TW202307396A - 用於在線膜厚度量測的光學計量模型 - Google Patents

用於在線膜厚度量測的光學計量模型 Download PDF

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Abstract

一種用於對覆蓋半導體基板上之非理想結構的膜進行在線厚度量測的光學計量模型係藉由在該膜沈積之前執行預量測及在該沈積之後執行後量測來產生。該等預量測及後量測係以此基板之多個極化角或多個定向中的至少一者執行。該等預量測與後量測之間的反射率差異係以該多個極化角及該多個定向確定。識別該多個極化角或該多個定向中的至少一者，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的受抑制影響。此光學計量模型係使用所識別的極化角及所識別的定向作為機器學習演算法的輸入來產生。

Description

用於在線膜厚度量測的光學計量模型
本申請案主張於2021年3月11日提交的美國申請案第17/198,913號的優先權。本申請案的揭示內容出於所有目的而全文以引用方式併入本文。
本文所描述的實施例總體上係關於用於在線膜厚度量測的光學計量模型，且更特定言之係關於用於覆蓋非理想結構之膜之在線厚度量測的光學計量模型。一些實施例亦係關於使用光學計量模型來監測膜沈積製程的厚度。
一些半導體製造製程的控制需要精確的膜厚度量測。光學計量工具，諸如光譜反射儀及橢偏儀，可用於量測膜厚度以進行製程診斷及控制。膜厚度量測通常在測試基板或元件基板的計量墊上進行。計量墊通常位於劃線上且一般具有簡化的膜堆疊且沒有底層結構（或具有最小變化的已知底層結構）。膜厚度通常不在線量測（例如，在產品基板的元件區域內），此係因為膜堆疊更複雜且通常包括具有可變形狀、尺寸及間距的底層結構。這種可變性會增加膜厚度量測的相關誤差。
需要允許在產品基板的元件區域內準確量測膜厚度的穩健模型及計量工具。
本文描述的實施例提供了用於產生及使用光學計量模型以進行在線膜厚量測的方法及系統（例如，計量工具）。光學計量模型可對覆蓋非理想結構的膜及/或複雜膜堆疊進行厚度量測。非理想結構可包括具有未知形狀、變化寬度及高度、未知定向以及任何其他非理想或未知特性的週期性或非週期性結構。非理想結構形成在基板上，諸如半導體晶圓、微機電系統(micro-electromechanical systems, MEMS)基板或任何其他其上形成有微結構的基板。例如，光學計量模型可用於沈積膜的在線厚度量測（例如，在產品基板的元件區域內）。光學計量模型可使用抑制底層非理想結構對膜厚度量測之影響的極化角、基板定向及/或波長來產生。光學計量模型亦可使用在膜厚度量測中增強來自沈積膜（例如，量測膜）之信號的極化角、基板定向及/或波長來產生。
根據一實施例，例如，一種產生用於半導體基板上覆蓋非理想結構之膜之在線厚度量測的光學計量模型的方法包括使用光學計量工具在該等非理想結構上沈積此膜之前進行預量測，該等預量測包含將此半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的部分。該多個感興趣區域各包括該等非理想結構，且在該等預量測期間，該多個感興趣區域以此電磁輻射之多個極化角或此半導體基板之多個定向中的至少一者暴露於此電磁輻射。此方法亦包括在此膜沈積在該等非理想結構上之後使用此光學計量工具進行後量測，該等後量測包括將此半導體基板上的該多個感興趣區域暴露於此電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的部分。在該等後量測期間，該多個感興趣區域以該等預量測期間使用之此電磁輻射的相同多個極化角及該等預量測期間使用之此半導體基板的相同多個定向暴露於此電磁輻射。此方法亦包括確定在該等預量測期間自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的收集部分與在該等後量測期間自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的收集部分之間的反射率差異。該等反射率差異以此電磁輻射之該多個極化角中的每一者及此半導體基板之該多個定向中的每一者確定。此方法亦包括識別此電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角，及/或此半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的受抑制影響。此方法亦包括使用識別的至少一個極化角及/或識別的至少一個定向作為機器學習演算法的輸入來產生此光學計量模型。
在一些實施例中，此方法亦包括確定在該多個波長中的每一者處，此電磁輻射之該多個極化角中之每一者處及此半導體基板之該多個定向中之每一者處的該等反射率差異；識別此電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角、此半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，及/或該多個波長中的至少一個波長，其中該等非理想結構的該等反射率差異相對較低，且沈積膜的該等反射率差異相對較高；以及使用識別的至少一個極化角、識別的至少一個定向及/或識別的至少一個波長作為機器學習演算法的輸入來產生此光學計量模型。
在一實施例中，此方法亦包括使用具有此光學計量模型的此光學計量工具來監測半導體基板上之膜沈積製程的厚度。
在另一實施例中，此半導體基板上的該等非理想結構具有未知形狀、變化寬度、變化高度或未知定向中的至少一者。
在另一實施例中，此光學計量工具經配置用於橢偏量測或反射量測。
在另一實施例中，此電磁輻射的該多個極化角包括至少一橫向電(transverse-electric, TE)極化狀態及一橫向磁(transverse-magnetic, TM)極化狀態。
在另一實施例中，基於多參數逆模型擬合方法的預測量測不確定性來識別該等反射率差異。
在又一實施例中，該等反射率差異指示來自該等非理想結構的受抑制影響及來自此沈積膜的增強影響。
根據另一個實施例，一種產生用於半導體基板上覆蓋非理想結構之膜之在線厚度量測的光學計量模型的方法包括使用光學計量工具在該等非理想結構上沈積此膜之前進行預量測，該等預量測包含將該等半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的部分。該多個感興趣區域各包括該等非理想結構，且在該等預量測期間，該多個感興趣區域以此電磁輻射之多個極化角或該等半導體基板之多個定向中的至少一者暴露於此電磁輻射。此方法亦包括使用此光學計量工具在該等非理想結構上沈積此膜之後進行後量測，該等後量測包含將該等半導體基板上的該多個感興趣區域暴露於此電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的部分。在該等後量測期間，該多個感興趣區域以該等預量測期間使用之此電磁輻射的相同多個極化角及該等預量測期間使用之該等半導體基板的相同多個定向暴露於此電磁輻射。此方法亦包括確定在該等預量測期間自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的收集部分與在該等後量測期間自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的收集部分之間的反射率差異。該等反射率差異以此電磁輻射之該多個極化角中的每一者及該等半導體基板之該多個定向中的每一者確定。此方法亦包括識別此電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角，及/或該等半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的受抑制影響及來自沈積膜的增強影響。此方法亦包括使用識別的至少一個極化角及/或識別的至少一個定向作為機器學習演算法的輸入來產生此光學計量模型。
根據又一個實施例，光學計量工具經配置為產生光學計量模型，此光學計量模型用於半導體基板上覆蓋非理想結構之膜的在線厚度量測。此光學計量工具經配置為進行包含以下的步驟：在該等非理想結構上沈積此膜之前進行預量測，該等預量測包含將此半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的部分，其中該多個感興趣區域各包括該等非理想結構，且在該等預量測期間，該多個感興趣區域以此電磁輻射之多個極化角或此半導體基板之多個定向中的至少一者暴露於此電磁輻射；在該等非理想結構上沈積此膜之後進行後量測，該等後量測包含將此半導體基板上的該多個感興趣區域暴露於此電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的部分，其中在該等後量測期間，該多個感興趣區域以該等預量測期間使用之此電磁輻射的相同多個極化角及該等預量測期間使用之此半導體基板的相同多個定向暴露於此電磁輻射；確定在該等預量測期間自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的收集部分與在該等後量測期間自該多個感興趣區域反射之此電磁輻射的收集部分之間的反射率差異，其中該等反射率差異以此電磁輻射之該多個極化角中的每一者及此半導體基板之該多個定向中的每一者確定；識別此電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角，及/或此半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的受抑制影響；以及使用識別的至少一個極化角及/或識別的至少一個定向作為機器學習演算法的輸入來產生此光學計量模型。
與習知技術相比，使用本文描述的實施例達成了許多益處。例如，一些實施例提供了用於覆蓋非理想結構之膜之在線厚度量測的光學計量模型。光學計量模型可使用抑制來自底層膜堆疊及非理想結構之信號的量測條件產生。光學計量模型亦可使用增強來自量測膜之信號的量測條件產生。這允許例如在圖案化半導體晶圓的元件區域（或主動區域）上進行膜厚度量測。這能夠改進對膜沈積製程的製程監控及控制。
進一步的態樣、優點及特徵將根據技術方案、描述及隨附圖式變得明顯。
在以下詳細描述中，闡述了許多具體細節以便提供對本文描述之實施例的透徹理解。然而，應當理解，可在沒有這些具體細節的情況下實施各種實施例。在其他情況下，沒有詳細描述公知方法、程序及部件，以免混淆所描述的特徵。
將詳細參考各種實施例，其中的一或多個實例在諸圖中示出。每個實例均以解釋的方式提供，且不意味著限制。此外，作為一個實施例的部分示出或描述的特徵可用在其他實施例上或與其他實施例結合使用以產生更進一步的實施例。此描述旨在包括這些修改及變化。
本文所指的「基板」、「元件基板」、「半導體基板」或「樣品」包括但不限於半導體晶圓、半導體工件、光刻遮罩、平板顯示基板、諸如記憶磁碟的其他工件及其類似者。根據可與本文描述的其他實施例結合的一些實施例，系統及方法經配置用於或應用於光學計量應用，包括基於橢偏儀、基於反射儀或基於順序成像的計量學應用。
本文描述的實施例總體上係關於用於在線膜厚度量測之光學計量模型的產生。根據一實施例，例如，可使用抑制底層非理想結構對膜厚度量測之影響的極化角、基板定向及/或波長來產生光學計量模型。光學計量模型亦可使用在膜厚度量測中增強來自沈積膜（例如，量測膜）之信號的極化角、基板定向及/或波長來產生。
第1A-1B圖為元件基板上之在線膜厚度量測位置的簡化圖。第1A圖示出具有水平及垂直劃線106的示例性元件基板102。水平及垂直劃線106為元件基板102上晶粒108之間的空間。水平及垂直劃線106允許在藉由切割或鋸切處理之後分離晶粒108。例如，在元件基板102為半導體產品晶圓的實施例中，每個晶粒108可為積體電路。在元件基板102上形成有多個晶粒108。在第1B圖中放大了被虛線104包圍之元件基板102的部分。
第1B圖示出由水平及垂直劃線106界定的晶粒108。元件基板102的這個放大部分示出了量測位置110及112。量測位置110可為位於水平劃線內的習知計量墊。可在處理期間控制量測位置110以具有沒有任何底層結構的簡化膜堆疊。量測位置112表示晶粒108之元件區域內的位置，或形成晶粒108的電子部件之晶粒108之部分內的位置。量測位置112通常具有更複雜的膜堆疊且包括由微影術及蝕刻製程形成的底層結構。底層結構可為非理想結構，此係因為其可包括具有未知及/或變化的形狀、寬度、高度、間距、定向以及任何其他未知或變化特性的週期性或非週期性結構。本文所述的實施例提供了能夠在一或多個量測位置112處進行膜厚度量測的穩健光學計量模型。
第2-3圖為具有底層非理想結構之膜堆疊的簡化橫截面圖。第2圖示出基板202上覆蓋非理想結構206的膜204。第3圖示出膜304、306、308，每一者均覆蓋在基板302上的非理想結構310上。膜204、304、306、308可為例如在半導體基板製造製程期間沈積或生長的任何介電或導電膜。非理想結構206、310可為在基板202、302的表面上形成的線、在基板202、302中的溝槽之間形成的臺面或在製造製程中形成的任何其他結構。在此實例中，非理想結構206、310的高度不同。若非理想結構206及310為線或臺面，則線或臺面的定向亦可能為未知的。
雖然可在處理的任何階段量測膜204、304、306、308中之任一者的厚度，但膜厚度量測通常在膜堆疊的最頂部膜上進行(例如，膜形成之後立即或在移除另一膜後暴露膜之後立即）。這通常允許最準確的膜厚度量測。因此，第2圖所示之膜堆疊的厚度量測通常為量測膜204的厚度，而第3圖所示之膜堆疊的厚度量測通常為量測膜308的厚度。非理想結構以及下層膜（諸如第3圖中的膜304、306）的厚度及特性的變化會導致膜厚度量測的誤差。
第4圖為基板上之結構的簡化透視圖。此實例示出基板402上的結構404，且提供了照明極化角θ、入射角α及基板定向（或方位角）β的圖示。包括入射平面406以幫助說明。
每個結構404具有長度、寬度及高度。在此實例中，光柵方向被識別為垂直於結構404的長度。電磁輻射的照明光束408入射在結構404上，且照明光束408的至少部分被反射為反射光束410。照明光束408及反射光束410平行於入射平面406。
照明光束408及結構404之間的空間關係由基板定向β及入射角α定義。照明光束408的特徵在於極化角θ（或極化電場的方向）。
照明光束408的反射率至少部分地取決於極化角θ相對於光柵方向的定向。當極化角θ約為90°（或極化電場垂直於光柵方向）時，反射率處於或接近最小值（或在不同波長處為最大值）。對於對稱結構，調整基板定向β可以類似的方式改變照明光束408的反射率。
第5圖為示出隨極化角變化之不同照明入射角處之量測反射率的簡化圖。此圖用於說明特定照明光束的反射率、入射角α及極化角θ之間的關係。入射角α及極化角θ係使用第4圖所示的慣例量測，其中零入射角α垂直於基板表面，且90°極化角θ垂直於光柵方向。
如此實例中所示，反射率隨著入射角α的增加而增加。在0-90°之間的極化角處，反射率隨著極化角θ的增加而降低，而在90-180°之間的極化角處，反射率隨著極化角θ的增加而增加（假設結構實質上對稱）。調整基板定向β可以類似的方式改變反射率。在其他波長處，可觀察到90°的相移，此係因為層或介質之間的相對有效折射率可能會有所不同。
第6圖為示出根據一實施例，隨照明波長變化之沈積前與沈積後量測之間的量測反射率變化的簡化圖。在此實例中，y軸為量測反射率（未單獨示出），而x軸為波長。使用寬頻光源。第一線502代表沈積前反射率，且第二線504代表沈積後反射率。假設量測反射率的變化由於沈積膜引起，波長5示出了預量測與後量測之間的最大量值變化。使用波長5可增強在膜厚度量測中來自沈積膜的信號。
第7圖為示出根據一實施例，隨照明波長變化之具有不同照明極化之量測反射率的變化的簡化圖。此實例與第6圖的相似之處在於y軸為量測反射率（未單獨示出），而x軸為波長。此實例的不同之處在於，第一條線602表示在第一極化角θ 1處的量測值，而第二條線604表示在第二極化角θ 2處的量測值。波長2示出了預量測與後量測之間的最大量值變化。請注意，信號響應在波長向量上移動。
第8A-8C圖為示出根據一些實施例，隨波長變化之在不同極化角處之膜沈積前與膜沈積後量測之間的反射率之變化的簡化圖。此實例中的資料藉由在類似於第4圖所示結構404的線結構上沈積約1 Å的鋁化鈦(TiAl)膜來獲得。此實例中的線結構形成在矽(Si)基板上，且每條線的頂部均覆蓋有覆蓋在氧化矽膜上的氮化矽膜。獲得以下參數的預量測值及後量測值，且將其作為波長的函數包含在圖中： 鋁化鈦厚度(TiAl-Thk) 線頂部CD (TCD) 線底部CD (BCD) 溝槽深度（Trench） 氧化矽厚度(SiO2-Thk) 氮化矽厚度(SiN-Thk)
請注意，在此實例中，在1 Å TiAl膜沈積之前及之後進行了預量測及後量測。即使在產生用於監測較厚薄膜的光學計量模型時，沈積薄膜亦可能足以確定可用於機器學習演算法以產生光學計量模型的量測靈敏度。
第8A圖示出使用非極化照明的量測，第8B圖示出使用橫向電(TE)極化的量測，而第8C圖示出使用橫向磁(TM)極化的量測。一般來說，較短波長（小於約450）的量測更敏感。請注意，在第8B圖中，在約550的波長處，除了TiAl厚度之外，對任何量測參數的敏感性均極低。使用第8B圖的條件（TE極化及550波長），底層結構參數的量測靈敏度被抑制，而TiAl厚度的量測靈敏度被增強。
第9圖為示出根據一實施例，產生用於覆蓋非理想結構之膜之在線厚度量測的光學計量模型之方法的流程圖。此方法包括進行預量測(902)、膜形成(904)及後量測(906)。在不同的極化角、基板定向及/或波長下進行預量測及後量測。例如，可在半導體基板的晶粒內、半導體基板的不同晶粒內及/或多個半導體基板內的不同位置重複預量測及後量測。這捕獲了底層非理想結構的變化。
此方法亦包括選擇極化角、基板定向及/或波長(908)。可選擇極化角、基板定向及/或波長以抑制來自底層非理想結構的信號，及/或增強來自量測膜的信號。
此方法亦包括產生光學計量模型(910)。可使用選擇的極化角、基板定向及/或波長以及諸如使用其他計量工具（例如，TEM）之量測的其他資訊來產生光學計量模型，以訓練已知機器學習演算法且產生光學計量模型。請注意，與習知模型化技術一樣，產生光學計量模型不需要有關非理想結構的資訊。
第10圖提供散點圖，示出根據一實施例，使用預量測及後量測來訓練及驗證機器學習演算法的步驟。散點圖示出在第8A-8C圖的實例中量測的一些相同參數的訓練及驗證資料（頂部CD、溝槽深度、底部CD）。此僅係一實例，且其他參數可用於訓練機器學習演算法。此實例中的散點圖示出訓練資料與驗證資料之間的良好相關性。
第11圖為使用根據一些實施例產生的光學計量模型在不同極化角處之最大預測量測誤差的簡化圖。此實例中的最大預測量測誤差為第8A-8C圖中的量測膜的（TiAl厚度）。如關於第8B圖所討論的，TE極化提供了對TiAl厚度的良好靈敏度且降低了對其他量測參數的靈敏度。在此實例中，未選擇特定波長，但提供了離散波長數量的估計以及對最大預測量測誤差的影響。TE極化提供最低的最大預測量測誤差。
第12圖為示出根據一些實施例，產生用於在線厚度量測之光學計量模型之一些步驟的流程圖。光學計量模型可用於在半導體基板上覆蓋非理想結構之膜的厚度量測。光學計量模型可由經配置用於橢偏量測或反射量測的光學計量工具使用。光學計量模型可由執行儲存在非暫時性電腦可讀媒體上之指令的計算裝置產生。在一些實施例中，計算裝置可為光學計量工具。
此方法包括使用光學計量工具在膜沈積在非理想結構上之前執行預量測(1202)。預量測可包括將半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射且收集自多個感興趣區域反射之電磁輻射的部分。多個感興趣區域可各包括非理想結構，且在預量測期間，多個感興趣區域可以電磁輻射之多個極化角或半導體之多個定向中的至少一者暴露於電磁輻射。非理想結構可具有未知形狀、變化寬度、變化高度或未知定向中的至少一者。電磁輻射的多個極化角至少包括TE極化狀態及TM極化狀態。
此方法亦包括使用光學計量工具在膜沈積在非理想結構上之後進行後量測(1204)。後量測包括將半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射且收集自多個感興趣區域反射之電磁輻射的部分。在後量測期間，多個感興趣區域可以預量測期間使用之電磁輻射的相同多個極化角及預量測期間使用之半導體基板的相同多個定向暴露於電磁輻射。
此方法亦包括確定預量測與後量測之間的反射率差異(1206)。反射率差異可在預量測期間自多個感興趣區域反射之電磁輻射的收集部分與後量測期間自多個感興趣區域反射之電磁輻射的收集部分之間。可以電磁輻射之多個極化角中的每一者及在半導體基板之多個定向中的每一個確定反射率差異。反射率差異可指示來自非理想結構的受抑制影響及來自沈積膜的增強影響。
此方法亦包括識別至少一個極化角及/或至少一個定向，其中反射率差異指示來自非理想結構的受抑制影響(1208)。來自非理想結構的受抑制影響可被識別為半導體基板的極化角及/或定向在預量測與後量測之間具有相對小的反射率差異。至少一個極化角由電磁輻射的多個極化角確定，且至少一個定向來自半導體基板的多個定向。
此方法亦包括使用至少一個極化角及/或至少一個定向作為機器學習演算法的輸入來產生光學計量模型(1210)。此方法亦可包括使用具有光學計量模型的光學計量工具來監測半導體基板上之膜沈積製程的厚度。
在一些實施例中，第12圖的方法亦可包括第13圖所示的步驟。例如，可在多個波長處提供電磁輻射，且此方法亦可包括在多個波長的每一者處確定在多個極化角及多個定向處的反射率差異(1302)。
此方法亦可包括識別至少一個極化角、至少一個定向及/或至少一個波長，其中與非理想結構的反射率差異相對較低且與沈積膜的反射率差異相對較高(1304)。
此方法亦可包括使用至少一個極化角、至少一個定向及/或至少一個波長作為機器學習演算法的輸入來產生光學計量模型(1306)。
應當理解，第9圖及第12-13圖中所示的具體步驟提供了根據一實施例之用於進行反射量測或橢偏量測的特定方法。根據替代實施例，亦可進行其他步驟序列。例如，替代實施例可以不同的次序進行上述步驟。此外，第9圖及第12-13圖中所示的個別步驟可包括可以各種順序進行的多個子步驟。此外，可根據特定應用添加或刪除額外的步驟。
第14圖為根據一些實施例之示例性電腦系統的簡化方塊圖。電腦系統1400可結合到本文描述的裝置及系統(例如，光學計量工具)中或與之整合，及/或可經配置為進行由各種實施例提供之方法及製程的一些或所有步驟。例如，在各種實施例中，電腦系統1400可經配置為進行第9圖、第12圖及/或第13圖中所示的步驟。應當注意，第14圖僅意在提供各種部件的概括說明，可酌情使用其中任何或所有部件。因此，第14圖廣泛地示出如何以相對分離或相對更整合的方式實施個別系統元件。
在所示實例中，電腦系統1400包括通信媒體1402、一或多個處理器1404、一或多個輸入裝置1406、一或多個輸出裝置1408、通信子系統1410，以及一或多個記憶體裝置1412。電腦系統1400可使用各種硬體實施方案及嵌入式系統技術來實施。例如，電腦系統1400的一或多個元件可實施為現場可程式閘陣列(field-programmable gate array, FPGA)，諸如由XILINX®、INTEL®或LATTICE SEMICONDUCTOR®、單晶片系統(system-on-a-chip, SoC)、特定應用積體電路(application-specific integrated circuit, ASIC)、特定應用標準產品(application-specific standard product, ASSP)、微控制器及/或混合裝置，諸如SoC FPGA，以及其他可能性。
電腦系統1400的各種硬體元件可經由通信媒體1402耦合。儘管為了清楚起見將通信媒體1402示為單一連接，但應當理解，通信媒體1402可包括用於在硬體元件之間傳輸資料的各種數量及類型的通信媒體。例如，通信媒體1402可包括一或多根導線（例如，印刷電路板(printed circuit board, PCB)或積體電路(integrated circuit, IC)上的導電跡線、路徑或引線、微帶、帶狀線、同軸電纜）、一或多根光波導（例如，光纖、條形波導），及/或一或多個無線連接或鏈路（例如，紅外無線通信、無線電通信、微波無線通信），以及其他可能性。
在一些實施例中，通信媒體1402可包括連接電腦系統1400之硬體元件之插腳的一或多個匯流排。例如，通信媒體1402可包括將處理器1404與主記憶體1414連接的匯流排，稱為系統匯流排，以及將主記憶體1414與輸入裝置1406或輸出裝置1408連接的匯流排，稱為擴展匯流排。系統匯流排可能由幾個元件組成，包括位址匯流排、資料匯流排及控制匯流排。位址匯流排可將記憶體位址自處理器1404傳送至與主記憶體1414相關聯的位址匯流排電路，以便資料匯流排存取且將包含在記憶體位址處的資料傳送回處理器1404。控制匯流排可傳送來自處理器1404的命令且自主記憶體1414返回狀態信號。每個匯流排可包括用於傳送多位元資訊的多條線路，且每個匯流排可支援資料的串行或並行傳輸。
處理器1404可包括一或多個中央處理單元(central processing unit, CPU)、圖形處理單元(graphics processing unit, GPU)、神經網路處理器或加速器、數字信號處理器(digital signal processor, DSP)，及/或其類似者。CPU可採用微處理器的形式，其在金屬-氧化物-半導體場效電晶體(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET)結構的單一IC晶片上製造。處理器1404可包括一或多個多核處理器，其中每個核可與其他核同時讀取及執行程式指令。
輸入裝置1406可包括各種使用者輸入裝置中的一或多者，諸如滑鼠、鍵盤、麥克風，以及各種感測器輸入裝置，諸如影像輸入裝置、多通道偵測器、電荷耦合裝置(charge coupled device, CCD)偵測器，及/或其類似者。輸入裝置1406亦可包括用於讀取及/或接收可移動儲存裝置或其他可移動媒體的裝置。此類可移動媒體可包括光碟（例如，藍光磁碟、DVD、CD）、記憶卡（例如，壓縮快閃卡、安全數位(Secure Digital, SD)卡、記憶棒）、軟磁碟、通用串列匯流排(Universal Serial Bus, USB)快閃驅動器、外部硬磁碟驅動器(hard disk drive, HDD)或固態驅動器(solid-state drive, SSD)，及/或其類似者。
輸出裝置1408可包括將資訊轉換成人類可讀形式之各種裝置中的一或多者，諸如但不限於顯示裝置、揚聲器、印表機，及/或其類似者。輸出裝置1408亦可包括用於寫入可移動儲存裝置或其他可移動媒體的裝置，諸如參考輸入裝置1406描述的那些。輸出裝置1408亦可包括用於引起一或多個部件的實體移動的各種致動器。這種致動器可為液壓的、氣動的、電動的，且可由電腦系統1400提供控制信號。
通信子系統1410可包括用於將電腦系統1400連接到位於電腦系統1400外部的系統或裝置的硬體部件，諸如經電腦網路連接。在各種實施例中，通信子系統1410可包括耦合至一或多個輸入/輸出埠的有線通信裝置（例如，通用非同步接收器-發射器(universal asynchronous receiver-transmitter, UART)）、光通信裝置（例如，光數據機）、紅外線通信裝置、無線電通信裝置（例如，無線網路介面控制器、BLUETOOTH®裝置、IEEE 802.11裝置、Wi-Fi裝置、Wi-Max裝置、蜂巢式裝置），以及其他可能性。
記憶體裝置1412可包括電腦系統1400的各種資料儲存裝置。例如，記憶體裝置1412可包括具有各種響應時間及容量之各種類型的電腦記憶體，自較快響應時間及較小容量記憶體，諸如處理器暫存器及快取（例如，L0、L1、L2），至中等響應時間及中等容量記憶體，諸如隨機存取記憶體，至較小響應時間及較小容量記憶體，諸如固態驅動器及硬驅動磁碟。雖然處理器1404及記憶體裝置1412被示為單獨的元件，但應當理解，處理器1404可包括不同級別的處理器上記憶體，諸如可由單一處理器使用或在多個處理器之間共享的處理器暫存器及快取。
記憶體裝置1412可包括主記憶體1414，其可由處理器1404經由通信媒體1402的記憶體匯流排直接存取。例如，處理器1404可連續讀取及執行儲存在主記憶體1414中的指令。這樣，各種軟體元件可加載至主記憶體1414中以由處理器1404讀取及執行，如第14圖所示。通常，主記憶體1414為揮發性記憶體，當電源關閉時它會丟失所有資料，且因此需要電源來保存儲存的資料。主記憶體1414亦可包括小部分非揮發性記憶體，其包含用於將儲存在記憶體裝置1412中的其他軟體讀入主記憶體1414的軟體（例如，韌體，諸如BIOS）。在一些實施例中，主記憶體1414的揮發性記憶體被實施為諸如動態RAM (dynamic RAM, DRAM)的隨機存取記憶體(random-access memory, RAM)，且主記憶體1414的非揮發性記憶體被實施為唯讀記憶體(read-only memor, ROM) ，諸如快閃記憶體、可抹除可程式化唯讀記憶體(erasable programmable read-only memory, EPROM)，或電可抹除可程式化唯讀記憶體(electrically erasable programmable read-only memory, EEPROM)。
電腦系統1400可包括軟體元件，顯示為當前位於主記憶體1414內，其可包括作業系統、裝置驅動器、韌體、編譯器及/或其他代碼，諸如一或多個應用程式，其可以包括由本揭示案的各個實施例提供的電腦程式。僅作為實例，關於以上討論之任何方法描述的一或多個步驟可實施為可由電腦系統1400執行的指令1416。在一個實例中，此類指令1416可由電腦系統1400使用通信子系統1410（例如，經由攜帶指令1416的無線或有線信號）接收，由通信媒體1402攜帶至記憶體裝置1412，儲存在記憶體裝置1412，讀入主記憶體1414，且由處理器1404執行以進行所述方法的一或多個步驟。在另一實例中，指令1416可由電腦系統1400使用輸入裝置1406（例如，經由可移動媒體的讀取器）接收，由通信媒體1402攜帶至記憶體裝置1412，儲存在記憶體裝置1412，讀入主記憶體1414，且由處理器1404執行以進行所述方法的一或多個步驟。
在本揭示案的一些實施例中，指令1416儲存在電腦可讀儲存媒體上，或簡稱為電腦可讀媒體。這種電腦可讀媒體可為非暫時性的且因此可被稱為非暫時性電腦可讀媒體。在一些情況下，非暫時性電腦可讀媒體可併入電腦系統1400中。例如，非暫時性電腦可讀媒體可包括記憶體裝置1412中的一者，如第14圖所示，指令1416儲存在記憶體裝置1412內。在一些情況下，非暫時性電腦可讀媒體可與電腦系統1400分離。在一個實例中，非暫時性電腦可讀媒體可為提供給輸入裝置1406的可移動媒體，諸如參考輸入裝置1406描述的那些，如第14圖所示，向輸入裝置1406提供指令1416。在另一實例中，非暫時性電腦可讀媒體可包括遠程電子裝置的部件，諸如移動式電話，其可使用通信子系統1416將攜帶指令1416的資料信號無線傳輸至電腦系統1400，如第14圖所示，向通信子系統1410提供指令1416。
指令1416可採取任何合適的形式以由電腦系統1400讀取及/或執行。例如，指令1416可為原始碼（以人類可讀程式語言編寫，例如Java、C、C++、C#、Python）、目的碼、組合語言、機器碼、微碼、可執行碼，及/或其類似者。在一個實例中，指令1416以原始碼的形式提供給電腦系統1400，且編譯器用於將指令1416自原始碼轉譯成機器碼，隨後可將此機器碼讀入主記憶體1414以供處理器1404執行。作為另一實例，指令1416以具有機器碼之可執行檔案的形式提供給電腦系統1400，此機器碼可立即讀入主記憶體1414以供處理器1404執行。在各種實例中，指令1416可以加密或未加密形式、壓縮或未壓縮形式、作為安裝包或用於更廣泛軟體配置的初始化以及其他可能性被提供給電腦系統1400。
在本揭示案的一個態樣中，提供了一種系統（例如，電腦系統1400）來執行根據本揭示案之各種實施例的方法。例如，一些實施例可包括一種系統，此系統包含一或多個處理器（例如，處理器1404），其在通信上耦合至非暫時性電腦可讀媒體（例如，記憶體裝置1412或主記憶體1414）。非暫時性電腦可讀媒體可具有儲存在其中的指令（例如，指令1416），該等指令當由一或多個處理器執行時，使一或多個處理器執行在各種實施例中描述的方法。
在本揭示案的另一態樣中，提供了一種包括指令（例如，指令1416）的電腦程式產品以執行根據本揭示案之各種實施例的方法。電腦程式產品可有形地體現在非暫時性電腦可讀媒體（例如，記憶體裝置1412或主記憶體1414）中。指令可經配置為使一或多個處理器（例如，處理器1404）執行在各種實施例中描述的方法。
在本揭示案的另一態樣中，提供了一種非暫時性電腦可讀媒體（例如，記憶體裝置1412或主記憶體1414）。非暫時性電腦可讀媒體可具有儲存在其中的指令(例如指令1416)，該等指令當由一或多個處理器（例如，處理器1404）執行時，使一或多個處理器執行在各種實施例中描述的方法。
上面討論的方法、系統及裝置為實例。各種配置可適當地省略、替換或添加各種程序或部件。例如，在替代配置中，可以不同於所描述的次序來執行方法，及/或可添加、省略及/或組合各種階段。此外，關於某些配置所描述的特徵可結合在各種其他配置中。配置的不同態樣及元素可以類似方式組合。此外，技術不斷發展，且因此許多元素為實例，且不限製本揭示案或技術方案的範疇。
在描述中給出了具體細節以提供對包括實施方案之示例性配置的透徹理解。然而，可在沒有這些具體細節的情況下實施配置。例如，公知的電路、製程、演算法、結構及技術已在沒有不必要的細節的情況下示出，以避免混淆配置。此描述僅提供實例配置，且不限制技術方案的範疇、適用性或配置。相反，配置的前述描述將為熟習此項技術者提供用於實施所描述技術的使能描述。在不脫離本揭示案之精神或範疇的情況下，可對元件的功能及佈置進行各種改變。
儘管已根據具體實施例描述了本發明，但對熟習此項技術者來說應當顯而易見的為，本發明的範疇不限於本文描述的實施例。例如，本發明之一或多個實施例的特徵可與其他實施例的一或多個特徵組合，而不脫離本發明的範疇。因此，說明書及附圖被認為為說明性的而非限制性的。因此，本發明的範疇不應參考以上描述，而應參考所附技術方案及其等效物的全部範疇來確定。
102:元件基板 104:虛線 106:水平及垂直劃線 108:晶粒 110:量測位置 112:量測位置 202:基板 204:膜 206:非理想結構 302:基板 304:膜 306:膜 308:膜 310:非理想結構 402:基板 404:結構 406:入射平面 408:照明光束 410:反射光束 502:第一線 504:第二線 602:第一條線 604:第二條線 902~910:步驟 1202~1210:步驟 1302~1306:步驟 1400:電腦系統 1402:通信媒體 1404:處理器 1406:輸入裝置 1408:輸出裝置 1410:通信子系統 1412:記憶體裝置 1414:主記憶體 1416:指令 α:入射角 β:基板定向/方位角 θ:極化角 θ 1:第一極化角 θ 2:第二極化角 x:軸 y:軸
關於組織及操作方法兩者連同其特徵及優點的本文描述的各種實施例可藉由參考以下詳細描述及隨附圖式來最好地理解，其中：
第1A-1B圖為元件基板上之在線膜厚量測位置的簡化圖；
第2-3圖為具有底層非理想結構之膜堆疊的簡化橫截面圖；
第4圖為基板上之結構的簡化透視圖；
第5圖為示出隨極化角變化之在不同照明入射角處之量測反射率的簡化圖；
第6圖為示出根據一實施例，隨照明波長變化之沈積前與沈積後厚度量測之間的量測反射率變化的簡化圖；
第7圖為示出根據一實施例，隨照明波長變化之具有不同照明極化之量測反射率的變化的簡化圖；
第8A-8C圖為示出根據一些實施例，隨波長變化之在不同極化角處之膜沈積前與膜沈積後量測之間的反射率變化的簡化圖；
第9圖為示出根據一實施例，產生用於覆蓋非理想結構之膜之在線厚度量測的光學計量模型之方法的流程圖；
第10圖提供散點圖，示出根據一實施例，使用預量測及後量測來訓練及驗證機器學習演算法的步驟；
第11圖為使用根據一些實施例產生的光學計量模型在不同極化角處之最大預測量測誤差的簡化圖；
第12-13圖為示出根據一些實施例，產生用於在線厚度量測之光學計量模型之一些步驟的流程圖；以及
第14圖為根據一實施例之示例性電腦系統的簡化方塊圖。
應當理解，為了圖示的簡單及清晰，諸圖中所示的元件不必按比例繪製。例如，為了清楚起見，一些元件的尺寸可能相對於其他元件被誇大了。此外，在認為適當的情況下，元件符號可在諸圖中重複以指示對應或類似的元件。
國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無 國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無
1202~1210:步驟

Claims (20)

  1. 一種產生一光學計量模型的方法，該光學計量模型用於對覆蓋一半導體基板上之非理想結構的一膜進行在線厚度量測，該方法包含以下步驟： 使用一光學計量工具在該等非理想結構上沈積該膜之前執行預量測，該等預量測包含將該半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射並收集自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的部分，其中該多個感興趣區域各包括該等非理想結構，且在該等預量測期間，該多個感興趣區域以該電磁輻射之多個極化角或該半導體基板之多個定向中的至少一者暴露於該電磁輻射； 使用該光學計量工具在該等非理想結構上沈積該膜之後執行後量測，該等後量測包含將該半導體基板上的該多個感興趣區域暴露於該電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的部分，其中在該等後量測期間，該多個感興趣區域以該等預量測期間使用之該電磁輻射的相同多個極化角及該等預量測期間使用之該半導體基板的相同多個定向暴露於該電磁輻射； 確定在該等預量測期間自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的收集部分與在該等後量測期間自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的收集部分之間的反射率差異，其中該等反射率差異以該電磁輻射之該多個極化角中的每一者及該半導體基板之該多個定向中的每一者確定； 識別該電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角，及/或該半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的一受抑制影響；以及 使用該識別的至少一個極化角及/或該識別的至少一個定向作為一機器學習演算法的一輸入來產生該光學計量模型。
  2. 如請求項1所述之方法，其中該電磁輻射以多個波長提供，該方法進一步包含以下步驟： 確定在該多個波長中的每一者處，該電磁輻射之該多個極化角中之每一者處及該半導體基板之該多個定向中之每一者處的該等反射率差異； 識別該電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角、該半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，及/或該多個波長中的至少一個波長，其中該等非理想結構的該等反射率差異相對較低，且沈積膜的該等反射率差異相對較高；以及 使用識別的至少一個極化角、識別的至少一個定向及/或識別的至少一個波長作為一機器學習演算法的輸入來產生該光學計量模型。
  3. 如請求項1所述之方法，其進一步包含以下步驟：使用具有該光學計量模型的該光學計量工具來監測半導體基板上之一膜沈積製程的厚度。
  4. 如請求項1所述之方法，其中該半導體基板上的該等非理想結構具有一未知形狀、一變化寬度、一變化高度或一未知定向中的至少一者。
  5. 如請求項1所述之方法，其中該光學計量工具經配置用於橢偏量測或反射量測。
  6. 如請求項1所述之方法，其中該電磁輻射的該多個極化角包括至少一橫向電(TE)極化狀態及一橫向磁(TM)極化狀態。
  7. 如請求項1所述之方法，其中基於多參數逆模型擬合方法的一預測量測不確定性來識別該等反射率差異。
  8. 如請求項1所述之方法，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的一受抑制影響及來自該沈積膜的一增強影響。
  9. 一種儲存指令的非暫時性電腦可讀媒體，當執行該等指令時，使一計算裝置執行如請求項1所述之方法。
  10. 一種光學計量工具，其經配置為執行如請求項1所述之方法。
  11. 一種產生一光學計量模型的方法，該光學計量模型用於半導體基板上覆蓋非理想結構之膜的在線厚度量測，該方法包含以下步驟： 使用一光學計量工具在該等非理想結構上沈積該膜之前進行預量測，該等預量測包含將該等半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的部分，其中該多個感興趣區域各包括該等非理想結構，且在該等預量測期間，該多個感興趣區域以該電磁輻射之多個極化角或該等半導體基板之多個定向中的至少一者暴露於該電磁輻射； 使用該光學計量工具在該等非理想結構上沈積該膜之後進行後量測，該等後量測包含將該等半導體基板上的該多個感興趣區域暴露於該電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的部分，其中在該等後量測期間，該多個感興趣區域以該等預量測期間使用之該電磁輻射的相同多個極化角及該等預量測期間使用之該等半導體基板的相同多個定向暴露於該電磁輻射； 確定在該等預量測期間自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的收集部分與在該等後量測期間自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的收集部分之間的反射率差異，其中該等反射率差異以該電磁輻射之該多個極化角中的每一者及該等半導體基板之該多個定向中的每一者確定； 識別該電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角，及/或該等半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的一受抑制影響及來自沈積膜的一增強影響；以及 使用識別的至少一個極化角及/或識別的至少一個定向作為一機器學習演算法的輸入來產生該光學計量模型。
  12. 如請求項11所述之方法，其中該電磁輻射以多個波長提供，該方法進一步包含以下步驟： 確定在該多個波長中的每一者處，該電磁輻射之該多個極化角中之每一者處及該等半導體基板之該多個定向中之每一者處的該等反射率差異； 識別該電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角、該等半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，及/或該多個波長中的至少一個波長，其中該等非理想結構的該等反射率差異相對較低，且沈積膜的該等反射率差異相對較高；以及 使用識別的一或多個極化角、識別的一或多個定向及/或識別的一或多個波長作為一機器學習演算法的輸入來產生該光學計量模型。
  13. 如請求項11所述之方法，其中該半導體基板上的該等非理想結構具有一未知形狀、一變化寬度、一變化高度或一未知定向中的至少一者。
  14. 如請求項11所述之方法，其中該光學計量工具經配置用於光學量測或光譜量測。
  15. 如請求項11所述之方法，其中該電磁輻射的該多個極化角包括至少一橫向電(TE)極化狀態及一橫向磁(TM)極化狀態。
  16. 一種儲存指令的非暫時性電腦可讀媒體，當執行該等指令時，使一計算裝置執行如請求項11所述之方法。
  17. 一種經配置為產生一光學計量模型的光學計量工具，該光學計量模型用於一半導體基板上覆蓋非理想結構之一膜的在線厚度量測，該光學計量工具經配置為進行包含以下的步驟： 在該等非理想結構上沈積該膜之前進行預量測，該等預量測包含將該半導體基板上的多個感興趣區域暴露於電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的部分，其中該多個感興趣區域各包括該等非理想結構，且在該等預量測期間，該多個感興趣區域以該電磁輻射之多個極化角或該半導體基板之多個定向中的至少一者暴露於該電磁輻射； 在該等非理想結構上沈積該膜之後進行後量測，該等後量測包含將該半導體基板上的該多個感興趣區域暴露於該電磁輻射且收集自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的部分，其中在該等後量測期間，該多個感興趣區域以該等預量測期間使用之該電磁輻射的相同多個極化角及該等預量測期間使用之該半導體基板的相同多個定向暴露於該電磁輻射； 確定在該等預量測期間自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的收集部分與在該等後量測期間自該多個感興趣區域反射之該電磁輻射的收集部分之間的反射率差異，其中該等反射率差異在該電磁輻射之該多個極化角中的每一者及該半導體基板之該多個定向中的每一者處確定； 識別該電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角，及/或該半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，其中該等反射率差異指示來自該等非理想結構的一受抑制影響；以及 使用識別的至少一個極化角及/或識別的至少一個定向作為一機器學習演算法的輸入來產生該光學計量模型。
  18. 如請求項17所述之光學計量工具，其中該電磁輻射以多個波長提供，該光學計量工具進一步經配置為進行包含以下的步驟： 確定在該多個波長中的每一者處，該電磁輻射之該多個極化角中之每一者處及該半導體基板之該多個定向中之每一者處的該等反射率差異； 識別該電磁輻射之該多個極化角中的至少一個極化角、該半導體基板之該多個定向中的至少一個定向，及/或該多個波長中的至少一個波長，其中該等非理想結構的該等反射率差異相對較低，且沈積膜的該等反射率差異相對較高；以及 使用識別的至少一個極化角、識別的至少一個定向及/或識別的至少一個波長作為一機器學習演算法的輸入來產生該光學計量模型。
  19. 如請求項17所述之光學計量工具，其中該半導體基板上的該等非理想結構具有一未知形狀、一變化寬度、一變化高度或一未知定向中的至少一者。
  20. 如請求項17所述之光學計量工具，其中該電磁輻射的該多個極化角包括至少一橫向電(TE)極化狀態及一橫向磁(TM)極化狀態。
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