TWI383462B - 利用連結製程參數與色散之色散函數以判定結構之輪廓參數 - Google Patents

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TWI383462B
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Description

利用連結製程參數與色散之色散函數以判定結構之輪廓參數
本發明係關於針對一形成於一半導體晶圓之結構所進行之光學量測，特別關於利用一連結製程參數與色散之色散函數產生一模擬繞射信號。
光學量測係將入射光導向至一結構、測量因此產生之繞射光以及分析該繞射光以判斷該結構之一或多個輪廓參數。於半導體製造中，常利用光學量測確保品質。例如於一半導體晶圓上製造一結構後，利用一光學量測機具判斷該結構之輪廓。藉由判斷該結構之輪廓，可針對用以形成該結構之製程的品質進行評估。
於一習知之光學量測流程中，測得之繞射信號係與模擬繞射信號進行比較。而模擬繞射信號係利用一光學量測模型所產生。該光學量測模型包含數個參數，於產生模擬繞射信號時該等參數將有所變異。當該等參數彼此間無關連性時，增加光學量測模型之參數的數目可提升光學量測流程之準確性。然一般而言參數彼此間均有某種程度之關連性。因此，增加光學量測模型中發生變異之參數的數目同時亦將使模型趨於不穩定。
本發明揭露一種半導體晶圓上之結構的檢驗方法，利用一光學量測模型檢驗形成於一半導體晶圓上之一結構，該方法包含：
(a)針對該結構產生一光學量測模型，該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與描繪該結構之材質之光學性質的色散；
(b)取得一色散函數，其連結該色散與該一或多個製程參數之至少其一；
(c)利用該光學量測模型、該至少一製程參數之一值與該色散之一值，以產生一模擬繞射信號；其中該色散之值係利用該至少一製程參數之該值與該色散函數加以計算；
(d)取得該結構之一量取繞射信號，其中該量取繞射信號係於離開該結構時加以測量；
(e)將該量取繞射信號與該模擬繞射信號進行比較；以及
(f)根據該量取繞射信號與該模擬繞射信號之比較結果，以判斷該結構之一或多個輪廓參數。
本發明另揭露一種半導體晶圓上之結構的檢驗系統，用以檢驗形成於一半導體晶圓上之一結構，該系統包含；
一測光裝置，用以測量一離開該結構之繞射信號；以及
一處理模組，用以將該量取繞射信號與一模擬繞射信號進行比較，其中該模擬繞射信號係利用一至少一製程參數之值與一色散之值而產生，該色散之值係利用該至少一製程參數之值與一色散函數加以計算，該色散函數連結該色散與該至少一製程參數，該模擬繞射信號係利用一光學量測模型而產生，而該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與該描繪該結構之材質之光學性質的色散。
為使本發明得到更完整之認識，以下之說明提出眾多具體細節，例如具體之結構、參數、範例等。然須瞭解者，該等說明非欲限制本發明之範圍，而係欲使例示實施例得到更佳之認識。
為便利本發明之說明，於此係利用一半導體晶圓例示本發明概念之實際應用。然該方法與流程可同樣應用於其他具有結構之工作物件。
圖1顯示於一例示製造機具104中進行處理之一或多個晶圓102。製造機具104可對一或多個晶圓102進行一或多種半導體製程。通常製造機具104係將多個晶圓102當作一個批次加以處理，一般稱之為一個晶圓批。舉例而言，製造機具104可將一具有廿五個晶圓102之晶圓批當作一個批次加以處理。然須瞭解者，一個晶圓批中晶圓102之數目可加以變化。
執行該一或多個半導體製程時使用了一或多個製程參數。舉例而言，該一或多個製程參數可包含沈積條件、退火條件、蝕刻條件、溫度、氣壓、蒸發速度等。而蝕刻條件可包含表面性質改變、蝕刻殘餘成分等。
通常的作法係對該一或多個製程參數進行設定以定義一配方。同時並以同一配方(即針對該一或多個製程參數之一組設定)處理一晶圓批中之晶圓。當處理一晶圓批中之晶圓時，可針對一特定配方中之一或多個製程參數進行調整。亦可將該一或多個製程參數設定為不同之數值而定義出不同之配方。而不同之配方可用以處理不同之晶圓批。因此，可以一配方處理一晶圓批，而以另一配方處理另一晶圓批。
製造機具104可為多種製造機具而執行多種製程，例如一塗佈機/顯影機、電漿蝕刻機、洗淨機、化學氣相沈積(CVD)機等。舉例而言，當製造機具104為一塗佈機/顯影機時，則製程包含於一或多個晶圓102上針對一光阻層進行沈積/顯影。該一或多個製程參數可包含溫度。因此，於本例中，執行沈積/顯影製程時溫度的改變可造成利用塗佈機/顯影機對其進行沈積/顯影之光阻層的變化，例如光阻層之厚度等。
如圖1所示，於製造機具104對一或多個晶圓102施以一或多個半導體製程後，可利用光學量測機具106對該一或多個晶圓102進行檢驗。如以下將進行之詳細說明，可利用光學量測機具106對形成於該一或多個晶圓102上之結構的一或多個輪廓參數進行檢驗。
如圖2所示，光學量測機具106可包含一具有一光源204與一偵測器206之測光裝置。該測光裝置可為一反射計、橢率計、多功能反射/橢率計等。
光源204發出一入射光照射一形成於晶圓102上之結構202。繞射光則由偵測器206所接收。偵測器206將繞射光轉換為一量取繞射信號，該信號可包含反射係數、tan(Ψ)、cos(Δ)、傅利葉係數等。圖2所顯示者雖為一零階之繞射信號，然須瞭解亦可使用非零階者。
光學量測機具106亦包含一處理模組208，用以接收並分析量取繞射信號。處理模組208可包含一處理器210與一電腦可讀取之媒體212。然須瞭解者，於不同設定狀態下處理模組208可包含各種數目之元件。
於一例示實施例中，處理模組208用以利用可針對量取繞射信號提供最相符之繞射信號的各種方法，對於結構202之一或多個輪廓參數進行判斷，該等方法可包含利用模擬繞射信號之應用資料庫的程序或應用迴歸的程序，其中該等模擬繞射信號係藉由嚴格耦合波分析與機器學習系統而取得。請參閱於2001年7月16日提出申請而於2005年9月13日核發之美國第6,943,900號專利「週期性光柵繞射信號之資料庫的產生」(GENERATION OF A LIBRARY OF PERIODIC GRATING DIFFRACTION SIGANL)、於2001年8月6日提出申請而於2004年8月31日核發之美國第6,785,638號專利「經由一應用迴歸之資料庫的產生程序進行動態學習之方法與系統」(METHOD AND SYSTEM OF DYNAMIC LEARNING THROUGH A REGRESSION-BASED LIBRARY GENERATION PROCESS)、於2001年1月25日提出申請而於2005年5月10日核發之美國第6,891,626號專利「針對快速嚴格耦合波分析之內層計算的快速存取」(CACHING OF INTRA-LAYER CALCULATIONS FOR RAPID RIGOROUS COUPLED-WAVE ANALYSES)、以及於2003年6月27日提出申請之美國專利申請案第10/608,300號「利用機器學習系統對形成於半導體晶圓上之結構進行光學量測」(OPTICAL METROLOGY OF STRUCTURES FORMED ON SEMICONDUCTOR WAFERS USING MACHINE LEARNING SYSTEMS)，該等專利之整體內容均併入本發明中參照之。
請參照圖3，其顯示一例示程序300，該程序係利用一光學量測模型對於一形成於一半導體晶圓上之結構進行檢驗。須瞭解者，例示程序300可於該結構實際形成於該半導體晶圓上之前或之後執行。
於步驟302，取得一光學量測模型。該光學量測模型具有一或多個輪廓參數、一或多個製程參數與一色散。一色散函數經定義以連結製程參數與色散。該色散函數可以多種形式表達，例如可為逐一波長表列的表單形式，而各波長之光學性質可為製程參數之函數，或利用其模型參數隨製程參數變化之色散模型。然須瞭解者，該光學量測模型亦可包含任何數目之額外參數。
光學量測模型之輪廓參數係描繪一結構之幾何特徵。舉例而言，圖4顯示一例示結構，而其特徵係利用一組輪廓參數加以描繪。該結構之第一層的底部寬度係以輪廓參數w1表示。該結構之第一層的頂部寬度與第二層的底部寬度係以輪廓參數w2表示。該結構之第二層的頂部寬度係以輪廓參數w3表示。該結構之第一層的高度係以輪廓參數h1表示。而該結構之第二層的高度係以輪廓參數h2表示。須瞭解者，該結構可具有多種形狀，因而可利用任何數目之輪廓參數加以描繪。
如上所述，光學量測模型之製程參數係描繪一或多個關於一結構製程之條件。舉例而言，請參照圖1，製程參數可描繪用以於晶圓102上製造結構之製造機具104中的製程條件。製程參數之實例包含沈積條件(例如溫度、氣壓與蒸發速度等)、退火條件、蝕刻條件(表面性質變化、蝕刻殘餘成分等)等。
色散係描繪結構所用材質之光學性質，而結構係藉由製程而形成。舉例而言，色散可包含一材質之折射率(n)與消光係數(k)。而光學量測模型可包含結構所使用之各種材質各自的色散。舉例而言，請再參照圖4，一第一色散(ns 與ks )可對應於供結構形成於其上之基板所使用之材質，如矽。一第二色散(n1 與k1 )可對應於結構之第一層的材質，如氧化物。而一第三色散(n2 與k2 )可對應於結構之第二層的材質，如多晶矽。
請再參照圖3，於步驟304，取得一色散函數，其連結色散與製程參數之至少其一。舉例而言，請參照圖4，色散函數可將與結構之第二層的材質相對應之色散(n2 與k2 )與於製造機具104(圖1)製造該結構時所使用之溫度進行連結。產生色散函數之例示流程將於之後再予詳細說明。
請再參照圖3，於步驟306，利用該光學量測模型、一該至少一製程參數之值與一色散值產生一模擬繞射信號，其中該至少一製程參數值係藉由於步驟304所取得之該色散函數與該色散相連結。而該色散值之計算係利用該至少一製程參數之值與該色散函數。藉由將製程參數與色散相連結，可減少光學量測模型中變動參數之數目且符合所要求之正確率，從而增加模型之穩定性。
舉例而言，請再參照圖4，假定於步驟304(圖3)所取得之色散函數將對應於結構之第二層所使用之材質之色散(n2 與k2 )與製造機具104(圖1)製造該結構時所使用之溫度相連結。假定於產生一模擬繞射信號時，指定溫度值為(T1)。則利用於步驟304(圖3)所取得之色散函數與T1計算n2 與k2 之值。
如後述之詳細說明，其餘之色散(ns 與ks 、n1 與k1 )之值可設為固定值或變動，即當產生額外之模擬繞射信號時該等數值可加以變動。針對輪廓參數指定一組數值。接著利用輪廓參數、製程參數與色散之值產生模擬繞射信號。模擬繞射信號之產生可藉由應用馬克斯威爾方程式，並利用如嚴格耦合波分析(RCWA)等數值分析技術解出馬克斯威爾方程式。請參閱於2001年1月25日提出申請之美國專利申請案第09/770,997號「針對快速嚴格耦合波分析之內層計算的快速存取」(CACHING OF INTRA-LAYER CALCULATIONS FOR RAPID RIGOROUS COUPLED-WAVE ANALYSES)，其整體內容併入本發明中參照之。模擬繞射信號亦可利用一應用機器學習演算法之機器學習系統(MLS)而產生，該演算法如倒傳遞(back-propagation)、徑向基底函數(radial basis function)、支持向量(support vector)、核迴歸(kernel regression)等。請參閱於2003年6月27日提出申請之美國專利申請案第10/608,300號「利用機器學習系統對形成於半導體晶圓上之結構進行光學量測」(OPTICAL METROLOGY OF STRUCTURES FORMED ON SEMICONDUCTOR WAFERS USING MACHINE LEARNING SYSTEMS)，其整體內容併入本發明中參照之。
請再參照圖3，於步驟308，取得一離開該結構之量取繞射信號。舉例而言，請參照圖1，如上所述般當利用製造機具104形成該結構後，可利用光學量測機具106測量一離開形成於晶圓上之該結構的繞射信號。
請再參照圖3，於步驟310，將該量取繞射信號與於步驟306所產生之摸擬繞射信號進行比較。於步驟312，根據該量取繞射信號與該模擬繞射信號之比較結果判斷該結構之一或多個輪廓參數。
若針對一或多個配對標準如適合度及/或成本函數等，該量取繞射信號與該模擬繞射信號相配對時，則假定用以產生相配對之該模擬繞射信號的輪廓參數足可描繪該結構之幾何形狀。同時假定用以產生相配對之該模擬繞射信號的色散足可描繪對應於該色散之結構之一或多植材質的光學性質。且假定用以產生一或多種材質的光學性質然後再產生相配對之該模擬繞射信號的製程參數足可描繪製造該結構時之製程條件。
若針對一或多個配對標準如適合度及/或成本函數等，該量取繞射信號與該模擬繞射信號不相配對時，則將該量取繞射信號與一或多個額外之模擬繞射信號進行比較，直到尋得相配對者為止。該等額外的模擬繞射信號係利用至少一輪廓參數、製程參數或色散之數值而產生，而該數值較之於產生與該量取繞射信號不相配對之該模擬繞射信號時所使用之至少一輪廓參數、製程參數或色散之數值有所不同。
於產生該等額外之模擬繞射信號時可變更一或多個輪廓參數(如圖4之w1、w2、w3、h1、h2)之值。於產生該等額外之摸擬繞射信號時亦可變更一或多個製程參數之值。若於步驟304所取得之該色散函數中與色散相連結之製程參數的數值經變更，則利用該製程參數之值以及於步驟304所取得之該色散函數重新計算色散值。而於步驟304所取得之色散函數中未與製程參數相連結之色散值則設定為固定值或允許其變動，即當產生額外之模擬繞射信號時將渠等加以變動。
舉例而言，假定於步驟304所取得之色散函數將溫度與對應於圖4所示結構之第二層材質之色散(n2 與k2 )加以連結。同時假定利用一第一溫度值(T1)產生第一模擬繞射信號。如上所述，此時係利用於步驟304所取得之該色散函數與該第一溫度值T1計算n2 與k2 之第一值。現假定使用一第二溫度值(T2)產生一額外之模擬繞射信號(即一第二模擬繞射信號)。則於本例中，係利用於步驟304所取得之該色散函數與T2計算n2 與k2 之第二值。
如上所述，其餘未與製程參數相連結之色散可設定為固定數值或可變動。舉例而言，於產生額外之模擬繞射信號時，可將與圖4中該結構形成於其上之基板的材質相對應之ns 與ks 的值設定為固定值。而於產生額外之模擬繞射信號時，可允許與圖4中該結構之第一層的材質相對應之n1 與k1 的值變動(更改)，而不受製程參數值之變更的影響。
於應用資料庫之程序中，額外之模擬繞射信號係預先產生並儲存於一資料庫中。而於應用迴歸之程序中，係於判斷出量取繞射信號與其所進行比較之模擬繞射信號不相配對後始產生額外之模擬繞射信號。
請參照圖5A，其顯示一例示程序500，該程序產生將一製程參數與一色散相連結之色散函數。須瞭解者，例示程序500之執行可先於例示程序300(圖3)。亦須瞭解者，例示程序500可於待檢驗之結構形成之前或之後執行。
於步驟502中，使用與一色散相關連之製程參數的第一值製造一第一晶圓。舉例而言，假定該製程參數為溫度。同時假定該色散為對應於圖4所示該結構第二層之n2 與k2 。請參照圖1，該第一晶圓係於製造機具104中以第一溫度值加以製造。特別是圖4中所示該結構之第二層係於製造機具104中以第一溫度值加以形成。
請再參照圖5A，於步驟504，自所製造之該第一晶圓測量一第一色散值。回到上述範例，其係測量圖4所示該結構之第二層的n與k值。
於步驟506，利用一該製程參數之第二值製造一第二晶圓。於步驟508，自所製造之該第二晶圓測量一第二色散值。
於步驟510，利用一該製程參數之第三值製造一第三晶圓。於步驟512，自所製造之該第三晶圓測量一第三色散值。
於步驟502、506與510所使用之該製程參數的第一、第二與第三值彼此不同。於一例示實施例中，於製造第一、第二與第三晶圓時，所有其他製程參數均維持不變。
舉例而言，再次假定該製程參數為溫度。請參照圖1，於本例中，第一、第二與第三晶圓係於製造機具104中利用相異之第一、第二與第三溫度設定(T1、T2與T3)加以製造。於製造機具104中製造第一、第二與第三晶圓時，所有其他製程參數如壓力、蒸發速度等均維持不變。
於一例示實施例中，可利用光學量測機具106測量第一、第二與第三色散值。假定利用製造機具104(圖1)將具有圖4所示形狀之測試結構形成於第一、第二與第三晶圓上。並利用光學量測機具106(圖1)測量離開該測試結構之量取繞射信號。接著將量取繞射信號與模擬繞射信號進行比較以判斷第一、第二與第三晶圓上之測試結構之第二層的第一、第二與第三色散值(如n與k)。須注意者，用以判斷測試結構之第二層的第一、第二與第三n與k值之模擬繞射信號係藉由改變n與k值而產生。另需瞭解者，為求提供更多樣本資料以對色散函數進行擬合，可針對一或多個製程參數以不同數值製造多於三組之晶圓。
於步驟514，利用第一、第二與第三色散值以及第一、第二與第三製程參數值定義色散函數。舉例而言，可以一個二次多項式對第一、第二與第三色散值以及第一、第二與第三製程參數值進行擬合。於一例示實施例中，係針對多個波長定義色散函數。更概括而言，藉由將下列誤差函數最小化，可應用係數an0 (λ)、an1 (λ)、an2 (λ)、ak0 (λ)、ak1 (λ)與ak2 (λ)以該二次多項式對任何數目之色散(n與k)與製程參數(p )進行擬合：
此擬合可針對各波長逐一執行。而樣本(測試結構)之數目較多項式之次數再加上一為大。須瞭解者，可利用多種函數進行擬合，例如一多維泰勒展開式(Taylor series)等。
須瞭解者，雖於上述範例中針對變數係使用線性關係，然於變數間亦可使用非線性函數關係，例如任意函數(arbitrary function)、合成函數(composite function)等。用以解出多項式之最小平方擬合法可包含行列式、矩陣、獨立參數法(independent parameter solution)等。而用以解出任意函數之最小平方擬合法可包含非線性擬合法(nonlinear fitting method)、搜尋參數空間法(searching parameter space method)、格子式搜尋法(grid search method)、梯度搜尋法(gradient search method)、展開法(expansion method)、馬魁達法(Marquardt method)等。此等技術之詳細討論請參見Bevington等人所著「自然科學之資料歸納與錯誤分析」(Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences)第三版第116至177頁，該部分亦併入本案參照之。
如上所述，於步驟306，利用光學量測模型與色散值產生一模擬繞射信號，其中該色散值係利用製程參數值與該色散函數值計算所得。繼續前述範例，針對製程參數(p )於一波長時，可以下列方式計算n與k值：
n (λ )=an 0 (λ )+an 1 (λ )‧p +an 2 (λ )‧p 2 　(2.1)
k (λ )=ak 0 (λ )+ak 1 (λ )‧p +ak 2 (λ )‧p 2 　(2.2)
該模擬繞射信號與一量取繞射信號最為相符。而用以產生與該量取繞射信號最為相符之該模擬繞射信號的輪廓參數與製程參數則被假定為足以描繪自其測得該量取繞射信號之該結構的一或多個輪廓參數以及用以製造該結構之製程參數。
輪廓參數與製程參數可用以評估製造結構之製造機具及/或製程。舉例而言，輪廓參數可用以評估製程中所使用之製造機具。而製程參數可用以監控製造機具所執行之製程條件。因此，可控制製造機具及/或製程進行以達到較穩定之效能並且提高產量。
請參照圖5B，其顯示一例示程序550，該程序利用製程模擬產生將一或多個製程參數與一色散相連結之色散函數。如上所述，須瞭解例示程序550可於例示程序300(圖3)之前執行。於步驟552，選擇製程之一或多個製程參數。如上所述，該一或多個製程參數可包含沈積條件、退火條件、蝕刻條件、溫度、氣壓、蒸發速度等。而蝕刻條件可包含表面性質改變、蝕刻殘餘成分等。若該製程為沈積，則可選擇加工室之溫度及/或氣壓作為製程參數。於步驟554，根據針對實際應用或配方之實徵資料或經驗決定該一或多個製程參數之一組數值。所選出之該一或多個製程參數即為將與色散建立關連之製程參數。
於步驟556，針對所選出之該一或多個製程參數於步驟554所決定之各組數值，利用一製程模擬器模擬晶圓結構之製造。通常製程之模擬係藉助如Silvaco International公司之AthenaTM 、KLA-Tencor公司之ProlithTM 、Sigma-C Gmbh公司之Solid-C與Synopsis公司之TCADTM 等製程模擬器進行。提供予製程模擬器者為詳細之配方、晶圓結構與製程參數。完成模擬製程後，其中一種通常之製程模擬輸出係為結構之輪廓。舉例而言，假定所關注之製程參數為溫度。同時假定色散為n2 與k2 ，對應於圖4所示之結構的第二層。因此，此時利用一溫度值模擬晶圓結構之製造。特別是模擬圖4所示結構之第二層的形成係利用製程模擬器所使用之第一溫度值。
請再參照圖5B，於步驟558，針對步驟552所選出之該一或多個製程參數之任一值，判斷模擬之晶圓結構之色散值。回到上述範例，可藉由將n與k設定為製程模擬器之輸出或利用n與k之模擬軟體進行計算而取得如圖4所示結構之第二層的n與k值。n與k之模擬軟體之實例包含n＆k Technology公司之n ＆ k AnalyzerTM 、KLA-Tencor公司之ProlithTM 等。於一例示實施例中，於步驟558所需之各次製程模擬中，所有其他製程參數均維持不變。舉例而言，仍假定該製程參數為溫度。因此，於此例中，製程模擬器所使用之所有其他製程參數諸如壓力、蒸發速度等均維持不變。
於步驟560，利用色散值與所選出之該一或多個製程參數之值定義色散函數。舉例而言，若僅選出一製程參數，則可以一二次多項式對色散值與製程參數值進行擬合。於一例示實施例中，係針對多個波長定義色散函數。如上所述，藉由將上述方程式(1.1)與(1.2)所示之誤差函數最小化，可應用係數an0 (λ)、an1 (λ)、an2 (λ)、ak0 (λ)、ak1 (λ)與ak2 (λ)以該二次多項式對任何數目之色散(n與k)與製程參數(p)進行擬合。此擬合可針對各波長逐個執行。而樣本(測試結構)之數目較多項式之次數再加上一為大。須瞭解者，可利用多種函數進行擬合，例如一多維泰勒展開式等。
須瞭解者，雖如上所述，於上述範例中針對變數係使用線性關係，然於變數間亦可使用非線性函數關係，例如任意函數、合成函數等。用以解出多項式之最小平方擬合法可包含行列式、矩陣、獨立參數法等。而用以解出任意函數之最小平方擬合法可包含非線性擬合法、搜尋參數空間法、格子式搜尋法、梯度搜尋法、展開法、馬魁達法等。此等技術之詳細討論請參見Bevington等人所著「自然科學之資料歸納與錯誤分析」第三版第116至177頁，該部分亦併入本案參照之。
如上所述，於圖3之步驟306，利用光學量測模型與色散值產生一模擬繞射信號，其中該色散值係利用一或多個製程參數值與該色散函數值計算所得。繼續前述範例，針對製程參數(p)於一波長時，可以如方程式(2.1)與(2.2)所示之方式計算n與k值。該模擬繞射信號與一量取繞射信號最為相符。而用以產生與該量取繞射信號最為相符之該模擬繞射信號的輪廓參數與一或多個製程參數則被假定為足以描繪自其測得該量取繞射信號之該結構的一或多個輪廓參數以及用以製造該結構之一或多個製程參數。亦如上所述，可利用該等輪廓參數與一或多個製程參數評估製造該結構之製造機具及/或製程。
請參閱圖6，其顯示一例示程序600，該程序係用以於進行自動化製程控制時判斷一或多個輪廓參數及/或一或多個製程參數。於步驟602，針對一形成於一半導體晶圓上之結構產生一光學量測模型。該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與一描繪一該結構所使用之材質之光學性質的色散。
於步驟604，取得一色散函數，其連結該色散與該一或多個製程參數之至少其一。於步驟606，利用該光學量測模型、一該至少一製程參數之值與一該色散之值產生一模擬繞射信號。其中該色散之值係利用該至少一製程參數之值與該色散函數加以計算。
於步驟608，利用一光學量測機具取得一該結構之量取繞射信號。於步驟610，將該量取繞射信號與該模擬繞射信號進行比較。於步驟612，根據步驟610之比較結果判斷該結構之一或多個輪廓參數與一或多個製程參數。於步驟614，根據所判斷出之該結構的一或多個輪廓參數控制該製造機具。
請參閱圖7，其顯示一例示程序700，該程序係用以利用一資料庫於進行自動化製程控制時判斷一或多個輪廓參數與一或多個製程參數。於步驟702，針對一形成於一半導體晶圓上之結構產生一光學量測模型。該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與一描繪一該結構所使用之材質之光學性質的色散。
於步驟704，取得一色散函數，其連結該色散與該一或多個製程參數之至少其一。於步驟706，利用該光學量測模型、一該至少一製程參數之值與一該色散之值產生一模擬繞射信號資料庫。其中該色散之值係利用該至少一製程參數之值與該色散函數加以計算。
於步驟708，利用一光學量測機具取得一該結構之量取繞射信號。於步驟710，自該資料庫取得與該量取繞射信號最相符者。於步驟712，根據步驟710之比較結果判斷該結構之一或多個輪廓參數與一或多個製程參數。於步驟714，根據所判斷出之該結構的一或多個輪廓參數或所判斷出之一或多個製程參數控制該製造機具。
請參閱圖8，其顯示一例示程序800，該程序係用以利用一經訓練之機器學習系統於進行自動化製程控制時判斷一或多個輪廓參數與一或多個製程參數。於步驟802，針對一形成於一半導體晶圓上之結構產生一光學量測模型。該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與一描繪一該結構所使用之材質之光學性質的色散。
於步驟804，取得一色散函數，其連結該色散與該一或多個製程參數之至少其一。於步驟806，利用該光學量測模型、該至少一製程參數之一組數值與該色散之一組數值產生一組模擬繞射信號。其中該色散之值係利用該至少一製程參數之值與該色散函數加以計算。
於步驟808，訓練一機器學習系統將該組模擬繞射信號作為輸入而進行處理，並產生該一或多個輪廓參數與一或多個製程參數之值作為輸出。於步驟810，利用一光學量測機具取得一該結構之量取繞射信號。於步驟812，將該量取繞射信號輸入至該經訓練之機器學習系統中。於步驟814，根據該機器學習系統之輸出判斷該結構之一或多個輪廓參數與一或多個製程參數。於步驟816，根據所判斷出之該結構的一或多個輪廓參數或所判斷出之一或多個製程參數控制該製造機具。
所判斷出之一或多個製程參數可包含沈積條件、退火條件或蝕刻條件，而該一或多個製程可包含沈積程序、退火程序或蝕刻程序。該沈積條件可包含溫度、氣壓與蒸發速度。而該蝕刻條件可包含表面性質改變與蝕刻殘餘成分。
圖9為一系統之例示架構圖，該系統係用以判斷與利用輪廓參數與製程參數以進行自動化製程與設備控制。系統900包含一第一製造群組902與一光學量測系統904。系統900亦包含一第二製造群組906。雖然圖9顯示第二製造群組906係位於第一製造群組902之後，然吾人須瞭解於系統900中可將第二製造群組906置於第一製造群組902之前(例如，於製造流程中)。
舉例而言，可利用第一製造群組902執行一微影程序，例如針對塗敷至晶圓上之光阻層進行曝光及/或顯影等。於一例示實施例中，光學量測系統904包含一光學量測機具908與一處理器910。光學測量機具908用以測量離開結構之繞射信號。而處理器910經訂定以將量取繞射信號與模擬繞射信號進行比較。若針對一配對標準如適合度及/或成本函數等，量取繞射信號與模擬繞射信號相配對時，則判定與該模擬繞射信號相關之一或多個輪廓參數值為該一或多個輪廓參數之值，並判定與該量取繞射信號相關之一或多個製程參數值為製造該結構時所使用之一或多個製程參數值。
於一例示實施例中，光學測量系統904亦可包含一資料庫912，該資料庫具有複數個模擬繞射信號以及相對應之一或多個輪廓參數與一或多個製程參數。如上所述，可預先產生該資料庫，而量測處理器910可將一離開該結構之量取繞射信號與資料庫中之複數個模擬繞射信號進行比對。當尋獲一相配對之模擬繞射信號時，即假定與資料庫中相配對之模擬繞射信號相關之一或多個輪廓參數值與製程參數值即為一或多個輪廓參數值與製造該結構之晶圓應用中所使用之一或多個製程參數值。
系統900亦包含一量測處理器916。於一例示實施例中，處理器910可將該一或多個輪廓參數及/或製程參數之一或多個數值傳送至量測處理器916。接著量測處理器916可根據由光學量測系統904所判定之一或多個輪廓參數及/或製程參數之一或多個數值調整一或多個製程參數或第一製造群組902之設備設定。量測處理器916亦可根據由光學量測系統904所判定之一或多個輪廓參數及/或製程參數之一或多個數值調整一或多個製程參數或第二製造群組906之設備設定。而如上所述，第二製造群組906可於第一製造群組902之前或之後對晶圓進行處理。於另一例示實施例中，處理器910用以該組量取繞射信號組作為輸入對機器學習系統914進行訓練，而機器學習系統914之預期輸出則為輪廓參數與製程參數。
此外，可利用一如電腦之記憶體、磁碟機及/或儲存裝置等之電腦可讀取之記錄媒體(未示於圖)儲存指令與電腦程式，而該指令與電腦程式係利用一連結製程參數與色散之色散函數產生一模擬繞射信號，或利用一光學量測模型以及依前述方法所產生之模擬繞射信號判斷一結構之一或多個輪廓參數與一或多個製程參數。於另一實施例中，可將電腦可執行之指令儲存於一電腦可讀取之記錄媒體中，以利用一資料庫與一量取繞射信號判斷一或多個輪廓參數與製程參數，其中該資料庫包含模擬繞射信號以及相對應之輪廓參數與製程參數。於另一實施例中，可將電腦可執行之指令儲存於一電腦可讀取之記錄媒體中，以訓練一機器學習系統利用一量取繞射信號作為輸入，並產生一或多個輪廓參數與製程參數作為輸出。於另一實施例中，可將類似之電腦可執行指令儲存於一電腦可讀取之記錄媒體中，以利用所判斷出之一或多個輪廓參數與製程參數控制一微影群組或其他製造群組。
雖然以上已說明數個例示實施例，然仍可於不脫離本發明之精神及/或範疇之情形下對本發明進行眾多修改。因此本發明並不限於上述之圖式與說明所示之特定態樣。
102．．．晶圓
104．．．製造機具
106．．．光學量測機具
202．．．結構
204．．．光源
206．．．偵測器
208．．．處理模組
210．．．處理器
212．．．電腦可讀取之媒體
300．．．檢驗一形成於一半導體晶圓上之結構的例示程序
302．．．取得光學量測模型
304．．．取得連結色散與製程參數之色散函數
306．．．產生模擬繞射信號
308．．．取得量取繞射信號
310．．．將量取繞射信號與模擬繞射信號進行比較
312．．．判斷結構之一或多個輪廓參數
500．．．定義一連結一製程參數與一色散之色散函數的例示程序
502．．．製造第一晶圓
504．．．測量第一色散值
506．．．製造第二晶圓
508．．．測量第二色散值
510．．．製造第三晶圓
512．．．測量第三色散值
514．．．定義色散函數
550．．．利用一製程模擬器定義一連結一製程參數與一色散之色散函數的例示程序
552．．．選擇一或多個製程參數
554．．．判斷該一或多個製程參數之一組數值
556．．．針對該一或多個製程參數之各組數值進行製程模擬？
558．．．針對該一或多個製程參數之各組數值判斷色散值？
560．．．定義色散函數
600．．．控制製造機具之例示程序
602．．．取得光學量測模型
604．．．取得連結色散與製程參數之色散函數
606．．．產生模擬繞射信號
608．．．取得量取繞射信號
610．．．將量取繞射信號與模擬繞射信號進行比較
612．．．判斷結構之一或多個特徵或一或多個製程參數
614．．．控制製造機具
700．．．利用一資料庫進行自動化製程控制之程序
702．．．取得光學量測模型
704．．．取得連結色散與製程參數之色散函數
706．．．產生模擬繞射信號資料庫
708．．．取得量取繞射信號
710．．．自資料庫判斷出與量取繞射信號最相符者
712．．．判斷結構之一或多個輪廓參數或一或多個製程參數
714．．．控制製造機具
800．．．利用一經訓練之機器學習系統進行自動化製程控制之程序
802．．．取得光學量測模型
804．．．取得連結色散與製程參數之色散函數
806．．．產生一組模擬繞射信號、輪廓參數與色散
808．．．利用模擬繞射信號、輪廓參數與色散訓練一機器學習系統
810．．．取得量取繞射信號
812．．．將量取繞射信號輸入至機器學習系統中
814．．．判斷結構之一或多個輪廓參數或一或多個製程參數
816．．．控制製造機具
900．．．判斷與利用輪廓參數與製程參數以進行自動化製程與設備控制之系統
902．．．第一製造群組
904．．．光學測量系統
906．．．第二製造群組
908．．．光學測量機具
910．．．處理器
912．．．資料庫
914．．．機器學習系統
916．．．量測處理器
h1．．．表示結構第一層高度之輪廓參數
h2．．．表示結構第二層高度之輪廓參數
w1．．．表示結構第一層之底部寬度的輪廓參數
w2．．．表示結構第一層之頂部寬度與結構第二層之底部寬度的輪廓參數
w3．．．表示結構第二層之頂部寬度的輪廓參數
圖1為一架構圖，顯示一例示製造機具與一例示光學量測機具；
圖2顯示例示光學量測機具之詳細情形；
圖3為一流程圖，顯示檢驗一形成於一半導體晶圓上之結構的例示程序；
圖4顯示一利用一組輪廓參數加以描繪之例示結構；
圖5A為一流程圖，顯示定義一連結一製程參數與一色散之色散函數的例示程序；
圖5B為一流程圖，顯示利用一製程模擬器定義一連結一製程參數與一色散之色散函數的例示程序；
圖6為一流程圖，顯示一控制製造機具之例示程序；
圖7為一例示流程圖，顯示利用一資料庫進行自動化製程控制之程序；
圖8為一例示流程圖，顯示利用一經訓練之機器學習系統進行自動化製程控制之程序；以及
圖9為一系統之例示方塊圖，該系統係用於判斷與利用輪廓參數與製程參數以進行自動化製程與設備控制。
500．．．定義一連結一製程參數與一色散之色散函數的例示程序
502．．．製造第一晶圓
504．．．測量第一色散值
506．．．製造第二晶圓
508．．．測量第二色散值
510．．．製造第三晶圓
512．．．測量第三色散值
514．．．定義色散函數

Claims (17)

  1. 一種半導體晶圓上之結構的檢驗方法，利用一光學量測模型檢驗形成於一半導體晶圓上之一結構，該方法包含：(a)針對該結構產生一光學量測模型，該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與描繪該結構之材質之光學性質的色散；(b)取得一色散函數，其連結該色散與該一或多個製程參數之至少其一；(c)利用該光學量測模型、該至少一製程參數之一值與該色散之一值，以產生一模擬繞射信號；其中該色散之值係利用該至少一製程參數之該值與該色散函數加以計算；(d)取得該結構之一量取繞射信號，其中該量取繞射信號係於離開該結構時加以測量；(e)將該量取繞射信號與該模擬繞射信號進行比較；以及(f)根據該量取繞射信號與該模擬繞射信號之比較結果，以判斷該結構之一或多個輪廓參數。
  2. 如申請專利範圍第1項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中步驟(b)包含：(g)改變該一或多個製程參數之至少其一之值；(h)製造一批晶圓，其中該批晶圓中之各個晶圓係採用該一或多個製程參數之至少其一的不同數值加以製造；(i)自所製造之該批晶圓測量色散值；以及(j)利用所測得之色散值與製造該批晶圓時所使用之製程參數值定義色散函數。
  3. 如申請專利範圍第2項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該色散函數為一多項式。
  4. 如申請專利範圍第1項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中步驟(e)與(f)包含：(k)判斷一與該量取繞射信號相符之模擬繞射信號；以及(l)判斷與用以產生該相符模擬繞射信號之光學量測模型的輪廓參數相對應之該結構之該一或多個輪廓參數，以及與最相符之模擬繞射信號相關之該一或多個製程參數。
  5. 如申請專利範圍第1項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該色散包含一折射率(n)與一消光係數(k)。
  6. 如申請專利範圍第1項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該一或多個製程參數包含沈積條件、退火條件或蝕刻條件。
  7. 如申請專利範圍第6項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該沈積條件可包含溫度、氣壓或蒸發速度，而蝕刻條件可包含表面性質變化或蝕刻殘餘成分。
  8. 一種半導體晶圓上之結構的檢驗方法，利用一光學量測模型檢驗形成於一半導體晶圓上之一結構，該方法包含：針對該結構產生一光學量測模型，該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與一描繪該結構之材質之一光學性質的色散；取得一色散函數，其連結該色散與該一或多個製程參數之至少其一；利用該光學量測模型產生一資料庫，該資料庫包含模擬繞射信號與對應之輪廓參數值、該一或多個製程參數之至少其一之值與該色散之值，其中該色散之值係利用該一或多個製程參數之至少其一之值與該色散函數加以計算；取得該結構之一量取繞射信號，其中該量取繞射信號係於離開該結構時加以測量；自該模擬繞射信號之資料庫取得一與該量取繞射信號最相符者；以及根據該最相符之模擬繞射信號之輪廓參數判斷該結構之一或多個輪廓參數，以及與該最相符之模擬繞射信號相關之一或多個製程參數。
  9. 如申請專利範圍第8項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該色散包含一折射率(n)與一消光係數(k)。
  10. 如申請專利範圍第8項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該色散函數為一多項式。
  11. 如申請專利範圍第8項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該一或多個製程參數包含沈積條件、退火條件或蝕刻條件。
  12. 一種半導體晶圓上之結構的檢驗方法，利用一光學量測模型檢驗形成於一半導體晶圓上之一結構，該方法包含：針對該結構產生一光學量測模型，該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與描繪該結構之材質之一光學性質的色散；取得一色散函數，其連結該色散與該一或多個製程參數之至少其一；利用該光學量測模型產生一組訓練資料，該訓練資料包含模擬繞射信號與對應之輪廓參數、該一或多個製程參數與該色散，其中該色散之值係利用該一或多個製程參數之至少其一之值與該色散函數加以計算；利用該組訓練資料訓練一機器學習系統，該機器學習系統經訓練以繞射信號作為輸入加以處理，並輸出一或多個輪廓參數與製程參數；以及將一離開該結構之量取繞射信號輸入至該經訓練之機器學習系統，並產生該結構之一或多個輪廓參數與一或多個製程參數作為輸出。
  13. 如申請專利範圍第12項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該色散包含一折射率(n)與一消光係數(k)。
  14. 如申請專利範圍第12項之半導體晶圓上之結構的檢驗方法，其中該一或多個製程參數包含沈積條件、退火條件或蝕刻條件。
  15. 一種半導體晶圓上之結構的檢驗系統，用以檢驗形成於一半導體晶圓上之一結構，該系統包含：一測光裝置，用以測量一離開該結構之繞射信號；以及一處理模組，用以將該量取繞射信號與一模擬繞射信號進行比較，其中該模擬繞射信號係利用一至少一製程參數之值與一色散之值而產生，該色散之值係利用該至少一製程參數之值與一色散函數加以計算，該色散函數連結該色散與該至少一製程參數，該模擬繞射信號係利用一光學量測模型而產生，而該光學量測模型包含描繪該結構之一或多個幾何特性之一或多個輪廓參數、描繪製造該結構時之一或多個製程條件之一或多個製程參數、與該描繪該結構之材質之光學性質的色散。
  16. 如申請專利範圍第15項之半導體晶圓上之結構的檢驗系統，更包含：一製造機具，用以針對一批晶圓執行一製造程序，其中該批晶圓中之各個晶圓係針對至少一製程參數中的不同數值加以製造，該色散之值係自該批晶圓加以測量，而定義該色散函數時係利用所測得之該色散之值以及於製造該批晶圓時所使用之製程參數值。
  17. 如申請專利範圍第15項之半導體晶圓上之結構的檢驗系統，其中該處理模組更用以：產生包含模擬繞射信號與對應之輪廓參數值、該一或多個製程參數值與該色散的一資料庫；或訓練一機器學習系統，使其以繞射信號作為輸入而加以處理，並產生對應之一或多個輪廓參數、該一或多個製程參數與色散作為輸出。
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