以用于半导体制造设施内的经完成分划板。分划板或“掩模”一般经定义为具有形成于其上且在图案中经配置的实质上非透明区域的实质上透明衬底。衬底可包含(例如)例如非晶S12的玻璃材料。分划板可在光刻过程的曝光步骤期间安置于抗蚀剂覆盖晶片上方使得分划板上的图案可转印到抗蚀剂。
[0118]形成于晶片上的一或多层可为经图案化或未经图案化。举例来说，晶片可包含多个裸片，每一裸片具有可重复图案特征。此类材料层的形成及处理可最终导致经完成装置。许多不同类型的装置可形成于晶片上，且如本文中使用的术语晶片希望涵盖晶片，在所述技术中已知的任何类型的装置在所述晶片上经制造。
[0119]在一或多个示范性实施例中，可以硬件、软件、固件或其任何组合实施经描述的功能。如果以软件实施，功能可作为一或多个指令或代码存储于计算机可读媒体中或通过计算机可读媒体传输。计算机可读媒体包含计算机存储媒体及包含促进计算机程序从一位置到另一位置的传输的任何媒体的传达媒体两者。存储媒体可为可由通用或专用计算机存取的任何可用媒体。通过实例且非限制，此类计算机可读媒体可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光学磁盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置或可用于载送或存储呈指令或数据结构的形式的所要程序代码且可由通用或专用计算机或通用或专用处理器存取的任何其它媒体。另外，将任何连接适当称为计算机可读媒体。举例来说，如果使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或例如红外线、无线电及微波的无线技术的其它远程源从网站传输软件，那么同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或例如红外线、无线电及微波的无线技术包含于媒体的定义中。如本文中所使用的磁盘及光盘包含压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘及蓝光光盘，其中磁盘通常磁性再生数据而光盘使用激光光学再生数据。上文的组合也应包含于计算机可读媒体的范围中。
[0120]虽然为了指示性目的在上文中描述某些特定实施例，但此专利文献的教示具有一般可应用性且不限于上文中描述的特定实施例。因此，可在不脱离如所附权利要求书中阐述的本发明的范围的情况下进行所描述的实施例的多种特征的多种修改、调适及组合。
【主权项】
1.一种方法，其包括: 接收与通过度量工具对目标结构的测量相关联的一定量的测量数据； 基于所述量的测量数据到所述目标结构的经整合测量模型的拟合来确定表征所述目标结构的一组参数值，其中所述经整合测量模型是基于基于过程的目标模型及基于度量的目标模型；及 将所述组参数值存储于存储器中。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述基于过程的目标模型根据至少一个过程变量来表征所述目标结构。3.根据权利要求2所述的方法，其进一步包括: 基于在所述基于过程的目标模型的一或多个参数与所述基于度量的目标模型的一或多个参数之间的关联来产生所述经整合测量模型。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述关联为对基于过程模型参数值的范围确定的度量模型参数的值的范围的约束。5.根据权利要求3所述的方法，其中所述关联为对从所述基于过程的目标模型确定的所述一或多个度量参数的约束。6.根据权利要求3所述的方法，其中所述关联为在从所述基于过程的目标模型确定的两个或两个以上度量模型参数之间的函数关系。7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括: 基于所述量的测量数据到所述目标结构的所述经整合测量模型的拟合来确定一或多个过程参数值?’及 将所述一或多个过程参数值存储于存储器中。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述一或多个过程参数为所述目标结构的所述经整合测量模型的参数。9.根据权利要求7所述的方法，其中所述一或多个过程参数为所述目标结构的所述经整合测量模型的仅有参数。10.根据权利要求7所述的方法，其中所述确定所述一或多个过程参数值涉及基于所述量的测量数据到所述经整合测量模型的所述拟合来确定一或多个度量参数值，及基于所述一或多个过程参数与所述一或多个度量参数之间的函数关系来确定所述一或多个过程参数值。11.根据权利要求7所述的方法，其中所述确定所述一或多个过程参数值涉及将所述测量数据转换到主要成分及直接从所述主要成分确定所述一或多个过程参数值。12.根据权利要求7所述的方法，其中所述一或多个过程参数值包含聚焦深度值、曝光值、蚀刻时间及沉积时间中的任何者。13.—种方法，其包括: 接收与通过度量工具对目标结构的测量相关联的一定量的测量数据； 确定表征过程的一或多个过程参数值，所述过程用以基于所述量的测量数据及所述目标结构的经整合测量模型来产生所述目标结构；及 将所述一或多个过程参数值存储于存储器中。14.根据权利要求13所述的方法，其中所述确定所述一或多个过程参数涉及 基于所述量的测量到所述基于度量的目标模型的拟合来确定至少一个几何参数，及 基于所述基于过程的目标模型及所述至少一个几何参数来确定所述一或多个过程参数值。15.根据权利要求14所述的方法，其中所述基于过程的目标模型为神经网络模型。16.根据权利要求15所述的方法，其进一步包括: 至少部分基于过程模型数据来训练所述神经网络模型。17.根据权利要求13所述的方法，其中所述经整合测量模型为神经网络模型，且所述方法进一步包括: 至少部分基于过程模型数据及对应于所述过程模型数据的测量信号来训练所述神经网络模型。18.根据权利要求13所述的方法，其进一步包括: 基于来自基于过程的目标模型的模拟结果来产生所述经整合测量模型。19.根据权利要求13所述的方法，其中所述一或多个过程参数值包含聚焦深度值、曝光值、蚀刻时间及沉积时间中的任何者。20.根据权利要求13所述的方法，其中所述确定表征过程的所述一或多个过程参数值涉及将所述测量数据转换到主要成分及直接从所述主要成分确定所述一或多个过程参数值。21.一种系统，其包括: 光学度量工具，其包含照明源及经配置以执行目标结构的测量的检测器；及 计算机系统，其经配置以: 接收与通过所述度量工具对目标结构的测量相关联的一定量的测量数据； 基于所述量的测量数据到所述目标结构的经整合测量模型的拟合来确定表征所述目标结构的一组参数值，其中所述经整合测量模型是基于基于过程的目标模型及基于度量的目标模型；及 将所述组参数值存储于存储器中。22.根据权利要求21所述的系统，其中所述基于过程的目标模型根据至少一个过程变量来表征所述目标结构。23.根据权利要求22所述的系统，其中所述经整合测量模型是基于所述基于过程的目标模型的一或多个参数与所述基于度量的目标模型的一或多个参数之间的关联。24.根据权利要求21所述的系统，其中所述经整合测量模型是基于来自基于过程的目标模型的模拟结果。25.根据权利要求21所述的系统，其进一步包括: 基于所述量的测量数据到所述目标结构的所述经整合测量模型的拟合来确定一或多个过程参数值?’及 将所述一或多个过程参数值存储于存储器中。26.根据权利要求25所述的系统，其中所述确定所述一或多个参数值涉及将所述测量数据转换到主要成分及直接从所述主要成分确定所述一或多个过程参数值。27.根据权利要求25所述的系统，其中所述一或多个过程参数值包含聚焦深度值、曝光值、蚀刻时间及沉积时间中的任何者。28.一种系统，其包括: 度量工具，其包含照明源及经配置以执行目标结构的测量的检测器；及 计算机系统，其经配置以: 接收与通过所述度量工具对目标结构的测量相关联的一定量的测量数据； 确定表征过程的一或多个过程参数值，所述过程用以基于所述量的测量数据及所述目标结构的经整合测量模型来产生所述目标结构；及将所述一或多个过程参数值存储于存储器中。29.根据权利要求28所述的系统，其中所述确定所述一或多个过程参数涉及 基于所述量的测量到所述基于度量的目标模型的拟合来确定至少一个几何参数，及 基于所述基于过程的目标模型及所述至少一个几何参数来确定所述一或多个过程参数值。30.根据权利要求28所述的系统，其中所述确定所述一或多个过程参数值涉及将所述测量数据转换到主要成分及直接从所述主要成分确定所述一或多个过程参数值。31.根据权利要求28所述的系统，其中所述一或多个过程参数值包含聚焦深度值、曝光值、蚀刻时间及沉积时间中的任何者。
【专利摘要】本发明揭示用于基于整合基于度量的目标模型及基于过程的目标模型的测量模型来执行测量的方法及系统。采用经整合测量模型的系统可用于测量一或多个目标的结构及材料特性，且还可用于测量过程参数值。可按若干不同方法将基于过程的目标模型与基于度量的目标模型整合。在一些实例中，基于所述基于过程的目标模型来确定对度量模型参数的值的范围的约束。在一些其它实例中，所述经整合测量模型包含由所述基于过程的目标模型所约束的所述基于度量的目标模型。在一些其它实例中，基于所述过程模型，依据其它度量模型参数来表示一或多个度量模型参数。在一些其它实例中，将过程参数代入所述度量模型。
【IPC分类】G03F7/20
【公开号】CN104995562
【申请号】CN201380073157
【发明人】亚历山大·库兹涅佐夫, 安德烈·V·舒杰葛洛夫, 史帝蓝·伊凡渥夫·潘戴夫
【申请人】科磊股份有限公司
【公开日】2015年10月21日
【申请日】2013年12月17日
【公告号】US20140172394, WO2014100037A1