(57)【要約】【課題】それぞれの個別リソグラフィシステム用にプロセス及びリソグラフィシステム設定を最適化するように実行される試行錯誤のプロセスを必要としない既知のプロセスを使用して、異なるリソグラフィシステムで異なるパターンを結像できるようにリソグラフィシステムをチューニングするための方法を提供することにある。【解決手段】幾つかの態様によれば、本発明は、任意のパターンについて機能する汎用モデルベースのマッチング及びチューニングのための方法に関する。それ故、本発明はＣＤ測定又はゲージ選択の必要性を除去する。他の諸態様によれば、本発明は、同時に普遍的なパターン適用範囲を達成しながら、特定の重要なパターンに関する優れた性能を伝達するために特定の従来の技術と結合できるという点で多様なものでもある。【選択図】図１
2010114443.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
チューニング対象リソグラフィプロセスを基準リソグラフィプロセスに応じてチューニングする方法であって、前記基準リソグラフィプロセスと前記チューニング対象リソグラフィプロセスの両方についてそれぞれのリソグラフィプロセスモデルを入手すること、前記チューニング対象リソグラフィプロセスの一組の調整可能なパラメータを識別することであって、該調整可能なパラメータが前記チューニング対象リソグラフィプロセスを使用して結像されるパターンとは区別でき且つ無関係であること、前記一組の調整可能なパラメータの変化に対する前記チューニング対象リソグラフィプロセスモデルの応答を決定すること、前記リソグラフィプロセスモデルをマッチングさせる前記調整可能なパラメータの最適変化を決定すること、前記決定された最適変化に基づいて前記チューニング対象リソグラフィプロセスに関する前記モデルを調整することを含む方法。
【請求項２】
最適変化を決定する前記ステップが、前記チューニング対象リソグラフィプロセスモデルの２つの実質的に直交する成分を識別することと、前記２つの実質的に直交する成分について最適変化をそれぞれ決定することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
最適変化を決定する前記ステップが、前記リソグラフィプロセスモデル内の異なる項に不均一な重みを適用することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記不均一な重みが前記リソグラフィプロセスで使用されるマスクイメージの特性に基づくものである、請求項３記載の方法。
【請求項５】
最適変化を決定する前記ステップが、前記リソグラフィプロセスを使用して結像される特定のパターンの輪郭を共同で最適化することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記共同で最適化することが、前記特定のパターンのクリティカルディメンションを最適化することを含む、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記リソグラフィプロセスモデルが透過クロス係数（ＴＣＣ）を含む、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
最適変化を決定する前記ステップが、前記リソグラフィプロセスモデルのＴＣＣ間のＲＭＳ誤差を最小限にすることを含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記リソグラフィプロセスモデルが、前記それぞれのリソグラフィプロセスの実質的にすべての光学特性を捕捉する、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記調整可能なパラメータが、前記リソグラフィプロセスによって実行されるフォトリソグラフィプロセスの設定に対応する、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
命令を記録したコンピュータ可動媒体を含むコンピュータプログラムプロダクトであって、前記命令がコンピュータによって実行されるとチューニング対象リソグラフィプロセスを基準リソグラフィプロセスに応じてチューニングする方法を実現し、前記方法が、前記基準リソグラフィプロセスと前記チューニング対象リソグラフィプロセスの両方についてそれぞれのリソグラフィプロセスモデルを入手すること、前記チューニング対象リソグラフィプロセスの一組の調整可能なパラメータを識別すること、前記一組の調整可能なパラメータの変化に対する前記チューニング対象リソグラフィプロセスモデルの応答を決定すること、前記リソグラフィプロセスモデルをマッチングさせる前記調整可能なパラメータの最適変化を決定すること、前記決定された最適変化に基づいて前記チューニング対象リソグラフィプロセスに関する前記モデルを調整することを含む、コンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１２】
最適変化を決定する前記ステップが、前記リソグラフィプロセスで使用されるマスクイメージ内のフィーチャの配向に対応する２つの実質的に直交する方向の最適変化をそれぞれ決定することを含む、請求項１１記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１３】
最適変化を決定する前記ステップが、前記リソグラフィプロセスモデル内の異なる項に不均一な重みを適用することを含む、請求項１１記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１４】
前記不均一な重みが前記リソグラフィプロセスで使用されるマスクイメージの特性に基づくものである、請求項１３記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１５】
最適変化を決定する前記ステップが、前記リソグラフィプロセスを使用して結像される特定のパターンの輪郭を共同で最適化することを含む、請求項１１記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１６】
前記共同で最適化することが、前記特定のパターンのクリティカルディメンションを最適化することを含む、請求項１５記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１７】
前記リソグラフィプロセスモデルが透過クロス係数（ＴＣＣ）を含む、請求項１１〜１６のいずれかに記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１８】
最適変化を決定する前記ステップが、前記リソグラフィプロセスモデルのＴＣＣ間のＲＭＳ誤差を最小限にすることを含む、請求項１７記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１９】
前記リソグラフィプロセスモデルが、前記それぞれのリソグラフィプロセスの実質的にすべての光学特性を捕捉する、請求項１１〜１６のいずれかに記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項２０】
前記調整可能なパラメータが、前記リソグラフィプロセスによって実行されるフォトリソグラフィプロセスの設定に対応する、請求項１１〜１６のいずれかに記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0002]  本発明の技術分野は、一般に、汎用パターンに関する複数のリソグラフィシステムの性能の最適化を可能にするようにモデルベースのスキャナチューニング及び最適化を実行するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
[0003]  例えば、集積回路（ＩＣ）の製造などにリソグラフィ装置を使用することができる。その場合、マスクは、ＩＣの個々のレイヤに対応する回路パターンを含むことができ、このパターンを放射感応性材料（レジスト）のレイヤでコーティングされた基板（シリコンウェーハ）上のターゲット部分（例えば、１つ又は複数のダイを含む）上に結像することができる。一般に、１つのウェーハは、投影システムを介して一度に１つずつ連続的に照射される隣接するターゲット部分のネットワーク全体を含む。あるタイプのリソグラフィ投影装置では、マスクパターン全体をターゲット部分上に一度に露光することで各ターゲット部分が照射される。上記装置は、一般にウェーハステッパと呼ばれる。ステップアンドスキャン装置と一般に呼ばれる別の装置では、投影ビームが当たったマスクパターンを所与の基準方向（「スキャン」方向）に漸進的にスキャンしながら、これに同期してこの方向に平行又は逆平行に基板テーブルをスキャンすることで各ターゲット部分が照射される。一般に、投影システムは、倍率係数Ｍ（一般に、＜１）を有するので、基板テーブルがスキャンされる速度Ｖは、係数Ｍにマスクテーブルのスキャン回数を乗じた値になる。本明細書に記載するリソグラフィデバイスに関する詳細情報は、例えば、本明細書に参照により組み込むものとする米国特許第６，０４６，７９２号から入手することができる。
【０００３】
[0004]  リソグラフィ投影装置を用いた製造プロセスでは、放射感応性材料（レジスト）のレイヤで少なくとも部分的に覆われた基板上にマスクパターンが結像される。この結像ステップに先立って、プライミング、レジストコーティング、及びソフトベークなどの種々の手順を基板に対して行うことができる。露光後に、基板に対して、結像されたフィーチャの露光後ベーク（ＰＥＢ）、現像、ハードベーク及び測定／検査などの他の手順を実行することができる。この一連の手順は、デバイス、例えば、ＩＣの個々のレイヤにパターン形成する基礎として使用される。そのようなパターン形成されたレイヤについて、次に、個々のレイヤを完成させるためのエッチング、イオン注入（ドーピング）、金属化、酸化、化学的機械的研磨などの種々のプロセスを行うことができる。幾つかのレイヤが必要な場合、手順全体、又はその変形手順を新しいレイヤごとに繰り返す必要がある。最後に、デバイスのアレイが基板（ウェーハ）上に形成される。これらのデバイスは、次に、ダイシング又はのこ引きなどの技術によって互いに分離され、それによって個々のデバイスをピンなどに接続されたキャリア上に実現することができる。
【０００４】
[0005]  話を分かりやすくするため、以下、投影システムを「レンズ」と呼ぶことがある。しかし、この用語は、例えば、屈折光学系、反射光学系、及び反射屈折光学系を含む各種投影システムを含むものと広義に解釈すべきである。放射システムも、放射投影ビームを誘導し、整形し、又は制御する任意のこれらの設計タイプに従って動作するコンポーネントを含むことができ、そのようなコンポーネントも、以下に集合的又は単独で「レンズ」と呼ぶことがある。さらに、リソグラフィ装置は、２つ以上の基板テーブル（及び／又は２つ以上のマスクテーブル）を有するタイプであってもよい。そのような「マルチステージ」デバイスでは、追加のテーブルを平行して使用するか、又は１つ又は複数の他のテーブル上で準備ステップを実行しながら１つ又は複数の他のテーブルを露光に使用することができる。例えば、本明細書に参照により組み込むものとする米国特許第５，９６９，４４１号には、ツインステージリソグラフィ装置が記載されている。
【０００５】
[0006]  上記フォトリソグラフィマスクは、シリコンウェーハ上に集積する回路コンポーネントに対応する幾何学パターンを含む。そのようなマスクを作成するためのパターンは、このプロセスが多くの場合ＥＤＡ（電子設計オートメーション）と呼ばれるＣＡＤ（コンピュータ支援設計）プログラムを用いて生成される。大半のＣＡＤプログラムは、機能マスクを作成するために一組の所定のデザインルールに従う。これらのルールは、処理及び設計の制限によって設定される。例えば、デザインルールは、回路デバイス（ゲート、コンデンサなど）又は相互接続線間の空間許容範囲を定義して、回路デバイス又は線が好ましくない形で相互動作しないようにする。デザインルールの限界は、「クリティカルディメンション」（ＣＤ：Critical Dimension）とも呼ばれる。回路のクリティカルディメンションは、線若しくは穴の最小幅又は２本の線若しくは２つの穴の間の最小空間として定義することができる。それ故、ＣＤは、設計された回路の全体のサイズと密度とを決定する。集積回路の製作の目標の１つが元の回路設計をウェーハ上に（マスクを介して）忠実に再現することであるのは当然である。
【０００６】
[0007]  もう１つの目標は、最適な／受け入れ可能な結像性能を達成するためにそれぞれのリソグラフィシステムの必要な設定を決定する際に相当な量の時間及び資源を費やす必要なしに、異なるリソグラフィシステム（例えば、スキャナ）によって所与のパターンを結像するために同じ「プロセス」を使用できることである。既知の通り、設計者／技術者は、結果のイメージが設計要件を満足するように特定のスキャナで作業するために所与のプロセスを最初にセットアップするときに、開口数（ＮＡ）、σin、σoutなどを含むリソグラフィシステム（例えば、スキャナ）の最適設定を決定するために相当な量の時間及び金をかける。確かに、これは、スキャナ設定を選択し、所望のパターンを結像し、次に測定して、結果のイメージが指定の許容範囲内であるかどうかを判断するという試行錯誤のプロセスである場合が多い。指定の許容範囲内ではない場合、スキャナ設定を調整し、パターンをもう一度結像して測定する。このプロセスは、結果のイメージが指定の許容範囲内になるまで繰り返される。
【０００７】
[0008]  しかし、それぞれのスキャナは、同一モデルタイプであっても、パターンを結像するときに異なる光近接効果（ＯＰＥ）を発揮するので、基板上に結像された実際のパターンは、ＯＰＥが異なるためにスキャナによって異なってくる。例えば、所与のスキャナに関連する異なるＯＰＥは、ピッチによって重大なＣＤ変動をもたらす可能性がある。このため、結果のイメージが大幅に変化する可能性があるので、単純にいずれかのスキャナを使用して所与のパターンを結像することは不可能である。それ故、異なるスキャナを使用して所与のパターンをプリントすることが望ましい場合、結果のイメージが設計要件を満足するように、技術者は新しいスキャナを最適化又はチューニングしなければならない。現在、これは典型的に、上記のように高価であり時間もかかる試行錯誤のプロセスによって実施されている。
【０００８】
[0009]  モデルベースのマッチング及びチューニングなど、幾つかの自動化された手法が開発された（その内容を本明細書に参照により組み込むものとする２００７年８月２２日出願の米国特許出願第１１／８９２，４０７号を参照されたい）。モデルベースのマッチング及びチューニングは、ＣＤを測定するためのメトロロジ及び／又は特定のゲージの選択に依存する。これは非常に時間がかかり、高価である可能性もある。また、これはパターン固有のものであり、すなわち、選択されないパターンのマッチングについてはまったく保証されない。
【発明の概要】
【０００９】
[0010]  従って、本発明は、それぞれの個別リソグラフィシステム用にプロセス及びリソグラフィシステム設定を最適化するように実行される試行錯誤のプロセスを必要としない既知のプロセスを使用して、異なるリソグラフィシステムで異なるパターンを結像できるようにリソグラフィシステムをチューニングするための方法に関する。幾つかの態様によれば、本発明は、任意のパターンについて機能する汎用モデルベースのマッチング及びチューニングのための方法に関する。それ故、本発明はＣＤ測定又はゲージ選択の必要性を除去する。他の諸態様によれば、本発明は、同時に普遍的なパターン適用範囲を達成しながら、特定の重要なパターンに関する優れた性能を伝達するために特定の従来の技術と結合できるという点で多様なものでもある。
【００１０】
[0011]  上記その他の態様を推進するために、本発明の諸実施形態によるチューニング対象リソグラフィプロセス（to-be-tuned lithographic process）を基準リソグラフィプロセス（reference lithographic process）に応じてチューニングする方法は、基準リソグラフィプロセスとチューニング対象リソグラフィプロセスの両方についてそれぞれのリソグラフィプロセスモデルを入手すること、チューニング対象リソグラフィプロセスの一組の調整可能なパラメータを識別すること、一組の調整可能なパラメータの変化に対するチューニング対象リソグラフィプロセスモデルの応答を決定すること、リソグラフィプロセスモデルをマッチングさせる調整可能なパラメータの最適変化を決定すること、決定された最適変化に基づいてチューニング対象リソグラフィプロセスに関するモデルを調整することを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
[0012]  本発明の上記その他の態様及び特徴は、添付図面に併せて本発明の特定の諸実施形態に関する以下の説明を検討すると、当業者にとって明らかになる。
【００１２】
【図１】[0013]典型的なリソグラフィ投影システムを示す模範的なブロック図である。
【図２】[0014]リソグラフィシミュレーションモデルの機能モジュールを示す模範的なブロック図である。
【図３】[0015]本発明の諸実施形態によるモデルベースのパターン独立ＴＣＣマッチング(model-based pattern independent TCC matching)に関するフローダイアグラムである。
【図４】[0016]本発明の諸実施形態によるモデルベースのハイブリッドＴＣＣ及びＣＤマッチング(model-based hybrid TCC and CD matching)に関するフローダイアグラムである。
【図５】[0017]本発明の方法の実現を支援可能なコンピュータシステムを示すブロック図である。
【図６】[0018] 本発明の方法による使用に適したリソグラフィ投影装置を概略的に描写する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
[0019]  次に、当業者が本発明を実施できるように本発明の図示例として提供される図面に関連して本発明について説明する。注目すべきことに、以下の図及び例は本発明の範囲を単一実施形態に限定するためのものではなく、他の実施形態は説明又は例示された要素の一部又は全部を交換することにより可能になる。その上、本発明の特定の実施形態は既知のコンポーネントを使用して部分的に又は完全に実現することができ、このような既知のコンポーネントのうち本発明の理解に必要な部分についてのみ説明し、本発明を曖昧にしないためにこのような既知のコンポーネントの他の部分に関する詳細な説明は省略する。ソフトウェアで実現されるものとして記載されている諸実施形態は、それに限定するべきではなく、本明細書に別段の指定がない限り、当業者にとって明らかになるように、ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組合せで実現される諸実施形態を含むことができ、逆もまた同様である。本明細書では、単数形のコンポーネントを示す一実施形態は限定的であると見なすべきではなく、むしろ本発明は、本明細書に別段の明確な表明がない限り、複数の同じコンポーネントを含む他の諸実施形態を包含するものであり、逆もまた同様である。その上、本出願人は、このような明確な規定がない限り、本明細書又は特許請求の範囲内の任意の用語に珍しい意味又は特殊な意味を割り当てないものとする。さらに、本発明は、例示により本明細書で参照される既知のコンポーネントと同等で現在及び将来の既知のものを包含する。
【００１４】
[0020]  本稿では、ＩＣの製造における本発明の使用への特定の言及がなされているかもしれないが、本発明は、多数の他の可能な用途を有することを明確に理解されたい。例えば、磁気ドメインメモリ、液晶表示パネル、薄膜磁気ヘッド用の集積光学系、案内及び検出パターンの製造に採用することができる。当業者であれば、このような別の用途の場合、本明細書で用いる「レチクル」、「ウェーハ」、又は「ダイ」という用語のいかなる使用もより一般的な用語である「マスク」、「基板」及び「ターゲット部分」という用語にそれぞれ置き換えることができることを理解することができるだろう。
【００１５】
[0021]  本明細書では、「放射」及び「ビーム」という用語は、紫外線（例えば、３６５、２４８、１９３、１５７又は１２６ｎｍの波長を有する）及びＥＵＶ（極端紫外線、例えば、波長が５〜２０ｎｍの範囲）を含むすべてのタイプの電磁放射を含むために使用される。
【００１６】
[0022]  本稿で使用するマスクという用語は、基板のターゲット部分に作成されるパターンに対応するパターン付き断面を入射放射ビームに与えるために使用できる汎用パターニング手段を指すものと広義に解釈することができ、これに関連して「ライトバルブ（light valve）」という用語も使用することができる。典型的なマスク（透過又は反射；バイナリ、位相シフト、ハイブリッドなど）に加えて、他のこのようなパターニング手段の例としては以下のものを含む。
・プログラマブルミラーアレイ。このようなデバイスの一例は、粘弾性制御レイヤと反射面を有するマトリクスアドレッサブル表面である。このような装置の基本原理は、（例えば）反射面のアドレスエリアが回折光として入射光を反射し、非アドレスエリアが非回折光として入射光を反射することである。適切なフィルタを使用すると、反射ビームから前記非回折光をフィルタで除去し、回折光のみを残すことができ、このように、ビームはマトリクスアドレッサブル表面のアドレッシングパターンに応じてパターン付きになる。適切な電子手段を使用して、必要なマトリクスアドレッシングを実行することができる。このようなミラーアレイに関する詳細情報は、例えば、本明細書に参照により組み込むものとする米国特許第５，２９６，８９１号及び第５，５２３，１９３号から入手することができる。
・プログラマブルＬＣＤアレイ。このような構造の一例は、本明細書に参照により組み込むものとする米国特許第５，２２９，８７２号に示されている。
【００１７】
[0023]  本発明について考察する前に、全体的なシミュレーション及び結像プロセスに関する簡単な考察を行う。図１は、模範的なリソグラフィ投影システム１０を示している。主要コンポーネントは、深紫外線エキシマレーザ源にすることができる光源１２と、部分コヒーレンス（シグマとして表示）を画定し、特定の光源整形光学系１４、１６ａ及び１６ｂを含むことができる照明光学系と、マスク又はレチクル１８と、ウェーハ面２２上にレチクルパターンのイメージを生成する投影光学系１６ｃである。瞳面のアジャスタブルフィルタ又はアパーチャ２０は、最大可能角が投影光学系の開口数ＮＡ＝ｓｉｎ（Θmax）を画定するウェーハ面２２に衝突するビーム角の範囲を制限することができる。
【００１８】
[0024]  リソグラフィシミュレーションシステムでは、例えば、図２に示されているように個別の機能モジュールでこれらの主要システムコンポーネントを記述することができる。図２を参照すると、機能モジュールとしては、ターゲット設計を画定する設計レイアウトモジュール２６と、結像プロセスで使用するターゲット設計を使用してマスクをどのようにレイアウトするかを画定するマスクレイアウトモジュール２８と、シミュレーションプロセス中に使用する物理的マスクの特性をモデリングするマスクモデルモジュール３０と、リソグラフィシステムの光学コンポーネントの性能を画定する光学モデルモジュール３２と、所与のプロセスで使用するレジストの性能を画定するレジストモデルモジュール３４とを含む。既知の通り、シミュレーションプロセスの結果は、例えば、結果モジュール３６内に予測輪郭及びＣＤを生成する。
【００１９】
[0025]  より具体的には、ＮＡ−シグマ（σ）設定並びに任意の特定の照明源形状を含むが、これらに限定されない照明及び投影光学系の特性が光学モデル３２で捕捉されることは注目に値する。この場合、σ（又はシグマ）はイルミネータの外側半径範囲である。基板上にコーティングされたフォトレジストレイヤの光学特性、すなわち、屈折率、膜厚、伝搬及び偏光効果も光学モデル３２の一部として捕捉することができ、レジストモデル３４は、例えば、基板ウェーハ上に形成されたレジストフィーチャの輪郭を予測するために、レジスト露光、ＰＥＢ及び現像中に行われる化学プロセスの効果を記述する。マスクモデル３０は、ターゲット設計フィーチャをレチクル内にどのようにレイアウトするかを捕捉し、例えば、米国特許出願第１０／５３０，４０２号に記載されているように、マスクの詳細な物理的性質の表現も含むことができる。シミュレーションの目的は、例えば、ターゲット設計と比較可能なエッジ配置及びクリティカルディメンション（ＣＤ）を正確に予測することである。ターゲット設計は、一般に、プレＯＰＣ（pre-OPC）マスクレイアウトと定義され、ＧＤＳＩＩ又はＯＡＳＩＳなどの標準化されたデジタルファイルフォーマットで提供される。
【００２０】
[0026]  一般に、光学モデルとレジストモデルとの接続はレジストレイヤ内のシミュレートされた空間像強度であり、これは基板上への光の投影、レジスト境界面での屈折、並びにレジストフィルムスタック内の複数の反射から発生する。光強度分布（空間像強度）は、光子の吸収により潜在する「レジスト像（resist image）」になり、これは拡散プロセス及び種々のローディング効果によってさらに変更される。フルチップ適用に十分な高速である効率的なシミュレーション方法は、２次元空間（及びレジスト）像によってレジストスタック内の現実的な３次元強度分布を近似する。
【００２１】
モデルベースのマッチング及びチューニング(Model-based Matching and Tuning)
[0027]  幾つかの一般的な態様によれば、本発明は、１つの基準モデル（reference model）（モデル基準(Model-Reference)を意味するモデルＲ(Model-R)）を使用して他のスキャナ（チューニング対象スキャナ(Scanner-to-be-Tuned)を意味するスキャナＴ(Scanner-T)）をチューニングし、スキャナＴの挙動がモデルＲの挙動とできるだけマッチングするようにすることを含む。基準モデルは、他の物理スキャナの挙動を表す場合もあれば、仮想スキャナである場合もある。また、スキャナＴのすべての特性は、チューニング対象モデル(Model-to-be-Tuned)を意味するモデルＴ(Model-T)として示されるモデルによって完全に捕捉できるものと想定する。それ故、スキャナのマッチング及びチューニングは、その挙動がモデルＲの挙動とできるだけマッチングするようにモデルＴを操作するという問題になる。このような態様及び適用例について以下に詳述する。
【００２２】
ＡＩ差の最小化(Minimizing AI difference)
[0028]  マッチングのために一般に使用される性能測定は、輪郭間距離のＲＭＳであり、これは空間像（ＡＩ：aerial image）強度差のＲＭＳと強力に相関している。従って、所望のマッチング／チューニング結果を達成するためにＡＩ強度差のＲＭＳを最小限にすることができる。
【００２３】
[0029]  特に、既知のホプキンス理論(Hopkins theory)によれば、空間像強度は以下の式で定義することができる。
【数１】
2010114443.tif 000003
但し、Ｉ（ｘ）は像平面内の点ｘにおける空間像強度であり（表記の簡略化のために、単一変数で表される２次元座標を使用する）、ｋはソース面上の点を表し、Ａ（ｋ）は点ｋからのソース振幅であり、ｋ’及びｋ”は瞳面上の点であり、Ｍはマスクイメージのフーリエ変換であり、Ｐは瞳関数であり、以下の式が得られる。
【数２】
2010114443.tif 000004
【００２４】
[0030]  上記の導出の顕著な態様は、加法順序の変化（ｋにおける合計を内側に移動する）及び指数の変化（ｋ’をｋ＋ｋ’で置換し、ｋ”をｋ＋ｋ”で置換する）であり、その結果、式中の３行目の角括弧の内側の項によって定義される透過クロス係数（ＴＣＣ：Transmission Cross Coefficient）が他の項から分離される。これらの係数はマスクパターンとは無関係であり、従って、光学素子又は構成（例えば、ＮＡ及びσまたは詳細なイルミネータプロファイル）のみの知識を使用して事前計算することができる。さらに、所与の例（式１）ではスカラ結像モデルから導出されるが、この形式主義はベクトル結像モデルに展開することもでき、ＴＥ及びＴＭ偏光コンポーネントが別々に合計されることは注目に値する。
【００２５】
[0031]  本出願で論じるＴＣＣはいわゆる「生(raw)」のＴＣＣであり、他の出願で使用される対角化ＴＣＣとは異なるものであることに留意されたい。
【００２６】
ＴＣＣベースのマッチング／チューニング(TCC-based Matching/Tuning)
[0032]  図３は、本発明の諸実施形態によるモデルベースのパターン独立ＴＣＣマッチングを実行するフローの例を示す図である。
【００２７】
[0033]  上記の考察を参照して、空間像強度のみがマスクイメージ及びＴＣＣに依存し、その結果、ＴＣＣがスキャナの光学特性をすべて捕捉することに注目されたい。２つのモデルが同じＴＣＣを有する場合、２つのモデルからの空間像は同じマスクについて完全にマッチングする。モデルのレジスト部も同じである場合、プリント結果も完全にマッチングする。
【００２８】
[0034]  特に、異なるＴＣＣ、すなわち、ＴＣＣT及びＴＣＣR（それぞれ図３のステップ３０２のモデルＴ及びモデルＲを表す）によって表される２つのモデルの場合、そのＡＩ強度差ΔＩは以下の式で示される。
【数３】
2010114443.tif 000005
【００２９】
[0035]  従って、ＡＩ強度差は２つのＴＣＣ間の差と強力に相関している。明らかなように、ＴＣＣ間の差が０である場合、マスクパターンにかかわらず、空間像はまったく同じになる。ＴＣＣ差が十分小さい場合、どのマスクパターンについても、空間像差も小さくなる。
【００３０】
[0036]  特に、周波数領域内のＡＩ強度のＲＭＳ差は以下のように計算することができる。
【数４】
2010114443.tif 000006
【００３１】
[0037]  この観測に基づいて、本発明の一実施形態は、パターン独立マッチング／チューニングにおいてＴＣＣ間の差を最小限にすることになる。
【００３２】
[0038]  この場合も、本発明の諸実施形態はＴＣＣ差の測定値としてＲＭＳ値を使用し、より具体的には、ＲＭＳにおけるＴＣＣTとＴＣＣRとのＴＣＣ差は以下のようになる。
【数５】
2010114443.tif 000007
【００３３】
ＴＣＣ差を最小限にするためのパラメータ調整(Parameter Adjustments to minimize TCC difference)
[0039]  ＴＣＣTを操作するためにＮ個の調整可能なつまみ（knob）が存在し、このＮ個のつまみの指示値がＫ1、Ｋ2、・・・、ＫNであり、その結果のＴＣＣTがＴＣＣT（Ｋ1，Ｋ2，・・・，ＫN）として示されるものと想定する。マッチング／チューニング問題は、以下の式を最小限にするための最適値（Ｋ1，Ｋ2，・・・，ＫN）を求めることであると数学的に記述することができる。
【数６】
2010114443.tif 000008
【００３４】
[0040]  本発明者らは、多次元非線形最適化という一般的分野をこの問題に適用できることを認識している。それ故、例えば、ニュートン法（ニュートン・ラフソン法(Newton-Raphson method)又はニュートン・フーリエ法(Newton-Fourier method)としても知られている）、ガウス・ニュートンアルゴリズム(Gaussian-Newton algorithm)、レーベンバーグ・マルカートアルゴリズム(Levenberg-Marquardt algorithm)などを含む、この分野の幾つかの既知の方法を使用することができる。
【００３５】
ＴＣＣ差を最小限にするためのパラメータ調整：  最小２乗法（Method of Least Square）／２次計画ソルバー（Quadratic Programming Solver）
[0041]  本発明者らは、ＴＣＣTに対するつまみの効果が純粋に線形であるか又はつまみのチューニング量が小さいためにその効果が良好な線形近似を有するときに、上述の非線形最適法より計算コストがかなり低い最小２乗法又は２次計画法解答器を使用して、この問題を解決できることをさらに認識している。
【００３６】
[0042]  より具体的には、「公称」つまみ設定で、そのつまみの指示値がＫ10、Ｋ20、・・・、ＫN0であり、つまみｉに関するＴＣＣTの導関数がΔiＴＣＣTである（図３のステップ３０４）と想定すると、すなわち、以下の式が得られる。
【数７】
2010114443.tif 000009
ＴＣＣTとつまみとの関係が線形であるので、以下の式が得られる。
【数８】
2010114443.tif 000010
及び
【数９】
2010114443.tif 000011
【００３７】
[0043]  次にこのプロセスは、Ｋ1、Ｋ2、・・・、ＫNに関する偏導関数を取り、それらを０に設定する。詳細には、以下のようにこの形式のＮ個の１次方程式が存在する。
【数１０】
2010114443.tif 000012
但し、ｋ＝１，・・・，Ｎであり、ｊはＴＣＣ行列要素用の指数である（例えば、ＴＣＣR,jはＴＣＣRのｊ番目の行列要素を表す）。
【００３８】
[0044]  これらのＮ個の１次方程式はＮ個の未知数Ｋ1、Ｋ2、・・・、ＫNを有することに留意されたい。ガウスの消去法、ＬＵ分解などであって、これらに限定されない周知の技術を使用してこれらを解くことにより（図３のステップ３０６）、プロセスは、ｉ＝１〜Ｎ個のつまみについて最適チューニング量（すなわち、Ｋi−Ｋi0）を求める（図３のステップ３０８）。ＴＣＣT及びＴＣＣRはステップ３０２で例えば（式２）を使用して計算され、式中、ΔiＴＣＣTは（式３）に示されているように有限差分法を使用して求めることができることに留意されたい。チューニング量限界などの他の制約が存在する場合、このような制約を最適化に取り入れ、２次計画法解答器を使用して解くことができる。
【００３９】
[0045]  最後にステップ３１０では、幾つかの実施形態では、チューニングから得られる性能の改善を決定するためにシミュレーションが実行される。例えば、このステップは、基準モデルとチューニングしていないモデルとのＣＤ差と、基準モデルとチューニング済みモデルとのＣＤ差とを比較して、実質的に低減されているかどうかを判断することを含む。代替的に、このステップはΔＩ差又はＴＣＣ差を比較することを含む。
【００４０】
最適化の次元の低減(Reduce Dimension of Optimization)
[0046]  多くの調整可能なつまみ（例えば、ＴＣＣ要素の数に匹敵する数のつまみ）が存在する場合、ＴＣＣ差を小さい値に低減するようチューニングし、それにより汎用パターン独立マッチングを達成することは可能である。しかし、２Ｄマスクイメージの場合、ＴＣＣは４次元行列である。リソグラフィシステムの挙動を適切に捕捉するために、ＴＣＣ要素の数は典型的に非常に多く（数百万個又はそれ以上）なるが、つまみの典型的な数はせいぜい数千個である。ＴＣＣ要素数対つまみ数の比率が非常に大きいために、実際に残余誤差の大幅な低減を達成することは非常に難しくなり、起こりうる数値誤差につれてさらに悪化する可能性がある。
【００４１】
[0047]  その結果、つまみの数を制限することにより最適化の次元（すなわち、この場合はＴＣＣ要素の数）を低減することが必要になる可能性がある。
【００４２】
１Ｄ  ＴＣＣ(1D TCC)
[0048]  Ｍ（ｋ1，ｋ2）というフーリエ変換表現を有する２Ｄマスクイメージの場合、完全な空間像を以下のように表すことができる。
【数１１】
2010114443.tif 000013
【００４３】
[0049]  次に１Ｄ（例えば、垂直）マスクを考慮する。その周波数領域表現Ｍ（ｋ1，ｋ2）はＭx（ｋ1）δ（ｋ2）であり、式中、δ（ｋ2）はディラック関数である。このマスクイメージの場合、空間像強度は以下のように計算される。
【数１２】
2010114443.tif 000014
【００４４】
[0050]  予想通り、空間像強度はｙ成分に依存しない。さらに、項数がかなり少ないＴＣＣ（ｋ’1，０，ｋ”1，０）は、１Ｄ垂直マスクパターンに対するすべてのシステム応答を捕捉する。同様に、１Ｄ水平パターンに対するシステム応答はＴＣＣ（０，ｋ’2，０，ｋ”2）に完全にカプセル化される。
【００４５】
１Ｄ  ＴＣＣベースのマッチング及びチューニング(1D TCC-based Matching and Tuning)
[0051]  １Ｄ  ＴＣＣ（水平及び垂直の両方）は１Ｄマスクイメージから空間像への変換を完全に記述するものであるので、（ＲＭＳにおける）１Ｄ  ＴＣＣ差を少量に低減できる場合、空間像と、それ故に１Ｄマスクパターンに関するプリント結果の差も少量に縮小する。
【００４６】
[0052]  加えて、本発明者らは、典型的な２Ｄマスクイメージの大半のエネルギーが周波数領域内のｘ軸及びｙ軸周辺に集中していることを認識している。この事実は、マスク形状のマンハッタン性（Manhattan nature）の結果として理解することもできる。例えば、マスクイメージのＳＶＤ（特異値分解（Singular Value Decomposition））を実行することができ、すなわち、１Ｄ垂直イメージと１Ｄ水平イメージの積の合計としてＭ（ｋ1，ｋ2）を表すことができ、以下のようになる。
【数１３】
2010114443.tif 000015
【００４７】
[0053]  典型的に、ＭX,i又はＭY,iのＤＣ（ゼロ周波数）成分はすべてのＡＣ（非ゼロ周波数）成分より優位を占めるであろう。従って、周波数領域内のマスクイメージを見ると、確かにｘ軸及びｙ軸の近くにエネルギーの大半があるはずである。さらに、ＴＣＣの滑らかさにより、１Ｄ  ＴＣＣをマッチングすると、１Ｄに近い成分について２つのＴＣＣも十分にマッチングされる。
【００４８】
１Ｄ  ＴＣＣに基づくパターン独立マッチング及びチューニング(Pattern-Independent Matching and Tuning based on 1D TCC)
[0054]  その結果、諸実施形態では、プロセスは、２つのモデルの１Ｄ  ＴＣＣ間のＲＭＳの差を最小限にして、マッチング及びチューニングを達成する（図３のステップ３０２〜３０８）。この方法は、半導体業界で扱われる典型的なマスクについてパターン独立マッチング及びチューニングを達成する。これにより、マスクに関する知識がなくてもマッチング及びチューニングを実行することができる。加えて、１Ｄ  ＴＣＣの要素数は数千個であり、フル（すなわち「生」）ＴＣＣの要素の総数よりかなり少ないので、１Ｄ  ＴＣＣはフルＴＣＣよりチューニングしやすいものである。
【００４９】
[0055]  １Ｄ  ＴＣＣ差の最小化の数学的記述は、加法の要素を除き、ＴＣＣ差の最小化の場合とまったく同じであり、より具体的には、最小化するオブジェクト関数は以下のようになる。
【数１４】
2010114443.tif 000016
【００５０】
[0056]  １Ｄ  ＴＣＣ差を最小限にするためのアルゴリズムもＴＣＣ差を最小限にするためのものと同じである。上記のステップ３０２〜３０８で使用される公式内の対応する１Ｄ  ＴＣＣでそのＴＣＣを置換し、上記のように両方の次元について同時に解くだけでよい。
【００５１】
重み付きマッチング及びチューニング(Weighted Matching and Tuning)
[0057]  上記の考察では、ＴＣＣ（又は１Ｄ  ＴＣＣ）のすべての要素は等しく扱われる。しかし、適用例によっては、特定の要素を強調する方が好ましい場合もある。例えば、マスク内の最も重要なピッチが分かっているものと想定すると、このピッチに対応する要素差を最小限にする方が好ましい可能性がある。ＴＣＣ（ｋ’1，ｋ’2，ｋ”1，ｋ”2）というＴＣＣ要素の重み割り当てがＷ（ｋ’1，ｋ’2，ｋ”1，ｋ”2）で示されるものと想定すると、重み付きＴＣＣ差最小化のためのオブジェクト関数は以下のようになる。
【数１５】
2010114443.tif 000017
【００５２】
[0058]  重み付き１Ｄ  ＴＣＣ差最小化のためのオブジェクト関数も同様である。
【００５３】
幾つかの可能な重み割り当て(Some Possible Weight assignments)
[0059]  式１は重み付きマッチング／チューニングのための最も一般的な形を示していることに留意されたい。以下に記載する重み付け方式は、この一般的な形の適用例として提供されるものであって、網羅的なものではない。当業者であれば、これらの例によって教示された後に使用可能な他の重み付け方式を認識するであろう。
【００５４】
[0060]  例えば、重みなしの１Ｄ  ＴＣＣ差最小化は、以下の式により重み付きＴＣＣ差最小化と見なすこともできることに留意されたい。
【数１６】
2010114443.tif 000018
【００５５】
[0061]  この重み割り当ては、マスクパターンに関するわずかな仮定に依存する。
【００５６】
[0062]  もう１つの例では、マスクイメージにおいて、ＤＣ要素は典型的にエネルギー集中が最も大きいので、ＴＣＣのＤＣ（ゼロ周波数）成分の重みが増加する。それ故、以下の重み方式が割り当てられる。
【数１７】
2010114443.tif 000019
【００５７】
[0063]  この場合、ＷはＴＣＣのＤＣ成分に割り当てられた一定の重みである。これは、最適化の際にＤＣ成分の重みを増加するために１より大きい。ｃはすべての非１Ｄ  ＴＣＣ成分に割り当てられた一定の重みである。これは、１Ｄ  ＴＣＣ成分間の差の最小化に焦点が置かれるように１よりかなり小さいか又は０になる場合もある。例えば、Ｗ＝１５及びｃ＝０．０１である場合、本発明者らによって実行されたシミュレーションで優秀な結果が得られる。
【００５８】
[0064]  第３の例の目的は、より重要な２Ｄ要素（例えば、コンタクトレイヤ）を有するマスクレイアウトのための幾つかの２Ｄ  ＴＣＣ成分の重みを増加するが、依然として（ほとんど）１Ｄ  ＴＣＣのマッチング／チューニング性能を保持することである。この例では、以下の重み方式が割り当てられる。
【数１８】
2010114443.tif 000020
【００５９】
[0065]  前の例と比較すると、特定の２Ｄ  ＴＣＣ成分にＣ2Dという重みが割り当てられることが分かる。典型的に、Ｃ2Dについて１に近い数が選択され、従って、マスクイメージＭ（ｋ1，ｋ2）のうちｋ1＝ｋ2を有するマスク要素に関する重みが増加する。より大きい重みを有するマスク要素は、１Ｄ要素にｋ1＝ｋ2を有する要素を加えたものである。これらの要素の形状は英国国旗に似ており、それ故、この重み付け方式は「ユニオンジャック」方式と呼ばれる。
【００６０】
[0066]  他の例では、マスク情報が分かっている場合、これは最適化の際に重みとして含めることができる。より具体的には、上記で示したように、周波数領域内の空間像強度に関する差は、以下のように記述することができる。
【数１９】
2010114443.tif 000021
【００６１】
[0067]  この公式では、以下の式を重みと見なすことができる。
【数２０】
2010114443.tif 000022
この重み付きオブジェクト関数を最小化すると、この特定のマスクについてより良好なマッチング／チューニング結果が得られるはずである。
【００６２】
ハイブリッドマッチング及びチューニング(Hybrid Matching and Tuning)
[0068]  上記の観測に基づいて、特定の適用例の場合、重み付けを使用して、ゲート又はホットスポットなどの特定のパターン（例えば、ラインエンドのプルバック又はプッシュバックを有するパターン、ブリッジング又はネッキング、ラインエッジの粗さ、欠落又は余分なパターン）に対しより高い優先順位を与える方が好ましい場合がある。しかし、これは、プロセスがＴＣＣのみに依存する場合は達成するのが難しい可能性がある。このような適用例の場合、本発明者らは、ＴＣＣベースのマッチング及びチューニングを輪郭マッチングによって実施できることを認識している。例えば、特定のゲージ（例えば、ゲート、汎用ゲージ、又はホットスポットなどのクリティカルパターン）に関するＣＤ差並びにＴＣＣ差を同時に又は連続的に低減することができる。
【００６３】
[0069]   図４は、本発明の他の諸実施形態によるモデルベースのハイブリッドＴＣＣ及びＣＤマッチングを実行するフローの例を示す図である。
【００６４】
[0070]  ＣＤ差及びＴＣＣ差を共同で最適化する場合、上述の重み付きＴＣＣベースのマッチング及びチューニングの際の重みの割り当てと同様に、ＣＤ及びＴＣＣ要素について異なる重みを指定することができる。より具体的には、オブジェクト関数は以下のようになる。
【数２１】
2010114443.tif 000023
但し、ＣＤT（ｉ）及びＣＤR（ｉ）はそれぞれモデルＴ及びモデルＲに対応するｉ番目のゲージのＣＤであり、ＷCD（．）及びＷTCC（．）はそれぞれＣＤ及びＴＣＣ要素の一定の重みである。この重みは、特定のゲージ（すなわち、パターン輪郭）の最適化と一般的パターンの最適化とのトレードオフを指定する。これらの実施形態で使用するためのＣＤは、モデルＴ及びモデルＲを使用するシミュレーション又はウェーハ測定によって得られる。つまみチューニング量に関する派生ＣＤは同じようにモデルＴ及びモデルＲを使用するシミュレーション又はウェーハ測定によって計算することができる。しかし、多数のつまみが存在する場合、シミュレーションが典型的に最も費用効果が高い。当業者であれば、最適チューニング量の特定は簡単なプロセスであり、ＴＣＣのみを有するオブジェクト関数（式４）について最適チューニング量を見つけることと同様であることを認識するであろう。
【００６５】
[0071]  ハイブリッド最適化も連続的に実行することができ、プロセスはまず前述の諸実施形態のようにＴＣＣ差を単独で最小化する。例えば、図４に示されているステップ４０２〜４１０は、図３に関して記載したステップ３０２〜３１０と同様に実行することができる。ＴＣＣ差最小化後に残っている差が十分小さい場合（ステップ４１２で決定）、可能なパターンすべてについて十分良好であるので、プロセスは単純にＴＣＣベースのチューニング量を適用する。そうではなく、残っている差が依然としてかなりの大きさである（すなわち、現行のつまみによってすべてのパターンについてボード全域で改善を達成することが不可能である可能性がある）場合、プロセスはハイブリッドマッチングループに入る。このループでは、プロセスは、上記のハイブリッド式を使用するＣＤ最適化に使用するためのゲージを識別する（ステップ４１８）。図４に示されているように、ゲージはクリティカルパターン（ステップ４１６）又はホットスポット（ステップ４１４）から識別することができる。諸実施形態では、クリティカルパターン（ステップ４１６）、例えば、ゲート又は高密度パターンからゲージが識別される。また、ホットスポット（ステップ４１４）、例えば、ブリッジング、ネッキング、エッジ粗さ欠陥などからゲージが識別される。
【００６６】
[0072]  いずれの場合も、ゲージは、上記のハイブリッドプロセスを使用して最適化ステップ４０６に含まれる。プロセスが満足なチューニング結果を達成するか又はステップ４１２で決定されたように最大反復数をヒットするまで、このループを繰り返すことができる。
【００６７】
適用例Ｉ：  スキャナマッチング(Application I: Scanner Matching)
[0073]  ２つの異なるスキャナを使用し、一方のスキャナ（チューニング対象スキャナ(Scanner-to-be-Tuned)を意味するスキャナＴ(Scanner-T)）をチューニングしてもう一方のスキャナ（スキャナ基準(Scanner-Reference)を意味するスキャナＲ(Scanner-R)）の挙動を模倣することが望ましい。モデルＴとモデルＲがそれぞれスキャナＴとスキャナＲの挙動を正確に記述するものと想定する。次に、ＴＣＣベースのパターン独立マッチング方法を適用することにより、モデルＴとモデルＲとの差を縮小することができ、それ故、スキャナＴとスキャナＲとのマッチングを達成することができる。さらに、ジョイントハイブリッド最適化において選択したゲージのＣＤを追加することができる。
【００６８】
適用例ＩＩ：  モデルチューニング(Application II: Model Tuning)
[0074]  この適用例の目標は、１つのスキャナ（スキャナＴ）をリソグラフィモデル（モデルＲ）に向かってチューニングすることである。例えば、リソグラフィ中に何らかのプロセス変動が発生する可能性があり、スキャナをチューニングして元のモデルに戻すことにより、このような変動を補正又は補償することが望ましい。モデルＲは仮想スキャナと見なすことができ、所望のスキャナ挙動を表す。モデルＴがスキャナＴの挙動を正確に記述するものと想定する。この場合も、ＴＣＣベースのパターン独立マッチング方法を適用することにより、モデルＴとモデルＲとの差を縮小することができ、それ故、スキャナＴに関する所望のプリント結果を達成することができる。さらに、ジョイントハイブリッド最適化において選択したゲージのＣＤを追加することができる。
【００６９】
[0075]   図５は、本明細書に開示したスキャナマッチング及びチューニング方法を支援可能なコンピュータシステム１００を示す模範的なブロック図である。コンピュータシステム１００は、バス１０２又は情報を伝達するためのその他の通信メカニズムと、情報を処理するためにバス１０２に結合されたプロセッサ１０４とを含む。また、コンピュータシステム１００は、プロセッサ１０４によって実行される命令及び情報を保管するためにバス１０２に結合されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又はその他の動的ストレージデバイスなどのメインメモリ１０６も含む。メインメモリ１０６は、プロセッサ１０４によって実行される命令の実行中に一時変数又はその他の中間情報を保管するために使用することもできる。コンピュータシステム１００は、プロセッサ１０４のための命令及び静的情報を保管するためにバス１０２に結合された読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１０８又はその他の静的ストレージデバイスをさらに含む。情報及び命令を保管するために、磁気ディスク又は光ディスクなどのストレージデバイス１１０が提供され、バス１０２に結合される。
【００７０】
[0076]  コンピュータシステム１００は、コンピュータユーザに情報を表示するためにバス１０２を介して陰極線管（ＣＲＴ）又はフラットパネル又はタッチパネルディスプレイなどのディスプレイ１１２に結合することができる。英数字キー及びその他のキーを含む入力装置１１４は、プロセッサ１０４に情報及びコマンド選択を伝達するためにバス１０２に結合される。もう１つのタイプのユーザ入力装置は、プロセッサ１０４に方向情報及びコマンド選択を伝達し、ディスプレイ１１２上のカーソル移動を制御するためのマウス、トラックボール、又はカーソル方向キーなどのカーソルコントロール１１６である。この入力装置は典型的に、その装置が平面内の位置を指定できるようにする、第１の軸（例えば、ｘ）と第２の軸（例えば、ｙ）という２通りの軸の２通りの自由度を有する。タッチパネル（スクリーン）ディスプレイも入力装置として使用することができる。
【００７１】
[0077]  本発明の一実施形態によれば、シミュレーションプロセスの一部分は、メインメモリ１０６に収容された１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスをプロセッサ１０４が実行したことに応答して、コンピュータシステム１００によって実行することができる。このような命令は、ストレージデバイス１１０などの他のコンピュータ可読媒体からメインメモリ１０６に読み込むことができる。メインメモリ１０６に収容された命令のシーケンスを実行することにより、プロセッサ１０４は本明細書に記載したプロセスステップを実行する。メインメモリ１０６に収容された命令のシーケンスを実行するために、マルチプロセッシング配置の１つ又は複数のプロセッサを使用することもできる。代替実施形態では、本発明を実現するためにソフトウェア命令の代わりに又はソフトウェア命令と組み合わせて、ハードワイヤード回路を使用することができる。それ故、本発明の諸実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアとの特定の組合せに限定されない。
【００７２】
[0078]  本明細書で使用する「コンピュータ可読媒体」という用語は、実行のためにプロセッサ１０４に命令を提供することに関与する媒体を指す。このような媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体を含むがこれらに限定されない多くの形を取ることができる。不揮発性媒体は、例えば、ストレージデバイス１１０などの光ディスク又は磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリ１０６などのダイナミックメモリを含む。一般的な形のコンピュータ可読媒体は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意のその他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、任意のその他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する任意のその他の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、及びＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、任意のその他のメモリチップ又はカートリッジ、あるいはコンピュータがそこから読み取ることができる任意のその他の媒体を含む。
【００７３】
[0079]  実行のためにプロセッサ１０４に１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスを搬送する際に種々の形のコンピュータ可読媒体が係わる可能性がある。例えば、命令は最初にリモートコンピュータの磁気ディスク上に載せられる可能性がある。リモートコンピュータは、そのダイナミックメモリに命令をロードし、モデムを使用して電話回線によって命令を送信することができる。コンピュータシステム１００に対してローカルなモデムは、その電話回線上でデータを受信し、赤外線送信機を使用してそのデータを赤外線信号に変換することができる。バス１０２に結合された赤外線検出器は、赤外線信号で搬送されたデータを受信し、そのデータをバス１０２上に置くことができる。バス１０２はそのデータをメインメモリ１０６に搬送し、そこからプロセッサ１０４が命令を取り出して実行する。メインメモリ１０６が受け取った命令は任意選択で、プロセッサ１０４による実行前又は実行後のいずれかにストレージデバイス１１０に保管することができる。
【００７４】
[0080]  また、コンピュータシステム１００は好ましくは、バス１０２に結合された通信インターフェイス１１８も含む。通信インターフェイス１１８は、ローカルネットワーク１２２に接続されたネットワークリンク１２０に結合する双方向データ通信を可能にする。例えば、通信インターフェイス１１８は、対応するタイプの電話回線へのデータ通信接続を可能にするための統合サービスデジタル通信網（ＩＳＤＮ）カード又はモデムにすることができる。もう１つの例として、通信インターフェイス１１８は、互換性のあるＬＡＮへのデータ通信接続を可能にするためのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）カードにすることもできる。ワイヤレスリンクも実現可能である。このような実現例では、通信インターフェイス１１８は、種々のタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁気信号、又は光学信号を送受信する。
【００７５】
[0081]  ネットワークリンク１２０は典型的に、１つ又は複数のネットワークにより他のデータデバイスへのデータ通信を可能にする。例えば、ネットワークリンク１２０は、ローカルネットワーク１２２によりホストコンピュータ１２４又はインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）１２６によって操作されるデータ機器への接続を可能にすることができる。次にＩＳＰ１２６は、現在一般的に「インターネット」１２８と呼ばれる世界的なパケットデータ通信ネットワークによりデータ通信サービスを提供する。ローカルネットワーク１２２及びインターネット１２８はいずれも、デジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁気信号、又は光学信号を使用する。種々のネットワークによる信号、ネットワークリンク１２０上の信号、並びにコンピュータシステム１００との間でデジタルデータを搬送する通信インターフェイス１１８による信号は、情報を移送する搬送波の模範的な形である。
【００７６】
[0082]  コンピュータシステム１００は、ネットワーク（複数も可）、ネットワークリンク１２０、及び通信インターフェイス１１８により、プログラムコードを含む、メッセージを送信し、データを受信することができる。インターネットの例では、サーバ１３０は、インターネット１２８、ＩＳＰ１２６、ローカルネットワーク１２２、及び通信インターフェイス１１８により、アプリケーションプログラムについて要求されたコードを送信することができる。本発明によれば、このようにダウンロードされたアプリケーションは、例えば、その実施形態の照明最適化に備えるものである。受信したコードは、受信したときにプロセッサ１０４によって実行するか、及び／又は後で実行するためにストレージデバイス１１０又はその他の不揮発性ストレージに保管することができる。このように、コンピュータシステム１００は搬送波の形でアプリケーションコードを入手することができる。
【００７７】
[0083]  図６は、本発明のプロセスを使用してその性能をシミュレート及び／又は最適化可能な模範的なリソグラフィ投影装置を概略的に描写している。この装置は以下のものを含む。
−投影ビームＰＢの放射を供給するための放射システムＥｘ、ＩＬ。この特定のケースでは放射システムは放射源ＬＡも含む。
−マスクＭＡ（例えば、レチクル）を保持するためのマスクホルダが設けられ、アイテムＰＬに対してマスクを正確に位置決めするための第１の位置決め手段に接続された第１のオブジェクトテーブル（マスクテーブル）ＭＴ
−基板Ｗ（例えば、レジストコーティングシリコンウェーハ）を保持するための基板ホルダが設けられ、アイテムＰＬに対して基板を正確に位置決めするための第２の位置決め手段に接続された第２のオブジェクトテーブル（基板テーブル）ＷＴ
−マスクＭＡの照射部分を基板Ｗのターゲット部分Ｃ（例えば、１つ又は複数のダイを含む）上に結像するための投影システム（「レンズ」）ＰＬ（例えば、屈折、反射、又は反射屈折光学システム）
【００７８】
[0084]  本明細書に描写されている通り、この装置は透過タイプのものである（すなわち、透過マスクを有する）。しかし、一般に、この装置は、例えば、反射タイプ（反射マスクを有する）ものにすることもできる。代替的に、この装置は、マスク使用の代替策として他の種類のパターニング手段を使用することもでき、例としてはプログラマブルミラーアレイ又はＬＣＤマトリクスを含む。
【００７９】
[0085]  光源ＬＡ（例えば、水銀灯又はエキシマレーザ）は放射ビームを発生する。このビームは、直接又は例えばビームエクスパンダＥｘなどのコンディショニング手段を横断した後に照明システム（イルミネータ）ＩＬに供給される。イルミネータＩＬは、ビーム内の強度分布の外側及び／又は内側半径範囲（一般に、それぞれσ−ｏｕｔｅｒ及びσ−ｉｎｎｅｒと呼ばれる）を設定するための調整手段ＡＭを含むことができる。加えて、イルミネータは一般に、インテグレータＩＮ及びコンデンサＣＯなどの種々の他のコンポーネントを含む。このようにして、マスクＭＡに衝突するビームＰＢは、その断面において所望の均一性及び強度分布を有する。
【００８０】
[0086]  図６に関しては、光源ＬＡは（光源ＬＡが例えば水銀灯であるときにしばしばそうであるように）リソグラフィ投影装置のハウジング内にすることができるが、リソグラフィ投影装置から離すこともでき、その装置が発生する放射ビームは（例えば、適切な誘導ミラーを用いて）装置内に誘導され、後者のシナリオは光源ＬＡがエキシマレーザ（例えば、ＫｒＦ、ＡｒＦ、又はＦ2レイジングに基づく）であるときにしばしばそうなることに留意されたい。本発明はこれらのシナリオの少なくとも両者を包含する。
【００８１】
[0087]  ビームＰＢは、その後、マスクテーブルＭＴ上に保持されたマスクＭＡをインターセプトする。マスクＭＡを横断した後、ビームＰＢはレンズＰＬを通過し、そのレンズが基板Ｗのターゲット部分ＣにビームＰＢを焦点に集める。第２の位置決め手段（及び干渉測定手段ＩＦ）を用いて、例えば、異なるターゲット部分ＣをビームＰＢの経路内に位置決めするように、基板テーブルＷＴを正確に移動させることができる。同様に、第１の位置決め手段を使用して、例えば、マスクライブラリからマスクＭＡを機械的に取り出した後又はスキャン中に、ビームＰＢの経路に対してマスクＭＡを正確に位置決めすることができる。一般に、オブジェクトテーブルＭＴ、ＷＴの移動は、ロングストロークモジュール（粗動位置決め）及びショートストロークモジュール（微動位置決め）を用いて認識されるが、どちらも図６には明確に描写されていない。しかし、（ステップアンドスキャンツールとは対照的に）ウェーハステッパの場合、マスクテーブルＭＴは、単にショートストロークアクチュエータに接続される場合もあれば、固定される場合もある。
【００８２】
[0088]  描写したツールは以下の２通りのモードで使用することができる。
【００８３】
[0089]  ステップモードでは、マスクテーブルＭＴは本質的に静止状態に保持され、マスクイメージ全体が一度に（すなわち、単一「フラッシュ」で）ターゲット部分Ｃに投影される。次に、異なるターゲット部分ＣをビームＰＢで照射できるように、基板テーブルＷＴがｘ方向及び／又はｙ方向にシフトする。
【００８４】
[0090]  スキャンモードでは、所与のターゲット部分Ｃが単一「フラッシュ」で露光されないことを除いて、本質的に同じシナリオが適用される。その代わりに、マスクテーブルＭＴは速度ｖで所与の方向（いわゆる「スキャン方向」、例えば、ｙ方向）に移動可能であり、従って、投影ビームＰＢはマスクイメージの上をスキャンするようになり、同時に、基板テーブルＷＴは速度Ｖ＝Ｍｖで同じ方向又は反対方向に同時に移動し、ＭはレンズＰＬの倍率である（典型的に、Ｍ＝１／４又は１／５）。このように、解像度について妥協する必要なしに、相対的に大きいターゲット部分Ｃを露光することができる。
【００８５】
[0091]  本明細書に開示されている概念は、サブ波長フィーチャ（sub wavelength feature）を結像するための汎用結像システムをシミュレート又は数学的にモデリングすることができ、ますますサイズが小さくなる波長を発生可能な新結像技術により特に有用である可能性がある。すでに使用されている新技術は、ＡｒＦレーザ使用の場合には１９３ｎｍの波長、フッ素レーザ使用の場合には１５７ｎｍの波長を発生可能なＥＵＶ（極端紫外線）リソグラフィを含む。その上、ＥＵＶリソグラフィは、シンクロトロンを使用するか、又はこの範囲内の光子を発生するために高エネルギー電子で材料（固体又はプラズマ）を打つことにより、２０〜５ｎｍの範囲内の波長を発生することができる。大半の材料はこの範囲内では吸収性であるので、モリブデンとシリコンのマルチスタックを有する反射ミラーによって照明を発生することができる。このマルチスタックミラーは、４０レイヤ対のモリブデンとシリコンを有し、各レイヤの厚さは４分の１波長である。さらに小さい波長はＸ線リソグラフィで発生することができる。典型的に、Ｘ線波長を発生するためにシンクロトロンが使用される。大半の材料はＸ線波長で吸収性であるので、吸収材料の薄片によって、フィーチャをプリントする場所（ポジティブレジスト）又はフィーチャをプリントしない場所（ネガティブレジスト）が画定される。
【００８６】
[0092]   本明細書に開示されている概念はシリコンウェーハなどの基板上に結像するために使用することができるが、開示されている概念は、任意のタイプのリソグラフィ結像システム、例えば、シリコンウェーハ以外の基板上に結像するために使用されるものでも使用できることを理解されたい。
【００８７】
[0093]   その好ましい諸実施形態に関連して本発明について詳細に説明してきたが、本発明の精神及び範囲を逸脱せずに形式及び細部の点で変更及び修正を行えることは当業者にとって容易に明らかになるはずである。
【００８８】
関連出願の相互参照
[0001]  本出願は、その内容全体を本明細書に参照により組み込むものとする２００８年１１月１０日出願の米国特許仮出願第６１／１１３，０２４号に対する優先権を主張するものである。
【図１】
2010114443.tif 000024
【図２】
2010114443.tif 000025
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【外国語明細書】
2010114443000001.pdf