KR102362670B1 - 계측 타깃 정보 내용 향상 - Google Patents
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Abstract
잡음을 감소시키고 측정 정확도를 향상시키는 계측 타깃 설계, 설계 방법 및 측정 방법이 제공된다. 개시된 타깃은 측정 방향에 직교하는 부가의 주기적 구조를 포함하며, 이 측정 방향을 따라 주어진 타깃 구조체는 주기적이다. 예를 들어, 이미징 타깃 또는 산란측정법 타깃에서 각각의 측정 방향을 따라 있는 2개 이상의 주기적 구조에 부가하여, 직교 방향에서의 부가 정보를 제공하고, 잡음을 감소시키는 데 사용될 수 있으며, 정확도를 향상시키고, 정확도를 더욱 향상시키기 위해 머신 러닝 알고리즘의 적용을 가능하게 하는 제3 직교 주기적 구조가 도입될 수 있다. 직교 주기적 구조에 대해 슬라이스 단위로(slice-wise) 신호가 분석될 수 있으며, 이는 이미징 타깃 및 산란측정법 타깃 둘 다에 프로세스 호환 방식으로 통합될 수 있다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은, 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 포함되는, 2017년 12월 12일자로 출원된 미국 가특허 출원 제62/597,900호의 이익을 주장한다.
기술 분야
본 발명은 반도체 계측 분야에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 타깃 설계 및 측정 방법에 관한 것이다.
반도체 계측은 필드 공액면(field conjugate plane)(예를 들어, 이미징) 또는 동공 공액면(pupil conjugate plane)(예를 들어, 산란측정법)에서의 광학 기반 방법은 물론, 주사 전자 현미경(SEM) 방법과 같은 몇몇 필드 이미징 기술을 포함한다. 전통적으로, 이러한 계측을 위한 타깃을 설계할 때, 목표는 측정 동안 잡음을 평균화하기 위해 타깃에 걸쳐 신호를 균일하게 만드는 것이다. 이 방법에서는, 계측 품질을 개선시킬 수 있는 일부 정보가 필터링 제거된다.
더 많은 정보를 추출하기 위해 다수의 타깃들의 측정들 및/또는 동일한 타깃에 대한 다수의 측정 조건들의 측정들을 사용하는 것이, 예를 들어, 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 포함되는, 미국 특허 제8,913,237호에서 제안되었다. 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 포함되는, 미국 특허 출원 제15/442,111호에서, 예를 들어, (광학 계측에서 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있는) 광의 위상을 수정함으로써, 현재의 계측 측정에 대한 관심 파라미터들을 갖지 않는 리소그래피 단계들에서의 패턴들을 설계하는 것이 제안되었다. 제안된 위상 변조는 위에서 논의된 바와 동일한 균일성 제약을 받았다.
이하는 본 발명의 초기 이해를 제공하는 간략화된 요약이다. 이 요약이 반드시 주요 요소들을 식별해주지도 않고 본 발명의 범위를 제한하지도 않으며, 이하의 설명에 대한 서문으로서 역할할 뿐이다.
본 발명의 일 양태는 적어도 하나의 측정 방향으로 - 각각의 측정 방향에 직교하는 제3 주기적 구조에 대해 직교 방향으로 - 적어도 2개의 주기적 구조를 포함하는 계측 타깃을 측정하는 단계를 포함하는 계측 측정 방법을 제공한다.
본 발명의 이러한, 부가의, 및/또는 다른 양태들 및/또는 장점들은 이하의 상세한 설명에 기재되고; 어쩌면 상세한 설명으로부터 추론가능하며; 그리고/또는 본 발명의 실시에 의해 알 수 있다.
본 발명의 실시예들의 더 나은 이해를 위해 그리고 본 발명이 어떻게 실시될 수 있는지를 보여주기 위해, 첨부 도면들이, 순전히 예로서, 이제 참조될 것이며, 도면 전반에 걸쳐 비슷한 번호들은 대응하는 요소들 또는 섹션들을 표기한다.
첨부 도면들에서:
도 1은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 타깃들, 이들로부터 도출되는 신호들 및 이들의 용도들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 2는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 이미징 계측 타깃들의 일 예의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 신호 슬라이스들의 도출을 개략적으로 예시하고 신호 슬라이스들을 사용하여 측정들을 조정하기 위한 개략적인 예를 제공한다.
도 4는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 산란측정법 계측 타깃들의 하나의 셀에 대한 예들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 대응하는 신호들과 함께, 대칭 산란측정법 계측 타깃들 및 비대칭 산란측정법 계측 타깃들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 6은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 타깃들의 주기적 구조들에 대한 프로세스 호환 설계들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 7은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 방법을 예시하는 상위 레벨 플로차트이다.
도 8a는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 시스템의 상위 레벨 개략적 예시를 예시한다.
도 8b는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 시스템의 광학 계측 서브시스템의 상위 레벨 개략적 예시를 예시한다.
도 8c는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 시스템의 입자 빔 계측 서브시스템의 상위 레벨 개략적 예시를 예시한다.
첨부 도면들에서:
도 1은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 타깃들, 이들로부터 도출되는 신호들 및 이들의 용도들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 2는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 이미징 계측 타깃들의 일 예의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 신호 슬라이스들의 도출을 개략적으로 예시하고 신호 슬라이스들을 사용하여 측정들을 조정하기 위한 개략적인 예를 제공한다.
도 4는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 산란측정법 계측 타깃들의 하나의 셀에 대한 예들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 대응하는 신호들과 함께, 대칭 산란측정법 계측 타깃들 및 비대칭 산란측정법 계측 타깃들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 6은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 타깃들의 주기적 구조들에 대한 프로세스 호환 설계들의 상위 레벨 개략적 예시이다.
도 7은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 방법을 예시하는 상위 레벨 플로차트이다.
도 8a는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 시스템의 상위 레벨 개략적 예시를 예시한다.
도 8b는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 시스템의 광학 계측 서브시스템의 상위 레벨 개략적 예시를 예시한다.
도 8c는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 시스템의 입자 빔 계측 서브시스템의 상위 레벨 개략적 예시를 예시한다.
이하의 설명에서, 본 발명의 다양한 양태들이 설명된다. 설명을 위해, 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위해 특정 구성들 및 세부사항들이 기재된다. 그렇지만, 본 발명이 본 명세서에서 제시된 특정 세부사항들을 사용함이 없이 실시될 수 있음이 본 기술분야의 통상의 기술자에게 또한 명백할 것이다. 게다가, 본 발명을 불명료하게 하지 않기 위해 널리 알려진 특징들은 생략되거나 간략화되었을 수 있다. 도면들을 구체적으로 참조하면, 도시된 세부사항들이 단지 예로서 그리고 본 발명에 대한 예시적인 논의를 위한 것이고, 본 발명의 원리들 및 개념적 양태들에 대한 가장 유용하고 쉽게 이해되는 설명인 것으로 여겨지는 것을 제공하기 위해 제시된다는 점이 강조된다. 이 점에서, 본 발명의 기본적인 이해를 위해 필요한 것보다 더 상세하게 본 발명의 구조적 세부사항들을 보여주려는 시도는 없으며, 도면들에 대해 취해진 설명은 본 발명의 몇몇 형태들이 실제로 어떻게 구체화될 수 있는지를 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백하게 해준다.
본 발명의 적어도 일 실시예를 상세히 설명하기 전에, 본 발명이 그의 적용에서 이하의 설명에 기재되거나 도면들에 예시된 컴포넌트들의 구성 및 배열의 세부사항들로 제한되지 않음이 이해되어야 한다. 본 발명은 다양한 방식들로 실시되거나 수행될 수 있는 다른 실시예들에는 물론 개시된 실시예들의 조합들에 적용가능하다. 또한, 본 명세서에서 이용된 어구 및 용어가 설명을 위한 것이며 제한적인 것으로 간주되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다.
달리 구체적으로 언급하지 않는 한, 이하의 논의로부터 명백한 바와 같이, 본 명세서 전반에 걸쳐, "프로세싱(processing)", "컴퓨팅(computing)", "계산(calculating)", "결정(determining)", "향상(enhancing)", 또는 "도출(deriving)" 또는 이와 유사한 것과 같은 용어들을 이용하는 논의가, 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내에서, 전자적 양과 같은, 물리적 양으로 표현된 데이터를, 컴퓨터 시스템의 메모리 또는 레지스터 또는 다른 그러한 정보 저장, 전송 또는 디스플레이 디바이스들 내에서 물리적 양으로 유사하게 표현되는 다른 데이터로 조작 및/또는 변환하는 컴퓨터 또는 컴퓨팅 시스템, 또는 유사한 전자 컴퓨팅 디바이스의 액션 및 프로세스를 지칭한다는 것이 이해된다. 특정 실시예들에서, 조명 기술은 가시 범위 내의 전자기 방사선, x 선과 같은 자외선 또는 심지어 더 짧은 파의 방사선, 및 어쩌면 심지어 입자 빔을 포함할 수 있다.
잡음을 감소시키고 측정 정확도를 향상시키는 계측 타깃 설계, 설계 방법 및 측정 방법이 제공된다. 개시된 타깃은 측정 방향에 직교하는 부가의 주기적 구조를 포함하며, 이 측정 방향을 따라 주어진 타깃 구조체는 주기적이다. 예를 들어, 이미징 타깃 또는 산란측정법 타깃에서 각각의 측정 방향을 따르는 2개 이상의 주기적 구조에 부가하여, 직교 방향에서의 부가 정보를 제공하고, 잡음을 감소시키는 데 사용될 수 있으며, 정확도를 향상시키고, 정확도를 더욱 향상시키기 위해 머신 러닝 알고리즘의 적용을 가능하게 하는 제3 직교 주기적 구조가 도입될 수 있다. 이미징 타깃 및 산란측정법 타깃 둘 다에 프로세스 호환 방식으로 통합될 수 있는, 직교 주기적 구조에 대해 슬라이스 단위로(slice-wise) 신호가 분석될 수 있다.
유리하게는, 개시된 타깃 및 방법은 격자 비대칭과 오버레이 사이의 상관관계를 깨뜨려 정확도를 감소시키는, 종래 기술의 계측 어려움을 극복한다. 개시된 타깃 설계의 유도된 지정된 공간적 변동은 잡음 필터링을 개선시키는 데 도움이 되고, 부가 정보는 측정 정확도 및 프로세스 강건성(robustness)을 더욱 개선시키기 위해 이론적 모델에 기초하여 해석될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 타깃들(100), 이들로부터 도출되는 신호들(102) 및 이들의 용도들의 상위 레벨 개략적 예시이다. 타깃 용도들은 도 7에 예시된 방법(200)에서 추가로 설명된다.
계측 타깃들(100)은, 적어도 하나의 측정 방향(도 1에서 "X"로 표시됨)을 따르는는 적어도 2개의 주기적 구조(110, 120)에 부가하여, 각각의 측정 방향 "X"에 직교(도 1에서 "Y"로 표시됨)하는 하나 이상의 제3 주기적 구조(130)를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 주기적 구조(130)는 측정 방향 X에 대해 일정 각도로 설정될 수 있으며, 예를 들어, 측정 방향 X에 대해 90°와 상이한 각도, 예를 들어, 45°, 또는 어쩌면 10°, 20°, 30°, 50°, 60°, 70°, 80° 중 임의의 것 또는 중간 값들로 경사질 수 있다. 특정 실시예들에서, 계측 타깃들(100)은, 예를 들어, 적어도 2개의 주기적 구조 쌍 - 적어도 하나의 주기적 구조 쌍이 2개의 측정 방향 각각을 따름 - 을 갖는 이미징 타깃들로서 그리고/또는, 예를 들어, 적어도 2개의 주기적 구조 쌍 - 하나가 다른 것 위에 있거나 각각의 측정 방향을 따라 나란히 있음 - 을 갖는 산란측정법 타깃들로서 구성될 수 있으며, 각각의 쌍의 주기적 구조들은 반대의 의도적인 오프셋을 갖는다. 이미징 타깃의 예는 부가의 주기적 구조들(130)에 의해 본 명세서에서 개시된 바와 같이 수정된, AIM(advanced imaging metrology) 타깃을 포함한다. 예를 들어, 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 포함되는, 미국 특허 제7,068,833호 및 제9,709,903호에 개시된 AIM 타깃은 본 명세서에서 개시된 바와 같이 타깃(100)의 예를 산출하도록 수정될 수 있다.
계층화된 스택에서의 제3 주기적 구조(130)의 위치 및 층들(110, 120, 130)의 순서와 관련하여 도출될 수 있는, 제3 주기적 구조(들)(130)와 관련한 주기적 구조들(110, 120) 중 하나로부터의 신호들(102)은, 예를 들어, 제3 주기적 구조(들)(130)에 의해 규정되는 슬라이스들(104)과 관련한 신호들(102)의 슬라이스 단위 분석을 가능하게 함으로써, 아래에서 설명되는 바와 같이, 주기적 구조들(110, 120)의 각자의 주기적 구조와 연관된 잡음을 감소시키기 위해 그리고/또는 주기적 구조들(110, 120)에 관한 계측 측정들의 정확도를 개선시키기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 잡음을 감소시키거나 정확도를 개선시키기 위해 슬라이스들(104)의 신호 성분들이 평균화(136)될 수 있고(아래에서, 방법(200)의 스테이지(230)를 또한 참조), 그리고/또는, 단일 측정(138) 내에서 및/또는, 예를 들어, 아래에 상세히 설명되는 바와 같이, 상이한 타깃들, 웨이퍼들, 로트들 및/또는 배치들(batches)에 관련된, 상이한 측정들(139)과 관련하여 측정을 위한 슬라이스들(104)의 신호 성분들이 선택(137)될 수 있다.
제3 주기적 구조(들)(130)는 다양한 방식으로, 예를 들어, 단일 피치 및 단일 CD(critical dimension)를 갖도록, 가변적인 CD를 갖도록, 주기적 구조들(110, 120)과 관련한 불균일한 공간 범위를 갖고 하나 이상의 프로세스 층에 위치되도록, 그리고, 아래에서 나타내는 바와 같은, 하나 이상의 프로세스 단계를 수반하도록 구성될 수 있다.
개시된 타깃 구성들은, 예컨대, 나란히 위치되는 주기적 구조들(110, 120) 및/또는 적어도 부분적으로 서로의 위에 위치되는 주기적 구조들(110, 120)과 관련하여, 상이한 구성으로, 이미징 타깃들(100A)에 및/또는 산란측정법 타깃들(100B)에 적용될 수 있다. 제3 주기적 구조(들)(130)의 범위는 주기적 구조들(110, 120) 중 하나 또는 둘 다 및/또는 이들의 일부들에 걸쳐 있을 수 있다.
특정 실시예들에서, 개시된 타깃들(100)은, 이하에서 개시되는 바와 같이, 신호대 잡음비, 계측 정확도 및/또는 프로세스 변동들에 대한 계측 강건성(robustness)을 개선시키고, 광학 이미징, 광학 산란측정법(필드 공액면 및 동공 공액면 중 어느 하나를 사용함) 및 전자빔을 사용한 이미징에 적용가능하다. (필드면 및 동공면 둘 다에서의) 이미징 계측 및 산란측정법 계측에서는 물론, 전자 빔 이미징에서 적용하기 위한 예들이 제공된다.
특정 실시예들에서, 신호대 잡음비 개선은, 이미징 계측을 비제한적인 예로서 사용하여, 다음과 같은 방식으로 달성될 수 있다. 방향 "X"로 주기적 구조들(110, 120)을 포함하는 이미징 오버레이 타깃들에서의 (필드 공액) 위치의 함수인 격자 신호는 수학식 1에 의해 근사화될 수 있고, 
는 격자 방향 X를 따른 주기 신호를 나타내고, 
이며, 
는 주기적 구조들(110, 120)의 피치이고, 
는 타깃에 걸친 변동들을 나타낸다.
수학식 1에서 
로 표시된 이러한 변동들은 잡음으로 간주되며, 따라서, 종래 기술에서, 예를 들어, y 방향에서 신호를 평균화하는 것에 의해, 보통 평균화된다.
특정 실시예들에서, 하나 이상의 부가의("제3") 주기적 구조(들)(130)는 이 주기적 구조(들)(130)와 관련하여 층들(110, 120) 중 하나(또는 그 이상)를 측정함으로써 신호대 잡음비를 개선시키기 위해 별개의 리소그래피 단계에서 도입된다. 부가의("제3") 주기적 구조(들)(130)는 잡음 감소를 위해(예를 들어, 계측 알고리즘의 잡음 감소 단계에서) 사용될 수 있는 
으로 표시된 함수를 사용하여, 예를 들어, 원시 신호(수학식 1에 의해 기술됨)를 알려진 
과 비교하거나 그에 피팅하는 것 및 그에 의해 기술되는 신호의 부분만을 유지하는 것에 의해 설명될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 이미징 계측 타깃(100A)의 일 예의 상위 레벨 개략적 예시이다. 도 2는 단일 타깃 셀들 내의 도입된 층(130)을 갖는 타깃 층(101)(층 재료(90) 내의 "이전" 타깃 구조체(120)) 및 타깃 층(103)("현재")의 측면도들(단면도들) 및 평면도들은 물론, 각각의 측정 방향으로 2개씩, 4개의 셀을 포함하는 전체 타깃(100A)의 평면도를 개략적으로 예시한다. 예시된 예에서, 
에 의해 특징지어지는 부가의 층(130)은 주기적 구조들(110, 120)의 측정 방향 "X"에 직교하는 방향 "Y"를 따른 주기적 구조를 포함한다. 전체 타깃(100A)에서, 2개의 셀은 측정 방향 "X"를 갖는 반면, 2개의 다른 셀은 직교 방향에서의 측정을 위해 사용된다(이에 대해 주기적 구조들(110, 120)은 측정 방향 "Y"에 있는 반면, 부가의 주기적 구조(130)는 방향 "Y"에 직교하고 방향 "X"로 주기적이다).
특정 실시예들에서, 신호 프로세싱은, 수학식 2에 표현된 바와 같이, 임의의 주어진 위치 x 0 에 대한 직교 방향(예를 들어, "Y")에서의 신호를 푸리에 급수(또는 임의의 다른 주기 함수)에 피팅하고, 모델링된 부분만을 유지하는 것에 의해 수행될 수 있으며, 
는 (부가된 주기적 구조(130)의) Y 방향을 따른 주기성을 나타내고 
은 피팅 파라미터(fit parameter)를 나타낸다.
특정 실시예들에서, 데이터 프로세싱은, 예를 들어, 평균화 이후에 신호를 피팅하는 것에 의해, 또는 평균화 자체를 사용하여 잡음 감소 데이터를 제공하는 것에 의해 잡음 평균화 단계를 단순화하기 위해, 수학식 3에 표현된 바와 같이, 동일한 신호를 갖는 모든 신호 슬라이스들을 평균화하는 것을 포함할 수 있다.
특정 실시예들에서, 이미징 계측을 비제한적인 예로서 사용하여, 개선된 계측 정확도가 다음의 방식으로 달성될 수 있다.
신호의 슬라이스들(104)을 제공하고 대응하는 계산 기술들을 슬라이스들에 적용하는 것에 의해 콘트라스트를 향상시키고 그리고/또는 부정확도를 감소시키기 위해 부가의("제3") 주기적 구조(들)(130)가 추가로 사용될 수 있다. 도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 신호 슬라이스들(104)의 도출을 개략적으로 예시하고 신호 슬라이스들(104)을 사용하여 측정들을 조정하기 위한 개략적인 예를 제공한다. 예를 들어, 슬라이스들(104)은 주기적 구조(130)의 하나 이상의 요소(132)와 관련하여, 예를 들어, 요소들의 주변의 일부와 함께 또는 요소들의 주변의 일부 없이, 하나 이상의 요소(132)에 관련된 신호를 포함하도록 규정될 수 있고, 주기적 구조들(110, 120) 중 어느 하나와 관련하여 규정될 수 있다.
오버레이 측정의 물리학으로 인해, 콘트라스트 및 부정확도와 같은 측정 특성들은 스택 특성들 및 측정 조건들의 정확한 조합에 의존한다. 예를 들어, 단일 비대칭 소스의 존재 시에, 측정된 격자 중심은 수학식 4에서와 같이 표현될 수 있고, 항 stack 및 measurement는, 제각기, 특정 스택 파라미터들 및 측정 조건들을 나타내고; 
는 기하학적 중심을 나타내며(기하학적 모호성을 무시함); 
는 비대칭성 진폭(예를 들어 - 도 단위의, 측벽각 비대칭성(SWA))을 나타내고 
는, 예를 들어, SWA 예에 대해 nm/도의 단위로, 유도된 부정확도를 표현하는, 특정 측정 조건들 및 스택 하에서의 이 비대칭성에 대한 계측 응답을 나타낸다.
부가의("제3") 주기적 구조(들)(130)를 갖는 타깃들(100)은 (예를 들어, 주기적 구조(들)(130)의 요소들에 대응하는) 상이한 y 값들을 갖는 슬라이스들(104)로 분할될 수 있다. 각각의 슬라이스(104)의 중심은, 예를 들어, 수학식 4 및 각각의 슬라이스(104)에 대해 상기 수학식 2로부터의 신호에 대한 표현식을 사용하여 수학식 5에 표현된 바와 같이 독립적으로 계산될 수 있다(
는 피팅 파라미터들을 나타냄).
본 발명자들은 대칭 타깃들(비대칭성이 없음)에서는 상이한 슬라이스들의 중심들이 동일하고, 비대칭 타깃들(일부 비대칭성을 가짐)에서는 슬라이스들에서의 유도된 변동이 비대칭성 진폭에 비례할 수 있다는 점에 주목한다. 더욱이, 슬라이스 중심(수학식 5에 의해 표현됨)의 변동 및 콘트라스트(수학식 3으로부터 도출됨)의 변동 둘 다는 y에 의존하기 때문에, 
대 
를 플로팅하는 것은, 도 3b에 보여진 바와 같이, 최적의 정확도에 관한 정보를 제공할 수 있다. 도 3b는 신호 슬라이스들(104)을 사용하여 측정들을 조정하기 위한 개략적 예를 예시하고, 이 플롯은 2개의 측정 조건(예를 들어, 상이한 파장들, 상이한 웨이퍼들, 상이한 초점 위치들 등) 하에서, 슬라이스들(104)의 기하학적 중심의 부정확도
를 콘트라스트(I)에 관련시킨다. 도 3b에 개략적으로 예시된 바와 같이, 상이한 슬라이스들(104)은 이들로부터 도출되는 측정 품질이 변하며, 다른 것보다 더 나은 측정들을 제공하는 슬라이스들(104)(예를 들어, 최소 부정확도 및 최대 콘트라스트를 갖는, 최적으로 표시된 슬라이스들(104))을 식별하고 슬라이스 선택을 사용하여 측정들을 최적화하는 것이 가능하다. 측정들을 제공하기 위해 하나의 슬라이스(104) 또는 몇 개의 슬라이스(104) 중 어느 하나가 선택될 수 있다. 더욱이, 부정확도와 콘트라스트 사이의 명확한 관계는, 파장, 초점 위치, 웨이퍼 등과 같은, 다양한 측정 파라미터들 하에서 개시된 최적화가 실현가능하다는 것을 추가로 나타낸다.
예를 들어, 측정 파라미터들 각각의 초점 의존성 또는 특정 고조파 성분들로부터 부가 정보가 추출될 수 있다. 수학식 2의 용어에서, 고조파 성분들은 
와 
의 조합들에 의해 제공된다. 예를 들어, 슬라이스 신호들의 개시된 분석을 사용하여 초점이 교정될 수 있다. 최적화는, 도 3b에 예시된 바와 같이, 다차원일 수 있으며, 예를 들어, 부정확도 파라미터 및 콘트라스트 파라미터에 부가하여, 초점 또는 다른 파라미터들이 또한 이들에 대한 슬라이스 관련 측정들의 의존성을 도출하는 데 사용될 수 있다.
특정 실시예들에서, 머신 러닝 알고리즘들이 타깃들(100)로부터 도출되는 신호들에 적용되어 종래 기술의 타깃들과 관련하여 그에 의해 제공되는 부가 정보를 이용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘들은, 미래 신호들을 분석하는 것, 신경 네트워크들, 선형 회귀 또는 다른 기술들을 적용하는 것, 학습 알고리즘들을 적용하는 것 등을 위한 기초를 도출하기 위해, 예를 들어, PCA(Principal Component Analysis), 푸리에 분석 또는 다른 접근법들과 같은 다양한 알고리즘적 접근법들이 적용될 수 있는 2차원 신호를 (종래 기술의 1차원 커널 대신에) 도출하기 위해 예컨대 y 축을 따라 평균화함으로써, 정확도를 개선시키고 그리고/또는 잡음을 감소시키는 데 사용될 수 있다.
본 발명자들은 타깃 주기적 구조들(110, 120)에 직교하는 주기적 구조(들)(130)를 사용하는 것이, 수학식 5에 예시된 바와 같이, 주기적 구조들(110, 120)에 대한 비대칭적 프로세스 효과로부터 주기적 구조(130)에 대한 비대칭적 프로세스 효과를 분리시키는 것을 제공한다는 것에 주목한다.
특정 실시예들에서, 예를 들어, 정확도를 개선시키기 위해 및/또는 프로세스 변동들에 대한 계측 강건성을 향상시키기 위해, 최적의 슬라이스는, 예를 들어, 타깃, 다이, 웨이퍼, 로트 또는 배치별로 도출될 수 있다. 대응하는 신호들이 최적의 신호에 근접하지만 스택 특성들의 작은 변동들로 인해 약간 수정될 때, 상이한 슬라이스들에 관련된 신호들은 최적의 슬라이스의 신호에 대한 섭동으로서 간주될 수 있다. 공칭 스택에 대한 레시피 셋업 동안 최적의 슬라이스가 발견 또는 선택될 수 있다. 상이한 웨이퍼들의 측정 동안, 스택 특성들은 타깃 내의 최적의 슬라이스 위치를 변화시키고 이에 영향을 줄 수 있으며, 예를 들어, 새로운 최적의 슬라이스는 주기적 구조(130)와 관련하여 상이한 y 값을 가질 수 있다. 이러한 위치 변화는 최적의 슬라이스의 계측 특성들과 다른 슬라이스들의 계측 특성들 사이의 관계를 고찰함으로써 식별될 수 있다. 변동이 작다고 가정되기 때문에, 슬라이스들의 측정들의 점진적으로 변화하는 콘트라스트 및 부정확도에서 도 3b에 보여진 바와 같이 그리고 위에서 설명된 바와 같이, 새로운 최적의 슬라이스는 다른 슬라이스들과 관련하여 유사한 계측 특성들을 가질 수 있다. 특정 실시예들에서, 단일 슬라이스로부터의 값(들)을 사용하는 것을 회피하여 이에 의해 연관된 잡음을 감소시키기 위해 2개 이상의 다차원 곡선이 피팅되거나 보간될 수 있다. 특정 실시예들에서, 산란측정법 계측을 비제한적인 예로서 사용하여, 아래에 개시된 바와 같이 추가의 신호대 잡음비 개선이 달성될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 산란측정법 계측 타깃(100B)의 하나의 셀에 대한 예들의 상위 레벨 개략적 예시이다. 산란측정법 계측 타깃(100B)의 제2 셀은 예시된 셀과 유사하게 설계될 수 있고, 주기적 구조들 사이에 상이한 의도된 오프셋(예를 들어, 2개의 셀에 대한 +f0 및 -f0)을 가질 수 있다. 도 4는 (평행한 및 오버랩하는) 주기적 구조들(110, 120) 및 도입된 부가의 층(130)의 격자 위 격자(grating-over-grating) 구성을 갖는 타깃(100)의 셀의 측면도(단면도) 및 평면도는 물론, 타깃(100B)에서의 부가의 층(130)의 배열이 상이한, 전체 타깃 설계(100B)의 6가지 옵션의 평면도를 개략적으로 예시한다. 전체 타깃(100B)은 측정 방향별로 반대 오프셋(아래 참조)을 갖는 2개의 셀을 포함할 수 있고, 구조체들(110, 120 및 130)의 주기성 방향들에서의 대응하는 변화들을 갖는 하나 또는 2개의 측정 방향을 포함할 수 있다.
산란측정법의 특정 실시예들에서, 필드 공액면에서의 수집된 신호는 타깃(100B)으로부터 회절되는 방사선의 +제1 회절 차수 또는 -제1 회절 차수 중 어느 하나로 구성된다. 신호들을 반대 순서의 매칭된 위치들로부터의 각자의 신호들과 쌍을 이루게 하는 것에 의해 오버레이와 같은 계측 메트릭이 계산될 수 있다. 타깃(100B)에서의 제3 수직 주기적 구조(130)의 도입은 (유효 스택이 수정됨에 따라) 원시 회절 신호의 수정을 야기하며, 수학식 6에 표현된 바와 같이 기술될 수 있고, Δ는 2개의 평행한 격자(주기적 구조(110, 120)) 사이의 x 오프셋을 나타내고, 
는, 제각기, +/- 제1 회절 차수의 평균 신호를 나타내며, 
는 부가의 구조(주기적 구조(130))에 의해 유도되는 분산을 기술한다.
측정 방향 X와 직교하는 방향 Y를 따라 피치 
로 주기적인, 주기적 구조(130)의 경우, 신호는 주기적이고, 수학식 7에서와 같이 표현될 수 있다.
오버레이(OVL)는 
의 서로에 대한 대응하는 타깃 요소(예를 들어, 격자 바)의 유도된 오프셋을 갖는 2개의 타깃 셀의 신호 측정을 사용하여 계산될 수 있다. 
로 표시되는 OVL은, 예를 들어, 선형 근사를 사용하여, 캡처된 이미지 내의 각각의 픽셀에 대해 수학식 8로부터 도출될 수 있다.
수학식 9는 수학식 8에서의 수학식 6의 사용을 예시하며, 여기서 OVL은 x 좌표에 의존하지 않고, 수학식 10은 수학식 9의 단순화된 표현을 제공한다.
수학식 10은 픽셀들이 적절하게 쌍을 이루는 경우, (상이한 타깃들이 상이한 원시 신호들을 가질 수 있는 것처럼) 각각의 픽셀 쌍이 독립적으로 정규화되기 때문에, 결과적인 OVL이 직교 방향으로 있는 부가의 층(들)(130)에 의해 영향받지 않아야 한다는 것을 예시한다.
본 발명자들은 더욱이 부가의 층(들)(130)이 좌표 교정(카메라 축 대 빔 축)을 위한 새로운 방법을 도출하기 위해 사용될 수 있다는 것에 추가로 주목한다. 예를 들어, 계측 시스템에서의 광 경로들에 관련된 다양한 파라미터들이 주기적 구조(들)(130)로부터의 신호를 분석하는 것으로부터 도출될 수 있으며, 예를 들어, 필터 크기 교정은 가능한 광학 수차 또는 주기적 효과를 보상하기 위해 이러한 측정들을 사용하여 수행될 수 있다. 어쩌면, 슬라이스 신호 분석이 광학 경로 교정을 위해 적용될 수 있다.
도 4로 돌아가서, 부가의 "제3" 주기적 구조(130)에 대한 다양한 설계들은, 단조적으로 변하는 CD(옵션 1로 표시됨), 균일한 CD(옵션 2로 표시됨), 주기적으로 변하는 CD(옵션 3으로 표시됨), X 방향으로의 전체 확장 및 Y 방향으로의 부분 확장(옵션 4로 표시됨), X 방향 및 Y 방향 둘 다에서의 부분 확장(옵션 5로서 표시됨) 및 상이한 X 범위 및 Y 범위에서의 상이한 CD들(옵션 6으로 표시됨)과 같은, 이러한 옵션들 중 임의의 것의 상이한 공간 범위들, 또는 이러한 옵션들의 임의의 조합과 같은, 비제한적인 방식으로 제시된다. 주기적 구조(들)(130)의 확장 및 파라미터들에 따라 측정들 및 대응하는 알고리즘들이 적응될 수 있다. 특정 실시예들에서, 부가의 "제3" 주기적 구조(들)(130)는 측정 방향과 직교하지 않는 방향으로 주기적일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 대응하는 신호들과 함께, 대칭 산란측정법 계측 타깃들 및 비대칭 산란측정법 계측 타깃들(100B)의 상위 레벨 개략적 예시이다. 도 5는 대칭 산란측정법 타깃 및 비대칭 산란측정법 타깃(100B)에 대응하는 측면도(단면도), 평면도 및 필드 OVL 신호를 제공하며, 후자는 비대칭성에 대한 비제한적인 예로서 SWA(115)를 나타내고 있다. 신호는 대칭의 경우에는 수학식 10에 대응하고 비대칭의 경우에는 수학식 4에 대응한다.
수학식 10이 이상적인 대칭 타깃(100B)에 대해 유효하다는 것에 유의한다. 비대칭성이 존재하는 경우에, 도 5에 개략적으로 예시된 바와 같이, (대칭 타깃(100B)에 대한 OVL(135A) 이외의) OVL(135B)은 공간 의존성을 가지는데, 그 이유는 부정확도가, 수학식 4에 표현된 바와 같이, 스택 특성에 의존하기 때문이다. 그에 따라, 이미징 타깃(100A)에 관해 위에서 개시된 신호대 잡음비, 측정 정확도 및 프로세스 강건성을 개선시키기 위한 방법은 산란측정법 타깃(100B)에 유사하게 적용가능하다.
산란측정법의 특정 실시예들에서, 수집된 신호는 동공 공액면에 있으며 공간 정보는 컨볼루션된다(convoluted). 특정 실시예들에서, 위에서 논의된 바와 유사한 정보가 타깃(100B) 내의 몇몇 상이한 위치들에서 신호를 측정하고, 다수의 측정들로부터 향상된 정확도로 계측 메트릭(예를 들어, 오버레이)을 추출하는 것에 의해 복구될 수 있다. 예를 들어, 동공 산란측정법에서, 하나 이상의 슬라이스(들)(104)(또는 주기적 구조(130))에 관련된 다수의 신호는 필드면에서의 다수의 위치들과 관련하여 웨이퍼의 다수의 측정들을 수행하는 것에 의해 도출될 수 있다.
대안적으로 또는 상보적으로, 직교 주기적 구조(130)로부터의 정보는, 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 포함되는, 미국 특허 출원 제15/159,009호에 교시된 바와 같이 사용될 수 있다. 예를 들어, 미국 특허 출원 제15/159,009호에 의해 교시된 단일 셀 측정은 미국 특허 출원 제15/159,009호에 의해 기술된 단일 셀 설계에 추가되는 부가의 직교 주기적 구조(들)(130)로부터의 측정에 의해 보강될 수 있고(예를 들어, 이 미국 특허 출원의 단락 148, 단락 149 및 단락 153 내지 단락 155를 참조), 이 미국 특허 출원은 마찬가지로 본 개시내용의 일부로 간주된다.
개시된 실시예들 중 임의의 것에서, 부가의 "제3" 주기적 구조(130)는 프로세스 호환 방식으로 생성될 수 있다. 도 6은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 계측 타깃들(100)의 주기적 구조(130)에 대한 프로세스 호환 설계들의 상위 레벨 개략적 예시이다. 예를 들어, 주기적 구조(130)의 듀티 사이클은, 변형(130A)에 예시된 바와 같이, 주기적 구조(130)의 요소들(132)의 CD를 변화시키는 것에 의해 조정될 수 있거나, 또는 주기적 구조(130)의 듀티 사이클은, 변형(130B)에 예시된 바와 같이, 서브-요소들(132A)의 균일한 CD를 유지하고 가변적인 복합 CD(cCD)를 갖는 주기적 구조(130)의 (복합) 요소들(132)을 산출하기 위해 다양한 커트 CD를 갖는 커트 마스크(140)를 적용하는 것에 의해 프로세스 호환 방식으로 조정될 수 있다. 서브-요소들(132A)은, 이들을 프로세스 호환가능하도록 만들기 위해, 변형(130A)에 예시된 요소들(132)보다 더 작은 CD 및 더 작은 피치를 가질 수 있다. 서브-요소들(132A)로의 세그먼트화는 위에서 제시된 실시예들 중 임의의 것에 적용될 수 있다. 개시된 설계들은, 예를 들어, 타깃들(100)의 프로세스 호환성을 향상시키기 위해 전자 빔 이미징에서 적용될 수 있다.
유리하게는, 개시된 실시예들은 알려진 공간 변동성을 갖는 구조(들)를 생성하기 위해 하나 이상의 부가의 리소그래피 단계(들)를 사용할 수 있다. 측정된 신호를 알려진 공간 시그니처에 피팅하는 것에 의해, 알려진 구조처럼 거동하지 않는 잡음을 제거함으로써 계측 신호 품질이 개선될 수 있고; 부정확도를 제거하기 위해 공간 격자 중심 및/또는 오버레이 분포를 사용하는 것에 의해 계측 정확도가 개선될 수 있으며; 측정 조건들이 주기적 구조들(130 및 110 및/또는 120)로부터의 신호들의 측정과 관련해서는 물론 주기적 구조(130) 자체의 측정으로부터 최적화될 수 있으며; 프로세스 모니터링 및 계측 강건성이 향상될 수 있다. 특정 실시예들에서, 주기적 구조들(130)을 사용하는 것에 의해 제공되는 더 풍부한 신호에 의해 가능하게 되는 머신 러닝 알고리즘이 정확도 및 강건성을 추가로 향상시키기 위해 사용될 수 있다. 개시된 실시예들은 광학 이미징, 광학 산란측정법(필드 공액면 및 동공 공액면 둘 다를 사용함)은 물론 조명 방사선 또는 입자(x 선, 입자 빔)를 사용하는 이미징에 적용가능하다. 개시된 실시예들은, 예를 들어, 위에서 개시된 바와 같은 다수의 리소그래피 단계들을 사용하여, 프로세스 호환가능하도록 설계될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 방법(200)을 예시하는 상위 레벨 플로차트이다. 방법 스테이지들은, 방법(200)을 구현하도록 임의로 구성될 수 있는, 위에서 설명된 타깃들(100)에 대해 수행될 수 있다. 방법(200)은, 예를 들어, 계측 모듈 내의, 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 특정 실시예들은 컴퓨터 판독가능 프로그램이 구체화되어 있고 방법(200)의 관련 스테이지들을 수행하도록 구성된 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 포함한다. 특정 실시예들은 방법(200)의 실시예들에 의해 설계되는 각자의 타깃들의 타깃 설계 파일들을 포함한다. 방법(200)은 이하의 스테이지들을, 그들의 순서에 관계없이, 포함할 수 있다.
방법(200)은 적어도 하나의 측정 방향으로 - 각각의 측정 방향에 직교하는 제3 주기적 구조(스테이지(215))에 대해 직교 방향으로(스테이지(210)) - 적어도 2개의 주기적 구조를 포함하는 계측 타깃을 측정하는 단계를 포함하는 계측 측정 방법을 포함할 수 있다. 특정 실시예들은 계측 측정 방법에 의해 도출되는 계측 측정을 포함한다.
방법(200)은 적어도 하나의 측정 방향으로 적어도 2개의 주기적 구조를 포함하는 타깃 설계에 부가의("제3") 주기적 구조를 추가하는 단계를 포함하는 계측 타깃 설계 방법을 포함할 수 있으며, 여기서 제3 주기적 구조는 각각의 측정 방향에 직교한다(스테이지(220)). 타깃 설계는 이미징 타깃(예를 들어, AIM(advanced imaging metrology) 타깃) 또는 산란측정법 타깃을 가질 수 있고, 방법(200)은, 위에서 개시된 바와 같이, 균일한 CD(critical dimension), 단조 변화 CD, 주기적 단조 변화 CD, 및 2개 이상의 주기적 서브-구조 중 적어도 하나를 포함하도록 제3 주기적 구조를 설계하는 단계를 더 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 제3 주기적 구조는 측정 방향과 직교하지 않는(예를 들어, 측정 방향에 경사진) 방향으로 주기적일 수 있다. 방법(200)은 위에서 개시된 바와 같이, 예를 들어, 제3 주기적 구조의 요소들의 세그먼트화, 제3 주기적 구조의 요소들의 세그먼트들의 균일한 CD, 균일한 또는 가변적인 CD를 갖는 커트 마스크의 적용 중 적어도 하나를 사용하여, 제3 주기적 구조를 프로세스 호환적이도록 설계하는 단계(스테이지(225))를 더 포함할 수 있다. 특정 실시예들은 계측 타깃 설계 방법에 따라 설계되는 타깃들의 타깃 설계 파일들은 물론 계측 타깃 설계 방법에 따라 설계되는 타깃들의 계측 측정들을 포함한다.
방법(200)은, 제3 주기적 구조에 관련된 신호 성분을 식별하고 제거하는 것에 의해(스테이지(230)), 예를 들어, 수학식 3을 사용하여, 예를 들어, 제3 주기적 구조에 의해 규정되는 슬라이스들에 걸친 측정을 평균화하는 것(스테이지(235))에 의해, 측정(210, 215)에 의해 도출되는 신호에서의 잡음을 감소시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법(200)은, 예를 들어, 수학식 5를 사용하여, 측정에 의해 도출되는 신호로부터 다수의 슬라이스들을 도출하는 단계 - 슬라이스들은 제3 직교 주기적 구조의 특성들(예를 들어, 주기성)에 대응함 - (스테이지(240))를 더 포함할 수 있다. 방법(200)은 다수의 슬라이스들을 평균화하여 계측 신호를 산출하는 단계(스테이지(242))를 더 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 방법(200)은 적어도 하나의 정확도 파라미터와 관련하여 다수의 슬라이스들을 비교하고 어쩌면 연속적인 타깃들, 웨이퍼들 및/또는 배치들에 대한 선택을 반복하는 것(스테이지(245)) 및/또는 공간 거동 및 최적의 슬라이스를 추적함으로써 계측 강건성을 개선시키는 것(스테이지(247))에 의해 최적의 슬라이스 신호를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법(200)은 카메라 축과 빔 축을 비교함으로써 제3 주기적 구조를 사용해서 측정 좌표들을 교정하는 단계(스테이지(250))를 더 포함할 수 있다.
방법(200)은 제3 주기적 구조로부터 측정되는 신호의 고조파 성분들 및/또는 초점 정보를 도출하는 단계(스테이지(252))를 더 포함할 수 있다.
방법(200)은 머신 러닝 알고리즘들을 적용하여 제3 주기적 구조로부터 측정되는 신호를 분석하고 직교 방향과 연관된 데이터로부터 정보를 도출하는 단계(스테이지(254))를 더 포함할 수 있다.
방법(200)은 이미징 또는 산란측정법 계측 및 타깃들에 적용될 수 있다. 이미징 계측 및 타깃들에 적용될 때, 방법(200)은 수학식 2를 사용하여 측정으로부터 적어도 하나의 계측 메트릭을 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 필드면 산란측정법 계측 및 타깃들에 적용될 때, 방법(200)은 수학식 10을 사용하여 측정으로부터 적어도 하나의 계측 메트릭을 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 동공면 산란측정법 계측 및 타깃들에 적용될 때, 방법(200)은 타깃 내의 몇몇 상이한 위치들에서 측정을 수행하고 다수의 측정들로부터 향상된 정확도를 갖는 계측 메트릭을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
부가의 직교 ("제3") 주기적 구조는 균일한 CD(critical dimension), 단조 변화 CD, 주기적 단조 변화 CD, 및 2개 이상의 주기적 서브-구조 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 8a 내지 도 8c는, 본 개시내용의 하나 이상의 실시예에 따른, 계측 시스템(800)을 예시한다. 계측 시스템(800)은 본 명세서에서 이전에 설명된 다양한 실시예들 중 임의의 것을 수행하도록 구성될 수 있고, 본 명세서에서 설명된 다양한 계측 타깃들 중 임의의 것으로부터 계측 파라미터들을 측정할 수 있다. 일 실시예에서, 오버레이 계측 시스템(800)은 광학적으로 분해가능한 피처들에 기초하여 오버레이 측정치들 및/또는 임계 치수 측정치들을 생성하기에 적합한 계측 서브시스템(802) 또는 툴을 포함한다. 다른 실시예에서, 샘플(804)은 샘플 스테이지(806) 상에 배치된다.
다른 실시예에서, 계측 시스템(800)은 제어기(808)를 포함한다. 제어기(808)는 메모리 매체(812) 상에 유지되는 프로그램 명령어들을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서(810)를 포함할 수 있다. 이 점에서, 제어기(808)의 하나 이상의 프로세서(810)는 본 개시내용 전반에 걸쳐 설명된 다양한 프로세스 단계들 중 임의의 것을 실행할 수 있다. 예를 들어, 제어기(808)는 광학 계측 서브시스템(802a) 중 임의의 것으로부터 데이터를 수신할 수 있고 광학 계측 툴(802)로부터의 데이터에 기초하여 오버레이 정정가능 인자들(overlay correctables)을 생성할 수 있다.
게다가, 제어기(808)는 리소그래피 툴과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는 하나 이상의 반도체 프로세스 또는 제조 툴(813)에 통신가능하게 커플링될 수 있다. 이 점에서, 제어기(808)는 본 명세서에서 이전에 설명된 다양한 출력들을 이용하여 프로세스 툴 구성을 조정할 수 있고, 이는 차례로 제조 라인 상에서 제조되는 하나 이상의 반도체 웨이퍼에 대한 조정을 수행한다. 예를 들어, 제어기(808)는 제조 라인 상에의 제조 중인 반도체 디바이스들에서의 오버레이를 선택된 오버레이 공차들 내에 유지하기 위해 프로세스 툴의 입력들을 제어하기에 적합한 프로세스 제어기로서 동작할 수 있다. 오버레이 정정가능 인자들은 피드백 및/또는 피드포워드 제어 루프의 일부로서 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 샘플 상에서 측정되는 현재 프로세스 단계와 연관된 오버레이 측정들은 하나 이상의 제조 프로세스의 드리프트들을 보상하기 위해 사용되며, 따라서 동일한 또는 상이한 로트들에서의 후속 샘플들에 대한 다수의 노출들에 걸쳐 오버레이를 선택된 공차들 내에서 유지할 수 있다. 다른 실시예에서, 현재 프로세스 단계와 연관된 오버레이 측정들은 임의의 측정된 오버레이 에러들을 보상하기 위해 후속 프로세스 단계들을 조정하도록 피드포워드될 수 있다. 예를 들어, 후속 층들 상의 패턴들의 노출이 후속 층들의 측정된 오버레이와 매칭하도록 조정될 수 있다. 다른 실시예에서, 현재 프로세스 단계의 오버레이 측정들은 후속 층들에 대한 계측 프로세스를 개선시키거나 향상시키기 위해 계측 시스템(800) 자체로 피드백될 수 있다.
제어기(808)의 하나 이상의 프로세서(810)는 본 기술분야에 알려진 임의의 프로세싱 요소를 포함할 수 있다. 이러한 의미에서, 하나 이상의 프로세서(810)는 알고리즘들 및/또는 명령어들을 실행하도록 구성된 임의의 마이크로프로세서형 디바이스를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 프로세서(810)는, 본 개시내용 전반에 걸쳐 설명된 바와 같이, 오버레이 계측 시스템(800)을 동작시키도록 구성된 프로그램을 실행하도록 구성된 데스크톱 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 임의의 다른 컴퓨터 시스템(예를 들어, 네트워크화된 컴퓨터)로 이루어져 있을 수 있다. 용어 "프로세서"가 비일시적 메모리 매체(812)로부터의 프로그램 명령어들을 실행하는, 하나 이상의 프로세싱 요소를 갖는 임의의 디바이스를 포괄하도록 광의적으로 정의될 수 있음이 추가로 인식된다. 게다가, 본 개시내용 전반에 걸쳐 설명된 단계들이 단일 제어기(808) 또는, 대안적으로, 다수의 제어기들에 의해 수행될 수 있다. 부가적으로, 제어기(808)는 공통 하우징에 또는 다수의 하우징들 내에 수용되는 하나 이상의 제어기를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 임의의 제어기 또는 제어기들의 임의의 조합은 오버레이 계측 시스템(800)에 통합하기에 적합한 모듈로서 개별적으로 패키징될 수 있다.
메모리 매체(812)는 연관된 하나 이상의 프로세서(810)에 의해 실행가능한 프로그램 명령어들을 저장하기에 적합한 본 기술분야에 알려진 임의의 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리 매체(812)는 비일시적 메모리 매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 메모리 매체(812)는 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광학 메모리 디바이스(예를 들어, 디스크), 자기 테이프, 솔리드 스테이트 드라이브 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 메모리 매체(812)가 하나 이상의 프로세서(810)와 함께 공통 제어기 하우징 내에 수용될 수 있음에 추가로 유의해야 한다. 일 실시예에서, 메모리 매체(812)는 하나 이상의 프로세서(810) 및 제어기(808)의 물리적 위치에 대해 원격으로 위치될 수 있다. 예를 들어, 제어기(808)의 하나 이상의 프로세서(810)는, 네트워크(예를 들어, 인터넷, 인트라넷 등)를 통해 액세스가능한, 원격 메모리(예를 들어, 서버)에 액세스할 수 있다. 따라서, 상기 설명은 본 발명에 대한 제한으로서 해석되어서는 안되며 단지 예시로서 해석되어야 한다.
이제 도 8b를 참조하면, 일 실시예에서, 계측 시스템(800)은 광학 계측 서브시스템(802a)을 포함한다. 광학 계측 서브시스템(802a) 또는 툴은 이미지 기반 광학 계측 툴 또는 산란측정법 기반 광학 계측 툴과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는 샘플의 2개 이상의 층과 연관된 오버레이 데이터를 생성하기에 적합한 본 기술분야에서 알려진 임의의 유형의 광학 오버레이 계측 툴을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 광학 계측 서브시스템(802a)은 광학 조명 빔(816)을 생성하기 위한 광학 조명 소스(814)를 포함한다. 광학 조명 빔(816)은 자외선(UV) 광, 가시 광, 또는 적외선(IR) 광을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는 하나 이상의 선택된 파장의 광을 포함할 수 있다. 광학 조명 소스(814)는 광학 조명 빔(816)을 제공하기에 적합한 임의의 유형의 조명 소스를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 광학 조명 소스(814)는 레이저 소스이다. 예를 들어, 광학 조명 소스(814)는 하나 이상의 협대역 레이저 소스, 광대역 레이저 소스, 초연속체 레이저 소스(supercontinuum laser source), 백색 광 레이저 소스 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 이 점에서, 광학 조명 소스(814)는 높은 코히런스(예를 들어, 높은 공간 코히런스(spatial coherence) 및/또는 시간 코히런스(temporal coherence))를 갖는 광학 조명 빔(816)을 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 광학 조명 소스(814)는 LSP(laser-sustained plasma) 소스를 포함한다. 예를 들어, 광학 조명 소스(814)는, 레이저 소스에 의해 플라스마 상태로 여기될 때, 광대역 조명을 방출할 수 있는 하나 이상의 요소를 포함하기에 적합한 LSP 램프, LSP 전구, 또는 LSP 챔버를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 광학 조명 소스(814)는 램프 소스를 포함한다. 예를 들어, 광학 조명 소스(814)는 아크 램프, 방전 램프, 무전극 램프(electrode-less lamp) 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 이 점에서, 광학 조명 소스(814)는 낮은 코히런스(예를 들어, 낮은 공간 코히런스 및/또는 시간 코히런스)를 갖는 광학 조명 빔(816)을 제공할 수 있다.
다른 실시예에서, 광학 조명 소스(814)는 광학 조명 빔(816)을 조명 경로(820)를 통해 샘플(804) 쪽으로 지향시킨다. 조명 경로(820)는 광학 조명 빔(816)을 수정 및/또는 컨디셔닝하기에 적합한 하나 이상의 조명 경로 렌즈(822) 또는 부가의 광학 컴포넌트(824)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 광학 컴포넌트(824)는 하나 이상의 편광기, 하나 이상의 필터, 하나 이상의 빔 스플리터, 하나 이상의 확산기, 하나 이상의 호모지나이저(homogenizer), 하나 이상의 아포다이저(apodizer), 또는 하나 이상의 빔 셰이퍼(beam shaper)를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 조명 경로(820)는 광학 조명 빔(816)을 샘플(804) 쪽으로 지향시키도록 구성된 대물 렌즈(826)를 더 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 샘플(804)은 샘플 스테이지(828) 상에 배치된다. 샘플 스테이지(828)는 광학 계측 서브시스템(802a) 내에 샘플(804)을 배치하기에 그리고/또는 광학 계측 서브시스템(802a) 내의 샘플(804)을 스캐닝하기에 적합한 임의의 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 샘플 스테이지(828)는 선형 이송(linear translation) 스테이지, 회전 스테이지, 팁/틸트(tip/tilt) 스테이지 등의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 광학 계측 서브시스템(802a)은 수집 경로(842)를 통해 샘플(804)로부터 발산하는 광을 캡처하도록 구성된 검출기(830)를 포함한다. 수집 경로(832)는 샘플(804)로부터의 광을 수집하기 위한 하나 이상의 수집 경로 렌즈(834)를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 예를 들어, 검출기(830)는 하나 이상의 수집 경로 렌즈(834)를 통해 샘플(804)로부터 (예를 들어, 경면 반사, 확산 반사 등을 통해) 반사되거나 산란되는 광을 수광할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(830)는 샘플(804)에 의해 생성되는 광(예를 들어, 광학 조명 빔(816) 등의 흡수와 연관된 발광(luminescence))을 수광할 수 있다. 다른 예로서, 검출기(830)는 샘플(804)로부터의 하나 이상의 회절 차수의 광(예를 들어, 0차 회절, ±1차 회절, ±2차 회절 등)을 수광할 수 있다.
검출기(830)는 샘플(804)로부터 수광되는 조명을 측정하기에 적합한 본 기술분야에서 알려진 임의의 유형의 검출기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출기(830)는 CCD 검출기, TDI 검출기, PMT(photomultiplier tube), APD(avalanche photodiode) 등을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 검출기(830)는 샘플(804)로부터 발산하는 광의 파장들을 식별하기에 적합한 분광 검출기(spectroscopic detector)를 포함할 수 있다.
수집 경로(832)는 하나 이상의 수집 경로 렌즈(834), 하나 이상의 필터, 하나 이상의 편광기, 또는 하나 이상의 빔 블록을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는, 웨이퍼(804)로부터의 수집된 조명(illumination)을 지향시키고 그리고/또는 수정하기 위한 임의의 개수의 광학 요소들을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 검출기(830)는 샘플(804)의 표면에 대략 수직으로 위치된다. 다른 실시예에서, 광학 계측 서브시스템(802a)은 대물 렌즈(826)가 동시에 광학 조명 빔(816)을 샘플(804) 쪽으로 지향시키고 샘플(804)로부터 발산하는 광을 수집할 수 있도록 배향된 빔 스플리터(836)를 포함한다. 게다가, 조명 경로(820) 및 수집 경로(832)는 하나 이상의 부가 요소(예를 들어, 대물 렌즈(826), 애퍼처, 필터 등)를 공유할 수 있다.
광학 계측 서브시스템(802a)은 이미지 기반 기술 또는 산란측정법 기반 기술과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는 본 기술분야에서 알려진 임의의 기술에 기초하여 오버레이를 측정할 수 있다. 예를 들어, 이미징 모드에서 동작하는 광학 계측 서브시스템(802a)은 샘플(804)의 일 부분을 조명하고 검출기(830)에서 샘플(804)의 조명된 부분의 이미지를 캡처할 수 있다. 캡처된 이미지는 명시야 이미지, 암시야 이미지, 위상차 이미지(phase-contrast image) 등과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는 본 기술분야에서 알려진 임의의 유형의 이미지일 수 있다. 게다가, 캡처된 이미지들은 함께 (예를 들어, 광학 계측 서브시스템(802a)에 의해, 제어기(808) 등에 의해) 스티칭되어 샘플(804)의 합성 이미지를 형성할 수 있다. 다른 예로서, 광학 계측 서브시스템(802a)은 포커싱된 광학 조명 빔(816)을 샘플(804)을 가로질러 스캔할 수 있고 하나 이상의 측정 각도에서 하나 이상의 검출기(830) 상에서 샘플(804)로부터 발산하는 광 및/또는 입자들을 캡처하여 픽셀 단위로 이미지를 생성할 수 있다. 그에 따라, 2개 이상의 샘플 층과 연관된 오버레이는 2개 이상의 샘플 층 상에 위치된 피처들의 상대 위치들에 기초하여 결정될 수 있다.
다른 예로서, 광학 계측 서브시스템(802a)은 광학 조명 빔(816)에 응답하여 샘플(804)로부터 산란 및/또는 회절되는 광의 패턴에 기초하여 오버레이를 결정함으로써 산란측정법 기반 계측 툴로서 동작할 수 있다. 예를 들어, 광학 계측 서브시스템(802a)은 샘플로부터 발산하는 광의 각도 분포를 포함하는 (예를 들어, 오버레이 타깃의 상이한 영역들의) 하나 이상의 동공면 이미지를 (예를 들어, 검출기(830)로) 캡처할 수 있다. 그에 따라, 2개 이상의 샘플 층 사이의 오버레이는 각각의 층에 대해 알려진 크기들 및 분포들을 갖는 오버레이 타깃 피처들로부터의 모델링된 산란 및/또는 회절에 기초한 동공면 이미지들로부터 결정될 수 있다.
이제 도 8c를 참조하면, 일 실시예에서, 계측 시스템(800)은 입자 빔 계측 서브시스템(802b)을 포함한다. 입자 빔 계측 서브시스템(802b)은 전자 빔 계측 툴(예를 들어, SEM, CD-SEM 등), 또는 이온 빔 계측 툴(예를 들어, FIB(focused-ion-beam) 계측 툴)과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는 디바이스 피처들 또는 디바이스 스케일 피처들을 분해하기에 적합한 임의의 유형의 계측 툴을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 입자 빔 계측 서브시스템(802b)은 입자 빔(840)(예를 들어, 전자 빔, 입자 빔 등)을 생성하기 위한 입자 소스(838)(예를 들어, 전자 빔 소스, 이온 빔 소스 등)를 포함한다. 입자 소스(838)는 입자 빔(840)을 생성하기에 적합한 본 기술분야에서 알려진 임의의 입자 소스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입자 소스(838)는 전자총(electron gun) 또는 이온총(ion gun)을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 입자 소스(838)는 튜닝가능한 에너지를 갖는 입자 빔(840)에 제공하도록 구성된다.
다른 실시예에서, 입자 빔 계측 서브시스템(802b)은 하나 이상의 입자 포커싱 요소(842)를 포함한다. 예를 들어, 하나 이상의 입자 포커싱 요소(842)는 단일 입자 포커싱 요소 또는 복합 시스템을 형성하는 하나 이상의 입자 포커싱 요소를 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 입자 포커싱 요소(842)는 입자 빔(840)을 샘플 스테이지(846) 상에 위치된 샘플(804) 쪽으로 지향시키도록 구성된 입자 대물 렌즈(844)를 포함한다. 게다가, 하나 이상의 입자 소스(838)는 정전기 렌즈, 자기 렌즈, 단일 전위(uni-potential) 렌즈, 또는 이중 전위(double-potential) 렌즈를 포함하지만 이들로 제한되지 않는 본 기술분야에서 알려진 임의의 유형의 전자 렌즈들을 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 입자 빔 계측 서브시스템(802b)은 샘플(804)로부터 발산하는 입자들을 이미징하거나 다른 방식으로 검출하기 위한 적어도 하나의 입자 검출기(848)를 포함한다. 일 실시예에서, 입자 검출기(848)는 전자 컬렉터(예를 들어, 2차 전자 컬렉터, 후방 산란 전자 검출기 등)를 포함한다. 다른 실시예에서, 입자 검출기(848)는 샘플 표면으로부터의 전자들 및/또는 광자들을 검출하기 위한 광자 검출기(photon detector)(예를 들어, 광검출기(photodetector), x-선 검출기, PMT(photomultiplier tube) 검출기에 커플링된 신틸레이팅 요소(scintillating element) 등)을 포함한다.
도 8c에 묘사된 바와 같은 입자 빔 계측 서브시스템(802b)의 설명 및 상기 연관된 설명이 단지 예시 목적으로 제공되고 제한적인 것으로 해석되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 입자 빔 계측 서브시스템(802b)은 샘플(804)을 동시에 조사하기에 적합한 다중 빔 및/또는 다중 칼럼 시스템을 포함할 수 있다. 추가 실시예에서, 입자 빔 계측 서브시스템(802b)은 샘플(804)의 하나 이상의 위치에 하나 이상의 전압을 인가하도록 구성된 하나 이상의 컴포넌트(예를 들어, 하나 이상의 전극)를 포함할 수 있다. 이 점에서, 입자 빔 계측 서브시스템(802b)은 전압 콘트라스트 이미징 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 양태들이 본 발명의 실시예들에 따른 방법들, 장치들(시스템들) 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 플로차트 예시들 및/또는 부분 다이어그램들을 참조하여 위에서 설명되었다. 플로차트 예시들 및/또는 부분 다이어그램들의 각각의 부분, 및 플로차트 예시들 및/또는 부분 다이어그램들에서의 부분들의 조합들이 컴퓨터 프로그램 명령어들에 의해 구현될 수 있음이 이해될 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램 명령어들은, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치의 프로세서를 통해 실행되는 명령어들이 플로차트 및/또는 부분 다이어그램 또는 그의 부분들에서 명시된 기능들/동작들을 구현하기 위한 수단을 생성하도록, 머신을 생성하기 위해 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치의 프로세서에 제공될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 명령어들이 플로차트 및/또는 부분 다이어그램 또는 그의 부분들에 명시된 기능/동작을 구현하는 명령어들을 포함하는 제조 물품을 생성하도록, 특정의 방식으로 기능하라고 컴퓨터, 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치, 또는 다른 디바이스들에 지시할 수 있는 이러한 컴퓨터 프로그램 명령어들이 컴퓨터 판독가능 매체에 또한 저장될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 명령어들은, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 장치 상에서 실행되는 명령어들이 플로차트 및/또는 부분 다이어그램 또는 그의 부분들에 명시된 기능들/동작들을 구현하기 위한 프로세스들을 제공하도록 컴퓨터 구현 프로세스를 생성하기 위한 일련의 동작 단계들이 컴퓨터, 다른 프로그래밍가능 장치 또는 다른 디바이스들 상에서 수행되게 하기 위해, 컴퓨터, 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치, 또는 다른 디바이스들 상에 또한 로딩될 수 있다.
앞서 언급된 플로차트 및 다이어그램들은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 시스템들, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 가능한 구현들의 아키텍처, 기능, 및 동작을 예시하고 있다. 이 점에서, 플로차트 또는 부분 다이어그램들에서의 각각의 부분은 명시된 논리적 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행가능 명령어를 포함하는 모듈, 세그먼트, 또는 코드 부분을 나타낼 수 있다. 일부 대안의 구현예들에서, 그 부분에 표시된 기능들이 도면들에 표시된 순서와 달리 발생할 수 있다는 것에 또한 유의해야 한다. 예를 들어, 관여된 기능에 따라, 연속하여 도시된 2개의 부분이, 실제로는, 실질적으로 동시적으로 실행될 수 있거나, 또는 부분들이 때때로 반대 순서로 실행될 수 있다. 부분 다이어그램들 및/또는 플로차트 예시의 각각의 부분, 및 부분 다이어그램들 및/또는 플로차트 예시에서의 부분들의 조합들이 명시된 기능들 또는 동작들을 수행하는 특수 목적 하드웨어 기반 시스템들, 또는 특수 목적 하드웨어 및 컴퓨터 명령어들의 조합들에 의해 구현될 수 있음에 또한 유의해야 할 것이다.
상기 설명에서, 실시예는 본 발명의 예 또는 구현예이다. "일 실시예", "실시예", "특정 실시예들" 또는 "일부 실시예들"의 다양한 출현들은 반드시 전부가 동일한 실시예들을 지칭하는 것은 아니다. 비록 본 발명의 다양한 특징들이 단일 실시예와 관련하여 설명될 수 있지만, 특징들이 또한 개별적으로 또는 임의의 적당한 조합으로 제공될 수 있다. 반대로, 비록 본 발명이 명확함을 위해 개별적인 실시예들과 관련하여 본 명세서에 설명될 수 있지만, 본 발명이 단일 실시예에서도 또한 구현될 수 있다. 본 발명의 특정 실시예들은 앞서 개시된 상이한 실시예들로부터의 특징들을 포함할 수 있고, 특정 실시예들은 앞서 개시된 다른 실시예들로부터의 요소들을 통합할 수 있다. 특정 실시예와 관련하여 본 발명의 요소들을 개시하는 것이 이들의 사용을 특정 실시예로만 제한하는 것으로 간주되어서는 안된다. 게다가, 본 발명이 다양한 방식들로 수행 또는 실시될 수 있다는 것과 본 발명이 상기 설명에 개략적으로 기술된 것들 이외의 특정 실시예들에서 구현될 수 있음이 이해되어야 한다.
본 발명은 그 다이어그램들로 또는 대응하는 설명들로 제한되지 않는다. 예를 들어, 흐름은 각각의 예시된 박스 또는 상태를 통해 또는 예시되고 설명된 것과 정확히 동일한 순서로 이동할 필요가 없다. 본 명세서에서 사용된 기술 및 과학 용어들의 의미들은, 달리 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 통상적으로 이해되는 바와 같아야 한다. 본 발명이 제한된 개수의 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 이들은 본 발명의 범위에 관한 제한으로서가 아니라 오히려 바람직한 실시예들 중 일부의 예시들로서 해석되어야 한다. 다른 가능한 변형들, 수정들, 및 응용들이 또한 본 발명의 범위 내에 있다. 그에 따라, 본 발명의 범위는 지금까지 설명된 것에 의해서가 아니라 첨부된 청구항들 및 그의 법적 균등물들에 의해 제한되어야 한다.
Claims (32)
- 계측 측정 방법에 있어서,
계측 타깃을 측정하는 단계 ― 상기 계측 타깃은 적어도:
측정 방향을 따르는 제1 주기적 구조를 포함하는 제1 층,
상기 측정 방향을 따르는 제2 주기적 구조를 포함하는 제2 층, 및
상기 측정 방향에 직교하는 제2 방향을 따르는 제3 주기적 구조를 포함하는 제3 층을 포함하고,
상기 제1 층은 상기 제2 층 및 상기 제3 층과 오버랩하고,
상기 제3 층은 상기 제2 층과 오버랩하며,
상기 제3 층은 상기 제1 층과 상기 제2 층 사이에 있음 ― ; 및
상기 제3 주기적 구조에 관련된 신호 성분을 식별하고 제거하여 상기 계측 타깃 측정에 의해 도출된 신호 내의 잡음을 감소시키는 단계
를 포함하는, 계측 측정 방법. - 제1항에 있어서, 상기 계측 타깃 측정에 의해 도출된 신호로부터 다수의 슬라이스들을 도출하는 단계를 더 포함하고, 상기 슬라이스들은 상기 제3 주기적 구조의 특성(property)들에 대응하는, 계측 측정 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 다수의 슬라이스들을 평균화하여 계측 신호를 산출하는 단계를 더 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 다수의 슬라이스들을 적어도 하나의 정확도 파라미터와 비교하여 최적의 슬라이스 신호를 선택하는 단계를 더 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제4항에 있어서, 연속적인 타깃들, 웨이퍼들, 또는 배치들(batches), 중 적어도 하나에 대해 상기 선택을 반복하는 단계를 더 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제4항에 있어서, 계측 강건성(metrology robustness)을 해당 공간 거동 및 최적의 슬라이스를 추적함으로써 개선시키는 단계를 더 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제1항에 있어서, 카메라 축과 빔 축을 비교함으로써 상기 제3 주기적 구조를 사용해서 측정 좌표들을 교정하는 단계를 더 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 제3 주기적 구조로부터 측정되는 신호의 고조파 성분 또는 초점 정보 중 적어도 하나를 도출하는 단계를 더 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제1항에 있어서, 하나 이상의 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 상기 제3 주기적 구조로부터 측정되는 신호를 분석하는 단계 및 상기 측정 방향에 직교하는 제2 방향과 연관된 데이터로부터 정보를 도출하는 단계를 더 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 계측 타깃은 이미징 계측 타깃 또는 산란측정법 계측 타깃 중 적어도 하나를 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 이미징 계측 타깃은 적어도 2개의 주기적 구조 쌍을 갖고, 그 중 적어도 하나의 쌍은 2개의 측정 방향 각각을 따르는, 계측 측정 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 계측 타깃은 동공면 산란측정법 계측 타깃을 포함하고, 상기 방법은, 상기 계측 타깃 내의 복수의 위치들에서 상기 계측 타깃을 측정하는 단계 및 복수의 측정치들로부터 향상된 정확도를 갖는 계측 메트릭을 추출하는 단계를 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 제3 주기적 구조는 균일한 임계 치수, 단조 변화 임계 치수, 주기적 단조 변화 임계 치수, 또는 2개 이상의 주기적 서브-구조, 중 적어도 하나를 포함하는, 계측 측정 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 방법은 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 수행되는, 계측 측정 방법.
- 시스템에 있어서,
하나 이상의 프로세서 및 메모리를 포함하는 제어기
를 포함하며,
상기 메모리는 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
계측 타깃의 하나 이상의 측정치를 수신하게 하고 ― 상기 계측 타깃은:
측정 방향을 따르는 제1 주기적 구조를 포함하는 제1 층,
상기 측정 방향을 따르는 제2 주기적 구조를 포함하는 제2 층, 및
상기 측정 방향에 직교하는 제2 방향을 따르는 제3 주기적 구조를 포함하는 제3 층을 포함하고,
상기 제1 층은 상기 제2 층 및 상기 제3 층과 오버랩하고,
상기 제3 층은 상기 제2 층과 오버랩하며,
상기 제3 층은 상기 제1 층과 상기 제2 층 사이에 있음 ― ;
상기 제3 주기적 구조에 관련된 신호 성분을 식별하고 제거하여 상기 하나 이상의 측정치로부터 도출된 신호 내의 잡음을 감소시키게 하고;
상기 수신된 하나 이상의 측정치에 기초하여 하나 이상의 계측 메트릭을 결정하게 하도록
구성된 프로그램 명령어들을 저장한, 시스템. - 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 상기 하나 이상의 측정치로부터 도출된 신호로부터 복수의 슬라이스들을 도출하도록 구성되고, 상기 슬라이스들은 상기 제3 주기적 구조의 특성들에 대응하는, 시스템.
- 제16항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 상기 복수의 슬라이스들을 평균화하여 계측 신호를 산출하도록 구성되는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 카메라 축과 빔 축을 비교함으로써 상기 제3 주기적 구조를 사용해서 하나 이상의 측정 좌표를 교정하도록 구성되는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 상기 제3 주기적 구조로부터 측정되는 신호의 고조파 성분 또는 초점 정보 중 적어도 하나를 도출하도록구성되는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한, 하나 이상의 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 상기 제3 주기적 구조로부터 측정되는 신호를 분석하고 상기 측정 방향에 직교하는 제2 방향과 연관된 데이터로부터 정보를 도출하도록 구성되는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 계측 타깃은 이미징 계측 타깃 또는 산란측정법 계측 타깃 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
- 제21항에 있어서, 상기 이미징 계측 타깃은 적어도 2개의 주기적 구조 쌍을 갖고, 그 중 적어도 하나의 쌍은 2개의 측정 방향 각각을 따르는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 계측 타깃은 동공면 산란측정법 계측 타깃을 포함하고, 상기 하나 이상의 측정치는 상기 계측 타깃 내의 복수의 위치들에서 취득되며, 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 복수의 측정치들로부터 향상된 정확도를 갖는 계측 메트릭을 추출하도록 구성되는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 제3 주기적 구조는 균일한 임계 치수, 단조 변화 임계 치수, 주기적 단조 변화 임계 치수, 또는 2개 이상의 주기적 서브-구조, 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 계측 타깃은 이미징 타깃 또는 산란측정법 타깃 중 적어도 하나로서 구성되는, 시스템.
- 제25항에 있어서, 상기 계측 타깃은 적어도 2개의 주기적 구조 쌍 - 그 중 적어도 하나의 쌍은 2개의 측정 방향 각각을 따름 - 을 갖는 상기 이미징 타깃으로서 구성되는, 시스템.
- 제15항에 있어서, 상기 제3 주기적 구조는 프로세스 호환가능한, 시스템.
- 제27항에 있어서, 프로세스 호환성은 상기 제3 주기적 구조의 요소들의 세그먼트화, 상기 제3 주기적 구조의 요소들의 세그먼트들의 균일한 임계 치수, 또는 균일한 또는 가변적인 임계 치수를 갖는 커트 마스크의 적용, 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
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