半导体样本中的局部形状偏差的制作方法

1.本公开主题一般涉及半导体样本检查的领域，并且更具体地涉及对样本中的形状偏差的临界尺寸(cd)计量。


背景技术：

2.目前，与制造设备的超大规模集成相关的高密度和高性能的需求需要亚微米特征，提高晶体管和电路速度，并提高可靠性。随着半导体工艺的进步，诸如线宽度等的图案尺寸和其他类型的临界尺寸不断缩小。这种需求要求形成具有高精度和高均匀性的器件特征，这进而必须对制造工艺进行仔细监测，包括在器件仍处于半导体晶片形式时对器件进行自动检查。
3.可以通过在制造待检查的样本工艺期间或之后使用无损检查工具来提供检查。检查通常涉及通过将光或电子引导到晶片并检测来自晶片的光子或电子来为样本生成某些输出(例如，图像、信号等)。多种非破坏性检查工具包括但不限于扫描电子显微镜、原子力显微镜、光学检查工具等。
4.检查工艺可以包括多个检查步骤。在制造工艺期间，可以执行多次检查步骤，例如在制造或处理某些层等之后执行多次检查步骤等。另外地或替代地，可将每个检查步骤重复多次，例如对于不同的晶片位置或对于具有不同检查设置的相同晶片位置重复多次检查步骤。
5.在半导体制造工艺期间的各种步骤中使用检查工艺来对样本上的缺陷进行检测和分类，以及执行与计量有关的操作。可以通过(多个)工艺的自动化来提高检查的有效性，例如缺陷检测、自动缺陷分类(adc)、自动缺陷审查(adr)、自动计量有关的操作等。
6.用于工艺控制的传统临界尺寸(cd)测量是基于诸如线和触点的基本特征的几何尺寸的测量的。然而，诸如平均触点直径、平均宽度、平均曼哈顿尺寸等特征的常规cd度量，在某些情况下无法提供与大规模半导体器件生产中的电测量所需的相关性。因此，需要开发一种用于先进工艺控制的新的计量度量。


技术实现要素：

7.根据本公开主题的某些方面，提供了一种检测半导体样本中的结构元件的局部形状偏差的计算机化系统，所述系统包括处理和存储电路(pmc)，所述处理和存储电路(pmc)被配置为用于：获得包括所述结构元件的图像表示的图像；从所述图像中提取所述图像表示的实际轮廓；估计指示所述结构元件的标准形状的所述图像表示的参考轮廓，其中所述参考轮廓是基于表示所述参考轮廓的傅立叶描述符估计的，所述傅立叶描述符是使用基于损失函数的优化方法估计的，所述损失函数特别选择为对所述实际轮廓的局部形状偏差的存在不敏感；以及执行表示所述实际轮廓与所述参考轮廓之间的一个或多个差异的一个或多个测量，所述测量指示所述结构元件中是否存在局部形状偏差。
8.除了上述特征之外，根据本公开主题的所述方面的系统能够包括以下以技术上可
能的任何期望的组合或排列的特征(i)至(x)：
9.(i)所述结构元件具有选自包括以下项的组中的形状：椭圆形、卵圆形、矩形或以上项的组合。
10.(ii)所述局部形状偏差由所述实际轮廓的局部畸变表示，所述局部畸变相对于所述结构元件的标准形状具有相对显著的偏差。
11.(iii)所述半导体样本为存储设备或逻辑设备。
12.(iv)所述实际轮廓是使用边缘检测方法提取的。
13.(v)所述损失函数是welsch损失函数。
14.(vi)所述估计参考轮廓包括：从所述实际轮廓中提取第一点序列；将所述点序列变换为由傅里叶系数集表征的傅里叶级数；优化选自所述傅里叶系数集的傅里叶系数子集的值以最小化损失函数，具有所述优化值的所述傅里叶系数子集构成所述参考轮廓的傅里叶描述符；以及使用所述傅里叶描述符来执行傅里叶逆变换，产生构成所述参考轮廓的第二点序列。
15.(vii)所述一个或多个测量中的每一个指示所述实际轮廓的半径与所述参考轮廓的对应半径之间的差异。
16.(viii)所述pmc进一步被配置为用于将偏差阈值应用于所述一个或多个测量，并且当所述一个或多个测量中的至少一个测量超过所述偏差阈值时报告局部形状偏差的存在。
17.(ix)所述局部形状偏差是由所述半导体样本的制造工艺期间的物理效应引起的，当检测到所述物理效应时影响对所述半导体样本的一个或多个电测量。
18.根据本公开主题的其他方面，提供了一种检测半导体样本中的结构元件的局部形状偏差的方法，所述方法由处理和存储电路(pmc)执行，并且所述方法包括：获得包括所述结构元件的图像表示的图像；从所述图像中提取所述图像表示的实际轮廓；估计指示所述结构元件的标准形状的所述图像表示的参考轮廓，其中所述参考轮廓是基于表示所述参考轮廓的傅立叶描述符估计的，所述傅立叶描述符是使用基于损失函数的优化方法估计的，所述损失函数特别选择为对所述实际轮廓的局部形状偏差的存在不敏感；以及执行表示所述实际轮廓与所述参考轮廓之间的一个或多个差异的一个或多个测量，所述测量指示所述结构元件中是否存在局部形状偏差。
19.在加以必要修改的情况下，所公开主题的这一方面可以包括上述列出的关于系统的(i)至(ix)的一个或多个特征，这些特征以技术上可能的任何理想的方式组合或排列。
20.根据当前所公开的主题的其他方面，提供了包括指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机执行检测半导体样本中的结构元件的局部形状偏差的方法，所述方法包括：获得包括所述结构元件的图像表示的图像；从所述图像中提取所述图像表示的实际轮廓；估计指示所述结构元件的标准形状的所述图像表示的参考轮廓，其中所述参考轮廓是基于表示所述参考轮廓的傅立叶描述符估计的，所述傅立叶描述符是使用基于损失函数的优化方法估计的，所述损失函数特别选择为对所述实际轮廓的局部形状偏差的存在不敏感；以及执行表示所述实际轮廓与所述参考轮廓之间的一个或多个差异的一个或多个测量，所述测量指示所述结构元件中是否存在局部形状偏差。
21.在加以必要修改的情况下，所公开主题的这一方面可以包括上述列出的关于系统
的(i)至(ix)的一个或多个特征，这些特征以技术上可能的任何理想的方式组合或排列。
附图说明
22.为了理解本公开内容并且了解其如何在实践中实施，现在将参考附图仅通过非限制性示例的方式描述实施方式，其中：
23.图1示出了根据本公开主题的某些实施方式的检查系统的一般框图。
24.图2示出了根据本公开主题的某些实施方式的识别半导体样本中的结构元件的局部形状偏差的一般流程图。
25.图3示出了根据本公开主题的某些实施方式的估计半导体样本中的结构元件的参考轮廓的一般流程图。
26.图4示出了根据本公开主题某些实施方式的表示在存在局部形状偏差的情况下的估计的参考轮廓中示例曲线图。
27.图5示出了根据本公开主题的某些实施方式的局部形状偏差测量的示例。
具体实施方式
28.在下面的详细描述中，阐述了许多具体细节以提供对本公开内容的全面理解。然而，本领域的技术人员将理解，在没有这些具体细节情况下，也可以实施本公开主题。在其他情况下，公知的方法、程序、元件和电路没有被详细描述，以避免模糊本公开主题。
29.除非另有特别说明，从下面的讨论中可以明显看出，在整个说明书的讨论中，利用诸如“测量”、“获得”、“提取”、“生成”、“优化”、“执行”、“选择”、“变换”、“构成”、“应用”、“报告”等术语，是指计算机将数据处理和/或转换为其他数据的(多个)操作和/或(多个)工艺，所述数据表示为诸如电子物理量和/或所述数据表示物理对象。术语“计算机”应被广义地解释为涵盖任何一种具有数据处理能力的基于硬件的电子设备，作为非限制性示例，包括本技术中的检查系统、计量系统及其各自的部分。
30.本说明书中使用的术语“检查”应被广泛地解释为涵盖任何一种与计量有关的操作，以及与样本制造工艺期间的缺陷检测和/或分类有关的操作。在制造待检查的样本工艺期间或之后，通过使用非破坏性检查工具进行检查。作为非限制性的示例，检查工艺可以包括以下中的一项或多项操作：使用相同或不同的检查工具，对样本或其部分进行运行时扫描(在单次或多次扫描中)、取样、审查、测量、分类和/或其他操作。同样，可以在制造待检查的样本之前提供检查，并且可以包括例如生成(多个)检查配方和/或其他设置操作。应注意，除非另有特别说明，本说明书中使用的术语“检查”或其派生词在检查区域的分辨率或尺寸方面不受限制。作为非限制性示例，各种非破坏性检查工具包括扫描电子显微镜、原子力显微镜、光学检查工具等。
31.本说明书中使用的术语“计量”应被广泛地解释为涵盖在制造待检查的样本工艺中或之后通过使用检查和/或计量工具提供的样本中的任何类型的测量特性和特征。作为非限制性的示例，计量工艺可以包括生成测量配方和/或执行运行时测量，例如通过使用相同或不同的工具对样本或其部分进行扫描(在单次或多次扫描中)、审查、测量和/或其他操作。例如，通过采用图像处理技术来分析诸如测量图像等测量结果。请注意，除非另有特别说明，否则本说明书中使用的术语“计量”或其派生词在测量技术、测量分辨率或检查区域
尺寸方面不受限制。
32.本文使用的术语“非暂态存储器”和“非暂态存储介质”应被广泛地解释为涵盖适用于本公开主题的任何易挥发或非易挥发计算机存储器。这些术语应被视为包括存储一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库，和/或相关的缓存和服务器)。这些术语也应被视为包括能够存储或编码指令集供计算机执行并且使计算机执行本发明公开的任何一个或多个方法的任何媒介。因此，这些术语应当包括但不限于只读存储器(“rom”)、随机存取存储器(“ram”)、磁性磁盘存储介质、光学存储介质、闪存设备等。
33.本说明书中使用的术语“样本”应被广泛地解释为涵盖用于制造半导体集成电路、磁头、平板显示器和其他半导体制造物品的任何种类的晶片、掩膜和其他结构、组合和/或其部件。
34.本说明书中使用的术语“缺陷”应被广泛地解释为涵盖在样本上或样本内部形成的任何种类的异常或不理想的特征。
35.应理解，除非另有特别说明，本公开主题的某些特征，可以在单个的实施方式的背景下描述，也可以在单个实施方式中以组合的形式提供。反之，本公开主题的各种特征，可以在单个实施方式的背景下描述，也可以单独地或以任何合适的子组合的形式提供。在下面的详细描述中，提出了许多具体的细节，以提供对方法和装置的彻底理解。
36.考虑到这一点，请注意图1，图1示出了根据本公开主题的某些实施方式的检查系统的功能框图。
37.图1中所示的检查系统100可用于检查半导体样本(例如，晶片和/或其部分)，作为样本制造工艺的一部分。如上所述，本文所指的检查可以解释为涵盖任何种类的计量有关的操作，以及与在其制造工艺中样本中的缺陷的检测和/或分类有关的操作。根据本公开主题的某些实施方式，所示检查系统100包括基于计算机的系统101，所述系统101能够对在样本制造工艺中获得的图像自动执行一个或多个计量操作。系统101也被称为计量系统，其是检查系统100的子系统。具体而言，根据某些实施方式，计量操作可以包括对半导体样本中的局部形状偏差的临界尺寸(cd)的测量。
38.系统101可以可操作地连接至一个或多个检查工具120，所述一个或多个检查工具120被配置为用于扫描半导体样本并且捕获其图像以对样本进行检查。在一些实施方式中，检查工具120中的至少一个具有计量功能并且能够被配置为用于对捕获的图像执行计量操作。这种检查工具也称为计量工具。
39.本说明书中使用的术语“计量操作”应被广泛地解释为涵盖用于提取与半导体样本上的一个或多个结构元件有关的计量信息的任何计量操作程序。例如，待提取的计量信息可以指示以下项中的一者或多者：尺寸(例如，线宽度、线间距、触点直径、元件尺寸、边缘粗糙度、灰度统计等)、元件的形状、元件内或元件之间的距离、有关的角度、与对应于不同设计级别的元件相关的重叠信息等。在一些实施方式中，计量操作可以包括测量操作，诸如针对样本上的某些结构的cd测量操作。
40.本文使用的术语“(多个)检查工具”应被广泛解释为涵盖可用于检查相关工艺的任何工具，作为非限制性示例，包括对样本或其部分提供的成像、扫描(在单次或多次扫描中)，取样、审查、测量、分类和/或其他工艺。
41.作为示例，可以通过一个或多个低分辨率检查工具(例如，光学检查系统、低分辨
率sem等)对样本进行检查。提供样本的低分辨率图像的信息的所得数据(称为低分辨率图像数据)可以直接或通过一个或多个中间系统传输到系统101。替代地或另外地，可以通过高分辨率工具(例如，扫描电子显微镜(sem)或原子力显微镜(afm)或透射电子显微镜(tem))对样本进行检查。提供样本的高分辨率图像的信息的所得的数据(称为高分辨率图像数据)可以直接或通过一个或多个中间系统传输到系统101。
42.在不以任何方式限制本公开内容的范围的情况下，还应注意，检查工具120可以实现为诸如光学成像机、电子束机等各种类型的检查机。在某些情况下，同一个检查工具可以提供低分辨率图像数据和高分辨率图像数据。
43.根据某些实施方式，检查工具中的一个是诸如例如扫描电子显微镜(sem)之类的电子束工具。sem是一种通过使用聚焦的电子束扫描样本来产生样本的图像的电子显微镜。电子与样本中的原子相互作用，产生包含样本的表面形貌和/或成分信息的各种信号。光束的位置与检测到的信号的强度相结合以产生图像。sem能够在半导体晶片的制造期间准确测量特征。作为示例，sem工具可以是用于测量图像中的结构特征的临界尺寸的临界尺寸扫描电子显微镜(cd-sem)。
44.系统101包括可操作地连接至基于硬件的i/o接口126的处理器和存储器电路(pmc)102。如参见图2和图3进一步所详细描述的，pmc 102被配置为用于提供操作系统所需的处理，并且pmc 102包括处理器(未单独示出)和存储器(未单独示出)。pmc 102的处理器可以被配置为用于根据在pmc中包括的非暂态性计算机可读存储器上实现的计算机可读指令来执行若干功能模块。这样的功能模块在下文中被称为包括在pmc中。
45.本文所指的处理器可以表示一个或多个诸如微处理器、中央处理单元等的通用处理设备。更具体地，处理器可以是复杂指令集计算(cisc)微处理器、精简指令集计算(risc)微处理器、超长指令字(vliw)微处理器、或实现其他指令集的处理器、或实现指令集组合的处理器。处理器还可以是一个或多个诸如专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理器(dsp)、网络处理器等的专用处理设备。所述处理器被配置为用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。
46.本文所指的存储器可以包括主存储器(例如，只读存储器(rom)、闪存、诸如dram(sdram)或rambus dram(rdram)等的动态随机存取存储器(dram))和静态存储器(例如，闪存、静态随机存取存储器(sram)等)。
47.如前所述，在一些实施方式中，系统101可以被配置为用于检测半导体样本中的结构元件的局部形状偏差。本文所使用的局部形状偏差(也称为条纹)是指相对于结构元件的标准轮廓或理想轮廓具有相对显著偏差的局部畸变或变形。这与全局偏差相反，全局偏差是指全局或系统地应用于结构元件的整体变形，诸如，例如结构元件直径的整体膨胀等。
48.本文所使用的结构元素或结构特征可以指样本上具有几何形状或具有轮廓的几何结构的任何原始对象，这些原始对象在某些情况下与(多个)其他对象组合/叠加(因此形成图案)。结构元件的示例可以包括但不限于诸如触点、线等的一般形状特征。
49.本文所指的局部形状偏差可能是由在半导体样本的制造工艺中的物理效应引起的。一旦这种局部偏差被检测到，可能会影响半导体样本的某些电测量，从而潜在地影响产量。
50.作为示例，在蚀刻工艺之后，在垂直nand(v-nand)(也称为3d-nand)器件的柱中会
出现局部变形。v-nand是一种非易挥发性闪存，其中存储单元垂直堆叠在多层中。蚀刻工艺可能导致v-nand器件中柱的侧壁变形，可能会出现圆形凹痕或尖状突起。这种条纹可能会降低电池之间的电势垒，从而导致电短路并影响器件性能。
51.用于此类结构特征的工艺控制的当前cd计量测量基于限定结构特征的形状的几何参数集的。在触点的示例中，这些参数可以包括例如触点顶部直径(也称为顶部cd)、触点底部直径(也称为底部cd)、椭圆率、短轴和长轴等。然而，随着先进工艺的发展和复杂特征的大量生产，这些测量不足以控制这些特征的工艺步骤。
52.例如，在先进3d-nand阶梯形成工艺中发生的局部偏差的上述示例中，具有相同几何参数但具有不同局部形状偏差的触点不能通过常规cd计量测量程序来识别。换言之，使用当前的cd计量度量的具有理想形状的触点和具有局部形状偏差的触点可能具有相同的平均触点直径，因此无法进行区分。
53.因此，在工艺控制需要对与理想形状的局部偏差进行复杂分析的情况下，需要新的计量度量以便能够检测和测量这种偏差。根据本公开主题的某些实施方式，提出了一种基于优化方法的检测结构元件相对于其标准/理想形状的局部形状偏差的新计量方法。所提出的计量方法为先进的工艺控制提供了与电测量更好的相关性，并且已被证明在局部形状偏差的检测和偏差的测量方面具有改善的准确性。
54.根据本公开主题的某些实施方式，包括在系统101的pmc 102中的功能模块可以包括轮廓估计模块104和测量模块106。pmc 102可以被配置为用于通过i/o接口126获得包括结构元素的图像表示的图像。可以通过诸如cd-sem工具的检查工具120来获取图像。轮廓估计模块104可以被配置为用于从图像中提取图像表示的实际轮廓。轮廓估计模块104可以进一步被配置为用于估计指示结构元件的标准形状的图像表示的参考轮廓。可以基于表示参考轮廓的傅里叶描述符来估计参考轮廓。傅立叶描述符是使用基于损失函数的优化方法估计的，所述损失函数被特别选择为对实际轮廓的局部形状偏差的存在不敏感。
55.测量模块106可以用于执行表示实际轮廓和参考轮廓之间的一个或多个差异的一个或多个测量。测量可以指示结构元件中是否存在局部形状偏差。
56.系统100，101、pmc 102和其中的功能模块的操作将参照图2和图3进一步详细说明。
57.根据某些实施方式，系统101可以包括存储单元122。存储单元122可以用于存储操作系统100和系统101所需的诸如与系统100和系统101的输入和输出相关的数据的任何数据，以及由系统101生成的中间处理结果。作为示例，存储单元122可以用于存储由检查工具120和/或其派生物生成的(多个)图像。因此，(多个)图像可以是从存储单元122中检索出并且提供给pmc 102以供进一步处理。
58.在一些实施方式中，系统101可以可选地包括基于计算机的图形用户界面(gui)124，其被配置为用于启用与系统101有关的用户指定的输入。例如，可以向用户呈现样本(例如，通过形成gui 124的一部分的显示器)，包括样本的图像和/或结构元件的图像表示。可以通过gui向用户提供定义某些操作参数的选项。在一些情况下，用户还可以在gui上查看诸如一个或多个测量之类的操作结果，和/或进一步的检查结果。
59.如上所述，系统101被配置为用于通过i/o接口126接收样本的一个或多个图像。图像可以包括由检查工具120产生的图像数据(和/或其派生物)和/或存储在存储单元122或
一个或多个数据存储库中的图像数据。在某些情况下，图像数据可以指在制造工艺期间由检查工具捕获的图像，和/或从通过各种预处理阶段获得的捕获图像而得到的预处理图像等。应注意，在某些情况下，图像可以包括相关的数字数据(例如，元数据、手工制作的属性等)。应进一步注意，图像数据可以包括与样本中的感兴趣的层有关的数据和/或与样本的多个层有关的数据。
60.系统101进一步被配置为用于处理接收到的图像并通过i/o接口126将结果(例如，图像上的cd测量)发送到存储单元122和/或检查工具120。
61.在一些实施方式中，除了检查工具120之外，检查系统100可以包括一个或多个检查模块，诸如，例如缺陷检测模块和/或自动缺陷审查模块(adr)和/或自动缺陷分类模块(adc)和/或计量有关模块和/或可用于检查半导体样本的其他检查模块。一个或多个检查模块可以实现为独立计算机，或者它们的功能(或至少其一部分)可以与检查工具120集成。在一些实施方式中，可以通过检查工具120和/或一个或多个检查模块(或其一部分)将从系统101获得的测量用于样本的进一步检查。
62.本领域技术人员将容易理解，本公开主题的教导不受图1所示的系统的约束；等效和/或修改的功能可以以另一种方式合并或划分，并且可以以软件与固件和/或硬件的任何适当组合来实现。
63.应注意，图1所示的检查系统可以在分布式计算环境中实现，其中pmc 102中包括的前述功能模块可以分布在多个本地和/或远程设备上，并且可以通过通信网络连接。进一步注意，在其他实施方式中，(多个)检查工具120、存储单元122和/或gui 124中的至少一些可以在检查系统100外部并且通过i/o接口126与系统101进行数据通信。系统101可以实现为与检查工具结合使用的(多个)独立计算机。可替代地，系统101的各个功能可以至少部分地与一个或多个检查工具120集成，从而促进和增强检查相关工艺中的检查工具120的功能。
64.虽然不一定如此，但系统101和系统100的操作工艺可以对应于关于图2至图3描述的方法的阶段中的一些或所有阶段。类似地，系统101和系统100可以实现图2至图3和它们可能的实现方式。因此，需要指出的是，在加以必要修改的情况下，图2至图3描述的方法所讨论的实施方式也可以作为系统101和系统100的各种实施方式来实现，反之亦然。
65.现在参考图2，示出了根据本公开主题的某些实施方式的识别半导体样本中的结构元件的局部形状偏差的一般流程图。
66.可以获得(202)样本的图像(例如，由pmc 102经由i/o接口126、从(多个)检查工具120或从存储单元122)，包括样本中的结构元素的图像表示(也称为图像结构元素)。在一些实施方式中，可以通过诸如sem之类的电子束工具来获取图像。例如，本文使用的sem工具可以是临界尺寸扫描电子显微镜(cd-sem)，其被配置为用于基于捕获的图像来测量样本的结构元素/特征的临界尺寸。在一些实施方式中，图像可以与样本的感兴趣的特定层有关。例如，在如上所述的3d-nand器件中，存储单元垂直堆叠成多层。制造工艺期间的弹性张力可能导致某些器件层变形，这可能会受到本发明公开的局部偏差检测工艺的影响。
67.如上所述，结构元素可以指在样本上形成的具有几何形状或具有轮廓的几何结构的任何原始对象，和/或由多个这样的原始对象组合/叠加的图案。在一些实施方式中，结构元件可以指具有选自包括以下项的组的一般形状的任何特征：椭圆、卵圆形、矩形或其任何
叠加/组合。结构元件的示例可以包括一般形状特征，例如触点、线等。结构元素可以是2d或3d特征，并且图像表示可以反映结构元素的2d表示。
68.适用于本公开方法的半导体样本可以是任何种类的半导体器件，包括可能遭受如本文所述的局部形状偏差的存储器件和/或逻辑器件。本公开不限于半导体样本的特定类型或功能。
69.出于示例性和说明性的目的，本文中所公开的主题的某些实施方式和/或示例是对触点的结构元件来描述的。这绝不意味着以任何方式限制本公开。应当理解，所提出的方法和系统可以应用于具有如本文所述的各种形状的其他类型的结构元件。
70.可以从图像中提取(204)结构元件的图像表示的实际轮廓(例如，通过pmc 102的轮廓估计模块104)。在一些实施方式中，可以使用边缘检测方法来提取图像结构元素的实际轮廓。作为示例，边缘检测方法可以实现为canny或sobel边缘检测算法。能适用于本主题的边缘检测算法的另一个示例在转让给本专利申请的受让人的题为“system,method and computer readable medium for detecting edges of a pattern(用于检测图案的边缘的系统、方法以及计算机可读介质)”的美国专利第9,165,376号中进行了描述，并通过引用将其全部并入本文。再例如，边缘检测方法可以通过基于图像灰度统计分析的分割算法来实现。
71.可以估计(206)图像表示的参考轮廓(例如，通过pmc 102的轮廓估计模块104)。参考轮廓表示结构元件的标准形状。标准形状是指结构元件按照其原始设计预期的理想形状或规则/正常形状，不存在任何局部偏差。在一些实施方式中，可以基于表示参考轮廓的傅里叶描述符来估计参考轮廓。具体而言，可使用基于损失函数的优化方法来估计傅里叶描述符，所述损失函数被特别选择为对实际轮廓的局部形状偏差的存在不敏感。
72.如上所述，局部形状偏差是指相对于结构元件的标准形状或正常形状具有相对显著偏差的局部畸变或变形。局部形状偏差与边缘粗糙度(所述边缘粗糙度可由制造工艺中的不同变化引起)的不同之处在于形状偏差是局部的，而边缘粗糙度沿所有边缘都存在，并且与沿边缘的细微粗糙度相比，偏差的幅度相对更显著(即，更强/更大)。
73.在某些情况下，这种局部偏差可能是由样本制造工艺期间的物理效应引起的，例如，半导体样本/器件的某些层中的弹性张力，并且可能影响电测量，因此可能导致器件性能故障和良率下降。因此，此局部偏差被认为是一种缺陷，并且需要对这种偏差缺陷进行检测并对其幅度进行测量
74.为了测量与结构元件的标准形状的偏差，需要在存在偏差的情况下估计指示结构元件的标准形状的参考轮廓。特别是，参考轮廓的估计必须具有稳健性，即对这种相对较大的偏差不敏感，以便能够提供可以表示标准形状的估计参考轮廓，而不考虑这种局部偏差的存在。为此，使用了诸如最小二乘估计等的某些现有的估计方法，但是对于这种局部偏差，它们不满足所需的稳健性。
75.根据本公开主题的某些实施方式，提出了一种新方法来提供对局部形状偏差不敏感的结构元件的参考轮廓的稳健估计。具体而言，可以基于表示参考轮廓的傅里叶描述符来估计参考轮廓。傅立叶描述符可以使用基于损失函数的优化方法来估计，所述损失函数特别选择为对实际轮廓的局部形状偏差不敏感。
76.可以利用信号谐波分析(即将函数或信号表示为诸如正弦和余弦之类的基本波的
叠加)来生成傅里叶描述符(fd)。fd可用于通过轮廓的周期性结构来表示结构元素的2d闭合形状/轮廓，从而使用傅里叶分量的表示来描述轮廓。例如，结构元件的椭圆形状可以使用两个傅立叶分量(对应于两个傅立叶系数的fd)来表示，结构元件的非椭圆形状通常可以使用五到七个傅立叶分量来表示(对应于五到七个傅立叶系数的fd)。因此，可以通过识别具有优化权重的傅立叶分量(即傅立叶系数)来估计fd。
77.现在转向图3，图3示出了根据本公开主题的某些实施方式的估计半导体样本中的结构元件的参考轮廓的一般流程图。
78.可以从实际轮廓中提取(302)第一点序列。例如，可以从实际轮廓中提取点序列《x[i],y[i]》(i＝1,2,...n)。序列《x[i],y[i]》(i＝1,2,...n)表示图像结构元素的实际轮廓上的n个像素的坐标。所述序列可以以复数x[i]+j*y[i]的形式表示，其可以被变换(304)为包括由傅里叶系数集表征的傅里叶分量集的傅里叶级数。例如，从实际轮廓中提取的n个点的序列可以被变换为包括由n个傅里叶系数的集合所表征的n个傅里叶分量集的傅里叶级数。
[0079]
在一些实施方式中，点序列《x[i],y[i]》可以首先变换为极坐标(例如，通过计算实际轮廓的重心(cog)并使用cog作为极坐标系的中心)，其中是周期函数。然后可以将极坐标中的序列变换(304)为包括由傅里叶系数集表征的傅里叶分量集。这种傅里叶级数的一个示例可以表述如下：
[0080][0081]
根据某些实施方式，可以从表征傅立叶级数的傅立叶系数集合中选择傅立叶系数的子集：[a0,a1...ak,b1...bk]。傅立叶描述符(fd)可以由傅立叶系数的子集：[a0,a1...ak,b1...bk]表示。例如，可以预先确定包含在子集中的傅立叶系数k的数量。例如，k可以对应于傅里叶级数的低频分量。如上简述，结构元件的非椭圆形状通常可以使用五到七个傅立叶分量(对应于五到七个傅立叶系数)来表示。在某些情况下，k也可以根据轮廓的特定形状来确定。
[0082]
为了估计能够准确表示轮廓的fd，需要例如使用优化方法来优化傅里叶系数的值。在一些实施方式中，可以在优化工艺中优化(306)傅立叶系数子集的值以最小化损失函数，并且具有优化值的傅立叶系数子集可以构成表示参考轮廓的傅立叶描述符。可以使用傅里叶描述符执行(308)傅里叶逆变换，从而产生构成参考轮廓的第二点序列。
[0083]
如上所述，用于优化的损失函数被特别选择为对实际轮廓的局部形状偏差的存在不敏感。实际上，在估计结构元件的标准形状时，稳健的损失函数可能优于非稳健的损失函数，因为稳健的损失函数降低了对大误差/偏差的敏感性(即，对本文所指的局部形状偏差具有稳健性)，可用于执行受异常数据影响小于受正常数据影响的估计。
[0084]
非稳健损失函数的一个示例是最小平方误差(lse)或者对大误差(异常数据)高度敏感的均方误差(msb)，并且受到异常数据很大影响的基于这种损失函数的估计拟合。对异常数据不太敏感的稳健损失函数的一个示例是welsch损失函数。可以通过利用具有特定性质的各种稳健惩罚来设计这种稳健损失函数。
[0085]
假设傅立叶描述符(fd)被估计为傅立叶系数的子集：[a0,a1...ak,b1...bk]。令]。令为fd[a0,a1...ak,b1...bk]通过傅里叶逆变换估计的第二点序列，公式如下：
[0086][0087]
基于和的welsch损失函数可以表述如下：
[0088][0089]
作为示例，优化方法可以实现为一阶(基于梯度的)线搜索优化方案。可以计算具有傅立叶系数子集的初始值的第一次粗略拟合并将其用作优化的初始起点。在每个迭代中，可以在起点计算梯度，并确定下降方向(例如反梯度方向)，沿着这个方向，损失函数将被充分降低。计算出步长，所述步长决定了沿所述方向移动的距离。在沿着具有确定的步长的下降方向移动时，会产生新的起点并用于开始下一次迭代。可以重复迭代直到达到收敛(即损失函数的误差达到最小值)。具有能够最小化损失函数的优化值的傅立叶系数[a0,a1...ak,b1...bk]的子集成为表示标准轮廓的傅立叶描述符(fd)。
[0090]
傅里叶逆变换可以使用具有优化值的fd[a0,a1...ak,b1...bk]来执行，从而产生构成估计的参考轮廓的第二点序列
[0091]
应注意，如上所示的welsch损失函数(及其特定公式)只是可以在本公开内容中用于执行参考轮廓的估计的稳健损失函数的一个示例。其他稳健的损失函数(诸如cauchy-lorentzian、geman-mcclure、charbonnier等)可以与上述示例结合使用或代替上述示例。
[0092]
继续图2的描述，如上文参考框206和图3所述，一旦图像结构元素的参考轮廓被估计，则可以执行(208)(例如，通过pmc 102的测量模块106)表示实际轮廓与参考轮廓之间的一个或多个差异的一个或多个测量。测量指示结构元件中是否存在局部形状偏差(例如，至少一个局部形状偏差)。与其他估计方法相比，使用目前提出的方法检测和测量的局部偏差，与其他估计方法相比，具有改善的准确性。
[0093]
作为示例，可以在实际轮廓的一个或多个点/像素处执行一个或多个测量，并且每个测量可以指示实际轮廓的半径(例如，从中心参考轮廓的重力(cog)到一个或多个点/像素)和参考轮廓的相应半径之间的差异(例如，从参考轮廓的cog到参考轮廓上的一个或多个对应点/像素)。
[0094]
在一些实施方式中，可以将偏差阈值应用于一个或多个测量，并且可以在一个或多个测量的测量超过偏差阈值时报告局部形状偏差的存在。例如，可以预定义1nm的偏差阈值，并且任何大于阈值的差异测量都应报告给客户。
[0095]
现在转向图4，图4示出了根据本公开主题的某些实施方式的表示在存在局部形状偏差的情况下估计的参考轮廓的示例图。
[0096]
图4中的结构元件被示例地作为半导体样本中的触点，其具有椭圆/圆形的标准形状。曲线图400(在图中用圆圈标记)表示从图像中提取的触点的实际轮廓。如曲线图400所示，触点似乎具有尖突出形状的局部偏差。曲线图410(在图中由点号标记)表示触点的第一参考轮廓，其是使用本公开的基于稳健损失函数(诸如welsch损失函数)的估计方法来估计的。曲线图420(在图中由三角形符号标记)表示触点的第二参考轮廓，其是基于诸如lse损失函数之类的非稳健损失函数来估计的。
[0097]
如图所示，基于welsch损失函数估计的第一参考轮廓与触点的标准形状(椭圆/圆形)非常相似，而基于lse损失函数估计的第二参考轮廓显然受触点的实际轮廓中出现的局
部偏差影响，从而出现与触点标准形状的偏差。因此，触点中存在的局部偏差可能无法使用第二参考轮廓检测到，因为实际轮廓和第二参考轮廓之间的差异可能不足以被检测为局部偏差，而通过使用相对于标准形状更准确的第一参考轮廓，可以正确检测相对于参考的局部偏差，并且可以准确地测量偏差量。
[0098]
现在转向图5，图5示出了根据本公开主题的某些实施方式的局部形状偏差测量的示例。
[0099]
曲线图500示出了其基于诸如l2损失函数之类的非稳健(即，对局部偏差不稳健)损失函数估计的结构元件的实际轮廓502(具有圆角多边形的标准形状)和结构元件的参考轮廓504。如图所示，结构元件具有圆形凹痕形状的局部偏差503。曲线图500进一步示出了在轮廓上执行的多个测量。举例来说，在参考轮廓的cog 501和实际轮廓502上的许多点之间推导出若干半径，指示沿实际轮廓检测到某些偏差的位置(参考轮廓的相应半径由于图示的限制，图中未标出半径之间的差异)。
[0100]
如图所示，由于未正确估计参考轮廓504，因此两个轮廓之间的差异出现在沿轮廓的多个位置，从而导致多次错误警报。虽然在错误警报中检测到实际局部偏差503，但由于参考轮廓502不正确，而实际局部偏差的幅度和错误警报的幅度非常接近，因此可能无法从错误警报(例如，在应用偏差阈值时)中识别实际局部偏差。
[0101]
曲线图510示出了使用本公开的基于welsch稳健损失函数的估计方法估计的相同结构元件的实际轮廓502和参考轮廓514。曲线图510还示出了对轮廓执行的多次测量。举例来说，在参考轮廓514的cog 511和实际轮廓502上的多个点之间获取多个半径，指示沿实际轮廓检测到某些偏差的位置。由于参考轮廓514被准确地估计，因此可以将实际局部偏差503从其余的错误警报偏差中识别出来，因为实际局部偏差的幅度不同于其余的幅度(例如，当应用偏差阈值时)。
[0102]
根据某些实施方式，如上面参考图2和图3所述，局部形状偏差估计工艺可以被包括作为系统101和/或检查工具120可用的检查配方的一部分，以便在诸如执行与样本有关的计量操作的运行时检查样本(在这种情况下称为计量配方)。因此，本公开主题还包括用于在配方设置阶段生成检查配方的系统和方法，其中所述配方包括如参照图2和图3(及其各种实施方式)描述的步骤。应注意，术语“检查配方”应当被广泛解释为涵盖可以由检查工具用于执行与如上所述的任何类型的检查相关的操作的任何配方。
[0103]
需要注意的是，在本公开内容中说明的示例，诸如如上所述的触点的示例性结构元素、示例性welsch损失函数、傅里叶级数的表示以及测量偏差的具体方式等是出于示例性目的而说明的，并且不应被视为以任何方式限制本公开。除了以上内容或代替以上内容，可以使用其他适当的示例/实施方式。
[0104]
应当注意，虽然本发明公开的局部形状偏差检测工艺的某些实施方式是对在3d-nand器件的触点中形成的局部形状偏差进行描述的，但这并不旨在限制本发明公开的工艺仅适用于此类结构元件和/或此类半导体样本。此外，本公开主题可以类似地应用于任何结构元件和/或半导体样本，这些样本可能遭受在制造工艺中由各种物理效应引起的局部偏差，而不考虑其具体形状、类型或功能。
[0105]
如本文所描述的局部形状偏差检测工艺的某些实施方式的优点之一是提供不受局部形状偏差的存在影响的结构元件的标准形状的稳健估计。这至少可以通过使用表示参
考轮廓的特定傅立叶描述符并应用优化工艺来基于特定选择的稳健损失函数来估计傅立叶描述符来实现。
[0106]
凭借对指示标准形状的参考轮廓的稳健估计，本公开内容可以提供对局部形状偏差的直接测量，所述局部形状偏差可以与边缘粗糙度区分开来，并且与先进工艺控制的电测量具有更好的关联性。局部形状偏差的检测和偏差的测量已被证明具有改善的准确性。
[0107]
应当理解，本公开内容在其应用中不限于本文包含的描述中阐述的或附图中所示的细节。
[0108]
还将理解，根据本公开内容的系统可以至少部分地在适当编程的计算机上实现。同样地，本公开内容设想了一种计算机程序，所述计算机程序可由计算机读取，用于执行本发明公开的方法。本公开内容进一步设想了一种非暂态性计算机可读存储器，其有形地体现了可由计算机执行以用于执行本公开内容的方法的指令程序。
[0109]
本公开内容能够具有其他实施方式并且能够以各种方式实践和实现。因此，应当理解，本文所使用的措辞和术语是出于描述的目的而不应被视为限制性的。因此，本领域技术人员将理解，本公开内容所基于的概念可以容易地用作设计其他结构、方法和系统以实现本公开主题的多个目的的基础。
[0110]
本领域技术人员将容易理解，在不脱离由所附权利要求限定的范围的情况下，可以将各种修改和改变应用于如上文所述的本公开内容的实施方式。