[发明专利]用于在复杂图案化结构中进行测量的方法和系统

说明书

技术领域

本发明大体属于光学测量技术领域，并且涉及用于通过解决逆向问题在复杂图案化结构中进行测量的系统和方法。

背景技术

存在无法直接测量复杂结构的参数的各种应用，因此测量技术利用逆向问题的解决。这样的测量技术的实例为应用于复杂图案化结构的散射测量法。当将散射测量法的测量在R&D以及大量制造中应用至复杂模具内(in-die)应用时，光学CD模型变得越来越复杂。散射测量法建模的主要挑战之一是由于渐增的应用复杂性而所需的计算时间上的指数性成长，该渐增的应用复杂性需要渐增的模型参数数量、3D对2D结构的转换、更多数量的模式、更大更复杂的单元格等。

散射测量法中的惯例之一是通过预先由计算一代表性组的衍射光谱、将其存储于数据库(库)中、然而将其实时应用以解译所测结果来避免需要实时计算衍射光谱。当模型复杂性增加时，库产生时间也变得更长，而对于产生针对新应用的工作配方所需时间产生限制因素。

发明内容

本领域需要一种在能够减少在库创建阶段的计算时间和提供结构参数的更快实时测量的用于复杂结构中进行测量的新颖方法。

本发明提供用于在复杂图案化结构中进行测量的新颖技术，该技术基于所谓的“分解方式”。应当理解，为了本申请，术语“复杂图案化结构”是指具有复杂的几何形状(模式特征)和/或材料组成使得在结构参数和对入射光的结构的光学响应(例如光谱)之间的关系不容易被建模的结构。后者是指在结构参数和响应之间的这种关系不能由单个模型(单个函数)直接定义，该单个模型允许库创建和/或测量数据的处理的有意义的计算时间。

根据本发明的技术，为相同的测量部位定义两个或更多模型。这些模型包括完整模型(FM)和至少一个近似模型(AM)。完整模型(full model)含有问题的充分完整的几何描述、足够的光谱设置、所有相关的参数浮动等等，就像在标准方法中通常定义的那样。近似模型(approximated model)是相同问题的部分近似，允许更快的计算时间同时仍保留问题最基本性质。选择近似模型使得对于给定的完整模型，完整模型和近似模型都由在两者之间的某种定义良好的关系(例如，在完整模型和近似模型之间的差异)来表征，例如，在最简单的实例中的光滑函数或在最佳情况中的线性函数。

应当理解，参数的最小集是近似模型的参数集，而完整模型包括所述集和额外的参数。定义近似模型的并且相应地被包括在完整模型中的参数空间(参数集)包括结构的参数(例如，图案的特征、层等等)和/或来自结构的响应的参数/条件(例如，收集的衍射图、响应检测的数值孔径、波长等等)。

应当注意，本发明的技术利用在相同参数空间(参数集)内变化的结构响应的库创建(library creation)。库创建可以是完全离线阶段，即独立于要监控的结构的实际测量，或还可以包括用于在实际测量期间更新/修改的在线精细化阶段。

附图说明

为了理解本发明和了解实际上如何实施，现在将参考附图描述仅作为非限制性实例的实施方式，其中：

图1是用于在复杂图案化结构中测量的本发明的系统的实例的框图；

图2是由图1的系统执行的本发明的方法的实例的流程图；

图3示出利用通过横向分离不同图案进行的近似的本发明的实例；

图4示出利用通过在多层结构中的埋藏的(图案化的)下层的垂直相互作用进行的近似的本发明的实例；

图5示出利用由减小的单元格(reduced unit cell)进行的近似的本发明的实例；

图6示出利用通过改善的对称进行的近似的本发明的实例；

图7示出利用双图案化的近似的本发明的实例；以及

图8示出利用更少次数的分层(slicing.)的轮廓(profile)的粗略近似的本发明的实例。

具体实施方式

本发明提供用于基于分解方式(decomposition approach，分解方式)在复杂图案化结构进行测量的系统和方法。根据此方式，为相同的测量部位定义两个或更多模型，包括完整模型(FM)和至少一个近似模型(AM)。尽管该方式可以很容易扩展到多个近似模型，但是为了简洁起见，只考虑以下两种模型的情况：完整模型和单个近似模型。