專利名稱:使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的對(duì)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的光學(xué)計(jì)量的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及對(duì)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的計(jì)量(metrology)，尤其涉及使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的對(duì)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的計(jì)量。
背景技術(shù)：
光學(xué)計(jì)量包括將入射束引向結(jié)構(gòu)；測(cè)量得到的衍射束；分析衍射束以確定結(jié)構(gòu)的特征。在半導(dǎo)體制造中，光學(xué)計(jì)量一般用于質(zhì)量保證。例如，在制造接近半導(dǎo)體晶片上的半導(dǎo)體芯片的周期性格柵(periodic grating)之后，光學(xué)計(jì)量系統(tǒng)用于確定周期性格柵的剖面(profile)。通過確定周期性格柵的剖面，可以評(píng)價(jià)用于形成周期性格柵的制造方法的質(zhì)量，并且，通過延伸，可以評(píng)價(jià)接近周期性格柵的半導(dǎo)體芯片。
一種常規(guī)的光學(xué)計(jì)量系統(tǒng)使用諸如嚴(yán)格耦合波分析(rigorouscoupled wave analysis)(RCWA)的衍射模擬技術(shù)，以分析衍射束。更具體地，在衍射模擬技術(shù)中，部分地基于求解麥克斯韋方程計(jì)算模型衍射信號(hào)。計(jì)算模型衍射信號(hào)包括執(zhí)行大量的耗時(shí)間、成本高的復(fù)雜計(jì)算。

發(fā)明內(nèi)容
在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，通過得到用計(jì)量裝置測(cè)量的第一衍射信號(hào)，檢測(cè)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生第二衍射信號(hào)，這里機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)接收一個(gè)或更多個(gè)表征結(jié)構(gòu)的剖面的參數(shù)作為輸入，以產(chǎn)生第二衍射信號(hào)。比較第一和第二衍射信號(hào)。當(dāng)?shù)谝缓偷诙苌湫盘?hào)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配時(shí)，基于由機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用以產(chǎn)生第二衍射信號(hào)的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)或剖面確定結(jié)構(gòu)的特征。



通過參照結(jié)合附圖的以下說明，本發(fā)明可得到最佳理解，在附圖中，用相同的附圖標(biāo)記表示相同的部分。
圖1表示示例性光學(xué)計(jì)量系統(tǒng)；圖2A～2E表示示例性剖面；圖3表示示例性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖4表示機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性訓(xùn)練方法；圖5表示機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性試驗(yàn)方法；圖6表示通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)確定結(jié)構(gòu)的特征的示例性方法；圖7表示在基于庫(kù)(library-based)的方法中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)確定結(jié)構(gòu)的特征的示例性方法。
圖8表示在基于庫(kù)的系統(tǒng)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)確定結(jié)構(gòu)的特征的示例性系統(tǒng)。
圖9表示在基于回歸(regression-based)的方法中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)確定結(jié)構(gòu)的特征的示例性方法。
圖10表示在基于回歸的系統(tǒng)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)確定結(jié)構(gòu)的特征的示例性系統(tǒng)。
具體實(shí)施方式
以下說明大量的具體構(gòu)造、參數(shù)等。但應(yīng)當(dāng)理解，這種說明目的不在于限定本發(fā)明的范圍，而是用于說明各示例性實(shí)施方式。
(1.計(jì)量)參照?qǐng)D1，計(jì)量系統(tǒng)100可用于檢測(cè)和分析結(jié)構(gòu)。例如，計(jì)量系統(tǒng)100可用于確定在晶片104上形成的周期性格柵102的特征。如上面所述，可以在諸如鄰近在晶片104上形成的器件的晶片104上的試驗(yàn)區(qū)中，形成周期性格柵102。作為替代方案，可以在不干擾器件的動(dòng)作的器件區(qū)域或沿晶片104上的劃線的區(qū)域中，形成周期性格柵102。
如圖1所示，計(jì)量系統(tǒng)100可包括具有源106和檢測(cè)器112的計(jì)量裝置。通過來自源106的入射束108照射周期性格柵102。在本示例性實(shí)施方式中，入射束108以關(guān)于周期性格柵102的法線矢量
的入射角θi和方位角Φ(即，入射束108的平面和周期性格柵102的周期性方向之間的角度)射在周期性格柵102上。衍射束110以關(guān)于法線矢量
的角度θd離開，并被檢測(cè)器112接收。檢測(cè)器112將衍射束110轉(zhuǎn)換成測(cè)量的衍射信號(hào)，該衍射信號(hào)可包含反射率、tan(ψ)、cos(Δ)、傅里葉系數(shù)等。
計(jì)量系統(tǒng)100還包括構(gòu)成為接收測(cè)量的衍射信號(hào)并分析測(cè)量的衍射信號(hào)的處理模塊114。如下面所述，由此可通過使用基于庫(kù)的方法和基于回歸的方法，確定周期性格柵102的特征。另外，可以考慮采用其它線性或非線性剖面提取(profile extraction)技術(shù)。
(2.基于庫(kù)的方法)在基于庫(kù)的方法中，將測(cè)量的衍射信號(hào)與衍射信號(hào)的庫(kù)相比較。更具體而言，庫(kù)中的各衍射信號(hào)與結(jié)構(gòu)的剖面有關(guān)。當(dāng)在測(cè)量的衍射信號(hào)和庫(kù)中的衍射信號(hào)中的一個(gè)之間形成匹配時(shí)，或當(dāng)測(cè)量的衍射信號(hào)和為庫(kù)中的衍射信號(hào)中的一個(gè)之間的差異在預(yù)定或匹配準(zhǔn)則以內(nèi)時(shí)，認(rèn)為與庫(kù)中的匹配的衍射信號(hào)相關(guān)的剖面代表結(jié)構(gòu)的實(shí)際剖面。從而可基于與匹配的衍射信號(hào)相關(guān)的剖面確定結(jié)構(gòu)的特征。
因此，重新參照?qǐng)D1，在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，在得到測(cè)量的衍射信號(hào)后，處理模塊114將測(cè)量的衍射信號(hào)與存儲(chǔ)在庫(kù)116中的衍射信號(hào)相比較。庫(kù)116中的各衍射信號(hào)與剖面相關(guān)。當(dāng)在測(cè)量的衍射信號(hào)和庫(kù)116中的衍射信號(hào)中的一個(gè)之間形成匹配時(shí)，可以認(rèn)為與庫(kù)116中的匹配的衍射信號(hào)相關(guān)的剖面代表周期性格柵102的實(shí)際剖面。
可以通過用參數(shù)組表征剖面、然后改變?cè)搮?shù)組以產(chǎn)生不同形狀和尺寸的多個(gè)剖面，產(chǎn)生存儲(chǔ)在庫(kù)116中的剖面的組。可以將用參數(shù)組表征剖面的方法稱為參數(shù)化。
例如，如圖2A所示，假定剖面200可由分別限定其高度和寬度的參數(shù)h1和w1表征。如圖2B～2E所示，可以通過增加參數(shù)的數(shù)量，表征剖面200的添加的形狀和特征。例如，如圖2B所示，剖面200可由分別限定其高度、底寬和頂寬的參數(shù)h1、w1和w2表征。注意，可以將剖面200的寬度稱為臨界尺寸(critical demension，CD)。例如，在圖2B中，可以分別將參數(shù)w1和w2描述為限定剖面200的底部CD和頂部CD。應(yīng)當(dāng)理解，可以使用各種類型的參數(shù)，以表征剖面200，包含入射角(AOI)、間距、n&k、硬件參數(shù)(例如，偏振角)等。
如上所述，可以通過改變表征剖面的參數(shù)，產(chǎn)生存儲(chǔ)在庫(kù)116(圖1)中的剖面的組。例如，參照?qǐng)D2B，通過改變參數(shù)h1、w1和w2，可以產(chǎn)生不同形狀和尺寸的剖面。注意，可以相對(duì)于彼此改變一個(gè)、兩個(gè)或全部三個(gè)參數(shù)。
因此，可以使用與匹配的衍射信號(hào)相關(guān)的剖面的參數(shù)，以確定被檢測(cè)的結(jié)構(gòu)的特征。例如，可以使用與底部CD對(duì)應(yīng)的剖面的參數(shù)，以確定被檢測(cè)的結(jié)構(gòu)的底部CD。
仍然參照?qǐng)D1，存儲(chǔ)在庫(kù)116中的剖面和衍射信號(hào)的組中的剖面和對(duì)應(yīng)的衍射信號(hào)的數(shù)量(即，庫(kù)116的分辨率和/或范圍)部分地取決于參數(shù)的組的范圍和參數(shù)的組改變的增量。在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，在從實(shí)際結(jié)構(gòu)得到測(cè)量的衍射信號(hào)之前產(chǎn)生存儲(chǔ)在庫(kù)116中的剖面和衍射信號(hào)。因此，可以基于對(duì)用于結(jié)構(gòu)的制造方法和可能的變化范圍的熟悉情況選擇在產(chǎn)生的庫(kù)116中使用的范圍和增量(即，范圍和分辨率)。也可以基于諸如使用原子力顯微鏡法(AFM)、掃描電子顯微鏡法(SEM)等的測(cè)量方法的實(shí)驗(yàn)手段選擇庫(kù)116的范圍和/或分辨率。
對(duì)于基于庫(kù)的方法的更詳細(xì)的說明，可參見在2001年7月16日提交的發(fā)明名稱為“GENERATION OF A LIBRARY OF PERIODICGRATING DIFFR5TION SIGNALS”的美國(guó)專利申請(qǐng)No.09/907488，在此引入其全部?jī)?nèi)容作為參考。
(3.基于回歸的方法)
在基于回歸的方法中，將測(cè)量的衍射信號(hào)與在比較之前通過使用用于一個(gè)剖面的參數(shù)組(即，嘗試性參數(shù))產(chǎn)生的衍射信號(hào)(即，嘗試性衍射信號(hào))相比較。如果測(cè)量的衍射信號(hào)和嘗試性衍射信號(hào)不匹配，或者當(dāng)測(cè)量的衍射信號(hào)與嘗試性衍射信號(hào)之間的差異不在預(yù)定或匹配準(zhǔn)則內(nèi)，通過使用用于另一剖面的另一參數(shù)組，產(chǎn)生另一嘗試性衍射信號(hào)，然后將測(cè)量的衍射信號(hào)與新產(chǎn)生的嘗試性衍射信號(hào)比較。當(dāng)測(cè)量的衍射信號(hào)與嘗試性衍射信號(hào)匹配，或當(dāng)測(cè)量的衍射信號(hào)與嘗試性衍射信號(hào)之間的差異在預(yù)定或匹配準(zhǔn)則內(nèi)，認(rèn)為與匹配的嘗試性衍射信號(hào)相關(guān)的剖面代表結(jié)構(gòu)的實(shí)際剖面。從而可以使用與匹配的嘗試性衍射信號(hào)相關(guān)的剖面，以確定被檢測(cè)的結(jié)構(gòu)的特征。
因此，仍然參照?qǐng)D1，在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，處理模塊114可以產(chǎn)生用于剖面的嘗試性衍射信號(hào)，然后將測(cè)量的衍射信號(hào)與嘗試性衍射信號(hào)相比較。如上所述，如果測(cè)量的衍射信號(hào)與嘗試性衍射信號(hào)不匹配，或當(dāng)測(cè)量的衍射信號(hào)與嘗試性衍射信號(hào)的差異不在預(yù)定或匹配準(zhǔn)則內(nèi)時(shí)，則處理模塊114可以反復(fù)產(chǎn)生用于另一剖面的另一嘗試性衍射信號(hào)。在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，可以通過使用諸如包含模擬退火(annealing)的整體最優(yōu)化技術(shù)和包含最速下降算法的局部最優(yōu)化技術(shù)的最優(yōu)化算法，產(chǎn)生隨后產(chǎn)生的嘗試性衍射信號(hào)。
在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，可將嘗試性衍射信號(hào)和剖面存儲(chǔ)在庫(kù)116(即，動(dòng)態(tài)庫(kù))中。從而可以在后來匹配測(cè)量的衍射信號(hào)時(shí)使用存儲(chǔ)在庫(kù)116中的嘗試性衍射信號(hào)和剖面。作為替代方案，可以從計(jì)量系統(tǒng)100中略去庫(kù)116。
對(duì)于基于回歸的方法的更詳細(xì)的說明，可參見在2001年8月6日提交的發(fā)明名稱為“METHOD AND SYSTEM OF DYNAMICLEARNING THROUGH A REGRESSION-BASED LIBRARYGENERATION PROCESS”的美國(guó)專利申請(qǐng)No.09/923578，在此引入其全部?jī)?nèi)容作為參考。
(4.機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng))參照?qǐng)D1，在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，通過使用采用諸如反向傳播(back propagation)、徑向基函數(shù)(radial basis function)、支持向量(support vector)、核心回歸(kernel regression)等的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118，產(chǎn)生在基于庫(kù)的方法和/或基于回歸的方法中使用的衍射信號(hào)。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和算法的更詳細(xì)的說明，可參見“Neural Networks”，Simon Haykin，Prentice Hall，1999，在此引入其全部?jī)?nèi)容作為參考。
在本示例性實(shí)施方式中，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118接收剖面作為輸入，并產(chǎn)生衍射信號(hào)作為輸出。雖然在圖1中機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118被示為處理模塊114的部件，但應(yīng)理解，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118可以是單獨(dú)的模塊。并且，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118被用作基于庫(kù)的方法的一部分時(shí)，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118事先產(chǎn)生庫(kù)116中的衍射信號(hào)。因而，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118可以是不與處理模塊114連接的單獨(dú)的模塊。相反，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118被用作基于回歸的方法的一部分時(shí)，即使當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118是單獨(dú)的模塊而不是處理模塊114的部件時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118也與處理模塊114連接。
參照?qǐng)D3，在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是使用反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300包含輸入層302、輸出層304和輸入層302和輸出層304之間的隱藏層306。通過使用鏈接308，連接輸入層302和隱藏層306。通過使用鏈接310，連接隱藏層306和輸出層304。但應(yīng)當(dāng)理解，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300可包含任意數(shù)量的以各種構(gòu)造連接的層。
如圖3所示，輸入層302包含一個(gè)或更多個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)312。在本示例性實(shí)施方式中，輸入層302中的輸入節(jié)點(diǎn)312對(duì)應(yīng)于被輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300中的剖面的參數(shù)。因此，輸入節(jié)點(diǎn)312的數(shù)量對(duì)應(yīng)于用于表征剖面的參數(shù)的數(shù)量。例如，如果用2個(gè)參數(shù)(例如，頂寬和底寬)表征剖面，那么輸入層302包含2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)312，這里，第一輸入節(jié)點(diǎn)312對(duì)應(yīng)于第一參數(shù)(例如，頂寬)，第二輸入節(jié)點(diǎn)312對(duì)應(yīng)于第二參數(shù)(例如，底寬)。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300中，輸出層304包含一個(gè)或更多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)314。在本示例性實(shí)施方式中，各輸出節(jié)點(diǎn)314是線性函數(shù)。但應(yīng)認(rèn)識(shí)到，各輸出節(jié)點(diǎn)314可以為各種類型的函數(shù)。另外，在本示例性實(shí)施方式中，輸出層304中的輸出節(jié)點(diǎn)314對(duì)應(yīng)于從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300輸出的衍射信號(hào)的維。因此，輸出節(jié)點(diǎn)314的數(shù)量對(duì)應(yīng)于用于表征衍射信號(hào)的維的數(shù)量。例如，如果用對(duì)應(yīng)于例如5個(gè)不同的波長(zhǎng)的5個(gè)維表征衍射信號(hào)，那么輸出層304包含5個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)314，這里，第一輸出節(jié)點(diǎn)314對(duì)應(yīng)于第一維(例如，第一波長(zhǎng))，第二輸出節(jié)點(diǎn)314對(duì)應(yīng)于第二維(例如，第二波長(zhǎng))等。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300中，隱藏層306包含一個(gè)或更多個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)316。在本示例性實(shí)施方式中，各隱藏節(jié)點(diǎn)316是S形轉(zhuǎn)移函數(shù)或徑向基函數(shù)。但應(yīng)認(rèn)識(shí)到，各隱藏節(jié)點(diǎn)316可以為各種類型的函數(shù)。另外，在本示例性實(shí)施方式中，基于輸出節(jié)點(diǎn)314的數(shù)量確定隱藏節(jié)點(diǎn)316的數(shù)量。更加具體而言，隱藏節(jié)點(diǎn)316的數(shù)量(m)通過預(yù)定的比值(r＝m/n)與輸出節(jié)點(diǎn)314的數(shù)量(n)相關(guān)。例如，當(dāng)r＝10時(shí)，對(duì)于各輸出節(jié)點(diǎn)314有10個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)316。但應(yīng)認(rèn)識(shí)到，該預(yù)定的比值可以是輸出節(jié)點(diǎn)314的數(shù)量與隱藏節(jié)點(diǎn)316的數(shù)量的比(即，r＝n/m)。另外，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，可以在基于預(yù)定的比值確定隱藏節(jié)點(diǎn)316的初始數(shù)量后，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300中的隱藏節(jié)點(diǎn)316的數(shù)量。并且，可以基于經(jīng)驗(yàn)和/或?qū)嶒?yàn)而不是基于預(yù)定的比值，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)300中的隱藏節(jié)點(diǎn)316的數(shù)量。
在使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)以產(chǎn)生衍射信號(hào)之前，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。參照?qǐng)D4，該圖示出用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性方法400。在示例性方法400中，通過使用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組和訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，這里，訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組中的輸入數(shù)據(jù)在訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組中具有相應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，以形成輸入和輸出數(shù)據(jù)對(duì)。
在402中，得到訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組。在本示例性實(shí)施方式中，訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)包含剖面組。如上所述，用參數(shù)組表征剖面?？梢酝ㄟ^單獨(dú)地或以組合的方式改變一個(gè)或更多個(gè)表征剖面的參數(shù)，產(chǎn)生剖面的范圍?；诖龣z測(cè)的結(jié)構(gòu)的實(shí)際剖面的可變性的預(yù)期范圍確定所要產(chǎn)生的剖面的整個(gè)范圍，該預(yù)期范圍是在實(shí)驗(yàn)上或通過經(jīng)驗(yàn)被確定的。例如，如果預(yù)期待檢測(cè)的結(jié)構(gòu)的實(shí)際剖面具有可在x1和x2之間變化的底寬，那么可以通過x1和x2之間改變與底寬對(duì)應(yīng)的參數(shù)，產(chǎn)生剖面的整個(gè)范圍。
在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的剖面的組選自所要產(chǎn)生的剖面的整個(gè)范圍。更加具體而言，通過使用剖面的整個(gè)范圍的隨意抽樣，選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)組。應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，可以使用諸如系統(tǒng)抽樣、隨機(jī)和系統(tǒng)抽樣的組合等的各種抽樣技術(shù)，以選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)組。
在本示例性實(shí)施方式中，將所要產(chǎn)生的剖面的整個(gè)范圍分為兩個(gè)或更多個(gè)部分。為各部分的每一個(gè)配置和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。例如，假定將整個(gè)范圍分為第一部分和第二部分。因此，在本例子中，為第一部分配置和訓(xùn)練第一機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為第二部分配置和訓(xùn)練第二機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。劃分整個(gè)范圍并使用多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于，可以使用并行處理(例如，可以并行訓(xùn)練和使用兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng))。另一優(yōu)點(diǎn)在于，各機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)關(guān)于它們的各個(gè)部分可以比用于整個(gè)范圍的單個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)更精確。更具體而言，用于整個(gè)范圍訓(xùn)練的單個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)容易受到會(huì)降低機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的精度的局部最小值的影響。
當(dāng)劃分整個(gè)范圍時(shí)，各部分可以具有相同的尺寸或不同的尺寸。當(dāng)各部分具有不同的尺寸時(shí)，可以基于各部分內(nèi)的數(shù)據(jù)的密度確定各部分的尺寸。例如，低密度部分可以比高密度部分大。應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，各部分的數(shù)量和尺寸可以根據(jù)應(yīng)用而變化。
在404中，得到訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組。在本示例性實(shí)施方式中，訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)包含衍射信號(hào)組。用作訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)的衍射信號(hào)組中的衍射信號(hào)對(duì)應(yīng)于用作訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的剖面的組中的剖面?？梢酝ㄟ^使用諸如嚴(yán)格耦合波分析(RCWA)、積分法、菲涅耳法、有限分析、模型分析等的模型化技術(shù)，基于剖面的組中的各剖面產(chǎn)生衍射信號(hào)的組中的各衍射信號(hào)。作為替代方案，可以使用諸如通過使用諸如偏振光橢圓率測(cè)量?jī)x(ellipsometer)、反射計(jì)、原子力顯微鏡(AFM)、掃描電子顯微鏡(SEM)等的計(jì)量裝置來測(cè)量衍射信號(hào)的實(shí)驗(yàn)技術(shù)，基于剖面組中的各剖面產(chǎn)生衍射信號(hào)組中的各衍射信號(hào)。因此，來自剖面組的剖面和來自衍射信號(hào)組的相應(yīng)衍射信號(hào)形成剖面/衍射信號(hào)對(duì)。雖然在剖面/衍射信號(hào)對(duì)中的剖面和衍射信號(hào)之間存在一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，但注意，在剖面/衍射信號(hào)對(duì)中的剖面和衍射信號(hào)之間，不需要公知的分析或數(shù)值關(guān)系。
在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，在使用衍射信號(hào)組以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)之前，通過使用主成分分析(PCA)，變換衍射信號(hào)組。更具體而言，可以通過使用諸如大量的不同波長(zhǎng)的大量的維，表征衍射信號(hào)。通過使用PCA以變換衍射信號(hào)組，將衍射信號(hào)變換為不相關(guān)的維，且不相關(guān)的維的空間小于初始維的空間。在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)得到訓(xùn)練后，可以將衍射信號(hào)變換回去。
在本示例性實(shí)施方式中，可以將衍射信號(hào)的維分為兩個(gè)或更多個(gè)部分。為各部分的每一個(gè)配置和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。例如，假定將維分為第一部分和第二部分。因此，在本例子中，為第一部分配置和訓(xùn)練第一機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為第二部分配置和訓(xùn)練第二機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。同樣，劃分維并使用多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于，可以使用并行處理(例如，可以并行訓(xùn)練和使用兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng))。另一優(yōu)點(diǎn)在于，各機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)關(guān)于它們的各個(gè)部分可以比單個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)更精確。
在406中，對(duì)來自用作訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的剖面組的剖面，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生衍射信號(hào)。在408中，將產(chǎn)生的衍射信號(hào)與對(duì)應(yīng)于剖面的來自衍射信號(hào)組的衍射信號(hào)相比較。當(dāng)衍射信號(hào)之間的差不在希望的或預(yù)定的誤差容限內(nèi)時(shí)，用來自用作訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的剖面組的另一剖面重復(fù)406和408。在410中，當(dāng)衍射信號(hào)之間的差在希望的或預(yù)定的誤差容限內(nèi)時(shí)，訓(xùn)練過程終止。
應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，訓(xùn)練方法400可以包含諸如梯度下降、線性規(guī)劃、二次規(guī)劃、模擬退火、Marquardt-Levenberg算法等的最優(yōu)化技術(shù)的使用。另外，可以以分批法執(zhí)行訓(xùn)練方法400。要得到分批法的更詳細(xì)的說明，參見上面已引用的Simon Haykin的“Neural Networks”。
并且，圖4中所示的訓(xùn)練方法400示出反向傳播算法。但應(yīng)認(rèn)識(shí)到，可以使用諸如徑向基網(wǎng)絡(luò)、支持向量、核心回歸等的各種訓(xùn)練算法。
參照?qǐng)D5，示出用于測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性方法500。在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)得到訓(xùn)練后，可以對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，以確認(rèn)它已適當(dāng)?shù)氐玫接?xùn)練。但應(yīng)理解，在一些應(yīng)用中可以忽略該測(cè)試過程。
在502中，得到測(cè)試輸入數(shù)據(jù)組。在504中，得到測(cè)試輸出數(shù)據(jù)組。在本示例性實(shí)施方式中，測(cè)試輸入數(shù)據(jù)包含剖面組，測(cè)試輸出數(shù)據(jù)包含衍射信號(hào)組?？梢酝ㄟ^使用上面在訓(xùn)練方法過程中說明的相同方法和技術(shù)，得到測(cè)試輸入數(shù)據(jù)組和測(cè)試輸出數(shù)據(jù)組。測(cè)試輸入數(shù)據(jù)組和測(cè)試輸出數(shù)據(jù)組可以與訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)和訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)相同，或可以是訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)和訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)的子組。作為替代方案，測(cè)試輸入數(shù)據(jù)組和測(cè)試輸出數(shù)據(jù)組可以與訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)和訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)不同。
在506中，對(duì)于來自用作測(cè)試輸入數(shù)據(jù)的剖面組的剖面，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生衍射信號(hào)。在508中，將產(chǎn)生的衍射信號(hào)與對(duì)應(yīng)于剖面的來自測(cè)試輸出數(shù)據(jù)中的衍射信號(hào)組的衍射信號(hào)相比較。在510中，當(dāng)衍射信號(hào)之間的差不在希望的或預(yù)定的誤差容限內(nèi)時(shí)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行重新訓(xùn)練。當(dāng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行重新訓(xùn)練時(shí)，可以調(diào)整訓(xùn)練過程。例如，可以調(diào)整訓(xùn)練輸入和輸出變量的選擇和數(shù)量。另外，可以調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。例如，當(dāng)如上所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，可以調(diào)整隱藏節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。在512中，當(dāng)衍射信號(hào)之間的差在希望的或預(yù)定的誤差容限內(nèi)時(shí)，測(cè)試過程終止。
可以使用經(jīng)驗(yàn)性風(fēng)險(xiǎn)最小化(ERM)技術(shù)，以量化訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一般化到新的輸入的好壞程度。對(duì)于ERM的更詳細(xì)的說明，可參見“Statistical Learning Theory”，Vladimir N.Vapnik，Wiley-Interscience，1998年9月，在此加入其全部?jī)?nèi)容作為參考。
在對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試后，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)以產(chǎn)生用于分析在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的衍射信號(hào)。同樣應(yīng)注意，在一些應(yīng)用情況下可以忽略測(cè)試過程。
參照?qǐng)D6，示出使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)以檢測(cè)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的示例性方法600。在602中，通過使用計(jì)量裝置得到結(jié)構(gòu)的測(cè)量的衍射信號(hào)。在604中，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)得到產(chǎn)生的衍射信號(hào)。在606中，比較衍射信號(hào)。在608中，基于測(cè)量和產(chǎn)生的衍射信號(hào)的比較，確定結(jié)構(gòu)的特征。
更具體而言，如上所述，使用與產(chǎn)生的衍射信號(hào)對(duì)應(yīng)的剖面作為對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的輸入，以產(chǎn)生產(chǎn)生的衍射信號(hào)。通過一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)表征剖面。因此，當(dāng)產(chǎn)生的衍射信號(hào)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)與測(cè)量的衍射信號(hào)匹配時(shí)，可以使用剖面，并因此可使用表征剖面的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)，以確定結(jié)構(gòu)的特征。
參照?qǐng)D7，示出在基于庫(kù)的方法中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性方法700。在702中，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，產(chǎn)生衍射信號(hào)的庫(kù)。更具體而言，通過將剖面的范圍輸入機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，產(chǎn)生衍射信號(hào)的庫(kù)。在704中，通過使用諸如偏振光橢圓率測(cè)量?jī)x(ellipsometer)、反射計(jì)等的計(jì)量裝置，得到測(cè)量的衍射信號(hào)。在706中，將測(cè)量的衍射信號(hào)與通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生的衍射信號(hào)的庫(kù)中的衍射信號(hào)相比較。在708中，通過使用與來自衍射信號(hào)的庫(kù)的匹配的衍射信號(hào)對(duì)應(yīng)的剖面，確定結(jié)構(gòu)的特征。
參照?qǐng)D8，示出在基于庫(kù)的系統(tǒng)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性系統(tǒng)800。如圖8所示，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118，產(chǎn)生庫(kù)116。然后由處理模塊114使用庫(kù)116，以將庫(kù)116中的衍射信號(hào)與從諸如偏振光橢圓率測(cè)量?jī)x、反射計(jì)等的計(jì)量裝置802得到的測(cè)量的衍射信號(hào)相比較。應(yīng)注意，雖然圖8中將機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118描述為單獨(dú)的單元，但機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118可被集成為處理模塊114的組成部分。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118可以與處理模塊114連接，以諸如通過網(wǎng)絡(luò)連接將庫(kù)116輸送到處理模塊114中。作為替代方案，庫(kù)116可被存儲(chǔ)在便攜式存儲(chǔ)介質(zhì)中，并在物理上被傳輸?shù)教幚砟K114。
并且，如圖8所示，處理模塊114可以與被配置為執(zhí)行一個(gè)或更多個(gè)制造步驟的半導(dǎo)體制造單元804耦合。但應(yīng)認(rèn)識(shí)到，除了被集成到半導(dǎo)體制造單元804上以外，計(jì)量系統(tǒng)可以作為單獨(dú)的系統(tǒng)工作。
參照?qǐng)D9，示出在基于回歸的方法中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性方法900。在902中，通過使用諸如偏振光橢圓率測(cè)量?jī)x、反射計(jì)、原子力顯微鏡(AFM)、掃描電子顯微鏡(SEM)等的計(jì)量裝置，得到測(cè)量的衍射信號(hào)。在904中，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，得到產(chǎn)生的衍射信號(hào)。在906中，比較兩個(gè)衍射信號(hào)。當(dāng)兩個(gè)衍射信號(hào)在預(yù)定的匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，用在904中產(chǎn)生的另一衍射信號(hào)重復(fù)904和906。重復(fù)該過程，直到發(fā)現(xiàn)匹配，意思是產(chǎn)生的和測(cè)量的衍射信號(hào)在預(yù)定的匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配。在908中，如果兩個(gè)衍射信號(hào)在預(yù)定的匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配，則認(rèn)為與匹配的衍射信號(hào)對(duì)應(yīng)的剖面對(duì)應(yīng)于正被檢測(cè)的結(jié)構(gòu)的實(shí)際剖面。因此，可以使用剖面和表征剖面的參數(shù)以確定結(jié)構(gòu)的特征。
參照?qǐng)D10，示出在基于回歸的系統(tǒng)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的示例性系統(tǒng)1000。如圖10所示，優(yōu)化器1002接收測(cè)量的衍射信號(hào)作為來自計(jì)量裝置802的輸入。優(yōu)化器1002接收產(chǎn)生的衍射信號(hào)作為來自機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118的輸入。優(yōu)化器1002比較產(chǎn)生的和測(cè)量的衍射信號(hào)。當(dāng)產(chǎn)生的和測(cè)量的衍射信號(hào)匹配時(shí)，優(yōu)化器1002輸出與匹配的產(chǎn)生的衍射信號(hào)對(duì)應(yīng)的剖面。當(dāng)產(chǎn)生的和測(cè)量的衍射信號(hào)在預(yù)定的匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，優(yōu)化器1002向機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118輸出信號(hào)，以產(chǎn)生另一衍射信號(hào)。重復(fù)該過程，直到發(fā)現(xiàn)匹配，意思是產(chǎn)生的和測(cè)量的衍射信號(hào)在預(yù)定的匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配。
在一個(gè)示例性實(shí)施方式中，使用優(yōu)化技術(shù)，以減少實(shí)現(xiàn)匹配所需要重復(fù)的次數(shù)。更具體而言，優(yōu)化問題的目的在于，在幾種可能的方案中找到最佳的方案，這里，可以通過相關(guān)的成本函數(shù)量化最佳方案。換句話說，對(duì)于給定成本大小下的給定問題，任務(wù)是找到具有最低的成本的方案。因此，在本示例性應(yīng)用中，任務(wù)是找到具有關(guān)于給定的測(cè)量衍射信號(hào)產(chǎn)生最低成本(在給定的成本量度下)的相應(yīng)衍射信號(hào)的剖面。應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，諸如梯度下降、線性規(guī)劃、二次規(guī)劃、模擬退火、Marquardt-Levenberg算法等的大致分為兩類(即整體和局部)的大量最優(yōu)化技術(shù)是公知的并可以被使用。要得到整體和局部最優(yōu)化技術(shù)的更詳細(xì)的說明，參見劍橋第二版William H.Press、Saul A.Teukolsky、William T.Vetterling和Brian P.Flannery的“NumericalRecipes in C”，在此加入其內(nèi)容作為參考。
如上所述，可以作為基于回歸的方法的部分產(chǎn)生衍射信號(hào)的庫(kù)。更具體而言，當(dāng)完成匹配時(shí)，意思是當(dāng)產(chǎn)生的衍射信號(hào)和測(cè)量的衍射信號(hào)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配時(shí)，可以在匹配剖面周圍產(chǎn)生衍射信號(hào)的庫(kù)。一般地，作為基于回歸的方法的部分產(chǎn)生的衍射信號(hào)的庫(kù)比上述作為基于庫(kù)的方法的部分產(chǎn)生的庫(kù)小。
另外，可以在內(nèi)插法中使用上述作為基于回歸的方法的部分產(chǎn)生的衍射信號(hào)的庫(kù)和作為基于庫(kù)的方法的部分產(chǎn)生的庫(kù)，這里，在庫(kù)中兩個(gè)入口(entry)之間導(dǎo)出方案。要得到內(nèi)插法的更詳細(xì)的說明，參見在2002年2月12日提交的發(fā)明名稱為“PROFILE REFINEMENTFOR INTEGRATED CIRCUIT METROLOGY”的美國(guó)專利申請(qǐng)No.10/075904，在此加入其全部?jī)?nèi)容作為參考。
為了解釋和說明，給出本發(fā)明的具體實(shí)施方式
的上述說明。它們的目的不在于窮舉或?qū)⒈景l(fā)明限定為公開的精確的形式，并且應(yīng)當(dāng)理解，根據(jù)上述說明，許多更改和變化是可能的。
例如，參照?qǐng)D1，如上所述，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118可以被配置為用諸如原子力顯微鏡(AFM)、掃描電子顯微鏡(SEM)等的非光學(xué)計(jì)量裝置或光學(xué)和非光學(xué)計(jì)量裝置的組合工作。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118可以產(chǎn)生與使用的計(jì)量裝置的類型對(duì)應(yīng)的各種類型的衍射信號(hào)。例如，當(dāng)計(jì)量裝置是SEM時(shí)，由機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)118產(chǎn)生的衍射信號(hào)是諸如二維圖像或SEM痕跡的SEM信號(hào)。
另外，產(chǎn)生的衍射信號(hào)可以包含由計(jì)量裝置使用的信號(hào)的特性函數(shù)。例如，在訓(xùn)練過程中，可以使用衍射信號(hào)的各種階次的導(dǎo)數(shù)(例如，第一階、第二階…第n階導(dǎo)數(shù))作為Marquardt-Levenberg算法的部分，以優(yōu)化訓(xùn)練過程。
權(quán)利要求
1.一種檢測(cè)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的方法，包括以下步驟得到用計(jì)量裝置測(cè)量的第一衍射信號(hào)；得到用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生的第二衍射信號(hào)，其中，所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)接收一個(gè)或更多個(gè)表征所述結(jié)構(gòu)的剖面的參數(shù)作為輸入，以產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)；比較所述第一和第二衍射信號(hào)；和當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配時(shí)，基于由所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用以產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)的所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)或所述剖面確定所述結(jié)構(gòu)的特征。
2.根據(jù)權(quán)利要求
1的方法，還包括以下步驟在產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)之前，用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組和訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其中，所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的每一個(gè)是由一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)表征的所述結(jié)構(gòu)的剖面，且所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)的每一個(gè)是與所述結(jié)構(gòu)的所述剖面對(duì)應(yīng)的衍射信號(hào)。
3.根據(jù)權(quán)利要求
2的方法，還包括以下步驟從所述結(jié)構(gòu)的剖面的范圍中選擇訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組。
4.根據(jù)權(quán)利要求
3的方法，還包括以下步驟將剖面的所述范圍分為第一部分和至少一個(gè)第二部分，其中，為所述第一部分配置和訓(xùn)練第一機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為所述第二部分配置和訓(xùn)練第二機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
5.根據(jù)權(quán)利要求
2的方法，其中，通過在訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)之前使用模型化技術(shù)，基于所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組產(chǎn)生所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組。
6.根據(jù)權(quán)利要求
5的方法，其中，所述模型化技術(shù)包含嚴(yán)格耦合波分析、積分法、菲涅耳法、有限分析或模型分析。
7.根據(jù)權(quán)利要求
2的方法，其中，所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)包含多個(gè)維數(shù)，并且還包括以下步驟通過使用主成分分析，變換所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求
7的方法，還包括以下步驟將所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)的所述維數(shù)分為第一部分和至少一個(gè)第二部分，其中，為所述第一部分配置和訓(xùn)練第一機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為所述第二部分配置和訓(xùn)練第二機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
9.根據(jù)權(quán)利要求
2的方法，其中，訓(xùn)練包含以下步驟(a)得到訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)；(b)通過使用所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)用所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生衍射信號(hào)；(c)將所述衍射信號(hào)與對(duì)應(yīng)于用來產(chǎn)生所述衍射信號(hào)的所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)相比較；(d)當(dāng)所述衍射信號(hào)和所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，用另一訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)重復(fù)(b)和(c)。
10.根據(jù)權(quán)利要求
2的方法，其中，訓(xùn)練包含使用反向傳播、徑向基網(wǎng)絡(luò)、支持向量或核心回歸算法。
11.根據(jù)權(quán)利要求
1的方法，其中，當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在所述匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，將所述第一衍射信號(hào)與來自衍射信號(hào)的庫(kù)的另一衍射信號(hào)相比較，以及通過使用所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生所述衍射信號(hào)的庫(kù)中的所述衍射信號(hào)。
12.根據(jù)權(quán)利要求
1的方法，其中，當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在所述匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生另一衍射信號(hào)，以與所述第一衍射信號(hào)相比較。
13.根據(jù)權(quán)利要求
1的方法，其中，所述計(jì)量裝置是偏振光橢圓率測(cè)量?jī)x、反射計(jì)、原子力顯微鏡或掃描電子顯微鏡。
14.根據(jù)權(quán)利要求
1的方法，其中，所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)包含一個(gè)或更多個(gè)維的臨界尺寸、入射角、n和k值或間距。
15.根據(jù)權(quán)利要求
1的方法，其中，所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
16.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包含用于使計(jì)算機(jī)檢測(cè)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包含用于執(zhí)行以下步驟的指令得到用計(jì)量裝置測(cè)量的第一衍射信號(hào)；得到用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生的第二衍射信號(hào)，其中，所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)接收一個(gè)或更多個(gè)表征所述結(jié)構(gòu)的剖面的參數(shù)作為輸入，以產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)；比較所述第一和第二衍射信號(hào)；和當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配時(shí)，基于由所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用以產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)的所述一個(gè)或更多個(gè)所述剖面的參數(shù)確定所述結(jié)構(gòu)的特征。
17.根據(jù)權(quán)利要求
16的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，還包含用于執(zhí)行以下步驟的指令在產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)之前，用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組和訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其中，所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的每一個(gè)是由一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)表征的所述結(jié)構(gòu)的剖面，且所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)的每一個(gè)是與所述結(jié)構(gòu)的所述剖面對(duì)應(yīng)的衍射信號(hào)。
18.根據(jù)權(quán)利要求
17的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，通過在訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)之前使用模型化技術(shù)，基于所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組產(chǎn)生所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組。
19.根據(jù)權(quán)利要求
17的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，訓(xùn)練包含以下步驟(a)得到訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)；(b)通過使用所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)用所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生衍射信號(hào)；(c)將所述衍射信號(hào)與對(duì)應(yīng)于用來產(chǎn)生所述衍射信號(hào)的所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)相比較；(d)當(dāng)所述衍射信號(hào)和所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，用另一訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)重復(fù)(b)和(c)。
20.根據(jù)權(quán)利要求
16的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在所述匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，將所述第一衍射信號(hào)與來自衍射信號(hào)的庫(kù)的另一衍射信號(hào)相比較，以及通過使用所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生所述衍射信號(hào)的庫(kù)中的所述衍射信號(hào)。
21.根據(jù)權(quán)利要求
16的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在所述匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生另一衍射信號(hào)，以與所述第一衍射信號(hào)相比較。
22.一種用于檢測(cè)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括被配置為測(cè)量來自所述結(jié)構(gòu)的第一衍射信號(hào)的計(jì)量裝置；被配置為產(chǎn)生第二衍射信號(hào)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)接收一個(gè)或更多個(gè)表征所述結(jié)構(gòu)的剖面的參數(shù)作為輸入，以產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)；和被配置為比較所述第一和第二衍射信號(hào)的處理器，其中，當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配時(shí)，基于由所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用以產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)的所述一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)或所述剖面確定所述結(jié)構(gòu)的特征。
23.根據(jù)權(quán)利要求
22的系統(tǒng)，其中，在產(chǎn)生所述第二衍射信號(hào)之前，用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組和訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)組訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其中，所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的每一個(gè)是由一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)表征的所述結(jié)構(gòu)的剖面，且所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)的每一個(gè)是與所述結(jié)構(gòu)的所述剖面對(duì)應(yīng)的衍射信號(hào)。
24.根據(jù)權(quán)利要求
23的系統(tǒng)，其中，所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)組選自所述結(jié)構(gòu)的剖面的范圍。
25.根據(jù)權(quán)利要求
24的系統(tǒng)，其中，將剖面的所述范圍分為第一部分和至少一個(gè)第二部分，并且所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括為所述第一部分配置和訓(xùn)練的第一機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，和為所述第二部分配置和訓(xùn)練的第二機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
26.根據(jù)權(quán)利要求
23的系統(tǒng)，其中，所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)包含多個(gè)維數(shù)，所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)的所述維數(shù)被分為第一部分和至少一個(gè)第二部分，且所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)包括為所述第一部分配置和訓(xùn)練的第一機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，和為所述第二部分配置和訓(xùn)練的第二機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
27.根據(jù)權(quán)利要求
22的系統(tǒng)，還包括衍射信號(hào)的庫(kù)，其中通過使用所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生所述庫(kù)中的所述衍射信號(hào)，且當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在所述匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，所述第一衍射信號(hào)與來自所述衍射信號(hào)的庫(kù)的另一衍射信號(hào)相比較。
28.根據(jù)權(quán)利要求
22的系統(tǒng)，其中，當(dāng)所述第一和第二衍射信號(hào)在所述匹配準(zhǔn)則內(nèi)不匹配時(shí)，所述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生另一衍射信號(hào)，以與所述第一衍射信號(hào)相比較。
29.根據(jù)權(quán)利要求
22的系統(tǒng)，還包括與所述處理器耦合的半導(dǎo)體制造單元，所述半導(dǎo)體制造單元被配置為執(zhí)行一個(gè)或更多個(gè)制造步驟。
專利摘要
提供一種使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的對(duì)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)的光學(xué)計(jì)量，通過得到用計(jì)量裝置測(cè)量的第一衍射信號(hào)，檢測(cè)在半導(dǎo)體晶片上形成的結(jié)構(gòu)。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生第二衍射信號(hào)，其中，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)接收一個(gè)或更多個(gè)表征結(jié)構(gòu)的剖面的參數(shù)作為輸入，以產(chǎn)生第二衍射信號(hào)。比較第一和第二衍射信號(hào)。當(dāng)?shù)谝缓偷诙苌湫盘?hào)在匹配準(zhǔn)則內(nèi)匹配時(shí)，基于由機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用以產(chǎn)生第二衍射信號(hào)的一個(gè)或更多個(gè)參數(shù)或剖面確定結(jié)構(gòu)的特征。
文檔編號(hào)G01Q60/00GKCN1799045SQ200480014975
公開日2006年7月5日 申請(qǐng)日期2004年6月25日
發(fā)明者斯里尼瓦斯·多迪, 埃曼努埃爾·德勒熱, 尼克希爾·賈卡達(dá), 鮑君威 申請(qǐng)人:音質(zhì)技術(shù)公司導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan