TW201828382A - 用於製程控制之量測系統及方法 - Google Patents

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Abstract

本文中呈現用於基於在一製程時段期間對一晶圓進行之重複測量估計所關注參數之值之方法及系統。在一個態樣中，一或多個光學量測子系統與諸如一蝕刻工具或一沈積工具之一製程工具整合。使用在處理該晶圓時測量之一或多個所關注參數之值來控制該製程本身。快速地且以足夠準確度執行該等測量以實現一半導體製程流程之良率改良。在一個態樣中，使用一經訓練信號回應量測(SRM)測量模型來基於被處理晶圓之光譜測量估計一或多個所關注參數之值。在另一態樣中，採用一經訓練信號淨化模型以在處理該晶圓時自經測量光譜產生淨化光譜。

Description

用於製程控制之量測系統及方法
所描述實施例係關於量測系統及方法，且更特定言之係關於用於對經歷一製程步驟之半導體結構進行改良測量之方法及系統。
半導體裝置(諸如邏輯及記憶體裝置)通常係由應用於一樣品之一序列處理步驟製造。藉由此等處理步驟形成半導體裝置之各種特徵及多個結構層級。例如，微影尤其為涉及在一半導體晶圓上產生一圖案之一個半導體製程。半導體製程之額外實例包含但不限於化學機械拋光、蝕刻、沈積及離子植入。可在一單一半導體晶圓上製造多個半導體裝置，且接著將其等分離為個別半導體裝置。 在一半導體製程期間之各個步驟使用量測製程來偵測晶圓上之缺陷以促進更高良率。光學量測技術提供高處理量而無樣本破壞之風險之可能。通常使用包含散射測量及反射測量實施方案以及相關聯分析演算法之數種基於光學量測之技術來特性化奈米級結構之臨界尺寸、膜厚度、組成、疊對及其他參數。 在半導體裝置製造中，蝕刻製程及沈積製程係界定一半導體晶圓上之一裝置圖案輪廓及佈局之關鍵步驟。因此，測量膜及經圖案化結構以確保經測量結構之保真度及其等跨晶圓之均勻性係重要的。此外，快速提供測量結果以控制正在進行的製程且調整設定以維持所需圖案或跨晶圓之膜均勻性係重要的。 在大多數實例中，藉由一或多個獨立(SA)量測系統執行對一半導體製程之精確監測。SA量測系統通常提供最高測量效能。然而，必須自製程工具移除晶圓以進行測量。對於在真空中進行之製程，此引起顯著延遲。因此，SA量測系統無法提供快速測量回饋至製程工具，尤其涉及真空之製程工具。在其他實例中，通常將整合量測系統或感測器附接至製程設備以在完成一製程步驟之後測量晶圓，而無需自製程工具移除晶圓。在其他實例中，在一製程工具之一處理腔室內部採用原位(IS)量測系統或感測器。此外，一IS量測系統在製程(例如，蝕刻製程、沈積製程等)期間監測晶圓且在測量時將回饋提供至執行製造步驟之製程工具。 在一個實例中，原位監測經受一反應性離子蝕刻製程之結構。在一些製造步驟中，需要蝕刻製程完全蝕刻穿過一曝露層且接著在發生一下層之實質蝕刻之前終止。通常，藉由使用一發射光譜技術監測腔室中存在之電漿之光譜特徵而控制此等製程步驟。當蝕刻穿過曝露層且蝕刻製程開始與一下層反應時，發生電漿之光譜特徵之一不同變化。藉由發射光譜技術測量光譜特徵之變化，且蝕刻製程基於經測量變化係光譜特徵而停止。 在其他製造步驟中，需要蝕刻製程部分蝕刻穿過一曝露層至一指定蝕刻深度，且在完全蝕刻穿過曝露層之前終止。此類型之蝕刻製程通常稱為一「盲蝕刻(blind etch)」。當前，對穿過部分蝕刻層之蝕刻深度之測量係基於近法向入射光譜反射測量。 在一些實例中，被測量晶圓包含週期性圖案。此等圖案展現可模型化之獨有反射率特徵。因此，基於模型之光譜反射測量技術適於估計經圖案化晶圓之臨界尺寸。不幸地，基於光譜反射測量之當前可用原位監測工具缺乏滿足未來製程要求所需之精度。 在一些實例中，在半導體工業中採用基於散射測量之IM及IS系統。在讓渡給KLA-Tencor公司之美國專利第6,917,433號中描述例示性IM及IS系統，該案之內容以引用的方式併入本文中。在讓渡給Nova Measuring Instruments公司之美國專利第6,764,379號中揭示比較一經測量信號與一預定「端點」信號或校準曲線之一光學端點偵測量測系統，該案之內容以引用的方式併入本文中。儘管前述專利文件描述用於控制蝕刻及沈積製程之工具及方法，然其等無法判定於現代半導體晶圓上製造之具有多個被測量圖案佈局之複雜圖案之製程端點。例如，當前IS或IM系統未能考慮到影響經測量信號之多個製程參數。儘管蝕刻或沈積時間係影響經測量裝置結構之一個製程參數，然存在以一類似方式影響經測量結構之其他製程參數。先前技術系統無法考慮到影響經測量信號之多個參數限制其等之測量有效性(尤其對於複雜經圖案化結構)。 在許多實際實例中，被測量半導體晶圓包含具週期性圖案之均質區以及包含支援電路、劃線道等之非均質區。例如，在一記憶體晶圓上，均質區之典型大小為約50平方微米，其由均質區周圍的數微米之一非均質區包圍。當前可用原位監測工具用一準直光束照明晶圓，該準直光束照明晶圓之一大的圓形區域，包含均質區及非均質區。典型照明點大小之直徑為十毫米或更大。藉由一光譜儀混合並分析在此大區域上方收集之反射光。混合來自晶圓上之均質區及非均質區的反射率信號從根本上限制量測系統之效能(即，測量準確度受限)。 難以依光學方式解決來自晶圓之均質區及非均質區的反射率信號之混合之問題，此係因為無法將照明及收集光學器件放置在反應性電漿腔室內之晶圓附近。此限制最大可達成數值孔徑(NA)及最小可達成照明點大小。在不具有光學聚焦於晶圓之一小均質區上且最小地外溢至周圍非均質區上之能力之情況下，當前系統歸因於反射信號之混合而無法克服測量準確度之限制。 總而言之，特徵大小之持續縮減對IM及IS量測系統(尤其與蝕刻及離子植入製程工具整合之系統)加諸困難的要求。光學量測系統必須滿足高精度及準確度要求以實現充分製程控制。因此，期望改良的量測系統及方法以測量膜及經圖案化結構而確保其等之保真度及跨晶圓之均勻性。
本文中呈現用於基於在一製程時段期間對一晶圓進行之重複測量估計製程參數、結構參數或兩者之值之方法及系統。在一個態樣中，一或多個光學量測子系統與諸如一蝕刻工具或一沈積工具之一製程工具整合。使用在處理該晶圓時測量之一或多個所關注參數之值來控制該製程本身。快速地且以足夠準確度執行該等測量以實現一半導體製程流程之良率改良。 在一個態樣中，使用一經訓練信號回應量測(SRM)測量模型來基於被處理晶圓之光譜測量估計一或多個所關注參數之值。 在一進一步態樣中，基於實驗設計(DOE)光譜訓練一SRM測量模型。藉由該製程工具之該量測子系統自一或多個DOE晶圓測量該等DOE光譜或模擬該等DOE光譜。DOE晶圓或經模擬DOE包含臨界及非臨界結構參數、蝕刻製程條件及設定、於不同蝕刻腔室中製造之晶圓等之變動。藉由用一參考量測工具直接測量、模擬或其等之一組合來估計與該等DOE光譜相關聯之所關注參數之DOE值。採用該等DOE光譜及該等所關注參數之該等DOE值來訓練該SRM測量模型。該經訓練SRM測量模型提供自經測量光譜信號至所關注參數之值之一轉移函數。 一般而言，藉由測量正經歷隨時間改變(若干)被測量結構之實體特性的一製程之一晶圓而產生光譜信號。在一些實例中，光譜信號包含由該量測子系統在一單一時間點收集之光譜信號。然而，在一進一步態樣中，一光譜測量之各例項包含由該量測子系統在當前時間及一製程時段內之一或多個先前時間收集之光譜信號。 在另一進一步態樣中，在一製程時段內之有限數目個時間執行參考測量且藉由內插法判定與該製程時段內之任何例項相關聯之參考測量值。 在另一進一步態樣中，藉由模擬該量測子系統對一組DOE形狀輪廓之光學回應而合成地導出用以訓練該SRM測量模型之所關注參數之值及對應光譜。基於該一或多個所關注參數(例如，蝕刻深度)之不同值以及描述DOE輪廓所需之其他形狀參數之靜態值或變化值而合成地產生該等DOE形狀輪廓。 在另一進一步態樣中，基於自經測量資料導出之形狀參數之間的相關性約束用以訓練一SRM測量模型之合成產生的所關注參數之值及對應光譜。 在另一進一步態樣中，基於預期形狀輪廓藉由一製程模擬器(例如，蝕刻製程模擬器)之模擬約束用以訓練一SRM測量模型之合成產生的所關注參數之值及對應光譜。 在另一進一步態樣中，基於實際經測量光譜及對應參考測量資料進一步最佳化基於合成測量資料訓練之一SRM測量模型。在一些實例中，一經訓練SRM測量模型經進一步最佳化(例如，調諧測量模型參數)以最小化精度誤差、重複性誤差、DOE追蹤誤差、腔室間失配等。 在另一態樣中，採用一經訓練信號淨化模型以在處理該晶圓時自經測量光譜產生淨化光譜。採用該等淨化光譜以藉由基於實體模型之迴歸、程式庫迴歸或如本文中描述之一SRM測量模型判定所關注參數之值。將該等所關注參數提供為回饋以控制該製程工具。 基於自一或多個DOE晶圓收集之由一製程工具之一量測子系統測量之光譜訓練一信號淨化模型。DOE晶圓包含臨界及非臨界結構參數、蝕刻製程條件及設定、於不同蝕刻腔室中製造之晶圓等之變動。藉由用一參考量測工具測量而估計與該等DOE晶圓相關聯之所關注參數之值。此外，基於該等所關注參數之該等經測量值模擬淨化光譜。採用該等經測量光譜及該等淨化光譜來訓練該信號淨化模型。該經訓練信號淨化模型提供自經測量光譜信號至淨化光譜之一轉移函數，該淨化光譜可用以估計一或多個所關注參數之值。一般而言，該經訓練淨化模型隔離由一或多個所關注參數之變動誘發之光譜變動與由其他參數或測量雜訊源之變動誘發之光譜變動。 在另一態樣中，與一製程工具整合之一或多個量測系統經組態以在一製程時段期間測量一晶圓之多個不同區域。使用一經訓練SRM測量模型、一經訓練信號淨化模型或兩者來判定一或多個所關注參數之估計值，如本文中描述。在一些實施例中，基於跨該晶圓之各所關注參數之經測量值判定與各經測量所關注參數相關聯之一晶圓均勻性值。在一些實施例中，基於跨該晶圓之多個不同區域處之經測量光譜判定與各經測量所關注參數相關聯之一晶圓均勻性值。在此等實施例中，一經訓練SRM測量模型基於跨該晶圓之多個不同區域處之該等經測量光譜判定與各經測量所關注參數相關聯之該晶圓均勻性值。 在一些實施例中，多個量測系統與該製程工具整合，且該等量測系統經組態以在製程期間同時測量跨該晶圓之不同區域。在一些實施例中，與一製程工具整合之一單一量測系統經組態以在製程期間循序測量一晶圓之多個不同區域。 在一些實施例中，該被處理晶圓之不同區域包含具有不同結構之量測目標。在此等實施例中，一SRM測量模型、一信號淨化模型或兩者組態為多個目標模型(即，對多目標光譜執行製程期間的訓練及測量)。 在一進一步態樣中，在一製程時段期間之一特定時間判定一或多個所關注參數之值涉及：在該製程之一先前步驟藉由外部參考量測或原位量測判定一或多個參數之值。 前述係[發明內容]且因此必然含有細節之簡化、概括及省略；因此，熟習此項技術者將瞭解，[發明內容]僅為闡釋性的且不以任何方式限制。在本文中闡述之非限制性[實施方式]中將明白本文中描述之裝置及/或製程之其他態樣、發明特徵及優點。
相關申請案之交叉參考 本專利申請案根據35 U.S.C. §119規定主張來自在2016年10月13日申請之標題為「Metrology System and Method for Etch Process Control」之美國臨時專利申請案序號62/407,658之優先權，該案標的之全文以引用的方式併入本文中。 現將詳細參考本發明之背景實例及一些實施例，其等之實例繪示於隨附圖式中。 本文中呈現用於基於對經歷一晶圓製程步驟之結構進行之重複測量估計製程參數、結構參數或兩者之值之方法及系統。使用在處理晶圓時執行之測量來控制正在進行的製程。例示性製程包含蝕刻及沈積製程。快速地且以足夠準確度執行測量以實現一正在進行的半導體製程流程之良率改良。 在一個態樣中，一光學量測系統與一製程工具整合。採用一經訓練信號回應量測(SRM)測量模型以在處理晶圓時直接自經測量光譜判定所關注參數(例如，蝕刻深度)之值。將所關注參數之值提供為回饋以控制製程工具。 在另一態樣中，基於實驗設計(DOE)光譜訓練一SRM測量模型。藉由製程工具之量測子系統自一或多個DOE晶圓測量DOE光譜或模擬DOE光譜。DOE晶圓或經模擬DOE包含臨界及非臨界結構參數、蝕刻製程條件及設定、於不同蝕刻腔室中製造之晶圓等之變動。藉由用一參考量測工具直接測量、模擬或其等之一組合而估計與DOE光譜相關聯之所關注參數之DOE值。採用DOE光譜及所關注參數之DOE值來訓練SRM測量模型。經訓練SRM測量模型提供自經測量光譜信號至所關注參數之值之一轉移函數。 圖1描繪用於基於對安置於一被處理晶圓上之半導體結構進行的光譜反射測量監測一蝕刻製程之一例示性晶圓處理系統100。 晶圓處理系統100包含含有一製程環境103之一製程腔室102及一選擇性光譜反射計(SSR) 101。半導體晶圓104經定位於製程腔室102內。晶圓104經附接至晶圓卡盤105且由晶圓載物台106相對於製程腔室102定位。在一些實施例中，晶圓載物台106組合一旋轉移動與一平移移動(例如，X方向上之一平移移動及繞Y軸之一旋轉移動)以相對於由SSR 101提供之照明定位晶圓104。在一些其他實施例中，晶圓載物台106組合兩個正交平移移動(例如，X方向及Z方向上之移動)以相對於由SSR 101提供之照明定位晶圓104。在一些實施例中，晶圓處理系統100不包含晶圓載物台106。在此等實施例中，一晶圓處置機器人(未展示)將晶圓104定位於製程腔室102內部之晶圓卡盤105上。將晶圓104自晶圓處置機器人轉移至與一真空製程環境103相容之一靜電晶圓卡盤105上。在此等實施例中，由SSR 101執行之測量限於在將晶圓104夾持至晶圓卡盤105上之後在SSR 101之視場內之晶圓104之部分。在此意義上，晶圓載物台106係選用的。為克服此限制，晶圓處理系統100可包含多個SSR系統，其等各自測量晶圓104之一不同區域。 在一項實施例中，製程腔室102係一反應性離子蝕刻系統之一元件。在此實施例中，製程環境103包含一射頻誘發電漿以蝕除晶圓104之表面上之曝露材料。 如圖1中描繪，SSR 101之光學元件定位於製程腔室102外部。在一些實施例中，SSR 101之全部光學元件定位於距晶圓104之至少一距離D處。在一些此等實施例中，D至少為300毫米。在一些其他實施例中，D至少為600毫米。蝕刻及沈積製程兩者之製程腔室中存在電離粒子。光學元件必須定位成足夠遠離晶圓以避免干擾由製程誘發之磁場。另外，電離粒子可累積於定位在製程腔室中之光學元件上，且因此在製程腔室中包含光學元件係不切實際的。 SSR 101包含一照明源110，其產生入射於晶圓104之表面上的一測量點上之一照明光束。照明源110係一寬頻照明源。在一些實施例中，照明源110發射在紫外線光譜、可見光譜及紅外線光譜中之照明光。在一項實施例中，照明源110係一雷射驅動光源(LDLS) (亦稱雷射驅動電漿源或雷射維持電漿光源)。LDLS 110之泵激雷射可為連續波或脈衝式。跨自150奈米至2000奈米之整個波長範圍，一LDLS可產生顯著多於一氙氣燈之光子。一般而言，照明源110可為一單一光源或複數個寬頻或離散波長光源之一組合。由照明源110產生之光包含自紫外線至紅外線(例如，真空紫外線至中紅外線)之一連續光譜或一連續光譜之部分。一般而言，照明光源110可包含一超連續雷射源、一紅外線氦氖雷射源、一弧光燈或任何其他適合光源。 在一進一步態樣中，提供至晶圓104之寬頻照明光係包含跨越至少500奈米之一波長範圍之寬頻照明光。在一個實例中，該寬頻照明光包含低於250奈米之波長及高於750奈米之波長。一般而言，該寬頻照明光包含在120奈米與3,000奈米之間之波長。在一些實施例中，可採用包含超過3,000奈米之波長之寬頻照明光。 如圖1中描繪，SSR 101包含經組態以將照明光引導至晶圓104且收集來自晶圓104之反射光之光學元件。光學子系統經展示為包含一光管111、一截斷器112、一光纖124、一照明場光闌113、聚焦光學器件114、光束分離器115、中繼光學器件117及118，及光纖125。在一些實施例中，SSR 101包含一或多個光學濾光片(未展示)，其等用以控制來自照明源之光度、光譜輸出或兩者。 如圖1中描繪，自照明源110發射之光經耦合至光管111。在一些實施例中，光管111係一漸縮光管，其有效地用作一照明場光闌以匹配照明光學器件之NA。來自光管111之光行進穿過截斷器112。來自一連續源之光由定位於照明光纖124之入口處的焦點處或附近之截斷器112截斷。在一些實施例中，截斷器112係一諧振壓電驅動音叉。一諧振音叉裝置經電驅動，且容易調整音叉裝置之振盪頻率使其與製程頻率(例如，電漿頻率)匹配以確保在製程在作用中時執行測量。在一些其他實施例中，採用一旋轉截斷器機構。在此等實施例中，調整截斷器機構之旋轉速率以與製程頻率匹配。 截斷器112與SSR 101之資料收集同步以交替地容許及阻擋照明光到達晶圓104。在照明光由截斷器112阻擋之一時段期間，藉由SSR 101收集背景影像(例如，「暗」影像)。當照明光未由截斷器112阻擋時，藉由SSR 101收集晶圓104之影像(例如，「亮」影像)。 在一進一步態樣中，一運算系統(例如，運算系統130或光譜儀119之一運算系統)經組態以自「亮」影像減去背景影像以自由光譜儀119獲得之光譜結果移除自除照明源110以外的源收集之雜散光之效應。在一個實例中，沿光學路徑收集之電漿發射係存在於一「亮」影像中且在一「暗」影像中經有效隔離之一顯著背景雜訊源。在一個實例中，運算系統判定在光學路徑未由截斷器阻擋時在光譜儀處收集之一光量與在光學路徑由截斷器阻擋時在光譜儀處收集之一光量之間的一差異。以光譜方式分析此差異以產生傳遞至運算系統130之輸出信號141。在另一實例中，運算系統130接收與「暗」影像及「亮」影像兩者相關聯之光譜信號且判定兩個信號之間的一光譜差異。 在一些其他實施例中，照明源110係一脈衝式光源。在一些此等實施例中，脈衝式光源之頻率經調諧以匹配製程頻率。在此等實施例中，不必採用一截斷器。在此意義上，截斷器112係選用的。 如圖1中描繪，照明光行進穿過照明光纖124且穿過定位於照明光纖124之出口處的焦點處或附近之照明場光闌113。照明源110經成像至照明光纖124中以容許光學系統之實體佈局之設計自由度。在一些其他實施例中，照明源直接耦合至聚焦光學器件114。照明場光闌113控制照明子系統之視場(FOV)且可包含任何適合市售場光闌。來自照明源110之光藉由聚焦光學器件114聚焦於安置在晶圓104 (例如，一晶粒)上之在表示SSR系統之視場之一測量點126上方之一或多個結構上。在一些實施例中，測量點126之形狀為圓形且直徑為大約3毫米。在一些實施例中，測量點126之形狀為圓形且直徑小於4毫米。一般而言，測量點126可以任何適合方式塑形。 照明光及收集光經過製程腔室102之一或多個窗元件107氣體注入器系統108。在一些實施例中，窗元件107係由藍寶石製成。然而，一般而言，可採用任何適合光學材料。氣體注入器系統108自窗元件107延伸至製程腔室102中。在一項實施例中，自窗元件107與晶圓104之距離為大約300毫米，且氣體注入器系統108自窗元件107向晶圓104延伸大約150毫米。氣體注入器系統108沿光學路徑引入一氣體流以防止電離氣體粒子撞擊且污染窗元件107。例示性氣體注入器系統係由LAM Research公司(Fremont, California (美國))製造。 回應於由照明源110提供之照明而自晶圓104反射光。光學子系統收集來自測量點126之反射光。反射光行進穿過窗元件107、聚焦光學器件114且由光束分離元件115引導朝向DMA 116。 如圖1中描繪，SSR 101包含一DMA 116。被測量晶圓表面經成像至DMA之一作用表面，且自選定DMA像素反射之光經耦合至連接至用於擷取光譜資訊之一光纖耦合光譜儀之一大核心光纖中。藉由丟棄與未準確模型化或否則使一或多個所關注參數之測量失真之區相關聯的反射光之部分而選擇入射於DMA 116上之影像之特定區，以改良測量準確度。 在一些實施例中，DMA 116係由Texas Instruments公司(Dallas, Texas (美國))製造之一DLP® 晶片。DLP® 晶片包含選擇性地定位於兩個位置之一者中之一鏡元件陣列。在一個位置中，光被反射(即，經引導朝向光源)，且在另一位置中，光被有效阻擋或以其他方式自SSR 101之光學路徑移除(即，經反射遠離光源)。可預期其他DMA實施方案，例如，基於其他DMA架構(諸如由Fraunhofer Institute (德國)開發之架構)之實施方案。 如圖1中描繪，將指示DMA 116之鏡元件之各者的一所要狀態之命令信號140自運算系統130傳遞至DMA 116。DMA 116據此回應而調整鏡元件陣列之一或多者以達成DMA 116之所要狀態。在一些實施例中，鏡元件陣列之間距係大約10微米。在一光學系統經設計用於1:1成像之情況中，DMA 116具有足夠解析度以選擇由應控制為具有小的大小之圖案主導之晶圓上之小的區(例如，經設計為50微米乘50微米大小或甚至更小之所關注區)。 在圖1中描繪之實施例中，藉由中繼光學器件117及119將選定收集光量引導至收集光纖125。收集光纖125經耦合至光譜儀119。光譜儀119回應於自由照明源照明之一或多個結構收集之選定光量而產生一輸出信號141。在所描繪實例中，輸出信號141指示選定光量之一光譜回應。 在一些實施例(未展示)中，光學子系統包含一收集場光闌以控制收集子系統之FOV。在一些實施例中，一收集場光闌用作光譜儀119之一光譜儀狹縫。然而，一收集場光闌可定位於光譜儀119之一光譜儀狹縫處或附近。 一般而言，光學子系統可包含光譜反射測量技術中已知之任何類型及配置的(若干)光學濾光片、場光闌、孔徑光闌、光纖等。例如，光纖124及124係選用的，此係因為光可直接耦合至光譜儀119及聚焦光學器件114。在其中空間由其他製程工具硬體高度約束之原位SSR系統之設計中使用光纖可為有利的。 在一個態樣中，運算系統130經組態為一製程控制量測模型訓練引擎以訓練用以基於被測量結構之測量直接估計製程參數值之一SRM測量模型。 在一進一步態樣中，藉由一參考量測系統自DOE晶圓之測量導出用以訓練SRM測量模型之所關注參數之值。參考量測系統係產生足夠準確的測量結果(雖然緩慢)之一可信測量系統。此等參考量測系統過於緩慢而難以用來作為晶圓製程流程之部分在線上測量晶圓，但其適於用於諸如模型訓練之目的之離線用途。藉由非限制性實例，一參考量測系統可包含一獨立光學量測系統，諸如一光譜橢偏儀(SE)、具有多個照明角之SE、測量穆勒(Mueller)矩陣元件之SE、一單波長橢偏儀、一光束輪廓橢偏儀、一光束輪廓反射計、一寬頻反射光譜儀、一單波長反射計、一角度解析反射計、一成像系統、一散射計(諸如一光斑分析儀)、一基於X射線之量測系統(諸如在一透射或切線入射模式中操作之一小角度x射線散射計(SAXS))、一x射線繞射(XRD)系統、一x射線螢光(XRF)系統、一x射線光電子光譜(XPS)系統、一x射線反射計(XRR)系統、一拉曼(Raman)光譜系統、一原子力顯微鏡(AFM)系統、一透射電子顯微鏡系統、一掃描電子顯微鏡系統，或能夠判定裝置幾何形狀但未針對整合或原位操作最佳化之其他技術。 圖2係繪示一項實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎150之一圖。如圖2中描繪，製程控制量測模型訓練引擎150包含一變換合成模組152及一測量模型訓練模組152。 如圖2中描繪，變換合成模組151判定一變換模型157且將變換模型應用於經測量光譜信號154以產生一組減少的信號156。在一個實例中，經測量光譜信號154與由量測系統101測量之一DOE晶圓組之測量相關聯。在此實例中，經測量光譜信號154與圖1中描繪之信號141對應。一般而言，光譜信號154與一DOE晶圓組藉由與一製程工具整合之任何量測系統之測量相關聯。一般而言，DOE晶圓組包含臨界及非臨界參數、蝕刻製程條件及設定、來自不同蝕刻腔室之晶圓等內之變動。此外，藉由參考量測工具153特性化相同晶圓以產生所關注參數POIj DOE 155之估計值。 變換合成模組151判定一變換模型157，其減少經測量光譜資料SMEAS 154之一維度。變換模型157將信號154映射至一組新的減少的信號156。基於該組信號154中之(若干)所關注參數之變動判定變換。各信號經處理為在製程範圍內改變之一原始信號。變換模型157可應用於全部信號154或信號154之一子集。在一些實例中，隨機地選取經受變換模型分析之信號。在一些其他實例中，經受變換模型分析之信號歸因於其等對(若干)所關注製程參數之變化之相對較高靈敏度而被選取。例如，可忽略對(若干)所關注製程參數之變化不靈敏之信號。在一些實例中，完全未採用一變換模型。在此意義上，變換合成模組151係選用的。 一般而言，本文中描述之變換模型之任一者可為線性的或非線性的。藉由非限制性實例，一變換模型可為一主成分分析(PCA)模型、一核心PCA模型、一非線性PCA模型、一獨立成分分析(ICA)模型、一經訓練自動編碼器或使用字典之其他降維方法、一離散餘弦變換(DCT)模型、快速傅立葉變換(FFT)模型、一小波模型等。另外，本文中描述之變換模型之任一者可包含內插、雜訊減少等。如本文中描述，本文中描述之變換之使用係選用的。 如圖2中描繪，藉由測量模型訓練模組152接收該組減少的信號156。測量模型訓練模組152訓練一測量模型158，其建立實際結構之測量與所關注參數之值(包含與系統100之製程相關聯之一或多個製程參數值)之間的一函數關係。測量模型訓練模組152自參考量測系統153接收一或多個所關注參數POIj DOE 155之DOE值集以及與DOE空間中之各點相關聯之對應減少的測量信號156。使用經接收資料來訓練自實際減少的測量信號預測所關注參數之值之測量模型。 一般而言，本文中描述之經訓練模型之任一者係一信號回應量測(SRM)模型。在一些實例中，測量模型158係定義實際測量與所關注參數之間的一直接函數關係之一信號回應量測(SRM)模型。 一般而言，本文中描述之經訓練模型之任一者經實施為一神經網路模型。在其他實例中，經訓練模型之任一者可實施為一線性模型、一非線性模型、一多項式模型、一回應表面模型、一支援向量機模型、一決策樹模型、一隨機森林模型、一深度網路模型、一卷積網路模型，或其他類型之模型。 在一些實例中，本文中描述之經訓練模型之任一者可實施為一模型組合。 將變換模型157及經訓練測量模型158自製程控制量測模型訓練引擎150傳遞至一記憶體(例如，記憶體132)，該等模型儲存於記憶體中。 一般而言，藉由測量經歷隨時間改變(若干)被測量結構之實體特性的一製程之一晶圓而產生光譜信號154。在一些實例中，光譜信號154可包含由量測系統101在一單一時間點收集之光譜信號。然而，在一進一步態樣中，光譜信號154之各例項包含由量測系統101在若干時間點內收集之光譜信號。在一些實例中，光譜信號154之各例項包含在當前時間及製程時段內之先前時間收集之信號，如方程式(1)所繪示，其中St MEAS 係例項t處之經測量光譜信號之一向量，St 係與時間t處之測量相關聯之光譜信號，St-1 係與緊接在時間t之前的測量相關聯之光譜信號，St-2 係與緊接在時間t-1之前的測量相關聯之光譜信號等。(1) 例如，一製程工具100可在一製程時段期間之一時段(例如，80秒)內蝕刻一晶圓，且量測系統101可在製程時段之持續時間內以一特定測量時段(例如，每10毫秒)收集光譜信號141。在一個實例中，光譜信號154之各例項可包含與一單一測量相關聯之收集信號。然而，在一些其他實例中，光譜信號154之各例項可包含與測量之一時間系列相關聯之收集信號(例如，與當前測量時段及數個先前時段相關聯之收集信號)。在此等實例中，光譜信號154之各例項係包含與當前測量時段及數個先前測量時段相關聯之光譜信號之光譜信號之一向量。在一些實例中，包含於光譜信號154之一例項中之測量時段之數目係10或更少。 用與一系列測量時間而非一單一時間點相關聯之光譜信號訓練一SRM測量模型且使用經訓練SRM測量模型可為有利的。使用與一系列測量時間相關聯之光譜信號可藉由包含與一較長光學曝光相關聯之資料(即，更多光子)而打破所關注參數之間的相關性且改良測量精度。 類似地，藉由對經歷隨時間改變(若干)被測量結構之實體特性的製程之一晶圓進行參考測量而產生一或多個所關注參數POIj DOE 155之對應DOE值集。若光譜信號154之各例項與一單一時間點相關聯，則參考測量155包含在製程持續時間內之相同或類似單一時間點之對應測量。然而，若光譜信號154之各例項與一系列測量時間相關聯，則參考測量155包含在製程持續時間內之相同或類似系列測量時間之對應測量。 由於參考量測系統未與製程工具(例如，製程工具100)整合，故晶圓之處理必須在製程持續時間內之一所要時間點停止，自製程工具100移除且藉由參考量測系統153進行測量。若在製程持續時間期間期望大量參考測量，則此可導致過量時間。 在一進一步態樣中，在一製程時段內之有限數目個時間執行參考測量，且藉由內插法判定與製程時段內之任何例項相關聯之參考測量值155。在一個實例中，藉由參考量測系統153在晶圓處理開始之前且在晶圓處理結束之後測量一DOE晶圓。在此實例中，在製程持續時間開始及結束時直接已知參考測量155。運算系統130進一步經組態以內插於此兩組測量之間以估計與各光譜測量時段對應之一或多個所關注參數POIj DOE 155之DOE值集。方程式(2)繪示用以內插於參考測量之間的一例示性蝕刻速率函數，其中t POIj DOE 係第j個所關注參數在時間t之值，且E係蝕刻速率函數。(2) 在另一進一步態樣中，藉由模擬整合量測系統對與一或多個所關注參數(例如，蝕刻深度)之各不同值對應之一組DOE形狀輪廓之光學回應而合成地導出用以訓練SRM測量模型之所關注參數之值及對應光譜。基於一或多個所關注參數之不同值以及描述DOE輪廓所需之其他形狀參數之靜態值或變化值合成地產生DOE形狀輪廓。 圖3係繪示一項實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎160之一圖。如圖3中描繪，製程控制量測模型訓練引擎160包含如關於圖2描述之一變換合成模組152及一測量模型訓練模組152。另外，製程控制量測模型訓練引擎160包含DOE輪廓產生模組161及量測模擬模組162。 DOE輪廓產生模組161產生對應於一或多個所關注參數POIj DOE 165之各不同值之一組DOE形狀輪廓163。在一些實施例中，DOE輪廓產生模組161針對一或多個所關注參數之各不同值以描述DOE輪廓所需之其他參數(例如，側壁角、CD等)之數個不同值產生DOE形狀輪廓。參數值範圍係基於此等參數值在實際工具操作期間之預期範圍。在一些實例中，以程式設計方式選取值。在其他實例中，在所要範圍內隨機地選取值。 量測模擬模組162產生與藉由量測系統101對各對應DOE形狀輪廓163進行之一測量相關聯之一組光譜信號164。在一些實施例中，藉由變換模型157以關於圖2描述之方式減少光譜信號164。在其他實例中，針對測量模型訓練直接採用光譜信號164。 如圖3中描繪，測量模型訓練模組152以關於圖2描述之方式基於減少的光譜信號156及一或多個所關注參數165之對應值產生一經訓練測量模型158。將變換模型157及經訓練測量模型158自製程控制量測模型訓練引擎160傳遞至一記憶體(例如，記憶體132)，該等模型儲存於記憶體中。 在另一進一步態樣中，基於自經測量資料導出之形狀參數之間的相關性約束用以訓練一SRM測量模型之合成產生的所關注參數之值及對應光譜。 如關於圖3描述，由DOE輪廓產生模組161產生之DOE形狀輪廓及由量測模擬模組162產生之對應合成光譜取決於一或多個製程相依參數及製程獨立參數。若模擬大量參數之一值範圍，則該組DOE形狀輪廓及對應合成光譜可變得不合理的大。 圖4係繪示一項實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎170之一圖。如圖4中描繪，製程控制量測模型訓練引擎170包含如關於圖2及圖3描述之一DOE輪廓產生模組161、一量測模擬模組162及一DOE測量模型訓練模組152。另外，製程控制量測模型訓練引擎170包含參數相關模組171。 參數相關模組171基於藉由量測系統101對一或多個晶圓進行之光譜測量及由參考量測系統153測量之一或多個所關注參數POIMEAS 173之對應值產生一相關函數175。相關函數175使蝕刻相依參數與經測量輪廓相關。例如，隨著蝕刻深度改變，臨界尺寸(CD)、層厚度(T)、側壁角(SWA)等亦改變。相關函數175擷取此相依性且有效地減小DOE輪廓產生模組161所探索之參數空間。在一些實例中，相關函數175係使蝕刻相依參數與經測量輪廓相關之一協方差矩陣。 DOE輪廓產生模組161接收相關函數175且產生與一或多個所關注參數POIj DOE 176之各值相關聯之一組DOE形狀輪廓177。該組DOE形狀輪廓177顯著小於關於圖3描述之該組DOE形狀輪廓163，此係歸因於相關函數175對DOE輪廓產生模組161所探索之參數空間之約束效應。 量測模擬模組162產生與藉由量測系統101對各對應DOE形狀輪廓177進行之一模擬測量相關聯之一組光譜信號178。在一些實施例中，藉由一變換模型以關於圖2描述之方式減少光譜信號178。在圖3中描繪之實例中，針對測量模型訓練直接採用光譜信號178。 如圖4中描繪，測量模型訓練模組152以關於圖2描述之方式基於減少的光譜信號178及一或多個所關注參數176之對應值產生一經訓練測量模型158。將經訓練測量模型158自製程控制量測模型訓練引擎170傳遞至一記憶體(例如，記憶體132)，該模型儲存於記憶體中。 在另一進一步態樣中，藉由一製程模擬器(例如，蝕刻製程模擬器)基於預期形狀輪廓之模擬來約束用以訓練一SRM測量模型之合成產生的所關注參數之值及對應光譜。 如關於圖3描述，由DOE輪廓產生模組161產生之DOE形狀輪廓及由量測模擬模組162產生之對應合成光譜取決於一或多個製程相依參數及製程獨立參數。若模擬大量參數之一值範圍，則該組DOE形狀輪廓及對應合成光譜可變得不合理的大。 圖5係繪示一項實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎180之一圖。如圖5中描繪，製程控制量測模型訓練引擎180包含如關於圖2及圖3描述之一DOE輪廓產生模組161、一量測模擬模組162及一DOE測量模型訓練模組152。另外，製程控制量測模型訓練引擎180包含製程模擬模組181。 製程模擬模組181基於製程參數PPi DOE 182之時變值產生一或多個製程相依幾何參數值PDPj DOE 183之一值集。製程參數PPi DOE 182包含在一晶圓製程(例如，蝕刻製程)之持續時間內變化之製程設定及條件。藉由定義該組製程相依參數及其等值，製程模擬模組181有效地減小DOE輪廓產生模組161所探索之參數空間。製程獨立幾何參數PIPk DOE 184不受製程影響且其等值在製程之持續時間內經鏈結(例如，固定)。 DOE輪廓產生模組161接收製程相依幾何參數值PDPj DOE 183及製程獨立幾何參數PIPk DOE 184且產生與一或多個所關注參數POIj DOE 187之各值相關聯之一組DOE形狀輪廓185。該組DOE形狀輪廓185顯著小於關於圖3描述之該組DOE形狀輪廓163，此係歸因於製程模擬模組181對DOE輪廓產生模組161所探索之參數空間之約束效應。 量測模擬模組162產生與藉由量測系統101對各對應DOE形狀輪廓185進行之一模擬測量相關聯之一組光譜信號186。在一些實施例中，藉由一變換模型以關於圖2描述之方式減少光譜信號186。在圖5中描繪之實例中，針對測量模型訓練直接採用光譜信號186。 如圖5中描繪，測量模型訓練模組152以關於圖2描述之方式基於減少的光譜信號186及一或多個所關注參數187之對應值產生一經訓練測量模型158。將經訓練測量模型158自製程控制量測模型訓練引擎180傳遞至一記憶體(例如，記憶體132)，該模型儲存於記憶體中。 在另一進一步態樣中，如關於圖2描述般基於實際經測量光譜及對應參考測量資料進一步最佳化基於合成測量資料訓練之一SRM測量模型。在一些實例中，一經訓練SRM測量模型經進一步最佳化(例如，測量模型參數經調諧)以最小化精度誤差、重複性誤差、DOE追蹤誤差、腔室間失配等。 在另一態樣中，運算系統130經組態為一製程控制量測引擎以使用一經訓練測量模型來基於被處理晶圓之光譜測量直接估計一或多個所關注參數之值。 圖6係繪示一項實施例中之一例示性製程控制量測引擎190之一圖。如圖6中描繪，製程控制量測引擎190包含一變換模組191及測量模組192。如圖6中描繪，變換模組191採用關於圖2描述之變換模型157來將實際測量信號(例如，信號140)變換為一組減少的測量信號193。基於藉由一特定量測系統(例如，量測系統101)對特定結構進行之DOE測量產生變換模型157。如圖6中描繪，將變換模型157應用於藉由相同標稱量測系統(例如，量測系統101)對相同標稱結構進行之實際測量。該組減少的測量信號193經傳遞至測量模組192。測量模組192採用關於圖2至圖5描述之經訓練SRM測量模型158來直接估計所關注參數POI 194 (例如，蝕刻深度)之值。將估計值傳遞至一記憶體(例如，記憶體132)且進行儲存。 在另一態樣中，採用一經訓練信號淨化模型以在處理晶圓時自經測量光譜產生淨化光譜。採用淨化光譜來藉由基於實體模型之迴歸、程式庫迴歸或如本文中描述之一SRM測量模型判定所關注參數之值。將所關注參數提供為回饋以控制製程工具。 基於藉由製程工具自一或多個實驗設計(DOE)晶圓收集之光譜來訓練一信號淨化模型。DOE晶圓包含臨界及非臨界結構參數、蝕刻製程條件及設定、於不同蝕刻腔室中製造之晶圓等之變動。藉由用一參考量測工具測量(藉由如本文中描述之直接測量或藉由內插)來估計與DOE晶圓相關聯之所關注參數之值。此外，基於所關注參數之經測量值模擬淨化光譜。採用經測量光譜及淨化光譜來訓練信號淨化模型。經訓練信號淨化模型提供自經測量光譜信號至淨化光譜之一轉移函數，該淨化光譜可用以估計一或多個所關注參數之值。 一般而言，經訓練淨化隔離由一或多個所關注參數之變動誘發之光譜變動與由其他參數或測量雜訊源之變動誘發之光譜變動。例如，與量測系統101相關聯之測量點歸因於必須在光學組件與晶圓之間維持大的距離而通常相當大。出於此原因，由量測系統101執行之一光譜測量包含來自位於測量點內之一所關注量測目標之所要信號資訊及來自測量點內之量測目標周圍的之區域之大量非所要信號資訊。來自量測目標周圍的區域之信號資訊係非所要的，此係因為整個測量點之一基於實體之模型在計算上係不切實際的(否則係棘手的)。一經訓練信號淨化模型將與整個測量點相關聯之經測量光譜有效地映射至與可實體模型化之晶圓之一部分相關聯之光譜。 在一些實施例中，運算系統130經組態為一信號淨化模型訓練引擎以基於被處理結構之光譜測量訓練用以產生淨化光譜之一信號淨化模型。 圖7係繪示一項實施例中之一例示性信號淨化模型訓練引擎200之一圖。在所描繪實施例中，信號淨化模型訓練引擎200包含如關於圖3至圖5描述之一DOE輪廓產生模組161、一量測模擬模組162。另外，信號淨化模型訓練引擎200包含信號淨化模型訓練模組205。 如圖7中描繪，藉由一量測系統(諸如晶圓處理系統100之量測系統101)測量一組DOE晶圓。將經測量光譜信號SMEAS 201提供至信號淨化模型訓練模組205。如前文描述般藉由一參考量測系統153測量該組相同DOE晶圓。將一或多個所關注參數POIj DOE 202之經測量值提供至DOE輪廓產生模組161。 DOE輪廓產生模組161產生對應於一或多個所關注參數POIj DOE 202之各不同值之一組DOE形狀輪廓203，同時將描述DOE輪廓所需之其他參數(例如，側壁角、CD等)之值維持在標稱值。 量測模擬模組162產生與由量測系統101對各對應DOE形狀輪廓203進行之一模擬測量相關聯之一組光譜信號204。如圖7中描繪，信號淨化模型訓練模組205基於模擬光譜信號204及對應實際經測量光譜信號201產生一經訓練信號淨化模型206。在各步驟，各經測量光譜信號201及對應模擬光譜信號204共用一或多個所關注參數(例如，蝕刻深度)之相同值。將經訓練信號淨化模型206自信號淨化模型訓練引擎200傳遞至一記憶體(例如，記憶體132)，該模型儲存於記憶體中。 一般而言，本文中描述之任何信號淨化模型經實施為一神經網路模型。在其他實例中，任何信號淨化模型可實施為一線性模型、一非線性模型、一多項式模型、一回應表面模型、一支援向量機模型、一隨機森林模型、一深度網路模型、一卷積網路模型，或其他類型之模型。在一些實例中，本文中描述之任何經訓練信號淨化模型可實施為一模型組合。 在另一態樣中，運算系統130經組態為一信號淨化引擎以使用一經訓練信號淨化模型來基於被處理晶圓之光譜測量直接產生淨化光譜。 圖8係繪示一項實施例中之一例示性信號淨化引擎210之一圖。如圖8中描繪，信號淨化引擎210包含一信號淨化模組211。如圖8中描繪，信號淨化模組211採用關於圖7描述之經訓練信號淨化模型206來將實際光譜測量信號(例如，信號140)變換為一組淨化光譜測量信號212。將淨化光譜測量信號212傳遞至一記憶體(例如，記憶體132)且進行儲存。 在一進一步態樣中，使用一基於實體模型之迴歸(例如，運用一光學系統模擬器之迴歸)、基於程式庫之迴歸或如本文中描述之一經訓練SRM測量模型來基於淨化測量信號212判定一或多個所關注參數之值。 信號淨化模型將由一個光學子系統收集之原始光譜有效地變換為與一模擬光學子系統相關聯之光譜。淨化光譜含有與臨界參數相關聯之信號資訊，其具有與測量雜訊相關聯之最小信號資訊、來自非所要測量區域及其他非臨界參數之變動之信號污染。 圖9描繪繪示藉由在一經測量光譜上操作一信號淨化模型而減少信號雜訊之一曲線圖220。曲線221描繪與特徵為一高度參數之一週期性鰭狀結構及周圍區域之一原位光譜反射測量相關聯之一經測量反射率信號。曲線222描繪與週期性鰭狀結構之一原位光譜反射測量相關聯之隔離與所關注參數(即，高度參數)相關聯之信號資訊之一模擬反射率測量信號。曲線223描繪藉由用一經訓練信號淨化模型變換經測量反射率信號221而產生之一淨化信號223。如圖9中描繪，原始經測量反射率信號221有雜訊，而淨化信號223之雜訊顯著較少。再者，模擬反射率測量信號222與淨化信號223之間的擬合非常好，此係因為信號在曲線圖220中幾乎重疊。 圖10描繪繪示與多個光譜相關聯之模擬反射率測量信號與淨化信號之間的反射率信號誤差(即，差異)之平均值之一曲線圖230。 圖11描繪繪示與多個光譜相關聯之模擬反射率測量信號與淨化信號之間的反射率信號誤差(即，差異)之三個σ值之一曲線圖240。如圖9至圖11中繪示，反射率信號誤差在提供至信號淨化模型之原始光譜之雜訊位準內。 在一些實施例中，本文中描述之變換模型157係如本文中描述之一信號淨化模型。 在另一態樣中，與一製程工具整合之一或多個量測系統經組態以在一製程時段期間測量一晶圓之多個不同區域。使用一經訓練SRM測量模型、一經訓練信號淨化模型或兩者來判定一或多個所關注參數之值，如本文中描述。在一些實施例中，基於跨晶圓之各所關注參數之經測量值判定與各經測量所關注參數相關聯之一晶圓均勻性值。在一些實施例中，基於在晶圓之多個不同區域處測量之光譜判定與各經測量所關注參數相關聯之一晶圓均勻性值。在此等實施例中，一經訓練SRM測量模型基於在跨晶圓之多個不同區域處測量之光譜判定與各經測量所關注參數相關聯之晶圓均勻性值。 在一些實施例中，多個量測系統與製程工具整合，且量測系統經組態以在製程期間同時測量跨晶圓之不同區域。在一些實施例中，與一製程工具整合之一單一量測系統經組態以在製程期間循序測量一晶圓之多個不同區域。 在一些實施例中，被處理晶圓之不同區域包含具有不同結構之量測目標。在此等實施例中，將一SRM測量模型、一信號淨化模型或兩者組態為多個目標模型(即，對多目標光譜執行製程期間的訓練及測量)。在一個實例中，一多目標光譜係各自與定位於晶圓上之一不同區域處之一不同量測目標相關聯之光譜之一向量(例如，S=[S1 ,S2 ,…,Sm ])。 在一進一步態樣中，在一製程時段期間之一特定時間判定一或多個所關注參數之值涉及：在該製程之一先前步驟藉由外部參考量測或原位量測判定一或多個參數之值。 在另一進一步態樣中，本文中描述之測量結果可用以提供主動回饋至製程工具(例如，微影工具、蝕刻工具、沈積工具等)。例如，可將基於本文中描述之測量方法判定之經測量參數之值傳遞至一蝕刻工具以調整蝕刻時間而達成一所要蝕刻深度。以一類似方式，蝕刻參數(例如，蝕刻時間、擴散率等)或沈積參數(例如，時間、濃度等)可包含於一測量模型中以將主動回饋分別提供至蝕刻工具或沈積工具。在一些實例中，可將對基於經測量裝置參數值及一經訓練測量模型判定之製程參數之校正傳遞至製程工具。在一項實施例中，運算系統130基於自量測系統101接收之經測量信號141而在製程期間判定一或多個所關注參數之值。另外，運算系統130基於一或多個所關注參數之判定值將控制命令142傳遞至製程控制器143。控制命令142引起製程控制器143改變正在進行的製程之狀態(例如，停止蝕刻製程、改變擴散率等)。在一個實例中，控制命令142引起製程控制器143在測量到一所要蝕刻深度時停止蝕刻製程。在另一實例中，控制命令142引起製程控制器143改變蝕刻速率以改良一CD參數之經測量晶圓均勻性。 儘管在圖1中描繪之一量測系統101係一光譜反射測量系統，然任何數目個不同量測系統或不同量測系統之組合可與一製程系統整合且用以根據本文中描述之方法在製程期間測量所關注參數。 在一些實施例中，應用如本文中描述之用於對經歷一製程之半導體裝置進行原位光譜反射測量量測之方法及系統來測量記憶體結構。此等實施例實現對週期性結構及平面結構之光學臨界尺寸(CD)、膜及組成量測。 在一些實例中，測量模型經實施為可購自KLA-Tencor公司(Milpitas, California, 美國)之一SpectraShape® 光學臨界尺寸量測系統之一要素。以此方式，模型經建立且經備妥以在光譜由系統收集之後立即使用。 在一些其他實例中，例如，藉由實施可購自KLA-Tencor公司(Milpitas, California, 美國)之AcuShape® 軟體之一運算系統離線實施測量模型。所得訓練模型可併入為一AcuShape® 程式庫之一要素以可由執行測量之一量測系統存取。 圖12繪示至少一個新穎態樣中之在製程期間執行量測測量之一方法300。方法300適於由一量測系統(諸如本發明之圖1中繪示之量測系統100)實施。在一個態樣中，認識到，可經由藉由運算系統130 (或任何其他通用運算系統)之一或多個處理器執行之一預程式化演算法執行方法300之資料處理區塊。在本文中認識到，量測系統100之特定結構態樣並不表示限制且僅應解釋為闡釋性。 在區塊301中，在一製程時段期間將一半導體晶圓曝露於一製程環境。 在區塊302中，在製程時段期間之複數個不同時間將一寬頻照明光量提供至半導體晶圓之一表面上的一測量點。藉由一半導體晶圓處理系統之一量測子系統之一照明源提供寬頻照明光量。 在區塊303中，在製程時段期間之複數個不同時間之各者處偵測在一波長範圍內的半導體晶圓對寬頻照明光量之一光譜回應。藉由半導體晶圓處理系統之量測子系統之一光譜儀偵測光譜回應。 在區塊304中，在製程時段期間之複數個不同時間之各者處使用一信號淨化模型自所偵測光譜回應產生一淨化光譜回應。 在區塊305中，在複數個不同時間之各者處基於淨化光譜回應判定與半導體晶圓相關聯之一或多個所關注參數之值。 在一進一步實施例中，系統100包含用以基於根據本文中描述之方法收集之光譜測量資料執行對半導體結構之測量之一或多個運算系統130。一或多個運算系統130可通信地耦合至一或多個光譜儀、主動光學元件、製程控制器等。在一個態樣中，一或多個運算系統130經組態以接收與晶圓104之結構之光譜測量相關聯之測量資料。 應認識到，可藉由一單電腦系統130或者一多電腦系統130實行在本發明各處描述之一或多個步驟。此外，系統100之不同子系統可包含適於實行本文中描述之步驟之至少一部分之一電腦系統。因此，前述描述不應解釋為對本發明之一限制，而是僅為一繪示。 另外，電腦系統130可以此項技術中已知之任何方式通信地耦合至光譜儀。例如，一或多個運算系統130可耦合至與光譜儀相關聯之運算系統。在另一實例中，光譜儀可直接受控於耦合至電腦系統130之一單電腦系統。 系統100之電腦系統130可經組態以藉由可包含有線及/或無線部分之一傳輸媒體自系統之子系統(例如，光譜儀及類似者)接收及/或獲取資料或資訊。以此方式，傳輸媒體可用作電腦系統130與系統100之其他子系統之間的一資料鏈路。 系統100之電腦系統130可經組態以藉由可包含有線及/或無線部分之一傳輸媒體自其他系統接收及/或獲取資料或資訊(例如，測量結果、模型化輸入、模型化結果、參考測量結果等)。以此方式，傳輸媒體可用作電腦系統130與其他系統(例如，機載記憶體系統100、外部記憶體或其他外部系統)之間的一資料鏈路。例如，運算系統130可經組態以經由一資料鏈路自一儲存媒體(即，記憶體132或一外部記憶體)接收測量資料。例如，可將使用本文中描述之光譜儀獲得之光譜結果儲存於一永久或半永久記憶體裝置(例如，記憶體132或一外部記憶體)中。就此而言，可自機載記憶體或一外部記憶體系統匯入光譜結果。此外，電腦系統130可經由一傳輸媒體將資料發送至其他系統。例如，可傳遞一測量模型或由電腦系統130判定之一估計參數值且將其儲存於一外部記憶體中。就此而言，可將測量結果匯出至另一系統。 運算系統130可包含但不限於一個人電腦系統、主機電腦系統、工作站、影像電腦、並行處理器，或此項技術中已知之任何其他裝置。一般而言，術語「運算系統」可廣泛定義為涵蓋具有執行來自一記憶媒體之指令之一或多個處理器之任何裝置。 可經由一傳輸媒體(諸如一電線、纜線或無線傳輸鏈路)傳輸實施方法(諸如本文中描述之方法)之程式指令134。例如，如圖1中繪示，儲存於記憶體132中之程式指令134經由匯流排133傳輸至處理器131。程式指令134儲存於一電腦可讀媒體(例如，記憶體132)中。例示性電腦可讀媒體包含唯讀記憶體、一隨機存取記憶體、一磁碟或光碟，或一磁帶。 如本文中描述，術語「臨界尺寸」包含一結構之任何臨界尺寸(例如，底部臨界尺寸、中間臨界尺寸、頂部臨界尺寸、側壁角、光柵高度等)、任兩個或更多個結構之間的一臨界尺寸(例如，兩個結構之間的距離)，及兩個或更多個結構之間的一位移(例如，疊對光柵結構之間的疊對位移等)。結構可包含三維結構、圖案化結構、疊對結構等。 如本文中描述，術語「臨界尺寸應用」或「臨界尺寸測量應用」包含任何臨界尺寸測量。 如本文中描述，術語「量測系統」包含至少部分用以在任何態樣(包含測量應用，諸如臨界尺寸量測、疊對量測、焦點/劑量量測及組成量測)中特性化一樣品之任何系統。然而，此等技術術語並不限制如本文中描述之術語「量測系統」之範疇。另外，系統100可經組態以測量圖案化晶圓及/或未圖案化晶圓。量測系統可組態為一LED檢測工具、邊緣檢測工具、背側檢測工具、宏觀檢測工具或多模式檢測工具(涉及同時來自一或多個平台之資料)，及獲益於基於臨界尺寸資料對系統參數進行校準之任何其他量測或檢測工具。 本文中描述可用於測量任何半導體處理工具內之一樣品之一半導體測量系統(例如，一檢測系統或一微影系統)之各種實施例。術語「樣品」在本文中用來指代一晶圓、一倍縮光罩，或可由此項技術中已知之方法處理(例如，印刷或檢測缺陷)之任何其他樣本。 如本文中使用，術語「晶圓」大體上指代由一半導體或非半導體材料形成之基板。實例包含但不限於單晶矽、砷化鎵及磷化銦。通常可在半導體製造設施中找到及/或處理此等基板。在一些情況中，一晶圓可僅包含基板(即，裸晶圓)。或者，一晶圓可包含形成於一基板上之一或多個不同材料層。形成於一晶圓上之一或多個層可「經圖案化」或「未經圖案化」。例如，一晶圓可包含具有可重複圖案特徵之複數個晶粒。 一「倍縮光罩」可為在一倍縮光罩製程之任何階段處之一倍縮光罩，或可經釋放或未經釋放以在一半導體製造設施中使用之一成品倍縮光罩。一倍縮光罩或一「遮罩」大體上被定義為其上形成有實質上不透明區且組態為一圖案之一實質上透明基板。基板可包含例如一玻璃材料，諸如非晶SiO2 。一倍縮光罩可在一微影製程之一曝光步驟期間安置於一覆蓋光阻劑之晶圓上方，使得倍縮光罩上之圖案可轉印至光阻劑。 形成於一晶圓上之一或多個層可經圖案化或未經圖案化。例如，一晶圓可包含複數個晶粒，其等各自具有可重複圖案特徵。此等材料層之形成及處理最終可導致成品裝置。許多不同類型之裝置可形成於一晶圓上，且如本文中使用之術語晶圓意欲涵蓋在其上製造此項技術中已知之任何類型之裝置之一晶圓。 在一或多項例示性實施例中，所描述功能可在硬體、軟體、韌體或其等之任何組合中實施。若在軟體中實施，則功能可作為一或多個指令或程式碼儲存在電腦可讀媒體上或在電腦可讀媒體上傳輸。電腦可讀媒體包含電腦儲存媒體及通信媒體兩者，包含有利於將一電腦程式自一個位置傳送至另一位置之任何媒體。一儲存媒體可為可由一通用或專用電腦存取之任何可用媒體。藉由實例且非限制性地，此等電腦可讀媒體可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光碟儲存器、磁碟儲存器或其他磁性儲存裝置，或可用以攜載或儲存呈指令或資料結構的形式之所要程式碼構件且可由一通用或專用電腦或一通用或專用處理器存取之任何其他媒體。再者，任何連接可被適當地稱為一電腦可讀媒體。例如，若使用一同軸電纜、光纖電纜、雙絞線、數位用戶線(DSL)或諸如紅外線、無線電及微波之無線技術自一網站、伺服器或其他遠端源傳輸軟體，則同軸電纜、光纖電纜、雙絞線、DSL或諸如紅外線、無線電及微波之無線技術包含於媒體之定義中。如本文中使用，磁碟及光碟包含光碟(CD)、雷射光碟、光學光碟、數位多功能光碟(DVD)、軟磁碟及藍光光碟，其中磁碟通常磁性地再現資料，而光碟用雷射光學地再現資料。上文之組合亦應包含於電腦可讀媒體之範疇內。 儘管為指導目的在上文描述某些特定實施例，然本專利文件之教示具有一般適用性且不限於上文描述之特定實施例。因此，在不脫離如發明申請專利範圍中闡述之本發明之範疇的情況下，可實踐所描述實施例之各種特徵之各種修改、調適及組合。
100‧‧‧晶圓處理系統/製程工具
101‧‧‧量測子系統/選擇性光譜反射計(SSR)/量測系統
102‧‧‧製程腔室
103‧‧‧製程環境
104‧‧‧半導體晶圓
105‧‧‧晶圓卡盤
106‧‧‧晶圓載物台
107‧‧‧窗元件
108‧‧‧氣體注入器系統
110‧‧‧照明源/雷射驅動光源(LDLS)/照明光源
111‧‧‧光管
112‧‧‧截斷器
113‧‧‧照明場光闌
114‧‧‧聚焦光學器件
115‧‧‧光束分離器/光束分離元件
116‧‧‧DMA
117‧‧‧中繼光學器件
118‧‧‧中繼光學器件
119‧‧‧光譜儀
124‧‧‧光纖/照明光纖
125‧‧‧光纖/收集光纖
126‧‧‧測量點
130‧‧‧運算系統/單電腦系統/多電腦系統
131‧‧‧處理器
132‧‧‧記憶體
133‧‧‧匯流排
134‧‧‧程式指令
140‧‧‧命令信號
141‧‧‧輸出信號/光譜信號/經測量信號
142‧‧‧控制命令
143‧‧‧製程控制器
150‧‧‧製程控制量測模型訓練引擎
151‧‧‧變換合成模組
152‧‧‧測量模型訓練模組
153‧‧‧參考量測系統/參考量測工具
154‧‧‧經測量光譜信號/經測量光譜資料SMEAS
155‧‧‧所關注參數POIj DOE/參考測量/參考測量值
156‧‧‧信號/測量信號/光譜信號
157‧‧‧變換模型
158‧‧‧測量模型/經訓練測量模型
160‧‧‧製程控制量測模型訓練引擎
161‧‧‧實驗設計(DOE)輪廓產生模組
162‧‧‧量測模擬模組
163‧‧‧實驗設計(DOE)形狀輪廓
164‧‧‧光譜信號
165‧‧‧所關注參數POIj DOE
170‧‧‧製程控制量測模型訓練引擎
171‧‧‧參數相關模組
173‧‧‧所關注參數POIMEAS
175‧‧‧相關函數
176‧‧‧所關注參數POIj DOE
177‧‧‧實驗設計(DOE)形狀輪廓
178‧‧‧光譜信號
180‧‧‧製程控制量測模型訓練引擎
181‧‧‧製程模擬模組
182‧‧‧製程參數PPi DOE
183‧‧‧製程相依幾何參數值PDPj DOE
184‧‧‧製程獨立幾何參數PIPk DOE
185‧‧‧實驗設計(DOE)形狀輪廓
186‧‧‧光譜信號
187‧‧‧所關注參數POIj DOE
190‧‧‧製程控制量測引擎
191‧‧‧變換模組
192‧‧‧測量模組
193‧‧‧測量信號
194‧‧‧所關注參數POI
200‧‧‧信號淨化模型訓練引擎
201‧‧‧經測量光譜信號SMEAS
202‧‧‧所關注參數POIj DOE
203‧‧‧實驗設計(DOE)形狀輪廓
204‧‧‧光譜信號
205‧‧‧信號淨化模型訓練模組
206‧‧‧經訓練信號淨化模型
210‧‧‧信號淨化引擎
211‧‧‧信號淨化模組
212‧‧‧淨化光譜測量信號/淨化測量信號
220‧‧‧曲線圖
221‧‧‧曲線/經測量反射率信號
222‧‧‧曲線/模擬反射率測量信號
223‧‧‧曲線/淨化信號
230‧‧‧曲線圖
240‧‧‧曲線圖
300‧‧‧方法
301‧‧‧區塊
302‧‧‧區塊
303‧‧‧區塊
304‧‧‧區塊
305‧‧‧區塊
D‧‧‧距離
圖1描繪包含一量測子系統101之用於在處理一晶圓時根據本文中呈現之例示性方法監測晶圓之特性之一晶圓處理系統100之一繪示。 圖2係繪示一項實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎150之一圖。 圖3係繪示另一實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎160之一圖。 圖4係繪示另一實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎170之一圖。 圖5係繪示另一實施例中之一例示性製程控制量測模型訓練引擎180之一圖。 圖6係繪示一項實施例中之一例示性製程控制量測引擎190之一圖。 圖7係繪示一項實施例中之一例示性信號淨化模型訓練引擎200之一圖。 圖8係繪示一項實施例中之一例示性信號淨化引擎210之一圖。 圖9描繪繪示藉由在一經測量光譜上操作一信號淨化模型而減少信號雜訊之一曲線圖220。 圖10描繪繪示與多個光譜之模擬反射率測量信號及淨化信號相關聯之反射率信號誤差之平均值之一曲線圖230。 圖11描繪繪示與多個光譜之模擬反射率測量信號及淨化信號相關聯之反射率信號誤差之三個σ值之一曲線圖240。 圖12繪示用於在處理一晶圓時自晶圓上之結構之測量估計所關注參數之值之一方法300之一流程圖。

Claims (26)

  1. 一種半導體晶圓處理系統，其包括： 一半導體製程腔室，其包括一製程環境； 一半導體晶圓，其經安置於該製程腔室內部且在一製程時段期間曝露於該製程環境； 一量測子系統，其包括： 一照明源，其經組態以在該製程時段期間之複數個不同時間提供引導至該半導體晶圓之一表面上的一測量點之一寬頻照明光量； 一光譜儀，其經組態以收集來自該半導體晶圓之一反射光量，且在該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處偵測在一波長範圍內的該半導體晶圓對該寬頻照明光量之一光譜回應； 一光學子系統，其經組態以在該製程時段期間將該寬頻照明光量自該照明源引導至該半導體晶圓之該表面上的該測量點，且將自該半導體晶圓之該表面上的該測量點反射之該光量引導朝向該光譜儀；及 一運算系統，其經組態以在該複數個不同時間之各者處基於一經訓練信號回應量測(SRM)測量模型判定與該半導體晶圓相關聯之一或多個所關注參數之值，該經訓練信號回應量測(SRM)測量模型使該半導體晶圓之該光譜回應與該複數個不同時間之各者處的該一或多個所關注參數之該等值函數相關。
  2. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，該運算系統進一步經組態以基於在該複數個不同時間之一或多者處判定之該一或多個所關注參數之該等值產生一製程控制命令，其中該製程控制命令引起該製程環境之一變化。
  3. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，其中該運算系統進一步經組態以基於該製程時段內之第二複數個不同時間處的該一或多個所關注參數之實驗設計(DOE)值及對應DOE光譜訓練該SRM測量模型。
  4. 如請求項3之半導體晶圓處理系統，其中藉由一參考量測系統基於測量估計該一或多個所關注參數之該等DOE值且藉由該量測子系統測量該等對應DOE光譜。
  5. 如請求項4之半導體晶圓處理系統，其中自藉由該參考量測系統在該製程時段內之一不同時間進行之測量內插該製程時段內之該第二複數個不同時間之一或多者處的該一或多個所關注參數之該等DOE值。
  6. 如請求項3之半導體晶圓處理系統，其中該製程時段內之該第二複數個不同時間處的該一或多個所關注參數之該等DOE值經程式化，且該等對應DOE光譜係由基於該等經程式化DOE值之一模擬產生。
  7. 如請求項6之半導體晶圓處理系統，其中基於一參數相關函數來約束該模擬之一或多個參數。
  8. 如請求項6之半導體晶圓處理系統，其中基於一製程模擬將該模擬之一或多個參數約束為該一或多個參數之一值集。
  9. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，其中該製程環境係一蝕刻製程環境或一沈積製程環境。
  10. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，其中該經訓練SRM測量模型係以下任一者：一神經網路模型、一線性模型、一非線性模型、一多項式模型、一回應表面模型、一支援向量機模型、一決策樹模型、一隨機森林模型、一深度網路模型、一卷積網路模型或其他類型之模型。
  11. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，其中在該製程時段內之一時間對該一或多個所關注參數之該等值進行之該判定係基於該半導體晶圓在該製程時段內之該時間及該製程時段內之一或多個先前時間之該光譜回應。
  12. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，其中該量測子系統係一光譜反射計。
  13. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，其中該量測子系統經組態以測量該半導體晶圓上之多個不同位置，且其中該運算系統進一步經組態以基於與該多個不同位置之各者相關聯之該一或多個所關注參數之該等值判定一晶圓均勻性度量。
  14. 如請求項1之半導體晶圓處理系統，其中該運算系統進一步經組態以在該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處用一信號淨化模型自該經偵測光譜回應產生一淨化光譜回應，且其中該經訓練信號回應量測(SRM)測量模型使該半導體晶圓之該淨化光譜回應與該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處的該一或多個所關注參數之該等值函數相關。
  15. 如請求項14之半導體晶圓處理系統，其中該信號淨化模型自該經偵測光譜回應移除與不同於該一或多個所關注參數之參數相關聯之信號資訊。
  16. 一種半導體晶圓處理系統，其包括： 一半導體製程腔室，其包括一製程環境； 一半導體晶圓，其經安置於該製程腔室內部且在一製程時段期間曝露於該製程環境； 一量測子系統，其包括： 一照明源，其經組態以在該製程時段期間之複數個不同時間提供引導至該半導體晶圓之一表面上的一測量點之一寬頻照明光量； 一光譜儀，其經組態以收集來自該半導體晶圓之一反射光量，且在該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處偵測在一波長範圍內的該半導體晶圓對該寬頻照明光量之一光譜回應； 一光學子系統，其經組態以在該製程時段期間將該寬頻照明光量自該照明源引導至該半導體晶圓之該表面上的該測量點，且將自該半導體晶圓之該表面上的該測量點反射之該光量引導朝向該光譜儀；及 一運算系統，其經組態以： 在該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處用一信號淨化模型自該經偵測光譜回應產生一淨化光譜回應；及 在該複數個不同時間之各者處基於該淨化光譜回應判定與該半導體晶圓相關聯之一或多個所關注參數之值。
  17. 如請求項16之半導體晶圓處理系統，其中基於該淨化光譜回應對該一或多個所關注參數之該等值進行該判定涉及一經訓練信號回應量測(SRM)測量模型或一基於實體之測量模型之一迴歸。
  18. 如請求項16之半導體晶圓處理系統，該運算系統進一步經組態以基於在該複數個不同時間之一或多者處判定之該一或多個所關注參數之該等值產生一製程控制命令，其中該製程控制命令引起該製程環境之一變化。
  19. 如請求項16之半導體晶圓處理系統，其中該運算系統進一步經組態以基於由一參考量測系統測量之該一或多個所關注參數之實驗設計(DOE)值及由該量測子系統測量之對應DOE光譜訓練該信號淨化模型。
  20. 一種方法，其包括： 在一製程時段期間將一半導體晶圓曝露於一製程環境； 在該製程時段期間之複數個不同時間提供引導至該半導體晶圓之一表面上的一測量點之一寬頻照明光量，藉由一半導體晶圓處理系統之一量測子系統之一照明源提供該寬頻照明光量； 在該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處偵測在一波長範圍內的該半導體晶圓對該寬頻照明光量之一光譜回應，藉由該半導體晶圓處理系統之該量測子系統之一光譜儀偵測該光譜回應； 在該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處用一信號淨化模型自該經偵測光譜回應產生一淨化光譜回應；及 在該複數個不同時間之各者處基於該淨化光譜回應判定與該半導體晶圓相關聯之一或多個所關注參數之值。
  21. 如請求項20之方法，其進一步包括： 基於由一參考量測系統測量之該一或多個所關注參數之實驗設計(DOE)值及由該量測子系統測量之對應DOE光譜訓練該信號淨化模型，其中該訓練涉及： 判定對應於該一或多個所關注參數之該等DOE值之各者之一組DOE形狀輪廓，其中將定義該DOE輪廓所需之其他參數之值維持在標稱值； 判定與由該量測子系統對各DOE形狀輪廓進行之一模擬測量相關聯之一組模擬光譜信號；及 基於由該量測子系統測量之該等模擬光譜信號及該等對應DOE光譜訓練該信號淨化模型。
  22. 如請求項20之方法，其進一步包括： 基於在該複數個不同時間之一或多者處判定之該一或多個所關注參數之該等值產生一製程控制命令，其中該製程控制命令引起該製程環境之一變化。
  23. 如請求項20之方法，其中對該一或多個所關注參數之該等值進行該判定涉及一經訓練信號回應量測(SRM)測量模型，該經訓練信號回應量測(SRM)測量模型使該半導體晶圓之該淨化光譜回應與該製程時段期間之該複數個不同時間之各者處的該一或多個所關注參數之該等值函數相關。
  24. 如請求項21之方法，其中自藉由該參考量測系統進行之測量內插該一或多個所關注參數之該等DOE值。
  25. 如請求項20之方法，其中該製程環境係一蝕刻製程環境或一沈積製程環境。
  26. 如請求項20之方法，其中在該製程時段內之一時間對該一或多個所關注參數之該等值進行該判定係基於該半導體晶圓在該製程時段內之該時間及該製程時段內之一或多個先前時間之該淨化光譜回應。
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