特許7545412Ｘ線計量データセット同士を結合させることでパラメタ推定を改善する方法及びシステム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-08-27
(45)【発行日】2024-09-04
(54)【発明の名称】Ｘ線計量データセット同士を結合させることでパラメタ推定を改善する方法及びシステム
(51)【国際特許分類】
H01L 21/66 20060101AFI20240828BHJP
【ＦＩ】
H01L21/66 N
【請求項の数】
20
(21)【出願番号】P 2021561822
(86)(22)【出願日】2020-04-16
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2022-06-16
(86)【国際出願番号】 US2020028386
(87)【国際公開番号】W WO2020214745
(87)【国際公開日】2020-10-22
【審査請求日】2022-12-20
(31)【優先権主張番号】62/836,261
(32)【優先日】2019-04-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/847,388
(32)【優先日】2020-04-13
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】500049141
【氏名又は名称】ケーエルエー コーポレイション
(74)【代理人】
【識別番号】110001210
【氏名又は名称】弁理士法人ＹＫＩ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】リマン クリストファー
(72)【発明者】
【氏名】ジェリノー アントニオ アリオン
(72)【発明者】
【氏名】シェグロフ アンドレイ ブイ
(72)【発明者】
【氏名】ヨー ソンチョル
【審査官】平野 崇
(56)【参考文献】
【文献】特表２０１８－５３４７５８（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／２２２６１３（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０１Ｌ ２１／６６
Ｇ０１Ｎ ２１／９５６
Ｇ０１Ｎ ２３／２０１
Ｇ０１Ｂ １１／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
計量システムであって、Ｘ線スキャタロメータであり、
半導体製造プロセスフローの肝要プロセス工程後に、複合的半導体構造の１個又は複数個の後続物に第１群の照明輻射を供給する照明源、並びに
前記第１群の照明輻射に応じ前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物からもたらされる第１群の輻射を検出し、検出した第１群の輻射に応じ第１群の計測データを生成する検出器、
を備えるＸ線スキャタロメータと、
前記第１群の計測データと、前記製造プロセスフローの前記肝要プロセス工程の前における前記Ｘ線スキャタロメータによる前記複合的半導体構造の１個又は複数個の先行物の計測を示す第２群の計測データと、に基づき、その複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物の注目構造パラメタの値を推定するよう構成された情報処理システムと、
を備える計量システム。
【請求項2】
請求項１に記載の計量システムであって、前記情報処理システムが、更に、前記第１群の計測データを前記第２群の計測データと結合させることで一群の結合計測データを生成するよう構成されており、前記注目構造パラメタの値の前記推定が、その一群の結合計測データに基づくものである計量システム。
【請求項3】
請求項２に記載の計量システムであって、前記情報処理システムが、更に、前記肝要プロセス工程に影響される１個又は複数個の幾何的特徴を含み且つ当該肝要プロセス工程に影響されない１個又は複数個の幾何的特徴を含まない幾何パラメタ化計測応答モデルを生成するよう構成されており、前記注目構造パラメタの前記推定が、前記一群の結合計測データと当該幾何パラメタ化計測応答モデルからもたらされる模擬導出データセットとの間の差異を含む目的関数の最小化を伴う計量システム。
【請求項4】
請求項２に記載の計量システムであって、前記照明源が、更に、前記半導体製造プロセスフローの前記肝要プロセス工程後に、前記複合的半導体構造の１個又は複数個の後続物のうち前記注目構造パラメタが既知値であるものに第２群の照明輻射を供給するよう構成されており、
前記検出器が、更に、
前記第２群の照明輻射に応じ前記複合的半導体構造の１個又は複数個の後続物からもたらされる第２群の輻射を検出し、検出した第２群の輻射に応じ実験計画法（ＤＯＥ）計測データセットを生成するよう構成されており、
前記情報処理システムが、更に、
前記ＤＯＥ計測データセットを第２群のＤＯＥ計測データと結合させることで一群の結合ＤＯＥ計測データを生成するよう構成されており、但しその第２群のＤＯＥ計測データが、前記製造プロセスフローの前記肝要プロセス工程前における前記Ｘ線スキャタロメータによる、前記複合的半導体構造の１個又は複数個の先行物のうち前記注目構造パラメタが既知値であるものの計測を示すデータであり、且つ
前記一群の結合ＤＯＥ計測データと前記注目構造パラメタの前記既知値とに基づき信号応答計量モデルを訓練するよう構成されている計量システム。
【請求項5】
請求項４に記載の計量システムであって、前記一群の結合計測データが、前記訓練済信号応答計量モデルに入力として供給され、その訓練済信号応答計量モデルの出力であり入力として提供された当該一群の結合計測データに対応するものが、前記注目構造パラメタの値である計量システム。
【請求項6】
請求項２に記載の計量システムであって、前記情報処理システムが、更に、前記第１群及び第２群の計測データそれぞれの計測に係る１個又は複数個のシステムパラメタの値に基づきそれら第１群及び第２群の計測データを正規化するよう構成されている計量システム。
【請求項7】
請求項６に記載の計量システムであって、前記第１群の計測データを前記第２群の計測データと結合させることによる前記一群の結合計測データの生成が、当該第１群の計測データと当該第２群の計測データとの間の差異の画素バイ画素ベースでの判別を伴う計量システム。
【請求項8】
請求項１に記載の計量システムであって、前記第２群の計測データが、前記製造プロセスフローの前記肝要プロセス工程の前における前記Ｘ線スキャタロメータによる前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の先行物の計測により、生成される計量システム。
【請求項9】
請求項１に記載の計量システムであって、前記第２群の計測データが、前記第１群の計測データから注目領域を削除し、パッチマッチングアルゴリズムにより生成された信号で以てその被削除注目領域を置換することにより生成される計量システム。
【請求項10】
請求項１に記載の計量システムであって、前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物が１枚又は複数枚のウェハ上に配置される計量システム。
【請求項11】
請求項１０に記載の計量システムであって、前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の先行物が、その複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物のそれとは別の１枚又は複数枚のウェハ上に配置される計量システム。
【請求項12】
請求項１０に記載の計量システムであって、前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の先行物が、その上にその複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物が配置されるものと同じ１枚又は複数枚のウェハ上に配置される計量システム。
【請求項13】
請求項１に記載の計量システムであって、前記照明源が、前記第１群の照明輻射を、前記複合的半導体構造を基準とし相異なる複数通りの向きで供給する計量システム。
【請求項14】
請求項１に記載の計量システムであって、前記肝要プロセス工程がリソグラフィプロセス工程、堆積プロセス工程及びエッチングプロセス工程のうち何れかである計量システム。
【請求項15】
請求項１に記載の計量システムであって、前記注目構造パラメタが堆積プロセス後の膜厚及びエッチングプロセス工程後の素材窪み深さのうち何れかである計量システム。
【請求項16】
請求項１に記載の計量システムであって、前記注目構造パラメタの値の前記推定が、差分項及び正則化項を含む目的関数の最小化を伴い、その差分項が、前記第１群の計測データと、前記肝要プロセス工程の後における前記Ｘ線スキャタロメータによる前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物の計測を模擬する第１群の模擬導出計測データと、の間の差異を含み、当該正則化項が、前記肝要プロセス工程の前における前記Ｘ線スキャタロメータによる前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の先行物の計測を模擬する第２群の模擬導出計測データを含む計量システム。
【請求項17】
半導体製造プロセスフローの肝要プロセス工程後に、複合的半導体構造の１個又は複数個の後続物に第１群の照明輻射を供給し、前記第１群の照明輻射に応じ前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物からもたらされる第１群の輻射を検出し、
検出された前記第１群の輻射に応じ第１群の計測データを生成し、且つ
前記第１群の計測データと、前記製造プロセスフローの前記肝要プロセス工程前におけるＸ線スキャタロメータによる前記複合的半導体構造の１個又は複数個の先行物の計測を示す第２群の計測データと、に基づき、その複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物の注目構造パラメタの値を推定する方法。
【請求項18】
請求項１７に記載の方法であって、更に、前記第１群の計測データを前記第２群の計測データと結合させることで一群の結合計測データを生成する方法であり、前記注目構造パラメタの値の前記推定がその一群の結合計測データに基づくものであり、当該第１群の計測データを当該第２群の計測データと結合させることによる当該一群の結合計測データの生成が、当該第１群の計測データと当該第２群の計測データとの間の差異の画素バイ画素ベースでの判別を伴う方法。
【請求項19】
請求項１７に記載の方法であって、更に、前記第１群及び第２群の計測データそれぞれの計測に係る１個又は複数個のシステムパラメタの値に基づきそれら第１群及び第２群の計測データを正規化する方法。
【請求項20】
計量システムであって、Ｘ線スキャタロメータであり、
半導体製造プロセスフローの肝要プロセス工程後に、複合的半導体構造の１個又は複数個の後続物に第１群の照明輻射を供給する照明源、並びに
前記第１群の照明輻射に応じ前記複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物からもたらされる第１群の輻射を検出し、検出した第１群の輻射に応じ第１群の計測データを生成する検出器、
を備えるＸ線スキャタロメータと、
非一時的コンピュータ可読媒体であり
前記第１群の計測データと、前記製造プロセスフローの前記肝要プロセス工程前における前記Ｘ線スキャタロメータによる前記複合的半導体構造の１個又は複数個の先行物の計測を示す第２群の計測データと、に基づき、情報処理システムに、その複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物の注目構造パラメタの値を推定させるコード、
を備える非一時的コンピュータ可読媒体と、
を備える計量システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本願記載の諸実施形態は計量システム及び方法に関し、より具体的には、半導体構造の寸法を特徴付けるパラメタの計測方法及びシステムの改善に関する。
【背景技術】
【0002】
（関連出願への相互参照）
本件特許出願では、「Ｘ線計量データセット同士を結合させることによる重要パラメタのより効率的な抽出」(Combining X-Ray Metrology Data Sets to Extract Critical Parameters More Efficiently)と題する２０１９年４月１９日付米国仮特許出願第６２／８３６２６１号に基づき米国特許法第１１９条の規定に基づく優先権を主張するので、参照によりその主題全てを本願に繰り入れることにする。
本件特許出願では、「Ｘ線計量データセット同士を結合させることによる重要パラメタのより効率的な抽出」(Combining X-Ray Metrology Data Sets to Extract Critical Parameters More Efficiently)と題する２０１９年４月１９日付米国仮特許出願第６２／８３６２６１号に基づき米国特許法第１１９条の規定に基づく優先権を主張するので、参照によりその主題全てを本願に繰り入れることにする。
【0003】
半導体デバイス、例えば論理デバイス及び記憶デバイスを製造する際には、通常、一連の処理工程が試料に適用される。それら処理工程によって、それら半導体デバイスに備わる様々なフィーチャ（外形特徴）及び複数個の構造階層が形成される。例えば、なかでもリソグラフィリソグラフィなる半導体製造プロセスでは半導体ウェハ上にパターンが生成される。半導体製造プロセスの別例には、これに限られるものではないが化学機械研磨、エッチング、堆積及びイオンインプランテーションがある。１枚の半導体ウェハ上に複数個の半導体デバイスを作成した後、それらを個別の半導体デバイスへと分けるようにするとよい。
【0004】
計量プロセスは半導体製造プロセス中の様々な工程にて用いられており、それによりウェハ上の欠陥を検出して歩留まり向上を促進することができる。多数の計量ベース技術、例えばスキャタロメトリ（散乱計測法）及びリフレクトメトリ（反射計測法）の装置並びにそれらに関連する分析アルゴリズムが、限界寸法、膜厚、組成その他、ナノスケール構造のパラメタを解明するため広く用いられている。
【0005】
通例的に、スキャタロメトリ限界寸法（ＳＣＤ）計測は、薄膜及び／又は反復的周期構造で構成されたターゲットを対象にして実行されている。デバイス製造中には、通常、それらの膜及び周期構造で実デバイス幾何及び素材構造又は中間デザインを表現・代表させる。デバイス（例．論例デバイス及び記憶デバイス）はより小さなナノメートルスケール寸法へと移行しつつあり、それに伴い特性解明・特徴付けが困難化している。デバイスに複雑な三次元幾何が取り入れられ、また多様な物理特性を有する素材が取り入られたことで、特性解明困難性が助長されている。例えば、昨今のメモリ構造は高アスペクト比三次元構造であることが多く、そのために光学輻射が下層へと浸透しにくくなっている。赤外～可視光を利用する光学計量ツールであれば多くの半透明素材層に浸透可能だが、良好な浸透深度がもたらされる長めの波長では小異常に対する十分な感度がもたらされない。加えて、複合的な構造（例．ＦｉｎＦＥＴ）の特徴付けに必須なパラメタの個数が増えていることが、パラメタ相関の増大につながっている。結果として、そのターゲットを特徴付ける諸パラメタを、利用可能な計測結果から高信頼分離できないことが、多くなりかねない。
【0006】
一例としては、ポリシリコンがスタック（積層体）内交番素材の一つとして利用される３Ｄ－ＦＬＡＳＨ（登録商標）デバイスに関し、長めの波長（例．近赤外）を採用することで浸透問題を克服する試みがされている。しかしながら、鏡状構造が備わる３Ｄ－ＦＬＡＳＨ（登録商標）では、生来的に、その膜スタック内へとより深く照明が伝搬するにつれ、光強度の低下が発生する。これは深部での感度ロス及び相関問題を引き起こす。この状況にてＳＣＤにより行えるのは、少数組の計量寸法を高感度及び低相関で首尾よく抽出することだけである。
【0007】
別例としては、昨今の半導体構造では不透明高ｋ素材の採用が拡がっている。この種の素材で構成された層には、光学輻射を浸透させえないことが多い。結果として、薄膜スキャタロメトリツール、例えばエリプソメータ（楕円偏向計）やリフレクトメータ（反射計）による計測が、ますます困難になってきている。
【0008】
これらの難題に応ずるべくより複雑な光学計量ツールが開発されてきた。例えば、照明角を複数通りにし、照明波長を短めにし、照明波長域を広めにし、また反射信号からの情報獲得をより無欠にしたツール（例．より在来的な反射率信号やエリプソメトリ（楕円偏向法）信号に加え複数個のミュラー行列要素を計測するもの）が開発されている。しかしながら、これらの手法では、多くの先進ターゲット（例．複合的３Ｄ構造、１０ｎｍ未満の小構造、不透明素材を採用している構造）の計測及び計測アプリケーション（例．ラインエッジ粗さ計測及びライン幅粗さ計測）に関連する基本的難題が、信頼性よく克服されていない。
【0009】
原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）及び走査型トンネリング顕微鏡（ＳＴＭ）は、原子分解能を達成可能であるものの、試料の表面しか探査することができない。加えて、ＡＦＭ顕微鏡やＳＴＭ顕微鏡では長い走査時間が必要となる。走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）では中間的な分解能水準が達成されるが、十分な深度まで構造に浸透することができない。そのため、高アスペクト比孔を良好に解明することができない。加えて、余儀なき試料帯電が撮像性能に悪影響を及ぼす。Ｘ線リフレクトメータも浸透問題、即ち高アスペクト比構造を計測する際のそれらの実効性に限りがある、という問題に悩まされている。
【0010】
浸透深度問題を克服するため、旧来の撮像技術例えばＴＥＭ、ＳＥＭ等々が破壊的標本調製技術、例えば集束イオンビーム（ＦＩＢ）マシニング、イオンミリング、ブランケットエッチング、選択性エッチング等々と併用されている。例えば透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）なら高い分解能水準が達成され、また任意深度を探査することができるが、ＴＥＭでは試料の破壊的分断が必要となる。素材除去及び計測を数回反復することで、一般には、重要な計量パラメタを三次元構造全体に亘り計測するのに必要な情報がもたらされる。しかし、これらの技術では標本破壊や長々しい処理時間が必須となる。これらの種類の計測を完遂するのは厄介であり時間がかかるので、エッチング工程及び計量工程のドリフトによる多大な不正確性が入り込む。加えて、これらの技術では多数回の反復が必須であるためレジストレーション（位置合わせ）誤差が入り込む。
【0011】
Ｘ線スキャタロメトリシステムには、難題を抱える計量アプリケーションに対処できる見込みがある。諸次散乱の計測によりもたらされる信号情報により、幾つかの注目試料特性を判別できるのである。通常は、肝要プロセス工程後にウェハを計測することで小角Ｘ線スキャタロメトリ（ＳＡＸＳ）データセットが収集される。そのデータセットのなかには、一通り又は複数通りの入射角での回折パターンの画像が含まれている。そのターゲット構造の単位セル全体の幾何モデルが生成され、計測モデルに組み込まれる。その計測モデルの所与セットの幾何パラメタ値及びシステムパラメタ値に関し、物理学ベースのソルバにより模擬導出回折パターンが生成される。その計測モデルの多数のパラメタを浮動させつつ回帰分析を行うことで、計測された回折パターンとその模擬導出回折パターンとの間の残差が最小になるパラメタ値を見出すことができる。幾何パラメタ値のうちベストフィットをもたらすものが、そのウェハを対象とした計測に係る計測パラメタ値であると見なされる。
【0012】
ウェハ上に作成される構造は、そのウェハが半導体ウェハ製造プロセスフロー内で先に進むにつれますます複雑化していく。結果として、ウェハ上に作成される周期構造の単位セルの幾何モデルが、そのウェハに対し適用されたプロセスの個数が増すにつれますます複雑化していく。
【0013】
通常、複雑な幾何モデルを解くためには、多くのパラメタを同時に当て嵌めねばならない。これによって、計測プロセスが情報処理的に高コストなものとなり、場合によっては情報処理的に手に負えないものとなる。大きく且つ複雑な単位セルであると、その回折パターン中の信号情報全てを勘案するには、多くの回折次数の計測が必要になる。多くの回折次数の処理も、やはり、情報処理的に高コストである。そして、最善の努力を払ったとしても、複合的構造を表す幾何モデルでは、プロセス変動により生じる微細なフィーチャが見失われかねないし、ノミナルな構造を全面的に記述し損ねることもありうる。幾何モデルに不足があると当て嵌めが難事となりうるし、その当て嵌めルーチンによるパラメタ値の推定がひどく不正確となりモデルの不適切さを補償し得なくなりうる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0014】
【文献】米国特許第７９２９６６７号明細書
【文献】米国特許出願公開第２０１５／０１１０２４９号明細書
【非特許文献】
【0015】
【文献】“PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing” by Barnes et al.
【文献】https://gfx.cs.princeton.edu/pubs/Barnes_2009_PAR/patchmatch.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0016】
デバイス性能を更に改善するため、半導体業界では、横方向スケーリングではなく垂直集積（縦集積）が注目され続けている。従って、複雑な全三次元構造を正確に計測することが、実行可能性及び持続的スケーリング改善を図る上で肝要である。将来の計量アプリケーションで現れる計量関連困難事としては、分解能条件の更なる精細化、多パラメタ相関、幾何構造例えば高アスペクト比構造の更なる複雑化、並びに不透明素材使用の増加によるものがある。従って、Ｘ線スキャタロメトリ計測方法及びシステムの改善が望ましい。
【課題を解決するための手段】
【0017】
肝要プロセス工程後に複合的半導体構造を計測する方法及びシステムを提示する。１個又は複数個の注目幾何パラメタの推定を、その肝要プロセス工程前後の複合的半導体構造に係る計測データに基づき行う。肝要プロセス工程前後双方の計測データを用いることで、より少ない情報処理労力で以てより高速なモデル生成及びモデル当て嵌めを行うことが可能となる。ある種の例によれば、その概略計測モデルにより、旧来的で複雑なモデル生成及び当て嵌めよりも正確な注目パラメタ推定が可能となる。
【0018】
ある態様では、肝要プロセス工程後複合的半導体構造の計測が、その肝要プロセス工程の前後双方における、その複合的半導体構造に係るＸ線スキャタロメトリ計測データに基づき行われる。コヒーレンス効果を最小化するのに十分な距離で以て単位セル内の諸形状が空間的に分離されているとの仮定下で、計測回折パターンが、それぞれ別々の形状に係るフーリエ成分同士の線形結合として近似される。その肝要プロセス工程により改変される注目幾何パラメタの推定が、その被計測構造の概略幾何モデルへの結合計測データの当て嵌めに依拠し行われる。ある種の実施形態では、その結合計測データが、その肝要プロセス工程後に計測された回折パターンからの肝要プロセス工程前回折パターンの減算を踏まえ、決定される。ある種の実施形態では、その被計測構造の概略幾何モデルに、その肝要プロセス工程に影響されるフィーチャ（群）のみが組み込まれる。結果として、その概略幾何モデルは、その肝要プロセス工程後に実行される計測で捕捉される完全な幾何構造モデルに比し少数の浮動幾何パラメタを含むものとなる。
【0019】
また、ある態様では、結合Ｘ線スキャタロメトリデータに基づく計量に際し、その結合データセットと訓練済の信号応答計量（ＳＲＭ）モデルとに基づき、標本の寸法が判別される。こうした例では、その限界寸法が、幾何モデル抜きで、その結合データセットに直に関連付けされる。更に、ある態様では、訓練済の信号応答計量モデルを用い、結合計測信号に基づき、未知値を有する注目構造パラメタの値が推定される。
【0020】
また、ある態様では、肝要プロセス工程後複合的半導体構造の１個又は複数個の注目幾何パラメタの推定が、その肝要プロセス工程後複合的半導体構造に係る実Ｘ線スキャタロメトリ計測データと、肝要プロセス工程前複合的半導体構造に係る模擬導出Ｘ線スキャタロメトリ計測データとに基づき、行われる。
【0021】
以上は概要であり、従って随所に単純化、一般化及び細部省略が含まれているので、本件技術分野に習熟した者（いわゆる当業者）には理解される通り、この概要は専ら例証的なものであり如何様であれ限定的なものではない。本願記載の装置及び／又はプロセスの他の態様、独創的特徴及び長所については、本願中で説明される非限定的詳細記述にて明らかとされよう。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】本願提示の諸方法例に従い試料の特性を計測する計量ツールの実施形態を描出する概略図である。
【図2】複合的半導体構造を特徴付ける１個又は複数個の幾何パラメタの値を肝要プロセス工程前後双方のＸ線スキャタロメトリ計測データに基づき推定する、モデル構築兼分析エンジンの実施形態を描出する図である。
【図3】ＳＲＭモデル訓練エンジンを描出する図である。
【図4】ＳＲＭモデルエンジンを描出する図である。
【図5】複合的半導体構造を特徴付ける１個又は複数個の幾何パラメタの値を肝要プロセス工程前後双方のＸ線スキャタロメトリ計測データに基づき推定する、モデル構築兼分析エンジンの別の実施形態を描出する図である。
【図6】一実施形態における肝要プロセス工程前半導体構造の断面を描出する概略図である。
【図9】別の実施形態における肝要プロセス工程前半導体構造の断面を描出する図である。
【図11】タングステン窪ませプロセスにより多層構造から除去されたタングステン窪み構造の断面を描出する図である。
【図12】別の実施形態における肝要プロセス工程前半導体構造の上面を描出する図である。
【図13】ある例にてＸ線スキャタロメータ（散乱計）による構造の計測でもたらされた回折パターンを描出する画像である。
【図16】スリット構造を有し孔パターンを欠く構造の上面を描出する図である。
【図18】Ｘ線スキャタロメータにより構造を計測することでもたらされる回折パターンのシミュレーション（模擬導出）を描出する画像である。
【発明を実施するための形態】
【0023】
以下、本発明の背景例及びある種の実施形態を詳細に参照し、またその諸例を添付図面に描出する。
【0024】
本願では、肝要プロセス工程後複合的半導体構造の１個又は複数個の注目幾何パラメタの値を推定する方法及びシステムを提示する。具体的には、肝要プロセス工程前後の複合的半導体構造に係る計測データに基づき１個又は複数個の注目幾何パラメタの推定を行う。肝要プロセス工程前後双方の計測データを用いるので、より少ない情報処理労力で以てより高速なモデル生成及びモデル当て嵌めを行うことが可能である。ある種の例によれば、その概略計測モデルにより、注目パラメタの推定を、旧来的で複雑なモデル生成及び当て嵌めよりも正確に行うことが可能となる。
【0025】
図１には、本願提示の諸方法例に従い試料の特性を計測する計量ツールの実施形態１００が描かれている。図１に示す通り、本システム１００を用いることで、試料位置決めシステム１４０上に配置された試料１０１の計測エリア１０２に亘り、Ｘ線スキャタロメトリ計測を実行することができる。ある種の実施形態ではその計測エリア１０２のスポットサイズが８０μｍ以下とされる。ある種の実施形態ではその計測エリア１０２のスポットサイズが５０μｍ以下とされる。ある種の実施形態ではその計測エリア１０２のスポットサイズが４０μｍ以下とされる。
【0026】
図示実施形態の計量ツール１００は、Ｘ線スキャタロメトリ計測に適したＸ線輻射を生成するＸ線照明源１１０を有している。ある種の実施形態では、そのＸ線照明源１１０にて０．０１ｎｍ～１ｎｍの波長が生成される。Ｘ線照明源１１０により生成されたＸ線ビーム１１７は、試料１０１の検査エリア１０２上に入射する。
【0027】
一般に、高スループットインライン計量を実行可能とするのに十分な光束レベルにて高輝度Ｘ線を生成しうる好適な高輝度Ｘ線照明源は、何れも、本願記載のＸ線スキャタロメトリ計測向けのＸ線照明の供給用に想定することができる。ある種の実施形態、なかでもＸ線源が可調モノクロメータを有している実施形態では、そのＸ線源から送給されるＸ線輻射の波長を様々に選択することができる。
【0028】
ある種の実施形態、なかでも１５ｋｅＶ超の光子エネルギを有する輻射を発する１個又は複数個のＸ線源を採用する実施形態では、そのＸ線源から供給される光を、確と、デバイス全体及びウェハ基板を通じ十分透過させうる波長とすることができる。非限定的な例によれば、粒子加速器線源、液体アノード線源、回動アノード線源、静止固体アノード線源、マイクロフォーカス線源、マイクロフォーカス回動アノード線源及び逆コンプトン線源の何れも、Ｘ線照明源１１０として採用することができる。一例としては、米国カリフォルニア州パロアルト所在のＬｙｎｃｅａｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．から入手可能な逆コンプトン線源を想定することができる。逆コンプトン線源には、ある光子エネルギ域に亘りＸ線を生成でき、ひいてはそのＸ線源から送給されるＸ線輻射の波長を様々に選択できる、という付加的長所がある。Ｘ線源の例には、固体又は液体ターゲットを砲撃することでＸ線輻射を誘起するよう構成された電子ビーム式線源がある。ある種の実施形態では、Ｘ線照明源１１０が液体金属式Ｘ線照明システムとされる。一種類又は複数種類の元素を含有する液体金属ジェットが生成される。非限定的な例によれば、アルミニウム、ガリウム、インジウム、スズ、タリウム及びビスマスのうち何れかをその液体金属ジェットに含有させる。電子ビーム源（例．電子銃）から電子流を供給し、それを電子光学系によりその液体金属ジェットへと差し向ける。好適な電子光学系としては、電磁石、永久磁石又は電磁石及び永久磁石の組合せによりその電子ビームを集束させ、そのビームをその液体金属ジェットに差し向けるものがある。それら液体金属ジェット及び電子流が出会うところでＸ線ビーム１１７が発生し、それが試料１０１の検査エリア１０２上に入射する。こうして、その液体金属ジェットにより、その成分元素に対応するＸ線ラインが生成される。ある実施形態では、その液体金属ジェットにガリウム及びインジウムの合金を含有させる。
【0029】
高輝度液体金属Ｘ線照明生成方法及びシステムが、ＫＬＡ－Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐ．に対し２０１１年４月１９日付で発行された特許文献１中に記載されているので、参照によりその全容を本願に繰り入れることにする。
【0030】
ある実施形態では、その入射Ｘ線ビーム１１７が、インジウムｋα線に当たる２４．２ｋｅＶのビームとされる。そのＸ線ビームを、Ｘ線スキャタロメトリ計測用の多層Ｘ線光学系を用い、１ｍｒａｄ未満の発散度まで平行化させる。
【0031】
ある種の実施形態では、Ｘ線源・計測下試料間にスクリーンを配置し使用することなく本願記載のＸ線散乱計測が達成される。こうした実施形態によれば、ある入射角域、複数通りの波長又はその組合せに亘りビーム強度を計測することで十分な情報をもたらし、それによりその被計測構造の所望素材特性（例．複素屈折率、電子密度又は吸収率）の分布マップ（即ち画像）を解明することができる。他方、他のある種の例によれば、Ｘ線源・計測下試料間に何であれ不透明なスクリーンを所在させ、その上にピンホールその他のアパーチャを所在させることで、そのＸ線ビームの平行化具合を改善することができる。回折パターンの強度は、幾通りかのアパーチャ位置に関し計測される。他のある種の実施形態では、疑似乱数アパーチャパターンを有するスクリーンが用いられ、複数枚のスクリーンに関し回折パターンが計測される。これらの手法も、付加的な情報をもたらし、それにより被計測構造の所望素材特性の三次元分布が解明されるものであると、考えることができる。
【0032】
ある種の実施形態では、入射Ｘ線ビームのプロファイルが複数個のアパーチャ、スリット又はその組合せにより制御される。更なる実施形態では、そのアパーチャ、スリット又はその双方が、試料の向きと歩調を合わせ回動するよう、ひいては個々の入射角、アジマス角又はその双方に関し入射ビームのプロファイルが最適化されるように構成される。
【0033】
図１記載の通り、Ｘ線光学系１１５は入射Ｘ線ビーム１１７を整形して試料１０１へと差し向ける。ある種の例、なかでもＸ線光学系１１５がＸ線モノクロメータを有する例では、その試料１０１上に入射するＸ線ビームをそれにより単色化することができる。一例としては、結晶モノクロメータ例えばロクスレイ・タナー・ボーエンモノクロメータを用い、そのＸ線輻射ビームを単色化することができる。ある種の例、なかでもＸ線光学系１１５によりＸ線ビーム１１７を平行化し、或いは試料１０１の検査エリア１０２上へとそのＸ線ビーム１１７を集束させる例では、多層Ｘ線光学系を用いることで、その発散度を１ｍｒａｄ未満とすることができる。ある種の実施形態では、Ｘ線光学系１１５が、１個又は複数個のＸ線平行化鏡、Ｘ線アパーチャ、Ｘ線ビームストップ、屈折性Ｘ線光学系、回折光学系例えばゾーンプレート、鏡面Ｘ線光学系例えばかすめ入射楕円体鏡、ポリキャピラリ光学系例えば中空キャピラリＸ線導波路、多層光学系又はシステム、或いはそれらの何らかの組合せを有するものとされる。更なる詳細が特許文献２に記載されているので、参照によりその全容を本願に繰り入れることにする。
【0034】
大略、この照明光学システムの焦平面は計測アプリケーション毎に最適化される。このやり方によれば、計測アプリケーションによってその試料内の異なる深さに焦平面が位置することとなるよう、システム１００が構成される。
【0035】
Ｘ線検出器１１６は、試料１０１から散乱されてきたＸ線輻射１２５を収集し、試料１０１の特性のうち入射Ｘ線輻射に対し感応的なものを示す出力信号１２６を生成する。ある種の実施形態では、角度分解散乱Ｘ線が生成されるよう試料位置決めシステム１４０により試料１０１を位置決め及び方向決めしつつ、Ｘ線検出器１１６により散乱Ｘ線１２５が収集される。
【0036】
計量システム１００は、広いダイナミックレンジ（例．１０５超）を有する１個又は複数個の光子計数型検出器と、最小限の寄生後方散乱で以て損傷なしに直接ビーム（即ち０次ビーム）を吸収する厚手な高吸収性結晶基板とを有している。フルビームＸ線スキャタロメトリに適する検出器の例としては、テルル化カドミウム（ＣｄＴｅ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）及び砒化ガリウム（ＧａＡｓ）の結晶その他がある。ある種の実施形態では、線源エネルギに対応する狭いエネルギ帯にて高い変換効率がもたらされるよう、検出器素材が選択される。
【0037】
ある種の実施形態では、単一の光子計数型検出器により被検出光子の位置及び個数が検出される。ある種の実施形態では、ＳＮＲを改善すべくデュアル閾値検出器が用いられる。
【0038】
Ｘ線検出器１１６は、一通り又は複数通りのＸ線光子エネルギを分解し、その試料の特性を示すＸ線エネルギ成分毎の信号を生成する。ある種の実施形態では、そのＸ線検出器１１６が、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型比例計数器、気体充填型比例計数管、シンチレータ及び蛍光素材のうち何れかを有するものとされる。
【0039】
この構成では、その検出器におけるＸ線光子相互作用が、画素位置及び計数値に加えエネルギにより弁別される。ある種の実施形態では、それらＸ線光子相互作用が、そのＸ線光子相互作用のエネルギを所定の上閾値及び所定の下閾値と比較することで弁別される。ある実施形態ではこの情報が出力信号１２６により情報処理システム１３０に送られ、更なる処理及び格納に供される。
【0040】
高アスペクト比垂直製造構造は、平行化Ｘ線ビームを回折させ諸次回折波をもたらす。各次数の回折波は予測可能な特定方向に進行する。諸次回折波間の角度間隔は、その試料の格子定数を波長で除したものに反比例する。諸次回折波は、ウェハから幾ばくかの距離のところに置かれた検出器アレイによって検出される。その検出器の各画素から、その画素に射突した光子の個数を示す信号が出力される。
【0041】
諸次回折波の強度は形式Ｉ（ｍ，ｎ，θ，φ，λ）、但し｛ｍ，ｎ｝は回折次数を示す整数指数、｛θ，φ｝は入射ビームの仰角及びアジマス角（即ちウェハに固定された座標系を基準とする入射主光線の極座標値）、λはその入射Ｘ線の波長、という形式をなしている。
【0042】
照明光は、照明源から出て試料の方へと伝搬する際に、幾つかのノイズ源によって擾乱される。擾乱の例には電子ビーム流ふらつき、温度誘起性光学系ドリフト等々がある。擾乱された入射光束はＦ０（１＋ｎ１）と表される。
【0043】
ターゲットは、その入射ビームのアジマス角及び仰角に依存する形態でその入射輻射を散乱させる。次数（ｍ，ｎ）への光散乱の効率はＳｍｎ（θ，φ）として定義することができる。その回折光が試料から検出器へと伝搬する際に、そのビームが通過する他の散乱媒質により同様に影響され、全ての次数が幾ばくかのばらつき（１＋ｎ２）及び寄生ノイズ（ｎ３）を伴うものとなる。こうしたことから、時刻ｔにて計測された各次数の総強度Ｉｍｎを、等式（１）により表すことができる。
【数1】
【0044】
各次数の強度は、多くのやり方で抽出することができる。ある種の実施形態では、諸次回折波が検出器にて空間分離される。こうした実施形態では、諸次回折波が検出器アレイにより個別検出され、同じ回折次数に係る画素出力同士が結合（即ち加算）される。こうして個々別々の回折次数に係る画素の光子計数値が累算され、それにより被検出回折次数が弁別される。この状況が生じやすいのは、比較的小ピッチなフィーチャを計測するときや、発散度が比較的小さなビームで以て計測するときである。
【0045】
他のある種の実施形態、なかでも諸次回折波が検出器にて空間的に重なり合う実施形態では、画素出力を単純に結合させるだけでは個別回折次数に係る強度を決定することができない。こうした実施形態では、諸次回折波を逆畳み込み（デコンボリュート）する計測モデルを用い、各被検出回折次数の計測強度を判別する。この状況が生じやすいのは、比較的大ピッチなフィーチャを計測するときや、発散度が比較的大きなビームで以て計測するときである。
【0046】
図１記載の通り、計量システム１００は情報処理システム１３０を有しており、検出器１１６により生成された信号１２６を獲得しその獲得信号に少なくとも部分的に依拠し注目構造の特性を判別するのに、それが用いられている。
【0047】
ある態様では、肝要プロセス工程後複合的半導体構造の１個又は複数個の注目幾何パラメタの推定が、その肝要プロセス工程の前後双方における、その複合的半導体構造に係るＸ線スキャタロメトリ計測データに基づき行われる。最も単純な物理的Ｘ線散乱モデルによれば、回折パターン強度は、単位セル内形状のフォームファクタの二乗に直線比例し、同じくその単位セルのフーリエ変換の二乗にも直線比例する。コヒーレンス効果を最小化するのに十分な距離で以て単位セル内の諸形状が空間分離されているとの仮定の下では、計測された回折パターンを、それぞれ別の形状に係るフーリエ成分同士の線形結合として近似することができる。即ち、肝要プロセス工程後に計測された回折パターンは、その肝要プロセス工程の前における回折パターンと、その肝要プロセス工程にて改変される形状又は形状群に由来する回折パターンとの和になる。このやり方によれば、その肝要プロセス工程にて改変される注目幾何パラメタの推定を、その肝要プロセス工程後に計測された回折パターンからの肝要プロセス工程前回折パターンの減算を踏まえ、行うことができる。
【0048】
図２には、複合的半導体構造を特徴付ける１個又は複数個の幾何パラメタの値を、肝要プロセス工程の前後双方における、その複合的半導体構造に係るＸ線スキャタロメトリ計測データに基づき推定する、モデル構築兼分析エンジンの実施形態１５０が描かれている。ある種の実施形態ではＸ線スキャタロメトリシステム、例えば図１記載の計量システム１００により、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６及び１２７がウェハから収集される。Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６は、ウェハ１０１を対象にして肝要プロセス工程が実行された後に収集され、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２７は、ウェハ１０１を対象にしてその肝要プロセス工程が実行される前に収集される。
【0049】
【0050】
【0051】
【0052】
図７記載の多層構造２２５から収集されたＸ線スキャタロメトリデータからのＣＤ１及びＣＤ２の計測は、多層構造２２０が存在していることで複雑になっている。理想的には、ライナ構造２２６及び２２７のみから収集されたＸ線スキャタロメトリデータから、ＣＤ１及びＣＤ２を計測したいものである。しかしながら、複数個の層２２１及び２２２内に孔を形成する形成プロセスより後にライナ堆積プロセスが行われるのであるから、ライナ構造２２６及び２２７は、実ウェハ上にそれ単体では存在しえない。本願の記載によれば、多層構造２２０から収集されたＸ線スキャタロメトリデータが、多層構造２２５から収集されたＸ線スキャタロメトリデータから、減算される。こうすることで、計測回折に対する複数個の層２２１及び２２２並びに孔２２３の影響が、多層構造２２５に係る計測回折から差し引かれることとなる。それによりもたらされる回折パターンは、複数個の層２２１及び２２２並びに孔２２３の影響抜きでのライナ２２６及び２２７の散乱応答を、密に表すものとなる。もたらされた回折パターンを分析することで、ＣＤ１及びＣＤ２のより正確な推定値が、より少ない情報処理労力で以て得られる。
【0053】
図９に、別の実施形態における肝要プロセス工程前半導体構造の断面を示す。図９記載の多層構造２１０Ａは、垂直パターニング（交番する酸化物層２０１Ａ～Ｃ及びタングステン層２０９Ａ～Ｂ）、チャネル孔２０７、並びにタングステンで以て充填されたワードラインカット構造２０８を有している。
【0054】
図１０に、図９記載の多層構造のタングステン窪ませプロセス工程後断面を示す。図１０記載の実施形態では、酸化物スラブに対しある小距離に亘り各タングステンスラブが窪むこととなるよう、タングステンがエッチングされている。
【0055】
【0056】
図１０記載の多層構造２１０Ｂから収集されたＸ線スキャタロメトリデータからのＣＤの計測は、多層構造２１０Ａが存在しているため複雑になっている。理想的には、タングステン窪み構造２１１のみから収集されたＸ線スキャタロメトリデータから、ＣＤを計測したいものである。しかしながら、垂直パターニングプロセス、孔形成プロセス及びワードカットプロセスより後にタングステン窪ませプロセスが行われるのであるから、タングステン窪み構造２１１は、実ウェハ上にそれ単体では存在しえない。本願の記載によれば、多層構造２１０Ａから収集されたＸ線スキャタロメトリデータが、多層構造２１０Ｂから収集されたＸ線スキャタロメトリデータから、減算される。こうすることで、計測回折に対する複数個の層２０１及び２０９、孔２０７並びにワードカット２０８の影響が、多層構造２１０Ｂに係る計測回折から差し引かれることとなる。それによりもたらされる回折パターンは、複数個の層２０１及び２０９、孔２０７並びにワードカット２０８の影響抜きでのタングステン窪み構造２１１の散乱応答を、密に表すものとなる。もたらされた回折パターンを分析することで、ＣＤのより正確な推定値が、より少ない情報処理労力で以て得られる。
【0057】
【0058】
図１３に、Ｘ線スキャタロメータ（例．計量システム１００）による構造２０５の計測でもたらされた回折パターンを表す画像２０６を示す。
【0059】
【0060】
【0061】
【0062】
図１４記載の多層構造２１５Ａから収集されたＸ線スキャタロメトリデータからのＷの計測は、複数孔パターン２０３が存在しているため複雑になっている。理想的には、構造２１５Ｂのみから収集されたＸ線スキャタロメトリデータから、Ｗを計測したいものである。しかしながら、孔形成プロセスより後にスリット除去プロセスが行われるのであるから、スリット２０４は、実ウェハ上にそれ単体では存在しえない。本願の記載によれば、多層構造２０５から収集されたＸ線スキャタロメトリデータが、多層構造２１５Ａから収集されたＸ線スキャタロメトリデータから、減算される。こうすることで、計測回折に対する孔パターン２０３の影響が、多層構造２１５Ａに係る計測回折から差し引かれることとなる。それによりもたらされる回折パターンは、孔パターン２０３の影響抜きでのスリット構造２０４の散乱応答を、密に表すものとなる。もたらされた回折パターンを分析することで、Ｗのより正確な推定値が、より少ない情報処理労力で以て得られる。
【0063】
図１７に、図１５記載の計測済回折パターン２１２からの図１３記載の計測済回折パターン２０６の画素バイ画素減算を表す画像２１６を示す。それによりもたらされる回折パターンは、Ｘ線スキャタロメータ（例．計量システム１００）による理想構造２１５Ｂの計測応答を表している。
【0064】
図１８に、構造２０５及び２１５Ａを計測するのに用いられたＸ線スキャタロメータ（例．計量システム１００）により構造２１５Ｂを計測することでもたらされる回折パターンについての、シミュレーションを表す画像２１７を示す。図１７及び図１８描出の通り、Ｘ線スキャタロメータによる計測に対する構造２１５Ｂの応答のシミュレーション結果は、図１５記載の計測済回折パターン２１２からの図１３記載の計測済回折パターン２０６の画素バイ画素減算によって、非常に密に近似される。
【0065】
ある種の実施形態では、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２７又はその双方が、各データセットに係る計量システム１００のシステムパラメタ値を基準にして正規化される。一般に、肝要プロセス工程前後に収集されたデータセット間では、１個又は複数個のシステムパラメタ（例．ビーム強度、ビーム中心、ビームライン方向等）の値に違いが生じやすい。信頼性良くデータセット同士を結合させるため、一方又は双方のデータセットを補正することで、両データセットに係るシステムパラメタ値同士を整合させる。
【0066】
ある種の例では、その計量システム自体から入手できるノミナルなシステムパラメタ値に依拠し、目的とする正規化が行われる。しかしながら、多くの計測状況では、計量システムにより通知されるノミナルなシステムパラメタ値が、十分に正確なものとはならない。そうした例の多くでは、各データセットに係るシステムパラメタ値を、それらシステムパラメタ値を浮動させつつ、計測データのモデル依拠当て嵌めに依拠し決定する。
【0067】
図２記載の通り、正規化モジュール１５５は、肝要プロセス工程前に収集されたＸ線スキャタロメトリデータ１２７、その肝要プロセス工程の後に収集されたＸ線スキャタロメトリデータ１２６、並びにその肝要プロセス工程前のＸ線スキャタロメトリデータ１２７に係る計測モデル１２８を受け取る。計測モデル１２８により予測された計測データ及びＸ線スキャタロメトリデータ１２７のモデル依拠当て嵌めを、１個又は複数個のシステムパラメタ値を浮動させつつ実行する。それにより決定されたシステムパラメタ値を、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２７に係る実システムパラメタ値として扱う。前述の通り、肝要プロセス工程により作成される複合的半導体構造に係る計測モデルでは、往々にして、正確にモデル化するのが難しい。肝要プロセス工程後の複合的半導体構造の被計測応答を正確にモデル化するよう試みるのではなく、計測モデル１２８により予測された計測データ及びＸ線スキャタロメトリデータ１２６のサブセットのモデル依拠当て嵌めを、１個又は複数個のシステムパラメタ値を浮動させつつ実行する。このモデル依拠当て嵌めは、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６のうち、その複合的半導体構造の存在により最小限しか影響されないサブセットで以て実行する。一例として、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６が、構造２１５Ａを計量システム１００により計測することで計測された回折パターンであるとする。この計測済回折パターンを表しているのが図１５の画像２１２である。更に、計量システム１００により計測されたかの如く構造２１５Ｂからの回折パターンを模擬導出したものが、図１８に示されている。この例では、図１８記載の画像２１７のうち非０値を有する画素（例．０超の強度値を有する画素）又は比較的小さい値を有する画素（例．所定の閾値を上回る強度値を有する画素）を特定する。次に、図１５記載の画像２１２中の対応する画素に０値を割り当てる。それによりもたらされる画像（即ちＸ線スキャタロメトリデータ１２６のサブセット）並びに計測モデル１２８により予測された計測データの当て嵌めを、１個又は複数個のシステムパラメタ値を浮動させつつ実行することで、データセット１２６に係るシステムパラメタ値を特定する。
【0068】
データセット１２６、１２７又はその双方を補正することで、両データセットに係るシステムパラメタ値同士を整合させることができる。一例としては、データセット１２６を補正し、データセット１２７に係るシステムパラメタ値に整合させる。別例としては、データセット１２７を補正し、データセット１２６に係るシステムパラメタ値に整合させる。更に別例としては、データセット１２６及び１２７双方を補正し、所定セットのシステムパラメタ値を整合させる。
【0069】
図２記載の通り、データセット１２６から導出された正規化データセット１５６、並びにデータセット１２７から導出された正規化データセット１５７が、データ差分モジュール１５８に送られる。データ差分モジュールは、正規化データセット１５６及び１５７を結合させることで結合データセット１５９を生成し、それを当て嵌め分析モジュール１６０に送る。一例としては、データ差分モジュールにて、データセット１５６・１５７間の画素バイ画素差分を結合データセット１５９として決定する。
【0070】
肝要プロセス工程前後の注目構造の計測に係るＸ線スキャタロメトリデータを正規化するのが好ましいけれども、一般には、これは必須ではない。その意味では、正規化ブロック１５５はオプション的なものである。
【0071】
ある種の実施形態では、肝要プロセス工程の前後双方にて、Ｘ線スキャタロメトリシステム（例．計量システム１００）から実Ｘ線スキャタロメトリデータが収集される。これに対し、他のある種の実施形態では、肝要プロセス工程前のＸ線スキャタロメトリデータが、その肝要プロセス工程の後でＸ線スキャタロメータシステム（例．計量システム１００）から収集された実スキャタロメトリデータに基づき、合成的に生成される。例えばある種の実施形態では、Ｘ線スキャタロメトリデータ１２７が、肝要プロセス工程後にＸ線スキャタロメトリシステム（例．計量システム１００）から収集されたＸ線スキャタロメトリデータ１２６に基づき、合成的に生成される。こうした実施形態では、肝要プロセス工程前の模擬導出Ｘ線スキャタロメトリデータセットを生成するのに、パターン認識アルゴリズム例えばパッチマッチングアルゴリズムが用いられる。その実Ｘ線スキャタロメトリデータ（例．Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６）を評価することで、その注目構造、即ちその肝要プロセスにて改変される構造に係る１個又は複数個の領域（例．画素群）を特定することができる。当該１個又は複数個の領域内の計測値を、パッチマッチングアルゴリズムにより特定された値により置換することで、当該１個又は複数個の注目領域外の被計測パターンに対し連続的な回折パターンが生成される。一例として、図１５に、Ｘ線スキャタロメータ（例．計量システム１００）による構造２１５Ａの計測により計測された回折パターンの画像２１２が示されている。図１４記載の通り、構造２１５Ａは孔構造２０３と注目構造たるスリット構造２０４を共に有している。図１８には、Ｘ線スキャタロメータ（例．計量システム１００）により計測されたスリット構造２０４しか含まれていない回折パターンのシミュレーションを表す画像２１７が示されている。その注目領域内には、画像２１７の画素のうち計測可能な信号値を有する画素（例．そのＸ線スキャタロメトリシステムのノイズフロアよりもかなり大きな値を有する画素）がある。画像２１７に基づき特定された画素が、パッチマッチングアルゴリズムにより図１５記載の画像２１２中で置換される。この置換値により、注目領域外パターンに対し連続的な回折パターンが生成される。更に、それによりもたらされる回折パターンは、孔構造のみを有していてスリット構造を有していない構造の計測応答を表している。もたらされたデータセットを、データ差分モジュール１５８によりデータセット１２６から減算することで、当て嵌め分析モジュール１６０に送られる結合データセット１５９を生成することができる。こうした実施形態では、肝要プロセス工程前のＸ線スキャタロメトリデータが、Ｘ線スキャタロメータシステムから収集された実スキャタロメトリデータに基づき合成的に生成されるため、正規化は必須でない。好適なパッチマッチングアルゴリズムについての付加的な記述が、論文たる非特許文献１に記載されており、また非特許文献２にてオンラインで利用可能である。
【0072】
更に、ある態様に係るモデル構築兼分析エンジン１５０は概略構造モデル構築モジュール１５１を有する。概略構造モデル構築モジュール１５１は、肝要プロセス工程後に計測された構造の幾何的特徴のサブセットが組み込まれた概略幾何モデル１５２を生成する。ある種の実施形態では、その肝要プロセス工程により影響される１個又は複数個の特徴のみが、その概略幾何モデル１５２に組み込まれる。結果として、その概略幾何モデル１５２は、肝要プロセス工程後に実行される計測にて捕捉される構造の完全な幾何モデルに比べ、少数の浮動幾何パラメタを含むものとなる。
【0073】
一例として、図８に、ライナ２２６及び２２７のみを捉える概略幾何モデルが示されている。別例として、図１１に、タングステン窪み構造２１１のみを捉える概略幾何モデルが示されている。更なる別例として、図１６に、スリット構造２０４のみを捉える概略幾何モデルが示されている。
【0074】
概略幾何モデル１５２はＸ線スキャタロメトリ応答関数モデル構築モジュール１５３に送られる。Ｘ線スキャタロメトリ応答関数モデル構築モジュール１５３は、その概略幾何モデル１５２に基づき概略計測応答モデル１５４を生成する。概略計測応答モデル１５４は、Ｘ線スキャタロメトリシステム（例．計量システム１００）による計測に対するその概略幾何構造の応答を模擬するものである。概略計測応答モデル１５４は当て嵌め分析モジュール１６０に送られる。
【0075】
肝要プロセス工程により影響される１個又は複数個の特徴のみをモデル化することにより、その幾何モデル及びＸ線計測応答モデルをかなり容易に生成することができる。更に、それによりもたらされる概略計測応答モデルは、肝要プロセス工程後の計測により捉えられた被計測構造の幾何的特徴全てを捉えるかなり完全な計測モデルよりも、当て嵌めがかなり容易である。
【0076】
ある種の例では、結合Ｘ線スキャタロメトリデータに基づく計量に際し、結合データ（例．結合データセット１５９）で以て概略計測モデル（例．概略計測応答モデル１５４）を逆解することにより、標本の寸法が決定される。その計測モデルは、少数の（１０個オーダの）可調パラメタを含んでいて、その注目構造の幾何特性及び光学特性と、その計測システムの光学特性とを表すものである。その逆解の方法としては、これに限られるものではないがモデル依拠回帰、トモグラフィ、機械学習並びにそれらの任意の組合せがある。このようにして、結合データ・モデル化結果間の誤差が最小になるパラメタ化計測モデルの値に関し解くことで、ターゲットプロファイルパラメタが推定される。
【0077】
当て嵌め分析モジュール１６０は、概略計測応答モデル１５４を用い、結合データセット１５９を対象にして回帰を実行することで、一通り又は複数通りの限界寸法の値１６１を推定する。その推定値１６１がメモリ１３５内に格納される。注目幾何パラメタを浮動させる。ある種の実施形態によれば、付加的なパラメタ、例えば各独立次数の強度を浮動させることで、その肝要プロセス工程により影響されない特徴（群）の不完全除去をも勘案する。ある種の実施形態では、概略計測応答モデル１５４を用い、結合データセット１５９を対象にして最小二乗回帰を実行することで、一通り又は複数通りの限界寸法の値が推定される。
【数2】
【0078】
等式（２）は、ある非限定例における最小二乗回帰の目的関数の例を表している。等式（２）中に現れている項ＣｈａｎｇｅｄＳｔｒｕｃｔＳｉｍは概略計測応答モデルの出力である。これは、肝要プロセス工程により改変される被計測構造の特徴のみに的を当てる概略幾何モデルに基づき、模擬導出された回折信号である。項ＳｕｂｓｅｑｕｅｎｔＳｔｒｕｃｔＭｅａｓは、肝要プロセス工程後にＸ線スキャタロメータシステムにより計測された回折信号を表しており、項ＰｒｉｏｒＳｔｒｕｃｔＭｅａｓは、その肝要プロセス工程の前にＸ線スキャタロメータシステムにより計測された回折信号を表している。その差分項（ＳｕｂｓｅｑｕｅｎｔＳｔｒｕｃｔＭｅａｓ－ＰｒｉｏｒＳｔｒｕｃｔＭｅａｓ）が結合データセットである。
【0079】
また、ある態様では、結合Ｘ線スキャタロメトリデータに基づく計量に際し、結合データセット及び訓練済信号応答計量（ＳＲＭ）モデルに基づき標本の寸法が決定される。こうした例では、限界寸法が幾何モデル抜きで結合データセットに直に関連付けされる。
【0080】
図３に、ＳＲＭモデル訓練エンジン１７０を表す図を示す。図３記載の訓練データには、肝要プロセス工程後に収集されたＸ線スキャタロメトリデータ１７２と、その肝要プロセス工程の前に収集されたＸ線スキャタロメトリデータ１７１とが含まれている。データセット１７１及び１７２は、１個又は複数個の注目パラメタ１７９が既知値を有する構造に対応している。データセット１７１及び１７２が前述の通り正規化モジュール１５５により正規化され、正規化データセット１７３及び１７４がデータ差分モジュール１５８に送られる。前述の通り正規化データセット１７３及び１７４から、データ差分モジュール１５８により結合データセット１７５が生成される。結合データセット１７５と、対応する１個又は複数個の既知値の注目パラメタ１７９とが、ＳＲＭ訓練モジュール１７６に送られる。ＳＲＭ訓練モジュールは、その結合データセット１７５と、それに対応する１個又は複数個の既知値の注目パラメタ１７９とに基づき、訓練済ＳＲＭモデル１７７を生成する。その訓練済ＳＲＭモデル１７７がメモリ１３５内に格納される。
【0081】
当該１個又は複数個の注目パラメタ１７９の既知値は、信頼のおける計測システム、例えば走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）、トンネリング電子顕微鏡（ＴＥＭ）、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）、或いはＸ線計測システム例えば小角Ｘ線スキャタロメータ（ＳＡＸＳ）、或いはＸ線蛍光（ＸＲＦ）システムであり、そのパラメタ値を正確に計測しうるものにより計測される。但し、通常、参照計量システムは、例えばスループットが低いこと、個別サイト計測に係る計測不確定性が高いこと等々から、総じてインライン計量システムとして動作する能力を欠いている。
【0082】
ある好適な実施形態では、そのＳＲＭ計測モデルがニューラルネットワークモデルとして実現される。他の諸例によれば、そのＳＲＭ計測モデルを、線形モデル、多項式モデル、応答面モデル、決定木モデル、ランダムフォレストモデル、サポートベクタマシンモデルその他の種類のモデルとして実現することもできる。
【0083】
ある種の例では、訓練データセット１７１及び１７２が合成的に生成される。例えば、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ－Ｔｅｎｃｏｒ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能なポジ型レジスト光リソグラフィ（ＰＲＯＬＩＴＨ）シミュレーションソフトウェア等の、プロセスシミュレータを用いることができる。一般に、どのようなプロセスモデル化技術又はツールであれ、本願の技術的範囲内にあるものと考えてよい（例．米国ノースカロライナ州ケーリー所在のＣｏｖｅｎｔｏｒ， Ｉｎｃ．から入手可能なＣｏｖｅｎｔｏｒ（登録商標）シミュレーションソフトウェア）。こうした実施形態における結合データセット１７５は結合合成回折パターンであり、１個又は複数個の注目パラメタ１７９の既知値が、単に、それら回折パターンの合成に用いられる限界寸法となる。
【0084】
更なる態様では、訓練済信号応答計量モデルを用い、結合計測信号に基づき、未知値を有する注目構造パラメタの値が推定される。
【0085】
図４に、ＳＲＭモデルエンジン１８０を表す図を示す。図４記載の通り、肝要プロセス工程後に収集されたＸ線スキャタロメトリデータ１２６と、その肝要プロセス工程の前に収集されたＸ線スキャタロメトリデータ１２７とが、前述の通り正規化モジュール１５５により正規化される。正規化データセット１５６及び１５７がデータ差分モジュール１５８に送られる。前述の通り正規化データセット１５６及び１５７から、データ差分モジュール１５８により結合データセット１５９が生成される。結合データセット１５９が訓練済ＳＲＭ信号応答モデル１７７に送られる。ＳＲＭ信号応答モデル１７７が１個又は複数個の注目パラメタの推定値１７８を生成する。その推定値１７８がメモリ１３５内に格納される。
【0086】
また、ある態様では、肝要プロセス工程後の複合的半導体構造の１個又は複数個の注目幾何パラメタの推定が、その肝要プロセス工程の後におけるその複合的半導体構造に係る実Ｘ線スキャタロメトリ計測データと、その肝要プロセス工程の前におけるその複合的半導体構造に係る模擬導出Ｘ線スキャタロメトリ計測データとに基づき、行われる。
【0087】
図５に、複合的半導体構造を特徴付ける１個又は複数個の幾何パラメタの値を、肝要プロセス工程前後双方における、その複合的半導体構造に係るＸ線スキャタロメトリ計測データに基づき推定する、モデル構築兼分析エンジンの実施形態２００を示す。
【0088】
図５記載の通り、先行構造モデル構築モジュール１９０が肝要プロセス工程前の被計測構造の幾何モデル１９１を生成する。幾何モデル１９１は先行Ｘ線スキャタロメトリ応答関数構築モジュール１９２に送られ、そこでその幾何モデル１９１に基づき先行計測応答モデル１９３が生成される。先行計測応答モデル１９３は、その肝要プロセス工程の前におけるＸ線スキャタロメトリシステム（例．計量システム１００）による計測に対する、その被計測構造の応答を模擬するものである。先行計測応答モデル１９３は当て嵌め分析モジュール１９８に送られる。
【0089】
同様に、後続構造モデル構築モジュール１９４がその肝要プロセス工程の後におけるその被計測構造の幾何モデル１９５を生成する。幾何モデル１９５は後続Ｘ線スキャタロメトリ応答関数構築モジュール１９６に送られ、そこでその幾何モデル１９５に基づき後続計測応答モデル１９７が生成される。後続計測応答モデル１９７は、その肝要プロセス工程の後におけるＸ線スキャタロメトリシステム（例．計量システム１００）による計測に対する、その被計測構造の応答を模擬するものである。後続計測応答モデル１９７は当て嵌め分析モジュール１９８に送られる。
【0090】
Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６はＸ線スキャタロメトリシステム、例えば図１記載の計量システム１００によりウェハから収集される。Ｘ線スキャタロメトリデータ１２６は、ウェハ１０１を対象にして肝要プロセス工程が実行された後に収集され、当て嵌め分析モジュール１９８に送られる。
【0091】
当て嵌め分析モジュール１９８は、後続計測応答モデル１９７及び先行計測応答モデル１９３を用い、計測されたデータセット１２６を対象にして回帰を実行することで、一通り又は複数通りの限界寸法の値１９９を推定する。その推定値１９９がメモリ１３５内に格納される。注目幾何パラメタは浮動させる。ある種の実施形態では、付加的なパラメタ、例えば各独立次数の強度をも浮動させることで、その肝要プロセス工程により影響されない特徴（群）の不完全除去も勘案する。ある種の実施形態では、当て嵌め分析モジュール１９８により実行される最小二乗回帰の目的関数に、等式（３）により表される通り、誤差項及び正則化項が共に組み込まれる。
【数3】
【0092】
等式（３）中に現れている項ＳｕｂｓｅｑｕｅｎｔＳｔｒｕｃｔＳｉｍは後続計測応答モデル１９７の出力であり、項ＳｕｂｓｅｑｕｅｎｔＳｔｕｃｔＭｅａｓは計測データ１２６である。それらの項の間の差分が誤差項であり、これにより最適化が推進される。項ＰｒｉｏｒＳｔｒｕｃｔＳｉｍは先行計測応答モデル１９３の出力である。係数λはスカラー値の正則化因子であり、これにより正則化項の荷重が実効的に設定される。この最適化においては、正則化項により、先行構造の強度寄与分が減殺される。結果として、その構造のうち肝要プロセス工程により改変される部分、即ち注目幾何パラメタによる強度寄与分が強調される。
【0093】
一般に、肝要プロセス工程前の個別の被計測構造に係る計測は、１枚又は複数枚のウェハを対象にして実行することができる。同様に、肝要プロセス工程後の個別の被計測構造に係る計測も、１枚又は複数枚のウェハを対象にして実行することができる。ある種の実施形態では、好ましいことに、１枚のウェハ（例．「ゴールデン」ウェハ）を対象にして肝要プロセス工程前の個別の構造が計測され、その肝要プロセス工程の後の個別の被計測構造に係る計測が多くの相異なる供試ウェハを対象にして実行される。
【0094】
本願記載の通り、肝要プロセス工程後の複合的半導体構造の１個又は複数個の注目幾何パラメタの推定は、その肝要プロセス工程の前後双方における、その複合的半導体構造に係るＸ線スキャタロメトリ計測データに基づき行われる。一般に、肝要プロセス工程後の複合的半導体構造の１個又は複数個の注目幾何パラメタの推定は、肝要なもの及び肝要でないものを含め何個かのプロセス工程の前における、その複合的半導体構造に係るＸ線スキャタロメトリデータと、当該何個かのプロセス工程の後におけるそれとに基づき、行うことができる。
【0095】
例えば、タングステン窪みの計測を、窪みエッチング後に収集された計測データに加え、ワードラインカット前、ワードラインカット後、或いはタングステンによる窒化物の置換後に収集された計測データに基づき、行うことができる。
【0096】
更に、実施形態に係るシステム１００は、本願記載の通りＸ線スキャタロメトリ計測を実行するのに用いられる１個又は複数個の情報処理システム１３０を有している。当該１個又は複数個の情報処理システム１３０は検出器１１６に可通信結合されている。ある態様によれば、当該１個又は複数個の情報処理システム１３０が、試料１０１の構造の計測に係る計測データ１２６を受け取るよう構成される。また、ある態様によれば、当該１個又は複数個の情報処理システム１３０が、何れか先行するプロセス工程での個別の被計測構造に係る計測データを受け取るよう構成される。
【0097】
認識されるべきことに、本件開示の随所に記載の諸ステップは、単一コンピュータシステム１３０により実行することも、それに代え複数コンピュータシステム１３０により実行することもできる。更に、本システム１００の諸サブシステム、例えば検出器１１６やＸ線源１１０に、本願記載のステップのうち少なくとも一部分を実行するのに適したコンピュータシステムを組み込んでもよい。従って、上掲の記述は本発明に対する限定事項としてではなく、単なる例証として解されるべきである。更に、当該１個又は複数個の情報処理システム１３０は、本願記載のどの方法実施形態のどの他ステップ（群）を実行するようにも構成することができる。
【0098】
加えて、コンピュータシステム１３０を検出器１１６に可通信結合させる要領を、本件技術分野で既知な何れの要領としてもよい。例えば、前記１個又は複数個の情報処理システム１３０を、検出器１１６と連携する情報処理システムに結合させてもよい。また例えば、検出器１１６を、コンピュータシステム１３０に結合された単一コンピュータシステムにより直に制御してもよい。
【0099】
本計量システム１００のコンピュータシステム１３０を、本システムの諸サブシステム（例．検出器１１６等）からのデータ又は情報を伝送媒体、例えば有線及び／又は無線区間を有するそれにより受領及び／又は獲得するよう、構成してもよい。この構成では、その伝送媒体を、コンピュータシステム１３０と本システム１００の他の諸システム又は諸サブシステムとの間の、データリンクとして働かせることができる。
【0100】
本計量システム１００のコンピュータシステム１３０を、他システムからのデータ又は情報（例．計測結果、モデル化入力、モデル化結果等々）を伝送媒体、例えば有線及び／又は無線区間を有するそれにより受領及び／又は獲得するよう、構成してもよい。この構成では、その伝送媒体を、コンピュータシステム１３０と他システム（例．計量システム１００のオンボードメモリ、外部メモリ、プロセスツール、参照計測源又は他の外部システム）との間のデータリンクとして働かせることができる。例えば、データリンクを介し格納媒体（即ちメモリ１３２又は外部メモリ）から計測データを受け取るよう情報処理システム１３０を構成してもよい。一例としては、検出器１１６を用い取得した結果を恒久的又は半恒久的メモリデバイス（例．メモリ１３２又は外部メモリ）内に格納させることができる。この構成では、その分光結果をオンボードメモリから、或い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。更に、伝送媒体を介しコンピュータシステム１３０から他システムにデータを送ってもよい。一例としては、コンピュータシステム１３０により決定された構造パラメタ値又は計測モデルを送り、外部メモリ（例．メモリ１３５）内に格納させることができる。この構成では、計測結果を他システムにエキスポートすることができる。
【0101】
情報処理システム１３０には、これに限られるものではないが、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、イメージコンピュータ、並列プロセッサその他、本件技術分野で既知なあらゆる装置が包含されうる。一般に、語「情報処理システム」は、記憶媒体から得た命令を実行するプロセッサを１個又は複数個有するデバイス全てが包括されるよう、広く定義することができる。
【0102】
方法例えば本願記載のそれを実現するプログラム命令１３４を、伝送媒体例えばワイヤ、ケーブル又は無線伝送リンク上で伝送させてもよい。例えば、図１に描かれている通り、メモリ１３２に格納されているプログラム命令を、バス１３３上を経てプロセッサ１３１へと伝送させる。コンピュータ可読媒体（例．メモリ１３２）内にプログラム命令１３４を格納させる。コンピュータ可読媒体の例としてはリードオンリメモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気ディスク、光ディスク及び磁気テープがある。
【0103】
図１９には、本発明の計量システム、例えば図１に描かれている計量システム１００による実施に適した方法３００が描かれている。ある態様によれば、認識頂けるように、予めプログラミングされているアルゴリズムを、情報処理システム１３０に備わる１個又は複数個のプロセッサ、或いは他の何らかの汎用情報処理システムにより実行することで、方法３００の諸データ処理ブロックを実行することができる。本願での認識によれば、計量システム１００の具体的な構造的側面で限定事項が表されるわけではなく、それは専ら例証として解されるべきである。
【0104】
ブロック３０１では、半導体製造プロセスフローの肝要プロセス工程後に、複合的半導体構造の１個又は複数個の後続物に第１群の照明輻射を供給する。
【0105】
ブロック３０２では、その第１群の照明輻射に応じその複合的半導体構造の１個又は複数個の後続物からもたらされる第１群の輻射を検出する。
【0106】
ブロック３０３では、検出された第１群の輻射に応じ第１群の計測データを生成する。
【0107】
ブロック３０４では、第１群の計測データと、前記製造プロセスフローの前記肝要プロセス工程前におけるＸ線スキャタロメータによる前記複合的半導体構造の１個又は複数個の先行物の計測を示す第２群の計測データと、に基づき、その複合的半導体構造の前記１個又は複数個の後続物の注目構造パラメタの値を推定する。
【0108】
一般に、どのようなスキャタロメトリ計測技術であれ、また二種類以上のスキャタロメトリ計測技術のどのような組合せであれ、本願の技術的範囲内のものと考えることができる。計測技術の例としては、これに限られるものではないが、分光エリプソメトリ、例えばミュラー行列エリプソメトリ、分光リフレクトメトリ、分光スキャタロメトリ、スキャタロメトリオーバレイ、ビームプロファイルリフレクトメトリ、角度分解ビームプロファイルエリプソメトリ、偏向分解ビームプロファイルエリプソメトリ、単一離散波長エリプソメトリ、複数離散波長エリプソメトリ、透過型小角Ｘ線スキャタロメータ（ＴＳＡＸＳ）、小角Ｘ線散乱（ＳＡＸＳ）、かすめ入射小角Ｘ線散乱（ＧＩＳＡＸＳ）、広角Ｘ線散乱（ＷＡＸＳ）、Ｘ線反射率（ＸＲＲ）、Ｘ線回折（ＸＲＤ）、かすめ入射Ｘ線回折（ＧＩＸＲＤ）、高分解能Ｘ線回折（ＨＲＸＲＤ）、Ｘ線光電子スペクトロスコーピ（ＸＰＳ）、Ｘ線蛍光（ＸＲＦ）、かすめ入射Ｘ線蛍光（ＧＩＸＲＦ）、低エネルギ電子誘起Ｘ線放射スキャタロメトリ（ＬＥＸＥＳ）、Ｘ線トモグラフィ及びＸ線エリプソメトリがある。一般に、画像式計量技術を初め、半導体構造の特性解明に適用可能な計量技術は全て、考慮されうる。付加的なセンサ選択肢としては、非接触式の静電容量／電圧センサや電流／電圧センサ等、そのデバイスをバイアスしもたらされるバイアスを光学センサで以て検出する（又はその逆の）電気的センサや、支援型光学技術、例えばＸＲＤ、ＸＲＦ、ＸＰＳ、ＬＥＸＥＳ、ＳＡＸＳ及びポンププローブ技術がある。ある実施形態によれば、二次元ビームプロファイルリフレクトメータ（瞳イメージャ）を用い、小さなスポットサイズにて、角度分解及び／又はマルチスペクトルデータ双方を収集することができる。ＵＶリニック干渉計もミュラー行列スペクトル瞳イメージャとして用いることができる。
【0109】
ある種の例では、本願記載のモデル構築、訓練及び計測方法が、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（商標）光学限界寸法計量システムの一要素として実施される。この構成では、ＤＯＥウェハスペクトルがそのシステムにより収集された直後にそのモデルが構築され、使用準備が整う。
【0110】
他のある種の例では、本願記載のモデル構築方法及び訓練方法が、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）ソフトウェアを情報処理システムにより実行することで、オフライン実施される。それによりもたらされる訓練済モデルを、計測を実行する計量システムによるアクセスが可能なＡｃｕＳｈａｐｅ（登録商標）ライブラリの一要素として組み込むことができる。
【0111】
一般に、本願提示の半導体計量実行方法及びシステムは、実デバイス構造に直に適用することも、ダイ内に所在し又はスクライブラインの内輪に所在する専用計量ターゲット（例．プロキシ構造）に適用することもできる。
【0112】
更に、ある態様によれば、本懐記載の計測技術を用い、プロセスツール（例．リソグラフィツール、エッチングツール、堆積ツール等）への能動フィードバックを実行することができる。例えば、本願記載の方法を用い決定された構造パラメタ値をリソグラフィツールに送り、そのリソグラフィシステムを調整することで、所望の出力を達成することができる。同様のやり方で、エッチングパラメタ（例．エッチング時間、拡散率等）や堆積パラメタ（例．時間、濃度等）を計測モデルに組み込み、エッチングツールや堆積ツールそれぞれへの能動フィードバックを実行することができる。
【0113】
一般に、本願記載のシステム及び方法は、専用計量ツールの一部として実施することも、それに代えプロセスツール（例．リソグラフィツール、エッチングツール等）の一部として実施することもできる。
【0114】
本願記載の語「限界寸法」には、構造のあらゆる限界寸法（例．下部限界寸法、中部限界寸法、上部限界寸法、側壁角、格子高さ等々）、任意の２個以上の構造間の限界寸法（例．２個の構造間の距離）、並びに２個以上の構造間のずれ（例．重なり合う格子構造間のオーバレイ位置ずれ等々）が包含される。構造の例としては三次元構造、パターン化構造、オーバレイ構造等々がある。
【0115】
本願記載の語「限界寸法アプリケーション」や「限界寸法計測アプリケーション」にはあらゆる限界寸法計測が包含される。
【0116】
本願記載の語「計量システム」には、計測アプリケーション例えば限界寸法計量、オーバレイ計量、焦点／照射量計量及び組成計量を初め、その態様を問わず試料の特性解明に少なくとも部分的に採用されるシステム全てが包含される。とはいえ、こうした技術用語により本願記載の語「計量システム」の範囲が限定されるわけではない。加えて、計量システムをパターン化ウェハの計測向けに構成しても、及び／又は、無パターンウェハの計測向けに構成してもよい。その計量システムを、ＬＥＤ検査ツール、エッジ検査ツール、背面検査ツール、マクロ検査ツール又はマルチモード検査ツール（１個又は複数個のプラットフォームから同時にデータを得るものを含む）その他、本願記載の計測技術から利を受けるどのような計量又は検査ツールとして構成してもよい。
【0117】
本願には、試料の処理に使用しうる半導体処理システム（例．検査システムやリソグラフィシステム）に関し様々な実施形態が記述されている。本願で用いられている語「試料」は、本件技術分野で既知な手段により処理（例．印刷又は欠陥検査）されうるウェハ、レティクルその他の標本全てを指している。
【0118】
本願中の用語「ウェハ」は、総じて、半導体又は非半導体素材で形成された基板のことを指している。その例としては、これに限られるものではないが、単結晶シリコン、ヒ化ガリウム及び燐化インジウムがある。そうした基板は半導体製造設備にて普通に見出すことができ、及び／又は、処理することができる。場合によっては、ウェハが基板のみで構成されることがある（いわゆるベアウェハ）。そうではなく、ウェハが、基板上に形成された１個又は複数個の異種素材層を有することもある。ウェハ上に形成された１個又は複数個の層が「パターニング」されていることも「未パターニング」なこともありうる。例えば、ウェハ内に複数個のダイがありそれらが可反復パターンフィーチャを有していることがありうる。
【0119】
「レティクル」は、レティクル製造プロセスのどの段階にあるレティクルでもよいし、レティクルの完成品でもよいし、また半導体製造設備での使用向けにリリースされていてもいなくてもよい。レティクル或いは「マスク」は、一般に、その上にほぼ不透明な領域が形成されておりその領域がパターンをなしているほぼ透明な基板として定義される。その基板は、例えば、ガラス素材例えばアモルファスＳｉＯ２を含有するものとすることができる。レジストで覆われたウェハの上方にレティクルを配してリソグラフィプロセスのうち露出工程を行うことで、そのレティクル上のパターンをそのレジストへと転写することができる。
【0120】
ウェハ上に形成される１個又は複数個の層がパターンをなしていてもよいし、なしていなくてもよい。例えば、ウェハ内の複数個のダイそれぞれが、可反復パターンフィーチャを有していてもよい。そうした素材層の形成及び処理によって、最終的にはデバイスの完成品を得ることができる。ウェハ上には数多くの種類のデバイスを形成しうるので、どのような種類のものであれ本件技術分野で既知なデバイスがその上に作成されるウェハを包括することを意図して、本願では語ウェハが用いられている。
【0121】
１個又は複数個の例示的実施形態では、上述の機能がハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの何らかの組合せの態で実現されうる。ソフトウェアの態で実現する際には、それらの機能が１個又は複数個の命令又はコードとしてコンピュータ可読媒体上に格納され又はその媒体上で伝送されうる。コンピュータ可読媒体にはコンピュータ格納媒体及び通信媒体の双方、例えばコンピュータプログラムをある場所から別の場所へと転送するのに役立つ媒体全てが包含される。格納媒体は、汎用又は専用コンピュータによるアクセスが可能な何れの入手可能媒体ともすることができる。限定としてではなく例として言うなら、そうしたコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージその他の磁気格納装置を初め、命令又はデータ構造の形態を採る所望のプログラムコード手段の搬送又は格納に使用することが可能で、且つ汎用又は専用コンピュータ或いは汎用又は専用プロセッサによるアクセスが可能な、あらゆる媒体を以て構成することができる。また、どのような接続であれコンピュータ可読媒体と称して差し支えない。例えば、ソフトウェアをウェブサイト、サーバその他のリモートソースから送信するに当たり同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ディジタル加入者線（ＤＳＬ）又は無線テクノロジ例えば赤外線、無線周波数若しくはマイクロ波が用いられるのであれば、それら同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ又は無線テクノロジ例えば赤外線、無線周波数若しくはマイクロ波は媒体の定義に収まる。本願中の用語ディスク(disk/disc)には、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、ディジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク及びブルーレイ（登録商標）ディスクを初め、通常はデータが磁気的に再生されるディスク(disk)及びレーザで以てデータが光学的に再生されるディスク(disc)が包含される。上掲のものの組合せもまたコンピュータ可読媒体の範囲内に包含されるべきである。
【0122】
ある特定の諸実施形態を教示目的で上述したが、本件特許出願の教示は一般的な適用可能性を有するものであり、上述の具体的諸実施形態に限定されるものではない。従って、上述の諸実施形態の諸特徴については、特許請求の範囲中で説明されている発明の技術的範囲から離隔することなく、様々な修正、適合化並びに組合せを実施することができる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
