(57)【要約】【課題】  スルー・プロセスのモデル較正精度を改善する方法を提供する。【解決手段】  パターン付けプロセス・モデル構築に正確なデフォース及び画像平面の位置を設定することによって、リソグラフィ法を用いる半導体製造プロセスのスルー・プロセスのモデル較正の精度を改善する方法が提供される。光学モデル及びフォトレジスト・モデルの分離が、フォトレジストの効果から露光ツールの悪影響を分離することによって用いられる。露光ツールは、誤差を補償するように調整される。本方法は、シミュレータの最良焦点位置を経験的に導かれる最良焦点位置と比較する決定法を含む。【選択図】図１【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学効果とフォトレジスト効果を分離するためのリソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法であって、
モデル較正及び印刷画像のシミュレーションのためのテスト・パターンであって、前記リソグラフィ・プロセスを用いて基板上に印刷されるテスト・パターンの一組を識別するステップと、
複数の焦点位置に関する前記テスト・パターンの、シミュレートした限界寸法計測値と経験的限界寸法計測値の間の差のモデル化により、シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップと
を含み、
前記決定するステップは、
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置とを決定するステップと、
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置とのオフセットを決定するステップと、
を含む前記方法。
【請求項２】
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置との差を、複数の光学画像平面位置に関する前記テスト・パターンの前記シミュレートした限界寸法計測値と前記経験的限界寸法計測値との間の差のモデル化によって、分析するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記光学画像平面位置の最適位置を決定するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記シミュレートした最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップは、前記画像平面位置における前記複数の焦点位置を用いて、前記差の対称点を決定するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記光学画像平面位置の前記最適位置を決定するステップは、前記複数の画像平面位置を用いて、前記差の最小点を決定するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記最適の画像平面位置及び前記シミュレートした最良焦点位置は、前記複数の焦点及び光学画像平面位置を用いて前記差の鞍点を形成する、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記最適の画像平面位置及び前記シミュレートした最良焦点位置は、前記複数の焦点及び光学画像平面位置を用いて前記差の最小点を形成する、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置の前記最良の整合化を決定するステップは、前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置との間のオフセットを決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記差は、シミュレートした露光照射量を変化させることによって最小化される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
名目焦点及び照射量条件において露光されたテスト・パターンの経験的データと、前記テスト・パターンのシミュレーション結果との間の前記差を最小化するステップに基づいて、フォトレジスト・モデルを較正するステップをさらに含み、
前記シミュレーションに用いられる焦点値は前記露光された名目焦点値に加えられる前記オフセットに対応する、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
焦点ぼけ補正を前記オフセットに加えて焦点ぼけ補正されたオフセットを生成するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記フォトレジスト・モデルは、名目プロセス条件で露光されたテスト・パターンの経験的データと、前記テスト・パターンのシミュレーション結果との間の前記差を最小化するステップに基づいて較正され、
前記シミュレーションに用いられる前記焦点値は、前記露光された名目焦点値に加えられる前記焦点ぼけ補正されたオフセットに対応する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記最良焦点の領域内の種々の焦点において経験的データを収集するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
種々の露光照射量値において経験的データを収集するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記差は、前記テスト・パターンの加重平均限界寸法又は加重平均の縁部配置誤差に基づいて計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記差は、平均誤差又は二乗平均平方根誤差として計算される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記テスト・パターンの経験的データを表すＳＥＭ計測値を収集するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記ＳＥＭ計測値は、名目プロセス条件に露光された前記テスト・パターンについて計測される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
自由光学パラメータの初期値及び初期フォトレジスト・モデルを用いて前記テスト・パターンをシミュレートするステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記初期フォトレジスト・モデルを前記光学モデルと共に用いてパターン転写プロセスを予測し、前記テスト・パターンのシミュレートした限界寸法又は縁部配置誤差を計算するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
光学効果とフォトレジスト効果を分離するためのリソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法であって、
モデル較正用のテスト・パターンであって、前記リソグラフィ・プロセスを用いて基板上に印刷され、シミュレーション用の設計データを有するテスト・パターンの一組を識別するステップと、
複数の焦点及び光学画像平面位置に関する前記テスト・パターンのシミュレートした限界寸法計測値と経験的限界寸法計測値の間の誤差のモデル化によりシミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップと、
を含む前記方法。
【請求項２２】
前記最適の画像平面位置を決定するステップは、前記誤差のプロット上の第１の極小点を選択するステップを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置の前記最良の整合化を決定するステップは、前記選択された画像平面に関するデフォーカス値に対する前記誤差のプロット上の対称点を選択するステップを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記誤差は、ＲＭＳ誤差、平均誤差、ＷＡＣＤ誤差、又はＷＡＥＰＥ誤差を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記最良の整合化を前記決定するステップは、焦点外れのデータで計算される誤差を用いるステップと、焦点外れのシミュレートしたデータを焦点外れの経験的データと比較するステップを含み、
前記焦点外れのシミュレーションは焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値において実行される、
請求項２１に記載の方法。
【請求項２６】
前記焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、名目のシミュレートしたデフォーカス値に、対応する焦点外れの経験的デフォーカス値と名目の経験的デフォーカス値との間の差を加えた和に等しい、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、焦点ぼけ機構を考慮するための調整を含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記焦点ぼけ機構は単一の焦点ぼけ値を用いて近似的にモデル化することができる、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、前記名目のシミュレートしたデフォーカス値に、前記焦点ぼけ値とデフォーカス値との二乗和平方根の係数倍を加えた和に等しく、
前記デフォーカス値は、対応する焦点外れの経験的デフォーカス値と名目の経験的デフォーカス値との間の差に等しく、
前記係数は前記経験的な最良焦点位置より大きいか又はそれに等しい前記焦点外れの経験的デフォーカス値に対して１に設定され、前記係数は前記経験的な最良焦点位置より小さな前記焦点外れの経験的デフォーカス値に対して−１に設定される、
請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、前記名目のシミュレートしたデフォーカス値に、前記焦点ぼけ値及びデフォーカス値の絶対値の和の係数倍を加えた和に設定され、
前記デフォーカス値は、対応する焦点外れの経験的デフォーカス値と名目の経験的デフォーカス値との間の差に等しく、
前記係数は前記経験的な最良焦点位置より大きいか又はそれに等しい前記焦点外れの経験的デフォーカス値に対して１に設定され、前記係数は前記経験的な最良焦点位置より小さな前記焦点外れの経験的デフォーカス値に対して−１に設定される、
請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
機械によって可読であり、光学効果とフォトレジスト効果を分離するためのリソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法ステップを実行するための機械によって実行可能な命令のプログラムを有形に具体化するプログラム・ストレージ装置であって、
前記方法ステップは、
モデル較正及び印刷画像のシミュレーションのためのテスト・パターンであって、前記リソグラフィ・プロセスを用いて基板上に印刷されるテスト・パターンの一組を識別するステップと、
複数の焦点位置に関する前記テスト・パターンのシミュレートした限界寸法計測値と経験的限界寸法計測値の間の差のモデル化により、シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置との最良の整合化を決定するステップと、
を含み、
前記決定するステップは、
前記シミュレートした最良焦点位置及び前記経験的な最良焦点位置を決定するステップと、
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置とのオフセットを決定するステップと、
を含む、前記プログラム・ストレージ装置。
【請求項３２】
複数の光学画像平面位置に関する前記テスト・パターンの前記シミュレートした限界寸法計測値と前記経験的限界寸法計測値との間の差のモデル化により、前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置との差を分析する機能を含む、請求項３１に記載のプログラム・ストレージ装置。
【請求項３３】
前記光学画像平面位置の最適位置を決定する機能を含む、請求項３２に記載のプログラム・ストレージ装置。
【請求項３４】
前記複数の画像平面位置を用いて前記誤差の最小点を決定する機能を含み、
前記最適画像平面位置及び前記シミュレートした最良焦点位置は、前記複数の焦点及び光学画像平面位置を用いて前記誤差の鞍点を形成する、
請求項３２に記載のプログラム・ストレージ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マイクロエレクトロニク・デバイスの製造に用いられる重要な技術である、マイクロリソグラフィに関する。具体的には、本発明は光近接効果補正モデルに関し、より具体的には、スルー・プロセスの（through-process）モデル較正精度を改善する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
マイクロエレクトロニクスの構造部の寸法は、プロセス及び製造技術が小規模設計に関してより高度且つ正確になるにつれて縮小し続けている。投影マイクロリソグラフィの際に、レチクル上に定められたパターンが、半導体ウェハのような適切な基板の表面上にビームによって投影され、感光性フォトレジストを露光する。次に、フォトレジストが現像される。光近接効果は解像度に悪影響を及ぼす。これらの効果は、光強度分布の歪みよって引き起こされ、高密度パターン領域と分離パターン領域の間のフォトレジストの寸法の差違を生じ、そしてパターンの縁部の丸み又は過剰切削をもたらす。
【０００３】
光近接効果は、異なる近接環境に置かれた形状の強度プロファイルに偏差をもたらし、一般に解像限界に近い範囲で起ることが知られている。リソグラフィ法を用いる場合、光強度プロファイルに対するフォトレジストの応答は非線形であり、さらにそれ自体の誤差を引き起こす。非線形の光応答及び非線形のフォトレジストの応答の組合せが画像の歪みを引き起こす。フォトマスクの製造及び半導体ウェハ上の膜内のフォトレジスト・パターンのエッチングのような他のプロセスも、ウェハに転写される画像の歪みに寄与する可能性があり、その結果、その画像はもはや設計されたパターンと同一ではなくなる。
【０００４】
加工処理の非線形性を補償するために設計を予め歪ませることによるこれらの歪みの補正は、通常、光近接効果補正ＯＰＣと呼ばれるが、幾つかの非光学的効果もまたこの補正によって対処することができる。ＯＰＣは、パターン付けプロセスを模倣するＯＰＣモデルと呼ばれるモデルを用いることにより助長される。ＯＰＣモデルは、通常、光学モデルとフォトレジスト・モデルから構成されるが、フォトマスクの製造及びエッチングのような他のプロセスをＯＰＣモデルに含めることもできることが認められている。光学モデル及びフォトレジスト・モデルは、テスト・パターンの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）の計測値を収集し、次に、統計的曲線フィッティング・アルゴリズムを用いて、計測データとモデルを用いたテスト・パターンのシミュレーション結果との間の誤差を最小にすることによって較正される。典型的な光学モデルは、物理現象と直接相関を有するパラメータに物理的に基づく。一方、フォトレジスト・モデルは、典型的には、半ば任意の多項式を計測データにフィッティングすることによって作られる経験的モデルである。フィッティング係数は如何なる物理的に計測可能なパラメータとも直接には相関しない。
【０００５】
ＯＰＣモデルを較正する場合、光学系によって発生する非線形性をフォトレジストによって発生するものから分離することは困難である。現在、フォトレジスト内部の画像強度を計測するための実行可能な方法がないので、光学系の効果を直接計測することはできない。さらに、フォトレジストを露光するのに用いられる強度は正確には知ることができないので、入射強度に対するフォトレジストの正確な応答を決定することはできない。現在、当業者が利用可能な唯一の情報は、例えば、フォトマスクのような光学システムへの入力、及びＳＥＭ計測値の形態でのレジスト処理の出力である。光学系及びフォトレジストの両方は歪みに寄与するが、さらなる情報がなければ、各々の成分を分離することは不可能である。しかしながら、非線形性の制御及び削減は、それらの非線形性の原因がよく理解される場合にのみ行うことができるので、それら成分を分離できることは非常に望ましい。
【０００６】
製造のリソグラフィ・プロセス、焦点調節及び照射量制御、におけるプロセス変動の２つの主原因は、光学システム内の変動によるものであり、ここで半導体ウェハ上に存在する積層膜はその複素反射率によって光学システムの一部分と見做される。焦点調節及び照射量制御は、フォトレジスト内の画像強度プロファイルに大きく寄与する。これらのパラメータは、典型的なリソグラフィ露光システムについて調整することができるので、同じフォトマスク・パターンを同じ光学系により、しかし変化する焦点値及び照射量値を用いて、フォトレジスト内に画像形成することができる。露光ツールからの焦点値は、実験的な焦点と呼ばれるが、光学系が最良の画像忠実度で画像を生成する位置と考えられる。露光システムの集光と、露光システム内の半導体ウェハの配置との組合せにより、変化するパターン忠実度によるパターン転写プロセスが生ずる。この組合せが最良の可能な画像忠実度をもたらす場合には、この焦点条件は実験的な最良の焦点と考えられる。同様に、露光ツールからの照射量値は、フォトレジスト内に投射された光強度の総量の計測値である。フォトレジストは光強度レベルに応答するので、照射量を変化させることは、フォトレジスト・パターンの寸法を変化させることになる。所望の寸法に最も近いフォトレジスト内のパターンを生成する照射量値は、実験的な最良の照射量と考えられる。
【０００７】
露光プロセス中に自由に変えることができる光学パラメータとは異なり、画像強度プロファイルに対するフォトレジストの応答は、化学的処方の変更又はフォトレジスト処理の変更によってのみ変化させることができる、より安定な現象であると考えられる。露光後ベーク温度の変更のような幾つかのフォトレジスト・プロセスの変更は、化学的処方の変更よりも容易に変更することができるが、フォトレジスト・モデルは一般に物理的な基礎をもたないので、それらを独立に較正することはできない。多くのフォトレジスト・モデルは、フォトレジストが一定の閾値を上回る全ての強度レベルに対して露光され、そしてその閾値を下回る全ての強度に対して露光されないというように、フォトレジストが二元様式で応答すると仮定される一定閾値レジスト（ＣＴＲ）モデルに基づく。フォトレジストが初めて露光される閾値は、印刷閾値と呼ばれる。ＣＴＲモデルにおいて、印刷閾値の逆数は露光照射量に正確に類似する。ＣＴＲモデルは、一般に、ＯＰＣ又はリソグラフィ・プロセス・ウィンドウのシミュレーション結果に対して正確ではないので、このモデルの改良が可変閾値レジスト（ＶＴＲ）モデルの形態でなされてきた。これらのモデルは、画像パラメータの関数としての閾値の変化をモデル化することに基づいたものであり、その幾つかでは、ある特定の画像パラメータを計算するための安定な基準閾値としてＣＴＲ閾値が用いられる。
【０００８】
他の歪み機構には、露光ツールとフォトレジストの相互作用によるものが存在し、加えて広範囲の焦点移動又はフォトレジストぼけ効果によるものが存在する。歪みの一例は、色レンズ収差と結合した照射源スペクトル・バンド幅であり、わずかに異なる平面に焦光される光の異なる波長による像のぼけをもたらす。他の機構には、焦点面内又はその面に垂直な方向における光学系に対するウェハの振動、及び焦点面に対するウェハ又は露光スリットの傾斜がある。これらの型のぼけ機構は、等価なデフォーカス値で近似できることがあり、別の機構の制御によって１つの機構の効果を補償するための試みがなされてきた。現在、これらの効果はＯＰＣモデルでは無視されている。
【０００９】
ＯＰＣモデルを較正する場合、真の物理的効果に対応する何れかのパラメータの補正値を用いることが望ましい。光学モデルは物理的な基礎をもつので、モデル内に真の焦点値及び照射量値を用いる可能性がある。しかしながら、実験的な焦点値は露光システム内での半導体ウェハの配置に依存するので、これは通常は実施されない。その結果、実験値と、モデル化又はシミュレートした焦点値とは同一ではない。フォトレジスト・モデルは真の物理的応答を近似する経験的モデルであるので、画像強度プロファイルが計算される平面又は複数の平面は、実験的な焦点値と直接的には相関しない。その代りに、典型的なフォトレジスト・モデルに対して、光学画像は１つ又は複数の画像平面で計算され、フォトレジスト・モデルが計算された画像に適用される。画像が１つより多くの平面で計算される場合、異なる画像平面での強度プロファイルは、通常は平均化される。フォトレジスト・モデルがこの平均強度プロファイルに適用される。さらに、シミュレートするプロセス条件は、ウェハ上のフォトレジストに加えて薄膜を含むことができ、そして画像はさらにこれらの薄膜材料のうちの１つの中で計算することができる。シミュレートした画像は、シミュレートした画像平面及びシミュレートした焦点の両方の関数であり、これらの値のどちらも実験的な焦点値と正確には同じにならない。
【００１０】
実験的な照射量値は、露光システムに入る光強度の総量を表し、この値とフォトレジスト内部での光強度値との直接的な相関があるはずであるが、実験的な照射量はＯＰＣモデルにおけるパラメータとして用いることはできない。光学システム、フォトマスク及びウェハ積層膜の全体を通しての光の透過率は、強度値を正確に知るのに十分には特徴付けられていない。焦点と同様に、フォトレジスト・モデルの凡その性質、及び単一平面で計算されるか又は数個の平面について平均化される単一の画像強度プロファイルを用いることは、単一の物理的照射量値の指定をさらに混乱させる。
【００１１】
ＯＰＣモデル較正の手順において、方法は一般に、モデル較正に用いられるテスト・パターンの経験的データを表すＳＥＭ計測値の収集を必要とする。テスト・パターンは通常、製造プロセスが実行される名目プロセス条件で露光される。次に、ＯＰＣモデル内の自由パラメータの初期見積りが確立され、それらの同じテスト・パターンのパターン転写プロセスのシミュレーションが行われる。シミュレートしたパターン転写プロセスと経験的データを用いて、誤差メトリックがシミュレートした寸法と経験的寸法の間で計算される。次に、自由パラメータを変化させ、テスト・パターンを２回目にシミュレートし、そして誤差メトリックが再計算される。このプロセスは、ＯＰＣモデル内の自由パラメータの特定の組を用いて最小の誤差メトリックが見出されるまで、繰り返される。この方法を用いて、画像平面、焦点位置及び照射量は自由パラメータと見なされ、名目プロセス条件においてシミュレートしたデータと経験的データの間の誤差を最小化するように設定される。多くの場合、この最小化プロセスは、初めにレジスト印刷を予測するために光学モデル及びＣＴＲモデルのみを用いて実行され、次に、光学パラメータを固定しながら、フォトレジスト・モデルのパラメータを最適化するように繰り返される。代替的に、光学パラメータ及びフォトレジスト・パラメータの両方を同時に最適化することができる。残念なことに、この代替の手法は、不正確な（真ではない）焦点位置に集束する。
【００１２】
ＯＰＣによって不均一性のパターン付けの補正に用いられることに加えて、フォトリソグラフィのシミュレーションは、リソグラフィ装置の開発、最適化及び使用法を支援するために用いられる。シミュレーションは、迅速にオプションを評価し、プロセスを最適化し、そして必要な実験の数を減らすことで時間を節約することにより、開発ツールとして有用となり得る。伝統的に、シミュレーションは、基板にパターンを印刷するための焦点深度、露光寛容度、又は照射量対サイズによって最良の照射条件を定めるのに用いられる。露光寛容度は通常、印刷されるパターンの限界寸法ＣＤが許容可能となる百分率照射量の範囲として定められ、焦点深度はＣＤが許容可能となる光学焦点値の範囲を表す。照射量対サイズは、パターンを所望のサイズに印刷するのに必要な照射量を示す。焦点深度及び露光寛容度は、プロセス・ウィンドウを決定するのに用いられ、これが最終的に、最終的なフォトレジストＣＤを所定の指定限界内に保つ。リソグラフィのプロセス・ウィンドウのシミュレーションを容易にするために、光学画像形成及びフォトレジスト応答の正確なモデルが必要となる。これらのモデルは、ＯＰＣモデルと等価なものとすることができるが、多くの場合、速度対正確さのトレードオフがリソグラフィのシミュレーション中になされ、これらのトレードオフはＯＰＣの適用に関するより優先的な幾つかのモデル、及びリソグラフィのプロセス・ウィンドウのシミュレーションに対する他のモデルをもたらすことができることを理解されたい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
モデルがプロセス変動の存在下で適切にリソグラフィの挙動を予測することを保証するために、光学モデルの焦点値及び照射量値は適切に較正されることが重要である。これは、名目プロセス条件でのみ用いられるＯＰＣモデルには必要ではない。その結果、ＯＰＣモデルはこの基準なしで開発されてきた。プロセス・ウィンドウ情報を必要とする用途においてＯＰＣモデルを用いることが望ましい。そのために、改善された較正方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
従来技術の問題及び欠陥を考慮することにより、本発明の目的は、リソグラフィ法を用いる半導体設計のスルー・プロセスのモデル較正の精度を改善する方法を提供することである。
【００１５】
本発明の別の目的は、光近接効果補正（ＯＰＣ）モデル構築において補正デフォーカス及び画像平面位置を設定する方法を提供することである。
【００１６】
本発明のさらに別の目的は、光学モデルとフォトレジスト・モデルの分離を達成し、この知識を用いて焦点及び照射量変化の範囲全体にわたってより正確且つ安定なＯＰＣモデルを取得する方法を提供することである。
【００１７】
本発明のさらに他の目的及び利点は、本明細書から明白となる部分もあり、明らかとなる部分もあるであろう。
【００１８】
当業者には明らかとなる上記及び他の目的は、本発明において達成されるが、本発明は光学効果とフォトレジスト効果を分離するための、リソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法に向けられ、この方法は、モデル較正用のテスト・パターンであって、リソグラフィ・プロセスにより基板に印刷され、シミュレーション用の設計データを有するテスト・パターンの一組を識別するステップと、複数の焦点及び光学画像平面位置に関するテストパターンの限界寸法計測値の、シミュレートした値と経験値の間の誤差のモデル化により、シミュレートした最良焦点位置と経験的最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップと、光学画像平面位置の最適位置を決定するステップと、シミュレートした最良焦点位置と経験的最良焦点位置を決定するステップと、シミュレートした最良焦点位置と経験的最良焦点位置を整合化するステップとを含む。シミュレートした最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップは、画像平面位置における複数の焦点位置を用いて誤差の対称点を決定するステップを含む。光学画像平面位置の最適位置を決定するステップは、複数の画像平面位置を用いて誤差の最小点を決定するステップを含む。
【００１９】
最適画像平面位置及びシミュレートした最良焦点位置は、複数の焦点及び光学画像平面位置を用いて誤差の鞍点を形成することができる。反対に、最適画像平面位置及びシミュレートした最良焦点位置は、複数の焦点及び光学画像平面位置を用いて誤差の最小点を形成することができる。シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置との間のオフセットを決定することができる。
【００２０】
誤差はシミュレートした露光照射量を変えることによって最小にすることができる。フォトレジスト・モデルを較正するステップは、名目プロセス条件で露光されたテスト・パターンの経験的データと、テスト・パターンのシミュレーション結果との間の誤差を最小化するステップに基づくことができ、ここでシミュレーションに用いられる焦点値は名目プロセス条件で露光されたテスト・パターンの経験的データに加えられるオフセットに対応する。
【００２１】
焦点ぼけ補正をオフセットに加えて、焦点ぼけ補正されたオフセットを作成することができる。この点に関して、フォトレジスト・モデルは、名目プロセス条件で露光されるテスト・パターンの経験的データと、シミュレーションに用いられる焦点値が経験的な名目焦点値に加えられる焦点ぼけ補正されたオフセットに対応するテスト・パターンのシミュレーション結果との間の誤差を最小化するステップに基づいて較正することができる。誤差は、平均誤差又は二乗平均平方根誤差として計算することができる。
【００２２】
テスト・パターンの経験的データを表すＳＥＭ計測値を収集して、名目プロセス条件に露光されたテスト・パターンに作成することができる。テスト・パターンをシミュレートするステップは、自由光学パラメータの初期値及びフォトレジストのＣＴＲモデル応答を用いて行うことができる。ＣＴＲモデル応答を光学モデルと共に用いて、パターン転写プロセスを予測し、テスト・パターンに関するシミュレートした限界寸法又は縁部配置誤差を計算することができる。
【００２３】
第２の態様において本発明は、光学効果とフォトレジスト効果を分離する、リソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法に向けられるが、この方法は、モデル較正用のテスト・パターンであって、リソグラフィ・プロセスにより基板に印刷され、シミュレーション用の設計データを有するテスト・パターンの一組を識別するステップと、複数の焦点及び光学画像平面位置に関するテスト・パターンの限界寸法計測値の、シミュレートした値と経験値の間の誤差のモデル化により、シミュレートした最良焦点位置と経験的最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップとを含む。最適画像平面に関しては、誤差のプロット上の第１の極小点の選択を含む。シミュレートした最良焦点と経験的最良焦点の最良の整合化は、選択された画像平面に関する誤差対デフォーカス値のプロット上の対称点を選択するステップを含む。誤差は、ＲＭＳ誤差、平均誤差、ＷＡＣＤ誤差又はＷＡＥＰＥ誤差を含む。最良の整合化を決定するステップは、焦点外れデータで計算される誤差を用いるステップと、焦点外れのシミュレートしたデータと焦点外れの経験的データとを比較するステップとを含み、ここで焦点外れのシミュレーションは、焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値において実行される。焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、名目のシミュレートしたデフォーカス値に、対応する焦点外れ経験的デフォーカス値と名目の経験的デフォーカス値との間の差を加えた和に等しい。焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、焦点ぼけ機構を考慮するための調整を含む。焦点ぼけ機構は、単一の焦点ぼけ値を用いて近似的にモデル化することができる。
【００２４】
焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、名目のシミュレートしたデフォーカス値に、焦点ぼけ値とデフォーカス値の二乗和平方根の係数倍を加えた和に等しく、ここでデフォーカス値は、対応する焦点外れの経験的デフォーカス値と名目の経験的デフォーカス値との間の差に等しく、上記の係数は経験的な最良焦点位置よりも大きいか又は等しい焦点外れの経験的デフォーカス値に対して１に設定され、また、経験的な最良焦点位置よりも小さな焦点外れの経験的デフォーカス値に対しては−１に設定される。
【００２５】
代替的に、焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値は、名目のシミュレートしたデフォーカス値に、焦点ぼけ値及びデフォーカス値の絶対値の和の係数倍を加えた和に設定され、ここでデフォーカス値は、対応する焦点外れの経験的デフォーカス値と名目の経験的デフォーカス値との間の差に等しく、係数は経験的な最良焦点位置より大きいか又は等しい焦点外れの経験的デフォーカス値に対して１に設定され、また、経験的な最良焦点位置よりも小さな焦点外れ経験的デフォーカス値に対しては−１に設定される。
【００２６】
第３の態様において本発明は、機械により可読であり、光学効果とフォトレジスト効果を分離するリソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法ステップを実行するための機械によって実行可能な命令のプログラムを有形に具体化した、プログラム・ストレージ装置に向けられ、その方法ステップは、モデル較正用のテスト・パターンであって、リソグラフィ・プロセスにより基板に印刷され、シミュレーション用の設計データを有するテスト・パターンの一組を識別するステップと、複数の焦点及び光学画像平面位置に関するテスト・パターンの限界寸法のシミュレートした計測値と経験的計測値の間の誤差のモデル化によりシミュレートした最良焦点位置と経験的最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップと、光学画像平面位置の最適位置を決定するステップと、シミュレートした最良焦点位置と経験的最良焦点位置を決定するステップと、シミュレートした最良焦点位置と経験的最良焦点位置を整合化するステップとを含む。プログラム・ストレージ装置は、最適画像平面位置とシミュレートした最良焦点位置とが複数の焦点及び光学画像平面位置を用いて誤差の鞍点を形成するように複数の画像平面位置を用いて誤差の極小点を決定する機能と、シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置との間のオフセットを決定する機能をさらに含む。
【００２７】
新規であると考えられる本発明の特徴、及び本発明の特徴的な要素は、添付の特許請求の範囲において詳細に説明される。図面は例証の目的だけのものであって一定の尺度で描かれてはいない。しかしながら、本発明自体は、構成及び操作方法の両方に関して、添付の図面に関連して以下に記述される詳細な説明を参照することにより最も良く理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】デフォーカス及び像平面位置に対するＲＭＳ誤差の三次元表面のプロットである。
【図２】約３０ｎｍの画像平面における図１のプロットの断面を示す。
【図３】約５０ｎｍの画像平面におけるデフォーカス曲線の断面を示す。
【図４】所与のデフォーカス位置に関する画像平面に対するＲＭＳ誤差のグラフを示す。
【図５】画像平面及びデフォーカスに関する鞍点の位置を示す。
【図６】焦点を通る誤差曲線の一例を示すグラフである。
【図７】誤差曲線が焦点を横切って負から正に移る位置における誤差曲線のグラフを示す。
【図８】図７の誤差曲線の加重平均ＣＤのグラフを示す。
【図９】誤差曲線が焦点を横切って正から負に移る位置における誤差曲線のグラフを示す。
【図１０】図９の誤差曲線の加重平均ＣＤのグラフを示す。
【図１１】図６の誤差曲線の加重平均ＣＤのグラフを示す。
【図１２】計測値及びシミュレーション値の基準閾値の調整のグラフを示す。
【図１３】同じ較正データを用いた、本発明の焦点通過モデルと伝統的なモデル化技術の間の、ＲＭＳエラーのモデル精度の比較を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本発明の好ましい実施形態を説明する際に、類似の参照番号が本発明の類似の特徴を示す図１乃至図１３の図面をここで参照することになる。
本発明は、光近接効果補正（ＯＰＣ）モデル構築において、正しい画像平面位置、焦点位置及び照射量を設定することによって、リソグラフィ法を用いる半導体製造のスルー・プロセスのモデル較正の精度を改善する方法を提出する。ＯＰＣモデルが、焦点及び照射量のようなプロセス関連条件の典型的な範囲全体にわたって十分な精度で構築されることが重要である。これを達成するために、光学モデルとフォトレジスト・モデルの分離を利用する。焦点及び像平面位置のスルー・プロセスの挙動を研究してモデル化することによって、光学モデルとフォトレジスト・モデルの分離を達成することが可能になり、この知識を用いて典型的な半導体製造プロセス内に存在する焦点及び照射量条件の範囲全体にわたるより正確で安定なＯＰＣモデルを取得することが可能となる。
【００３０】
光学画像のシミュレーションは、画像が最良焦点を有する、又は、画像のぼけが最小となる焦点面の位置を示す。光学画像の寸法の挙動は、最良焦点の回りの焦点値の範囲にわたって概ね対称的であり、ここでその範囲は、典型的には、画像を形成するのに用いる光の波長の程度である。種々の焦点において収集された経験的データはシミュレーションの焦点と必ずしも一致しないが、経験的又は実験的な最良焦点の近傍でまた概ね対称的な挙動を示すことになる。重要なことに、変化する焦点における画像サイズの変化は、シミュレートしたデータと経験的データとに関して凡そ等しいことになる。例えば、経験的データが、経験的な最良焦点から、５０ｎｍの焦点に対して１０ｎｍだけ変化する場合に、シミュレーション・データは、シミュレートした最良焦点から焦点値５０ｎｍに対して約１０ｎｍだけ変化することが予測できる。シミュレートした変化が経験的な変化と一致しない程度に、シミュレートしたモデルは誤差を示すことになる。本発明の方法はこのスルーフォーカス誤差を最小にする。
【００３１】
本発明の方法は、シミュレートした焦点と経験的焦点の最良の整合化を決定するために経験的データとシミュレートしたデータの同化を必要とする。シミュレーション結果と経験的データの間の誤差を最小化することによって、画像平面、焦点位置、及び照射量を同時に最適化する伝統的な手法とは異なり、最初に最適画像平面が決定される。変化する焦点の下で露光されるモデル較正パターンに関するデータが収集され、そして最適画像平面が、シミュレートしたデータと経験的データの比較により選択される。変化する照射量条件の下で露光される較正パターンに関して収集されたデータを利用することもできるが、必須ではない。最適画像平面が決定されると、この方法は次に最良の焦点及び照射量を決定する。
【００３２】
シミュレートした最良焦点及び経験的最良焦点の決定は、異なるパターンは、焦点が変化するときに異なる挙動を示し、一般に異なる最良焦点位置を有することになるという事実によって複雑になる。これを考慮するために、平均応答が、全ての較正パターンに対する加重平均限界寸法に基づいて計算される。この加重平均限界寸法、ＷＡＣＤは、経験的較正データ及び対応する較正パターンのシミュレーション結果の両方に対して計算される。次に、変化する焦点条件でのこれらの値の応答が、経験的最良焦点位置とシミュレートした最良焦点位置を整合させるのに用いられる。これを行うのに好ましい手順を、図１乃至図１３を参照してより詳細に説明する。
【００３３】
この方法の手順は、一般に、モデル較正に用いられるテスト・パターンの経験的データを表すＳＥＭ計測値を収集するステップを必要とし、その際、これらの計測値は名目プロセス条件で露光されたテスト・パターンについて計測される。次に、これらの同じテスト・パターンを、フォトレジストの応答に対する光学モデル及びＣＴＲモデルにおける自由光学パラメータの初期値を用いてシミュレートすることができる。ＣＴＲモデルに用いる閾値は業界標準の方法を用いて設定することができる。次に、ＣＴＲと共に光学モデルのシミュレーション結果を用いて、全てのテスト・パターンに関して、パターン転写プロセスを予測し、シミュレートした限界寸法ＣＤ、又は縁部配置誤差ＥＰＥを計算する。シミュレートした値と経験的な値との間の誤差が計算される。平均誤差及び二乗平均平方根ＲＭＳ誤差が、フィッティングされるデータに割り当てられるが、この誤差はシミュレートした寸法と経験的寸法の間の一致度を表す。これらの値は、典型的には、ＣＤ誤差又はＥＰＥに関する加重統計を用いて計算される。代替的に、シミュレートしたＷＡＣＤ誤差、又は、一般的にはＷＡＣＤ誤差の半分である加重平均縁部配置誤差（ＷＡＥＰＥ）を用いることもできる。ＷＡＣＤ誤差及びＷＡＥＰＥ値の利点は、それらが計測データには依存せず、シミュレートした応答のみを表すことである。この方法はさらに、正確な露光照射量を指定してシミュレーションを実験的プロセス条件に適切に固定することを必要とする。４つの指定された値（平均誤差、ＲＭＳ誤差、ＷＡＣＤ誤差及びＷＡＥＰＥ）のいずれも、シミュレートした焦点位置の経験的焦点位置に対する最良の一致を見出すために用いることができ、場合によりこの一致を見出すのに１つより多くの値を用いる。シミュレートした焦点値ｆ、及び画像平面ｐの誤差計算の一例は次式で与えられる。
【数１】
2010501120.tif 000002
式中Ｓｉ（ｆ、ｐ）はｉ番目のテスト・パターンのシミュレートしたＣＤであり、Ｅ０ｉは名目プロセス条件でのｉ番目のテスト・パターンの経験的に計測されたＣＤであり、Ｎはテスト・パターンの総数である。この式はＲＭＳ誤差を計算する。
【００３４】
本発明の好ましい実施形態において、シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置の整合化は、最初にシミュレートした最良焦点位置を決定することにより可能になる。画像平面位置及び画像焦点値は別個の値であるが、光学画像強度は両方に依存する。この依存性の特質を図１に示す。これは、計測されたテスト・パターンに対するシミュレートしたテスト・パターンのＲＭＳ誤差の、変化する画像平面１２の位置、及びフォトレジストのデフォーカス１４の頂部に相対的な焦点面位置、に対する三次元グラフ１０を表す。好ましい実施形態において、この型のプロットは、光学モデルの画像平面位置及び焦点位置を較正するのに用いられる。従来技術の方法を用いることが位置１６に対応する値を選択することになるのに対して、本発明の方法はこの値を位置１８に対応する値に調整する。図１のグラフにおける画像平面軸及びデフォーカス軸の両方の原点は、フォトレジストの頂部を表すが、他の原点位置を選択することもできる。
【００３５】
図１から分かるように、従来のモデル構築方法においては、画像平面及び焦点位置は、一般的に最適化及び最小化のプロセスを用いて選択され、その結果選択された位置１６における誤差は最小値を表す。従来技術の位置１６は本実施形態の位置１８とは異なるので、これらの２つの方法を用いて構築されるモデルは異なる挙動を示すことになる。その差異は、これらのモデルを用いて変化する焦点条件の下での挙動を予測する場合に、最も顕著になると予想されるが、その差異はまた名目プロセス条件において明らかとなることが予想される。光学モデルが異なる焦点位置で構築される場合には、これらのモデルは、画像のデフォーカスによって異なる量のぼけを有する強度プロファイルを生成することになる。露光プロセス中にフォトレジスト内部の真の強度のプロファイルを計測することが可能であったとすれば、どの画像強度プロファイルが真の物理的プロファイルにより良く一致するかを決めることが可能となる。しかしながら、この計測は不可能である。その代わりに、フォトレジスト・モデルを作成し、そのモデルの応答を計測されたフォトレジストの限界寸法計測値と比較する必要がある。このようにフォトレジスト・モデルを作成する際のリスクは、フォトレジスト・モデルが次に光学モデルにより生成される誤差を相殺する可能性があることである。これは、変化するプロセス条件下で不安定且つ不正確なＯＰＣモデルをもたらす。本発明は最も適切なデフォーカス及び画像平面位置の選択を容易にするので、光学モデルとフォトレジスト・モデルが良好に分離され、スルー・プロセスの全般的な挙動が安定し正確となる。
【００３６】
好ましい実施形態の１つの態様は、それゆえに、画像平面の位置の決定法である。定在波を生ずる薄膜内部の干渉効果による任意の特定のデフォーカスに対し、ＲＭＳ誤差は、画像平面位置に対して正弦曲線様の形状を有する。図４は、所与のデフォーカスに関する画像平面４２に対するＲＭＳ誤差４４のグラフ４０を示す。２つのデフォーカス値４６、４８は、それぞれ、０．０１５μｍ及び０．０５０μｍについて描かれている。正弦曲線的な変量は、フォトレジストの光学パラメータの関数である。本発明の方法に従って、正弦曲線の第１の極小点がシミュレーション・モデルを構築するための画像平面位置を決定するのに選択される。これは、一般的にはフォトレジストの頂部のすぐ下の画像平面である。図５は、これらの画像平面軸に沿った局所極小値及びデフォーカス軸に沿った局所極大値の位置を示し、これらの位置は画像平面及びデフォーカスの関数として鞍点５０、５２を形成する。
【００３７】
画像平面は種々の方法で設定することができるので、局所極小値を用いることは１つの可能性にすぎないことを認識されたい。しかしながら、画像平面を選択した後、シミュレートした最良焦点位置は、選択された画像平面に関する誤差対デフォーカスのプロットにおける対称点に基づいて設定される。ＲＭＳ誤差対デフォーカスは、このステップで用いるのに好ましいデータであるが、平均誤差、ＷＡＣＤ誤差、又はＷＡＥＰＥを使用できることも認識されたい。
【００３８】
図２は、約３０ｎｍの画像平面での図１のプロットの断面を示す。図示されるように、デフォーカス位置に対するＲＭＳ誤差に関連する曲線２０が示される。曲線２０には２つの極小位置２２及び１つの極大位置２４が存在する。従来のモデル構築法に従うと、２つの極小位置の１つが、最良焦点の位置、又は等価に中央焦点位置として選択されることになる。しかしながら、本発明は、約２５ｎｍのデフォーカス値に対応する局所極大誤差の位置２４の選択を要求するが、その理由はその位置が良好に中心にあり、配列された焦点設定を通じて最安定点となるからである。この様にして、光学モデルは、最良焦点の光学点の周りで対称的な誤差曲線を有することになる。デフォーカス位置が選択された焦点２４から移動するにつれて、光学画像と経験的データの間の誤差は減少する。光学画像は焦点２４から離れるにつれてぼけ始め、経験的データにおけるぼけにより良く似てくるが、しかしながら、このモデル化は物理的プロセスを正しく反映することができない数学的アーチファクトを示すものである。実際には、ぼけはフォトレジストの特性によってもたらされので、光学画像内ではなく、フォトレジスト・モデル内で考慮すべきものである。光学画像は最良焦点を通して概ね対称的であることが分かっているので、局所極大である対称点２４は光学モデル用の最良の焦点と考えられる。
【００３９】
他の例では、図２の鞍形状は得ることができない。ＲＭＳ誤差対デフォーカスの断面は、局所極小のデフォーカス位置を有する曲線を示すことになる。図３は、中央の局所極小デフォーカス位置３４を示す、所与の画像平面位置３２におけるデフォーカスの断面曲線３０を示す。デフォーカス位置には局所極大は存在しないので、局所極小が適切に中心にあって最良の対称点を表すので、この局所極小をデフォーカスに対して選択すべきである。
【００４０】
シミュレートした最良焦点位置を決定した後、シミュレートしたデータと経験的データの間の誤差を最小にする次のステップは、シミュレートした最良焦点を経験的な最良焦点に整合化することである。この整合化は、焦点外れデータで計算される誤差を用いて達成される。焦点外れのシミュレートしたデータの直接の比較は、焦点外れの経験的データに対して行われ、その場合焦点外れのシミュレーションは、最初に名目のシミュレートしたデフォーカス値を選択することによって行われ、これが名目経験的データと比較するのに用いられることになる。次に、焦点外れのシミュレーションは、名目のシミュレートしたデフォーカス値に、対応する焦点外れの経験的デフォーカス値と名目の経験的デフォーカス値との間の差分（ｄｅｌｔａ）を加えたものに等しい焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値において行われる。考慮される誤差関数は、計測された又は経験的に導かれたデータとシミュレートしたデータとの間の平均誤差である。モデルが正確なデフォーカス位置で構築される場合には、図６に示すように、誤差曲線は対称的で、全域で比較的平坦となる。このグラフ６０は、シミュレートしたデフォーカス値に対してプロットされた、計測値とシミュレーション結果の間の誤差曲線６２を示す。この場合、経験的データは実験的な最良焦点に中心をもたず、誤差曲線６２は約２５ｎｍのデフォーカスにおいて最小値６４を有する。
【００４１】
シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置の整合化を達成するために、いくつかのステップを行う必要がある。最初に、名目のシミュレーション・デフォーカスを、誤差曲線を全て正又は全て負にするように調整する必要がある。図７は、誤差曲線７２が焦点を横切って負から正に移るグラフ７０を示す。この配列は、名目のシミュレーション・デフォーカスがより負の側に移動するシフトを暗示する。図８は、加重平均ＣＤのスルーフォーカスのプロット８０を示す。測定曲線８２は、各々の計測された焦点条件における加重平均ＳＥＭ計測値を表す。経験的データは、非常に離散的な焦点ステップにおけるものであり、シミュレーションにおいて焦点データは同じ離散的なステップで変化する。その結果、シミュレーション曲線８４は、種々の焦点条件でシミュレートしたＣＤの加重平均を表し、ここで焦点ステップは実験データと同等である。このプロットにおいて、ｘ軸はシミュレートしたデフォーカス値に対応し、従って、経験的データ点はそれらの対応するシミュレーション点のデフォーカス値に対してプロットされ、経験的デフォーカス値に対してではない。曲線８４上のシミュレートしたデータ点を曲線８２上の計測点から差し引くことによって図７の曲線７２を得ることができる。
【００４２】
図９は、誤差曲線９２が焦点を横切って正から負に移る場合のグラフ９０を示す。これは、名目のシミュレーション・デフォーカスが、図１０に示すように、正の側に移動すべきであることを意味する。図１０は、加重平均ＣＤのグラフ１００を示す。図示するように、シミュレーション曲線１０２は、計測曲線１０４に対して、右側即ち正の側にシフトしている。
【００４３】
デフォーカスの調整は、誤差が全て正又は全て負になるまで繰り返される。図６において、誤差曲線６２は全て正の値を含む。焦点整合化のさらなる微調整は、平均誤差曲線の転換点がシミュレートした最良焦点位置の値に正確に一致するまで、シミュレートした焦点値を調整することによって達成される。誤差曲線６４の極小値は図２のシミュレートした最良焦点２４と同じデフォーカスに対応するので、これは、シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置とが良好に整合化され、名目の経験的データから２５ｎｍのオフセットを有することを示す。換言すれば、名目の経験的データは、経験的な最良焦点から２５ｎｍ離れている。シミュレートしたスルーフォーカス曲線と計測スルーフォーカス曲線の整合化はまた図１１のプロット１１０に示され、そこでシミュレーション曲線１１２は計測曲線１１４と良好に整合化されている。図６及び図１１を作成するのに用いたデフォーカスの調整は、シミュレートした焦点値と経験的な焦点値の最良の整合化をもたらす。
【００４４】
代替的に、シミュレートした焦点値と経験的な焦点値との整合化は、シミュレートした最良焦点をあらわに計算せずに達成される。図１の方法の手順は、一ステップで誤差曲線の対称性を見出すために、図６乃至図１１によって示す方法ステップと組み合わせられる。図１において、名目の実験的データと名目条件に対してシミュレートした値との間の誤差が計算される。シミュレーション・データは名目データと比較され、シミュレートしたデータと名目データの間の誤差は、画像平面及びデフォーカスの関数としてプロットされる。この代替の実施形態においては、シミュレーション・データを名目実験データと比較することに加えて、デフォーカスの条件が同様に調査される。焦点外れの条件もまた、シミュレートされて、焦点外れの実験データと比較される。次に、結果として得られる値及び結果として得られる誤差について統計が実行される。これらの統計は、シミュレーション・データと経験的データの最適な整合化をもたらす画像平面及びデフォーカス値を決定するためのメトリックとして用いられる。
【００４５】
この代替の実施形態においては、画像平面及びデフォーカスに対する誤差表面のプロットが、図１を参照して説明したのと類似の方法で計算される。しかしながら、誤差値自体は異なる方法で計算される。名目経験的データとシミュレートしたデータとの間の誤差を計算することだけの代わりに、スルーフォーカスの経験的データ及びシミュレートしたデータの全てが考慮される。統計は、経験的データが存在する全ての異なる焦点位置での誤差について実行される。画像平面とデフォーカスのあらゆる組合せに対して、単一の誤差値が見出される。この値は、多数の焦点位置での対称的な経験的データの分析に基づいて計算される。名目の経験的データは、関心のある特定の画像平面及びデフォーカス値においてシミュレートしたデータと比較される。さらに、焦点外れの経験的データがまた、シミュレートしたデータと比較されるが、ここでシミュレーションは、焦点外れの経験的データの焦点値と名目の経験的データとの間のオフセットに等しい量だけ、関心のあるデフォーカス値からずらされたデフォーカス値において行われる。この様にして、全ての焦点外れ位置の誤差を、名目位置、及び完全データ・セットに対して計算された統計値と組み合せることができ、関心のある画像平面及びデフォーカス値に対する単一の誤差値を生じる。図１に関して説明したように、この誤差値は、平均誤差、ＲＭＳ誤差、ＷＡＣＤ誤差又はＷＡＥＰＥを含むいくつかの値から選択することができる。
【００４６】
ＲＭＳ誤差の場合には、式１はさらに次式のように一般化される。
【数２】
2010501120.tif 000003
式中ｆｊは、ｊ番目のシミュレーションの焦点値であり、Ｅｊｉはｊ番目の焦点値でのｉ番目のテスト・パターンの経験的計測値であり、Ｍは計測された焦点値の総数である。ｊ番目のシミュレートした焦点値は、
（数３）
ｆｊ＝ｆ＋（ｄｊ−ｄ０）      （式３）
を使用して見出すことができ、式中ｆは関心のある焦点値であり、ｄｊはｊ番目の経験的な焦点値であり、ｄ０は名目の経験的な焦点値である。
【００４７】
一旦、画像平面及びデフォーカスに対する誤差表面のプロットが計算されると、最適の画像平面位置及びデフォーカス値を、図１乃至図５に関して説明したのと類似の方法で選択することができ、その場合、局所極小値は画像平面軸の方向で見出すことができ、正しいデフォーカス値は対称点を選択することによって見出すことができる。対称点は、シミュレートしたデータと経験的なデータが最良に整合化される画像平面及びデフォーカス値を表す。この代替の実施形態においては、以前の第１の実施形態では必要であったような、シミュレートした最良焦点を計測した最良焦点に重ね合せることは必要ではない。
【００４８】
本発明の第１及び第２の実施形態の両方の付加的な態様は、広範囲の焦点シフトによって又はフォトレジスト効果によって直接に引き起こされない他のぼけ機構を考慮する機能である。これらの効果の影響を、焦点ぼけと呼ばれる焦点シフトを近似する単一の値に変換することができる場合、この値をシミュレーションの最良焦点値に直接加えて、新規の焦点ぼけ補正ＦＢＣの最良焦点を生成することができる。焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値はまた、種々の方法を用いて、焦点ぼけ効果を考慮した新規の値に補正することができる。好ましい方法は、焦点ぼけ値と、シミュレートしたデフォーカス値とシミュレートした最良焦点値の間の差異との二乗和平方根ＲＳＳの値を計算し、次に、それをシミュレートした最良焦点値に加えるか又はそれから差し引いて、新規のＦＢＣのシミュレートしたデフォーカス値を作成することである。ＲＳＳ値は、シミュレートしたデフォーカスと最良焦点値の間の差異の符号に基づいて加えられるか又は差し引かれ、従ってシミュレートしたデフォーカスが最良焦点値よりもさらに負である場合にはＲＳＳ値が差し引かれので、ＦＢＣのシミュレートしたデフォーカス値もまた、最良焦点値よりもさらに負となる。別の方法は、焦点ぼけの絶対値と、シミュレートしたデフォーカス値とシミュレートした最良焦点値の間の差異とを加え合せ、次に、その値をシミュレートした最良焦点値に加えるか又はそれから差し引くことである。加えるか又は差し引くかを決定することは、ＲＳＳ法と同様に遂行される。本発明のいずれの実施形態においても、シミュレートしたデフォーカス値はＦＢＣのシミュレートしたデフォーカス値で直接置き換えることができる。
【００４９】
一旦、画像平面及びデフォーカス位置が固定されると、シミュレートしたデータと経験的データの間の誤差を最小化する次のステップは、その２つの間の相対的な照射量を微調整することである。フォトレジスト・モデルの形態に応じて、この手順は変えることができる。現在の説明において、ＶＴＲモデルが用いられるが、他のモデル形態を用いて等価な結果を得ることもできる。ここで、基準閾値は、露光照射量に類似のものと考えられ、この閾値の値はスルーフォーカスの誤差曲線を平坦にするように調整される。例えば、図６に示すように、誤差曲線の誤差値が全て正とする。デフォーカスは、シミュレーション・データと経験的に導かれたデータとの間で整合化される。しかしながら、曲線の形状は一致しないとする。基準閾値を用いて曲線を一致させることができる。図１２は、計測値１２２とシミュレーション値１２３及び１２４に対する基準閾値調整のグラフ１２０を示す。図１２の例において、シミュレーション値１２４は、計測データ１２２よりも小さな結果を予測している。従って、基準閾値を増加させると、結果として生じるシミュレーション値１２３は計測値１２２により良好に一致する。誤差曲線が正である場合には、基準閾値は減らされることになる。照射量調整に対するシミュレートした応答はプロセスに依存すること、及び幾つかのプロセス条件は反対の効果を示すことを理解されたい。
【００５０】
経験的な及びシミュレートした焦点及び照射量条件の最適の重ね合せが達成されると、ここでフォトレジスト・モデルを較正することができる。この較正は、名目の経験的データを用いる業界標準の曲線フィッティング手続きにより、又は、全てのスルーフォーカス・データにたいする曲線フィッティングによって行うことができる。焦点及び照射量の光学パラメータは、光学モデルにおいて適切に考慮されるので、それらの効果はフォトレジスト・モデルには結合しないことになる。それゆえに、結果として得られるフォトレジスト・モデルは、フォトレジストの挙動のみを表すので、より正確なプロセス・ウィンドウのシミュレーションを可能にする。
【００５１】
図１３は、本発明のスルーフォーカス・モデル１３２と、同じ較正データを用いた従来のモデル化技術１３４との間のモデル精度の、ＲＭＳ誤差による比較を示すグラフ１３０である。スルーフォーカス・モデルは、名目位置及びスルーフォーカス位置においてより正確で安定なモデルを提示する。
【００５２】
本方法によるＯＰＣモデルを構築するための好ましい実施は、ａ）経験的データ、好ましくはＳＥＭデータを収集するステップと、ｂ）経験的データを画像データと比較するステップと、ｃ）画像平面に対して計測するときに最小誤差の点、及びデフォーカスに対して計測するときに対称点を見出すことによって、全ての較正データに関するシミュレートした中央焦点及び画像平面を取得することで最適画像平面を選択するステップと、ｄ）名目の焦点及び照射量データを用いて第１のフォトレジスト・モデルを構築するステップと、ｅ）シミュレートしたデフォーカスを調整してシミュレートした最良焦点を実験的な最良焦点に整合させるステップと、ｆ）照射量を調整して誤差のスルーフォーカス曲線を平坦にするステップと、ｇ）１つ又は複数の焦点位置からのデータを用いて第２のフォトレジスト・モデルを構築し、曲率におけるあらゆる不一致をフォトレジスト・モデルの誤差に帰するステップとを含む。
【００５３】
本方法によるＯＰＣモデルを構築するための代替の実施は、ａ）経験的データ、好ましくはＳＥＭデータを収集するステップと、ｂ）画像平面に対して計測するときに最小のスルーフォーカス誤差の点、及びデフォーカスに対して計測するときにスルーフォーカス誤差の対称点を見出すことによって、シミュレートした最良焦点を実験的な最良焦点に整合させるための画像平面及びデフォーカス位置を取得するステップと、ｃ）誤差のスルーフォーカス曲線を平坦にするように照射量を調整するステップと、ｄ）１つ又は複数の焦点位置からのデータを用いて第１のフォトレジスト・モデルを構築するステップとを含む。
【００５４】
上で特定された方法は、機械によって可読な、各々の好ましい方法の実施形態の方法ステップを実行するための機械により実行可能な命令のプログラムを有形に具体化する、プログラム・ストレージ装置内で実施することができる。さらに、プログラム・ストレージ装置は、ＯＰＣモデル較正に関する方法ステップを実行することができ、この方法ステップは、ａ）経験的データ、好ましくはＳＥＭデータを収集するステップと、ｂ）経験的データを画像データと比較するステップと、ｃ）画像平面に対して計測するときに最小誤差の点、及びデフォーカスに対して計測するときに対称点を見出すことによって、全ての較正データに関するシミュレートした中央焦点及び画像平面を取得することで最適の画像平面を選択するステップと、ｄ）名目の焦点及び照射量データを用いて第１のフォトレジスト・モデルを構築するステップと、ｅ）シミュレートしたデフォーカスを調整してシミュレートした最良焦点を実験的な最良焦点に整合させるステップと、ｆ）照射量を調整して誤差のスルーフォーカス曲線を平坦にするステップと、ｇ）１つ又は複数の焦点位置からのデータを用いて第２のフォトレジスト・モデルを構築し、曲率におけるあらゆる不一致をフォトレジスト・モデルの誤差に帰するステップとを含む。
【００５５】
本発明は、特定の好ましい実施形態に関連して具体的に説明したが、前述の説明を考慮すれば、多くの代替物、修正物及び変更物が当業者には明らかとなることが明白である。それゆえに、添付の特許請求の範囲は、あらゆるそれらの代替物、修正物及び変更物を、本発明の真の精神及び範囲に入るものとして含むことが意図されている。
【符号の説明】
【００５６】
１０：ＲＭＳ誤差の３次元チャート
１２：画像平面位置
１４：フォトレジストのデフォーカス
１６：従来技術のデフォーカス位置
１８：スルー・プロセスのデフォーカス位置
２０：曲線
２２：極小位置
２４：極大位置（選択された焦点）
３０：デフォーカス曲線
３２：画像平面位置
３４：局所極小デフォーカス位置
４０：ＲＭＳ誤差のグラフ
４２：画像平面
４４：ＲＭＳ誤差
４６、４８：デフォーカス値
５０、５２：鞍点
６０、７０、９０：グラフ
６２、７２、９２：誤差曲線
６４：極小
８０：加重平均ＣＤデフォーカスのプロット
８２：計測曲線
８４：シミュレーション曲線
１００：加重平均ＣＤのグラフ
１１０：プロット
１１２：シミュレーション曲線
１１４：計測曲線
１２０、１３０：グラフ
１２２：計測値
１２３、１２４：シミュレーション値
１３２：スルーフォーカス・モデルのＲＭＳ誤差
１３４：伝統的なモデル化技術によるＲＭＳ誤差
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年5月26日(2009.5.26)
【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】
光学効果とフォトレジスト効果を分離するためのリソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法であって、
モデル較正及び印刷画像のシミュレーションのためのテスト・パターンであって、前記リソグラフィ・プロセスを用いて基板上に印刷されるテスト・パターンの一組を識別するステップと、
複数の焦点位置に関する前記テスト・パターンの、シミュレートした限界寸法計測値と経験的限界寸法計測値の間の差のモデル化により、シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップと
を含み、
前記決定するステップは、
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置とを決定するステップと、
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置とのオフセットを決定するステップと、
を含む前記方法。
【請求項２】
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置との差を、複数の光学画像平面位置に関する前記テスト・パターンの前記シミュレートした限界寸法計測値と前記経験的限界寸法計測値との間の差のモデル化によって、分析するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記光学画像平面位置の最適位置を決定するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記シミュレートした最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップは、前記画像平面位置における前記複数の焦点位置を用いて、前記差の対称点を決定するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置の前記最良の整合化を決定するステップは、前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置との間のオフセットを決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記差は、シミュレートした露光照射量を変化させることによって最小化される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記最良焦点の領域内の種々の焦点において経験的データを収集するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
種々の露光照射量値において経験的データを収集するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記差は、前記テスト・パターンの加重平均限界寸法又は加重平均の縁部配置誤差に基づいて計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記差は、平均誤差又は二乗平均平方根誤差として計算される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記テスト・パターンの経験的データを表すＳＥＭ計測値を収集するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＳＥＭ計測値は、名目プロセス条件に露光された前記テスト・パターンについて計測される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
自由光学パラメータの初期値及び初期フォトレジスト・モデルを用いて前記テスト・パターンをシミュレートするステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
光学効果とフォトレジスト効果を分離するためのリソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法であって、
モデル較正用のテスト・パターンであって、前記リソグラフィ・プロセスを用いて基板上に印刷され、シミュレーション用の設計データを有するテスト・パターンの一組を識別するステップと、
複数の焦点及び光学画像平面位置に関する前記テスト・パターンのシミュレートした限界寸法計測値と経験的限界寸法計測値の間の誤差のモデル化によりシミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置の最良の整合化を決定するステップと、
を含む前記方法。
【請求項１５】
前記最良の整合化を前記決定するステップは、焦点外れのデータで計算される誤差を用いるステップと、焦点外れのシミュレートしたデータを焦点外れの経験的データと比較するステップを含み、
前記焦点外れのシミュレーションは焦点外れのシミュレートしたデフォーカス値において実行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
光学効果とフォトレジスト効果を分離するためのリソグラフィ・プロセスのモデル較正の方法ステップを実行するためのコンピュータ・プログラムであって、
コンピュータに、
モデル較正及び印刷画像のシミュレーションのためのテスト・パターンであって、前記リソグラフィ・プロセスを用いて基板上に印刷されるテスト・パターンの一組を識別するステップと、
複数の焦点位置に関する前記テスト・パターンのシミュレートした限界寸法計測値と経験的限界寸法計測値の間の差のモデル化により、シミュレートした最良焦点位置と経験的な最良焦点位置との最良の整合化を決定するステップであって、  前記シミュレートした最良焦点位置及び前記経験的な最良焦点位置を決定するステップと、前記シミュレートした最良焦点位置と前記経験的な最良焦点位置とのオフセットを決定するステップとを含む前記決定するステップと、
を実行させるための前記コンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
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