(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体構造の処理パラメータまたは構造パラメータを決定する方法であって、
半導体ウェハ上の複数のフィールド内に位置する１つ以上のターゲットから複数の光学信号を取得することであって、前記フィールドが、前記１つ以上のターゲットを製作するための異なる処理パラメータに関連し、前記取得された光学信号が、上部構造に関する対象パラメータ（ＰＯＩ）に関わる情報と、そのような上部構造の下に形成される１つ以上の下層に関する１つ以上の下層パラメータに関わる情報とを含む、取得することと、
特徴抽出モデルを作成して、特徴信号が前記ＰＯＩに関する情報を含み、前記下層パラメータに関する情報を除外するように、そのような取得された光学信号から複数の特徴信号を抽出することと、
前記特徴抽出モデルによって抽出された前記特徴信号に基づいて、各フィールドの各上部構造に関するＰＯＩ値を決定することと、を含み、
前記取得された光学信号が、各フィールド内の１つ以上の第１のターゲットから取得された信号の第１のセットと、各フィールド内の１つ以上の第２のターゲットから取得された信号の第２のセットと、を含み、前記１つ以上の第１のターゲットが、最上層構造及び下層構造を有し、前記１つ以上の第２のターゲットが、前記１つ以上の第１のターゲットと同じ最上層構造を有するが前記１つ以上の第１のターゲットとは異なる下層を有し、前記特徴抽出モデルが、残留信号を用いて、前記第２のターゲットから取得された信号の第２のセットの関数として前記第１のターゲットから取得された信号の第１のセットのそれぞれを予測し、前記第１のターゲットから取得された信号の第１のセットについて決定される前記第２のターゲットから取得された信号の第２のセットの前記関数が、前記特徴信号として定義される、方法。
【請求項２】
前記特徴抽出モデルを作成することが、前記取得された光学信号にデータセット低減技術を実行して、変換された光学信号データを生成することと、前記特徴抽出モデルを作成して、前記変換された光学信号データから前記特徴信号を抽出することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴信号が、前記取得された光学信号の線形結合である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記データセット低減技術が、主成分分析（ＰＣＡ）、カーネルＰＣＡ（ｋＰＣＡ）、非線形ＰＣＡ（ＮＬＰＣＡ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、または局所線形埋め込み（ＬＬＥ）アルゴリズムを使用して達成される、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記データセット低減技術が、主成分分析（ＰＣＡ）技術を使用して達成され、前記変換された光学信号が、前記ＰＣＡ技術から生じる第１の主成分に関する前記取得された光学信号を表す、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ＰＯＩを決定することが、前記特徴信号に基づいて各上部構造の前記ＰＯＩ値を決定するようにパラメータモデルに学習させることによって達成され、前記方法が、
１つ以上の後続のウェハ上の複数の未知構造から複数の光学信号を取得することと、
前記特徴抽出モデル及び前記パラメータモデルを使用して、前記未知構造に関する複数のＰＯＩ値を決定することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記光学信号が、以下：分光偏光解析法、ミュラーマトリクス分光偏光解析法、分光反射率計法、分光散乱計法、ビームプロファイル反射率計法、ビームプロファイル偏光解析法、単一波長、単一離散波長範囲、または複数の離散波長範囲のうちの１つ以上を使用して取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
試料を検査または測定するためのシステムであって、
照明を作り出すための照明器と、
半導体ウェハ上の複数のフィールド内に位置する１つ以上のターゲットに向けて前記照明を導くための照明光学系であって、前記フィールドが、前記１つ以上のターゲットを製作するための異なる処理パラメータに関連し、前記照明に応答して前記複数のフィールドの前記１つ以上のターゲットから取得された光学信号が、上部構造に関する対象パラメータ（ＰＯＩ）に関わる情報と、そのような上部構造の下に形成される１つ以上の下層に関する１つ以上の下層パラメータに関わる情報とを含む、照明光学系と、
前記複数のフィールド内に位置する前記１つ以上のターゲットからの複数の光学信号を、前記照明に応答して検出器システムへと導くための集光光学系と、
前記照明に応答して前記複数のフィールドの前記１つ以上のターゲットから前記複数の光学信号を取得するための前記検出器システムと、
プロセッサ及びメモリであって、以下の操作：
特徴抽出モデルを作成して、特徴信号が前記ＰＯＩに関する情報を含み、前記下層パラメータに関する情報を除外するように、そのような取得された光学信号から複数の特徴信号を抽出することと、
前記特徴抽出モデルによって抽出された前記特徴信号に基づいて、各フィールドの各上部構造に関するＰＯＩ値を決定することと、を実行するように構成された、プロセッサ及びメモリと、を備え、
前記取得された光学信号が、各フィールド内の１つ以上の第１のターゲットから取得された信号の第１のセットと、各フィールド内の１つ以上の第２のターゲットから取得された信号の第２のセットと、を含み、前記１つ以上の第１のターゲットが、最上層構造及び下層構造を有し、前記１つ以上の第２のターゲットが、前記１つ以上の第１のターゲットと同じ最上層構造を有するが前記１つ以上の第１のターゲットとは異なる下層を有し、前記特徴抽出モデルが、残留信号を用いて、前記第２のターゲットから取得された信号の第２のセットの関数として前記第１のターゲットから取得された信号の第１のセットのそれぞれを予測し、前記第１のターゲットから取得された信号の第１のセットについて決定される前記第２のターゲットから取得された信号の第２のセットの前記関数が、前記特徴信号として定義される、システム。
【請求項９】
前記特徴抽出モデルを作成することが、前記取得された光学信号にデータセット低減技術を実行して、変換された光学信号データを生成することと、前記特徴抽出モデルを作成して、前記変換された光学信号データから前記特徴信号を抽出することと、を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記特徴信号が、前記取得された光学信号の線形結合である、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記データセット低減技術が、主成分分析（ＰＣＡ）、カーネルＰＣＡ（ｋＰＣＡ）、非線形ＰＣＡ（ＮＬＰＣＡ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、または局所線形埋め込み（ＬＬＥ）アルゴリズムを使用して達成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記データセット低減技術が、主成分分析（ＰＣＡ）技術を使用して達成され、前記変換された光学信号が、前記ＰＣＡ技術から生じる第１の主成分に関する前記取得された光学信号を表す、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ＰＯＩを決定することが、前記特徴信号に基づいて各上部構造の前記ＰＯＩ値を決定するようにパラメータモデルに学習させることによって達成され、プロセッサ及びメモリが、
１つ以上の後続のウェハ上の複数の未知構造から複数の光学信号を取得することと、
前記特徴抽出モデル及び前記パラメータモデルを使用して、前記未知構造に関する複数のＰＯＩ値を決定することと、のためにさらに構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記光学信号が、以下：分光偏光解析法、ミュラーマトリクス分光偏光解析法、分光反射率計法、分光散乱計法、ビームプロファイル反射率計法、ビームプロファイル偏光解析法、単一波長、単一離散波長範囲、または複数の離散波長範囲のうちの１つ以上を使用して取得される、請求項８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、Ｓｔｉｌｉａｎ  Ｉｖａｎｏｖ  Ｐａｎｄｅｖらによって２０１３年８月１１日に出願された先行出願である米国仮出願第６１／８６４，５７３号の利益を主張するものであり、その出願は、あらゆる目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、広義には、処理パラメータまたは構造パラメータの決定のための方法及びシステムに関し、より具体的には、実験計画（ＤＯＥ）または焦点露出マトリクス（ＦＥＭ）ウェハを使用した処理パラメータまたは構造パラメータの決定に関する。
【背景技術】
【０００３】
集積回路の製造に使用されるフォトリソグラフィーまたは光リソグラフィーシステムは、かねてより存在している。このようなシステムは、製品中の非常に小さな細部の正確な製造及び形成において極めて効果的であることが証明されている。ほとんどのフォトリソグラフィーシステムでは、光または放射線ビーム（例えば、ＵＶすなわち紫外線光）を介してパターンを写すことによって、基盤上に回路画像が描かれる。例えば、リソグラフィーシステムは、レクチルを通して照射に感受性のある材料（例えばフォトレジスト）でコーティングされたシリコンウェハ上に回路画像を投影する光源または放射線源を含み得る。露出したフォトレジストは典型的に、現像後、後の加工ステップ、例えば堆積及び／または腐食などの間にウェハの層を覆うパターンを形成する。
【０００４】
フォトリソグラフィー処理を制御するための処理パラメータの２つの例は、焦点及び露出（「線量」とも称される）である。焦点は一般的に、リソグラフィーシステムの光学サブシステムが画像をレンダリングするのに用いる明瞭度に関わり、露出は一般的に、パターンを形成するために使用される光（もしくは放射線）（リソグラフィーシステムの光源によって生成される光など）の量または線量に関わる。両方が、ささいではない程度に回路パターンに影響する。例えば、焦点及び露出の変化は、レジストプロファイル及びフォトレジスト内に印刷される回路の形状の変化を引き起こし得る。
【０００５】
異なる構造の種類は、多くの場合、そのような構造が欠陥を伴わずに形成され得るリソグラフィーの焦点及び露出設定を制御するために異なるプロセスウィンドウを有する。異なる構造に関するこれらのウィンドウの交点は、焦点及び露出設定またはウィンドウの最適範囲として定義され得る。
【０００６】
現在、リソグラフィーシステムの最適な焦点及び露出設定は、複数の組み合わせの焦点及び露出にウェハを露出するように焦点露出マトリクス（ＦＥＭ）を使用し、次いで得られるパターンの最良のレジストプロファイル（所望のまたは最適なレジストプロファイルとより厳密に整合するレジストプロファイル）を検査することで決定される。この検査は一般的に、レジストプロファイルの種々のパラメータ、例えばＣＤなどを測定する、ＣＤ走査型電子顕微鏡（ＣＤ−ＳＥＭ）によって実行される。ほとんどの場合、これらのパラメータを測定することができるように、ウェハを破壊、例えば、切開する必要がある。プロセスウィンドウは一般的に、最終的なレジストプロファイルを所定の仕様内に保つ焦点及び露出の領域として定義される（例えば、プロセスウィンドウは典型的に、最適な焦点及び露出を含む）。しかしながら、最適なプロセスウィンドウを決定するためのＣＤ−ＳＥＭ技術は、多くの場合、時間がかかり、信頼性がなく、ある特定の側壁レジストプロファイルを測定することができない。
【０００７】
さらに、ＩＣ構造の大きさが縮小し続け、プロセスウィンドウのマージンも縮小するにつれて、生産中に構造の均一性を維持することが困難になる。レクチル強化特徴を巻き込んだリソグラフィーセル露出シーケンスの摂動を含む製造におけるいくつかの要因が、予想外に、そしてしばしば予測不能に露出フィールド全体にわたって変動する特徴の応答に寄与する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００４／００１８６５３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前述の内容に鑑み、フォトリソグラフィーシステムの最適な焦点及び露出設定を決定ならびに監視するための改善された技術が所望される。任意の好適な処理パラメータまたは構造パラメータを決定するための改善された技術も所望される。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
以下の内容は、本発明のある特定の実施形態の基本的理解を提供するために簡略化した本開示の概要を提示するものである。この概要は、本開示の詳細な概説ではなく、本発明の主要／重要な要素を特定するものでも、本発明の範囲を詳述するものでもない。その唯一の目的は、後に提示されるより詳細な説明の前置きとして、本明細書に開示されるいくつかの概念を簡略化した形態で提示することである。
【００１１】
一実施形態では、半導体構造の処理パラメータまたは構造パラメータを決定する方法が開示される。複数の光学信号が、半導体ウェハ上の複数のフィールド内に位置する１つ以上のターゲットから取得される。このフィールドは、１つ以上のターゲットを製作するための異なる処理パラメータに関連し、取得された光学信号は、上部構造に関する対象パラメータ（ＰＯＩ）に関わる情報と、そのような上部構造の下に形成される１つ以上の下層に関する１つ以上の下層パラメータに関わる情報とを含む。特徴信号がＰＯＩに関する情報を含み、下層パラメータに関する情報を除外するように、そのような取得された光学信号から複数の特徴信号を抽出するために、特徴抽出モデルが作成される。特徴抽出モデルによって抽出された特徴信号に基づいて、各フィールドの各上部構造に関するＰＯＩ値が決定される。
【００１２】
特定の実装形態では、特徴抽出モデルを作成することは、取得された光学信号にデータセット低減技術を実行して、変換された光学信号データを生成することと、特徴抽出モデルを作成して、変換された光学信号データから特徴信号を抽出することと、を含む。さらなる態様では、変換された光学信号データは、取得された光学信号の線形結合である。別の態様では、データセット低減技術は、主成分分析（ＰＣＡ）、カーネルＰＣＡ（ｋＰＣＡ）、非線形ＰＣＡ（ＮＬＰＣＡ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、または局所線形埋め込み（ＬＬＥ）アルゴリズムを使用して達成される。さらに別の実施形態では、データセット低減技術は、主成分分析（ＰＣＡ）技術を使用して達成され、変換された光学信号は、ＰＣＡ技術から生じる第１の主成分に関する取得された光学信号を表す。
【００１３】
代替的な実装形態では、ＰＯＩを決定することは、特徴信号に基づいて各上部構造のＰＯＩ値を決定するようにパラメータモデルに学習させることによって達成され、本方法は、（ｉ）１つ以上の後続のウェハ上の複数の未知構造から複数の光学信号を取得することと、（ｉｉ）特徴抽出モデル及びパラメータモデルを使用して、未知構造に関する複数のＰＯＩ値を決定することと、をさらに含む。
【００１４】
一態様では、取得された光学信号は、各フィールド内の１つ以上の第１のターゲットから取得された信号の第１のセットと、各フィールド内の１つ以上の第２のターゲットから取得された信号の第２のセットと、を含み、特徴抽出モデルは、残留信号を用いて、第２の取得された信号の関数として第１の取得された信号のそれぞれを予測する。一態様では、１つ以上の第１のターゲットは、最上層構造及び下層構造を有し、１つ以上の第２のターゲットは、１つ以上の第１のターゲットと同じ下層構造を有するが、１つ以上の第１のターゲットの最上層構造を除外する。本態様では、第１の取得された信号について決定される残留信号が、特徴信号として定義される。別の態様では、１つ以上の第１のターゲットは、最上層構造及び下層構造を有し、１つ以上の第２のターゲットは、１つ以上の第１のターゲットと同じ最上層構造を有するが、１つ以上の第１のターゲットとは異なる下層を有する。本態様では、第１の取得された信号について決定される第２の取得された信号の関数が、特徴信号として定義される。
【００１５】
別の実施形態では、取得される光学信号は、各フィールド内の特定のターゲットから第１の方位角にある取得された信号の第１のセットと、各フィールド内の特定のターゲットから第２の方位角にある取得された信号の第２のセットと、を含み、特定のターゲットは、上に上部構造が形成される非パターン化下層部分を有する。第１の方位角は第２の方位角とは異なり、特徴抽出モデルは、残留信号を用いて、第２の取得された信号の関数として第１の取得された信号のそれぞれを予測する。第１の取得された信号について決定される残留信号は、特徴信号として定義される。特定例では、第１の方位角は０であり、第２の方位角は９０°である。別の実施形態では、取得された光学信号は、各フィールド内の特定のターゲットからの複数の２次元ビームプロファイル反射率計法（２ＤＢＰＲ）画像を含み、特定のターゲットは、上に上部構造が形成される非パターン化下層を有する。本実施形態では、特徴抽出モデルは、残留信号を用いて各２ＤＢＰＲ画像を当てはめる放射対称関数であり、画像について決定される残留信号は、特徴信号として定義される。
【００１６】
別の実施形態では、光学信号は、以下：分光偏光解析法、ミュラーマトリクス分光偏光解析法、分光反射率計法、分光散乱計法、ビームプロファイル反射率計法、ビームプロファイル偏光解析法、単一波長、単一離散波長範囲、または複数の離散波長範囲のうちの１つ以上を使用して取得される。
【００１７】
代替的な実施形態では、本発明は、試料を検査または測定するためのシステムに関する。本システムは、照明を作り出すための照明器と、半導体ウェハ上の複数のフィールドに位置する特定のターゲットに向けて照明を導くための照明光学系と、を備える。このフィールドは、異なる焦点値を含む異なる処理パラメータを使用して形成された。本システムはまた、複数のフィールド内に位置する特定のターゲットからの複数の光学信号を、照明に応答して検出器システムへと導くための集光光学系と、照明に応答して複数のフィールドの特定のターゲットから複数の光学信号を取得するための検出感知器と、を含む。本システムは、上記の操作のうちいずれかを実行するように構成されたプロセッサ及びメモリをさらに含む。特定の実装形態では、本システムは、偏光解析器の形態であり、照明における偏光状態を生成するための偏光状態発生器と、光学信号の偏光状態を分析するための偏光状態分析器と、を含む。他の実施形態では、本システムは、分光偏光解析器、ミュラーマトリクス分光偏光解析器、分光反射率計器、分光散乱計器、ビームプロファイル反射率計器、またはビームプロファイル偏光解析器の形態である。
【００１８】
本発明のこれら及び他の態様は、図を参照して以下にさらに記載される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】様々な値の露出に対する焦点の関数としてのＣＤについてのＢｏｓｓｕｎｇプロットの一例を例示する。
【図２】様々な値のＣＤに対する露出対焦点のＢｏｓｓｕｎｇプロットの第２の例を例示する。
【図３】本発明の一実施形態に従う、最適な焦点を決定するための技術を例示するフローチャートである。
【図４Ａ】本発明の一実施形態に従う、３つの信号の組み合わせの関数としての簡略化された焦点及び線量データセットのプロットである。
【図４Ｂ】本発明の特定の実装形態に従う、図４Ａの３次元データセットに関する３つの固有ベクトルを例示する。
【図５Ａ】本発明の一実施形態に従う、焦点と様々な露出との関数としての一式の光学信号の第１の主成分（ＰＣ１）の第１の例のＢｏｓｓｕｎｇプロットである。
【図５Ｂ】本発明の別の実施形態に従う、焦点と様々な露出との関数としての一式のウェハ輪郭領域としてマッピングされた光学信号のＰＣ１の第２の例を含む。
【図５Ｃ】図５Ａ及び５ＢのＦＥＭウェハターゲットを製作するために使用されるものと同じＦＥＭレクチル構造からシミュレーションされる、一式のＣＤ値に関する第１の主成分（ＰＣ１）のＢｏｓｓｕｎｇプロットである。
【図５Ｄ】第１の主成分ＰＣ１に変換され、焦点と様々な露出との関数としての一式の輪郭領域として配された、一式のＣＤ値のウェハマップを含む。
【図６】本発明の代替的な実施形態に従う、最適な焦点とプログラムされた焦点との間の関係の一例である。
【図７】異なる最上層及び同じ下層を有するターゲットから上部構造の対象パラメータ（ＰＯＩ）を抽出するためのプロセス９００を例示するフローチャートである。
【図８】複数の下層（そのうちいくつかも格子構造を含む）の上に形成された最上層格子の形態の第１のターゲットの一例の概略的側面図である。
【図９】図８のターゲットと同じ下層を有するが図８の最上層構造を除外する、第２のターゲットの概略的側面図である。
【図１０】本発明の代替的な実施形態に従う、最上層と下層構造との両方を有するターゲットから上部構造ＰＯＩを抽出するための代替的なプロセスを例示するフローチャートである。
【図１１】本発明の別の実施形態に従う、２つ以上の方位角を使用して非パターン化下層を有するターゲットから上部構造ＰＯＩを抽出するための別のプロセスを例示するフローチャートである。
【図１２】代替的な実施形態に従う、２次元ビームプロファイル反射率計法（２ＤＢＰＲ）を用いる手順を例示するフローチャートである。
【図１３】本発明の一実施形態に従う計測システムを例示する。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために多くの具体的詳細が記載される。本発明は、これらの具体的詳細の一部または全部を用いずに実施され得る。他の事例では、本発明を不必要に不明瞭にしないよう、周知のプロセス操作は詳細に記載されていない。本発明は具体的な実施形態とあわせて記載されるが、本発明をその実施形態に限定することを意図するものではないことが理解されよう。
【００２１】
導入
例として、ＦＥＭウェハから得られる焦点−露出マトリクスは、リソグラフィープロセスウィンドウの決定を容易にするようにＢｏｓｓｕｎｇプロットを使用して可視化され得る。Ｂｏｓｓｕｎｇプロットは一般的に、図１の実施例などの様々なレベルの露出に関する焦点位置に対するＣＤをプロットする。示されるように、ＣＤがグラフのＹ軸を表し、焦点位置がＸ軸を表す輪郭線として、様々なレベルの露出がプロットされている。０の焦点深度（ＤＯＦ）値は、レジスト上部の焦点面に対応し、一方で負または正のＤＯＦ値は、それぞれ、レジスト表面に対してより低いまたはより高いレベルにある焦点面をもたらす。
【００２２】
プロセスウィンドウは一般的に、最終的なレジストプロファイルを予め定義された仕様内に保つ焦点及び露出の領域（例えば、１１２）として定義される。例えば、ＣＤは、特定の範囲のＤＯＦ値及び露出線量に対して安定した範囲の許容可能な値（または予め定義されたＣＤの限界）に留まる。ＣＤは、焦点範囲１１６ａ及び１１６ｂに対して大幅に変化する（例えば、特定の露出曲線に対して増加または減少する）。最適な焦点１１４は、容認可能な範囲の露出または線量設定に対するプロセスウィンドウ１１２の対称中心（ＣＯＳ）として定義され得る。
【００２３】
代替的に、Ｂｏｓｓｕｎｇプロットは、様々な値のＣＤに対する露出対焦点をプロットしてもよく、例えば、図２に示されるように、ＣＤの値は、露出がグラフのＹ軸を表し、焦点位置がＸ軸を表す輪郭線としてプロットされている。重複したＢｏｓｓｕｎｇプロットは、第１のＢｏｓｓｕｎｇプロット２６２及び第２のＢｏｓｓｕｎｇプロット２６４を含む。重複したＢｏｓｓｕｎｇプロットはそれぞれ、線間隔格子に対して異なる一定の線高をもつ３つの輪郭２６５ａ〜ｃ、及び異なる一定の線幅をもつ３つの輪郭２６３ａ〜ｃを含む。各曲線は、線の幅または高さのいずれかを表す。例えば、３つの線幅曲線２６３ａ〜ｃは、それぞれ一定の線幅１２０ｎｍ、１２３ｎｍ、及び１２６ｎｍに対応し、３つの高さ曲線２６５ａ〜ｃは、それぞれ一定の高さ２８４ｎｍ、２９０ｎｍ、及び２９６ｎｍに対応する。示されるように、一対の特定の線高及び線幅の輪郭は、１つの焦点−露出の組み合わせでのみ交差し、焦点及び露出の両方に対する特有の同時解を示す。線幅が１２３ｎｍ（曲線２６３ｂ）と決定され、高さが２８４ｎｍ（曲線２６５ａ）と決定された場合、最適な露出は２６単位とほぼ等しくなり、最適な焦点は０．２ｕｍとほぼ等しくなる。
【００２４】
他のレジストプロファイルパラメータ、例えば、側壁角も、Ｂｏｓｓｕｎｇプロットを使用して可視化され得る。これらの形状の測定は多くの場合困難な試みであるため、一般的にこれらのプロットは得るのがより難しい。ほとんどの場合、これらのパラメータを測定することができるように、ウェハを破壊、例えば、切開する必要がある。
【００２５】
ＦＥＭウェハから得られる光学信号もＢｏｓｓｕｎｇプロットで可視化され得、得られる曲線が、対応するＣＤ  Ｂｏｓｓｕｎｇプロットにおける曲線と同様の形状を有し得ることが見出されている。さらに、光学信号は、最適なリソグラフィー設定を決定するための技術、ならびにプロセス監視及びプロセス制御用途においてＣＤの代理として使用され得る。実装形態の一例では、１つ以上の光学信号の組み合わせのＣＯＳが、最適な焦点を決定するために使用される。
【００２６】
光学信号を使用したリソグラフィー処理パラメータの決定：
図３は、本発明の一実施形態に従う、最適な焦点を決定するための技術３００を例示するフローチャートである。最初に、操作３０２において、焦点を含む異なる処理パラメータを用いて形成された異なるフィールドの特定のターゲットから、複数の光学信号を得ることができる。例えば、光学計測ツールを使用して、ＦＥＭウェハ上の異なる焦点−露出位置における特定のターゲットから、複数の異なる波長、偏光などの異なる種類の光学信号を取得することができる。異なるＦＥＭフィールドの特定のターゲットが異なる条件に露出されるため、このターゲットは、異なるフィールドのうちの少なくともいくつかにおいて異なる構造を有する傾向をもつことになる。
【００２７】
より普遍的な実施形態では、処理パラメータの変動が、半導体ウェハの表面上で実験計画（ＤＯＥ）パターンに体系化される（ＤＯＥウェハと称される）。この様式において、光学信号取得部位は、異なる関連処理パラメータ値を有するウェハ表面上の異なる位置に対応する。一例では、ＤＯＥパターンは、焦点／露出マトリクス（ＦＥＭ）パターンである。典型的には、ＦＥＭパターンを示すＤＯＥウェハは、グリッドパターンの測定部位を含む。１つのグリッド方向（例えば、ｘ方向）では、露出線量は変動するが焦点深度は一定に保たれる。直交するグリッド方向（例えば、ｙ方向）では、焦点深度は変動するが露出線量は一定に保たれる。この様式において、ＦＥＭウェハから収集される測定データは、焦点及び線量処理パラメータの既知の変動に関連するデータを含む。例示される例では、光学信号データは、焦点及び露出の既知の変動を用いて処理されるＦＥＭウェハから取得される。しかしながら、一般に、いかなる一式の処理パラメータ、構造パラメータ、または両方の既知の変動に関連する光学信号データも企図される。
【００２８】
ターゲット、それらの製作、ならびに測定部位及びフィールドに対するそれらの配置のいくつかの実施形態が、Ｗａｌｔｅｒ  Ｍｉｅｈｅｒらによるものであり２００８年６月３日に交付された米国特許第７，３８２，４４７号にさらに記載されており、この特許はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。一般に、ＦＥＭターゲットの印刷は、試験レクチルのパターンを通して光または放射線を投影することによって、フォトレジストの層において達成され得る。ターゲットは、処理パラメータの異なる組み合わせ（試験マトリクス）を使用して印刷され得る。
【００２９】
印刷されるターゲットは、様々な異なるウェハ層に印刷され得る。具体的には、印刷されるターゲットは、一般的に、標準的なリソグラフィー処理（例えば、レクチルを通してフォトレジストでコーティングされたシリコンウェハ上に回路画像を投影すること）を使用して、フォトレジストの層に印刷される。ウェハは、試験プロセスのそのステップにおいて製品ウェハ内に典型的に存在する材料に対応する材料の層を有する、試験ウェハであり得る。印刷されるターゲットは、下層内の他のターゲットの上に印刷されてもよい。ウェハは、作業装置を生産する可能性を有する製品ウェハであってもよい。ウェハは、リソグラフィーシステムの試験にのみ使用される簡素な試験ウェハであってもよい。複数の試験ウェハを使用する場合、同一または異なる試験レクチルが使用され得る。異なる試験レクチルは、より広範囲の試験データを生成するために異なる寸法のパターンを有し得る。
【００３０】
印刷されるターゲットを形成するために使用される処理パラメータは、一般的に、ターゲットの特質を所望の仕様内に保つように構成される。印刷されるターゲットは、試験手順の一部として試験ウェハ上に印刷されてもよいし、または生産中に製品ウェハ上に印刷されてもよい。生産において、印刷されるターゲットは、典型的に、製品ウェハ上に配された装置領域（例えば、ＩＣを画定するダイ）間にスクライブ線で印刷される。測定部位は、装置構造の周囲に配される専用のターゲットであってもよいし、または装置構造の一部分（例えば、周期的部分）であってもよい。理解されるであろうが、装置構造の一部分の使用はより困難となり得るが、それが装置構造の一部分であるためより正確となる傾向がある。別の実施形態では、印刷されるターゲットは、試験ウェハ全体にわたって印刷され得る。
【００３１】
ＦＥＭ測定部位は一般的に焦点露出マトリクスウェハ全体に位置する。実際に、フィールド毎に１つ以上の測定部位が一般的に存在し得る。各フィールドは、焦点と露出との異なる組み合わせ（または焦点もしくは露出のみ）を使用して形成され得る。例えば、第１のフィールドは、第１の組み合わせを使用して生成され得、第２のフィールドは、第１の組み合わせとは異なる第２の組み合わせを使用して生成され得る。複数の組み合わせは、様々な焦点及び様々な露出、様々な焦点と一定の露出、一定の焦点と様々な露出などを使用して生成され得る。
【００３２】
測定部位の数も異なり得る。製品ウェハ上の面積（ｒｅａｌ  ｅｓｔａｔｅ）は非常に貴重であるため、製品ウェハ上のフィールド毎の部位の数は一般的により小さい。また、生産中の時間的制約が原因で、焦点露出マトリクスウェハ上よりも少ない測定が製品ウェハ上で行われる。一実施形態では、フィールド毎に単一の部位が測定される。別の実施形態では、フィールド毎に複数の部位が測定される。
【００３３】
ほとんどの場合、測定部位ターゲットは、異なる処理パラメータを使用して、同一設計のパターンから形成される。しかしながら、異なる焦点露出マトリクスが異なるターゲットを有し得ることに留意されたい。例えば、第１の試験マトリクスは、第１の格子型を使用して実行され得、第２の試験マトリクスは、第１の格子型とは異なる第２の格子型を使用して実行され得る。
【００３４】
ターゲットは広く異なり得る。ターゲット構造は、典型的に周期的な格子の形態であり得る。格子は、例えば線間隔格子のように１方向（ＸまたはＹ）に周期的であってもよいし、または、例えばグリッド間隔格子のように２方向（Ｘ及びＹ）に周期的であってもよい。グリッド間隔格子の例としては、各線がＸ方向に区切られているＹ方向の線のアレイを挙げることができる。別のグリッド間隔の例は、ドット構造のアレイである。つまり、ターゲットは、線間隔格子、グリッド間隔格子、チェッカーボードパターンのターゲットなどの形態をとることができる。ターゲット設計の特質はそれぞれ、線幅（特定の高さにおける幅）、線間隔幅、線長、形状、側壁角、高さ、ピッチ、格子配向、頂部プロファイル（頂部の丸みまたはＴトップの角度）、底部プロファイル（フッティング）などを含み得る。
【００３５】
複数の印刷されたターゲットを使用する場合、それぞれが同一または異なる特質を有し得る。理解されるであろうが、異なる形状及びピッチなどの異なるターゲット特質は、焦点に対して異なる応答を示し、したがって、異なる特質を有する明確に異なる測定部位を測定することが有利となる場合がある。
【００３６】
ターゲット部位から取得される光学信号は、ＣＤ、側壁、及び高さなどのターゲットパラメータ、ならびにプロセス中の変化とも相関することが見出されている、いかなる種類の信号をも含み得る。例えば、散乱計法測定値はそのような情報を含み得る。信号の例としては、Ψ、Δ、Ｒｓ（ｓ偏光の複素反射率）、Ｒｐ（ｐ偏光の複素反射率）、Ｒｓ（｜ｒｓ｜２）、Ｒｐ（｜ｒｐ｜２）、Ｒ（非偏光反射率）、α（分光学的「α」信号）、β（分光学的「β」信号）、及びこれらのパラメータの関数、例えばｔａｎ（Ψ）、ｃｏｓ（Δ）、（（Ｒｓ−Ｒｐ）／（Ｒｓ＋Ｒｐ））などを含む、任意の種類の分光偏光解析法または反射率計法信号が挙げられるが、これらに限定されない。信号は、代替的にまたはさらに、入射角、検出角度、偏光、入射方位角、検出方位角、角度分布、位相、もしくは波長、またはこれらのパラメータのうちの２つ以上の組み合わせの関数として測定され得る。信号はまた、信号の組み合わせの特質、例えば、上記の偏光解析法及び／または反射率計法信号型のうちのいずれかの複数の平均値などであり得る。信号は、代替的に、画像またはむしろそのような画像の特質、例えば強度値または強度値の組み合わせ（例えば、平均または加算）などの形態をとることができる。他の実施形態は、複数の波長ではなく単一波長において信号のうちの少なくとも１つを得ることができる、単色光源またはレーザー光源を使用し得る。
【００３７】
散乱計法は、ＣＤなどの種々の種類のターゲットパラメータに依存する光学信号を生成する測定技術である。ターゲットは、典型的に、周期的格子構造などの格子構造の形態である。散乱計法では、１つ以上の光または放射線ビームを格子構造に入射させ、格子構造から発散する散乱、反射、及び／または回折したビームを測定する。入射光は、ターゲットに向けて法線方向に、または法線に対してある角度で導かれ得る。格子構造から発散する光は、典型的に、入射光に対して種々の次数すなわち角度で散乱、反射、及び／または回折する。種々の次数における散乱光、反射光、及び／または回折光の特質（例えば、強度、位相、偏光など）は、測定信号または測定されるスペクトルを形成することによって測定される。散乱光、反射光、及び／または回折光の特質は、一般的に、格子構造の特質に関わる情報に関する。つまり、散乱光、反射光、及び／または回折光は、典型的に、構造の形状に従って変化し、したがって、測定されるスペクトル及び格子構造のプロファイルと、そのような構造を製作するために使用されるプロセスとの間には特有の関係がある。
【００３８】
計測ツールは、例えば、ＤＯＥまたはＦＥＭ部位からの種々の前述の光学信号を測定するために、本発明のある特定の実施形態とあわせて使用され得る１つ以上のハードウェア構成を備え得る。そのようなハードウェア構成の例としては、以下：分光偏光解析器（ＳＥ）、複数の照明角度を有するＳＥ、（例えば回転補償子（複数可）を使用して）ミュラーマトリクス要素を測定するＳＥ、単一波長偏光解析器、ビームプロファイル偏光解析器（角度分解型偏光解析器）、ビームプロファイル反射率計器（角度分解型反射率計器）、広帯域反射分光器（分光反射率計器）、単一波長反射率計器、角度分解型反射率計器、撮像システム、散乱計器（例えばスペックル分析器）などが挙げられるが、これらに限定されない。理解されるであろうが、散乱計法などの光学計測は、生産工程中に焦点及びまたは露出を制御するための真に原位置の可能性を有するいくつかの種類の計測のうちの１つであり、例えば、光学計測は、ダイ間（ｄｉｅ  ｔｏ  ｄｉｅ）、ウェハ間（ｗａｆｅｒ  ｔｏ  ｗａｆｅｒ）、工程間（ｒｕｎ  ｔｏ  ｒｕｎ）の監視（など）に好適である。ハードウェア構成はまた、一般的に、別々の運用システムに分割され得る。他方では、１つ以上のハードウェア構成が単一のツールに組み合わされてもよい。
【００３９】
例示される技術を再度参照すると、焦点の変化、ならびに他の処理パラメータの変化に関係する特徴が、次いで操作３０４において光学信号から抽出され得る。一実施形態では、焦点及び線量の変化に最も感受性のある、取得された信号のうちの１つ以上の組み合わせが抽出される。例えば、単一の信号型、信号型の組み合わせ（一式の異なる波長範囲など）が、焦点及び線量の変化に関係するより多くの情報を提供するものとして抽出され得る。他の実施形態では、１つ以上の信号の線形結合、非線形結合、または重み付き組み合わせが、光学信号から特徴として抽出され得る。
【００４０】
焦点／線量などの処理パラメータの変化に関する最良の情報を有する光学信号のうちの１つ以上から特徴を抽出するために、任意の好適な特徴抽出技術が実施され得る。計測ツールの操作者は、焦点の関数として、製作される構造の特質の変化の軌道と同様の焦点に対する変化の軌道を提供する最良の特徴を決定するように、異なる信号または信号特性の組み合わせを試行錯誤により査定することによって、抽出される特徴を選択し得る。異なる信号または信号の組み合わせの自動分析は、最小のノイズを有する焦点の関数として（異なる露出に対して）一式の放物形を形成する信号または信号の組み合わせを選択することなど、いくつかの基準の最適化に基づいて実行され得る。さらに、波長範囲の組み合わせは、下層内のターゲットによって引き起こされるシグナルへのいかなる効果をも相殺するように選択され得る。例えば、ある特定の波長は、下層構造に対して非感受性の波長に関する放物形の輪郭とは対照的に、焦点及び線量ウェハ部位に対して円形の輪郭パターンをもたらし得る。下層ターゲットに感受性があると見出されている波長範囲は、抽出される特徴として使用されることから除外され得る。
【００４１】
自動特徴抽出技術の例としては、主成分分析（ＰＣＡ）、独立成分分析（ＩＣＡ）、局所線形埋め込み（ＬＬＥ）アルゴリズムなどが挙げられる。以下の実施形態の例は、最適な焦点を決定するためにＰＣＡ変換から生じる第１の主成分を使用する観点から記載されるが、他の実施形態は、他の特徴抽出結果または技術を用いてもよい。例えば、ＰＣＡによって決定される第１及び第２の主成分が使用されてもよい。用途の特定の必要事項に基づいて、あらゆる数の主成分が選択され得る。さらに別の例では、ＩＣＡまたはＬＬＥなどの別の特徴抽出ツールからの出力が使用され得る。さらに、焦点に加えて他の処理パラメータが最適化及び監視され得る。
【００４２】
ＰＣＡ実施形態では、抽出される特徴は、異なる座標系上への信号データセットの変換、及び、変換されたデータセットがそれに沿って最も多い変動を有する、そのような新たな座標系の特定の次元（または方向もしくは投影方向）（これは処理パラメータ変化に関する最も多い情報を提供する）の選択に対応する。別の言い方をすると、データセットは、異なる焦点／線量ターゲット部位またはサンプル（横列）に関する変数（縦列）として定義され得る１つ以上の光学信号の異なる組み合わせを用いて作成され得る。第１の主成分は、最も多い変動を有すると見出されているＰＣＡ変換データセットの変換された方向または次元に対応する。第２の主成分は、第２に多い変動を有するなどである。
【００４３】
図４Ａは、本発明の一実施形態に従う、３つの信号の組み合わせの関数としての簡略化された焦点及び線量データセットのプロットである。示されるように、サンプルデータセットは、信号Ｓ１、Ｓ２、及びＳ３に対応する３つの次元を有する。例えば、このデータセットは、２つの異なる焦点部位に対応するデータ点４０２ａ及び４０２ｂを含む。示されるように、信号Ｓ１は、全てのデータ点に対する一定値である。つまり、このデータセットは、Ｓ１次元と直角の面に属する。
【００４４】
図４Ｂは、本発明の特定の実装形態に従う、図４Ａの３次元データセットに関する３つの固有ベクトルを例示する。示されるように、このデータセットは、３つの固有ベクトルであるｅｖ１（４１０ａ）、ｅ２（４１０ｂ）、及びｅ３（４１０ｃ）を有する。固有ベクトルのそれぞれはまた、そのような固有ベクトルに関するデータセット内の分散の量に対応する固有値を有する。例えば、主要な固有ベクトルｅ１（４１０ａ）は、最も多いデータセット分散に関連する。対照的に、固有ベクトルｅ２（４１０ｂ）は、著しく少ないデータセット分散を有し、固有ベクトルｅ３（４１０ｃ）は、０のデータセット分散を有する。
【００４５】
図３を再度参照すると、次いで対称曲線が、操作３０６において焦点軸に沿って抽出された特徴に当てはめられ得る。つまり、任意の対称の種類の曲線が、抽出された特徴のデータに当てはめられ得る。１つの特定例では、抽出された特徴に放物線が当てはめられる。次いで曲線の極点が、操作３０８において最良の焦点として決定及び報告され得る。例えば、当てはめられた対称放物線の山部または谷部が、最適な焦点として定義され得る。報告された最良の焦点は、次いで操作３１０においてリソグラフィー設定を調節または監視するために使用され得る。特定例として、決定された最適な焦点は、ステッパーレンズ系を調節または修復するため、光学収差の負の影響を最小限に抑えるのに最適なステッパー操作パラメータを選択するため、あるいはステッパーレンズ系の安定性を監視するために使用され得る。次いで、最適な焦点決定プロセス３００が終了し得る。
【００４６】
補正された焦点露出情報は、操作者により手動で、またはシステムにより自動的に、リソグラフィーツールに入力され得る。ほとんどの場合、補正は、どのような実際の補正を行うかを分析し決定するプログラムまたはコンピュータに供給され得る。例えば、その決定は、例えば、補正が小さすぎるなど、補正を行わないことであり得る。さらに、全体的な補正を変更させ得る他のプロセスからの他の情報が存在し得る。
【００４７】
ＰＣＡの例に戻ると、焦点／線量データセットは、主成分に対してプロットされ得る。例えば、主成分の方向がｙ軸として定義され、焦点がｘ軸として定義されるように、各サンプルデータ点がプロットされ得る。異なる線量は、異なる輪郭線として表され得る。次いで対称放物線がこのプロットされたデータセットに当てはめられ得る。図５Ａは、本発明の一実施形態に従う、様々な露出における焦点の関数としての一式の光学信号の第１の主成分（ＰＣ１）の第１の例のＢｏｓｓｕｎｇプロット５０２を含む。光学信号のＰＣ１は、２の多項式当てはめの度合いを有する放物線５０４などの曲線当てはめを決定するために分析され得る。例示される例では、ＰＣ１に関する当てはめられた曲線は、３．２３１８４７＋２．９３５５２５３＊焦点−２１１．４８８８８＊（焦点−０．０４９４４）２に等しい。この曲線関数では、最小のＰＣ１点は、０．０４２５の最適な焦点５０６に対応する。
【００４８】
図５Ｂは、本発明の別の実施形態に従う、焦点と線量との関数としての一式のウェハ輪郭領域としてマッピングされている光学信号のＰＣ１の第２の例を含む。輪郭領域は、焦点及び露出値の特定のセットに関する、当てはめられた曲線関数から算出される異なるＰＣ１値に対応する。異なるＰＣ１値に異なる色を与え、対応するＦＥＭ部位にマッピングして、ＰＣ１ウェハマップを形成することができる。これらの輪郭を分析して、同様に０．０４２５の最適な焦点５１２に対応する輪郭曲線の最大点を決定することもできる。
【００４９】
光学信号に対する特徴抽出に基づいて最適な焦点を決定することは、同じＦＥＭ部位から得られるＣＤ値に特徴抽出を適用することと一致した結果をもたらすようである。図５Ｃは、図５Ａ及び５ＢのＦＥＭウェハターゲットを製作するために使用されるものと同じＦＥＭレクチル構造からシミュレーションされる、一式のＣＤ値に関する第１の主成分（ＰＣ１）のＢｏｓｓｕｎｇプロット５５２である。結果の比較のため、ＦＥＭウェハターゲットの実際の測定値またはシミュレーションによってＣＤ値を得ることができる。例示される例では、ＰＣ１に関する当てはめられた曲線５５４は、０．８７９２５９３−０．６７８１８１９＊焦点−５７．９４５８８２＊（焦点−０．０４９４４）２に等しい。この曲線関数では、最大のＰＣ１点は、０．０４３６の最適な焦点５５６に対応する。同様に、図５Ｄは、第１の主成分ＰＣ１に変換され、焦点と線量との関数としての一式の輪郭領域として配された、一式のＣＤ値のウェハマップ５６０を含む。したがって、ＣＤ  Ｂｏｓｓｕｎｇプロット製品は、図５Ａ〜Ｂの光学信号の主成分Ｂｏｓｓｕｎｇプロットと実質的に同じ最適な焦点０．０４３６（５６０）。
【００５０】
本発明のある特定の技術は、最適な焦点を決定するための効率的で非破壊的な方法を提供する。さらに、焦点または他の処理パラメータを決定するためのある特定の技術は、モデルを使用せずに実施され得る。
【００５１】
最適な焦点を決定するためのプロセスは、複数のターゲットの種類に適用され得る（例えば、異なる設計特質、例えばピッチ、ＣＤなどを有する異なる特定のターゲットを用いて図３のプロセス３００を繰り返すこと）。複数の種類のターゲットを使用する同時解は、一般的に、所定のターゲットパラメータ値に対する処理パラメータの複数解を許容するターゲットパラメータへの処理パラメータ依存性に関連する問題を克服する。例えば、特定の線幅の場合、焦点露出依存は焦点において非線形であり、露出線量が正確に知られている場合でも、焦点の複数解を許容する。同時解は、１つのみのパラメータからの情報を用いて焦点及び／または露出を解くときに遭遇し得る解法間の縮退を除去することもできる（異なるターゲットパラメータは、焦点及び露出への異なる依存性を有し得る）。多くの焦点露出マトリクス測定値から決定された焦点の解を使用すると、測定誤差、ステッパー誤差などを平均することができる。
【００５２】
リソグラフィーツールの任意の特定の露出フィールド内の各位置も、わずかに異なる傾斜位置（及び対応する焦点オフセット位置）に関連し得るため、ＦＥＭウェハ上の各露出フィールドの複数の位置に同じターゲットを形成して、異なるフィールド位置に対する最適な焦点を決定することができる。次いで、各フィールド位置に対する最適な焦点を、複数のフィールドの各フィールド位置から得られた（例えば、異なる線量及び異なるプログラムされた焦点で露出された）光学信号に基づいて決定することができる。次いで、各フィールド位置に対する最適な焦点を使用して、異なるフィールド位置に対する異なる最適な焦点値を達成するように、露出フィールド全体に対する最適な焦点傾斜をプログラムすることができる。
【００５３】
最適または最良な焦点が決定され得るが、リソグラフィーツールは、実際には、ツールがウェハ表面の正確な位置を感知する際に有する問題によって引き起こされ得る異なる焦点をプログラムする場合がある。つまり、実際のウェハ表面に対する特定の焦点深度をリソグラフィーツールが達成するのは困難な場合がある。他の格子構造を有する層上に配されるフォトレジスト材料などの比較的透明なフィルムに対する特定の最適な焦点深度は、特に達成が困難である。したがって、得られるプログラムされた焦点は、入力された最良または最適な焦点と等しくない場合がある。
【００５４】
本発明のある特定の実施形態は、プログラムされた焦点を監視するための方法も提供し得る。最良の焦点とプログラムされた焦点との間の関係は、プログラムされた焦点オフセットを用いて複数のＦＥＭウェハからのＦＥＭデータセットに基づいて決定され得る（ｆｏｃｕｓｂｅｓｔ＝ｆ（Ｆｏｃｕｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ）。この関係は、モデルなしの焦点測定の較正として使用され得る。つまり、この関係は、焦点を調節するのに使用され得る。図６は、本発明の代替的な実施形態に従う、最適な焦点とプログラムされた焦点との間の関係の一例である。各点は、（ＦＥＭ信号の特定のセットから決定される）特定の最適なまたは「予測された」焦点、及びプログラムされた「実際の」焦点に対応する。
【００５５】
最良の焦点とプログラムされた焦点との間の関係を決定することにより、幾何学的パラメータ（または光学信号）から実際の焦点を得るための別々のモデルは、必要とされない。プロセス変動がこの関係によって取り込まれるので、プロセス変動が原因で下層構造トポロジが変化しているときでも、実際値を測定することができる。既存のモデルに基づく計測方法を使用してモデル化するのは、不可能または非常に困難である。慣例では、モデルに基づく半導体計測には、特定の計測システムで、測定ターゲットの相互作用のモデルに基づいて、測定される光学信号の予測を試みる計測モデルを構築することが含まれる。ターゲット固有のモデルは、対象の測定ターゲットの物理的特性（例えば、フィルム厚、限界寸法、屈折率、格子ピッチなど）に関しての構造のパラメータ化を含む。さらに、モデルは、測定ツール自体のパラメータ化を含む（例えば、波長、入射角、偏光角など）。
【００５６】
しかしながら、上記の技術を拡大して、取得された信号から任意の構造パラメータ（例えば、幾何学的または材料パラメータ）を決定するための較正技術を含むことが、有益であり得る。例えば、特定の構造パラメータの光学信号を予測するように、既知の参照構造に基づいてパラメータモデルに学習させてもよい。次いで、パラメータモデルを使用して、特定の構造パラメータへのプロセス変動効果を監視するなどの任意の好適な用途のために、ＤＯＥ／ＦＥＭまたは任意の他の試験構造などの未知構造の取得された光学信号から、特定の構造パラメータを決定することができる。
【００５７】
光学信号からの下層変動の排除：
下層及びそれらの構造は、特定の試験構造から取得された任意の光学信号に影響し得、したがって、そのような取得された光学信号は、特定のターゲットの構造パラメータならびに下層に関わる情報を含み得る。本発明の代替的な実施形態では、取得された光学信号への下層の効果は、最上層構造に関わる情報のみ（または主にその情報のみ）を保持する信号を分離するために、実質的に排除される。別の言い方をすると、「対象パラメータ」または「ＰＯＩ」に関わる情報を有する光学信号が、取得された光学信号から分離される一方で、下層効果は、そのような信号から実質的に排除される。
【００５８】
本発明のある特定の代替的な実施形態は、最適な焦点（など）を決定するために、２つ以上のターゲットを実施する技術を含む。以下の技術のうちいくつかは、２つの異なるターゲットのＴ１及びＴ２を用いるものとして記載されているが、この技術は、複数のＴ１及び複数のＴ２ターゲットを使用してもよい。図７は、本発明の一実施形態に従う、異なる最上層及び同じ下層を有するターゲットから上部構造の対象パラメータ（ＰＯＩ）を抽出するためのプロセス７００を例示するフローチャートである。
【００５９】
任意の好適な２つのターゲットが、下層変動を排除するのに用いられ得る。一般に、各ターゲットは、最終装置または製品ウェハのための製作プロセスの一部分を構成する多くの製作層の結果として形成される、種々の下層構造を含み得る。製作プロセスにおけるこれらの層のそれぞれは、対応する試験構造を含み得る。図８は、複数の下層８０８（そのうちいくつかも格子構造、例えば、８０４及び８０６を含む）の上に形成された最上層格子８０２の形態の第１のターゲット８００の一例の概略的側面図である。
【００６０】
スペクトル８１０は、この第１のターゲット８００の最上層８０２上に入射するように導かれ得る。しかしながら、最上層８０２が半透明であるので、入射光もまた、層８０４及び層８０６上の格子などの下層構造のうちいくつかに到達し得る。下層格子構造及び上部格子構造のうち少なくともいくつかは、入射光を散乱させて、反射光及び散乱光の両方を互いと相互作用させ、最上層及び下層構造の両方に依存する出力光をもたらす傾向をもつことになる。したがって、このターゲット８００から取得された出力光は、最上層８０２及び下層８０８の両方に関わる情報を含む。この出力信号は、そのような出力信号が下層構造によって損なわれるため、処理または上部構造パラメータ、例えば最適な焦点またはＣＤなどを決定するのに効果的に使用することができない。
【００６１】
例示される技術では、光学信号は、第１のターゲットＴ１（８００）の上部構造上に形成される下層構造８０８の全てを含むが第１のターゲットＴ１の上部構造８０２を除外する、第２のターゲットＴ２からも抽出され得る。第２のターゲットＴ２（９００）の例は、図９に示される。各フィールドの２つのターゲット、Ｔ１及びＴ２は、そのような２つのターゲット間の何らかのプロセス変動が存在する可能性が低くなるように、好ましく互いに近接して位置する。例えば、２つのターゲット、Ｔ１及びＴ２は、同じＤＯＥフィールド内で互いに隣接して形成される。
【００６２】
複数の光学信号が、ＤＯＥウェハの複数の異なるフィールドからの２つのターゲット、Ｔ１及びＴ２から取得され得る。この例では、２つのターゲット、Ｔ１及びＴ２は、同じ下層を有するが、異なる最上層を有する。例えば、Ｔ１が上部構造を有する（図８）一方で、Ｔ２はそのような上部構造を有しない（図９）。
【００６３】
例として、上述のとおり、異なる波長などにおける複数の異なる信号は、各ＤＯＥフィールド内の２つのターゲットから収集され得る。次いで、信号は、操作７０４で低減され得る。例えば、信号のデータセットは、ＰＣＡ技術または本明細書に記載されるものなどの他のデータ低減技術のうちいずれかによって低減され得る。他の低減技術には、ｋＰＣＡ（カーネル主成分分析）、ＬＬＥ（局所線形埋め込み）、ＮＬＰＣＡ（非線形ＰＣＡ）などが挙げられる。
【００６４】
次いで、操作７０６において、残留信号を用いてＴ１信号をＴ２信号の関数として予測する特徴抽出モデルが作成され得る。例えば、特徴抽出モデルは、以下の等式で表すことができ、
【００６５】
ＳＴ１＝ｆ（ＳＴ２）＋Ｒ
【００６６】
式中、ｆ（ＳＴ２）は、残りのＲ残留信号とともに、特定のフィールドまたはプロセス値のセットの特定のＴ２ターゲットに対して、異なる波長信号応答などのＴ２信号の全てを用いて、それぞれの特定の波長応答信号などの同じ特定のフィールドの各Ｔ１信号を予測する関数である。関数ｆ（ＳＴ２）は、迅速低減次数（Ｆａｓｔ−ｒｅｄｕｃｅｄ−ｏｒｄｅｒ）モデル；回帰；ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）などの機械学習アルゴリズムなどの、任意の好適な学習技術によって決定され得る。
【００６７】
次いで、操作７０８において、抽出された上部構造信号として残留信号が定義され得る。より具体的には、次いで、作成された関数を使用して、次の式によって、各ＳＴ１信号からＴ１ターゲットの上部構造に対する信号応答を抽出することができる：
【００６８】
Ｒ＝ｆ（ＳＴ２）−ＳＴ１
【００６９】
それぞれの特定のＴ１信号から抽出される残留Ｒ信号は、焦点及び線量情報、ならびに最上層構造パラメータに関連する情報を保持する。Ｒ信号は、対象点（ＰＯＩ）の変動を含み、下層構造などのＴ１とＴ２との間で同じであるパラメータからの変動をほとんどまたは全く含まない。Ｔ１及びＴ２が同じフィールド内で互いに近接して位置することから、系統誤差がＴ１及びＴ２に対して同じになる可能性が高いため、そのような誤差も相殺される。
【００７０】
次いで、抽出された残留信号は、任意の好適な様式で使用され得る。例えば、上述のように、残留信号を使用して最適な焦点を決定することができる。他の実施形態では、任意の好適な処理及び／または構造パラメータが決定され得る。例えば、既知の構造からの参照データに基づいて、抽出された信号特徴から処理または幾何学的パラメータを予測するように、パラメータモデルに学習させてもよい。例えば、参照データは、参照構造のセットのＣＤ−ＳＥＭを実行することにより決定され得、それからの光学信号もまた収集される。次いで、既知の参照構造からの既知の参照光学信号を使用して、パラメータモデルに学習させる。次いで、パラメータモデルを使用して、特徴抽出モデルによって決定された残留信号に基づくプロセス変動から生じる、他のウェハからのＤＯＥ構造または他の構造などの未知ターゲットまたは構造の幾何学的パラメータを決定することができる。
【００７１】
下層信号を排除し、上部構造信号を予測するために、他の種類のターゲットを用いてもよい。図１０は、本発明の代替的な実施形態に従う、同じ最上層及び異なる下層を有するターゲットから上部構造ＰＯＩを抽出するための代替的なプロセス１０００を例示するフローチャートである。例えば、下層構造の部分は、ターゲット間で異なる。
【００７２】
この実装形態では、操作１００２において、ＤＯＥウェハの異なるフィールドの、異なる下層を有するが同じ最上層を有する２つのターゲットから、光学信号が取得される。図９と同様に、取得された信号のセットもまた、操作１００４で低減され得、残留信号、例えばＳＴ１＝ｆ（ＳＴ２）＋Ｒを用いて、Ｔ２信号の関数としてＴ１信号を予測する特徴抽出モデルもまた、操作１００６で作成され得る。
【００７３】
この実施形態では、操作１００８において、当てはめ値ｆ（ＳＴ２）＝ＳＴ１−Ｒが、抽出された上部構造信号として定義され得る。これらの抽出された上部構造信号は、（最上層中の）Ｔ１及びＴ２に対して同じであるＰＯＩ変動を含む。ランダムノイズはＴ１とＴ２とで異なり、そのようなノイズは下層信号差と一緒にＲ内に組み込まれるため、ランダムノイズもまた低減され得る。次いで、抽出されたＰＯＩ信号を使用して、参照または学習データの使用を介して、未知構造から最適な焦点、処理パラメータ、または構造パラメータを決定することができる。
【００７４】
別の下層排除実施形態では、図１１は、本発明の別の実施形態に従う、２つ以上の方位角を使用して非パターン化下層を有するターゲットから上部構造ＰＯＩを抽出するための別のプロセス１１００を例示するフローチャートである。最初に、操作１１０２において、ＤＯＥウェハの異なるフィールドにおける特定のターゲットから、２つの異なる方位角の光学信号が取得される。異なる方位角光学信号は、上述のとおり、異なる波長などでも得ることができ、各ＤＯＥフィールド内の特定のターゲットから収集され得る。
【００７５】
ＰＯＩは、異なる方位角に対して、異なる感度を有する。一般に、２つの方位角は、（必須ではないが）格子またはパターンの欠陥に対する感度を高めるために、互いに対して直交（０及び９０°の角度）である角度などの任意の好適な角度を含み得る。例えば、スペクトル測定値が、格子の方向に対して直角及び平行な方向で得られ得る。信号は、操作１１０４で低減されてもよい。
【００７６】
次いで、残留信号を用いて、第１の方位角の光学信号を第２の角度の光学信号の関数として予測する特徴抽出モデルが、操作１１０６で作成され得る。０の方位角（Ａｚ０）及び９０°の方位角（Ａｚ９０）の場合、モデルは、次のように表され得る。
【００７７】
Ｓａｚ０＝ｆ（Ｓａｚ９０）＋Ｒ
【００７８】
次いで、操作１１０８において、抽出された上部構造信号として残余が定義され得る。例えば、上部構造信号Ｒ＝ｆ（Ｓａｚ９０）−Ｓａｚ０である。得られるＲ信号は、ＰＯＩ変動情報を含み、非パターン化層のパラメータからの変動をほとんどまたは全く含まない。いくつかの系統誤差は、Ｓａｚ０及びＳａｚ９０に対して同じであるため、そのような系統誤差は相殺される。次いで、抽出されたＰＯＩ信号を使用して、参照または学習データの使用を介して、未知構造から最適な焦点、処理パラメータ、または構造パラメータを決定することができる。
【００７９】
図１２は、代替的な実施形態に従う、２次元ビームプロファイル反射率計法（２ＤＢＰＲ）を用いる手順を例示するフローチャートである。最初に、操作１２０２において、ＤＯＥウェハの異なるフィールドにおける特定のターゲットから２ＤＢＰＲ画像が取得される。例示される例では、ターゲットは、上部格子構造を有する非パターン化下層を有し得る。２ＤＢＰＲシステムは、各画素が同じ入射角（ＡＯＩ）だが異なる方位角に対応する瞳画像を生成する、角度分解型システムである。瞳画像の中心から開始する線上の画素は、同じ方位角だが異なるＡＯＩ角度を有する。
【００８０】
２ＤＢＰＲ画像は、測定されるサンプルがフィルムと類似している場合は放射状に対称であり、サンプルが何らかの周期的構造を有する場合は非放射状に対称である。この特徴を使用して、放射状対称関数ｇ（）は、非対称Ｒ信号の加算で、２ＤＢＰＲ画像に当てはめられ得る：Ｓｒａｗ＝ｇ（）＋Ｒ。例示される実施形態では、操作１２０６において、瞳信号／画像Ｓｒａｗに当てはまる放射対称関数ｇ（）が定義され得る。残留信号が、格子に対応する一方、関数ｇ（）は、フィルムに対応する。次いで、Ｒ信号は、操作１２０８で格子構造の抽出されたＰＯＩ信号として定義され得、次いで、例えば、本明細書に記載される学習させたパラメータモデルまたは任意の較正技術を介して、任意の好適なプロセス及び／または構造パラメータを決定するのに用いられ得る。代替的な実施形態では、関数を取得された信号に当てはめる代わりに、パッド（または非格子構造）からの信号が、格子信号を抽出するために、格子ターゲットから得られた取得された信号から減じられ得る。
【００８１】
図１０または図１１の実施例では、当てはめ値が、方位角の変化に対して非感受性のパラメータを測定するのに使用され得る。方位角の変化に対して非感受のパラメータの例は、フィルム厚、材料ｎ，ｋ特性などを含み得る。反対に、方位角の変化に感受性のあるパラメータには、格子パラメータ、限界寸法（ＣＤ）、側壁角度（ＳＷＡ）、高さ（ＨＴ）などが含まれる。
【００８２】
代替実施形態では、示差法は、下層及び構造パラメータ相関に悩まされる任意のモデルに基づく構造特質評価法に、適用され得る。例えば、異なるターゲット（例えば、上部構造を有するターゲット及びそのような上部構造を有さないターゲット）のために取得された、同じ入射及び方位角で収集された類似する信号、例えばアルファなどのエリプソメトリックなパラメータを減ずることは、下層変動を低減または排除するのに役立ち得る。代替的に、同じターゲットだが、異なる方位角（例えば、０及び９０度）からの信号が、収集され得、これらの差動信号は、下層信号からの格子信号を強化及び相関を失わせるのに使用され得る。同じターゲット上の２つ以上の方位角からの差動信号を使用するためのいくつかの技術は、Ｔｈａｄｄｅｕｓ  Ｇｅｒａｒｄ  Ｄｚｉｕｒａらによって２０１４年８月１日に出願された、シリアル番号第１４／４４９，６４６号の米国特許にさらに記載され、その出願は、あらゆる目的のためにその全体が本明細書に組み込まれる。一般に、差動信号は、一般的な摂動されないフィルム信号を相殺し、格子摂動または欠陥が原因で寄与を残す傾向にある。０の差動信号は、欠陥のない格子に対応する。
【００８３】
各瞳画像中の主要な信号は、格子のない下層構造からの反射で占められるので、同様の方法が２ＤＢＰＲに対して使用され得る。例えば、垂直対垂直偏光画像は、水平対水平偏光反射率と同一である（しかし、９０度回転される）。差動信号を使用することは、基盤及び下層からの寄与を抑制するのに役立ち得る。
【００８４】
処理パラメータは、一般的に、リソグラフィーシステムの処理条件を制御するのに使用されるパラメータを指す。処理パラメータは、一般的に、ささいではない程度にパターンに影響する。例として、処理パラメータは、焦点オフセット、露出線量、レジスト厚、現像時間及び温度、露出後ベーク時間及び温度などに対応し得る。決定されるプロセス設定は、後続のリソグラフィーパターニングの制御を改善すること、及びフォトリソグラフィーパターンの質が規定の必要事項を満たすか否かを決定するのに使用され得る。処理パラメータの決定または監視は、幅広いフォトリソグラフィー処理、例えば、半導体製造、光学装置の製造、微小機械装置製造、磁気記録データ記憶装置の製造などに関するフォトリソグラフィー処理に好適で有り得る。処理パラメータ決定または監視が、上記のプロセスのうちいずれかで使用され得るが、本明細書に記載される本発明のある特定の実施形態は、考察を容易にするために、半導体製造に向けられる。
【００８５】
本発明のある特定の実装形態がいくつかの好適な実施形態に関して記載されている一方で、本発明の範囲内にある改変、置換、及び等価物が存在する。例えば、ウェハという用語が、全体にわたって使用されたが（例えば、半導体）、ウェハという用語は、本発明のある特定の技術が、他の種類の製造で使用されるとき、（他の種類の製造と関連する）加工物、基盤、サンプルなどにも適用し得ることに留意されたい。本発明の方法及び装置を実施する多くの代替法が存在することも留意されたい。例えば、本発明のある特定の実施形態が従来の放射線技術を使用するフォトリソグラフィーに関して記載されるが、他のリソグラフィー技術、例えば、（紫外線を使用する）ＵＶリソグラフィー、（Ｘ線を使用する）Ｘ線リソグラフィー、（電子ビームを使用する）Ｅビームリソグラフィー、及び（イオンビームを使用する）イオンビームもまた、使用され得ることも留意されたい。
【００８６】
ハードウェア及び／またはソフトウェアの任意の好適な組み合わせは、上述の技術のうちいずれかを実施するのに使用され得る。一般的な実施例では、計測ツールが、ターゲットを照らす照明システム、ターゲット、装置、または特徴と、照明システムとの相互作用（または、これらの欠如）によって提供される関連情報を取り込む収集システム、及び１つ以上のアルゴリズムを使用して収集される情報を分析する処理システムを含み得る。計測ツールは、一般に、種々の半導体製作プロセスに関連する構造的及び材料の特質（例えば、材料組成物、フィルム厚、及び／または構造の限界寸法などの、構造及びフィルムの寸法の特質、オーバーレイなど）に関する種々の放射線信号を測定するのに使用される。これらの測定は、半導体ダイの製造において、プロセス制御及び／または収量効率を容易にするために、使用され得る。
【００８７】
計測ツールは、本発明のある特定の実施形態とあわせて使用され得る、１つ以上のハードウェア構成を含み得る。そのようなハードウェア構成の例としては、以下：分光偏光解析器（ＳＥ）、複数の照明角度を有するＳＥ、（例えば回転補償子（複数可）を使用して）ミュラーマトリクス要素を測定するＳＥ、単一波長偏光解析器、ビームプロファイル偏光解析器（角度分解型偏光解析器）、ビームプロファイル反射率計器（角度分解型反射率計器）、広帯域反射分光器（分光反射率計器）、単一波長反射率計器、角度分解型反射率計器、撮像システム、及び散乱計器（例えばスペックル分析器）が挙げられるが、これらに限定されない。
【００８８】
ハードウェア構成はまた、別々の運用システムに分割され得る。他方では、１つ以上のハードウェア構成が単一のツールに組み合わされてもよい。そのように複数のハードウェア構成を組み合わせて単一のツールにすることの一例は、米国特許第７，９３３，０２６号にさらに例示及び記載され、この特許は、あらゆる目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。図１３は、例えば、ａ）広帯域ＳＥ（例えば、１８）、ｂ）回転補償子（例えば、９８）を有するＳＥ（例えば、２）、ｃ）ビームプロファイル偏光解析器（例えば、１０）、ｄ）ビームプロファイル反射率計器（例えば、１２）、ｅ）広帯域反射分光器（例えば、１４）、及びｆ）深紫外線反射分光器（例えば、１６）を備える、例となる計測ツールの概略図を示す。さらに、典型的にそのようなシステム内には、ある特定のレンズ、コリメータ、鏡、４分の１波長板、偏光子、検出器、カメラ、開口部、及び／または光源を含む、多くの光学部材（例えば、９２、７２、９４、７０、９６、７４、７６、８０、７８、９８、１００、１０２、１０４、３２／３３、４２、８４、６０、６２、６４、６６、３０、８２、２９、２８、４４、５０、５２、５４、５６、４６、３４、３６、３８、４０、及び８６）が存在する。光学システムのための波長は、約１２０ｎｍ〜３ミクロンで異なり得る。偏光解析器ではないシステムに関して、収集される信号は、偏光分解型または非偏光であり得る。図１３は、同じツール上で一体化された複数の計測ヘッドの図を提供する。しかしながら、多くの場合、複数の計測ツールが、単一のまたは複数の計測ターゲット上で、測定のために使用される。複数のツール計測のいくつかの実施形態は、例えば、Ｚａｎｇｏｏｉｅらによる「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｔｏｏｌ  ａｎｄ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ」という表題の米国特許第７，４７８，０１９号にさらに記載され、この特許は、あらゆる目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００８９】
ある特定のハードウェア構成の照明システムは、１つ以上の光源を含み得る。１つ以上の光源は、１つの波長のみ有する光（例えば、単色光）、いくつかの離散波長を有する光（例えば、多色光）、複数の波長を有する光（例えば、広帯域光）、及び／または波長間を連続的またはホッピングのいずれかで波長を通って掃引する光（例えば、可変源または掃引源）を生成し得る。好適な光源の例は、白色光源、紫外線（ＵＶ）レーザー、アーク灯または無電極灯、レーザー支持プラズマ（ＬＳＰ）源、例えば、Ｗｏｂｕｒｎ，ＭａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓのＥｎｅｒｇｅｔｉｑ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｉｎｃ．から市販されているもの、Ｍｏｒｇａｎｖｉｌｌｅ，Ｎｅｗ  ＪｅｒｓｅｙのＮＫＴ  Ｐｈｏｔｏｎｉｃｓ  Ｉｎｃ．から市販されているものなどの超広帯域源（広帯域レーザー源など）、または、Ｘ線源、極紫外線源、またはこれらのいくつかの組み合わせなどのより短い波長源である。光源（複数可）は、場合によっては、約１Ｗ／（ｎｍ  ｃｍ２  Ｓｒ）超の明るさであり得る、十分な明るさを有する光を提供するように構成され得る。計測システムは、光源の電力及び波長を安定させるために、光源への速いフィードバックも含み得る。光源の出力は、自由空間伝搬を介して送達され得るか、または場合によっては任意の種類の光ファイバまたは光導体を介して送達され得る。
【００９０】
同様に、１つ以上の検出器または分光器が、試料４の表面から反射ないしは散乱した収集光学部材照明を介して受信するように構成される。好適な感知器には、電荷結合素子（ＣＣＤ）、ＣＣＤアレイ、時間遅延積分（ＴＤＩ）感知器、ＴＤＩ感知器アレイ、光電子増倍管（ＰＭＴ）、及び他の感知器が挙げられる。測定されたスペクトルまたは検出された信号データは、分析のために各検出器からプロセッサシステム４８に渡され得る。
【００９１】
本開示全体に記載される種々のステップは、単一のプロセッサシステム４８、または代替的には、複数のプロセッサシステム４８によって実施され得ることを認識されるべきである。さらに、分光偏光解析器などの図１３のシステムの異なるサブシステムは、本明細書に記載されるステップの少なくとも一部分を実施するのに好適なコンピュータシステムを含み得る。したがって、前述の説明は、本発明の制限ではなく、単なる図であると解釈されるべきである。さらに、１つ以上のプロセッサシステム４８は、本明細書に記載される方法実施形態のうちいずれかの任意の他のステップ（複数可）を実行するように構成され得る。
【００９２】
さらに、プロセッサシステム４８は、当分野で既知の任意の様式で、検出器システムに連通的に接合され得る。例えば、１つ以上のプロセッサシステム４８は、検出器システムに関連するコンピュータシステムに接合され得る。別の実施例では、検出器システムは、プロセッサシステム４８に接合される単一のコンピュータシステムによって直接制御され得る。
【００９３】
計測システムのプロセッサシステム４８は、有線部分及び／または無線部分を含み得る伝送媒体によって、システムのサブシステムからデータまたは情報を受信及び／または取得するように構成され得る。この様式では、伝送媒体が、プロセッサシステム４８と図１３のシステムの他のサブシステムとの間のデータリンクとして機能し得る。
【００９４】
一体化計測システムのプロセッサシステム４８は、有線部分及び／または無線部分を含み得る伝送媒体によって、他のシステムからデータまたは情報（例えば、測定結果、抽出された特徴、変換されたデータセット、モデル、曲線当てはめ、決定された最良の焦点、または他の処理設定、最良の焦点と実際の焦点と間の関係、焦点補正、など）を受信及び／または取得するように構成され得る。この様式では、伝送媒体は、プロセッサシステム４８と他のシステムとの間のデータリンク（例えば、オンボードメモリ計測システム、外部メモリ、基準測定源、または他の外部システム）として機能し得る。例えば、プロセッサシステム４８は、記憶媒体（例えば、内部メモリまたは外部メモリ）からの測定データを、データリンクを介して受信するように構成され得る。例えば、検出システムを使用して得られたスペクトルの結果は、永久または半永久メモリ装置（例えば、内部または外部メモリ）内に記憶され得る。その際、スペクトルの結果が、オンボードメモリから、または外部メモリシステムから取り込まれ得る。さらに、プロセッサシステム４８は、伝送媒体を介してデータを他のシステムに送信し得る。例えば、プロセッサシステム４８によって決定された最適な焦点または焦点補正は、通信され、外部メモリに記憶され得る。その際、測定結果は、他のシステムに書き出され得る。
【００９５】
プロセッサシステム４８には、パーソナルコンピュータシステム、メインフレームコンピュータステム、ワークステーション、画像コンピュータ、並行プロセッサ、または当分野で既知の任意の他の装置が挙げられるが、これらに限定されない。一般に、「プロセッサシステム」という用語は、メモリ媒体からの命令を実行する１つ以上のプロセッサを有する任意の装置を包含するよう広く定義され得る。本明細書に記載されるものなどの方法を実施するプログラム命令は、ワイヤ、ケーブル、または無線伝送リンクなどの伝送媒体を経由して伝送され得る。プログラム命令は、コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ）に記憶され得る。例となるコンピュータ可読媒体には、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気ディスクもしくは光ディスク、または磁気テープが挙げられる。
【００９６】
計測ツールは、半導体製造に関する多くの異なる種類の測定を行うように設計される。最適な焦点または他のＰＯＩ値を決定するための、本発明のある特定の実施形態は、そのような測定を用い得る。特定のターゲット特質を決定するための追加の計測技術もまた、上述の焦点決定技術と組み合わされ得る。例えば、ある特定の実施形態では、ツールが、スペクトルを測定し、限界寸法、オーバーレイ、側壁角度、フィルム厚、処理関連パラメータ（例えば、焦点及び／または線量）などの１つ以上のターゲットの特質を決定する。ターゲットは、例えば、メモリダイの格子などの本質的に周期的なある特定の対象領域を含み得る。ターゲットは、複数の層（またはフィルム）を含み得、これらの厚さは、計測ツールによって測定され得る。ターゲットは、位置合わせ及び／またはオーバーレイ重ね合わせ操作で使用するための、半導体ウェハ上に配置される（またはすでに存在している）ターゲット設計を含み得る。ある特定のターゲットは、半導体ウェハ上の種々の場所に位置し得る。例えば、ターゲットは、スクライブ線内（例えば、ダイ間）に位置し得、かつ／またはダイ自体の中に位置し得る。ある特定の実施形態では、複数のターゲットが、米国特許第７，４７８，０１９号に記載されるとおり、同じまたは複数の計測ツールによって、（同時にまたは別々に）測定される。そのような測定からのデータは、組み合わされ得る。計測ツールからのデータは、半導体製造プロセス、例えば、処理（例えばリソグラフィー、腐食）に対する、フィードフォワード、フィードバック、及び／またはフィードサイドウェイ補正のために使用され得、したがって、完全プロセス制御解を生じ得る。
【００９７】
半導体装置パターンの寸法が縮小し続けるにつれ、より小さい計測ターゲットが、多くの場合必要となる。さらに、測定の精度及び装置特質と整合させることは、装置様ターゲット、及びダイの中さらには装置上での測定に対する必要性を増加させる。種々の計測実装形態が、この目標を達成するために提案されている。例えば、主に反射光学機器に基づく集束ビーム偏光解析法がこれらのうちの１つであり、Ｐｉｗｏｎｋａ−Ｃｏｒｌｅらによる特許（米国特許第５，６０８，５２６号、「Ｆｏｃｕｓｅｄ  ｂｅａｍ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  ｅｌｌｉｐｓｏｍｅｔｒｙ  ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ｓｙｓｔｅｍ」）に記載される。幾何光学によって定義される大きさを超える照明スポットの広がりを引き起こす、光回折の作用を軽減するのに、アポタイザが使用され得る。アポタイザの使用は、Ｎｏｒｔｏｎによる特許、米国特許第５，８５９，４２４号の「Ａｐｏｄｉｚｉｎｇ  ｆｉｌｔｅｒ  ｓｙｓｔｅｍ  ｕｓｅｆｕｌ  ｆｏｒ  ｒｅｄｕｃｉｎｇ  ｓｐｏｔ  ｓｉｚｅ  ｉｎ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  ｏｔｈｅｒ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」に記載される。同時複数入射角照明を備えた高開口率のツールの使用は、小さいターゲット能力を達成するための別の方法である。この技術は、例えば、Ｏｐｓａｌらによる特許、米国特許第６，４２９，９４３号の「Ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｗｉｔｈ  ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ａｎｇｌｅ  ｏｆ  ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」に記載される。
【００９８】
他の測定の例には、半導体スタックの１つ以上の層の組成物を測定することと、ウェハ上（またはウェハ内）のある特定の欠陥を測定することと、ウェハに照射されたフォトリソグラフィー放射線の量を測定することとが挙げられる。場合によっては、計測ツール及びアルゴリズムは、非周期的ターゲットを測定するために構成され得、例えば、Ｐ．Ｊｉａｎｇらによる「Ｔｈｅ  Ｆｉｎｉｔｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｆｕｌｌ  Ｗａｖｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ＣＤ  Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ」（出願中の米国特許第６１／８３０５３６号、Ｋ−Ｔ開示Ｐ４０６３）、または、Ａ．Ｋｕｚｎｅｔｓｏｖらによる「Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｆｉｎｉｔｅ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ  ａｎｄ  ｆｉｎｉｔｅ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ」（出願中の米国特許第６１／７６１１４６号もしくはＫＴ開示Ｐ４０８２）を参照のこと。
【００９９】
対象パラメータの測定は、通常いくつかのアルゴリズムを伴う。例えば、サンプルを用いた入射ビームの光学的相互作用は、ＥＭ（電磁気）解法を用いてモデル化され、ＲＣＷＡ、ＦＥＭ、モーメント法、表面積分法、体積積分法、ＦＤＴＤ、及びその他などのアルゴリズムを使用する。対象のターゲットは、通常は幾何エンジン、または場合によってはプロセスモデル化エンジンもしくは両方の組み合わせを使用して、モデル化（パラメータ化）される。プロセスモデル化の使用は、Ａ．Ｋｕｚｎｅｔｓｏｖらの「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｕｓｅ  ｏｆ  ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ  ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ａ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｍｏｄｅｌ」（出願中の米国特許第６１／７３８７６０号、Ｐ４０２５）に記載される。幾何エンジンは、例えば、Ｍｉｌｐｉｔａｓ，ＣＡのＫＬＡ−ＴｅｎｃｏｒのＡｃｕＳｈａｐｅソフトウェア製品で実施され得る。
【０１００】
収集されたデータは、ライブラリ、迅速低減次数モデル；回帰；ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）などの機械学習アルゴリズム；例えば、ＰＣＡ（主成分分析）、ＩＣＡ（独立成分分析）、ＬＬＥ（局所線形埋込み）などの次元縮退アルゴリズム；フーリエまたはウェーブレット変換などのスパース表現；カルマンフィルタ；同じまたは異なるツールの種類からの整合を助長するためのアルゴリズム、及びその他を含むいくつかのデータ当てはめ及び最適化技術及びテクノロジーによって分析され得る
【０１０１】
収集されたデータは、モデル化、最適化、及び／または当てはめを含まないアルゴリズム、例えば、本明細書に参照により組み込まれる仮特許出願第６１／７４５９８１号によって分析もされ得る。
【０１０２】
計算アルゴリズムは通常、使用される１つ以上の方法、例えば、計算ハードウェアの設計及び実装形態、並列化、計算の分布、負荷バランス、マルチサービスサポート、動的負荷最適化などで、計測用途のために最適化される。アルゴリズムの異なる実装形態は、ファームウェア、ソフトウェア、ＦＰＧＡ、プログラム可能な光学構成要素などで行われ得る。
【０１０３】
データ分析及び当てはめステップは、以下の目標のうちの１つを追求するのに使用され得る：ＣＤ、ＳＷＡ、形状、応力、組成物、フィルム、バンドギャップ、電気的特性、焦点／線量、オーバーレイ、処理パラメータの作成（例えば、レジスト状態、部分的圧力、温度、焦点化モデル）、及び／もしくはこれらの任意の組み合わせの測定；モデル化、及び／もしくは計測システムの設計；ならびに計測ターゲットのモデル化、設計及び／もしくは最適化。
【０１０４】
ここで提示される本発明のある特定の実施形態は、概して半導体計測及びプロセス制御の分野に取り組み、ハードウェア、アルゴリズム／ソフトウェア実装形態、及びアーキテクチャに限定されず、上記に要約される実例を使用する。
前述の発明が、理解の明瞭さの目的でいくらか詳細に記載されるが、ある特定の変更及び修正が添付の特許請求の範囲内で実施され得ることは明白になるであろう。本発明のプロセス、システム、及び装置を実施する多くの代替法が存在することに留意されたい。したがって、本実施形態は、例示的であり、かつ制限的ではないとみなされ、本発明は、本明細書に提示される詳細に限定されない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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