(57)【要約】  表面上のリソグラフィ特徴を光学系で測定する方法において、レーザ・ビームが表面上のリソグラフィ特徴の上で走査され、レーザ・ビームが反射又は透過する。反射又は透過したレーザ・ビームによってリソグラフィ特徴のイメージが形成される。イメージが、光学系を表すカーネルに基づく逆たたみこみであるフィルタを使用してフィルタリングされる。フィルタリングは、すべての線幅について等しいしきい値を与え、すべての線幅について公称限界寸法から同一の相対的差を与える。表面はウェハ又はワークピースである。
2009523241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光分解能を改善する方法であって、
測定すべき物体に関する３次元輝度イメージを生成する動作と、
光学系の数学的モデルを使用してフィルタを構築する動作と、
構築したフィルタを使用して輝度イメージをフィルタリングする動作とを含み、
前記３次元輝度イメージが、測定すべき２次元イメージに変換されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記３次元輝度イメージが、前記光学系で収集されたイメージ・データに基づいて生成される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フィルタの構築が、
前記収集されたイメージ・データに基づいて少なくとも１つのしきい値を生成する動作と、
前記収集されたイメージ・データ及び前記少なくとも１つのしきい値に基づいて点像分布関数を推定する動作と、
推定した点像分布関数及び前記イメージ・データに基づいて前記フィルタを構築する動作と、
構築したフィルタを較正する動作と
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記較正が、
前記イメージ・データの第１部分をフィルタリングし、第１フィルタリング済みデータを生成する動作と、
前記第１フィルタリング済みデータの線型性を測定する動作と、
前記第１フィルタリング済みデータの線型性が線型性しきい値に合格するかどうかを判定する動作と、
前記第１フィルタリング済みデータが線型性しきい値に合格しない場合、前記構築したフィルタを再較正する動作と
をさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１フィルタリング済みデータの線型性が線型性しきい値に合格した場合、前記較正が、
前記構築したフィルタが適切に較正されるかどうかを判定する動作をさらに含み、
前記構築したフィルタが適切に較正される場合、前記イメージ・データが、前記構築したフィルタを使用してフィルタリングされる請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記構築したフィルタが適切に較正されるかどうかの前記判定が、
前記イメージ・データの第２部分をフィルタリングして第２フィルタリング済みデータを生成する動作と、
前記第２フィルタリング済みデータをフィルタしきい値と比較して、前記構築したフィルタが適切に較正されるかどうかを判定する動作と
をさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第２フィルタリング済みデータが前記フィルタしきい値に合格した場合、前記構築したフィルタが適切に較正される請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記構築したフィルタが逆フィルタである請求項１に記載の方法。
【請求項９】
物体の表面上のリソグラフィ特徴を測定する方法であって、
前記表面上に照射光ビームを当てる動作と、
前記リソグラフィ特徴のイメージを形成する動作であって、前記イメージが、前記照射光ビームを使用して作成される動作と、
フィルタを使用して前記イメージをフィルタリングする動作とを含み、
前記フィルタが、前記光学系を表すカーネルに基づく逆たたみこみを表すことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記フィルタリングが、すべての線幅について等しいしきい値を与え、すべての線幅について、公称限界寸法からの同一の相対的差を与える請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
表面がウェハ又はワークピースである請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記照射光ビームが前記表面上で反射する請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記照射光ビームが前記表面を透過する請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記イメージがイメージ・センサ上で記録される請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記イメージ・センサが少なくとも１つのＣＣＤカメラ又は少なくとも１つのＣＭＯＳカメラである請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記照射光ビームが、前記表面上のリソグラフィ特徴にわたって走査される請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
前記イメージ・センサと前記表面上のリソグラフィ特徴との間に本質的に相対運動がない請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記照射光ビームがレーザ・ビームである請求項９に記載の方法。
【請求項１９】
前記イメージが、前記表面上のリソグラフィ特徴にわたるレーザ・ビームの少なくとも１つのフラッシュによって生成される請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
請求項１から８までの方法のいずれか一項を実施する装置。
【請求項２１】
請求項９から１９までの方法のいずれか一項を実施する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この仮出願でない米国特許出願は、２００６年１月１３日出願の米国仮出願第６０／７５８５３３号に対する優先権を主張するものである。
【背景技術】
【０００２】
十分な精度を有する計測装置は、薄膜トランジスタ用のマスクの製作に不可欠である。通常、約１００ｎｍ（３σ）未満の表示性能を有する測定系は、大きい構造（例えば２ミクロン超）と小さい構造（例えば２ミクロン未満）の両方に関連する線幅を測定することができる。大きい構造を測定するとき、高い分解能は不要であることがある。しかし、小さい構造を測定するとき、線幅の正確な測定を維持するために高い分解能が必要であることがある。
【０００３】
例示的従来型方法では、従来型光学系を使用して、３Ｄ輝度イメージを取り込むことができる。輝度しきい値を３Ｄ輝度イメージに適用して、２次元（２Ｄ）イメージを作成することができる。しきい値を３Ｄ輝度イメージに適用することによって２Ｄイメージを生成する方法は当技術分野で周知であり、したがって、話を簡潔にするために詳細な議論を省略する。従来型光学系を使用して、生成した２Ｄイメージに従って位置と線幅を共に測定することができる。
【０００４】
上述のプロセスでは、周知のｚ補正を使用して、プレートひずみの効果を低減することができ、平らでない基板裏面、汚染などによって引き起こされるプレートひずみをなくすことによってオーバーレイ及び／又は表示を改善することができる。しかし、線幅が減少するときに、正確な限界寸法（ＣＤ）を実現するのに必要なしきい値を低減しなければならないので、従来型光学系は分解能が制限される。
【０００５】
光学測定系の分解能の制限は、所与の線型性仕様を満たす最小の線幅として説明することができる。究極的には、光学測定系の分解能は、光学系で使用される波長（λ）によって定義される。測定系の分解能は、例えば実効開口数（ＮＡ）を向上させ、且つ／又は短い波長（λ）を有するレーザを選ぶことによって向上させることができる。
【０００６】
しかし、実効ＮＡを向上させるためには、光学系は、より高性能なオプティクス及び／又はより高性能なデータ処理を必要とする可能性があり、その結果、焦点変動にシステムがより敏感となる可能性がある。短い波長（λ）を有するレーザを使用するためには、短い波長に対処するように光学系を適合させる必要がある可能性がある。この結果、光学系がより複雑となる可能性がある。さらに、分解能を向上させるためのこうした従来型の方法は、コスト効果が低い可能性がある。
【０００７】
図４は、線の輝度と、反射信号の立上りと立下りの間の距離との間の関係を示すグラフである。図示するように、３ミクロン線幅では、信号が、局所最大輝度に達した後に降下し始める。局所最大輝度は、上述の輝度しきい値として働く。しかし、線幅が２ミクロンに減少し、次いで１ミクロンに減少するとき、反射信号の立上りと立下りの間の距離が減少し、信号輝度は同じ最大局所輝度に到達しない。したがって、こうした細い線幅を検出するために、しきい値を低減する必要がある可能性がある。しかし、そのようなしきい値を低減することは、誤った線の検出の可能性を増大させる可能性があり、且つ／又は太い線に関する限界寸法（ＣＤ）を大きくする可能性があり、そのそれぞれは望ましくない可能性がある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の例示的実施例は、光学系（例えば非干渉性光学系）の光学分解能を向上させる（例えば人為的に向上させる）ことができ、それにより、線型性の向上、コスト効果の向上、及び／又は測定時間の短縮を実現することができる。本発明の少なくともいくつかの実施例は、実装するためのコスト効果を高くすることができ、且つ／又は必要性に基づいて選択的に使用することができる。さらに、本発明の少なくともいくつかの例示的実施例は、パターンの向き及び／又はパターン・トポロジに無関係でよく、したがって、任意の光学系に対して汎用的であり、且つ／又は適用可能とすることができる。本発明の少なくともいくつかの例示的実施例では、計算時間は、走査イメージ内のパターン密度と無関係にすることができる。本発明の少なくともいくつかの例示的実施例は、信号対雑音比を向上させながら光分解能を低減する能力を提供することができ、逆も同様である。さらに、又は別法として、本発明の例示的実施例は、較正を容易にすることができる。
【０００９】
本明細書の以下で与えられる詳細な説明及び添付の図面から本発明をより完全に理解されよう。添付の図面では、同様の要素が同様の参照番号によって表されるが、参照番号は例示として与えたに過ぎず、したがって本発明の制限ではない。
【実施例】
【００１０】
本発明の例示的実施例は、光学系の分解能を向上又は改善する（例えば人為的に向上又は改善する）ことができる。
【００１１】
図１は、例示的実施例による光学系の斜視図である。図１の光学系は、最大寸法約１３００ｍｍ×約１５００ｍｍを有するマスクを測定することができる。図示するように、光学系は、第１方向（例えばｙ方向）に移動することのできる基板ステージ１０２と、第２方向（例えばｘ方向）に移動することのできる光学ヘッド１０４とを含むことができる。第１方向は第２方向に対して垂直でよい。ステージ１０２及び光学ヘッド１０４の移動及び位置決めは、干渉計１０６で制御することができる。
【００１２】
例示的動作では、音響光学デフレクタ（ＡＯＤ）１１４を使用して、レーザ１１０で生成されたレーザ・ビームを偏向させることによってレーザ・ビーム走査を生成することができる。ＡＯＤ１１４を使用してレーザ・ビームを偏向させた後、約０．５５ｎｍの開口数（ＮＡ）を有する４ｍｍレンズ（図示せず）によって測定ビームをプレート上に集束させることができる。高性能フロー・フォーカス・システム（図示せず）によってビームの焦点を制御することができる。焦点安定性を＋／−約５０ｎｍ以内に保つことができる。
【００１３】
光学ヘッド１０４上に取り付けられたＣＣＤカメラ（図示せず）を使用して、測定の前に測定物体の位置を決めることができ、構造又は物体に走査レーザ・ビーム１０８を照射し、光検出器１１２を使用して反射光（例えば反射信号）を測定することによって物体又は構造を測定することができる。すなわち、例えば、高速Ａ／Ｄ変換器に接続された光検出器１１２によって反射光をサンプリングすることができる。偏向を測定ヘッド１０４のｘ位置と同期して、測定物体の３次元（３Ｄ）輝度イメージを生成することができる。情報又はデータ、例えば３Ｄ輝度イメージをコンピュータ１１６に出力することができる。図１のコンピュータ１１６は、図１に示される光学系を制御及び／又は管理することができる。例示的３Ｄ輝度イメージが図２に示されている。
【００１４】
輝度しきい値を３Ｄ輝度イメージに適用して２次元（２Ｄ）イメージを生成することができる。しきい値を３Ｄ輝度イメージに適用することによって２Ｄイメージを生成する方法は当技術分野で周知であり、したがって、話を簡潔にするために詳細な議論を省略する。図２に示される３Ｄ輝度イメージに対応する例示的２Ｄイメージが、図３に示されている。
【００１５】
本発明の例示的実施例によれば、光学系の数学的モデルを使用して光学系の分解能を人為的に向上させることができる。「カーネル」とも呼ばれる数学的モデルを使用してフィルタ（例えば逆フィルタ）を構築することができ、それを、光学系を使用して収集された３Ｄ物体データに基づいて生成された３Ｄ輝度イメージ（例えば、ＭＥＧファイルなどの３Ｄ輝度データ・ファイル）に適用することができる。測定のために３Ｄ輝度イメージを２Ｄイメージ（例えばＤＰＸファイル）に変換する前に、３Ｄ輝度イメージをフィルタリングすることができる。
【００１６】
３Ｄ輝度イメージをフィルタリングする（例えば２Ｄイメージを構築する）方法は当技術分野で周知であり、したがって、本明細書では１つの例示的方法の簡潔な議論のみを与える。しかし、本発明の例示的実施例を任意の周知のフィルタリング方法と共に実装できることを理解されよう。
【００１７】
数学的モデルを作成することのできる例示的方式を以下で詳細に論じる。話を明確にするために、点像分布関数（ＰＳＦ）が回転対称、すなわちＰＳＦ（ｄｘ，ｄｙ）＝ＰＳＦ（−ｄｘ，−ｄｙ）であると仮定する。しかし、本発明の例示的実施例は、光学系を数学的にモデル化する任意の方法に等しく適用可能であることを理解されよう。
【００１８】
一実施例では、光学系の波長λ及びＮＡを使用して、光学系に関する点像分布関数（ＰＳＦ）の半径を求めることができる。線型性条件（例えば、物体平面内の輝度の線形増加がイメージ平面内の線形応答を与える場合）、及び空間不変条件（例えば、ｘ／ｙ物体平面内の変換がイメージ平面内の線形変換を引き起こす場合）が満たされる場合、式（１）などのたたみこみでイメージを記述することができる。
【００１９】
【数１】
2009523241.tif 000003
【００２０】
線型性条件及び空間不変条件は、理想的な収差のない光学系で実現することができる。しかし、例示的実施例は、収差のある光学系に対して適用可能である。例えば、現実的な光学系又は実際の光学系での光学収差に関するエラー・バジェット（ｅｒｒｏｒ  ｂｕｄｇｅｔ）を測定系に対する必要性能に従って生成することができる。エラー・バジェットを使用して、式（１）は、Ｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ）の満足の行く（或いは許容できる）近似を与えることができる。
【００２１】
図１の光学系の場合などのように、掃引測定光学系をモデル化するために、式（１）を式（２）として書き直すことができる。
【００２２】
【数２】
2009523241.tif 000004
【００２３】
式（２）によれば、スポット関数の中心が位置（ｘ，ｙ）の物体の上に置かれるとき、ピクセル（ｘ，ｙ）内のすべての光は反射光である。式（１）が式（２）として書き直されるとき、ｄｘ及びｄｙは符号を替え、したがって式（２）を式（３）として書き直すことができる。
【００２４】
【数３】
2009523241.tif 000005
【００２５】
式（１）と（３）を組み合わせると、光学系によって取り込まれるイメージを記述する式（４）に到達する。
【００２６】
【数４】
2009523241.tif 000006
【００２７】
従来型光学系では、光検出器が空間分解能を有するので、ＰＳＦ（ｘ，ｙ）＝ＰＳＦ（−ｘ，−ｙ）を仮定することなく直接的に式（４）を適用することができる。コヒーレント光学系では、ＰＳＦ関数は、検出器での最終的イメージを生成する際に役割（例えば比較的重要な役割）を光の位相が果たすことを可能にするような虚数関数でよい。この場合、ＰＳＦは、検出器での最終的イメージが生成されるときに光の位相がより重要な役割を果たすことを可能にする虚数関数でよい。
【００２８】
しかし、話を明確且つ簡潔にするために、本明細書で論じたように、ＰＳＦ（ｄｘ，ｄｙ）＝ＰＳＦ（−ｄｘ，−ｄｙ）であると仮定する。しかし、上述の式（４）は、少なくとも上述の方式で、従来型光学系とコヒーレント従来型光学系の両方に適用可能である。
【００２９】
当技術分野で周知であるように、空間領域でのたたみこみは、周波数領域での乗算に対応する。したがって、式（４）を周波数領域で式（５）として書き直すことができ、式（５）は、図１の光学系に関する数学的モデル又はカーネルを表す。
【００３０】
【数５】
2009523241.tif 000007
【００３１】
式（５）では、
【数６】
2009523241.tif 000008
はフーリエ演算子であり、
【数７】
2009523241.tif 000009
は、光学系に関する光伝達関数（ＯＴＦ）である。空間周波数の関数としてＯＴＦのパワー・スペクトルは負の傾きを有するので、高い周波数の雑音は、低い周波数よりも強められることがある。雑音の増幅を制御するために、
【数８】
2009523241.tif 000010
をフィルタに追加することができる。２番目の因子中のＫ（ｘ，ｙ）は、フィルタの最大増幅を決定することができる。
【００３２】
本発明の例示的実施例によれば、式（５）に示される光学系の数学的モデルを因子
【数９】
2009523241.tif 000011
と組み合わせて使用して、式（６）に示されるようにフィルタを構築することができる。
【００３３】
【数１０】
2009523241.tif 000012
【００３４】
式（６）に記載のフィルタは、光学系を表すカーネル（例えばＰＳＦ）に基づく逆たたみこみと呼ばれることもある。
【００３５】
２番目の因子中のＫ値Ｋ（ｘ，ｙ）は、フィルタの最大増幅を決定することができる。言い換えれば、Ｋ（ｘ，ｙ）は、フィルタの増幅を制限するのに使用される因子である。所望の、又は特定の信号対雑音比（ＳＮＲ）を最終的イメージで実現するのに、フィルタの増幅を制限することが必要となることがある。空間周波数領域では、例えば、Ｋ（ｆｘ，ｆｙ）（空間周波数領域でｘ→ｆｘ及びｙ→ｆｙ）を、異なる空間周波数（ｆｘ，ｆｙ）に対する異なるスカラ値を有する行列として記述することができる。フィルタリング後のイメージでそのようなＳＮＲを実現するために、最適化の前にこうしたスカラ値を選ぶことができる。或いは、スカラ値は最適化の一部でよい。この代替実施例の場合、最適化は、フィルタリング後の最終的イメージで雑音レベルに対して許容できる信号を維持するためのＫ（ｘ，ｙ）に関する制約下の最適化と呼ばれることがある。独立パラメータＫ（ｘ，ｙ）及びＰＳＦ（ｘ，ｙ）のそれぞれは、フィルタを構築するのに必要とされることがある。既知のサイズを有する与えられた較正パターンを使用して、較正シーケンス中にこうしたパラメータを推定することができる。較正方法は、当技術分野で周知である任意の適切な較正方法でよい。較正のための例示的方法が、例えば米国特許公告第２００５／００８６８２０号に記載されている。例えば、パラメータＫ（ｘ，ｙ）及びＰＳＦ（ｘ，ｙ）は、例えば式（７）に示されるような最適化問題を解くことによって計算することができる。
【００３６】
【数１１】
2009523241.tif 000013
【００３７】
図５は、本発明の例示的実施例による、光学系の分解能を向上する方法を示す流れ図である。図５の方法は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組合せの形態で実装することができる。例えば、分解能向上方法は、コンピュータ、例えば図１の光学系に接続され、図１の光学系を管理するコンピュータ１１６上で動作するソフトウェアの形態で実装することができる。
【００３８】
図５を参照すると、図１の光学系によって収集された物体データを使用して３Ｄ輝度イメージを生成した後、Ｓ２０４で、光学系は、分解能向上が必要であるかどうかを判定することができる。ウェハ又はワークピースの表面上のリソグラフィ特徴の上でレーザ・ビームを走査し、レーザ・ビームの反射率及び／又は透過率を検出することによって光学系で物体データを収集することができる。次いで、収集したイメージ・データを使用してリソグラフィ特徴のイメージを生成することができる。３Ｄ輝度イメージを生成するこの方法は当技術分野で周知であり、したがって話を簡潔にするためにこれ以上の説明を省略する。
【００３９】
Ｓ２０４に戻ると、Ｓ２０４で分解能向上が必要であるかどうかを人間のオペレータによって判定することができ、又は例えば測定中の物体のサイズに基づいて、コンピュータ・アルゴリズムによって判定することができる。例えば、物体が小さい物体である場合（例えば２ミクロン以下）、分解能向上が必要であることがある。物体が大きい物体である場合（例えば２ミクロン超）、分解能向上は必要でないことがある。本発明の少なくとも１つの例示的実施例では、測定した物体のサイズをしきい値（例えば２ミクロン）と比較することができる。測定した物体が２ミクロンより大きい場合、分解能向上は不要であることがある。測定した物体が２ミクロン以下である場合、分解能向上が必要であることがある。
【００４０】
分解能向上が不要である場合、Ｓ２１０で、システムは、例えば閾値化演算を使用して、３Ｄ輝度イメージを２Ｄイメージに変換することができ、測定のための２Ｄイメージを出力することができる。Ｓ２１０で実施される３Ｄ輝度イメージから２Ｄイメージへの変換は当技術分野で周知であり、したがって話を簡潔にするためにその詳細な説明を省略する。
【００４１】
Ｓ２０４を参照すると、分解能向上が必要であるとシステムが判定した場合、Ｓ２０６で、イメージをフィルタリングするフィルタを構築することができる。本発明の例示的実施例による、フィルタを構築する方法が図６に示されており、それを以下でより詳細に論じる。
【００４２】
図６を参照すると、本発明の例示的実施例による、フィルタを構築する方法は、ｋ行列、スポット半径、スポットの回転角、並びに正極性と負極性の両方についての分離した大きなｘ及びｙ特徴に関するしきい値に関する情報で較正ファイル（例えばタブフォーマットのＡＳＣＩＩファイル）を作成することを含むことができる。スポット半径は、ｘ及びｙ方向のスポット半径（１／ｅ２）でよい。
【００４３】
図６に示されるように、Ｓ３０２で、データをブリッジ位置合せ（ＢＡ）マークから収集することができる。ＢＡマークは、例えば比較的小さい（例えば０に近い）熱膨張係数及び／又は優れた熱衝撃抵抗を有するガラス・ステージに取り付けられた表示マークである。ＢＡマークは、既知の位置及びＣＤと共に１組の異なるパターンを保持することができる。本発明の少なくとも１つの例示的実施例では、物体のサイズは、約０．５μｍから約２μｍでよい。物体を測定する際に、物体は、ｘ方向とｙ方向の両方のラスタ線の形でよい。線は、単一の線及び／又は稠密な線を含むことができる。さらに、スポットの回転角を推定するために４５度及び１３５度のラスタを測定することができる。しきい値を推定する際に使用するために、大きな分離ｘ線及びｙ線を両方の極性で測定することができる。
【００４４】
Ｓ３０４では、少なくとも１つの輝度しきい値を求めることができる。例えば、４つのしきい値ｔｈｒｅｓｈＸｃｌｅａｒ、ｔｈｒｅｓｈＹｃｌｅａｒ、ｔｈｒｅｓｈＸｄａｒｋ、及びｔｈｒｅｓｈＹｄａｒｋを計算する際に、両方の極性の大きな分離ｘ線及びｙ線を含む３Ｄ輝度イメージを使用することができる。しきい値ｔｈｒｅｓｈＸｃｌｅａｒ及びｔｈｒｅｓｈＹｃｌｅａｒは、３Ｄ輝度イメージ内のそれぞれの点又はピクセルが明るいかどうかを判定するためのしきい値を表すのに対して、しきい値ｔｈｒｅｓｈＸｄａｒｋ及びｔｈｒｅｓｈＹｄａｒｋは、３Ｄ輝度イメージ内のそれぞれの点又はピクセルが暗いかどうかを判定するためのしきい値を表す。こうした４つのしきい値の平均をグローバルしきい値ｔｈｒｅｓｈｇｌｏｂａｌとして使用することができる。しきい値ｔｈｒｅｓｈＸｃｌｅａｒ、ｔｈｒｅｓｈＹｃｌｅａｒ、ｔｈｒｅｓｈＸｄａｒｋ、ｔｈｒｅｓｈＹｄａｒｋ、及びｔｈｒｅｓｈｇｌｏｂａｌを較正ファイルに格納することができる。これらのしきい値のいずれか又はすべてを、３Ｄ輝度イメージを２Ｄイメージに変換するためのしきい値として使用することができる。
【００４５】
Ｓ３０６で、両方の極性についての分離ｘ線及びｙ線に関する線型性曲線を計算する際に、Ｓ３０２で収集されたデータを使用することができる。例えば、データベースに格納された公称ＣＤ値から測定限界寸法（ＣＤ）を引くことによって線型性曲線を計算することができる。測定ＣＤ値は、比較的高い分解能（例えば、本明細書で論じる光学系よりも高い分解能）を有する測定機械で線を測定することによって得ることができ、したがって本明細書では既知の値として扱う。計算線型性曲線が所与のドロップアウト幅を有する場合、線形補間及び以下の式（７）を使用してＰＳＦを推定することができる。
ＰＳＦ・１／ｅ２＝ＰＳＦ＿Ｗ＿ＭＩＮ＋０．５（ＰＳＦ＿Ｗ＿ＭＡＸ−ＰＳＦ＿Ｗ＿ＭＩＮ）  （８）
【００４６】
式（８）では、ＰＳＦ＿Ｗ＿ＭＩＮは、データベースに格納されたドロップアウト幅に最も近いがそれよりも大きくないドロップアウト幅に対応する既知のＰＳＦでよい。ＰＳＦ＿Ｗ＿ＭＡＸは、データベースに格納された測定される線のドロップアウト幅に最も近いがそれよりも大きくないドロップアウト幅に対応するＰＳＦでよい。例えば、明るい（ｃｌｅａｒ）Ｘに関するドロップアウト幅は７００ｎｍでよい。この場合、データベースに格納された最も近いドロップアウト幅は、７２５ｎｍ及び６７５ｎｍである。ドロップアウト幅７２５ｎｍは、対応するＰＳＦ５００ｎｍを有し、ドロップアウト幅６７５ｎｍは、対応するＰＳＦ４５０を有する。したがって、この実施例では、ＰＳＦ＿Ｗ＿ＭＩＮは４５０ｎｍであり、ＰＳＦ＿Ｗ＿ＭＡＸは５００であり、ドロップアウト幅７００ｎｍに関するＰＳＦ・１／ｅ２は４７５ｎｍに等しくてよい。
【００４７】
一実施例では、様々なＰＳＦサイズに関するドロップアウト幅を（例えば前もって）計算することができ、特定のＰＳＦサイズに関連するドロップアウト値をデータベースに格納することができる。次いで、データベースに格納された値を使用して、ＰＳＦサイズを上述のように計算することができる。
【００４８】
Ｓ３０８で、フィルタを構築することができる。例えば、一時較正ファイルをメモリに格納することができる。較正ファイルは、例えば、ヘッダ情報と、ｘ方向及びｙ方向のＰＳＦと、ＰＳＦ角度と、係数ｋ、しきい値ｔｈｒｅｓｈＸｃｌｅａｒ、ｔｈｒｅｓｈＹｃｌｅａｒ、ｔｈｒｅｓｈＸｄａｒｋ、ｔｈｒｅｓｈＹｄａｒｋ、ｔｈｒｅｓｈｇｌｏｂａｌなどのフィルタ・パラメータと、両方の極性についての限界寸法オフセットｃｌｅａｒＣＤｏｆｆｓｅｔ及びｄａｒｋＣＤｏｆｆｓｅｔとを含むことができる。３Ｄイメージを２Ｄイメージに変換するのに使用されるパラメータＭｉｎＤ及びＭａｘＤも較正ファイルに含めることができる。ステップＳ３０９で、格納された３Ｄ輝度イメージにフィルタを適用することができる。較正時に、いくつかの較正マークを測定することができる。較正マークの少なくとも一部のそれぞれを順次測定し、システム・コンピュータのメモリに格納することができる。較正マークの別の部分は較正中に使用されないことがあるが、較正の結果を検証するのに使用されることがある。少なくともこの例示的実施例では、異なる組の３Ｄイメージ（Ｓ３１６）を較正及び検証のために使用することができる。そのようにすることにより、部分最適化を回避する助けとすることができる。
【００４９】
Ｓ３１０で、ｘ線及びｙ線についての線型性曲線を計算することができる。上記で論じたのと同様に、線型性曲線はＣＤ値間の差でよい。例えば、Ｓ３１０で、線型性曲線は、測定ＣＤ値と現実又は実際のＣＤ値との差（ＣＤｍｅａｓ−ＣＤａｃｔｕａｌ）でよく、その差をｙ軸に関してプロットすることができ、実際の線幅をｘ軸上にプロットすることができる。この実施例では、比較的高い分解能を有する測定系を使用してパターンを測定することによってＣＤａｃｔｕａｌを得ることができる。Ｓ３１２で、較正モジュールは、較正がＯＫであるかどうか（例えば、与えられたドロップアウト幅が与えられた仕様の範囲内にあるかどうか）をチェックすることができる。較正がＯＫであるかどうかをチェックするとき、ｘ向き及びｙ向きのラスタについて線型性曲線を計算することができる（例えば明／暗及び／又は分離／密）。少なくともいくつかの例示的実施例によれば、すべての測定イメージについて、計算線型性曲線に関するＣＤと公称ＣＤ値の差が、特定の値より太い線幅に関するしきい値未満である場合、較正はＯＫである。例えば、計算線型性曲線に関するＣＤと公称ＣＤ値の差が約１μｍより太い線幅について約３０ｎｍ未満である場合、較正はＯＫである。そうでない場合、較正はＯＫではなく、与えられたドロップアウト幅は与えられた仕様の範囲内にない。Ｓ３１２で較正がＯＫでない場合、プロセスは、Ｓ３１４でフィルタを再較正することができる。フィルタを再較正するために、新しい偏導関数を求めることができる。フィルタを再較正した後、プロセスはＳ３０９に戻ることができ、反復する。
【００５０】
Ｓ３１２に戻ると、較正がＯＫである場合、Ｓ３１６で、較正の部分でないデータをフィルタリングすることができ、Ｓ３１８で、データをチェックすることができる。Ｓ３１８で実施されるデータ・チェックは、Ｓ３１２で実施される上述のデータ・チェックと同じでよい。例えば、ｘ向き及びｙ向きのラスタについて線型性曲線を計算することができる（例えば明／暗及び／又は分離／密）。その後で、すべての測定イメージについて、計算線型性曲線についてのＣＤと公称ＣＤ値の差が、特定の値より太い線幅に関するしきい値未満である場合、データ・チェックに合格する。例えば、計算線型性曲線に関するＣＤと公称ＣＤ値の差が、約１μｍより太い線幅について約３０ｎｍ未満である場合、データ・チェックに合格する。そうでない場合、データ・チェックに不合格となる。Ｓ３１８でデータ・チェックに不合格となった場合、プロセスはステップＳ３１４に進むことができ、反復する。Ｓ３１８に戻ると、フィルタリング済みデータがチェックに合格した場合、Ｓ３２０で永久較正ファイルをメモリ格納することができる。
【００５１】
図５に戻ると、フィルタがＳ２０６で構築された後、Ｓ２０８で３Ｄ輝度イメージをフィルタリングすることができる。図７は、本発明の例示的実施例による、３Ｄ輝度イメージをフィルタリングする方法を示す流れ図であり、これを以下でより詳細に論じる。
【００５２】
図７を参照すると、Ｓ４０２で、３Ｄ輝度イメージの２Ｄフーリエ変換を計算することができる。Ｓ４０４で、２Ｄフーリエ変換後の３Ｄ輝度イメージと虚数フィルタ関数Ｆｉｌｔｅｒの虚数積（要素ごと）を計算し、フィルタリング済み３Ｄ輝度イメージＦＩＬＴ＿ＩＮＴ＿ＩＭＡＧＥを生成することができる。フィルタリング済み３Ｄ輝度イメージＦＩＬＴ＿ＩＮＴ＿ＩＭＡＧＥをメモリに保存することができる。Ｓ４０６で、フィルタリング済み３Ｄ輝度イメージＦＩＬＴ＿ＩＮＴ＿ＩＭＡＧＥの逆２Ｄフーリエ変換を計算することができる。Ｓ４０８で、逆２Ｄフーリエ変換後の虚数積の絶対値を計算することができる。
【００５３】
本発明の例示的実施例によれば、Ｓ２０８での図７に示されるフィルタリングは、すべての線幅について同一のしきい値を使用することを可能にし、且つ／又はすべての線幅について公称限界寸法から同一又はほぼ同一の相対的差を与えることができる。
【００５４】
図５に戻ると、Ｓ２１０で、フィルタリング済み３Ｄ輝度イメージＦＩＬＴ＿ＩＮＴ＿ＩＭＡＧＥの逆２Ｄフーリエ変換の絶対値を２Ｄイメージに変換することができる。この結果を、分解能が改善された２Ｄイメージとして出力することができる。分解能が改善されたこの２Ｄイメージを、より高い精度で測定することができる。
【００５５】
図８は、別の例示的実施例による光学系を示す。この例示的実施例では、イメージがイメージ・センサ８０２（例えばＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラ）を使用して記録される。この例示的実施例では、物体８０４が約１９３ｎｍの波長を有するエキシマ・レーザなどの光源で照射され、最終レンズ８０８及びイメージ・オプティクス８０６を通じてイメージ・センサ８０２上にイメージが形成される。照射光は、物体８０４への代替経路を有する。例えば、照射光は、反射光８１２を使用してイメージを形成するためのイメージ・センサ８０２と同じ側の、反射照射オプティクス８１０から入射する代替経路を有することができ、又は反射照射オプティクス２１０の反対側の、透過照射オプティクス８１４から入射する代替経路を有することができる。物体が透明である場合、同じ物体に関連して反射モード及び透過モードを使用することができる。さらに、反射モード及び透過モードを順次又は同時に使用することができる。イメージ・コンピュータ８１４にイメージを供給することができ、次いで取り込んだイメージ・データを測定コンピュータ８１６に供給することができる。
【００５６】
さらに図８を参照すると、マスクとして示される物体８０４を、干渉制御される（ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃａｌｌｙ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ）（図８では「インターファ（ｉｎｔｅｒｆｅｒ）」８１８と符号を付け、本明細書でそのように呼ぶ）ＸＹステージ８２０上に配置することができ、自動焦点システム８２２は、マスク平面に対してフォーカス平面を変更することができる。自動焦点システム８２２はまた、ｚステージ８２０を使用して最終レンズ８０８を移動することにより、最終レンズ８０８とイメージ・センサ８０２の間の物理的距離も変更することができる。或いは、最終レンズ８０８とイメージ・センサ８０２の間の光経路中の屈折特性を変更することによって焦点を変更することもできる。照射線量コントローラ８２４及び８２６は、それぞれ反射照射オプティクス８１０及び透過照射オプティクス８１４に対する照射線量を制御する。図８に示される例示的システムは、毎秒約２０００フラッシュの繰返し率を有するパルス・エキシマ・レーザ（図示せず）を使用する。ある例示的動作では、ＸＹステージ８２０は静止していることができ、一連のフラッシュがイメージ・センサ８０２に入射して統合され、適切な数の検出光子が生成され、同時に、フラッシュ間照射変動（ｆｌａｓｈ−ｔｏ−ｆｌａｓｈ  ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）、機械的振動、及び他の外乱が平均される。信号対雑音比をさらに増大させるために、複数の露光（例えば、イメージ・センサから読み出されたイメージ）と、各露光について複数のフラッシュを伴う、より綿密な露光方式を使用することができる。
【００５７】
本発明の例示的実施例をソフトウェア、例えば任意の適切なコンピュータ・プログラムとして実装することができる。例えば、本発明の１つ又は複数の例示的実施例によるプログラムは、光学系で収集された３Ｄデータを処理する方法である、本明細書に記載の例示的方法のうちの１つ又は複数をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム製品でよい。
【００５８】
コンピュータ・プログラム製品は、上述の例示的方法のうちの１つ又は複数に従って装置のプロセッサが１つ又は複数の機能を実施することを可能にするコンピュータ・プログラム・ロジック又はコード部分がその上に実施されたコンピュータ可読媒体を含むことができる。したがって、コンピュータ・プログラム・ロジックは、例示的方法のうちの１つ又は複数、又は本明細書に記載の所与の方法の１つ又は複数の機能をプロセッサに実行させることができる。
【００５９】
コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ本体内に導入された組込み媒体、又はコンピュータ本体から分離することができるように較正された取外し可能媒体でよい。組込み媒体の例は、限定はしないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、ハードディスクなどの再書込み可能不揮発性メモリを含むことができる。取外し可能媒体の例は、限定はしないが、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤなどの光記憶媒体、ＭＯなどの光磁気記憶媒体、フロッピィ・ディスク（商標）、カセット・テープ、取外し可能ハードディスクなどの磁気記憶媒体、メモリ・カードなどの組込み再書込み可能不揮発性メモリを備える媒体、及びＲＯＭカセットなどの組込みＲＯＭを備える媒体を含むことができる。
【００６０】
こうしたプログラムは、搬送波内に実施された外部供給伝播信号及び／又はコンピュータデータ信号（例えばワイヤレス又は地上波）の形態で提供することもできる。例示的方法の１つ又は複数の命令又は機能を実施するコンピュータデータ信号を、例示的方法の命令又は機能を実行する実体による送信及び／又は受信のために搬送波上で搬送することができる。例えば、例示的実施例の機能又は命令を、例えばコンピュータで、搬送波の１つ又は複数のコードセグメントを処理することによって実施することができ、本発明の例示的実施例に従って、光分解能を改善するために命令又は機能を実行することができる。
【００６１】
さらに、そのようなプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体上に記録されたときに、容易に格納及び配布することができる。記憶媒体は、コンピュータで読み取られるとき、本発明の例示的実施例に従って光分解能の向上を可能にすることができる。
【００６２】
このように本発明の例示的実施例を説明したが、本発明の例示的実施例は多くの形に変化することができることは明らかであろう。例えば、本発明の例示的実施例による方法をハードウェア及び／又はソフトウェアとして実装することができる。ハードウェア／ソフトウェア実装は、プロセッサと製品の組合せを含むことができる。製品は、記憶媒体及び実行可能コンピュータ・プログラム、例えばコンピュータ可読媒体上に格納されたコンピュータ・プログラム製品、をさらに含むことができる。
【００６３】
実行可能コンピュータ・プログラムは、記載のオペレーション又は機能を実行するための命令を含むことができる。コンピュータ実行可能プログラムは、外部供給伝播信号の一部として提供することもできる。そのような変形形態を本発明の例示的実施例の精神及び範囲からの逸脱とみなすべきではなく、当業者にとって明らかなすべての修正形態は、添付の特許請求の範囲内に含まれるものとする。
【００６４】
特定の態様が本明細書に記載の本発明の特定の例示的実施例と関連付けられることがあるが、本明細書に記載の例示的実施例の態様を任意の適切な方式で組み合わせることができることを理解されよう。
【００６５】
例示的実施例を計測に関連して本明細書で論じたが、例示的実施例は、例えば、フォトマスク及びウェハの検査、修理露光などを含む、パルス偏光レーザ光の他の応用例でも等しく有用である。
【００６６】
さらに、例示的実施例は、任意の従来型光学系、例えば従来型光学系、コヒーレント従来型光学系にも等しく適用可能とすることができる。
【００６７】
本発明の例示的実施例を具体的に図示及び説明したが、添付の特許請求の範囲で定義される本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、形態及び細部における様々な変更をその中で行えることを当業者は理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】例示的実施例による光学系を示す図である。
【図２】図１の従来型光学系によって収集されたデータに基づいて生成された３Ｄ輝度イメージの一例である。
【図３】図２の３Ｄ輝度イメージを閾値化することによって生成された２Ｄイメージの一例である。
【図４】線幅を低減するための、輝度と、反射信号の立上りと立下りの間の距離との間の関係を示すグラフである。
【図５】本発明の例示的実施例による、光学系の分解能を向上させる方法を示す流れ図である。
【図６】本発明の例示的実施例による、フィルタを構築する方法を示す流れ図である。
【図７】本発明の例示的実施例によるフィルタリング方法を示す流れ図である。
【図８】例示的実施例による別の光学系を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】平成20年4月11日(2008.4.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光分解能を改善する方法であって、
物体に関する３次元輝度イメージを生成する動作と、
光学系の数学的モデルを使用してフィルタを構築する動作と、
構築したフィルタを使用して輝度イメージ・データをフィルタリングする動作であって、前記３次元輝度イメージが、２次元イメージに変換される動作と、
前記収集されたイメージ・データに基づいて少なくとも１つのしきい値を生成する動作と、
前記収集されたイメージ・データ及び前記少なくとも１つのしきい値に基づいて点像分布関数を推定する動作と、
推定した点像分布関数及び前記イメージ・データに基づいて前記フィルタを再構築する動作と、
前記イメージ・データの第１部分をフィルタリングし、第１フィルタリング済みデータを生成する動作と、
前記第１フィルタリング済みデータの線型性が線型性しきい値に合格するかどうかを判定する動作と、
前記第１フィルタリング済みデータが線型性しきい値に合格しない場合、前記フィルタを較正する動作と
を含む方法。
【請求項２】
前記フィルタリング済みデータが線形性しきい値に合格しない限り、再構築したフィルタが反復的に再較正される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記３次元輝度イメージが、前記光学系で収集されたイメージ・データに基づいて生成される請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１フィルタリング済みデータの線型性が線型性しきい値に合格した場合、前記較正が、
前記構築したフィルタが適切に較正されるかどうかを判定する動作をさらに含み、
前記構築したフィルタが適切に較正される場合、前記イメージ・データが、前記構築したフィルタを使用してフィルタリングされる請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記構築したフィルタが適切に較正されるかどうかの前記判定が、
前記イメージ・データの第２部分をフィルタリングして第２フィルタリング済みデータを生成する動作と、
前記第２フィルタリング済みデータを線型性しきい値と比較して、前記構築したフィルタが適切に較正されるかどうかを判定する動作と
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第２フィルタリング済みデータが前記線型性しきい値に合格した場合、前記構築したフィルタが適切に較正される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記構築したフィルタが逆フィルタである請求項１に記載の方法。
【請求項８】
物体の表面上のリソグラフィ特徴を測定する方法であって、
前記表面上に照射光ビームを当てる動作と、
前記リソグラフィ特徴のイメージを形成する動作であって、前記イメージが、前記表面上に前記照射光ビームを当てることから収集されたイメージ・データに基づいて作成される動作と、
前記収集されたイメージ・データに基づいて少なくとも１つのしきい値を求める動作と、
前記収集されたイメージ・データ及び前記少なくとも１つのしきい値に基づいて点像分布関数を推定する動作と、
フィルタを使用して前記イメージをフィルタリングする動作であって、前記フィルタが、前記光学系の好ましいモデルを表すカーネルに基づく逆たたみこみを表す動作と、
第１フィルタリング済みデータの線形性を測定する動作と、
前記第１フィルタリング済みデータの線形性が線形性しきい値に合格するかどうかを判定する動作と、
前記第１フィルタリング済みデータが線形性しきい値に合格しない場合、前記フィルタを構築する動作と
を含む方法。
【請求項９】
表面がウェハ又はワークピースである請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記照射光ビームが前記表面上で反射する請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記照射光ビームが前記表面を透過する請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記イメージがイメージ・センサ上で記録される請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記イメージ・センサが少なくとも１つのＣＣＤカメラ又は少なくとも１つのＣＭＯＳカメラである請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記照射光ビームが、前記表面上のリソグラフィ特徴にわたって走査される請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
前記イメージ・センサと前記前記表面上のリソグラフィ特徴との間に本質的に相対運動がない請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記照射光ビームがレーザ・ビームである請求項８に記載の方法。
【請求項１７】
前記イメージが、前記表面上のリソグラフィ特徴にわたるレーザ・ビームの少なくとも１つのフラッシュによって生成される請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記フィルタリング済みデータが線形性しきい値に合格しない限り、再構築したフィルタが反復的に再較正される請求項８に記載の方法。
【請求項１９】
請求項１から７までの方法のいずれか一項を実施する装置。
【請求項２０】
請求項８から１８までの方法のいずれか一項を実施する装置。
【国際調査報告】
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