(57)【要約】【課題】  本発明は全体として、半導体ウエハ上に形成された構造の光計測に関し、より詳細には、光回折における近似精緻回折モデルを用いた構造に係るプロファイルパラメータの決定に関する。【解決手段】  プロファイルモデル、近似回折モデル、及び精緻回折モデルを有する光計測モデルを用いて構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータを決定する方法が供される。シミュレーションによる近似回折信号が、構造の近似回折モデルに基づいて生成される。1組の差分回折信号が、シミュレーションによる精緻回折信号の各々からシミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって得られ、かつ対応するプロファイルパラメータと組み合わせられ、かつ差分回折信号のライブラリを生成するのに用いられる。シミュレーションによる近似回折信号によって修正される測定回折信号は、構造に係る少なくとも1つのプロファイルパラメータを決定するようにライブラリに対して一致する。【選択図】  図7A
2009053194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロファイルモデル、近似回折モデル、及び精緻回折モデルを有する光計測モデルを用いて構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータを決定する方法であって：
a)プロファイルパラメータを有するプロファイルモデルを含む、前記構造についての計測モデルを作る工程；
b)前記計測モデルを最適化することによって前記計測モデルに最適化されたプロファイルモデルが含まれるようにする工程；
c)前記の構造の近似回折モデルに基づいてシミュレーションによる近似回折信号を計算する工程；
d)前記最適化された計測モデルを用いて1組のプロファイルパラメータから1組のシミュレーションによる精緻回折信号を生成する工程；
e)差分回折信号と対応するプロファイルパラメータのライブラリを生成する工程であって、前記差分回折信号は前記1組のシミュレーションによる精緻回折信号の各シミュレーションによる精緻回折信号から前記シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって計算される、工程；
f)前記の差分回折信号のライブラリに対して、前記シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって修正される測定回折信号の最善の一致を示すものを決定する工程；並びに
g)1つ以上の一致基準が満たされない場合に前記構造に係る少なくとも1つのプロファイルパラメータを決定する工程；
を有する方法。
【請求項２】
前記構造がウエハ構造である、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ウエハ構造が回折格子又は繰り返し構造である、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記シミュレーションによる近似回折信号を計算する工程が回折シミュレーションについての近似アルゴリズムを利用する工程を有する、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記の回折シミュレーションについての近似アルゴリズムが実効媒質理論を利用する、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記実効媒質理論が、周期構造又は繰り返し構造を、実効誘電率を有する異方的で均一な媒質で置き換える、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記の回折シミュレーションのための近似アルゴリズムが、コヒーレントポテンシャル近似、乱雑位相近似、又は動的実効媒質理論を利用する、請求項4に記載の方法。
【請求項８】
前記1組のシミュレーションによる精緻回折信号を生成する工程が、厳密結合波解析、有限要素法、グリーン関数法、又はモード解析法を用いて実行される、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
h)前記近似回折モデル及び/又は前記近似アルゴリズムを修正する工程；
i)前記1つ以上の一致基準が満たされるまで、工程c)乃至工程h)を繰り返す工程；
をさらに有する、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記の近似回折モデル及び/又は近似アルゴリズムを修正する工程が、回折シミュレーションのための近似アルゴリズムを修正する工程、又は実効媒質理論の使用からコヒーレントポテンシャル近似の使用へと切り換える工程を有する、請求項9に記載の方法。
【請求項１１】
プロファイルモデル、近似回折モデル、及び精緻回折モデルを有する光計測モデルを用いて構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータを決定する方法であって：
a)1つ以上の終了基準を設定する工程；
b)差分回折信号と対応するプロファイルパラメータのライブラリを生成する工程であって、前記差分回折信号は前記1組のシミュレーションによる精緻回折信号の各シミュレーションによる精緻回折信号から前記シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって計算され、前記シミュレーションによる近似回折信号は前記構造の近似回折モデルと近似アルゴリズムに基づいて計算され、前記シミュレーションによる精緻回折信号はプロファイルパラメータと厳密回折シミュレーションアルゴリズムを用いて生成される、工程；
c)前記の差分回折信号のライブラリに対して、前記シミュレーションによる近似回折信号によって修正される測定回折信号の最善の一致を示すものを得ることによって、前記回折測定信号から少なくとも1つのプロファイルパラメータを決定する工程；並びに
d) 1つ以上の一致基準が満たされない場合に、該1つ以上の一致基準が満たされるまでb)、c)、及びd)を繰り返す工程；
を有する方法。
【請求項１２】
光計測並びに近似及び精緻回折モデルを用いて生成されるシミュレーションによる回折信号を用いて、複数のプロファイルパラメータを有するプロファイルを有する構造の1つ以上のプロファイルパラメータを決定するシステムを利用するシステムであって、
当該システムは：
前記構造を照射ビームによって照射して前記構造で回折される回折信号を検出するように備えられた光計測装置；
近似回折モデルと回折シミュレーションのための回折アルゴリズムに基づいて前記構造で回折されるシミュレーションによる近似回折信号を生成し、
精緻回折モデルと1組のプロファイルパラメータに基づいて前記構造で回折されるシミュレーションによる精緻回折信号を生成し、かつ
前記シミュレーションによる精緻回折信号から前記シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって差分回折信号を計算するように備えられた、プロセッサ；並びに
差分回折信号と関連するプロファイルパラメータの対を保存するように備えられたライブラリ：
を有し、
前記構造は測定回折信号を生成する前記光計測装置によって測定され、
前記シミュレーションによる近似回折信号は、修正された測定回折信号を生成する前記測定回折信号から差し引かれ、
該修正された測定回折信号は、少なくとも1つのプロファイルパラメータを決定するように前記ライブラリ中の前記差分回折信号に対して一致される、
システム。
【請求項１３】
前記構造がウエハ構造である、請求項12に記載のシステム。
【請求項１４】
前記ウエハ構造が回折格子又は繰り返し構造である、請求項13に記載のシステム。
【請求項１５】
前記シミュレーションによる近似回折信号が回折シミュレーションについての近似アルゴリズムを利用することによって計算される、請求項12に記載のシステム。
【請求項１６】
前記の回折シミュレーションについての近似アルゴリズムが実効媒質理論を利用する、請求項15に記載のシステム。
【請求項１７】
前記実効媒質理論が、周期構造又は繰り返し構造を、実効誘電率を有する異方的で均一な媒質で置き換える、請求項16に記載のシステム。
【請求項１８】
前記の回折シミュレーションのための近似アルゴリズムが、コヒーレントポテンシャル近似、乱雑位相近似、又は動的実効媒質理論を利用する、請求項15に記載のシステム。
【請求項１９】
前記1組のシミュレーションによる精緻回折信号を生成する工程が、厳密結合波解析、有限要素法、グリーン関数法、又はモード解析法を用いて実行される、請求項12に記載のシステム。
【請求項２０】
プロファイルモデル、近似回折モデル、及び精緻回折モデルを有する光計測モデルを用いて構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータを決定する方法に対して、コンピュータによる実行が可能な命令を有するコンピュータによる読み取りが可能な記憶媒体であって：
プロファイルパラメータを有するプロファイルモデルを含む、前記構造についての計測モデルを作る命令；
前記計測モデルが最適化されたプロファイルモデルを有するように最適化して最適化された計測モデルを生成する命令；
前記構造の前記近似回折モデルに基づいてシミュレーションによる近似回折信号を計算する命令；
前記最適化された計測モデルを用いて1組のプロファイルパラメータから1組のシミュレーションによる精緻回折信号を生成する命令；
差分回折信号と対応するプロファイルパラメータのライブラリを生成する工程であって、前記差分回折信号は前記1組のシミュレーションによる精緻回折信号の各シミュレーションによる精緻回折信号から前記シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって計算される、命令；
前記の差分回折信号のライブラリに対して、前記シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって修正される測定回折信号の最善の一致を示すものを決定する命令；並びに
1つ以上の一致基準が満たされない場合に前記構造に係る少なくとも1つのプロファイルパラメータを決定する命令；
を有するコンピュータによる読み取りが可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は全体として、半導体ウエハ上に形成された構造の光計測に関し、より詳細には、光回折における近似精緻回折モデルを用いた構造に係るプロファイルパラメータの決定に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造では、品質を保証するために、周期回折格子が一般的に用いられる。たとえば周期回折格子に係る一の典型的な利用には、半導体チップの動作構造近傍に周期回折格子を製造する工程が含まれる。続いて周期回折格子は電磁波放射線によって照射される。その周期回折格子によって偏向されるその電磁波放射線は、回折信号として得られる。続いてその回折信号が解析されることで、周期回折格子ひいては半導体チップの動作構造が仕様に従って作製されているか否かが決定される。
【０００３】
一の従来技術に係る光計測システムでは、周期回折格子を照射することによって得られる回折信号（計測された回折信号）は、シミュレーションによる回折信号のライブラリと比較される。ライブラリ中の各シミュレーションによる回折信号は、仮説プロファイルと関連する。測定された回折信号とライブラリ中の各シミュレーションによる回折信号のうちの1つとが一致するとき、そのシミュレーションによる回折信号と関連する仮説プロファイルは、その周期回折格子の実際のプロファイルを表すものと推定される。
【特許文献１】米国特許第6943900号明細書
【特許文献２】米国特許第6891626号明細書
【特許文献３】米国特許出願第10/608300号明細書
【特許文献４】米国特許出願第11/061303号明細書
【特許文献５】米国特許出願第10/206491号明細書
【特許文献６】米国特許出願第10/946729号明細書
【非特許文献１】コイ(Choy)、「実効媒質理論：原理と応用」(EFFECTIVEMEDIUM THEORY:PRINCIPLE AND APPLICATIONS)、オックスフォード大学出版会、1999年
【非特許文献２】ムーン(Moon)他、「金属周期構造の実効媒質のフィッティングに基づいた決定及びフォトニック結晶への応用」(FITTING-BASEDDETERMINATION OF AN EFFECTIVE MEDIUM OF A METALLIC PERIODIC STRUCTURE ANDAPPLICATION TO PHOTONIC CRYSTALS)、米国光学会誌、第23巻、2006年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
シミュレーションによる回折信号の生成に用いられる仮説プロファイルは、検査される構造を特徴付けるプロファイルモデルに基づいて生成される。よって光計測を用いて構造のプロファイルを正確に決定するためには、その構造を正確に特徴付けるプロファイルモデルが用いられなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
プロファイルモデル、近似回折モデル、及び精緻回折モデルを有する光計測モデルを用いて構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータを決定する方法が供される。シミュレーションによる近似回折信号は、構造の近似回折モデルに基づいて生成される。1組の差分回折信号は、各シミュレーションによる精緻回折信号からシミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって得られ、対応するプロファイルパラメータと組み合わせられ、かつ回折信号の差分のライブラリを生成するのに用いられる。シミュレーションによる近似回折信号によって修正される測定回折信号は、構造に係る少なくとも1つのプロファイルパラメータを決定するように、ライブラリに対して合わせられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明の説明を補足する目的で、半導体ウエハが、本発明の基本構想の用途を例示するのに用いられて良い。当該方法及び処理は、繰り返し構造を有する他の試料にも同様に適用される。さらにこの用途においては、構造という語は、パターニング構造のことを指す。
【０００７】
図1Aは、半導体ウエハ上に作製された構造のプロファイルすなわち形状の決定に光計測が利用可能な典型的実施例を示す図である。光計測システム40は、半導体ウエハ47標的構造59に計測ビーム43を投射する計測ビーム源41を有する。計測ビーム43は、入射角θで標的構造59へ向かって投射される。回折ビーム49は計測ビーム受光器51によって計測される。計測された回折信号57はプロファイルサーバ53へ送られる。プロファイルサーバ53は、計測された回折信号57とシミュレーションによる回折信号を比較する。シミュレーションによる回折信号に関連する仮説プロファイルは標的構造の寸法の様々な組合せを表す。シミュレーションによる回折信号及びそれに関連する仮説プロファイルは、シミュレータ60内でシミュレーションされ及び/又は保存される。シミュレータ60は、機械学習システムで構成されるライブラリ、事前に生成されたシミュレーションによる回折信号のデータベース、又は同様のシステム（たとえばこれはライブラリ法である）のいずれかであって良い。あるいはその代わりにシミュレータ60は、所与のプロファイルについてマクスウエル方程式を解くオンデマンドの回折信号発生装置であっても良い（たとえばこれは回帰法である）。典型的実施例では、シミュレータ60によって生成される回折信号のうち計測された回折信号57と最も良く一致するものが選ばれる。選ばれたシミュレーションによる回折信号に対応する仮説プロファイル及び関連する寸法は、標的構造59の特徴部位の実際のプロファイル及び寸法に対応するものと推定される。光計測システム40は、リフレクトメータ、スキャタロメータ、エリプソメータ、又は回折ビーム若しくは信号を計測する他の光計測装置を利用して良い。光計測システムは特許文献1に記載されている。
【０００８】
シミュレーションによる回折信号は、数値解析手法を用いてマクスウエル方程式を解くことによって生成されて良い。厳密結合波解析(RCWA)を含む様々な数値解析法が用いられて良い。RCWAの詳細については特許文献2を参照のこと。
【０００９】
シミュレーションによる回折信号はまた、機械学習システム(MLS)を用いて生成されても良い。シミュレーションによる回折信号を生成する前に、MLSは既知の入出力データを用いて訓練される。一の典型的実施例では、シミュレーションによる回折信号は、たとえば逆誤差伝播法、動径基底関数法、サポートベクタ、カーネル回帰分析等の機械学習アルゴリズムを用いるMLSを用いて生成されて良い。機械学習システム及びアルゴリズムのより詳細な説明については、非特許文献3を参照のこと。
【００１０】
本明細書では“1次元構造”という語は、1次元にのみ変化するプロファイルを有する構造を指す。たとえば図1Bは、1次元（つまりx方向）に変化するプロファイルを有する周期回折格子を図示している。図1Bに図示されている周期回折格子のz方向でのプロファイルは、x方向の関数として変化する。しかし図1Bに図示された周期回折格子のプロファイルは、y方向では実質的に均一又は連続的であると推定される。
【００１１】
本明細書では“2次元構造”という語は、少なくとも2次元的に変化するプロファイルを有する構造を指す。たとえば図1Cは、2次元（つまりx方向及びy方向）に変化するプロファイルを有する周期回折格子を図示している。図1Cに図示されている周期回折格子のプロファイルは、y方向で変化する。
【００１２】
図2A、図2B及び図2Cは、プロファイルのモデル化を行うための2次元繰り返し構造の評価について説明する。図2Aは、2次元繰り返し構造300のユニットセルの典型的な直交グリッドの上面を図示している。仮説グリッド線は、グリッド線が周期方向に沿って引かれている繰り返し構造の上面で重ねられている。仮説グリッド線はユニットセル302と呼ばれる領域を形成する。ユニットセルは、直交するように配置されて良いし、又は直交しないように配置されても良い。2次元繰り返し構造は、ユニットセル内部に特徴部位を有して良い。特徴部位とはたとえば、繰り返し柱、コンタクトホール、ビア、島、又は2つ以上の形状を組み合わせたものである。さらにその特徴部位は、様々な形状を有して良く、かつ凹面若しくは凸面部位、又は凹面及び凸面部位との結合であって良い。図2Aを参照すると、繰り返し構造300は、直交するように備えられている穴を有するユニットセル302を有する。ユニットセル302は、基本的にはユニットセル302のほぼ中心に穴304を有する。
【００１３】
図2Bは2次元繰り返し構造のユニットセル310の上面を図示している。ユニットセル310は凹面の楕円穴を有する。その楕円穴の大きさは、その底部へ進むに従って徐々に小さくなる。その構造を評価するのに用いられるプロファイルパラメータは、X方向のピッチ312及びY方向のピッチ314を有する。それに加えて、穴320の上部での楕円316の主軸、及び穴320の底部での楕円318の主軸は、穴320の評価に用いられて良い。さらに穴の上部と底部との間にある中間部の主軸、及び如何なる短軸（図示されていない）も用いられても良い（図示されていない）。
【００１４】
図2Cは2次元繰り返し構造の上面を評価する典型的な方法を図示している。ユニットセル330は特徴部位を含む。その特徴部位は上から見てピーナッツ形状を有する島である。一のモデル化方法は、部位332を楕円及び多角形の組み合わせと近似する手順を有する。さらに部位322の上面から見た形状の製造ばらつきを解析した後に、2つの楕円である楕円1、楕円2、及び2つの多角形である多角形1、多角形2が部位332を十分評価するのに用いることができると判断したと仮定する。そうすると、2つの楕円及び2つの多角形を評価するのに必要なパラメータは：楕円1についてT1及びT2；多角形1についてT3、T4及びθ1；多角形2についてT4、T5及びθ2；楕円2についてT6及びT7；の9個である。他多くの形状の組み合わせが、ユニットセル330内の部位332の上面を評価するのに用いられて良い。2次元繰り返し構造のモデル化についての詳細な説明については、特許文献4を参照のこと。
【００１５】
図3Aは基板404及び金属膜402を有する構造400の典型的構造図である。金属膜402は堆積プロセスが不均一性である結果として不均一になっている。図3Bは基板414及び均一な金属膜412を有する構造410の典型的構造図である。一般的には図3A及び3Bに図示されている2つの構造400及び410が、たとえばリフレクトメータ又はエリプソメータ（図示されていない）のような光学装置を用いて計測される場合、その2つの構造はそれぞれ異なる回折信号を生じさせる。しかし不均一な金属膜402中の個々の不均一性の大きさが光計測装置の入射光ビームの波長よりもはるかに小さい場合、その不均一な金属膜402は巨視的均一な媒質であるものとして取り扱われて良い。不均一な金属膜の光学特性は、空気又は気体の誘電関数と金属層の誘電関数の平均である実効誘電関数によって評価されて良い。実効媒質理論の詳細な説明については非特許文献1を参照のこと。構造を実効的に均一なものとして評価することを以降では近似モデルと呼ぶことにする。構造中の（複数の）層の不均一性を含むモデルを精緻モデルと呼ぶことにする。
【００１６】
図4A、4B、5A、5B、及び5Cは、実効媒質理論を適用するように修正可能な2例のパターン構造を示す図である。図4Aは基板上のパターニングされていない膜の積層体を表す近似モデルの典型的構造図を図示している。近似モデル430は基板438上に3層の薄膜432、434及び436を有する。図4Bは精緻モデル440の上部薄膜432中にパターニング構造を有する精緻モデル440の典型的構造図を図示している。上部薄膜432はライン・アンド・スペースの繰り返し構造にパターニングされる。このとき第2層434、第3層436、及び基板438は変化しない。
【００１７】
図5Aは基板516上に薄膜510、512及び514からなる積層体を有する近似モデル500の典型的構造図である。図5Bは薄膜510、512及び514からなる積層体を有する構造520の典型的側面構造図である。この構造にはコンタクトホール518が形成されている（破線で示されている）。図5Cは、2次元的に繰り返し配置されているコンタクトホール構造520を表す典型的上面構造図である。その2次元的に繰り返し配置されているコンタクトホール構造520は、上部薄膜510並びにユニットセル530、532、534、及び536内に繰り返し配置されているコンタクトホールを有する。薄膜510、512及び514、及び基板516からなるパターニングされていない積層体は、構造520の近似モデルを表す。構造500の全体は図5Aに図示されている。図5Bの薄膜510、512及び514を貫通する繰り返し配置されたコンタクトホール518は、2次元的に繰り返し配置されているコンタクトホール構造についての精緻モデルを有する。限定をかけないモデルの参照は、プロファイルモデルと同じことを意味する。近似回折モデルの参照には、構造の近似として用いられるプロファイルモデル、及びシミュレーションによる近似回折信号の計算に用いられるアルゴリズムが含まれる。
【００１８】
図6Aは、精緻回折モデルを用いたシミュレーションによる回折信号と構造の近似回折モデルを用いたシミュレーションによる回折信号を比較した典型図である。上述したように、構造の精緻モデルは、たとえば回折格子若しくはライン・アンド・スペース若しくは他の特徴部位のような1次元構造であって良いし、又は柱、コンタクトホール、若しくはビアを含む繰り返し配置された2次元構造であっても良い。シミュレーションによる精緻回折信号640は、たとえばRCWA、有限要素法、グリーン関数法、モード解析等の数値解析手法を用いて生成される。RCWAを用いたシミュレーションによる回折信号の生成についてのより詳細な説明については特許文献2を参照のこと。シミュレーションによる回折信号650は構造の近似モデルに基づいている。構造の近似モデルとはたとえば、回折格子についての図4Aに図示された薄膜430のパターニングされていない積層体、又はコンタクトホールを有する繰り返し構造についての図5Aに図示された薄膜500のパターニングされていない積層体である。図6Aを参照すると、シミュレーションによる近似回折信号650とシミュレーションによる回折信号との差異は構造の存在に起因する。その構造は、回折格子中のライン・アンド・スペースであって良いし、又はコンタクトホールのような2次元繰り返し構造、若しくは他の繰り返し構造であって良い。図6Bは、シミュレーションによる精緻回折信号640からシミュレーションによる近似回折信号650を差し引くことによって計算される差分回折信号660を表す典型図である。
【００１９】
図7Aは、近似及び精緻回折モデルを利用するプロファイルパラメータの決定方法に係る典型的フローチャートである。工程702では、構造の計測モデルが作られる。その計測モデルは構造のプロファイルモデル、シミュレーションによる回折信号の計算に用いられる（複数の）回折モデル、並びに用いられる光計測装置の種類及び設定を含む。プロファイルモデルは典型的に、パターニング構造の形状及び層、並びにその構造の上及び/又は下に存在する層の数及び種類の評価を含む。上述のように、シミュレーションによる精緻回折信号の計算の1つには、回折についてのマクスウエル電磁波方程式の解に関連する、たとえばRCWAのような数学的表現形式を利用する計算が含まれる。光計測装置は、その装置が、リフレクトメータ、偏光リフレクトメータ、又はエリプソメータのいずれであるか、つまり回折信号のシミュレーションにとって必要な技術仕様の形式という点から見た計測モデルによって特徴づけられる。近似回折モデルは、光学特性を実効誘電関数によって記述することができる巨視的に均一な実効媒質として、構造を評価する。近似回折モデルの1例は、パターニング構造を複数層の薄膜材料の組として評価することである。図7Aを参照すると、工程704では、構造の精緻計測モデルが最適化され、それにより最適化された精緻プロファイルモデルが生成される。光学モデルの最適化についての詳細な説明については特許文献5を参照のこと。
【００２０】
図7Aの工程706では、1組のシミュレーションによる精緻回折信号が、最適化された精緻プロファイルモデルに係る1組のプロファイルパラメータを用いて生成される。その1組のプロファイルパラメータは、プロファイルパラメータの範囲及び各プロファイルパラメータの対応する分解能を用いて生成される。プロファイルパラメータの範囲及びそれらの対応する分解能を用いたプロファイルパラメータシミュレーションによる精緻回折信号の生成のより詳細な説明については特許文献1を参照のこと。
【００２１】
図7Aを参照すると、工程708では、シミュレーションによる近似回折信号が、回折シミュレーションのための近似アルゴリズムを用いて計算される。回折シミュレーションのための近似アルゴリズムの一例は実効媒質理論(EMT)である。回折シミュレーションのための近似アルゴリズムの他の例には、コヒーレントポテンシャル近似、乱雑位相近似、動的実効媒質理論等が含まれる。他の実効媒質理論の形式のより詳細な説明については非特許文献1を参照のこと。
【００２２】
上述したように、近似回折モデルは、光学特性を実効誘電関数によって記述することができる巨視的に均一な実効媒質として、構造を評価する。また上述したように、近似回折モデルの1例は、パターニング構造を1組の薄膜材料として評価することであり、かつ実効誘電関数を用いて薄膜の光学特性を評価することである。EMTでは、高次の回折はすぐ消えてゼロ次の回折次数のみが伝播し、かつ回折格子が入射光を透過させないほど十分に厚い場合には、周期的すなわち繰り返し構造は、人工的、異方的、均一媒質によって置き換えられて良い。EMTは、Λ<<<λの擬静的極限において、回折格子すなわち繰り返し構造の実効屈折率を与えるための単純な2次の表現を閉形式で供する。ここでΛは回折格子の周期で、λは入射光の自由空間波長である。数式では以下のように表される。
【００２３】
【数１】
2009053194.tif 000003
ここでfは回折格子の体積開口比、かつεA及びεBは回折格子材料の相対誘電率である。式1.1.1及び1.1.2におけるゼロ次誘電率ε0は次式で与えられる。
【００２４】
【数２】
2009053194.tif 000004
EMT及びEMTの変形を用いたシミュレーションによる近似回折信号の計算のより詳細な説明については非特許文献2を参照のこと。上の基本方程式の多くの変化型及び適合型が適用可能であり、かつ本明細書で述べた方法及びシステムに利用可能であることに留意して欲しい。
【００２５】
工程710では、差分回折信号は、シミュレーションによる精緻回折信号からシミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって計算される。工程712では、構造で散乱される計測回折信号に対してもっと良く一致するものが、差分回折信号及び計算した近似回折信号を用いて決定される。差分回折信号のライブラリは、工程702-710で選ばれたシミュレーションによる差分回折信号及びそれに対応するプロファイルモデルパラメータの組から生成されて良い。測定回折信号から計算した近似回折信号が引かれる。その結果修正された測定回折信号は、最善の一致を与えるようにライブラリに対して一致する。あるいはその代わりに工程714では、測定回折信号に対応するプロファイルパラメータは、シミュレーションによる回折信号及びそれに対応するプロファイルパラメータの組によって訓練される機械学習システム(MLS)によって決定されて良い。MLSは、差分回折信号を入力として処理し、かつプロファイルパラメータを出力として生成するように訓練される。測定回折信号から計算した近似回折信号が引かれる。その結果、訓練されたMLSへの入力である修正された測定回折信号は、プロファイルパラメータを出力として生成する。機械学習システムのより詳細な説明については特許文献3を参照のこと。
【００２６】
図7Aを参照すると、工程716では、1つ以上の一致基準が、工程712又は714の結果を用いて計算された一致基準と比較される。その1つ以上の一致基準は、修正された測定回折信号に対する、ライブラリからの又はMLSによって生成される、差分回折信号の適合度(GOF)を含んで良い。あるいはその代わりに、修正された測定回折信号に対する、ライブラリからの又はMLSによって生成される、差分回折信号間の費用関数の対象が用いられても良い。工程718においてその1つ以上の一致基準が満たされない場合、近似モデル及び/又は近似アルゴリズムが修正される。近似モデルの修正にはたとえば、1層以上の層の厚さを変化させること、又は逆に以前変化していた厚さを一定の厚さにすることが含まれて良い。近似回折信号を計算する近似アルゴリズムの修正には、実効媒質理論の式の変化型の使用、又は実効媒質理論から他の近似理論への切り換えが含まれる。他の近似理論とはたとえば、コヒーレントポテンシャル近似、乱雑位相近似、動的実効媒質理論等である。工程708、710、712、又は714及び716は、その1つ以上の一致基準が満たされるまで繰り返される。
【００２７】
さらに図7Aを参照すると、工程718においてその1つ以上の一致基準が満たされる場合、構造に係る少なくとも1つの決定されたプロファイルパラメータが後続の素子プロセスで利用される。最適化されたプロファイルモデルのプロファイルパラメータは典型的には、低い範囲及び高い範囲の厚さを含む。たとえば上部CDの範囲は、低い値として25nmを有し、かつ高い値として40nmを有して良い。工程726では、最適化されたプロファイルのプロファイルパラメータの範囲は、回折信号に対するその直前に決定されたプロファイルパラメータの測定された効果の感度解析又は他の統計解析の結果を受けて範囲を限定又は拡張することにより修正される。場合によっては、プロファイルパラメータは測定回折信号を変化させることができない。つまり測定回折信号は特定のプロファイルパラメータに対して影響を受けない。この場合、その特定のプロファイルパラメータは、後続のライブラリ及びMLS処理のために一定値に設定されて良い。逆に直前に決定されたパラメータが測定された回折信号を大きく変化させない場合、変化の範囲の拡大又は変化の分解能の増大は必要ない。代替実施例では、感度解析又は他の評価指標の解析に基づいて、薄膜の厚さ及び/若しくは幅は固定されても良いし、若しくは変化しても良く、又は層の屈折率及び/又は消散係数は固定されても良いし、若しくは変化しても良い。感度解析及び目標すなわち評価指標の使用のより詳細な説明については特許文献6を参照のこと。
【００２８】
図7Bは第1及び第2機械学習システムを用いた近似及び精緻回折モデルを利用してプロファイルパラメータを決定する方法の典型的フローチャートを示している。工程810では、1組のシミュレーションによる精緻回折信号が、最適化された精緻プロファイルモデルを用いて生成される。工程814では、シミュレーションによる近似回折信号が計算される。ここで実行される計算は図7Aの工程708で実行される計算と同様のものである。図7Bを参照すると、工程818では、1組の差分回折信号が、シミュレーションによる精緻回折信号の各々からシミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって計算される。工程822では、第1MLSは1組の差分回折信号と対応するプロファイルパラメータによって訓練され、またプロファイルパラメータを入力として処理し、かつ差分回折信号を出力として生成するように訓練される。工程826では、最適化されたプロファイルモデルのプロファイルパラメータの範囲及び各プロファイルパラメータの分解能を用いることによって、第1MLSは、プロファイルパラメータの様々な組合せに対応する差分回折信号を生成に用いられる。工程814で計算されるシミュレーションによる近似回折信号は差分回折信号に加えられ、かつシミュレーションによる精緻回折信号に対応するプロファイルパラメータと共に、シミュレーションによる精緻回折信号のライブラリ内に保存される。工程830では、第2MLSが生成されたライブラリを用いて訓練される。ここで第2MLSは、シミュレーションによる又は測定された回折信号を入力として処理し、かつプロファイルパラメータを出力として生成するように訓練される。工程834では、第2MLS又は生成されたライブラリは、測定された回折信号からプロファイルパラメータを決定するのに用いられる。
【００２９】
代替実施例では、第2MLSは上述した方法とは異なる方法で訓練される。つまり第2MLSは、プロファイルパラメータを入力として処理し、かつ精緻回折信号を出力として生成するように訓練される。試行プロファイルパラメータは、測定回折信号と比較される精緻回折信号を生成する第2MLSへの入力である。たとえばGOF及び/又は費用関数のような1つ以上の一致基準が比較の際に満たされない場合、他の試行プロファイルパラメータの組が用いられ、かつそのプロセスは回帰手法を用いて繰り返されることで、その他の組はその1つ以上の一致基準を満たす試行プロファイルパラメータの組へ収束する。
【００３０】
図7Cは、計測モデルの最適化についての1つ以上の終了基準を用いた近似及び精緻回折モデルを利用してプロファイルパラメータを決定する方法の典型的フローチャートである。図7Cを参照すると、工程850では、回折モデルの最適化プロセスについての1つ以上の終了基準が設定されても良い。終了基準の1例は最適化された回折モデルを用いた測定の信頼性であって良い。他の終了基準には、たとえば走査電子顕微鏡(SEM)のような参照用装置による測定と比較される測定の精度、精度の範囲、限界寸法の均一性、相関係数、適合度、費用関数、処理能力、異なる計測装置による測定との一致の近さ等が含まれる。異なる計測装置による測定との一致の近さには、1つ以上の絶対測定差、計測系と参照計測系との間の平均相関比、標準平均偏差（σ）とその倍数、及び測定全体の不確定性が含まれて良い。工程845では、差分回折信号と対応するプロファイルパラメータのライブラリが生成され、又はMLSが差分回折信号と対応するプロファイルパラメータの対で訓練される。ここで差分回折信号は精緻及び近似回折モデルを用いて生成される。ライブラリ及び訓練されたMLSの生成方法は、図7A及び7Bに示されたフローチャートに記載された生成方法と同様である。
【００３１】
図7Cを参照すると、工程858では、ライブラリ又は訓練されたMLSは、測定された回折信号を用いた構造のプロファイルパラメータの決定に用いられる。プロファイルパラメータの決定に対するライブラリ及び訓練されたMLSの使用もまた図7A及び7Bに示されたフローチャートの説明に記載されている。工程862で計算された1つ以上の終了基準が設定された1つ以上の終了基準を満たさない場合、工程864で近似モデルが修正され、及び/又は近似アルゴリズムが修正される。たとえば設定された終了基準が、SEMを用いた構造の測定と比較される測定の精度である場合で、かつ用いられる近似モデルが一定の厚さ及び幅の薄膜からなる構造であると仮定すると、このモデルはたとえば、1層以上の膜の厚さを変化させることによって修正されて良い。あるいはその代わりに近似アルゴリズムが実効媒質理論の式を用いた場合、その近似アルゴリズムは、媒質理論式の変形を用いるか、又はコヒーレントポテンシャル近似、乱雑位相近似、若しくは動的実効媒質理論へ切り換えるように修正されて良い。たとえばEMTの変形のような他の近似モデルが用いられても良いことに留意して欲しい。EMTの変形では、層の特性は一定若しくは変化し、又は層の屈折率及び/若しくは消散係数は一定若しくは変化する。近似モデルの変化型は、上述した他の近似アルゴリズム等と一致して良い。
【００３２】
図8は、近似及び精緻回折モデルを用いて構造のプロファイルパラメータを決定するために作られたライブラリを利用するシステムの典型的ブロック図である。一の典型的実施例では、光計測システム904は、複数のシミュレーションによる差分回折信号及びその差分回折信号に関連する複数のプロファイルパラメータをも含んで良い。上述したように、ライブラリ910は事前に生成されて良い。計測プロセッサ908は、シミュレーションによる回折信号を計算し、かつシミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって修正された製造クラスタ902で製造される構造で回折された測定回折信号と、ライブラリ内の複数のシミュレーションによる回折信号とを比較することができる。一致するシミュレーションによる差分回折信号が見つかったとき、ライブラリ中の一致するシミュレーションによる差分回折信号に関連するプロファイルパラメータは、計測装置906によって測定される実際の構造のプロファイルパラメータに対応するものと推定される。
【００３３】
図9は、近似及び精緻回折モデルを用いて構造のプロファイルパラメータを決定するために作られた機械学習システムを利用するシステムの典型的ブロック図である。システム1100は製造クラスタ1102及び光計測システム1104を有する。製造クラスタ1102は、ウエハ上に構造を作製する上は処理を実行するように備えられている。光計測システム1104は、光計測装置1106、プロセッサ1108、及び機械学習システム1110を有する。光計測装置1106は、構造で回折される1組の回折信号を測定するように備えられている。プロセッサ1108は、シミュレーションによる近似回折信号を計算するように備えられ、かつ入力としての測定回折信号と機械学習システム1110の期待された出力としてのプロファイルパラメータの組を用いて機械学習システム1110を訓練するようにも備えられている。
【００３４】
機械学習システム1110が訓練された後、光計測システム1100は、ウエハ上の構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータの1つ以上の値を決定するのに用いられて良い。特に、構造は、製造クラスタ1102又は他の製造クラスタを用いて作製される。構造で回折された信号は光計測装置1106を用いて測定される。シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって修正された測定回折信号は、出力としてプロファイルパラメータの1つ以上の値を得る訓練された機械学習システムへ入力される。一の典型的実施例では、機械学習システム1110は、図7Cで述べた方法で特定されたように訓練及び利用された2つの機械学習システムを有する。
【００３５】
図10は、自動処理及び装置制御についての近似及び精緻回折モデルを用いたプロファイルパラメータの決定及び利用方法に係る典型的フローチャートである。工程1210では、上述したように精緻及び近似回折モデルを用いたライブラリ及び/又は訓練されたMLSが作られる。工程1212では、構造に係る少なくとも1つのプロファイルパラメータが、ライブラリ又は訓練されたMLSを用いて決定される。工程1214では、その少なくとも1つのプロファイルパラメータが、処理工程を実行するように備えられた製造クラスタへ送られる。ここで半導体製造プロセスフローにおいて、処理工程は測定工程の実行前に実行されても良いし、又は測定工程の実行後に実行されても良い。工程1216では、前記少なくとも1つの送られたプロファイルパラメータは、製造クラスタによって実行される処理工程についてのプロセス変数又は機器設定を修正するのに用いられる。
【００３６】
図11は自動処理及び装置制御についてのプロファイルパラメータの決定及び利用方法係る典型的ブロック図である。システム1400は第1製造クラスタ1402及び光計測システム1404を有する。システム1400は第2製造クラスタ1406を有する。たとえ第2製造クラスタ1406が図11において第1製造クラスタ1402の後続として図示されているとしても、システム1400内（及び製造プロセスフロー）において、第2製造クラスタ1406が第1製造クラスタ1402に先だって設けられても良いことに留意して欲しい。
【００３７】
たとえばウエハに塗布されたフォトレジスト層の露光及び/又は現像のようなフォトリソグラフィプロセスが、第1製造クラスタ1402を用いて実行されて良い。光計測システム1404は図1Aの光計測システム40と同様である。一の典型的実施例では、光計測システム1404は光計測装置1408及びプロセッサ1410を有する。光計測装置1408は構造で回折される回折信号を測定するように備えられている。プロセッサ1410は、シミュレーションによる近似回折信号を差し引くことによって修正される測定回折信号と差分回折信号を比較するように備えられている。差分回折信号は、上述したように近似及び精緻回折モデルを用いて生成された。シミュレーションによる近似回折信号によって修正される測定回折信号と保存された差分回折信号とが一致する場合、プロファイルパラメータの1つ以上の値は、前記の保存された差分回折信号に関連するプロファイルパラメータの1つ以上の値であると判断される。
【００３８】
一の典型的実施例では、光計測システム1404はまた、複数のシミュレーションによる精緻回折信号及びその複数のシミュレーションによる精緻回折信号に関連する1つ以上のプロファイルパラメータの複数の値をも含んで良い。上述したように、ライブラリは事前に生成されて良い。計測プロセッサ1410は、構造で回折された測定回折信号と、ライブラリ内の複数のシミュレーションによる精緻回折信号とを比較することができる。一致するシミュレーションによる精緻回折信号が見つかったとき、ライブラリ中の一致するシミュレーションによる精緻回折信号に関連するプロファイルパラメータは、構造を作製するウエハ用途に用いられるプロファイルパラメータの1つ以上の値であると推定される。
【００３９】
システム1400はまた計測プロセッサ1416をも有する。一の典型的実施例では、プロセッサ1410は1つ以上のプロファイルパラメータの1つ以上の値を計測プロセッサ1416へ送ることができる。計測プロセッサ1416は、光計測システム1404を用いて決定される1つ以上のプロファイルパラメータの1つ以上の値に基づいて第1製造クラスタ1402に係る1つ以上のプロセスパラメータ又は機器設定を修正することができる。計測プロセッサ1416はまた、光計測システム1404を用いて決定される1つ以上のプロファイルパラメータの1つ以上の値に基づいて第2製造クラスタ1406に係る1つ以上のプロセスパラメータ又は機器設定をも修正することができる。上述したように、製造クラスタ1406は、ウエハを、製造クラスタ1402の前に処理しても良いし又は製造クラスタ1402の後に処理しても良い。他の典型的実施例では、プロセッサ1410は、機械学習システム1414への入力としての測定回折信号と機械学習システム1414の期待された出力としてのプロファイルパラメータの組を用いて機械学習システムを訓練するように備えられている。一の典型的実施例では、機械学習システム1414は、図7Cで述べた方法で特定されたように訓練及び利用された2つの機械学習システムを有する。
【００４０】
さらにたとえばコンピュータメモリ、ディスク、及び/又は記憶媒体のようなコンピュータによる読み取りが可能な媒体（図示されていない）は、光計測モデルを用いて構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータを決定する命令及びコンピュータプログラムを記憶するのに用いられて良い。ここで光計測モデルは、プロファイルモデル、近似回折モデル及び精緻回折モデル、差分回折信号、及び対応するプロファイルパラメータをライブラリ内に記憶された状態で有する。他の実施例では、同様の光計測モデルを用い、かつMLSを訓練する際の差分回折信号及び対応するプロファイルパラメータを用いることによって、構造に係る1つ以上のプロファイルパラメータを決定する同様のコンピュータによる実行が可能な命令が、たとえばコンピュータメモリ、ディスク、及び/又は記憶媒体のようなコンピュータによる読み取りが可能な媒体に記憶されて良い。さらに他の実施例では、製造クラスタを制御する上述の方法を用いて決定された1つ以上の1つ以上のプロファイルパラメータを用いることによってフォトリソグラフィクラスタ又は他の製造クラスタを制御する同様のコンピュータによる実行が可能な命令が、たとえばコンピュータメモリ、ディスク、及び/又は記憶媒体のようなコンピュータによる読み取りが可能な媒体に記憶されて良い。
【００４１】
たとえ本発明の典型的実施例が説明されたとしても、本発明の技術思想及び/又は技術的範囲から逸脱することなく様々な修正型が可能である。従って本発明は、図中に示され、かつ上に記載された特定の実施例に限定されるものと解されてはならない。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１Ａ】典型的実施例を示す図である。この実施例では、光計測は、半導体ウエハ上の構造のプロファイルを決定するのに利用されて良い。
【図１Ｂ】典型的な1次元繰り返し構造を図示している。
【図１Ｃ】典型的な2次元繰り返し構造を図示している。
【図２Ａ】2次元繰り返し構造のユニットセルに係る典型的な直交グリッドを図示している。
【図２Ｂ】2次元繰り返し構造の上面図を示している。
【図２Ｃ】2次元繰り返し構造の上面図を評価する典型的な方法である。
【図３Ａ】基板と金属膜の層を表す2層の材料の典型的構造図である。
【図３Ｂ】基板と均一な金属膜の層を表す2層の材料の典型的構造図である。
【図４Ａ】基板上のパターニングされていない膜の積層体を表す近似モデルの典型的構造図である。
【図４Ｂ】薄膜積層体の上部層中のパターニング構造を表す精緻モデルの典型的構造図である。
【図５Ａ】基板上の薄膜積層体を表す近似モデルの典型的構造図である。
【図５Ｂ】コンタクトホールを有する薄膜積層体典型的側面構造図である。
【図５Ｃ】コンタクトホールを有する薄膜積層体典型的上面構造図である。
【図６Ａ】精緻回折モデルを用いたシミュレーションによる回折信号と構造の近似回折モデルを用いたシミュレーションによる回折信号を比較した典型図である。
【図６Ｂ】計算した差分回折信号の典型図である。
【図７Ａ】近似及び精緻回折モデルを利用したプロファイルパラメータの決定方法に係る典型的フローチャートである。
【図７Ｂ】第1及び第2機械学習システムを用いた近似及び精緻回折モデルを利用したプロファイルパラメータの決定方法に係る典型的フローチャートである。
【図７Ｃ】計測モデル最適化についての1つ以上の終了基準を用いた近似及び精緻回折モデルを利用したプロファイルパラメータの決定方法に係る典型的フローチャートである。
【図８】近似及び精緻回折モデルを用いて構造のプロファイルモデルを決定するために開発されたライブラリを利用するシステムの典型的ブロック図である。
【図９】近似及び精緻回折モデルを用いて構造のプロファイルモデルを決定するために開発された機械学習システムを利用するシステムの典型的ブロック図である。
【図１０】自動処理及び装置制御についての近似及び精緻回折モデルを用いたプロファイルパラメータの決定及び利用方法に係る典型的フローチャートである。
【図１１】自動処理及び装置制御についてのプロファイルパラメータの決定及び利用方法係る典型的ブロック図である。
【符号の説明】
【００４３】
40  光計測システム
41  計測ビーム源
43  ビーム
45  入射角
47  ウエハ
49  回折ビーム
51  計測ビーム受光器
53  プロファイルサーバ
57  回折信号
59  標的構造
60  シミュレータ
300  繰り返し構造
302  ユニットセル
304  穴
310  ユニットセル
312  X方向のピッチ
314  Y方向のピッチ
316  楕円
318  楕円
320  部位
330  ユニットセル
332  部位
400  構造
402  金属膜
404  基板
410  構造
412  金属膜
414  基板
430  近似モデル
432  薄膜
434  薄膜
436  薄膜
438  基板
440  精緻モデル
500  近似モデル
510  薄膜
512  薄膜
514  薄膜
516  基板
518  コンタクトホール
520  精緻モデル
530  ユニットセル
532  ユニットセル
534  ユニットセル
536  ユニットセル
【図１Ａ】
2009053194.tif 000005
【図１Ｂ】
2009053194.tif 000006
【図１Ｃ】
2009053194.tif 000007
【図２Ａ】
2009053194.tif 000008
【図２Ｂ】
2009053194.tif 000009
【図２Ｃ】
2009053194.tif 000010
【図３Ａ】
2009053194.tif 000011
【図３Ｂ】
2009053194.tif 000012
【図４Ａ】
2009053194.tif 000013
【図４Ｂ】
2009053194.tif 000014
【図５Ａ】
2009053194.tif 000015
【図５Ｂ】
2009053194.tif 000016
【図５Ｃ】
2009053194.tif 000017
【図６Ａ】
2009053194.tif 000018
【図６Ｂ】
2009053194.tif 000019
【図７Ａ】
2009053194.tif 000020
【図７Ｂ】
2009053194.tif 000021
【図７Ｃ】
2009053194.tif 000022
【図８】
2009053194.tif 000023
【図９】
2009053194.tif 000024
【図１０】
2009053194.tif 000025
【図１１】
2009053194.tif 000026