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Methodenentwicklung für Messverfahren zur In-Prozess-Charakterisierung von Sub-100-nm-Strukturen

Fachliche Zuordnung Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
Förderung Förderung von 2014 bis 2019
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 254132876
 
Erstellungsjahr 2019

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die Serienherstellung funktionalisierter, nanostrukturierter Oberflächen ist auf eine zuverlässige Qualitätsprüfung angewiesen. Berührungslose streulichtbasierte Verfahren sind prädestiniert für eine schnelle Oberflächeninspektion und Prozesskontrolle, da die Streulichtverteilungen von beleuchteten Flächen Informationen über die Topographie, einschließlich lokaler Defekte, enthalten. Die Arbeitshypothese für dieses Projekt bestand darin, dass defektspezifische Merkmale in den Streulichtmustern zu finden sind, welche als eindeutige Intensitäts- oder Polarisationsabweichungen in Bezug auf das Streulichtmuster der Soll-Geometrie identifizierbar sind. Das übergeordnete Ziel dieses Forschungsvorhabens war dementsprechend die Realisierung einer universell einsetzbaren Methodik zur Entwicklung von In-Prozess-Streulicht-Messverfahren für nanostrukturierte Oberflächen auf der Basis von Streulichtmusterabweichungen. Die erarbeitete simulationsbasierte Methodik besteht für jede Oberfläche im Wesentlichen aus folgenden Schritten: Lösung des Vorwärtsproblems, Merkmalextraktion, Lösung des inversen Problems und Verifizierung der resultierenden Messmethode. Aus den gewonnenen Erkenntnissen kann ein Messsystem entworfen und die entsprechenden Messunsicherheiten geschätzt werden. Für die modellbasierte Lösung des Vorwärtsproblems mussten sowohl die streuenden Oberflächen als auch der Streuprozess effizient simuliert werden. Die erzeugten Streukörper sollten die Beschaffenheit der nanostrukturierten Oberflächen mit einer ausreichenden Anzahl von Variationen (statistische Variationen in dem Fall stochastischer Oberflächen) entsprechend den zu messenden Oberflächenparametern wiedergeben. Das Vorwärtsproblem ließ sich durch rigorose Berechnungen der Streulichtverteilungen (Verteilungen der Stokes-Parameter der Streuung) mittels des Amsterdam-Diskrete-Dipol-Approximations (ADDA)-Algorithmus lösen. Die Merkmalextraktion bedeutet in diesem Zusammenhang die Suche nach dem Teil der jeweiligen Stokes-Parameterverteilung und der entsprechenden Streugeometrie, welche die Variation der zu messenden Oberflächenparameter am besten wiederspiegeln. Zur Extraktion wurde nicht nur Expertenwissen über anwendungsspezifische Streulichteffekte eingesetzt, sondern auch Methoden des maschinellen Lernens wie die nichtnegative Matrixfaktorisierung. Für die empirische Lösung des inversen Problems wird anhand des ermittelten Merkmals ein Schätzer erstellt, welche die Messung der gesuchten geometrischen Eigenschaft (Defekt) erlaubt (z.B. eine Kalibrierfunktion). Für die Untersuchungen kamen Oberflächen zum Einsatz, welche unterschiedliche Merkmale aufweisen bzw. unterschiedliche Merkmalextraktionsverfahren benötigen. Für Zinkoxid-Nanogras-Strukturen wurde aus dem gemittelten Profil der Streukeule ein qualitativer, relativer Indikator für das Vorhandensein von Clustern auf der Oberfläche erarbeitet. Die Ergebnisse wurden in einen Messaufbau mit zwei einzelnen dementsprechend platzierten Photodetektoren bestätigt. Für subwellenlängen Sinusnanogitter wurde eine Kalibrierfunktion für die Gitterhöhe in Abhängigkeit der kumulierten Strahlungsleistung der ersten Beugungsmaxima bestimmt. Somit wurde ein potenziell schneller Messansatz für die Abweichung der Gitterhöhe ermittelt und im Labor getestet, welcher einen festen Einfallswinkel, eine einzige Laserwellenlänge und nur eine einzige Messung erfordert. In Abwesenheit spezifischen Vorwissens über die auftretenden Streulichteffekte für den Fall zufällig abgeschiedenen Goldnanokugeln auf Goldsubstraten wurde die nicht-negative Matrix-Faktorisierung (NMF) auf die Stokes-Parameterverteilungen angewendet. Somit wurde die Abhängigkeit der Intensität (erster Stokes-Parameter) der gerichteten Streuung von der zu messenden Oberflächenabdeckung mit Nanokugeln automatisch ermittelt. Als einen neuen Messansatz für die Oberflächenabdeckung zeigte sich die relative lineare Depolarisation (zweiter Stokes-Parameter) des horizontal polarisierten einfallenden Lichts im diffusen Anteil der Streuung. Kalibrierfunktionen und entsprechende Messsetups wurden abgeleitet, wobei nicht mehr die gesamte Streulichtverteilung, sondern jeweils nur noch zwei akkumulierte Intensitätssignale mittels zwei Fotodioden gemessen werden müssen. Somit konnte gezeigt werden, dass die entwickelte Methodik mit ihren vier Bearbeitungsschritten in der Lage ist, Mess- und Auswertemethoden für die Lösung des inversen Problems definierter Messaufgaben zu identifizieren. Darüber hinaus lieferte sie im Gegensatz zu aktuell bestehenden Scatterometrieverfahren schnelle und damit auch für In-Prozess Messungen geeignete Messansätze.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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