(57)【要約】      （修正有）【課題】ビームリソグラフィプロセスのためのプロセスドーズ量の決定する。【解決手段】（ｉ）ビームリソグラフィにより露光されたフィーチャの複数の測定された線幅と、（ｉｉ）フィーチャを露光した複数の異なる露光ドーズ量と、（ｉｉｉ）露光されたフィーチャの複数の異なる密度及び露光されたフィーチャの複数の異なる公称線幅のうち少なくとも１つと、（ｉｖ）プロセスドーズ量と、（ｖ）少なくとも１つのプロセスバイアスと、のパラメータでパラメータ化されたモデルを提供するを含む。さらなるステップでは、前記方法はプロセスドーズ量とプロセスバイアスを決定するため、データセットでモデルをフィッティングすることを含む。【選択図】図８
2018101127.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビームリソグラフィプロセスのためのプロセスドーズ量とプロセスバイアスを決定する方法であって、
（ｉ）ビームリソグラフィにより露光されたフィーチャの複数の測定された線幅と、
（ｉｉ）前記フィーチャを露光した複数の異なる露光ドーズ量と、
（ｉｉｉ）前記露光されたフィーチャの複数の異なるフィーチャ密度及び前記露光されたフィーチャの複数の異なる公称線幅のうち少なくとも１つと、を関連付けることを可能にするデータセットにアクセスすることと、
少なくとも、
（ｉ）測定されたフィーチャ線幅と、
（ｉｉ）露光ドーズ量と、
（ｉｉｉ）フィーチャ密度と公称フィーチャ線幅の少なくとも１つと、
（ｉｖ）プロセスドーズ量と、
（ｖ）少なくとも１つのプロセスバイアスと、
のパラメータでパラメータ化されたモデルを提供することと、
前記プロセスドーズ量と前記プロセスバイアスを決定するため、前記データセットで前記モデルをフィッティングすることと、を含む方法。
【請求項２】
前記モデルは前記プロセスドーズ量パラメータを含むプロセスドーズ量項を含み、
前記プロセスドーズ量項は、前記プロセスドーズ量と、露光レジストを除去するための閾値ドーズ量及び露光レジストが残るようにするオンセットドーズ量の１つの比率が定数であるとの仮定のもとモデル化された請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記定数が、前記プロセスドーズ量をアイソフォーカルドーズ量に設定する０．５及び前記プロセスドーズ量を３次元リソグラフィのために設定する１．０の１つに等しい請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記プロセスドーズ量項は、比率
【数１】
2018101127.tif 000020
を含むようにモデル化され、
ＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅは前記プロセスドーズ量パラメータであり、Ｄexpは前記ドーズ量パラメータである請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記モデルは前記プロセスドーズ量パラメータ及びフィーチャ密度パラメータを含むプロセスドーズ量項を含み、
前記プロセスドーズ量パラメータはフィーチャ密度独立パラメータとしてモデル化され、
前記フィーチャ密度パラメータは前記プロセスドーズ量項のフィーチャ密度独立パラメータをモデル化するように構成される請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記モデルは、第１プロセスバイアスパラメータを含むプロセスバイアス項を含み、
第１プロセスバイアス項はフィーチャ密度独立である請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記モデルは少なくとも１つのプロセスバイアスパラメータを含むプロセスバイアス項を含み、
前記プロセスバイアス項はモデルに加法項としてモデル化されている請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記プロセスバイアス項はフィーチャ密度依存の第２プロセスバイアスパラメータを含む請求項６または請求項６を引用する請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記モデルは前記測定されたフィーチャ線幅パラメータを含む測定されたフィーチャ線幅項を含み、
前記測定されたフィーチャ線幅項はモデルに加法項としてモデル化される請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記モデルはブラーパラメータによりさらにパラメータ化された請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記フィーチャが少なくとも１つの共通公称線幅を有するように露光される請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
露光される前記フィーチャのパターンが、露光に先立って近接効果補正を受ける請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
リソグラフィパターンを露光するように構成されるビーム書き込み装置において、前記モデルを前記データセットでフィッティングすることにより決定される前記プロセスドーズ量を設定することをさらに含み、
前記リソグラフィパターンは第１プロセスパラメータセットを使って処理され、
前記第１プロセスパラメータセットは前記データセットが取得された第２プロセスパラメータセットと類似である請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品が１つ以上のコンピューティング装置で実行されるときに請求項１から１３のいずれか一項に記載の前記方法を実行するためのプログラムコード部分を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
ビームリソグラフィプロセスのためのプロセスドーズ量とプロセスバイアスを決定する装置であって、
前記装置は、
（ｉ）ビームリソグラフィにより露光されたフィーチャの複数の測定された線幅と、
（ｉｉ）前記フィーチャを露光した複数の異なる露光ドーズ量と、
（ｉｉｉ）前記露光されたフィーチャの複数の異なるフィーチャ密度及び前記露光されたフィーチャの複数の異なる公称線幅のうち少なくとも１つと、を関連付けることを可能にするデータセットにアクセスし、
少なくとも、
（ｉ）測定されたフィーチャ線幅と、
（ｉｉ）露光ドーズ量と、
（ｉｉｉ）フィーチャ密度と公称フィーチャ線幅の少なくとも１つと、
（ｉｖ）プロセスドーズ量と、
（ｖ）少なくとも１つのプロセスバイアスと、
のパラメータでパラメータ化されたモデルを保存し、
前記プロセスドーズ量と前記プロセスバイアスを決定するため、前記データセットで前記モデルをフィッティングするように適合された装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般的に、ビームリソグラフィに関する。特に、ビームリソグラフィ用のプロセスドーズ量とプロセスバイアスを決定するための技術が開示されている。当該技術は、方法、コンピュータプログラム及び装置の形態で実施され得る。
【背景技術】
【０００２】
光リソグラフィのためのマスク及びナノメートル領域（ｎａｎｏｍｅｔｅｒ  ｒｅｇｉｍｅ）におけるフィーチャ（ｆｅａｔｕｒｅ）を有する他のパターンは、典型的には、電子ビーム書き込み（ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｂｅａｍ  ｗｒｉｔｉｎｇ）またはレーザービーム書き込み（ｌａｓｅｒ  ｂｅａｍ  ｗｒｉｔｉｎｇ）などのビームリソグラフィプロセスを使用して製造される。ビームリソグラフィプロセスでは、回路基板上の放射線感受性レジスト（ｒａｄｉａｔｉｏｎ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｒｅｓｉｓｔ）がビーム書き込みにより露光される。さらに、そのレジストは、露光されたレジスト部分（ポジ型レジストの場合）または露光されなかったレジスト部分（ネガ型レジストの場合）を除去するため、現像される。残るレジスト部分は回路基板上のパターン転写（ｐａｔｔｅｒｎ  ｔｒａｎｓｆｅｒ）の基準に使われる。このパターン転写は、マスク製造の例においては、除去されるレジスト領域におけるごく薄い（ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔ）マスクブランク上のマスキング層をエッチングすることを含む。
【０００３】
レジストにおいてビーム書き込みにより蓄積されたエネルギー（すなわち、露光ドーズ量（ｅｘｐｏｓｕｒｅ  ｄｏｓｅ））は、現像プロセスに影響を有する。これは、ポジ型レジストを例にとると、（レジストを完全に露光するのに必要とされる）所定のエネルギー閾値を下回ると、レジストは現像により除去されることができない。（ビーム書き込み装置により書き込まれる）ある公称ライン幅（ｎｏｍｉｎａｌ  ｌｉｎｅ  ｗｉｄｔｈ）を有する孤立ライン（ｉｓｏｌａｔｅｄ  ｌｉｎｅ）のように、同じフィーチャがエネルギー閾値以上の異なる露光量によって露光されると、レジスト現像後（及び選択的にパターン転写プロセス後）の実際のライン幅（ａｃｔｕａｌ  ｌｉｎｅ  ｗｉｄｔｈ）は、孤立ラインについて０．３０μｍの公称ライン幅を仮定する図１に示すように、露光ドーズ量と共に増加する。
【０００４】
図１において、ｘ軸は露光ドーズ量を示し、ｙ軸は実際の最小線幅（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）すなわちＣＤを示す。実際のＣＤはレジスト露光、レジスト現像及び任意のパターン転写の後に測定されたＣＤである。パターン転写は現像されたレジストパターンにおいて測定が行われず、パターン化されたレジストを通して、レジストの下の層に転写された（例えば、エッチングされた）パターンに測定が行われる場合に必要である。本例のラインの場合、ＣＤはライン幅に対応する。
【０００５】
ＣＤが露光ドーズ量に依存することには様々な理由がある。これらの理由は、ビームプロファイル、ビーム書き込み装置に起因するアーチファクト（例えば、ビームブラー（ｂｅａｍ  ｂｌｕｒ）及びフォーカスエラー（ｆｏｃｕｓ  ｅｒｒｏｒ））、ビーム書き込みの物理的な効果（例えば、電子散乱（ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）及びフォギング（ｆｏｇｇｉｎｇ））及びプロセスアーチファクト（例えば、レジストブラー（ｒｅｓｉｓｔ  ｂｌｕｒ）、現像及びエッチングの一方または両方のプロセスローディング効果（ｐｒｏｃｅｓｓ  ｌｏａｄｉｎｇ  ｅｆｆｅｃｔｓ）並びにパターン転写効果）を含む。
【０００６】
電子ビームリソグラフィにおいては、電子散乱アーチファクトが広く研究されてきた。レジストが電子ビーム書き込みにより露光されると、電子散乱は、現像されたレジスト領域が露光されたレジスト領域を正確に反映することを妨げる。電子散乱はレジストそれ自体の中とその下層の回路基板において（後方散乱の点で）発生する。さらに、散乱した電子の一部は、レジストからビーム書き込み装置に向かって逃れ、その装置の対物レンズにより反射される。この効果はフォギングと呼ばれる。密度が高いパターンに対する後方散乱及びフォギングの補正並びに近接効果補正は、今日、電子散乱アーチファクトを補正するために広く使用される。
【０００７】
ビームリソグラフィプロセスにおける１つの課題は、最適なプロセスポイント（ｐｒｏｃｅｓｓ  ｐｏｉｎｔ）の調査である。プロセスポイントは、とりわけ、いわゆるプロセスドーズ量の点から定義されることができる。所定のビームリソグラフィプロセスの最適なプロセスドーズ量は、レジスト感度、レジスト厚さ、現像パラメータ（例えば、化学的性質、現像プロセスの時間と温度）、エッチングバイアス及びローディングなどのプロセスパラメータ全体に依存する。
【０００８】
いくつかの場合では、最適なプロセスドーズ量は、ビーム書き込み装置において設定され、実験に基づくデータを用いて較正される（ｃａｌｉｂｒａｔｅｄ）、いわゆるベースドーズ量（ｂａｓｅ  ｄｏｓｅ）である。ドーズ量調整（ｄｏｓｅ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）のために、ベースドーズ量にドーズ量ファクター（ｄｏｓｅ  ｆａｃｔｏｒ）を追加的に適用することで、ターゲットパターン（ｔａｒｇｅｔ  ｐａｔｔｅｒｎ）のフィーチャ密度に依存する電子散乱アーチファクト及び類似のアーチファクトの近接効果補正が個々に適用されることができる。実際の露光ドーズ量は、このようなシナリオでは、ベースドーズ量とドーズ量ファクターの両方により決定される。
【０００９】
レジスト現像後のライン幅のように、実際のＣＤが露光ドーズ量に依存することについては、例えば、露光ドーズ量をいわゆるサイズあたりのドーズ量（ｄｏｓｅ−ｔｏ−ｓｉｚｅ）に設定することができる。したがって、０．３０μｍの実際のＣＤが望ましい場合、図１のシナリオにおけるサイズあたりのドーズ量は、１２０μＣ／ｃｍ2である。
【００１０】
しかし、ビーム書き込み装置により書き込まれる公称ＣＤが小さくなると（または大きくなると）、０．３０μｍの実際のＣＤは、より高い（またはより低い）露光ドーズ量を使用することによって得ることができる。図２に例示的に示すように、１４０μＣ／ｃｍ2の露光ドーズ量（すなわち、１２０μＣ／ｃｍ2のサイズあたりのドーズ量よりも高い露光ドーズ量）は、約０．３１μｍのＣＤをもたらす。このため、公称ＣＤが今度は約０．２９μｍまで小さくなった場合、１４０μＣ／ｃｍ2の露光ドーズ量が０．３０μｍの実際のＣＤに到達するために使われることができる。したがって、０．３０μｍの実際のＣＤは、１２０μＣ／ｃｍ2の露光ドーズ量（すなわち、サイズあたりのドーズ量）を使用して０．３０μｍのライン幅を書き込むこと、または１４０μＣ／ｃｍ2の露光ドーズ量を使用して０．２９μｍのライン幅を書き込むことにより実現できる。１２０μＣ／ｃｍ2の露光ドーズ量と１４０μＣ／ｃｍ2の露光ドーズ量の両方のプロセスポイントは（より高い露光ドーズ量で書き込まれたパターンの適切なサイズ適応（ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ  ｓｉｚｅ  ａｄａｐｔｉｏｎ）を仮定すると）、０．３０μＣ／ｃｍ2の実際のＣＤを実現するために等しく有効である。
【００１１】
ターゲットレジストパターンに（例えば、ターゲットＣＤの点で）到達するために、１つのドーズ量を他よりも好む様々な考慮があってもよい。例えば、多くのリソグラフィプロセスではいわゆるアイソフォーカルドーズ量（ｉｓｏｆｏｃａｌ  ｄｏｓｅ）が（露光装置で設定されたベースドーズ量の点で）最適なプロセスドーズ量となる。もともと、アイソフォーカルプロセスポイントは、主に光リソグラフィについて研究されてきた。最近では、ビームリソグラフィプロセスにアイソフォーカルプロセスポイントを使用することが提案されてきた。クリスマック、マスク作成のための電子ビームリソグラフィシミュレーション、第４部、フォトマスク及びＸ線マスク技術の手順、ＳＰＩＥ  ３７４８巻、２７頁―４０頁（Ｃｈｒｉｓ  Ｍａｃｋ，  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ―ｂｅａｍ  ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｍａｓｋ  ｍａｋｉｎｇ，  ｐａｒｔ  ＩＶ，  ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｐｈｏｔｏｍａｓｋ  ａｎｄ  Ｘ−Ｒａｙ  Ｍａｓｋ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ＶＩ，ＳＰＩＥ  Ｖｏｌ．３７４８，ｐｐ．２７−４０）及びケー．ケリら、アイソフォーカルドーズ量方法を適用することによる可変形状の電子ビームシステムのベストフォーカスと最適なドーズ量の決定、マイクロエレクトロニックエンジニアリング  ８５（２００８）  ７７８頁―７８１頁（Ｋ．  Ｋｅｉｌ  ｅｔ  ａｌ，  Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｅｓｔ  ｆｏｃｕｓ  ａｎｄ  ｏｐｔｉｍｕｍ  ｄｏｓｅ  ｆｏｒ  ｖａｒｉａｂｌｅ  ｓｈａｐｅｄ  ｅ−ｂｅａｍ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｂｙ  ａｐｐｌｙｉｎｇ  ｔｈｅ  ｉｓｏｆｏｃａｌ  ｄｏｓｅ  ｍｅｔｈｏｄ，  Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ８５（２００８）７７８―７８１）を参照せよ。
【００１２】
アイソフォーカルドーズ量は、図３に模式的に示されるように、ビームフォーカスから独立した（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）、実際のＣＤのプロセスドーズ量である。アイソフォーカルドーズ量の妥当性（ｒｅｌｅｖａｎｃｅ）は、ビーム書き込みプロセスの間、ビームが走査されるか、またはレジストにパターンを書き込むためにリソグラフィフィールド内を移動するという事実に由来する。パターンを定義するビーム（ｐａｔｔｅｒｎ−ｄｅｆｉｎｉｎｇ  ｂｅａｍ）は、典型的には、リソグラフィフィールドの中心においてベストフォーカスにあり、リソグラフィフィールドの境界に向かうにつれて次第に焦点が外れ、より大きいスポットサイズ（ｓｐｏｔ  ｓｉｚｅ）をもたらす。さらに、レジスト厚さのばらつきや平らでない回路基板などはビームの焦点が外れることに寄与する。ビーム書き込みプロセスへのこれら全て及び他の影響は露光ドーズ量がアイソフォーカルドーズ量に設定されていると著しく減少する。
【００１３】
しかしながら、実際は、大部分のビーム書き込み装置は、露光プロセス中のまたは露光プロセスから次の露光プロセスに移行する間のビームフォーカスの意図的な調整を許さない。このように、ビームフォーカスがアイソフォーカルドーズ量を得るために積極的に変えられることができないため、アイソフォーカルドーズ量は容易に決定することはできない。
【００１４】
実験に基づくアイソフォーカルドーズ量の決定のさらなる課題は、ドーズ量較正のための実験に基づくデータはいわゆるプロセスバイアスを生じさせる他の多くのプロセスに依存するパラメータと関係があるという事実である。このプロセスバイアスに依存することは実験に基づくデータにおいてはベースドーズ量に依存することからは容易に切り離すことができないので、現在、アイソフォーカルドーズ量（または任意の他の最適なプロセスドーズ量）を適切に較正する実行可能な方法はない。
【００１５】
従来技術は、米国特許出願公開第２００８／０６７４４６号明細書及び米国特許出願公開２００６／２０６８５１号明細書より知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／０６７４４６号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００６／２０６８５１号明細書
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】クリスマック、マスク作成のための電子ビームリソグラフィシミュレーション、第４部、フォトマスク及びＸ線マスク技術の手順、ＳＰＩＥ  ３７４８巻、２７頁―４０頁
【非特許文献２】ケー．ケリら、アイソフォーカルドーズ量方法を適用することによる可変形状の電子ビームシステムのベストフォーカスと最適なドーズ量の決定、マイクロエレクトロニックエンジニアリング  ８５（２００８）  ７７８頁―７８１頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
所定のビームリソグラフィプロセスのプロセスドーズ量及びプロセスバイアスの効率的な決定を可能にする技術が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
一実施形態によれば、ビームリソグラフィプロセスのためのプロセスドーズ量とプロセスバイアスの決定のための方法が提供される。前記方法は、（ｉ）ビームリソグラフィにより露光されたフィーチャの複数の測定された線幅と、（ｉｉ）前記フィーチャを露光した複数の異なる露光ドーズ量と、（ｉｉｉ）前記露光されたフィーチャの複数の異なるフィーチャ密度及び前記露光されたフィーチャの複数の異なる公称線幅のうち少なくとも１つと、を関連付けることを可能にする、データセットにアクセスすることを含む。前記方法は、少なくとも、（ｉ）測定されたフィーチャ線幅と、（ｉｉ）露光ドーズ量と、（ｉｉｉ）フィーチャ密度と公称フィーチャ線幅の少なくとも１つと、（ｉｖ）プロセスドーズ量と、（ｖ）少なくとも１つのプロセスバイアスと、のパラメータでパラメータ化されたモデルを提供することをさらに含む。前記方法は前記プロセスドーズ量と前記プロセスバイアスを決定するため、前記データセットで前記モデルをフィッティングすることを含む。
【００２０】
このように、プロセスドーズ量パラメータはモデルの少なくとも１つのプロセスバイアスから分離してモデル化することができる。このような切り離しは、適切な実験に基づくデータを選ぶことと組み合わせて、プロセスドーズ量効果をプロセスバイアス効果から分離することを可能にし、所与のビームリソグラフィプロセスにおけるプロセスドーズ量とプロセスバイアスの個々の決定を可能にする。同時に、任意にモデルに含まれる１つ以上のさらなるプロセスパラメータが、（例えば、レジストブラー、ビームブラーなどの１つ以上の点で）プロセスブラーなどの副産物として決定されてもよい。
【００２１】
プロセスドーズ量がモデルとデータセットから決定されると、そのプロセスドーズ量は、その後の、光リソグラフィマスクまたはナノメートル領域におけるフィーチャを有する他のパターンの製造のために、ビーム書き込み装置においてベースドーズ量として設定されてもよい。さらに、モデルとデータセットから決定されたプロセスバイアスも、実際のパターン製造において、ビーム書き込み装置によって書き込まれるパターンレイアウトを（図２を参照して上述したように）小さくするまたは大きくするためのファクターを計算する基準を形成してもよい。
【００２２】
特定の「最適な」プロセスドーズ量（例えば、アイソフォーカルドーズ量または３次元レジストパターニングのためのドーズ量）のための１つ以上の仮定及び／またはパラメータ設定がモデルに含まれてもよい。このように、フィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）プロセスに起因する特定のドーズ量がそのようなモデルの仮定及び／またはパラメータ設定によって特徴づけられる。
【００２３】
モデルは１つ以上の項を含んでもよく、各項は１つ以上の上記（ｉ）から（ｖ）までのパラメータを１つ以上含んでもよい。２つ以上の項の場合、各項は加法項（ａｄｄｉｔｉｖｅ  ｔｅｒｍ）または乗法項（ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅ  ｔｅｒｍ）のいずれかであってもよい。
【００２４】
１つの変形例では、前記モデルは、前記プロセスドーズ量パラメータを含むプロセスドーズ量項を含んでもよい。前記プロセスドーズ量項は、前記プロセスドーズ量項と、露光レジストを除去する閾値ドーズ量及び露光レジストが残るようにするオンセットドーズ量の１つの比率が定数であるとの仮定のもとモデル化されてもよい。一例として、前記定数は前記プロセスドーズ量を前記アイソフォーカルドーズ量に設定するために０．５に等しくてもよい。あるいは、前記定数は前記プロセスドーズ量を３次元リソグラフィのために設定するために１．０に等しくてもよい。
【００２５】
前記プロセスドーズ量項は、前記フィーチャ密度パラメータをさらに含んでもよい。前記フィッティングプロセスでは、モデルのフィーチャ線幅パラメータはデータセットから導かれる１つ以上のフィーチャ密度で入力されてもよい。あるいは又はこれに加えて、前記プロセスドーズ量項はさらに公称フィーチャ線幅パラメータを含んでもよい。前記フィッティングプロセスでは、前記モデルの前記公称フィーチャ線幅パラメータは前記データセットから導かれる１つ以上の公称フィーチャ線幅（例えば、異なるＣＤの点で）で入力されてもよい。
【００２６】
一例では、前記プロセスドーズ量項は前記比率ＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅ／（ｃｏｎｓｔａｎｔ＊Ｄexp）を含むようにモデル化され、ＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅは前記プロセスドーズ量パラメータ（決定される）であり、Ｄexpは前記露光ドーズ量パラメータである。前記プロセスドーズ量項は前記モデルに加法項としてモデル化されてもよい。
【００２７】
前記フィッティングプロセスでは、前記モデルの前記露光ドーズ量パラメータＤexpは、前記データセットから導かれる前記異なる露光ドーズ量で入力されることができる。前記露光ドーズ量は前記データセットに直接含まれてもよく、前記データセットに含まれ又は他の方法により得られた他の情報から計算されてもよい。例えば、前記データセットがベースドーズ量ＤBaseDose（例えば、ビーム書き込み装置においてオペレーターにより設定される）及びビーム書き込みプロセスにおいて使われる関連するドーズ量ファクターＤfを決定することを可能にするデータを含むとき、前記露光ドーズ量は前記ベースドーズ量ＤBaseDoseを前記関連するドーズ量ファクターＤfで掛けることで決定される。ドーズ量ファクターＤfを決定することを可能にするデータは、例えば、関連するフィーチャ密度並びに、ビームフォーム情報、フォギング情報及び電子散乱情報（例えば、点広がり関数、１つ以上のビームフォームのモデリング、フォギング及び電子散乱）の１つ以上を含む。
【００２８】
したがって、ドーズ量ファクターＤfはそれぞれのフィーチャ密度への依存性を示す。ドーズ量ファクターＤfは１に等しくてもよく、１より大きくても小さくてもよい。さらに、ドーズ量ファクターＤfはデータセットに対して定数であってもよい（例えば、データセットが異なる最小線幅を示す場合）。
【００２９】
前記モデルは、少なくとも１つのプロセスバイアスパラメータを含むプロセスバイアス項を含んでもよい。前記プロセスバイアス項はフィーチャ密度独立であってもよい。追加的にまたは代替的に、前記プロセスバイアス項は前記モデルに加法項としてモデル化されてもよい。具体的には、前記プロセスバイアス項は、いくつかの変形例では、モデルに加法定数としてモデル化されてもよい。
【００３０】
前記プロセスバイアス項は２つ以上のプロセスバイアスパラメータを含んでもよい。例えば、前記プロセスバイアス項は、一定であると仮定される第１プロセスバイアスパラメータと、フィーチャ密度依存性（例えば、横方向）を反映すると仮定される第２プロセスバイアスパラメータを含んでもよい。前記フィッティングプロセスでは、両方のプロセスバイアスパラメータが独立して決定されてもよい。前記第１プロセスバイアスパラメータは第１プロセスバイアス部分項に含まれてもよく、前記第２プロセスバイアスパラメータは第２プロセスバイアス部分項に含まれてもよい。前記プロセスバイアス項は前記第１及び第２プロセスバイアス部分項の合計を含んでもよい。
【００３１】
前記モデルは、前記測定されたフィーチャ線幅パラメータを含む測定されたフィーチャ線幅項を含んでもよい。前記測定されたフィーチャ線幅項はモデルに加法項として（例えば、加法定数として）モデル化されてもよい。前記フィッティングプロセスでは、前記モデルの前記フィーチャ線幅パラメータは、前記データセットより導かれる異なるフィーチャ線幅で入力されてもよい。
【００３２】
前記モデルはさらに、プロセスブラー（例えば、レジストブラー及び／またはビームブラー及び／または他のブラータイプ（ｂｌｕｒ  ｔｙｐｅ））に対応するブラーパラメータによりパラメータ化されてもよい。このように、前記モデルはブラーパラメータを含むブラー項を含んでもよい。前記ブラー項は、前記モデルにおいて加法項として（例えば、加法定数として）モデル化されてもよい。いくつかの変形例では、前記モデルはプロセスドーズ量項と、ブラーパラメータを含むブラー項の積を含んでもよい。
【００３３】
前記モデルがさらに前記ブラーパラメータでパラメータ化されるとき、前記プロセスブラーもフィッティングプロセスにおいて（前記プロセスドーズ量及び前記プロセスドーズ量に加えて）決定されてもよい。前記フィッティングに起因する前記プロセスブラーと、所与のＰＳＦ（または類似の情報）と、所与のフィーチャ密度とに基づいて、前記ドーズ量ファクターＤfが、光リソグラフィマスク又はナノメートル領域におけるフィーチャを有する他のパターンの実際の製造プロセスの間の近接効果補正のために決定されることができる。
【００３４】
局所的に変化するフィーチャ密度を有するターゲットパターンの場合、前記ビーム書き込み装置により前記製造プロセスに適用される前記ドーズ量ファクターＤfはそれに応じて変化する。前記局所的に変化するドーズ量ファクターＤfは、前記製造プロセスのためのターゲットレイアウトのために生成されたデータセットに（前記書き込み装置への入力として）組み込まれてもよい。あるいは、前記局所的に変化するドーズ量ファクターＤfは、前記ターゲットレイアウトに基づきパターンを書きこむときに、前記ビーム書き込み装置により「オンザフライ」により計算されてもよい。
【００３５】
前記フィッティングステップにおいて使用される前記データセットは、複数のフィーチャ（例えば、異なる密度のラインパターンの個々のライン）の測定されたフィーチャ線幅を示してもよい。前記複数のフィーチャは少なくとも１つの共通公称線幅（ｃｏｍｍｏｎ  ｎｏｍｉｎａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）を有するように露光されてもよい。もし、例えば、前記フィーチャがライン形状をとる場合、前記ラインは共通公称線幅を有するように露光されてもよい。前記ライン幅は１μｍ未満でもよい。
【００３６】
フィーチャの共通公称線幅の場合、前記受け取られたデータセットは異なるフィーチャ線幅を示してもよい。別のシナリオでは、前記フィーチャは異なる公称線幅（例えば異なるライン幅）を有するが、同じフィーチャ密度を有するように露光されてもよい。さらに別の変形例では、前記フィーチャは異なるフィーチャ密度及び異なる公称線幅を有するように露光されてもよい。
【００３７】
前記データセットは、露光に先立って近接効果補正を受けて露光される前記フィーチャの１つ以上のパターンに基づいて生成されてもよい。前記近接効果補正は、前記フィーチャ密度依存ドーズ量ファクターを用いて行われてもよい。
【００３８】
前記モデルを前記データセットによりフィッティングしたことにより決定されるプロセスドーズ量項は、リソグラフィパターンを露光するように構成されたビーム書き込み装置において（すなわち、マスク製造目的のために）設定されてもよい。前記データセットが１つのプロセスパラメータのセットに基づいて得られたと仮定すると、前記同じプロセスパラメータがリソグラフィパターンの実際の製造プロセスにおいて使用されてもよい。このように、前記リソグラフィパターンは第１プロセスパラメータセットを使用して処理されてもよく、第１プロセスパラメータセットは前記フィッティングされたデータセットが取得された実験の第２プロセスパラメータセットと少なくとも類似（または同一）である。
【００３９】
また、コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品がコンピュータシステムで実行されるときに前記方法及び本明細書に提示される方法の態様のいずれの前記ステップを実行するためのプログラムコード部分を含むコンピュータプログラム製品が提供される。前記コンピュータプログラム製品は、半導体メモリー、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ可読記録媒体に保存されてもよい。また、前記コンピュータプログラムはインターネットなどのネットワークを介してダウンロードするために提供されてもよい。
【００４０】
さらなる態様によれば、ビームリソグラフィプロセスのためのプロセスドーズ量及びプロセスバイアスを決定するための装置が提供される。前記装置は、（ｉ）ビームリソグラフィにより露光されたフィーチャの複数の測定された線幅と、（ｉｉ）前記フィーチャを露光した複数の異なる露光ドーズ量と、（ｉｉｉ）前記露光されたフィーチャの複数の異なるフィーチャ密度及び前記露光されたフィーチャの複数の異なる公称線幅のうち少なくとも１つと、を関連付けるように適合される。前記装置はさらに、少なくとも、（ｉ）測定されたフィーチャ線幅と、（ｉｉ）露光ドーズ量と、（ｉｉｉ）フィーチャ密度と公称フィーチャ線幅の少なくとも１つと、（ｉｖ）プロセスドーズ量と、（ｖ）少なくとも１つのプロセスバイアスと、のパラメータでパラメータ化されたモデルを保存するように適合される。前記装置はさらに、前記プロセスドーズ量と前記プロセスバイアスを決定するため、前記モデルを前記データセットでフィッティングするように適合される。
【００４１】
前記決定する装置はコンピュータ装置として構成されてもよい。前記コンピュータ装置はさらに、プロセッサーシステム（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  ｓｙｓｔｅｍ）に前記方法及び方法の態様の１つ以上を実行させるコンピュータプログラム製品を備えるコンピュータ可読記録媒体を備えてもよい。
【００４２】
また、決定する装置により決定されるプロセスドーズ量を設定するように構成されたビーム書き込み装置を含むリソグラフィシステムが提供される。前記システムはさらにそのような前記決定装置を含んでもよい。前記装置は有線又は、無線で前記ビーム書き込み装置と接続されてもよく、前記ビーム書き込み装置の一体となった部分であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
本発明のさらなる態様、詳細及び利点は以下の例示的な実施態様と図面から明らかになる。
【００４４】
【図１】図１は、露光ドーズ量にＣＤが依存することを模式的に示す図である。
【図２】図２は、露光ドーズ量にＣＤが依存することを模式的に示すさらなる図である。
【図３】図３は、アイソフォーカルドーズ量のプロセスポイントを示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、プロセスドーズ量の決定のための装置の一実施形態を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本開示の方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図５】図５は、ビーム書き込み装置によるテストパターン製造システムの一実施形態を示す図である。
【図６】図６は、図５のシステムにより製造されるレジストパターンを模式的に示す図である。
【図７】図７は、図６のレジストパターンに基づいて得られるデータセットを示す模式図である。
【図８】図８は、図７のデータセットによるプロセスモデルのフィッティングを視覚化する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
以下の例示的な実施形態の説明では、本明細書に提示される技術の全体的な理解のために、特定のテストパターンのような具体的な詳細が、限定するためではなく説明を目的として示される。当業者にとっては、本明細書に提示される技術がこれらの具体的な詳細から外れた他の実施形態において実行され得ることが明らかである。さらに、以下の実施形態は主に電子ビーム書き込みに関して説明されるが、本明細書に提示される技術はレーザービーム書き込みと関連して実施することができることが理解される。
【００４６】
さらに、当業者であれば、本明細書に提示された方法、機能及び手順が、プログラムされたマイクロプロセッサー、デジタルシグナルプロセッサーまたは汎用コンピュータと共にソフトウェアを用いて実施されてもよいことを理解する。例えば、本発明は、１つ以上のプロセッサー及び１つ以上のメモリーを備えるコンピュータシステムにロードされることができるコンピュータプログラム製品において実施されてもよく、その１つ以上のメモリーは、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサーが動作するときに、ここに開示されたある方法、機能、及び手順を実行する１つ以上のプログラムを格納するように構成されてもよい。
【００４７】
以下に説明される具体的な実施形態は、ビームリソグラフィプロセスのための最適なプロセスドーズ量の決定のための技術を提供する。実施形態は最適なプロセスドーズ量の例としてアイソフォーカルドーズ量を参照して説明される。他の場合、例えば３次元レジストパターンをリソグラフィ的に構築するために他のプロセスドーズ量が最適でありうる。
【００４８】
特定のビームリソグラフィプロセスのための最適なプロセスドーズ量は他のプロセスパラメータと関係がある。これら他のプロセスパラメータはプロセスバイアスを生じさせる。プロセスバイアス依存性をビームリソグラフィプロセスのプロセスドーズ量依存性から切り離すために、そのビームリソグラフィプロセスのプロセスのための適切な実験に基づくデータと、潜在的な相関（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を反映した適切にパラメータ化されたモデルと、最適なプロセスドーズ量が得られる必要がある。モデルを実験に基づくデータによりフィッティングすることにより、モデル化されたプロセスドーズ量及びモデル化されたプロセスバイアスを独立して得ることができる。得られたプロセスドーズ量は（例えば、ベースドーズ量として）、その後、ナノメートル領域の構造を製造するのに使うことができる。得られたプロセスバイアスは、同様に、製造プロセス（例えば、ビーム書き込み装置により書き込まれるターゲットパターンのサイズ適応化）において使用することができる。いくつかの変形例では、モデルの実験に基づくデータによるフィッティングは、追加的に、製造プロセスにおける近接効果補正のパラメータとしてプロセスブラーを決定することを可能とする。これらの態様は図４から図８の実施形態を参照してより詳細に説明される。
【００４９】
図４はプロセスドーズ量及びプロセスバイアス決定装置４００を示す。図４Ａに示すように、装置４００はプロセッサー４１０と、メモリー４２０と、インターフェース４３０とを含む。
【００５０】
プロセッサー４１０は、メモリー４２０にアクセスし、そこに保存されたプログラムコード部分及び情報を処理するように構成される。インターフェース４３０は以下でより詳細に説明されるように、実験に基づくデータに関係する、１つ以上のデータセット４４０を受け取るように構成される。インターフェース４３０を介して受け取った１つ以上のデータセットはメモリー４２０に保存されてもよい。ある変形例では、１つ以上のデータセット４４０はさらなる情報で豊富になることができ、メモリー４２０に１つ以上のエンリッチトデータセット（ｅｎｒｉｃｈｅｄ  ｄａｔａ  ｓｅｔｓ）４６０として保存されてもよい。
【００５１】
また、メモリー４２０にはモデル４５０が保存され、それはプロセスドーズ量を決定する目的のためにデータセット４４０でフィッティングされ（ｔｏ  ｂｅ  ｆｉｔｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｄａｔａ  ｓｅｔ  ４４０）、プロセスバイアスと関連付けられる。具体的には、モデル４５０は以下のパラメータ及び任意のパラメータによりパラメータ化される。そのパラメータは、（ｉ）測定されたフィーチャ線幅（ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｄｉｍｅｎｎｓｉｏｎ）、（ｉｉ）露光ドーズ量、（ｉｉｉ）フィーチャ密度（ｆｅａｔｕｒｅ  ｄｅｎｓｉｔｙ）と公称フィーチャ線幅（ｎｏｍｉｎａｌ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）の少なくとも１つ、（ｉｖ）プロセスドーズ量及び（ｖ）少なくとも１つのプロセスバイアスであり、さらに、任意に（ｖｉ）プロセスブラーである。フィッティングプロセスでは、パラメータ（ｉ）から（ｉｉｉ）はデータセットから入力として取り込まれ、一方、パラメータ（ｉｖ）、（ｖ）及び任意に（ｖｉ）が出力として決定される。
【００５２】
いくつかの変形例では、モデル４５０は、プロセスドーズ量パラメータを含むプロセスドーズ量項（ｐｒｏｓｅｓｓ  ｄｏｓｅ  ｔｅｒｍ）を含んでもよい。プロセスドーズ量項は、プロセスドーズ量と、露光レジスト（ポジ型レジスト）を除去する閾値ドーズ量及び露光レジスト（ネガ型レジスト）が残るようにするオンセットドーズ量（ｏｎ−ｓｅｔ  ｄｏｓｅ）の１つの比率が定数であるとの仮定のもと、モデル化される。アイソフォーカルドーズ量に（最適な）プロセスドーズ量を設定するとき、その定数は、０．５に等しい。他の実施形態では、（３次元リソグラフィのためのプロセスドーズ量を設定するために）定数は１または他の任意の値に等しくてもよい。具体的には、アイソフォーカルシナリオでは、プロセスドーズ量項はＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅ／（０．５＊Ｄexp）の比率を含むようにモデル化されてもよく、ＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅはモデルにより決定されるプロセスドーズ量パラメータであり、Ｄexpはデータセットの露光ドーズ量が入力される露光ドーズ量パラメータである。露光ドーズ量は、典型的にはビーム書き込み装置により設定され、任意に関連するドーズ量ファクターＤfにより、Ｄexp＝Ｄf＊ＤBaseDoseのように掛け算されるベースドーズ量ＤBaseDoseより、実験により決定されてもよい。
【００５３】
プロセスドーズ量項に加え、モデル４５０は、少なくとも１つのプロセスバイアスパラメータを含むプロセスバイアス項及び／または測定されたフィーチャ線幅パラメータを含むフィーチャ線幅項を含む。さらに、横の現像バイアス（ｌａｔｅｒａｌ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｂｉａｓ）が追加項（ａｄｄｉｃｔｉｖｅ  ｔｅｒｍ）において考慮されてもよい。
【００５４】
図４Ｂは、最適なプロセスドーズ量及びさらなるプロセスパラメータの決定と設定のための方法の実施形態のフロー図である。
【００５５】
図４Ｂに示された方法の実施形態は、ステップ４６２で所定のビームリソグラフィプロセスのためのテストパターンを生成することから始まる。そのテストパターンは、後に、光リソグラフィマスクやナノメートル領域での他のパターンを実際に製造するために使われるものと同じビームリソグラフィプロセスを使用してステップ４６２で生成される。ビームリソグラフィプロセスは、ビーム書き込み装置で設定されるベースドーズ量及びドーズ量ファクターや、レジスト関連パラメータ（レジスト感度、レジスト厚さなど）、現像パラメータ（例えば、現像プロセスの化学的性質、時刻及び温度など）などのプロセスパラメーのセットにより定義される。
【００５６】
図５は、ステップ４６２で使われるテストパターン製造システム１００の一実施形態を模式的に示す。図５に示されるように、システム１００は、少なくとも１つのプロセッサー１１２（例えば、中央処理装置、ＣＰＵの形式）及びプロセッサー１１２上で動作するプログラムコードを保存するメモリー１１４（例えば、ハードディスクもしくは半導体メモリーの形式）を含む。さらに、コントローラー１１０はプロセッサー１１２により処理され任意にメモリー１１４に保存されるデータセットもしくは他の情報を受け取るためのインターフェースを含む。
【００５７】
システム１００は、電子ビーム書き込み装置（ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｂｅａｍ  ｗｒｉｔｅｒ）もしくはレーザービーム書き込み装置（ｌａｓｅｒ  ｂｅａｍ  ｗｒｉｔｅｒ）などのビーム書き込み装置１２０をさらに含む。ある構成では、コントローラー１１０はビーム書き込み装置１２０と一体になっていてもよい。他の構成では、コントローラー１１０はスタンドアローンのコンピュータもしくは他の装置であってもよい。
【００５８】
図５は、ビーム書き込み装置によりパターン化されるレジスト積層物１３０（ｒｅｓｉｓｔ  ｓｔａｃｋ  １３０）を示す。レジスト積層物１３０はレジスト１３４で被覆された回路基板１３２を含む。回路基板１３２は石英ガラス（ｆｕｓｅｄ  ｓｉｌｉｃａ）を含んでもよいし、石英ガラスより構成されてもよい。ビーム書き込み装置１２０の構成に依存して、レジスト１３４は電子放射（ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）又はレーザー放射（ｌａｓｅｒ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ）に対して感受性（ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ）を有する。レジスト１３４はポジ型レジストであってもよいし、ネガ型レジストであってもよい。当技術分野で知られている異なる技術がマスク回路基板１３２をレジスト１３４で被覆するために使われてもよい。
【００５９】
コントローラー１１０は、メモリー１１４に保存されたもしくはインターフェース１１６を介してアクセス可能なターゲットレイアウト１４０に応じてビーム書き込み装置１２０をコントロールする。ターゲットレイアウト１４０は、ビーム書き込み装置１２０によりレジスト１３４に書き込まれる１つ又は複数のターゲットパターンを定義するデータセットである。この場合、ターゲットレイアウトは、図６に模式的に示すように５つの異なるラインパターンを定義する。ラインパターンは、孤立ライン（密度０％）及び２５％、５０％、７５％、１００％のライン密度を含む異なるライン密度を有する。５０％のライン密度を有するラインパターンは、ラインの間の線形のスペースがラインと同じ幅を有することを意味する。１００％のライン密度を有するラインパターンは、孤立ラインがスペースのない連続した領域で囲まれ、孤立ラインが、ライン幅の測定を可能にするための最小の線形のスペースにのみ隣接することを意味する。
【００６０】
図１と図２の例示的な例によれば、ターゲットレイアウト１４０における各ラインの公称ライン幅は０．３０μｍである（公称ライン幅は、ビーム書き込み装置１２０により露光される幅である）。もちろん、原理的にはナノメートル領域の任意のライン幅が使用されてもよい。さらに、他の実施形態においては、ラインパターンは異なるライン幅を有してもよく、異なるライン密度に対し、同一であってもよい。パターンは円、箱などの、線とは異なるフィーチャを含みうることが理解される。
【００６１】
コントローラー１１０は、ビーム書き込み装置１２０を、図６に示されるターゲットレイアウト１４０の５つのラインパターンを同じレジスト積層物１３０に書き込むようにコントロールするように構成される。あるいは、パターンは、同一のレジストパラメータ（レジスト感度、レジスト厚さなど）を有する、異なるレジスト積層物１３０に書き込まれてもよい。各ラインパターンは異なる露光ドーズ量で少なくとも２回書き込まれる。手順の正確性は、実験に基づくデータの数により増加するため、各ラインパターンは１０回、２０回、あるいはそれ以上、異なる露光ドーズ量で書き込まれてもよい。本明細書で理解されるように、露光ドーズ量はビーム書き込み装置１２０で設定されるドーズ量（すなわち、任意に、適切なドーズ量ファクターを用いて近接補正されてもよいベースドーズ量）である。
【００６２】
ラインパターンのそれぞれが異なる露光ドーズ量で複数回書き込まれた後、露光されたレジストパターンは、（例えば、現像化学、時間及び温度の点で）同一の現像パラメータを用いて現像される。次のステップにおいて、現像されたレジストパターンは、それぞれのフィーチャＣＤ（すなわち、ラインパターンごとの幅寸法（ｗｉｄｔｈ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ））を決定するため、測定手順にかけられる。任意のエッチングステップ（すなわち“パターン転写ステップ”）が現像されたレジストパターンの下層にあるマスキング層をエッチングするために行われてもよい。レジストが、その後除去され、マスキング層のエッチングされたフィーチャのそれぞれのＣＤが測定されてもよい。このような、エッチングされたフィーチャのＣＤ測定は、現像されたレジストパターンのＣＤ測定に（例えば、検証もしくは平均化の目的のために）追加して、またはその代わりに実行されてもよい。
【００６３】
図７は、図４Ｂのステップ４６４で上述された実験に基づくデータから生成される例示的なデータセット４４０を示す。データセット４４０は表のような構造を有する。表の行は、個々のデータレコードを構成し、各データレコードは１つの測定されたフィーチャに関係すると解釈されることができる。各データレコードは、特定のフィーチャの測定されたＣＤと、そのフィーチャの書き込みのためにビーム書き込み装置１２０で設定された各ベースドーズ量と、測定されたフィーチャを含むパターンのフィーチャ密度を関連づける。
【００６４】
理解されるように、実際の露光ドーズ量は、ベースドーズ量に、関連するドーズ量ファクターを掛けることで、ベースドーズ量から決定されることができる。関連するドーズ量ファクターは、同様に、関連するフィーチャ密度及び実験に内在するものとして、ビームフォーム、フォギング、電子散乱のうちの１つ以上の補足情報から決定されることができる。このような補足情報は、ＰＳＦの形式で表現されてもよく、データセット４４０に既に含まれていてもよい。それは、あるいは独立して受け取られ、データセット４４０と組み合わされ、メモリー４２０のエンリッチトデータセット４６０を構築してもよい。さらに、データセット４４０は、公称、すなわち、ターゲット、ＣＤtarget（ｔｈｅ  ｎｏｍｉｎａｌ，  ｏｒ  ｔａｒｇｅｔ，  ＣＤtarget）を示してもよい。
【００６５】
図７に示されるデータセットを構成する個々のデータレコードは、図８の図の個々のポイントとして示されている。
【００６６】
図７は４つのそのようなデータレコードを模式的に示すのみであって、データセット４４０全体は、典型的には、数十または数百のこのようなデータレコードを含むことが理解される。一般に、データセット４４０内のデータレコードは複数の測定されたフィーチャ線幅を、複数の異なるフィーチャ露光ドーズ量及び複数の異なるフィーチャ密度と関連付ける。一例では、（２つ以上の）異なる露光ドーズ量の同じセットが、（２つ以上の）異なるフィーチャ密度を有するフィーチャを露光するために使われてもよい。結果として、複数の（少なくとも４つの）測定されたフィーチャ線幅が得られ、所定のフィーチャ密度あたり少なくとも１つのフィーチャが測定される。
【００６７】
本実施形態では、測定されたフィーチャは全て、例えば、０．３０μｍの、同じ公称線幅を有すると仮定する。他の実施形態では、測定されたフィーチャは、異なるフィーチャ密度の代わりに、またはそれに加えて、異なる公称フィーチャ線幅を有していてもよい。既に述べたとおり、このような情報はデータセット４４０にＣＤtargetとして含まれてもよい。本明細書に提示されるプロセスドーズ量決定技術の質は、一般的に、データセット４４０のサイズに応じて（そこに含まれるデータレコードの数の点で）、上昇する。
【００６８】
データセット４４０は、インターフェース４３０を介して、装置４００に受け取られる。データセット４４０は、ステップ４６６でプロセッサー４１０によってアクセスされるために、メモリー４２０に（任意に、エンリッチトデータセット４６０の形式で）保存されてもよい。さらに、上述したように、パラメータ化されたモデル４５０が、ステップ４６８で、プロセッサー４１０によってアクセスされるために、メモリー４２０に提供される。ステップ４６６及び４８６は任意の順番で実行され得ることが理解される。さらに、モデル４５０は、メモリー４２０に保存される前に、インターフェース４３０を介して受け取られることができることが理解される。
【００６９】
さらなるステップ４７０において、プロセッサー４１０は、プロセスドーズ量、プロセスバイアス及び任意の副産物としてテスト生成ステップ４６２に内在するビームリソグラフィプロセスのプロセスブラーを決定するため、モデル４５０をデータセット４４０によりフィッティングする。フィッティングプロセスは図８に、データセット４４０のデータレコードに対応する個々のポイントをつなげた、連続したカーブによって示されている。フィッティングステップ４７０は、共役勾配法（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍｅｔｈｏｄ）、差分進化法（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ）などの任意のフィッティング方法により行われることができる。フィッティングステップ４７０は、モデル４５０の線形化されたバージョン（ｌｉｎｅａｒｉｚｅｄ  ｖｅｒｓｉｏｎ）を用いて、最小二乗問題（ｔｈｅ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ）の直接解（ｄｉｒｅｃｔ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ）を含むこともできる。
【００７０】
フィッティングプロセスはデータセット４４０に反映された実験に基づくデータに基づいて、プロセスバイアスからプロセスドーズ量を切り離すことを可能にする。本明細書で説明するアイソフォーカルドーズ量の例では、フィッティングステップ４７０から生じるプロセスドーズ量は、後に、例えば光リソグラフィマスク製造（図４Ｂのステップ４７２を参照せよ）に関連して、ビーム書き込み装置１２０で設定されることができるアイソフォーカルドーズ量である。対応するマスク製造システムは、テストパターン製造システム１００について図５に示されるものと同様の構造を有し、マスクレイアウトはターゲットレイアウト１４０に対応する。
【００７１】
同様に、フィッティングステップ４７０に起因するプロセスバイアスは、マスクレイアウトに適用され、マスク製造システムのビーム書き込み装置１２０へのターゲットマスクパターン入力のため、（図２を参照して上で一般的に説明したように）縮小または拡張ファクターを計算するための基準として用いられてもよい。さらに、フィッティングステップ４７０によるプロセスブラーは、例えばビーム書き込み装置１２０のドーズ量ファクターの適切な設定に関連して、近接効果補正に用いられてもよい。対応するドーズ量ファクターがマスクレイアウトを定義するデータセットに既に含まれていてもよい。あるいは、対応するドーズ量ファクターは、ターゲットマスクパターンを書き込むときに、（例えば、ローカルマスクフィーチャ密度に基づく）マスクレイアウトより「オンザフライ（ｏｎ  ｔｈｅ  ｆｌｙ）」でビーム書き込み装置１２０により計算されてもよい。
【００７２】
以下、アイソフォーカルプロセスポイントについてモデル４５０を導く例示的なモデリングプロセスのより詳細な説明を記載する。
【００７３】
測定されたＣＤは、ターゲットＣＤを有するフィーチャを露光し、レジスト処理（現像）、パターン転写、計測（すなわち、測定効果（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｅｆｆｅｃｔｓ）を考慮に入れること）が続いた結果である。
【００７４】
【数１】
2018101127.tif 000003
【００７５】
第１のステップは、レジスト露光プロセスをモデル化することである。
【００７６】
１）  レジスト内の吸収されたエネルギーＥは、露光ドーズ量Ｄexpについて、ビームフォーム影響、フォギング、電子散乱プロセス、ビームブラー、フォーカス効果（ｆｏｃｕｓ  ｅｆｆｅｃｔｓ）のうちの１つ以上をモデル化した点広がり関数（ＰＳＦ）で畳み込み積分を行った結果である。
【００７７】
【数２】
2018101127.tif 000004
【００７８】
２）  一般性を失うことなく、ＰＳＦはｉ）パターン定義成分（前方への寄与（ｆｏｒｗａｒｄ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ））及びｉｉ）より長い範囲の散乱プロセス（後方散乱、フォギング）の結果であるすべてのエネルギーの２つの部分に分けることができる。両方の成分は、正規ガウス分布であると仮定することができる。
【００７９】
【数３】
2018101127.tif 000005
【００８０】
したがって、ＰＳＦは下記のようになる。
【００８１】
【数４】
2018101127.tif 000006
【００８２】
ここで、ηは、前方散乱構成成分に対する後方散乱成分の相対強度である。これは以下を導く。
【００８３】
【数５】
2018101127.tif 000007
【００８４】
以下の誘導は、ＰＳＦの関数形式（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｆｏｒｍ）に依存しないことに留意すべきである。特に、散乱分布の仮定のガウス性質（ａｓｓｕｍｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｎａｔｕｒｅ）は必須ではなく、（例えば、異なる分布または中間範囲の項を含む（ｉｎｃｌｕｓｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｄ−ｒａｎｇｅ  ｔｅｒｍｓ）といった点で）より一般的なＰＳＦへの単純な一般化を可能にする。
【００８５】
３）  位置（ｘ，ｙ）における露光ドーズ量Ｄexpは、以下のように、Ｄexpを掛けた空間関数Ｐ（ｘ，ｙ）（すなわち、実際のパターンであって、パターン化された領域では０で、パターン化されていない領域では１である関数）として書き直される（ｒｅ−ｗｒｉｔｔｅｎ）ことができる。
【００８６】
【数６】
2018101127.tif 000008
【００８７】
４）  ここで、パターンＰ（ｘ，ｙ）についての、点広がり関数のパターン定義成分ｇα（ｒ）での畳み込み積分が計算される。結果は関数ｆα（ｘ）となる。この一般的な公式化は任意のタイプのＰＳＦに適用する（ｗｏｒｋ  ｗｉｔｈ  ａｎｙ  ｔｙｐｅ  ｏｆ  ＰＳＦ）ことを可能とする。それはガウス型でも非ガウス型でもよいし、散乱分布のみに加えてビーム半径（ｂｅａｍ  ｄｉａｍｅｔｅｒ）及びレジスト効果を含んでもよい。
【００８８】
同様に、パターンＰ（ｘ，ｙ）の後方散乱エネルギーでの畳み込み積分が計算される。関連するプロセス（後方散乱、フォギング）の影響範囲が、典型的には、プリントされた（ｐｒｉｎｔｅｄ）フィーチャサイズと比べて大きいので、結果として得られるエネルギー密度はプリントするフィーチャ（ｆｅａｔｕｒｅ  ｔｏ  ｐｒｉｎｔ）にわたって定数である。
【００８９】
【数７】
2018101127.tif 000009
【００９０】
５）  レジスト現像プロセスは１次の閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｔｏ  ｆｉｒｓｔ  ｏｒｄｅｒ）として機能するので（一定のドーズ量閾値を超えるとレジストは完全に除去され、そのドーズ量を下回るとレジストは残る）、エネルギー閾値（ｅｎｅｒｇｙ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）が導入されることができる。ＣＤの変化（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）は位置ｘの変化の２倍になる（フィーチャは２つのエッジを持つため）。
【数８】
2018101127.tif 000010
【００９１】
６）  これより、ＣＤの変化は、露光ドーズ量、エネルギー閾値及びパターン密度の関数として以下のように表される。
【００９２】
【数９】
2018101127.tif 000011
【００９３】
７）  式６）はＣＤを露光ドーズ量とフィーチャ密度の関数として表現する一般的な式である。前述のように、様々な形式（異なる分布を含む）が使われることができるため、それはＰＳＦの具体的な性質に依存しない。簡略化として、エッジにおけるエネルギー分布を線形に近似する。
【００９４】
【数１０】
2018101127.tif 000012
【００９５】
ガウス分布ｇα（ｒ）のパターンでの畳み込み積分がＥｒｆ（ｒ）関数を導くため、エッジでの微分（ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ）ｄＥ／ｄｘはガウス分布の幅αと直接関係があることが容易に示される。
【００９６】
【数１１】
2018101127.tif 000013
【００９７】
以下では、「ブラー（ｂｌｕｒ）」との用語は、実験は、散乱、ビームサイズ（またはビームブラー）及びレジストブラーを含む測定されたフィーチャをもたらすプロセス効果のすべての合計を決定することができるのみであることを示すαの代わりに使用される。
【００９８】
８）  この単純化された形式のｆα（ｘ）を６）に挿入すると、我々は手に入れる。
【００９９】
【数１２】
2018101127.tif 000014
【０１００】
９）  ここで、アイソフォーカルプロセスポイントがモデルに導入されることができる。以下で説明するように、アイソフォーカル条件（ｉｓｏｆｏｃａｌ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）は、モデル内の仮定及びパラメータ設定として表現される。もちろん、他の望ましいまたは「最適な」プロセスポイントも同様にモデルに含まれることができる。
【０１０１】
より詳細には、それは、フィーチャエッジでのエネルギーがフィーチャの中心における最大エネルギーの２分の１である任意の対称分布での、パターンの畳み込み積分から得られる（図３も参照せよ）。したがって、エネルギー閾値は２分の１に設定されることができる。実験に基づくデータは絶対露光ドーズ量（ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｅｘｐｏｓｕｒｅ  ｄｏｓｅｓ）Ｄexp（及び２分の１などの相対単位）を含むため、我々はプロセスドーズ量の項（ＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅ）、ベースドーズ量の項（ＤBaseDose）及びドーズ量ファクターの項（Ｄf）を導入する。ベースドーズ量ＤBaseDose及びドーズ量ファクターＤfはテストパターン製造プロセスにおいてビーム書き込み装置１２０において設定されまたはダイヤルイン（ｄｉａｌｅｄ  ｉｎ）され、ＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅは、本実施形態では、ビームリソグラフィプロセスに要求されるアイソフォーカルドーズ量である。したがって、Ｄexp＝Ｄf＊ＤBaseDoseである。
【０１０２】
１０）  アイソフォーカルポイントでは、プロセスドーズ量／ベースドーズ量の比率はちょうど２分の１である。
【０１０３】
【数１３】
2018101127.tif 000015
【０１０４】
これにより、ＣＤは測定されたＣＤ、定数オフセット（すなわち、計測オフセットより生じ得るプロセスバイアス、またはパターン転写オフセット）、上からのドーズ量及び密度に依存するオフセットの合計として表現されることができる。
【０１０５】
【数１４】
2018101127.tif 000016
【０１０６】
フィッティングステップ４７０では、パラメータＣＤ、Ｄf、ＤBaseDose及びｄｅｎｓｉｔｙはデータセット４４０に含まれるまたは由来するデータより入力される（とりわけＤfは、上記のように、データセット由来のフィーチャ密度より決定される）。パラメータＰＳＦ（ηを決定する）とＣＤtargetは同様にデータセット４４０に含まれてもよく、ユーザに入力されるか、他の方法により決定されてもよい。このように、ＣＤ、ＤBaseDose、ＣＤtarget及びＰＳＦ（またはη）は、メモリー４２０内のエンリッチトデータセット４６０を形成してもよい。
【０１０７】
フィッティングステップ４７０は、上で説明したように、それぞれ、設定、ベースドーズ量、ターゲットマスクパターンのサイズの適応に使うことができるＰｒｏｃｅｓｓＤｏｓｅとＢｉａｓconstantのための値を生成する。さらに、フィッティングステップ４７０は、上述したように、（例えば、適切なドーズ量ファクターＤfを決定する点で）近接効果補正に使われることができるブラーのための値を生成する。
【０１０８】
１１）  基本的なモデリングメカニズムが示されたので、モデリングプロセスは様々な形で一般化されることができる。例えば、パターン転写（任意）及び計測の他のプロセスステップは、ＣＤに定数オフセットを加えるだけであると考えられる。１つのさらなる拡張は、線形化の代わりに、エッジにおいてより良い関数形式を使用することである。もう１つの拡張は、レジストプロセスの横の現像効果を含むことであり、以下に詳細に説明する。
【０１０９】
ほとんどのレジストでは、現像レート（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｒａｔｅ）は、以下のように、レジストに蓄積されたエネルギーに依存する。
【０１１０】
【数１５】
2018101127.tif 000017
【０１１１】
レジストに蓄積されたエネルギーは、隣接するフィーチャからの散乱の量に依存するので、横のプロセスバイアスは以下のようにモデル化されることができる。
【０１１２】
【数１６】
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【０１１３】
γはいわゆるレジストコントラストであり、定数としてモデルに入る。ｃRは、フィッティングステップ４７０でフィッティングされる、さらなるプロセスバイアスパラメータである。具体的には、ＣRは露光ドーズ量及び密度依存性を示す。
【０１１４】
したがって、プロセスバイアス全体は、定数プロセスバイアス部分項（ｓｕｂ−ｔｅｒｍ）とフィーチャ密度依存のプロセスバイアス部分項の合計である。それは式１０）のモデル４５０に加法項（ａｄｄｉｃｔｉｖｅ  ｔｅｒｍｓ）として含まれてもよい。
【０１１５】
【数１７】
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【０１１６】
フィッティングステップ４７０は、その後上述したようにターゲットマスクパターンのサイズをさらに適合させるために使われることができるｃRの値も生成する。
【０１１７】
本発明は例示的な実施形態を参照して説明された。本明細書に提示される実施形態から逸脱する他の実施形態が実施され得ることが理解されるであろう。このため、本発明は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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【外国語明細書】
2018101127000001.pdf