专利名称：利用具有仿真衍射信号输入的支持向量机的光学计量的制作方法
技术领域：
本申请一般地涉及对半导体晶片上形成的结构的光学计量，更具体而 言，涉及利用具有仿真衍射信号输入的支持向量机的光学计量。
背景技术：
光学计量涉及将入射光束导向结构，测量所产生的衍射光束，并且对 衍射光束进行分析来确定该结构的特征。在半导体制造中，光学计量一般 被用于质量保证。例如，当在半导体晶片上的半导体芯片附近制作了周期
光栅(periodic grating)后，光学计量系统被用来确定该周期光栅的轮廓。 通过确定周期光栅的轮廓，可以对用来形成该周期光栅的制作工艺的质量 进行评估，进而对制作该周期光栅附近的半导体芯片的制作工艺的质量进 行评估。
一种传统的光学计量系统使用衍射建模技术，例如，严格耦合波分析 (RCWA)，来对衍射光束进行分析。更具体而言，在衍射建模技术中， 部分地基于求解麦克斯韦方程组来计算模型衍射信号。计算模型衍射信号 包括执行耗时耗力的大量复杂计算。
发明内容
在一种示例性实施方式中，可以利用支持向量机来对半导体晶片上形 成的结构进行检査。获得结构的轮廓模型。该轮廓模型是由表征该结构的 几何形状的轮廓参数定义的。获得一组轮廓参数值。利用该组轮廓参数 值，生成一组仿真衍射信号，其中每个仿真衍射信号表征从该结构衍射的 光的行为。利用该组仿真衍射信号作为对支持向量机的输入，该组轮廓参 数值作为该支持向量机的期望输出，来对该支持向量机进行训练。获得离 开该结构的测得衍射信号。测得衍射信号被输入到经训练的支持向量机。获得结构的轮廓参数值，作为经训练支持向量机的输出。
结合附图参考下面的描述将最好地理解本发明，在附图中，相似的部 件由相似的标号标识
图1示出了示例性光学计量系统；
图2示出了对半导体晶片上形成的结构进行检查的示例性过程； 图3A-3E示出了示例性轮廓模型； 图4A示出了示例性的一维结构； 图4B示出了示例性的二维结构；
图5A、 5B和5C示出了二维结构的示例性轮廓模型； 图6A、 6B和6C示出了支持向量机的精度图7示出了利用支持向量机和临界尺寸扫描电子显微镜(CD-SEM) 获得的结果的比较；
图8示出了对半导体晶片上形成的结构进行检查的另一个示例性过程。
具体实施例方式
下面的描述阐述了许多具体配置、参数等。但是，应当认识到，这种 描述不是要作为对本发明的范围的限制，而是提供来作为对示例性实施方 式的描述。
参考图1，光学计量系统100可以用来对结构进行检査和分析。例 如，光学计量系统100可用来确定在晶片104上形成的周期光栅102的特 征。如前所述，周期光栅102可以被形成在晶片104的测试区域中，例 如，邻近于晶片104上形成的器件。或者，周期光栅102可以被形成在器 件的不与该器件的工作相干扰的区域中，或者沿晶片104上的划线。
如图1所示，光学计量系统100可以包括具有源106和探测器112的 光学计量设备。周期光栅102被来自源106的入射光束108照明，在本示 例性实施方式中，入射光束108以相对于周期光栅102的法线5的入射角《和方位角^ (即，入射光束108的平面和周期光栅102的周期的方向之
间的角度)入射到周期光栅102上。衍射光束110以相对于法线卩的角度 ^离开，并且被探测器112接收到。探测器112将衍射光束110转换成测 得衍射信号，其可以包括反射系数、tan(y)、 cos(A)、傅立叶系数等。但 是，应当认识到，入射光束108可以垂直于周期光栅102入射到周期光栅 102上。
光学计量系统IOO还包括处理模块114，处理模块114具有支持向量 机116。处理模块114配置来接收测得衍射信号，并且利用测得衍射信号 和支持向量机116确定结构102的一个或多个特征。
参考图2，示出了用于确定半导体晶片上形成的结构的一个或多个特 征的示例性过程200。在步骤202中，获得结构的轮廓模型。下面将更详 细地描述，轮廓模型是由表征结构的几何形状的轮廓参数定义的。
例如，如图3A所示，轮廓模型300由轮廓参数hl和wl定义，轮廓 参数hl和wl分别定义了结构的高度和宽度。如图3B和3E所示，通过增 加定义轮廓模型300的轮廓参数的数目，可以表征结构的额外的形状和特 征。例如，如图3B所示，可以利用分别定义结构的高、底宽和顶宽的轮 廓参数hl、 wl和w2定义轮廓模型300。注意，轮廓模型300的轮廓参数 wl或w2也可以分别被称作底部临界尺寸(CD)和顶部CD。应当认识 到，可以使用各种类型的轮廓参数来定义轮廓模型300，包括入射角 (AOI)、节距(pitch) 、 n&k、硬件参数(例如，偏振片角度)等。
术语"一维结构"在这里用来指轮廓在一维中变化的结构。例如，图 4A示出了轮廓在一维(即，x方向)中变化的周期光栅。图4A中示出的 周期光栅的轮廓在z方向中作为x方向的函数变化。但是，假设图4A中 示出的周期光栅的轮廓在y方向上是基本一致并且连续的。
术语"二维结构"在这里用来指轮廓在二维中变化的结构。例如，图 4B示出了轮廓在二维(即，x方向和y方向)中变化的周期光栅。图4B 中示出的周期光栅的轮廓还在z方向中变化。
图5A示出了二维重复结构的单元格的示例性正交格栅的顶视图。假 想的格栅线被叠加在该重复结构的顶视图上，其中格栅线是沿周期方向画出的。假想格栅线形成了被称作单元格的区域。单元格可以按照正交配置 或者非正交配置来排列。二维重复结构在单元格中可以包括诸如重复的 柱、接触孔、通孔、岛、或者两种或者更多种形状的组合之类的特征。此 外，特征可以具有各种形状，并且可以是凹陷的特征或者凸起的特征，或
者可以是凹陷和凸起特征的组合。参考图5A，重复结构500包括具有按 照正交方式排列的孔的单元格。单元格502包括单元格502内部的所有特 征和组件，主要包括基本位于单元格502的中央的孔504。
图5B示出了二维重复结构的顶视图。单元格510包括凹陷椭圆孔。 图5B示出了具有特征520的单元格510，特征520包括一个椭圆孔，该孔 的尺寸向着孔的底部逐步变小。用来表征该结构的轮廓参数包括X节距 510和Y节距514。另外，表示特征520顶部的椭圆516长轴和表示特征 520底部的椭圆518长轴也可以用来表征特征520。此外，也可以使用该 特征的顶部和底部之间的任何中间长轴以及顶部椭圆、中间椭圆或底部椭 圆的任何短轴(未示出)。
图5C示出了用于对二维重复结构的顶视图进行表征的示例性技术。 重复结构的单元格530是特征532，即，从顶部看具有花生形状的岛。一 种建模方法包括用可变数目的椭圆和多边形或者它们的组合对特征532进 行近似。还假设在对特征522的顶视图的形状变化进行分析后，判断为找 到两个椭圆(椭圆体1和椭圆体2)和两个多边形(多边形1和多边形 2)完全表征了特征532。从而，表征这两个椭圆和两个多边形所需的参数 包括如下9个参数椭圆体1的T1和T2;多边形1的T3、 T4和《；多边 形2的T4、 T5和《；椭圆体2的T6和T7。也可以使用许多其他形状的 组合来表征单元格530中的特征532的顶视图。对于建模二维重复结构的 详细描述，参见Vuong等于2004年4月27日提交的题为OPTICAL METROLOGY OPTIMIZATION FOR REPETITIVE STRUCTURES的美国 专利申请No. 11/061,303，该申请全部通过引用结合于此。
在一个实施例中，确定轮廓参数之间的相关性。用来定义轮廓模型的 轮廓参数是基于所确定的相关性选择的。具体而言，选择相关性小于期望 相关量的轮廓参数。可以利用多变量分析来确定轮廓参数的相关性。多变量分析可以包括线性分析或非线性分析。另外，多变量分析可以包括主成 分分析(PCA)、独立成分分析、互相关分析、线性近似分析等。对于用
于确定多个轮廓参数的相关性的方法的详细描述，参见Vuong等于2006 年5月8日提交的题为TRANSFORMING METROLOGY DATA FROM A SEMICONDUCTOR TREATMENT SYSTEM USING MULTIVARIATE ANALYSIS的美国专利申请No. 11/349,773，该申请全部通过引用结合于 此。
在步骤204中，获得一组轮廓参数值。该组中的轮廓参数值可以是基 于经验确定的或者通过实验确定的。例如，如果预期要被检査的结构的顶 部宽度(即，顶部CD)在一定值范围中变化，则该一定值范围内的多个 不同值被用作在步骤204中获得的组。例如，假设预期顶部CD在30纳米 的范围内变化，例如，在80纳米到110纳米之间。则顶部CD的在80纳 米到110纳米范围内的多个不同的值被用作步骤204中的一组轮廓参数 值。
在步骤206中，利用该组轮廓参数值，生成一组仿真衍射信号。每个 仿真衍射信号表征从结构衍射的光的行为。在一种示例性实施方式中，可 以通过以轮廓参数作为输入，利用诸如严格耦合波分析之类的数值分析技 术来计算仿真衍射信号，从而生成仿真衍射信号。在另一种示例性实施方 式中，可以利用机器学习算法生成仿真衍射信号，所述机器学习方法例如 反向传播、径向基函数、支持向量、核回归等。更详细内容参见Niu等的 2005年9月13日授权的题为GENERATION OF A LIBRARY OF PERIODIC GRATING DIFFRACTION SIGNAL的美国专利No. 6,913,900， 该专利全部通过引用结合于此。
在步骤208中，利用该组仿真衍射信号作为对支持向量机的输入，并 且利用该组轮廓参数值作为支持向量机的期望输出，来对该支持向量机进 行训练。通过利用该组仿真衍射信号作为输入，并且利用该组轮廓参数值 作为期望输出，支持向量机学习了这两个组之间的函数。更具体而言，在 一个示例性实现方式中，支持向量机利用核函数来将与该组轮廓参数值具 有非线性关系的该组仿真衍射信号变换到与该组轮廓参数值具有线性关系的特征空间。参见Lipo Wang的"Support Vector Machine-An introduction" Support Vector Machines: Theory and Applications, 第1-45页 (2005)。
支持向量机的精度一般通过增加训练过程中所用的仿真衍射信号和轮 廓参数的值的数目得到了提高。为了增大训练过程的速度，可以使用连续 最小优化过程。参见Piatt, John C., "Fast Training of Support Vector Machines using' Sequential Minimal Optimization " , Advances in kernel methods: support vector learning,的185-208页(1999)。
在一个示例性实现方式中，在训练过程之后，可以利用一组测试仿真 衍射信号和轮廓参数的一组测试值对支持向量机进行测试。更具体而言， 获得轮廓参数的一组测试值。优选地，该测试组中的轮廓参数的值与用于 训练的组中使用的值不同。但是，该测试组中使用的值也在用于训练的值 的范围内。该测试组的仿真衍射信号是利用轮廓参数的该组测试值生成 的。该组测试仿真衍射信号被输入到支持向量机来产生轮廓参数的一组输 出值。然后将该输出组与轮廓参数的该组测试值进行比较，来确定支持向 量机的精度。
图6A和6B是示出了针对30纳米的顶部CD范围，利用2,000个训练 点(即，用于训练的组中的2,000个轮廓参数值和用于训练的组中的2,000 个仿真衍射信号)训练的支持向量机的精度的图。图6A和6B所示的精度 是以顶部CD的期望值与作为支持向量机的输出而产生的顶部CD值之间 的差的形式确定的，所述期望值是与用作对支持向量机的输入的仿真衍射 信号相对应的顶部CD值。在图6A中，使用500个测试点测试了支持向 量机的精度。在图6B中，使用了 2500个测试点测试了支持向量机的精 度。
如果在测试过程中，支持向量机的精度不满足一个或多个精度标准， 则可以重新训练该支持向量机。在一种示例性实施方式中，可以利用在测 试过程中所使用的一个或多个仿真衍射信号和轮廓参数的值来重新训练支 持向量机。
例如，参见图6B，所示的若干个测试点超过了作为归一化值的0.1和-0.1纳米。因此，如果精度标准是不能有超过0.1或-0.1纳米的测试点， 则重新对该支持向量机进行训练。在一种示例性实施方式中，在重新训练
支持向量机时，使用了与超过0.1或-0.1纳米的测试点相对应的轮廓参数
值和仿真衍射信号。应当认识到，可以使用各种精度标准来确定是否要重
新训练支持向量机。例如，超过0.1或-0.1的测试点的最大数目可以被用
作精度标准。
在一种示例性实施方式中，测试过程可以包括将噪声信号引入用于测
试的仿真衍射信号。例如，图6C示出了在0.002 (西格马)的噪声级别被 引入到测试组中的仿真衍射信号的情况下的500个测试点。图6C中示出 的精度是以顶部CD的期望值与作为支持向量机的输出而产生的顶部CD 值之间的差的形式确定的，所述期望值是与用作对支持向量机的输入的仿 真衍射信号相对应的顶部CD值。图6C中的精度值是归一化值。
在训练、测试并且/或者重新训练了支持向量机之后，可以利用该支持 向量机确定结构的一个或多个特征。具体而言，在步骤210中，获得离开 结构的测得衍射信号。在已训练了支持向量机之后，在步骤212中，测得 衍射信号被输入到经训练的支持向量机。在歩骤212后，在歩骤214中， 获得结构的轮廓参数值，作为来自经训练的支持向量机的输出。
图7示出了利用支持向量机和CD-扫描电子显微镜(CD-SEM)来确 定结构的特征(在本示例中是中间CD)所获得的结果的比较。具体而 言，水平轴对应于利用支持向量机确定的中间CD的值。垂直轴对应于利 用CD-SEM确定的中间CD的值。中间CD的值以纳米表示并且已被归一 化。如图7所示，结果的ie值为0.9962。
在一种示例性实施方式中，轮廓参数值是归一化值。更具体而言，在 步骤204中获得的轮廓参数值被归一化。在步骤208中利用归一化的轮廓 参数值训练支持向量机。因此，在步骤214中作为来自经训练的支持向量 机的输出而获得的轮廓参数值是归一化的值。在本示例性实施方式中，在 步骤214中获得的归一化值然后被去归一化(de-normalize)。
在一种示例性实施方式中，利用信号参数的标准组定义仿真衍射信 号。该标准组包括反射参数和偏振参数，反射参数表征光在结构上反射时的强度改变，偏振参数表征光在结构上反射时的偏振状态改变。
在本示例性实施方式中，信号参数的标准组的反射参数(R)对应于 光的复数反射系数的绝对值的平方均值。偏振参数包括第一参数(N)、
第二参数(S)以及第三参数(C)，第一参数(N)表征被相对于R进行
了归一化的、复数反射系数的绝对值的平方之间的差的一半，第二参数
(S)表征被相对于R进行了归一化的、两个复数反射系数的干涉的虚部 分量，第三参数(C)表征被相对于R进行了归一化的、两个复数反射系 数的干涉的实部分量。因此，信号参数的标准组包括参数(R， NSC)。
在本示例性实施方式中，利用信号参数的标准组(R， NSC)定义步 骤206中生成的仿真衍射信号。在步骤208中，使用利用信号参数的标准 组(R， NSC)定义的仿真衍射信号对支持向量机进行训练。当利用仅测 量光强度改变的反射计(例如，分光反射计)测量出测得衍射信号时，处 理模块114仅使用信号参数的标准组的反射参数。当利用既测量光的强度 改变也测量光的偏振状态改变的椭偏仪(例如，旋转补偿椭偏仪
(RCE))测量出测得衍射信号时，处理模块114使用信号参数的标准组 的反射参数和偏振参数。
参考图8，示出了用于确定半导体晶片上形成的结构的一个或多个特 征的示例性过程800。在步骤802中，获得结构的轮廓模型。如上所述， 轮廓模型是利用对结构的几何形状进行表征的轮廓参数定义的。在步骤 804中，获得轮廓参数值的训练组。在步骤806中，利用轮廓参数值的训 练组生成仿真衍射信号的训练组。如上所述，每个仿真衍射信号表征了从 结构衍射的光的行为。在步骤808中，利用轮廓参数值的训练组作为对支 持向量机的输入并且利用仿真衍射信号的训练组作为支持向量机的预期输 出，来对支持向量机进行训练。
如上所述，在训练过程之后，可以利用仿真衍射信号的测试组和轮廓 参数值的测试组对支持向量机进行测试。如上所述，如果测试过程期间支 持向量机的精度不满足一个或多个精度标准，则可以重训练该支持向量 机。
在训练、测试并且/或者重新训练了支持向量机后，可以利用该支持向量机来确定结构的一个或多个特征。具体而言，在步骤810中，获得离开
结构的测得衍射信号。在步骤812中，利用一组轮廓参数值作为对经训练 的支持向量机的输入来生成仿真衍射信号。在步骤814中，将测得衍射信 号与步骤812中生成的仿真衍射信号相比较。当测得衍射信号与仿真衍射 信号在一个或多个衍射标准内匹配时，将结构的轮廓参数值确定为在步骤 812中用来生成仿真衍射信号的一组轮廓参数值，
如上所述，在一种示例性实施方式中，轮廓参数值是归一化值。如上 所述，在一种示例性实施方式中，仿真衍射信号是利用信号参数的标准组 (R， NSC)定义的。
在一种示例性实施方式中，在步骤812中，利用不同组轮廓参数值作 为对经训练的支持向量机的输入来生成多个仿真衍射信号。每个仿真衍射 信号与用来生成仿真衍射信号的一组轮廓参数值相关联。这多个仿真衍射 信号、不同组轮廓参数值、以及每个仿真衍射信号与用来生成该仿真衍射 信号的一组轮廓参数值之间的关联被存储到库118中(图l)。
在本示例性实施方式中，当在步骤814中测得衍射信号和仿真衍射信 号不在一个或多个匹配标准内匹配时，测得衍射信号被与来自仿真衍射信 号的库118 (图1)的另一个仿真衍射信号相比较。当该测得衍射信号与 该另一个仿真衍射信号在一个或多个匹配标准内匹配时，结构的轮廓参数 值被确定为库118 (图1)中的与该仿真衍射信号相关联的一组轮廓参数 值。
在另一种示例性实施方式中，当在步骤814中测得衍射信号和仿真衍 射信号不在一个或多个匹配标准内匹配时，利用一组不同的轮廓参数值作 为对经训练的支持向量机的输入，生成另一个仿真衍射信号。该测得衍射 信号被与该另一个仿真衍射信号相比较。当该测得衍射信号与该另一个仿
真衍射信号在一个或多个匹配标准内匹配时，结构的轮廓参数值被确定为 用来生成该另一个仿真衍射信号的一组不同的轮廓参数值。
为了说明和描述目的，前面描述了本发明的特定实施方式。但是，它 们不是穷尽的，并且不是要将本发明限制于所公开的具体的形式，应当理 解，根据上述教导可以作出许多修改和变化。
权利要求
1.一种用于确定形成在半导体晶片上的结构的一个或多个特征的方法，该方法包括a)获得结构的轮廓模型，所述轮廓模型由对所述结构的几何形状进行表征的轮廓参数定义；b)获得轮廓参数值组；c)利用所述轮廓参数值组生成仿真衍射信号组，每个仿真衍射信号表征从所述结构衍射的光的行为；d)利用所述仿真衍射信号组作为对支持向量机的输入并且利用所述轮廓参数值组作为所述支持向量机的期望输出，对所述支持向量机进行训练；e)获得从所述结构离开的测得衍射信号；f)将所述测得衍射信号输入到所述经训练的支持向量机；以及g)在f)之后，获得所述结构的轮廓参数值作为所述经训练的支持向量机的输出。
2. 如权利要求1所述的方法，其中，所述仿真衍射信号组是利用信号 参数的标准组生成的，所述标准组包括反射参数和偏振参数，所述反射参 数表征光在所述结构上反射时的强度改变，所述偏振参数表征光在所述结 构上反射时的偏振状态改变，其中，所述偏振参数包括第一偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的绝对值的平方之间的差；第二偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的干涉的虚部分量；以及第三偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的干涉的实部分量。
3. 如权利要求1所述的方法，还包括将轮廓参数值归一化，其中，所述仿真衍射信号组是利用经归一化的 轮廓参数值生成的；以及对在g)中获得的所述轮廓参数值进行去归一化。
4. 如权利要求1所述的方法，其中，所述仿真衍射信号组是利用建模 技术生成的。
5. 如权利要求4所述的方法，其中，所述建模技术包括严格耦合波分 析、积分法、菲涅耳法、有限分析或者模态分析。
6. 如权利要求1所述的方法，还包括确定轮廓参数的相关性；以及基于所确定的相关性，选择用于在a)中定义所述轮廓模型的轮廓参数。
7. 如权利要求1所述的方法，其中，所述支持向量机是利用连续最小 优化在d)中训练的。
8. 如权利要求1所述的方法，在d)之后和e)之前 获得仿真衍射信号的测试组和轮廓参数值的测试组； 利用所述仿真衍射信号的测试组作为对所述支持向量机的输入，并且利用所述轮廓参数值的测试组作为所述支持向量机的期望输出，对所述支 持向量机进行测试；以及如果一个或多个精度标准未得到满足，则利用所述仿真衍射信号的测 试组中的一个或多个仿真衍射信号以及所述轮廓参数值的测试组中的一个 或多个轮廓参数值，重新训练所述支持向量机。
9. 如权利要求8所述的方法，还包括在对所述支持向量机进行测试之前，将噪声信号插入到所述仿真衍射 信号的测试组中的所述仿真衍射信号中。
10. —种包含计算机可执行指令的计算机可读存储介质，所述计算机 可执行指令用于使计算机确定形成在半导体晶片上的结构的一个或多个特 征，所述计算机可读存储介质包括用于下述过程的指令a) 获得结构的轮廓模型，所述轮廓模型由对所述结构的几何形状进 行表征的轮廓参数定义；b) 获得轮廓参数值组；c) 利用所述轮廓参数值组生成仿真衍射信号组，每个仿真衍射信号表征从所述结构衍射的光的行为；d) 利用所述仿真衍射信号组作为对支持向量机的输入并且利用所述 轮廓参数值组作为所述支持向量机的期望输出，对所述支持向量机进行训练；e) 获得从所述晶片上制造的所述结构离开的测得衍射信号；f) 将所述测得衍射信号输入到所述经训练的支持向量机；g) 在f)之后，获得所述结构的轮廓参数值作为所述经训练的支持向 量机的输出。
11. 如权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述仿真衍射 信号组是利用信号参数的标准组生成的，所述标准组包括反射参数和偏振 参数，所述反射参数表征光在所述结构上反射时的强度改变，所述偏振参 数表征光在所述结构上反射时的偏振状态改变，其中所述偏振参数包括第一偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的绝对值的平方之间的差；第二偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的干涉的虚部分量；以及第三偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的干涉的实部分量。
12. 如权利要求10所述的计算机可读存储介质，还包括用于下述过程 的指令将轮廓参数值归一化，其中，所述仿真衍射信号组是利用所述经归一 化的轮廓参数值生成的；以及对在g)中获得的所述轮廓参数值进行去归一化。
13. 如权利要求10所述的计算机可读存储介质，还包括用于下述过程 的指令确定轮廓参数的相关性；以及基于所确定的相关性，选择用于在a)中定义所述轮廓模型的轮廓参数。
14. 如权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述支持向量机是利用连续最小优化在d)中训练的。
15. 如权利要求10所述的计算机可读存储介质，在d)之后和e)之刖获得仿真衍射信号的测试组和轮廓参数值的测试组；利用所述仿真衍射信号的测试组作为对所述支持向量机的输入，并且 利用所述轮廓参数值的测试组作为所述支持向量机的期望输出，对所述支 持向量机进行测试；以及如果一个或多个精度标准未得到满足，则利用所述仿真衍射信号的测 试组中的一个或多个仿真衍射信号以及所述轮廓参数值的测试组中的一个 或多个轮廓参数值，重新训练所述支持向量机。
16. 如权利要求15所述的计算机可读存储介质，还包括用于以下过程 的指令在对所述支持向量机进行测试之前，将噪声信号插入到所述仿真衍射 信号的测试组中的所述仿真衍射信号中。
17. —种用于确定形成在半导体晶片上的结构的一个或多个特征的系 统，包括光学计量设备，配置来测量衍射信号；支持向量机，其中，所述支持向量机被利用仿真衍射信号组作为对所 述支持向量机的输入并且利用轮廓参数值组作为所述支持向量机的期望输 出进行训练，所述仿真衍射信号组是利用所述轮廓参数值组生成的，所述 轮廓参数表征所述结构的几何形状；以及处理器，配置来将测得衍射信号输入到所述经训练的支持向量机，并 且获得所述结构的轮廓参数值作为所述经训练的支持向量机的输出。
18. 如权利要求17所述的系统，其中，所述仿真衍射信号组是利用信 号参数的标准组生成的，所述标准组包括反射参数和偏振参数，所述反射 参数表征光在所述结构上反射时的强度改变，所述偏振参数表征光在所述结构上反射时的偏振状态改变，其中所述偏振参数包括第一偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏振效果平均的复数反射系数的绝对值的平方之间的差；第二偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的干涉的虚部分量；以及第三偏振参数，表征被相对于所述反射参数进行了归一化的、对去偏 振效果平均的复数反射系数的干涉的实部分量。
19. 如权利要求17所述的系统，其中，所述仿真衍射信号组是利用经 归一化的轮廓参数值生成的，并且所述处理器配置来对作为所述支持向量 机的输出获得的所述轮廓参数值进行去归一化。
20. 如权利要求17所述的系统，其中，所述轮廓参数是基于所述轮廓 参数的相关性选择的。
21. 如权利要求n所述的系统，其中，所述支持向量机是利用连续最小优化训练的。
22. 如权利要求n所述的系统，其中，所述支持向量机被利用仿真衍射信号的测试组和轮廓参数值的测试组进行训练，并且其中，如果对所述 支持向量机进行测试时一个或多个精度标准未得到满足，则利用所述仿真 衍射信号的测试组中的一个或多个仿真衍射信号以及所述轮廓参数值的测 试组中的一个或多个轮廓参数值，重新训练所述支持向量机。
全文摘要
本发明公开了利用具有仿真衍射信号输入的支持向量机的光学计量。可以利用支持向量机来检查在半导体晶片上形成的结构。获得结构的轮廓模型。该轮廓模型由表征结构的几何形状的轮廓参数定义。获得一组轮廓参数值。利用该组轮廓参数值生成一组仿真衍射信号，每个仿真衍射信号表征从所述结构衍射的光的行为。利用该组仿真衍射信号作为对支持向量机的输入并且利用该组轮廓参数值作为支持向量机的期望输出，对该支持向量机进行训练。获得离开结构的测得衍射信号。将测得衍射信号输入到经训练的支持向量机。获得结构的轮廓参数值作为经训练的支持向量机的输出。
文档编号G01B11/24GK101285677SQ200810090440
公开日2008年10月15日 申请日期2008年4月14日 优先权日2007年4月12日
发明者李世芳, 文 金, 鲍君威 申请人:东京毅力科创株式会社