大小要求的算法。应注意，算法可适于除高斯外的分布及除0LS外的重叠模型。并非在选择样本时优化实验的设计，此算法在实践中模拟重叠特征图谱及在批内及跨批展示一致性。此算法适用于晶片级及场级，而不导致不对准。
[0058]在上文描述中，实施例为本发明的实例或实施方案。出现的各种“一个实施例”、“实施例”、“某些实施例”或“一些实施例”未必皆指相同实施例。
[0059]尽管可在单个实施例的背景中描述本发明的各种特征，但也可单独或以任何合适的组合提供特征。相反地，尽管为简明起见，可在单独实施例的背景中描述本发明，但也可在单个实施例中实施本发明。
[0060]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来自上文所揭示的其它实施例的元件。在特定实施例的背景中的本发明的元件的揭示不应被视为限制其仅在特定实施例中使用。
[0061]此外，应了解，可以各种方式执行或实践本发明，且可在某些实施例中而非上文描述中概述的实施例中实施本发明。
[0062]不应将本发明限于所述图或对应描述。举例来说，流程无需移动通过每一所说明的框或状态，或以如所说明及描述的完全相同的顺序来移动。
[0063]本文中使用的技术及科学术语的含义将由本发明所属领域的一般技术人员普遍理解，除非另有界定。
[0064]尽管已参考有限数目的实施例而描述本发明，但这些不应被解释为限制本发明的范围，而是作为一些优选实施例的示范。其它可能变动、修改及应用也在本发明的范围内。因此，本发明的范围不应受限于目前为止已描述的内容，而是受限于所附权利要求书及其合法等效物。
【主权项】
1.一种方法，其包括通过以下步骤从至少一个晶片上的总共N个目标选择η个代表性目标的子集: 定义代表准则， 选择子集大小η， 相对于有关所述Ν个目标的测量的分布选择分位数的数目q， 对来自所述分布的每一分位数的n/q个目标进行取样， 计算所述经取样目标的至少一个准确度评分以量化所述经取样目标的测量代表所述N个目标的测量的所述分布的程度， 反复所述取样以及η及q的所述选择中的至少一者直到所述至少一个准确度评分低于所述所定义代表准则， 其中由至少一个计算机处理器执行所述选择、所述取样及所述计算中的至少一者。2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括使用针对所述n/q个目标的相应多个取样的所述至少一个准确度评分的多个值来计算针对子集大小η的所述选择的稳健性评分。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述稳健性评分涉及所述至少一个准确度评分的所述多个值的方差。4.根据权利要求2所述的方法，其中针对多个晶片执行所述测量。5.根据权利要求4所述的方法，其中针对第一晶片选择所述子集大小η且根据针对其它晶片计算的所述稳健性评分而执行q的选择及n/q个目标的取样。6.根据权利要求4所述的方法，其中针对所有晶片执行所述选择所述子集大小η及所述反复。7.根据权利要求1所述的方法，其中n/q个目标的所述取样随机执行取样且进一步包括反复所述取样。8.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述至少一个准确度评分以执行n/q个目标的所述取样而至少部分确定性地执行所述取样。9.根据权利要求1所述的方法，其中根据针对所有经取样n/q个目标的所述相应至少一个准确度评分的分布的中值而选择所述经取样n/q个目标。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量涉及以下各者中的至少一者:计量学参数，从计量学参数导出的计量学测量、计量学质量指标、使用计量学模型从所述参数导出的可校正项、从计量学模型导出的计量学参数及目标制作过程参数的残差。11.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量沿着至少一个测量方向涉及以下各者中的至少一者:重叠、工具诱发移位、测量质量指标。12.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量涉及扫描器剂量及聚焦中的至少一者。13.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量涉及从计量学重叠模型导出的重叠，且进一步包括从所述至少一个晶片上的不同区单独捕获重叠特征图谱测量。14.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括对所述选定子集执行进一步测量。15.根据权利要求1所述的方法，其中所述测量涉及从计量学模型导出的计量学参数的残差，所述残差的分布为高斯函数且所述计量学模型为普通最小二乘法OLS重叠模型。16.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括在所述目标的子集的所述选择中并入有关目标特性的考虑。17.根据权利要求16所述的方法，其中所述目标特性包括空间信息，其包括以下各者中的至少一者:场间位置、场内位置及半径。18.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括在所述取样及选择之前移除异常值。19.一种方法，其包括通过选择所测量的目标的子集η以代表复数N个目标的参数测量的分布而减小计量学参数的样本大小及测量持续时间，其中通过对来自所述分布的选定数目的分位数中的每一者的实质上相等数目的测量进行取样而选择所述子集η，其中η〈〈Ν，且由至少一个计算机处理器执行所述取样及所述选择中的至少一者。20.根据权利要求19所述的方法，其进一步包括选择分位数q的数目及对来自每一分位数的n/q个目标进行取样。21.根据权利要求20所述的方法，其中确定η、q及n/q中的一者且重复变化η、q及n/q的另一者，且进一步包括通过所述子集η估计所述分布的代表的准确度评分及稳健性评分中的至少一者22.根据权利要求21所述的方法，其中n、q及n/q的所述变化的另一者为相关联的相应准确度评分，且n、q及n/q的所述所确定的一者经变化且与从所述准确度评分导出的相应稳健性评分相关联。23.根据权利要求21或22所述的方法，其进一步包括使用所述N个目标的测量的所述分布来定义代表准则，且相对于所述代表准则来计算所述准确度评分。24.一种计算机程序产品，其包括计算机可读存储媒体，所述计算机可读存储媒体具有结合其而体现的计算机可读程序，所述计算机可读程序经配置以执行权利要求1到23中的任一权利要求所述的方法的阶段中的任一者。25.—种至少部分嵌入计算机硬件中的模块，其经配置以执行权利要求1到23中的任一权利要求所述的方法的阶段中的任一者。26.一种计量学工具，其包括权利要求25所述的模块。
【专利摘要】本发明提供方法及相应模块，其通过选择所测量目标的相对较小子集以代表大量目标的参数测量的分布而减小计量学参数的样本大小及测量持续时间。通过对来自所述分布的选定数目的分位数中的每一者的实质上相等数目的测量进行取样而选择所述子集。所述方法及模块允许正确表示完整目标测量分布的目标的识别。所述方法及模块使用准确度评分及所述选择的稳健性的估计来优化分位数及样本大小选择。可迭代地执行取样及选择以达到指定准则，所述指定准则匹配可在考虑所述完整分布时导出的结果。
【IPC分类】H01L21/66
【公开号】CN105474377
【申请号】CN201480046681
【发明人】达纳·克莱因, 斯文·尤格
【申请人】科磊股份有限公司
【公开日】2016年4月6日
【申请日】2014年6月26日
【公告号】US20150025846, WO2014210384A1