使用样品间距的扫描探针显微镜方法和装置.pdf

优选实施例涉及一种操作扫描探针显微镜(SPM)的方法和装置，其使用小于五行、更优选为两行的测量扫描来执行样本测量，以精确定位样本的特征的域。这是通过选择测量扫描的相邻行之间的步长距离，使其不等于在垂直于测量扫描横穿的方向上特征的间距，即不等于扫描方向XPO上特征的间距来实现。扫描的纵横比还可修改以进一步提高样本的处理量。

1、  一种从样本的特征的域获取数据的方法，所述方法包括：
执行测量扫描以定位所述域，其中所述测量扫描使用不多于五个测量扫描行来定位所述域，以及
执行数据扫描以获取表示所述特征的数据。

2、  根据权利要求1所述的方法，其中所述测量扫描使用不多于两个测量扫描行来定位特征的所述域。

3、  根据权利要求2所述的方法，其中在相邻的测量扫描行之间的距离基本上不等于在垂直于测量扫描行的方向上的所述特征域的间距。

4、  根据权利要求1所述的方法，其中所述数据扫描是仅沿着至少基本上平行的数据获取行来执行的。

5、  根据权利要求4所述的方法，其中所述数据扫描中的图像的纵横比使得所述扫描行的方向上的比率的维度大于在垂直于所述扫描行的方向上的比率的维度。

6、  根据权利要求1所述的方法，其中所述测量扫描是沿着第一轴执行的，并且其中所述数据扫描是沿着至少基本上垂直于所述第一轴的第二轴执行的。

7、  根据权利要求6所述的方法，其中在所述数据获取行之间的距离至少约等于沿着所述第一轴的所述特征域的所述间距的两倍。

8、  根据权利要求7所述的方法，还包括根据所述测量扫描确定所述数据扫描的扫描区域的中心。

9、  根据权利要求8所述的方法，其中所述确定步骤对从所述测量扫描中获取的所述数据使用图案识别。

10、  根据权利要求1所述的方法，其中在所述数据扫描之前仅执行单个测量扫描。

11、  一种方法，包括：
使用扫描探针显微镜从沟槽电容器域的至少三个沟槽电容器中的每个沟槽电容器获取数据，所述获取步骤从探针接合起用时小于一(1)分钟；以及
分析所获取的数据以确定所述沟槽电容器的特征维度，其中所述特征维度具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的大约2.0％与2.0nm之中的较大者。

12、  根据权利要求11所述的方法，其中数据在小于30秒获取。

13、  根据权利要求12所述的方法，其中数据在小于5秒获取。

14、  根据权利要求11所述的方法，其中所述特征维度具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的1.0％与1.5nm之中的较大者。

15、  根据权利要求11所述的方法，其中所述沟槽电容器是亚110nm节点沟槽电容器。

16、  根据权利要求11所述的方法，其中所述获取步骤包括：
沿着第一轴执行测量扫描以在样本表面上定位域；以及
沿着第二轴执行数据扫描以测量所述维度，所述第二轴至少基本上垂直于所述第一轴。

17、  根据权利要求16所述的方法，其中在所述数据扫描之前执行单个测量扫描。

18、  根据权利要求17所述的方法，还包括根据所述测量扫描来确定所述数据扫描的扫描区域的中心。

19、  根据权利要求16所述的方法，其中所述测量扫描使用不多于五个扫描行来定位沟槽电容器的所述域。

20、  根据权利要求19所述的方法，其中所述测量扫描使用不多于两个扫描行来定位沟槽电容器的所述域。

21、  一种操作包括具有悬臂的探针的扫描探针显微镜(SPM)的方法，所述方法包括以下步骤：
将所述探针与样本接合，所述样本包括在扫描方向上具有第一间距以及在与所述扫描方向成九十度的方向上具有第二间距的特征的域；
沿着少于所述样本的五行来执行所述样本的测量扫描，所述执行步骤包括提供在所述小于五行中的相邻行之间所述探针与所述样本之间的相对运动，所述相对运动基本上垂直于所述扫描方向。

22、  根据权利要求21所述的方法，还包括：
基于所述测量扫描识别用于数据扫描的中心，所述中心在行中对应于至少一个特征的中点，所述特征中点中心基本上对应于所述至少一个特征的最深部分；
基于所述测量扫描执行所述数据扫描；以及
其中所述移动步骤提供了在所述探针与所述样本之间的相对移动，所述移动是基本上不等于所述第一间距的所述第一间距的分数。

23、  根据权利要求21所述的方法，其中所述测量扫描是与所述数据扫描成90度来执行的。

24、  根据权利要求21所述的方法，还包括以弯曲模式振荡所述探针。

25、  根据权利要求24所述的方法，还包括以深沟槽模式振荡所述探针。

26、  根据权利要求22所述的方法，其中所述识别步骤包括使用图案识别。

27、  根据权利要求21所述的方法，其中所述执行步骤在小于一分钟内完成。

28、  根据权利要求27所述的方法，其中所述执行步骤在五秒钟内完成。

29、  根据权利要求27所述的方法，还包括确定至少一个特征的特征维度，其中所述特征维度具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的大约2.0％与2.0nm之中的较大者。

30、  根据权利要求29所述的方法，其中所述特征是沟槽电容器。

31、  一种扫描探针显微镜(SPM)，包括：
探针，具有与包括特征的域的样本相互作用的尖端；
扫描仪，提供所述尖端与所述样本之间的相对运动以(a)执行测量扫描来定位所述域，然后(b)基于所述测量扫描来执行数据扫描；并且
其中所述测量扫描包括不多于5个扫描行，并且所述测量扫描和数据扫描总共用时小于1分钟。

32、  根据权利要求31所述的SPM，其中所述测量扫描横穿两个扫描行。

33、  根据权利要求31所述的SPM，还包括计算机，该计算机分析在所述测量扫描和所述数据扫描中获取的数据，所述数据扫描数据表示至少一个所述特征的特征维度，并且其中所述特征维度具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的大约2.0％与2nm之中的较大者。

使用样品间距的扫描探针显微镜方法和装置
技术领域
本发明涉及一种利用扫描探针显微镜来测量样品表面特征的方法和装置，更特别地，涉及一种利用关于样品的器件/特征的域(field)的间距的信息来最优化测量性能的方法和装置。
背景技术
几种基于探针的仪器监控基于悬臂的探针与样品之间的相互作用，以获得关于样品的一个或多个特性的信息。扫描探针显微镜(SPM)，例如原子力显微镜(AFM)，是通常使用锋利的尖端来对样品的一个或多个属性进行局部测量的设备。更特别的是，SPM通常通过监视样品与相关探针组件之间的交互作用来特征化(characterize)这种小规模样品特征的表面。通过提供尖端与样品之间的相关扫描运动，可在样品的特定区域之上获取表面特性数据和其它由样品决定的数据，并且可以生成相应的样品图(map)。
原子力显微镜是一种非常普遍的SPM类型。典型的AFM探针包括非常小的悬臂，该悬臂被固定在其基部的支柱处并且具有粘附在相反的自由末端上的锋利的探针尖端。该探针尖端被设置为非常接近于、或者直接或间接地接触待测样品的表面，并且利用极端敏感的偏转检测器来测量悬臂响应探针尖端与样品之间的交互作用的偏转，上述偏转检测器通常是光学杠杆系统，例如在Hansma等人的美国专利申请号为RE34489的专利申请中描述的系统，或者某种其它偏转检测器，例如应变仪装置、电容传感器等。AFM可以通过使用压电扫描仪、光学杠杆偏转检测器，以及非常小的悬臂，在各种处于气体、液体或真空中的绝缘的或者导电的表面上，获取下至原子级的分辨率。由于其分辨率和通用性，AFM在从半导体制造到生物学研究的许多不同领域中都是重要的测量设备。
优选地，使用作用于样本支撑件和/或探针上的高分辨率三轴扫描仪在表面上扫描探针。因此这种仪器能够在测量样品的拓扑(topography)或者其它属性时，在探针与样品之间产生相应的运动，例如，像上述Hansma等人的专利、Elings等人的美国专利号为5226801的专利、及Elings等人的美国专利号为5412980的专利所描述的。
AFM可以设计成以多种模式运行，包括接触模式和振荡弯曲模式。在操作的振荡“弯曲模式”中，悬臂通常关于一个固定端点振荡。操作的一种常用的弯曲模式就是所谓TappingMode^TM AFM操作(TappingMode是本申请受让人的商标)。在TappingMode^TM AFM中，尖端在探针悬臂的振荡频率处或附近振荡弯曲。当尖端与样本表面间断地或者接近地接触时，振荡振幅由尖端/表面的相互作用来确定。通常，这种振荡器的振幅、相位或频率在使用反馈信号进行扫描时保持恒定，其中反馈信号是响应尖端-样本相互作用而生成的。然后，采集、存储这些反馈信号并将这些反馈信号用作数据以特征化该样本。当测量半导体样本时，例如这里讨论的沟槽电容器时，使用采用独特和昂贵尖端的称为深沟槽(DT)模式的振荡模式的特定版本。
图1中示出了典型AFM系统。AFM 10耦接到用于在本例中，以探针的共振频率或接近于探针的共振频率来驱动探针14的振荡致动器或者驱动器16，AFM 10采用探针器件12，探针器件12包含具有悬臂15的探针14。通常，在AFM控制器20的控制下，电信号从AC信号源18提供到驱动器16，从而优选以自由振荡振幅A₀驱动探针14。值得注意的是，A₀可以在宽范围内变化，例如从微米到纳米的等级上变化，后者通常用于非接触力测量。在实际的情况中，为了在成像时与样本表面进行低力相互作用(low forceinteraction)，A₀应尽可能小，但又要大得足以防止尖端例如因范德华(vander Waals)力和/或粘着力而附着在样品表面22。使用由计算机/控制器20的反馈来控制的合适的致动器或者扫描仪24，探针14还可以被致动到样品22和离开样品22。值得注意的是，振荡驱动器16可耦接到扫描仪24和探针14，但是可作为自致动的悬臂/探针的一部分而与探针14的悬臂15形成整体。而且，虽然致动器24被示出耦接到探针，但也可采用致动器24作为XYZ致动器，以在三个正交方向上移动样本22。
在操作中，随着探针14振荡并与样本22接触，样本特性就可以通过检测探针14的振荡中的改变来监控。特别地，偏转检测装置17将光束投射到探针14的背面，然后此光束反射到检测器26，例如四象限光电检测器。由于光束通过检测器转换，因此合适的信号被发送到控制器20，由该控制器处理信号以确定探针14的振荡中的变化。通常，控制器20产生控制信号以维持尖端与样本之间的恒定力，通常用于维持探针14的振荡的设定点特征。例如控制器20通常用于将振荡振幅维持在设定点值A_S，以确保尖端与样本之间基本恒定的力。或者，可以使用设定点相位或者频率。
由于度量应用需要越来越大的处理量，在执行传统AFM测量时，改进已变成必须。在半导体工业中，晶片分析是一个关键应用。通常，芯片制造商需要测量具有90nm以下关键尺寸(CD)的结构。在分析这种小等级的结构时，相应的测量需要均匀性控制并且必须能够适应大批量生产环境。在这方面，在自动化AFM的领域中已经有了一个优点，就是通过在操作时将专业用户任务最小化，大幅提高了可在特定时间帧中成像的样本的数量。用于执行自动晶片测量的仪器是各式各样的，但是AFM例如通过提供执行高分辨率多维度(例如3D)成像的能力，提供了唯一的解决方案。一些仪器，比如VeecoInstruments公司所提供的Dimension X自动AFM，具有经过检验的200nm和300nm自动化平台。
在评估用于进行上述测量的仪器的性能时，要考虑两个关键问题，包括处理量和可重复性。在这种情况下，处理量是每小时可成像的晶片的数量，而可重复性是在相同条件下，在相同对象上执行的重复测量的变化。第三个问题涉及可重复率，可重复率是在不同条件下进行相同测量所得结果的变化。可重复率之所以重要，在于当既要定位晶片又要聚焦光学时，它确定了是否工艺能够适应条件差异。在考虑到这些度量值(metrics)时，已知系统具有明显的局限性。
为了执行半导体度量实验，例如半导体晶片的沟槽深度测量，AFM通常开始执行测量扫描(survey scan)然后执行数据扫描。测量扫描起到晶片的空中视图的作用，用以建立可进行数据扫描的位置。数据扫描最终提供感兴趣的信息(例如特征维度)。更特别地，如下面更具体的讨论，半导体晶片通常具有器件/特征例如沟槽的域，沟槽具有通常用于测量晶片的工具所不知道的位置。结果，工具必须对准域以获得质量数据，而这通常是利用测量扫描来实现的。
在用于测量半导体沟槽电容器的深度的先前系统中，每个扫描行的长度、相邻扫描行之间的空间(即分辨率或密度)、及扫描行的数量都是用户定义的。例如，自动AFM通常取得大量线例如32或者48线的数据(即高密度)，其中每个线具有通常至少为设定区域上的特征的间距的两倍的长度，以便获得高分辨率测量图像。通常，特征域的间距具有至少两个分量，一个在“X”方向上并且一个在“Y”方向上，用于2D阵列。间距是在特征图案重复其自身的每个方向上的距离。扫描的长度和高度范围可以是从大约1微米到50微米或者更多。
之后，进行图案识别操作以识别特征对，并且由此建立用于数据扫描的中心。然后，通常围绕所识别的沟槽的中点，使用之字形(即光栅)扫描来执行在高分辨率中的数据扫描。而且，根据一些技术，可进行多个测量扫描，例如，一种工艺在“X”上使用第一测量扫描(通常是部分“搜索”例程)，然后在“Y”上执行第二扫描以建立中心。总体来说，这些已知的处理需要大量时间来完成，给出众多扫描(测量和数据)，因此严重地损害处理量。在考虑以高分辨率进行扫描时，关系到不良处理量的限制条件仅会恶化。
值得注意的是，其它缺点也关系到扫描的高分辨率。例如，因为这些已知技术的测量扫描是高密度扫描，扫描通常针对小的特征集，例如一个或一对表面特征。这种小数量(population)产生的结果不完美。例如，如所理解的，图案识别程序提供比这种数量的数据更大的优先输出。结果，现有技术所使用的相对小的特征集能够对测量质量产生严重的不利影响。与高密度扫描有关的另一个缺点是，探针和相应的尖端是高度精密和昂贵的组件，它们需要在磨损后进行更换。通过进行这种高分辨率扫描，尖端的寿命可以急剧减小，考虑到尖端成本可为1000美元甚至更多，这是一个明显的缺点。另一缺点是如人们所预期的，高分辨率扫描需要长时间来完成。这不仅仅是存在于其自身内的限制条件和对其自身的限制条件，还导致其它的问题，包括使得环境因素变得更为棘手。例如，假设热漂移比执行测量所花费的时间更多，则测量可可重复率可急剧降低。
而且，已知技术的另一问题是例如在测量特征的深度时，在一系列扫描上获得的数据被平均化。需要注意的是，最大深度通常是要确定的关键度量值，而若假设小于最大值的深度测量值通常与上述系列扫描的最大值一起被“平均化”，数据的这种平均化就阻碍了系统识别最大深度的能力。结果，这类方法通常不符合希望地低估沟槽深度。
结果，所希望的是在自动AFM测量的领域中，特别在半导体工业中，能够在用户选择的扫描长度的广泛范围(例如用于分析较大量的特征/器件)中，以最小数量的行来执行测量和数据扫描的方法和系统，而不损害测量质量。最终需要的是提高处理量和可可重复率，并提高尖端磨损性能。
发明内容
本发明优选实施例克服了上述已知系统的缺点，并提供了一种扫描探针显微镜装置和方法，以小于五(5)行，更优选以两(2)行来执行测量扫描，以精确定位样本的特征域。这是通过将测量扫描的相邻行之间的步长距离选择成不等于在垂直于测量扫描横穿的方向上特征的间距，即不等于扫描方向上特征的间距X_PO来实现的。结果，关于样本的数据可以在小于一(1)分钟，通常小于五秒获得，急剧提高了样本的处理量。而且，使用本方法和系统，被测量的样本的特征维度(characteristic dimension)可具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的1.0％与1nm之中的较大者。
根据优选实施例的第一方面，从样本的特征域中获取数据的方法包括使用不超过五个测量扫描行来执行测量扫描以定位域。之后，可基于测量扫描执行数据扫描，以获得表示至少一个特征的数据。
在本实施例的另一方面，测量扫描使用不多于两个测量扫描行来定位特征的域。在这种情况下，相邻扫描行之间的距离基本上不等于在垂直于测量扫描行的方向上的特征域的间距。
在本实施例的另一方面中，来自数据扫描的图像的纵横比使得在扫描行的方向上的比率的维度(dimension)大于在垂直于扫描行的方向上的比率的维度。
根据本实施例的另一方面，数据获取行之间的距离至少大约等于沿着第一轴的特征域的间距的两倍，并且数据扫描的扫描范围的中心是根据测量扫描来确定的。
在本实施例的另一方面中，上述确定步骤对于从测量扫描获取的数据使用图案识别(pattern recognition)。优选地，所使用的图案识别算法是
根据另一优选实施例，使用扫描探针显微镜从沟槽电容器域的至少三个沟槽电容器中的每一个来获取数据的方法从探针接合起用时小于1.0分钟。所获得的数据被分析以确定沟槽电容器的特征维度，由此特征维度具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的大约2.0％与2.0nm之中的较大者。
根据本实施例的另一方面，所述数据在小于30秒被获取，但是更优选为小于5秒。
在本实施例的其它方面中，特征维度具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的1.0％与1.5nm之中的较大者。这个方法对于分析亚110nm(sub-110nm)节点沟槽电容器)特别有用。
根据本实施例的另一方面，上述获取步骤包括：沿着第一轴执行测量扫描，以在所述样本表面上定位所述域；以及沿着第二轴执行数据扫描，以测量所述维度。值得注意的是，所述第二轴至少基本上垂直于所述第一轴。
在本发明的另一实施例中，操作扫描探针显微镜(SPM)的方法包括设置具有悬臂的探针并且包括将所述探针与样本接合的步骤，其中所述样本包括在扫描方向上具有第一间距以及在域所述扫描方向成九十度的方向上具有第二间距的特征的域。优选地，本方法沿着少于所述样本的五行来执行样本的扫描，包括所述小于五行的相邻行之间基本上垂直于所述扫描方向移动。
根据本实施例的另一方面，上述方法被用来基于所述测量扫描识别数据扫描的中心。所述中心至少基本上对应于特征中点，其中该特征中点基本上对应于至少一个特征的最深部分。在本方法中，数据扫描是基于测量扫描来执行的；并且其中所述移动步骤提供了在所述探针与所述样本之间的相对移动，所述移动是所述第一间距的分数。
在本优选实施例的另一方面中，上述方法还包括以弯曲模式振荡所述探针。优选地，弯曲模式是深沟槽模式(DT模式)。
在另一方面中，扫描探针显微镜(SPM)包括：探针，具有与包括特征域的样本相互作用的尖端；以及扫描仪，提供所述尖端与所述样本之间的相对运动。SPM致动扫描仪以识别所述域，且随后基于测量扫描而执行数据扫描。优选地，所述测量扫描横穿不超过域的5个扫描行，并且所述测量扫描和数据扫描总共用时小于1分钟。
根据本实施例的另一方面，SPM包括计算机，该计算机分析在所述测量和数据扫描期间获取的数据，所述数据扫描数据表示至少一个所述特征的特征维度，其中所述特征维度具有三σ动态可重复率，该三σ动态可重复率小于所述特征维度的大约2.0％与2nm之中的较大者。
根据以下详细描述和附图，本领域技术人员应该清楚本发明的这些和其它目的、特征和优点。但是，应该理解的是，详细描述和具体实例在说明本发明的优选实施例时，是以说明性而不是限制性的方式给出的。不脱离本发明的精神，可以在本发明的范围内进行许多变化和修改，并且本发明包括全部这样的修改。
附图说明
本发明的优选示例性实施例在附图中说明，相似的附图标记始终表示相似的部件，其中：
图1是被称为“现有技术”的原子力显微镜的示意框图；
图2是半导体特征的域的示意性平面俯视图，上述半导体特征例如为成对地沿着晶片的交错线定向的DRAM沟槽电容器；
图3是与图2相似的示意性平面俯视图，示出根据优选实施例的测量扫描；
图4是图2和图3中的沟槽电容器的平面俯视图；
图5提供了沿着图4中的线Q-S的轮廓的示意图；
图6提供了从图3所示的测量扫描，即沿着测量扫描线S1和S3得到的沟槽电容器的轮廓的示意图，并示出与扫描线S1和S3相关的附加的轮廓；
图7是图2中的沟槽电容器的域的示意性平面俯视图，示出根据优选实施例进行的数据扫描；
图8提供了从图7中的数据扫描获得的沟槽电容器的轮廓的示意图；
图9是示出优选实施例的方法步骤的流程图；
图10是使用低纵横比数据扫描，根据优选实施例的数据扫描的示意性平面俯视图。
具体实施方式
优选实施例涉及用SPM进行样品测量，特别涉及使用域的间距对半导体样品的特征/器件的域的测量。通过这样做，优选实施例能够用仅仅两个扫描行或轮廓进行域的初步测量扫描，扫描轮廓具有用户选择的长度用以成像如所希望的那么多的特征，全面提高样品处理量和尖端寿命以及可重复率。扫描轮廓通常由具有局部区域中的表面的一个或多个性质的测量值阵列组成。通常扫描轮廓由沿单一扫描行，即线性地与样品的一部分相交对准得到的一系列测量值组成。但是，扫描轮廓可以具有任意形状。这类扫描轮廓例如可以排列为将更多数目的样品特征相交，这些样品特征无需在相同的行上。值得注意的是，尽管不限于此，本发明的技术在测量具有符合国际半导体技术蓝图(International Technology Roadmap for Semiconductors，ITRS)的特征尺寸的半导体样品时，提供了这些好处。
先转到图2，其中示出包括衬底52(例如半导体晶片)的样品50，衬底52上形成有半导体特征或器件56的特征域54，半导体特征或器件56例如为DRAM沟槽电容器。在制造半导体芯片，例如图2中所示的半导体芯片时，在两维周期阵列中设置一系列的器件行以有效地利用半导体衬底52的资源(real estate)。通常，每个行58(L0-L3)包括电容器56构成的重复的对60，相邻行的对60偏移，以使得每隔以行的器件对60定义出特征56构成的列62。在这种情况下，示出器件56构成的4个行58，其中相隔的行具有与相邻的行偏离的电容器对。值得注意的是，图2所示的半导体芯片器件50的区域包括在“X”方向上具有间距的特征，上述间距标记为X_po，这是在特征的图案重复其自身的“X”方向上的距离。类似地，域确定在“Y”方向上的间距Y_po，间距Y_po是在Y方向上、阵列中的特征56构成的连续的行之间的距离，上述特征56在公共的列62中对准。通常，X间距值和Y间距值，即X_po和Y_po，要么从晶片本身的设计中得知，或者例如通过在试验中进行样品的初步高分辨率AFM扫描来得知的，或者通过与样品具有相同域结构的样品得知。
如图3中所示，为了确定沟槽电容器56的域54的特征，(例如沟槽电容器56的深度)，先进行域的测量扫描。使用示出水平扫描线L0-L3的图2中的坐标系，首先应强调的是，优选使用九十度扫描，即在与晶片的希望的数据扫描的方向成九十度进行的扫描，来执行测量扫描。关于这一点，可将扫描仪旋转九十度；或者，可将样品旋转九十度，以使得在两种情况中，测量扫描是在至少基本上平行于椭圆形沟槽电容器56的长轴的方向上进行的。
关于这一点，必须首先执行APM以处理APM尖端19(图1)和样品50。如前所述，在执行此操作时，APM的探针14的尖端19相对于域54与样品接触的点64通常是未知的，因此电容器56的域54需要被定位。重要的是，域54必须以通常绝对的确定性来定位，以确保在整个测量中感兴趣的半导体特征是在前后一致的位置得到测量。根据尖端-样品接合的位置64，算法提供APM探针尖端19与样品50之间的相对运动，以使得表面可在选定的操作模式下，沿着(在这种情况下)测量扫描的三个单独的段S1、S2和S3成像。值得注意的是，优选的操作模式是振荡探针深沟槽(DT)模式。当在测量扫描期间对样品进行成像时，测量数据是在基本上平行的段S1和S3期间获得的，而在扫描的垂直于段S1和S3的梯状部分即段S2期间不获取测量数据。
为了确保两行测量数据(S1和S3)其中的一行能够确定沟槽电容器56的域54，选择测量扫描的段S2的距离以确保尖端与位于测量扫描行其中一行内的其中至少一个被测器件56相互作用。这是通过在X或数据扫描方向上将测量扫描的段S2的长度设定为与器件间距X_P0不相等的值X_P1来实现的。通过保证段S2的垂直距离不等于域的X轴方向上的间距，算法确保探针将与域54中的至少一个特征相互作用，特征的数目取决于段S1和S3的长度。关于这一点，测量扫描必须在段S1和S3期间穿过最短距离，例如，相当于沟槽电容器的至少两个长度“L”的距离，或间距距离Y_P0的两倍。如图所示，由于在行58当中沟槽电容器56的对60的偏移，在这种情况下，需要至少两个长度“L”。但是，更优选地，S1和S3足够的长(例如四个长度“L”)以穿过至少两个沟槽56，以为后续的数据分析提供更大的测量群。再次，假定测量扫描仅仅两行，S1和S3，这可以被实现而不需要损害处理量。值得注意的是，虽然此处讨论仅仅是指两(2)个测量扫描行，用户愿意可以使用更多的测量扫描行。
如图3中所示，段S1穿过沟槽C1和C2一段距离直到椭圆形沟槽56的长轴“A”的右面。关于这一点，扫描横穿沟槽56的“切片(slice)”对于确定沟槽中心的目标来说基本上是非实质的。更多特别地，如图4中所示，假定特征56的一般对称性，沟槽56的测量扫描切片可处在位置Q、R或S其中任一个处，每个切片具有相同的中心点。因此，每个轮廓将提供沟槽最深部分的位置的相同指示。这示于图5，图5示出即使轮廓不同，它们的中心定义了在扫描或“X”方向上的共同的位置。
接下来，在图6中示出，在DT模式下的成像产生了段S1和S3各自的轮廓。在这一点上，测量扫描是完成的，并且算法具有必要的数据以确定数据扫描中心。特别地，与两个扫描行S1和S3有关的轮廓先被汇总以提供图6所示的轮廓S1+S3。在本发明的优选算法中，随后使用图案识别工具，该图案识别工具被称为卡尺视觉工具(caliper vision tool)，是由美国马萨诸塞州的Natick的Cognex Corporation提供的。如本技术领域中所理解的，图案识别可直接由对于扫描数据的操作来替代，而不是将扫描数据转化成视觉模型。例如，可采用直接对扫描数据进行运算以确定的边沿，而不需要尝试匹配模型的图案识别软件。在这种情况下，卡尺工具处理图6的数据，即段S1和S3的轮廓的总和，以识别数据中的图案并为汇总的轮廓即特征P1和P2指定评分。卡尺函数比较为每个轮廓F1、F2生成的评分并选择最高分。例如，与沟槽电容器C1有关的轮廓P1可产生比对应于与特征C2有关的轮廓P2的评分更高的评分。因此，在卡尺函数确定轮廓P1(与C1有关)的情况下，卡尺工具返回与数据扫描行L1中器件C1对应的中心位置70的指示。
确定数据扫描的中心位置的下一步是确定如图3中“SC”所示的测量扫描中心。测量扫描中心SC只是测量扫描的几何中心，即下述两行的交叉点：通过扫描行S1和S3的中点的行，与通过S2的中点并垂直于S2的行。利用已知的测量扫描中心SC，数据扫描中心可通过将测量扫描中心SC转换为对60′的电容器C3上的点来确定，穿过中心位置70的水平线(数据扫描或“X”方向)通过上述的点延伸。所得的数据扫描中心DC示于图3。更特别地，对应于与功能的输出有关的坐标的位置“Y”提供数据扫描中心DC。在这种情况下，DC位于图2和图3中所示的扫描行L1中。
拥有确定的数据扫描中心DC，即可执行数据扫描。转向图7，数据扫描中心DC沿着行L1并提供在这种情况下横穿沟槽电容器56的域54的行L0和L2的数据扫描的中心。与测量扫描类似，数据扫描横穿图7所示的三个段或数据获取线D1、D2和D3。同样与测量扫描类似，优选在梯状段即段D2期间不获得数据。通过执行如上所述的测量扫描和随后的图案识别功能，通常平行的扫描段D1和D3按希望的那样基本上穿过包含在行L0和L2上的沟槽的中心(即特征中点)，因此如之前所述提供最大沟槽深度的指示。
图2示出，段D2优选设定为至少基本上等于Y间距YP0的两倍。通过将D2设定为这个距离，沟槽电容器56的相应对准行58(与其偏移的行相对)，即L0和L2，就被横穿并且由AFM成像。基于所获得的关于特征的数据，即可绘出图8所示的沟槽轮廓并且可以测量特性特征。在这种情况下，由于测量扫描提供了器件56的中心的指示，该中心基本上对应于最大器件深度的位置，最大沟槽深度的指示就易于确定了。
值得注意的是，在测量扫描为九十度扫描时，数据扫描可以根据传统的二维AFM光栅扫描来进行，如图2、图3和图7所示。但是，与测量扫描相似，假定使用两行测量扫描精细地计算出的数据中心DC使得数据扫描在可接受的允许偏差内横穿特征的中心，仅需要利用一条扫描行来横穿每个特征56来提供该特征的最大深度的指示。值得注意的是，利用具有子像素精确度/可重复率的图案识别软件，允许偏差是取决于特征的。而且，尽管以上步骤是按连续发生的那样描述的，它们无需以所述顺序来执行。例如，测量扫描中心SC可在用户选择包括测量尺寸的测量扫描参数时确定。
图9给出流程图，示出上面详细描述的优选算法90。在尖端与样本在探针接合功能块92中彼此接合之后(探针接合是将探针与样本相对定位以执行后续AFM测量而不伤害探针或样本的处理)，算法90在功能块94中执行测量扫描。优选地，如前所述，测量扫描是两行测量扫描，其通过确保“梯状”段(图3中的S2)是间距X_PO的分数/倍数来有效定位感兴趣的样品上的特征域。接下来，在功能块96中，处理测量扫描数据。优选地，使用图案识别功能，例如之前所述的例程，来识别样本的特征和指定给彼此每个特征的评分。基于与不同特征有关的评分，来识别特定特征，通常是具有最高评分的特征，以定位域，并优选存储特征的中心坐标。该步骤有助于定位后续数据扫描的中心点。
使用识别出的特征及其相应的中心坐标，以及测量扫描中心SC，在功能块98中确定数据扫描中心DC。之后，在功能块100中执行数据扫描。然后，使用作为功能块100的结果生成的轮廓数据，在功能块102中确定样本的特征(例如特征维度)。值得注意的是，在在功能块92中尖端-样本接合之后，算法90的剩余步骤可以在小于一(1)分钟内执行，提供了相比现有技术显著的处理量的提高，如前所述。一旦完成算法90，可以如前所述处理另一个样本。
利用上述AFM和方法，优选实施例允许用户采用两行测量扫描来确定对应于沟槽电容器56的域54的“X”上的队列(alignment)(即在“X”方向上用于数据扫描的队列)，使得数据扫描行D1和D3(再次，在梯状段D2中不获得数据)横穿域54的相应部分的器件的中心线。而且，通过穿过器件56的中心，假定优选实施例提供的测量值没有突破可接受的允许偏差，则即使特征可能在深度上有变化，也可估算出最大沟槽深度的那一点。
总体来说，优选实施例在半导体工业具有特定用处，提供了具有与当前国际半导体技术路线图(ITRS)一致的维数(沟槽深度等)的特征/器件，例如亚110nm TIRS技术节点沟槽电容器的测量。利用当前技术，借助有助于使得系统即使在变化的环境条件(例如可能导致热漂移等等的条件)下仍然鲁棒的所需最小数目的测量/数据扫描行的便利，特征维度(例如沟槽深度)具有3σ动态可重复率，此3σ动态可重复率大约小于特征维度的2.0％与2nm之中的较大者。更优选地，动态可重复率已经显示小于特征维度的1.0％或1.5nm之中的较大者。而且，在涉及亚110nm ITRS沟槽电容器的特定应用中，样本处理量比当前技术显著提高。例如，虽然当前技术从探针接合到涉及三(3)个沟槽电容器的数据获取要用至少一分钟以上，优选实施例却从探针-样本接合要用小于一(1)分钟，且典型为小于五(5)秒钟。当然，尽管在半导体应用中有用，本算法还在大量的AFM应用中提供了处理量和可重复率方面的益处。
转到图10，可执行低纵横比数据扫描以确定数据扫描中心，该数据扫描中心产生具有比之前(图7)所示的数据扫描的纵横比更低的纵横比的数据扫描。这种数据扫描可用于更有效地(例如以更大的处理量和更小的尖端磨损)扫描具有表面112的样品110。在这种情况下，数据扫描是低纵横比扫描，因为扫描的宽度“W”与高度“H”的比率(即纵横比)比图7所示的扫描的宽度“W”与高度“H”的比率小得多。特别地，在这种情况下，宽度W基本上比高度H小(通常与图7中的扫描相反)。
特别地，与数据扫描的段D1′上如图7所示的特征C5与C6之间的“死区时间”(“死区时间”指AFM数据扫描的这样一部分：在此期间没有特征被成像，这通常是由于特征56的行58的偏移性质而发生的)相比，这种死区时间可显著减小，如图10所示。在最初的扫描行D1′(穿过特征C4、C5的中心)之后，执行梯状的D2′。梯状的D2′与以前一样，保持为Y间距Y_PO的两倍(图7)，但是，只要横穿数据扫描的D2′段，就将沟槽电容器C8、C9成像，而几乎没有表面112扫描的死区时间，即不需要将图10中数据扫描线L0、L2和L4上的沟槽电容器56的对60之间的空间成像。通常，通过了解数据扫描横穿梯状段(图10中的D2′，其中反馈例如可关闭)的时间基本上小于例如沿着图7中的扫描行D1′从C5横穿到C6的时间，来实现效率。
尽管以上描述了执行本发明的发明人所设想的最佳模式，本发明的实现不限于此。例如，样本可以属于其它环境(例如，变化的介质、大气条件等)，并且可用以提供对大量不同样本的测量。显然在不脱离本发明概念的范围和精神的条件下，可对本发明进行各种补充、修改和组合。