Développement de la technique de scattérométrie neuronale dynamique

Les dernières décennies ont été marquées par des avancées importantes dans les secteurs de la microélectronique et des nanotechnologies. Présente dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne (médecine, téléphone portable, réseaux Internet, transport..), la microélectronique a investi notre société au point d’en devenir un acteur incontournable. Des industriels aux laboratoires académiques en passant par les centres de Recherche et Développement, tout le monde dans ce domaine s’efforce de répondre aux exigences du futur et contribue à la fabrication et à la production de circuits intégrés toujours plus performants, moins coûteux, plus autonomes en énergie et à haute densité d’intégration .

Pour répondre à ces besoins, les acteurs du monde de la microélectronique ont l’habitude de suivre une feuille de route dictée par l’ITRS ( International Technology Roadmap for Semiconductors) dans laquelle est indiquée la prévision des dimensions des transistors au cours des années à venir. Chaque réduction de cette dimension est une étape importante qualifiée de nœud technologique. Les procédés de fabrication (dépôt, lithographie, gravure de matériaux) se trouvent ainsi régulièrement confrontés à de nouveaux défis. Les échelles nanométriques des transistors actuels ne permettent pas de contrôler « à l’œil nu » les dimensions obtenues. Il est même très délicat de délivrer une mesure de façon rapide, précise et robuste. Pourtant, dans le domaine industriel et particulièrement dans celui de la production, où la notion de rendement est fondamentale, ces 3 contraintes sont des éléments clés pour s’assurer du bon fonctionnement des procédés et atteindre les objectifs visés. Par conséquent la métrologie dimensionnelle est devenue une science à part entière dans le domaine de la microélectronique et des nanostructures en général. Le développement d’équipements performants devient ainsi un enjeu crucial pour le bon fonctionnement des futurs composants.

Plusieurs techniques ont été développées, avec les équipements associés, chacune d’entre elle se basant sur des notions physiques différentes. Deux méthodes de métrologie sont particulièrement utilisées dans le domaine industriel, aussi bien en production qu’en R&D : le Microscope à Force Atomique (AFM) et le Microscope Electronique à Balayage (SEM). Ces deux techniques morphologiques permettent de mesurer, à l’échelle du nanomètre, la grandeur caractéristique appelée CD pour Critical Dimension correspondant, par définition, à la plus petite dimension présente dans un circuit. Dans la plupart des cas, il s’agit, pour les circuits intégrés en microélectronique, de la largeur de la grille des transistors.

Techniques de métrologie pour la microélectronique

Avec la miniaturisation des composants électroniques, il devient indispensable d’avoir recours à des outils de métrologie performants capables de déterminer rapidement et efficacement les propriétés géométriques d’un motif. Plusieurs techniques de mesure sont utilisées en microélectronique pour atteindre cet objectif. Chacune d’entre elles possède des spécificités qui la rendent plus ou moins adaptée selon le cas de figure. Nous allons, à travers ce chapitre, présenter ces méthodes, que l’on classera en différents groupes. Nous détaillerons particulièrement la technique de scattérométrie qui permet une métrologie rapide, non destructive, précise et à faible coût. Cette technique fondée sur une mesure de réponse optique est une technique indirecte. Cela signifie qu’elle ne délivre pas « directement » les dimensions à connaître mais nécessite l’utilisation d’algorithme de problème inverse. Nous définirons dans la suite en quoi cela consiste ainsi que les différentes techniques de résolution qui lui sont associées. Nous détaillerons leur principe de fonctionnement afin d’estimer leurs points forts et leurs limites vis-à-vis de notre problématique, la scattérométrie in-situ en temps réel.

Les techniques morphologiques

Les techniques morphologiques de caractérisation sont largement utilisées aussi bien dans le domaine de la recherche qu’en industrie afin de pouvoir déterminer les dimensions paramétriques d’un motif à une échelle nanométrique. Nous allons présenter deux techniques : la microscopie électronique à balayage (MEB) et la microscopie à force atomique (AFM). Nous évoquerons les spécificités de chacune ainsi que leurs avantages et inconvénients.

Microscopie Electronique à Balayage

Le Microscope Electronique à Balayage [LEE93, LEG] ou le SEM (d’après l’acronyme anglo-saxon Scanning Electron Microscopy) repose sur l’interaction matériau-électrons. Cette technique consiste à envoyer un faisceau d’électrons sur la surface à analyser. Cette dernière émet des électrons « rétro diffusés » de différentes natures qu’il est possible de détecter et ainsi connaître la topographie de la surface insolée. Au niveau du faisceau d’émission, les électrons, chargés négativement, sont extraits d’un filament chauffé (effet thermoïonique) ou d’une pointe portée à un très haut potentiel négatif (émission de champ). Les électrons sont ensuite accélérés à une forte énergie et sont focalisés par des bobines magnétiques .

La collision entre les électrons et la surface du matériau, lors de chocs inélastiques, créée l’émission d’électrons secondaires ainsi que des électrons rétrodiffusé. Suivant les paramètres de balayage, les électrons secondaires vont être détectés et permettront ainsi de constituer une image restituant un contraste chimique ou topographique.

Lors de l’exposition du matériau aux électrons, on peut voir apparaître des effets de charge: les charges électriques s’accumulent et leur énergie peut chauffer le matériau, entraînant la modification des propriétés géométriques du motif. Le plus souvent le motif va subir une réduction de taille suite à l’échauffement. Pour pallier à cela, on peut diminuer le nombre de frame ou métalliser l’échantillon pour éviter que les charges s’accumulent. Ceci est particulièrement vrai pour l’observation de résines qui sont constituées de polymères et sont donc de nature isolante.

On distingue deux catégories de SEM : le CD-SEM (CD pour désigner « critical dimension ») et le XSEM (X pour désigner «cross section»).

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Table des matières

Introduction
Chapitre I. Techniques de métrologie pour la microélectronique
I.1 Les techniques morphologiques
I.1.1 Microscopie Electronique à Balayage
I.1.1.1 Le CD-SEM
I.1.1.2 Le XSEM
I.1.2 L’AFM et le CD-AFM
I.1.2.1 L’AFM
I.1.2.2 Le CD-AFM
I.2 La scattérométrie
I.2.1 Principe de la scattérométrie
I.2.1.1 Définition
I.2.1.2 Le réseau de diffraction
I.2.1.3 Principe de la diffraction
I.2.2 Les différents types de signatures optiques
I.2.2.1 Scattérométrie ellipsométrique
I.3 Méthodes de résolution du problème inverse
I.3.1 Méthodes d’optimisation
I.3.1.1 L’algorithme de descente de gradient [CUR44]
I.3.1.2 L’algorithme de Gauss-Newton
I.3.2 Méthode des bibliothèques
I.3.2.1 Principe
I.3.2.2 Mesure spectroscopique et cinétique
I.3.2.3 Les GPU (Graphics Processing Unit) et autres améliorations
I.3.3 Une méthode de régression particulière : les réseaux de neurones artificiels
I.4 Conclusion
I.5 Bibliographie
Chapitre II. Scattérométrie par réseaux de neurones
II.1 Présentation des réseaux de neurones
II.1.1 Historique des réseaux de neurones
II.1.2 Applications des réseaux de neurones
II.1.3 La métaphore biologique
II.1.4 Formulation mathématique d’un neurone artificiel
II.1.5 Architecture d’un réseau de neurones
II.1.6 Les réseaux de neurones à couches
II.1.6.1 Présentation de l’architecture
II.1.6.2 Propriétés d’un PMC à une couche cachée
II.1.6.3 Modélisation d’un processus expérimental par PMC
II.2 Fonctionnement des réseaux de neurones
II.2.1 Phase d’apprentissage
II.2.2 Estimation de l’intervalle de confiance
II.3 Un réseau de neurones pour la scattérométrie
II.3.1 Choix de l’architecture optimale
II.3.1.1 Influence du nombre d’échantillons et du nombre de neurones par couche cachée
II.3.1.2 Influence de la plage de variation
II.3.2 Etude expérimentale
II.4 Comparaison avec les techniques morphologiques classiques
II.4.1 Etude comparative avec le X-SEM
II.4.2 Etude comparative avec le CD-AFM
II.5 Conclusion
II.6 BLIOGRAPHIE
Chapitre III. Evaluation des réseaux de neurones pour la scattérométrie en temps réel
III.1 Comparaison de la méthode des bibliothèques et des réseaux de neurones
III.1.1 Conditions de l’étude
III.1.2 Considérations sur le critère d’erreur calculé sur les signatures reconstruites
III.1.3 Etude théorique
III.1.3.1 Utilisation d’une signature théorique
III.1.3.2 Utilisation d’une signature théorique bruitée
III.1.3.3 Performances suivant la plage de variation des paramètres
III.1.3.4 Performances suivant le nombre de couche cachées
III.1.3.5 Résistance de la caractérisation au bruit de mesure
III.1.4 Etude sur un échantillon expérimental
III.1.5 Conclusion de l’étude
III.2 Suivi en temps réel de procédé de gravure plasma par voie neuronale
III.2.1 La gravure plasma
III.2.2 Contraintes d’une application en temps réel
III.2.3 Etude théorique de contrôle de procédés par voie neuronale
III.2.4 Etude expérimentale de suivi en temps réel de resist trimming
III.2.4.1 Dispositif expérimental
III.2.4.2 Résultats scattérométriques
III.3 Conclusion
III.4 Bibliographie
Conclusion