【手続補正書】
【提出日】令和3年2月26日(2021.2.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所与計測不確定性仕様に従わせることが必要なターゲット要素の推定最小寸法をプロセス関連ラインエッジ粗さ（ＬＥＲ）のパラメタから導出するステップと、
前記推定最小寸法に従うターゲット設計パラメタを有することとなるよう計量ターゲットを設計するステップと、
プロセス関連ＬＥＲの特徴を記述する少なくとも１個の確率論的パラメタの変動範囲を推定するステップと、
計量指標値に関する所与計測モデルに従い、推定した変動範囲から帰結される誤差を解析的に又はシミュレーションを用いて導出するステップと、
推定した変動範囲から帰結された誤差を使用し、前記計量ターゲットのオーバレイ計測の不確定性誤差を推定するステップであり、前記不確定性誤差はプロセス関連ＬＥＲに従う、ステップと、
単一ターゲット不確定性に基づいて、複数の計測モデルの不確定性誤差を推定するステップと、
所要仕様に従う不確定性誤差を用いて１つの計測モデルを選択するステップと、
を有し、前記導出又は前記設計のうち少なくとも一方が少なくとも１個のコンピュータプロセッサにより実行される方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、その計量ターゲットが周期構造を有し、その特徴が前記ターゲット設計パラメタにより記述される方法。
【請求項３】
非一時的コンピュータ可読格納媒体を備え、それを以てコンピュータ可読プログラムが体現されており、そのコンピュータ可読プログラムが、請求項１に記載の方法を実行するよう構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピュータプログラム製品を備える計量モジュール。
【請求項５】
周期的でセグメント化されている構造を有し、そのセグメント化のパラメタが、請求項１に記載の方法により導出された推定最小寸法に従うセグメント化オーバレイターゲット。
【請求項６】
ＣＤＳＥＭ（限界寸法走査型電子顕微法）ターゲットからＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）により導出されたＣＤＳＥＭ計量指標値のＬＥＲ関連不確定性誤差を、
そのＬＥＲの特徴を記述する少なくとも１個の確率論的パラメタの変動範囲を推定すること、
前記計量指標値に関し、所与計測モデルに従い前記推定した変動範囲から帰結される誤差を解析的に及び／又はシミュレーションを用い導出すること、
推定した変動範囲から導出された誤差を使用し前記ＬＥＲ関連不確定性誤差を推定すること、
単一ターゲット不確定性に基づいて、複数の計測モデルの不確定性誤差を推定すること、
所要仕様に従う不確定性誤差を用いて１つの計測モデルを選択すること、
により推定するステップを有し、前記推定、前記導出又は前記使用のうち少なくとも一つが少なくとも１個のコンピュータプロセッサにより実行される方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、前記複数個の計測モデルがウェハモデル、ウェハ兼フィールドモデル及び／又はフィールドモデルを含む方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記複数個の計測モデルが少なくともＨＯモデル及びＣＰＥモデルを含む方法。
【請求項９】
請求項６に記載の方法であって、更に、推定した変動範囲から導出された誤差を基準とし対応する計測モデルのモデル複雑度を判別するステップを有する方法。
【請求項１０】
非一時的コンピュータ可読格納媒体を備え、それを以てコンピュータ可読プログラムが体現されており、そのコンピュータ可読プログラムが、請求項６に記載の方法を実行するよう構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラム製品を備える計量モジュール。
【請求項１２】
光学計量指標値の不確定性誤差でありＬＥＲによるものを、
そのＬＥＲの特徴を記述する少なくとも１個の確率論的パラメタの変動範囲を推定すること、
前記計量指標値に関し、所与計測モデルに従い前記推定した変動範囲から帰結される誤差を解析的に又はシミュレーションを用い導出すること、
推定した変動範囲から導出された誤差を使用し前記不確定性誤差を推定すること、
単一ターゲットの不確定性に基づいて、複数の計測モデルの不確定性誤差を推定すること、
所要仕様に従う不確定性誤差を用いて１つの計測モデルを選択すること、
により推定するステップを有し、前記推定、前記導出又は前記使用のうち少なくとも一つが少なくとも１個のコンピュータプロセッサにより実行される方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記複数個の計測モデルがウェハモデル、ウェハ兼フィールドモデル及び／又はフィールドモデルを含む方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、前記複数個の計測モデルが少なくともＨＯモデル及びＣＰＥモデルを含む方法。
【請求項１５】
請求項１２に記載の方法であって、更に、選択された計測モデルの最適なモデル複雑度を、導出されたモデル不確定性誤差及び所与所要不確定性仕様を基準として判別するステップを有する方法。
【請求項１６】
非一時的コンピュータ可読格納媒体を備え、それを以てコンピュータ可読プログラムが体現されており、そのコンピュータ可読プログラムが、請求項１２に記載の方法を実行するよう構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品を備える計量モジュール。
【請求項１８】
特定の計量モデルを適用することで導出された、所与オーバレイ計量データセットに対する確率論的ノイズの影響を、
ランダム合成ノイズのノイズ実現値を複数通り生成すること、
生成されたノイズ実現値を所与オーバレイ計量データセットに付加することで修正データセットを生み出すこと、並びに
少なくとも１個の計量指標を用い、所与オーバレイ計量データセットに関する指標値と修正データセットに関する指標値とを比較すること、
により判別するステップを有し、
前記比較によって、前記所与オーバレイ計量データセットに対するノイズ影響推定結果がもたらされ、
前記生成、前記付加又は前記比較のうち少なくとも一つが少なくとも１個のコンピュータプロセッサにより実行される方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、前記ノイズ実現値の生成が、計測による計量結果を用い実行される方法。
【請求項２０】
請求項１８に記載の方法であって、更に、前記特定の計量モデルを適用することで導出された、複数個の所与オーバレイ計量データセットの不確定性に対するノイズの影響を推定することで、当該特定の計量モデルに対するノイズの影響を推定するステップを、有する方法。
【請求項２１】
請求項１８に記載の方法であって、更に、前記特定の計量モデルに対するノイズの影響を、その所要不確定性仕様と比較することで、当該特定の計量モデルの種類を最適化するステップを、有する方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法であって、更に、モデルパラメタに対するノイズ影響推定結果の依存性に関し解析的表現を導出するステップを有する方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、前記パラメタが、少なくとも、標本サイズと、前記特定の計量モデルに関しもたらされる不確定性仕様と、を含む方法。
【請求項２４】
請求項１８に記載の方法であって、前記確率論的ノイズがラインエッジ粗さ（ＬＥＲ）特性を含む方法。
【請求項２５】
請求項２３に記載の方法であって、更に、ターゲット要素のラインエッジ位置を検出するステップを有する方法。
【請求項２６】
請求項２３に記載の方法であって、更に、そのエッジ検出結果に対するＬＥＲの影響を統計的に解析するステップを有する方法。
【請求項２７】
非一時的コンピュータ可読格納媒体を備え、それを以てコンピュータ可読プログラムが体現されており、そのコンピュータ可読プログラムが、請求項１８に記載の方法を実行するよう構成されているコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
請求項２７に記載のコンピュータプログラム製品を備える計量モジュール。