(57)【要約】  スペクトル感度に基づいたモデル最適化方法を説明する。例えば、本方法は、構造体の第１のモデルを決定することを含む。第１のモデルは、第１のパラメータセットに基づく。スペクトル感度変化データセットは、構造体に関して決定する。スペクトル感度は、第１のパラメータセットに対するスペクトルの導関数によって決定する。構造体の第１のモデルは、スペクトル感度変化データセットに基づいて構造体の第２のモデルを提供するように修正する。構造体の第２のモデルは、第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータセットに基づく。次に、構造体の第２のモデルから導出された、シミュレートされたスペクトルを提供する。【選択図】      図１Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体基板又はウェーハ上の繰り返し構造体の計測を使用して構造分析のためにパラメータモデルを最適化する方法であって、
第１のパラメータセットに基づく構造体の第１のモデルを決定するステップと、
前記構造体に関するスペクトル感度変化データセットを決定するステップであって、前記スペクトル感度は、前記第１のパラメータセットに対する前記スペクトルの導関数によって決定されるステップと、
前記構造体の前記第１のモデルを前記１のスペクトル感度変化データセットに基づいて修正して、前記第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータセットに基づく、前記構造体の第２のモデルを提供するステップと、
前記構造体の前記第２のモデルから導出された、シミュレートされたスペクトルを提供するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記方法が、前記シミュレートされたスペクトルを前記構造体から導出された試料スペクトルと比較するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記構造体の前記第１のモデルを修正して前記構造体の前記第２のモデルを提供する前記ステップは、前記第１のパラメータセットの自由度（ＤｏＦ）を低減して前記第２のパラメータセットを提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のパラメータセットの前記自由度（ＤｏＦ）を低減する前記ステップは、
スペクトル感度データを生成するステップと、
適切なパラメータ化を選択するステップと、
最小感度を有するパラメータを固定するステップと、
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記構造体の前記第１のモデルを修正して前記構造体の前記第２のモデルを提供する前記ステップは、幾何学的パラメータ又は材料パラメータ又はその両方を再パラメータ化して、前記第２のパラメータセットを提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記構造体の前記第１のモデルを修正して前記構造体の前記第２のモデルを提供する前記ステップは、
非幾何学的パラメータを再パラメータ化して前記第２のパラメータセットを提供するステップを含み、前記非幾何学的パラメータは、カスタム関数パラメータ及び主成分分析（ＰＣＡ）パラメータから成る群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記再パラメータ化するステップは、カスタム関数パラメータを線形又は非線形のパラメータ相関で使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記再パラメータ化するステップは、異なる数のパラメータを有するカスタム関数を使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記再パラメータ化するステップは、前記第２のパラメータセットのライブラリサイズを前記第１のパラメータセットに対して低減するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記再パラメータ化するステップは、多数のパラメータを有する離散化されたモデルを使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記スペクトル感度データは、パラメータ空間内の複数の点に関して計算される、請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記スペクトル感度データは、複数のＡＯＩ角及び方位角に関して計算される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記繰り返し構造体は、前記ウェーハのスクライブライン領域又はデバイス領域内に位置する平面膜スタック構造体を含み、前記計測は、厚さ測定値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記繰り返し構造体は、前記ウェーハのスクライブライン領域又はデバイス領域内の臨界寸法（ＣＤ）の測定のための繰り返し構造体を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記繰り返し構造体は、複数のターゲットとしての別個の測定のための、及び一緒にモデル化するための構造体の組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
データ処理システムに半導体基板又はウェーハ上の繰り返し構造体の計測を使用して構造分析のためのパラメータモデルを最適化する方法を実行させる命令が記憶された非一時的マシンアクセス可能記憶媒体であって、前記方法は、
第１のパラメータセットに基づく構造体の第１のモデルを決定するステップと、
前記構造体に関するスペクトル感度変化データセットを決定するステップであって、前記スペクトル感度は、前記第１のパラメータセットに対する前記スペクトルの導関数によって決定されるステップと、
前記構造体の前記第１のモデルを前記１のスペクトル感度変化データセットに基づいて修正して、前記第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータセットに基づく前記構造体の第２のモデルを提供するステップと、
前記構造体の前記第２のモデルから導出された、シミュレートされたスペクトルを提供するステップと、
を含むことを特徴とする非一時的マシンアクセス可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記方法が、前記シミュレートされたスペクトルを前記構造体から導出された試料スペクトルと比較するステップを更に含む、請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項１８】
前記構造体の前記第１のモデルを修正して前記構造体の前記第２のモデルを提供する前記ステップは、前記第１のパラメータセットの自由度（ＤｏＦ）を低減して前記第２のパラメータセットを提供するステップを含む、請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項１９】
前記第１のパラメータセットの前記自由度（ＤｏＦ）を低減する前記ステップは、
スペクトル感度データを生成するステップと、
適切なパラメータ化を選択するステップと、
最小感度を有するパラメータを固定するステップと、
を含む、請求項１８に記載の記憶媒体。
【請求項２０】
前記構造体の前記第１のモデルを修正して前記構造体の前記第２のモデルを提供する前記ステップは、幾何学的パラメータ又は材料パラメータ又はその両方を再パラメータ化して、前記第２のパラメータセットを提供するステップを含む、請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項２１】
前記構造体の前記第１のモデルを修正して前記構造体の前記第２のモデルを提供する前記ステップは、非幾何学的パラメータを再パラメータ化して前記第２のパラメータセットを提供するステップを含み、前記非幾何学的パラメータは、カスタム関数パラメータ及び主成分分析（ＰＣＡ）パラメータから成る群から選択される、請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項２２】
前記再パラメータ化するステップは、カスタム関数パラメータを線形又は非線形のパラメータ相関で使用するステップを含む、請求項２１に記載の記憶媒体。
【請求項２３】
前記再パラメータ化するステップは、異なる数のパラメータを有するカスタム関数を使用するステップを含む、請求項２１に記載の記憶媒体。
【請求項２４】
前記再パラメータ化するステップは、前記第２のパラメータセットのライブラリサイズを前記第１のパラメータセットに対して低減するステップを含む、請求項２１に記載の記憶媒体。
【請求項２５】
前記再パラメータ化するステップは、多数のパラメータを有する離散化されたモデルを使用するステップを含む、請求項２１に記載の記憶媒体。
【請求項２６】
前記スペクトル感度データは、パラメータ空間内の複数の点に関して計算される、請求項１９に記載の記憶媒体。
【請求項２７】
前記スペクトル感度データは、複数のＡＯＩ角及び方位角に関して計算される、請求項２６に記載の記憶媒体。
【請求項２８】
前記繰り返し構造体は、前記ウェーハのスクライブライン領域又はデバイス領域内に位置する平面膜スタック構造体を含み、前記計測は、厚さ測定値を含む、請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項２９】
前記繰り返し構造体は、前記ウェーハのスクライブライン領域又はデバイス領域内の臨界寸法（ＣＤ）の測定のための繰り返し構造体を含む、請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項３０】
前記繰り返し構造体は、複数のターゲットとしての別個の測定のための、及び一緒にモデル化するための構造体の組み合わせを含む、請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項３１】
光計測を使用して構造体をウェーハ上に製作するために、ウェーハアプリケーションのプロセスパラメータを決定するための、シミュレートされた回折信号を生成するシステムであって、
構造体をウェーハ上で製作するためにウェーハアプリケーションを実行するように構成された製作クラスタであって、１つ又はそれ以上のプロセスパラメータは、前記構造体が前記製作クラスタを使用して実行された前記ウェーハアプリケーションにおける処理工程を受けた場合に、構造体の形状又は層の厚さの挙動を特徴づける製作クラスタと、
前記ウェーハアプリケーションの前記１つ又はそれ以上のプロセスパラメータを決定するように構成された光計測システムと、
を備え、
前記光計測システムは、
前記構造体の回折信号を測定するように構成されたビーム源及び検出器と、
第１のパラメータセットに基づく構造体の第１のモデルを決定するように構成され、前記第１のパラメータセットに対する前記スペクトルの導関数によって決定される前記構造体のスペクトル感度変化データセットを決定するように構成され、前記スペクトル感度変化データに基づいて、前記第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータに基づく前記構造体の第２のモデルを提供するために前記構造体の前記第１のモデルを修正するように構成され、更に、前記構造体の前記第２のモデルから導出された、シミュレートされたスペクトルを提供するように構成されるプロセッサと、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項３２】
シミュレートされた回折信号、及び前記シミュレートされた回折信号に関連した１つ又はそれ以上のプロセスパラメータ値のライブラリを更に含み、前記シミュレートされた回折信号は、１つ又はそれ以上の形状又は膜厚パラメータの値を使用して生成されたものであり、前記シミュレートされた回折信号を生成するために使用された前記１つ又はそれ以上の形状又は膜厚パラメータ値は、前記シミュレートされた回折信号に関連した前記１つ又はそれ以上のプロセスパラメータ値から導き出されたものである、請求項３１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の説明）
本出願は、２０１２年３月２８日出願の米国特許出願番号６１／６１６，９７１１の利益を主張するものであり、この特許の内容全体は、引用により本明細書に組み入れられる。
【０００２】
（技術分野）
本発明の実施形態は、計測分野、詳細には、スペクトル感度に基づいたモデル最適化方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
ここ数年、厳密結合波理論（ＲＣＷＡ）及び類似のアルゴリズムが、回折構造体の研究及び設計に広く使用されている。ＲＣＷＡ手法では、周期構造のプロファイルが、所定数の十分に薄い平面回折格子スラブにより近似される。具体的には、ＲＣＷＡは、３つの主な工程、即ち、回折格子内側の磁場のフーリエ展開、回折信号を特徴づける一定係数の行列の固有値及び固有ベクトルの計算、及び境界整合状態から導き出される線形システムの解法を含む。ＲＣＷＡでは、問題を３つの異なった空間領域、即ち、（１）平面入射波動場及び全ての反射回折次数の総和をサポートする周囲領域、（２）波動場が各々の回折次数に関連したモードの重ね合せとして処理される回折格子構造及び下層にある非パターン化層、及び（３）伝達される波動場を含む基部に分ける。
【０００４】
ＲＣＷＡ解法の精度は、一般に満たされるエネルギーの保存と共に、波動場の空間高調波展開において保持される項数にある程度左右される。保持される項数は、計算中に検討される回折次数の数の関数である。所定の仮想プロファイルに関するシミュレートされた回折信号の効率的発生は、回折信号の横磁界（ＴＭ）成分及び／又は横電界（ＴＥ）成分の両方に関する各々の波長での最適な回折次数セットの選択を含む。数学的には、選択された回折次数が多いほど、シミュレーションが正確である。しかしながら、回折次数の数が多いほど、シミュレートされた回折信号を計算するのにより多くの計算が必要となる。更に、計算時間は、使用される次数の数の非線形関数である。
【０００５】
ＲＣＷＡ計算への入力は、周期構造のプロファイル又はモデルである。場合によっては、断面電子顕微鏡写真が（例えば走査電子顕微鏡又は透過電子顕微鏡から）利用可能である。利用可能な場合、このような画像を使用してモデルの構造体を導くことができる。しかしながら、ウェーハは、全ての所望の処理工程が完了するまで横断測量することができないので、これを行うには、後続の処理工程の数に応じて、数日間又は数週間もかかる場合がある。全ての所望の処理作業が完了した後であっても、断面画像を生成するプロセスは、サンプル準備及び画像に適正な場所の探索にかかわる多数の工程に起因して、数時間又は数日かかる可能性がある。更に、横断面プロセスは、必要とされる時間、熟練者、及び高度な機器に起因して高価であり、このプロセスはウェーハを破壊する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第７，４７８，０１９号明細書
【特許文献２】米国特許第７，８３１，５２８号明細書
【特許文献３】米国特許第７，４２８，０６０号明細書
【特許文献４】米国特許第６，７３４，９６７号明細書
【特許文献５】米国特許第６，２７８，５１９号明細書
【特許文献６】米国特許第７，０３１，８４８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、その構造体に関する既知情報を与える周期的構造体の正確なモデルを効率的に生成する方法、その構造体のパラメータ化を最適化する方法、及びその構造体の測定値を最適化する方法に対するニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施形態は、スペクトル感度に基づいたモデル最適化方法を含む。
【０００９】
１つの実施形態では、半導体基板又はウェーハ上の繰り返し構造体の計測を使用して構造分析のためのパラメータモデルを最適化する方法は、構造体の第１のモデルを決定するステップを含む。第１のモデルは、第１のパラメータセットに基づく。構造体に関するスペクトル感度変化データセットを決定する。スペクトル感度は、第１のパラメータセットに対するスペクトルの導関数によって決定する。構造体の第１のモデルは、スペクトル感度変化データデータに基づいて修正して構造体の第２のモデルを提供する。構造体の第２のモデルは、第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータセットに基づく。次に、構造体の第２のモデルから導出された、シミュレートされたスペクトルを供給する。
【００１０】
別の実施形態では、非一時的マシンアクセス可能記憶媒体には、データ処理システムに半導体基板又はウェーハ上の繰り返し構造体の計測を使用して構造分析のためのパラメータモデルを最適化する方法を実行させる命令が記憶されている。本方法は、構造体の第１のモデルを決定するステップを含む。第１のモデルは、第１のパラメータセットに基づく。構造体に関するスペクトル感度変化データセットを決定する。スペクトル感度は、第１のパラメータセットに対するスペクトルの導関数によって決定する。構造体の第１のモデルは、スペクトル感度変化データデータに基づいて修正して構造体の第２のモデルを提供する。構造体の第２のモデルは、第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータセットに基づく。次に、構造体の第２のモデルから導出された、シミュレートされたスペクトルを供給する。
【００１１】
別の実施形態では、光計測を使用して、ウェーハ上に構造体を製作するために、ウェーハアプリケーションのプロセスパラメータを決定するための、シミュレートされた回折信号を生成するシステムは、構造体をウェーハ上で製作するためにウェーハアプリケーションを実行するように構成された製作クラスタを含む。１つ又はそれ以上のプロセスパラメータは、構造体が製作クラスタを使用して実行されたウェーハアプリケーションにおける処理工程を受けた場合に、構造体形状又は層の厚さの挙動を特徴づける。ウェーハアプリケーションの１つ又はそれ以上のプロセスパラメータを決定するように構成された光計測システムも含まれる。光計測システムは、構造体の回折信号を測定するように構成されたビーム源及び検出器を含む。また、光計測システムは、第１のパラメータセットに基づく構造体の第１のモデルを決定するように構成され、第１のパラメータセットに対するスペクトルの導関数によって決定される構造体のスペクトル感度変化データセットを決定するように構成され、スペクトル感度変化データに基づいて、第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータに基づく構造体の第２のモデルを提供するために構造体の第１のモデルを修正するように構成され、更に、構造体の第２のモデルから導出された、シミュレートされたスペクトルを提供するように構成されるプロセッサを更に含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】本発明の実施形態による、新しいパラメータ化を決定する方法における代表的な工程を示すフローチャートである。
【図１Ｂ】本発明の実施形態による、主成分分析（ＰＣＡ）アプリケーションにおける検討事項を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態による、例えば、最適化されたモデルを決定するための、新しいパラメータ化を決定する方法における代表的な工程を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態による、新しいパラメータ化を決定する別の方法における代表的な工程を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態による、デバイス１〜７の関数としての相関範囲の図であり、ＰＣＡｍｉｎ及びＰＣＡｍａｘ範囲及び関連の最小／最大範囲を示す。
【図５】本発明の実施形態による、主成分分析（ＰＣＡ）の自由度（ＤＯＦ）の関数としての主成分の図であり、単数値及び累積比率を示している。
【図６】本発明の実施形態による、変動パラメータＨＴ１及びＨＴ２を有するモデルを示す図である。
【図７】本発明の実施形態による、プロセス方法により製作される半導体構造体の二重横断面の斜視図である。
【図８】本発明の実施形態による、図７の構造体をモデル化するために使用することができる半導体構造体モデルの二重横断面の斜視図である。
【図９】本発明の実施形態による、第１の軸線に沿ったモデルＤＯＦ、第２の直交する軸線に沿ったプロセスＤＯＦ、及び第１及び第２の軸線の間に位置する最適適合軸線の図である。
【図１０】本発明の実施形態による、自動化プロセス及び機器制御のための構造パラメータを決定及び利用する例示的な一連の工程を表すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態による、自動化プロセス及び機器制御のための構造パラメータを決定及び利用するシステムの例示的なブロック図である。
【図１２Ａ】本発明の実施形態による、ｘ−ｙ平面において変わるプロファイルを有する周期的回折格子を示す。
【図１２Ｂ】本発明の実施形態による、ｙ方向ではなくｘ方向において変わるプロファイルを有する周期的回折格子を示す。
【図１３】発明の実施形態による、２次元構成要素及び３次元構成要素を有する構造体の横断面図である。
【図１４】本発明の実施形態による、半導体ウェーハ上の構造体のパラメータを決定するための光計測の利用を示す第１のアーキテクチャ図である。
【図１５】本発明の実施形態による、半導体ウェーハ上の構造体のパラメータを決定するための光計測の利用を示す第２のアーキテクチャ図である
【図１６】本発明の実施形態による、例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
【図１７】本発明の実施形態による、構築用パラメータ化モデル及びサンプルスペクトルで始まるスペクトルライブラリを構築するための方法の工程を表すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施形態による、構造体の生成用測定を行うためのライブラリを構築する方法の工程を表す例示的なフローチャートである。
【図１９】本発明の実施形態に係る、構造体の生成用測定を行うためのリアルタイム回帰測定レシピを構築する方法の工程を表す例示的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本明細書では、スペクトル感度に基づくモデル最適化方法を説明する。以下の説明において、本発明の実施形態の十分な理解が得られるように、感度分析を行う特定の方法など、多数の特定の詳細について述べる。これらの特定の詳細の一部がなくても本発明を実施することができることが当業者には明らかであろう。場合によっては、パターン化された材料層のスタックを製作するといった公知の処理工程は、本発明の実施形態を不必要に不明瞭にしないように詳細な説明を省く。更に、図示の様々な実施形態は例示的な表現であり、必ずしも縮尺通りには描かれていないことを理解されたい。
【００１４】
本明細書で説明する１つ又はそれ以上の実施形態は、スペクトル感度に基づくモデル最適化方法に関する。当該方法の用途としては、例えば、光計測等の計測用途を挙げることができる。
【００１５】
本発明の１つ又はそれ以上の実施形態は、半導体基板又はウェーハ上の繰り返し構造体の光計測を使用した構造体分析に関する最適化されたパラメータモデルを決定する新しい方法を提供する。例えば、モデルパラメータの相関を有意に低減することができる。その結果、モデルは、より安定し、変動パラメータの数は、モデル適合を有意に損なうことなく系統的に低減することができる。
【００１６】
従来、コンテキストをもたらすために、パラメータモデルは、幾何学的パラメータ及び材料パラメータを用いて定義される。パラメータ感度は、シミュレーションで評価される。固定誤差分析は、変動される適切なパラメータセットを決定するために行われる。多くの場合、当該パラメータは高度に相関しており、これは、モデルを不安定な状態にする可能性があり、トグリングなどの影響を持ち込む可能性がある。相関パラメータの１つ又はそれ以上を固定すると、モデルを安定にすることができるが、このような固定は、最終結果としては有意な誤差を持ち込む場合がある。
【００１７】
対照的に、図１Ａは、本発明の実施形態による新しいパラメータ化を決定する方法の代表的工程を示すフローチャート１００である。フローチャート１００を参照すると、工程１０２において、モデルパラメータに対してスペクトルの感度分析を行う。工程１０４及び１０６において、スペクトル情報を使用して、変換によるパラメータ相関を最小にする新しいパラメータ化を決定する。一般に、これらの工程は、波長、偏光、角度、及びコヒーレンス状態などの関数として測定された信号を用いて作動することを含む。特定の実施形態では、以下で更に詳細に説明するように、主成分分析（ＰＣＡ）を使用する。工程１０８にて、新しいモデルパラメータの公称値及び範囲を定義し、古いパラメータは新しいパラメータの関数として制約される。
【００１８】
前述したように、フローチャート１００の方法は、ＰＣＡパラメータ化を使用することを含むことができる。感度分析へのＰＣＡの使用は、パラメータ空間の各点について異なる場合がある。第１の例示的な事例としては、公称値のＰＣＡを行い、パラメータ空間内の異なる点に関する誤差／相関を無視することを含む。第２の例示的な事例としては、パラメータ空間内の全ての複数の点からのデータを使用して（例えば、ＡｃｕＳｈａｐｅからの標準的な又は詳細な分析を使用して）ＰＣＡを行うことを含む。この値を平均化し、次に全ての点から感度を収集し、ＰＣＡをデータセット全体で適用する。第３の例示的な事例としては、回帰及びライブラリ検索中にリアルタイムで計算されるようにＰＣＡを行うことを含む。当該手法では、局所空間は、回帰の各ステップ中にサンプリングする。次に、パラメータ化の大域モデルを幾何学的パラメータの関数として生成する。
【００１９】
１つの実施形態では、パラメータ空間内の各サンプル点に関してＰＣＡパラメータ化を計算することによりパラメータ化モデルを取得する。パラメータ化方程式内の各係数に関してモデルを生成するが、各係数は、幾何学的パラメータの関数である。回帰の各工程中に、パラメータ化は、パラメータ化モデルを使用して構築する。１つの当該実施形態では、ニューラルネットワークモデルの具体化（例えば（ＧＰ１、ＧＰ２、ＧＰ３、・・・）→（ｃｍ１），又は（ＧＰ１、ＧＰ２、ＧＰ３、・・・）→（ｃｍ１、ｃｍ２、ｃｍ３、・・・））を使用する。
【００２０】
図１Ｂは、本発明の実施形態による、ＰＣＡアプリケーションにおける検討事項を示すフローチャート１５０である。フローチャート１５０を参照すると、ＰＣＡ１５２は無相関の主成分（ＰＣ）パラメータ１５４の使用を含む。無相関のＰＣパラメータ１５４の使用により、結果的に、ライブラリ訓練の向上及び高速化１５６、及び／又はトグリングがライブラリにない安定したモデル１５８を得ることができる。ＰＣＡ１５２は、スペクトル変化の大部分を第１の少数のパラメータ内に集中させること１６０を含むこともできる。これは低減されたＤＯＦ１６２につながる（例えば、ライブラリ１６４の小規模化及び／又は回帰及びライブラリ生成の高速化１６６を提供する）ことができる。また、同じＤＯＦに関して効果的により多くのＧＰを使用することは１６８、結果的に、例えば、より良好な適合、低いｃｈｉ２を提供することができる１７０。更に、最適ＤＯＦを推定することができ１７２、異なるサブシステムを評価することができ１７４、複数のサブシステム及びターゲットの使用を評価することができ１７６、及び／又は自動波長選択を行うことができる１７８。ＰＣＡ手法は、形状発見１８２及び／又はプロセス変化パラメータ化手法１８４などの、新しいアプリケーションを含むか又は可能にすることもできる１８０。
【００２１】
別の実施形態では、本明細書で説明する方法は、特定の構造体をモデル化するのに必要なＤｏＦの予測を含む。１つの当該実施形態では、２つの方法、つまりＰＣＡ及びＦｕｎｃｔｉｏｎ＋Ｄｅｌｔａが、非幾何学的なパラメータ化に関して定義される。パラメータ化のＦｕｎｃｔｉｏｎ＋Ｄｅｌｔａ形式は、線形及び非線形パラメータ相関に適用することができる。このようにして、モデル化によるパラメータ空間低減（例えば、ライブラリサイズ低減）を線形及び非線形パラメータ空間について実現することができる。その結果、本明細書で説明する方法の１つ又はそれ以上を使用して、対応する感度及び相関分析結果を向上させることができる。
【００２２】
前述の方法は、より複雑な手順で実行することができる。例えば、図２は、本発明の実施形態による、例えば、最適化されたモデルを決定するための新しいパラメータ化を決定する方法における代表的な工程を示すフローチャート２００である。フローチャート２００を参照すると、工程２０２において、スペクトル及び対応する感度を所定のモデルを使用して計算する。工程２０４において、ＰＣＡなどの分析を適切な変換を決定するために行う。工程２０６において、変換されたパラメータを用いてモデルを再パラメータ化し、工程２０８において、公称値及び新しいパラメータの範囲を決定する。工程２１０において、どのパラメータセットを変動させて、どれを固定する必要があるかについて判断する。工程２１２において、新しいモデルに対する回帰を行う。工程２１４において、良好な適合が達成された場合、最適化されたモデルが２１６にて取得される。そうではない場合には、良好な適合が見つかるまで工程２１０及び工程２１２を繰り返す。
【００２３】
前述の方法の利点として、図４に関連して以下で更に詳細に説明するように、パラメータ相関の排除又は有意な低減を挙げることができるが、これらに限定されない。例えば、（１）冗長なパラメータは排除され、その結果、問題の次元の数が低減されて、ライブラリの小規模化、ライブラリ及び回帰計算の高速化が可能となり、（２）数値的不安定性が低減され、これは、ほぼ同じ適合品質でいくつかの互角の形状解法を見つけるモデル適合化アルゴリズムを緩和する（例えば、正しい形状並びに誤った形状を含む可能性を緩和する）ことを助けることができる等の、モデルにおけるパラメータ相関低減のいくつかの利点がある。別の利点では、新しいパラメータは、感度を低下させることにより自然に整理され、既存の最もよく知られている方法（ＢＫＭ）を簡単に適用できる点にある。別の利点としては、図５に関連して以下で更に詳細に説明するように自由度（ＤＯＦ）の最小の数を推定する改良された方法を提供する能力を挙げることができる。
【００２４】
更なる利点としては、同数のモデルパラメータについてモデル適合を向上させるより効率的な方法を提供する能力を挙げることができる。また、例えば、以下で更に詳細に説明するように、モデルを最適化するより強固な方法を提供することができる。図６は、変動パラメータＨＴ１及びＨＴ２が高度に相関して高い感度を有するモデルを示す。他の利点としては、より良好なモデル適合の機会を作るために、元のモデルのより多くのパラメータを効率的に変動させる能力を挙げることができる。例えば、１０個のＤＯＦ幾何学的パラメータによるモデルから作った５個のＤＯＦ  ＰＣＡパラメータによるモデルは、５個のＤＯＦ幾何学的パラメータによるモデルよりも良好な適合を有することができる。これにより、モデル安定性を向上させることができる。別の利点としては、ライブラリサイズ及び回帰トグリングの影響の低減を挙げることができる。本質的に、回帰に対するライブラリの適合が改善される。前述した方法の他の利点としては、ライブラリサイズ（例えば、ＤＯＦを低減することにより）を低減して、ライブラリ構造（例えば、無相関のパラメータの使用のために）を改善する能力を挙げることができる。更に、分析、回帰、及びライブラリ生成回数を低減することができ（例えば、ＤＯＦを低減することにより）、プロセス変化の特性分析を改善することができる。１つの実施形態では、ライブラリは元の関数又は数学モデルの縮小モデルとして定義されるので、ライブラリを有する関数／数学モデルの評価が高速であるが、結果として得られる値は、元の値に密接に近似することを理解されたい。
【００２５】
１つの実施形態では、モデル化のための前述した方法を使用して、形状発見に関する高いＤＯＦを有する離散化されたモデルの使用が可能になる。これにより、離散度が高いが単純な初期モデルを使用することによって複雑な形状を決定することが可能になる。一例として、図３は、本発明の実施形態による、新しいパラメータ化を決定する別の方法に関する代表的な工程を示すフローチャート３００である。フローチャート３００を参照すると、工程３０２において、離散度が高いモデルを作製する。工程３０４において、スペクトル及び光線感度を計算し、次に、工程３０６においてＰＣＡを行う。工程３０８及び３１０において、新しいＰＣＡパラメータ化を行う。次に、工程３１２において、自由度（ＤｏＦ）を低減する。工程３１４において、回帰を実行して、プロセス空間を横切る形状及び形状変化を発見する。結果として得られたモデルは、適合が良好な場合３１６、そのまま使用するか、又は工程３１８及び３２０において適切な特徴（例えば、湾曲、頂部又は丸い特徴）を使用することにより簡素化する。適合が良好ではない場合、良好な適合が見つかるまで工程３１２及び３１４を繰り返すことができる。
【００２６】
図４は、本発明の実施形態によるデバイス１〜７の関数としての相関範囲のプロット４００であり、ＰＣＡｍｉｎ及びＰＣＡｍａｘ範囲及び関連の最小／最大範囲を示す。プロット４００を参照すると、パラメータ相関の排除又は有意な低減は、ＰＣＡ計算中にスペクトル感度分析を使用して達成することができる。
【００２７】
図５は、本発明の実施形態による単数値及び累積的比率を示す、主成分解析（ＰＣＡ）の自由度（ＤＯＦ）の関数としての主成分のプロット５００である。プロット５００を参照すると、この実施例では近似的に８ＤｏＦが必要である。もっと多くを使用すると、モデルが不安定性になる可能性があり、一方、少なくすると、全てのスペクトル感度を取得することができないはずである。従って、良好なモデル適合に関する自由度（ＤＯＦ）の最小数を推定することができる。
【００２８】
図６は、本発明の実施形態による、変動パラメータＨＴ１及びＨＴ２を有するモデル６００を示す。モデル６００を参照すると、変動パラメータＨＴ１及びＨＴ２は、高度に相関されると共に高い感度を有する。モデルは、数値的な不安定性に起因して最初は失敗する可能性がある。しかしながら、パラメータ化の変更後、新しいモデルによって、両方の高さは、新しいパラメータＰ１によって制御された方法で変化することができる。従って、モデルを最適化する、より強固な方法が提供される。
【００２９】
全体的かつより一般的に、１つの実施形態では、新しいスペクトル感度を基本としたパラメータ化、及び旧／新モデルのパラメータ相関の決定は、以下の方法、すなわち、（１）ＰＣＡ、独立した成分分析（ＩＣＡ）、又は除歪対応分析（ＤＣＡ）を実行する、（２）自己想起型ニューラルネットワーク（ＡＡＮＮ）、ＰＣＡ−ＡＮＮ、又はカーネルＰＣＡなどの非線形方法を実行する、（３）拘束方程式を見つけるために遺伝的アルゴリズム及び遺伝的プログラミングを使用してパラメータ化空間内を検索する、（４）上記の方法を実行して、カスタムユーザ定義方程式を追加／修正する、（５）パラメータ空間内の複数の点から取得された組合せスペクトル感度データを使用することによって上記の方法を実行する、（６）複数の光線から取得された組合せスペクトル感度データ（例えば、方位角（Ａｚ）、入射角（ＡＯＩ）、及び偏光状態）を使用することによって上記の方法を実行する、（７）プロセス変化範囲のパラメータ空間内の現在の点に基づいてパラメータ化を適応変更する、（８）相関が最小限に抑えられるか、又はほぼ最小限に抑えられるように変換係数を適合／最適化する、及び／又は（９）感度行列、その近接近似又は感度行列の対角スケーリングなどの感度行列の関数に適用される前述の手法の１つを実行する、方法の１つ又はそれ以上で行うことができる。
【００３０】
実施形態では、最も可能な計測サブシステム又はサブシステムの組み合わせを選択する前述した方法の１つ又はそれ以上を実行することができる。一例として、分光器偏光解析法（ＳＥ）は、約７０°のＡＯＩで実行するか、又はＳＥ及び角度分解反射率測定の組み合せ、又はＳＡＸＳなどのＸ線計測、又は電子線方法を使用することができる。この方法は、異なるサブシステム上でＰＣＡを実行して、異なる計測サブシステム又はサブシステムの組み合わせにより確実に測定することができるＰＣＡパラメータ数を評価することを含む。
【００３１】
１つの実施形態では、前述した方法の１つ又はそれ以上を、幾何学的モデル（例えば、臨界寸法（ＣＤ）又は膜厚値を使用）、材料パラメータ（例えば、ｎ＆ｋ、組成、又は密度値を使用）、システムパラメータ（例えば、ＡＯＩ、方位角、波長、回折角度、偏光子角度値を使用）又はその組み合わせを使用して実行することができる。本明細書で説明する手法は、例えば、引用により本明細書で組み込まれる、ＫＬＡ―Ｔｅｎｃｏｒに付与された米国特許第７，４７８，０１９号「複数の工具及び構造体分析」に開示されている、複数のターゲットで（及び／又は複数の工具で）計測を最適化するために使用することもできる。更に、本明細書で説明する方法は、フィードフォワード、フィードサイドウェイ、及び一斉分析を使用して複数のデータセットで使用することができる。特定の実施形態では、上記の手法の１つ又はそれ以上は、動作中のパラメータのサブセットに適用される。
【００３２】
前述したスペクトル感度手法の一般的な利点は、複数のパラメータ相関を自由度の高いモデルから排除することによって、応用エンジニアリングの意思決定プロセスの有意な簡素化を含む。また、よりコンパクトなパラメータ化がもたらされる。また、回帰及びライブラリパフォーマンスの安定化がもたらされるので、高品質かつ迅速なアプリケーションソリューションが得られる。
【００３３】
前述したように、光学モデル等の本発明の１つ又はそれ以上の実施形態は、モデルの改善を対象とすることもできる。本発明の実施形態の精神及び範囲内で想定される多くの可能性のある再パラメータ化の１つの実施例として、３次元構造体のパラメータは、モデル化を目的として選択することができる。図７は、本発明の実施形態による、プロセス手法により製作される半導体構造体７００の二重横断面の斜視図を示す。一例として、半導体構造体は、エッチング特徴７０２及びエッチング特徴７０２内の内部トポグラフィ７０４を有する。半導体構造体７００を製作するために使用されるプロセスの結果として、エッチングプロセス等の、現実的に構造体の全体的な形状及び詳細な特徴に関する選択肢のサブセットだけが存在する。
【００３４】
従って、可能性のある全ての組み合わせを、当該構造体をモデル化するために使用する必要はない。例えば、図８は、本発明の実施形態による、図７の構造体をモデル化するために使用することができる半導体構造体モデル８００の二重横断面の斜視図を示す。図８を参照すると、構造体７００の製作に関して有限の可能性のある結果が存在するので、モデル８００は、パラメータのサブセットに重点を置いている。特定の非限定的な実施例として、構造体高さ（ＨＴ）８０２、構造体幅（８０４）、頂部臨界寸法（ＴＣＤ）８０６、及び底部臨界寸法（ＢＣＤ）８０８は、モデル化プロセスで分析できる可能性のあるパラメータとして示されている。従って、プロセス変化が結果として得られる構造体の外形形状を必然的に変えることになるが、複数の特徴は、同様に、影響を受ける場合がある。換言すれば、パラメータは、相関性があると見ることができる。プロセスＤＯＦは、独立した変化の数である。ユーザは、いくつのパラメータを変動させるかを決定する。モデルＤＯＦは、ユーザが変動させるために選択した幾何学的パラメータの数である。
【００３５】
更にプロセスＤＯＦとモデルＤＯＦの関係を示すために、図９は、本発明の実施形態による、第１の軸線９０２に沿ったモデルＤＯＦ、第２の直交する軸線９０４に沿ったプロセスＤＯＦ、及び、第１の軸線と第２の軸線との間に位置する最適適合軸線９０６のプロット９００である。プロット９００を参照すると、プロセスＤＯＦ軸線９０４に過度に近接した空間において、モデル化適合不良がもたらされる。例えば、特定の特徴は、モデル化することができないか又は不適切に定義されている。一方、モデルＤＯＦ軸線９０２に過度に近接した空間において、トグリングが生じる可能性がある。例えば、複数の最小値が存在する可能性があるか、又はこの空間において特徴パラメータが過度に定義される可能性がある。従って、最適適合９０６は、軸線９０２又は９０４のいずれにも過度に近接しない。
【００３６】
前述の方法は、構造体の最適化モデルから導出されたシミュレートされたスペクトルを提供することを含み得ることを理解されたい。１つの実施形態では、これに加えて、本方法は、シミュレートされたスペクトルを構造体から導出されたサンプルスペクトルと比較することを含み得る。当該工程を実行する方法を説明する実施形態は、以下に更に詳細に説明する。
【００３７】
一般に、回折信号の次数は、周期構造体から導出されたものとしてシミュレートすることができる。ゼロ次数は、周期構造体の通常のＮに対して、仮想入射ビームの入射角に等しい角度での回折信号を表す。より高い回折次数は、＋１、＋２、＋３、−１、−２、−３等として示される。エバネッセント次数として知られている他の次数を検討することもできる。本発明の実施形態により、シミュレートされた回折信号は、光計測で使用するたけに生成される。例えば、構造形状及び膜厚さ等のプロファイルパラメータは、光計測で使用するためにモデル化することができる。構造体の屈折率及び消光率（ｎ及びｋ）等の、材料の光学特性を光計測で使用するためにモデル化することもできる。
【００３８】
計算ベースのシミュレートされた回折次数は、多くの膜に基づいてパターン化された半導体膜又は構造体等の、パターン化膜に関するプロファイルパラメータを示すことができ、自動化プロセス又は機器制御を較正するために使用することができる。図１０は、本発明の実施形態による、自動化プロセス及び機器制御のための構造パラメータを決定及び利用する例示的な一連の工程を表すフローチャート１０００を示す。
【００３９】
フローチャート１０００の工程１００２を参照すると、測定された回折信号セットからパラメータを抽出するために、ライブラリ又は訓練された機械学習システム（ＭＬＳ）を構築する。工程１００４において、構造体の少なくとも１つのパラメータをライブラリ又は訓練されたＭＬＳを使用して決定する。工程１００６において、少なくとも１つのパラメータを、処理工程を実行するように構成された製作クラスタに送信するが、処理工程は、測定工程１００４が行われる前に又はその後に半導体製造工程で実行することができる。工程１００８において、少なくとも１つの送信されたパラメータを使用して、製作クラスタによって実行される処理工程に関するプロセス変数又は機器設定を修正する。
【００４０】
機械学習システム及びアルゴリズムの詳細な説明に関しては、全体が参照により本明細書に組み込まれている２００３年６月２７日出願の米国特許第７，８３１，５２８号「機械学習システムを使用した半導体ウェーハ上に形成された構造体の光計測」を参照されたい。２次元繰り返し構造体のための回折次数最適化の説明に関しては、全体が引用により本明細書に組み込まれている２００６年３月２４日出願の米国特許第７，４２８，０６０号「２次元構造体のための回折次数の選択の最適化」を参照されたい。
【００４１】
図１１は、本発明の実施形態による、自動化プロセス及び機器制御のための、プロファイル又は膜厚さパラメータ等の構造パラメータを決定及び利用するシステム１１００の例示的なブロック図である。システム１１００は、第１の製作クラスタ１１０２及び光計測システム１１０４を含む。また、システム１１００は、第２の製作クラスタ１１０６を含む。図１１では、第２の製作クラスタ１１０６は、第１の製作クラスタ１１０２の後方にあるものとして示されているが、第２の製作クラスタ１１０６は、システム１１００において（及び、例えば、製造工程において）、第１の製作クラスタ１１０２の前方に配置できることを理解されたい。
【００４２】
１つの例示的な実施形態では、光計測システム１１０４は、光学測定ツール１１０８及びプロセッサ１１１０を含む。光学測定ツール１１０８は、構造体から取得した回折信号を測定するように構成される。測定された回折信号とシミュレートされた回折信号とが一致する場合、プロファイル又は膜厚パラメータの１つ又はそれ以上の値は、シミュレートされた回折信号に関連したプロファイル又は膜厚パラメータの１つ又はそれ以上の値として決定される。
【００４３】
１つの例示的な実施形態では、光計測システム１１０４は、例えば、複数のシミュレートされた回折信号及び複数のシミュレートされた回折信号に関連した１つ又はそれ以上のプロファイル又は膜厚パラメータの複数の値を有するライブラリ１１１２を含むこともできる。前述したように、ライブラリは、事前に生成することができる。計測プロセッサ１１１０を使用して、構造体から取得された測定された回折信号をライブラ内の複数のシミュレートされた回折信号と比較することができる。適合シミュレート回折信号が見つかった場合、ライブラリ内の適合シミュレート回折信号に関連したプロファイル又は膜厚パラメータの１つの又はそれ以上の値は、構造体を製作するためにウェーハアプリケーション内で使用されたプロファイル又は膜厚パラメータの１つ又はそれ以上の値であると仮定される。
【００４４】
また、システム１１００は、計測プロセッサ１１１６を含む。１つの例示的な実施形態では、プロセッサ１１１０は、例えば、１つ又はそれ以上のプロファイル又は膜厚パラメータの１つ又はそれ以上の値を計測プロセッサ１１１６に送信することができる。次に、計測プロセッサ１１１６は、光計測システム１１０４を使用して決定された１つ又はそれ以上のプロファイル又は膜厚パラメータの１つ又はそれ以上の値に基づいて、第１の製作クラスタ１１０２の１つ又はそれ以上のプロセスパラメータ又は機器設定を調整することができる。計測プロセッサ１１１６は、１つ又はそれ以上のプロファイルの１つ又はそれ以上の値又は光計測システム１１０４を使用して決定された膜厚パラメータに基づいて、第２の製作クラスタ１１０６の１つ又はそれ以上のプロセスパラメータ又は機器設定を調整することもできる。前述したように、製作クラスタ１１０６は、製作クラスタ１１０２の前で又はその後でウェーハを処理することができる。別の例示的な実施形態では、プロセッサ１１１０は、測定された回折信号セットを機械学習システム１１１４への入力として、及びプロファイル又は膜厚パラメータを機械学習システム１１１４の期待される出力として使用して、機械学習システム１１１４を訓練するように構成される。
【００４５】
１つの実施形態では、構造体モデルの最適化は、３次元回折格子構造体を使用することを含む。本明細書で使用する場合、用語「３次元回折格子構造体」は、ｚ方向での深さに加えて２つの水平方向の寸法が変わるｘ−ｙプロファイルを有する構造体を呼ぶ。例えば、図１２Ａは、本発明の実施形態による、ｘ−ｙ平面で変わるプロファイルを有する周期的回折格子１２００を示す。周期的回折格子のプロファイルは、ｘ−ｙプロファイルの関数としてｚ方向で変わる。
【００４６】
１つの実施形態では、構造体モデルの最適化は、２次元回折格子構造体を使用することを含む。本明細書で使用する場合、用語「２次元回折格子構造体」は、ｚ方向での深さに加えて１つの水平方向寸法だけが変わるｘ−ｙプロファイルを有する構造体を呼ぶ。例えば、図１２Ｂは、本発明の実施形態による、ｙ方向ではなくｘ方向で変わるプロファイルを有する周期的回折格子を示す。周期的回折格子のプロファイルは、ｘプロファイルの関数としてｘ方向で変わる。２次元構造体のｙ方向の変化の欠如は無限である必要はないが、パターンのいかなる中断も長距離として考えられ、例えば、ｙ方向のパターンのいかなる中断も、ｘ方向内のパターンの中断よりも実質的にもっと離れていることを理解されたい。
【００４７】
本発明の実施形態は、様々な膜積層体に適切であり得る。例えば、１つの実施形態では、臨界寸法（ＣＤ）プロファイル又は構造体のパラメータを最適化する方法は、基板上に形成された絶縁膜、半導体膜、及び金属膜を含む膜積層体に関して実行される。実施形態では、膜積層体は、単層又は複数の層を含む。また、本発明の実施形態では、分析又は測定された回折格子構造体は、３次元構成要素及び２次元構成要素の両方を含む。例えば、シミュレートされた回折データに基づいた計算の効率は、全体的な構造体及び回折データに対する２次元成分による、より単純な寄与率を上手く利用することによって最適化することができる。
【００４８】
図１３は、本発明の実施形態による、２次元構成要素及び３次元構成要素の両方を有する構造体の横断面図を表す。図１３を参照すると、構造体１３００は、基板１３０６上方の２次元構成要素１３０２と３次元構成要素１３０４とを有する。２次元構成要素の回折格子は、方向２に沿って延在するが、３次元成分の回折格子は、方向１及び２に沿って延在する。１つの実施形態では、図１３に示すように、方向１は、方向２と直交する。別の実施形態では、方向１は、方向２と直交しない。
【００４９】
上記の方法は、初期又は予備モデルのテスト後に使用する応用エンジニアリングのユーティリティとしての「Ａｃｕｓｈａｐｅ」等の光学臨界寸法（ＯＣＤ）製品で実行することができる。また、「ＣＯＭＳＯＬマルチフィジックス」等の市販のソフトウェアは、修正用途でＯＣＤモデルの領域を識別するために使用することができる。当該ソフトウェアアプリケーションからのシミュレーション結果は、成功したモデル改善についての領域を予測するために使用することができる。
【００５０】
１つの実施形態では、構造体のモデルを最適化する方法は、最適化されたパラメータに基づいてプロセスツールのパラメータを変更することを更に含む。プロセスツールを協調した変更は、限定されるものではないがフィードバック法、フィードフォワード法、その場制御法等の方法を使用することで実行できる。
【００５１】
本発明の実施形態による構造体モデルを最適化する方法は、シミュレートされたスペクトルをサンプルスペクトルと比較することを更に含む。１つの実施形態では、回折次数セットは、それぞれ図１４及び図１５に関連して以下で説明する光計測システム１４００又は１５５０等の偏光解析光計測システムによって生成された２次元又は３次元回折格子構造体からの回折信号を提示するためにシミュレートされる。しかしながら、同じ概念及び原理は、反射率測定システム等の他の光計測システムに同様に適用されることを理解されたい。提示される回折信号は、限定されるものではないが、プロファイル、寸法、材料組成、又は膜厚等の２次元及び３次元回折格子構造体の特徴に相当することができる。
【００５２】
図１４は、本発明の実施形態による半導体ウェーハ上の構造体のパラメータを決定するための光計測の使用を示すアーキテクチャ図である。光計測システム１４００は、ウェーハ１４０８のターゲット構造体１４０６に計測光線１４０４を投射する計測ビーム源１４０２を含む。計測光線１４０４は、ターゲット構造体１４０６の方へ入射角θで投射される（θは、入射ビーム１４０４とターゲット構造体１４０６の垂線との間の角度である）。１つの実施形態では、偏光解析器は、約６０°〜７０°の入射角を使用することができ、又は小さい角度（場合によっては０°に近いか又は垂直に近い入射）、又は７０°を上回る角度（斜入射）を使用することができる。回折ビーム１４１０は、計測光線受信器１４１２によって測定される。回折ビームデータ１４１４は、プロファイルアプリケーションサーバ１４１６に送信される。プロファイルアプリケーションサーバ１４１６は、測定された回折ビームデータ１４１４を、ターゲット構造体の臨界寸法及び分解能の様々な組み合わせを表すシミュレートされた回折ビームデータのライブラリ１４１８と比較することができる。
【００５３】
１つの例示的な実施形態では、測定された回折ビームデータ１４１４に最も良好に適合するライブラリ１４１８のインスタンスが選択される。回折スペクトル又は信号、及び関連の仮想プロファイル又は他のパラメータのライブラリが概念及び原理を示すために頻繁に使用されるが、本発明の実施形態は、例えば、プロファイル抽出に使用される回帰、ニューラルネットワーク、及び類似の方法といった、シミュレートされた回折信号及び関連のプロファイルパラメータセットを含むデータ空間に同様に適用することができることを理解されたい。選択されたライブラリ１４１６のインスタンスの仮想プロファイル及び関連の臨界寸法は、ターゲット構造体１２０６の特徴の実際の断面プロファイル及び臨界寸法に対応すると仮定される。光計測システム１４００は、反射率計、偏光解析器、又は他の光計測デバイスを利用して、回折ビーム又は信号を測定することができる。
【００５４】
本発明の実施形態の説明を容易にするために、偏光解析光計測システムを使用して上記の概念及び原理を示す。同じ概念及び原理を反射率測定システム等の他の光計測システムに同様に適用されることを理解されたい。１つの実施形態では、光学光波散乱計測は、限定されるものではないが、光学分光偏光解析法（ＳＥ）、ビームプロファイル反射率測定（ＢＰＲ）、ビームプロファイル偏光解析法（ＢＰＥ）、及び紫外線反射率測定（ＵＶＲ）等の方法である。同様に、半導体ウェーハを利用して概念の適用を示すことができる。また、これらの方法及びプロセスは、繰り返し構造体を有する他の加工物に同様に適用される。
【００５５】
図１５は、本発明の実施形態による、半導体ウェーハ上の構造体のパラメータを決定するためのビームプロファイル反射率測定及び／又はビームプロファイル偏光解析法の使用を示すアーキテクチャ図である。光計測システム１５５０は、偏光計測ビーム１５５４を生成する計測ビーム源１５５２を含む。この計測ビームは、１０ナノメートル又はそれ以下の狭帯域幅を有することが好ましい。いくつかの実施形態では、ビーム源１５５２はフィルタを切り換えることによって、又は異なるレーザ又は高輝度発光ダイオードの間で切替えることによって異なる波長のビームを出力することができる。この光線の一部は、ビーム分割器１５５５で反射して、高い開口率（ＮＡ）好ましくは約０．９又は０．９５のＮＡを有する対物レンズ１５５８によって、ウェーハ１５０８のターゲット構造体１５０６上に集束される。ビーム分割器で反射しない光線１５５４の一部は、光線強度モニタ１５５７に導かれる。計測ビームは、随意的に、対物レンズ１５５８の前に１／４波長板１５５６を通過することができる。
【００５６】
ターゲットからの反射後、反射ビーム１５６０は、対物レンズを再び通過して、１つ又はそれ以上の検出器に導かれる。随意的な１／４波長板１５５６が存在する場合、光線は、ビーム分割器１５５５に伝達される前に１／４波長板を再び通過する。随意的に、ビーム分割器の後で、反射ビーム１５６０は、位置１５５６の代わりとして位置１５５９において１／４波長板を通過することができる。１／４波長板が位置１５５６に存在する場合、１／４波長板は、入射ビーム及び反射ビームを修正することになる。１／４波長板が位置１５５９に存在する場合、反射ビームのみを修正することになる。いくつかの実施形態では、波長板は、どの位置にも存在しなくてもよく、又は波長板は、行われる測定に応じてスイッチオン又はオフする場合がある。いくつかの実施形態では、波長板は、実質的に１／４波とは遅角特性を有すること、即ち、遅角値は９０°を実質的に上回るか、又は実質的に９０°未満であることが望ましい場合があることを理解されたい。
【００５７】
偏光子又は分極ビーム分割器１５６２は、反射ビーム１５６０の１つの偏光状態を検出器１５６４に導き、随意的に、異なる偏光状態を随意的な第２の検出器１５６６に導く。検出器１５６４及び１５６６は、１次元（ライン）検出器又は２次元（アレイ）検出器とすることができる。検出器の各要素は、ターゲットから反射する対応する光線に関するＡＯＩ及び方位角度の異なる組み合わせに対応する。検出器からの回折ビームデータ１５１４は、光線強度データ１５７０と一緒にプロファイルアプリケーションサーバ１５１６に送信される。プロファイルアプリケーションサーバ１５１６は、光線強度データ１５７０によって正規化又は補正された後の測定回折ビームデータ１５１４を、ターゲット構造体の臨界寸法及び分解能の種々の組み合わせを提示するシミュレートされた回折ビームデータのライブラリ１５１８と比較することができる。
【００５８】
本発明で使用する回折ビームデータ又は信号を測定するために用いることができるシステムの詳細な説明に関しては、本明細書に引用により開示内容全体が組み込まれている、１９９９年２月１１日出願の米国特許第６，７３４，９６７号「集束ビーム分光偏光解析方法及びシステム」、１９９８年１月２９日出願の米国特許第６，２７８，５１９号「半導体上の多層薄膜スタックを分析する装置」を参照されたい。この２つの特許は、分光器偏光解析器、単一波長偏光解析器、広帯域反射率計、ＤＵＶ反射率計、ビームプロファイル反射率計、及びビームプロファイル偏光解析器の１つ又はそれ以上を含む、複数の測定サブシステムで構成することができる測定システムを説明している。これらの測定サブシステムを個別に又は組み合わせて使用して、膜及びパターン化された構造体からの反射又は回析光線を測定する。これらの測定において収集された信号を分析して、本発明の実施形態による半導体ウェーハ上の構造体のパラメータを決定することができる。
【００５９】
本発明の実施形態は、本発明によるプロセスを実行するようにコンピュータシステム（又は他の電子デバイス）をプログラムするために使用することができる命令が記憶されているマシン可読媒体を含むことができるコンピュータプログラム製品又はソフトウェアとして提供することができる。マシン可読媒体は、情報をマシン（例えば、コンピュータ）により読取り可能な形で記憶又は送信する任意のメカニズムを含む。例えば、マシン可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、マシン（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイスなど）、マシン（例えば、コンピュータ）可読伝送媒体（電気的、光学的、音響的、又は他の形態の伝播信号（例えば、赤外線信号、デジタル信号など））等を含む。
【００６０】
図１６は、本明細書で説明する方法の任意の１つ又はそれ以上をマシンに実行させる命令セットを実行することができるコンピュータシステムの例示的な形態のマシンの概略図を示す。別の実施形態では、マシンは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、エクストラネット、又はインターネット内で他のマシンに接続することができる（例えば、ネットワーク化）。マシンは、サーバクライアントネットワーク環境においてサーバ又はクライアントマシンとして、又はピアツーピア（又は、分散型）ネットワーク環境においてピアマシンとして動作することができる。マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、サーバ、ネットワークルータ、スイッチ又はブリッジ、若しくはそのマシンが行うアクションを指定する命令セット（シーケンシャル又はその他）を実行することができる任意のマシンとすることができる。更に、単一のマシンのみが例示されるが、用語「マシン」は、また、本明細書で説明する方法の任意の１つ又はそれ以上を実行するために個別に又は共同で１つの命令セット又は複数セットを実行するマシン（例えば、コンピュータ）の任意の集まりを含むと見なすべきである。
【００６１】
例示的なコンピュータシステム１６００は、プロセッサ１６０２、主記憶装置１６０４（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、同期型ダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）又はＲａｍｂｕｓ  ＤＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）などの動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））、静的メモリ１６０６（例えば、フラッシュメモリ、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）など）及びバス１６３０を経由して互いと通信する二次メモリ１６１８（例えば、データストレージデバイス）を含む。
【００６２】
プロセッサ１６０２は、マイクロプロセッサ、中央演算処理装置などの１つ又はそれ以上の汎用処理デバイスを表す。更に詳しくは、プロセッサ１６０２は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実行するプロセッサ又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサとすることができる。プロセッサ１６０２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどの１つ又はそれ以上の専用処理デバイスとすることもできる。プロセッサ１６０２は、本明細書で説明する工程を実行する処理ロジック１６２６を実行するように構成される。
【００６３】
コンピュータシステム１６００は、ネットワークインタフェースデバイス１６０８を更に含むことができる。コンピュータシステム１６００は、ビデオディスプレイ装置１６１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又はブラウン管（ＣＲＴ））、英数字入力デバイス１６１２（例えば、キーボード）、カーソルコントロールデバイス１６１４（例えば、マウス）及び信号発生デバイス１６１６（例えば、スピーカ）も含むことができる。
【００６４】
２次メモリ１６１８は、本明細書で説明する方法又は機能の任意の１つ又はそれ以上を実施する１つ又はそれ以上の命令セット（例えば、ソフトウェア１６２２）が記憶されるマシンアクセス可能記憶媒体（更に詳しくはコンピュータ可読記憶媒体）１６３１を含むことができる。また、ソフトウェア１６２２は、コンピュータシステム１６００による実行中に完全に又は少なくとも部分的に、主記憶装置１６０４及び／又はプロセッサ１６０２に常駐することができ、主記憶装置１６０４及びプロセッサ１６０２はマシン可読記憶媒体も構成する。更に、ソフトウェア１６２２は、ネットワークインタフェースデバイス１６０８を経由してネットワーク１６２０上で送信又は受信することができる。
【００６５】
例示的な実施形態では、マシンアクセス可能記憶媒体１６３１は単一の媒体として示されているが、用語「マシン可読記憶媒体」は、１つ又はそれ以上の命令セットを記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース及び／又は関連のキャッシュ及びサーバ）を含むと見なすべきである。また、用語「マシン可読記憶媒体」は、マシンによる実行のための命令セットを格納、符号化、又は伝達することができ、マシンに本発明の方法の任意の１つ又はそれ以上を実行させる任意の媒体を含むと見なすべきである。従って、用語「マシン可読記憶媒体」は、限定されるものではないが、半導体メモリ、光媒体、及び磁気媒体を含むと見なすべきである。
【００６６】
本発明の実施形態によれば、非一時的マシンアクセス可能記憶媒体には、データ処理システムに半導体基板又はウェーハ上の繰り返し構造体の計測を使用して、構造分析のためのパラメータモデルを最適化する方法を実行させる命令が記憶されている。この方法は、構造体の第１のモデルを決定することを含む。第１のモデルは、第１のパラメータセットに基づく。構造体に関するスペクトル感度変化データセットを決定する。スペクトル感度は、第１のパラメータセットに対するスペクトルの導関数によって決定する。構造体の第１のモデルは修正されて、スペクトル感度変化データセットに基づいて構造体の第２のモデルを提供するようになっている。構造体の第２のモデルは、第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータセットに基づく。その後、構造体の第２のモデルから導出されたシミュレートされたスペクトルが提供される。
【００６７】
上記の方法は、本発明の実施形態の精神及び範囲内で様々な状況下で適用できることを理解されたい。例えば、１つの実施形態では、前述の測定は、背景光の存在の有無を問わず実行される。１つの実施形態では、前述の方法は、半導体、ソーラー、発光ダイオード（ＬＥＤ）、又は関連した製作プロセスで実行される。１つの実施形態では、前述の方法は、独立型又は一体型計測ツールで使用される。
【００６８】
測定されたスペクトルの分析は、一般に、測定されたサンプルスペクトルをシミュレートされたスペクトルと比較して、測定されたサンプルを最も良く説明するモデルのパラメータ値を導き出すことを含む。図１７は、本発明の実施形態による、パラメータ化モデル及びサンプルスペクトルで始まる（例えば、１つ又はそれ以上の加工物から生じる）スペクトルライブラリを構築するための方法の工程を表すフローチャート１７００である。
【００６９】
工程１７０２において、測定されたサンプル特徴が形成された材料の特性（例えば、屈折率又はｎ値、ｋ値））を指定するために、ユーザが材料ファイルセットを定義する。
【００７０】
工程１７０４において、光波散乱計測ユーザは、測定される周期的回折格子特徴内に存在する材料に対応する多量の材料をアセンブルするために材料ファイルの１つ又はそれ以上を選択することによって、期待されるサンプル構造体の公称モデルを定義する。当該ユーザ定義モデルは、測定される特徴の形状を特徴づける厚さ、臨界寸法（ＣＤ）、側壁角度（ＳＷＡ）、高さ（ＨＴ）、縁部粗度、隅部Ｒ処理半径等の、モデルパラメータの公称値の定義によって更にパラメータ化することができる。２次元モデル（即ち、プロファイル）を定義するのか又は３次元モデルを定義するのかに応じて、３０〜５０個、又はそれ以上の当該モデルパラメータを有することはまれではない。
【００７１】
パラメータ化されたモデルから、所定の回折格子パラメータ値セットに関するシミュレートされたスペクトルは、厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）等の厳密回折モデル化アルゴリズムを使用して計算することができる。次に、工程１７０６において、回帰分析は、パラメータ化されたモデルが、測定された回折スペクトルを予め定義された適合基準に適合させるシミュレートされたスペクトルに対応する最終プロファイルモデル（２次元用）を特徴付けるパラメータ値セットに収束するまで行われる。適合シミュレート回折信号に関連した最終プロファイルモデルは、モデルが生成された構造体の実際のプロファイルを表すと仮定される。
【００７２】
次に、工程１７０８において、適合シミュレートスペクトル及び／又は関連の最適化されたプロファイルモデルは、パラメータ化された最終プロファイルモデルの値を摂動させることによってシミュレートされた回折スペクトルのライブラリを構築するために利用することができる。次に、結果として得られたシミュレート回折スペクトルのライブラリは、測定された回折格子構造体が仕様に従って製作されたか否かを判断するために、製造環境で作動する光波散乱計測測定システムで用いることができる。ライブラリ生成１７０８は、各々が１つ又はそれ以上のモデル化されたプロファイルパラメータセットを含む、複数のプロファイルの各々に関する、シミュレートされたスペクトル情報を生成する、ニューラルネットワーク等の機械学習システムを含むことができる。ライブラリを生成するために、機械学習システム自体は、スペクトル情報の訓練データセットに基づいて、何らかの訓練を受ける必要があるであろう。当該訓練は、計算集約型とすることができ、及び／又は、異なるモデル及び／又はプロファイルパラメータ領域に関して繰り返す必要がある場合がある。ライブラリを生成する計算負荷において無視できない非効率は、訓練データセットのサイズに関するユーザの判断によって導入される場合がある。例えば、過度に大きな訓練データセットの選択により、結果的に訓練のために必要のない計算がもたらされる可能性があり、一方、不十分なサイズの訓練データセットによる訓練は、ライブラリを生成するための再訓練が必要となる場合がある。
【００７３】
いくつかのアプリケーションに関して、ライブラリの構築を必要としない場合がある。構造体のパラメータモデルが作成及び最適化された後、前述したものと類似の回帰分析をリアルタイムに使用して、回折ビームデータが収集される際に、各ターゲットについて最良の適合パラメータ値を決定することができる。構造体が比較的単純である場合（例えば２Ｄ構造体）、又は少数のパラメータのみを測定する必要がある場合、回帰は、ライブラリを使用することよりも遅くなる場合があるとしても十分に早いであろう。他の場合、回帰を使用する必要以上の適応性により、ライブラリの使用を上回る測定時間の何らかの増加は正当化することができる。本発明で使用するためのＯＣＤデータのリアルタイム回帰を可能とする方法及びシステムの詳細な説明に関しては、開示内容全体が引用により本明細書に組み入れられている２００５年７月８日出願の米国特許第７，０３１，８４８号「半導体上の周期構造体のリアルタイム分析」を参照されたい。
【００７４】
図１８は、本発明の実施形態による光学パラメータモデルを使用するライブラリを作製及び最適化する方法における工程を表すフローチャート１８００を示す。図示の全ての工程は常に必要ではない。一部のライブラリは、図示の工程サブセットを使用して最適化することができる。本発明の範囲から逸脱することなく、これらの工程の一部は、異なるシーケンスで実行できること、又は別の工程をシーケンスに挿入できることを理解されたい。
【００７５】
工程１８０１を参照すると、ライブラリはパラメータモデルを使用して作成する。そのパラメータモデルは、フローチャート１００、２００、又は３００に関連して説明したプロセスの１つなどのプロセスを使用して作成及び最適化することがでる。ライブラリは、ライブラリサイズを小規模に維持してライブラリの整合又は検索をスピードアップするために、利用可能な波長及び角度のサブセットに関して作成されることが好ましい。その後、ライブラリは、工程１８０２に示すように、動的精度信号データに適合して、従ってこのライブラリを使用して測定の精度又は繰返し性を判定するために使用される。結果として得られた精度が要件を満たさない場合（工程１８０４）、使用する波長及び／又は角度及び／又は偏光状態の数は、工程１８０３に示すように増大させる必要があり、更にプロセスを繰り返す必要がある。動的精度が必要以上に有意に良好な場合、ライブラリを小規模化及び高速化するために波長及び／又は角度及び／又は偏光状態の数を低減することが望ましい場合があることを理解されたい。本発明の実施形態を使用して、更にどの波長、入射角、方位角、及び／又は偏光状態をライブラリに含めるか判定することができる。
【００７６】
精度を得るためにライブラリが最適化される場合、工程１８０５に示すように、利用可能な任意の追加のデータはそのライブラリを使用して適合させることができる。大きなデータセットからの結果は、断面電子顕微鏡写真などの参照データと比較することができ、更に、工程１８０６に示すように各ウェーハの間の一貫性（例えば、同じ機器で処理される２枚のウェーハは、通常、ウェーハ全体にわたる類似の変化を示すことになる）があるかをチェックすることができる。結果が期待値を満たす場合、ライブラリは、生産ウェーハの光波散乱計測測定の準備ができている（工程１８０９）。結果が期待値を満たさない場合、ライブラリ及び／又はパラメータモデルを更新する必要があり、結果として得られた新しいライブラリを再度テストする必要がある（工程１８０８）。本発明の１つ又はそれ以上の実施形態を使用して、結果を改善するためにどのような変更をライブラリ又はパラメータモデルに行なう必要があるかを判定することができる。
【００７７】
図１９は、本発明の実施形態による光学パラメータモデルを使用してリアルタイム回帰測定レシピを作製及び最適化する方法の工程を表すフローチャート１９００を示す。図示の全ての工程が常に必要ではない。一部のリアルタイム回帰測定レシピは、図示の工程サブセットを使用して最適化することができる。本発明の範囲から逸脱することなく、これらの工程の一部は異なるシーケンスで実行すること、又は別の工程をシーケンスに挿入することができることを理解されたい。
【００７８】
工程１９０１を参照すると、パラメータモデルを使用してリアルタイム回帰測定レシピを作成する。パラメータモデルは、フローチャート１００、２００、又は３００の１つ又はそれ以上に関連して説明した方法などのプロセスを使用して作成及び最適化することができる。レシピは、計算時間をできる短縮するために、利用可能な波長及び角度のサブセットに関して作成することが好ましい。その後、レシピは、工程１８０２に示すように、動的精度信号データで回帰処理して、従ってこのライブラリを使用して測定の精度又は繰返し性を判定するために使用される。結果として得られた精度が要件を満たさない場合（工程１９０４）、使用する波長及び／又は角度及び／又は偏光状態の数を工程１９０３に示すように増大させる必要があり、更にプロセスを繰り返す必要がある。動的精度が必要以上に有意に良好な場合、ライブラリを小規模化及び高速化するために波長及び／又は角度及び／又は偏光状態の数を低減することが望ましい場合があることを理解されたい。本発明の実施形態を使用して、更にどの波長、入射角、方位角、及び／又は偏光状態をライブラリに含めるかを判定することができる。
【００７９】
精度を得るためにレシピが最適化される場合、工程１９０５に示すように、利用可能な任意の追加データはそのライブラリを使用して適合させることができる。大きなデータセットからの結果は、断面電子顕微鏡写真などの参照データと比較することができ、更に、工程１９０６に示すように各ウェーハの間の一貫性（例えば、同じ機器で処理される２枚のウェーハは、通常、ウェーハ全体にわたる類似の変化を示すことになる）があるかチェックすることができる。結果が期待値を満たす場合、レシピは、生産ウェーハの光波散乱計測測定の準備ができている（工程１９０９）。結果が期待値を満たさない場合、レシピ及び／又はパラメータモデルを更新する必要があり、結果として得られた新しいレシピを再度テストする必要がある（工程１９０８）。本発明の１つ又はそれ以上の実施形態を使用して、結果を改善するためにどのような変更をライブラリ又はパラメータモデルに行なう必要があるかを判定することができる。
【００８０】
上記の実施例に示すように、パラメータモデル及びライブラリ及びこれらのパラメータモデルを使用するリアルタイム回帰レシピを開発するプロセスは、反復的なプロセスである場合が多い。本発明は、試行錯誤による方法と比較して、パラメータモデル及びライブラリ又はこのモデルを使用するリアルタイム回帰レシピに到達するために必要とされる繰り返しの回数を有意に低減することができる。また、本発明は、モデルパラメータ、波長、入射角、方位角度、及び偏光状態の全てを感度最適化及び相関低減に基づいて選択することができるので、結果として得られたパラメータモデル、ライブラリ、及びリアルタイム回帰レシピの測定性能を有意に向上させる。
【００８１】
また、本発明の実施形態は、シミュレート回折信号を生成するためのニューラルネットワーク及びサポートベクトルマシンなどの、機械学習システムに関係する手法の使用も含むことを理解されたい。
【００８２】
従って、スペクトル感度に基づいたモデル最適化方法を開示する。本発明の実施形態によれば、この方法は、構造体の第１のモデルを決定することを含む。第１のモデルは、第１のパラメータセットに基づく。スペクトル感度変化データセットは、構造体に関して決定する。スペクトル感度は、第１のパラメータセットに対するスペクトルの導関数によって決定する。構造体の第１のモデルは、スペクトル感度変化データセットに基づいて構造体の第２のモデルをもたらすように修正する。構造体の第２のモデルは、第１のパラメータセットとは異なる第２のパラメータセットに基づく。次に、構造体の第２のモデルから導出されたシミュレートされたスペクトルを提供する。１つの実施形態では、この方法は、更に、シミュレートされたスペクトルを構造体から導出されたサンプルスペクトルと比較することを含む。
【符号の説明】
【００８３】
１０２：所定モデルでスペクトル及び感度を計算する。
１０４：ＰＣＡなどの分析を行って適切な変換を見つける。
１０６：変換されたパラメータを用いてモデルを再パラメータ化する。
１０８：新しいパラメータの公称値及び範囲を決定する。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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