FR 2880472 A1 20060707 FR 0513463 A 20051229 L'invention concerne la fabrication de semiconducteurs et de dispositifs similaires à échelle microscopique. L'invention concerne plus particulièrement la diffusométrie qui est une technique pour mesurer des détails à l'échelle microscopique, basée sur la détection et l'analyse d'une lumière diffusée depuis la surface. En général, la diffusométrie consiste à collecter l'intensité d'une lumière diffusée ou diffractée par un détail périodique, tel qu'une structure de réseau, en fonction d'une longueur d'onde ou d'un angle d'une lumière incidente. Le signal collecté est appelé signature, car son comportement détaillé est associé de façon unique aux paramètres physiques et optiques du réseau de la structure. La diffusométrie est communément utilisée dans la fabrication photolithographique de dispositifs semiconducteurs, en particulier dans une mesure de la superposition qui est une mesure de l'alignement des couches qui sont utilisées pour former les dispositifs. Une mesure et une commande précises de l'alignement de telles couches sont importantes pour le maintien d'un niveau élevé du rendement de fabrication. Des mesures par diffusométrie sont réalisées en trouvant l'ajustement le plus étroit entre une signature obtenue expérimentalement et une signature obtenue par d'autres moyens et pour laquelle la valeur de la propriété ou des propriétés devant être mesurées est connue. Communément, la seconde signature connue, également connue sous le nom de signature de référence, est calculée à partir d'un modèle rigoureux du processus de diffusion. Elle peut parfois être déterminée expérimentalement. Dans le cas où une signature modélisée est utilisée en tant que référence, soit les calculs sont effectués une seule fois et toutes les signatures possibles pour les paramètres du réseau qui peuvent varier sont stockées dans une bibliothèque, soit la signature est calculée lorsqu'on en a besoin pour des valeurs d'essais des paramètres mesurés. Quelle que soit la manière dont la signature de référence est obtenue, une comparaison est réalisée entre la signature expérimentale et la signature de référence. La comparaison est quantifiée par une valeur qui indique le degré d'étroitesse d'adaptation des deux signatures. La qualité de l'ajustement est habituellement calculée sous la forme de la différence (ou erreur) moyenne quadratique (RMSE) entre les deux signatures, mais d'autres méthodes de comparaison peuvent être utilisées. La mesure est réalisée en trouvant le signal de référence ayant la meilleure valeur de qualité d'adaptation à la signature expérimentale. Le résultat de la mesure constitue alors l'ensemble de paramètres utilisé pour calculer le signal de référence. Dans le cas de signatures de référence obtenues expérimentalement, le signal de référence est la valeur des paramètres connus utilisée pour générer la signature expérimentale. De même que dans tout système réel, la signature expérimentale obtenue à partir du système de métrologie contient un certain bruit. Celui-ci engendre une limite inférieure pour la qualité de l'ajustement à laquelle on peut s'attendre. Les dispositifs microélectroniques et les tailles des détails deviennent toujours plus petits. L'exigence pour la précision d'une mesure de superposition d'un n ud de 130 nm est de 3,5 nm, et celle pour un n ud de 90 nm est de 3,2 nm. Pour le procédé de fabrication de semiconducteur de la génération suivante portant sur un n ud de 65 nm, l'exigence de précision pour la mesure de superposition est de 2,3 nm. Etant donné que la diffusométrie présente une bonne aptitude à la répétition et une bonne reproductibilité, il serait avantageux de pouvoir l'utiliser dans le traitement de la génération suivante. Cependant, les systèmes classiques de métrologie sous champ lumineux sont limités par la résolution de l'image. Par conséquent, ces facteurs créent des défis technologiques importants pour l'utilisation de la diffusométrie avec des détails de plus en plus petits. Les procédés classiques comparent des spectres de diffraction d'une mesure inconnue à des spectres de diffraction simulés. Des méthodes telles que l'optimisation de Levenberg Marquardt, un algorithme aléatoire de recherche et de génétique, comparent le spectre de diffraction mesuré à un spectre de diffraction simulé, généré en ligne. Cette méthode est lente, mais elle peut être utilisée pour mesurer un réseau totalement inconnu. D'autres méthodes classiques telles que la régression par composantes principales (RCP), le moindre carré partiel (PLS), le moindre carré inverse (ILS) et le réseau neural artificiel (ANN) construisent à l'avance une bibliothèque de diffraction, et le spectre de diffraction mesuré est comparé aux spectres de diffraction contenus dans la bibliothèque pour trouver un spectre présentant l'ajustement le plus étroit. Cette méthode peut augmenter la vitesse de traitement, mais a besoin d'une plus grande capacité de stockage informatique que la première méthode. Des méthodes telles que celles décrites dans les brevets des E.U.A. N 6 785 638 et N 6 768 967 intègrent ces deux méthodes pour augmenter la vitesse de traitement et diminuer la capacité de stockage, mais l'algorithme utilisé est beaucoup plus compliqué. Des méthodes classiques utilisent des équations statiques telles qu'une erreur moyenne quadratique (RMSE), une erreur type (MSE) et une distance quadratique (SD) pour comparer entièrement le spectre de diffraction mesuré au spectre de diffraction simulé. Cependant, la méthode RMSE ou MSE établit la moyenne du spectre de diffraction entier, ce qui conduit à une région de plus faible variation, diminuant les performances d'ensemble de la comparaison. En outre, la méthode par distance quadratique (SD) n'établit pas la moyenne de la variation d'une variable comme dans le cas de la méthode RMSE ou MSE, mais elle est beaucoup plus sensible au bruit. Des méthodes pour décider d'un paramètre structural d'un réseau comparent la similarité entre un spectre de diffraction mesuré et plusieurs spectres de diffraction simulés dans une région caractéristique. La méthode peut comprendre les étapes d'utilisation d'une théorie rigoureuse des ondes couplées pour construire une bibliothèque de diffraction comprenant de multiples spectres de diffraction simulés basés sur un paramètre structural prédéterminé ; de sélection d'une région caractéristique des multiples spectres de diffraction simulés à la condition que l'erreur moyenne quadratique de ces spectres de diffraction simulés soit supérieure au niveau de bruit d'une machine de mesure; de comparaison de l'intensité de diffraction d'un spectre de diffraction mesuré sur le réseau et de l'intensité de diffraction des multiples spectres de diffraction simulés dans la région caractéristique pour trouver un spectre d'adaptation; et de décision du paramètre structural du réseau sur la base du spectre d'adaptation. Des procédés classiques de diffusométrie angulaire comparent le spectre de diffraction entier entre 0 et 47 degrés. Ceci nécessite une grande quantité de mémoire informatique et est long. En revanche, les présents procédés comparent seulement une partie du spectre de diffraction mesuré avec la partie correspondante de ces spectres de diffraction simulés dans la région caractéristique. Ceci augmente l'efficacité du traitement et diminue aussi les exigences de mémoire informatique. En outre, les procédés classiques établissent la moyenne de l'ensemble du spectre de diffraction, ce qui conduit à une région présentant une plus faible variation et diminue la performance de comparaison globale. En revanche, dans le présent procédé, seule une partie du spectre de diffraction mesuré est comparée à la partie correspondante des spectres de diffraction simulés dans la région caractéristique. On évite donc les calculs de moyenne et on améliore la performance de la mesure. Les présents procédés peuvent également être appliqués pour déterminer des paramètres structuraux tels qu'une erreur de superposition, une largeur de trait, un pas, des paramètres concernant les matières et l'épaisseur. En outre, les présents procédés peuvent également être appliqués pour déterminer simultanément plusieurs paramètres variables en modifiant simultanément des variables telles que la largeur de trait et l'épaisseur du réseau visé. L'invention sera décrite plus en détail en regard des dessins annexés à titre d'exemples nullement limitatifs et sur lesquels: la figure 1 illustre schématiquement un repère de superposition; la figure 2 illustre schématiquement l'architecture du système d'un diffusomètre angulaire; la figure 3 est un organigramme pour décider de 20 paramètres structuraux d'un repère de superposition selon une forme de réalisation de l'invention; les figures 4(a) et 4(b) illustrent une bibliothèque de diffraction selon une forme de réalisation de l'invention; la figure 5(a) illustre la relation de la méthode RMSE et de l'erreur de superposition vis-à-vis de l'angle d'incidence d'un faisceau à polarisation s; la figure 5(b) illustre la relation de la méthode RMSE et de l'erreur de superposition vis-à-vis de l'angle 30 d'incidence d'un faisceau à polarisation p; la figure 6 est un diagramme statique montrant le compte d'échantillonnage de la méthode RMSE supérieur au niveau de bruit d'une machine de mesure; les figures 7(a) et 7(b) illustrent le spectre de 35 diffraction à polarisation s et le spectre à polarité p provenant d'une machine de mesure; la figure 8 illustre l'erreur RMSE moyenne du faisceau à polarisation s et du faisceau à polarisation p sous l'angle d'incidence compris la figure 9 illustre polarisation s sous l'angle La figure 1 illustre superposition. Le repère 10 de superposition comporte un premier réseau 14 formé intermédiaire 18 formée réseau 16 formé de dioxyde de silicium sur une couche de dessous 12 formée de silicium. Le pas du premier réseau 14 est égal à celui du second réseau 16, et DOL représente l'erreur de superposition entre ces deux réseaux 14 et 16. Dans cet exemple, l'épaisseur, l'indice de réfraction et le coefficient d'extinction de ces couches sont regroupés dans le tableau suivant: Matière Epaisseur Indice de Coefficient réfraction d'extinction Premier Photorésist 7671, 8 A 1, 62399 0 réseau Couche Polysilicium 1970, 6 A 3, 925959 0, 0594 intermédiaire Second réseau Dioxyde de 494 A 1,462589 0 silicium Couche de Silicium - 3, 866894 0, 019521 dessous La sensibilité de mesure pour l'erreur de superposition du repère 10 de superposition est affectée non seulement par la conception mécanique de la machine de mesure, le détecteur de fond et la technique de traitement de signaux, mais également par les paramètres structuraux du repère 10 de superposition, ce qui a un effet sur la forme des spectres de diffraction (signatures) et sur le degré de séparation entre ces signatures de diffraction. entre 0 et 47 degrés; et l'erreur RMSE du faisceau à d'incidence de 28 degrés. un exemple d'un repère 10 de d'un photorésist sur de polysilicium, et une couche un second Par exemple, des paramètres structuraux tels que l'indice de réfraction, le coefficient d'extinction, l'épaisseur, la configuration géométrique et l'angle des parois latérales après des traitements d'attaque ont tous une influence sur la sensibilité de la mesure pour l'erreur de superposition du repère 10 de superposition. La figure 2 illustre un diffusomètre angulaire 20. Bien qu'un diffusomètre angulaire 20 soit représenté et décrit ici, des réflectomètres spectroscopiques et des ellipsomètres spectroscopiques spéculaires peuvent être utilisés de façon équivalente. Le diffusomètre angulaire 20 utilise un laser à une seule longueur d'onde et effectue un balayage sous des angles d'incidence multiples. L'angle formé entre une ligne normale 26 et un faisceau incident 22 provenant d'une source de lumière 30 est égal à celui formé entre la ligne normale 26 et un faisceau de diffraction. Le détecteur 32 détecte uniquement le faisceau de diffraction d'ordre O. On peut utiliser pour le faisceau incident 22 des lasers actuellement disponibles tels qu'un laser à argon-ions (488 nanomètres et 514 nanomètres), un laser à HeCd (442 nanomètres), un laser à HeNe (612 nanomètres et 633 nanomètres) et un laser Nd:YAG (532 nanomètres) ou autres. Une signature de diffraction entre le faisceau incident 22 et le faisceau de diffraction 24 peut être acquise par une modification de l'angle d'incidence 0. La figure 3 illustre un organigramme pour la décision concernant des paramètres structuraux du repère 10 de superposition. Après l'entrée d'une valeur prédéterminée (une valeur estimée) pour des paramètres structuraux tels que l'erreur de superposition du repère de superposition 10, on utilise un algorithme de la théorie des ondes couplées rigoureuses (RCWT) pour constituer une bibliothèque de diffraction comprenant plusieurs spectres de diffraction simulés. Par exemple, sur la base d'une valeur estimée de 200 nm, on utilise un algorithme RCWT pour générer cinq spectres de diffraction simulés de 150, 175, 200, 225 et 250 nanomètres. Ensuite, on sélectionne une partie des angles d'incidence en tant que région caractéristique basée sur l'erreur moyenne quadratique de ces spectres de diffraction simulés. En particulier, la région caractéristique des multiples spectres de diffraction simulés est une région d'angle d'incidence, et ces spectres de diffraction simulés ont une erreur moyenne quadratique supérieure au niveau de bruit d'une machine de mesure. Par conséquent, l'intensité de diffraction d'un spectre de diffraction mesuré est comparée à l'intensité de diffraction de ces spectres de diffraction simulés dans la région caractéristique pour trouver un spectre adapté. Le paramètre structural du repère 10 de superposition est déterminé sur la base du spectre adapté. Après que la région caractéristique de ces spectres de diffraction simulés a été sélectionnée, les données de diffraction se trouvant dans la région caractéristique peuvent être utilisées pour remplacer les données de diffraction dans l'ensemble des angles d'incidence dans la bibliothèque de diffraction afin de réduire la capacité de stockage requise. Les figures 4(a) et 4(b) illustrent un exemple d'une bibliothèque de diffraction dans laquelle l'erreur de superposition de ces cinq spectres de diffraction simulés est de 150, 175, 200, 225 et 250 nanomètres pour une polarisation s et une polarisation p, respectivement. La théorie des ondes couplées rigoureuses peut être utilisée pour construire la bibliothèque de diffraction conformément à un paramètre structural prédéterminé tel qu'une erreur de superposition, une dimension critique, un pas, une épaisseur et un rapport trait-espace. Le faisceau de polarisation s possède une plus grande variation d'intensité de diffraction dans une certaine région d'angle d'incidence qu'une variation linéaire de l'intensité de diffraction pour tous les angles d'incidence, tandis que l'autre région d'angle d'incidence possède une plus petite variation d'intensité de diffraction, comme montré sur la figure 4(a). Similairement, le faisceau à polarisation p possède les mêmes propriétés, comme montré sur la figure 4(b). Après que la bibliothèque de diffraction a été construite, le présent procédé passe à la sélection de la région caractéristique de ces spectres de diffraction simulés dans la bibliothèque de diffraction. Le degré de séparation des multiples spectres de diffraction simulés du faisceau de polarité s sous des angles d'incidence compris entre 22 et 27 degrés est supérieur à celui pour d'autres angles d'incidence, c'est-à-dire que ces spectres de diffraction simulés possèdent des résolutions plus élevées sous des angles d'incidence compris entre 22 et 27 degrés. En d'autres termes, dans cet exemple, la région d'angle d'incidence comprise entre 22 et 27 degrés peut être considérée comme étant la région caractéristique de ces spectres de diffraction simulés. La figure 5(a) illustre l'erreur RMSE et l'erreur de superposition par rapport à l'angle d'incidence du faisceau à polarisation s, et la figure 5(b) illustre l'erreur RMSE et l'erreur de superposition par rapport à l'angle d'incidence du faisceau à polarisation p. Le présent procédé utilise facultativement l'erreur RMSE pour quantifier le degré de séparation de ces spectres de diffraction simulés, et sélectionne la région caractéristique de ces spectres de diffraction simulés sur la base d'un critère si l'erreur RMSE est supérieure à un niveau de bruit d'une machine de mesure. L'erreur RMSE est définie comme ci-dessous: RMSE = E, N_I(x. -y.)2 N où x et y représentent l'intensité de diffraction de deux 35 spectres de diffraction simulés, respectivement, et N représente le compte d'échantillonnage de chaque spectre de diffraction simulé. Comme montré sur les dessins, des faisceaux à polarisation s et des faisceaux à polarisation p possèdent une plus grande erreur RMSE sous des angles d'incidence compris entre 20 et 30 degrés. La figure 6 est un diagramme statique montrant le compte d'échantillonnage de l'erreur RMSE supérieur au niveau de bruit de la machine de mesure, où le niveau de bruit est établi à 0,001. Pour l'erreur de superposition entre 150 et 250 nanomètres, l'erreur RMSE de tous les faisceaux à polarisation s est supérieure au niveau de bruit de la machine de mesure lorsque l'angle d'incidence est compris entre 26 et 29 degrés. Par conséquent, la région d'angle d'incidence comprise entre 26 et 29 degrés du faisceau à polarisation s peut être considérée comme étant la région caractéristique si l'erreur de superposition entre le premier réseau 14 et le second réseau 16 est dans une plage comprise entre 150 et 250 nanomètres. Les figures 7(a) et 7(b) illustrent le spectre de diffraction à polarisation s et le spectre à polarisation p provenant d'une machine de mesure, respectivement. Après que la région caractéristique a été choisie, le présent procédé procède à une comparaison de l'intensité de diffraction du spectre de diffraction mesuré avec celle de ses spectres de diffraction simulés dans la région caractéristique pour trouver un spectre de diffraction simulé adapté, c'est-à-dire que l'intensité de diffraction du spectre de diffraction à polarisation s sous les angles d'incidence compris entre 26 et 29 degrés sur la figure 7(a) est comparée à celle de ses cinq spectres de diffraction simulés aux angles d'incidence compris entre 26 et 29 degrés sur la figure 4() afin de trouver le spectre adapté. On décide par conséquent du paramètre structural du repère 10 de superposition sur la base du spectre adapté. La figure 8 illustre l'erreur RMSE moyenne du faisceau à polarisation s et du faisceau à polarisation p sous l'angle d'incidence compris entre 0 et 47 degrés, et la figure 9 illustre l'erreur RMSE du faisceau à polarisation s sous l'angle d'incidence de 28 degrés. Comme montré sur la figure 8, la plus grande erreur RMSE d'environ 0,000589 5 apparaît à l'erreur de superposition de 200 nanomètres, c'est-à-dire que la comparaison classique du spectre de diffraction entier permet d'atteindre la plus grande erreur RMSE d'environ 0,000589. En revanche, le présent procédé peut sélectionner l'angle d'incidence de 28 degré en tant 10 qu'angle d'incidence caractéristique, et son erreur RMSE correspondante à l'erreur de superposition de 200 nanomètres est d'environ 0,001649, c'est-à-dire égale à environ 2,8 fois la plus grande erreur RMSE pour la technique classique de comparaison du spectre de diffraction entier. En d'autres 15 termes, en utilisant l'angle d'incidence de 28 degrés en tant qu'angle d'incidence caractéristique du spectre de diffraction pour représenter la totalité du spectre de diffraction mesuré, le présent procédé peut augmenter de 2,8 fois la précision de la mesure sans modifier le 20 matériel de la machine de mesure. En résumé, un procédé pour déterminer efficacement et avec précision des profils de réseaux utilise une adaptation de signature caractéristique dans un processus de génération de bibliothèque à écart accru. En utilisant la théorie de la diffusion de la lumière, on génère une série de signatures de diffusion en fonction d'angles ou de longueurs d'ondes de diffusion sur la base des paramètres nominaux, par exemple une dimension critique, et le rapport trait:espace. Ce procédé des parties caractéristiques des signatures écart dépasse les critères préétablis et leur une bibliothèque de signatures adaptation rapide et précise. de réseaux l'épaisseur sélectionne caractéristiques lorsque reforme pour une Il va de soi que de nombreuses modifications peuvent 35 être apportées au procédé et au système décrits et représentés sans sortir du cadre de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé de diffusométrie, caractérisé en ce qu'il comprend: A. l'entrée de paramètres d'une structure de réseau 5 dans un ordinateur; B. le calcul d'un profil de diffraction basé sur les paramètres de la structure du réseau sur une plage de valeurs de lumière incidente; C. la modification progressive d'un ou plusieurs des 10 paramètres de la structure du réseau; D. la répétition de l'étape B pour calculer des profils de diffraction supplémentaires basés sur les paramètres modifiés de la structure du réseau sur la plage de valeurs de lumière incidente; E. l'identification d'une région caractéristique des profils de diffraction calculés dans laquelle une variation d'une valeur de paramètre de structure du réseau croissant progressivement provoque une variation dépassant une valeur de seuil parmi les profils de diffraction; F. le stockage en bibliothèque des régions caractéristiques des profils de diffraction calculés; G. l'exécution d'une diffusométrie sur un substrat échantillon et la génération de signatures de diffusion sur une plage de valeurs de lumière incidente; H. la comparaison des signatures de diffusion aux profils de diffraction calculés dans la bibliothèque; et 1. l'identification d'un profil de diffraction calculé qui s'adapte à la signature de diffusion à un niveau sélectionné de similarité. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les valeurs de lumière incidente sont des angles de lumière incidente. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les valeurs de lumière incidente sont des types de 35 polarisation de lumière incidente. 4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, dans l'étape I, le profil de diffraction calculé qui s'adapte le plus étroitement à la signature de diffusion est identifié. 5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les paramètres de la structure du réseau sont des paramètres d'un substrat semiconducteur ayant deux ou plus de deux couches avec une structure de réseau sur deux ou plus de deux couches. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que les paramètres de la structure du réseau comprennent un ou plusieurs d'une largeur de trait du réseau, d'un rapport trait-espace du réseau, d'un décalage de superposition de réseaux; d'une épaisseur de film de chaque couche, de propriétés optiques de chaque couche; et de caractéristiques de forme de chaque couche. 7. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que seules les régions caractéristiques des profils de diffraction calculés sont stockées dans la bibliothèque. 8. Procédé pour effectuer une diffusométrie sur un substrat, caractérisé en ce qu'il comprend: A. l'entrée de paramètres d'une structure de réseau (largeur de trait et rapport trait:espace) et de paramètres de substrat (épaisseur de film, propriétés optiques de chaque couche, information de forme/motif) dans un ordinateur; B. le calcul d'un profil de diffraction basé sur la structure du réseau et sur des paramètres du substrat sur une plage d'angles de lumière incidente; C. l'augmentation progressive du décalage de superposition de réseaux entre des réseaux sur différentes couches; D. la répétition des étapes B et C pour calculer des profils de diffraction supplémentaires basés sur le 35 décalage modifié de superposition de réseaux; E. l'identification d'une région caractéristique des profils de diffraction calculés dans laquelle une variation progressive dans un pas de paramètre de superposition provoque le plus grand changement entre des profils de diffraction calculés, sur la plage d'angles de lumière incidente; F. le stockage en bibliothèque uniquement des régions caractéristiques des profils de diffraction calculés; G. l'exécution d'une diffusométrie sur le substrat et la mesure de signatures de diffusion sur une plage d'angles de lumière incidente; H. la comparaison des signatures de diffusion mesurées uniquement avec la région caractéristique des profils de diffraction calculés dans la bibliothèque; 1. l'identification du profil de diffraction calculé qui s'adapte le plus étroitement à la signature de diffusion mesurée; J. la détermination du décalage de superposition basé sur le décalage de superposition du profil de diffraction calculé s'adaptant à la signature de diffusion mesurée. 9. Système de diffusométrie, caractérisé en ce qu'il comporte: une source (30) de lumière incidente; un moyen destiné à faire varier une valeur de la source de lumière incidente; un détecteur de lumière (32) ; un ordinateur relié à la source de lumière incidente 30 et au détecteur de lumière, et ayant: un moyen destiné à calculer un profil de diffraction basé sur des paramètres de structure d'un réseau sur une plage de valeurs de lumière incidente; un moyen pour faire varier progressivement un ou plusieurs des paramètres de la structure de réseau; un moyen pour recalculer des profils de diffraction supplémentaires basés sur les paramètres de structure du réseau modifiés sur la plage de valeurs de lumière incidente; un moyen pour identifier une région caractéristique des profils de diffraction calculés dans laquelle une variation d'une valeur de paramètre de structure du réseau provoque une variation dépassant une valeur de seuil parmi les profils de diffraction; un moyen pour stocker les régions caractéristiques des profils de diffraction calculés dans une table à consultation; un moyen pour comparer les signatures de diffusion aux profils de diffraction calculés dans la 15 bibliothèque; et un moyen pour identifier un profil de diffraction calculé qui s'adapte à la signature de diffusion à un niveau sélectionné de similarité. 10