【手続補正書】
【提出日】平成18年7月25日(2006.7.25)
【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】
ウエハの構造物を光学的に計測する際に使用するプロファイル・モデルの選択と、そのプロファイル・モデルのパラメータの選択を行なう方法であって、
a）1つ以上の終了基準を設定するステップと、
b）1つ以上のパラメータ選択基準を設定するステップと、
c）ウエハの構造物の光学的計測に使用するため、前記構造物の大きさに関連する幾何学的パラメータ群を有するプロファイル・モデルを選択するステップと、
d）1つ以上の入力回折信号と、前記1つ以上のパラメータ選択基準とを利用し、前記プロファイル・モデルについての前記幾何学的パラメータ群から変換した最適化パラメータ群を選択するステップと、
e）前記選択したプロファイル・モデルと前記最適化パラメータ群を前記1つ以上の終了基準に照らしてテストするステップと、
f）前記1つ以上の終了基準が満たされるまで前記ステップc）、d）、e）を実行するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記選択したプロファイル・モデルと前記最適化パラメータ群を前記1つ以上の終了基準に照らしてテストするステップが、
最適化したシミュレーション回折信号と測定した回折信号を比較することによって計算されるシミュレーション回折信号コスト関数の値が、コスト関数に関してあらかじめ設定した値以下であるかどうかをテストすることを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記選択したプロファイル・モデルと前記最適化パラメータ群を前記1つ以上の終了基準に照らしてテストするステップが、
最適化したシミュレーション回折信号を測定した回折信号と比較することによって計算されるシミュレーション回折信号の適合度の値が、適合度に関してあらかじめ設定した値以上であるかどうかをテストすることを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記選択したプロファイル・モデルと前記最適化パラメータ群を前記1つ以上の終了基準に照らしてテストするステップが、
信頼区間に関して計算した1つ以上の値が、対応する信頼区間に関してあらかじめ設定した値以下であるかどうかをテストすることを含み、該信頼区間は、最適化パラメータの値が取る範囲であって、実際の値が該範囲に特定の確率で入ることが予想される、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記選択したプロファイル・モデルと前記最適化パラメータ群を前記1つ以上の終了基準に照らしてテストするステップが、
最適化したシミュレーション回折信号を測定した回折信号と比較することによって計算されるシミュレーション回折信号コスト関数の値が、コスト関数に関してあらかじめ設定した値以下であるかどうかをテストし、
最も一致するシミュレーション回折信号を前記測定した回折信号と比較することによって計算されるシミュレーション回折信号の適合度の値が、適合度に関してあらかじめ設定した値以上であるかどうかをテストすることを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記選択したプロファイル・モデルと前記最適化パラメータ群を前記1つ以上の終了基準に照らしてテストするステップがさらに、
信頼区間に関して計算した1つ以上の値が、対応する信頼区間に関してあらかじめ設定した値以下であるかどうかをテストすることを含み、該信頼区間は、最適化パラメータの値が取る範囲であって、実際の値が該範囲に特定の確率で入ることが予想される、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記1つ以上のパラメータ選択基準が、
相関カットオフを含み、該相関カットオフは、プロファイル・モデルの一つの最適化パラメータと別の最適化パラメータの間の相関係数である、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記1つ以上のパラメータ選択基準が、
最適化パラメータの感度閾値を含み、該感度閾値は、全最適化パラメータの公称値を用いて計算した第1のシミュレーション回折信号を、最適化パラメータに関して調節された値及び他の全ての最適化パラメータの公称値を用いて計算した第2のシミュレーション回折信号と比較したときの誤差2乗和であり、前記最適化パラメータに関して調節された値は、公称値に増分を加算又は減算したものである、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
前記1つ以上のパラメータ選択基準が、
最適化パラメータの信頼区間の閾値を含み、該信頼区間の閾値は、残りの最適化パラメータをそれぞれの公称値に維持し、1つの最適化パラメータを公称値から変化させた量であり、該変化量は前記1つの最適化パラメータに関する測定された雑音のレベルまたはシミュレーション雑音のレベルよりも大きいシミュレーション回折信号の変化をもたらす、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記1つ以上のパラメータ選択基準が、
プロファイル・モデルの一つの最適化パラメータと別の最適化パラメータの間の相関係数である相関カットオフと、
全最適化パラメータの公称値を用いて計算した第1のシミュレーション回折信号を、最適化パラメータに関して調節された値及び他の全ての最適化パラメータの公称値を用いて計算した第2のシミュレーション回折信号と比較したときの誤差2乗和であって、前記最適化パラメータ関して調節された値は、公称値に増分を加算又は減算したものである、最適化パラメータの感度閾値と、
1つの最適化パラメータについて、残りの最適化パラメータをそれぞれの公称値に維持し、公称値からの変化量が、該1つの最適化パラメータに関する測定された雑音のレベルまたはシミュレーション雑音のレベルよりも大きいシミュレーション回折信号の変化をもたらす、前記最適化パラメータの変化量である、最適化パラメータの信頼区間の閾値を有する、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
前記のウエハの構造物の光学的計測に用いるプロファイル・モデルを選択するステップがさらに、
構造物の特徴を取得するステップと、
プロファイル・モデルとパラメータ処理のため、測定した回折信号を選択するステップと、
前記構造物の特徴を利用して前記構造物のプロファイル・モデルを生成するステップを含み、
前記構造物が1つ以上の層を有する積層体を備え、前記構造物の特徴が、該構造物に関する積層体情報を含み、それぞれの積層体情報は、層の材料、繰り返し構造のピッチ、繰り返し構造の線とスペースの比、光学的顕微鏡のデータを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
前記のプロファイル・モデルとパラメータ処理のため、測定した回折信号を選択するステップが、
入力される測定した回折信号をグループに分類するステップと、
入力される測定した回折信号を分類した各グループから、代表的な測定した回折信号を選択するステップを含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
前記の入力される測定した回折信号をグループに分類するステップは、クラスタリングおよび相関の何れか又は両方の手法を含む、請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
前記構造物の特徴を利用して該構造物のプロファイル・モデルを作る前記ステップがさらに、
積層体内の各材料についての1つ以上のタイプの幾何学図形を決定するステップと、
前記積層体のすべての層について、幾何学図形のタイプと、それぞれの幾何学図形に関する幾何学的パラメータを生成するステップと、
前記幾何学的パラメータの公称値と、前記幾何学的パラメータに関して十分に予期される上下の値である前記幾何学的パラメータの範囲を得るステップと、
前記幾何学的パラメータの依存性を規定するステップと、
前記幾何学的パラメータを最適化パラメータに変換するステップを含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１５】
前記幾何学図形は、矩形または／及び台形を含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記の幾何学的パラメータの依存性を規定するステップは、
1つの幾何学的パラメータを表現するのに、別の幾何学的パラメータの関数としてか、変数の関数としてか、定数としてか、又は別の幾何学的パラメータおよび変数にオフセットを加減算した関数又は変数にオフセットを加減算した関数として表現するステップを含み、
前記オフセットを定数または別の変数にすることができる、請求項14に記載の方法。
【請求項１７】
前記の幾何学的パラメータを最適化パラメータに変換するステップは、
幾何学的パラメータの依存性を数式に変換するステップと、
前記数式において、前記パラメータ選択プロセスで使用する前記最適化パラメータである独立変数の数を減らす数学的演算を実行するステップを含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１８】
前記の1つ以上の入力回折信号と、前記1つ以上のパラメータ選択基準とを利用し、前記プロファイル・モデルのための前記パラメータ群を選択するステップがさらに、
光学的計測のための波長を選択するステップと、
前記1つ以上のパラメータ選択基準の値を計算するステップと、
前記1つ以上のパラメータ選択基準に合致する最適化パラメータを選択するステップと、
前記プロファイル・モデルに関する前記選択した最適化パラメータを用い、測定した回折信号に対応する最適化シミュレーション回折信号を決定する手続きを実行するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１９】
前記の光学的計測のための波長を選択するステップは、
ウエハの同じ位置からの回折信号の標準偏差である雑音レベルの基準に合致する波長を選択するステップと、
他の波長の回折信号と比較し、回折信号の相関が小さい波長を選択するステップを含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２０】
前記の1つ以上のパラメータ選択基準に合致する最適化パラメータを選択するステップは、
相関のカットオフに合致する最適化パラメータ群を選択するステップを含み、該相関のカットオフは、プロファイル・モデルの1つの最適化パラメータと別の最適化パラメータの間のシミュレーション回折信号の相関係数に関してあらかじめ設定した値である、請求項18に記載の方法。
【請求項２１】
前記の1つ以上のパラメータ選択基準に合致する最適化パラメータを選択するステップは、
最適化パラメータの感度閾値に合致する最適化パラメータ群を選択するステップを含み、該感度閾値とは、全最適化パラメータの公称値を用いて計算した第1のシミュレーション回折信号を、最適化パラメータに関して調節された値及び他の全ての最適化パラメータの公称値を用いて計算した第2のシミュレーション回折信号と比較したときの誤差2乗和であり、前記の最適化パラメータに関して調節された値は、公称値に増分を加算又は減算したものである、請求項18に記載の方法。
【請求項２２】
前記の1つ以上のパラメータ選択基準に合致する最適化パラメータを選択するステップは、
信頼区間の閾値に合致する最適化パラメータ群を選択するステップを含み、該信頼区間の閾値は、残りの最適化パラメータをそれぞれの公称値に維持し、1つの最適化パラメータを公称値から変化させた量であり、該変化量は前記1つの最適化パラメータに関する測定された雑音のレベルまたはシミュレーション雑音のレベルよりも大きいシミュレーション回折信号の変化をもたらす、請求項18に記載の方法。
【請求項２３】
前記プロファイル・モデルに関する前記選択した最適化パラメータを用い、前記測定した回折信号に対応する前記最適化シミュレーション回折信号を決定する手続きを実行するステップは、さらに、
前記測定した回折信号と比較して誤差が最少になるシミュレーション回折信号を見つけ出す最適化手続きを利用するステップを含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２４】
前記最適化手続きは、分岐限定法、シミュレーテッドアニーリング、遺伝的アルゴリズム、他の大域的最適化法、又は大域的最適化法と局所的最適化法のハイブリッドを含む1つ以上の最適化法を利用する、請求項23に記載の方法。
【請求項２５】
構造物、ウエハ及び選択したモデルに関連する識別データ、終了基準、1つ以上のパラメータ選択基準及び選択した最適化パラメータに関するデータをデータ記憶装置に記憶させるステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項２６】
ウエハの構造物に関する光学的計測データを処理するシステムであって、
ウエハの構造物の特徴を利用して該構造物のプロファイル・モデルを生成するとともに、1つ以上の終了基準と1つ以上のパラメータ選択基準を処理するモデル生成装置と、
前記プロファイル・モデルと選択した最適化パラメータの値を用いてシミュレーション回折信号を計算する光学的計測シミュレータと、
前記モデル生成装置と前記光学的計測シミュレータに接続され、1つ以上のパラメータ選択基準の値を計算し、該計算したその1つ以上のパラメータ選択基準の値を前記1つ以上のパラメータ選択基準と比較し、前記1つ以上のパラメータ選択基準に合致する最適化パラメータを選択するパラメータ選択装置と、
前記パラメータ選択装置に接続され、終了値を計算し、該計算した終了値を前記1つ以上の終了基準と比較し、前記1つ以上の終了基準に合致していない場合には前記プロファイル・モデルを調節するプロファイル・モデル・テスターを備えるシステム。
【請求項２７】
前記光学的計測シミュレータと、前記モデル生成装置と、前記プロファイル・モデル・テスターとに接続され、前記ウエハの構造物の特徴、ウエハ製造プロセス、ウエハの積層体、ウエハの構造物の公称サイズの設計、及び前記ウエハの構造物のサイズの予想範囲を含む入力データを処理するプロファイル・コンパイラをさらに備える、請求項26に記載のシステム。
【請求項２８】
前記プロファイル・モデル・テスターに接続され、前記構造物、前記ウエハ、及び前記選択したモデルに関連する識別データと、前記終了基準、前記1つ以上のパラメータ選択基準、及び前記選択した最適化パラメータに関するデータを記憶するデータ記憶装置をさらに備える、請求項26に記載のシステム。
【請求項２９】
前記プロファイル・モデル・テスターと前記光学的計測シミュレータに接続され、前記プロファイル・モデル・テスターからの構造物プロファイル・データを利用し、且つ光学的計測シミュレータにシミュレーション回折信号を計算させるライブラリ生成装置をさらに備える、請求項26に記載のシステム。
【請求項３０】
前記ライブラリ生成装置に接続され、回折信号及び関連する構造物プロファイル・データを有するライブラリをさらに備える、請求項26に記載のシステム。
【請求項３１】
前記プロファイル・モデル・テスターがさらに、
分岐限定法、シミュレーテッドアニーリング、遺伝的アルゴリズム、他の大域的最適化法、又は大域的最適化法と局所的最適化法のハイブリッドを含む大域的最適化アルゴリズムを1つ以上利用する1つ以上の最適化エンジンを備える、請求項26に記載のシステム。
【請求項３２】
前記プロファイル・コンパイラと前記モデル生成装置に接続されたターミナルをさらに備え、該ターミナルは、
前記ウエハの構造物の特徴、ウエハ製造プロセス、ウエハの積層体、ウエハの構造物の公称サイズの設計、前記ウエハの構造物のサイズの予想範囲を含む入力データを受け取り、
且つプロファイル・モデルにおける幾何学図形の仕様と、前記幾何学図形のパラメータの依存性とを受け取る、請求項26に記載のシステム。
【請求項３３】
前記パラメータ選択装置に接続され、測定した回折信号に対応する臨界サイズ、構造物プロファイル、及び膜厚を含む構造物データを表示する臨界サイズ・サーバーをさらに備える、請求項32に記載のシステム。
【請求項３４】
前記臨界サイズ・サーバーは、1つ以上のリモートコンピュータ装置を有する、請求項33に記載のシステム。
【請求項３５】
前記ターミナルと前記臨界サイズ・サーバーが、単一のリモートコンピュータ・システム内に存在する、請求項33に記載のシステム。
【請求項３６】
a）1つ以上の終了基準を設定するステップと、
b）1つ以上のパラメータ選択基準を設定するステップと、
c）ウエハの構造物の光学的計測に使用するため、該構造物の大きさに関連する幾何学的パラメータ群を有するプロファイル・モデルを選択するステップと、
d）1つ以上の入力回折信号と、1つ以上の前記パラメータ選択基準とを利用し、前記プロファイル・モデルについての前記幾何学的パラメータ群から変換した最適化パラメータ群を選択するステップと、
e）前記選択したプロファイル・モデルと前記最適化パラメータ群を前記1つ以上の終了基準に照らしてテストするステップと、
f）前記1つ以上の終了基準が満たされるまで前記ステップc）、d）、e）を実行するステップを、動作するようコンピュータに指示することによって集積回路の光学的測定で使用するプロファイル・モデルを選択するためのコンピュータが実行可能なコードを含む、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項３７】
前記のウエハの構造物の光学的計測に使用する前記プロファイル・モデルを選択するステップがさらに、
構造物の特徴を取得するステップと、
前記構造物の特徴を利用して前記構造物のプロファイル・モデルを生成するステップを含み、
前記構造物の特徴は、前記構造物に関する積層体情報、該積層体の各層を形成する材質、繰り返し構造のピッチ、繰り返し構造の線とスペースの比、光学的顕微鏡のデータを含む、請求項36に記載のコンピュータの記憶媒体。
【請求項３８】
前記構造物の特徴を利用して前記構造物のプロファイル・モデルを生成するステップは、
前記積層体内の各材質について1つ以上のタイプの幾何学図形を決定するステップと、
前記積層体のすべての層について、幾何学図形のタイプと、それぞれの幾何学図形に関連する幾何学的パラメータを生成するステップと、
前記幾何学的パラメータの公称値と、前記幾何学的パラメータに関して十分に予期される上下の値である前記幾何学的パラメータの範囲を得るステップと、
前記幾何学的パラメータの依存性を規定するステップと、
前記幾何学的パラメータを最適化パラメータに変換するステップを含む、請求項37に記載のコンピュータの記憶媒体。
【請求項３９】
1つ以上の入力回折信号及び前記の一つ以上のパラメータ選択基準を利用して前記プロファイル・モデルについての前記パラメータ群を選択するステップは、
光学的計測のための波長を選択するステップと、
前記1つ以上のパラメータ選択基準の値を計算するステップと、
前記1つ以上のパラメータ選択基準に合致する最適化パラメータを選択するステップと、
前記プロファイル・モデルに関する前記選択した最適化パラメータを用い、測定した回折信号に対応する最適化シミュレーション回折信号を決定する手続きを実行するステップを含む、請求項36に記載のコンピュータの記憶媒体。
【請求項４０】
前記プロファイル・モデルに関する前記選択した最適化パラメータを用い、測定した回折信号に対応する最適化シミュレーション回折信号を決定する手続きを実行するステップが、
前記測定した回折信号と比較して誤差が最少になるシミュレーション回折信号を見つけ出す最適化手続きを利用するステップをさらに含む、請求項39に記載のコンピュータの記憶媒体。
【請求項４１】
前記構造物、前記ウエハ、及び前記の選択したモデルに関連する識別データ、前記終了基準、前記1つ以上のパラメータ選択基準、及び前記選択した最適化パラメータに関するデータをデータ記憶装置に記憶するステップをさらに含む、請求項36に記載のコンピュータの記憶媒体。