SIGNAL RESPONSE METROLOGY BASED ON MEASUREMENTS OF PROXY STRUCTURES

인근의 계측 타겟의 광학적 측정치에 기초하여 실제 소자 구조의 관심 파라미터의 값을 추정하기 위한 방법 및 시스템이 본 명세서에 제공된다. 높은 쓰루풋의 인라인 계측 기술이 실제 소자 구조 근처에 위치한 계측 타겟을 측정하기 위하여 채용된다. 계측 타겟으로부터 수집된 측정 데이터는 트레이닝된 신호 응답 계측(signal response metrology(SRM)) 모델에 제공된다. 트레이닝된 SRM 모델은 계측 타겟의 측정치에 기초하여 실제 소자 구조의 하나 이상의 관심 파라미터의 값을 추정한다. SRM 모델은 레퍼런스 계측 시스템...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors SHCHEGROV ANDREI V, DZIURA THADDEUS GERARD, PANDEV STILIAN IVANOV, POSLAVSKY LEONID
Format Patent
LanguageEnglish
Korean
Published 17.03.2017
Subjects
Online AccessGet full text

Cover

Loading…
More Information
Summary:인근의 계측 타겟의 광학적 측정치에 기초하여 실제 소자 구조의 관심 파라미터의 값을 추정하기 위한 방법 및 시스템이 본 명세서에 제공된다. 높은 쓰루풋의 인라인 계측 기술이 실제 소자 구조 근처에 위치한 계측 타겟을 측정하기 위하여 채용된다. 계측 타겟으로부터 수집된 측정 데이터는 트레이닝된 신호 응답 계측(signal response metrology(SRM)) 모델에 제공된다. 트레이닝된 SRM 모델은 계측 타겟의 측정치에 기초하여 실제 소자 구조의 하나 이상의 관심 파라미터의 값을 추정한다. SRM 모델은 레퍼런스 계측 시스템에 의해 측정된 실제 소자 파라미터와 적어도 하나의 인근의 계측 타겟의 대응하는 광학적 측정치 사이의 함수 관계를 설정하도록 트레이닝된다. 추가적인 양태에서, 트레이닝된 SRM 모델은 측정된 소자 파라미터 값이 사양 내에 있게 하기 위하여 공정 파라미터의 보정을 결정하도록 채용된다. Methods and systems for estimating values of parameters of interest of actual device structures based on optical measurements of nearby metrology targets are presented herein. High throughput, inline metrology techniques are employed to measure metrology targets located near actual device structures. Measurement data collected from the metrology targets is provided to a trained signal response metrology (SRM) model. The trained SRM model estimates the value of one or more parameters of interest of the actual device structure based on the measurements of the metrology target. The SRM model is trained to establish a functional relationship between actual device parameters measured by a reference metrology system and corresponding optical measurements of at least one nearby metrology target. In a further aspect, the trained SRM is employed to determine corrections of process parameters to bring measured device parameter values within specification.
Bibliography:Application Number: KR20177002984