JP7268156B2 - 大量生産工程監視用に疎結合された検査及び計測システム - Google Patents

Description

本発明は一般に検査及び計測の分野に関し、より具体的には大量生産工程を監視するシステム及び方法に関する。

関連出願の相互参照
本出願は米国法典第３５巻１１９条（ｅ）に基づき、Ｓｏｎｇ Ｗｕ、Ｙｉｎ Ｘｕ、Ａｎｄｒｅｉ Ｓｈｃｈｅｇｒｏｖ、Ｌｉｅ－ＱｕａｎＬｅｅ、Ｐａｂｌｏ Ｒｏｖｉｒａ、及びＪｏｎａｔｈａｎ Ｍａｄｓｅｎを発明者とする２０１８年１２月６日出願の米国仮特許出願第６２／７７６，２９２号「ＬＯＯＳＥＬＹ ＣＯＵＰＬＥＤ ＩＮＳＰＥＣＴＩＯＮ ＡＮＤ ＭＥＴＲＯＬＯＧＹ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＨＩＧＨ－ＶＯＬＵＭＥ ＰＲＯＤＵＣＴＩＯＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ」の優先権を主張するものであり、その全文を本明細書に引用している。

電子論理及びメモリ素子の占有面積及び特徴の更なる小型化に対する要求により、所望のスケールでの加工に留まらない広範囲にわたる製造関連の問題が生じている。構造が益々複雑化するに伴い、素子の整合性を保つため監視及び制御すべきパラメータの数が増大している。半導体加工分野における重要な特徴の一つは、高アスペクト比（ＨＡＲ）構造の臨界寸法を含む素子特性の（複数の）臨界寸法（ＣＤ）である。

米国仮特許出願第６２／７７６，２９２号明細書 米国特許第６，８１６，５７０号明細書 米国特許第９，５３５，０１８号明細書

従来、ＨＡＲ構造の臨界寸法の測定に光学臨界寸法（ＯＣＤ）計測ツールが用いられてきた。しかし、ＨＡＲ構造のＯＣＤモデリング正確さは、サンプルを透過する光が測定対象のサンプルの深さに応じて減衰するという事実により制約される。従って、詳細なＨＡＲ構造のプロファイル情報の取得は困難である。また、従来のＯＣＤモデリングを用いてより深いＨＡＲ構造を測定することが極めて困難な場合がある。サンプルの深さが増大し続けているため、より深いＨＡＲ構造を測定できないことが隘路となっている。サンプル内の層の数が増大するに従いＨＡＲ構造の深さも増大するため、ＨＡＲ構造が更に曲がる及び／又は捩じれる可能性がある。このように、ＨＡＲ構造の全体プロファイルを正確に測定する必要が増す一方で、サンプルが深くなるに従いＯＣＤモデリング技術の効果が低下し続けている。

ＨＡＲ構造のＣＤ測定に用いられてきた別の方式は、透過小角Ｘ線散乱（Ｔ－ＳＡＸＳ）技術を使用するものである。Ｔ－ＳＡＸＳ技術は、ＣＤ及びＨＡＲ構造のプロファイルをより正確に測定できる。しかし、Ｔ－ＳＡＸＳがサンプルを透過したＸ線を利用するという事実により、検知器により収集される信号は極めて微弱である。この点に関して、Ｔ－ＳＡＸＳ技術はスループットが極めて低いため、高サンプリング及び／又は大量生産で採用し難い。

従来の複合方式はＯＣＤモデリング技術をＴ－ＳＡＸＳ技術と組み合わせるものである。しかし、当該複合方式では、各１個のサンプルをＯＣＤツール及びＸ線ツールの両方で測定する必要があるため、複合方式はＴ－ＳＡＸＳ技術のスループットが低いことが難点である。更に、ＯＣＤツール及びＸ線ツールからの計量情報を組み合わせるモデルの分析、計算、及び最適化は実現困難であり、不正確な結果をもたらしてきた。

従って、上述の従来方式の短所の一つ以上を克服するシステム及び方法を提供することが望ましいであろう。

高アスペクト比（ＨＡＲ）構造の計測システムを開示する。一実施形態において、計測システムは基準計測ツール及び光学計測ツールに通信可能に結合されたコントローラを含んでいる。コントローラは、１個以上のプロセッサに、基準計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成させ、光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料パラメータを決定するための材料モデルを生成させ、光学計測ツールからの計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを幾何学的モデル及び材料モデルから形成させ、光学計測ツールにより少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定させ、複合モデルと、少なくとも１個のＨＡＲ試験構造に関連付けられた光学計測ツールからの計測データとに基づいて少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定させるべく構成されたプログラム命令を実行すべく構成された１個以上のプロセッサを含んでいてよい。

高アスペクト比（ＨＡＲ）構造の計測システムを開示する。一実施形態において、計測システムは基準計測ツールを含んでいる。別の実施形態において、計測システムは光学計測ツールを含んでいる。別の実施形態において、計測システムは、基準計測ツール及び光学計測ツールに通信可能に結合されたコントローラを含み、当該コントローラは、１個以上のプロセッサに、基準計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成させ、光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料パラメータを決定するための材料モデルを生成させ、光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを幾何学的モデル及び材料モデルから形成し、光学計測ツールにより少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定させ、複合モデルに基づいて少なくとも１個のＨＡＲ試験構造に関連付けられた光学計測ツールからの計測データに基づいて少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定させるべく構成されたプログラム命令を実行すべく構成された１個以上のプロセッサを含んでいる。

計測方法を開示する。一実施形態において、本計測方法は、基準計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成するステップと、光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料パラメータを決定する材料モデルを生成するステップと、光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを幾何学的モデル及び材料モデルから形成するステップと、光学計測ツールにより少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定するステップと、最終複合モデルと、少なくとも１個の試験ＨＡＲ構造に関連付けられた光学計測ツールからの計測データとに基づいて少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するステップを含んでいる。

上述の一般的記述及び以下の詳細記述は例示且つ説明目的に過ぎず、請求項に記載の本発明を必ずしも制約するものではないことを理解されたい。本明細書に組み込まれてその一部を構成する添付図面は本発明の実施形態を示しており、一般的な記述と合わせて本発明の原理の説明に資する。

当業者は添付図面を参照することで本開示の多くの利点に対する理解が深まろう。
本開示の１個以上の実施形態による、計測システムの簡略ブロック図である。 本開示の１個以上の実施形態による、基準計測ツールを含む計測システムの簡略ブロック図である。 本開示の１個以上の実施形態による、光学計測ツールを含む計測システムの簡略ブロック図である。 本開示の１個以上の実施形態による、高アスペクト比構造を特徴付ける方法のフロー図である。 本開示の１個以上の実施形態による、高アスペクト比構造を特徴付ける方法の一部のフロー図である。 本開示の１個以上の実施形態による、高アスペクト比構造を含むサンプルの断面図である。 本開示の１個以上の実施形態による、従来の光学臨界寸法ツールからの臨界寸法測定値のグラフである。 本開示の１個以上の実施形態による、臨界寸法小角Ｘ線散乱（ＣＤ－ＳＡＸＳ）ツールからの臨界寸法測定値のグラフである。 本開示の１個以上の実施形態による、従来の光学臨界寸法ツールと臨界寸法小角Ｘ線散乱（ＣＤ－ＳＡＸＳ）ツールの両方を用いて得られた臨界寸法測定値のグラフである。

本開示について、特定の実施形態及びそれらの特定の特徴に関して特に図示及び記述している。本明細書に記述する実施形態は本発明を限定するものはなく例示目的と理解されたい。当業者には、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく形式及び詳細に関して各種の変更及び変形を加え得ることが明らかであろう。

従来、ＨＡＲ構造の臨界寸法の測定に光学臨界寸法（ＯＣＤ）計測ツールが用いられてきた。しかし、ＨＡＲ構造のＯＣＤモデリングの正確さは、サンプルを透過する光が測定対象のサンプルの深さに応じて減衰するという事実により制約される。ＨＡＲ構造のＣＤの測定に用いられてきた別の方式は透過小角Ｘ線散乱（Ｔ－ＳＡＸＳ）技術を用いるものである。Ｔ－ＳＡＸＳ技術はＨＡＲ構造のＣＤ及びプロファイルをより正確に測定できるが、Ｔ－ＳＡＸＳ技術はスループットが極めて低いことが難点であり、大量生産工程監視での利用が阻害される。Ｘ線蛍光（ＸＲＦ）及び電子顕微鏡分析を用いる薄膜の測定が２００２年３月７日出願の米国特許第６，８１６，５７０号「ＭＵＬＴＩ－ＴＥＣＨＮＩＱＵＥ ＴＨＩＮ ＦＩＬＭ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ＴＯＯＬ」に全般的に記述されており、その全文を本明細書で引用している。更に、従前の複合方式はＯＣＤモデリング技術とＴ－ＳＡＸＳ技術を組み合わせるものである。しかし、この複合方式では、全ての単体サンプルをＯＣＤツールとＸ線ツールの両方で測定する必要がある。更に、ＯＣＤツール及びＸ線ツールからの計測情報を組み合わせするモデルの分析、計算、及び最適化が実現困難であったため、不正確な結果につながっていた。Ｔ－ＳＡＸＳ技術と光学計測ツールを組み合わせる複合方式が２０１３年１１月７日出願の米国特許第９，５３５，０１８号Ｂ２「ＣＯＭＢＩＮＥＤ Ｘ－ＲＡＹ ＡＮＤ ＯＰＴＩＣＡＬ ＭＥＴＲＯＬＯＧＹ」に全般的に記述されており、その全文を本明細書に引用している。

以下、添付の図面に示す開示主題の詳細事項に言及する。

図１～６Ｃを全般的に参照するに、本開示の１個以上の実施形態による大量生産工程監視のシステム及び方法が記述されている。

本開示の実施形態は、大量生産監視用の疎結合された高スループット及び高正確さの計測又は検査システムを目的としている。より具体的には、本開示の実施形態は、低解像度／高スループット光学ツールと組み合わせた高精度基準測定用の高解像度／低スループット基準ツールを含むシステムを目的としている。同一モデリングアスペクトを用いる基準計測ツール及び光学計測ツールを含むシステムにより大量生産工程監視を実現できることを注記しておく。

本開示の更なる実施形態は、サンプル内の高アスペクト比（ＨＡＲ）構造の臨界寸法（ＣＤ）を測定する方法を目的としている。一実施形態において、本方法は、基準計測ツールにより得られる計測データと光学計測ツールにより得られた計測データを組み合わせてＨＡＲ構造のプロファイル及びＣＤの決定に使用可能な複合モデルを生成するステップを含んでいる。

図１に、本開示の１個以上の実施形態による計測システム１００の簡略ブロック図を示す。システム１００は、計測ツールクラスタ１０１、コントローラ１０６、及びユーザーインターフェース１１２を含んでいてよいがこれらに限定されない。計測ツールクラスタ１０１は、１個以上の計測ツール、１個以上の検査ツール等を含んでいてよい。例えば、図１に示すように、計測ツールクラスタ１０１は基準計測ツール１０２及び光学計測ツール１０４を含んでいる。

いくつかの実施形態において、基準計測ツール１０２は高解像度計測ツールを含んでいる。例えば、基準計測ツール１０２はＸ線計測ツールを含んでいてよい。例えば、基準計測ツール１０２は、軟Ｘ線計測ツール、小角Ｘ線散乱ツール（例：Ｔ－ＳＡＸＳ、ＣＤ－ＳＡＸＳ）等を含んでいてよい。別の例として、基準計測ツール１０２は、電子ビーム計測ツール、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、透過電子顕微鏡（ＴＥＭ）、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）等を含んでいてよいがこれらに限定されない。別の実施形態において、光学計測ツール１０４は高スループット計測ツールを含んでいる。例えば、光学計測ツール１０４は光学臨界寸法（ＯＣＤ）計測ツールを含んでいてよいがこれらに限定されない。

本開示の大部分を計測に関して図示及び記述しているが、別途注記しない限り本開示を限定するものと考えてはならない。本開示の実施形態が計測以外の検査の領域にも適用できることを注記しておく。例えば、本開示のシステム及び方法は、同様のモデリングアスペクトを共有する微細走査用の基準ツール（例：Ｘ線ツール）及び粗走査用の光学ツールを用いる疎結合検査システムとして適用できるものと考えられる。

一実施形態において、基準計測ツール１０２はサンプルの計測データを収集し、収集された計測データをコントローラ１０６に送信すべく構成されている。同様に、別の実施形態において、光学計測ツール１０４はサンプルの計測データを収集し、収集された計測データをコントローラ１０６に送信すべく構成されている。コントローラ１０６が、当分野で公知の任意の技術を用いて計測ツールクラスタ１０１の各種ツール（例：基準計測ツール１０２及び光学計測ツール１０４）に通信可能に結合されていてよいことを注記しておく。

一実施形態において、コントローラ１０６は１個以上のプロセッサ１０８及びメモリ１１０を含んでいる。別の実施形態において、１個以上のプロセッサ１０８はメモリ１１０に保存されたプログラム命令の組を実行すべく構成されていてよく、プログラム命令の組は、１個以上のプロセッサ１０８に本開示のステップを実行させるべく構成されている。

システム１００の１個以上の構成要素がシステム１００の各種の他の構成要素に当分野で公知の任意の仕方で通信可能に結合されていてよいことを注記しておく。例えば、１個以上のプロセッサ１０８は、有線（例：銅線、光ファイバケーブル等）又は無線接続（例：ＲＦ結合、ＩＲ結合、データネットワーク通信（例：３Ｇ、４Ｇ、４ＧＬＴＥ、５Ｇ、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等））を介して互いに、及び他の構成要素と通信可能に結合されていてよい。

一実施形態において、１個以上のプロセッサ１０８は、当分野で公知の１個以上の処理要素のうち任意のものを含んでいてよい。この意味で、１個以上のプロセッサ１０８は、ソフトウェアアルゴリズム及び／又は命令を実行すべく構成された任意のマイクロプロセッサ型の装置を含んでいてよい。一実施形態において、１個以上のプロセッサ１０８は、本開示全体を通じて記述するようにシステム１００を動作すべく構成されたプログラムを実行すべく構成されたデスクトップコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、画像コンピュータ、並列プロセッサ、又は他のコンピュータシステム（例：ネットワーク化コンピュータ）を含んでいてよい。本開示全体を通じて記述するステップが単一のコンピュータシステム又は、代替的に複数のコンピュータシステムにより実行されてよいことを理解されたい。更に、本開示全体を通じて記述するステップが１個以上のプロセッサ１０８のうち任意の１個以上により実行されてよいことを理解されたい。一般に、用語「プロセッサ」は、メモリ１１０からのプログラム命令を実行する１個以上の処理要素を有する任意の装置を含むものとして広義に定義することができる。更に、システム１００の異なるサブシステム（例：基準計測ツール１０２、光学計測ツール１０４、コントローラ１０６）は、本開示全体を通じて記述するステップの少なくとも一部を実行するのに適したプロセッサ又は論理要素を含んでいてよい。従って、上述の説明は、本開示を限定するものではなく、例示目的に過ぎないと解釈されたい。

メモリ１１０は、関連付けられた１個以上のプロセッサ１０８により実行可能なプログラム命令及び計測ツールクラスタ１０１（例：基準計測ツール１０２、光学計測ツール１０４、コントローラ１０６）のツールから受信したデータの保存に適した当分野で公知の任意の記憶媒体を含んでいてよい。例えば、メモリ１１０は、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気又は光メモリ素子（例：ディスク）、磁気テープ、固体ドライブ等を含んでいてよいがこれらに限定されない。メモリ１１０が１個以上のプロセッサ１０５８と共通のコントローラ筐体に収納されてよいことも更に注記しておく。代替的な実施形態において、メモリ１１０はプロセッサ１０８、コントローラ１０６等の物理的位置から離れて配置されていてよい。別の実施形態において、メモリ１１０は、１個以上のプロセッサ１０８に本開示全体を通じて記述する各種ステップを実行させるプログラム命令を保存している。

一実施形態において、ユーザーインターフェース１１２がコントローラ１０６に通信可能に結合されている。一実施形態において、ユーザーインターフェース１１２は、１個以上のデスクトップ、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチ等を含んでいてよいがこれらに限定されない。別の実施形態において、ユーザーインターフェース１１２は、システム１００のデータをユーザーに提示すべく用いられるディスプレイを含んでいる。ユーザーインターフェース１１２のディスプレイは当分野で公知の任意のディスプレイを含んでいてよい。例えば、当該ディスプレイは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）に基づくディスプレイ、又はＣＲＴディスプレイを含んでいてよいがこれらに限定されない。当業者には、ユーザーインターフェース１１２と一体化可能な任意のディスプレイ装置が本開示の実施に適していることを理解されたい。別の実施形態において、ユーザーは、ユーザーインターフェース１１２を介して当該ユーザーに提示されたデータに応答して選択及び／又は命令を入力することができる。

図２に、本開示の１個以上の実施形態による、基準計測ツール１０２を含む計測システム１００の簡略ブロック図を示す。より具体的には、図２はＸ線計測ツール（例：基準計測ツール１０２）を含むシステム１００の簡略ブロック図を示している。しかし、図２に示す基準計測ツール１０２の関連要素及び構成が単に説明目的に過ぎず、別途注記しない限り本発明を限定するものではないことを更に注記しておく。

一実施形態において、基準計測ツール１０２は、１個以上のＸ線ビーム１０７を生成すべく構成されたＸ線源１０３及びＸ線検出器１２２を含んでいる。Ｘ線源１０３は当分野で公知の任意のＸ線源を含んでいてよい。一実施形態において、Ｘ線源１０３はレーザー生成プラズマ（ＬＰＰ）Ｘ線源を含んでいる。例えば、Ｘ線源１０３は、プラズマ１１６を拍出するビーム１０５を生成すべく構成されたレーザー光源１１４を含んでいてよい。レーザー放射に応答して、プラズマ１１６は空間コヒーレントなＸ線ビーム１０７を生成すべく構成されていてよい。

別の実施形態において、Ｘ線源１０３は、台座アセンブリ１２０に配置されたサンプル１１８に１個以上のＸ線ビーム１０７を誘導すべく構成されている。サンプル１１８は、半導体ウェーハ、三次元フラッシュメモリスタック、三次元垂直積層構造等を含むがこれらに限定されない当分野で公知の任意のサンプルを含んでいてよい。台座アセンブリ１２０は、ＸＹ台座又はＲθ台座を含むがこれらに限定されないサンプル１１８の移動を可能にすべく構成された当分野で公知の任意の台座アセンブリを含んでいてよい。別の実施形態において、台座アセンブリ１２０は、サンプル１１８への集光を維持すべく検査中にサンプル１１８の高さを調整可能に構成されている。

Ｘ線源１０３及びＸ線検出器１２２は透過モードに設定されていてよい。追加的な及び／又は代替的な実施形態において、Ｘ線源１０３及びＸ線検出器１２２は反射モードに設定されていてよい。逆に、Ｘ線検出器１２２はサンプル１１８から散乱されたＸ線を収集すべく構成されている。一実施形態において、Ｘ線検出器１２２は、１個以上ＨＡＲ構造により生じた１個以上のＸ線回折パターン１０９、サンプル１１８の欠陥、又は他の特徴を収集／測定することによりサンプル１１８の計測データを取得すべく構成されている。別の実施形態において、Ｘ線検出器１２２は収集した及び／又は取得した計測データをコントローラ１０６に送信すべく構成されている。

図３に、本開示の１個以上の実施形態による、光学計測ツール１０４を含む計測システム１００の簡略ブロック図を示す。上述のように、光学計測ツール１０４は光学臨界寸法計測ツールを含んでいてよいがこれに限定されない。光学計測ツール１０４は、照射光源１２４、照射アーム１１１、収集アーム１１３、及び検出器アセンブリ１３４を含んでいてよいがこれらに限定されない。

一実施形態において、光学計測ツール１０４は台座アセンブリ１２０に配置されたサンプル１１８を検査及び／又は測定すべく構成されている。照射光源１２４は、ブロードバンド発光源を含むがこれに限定されない照射光１２５を生成する当分野で公知の任意の照射光源を含んでいてよい。

別の実施形態において、光学計測ツール１０４はサンプル１１８に照射光１２５を誘導すべく構成された照射アーム１１１を含んでいてよい。光学計測ツール１０４の照射光源１２４が。暗視野方位、明視野方位等を含むがこれらに限定されない当分野で公知の任意の方位に構成されていてよいことを注記しておく。照射アーム１１１は、任意の個数及び種類の当分野で公知の光学部品を含んでいてよい。一実施形態において、照射アーム１１１は１個以上の光学要素１２６、１個のビームスプリッタ１２８、及び１個の対物レンズ１３０を含んでいる。この点に関して、照射アーム１１１は、照射光源１２４からの照射光１２５をサンプル１１８の表面に集光すべく構成されていてよい。１個以上の光学要素１２６は、１個以上の鏡、１個以上のレンズ、１個以上の偏光子、１個以上のビームスプリッタ等を含むがこれらに限定されない当分野で公知の任意の光学要素を含んでいてよい。

別の実施形態において、光学計測ツール１０４は、サンプル１１８から反射又は散乱された照射を収集すべく構成されたか収集アーム１１３を含んでいる。別の実施形態において、収集アーム１１３は反射及び散乱された光を検出器アセンブリ１３４の１個以上のセンサに誘導及び／又は集光させることができる。検出器アセンブリ１３４が、サンプル１１８から反射又は散乱された照射を検出する当分野で公知の任意のセンサ及び検出器アセンブリを含んでいてよいことを注記しておく。

別の実施形態において、光学計測ツール１０４の検出器アセンブリ１３４は、サンプル１１８から反射又は散乱された照射に基づいてサンプル１１８の計測データを収集すべく構成されている。別の実施形態において、検出器アセンブリ１３４は、収集及び／又は取得された計測データをコントローラ１０６に送信すべく構成されている。

上述のように、システム１００のコントローラ１０６は１個以上のプロセッサ１０８及びメモリ１１０を含んでいてよい。メモリ１１０は、１個以上のプロセッサ１０８に本開示の各種のステップを実行させるべく構成されたプログラム命令を含んでいてよい。一実施形態において、プログラム命令は、１個以上のプロセッサ１０８に、１個以上のＨＡＲ構造を含むサンプル１１８の計測データを基準計測ツール１０２に収集させ、サンプル１１８の計測データを光学計測ツール１０４に収集させ、基準計測ツール１０２からの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成させ、光学計測ツール１０４からの計測データから試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料パラメータを決定するための材料モデルを生成させ、光学計測ツール１０４からの計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを幾何学的モデル及び材料モデルから形成させ、光学計測ツール１０４により少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定させ、複合モデルと、少なくとも１個のＨＡＲ試験構造に関連付けられた光学計測ツール１０４からの計測データとに基づいて少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定させるべく構成されている。本開示の各種のステップを図４に関してより詳細に記述する。

図４Ａに、本開示の１個以上の実施形態による、高アスペクト比（ＨＡＲ）構造を特徴付ける方法４００のフロー図を示す。方法４００を用いて、ＣＤ、非対称、ねじれ等を含むがこれらに限定されないＨＡＲ構造の任意の数の物理特性を特徴付けることができる。いくつかの実施形態において、ＨＡＲ構造の物理特性は、高スループット計測ツール（例：光学計測ツール１０４）からの計測データに基づいて複合モデルを用いて測定され、当該複合モデルは高解像度計測ツール（例：基準計測ツール１０２）からの基準測定値に少なくとも部分的に基づいては生成されている。この点に関して、複合モデルは、基準サンプルの高解像度測定値の利点と高スループット計測を組み合わせることができる。方法４００のステップの全部又一部をシステム１００により実行できることを注記しておく。しかし、追加的又は代替的なシステムレベルの実施形態が方法４００のステップの全部又は一部を実行できる点で方法４００がシステム１００に限定されないことを更に注記しておく。

ステップ４０２において、基準計測ツール（例：基準計測ツール１０２）から受信した計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造の１個以上の物理特性（例：プロファイル）を決定するための幾何学的モデルが生成される。本明細書で用いる用語「幾何学的モデル」は、ＨＡＲ構造に関する特定の幾何学的情報を含むＨＡＲ構造のプロファイルを決定するためのモデルを指す。例えば、幾何学的モデルは、ＨＡＲ構造の特定の高さ及び／又は高度比をＨＡＲ構造の対応するＣＤ値、非対称、ねじれ値等にマッピングすることによりＨＡＲ構造の詳細なプロファイルを決定することができる。この点に関して、幾何学的モデルは、基準計測ツールからの計測データに基づいてサンプルのＨＡＲプロファイルデータを提供することができる。

例えば、１個以上のプロセッサ１０８は、基準計測ツール１０２にサンプル１１８の１個以上の試験ＨＡＲ構造の計測データを収集させるべく構成されていてよい。１個以上のプロセッサ１０８は更に、基準計測ツール１０２により収集された計測データを受信してメモリ１１０の計測データを保存すべく構成されていてよい。１個以上のプロセッサ１０８は更に、試験ＨＡＲ構造のうちの少なくとも１個のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成すべく構成されていてよい。

一実施形態において、幾何学的モデルは１個以上の基準サンプル１１８上の２個以上の試験ＨＡＲ構造に関連付けられた計測データに基づいて生成される。例えば、ＨＡＲ試験構造は、基準サンプル１１８の（例えばセル、スクライブライン等を単位とする）任意の位置に配置された計測目標を含んでいても、当該計測目標として動作しても、又は当該計測目標内に組み込まれていてもよい。計測目標は、セル内目標、又はボックス目標等、当分野で公知の任意の種類の計測標的を含んでいてよいがこれらに限定されない。幾何学的モデルは、任意の選択された基準計測ツール１０２の測定値に関連付けられた計測データに基づいていてよい。更に、選択された基準計測ツール１０２は、任意の種類の測定された材料特性に基づいて計測データを生成することができる。例えば、Ｘ線計測ツール（例：ＣＤ－ＳＡＸＳ）の場合、計測データはキャリア密度に基づいて生成されてよい。

一実施形態において、幾何学的モデルは、多項式曲線、ガウス関数、又は他の非線形関数等の柔軟な数学的記述を用いてＨＡＲ構造の１個以上の物理特性（例：プロファイルデータ、ＣＤ値、非対称、ねじれ等）を表すことができる。例えば、試験ＨＡＲ構造のプロファイルは、ガウス関数、従来の多項式、ルジャンドル多項式、チェビシェフ多項式等を含むがこれらに限定されない幾何学的モデルにより表すことができる。従って、ＨＡＲ構造のモデル化された物理特性は、多項式フィッティング方法を用いて基準計測ツール１０２からの計測データをフィッティングすることにより決定することができる。

幾何学的モデルは、当分野で公知の任意の公式を用いて試験ＨＡＲ構造の物理特性を表すことができる。一実施形態において、１個以上のプロセッサ１０８が、式１に示す形式の多項式に従い試験ＨＡＲ構造のプロファイルを表すべく構成されている。
［数１］
Ｐ（ｘ）＝Σ^ｎ _ｉ＝０ａ_ｉｘ^ｉ＝ａ_０＋ａ_１ｘ^１＋ａ_２ｘ^２＋・・・＋ａ_ｎｘ^ｎ（１）
ここにｘは物理的寸法を表し、ａ_ｉはモデルのパラメータを表す。パラメータａ_ｉは基準計測ツールからの計測データの１個以上の態様（例：回折角、強度等）に関係する場合がある。また、式１から分かるように、多項式の次数（例：式１のｎの値）は、試験ＨＡＲ構造の真のプロファイルを正確に表すべく柔軟に調整することができる。

ステップ４０２における幾何学的プロファイルの生成は、ＨＡＲ構造の各種のパラメータ（例：ＣＤ、非対称、ねじれ値等）に関連付けられた１個以上の多項式の集合の生成を含んでいてよいことを注記しておく。例えば、幾何学的モデルは３個の多項式を含んでいてよく、その第１の多項式Ｐ_１（ｘ）はＨＡＲ構造の詳細プロファイル情報を記述し、多項式Ｐ_２（ｘ）はＨＡＲ構造の非対称を記述し、第３の多項式Ｐ_３（ｘ）はＨＡＲ構造のねじれを記述する。この点に関して、生成された幾何学的モデルは、基準計測ツール１０２から受信した計測データに基づいて任意の数の多項式を含んでいてよく、これらを組み合わせてＨＡＲ構造の幾何学的パラメータを記述する。

幾何学的モデルはＨＡＲ構造の各種の幾何学的パラメータを記述すべく構成されているが、幾何学的モデルが基準計測ツール１０２のスペクトル領域（例：Ｘ線周波数域等）内のサンプル１１８の材料特性に関するデータを固有に含んでいることを注記しておく。この点に関して、幾何学的モデルは基準計測ツール１０２のスペクトル領域内のサンプル１１８の材料特性情報（例：屈折率特性、吸収特性等）を固有に含んでいてよい。例えば、幾何学的モデルのパラメータａ_ｉは、基準計測ツール１０２が用いた入射光（例：Ｘ線ビーム１０７等）のスペクトル（例：エネルギー及び／又は波長）及び当該スペクトル領域内のＨＡＲ構造の材料特性により影響を受ける場合がある。

ステップ４０４において、光学計測ツール（例：高スループット計測ツール）から受信した計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造の材料及び／又は物理特性を決定するための材料モデルが生成される。例えば、１個以上のプロセッサ１０８が、サンプル１１８（例えば１個以上のＨＡＲ構造を含むサンプル）の計測データを光学計測ツール１０４に収集させるべく構成されていてよい。１個以上のプロセッサ１０８は更に、光学計測ツール１０４が収集した計測データを受信して計測データをメモリ１１０に保存すべく構成されていてよい。１個以上のプロセッサ１０８は更に、光学計測ツール１０４からの計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料特性を判定するための材料モデルを生成すべく構成されていてよい。

材料モデルは、当分野で公知の任意のＨＡＲ構造を用いて材料及び／又は物理特性を表すことができる。一実施形態において、材料モデルは、式１に示す形式の多項式に従い１個以上の材料及び／又は物理的な特徴を表す。この点に関して、材料モデルを用いて、幾何学的モデル（例：プロファイル情報、各種の高所のＣＤ、非対称、ねじれ等）と同じ試験ＨＡＲ構造の特性の少なくとも一部の値を決定できるが、これは基準計測ツールではなく高スループット計測ツールからの計測データに基づいて行うことができる。しかし、上述のように、光学計測ツール１０４により得られた計測データは、基準計測ツール１０２により得られた計測データよりも低い解像度及び／又は正確さを示す場合がある。従って、材料モデルの多項式の高次項が幾何学的モデルに関してある程度の不正確さを含み得るものと考えられる。更に、潜在的エラーの混入を回避すべく材料モデルの多項式が幾何学的モデルの多項式よりも項の数が少なくてよいものと考えられる。

更に、基準計測ツール１０２に関して上で述べたように、材料モデルは、光学計測ツール１０４のスペクトル領域内のＨＡＲ構造の材料特性情報（例：屈折率特性、吸収特性等）を含んでいてよい。例えば、材料モデルのパラメータａ_ｉは、光学計測ツール１０４が用いる入射光（例：Ｘ線ビーム１０７、等）のスペクトル（例：エネルギー及び／又は波長）及び当該スペクトル領域内のＨＡＲ構造の材料特性の影響を受ける場合がある。

一実施形態において、材料モデルは、１個以上の基準サンプル１１８上の１個以上のＨＡＲ構造に関連付けられた光学計測ツール１０４からの計測データに基づいて生成され、ＨＡＲ試験構造は、基準サンプル１１８の（例えばセル、スクライブライン等を単位とする）任意の位置に配置された計測目標を含んでいても、計測目標として動作しても、又は計測目標内に組み込まれていてもよい。例えば、１個以上のプロセッサ１０８は、光学計測ツール１０４に計測目標から計測データを取得させるべく構成されていてよい。別の実施形態において、光学計測ツール１０４は、ＨＡＲ構造が加工されるサンプルを表す１個以上の膜積層の計測データを取得することができる。例えば、１個以上のプロセッサ１０８は、共通の処理ステップを用いてＨＡＲ構造として加工された１個以上のＨＡＲ構造に隣接又は近接して配置された目標／部位の計測データを光学計測ツール１０４に収集させるべく構成されていてよい。この点に関して、膜積層は、基準サンプル１１８の（例えばセル、スクライブライン等を単位とする）任意の位置に配置された計測目標を含んでいても、計測目標として動作しても、又は計測目標内に組み込まれていてもよい。更に、計測目標は、セル内目標、又はボックス目標等、当分野で公知の任意の種類の計測標的を含んでいてよいがこれらに限定されない。ＨＡＲ構造に隣接して配置された目標／部位から計測データ（屈折率データを経て）を取得することによりＯＣＤ計測データを用いてＨＡＲ構造に関連付けられた膜積層の材料特性の完全及び／又は効率的なモデリングを行うことができ、次いで１個以上の後続ステップで基準計測データに基づいてより正確な調整及びモデリングを行うことができるものと考えられる。

更に、材料モデル生成のためステップ４０４で測定された計測目標及び／又は部位が、幾何学的モデル生成のためステップ４０２で測定されたのと同じ目標及び／又は部位の少なくとも一部を含んでいてよいが、含んでいなくてもよいと考えられる。逆に、いくつかの実施形態において、幾何学的モデルと材料モデルの形成に関連付けられた計測目標及び／又は部位は異なる。

材料モデルは、サンプル１１８及び／又は試験ＨＡＲ構造の完全な構造モデルに存在している材料の光分散のリストを含んでいてよい。各分散は光波長に関する屈折率の表又は公式であってよい。例えば、材料モデルは、１Ｄ膜目標又は２Ｄ膜目標等の目標に対して同様のプロセスステップで、光学計測ツール１０４により測定されても計算されてもよい。一実施形態において、材料モデルは、所定のテーブルに従い電子密度の組から光分散の組へのマッピングにより構築されてよい。

ステップ４０６において、光学計測ツール１０４から受信した計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造の物理及び／又は材料特性（例：プロファイル）を決定すべく、幾何学的モデル及び材料モデルの両方の態様が組み込まれた複合モデルが生成される。この点に関して、複合モデルは幾何学的モデルに基づいていてよいが、光学計測ツール１０４からの計測データを利用すべく適合されている。従って、複合モデルは「新たな」又は「更新された」ＯＣＤモデルと見なしてよい。いくつかの実施形態において、１個以上のプロセッサ１０８が複合モデルをメモリ１１０に保存すべく構成されている。

上述のように、基準計測ツール１０２に関連付けられたスループット限界により、生産環境におけるツールの使用に実用面での制約が生じる場合がある。しかし、光学計測ツール１０４は所望のレベルのスループットをより低い解像度でも実現することができる。従って、複合モデルは、基準計測ツール１０２に関連付けられた幾何学的モデルの正確さの少なくとも一部を保持しながら高スループット計測測定を実現することができる。

一実施形態において、複合モデルは、測定対象のサンプル１１８の物理ジオメトリ（例：ＨＡＲ構造のＣＤ、ＨＡＲ構造の深さ、全膜厚等）及びサンプル１１８の材料特性（例：組成膜の厚さ、組成膜の屈折率値、サンプル１１８内の膜の数等）の両方を特徴付ける１個以上の数式（例：１個以上の多項式Ｐ_１（ｘ），Ｐ_２（ｘ），Ｐ_３（ｘ）、１個以上のガウス関数等）を含んでいる。例えば、１個以上のプロセッサ１０８は、１個以上のアルゴリズム又は他の数学的手順を用いて幾何学的モデルから多項式曲線で表される幾何学情報を抽出すべく構成されていてよい。１個以上のプロセッサ１０８は更に、材料モデルから材料情報を抽出して、複合モデルを形成すべく材料情報と幾何学情報を組み合わせるように構成されていてよい。

複合モデルの形成（ステップ４０６）について図４Ｂを参照しながら詳細に記述する。

図４Ｂに、本開示の１個以上の実施形態による、高アスペクト比構造を特徴付ける方法４００の一部のフロー図を示す。

ステップ４０８において、材料モデルを幾何学的モデルにマッピングして初期複合モデルを生成する。試験ＨＡＲ構造及び／又はサンプル１１８の屈折率又は吸収値等の、但しこれらに限定されない材料特性が異なるスペクトル領域間で変化し得ることが認識される。更に、基準計測ツール１０２及び光学計測ツール１０４により収集された計測データは異なる材料特性／特徴に基づいていてよい。例えば、上述のように、ＣＤ－ＳＡＸＳ（例：基準計測ツール１０２）は、計算を実行する材料特性としてキャリア密度を用いてよい。これに対し、光学計測ツール１０４は計算を実行する材料特性として屈折率を利用することができる。この点に関して、異なる計測ツール（例：Ｘ線ベースの基準計測ツール及び光学計測ツール）を用いた同じ目標の計測データが異なっていてよい。従って、幾何学的モデル及び材料モデルのモデリングパラメータ（例：ａ_ｉパラメータ）、及び計測データと注目する特徴との付随する関係も異なっていてよい。

ステップ４０８において、光学計測ツール１０４のスペクトル範囲に関連するサンプル１１８（例：波長の関数としての屈折率）の材料パラメータを幾何学的モデルのフレームワークに提供すべく、材料モデルを幾何学的モデルにマッピングする。この点に関して、光学計測ツール１０４から受信した計測データを、初期複合モデルで使用する幾何学的モデルの正確さ及び／又は正確さとフィッティングしてよい。換言すれば、材料モデルを幾何学的モデルにマッピングすることにより、光学計測ツール１０４から受信した計測データを、初期複合モデルを介して幾何学的モデルにフィッティングするためのフレームワークが得られる。この手順において、厳密結合波分析（ＲＣＷＡ）、有限差分時間領域（ＦＤＴＤ）及び有限要素法（ＦＥＭ）等、各種の科学計算が所与の幾何学的モデルへの合成信号をシミュレートして、マクスウェルの方程式により導かれる電磁（ＥＭ）問題を解くために実行される。この点に関して、最適化アルゴリズムを実行し、収集した測定信号に合成信号をフィッティングして逆問題を解決する。分析アルゴリズムを実行して各パラメータの感度及びパラメータの対同士の相関を示すことによりモデルの幾何学及び材料パラメータを最適化する。

上述の多項式モデルを考慮して、但しこれに限定されることなく、当該幾何学的モデルは１個以上の多項式の組を含んでいてよく、多項式の「係数」（例：ａ_１，ａ_２，ａ_３等）は基準計測ツール１０２により測定されたサンプル１１８の１個以上の材料パラメータが組み込まれた複数の数式を含んでいる。同様に、材料モデルは１個以上の多項式の集合を含んでいてよく、多項式の「係数」（例：ａ_１，ａ_２，ａ_３等）の「係数」は光学計測ツール１０４により測定されたサンプル１１８の１個以上の材料パラメータが組み込まれた複数の数式を含んでいる。本例では、材料モデルの幾何学的モデルへのマッピングは、材料モデルに基づいて幾何学的モデルの係数を光学計測ツールに関連する項に変換するか又は書き直す１個以上の数学的演算を実行するステップを含んでいてよい。この点に関して、ステップ４０８における材料モデルの幾何学的モデルへのマッピング（例：初期複合モデルの生成）は、光学計測ツール１０４のスペクトル範囲から得られた計測データに基づいて幾何学的モデルがＨＡＲ構造を記述できるように幾何学的モデルを調整するステップを含んでいる。

ステップ４１０において、２個以上の候補複合モデルが生成される。ステップ４０８で生成された初期複合モデルが、光学計測ツール１０４からの計測データへのフィッティングを実行する場合に浮遊していてよい多くのパラメータ（例：ａ_ｎ）を含み得ることを認識されたい。更に、三次元積層構造及び積層メモリ構造の膜の数は数年毎に倍増するため、モデリングの複雑さが増大する。従って、可能なパラメータの選択された部分集合だけを浮遊させることが望ましいであろう。これは２個以上の候補複合モデルを生成及び試験して、候補モデルのうち１個を最終複合モデルとして選択することにより実行することができる。

一実施形態において、初期複合モデルに対して１個以上の調整を実行することにより候補複合モデルが生成される。１個以上の候補複合モデルを生成すべく初期複合モデルに対して実行される１個以上の調整は、（１）初期複合モデルの項を丸める、（２）初期複合モデルの項を固定する、又は（３）複合モデルの２個以上の項を互いに結合することを含んでいてよいが、これらに限定されない。これらの調整の各々について順次述べる。

一実施形態において、初期複合モデルのパラメータを丸めて１個以上の候補複合モデルを生成することができる。例えば、初期複合モデルは式１に示すように、多項式の集合を含んでいてよい。候補複合モデルを生成すべく、多項式の集合の少なくとも１個の多項式からの１個以上の項を丸める（すなわち外す／落とす）ことにより、所定の組の項（例：切り捨て次数）が得られる。上述のように、光学計測ツール１０４により得られた計測データの解像度が制約されている場合がある。この点に関して、初期複合モデルの少なくとも１個の多項式から１個以上の項を丸めることで、基準計測ツール１０２に比べて光学計測ツール１０４の解像度が低いことを補償することができる。

別の実施形態において、１個以上の候補複合モデルを生成すべく初期複合モデルのパラメータを固定（例えば特定の値に設定）してもよい。例えば、１個以上の項（例：高次項）が、光学計測ツール１０４で解像可能なスケールよりも小さいスケールでＨＡＲ構造の変化を記述する場合にあてはまる。従って、そのような項は、浮遊値、名目値に固定されてよい。例えば、そのような項は、（例えばステップ４０２における）基準計測ツール１０２による基準ＨＡＲサンプルの測定値に基づいて平均値（又は他の任意の選択された値）に固定されてよい。別の例として、１個以上のパラメータが比較的小さい範囲だけにわたり変化し得ると決定してもよい。従って、そのような項は当該範囲内の値に固定されてよい。

別の実施形態において、初期複合モデルの２個以上の項を互いに結合して１個以上の候補複合モデルを生成することができる。例えば、２個以上のパラメータが顕著に相関していると判定してよい。従って、パラメータを関連付ける１個以上の数式を生成して浮遊パラメータの総数を減らすことができる。例えば、パラメータａ_３が一貫してａ_１の値の約半分であることが分かっている場合、パラメータａ_３を０．５ａ_１に設定してよい。更に、相関しているパラメータの場合、任意のパラメータを他の任意のパラメータに関して定義することができる。しかし、より低い次数のパラメータの方が、得られたプロファイルに対して典型的により大きく寄与し得ることを認識されたい。従って、相対的に低い次数のパラメータに基づいて相対的に高い次数のパラメータを定義することで正確なフィッティングを実現することができる。

ステップ４１２において、２個以上の候補複合モデルの回帰分析が実行される。一実施形態において、２個以上の候補複合モデルの各々に対する回帰分析の実行は、光学計測ツール１０４から計測データを各々の候補複合モデルに入力して各々の候補複合モデルの結果を基準計測ツール１０２からの計測データと比較することを含んでいる。この点に関して、基準計測ツール１０２からの計測データは、候補複合モデルからの結果と比較可能な「基準」データとみなしてよい。

一実施形態において、１個以上のプロセッサ１０８は、回帰の少なくとも一部を並列に動作させるべく構成されている。基準計測ツール１０２からの計測データを取得及び受信するにつれて、１個以上のプロセッサ１０８は、傾斜、Ｒ平方、平均二乗誤差、バイアス、平均差分等の、但しこれらに限定されない所定の尺度の組に従いモデルを最適化することができる。更に、主成分分析（ＰＣＡ）、線形判別分析（ＬＤＡ）等を含むがこれらに限定されない追加的及び／又は代替的な次元低下方法を基準データの記述に適用してよいことを注記しておく。

一実施形態において、１個以上のプロセッサ１０８は、基準データの複数の組に対して回帰分析を実行することにより各パラメータの範囲を決定すべく構成されている。各パラメータの範囲を決定して、回帰実行中に受容し得る、及び／又は（例えばステップ４１２で関連付けられた）ライブラリで利用可能な、各浮遊パラメータに対して値の範囲を識別することができる。上述のように、１個以上のプロセッサ１０８は、２個以上の試験ＨＡＲ構造に関連付けられた基準計測ツール１０２から得られた計測データを用いて回帰分析を実行すべく構成されていてよい。回帰分析を実行する計測データが、全ての工程変動を表すものでなければならないことを注記しておく。一実施形態において、少なくとも１個のパラメータの範囲は、最小値及び最大値をｎシグマだけ外延することにより決定され、ここにシグマはパラメータの標準偏差を含んでいる。

ステップ４１４において、候補複合モデルが最終複合モデルとして選択される。一実施形態において、回帰分析により決定されたように、光学計測ツール１０４からの計測データを用いてＨＡＲ構造を最も正確に画定する候補複合モデルが最終複合モデルとして選択される。

再び図４Ａを参照する。光学計測ツール１０４の複合モデルが決定されたならば、実時間回帰又は高速測定用のライブラリ生成に用いることができる。ステップ４１６において、最終複合モデルにより分析された計測データに基づいてライブラリが生成される。例えば、ライブラリは、複数の代表的な基準データセットと最終複合モデルのフィッティングに基づいて計測データの態様と最終複合モデルのパラメータとの間のマッピングを表すことができる。この点に関して、ライブラリは、複合モデルにより定義される電磁気解の正確な近似を表すことができる。更に、ライブラリに基づいて最終複合モデルに対する新たな計測データの回帰を実行する方が、他の回帰技術よりも動作が速い場合がある。計測データを最終複合モデルに適用した結果に付随する統計量及び値をメモリ１１０に値のライブラリとして保存することができる。別の実施形態において、代替的なライブラリを構築して逆問題を直接近似することができる。その場合、代替的ライブラリの入力は、光学計測ツール１０４からの光学信号を含んでいてよく、ライブラリの出力は幾何学的パラメータを含んでいてよい。

別の実施形態において、最終複合モデルを用いて１個以上の追加的なＨＡＲ構造を分析することができる。例えば、最終複合モデルを用いて、１個以上の追加的なサンプル１１８の１個以上の追加的なＨＡＲ構造を分析することができる。１個以上の追加的なＨＡＲ構造への最終複合モデルの適用をステップ４１８～４２２に記述する。

ステップ４１８において、光学計測ツール１０４により少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造が測定される。例えば、１個以上のプロセッサ１０８は、少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造の計測データを光学計測ツール１０４に取得させるべく構成されていてよい。

ステップ４２０において、少なくとも１個のＨＡＲ構造に関連付けられた光学計測ツール１０４からの計測データ及び最終複合モデルに基づいて少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルが決定される。例えば、１個以上のプロセッサ１０８が、追加的な試験ＨＡＲ構造に関連付けられた光学計測ツール１０４から計測データを受信して、計測データをメモリ１１０に保存すべく構成されていてよい。１個以上のプロセッサ１０８は更に、メモリ１１０に保存された最終複合モデルに計測データを適用することにより追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定すべく構成されていてよい。追加的及び／又は代替的な実施形態において、少なくとも１個の試験ＨＡＲ構造のプロファイルがメモリに保存されたライブラリに基づいて決定されてよく、当該ライブラリは、得られた計測データを最終複合モデルにマッピングすべく用いられる。上述のように、保存されたライブラリにより、ＨＡＲ構造のプロファイルの計算及びモデリングが、取得した計測データを最終複合モデルにフィッティングさせる従来の回帰分析に基づく分析と比較してより速く動作するようになる。

ステップ４２２において、１個以上のフィードフォワード又はフィードバック制御信号が生成される。１個以上のフィードフォワード又はフィードバック制御信号は、最終複合モデルにより決定された少なくとも１個の追加的なＨＡＲ構造のプロファイルに基づいて１個以上の処理ツールを調整すべく構成されていてよい。例えば、追加的なＨＡＲ構造がＨＡＲ構造の予定されたプロファイルからの偏差を示すものと最終複合モデルにより決定されたならば、１個以上のプロセッサ１０８は、サンプル１１８のＨＡＲ構造の加工に関わる１個以上の処理ツールを調整すべく構成された１個以上のフィードバック制御信号を生成すべく構成されていてよい。

上述のように、従来のＯＣＤモデリング方式は不正確且つ時間を要する。従来のＯＣＤモデリング方式は、論理構造又は三次元積層メモリ構造のＦｉｎＦＥＴに関するデータを提供できない場合がある。対照的に、本開示の実施形態はＯＣＤ及びＣＤ－ＳＡＸＳ技術の両方がもたらす利点を活用できると考えられる。また、本開示の実施形態により、基板／サンプル製造者は処理の進化を加速し、効率を向上させて、歩留まりを向上することができる。本開示のいくつかの実施形態は、モデルの最適化を実行すべく実行可能なアルゴリズムを用いたＨＡＲ構造のモデリングを目的としている。更に、本開示のいくつかの実施形態が機械学習により実現できるものと考えられる。例えば、本明細書に記述するように、ＯＣＤモデルに代えて、又は加えて、訓練目標として基準計測ツール１０２により得られた計測データ及びＨＡＲ構造プロファイルデータに基づいて機械学習を実行することができる。

本開示の大部分がＨＡＲ構造の測定及び分析を目的としているが、別途注記しない限り本明細書を限定するものと見なしてはならない。この点に関して、本開示の実施形態を適用して、論理構造におけるポリプロファイル、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）構造における接触孔等を含むがこれらに限定されない多くの代替的及び／又は追加的特徴を測定、検査、又は別途分析することができる。

図５に、本開示の１個以上の実施形態による、高アスペクト比（ＨＡＲ）構造５０４を含むサンプル１１８の断面図５００を示す。図５に見られるように、ＨＡＲ構造５０４は、複数の積層膜５０２ａ～５０２ｎを通してサンプル１１８を貫通する。本明細書に記述するように、ＨＡＲ構造５０４に関連付けられた測定対象はＨＡＲ構造５０４のプロファイルであってよく、ＨＡＲ構造５０４の様々な高さにおける臨界寸法（ＣＤ）を含んでいる。

説明に適していると思われる例がある。本例において、複数のＨＡＲ構造５０４を有するサンプル１１８（例：三次元積層メモリ構造）を提示する。ＣＤ－ＳＡＸＳツール（例：基準計測ツール１０２）を用いて１０個の異なる部位（例：１０個の異なるＨＡＲ構造５０４）に関連付けられた計測データを収集した。臨界寸法データは各ＨＡＲ構造用の１１個の異なる高さで収集された。ＣＤ－ＳＡＸＳツール（例：基準計測ツール１０２）により得られた計測データに基づいて幾何学的モデルを構築した。

引き続き同じ例において、光学計測ツール１０４を用いて計測データを収集して、サンプル１１８の屈折率情報に基づいて材料特性情報を判定した。材料情報は、光学計測ツール１０４により、各ＨＡＲ構造５０４に隣接するサンプル１１８の複数の部分の計測データを取得することにより収集された。この点に関して、計測データは光学計測ツール１０４により、ＨＡＲ構造５０４を含まない（例：ＨＡＲ構造５０４に隣接する）サンプルの複数の部分から取得された。エッチングされたＨＡＲ構造５０４を含まない複数の部分から計測データを光学計測ツール１０４により収集することで、一次元構造のときよりも速い計算速度が可能になることを注記しておく。また、ＨＡＲ構造５０４に隣接する位置のフイルム層は、サンプル１１８の製造処理ステップの実行中は同一条件を共有しており、ＨＡＲ構造５０４に隣接する位置での層の厚さ及び屈折率が共通であることが示唆される。しかし、ＨＡＲ構造５０４に直接隣接する位置から計測データを光学計測ツール１０４により収集する必要がないことを注記しておく。引き続き本例を参照するに、次いで光学計測ツール１０４からの計測データを用いて材料モデルを生成する。

１０個のＨＡＲ構造５０４の計測データに基づいて生成された幾何学的モデルは次いで材料モデルに取り込まれ、材料モデルと組み合わされて複合モデル（例：変更されたＯＣＤモデル）を形成する。次に、幾何学的パラメータ及び材料パラメータがリセットされて三次元サンプル１１８（例：三次元積層メモリ構造）のＯＣＤ信号を用いてフィッティングされる。幾何学的及び材料パラメータを浮遊させることが必要なのは、近似方法により三次元と一次元構造の間で差異が生じ得るという事実によることを注記しておく。また、三次元構造に対する処理は、材料／構造の１個以上の特徴に影響を及ぼし得るエッチングステップを含んでいてよい。

引き続き同じ例において、ＣＤ－ＳＡＸＳ（例：基準計測ツール１０２）により得られた計測データを基準データとして用いて上述のように回帰分析プロシージャを実行して浮遊パラメータを決定した。本明細書に記述する分析ステップが膜５０２の最下層の厚さに関連付けられた値を調べて固定するのに役立つことを注記しておく。上述のように、特定の多項式のパラメータを固定する回帰分析を１回以上実行して複合モデルの出力が基準データ（例：基準計測ツール１０２からの計測データ）を正確に表すことを保証することができる。この点に関して、ＣＤ－ＳＡＸＳ（例：基準計測ツール１０２）からの計測データは、単一部位内でのプロファイルの変化の忠実度を保証する。最後に、ＯＣＤライブラリが生成された。ライブラリを確認したならば、複合モデルが回帰結果を再現することができ、従ってＣＤ－ＳＡＸＳ（例：基準計測ツール１０２）により得られた計測データに合致することが分かった。本例の結果について図６Ａ～６Ｃを参照しながら詳述する。

図６Ａに、本開示の１個以上の実施形態による、従来の光学臨界寸法ツール（例：光学計測ツール１０４）からの臨界寸法測定値のグラフ６０２を示す。図６Ｂに、本開示の１個以上の実施形態による、臨界寸法小角Ｘ線散乱（ＣＤ－ＳＡＸＳ）ツール（例：基準計測ツール１０２）からの臨界寸法測定値のグラフ６０４を示す。図６Ｃに、本開示の１個以上の実施形態による、従来の光学臨界寸法ツール（例：光学計測ツール１０４）及び臨界寸法小角Ｘ線散乱（ＣＤ－ＳＡＸＳ）ツール（例：基準計測ツール）の両方を用いて得られた臨界寸法測定値のグラフ６０６を示す。

図６Ａ～６Ｃは全般的に、ｙ軸に沿ったＨＡＲ構造の高さに対するｘ軸に沿った様々な部位の臨界寸法を示す。この点に関して、図６Ａ～６Ｃは、各ＨＡＲ構造５０４全体の高さに沿った様々な部位（例：ＨＡＲ構造５０４）の決定された臨界寸法を示す。

グラフ６０２に示すように、従来のＯＣＤモデリング技術だけではＨＡＲ構造５０４のプロファイルを正確に記述することができない。これをグラフ６０２に示す不均一なプロファイルで表す。グラフ６０２とグラフ６０４を比較することにより、ＣＤ－ＳＡＸＳの方がＨＡＲ構造５０４のプロファイルをはるかに正確に記述できることが分かる。更に、図６Ｃに示すように、ＣＤ－ＳＡＸＳ基準を用いるＯＣＤは、全ての部位において、それらの名目ＣＤ値の差異にもかかわらず、極めて均一なプロファイルを示している。従って、光学計測ツール１０４と基準計測ツール１０２の両方からの計測データを組み合わせる本開示の実施形態が従来のＯＣＤモデリング技術と比較して、ＨＡＲ構造５０４のプロファイルをより正確且つ効率的にモデル化できることが示された。

更に、基準計測ツール１０２及び光学計測ツール１０４により収集された計測データを同一部位（例：同一ＨＡＲ構造５０４）に関連付ける必要がないことを注記しておく。この点に関して、基準計測ツール１０２がＨＡＲ構造５０４の第１の組に関連付けられた計測データを収集し、光学計測ツール１０４がＨＡＲ構造５０４の第２の組に関連付けられた計測データを収集してよく、第２の組のＨＡＲ構造５０４の少なくとも１個は第１の組のＨＡＲ構造５０４と異なっている。例えば、図６Ａに示すように、光学計測ツール１０４は部位Ａ～Ｄを含むＨＡＲ構造５０４の計測データを収集した。逆に、図６Ｂに示すように、基準計測ツール１０２は、部位Ａ～Ｄとは異なる部位である部位１～１０を含むＨＡＲ構造５０４の計測データを収集した。

当業者には、明細書に記述する要素（例：動作）、装置、物体、及びこれらに関する議論が概念を分かり易くするための例であり、各種の構成上の変更が考察されていることが理解されよう。従って、本明細書で用いたような特定の開示例、及び付随する議論はこれらのより一般的なクラスを表すことを意図されている。一般に、どの特定の例を使用する場合もそのクラスを表すことを意図しており、特定の要素（例：動作）、装置、及び物体が含まれていないことで本発明が限定されると解釈すべきではない。

当業者には、本明細書に記述する処理及び／又はシステム及び／又は他の技術を実行可能な各種の方式（例：ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェア）があり、好適な方式が、処理及び／又はシステム及び／又は他の技術が展開される状況に応じて変化することが理解されよう。例えば、実装者が速度と正確さが最重要であると判断する場合、実装者は主にハードウェア及び／又はファームウェア方式を選択、代替的に、柔軟性が最重要ならば、実装者は主にソフトウェア実装を選択し、更に代替的に、実装者はハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアの何らかの組み合わせを選択してもよい。従って、本明細書に記述する処理及び／又は素子及び／又は他の技術を実行できるいくつかの可能な方式があるが、いずれの方式を採用するにせよ、当該方式を展開する状況及び実装者の特定の関心事項（例：速度、柔軟性、又は予測可能性）が変化し得る前提でこれらに依存する選択の結果である点で、いずれの方式も他の方式より優れている訳ではない。

上の記述は特定のアプリケーション及びその要件の関連で提示した本発明を当業者が実施および使用できるように開示するものである。本明細書で用いる「上部」、「底部」、「～の上」、「～の下」、「上部」、「上向き」、「下部」、「下」、「下向き」等の方向関連用語は説明目的で相対位置を示すことを意図しており、絶対座標系を指示することは意図していない。記述する実施形態に施す各種の変更は当業者には明らかであり、本明細書で定義した一般原理は他の実施形態にも適用可能である。従って、本発明を図示及び記述する特定の実施形態に限定することが意図しておらず、本明細書で開示する原理及び新たな特徴と矛盾しない最も広い範囲に含まれるものとする。

本明細書における用語の複数形及び／又は単数形に実質的に拘らない使用に関して、当業者は、概念及び／又は用途に応じて適宜、複数形から単数形及び／又は単数形から複数形に変換することができる。各種の単数形／複数形の入れ替えは明快さのため本明細書では明示的に記述しない。

本明細書に記述する方法は全て、当該方法の実施形態の１個以上のステップの結果をメモリに保存することを含んでいてよい。結果は、本明細書に記述する結果のいずれを含んでいてもよく、当分野で公知の任意の仕方で保存することができる。メモリは、本明細書に記述する任意のメモリ、又は当分野で公知の他の任意の適当な記憶媒体を含んでいてよい。結果が保存された後で、当該結果はメモリ内でアクセス可能であり、本明細書に記述する方法又はシステムの実施形態のいずれによっても利用されても、ユーザーに表示すべくフォーマット化されても、他のソフトウェアモジュール、方法、又はシステム等により利用されてもよい。更に、結果は「永久に」、「半永久的に」、「一時的に」、又はある期間保存することができる。例えば、メモリはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であってよく、結果が必ずしもメモリ内に無期限に残留する訳ではない。

上述の方法の各実施形態が本明細書に記述する他の任意の（複数の）方法もの他の任意の（複数の）ステップを含む場合があることが更に考えられる。また、上述の方法の各実施形態は、本明細書に記述するシステムのいずれにより実行されてもよい。

本明細書に記述する主題は、他の要素に含まれている、又他の要素に接続されている異なる要素を表している場合がある。このように表されたアーキテクチャは単に例示的に過ぎず、実際に同一機能を実現する他の多くのアーキテクチャが実装可能であることを理解されたい。概念上の意味において、同一機能を実現する要素の任意の構成は、所望の機能を実現すべく効果的に「関連付けられている」。従って、特定の機能を実現すべく組み合わせされた本明細書における任意の２個の要素が所望の機能を実現すべく、アーキテクチャ又は中間的要素とは無関係に、互いに「関連付けられている」と見なすことができる。同様に、そのように関連付けられた任意の２個の要素はまた所望の機能を実現すべく互いに「接続されている」又は「結合されている」と見なすことができると共に、そのように関連付けられた任意の２個の要素はまた所望の機能を実現すべく互いに「結合可能である」と見なすことができる。結合可能な要素の特定の例として、物理的に嵌合可能及び／又は物理的に相互作用している要素及び／又は無線相互作用可能及び／又は無線相互作用している要素及び／又は論理的に相互作用している及び／又は論理的に相互作用可能な要素に含むがこれらに限定されない。

更に、本発明が添付の請求項により規定されること理解されたい。当業者には、一般に、本明細書、特に添付の請求項（例：添付の請求項の本文）で用いる用語は一般に「開放的」用語（例：用語「含んでいる」は「含んでいるが限定されない」と解釈すべきであり、用語「有している」は「少なくとも有している」と解釈すべきであり、用語「含む」は「含むが限定されない」と解釈すべきである等）であると意図されていることが理解されよう。当業者には更に、請求項において特定数の要素の記載を意図している場合、そのような意図を当該請求項で明示的に記載するものとし、且つそのような記載が存在しない場合はそのような意図が存在しないことが理解されよう。例えば、理解への一助として、以下の添付の請求項は、請求項の要素数を記載すべく導入句「少なくとも１個の」及び「１個以上の」の使用を含んでいてよい。しかし、このような語句の使用が、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」による請求項の要素数の記載が、たとえ同一請求項が導入句「１個以上の」又は「少なくとも１個の」及び「ａ」又は「ａｎ」等の不定冠詞を含む（例えば「ａ」及び／又は「ａｎ」は典型的に「少なくとも１個の」又は「１個以上の」を意味するものと解釈すべきである）場合であっても、そのような請求項の要素数の記載を含むいかなる特定の請求項もそのような要素を１個しか含まない発明に限定されると解釈すべきではない。同じことが請求項の要素数の記載に用いられる定冠詞の使用についても成り立つ。また、たとえ請求項に特定数の要素が明示的に記載されていても、当業者にはこのような記載が典型的に少なくとも記載された数を意味する（例えば、他の修飾子無しに単に「２個の要素」と記載されている場合は典型的に少なくとも２個の要素又は２個以上の要素を意味する）と解釈すべきであることが認識されよう。更に、「Ａ、Ｂ、及びＣ等のうち少なくとも１個」に類似した表記を用いている場合、一般にそのような構文は、当業者が慣用句（例えば「Ａ、Ｂ及びＣのうち少なくとも１個を有するシステム」がＡのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢ共に、ＡとＣ共に、ＢとＣ共に、及び／又はＡ、Ｂ、及びＣ共に等を有するシステムを含むがこれに限定されない）を理解するであろうとの了解の下に意図されている。「Ａ、Ｂ、及びＣ等のうち少なくとも１個」に類似した表記を用いている場合、一般にそのような構文は、当業者が慣用句（例えば「Ａ、Ｂ及びＣのうち少なくとも１個を有するシステム」がＡのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢ共に、ＡとＣ共に、ＢとＣ共に、及び／又はＡ、Ｂ、及びＣ共に等を有するシステムを含むがこれに限定されない）を理解するであろうとの了解の下に意図されている。当業者には更に、記述、請求項、又は図面のいずれにおいても、２個以上の代替的用語を提示している実質的に任意の離接語及び／又は語句が当該用語の１個、当該用語の一方、又は両方の用語を含んでいる可能性が考えられることを理解されたい。例えば、語句「Ａ又はＢ」は「Ａ」又は「Ｂ」、或いは「Ａ及びＢ」の可能性を含んでいることを理解されたい。

上述の説明により本開示及び付随する利点の多くが理解されるものと思われ、開示する主題から逸脱することなく、且つ実質的利点の全てを犠牲にすることなく、要素の形式、構造及び配置に対する各種の変更がなし得ることが明らかであろう。記述した形式は単に説明目的に過ぎず、以下の請求項によりそのような変更を包含することを意図している。更に、本発明が添付の請求項により規定されるものと理解されたい。

Claims (37)

1. 高アスペクト比（ＨＡＲ）構造の計測システムであって、
   基準計測ツール及び光学計測ツールに通信可能に結合されたコントローラを含み、前記コントローラが、１個以上のプロセッサに、
   基準計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成させ、
   前記光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料パラメータを決定するための材料モデルを生成させ、
   前記光学計測ツールからの計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを前記幾何学的モデル及び前記材料モデルから形成させ、
   前記光学計測ツールにより少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定させ、
   前記複合モデルと、前記少なくとも１個の追加的なＨＡＲ試験構造に関連付けられた前記光学計測ツールからの計測データとに基づいて前記少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定させるべく構成されたプログラム命令を実行すべく構成された１個以上のプロセッサを含んでいる計測システム。
2. 前記幾何学的モデルが、１個以上の基準サンプル上の２個以上の試験ＨＡＲ構造に関連付けられた前記基準計測ツールからの計測データに基づいて生成される、請求項１に記載の計測システム。
3. 前記材料モデルが、１個以上の基準サンプル上の１個以上の膜積層に関連付けられた光学計測ツールからの計測データに基づいて生成され、前記１個以上の膜積層及び前記１個以上の試験ＨＡＲ構造が共通の処理ステップを用いて形成される、請求項２に記載の計測システム。
4. 前記複合モデルが最終複合モデルを含んでいる、請求項１に記載の計測システム。
5. 前記光学計測ツールからの計測データから前記試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための前記最終複合モデルを前記幾何学的モデル及び前記材料モデルから形成するステップが、
   前記材料モデルを前記幾何学的モデルにマッピングして初期複合モデルを生成するステップを含んでいる、請求項４に記載の計測システム。
6. 前記光学計測ツールからの計測データから前記試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための前記最終複合モデルを前記幾何学的モデル及び前記材料モデルから形成するステップが更に、
   前記初期複合モデルから２個以上の候補複合モデルを生成するステップと、
   前記基準計測ツールからの計測データを基準データとして用いて前記２個以上の候補複合モデルに対して２回以上の回帰分析を実行するステップと、
   候補複合モデルを最終複合モデルとして選択するステップにおいて、前記２回以上の回帰分析に基づいて最も正確な候補複合モデルが最終複合モデルとして選択されるステップとを含んでいる、請求項５に記載の計測システム。
7. 前記２個以上の複合モデルのうち少なくとも１個が、
   １個以上の数学的関数を含み、前記１個以上の数学的関数の各々が前記試験ＨＡＲ構造の幾何学的パラメータ又は材料パラメータの少なくとも一方を記述している、請求項６に記載の計測システム。
8. 前記１個以上の数学的関数が、従来の多項式、ルジャンドル多項式、チェビシェフ多項式、又はガウス関数のうち少なくとも１個を含んでいる、請求項７に記載の計測システム。
9. 前記少なくとも１個の幾何学的パラメータ又は前記材料パラメータが、ＨＡＲ構造プロファイル、ＨＡＲ構造の非対称性、又はＨＡＲ構造のねじれのうち少なくとも１個を含んでいる、請求項７に記載の計測システム。
10. ２個以上の候補複合モデルを生成するステップが、前記初期複合モデルの１個以上の項を丸めるステップを含んでいる、請求項６に記載の計測システム。
11. ２個以上の候補複合モデルを生成するステップが、前記初期複合モデルの１個以上の項を固定するステップを含んでいる、請求項６に記載の計測システム。
12. ２個以上の候補複合モデルを生成するステップが、前記初期複合モデルの２個以上の項を互いに結合するステップを含んでいる、請求項６に記載の計測システム。
13. 前記光学計測ツールが光学臨界寸法計測ツールを含んでいる、請求項１に記載の計測システム。
14. 前記基準計測ツールがＸ線計測ツールを含んでいる、請求項１に記載の計測システム。
15. 前記基準計測ツールが、小角Ｘ線散乱ツール又は軟Ｘ線計測ツールの少なくとも一方を含んでいる、請求項１４に記載の計測システム。
16. 前記基準計測ツールが電子ビーム計測ツールを含んでいる、請求項１に記載の計測システム。
17. 前記基準計測ツールが、走査電子顕微鏡又は透過電子顕微鏡の少なくとも一方を含んでいる、請求項１６に記載の計測システム。
18. 前記基準計測ツールが原子間力顕微鏡を含んでいる、請求項１に記載の計測システム。
19. 高アスペクト比（ＨＡＲ）構造の計測システムであって、
    基準計測ツールと、
    光学計測ツールと
    前記基準計測ツール及び前記光学計測ツールに通信可能に結合されたコントローラを含み、前記コントローラが、１個以上のプロセッサに、
    前記基準計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成させ、
    前記光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料パラメータを決定するための材料モデルを生成させ、
    前記光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを前記幾何学的モデル及び前記材料モデルから形成させ、
    前記光学計測ツールにより少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定させ、
    前記複合モデルに基づいて前記少なくとも１個の追加的なＨＡＲ試験構造に関連付けられた前記光学計測ツールからの計測データに基づいて前記少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定させるべく構成されたプログラム命令を実行すべく構成された１個以上のプロセッサを含んでいる計測システム。
20. 高アスペクト比（ＨＡＲ）構造の計測方法であって、
    基準計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための幾何学的モデルを生成するステップと、
    光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造の１個以上の材料パラメータを決定する材料モデルを生成するステップと、
    前記光学計測ツールからの計測データから試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを前記幾何学的モデル及び前記材料モデルから形成するステップと、
    前記光学計測ツールにより少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定するステップと、
    最終複合モデルと、前記少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造に関連付けられた前記光学計測ツールからの計測データとに基づいて前記少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するステップを含む方法。
21. 前記幾何学的モデルが、１個以上の基準サンプル上の２個以上の基準ＨＡＲ構造に関連付けられた前記基準計測ツールからの計測データに基づいて生成される、請求項２０に記載の計測方法。
22. 前記材料モデルが、前記１個以上の基準サンプル上の１個以上の膜積層に関連付けられた前記光学計測ツールからの計測データに基づいて生成され、前記１個以上の膜積層及び前記１個以上の基準ＨＡＲ構造が共通の処理ステップを用いて形成される、請求項２０に記載の計測方法。
23. 前記複合モデルが最終複合モデルを含んでいる、請求項２０に記載の計測方法。
24. 前記光学計測ツールからの計測データから前記試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための前記最終複合モデルを前記幾何学的モデル及び前記材料モデルから形成するステップが、
    前記材料モデルを前記幾何学的モデルにマッピングして初期複合モデルを生成するステップを含んでいる、請求項２３に記載の計測方法。
25. 前記光学計測ツールからの計測データから前記試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための前記複合モデルを前記幾何学的モデル及び前記材料モデルから形成するステップが更に、
    前記初期複合モデルから２個以上の候補複合モデルを生成するステップと、
    前記基準計測ツールからの計測データを基準データとして用いて前記２個以上の候補複合モデルに対して２回以上の回帰分析を実行するステップと、
    候補複合モデルを最終複合モデルとして選択するステップにおいて、前記２回以上の回帰分析に基づいて最も正確な候補複合モデルが最終複合モデルとして選択されるステップを含んでいる、請求項２４に記載の計測方法。
26. 前記２個以上の複合モデルのうち少なくとも１個が、
    １個以上の数学的関数を含み、前記１個以上の数学的関数の各々が前記試験ＨＡＲ構造の幾何学的パラメータ又は材料パラメータの少なくとも一方を記述している、請求項２５に記載の計測方法。
27. 前記１個以上の数学的関数が、従来の多項式、ルジャンドル多項式、チェビシェフ多項式、又はガウス関数のうち少なくとも１個を含んでいる、請求項２６に記載の計測方法。
28. 前記少なくとも１個の幾何学的パラメータ又は前記材料パラメータが、ＨＡＲ構造プロファイル、ＨＡＲ構造の非対称性、又はＨＡＲ構造のねじれのうち少なくとも１個を含んでいる、請求項２６に記載の計測方法。
29. ２個以上の候補複合モデルを生成するステップが、前記初期複合モデルの１個以上の項を丸めるステップを含んでいる、請求項２５に記載の計測方法。
30. ２個以上の候補複合モデルを生成するステップが、前記初期複合モデルの１個以上の項を固定するステップを含んでいる、請求項２５に記載の計測方法。
31. ２個以上の候補複合モデルを生成するステップが、前記初期複合モデルの２個以上の項を互いに結合するステップを含んでいる、請求項２５に記載の計測方法。
32. 前記光学計測ツールが光学臨界寸法計測ツールを含んでいる、請求項２０に記載の計測方法。
33. 前記基準計測ツールが、Ｘ線計測ツール、電子ビーム計測ツール、走査電子顕微鏡、透過電子顕微鏡、又は原子間力顕微鏡のうちの少なくとも１個を含んでいる、請求項２０に記載の計測方法。
34. 前記幾何学的モデルの生成は、１個以上の基準サンプル上の２個以上の試験ＨＡＲ構造に関連付けられた前記基準計測ツールからの計測データで機械学習モデルを訓練することを含む、請求項１に記載の計測システム。
35. 前記材料モデルの生成は、１個以上の基準サンプル上の１個以上の膜積層に関連付けられた光学計測ツールからの計測データで機械学習モデルを訓練することを含み、前記１個以上の膜積層と前記２個以上の試験ＨＡＲ構造が共通の処理ステップを用いて形成される、請求項３４に記載の計測システム。
36. 前記複合モデルの生成は、前記基準計測ツールからの計測データと、前記光学計測ツールからの計測データで機械学習モデルを訓練することを含む、請求項３５に記載の計測システム。
37. 計測システムであって、
    基準計測ツール及び光学計測ツールに通信可能に結合されたコントローラを含み、前記コントローラが、１個以上のプロセッサに、
    １個以上の基準サンプル上の２個以上の試験ＨＡＲ構造に関連付けられた基準計測ツールからの計測データを受け取らせ、
    １個以上の基準サンプル上の１個以上の膜積層に関連付けられた光学計測ツールからの計測データを受け取らせることであり、前記１個以上の膜積層と前記２個以上のＨＡＲ構造が共通の処理ステップを用いて形成され、
    前記基準計測ツールからの計測データと前記光学計測ツールからの計測データで機械学習モデルを訓練することにより、前記光学計測ツールからの計測データに基づいて試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定するための複合モデルを生成させ、
    前記光学計測ツールにより少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造を測定させ、
    前記複合モデルと、前記少なくとも１個の追加的なＨＡＲ試験構造に関連付けられた前記光学計測ツールからの計測データとに基づいて前記少なくとも１個の追加的な試験ＨＡＲ構造のプロファイルを決定させるべく構成されたプログラム命令を実行すべく構成された１個以上のプロセッサを含んでいる計測システム。
    

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