(57)【要約】  標本の構造的パラメータは、複合型解析で異なる測定技法によって集められた測定に対する標本の応答のモデルをフィッティングすることによって決定される。少なくとも２つの異なる測定技術に対する標本の応答のモデルは、少なくとも１つの共通幾何学的パラメータを共有する。いくつかの実施形態では、モデル構築および解析エンジンは、ｘ線および光学解析を行い、少なくとも１つの共通パラメータは、解析の間に結合される。測定されたデータに対する応答モデルのフィッティングは、連続して、並行して、または連続および並行解析の組み合わせによって、行われ得る。更なる態様では、応答モデルの構造は、モデルと対応する測定データとの間の適合性の質に基づいて変えられる。例えば、標本の幾何学的モデルは、応答モデルと対応する測定データとの間の適合性に基づいて再編成される。
2015531056.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル構築および解析エンジンであって、
標本の構造の幾何学的モデルを生成するように構成された幾何学的モデル構築モジュールと、
前記幾何学的モデルに少なくとも一部基づいて入射光学放射に対する前記標本の前記構造の応答の光学応答モデルを生成するように構成された光学応答関数構築モジュールと、
前記幾何学的モデルに少なくとも一部基づいて入射ｘ線放射に対する前記標本の前記構造の応答のｘ線応答モデルを生成するように構成されたｘ線応答関数構築モジュールであって、前記光学応答モデルと前記ｘ線応答モデルとの両方は、前記幾何学的モデルから少なくとも１つの共通幾何学的パラメータを含む、当該ｘ線応答関数構築モジュールと、
フィッティング解析モジュールであって、
前記標本上の光学照明ビーム入射に応答して前記標本から検出された光学放射の量を示す測定データの第１の量を受信し、
前記標本上のｘ線照明ビーム入射に応答して前記標本から検出されたｘ線放射の量を示す測定データの第２の量を受信し、
前記測定データの第１の量を用いる前記光学応答モデルのフィッティングおよび前記測定データの第２の量に対する前記ｘ線応答モデルのフィッティングに基づいて少なくとも１つの標本パラメータ値を決定し、
メモリ内への記憶のために前記少なくとも１つの標本パラメータ値を出力するように構成された、当該フィッティング解析モジュールと、を備える、モデル構築および解析エンジン。
【請求項２】
前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータの値は、前記測定データの第２の量に対する前記ｘ線応答モデルの前記フィッティングに基づいて決定され、前記決定された値は、前記少なくとも１つの標本パラメータ値を決定するために前記測定データの第１の量を用いる前記光学応答モデルの前記フィッティングにおいて定数として処理される、請求項１に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項３】
前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータは、前記測定データの第１の量を用いる前記光学応答モデルの前記フィッティングと、前記測定データの第２の量に対する前記ｘ線応答モデルの前記フィッティングとの両方を含む、並行フィッティング解析において大域的パラメータとして処理される、請求項１に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項４】
前記測定データの第１の量を用いる前記光学応答モデルの前記フィッティングは、費用関数を最小化することを伴う、請求項２に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項５】
前記並行フィッティング解析は、複合型費用関数を最小化することを伴う、請求項３に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項６】
前記フィッティング解析モジュールは、
前記光学応答モデルを用いる前記測定データの第１の量の前記フィッティングおよび前記ｘ線応答モデルを用いる前記測定データの第２の量の前記フィッティングと関連付けられた費用関数の残存値を決定し、
前記残存値が所定の閾値を超えるかを決定し、
前記残存値が前記所定の閾値を超える場合に前記標本の前記構造の前記幾何学的モデルを再編成し、
前記残存値が前記所定の閾値を超えない場合に前記標本の前記構造の前記幾何学的モデルを記憶するように、更に構成される、請求項１に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項７】
前記光学応答モデルおよび前記ｘ線応答モデルは、前記幾何学的モデルの前記幾何学的パラメータの全てを共有する、請求項１に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項８】
前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータは、ラインエッジ粗さ、ライン幅粗さ、細孔サイズ、細孔密度、側壁角度、プロファイル、膜厚、臨界寸法、およびピッチのいずれかである、請求項１に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項９】
前記モデル構築および解析エンジンは、複合型ｘ線／光学計測ツールのコンピューティングシステムである、請求項１に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項１０】
前記複合型ｘ線／光学計測ツールは、
標本の検査領域に入射ｘ線ビームを形作って向けるように構成された液体金属ｘ線照明源およびｘ線照明光学系を含む液体金属をベースとしたｘ線照明システムと、
前記入射ｘ線ビームに応答して前記標本から前記ｘ線放射の量を検出するように構成されたｘ線検出器と、
前記入射ｘ線ビームと同時に前記標本の前記検査領域に入射光学照明ビームを形作って向けるように構成された光学照明源および光学照明光学系を含む光学照明システムであって、前記入射光学照明ビームおよび前記入射ｘ線ビームは、前記標本の前記検査領域で空間的に重なり合う、当該光学照明システムと、
前記入射光学照明ビームに応答して前記標本から前記光学放射の量を検出するように構成された光学検出器と、を備える、請求項９に記載のモデル構築および解析エンジン。
【請求項１１】
標本の構造の幾何学的モデルを生成することと、
前記幾何学的モデルに少なくとも一部基づいて光学応答モデルおよびｘ線応答モデルを生成することであって、前記光学応答モデルと前記ｘ線応答モデルとの両方は、前記幾何学的モデルから少なくとも１つの共通幾何学的パラメータを含む、当該光学応答モデルおよびｘ線応答モデルを生成することと、
前記標本上の光学照明ビーム入射に応答して前記標本から検出された光学放射の量に基づいて測定データの第１の量を受信することと、
前記標本上のｘ線照明ビーム入射に応答して前記標本から検出されたｘ線放射の量に基づいて測定データの第２の量を受信することと、
前記光学応答モデルを用いる前記測定データの第１の量のフィッティング解析および前記ｘ線応答モデルを用いる前記測定データの第２の量のフィッティング解析に基づいて少なくとも１つの標本パラメータ値を決定することと、
前記少なくとも１つの標本パラメータ値を記憶することと、を含む、方法。
【請求項１２】
前記測定データの第２の量の前記フィッティング解析に基づいて前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータの値を決定することを更に含み、前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータの前記決定された値は、前記測定データの第１の量の前記フィッティング解析における定数として処理される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記光学応答モデルを用いる前記測定データの第１の量および前記ｘ線応答モデルを用いる前記測定データの第２の量の並行フィッティング解析に基づいて、前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータの値を決定することを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記光学応答モデルを用いる前記測定データの第１の量の前記フィッティング解析および前記ｘ線応答モデルを用いる前記測定データの第２の量の前記フィッティング解析と関連付けられた費用関数の残存値を決定することと、
前記残存値が所定の閾値を超えるかを決定することと、
前記残存値が前記所定の閾値を超える場合に、前記標本の前記構造の前記幾何学的モデルを再編成することと、
前記残存値が前記所定の閾値を超えない場合に前記標本の前記構造の前記幾何学的モデルを記憶することと、を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータは、ラインエッジ粗さ、ライン幅粗さ、細孔サイズ、細孔密度、側壁角度、プロファイル、膜厚、臨界寸法、およびピッチのいずれかである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記並行フィッティング解析は、複合型費用関数を最小化することを伴う、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
非一時的で、コンピュータで読み取り可能な媒体であって、
コンピュータに標本の構造の幾何学的モデルを生成させるためのコードと、
前記幾何学的モデルに少なくとも一部基づいて前記コンピュータに光学応答モデルおよびｘ線応答モデルを生成させるためのコードであって、前記光学応答モデルと前記ｘ線応答モデルとの両方は、前記幾何学的モデルから少なくとも１つの共通幾何学的パラメータを含む、当該光学応答モデルおよびｘ線応答モデルを生成させるためのコードと、
前記標本上の光学照明ビーム入射に応答して前記標本から検出された光学放射の量に基づいて前記コンピュータに測定データの第１の量を受信させるためのコードと、
前記標本上のｘ線照明ビーム入射に応答して前記標本から検出されたｘ線放射の量に基づいて前記コンピュータに測定データの第２の量を受信させるためのコードと、
前記光学応答モデルを用いる前記測定データの第１の量のフィッティング解析および前記ｘ線応答モデルを用いる前記測定データの第２の量のフィッティング解析に基づいて、前記コンピュータに少なくとも１つの標本パラメータ値を決定させるためのコードと、
前記コンピュータに前記少なくとも１つの標本パラメータ値を記憶させるためのコードと、を備える、非一時的で、コンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
前記測定データの第２の量の前記フィッティング解析に基づいて、前記コンピュータに前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータの値を決定させるためのコードを更に備え、前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータの前記決定された値は、前記測定データの第１の量の前記フィッティング解析における定数として処理される、請求項１７に記載の非一時的で、コンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記光学応答モデルを用いる前記測定データの第１の量および前記ｘ線応答モデルを用いる前記測定データの第２の量の並行フィッティング解析に基づいて、前記コンピュータに前記少なくとも１つの共通幾何学的パラメータの値を決定させるためのコードを更に備える、請求項１７に記載の非一時的で、コンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
前記光学応答モデルを用いる前記測定データの第１の量の前記フィッティング解析および前記ｘ線応答モデルを用いる前記測定データの第２の量の前記フィッティング解析と関連付けられた費用関数の残存値を前記コンピュータに決定させるためのコードと、
前記残存値が所定の閾値を超えるかを前記コンピュータに決定させるためのコードと、
前記残存値が前記所定の閾値を超える場合に前記コンピュータに前記標本の前記構造の前記幾何学的モデルを再編成させるためのコードと、
前記残存値が前記所定の閾値を超えない場合に前記コンピュータに前記標本の前記構造の前記幾何学的モデルを記憶させるためのコードと、を更に備える、請求項１７に記載の非一時的で、コンピュータで読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本特許出願は、２０１２年７月１０日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ  Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｆｏｒ  Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ａｎｄ  Ｆｉｌｍ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ａｎｄ  Ｘ−ｒａｙ  Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ」と題された米国仮特許出願通し番号第６１／６６９，９０１号から優先権を３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９の下で主張するものであり、その米国出願の主題は、それの全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
説明される実施形態は、計測システムおよび方法に関するものであり、より具体的には、測定精度の向上のための方法およびシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００３】
論理およびメモリデバイスのような半導体デバイスは、典型的には、標本に適用される一連の処理ステップによって製作される。半導体デバイスの様々な特徴や複数の構造的レベルは、これらの処理ステップによって形成される。例えば、とりわけ、リソグラフィは、半導体ウェーハ上にパターンを生成することを伴う１つの半導体製作処理である。半導体製作処理の追加例は、限定されるものではないが、化学機械研磨、エッチ、蒸着、およびイオン注入を含む。複数の半導体デバイスは、単一半導体ウェーハ上に製作され得、次いで、個別の半導体デバイスに分離され得る。
【０００４】
計測処理は、より高い歩留りを促進するようにウェーハ上の欠陥を検出するために半導体製造処理の間の様々なステップで使用される。光学計測技法は、サンプル破壊のリスクの無い高い処理能力の潜在性を与える。散乱計測および反射率測定の実施を含む多数の光学計測をベースとした技法、および関連した解析アルゴリズムは、ナノスケール構造の臨界寸法、膜厚、組成および他のパラメータを特徴付けるために普通に使用される。
【０００５】
伝統的に、散乱計測測定は、薄膜および／または繰り返された周期的構造からなるターゲット上で行われる。デバイス製作の間、これらの膜および周期的構造は、典型的には、実際のデバイス形状および材料構造または中間設計を表す。デバイス（例えば、論理およびメモリデバイス）がより小さなナノメートルスケールの寸法の方に変わると、特徴付けはより困難になる。多様な物理性質を有する複雑な３次元形状および材料を組み込んでいるデバイスは、特徴付けの困難性の一因となる。例えば、現代のメモリ構造は、光学放射を底部層に通過させることを困難にさせる、高アスペクト比の、３次元構造であることが多い。加えて、複雑な構造（例えば、ＦｉｎＦＥＴ）を特徴付けることを要求されたパラメータの数の増加は、パラメータ相関関係の増加を導く。結果として、ターゲットを特徴付けるパラメータは、利用可能な測定と確実に切り離すことができないことが多い。別の例では、不透明な、高ｋ材料は、現代の半導体構造にますます利用されている。光学放射は、これらの材料から構成される層を通過することができないことが多い。結果として、偏光解析器または反射率計のような薄膜散乱計測ツールを用いる測定は、ますます挑戦的になってきている。
【０００６】
これらの挑戦に応答して、より複雑な光学ツールが開発されている。例えば、複数の照明角度、より短いおよびより広い範囲の照明波長、ならびに反射された信号からのより完全な情報の取得（例えば、より従来型の反射率または偏光解析信号に加えて複数のミュラー行列要素を測定すること）を用いるツールが開発されている。しかしながら、これらのアプローチは、多くの高度なターゲット（例えば、複雑な３Ｄ構造、１０ｎｍよりも小さい構造、不透明な材料を採用している構造）の測定および測定適用（例えば、ラインエッジ粗さおよびライン幅粗さの測定）と関連付けられた基本的な挑戦を確実に克服していない。
【０００７】
これらの挑戦に対する別の応答は、複数の測定技術を組み込む計測ツールの開発であった。一例では、斜入射ｘ線反射率測定を蛍光ｘ線（ＸＲＦ）ならびに電子マイクロプローブ解析と組み合わせる薄膜解析システムは、２００４年１１月９日に発行され、ＫＬＡ‐Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎに譲渡され「Ｍｕｌｔｉ−ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｔｈｉｎ  ｆｉｌｍ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｔｏｏｌ」と題された米国特許第６，８１６，５７０号に説明され、その米国特許の主題は、それの全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第第６，８１６，５７０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
更なる計測の適用は、ますます小さな分解能要求、マルチパラメータ相関関係、ますます複雑な幾何学的構造、および不透明な材料の使用の増加に起因する計測についての挑戦を提示する。標本を特徴付けるための複数の測定技術の使用は、有望性を示す。しかしながら、複数の測定技術によって生じられる測定データの解析の向上が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
異なる半導体製作処理と関連付けられた構造的および材料特性（例えば、構造や膜の材料組成、寸法特性等）の測定を行うための方法ならびにシステムが提示される。半導体標本の１つ以上の構造的パラメータは、複合型解析で異なる測定技法によって集められた測定に対する標本の応答のモデルをフィッティングすることによって決定される。
【００１１】
いくつかの実施形態では、標本の光学測定とｘ線測定の両方の複合型解析は、ｘ線や光学技法の補完的特質に起因して測定感度および処理能力の増加を可能にする。測定の精密さや精度は、ｘ線および光学測定から導かれたデータセットを使用して数学的に解かれる共有モデルパラメータを識別することによって向上され得る。測定技術の多様性を用いて共有パラメータを測定することは、パラメータ間の相関関係を減らし、測定精度を向上させる。
【００１２】
一態様では、少なくとも２つの異なる測定技術に対する標本の応答のモデルは、少なくとも１つの共通幾何学的パラメータを共有する。いくつかの実施形態では、モデル構築と解析エンジンは、共通または複数のターゲットのｘ線および光学解析を行い、少なくとも１つの共通パラメータは、解析の間に結合される。更なる態様では、少なくとも２つの異なる測定技術に対する標本の応答のモデルは、同じ幾何学的モデルに基づく。
【００１３】
別の更なる態様では、光学測定データの量を用いる光学応答モデルのフィッティングとｘ線測定データの量を用いるｘ線応答モデルのフィッティングは、連続して、並行して、または連続および並行解析の組み合わせによって、行われ得る。
【００１４】
更に別の更なる態様では、光学モデルの浮遊ターゲットパラメータの数とｘ線モデルの浮遊ターゲットパラメータの数は、パラメータのいくつかを結び付けることによって減らされる。いくつかの例では、共通幾何学的パラメータは、単一パラメータとして処理される。いくつかの他の例では、異なる計測と関連付けられた較正およびモデルバイアスを考慮するためにスケーリング因子やオフセット値を導入する必要があり得る。
【００１５】
更に別の更なる態様では、モデル構築および解析エンジンは、減らされた相関関係主成分解析（ＰＣＡ）が、線形座標変換による１組の線形的に相関性の無いパラメータへの１組の可能な相関性のあるパラメータの転換を伴う、１つ以上の組のパラメータ値に、１つ以上の組のパラメータ値を変換するためのＰＣＡを行う。
【００１６】
更に別の更なる態様では、検査下の標本は、ｘ線および光学計測に対するパラメータ感度を増やすためのフィールド増強要素を含む。フィールド増強要素は、興味のパラメータと関連付けられた測定感度を増強するために、ならびにパラメータ相関関係を壊すために、利用される構造である。
【００１７】
更に別の更なる態様では、少なくとも２つの異なる測定技術に対する標本の応答のモデルの構造は、モデルと対応する測定データとの間の適合性の質に基づいて変えられる。いくつかの例では、幾何学的モデルの構造は、応答モデルと対応する測定データとの間の適合性の質に基づいて変えられる。
【００１８】
前述のものは要約であり、それ故、当然、詳細の簡素化、一般化および省略を含み、その結果として、当業者は、要約は、例示的なものだけであり、決して限定するものではないことを認識するであろう。本明細書において説明されるデバイスおよび／または処理の他の態様、発明の特徴、ならびに利点は、本明細書に規定された非限定的な発明を実施するための形態において明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本明細書に説明されるようなモデル構築および解析機能を実施するように構成された例となるモデル構築ならびに解析エンジン１５０を例示する図である。
【図２】２つの異なる測定技法を用いる標本の特性を測定するための複合型計測ツール１００を例示する図である。複合型計測ツール１００は、本明細書に説明されるようなモデル構築および解析機能を実施するように構成されたモデル構築ならびに解析エンジンとして構成されたコンピューティングシステム１３０を含む。
【図３】本発明のモデル構築および解析エンジン１５０による実施に適した方法２００を例示するフローチャートである。
【図４】本発明のモデル構築および解析エンジン１５０による実施に適した方法３００を例示するフローチャートである。
【図５】本明細書に説明される方法およびシステムによる測定にさらされる高ｋ金属ゲートトランジスタ１６０を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
異なる半導体製作処理と関連付けられた構造的および材料特性（例えば、構造や膜の材料組成、寸法特性等）の測定を行うための方法ならびにシステムが提示される。本明細書において説明されるように、半導体標本の１つ以上の構造的パラメータは、複合型解析で異なる測定技法によって集められた測定に対する標本の応答のモデルをフィッティングすることによって決定される。参照は、ここで、背景例や発明のいくつかの実施形態に詳細になされることになり、それらの例は、添付の図面に例示される。
【００２１】
一態様では、少なくとも２つの異なる測定技術に対する標本の応答のモデルは、少なくとも１つの共通幾何学的パラメータを共有する。更なる態様では、少なくとも２つの異なる測定技術に対する標本の応答のモデルは、同じ幾何学的モデルに基づく。
【００２２】
いくつかの実施形態では、標本の光学測定およびｘ線測定の両方の複合型解析は、ｘ線および光学技法の補完的特質に起因して測定感度と処理能力の増加を可能にする。測定の精密さおよび精度は、ｘ線および光学測定から導かれたデータセットを使用して連続してまたは並行して数学的に解かれる共有モデルパラメータを識別することによって向上され得る。測定技術の多様性を用いて共有パラメータを測定することは、パラメータ間の相関関係を減らし、測定精度を向上させる。
【００２３】
一般に、本明細書に記述されるｘ線および光学測定技法は、検査下で標本のいくつかの物理性質を測定する間接的な方法である。ほとんどの場合において、測定された値は、標本の物理性質を直接的に決定するために使用されることができない。公称測定処理は、構造（例えば、膜厚、臨界寸法、屈折率等）およびマシン（例えば、波長、入射角、偏光角度等）のパラメータ化から成る。測定された値を予測することを試みるモデルが、生成される。モデルは、マシン（Ｐマシン）および標本（Ｐ標本）と関連付けられたパラメータを含む。
【００２４】
マシンパラメータは、計測ツール自体を特徴付けるために使用されるパラメータである。例となるマシンパラメータは、入射角（ＡＯＩ）、解析器角度（Ａ０）、偏光子角度（Ｐ０）、照明波長、開口数（ＮＡ）等を含む。標本パラメータは、標本を特徴付けるために使用されるパラメータである。薄膜標本の場合、例となる標本パラメータは、屈折率、誘電関数テンソル、全ての層の公称層厚さ、層順序等を含む。測定目的のために、マシンパラメータは、既知の、固定パラメータとして処理され、標本パラメータは、既知ではない、浮遊パラメータとして処理される。浮遊パラメータは、理論的予測と実験データとの間の最良の適合性を生むフィッティング処理（例えば、回帰、ライブラリマッチング等）によって解かれる。既知ではない標本パラメータ、Ｐ標本は変えられ、モデル出力値は、１組の標本パラメータ値が、モデル出力値と実験的に測定された値との間の密な一致を結果としてもたらすことが決定されるまで計算される。
【００２５】
図１は、本明細書に説明されるようなモデル構築および解析機能を実施するように構成された例となるモデル構築ならびに解析エンジン１５０を例示する図である。一例では、モデル構築および解析エンジン１５０は、コンピューティングシステム（例えば、図２に例示されるコンピューティングシステム１３０）によって実施される。
【００２６】
モデル構築および解析エンジン１５０は、標本の測定された構造の幾何学的モデル１５２を生成するように構成された幾何学的モデル構築モジュール１５１を含む。モデル構築および解析エンジン１５０はまた、それぞれが、幾何学的モデルから少なくとも１つの共有幾何学的パラメータを含む、ｘ線応答モデル１５５および光学応答モデル１５６をそれぞれ生成するためにｘ線応答関数構築モジュール１５３ならびに光学応答構築モジュール１５４を含む。モデル構築および解析エンジン１５０はまた、複合型解析で光学測定データ１２４の量を用いる光学応答モデル１５６をフィッティングすることと、ｘ線測定データ１２６の量を用いるｘ線応答モデル１５５をフィッティングすることとによって、少なくとも１つの標本パラメータ値１７０を解くように構成されたフィッティング解析モジュール１５７を含む。
【００２７】
図３は、本発明のモデル構築および解析エンジン１５０による実施に適した方法２００を例示する。一態様では、方法２００のデータ処理ブロックは、コンピューティングシステム１３０の１つ以上のプロセッサによって実行される予めプログラムされたアルゴリズム経由で実行され得ることが認められる。モデル構築および解析エンジン１５０の以下の説明は、複合型計測システム１００との関連で提示されるが、複合型計測システム１００の具体的な構造的態様は、限定を表すのではなく、例示としてだけ解釈されるべきであることが本明細書において認められる。
【００２８】
ブロック２０１では、モデル構築の幾何学的モデル構築モジュール１５１および解析エンジン１５０は、標本の少なくとも１つの構造の幾何学的モデル１５２を生成する。いくつかの実施形態では、幾何学的モデル１５２はまた、標本の材料性質を含む。
【００２９】
ブロック２０２では、ｘ線応答関数構築モジュール１５３は、幾何学的モデル１５２に少なくとも一部基づいてｘ線応答モデル１５５を生成する。同様に、光学応答関数構築モジュール１５４は、幾何学的モデル１５２に少なくとも一部基づいて光学応答モデル１５６を生成する。光学応答モデル１５５とｘ線応答モデル１５６の両方は、幾何学的モデル１５２から少なくとも１つの共通幾何学的パラメータを含む。
【００３０】
図１に描写されるように、幾何学的モデル１５２は、ｘ線応答関数構築モジュール１５３および光学応答関数構築モジュール１５４への入力として受信される。ｘ線応答関数構築モジュール１５３は、幾何学的モデル１５２に少なくとも一部基づいてｘ線応答関数モデル１５５を生成する。いくつかの例では、ｘ線応答関数モデル１５５は、ｘ線形状因子
【数１】
2015531056.tif 000003
に基づき、ここで、Ｆは形状因子であり、ｑは散乱ベクトルであり、ρ（ｒ）は球座標における標本の電子密度である。次いで、Ｘ線散乱強度は、
【数２】
2015531056.tif 000004
によって与えられる。
【００３１】
同様に、光学応答関数構築モジュール１５４は、幾何学的モデル１５２に少なくとも一部基づいて光学応答関数モデル１５６を生成する。いくつかの例では、光学応答関数モデル１５６は、厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）に基づき、ここで、マクスウェルの方程式が、標本モデルから光散乱を予測するために解かれる。
【００３２】
一般に、標本パラメータは、標本とのｘ線および光学ビーム相互作用を説明する適切なモデルが使用される限り、決定性パラメータ（例えば、膜厚、ＣＤ、ＳＷＡ等）、統計的パラメータ（例えば、側壁粗さのｒｍｓ高さ、粗さの相関長さ等）、または決定性および統計的パラメータの任意の組み合わせであり得る。
【００３３】
ブロック２０３では、光学計測システムによる標本の測定と関連付けられた光学測定データが、フィッティング解析モジュール１５７によって受信される。光学測定データは、標本上の光学照明入射に応答して標本から検出された光学放射の量に基づく。図１に描写されるように、フィッティング解析モジュール１５７は、図２に例示される光学検出器１２３によって生成された光学測定データ１２４を受信する。
【００３４】
ブロック２０４では、ｘ線計測システムによる標本の測定と関連付けられたｘ線測定データが、フィッティング解析モジュール１５７によって受信される。Ｘ線測定データは、標本上のｘ線照明入射に応答して標本から検出されたｘ線放射の量に基づく。図１に描写されるように、フィッティング解析モジュール１５７は、図２に例示されたｘ線検出器１１６によって生成されたｘ線測定データ１２６を受信する。
【００３５】
ブロック２０５では、少なくとも１つの標本パラメータ値１７０は、ｘ線応答モデル１５５を用いるｘ線測定データ１２６のフィッティング解析および光学応答モデル１５６を用いる光学測定データ１２４のフィッティング解析に基づいて決定される。ｘ線応答関数モデル１５５および光学応答関数モデル１５６は、フィッティング解析モジュール１５７への入力として受信される。フィッティング解析モジュール１５７は、標本の幾何学的ならびに材料性質を決定するためにモデル化されたｘ線および光学散乱を対応する測定されたデータと比較する。
【００３６】
いくつかの例では、実験データへのモデル化されたデータのフィッティングは、カイ二乗値を最小化することによって実現される。例えば、光学計測の場合、カイ二乗値は、
【数３】
2015531056.tif 000005
として定義され得、ここで、
【数４】
2015531056.tif 000006
は、「チャネル」ｉにおいて実験的に測定された、測定された光学信号１２４であり、ここで、添え字ｉは、波長、角座標、偏光等のような１組のシステムパラメータを説明する。
【数５】
2015531056.tif 000007
は、１組の構造（ターゲット）パラメータ
【数６】
2015531056.tif 000008
について評価される、「チャネル」ｉについてモデル化された光学信号であり、ここで、これらのパラメータは、幾何学的なもの（膜厚、ＣＤ、側壁角度、オーバーレイ等）および材料（屈折率、吸収係数、分散モデルパラメータ）等を説明する。
【数７】
2015531056.tif 000009
は、「チャネル」ｉと関連付けられた不確定要素である。
【数８】
2015531056.tif 000010
は、光学計測におけるチャネルの総数である。Ｍは、計測ターゲットを特徴付けるパラメータの数である。光学分光測定データのモデルをベースとした解析のための例となる方法およびシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐ．に、２００９年１月１３日に発行された、米国特許第７，４７８，０１９号に説明され、それの全体は、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００３７】
同様に、ｘ線測定の場合（例えば、ＣＤ−ＳＡＸＳの場合）、カイ二乗値は、
【数９】
2015531056.tif 000011
として定義され得、ここで、
【数１０】
2015531056.tif 000012
は、「チャネル」ｊにおいて測定されたｘ線信号１２６であり、ここで、添え字ｊは、エネルギー、角度座標等のような１組のシステムパラメータを説明する。
【数１１】
2015531056.tif 000013
は、１組の構造（ターゲット）パラメータ
【数１２】
2015531056.tif 000014
、について評価される、「チャネル」ｊについてモデル化されたｘ線信号Ｓｊであり、ここで、これらのパラメータは、幾何学的なもの（膜厚、ＣＤ、側壁角度、オーバーレイ等）および材料（電子密度等）を説明する。
【数１３】
2015531056.tif 000015
は、ｊ番目のチャネルと関連付けられた不確定要素である。
【数１４】
2015531056.tif 000016
は、ｘ線計測におけるチャネルの総数である。Ｌは、計測ターゲットを特徴付けるパラメータの数である。
【００３８】
式（３）および（４）は、異なるチャネルと関連付けられた不確定要素が相関性の無いことを仮定する。異なるチャネルと関連付けられた不確定要素が相関性のある例では、不確定要素間の共分散が計算され得る。これらの例では、光学測定についてのカイ二乗値は、
【数１５】
2015531056.tif 000017
として表わされ得、ここで、
【数１６】
2015531056.tif 000018
は、光学チャネル不確定要素の共分散行列であり、Ｔは転置行列を示す。ｘ線測定についてのカイ二乗値は、同じ手法で計算され得る。
【００３９】
光学モデル（すなわち、
【数１７】
2015531056.tif 000019
）およびｘ線モデル（すなわち、
【数１８】
2015531056.tif 000020
）のためのターゲットパラメータの組は、一般に同じではない。材料定数と関数の差は、異なるターゲットパラメータを生じさせる光学およびｘ線相互作用過程を説明するために必要とされる。しかしながら、少なくとも１つのパラメータは、ｘ線応答関数モデル１５５と光学応答関数モデル１５６との間で共通である。共通パラメータは、同一であるか、あるいは、一義的な代数変換によって互いに関連する。いくつかの例では、膜厚、ＣＤ、オーバーレイ等のようなターゲットパラメータは、ｘ線応答関数モデル１５５と光学応答関数モデル１５６の両方の間で共通である。
【００４０】
１つの更なる態様では、光学測定データの量を用いる光学応答モデルのフィッティングおよびｘ線測定データの量を用いるｘ線応答モデルのフィッティングは、連続して、並行して、または連続および並行解析の組み合わせによって、行われ得る。いくつかの例では、モデル構築および解析エンジン１５０は、横送り解析、前送り解析、および並行解析の任意の組み合わせによって測定されたパラメータの精度を向上させる。横送り解析は、同じ標本の異なる領域上の複数のデータセットを取り、解析のために後続のデータセットの上の１つのデータセットから決定される共通パラメータを渡すことを言う。前送り解析は、異なる標本上のデータセットを取り、段階的なコピーの正確なパラメータの前送りアプローチを使用する後続の解析に対して共通パラメータを前方に渡すことを言う。並行解析は、複数のデータセットに対する非線形フィッティング方法論の並行または同時適用のことを言い、ここで、少なくとも１つの共通パラメータがフィッティングの間に結合される。
【００４１】
いくつかの例では、モデル構築および解析エンジン１５０は、複数のツールおよび構造解析を行うことによって測定されたパラメータの精度を向上する。複数のツールおよび構造解析は、回帰、ルックアップテーブル（すなわち、「ライブラリ」マッチング）、または複数のデータセットの別のフィッティング手順に基づく、前送り、横送り、または並行解析のことを言う。複数のツールおよび構造解析のための例となる方法およびシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐ．に、２００９年１月１３日に発行された米国特許第７，４７８，０１９号に説明され、それの全体は、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００４２】
いくつかの例では、フィッティング解析モジュール１５７は、ｘ線測定データ１２６を用いるｘ線応答モデル１５５のフィッティング解析および光学測定データ１２４を用いる光学応答モデル１５６のフィッティング解析を連続して行うことによって、少なくとも１つの標本パラメータ値を解く。いくつかの例では、
【数１９】
2015531056.tif 000021
がまず最適化され、任意の解かれた共通標本パラメータ値は、
【数２０】
2015531056.tif 000022
の後続の最適化における定数として処理される。同様に、いくつかの他の例では、
【数２１】
2015531056.tif 000023
がまず最適化され、任意の解かれた共通標本パラメータ値は、
【数２２】
2015531056.tif 000024
の後続の最適化における定数として処理される。
【００４３】
いくつかの他の例では、フィッティング解析モジュール１５７は、ｘ線測定データ１２６を用いるｘ線応答モデル１５５および光学測定データ１２４を用いる光学応答モデル１５６の並行フィッティング解析を行うことによって少なくとも１つの標本パラメータ値を解く。非限定的な例として、並行解析に適したカイ二乗関数は、
【数２３】
2015531056.tif 000025
として定義され得、ここで、
【数２４】
2015531056.tif 000026
および
【数２５】
2015531056.tif 000027
は、光学およびｘ線計測に割り当てられた重み付け係数である。最も単純な場合では、
【数２６】
2015531056.tif 000028
である。しかしながら、異なる重みの割り当ては、より関連のある計測を増強させることが多い。適切な重みの選択は、通常、参照計測に対する実験データの解析によって、および／または特別なＤＯＥターゲット上の予めプログラムされた実験計画法（ＤＯＥ）パラメータ変動を測定することによって行われる。
【００４４】
光学およびｘ線計測は、カイ二乗値を計算するときに２つ以上のそれぞれの技術を含み得る。例えば、
【数２７】
2015531056.tif 000029
は、各技術に与えられた重み係数を用いる斜入射ＳＡＸＳおよび透過ＳＡＸＳの複合使用のために計算され得る。同じく、
【数２８】
2015531056.tif 000030
は、各技術に割り当てられた重み係数を用いる分光偏光解析法、ビームプロファイル反射率測定および分光反射率測定の複合使用のために計算され得る。
【００４５】
別の更なる態様では、光学モデルの浮遊ターゲットパラメータ、
【数２９】
2015531056.tif 000031
の数、ｘ線モデルの浮遊ターゲットパラメータ、
【数３０】
2015531056.tif 000032
の数は、パラメータのいくつかを結び付けることによって減らされる。いくつかの例では、共通幾何学的パラメータは、単一パラメータとして処理される。例として、ｕ１およびｖ１の両方が具体的な膜の厚さを表す場合、ｕ１およびｖ１の値は同じ値であることが強いられる。いくつかの他の例では、光学およびｘ線計測の較正ならびにモデルバイアスを考慮するためにスケーリング因子とオフセット値を導入することが必要であり得る。例として、ｕ１およびｖ１の両方が具体的な膜の厚さを表す場合、ｕ１の値は、ｖ１の関数であること（例えば、ｕ１＝ｆ１＊ｖ１＋ｄ１、ここで、ｆ１およびｄ１は定数である）を強いられる。スケーリング因子（例えば、ｆ１）およびオフセット値（例えば、ｄ１）は、浮遊パラメータではなく、大域的最適化が行われる前に決定される。スケーリング因子およびオフセット値の較正は、透過電子顕微鏡法（ＴＥＭ）、原子間力顕微鏡法（ＡＦＭ）、または他の方法の助けを用いて行われ得る。更に、構造パラメータを結び付けるためのより複雑なやり方もまた、可能である。
【００４６】
光学計測データおよびｘ線計測データの複合型フィッティングは、興味の幾何学的および／または材料パラメータに対する補完的感度を提供する任意の種類のｘ線ならびに光学技術に有利である。これは、特に、少なくとも１つの幾何学的パラメータが、ｘ線モデルと光学モデルとの間で共有されるか結び付けられる場合である。
【００４７】
本明細書において前に説明されたように、測定データを用いるｘ線および光学モデルのフィッティングは、カイ二乗値の最小二乗の最小化によって実現される。しかしながら、一般に、ｘ線および光学データのフィッティングは、他の関数によって実現され得る。これは、例えば、外れ値が存在する場合に、有利であり得る。例となる関数は、「Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ」Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ａｎｄ  Ｓｏｎｓ（２００４）においてＰ．Ｊ．Ｈｕｂｅｒによって提示され、それの主題は、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００４８】
ブロック２０６では、ブロック２０５において決定された少なくとも１つの標本パラメータ値が記憶される。図１に例示されるように、フィッティング解析モジュール１５７は、メモリ１８０内への記憶のために標本パラメータ値１７０をメモリ１８０に通信する。
【００４９】
更なる態様では、モデル構築および解析エンジン１５０は、１つ以上の組のパラメータ値（例えば、
【数３１】
2015531056.tif 000033
および
【数３２】
2015531056.tif 000034
）を減らされた相関関係を有する１つ以上の組のパラメータ値（例えば、
【数３３】
2015531056.tif 000035
および
【数３４】
2015531056.tif 000036
）に変換するために主成分解析（ＰＣＡ）を行う。ＰＣＡは、線形座標変換による１組の線形的に相関性の無いパラメータに１組の可能な相関性のあるパラメータを転換することを伴う。
【００５０】
別の更なる態様では、検査下の標本は、ｘ線および光学計測に対するパラメータ感度を増加させるフィールド増強要素を含む。フィールド増強要素は、興味のパラメータと関連付けられた測定感度を増強するために、ならびにパラメータ相関関係を壊すために利用される構造である。
【００５１】
更に別の更なる態様では、モデル構築および解析エンジン１５０は、共通または複数のターゲットを使用するｘ線および光学解析を行い、少なくとも１つの共通パラメータは、解析の間に結合される。
【００５２】
更に別の更なる態様では、少なくとも２つの異なる測定技術に対する標本の応答のモデルの構造は、モデルと対応する測定データとの間の適合性の質に基づいて変えられる。いくつかの例では、幾何学的モデルの構造は、応答モデルと対応する測定データとの間の適合性の質に基づいて変えられる。
【００５３】
図４は、本発明のモデル構築および解析エンジン１５０による実施に適した方法３００を例示する。一態様では、方法３００のデータ処理ブロックは、コンピューティングシステム１３０の１つ以上のプロセッサによって実行される予めプログラムされたアルゴリズム経由で実行され得ることが認識される。モデル構築および解析エンジン１５０の以下の説明は、複合型計測システム１００との関連で提示されるが、複合型計測システム１００の具体的な構造的態様は、限定を表すものではなく、例示としてだけ解釈されるべきであることが本明細書において認識される。
【００５４】
ブロック３０１では、フィッティング解析モジュール１５７は、方法２００のブロック２０５のフィッティング解析と関連付けられた費用関数の残存値を決定する。一例では、フィッティング解析モジュール１５７は、反復の最適化が完了した後に最適化費用関数（または複数の関数）の大きさに基づいて費用関数の残存値を決定する。
【００５５】
ブロック３０２では、フィッティング解析モジュール１５７は、残存値が、所定の閾値を超えるかどうかを決定する。このようにして、フィッティング解析モジュール１５７は、ｘ線および光学応答モデルと対応する測定データとの間の適合性の質を評価する。
【００５６】
ブロック３０３では、幾何学的モデルは、残存値が所定の閾値を超える場合に再編成される。例えば、χ２の値が所定の閾値を超える場合、モデル構築および解析エンジン１５０は、適合性の質が低いことを決定し、根本的な測定モデルは、測定結果を向上させるために再編成される必要がある。このようにして、データ適合性の質は、構造を説明するために使用されるパラメトリックモデルの有効性を検査するために使用される。一例では、モデル構築および解析エンジン１５０は、幾何学的モデルパラメータと関連付けられたヤコビ行列を計算することによって幾何学的モデルを再編成し、次いで、ヤコビ行列の最大値を最小化するためにモデルパラメータを変換することによってモデルを再編成する。上述のアプローチは非限定例として提供される。モデルを再編成するための多くの他のアプローチが考えられ得る。
【００５７】
例えば、いくつかの測定シナリオでは、ターゲット構造は、プロファイル、膜厚、および材料性質によって各周期においてパラメータ化された周期的格子である。適切な適合性は、光学データを単独で用いる光学モデルのフィッティングに基づいて実現され得る。しかしながら、光学およびｘ線測定データに対して光学ならびにｘ線モデルを同時にフィッティングすることは、許容できないほど劣悪な適合性を呈する（すなわち、最適化費用関数の残存値が高すぎる）。それに応答して、構造的モデルは、良好な適合性が決定されるまで変えられ得る。モデルを変えることは、ターゲット構造のパラメータ化を変更すること（例えばフッター（ｆｏｏｔｅｒ）、ラインエッジ粗さのような特徴を追加するか変更すること、誘電性質を改良すること等）を伴うことに留意する。このようにして、モデル構築および解析エンジン１５０によって提供される最適化結果は、それが十分に正確になるまで構造的モデルを向上するように使用され得る。
【００５８】
別の例では、いくつかの測定シナリオにおいて、光学データを用いる光学モデルの適切な適合性は、モデルパラメータおよびマシンパラメータ（例えば、波長、傾き角度、ノイズ等）を調整することによって実現される。これは小さな処理窓内でうまく働き得るが、このようにして動作する計測システムは、多くの場合、実際の処理変動を追跡できないことが見られる。光学をベースとした計測に加えて、ｘ線をベースとした計測能力（例えば、ＣＤ−ＳＡＸＳ、ＸＲＦ等）を加えることは、多くの場合、モデルの欠陥を明らかにする。このシナリオでは、モデル構築および解析エンジン１５０は、モデル欠陥を識別し構造モデルのパラメータ化を変えるために使用される。例えば、単純な台形モデルは、分光偏光解析法（ＳＥ）データを適合させるのに完全に適し得る。しかしながら、追加の形状パラメータは、ＳＥとＣＤ−ＳＡＸＳのデータの両方に対する適切なものを実現するために追加される必要がある。向上された構造的モデルは、次いで、より代表的な構造的モデルの使用に起因してＳＥ測定の能力を向上する。いくつかの例では、光学およびｘ線測定データの両方を含む複合型フィッティング解析が、最適化された構造的モデルを開発するために使用され、次いで、測定技術の１つだけ（例えば、より高い処理能力の光学計測技術）が、生産測定のために使用される。
【００５９】
ブロック３０４では、幾何学的モデルは、残存値が所定の閾値を超えない場合に記憶される。
【００６０】
図４に例示されるように、ブロック３０１〜３０３は、満足な結果が実現される（すなわち、残存値が所定の閾値を超えない）まで反復して行われ得、その時点でモデルは、更なる使用のために記憶される。
【００６１】
図２は、２つの異なる測定技法を用いる標本の特性を測定するための複合型計測ツール１００を例示する。図２に描写される実施形態では、コンピューティングシステム１３０は、本明細書において説明されるようなモデル構築および解析機能を実施するように構成されたモデル構築ならびに解析エンジンとして構成される。図２に示されるように、システム１００は、標本位置決めシステム１４０上に配置された標本１０１の検査領域１０２上で複合型の光学散乱計測測定およびＳＡＸＳ測定を行うために使用され得る。いくつかの実施形態では、検査領域１０２は、５０マイクロメートル以下のスポットサイズを有する。
【００６２】
描写された実施形態では、計測ツール１００は、液体金属をベースとしたｘ線照明システム１１０およびｘ線検出器１１６を含む。ｘ線照明システム１１０は、高輝度の、液体金属ｘ線照明源を含む。液体金属のジェット１１９は、液体金属容器１１１から作られ、液体金属収集器１１２内に集められる。液体金属循環システム（図示しない）は、収集器１１２によって集められた液体金属を液体金属容器１１１に戻す。液体金属のジェット１１９は、１つ以上の要素を含む。非限定例として、液体金属のジェット１１９は、アルミニウム、ガリウム、インジウム、スズ、タリウム、およびビスマスのいずれかを含む。このようにして、液体金属のジェット１１９は、それの構成要素と対応するｘ線のラインを作る。いくつかの実施形態では、ｘ線照明システム１１０は、０．０１ナノメートルと１ナノメートルの間の波長を生成するように構成される。高輝度の、液体金属ｘ線照明を生成するための例となる方法およびシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐ．に、２０１１年４月１９日に発行された米国特許第７，９２９，６６７号に説明され、その米国特許の全体は、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００６３】
電子ビーム源１１３（例えば、電子銃）は、液体金属のジェット１１９に電子光学系１１４によって向けられた電子の流れ１１８を作る。適切な電子光学系１１４は、電子ビームを収束させ、そのビームを液体金属ジェットに向けるために電磁石、永久磁石、または電磁石と永久磁石の組み合わせを含む。液体金属のジェット１１９および電子の流れ１１８の同時発生は、標本１０１の検査領域１０２上にｘ線ビーム１１７入射を作る。ｘ線光学系１１５は、入射ｘ線ビーム１１７を形作り標本１０１に向ける。いくつかの例では、ｘ線光学系１１５は、標本１０１上への入射であるｘ線ビームを単色化する。いくつかの例では、ｘ線光学系１１５は、標本１０１の検査領域１０２の上にｘ線ビーム１１７を一直線にするか集束させる。いくつかの実施形態では、ｘ線光学系１１５は、１つ以上のｘ線コリメートミラー、ｘ線開口、ｘ線モノクロメータ、およびｘ線ビームストップ、多層光学系、屈折光学系、ゾーンプレートのような回折光学系、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
【００６４】
ｘ線検出器１１６は、標本１０１から散乱されたｘ線放射１２５を集め、入射ｘ線放射に敏感である標本１０１の性質を示す出力信号１２６を生成する。標本位置決めシステム１４０が、角度分解された散乱したｘ線を作るために標本１０１を位置決めし方向付ける間に、散乱したｘ線１２５は、ｘ線検出器１１６によって集められる。Ｘ線検出器１１６は、１つ以上のｘ線光子エネルギーを分解し、標本の性質を示す各ｘ線エネルギー成分のための信号を作り出すことができる。いくつかの実施形態では、ｘ線検出器１１６は、ＣＣＤアレイ、マイクロチャネルプレート、フォトダイオードアレイ、マイクロストリップ比例係数管、ガス充填比例係数管、およびシンチレータのいずれかを含む。
【００６５】
複合型計測ツール１００はまた、光学照明システム１２０および光学検出器１２３を含む。光学照明システム１２０は、入射光学照明ビーム１２７を形作り光学照明源１２１から標本１０１の検査領域１０２に向けるように構成された光学照明源１２１および光学照明光学系１２２を含む。いくつかの例では、入射光学照明ビーム１２７および入射ｘ線照明ビーム１１７は、標本１０１の検査領域１０２で空間的に重なり合う。
【００６６】
非限定例として、光学照明源１２１は、１つ以上のアークランプ、レーザ、発光ダイオード、レーザ駆動プラズマ源、およびレーザ駆動スーパーコンティニウム源、またはそれらの任意の組み合わせを含む。一般に、任意の適切な光学照明源が考えられ得る。いくつかの実施形態では、光学照明源１２１は、１２０ナノメートルと２０００ナノメートルの間の波長成分を有する照明光を生成するように構成される。
【００６７】
照明光学系１２２は、入射光学照明ビーム１２７を標本１０１の検査領域１０２に一直線にするか集束させるように構成される。いくつかの例では、照明光学系１２２は、入射光学照明ビーム１２７を単色化するように構成される。いくつかの実施形態では、照明光学系１２２は、１つ以上の光学ミラー、集束または非集束光学系、光学波長板、光学開口、光学モノクロメータ、および光学ビームストップ、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
【００６８】
光学検出器１２３は、標本１０１から散乱された光学放射１２８を集め、入射光学放射に敏感である標本１０１の性質を示す出力信号１２４を生成する。標本位置決めシステム１４０が、角度分解された散乱した光学放射を作るために標本１０１を位置決めし方向付ける間に、散乱した光学放射１２８は、光学検出器１２３によって集められる。光学検出器１２３は、１つ以上の光学的な光子エネルギーを分解し、標本の性質を示す各光学エネルギー成分のための信号を作ることができる。いくつかの実施形態では、光学検出器１２３は、ＣＣＤアレイ、フォトダイオードアレイ、ＣＭＯＳ検出器および光電子増倍管のいずれかである。
【００６９】
複合型計測ツール１００はまた、それぞれ、光学検出器１２３およびｘ線検出器１１６によって生成された信号１２４および１２６を取得するために利用されるコンピューティングシステム１３０を含み、取得した信号に少なくとも一部基づいて標本の性質を決定する。図２に例示されるように、コンピューティングシステム１３０は、光学検出器１２３およびｘ線検出器１１６に通信可能に結合される。一態様では、コンピューティングシステム１３０は、ｘ線ビーム１１７と光学照明ビーム１２７の両方によって照射された検査領域１０２上の標本１０１の同時発生の臨界寸法測定と関連付けられた測定データ１２４および１２６を受信する。
【００７０】
一例では、光学検出器１２３は、光学分光器であり、測定データ１２４は、光学分光器によって実施される１つ以上のサンプリング処理に基づく標本の測定された分光応答の指示を含む。同様に、一例では、ｘ線検出器１１６はｘ線分光器であり、測定データ１２６は、ｘ線分光器によって実施される１つ以上のサンプリング処理に基づく標本の測定された分光応答の指示を含む。
【００７１】
更なる実施形態では、コンピューティングシステム１３０は、実時間にモデルパラメータにアクセスするように構成され、実時間臨界寸法（ＲＴＣＤ：Ｒｅａｌ  Ｔｉｍｅ  Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｉｎｇ）を採用し、あるいは、それは、標本１０１と関連付けられた少なくとも１つの標本パラメータ値の値を決定するために予め計算されたモデルのライブラリにアクセスし得る。一般に、ＣＤ−エンジンのいくつかの形態は、標本の割り当てられたＣＤパラメータと、測定された標本と関連付けられたＣＤパラメータとの差を評価するために使用され得る。標本パラメータ値を計算するための例となる方法およびシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐ．に、２０１０年１１月２日に発行された米国特許第７，８２６，０７１号に説明され、その米国特許の全体は、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００７２】
１つの更なる態様では、複合型計測ツール１００は、本明細書に説明されるようなビーム制御機能を実施するように構成されたコンピューティングシステム（例えば、コンピューティングシステム１３０）を含む。図２に描写される実施形態では、コンピューティングシステム１３０は、それらが、任意の時点に標本１０１の所望の検査領域１０２で空間的に重なり合うように、入射ｘ線ビーム１１７および入射光学照明ビーム１２７の位置決めやスポットサイズを制御するように動作されるビームコントローラとして構成される。
【００７３】
図２に例示されるように、コンピューティングシステム１３０は、ｘ線検出器１１６および光学検出器１２３に通信可能に結合される。コンピューティングシステム１３０は、光学検出器１２３からの測定データ１２４およびｘ線検出器１１６からの測定データ１２６を受信するように構成される。一例では、測定データ１２４は、標本の測定された光学応答の指示を含む。検出器１２３の表面上の測定された光学応答の分布に基づいて、標本１０１上の光学照明ビーム１２７の入射の位置や領域は、ビームコントローラ１３０によって決定される。一例では、パターン認識技法は、測定データ１２４に基づいて標本１０１上の光学照明ビーム１２７の入射の位置および領域を決定するためにコンピューティングシステム１３０によって適用される。同様に、測定データ１２６は、標本の測定されたｘ線応答の指示を含む。検出器１１６の表面上の測定されたｘ線応答の分布に基づいて、標本１０１上の入射ｘ線ビーム１１７の位置および領域は、ビームコントローラ１３０によって決定される。一例では、パターン認識技法は、測定データ１２４に基づいて標本１０１上のｘ線ビーム１１７の入射の位置および領域を決定するためにコンピューティングシステム１３０によって適用される。それに応答して、コンピューティングシステム１３０は、入射光学照明ビーム１２７が、標本１０１の所望の検査領域１０２で入射ｘ線ビーム１１７と空間的に重なり合うように、入射光学照明ビーム１２７の方向を変えたり形状を新たにしたりするために照明光学系１２２に通信されるコマンド信号１３７を生成する。同様に、ビームコントローラ１３０は、入射ｘ線ビーム１１７が、標本１０１の所望の検査領域１０２で入射光学照明ビーム１２７と空間的に重なり合うように、入射ｘ線ビーム１１７の方向を変えたり形状を新たにしたりするために電子光学系１１４およびｘ線光学系１１５のいずれかに通信されるコマンド信号１３６を生成する。
【００７４】
別の態様では、具体的な検査領域の同時発生のＳＡＸＳおよび光学散乱計測測定は、多数の異なる面外の方向付けで行われる。これは、様々な大きな角度の、面外の方向付けを含むように解析のために利用可能なデータセットの数や多様性を広げることによって、測定されたパラメータの精密さと精度を増加させ、パラメータ間の相関関係を減らす。より深く、より多様なデータセットを用いて標本パラメータを測定することもまた、パラメータ間の相関関係を減らし、測定精度を向上させる。
【００７５】
図２に例示されるように、複合型計測ツール１００は、光学散乱計およびｘ線小角散乱計に関して広範囲の面外の角度の方向付けにわたって標本１０１を整列することと標本１０１を方向付けることとの両方を行うように構成された標本位置決めシステム１４０を含む。換言すれば、標本位置決めシステム１４０は、標本１０１の表面と同一面内で整列された回転の１つ以上の軸周りに広い角度範囲にわたって標本１０１を回転するように構成される。いくつかの実施形態では、標本位置決めシステム１４０は、標本１０１の表面と同一面内で整列された回転の１つ以上の軸周りに少なくとも９０度の範囲内で標本１０１を回転するように構成される。いくつかの実施形態では、標本位置決めシステムは、標本１０１の表面と同一面内で整列された回転の１つ以上の軸の周りに少なくとも６０度の範囲内で標本１０１を回転するように構成される。いくつかの他の実施形態では、標本位置決めシステムは、標本１０１の表面と同一面内で整列された回転の１つ以上の軸周りに少なくとも１度の範囲内で標本１０１を回転するように構成される。このようにして、標本１０１の角度分解された測定は、標本１０１の表面上の任意の数の位置にわたって計測システム１００によって集められる。一例では、コンピューティングシステム１３０は、標本１０１の所望の位置を示す標本位置決めシステム１４０のモーションコントローラ１４５にコマンド信号を通信する。それに応答して、モーションコントローラ１４５は、標本１０１の所望の位置決めを実現するために標本位置決めシステム１４０の様々なアクチュエータにコマンド信号を生成する。
【００７６】
非限定例として、図２に例示されるように、標本位置決めシステム１４０は、標本位置決めシステム１４０に標本１０１を固定して取り付けるためのエッジグリップチャック１４１を含む。回転アクチュエータ１４２は、周辺フレーム１４３に対してエッジグリップチャック１４１および取り付けられた標本１０１を回転するように構成される。描写された実施形態では、回転アクチュエータ１４２は、図２に例示される座標システム１４６のｘ軸周りに標本１０１を回転するように構成される。図２に描写されるように、ｚ軸周りの標本１０１の回転は、標本１０１の面内回転である。ｘ軸およびｙ軸（図示しない）周りの回転は、計測システム１００の計測要素に対して標本の表面を効果的に傾ける標本１０１の面外回転である。それは例示されないが、第２の回転アクチュエータは、ｙ軸周りに標本１０１を回転するように構成される。線形アクチュエータ１４４は、周辺フレーム１４３をｘ方向に移動するように構成される。別の線形アクチュエータ（図示しない）は、周辺フレーム１４３をｙ方向に移動するように構成される。このようにして、標本１０１の表面上のあらゆる位置は、面外の角度位置の範囲にわたる測定のために利用可能である。例えば、一実施形態では、標本１０１の位置は、標本１０１の垂直方向付けに対して−４５度から＋４５度までの範囲内のいくつかの角度増分にわたって測定される。
【００７７】
典型的な光学散乱計測システムは、広範囲の面外の角度位置にわたって（例えば、＋／−１度より大きく）標本を方向付けることができる標本位置決めシステムを採用していない。結果として、これらのシステムによって集められた測定情報は、一定のパラメータに対して感度を欠いているか、あるいはパラメータ間の相関関係を減らすことができないことが多い。しかしながら、標本位置決めシステム１４０の大きな、面外の、角度位置決め能力は、測定感度を引き上げ、パラメータ間の相関関係を減らす。例えば、垂直方向では、ＳＡＸＳは、特徴の臨界寸法を解くことができるが、特徴の側壁角度および高さに大いに鈍感である。しかしながら、広範囲の面外の角度位置にわたって測定データを集めることによって、特徴の側壁角度および高さは解かれ得る。
【００７８】
本開示を通して説明される様々なステップは、単一コンピュータシステム１３０、あるいは、その代わりに、複数のコンピュータシステム１３０によって実行され得ることが認識されるべきである。更に、標本位置決めシステム１４０などのシステム１００の異なるサブシステムは、本明細書に説明されるステップの少なくとも一部を実行するのに適したコンピュータシステムを含み得る。従って、上述の説明は、本発明の限定としてではなく、単なる例示として解釈されるべきである。更に、１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、本明細書に説明される方法の実施形態のいずれかの任意の他の（複数の）ステップを行うように構成され得る。
【００７９】
加えて、コンピュータシステム１３０は、当分野に既知の任意の手法で光学検出器１２３、ｘ線検出器１１６、光学照明光学系１２２、およびｘ線照明光学系１１５に通信可能に結合され得る。例えば、１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、それぞれ、光学検出器１２３、ｘ線検出器１１６、光学照明光学系１２２、およびｘ線照明光学系１１５と関連付けられたコンピューティングシステムに結合され得る。別の例では、光学検出器１２３、ｘ線検出器１１６、光学照明光学系１２２、およびｘ線照明光学系１１５のいずれかは、コンピュータシステム１３０に結合された単一コンピュータシステムによって直接的に制御されてもよい。
【００８０】
複合型計測システム１００のコンピュータシステム１３０は、有線および／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（例えば、光学検出器１２３、ｘ線検出器１１６、光学照明光学系１２２、およびｘ線照明光学系１１５など）からデータまたは情報を受信するならびに／あるいは取得するように構成され得る。このようにして、伝送媒体は、コンピュータシステム１３０とシステム１００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。
【００８１】
複合型計測システム１００のコンピュータシステム１３０は、有線および／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か情報（例えば、測定結果、モデル化入力、モデル化結果等）を受信するならびに／あるいは取得するように構成され得る。このようにして、伝送媒体は、コンピュータシステム１３０と他のシステム（例えば、メモリ搭載計測システム１００、外部メモリ、または外部システム）との間のデータリンクとして機能し得る。例えば、コンピューティングシステム１３０は、データリンク経由で記憶媒体（すなわち、メモリ１３２またはメモリ１８０）から測定データ（例えば、信号１２４および１２６）を受信するように構成され得る。例えば、ｘ線検出器１１６および光学検出器１２３のいずれかの分光器を使用して得られた分光結果は、永続的または半永続的メモリデバイス（例えば、メモリ１３２または１８０）内に記憶され得る。これに関して、分光結果は、搭載メモリからまたは外部メモリシステムからインポートされ得る。更に、コンピュータシステム１１６は、伝送媒体経由でデータを他のシステムに送信し得る。例えば、コンピュータシステム１３０によって決定された標本パラメータ値１７０は、永続的または半永続的メモリデバイス（例えば、メモリ１８０）内に記憶され得る。これに関して、測定結果は、別のシステムにエキスポートされ得る。
【００８２】
コンピューティングシステム１３０は、限定されるものではないが、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システム、ワークステーション、画像コンピュータ、並行プロセッサ、または当分野に既知の任意の他のデバイスを含み得る。一般に、用語「コンピューティングシステム」は、１つ以上のプロセッサを有する任意のデバイスを包含するように広く定義され得、そのプロセッサは、メモリ媒体からの命令を実行する。
【００８３】
本明細書において説明されるような方法を実施するプログラム命令１３４は、有線、ケーブル、または無線伝送リンクなどの伝送媒体上で伝送され得る。例えば、図２に例示されるように、メモリ１３２内に記憶されたプログラム命令は、バス１３３を通じてプロセッサ１３１に伝送される。プログラム命令１３４は、コンピュータで読み取り可能な媒体（例えば、メモリ１３２）内に記憶される。例となるコンピュータで読み取り可能な媒体は、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気もしくは光ディスク、または磁気テープを含む。
【００８４】
図２を参照にして説明されるように、複合型計測システムは、ＳＡＸＳシステムおよび光学散乱計システムを含む。しかしながら、一般に、異なる光学計測技法と異なるｘ線をベースとした計測技法の組み合わせに基づく複合型解析が、この特許書類の範囲内で考えられ得る。その上、本明細書において説明されるような複合型解析に関与する任意の光学およびｘ線計測技法に基づく測定は、限定無しで、１つ以上の個別の計測ツール、１つ以上の複合型計測ツール、またはそれらの任意の組み合わせ上で行われ得る。
【００８５】
非限定例として、以下の、（ミュラー行列偏光解析法を含む）分光偏光解析法、ミュラー行列分光偏光解析法、分光学的反射率測定、分光学的散乱計測、散乱計測オーバーレイ、ビームプロファイル反射率測定、（角度および偏光が分解される）、ビームプロファイル偏光解析法、単一または複数の個別の波長偏光解析法、複数入射角の偏光解析法、ならびに分光学的偏光解析法を含む光学計測技法のいずれかは、この特許書類の範囲内で、以下の、伝送ｘ線小角散乱（ＴＳＡＸＳ）、斜入射ｘ線小角散乱（ＧＩＳＡＸＳ）、ｘ線広角散乱（ＷＡＸＳ）、ｘ線反射率（ＸＲＲ）、ｘ線回折（ＸＲＤ）、斜入射ｘ線回折（ＧＩＸＲＤ）、高分解能ｘ線回折（ＨＲＸＲＤ）、ｘ線光電子分光法（ＸＰＳ）、蛍光ｘ線（ＸＲＦ）、斜入射蛍光ｘ線（ＧＩＸＲＦ）、ｘ線断層撮影法、およびｘ線偏光解析法を含むｘ線計測技法のいずれかを用いて本明細書において説明されたような解析のために組み合わされ得る。
【００８６】
本明細書に説明されるように組み合わせて適用されるｘ線および光学計測技法は、半導体構造の特性を決定するために使用され得る。例となる構造は、限定されるものではないが、ＦｉｎＦＥＴ、ナノワイヤまたはグラフェンなどの低次元構造、サブ１０ｎｍ構造、薄膜、リソグラフィ構造、シリコン貫通電極（ＴＳＶ）、ＤＲＡＭ、ＤＲＡＭ  ４Ｆ２、ＦＬＡＳＨおよび高アスペクト比メモリ構造などのメモリ構造を含む。例となる構造的特性は、限定されるものではないが、ラインエッジ粗さ、ライン幅粗さ、細孔サイズ、細孔密度、側壁角度、プロファイル、膜厚、臨界寸法、ピッチなどの幾何学的パラメータ、ならびに電子密度、結晶粒構造、形態、方向付け、応力、および歪みなどの材料パラメータを含む。
【００８７】
非限定例として、ｘ線小角散乱（ＳＡＸＳ）は、１０ナノメートルよりも小さい構造の幾何学的パラメータ（例えば、ピッチ、臨界寸法（ＣＤ）、側壁角度（ＳＷＡ）、ライン幅粗さ（ＬＷＲ）、およびラインエッジ粗さ（ＬＥＲ））を測定することができる。加えて、ｘ線放射の高エネルギー特質は、光学的に不透明な薄膜、埋め込み構造、高アスペクト比構造、および多数の薄膜層を含むデバイスを貫通する。非限定例として、光学散乱計測技法は、多くの異なる構造のピッチ、ＣＤ、薄膜の厚さ、組成、および分散を測定することができる。
【００８８】
図５に例示された別の非限定例では、高ｋ金属ゲートトランジスタ１６０の興味のパラメータは、ｘ線および光学測定の複合型解析に基づいて測定される。描写された例では、シリコン基板１６１のソース１６２およびドレイン１６３のＳｉＧｅ濃度は、ＸＲＦを使用して測定され、一方、金属ゲート電極１６５の臨界寸法およびゲート誘電体１６４の厚さは、分光偏光解析法などの光学技術を用いて測定され得る。
【００８９】
更に別の非限定例では、ＸＲＦは、ＨｆＯ２などの膜、非常に厚い膜、および電子密度が隣接する膜に非常に類似した複数の膜の厚さを測定するために使用される。これらの厚さは、光学測定におけるパラメータ相関関係を壊すために前に送られる。
【００９０】
図５に例示される更に別の非限定例では、ＸＲＦは、ＦｉｎＦＥＴなどの高度な構造におけるＧｅドーズを測定するために使用される。光学測定は、構造の容量で行われる。Ｇｅ濃度は、ドーズおよび容量測定に基づいて計算される。
【００９１】
更に別の非限定例では、メモリ構造は、ＴｉＮ／Ａｌ２Ｏ３／ＴｉＮ層配列を含む。ＸＲＲは、ＴｉＮ層の厚さを測定するために利用されるが、Ａｌ２Ｏ３層に比較的鈍感である。分光偏光解析法測定は、頂部および底部ＴｉＮを後で区別する困難性がある。複合型のＸＲＲおよび分光偏光解析法測定は、３つの層の全ての厚さを測定することができる。
【００９２】
更に別の非限定例では、スピンバルブなどの磁気多層は、公称ＳｉＯ２／ＮｉＯ／Ｃｏ／Ｃｕ／Ｃｏ層状構造を有する。ＸＲＲは、ＮｉＯ層の厚さを測定するために利用されるが、ＣｏとＣｕの類似した電子密度に起因してＣｏ／Ｃｕ／Ｃｏ層を見分けることができない。ＧＩＸＲＤは、Ｃｏ、Ｎｉ、およびＣｕをはっきりと分解し、また、元素ピークの相対積分強度は、ＣｕおよびＣｏ層の厚さを決定する。Ｃｏ／Ｃｕ／Ｃｏ層の全体の厚さはＸＲＲから分かるので、Ｃｕの厚さは、０．１ｎｍの精密さよりも優れて決定され得る。複合型のＸＲＲ、ＧＩＸＲＦ、および分光偏光解析法などの光学技法は、構造の全ての厚さのみならず臨界寸法を測定するように使用され得る。
【００９３】
更に別の非限定例では、ラインエッジ粗さ（ＬＥＲ）およびライン幅粗さ（ＬＷＲ）は、光学技法を用いて容易に測定されることができないが、ｘ線小角散乱を使用して測定され得る。フォトレジスト格子およびブロック共重合体などの構造の側壁角度は、分光偏光解析法を用いて測定され得る。
【００９４】
更に別の非限定例では、ＸＲＤは、ＩＩＩ−Ｖ材料の組成および応力を測定するために利用される。これらのパラメータは、厚さや臨界寸法を決定するために、分光偏光解析法などの光学測定の解析において前送りにされる。
【００９５】
いくつかの実施形態では、本明細書において説明されたような複合型ｘ線および光学解析は、製作処理ツールの一部として実施される。製作処理ツールの例は、限定されるものではないが、リソグラフィ露光ツール、膜蒸着ツール、埋め込みツール、およびエッチツールを含む。このようにして、複合型ｘ線および光学解析の結果は、製作処理を制御するために使用される。一例では、１つ以上のターゲットから集められたｘ線および光学測定データは、製作処理ツールに送信される。Ｘ線および光学測定データは、本明細書において説明されたように、また、製作処理ツールの動作を調整するために使用される結果として、解析される。
【００９６】
本明細書において説明される際、用語「臨界寸法」は、構造の任意の臨界寸法（例えば、底部臨界寸法、中間臨界寸法、頂部臨界寸法、側壁角度、格子高さ等）、任意の２つ以上の構造間の臨界寸法（例えば、２つの構造間の距離）、および２つ以上の構造間の変位（例えば、オーバーレイしている格子構造間のオーバーレイ変位等）を含む。構造は、３次元構造、パターン化構造、オーバーレイ構造等を含み得る。
【００９７】
本明細書において説明される際、用語「臨界寸法の適用」または「臨界寸法測定の適用」は、任意の臨界寸法測定を含む。
【００９８】
本明細書において説明される際、用語「計測システム」は、臨界寸法の適用およびオーバーレイ計測の適用を含む、任意の態様における標本を特徴付けるために少なくとも一部利用される任意のシステムを含む。しかしながら、当分野のそのような用語は、本明細書において説明されるような用語「計測システム」の範囲を限定しない。加えて、計測システム１００は、パターン化されたウェーハおよび／またはパターン化されていないウェーハの測定のために構成され得る。計測システムは、ＬＥＤ検査ツール、ソーラー検査ツール、エッジ検査ツール、後方検査ツール、マクロ検査ツール、または（１つ以上のプラットフォームからのデータを同時に含む）マルチモード検査ツール、および臨界寸法データに基づくシステムパラメータの較正から恩恵を受ける任意の他の計測もしくは検査ツールとして構成され得る。
【００９９】
様々な実施形態は、標本を処理するために使用され得る半導体処理システム（例えば、検査システムまたはリソグラフィシステム）のために本明細書において説明される。用語「標本」は、当分野に既知の手段によって処理され（例えば、欠陥のために印刷されまたは検査され）得るウェーハ、レチクル、または任意の他のサンプルのことを言うために本明細書において使用される。
【０１００】
本明細書において使用される際、用語「ウェーハ」は、一般に、半導体または非半導体材料で形成された基板のことを言う。例は、限定されるものではないが、単結晶シリコン、ヒ化ガリウム、およびリン化インジウムを含む。そのような基板は、半導体製作設備において普通に見つけられおよび／または処理され得る。いくつかの場合において、ウェーハは、基板（すなわち、ベアウェーハ）だけを含み得る。代わりに、ウェーハは、基板の上に形成された異なる材料の１つ以上の層を含み得る。ウェーハ上に形成される１つ以上の層は、「パターン化される」か「パターン化されない」可能性がある。例えば、ウェーハは、繰り返し可能なパターン特徴を有する複数のダイを含み得る。
【０１０１】
「レチクル」は、レチクル製作処理の任意の段階にあるレチクル、あるいは半導体製作設備における使用のために発売され得るか発売され得ない完成したレチクルであり得る。レチクル、または「マスク」は、実質的に透明な基板の上に形成されるとともにパターンで構成される実質的に不透明な領域を有する当該実質的に透明な基板として一般に定義される。基板は、例えば、非晶質ＳｉＯ２などのガラス材料を含み得る。レチクルは、レチクル上のパターンがレジストに転写され得るように、リソグラフィ処理の露光ステップの間にレジストで覆われたウェーハの上方に配置され得る。
【０１０２】
ウェーハ上に形成された１つ以上の層は、パターン化されてもよいし、パターン化されなくてもよい。例えば、ウェーハは、繰り返し可能なパターン特徴をそれぞれ有する複数のダイを含み得る。材料のそのような層の形成や処理は、完成したデバイスを最終的に結果としてもたらし得る。多くの異なる種類のデバイスは、ウェーハ上に形成され得、本明細書において使用される際、用語ウェーハは、当分野に既知の任意の種類のデバイスがウェーハの上に製作されている当該ウェーハを包含することが意図される。
【０１０３】
１つ以上の例となる実施形態では、上記した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実施され得る。ソフトウェアで実施される場合、機能は、コンピュータで読み取り可能な媒体上の１つ以上の命令またはコードとしてその上に記憶され得るか伝送され得る。コンピュータで読み取り可能な媒体は、１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの移動を容易にする任意の媒体を含むコンピュータ記憶媒体および通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、汎用または特殊用途のコンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。例として、限定されない、そのようなコンピュータで読み取り可能な媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイス、あるいは、命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコード手段を運ぶか記憶するように使用され得るとともに、汎用もしくは特殊用途のコンピュータ、または汎用もしくは特殊用途のプロセッサによってアクセスされ得る任意の他の媒体を備え得る。また、任意の接続は、コンピュータで読み取り可能な媒体と厳密には呼ばれる。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、電波、およびマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、または他の遠隔源から伝送される場合には、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、電波、およびマイクロ波などの無線技術は、媒体の定義に含まれる。ディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）は、本明細書において使用される際、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスクおよびブルーレイディスクを含み、ここで、ディスク（ｄｉｓｋ）は、通常、磁気的にデータを再生し、一方、ディスク（ｄｉｓｃ）は、レーザで光学的にデータを再生する。上記の組み合わせはまた、コンピュータで読み取り可能な媒体の範囲内に含まれるべきである。
【０１０４】
一定の特定の実施形態が指導目的のために上記で説明されたが、この特許書類の教示は、一般的適用性を有し、上記した特定の実施形態に限定されない。従って、説明された実施形態の様々な特徴の様々な修正、適合、および組み合わせは、特許請求の範囲に規定されるような発明の範囲から逸脱すること無く実施され得る。
【図１】
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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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【国際調査報告】
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2015531056.tif 000043
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