 측정에 적합하지 않을 수 있는 경우가 있을 수도 있다. 대조적으로, 계측 타겟은 타겟의 스캐터로메트리 데이터가 피처의 하나 이상의 선택된 물리적 또는 광학적 속성에 매우 민감하도록 맞추어진 크기, 형상 및 분포를 갖는 하나 이상의 샘플 층 상의 피처를 포함할 수도 있다. 다음으로 타겟의 스캐터로메트리 데이터는(예를 들어, 모델을 통해) 선택된 속성의 특정값과 관련될 수도 있다.
계측 타겟은 CD, 오버레이, 측벽 각도, 필름 두께, 필름 조성 또는 공정 관련 파라미터(예를 들어, 포커스, 도우즈 등)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 매우 다양한 물리적 또는 광학적 속성에 민감하고 따라서 이의 측정을 용이하게 하도록 설계될 수도 있다. 이를 위해, 계측 타겟은 주기적 구조체(예를 들어, 1차원, 2차원 또는 3차원 주기적 구조체) 또는 분리된 비 주기적 피처의 임의의 조합을 포함할 수도 있다. 비 주기적 피처를 특성화하기 위한 계측 도구의 사용은 일반적으로 2016년 3월 22일자로 허여된 미국 특허 제9,291,554호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다. 또한, 일반적으로 피처의 패턴 또는 분포에 기인할 수 있는 하나 또는 공간 빈도(예를 들어, 하나 이상의 피치)를 갖는 계측 타겟이 특성화될 수도 있다. 스캐터로메트리 오버레이 계측에 있어서의 대칭적 타겟 설계의 사용은 일반적으로 2015년 7월 23일자로 공개된 미국 특허 공개 공보 제2015/0204664호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다.
계측 타겟은 샘플 상의 다수의 부위에 위치할 수도 있다. 예를 들어, 타겟은 스크라이브 라인(scribe line) 내에 (예를 들어, 다이 사이에) 위치되거나 및/또는 다이 자체에 위치할 수도 있다. 다수의 타겟은 미국 특허 제7,478,019호에 설명된 바와 같이 동일하거나 다수의 계측 도구에 의해 동시에 또는 연속적으로 측정될 수 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다.
다른 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 시스템(100)은 제어기(104)를 포함한다. 다른 실시 형태에서, 제어기(104)는 메모리 매체(108)(예를 들어, 메모리)상에 유지되는 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서(106)를 포함한다. 이와 관련하여, 제어기(104)의 하나 이상의 프로세서(106)는 본 개시 전체에 걸쳐 설명된 다양한 프로세스 단계 중 어느 것도 실행할 수 있다. 또한, 메모리 매체(108)는 스캐터로메트리 계측 시스템(100)의 임의의 구성 요소에 의한 사용을 위해 임의의 유형의 데이터를 저장할 수도 있다. 예를 들어, 메모리 매체(108)는 스캐터로메트리 계측 도구(102)를 위한 레시피(recipe), 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해 생성된 스캐터로메트리 데이터 등을 저장할 수도 있다.
제어기(104)의 하나 이상의 프로세서(106)는 당업계에 알려진 임의의 프로세싱 요소를 포함할 수도 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서(106)는 알고리즘 및/또는 명령어를 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서 유형 디바이스를 포함할 수도 있다. 일 실시 형태에서, 하나 이상의 프로세서(106)는 데스크탑 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 본 개시 전체에 걸쳐 설명된 바처럼, 스캐터로메트리 계측 시스템(100)을 동작시키도록 구성된 프로그램을 실행하도록 구성된 임의의 다른 컴퓨터 시스템(예를 들어, 네트워크화된 컴퓨터)로 구성될 수도 있다. 또한 "프로세서" 라는 용어는 비일시적 메모리 매체(108)로부터 프로그램 명령어를 실행하는 하나 이상의 프로세싱 요소를 갖는 임의의 디바이스를 포함하도록 넓게 정의될 수도 있다는 것이 인식된다.
메모리 매체(108)는 연관된 하나 이상의 프로세서(106)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어를 저장하기에 적합한 당업계에 알려진 임의의 저장 매체를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 메모리 매체(108)는 비일시적 메모리 매체를 포함할 수도 있다. 다른 예로서, 메모리 매체(108)는 읽기 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예를 들어, 디스크), 자기 테이프, 솔리드 스테이트 드라이브 등을 포함할 수도 있다. 또한, 메모리 매체(108)는 하나 이상의 프로세서(106)와 함께 공통 제어기 하우징에 수용될 수도 있다는 점이 언급된다. 일 실시 형태에서, 메모리 매체(108)는 하나 이상의 프로세서(106) 및 제어기(104)의 물리적 위치에 대해 원격으로 위치될 수도 있다. 예를 들어, 제어기(104)의 하나 이상의 프로세서(106)는 네트워크(예를 들어, 인터넷, 인트라넷 등)을 통해 액세스 가능한, 원격 메모리(예를 들어, 서버)에 액세스할 수도 있다. 따라서, 위의 설명은 본 발명에 대한 제한이 아니라 단지 예시일 뿐으로서 해석되어야 한다.
추가적으로, 제어기(104) 및 임의의 연관된 구성 요소(예를 들어, 프로세서(106), 메모리 매체(108) 등)는 공통 하우징 또는 다수의 하우징에 수용된 하나 이상의 제어기를 포함할 수도 있다. 또한, 제어기(104)는 스캐터로메트리 계측 시스템(100)에서 임의의 구성 요소와 통합되거나 및/또는 이의 기능을 수행할 수도 있다.
제어기(104)는, 다수의 알고리즘을 포함할 수 있는, 샘플 피처의 선택된 속성에 스캐터로메트리 데이터를 관련시키기 위한 모델을 수신, 생성 또는 적용하는 것을 포함하지만 이에 제한되지 않는 본 명세서에 개시된 임의의 수의 프로세싱 또는 분석 단계를 수행할 수도 있다. 예를 들어, 계측 타겟은 기하학적 엔진, 프로세스 모델링 엔진, 또는 이들의 조합을 포함하지만 이에 제한되지 않는 당업계에 알려진 임의의 기술을 사용하여 모델링(파라미터화)될 수도 있다. 프로세스 모델링의 사용은 일반적으로 미국 특허 공개 공보 제2014/0172394호에 설명되어 있으며, 이는 참조에 의해 전부 본 명세서에 원용된다. 기하학적 엔진은 KLA-TENCOR 에 의해 제공되는 제품인 AcuShape 소프트웨어에 의해 구현될 수 있지만, 그래야 하는 것은 아니다. 다른 예로서, 샘플 상의 계측 타겟과 조명 빔의 광학적 상호 작용은 전자기(EM) 솔버를 사용하여 모델링될 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 또한, EM 솔버는 RCWA(rigorous coupled-wave analysis), 유한 요소 방법 분석, 모멘트 분석 방법, 표면 적분 기술, 체적 적분 기술 또는 유한 차분 시간 영역 분석을 포함하지만 이에 제한되지 않는 당업계에 알려진 임의의 방법을 사용할 수도 있다.
제어기(104)는 라이브러리, 빠른 감소 차수 모델, 회귀, 머신 학습 알고리즘 이를테면 신경망, 서포트 벡터 머신(SVM), 차원 감소 알고리즘(예를 들어, 주성분 분석(PCA), 독립 성분 분석(ICA), 로컬 선형 임베딩(LLE) 등), 데이터의 희소 표현(예를 들어, Fourier 또는 웨이블릿 변환, Kalman 필터, 동일하거나 상이한 도구 유형으로부터 매칭을 촉진하기 위한 알고리즘 등)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 모델에 수집된 데이터를 적용하기 위해 당업계에 알려진 임의의 데이터 피팅 및 최적화 기술을 사용하여 스캐터로메트리 계측 도구(102)로부터 수집된 데이터를 추가로 분석할 수도 있다. 예를 들어, 데이터 수집 및/또는 피팅은 KLA-TENCOR 에 의해 제공되는 제품인 신호 응답 계측(SRM)에 의해 수행될 수도 있지만, 그래야 하는 것은 아니다.
다른 실시 형태에서, 제어기(104)는 모델링, 최적화 및/또는 피팅(예를 들어, 위상 특성화 등)을 포함하지 않는 알고리즘을 사용하여 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해 생성된 원시 데이터를 분석한다. 본 명세서에서, 제어기에 의해 수행되는 계산 알고리즘은 병렬화, 분산 계산, 부하 밸런싱, 다중 서비스 지원, 계산 하드웨어의 설계 및 구현, 또는 동적 부하 최적화의 사용을 통해 계측 애플리케이션을 위해 맞추어질 수 있지만, 그래야 하는 것은 아니라는 것이 언급된다. 또한, 알고리즘의 다양한 구현은 제어기(104)(예를 들어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 등을 통해) 또는 스캐터로메트리 계측 도구(102)와 연관된 하나 이상의 프로그래밍 가능한 광학 요소에 의해 수행될 수 있지만, 그래야 하는 것은 아니다.
도 1b는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 개념도이다.
일 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 조명 빔(112)을 생성하기 위한 조명 소스(110)를 포함한다. 조명 빔(112)은 자외(UV) 방사선, 가시 방사선 또는 적외(IR) 방사선을 포함하지만 이에 제한되지 않는 하나 이상의 선택된 파장의 광을 포함할 수도 있다.
일 실시 형태에서, 조명 소스(110)는 레이저 소스를 포함한다. 예를 들어, 조명 소스(110)는 하나 이상의 협대역 레이저 소스, 하나 이상의 광대역 레이저 소스, 하나 이상의 초연속 레이저 소스, 하나 이상의 백색 광 레이저 소스 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 또한, 조명 소스(110)는 다이오드 레이저 소스 또는 다이오드 펌핑된 레이저 소스를 포함하지만 이에 제한되지 않는 당업계에 알려진 임의의 유형의 레이저 소스를 포함할 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 조명 소스(110)는 램프 소스를 포함한다. 다른 예로서, 조명 소스(110)는 아크 램프, 방전 램프, 무 전극 램프 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 이와 관련하여, 조명 소스(110)는 낮은 코히어런스(예를 들어, 낮은 공간적 코히어런스 및/또는 시간적 코히어런스)을 갖는 조명 빔(112)을 제공할 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 조명 소스(110)는 광대역 플라즈마(BBP) 조명 소스를 포함한다. 이와 관련하여, 조명 빔(112)은 플라즈마에 의해 방출된 방사선을 포함할 수도 있다. 예를 들어, BBP 조명 소스(110)는 가스의 체적에 집속되어, 방사선 방출에 적합한 플라즈마를 생성하거나 유지하기 위해 에너지가 가스에 의해 흡수되게 하도록 구성된 하나 이상의 펌프 소스(예를 들어, 하나 이상의 레이저)를 포함할 수 있지만, 포함해야 하는 것은 아니다. 또한, 플라즈마 방사선의 적어도 일부가 조명 빔(112)으로서 이용될 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 조명 소스(110)는 조정 가능한 조명 빔(112)을 제공한다. 예를 들어, 조명 소스(110)는 조정 가능한 조명 소스(예를 들어, 하나 이상의 조정 가능한 레이저 등)를 포함할 수도 있다. 다른 예로서, 조명 소스(110)는 조정 가능한 필터에 연결된 광대역 조명 소스를 포함할 수도 있다.
조명 소스(110)은 임의의 시간적 프로파일을 갖는 조명 빔(112)을 더 제공할 수도 있다. 예를 들어, 조명 빔(112)은 연속적인 시간 프로파일, 변조된 시간 프로파일, 펄스화된 시간 프로파일 등을 가질 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 조명 소스(110)는 조명 경로(116)를 통해 조명 빔(112)을 샘플(114)로 지향시키고 수집 경로(120)를 통해 샘플로부터 나오는 광(예를 들어, 수집된 광(118))을 수집한다. 수집된 광(118)은 반사된 광, 산란된 광, 회절된 광 또는 샘플(114)의 발광과 같은 그러나 이에 제한되지 않는 입사 조명 빔(112)에 응답하여 생성된 샘플(114)로부터의 광의 임의의 조합을 포함할 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 샘플(114)은 샘플 스테이지(122)상에 위치된다. 샘플 스테이지(122)는 스캐터로메트리 측정을 수행하기 위해 스캐터로메트리 계측 도구(102)내의 샘플(114)(예를 들어, 타겟) 상의 하나 이상의 피처를 정렬하기에 적합한 당업계에 알려진 임의의 유형의 병진 스테이지(translation stage)를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 샘플 스테이지(122)는 선형 병진 스테이지, 회전 스테이지, 또는 팁/틸트 스테이지의 임의의 조합을 포함할 수도 있다.
일 실시 형태에서, 조명 경로(116)는 조명 빔(112)을 샘플(114)상에 집속하기 위한 조명 집속 요소(124)를 포함할 수도 있다. 조명 경로(116)는 조명 빔(112)을 수정 및/또는 조절하기에 적합한 하나 이상의 조명 빔 조절 구성 요소(126)를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 조명 빔 조절 구성 요소(126)는 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 빔 스플리터, 하나 이상의 아포다이저, 또는 하나 이상의 빔 성형기, 하나 이상의 확산기, 하나 이상의 균질화기 또는 하나 이상의 렌즈를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
다른 실시 형태에서, 수집 경로(120)는 샘플(114)로부터 수집된 광(118)을 캡처하기 위해 수집 집속 요소(128)를 포함할 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 시스템(100)은 수집 경로(120)를 통해 샘플(114)로부터 나오는 수집된 광(118)의 적어도 일부를 검출하도록 구성된 검출기(130)를 포함한다. 검출기(130)는 샘플(114)로부터 수신된 조명을 측정하기에 적합한 당업계에 알려진 임의의 유형의 광학 검출기를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 검출기(130)는 CCD 검출기, CMOS 검출기, TDI 검출기, PMT(photomultiplier tube), APD(avalanche photodiode) 등을 포함할 수도 있지만, 이에 한정되지는 않는다. 다른 실시 형태에서, 검출기(130)는 샘플(114)로부터 나오는 방사선의 파장을 식별하는 데 적합한 분광 검출기를 포함할 수도 있다.
수집 경로(120)는 하나 이상의 렌즈, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 편광기, 또는 하나 이상의 위상판을 포함하지만 이에 제한되지 않는 수집 집속 요소(128)에 의해 수집된 조명을 지향 및/또는 수정하기 위해 임의의 수의 수집 빔 조절 요소(132)를 더 포함할 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 도 1b에 도시된 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 샘플(114) 및/또는 하나 초과의 조명 소스(110)(예를 들어, 하나 이상의 추가 검출기(130)에 연결됨)의 다중 각도 조명을 용이하게 할 수도 있다. 이와 관련하여, 도 1b에 도시된 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 다수의 계측 측정을 수행할 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의한 다수의 계측 측정(예를 들어, 다중 계측 도구)를 용이하게 하기 위해 다수의 검출기(130)를 포함할 수도 있다.
또한, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 샘플(114) 및/또는 하나보다 많은 조명 소스(110)의 다중 각도 조명을 용이하게 할 수도 있다. 이와 관련하여, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 다수의 계측 측정을 수행할 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 하나 이상의 광학 구성 요소는 샘플(114) 상의 조명 빔(112)의 입사각이 회전 가능한 아암의 위치에 의해 제어될 수 있도록 샘플(114) 주위를 선회하는 회전 가능한 아암(미도시)에 장착될 수도 있다.
일부 실시 형태에서, 하나 이상의 구성 요소는 조명 경로(116) 및 수집 경로(120) 양자 모두에 공통된다. 도 1c는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 일반 대물 렌즈로 구성된 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 개념도이다. 일 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 도구(102)는 대물 렌즈(136)가 조명 빔(112)을 샘플(114)로 동시에 지향시키고 샘플(114)로부터 나오는 수집된 광(118)을 캡처할 수 있도록 배향된 빔스플리터(134)를 포함한다. 이와 관련하여, 대물 렌즈(136)는 도 1b의 조명 집속 요소(124) 및/또는 수집 집속 요소(128) 대신에 또는 이와 함께 작동할 수도 있다.
일반적으로 도 1a 내지 도 1c를 참조하면, 제어기(104)는 스캐터로메트리 계측 시스템(100)의 임의의 구성 요소에 통신가능하게(communicatively) 연결될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 제어기(104)는 스캐터로메트리 측정을 위해 하나 이상의 선택된 파장의 조명을 제공하기 위해 조명 소스(110)에 통신가능하게 연결된다. 다른 실시 형태에서, 제어기(104)는 조명 빔(112)과 샘플(114) 사이의 입사각의 조정을 지시하도록 조명 경로(116)의 하나 이상의 요소에 대해 구성된다.
도 2는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측을 위한 방법(200)에서 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다. 출원인은 스캐터로메트리 계측 시스템(100)의 맥락에서 본 명세서에서 이전에 설명된 실시 형태 및 가능한 기술(enabling technologies)은 방법(200)으로 확장되도록 해석되어야 한다는 것을 언급한다. 그러나, 방법(200)은 스캐터로메트리 계측 시스템(100)의 아키텍처로 제한되지 않는다는 것이 또한 언급된다.
일 실시 형태에서, 방법은 선택된 파장 범위에 대한 분광 스캐터로메트리 데이터에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함하는 타겟의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신하는 단계(202)를 포함한다.
스캐터로메트리 계측 시스템(100)과 관련하여 본 명세서에서 이전에 설명되 바와 같이, 그러나 스캐터로메트리 계측 시스템(100)의 아키텍처에 제한되지 않고서, 스캐터로메트리 모델은 스캐터로메트리 데이터를 타겟(예를 들어, 계측 타겟)의 하나 이상의 속성에 관련시킬 수도 있다. 예를 들어, 타겟은 기하학적 엔진, 프로세스 모델링 엔진, 또는 이들의 조합을 포함하지만 이에 제한되지 않는 당업계에 알려진 임의의 기술을 사용하여 모델링될 수도 있다.
일 실시 형태에서, 모델은 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함하는 특정 관심 측정 타겟(예를 들어, 측정 타겟)의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 데 적합하다. 예를 들어, 측정 타겟은 동일한 샘플 상에서 제작되는 특정 유형의 디바이스 피처와 관련되고 이를 나타내는 측정을 제공하도록 설계된 계측 타겟에 대응할 수도 있다. 이와 관련하여, 모델은 다수의 샘플 층, 임의의 샘플 층에서의 피처의 CD, 임의의 샘플 층에서의 피처 높이, 피처들 간의 분리 거리(예를 들어, 주기적으로 분포된 피처와 연관된 피치), 또는 측벽 각도와 같은 그러나 이에 한정되지 않는 관심 측정 타겟의 다양한 물리적 속성을 포함할 수도 있다. 모델은 하나 이상의 샘플 층의 두께 또는 조성과 같은 그러나 이에 제한되지 않는 관심 측정 타겟의 다양한 광학적 속성을 추가로 포함할 수도 있다.
모델은 조명 빔(112)의 산란, 반사 및/또는 회절을 결정하기 위해 관심 타겟과 조명 빔(112)의 상호 작용의 임의의 수의 시뮬레이션 및/또는 추정에 기초할 수도 있다. 예를 들어, 샘플 상의 계측 타겟과 조명 빔의 광학적 상호 작용은 전자기(EM) 솔버를 사용하여 모델링될 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 또한, EM 솔버는 RCWA(rigorous coupled-wave analysis), 유한 요소 방법 분석, 모멘트 분석 방법, 표면 적분 기술, 체적 적분 기술 또는 유한 차분 시간 영역 분석을 포함하지만 이에 제한되지 않는 당업계에 알려진 임의의 방법을 사용할 수도 있다.
일 실시 형태에서, 단계(202)에서 수신된 모델은 특정 분광 스캐터로메트리 도구와 함께 사용하기 위해 맞추어지거나 그렇지 않으면 적합하다. 예를 들어, 모델은 조명 소스(110)의 스펙트럼 범위와 함께 사용하기에 적합할 수도 있다. 다른 예로서, 모델은 조명 경로(116) 및/또는 수집 경로(120)의 개구수를 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 모델은 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 특징을 고려하여 타겟 예상 스캐터로메트리 데이터(예를 들어, 검출기(130)에 의해 생성된 신호)의 속성 간의 정확한 관계를 제공할 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 모델은 하나 이상의 부동 파라미터를 포함하여 스캐터로메트리 데이터가 부동 파라미터의 특정값을 결정하기 위해 모델에 피팅될 수 있고 이는 다음으로 타겟의 선택된 속성의 특정값과 관련될 수도 있다. 따라서, 스캐터로메트리 데이터를 모델에 피팅하는 것은 타겟의 임의의 수의 물리적 또는 광학적 속성의 측정을 제공할 수도 있다.
스캐터로메트리 데이터는 라이브러리, 빠른 감소 차수 모델, 회귀, 머신 학습 알고리즘 이를테면 신경망, 서포트 벡터 머신(SVM), 차원 감소 알고리즘(예를 들어, 주성분 분석(PCA), 독립 성분 분석(ICA), 로컬 선형 임베딩(LLE) 등), 데이터의 희소 표현(예를 들어, Fourier 또는 웨이블릿 변환, Kalman 필터, 동일하거나 상이한 도구 유형에서 매칭을 촉진하기 위한 알고리즘 등)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 당업계에 알려진 임의의 기술을 사용하는 것에 피팅될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 스캐터로메트리 데이터는 최대 우도 추정(MLE) 회귀 기술을 사용하여 모델에 피팅될 수도 있다. 이와 관련하여, 우도 함수를 최대화하는 것에 의해 입력 데이터세트에 기초하여 부동 파라미터의 값을 결정할 수도 있다.
단계(202)의 모델은 임의의 소스에 의해 수신될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 모델은 외부 소스(예를 들어, 외부 서버, 외부 제어기 등)로부터 수신된다. 다른 실시 형태에서, 모델은 제어기(104)에 의해 적어도 부분적으로 생성된다. 이와 관련하여, 모델의 하나 이상의 양태가 메모리 매체(108)에 저장되고 이로부터 수신될 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 방법은 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수와 연관된 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조하기 위해 모델을 위한 가중 함수를 생성하는 단계(204)를 포함한다. 예를 들어, 관심 측정 타겟이 스캐터로메트리 계측 도구(102)로 측정될 때 원하지 않는 회절 차수의 수집을 초래하는 피치(예를 들어, 공간 빈도)로 분포된 피처를 가질 수 있는 경우가 있을 수도 있다.
본 명세서에서, 원하는 회절 차수와 원하지 않는 회절 차수 간의 차이는, 측정되고 있는 특정 모델 및/또는 특정 관심 속성에 기초하여 달라질 수도 있다는 것이 인식된다. 따라서, 본 명세서의 예는 제한적이기보다는 예시적인 것으로 해석되어야 한다. 일 실시 형태에서, 하나 이상의 원하는 회절 차수는 단일 회절 차수를 포함하여 원하지 않는 회절 차수가 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해 제공되는 측정 조건 하에서 생성된 나머지 회절 차수를 포함하게 한다. 예를 들어, OCD 스캐터로메트리 도구의 맥락에서 본 명세서에서 이전에 설명된 바와 같이, 그러나 OCD 스캐터로메트리 도구로 제한되지 않고서, 하나 이상의 원하는 회절 차수는 단일 회절 차수(예를 들어, 0 차)를 포함하여 원하지 않는 회절 차수가 고차 회절과 연관되게 한다. 다른 실시 형태에서, 하나 이상의 원하는 회절 차수는 2개 이상의 회절 차수를 포함한다.
하나 이상의 원하지 않는 회절 차수와 연관된 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분은 당업계에 알려진 임의의 기술을 사용하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 단계(204)는, 레퍼런스 타겟의 시뮬레이션, 추정 또는 측정의 임의의 조합을 사용하여, 조명 빔(112)의 어느 파장이 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해 캡처되는 광의 원하지 않는 회절 차수로 이어질 수 있는지를 예측하는 것을 포함할 수도 있다.
또한, 단계(204)는 원하지 않는 회절 차수가 피트에 노이즈를 도입하고 측정 부정확성을 도입하는 정도의 예측을 포함할 수도 있다. 이와 관련하여, 가중 함수는 예측된 영향에 기초하여 파장과 연관된 스캐터로메트리 데이터를 가변적으로 덜 강조할 수도 있다. 따라서, 상대적으로 더 큰 영향을 갖는 원하지 않는 회절 차수를 유발하는 파장과 연관된 스캐터로메트리 데이터는 상대적으로 낮은 영향을 갖는 원하지 않는 회절 차수를 유발하는 파장과 연관된 스캐터로메트리 데이터보다 더 큰 정도로 억제될 수 있다.
다른 실시 형태에서, 방법은 선택된 파장 범위에 대해 하나 이상의 측정 타겟(예를 들어, 관심 측정 타겟)의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 분광 스캐터로메트리 도구에 지시하는 단계(206)를 포함한다. 예를 들어, 하나 이상의 측정 타겟은 관심 샘플 상에 위치할 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 방법은 가중 함수에 의해 가중된 모델에 대한 하나 이상의 테스트 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 측정 타겟을 위한 선택된 속성을 측정하는 단계(208)를 포함한다. 따라서, 단계(202)에서 수신되고 단계(204)의 가중 함수에 의해 수정된 모델은 임의의 수의 관심 샘플 상의 임의의 수의 관심 측정 타겟에 대해 임의의 선택된 속성(예를 들어, 물리적 및/또는 광학적 속성)을 측정하기 위해 적용될 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 비록 도시되지 않았지만, 선택된 속성의 측정은 피드백 및/또는 피드포워드 데이터로서 하나 이상의 추가 공정 도구에 제공될 수도 있다. 예를 들어, 로트(lot)에서의 측정 타겟에 대한 선택된 속성의 측정은 동일한 로트 또는 상이한 로트에서의 샘플을 위한 모든 공정 편차를 완화하기 위해 피드백 데이터로서 하나 이상의 공정 도구(예를 들어, 반도체 제작 도구)에 제공될 수도 있다. 다른 예로서, 로트에서의 측정 타겟에 대한 선택된 속성의 측정은 현재 로트를 위해 식별된 임의의 공정 편차를 보상하기 위한 포워드 데이터로서 하나 이상의 공정 도구에 제공될 수도 있다.
다시 단계(204)를 참조하면, 예측된 영향에 기초하여 스캐터로메트리 데이터를 덜 강조하기 위한 가중 함수가 본 개시에 따라 다양한 방식으로 생성될 수 있다는 것이 본 명세서에서 언급된다. 도 3 내지 도 5는 일반적으로 원하지 않는 회절 차수가 없도록 수정된 피처 분리를 갖는 적어도 하나의 레퍼런스 타겟을 포함하는 레퍼런스 타겟의 측정에 기초한 가중 함수를 예시한다. 도 6 및 7은 일반적으로 고차 회절 영향의 이론적 추정에 기초한 가중 함수를 예시한다. 또한, 도 8과 관련하여 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 가중 함수는 둘 이상의 가중 기법(weighting scheme)의 조합(예를 들어, 선형 조합)을 포함할 수도 있다.
도 3은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 레퍼런스 타겟의 측정에 기초한 가중 함수를 생성하는 것과 연관된 하위 단계들을 예시하는 흐름도(300)이다. 예를 들어, 흐름도(300)는 도 2의 단계(204)와 연관된 하위 단계를 나타낼 수도 있다.
일 실시 형태에서, 단계(204)는 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟에 대해 선택된 속성을 측정하는 하위 단계(302)를 포함한다. 예를 들어, 수정된 피치 레퍼런스 타겟은 관심 측정 타겟과 동일하거나 실질적으로 동일한 피처 패턴을 포함할 수도 있지만, 원하는 회절 차수로 회절을 제한하기 위해 분리 거리가 수정 및/또는 스케일링된다. 이와 관련하여, 수정된 피치 레퍼런스 타겟은 측정 타겟의 정확한 표현을 제공하는 한편, 또한 원하는 차수로 회절을 제한하기 위해 가능하거나 실용적인 정도로 관심 측정 타겟의 재료 및 기하학적 구조를 모방할 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 단계(204)는 모델과 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터 사이의(예를 들어, 파장의 함수로서) 수정된 피치 잔차를 결정하는 하위 단계(304)를 포함한다.
임의의 수의 수정된 피치 레퍼런스 타겟이 하위 단계(302)에서 측정될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 단일 수정된 피치 레퍼런스 타겟이 하위 단계(302)에서 측정된다. 따라서, 수정된 피치 잔차는 각 파장에 대한 모델과 단일 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터 사이의 잔차로 표현될 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 다수의 수정된 피치 레퍼런스 타겟이 하위 단계(302)에서 측정된다. 예를 들어, 제조 공정의 편차를 통해 발생할 것으로 예상될 수도 있는 다양한 물리적 또는 광학적 속성의 변형으로 다수의 수정된 피치 레퍼런스 타겟이 제조될 수도 있다. 따라서, 수정된 피치 잔차는 각 파장에 대한 모델과 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터 사이의 잔차의 통계적 조합(예를 들어, 평균값, 중위값 등)에 의해 표현될 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 단계(204)는 하나 이상의 측정 타겟에 대응하는 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟을 위한 선택된 속성을 측정하는 하위 단계(306)를 포함한다. 예를 들어, 테스트 피치 레퍼런스 타겟은 관심 측정 타겟과 동일한 패턴으로 그리고 관심 측정 타겟과 동일한 스케일로 분포된 피처를 가질 수도 있다. 이와 관련하여, 테스트 피치 레퍼런스 타겟은 관심 측정 타겟과 동일하거나 또는 그렇지 않으면 이를 완전히 모방할 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 단계(204)는 모델과 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터 사이의(예를 들어, 파장의 함수로서) 테스트 피치 잔차를 결정하는 하위 단계(308)를 포함한다.
임의의 수의 테스트 피치 레퍼런스 타겟이 하위 단계(306)에서 측정될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 단일 테스트 피치 레퍼런스 타겟이 하위 단계(306)에서 측정된다. 따라서, 테스트 피치 잔차는 각 파장에 대한 모델과 단일 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터 사이의 잔차로 표현될 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 다수의 테스트 피치 레퍼런스 타겟이 하위 단계(306)에서 측정된다. 예를 들어, 제조 공정의 편차를 통해 발생할 것으로 예상될 수도 있는 다양한 물리적 또는 광학적 속성의 변형으로 다수의 테스트 피치 레퍼런스 타겟이 제조될 수도 있다. 따라서, 테스트 피치 잔차는 각 파장에 대한 모델과 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터 사이의 잔차의 통계적 조합(예를 들어, 평균값, 중위값 등)에 의해 표현될 수도 있다.
임의의 가중 기법이 연관된 수정 피치 및 테스트 피치 잔차를 결정하기 위하여 (예를 들어, 하위 단계(302)에서) 수정된 피치 레퍼런스 타겟 및 (예를 들어, 하위 단계(306)에서) 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 측정 및 회귀에 사용될 수도 있음이 본 명세서에서 언급된다. 또한, 수정된 피치 잔차를 생성하는데 사용되는 가중 기법은 테스트 피치 잔차를 생성하는데 사용되는 가중 기법과 동일하거나 또는 상이할 수도 있다. 이와 관련하여, 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 측정에 기초하여 수정된 피치 잔차를 결정하기 위해 맞추어진 가중 기법은 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 측정에 기초한 테스트 피치 잔차를 결정하기 위해 반드시 동일하게 잘 맞추어지는 것은 아닐 수도 있음을 인식한다.
일 실시 형태에서, 수정된 피치 잔차 및/또는 테스트 피치 잔차를 생성하기 위해 균일한 가중 기법이 사용된다. 다른 실시 형태에서, 파장 및/또는 시스템 의존 가중 기법이 수정된 피치 잔차 및/또는 테스트 피치 잔차를 생성하기 위해 사용된다. 예를 들어, 가중 기법은 임의의 알려진 신호 편차를 보상하는 특정 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 맞추어질 수도 있다. 다른 예로서, 가중 기법은 원하지 않는 회절 차수의 오염이 발생하지 않을 것으로 예상되는 파장에만 제한될 수도 있지만, 그래야 하는 것은 아니다. 수정된 피치 및 테스트 피치 잔차는 오염 민감 가중 함수(예를 들어, 아래의 하위 단계(310) 참조)를 위한 입력으로 제공되므로, 오염(또는 예측된 오염)과 연관된 파장으로부터의 정보를 제한하면 결과적인 가중 함수의 성능에 영향을 미치지 않을 수도 있다.
다른 실시 형태에서, 단계(204)는 수정된 피치 잔차와 테스트 피치 잔차의 비에 기초하여 가중 함수를 생성하는 하위 단계(310)를 포함한다.
스캐터로메트리 데이터를 모델에 피팅하는 것과 연관된 잔차의 계산에 기여하는 3개의 주요 오차 소스: 모델링 오차, 원하지 않는 회절 차수와 연관된 오염, 및 다양한 모델링되지 않은 오차(예를 들어, 교정 오차 등)가 있음이 본 명세서에서 인식된다. 모델링 오차 및 다양한 모델링되지 않은 오차가 추정될 수 있거나 또는 그렇지 않으면 설명될 수 있는 경우에, 잔차(예를 들어, 수정된 피치 잔차 및 테스트 피치 잔차)간의 차이는 원하지 않는 회절 차수에 의한 오염과 연관된 오차를 설명할 수도 있다. 이에 따라, 각 파장에서 수정된 피치 잔차와 테스트 피치 잔차를 (예를 들어, 비를 통해) 비교하면 각 파장에서 오염 영향의 추정을 제공할 수 있으며, 이는 다음으로 모델에 스캐터로메트리 데이터의 피팅을 가중화하는데 사용될 수도 있다.
일 실시 형태에서, 가중 함수
Figure pct00001
는 등식 1에 설명된 바처럼 수정된 피치 잔차와 테스트 피치 잔차 사이의 비의 절대값으로 표현된다:
Figure pct00002
여기서
Figure pct00003
는 수정된 피치 잔차를 나타내며,
Figure pct00004
는 테스트 피치 잔차를 나타내고,
Figure pct00005
는 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 스펙트럼 내의 파장을 나타낸다. 또한, 가중 함수
Figure pct00006
는 0 과 1의 값들 사이에 제한될 수도 있다.
이제 도 4a 내지 도 5를 참조하면, 레퍼런스 타겟의 측정에 기초한 가중 함수의 생성을 예시하는 시뮬레이션 예를 설명한다. 도 4a는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른 테스트 피치 타겟(402)의 사시도이다. 도 4b는 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 수정된 피치 타겟(404)의 사시도이다. 이 예에서 모델은 핀 구조체의 상단 및 하단 부분의 최소 CD 측정을 제공하도록 설계된다. 또한, 이 예의 경우, 모델은 0차 회절에 기초하고 고차 회절은 측정에서의 노이즈에 기여할 수 있는 원하지 않는 회절 차수를 나타낸다.
도 4a에 예시된 테스트 피치 타겟(402)은 2 개의 층에 중첩 피처를 포함하는 3차원 격자 구조체를 포함한다. 테스트 피치 타겟(402)은 SRAM 디바이스 피처를 나타내는 계측 측정을 생성하기 위한 큰 피치 SRAM 타겟으로서 적합할 수도 있지만, 그래야 하는 것은 아니다. 예를 들어, 테스트 피치 타겟(402)은 제1 층 피처(408)를 포함하는 제1 층(406), 제2 층 피처(412)를 포함하는 제2 층(410) 및 피처가 없는 제 3 층(414)(예를 들어, 기판 층)을 포함한다. 제1 층 피처(408) 및 제2 층 피처(412)는 각각 2 세트의 핀 구조체 (예를 들어, 제1 세트(416) 및 제2 세트(418))를 포함하며, 핀 구조체는 Y 방향을 따라 1.25 마이크로미터(㎛)의 피치(420) 그리고 X 방향을 따라 2.5 마이크로미터의 피치(422)로 주기적으로 분포된다. 예를 들어, 2개 세트의 핀 구조체는 Y 방향을 따라 핀 구조체를 통해 절단함으로써 제조될 수도 있지만, 그래야 하는 것은 아니다. 제1 층 피처(408) 및 제2 층 피처(412)는 도 4a에 예시된 바와 같이 중첩될 수도 있지만, 중첩되어야 하는 것은 아니다.
도 4b에 예시된 수정된 피치 타겟(404)은, 제1 층 피처(408) 및 제2 층 피처(412) 각각이 단일 세트의 핀 구조체를 포함한다는 점을 제외하고는, 테스트 피치 타겟(402)과 실질적으로 동일한 2차원 격자 구조체를 포함한다. 예를 들어, 수정된 피치 타겟(404)은 Y 방향을 따라 절단 선이 없는 테스트 피치 타겟(402)에 대응한다. 이와 관련하여, 수정된 피치 타겟(404)은 (예를 들어, Y 방향을 따른)핀 구조체의 CD, 핀 높이, Y 방향을 따른 피치, 층 두께, 층 조성, 또는 층 굴절률과 같은 그러나 이에 제한되지 않는 테스트 피치 타겟(402)과 실질적으로 동일한 속성을 가질 수도 있다.
도 5는 본 개시의 하나 이상의 실시형태에 따른, 도 4b에 예시된 수정된 피치 타겟(404)과 연관된 수정된 피치 잔차와 도 4a에 예시된 테스트 피치 타겟(402)과 연관된 테스트 피치 잔차를 비교하는 것에 기초하여 생성된 가중치를 예시하는 플롯(500)이다. 이와 관련하여, 가중 함수는 도 3에 예시된 단계를 사용하여 생성되었다. 예를 들어, 가중치는 최대 우도 추정기에 적합한 그러나 이에 제한되지 않는 가중 함수에 대응할 수도 있다.
수정된 피치 잔차 및 테스트 피치 잔차는 각각 13개의 측정으로부터 잔차의 평균으로 생성되었으며, 여기서 13개의 측정은, 핀 구조체의 피치(예를 들어, Y 방향을 따른 제1 층 피처(408) 및 제2 층 피처(412), 핀 구조체의 상단 및 하단 CD, 샘플 층의 재료 속성, 및 테스트 피치 타겟(402)을 위한 X 방향을 따른 핀 구조체 세트 사이의 분리와 같은 그러나 이에 제한되지 않는, 수정된 피치 타겟(404) 및 테스트 피치 타겟(402)의 다양한 속성을 섭동(perturbing)시키는 것에 의해 생성되었다. 이러한 식으로, 섭동은 제조 공정의 편차를 나타낼 수도 있다.
도 5는 또한 오염 컷오프 파장(502)을 예시하며, 그보다 아래에서는 (예를 들어, 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해) 적어도 일부 원하지 않는 고차 회절이 캡처된다. 도 5에 예시된 바와 같이, 이 기술을 사용하여 생성된 가중치는 컷오프 파장(502)보다 아래의 파장을 포함하여, 전체 스펙트럼 범위에 대해 0이 아닌 값을 갖는다. 따라서 사용 가능한 파장의 이러한 확장은 원하지 않은 고차 회절이 캡처되는 파장을 포함하는 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 대역폭의 상당 부분의 이용을 가능하게 하지만, 측정의 정확도에는 제한적인 영향을 미친다.
또한, 도 5에도 예시된 바와 같이, 수정된 피치 잔차를 테스트 피치 잔차와 비교하는 것에 기초하여 가중치를 생성하는 것은 추가 오차(예를 들어, 모델링 오차 및/또는 모델링되지 않은 오차)를 보상할 수 있다. 이것은 컷오프 파장(502)보다 위의 특정값에 대한 가중 함수의 감소로 알 수 있다.
도 5의 가중 함수의 정확도는 가중 함수를 사용하여 얻어진 피트의 품질을 고차 회절을 포함하는 전체 시뮬레이션과 비교하는 것에 의해 특성화된다. 이 경우, 고차 회절의 전체 시뮬레이션을 포함한 테스트 피치 타겟(402)으로부터의 스캐터로메트리 데이터의 회귀는 베이스라인으로 사용되는 282.5의 카이 제곱 피팅 메트릭값을 얻었다. 이에 비해, 0차 회절과 균일한 가중 기법(예를 들어, 고차 오염에 대해 보정하기 위해 가중치가 적용되지 않음)만을 포함한 테스트 피치 타겟(402)으로부터의 스캐터로메트리 데이터의 회귀는 435.8의 카이 제곱값을 낳았고, 이는 모델에 대한 상대적으로 열악한 피트를 나타낸다. 또한, 도 5의 가중 함수를 적용하는 것은 297.4의 카이 제곱값을 낳았고, 이는 모델에 대한 비교적 양호한 피트를 나타내고 전체 시뮬레이션과 비슷한 결과를 나타낸다.
본 명세서에서 설명된 바와 같이 레퍼런스 타겟으로부터 잔차의 비교에 기초하여 가중 함수를 생성하는 것은 원하지 않는 회절 차수 또는 그의 연관된 영향의 계산을 필요로 하지 않고서 모델에 대한 정확한 피트를 가능하게 할 수 있다는 점이 본 명세서에서 언급된다.
이제 도 6 및 도 7을 참조하면, 원하지 않는 회절 차수의 오염 영향을 추정하여 가중 함수를 생성하는 것이 더 자세히 설명된다. 이 접근법은 본 명세서에서 이전에 설명된 바와 같이 레퍼런스 타겟으로부터의 잔차에 기초한 가중 함수의 생성 대신에 또는 이에 추가적으로 사용될 수도 있다.
일 실시 형태에서, 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해 캡처된 원하지 않는 회절 차수의 부분과 연관된 총 오염 강도를 추정하는 것에 기초하여 가중 함수가 생성된다. 예를 들어, 중량은 선택된 범위에 대한 총 오염 강도로 스케일링될 수도 있다.
원하지 않는 회절 차수와 연관된 총 오염 강도는 본 개시에 따라 다양한 방식으로 추정될 수도 있다. 가중 함수는 반드시 기본 모델과 동일한 레벨의 정밀도로 결정될 필요는 없다는 것이 본 명세서에서 인식된다. 모델이 스캐터로메트리 데이터(예를 들어, 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해 캡처된 산란, 반사 및/또는 회절된 광)와 측정중인 샘플의 속성 사이의 관계를 제공하는 반면, 가중 함수는 단순히 모델에 피팅될 때 특정 파장에서 스캐터로메트리 데이터의 상대적 영향을 조절한다. 이에 따라, 그렇지 않으면 모델 내에서 사용하기에 적합하지 않은 근사치 또는 추정치가 모델에 적용될 가중 함수를 생성하는 것에 적합할 수 있는 경우가 있을 수도 있다.
도 6은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 스캐터로메트리 계측 도구(102)에 의해 캡처된 원하지 않는 회절 차수의 부분과 연관된 총 오염 강도를 추정하는 것에 기초하여 가중 함수를 생성하기 위한 하위 단계를 예시하는 흐름도(600)이다. 예를 들어, 흐름도(600)는 도 2의 단계(204)와 연관된 하위 단계를 나타낼 수도 있다. 그러나 아래의 모델은 예시 목적으로만 제공되며 제한적인 것으로 해석되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다.
일 실시 형태에서, 단계(204)는 관심 파장(예를 들어, 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 스펙트럼 범위 내의 파장)에 대한 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수의 광과 연관된 캡처된 강도를 추정하는 하위 단계(602)를 포함한다. 특정 파장에서 원하지 않는 회절 차수와 연관된 캡처된 강도는 광선 추적 기술, RCWA 기술, 충분한 차수 분리를 제공하는 모델과 연결된 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수의 직접 측정 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는 당업계에 알려진 임의의 기술을 사용하여 추정될 수도 있다. 또한, 원하지 않는 회절 차수와 연관된 캡처된 강도는 임의의 기술 조합을 사용하여 추정될 수도 있다.
일 실시 형태에서, 각 회절 차수와 연관된 오염 강도는 광선 추적 모델을 사용하여 추정된다. 예를 들어, 광선 추적 모델은 조명 개구로부터 샘플 상의 무한소로 작은 집속된 점 크기(infinitesimally small focused spot size)로 투영되는 광선 및 샘플로부터 나오는 광선의 다양한 회절 차수와 연관된 수집 개구로의 대응하는 투영을 고려할 수도 있다. 이에 따라, 각 회절 차수와 연관된 오염 강도는 각 회절 차수로부터의 광이 수집 개구를 통과하는 정도에 기초하여 결정될 수도 있다.
광선 추적 모델은 다음 공식을 사용하여 구현될 수도 있지만, 그래야 하는 것은 아니다. 일 실시 형태에서, 광선 추적 모델은 조명 개구의 적어도 일부로부터 샘플 상의 극히 작은 집속된 점 크기로 투영되는 조명 광선(예를 들어, 조명 빔(112))을 추적할 수도 있다. 예를 들어, 조명 개구(예를 들어, 조명 개구의 경계)를 나타내는 2 차원 곡선을 따르는 점으로부터의 광선이 추적될 수도 있다. 조명 개구의 경계로부터 광선을 추적하는 것은 다음의 정확한 추정을 제공할 수도 있다는 것이 본 명세서에서 언급된다
각각 X 및 Y 방향을 따라 피치값
Figure pct00007
및
Figure pct00008
을 갖는 타겟에 대해, 역 격자(reciprocal lattice)가 생성될 수도 있다:
Figure pct00009
여기서
Figure pct00010
는 X와 Y 피치(예를 들어,
Figure pct00011
및
Figure pct00012
)사이의 단위 셀의 각도로서 정의된 직교성 각도(orthogonality angle)이고,
Figure pct00013
및
Figure pct00014
는 실제 공간에서 주 벡터를 나타내고,
Figure pct00015
및
Figure pct00016
는 파동 공간에서 대응하는 주 벡터를 나타낸다.
또한, 샘플에서 나오는 광선의 파동 벡터는 입사 파동 벡터
Figure pct00017
및 각각 X 및 Y 방향의 회절 차수
Figure pct00018
및
Figure pct00019
의 함수로 쓰여질 수도 있다:
Figure pct00020
여기서
Figure pct00021
의 값은 소산 파를 제외한 포지티브값으로 한정될 수도 있다.
이로부터, 샘플에서 나오는 광선은 수집 개구를 포함하는 평면 상으로 투영될 수도 있다. 또한, 각각의 회절된 차수에 대한 수집 개구에 대한 조명 영역은, 어느 광선 투영이 수집 개구의 내부에 속하는지를 식별하는 것, 투영된 광선과 개구 사이의 에지 교차 점을 결정하는 것, 및 각각의 회절된 차수에 대한 내부 점과 에지 교차 점에 의해 결정된 다각형을 구하는 것에 의해 결정될 수도 있다.
마지막으로, 원하지 않는 모든 것에 대한 수집 개구에 대한 조명 영역은 수집 개구를 통과하는 회절 차수의 강도(예를 들어, 오염 강도)를 결정하는데 사용될 수도 있다.
하나의 실시 형태에서, 단계(204)는 원하지 않는 회절 차수의 조합된 캡처된 강도와 연관된 총 오염 강도를 추정하는 하위 단계(604)를 포함한다. 원하지 않는 회절 차수의 조합된 캡처된 강도와 연관된 총 오염 강도는 다양한 기술을 사용하여 추정될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 총 오염 강도는 수집 개구를 통과하는 원하지 않는 회절 차수의 캡처된 강도의 합으로 생성된다. 다른 실시 형태에서, 원하지 않는 회절 차수의 다양한 캡처된 강도는 수집 퓨필에서의 오염 영역에 기초하여 스케일링된 다음 합산된다. 이와 관련하여, 원하지 않는 회절 차수와 연관된 캡처된 광의 강도 및 캡처된 광이 수집 개구를 커버하는 정도 양자 모두는 오염의 영향에 기여하는 것으로 간주될 수도 있다.
예를 들어, 총 오염 강도
Figure pct00022
는 다음과 같이 표현될 수도 있지만 그래야 하는 것은 아니다:
Figure pct00023
여기서
Figure pct00024
및
Figure pct00025
는 두 직교 방향에서의 회절 차수를 나타내고,
Figure pct00026
는 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 수집 개구수에 대한 오염 차수
Figure pct00027
의 평균 강도를 나타내고,
Figure pct00028
는 수집 개구 영역을 나타내고,
Figure pct00029
는 수집 개구에 대한 오염 영역을 나타낸다.
다른 실시 형태에서, 단계(204)는 총 오염 강도에 기초하여 가중 함수를 생성하는 하위 단계(606)를 포함한다.
다음으로, 가중 함수는 다양한 기술을 사용하여 추정된 총 오염 강도에 기초하여 생성될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 상위 임계치(
Figure pct00030
)는 총 오염 강도가 신호를 압도하는 것으로 추정되는 조건을 기술하기 위해 레퍼런스 레벨(
Figure pct00031
)에 대해 정의된다. 이 조건을 충족하는 파장의 경우, 가중치를 0으로 설정하여 연관된 스캐터로메트리 데이터를 분석에서 제외할 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 하위 임계치(
Figure pct00032
)는 총 오염 강도가 무시되는 것으로 추정되는 조건을 기술하기 위해 레퍼런스 레벨(
Figure pct00033
)에 대해 정의될 수도 있다. 이 조건을 충족하는 파장의 경우, 가중치를 1로 설정하여 연관된 스캐터로메트리 데이터에 전체 가중치를 제공할 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 가중치는 상위 임계치와 하위 임계치 사이의 파장에 대해 1과 0 사이에서 천이할 수도 있다. 예를 들어, 가중 함수
Figure pct00034
는 등식 5에 설명된 바처럼 1 과 0 사이의 선형 관계를 따를 수도 있다.
Figure pct00035
총 오염 강도에 기초하여 가중치를 생성하기 위해 상위 및 하위 임계치의 임의의 조합이 사용될 수도 있음이 본 명세서에서 인식된다. 예를 들어,
Figure pct00036
또는
Figure pct00037
는 0으로 설정될 수도 있다. 또한, 상위 및 하위 임계치의 값은 당업계에 알려진 임의의 기술을 사용하여 결정될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 상위 및/또는 하위 임계치는 애드혹(ad-hoc)으로 결정된다. 예를 들어, 상위 및/또는 하위 임계치는 타겟 베이스라인 피팅 메트릭(예를 들어, 카이 제곱값 등)을 제공하도록 결정될 수도 있다. 다른 실시 형태에서, 상위 및/또는 하위 임계치는 신호의 예상 노이즈에 기초하여 결정된다. 예를 들어, 선택된 노이즈 레벨(예를 들어, 3σ 등)을 갖는 신호가 감소되거나 제거될 수 있다.
레퍼런스 레벨(
Figure pct00038
)은 임의의 메트릭을 사용하여 선택될 수 있다. 일 실시 형태에서, 레퍼런스 레벨(
Figure pct00039
)은 수집된 신호 또는 오염 강도와 같은, 그러나 이에 제한되지 않는, 임의의 선택된 신호와 연관된 노이즈 분산 레벨
Figure pct00040
에 대응하도록 선택된다. 다른 실시 형태에서, 레퍼런스 레벨(
Figure pct00041
)은 반사율 측정, (예를 들어, 분광 일립소메트리(ellipsometry) 측정 등과 연관된)고조파 신호, 또는 계산된 샘플 Mueller와 같은 하나 이상의 후처리 신호에 기초하여 선택된다.
그러나, 2개의 경계 조건들 사이의 선형 함수로서 가중 함수를 기술하는 위의 예는 예시 목적으로만 제공되며 제한적인 것으로 해석되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다. 다른 실시 형태에서, 가중 함수는 상위 임계치와 하위 임계치 사이의 비선형 관계로 정의될 수도 있다. 추가 실시 형태에서, 하위 임계치가 정의되지 않고 0이 아닌 가중치가 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 스펙트럼 범위 내의 모든 파장에 적용될 수도 있다.
도 7은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 도 4a 에 예시된 테스트 피치 타겟(402)의 측정과 연관된 추정된 총 오염 강도에 기초하여 생성된 가중치를 예시하는 플롯(700)이다. 이와 관련하여, 가중 함수는 도 6에 예시된 단계를 사용하여 생성될 수도 있다. 또한, 도 7의 가중치는 3의 상한(
Figure pct00042
) 및 0의 하한(
Figure pct00043
)을 사용하여 생성되었다.
도 7에 예시된 바와 같이, 이 기술을 사용하여 생성된 가중치는 컷오프 파장(502)보다 아래의 파장을 포함하여, 전체 스펙트럼 범위에 대해 0이 아닌 값을 갖는다. 따라서 사용 가능한 파장의 이러한 확장은 원하지 않은 고차 회절이 캡처되는 파장을 포함하는 스캐터로메트리 계측 도구(102)의 대역폭의 상당 부분의 이용을 가능하게 하지만, 측정의 정확도에는 제한적인 영향을 미친다.
또한, 도 7에도 예시된 바와 같이, 수정된 피치 잔차를 테스트 피치 잔차와 비교하는 것에 기초하여 가중치를 생성하는 것은 추가 오차(예를 들어, 모델링 오차 및/또는 모델링되지 않은 오차)를 보상할 수 있다. 이것은 컷오프 파장(502)보다 위의 특정값에 대한 가중 함수의 감소로 알 수 있다.
도 7의 가중 함수의 정확도는 본 명세서에서 도 5의 맥락에서 이전에 설명된 바처럼 가중 함수를 사용하여 얻어진 피트의 품질을 고차 회절을 포함하는 전체 시뮬레이션과 비교하는 것에 의해 특성화된다. 도 7의 가중 함수를 적용하는 것은 215.5의 카이 제곱값을 낳았고, 이는 모델에 대한 비교적 양호한 피트를 나타내고 282.5의 카이 제곱값을 갖는 전체 시뮬레이션과 비슷한 결과를 나타낸다.
이제 도 8을 참조하면, 일부 실시형태에서, 가중 함수는 2개 이상의 가중 함수의 조합을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 본 개시에 따라 설명된 가중 함수의 임의의 조합은 단일 가중 함수로 조합될 수도 있다.
가중 함수는 임의의 선형 또는 비선형 조합으로 조합될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 가중 함수는 본 명세서에서 이전에 설명된 바처럼
Figure pct00044
과
Figure pct00045
의 선형 조합이다. 예를 들어, 가중 함수는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pct00046
여기서
Figure pct00047
는 조합된 가중 함수
Figure pct00048
에서
Figure pct00049
과
Figure pct00050
의 상대 가중치를 제어하는 파라미터이다. 또한,
Figure pct00051
의 값은 당업계에 알려진 임의의 기술을 사용하여 결정될 수도 있다. 일 실시 형태에서, 상위 및/또는 하위 임계치는 애드혹(ad-hoc)으로 결정된다. 예를 들어,
Figure pct00052
의 값은 타겟 베이스라인 피팅 메트릭(예를 들어, 카이 제곱값 등)을 제공하도록 결정될 수도 있다. 또 다른 예로서,
Figure pct00053
의 값은 고정밀 계측 도구(예를 들어, 주사 전자 현미경, 투과 전자 현미경 등)로부터의 레퍼런스 측정에 대해 선택된 성능을 제공하도록 결정될 수 있다. 예를 들어, 선택된 속성(예를 들어, CD 등)의 알려진 값을 갖는 하나 이상의 타겟 부위는 고정밀 계측 도구를 사용하여 측정될 수도 있다. 다음으로,
Figure pct00054
의 값은, 측정된 값에 대한 모델 기반 접근법의 정확도를 재는 데 사용되는 하나 이상의 메트릭(예를 들어, R 제곱, 기울기, 오프셋 등)에 기초하여 선택된 성능을 제공하도록 결정될 수도 있다.
도 8은 본 개시의 하나 이상의 실시 형태에 따른, 잔차 가중 방법 및 광선 추적 방법의 선형 조합에 기초하여 생성된 가중치를 예시하는 플롯(800)이다. 또한, 도 7에서의 가중치는 0.75와 동일한
Figure pct00055
의 값을 사용하여 생성되었다. 도 8의 가중 함수의 정확도는 본 명세서에서 도 5의 맥락에서 이전에 설명된 바처럼 가중 함수를 사용하여 얻어진 피트의 품질을 고차 회절을 포함하는 전체 시뮬레이션과 비교하는 것에 의해 특성화된다. 도 8의 가중 함수를 적용하는 것은 220.0의 카이 제곱값을 낳았고, 이는 모델에 대한 비교적 양호한 피트를 나타내고 282.5의 카이 제곱값을 갖는 전체 시뮬레이션과 비슷한 결과를 나타낸다.
본 명세서에 설명된 요지는 때때로 다른 구성 요소 내에 포함되거나 다른 구성 요소와 접속된 상이한 구성 요소를 예시한다. 그러한 묘사된 아키텍처는 단지 예시일 뿐이며 실제로 동일한 기능성을 달성하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 개념적 의미에서, 동일한 기능성을 달성하기 위한 구성 요소의 임의의 배열은 원하는 기능성이 달성되도록 효과적으로 "연관"된다. 따라서, 특정 기능성을 달성하기 위해 본 명세서에서 조합된 임의의 2개의 구성 요소는 아키텍처 또는 매개 구성 요소(intermedial component)에 관계없이 원하는 기능성이 달성되도록 서로 "연관된" 것으로 볼 수 있다. 마찬가지로, 그렇게 연관된 임의의 2개의 구성 요소는 원하는 기능성을 달성하기 위해 서로 "접속" 또는 "연결"된 것으로 볼 수 있으며 이렇게 연관될 수 있는 임의의 2개의 구성 요소는 원하는 기능성을 달성하기 위해 서로 "연결 가능한" 것으로 볼 수도 있다. 연결 가능한 것의 특정 예는 물리적으로 상호 작용 가능한 및/또는 물리적으로 상호 작용하는 구성 요소 및/또는 무선으로 상호 작용 가능한 및/또는 무선으로 상호 작용하는 구성 요소 및/또는 논리적으로 상호 작용 가능한 및/또는 논리적으로 상호 작용하는 구성 요소를 포함하지만 이에 한정되지는 않는다.
본 개시 및 그의 수반되는 많은 이점은 전술한 설명에 의해 이해될 것으로 믿어지고, 개시된 요지를 벗어나지 않고서 또는 그의 중요한 이점을 모두 희생하지 않고서 구성 요소의 형태, 구성 및 배열에서 다양한 변경이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다. 설명된 형태는 단지 설명적일 뿐이며, 다음의 청구 범위는 그러한 변경을 망라하고 포함하는 것으로 의도된다. 또한, 본 발명은 첨부된 청구 범위에 의해 정의된다는 것을 이해해야 한다.

Claims (31)

  1. 계측 시스템으로서,
    제어기
    를 포함하고, 상기 제어기는 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 상기 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서가,
    선택된 파장 범위에 대한 스캐터로메트리 도구(scatterometry tool)로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터의 회귀(regression)에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 하나 이상의 피처를 포함하는 타겟의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신하게 하고;
    상기 타겟을 측정할 때 상기 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수(diffraction order)를 포함하는 것으로 예측되는 상기 선택된 파장 범위 내의 하나 이상의 파장과 연관된 상기 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조(de-emphasize)하기 위해 상기 모델에 대한 가중 함수를 생성하게 하고;
    상기 선택된 파장 범위에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 상기 분광 스캐터로메트리 도구에 지시하게 하며 - 상기 하나 이상의 측정 타겟은 상기 선택된 패턴으로 분포된 제작된 피처를 포함함 - ; 그리고
    상기 가중 함수에 의해 가중된 상기 모델에 대한 상기 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 상기 하나 이상의 측정 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하게 하는
    것인, 계측 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 가중 함수를 생성하는 것은,
    하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟(modified-pitch reference target)의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟은, 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟을 측정할 때 상기 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 상기 선택된 파장 범위에 대한 단일 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되도록 스케일링된 피처들 사이의 분리를 갖는 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함함 - ;
    상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 수정된 피치 잔차를 결정하는 것;
    하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟은 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함하고, 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 피처들 사이의 분리는 상기 하나 이상의 측정 타겟의 피처들 사이의 분리에 대응함 - ;
    하나 이상의 큰 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 테스트 피치 잔차를 결정하는 것;
    상기 수정된 피치 잔차와 상기 큰 피치 잔차 사이의 비의 절대값에 기초하여 상기 가중 함수를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 가중 함수
    Figure pct00056
    는,
    Figure pct00057
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00058
    는 상기 수정된 피치 잔차를 나타내고,
    Figure pct00059
    는 상기 테스트 피치 잔차를 나타내며,
    Figure pct00060
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내는 것인, 계측 시스템.
  4. 제2항에 있어서, 상기 테스트 피치 잔차는 상기 수정된 피치 잔차를 결정하는데 사용되는 가중 기법(weighting scheme)을 사용하여 결정되는 것인, 계측 시스템.
  5. 제2항에 있어서, 상기 테스트 피치 잔차는 균일한 가중 기법을 사용하여 결정되는 것인, 계측 시스템.
  6. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟은,
    2개 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟을 포함하고, 상기 파장 범위 내의 특정 파장에서의 상기 수정된 피치 잔차의 값은,
    상기 특정 파장에서의 상기 2개 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟과 연관된 2개 이상의 잔차의 평균값을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  7. 제2항에 있어서, 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟은,
    2개 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟을 포함하고, 상기 파장 범위 내의 특정 파장에서의 상기 테스트 피치 잔차의 값은,
    상기 특정 파장에서의 상기 2개 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟과 연관된 2개 이상의 잔차의 평균값을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 가중 함수를 생성하는 것은,
    상기 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수 각각과 연관된 캡처된 강도를 추정하는 것;
    상기 원하지 않는 회절 차수 각각의 상기 캡처된 강도와 연관된 총 오염 강도(total contamination intensity)를 추정하는 것; 및
    상기 총 오염 강도에 기초하여 상기 가중 함수를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 가중 함수
    Figure pct00061
    는,
    Figure pct00062
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00063
    는 상기 총 오염 강도를 나타내고,
    Figure pct00064
    는 레퍼런스 강도를 나타내고,
    Figure pct00065
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내며,
    Figure pct00066
    및
    Figure pct00067
    은 경계 파라미터를 나타내는 것인, 계측 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 레퍼런스 강도는,
    상기 분광 스캐터로메트리 데이터의 노이즈 분산을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  11. 제9항에 있어서, 상기 총 오염 강도는,
    Figure pct00068
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00069
    및
    Figure pct00070
    는 두 직교 방향에서 회절 차수를 나타내고,
    Figure pct00071
    는 상기 스캐터로메트리 도구의 수집 개구수(collection numerical aperture)에 대한 오염 차수
    Figure pct00072
    의 평균 강도를 나타내고,
    Figure pct00073
    는 수집 개구 영역을 나타내며,
    Figure pct00074
    는 수집 개구에 대한 오염 영역을 나타내는 것인, 계측 시스템.
  12. 제1항에 있어서, 상기 가중 함수를 생성하는 것은,
    하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟은, 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟을 측정할 때 상기 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 상기 선택된 파장 범위에 대한 단일 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되도록 스케일링된 피처들 사이의 분리를 갖는 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함함 - ;
    상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 수정된 피치 잔차를 결정하는 것;
    하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟은 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함하고, 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 피처들 사이의 분리는 상기 하나 이상의 측정 타겟의 피처들 사이의 분리에 대응함 - ;
    하나 이상의 큰 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 테스트 피치 잔차를 결정하는 것;
    상기 수정된 피치 잔차와 상기 큰 피치 잔차 사이의 비의 절대값에 기초하여 제1 가중 하위 함수(weighting sub-function)를 생성하는 것;
    상기 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수 각각과 연관된 캡처된 강도를 추정하는 것;
    상기 원하지 않는 회절 차수 각각의 상기 캡처된 강도와 연관된 총 오염 강도를 추정하는 것; 및
    상기 총 오염 강도에 기초하여 제2 가중 하위 함수를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 제1 가중 하위 함수
    Figure pct00075
    는,
    Figure pct00076
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00077
    는 상기 수정된 피치 잔차를 나타내고,
    Figure pct00078
    는 상기 테스트 피치 잔차를 나타내고,
    Figure pct00079
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내며, 상기 제2 가중 하위 함수
    Figure pct00080
    는,
    Figure pct00081
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00082
    는 상기 총 오염 강도를 나타내고,
    Figure pct00083
    는 레퍼런스 강도를 나타내고,
    Figure pct00084
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내며,
    Figure pct00085
    및
    Figure pct00086
    은 경계 파라미터를 나타내고, 상기 가중 함수
    Figure pct00087
    는,
    Figure pct00088
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00089
    는 상기 제1 하위 가중 함수 및 상기 제2 하위 가중 함수의 상대 가중치를 정의하는 파라미터인 것인, 계측 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 상기 레퍼런스 강도는,
    상기 분광 스캐터로메트리 데이터의 노이즈 분산을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  15. 제13항에 있어서, 상기 총 오염 강도는,
    Figure pct00090
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00091
    및
    Figure pct00092
    는 두 직교 방향에서의 회절 차수를 나타내고,
    Figure pct00093
    는 상기 스캐터로메트리 도구의 수집 개구수에 대한 오염 차수
    Figure pct00094
    의 평균 강도를 나타내고,
    Figure pct00095
    는 수집 개구 영역을 나타내며,
    Figure pct00096
    는 수집 개구에 대한 오염 영역을 나타내는 것인, 계측 시스템.
  16. 제1항에 있어서, 상기 스캐터로메트리 도구는,
    상기 선택된 파장 범위를 포함하는 조명 빔을 생성하도록 구성된 조명 소스;
    상기 조명 빔을 샘플로 지향시키기 위한 하나 이상의 조명 광학계(illumination optics);
    상기 조명 빔에 응답하여 상기 샘플로부터 광을 수집하기 위한 하나 이상의 수집 광학계; 및
    상기 하나 이상의 수집 광학계에 의해 수집된 광의 적어도 일부를 검출하는 것에 기초하여 상기 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 구성된 검출기
    를 포함하는 것인, 계측 시스템.
  17. 계측 시스템으로서,
    선택된 파장 범위에 대한 타겟의 분광 스캐터로메트리 데이터를 생성하기 위한 스캐터로메트리 도구; 및
    상기 스캐터로메트리 도구에 통신가능하게(communicatively) 연결된 제어기
    를 포함하고, 상기 제어기는 프로그램 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어는 상기 하나 이상의 프로세서가,
    상기 선택된 파장 범위에 대한 상기 스캐터로메트리 도구로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 하나 이상의 피처를 포함하는 타겟의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신하게 하고;
    상기 타겟을 측정할 때 상기 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되는 상기 선택된 파장 범위 내의 하나 이상의 파장과 연관된 상기 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조하기 위해 상기 모델에 대한 가중 함수를 생성하게 하고;
    상기 선택된 파장 범위에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 상기 분광 스캐터로메트리 도구에 지시하게 하며 - 상기 하나 이상의 측정 타겟은 상기 선택된 패턴으로 분포된 제작된 피처를 포함함 - ; 그리고
    상기 가중 함수에 의해 가중된 상기 모델에 대한 상기 하나 이상의 계측 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 상기 하나 이상의 측정 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하게 하는
    것인, 계측 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 스캐터로메트리 도구는,
    상기 선택된 파장 범위를 포함하는 조명 빔을 생성하도록 구성된 조명 소스;
    상기 조명 빔을 샘플로 지향시키기 위한 하나 이상의 조명 광학계;
    상기 조명 빔에 응답하여 상기 샘플로부터 광을 수집하기 위한 하나 이상의 수집 광학계; 및
    상기 하나 이상의 수집 광학계에 의해 수집된 광의 적어도 일부를 검출하는 것에 기초하여 상기 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 구성된 검출기
    를 포함하는 것인, 계측 시스템.
  19. 제17항에 있어서, 상기 스캐터로메트리 도구는,
    분광 리플렉토메트리 도구(spectroscopic reflectometry tool)를 포함하는 것인, 계측 시스템.
  20. 제17항에 있어서, 상기 스캐터로메트리 도구는,
    분광 일립소메트리 도구(spectroscopic ellipsometry tool)를 포함하는 것인, 계측 시스템.
  21. 제17항에 있어서, 상기 가중 함수를 생성하는 것은,
    하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟은, 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟을 측정할 때 상기 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 상기 선택된 파장 범위에 대한 단일 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되도록 스케일링된 피처들 사이의 분리를 갖는 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함함 - ;
    상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 수정된 피치 잔차를 결정하는 것;
    하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟은 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함하고, 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 피처들 사이의 분리는 상기 하나 이상의 측정 타겟의 피처들 사이의 분리에 대응함 - ;
    하나 이상의 큰 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 테스트 피치 잔차를 결정하는 것;
    상기 수정된 피치 잔차와 상기 큰 피치 잔차 사이의 비의 절대값에 기초하여 상기 가중 함수를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 가중 함수
    Figure pct00097
    는,
    Figure pct00098
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00099
    는 상기 수정된 피치 잔차를 나타내고,
    Figure pct00100
    는 상기 테스트 피치 잔차를 나타내며,
    Figure pct00101
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내는 것인, 계측 시스템.
  23. 제17항에 있어서, 상기 가중 함수를 생성하는 것은,
    상기 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수 각각과 연관된 캡처된 강도를 추정하는 것;
    상기 원하지 않는 회절 차수 각각의 상기 캡처된 강도와 연관된 총 오염 강도를 추정하는 것; 및
    상기 총 오염 강도에 기초하여 상기 가중 함수를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  24. 제23항에 있어서, 상기 가중 함수
    Figure pct00102
    는,
    Figure pct00103
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00104
    는 상기 총 오염 강도를 나타내고,
    Figure pct00105
    는 레퍼런스 강도를 나타내고,
    Figure pct00106
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내며,
    Figure pct00107
    및
    Figure pct00108
    는 경계 파라미터를 나타내는 것인, 계측 시스템.
  25. 제24항에 있어서, 상기 레퍼런스 강도는,
    상기 분광 스캐터로메트리 데이터의 노이즈 분산을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  26. 제24항에 있어서, 상기 총 오염 강도는,
    Figure pct00109
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00110
    및
    Figure pct00111
    는 두 직교 방향에서의 회절 차수를 나타내고,
    Figure pct00112
    는 상기 스캐터로메트리 도구의 수집 개구수에 대한 오염 차수
    Figure pct00113
    의 평균 강도를 나타내고,
    Figure pct00114
    는 수집 개구 영역을 나타내며,
    Figure pct00115
    는 수집 개구에 대한 오염 영역을 나타내는 것인, 계측 시스템.
  27. 제17항에 있어서, 상기 가중 함수를 생성하는 것은,
    하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟은, 상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟을 측정할 때 상기 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 상기 선택된 파장 범위에 대한 단일 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되도록 스케일링된 피처들 사이의 분리를 갖는 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함함 - ;
    상기 하나 이상의 수정된 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 수정된 피치 잔차를 결정하는 것;
    하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 것 - 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟은 상기 선택된 패턴으로 분포된 피처를 포함하고, 상기 하나 이상의 테스트 피치 레퍼런스 타겟의 피처들 사이의 분리는 상기 하나 이상의 측정 타겟의 피처들 사이의 분리에 대응함 - ;
    하나 이상의 큰 피치 레퍼런스 타겟의 스캐터로메트리 데이터와 상기 모델 사이의 테스트 피치 잔차를 결정하는 것;
    상기 수정된 피치 잔차와 상기 큰 피치 잔차 사이의 비의 절대값에 기초하여 제1 가중 하위 함수를 생성하는 것;
    상기 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수 각각과 연관된 캡처된 강도를 추정하는 것;
    상기 원하지 않는 회절 차수 각각의 상기 캡처된 강도와 연관된 총 오염 강도를 추정하는 것; 및
    상기 총 오염 강도에 기초하여 제2 가중 하위 함수를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  28. 제27항에 있어서, 상기 제1 가중 하위 함수
    Figure pct00116
    는,
    Figure pct00117
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00118
    는 상기 수정된 피치 잔차를 나타내고,
    Figure pct00119
    는 상기 테스트 피치 잔차를 나타내며,
    Figure pct00120
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내고, 상기 제2 가중 하위 함수
    Figure pct00121
    는,
    Figure pct00122
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00123
    는 상기 총 오염 강도를 나타내고,
    Figure pct00124
    는 레퍼런스 강도를 나타내고,
    Figure pct00125
    는 상기 선택된 파장 범위 내의 파장을 나타내며,
    Figure pct00126
    및
    Figure pct00127
    는 경계 파라미터를 나타내고, 상기 가중 함수
    Figure pct00128
    는,
    Figure pct00129
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00130
    는 상기 제1 및 상기 제2 하위 가중 함수의 상대 가중치를 정의하는 파라미터인 것인, 계측 시스템.
  29. 제28항에 있어서, 상기 레퍼런스 강도는,
    상기 분광 스캐터로메트리 데이터의 노이즈 분산을 포함하는 것인, 계측 시스템.
  30. 제28항에 있어서, 상기 총 오염 강도는,
    Figure pct00131
    를 포함하고, 여기서
    Figure pct00132
    및
    Figure pct00133
    는 두 직교 방향에서의 회절 차수를 나타내고,
    Figure pct00134
    는 상기 스캐터로메트리 도구의 수집 개구수에 대한 오염 차수
    Figure pct00135
    의 평균 강도를 나타내고,
    Figure pct00136
    는 수집 개구 영역을 나타내며,
    Figure pct00137
    는 수집 개구에 대한 오염 영역을 나타내는 것인, 계측 시스템.
  31. 계측 방법으로서,
    선택된 파장 범위에 대한 스캐터로메트리 도구로부터의 분광 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여, 선택된 패턴으로 분포된 하나 이상의 피처를 포함하는 타겟의 하나 이상의 선택된 속성을 측정하기 위한 모델을 수신하는 단계;
    상기 타겟을 측정할 때 상기 스캐터로메트리 도구에 의해 캡처된 광이 하나 이상의 원하지 않는 회절 차수를 포함하는 것으로 예측되는 상기 선택된 파장 범위 내의 하나 이상의 파장과 연관된 상기 분광 스캐터로메트리 데이터의 부분을 덜 강조하기 위해 상기 모델에 대한 가중 함수를 생성하는 단계;
    상기 선택된 파장 범위에 대한 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터를 생성하도록 상기 분광 스캐터로메트리 도구에 지시하는 단계 - 상기 하나 이상의 측정 타겟은 상기 선택된 패턴으로 분포된 제작된 피처를 포함함 - ; 및
    상기 가중 함수에 의해 가중된 상기 모델에 대한 상기 하나 이상의 측정 타겟의 스캐터로메트리 데이터의 회귀에 기초하여 상기 하나 이상의 측정 타겟에 대한 상기 하나 이상의 선택된 속성을 측정하는 단계
    를 포함하는, 계측 방법.
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