(57)【要約】  より少ない画像取得での走査電子顕微鏡レビューツールの対物レンズアライメントが、開示の技法およびシステムを用いて得られる。走査電子顕微鏡のための２つの異なるＸ−Ｙ電圧対が、画像に基づいて決定され得る。第１のＸ−Ｙ電圧対に基づく第２の画像を用いて第２のＸ−Ｙ電圧対を決定できる。Ｘ−Ｙ電圧対は、走査電子顕微鏡のＱ４レンズまたは他の光学素子に印加され得る。
2020526872.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像を制御ユニットで受信し、前記第１の画像は走査電子顕微鏡システムの対物レンズのアライメント情報を提供し、
前記制御ユニットを用いて、前記第１の画像に基づいて第１のＸ−Ｙ電圧対を決定し、前記第１のＸ−Ｙ電圧対は、第１の画像よりもアライメントターゲットの中心に接近した前記対物レンズのアライメントを提供し、
前記制御ユニットを用いて、前記第１のＸ−Ｙ電圧対を前記走査電子顕微鏡システムに通信し、
前記制御ユニットで第２の画像を受信し、前記第２の画像は前記対物レンズのアライメント情報を提供し、前記第２の画象は前記第１のＸ−Ｙ電圧対の設定の結果であり、
前記制御ユニットを用いて、前記第２の画像に基づいて第２のＸ−Ｙ電圧対を決定し、前記第２のＸ−Ｙ電圧対は、前記第１のＸ−Ｙ電圧対よりもアライメントターゲットの中心に接近した前記対物レンズのアライメントを提供し、
前記制御ユニットを用いて、第２のＸ−Ｙ電圧対を走査電子顕微鏡システムに通信する、ことを含む方法。
【請求項２】
前記第１のＸ−Ｙ電圧対は１つのクラスである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２のＸ−Ｙ電圧対は連続値である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２のＸ−Ｙ電圧対は複数の結果の平均に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の画像を生成する前に前記走査電子顕微鏡のＱ４レンズに前記第１のＸ−Ｙ電圧対を印加し、
前記第２のＸ−Ｙ電圧対を前記走査電子顕微鏡のＱ４レンズに印加することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、第１の深層学習ニューラルネットワークを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の深層学習ニューラルネットワークは分類ネットワークを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第２のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、第２の深層学習ニューラルネットワークを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の深層学習ニューラルネットワークは回帰ネットワークアンサンブルを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の画像と第２の画像は、カーボン基板上に金メッキ錫球を備えたカーボン基板の画像である、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
プログラムを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムは、プロセッサに、
第１の画像を受信し、前記第１の画像は走査電子顕微鏡システム内の対物レンズのアライメント情報を提供し、
前記第１の画像に基づいて第１のＸ−Ｙ電圧対を決定し、前記第１のＸ−Ｙ電圧対は、第１の画像よりもアライメントターゲットの中心に接近した前記対物レンズのアライメントを提供し、
前記第１のＸ−Ｙ電圧対を通信し、
第２の画像を受信し、前記第２の画像は対物レンズのアライメント情報を提供し、前記第２の画像は、第１のＸ−Ｙ電圧対の設定の結果であり、
前記第２の画像に基づいて第２のＸ−Ｙ電圧対を決定し、前記第２のＸ−Ｙ電圧対は、前記第１のＸ−Ｙ電圧対よりもアライメントターゲットの中心に接近した前記対物レンズのアライメントを提供し、
前記第２のＸ−Ｙ電圧対を通信する、
ように命令するように構成されている非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記第１のＸ−Ｙ電圧対は１つのクラスである、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記第２のＸ−Ｙ電圧対は連続値である、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記第２のＸ−Ｙ電圧対は複数の結果の平均に基づいている、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記第１のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、第１の深層学習ニューラルネットワークを使用し、前記第１の深層学習ニューラルネットワークは分類ネットワークを含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記第２のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、第２の深層学習ニューラルネットワークを使用し、前記第２の深層学習ニューラルネットワークは回帰ネットワークアンサンブルを含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記第１のＸ−Ｙ電圧対と第２のＸ−Ｙ電圧対は前記走査電子顕微鏡システムに通信される、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
制御ユニットがプロセッサと、メモリと、走査電子顕微鏡システムと電子的に通信する通信ポートとを含み、前記制御ユニットが、
第１の画像を受信し、前記第１の画像は前記走査電子顕微鏡システム内の対物レンズのアライメント情報を提供し、
前記第１の画像に基づいて第１のＸ−Ｙ電圧対を決定し、前記第１のＸ−Ｙ電圧対は、前記第１の画像よりもアライメントターゲットの中心に接近した前記対物レンズのアライメントを提供し、
前記第１のＸ−Ｙ電圧対を前記走査電子顕微鏡システムに通信し、
第２の画像を受信し、前記第２の画像は対物レンズのアライメント情報を提供し、前記第２の画像は、前記第１のＸ−Ｙ電圧対の設定の結果であり、
前記第２の画像に基づいて第２のＸ−Ｙ電圧対を決定し、前記第２のＸ−Ｙ電圧対は、前記第１のＸ−Ｙ電圧対よりもアライメントターゲットの中心に接近した前記対物レンズのアライメントを提供し、
前記第２のＸ−Ｙ電圧対を前記走査電子顕微鏡システムに通信する、ように構成されているシステム。
【請求項１９】
さらに電子ビーム源と、Ｑ４レンズおよび前記対物レンズを有する電子光学カラムと、検出器を備え、前記制御ユニットは前記Ｑ４レンズおよび前記検出器と電子的に通信する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記第１の画像と第２の画像は、カーボン基板上に金メッキ錫球を備えたカーボン基板の画像である、請求項１８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電子ビームシステムにおける較正に関する。
【背景技術】
【０００２】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年６月２９日に出願された米国仮特許出願第６２／５２６，８０４号の優先権を主張し、その開示を援用して本明細書の一部とする。
【０００３】
ロジックおよびメモリデバイスなどの半導体デバイスの作製は典型的に、複数の半導体作製プロセスを用いて半導体ウェハを処理して半導体デバイスの種々の特徴と複数のレベルを形成することを含む。例えば、リソグラフィは、レチクルから、半導体ウェハ上に配置されたフォトレジストにパターンを転写することを包含する半導体作製プロセスである。半導体作製プロセスの付加的な例は、化学機械研磨（ＣＭＰ）、エッチング、堆積およびイオン注入を含むが、これらに限定されない。複数の半導体デバイスが単一の半導体ウェハ上の配置構成に作製され、次に、個々の半導体デバイスに分離されてよい。
【０００４】
検査プロセスは、ウェハ上の欠陥を検出して製造プロセス中に収率向上を促進し、それによって利益向上を促進するために半導体製造中の種々のステップで用いられている。検査は常に集積回路等の半導体デバイス作製の重要な部分であった。しかしながら、半導体デバイスの寸法が減少するにつれ、より小さい欠陥がデバイスを故障させることになり得るため、許容できる半導体デバイスを成功裡に製造するために、検査はより一層重要になっている。例えば、半導体デバイスの寸法が減少するにつれ、比較的小さな欠陥であっても半導体デバイスに不要な収差を引き起こす可能性があるため、より小さいサイズの欠陥の検出が必要となっている。
【０００５】
半導体製造中に欠陥を検出するために走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）が用いられ得る。ＳＥＭシステムは典型的に、３つのイメージング関連サブシステム：電子源（または電子銃）、電子光学系（例えば、静電および／または磁気レンズ）および検出器からなる。これらの素子が一体となってＳＥＭシステムのカラムを形成する。カラム較正は、ＳＥＭシステムにおける正しい動作条件と良好な画質を確実にするために実行されてよく、それは、カラムの種々の構成要素を電子ビームに対して位置合わせすることを含む。対物レンズアライメント（ＯＬＡ）は１つのそのような較正タスクである。ＯＬＡは、ビームがＯＬの中心を通ることを確実にするためにビームアライメントを調整することによって電子ビームを対物レンズ（ＯＬ）に対して位置合わせする。図１のＳＥＭシステム１００において、電子源１０１は電子ビーム１０２を発し（破線で示されている）、電子ビーム１０２はＱ４レンズ１０３と対物レンズ１０４を通ってプラテン１０６上のウェハ１０５のほうに通る。
【０００６】
ＯＬＡは典型的にアライメントターゲットとしてステージ上に実装された較正チップを用いる。画像視野（ＦＯＶ）内にセンタリングされたターゲット画像と位置合わせされたＯＬが、図２の画像２００に示されている（対応する電子ビーム位置とともに）。ＯＬが位置合わせされていない場合、ビーム中心はレンズ中心からずれていることになる。そのため、ターゲット画像は、図２の画像２０１で見られるように画像ＦＯＶの中心からずれて現れる（対応する電子ビーム位置とともに）。画像オフセットの量は位置ずれの量に正比例している。ＸとＹにおけるオフセットを検出してそれらをビームアライナに印加されるＸ電圧とＹ電圧（Ｖｘ，Ｖｙ）に変換することによって、ターゲット画像を中心に戻すことができ、それが位置合わせされたＯＬをもたらし得る。
【０００７】
現行のＯＬＡは、複数の漸次縮小するＦＯＶを用いる反復的手順である。先ず、制御ソフトウェアがＦＯＶを特定の値に設定して、ウェハバイアスを揺らがせながらビームアライナ電圧を調整し、それが、ＯＬが位置合わせされていなかった場合にＦＯＶ内のターゲットパターンを横にシフトさせる。パターンマッチングアルゴリズムがシフトを検出する。ルックアップテーブルを用いて画素のシフトが電圧に変換され、ビームアライナに送信されてシフトを最小にする。次に、ＦＯＶが特定の小さい値に下げられ、同じステップが反復される。次にＦＯＶがさらに一層小さい値まで下げられ、調整の最終ラウンドが実行されて画像を安定させ、それでアライメントが完了する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００７／０２８４５４２号
【特許文献２】米国特許第６０６６８４９号
【特許文献３】米国特許出願公開第２００５／０００６５９８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
この技法には複数の欠点がある。ビームアライナ調整は、少なくとも３つの異なるＦＯＶを用いて行わなければならず、各ＦＯＶについて複数の画像が取得されなければならない。多くの電子ビームがあり、各電子ビームが周期的に位置合わせされなければならないため、これは緩慢で冗長なプロセスである。さらに、より高いアライメント精度のためには、ＦＯＶは３μｍ未満である必要がある。しかしながら、較正チップ上の最小ターゲットは約０．５μｍである。ＦＯＶが３μｍ未満になるとターゲット画像が大きくなり過ぎる。さらに、ＯＬＡ向けの特別な走査設定により、ビーム中心周辺の小さい領域（例えば、約０．２〜０．３μｍ）のみに合焦しており、それがさらに有効ＦＯＶを減少させる。結果として、ターゲットは合焦エリアからずれて不可視になり得る。これがアライメントを損ない、達成可能なアライメント精度を制限する。
【００１０】
したがって、改善された較正技法およびシステムが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の実施形態では方法が提供される。第１の画像が制御ユニットで受信される。第１の画像は、走査電子顕微鏡システムの対物レンズのアライメント情報を提供する。制御ユニットを用いて、第１のＸ−Ｙ電圧対が第１の画像に基づいて決定される。第１のＸ−Ｙ電圧対は、第１の画像よりもアライメントターゲットの中心に接近した対物レンズのアライメントをもたらす。第１のＸ−Ｙ電圧対は制御ユニットを用いて走査電子顕微鏡システムに通信される。第２の画像が制御ユニットで受信される。第２の画像は、対物レンズのアライメント情報を提供し、第２の画像は、第１のＸ−Ｙ電圧対の設定の結果である。制御ユニットを用いて、第２のＸ−Ｙ電圧対が第２の画像に基づいて決定される。第２のＸ−Ｙ電圧対は、第１のＸ−Ｙ電圧対よりもアライメントターゲットの中心に接近した対物レンズのアライメントをもたらす。第２のＸ−Ｙ電圧対は制御ユニットを用いて走査電子顕微鏡システムに通信される。
【００１２】
第１のＸ−Ｙ電圧対は１つのクラスであってよい。
【００１３】
第２のＸ−Ｙ電圧対は連続値であってよい。
【００１４】
第２のＸ−Ｙ電圧対は複数の結果の平均に基づき得る。
【００１５】
方法はさらに、第２の画像を生成する前に走査電子顕微鏡のＱ４レンズに第１のＸ−Ｙ電圧対を印加し、第２のＸ−Ｙ電圧対を走査電子顕微鏡のＱ４レンズに印加することを含む。
【００１６】
第１のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、第１の深層学習ニューラルネットワークを使用し得る。第１の深層学習ニューラルネットワークは分類ネットワークを含み得る。
【００１７】
第２のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、第２の深層学習ニューラルネットワークを使用し得る。第２の深層学習ニューラルネットワークは回帰ネットワークアンサンブルを含み得る。
【００１８】
第１の画像と第２の画像は、カーボン基板上に金メッキ錫球を備えたカーボン基板の画像であり得る。
【００１９】
第２の実施形態では、プログラムを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。プログラムは、プロセッサに以下を命令するように構成される。第１の画像を受信し、第１の画像は走査電子顕微鏡システム内の対物レンズのアライメント情報を提供する。第１の画像に基づいて第１のＸ−Ｙ電圧対を決定し、第１のＸ−Ｙ電圧対は、第１の画像よりもアライメントターゲットの中心に接近した対物レンズのアライメントを提供する。第１のＸ−Ｙ電圧対を通信する。第２の画像を受信し、第２の画像は対物レンズのアライメント情報を提供し、第２の画像は、第１のＸ−Ｙ電圧対の設定の結果である。第２の画像に基づいて第２のＸ−Ｙ電圧対を決定し、第２のＸ−Ｙ電圧対は、第１のＸ−Ｙ電圧対よりもアライメントターゲットの中心に接近した対物レンズのアライメントを提供する。第２のＸ−Ｙ電圧対を通信する。
【００２０】
第１のＸ−Ｙ電圧対は１つのクラスであってよい。
【００２１】
第２のＸ−Ｙ電圧対は連続値であってよい。
【００２２】
第２のＸ−Ｙ電圧対は複数の結果の平均に基づき得る。
【００２３】
第１のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、分類ネットワークを含む第１の深層学習ニューラルネットワークを使用し得る。
【００２４】
第２のＸ−Ｙ電圧対を決定することは、回帰ネットワークアンサンブルを含む第２の深層学習ニューラルネットワークを使用し得る。
【００２５】
第１のＸ−Ｙ電圧対と第２のＸ−Ｙ電圧対は走査電子顕微鏡システムに通信され得る。
【００２６】
第３の実施形態ではシステムが提供される。システムは制御ユニットを備えている。制御ユニットは、プロセッサと、メモリと、走査電子顕微鏡システムと電子的に通信する通信ポートを含む。制御ユニットは以下のように構成される。第１の画像を受信し、第１の画像は走査電子顕微鏡システム内の対物レンズのアライメント情報を提供する。第１の画像に基づいて第１のＸ−Ｙ電圧対を決定し、第１のＸ−Ｙ電圧対は、第１の画像よりもアライメントターゲットの中心に接近した対物レンズのアライメントを提供する。第１のＸ−Ｙ電圧対を走査電子顕微鏡システムに通信する。第２の画像を受信し、第２の画像は対物レンズのアライメント情報を提供し、第２の画像は、第１のＸ−Ｙ電圧対の設定の結果である。第２の画像に基づいて第２のＸ−Ｙ電圧対を決定し、第２のＸ−Ｙ電圧対は、第１のＸ−Ｙ電圧対よりもアライメントターゲットの中心に接近した対物レンズのアライメントを提供する。第２のＸ−Ｙ電圧対を走査電子顕微鏡システムに通信する。
【００２７】
システムはさらに、電子ビーム源と、Ｑ４レンズおよび対物レンズを有する電子光学カラムと、検出器を含み得る。制御ユニットは、Ｑ４レンズおよび検出器と電子的に通信してよい。
【００２８】
第１の画像と第２の画像は、カーボン基板上に金メッキ錫球を備えたカーボン基板の画像であり得る。
【００２９】
本開示の性質と目的のより万全な理解のため、次の添付の図面と併せて以下の詳細な説明を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】動作中の例示的ＳＥＭシステムのカラムを示すブロック図である。
【図２】位置合わせされたＯＬと位置ずれしたＯＬ両方があるＱ４レンズを含むブロック図の上面図と、対応する側面図である。
【図３】解像度基準の図である。
【図４】正しく位置合わせされた対物レンズを示す、センタリングされた解像度基準の図である。
【図５】位置ずれした対物レンズを示す、センタリングされていない解像度基準の図である。
【図６】本開示に係るアライメント実施形態のフローチャートである。
【図７】本開示に係るシステムの実施形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
クレームに記載された対象を特定の実施形態について説明するが、本明細書に記載の利益と特徴を全て提供するわけではない実施形態を含めて他の実施形態も、本開示の範囲内にある。本開示の範囲から逸脱せずに、種々の構造的、論理的、プロセスステップおよび電子的な変更がなされ得る。したがって、開示の範囲は、添付のクレームの範囲を参照することによってのみ定義される。
【００３２】
本明細書で開示する実施形態は、より少ない画像取得でＳＥＭシステムのＯＬＡに高感度を達成できる。自動較正方法はより信頼性が高く、より高いアライメント精度を達成し、較正時間を削減する。したがって、より迅速かつ高精度のビームアライメント推定が提供される。
【００３３】
図３は、解像度基準の図である。解像度基準はアライメントターゲットとして使用され得る。解像度基準は、表面上に金メッキ錫球をランダムに堆積したカーボン基板であり得る。図４は、センタリングされた解像度基準の図であり、正しく位置合わせされた対物レンズを示している。図５は、センタリングされていない解像度基準の図であり、位置ずれした対物レンズを示している。図４と図５の金メッキ錫球の位置の違いに注目されたい。位置ずれした対物レンズはセンタリングされていない。
【００３４】
金メッキ錫球を備えた解像度基準の代わりに他のターゲットを用いてもよいが、解像度基準は微小な特徴を提供する。例えば、球の直径は約２０ｎｍ乃至１００ｎｍであり得る。球は拡張した領域（例えば２０ｍｍ２）に分布してよく、よって、いずれのＦＯＶの合焦エリア内にも球があることになる。これは、精度の損失なく、より迅速で精密な対物レンズアライメント（ＦＯＬＡ）をもたらし得る。
【００３５】
図６は、アライメントの方法３００のフローチャートである。方法３００において、３０１で第１の画像が制御ユニットで受信される。第１の画像は対物レンズのアライメント情報を提供する。例えば、第１の画像は、図２の画像２００または図５の画像であってよい。
【００３６】
制御ユニットを用いて、３０２で、第１のＸ−Ｙ電圧対が第１の画像に基づいて決定される。第１のＸ−Ｙ電圧対は対物レンズのより良いアライメントを提供する。アライメントは、第１の画像よりも、アライメントターゲットの中心により近くあり得る。第１の画像の焦点内領域の中心位置（Ｘ，Ｙ）はＸ−Ｙ電圧に対応する。言い換えると、（Ｖｘ，Ｖｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）である。この関係性は、訓練中にニューラルネットワークによって学習され得る。ランタイムに、ネットワークは第１の画像を受信し、画像内の（Ｘ，Ｙ）情報に基づいて対応する電圧を出力できる。
【００３７】
第１のＸ−Ｙ電圧対の決定３０２は、深層学習ニューラルネットワークであり得る分類ネットワークを用いてよい。分類ネットワークは入力画像を多くのクラスのうち１つにビニングしてよく、クラスそれぞれは１つのビームアライナ電圧に対応する。分類ネットワークは、グラウンドトゥルース電圧と推定電圧の間の差を最小にするべく試みてよい。分類ネットワークは、画像に基づいて対応するＸ電圧とＹ電圧を生成し、それらはビームをより良くセンタリングするために用いられ得る。
【００３８】
全てのあり得る電圧に関する全ての画像が分類ネットワークを訓練するために用いられる場合、分類ネットワークは全てのビン電圧を学習することができる。しかしながら、訓練タスクの複雑さを低減するために、分類ネットワークは訓練されて、粗電圧グリッドで取得された画像を用いて粗電圧を出力してよい。画像を受信するランタイム時に、この分類ネットワークは、その画像が訓練に用いられた粗グリッドポイントのうち１つに属する電圧対を生成できる。ランタイム画像は粗グリッドポイント間の電圧から生じるが、分類ネットワーク出力は最も接近した粗グリッドポイントであるため、分類ネットワークの精度は粗グリッド間隔の半分であり得る。
【００３９】
粗電圧を生成する別のオプションは、複数の漸次縮小するＦＯＶを用いる反復的手順を用いることである。
【００４０】
制御ユニットを用いて、第１のＸ−Ｙ電圧対が、Ｑ４レンズまたは他の光学的構成要素に第１のＸ−Ｙ電圧対を印加できるＳＥＭシステムなどに３０３で通信される。
【００４１】
第２の画像が３０４で制御ユニットにおいて受信される。第２の画像は対物レンズのアライメント情報を提供し、第２の画像は第１のＸ−Ｙ電圧対の設定の結果である。こうして、設定が第１のＸ−Ｙ電圧対に変更され、第２の画像が取得される。
【００４２】
制御ユニットを用いて、３０５で第２のＸ−Ｙ電圧対が第２の画像に基づいて決定される。第２のＸ−Ｙ電圧対は、第１のＸ−Ｙ電圧対よりも、アライメントターゲットの中心により近い対物レンズのアライメントを提供する。この第２のＸ−Ｙ電圧対は、第１のＸ−Ｙ電圧対を決定するために用いられたのと同じ手法を用いて決定されても、異なる手法を用いて決定されてもよい。
【００４３】
第２のＸ−Ｙ電圧対の決定３０５は、深層学習ニューラルネットワークであり得る回帰 ネットワークアンサンブルを用いてよい。複数の回帰ネットワークのアンサンブルによって、各回帰ネットワークが入力画像を取り上げることができ、各軸上の特定の範囲内に１つのＸ−Ｙ電圧対を生成する。
【００４４】
回帰ネットワークは分類ネットワークと類似していてよい。１つの違いはネットワークの最終層である。回帰ネットワークは連続出力を生成するのに対し、分類ネットワークは、その入力が特定のクラスに属する確率を表す複数の出力を生成するソフトマックス層を用いる。もう１つの違いは、訓練に用いられるコスト関数である。回帰ネットワークは、Ｌ２正規化または、グラウンドトゥルース値とネットワーク出力値間のある種の距離尺度をコスト関数として用いる傾向にあるが、分類ネットワークは通常、対数尤度をコスト関数として用いる。
【００４５】
一例では、第２のＸ−Ｙ電圧対は複数の結果の平均に基づいている。例えば、複数の回帰ネットワークがそれぞれ１つのＸ−Ｙ電圧対を提供し、結果として得られるＸ−Ｙ電圧対が平均されて第２のＸ−Ｙ電圧対を生じさせる。
【００４６】
制御ユニットを用いて、第２のＸ−Ｙ電圧対は３０６で、ＳＥＭシステムなどに通信され、ＳＥＭシステムは第２のＸ−Ｙ電圧対をＱ４レンズまたはその他の光学素子に印加できる。
【００４７】
一例では、第１のＸ−Ｙ電圧対は１つのクラスであり、第２のＸ−Ｙ電圧対は連続値である。
【００４８】
このように、一例では、分類ネットワークを用いて第１のＸ−Ｙ電圧対を見出し、回帰ネットワークを用いて第２のＸ−Ｙ電圧対を見出し得る。
【００４９】
本開示の実施形態は、深層学習ニューラルネットワークを用いてＳＥＭシステム内の光学素子を位置合わせできる。深層学習に基づく方法は、画像を電圧に直接関連付けることができ、正しく作成されていない場合に付加的なエラーをもたらし得るルックアップテーブルの必要を排除する。したがって、画像自体を用いて電圧設定を決定できる。
【００５０】
第１の画像と第２の画像は、カーボン基板または何らかの他の基板上の金メッキ錫球を伴うカーボン基板の画像であり得る。
【００５１】
ステップ３０１〜３０３は粗プロセスと呼ばれ得る。ステップ３０４〜３０６は、密プロセスと呼ばれ得る。粗プロセスの利点は、密プロセスを実行するために必要な計算時間を縮小することである。
【００５２】
複数の画像にマッチするテンプレートを用いる代わりに、方法３００は、単一の解像度基準画像から直接、高精度でビームアライナ電圧を推定する深層学習に基づくアルゴリズムを用いることができる。粗密手法はさらに、特定のスペーシングにおけるビームアライナＸ−Ｙ電圧空間全体を網羅するのに必要な訓練画像の量を低減できる。粗ステップがないと、回帰ネットワークが学習しなければならないビームアライナポイント（例えば画像）が多くなり過ぎる可能性がある。粗密手法によって、分類ネットワークおよび回帰ネットワークで合わせて学習すべきビームアライナポイントの総数が減少する。
【００５３】
クラシファイアの別の利点は、各クラスラベル出力に関連する信頼度スコアが提供され得、それを用いて、誤ったサイトまたは不鮮明な画像をフィルタアウトできるということである。分類ネットワークによって生成された信頼度スコアは、入力画像が特定の電圧グリッドポイント（またはクラス）に属する確率である。ネットワークは各入力画像についてＮ信頼度スコア（Ｎクラス）を出力する。より高いスコアのクラスが入力画像に割り当てられ、それは、対応する電圧を画像に割り当てることもする。信頼度スコアが低いことは、ネットワークが、どの電圧グリッドポイントに入力画像を割り当てるべきかが不確かであるということを意味し得る。これは、錫球が欠如または破損している解像度基準の領域から画像が取得された場合に起こり得るものであり、その場合、信頼度スコアの低さをもって、システムにその領域をスキップし新たな画像を捕捉するために他の領域に移行するよう指示できる。
【００５４】
分類ネットワークと回帰ネットワーク（または回帰ネットワークそれぞれ）は訓練され得る。Ｘ−Ｙ電圧対が印加され、生じた画像が取得される。Ｘ電圧とＹ電圧は複数のＸ−Ｙ電圧対では異なっており、プロセスが反復される。これらの画像はそれぞれ特定のＸ−Ｙ電圧対と関連付けられ、アルゴリズムを訓練するために用いられ得る。
【００５５】
Ｘ−Ｙ電圧に加えて、訓練用に取得される画像が、より鮮明でない画像を含み得るように焦点が変えられ得る。これは、ネットワークを、完全合焦していない画像に取り組むように訓練することができる。
【００５６】
本明細書に記載の実施形態は、図７のシステム４００のようなシステムを含んでもよく、またはシステム４００のようなシステムで実行されてよい。システム４００は、少なくとも１つのエネルギ源と１つの検出器を含む出力取得サブシステムを含む。出力取得サブシステムは、電子ビームに基づく出力取得サブシステムであってよい。例えば、一実施形態では、ウェハ４０４に向けられるエネルギは電子を含み、ウェハ４０４から検出されたエネルギは電子を含む。このように、エネルギ源は電子ビーム源４０２であってよい。図７に示された１つのそのような実施形態において、出力取得サブシステムは、制御ユニット４０７に結合された電子光学カラム４０１を含む。制御ユニット４０７は１つ以上のプロセッサ４０８と１つ以上のメモリ４０９を含み得る。各プロセッサ４０８はメモリ４０９のうち１つ以上と電子的に通信してよい。一実施形態において、１つ以上のプロセッサ４０８は通信可能に結合されている。これに関連して、１つ以上のプロセッサ４０８はウェハ４０４の画像を受信して、その画像を制御ユニット４０７のメモリ４０９に記憶してよい。制御ユニット４０７はさらに、少なくとも１つのプロセッサ４０８と電子的に通信する通信ポート４１０を含んでもよい。制御ユニット４０７はＳＥＭ自体の一部でもよく、またはＳＥＭとは分離していてもよい（例えば、スタンドアローン制御ユニットまたは集中制御品質制御ユニットで）。
【００５７】
図７にさらに示すように、電子光学カラム４０１は、１つ以上の素子４０３によってウェは４０４上に集束される電子を生成するように構成された電子ビーム源４０２を含む。電子ビーム源４０２はエミッタを含んでよく、１つ以上の素子４０３は、例えば、銃レンズ、アノード、ビーム絞り、ゲートバルブ、ビーム電流選択絞り、対物レンズ、Ｑ４レンズ、および／または走査サブシステムを含んでよい。電子カラム４０１は、当技術分野で知られる任意の他の適切な素子を含んでよい。１つの電子ビーム源４０２のみが示されているが、システム４００は複数の電子ビーム源４０２を含んでよい。
【００５８】
ウェハ４０４から戻った電子（例えば、二次電子）は、１つ以上の素子４０５によって検出器４０６に集束されてよい。１つ以上の素子４０５は、例えば、素子（複数可）４０３内に含まれるのと同じ走査サブシステムであり得る走査サブシステムを含んでよい。電子カラム４０１は、当技術分野で知られる任意の他の適切な素子を含んでよい。
【００５９】
電子カラム４０１は、図７では、電子がウェハ４０４に斜めの入射角で向けられてウェハから別の斜角で散乱されるように構成されているものとして示されているが、電子ビームは、任意の適切な角度でウェハに向けられウェハから散乱されてよいことを理解するべきである。さらに、電子ビームに基づく出力取得サブシステムは、複数のモードを用いてウェハ４０４の画像を生成するように構成されてよい（例えば、異なる照明角度、収集角等で）。電子ビームに基づく出力取得サブシステムの複数のモードは、出力取得サブシステムの任意の画像生成パラメータにおいて異なっていてよい。
【００６０】
制御ユニット４０７は、検出器４０６と、またはシステム４００の別の構成要素と電子的に通信してよい。検出器４０６はウェハの表面から戻った電子を検出し、それによってウェハ４０４の電子ビーム画像を形成してよい。電子ビーム画像は、任意の適切な電子ビーム画像を含んでよい。制御ユニット４０７は、本明細書に記載の実施形態のいずれに従って構成されてもよい。制御ユニット４０７はさらに、検出器４０６の出力および／または電子ビーム画像を用いて他の機能または付加的なステップを実行するように構成されてよい。例えば、制御ユニット４０７は、図６のステップの一部または全てを実行するようにプログラムされてよい。
【００６１】
制御ユニット４０７は実際には、ハードウェア、ソフトウェアおよびファームウェアの任意の組み合わせによって実施されてよいことが認識されるべきである。さらに、本明細書に記載の制御ユニットの機能は、１つのユニットによって実行されても、または異なる構成要素に分割して、次に構成要素それぞれがハードウェア、ソフトウェアおよびファームウェアの任意の組み合わせによって実施されてよい。制御ユニット４０７が種々の方法および機能を実施するためのプログラムコードまたは命令は、メモリ４０９などのコントローラ可読記憶媒体、制御ユニット４０７内、制御ユニット４０７の外部、またはそれらの組み合わせに記憶されてよい。
【００６２】
図７は、本明細書において、電子ビームに基づく出力取得サブシステムの１つの構成を概括的に説明するために提供されていることに留意されたい。本明細書に記載の電子ビームに基づく出力取得サブシステムの構成は、商業的出力取得システムを設計する場合に通常実行される出力取得サブシステムの性能を最適化するために変更され得る。さらに、本明細書に記載のシステムまたはその構成要素は、既存のシステムを用いて（例えば、既存のシステムに本明細書に記載の機能性を追加することによって）実施されてよい。そのようなシステムのいくつかに、本明細書に記載の方法はシステムのオプションの機能性として提供されてよい（例えばシステムの他の機能性に加えて）。
【００６３】
欠陥レビューシステムの一環として開示されたが、本明細書に記載の制御ユニット４０７または方法は、検査システムでの使用向けに構成されてもよい。別の実施形態では、本明細書に記載の制御ユニット４０７または方法は、計測システムでの使用向けに構成されてもよい。したがって、本明細書に記載の実施形態は、異なる用途に多少適切である異なるイメージング能力を有するシステム向けのいくつかの方式に合わせられ得る分類のいくつかの構成を記載する。
【００６４】
特に、本明細書に記載の実施形態は、検出器４０６または欠陥レビューツールの別の構成要素、マスク検査手段、仮想検査手段または他のデバイスの構成要素であるか、またはそこに結合されたコンピュータノードまたはコンピュータクラスタにインストールされてよい。こうして、本明細書に記載の実施形態は、限定はしないが、ウェハ検査、マスク検査、電子ビーム検査およびレビュー、計測またはその他の用途を含む種々の用途に用いられ得る出力を生成してよい。図７に示したシステム４００の特性は、出力を生成する対象である試料に基づいて上記のように修正され得る。
【００６５】
本明細書に記載の制御ユニット４０７、他のシステム（複数可）、または他のサブシステム（複数可）は、パーソナルコンピュータシステム、ワークステーション、イメージコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ネットワーク機器、インターネット機器、パラレルプロセッサ、または任意の他のデバイスを含む種々の形態を取ってよい。一般に、用語「制御ユニット」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有する任意のデバイスを包含するように広範に定義されてよい。サブシステム（複数可）またはシステム（複数可）はさらに、パラレルプロセッサ等の当技術分野で知られる任意の適切なプロセッサを含んでよい。さらに、サブシステム（複数可）またはシステム（複数可）は、スタンドアローンまたはネットワークツールとしての、高速処理およびソフトウェアを備えるプラットフォームを含んでよい。
【００６６】
システムが２つ以上のサブシステムを含む場合、異なるサブシステムは、画像、データ、情報、命令等がサブシステム間で送信され得るように互いに結合されてよい。例えば、１つのサブシステムは、当技術分野で知られる任意の適切な有線および／または無線伝送媒体を含み得る任意の適切な伝送媒体によって付加的なサブシステム（複数可）に結合されてよい。２つ以上のそのようなサブシステムが共有コンピュータ可読記憶媒体（図示せず）によって有効に結合されてもよい。
【００６７】
別の実施形態では、制御ユニット４０７はシステム４００の種々の構成要素またはサブシステムのいずれかに、当技術分野で知られる任意の方式で通信可能に結合されてよい。さらに、制御ユニット４０７は、有線および／または無線部分を含み得る適切な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、ブロードバンドプラズマ（ＢＢＰ）ツールなどの検査システムからの検査結果、設計データ等を含む遠隔データベース）を受信または取得するように構成されてよい。こうして、伝送媒体は制御ユニット４０７と、システム４００の他のサブシステムまたはシステム４００の外部のシステムとの間のデータリンクとして働き得る。
【００６８】
制御ユニット４０７は、システム４００の構成要素に、任意の適切な方式で（例えば、有線および／または無線伝送媒体を含み得る１つ以上の伝送媒体を介して）結合されて、制御ユニット４０７がシステム４００によって生成された出力を受信できるようにしてもよい。制御ユニット４０７は、その出力を用いていくつかの機能を実行するように構成されてよい。別の例では、制御ユニット４０７は、出力に欠陥レビューを実行せずに出力をメモリ４０９または他の記憶媒体に送信するように構成されてもよい。制御ユニット４０７はさらに、本明細書に記載のように構成されてよい。
【００６９】
別の実施形態は、本明細書に開示するＳＥＭシステムを位置合わせするコンピュータ実装方法を実行するためにコントローラで実施可能なプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。特に、図７に示すように、制御ユニット４０７は、制御ユニット４０７で実行可能なプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体を備えたメモリ４０９または他の電子データストレージ媒体を含み得る。コンピュータ実装方法は、本明細書に記載の任意の方法（複数可）の任意のステップ（複数可）を含んでよい。メモリ４０９または他の電子データストレージ媒体は、磁気もしくは光学ディスク、磁気テープまたは当技術分野で知られる任意の他の適切な非一時的コンピュータ可読媒体等のストレージ媒体であってよい。
【００７０】
プログラムは、とりわけ、手順ベースの技法、構成要素ベースの技法、および／またはオブジェクト指向技法を含む種々の方式のうちいずれで実装されてもよい。例えば、プログラム命令は、要望に応じて、アクティブＸコントロール、Ｃ＋＋オブジェクト、ジャバビーンズ、マイクロソフトファウンデーションクラス（ＭＦＣ）、ＳＳＥ（ストリーミングＳＩＭＤエクステンション）または他の技術もしくは方法を用いて実行されてよい。
【００７１】
いくつかの実施形態では、本明細書に記載のシステム４００の種々のステップ、機能および／または動作並びに方法は、以下のうち１つ以上によって実行されてよい：電子回路、論理ゲート、マルチプレクサ、プログラマブルロジックデバイス、ＡＳＩＣ、アナログもしくはデジタルコントロール／スイッチ、マイクロコントローラまたはコンピューティングシステム。本明細書に記載のような方法を実施するプログラム命令は、キャリア媒体で伝送されても、またはキャリア媒体に記憶されてもよい。キャリア媒体は、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気または光学ディスク、不揮発性メモリ、固体メモリ、磁気テープなどの記憶媒体を含んでよい。キャリア媒体は、ワイヤ、ケーブルまたはワイヤレス伝送リンクなどの伝送媒体を含んでよい。例えば、本開示を通して説明される種々のステップは、単一の制御ユニット４０７（または１つのコンピュータシステム）によって実行されてもよいし、または、複数の制御ユニット４０７（または複数のコンピュータシステム）によって実行されてもよい。さらに、システム４００の異なるサブシステムは、１つ以上のコンピューティングまたは論理システムを含んでよい。したがって、上記の記述は、本発明への限定としてではなく、単に例示として解釈されるべきである。
【００７２】
方法のステップそれぞれは本明細書に記載のように実行されてよい。方法は、本明細書に記載の制御ユニットおよび／またはコンピュータサブシステム（複数可）もしくはシステム（複数可）によって実行され得る任意の他のステップ（複数可）も含んでよい。ステップは、本明細書に記載の実施形態のいずれかに従って構成され得る１つ以上のコンピュータシステムによって実行され得る。さらに、上記の方法は、本明細書に記載のシステム実施形態のいずれによって実行されてもよい。
【００７３】
本開示を、１つ以上の特定の実施形態に関して説明してきたが、本開示の範囲から逸脱せずに本開示の他の実施形態もなされ得ることが理解されよう。したがって、本開示は添付の特許請求の範囲およびとの合理的な解釈によってのみ限定されると見なされる。
【図１】
2020526872.tif 000003
【図２】
2020526872.tif 000004
【図３】
2020526872.tif 000005
【図４】
2020526872.tif 000006
【図５】
2020526872.tif 000007
【図６】
2020526872.tif 000008
【図７】
2020526872.tif 000009
【国際調査報告】
2020526872.tif 000010
2020526872.tif 000011
2020526872.tif 000012