在光学叠加计量准确性

巴拉克Bringoltz, Tal Marciano Tal Yaziv, Yaron DeLeeuw,达纳·克莱恩,尤尔胆汁,被罩亚当,总的说来展开磋商,Noga鞍,主席泽Lindenfeld,汤姆英格玛错觉,理说,Eltsafon Ashwal, Dror Alumot和Yuval Lamhot,通过高,詹姆斯万佳,布赖恩•陈和马克瓦格纳。

文摘
在本文中,我们讨论的机制过程变化确定覆盖光学计量的准确性。我们首先关注散射测量,表明这种机制涉及的潜在物理干扰效果之间的空腔模式之间旅行的上部和下部光栅散射测量的目标。直接结果准确性的行为是波长的函数,和相对明确的光谱的存在制度覆盖的准确性和处理的鲁棒性降低(“共振机制”)。这些共振由波长区域的覆盖精度更好的和独立的波长(我们这些“平地区”)。平面和共振区域的组合形式的光谱特征是独一无二的每个覆盖校准和携带某些普遍的特性对不同类型的过程变化。我们这个签名的“风景”,并讨论其普遍性。接下来,我们展示了如何描述有限集的覆盖性能指标可用,这源于角行为的信号和标志共振的方式。这些指标是用来保证准确的食谱的选择和目标的计量工具,和叠加的过程控制工具。我们最后评论成像叠加散射测量叠加的相似性,并对学生覆盖散射测量和现场覆盖散射测量与精度的角度不同。

1。覆盖计量的准确性
覆盖计量技术通常假定唯一原因不对称情况下的信号的叠加设计措施。这是真的为覆盖pupil-scatterometry[1, 2]每角信号不对称的获得,为覆盖field-scatterometry[3]的信号不对称角平均对应pupil-scatterometry,并基于成像叠加在信号不对称是实际不对称场共轭亮场图像的目标。

不幸的是,这种假设是不现实的,导致不准确(4-21)。有不同类型的计量目标不对称污染信号和混合overlay-induced不对称。这些出现在图1的示例,包括定期酒吧不对称像侧壁角不对称,顶部和底部倾斜,fin-depth不对称pad-to-pad变化,非周期不对称,包括不对称的目标环境污染,计量信号。当这样的不对称存在,他们可以产生相当大,纳米,在报道覆盖的值不准确。这错误取决于过程和方式改变随着时间的推移和圆片的位置。因此它不能被校准。

图1所示。对于不同类型的目标不对称的例子。

叠加精度挑战可以成为尤其重要的考虑在高级节点叠加误差预算半导体制造,它本身可以一样紧几纳米。这是设备尺寸的不断收缩的结果可重复性,并严格的界限,tool-induced转变,tool-matching和准确性的预算覆盖计量。传统上,前三(精度,这和匹配)被送往组成总测量的不确定性,或本校,而部分预算准确性检查的频率更低。从概念上讲,这意味着定期统计测量的稳定性评估和优化,而不是系统误差。今天,光叠加计量已经进化到一个阶段可以计算相对容易优化纳米的不到三分之一,有时埃水平,生产有价值的测量时间。尽管如此,我们将显示摘要,叠加误差仍然可以更大,使得优化覆盖的准确性至关重要。

最简单的方法观察覆盖工厂数据不准确是考虑覆盖映射相同的对齐,但探测目标的不同组合设计和安装工具,所有这些计算好。如图2和表1就是一个例子,我们显示晶片地图叠加在一个对齐的四个测量条件,可以观察到一个网站覆盖的这些条件可以不同~ 6纳米的纳米晶片边缘。尽管所有四个非常相似的精度。TIS3S也存在类似的例子,而不是精度和计算。

图2。例子为实验证据不准确:覆盖地图在几个测量条件下具有良好的精度,显著地不同的叠加值。

表1。扩展条款和精确测量一组相同的对齐。

优化测量条件(我们定义意味着工具设置和测量目标的组合设计)计算最佳直线向前运动,因为一个可以迅速和直接测量计算。一个也可以改善工具的可重复性和校准水平更好的计算。的准确性,然而,情况是完全不同的和改进的工具“瑕疵”阶段不准确或光学失调等几乎没有影响的错误在很大程度上是独立的扰动等小工具。同时,直接测量的准确性可以复杂和耗时。目前尚不清楚如何统计可靠和准确的可用的参考计量CDSEM等预算准确性取决于特定的对齐和过程,不同的是如何覆盖测量光刻后一步的计数器部分腐蚀后(ADI-AEI偏见),以及如何重要的是覆盖的不同计量目标和设备\参考目标。数据在这个问题上看到参考[22]。即使所有这些物品有一个完整的预算,它似乎不现实的或可取的假设的优化和在线控制的质量光叠加将为了技术完成。理解为什么,回想一下,测量条件的优化不仅曾经发生在研发过程集成,而且当在研发过程变化或预生产,也许还在过程中在HVM远足。

对比数据,模拟精度的定义是更好的定义。在这个过程变化的情况下,污染叠加信号仍然离开光栅酒吧定期和对称的定义是明确的。在其他情况下,酒吧获得某些几何不对称,可能有歧义的定义覆盖,但它通常是将小的时候不对称是合理的(例如~ 0.5 nm左右side-wall-angle不对称时约2度)。

以上,加上证据模拟,理论,和数据,在本文我们讨论,让我们避免依赖参考计量优化和控制,并采取不同的路线;开发指标,描述的信号,表明测量精度更好的条件。我们将看到,这些指标的性质和数学定义遵循从简单的物理观测到光信号是如何形成的干扰,以及它如何对不同类型的变化过程。

在剩下的纸,我们进行如下。在第2部分,我们专注于散射测量和细节如何提取光信号的叠加,以及过程的变化如何导致不准确。然后我们讨论决定的底层物理散射测量信号没有和过程的变化,与景观角度叠加精度和结束。在第三节,我们讨论景观现象学的基本特征,特别是景观的特点是保持不变的变化在不同类型的过程。在第四节,我们描述指标定义为定位,景观,光谱区域叠加精度优化和如何可以使用这些指标的设置和目标优化和控制。我们在第五节结束画类比image-based-overlay从景观的角度,并使用相同的观点比较field-based-scatterometry和pupil-based-scatterometry。

在我们继续进行之前,我们评论,当我们提到“叠加精度”在这篇文章中,我们所说的准确性覆盖测量计量的目标。我们不讨论预算准确性连接设备的计量目标(包括ADI-AEI偏见和其他相关问题的不同模式的目标和设备)。相反,我们认为控制覆盖预算总额首先需要控制它的计量目标,这是我们的重点。

2。在散射测量不准确的机制

SCOL信号组成的最简单的版本,两个学生两个grating-over-grating结构的图像或两个散射测量“细胞”。光栅代表两个蚀刻步骤一个想要对齐,和有一个相对偏移量在每个细胞里是不同的。通过设置两个细胞的诱导偏移量是已知的,一个集平均偏移量的叠加。这些图像的像素对应于不同的衍射角度,特别是一阶SCOL[1, 2]定义了图像之间的不对称,圣,圣命令。预计是奇函数两光栅之间的偏移量,例如,在线性的政权,一个能写

在这里我们表示光栅之间的相对偏移量和偏移量的测量条件。比例系数是一个可以使用的覆盖敏感性和方程1应用于SCOL细胞提取叠加和每个测量条件的敏感性。SCOL,重要的是一个直接和在线访问每个照明角度的信号使用的工具,所以在这种情况下的任意组合目标设计、波长、偏振,照明角度\学生像素。这意味着即使我们所有照明条件设置优化时间,我们仍然在运行时直接访问瞳孔图像本身和覆盖per-illumination角基础上携带的信息。

在第一节中,我们讨论额外的来源不抵消信号不对称相关(见图1)。这些附加条款添加到右边的方程(1),污染,导致非零即使抵消= 0。在一般情况下,这些条款将通用功能和偏移量的不准确,一般来说,是波长的函数,极化、目标设计、叠加,照明角度。此外,它也很容易看到,如果这样的条款引起的振幅方程(1)~ 10%污染,错误将在1 nm-3nm纳米(我们的水平 。

在图3中我们展示的例子,从模拟,准确的表现是波长的函数在一定目标设计和极化。叠加值显示在情节的学生相结合的算法从不同的照明角度不同的叠加值\学生像素到一个报道覆盖值。

图3。两个不同的例子SCOL准确是波长的函数的三种不同的校准步骤FEOL(左面板)和DRAM(右面板)。

观察图3中我们可以看到,它似乎是一个潜在的结构;一些光谱区域是不同的,更好的和更稳定的精度值和其他地区得到相反的印象不准确的叠加和强劲的衍生品的覆盖对波长。同时,图3说明了图2和表1:抽样离散和稀疏的光谱选择的波长可能给人的印象,事实上每个波长测量,但完整的模拟光谱如图3所示是讲述不同的故事——一个潜在的签名的物理起源我们将讨论一些长度在接下来的部分。

作为这个讨论是很有用的注意,直接访问学生SCOL提供丰富的在线信息信号,打开大门的算法描述的质量测量和优化其准确性。这些算法有效地搜索和识别某些角模式的学生,无关的叠加,我们发现是重要的准确性。

2.2覆盖不从学生:“瞳孔弧”

我们开始本节通过扩展图3在图4中,我们绘制的瞳孔图像叠加(覆盖)的纳米学生签名几个波长曲线中间面板的图3。从图4很明显,有一个显著的不同波长的瞳孔图像之间的不稳定和不准确的区域,这样的企业是没有希望的。

图4。的瞳孔图像叠加角分布显示,它可以用来区分稳定、准确和不稳定和不准确的测量条件。

尤其是波长接近,或在一个波长区域退化的准确性和稳定性,都伴随着瞳孔图像包含轮廓分割成不同区域的准确值非常不同(通常在振幅和符号相反)。相反,波长区域更准确有光滑的学生和非常温和的逐像素的变化。我们发现,这种行为非常普遍在许多对齐方案出现在各种流程(包括逻辑和内存段)。因为在许多情况下,我们看到这些瞳孔轮廓弧线的形状,我们术语“学生弧”在本文的其余部分。

在有趣的是观察瞳孔变化当我们不断改变波长通过区域不准确,有大量对波长求导。这是如图5所示,我们看到,由于不准确的政权,一个弧出现在学生,从右向左横扫美国随着波长的增加,并退出该地区席卷。

图5。学生输入弧,席卷,退出学生散射测量信号的波长穿过波长区域的覆盖是不准确和强烈变化。

这样的弧线也可以轻松地识别在A500-LCM数据我们将演示图6。

图6。比较三种覆盖A500-LCM的瞳孔图像相同的物理覆盖的目标。左面板:arc-free测量条件。中间和右侧的面板:测量条件下电弧。观察三个学生之间的不同尺度的图像。

2.3学生弧和背后的物理覆盖不准确

从模拟和数据我们可以看到,学生在散射测量弧很常见。如此普遍,在很大程度上,测量条件的波长附近的瞳孔图像包含弧决定这些测量条件的准确性和鲁棒性。

这使它重要的理解这种现象的物理起源是什么,为了这个目的,我们考虑的问题multi-scattering方法生动地描述在图7中。的图显示了衍射散射测量细胞产生一组连贯的波浪的瞳孔后经过不同的散射过程。

图7。的图示multi-scattering模型来理解弧的根源。

最简单的流程,索引(# 0)和(# 1)图中那些光期刊上光栅(# 0)或较低的光栅(# 1)。这些,连同其他所有的散射过程,影响后面的焦瞳孔平面散射仪和散射测量信号形式。此外,如果光栅光学厚不够,我们必须multi-scatterings光栅本身内部。

继续我们考虑信号的情况下形成的过程(# 0)和(# 1)。在这种情况下,信息上下光栅之间的相对偏移量,包含在相应的电场之间的相对相位,并被下面的干涉项

(2)

这里门诊部当电场之间的光程差(# 0)和过程(# 1)。这是一个容易计算的解析函数,取决于中间板厚度、H,其折射率,目标,和波长等照明条件,λ和照明角度。阶段φ^ 1、2表示阶段通过电波的散射光栅本身。比较方程(1)和(2)我们看到,事实上,G方程(1)是线性的余弦值出现在方程(2)。

微扰的几何图7通过添加不对称的类型出现在图1中,可以显示添加条款(2)转化为信号污染的几种形式像一个常数或罪(门诊部当+φ^ 1 +φ^ 2。在图8中我们从这些简单的情节不准确覆盖模型,这两种波长的函数,和学生。很明显,简单的散射模型捕获现象学的特性我们上面所讨论的,包括学生之间的重要连接弧和不准确。这是由于在某些工具的组合旋钮和目标设计参数的余弦=π/ 2 + 2πn;n∈整数,使覆盖的贡献不对称的部分信号小相比,非对称信号污染的贡献不对称的图1。

图8。错误的行为方式作为波长的函数描述的模型如图7所示。

我们显示的是底层物理原因弧出现在学生和准确的方式表现的空间之间的相消干涉测量条件不同的电场由grating-over-grating细胞腔模式。这些模式还可以开发在一个光栅,在这种情况下,数学描述很相似,是现象学和功能效应叠加精度。重要的是,因为它是这样一个简单的和基本的物理现象,与仅仅grating-over-grating系统的本质,我们看到这些破坏性的干扰是规则,而不是例外,事实上,我们在模拟中观察到它们的校准步骤和散射测量数据。

2.4学生R

让我们补充部分2.2 - -2.3的角度策划一个学生导出量,可以标志来光谱中弧的存在。我们学期绩效通过r .范围从0到1;在R = 1,有一个弧接近瞳孔中心在R = 0时没有电,我们正处于一个地区有更好的准确性和处理的鲁棒性。在图9中我们展示了R随波长。结果是不准确的完整电磁模拟相同的对齐左边面板的图3所示,我们看到,R容易识别的地区覆盖精度是好的,它是慢变波长。事实上,图9的样子使覆盖的光谱特征的存在虽然波长情节很清楚;有resonance-like地区(这些地区R峰向)弧出现在学生的地方,朝1 R峰,精度降低。这些区域精度提高,交错的地区覆盖弱取决于波长(请参见图9)阴影淡蓝色的地区。这些地区我们术语“共振”区域和相应的平坦地区,和光谱特征的完整覆盖计量的“风景”。

图9。蓝色:不准确。红色:指标R乘以10。观察R表现作为波长的函数,检测不准确和不稳定的地区。

图10。补充的方式错误的行为作为波长的函数模型中描述与度量图7 R的预测模型。蓝色:不一样(图7);红色:R乘以10。

在下一节中,我们进一步讨论了景观和它如何改变与变化过程。这将导致一个有用的和直观的角度叠加精度。

3所示。景观现象学和普遍性

在本节中,我们讨论的景观变化过程变化的函数。我们将展示景观的变化保留某些特性,使它成为每个校准光谱特征,是独一无二的。

3.1平面区域和共鸣
在第二节我们提到学生弧和共鸣是非常普遍的在所有校准方案。有趣的是要考虑的一些统计特性,我们发现从我们模拟数据库。

•共振宽度:我们发现共振可以有不同的宽度,这在很大程度上,自然规模决定了这些宽度的光学厚度inter-grating堆栈(作为一个可以从讨论和预测方程2.3节)。然而在实践中,在逻辑和内存,共振的宽度是7 nm-10nm之间的规模到70海里。
•平坦区域的宽度(或共振之间的距离):这里的统计数据非常相似的共鸣。不过,重要的是要注意,狭窄的共振的存在在某种对齐方案并不意味着对齐的平坦地区的大小也将缩小。

1.2如何景观随过程变化:景观普遍性
在本节中,我们将过程变化的类型分为两种类型,杰出的方式打破对称散射测量的目标。

1.2.1不对称变化过程
不对称变化过程中那些打破对称的过程缺陷SCOL细胞出现在图1。在缺乏这些,不永远是零(这并不意味着过程的鲁棒性将好的——看到3.2.2节)。

在左面板的图11显示仿真结果FEOL对齐的方式准确景观变化的函数不对称过程变化采取非对称侧壁角不同的振幅。图中我们量化不对称变化的几何不对称,以纳米,这原因。在右边面板的图我们展示如何准确尺度在单一波长的函数的振幅几何不对称。

图11。不对称的影响过程变化的景观:线性膨胀的不准确。这也是在右边面板的图,我们看到显示不准确

图所示,即使10 nm的几何不对称,我们在线性政权,不简单。一样重要的是,图中所看到的那样,这意味着数量,位置在波长轴,和共振的宽度,不会改变的函数不对称变化过程。相反,唯一的变化是线性增加的振幅误差在共振和其他地方。这也是被直接盆栽,在图12中,相同的学生度量景观如图11所示。回忆R信号共振时,我们看到不对称变化没有改变共振的位置。

图12。不对称的影响过程变化的景观或R:非常sub-leading显示共振的影响不从 在不对称的存在。

3.2.2对称过程变化
是那些不对称的过程变化打破对称的目标,而是改变信号以不同的方式(例如这些可能会改变函数从方程(1))。这些变化包括膜厚度变化,CD的变化,材料的光学性质的变化,以及修改光栅高度和模式。的左面板图12显示的一个例子一个类型的这种差异(膜厚度变化)改变另一个对齐的景观:他们横向转移扩张它的波长轴。

图13。对称的影响过程变化的景观:波长轴横向转移和扩张。

尽管侧向膨胀,同样的不对称的过程变化,共振的数量和它们的相对距离不会改变如此之久,变化是合理的(层的厚度减少了订单或者大小或删除他们所有人在一起,一定会改变景观定性,但是在本文中,我们假设在-20% ~ 10%左右的范围变化)。事实上,关注λ的共鸣 440 nm、510 nm和546 nm,我们看到,他们按右边的面板图12的转变,可以由下面的近似描述为厚度的变化关系

(3)
与δλ代表的共振波长位置的转变的结果变异,δH,厚度的电影之一。回顾方程(2),我们可以看到,人们很自然地希望上面的关系,因为在方程(2)是线性门诊部当1 /λ。

3.3过程的鲁棒性
一起讨论在3.2节,通常不准确的峰值附近的共振(它有一个S-shaped-like曲线——看,例如,图11),并有较高的波长导数(请参见图9)例如,意味着实现过程的鲁棒性,需要尽可能远离共振。原因是双重的:

•如3.2.1节所示,准确响应线性对称过程变化。因此,因为系数线性峰值接近共振的“疙瘩”(“s”型曲线在共振),设置在共振不健壮的对不对称变化过程。
•如3.2.2节所示,景观变化横向和线性对称变化过程。因此,由于线性峰值的波长导数系数接近共振,共振周围设置不健壮的关于对称的变化过程。事实上,即使在事件的目标是对称和不对称的过程变化为零,一个人应该避免在政权接近共振。这是因为信号迅速政权的不同波长的函数,这意味着再次(见方程(3)信号将强烈变化过程的一个函数。这意味着non-accuracy相关属性叠加可重复性和\或灵敏度校准(TIS3S)将不可预测。

演示的重要性远离共振观察图14显示了一个过程改变10%的光栅的高度变化的景观FEOL对齐。很明显,选择在λ= 540 nm的测量过程变更后会不会好过程变化,因为它将导致这个设置是一个共振波长后的过程变化。

图14。对称的影响过程变化的景观:横向转移,在波长轴相呼应。的黑色垂直虚线代表一个可能的设置有利于名义电影堆栈和坏(共振信号通过R = 1)同样的栈,但它的一个由8纳米膜层厚度不同。

最后,我们注意到,上述分类过程的变化允许一个正确选择学生指标用于设置优化和控制以正确的方式;应该有一个合理的少量的指标形成一套完整的流程变化一个预计的类型和范围广泛的独立和敏感变化过程。我们讨论这些指标在第四节的一些细节,但是我们的目标将是在对称和非对称度量,其行为过程的变化是不同的。

3.4的不平坦的地区
我们的仿真分析,从处理A500-LCM数据时,我们看到,平坦区域大体上准确。更多量化声明可以参照图15,我们情节平坦区域的模拟误差的函数宽度。图中的例子是FEOL逻辑部分。在说明我们看到平地区广泛,所以包含设置远离共振,它可能会更准确。

图15。示例平坦区域的宽度之间的相关性及其不准确。

模拟我们发现不对称的过程中变化的几何不对称是一到几个纳米尺度(例如一个侧壁角不对称的~ 2度对应的几何不对称~ 1海里),能引起错误的~ 5 nm接近共振,往往事实上是平的地区。转向数据,我们可以看到,相比其他计量CDSEM在AEI完成,散射测量可以扩张差异在0.5 nm-1nm晶片边缘和5 nm在极端情况下。

另一种检查光学覆盖不准确的量化大小搜索所有的测量条件,属于,或接近,平坦地区的风景可用于测量,检查他们的叠加值和测试前后一致,与期望,如果所有平坦地区是准确的,他们都应该同意叠加值。然而,这并非总是如此。两个平面的叠加值非零差异,或接近持平,测量条件的规模可能提供不准确的问题,我们发现它在大约3海里,如果我们考虑原始的叠加值”网站3σ整个晶片,1纳米左右如果一个限制建模的叠加值(相当于约0.004 ppm的扩张)。在某些情况下,然而,我们已经确定的存在更加困难的情况不可以诱发~ 5 nm区别建模的叠加值不同条件下的晶片边缘(或计算)~ 0.03 ppm不同扩张。这表明不准确的平坦的地区,不准确的高原的形式,也存在于景观。而这些地区将健壮的过程,他们会不准确,所以需要特别注意。我们发现学生指标是一个重要的工具在区分精确平坦区域和不准确的平坦区域。

3.5。在目标优化景观方面
明显甚至从2.3节中描述的半解析模型,散射测量计量的选择目标参数(如沥青、CD等)可以改变或在某些情况下甚至修改景观。通过选择正确的目标组合参数和测量设置(具体来说,波长和偏振)可以避免共振。在目标优化过程中,我们的目标是选择这样的组合仍在平坦的地区,即使合理的对称过程膜结构的变化和/或考虑光栅。学生等指标可以用来探测共振和消除不利组合的目标设计和设置。此外,额外的重要目标性能指标(如第一阶衍射效率、灵敏度为叠加,等等)也可以调整。这是因为除了避免共振等指标,上述指标之间可能不是全部是相同的,在不同的平面区域。

4所示。景观学生配方优化和控制指标

在本节中,我们介绍了度量的一个子集,所有来自学生形象,描述景观和它所包含的不同的光谱区域。这些指标可用于准确的配方优化设置,以及在生产过程中。事实上,因为他们捕获的景观变化与对称和不对称变化过程,我们用它们来控制各级流程:从单一测量多很多。

4.1指标敏感对称变化过程
这些包含“共振定位器”R,覆盖敏感性,晶片反射强度和衍射效率。其他指标含有更多的先进的学生分析,可以发现弧,进一步从手头的设置。例如等多指标的行为我们展示图16块景观的R和它变化的敏感性和不对称和对称的过程变化另一个对齐。

图16。兰德的方式变化的景观与两种不同类型的过程变化。在左面板:对称过程变化的膜厚度类型,不同的颜色对应于+ 6 nm, 0纳米,和6纳米厚度的变化,我们看到的风景是线性转移。在右侧面板中:一个不对称的过程变化使R不变。

很明显,R反应只对称的过程变化。结果,观察改变晶片位置的函数可以用来估计变化的某些类型的晶片地图覆盖工具,特别是评估的健壮性叠加对这些设置。

4.2指标敏感不对称变化过程
这些含有指标的输出学生分析探针的敏感性报道覆盖价值学生抽样用于计算。因为瞳孔图像是二维的,这些指标分为两组正交。在图17中显示了其中的一个度量,以及它如何发展,从零,不对称的过程从一分之零线性变化。模拟相同的FEOL对齐如图11所示。

图17。左面板:景观的指标之一是敏感不对称变化过程,以及它如何与变异尺度(选择一个侧壁角不对称)。右面板:度量的方式正在改变线性变化的λ= 520海里。

从图17是明确,指标是直接和线性响应的不对称诱导(我们参数化,我们做图11中,几何,纳米,目标bar)的不对称。

5。基于图像的叠加的风景和实地散射测量

集中在纸部分2 - 4被学生散射测量覆盖计量。现在让我们去讨论其他技术包括基于场的散射测量,以及基于成像的叠加。

5.1 Pupil-scatterometry vs Field-scatterometry
学生的基本架构区别散射测量和现场散射测量图18所示我们素描技术的光学结构。特别是小学生,散射测量(见图18)的左面板,探测器放置在焦瞳孔平面,和一个收集两个信号:一个用于每个散射测量细胞(在这里,我们考虑一个对齐方向)。然后,两个收集的逐像素瞳孔不对称D为每个学生使用图像,结合方程(1),提取每个学生像素的叠加。所有学生像素的叠加值,算法结合一个数字——报道覆盖。尤其是一个使用的算法,可以检测学生弧的存在,在附近设置或其附近,把它们从算法上。

图18。草图的瞳孔散射仪(左)和一个字段散射仪(右)。

相比之下,在叠加场散射测量(图18)右面板,一个地方,探测器在平面以外的瞳孔平面。在这里,再一次,一个收集信号两次:每次改变照明\集合的配置路径,因此只有单个衍射阶(+ 1或1日)到达检测器。因为散射仪有大量现货,每个订单的现场图像包含散射测量细胞和分隔空间探测器。与学生散射仪,在散射仪,角信息由HW组合在一起,它是有效地统一集成。这意味着弧的影响是不同的景观场和学生散射仪。

作为一个例子,我们在图19中显示的景观pupil-scatterometry与field-scatterometry三不同的比对(左最中间,是一个类型的对齐,而对大多数从BEOL是另一个)。目标设计和其他工具按钮(如极化)散射仪是相同的。这个图展示了不同的风景可以如果一个算法将弧(蓝色曲线-学生散射测量)或统一整合到报道覆盖领域通过测量平面。

图19所示。学生散射测量的景观(蓝色)和现场散射测量(橙色)MEOL对齐(左面板)和BEOL对齐面板(右)。

另一个建筑的变化是照明的一致性水平的选择,但这将主要改变每种技术的方式对目标大小的影响,在这里,我们专注于一个简单的场景,不对称的“只”来源是周期性的,而不是导致不同的学生点干扰。

额外的建筑区别pupil-scatterometry field-scattermometry是典型的较大的光谱带宽后,有人可能会怀疑一个有限带宽涂片的共鸣,使他们消失。然而,正如我们在图20显示,这是错误的。

图20。小学生的散射测量带宽比较平均(左面板)和场散射测量(右面板)。不同的带宽由黑色圆圈(1海里的带宽),固体红色曲线(带宽10 nm),和冲蓝线(20 nm的带宽)。结果都是BEOL对齐(右边的面板图19)。

图20显示带宽很小影响的景观类型的散射仪。要理解这一点,我们回想一下,共振的原因是学生的弧线,这些移动与波长。因此,当一个无条理地平均瞳孔一组波长的图像,一个不会摆脱弧。相反,他们可能污染的波长弧免费。

带宽平均只会是有用的地区非常远离弧,因为,也许,一个能够平均一些信号污染的不对称。这种取消效应似乎强烈依赖于对齐的堆栈,特别是,在图20显示它是一个小的效果。

5.2 Imaging-based-overlay vs散射测量查表
有趣的是看到类似的散射测量和image-based-overlay从景观的角度。这种相似性的直接结果是计量offset-induced不对称,这种不对称转化为纳米的叠加,同时受不对称的过程变化,污染信号栏对称性可以误解覆盖诱导的不对称,造成不准确。看到这个观察表2是一个“翻译”查阅表中每个属性散射测量叠加成像进行叠加。

表2。查阅表进行成像和散射测量之间的类比

理解表2的关键是观察散射测量信号和成像信号之间的干扰是由于不同类型的相干衍射。在散射测量方程(2)中描述的类型,因此,波长散射测量中的主要旋钮景观。在成像之间的信号干扰两个衍射订单和一个旋钮,容易控制重点。来演示这个比喻我们展示一个例子如何成像景观看起来像在图20中,我们画出准确(蓝色)和一个度量,作为学生R,表明共振的存在。图21显示了良好的相似之处的散射测量景观的样子。

图21。一个例子的景观目标目标在伊博语底层的侧壁角不对称2度。不准确的蓝色和橙色的共振检测指标。

在成像,波长本身也可以移动整个景观,让自己远离共振。看到这我们把一个二维成像景观在不同的对齐wavelength-focus空间如图22所示。我们还展示了景观与对称转移过程变化(在这个例子中膜厚度变化)。

图22。二维景观imaging-based-overlay的目标的目标。左和右面板之间的区别是对称的过程变化。文本表示的区域更健壮和过程不准确——这些image-based-overlay共振或对比逆转。

图所示,可以通过共振通过改变焦点,这将是伴随增加的基于图像的模拟R指标。同时,可以看到两个面板之间的变化过程导致整体的格局转向低波长作为一个从左侧面板到正确的。这可以通过跟踪谐振区域看到我们的文本框。然而,尽管有这些变化,在散射测量,景观使其不变量——数量,甚至形状,共振的山脊和它们之间的平坦地区,没有改变。

6。总结

在本文中,我们调查的物理过程变化的不同类型确定覆盖计量的准确性和处理的鲁棒性。我们主要关注学生散射测量和显示不准确的行为方式作为波长的函数有一定的光谱特征的形式是独一无二的每个校准方案,和一个非常特定的方式与过程变化的变化;横向转移和扩张下的对称膜厚度和尺度变化振幅下侧壁角不对称等不对称的。这个签名,我们称之为“景观”大致可以分为两种不同类型的光谱区域:resonance-like,在它们之间,平坦的地区。为了更好的准确性和处理的鲁棒性需要优化在平坦区域和测量条件,在学生散射测量,完成上述任务,我们使用pupil-derived数量这个意义上的共鸣和旗帜。这些量也可以在运行时,允许一个控制覆盖配方。

在某些学生因为共振区域有自己的起源模式(称为弧因典型二维形状),因为学生散射测量和现场散射测量区别对待不同的学生信息(前访问算法,后者集成/ HW),然后景观视角叠加精度,和错误的行为方式接近共振,也解释了这两种技术的性能之间的差异。

最后,我们也看到,简单类比论点之间散射测量和成像,和他们的信号形成的方式,让人期待resonance-like行为成像,并写下简单的表格识别他们的度量标准。在模拟测试这个比喻,我们看到,一个简单的成像景观,波长集中扮演的角色,有一个非常相似的行为的散射测量景观。以一个额外的步骤中,我们也看到,当我们允许波长变化成像,它开启了大门非常宽的过程窗口和避免共振的能力通过改变焦点和波长。

这种行为在成像算法一起访问一个在学生散射测量角信息,提供了一个广泛的窗口过程精确控制先进的半导体制造的叠加。

引用
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本文最初发表有程序的一部分。巴拉克Bringoltz;Tal梅林。;Tal Yaziv;Yaron DeLeeuw;达纳·克莱因,等。“光叠加计量准确性”,Proc。相比9778年,计量、检验、显微光刻法XXX和过程控制,97781 h(2016年3月24日);doi: 10.1117/12.2219176;http://dx.doi.org/10.1117/12.2219176