TWI603070B - 使用於複雜之圖案化結構的量測之方法及系統 - Google Patents

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Description

使用於複雜之圖案化結構的量測之方法及系統
本發明大體在光學量測技術之領域中，並有關藉由解決逆向問題的使用於複雜之圖案化結構中的量測之系統及方法。
由於具有無法直接量測複雜結構之參數的各種應用，因此量測技術係利用解決逆向問題之方式。此量測技術之實例為應用於複雜圖案化結構的散射測量法。當將散射測量法之量測應用至R&D及大量製造中的複雜晶片上(in-die)應用時，光學CD模型變得越來越複雜。散射測量法模型化的主要挑戰之一為在因漸增之應用複雜性而所需之計算時間上的指數性成長，該漸增之應用複雜性需要漸增的模型參數數量、3D對2D結構的轉換、較多數量的模式、較大較複雜之單位格等。
散射測量法中的慣例之一為藉由預先計算一代表組的繞射光譜、將其儲存於資料庫(函式庫)中、並稍後將其即時用以解譯所測結果來避免需要即時計算繞射光譜。當模型複雜性增加時，函式庫產生時間也變得更長，而對於產生針對新應用之有效配方的所需時間產生限制因素。
在所屬技術領域中具有針對在複雜結構中量測方面的新穎方法需求，該方法可在函式庫產生階段減少計算時間，且亦可提供結構參數之較快即時量測。
本發明提供用於量測複雜圖案化結構方面的新穎技術，其係基於所謂之「分解方法」。應明瞭對於本案之目的而言，用語「複雜圖案化結構」指具有複雜幾何(圖案特徵部)及/或材料成分的結構，使得結構參數及結構對入射光的光學響應(如光譜)之間的關係無法輕易模型化。後者意指此結構參數及響應之間的關係無法藉由使實現產生函式庫及/或處理所測資料的有意義之計算時間的單一模型(單一函數)來直接定義。
依據本發明技術，二或更多模型係針對相同量測位置而定義。模型包含完整模型(full model,FM)及至少一近似模型(approximated model，AM)。完整模型含有如通常定義於標準方法中的問題之充分完整的幾何描述、適當的光譜設定、所有相關參數浮動等。近似模型為相同問題之些許近似，其允許較快計算時間而同時仍保留問題的最基本性質。近似模型係選擇成使得對於給定的完整模型而言，完整模型及近似模型係以兩者之間的某明確定義之關係(如完整模型及近似模型之間的差異)所描繪，例如在最單純實例中的平滑函數或在最理想情況中的線性函數。
應明瞭參數之最小組為近似模型者，而完整模型包含該組及額外參數。定義近似模型、且因此包含於完整模型者中的參數空間(參數組)包含結構之參數(如圖案之特徵部、疊層等)及/或來自結構的響應之參數/條件(如所收集之繞射圖案、響應偵測之數值孔徑、波長等)。
應注意本發明之技術利用針對相同參數空間(一組參數)內變化之結構響應的函式庫之產生。函式庫之產生可為完全離線階段，亦即不依賴待監測之結構上的實際量測，或亦可包含用以在實際量測期間更新/修改的線上階段。
因此，依據本發明之一概括態樣，提供一種用以在複雜圖案化結構中量測的方法。該方法包含：針對結構中的相同量測位置提供完整模型及至少一近似模型，該至少一近似模型滿足完整模型及近似模型之間的關係係由預定函數所定義的條件；針對近似模型之整個參數空間產生由近似模型所計算之模擬資料的函式庫；判定在該參數空間之選定點中對應至由完整模型所計算之模擬資料的資料；利用近似模型的該函式庫及完整模型的該資料、並針對該參數空間產生校正項的數值之函式庫，校正項係決定為完整模型及近似模型之間的關係之該預定函數，藉此使能藉由將所測資料適配至由近似模型所計算並受校正項之對應數值所校正之模擬資料來處理該所測資料。
在一些實施例中，定義完整模型及近似模型之間的關係的預定函數為平滑函數或線性函數。
定義完整模型及近似模型之間的關係的預定函數可由完整模型及近似模型的數值之間的差異所呈現。
在一些實施例中，在該參數空間中產生用於校正項數值的函式庫之步驟包含：使用用於近似模型的該函式庫及完整模型的該資料、並針對參數空間之該選定點計算校正項的數值；利用定義完整模型及近似模型之間的關係的該預定函數、並針對近似模型的整個參數空間計算校正項之數值。
在一些實施例中，近似模型及完整模型包含描繪受量測的結構之特徵的參數。舉例而言，近似模型被配置用以藉由具有較短週期之圖案的結構來模擬具有不同週期之二或更多圖案的複雜圖案化結構。在另一實例中，近似模型被配置用以藉由其中省略至少一下方無圖案化層的結構來模擬具有包含頂部圖案化層之複數層的複雜圖案化結構。在又另一實例中，近似模型被配置用以藉由具有縮小單位格的結構來模擬複雜圖案化結構。縮小單位格可具有與待量測之複雜結構中之單位格者相似的元件之均勻排列。縮小單位格可具有比待量測之複雜結構中的對應單位格還小的尺寸。在又另一實例中，近似模型被配置用以藉由具有單位格之改善對稱性的結構來模擬複雜圖案化結構。
在一些實施例中，近似模型及完整模型包含描繪用以獲得所測資料之量測的類型之特徵的參數。量測可包含光學量測，在此情況下，模型之參數包含描繪光與待量測之圖案化結構的互動之特徵的參數。舉例而言，近似模型可被配置用以藉由使用相對低的光譜設定來模擬量測。在此情況中，由近似模型所計算的模擬資料具有減低的光譜解析度，且校正項對應至較高光譜解析度之小部份。選擇性地或附加性地，可被使用的近似模型被配置用以藉由使用來自結構的光之收集的不同數值孔徑來模擬量測，使得由近似模型所計算的模擬資料對應至佔所收集之光的絕大部分之數值孔徑的最小數值，且校正項對應至非零數值孔徑之相對小部份。近似模型之又另一實例為被配置成藉由使用較低繞射級數來模擬量測的模型，而校正項對應至較高繞射模式之小部份。
依據本發明之另一概括態樣，提供一種用以在複雜圖案化結構中量測的系統。該系統包含：模型化裝置，用以提供結構中的相同量測位置之完整模型及至少一近似模型，其中該至少一近似模型滿足以下條件：完整模型及近似模型之間的關係係由預定函數所定義；函式庫產生模組，受配置且可用以針對近似模型之整個參數空間來判定及儲存由近似模型所計算的模擬資料；完整模型資料模組，受配置且可用以判定及儲存在該參數空間之選定點中對應至由完整模型所計算之模擬資料的資料；處理器裝置，受配置且可用以利用近似模型的該函式庫及完整模型之該資料、並針對該參數空間產生校正項之數值的函式庫，校正項係決定為完整模型及近似模型之間的關係之該預定函數。
此使能藉由將該所測資料適配至由近似模型所計算並受校正項之對應數值所校正之模擬資料來處理所測資料。
本發明提供一種基於分解方法的用以在複雜圖案化結構中量測的系統及方法。依據本方法，針對相同量測位置定義二或更多模型，包含完整模型(full model,FM)及至少一近似模型(approximate model,AM)。雖然可將本方法輕易延伸至多重近似模型，但為了簡明起見，故以下僅考慮二模型之情況：完整模型及單一近似模型。
參考藉方塊圖顯示泛指為10的本發明之系統的圖1，該系統受配置並可用以產生用以解譯來自複雜結構之所測資料的函式庫。系統10為包含如記憶體裝置12、模型產生模組14、函式庫產生模組16、FM資料產生模組15、及處理器裝置18之主要功能性裝置的電腦系統。模型產生模組14包含FM產生模組14A及AM產生模組14B。處理器裝置18包含校正因子計算器18A，被配置用以判定FM及AM之間的關係(如差異)。
與AM函式庫相同，校正因子然後被典型地為量測系統19之一部分的處理器19B(其適配裝置)所使用，以藉由將所測資料適配至判定為AM及校正因子之一定函數(如AM及校正因子之總和)的資料來判定結構參數。所測資料可自量測裝置19A直接接收(線上或即時模式)或視情況自儲存系統(離線模式)接收。
FM事實上包含一組參數，該組參數係依據待量測的結構類型且亦可能依據使用中的量測技術之類型而加以選擇。問題之參數通常為幾何尺寸，但可包含其他描述如材料性質及/或量測類型的因子。應注意FM產生模組14A可受配置並可用以將施加至特定結構的量測程序實際模型化；或可用以存取儲存裝置(如記憶體裝置12或外部儲存系統)中之資料庫，以針對具體應用獲得/選擇FM之適當資料(參數組)。
AM包含完全包含於FM中的較小參數組。換言之，AM之參數空間形成FM之參數空間的一部分。
AM產生模組14B可被配置用以使AM之參數組實際模型化以滿足預定條件，或可用以存取儲存系統(記憶體裝置12或外部儲存器)中之模型資料庫以獲得/選擇一或更多適合AM，亦即滿足預定條件。待由選定AM所滿足的條件為：對於給定FM而言，可將AM及FM之間的關係明確定義，亦即可由明確定義之如線性函數的函數所描繪。在最單純之情況中，FM及AM之間的關係為兩者之間的差異Δ。為了簡明起見，下文中將使用名稱「Δ」來指示描述FM及AM之間的關係之函數。因此，
FM(x)=AM(x)+[FM(x)-AM(x)]　(1)
或
FM(x)=AM(x)+Δ(x)　(2)
其中x對應至參數空間中的位置。
方程式(1)及(2)呈現分解方法的基本/主要方程式之實例，可將其概括如下：
FM(x)=f[(AM(x)]　(3)
一般而言，函式庫典型地包含對應至待自特定結構量測之資料之類型的一組函數(視情況而定或為數值)，各函數對應至模型參數之不同數值。依據本發明，不需相關於FM而產生任何函式庫(FM資料之「密集」或稀疏函式庫均不需要)，而是FM資料產生模組15運作以使用參數空間之選定點中的FM來產生包含待自結構量測的資料類型之一些函數/數值的FM相關資料。一般而言，可將此FM資料視為非常稀疏之函式庫。這將於以下更具體地進一步描述。關於AM，將使用完整函式庫(相對地)，即近似模型之整個參數空間(所關注之參數的期望範圍、及具有期望解析度)。因此，函式庫產生模組16受配置並可用以產生AM之完整函式庫。用以產生FM資料的參數空間之選定點為包含於AM之參數空間中者。處理器裝置18(及/或函式庫產生模組16)受配置並可用以判定參數空間的該等選定點中的FM及AM之間的關係，且處理器可進一步用以使用此所謂的「稀疏關係」來解譯所測資料。這將於以下進一步更具體例示。
考慮到如圖案化結構(如半導體晶圓)上的光學頻譜儀量測，上文之意義為在參數空間中的位置x使用完整模型所計算的光譜S Full (x)(或另一繞射特徵，如角度解析複合電場振幅等)、及在參數空間中針對相同位置x使用近似模型所計算的光譜S App (x)(或另一繞射特徵)係彼此相關如下：
S Full (x)=S App (x)+[S Full (x)-S App (x)]　(4)
導致用於本具體實例的分解方法之控制方程式：
S Full (x) S App (x)+Δ(x 0 )　(5)
Δ(x 0 )≡S Full (x 0 )-S App (x 0 )　(6)
將Δ(x 0 )定義為在參數空間中的附近位置x 0 所計算、或在(可能稀疏的)函式庫上使用內插的二模型FM及AM之間的差異。
換言之，為了計算Δ，完整模型光譜S Full 及近似模型光譜S App (及進一步兩者之間的差異)將透過在參數空間中較稀疏取樣來加以判定。因此，依據本發明，計算二光譜函式庫：函式庫產生模組16計算近似模型的完整函式庫，且處理器裝置18及/或函式庫產生模組16決定差異Δ的稀疏函式庫。現參考顯示流程圖100之圖2，該流程圖100例示用於在複雜圖案化結構中量測的本發明之分解方法。首先，產生對應至施加至特定類型之結構的特定量測技術的FM及AM(至少一AM)(步驟102及104)，其中AM涵蓋其為FM的參數空間(parametric space)PS full 之一部分的參數空間PS，且AM滿足以上關於FM的方程式(3)之條件。
然後，產生AM函式庫及FM相關資料(步驟106及108)。AM函式庫涵蓋AM之整個參數空間PS。FM資料對應至參數空間PS的選定部分或點x 0 (一定組之參數值)。假定AM對於主參數而言保存FM之敏感度的較大部分，則首先產生AM的函式庫，而在此函式庫內獲得所需之內插精確性。另一方面，由於AM需要比FM明顯更短的每點之計算時間(因AM係由較小參數組所定義)，故與如用於習用技術中針對FM產生完整(密集)函式庫者相比，用於AM函式庫及FM資料的總計算時間明顯減少。
在已針對PS決定AM函式庫(步驟106)並針對PS之點x 0 決定FM資料(步驟108)的情況下，系統(處理器及/或函式庫產生模組)操作以計算校正項Δ(x 0 )的「稀疏」函式庫(步驟110)，使能將Δ(x)的完整函式庫決定至相似內插精確度。幾乎整個AM確實非常類似FM，Δ之數值將既小且隨問題參數緩慢變化，因此所需之Δ的函式庫將較AM者稀疏得多。應注意在以上方程式(5)之最終結果中，增加二項之誤差，因此當設定各項之目標精確度時，應將此納入考量。
當自量測裝置或自儲存裝置接收實際所測資料(如來自一定結構的光譜反應S)時，所測資料被適配至由系統所判定為(S App (x)+Δ(x 0 ))的個別資料-步驟112。當辨識出最佳適配者時(步驟114)，將個別函數用以判定結構之對應參數(步驟116)。
將使用本發明之分解方法的總計算時間與標準方法比較，發明人已發現，雖然在分解方法中產生二函式庫(用於AM及Δ)，但需要用以產生該等函式庫之每一者的時間明顯較利用產生FM的完整函式庫之標準程序所需者為短。確實，AM函式庫由於較簡模型而較快產生，且Δ函式庫由於較低所需點數而相對快速產生。由於在許多情況中，較快與較慢函式庫之間的差異可為一個數量級或更多，故二較快函數庫的總產生時間仍可顯著比建構一較長函式庫短。
下列為本發明之技術的一些實例。應注意可實施將所發明之方法應用至所有或至少一些實例，同時實質上維持相同的軟體/硬體系統配置。
參考例示利用橫向分隔的本發明之分解方法的圖3。在本實例中，複雜結構20係使用具有短得多之週期的較單純結構22加以模擬。典型實例為晶片上(in-die)應用，其中記憶單元之重複產生短週期性，同時為了正確地將全體結構模型化，亦必須將一些較長週期性特徵部納入考量。
如所示，複雜結構20中的圖案包含圖案化區域R1，各由相對小之特徵部(細線)F1之陣列所形成，該圖案化區域R1係由包含相對大之特徵部(粗線)F2的圖案化區域R2所分隔。因此，受量測並解譯的光譜響應為來自複雜結構20的響應S Full 。在此情況中，AM為僅關於小特徵部F1、省略較寬線、因此明顯減少週期(如於本實例中減少為約1/40)的模型；且AM函式庫包含來自結構22的響應S App 。較短週期之結構22需要較少待模型化的繞射模式，因此AM函式庫具有顯著較短之計算時間。所以當僅對簡化模型利用產生完整(密集)函式庫時，藉由針對處理範圍中之少量點(稀疏函式庫)計算來自完整結構20的所測資料及來自簡化結構22的資料之間的差異並在兩者之間內插，校正項(差異)△貌似呈現充分良好的精確性。由於所有受關注之使用者參數均為簡化模型之部分，故使敏感性維持現狀。
因此，在圖3之本實例中，FM相關資料S Full 對應至具有二(或更多)不同週期的結構20；AM相關資料S App 對應至具有較短週期的結構22，且校正項△由於來自短週期性的小區域偏差而增加效果。
參考圖4，其例示具有埋入(圖案化)下方層之垂直互動的結構之本發明的分解方法。於此，受量測的複雜結構為呈現包含四疊層L1-L4之堆疊形式的結構30，且待解譯之所測資料為來自此結構30的光譜響應S Full 。在結構30中，疊層L1及L2為不具有圖案的平面層，而疊層L3及L4為圖案化層：層L3具有表面浮凸，而層L4呈現格柵(不連接之分隔區域)之形式。
在許多實例中，應用中的複雜性之來源係由於以下事實：除在上層中欲加以控制(最後處理步驟)的格柵，還有例如包含複數實心或圖案化埋入層的額外下方結構。埋入藏層典型地可包含由不同方向之線所形成的格柵，例如在所謂「交叉線」應用中具有正交於上方線之方向。此下方結構之存在導致複雜3D應用，然而可單獨將上層視為2D或較單純之3D應用。
在此情況中，下方結構被「有效」實心層所取代。因此，近似模型意指其中省略疊層L1及L2的較單純結構32，且AM函式庫包含來自結構32的光譜響應S App 。於此，下方結構L1-L3被「有效」實心層L3所取代。在其中所偵測之訊號主要由上層所定義且下方結構之作用相對小的許多實例中，此實心層作為1階近似。 單獨而言，「有效介質」近似很少提供充分良好的適配，然而，使用本發明之分解方法，亦即使用在較少數量點上所計算出的精確完整模型而校正差異，可極佳地適用於足夠精確的計算，使函式庫計算顯著更快。因此，在本實例中，完整模型光譜判定S Full 為3D應用，AM函式庫響應之判定S App 為2D應用或較單純3D應用，且本實例中的校正項△為由下方結構所產生之來自2D的小誤差。
參考例示基於使用縮小單位格的本發明之分解方法的圖5。在本實例中，待量測之複雜結構40包含沿二相交軸定向之橢圓形式的四元件44’及44”(如對應至STI島區)。此複雜結構40由較單純結構42所模擬，其中橢圓元件44具有與結構40中相同的尺寸及大致容納方式，但具有均勻排列。
在一些實例中，3D結構之複雜幾何需要使用大且複雜之3D單位格，因此使計算時間非常長。藉由使用例如較小尺寸之格的單位格之若干簡化，可將計算時間減少。在圖5之實例中，藉由翻轉二橢圓元件44”之方向(翻轉橢圓主軸的方向)，近似結構42因定義出結構40之1/4並使用元件之單一方向(如44’或44”)的元件44(單位格)而變得更單純，並可因此充分節省計算時間。假定為小的對真正完整結構之校正將針對少數點計算。故於此，完整模型資料S Full 具有較大單位格，近似資料S App 為對應至較大格的次格之較小單位格者，且校正項△描述較大格中之小非週期性。
參考圖6，顯示有基於使用結構之改善對稱性的本發明之分解方法的又另一實例。如所示，受量測的具有單位格之結構50包含橢圓傾斜特徵部50A及橫跨水平線特徵部50B。在近似結構52中，橢圓被圓54所取代。來自複雜結構50的光譜響應S Full 為(某程度上)非對稱函數。因此，描述來自近似結構52之光譜響應S App 的函數具有比S Full 高的對稱性。校正項△於此描述圖案之小非對稱性。
圖7顯示可如何將本發明之技術用以在由雙圖案化處理所製造的結構中量測。在近乎所有雙圖案化應用中，單格柵並未將完整結構的兩半之間的一些非預期差異(當二相鄰之格柵特徵部可能具有些微不同幾何時)納入考量。圖7之實例大致上近似於圖5及6之上述實例的組合。在此實例中，複雜結構60呈現載有圖案化層60B的基板60A之形式，其中圖案呈特徵部之陣列的形式，其中各二相鄰特徵部F1及F2具有些微不同幾何的。來自複雜結構60的光譜響應S Full 為(某程度上)非對稱函數。近似結構62包含其為較單純幾何者的不同特徵部之一者F1。因此，光譜響應S Full 對應至較大單位格/週期的結構，而來自近似結構的光譜響應S App 對應至較小格/週期的結構，且校正項Δ描述雙圖案化處理的二階段之間的小變異。
圖8顯示本發明之分解方法可如何利用具有較低切片數量的輪廓之概略近似。在一些實例中，針對非矩形剖面輪廓的適當近似所需之切片數量(考慮弱輪廓參數，例如側壁角度(Side Wall Angle,SWA)等)可能比方形輪廓更顯著增加計算時間。圖8中所示的結構70具有支持特徵部/元件70B的基板70A，該特徵部/元件70B具有朝其頂部逐漸減少之尺寸。可將結構70呈現為一組切片，其中此幾何呈現之精確性取決於厚度且因此取決於切片數量。結構70可由結構72所模擬，其中針對一階近似的「較厚」切片之受限數量、及稀疏地針對「精細」輪廓參數的校正供以節省計算時間。因此，來自複雜結構的光譜響應S Full 沿z軸(垂直)具有完整空間解析度，而來自近似結構的響應S App 沿z軸具有減少之空間解析度，且校正項描述較精細切片之小作用。
在一些其他實施例中，本發明可利用模擬沿x及/或y軸之剖面輪廓的高/低空間解析度。於此，與先前實例相似，沿x及/或y軸之剖面輪廓可利用減少的空間解析度來模擬。假定較低空間解析度含有對參數的靈敏度之大多數，則低密度校正可允許在小得多的總計算時間內到達所需的最終光譜精確性。因此，來自複雜結構的模型化響應S Full 沿x-y軸具有完整空間解析度，而來自近似結構的模型化響應S App 沿x-y軸具有減少之空間解析度，校正項沿x-y軸描述較精細空間解析度之作用。
上述本發明之非侷限性實例主要處理代表待量測的圖案化結構之模型參數。亦可將本發明用於適當地模擬量測程序本身，例如所測響應之類型，如所收集之響應的繞射圖案(如所收集的繞射級數)。
下列為一些非侷限性實例，大致描述本發明可如何利用描繪電磁波與待量測之圖案化結構之互動特徵(來自所測結構的照明及/或反射)或關於量測技術本身的模型參數。
舉例而言，產生光譜計算之低精確性的低光譜設定(解析度)之使用可為有用近似。假定較低光譜設定含有對參數的多數之敏感性，則低密度校正可允許在非常小的總計算時間內到達所需最終光譜精確性。來自用於實際量測之結構的模型化響應S Full 具有高(或完整)光譜解析度，而模型化近似響應S App 具有減少之光譜解析度，在此情況下，校正項對應至較高光譜解析度(精確性)之小作用。
在一些實例中，使用描繪輪廓參數所需的光收集之不同數值孔徑(發散角度)增加計算時間。因此，藉由僅採用一(或一般為最少數量)數值孔徑數值(角度)作為一階近似、及針對殘餘數值孔徑靈敏度而稀疏地施加校正，可使計算時間減少。又另一可能實例為藉由針對傾斜通道使用對稱數值孔徑分佈作為近似模型並將非對稱性考量為一校正項。在這些實例中，所測資料的完整模型S Full 係對數值孔徑中的變化敏感，而近似模型S App 對應至佔光譜之一些(最多)部分的單一(具有最少數量/對稱的)數值孔徑。校正項對應至非零/非對稱數值孔徑的相對小部份。
如以上所指出，本發明可作為較少繞射級數之近似法的基礎。計算時間可隨所保留的級數(繞射模式)增加而指數性地增加。可採取如較低繞射級數的減少之繞射級數作為初始模擬，並進一步針對較高繞射級數的部份執行稀疏地校正。模型化所測資料S Full 具有高(「完整」)數量之繞射模式，近似化所測資料S App 具有受限數量之繞射模式，且校正項為較高繞射模式之小部份。
應明瞭本發明並不侷限於所量測之結構的類型、不侷限於量測類型(光譜量測僅為例示)、亦不侷限於近似模型數量。一般而言，依據本發明，針對結構中的相同量測位置產生至少二模型，一為完整(或充足)模型，且至少一其他模型為近似模型。量測之精確性需求係分成二部分：近似及校正(典型地二部分可平均參與精確性範圍)。產生近似模型之誤差受控函式庫及校正項(例如完整模型及近似模型之間之差異的關係)之誤差受控函式庫。然後，當將函式庫用於解譯時，內插二函式庫中的資料(如光譜)並相加結果。
在本發明之一些實施例中，可針對相同應用組合二甚或更多近似。因此，對於圖3中所呈現的應用，除橫向分隔外，還可應用如垂直互動(圖4之實例)、較少切片(圖8之實例)、及上述之高/低光譜精確性(解析度)。雖然各種方法均有可能，但為實施簡便及最終精確性起見，將所有選定近似置於單一近似模型內可能較佳，例如含有橫向分隔及較低高/低光譜精確性(解析度)二者的模型。
如任何應用發展之情況中，為了證實所使用的近似有效，故較佳地可測試解答之品質。此可藉由以下兩者來完成：經由分解模型及完整即時迴歸來處理一些實例、或藉由將在一些測試點的直接計算與其內插相等物比較(明確而言為加上兩者之部份)並與函式庫之目標光譜精確性比較。
再者，依據本發明，可使用上述技術將函式庫計算與即時迴歸組合。在此情況中，以與上述相同方法進行分解成完整模型及近似模型。函式庫係針對校正項(差異)Δ而建構、並儲存於系統之記憶體(或可由系統存取的外部儲存系統)中。在即時量測期間，近似模型在迴歸循環之各重複步驟被計算，且受取自校正函式庫的內插數值所校正。此技術使在完整計算太長而無法以可用的計算力即時完成的情況中能使用即時迴歸。
10．．．系統
12．．．記憶體裝置
14．．．模型產生模組
14A．．．FM產生模組
14B．．．AM產生模組
15．．．FM資料產生模組
16．．．函式庫產生模組
18．．．處理器裝置
18A．．．校正因子計算器
19．．．量測系統
19A．．．量測裝置
19B．．．處理器
20．．．結構
22．．．結構
30．．．結構
32．．．結構
40．．．結構
42．．．結構
44．．．元件
44’．．．元件
44”．．．元件
50．．．結構
50A．．．橢圓傾斜特徵部
50B．．．橫跨水平線特徵部
52．．．近似結構
54．．．圓
60．．．複雜結構
60A．．．基板
60B．．．圖案化層
62．．．近似結構
70．．．結構
70A．．．基板
70B．．．元件
72．．．結構
100．．．流程圖
102．．．步驟
104．．．步驟
106．．．步驟
108．．．步驟
110．．．步驟
112．．．步驟
114．．．步驟
116．．．步驟
F1．．．特徵部
F2．．．特徵部
L1．．．層
L2．．．層
L3．．．層
L4．．．層
R1．．．圖案化區域
R2．．．圖案化區域
S Full ．．．光譜
S app ．．．光譜
為了理解本發明並明瞭實務上可如何執行本發明，故現將參考隨附圖式僅藉由非限制性實例來描述實施例，其中：
圖1為用於複雜圖案化結構中量測的本發明之系統的實例之方塊圖；
圖2為由圖1之系統所執行的本發明之方法的實例之流程圖；
圖3顯示利用藉由橫向分隔不同圖案之近似法的本發明之實例；
圖4顯示利用藉由多層結構中的已埋入(圖案化)下方層之垂直互動的近似法的本發明之實例；
圖5顯示利用藉由縮小單位格之近似法的本發明之實例；
圖6顯示利用藉由改善對稱性之近似法的本發明之實例；
圖7顯示可如何將本發明之技術用於由雙圖案化處理所製造的結構中量測；及
圖8顯示利用具有較低切片數量的輪廓之概略近似法的本發明之實例。
10．．．系統
12．．．記憶體裝置
14．．．模型產生模組
14A．．．FM產生模組
14B．．．AM產生模組
15．．．FM資料產生模組
16．．．函式庫產生模組
18．．．處理器裝置
18A．．．校正因子計算器
19．．．量測系統
19A．．．量測裝置
19B．．．處理器

Claims (18)

  1. 一種使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，該方法包含以下步驟：針對複雜圖案化結構中的相同量測位置提供完整模型及至少一選定近似模型，該完整模型及該至少一選定近似模型係對應至施加至該複雜圖案化結構的特定量測技術，其中該至少一選定近似模型每一者之特徵係由定義參數空間的一組參數所描繪，且該完整模型之特徵係由包含該至少一選定近似模型之該參數空間的該組參數及至少一額外參數的一組參數所描繪，該至少一選定近似模型滿足以下條件：該完整模型及該至少一選定近似模型之間的關係係由預定函數所定義；針對該至少一選定近似模型之該整個參數空間產生藉由使用該至少一選定近似模型所計算之模擬資料的完整資料函式庫；判定該選定近似模型之該參數空間之選定點中對應由該完整模型所計算之稀疏模擬資料之資料；判定該選定點中之在該至少一選定近似模型之該模擬資料與該完整模型的該稀疏模擬資料之間的關係，並判定對應至該選定近似模型之該整個參數空間之校正項的數值，該校正項係判定為該完整模型及該至少一選定近似模型之間的該關係之該預定函數，藉此使能藉由將所測資料適配至由該至少一選定近似模型所計算並受該校正項之對應數值所校正之該模擬資料來處理該所測資料。
  2. 如請求項第1項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中定義該完整模型及該至少一選定近似模型之間的該關係的該預定函數為平滑函數。
  3. 如請求項第1項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中定義該完整模型及該至少一選定近似模型之間的該關係的該預定函數為線性函數。
  4. 如請求項第1項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中定義該完整模型及該至少一選定近似模型之間的該關係的該預定函數為該完整模型及該至少一選定近似模型的數值之間的差異。
  5. 如前述請求項之任一項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該判定對應至該選定近似模型之該整個參數空間的該校正項數值之步驟包含：使用針對該至少一選定近似模型之該整個參數空間之該模擬資料的該函式庫、及該完整模型的所判定之該稀疏模擬資料，並針對該參數空間之該選定點計算該校正項的數值；利用針對該參數空間之該選定點之該校正項的所計算之該數值、及定義該完整模型及該至少一選定近似模型之間的該關係的該預定函數，並針對該至少一選定近似模型的該整個參數空間計算該校正項之數值。
  6. 如請求項第1-4項之任一項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型及該完整模型包含描繪待量測的該複雜圖案化結構之特徵的參數。
  7. 如請求項第6項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型係配置成藉由具有較短週期之圖案的結構來模擬具有不同週期之二或更多圖案的複雜圖案化結構。
  8. 如請求項第6項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型係配置成藉由其中省略至少一下方無圖案化層的結構來模擬具有包含頂部圖案化層之複數層的複雜圖案化結構。
  9. 如請求項第6項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型係配置成藉由具有縮小單位格的結構來模擬複雜圖案化結構。
  10. 如請求項第9項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該縮小單位格具有與待量測之該複雜圖案化結構中之單位格者對應的元件之均勻排列。
  11. 如請求項第9項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該縮小單位格具有比待量測之該複雜圖案化結構中之對應單位格還小的尺寸。
  12. 如請求項第6項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型係配置成藉由具有較該複雜圖案化結構更高的單位格之對稱性的結構來模擬複雜圖案化結構。
  13. 如請求項第1-4項之任一項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型及該完整模型包含描繪用以獲得該所測資料的量測之特徵的參數。
  14. 如請求項第13項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該量測包含光學量測，該參數描繪光與待量測之該複雜圖案化結構的互動之特徵。
  15. 如請求項第14項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型係配置成藉由使用相較於該完整模型較低的光譜設定來模擬量測，由該至少一選定近似模型所計算的該模擬資料相較於該完整模型具有減少的光譜解析度，該校正項對應至較高光譜解析度之小部份。
  16. 如請求項第14項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型係配置成藉由以來自該結構的光之收集的不同數值孔徑來模擬量測，使得由該至少一選定近似模型所計算的該模擬資料對應至佔所收集之光的一部分的該數值孔徑的數值，該校正項對應至非零數值孔徑之部份。
  17. 如請求項第14項之使用於複雜圖案化結構中之量測的方法，其中該至少一選定近似模型係配置成藉由來自該結構之多個繞射級數的光之收集來模擬測量，使得由該近似模型所計算之該模擬資料對應至較低繞射級數，該校正項對應至較該較低繞射級數更高的繞射模式之部份。
  18. 一種使用於複雜圖案化結構中之量測的系統，該系統包含：模型化裝置，配置成使用與待測量之複雜圖案化結構有關的輸入資料並針對複雜圖案化結構中的相同量測位置提供完整模型及至少一近似模型，該完整模型及該至少一近似模型係對應至施加至該複雜圖案化結構的特定量測技術，其中該至少一近似模型每一者之特徵係由定義參數空間的一組參數所描繪，且該完整模型之特徵係由包含該至少一近似模型之該參數空間的該組參數及至少一額外參數的一組參數所定義，且其中該至少一近似模型滿足以下條件：該完整模型及該至少一近似模型之間的關係係由預定函數所定義；函式庫產生模組，受配置且可用以針對該至少一近似模型之該整個參數空間來決定及儲存由該至少一近似模型所計算的模擬資料；完整模型資料模組，受配置且可用以判定及儲存該近似模型之該參數空間之選定點中由該完整模型所計算之稀疏模擬資料；處理器裝置，受配置且可用以判定在該至少一近似模型之該整個參數空間的該模擬資料與該至少一近似模型之該參數空間的 該選定點中之該完整模型的該稀疏模擬資料之間的關係，並判定針對該至少一近似模型之該整個參數空間之校正項之數值，該校正項係判定為該完整模型及該至少一近似模型之間的該關係之該預定函數，該系統藉此使能藉由將所測資料適配至由該至少一近似模型所計算並受該校正項之對應數值所校正之該模擬資料、及判定該複雜圖案化結構之一或更多參數來處理該所測資料。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10255385B2 (en) * 2012-03-28 2019-04-09 Kla-Tencor Corporation Model optimization approach based on spectral sensitivity
WO2014102792A1 (en) 2012-12-27 2014-07-03 Nova Measuring Instruments Ltd. Optical method and system for critical dimensions and thickness characterization
US10386729B2 (en) 2013-06-03 2019-08-20 Kla-Tencor Corporation Dynamic removal of correlation of highly correlated parameters for optical metrology
US10302414B2 (en) 2014-09-14 2019-05-28 Nova Measuring Instruments Ltd. Scatterometry method and system
JP6810734B2 (ja) 2015-07-17 2021-01-06 エーエスエムエル ネザーランズ ビー．ブイ． 構造との放射のインタラクションをシミュレートするための方法及び装置、メトロロジ方法及び装置、並びに、デバイス製造方法
CN109243541B (zh) * 2018-09-17 2019-05-21 山东省分析测试中心 质谱同位素精细结构与超精细结构的模拟方法及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200813396A (en) * 2006-07-11 2008-03-16 Tokyo Electron Ltd Generating a profile model to characterize a structure to be examined using optical metrology

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7099005B1 (en) * 2000-09-27 2006-08-29 Kla-Tencor Technologies Corporation System for scatterometric measurements and applications
US6947135B2 (en) * 2002-07-01 2005-09-20 Therma-Wave, Inc. Reduced multicubic database interpolation method for optical measurement of diffractive microstructures
US7145664B2 (en) * 2003-04-18 2006-12-05 Therma-Wave, Inc. Global shape definition method for scatterometry
US7394554B2 (en) * 2003-09-15 2008-07-01 Timbre Technologies, Inc. Selecting a hypothetical profile to use in optical metrology
US7478019B2 (en) * 2005-01-26 2009-01-13 Kla-Tencor Corporation Multiple tool and structure analysis
US20060187466A1 (en) * 2005-02-18 2006-08-24 Timbre Technologies, Inc. Selecting unit cell configuration for repeating structures in optical metrology
US7428060B2 (en) * 2006-03-24 2008-09-23 Timbre Technologies, Inc. Optimization of diffraction order selection for two-dimensional structures
US20080129986A1 (en) * 2006-11-30 2008-06-05 Phillip Walsh Method and apparatus for optically measuring periodic structures using orthogonal azimuthal sample orientations
US7729873B2 (en) * 2007-08-28 2010-06-01 Tokyo Electron Limited Determining profile parameters of a structure using approximation and fine diffraction models in optical metrology

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200813396A (en) * 2006-07-11 2008-03-16 Tokyo Electron Ltd Generating a profile model to characterize a structure to be examined using optical metrology

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Yanxi Liu, Robert T. Collins, and Yanghai Tsin, "A Computational Model for Periodic Pattern Perception Based on Frieze and Wallpaper Groups", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence March 2004, Vol. 26, No. 3, p.p. 354. *

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