"試料に形成された形体の特性を分析する装置であって、反射させるために前記形体に向けられた探査用光線と、波長又は入射角のどちらか一方から選択したあらかじめ定めた変数の関数として当該探査用光線の光強度又は偏光状態の変化を計測しこれらに対応する出力信号を発生する検出モジュールとを含む計測システムと、マスタープロセッサーとデータを並列に処理するよう用意された複数のスレーブプロセッサーとを有するプロセッサーシステムであって、前記プロセッサーシステムは、前記計測システムから発生した出力信号を用いて実時間ベースで前記形体の特性を明らかにするものであり、前記プロセッサーシステムは、前記形体のモデルを有し、前記形体の特性についての初期推定に基づく前記あらかじめ定めた変数についての複数の値に対応する理論データを計算し、当該理論データを前記出力信号から導き出された正規化されたデータと比較し、その後、比較結果に基づき試料の特性についての初期推定を修正して新たな理論データを再計算し、前記計算された理論データと前記正規化されたデータとの差が最小になるまで前記比較と前記再計算とを繰り返すアルゴリズムを用いるものであり、理論データの前記計算は、前記マスタープロセッサーにより前記スレーブプロセッサーに配分され、各スレーブプロセッサーは、求める結果に到達するまでの時間が最小になるよう、前記あらかじめ定めた変数のうちの選択した相異なる値における計算を並列して行うことを特徴とする、プロセッサーシステムと、を具備する装置。計算に必要な時間が最小になるような方法で、前記あらかじめ定めた変数のうちの前記相異なる値の計算が前記プロセッサーに分配されることを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記マスタープロセッサーが前記比較を行うことを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記マスタープロセッサーが理論的なモデルの特性を修正することを特徴とする、請求項2に記載の装置。前記計測システムは分光反射率計であることを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記計測システムは分光エリプソメータであることを特徴とする、請求項1に記載の装置。試料に形成された形体の特性を分析する装置であって、反射させるために前記形体に向けられた探査用光線と、波長又は入射角のどちらか一方から選択したあらかじめ定めた変数の関数として当該探査用光線の光強度又は偏光状態の変化を計測しこれらに対応する出力信号を発生する検出モジュールとを含む計測システムと、前記計測システムから発生した出力信号に基づき、前記形体の特性を評価するプロセッサーシステムであって、前記プロセッサーシステムは、あらかじめ定めた変数のうちの選択した複数の値における放射に対する理論的な試料の応答に基づく理論データを計算するものであり、前記プロセッサーシステムは、複数のプロセッサーモジュールを有し、並列して計算するために前記プロセッサーモジュールに分配された、前記あらかじめ定めた変数のうちの選択した相異なる値における理論データの計算をおこない、前記理論データの計算結果は前記計測システムの前記出力信号から導き出された正規化されたデータと比較され、前記理論モデルの前記特性は、前記計算されたデータと前記正規化されたデータとの差が最小となるよう反復して修正されることを特徴とするプロセッサーシステムと、を具備する装置。計算に必要な時間が最小になるような方法で、前記あらかじめ定めた変数のうちの前記相異なる値の計算が前記各プロセッサーモジュールに分配されることを特徴とする、請求項7に記載の装置。前記プロセッサーの内の1つが比較ステップを行うことを特徴とする、請求項7に記載の装置。前記プロセッサーの内の1つが理論的な試料の特性を修正することを特徴とする、請求項9に記載の装置。前記計測システムは分光反射率計であることを特徴とする、請求項7に記載の装置。前記計測システムは分光エリプソメータであることを特徴とする、請求項7に記載の装置。波長又は入射角のどちらか一方から選択したあらかじめ定めた変数に対応し、分光計測により発生した出力信号に基づいて試料に形成された形体の特性を分析する方法であって、前記方法は、複数のプロセッサーを有するプロセッサーシステムを用い、選択された値における理論データの計算を、並列的に行うためプロセッサーモジュールに分配し、前記あらかじめ定めた変数のうちの選択した複数の値における探査用光線に対する理論的なサンプルの応答に対応する理論データを計算するステップと、計算結果得られた前記理論データを前記出力信号から導き出された正規化されたデータと比較するステップと、前記周期構造の特性を評価するために、前記計算されたデータと前記正規化されたデータとの差が最小となるよう理論的な試料を反復して修正するステップと、を具備する方法。好ましい実施形態の詳細な説明図2は、周期構造を持った試料8のスキャタロメータによる計測を実施するためのシステム16のブロック図である。この発明の公開の目的として、周期構造とは、あらゆる繰り返しの形態を持つものをいい、この形態の大きさは、少なくとも光の一部は鏡面からの反射ではなく散乱するような試料の探査用の光線と同じか又は小さい。システム16には、光源20が含まれている。上述の通り、スキャタロメータによる計測は、複数の波長を持つ探査用光線を発生する広帯域の光源を用いて行われる。先に引用した米国特許出願No09818703に記載されているように、光はレーザーから発せられる。このような場合、好ましくは試料を動かさないで、入射角の関数として計測がなされよう。探査用光線は直接試料に照射される。通常レンズ図示せずが試料上の小さな点に探査用光線を集光させるために用いられる。探査用光線の反射光が捕捉され検出器26で計測される。計測された探査用光線の光強度は、周期構造からの散乱光の量の影響を受ける。さらに具体的には、高次に回折した光の割合は、散乱現象を観測させながら検出器までの経路から向きを変えられる光の量が波長と入射角の関数として変化するように、波長と入射角の関数として変化する。検出器の構成は、計測を行う計器の形式に基づく。例えば、探査用光線の経路中に波長を可変的にチューニングできるフィルターモノクロメーターを置く限り、単一の光検出器を分光学的に反射した光強度の計測のために使うことができる。計測時間を最小にすべきとの要求があるので、波長に対する分光素子格子又はプリズムと複数の波長を同時に計測する配列型検出器を具備する分光計が通常用いられる。配列型検出器はまた、複数の入射角に対する同時的な計測にも用いられる。もし分光エリプソメータによる計測が行われるのなら、検出システムには、偏光装置、分析計及び補償装置の組み合わせが含まれるだろう。上述の様々な計測の在り方は、当業者には良く知られており、ここでは論じないことにする。複数の計測を行うことができる商用装置が有用であることに注意すべきである。このような装置の例が、米国特許No5608526とPCT出願WO9902970に記載されており、この2つは参考としてここに組み込まれる。検出器により作られた信号はプロセッサー30に提供される。プロセッサー30は、物理的に検出器の近くに置く必要はない。検出器からの計測値がプロセッサーに提供されることのみ必要とする。直接的であるにしろネットワークを経由するにしろ、検出器とプロセッサーの間には電気的な接続があることが好ましい。当業者に良く知られているように、プロセッサーは、信号の正規化が可能なように他の信号と一緒にシステムから信号を受け取っても良い。例えば、光源の出力の変動が計算時に考慮に入れることができるように、光源の出力を計測するための検出器図示せずが用意されても良い。好ましい実施の形態において、図3に示すように、プロセッサー30の構成には、イーサーネットに接続された複数のマイクロプロセッサーユニットが含まれる。オペレーティングソフトウエアーはプロセッサーの1つにマスター32としてとして用意され、他のプロセッサーはスレーブ34として用意される。マスターは高いレベルの機能を扱い、仕事を分配しその結果をスレーブから受け取る。このようなシステムはLinuxNetworkIncから商標名Evolcityとして商業的な使用が可能である。本発明を評価するために使うシステムとして、各プロセッサーが1.3ギガヘルツで動作する8個のプロセッサー構成を採用した。適切に組み合わせると、このシステムは約10ギガヘルツと同等の速さで動作する。処理すべき仕事の分配方法については、以下に論ずる。上述のように、計測データに基づいて周期構造の特性を解析する様々な方法が開発されている。ここに記載される方法は、最初のモデルが構築され光との相互作用によるその試料の予想される応答を求めるための計算が行われる一般的な手順の範疇に入る。次に、計算結果が実際の正規化された計測データに近づくまで、モデルが何度も修正される。この実施形態における方法は、たくさんの参照サンプルを造り、各々を測定し、その結果を試料と比較するために記憶させておく、今までの方法とは対照的である。この実施形態における方法はまた、たくさんの構成及び関係する光学的な応答を生成させ後で比較するために記憶するライブラリーアプローチとも異なる。この実施形態における方法は構造体の形を積み重ねられた複数の層を表すものと認識する。しかし、前もって定められ、固定された数の層に基づいて解析するのではなく、このアルゴリズムは、各モデルレベルで最適値を求めて、徐々に層を加えてゆくように設計されている。この工程は効率的に決定すべき実際の構成に近い理論的な構成を可能とする。この方法によれば、要求されるレベルの適合度を達成するのに実際に必要な最低限の数の層だけを分析する。この実施形態における方法について、図4のフローチャート及び図5から7に記載の図に関連させて説明することとする。最初のステップ102において、方形モデル50図5が構築される。一般に、このモデルは試料の特性の予想値に基づく種となる値として用いるために構築される。例えば、このモデルは、材料の屈折率、減衰係数のような情報も含まれる。この情報はパターン化されていないウエハーの領域を計測することで取得することも可能である。このモデルもまた、高さH1及び幅W1の値を持つことができる。次に、このプロセッサーは、これらの初期特性を持つ周期構造のサンプルから計測されるであろう予想光強度を計算するステップ104。この例における目的を達成するために、計測されたデータは分光反射率計から得られたものを想定している。従って、プロセッサーは計測された波長の各々に対して、マクスウェルの方程式及び厳密結合波理論を用いて、理論モデルから反射される光強度の正規化された予想計測値を決定する。一旦この計算が各波長に対してなされると、その結果は試料から得られた正規化された計測値と比較されるステップ106。この比較は、従来の最小2乗法による適合アルゴリズム、例えばLevenbergMarquardth法によりなされる。比較の結果は、モデルのパラメータ、この場合は計算開始時の高さと幅、を修正するために使われるステップ108。次いで、プロセッサーは、修正された特性の構造から各波長における反射光の予想光強度を計算するステップ110。これらの新しい値は計測値と比較され、もし必要なら、もう一度モデルを修正する。実際には、この反復処理は適合させるまでに4から8回程度繰り返す必要がある。運転員は適合度のレベル、すなわち、モデルと実際の計測値の差が、比較の結果により表されるあらかじめ定められた値以下にすべき所定の値を定義する。最適な適合結果は最も実際の周期構造に近い方形になる。次のステップは、その複雑さを増すことでモデルを修正するステップ114。より具体的には、形又は格子状外観が単純な方形から、上底の幅W1と独立した下底の幅W2を持つ台形に変更される図6の54参照。加えて、この構造は複数の、この例では3が好ましい、方形層に分割される。このモデルの修正は、多項式展開を使わず、スプライン係数を用いて行う。この修正の開始点はこの前のステップで決定した最も適合している方形である。格子状外観は、既知のキュービックスプライン、ベジエ曲線、B-スプライン、及びさらに一般化された非一様有理スプラインTheNURBSBookbyLesPieglandWaneTillerSpringer1995を含むスプラインアルゴリズムのクラスを用いて定義される。このような方法の優位性は、1曲線がコントロールポイントのセットによりコントロールさせること、及び、2多項式展開により記述するより、スプラインにより記述した形の方が、適応性があることである。B-スプラインは、のように記述される。ここで、Pjは要求される適応度に応じてスカラーにもベクトルにもなるコントロールポイントである。立方スプラインの適合パラメータの数を最低限にするために、ユーザーは、垂直方向におけるスプラインポイントの割り当てを行う様々な方法を選択できるという柔軟性を持っている。格子の倍率を0から1の間に定め、各分配点tjは0から1の間に定めると仮定し、tjをujに変換するために以下のシグモイド関数を用いる。DavidElliotJAustralianMathSocB40ppE77E1371998によるここで、c=2n/l-1及びn>max1,l/2である。この変換の効果は、n≧1のとき、スプラインポイントが両端でさらに高密度で分配されることである。このことはガウス積分においてノードがどのように分配されるかに密接にかかわってくる。また、これはさらに一般的な、構造体の頂上と底部近くでより湾曲している周期的な外観に対応している。われわれのアルゴリズムの他の特徴はどのようにシステムが薄片又は層に分割されるか分離に関係している。最も単純な方法は、各材料毎に格子を均等に分配することである。しかし、スプラインポイントをどのように分配するのかと同様に、先に説明したシグモイド関数と似ているガウス積分と同様にシステムを分離することもできる。また、曲線の曲率に従ってシステムを分離するアイデアを用いることには意味がある。この方法によれば、適合化の過程において、モデルの他の特性とともに、積極的に層の割付を変えることができる。この過程において、d=∫du|dw/du|を定義し、スプラインポイント間の各セグメントはd/nの薄片とすべきであり、ここでwは高さuの関数としての幅で、nはモデルにおける薄片の総計である。一旦開始パラメータが定義されると、プロセッサーは、計測された波長毎にこの新たな構造に対して予想される光強度を計算するステップ116。計算結果は計測結果と比較されステップ118、もし適合度が十分でなければ、モデルが修正されるステップ120。本実施の形態における方法によれば、このアルゴリズムでは、先のステップにおいて得られた値に関係なく幅と層の厚さを自由に修正できる。このアルゴリズムはまた、幅が最も高速に変化する領域を定義するためにより多くの層が用いられるような層の厚さになるように設計される。この処理は、実際の周期構造に非常に近い台形になるまで、繰り返される。一旦最適な台形が定義されると、モデルの複雑さは1以上の幅と層を含んで増加するステップ130及び図7。好ましい実施の形態においては、モデルの修正は単一の特別な幅を追加することにより行われる。層の数もまた増加する。好ましくは、各反復計算における層の数は少なくとも2Y-1ここでYは幅の数であるが2Y1を超えないものとする。次に、プロセッサーは、各計測された波長においてこの新たな構造に対して予想される光強度を計算するステップ134。計算結果は計測結果と比較されステップ136、もし適合度が十分でなければ、モデルが修正されるステップ140。この処理は選定された数の幅と層を持つモデルがデータと最も適合するまで、相互的に繰り返される。もしこの構造が全体的にあらかじめ定められた適合レベルに合致するならば、この処理は完了し、このモデルは実際の周期構造に適切に適合するステップ142。もしそうでなければ、追加の幅と層を持つ新たなモデルを作るため図7の56参照プロセッサーは処理を経路144に沿って折り返す。初期の実施では、適切に構造の特徴を明確にするために必要とする幅と層の数の平均は、幅については約7から9で層については13から17であった。このように幅と層を追加してゆくことにより、多くの壁を持つ形状を分析することができる。以上に説明したように、本実施の形態における方法の1つの特徴は、理論的な層の密度と厚さを各繰り返し計算において変化させることができる点である。調査中の周期構造には実際の層が含まれることは特筆されるべきである。もしそうであるなら、これらの物理的な層は、一歩進んだ定義の境界条件として或いはモデルを拘束する条件として使うことができる。この計算において、試料の応答を決定するために入射光が複合していることが必要となる。幅と層の数が増大するにつれて、計算を行うのに必要とする時間も劇的に増大する。そこで、本発明の第2の特徴は、処理タスクは並列プロセッサーシステムに分配されることである。好ましい実施の形態において、8台のプロセッサー図3のうち1つがマスタープロセッサー32を構成し、の仮の7台のプロセッサーがスレーブ34となる。マスタープロセッサーは全体的な分析を制御し,機能の一部をスレーブプロセッサーに分配する。上述で注記したように、計算における最も時間を消費する部分は、異なった計測波長又は入射角の各々においてモデルの光学的応答を決定するところである。これらの理論的な計算結果と計測された信号との比較及びモデルの修正は比較的早く処理される。従って、本発明の好ましい実施の形態において、マスタープロセッサーは理論データの計算図4におけるステップ104、110、116及び134で示されたような計算をスレーブプロセッサーに分配する責務を負う。好ましい実施の形態においては、マスタープロセッサーはこのような計算に寄与することもある。計算時間の大幅な削減は仕事の負荷が公平に分配されたとき達成することができる。一様性を達成するための好ましい方法は、波長又は入射角の情報を連続して横断的にプロセッサーに配分することである。このようにして、最初のスレーブプロセッサー8台のプロセッサーシステムにおいては最初の最短の波長及び、9番目、17番目、n8番目の波長に対する計算の責務を負う。第2のスレーブプロセッサーは2番目次に短い波長及び、10番目、18番目、の波長に対して責務を負う。この方法は分光測光法及び分光偏光解析法の両方に用いることができる。同様の方法が複数の入射各の計測に用いることができ、第1番目、8番目、17番目に計測された角度は第1のスレーブプロセッサーにより計算され、計算される。一旦各波長で又は入射角で計算がなされると、マスタープロセッサーは、各波長における計算結果をそれに対応する波長の正規化された計測値と比較する。この差は、計算結果の適合性の程度であり更なる反復計算が必要かどうかの決定に用いられる。上述のようにして、モデルにおける各反復計算に必要な計算が再びスレーブプロセッサーに分配される。本発明について、好ましい実施の形態に関連して説明したが、これに基づきいわゆる当業者は、付加的な特許請求の範囲に示したような発明の範囲と精神を逸脱することなく様々な修正や変更を加えることができるであろう。例えば、ここに記載した発明は、データを収集するために用いる特定のスキャタロメータによる方法に具体的に依存するものではない。データは分光反射率計又は分光偏光計により取得することができる。分光反射率計は、試料に対する通常の入射光又は軸のずれた入射光のいずれかの探査用光線からデータを得ることができることは、特筆すべきことである。同様に、分光偏光計は、試料に対する通常の入射光又は軸のずれた入射光のいずれかの探査用光線からデータを得ることができる。データは、様々な角度で入射した光入射装置からも得ることができる。米国特許出願No09818703に特筆されているように、出願人は同時に複数の入射角で照射する適用可能な装置を開発している。受託者の同時に複数の入射角で照射する装置の詳細な説明は、米国特許No4999014;5042951;5181080;5412473及び5596411に見出すことができ、これらはすべて参考としてここに組み入れられるものとする。2以上の装置からのデータを分析におけるあいまいさを低減するために結合することができることは、了解されるべきである。このような追加のデータは上記で論じた回帰分析においても結合することができる。米国特許No5889593もまた参考として組み込まれる。この特許において、周期構造をほぼカバーする大きなスポットを形成するためにコヒーレントな光の束を分割する光画像配列を含む発明が提案されている。"