JP6833822B2 - 画像を用いたモデル依拠計量 - Google Patents
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Description
本件特許出願は、「画像を用いたモデル依拠計量」(Model-Based Metrology Using Images)と題する2015年8月31日付米国暫定特許出願第62/212113号に基づき米国特許法第119条の規定による優先権を主張する出願であるので、当該米国暫定特許出願の全主題をこの参照を以て本願に繰り入れることにする。
Claims (24)
- 1枚又は複数枚のDOEウェハの複数フィールドに所在する複数個の実験計画法(DOE)計測サイトであり、少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた少なくとも1個の構造のインスタンスをそれぞれ有するDOE計測サイトを、照明するよう構成された少なくとも1個の照明源と、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれからの成像光を検出しそれら複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像を生成するよう構成された少なくとも1個の撮像検出器と、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれにおける上記少なくとも1個の注目パラメタの基準値を推定するよう構成された基準計測システムと、
情報処理システムと、
を備え、上記情報処理システムが、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像と、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれにおける上記少なくとも1個の注目パラメタの基準値と、を受け取るよう、且つ
上記少なくとも1個の構造のインスタンスを有する計測サイトの画像を当該少なくとも1個の構造の上記少なくとも1個の注目パラメタの値に関連付ける画像依拠信号応答計量(SRM)モデルを、上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像と、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれにおける当該少なくとも1個の注目パラメタの対応する基準値と、に基づき訓練するよう、
構成されており、上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれが、一種類又は複数種類の技術で捉えた画像又は画像群を含むシステム。 - 請求項1に記載のシステムであって、上記照明源が、更に、上記DOE計測サイトのいずれとも異なる計測サイトを照明するよう構成されており、その計測サイトが、上記少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた上記少なくとも1個の構造のインスタンスを有しており、
上記撮像検出器が、更に、上記計測サイトからの成像光を検出し、その計測サイトの画像であり検出した光を示すものを生成するよう構成されており、
上記情報処理システムが、更に、
上記計測サイトの画像を受け取るよう、
上記計測サイトにある上記少なくとも1個の構造の上記インスタンスを特徴付ける上記少なくとも1個の注目パラメタの値を、訓練された画像依拠SRMモデルと、上記計測サイトの画像と、に依拠し導出するよう、且つ
上記少なくとも1個の注目パラメタの値をメモリ内に格納するよう、
構成されているシステム。 - 請求項2に記載のシステムであって、上記計測サイト及び上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれの各画素に計測信号値を関連付け、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれでのそれと同じ計測技術又は計測技術群により計測を実行することでその計測サイトの画像を導出するシステム。
- 請求項2に記載のシステムであって、上記情報処理システムが、更に、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれから、それら画像それぞれの次元を減らす特徴抽出モデルで以て特徴を抽出し、上記画像依拠SRMモデルの訓練を、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれから抽出した特徴と、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれにおける上記少なくとも1個の注目パラメタの対応する基準値と、に基づくものとするよう、且つ
上記計測サイトの画像から上記特徴抽出モデルで以て特徴を抽出し、上記少なくとも1個の注目パラメタの値の導出を、訓練された画像依拠SRMモデルと、その計測サイトの画像から抽出された特徴と、に依拠するものとするよう、
構成されているシステム。 - 請求項4に記載のシステムであって、上記特徴抽出モデルが主成分分析(PCA)モデル、独立成分分析(ICA)モデル、カーネルPCAモデル、非線形PCAモデル、高速フーリエ変換(FFT)モデル、離散コサイン変換(DCT)モデル及びウェーブレットモデルのうちいずれかであるシステム。
- 請求項1に記載のシステムであって、上記複数個の実験計画法(DOE)計測サイト内に、上記少なくとも1個の注目パラメタの値のばらつきがあるシステム。
- 請求項1に記載のシステムであって、上記少なくとも1個の注目パラメタが限界寸法(CD)パラメタ、オーバレイパラメタ、フォーカスパラメタ、ドーズパラメタ、構造非対称性パラメタ、構造粗さパラメタ、誘導自己組織化(DSA)パターン均一性パラメタ及びピッチウォークパラメタのうちいずれかであるシステム。
- 請求項1に記載のシステムであって、各DOE計測サイトに計量ターゲット、周期的格子構造及びデバイス構造のうちいずれかが内在するシステム。
- 請求項1に記載のシステムであって、上記少なくとも1個の構造が刻線間隔格子構造、FinFET構造、SRAMメモリ構造、FLASHメモリ構造及びDRAMメモリ構造のうちいずれかであるシステム。
- 請求項1に記載のシステムであって、上記基準計測システムが走査型電子顕微鏡、光学式計測システム、X線式計測システム、トンネリング電子顕微鏡システム及び原子間力顕微鏡システムのうちいずれかであるシステム。
- 請求項1に記載のシステムであって、上記少なくとも1個の注目パラメタがプロセスパラメタ値、構造的パラメタ値、分散パラメタ値及びレイアウトパラメタ値のうちいずれかであるシステム。
- 請求項1に記載のシステムであって、上記画像依拠SRMモデルが線形モデル、多項式モデル、ニューラルネットワークモデル、サポートベクタマシンモデル、決定木モデル及びランダムフォレストモデルのうちいずれかであるシステム。
- 1枚又は複数枚のDOEウェハの複数フィールドに所在する複数個の実験計画法(DOE)計測サイトであり、少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた少なくとも1個の構造のインスタンスをそれぞれ有するDOE計測サイトを、照明するよう構成された少なくとも1個の照明源と、
上記複数個のDOE計測サイトからの成像光を検出しそれら複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像を生成するよう構成された撮像検出器と、
非撮像型計測技術に従い上記複数個のDOE計測サイトそれぞれから収集された光を検出しそれら複数個のDOE計測サイトそれぞれでの検出光を示す1個又は複数個の計測信号を生成するよう構成された非撮像検出器と、
情報処理システムと、
を備え、上記情報処理システムが、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像と、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれに係る上記1個又は複数個の計測信号と、を受け取るよう、且つ
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像をそれら複数個のDOE計測サイトそれぞれに係る上記1個又は複数個の計測信号に関連付ける計測信号合成モデルを訓練するよう、
構成されているシステム。 - 請求項13に記載のシステムであって、少なくとも1個の照明源が、更に、上記DOE計測サイトのいずれとも異なる計測サイトを照明するよう構成されており、その計測サイトが、上記少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた上記少なくとも1個の構造のインスタンスを有しており、
少なくとも1個の上記撮像検出器が、更に、上記計測サイトからの成像光を検出し、その計測サイトの画像であり検出した光を示すものを生成するよう構成されており、
上記情報処理システムが、更に、
上記計測サイトの画像を受け取るよう、
訓練された計測信号合成モデルと、上記計測サイトの画像と、に依拠しその計測サイトに係る一組の合成計測信号を生成するよう、
上記計測サイトにある上記少なくとも1個の構造の上記インスタンスを特徴付ける上記少なくとも1個の注目パラメタの値を、その計測サイトの上記非撮像型計測技術による計測のモデルに対する上記合成計測信号の当てはめに依拠し導出するよう、且つ
上記少なくとも1個の注目パラメタの値をメモリ内に格納するよう、
構成されているシステム。 - 請求項14に記載のシステムであって、上記非撮像型計測技術がモデル依拠X線計量技術、モデル依拠光学計量技術又はその任意の組合せであるシステム。
- 請求項14に記載のシステムであって、上記情報処理システムが、更に、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれから、それら画像それぞれの次元を減らす特徴抽出モデルで以て特徴を抽出し、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれから抽出された特徴を、上記計測信号合成モデルにより、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれに係る上記1個又は複数個の計測信号に関連付けるよう、且つ
上記計測サイトの画像から上記特徴抽出モデルで以て特徴を抽出し、その計測サイトに係る上記一組の合成計測信号の生成を、訓練された計測信号合成モデルと、その計測サイトの画像から抽出された特徴と、に依拠し行うよう、
構成されているシステム。 - 請求項13に記載のシステムであって、上記少なくとも1個の注目パラメタが限界寸法(CD)パラメタ、オーバレイパラメタ、フォーカスパラメタ、ドーズパラメタ、構造非対称性パラメタ、構造粗さパラメタ、誘導自己組織化(DSA)パターン均一性パラメタ及びピッチウォークパラメタのうちいずれかであるシステム。
- 請求項13に記載のシステムであって、上記非撮像型計測技術が光学式スキャタロメトリ計測システム及びX線式スキャタロメトリ計測システムのうちいずれかであるシステム。
- 1枚又は複数枚のDOEウェハの複数フィールドに所在する複数個の実験計画法(DOE)計測サイトであり、少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた少なくとも1個の構造のインスタンスをそれぞれ有するDOE計測サイトを、照明するステップと、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの照明に応じそれら複数個のDOE計測サイトそれぞれからの成像光を検出するステップと、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像を生成するステップと、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれにおける上記少なくとも1個の注目パラメタの基準計測値を推定するステップと、
上記少なくとも1個の構造のインスタンスが内在する計測サイトの画像を当該少なくとも1個の構造の上記少なくとも1個の注目パラメタの値に関連付ける画像依拠信号応答計量(SRM)モデルを、上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像と、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれにおける当該少なくとも1個の注目パラメタの対応する基準値と、に基づき訓練するステップと、
を有し、上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれが、一種類又は複数種類の技術で捉えた画像又は画像群を含む方法。 - 請求項19に記載の方法であって、更に、
上記DOE計測サイトのいずれとも異なる計測サイトであり、上記少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた上記少なくとも1個の構造のインスタンスを有する計測サイトを、照明するステップと、
上記計測サイトの照明に応じその計測サイトからの成像光を検出するステップと、
その上記計測サイトの画像であり検出した光を示すものを生成するステップと、
上記計測サイトにある上記少なくとも1個の構造の上記インスタンスを特徴付ける上記少なくとも1個の注目パラメタの値を、訓練された画像依拠SRMモデルと、その計測サイトの画像と、に依拠し導出するステップと、
を有する方法。 - 請求項20に記載の方法であって、上記計測サイト及び上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれの各画素に計測信号値を関連付け、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれでのそれと同じ計測技術又は計測技術群により計測を実行することでその計測サイトの画像を導出する方法。
- 請求項20に記載の方法であって、更に、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれから、それら画像それぞれの次元を減らす特徴抽出モデルで以て特徴を抽出し、上記画像依拠SRMモデルの訓練を、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像それぞれから抽出された特徴と、それら複数個のDOE計測サイトそれぞれにおける上記少なくとも1個の注目パラメタの対応する基準値と、に基づくものとするステップと、
上記計測サイトの画像から上記特徴抽出モデルで以て特徴を抽出し、上記少なくとも1個の注目パラメタの値の導出を、訓練された画像依拠SRMモデルと、その計測サイトの画像から抽出された特徴と、に依拠するものとするステップと、
を有する方法。 - 1枚又は複数枚のDOEウェハの複数フィールドに所在する複数個の実験計画法(DOE)計測サイトであり、少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた少なくとも1個の構造のインスタンスをそれぞれ有するDOE計測サイトを、照明するステップと、
上記複数個のDOE計測サイトの照明に応じそれら複数個のDOE計測サイトそれぞれからの成像光を検出するステップと、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像を生成するステップと、
非撮像型計測技術に従い上記複数個のDOE計測サイトそれぞれから収集された光を検出するステップと、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれでの検出光を示す1個又は複数個の計測信号を生成するステップと、
上記複数個のDOE計測サイトそれぞれの画像をそれら複数個のDOE計測サイトそれぞれに係る上記1個又は複数個の計測信号に関連付ける計測信号合成モデルを訓練するステップと、
を有する方法。 - 請求項23に記載の方法であって、更に、
上記DOE計測サイトのいずれとも異なる計測サイトであり、上記少なくとも1個の注目パラメタにより特徴付けられた上記少なくとも1個の構造のインスタンスを有する計測サイトを、照明するステップと、
上記計測サイトの照明に応じその計測サイトからの成像光を検出するステップと、
その検出光を示す上記計測サイトの画像を生成するステップと、
訓練された計測信号合成モデル及び上記計測サイトの画像に基づきその計測サイトに係る一組の合成計測信号を生成するステップと、
上記計測サイトにある上記少なくとも1個の構造の上記インスタンスを特徴付ける上記少なくとも1個の注目パラメタの値を、その計測サイトの上記非撮像型計測技術による計測のモデルに対する上記合成計測信号の当てはめに依拠し導出するステップと、
上記少なくとも1個の注目パラメタの値をメモリ内に格納するステップと、
を有する方法。
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