[发明专利]一种适用于光学散射测量的特征选择方法

说明书

本发明属于光学散射测量相关技术领域，其公开了一种适用于光学散射测量的特征选择方法，所述方法包括以下步骤：(1)根据半导体工艺确定待测结构的纳米结构形貌、待测关键尺寸及材料光学常数；(2)构建待测结构的纳米结构正向光学特性模型；(3)划分稀疏网格X_S，并计算稀疏网格中所有离散点对应的全光学特征组合f_a，继而构成稀疏光学特征库Ω_S；(4)基于过滤式特征选择算法自所述全光学特征组合f_a中获得候选特征组合f_c；(5)基于包裹式特征选择算法，从候选特征组合f_c中对库匹配方法中的评价函数所使用的特征组合进一步提炼，以得到最终的优化特征组合f^＊。本发明缩短了库匹配方法中离线建库的时间，提高了参数提取准确度。

技术领域

本发明属于光学散射测量相关技术领域，更具体地，涉及一种适用于光学散射测量的特征选择方法。

背景技术

在半导体工艺中，集成电路的制造过程包括材料制备、光刻、清洗、刻蚀、掺杂、化学机械抛光等多个工序，其中尤以光刻工艺最为关键。光刻工艺的主要指标是关键尺寸、分辨率、焦深、对准和套刻精度等。在光刻工艺中，为评估及控制光刻图形的处理精度，特设计一种反映集成电路特征线条宽度的专用线条图形，线条图形的特征尺寸即称为关键尺寸(Critical Dimension，CD)。因此，在半导体制造过程中，准确、快速地在线测量关键尺寸是保证集成电路良率的关键。

传统的关键尺寸测量技术有扫描电镜(Scanning Electron Microscope，SEM)、原子力显微镜(Atomic Force Microscope，AFM)、扫描隧道电镜(Scanning TunnelingMicroscope，STM)，其虽能实现较高的测量精度，但往往对测量样件造成破坏性损伤。与前述测量手段相比，OCD测量技术，因其快速、易集成、低成本、非接触、非破坏测量等优点尤为受到关注，并被广泛应用于在线监测和工艺过程中的参数调控。

OCD测量主要包括两个步骤：纳米结构正向光学特性建模和基于测量光学特征的形貌重构。正向光学特性模型建模技术包括严格耦合波分析(RCWA)、有限元方法(FEM)、边界元方法(BEM)或者有限时域差分法(FDTD)等。

朱金龙等人在文献“纳米结构光学散射测量中的形貌重构方法研究”中提到，纳米结构形貌重构本质上是根据测量光学特征求解逆问题，而目前光学散射测量中的逆问题求解方法主要包括非线性回归、机器学习及库匹配。非线性拟合方法虽能以较高的精度求解，但其不仅高度依赖于合适的初值，且因求解过程中需反复计算正向光学模型而无法满足在线测量的时间要求。对于机器学习方法，因其需要保证损失函数的收敛，相比于库匹配方法，其一般需在训练过程中花费更多时间。陈修国等人在文献“Improved measurementaccuracy in optical scatterometry using correction-based library search”及“Improved measurement accuracy in optical scatterometry using fitting errorinterpolation based library search”提到，虽然库匹配方法需要离线大量生成光学信号，但因其不仅可以保证在线测量精度，且满足时间要求，因此该方法被广泛应用于OCD测量。此外，CN102798342A、CN104679774A、US6768967B2、US7043387B2均提到了该方法。一般来说，库匹配方法首先需要确定待提取关键尺寸x的范围并在x的范围内离散地划分网格X，然后通过光学正向特性模型计算X中所有离散点在某一测量配置下的全光学特征组合f_a(光谱或角分辨谱)，其中含若干光学特征，所有光学信号f_a的集合即构成光学特征库Ω。在测量过程中，认为使得评价函数最小的光学特征对应的关键尺寸值即为关键尺寸提取值具体地，式(1)中以均方差χ(RMSE)作为评价函数来说明如何通过库匹配方法求解