其它 合适的方式形成。
[0111] 在一个实施例中，该组结构中的每一个结构为专用的量测目标。专用的量测目标 例如可W为设计用于CD和/或焦点量测的量测目标。在另一个实施例中，该组结构中的每一 个结构为产品（例如，1C)本身的一部分。其中该组结构中的一些结构为专用的量测目标并 且该组结构中的其它结构为产品的一部分的组合也是可行的。将能够理解，也可W使用其 它类型的结构。此外，在一个实施例中，该组结构中的结构设计为基本上相同。在另一个实 施例中，该组结构中的至少一些结构设计为不同。
[0112] 在一个实施例中，该组结构中的结构的数量大于5或20或100或1000。可W使用任 何合适数量的结构。
[0113] 在一个实施例中，该组结构中的结构出现在单一的衬底上。在另一个实施例中，该 组结构中的结构分在多于一个的衬底上。
[0114] 在一个实施例中，首先执行预测步骤，随后执行对比步骤。然而，对本领域技术人 员来说明白的是，也可W例如基本上在同一数学步骤中执行预测和对比。参考上面参照图8 描述的示例，例如可W通过将预测步骤804的公式结合入对比步骤805的公式中而基本上在 同一数学步骤中执行预测和对比。例如可W通过参照图3描述的类型的散射仪的处理单元 PU或者通过参照图4描述的类型的散射仪的处理单元PU基本上在同一数学步骤中执行预测 和对比，通过配置处理单元PU来基本上在同一数学步骤中执行上述预测和对比。替代地或 附加地，管理控制系统SCS和/或光刻控制单元LACU可W被配置为基本上在同一数学步骤中 执行预测和对比。
[0115] 在一个实施例中，其中结构的数学模型的参数的重构值依赖于模型选配方案，所 述方法还可W进一步包括每次使用不同的模型选配方案重复该方法多次。例如，该方法可 W被重复一次或2、4、8、16、32或64次，或更多次。所使用的模型选配方案中的差别例如可^ 是选配方案中的参数被限定为给定的（'固定的'）和选配方案中的参数被限定为可变的 ('浮动的'）。替代地或附加地，所使用的模型选配方案中的差别例如可W在于浮动参数的 偏差的允许范围。替代地或附加地，所使用的模型选配方案中的差别例如可W在于结构的 数学模型的参数的数量。替代地或附加地，所使用的模型选配方案中的差别例如可W在于 结构的数学模型的参数的类型(例如，第一次结构的宽度被用作结构的数学模型的参数，而 不是结构的高度，并且第二次结构的高度被用作结构的数学模型的参数，而不是结构的宽 度）。在一个实施例中，对于一组结构中的每一个结构使用一个或多个福射束照射该结构并 且检测由福射和结构之间的相互作用引起的与结构相关的信号的步骤被执行一次，并且对 于每一个不同的模型选配方案执行重构、预测和对比步骤(每次重新使用对于该组结构中 的每一个结构的与该结构相关的检测信号）。
[0116] 除此之外，在一个实施例中，所述方法还包括从在方法中使用的不同模型选配方 案中确定模型选配方案，相比方法中使用的其它模型选配方案，该模型选配方案具有结构 的所感兴趣的参数的值的高重构品质。例如，对于方法中使用的每一个不同的模型选配方 案，可W确定如上面参照图8的步骤805描述的Q的值。根据该示例，由于更高的重构品质意 味着Q的值越接近1，因此，可W从方法中使用的不同模型选配方案确定模型选配方案，该模 型选配方案相比方法中使用的其它模型选配方案，具有接近于1的Q值。W运种方式，可W不 使用扫描电子显微镜确定优选的模型选配方案。例如可W通过处理单元执行该确定。替代 地，该确定例如可W由用户确定，该用户被呈现有对于每一个不同的模型选配方案的Q值。
[0117] 在一个实施例中，结构的数学模型和结构的所感兴趣的参数在方法的每个重复过 程中是相同的（但是每次可W使用不同的模型选配方案）。在一个实施例中，结构的数学模 型在方法的每个重复过程中不同。在一个实施例中，结构的数学模型在方法的每个重复过 程中是相同的。在一个实施例中，结构的所感兴趣的参数在方法的每个重复过程中是相同 的。
[0118] 在一个实施例中，其中结构的数学模型的参数的重构值依赖于模型选配方案，所 述方法还可W包括基于结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的评价变更模型选配方案。
[0119] 虽然对于该组结构中的每一个结构预测结构的所感兴趣的参数的值可W使用与 该组结构相关的参数的一整组的重构值，然而如对本领域技术人员来说清楚的是使用一子 组的重构值也是可行的。例如在重构提供侧壁角度的重构值的情况下，侧壁角度的运些重 构值实际用于预测步骤可能不是必需的。然而在一个实施例中侧壁角度的运些重构值可W 被用于预测步骤。
[0120] 虽然在重构步骤中参数中的一个参数可W被指定为结构的所感兴趣的参数，然而 也可W将参数中的两个或更多个参数指定为结构的所感兴趣的参数。例如，在参数中的两 个参数被指定为所感兴趣的参数的情况下，可W例如对于所感兴趣的参数中的每个参数执 行预测和对比步骤。
[0121] 贯穿本文W描述本发明所使用的术语"对于一组结构中的每一个结构"包含对本 领域技术人员来说清楚的本发明的所有可能的实施方式。"对于一组结构中的每一个结构" 例如包含如下实施方式，其中对于已经经历照射步骤802的每一个结构执行重构步骤803和 预测步骤804。"对于一组结构中的每一个结构"例如还包含如下实施方式，其中对于已经经 历照射步骤802的每一个结构不执行重构步骤803和预测步骤804。"对于一组结构中的每一 个结构"例如还包含如下实施方式，其中对于已经经历照射步骤802的每一个结构执行重构 步骤803。"对于一组结构中的每一个结构"例如还包含如下实施方式，其中对于已经经历照 射步骤802的每一个结构不执行重构步骤803。"对于一组结构中的每一个结构"例如还包含 如下实施方式，其中对于已经经历重构步骤803的每一个结构执行预测步骤804。"对于一组 结构中的每一个结构"例如还包含如下实施方式，其中对于已经经历重构步骤803的每一个 结构不执行预测步骤804。
[0122] 对本领域技术人员来说清楚的是，所描述的本发明的实施例的至少一部分例如可 W通过处理器执行，例如参照图3描述的一种类型的散射仪的处理单元PU的处理器，或者通 过参照图4描述的一种类型的散射仪的处理单元PU的处理器，通过设置处理器执行实施例 的运些部分。替代地或附加地，例如可W设置管理控制系统SCS的处理器和/或光刻控制单 元LACU的处理器来执行实施例的运些部分。例如，可W通过处理器执行关于重构、预测和/ 或对比描述的实施例。
[0123] 对本领域技术人员来说清楚的是，所描述的本发明的实施例可硬件、固件、软 件或它们的任意组合实施。本发明的实施例还可W被实施为存储在机器可读介质上的指 令，其可W被一个或多个处理器读取和执行。机器可读介质可W包括用于W可被机器（例 如，计算设备)读取的形式存储或传递信息的任何机制。例如，机器可读介质可W包括只读 存储器(ROM);随机存取存储器(RAM);磁盘存储介质;光储存介质；闪存设备；电、光、声或其 它形式的传播信号(例如，载波、红外信号、数字信号等等），W及其它。此外，在本文中固件、 软件、程序、指令可W被描述为执行某些动作。然而，应当领会，运些描述仅仅是为了方便， 并且运些动作实际上由计算设备、处理器、控制器或执行固件、软件、程序、指令等的其它设 备产生。
[0124] 例如，本发明的实施例可W通过利用处理器实施本文描述的方法的至少一部分来 实施，w提供用于评价结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的检验设备。
[0125] 例如，本发明提供用于评价结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的检验设备， 所述设备包括:照射系统，用于使用一个或多个福射束照射一组结构的每一个结构;检测系 统，用于对于该组结构中的每一个结构检测由福射和结构之间的相互作用引起的与结构相 关的信号；W及处理器，其中所述处理器被设置为对于该组结构中的每一个结构用与结构 相关的信号重构所述结构的数学模型的参数的值，其中所述参数中的至少一个参数被指定 为结构的所感兴趣的参数，其中所述处理器被设置为使用与该组结构相关的参数的重构值 的至少一子组的重构值对于该组结构中的每一个结构预测该结构的所感兴趣的参数的值， 并且其中所述处理器被设置为对比所感兴趣的参数的预测值和所感兴趣的参数的重构值， W评价结构的所感兴趣的参数的值的重构品质。对本领域技术人员来说清楚的是，可W通 过设置处理器实施所描述的本发明的实施例的至少一部分来实施所描述的本发明的实施 例的至少一部分。
[0126] 处理器(可W多于一个)可W与包含用于评价结构的所感兴趣的参数的值的重构 品质的一个或多个机器可读指令序列的计算机程序产品协作，所述指令适于使一个或多个 处理器执行本文描述的方法。
[0127] 例如，本发明提供包含用于评价结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的一个或 多个机器可读指令序列的计算机程序产品，所述指令适于使一个或多个处理器:对于一组 结构中的每一个结构接收在预定的照射下由福射和结构之间的相互作用引起的与结构相 关的信号;对于该组结构中的每一个结构用与该结构相关的信号重构结构的数学模型的参 数的值，其中所述参数中的至少一个参数被指定为结构的所感兴趣的参数;使用与该组结 构相关的参数的重构值的至少一子组的重构值对于该组结构中的每一个结构预测结构的 所感兴趣的参数的值;对比所感兴趣的参数的预测值和所感兴趣的参数的重构值，W评价 结构的所感兴趣的参数的值的重构品质。
[0128] 现在参照图9描述评价结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的本发明的实施方 式的结果的示例。运仅仅是本发明的实施方式的结构的示例，并且正如通篇描述的对本发 明的该实施方式的许多改变是可行的。
[0129] 首先给出关于该特定示例的一些细节。结构的所感兴趣的参数为结构的mCD。在该 组结构中的结构的数量是173并且该组结构中的结构出现在单一的衬底上。该组结构中的 每一个结构通过光刻术形成并且为专用的量测目标。该组结构中的结构设计为基本上相 同。重构使用基于回归的技术。预测使用线性回归分析和与该组结构相关的参数的重构值 的平均中屯、值的方法。预测使用上面参照图8的步骤804描述的公式来计算包含所感兴趣的 参数的预测值的向量覆。对比使用所感兴趣的参数的重构值的标准偏差来进行归一化。对 比使用上面参照图8的步骤805描述的公式来计算作为结构的所感兴趣的参数的值的重构 品质的度量的单一值Q。对比的输出为作为结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的度量 的单一值。
[0130] 在该特定的示例中，评价结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的方法被重复10 次，每次使用不同的模型选配方案。对于一组结构中的每一个结构使用一个或多个福射束 照射结构并且检测由福射和结构之间的相互作用引起的与结构相关的信号的步骤被执行 一次，并且对于每一个不同的模型选配方案执行重构、预测和对比步骤。在方法的每次重复 过程中结构的数学模型和结构的所感兴趣的参数是相同的。
[0131] 图9(a)代表对于所使用的十个不同的模型选配方案中的每一个模型选配方案的 作为结构的所感兴趣的参数的值的重构品质的度量的Q的值。如上面参照图8的步骤805描 述的，在该示例中，Q为介于0至1之间的数。在能够良好预测所感兴趣的参数的重构值的情 况下，Q的值接近0。在不能良好预测所感兴趣的参数的重构值的情况下，Q的值接近1。通常 地，结构的所感兴趣的参数的值的重构品质被评价为随着所感兴趣的参数的预测值和所感 兴趣的参数的重构值之间的相异度的增大(或者，不同地，随着相似度的减小)而变高。按照 该示例，越高的重构品质意味着Q的值越接近1。从图9(a)可W看出，使用选配方案3产生最 高的Q的值，然后是选配方案4。选配方案9产生最低的Q的值，然后是选配方案5。因此，结构 的mCD的重构品质被评价为当使用选配