【手続補正書】
【提出日】平成20年5月9日(2008.5.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学測定を用いた、ウェハ上に形成された構造の形状ラフネスの測定に使用されるシミュレート回折信号を生成する方法であって、
（ａ）前記構造の初期モデルを定義するステップと、
（ｂ）形状ラフネスの統計関数を定義するステップと、
（ｃ）前記統計関数に基づいて統計ゆらぎを導出するステップと、
（ｄ）前記構造の初期モデルに前記統計ゆらぎを重ね合わせて前記構造の修正モデルを定義するステップと、
（ｅ）前記構造の修正モデルに基づいてシミュレート回折信号を生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、かつ前記構造の初期モデルは前記構造がライン／スペースパターンである場合には矩形形状を有し、前記構造がコンタクトホールである場合には楕円形状を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、かつ前記構造の初期モデルは前記構造がビアである場合にはＴ型アイランドまたはＬ型アイランド形状を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、かつ前記構造の初期モデルは前記構造がライン／スペースパターンである場合には台形形状を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、前記形状ラフネスの統計関数は、水平の次元、垂直の次元若しくは水平の次元と垂直の次元において定義される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記統計関数は、二乗平均平方根ラフネス、自己相関関数若しくはパワースペクトル密度を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記シミュレート回折信号を生成するステップは、
前記修正モデルを区分化するステップと、
前記区分化されたモデルにマクスウェルの方程式を適用するステップと、
数値解析手法を用いてマクスウェル方程式を解いて前記シミュレート回折信号を生成するステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
さらに、前記修正モデルを含む基本セルを定義し、前記基本セルにおいて前記修正モデルは区分化されるステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記修正モデルを区分化するステップは、
前記基本セルを複数の画素に分割するステップと、
各画素に対して屈折率と減衰係数の値を割り当てるステップと、
を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記数値解析手法は厳密結合波解析である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記基本セルは、前記構造の複数の周期を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記ステップ（ｂ）において定義された前記形状ラフネスの統計関数に基づいて、少なくとももう一つの統計ゆらぎを導出するステップと、
前記ステップ（ａ）で定義された前記初期モデルに前記少なくとももう一つの統計ゆらぎを重ね合わせて前記構造の少なくとももう一つの修正モデルを定義するステップと、
前記構造の少なくとももう一つの修正モデルに基づいて、少なくとももう一つのシミュレート回折信号を生成するステップと、
前記ステップ（ｅ）で生成された前記シミュレート回折信号と前記少なくとももう一つのシミュレート回折信号を平均化するステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ステップ（ａ）から（ｅ）を繰り返して修正モデル及び対応するシミュレート回折信号の複数のペアを生成するステップであって、前記ステップ（ｂ）において前記統計関数を変化させ、前記ステップ（ｄ）において前記構造の変化した修正モデルを定義し、かつ前記ステップ（ｅ）において変化したシミュレート回折信号を生成するステップと、
前記修正モデル及び対応するシミュレート回折信号の複数のペアをライブラリに格納するステップと、
検査される構造に入射光線を当てて測定される回折信号を得るステップと、
前記測定回折信号と前記ライブラリに格納された１以上の前記シミュレート回折信号とを比較して前記検査される構造の形状を求めるステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
検査される構造に入射光線を当てて測定される回折信号を得るステップと、
前記測定回折信号と前記ステップ（ｅ）で生成されたシミュレート回折信号とを比較するステップと、
前記測定回折信号と前記シミュレート回折信号がプリセットされた基準内で一致しない場合、
前記ステップ（ａ）から（ｅ）を繰り返して異なるシミュレート回折信号を生成するステップであって、前記ステップ（ｂ）において前記統計関数を変化させ、前記ステップ（ｄ）において前記構造の異なる修正モデルを定義し、かつ前記ステップ（ｅ）において前記異なるシミュレート回折信号を生成するステップと、
前記異なるシミュレート回折信号を用いて前記比較ステップを繰り返すステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記シミュレート回折信号は機械学習システムを用いて生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
光学測定を用いた、ウェハ上に形成された構造の形状ラフネスの測定に使用されるシミュレート回折信号を生成する方法であって、
（ａ）前記構造の決定論的基礎形状の初期モデルを定義するステップと、
（ｂ）形状ラフネスの統計関数を定義するステップと、
（ｃ）前記統計関数に基づいて統計ゆらぎを導出するステップと、
（ｄ）前記初期モデルに前記統計ゆらぎを重ね合わせて前記構造の修正モデルを定義するステップと、
（ｅ）前記構造の修正モデルに基づいてシミュレート回折信号を生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、かつ前記構造の初期モデルは前記構造がライン／スペースパターンである場合には矩形形状を有し、前記構造がコンタクトホールである場合には楕円形状を有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、かつ前記構造の初期モデルは前記構造がビアである場合にはＴ型アイランドまたはＬ型アイランド形状を有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、かつ前記構造の初期モデルは前記構造がライン／スペースパターンである場合には台形形状を有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記構造の初期モデルは滑らかな線で定義され、前記形状ラフネスの統計関数は、水平の次元、垂直の次元若しくは水平の次元と垂直の次元において定義される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記統計関数は、二乗平均平方根ラフネス、自己相関関数若しくはパワースペクトル密度を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
前記シミュレート回折信号を生成するステップは、
前記構造の修正モデルを区分化するステップと、
前記区分化されたモデルにマクスウェルの方程式を適用するステップと、
数値解析手法を用いてマクスウェル方程式を解いて前記シミュレート回折信号を生成するステップと、
を含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
さらに、前記修正モデルを含む基本セルを定義し、前記基本セルにおいて前記修正モデルは区分化されるステップを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記修正モデルを区分化するステップは、
前記基本セルを複数の画素に分割するステップと、
各画素に対して屈折率と減衰係数の値を割り当てるステップと、
を含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記数値解析手法は厳密結合波解析である、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記シミュレート回折信号は機械学習システムを用いて生成される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２７】
光学測定を用いた、ウェハ上に形成された構造の形状ラフネスの測定において使用されるシミュレート回折信号をコンピュータに生成させるためのコンピュータ実行可能な命令を有するコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、
（ａ）前記構造の初期モデルを定義し、
（ｂ）形状ラフネスの統計関数を定義し、
（ｃ）前記統計関数に基づいて統計ゆらぎを導出し、
（ｄ）前記構造の初期モデルに前記統計ゆらぎを重ね合わせて前記構造の修正モデルを定義し、
（ｅ）前記構造の修正モデルに基づいてシミュレート回折信号を生成する
命令を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２８】
光学測定を用いた、ウェハ上に形成された構造の形状ラフネスの測定に使用されるシミュレート回折信号を生成するシステムであって、
前記構造の初期モデルと、
前記構造の初期モデルについて定義された統計関数から導出された統計ゆらぎを重ね合わせることによって定義された前記構造の修正モデルと、
前記構造の修正モデルに基づいて生成されるシミュレート回折信号と、
を有することを特徴とするシステム。