复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法技术

本发明专利技术公开了一种复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，属于光学测量技术领域。本发明专利技术通过获取集成电路复杂微结构表面中台阶或沟槽的三维形貌原始测量数据，降维后得到以X、Y平面的有效三维形貌矩阵Z

【技术实现步骤摘要】
复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法


[0001]本专利技术属于光学测量
，尤其涉及一种复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法。

技术介绍

[0002]台阶高度或沟槽深度作为集成电路的重要特征结构的关键尺寸，其不确定度评估在芯片等高精尖领域中应用广泛，然而传统不确定度评估方法，例如国际标准化组织(ISO)发布的《测量不确定度表示指南》(Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement，简称GUM)定义的A类不确定度评估方法，存在着需多次测量、引入的源误差多、量值分散性大等诸多问题。
[0003]多次测量导致采样时间长，无法满足快速获取表面形貌信息的需求。随着半导体行业技术的高速发展，对复杂微结构进行实时在线测量的需求日趋迫切，因此通过多次测量的方法进行不确定度评估已经无法满足半导体行业实时在线测量的需求。多次测量过程中，环境扰动、测量操作方式等的微小差异均会导致测量量值波动，从而导致最终表征结果的量值分散性大。台阶高度或沟槽深度表征量值分散性大容易造成评估结果无法比对，器件流通阻碍大，工业生产中需再次测量以保证量值结果的可靠性和稳定性，从而避免加工过程中由于尺寸不匹配导致的器件功能失效。
[0004]本专利技术提供一种复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，仅需一次测量即可实现台阶高度或沟槽深度不确定度评定，且能够全面反映三维表面形貌，分散性小，速度快，能够在台阶高度或沟槽深度量值表征的同时实现不确定度评估。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术中的不确定度评估需多次测量、量值分散性大等难题，本专利技术提供了一种复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，采用均值聚类分析算法实现。具体的，获取微结构表面的原始三维测量数据，通过数据降维和重构将三维数据重构成二维数据，应用均值聚类分析算法对数据进行聚类分析，通过计算欧几里得距离实现台阶高度或沟槽深度三维表面所有测量点之间的距离，获得关键尺寸表征量值的分布，并评估其不确定度。该方法通过一次测量，可以实现复杂微结构表面间所有点的台阶高度或沟槽深度距离表征，在表征关键尺寸的同时可实现不确定度评定，克服了传统不确定度评估需多次测量、引入的源误差多、量值分散性大的问题。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0007]一种复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，包括以下步骤：
[0008]1)获取集成电路的微结构表面中台阶或沟槽的三维形貌原始测量数据；
[0009]2)对所述的三维形貌原始测量数据进行降维，得到以X、Y平面坐标位置的有效三维形貌矩阵Z
m
；
[0010]3)对有效三维形貌矩阵Z
m
进行数据重构，分解为独立的重构矩阵A和重构矩阵B；
[0011]4)将重构矩阵A和重构矩阵B中对应行的数据点组成点阵；
[0012]5)对步骤4)得到的点阵中的对应行的数据点进行聚类，求取质心距离并转化为台阶高度或沟槽深度值；遍历所有行数据，将台阶高度或沟槽深度值的均值作为关键尺寸表征结果，均方差值作为关键尺寸表征结果的标准不确定度；
[0013]6)对步骤5)得到的所有行数据对应的台阶高度或沟槽深度值按照从小到大的顺序进行排列，获得排列向量；获取排列向量中95％置信区间的上下限作为台阶高度或沟槽深度不确定度分布范围。
[0014]进一步地，所述的步骤2)包括：
[0015]2.1)将集成电路三维微结构表面以X、Y平面建立坐标系，对三维形貌原始测量数据转化为面型矩阵：
[0016][0017]其中，z
′
MN
表示集成电路中三维结构在(M,N)坐标位置处的表面高度或深度值，N表示原始测量数据中X方向的长度，M表示原始测量数据中Y方向的长度；
[0018]2.2)对面型矩阵进行有效区域裁剪，所述的有效区域中包含集成电路的台阶结构或沟槽结构；对裁剪后的面型矩阵重新定义坐标位置，得到有效三维形貌矩阵Z
m
：
[0019][0020]其中，z
mn
表示集成电路中台阶结构或沟槽结构在(m,n)坐标位置处的表面高度或深度值，n表示台阶结构或沟槽结构有效区域X方向的长度，m表示台阶结构或沟槽结构有效区域Y方向的长度。
[0021]进一步地，所述的对有效三维形貌矩阵Z
m
进行数据重构时，三维形貌矩阵Z
m
中所有的奇数行组成重构矩阵A，所有的偶数行组成重构矩阵B。
[0022]进一步地，步骤4)所述的点阵表示为：
[0023][0024]其中，a
ij
为重构矩阵A中第i行第j列的元素，b
ij
为重构矩阵B中第i行第j列的元素，n为有效三维形貌矩阵Z
m
的列数，m为有效三维形貌矩阵Z
m
的行数，表示向下取整。
[0025]进一步地，步骤5)中采用k
‑
means聚类方法将点阵中对应行的数据点聚为两类。
[0026]进一步地，步骤5)中求取质心距离的距离函数采用欧氏距离L，台阶高度或沟槽深
度h与欧氏距离L之间的转换关系为
[0027]进一步地，在步骤5)之前还包括滤波操作，用于剔除点阵中的异常点，所述的滤波操作采用均值滤波、中值滤波、限幅滤波法中的一种或多种。
[0028]进一步地，所述的步骤5)中计算得到台阶高度值后，还包括判断步骤，保证两次计算结果差值小于阈值。
[0029]进一步地，其特征在于，步骤6)中所述的95％置信区间的上下限计算方法为：取和的值并向下取整，分别记作n1和n2，将台阶高度或沟槽深度值的排列向量中第n1个值作为台阶高度或沟槽深度表征值的下限，将排列向量中第n2个值作为台阶高度或沟槽深度表征值的上限，得到的台阶高度或沟槽深度不确定度分布范围为[h
n1
,h
n2
]。
[0030]本专利技术可通过单次测量实现微结构表面中台阶高或沟槽深度不确定度评估，并能够全面反映测量形貌中所有数据点对评估结果的影响，且能够在表征台阶高度或沟槽深度的同时实现不确定度评估，具有评估速度快、量值分散性小的有点。相对于国际标准GUM的基于多次测量的标准偏差的测量不确定度分析方法，该方法无需多次测量，能在获取台阶高度或沟槽深度表征值的同时评估不确定度分布，适用于对光学测量系统测量台阶高度或沟槽深度结果的不确定度分析。
[0031]本专利技术在半导体等高精尖制造领域将发挥重要作用，尤其对于需严格控制台阶高度或沟槽深度等关键尺寸的零部件，如具有三维堆叠结构的NAND芯片，其制造工艺涉及数百个步骤，其中多个步骤需要快速在线无损测量并控制其台阶高度或沟槽深度，从而避免芯片功能失效。
附图说明
[0032]图1为本实施例示出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取集成电路的微结构表面中台阶或沟槽的三维形貌原始测量数据；2)对所述的三维形貌原始测量数据进行降维，得到以X、Y平面坐标位置的有效三维形貌矩阵Z
m
；3)对有效三维形貌矩阵Z
m
进行数据重构，分解为独立的重构矩阵A和重构矩阵B；4)将重构矩阵A和重构矩阵B中对应行的数据点组成点阵；5)对步骤4)得到的点阵中的对应行的数据点进行聚类，求取质心距离并转化为台阶高度或沟槽深度值；遍历所有行数据，将台阶高度或沟槽深度值的均值作为关键尺寸表征结果，均方差值作为关键尺寸表征结果的标准不确定度；6)对步骤5)得到的所有行数据对应的台阶高度或沟槽深度值按照从小到大的顺序进行排列，获得排列向量；获取排列向量中95％置信区间的上下限作为台阶高度或沟槽深度不确定度分布范围。2.根据权利要求1所述的复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，其特征在于，所述的步骤2)包括：2.1)将集成电路三维微结构表面以X、Y平面建立坐标系，对三维形貌原始测量数据转化为面型矩阵：其中，z
′
MN
表示集成电路中三维结构在(M,N)坐标位置处的表面高度或深度值，N表示原始测量数据中X方向的长度，M表示原始测量数据中Y方向的长度；2.2)对面型矩阵进行有效区域裁剪，所述的有效区域中包含集成电路的台阶结构或沟槽结构；对裁剪后的面型矩阵重新定义坐标位置，得到有效三维形貌矩阵Z
m
：其中，z
mn
表示集成电路中台阶结构或沟槽结构在(m,n)坐标位置处的表面高度或深度值，n表示台阶结构或沟槽结构有效区域X方向的长度，m表示台阶结构或沟槽结构有效区域Y方向的长度。3.根据权利要求1所述的复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，其特征在于，所述的对有效三维形貌矩阵Z
m
进行数据重构时，三维形貌矩阵Z
m
中所有的奇数行组成重构矩阵A，所有的偶数行组成重构矩阵B。4.根据权利要求1所述的复杂微结构表面台阶高度或沟槽深度不确定度快速评估方法，其特征在于，步骤4)所述的点阵表示为：
其中，a
ij
为重构矩阵A中第i行第j列的元素，b
ij

【专利技术属性】
技术研发人员：王陈，孟宪昱，魏鹤鸣，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：