Методы экспрессной обработки результатов относительной двухволновой рентгеновской рефлектометрии для контроля многослойных структур микро- и наноэлектроники

• Автор: Карташов, Дмитрий Александрович
• Шифр специальности: 05.11.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 129 с. : ил.

Оглавление

Актуальность проблемы

Методы исследований

Научная новизна работы

Практическая ценность работы заключается в следующем:

Апробация работы и публикации

Личный вклад автора

Достоверность результатов

Публикации

Основные положения, выносимые на защиту

Структура и объём работы

Глава 1. Аналитический обзор литературы
1.1. Использование параллельных вычислительных систем для расчёта параметров многослойных структур, измеренных с помощью рентгеновских методов
1.1.1. Технология ЫУГО1АСиОА
1.1.2. Расчет параметров многослойных структур
1.2. Расчет коэффициента отражения рентгеновского излучения
1.3. Выводы к главе
Глава 2. Методы исследования
2.1. Неразрушающие методы
2.2. Разрушающие методы
2.3. Выводы к главе
Г лава 3. Решение прямой задачи в рентгеновской рефлектометрии
3.1. Привязка алгоритма пчёл к решаемой задаче
3.2 Исследование влияния диапазона поиска и количества итераций на функцию ошибки
3.2.1 Однослойная структура (А1-81)
3.2.2 Трёхслойная структура (А1-81-А1-81)
3.3 Определение эффективности применения известных и собственных алгоритмов для расшифровки моделируемых рентгеновских рефлектограмм
3.3.1 Описание эксперимента

3.4 Экспрессный метод обработки результатов относительной двухволновой рентгеновской рефлектометрии
3.5.Технологический подход к анализу многослойных структур
3.8 Выводы к главе
Глава 4. Решение обратной задачи в рентгеновской рефлектометрии
4.1 Увеличение точности компьютерной обработки относительных рентгеновских рефлектограмм
4.2 Повышение эффективности обработки результатов относительной двухволновой рентгеновской рефлектометрии при использовании графических процессоров и технологии CUDA
4.2.1 Описание эксперимента
4.2.2 Основные результаты
4.3.Расшифровка экспериментальных рентгеновских рефлектограмм при помощи распространённых и собственных алгоритмов. Сравнение их эффективности
4.3.1 .Методика эксперимента
4.3.2.Обсуждение результатов
4.4.Измерение образцов независимыми методами
4.5 Выводы к главе
Основные результаты и выводы
Благодарности
Список литературы
Приложение 1 . Стохастические алгоритмы оптимизации
1.1. Использование параллельных вычислительных систем на основе технологии NVIDIA CUDA и алгоритмов поиска глобального минимума функционала невязкидля параллельных вычислительных систем
1.1.1 Введение
1.1.2 Оптимизация, основанная на коллективном интеллекте
1.1.3 Генетический алгоритм
1.1.4 Алгоритм роя частиц
1.1.5 Муравьиный алгоритм
1.1.6 Алгоритм пчёл
1.1.7. Алгоритмы поиска глобального минимума функционала невязки, используемые для решения обратной задачи в рентгеновской рефлектометрии
Введение
Актуальность проблемы. Развитие технологии твёрдотельной электроники с переходом на малые проектные нормы и выходом на наноэлектронику и нанофотонику упирается в ряд проблем, одной из которых является проблема контроля параметров наноразмерных структур, включая линейные размеры, толщину, шероховатость на границах раздела, фазовый состав, однородность и другие параметры. Большие возможности для решения этих задач дают рентгеновские методы контроля, широко используемые в твердотельной электронной технологии. Однако существующие сейчас и применяемые рентгеновские методы контроля нуждаются в дальнейшем принципиальном совершенствовании. Основные требования к системе рентгеновских методов контроля, отвечающих целям современного микро- и наноэлектронного производства состоят в том, что необходимо обеспечить:
- экспрессность методов, включая увеличение скорости обработки информативных сигналов и представление результатов в приборах и средствах контроля;
- точность измерения, не уступающую точности других методик при сохранении экспрессности (оперативности) контроля для получения не только начальных и конечных, но и промежуточных результатов технологического цикла.
- экспрессность методики и при этом сохранение её точности при обработке результатов позволяет расширить диапазон и номенклатуру измеряемых параметров т.е. измерять не только толщины, но и шероховатости межслойных границ раздела (т.е. увеличить количество слоёв в модели шероховатости до ранее недостижимых значений при той же экспрессности), а также измерять параметры не только нанослоёв, но и межслойных границ раздела.
Экспрессность и оперативность применения рентгеновских методов для контроля технологии микро- и наноэлектроники возникла с одной стороны за счёт применения нового алгоритмического и программно-технического обеспечения процессов обработки информативных сигналов, получаемых с помощью рентгеновских измерений, а с другой - явилось следствием разработки и оптимизации

Это обусловлено тем, что такая структура является целью при изготовлении МС. А с ростом технологических возможностей модель однородных плоских слоев становится все более актуальной.
Впервые была предложена модель для расчета коэффициента отражения рентгеновского пучка от поверхности МС. Рекуррентные соотношения,
описывающие модель, могут быть записаны как:
r(Zj) = r] +r(zJJel1'^' l + r‘;r(zJ+,)e, (1.17)
где г' и -амплитудные коэффициенты отражения для слоев j и j+, соответственно, С)| - среднеквадратичная шероховатость (ширина границы раздела) слоя.
Модель (1.17) описывает отражение рентгеновского луча от гладкой
многослойной среды. Подробнее о расчете КО рентгеновского излучения речь пойдет позже.
Отдельно хотелось бы рассмотреть модели расчета шероховатости и
межслойных границ раздела. В обзорах проводится сравнительный анализ
нескольких моделей для учета шероховатости в рефлектометрических исследованиях. Учет шероховатости очень важен для корректного анализа отражения рентгеновского излучения. Обычно он учитывается как фактор шероховатости Qs при расчете КО:
r(Zj) = Q,(Zj) (1.18)
где r(Zj) - коэффициент отражения.
Различные модели учитывают фактор шероховатости по-разному:
Oj = 1 (идеально гладкая поверхность)
0; = ег°’г' '' (Фактор Дебая-Валера), (1-19)
Qj - е~2а,г' (Фактор Нево-Кроса).
Позднее в свой работе Синха и соавторы показали, что факторы Дебая-Валера
и Нево-Кроса могут быть получены также с использованием модели расчета
диффузного рассеяния, соответственно, в рамках приближения Борна (ВА,
кинематический подход) и' приближения Борна для искаженных волн (DWBA,
динамический подход).