(57)【要約】  本明細書では、デバイス上構造のより効率的なＸ線スキャトロメトリ測定のための方法およびシステムを提示する。測定領域にわたる１つ以上の構造のＸ線スキャトロメトリ測定は、その１つ以上の構造の複数の部分構造への分解、測定領域の複数の部分領域への分解、またはその両方を含む。分解された構造、測定領域、またはその両方が個別にシミュレートされる。独立してシミュレートされた分解された構造のそれぞれの散乱寄与が組み合わされて、測定領域内の測定された構造の実際の散乱がシミュレートされる。さらなる態様では、測定された強度と１つ以上の付随的構造を含むモデル化された強度を使用して、対象の構造の測定を実行する。他のさらなる態様では、測定分解を使用して、測定モデルを訓練し、特定の測定アプリケーション用に測定レシピを最適化する。
2020530942.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定領域内の半導体ウェハ上に配置された１つ以上の構造に向けてある量のＸ線照明光を提供するように構成されたＸ線照明源と、
前記Ｘ線照明光の量に応じて前記半導体ウェハから反射または前記半導体ウェハを透過したＸ線光の量を検出し、前記１つ以上の構造からの測定された散乱応答を示す複数の出力信号を生成するように構成された検出器と、
コンピューティングシステムと、を含み、前記コンピューティングシステムは、
前記１つ以上の構造を複数の部分構造へ分解し、前記測定領域を複数の部分領域へ分解し、またはその両方を行い、
前記複数の部分構造のそれぞれ、前記複数の部分領域のそれぞれ、またはその両方に関連付けられた構造モデルを生成し、
前記構造モデルのそれぞれに関連付けられたシミュレートされた散乱応答を独立して生成し、
前記シミュレートされた散乱応答のそれぞれを組み合わせて、組み合わされてシミュレートされた散乱応答を生成し、
前記１つ以上の構造に関連する１つ以上の対象のパラメータの値を、前記組み合わされてシミュレートされた散乱応答および前記測定された散乱に基づいて決定する、
ように構成されていることを特徴とする、Ｘ線スキャトロメトリベースの計測システム。
【請求項２】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記複数の部分構造は、同じ周期性の異なる周期形状を含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項３】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記複数の部分構造は、異なる周期性を有する異なる周期的形状を含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項４】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記複数の部分構造は、ほぼ周期的に複数回繰り返される形状を含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項５】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記複数の部分構造は、比較的小さな周期性を有する第１の構造と、前記小さな周期の整数倍である比較的大きな周期性を有する第２の構造とを含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項６】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記複数の部分領域のそれぞれは、単一の構造または前記単一の構造の複数の部分構造への分解に関連付けられる、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項７】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記複数の部分領域のそれぞれの、前記検出器において前記組み合わされてシミュレートされた散乱応答の強度への寄与は、各部分領域の面積に比例してスケーリングする、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項８】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記構造モデルのそれぞれに関連付けられた前記シミュレートされた散乱応答の生成は、電磁モデリングソルバを使用した各構造モデルに関連付けられた散乱フィールドの計算を含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項９】
請求項８に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記構造モデルのそれぞれに関連付けられた前記シミュレートされた散乱応答の生成は、前記検出器において各構造モデルに関連付けられた前記シミュレートされた散乱応答に到達するためにシステムモデルを通して前記散乱フィールドを伝播することを含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１０】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記組み合わされてシミュレートされた散乱応答の生成は、前記シミュレートされた散乱応答のそれぞれをコヒーレントに、インコヒーレントに、またはそれらの組み合わせで組み合わせることを含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１１】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記コンピューティングシステムは、さらに、対象の前記１つ以上のパラメータの値の指示を製造ツールに伝達し、前記製造ツールに前記製造ツールの１つ以上のプロセス制御パラメータの値を調整させるように構成される、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１２】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記ある量のＸ線照明光は、複数の入射角、方位角、またはその両方で前記測定スポットに向けられる、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１３】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記Ｘ線照明源は、前記ある量のＸ線照明光を複数の異なるエネルギーレベルで測定スポットに向けて提供するようにさらに構成される、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１４】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記対象の１つ以上のパラメータの値を決定することは、モデルベースの測定モデル、訓練された信号応答測定（ＳＲＭ）測定モデル、またはトモグラフィ測定モデルに基づいている、
ことを特徴とする測定システム。
【請求項１５】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記１つ以上の構造は、３次元ＮＡＮＤ構造またはダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）構造を含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１６】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記１つ以上の構造は、少なくとも１つの対象の構造および少なくとも１つの付随的構造を含み、前記組み合わされてシミュレートされた散乱応答は、前記少なくとも１つの対象の構造および前記少なくとも１つの付随的構造からモデル化された寄与を含む、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１７】
請求項１に記載のＸ線スキャトロメトリベースの計測システムであって、
前記１つ以上の構造は、少なくとも１つの対象の構造および少なくとも１つの付随的構造を含み、
前記コンピューティングシステムは、さらに、前記測定された散乱応答をフィルタリングして、前記少なくとも１つの付随的構造からの寄与を減らすように構成され、前記少なくとも１つの対象の構造に関連付けられた前記１つ以上の対象のパラメータの値の決定は、前記フィルタリングされた測定散乱応答に基づく、
ことを特徴とする計測システム。
【請求項１８】
測定領域内の半導体ウェハ上に配置された１つ以上の構造に向けてある量のＸ線照明光を提供するように構成されたＸ線照明源と、
前記Ｘ線照明光の量に応じて前記半導体ウェハから反射または前記半導体ウェハを透過したＸ線光の量を検出し、前記１つ以上の構造からの測定された散乱応答を示す複数の出力信号を生成するように構成された検出器と、
１つ以上のプロセッサによって実行された場合に、前記１つ以上のプロセッサに、
前記１つ以上の構造を複数の部分構造へ分解させ、前記測定領域を複数の部分領域へ分解させ、またはその両方を行わせ、
前記複数の部分構造のそれぞれ、前記複数の部分領域のそれぞれ、またはその両方に関連付けられた構造モデルを生成させ、
前記構造モデルのそれぞれに関連付けられたシミュレートされた散乱応答を独立して生成させ、
前記シミュレートされた散乱応答のそれぞれを組み合わせて、組み合わされてシミュレートされた散乱応答を生成させ、
前記１つ以上の構造に関連する１つ以上の対象のパラメータの値を、前記組み合わされてシミュレートされた散乱応答および前記測定された散乱に基づいて決定させる、
命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体と、
を含むことを特徴とする、Ｘ線スキャトロメトリベースの計測システム。
【請求項１９】
測定領域内の半導体ウェハ上に配置された１つ以上の構造に向けてある量のＸ線照明光を提供し、
前記Ｘ線照明光の量に応じて前記半導体ウェハから反射または前記半導体ウェハを透過したＸ線光の量を検出し、
前記１つ以上の構造からの測定された散乱応答を示す複数の出力信号を生成し、
前記１つ以上の構造を複数の部分構造へ分解し、前記測定領域を複数の部分領域へ分解し、またはその両方を行い、
前記複数の部分構造のそれぞれ、前記複数の部分領域のそれぞれ、またはその両方に関連付けられた構造モデルを生成し、
前記構造モデルのそれぞれに関連付けられたシミュレートされた散乱応答を独立して生成し、
前記シミュレートされた散乱応答のそれぞれを組み合わせて、組み合わされてシミュレートされた散乱応答を生成し、
前記１つ以上の構造に関連する１つ以上の対象のパラメータの値を、前記組み合わされてシミュレートされた散乱応答および前記測定された散乱に基づいて決定する、
ことを含むことを特徴とする、方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法であって、
対象の前記１つ以上のパラメータの値の指示を製造ツールに伝達し、前記製造ツールに前記製造ツールの１つ以上のプロセス制御パラメータの値を調整させる、
ことをさらに含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
説明される実施形態は、計測システムおよび方法に関し、より具体的には、半導体構造の改善された測定のための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、米国特許法１１９条に基づき、２０１７年８月１４日に提出された「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｏｎ−Ｄｅｖｉｃｅ  Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ  Ｕｓｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ」という名称の米国仮出願第６２／５４４，９１１号の優先権を主張し、その主題は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
論理およびメモリ素子等の半導体素子は、典型的には、試料に適用される一連の処理ステップによって製造される。半導体素子についての様々な特徴および複数の構造レベルが、これらの処理ステップによって形成される。例えば、中でもリソグラフィは、半導体ウェハ上にパターンを生成することを含む１つの半導体製造プロセスである。半導体製造プロセスの追加例としては、化学機械研磨、エッチング、堆積およびイオン注入が挙げられるが、これらに限定されない。複数の半導体素子が、単一の半導体ウェハ上に製造され、次いで、個々の半導体素子に分離されてもよい。
【０００４】
計測プロセスは、ウェハ上の欠陥を検出してより高い歩留まりを促進するために半導体製造プロセス中の様々なステップにおいて使用される。スキャトロメトリおよびリフレクトメトリ実装ならびに関連分析アルゴリズムを含むいくつかの計測ベースの技術が、ナノスケール構造物の限界寸法、膜厚、構成物、および他のパラメータを特徴付けるために広く使用される。Ｘ線スキャトロメトリ技術は、サンプル破壊のリスクなしに高スループットの可能性を提供する。
【０００５】
従来、光学スキャトロメトリ限界寸法（ＳＣＲ）測定は、薄膜および／または反復周期構造物からなる目標物に対して実施される。デバイス（例えば、論理およびメモリデバイス）がより小さいナノメートルスケールの寸法へ向かうにつれて、特徴付けはより難しくなる。複雑な３次元ジオメトリおよび多様な物理的性質を有する材料を組み込むデバイスが、特徴付けの難しさに寄与する。例えば、現代のメモリ構造物は、多くの場合、光放射が下層まで透過することを困難にする高アスペクト比の３次元構造物である。赤外−可視光を利用する光計測ツールは、半透明材料の多くの層を透過することができるが、良好な透過深さを提供するより長い波長は、小さな異常に対して十分な感受性を提供しない。加えて、複雑な構造物（例えば、ＦｉｎＦＥＴ）を特徴付けるために必要とされるますます多くのパラメータが、パラメータ相関の増加をもたらす。結果として、目標物を特徴付けるパラメータは、多くの場合、利用可能な測定と確実に切り離すことができない。
【０００６】
１つの例においては、より長い波長（例えば、近赤外）が、積層内の交互の材料のうちの１つとしてポリシリコンを利用する３Ｄフラッシュデバイスの場合に、透過問題を克服する試みで用いられている。しかしながら、３Ｄフラッシュのミラー様構造は、本質的に、照明が膜積層内へより深く透過するにつれて光強度の減少を引き起こす。これが、深さにおける感受性損失および相関問題を引き起こす。この状況では、光学ＳＣＤは、高感受性および低相関を有する計測次元の減少したセットをうまく抽出することができるにすぎない。
【０００７】
別の例では、不透明な高ｋ材料が、現代の半導体構造物においてますます用いられる。光放射は、多くの場合、これらの材料で構築される層を透過することができない。その結果、光学楕円偏光計または反射率計などの薄膜スキャトロメトリツールを用いた測定は、ますます困難になっている。
【０００８】
これらの課題に応じて、より複雑な光計測ツールが開発されている。例えば、複数の照明角、より短い照明波長、より広い範囲の照明波長、および反射信号からのより完全な情報取得（例えば、より従来的な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）を有するツールが開発されている。しかしながら、これらの手法は、多くの高度な目標物（例えば、複雑な３Ｄ構造物、１０ｎｍよりも小さい構造物、不透明材料を用いた構造物）の測定、および測定用途（例えば、ラインエッジラフネスおよびラインウィズスラフネス測定）に関連した根本的な課題を確実に克服しているわけではない。
【０００９】
光学的方法は、プロセスステップ間のプロセス変数の非破壊的追跡を提供し得るが、プロセスのドリフトに直面して精度を維持するには、破壊的方法による定期的な校正が必要である。
【００１０】
原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）および走査トンネル顕微鏡（ＳＴＭ）は、原子分解能を達成することができるが、それらは、試料の表面を探査することしかできない。加えて、ＡＦＭおよびＳＴＭ顕微鏡は、長い走査時間を要する。走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）は、中間の分解能レベルを達成するが、十分な深さまで構造物を透過することができない。したがって、高アスペクト比の孔は、十分に特徴付けられない。加えて、試料の必要な投入が、撮像性能に悪影響を及ぼす。
【００１１】
透過深さ問題を克服するために、ＴＥＭ、ＳＥＭなどの従来の撮像技術は、集束イオンビーム（ＦＩＢ）加工、イオンミリング、ブランケットまたは選択エッチングなどの破壊的なサンプル透過技術と共に用いられる。例えば、透過電子顕微鏡（ＴＥＭ）は、高分解能レベルを達成し、任意の深さを探査することができるが、ＴＥＭは、試料の破壊的切片を必要とする。材料除去および測定の数回の反復が、一般的に、３次元構造物全体にわたって重要な計測パラメータを測定するために必要とされる情報を提供する。しかし、これらの技術は、サンプル破壊および長いプロセス時間を要する。測定結果は、測定中のウェハでプロセスが完了してからずっと後に利用可能になるため、複雑性、およびこれらの種類の測定を完了するための時間が、エッチングのドリフトおよび計測ステップに起因して大きな誤差をもたらす。したがって、測定結果は、さらなる処理および遅延フィードバックからのバイアスの影響を受ける。加えて、これらの技術は、登録誤差をもたらす多数の反復を必要とする。要約すると、デバイスの歩留まりは、ＳＥＭおよびＴＥＭ技術に必要な長時間の破壊的なサンプル準備によって悪影響を受ける。
【００１２】
半導体ウェハのスクライブライン内に製造された簡素化されたスローアウェイ構造ではなく、デバイス上のデバイス構造またはデバイスのような構造（例えば、半導体ウェハのアクティブ領域に製造された実際の機能構造またはプロキシ構造）の測定を行うことは特に興味深い。デバイス上の構造を測定すると、測定された構造と実際のデバイス構造の間のバイアスが排除または大幅に減少され、歩留まりに対する計測の相関関係が高まる。デバイス上の計測は、より大きく特殊な計測目標物に必要な領域を削減し、機能デバイスで利用可能なウェハ領域を増加させる可能性がある。ただし、デバイス上の構造（ウェハのアクティブ領域にある構造など）は、測定プロセスによって損傷することはない。測定のために構造を単純化または削除することはできない。
【００１３】
小角Ｘ線スキャトロメトリ測定（ＳＡＸＳ）システムは、挑戦的な測定用途に対処する見込みが示されている。ＳＡＸＳシステムは、比較的広い測定領域にわたって非破壊で高解像度の測定が可能である。ただし、デバイス上の構造は、単純化された計測構造よりもはるかに複雑であり、この複雑さは、ＳＡＸＳ測定の重大なモデリングの課題となる。
【００１４】
測定中の構造の最大の共通ユニットセルを測定およびモデル化することが典型的である。このアプローチを使用して、Ｘ線散乱を計算するために周期性の範囲全体がモデル化される。複雑な周期的幾何モデルの場合、構造を特徴付ける多数の形状が数学的に記述される。現在のメモリアプリケーションでは、最大の共通ユニットセルの寸法は数十マイクロメートル程度であるが、必要な測定分解能はオングストローム程度である。したがって、実際には、最大の共通ユニットセルのモデリングは非常に複雑で、計算コストがかかり、エラーが発生しやすい。Ｘ線散乱を計算するために使用される大規模で複雑なモデルは、大きな周期性が実際の散乱を正確に推定するために多くの幾何学的特徴から多くの散乱次数を計算する必要があるため、計算コストが高くなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／００５１８７７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
要約すると、特徴サイズの継続的な縮小と多くの半導体構造の深さの増加は、計測システムに困難な要件を課している。ＳＡＸＳ測定システムは困難な測定アプリケーションに対処する可能性を示しているが、測定モデルの複雑さは、費用対効果が高くタイムリーな方法で複雑な周期構造の対象のパラメータの測定を制限する。したがって、高アスペクト比構造を測定して高いデバイス歩留まりを維持するには、改良されたＳＡＸＳ計測システムと方法が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本明細書では、デバイス上構造のより効率的なＸ線スキャトロメトリ測定のための方法およびシステムを提示する。デバイス上の構造またはデバイスのようなスキャトロメトリ目標物は、測定と実際のデバイス構造の間のバイアスを避けるために必然的に複雑である。さらに、所与のインスタンスまたは測定間隔で計測システムによって測定される半導体ウェハの領域には、１つ以上のデバイス上の構造またはデバイスのようなスキャトロメトリ目標物が含まれる場合がある。ただし、デバイス上またはデバイスのようなスキャトロメトリ目標物のＸ線スキャトロメトリ測定は、部分構造、測定部分領域、またはその両方の分解セットとしてより簡単に説明される。
【００１８】
一態様では、測定領域にわたる１つ以上の構造のＸ線スキャトロメトリ測定は、その１つ以上の構造の複数の部分構造への分解、測定領域の複数の部分領域への分解、またはその両方を含む。分解された構造、測定領域、またはその両方が個別にシミュレートされる。
【００１９】
いくつかの実施形態では、測定中の複雑な周期的構造は、単純な周期的部分構造の合計としてモデル化される。
【００２０】
いくつかの実施形態では、測定中の複雑な周期的構造は、同じ周期性の異なる周期形状の合計としてモデル化される。
【００２１】
いくつかの実施形態では、測定中の複雑な周期的構造は、異なる周期性を有する異なる周期的形状の合計としてモデル化される。
【００２２】
いくつかの実施形態では、測定中の複雑な構造は、ほぼ周期的に複数回繰り返される比較的単純な形状の合計としてモデル化される。
【００２３】
いくつかの実施形態では、測定中の複雑な構造は、小さな周期を持つ単純な構造と、小さな周期の整数倍である大きな周期を持つ別の構造摂動としてモデル化される。
【００２４】
いくつかの実施形態では、測定領域は、それぞれ異なる構造または部分構造の組み合わせに関連付けられたいくつかの異なる部分領域に細分される。
【００２５】
別の態様では、分解された各測定要素に関連付けられた散乱応答が独立してシミュレートされる。
【００２６】
さらに別の態様では、独立してシミュレートされた分解された構造のそれぞれの散乱寄与が組み合わされて、測定領域内の測定された構造の実際の散乱がシミュレートされる。分解された測定構造の任意の組み合わせに関連付けられた散乱フィールドは、基礎となる構造の照明がコヒーレントか、インコヒーレントか、またはコヒーレントとインコヒーレントの何らかの組み合わせかに応じて異なる方法で組み合わされる。
【００２７】
さらなる態様では、測定された強度と１つ以上の付随的構造を含むモデル化された強度を使用して、対象の構造の測定を実行する。いくつかの例では、デバイス上の測定値は、計測の重要な目標物と、複雑で付随的な下層構造に分解される。
【００２８】
いくつかの例では、付随的構造からの測定信号による汚染を含む重要な構造から測定値が収集される。さらに、同じ付随的な下層上に作成された単純な構造から測定値が収集される。本明細書で説明する測定分解を使用して、単純な構造に関連する測定データから重要な構造に関連する測定データを直接減算し、付随する下層に関連する測定信号を効果的にキャンセルする。
【００２９】
別のさらなる態様において、付随モデルは、検出器で測定された散乱データに直接作用し、測定データを効果的にフィルタリングして、測定データに対する付随構造の影響を除去する。いくつかの例では、付随的モデルは、付随的構造に関連付けられていることがわかっている測定データの観測された現象を記述するために使用されるヒューリスティックモデルである。測定データをフィルタリングした後、結果のフィルタリングされた測定データは、本明細書で説明されるように、対象のパラメータのモデルベースの測定の一部として使用される。
【００３０】
別のさらなる態様では、測定された散乱強度と対象の１つ以上のパラメータの値との間の機能的な関係を確立する信号応答計測モデルのような入出力測定モデルを訓練するために、測定分解が採用される。
【００３１】
別のさらなる態様では、特定の測定用途のために測定レシピを最適化するために測定分解が採用される。最適化された測定レシピには、対象の信号を強化し、付随的構造からの信号を抑制する測定システムの物理パラメータの選択が含まれる。
【００３２】
上記は要約であり、したがって、必然的に、簡略化、一般化および詳細の省略を含み、その結果、当業者は、要約が単なる例示であり、決して限定的ではないことを理解するであろう。本明細書に記載されるデバイスおよび／またはプロセスの他の態様、発明の特徴、および利点は、本明細書に記載される非限定的な詳細な説明において明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本明細書に記載の方法に従って測定分解を実行するように構成された計測システム１００を示す図である。
【図２】一構成におけるビーム成形スリット機構１２０の端面図を示している。
【図３】別の構成におけるビーム成形スリット機構１２０の端面図を示している。
【図４】角度Φおよびθで示される特定の方向でウェハ１０１に入射するＸ線照明ビーム１１６を示している。
【図５】照明ビーム１１６がウェハ１０１に入射する位置にウェハステージが移動した状態の試料位置決めシステム１４０を示す図である。
【図６】コンピューティングシステム１３０によって実施される例示的な測定分解エンジン１６０を示す図である。
【図７】測定中の半導体構造のユニットセル１７０を示している。
【図８Ａ】複数の構造を含む測定領域１７９を示している。
【図８Ｂ】測定領域１７９にわたる照明強度の不均一な分布のプロット１８０を示している。
【図９Ａ】垂直入射照明１１６を用いた複雑な半導体構造１８１の測定を示している。
【図９Ｂ】垂直照明を用いた複雑な半導体構造１８１の測定に関連する散乱強度の画像１８５を示している。
【図１０Ａ】斜め入射照明１１６を用いた同じ複雑な半導体構造１８１の測定を示している。
【図１０Ｂ】斜め照明を用いた複雑な半導体構造１８１の測定に関連する散乱強度の画像１８６を示している。
【図１１Ａ】本明細書に記載の測定の対象となる典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイスの等角図を示している。
【図１１Ｂ】本明細書に記載の測定の対象となる典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイスの上面図を示している。
【図１１Ｃ】本明細書に記載の測定の対象となる典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイスの断面図を示している。
【図１２】本明細書に記載の方法に従って測定分解を実行するように構成された別の例示的な計測システム２００を示している。
【図１３】本明細書で説明されるモデルベースのＸ線スキャトロメトリ測定を実行する例示的な方法３００を示すフローチャートを示している。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
次に、本発明の背景例およびいくつかの実施形態を詳細に参照するが、それらの例は添付の図面に示されている。
【００３５】
本明細書では、デバイス上構造のより効率的なＸ線スキャトロメトリ測定のための方法およびシステムを提示する。デバイス上の構造またはデバイスのようなスキャトロメトリ目標物は、測定と実際のデバイス構造の間のバイアスを避けるために必然的に複雑である。さらに、所与のインスタンスまたは測定間隔で計測システムによって測定される半導体ウェハの領域には、１つ以上のデバイス上の構造またはデバイスのようなスキャトロメトリ目標物が含まれる場合がある。ただし、デバイス上またはデバイスのようなスキャトロメトリ目標物のＸ線スキャトロメトリ測定は、部分構造、測定部分領域、またはその両方の分解セットとしてより簡単に説明される。
【００３６】
図１は、本明細書に提示される例示的な方法に従って試料の特性を測定するための透過小角Ｘ線スキャトロメトリ測定（Ｔ−ＳＡＸＳ）計測ツール１００の実施形態を示す。図１に示されるように、システム１００は、照明ビームスポットによって照明された試料１０１の測定領域１０２にわたってＴ−ＳＡＸＳ測定を実行するために使用され得る。
【００３７】
描写される実施形態において、計測ツール１００は、Ｔ−ＳＡＸＳ測定に好適なＸ線放射を生成するように構成されるＸ線照明源１１０を含む。いくつかの実施形態において、Ｘ線照明源１１０は、０．０１ナノメートル〜１ナノメートルの波長を生成するように構成される。一般に、高スループットのインライン計測を可能にするのに十分な放射束レベルで高輝度Ｘ線を生成することができる任意の好適な高輝度Ｘ線照明源が、Ｔ−ＳＡＸＳ測定のためのＸ線照明を供給することが企図され得る。いくつかの実施形態において、Ｘ線源は、Ｘ線源が異なる選択可能な波長でＸ線放射を送達することを可能にする可変型モノクロメータを含む。
【００３８】
いくつかの実施形態において、１５ｋｅＶより大きい光子エネルギーを有する放射線を放出する１つ以上のＸ線源が、デバイス全体ならびにウェハ基板への十分な透過を可能にする波長でＸ線源が光を供給することを確実にするために用いられる。非限定的な例として、粒子加速器源、液体陽極源、回転陽極源、固定、固体陽極源、マイクロフォーカス源、マイクロフォーカス回転陽極源、プラズマベース源、および逆コンプトン源のいずれかが、Ｘ線照明源１１０として用いられ得る。１つの例において、Ｌｙｎｃｅａｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．，Ｐａｌｏ  Ａｌｔｏ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ（ＵＳＡ）から入手可能な逆コンプトン源が企図され得る。逆コンプトン源は、光子エネルギーの範囲にわたってＸ線を生成することができ、それによりＸ線源が異なる選択可能な波長でＸ線放射を送達することを可能にするというさらなる利点を有する。
【００３９】
例示的なＸ線源としては、Ｘ線放射を刺激するために固体または液体目標物に照射するように構成される電子ビーム源が挙げられる。高輝度の液体金属Ｘ線照明を生成するための方法およびシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐ．に対する２０１１年４月１９日に発行の米国特許第７，９２９，６６７号に記載され、その全体を本願に引用して援用する。
【００４０】
Ｘ線照明源１１０は、有限の横方向寸法（すなわち、ビーム軸に直交する非ゼロ寸法）を有する源領域にわたってＸ線放出を生成する。集束光学素子１１１は、試料１０１上に位置する計測目標物上に源放射の焦点を合わせる。有限の横方向源寸法は、源のエッジから入る線１１７によって画定される目標物上の有限のスポットサイズ１０２を結果としてもたらす。いくつかの実施形態において、集束光学素子１１１は、楕円形状の集束光学素子を含む。
【００４１】
ビーム発散制御スリット１１２は、集束光学素子１１１とビーム整形スリット機構１２０との間のビーム経路内に位置する。ビーム発散制御スリット１１２は、測定下の試料に提供される照明の発散を制限する。追加の中間スリット１１３は、ビーム発散制御スリット１１２とビーム整形スリット機構１２０との間のビーム経路内に位置する。中間スリット１１３は、追加のビーム整形を提供する。しかしながら、一般に、中間スリット１１３は任意選択的である。
【００４２】
ビーム整形スリット機構１２０は、試料１０１の直前のビーム経路内に位置する。１つの態様において、ビーム整形スリット機構１２０のスリットは、有限の源サイズによって画定されるビーム発散に起因する入射ビームスポットサイズの拡大を最小限にするために、試料１０１にごく接近して位置する。１つの例において、有限の源サイズによって作成される影に起因するビームスポットサイズの拡張は、１０ミクロメートルのＸ線源サイズおよびビーム整形スリットと試料１０１との間の２５ミリメートルの距離では、およそ１ミクロメートルである。
【００４３】
いくつかの実施形態において、ビーム整形スリット機構１２０は、複数の、独立して作動されるビーム整形スリット（すなわち、刃）を含む。１つの実施形態において、ビーム整形スリット機構１２０は、４つの、独立して作動されるビーム整形スリットを含む。これら４つのビーム整形スリットは、入ってくるビーム１１５の部分を効果的にブロックし、箱型の照明断面を有する照明ビーム１１６を生成する。
【００４４】
図２および図３は、２つの異なる構成にある、図１に描写されるビーム整形スリット機構１２０の端面図を描写する。図２および図３に例証されるように、ビーム軸は、図面ページに垂直である。図２に描写されるように、入ってくるビーム１１５は、大きい断面を有する。いくつかの実施形態において、入ってくるビーム１１５は、およそ１ミリメートルの直径を有する。さらには、ビーム整形スリット１２６〜１２９内の入ってくるビーム１１５の場所は、ビーム指向誤差に起因しておよそ３ミリメートルの不確かさを有し得る。入ってくるビームのサイズおよびビーム場所の不確かさに適応するため、各スリットは、およそ６ミリメートルの長さＬを有する。図２に描写されるように、各スリットは、ビーム軸に垂直な方向に移動可能である。図２の例証において、スリット１２６〜１２９は、ビーム軸から最大距離に位置する（すなわち、スリットは完全に開いており、スリットがビーム整形スリット機構１２０を通過する光を制限していない）。
【００４５】
図３は、測定下の試料へ送達され出ていくビーム１１６が低減されたサイズおよび輪郭のはっきりとした形状を有するように、入ってくるビーム１１５の部分をブロックする位置にあるビーム整形スリット機構１２０のスリット１２６〜１２９を描写する。図３に描写されるように、スリット１２６〜１２９の各々は、所望の出力ビーム形状を達成するためにビーム軸へ向かって内側に移動している。
【００４６】
スリット１２６〜１２９は、散乱を最小限にし、入射放射線を効果的にブロックする材料から構築される。例示的な材料としては、ゲルマニウム、ガリウムヒ素、リン化インジウムなどの単結晶材料が挙げられる。典型的には、スリット材料は、構造境界をまたぐ散乱を最小限にするために、切り出されるというよりも、結晶学的方位に沿って劈開される。加えて、スリットは、入ってくる放射線とスリット材料の内側構造との間の相互作用が最小量の散乱をもたらすように、入ってくるビームに対して配向される。結晶は、スリットの片側においてＸ線ビームを完全にブロックするために高密度材料（例えば、タングステン）製の各スリットホルダに装着される。いくつかの実施形態において、各スリットは、およそ０．５ミリメートルの幅およびおよそ１〜２ミリメートルの高さを有する矩形断面を有する。図２に描写されるように、スリットの長さＬは、およそ６ミリメートルである。
【００４７】
一般に、Ｘ線光学素子は、Ｘ線放射を形作り、それを試料１０１へと向ける。いくつかの例において、Ｘ線光学素子は、試料１０１に入射するＸ線ビームを単色化するためにＸ線モノクロメータを含む。いくつかの例において、Ｘ線光学素子は、多層Ｘ線光学素子を使用して１ミリラド未満の発散まで、Ｘ線ビームを試料１０１の測定領域１０２上へ、コリメートするか、または焦点を合わせる。これらの例において、多層Ｘ線光学素子は、ビームモノクロメータとしても機能する。いくつかの実施形態において、Ｘ線光学素子は、１つ以上のＸ線コリメートミラー、Ｘ線絞り、Ｘ線ビームストップ、屈折Ｘ線光学素子、ゾーンプレートなどの回折光学素子、モンテル光学素子、斜入射楕円面鏡などの鏡面Ｘ線光学素子、中空キャピラリＸ線導波管などのポリキャピラリ光学素子、多層光学素子もしくはシステム、またはそれらの任意の組み合わせを含む。さらなる詳細は、米国特許公開第２０１５／０１１０２４９号に記載され、その内容は、その全体を本願に引用して援用する。
【００４８】
Ｘ線検出器１１９は、試料１０１から散乱されるＸ線放射１１４を集めて、Ｔ−ＳＡＸＳ測定法性に従って、入射Ｘ線放射に敏感な試料１０１の性質を示す出力信号１３５を生成する。いくつかの実施形態において、散乱Ｘ線１１４は、試料位置決めシステム１４０が、角度分解散乱Ｘ線を生成するために試料１０１を位置付けおよび配向する間に、Ｘ線検出器１１９によって集められる。
【００４９】
いくつかの実施形態において、Ｔ−ＳＡＸＳシステムは、高ダイナミックレンジ（例えば、１０５超）を有する１つ以上の光子計数検出器を含む。いくつかの実施形態において、単一の光子計数検出器が、検出される光子の位置および数を検出する。
【００５０】
いくつかの実施形態において、Ｘ線検出器は、１つ以上のＸ線光子エネルギーを分解し、試料の性質を示す各Ｘ線エネルギー成分について信号を生成する。いくつかの実施形態において、Ｘ線検出器１１９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計数管、ガス充填比例計数管、シンチレータ、または蛍光材料のいずれかを含む。
【００５１】
この様式では、検出器内のＸ線光子相互作用は、画素位置およびカウント数に加えてエネルギーによって判別される。いくつかの実施形態において、Ｘ線光子相互作用は、Ｘ線光子相互作用のエネルギーを所定の上位しきい値および所定の下位しきい値と比較することによって判別される。１つの実施形態において、この情報は、さらなる処理および記憶のために出力信号１３５を介してコンピューティングシステム１３０に通信される。
【００５２】
半導体ウェハ１０１の面法線に対する照射Ｘ線ビーム１１６の各向きは、Ｘ線照明ビーム１１５に対するウェハ１０１の任意の２つの角度回転、またはその逆によって説明される。１つの例において、向きは、ウェハに固定される座標システムに関して説明され得る。図４は、入射角θおよび方位角φによって説明される特定の向きでウェハ１０１に入射するＸ線照明ビーム１１６を描写する。座標フレームＸＹＺは、計測システム（例えば、照明ビーム１１６）に固定され、座標フレームＸ’Ｙ’Ｚ’は、ウェハ１０１に固定される。Ｙ軸は、ウェハ１０１の表面と同一面内に整列される。ＸおよびＺは、ウェハ１０１の表面と整列されない。Ｚ’は、ウェハ１０１の表面に垂直の軸と整列され、Ｘ’およびＹ’は、ウェハ１０１の表面と同一面内に整列される。図４に描写されるように、Ｘ線照明ビーム１１６は、Ｚ軸と整列され、したがって、ＸＺ平面内にある。入射角θは、ＸＺ平面におけるウェハの面法線に対するＸ線照明ビーム１１６の向きを説明する。さらに、方位角φは、Ｘ’Ｚ’平面に対するＸＺ平面の向きを説明する。θおよびφは一緒に、ウェハ１０１の表面に対するＸ線照明ビーム１１６の向きを一意的に画定する。この例では、ウェハ１０１の表面に対するＸ線照明ビームの向きは、ウェハ１０１の表面に垂直の軸（すなわち、Ｚ’軸）の周りの回転、およびウェハ１０１の表面と整列された軸（すなわち、Ｙ軸）の周りの回転によって説明される。いくつかの他の例において、ウェハ１０１の表面に対するＸ線照明ビームの向きは、ウェハ１０１の表面と整列された第１の軸、およびウェハ１０１の表面と整列され、かつ第１の軸に垂直である別の軸の周りの回転によって説明される。
【００５３】
図１に例証されるように、計測ツール１００は、試料１０１を整列させること、ならびに試料１０１を入射角および方位角の広い範囲にわたって照明ビーム１１６に対して配向することの両方を行うように構成される試料位置決めシステム１４０を含む。いくつかの実施形態において、試料位置決めシステム１４０は、試料１０１の表面と同一平面内に整列される回転角度の広い範囲（例えば、少なくとも６０度）にわたって試料１０１を回転させるように構成される。この様式では、試料１０１の角度分解測定は、試料１０１の表面上の任意の数の場所および向きにわたって計測システム１００によって集められる。１つの例において、コンピューティングシステム１３０は、試料１０１の所望の位置を示すコマンド信号（図示せず）を試料位置決めシステム１４０に通信する。これに応えて、試料位置決めシステム１４０は、試料１０１の所望の位置決めを達成するために、試料位置決めシステム１４０の様々なアクチュエータへのコマンド信号を生成する。
【００５４】
図５は、１つの実施形態における試料位置決めシステム１４０を描写する。図５に描写されるように、試料位置決めシステム１４０は、ベースフレーム１４１、横方向整列ステージ１４２、ステージ参照フレーム１４３、およびウェハステージ１４４を含む。参照の目的のため、｛ＸＢＦ，ＹＢＦ，ＺＢＦ｝座標フレームは、ベースフレーム１４１に装着され、｛ＸＮＦ，ＹＮＦ，ＺＮＦ｝座標フレームは、横方向整列ステージ１４２に装着され、｛ＸＲＦ，ＹＲＦ，ＺＲＦ｝座標フレームは、ステージ参照フレーム１４３に装着され、｛ＸＳＦ，ＹＳＦ，ＺＳＦ｝座標フレームは、ウェハステージ１４４に装着される。ウェハ１０１は、アクチュエータ１５０Ａ〜Ｃを含むチップ−チルトＺステージ１５６によってウェハステージ１４４上に支持される。チップ−チルトＺステージ１５６に取り付けられた回転ステージ１５８は、ウェハ１０１を、方位角φの範囲にわたって、照明ビーム１１６に対して配向する。描写される実施形態において、３つの線形アクチュエータ１５０Ａ〜Ｃは、ウェハステージ１４４に取り付けられて、回転ステージ１５８を支持し、さらにはこの回転ステージ１５８がウェハ１０１を支持する。
【００５５】
アクチュエータ１４５は、横方向整列ステージ１４２を、ＸＢＦ軸に沿ってベースフレーム１４１に対して並進させる。回転アクチュエータ１４６は、ステージ参照フレーム１４３を、ＹＮＦ軸と整列された回転軸１５３の周りで横方向整列ステージ１４２に対して回転させる。回転アクチュエータ１４６は、ウェハ１０１を、入射角θの範囲にわたって、照明ビーム１１６に対して配向する。ウェハステージアクチュエータ１４７および１４８は、ウェハステージ１４４を、それぞれＸＲＦおよびＹＲＦ軸に沿ってステージ参照フレーム１４３に対して並進させる。アクチュエータ１５０Ａ〜Ｃは、回転ステージ１５８およびウェハ１０１を、ＺＳＦ方向にウェハステージ１４４に対して並進させ、回転ステージ１５８およびウェハ１０１を、ＸＳＦ−ＹＳＦ平面と同一平面上の軸の周りでウェハステージ１４４に対してチップおよびチルトするために連携して動作する。回転ステージ１５８は、ウェハ１０１の表面に垂直の軸の周りでウェハ１０１を回転させる。
【００５６】
要するに、ウェハステージ１４４は、照明ビーム１１６がウェハ１０１の表面上の任意の場所（すなわち、ＸＲＦおよびＹＲＦ方向に少なくとも３００ミリメートルの範囲）で入射され得るように、照明ビーム１１６に対してウェハ１０１を移動させることができる。回転アクチュエータ１４６は、照明ビーム１１６が入射角の広い範囲のいずれかで（例えば、２度超）ウェハ１０１の表面に入射され得るように、照明ビーム１１６に対してステージ参照フレーム１４３を回転させることができる。１つの実施形態において、回転アクチュエータ１４６は、少なくとも６０度の範囲にわたってステージ参照フレーム１４３を回転させるように構成される。ウェハステージ１４４に取り付けられた回転ステージ１５８は、照明ビーム１１６が方位角の広い範囲のいずれか（例えば、少なくとも９０度の回転範囲）でウェハ１０１の表面に入射され得るように、照明ビーム１１６に対してウェハ１０１を回転させることができる。
【００５７】
いくつかの他の実施形態において、横方向整列ステージ１４２は、取り除かれ、ステージ参照フレーム１４３は、回転アクチュエータ１４６によって、ベースフレーム１４１に対して回転される。これらの実施形態において、Ｘ線照明システムは、Ｘ線照明ビーム１１６がベースフレーム１４１に対して、例えばＸＢＦ方向に移動することを引き起こすＸ線照明システムの１つ以上の光学素子を移動させる１つ以上のアクチュエータを含む。これらの実施形態において、ステージ参照フレーム１４３の移動は、例えば、Ｘ線照明ビームを回転軸１５３に対して所望の位置まで移動させるＸ線照明システムの１つ以上の光学素子の移動に置き換えられる。
【００５８】
描写される実施形態において、ビーム整形スリット機構１２０は、各入射角、方位角、または両方について、入射ビームのプロファイルを最適化するために試料の向きと連携してビーム軸の周りを回転するように構成される。この様式では、ビーム形状は、計測目標物の形状に合致される。図５に描写されるように、回転アクチュエータ１２２は、フレーム１２０およびすべての付属機構、アクチュエータ、センサ、ならびにスリットを照明ビーム１１６の軸の周りで回転させる。
【００５９】
さらなる態様において、Ｔ−ＳＡＸＳシステムは、散乱光の１つ以上の回折次数に基づいて試料の性質（例えば、構造パラメータ値）を決定するために用いられる。図１に描写されるように、システム１００は、検出器１１９によって生成される信号１３５を取得し、取得した信号に少なくとも部分的に基づいて試料の性質を決定し、決定した対象のパラメータ１３９をメモリ（例えば、メモリ１９０）に保存するために用いられるコンピューティングシステム１３０を含む。
【００６０】
いくつかの実施形態において、ＳＡＸＳに基づいた計測は、測定されたデータを用いた所定の測定モデルの逆解法によってサンプルの寸法を決定することを伴う。測定モデルは、数個（１０程度）の調整可能なパラメータを含み、試料のジオメトリおよび光学的性質、ならびに測定システムの光学的性質を表す。逆解法の方法は、モデルベースの回帰、断層写真術、機械学習、またはそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。この様式では、目標物プロファイルパラメータは、測定された散乱Ｘ線強度とモデル化された結果との間の誤差を最小限にするパラメータ化測定モデルの値を求めることによって推定される。
【００６１】
いくつかの実施形態において、測定モデルは、測定中の目標物からの散乱を表す画像を生成する測定の電磁モデル（例えば、ボルン波モデル）である。例えば、図９Ｂおよび１０Ｂに示す画像１８５および１８６は、測定中の目標物からの散乱を表す画像である。モデル化された画像は、プロセス制御パラメータ（例えば、エッチング時間、エッチング傾斜、エッチング選択性、堆積速度、焦点、線量など）によってパラメータ化することができる。モデル化された画像は、測定された構造の構造パラメータ（例えば、高さ、異なる高さでの直径、他の構造に対する穴の位置合わせ、穴構造の真直度、穴構造の同心性、深さの関数としての堆積層の厚さ、特定の穴構造にわたるまたは異なる穴構造間の堆積層の均一性など）によってパラメータ化することもできる。
【００６２】
測定された散乱画像は、逆解析を実行することにより、１つ以上の対象のパラメータの値を推定するために使用される。いくつかの例では、逆解析は、測定された画像に最も近いモデル化された散乱画像を生成するプロセスパラメータの値、幾何学的パラメータの値、またはその両方の値を推定する。いくつかの例では、散乱画像の空間は、回帰分析法（例えば、勾配降下など）による測定モデルを使用して検索される。いくつかの例では、事前に計算された画像のライブラリが生成され、ライブラリが検索されて、モデル化された画像と測定された画像との間で最良の一致をもたらす対象の１つ以上のパラメータの値を見つける。
【００６３】
他のいくつかの例では、測定モデルは、散乱画像の多くのサンプルと既知のプロセス条件、幾何学的パラメータ値、またはその両方を関連付けるように、機械学習アルゴリズムによって訓練される。このようにして、訓練された測定モデルは、測定された散乱画像をプロセスパラメータ、幾何学的パラメータ、またはその両方の推定値にマッピングする。いくつかの例では、訓練された測定モデルは、実際の測定値と対象のパラメータとの間の直接的な機能的関係を定義する信号応答測定（ＳＲＭ）モデルである。
【００６４】
一般に、本明細書で説明される訓練されたモデルのいずれかは、ニューラルネットワークモデルとして実装される。他の例では、訓練されたモデルのいずれかは、線形モデル、非線形モデル、多項式モデル、応答曲面モデル、サポートベクターマシンモデル、決定木モデル、ランダムフォレストモデル、深層ネットワークモデル、畳み込みネットワークモデル、または他のタイプのモデルとして実装することができる。
【００６５】
いくつかの例では、本明細書で説明される訓練されたモデルのいずれかは、モデルの組み合わせとして実装され得る。モデル訓練の追加の説明および半導体測定のための訓練された測定モデルの使用は、Ｐａｎｄｅｖらによる米国特許公開第２０１６／０１０９２３０号で提供されており、その内容はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００６６】
他のいくつかの例では、予測された形状および材料分布を含まない自由形式モデルは、測定中の構造の形状および材料パラメータを記述する。いくつかの例では、モデルには、それぞれ独立して調整可能な材料パラメータ値（例えば、電子密度、吸収率、または複素屈折率）を有する多数の小さなボクセル（体積要素）が含まれる。いくつかの他の実施形態では、材料特性は区分的に一定である。異なる材料のそれぞれに関連付けられた特性は、演繹的に決定される。異なる材料間の境界は自由曲面であり、これらの曲面はレベルセットアルゴリズムによって決定することができる。
【００６７】
測定されたスキャトロメトリデータは、サンプルの画像を計算するために使用される。いくつかの例では、画像は、電子密度、吸収率、複素屈折率、またはこれらの材料特性の組み合わせの２次元（２−Ｄ）マップである。いくつかの例では、画像は、電子密度、吸収率、複素屈折率、またはこれらの材料特性の組み合わせの３次元（３−Ｄ）マップである。マップは、比較的少ない物理的制約を使用して生成される。これらの技術は、Ｓｅｚｇｉｎｅｒらによる米国特許公開第２０１５／０３００９６５号にさらに詳細に記載されており、その主題はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００６８】
いくつかの実施形態では、測定されたパラメータ値の精度と正確さを高めるために、入射角と方位角の広い範囲で測定を実行することが望ましい。このアプローチは、分析に使用できるデータセットの数と多様性を拡張して、様々な大角度の面外方向を含めることにより、パラメータ間の相関を減らす。例えば、通常の向きでは、Ｔ−ＳＡＸＳは構造の限界寸法を解決することができるが、構造の側壁角度と高さにはほとんど影響を受けない。ただし、広範囲の面外角度方向にわたって測定データを収集することにより、構造の側壁角度と高さを解決することができる。他の例では、入射角と方位角の広い範囲で行われた測定は、十分な解像度と透過の深さを提供し、深さ全体を通して高アスペクト比の構造を特徴付ける。
【００６９】
ウェハ表面法線に対するＸ線入射角の関数としての回折放射の強度の測定値が収集される。複数の回折次数に含まれる情報は通常、検討中の各モデルパラメータ間で一意である。したがって、Ｘ線散乱により、小さい誤差および減少したパラメータ相関で対象のパラメータの値の推定結果が得られる。
【００７０】
一態様では、測定領域にわたる１つ以上の構造のＸ線スキャトロメトリ測定は、その１つ以上の構造の複数の部分構造への分解、測定領域の複数の部分領域への分解、またはその両方を含む。測定領域は、特定のインスタンスまたは測定間隔（例えば、個々の測定のデータ収集期間）で計測システムによって測定される半導体ウェハの領域である。分解された構造、測定領域、またはその両方が個別にシミュレートされる。ボルン近似で正確に表されるＸ線スキャトロメトリ測定アプリケーションの場合、部分構造、部分領域、またはその両方の独立した特性に基づいて、十分に正確な計測モデルが生成される。Ｘ線の散乱が弱いため、半導体構造のＳＡＸＳ測定は一般にボルン近似に準拠している。
【００７１】
ボルン近似で正確に表される周期的構造のＸ線スキャトロメトリ測定の場合、構造内の特定の高さでの構造の極小スライスからの特定の散乱次数のフィールドの強度は、周期構造のフーリエ係数に線形に比例する。合計電界強度には、垂直方向のすべての強度の積分が必要である。積分は線形操作であるため、任意のレイヤーからのフィールドは線形に蓄積される。同様に、ボルン近似で正確に表されるほぼ周期的な構造のＸ線スキャトロメトリ測定では、所定の散乱次数のフィールドの強度は、純粋に周期的な構造と同じ方法で、ほぼ周期的な構造のフーリエ係数の近似に線形に比例する。したがって、散乱と特定の周期的またはほぼ周期的な構造との間に線形関係が存在する。例えば、上下に積み重ねられた２つの周期構造の散乱は、個々の周期構造からの散乱の線形結合である。
【００７２】
図６は、コンピューティングシステム１３０によって実装される例示的な測定分解エンジン１６０を示す図である。図６に示されるように、測定分解エンジン１６０は、多くの分解された測定要素Ｓ１．．．ＳＮのそれぞれに関連する構造モデルを生成する構造分解モジュール１６１を含み、Ｎは任意の適切な整数値である。いくつかの例では、分解された測定要素は、測定中の構造の部分構造である。いくつかの他の例では、分解された測定要素には、測定領域の部分領域内で測定された任意の構造または部分構造が含まれる。いくつかの実施形態では、１つ以上の構造モデル（すなわち、１６２１．．．１６２Ｎ）は、測定された部分構造、部分領域内の構造または部分構造、もしくはその両方に関連付けられた材料特性も含まれる。各構造モデル１６２１．．．１６２Ｎは、対応する応答モジュール１６３１．．．１６３Ｎに通信される。各応答モジュール１６３１．．．１６３Ｎは、分解された各測定要素Ｓ１．．．ＳＮに対応する散乱応答１６４１．．．１６４Ｎを独立して生成する。
【００７３】
いくつかの実施形態では、測定中の複雑な周期的構造は、単純な周期的部分構造の合計としてモデル化される。これらの実施形態では、構造分解モジュール１６１は、単純な周期的部分構造のそれぞれに関連付けられた構造モデルを生成する。これらの部分構造のそれぞれに関連付けられた散乱は、独立してシミュレートされる。複雑な周期的幾何学的構造の場合、複雑な構造を近似するために、様々な単純な周期的形状が組み合わされる。このように、複雑なものは、様々な単純な周期的形状の合計によって数学的に近似される。このように、モデル化されたＸ線散乱は、複雑な構造の散乱と本質的に同じである。いくつかの例では、複雑な構造を近似するために、同じ周期性の異なる周期形状が採用される。いくつかの例では、複雑な構造を近似するために、異なる周期性を有する異なる周期的形状が採用される。いくつかの例では、複雑な構造を近似するために、ほぼ周期的に複数回繰り返される比較的単純な形状が採用される。
【００７４】
いくつかの例では、複雑な形状は、周期的に複製される単純な形状を含む周期モデルのトータルボリュームのほとんどを消費しない。これらの例のいくつかでは、複雑な周期構造は、小さな周期を持つ単純な構造と、小さな周期の整数倍である大きな周期を持つ別の構造摂動として近似される。このようにして、重複する（つまり、Ｑ空間の測定と同じ散乱角を共有する）小周期と大周期の散乱次数が合計される。
【００７５】
図７は、測定中の半導体構造のユニットセル１７０を示す。各ユニットセル１７０は、埋め込み線構造１７２上に製造された接触構造１７１のアレイを含む。埋め込み線構造１７２は、異なる材料１７４のブロックにより周期的に中断される材料線１７３を含む。埋め込み線構造１７２の空間周期性は、接点１７１の空間周期性よりも著しく大きい。一例では、１０個ごとの接点が材料１７４のブロックに対応する。この例では、接点１７１の配列の１０個ごとの散乱次数は、異なる材料の各ブロックのそれぞれの散乱次数と重複する（つまり、Ｑ空間の測定と同じ散乱角を共有する）。この例では、計測構造はユニットセル１７０の一連の繰り返しである。この例では、計測構造全体ではなく、ユニットセル１７０のみがモデル化される。さらに、各異なる部分構造（すなわち、接触構造１７１の配列および埋め込み線構造１７２）に関連する散乱は、Ｑ空間で合計される。このようにして、各異なる部分構造に関連付けられた散乱が独立してシミュレートされ、計測構造の散乱の推定値に到達するように合計される。
【００７６】
測定領域は、複数のデバイス上の構造またはデバイスのようなスキャトロメトリ目標物を含むことができる。いくつかの実施形態では、測定領域は、それぞれ異なる構造または部分構造の組み合わせに関連付けられたいくつかの異なる部分領域に細分される。これらの実施形態では、構造分解モジュール１６１は、各部分領域または各部分領域の各部分構造に関連付けられた構造モデルを生成する。これらの各部分領域に関連付けられた散乱は、個別にシミュレートされる。
【００７７】
図８Ａは、構造１７８および構造１７６および１７７の一部を含む測定領域１７９を示す。いくつかの例では、照明強度は測定領域１７９にわたって均一である。これらの例では、各領域からの強度寄与は各部分領域の面積に比例する。例えば、測定領域１７９の背景に関連付けられた部分領域は測定領域の２０％、構造１７６に関連付けられた部分領域は測定領域１７９の６０％、構造１７７に関連付けられた部分領域は測定領域１７９の１０％、および、構造１７８に関連する部分領域は測定領域１７９の１０％である。しかし、他のいくつかの例では、照明強度は測定領域１７９全体で均一ではない。例えば、図８Ｂは、測定領域１７９にわたる照明強度の不均一分布のプロット１８０を示す。これらの例では、各領域からの強度寄与は、測定領域の異なる部分領域のそれぞれの強度分布を統合して、各領域からの強度寄与を決定することにより計算される。
【００７８】
別の態様では、分解された各測定要素に関連付けられた散乱応答が独立してシミュレートされる。図６では、非限定的な例として、各応答モジュール１６３１．．．１６３Ｎは、分解された各測定要素に対応する散乱応答１６４１．．．１６４Ｎを独立して生成する。一般に、分解された各構造に関連付けられた複雑な散乱フィールドは独立して計算される。一般に、分解された各測定要素のフーリエ変換が計算され、任意の適切な電磁モデリングソルバ（例えば、有限要素法（ＦＥＭ）、厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）、ボルン解析など）を使用して、分解された各測定要素に関連付けられた散乱フィールドをシミュレートするために使用される。好ましい実施形態では、結果として生じる各散乱フィールドは、システムモデルを介して伝播され、検出器で分解された各測定要素に関連する散乱フィールドの推定値に到達する。いくつかの他の実施形態では、分解された各測定要素に関連付けられた散乱フィールドは、目標物で結合され、結合された散乱フィールドはシステムモデルを介して伝播され、検出器で結合された散乱フィールドの推定値に到達する。
【００７９】
さらに別の態様では、独立してシミュレートされた分解された構造のそれぞれの散乱寄与が組み合わされて、測定領域内の測定された構造の実際の散乱がシミュレートされる。図６に示すように、非限定的な例として、信号再結合モジュール１６５は、分解された各測定要素に対応する散乱応答の組み合わせについて、検出器でのモデル化された強度１６６を推定する。
【００８０】
一般に、分解された測定構造の任意の組み合わせに関連付けられた散乱フィールドは、基礎となる構造の照明がコヒーレントか、インコヒーレントか、またはコヒーレントとインコヒーレントの何らかの組み合わせかに応じて異なる方法で組み合わされる。言い換えると、分解された測定構造からのすべての干渉波の経路が照明源のコヒーレンス長よりも大きく異なる場合、照明は完全にインコヒーレントである。分解された測定構造からのすべての干渉波の経路が照明源のコヒーレンス長未満で異なる場合、照明は完全にコヒーレントである。分解された測定構造からのいくつかの干渉波の経路が照明源のコヒーレンス長未満で異なり、分解された測定構造からのいくつかの干渉波が照明源のコヒーレンス長よりも大きく異なる場合、照明はコヒーレントとインコヒーレントの組み合わせである。
【００８１】
一例として、分解された測定構造Ｓ１に関連する散乱フィールドの散乱振幅は、Ａ１によって与えられる。同様に、分解された測定構造Ｓ２に関連付けられた散乱フィールドの散乱振幅はＡ２で与えられる。
【００８２】
分解された測定構造Ｓ１およびＳ２の照明がコヒーレントであると考えられる場合、ｑ空間の同じ点での結合強度は、式（１）に示すように、散乱振幅の合計に散乱振幅の合計の複素共役を乗じて計算される。
Ｉｃｏｈｅｒｅｎｔ＝ｃｏｎｊ（Ａ１＋Ａ２）＊（Ａ１＋Ａ２）（１）
【００８３】
分解された測定構造Ｓ１およびＳ２の照明がインコヒーレントであると考えられる場合、ｑ空間の同じ点での結合強度は、式（２）で示されるように、各散乱振幅の合計にその複素共役を乗じて、つまり、検出器での分解された各測定構造の散乱フィールドに関連付けられた強度の合計として計算される。
Ｉｃｏｈｅｒｅｎｔ＝ｃｏｎｊ（Ａ１）＊Ａ１＋ｃｏｎｊ（Ａ２）＊Ａ２（２）
【００８４】
理想的な検出器、照明、および目標物の場合、検出器の各ポイントに到達するすべての光子は、ｑ空間の一意のポイント、つまり目標物から一意の散乱角に対応する。ただし、実際には、目標物上の有限スポットサイズ、ビームの非ゼロ発散、目標物内の非周期性など、様々な非理想性が各散乱角での有限点広がり関数に寄与する。これらの非理想性のため、例えば、検出器上のあるポイントで受信された光子の一部が２つの異なる次数から来ることは一般的である。光はｑ空間の２つの異なる点で散乱されるため、強度はインコヒーレントに加算される。
【００８５】
分解された測定構造Ｓ１およびＳ２の照明がインコヒーレントおよびコヒーレントの両方であると見なされる場合、検出器での結合強度は、式（１）によって推定される結合強度と式（２）によって測定される結合強度の組み合わせとして計算される。例えば、分解された測定構造Ｓ１およびＳ２の照明が半分インコヒーレントで半分コヒーレントであると見なされる場合、結合された強度は（０．５＊Ｉｃｏｈｅｒｅｎｔ＋０．５＊Ｉｉｎｃｏｈｅｒｅｎｔ）と推定される。このように、分解された測定構造Ｓ１およびＳ２の混合物は、コヒーレント散乱体とインコヒーレント散乱体の線形結合と見なされる。
【００８６】
一般に、１つ以上の測定された構造の分解により、単純化されたシミュレーションが可能になる。離散化、変換計算、および電磁シミュレーションは、完全な周期的ユニットセルの複雑なモデルで実行される同じ計算よりも劇的に少ない計算労力で、分解された各構造で独立して実行される。
【００８７】
一般に、デバイス上の構造またはデバイスのような構造の複雑な組み合わせは、分解によって測定され得る。そうでなければ、このような構造の複雑な組み合わせの直接モデリングは、時間とコンピューティングリソースにおいて非常にコストがかかる。
【００８８】
しかしながら、デバイス上の測定のために収集された信号の量は大きくなる可能性がある。したがって、これらの信号とこれらの信号の関数（例えば、ヤコビ行列およびヘッセ行列）を保存すると、多大なリソースを消費し得る。さらなる態様において、収集された信号および関連する変換の次元を削減するために、主成分分析または任意の他の適切なデータ圧縮方法論（例えば、線形または非線形圧縮）が採用される。
【００８９】
さらなる態様では、測定分解は、測定モデルシミュレーション、測定モデル訓練、または測定レシピ開発の一部として採用される。
【００９０】
いくつかの実施形態では、測定されたオーバーレイ計測目標物は、測定領域の異なる部分領域に２つの異なる構造を含む。一例では、計測目標物の半分は一方向（例えば、ｘ方向）に向けられた格子であり、計測目標物の残りの半分は直交方向（ｙ方向）に向けられた格子である。これらの実施形態では、２つの方向（例えば、ｘおよびｙ方向）のオーバーレイは、測定分解（すなわち、各格子構造からの測定信号の線形結合）により同時に測定される。
【００９１】
いくつかの実施形態では、測定されたオーバーレイ計測目標物は、３つ以上の層の間のオーバーレイを同時に測定するように設計された構造の組み合わせを含む。これらの計測目標物では、目標物の異なる部分が異なる層間のオーバーレイ（例えば、ライン層Ｍ１、Ｖ０、Ｍ０の３つのバックエンド間のオーバーレイ）を示す。
【００９２】
ＳＡＸＳシステムは、しばしばデバイスの意図しない領域を照らす。例えば、Ｒ−ＳＡＸＳシステムは広い領域を照らし、Ｔ−ＳＡＸＳシステムは埋め込み構造物を照らす。したがって、付随的な非必須データが検出器で測定されるのが一般的である。
【００９３】
図９Ａは、垂直入射照明１１６を用いた複雑な半導体構造１８１の測定を示す。複雑な半導体構造は、異なる材料のブロック１８４によって周期的に中断される材料のラインを含む埋め込みライン構造１８３上に製造された穴１８２のアレイを含む。図９Ｂは、垂直照明を用いた複雑な半導体構造１８１のＴ−ＳＡＸＳ測定に関連する散乱強度の画像１８５を示している。図９Ｂに示すように、エッチングされた穴からの散乱のみが観察される。
【００９４】
図１０Ａは、斜め入射照明１１６を用いた同じ複雑な半導体構造１８１の測定を示している。図１０Ｂは、斜め照明を用いた複雑な半導体構造１８１のＴ−ＳＡＸＳ測定に関連する散乱強度の画像１８６を示している。図１０Ｂに示すように、エッチングされた穴と埋め込み線１８３の両方からの散乱が観察される。
【００９５】
さらなる態様では、測定された強度と１つ以上の付随的構造を含むモデル化された強度を使用して、対象の構造の測定を実行する。いくつかの例では、デバイス上の測定値は、計測の重要な目標物と、付随的構造として機能する複雑な下層構造に分解される。付随的構造は、検出器で検出される照明光を散乱させるが、付随的構造は重要ではない。したがって、重要な構造のスキャトロメトリ測定は、付随的構造からの測定信号で汚染される。
【００９６】
いくつかの例では、付随的構造からの測定信号による汚染を含む重要な構造から測定値が収集される。さらに、同じ付随的な下層上に作成された単純な構造から測定値が収集される。本明細書で説明する測定分解を使用して、単純な構造に関連する測定データから重要な構造に関連する測定データを直接減算し、付随する下層に関連する測定信号を効果的にキャンセルする。
【００９７】
別のさらなる態様では、それぞれが分解された部分構造の異なる組み合わせを有する複数の構造の測定が実行される。いくつかの実施形態では、付随的構造からの散乱は、複数の構造の測定に基づいてモデル化される。いくつかの実施形態において、付随的構造からの散乱は、構造の１つが付随構造を含まない複数の構造の測定に基づいてモデル化される。
【００９８】
図１０Ｂに示すように、斜め照明による構造１８１の測定は、最後のパターン化構造（すなわち、穴１８２の配列）および下層構造（すなわち、埋め込み線１８３）からの散乱を生成する。しかしながら、いくつかの実施形態では、最後のパターン化された構造を測定するために、下層構造の詳細なパラメトリックモデルを構築する必要はない。
【００９９】
別のさらなる態様において、ＳＡＸＳ測定システムのモデルは、下層構造の任意の付随的モデル（例えば、ランダムモデル）を含み、モデル分解は、測定を分解し、最後のパターン化構造に関連する信号を分離するために採用される。周期構造は、Ｑ空間の特定の角度で散乱する。ただし、ランダムな構造はＱ空間の様々な角度で散乱する。したがって、測定分解を使用して、１つ以上の測定された周期的構造とランダムな散乱体（例えば、下層構造）に関連する散乱を分離する。
【０１００】
いくつかの例では、回折次数の相互作用は、対象の１つ以上のパラメータ（例えば、限界寸法、オーバーレイなど）によってパラメータ化された対象の構造のモデルに基づいて分解され、基礎となる付随的構造は、任意のパラメトリックモデル（ランダムモデルなど）によってモデル化される。任意のパラメトリックモデルは、システムのモデルによって制約される。
【０１０１】
一例では、測定モデルは、付随的構造（例えば、ランダムな基礎構造）の存在下で、対象の意図されたパラメータを回帰する。
【０１０２】
別の例では、測定モデルは、付随的データを識別するためにランダムパラメトリックモデルを回帰する。付随するデータは測定データから差し引かれ、結合された測定データから同等の付随するフリーデータが再作成される。その後、測定モデルは、付随的なフリーデータから対象の意図されたパラメータを回帰する。
【０１０３】
別のさらなる態様では、付随モデルは、検出器上の測定された散乱データに直接作用し、測定データを効果的にフィルタリングして、測定データに対する付随構造の影響を除去する。いくつかの例では、付随的モデルは、付随的構造に関連付けられていることがわかっている測定データの観測された現象を記述するために使用されるヒューリスティックモデルである。付随的モデルは、基底関数のセットで動作する定数係数を持つ線形モデルであり得る。係数は、測定データから可能な限り多くの付随的データを削除するように調整される。測定データをフィルタリングした後、結果のフィルタリングされた測定データは、本明細書で説明されるように、対象のパラメータのモデルベースの測定の一部として使用される。
【０１０４】
他のいくつかの例では、対象の構造に関連する測定信号を分離するために、デコンボリューション、モデルフィッティング、回帰モデル（例えば、ニューラルネットワークモデルなど）の訓練により、観測された散乱関数がＳＡＸＳシステムのモデルを通じて抽出される。このアプローチは、デバイス上のロジック構造を測定する場合に特に有用である。これらの測定アプリケーションでは、構造には、非周期的なラインカットによって中断される周期的なラインと空間が含まれることがよくある。ランダム化されたカットからのＸ線散乱は、ＳＡＸＳシステムのモデルを調整することにより、例えば、フラックスの再正規化により補正することができる。例えば、フラックスの正規化は、一次回折ピークに寄与しないランダムカットによる散乱の減少を軽減する。さらに、周期的目標物の対象のパラメータの値、ならびにラインカットのサイズは、前述の測定分解に基づいて決定されてもよい。
【０１０５】
別のさらなる態様では、測定された散乱強度と対象の１つ以上のパラメータの値との間の機能的な関係を確立する信号応答計測モデル（例えば、ニューラルネットワークモデル、ディープラーニングネットワークモデル、サポートベクターマシンモデルなど）のような入出力測定モデルを訓練するために、測定分解が採用される。
【０１０６】
いくつかの例では、測定データは、比較的単純なスキャトロメトリ構造およびより複雑なデバイス上またはデバイスのような構造から収集され、デバイス上またはデバイスのような構造の測定から対象のパラメータの値を推定できるライブラリ／モデルを訓練する。いくつかの例では、比較的単純なスキャトロメトリ目標物から収集されたデータは、測定分解により大きな構造の領域によって収集されたデータから分離される。いくつかの例では、選択可能な照明システム（例えば、照明を制御するための音響光学変調器、デジタルミラーデバイス、選択可能な開口など）は、測定領域のサイズを変えることで（例えば５マイクロメートルから１ミリメートル以上）、比較的単純なスキャトロメトリ構造と、より複雑なデバイス上またはデバイスのような構造の別個の照明を可能にする。
【０１０７】
比較的単純なスキャトロメトリ目標物は、より大きな構造または物理的に分離された構造の１つ以上の容易に特徴付けられた領域であり得る。測定分解、選択可能な照明、またはその両方により、破損していない測定データは、正確な測定モデルの訓練が可能になる。訓練された測定モデルは、付随的なデータによって破損した測定に基づいて、複雑な構造のより高速な測定を可能にする。いくつかの例では、測定モデルは、付随的格子の影響をフィルタリングするために、セル内測定と一致する密な目標物の結果で訓練される。
【０１０８】
照明領域が大きいほど測定が高速になる（例えば、ＳＡＸＳ）、光に制限されるシステムの場合、これは、単純な目標物から（例えば、分離信号から）の測定でレシピを作成し、複雑なデバイス上の測定でこれらの測定値を報告するように訓練することができることも意味する。
【０１０９】
別のさらなる態様では、特定の測定用途のために測定レシピを最適化するために測定分解が採用される。最適化された測定レシピには、対象の信号を強化し、付随的構造からの信号を抑制する測定システムの物理パラメータの選択が含まれる。
【０１１０】
図９Ａ−９Ｂおよび図１０Ａ−１０Ｂに示すように、検出器における基礎となる構造からの散乱の可観測性は、照明入射角の選択に依存する。最後のパターン化された構造に焦点を当てた測定アプリケーションでは、照明の入射角を適切に選択することで、基礎となる構造から生じる付随的な散乱信号を抑制することができる。一般に、測定分解に基づくシステムモデリングにより、対象の信号を強化し、付随構造からの信号を抑制する様々な測定レシピ（つまり、測定システムパラメータ値の組み合わせ）のシミュレーションが可能になる。例示的なシステムパラメータには、発散形状、照明スポット形状、照明スポット位置、入射角、方位角、露出時間、目標物の向き、および光源形状が含まれるが、これらに限定されない。本明細書で説明する分解測定のサンプリング戦略を使用することにより、生信号残留または分解モデルのシミュレーションによる計測結果のいずれかによって、信号汚染の程度を定量化することができる。さらに、実行可能な目標物が存在する場合、これらの結果は実際の測定によって検証される場合がある。
【０１１１】
別の態様では、プロセス修正は、対象のパラメータ（例えば、限界寸法、オーバーレイ、高さ、側壁角など）の測定値に基づいて決定され、修正はプロセスツールに伝達されて、プロセスツール（例えば、リソグラフィツール、エッチングツール、堆積ツールなど）の１つ以上のプロセス制御パラメータを変更する。いくつかの実施形態では、プロセスが測定された構造で実行されている間に、ＳＡＸＳ測定が実行され、プロセス制御パラメータが更新される。いくつかの実施形態では、特定のプロセスステップおよびそのプロセスステップに関連するプロセス制御パラメータが、そのプロセスステップによる将来のデバイスの処理のために更新された後に、ＳＡＸＳ測定が実行される。一部の実施形態では、特定のプロセスステップおよび後続プロセスステップに関連するプロセス制御パラメータが、後続プロセスステップによる測定デバイスまたは他のデバイスの処理のために更新された後に、ＳＡＸＳ測定が実行される。
【０１１２】
いくつかの例では、本明細書に記載の測定方法に基づいて決定された測定パラメータの値をエッチングツールに伝達して、所望のエッチング深さを達成するためにエッチング時間を調整できる。同様に、エッチングパラメータ（例えば、エッチング時間、拡散率など）または堆積パラメータ（例えば、時間、濃度など）を測定モデルに含めて、それぞれエッチングツールまたは堆積ツールにアクティブフィードバックを提供することができる。いくつかの例では、測定されたデバイスパラメータ値に基づいて決定されたプロセスパラメータの修正は、プロセスツールに通信され得る。一実施形態では、コンピューティングシステム１３０は、計測システム１０１から受信した測定信号１３５に基づいて、プロセス中に対象の１つ以上のパラメータの値を決定する。さらに、コンピューティングシステム１３０は、対象の１つ以上のパラメータの決定された値に基づいて、制御コマンド１３８をプロセスツール（例えば、エッチングツール、イオンインプラントツール、リソグラフィツールなど）に通信する。制御コマンド１３８は、プロセスコントローラにプロセスの状態を変更させる（例えば、エッチングプロセスの停止、拡散率の変更、リソグラフィ焦点の変更、リソグラフィ線量の変更など）。一例では、制御コマンド１３８は、所望のエッチング深さが測定されると、プロセスコントローラにエッチングプロセスを停止させる。別の例では、制御コマンド１３８は、プロセスコントローラにエッチング速度を変更させて、ＣＤパラメータの測定されたウェハ均一性を改善させる。
【０１１３】
一般に、入射Ｘ線照明は周期的特徴と相互作用するため、Ｘ線照明はコヒーレントに、部分的にコヒーレントに、またはインコヒーレントに散乱して、検出器１１９上に回折画像（例えば、図９Ｂおよび１０Ｂに示す画像１８５および１８６）を生成する。プロセスツールを適切に調整すると、目的の散乱画像または散乱画像のシーケンスが得られる。ただし、測定画像が目的の画像または目的の画像のシーケンスから逸脱すると、これらの逸脱はプロセスツールのドリフトと、プロセスツールを適切に調整するために必要なプロセス制御変数の修正を示す。
【０１１４】
一般に、計測目標物は、計測目標物の最大高さ寸法（すなわち、ウェハ表面に垂直な寸法）を最大横方向寸法（すなわち、ウェハ表面に整列した寸法）で割ったものとして定義されるアスペクト比によって特徴付けられる。いくつかの実施形態では、測定中の計測目標物は、少なくとも２０のアスペクト比を有する。いくつかの実施形態では、計測目標物は少なくとも４０のアスペクト比を有する。
【０１１５】
図１１Ａ−１１Ｃは、本明細書に記載の方法で測定される典型的な３Ｄフラッシュメモリデバイス１９５の等角図、上面図、および断面図をそれぞれ示す。メモリデバイス１９５の全高（または同等の深さ）は、１から数マイクロメートルの範囲である。メモリデバイス１９５は、垂直に製造されたデバイスである。メモリデバイス１９５などの垂直に製造されたデバイスは、従来の平面メモリデバイスを本質的に９０度回転させ、ビット線およびセルストリングを垂直に（ウェハ表面に垂直に）配向させる。十分なメモリ容量を提供するために、異なる材料の多数の交互層がウェハ上に堆積される。これには、最大横方向の広がりが１００ナノメートル以下の構造の場合、数ミクロンの深さまで良好に機能するパターニングプロセスが必要である。その結果、２５対１または５０対１のアスペクト比は珍しくない。
【０１１６】
図１は、透過型ＳＡＸＳ測定システムを示しているが、一般に、反射型ＳＡＸＳ（Ｒ−ＳＡＸＳ）測定システムを使用して、本明細書で説明する方法で浅い特徴を測定することができる。
【０１１７】
図１２は、ウェハ上に配置された半導体構造のＸ線スキャトロメトリ測定に基づいてウェハ２０１を測定するための例示的なＲ−ＳＡＸＳ計測システム２００を示している。Ｒ−ＳＡＸＳ計測システム２００は、反射型Ｘ線散乱計を含む。ウェハ２０１は、ウェハチャック２０５に取り付けられ、ウェハステージ２４０によってＸ線散乱計に対して位置決めされる。
【０１１８】
図示の実施形態では、Ｒ−ＳＡＸＳ計測システム２００は、図１を参照した照明源１１０の説明に類似した、反射型ＳＡＸＳ測定に適したＸ線放射を生成するように構成されたＸ線照明源２１０を含む。
【０１１９】
いくつかの例では、コンピューティングシステム１３０は、コマンド信号２３７をＸ線照明源２１０に伝達し、Ｘ線照明源２１０に所望のエネルギーレベルでＸ線放射を放出させる。エネルギーレベルを変更して、測定中の高アスペクト比構造に関する詳細情報を含む測定データを取得する。
【０１２０】
照明ビーム２１６は、測定スポット２０２にわたって試料２０１を照明する。ウェハ２０１への入射後、散乱Ｘ線放射２１４は、Ｘ線検出器２１９によって収集され、反射型ＳＡＸＳ測定モダリティに従って入射Ｘ線放射に対して感受性のある試料２０１の特性を示す出力信号２３５を生成する。いくつかの実施形態において、散乱Ｘ線２１４は、コンピューティングシステム２３０から試料位置決めシステム２４０に通信されるコマンド信号２３９に従って、試料位置決めシステム２４０が試料２０１を位置決めおよび配向して角度分解散乱Ｘ線を生成している間に、Ｘ線検出器２１９によって収集される。
【０１２１】
さらなる態様では、コンピューティングシステム２３０を使用して、散乱光の１つ以上の回折次数に基づいてウェハ２０１の特性（例えば、構造パラメータ値）を決定する。図１３に示されるように、システム２００は、検出器２１９によって生成された信号２３５を取得し、取得された信号に少なくとも部分的に基づいて試料の特性を決定し、対象のパラメータの決定された値の指示２２２をメモリ（例えば、メモリ２９０）に保存するために使用されるコンピューティングシステム２３０を含む。
【０１２２】
一般に、コンピューティングシステム１３０は、リアルタイムクリティカルディメンショニング（ＲＴＣＤ）を用いて、リアルタイムでモデルパラメータにアクセスするように構成されるか、または、コンピューティングシステム１３０は、試料１０１と関連付けられた少なくとも１つの試料パラメータ値の値を決定するための事前計算モデルのライブラリにアクセスし得る。一般に、いくつかの形態のＣＤエンジンが、試料の割り当てられたＣＤパラメータと測定された試料と関連付けられたＣＤパラメータとの間の差を評価するために使用され得る。試料パラメータ値を計算するための例示的な方法およびシステムは、ＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐ．に対する２０１０年１１月２日に発行の米国特許第７，８２６，０７１号に記載され、その全体を本願に引用して援用する。
【０１２３】
別の態様では、１つ以上のＳＡＸＳシステムは、プロセス間隔中にウェハの複数の異なる領域を測定するように構成される。いくつかの実施形態では、対象の各測定対象パラメータに関連するウェハ均一性値は、ウェハにわたる対象の各パラメータの測定値に基づいて決定される。
【０１２４】
いくつかの実施形態では、複数の計測システムがプロセスツールと統合され、計測システムは、プロセス中にウェハにわたる異なる領域を同時に測定するように構成される。いくつかの実施形態では、プロセスツールと統合された単一の計測システムは、プロセス中にウェハの複数の異なる領域を連続的に測定するように構成される。
【０１２５】
いくつかの実施形態では、本明細書で説明される半導体デバイスのＳＡＸＳベースの計測のための方法およびシステムは、メモリ構造の測定に適用される。これらの実施形態により、周期構造および平面構造の限界寸法（ＣＤ）、膜、および組成計測が可能になる。
【０１２６】
本明細書に説明されるようなスキャトロメトリ測定は、様々な半導体構造物の特性を決定するために使用され得る。例示的な構造物としては、ＦｉｎＦＥＴ、ナノワイヤまたはグラフェンなどの低次元構造物、サブ１０ｎｍ構造物、リソグラフィ構造物、貫通基板ビア（ＴＳＶ）、ＤＲＡＭ、ＤＲＡＭ  ４Ｆ２、ＦＬＡＳＨ、ＭＲＡＭ、および高アスペクト比メモリ構造物などのメモリ構造物が挙げられるが、これらに限定されない。例示的な構造特性としては、ラインエッジラフネス、ラインウィズスラフネス、孔サイズ、孔密度、側壁角、プロファイル、限界寸法、ピッチ、厚さ、オーバーレイなどの幾何パラメータ、ならびに、電子密度、構成物、結晶粒組織、形態学、応力、歪み、および元素同定などの材料パラメータが挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、計測目標物は、周期構造物である。いくつかの他の実施形態において、計測目標物は、非周期的である。
【０１２７】
いくつかの例において、スピン移動トルクランダムアクセスメモリ（ＳＴＴ−ＲＡＭ）、３次元ＮＡＮＤメモリ（３Ｄ−ＮＡＮＤ）または垂直ＮＡＮＤメモリ（Ｖ−ＮＡＮＤ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、３次元ＦＬＡＳＨメモリ（３Ｄ−ＦＬＡＳＨ）、抵抗ランダムアクセスメモリ（Ｒｅ−ＲＡＭ）、および相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＣ−ＲＡＭ）を含むがこれらに限定されない、高アスペクト比の半導体構造物の限界寸法、厚さ、オーバーレイ、および材料特性の測定は、本明細書に説明されるようなＴ−ＳＡＸＳ測定システムを用いて実施される。
【０１２８】
いくつかの例において、測定モデルは、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＳｐｅｃｔｒａＳｈａｐｅ（登録商標）限界寸法計測システムの要素として実施される。このようにして、システムにより散乱画像が収集された直後の使用のために測定モデルが生成および準備される。
【０１２９】
いくつかの他の例において、測定モデルは、例えば、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なＡｃｕＳｈａｐｅ（登録商標）ソフトウェアを実装するコンピューティングシステムによりオフラインで実施される。結果として得られるモデルは、計測を実行する計測システムによるアクセスが可能なＡｃｕＳｈａｐｅ（登録商標）ライブラリの要素として組み込むことができる。
【０１３０】
図１５は、少なくとも１つの新規な態様において計測測定を実行する方法３００を示している。方法３００は、本発明の図１および図１２に示されるＳＡＸＳ計測システムなどの計測システムによる実施に適している。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、コンピューティングシステム２３０、または任意の他の汎用コンピューティングシステムの１つ以上のプロセッサによって実行される事前にプログラムされたアルゴリズムを介して実行できることが認識される。本明細書では、図１および図１２に示される計測システムの特定の構造的側面は制限を表すものではなく、単なる例示として解釈されるべきことが認識される。
【０１３１】
ブロック３０１において、ある量のＸ線照明光が、測定領域内の半導体ウェハ上に配置された１つ以上の構造に提供される。
【０１３２】
ブロック３０２において、半導体ウェハから反射されたまたは半導体ウェハを透過したＸ線光の量は、Ｘ線照明光の量に応じて検出される。
【０１３３】
ブロック３０３において、複数の出力信号が生成される。出力信号は、１つ以上の構造からの測定された散乱応答を示す。
【０１３４】
ブロック３０４において、１以上の構造が複数の部分構造に分解され、測定領域が複数の部分領域に分解され、またはその両方が行われる。
【０１３５】
ブロック３０５において、複数の部分構造のそれぞれ、複数の部分領域のそれぞれ、またはその両方に関連付けられた構造モデルが生成される。
【０１３６】
ブロック３０６において、構造モデルのそれぞれに関連付けられたシミュレートされた散乱応答が独立して生成される。
【０１３７】
ブロック３０７において、シミュレートされた散乱応答が組み合わされて、組み合わされてシミュレートされた散乱応答が生成される。
【０１３８】
ブロック３０８において、１つ以上の構造に関連する１つ以上の対象のパラメータの値が、組み合わされてシミュレートされた散乱応答および測定された散乱に基づいて決定される。
【０１３９】
さらなる実施形態では、システム１００は、本明細書に記載の方法に従って収集されたスキャトロメトリ測定データに基づいて半導体構造の測定を実行するために使用される１つ以上のコンピューティングシステム１３０を含む。１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、１つ以上の検出器、能動光学素子、プロセスコントローラなどに通信可能に結合することができる。一態様では、１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、ウェハ１０１の構造のスキャトロメトリ測定に関連する測定データを受信するように構成される。
【０１４０】
本開示全体にわたって説明される１つ以上のステップは、単一のコンピュータシステム１３０または代替として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を認識されたい。さらに、システム１００の異なるサブシステムは、本明細書に記載のステップの少なくとも一部を実行するのに適切なコンピュータシステムを含み得る。したがって、前述の説明は、本発明に対する限定として解釈すべきではなく、単なる例示として解釈されるべきである。
【０１４１】
さらに、コンピュータシステム１３０は、当技術分野で知られている任意の方法で分光計に通信可能に結合することができる。例えば、１つ以上のコンピューティングシステム１３０は、散乱計に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てもよい。別の例では、散乱計は、コンピュータシステム１３０に結合された単一のコンピュータシステムによって直接制御されてもよい。
【０１４２】
システム１００のコンピュータシステム１３０は、有線部分および／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、散乱計など）からデータまたは情報を受信および／また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。
【０１４３】
システム１００のコンピュータシステム１３０は、有線部分および／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または情報（例えば、測定結果、モデリング入力、モデリング結果など）を受信および／また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、メモリ搭載システム１００、外部メモリ、または他の外部システム）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、データリンクを介して記憶媒体（すなわち、メモリ１３２または外部メモリ）から測定データを受信するように構成され得る。例えば、本明細書に記載の散乱計を使用して取得された散乱画像は、永続的または半永続的なメモリデバイス（例えば、メモリ１３２または外部メモリ）に保存され得る。これに関して、スキャトロメトリ画像は、オンボードメモリまたは外部メモリシステムからインポートすることができる。さらに、コンピュータシステム１３０は、伝送媒体を介して他のシステムにデータを送ることができる。例えば、コンピュータシステム１３０によって決定された測定モデルまたは推定パラメータ値は通信され、外部メモリに保存されてもよい。この点に関して、測定結果は別のシステムにエクスポートすることができる。
【０１４４】
コンピューティングシステム１３０は、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、並列プロセッサ、または当技術分野で知られている任意の他のデバイスを含むことができるが、これらに限定されない。一般に、「コンピューティングシステム」という用語は、メモリ媒体からの命令を実行する１つ以上のプロセッサを備えた任意のデバイスを包含するように広く定義することができる。
【０１４５】
本明細書に記載されているものなどの方法を実装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を介して伝送され得る。例えば、図１に示すように、メモリ１３２に格納されたプログラム命令１３４は、バス１３３を介してプロセッサ１３１に送信される。プログラム命令１３４は、コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ１３２）に格納される。例示的なコンピュータ可読媒体には、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気または光学ディスク、または磁気テープが含まれる。要素２３１−２３４を含むコンピューティングシステム２３０は、本明細書で説明されるように、それぞれ要素１３１−１３４を含むコンピューティングシステム１３０に類似している。
【０１４６】
本明細書に記載するように、用語「限界寸法」は、構造についてのいずれかの限界寸法（例えば、底部限界寸法、中間限界寸法、上部限界寸法、側壁角、格子高さ等）、いずれか２つ以上の構造の間の限界寸法（例えば、２つの構造の間の距離）、および２つ以上の構造の間の変位（例えば、格子が上に重なっている構造の間のオーバーレイ変位等）を含む。構造は、３次元構造、パターン付き構造、オーバーレイ構造等を含んでもよい。
【０１４７】
本明細書に記載するように、用語「限界寸法適用」または「限界寸法測定適用」は、いずれかの限界寸法測定を含む。
【０１４８】
本明細書に記載するように、用語「計測システム」とは、限界寸法計測、オーバーレイ計測、焦点／用量計測および組成計測等の測定適用を含むいずれかの側面で、試料を特徴付けるために少なくとも部分的に使用される任意のシステムを含む。しかし、技術についてのそのような用語は、本明細書に記載するような用語「計測システム」の範囲を限定するものではない。加えて、計測システムは、パターン付きウェハおよび／またはパターン付きでないウェハの測定のために構成されてもよい。計測システムは、ＬＥＤ検査ツール、エッジ検査ツール、背面検査ツール、マクロ検査ツールまたはマルチモード検査ツール（同時に１つ以上のプラットフォームからのデータを含んでいる）、および限界寸法データに基づいたシステムパラメータの校正から利益を得る任意の別の計測または検査ツールとして構成されてもよい。
【０１４９】
様々な実施形態が、半導体測定システムについて本明細書に記載されており、当システムは、任意の半導体プロセスツール（例えば、検査システムまたはリソグラフィシステム）内で試料を測定するために使用されてもよい。用語「試料」とは、当技術分野で公知の手段によって処理（例えば、プリント、または欠陥を検査）されてもよい、ウェハ、レチクルまたは任意の別のサンプルを指すために本明細書で使用される。
【０１５０】
本明細書で使用するように、用語「ウェハ」とは、半導体または非半導体材料から形成された基板を概して指す。例として、単結晶シリコン、ヒ化ガリウムおよびリン化インジウムが挙げられるが、これらに限定されない。そのような基板は、半導体製造設備内で一般的に見られてもおよび／または処理されてもよい。場合によっては、ウェハは、基板だけ（すなわち、ベアウェハ）を含んでもよい。代替として、ウェハは、基板上に形成された異なる材質の１つ以上の層を含んでもよい。ウェハ上に形成された１つ以上の層は、「パターン付き」または「パターン無し」であってもよい。例えば、ウェハは、繰返し型パターン特徴を有する複数のダイを含んでもよい。
【０１５１】
「レチクル」とは、レチクル製造プロセスのいずれかの段階でのレチクル、または半導体製造設備内での使用のために解放されてもよいもしくは解放されなくてもよい完成レチクルであってもよい。レチクルまたは「マスク」とは、実質的に透明な基板であって、その上に実質的に不透明な領域が形成され、あるパターンに構成された基板であると概して規定される。基板は、例えば、非晶質ＳｉＯ２等のガラス材料を含んでもよい。レチクルが、リソグラフィプロセスの露光ステップ中にレジスト被覆ウェハ上に配設されることにより、レチクル上のパターンがレジストまで転写されてもよい。
【０１５２】
ウェハ上に形成された１つ以上の層は、パターン付きでもパターン無しでもよい。例えば、ウェハは、それぞれが繰返し型パターン特徴を有する複数のダイを含んでもよい。材料のそのような層の形成および処理が、最終的に完成素子をもたらしてもよい。多くの異なるタイプの素子が、ウェハ上に形成されてもよく、本明細書で使用するような用語ウェハは、当技術分野で公知の任意のタイプの素子が上に製造されているウェハを含むことが意図されている。
【０１５３】
１つ以上の例示的な実施形態では、記載した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはその任意の結合で実装されてもよい。機能がソフトウェアに実装される場合、コンピュータ可読媒体上に記憶されてもよく、或いはコンピュータ可読媒体上の１つ以上の命令またはコードとして伝送されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体の両方を含み、これらは、１つの場所から別の場所までのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む。記憶媒体は、汎用または専用コンピュータによってアクセスされてもよい任意の利用可能媒体であってもよい。例であって限定ではなく、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは別の光学ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは別の磁気記憶装置または任意の別の媒体を備えてもよく、これらは、命令またはデータ構造の形式の所望のプログラムコード手段を伝達または記憶するために使用されてもよく、そして、汎用もしくは専用コンピュータ、または汎用もしくは専用プロセッサによってアクセスされてもよい。また、いずれの接続も、正しくはコンピュータ可読媒体と呼ばれる。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、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外線、ラジオおよびマイクロ波等の無線技術を使用してウェブサイト、サーバまたは別のリモート源から送信されるならば、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、ラジオおよびマイクロ波等の無線技術が、媒体の定義内に含まれる。本明細書で使用するような、ディスク（ｄｉｓｋおよびｄｉｓｃ）とは、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）、フロッピーディスクおよびブルーレイディスクを含み、この場合、ｄｉｓｋは、通常、磁気によってデータを複写し、一方、ｄｉｓｃは、レーザによって光学的にデータを複写する。上記の結合も、また、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれなければならない。
【０１５４】
ある特定の実施形態が教示的目的のために上記されているが、本特許文献の教示は、一般的な適用性を有し、上記の特定の実施形態に限定されない。したがって、記載した実施形態の様々な特徴についての様々な修正、適応および結合が、特許請求の範囲で述べられるような本発明の範囲から逸脱することなく実施されてもよい。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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