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KR101257954B1 - 특성 시그니처 매칭을 이용한 스케터로메트리 방법 - Google Patents

특성 시그니처 매칭을 이용한 스케터로메트리 방법 Download PDF

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KR101257954B1
KR101257954B1 KR1020050133609A KR20050133609A KR101257954B1 KR 101257954 B1 KR101257954 B1 KR 101257954B1 KR 1020050133609 A KR1020050133609 A KR 1020050133609A KR 20050133609 A KR20050133609 A KR 20050133609A KR 101257954 B1 KR101257954 B1 KR 101257954B1
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South Korea
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incident light
calculated
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니겔 피터 스미스
이-샤 쿠
시-천 왕
천-훙 코
Original Assignee
인더스트리얼 테크놀로지 리서치 인스티튜트
나노메트릭스 인코포레이티드
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Publication date
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Abstract

격자 프로파일을 효율적으로 정확하게 결정하는 시스템 및 방법은 불일치 강화 라이브러리 생성 프로세스에서 특성 시그니처 매칭을 이용한다. 광스캐터링 이론을 이용하여, 설계된 격자 파라미터(예를 들면, CD, 두께 및 라인:공간비)에 기초하여 일련의 스캐터링 시그니처 대 스캐터링 각도 또는 파장이 생성된다. 본 방법은 불일치가 프리셋 기준을 초과하는 시그니처의 특성부를 선택하고 신속하고 정확한 매칭을 위하여 특성 시그니처 라이브러리를 정정한다. 정확히 결합된 웨이브 이론이 이용되어 격자의 소정의 구조 파라미터에 기초하여 시뮬레이션된 복수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼을 포함하는 회절 라이브러리를 생성할 수 있다. 복수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 특성 영역은 복수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 RMSE(root mean square error)가 측정 기기의 노이즈 레벨보다 더 큰지에 기초하여 결정된다. 측정된 회절 스펙트럼의 회절 강도는 특성 영역내의 복수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 경우와 비교되어 이 시뮬레이션된 회절 스펙트럼으로부터 매치 스펙트럼을 선택하고, 격자의 구조 파라미터는 매치 스펙트럼에 기초하여 결정된다.
스케터로메트리, 오버레이 마스크, 편광 빔, RMSE, 라이브러리

Description

특성 시그니처 매칭을 이용한 스케터로메트리 방법{SCATTEROMETRY METHOD WITH CHARACTERISTIC SIGNATURES MATCHING}
도 1은 오버레이 마크를 도시하는 도면.
도 2는 각도 스케터로미터(angular scatterometer)의 시스템 구조를 도시하는 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 오버레이 마크의 구조적인 파라미터들을 결정하는 흐름도.
도 4(a) 및 도 4(b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 회절 라이브러리(diffraction library)를 도시하는 도면.
도 5(a)는 s-편광빔(s-polarization beam)의 입사각에 대한 RMSE 및 오버레이 에러의 관계를 도시하는 도면.
도 5(b)는 p-편광 빔의 입사각에 대한 RMSE 및 오버레이 에러의 관계를 도시하는 도면.
도 6은 측정 기계의 노이즈 레벨보다 큰 RMSE의 샘플링 카운트를 나타내는 정적 다이어그램을 도시하는 도면.
도 7(a) 및 도 7(b)는 측정 기계로부터의 s-편광 회절 스펙트럼 및 p-편광 스펙트럼을 도시하는 도면.
도 8은 입사각이 0°와 47°사이일 때의 s-편광 빔 및 p-편광 빔의 평균 RMSE를 도시하는 도면.
도 9는 28°의 입사각에서의 s-편광 빔의 RMSE를 도시하는 도면.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
10: 오버레이 마크 12: 하부층
14: 제1 격자 16: 제2 격자
18: 중간층 22: 입사빔
24: 회절빔
본 출원은 2004년 12월 30일 출원된 대만 특허 출원 제93141298호에 대한 우선권을 주장하며, 상기 대만 출원은 본 명세서에서 참조로 인용된다.
본 발명의 분야는 반도체 및 이와 유사한 마이크로 스케일(micro-scale) 장치의 제조에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 표면으로부터 산란된 광의 검출 및 분석에 근거하여 마이크로 스케일의 피처(feature)를 측정하는 기법인 스케터로메트리에 관한 것이다. 통상적으로, 스케터로메트리는 격자 구조(grating structure)와 같은 주기적인 피처에 의해서 입사광 파장 또는 각도의 함수로서 산란되거나 회절된 광의 세기를 수집하는 것을 포함한다. 수집된 신호는 시그니처(signature)라고 불리는데, 그 세부 거동이 격자 구조의 물리적 및 광학적 파라미 터들과 특유하게 관련되기 때문이다.
스케터로메트리는 통상적으로 반도체 장치의 포토리소그래피 제조시에 , 특히 그러한 장치를 형성하는 데에 이용되는 층들의 정렬(alignment)의 측정인 오버레이 측정시에 이용된다. 이러한 층들의 정렬의 정확한 측정 및 제어는 높은 수준의 제조 효율을 유지하는 데에 매우 중요하다.
스케터로메트리 측정은 실험적으로 획득된 시그니처와 측정될 속성값이 알려진 다른 수단에 의해서 획득된 시그니처 사이의 가장 가까운 피트(fit)를 발견하여 이루어진다. 통상적으로, 기준 시그니처로도 알려진 제2의 공지된 시그니처는 스캐터링 프로세스의 정밀한 모델(rigorous model)로부터 계산된다. 이는 때때로 실험적으로 결정될 수 있을 것이다. 모델링된 시그니처가 기준으로 이용되는 경우에, 계산이 한번 수행되고 변경될 수 있는 격자의 파라미터에 대한 모든 가능한 시그니처가 라이브러리에 저장되거나, 혹은 측정된 파라미터의 테스트 값에 대하여 필요한 경우 시그니처가 계산된다.
기준 시그니처가 획득되면, 실험적 시그니처와 기준 시그니처의 비교가 이루어진다. 이러한 비교는 두 개의 시그니처가 얼마나 밀접하게 매칭되는지를 나타내는 값에 의해서 정량화된다. 통상적으로, 피트 품질(fit quality)은 두 개의 시그니처 사이의 RMSE(root-mean-square difference(or error))로 계산되지만, 다른 비교 방법이 이용될 수 있을 것이다. 이러한 측정은 실험적 시그니처에 대한 피트 품질의 최적값을 가지는 기준 신호를 발견함으로써 이루어진다. 그 측정 결과는 기준 신호를 계산하는 데에 이용되는 파라미터 세트이다. 실험적으로 유도된 기준 시그니처들의 경우에, 기준 신호는 실험적인 시그니처를 발생시키는 데에 이용되는 공지된 파라미터들의 값이다. 임의의 실제 시스템에 있어서, 전술한 메트롤로지 시스템으로부터 획득된 실험적인 시그니처는 노이즈를 포함할 것이다. 이것은 예상될 수 있는 피트 품질에 대한 하한을 발생시킨다.
마이크로 전자 장치 및 피처 크기는 계속해서 점점 더 작아지고 있다. 130㎚ 노드의 오버레이 측정의 정밀도에 대한 요구는 3.5㎚이며, 90㎚ 노드의 경우에는 3.2㎚이다. 65㎚ 노드의 차세대 반도체 제조 프로세스에 있어서, 오버레이 측정의 정밀도 요구는 2.3㎚이다. 스케터로메트리는 양호한 반복성과 재생성을 가지기 때문에, 이를 차세대 프로세스에서 이용할 수 있다면 바람직할 것이다. 그러나, 통상적인 브라이트 필드(bright-field) 메트롤로지 시스템은 이미지 해상도에 의해서 제한된다. 결과적으로, 이들 요소들은 점진적으로 작은 피처를 갖는 스케터로메트리의 이용에 대한 상당한 기술적인 도전을 발생시킨다.
통상적인 방법들은 미지의 측정의 회절 스펙트럼을 시뮬레이션된 회절 스펙트럼과 비교한다. Levenberg Marquardt 최적화, 랜덤 탐색 및 지네틱 알리고즘(random search and genetic algorithm)과 같은 방법들은 측정된 회절 스펙트럼을 온라인 발생된 시뮬레이션된 회절 스펙트럼과 비교한다. 이러한 방법은 느리지만 완전히 알려지지 않은 격자를 측정하는 데에 이용될 수 있다. PCR(principal component regression), PLS(partial least square), ILS(inverse least square) 및 ANN(artificial neural network)와 같은 다른 통상적인 방법들은 미리 회절 라 이브러리를 구축하며, 측정된 회절 스펙트럼이 라이브러리의 회절 스펙트럼과 비교되어 가장 근접한 피트 스펙트럼(fit spectrum)을 발견한다. 이러한 방법은 처리 속도를 증가시킬 수 있으나, 제1 방법보다 많은 컴퓨터 저장 용량을 요구한다. 미국 특허 제 6,785,638호 및 미국 특허 6,768,967호에 기술된 것과 같은 방법은 처리 속도를 증가시키고, 저장 용량을 감소시키기 위하여 이들 방법들을 모두 통합하지만, 이러한 알고리즘은 보다 복잡하게 이용된다.
통상적인 방법들은 측정된 회절 스펙트럼과 시뮬레이션된 회절 스펙트럼을 전부 비교하기 위하여 RMSE(root mean square error), MSE(mean square error) 및 SD(square distance)와 같은 정적인 방정식을 이용한다. 그러나, RMSE 또는 MSE는 전체 회절 스펙트럼을 평균화하며, 이는 보다 작은 변동을 가지는 영역을 야기시켜, 전체 비교 성능을 감소시킨다. 더욱이, SD는 RMSE 또는 MSE에서와 같은 변수의 변동을 평균화하지는 않지만, 이는 노이즈에 훨씬 민감하다.
격자의 구조적인 파라미터를 결정하는 방법은 특성 영역 내의 다수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼들과 측정된 회절 스펙트럼의 유사도를 비교한다.
이러한 방법은 정밀하게 결합된 웨이브 이론을 이용하여 소정의 구조적 파라미터에 근거한 다수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼을 포함하는 회절 라이브러리를 구축하는 단계와, 이들 시뮬레이션된 회절 스펙트럼들의 RMSE가 측정 기계의 노이즈 레벨보다 크다는 가정하에 다수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 특성 영역을 선택하는 단계와, 특성 영역 내의 다수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼들의 회절 강 도와 격자로부터 측정된 회절 스펙트럼의 회절 강도를 비교하여 매치 스펙트럼을 발견하는 단계와, 매치 스펙트럼에 근거하여 격자의 구조적인 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있을 것이다.
통상적인 각도 스케터로메트리 방법은 0°와 47°사이의 전체 회절 스펙트럼을 비교한다. 이것은 많은 양의 컴퓨터 메모리를 요구하며, 시간이 많이 소모된다. 이와 대조적으로, 본 발명의 방법은 측정된 회절 스펙트럼의 일부만을 특성 영역 내의 이들 시뮬레이션된 회절 스펙트럼들의 대응하는 일부와 비교한다. 이것은 처리 효율을 향상시키며, 또한 컴퓨터 메모리 요구를 감소시킨다. 더욱이, 통상적인 방법은 전체 회절 스펙트럼 평균을 평균화하여, 보다 작은 변동을 가지는 영역을 야기하며 전체 비교 성능을 저하시킨다. 그러나, 본 방법에 있어서는 측정된 회절 스펙트럼의 단지 일부만이 특성 영역 내의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼들의 대응하는 일부와 비교된다. 따라서, 계산의 평균화(averaging calculations)가 회피되어 측정 성능이 향상된다.
본 발명의 방법은 오버레이 에러, 라인 폭, 피치, 재료 파라미터 및 두께와 같은 구조적인 파라미터들을 결정하는 데에 이용될 수도 있다.
또한, 본 방법은 타깃 격자의 라인 폭 및 두께와 같은 변수를 동시에 변경하여 다수의 변수 파라미터를 동시에 판정하는데 적용될 수 있다.
도 1은 오버레이 마크(10)의 일 예를 도시하고 있다. 이 오버레이 마크(10)는 폴리실리콘으로 제조된 중간층(18)상의 포토레지스트로 제조되는 제 1 격자(14), 및 실리콘으로 제조된 하부층(12)상의 실리콘 이산화물로 제조되는 제 2 격 자(16)를 구비한다. 제 1 격자(14)의 피치는 제 2 격자의 피치와 동일하고, △OL은 이 두 격자들(14 및 16)간의 오버레이 에러를 나타낸다.
이 예에서, 이러한 층들의 두께, 굴절률 및 소광계수(extinction coefficient)는 다음의 테이블에 요약되어 있다.
재료 두께 굴절율 소광계수
제1 격자 포토레지스트 7671.8Å 1.62399 0
중간층 폴리실리콘 1970.6Å 3.925959 0.0594
제2 격자 실리콘 이산화물 494Å 1.462589 0
하부층 실리콘 - 3.866894 0.019521
오버레이 마크(10)의 오레레이 에러에 대한 측정 감도는 측정 기계의 기계적 설계, 백엔드 검출기 및 신호 프로세싱 기법뿐만 아니라, 회절 스펙트럼의 형상(시그니처) 및 그 회절 시그니처간의 분리 정도(separating degree)에 영향을 주는 오버레이 마크(10)의 구조 파라미터에 의해서도 영향을 받는다. 예컨대, 굴절률, 소광 계수, 두께, 기하학적 형상 및 에칭 프로세스 후의 측벽 각도와 같은 구조 파라미터 모두는 오버레이 마크(10)의 오버레이 에러에 대한 측정 감도에 영향을 준다.
도 2는 각도 스케터로미터(angular scatterometer, 20)를 도시하고 있다. 각도 스케터로미터(20)가 본 명세서에 도시되어 있고 설명되지만, 분광 반사계(spectroscopic reflectometers) 및 정반사 분광 엘립소메타(specular spectroscopic ellipsometers)가 동등하게 이용될 수도 있다. 각도 스케터로미터(20)는 단일 파장의 레이저를 이용하고 다수의 입사각에서 스캔한다. 광원(30)으로부터의 정규 라인(26)과 입사빔(22) 사이의 내각은 정규 라인(26)과 회절빔 사이의 내각과 동일하다. 검출기(32)는 0차 회절빔만을 검출한다. 입사빔(22)은 아르 곤-이온 레이저(488 나노미터 및 514 나노미터), HeCd 레이저(442 나노미터), HeNe 레이저(612 나노미터 및 633 나노미터) 및 Nd:YAG(532 나노미터) 또는 그 밖의 레이저와 같이 현재 이용가능한 레이저를 이용할 수 있다. 입사빔(22)과 회절빔(24) 사이의 회절 시그니처는 입사각 θ를 변경하여 얻어질 수 있다.
도 3은 오버레이 마크(10)의 구조 파라미터를 결정하기 위한 순서도이다. 오버레이 마크(10)의 오버레이 에러와 같은 구조 파라미터에 대한 소정값(추정값)을 입력한 후에, RCWT(Rigorous Coupled Wave Theory) 알고리즘은 다수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼을 포함하는 회절 라이브러리를 구축하는데 이용된다. 예컨대, 200nm의 추정값에 따라, RCWT 알고리즘은 5개의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼 150, 175, 200, 225 및 250 나노미터를 생성하는데 이용된다.
이어서, 입사각의 일부는 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 RMSE(Root Mean Square error)에 따른 특성 영역으로 선택된다. 특히, 다수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 특성 영역은 입사각 영역이고, 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼은 측정 기계의 노이즈 레벨 보다 큰 RMSE를 갖는다. 그 결과, 측정된 회절 스펙트럼의 회절 강도는 매치 스펙트럼을 찾기 위해 특성 영역에서의 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 회절 강도와 비교된다. 오버레이 마크(10)의 구조 파라미터는 매치 스펙트럼에 따라 결정된다. 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 특성 영역이 선택된 후에, 특성 영역에서의 회절 데이터는 필요한 기억 용량을 줄이기 위해 회절 라이브러리에서 전체 입사각에서의 그 회절 데이터를 대체하는데 이용될 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 회절 라이브러리의 일 예를 도시하고 있는데, 여기서 그 5 개의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 오버레이 에러는 각각 s-편광 및 p-편광에 대하여, 150, 175, 200, 225 및 250 나노미터이다. RCWT는 오버레이 에러, 임계 치수, 피치, 두께 및 라인-공간비와 같은 소정의 구조 파라미터에 따라 회절 라이브러리를 구축하는데 이용될 수 있다.
s-편광빔(s-polarization beam)은 도 4a에 도시된 바와 같이, 모든 입사각에 대해 선형적으로 회절 강도 변화하기 보다는 일정한 입사각 영역에서 큰 회절 강도 변화를 갖지만, 다른 입사각 영역은 더 작은 회절 강도 변화를 갖는다. 이와 유사하게, p-편광빔은 도 4b에 도시된 바와 같이, 동일한 특성을 갖는다. 회절 라이브러리가 구축된 후에, 본 방법은 회절 라이브러리에서 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 특성 영역을 선택하는 단계로 진행한다. 22°와 27°사이의 입사각에서 s-편광빔의 다수의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 분리 정도(separating degree)는 다른 입사각에서 보다 크다, 즉 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼은 22°와 27°사이의 입사각에서 더 높은 해상도를 갖는다. 달리 말하면, 이 예에서, 22°와 27°사이의 입사각 영역은 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 특성 영역으로 간주될 수 있다.
도 5a는 s-편광빔의 입사각에 대한 RMSE와 오버레이 에러의 관계를 도시하고 있으며, 도 5b는 p-편광빔의 입사각에 대한 RMSE와 오버레이 에러의 관계를 도시하고 있다. 본 방법은 옵션으로 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 분리 정도를 정량화하기 위해 RMSE를 이용하고, RMSE가 측정 기계의 노이즈 레벨보다 크면 일 기준에 따라 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 특성 영역을 선택한다. RMSE는 다음과 같이 규정된다 :
Figure 112005077876217-pat00001
여기서, x 및 y는 각각 2개의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 회절 강도를 나타내고, N은 각각의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 샘플링 카운트를 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이, s-편광빔 및 p-편광빔은 20°와 30°사이의 입사각에서 더 큰 RMSE를 갖는다.
도 6은 측정 기계의 노이즈 레벨보다 큰 RMSE의 샘플링 카운트를 도시하는 상태도로, 노이즈 레벨은 0.001로 설정된다. 150 나노미터와 250 나노미터 사이의 오버레이 에러에 대해, 모든 s-편광빔의 RMSE는 입사각이 26°와 29°사이일 때 측정 기계의 노이즈 레벨 보다 크다. 그 결과, s-편광빔의 26°와 29°사이의 입사각 영역은 제 1 격자(14)와 제 2 격자(16) 사이의 오버레이 에러가 150 나노미터와 250 나노미터 사이의 범위이면 특성 영역으로 간주될 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 각각 측정 기계로부터의 s-편광 회절 스펙트럼 및 p-편광 스펙트럼을 도시하고 있다. 특성 영역을 선택한 후에, 본 방법은 측정된 회절 스펙트럼의 회절 강도를 특성 영역에서의 그 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 회절 강도와 비교하여 매치 시뮬레이션된 회절 스펙트럼을 찾는 단계로 진행한다, 즉 도 7a의 26°와 29°사이의 입사각에서의 s-편광 회절 스펙트럼의 회절 강도는 도 4a의 26°와 29°사이의 입사각에서의 그 5개의 시뮬레이션된 회절 스펙트럼의 경우 와 비교되어 그 매치 스펙트럼을 찾는다. 그 결과, 오버레이 마크(10)의 구조 파라미터가 그 매치 스펙트럼에 따라 결정된다.
도 8은 0°와 47°사이의 입사각에서의 s-편광빔 및 p-편광빔의 평균 RMSE를 도시하며, 도 9는 28°의 입사각에서의 s-편광빔의 RMSE를 도시하고 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 약 0.000589의 최대 RMSE는 200 나노미터의 오버레이 에러에서 발생한다, 즉 전체 회절 스펙트럼의 종래의 비교치는 약 0.000589의 최대 RMSE를 달성할 수 있다. 이에 비해, 본 방법은 28°의 입사각을 특성 입사각으로 선택할 수 있으며, 200 나노미터의 오버레이 에러에서의 그 대응 RMSE는 약 0.001649이다, 즉 전체 회절 스펙트럼을 비교하는 종래의 기법에 비해 약 2.8배의 최대 RMSE가 달성된다. 달리 말하면, 전체 측정된 회절 스펙트럼을 나타내기 위해 회절 스펙트럼의 특성 입사각으로서 28°의 입사각을 이용하여, 본 방법은 하드웨어 측정 기계를 교체하지 않고서 2.8배 만큼 측정 정밀도를 증가시킬 수 있다.
요약하면, 격자 프로파일을 효율적이고 정확하게 결정하기 위한 방법은 불일치 강화 라이브러리 생성 프로세스에서 특성 시그니처 매칭을 이용한다.
광 스캐터링 이론을 이용하여, 설계된 격자 파라미터(예를 들면, CD, 두께 및 라인:공간비)에 기초하여 일련의 스캐터링 시그니처 대 스캐터링 각도 또는 파장이 발생된다. 본 방법은 불일치(discrepancy)가 프리셋 기준을 초과하는 시그니처의 특성부를 선택하고 신속하고 정확한 매칭을 위하여 특성 시그니처 라이브러리를 정정한다.
본 발명에 따르면, 측정된 회절 스펙트럼의 일부만을 특성 영역 내의 이들 시뮬레이션된 회절 스펙트럼들의 대응하는 일부와 비교한다. 이것은 처리 효율을 향상시키며, 또한 컴퓨터 메모리 요구를 감소시킨다.
또한, 본 발명의 방법은 오버레이 에러, 라인 폭, 피치, 재료 파라미터 및 두께와 같은 구조적인 파라미터들을 결정하는 데에 이용될 수도 있다.
또한, 본 방법은 타깃 격자의 라인 폭 및 두께와 같은 변수를 동시에 변경하여 다수의 변수 파라미터를 동시에 판정하는데 적용될 수 있다.

Claims (23)

  1. 스캐터로메트리(scatterometry) 방법으로서,
    컴퓨터에 격자 구조 파라미터들을 입력하는 단계 - 상기 격자 구조 파라미터들은 격자 라인 폭, 격자 라인 대 공간비, 막두께, 광학적 파라미터 및 형상 특성 중 하나 이상을 포함함 -;
    입사광 값들의 제1 범위에 걸쳐 상기 격자 구조 파라미터들에 기초하여 회절 스펙트럼을 계산하는 단계;
    상기 격자 구조 파라미터들 중 하나 이상을 변화시키는 단계;
    상기 입사광 값들의 제1 범위에 걸쳐 상기 변화된 격자 구조 파라미터들에 기초하여 추가적인 회절 스펙트럼들을 계산하기 위하여 반복적으로 회절 스펙트럼을 계산하고 상기 격자 구조 파라미터들 중 하나 이상을 변화시키는 단계;
    상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역을 식별하는 단계 - 증가하는 격자 구조 파라미터 값의 변화는 상기 회절 스펙트럼들 간의 변화가 임계값을 초과하게 함 -;
    라이브러리에 상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역을 기억시키는 단계;
    샘플 기판에 대해 스캐터로메트리를 수행하고 입사광 값들의 제2 범위에 걸쳐 스캐터링 시그니처(scattering signature)들을 생성하는 단계;
    상기 라이브러리 내의 상기 계산된 회절 스펙트럼들과 상기 스캐터링 시그니처들을 비교하는 단계;
    선택된 유사도의 레벨로 상기 스캐터링 시그니처와 매치(match)하는 계산된 회절 스펙트럼을 식별하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 범위 및 제2 범위에서의 입사광 값들은 입사광 각도들인 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 입사광은 s-편광 빔 또는 p-편광 빔인 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 스캐터링 시그니처의 대응하는 특성 영역과 가장 근접하게 매치하는 특성 영역을 가지는 계산된 회절 스펙트럼이 식별되는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 격자 구조 파라미터들은 둘 이상의 층을 갖는 반도체 기판 상의 구조의 파라미터들이고,
    상기 구조는 상기 둘 이상의 층 상에 격자 구조를 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 격자 구조 파라미터들은 격자 라인 폭, 격자 라인 대 공간비, 격자 오버레이 오프셋; 각각의 층의 막두께, 각각의 층의 광학적 파라미터 및 각각의 층의 형상 특성 중 하나 이상을 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역만이 상기 라이브러리에 기억되는 방법.
  8. 기판에 대하여 스캐터로메트리를 수행하는 방법으로서,
    라인폭 및 라인 대 공간비 중 적어도 하나를 포함하는 격자 구조 파라미터들과, 각각의 층의 광학적 파라미터, 막두께 및 형상/패턴 정보를 포함하는 기판 파라미터들을 컴퓨터에 입력하는 단계;
    입사광 각도들의 제1 범위에 걸쳐 상기 격자 구조 및 기판 파라미터들에 기초하여 회절 스펙트럼을 계산하는 단계;
    상이한 층들의 격자들 간의 격자 오버레이 오프셋을 증가시키는 단계;
    변화된 상기 격자 오버레이 오프셋에 기초하여 추가적인 회절 스펙트럼들을 계산하기 위하여 반복적으로 회절 스펙트럼을 계산하고 상기 격자 구조 파라미터들 중 하나 이상을 변화시키는 단계;
    상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역을 식별하는 단계 - 오버레이 파라미터 스텝에서의 증진적인 변화가 상기 입사광 각도들의 제1 범위에 걸친 계산된 회절 스펙트럼들 사이에서 가장 큰 변화를 야기시킴 -;
    라이브러리에 상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역만 기억시키는 단계;
    상기 기판에 대해 스캐터로메트리를 수행하고 입사광 각도들의 제2 범위에 걸쳐 스캐터링 시그니처들을 측정하는 단계;
    상기 측정된 스캐터링 시그니처들과 상기 라이브러리 내의 상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역만을 비교하는 단계;
    상기 측정된 스캐터링 시그니처와 가장 근접하게 매치하는 계산된 회절 스펙트럼을 식별하는 단계;
    상기 측정된 스캐터링 시그니처와 매치하는 상기 계산된 회절 스펙트럼의 오버레이 오프셋에 기초하여 상기 오버레이 오프셋을 결정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  9. 스캐터로메트리 시스템으로서,
    입사광 소스;
    상기 입사광 소스의 값을 변화시키는 수단;
    광 검출기;
    상기 입사광 소스 및 상기 광 검출기에 링크된 컴퓨터
    를 포함하며, 상기 컴퓨터는,
    입사광 값들의 범위에 걸쳐 격자 구조 파라미터들에 기초하여 회절 스펙트럼을 계산하는 수단 - 상기 격자 구조 파라미터들은 격자 라인 폭, 격자 라인 대 공간비, 막두께, 광학적 파라미터 및 형상 특성 중 하나 이상을 포함함 -;
    상기 격자 구조 파라미터들 중 하나 이상을 변화시키는 수단;
    상기 입사광 값들의 범위에 걸쳐 상기 변화된 격자 구조 파라미터들에 기초하여 추가적인 회절 스펙트럼들을 재계산하는 수단;
    상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역을 식별하는 수단 - 격자 구조 파라미터 값의 변화는 상기 회절 스펙트럼들 간의 변화가 임계값을 초과하게 함 -;
    라이브러리에 상기 계산된 회절 스펙트럼들의 특성 영역을 기억시키는 수단;
    상기 라이브러리 내의 상기 계산된 회절 스펙트럼들과 상기 광 검출기에 의해 검출된 스캐터링 시그니처를 비교하는 수단; 및
    선택된 유사도의 레벨로 상기 스캐터링 시그니처와 매치하는 계산된 회절 스펙트럼을 식별하는 수단
    을 구비하는 스캐터로메트리 시스템.
  10. 제1항에 있어서, 상기 입사광 값들의 제1 범위와 상기 입사광 값들의 제2 범위는 서로 동일한 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 제1 범위 및 제2 범위에서의 입사광 값들은 입사광 파장들인 방법.
  12. 제8항에 있어서, 상기 입사광 값들의 제1 범위와 상기 입사광 값들의 제2 범위는 서로 동일한 방법.
  13. 입사광 값들의 제1 범위에 걸친 샘플에 대한 특징의 구조 파라미터들에 기초하여 스캐터 시그니처를 계산하는 단계 - 상기 구조 파라미터들은 격자 라인 폭, 격자 라인 대 공간비, 막두께, 광학적 파라미터, 및 형상 특성 중 하나 이상을 포함함 -;
    상기 구조 파라미터들 중 하나 이상을 변화시키는 단계;
    복수의 계산된 스캐터 시그니처를 생성하기 위하여 반복적으로 추가적인 스캐터 시그니처들을 계산하고 상기 구조 파라미터들 중 하나 이상을 변화시키는 단계;
    상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 특성 영역을 식별하는 단계 - 상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 상기 특성 영역은 구조 파라미터의 변화에 대해 상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 다른 영역들보다 더 민감한 영역임 -; 및
    라이브러리에 상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 특성 영역을 기억시키는 단계
    를 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 특성 영역은 증가하는 상기 구조 파라미터 값에 의해 발생한 상기 계산된 스캐터 시그니처의 변화가 임계값을 초과하는 것에 의해 식별되는 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 제1 범위에서의 입사광 값들은 입사광 각도들 및 입사광 파장들 중 적어도 하나이고,
    상기 입사광은 s-편광 빔 또는 p-편광 빔인 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 특성 영역을 식별하는 단계는 상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 영역을 식별하는 단계를 포함하고,
    상기 영역에서의 하나 이상의 상기 구조 파라미터의 변화는 상기 계산된 스캐터 시그니처의 변화가 임계값을 초과하게 하는 방법.
  17. 제16항에 있어서, 임계값을 초과하는 상기 계산된 스캐터 시그니처의 변화는 RMSE(root mean square error)를 이용하여 수행되는 방법.
  18. 제16항에 있어서, 상기 임계값은 상기 라이브러리가 이용되는 메트롤로지 시스템(metrology system)의 노이즈 레벨(noise level)인 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 구조 파라미터는 그 위에 격자 구조를 갖춘 둘 이상의 층을 갖는 반도체 기판의 파라미터들이고,
    상기 구조 파라미터는 격자 라인 폭, 격자 라인 대 공간비, 격자 오버레이 오프셋; 각각의 층의 막두께, 각각의 층의 광학적 파라미터 및 각각의 층의 형상 특성 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  20. 제13항에 있어서, 상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 특성 영역 밖의 영역은 상기 라이브러리에 기억되지 않는 방법.
  21. 제13항에 있어서,
    샘플에 대해 스캐터로메트리를 수행하고 입사광 값들의 제2 범위에 걸쳐 실험적 시그니처(experimental signature)들을 생성하는 단계 - 상기 실험적 시그니처는 상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 특성 영역에 대응하는 특성 영역을 가짐 -;
    상기 복수의 계산된 스캐터 시그니처의 특성 영역과 상기 실험적 시그니처의 특성 영역들을 비교하는 단계;
    선택된 유사도의 레벨로 상기 실험적 시그니처의 특성 영역과 매치하는 특성 영역을 가지는 매치하는 계산된 스캐터 시그니처를 식별하는 단계; 및
    상기 매치하는 계산된 스캐터 시그니처에 기초하여 상기 구조 파라미터를 결정하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 입사광 값들의 제1 범위와 상기 입사광 값들의 제2 범위는 서로 동일한 방법.
  23. 제21항에 있어서, 매치하는 계산된 스캐터 시그니처를 식별하는 단계는 RMSE(root mean square error), MSE(mean square error) 및 SD(square distance) 중 적어도 하나를 이용하여 수행되는 방법.
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