光学计量的准确度提升的制作方法

本申请案主张于2016年2月24日提出申请的第62/299,535号美国临时专利申请案的权益，所述临时专利申请案以其全文引用方式并入本文中。

技术领域

本发明涉及计量领域，且更特定来说涉及在光学计量中实现较佳准确度的技术。

背景技术：

各种光学计量技术要求造成计量信号中的不对称性的过程变化远小于某一阈值，使得不对称性信号的部分远小于由叠对导致的信号不对称性。然而，实际上，此些过程变化可是相当大的(尤其在芯片开发的研究及开发阶段更是如此)，且此些过程变化可诱发通过计量而报告的叠对中的相当大误差；即，可达到纳米型态借此消耗叠对计量预算的显著部分的误差。

当前解决方案方法涉及执行使信号中的叠对所诱发不对称性优化且使由其它过程变化导致的不对称性最小化的处方与目标设计优化。优化度量可依据计量信号(举例来说，依据试验上所估计叠对敏感性)而导出，或优化度量可依赖于对校准的外部计量。然而，现有技术方法在训练中不能可靠地估计计量的不准确度且在运行时根本无法使用传统处方优化(例如，使用用以校准测量的CDSEM-临界尺寸扫描电子显微术)来进行此操作；且对称的过程变化(举例来说，叠对标记的特定层的厚度的改变)的存在可使处方优化废弃，这是因为不同处方在训练中及在运行时在研究与开发期间可不同地执行。此问题也可跨越晶片而发生，这是因为不同处方可在晶片的不同区域内不同地执行。

第2016086056号WIPO公开案(其以其全文引用方式并入本文中)揭示以下操作的方法：导出计量度量对处方参数的部分连续相依性、分析所导出相依性、根据所述分析而确定计量处方及根据所确定处方而进行计量测量。所述相依性可以图谱(例如敏感性图谱)的形式进行分析，在所述图谱中，低敏感性的区域及/或低或零不准确度的点或轮廓以分析方式、以数字方式或以试验方式被检测且用于配置测量、硬件及目标的参数以实现高测量准确度。就过程变化对敏感性图谱的影响而分析过程变化，且这些影响用于进一步表征过程变化，以使测量优化且使计量既对于不准确源更稳健又相对于晶片上的不同目标及可获得测量条件更灵活。

技术实现要素：

以下是提供对本发明的初始理解的简要概述。所述概述既不非要识别关键元素，也不限制本发明的范围，而仅用作对以下说明的简介。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：通过对至少一个度量的测量值应用自身一致性测试而识别在所述测量值中彼此对应的测量设置，以产生多个设置群集；根据所述群集的统计特性而确定最可靠群集；及依据所述所确定最可靠群集中的至少一个设置而导出测量结果。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：选择用于多个对应晶片区域的多个测量设置，其中所述晶片区域是预定的或即时确定的，且其中所述测量设置是根据至少一个准确度度量而选择；及利用针对每一对应晶片区域的所述选定测量设置而实施计量测量。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：根据计量光瞳图像中的邻近像素值的平均值而修改所述计量光瞳图像中的像素值以减少所述光瞳图像中的随机噪声。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：依据使用不同测量设置及/或不同目标对计量度量进行的多个测量而导出所述度量的值，其中所述值是依据来自所述多个测量的像素的串接而导出。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：通过对使用多个设置的多个计量测量应用主分量分析(PCA)而导出测量设置，及选择展现来自所述PCA的小特征值与大特征值的最小比率的测量设置。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：通过计算至少一个计量度量的至少两个值之间的差而指示计量测量中的不准确度，所述至少两个值是依据至少两个计量算法而导出；及设定所述所计算差的阈值。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：指示图谱中接近于谐振区域的接近区域，其中所述图谱包括至少一个计量度量对至少一个参数的至少部分连续相依性，且所述图谱中的所述谐振区域对应于所测量位置中的光学照明的谐振，所述指示是通过计算光瞳信号或其至少一个函数的可变性并将所述所计算可变性与预定义阈值进行比较而实施，其中超过所述预定义阈值指示所述接近区域。

本发明的一些方面提供一种方法，所述方法包括：确定图谱中的谐振区域，其中所述图谱包括至少一个计量度量对至少一个参数的至少部分连续相依性，且所述图谱中的所述谐振区域对应于所测量位置中的光学照明的谐振，所述确定是通过检测至少一个计量度量的非分析行为而实施，所述检测包括：使分析函数基底横跨分析函数在光瞳坐标上的空间、依据所述分析函数基底而表达所述计量度量及估计所述表达的残差，其中大于预定阈值的残差指示所述非分析行为。

本发明的一些方面提供一种计量目标，所述计量目标包括沿着至少两个不同且非垂直测量方向具有周期性结构的多个目标单元。

本发明的一些方面提供方法的组合，所述方法提供测量准确度的累积提升。

在以下的详细说明中陈述、有可能可从详细说明推断及/或可通过实践本发明获悉本发明的这些、额外及/或其它方面及/或优点。

附图说明

为更好地理解本发明的实施例及展示可如何实施本发明，现在将仅以实例方式参考附图，在附图中，通篇中相似编号指示对应元件或区段。

在附图中：

图1是根据现有技术的光瞳图像及图谱的高级示意性框图。

图2是根据本发明的一些实施例的测量处方当中的自身一致性及多样性并相应地对测量进行群集化的方法的高级示意性图解。

图3是根据本发明的一些实施例的空间群集化的方法的高级示意性图解。

图4是根据本发明的一些实施例的光瞳图像的噪声移除及平滑化的方法的高级示意性流程图。

图5是根据本发明的一些实施例的提升光瞳图像内的度量的方法的高级示意性流程图。

图6是根据本发明的一些实施例的分析处方当中的变化的方法的高级示意性流程图。

图7是根据本发明的一些实施例的算法有效性旗标及其通过对应方法而进行的导算的高级示意性示范性图解。

图8是根据本发明的一些实施例的指示接近区域及其通过对应方法而进行的导算的旗标的高级示意性示范性图解。

图9是根据本发明的一些实施例的识别图谱的非分析行为的方法的高级示意性流程图。

图10是根据本发明的一些实施例的具有对角单元的示范性非限制性目标设计的高级示意性图解。

图11是图解说明根据本发明的一些实施例的本文中所揭示的方法的步骤列表的高级示意性流程图。

具体实施方式

在以下说明中，描述本发明的各种方面。出于阐释目的，陈述特定配置及细节以便提供对本发明的透彻理解。然而，所属领域的技术人员也将明了，可在不具有本文中所呈现的特定细节的情况下实践本发明。此外，可已省略或简化众所周知的特征以便不使本发明模糊。特定参考图式，强调，所展示的细节是以实例方式且仅出于说明性论述本发明的目的，且是为提供据信最有用的内容及对本发明的原理及概念方面的易于理解的说明而呈现。就此来说，未试图比用于本发明的基本理解所需的结构细节更详细地展示本发明的结构细节，结合图式做出的说明使得所属领域的技术人员明了在实务中可如何体现本发明的数种形式。

在详细阐释本发明的至少一个实施例之前，应理解，本发明在其应用中并不限于以下说明中所陈述或图式中所图解说明的构造的细节及组件的布置。本发明适用于可以各种方式实践或实施的其它实施例以及所揭示实施例的组合。同样，应理解，本文中所采用的措辞及术语是出于说明目的且不应被视为具有限制性。

除非另有具体陈述，否则如依据以下论述显而易见，应了解，在本说明书通篇中，利用例如“处理”、“计算”、“运算”、“确定”、“增强”等等的术语的论述是指计算机或计算系统或者类似电子计算装置的如下动作及/或过程：将在计算系统的寄存器及/或存储器内的表示为物理(例如，电子)数量的数据操纵且变换为在计算系统的存储器、寄存器或其它此类信息存储、传输或显示装置内的类似地表示为物理数量的其它数据。

本发明的实施例提供用于提升准确度(特别是在叠对光学计量中)的高效且经济方法及机制且提供技术领域的提升。揭示用以实现光学计量中的优越准确度的新颖方法，所述新颖方法旨在于运行时及/或在训练中实现极小不准确度。提供提升计量测量的准确度的方法、计量模块及目标设计。方法提供对多个测量处方及设置的灵活处置且使得能够使所述多个测量处方及设置与指示其与谐振区域及平坦区域的关系的图谱特征相关。单独地或以组合方式采用对处方的群集化、自身一致性测试、对经汇总测量的共同处理、噪声降低、群集分析、对具有偏斜单元的图谱及目标的详细分析，以提供测量准确度的累积提升。

图谱

光学叠对计量是对计量信号所载运的由两个光刻步骤之间的叠对所致的不对称性的计量。此不对称性存在于电磁信号中，这是因为电磁信号利用载运叠对信息的相对相位而反映电场的干扰。具体来说，(i)在叠对散射测量术(其是场散射测量术的光瞳散射测量术)中，叠对标记(目标)是上下光栅结构，且叠对信息载运于下部及上部光栅的相对相位中；(ii)在并排类型的叠对散射测量术(例如，参见第2014062972号WIPO公开案)中，叠对标记(目标)包括紧挨光栅结构，且叠对信息再次载运于下部及上部光栅的相对相位中；(iii)在叠对成像中，叠对标记(目标)包括针对单独层的单独标记，且叠对信息载运于每一个别标记在检测器上的位置中，所述位置又是个别标记的不同衍射级之间的干扰的结果。

因此，信号的敏感性(即，信号不对称性受所寻求叠对影响的程度)主要受这些信号中的干扰项的大小的改变影响。举例来说，在上下光栅目标及并排目标中，干扰相位中的一些项取决于从下部及上部光栅散射的光之间的光学路径差异，所述光学路径差异在分离下部及上部光栅的膜堆叠的厚度中是线性且与波长成反比。其也取决于如入射角或反射比等其它参数且取决于入射光及所反射光的偏光性质。其它性质包含目标属性以及堆叠与光栅电磁特性。相比来说，在叠对成像中，干扰相位在工具的焦点中也是线性的且将取决于例如入射角等其它参数。

以连续方式观察计量工具的敏感性如何取决于工具参数且特定来说取决于许多计量特性(例如，对波长、焦点、偏光等的敏感性的一阶导数、二阶导数及更高级导数)的各种差异揭露技术性能的图谱，如下文所阐释。此图谱对于任何标称堆叠是特定的，且发明人使用模拟及理论已发现，此图谱在很大程度上独立于许多类型的过程变化的意义上是通用的，所述过程变化包含破坏叠对标记的对称性并导致不准确度的所有那些过程变化。当然，工具性能也包含按照定义极大地取决于不对称过程变化的不准确度，然而，图谱确定：在图谱的哪些子区段处，对这些过程变化的敏感性是极强的，且在哪些子区段中，对这些过程变化的敏感性是极弱的，及所述敏感性看起来如何。具体来说且在很大程度上，对特定类型的过程变化敏感的相同区域通常也对所有其它类型的过程变化敏感，因为这是由标称堆叠对叠对的敏感性(即，不具有不对称过程变化的堆叠的敏感性)确定的。

图1是根据现有技术的光瞳图像90及图谱95的高级示意性框图。图谱95展现具有零敏感性的光瞳位置90A(跨越光瞳图像呈弧形的形式)、谐振区域95A、平坦区域95B及中间区域95C，所述区域通过本发明的各种实施例而分析及处置(例如)以增强计量测量的准确度，如下文所阐释。

第2016086056号WIPO公开案揭示计量测量中的图谱的概念，图谱是一或多个计量度量(例如，散射测量术叠对(SCOL)度量)对一或多个参数的相依性。作为非限制性实例，图谱可表达叠对、叠对(例如，Pupil3S度量)的变化及/或不准确度(所估计叠对减去真实叠对)中的任一者对一或多个过程参数、测量参数及目标参数的相依性。特定来说，如第2016086056号WIPO公开案中所描述，发明人已发现，图谱中的某些区域展现与光学系统中的谐振(例如，晶片层内及/或目标结构之间的照明的谐振)有关的急剧改变，此可用于提供关于所测量区域的较多信息。

以下提供用以使用关于叠对准确度的图谱的透视图的各种技术及通过信号的各种性质而反映叠对准确度的方式(举例来说，在光瞳散射测量术中，以叠对准确度取决于光瞳坐标的方式)以提升叠对准确度。所揭示方法及工具中的任一者可组合于实际计量方法及工具中以累加由所揭示发明的不同实施例及方面所提供的益处。

对测量及处方的群集化

图2是根据本发明的一些实施例的测量处方111当中的自身一致性及多样性并相应地对测量进行群集化的方法100的高级示意性图解。计量工具101经配置以应用测量处方111以导出对晶片60上的计量目标70的计量测量。计量工具101在确定如何调整测量处方111时通常利用处理单元109及可能地模拟工具105。测量处方111(下文也称作设置)依据测量而导出计量度量91的值，且可用于导出所测量值的图谱95，如上文及第2016086056号WIPO公开案中所阐释。图谱95表达计量度量91对参数的相依性，所述参数例如：硬件参数(例如，焦点、光点位置、照明波长及偏光，例如切趾器的光学元件，及与测量的硬件方面有关的各种其它参数)、算法参数(例如，各种软件参数，例如每像素权数或算法阈值、算法的类型、所应用处理步骤)及其它处方参数，以及目标设计参数及晶片上的目标位置-所有所述参数在图2中均用表示图谱95的可能轴线的箭头示意性地指示。在图谱95中可识别谐振区域95A及平坦区域95B，如第2016086056号WIPO公开案中所阐释。

发明人已发现，准确度可通过确定许多可能选项中的最准确测量方法而提升，其中使用自身一致性作为准确度的指示符。假设在通过全部预期为准确且精确的一组测量(举例来说，所有测量均具有特定类型的良好TMU(总测量不确定性)及良好光瞳所导出度量，及/或根据光学图像或信号、SEM(扫描电子显微术)图像或信号、TEM(穿透电子显微术)图像或信号及/或AFM(原子力显微术)图像或信号中的规定准则，所有测量均具有良好图像或信号质量)而测量所关注的物理数量(举例来说，特定晶片位置中的目标70中的线条的CD(临界尺寸)值，或在特定晶片位置处以特定对准方案进行的叠对)时，应产生这些测量之间的一种定量相符性。此可被视为对测量的准确度的测试(称作自身一致性测试)，此可提供找到不同测量并将不同测量融合在一起成为准确测量的算法的基础，如下文所揭示。

举例来说，在叠对计量中，数据展示：在来自图谱95中的不同且多样的平坦区域95B的许多设置与其叠对值相符时，所述设置也最可能是准确的。此相符性可用于在来自平坦区域95B的设置测量与具有良好或中等光瞳所导出度量的其它测量之间进行区分，但不与其它设置或处方111中的任一者或几者相符。这些考虑可应用于各种计量度量91，例如，也可应用于CD测量。实务上，发明人已发现，所揭示自身一致性测试通常展现于展示群组内的测量值方面的相符性的设置(但其可彼此不相符)的数据及/或模拟群组中。设置的这些群组表示为所测量度量91的多样值的空间92内的群集112(例如，群集A、B等)且在图2中是示意性地展示的。

找到对应于准确设置的准确群组(群集112)可通过计算群组成员所属的不同平坦区域95B的数目及每一群组的成员列表的多样性以及其它度量(例如每一群组内的测量值的最大差)而实施。

自身一致性测试可通过找到设置的群组(群集112)并应用算法来确定群组(群集112)的多样性而执行。每一群集112中的多样性可以不同方式量化为(例如)群组中表示不同平坦区域95B的设置的数目。群集112的多样性可用于估计群组为准确的可能性(不管其多样性如何，如果其大小较紧凑且设置不相符性较小，那么其可能性增加)，并且用于在算法上分离设置当中由例如以下各项的因素造成的平凡相符性：测量的简单重复，及/或其中设置仅因其来自图谱95中的极靠近点而相符的情况，所述设置在图2中示意性地表示为平凡设置子集114。最后，可对群组(群集112)及群组内的测量进行排名以提供最佳测量条件的推荐。

在某些实施例中，测量92可通过将每一测量设置111描述为n维向量而形式化，其中n是此测量的独立实现次数，举例来说，其上发生测量的晶片位置的数目。可在数对测量值之间定义降维量(例如，纯量距离)。所述距离可依据原始数据或依据模型项而定义。举例来说，可使用群组内的最大距离的阈值来给出连接的图形表示。可构造m×m邻近矩阵其中m是测量设置的数目，其中如果两个测量值i、j之间的距离低于阈值且高于0或通过根据降维量而将连接加权，那么元素xi，j等于1。使用邻近矩阵，测量可借助机器学习及/或图形理论算法而群集化。此选项的较广义版本是通过分析群集112的量及大小分布随群集阈值而变化的方式的频谱函数并搜寻平线区而适应性地找到群集112的典型大小。

每一群集112可由许多测量构成，然而，所述测量可不一定是彼此独立的，这是因为一些层对机器设置或目标设计不太敏感，在所述层中，测量可彼此不同。计数每一群集112中的测量的数目可经修改以仅考虑独立测量。为确定两个测量的独立性，可(例如)使用并非用于对本身进行群集化的度量(例如，信号所导出度量)而计算两个测量之间的相关性。可在上文所提及的n维空间上计算相关性以确定独立测量。为使一个群集112内的两个处方111变得独立，所述两个处方跨越晶片在测量值上的界限内必须相符且跨越晶片在其信号度量中不相符。

替代地或互补地，群集化可通过采用数据挖掘领域的群集化分析技术而实施。可使用若干种群集化方法。团给出并非取样相依的群组，但给出重叠群集。阶层式群集化给出单独群集，测量不可出现在两个群集中，但在省略测量时可产生不同结果。K均值无重叠，但需要所定义数目个群集。可使用方法的组合来找到群集。

在实施群集化之后，可连同找到群集112的代表性处方一起计算群集特定的度量，例如，多样性或直径。这些度量可进一步用于将群集112以及群集112内及群集112之间的处方111排名。每处方的信号所导出度量(如在光瞳散射测量术的情形中依据光瞳导出的度量，或在基于成像的叠对的情形中依据谐波空间导出的度量)及来自同一群集中的其它处方的数据两者均可用于将每一处方分级并将每一处方排名以提供一组推荐处方。对应自身一致性量度可依据群集112的所揭示导出及处理而导出。

图11是图解说明根据本发明的一些实施例的本文中所揭示的方法的步骤列表的高级示意性流程图。图11包括本文中所揭示的多种方法，所述方法可单独地或以组合方式实施。所述方法中的任一者的各阶段中的任一者可通过至少一个计算机处理器而实施(阶段199)。

与图谱中的不同平坦区域有关的设置的群集化的方法100可包括：测量处方111当中的自身一致性及多样性并相应地对测量进行群集化。某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法100的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法100的阶段中的任一者。方法100的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。

方法100可包括：通过对至少一个度量的测量值应用自身一致性测试而识别在测量值中彼此对应的测量设置以产生多个设置群集(阶段112A)，其中所述识别可在测量值的空间中使用距离度量而实施(阶段112B)。方法100进一步包括：根据群集的统计特性而确定最可靠群集(阶段113)，及依据所确定最可靠群集中的至少一个设置而导出测量结果(阶段115)。统计特性可至少包括每一群集的大小及多样性。方法100可进一步包括：使所识别测量设置与测量图谱中的对应至少一个平坦区域相关，所述测量图谱包括至少一个计量度量对至少一个参数的至少部分连续相依性(阶段116)。

对晶片区域的群集化

图3是根据本发明的一些实施例的空间群集化的方法120的高级示意性图解。方法120可使用不同处方来测量不同晶片区域121(以非限制性方式示意性地表示为区域A及B)及/或不同位点62以相对于测量及/或处方111而产生晶片60的空间群集化。

发明人已发现，代替其中测量设置在训练阶段被选择且针对所有后续目标测量保持固定的传统计量方法，可通过允许跨越位点62、晶片区域121、晶片60、晶片批等的设置灵活性而提升准确度。术语“设置”是指设定处方参数(例如图2中示意性地展示，涉及根据其而分析图谱95的参数，例如通过硬件旋钮而设定(例如，焦点、光点位置、波长、偏光、切趾))、目标设计参数及/或软件参数(例如，每像素权数、算法阈值等)等等。每测量设置可基于先验模拟而挑选、基于使用测量指标进行的即时确定而挑选、通过设置参数的某一参数化而挑选，及/或通过执行多个按目标进行的测量并归纳性地确定最佳设置而挑选。举例来说，可在每测量基础上使用一组准确度相关数量(如光瞳(在光瞳散射测量术中)上的叠对的可变性，或光瞳像素的经组合叠对敏感性)来使整个设置优化并找到最佳设置。

如图3中示意性地图解说明，晶片60上的不同区域121中的位点可使用不同参数及/或设置122、124而测量，及/或晶片60上的不同位点62可使用不同参数及/或设置126而测量。区域121可是同心的(例如，晶片中心及晶片周边可使用不同设置而测量)、毗邻的或具有任何其它空间关系。晶片区域121与特定位点62的组合可用于进一步区别不同测量设置的应用。

有利地，方法120可经配置以利用个别测量之间的差异来提升总体准确度，尤其是由过程变化所致的差异且特别是相对于在以相同固定设置测量所有目标时对于几个目标展现低可测量性或增大的不准确度的特定位点62或区域121。在图谱表示95中，方法120所提供的灵活性可使得能够相对于可测量性及/或准确度而调整在图谱95的有利区域中将测量的每测量设置；且避免因过程变化对图谱95的改变。

在某些实施例中，术语“区域”121也可用于指代具有一些共同图谱相关性质的设置的群组，举例来说落在图谱95中的平坦95B区域上的连续波长群组，例如图2中示意性地图解说明的群集112。因此，方法120可任选地应用于图2中示意性地图解说明为区域121的群集112，且可根据设置的群集化使用类似处理来提升准确度。

举例来说，N个设置参数(例如，硬件及/或软件参数)可在线性空间V中表示为{S1,S2,…,SN}，且k个测量参数(批、晶片、晶片上位置等)可表示为{M1,M2,…,Mk}。在某些实施例中，方法120可以函数S(M)的形式实施每测量灵活性，其中设置旋钮由测量参数确定。作为非限制性实例，S(M)可描述：基于产生最佳指标的偏光跨越晶片60针对每一目标位置单独地设定照明偏光。

用以确立上文所描述的灵活性的较通用方式是将设置参数的映射应用于一组广义参数P1、P2、…、PL，使得设置空间参数化为这些参数的函数：Si＝Fi({Pj})。然后，方法120可包括找到从(例如)与准确度有关的成本函数Ω(F)的视角来看最优的函数f(P)。优化可相对于跨越图谱区域的可变性、光瞳所导出度量(如敏感性)的设置或每设置/像素的叠对等等而实施。

作为高级示意性流程图而参考图11，方法120可包括：选择用于多个对应晶片区域的多个测量设置(阶段123)，其中晶片区域是预定的或即时确定的，且其中测量设置根据至少一个准确度度量而选择(阶段125)；及利用针对每一对应晶片区域的选定测量设置来实施计量测量(阶段127)。如上文所描述，测量设置可通过对至少一个度量的测量或模拟值应用自身一致性测试而根据所述测量或模拟值的群集化进行选择以产生多个设置群集，根据群集的统计特性而从所述多个设置群集中为晶片区域中的每一者确定最可靠群集。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法120的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法120的阶段中的任一者。方法120的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。

噪声降低

图4是根据本发明的一些实施例的光瞳图像的噪声移除及平滑化的方法130的高级示意性流程图。方法130可包括在所揭示实施例中的任一者中及/或独立于所揭示实施例提升叠对的信噪比以及光瞳所导出度量及算法的信噪比的预处理阶段。噪声降低134可通过使用空间算法滤波器(举例来说，可使用将像素的值与其邻近像素的值求平均的滤波器)而应用于差分信号D1及D2(通过测量处方111而测量)132。噪声降低可消除或降低散射测量术信号中可由不同源导致的噪声(与准确度无关，例如随机噪声)，且借助不同光瞳度量及/或特定SCOL测量的叠对而提升叠对测量的质量。方法130可用于提升本文中所揭示的其它方法中的任一者。

噪声降低可在沿垂直于光栅方向(即，目标70中的周期性结构的测量方向)的方向具有或不具有信号136相对于反射对称性的对称化的情况下实施。可应用对称化来产生表征沿垂直方向138的不对称性的光瞳所导出度量及/或依据这些不对称性而清理信号以提供与从模拟135导出的图谱理论及现象学具有经提升拟合的光瞳所导出度量137。举例来说，本文中所揭示的各种阈值可根据模拟所导出值以较准确方式设定。

作为高级示意性流程图而参考图11，方法130可包括或补充有：根据计量光瞳图像中的邻近像素值的平均值而修改所述计量光瞳图像中的像素值以减少光瞳图像中的随机噪声(阶段134)，任选地进一步包括在修改之前使光瞳图像中的像素值对称化(阶段136)，其中所述对称化是沿为所测量周期性结构目标的垂直测量方向的方向。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法130的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法130的阶段中的任一者。某些实施例包括通过方法130的一或多个阶段而导出的光瞳图像。方法130的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。

经加权光瞳度量

图5是根据本发明的一些实施例的提升光瞳图像内的度量的方法140的高级示意性流程图。方法140可经配置以融合来自多个处方的测量值以导出具有经提升准确度的经加权光瞳图像。

发明人已发现，串接来自在设置及目标方面(例如，在波长、偏光、切趾器、目标设计等方面)彼此不同的多个测量的多个光瞳的像素可用于提升测量的准确度。在此串接之后，叠对(或任何其它度量91)可根据现有技术算法但使用所有(经串接)像素一起计算。此外，方法140可包括扩展考虑敏感性的基本特征的现有技术叠对算法以进一步包括多个光瞳，同时仔细地实施信号正规化，如下文所描述。

方法140可包括：串接来自具有不同设置141的多个测量的光瞳值及/或光瞳图像142，提供每一光瞳的度量，及导出多设置经加权度量146以提供较准确且稳定度量148，如下文所描述。

此外，发明人已发现，此计算不需要其它辅助存储，这是因为叠对算法的本质可细分为几个数量的可分离和(separable sum)，使得在计算之前先对每一光瞳进行求和。建议在设置期间作为参考点以及在运行时间期间使用此叠对算法。

算法执行D1及D2到形式D1，2(setup,pixel)＝A(setup，pixel)×OFFSET1，2的拟合，其中OFFSET1,2为目标单元的偏移。所述拟合相对于信号特性(例如信号强度)可被加权或可不被加权。

算法的进一步提升涉及添加另一自由度(表示为)，使得每一光瞳具有附加βn值。此β用作加权。此自由度β可是优化的，使得总体像素向量具有某一极值特征，例如信号所导出数量(如D1与D2的组合)的每光瞳的光瞳可变性的极值。

除跨越所有像素应用标称叠对算法之外，也可实施形式D1，2(setup，pixel)＝A(setup，pixel)×OFFSET1，2+B的额外拟合以使相应参数B优化以增加准确度。额外提升可通过使用D1与D2的空间中的主分量而实现。

有利地，所揭示算法相对于不同取样选择是特别稳定的。稳定性可使用‘稳健性检查’而测量，其中处方可根据随机选择在算法上被摒弃，且算法被应用于其余处方。此阶段可利用多个随机实现而重复，且不同结果经比较以提供对算法稳定性的估计。测量比较的方式包含但不限于不同实现与参考叠对之间的叠对差异、算法结果与参考之间的最小及最大距离，及出于设置优化目的，主导处方在不同随机实现下的改变。

作为高级示意性流程图参考图11，方法140可包括或补充有：使用不同测量设置及/或不同目标从度量的多个测量导出计量度量的值(阶段146A)，其中所述值依据来自多个测量的像素的串接142而导出，所述串接相对于所述测量而实施(阶段142A)。方法140可进一步包括根据加权函数而将像素加权且使加权函数优化以使光瞳变化最小化(阶段146B)。在某些实施例中，方法140可进一步包括通过将来自测量及/或测量处方及/或所测量目标的不同子集的多个串接的结果进行比较而估计算法稳定性(阶段147)。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法140的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法140的阶段中的任一者。某些实施例包括通过方法140的一或多个阶段而导出的信号(例如所串接光瞳图像及/或像素)。方法140的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。

处方当中的变化分析

图6是根据本发明的一些实施例的分析处方当中的变化的方法150的高级示意性流程图。方法150可包括使用对差分信号152的主分量分析(PCA)154来分析处方当中的变化。

发明人观察到，虽然在理想散射测量术测量中，各种像素的差分信号D1及D2应全部驻存于轨迹D1∝D2上，但真实测量是嘈杂的且可含有看起来随机的噪声，所述噪声可致使像素的线性分布变宽及/或可添加朝向D1或D2或者两者的偏置。发明人已发现，光瞳数据的质量可从x,y平面中的像素的散射曲线的高度与宽度的比率推断出。更具体来说，D1-D2平面中的散射曲线的主轴可通过应用PCA 154通过使由定义的协方差矩阵对角化而确定。协方差矩阵的特征向量及特征值156可用于确定叠对。

结果的质量可通过最短主要值与最长主要值的比率(即，通过较小特征值与较大特征值的比率)而确定-比率越低，所获得的叠对的质量越高。D1中及/或D2中的偏置通过此过程而自动处置，这是因为主轴不受原点的平移影响。

方法150可进一步包括：从多个测量设置(多个波长、多个目标设计、多个偏光、不同切趾器及/或其它工具旋钮)获取像素，如方法140中所示范，且也可应用于光瞳像素与设置的任何组合且因此适用于光瞳散射测量术及场散射测量术两者，且可用于提升用于评估及对处方158进行群集化的方法120。

作为高级示意性流程图参考图11，方法150可包括或补充有：通过对使用多个设置的多个计量测量应用PCA而导出测量设置(阶段154A)；及选择展现来自PCA的小特征值与大特征值的最小比率的测量设置(阶段156A)，例如，相对于协方差矩阵。方法150可进一步包括对来自计量测量的多个像素、可能地来自多个测量的经串接像素且可能地来自包括光瞳散射测量术测量及场散射测量术测量两者的计量测量的像素应用PCA(阶段159)。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法150的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法150的阶段中的任一者。方法150的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。

算法有效性旗标

作为高级示意性流程图参考图11，呈现且下文详细阐释导出、提供及利用算法有效性旗标的方法160。方法160包括：通过计算至少一个计量度量的至少两个值之间的差而指示计量测量中的不准确度，所述至少两个值是依据至少两个计量算法导出(阶段163)；及设定所计算差的阈值(阶段164)。在某些实施例中，方法160进一步包括：作为测量不准确度的旗标指示符而报告所述差(阶段166)，及可能地，使用算法有效性旗标来提升准确度及/或进一步表征图谱(阶段168)。

图7是根据本发明的一些实施例的算法有效性旗标165及其通过方法160而进行的导算的高级示意性示范性图解160A。算法有效性旗标165可用于通过将来自不同算法的结果进行比较而评估不准确度。发明人已发现，准确度可通过使用下文所揭示的光瞳度量而提升。

在散射测量术叠对(SCOL)计量中，信号预期以理想化方式作用，此在线性近似法中意指差分信号D1与D2、在光瞳散射测量术中光瞳上的每像素及每设置的叠对或者在场散射测量术中每设置的叠对通过D1与D2之间的比例系数而确定。由∈表示真实叠对，在线性近似法中通过方程式1而给出不准确度δ∈per-pixel：

δ∈per-pixel＝∈per-pixel-∈＝u×f(D1，D2) 方程式1

其中u是与理想信号的每像素及/或每设置偏差(即，与理想目标的信号的偏差，其中不具有不准确度)，且f(D1，D2)是取决于算法的定义良好的函数。举例来说，f(D1，D2)可是<(D1-D2)^-5>，其中括号表示测量条件内的平均值。可如下确定δ∈per-pixel(u)的函数形式。

在给出与理想信号的偏差的任何具体模型u的情况下，可想出算法，所述算法将模型与所测量信号拟合且提供对叠对的估计。然而，通过不同算法而提供的准确度取决于其所基于的假设的准确度，使得需要一种将不同算法的准确度进行比较的方法。方法160提供一种用以测试算法所基于的假设的方式，此超过常见拟合优度量度。

通过使用前述基于模型的算法可得到估计值falgo(D1，D2)及ualgo，即，与理想信号的偏差。这些估计值又可用于估计另一算法(举例来说，标称散射测量术算法)的各种可测量数量(在非限制性实例中，光瞳内的每像素叠对的方差)，然后可将估计值与所测量数量进行比较。任何不匹配是算法所基于的在模型之后的假设无效的指示。在非限制性实例中，f及u的方差除以所测量方差可用作旗标。注意，由于f的定义，因此此旗标可不同于实际方差。可使用任何其它适当旗标。

方法160可经配置以提供从两个不同算法161、162的不准确度导出的旗标165。当算法161之后的假设失败时，旗标165在图7中图解说明为下降到低于1，明显地，在旗标165的区域中算法161的高不准确度小于1。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法160的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法160的阶段中的任一者。方法160的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。某些实施例包括包含所计算差的旗标指示符信号，如本文中所揭示。

对接近于谐振区域的区域的检测

作为高级示意性流程图参考图11，呈现且在下文详细阐释导出、提供及利用对接近于谐振区域的区域的指示的方法170。方法170包括：指示图谱中接近于谐振区域的接近区域(阶段176)，其中图谱包括至少一个计量度量对至少一个参数的至少部分连续相依性，且图谱中的谐振区域对应于所测量位置中的光学照明的谐振。指示176可通过以下方式而实施：计算光瞳信号或其至少一个函数的可变性(阶段172)，且将所计算可变性与预定义阈值进行比较，其中超过预定义阈值指示接近区域(阶段174)。

图8是根据本发明的一些实施例的指示接近区域175A及其通过方法170而进行的导算的旗标175的高级示意性示范性图解170A。谐振接近旗标175可用于指示谐振区域95A、平坦区域95B及中间区域95C，及特定来说，指示处方或设置接近由高不准确度表征的谐振区域的接近区域175A。发明人已发现，准确度可通过使用下文所揭示的光瞳度量而提升。

在光瞳散射测量术测量中，谐振可通过光瞳中存在特定特征而检测，例如第2014062972号WIPO公开案中所描述的敏感性光瞳中的零敏感性像素。然而，期望也检测谐振近处以指示接近谐振区域。谐振近处可通过计算光瞳信号的可变性及/或光瞳信号的任何函数组合而检测(阶段172)。远离谐振95A，此比率具有接近零的值(参见图解170A中的旗标175)。特定来说，如果光瞳信号平坦(已发现，此将对应于图谱95中的平坦区域95B)，那么旗标175等于零。接近于谐振95A，旗标175的值增加，靠近于谐振95A，旗标175的值较大，且在旗标175的值的峰值或极靠近峰值处，不准确度的轮廓在光瞳图像中于图谱95的谐振区域95A处最显著。图解170A呈现不准确度171及旗标175在接近区域175A处及在谐振区域95A处(在此处，在所测量堆叠中发生照明谐振)随作为测量参数的波长发生的改变的非限制性实例。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法170的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法170的阶段中的任一者。方法170的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。某些实施例包括包含所计算可变性及/或接近区域的旗标指示符信号，如本文中所揭示。

图谱的非分析行为的识别

图9是根据本发明的一些实施例的识别图谱的非分析行为的方法180的高级示意性流程图。方法180可包括：通过使用以下光瞳度量而提升准确度，所述方法在光瞳散射测量术中检测光瞳上的各种数量的非分析(及分析)行为以检测谐振95A及平坦区域95B。此外，发明人已发现，在光瞳散射测量术及场散射测量术两者中，随各种工具旋钮(作为非限制性实例，例如波长及/或偏光)而变的各种数量的非分析行为可用于检测谐振95A及平坦区域95B。

发明人已发现，光瞳181上的特定函数(在非限制性实例中，每像素叠对)接近谐振区域95A以非分析方式作用。类似地，光瞳散射测量术及场散射测量术中的特定函数以非分析方式表现为设置(其可包含波长、偏光等，如上文所描述，参见图2)的函数。此非分析行为可通过将光瞳函数181与函数基底185拟合而检测，所述函数基底横跨(至少以良好近似值)分析函数在光瞳(在光瞳散射测量术中可获得)上及/或在设置空间(在光瞳散射测量术及场散射测量术两者中可获得)中的空间

充分良好地横跨空间的分析函数的基底185由表示，其中k代表光瞳坐标且s代表设置空间中的广义坐标。通过使方程式2中所表达的函数相对于系数ai最小化而近似地给出函数f(k)在空间上的投影，其中norm定义为有下界的函数(残差182)。

发明人已观察到，光瞳及/或设置空间上的分析函数具有小残差x² 182，而非分析函数具有较高残差182，即使其散度位于光瞳外也如此。因此，对图谱95的接近非分析区域的指示184可根据残差182(例如，相对于预定义阈值)的值而产生且可用于提供不准确度的警示186。

发明人已发现，所建议方法180的主要能力(major power)是从其敏感性型态而导出-这是因为不仅包含奇异性的光瞳及/或设置区域具有大残差182 x²({ai})，而且“接近”奇异性的光瞳及/或设置(例如，接近区域175A)也可展现大残差182。在像素-设置空间中“接近”的定义至少包含小设置改变及过程变化。因此，残差182 x²({ai})可用于评估过程或工具中的意外改变是否可能影响测量的准确度。

作为高级示意性流程图参考图11，确定图谱中的谐振区域(其中，图谱包括至少一个计量度量对至少一个参数的至少部分连续相依性，且图谱中的谐振区域对应于所测量位置中的光学照明的谐振)的方法180可包括或补充有检测至少一个计量度量的非分析行为(阶段180A)，所述检测包括：使分析函数基底横跨分析函数在光瞳坐标上的空间(阶段185A)、依据所述分析函数基底而表达计量度量(阶段185B)及估计表达的残差(阶段182)，其中大于预定阈值的残差指示非分析行为(阶段186A)。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法180的阶段中的任一者；且可能地，计量模块经配置以实施方法180的阶段中的任一者。方法150的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。某些实施例包括包含估计的旗标指示符信号，如本文中所揭示。

对角目标单元

发明人已进一步发现，将对角目标单元添加到目标设计及/或包括对角单元的目标设计在本发明的各种实施例中可提供测量的经提升准确度。举例来说，图10是根据本发明的一些实施例的具有对角单元的示范性非限制性目标设计190的高级示意性图解。

计量目标190可包括沿着至少两个不同且非垂直测量方向(例如，由φ1、φ2表示的X或Y中的一者及倾斜方向中的任一者)具有周期性结构的多个目标单元(由S1、S2、S3、S4、示意性地表示)。所述单元以示范性非限制性方式被分组到两个替代目标设计190A(沿着X方向，其中具有两个替代偏斜单元S3、S4)及190B(沿着X及Y方向，其中具有两个替代偏斜单元S3、)中。测量方向中的至少一者相对另一测量方向(例如，X、Y)可成角度φ(例如，φ1、φ2)，其中，角度φ经选择以降低目标单元不对称性的效应。在某些实施例中，测量方向可包括相对于彼此(例如，目标设计190B中的X、Y及两个φ1)成不同于0°及90°的角度的至少三个测量方向。注意，偏斜单元(例如，S3、S4、)可包括经设计与测量轴X相倾斜的相应周期性结构的元件192A，也包括沿着或垂直于测量轴X(在所图解说明非限制性情形中，沿着垂直轴Y)的子元件192B以便增强偏斜单元的印刷适性，同时维持其偏斜设计-如细节192图解说明。在下文中，相对于目标设计190A、190B以非限制性方式阐释目标设计190的细节，且演示准确度提升。

常规SCOL算法(例如，四单元SCOL算法)依赖于构成目标单元(每一目标单元包括沿着测量方向X或垂直于测量方向X沿方向Y的周期性结构)的衍射光栅的反转对称性。发明人已发现，在实务上，此假设在一定程度上因最终导致叠对测量的不准确度的不同过程变化而被推翻。某些实施例提供经设计以摆脱对组成光栅(周期性结构)的反转对称性的要求的目标旋转算法。此通过使用数个周期性的具有不同且非正交方向的目标单元而实现。

每一单元可由上下光栅结构(在两个不同层中且沿着相同测量方向的两个周期性结构)构成，如在常规散射测量术目标中。在一些单元中，在顶部光栅与底部光栅之间可引入特定有意叠对(偏移)。与常规SCOL目标的差异在于一些单元的周期性方向不同于X或Y轴。图10中所展示的目标单元设计仅是说明性的，且以非限制性方式省略设计的细节，例如沿着相同测量方向的两个或多于两个周期性结构(一个在另一个上方或并排)、其之间的偏移以及分段与物理建模细节。

所揭示目标设计190致使来自偏斜单元的散射测量术计量信号对于叠对到单元周期性方向上的投影是敏感的。当通过单元而测量的叠对在单元旋转的情况下像向量一样变换时，散射测量术信号对寄生目标不对称性的敏感性经历不同类型的变换，(例如)取决于目标设计与特定制造过程的组合，经历完全不同类型的变换或部分不同类型的变换。以此方式，叠对信息可与和寄生目标不对称性有关的信息解耦。一方面使用对叠对的散射测量术信号敏感性的变换性质的差异，且另一方面使用寄生不对称性，对寄生不对称性的建模可被开发且用于解耦的实际实施方案，如以下在四单元目标190A及六单元目标190B的非限制性实例中所示范。单元的数目及定向可根据特定要求的细节而设计及调整。

目标设计190A包括表示为S1、S2、S3、S4的四个单元且具有表1中所列的参数，其中叠对向量定义为

表1：四单元架构的实例

针对每一单元，差分信号计算为在反转对称光瞳点处加上第一衍射级与减去第一衍射级之间的差。为简洁起见，在下文中，省略差分信号对光瞳点坐标的相依性。建模假设是：不管光栅方向如何，差分信号针对所有单元对总偏移OF具有相同函数相依性，其经书写呈如在方程式3中的线性近似形式。

D(OF)＝D(0)+D′(0)·OF 方程式3

此假设对于相对小角度φ1、φ2是可能的，但对于大角度则变得不一致。

对于目标190A的四个单元，差分信号预期如下，如方程式4中所表达，所述方程式构成具有四个未知数的线性系统：

D1＝D(0)+D′(0)·εx 方程式4

D2＝D(0)+D′(0)·(f0+εx)

D3＝D(0)+D′(0)·(εxcosφ1+εysin φ1)

D4＝D(0)+D′(0)·(εxcosφ2+εysin φ2)

方程式4可缩减为方程式5：

方程式5可求解叠对分量，如方程式6中所表达，求解叠对向量

以非限制性方式，表2提供角度φ1、φ2之间的关系的两个特定实例的表达式。

表2：目标设计190A的参数的两个非限制性实例。

目标设计190B包括表示为S1、S2、S3、的六个单元且具有表3中所列的参数，其中叠对向量定义为

表3：六单元架构的实例

目标设计190B中的三个单元S1、S2、S3构成x组单元(相对于测量方向X)，且另外三个单元构成y组单元(相对于测量方向Y)。针对每一组，可假设方程式7中所表达的差分信号参数：

Dx(OF)＝Dx(0)+D′x(0)·OF；Dy(OF)＝Dy(0)+D′y(0)·OF 方程式7

建模假设是：不管光栅方向如何，差分信号针对给定组中的所有单元对总偏移OF具有相同函数相依性。此假设对于相对小角度φ1似乎有理，但对于大角度将变得不一致。

对于目标190B的六个单元，差分信号预期如下，如方程式8中所表达，所述方程式构成具有六个未知数的线性系统：

D1＝Dx(0)+D′x(0)·εx

D2＝Dx(0)+D′x(0)·(f0+εx)

D3＝Dx(0)+D′x(0)·(εxcosφ1+εysin φ1)

D4＝Dy(0)+D′y(0)·εy

D5＝Dy(0)+D′y(0)·(f0+εy)

D6＝Dy(0)+D′y(0)·(-εxsinφ1+εycos φ1).

方程式8

方程式8可缩减为方程式9：

方程式9可求解叠对分量，如方程式10中所表达，求解叠对向量

以上所给出的实例使用出于示范目的而做出的特定建模假设。实务上，不同假设可(例如)基于模拟或校准测量或理论而使用，且提供同样良好基础以用于使用目标设计190来(特定来说)相对于不对称过程变化提升计量测量的准确度。

作为高级示意性流程图参考图11，目标设计方法195可包括：将具有相对于测量方向为不同且非垂直方向的至少一个偏斜目标单元添加到沿着测量方向具有周期性结构的目标单元(阶段196)；及任选地，将至少一个偏斜目标单元设计为具有相对测量方向成角度φ的方向，其中角度φ经选择以降低目标单元不对称性的效应(阶段197)。

某些实施例包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括非暂时性计算机可读存储媒体，所述非暂时性计算机可读存储媒体具有随其体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以实施方法195的阶段中的任一者；且可能地，目标设计模块经配置以实施方法195的阶段中的任一者。方法195的相关阶段中的任一者可通过计算机处理器(例如，在处理单元109中)而实施。某些实施例包括可能地通过方法195而导出的目标设计文件及/或对应目标190的测量信号，如本文中所揭示。

所揭示方法及工具中的任一者可以任何可操作组合形式组合于实际计量方法及工具中，以累加由所揭示发明的不同实施例及方面所提供的益处。举例来说，可组合方法100、120、130、140、150、160、170、180及195的各阶段。举例来说，可单独地使用或组合以下实施例中的任一者：

(i)使用自身一致性作为对计量中的准确度的指示符及测试。定义设置的多样性及独立性，且使用群集化方法来执行自身一致性测试(例如，参见方法100)。特定来说，多样性可通过识别独立的测量而表达。相依性可通过光瞳所导出度量的相关性而建立。群集化可通过图形理论或机器学习技术而建立，例如团、阶层式群集化或基于分布的群集化。当完成群集化时，阈值可先验地或通过迭代过程而确定，从而找到平线区或内禀性标度。每一测量可处置为n维空间中的点，举例来说，对晶片上的n个位置的测量。维度缩减将此空间映射到所关注的参数的较低维度空间中。一旦已识别所有群集，便以集体群组度量或以代表性度量执行群集的排名。

(ii)允许设置灵活性，使得每一测量可利用个别组设置参数而做出，以便在不使MAM(移动-获取-测量)时间显著降级(例如，参见方法100及120)的情况下增加过程变化的稳健性、提升可测量性且降低不准确度。图谱中的准确度的优化可通过以下方式而实现：通过简单地固定特定测量参数而找到图谱中具有比现有技术中所实现的准确度更佳的准确度的参数子空间。通过此些子空间而提供的参数的组合使得能够以相关式方式且随空间及/或时间一起改变多个参数。另外，所揭示方法的组合提供：在使用先进算法进行的设置优化及控制中以处理所涉及的不确定性的方式并且使用自身一致性、群集化算法等找到与外部参考最佳相关的设置。

(iii)在某些坐标系统中，大主轴的斜率提供关于不具有特定类型的不准确度造成的偏置的叠对的信息(例如，参见方法130)。在光瞳散射测量术中使用噪声降低技术包括Y对称化、滤波及利用参考图像进行的光瞳校准。

(iv)将若干测量融合成单个测量且使标称叠对算法或其通则广义化(例如，参见方法140)。先进光瞳分析及将设置合并到广义光瞳中会提升测量的准确度。在光瞳空间中组合多个设置的多个测量进一步提升准确度。此外，所揭示方法通过使光瞳所导出度量极端化而提供多个测量的经组合光瞳空间中的加权的优化。

(v)协方差矩阵的大特征值与小特征值之间的比率给出对测量的稳定性及测量的误差的指示(例如，参见方法150)。此外，通过使用多个像素、测量及设置的主分量而计算叠对及其质量进一步增加测量的所实现准确度。

(vi)使用对光瞳散射测量术信号与其理想形式(从基于信号的建模的算法而获得)的偏差的估计，以所述模型为基础的假设的有效性的量度可通过使用偏差的知识而导出，以便预测其它可测量数量。用以匹配测量的这些预测的失败充当在基于模型的算法的基础上的假设失败的指示(例如，参见方法160)。存在用于通过使用其对其它可测量数量的预测而测试在所测量数据拟合到的模型的基础上的假设的有效性的旗标。

(vii)存在一组旗标，所述组旗标通过检查跨越其独立定义的子测量的信号(如光瞳散射测量术中的光瞳像素或成像中的信号谐波)的方差而指示图谱中的附近谐振(例如，参见方法170)。一些旗标可用于甚至在光瞳上不存在零敏感性轮廓时通过使用光瞳上的适当函数的可变性及分析性而检测谐振。所揭示方法允许使用谐振设置及视为对于现有技术中的单个设置算法不充分的其它设置。

(viii)检测信号中反映图谱上的所涉及设置及/或靠近所涉及设置的信号中的附近谐振行为及/或对比度逆转的非分析行为(例如，参见方法180)。

(ix)存在新颖目标设计，所述新颖目标设计针对叠对且针对图案不对称性使用旋转群组的不同表示来分离信号不对称性与叠对以及信号不对称性与线条不对称性(例如，参见方法195及目标190)。新颖目标设计允许将叠对与图案不对称性解耦且因此放宽对标准叠对散射测量术目标中所应用的目标图案反转对称性的关键假设。

这些实施例的组合提供优于现有技术的以下示范性优点：

(i)因图形理论性质而降低对一组初始设置的敏感性。

(ii)提供对设置与其群组之间的关系结构的较忠实说明。

(iii)识别数据中的等价类且避免物理上类似测量的过度表示或避免使处方再次发生。

(iv)将依据群集成员的集体性质或每一群集的代表性处方的性质而导出的不同群集排名。

(v)存在新颖旗标，所述新颖旗标依据图谱的全局特征而导出其存在及用处且反映于自身一致性中。

(vi)指示有问题测量条件(谐振)的接近度(即使处于远离谐振的某一距离处)，从而致使测量相对于对称过程变化较稳健。

(vii)依据一组给定所测量数据而检测基于模型的算法的有效性，从而使得能够针对一组给定所测量数据而选择准确的基于模型的算法。

(viii)移除与叠对测量的一些偏置且基于测量(其中每一像素视为测量)在差分信号平面中的分布而评估测量的质量。

(ix)使用多个光瞳算法会使所报告计量度量对取样不太敏感且给出对此稳健性的估计。

(x)使用多个光瞳算法而非参考计量来估计单个设置测量的准确度。

上文参考根据本发明的实施例的方法、设备(系统)及计算机程序产品的流程图图解及/或部分图式描述本发明的方面。将理解，所述流程图图解及/或部分图式中的每一部分以及所述流程图图解说明及/或部分图式中的若干部分的组合可由计算机程序指令来实施。这些计算机程序指令可被提供到通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理设备的处理器以产生机器，以使得所述指令(其经由计算机或其它可编程数据处理设备的处理器执行)形成用于实施流程图及/或部分图式或者其若干部分中所规定的功能/动作的手段。

这些计算机程序指令也可存储于计算机可读媒体中，所述计算机可读媒体可引导计算机、其它可编程数据处理设备或其它装置以特定方式起作用，使得存储于所述计算机可读媒体中的指令产生包含实施流程图及/或部分图式或者其若干部分中所规定的功能/动作的指令的制品。

也可将所述计算机程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理设备或其它装置上以致使在所述计算机、其它可编程设备或其它装置上执行一系列操作步骤，以产生计算机实施过程，使得在所述计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实施流程图及/或部分图式或者其若干部分中所规定的功能/动作的过程。

前述流程图及各图式图解说明根据本发明的各种实施例的系统、方法及计算机程序产品的可能实施方案的架构、功能性及操作。就此来说，流程图或部分图式中的每一部分可表示代码模块、分段或部分，其包括用于实施规定逻辑功能的一或多个可执行指令。也应注意，在一些替代实施方案中，部分中所注明的功能可不以各图中所注明的次序发生。举例来说，事实上，取决于所涉及的功能性，可基本上同时执行两个连续展示的部分，或有时可以相反次序执行所述部分。也将注意，部分图式及/或流程图图解的每一部分以及部分图式及/或流程图图解的若干部分的组合可通过执行规定功能或动作的专用基于硬件的系统或者专用硬件与计算机指令的组合而实施。

在以上说明中，实施例是本发明的实例或实施方案。“一个实施例”、“一实施例”、“某些实施例”或“一些实施例”的各种出现未必全部是指相同实施例。尽管可在单个实施例的上下文中描述本发明的各种特征，但所述特征也可单独地或以任何适合组合形式提供。相反地，尽管本文为了清晰起见可在单独实施例的上下文中描述本发明，但也可在单个实施例中实施本发明。本发明的某些实施例可包含来自上文所揭示的不同实施例的特征，且某些实施例可并入有来自上文所揭示的其它实施例的元件。在特定实施例的上下文中对本发明的元件的揭示并不视为限制其仅用于特定实施例中。此外，应理解，可以各种方式执行或实践本发明且可在除了以上说明中概述的实施例之外的某些实施例中实施本发明。

本发明并不限于那些图式或对应说明。举例来说，流程不必移动穿过每一所图解说明的方框或状态，或依与所图解说明及描述完全相同的次序。除非另有定义，否则本文中所使用的技术及科学术语的意义通常将如本发明所属技术中的所属领域的技术人员所理解。虽然已关于有限数目个实施例描述了本发明，但这些实施例不应被视为对本发明的范围的限制，而是作为优选实施例中的一些优选实施例的例证。其它可能的变化形式、修改形式及应用也在本发明的范围内。因此，本发明的范围应不受至此已描述的内容限制，而受所附权利要求书及其法定等效形式限制。