(57)【要約】【課題】複数のリソグラフィ・システムで使用するためのプロセスを最適化する方法を提供すること。【解決手段】本発明によれば、第１のリソグラフィ・システムを利用して、所与のプロセス、およびターゲット・パターンの較正済みレジスト・モデルを決定するステップと、性能を最適化するための可変パラメータを有している回折光学エレメントを備えた第２のリソグラフィ・システムを選択するステップと、回折光学エレメント、較正済みレジスト・モデル、およびターゲット・パターンを用い第２のリソグラフィ・システムの画像化性能をシミュレートするステップと、遺伝的アルゴリズムを実行して回折光学エレメントの画像化性能を最適化するステップであって、この遺伝的アルゴリズムは、ターゲット・パターンの画像化を最適化する回折光学エレメントのパラメータ値を同定するステップとを含むプロセス最適化方法が提供される。【選択図】図３
2006066925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のリソグラフィ・システムで使用するためのプロセスを最適化する方法において、
（ａ）第１のリソグラフィ・システムを利用して、所与のプロセスおよびターゲット・パターンのための較正済みレジスト・モデルを決定するステップと、
（ｂ）前記所与のプロセスを利用して前記ターゲット・パターンを画像化するために利用する第２のリソグラフィ・システムを選択するステップであって、該第２のリソグラフィ・システムは、複数の回折光学エレメントのうちの１つとともに構成されることができ、前記複数の回折光学エレメントの各々は、該所与の回折光学エレメントの性能を最適化するための、対応する可変パラメータを有しているステップと、
（ｃ）前記複数の回折光学エレメントのうちの１つを選択するとともに、前記複数の回折光学エレメントのうちの前記選択された１つ、前記較正済みレジスト・モデル、および前記ターゲット・パターンを利用して、前記第２のリソグラフィ・システムの画像化性能をシミュレートするステップと、
（ｄ）遺伝的アルゴリズムを実行することによって前記複数の回折光学エレメントのうちの前記選択された１つの画像化性能を最適化するステップであって、前記遺伝的アルゴリズムが、前記ターゲット・パターンの画像化を最適化する前記複数の回折光学エレメントのうちの前記選択された１つのパラメータ値を確認するステップと
を含むプロセス最適化方法。
【請求項２】
前記複数の回折光学エレメントの各々に対してステップ（ｃ）およびステップ（ｄ）を繰り返すステップと、
前記複数の回折光学エレメントの各々に関連するパラメータ値であって、前記所与の回折光学エレメントの最適画像化性能に対応したパラメータ値をメモリに記憶するステップと、
前記複数の回折光学エレメントの各々の最適画像化性能を比較するとともに、最良の画像化性能を有する回折光学エレメントを、前記第２のリソグラフィ・システムに利用する回折光学エレメントとして選択するステップと
をさらに含む請求項１に記載のプロセス最適化方法。
【請求項３】
前記第１のリソグラフィ・システムおよび前記第２のリソグラフィ・システムがいずれもスキャナを含む請求項１に記載のプロセス最適化方法。
【請求項４】
少なくとも１つの機械可読媒体によって移送が可能な実行可能コードを有するコンピュータ・プログラム製品であって、前記コードを少なくとも１つのプログラム可能コンピュータによって実行することにより、該少なくとも１つのプログラム可能コンピュータが、複数のリソグラフィ・システムで使用するためのプロセスを最適化する一連のステップを行うコンピュータ・プログラム製品において、前記一連のステップが、
（ａ）第１のリソグラフィ・システムを利用して、所与のプロセスおよびターゲット・パターンのための較正済みレジスト・モデルを決定するステップと、
（ｂ）前記所与のプロセスを利用して前記ターゲット・パターンを画像化するために利用する第２のリソグラフィ・システムを選択するステップであって、該第２のリソグラフィ・システムは、複数の回折光学エレメントのうちの１つとともに構成されることができ、前記複数の回折光学エレメントの各々は、該所与の回折光学エレメントの性能を最適化するための、対応する可変パラメータを有しているステップと、
（ｃ）前記複数の回折光学エレメントのうちの１つを選択するとともに、前記複数の回折光学エレメントのうちの前記選択された１つ、前記較正済みレジスト・モデル、および前記ターゲット・パターンを利用して、前記第２のリソグラフィ・システムの画像化性能をシミュレートするステップと、
（ｄ）遺伝的アルゴリズムを実行することによって前記複数の回折光学エレメントのうちの前記選択された１つの画像化性能を最適化するステップであって、前記遺伝的アルゴリズムが、前記ターゲット・パターンの画像化を最適化する前記複数の回折光学エレメントのうちの前記選択された１つのパラメータ値を確認するステップと
を含むコンピュータ・プログラム製品。
【請求項５】
前記複数の回折光学エレメントの各々に対してステップ（ｃ）およびステップ（ｄ）を繰り返すステップと、
前記複数の回折光学エレメントの各々に関連するパラメータ値であって、前記所与の回折光学エレメントの最適画像化性能に対応したパラメータ値をメモリに記憶するステップと、
前記複数の回折光学エレメントの各々の最適画像化性能を比較するとともに、最良の画像化性能を有する回折光学エレメントを、前記第２のリソグラフィ・システムに利用する回折光学エレメントとして選択するステップと
をさらに含む請求項４に記載のプログラム製品。
【請求項６】
前記第１のリソグラフィ・システムおよび前記第２のリソグラフィ・システムがいずれもスキャナを含む請求項４に記載のプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の技術分野は一般に、レジスト・プロセスの較正および最適化、ならびに回折光学エレメント（ＤＯＥ）の最適化を実行し、それによって異なるリソグラフィ・システム間の光近接効果（ＯＰＥ）の整合を可能にするための方法およびプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
リソグラフィ装置は、例えば集積回路（ＩＣ）の製造に使用することができる。そのような場合、マスクは、ＩＣの個々の層に対応する回路パターンを含んでいてもよく、この回路パターンは、放射線感光材料（レジスト）の層で被覆された基板（シリコン・ウェハ）上の（例えば１または複数のダイを含む）ターゲット部分に画像化（イメージング）されることができる。通常、１枚のウェハには、投影システムを介して順次照射される隣接ターゲット部分の全ネットワークが含まれる。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１回の照射でターゲット部分に露光することによって各ターゲット部分を照射する。そのような装置は、一般にウェハ・ステッパと呼ばれる。一般にステップ・アンド・スキャン装置と呼ばれる代替の装置では、マスク・パターンを投影ビームの下で所与の基準方向（「走査」方向）に連続的に走査し、同時に基板テーブルをこの基準方向に平行に、あるいは逆平行に同期走査することによって各ターゲット部分を照射する。通常、投影システムは、倍率係数Ｍ（通常Ｍ＜１）を有しているため、基板テーブルを走査する速度Ｖは、マスク・テーブルを走査する速度を係数Ｍ倍した速度になる。本明細書において説明されるリソグラフィ・デバイスに関する詳細な情報については、例えば、参照により本明細書に組み込まれる米国特許第６，０４６，７９２号明細書を参照されたい。
【０００３】
リソグラフィ投影装置を使用した製造プロセスでは、少なくとも一部が放射線感光材料（レジスト）の層で被覆された基板上にマスク・パターンが画像化される。この画像化ステップに先立って、プライミング、レジスト・コーティングおよびソフト・ベーキングなどの様々な処理手順を基板に適用してもよい。放射線への露光後、露光後ベーキング（ＰＥＢ）、現像、ハード・ベーキングおよび画像化されたフィーチャの測定／検査などの他の処理手順を基板に適用することができる。この一連の処理手順は、例えばＩＣなどのデバイスの個々の層をパターン化するための基礎として使用される。次に、パターン化されたそのような層に、エッチング、イオン注入（ドーピング）、メタライゼーション、酸化、化学機械研磨等の様々な処理が施される。これらの処理はすべて個々の層の仕上げを意図したものである。複数の層を必要とする場合、すべての処理手順またはそれらの変形手順を新しい層の各々に対して繰り返さなければならない。そして最終的に、デバイスのアレイが基板（ウェハ）上に出現することになる。これらのデバイスは、次に、ダイシングあるいはソーイングなどの技法を使用して互いに分割され、分割された個々のデバイスは、キャリアに実装し、あるいはピンに接続することができる。
【０００４】
分かり易くするために、以下、投影システムを「レンズ」と呼ぶことがあるが、この用語には、例えば、屈折光学系、反射光学系およびカタディオプトリック系を始めとする様々なタイプの投影システムが包含されるものとして広義に解釈されたい。また放射線システムは、投影放射線ビームを導き、整形し、あるいは制御するためのこれら設計タイプのいずれかに従って動作するコンポーネントを備えていてもよく、以下、そのようなコンポーネントについても、集合的または個々に「レンズ」と呼ぶことがある。またリソグラフィ装置は、複数の基板テーブル（および／または複数のマスク・テーブル）を有するタイプの装置であってもよい。そのような「多重ステージ」デバイスの場合、追加のテーブルを並列に使用することができ、あるいは１または複数のテーブルを露光のために使用している間に１または複数の他のテーブルに対して予備ステップを実行してもよい。例えば参照により本明細書に組み込まれる米国特許第５，９６９，４４１号明細書に、二重ステージ・リソグラフィ装置が記載されている。
【０００５】
上で言及したフォトリソグラフィ・マスクは、シリコン・ウェハ上に集積する回路コンポーネントに対応した幾何学パターンを含む。そのようなマスクの生成に使用するパターンは、ＣＡＤ（計算機援用設計）プログラムを利用して作成される。このプロセスは、しばしばＥＤＡ（電子自動設計）と呼ばれる。ほとんどのＣＡＤプログラムは、機能マスクを生成するための一組の所定のデザイン・ルールに従っている。これらのルールは、処理限界および設計限界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）間もしくは相互接続ライン間の空間許容範囲を定義し、それによって回路デバイスもしくはラインが互いに望ましくない方法で相互作用しないことを保証している。デザイン・ルール限界は、一般に「臨界寸法」（ＣＤ；クリティカル・ディメンジョン）と呼ばれる。回路の臨界寸法は、最も幅の狭いラインもしくは孔、あるいは２本のラインとラインの間、もしくは２つの孔と孔の間の最も狭い間隔として規定される。したがってＣＤは、設計される回路の総合サイズおよび密度を決定する。当然のことではあるが、集積回路製造における目標の１つは、元の回路設計を（マスクを介して）ウェハ上に忠実に再現することである。
【０００６】
もう１つの目標は、所与のパターンを画像化するための「プロセス」と同じプロセスを、最適且つ許容可能な画像化性能を達成するために個々のリソグラフィ・システムに必要な設定値の決定に多大な時間および資源を消費する必要なしに、異なるリソグラフィ・システム（例えばスキャナ）に利用可能にすることである。知られているように、設計者／技術者は、所与のプロセスを特定のスキャナで動作するように初期セット・アップする際に、得られる画像が設計要求事項を満足するよう、リソグラフィ・システムの最適設定値、例えば開口数（ＮＡ）、σｉｎ、σｏｕｔ等を決定するために多大な時間および費用を消費している。実際、このプロセスは通常、スキャナの設定値を選択し、所望のパターンを画像化し、次に、得られた画像を測定して特定の許容範囲内に存在しているかどうかを決定する試行錯誤のプロセスである。得られた画像が特定の許容範囲内に存在していない場合には、スキャナの設定値が調整され、もう一度パターンが画像化および測定される。このプロセスは、得られた画像が特定の許容範囲内に存在するまで繰り返される。
【０００７】
所与のシステムに対して一度この手順が完了すると、リソグラフィ・システムのプロセスおよび最適化を修正するための時間および経費のかかるプロセスを実行することなく、同じプロセスを他のタイプのスキャナ、例えばモデルが異なるスキャナ、さらにはプロセスの確認に利用されたマシンとはマシンが異なる同じモデルのスキャナに利用することができることが有利であり、それによって上で言及した試行錯誤のプロセスを実行する必要がなくなり、時間およびコストを著しく節約することができる。
【０００８】
しかしながら、全く同じモデル・タイプであったとしても、パターンを画像化する際の光近接効果（ＯＰＥ）がスキャナ毎に異なるため、そのＯＰＥの相異により、基板上に画像化される実際のパターンはスキャナ毎に異なっている。例えば図１を参照すると、スキャナ間のＯＰＥの相異により、ピッチによっては１０ｎｍＣＤの変化が導かれることがある。図１を参照すると、このグラフには、スキャナＩおよびスキャナＩＩによる同じパターンの画像化結果が示されている。このグラフから明らかなように、得られたＣＤ測値は、ピッチを通して、２つのスキャナ間で変化している。したがって得られる画像が著しく変化するので、いずれのスキャナも所与のパターンを画像化するために単純に利用することはできない。
【０００９】
したがって異なるスキャナを利用して所与のパターンを印刷（プリント）することが望ましい場合、技術者は、得られる画像が設計要求事項（例えば臨界寸法（ＣＤ）、焦点深度（ＤＯＦ）、露光寛容度（ＥＬ）等）を満足するよう、新しいスキャナを最適化または調整しなければならない。この最適化または調整には、回折光学エレメント（ＤＯＥ）（例えば環状、Ｑｕａｓａｒ、直角等）の選択およびスキャナの露光条件の調整（例えばＮＡ、σｉｎ、σｏｕｔ等の調整）が含まれる。現在、この最適化または調整は、上で言及した、経費および時間を要する試行錯誤プロセスによって達成されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
したがって、所与のパターンを画像化するための異なるリソグラフィ・システムに利用することができる、プロセスおよびスキャナ設定値を最適化するための試行錯誤プロセスを個々のスキャナ毎に実行する必要のないプロセス最適化方法が必要である。すなわち、所与のパターンを画像化するために、プロセスの変更もしくは再調整を必要とすることなく異なるリソグラフィ・システムをプロセス技術者が利用することができる最適化プロセスが必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
したがって本発明は、異なるリソグラフィ・システムが、プロセスおよびリソグラフィ・システム設定値を最適化するための公知の試行錯誤プロセスを個々のリソグラフィ・システム毎に実行する必要のないプロセスを利用して、所与のターゲット・パターンを画像化することができる方法に関するものである。
【００１２】
より詳細には、本発明は、複数のリソグラフィ・システムで使用するためのプロセスを最適化する方法に関するものである。この方法は、（ａ）第１のリソグラフィ・システムを使用して、所与のプロセスおよびターゲット・パターンのための較正済みレジスト・モデルを決定するステップと、（ｂ）この所与のプロセスを使用して上述のターゲット・パターンを画像化するために使用すべき第２のリソグラフィ・システムを選択するステップであって、この第２のリソグラフィ・システムは、複数の回折光学エレメントのうちの１つを使用して構成することができ、またこの複数の回折光学エレメントの各々は、所与の回折光学エレメントの性能を最適化するための、対応する可変パラメータを有しているステップと、（ｃ）上述の複数の回折光学エレメントのうちの１つを選択するとともに、この選択した回折光学エレメント、較正済みレジスト・モデル、およびターゲット・パターンを使用して、第２のリソグラフィ・システムの画像化性能をシミュレートするステップと、（ｄ）遺伝的アルゴリズムを実行させて上述の選択した回折光学エレメントの画像化性能を最適化するステップであって、この遺伝的アルゴリズムが、上述のターゲット・パターンの画像化を最適化する選択した回折光学エレメントのパラメータ値を同定するようになっているステップと、を含む。
【００１３】
本発明は、従来技術による方法に勝る重要な利点を提供する。最も重要なことは、本発明は、ターゲット・イメージの印刷を可能にするように異なるリソグラフィ・システムを構成するために経費および時間を要する試行錯誤プロセスの実行を必要とすることなく、異なるリソグラフィ・システム上でプロセスが実施されることを可能にするので、極めて費用効果に優れていることである。
【００１４】
また、従来技術の技法を利用してリソグラフィ・システムが所与のプロセスで動作するように構成するのに必要な時間は、システムを構成するプロセス技術者の経験および知識に大きく依存している。本発明の方法によれば、プロセスが実質的に自動化されるため、プロセス技術者に代わるそのような知識の必要性が最小化され、また、速やかに、且つ有効な方法で、実質的に自動的にリソグラフィ・システムの最適設定値を決定することができる。したがって経験豊富なプロセス技術者の必要性が排除される。
【００１５】
さらに他の利点は、本発明の方法によれば、様々なリソグラフィ・システムを使用して所与のターゲット・パターンを印刷することができ、またターゲット・パターンを画像化する際に、最適動作条件下で個々のリソグラフィ・システムを利用することができることである。
【００１６】
本発明のその他の利点は、本発明の例示的実施例についての以下の詳細な説明から当業者にはより明確になるであろう。
【００１７】
本明細書においては、本発明の、とりわけＩＣの製造における使用について言及しているが、本発明は、他の多くの使用可能なアプリケーションを有していることを明確に理解されたい。例えば本発明は、集積光学系、磁気領域メモリのための誘導および検出パターン、液晶ディスプレイ・パネル、薄膜磁気ヘッド等の製造に使用することができる。そのような代替アプリケーションのコンテキストにおいて、本明細書における「レチクル」、「ウェハ」あるいは「ダイ」という用語の使用はすべて、それぞれより一般的な「マスク」、「基板」および「ターゲット部分」という用語に置換されるものと見なすべきであることが、当業者には理解されよう。
【００１８】
本明細書においては、「放射線」および「ビーム」という用語は、紫外放射線（例えば、波長が３６５ｎｍ、２４８ｎｍ、１９３ｎｍ、１５７ｎｍもしくは１２６ｎｍの放射線）およびＥＵＶ（極紫外放射線、例えば波長の範囲が５〜２０ｎｍの放射線）を含むあらゆるタイプの電磁放射線を包含するように使用されている。
【００１９】
本明細書で使用されるマスクという用語は、入射する放射線ビームの断面に、基板のターゲット部分に生成するパターンに対応したパターンを付与するために使用することができる汎用パターン化手段を意味するものとして広義に解釈されたい。またこのコンテキストにおいて、「光バルブ」という用語を使用することも可能である。従来のマスク（透過型もしくは反射型、バイナリ、位相シフト、ハイブリッド等）以外のそのようなパターン化手段の実施例には、以下のものが含まれる。
（１）プログラム可能ミラー・アレイ
粘弾性制御層および反射表面を有するマトリックス処理可能な表面が、そのようなデバイスの実施例の１つである。そのような装置の基礎をなしている基本原理は、（例えば）反射表面の処理領域が入射光を回折光として反射し、一方で未処理領域が入射光を非回折光として反射することである。適切なフィルタを使用することにより、前記非回折光を反射ビームからフィルタ除去し、回折光のみを残すことができるため、この方法により、マトリックス処理可能表面の処理パターンに従ってビームがパターン化される。必要なマトリックス処理は、適切な電子手段を使用して実行される。そのようなミラー・アレイに関する詳細な情報については、例えばいずれも参照により本明細書に組み込まれる米国特許第５，２９６，８９１号明細書および第５，５２３，１９３号明細書を参照されたい。
（２）プログラム可能ＬＣＤアレイ
参照により本明細書に組み込まれる米国特許第５，２２９，８７２号明細書に、そのような構造の実施例の１つが記載されている。
【００２０】
本発明については、他の目的および利点と共に、以下の詳細な説明および添付の略図を参照することにより、より深く理解されよう。
【実施例】
【００２１】
図２は、本発明による方法を例示的流れ図で示したものである。以下で詳細に説明するように、本発明による方法によれば、レジスト・プロセスとＤＯＥを同時に最適化してＯＰＥ整合を提供することができ、それによってスキャナを始めとする異なるリソグラフィ・システムを利用して、個々のスキャナ毎にプロセスを再調整または再較正することなく、同じパターンを画像化することができる。
【００２２】
プロセスの第１のステージは、レジストの性能を定量化するレジスト・モデルを決定することである。Ｂｒｕｎｎｅｒ−Ｆｅｒｇｕｓｓｏｎ  Ｍｏｄｅｌ、Ｌｕｍｐｅｄ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  Ｍｏｄｅｌなどの公知の任意のレジスト・モデルを利用することができる。
【００２３】
より詳細には、図２を参照すると、これは、画像化するターゲット・パターンの確認と、ターゲット・パターンを初期画像化するための所与のリソグラフィ・システム（すなわちスキャナＩ）の選択と、最適画像化を提供するスキャナのＤＯＥエレメント、ＮＡ、σｉｎおよびσｏｕｔの決定を含む、ターゲット・パターンの画像化に利用するプロセスの決定とを伴う（ステップ１２）。
【００２４】
プロセスの次のステップ（ステップ１４）で、スキャナＩおよびステップ１２で決定されたプロセス条件を利用してターゲット・パターンが実際に基板上に画像化され、次いで、得られたパターンが測定される。基板上に画像化されたパターンの測定は、予め特定された位置におけるフィーチャの所定数のＣＤを測定するか、あるいはフィーチャの二次元輪郭を測定することによって実行することができ、あるいはそれらの組み合わせによって実行することができる。上記の測定はいずれも、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）もしくは適切な他の任意の手段を使用して実施することができる。
【００２５】
上記ステップが完了すると、プロセスの次のステップ（ステップ１６）では、正確なレジスト・モデルを決定することができるように、例えばＡＳＭＬ  ＭａｓｋＴｏｏｌｓが提供しているＬｉｔｈｏＣｒｕｉｓｅｒ（商標）などの適切なシミュレーション・ツールを用いて、基板上へのターゲット・パターンの画像化がシミュレートされる。このシミュレーションは、ステップ１４におけるパターンの実際の画像化に利用されるプロセスおよびスキャナ設定値と同じプロセスおよび同じスキャナ設定値を利用して実行しなければならない。
【００２６】
シミュレーションが実行されると、シミュレーションの結果と基板上に形成された実際のパターン画像とが比較され、シミュレーションの結果と実際の結果とがどれだけ緊密に整合しているかが決定される。次に、反復プロセスが実行され、シミュレーションの結果と実際の画像化の結果とが所定の許容範囲内で整合するまで、例えば上で言及したＢｒｕｎｎｅｒ−Ｆｅｒｇｕｓｓｏｎ  Ｍｏｄｅｌであるレジスト・モデルに関連するパラメータが調整される。シミュレーションの結果と実際の結果との間の相異を最小化するプロセスの間、レジスト・モデルのパラメータを変更して何度もシミュレーションを実行可能であることに留意されたい。シミュレーションの結果と実際の結果とが所定の許容範囲内で整合すると、最適整合に関するレジスト・モデル・パラメータが記録される（当然のことではあるが、レジスト・モデル・パラメータを調整して、シミュレーションの結果と実際の結果との間の相異を可能な限り小さくすることが望ましい）。レジスト・モデルおよび記録されるパラメータは、実際のプロセスにおけるレジストの性能、すなわち較正済みレジスト・モデルを表す。
【００２７】
上で言及したように、シミュレーションの結果と実際の画像との間の比較は、シミュレーション結果の全く同じフィーチャ断面に沿って測定したＣＤ測値と実際の画像との比較に基づくことができ、あるいはＳＥＭを利用して生成可能な実際の画像の二次元輪郭画像とシミュレーション結果の二次元輪郭画像との比較であってもよい。また上記の比較は、例えばＧＤＳＩＩ  Ｓｔｒｅａｍ（商標）などの適切な任意のデータ・フォーマットを利用して実行されることに留意されたい。
【００２８】
所与のプロセスにおけるレジストおよびターゲット・マスクの画像化性能を事実上表している較正済みレジスト・モデルは、印刷性能の低下を最小化し、且つ第１のスキャナに使用するために既に最適化済みのプロセスの第２のスキャナによる利用を可能にするためのＯＰＥの整合を可能にする、第２のリソグラフィ・システム（例えば第２のスキャナ）に使用するための適切なＤＯＥを選択するための開始点として機能する。
【００２９】
すなわち、較正済みレジスト・モデルが上で説明した方法によって決定されると、レジスト、ターゲット・パターンおよび第１のスキャナに関するＯＰＥの性能を事実上表す較正済みレジスト・モデルは、第２のスキャナ（すなわち異なるモデルもしくは同じモデルの異なるマシン）の最適ＤＯＥ設定値（これは第２のスキャナが、第１のスキャナを用いたターゲット・イメージの印刷に利用されたプロセスと同じプロセスを利用して、許容可能な設計仕様範囲内のターゲット・イメージを印刷することを可能にするのに必要である）を決定するための基礎として利用される。追って説明するように、第２のスキャナの最適ＤＯＥの決定も同じく反復プロセスであるが、従来技術による技法とは異なり、本発明による方法は、無作為の試行錯誤プロセスではない。本発明によれば、第２のスキャナの照明エレメントを最適化するための、より有効で速度の速い方法が提供される（本明細書において言及する第２のスキャナは、較正済みレジスト・モデルの決定に利用されるスキャナ以外の任意のスキャナを意味していることに留意されたい）。
【００３０】
もう一度図２を参照すると、プロセスの次のステップ（ステップ１８）は、第２のスキャナのための許容可能なＤＯＥが確認できないことを結論付けるまでに何回のＤＯＥ選択プロセスの反復が行われるかを確認することである。この点について、較正済みレジスト・モデルを利用した所与のスキャナのための解決策が存在しないことがある点に留意されたい。そのような場合、以下で説明するように、レジスト・モデルを再較正することができ、あるいは異なるスキャナ（すなわちリソグラフィ・システム）を利用することができる。
【００３１】
またステップ１８で、第２のスキャナによって生成される、結果として得られる画像が許容可能範囲内であるかどうかを決定するための基準すなわち仕様が指定されて、シミュレータに入力される。より詳細には、設計者／プロセス技術者は、第２のスキャナが許容可能な結果をもたらすかどうかの決定に利用することができる設計基準を確認する。１または複数の特定の基準を利用することができる。そのような設計基準としては、限定されるものではないが、臨界寸法、焦点深度、露光寛容度、プロセス・ウィンドウなどが含まれる。
【００３２】
プロセスの次のステップ（ステップ２０）は、シミュレーション環境とも呼ばれるターゲット・リソグラフィ・システム（すなわち第１のスキャナによって実行されるプロセスを実施するように調整される第２のスキャナ）をセット・アップすることである。このステップは、レジストをモデル化するために利用するターゲット・パターンと全く同じパターンであるシミュレートすべきターゲット・パターンの入力と、レジストをモデル化するプロセスに利用された他のあらゆる処理条件の入力とを必然的に伴う。
【００３３】
換言すれば、第２のスキャナのＤＯＥを最適化するためのシミュレーションの実行に利用される条件（すなわちシミュレーション変数）は、レジスト・モデル化プロセスに利用される条件と可能な限り同じ条件になるようになされている。そのような条件としては、例えば、限定されるものではないが、レンズ収差、偏光、液浸条件あるいは他のあらゆるマシン特化条件が含まれる。またステップ１６で決定された較正済みレジスト・モデルがシミュレータに入力され、これはシミュレーション・プロセスに利用される。ＤＯＥエレメントおよび対応する露光条件（例えばＮＡ、σｉｎ、σｏｕｔ）は、シミュレーション・プロセスの固定変数として入力されないことに留意されたい（本発明の方法が最適化するのは、第２のスキャナのこれらのエレメントであるので）。
【００３４】
次に（ステップ２２）、所望のプロセスおよびターゲット・パターンの画像化結果を最適化する第２のスキャナのＤＯＥエレメントが決定される。上で言及したように、ステップ２０でＤＯＥエレメントがプロセス条件に対して最適化され、且つレジスト・モデルがシミュレータに入力される。図３は、最適ＤＯＥエレメントおよび露光条件を選択するための本発明による例示的プロセスを示したものである。図３を参照すると、第１のステップ（ステップ３０）で、考察中のスキャナに利用することができるすべてのＤＯＥエレメント（例えば直角、Ｑｕａｓａｒ（商標）、ダイポール、環状等）が確認される。次のステップ（ステップ３２）で、考察のためにＤＯＥエレメントのうちの１つが選択され、また考察中のＤＯＥの関連境界条件がシミュレータに提供される。所与のＮＡに対するＮＡ、σｉｎ、σｏｕｔなどの境界条件は、通常、スキャナの製造者によって提供されることに留意されたい。知られているように、ＮＡの範囲は、利用するリソグラフィ・システムによって決まり、製造者によって指定されている。また、σｉｎおよびσｏｕｔの値は、ＮＡの値に基づいている。
【００３５】
次のステップ（ステップ３４）で、遺伝的アルゴリズム（すなわち人工知能アルゴリズム）を利用して、考察中の所与のＤＯＥに対する、ターゲット・パターンと最も緊密に整合する画像を生成する最適パラメータが決定される。より詳細には、シミュレータによって実施および実行される遺伝的アルゴリズムは、考察中の所与のＤＯＥの可変パラメータの、最も緊密にターゲット・パターンに対応する画像を生成する特定の値を決定するように動作する。シミュレーション・プロセスにおいて、ステップ１８でセットされる仕様は、ＤＯＥおよびその時点で選択されているパラメータが設計要求事項を満足しているかどうかを決定するための基準としてシミュレータによって利用されることに留意されたい。所与のＤＯＥエレメントの可変パラメータの、仕様を最も良好に満足する値（すなわちターゲット設計と最も緊密に整合する値）が、所与のＤＯＥエレメントの最適解決策として選択される。
【００３６】
ステップ３４で第１のＤＯＥの最適パラメータが決定されると（第１のＤＯＥのこれらの最適パラメータは、メモリに記録および記憶される）、プロセスはステップ３５に進行し、ステップ３４の最適化プロセスの対象にならなかった他のＤＯＥが存在しているかどうかが決定される。最適化すべきＤＯＥが残っている場合、プロセスはステップ３２に戻り、次のＤＯＥが選択され、選択された次のＤＯＥに対してステップ３４および３５が繰り返される。
【００３７】
最後のＤＯＥが最適化されると、プロセスはステップ３６に進行し、解析および最適化が終了したすべてのＤＯＥが互いに比較され、最良の結果を提供する（すなわちターゲット・パターンと最も緊密に整合する）ＤＯＥが決定される。このＤＯＥは、個々のＤＯＥの結果を比較し、ステップ１８でセットされた仕様によって定義される最低設計要求事項を最も良好に満足するＤＯＥを決定することによって決定される。このプロセスの後に選択されるＤＯＥエレメントは、最良の画像化性能を提供する（すなわちターゲット・パターンと最も緊密に整合する画像を提供する）第２のスキャナのＤＯＥエレメントを表す。
【００３８】
最適ＤＯＥが選択されると、プロセスは、図２に示すステップ２４に戻り、最適ＤＯＥエレメントは、第２のスキャナを用いて実際にターゲット・パターンを基板上に画像化するために利用される。他のすべてのプロセス条件は、ステップ１４で第１のスキャナを使用してターゲット・パターンを初期画像化する際の較正済みレジスト・モデルの生成に利用されるプロセス条件と同じプロセス条件であることに留意されたい。次に、得られた画像のＳＥＭ画像が取得され、ステップ２５で、最適ＤＯＥエレメントを用いて第２のスキャナによって生成されて得られた画像と、定義済みの仕様とが比較される。上で言及したように、この比較は、定義済みカット・ライン（すなわちＣＤ測値）に基づいて実施することができ、あるいはＳＥＭ画像から引き出されるフィーチャの二次元輪郭を比較することによって実施することができる。当然のことではあるが、比較を実行する場合、パターン全体の一部のみを使用することも可能である。
【００３９】
得られた画像が設計仕様を満足している場合、プロセスが完了し、最適化されたＤＯＥが第２のスキャナに利用されるが、得られた画像が設計仕様を満足していない場合、プロセスはステップ２６に進行し、設計仕様の誤差許容範囲を広くする（つまり設計要求事項を緩める）ことが可能であるかどうか決定される。例えば、Ｎｅｗ＿Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ＝Ｏｌｄ＿Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ×（１＋係数）（例えば係数＝１０％）の式を利用して自動的に許容範囲を調整することができる。設計仕様の誤差許容範囲を広くすることが可能である場合、誤差許容範囲が拡大され、ステップ２５に戻って、第２のスキャナによって生成されて得られた画像と、緩和された設計要求事項とが再比較される。得られた画像が緩和された設計要求事項を満足している場合、プロセスが完了する。
【００４０】
しかし、設計要求事項を緩めることができない場合、あるいは得られた画像が依然として緩和された設計要求事項を満足しない場合、プロセスはステップ２７に進行し、（シミュレーションに利用する）新しい較正済みレジスト・モデルが第２のスキャナを利用して決定される。この新しいレジスト・モデルは、第２のスキャナによって生成されるターゲット・パターンの画像がレジスト・モデル・パラメータを決定する際に比較プロセスで利用される点を除いて、ステップ１２〜１６で考察した第１のレジスト・モデルと同じ方法で生成される。
【００４１】
新しい較正済みレジスト・モデルが生成されると、プロセスはステップ２８に進行し、最大反復回数を超えたかどうか決定される。最大反復回数を超えていない場合、プロセスはステップ２０に戻り、新しい較正済みレジスト・モデルを利用してステップ２０〜２７がもう一度実行される。最大反復回数に到達している場合、第２のスキャナを利用した許容可能な解決策が存在しないため、新しいリソグラフィ・システムを利用しなければならない。典型的なアプリケーションの場合、利用される反復は、通常、２回だけである。
【００４２】
ステップ３４で利用される遺伝的アルゴリズムに関して、背景情報として、遺伝的アルゴリズム（すなわち遺伝的オプティマイザ）は、生物学的進化のプロセスからの基本概念を前提としている。そのようなアルゴリズムの主要な３つのタイプは、Ｈｏｌｌａｎｄが提案している遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、Ｆｏｇｅｌが提案している進化プログラミング（ＥＰ）およびＲｅｃｈｅｎｂｅｒｇとＳｃｈｗｅｆｅｌが提案している進化戦略（ＥＳ）である。遺伝的アルゴリズムは、複製（再生）、変化（突然変異）および進化理論からの選択の基本原理を要約している。これらのアルゴリズムは、サーチ空間に広がっている候補解決策の母集団へのそれらの依存度によって区別される。ｃｏｓｔ関数の傾斜した、もしくはより高次の統計学に基づいて一連の解決策を生成する最も古典的な決定論的最適化方法と比較して、遺伝的アルゴリズムは、傾斜した、もしくはより高次の統計学情報の知識を使用して、あるいは使用することなく、複雑な非線形最適化を実行している。
【００４３】
図４は、遺伝的アルゴリズムの動作を全体ブロック図で示したものである。遺伝的アルゴリズムの使用に関連する主な原理は、解決策候補のプール（母集団と呼ばれる）を進化させることである。知られているように、解決策の候補は染色体と呼ばれる。解決策候補の現在の世代は、古い母集団から生成される解決策候補のプールと同じ世代である。次の世代は、親および子孫のグループから生成され、現在の世代は親になる。子孫は、親のグループから無作為に選択された解決策候補の突然変異もしくは再結合によって生成される、サイズがλの解決策候補のグループである。（μ＋λ）個の解決策候補（親および子孫）から、サイズがμの新しい世代の解決策候補が生成される。
【００４４】
母集団は、サイズがμの解決策候補のプールである。解決策候補の各々（ｓｉ∈Ω、ｉ＝１、・・・、μ）は、解決策空間（Ω）内で符号化されている。
【００４５】
【数１】
2006066925.tif 000003
を、世代ｔの母集団中のμ個の解決策候補とし、また
【数２】
2006066925.tif 000004
を実数値ｃｏｓｔ関数（すなわちｃｏｓｔ＿ｖａｌｕｅ＝ｆ（ｓｉ）、ｗｈｅｒｅ＿ｉ＝１、・・・、μ）として、解決策候補のプールＳ（０）が生成される。次に、所与のｃｏｓｔメトリック関数を使用して候補の各々が評価され、続いて、所与の停止基準を満足するまで以下の手順が繰り返される。
【００４６】
１．現在のプールを親グループにコピーする、Ｓ’（ｔ）。
２．λ個の子孫を構築する、Ｓ”（ｔ）。
ａ．親グループＳ’（ｔ）からη個の解決策候補を選択する（再生のための選択）。
ｂ．η個の解決策候補から２つの候補を選択する。
ｃ．突然変異もしくは２つの候補の再結合によって新しい候補を生成し、生成した新しい候補をＳ”（ｔ）に追加する。
３．Ｓ”（ｔ）を評価する。
４．Ｓ’（ｔ）およびＳ”（ｔ）からＳ（ｔ＋１）を生成する（置換のための選択）。
【００４７】
表Ｉは、遺伝的アルゴリズムに利用される例示的基本再結合および突然変異演算子を示したものである。再結合および突然変異演算子を使用して、１または複数の既存の解決策候補から１または複数の新しい候補が生成される。解決策候補の各々は遺伝子のアレイであり、遺伝子はデータのアレイである。演算子によって解決策候補中の遺伝子が変化し、最適条件を見出す能力が向上する。
【００４８】
表Ｉは、解決策候補が２進符号化された実施例の１つを示すものである。したがって遺伝子は（０１１０）で表すことができる。解決策候補は次のように表される。
（０１１００１０１１１）
ここで、０１１０（遺伝子１）、０１０（遺伝子２）および１１１（遺伝子３）である。
もう１つの解決策候補は、（１１１０００１０１０）として表される。
【００４９】
再結合演算子は、候補間で遺伝子を切り換えるように機能している。２つの染色体を特定のポイントで切り換えることによって２つの新しい染色体が生成される。
（０１１００１０１１１）  ⇒  （０１１０００１０１０）
（１１１０００１０１０）  ⇒  （１１１００１０１１１）
突然変異演算子は、解決策候補中の特定の遺伝子を突然変異させるように機能する。
（０１１００１０１１１）  ⇒  （０１１０１１０１１１）
【００５０】
【表１】
2006066925.tif 000005
【００５１】
生成される子孫染色体は新しい遺伝子を有し、その値はそれらの親を取り巻いて変化することに留意されたい。実符号化パラメータの場合、染色体および突然変異の分散は、それぞれ次のように進化する。
【００５２】
【数３】
2006066925.tif 000006
ここで、Ｎ（０、１）は、ゼロ平均および分散１の正規分布を表している。
【００５３】
選択スキームは、母集団の平均品質および多様性を改善するための重要な役割を果たしている。解決策候補の各々の充満が早すぎる場合（すなわち、すべての解決策候補が同じである場合）、母集団は未熟であり、最終解決策は最適ではない。選択スキームは、親グループが生成される際に適用されるか（再生のための選択）、あるいは親および／または子孫から次の世代が選択される際に適用される（置換のための選択）。以下、選択スキームにしばしば利用される技法について説明する。
【００５４】
Ａ．比例選択：現在の世代から次の世代の親が以下の確率で選択される。
【００５５】
【数４】
2006066925.tif 000007
ここで、ｆ（ｓｔｉ）は、世代ｔの母集団中のｉ番目の解決策候補（ｓｉ）のｃｏｓｔメトリック値と言われている。
【００５６】
【数５】
2006066925.tif 000008
は、母集団中の解決策候補のｃｏｓｔメトリック値の合計である（解決策候補のｃｏｓｔメトリック値が大きいほど、その解決策候補が次の世代の親として選択される機会が高くなる）。
【００５７】
Ｂ．（μ＋λ）選択：μ個の親を使用してλ個の子孫が生成され、（μ＋λ）個のすべての解決策がｃｏｓｔメトリック値の形で比較され、最良のμ個の解決策が次の世代の親として選択される。
【００５８】
Ｃ．（μ、λ）選択：λ個の子孫のみが生き残りをかけて競争し、世代毎に親が完全に置換される。
【００５９】
Ｄ．ｑ−トーナメント選択：親および子孫の連合からμ個の解決策候補が選択される。
【００６０】
実際には、
【数６】
2006066925.tif 000009
毎に、親および子孫の連合から無作為に選択されるｑ個の解決策候補との競合を通して、スコアＷｉ、ｉ＝１、２、・・・、μ＋λが計算される。
【００６１】
【数７】
2006066925.tif 000010
ここで、Ｎｊ∈｛１、２、．．．、μ＋λ｝は、比較毎に新たにサンプルされる一様な無作為変数である。
【００６２】
図５は、本発明と共に使用される遺伝的アルゴリズムを例示的ブロック図で示したものである。より詳細には、図５は、リソグラフィ・シミュレータ（例えばＡＳＭＬ  Ｍａｓｋｔｏｏｌｓ社が販売のために提供しているシミュレーション・ツールなど）と共に使用するための遺伝的アルゴリズムの利用方法を示したものである。図４から、遺伝的アルゴリズムには解決策候補を評価するためのｃｏｓｔメトリック関数が必要であり、また解決策候補は、リソグラフィ・シミュレータの境界条件を満足しなければならないことが分かる。境界条件およびｃｏｓｔメトリック関数は、リソグラフィ・シミュレータと遺伝的アルゴリズムの間のインタフェースを介して与えられる。典型的なアプリケーションでは、シミュレーション・プログラムを実行するコンピュータ・システムが同じく遺伝的アルゴリズムを実行することになることに留意されたい。図５を参照すると、プロセスは、一般的に次の通りである。
（ステップ１）
パラメータ、入力パラメータあるいはその他の初期範囲としてユーザがシミュレーション条件をセットする。
（ステップ２）
ユーザが定義した条件に基づいて遺伝的アルゴリズムが解決策候補の初期プールを生成し、またユーザが定義したシミュレーション条件をシミュレータに引き渡す。
（ステップ３）
遺伝的アルゴリズムがリソグラフィ・シミュレータに解決策候補の各々を評価するよう要求する。
（ステップ４）
リソグラフィ・シミュレータが初期境界条件をチェックし、評価したｃｏｓｔメトリック値を返す。
（ステップ５）
初期選択スキームおよび突然変異／再結合演算子に基づいて遺伝的アルゴリズムが解決策候補の新しいプールを生成する。
（ステップ６）
停止基準を満足するまで（すなわち許容可能な解決策が認識されるか、あるいは許容可能な解決策が存在しないことが決定されるまで）Ｃ−Ｆを繰り返す。
【００６３】
上で言及したように、本発明により、従来技術による方法に勝る重要な利点が提供される。最も重要なことは、本発明により、ターゲット・イメージを印刷することができるように異なるリソグラフィ・デバイスを構成するための経費および時間を要する試行錯誤プロセスの実行を必要とすることなく、異なるリソグラフィ・デバイス上でプロセスを実施することができるため、本発明が極めて費用有効性に優れていることである。
【００６４】
また、リソグラフィ・デバイスが所与のプロセスを使用して動作するよう、従来技術による技法を利用して構成するために必要な時間は、マシンを構成するプロセス技術者の経験および知識に大きく依存している。本発明の方法によればプロセスが実質的に自動化されるため、プロセス技術者に代わるそのような知識の必要性が最小化され、また速やか且つ有効な方法で、実質的に自動的にリソグラフィ・マシンの最適設定値を決定することができる。したがって経験豊富なプロセス技術者の必要性が排除される。
【００６５】
さらに他の利点は、本発明の方法によれば、様々なスキャナを使用することができ、且つそれらのスキャナを最適動作条件下で利用することができることである。
【００６６】
図６は、本発明を使用して設計されたマスクとの使用に適したリソグラフィ投影装置を略図で示したものである。このリソグラフィ投影装置は、
投影放射線ビームＰＢを供給するための放射線システムＥｘ、ＩＬ（この特定の実施例の場合、放射線システムはさらに放射線源ＬＡを備えている）と、
マスクＭＡ（例えばレチクル）を保持するためのマスク・ホルダを備えた第１のオブジェクト・テーブル（マスク・テーブル）ＭＴであって、マスクをアイテムＰＬに対して正確に位置決めするために第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と、
基板Ｗ（例えばレジスト被覆シリコン・ウェハ）を保持するための基板ホルダを備えた第２のオブジェクト・テーブル（基板テーブル）ＷＴであって、基板をアイテムＰＬに対して正確に位置決めするために第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と、
マスクＭＡの照射部分を基板Ｗの（例えば１つまたは複数のダイを含む）ターゲット部分Ｃ上に画像化するための投影システム（「レンズ」）ＰＬ（例えば屈折光学系、カトプトリック光学系あるいはカタディオプトリック光学系）と
を有している。
【００６７】
本明細書に示すように、このリソグラフィ投影装置は、透過型（すなわち透過型マスクを有する）タイプの装置であるが、一般的には、例えば（反射型マスクを備えた）反射型のリソグラフィ投影装置であってもよい。別法としては、このリソグラフィ投影装置は、マスクを使用する代わりに、プログラム可能ミラー・アレイあるいはＬＣＤマトリックスを始めとする他の種類のパターン化手段を使用することも可能である。
【００６８】
放射線源ＬＡ（例えば水銀灯あるいはエキシマ・レーザ）は、放射線ビームを生成する。この放射線ビームは、照明システム（イルミネータ）ＩＬに直接供給されるか、あるいは、例えばビーム・エキスパンダＥｘなどの調節手段を介して供給される。イルミネータＩＬは、放射線ビームの強度分布の外部および／または内部ラジアル範囲（一般に、それぞれσアウターおよびσインナーと呼ばれる）を設定するための調整手段ＡＭを備えることができる。またイルミネータＩＬは通常、インテグレータＩＮおよびコンデンサＣＯなどの他の様々なコンポーネントを含む。この方法によれば、マスクＭＡに衝突する投影放射線ビームＰＢの断面に、所望の一様な強度分布を持たせることができる。
【００６９】
図６に関して、放射線源ＬＡは、（放射線源ＬＡが例えば水銀灯の場合にしばしば見られるように）リソグラフィ投影装置のハウジング内に配置することができ、あるいはリソグラフィ投影装置から離して配置し、放射線源ＬＡが生成する放射線ビームを（例えば適切な誘導ミラーを使用して）リソグラフィ投影装置に供給することも可能であることに留意されたい。この後者のシナリオは、放射線源ＬＡがエキシマ・レーザ（例えばＫｒＦ、ＡｒＦもしくはＦ２レーザ放出に基づくもの）の場合にしばしば見られるシナリオである。本発明には、これらのシナリオの少なくとも両方が包含される。
【００７０】
投影放射線ビームＰＢは、次に、マスク・テーブルＭＴ上に保持されているマスクＭＡで遮られる。マスクＭＡを通過した投影放射線ビームＰＢは、投影放射線ビームＰＢを基板Ｗのターゲット部分Ｃに集束させるレンズＰＬを通過する。基板テーブルＷＴは、第２の位置決め手段（および干渉測定手段ＩＦ）を使用して正確に移動させることができ、それにより、例えば異なるターゲット部分Ｃを投影放射線ビームＰＢの光路内に配置することができる。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を機械的に検索した後で、もしくは走査中に、マスクＭＡを投影放射線ビームＰＢの光路に対して正確に配置することができる。通常、オブジェクト・テーブルＭＴおよびＷＴの移動は、図６には明確に示されていないが、長ストローク・モジュール（粗位置決め）および短ストローク・モジュール（精密位置決め）を使用して実現されるが、（ステップ・アンド・スキャン・ツールではなく）ウェハ・ステッパの場合、マスク・テーブルＭＴは、短ストローク・アクチュエータに接続するだけで良く、あるいは固定することも可能である。
【００７１】
図に示すツールは、２つの異なるモードで使用することができる。
（１）ステップ・モード
ステップ・モードでは、マスク・テーブルＭＴが基本的に静止状態に維持され、マスク画像全体がターゲット部分Ｃに１回の照射で投影される（すなわち単一の「フラッシュ」）。次に、基板テーブルＷＴがｘおよび／またはｙ方向にシフトされ、異なるターゲット部分Ｃが投影放射線ビームＰＢによって照射される。
（２）走査モード
所与のターゲット部分Ｃが単一の「フラッシュ」で露光されないという点を除いて、基本的にステップ・モードと同じシナリオが適用される。走査モードでは、マスク・テーブルＭＴが所与の方向（いわゆる「走査方向」、例えばｙ方向）へ速度νで移動させることができ、それによって投影ビームＰＢを使用してマスク画像が走査され、同時に、基板テーブルＷＴが同じ方向もしくは逆方向に速度Ｖ＝Ｍνで移動される。ＭはレンズＰＬの倍率（通常、Ｍ＝１／４もしくは１／５）である。この方法によれば、解像度を犠牲にすることなく、比較的大きいターゲット部分Ｃを露光することができる。
【００７２】
本明細書において開示した概念は、サブ波長フィーチャを画像化するためのあらゆる汎用画像化システムを模擬し、あるいは数学的にモデル化することができ、また、ますます短くなりつつあるサイズの波長を生成することができる先端の画像化技術とともにとりわけ有用である。既に使用されている先端技術には、ＡｒＦレーザを使用して１９３ｎｍの波長を生成することができ、さらにはフッ素レーザを使用して１５７ｎｍの波長を生成することができるＥＵＶ（極紫外）リソグラフィがある。さらに、ＥＵＶリソグラフィは、シンクロトロンを使用することによって２０〜５ｎｍの範囲内の波長を生成することができ、あるいはこの範囲内の光子を生成するために、高エネルギー電子を有する物質（固体もしくはプラズマのいずれか）を衝突させることによって２０〜５ｎｍの範囲内の波長を生成することができる。この範囲内ではほとんどの物質が吸収性であるため、モリブデンとケイ素の多重スタックを備えた反射ミラーによって照明を生成することができる。多重スタック・ミラーは、４０層のモリブデンとケイ素の対を有し、各層の厚さは１／４波長である。Ｘ線リソグラフィを使用して、さらに短い波長を生成することができる。通常、Ｘ線波長の生成にはシンクロトロンが使用される。ｘ線波長ではほとんどの物質が吸収性であるため、吸収物質の薄片が、どこでフィーチャが写る（ポジ型レジスト）か写らない（ネガ型レジスト）かを規定する。
【００７３】
本明細書において開示した概念は、シリコン・ウェハなどの基板への画像化に使用することができるが、開示した概念は、任意のタイプのリソグラフィ画像化システム、例えばシリコン・ウェハ以外の基板への画像化に使用されるリソグラフィ画像化システムと共に使用することができることを理解されたい。
【００７４】
実行可能コードを含む、プログラミングを必要とするコンピュータ・システムのソフトウェア機能が、上で説明した、異なるリソグラフィ・システムの最適ＤＯＥを決定する方法を実施するために使用される。ソフトウェア・コードは、汎用コンピュータによる実行が可能である。動作に関しては、コードおよび場合によっては関連するデータ記録が汎用コンピュータ・プラットフォームに記憶されるが、場合によっては他のロケーションにソフトウェアが記憶されること、および／または適切な汎用コンピュータ・システムにロードするために移送されることもある。したがって上で考察した実施例には、１または複数のソフトウェア製品が、少なくとも１つの機械可読媒体によって搬送される１または複数のコード・モジュールの形で含まれている。コンピュータ・システムのプロセッサがそのようなコードを実行することにより、プラットフォームは、基本的に、本明細書において考察し、且つ説明した実施例が実施している方法で、カタログおよび／またはソフトウェア・ダウンロード機能を実施することができる。
【００７５】
本明細書に使用されているコンピュータもしくは機械「可読媒体」などの用語は、実行のためにプロセッサへの命令を提供することに関連した任意の媒体を意味する。そのような媒体は、それらに限定されるものではないが、不揮発性媒体、揮発性媒体および伝送媒体を始めとする様々な形態とすることができる。不揮発性媒体には、例えば上で考察したサーバ・プラットフォームの１つとして動作する任意の１つまたは複数のコンピュータの任意の記憶装置などの光ディスクあるいは磁気ディスクがある。揮発性媒体には、そのようなコンピュータ・プラットフォームの主記憶装置などの動的記憶装置がある。物理伝送媒体には、コンピュータ・システム内のバスを構成する導線を含む、同軸ケーブル、銅線および光ファイバがある。搬送波伝送媒体は、電気信号もしくは電磁信号の形態とすることができ、あるいは無線周波数（ＲＦ）通信中および赤外（ＩＲ）データ通信中に生成される音響波もしくは光波の形態とすることができる。したがってコンピュータ可読媒体に共通する形態としては、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、他の任意の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、他の任意の光媒体、それほど広くは使用されていないがパンチ・カード、紙テープなどの媒体、孔のパターンを備えた他の任意の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、他の任意のメモリ・チップもしくはカートリッジ、データもしくは命令を移送する搬送波、そのような搬送波を移送するケーブルもしくはリンク、あるいはコンピュータがプログラミング・コードおよび／またはデータを読み出すことができる他の任意の媒体がある。コンピュータ可読媒体のこれらの形態の多くは、命令を実行するために１または複数の命令の１または複数のシーケンスをプロセッサに搬送する必要がある。
【００７６】
以上、本発明について詳細に説明し、且つ示してきたが、本発明についての以上の説明が、説明を目的とした単なる実施例に過ぎず、本発明を何ら制限するものではないことを明確に理解されたい。本発明の範囲は、特許請求の範囲の各請求項によってのみ制限されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】２つの異なるスキャナを利用して同じターゲット・パターンを画像化した場合の、ＯＰＥによる画像化性能の生じ得る相異の一例を示すグラフ。
【図２】本発明による方法を示す例示的流れ図。
【図３】本発明による多重ＤＯＥ最適化プロセスを示す例示的流れ図。
【図４】遺伝的アルゴリズムの動作を示す全体ブロック図。
【図５】本発明と共に利用される遺伝的アルゴリズムを示す例示的ブロック図。
【図６】本発明による方法との使用に適したリソグラフィ投影装置の略図である。
【符号の説明】
【００７８】
ＡＭ  放射線ビームの強度分布の外部および／または内部ラジアル範囲を設定するための調整手段
Ｃ  ターゲット部分
ＣＯ  コンデンサ
Ｅｘ、ＩＬ  放射線システム
Ｅｘ  ビーム・エキスパンダ
ＩＦ  干渉測定手段
ＩＬ  照明システム（イルミネータ）
ＩＮ  インテグレータ
ＬＡ  放射線源
ＭＡ  マスク
ＭＴ  第１のオブジェクト・テーブル（マスク・テーブル）
ＰＢ  投影放射線ビーム
ＰＬ  投影システム（レンズ）
Ｗ  基板
ＷＴ  第２のオブジェクト・テーブル（基板テーブル）
【図１】
2006066925.tif 000011
【図２】
2006066925.tif 000012
【図３】
2006066925.tif 000013
【図４】
2006066925.tif 000014
【図５】
2006066925.tif 000015
【図６】
2006066925.tif 000016
【外国語明細書】
2006066925.tif 000017
2006066925.tif 000018
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