(57)【要約】  光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する、重み関数が得られる。重み関数を得るため、測定回折信号が取得される。測光装置を用いて、ウェハのある位置から測定回折信号が測定される。前記測定回折信号内に存在するノイズに基づいて、第1の重み関数を定められる。前記測定回折信号の精度に基づいて、第2の重み関数が定められる。前記測定回折信号の感度に基づいて、第3の重み関数が定められる。前記第1、第2、第3の重み関数のうちの1または2以上に基づいて、第4の重み関数が定められる。
2009529138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する、重み関数を取得する方法であって、
測定回折信号を取得するステップであって、前記測定回折信号は、測光装置を用いて、ウェハ上のある位置から測定されるステップと、
前記測定回折信号内に存在するノイズに基づいて、第1の重み関数を定めるステップと、
前記測定回折信号の精度に基づいて、第2の重み関数を定めるステップと、
前記測定回折信号の感度に基づいて、第3の重み関数を定めるステップと、
前記第1、第2、第3の重み関数のうちの1または2以上に基づいて、第4の重み関数を定めるステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記測定回折信号を取得するステップは、
測定回折信号の組を取得するステップを有し、
前記測定回折信号の組は、前記測光装置を用いて、前記ウェハ上の単一の位置から測定されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記第1の重み関数を定めるステップは、
前記測定回折信号の組に基づいて、ノイズプロファイルを形成するステップと、
前記ノイズプロファイルに基づいて、ノイズ包囲を定めるステップと、
前記ノイズ包囲に基づいて、前記第1の重み関数を定めるステップと、
を有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記第1の重み関数を定めるステップは、
前記ノイズ包囲の逆数として、初期の重み関数を定めるステップと、
前記第1の重み関数を定めるため、前記初期の重み関数を修正するステップと、
を有することを特徴とする請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記初期の重み関数を修正するステップは、
前記初期の重み関数をスケール処理するステップと、
前記初期の重み関数を切り捨てる（truncating）ステップと、
を有することを特徴とする請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記ノイズプロファイルを形成するステップは、
前記測定回折信号の組の平均測定回折信号を計算するステップと、
前記測定回折信号の組における各前記測定回折信号と、前記平均測定回折信号との間の差を計算するステップであって、前記ノイズプロファイルは、前記計算された差を前記平均測定回折信号によって除したものであるステップと、
を有することを特徴とする請求項3に記載の方法。
【請求項７】
前記ウェハは、照合ウェハであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記照合ウェハは、むき出しのシリコン層を有することを特徴とする請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記第2の重み関数を定めるステップは、
前記照合ウェハの前記位置に対応する模擬回折信号を取得するステップと、
前記測定回折信号と前記模擬回折信号を比較するステップと、
前記測定回折信号と模擬回折信号の比較に基づいて、エラープロファイルを定めるステップと、
前記エラープロファイルに基づいて、エラー包囲を定めるステップと、
前記エラー包囲に基づいて、前記第2の重み関数を定めるステップと、
を有することを特徴とする請求項7に記載の方法。
【請求項１０】
前記第2の重み関数は、前記エラー包囲の逆数として定められることを特徴とする請求項9に記載の方法。
【請求項１１】
さらに、
測定または模擬回折信号の組を取得するステップと、
多変量解析法を用いて、前記取得された測定または模擬回折信号の組に対して、1もしくは2以上の重要変数を定めるステップと、
前記1または2以上の重要変数を用いて、前記取得された測定回折信号を、変換回折信号に変換するステップと、
を有し、
前記第3の重み関数は、前記変換回折信号と前記測定回折信号とに基づいて定められることを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
前記第3の重み関数は、前記変換回折信号と前記測定回折信号の比であることを特徴とする請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
さらに、
前記第1、第2および第3の重み関数を用いて、トレンド解析を実施するステップを有し、
前記第4の重み関数は、前記トレンド解析に基づいて定められることを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項１４】
前記トレンド解析を実施するステップは、
前記第1の重み関数を用いて、焦点／暴露ウェハの内部ウェハ臨界寸法の変化を取得するステップと、
前記第2の重み関数を用いて、焦点／暴露ウェハの内部ウェハ臨界寸法の変化を取得するステップと、
前記第3の重み関数を用いて、焦点／暴露ウェハの内部ウェハ臨界寸法の変化を取得するステップと、
前記第1、第2および第3の重み関数を用いた、焦点／暴露ウェハの前記内部ウェハ臨界寸法の変化において得られた結果を比較するステップと、
を有することを特徴とする請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
前記トレンド解析を実施するステップは、さらに、
前記第1の重み関数を用いて、酸窒化珪素層を有する焦点／暴露ウェハの内部ウェハ臨界寸法の変化を取得するステップと、
前記第2の重み関数を用いて、酸窒化珪素層を有する焦点／暴露ウェハの内部ウェハ臨界寸法の変化を取得するステップと、
前記第3の重み関数を用いて、酸窒化珪素層を有する焦点／暴露ウェハの内部ウェハ臨界寸法の変化を取得するステップと、
前記第1、第2、および第3の重み関数を用いて、酸窒化珪素層を有する焦点／暴露ウェハの内部ウェハ臨界寸法の変化において得られた結果を比較するステップと、
を有することを特徴とする請求項13に記載の方法。
【請求項１６】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を、重み関数を用いて増強する方法であって、
ウェハ上の構造物から測定された、第1の測定回折信号を取得するステップと、
前記第1の測定回折信号と、重み関数とを掛け合わせて、増強された測定回折信号を形成するステップであって、前記重み関数は、別のウェハから測定された第2の測定回折信号のノイズ、精度、および感度に基づいて定められるステップと、
前記増強された測定回折信号を用いて、前記構造物の特徴を決定するステップと、
を有する方法。
【請求項１７】
前記第2の測定回折信号は、単一の位置から測定された測定回折信号の組であり、
前記重み関数は、
前記測定回折信号の組に基づいて、ノイズプロファイルを形成するステップと、
前記ノイズプロファイルに基づいて、ノイズ包囲を定めるステップと、
前記ノイズ包囲に基づいて、前記重み関数を定めるステップと、
によって定められることを特徴とする請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記第2の測定回折信号は、照合ウェハから測定され、
前記重み関数は、
前記照合ウェハ上の前記位置に対応する模擬回折信号を取得するステップと、
前記第2の測定回折信号と、模擬回折信号とを比較するステップと、
前記第2の測定回折信号と模擬回折信号の比較に基づいて、エラープロファイルを定めるステップと、
前記エラープロファイルに基づいて、エラー包囲を定めるステップと、
前記エラー包囲に基づいて、前記重み関数を定めるステップと、
により定められることを特徴とする請求項16に記載の方法。
【請求項１９】
前記第2の測定回折信号は、照合ウェハから測定され、
前記重み関数は、
測定または模擬回折信号の組を取得するステップと、
測光装置を用いて、前記取得された測定または模擬回折信号の組に対して、1もしくは2以上の重要変数を定めるステップと、
前記1または2以上の重要変数を用いて、前記取得された測定回折信号を、変換回折信号に変換するステップと、
によって定められ、
前記重み関数は、前記変換回折信号と前記測定回折信号に基づいて定められることを特徴とする請求項16に記載の方法。
【請求項２０】
前記第2の測定回折信号は、単一の位置から測定された測定回折信号と、照合ウェハから測定された第3の測定回折信号との組を有し、
前記重み関数は、
測定回折信号の組に基づいて、ノイズプロファイルを形成するステップと、
前記ノイズプロファイルに基づいて、ノイズ包囲を定めるステップと、
前記ノイズ包囲に基づいて、第1の重み関数を定めるステップと、
前記照合ウェハの前記位置に対応する、模擬回折信号を取得するステップと、
前記第3の測定回折信号と模擬回折信号とを比較するステップと、
前記第3の測定回折信号と模擬回折信号の比較に基づいて、エラープロファイルを定めるステップと、
前記エラープロファイルに基づいて、エラー包囲を定めるステップと、
前記エラー包囲に基づいて、第2の重み関数を定めるステップと、
測定または模擬回折信号の組を取得するステップと、
多変量解析法を用いて、前記取得された測定または模擬回折信号の組に対して、1もしくは2以上の重要変数を定めるステップと、
前記1または2以上の重要変数を用いて、前記測定回折信号の組を、変換回折信号の組に変換するステップと、
前記変換回折信号の組の一つと、前記測定回折信号の組の一つに基づいて、第3の重み関数を定めるステップと、
によって定められ、
前記重み関数は、前記第1、第2、および第3の重み関数のうちの1または2以上に基づいて定められることを特徴とする請求項16に記載の方法。
【請求項２１】
コンピュータで、光学的測定法を用いて測定された回折信号を、重み関数を用いて増強するための、コンピュータで実行可能な指令を含む、コンピュータ可読性記憶媒体であって、
ウェハ上の特徴物から測定された、第1の測定回折信号を取得する指令と、
前記第1の測定回折信号と、重み関数とを掛け合わせて、増強された測定回折信号を形成する指令であって、前記重み関数は、別のウェハから測定された、第2の測定回折信号のノイズ、精度、および感度に基づいて定められる指令と、
前記増強された測定回折信号を用いて、前記特徴物の特徴を決定する指令と、
を有するコンピュータ可読性記憶媒体。
【請求項２２】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を、重み関数を用いて増強するためのシステムであって、
ウェハ上の特徴物から、第1の測定回折信号を形成する測光装置と、
前記第1の測定回折信号と、重み関数とを掛け合わせて、増強された測定回折信号を形成するように構成されたプロセッサと、
を有し、
前記重み関数は、別のウェハから測定された、第2の測定回折信号のノイズ、精度、および感度に基づいて定められ、
前記プロセッサは、前記増強された測定回折信号を用いて、前記特徴物の特徴を決定するように構成されることを特徴とするシステム。
【請求項２３】
コンピュータで、光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する重み関数を取得するための、コンピュータで実行可能な指令を含む、コンピュータ可読性記憶媒体であって、
測定回折信号を取得する指令であって、前記測定回折信号は、測光装置を用いてウェハ上のある位置から測定される指令と、
前記測定回折信号内に存在するノイズに基づいて、第1の重み関数を定める指令と、
前記測定回折信号の精度に基づいて、第2の重み関数を定める指令と、
前記測定回折信号の感度に基づいて、第3の重み関数を定める指令と、
前記第1、第2、および第3の重み関数のうちの1または2以上に基づいて、第4の重み関数を定める指令と、
を有するコンピュータ可読性記憶媒体。
【請求項２４】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する、重み関数を取得する方法であって、
測定回折信号の組を取得するステップであって、前記測定回折信号の組は、測光装置を用いて、ウェハ上の単一の位置から測定されるステップと、
前記測定回折信号の組に基づいて、ノイズプロファイルを形成するステップと、
前記ノイズプロファイルに基づいて、ノイズ包囲を定めるステップと、
前記ノイズ包囲に基づいて、重み関数を定めるステップと、
を有する方法。
【請求項２５】
コンピュータで、光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する重み関数を取得するための、コンピュータで実行可能な指令を含む、コンピュータ可読性記憶媒体であって、
測定回折信号の組を取得する指令であって、前記測定回折信号の組は、測光装置を用いて、ウェハ上の単一の位置から測定される指令と、
前記測定回折信号の組に基づいて、ノイズプロファイルを定める指令と、
前記ノイズプロファイルに基づいて、ノイズ包囲を定める指令と、
前記ノイズ包囲に基づいて、重み関数を定める指令と、
を有するコンピュータ可読性記憶媒体。
【請求項２６】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を、重み関数を用いて増強するためのシステムであって、
ウェハ上の特徴物から測定回折信号を形成する測光装置と、
前記測定回折信号と、重み関数とを掛け合わせて、増強された測定回折信号を形成するように構成されたプロセッサと、
を有し、
前記重み関数は、ノイズプロファイルに基づいて定められた、ノイズ包囲に基づいて定められ、前記ノイズプロファイルは、前記測光装置を用いて、前記ウェハ上の単一の位置から測定された回折信号の組に基づいて形成され、
前記プロセッサは、前記増強された測定回折信号を用いて、前記特徴物の特徴を決定するように構成されることを特徴とするシステム。
【請求項２７】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する、重み関数を取得する方法であって、
測定回折信号を取得するステップであって、前記測定回折信号は、測光装置を用いて、照合ウェハ上のある位置から測定されるステップと、
前記照合ウェハ上の前記位置に対応する模擬回折信号を取得するステップと、
前記測定回折信号と模擬回折信号を比較するステップと、
前記測定回折信号と模擬回折信号の比較に基づいて、エラープロファイルを定めるステップと、
前記エラープロファイルに基づいて、エラー包囲を定めるステップと、
前記エラー包囲に基づいて、重み関数を定めるステップと、
を有する方法。
【請求項２８】
コンピュータで、光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する重み関数を取得するための、コンピュータで実行可能な指令を含む、コンピュータ可読性記憶媒体であって、
測定回折信号を取得する指令であって、前記測定回折信号は、測光装置を用いて、照合ウェハ上のある位置から測定される指令と、
前記照合ウェハの前記位置に対応する模擬回折信号を取得する指令と、
前記測定回折信号と模擬回折信号を比較する指令と、
前記測定回折信号と模擬回折信号の比較に基づいて、エラープロファイルを定める指令と、
前記エラープロファイルに基づいて、エラー包囲を定める指令と、
前記エラー包囲に基づいて、重み関数を定める指令と、
を有するコンピュータ可読性記憶媒体。
【請求項２９】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を、重み関数を用いて増強するためのシステムであって、
ウェハ上の特徴物から測定回折信号を形成する測光装置と、
前記測定回折信号と重み関数とを掛け合わせて、増強された測定回折信号を形成するように構成されたプロセッサと、
を有し、
前記重み関数は、エラープロファイルに基づいて定められた、エラー包囲に基づいて定められ、
前記エラープロファイルは、測光装置を用いて、照合ウェハ上のある位置から測定された回折信号と、前記照合ウェハ上の前記位置に対応する模擬回折信号との比較に基づいて形成され、
前記プロセッサは、前記増強された測定回折信号を用いて、前記特徴物の特徴を決定するように構成されることを特徴とするシステム。
【請求項３０】
光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する、重み関数を取得する方法であって、
測定または模擬回折信号の組を取得するステップと、
多変量解析法を用いて、前記取得された測定または模擬回折信号の組に対して、1もしくは2以上の重要変数を定めるステップと、
測定回折信号を取得するステップであって、前記測定回折信号は、測光装置を用いて、ウェハ上のある位置から測定されるステップと、
前記1または2以上の重要変数を用いて、前記取得された測定回折信号を、変換回折信号に変換するステップと、
前記変換回折信号と前記測定回折信号に基づいて、重み関数を定めるステップと、
を有する方法。
【請求項３１】
コンピュータで、光学的測定法を用いて測定された回折信号を増強する重み関数を取得するための、コンピュータで実行可能な指令を含む、コンピュータ可読性記憶媒体であって、
測定または模擬回折信号の組を取得する指令と、
多変量解析法を用いて、前記取得された測定または模擬回折信号の組に対して、1もしくは2以上の重要変数を定める指令と、
測定回折信号を取得する指令であって、前記測定回折信号は、測光装置を用いて、ウェハ上のある位置から測定される指令と、
前記1または2以上の重要変数を用いて、前記取得された測定回折信号を、変換回折信号に変換する指令と、
前記変換回折信号と前記測定回折信号とに基づいて、重み関数を定める指令と、
を有するコンピュータ可読性記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学的測定法に関し、特に、光学的測定法に使用される測定された回折信号を高める重み関数を定める方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
光学的測定法は、ウェハ上の特徴物に入射ビームを誘導するステップと、得られる回折信号を測定するステップと、測定された回折信号を解析して、特徴物の各種特性を定めるステップとを有する。半導体製造技術において、光学的測定法は、通常、品質確認のために使用される。例えば、半導体ウェハ上の半導体チップの近傍に、周期格子を製作した後、光学的測定システムを用いて、周期格子のプロファイルが定められる。周期格子のプロファイルを定めることにより、および周期格子の近傍に半導体チップを延伸することにより、周期格子の形成に利用される製作プロセスの品質を評価することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
多くの理由から、測定回折信号が不十分な場合がある。例えば、測定回折信号は、測定回折信号を得るために使用されるハードウェア、および被測定特徴物に関連するノイズを含む場合がある。測定された回折信号が弱い場合、光学的測定プロセスの精度が低下する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ある一実施例では、光学的測定法に使用される測定回折信号を高める重み関数が得られる。重み関数を得るため、測定回折信号が取得される。測定回折信号は、測光装置を用いて、ウェハのある位置から測定される。測定回折信号内に存在するノイズに基づいて、第1の重み関数が定められる。測定回折信号の精度に基づいて、第2の重み関数が定められる。測定回折信号の感度に基づいて、第3の重み関数が定められる。第1、第2、第3の重み関数のうちの1または2以上に基づいて、第4の重み関数が定められる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
本発明は、添付図面とともに示された以下の記載を参照することにより理解される。図面において、同様の部品には、等しい参照符号が付されている。
【０００６】
以下の記載では、多くの特定の構成、パラメータ等について説明する。ただし、そのような記載は、本発明の範囲を限定するものとして解してはならず、一実施例の記載として提供されていることに留意する必要がある。
【０００７】
（1  光学的測定法）
図1を参照すると、光学的測定システム100は、ウェハ上に形成された構造物を評価し、解析するために使用される。例えば、光学的測定システム100を用いて、ウェハ104上に形成された周期格子102のプロファイルが定められる。前述のように、周期格子102は、例えば、ウェハ104上に形成された装置に隣接するような、ウェハ104上の試験領域内に形成される。あるいは、周期格子102は、装置の作動に干渉しないような装置領域に、またはウェハ104のスクライブラインに沿って形成される。
【０００８】
図1に示すように、光学的測定システム100は、光源106と検出器112とを有する測光装置を有する。周期格子102は、光源106からの入射ビーム108によって照射される。本一実施例では、入射ビーム108は、周期格子102の垂線
【数１】
2009529138.tif 000003
に対して、入射角θiおよび方位角（すなわち入射ビーム108の面と、周期格子102の周期方向の間の角度）Φで、周期格子102上に誘導される。回折ビーム110は、垂線
【数２】
2009529138.tif 000004
に対して角度θdで放射され、検出器112で受光される。検出器112は、回折ビーム110を測定回折信号に変換する。
【０００９】
周期格子102のプロファイルを定めるため、光学的測定システム100は、処理モジュール114を有し、このモジュールは、測定回折信号を受信し、測定回折信号を解析するように構成される。その後、収集系の光学的測定法、または回帰系の光学的測定法を用いて、周期格子102のプロファイルが定められる。また、他の線形または非線型プロファイル抽出技術を用いても良い。
【００１０】
光学的測定システム100は、周期格子102以外の各種構造物、例えば薄膜層、活性装置の特徴物等の検査および解析に使用されても良いことに留意する必要がある。また、収集系の光学的測定法または回帰系の光学的測定法を使用して、薄膜層の厚さのような、プロファイル以外の各種特性を定めても良い。
【００１１】
（2  収集系の光学的測定法）
収集系の光学的測定法では、測定された回折信号は、計算された回折信号のライブラリと比較される。より具体的には、ライブラリ内の各模擬回折信号は、特徴物の光学的測定モデルと対応している。測定回折信号と、ライブラリの模擬回折信号のうちの一つの間に、整合がなされると、あるいは測定回折信号と模擬回折信号の一つの差が、プリセット値または整合尺度以内にある場合、整合模擬回折信号に関連する光学的測定モデルは、特徴物を表すと仮定される。次に、整合模擬回折信号および／または光学的測定モデルを用いて、特徴物が要求仕様により製作されたかどうかが判断される。
【００１２】
ここで図1を再度参照すると、ある一実施例では、測定回折信号を取得した後、処理モジュール114により、測定回折信号と、ライブラリ116内に保管された模擬回折信号とが比較される。ライブラリ116内の各模擬回折信号は、光学的測定モデルと関連している。従って、測定回折信号と、ライブラリ116内の模擬回折信号の一つとの間で整合がなされると、整合する模擬回折信号と対応する光学的測定モデルにより、周期格子102の実際のプロファイルが表されると仮定される。
【００１３】
ライブラリ116に保管された光学的測定モデルの組は、プロファイルパラメータの組を用いて、周期格子102のプロファイルを特徴化し、次に、プロファイルパラメータの組を変化させ、形状および寸法を変化させた光学的測定モデルを形成することにより形成される。プロファイルパラメータの組を用いて、プロファイルを特徴化する処理は、パラメータ処理と称される。
【００１４】
例えば、図2Aに示すように、構造物のプロファイルが、光学的測定モデル200を用いて、それぞれ、高さおよび幅を定めるプロファイルパラメータh1およびw1により特徴化されると仮定する。図2B乃至2Eに示すように、光学的測定モデル200に使用されるプロファイルパラメータの数を増やして、プロファイルの追加の形状および特徴物を特徴化しても良い。例えば、図2Bに示すように、光学的測定モデル200は、プロファイルパラメータh1、w1、およびw2を有し、これらは、それぞれ、高さ、底部幅、上部幅、を定める。光学的測定モデル200の幅は、臨界寸法（CD）と称されることに留意する必要がある。例えば、図2Bにおいて、プロファイルパラメータw1およびw2は、それぞれ、光学的測定モデル200の底部CDおよび上部CDを定めるように示されている。
【００１５】
前述のように、ライブラリ116（図1）に保管された光学的測定モデルの組は、光学的測定モデルに使用されるプロファイルパラメータを変化させることにより形成される。例えば、図2Bを参照すると、プロファイルパラメータh1、w1およびw2を変化させることにより、形状および寸法が変化した光学的測定モデルが形成される。1つ、2つ、または3つ全てのプロファイルパラメータを相互に対して変化させても良いことに留意する必要がある。
【００１６】
再度図1を参照すると、光学的測定モデルの数、およびライブラリ116に保管された模擬回折信号（すなわち、ライブラリ116の解像度および／または範囲）と光学的測定モデルの組内の対応する計算屈折信号は、プロファイルパラメータの組が変化する範囲、およびプロファイルパラメータの組が変化する増分に、ある程度依存する。ある一実施例では、光学的測定モデル、およびライブラリ116に保管された模擬回折信号は、実際の構造物から、測定回折信号が取得される前に形成される。従って、ライブラリ116の形成の際に使用される範囲および増分（すなわち、範囲および解像度）は、特徴物の製作プロセスの成熟度、および生じやすい変動の範囲に基づいて選定される。ライブラリ116の範囲および／または解像度は、AFM、X−SEM等の実験的な測定に基づいて、選定されても良い。
【００１７】
収集系処理のより詳細な記載としては、「周期格子回折信号のライブラリの形成」という題目の、2001年7月16日に出願された米国特許出願第09／907,488号を参照することができ、これは、本願の参照文献として取り入れられている。
【００１８】
（3  回帰系の光学的測定法）
回帰系の光学的測定法では、測定された回折信号は、模擬回折信号（すなわち試行回折信号）と比較される。模擬回折信号は、光学的測定モデル用のプロファイルパラメータの組（すなわち、試行プロファイルパラメータ）を用いて比較する前に形成される。測定回折信号および模擬回折信号が整合していない場合、または測定回折信号と模擬回折信号の一つとの差異が、プリセット値または整合基準の範囲内にない場合、別の光学的測定モデル用の別のプロファイルパラメータの組を用いて、別の模擬回折信号が形成され、次に、測定回折信号と、新たに生じた模擬回折信号とが比較される。測定回折信号と模擬回折信号が整合する場合、または測定回折信号と模擬回折信号のうちの一つとの差異が、プリセット値あるいは整合基準の範囲内となる場合、整合模擬回折信号と関連する光学的測定モデルは、実際の構造物を表していると仮定される。その後、整合模擬回折信号および／または光学的測定モデルを利用することにより、特徴物が要求仕様に従って製作されたかどうかが定められる。
【００１９】
ここで再度図1を参照すると、ある一実施例では、処理モジュール114は、光学的測定モデル用の模擬回折信号を形成し、次に、測定回折信号と模擬回折信号とが比較される。前述のように、測定回折信号と模擬回折信号とが整合しない場合、あるいは、測定回折信号と模擬回折信号の一つの差異が、プリセット値あるいは整合基準の範囲にはない場合、処理モジュール114により、繰り返し、別の光学的測定モデル用の別の模擬回折信号が形成される。ある一実施例では、その後、計算熱処理を含むグローバル最適化技術、および急低下アルゴリズムを含む局部的最適化技術のような最適化アルゴリズムを用いて、模擬回折信号が形成される。
【００２０】
ある一実施例では、模擬回折信号および光学的測定モデルは、ライブラリ116（すなわちダイナミックライブラリ）に保管される。次に、ライブラリ116に保管された、模擬回折信号および光学的測定モデルは、測定回折信号の整合処理に利用される。
【００２１】
回帰系の光学的測定法のより詳細としては、「回帰系のライブラリ形成処理を介した、ダイナミックラーニングの方法およびシステム」という題目の、2001年8月6日に出願された米国特許出願第09／923,578号であって、2004年8月31日に発行された特許第6,785,638号が参照され、これは、本願の参照文献として取り入れられている。
【００２２】
（4  厳密結合波解析）
前述のように、模擬回折信号が形成され、これが測定回折信号と比較される。ある一実施例では、模擬回折信号は、マクスウェルの式を適用することにより形成される。マクスウェルの式は、厳密結合波解析（RCWA）を含む、各種計算解析技術を用いて解くことができる。RCWAのより詳しい説明としては、2001年1月25日に出願された「高速厳密結合波解析用の内部層計算のキャッシュ化」という題目の米国特許出願第09／770,997号であって、2005年5月10日に発行された米国特許第6,891,626号が参照される。これは、本願の参照文献として取り入れられている。
【００２３】
（5  機械ラーニングシステム）
ある一実施例では、模擬回折信号は、機械ラーニングシステムを用いて形成され、このシステムは、背面伝播、機械ラーニングアルゴリズム、ラジアル基本機能、支持ベクトル、カーネル回帰等を使用する。機械ラーニングシステムのより詳細な記載としては、Simon  Hykinの「ニューラルネットワーク」、1999年Prentice  Hallが参照され、これは、本願の参照文献として取り入れられている。また、2003年6月27日に出願された「機械ラーニングシステムを用いて、半導体ウェハ上に形成された特徴物の光学的測定法」という題目の、米国特許出願第10／608,300号が参照され、これは、本願の参照文献として取り入れられている。
【００２４】
（6  重み関数）
再度図1を参照すると、前述のように、光源106および検出器112を有する測光装置を用いて、ウェハ104上の特徴物から、測定回折信号が形成される。多くの理由により、測定回折信号は、不十分であり、これにより光学的測定法の精度が低下するおそれがある。
【００２５】
従って、ある一実施例では、測定回折信号を増強する重み関数が定められる。特に、測定回折信号は、被検査特徴物から取得される。重み関数および測定回折信号は、掛け合わされ、増強された測定回折信号が形成される。次に、増強された測定回折信号は、光学的測定法に用いられ、これにより光学的測定法の精度が向上する。
【００２６】
ある一実施例では、重み関数は、測光装置を用いて、測定回折信号を取得する際に存在するノイズに基づいて定められる。ノイズは、測光装置に使用される光学機器および電子機器のような、測定回折信号を取得する際に使用されるハードウェアに起因する。また、ノイズは、光源により生じるレジスト白色化現象のように、被測定特徴物に起因する場合もある。
【００２７】
図3を参照すると、本一実施例では、ノイズに基づいて重み関数を定めるため、まず、ノイズプロファイル302が形成される。特に、測定回折信号の組が得られる。測定回折信号の組は、測光装置を用いて、ウェハ上の単一の位置から予め取得されても良い。測定回折信号の組が得られる位置は、被検査特徴物が形成されるウェハとは異なるウェハ上にあっても良いことに留意する必要がある。
【００２８】
測定回折信号の組から、平均測定回折信号が計算される。ノイズプロファイル302は、各測定回折信号と平均測定回折信号の間の差である。図3に示したノイズプロファイル302は、50の測定回折信号から計算されたものである。ただし、いかなる数の測定回折信号を取得して、ノイズプロファイルを形成しても良いことに留意する必要がある。ノイズプロファイル302は、測定回折信号から形成されるため、ノイズプロファイル302では、ハードウェア関連ノイズと特徴物関連ノイズの、双方から生じるノイズが考慮されている。
【００２９】
ノイズプロファイル302が取得された後、ノイズプロファイル302に基づいて、ノイズ包囲304が定められる。本一実施例では、ノイズ包囲304は、ノイズプロファイル302の最大値とカーブ平滑化技術とを用いて定められる。ただし、ノイズ包囲304は、各種計算技術を用いて定めても良いことに留意する必要がある。
【００３０】
図4を参照すると、本一実施例には、ノイズ包囲304（図3）の逆数により、重み関数wbが定められている。重み関数wbは、追加の重み関数が生じるように修正しても良い。例えば、重み関数wbをスケール化し、切り捨てることにより、重み関数wcが形成される。
【００３１】
図5には、重み関数wc（図4）を用いて、ノイズプロファイル302（図3）を増強することにより形成されたノイズプロファイル502を示す。特に、ノイズプロファイル302（図3）に、重み関数wc（図4）が乗されることにより、ノイズプロファイル502が形成される。図5に示すように、重み関数wcは、ノイズの量を抑制し、ノイズプロファイル502の均一性を向上する。ただし、重み関数wcは、ノイズを完全には除去しないことに留意する必要がある。ノイズを完全に除去すると、測定回折信号が劣化し、光学的測定法の精度が低下する可能性がある。
【００３２】
従って、本一実施例では、重み関数は、測定回折信号を過度に劣化させずに、測定回折信号から所望のノイズ量だけ除去するように修正される。また、重み関数は、測定回折信号のノイズ抑制量を定めるように修正されても良い。例えば、重み関数は、測定回折信号のある位置のノイズを、測定回折信号の別の位置に比べてあまり抑制しないように修正される。
【００３３】
別の一実施例では、重み関数は、測定精度に基づいて定められる。特に、測定回折信号が取得される。測定回折信号は、測光装置を用いて、照合ウェハのある位置から予め取得されても良い。測定回折信号の組が取得された位置は、被検査用構造物が形成されたウェハとは異なるウェハであっても良いことに留意する必要がある。例えば、図6には裸のシリコン層を有する照合ウェハから得られた測定回折信号602を示す。このシリコン層は、薄膜状であり、パターン化はなされていない。
【００３４】
本一実施例では、測定回折信号が取得された位置から、照合ウェハのある位置用の模擬回折信号が取得される。前述のように、模擬回折信号は、RCWAまたはMLSシステムのような、各種計算技術を用いて取得されても良い。例えば、図6には、裸のシリコン層の模擬回折信号604を示す。
【００３５】
本一実施例では、測定および模擬回折信号に基づいて、エラープロファイルが形成される。例えば、図7には、図6に示した測定および模擬回折信号の間の差異に基づいて形成された、エラー信号プロファイル702を示す。
【００３６】
エラープロファイル702に対して、エラー包囲704が定められる。エラー包囲704に基づいて、重み関数が定められる。例えば、図8には、エラー包囲704を逆数化することにより得られた重み関数waを示す。重み関数waを修正して、追加の重み関数を形成しても良いことに留意する必要がある。
【００３７】
別の一実施例では、重み関数は、測定回折信号の感度に基づいて定められる。特に、1または2以上の処理パラメータ（すなわち、被検査構造が製作される方法の特徴）における既知の変数を用いて、測定または模擬回折信号の組が取得される。例えば、測定または模擬回折信号の組は、露光線量、線量、温度、材料特性等の既知の変数を用いて、取得される。
【００３８】
以下に詳しく示すように、本一実施例では、測定または模擬回折信号の組のため、多変量解析を用いて、1または2以上の変数が得られる。この測定回折信号は、1または2以上の重要変数を用いて、変換回折信号に変換される。重み関数は、変換回折信号および測定回折信号に基づいて定められる。特に、重み関数は、変換回折信号と測定回折信号の比として定められても良い。
【００３９】
変換回折信号と測定回折信号の組に基づいて、複数の重み関数を定めても良いことに留意する必要がある。例えば、図9には、測定回折信号の組を示す。図10には、1または2以上の重要変数を、測定回折信号の組に適用することにより得られた、変換回折信号の組を示す。図11には、図10に示した変換回折信号の組と、図9に示した測定回折信号の組に基づいて定められた重み関数を示す。特に、図11に示す重み関数は、図10に示す変換回折信号の組と、図9に示す測定回折信号の組の比である。また、図11に示す一つの重み関数は、図10に示す変換回折信号の一つと、図9に示す測定回折信号の一つとの比であり、これを用いて、図10に示した変換回折信号が形成される。
【００４０】
前述のように、多変量解析を用いて、測定または模擬回折信号の組の1もしくは2以上の重要変数が求められる。特に、測定回折信号の組は、ウェハ上の被検査構造物の形成に使用される、実際の半導体製作プロセスからの実際の測定により取得される。あるいは、模擬回折信号の組は、ウェハ上に被検査構造物を形成する製作プロセスのシミュレーションを用いて、取得されても良い。
【００４１】
各処理パラメータ組の波長の関数としての光強度を有する、測定または模擬回折信号の組は、データ行列
【数３】
2009529138.tif 000005
として記録され、保管される。例えば、行列
【数４】
2009529138.tif 000006
内の各行は、処理パラメータ内の所与の変数の回折信号に対応する（光強度対波長）。従って、行列
【数５】
2009529138.tif 000007
の異なる行は、処理パラメータ内の異なる変数用の異なる回折信号に対応する。行列
【数６】
2009529138.tif 000008
内の各列は、回折信号内の特定の波長に対応する。従って、測定または模擬回折信号の組から組み合わされた行列
【数７】
2009529138.tif 000009
は、m×nの次元を有し、例えば、mは、測定数で、nは、波長の数である。
【００４２】
ある一実施例では、測定または模擬回折信号の組に、統計的データ計算が実施される。例えば、行列
【数８】
2009529138.tif 000010
に保管されたデータは、必要な場合、平均中心化および／または規格化されても良い。行列の列に保管されたデータを中心化する処理には、列素子の平均値を計算して、これを各素子から差し引く処理が含まれる。また、行列の列に含まれるデータを、列内のデータの標準偏差で規格化しても良い。また、中心化係数および／または規格化係数は、新たな測定または模擬回折信号の各取得後に、更新されても良い。さらなる詳細として、「適応多変量解析を用いた、処理システムの診断用の方法およびシステム」という題目の、2003年9月12日に出願された米国特許出願第10／660,697号が参照され、これは、本願の参照文献として取り入れられている。統計データ計算を実施するステップは、いくつかの用途では省略されても良いことに留意する必要がある。
【００４３】
一実施例では、多変量解析を用いて、測定または模擬回折信号の変化に影響する処理パラメータ内の変数の度合いが求められる。例えば、処理パラメータ内の変数と測定または模擬回折信号の間の相互関係を求めるため、行列
【数９】
2009529138.tif 000011
が多変量解析される。
【００４４】
ある一実施例では、主成分分析（PCA）法が用いられ、低次元の行列積
【数１０】
2009529138.tif 000012
にエラー行列
【数１１】
2009529138.tif 000013
を加えて、行列
【数１２】
2009529138.tif 000014
を近似することにより、行列
【数１３】
2009529138.tif 000015
内の補正構造が得られる：
【数１４】
2009529138.tif 000016
ここで、
【数１５】
2009529138.tif 000017
は、
【数１６】
2009529138.tif 000018
変数を合計したスコアの（m×p）行列であり、
【数１７】
2009529138.tif 000019
は、変数の影響を示す挿入の（n×p、ここでp≦n）行列である。独立成分解析、クロス補正解析、線形近似解析など、多くの種類の多変量解析が実施され得ることに留意する必要がある。
【００４５】
通常、挿入行列
【数１８】
2009529138.tif 000020
は、
【数１９】
2009529138.tif 000021
の共分散行列の固有ベクトルを有するように示され、ここで、共分散行列
【数２０】
2009529138.tif 000022
は、以下の式で表される：
【数２１】
2009529138.tif 000023
共分散行列
【数２２】
2009529138.tif 000024
は、実数の、対称行列であり、このため、これは、以下の式で表される：
【数２３】
2009529138.tif 000025
ここで、実数の対称固有ベクトル行列
【数２４】
2009529138.tif 000026
は、列として、規格化された固有ベクトルを有し、
【数２５】
2009529138.tif 000027
は、対角線に沿った各固有ベクトルに対応する、固有ベクトルを有する対角行列である。
【００４６】
式（1）〜（3）を用いて（フル行列p=n、すなわちエラー行列なし）、以下の式が得られる：
【数２６】
2009529138.tif 000028
および
【数２７】
2009529138.tif 000029
前述の固有解析の結果は、n次元空間内の対応する固有ベクトルの方向において、各固有値が、測定または模擬回折信号の分散を表すことを示している。従って、最も大きな固有値は、n次元空間内での、測定または模擬回折信号の最大の分散に対応するのに対して、最小の固有値は、測定または模擬回折信号の最小の分散に対応する。定義により、全ての固有ベクトルは、直交しており、従って、第2の最大固有値は、第1の固有ベクトルの方向と垂直な、対応する固有ベクトルの方向における、測定または模擬回折信号の第2の最大分散に相当する。
【００４７】
本一実施例では、多変量解析からの1または2以上の固有値および固有ベクトルは、1または2以上の重要変数として選定される。次に、この1または2以上の重要変数を用いて、新たに取得された測定回折信号が変換され、変換回折信号が形成される。
【００４８】
本実施例では、PCA解析を実施した後、挿入行列
【数２８】
2009529138.tif 000030
を用いて、新たな測定回折信号を、挿入行列
【数２９】
2009529138.tif 000031
（または主成分の組）に投影することにより、新たな測定回折信号が変換回折信号に変換され、スコアの組（例えば変換された回折信号）が形成される。
【００４９】
ある実施例では、全ての固有ベクトル（または主成分）（n）が、挿入行列
【数３０】
2009529138.tif 000032
の形成に利用される。別の実施例では、固有ベクトル（または主成分）の一部（＜n）が挿入行列
【数３１】
2009529138.tif 000033
の形成に使用される。例えば、最初に、3乃至4つの最大固有値（および対応する固有ベクトル）が選定され、データが近似され、挿入行列
【数３２】
2009529138.tif 000034
が組み合わされる。近似の結果、エラー
【数３３】
2009529138.tif 000035
が式（1）の表記に導入される。
【００５０】
PCAモデル処理を支援する市販のソフトウェアの例は、MATLAB、またはSIMCA−P8.0である。さらなる詳細は、ユーザーマニュアル（IMCA−P8.0ユーザーガイド：多変量データ解析における新たな標準、Umetrics  AB、バージョン8.0、1999年9月）を参照のこと。重要変数を求める追加の記載については、「多変量解析を用いた半導体処理システムからのデータ変換方法」という題目の、2006年2月7日に出願された、米国特許出願第11／349,773号が参照され、これは、本願の参照文献として取り入れられている。
【００５１】
ある実施例では、最終的な重み関数は、ノイズ、精度、および感度に基づいて定められた、1または2以上の初期重み関数に基づいて定められる。特に、初期の重み関数の一つが、最終重み関数として選定されても良い。あるいは、2または3以上の初期の重み関数の一つを組み合わせて、最終重み関数を定めても良い。
【００５２】
例えば、焦点／暴露ウェハ（FEM）を用いて、内部ウェハCD変数が取得される。図12には、重み関数を用いずに、中央臨界寸法（CD）を定めるために実施された、FEM解析の結果が示されている。図13には、重み関数waを用いて実施されたFEM解析の結果が示されている。図14には、重み関数wcを用いて実施されたFEM解析の結果が示されている。図12、13、14から、重み関数wcは、CDの決定の際に、焦点および線量の変化に対して、より良好な感度を示すことがわかる。
【００５３】
従って、本実施例では、前述のトレンド解析に基づいて、重み関数waを超えて、重み関数wcが選定される。多くのユーザの要望が、異なる種類の重み関数の間の選定の際に考慮されることに留意する必要がある。例えば、あるユーザは、高い精度を得るため、感度の低下が許容できる場合、重み関数wcを超えて、重み関数waを選定する。
【００５４】
一例としていくつかの実施例を説明したが、本発明の思想および／または範囲から逸脱しないで、各種変更を行うことが可能である。従って、本発明は、図面および前述の特定の形態に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】光学的測定システムの一例を示した図である。
【図２Ａ】構造部の各種光学的測定モデルを示した図である。
【図２Ｂ】構造部の各種光学的測定モデルを示した図である。
【図２Ｃ】構造部の各種光学的測定モデルを示した図である。
【図２Ｄ】構造部の各種光学的測定モデルを示した図である。
【図２Ｅ】構造部の各種光学的測定モデルを示した図である。
【図３】ノイズプロファイルの一例を示した図である。
【図４】重み関数の一例を示した図である。
【図５】別のノイズプロファイルの一例を示した図である。
【図６】測定回折信号の一例、および計算された回折信号の一例を示した図である。
【図７】エラープロファイルの一例を示した図である。
【図８】重み関数の一例を示した図である。
【図９】測定回折信号の組を示した図である。
【図１０】変換された回折信号の組を示した図である。
【図１１】図10に示す変換された回折信号と、図9に示す測定回折信号の比を示した図である。
【図１２】焦点／暴露ウェハ（FEM）解析の結果の一例を示した図である。
【図１３】焦点／暴露ウェハ（FEM）解析の結果の一例を示した図である。
【図１４】焦点／暴露ウェハ（FEM）解析の結果の一例を示した図である。
【図１】
2009529138.tif 000036
【図２Ａ】
2009529138.tif 000037
【図２Ｂ】
2009529138.tif 000038
【図２Ｃ】
2009529138.tif 000039
【図２Ｄ】
2009529138.tif 000040
【図２Ｅ】
2009529138.tif 000041
【図３】
2009529138.tif 000042
【図４】
2009529138.tif 000043
【図５】
2009529138.tif 000044
【図６】
2009529138.tif 000045
【図７】
2009529138.tif 000046
【図８】
2009529138.tif 000047
【図９】
2009529138.tif 000048
【図１０】
2009529138.tif 000049
【図１１】
2009529138.tif 000050
【図１２】
2009529138.tif 000051
【図１３】
2009529138.tif 000052
【図１４】
2009529138.tif 000053
【国際調査報告】
2009529138.tif 000054