CN107430347B - 图像对数斜率(ils)优化 - Google Patents

图像对数斜率(ils)优化 Download PDF

Info

Publication number
CN107430347B
CN107430347B CN201680010247.9A CN201680010247A CN107430347B CN 107430347 B CN107430347 B CN 107430347B CN 201680010247 A CN201680010247 A CN 201680010247A CN 107430347 B CN107430347 B CN 107430347B
Authority
CN
China
Prior art keywords
function
design
random
ils
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201680010247.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107430347A (zh
Inventor
段福·史蒂芬·苏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ASML Netherlands BV
Original Assignee
ASML Netherlands BV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ASML Netherlands BV filed Critical ASML Netherlands BV
Publication of CN107430347A publication Critical patent/CN107430347A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107430347B publication Critical patent/CN107430347B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70491—Information management, e.g. software; Active and passive control, e.g. details of controlling exposure processes or exposure tool monitoring processes
    • G03F7/705—Modelling or simulating from physical phenomena up to complete wafer processes or whole workflow in wafer productions
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70425—Imaging strategies, e.g. for increasing throughput or resolution, printing product fields larger than the image field or compensating lithography- or non-lithography errors, e.g. proximity correction, mix-and-match, stitching or double patterning
    • G03F7/70433—Layout for increasing efficiency or for compensating imaging errors, e.g. layout of exposure fields for reducing focus errors; Use of mask features for increasing efficiency or for compensating imaging errors
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70425—Imaging strategies, e.g. for increasing throughput or resolution, printing product fields larger than the image field or compensating lithography- or non-lithography errors, e.g. proximity correction, mix-and-match, stitching or double patterning
    • G03F7/70433—Layout for increasing efficiency or for compensating imaging errors, e.g. layout of exposure fields for reducing focus errors; Use of mask features for increasing efficiency or for compensating imaging errors
    • G03F7/70441—Optical proximity correction [OPC]
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70491—Information management, e.g. software; Active and passive control, e.g. details of controlling exposure processes or exposure tool monitoring processes
    • G03F7/70508—Data handling in all parts of the microlithographic apparatus, e.g. handling pattern data for addressable masks or data transfer to or from different components within the exposure apparatus
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
    • G03F7/70625—Dimensions, e.g. line width, critical dimension [CD], profile, sidewall angle or edge roughness
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70653—Metrology techniques
    • G03F7/70666—Aerial image, i.e. measuring the image of the patterned exposure light at the image plane of the projection system
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70653—Metrology techniques
    • G03F7/70675—Latent image, i.e. measuring the image of the exposed resist prior to development

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)

Abstract

本文中披露一种用以对使用光刻投影设备将设计布局的一部分成像至衬底上的光刻工艺加以改进的计算机实施方法，该方法包含：计算多变量成本函数，该多变量成本函数是空间图像或抗蚀剂/光刻胶图像的特性的随机变化的函数，或是变量的函数，该变量是该随机变化的函数或影响该随机变化，该随机变化是多个设计变量的函数，该多个设计变量表示该光刻工艺的特性；以及通过调整一个或更多个所述设计变量中的一个或更多个直至满足某一终止条件为止，来重新配置该光刻工艺的所述特性中的一个或更多个。

Description

图像对数斜率(ILS)优化
相关申请的交叉引用
本申请主张2015年2月13日提交的美国临时申请62/116,048的权益，并且它通过援引而全文合并到本发明中。
技术领域
本文的说明书涉及光刻设备和过程，并且更具体地涉及用以优化用于光刻设备或过程中的照射和/或图案形成装置/设计布局的方法或设备。
背景技术
可以将光刻投影设备用在例如集成电路(IC)的制造中。在这种情形中，图案形成装置(例如掩模)可以包含或提供对应于IC的单个层的的电路图案(“设计布局”)，并且这一电路图案可以通过例如穿过图案形成装置上的电路图案辐射目标部分的方法，被转移到已经涂覆有辐射敏感材料(“抗蚀剂”)层的衬底(例如硅晶片)上的目标部分(例如包括一个或更多的管芯)上。通常，单个衬底包含被经由光刻投影设备连续地、一次一个目标部分地将电路图案转移到其上的多个相邻目标部分。在一种类型的光刻投影设备中，整个图案形成装置上的电路图案一下子被转移到一个目标部分上，这样的设备通常称作为晶片步进机。在一种替代的设备(通常称为步进扫描设备)中，投影束沿给定的参考方向(“扫描”方向)在图案形成装置上扫描，同时沿与该参考方向平行或反向平行的方向同步移动衬底。图案形成装置上的电路图案的不同部分渐进地转移到一个目标部分上。因为通常光刻投影设备将具有放大率因子M(通常＜1)，所以衬底被移动的速度F将是投影束扫描图案形成装置的速度的M倍。关于在此处描述的光刻装置的更多的信息可以例如参见美国专利No.6,046,792，在此处通过参考将其并入本文中。
在将电路图案从图案形成装置转移至衬底之前，衬底可能经历各种工序，诸如涂底、抗蚀剂涂覆以及软焙烤。在曝光之后，衬底可能经历其它工序，例如曝光后焙烤(PEB)、显影、硬焙烤以及对所转移的电路图案的测量/检验。这一系列的工序被用作为制造器件(例如IC)的单个层的基础。之后衬底可能经历各种过程，诸如蚀刻、离子注入(掺杂)、金属化、氧化、化学机械抛光等，所有的这些工序都是用于最终完成器件的单个层。如果器件需要多个层，则针对每一层重复整个工序或其变形。最终，器件将设置在衬底上的每一目标部分中。之后这些器件通过诸如切片或切割等技术，将这些器件彼此分开，据此独立的器件可以安装在载体上，连接至引脚等。
如注意到的，微光刻术是集成电路的制造中的核心步骤，其中在衬底上形成的图案限定了IC的功能元件，诸如微处理器、存储器芯片等。类似的光刻技术也用于形成平板显示器、微机电系统(MEMS)以及其它器件。
随着半导体制造工艺持续进展，在数十年来，功能元件的尺寸被不断地降低，同时每一器件的功能元件(诸如晶体管)的数量一直遵循通常称为“摩尔定律”的趋势而稳步地增长。在现有技术的情形下，通过使用光刻投影设备来制造器件的层，该光刻投影设备使用来自深紫外照射源的照射将设计布局投影到衬底上，从而产生具有充分地低于100nm的尺寸的独立的功能元件，即该功能元件的尺寸小于照射源(例如，193nm照射源)的辐射的波长的一半。
印刷具有小于光刻投影设备的经典的分辨率极限的尺寸的特征的过程，通常被称为低k1光刻术，其基于分辨率公式CD＝k1×λ/NA，其中λ是所采用的辐射波长(当前在大多数情形中是248nm或193nm)，NA是光刻投影设备中的投影光学元件的数值孔径，CD是“临界尺寸”(通常是所印刷的最小特征尺寸)，以及k1是经验分辨率因子。通常，k1越小，在晶片上复现图案(类似由电路设计者为获得特定的电功能和性能而设计的形状和尺寸)变得越困难。为了克服这些困难，复杂的精细调节步骤被应用于光刻投影设备以及设计布局。这些例如包括但不限于NA和光学相干性设定的优化、定制的照射方案、相移图案形成装置的使用、在设计布局中的光学邻近效应校正(OPC，有时称为“光学和过程校正”)或通常被定义成“分辨率增强技术(RET)”的其它方法等。如此处使用的术语“投影光学元件”应当被广义地解释成包括各种类型的光学系统，例如包括折射式光学装置、反射式光学装置、孔阑和折射反射式光学装置。术语“投影光学元件”还可以统一地或单独地包括根据用于引导、成形或控制辐射投影束的这些设计类型中的任一种进行操作的部件。术语“投影光学元件”可以包括在光刻投影设备中的任何光学部件，而不管光学部件处于光刻投影设备的光路上的哪一位置上。投影光学元件可以包括用于在辐射穿过图案形成装置之前成形、调整和/或投影来自源的辐射的光学部件，和/或用于在辐射穿过图案形成装置之后成形、调整和/或投影辐射的光学部件。投影光学元件通常不包括源和图案形成装置。
发明内容
本文中披露一种计算机实施的用以改进光刻工艺的方法，所述光刻工艺用于使用光刻投影设备将设计布局的一部分成像至衬底上，所述方法包括：计算多变量成本函数，所述多变量成本函数是空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的函数，或是作为所述随机变化的函数或影响所述随机变化的变量的函数，所述变量作为所述随机变化的函数或影响所述随机变化，所述随机变化是多个设计变量的函数，所述多个设计变量表示所述光刻工艺的特性；和通过调整所述设计变量中的一个或更多个直至满足一定终止条件，来重新配置所述光刻工艺的所述特性中的一个或更多个。
本文中披露一种计算机实施的用以改进光刻工艺的方法，所述光刻工艺用于使用光刻投影设备将设计布局的一部分成像至衬底上，所述方法包括：计算多变量成本函数，所述多变量成本函数是变量的函数，所述变量是随机变化的函数或影响所述随机变化，所述随机变化是多个设计变量的函数，所述多个设计变量表示所述光刻工艺的特性；和通过调整所述设计变量中的一个或更多个直至满足一定终止条件，来重新配置所述光刻工艺的所述特性中的一个或更多个。
根据实施例，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
根据实施例，所述变量是模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)或归一化图像对数斜率(NILS)。
根据实施例，所述成本函数是以下光刻度量中的一个或更多个的函数：边缘定位误差、临界尺寸、抗蚀剂轮廓距离、最大缺陷尺寸，和/或最佳焦点移位。
根据实施例，所述成本函数包括作为剂量改变的函数的第一项。
根据实施例，所述成本函数包括作为边缘定位误差的函数的第二项。
根据实施例，与所述边缘定位误差的绝对值不大于偏移时的所述第二项的权重相比，在所述边缘定位误差的所述绝对值大于所述偏移时的所述权重的值具有更大值。
根据实施例，所述设计变量包括选自以下的一个或更多个：模糊图像对数斜率(ILS)、模糊图像强度、图像强度、全局偏置、掩模锚定偏置及/或剂量。
根据实施例，所述设计布局的所述部分包括选自以下的一个或更多个：整个设计布局、片段、已知具有临界特征的设计布局的区段、热点或温点已被识别的所述设计布局的区段，和/或临界特征已被识别的所述设计布局的区段。
根据实施例，所述终止条件包含选自以下的一个或更多个：该成本函数的最小化或最大化；该成本函数的最大化：达到某一迭代次数；达到等于或超出某一阈值的所述成本函数的值；达到某一计算时间；达到在可接受误差极限内的所述成本函数的值；和/或最小化所述光刻工艺中的曝光时间。
根据实施例，所述设计变量中的一个或更多个表示由所述光刻设备进行的照射的一个或更多个特性，和/或所述设计变量中的一个或更多个表示所述设计布局的一个或更多个特性，和/或所述设计变量中的一个或更多个表示所述光刻设备的投影光学件的一个或更多个特性，和/或所述设计变量中的一个或更多个表示所述衬底的抗蚀剂的一个或更多个特性，和/或该等设计变量中额一个或更多个表示所述空间图像或所述抗蚀剂图像的一个或更多个特性。
根据实施例，所述重新配置包括规定所述设计变量中的至少一个的范围的约束。
根据实施例，该成本函数是通过选自包括以下的组的方法来实现最小化和最大化：Gauss-Newton算法、Levenberg-Marquardt算法、Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法、梯度下降算法、仿真退火算法、内在点算法和遗传算法。
根据实施例，所述随机变化是由以下造成：所述衬底的抗蚀剂中的光子散粒噪声、光子产生次级电子、光子产生酸；所述衬底的抗蚀剂中的光子可活化或电子可活化粒子的分布；所述衬底的抗蚀剂中的光子可活化或电子可活化粒子的密度；或它们的组合。
根据实施例，所述空间图像和/或所述抗蚀剂图像是一仿真图像。
本文中也披露一种方法，包括：获得空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的值；获得所述特性的范围；比较所述随机变化的所获得值与所述特性的所述范围；和如果所述随机变化的所获得值超过所述范围，则将所述特性识别为热点以供进一步处理。
本文中也披露一种方法，包括：获得空间图像或抗蚀剂图像的特性的范围；基于所述特性的所述范围来获得所述随机变化的范围或变量的范围，所述变量是所述随机变化的函数或影响所述随机变化；针对所述特性来获得所述随机变化的值，或所述变量的值；比较所述随机变化的所获得值与所述随机变化的所述范围，或比较所述变量的所获得值与所述变量的所述范围；和如果所述随机变化的所获得值超过所述随机变化的所述范围或如果所述变量的所获得值超过所述变量的所述范围，则将所述特性识别为热点以供进一步处理。
根据实施例，所述随机变化的所获得值是从所述变量的所获得值而获得。
根据实施例，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
根据实施例，该变量是模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)或归一化图像对数斜率(NILS)。
根据实施例，该等方法还可包括使用成本函数来优化设计变量。
本文中披露一种减少空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的方法，所述方法包括：从设计布局的一部分获得被识别为热点的所述特性；和通过优化所述设计布局的一个或更多个部分来减少所述随机变化。
根据实施例，该方法还可包括从所述设计布局的所述部分重新识别热点。
根据实施例，该方法还可包括：如果识别出热点，则改变参数用于优化。
根据实施例，优化所述设计布局的是一个或更多个部分使用至少表示所述随机变化或变量的成本函数，所述变量是所述随机变化的函数或影响所述随机变化。
根据实施例，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
根据实施例，所述变量为模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)或归一化图像对数斜率(NILS)。
本文中披露一种计算机程序产品，其包括记录有指令的计算机可读介质，所述指令在由计算机执行时实施如本文中所描述的方法。
本文中披露一种非暂时性计算机可读介质，其在多个条件下和在设计变量的多个值下具有随机变化或变量的值，所述变量是所述随机变化的函数或影响所述随机变化。
附图图示
图1是光刻系统的各种子系统的框图。
图2是与图1中的子系统对应的仿真模型的框图。
图3A示意性地描绘LER。
图3B示意性地描绘LWR。
图3C示意性地图示随机变化可如何影响光刻。
图4A和图4B示意性地示出确定在空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化与一个或更多个设计变量之间的关系的方法。
图5A和图5B示出使用该关系的拟合的结果。
图6示出用于计算和图示随机变化的示例性流程图。
图7示出使用随机变化而识别出的热点。
图8示出非暂时性计算机可读介质，其在多个条件和在设计变量的多个值的情况下包含随机变化的值。
图9A和图9B各自示出在垂直于图案的边缘的方向(x)上的跨越图案的边缘的图像(空中或抗蚀剂图像)的强度。
图10示意性地示出EPEILS项的曲线。
图11是图示出联合优化/协同优化的示例方法的方面的流程图。
图12示出根据实施例的另外优化方法的实施例。
图13A、图13B和图14示出各种优化过程的示例流程图。
图15A示出根据实施例的用于基于特性的随机变化(例如，LER)或基于其函数(例如，bl_ILS、ILS或NILS)来识别空间图像或抗蚀剂图像上的热点的方法的流程图。
图15B示出根据实施例的用于基于空间图像或抗蚀剂图像的特性(例如，边缘部位)的随机变化(例如，LER)或基于其函数(例如，bl ILS、ILS或NILS)来识别空间图像或抗蚀剂图像上的热点的另外方法的流程图。
图16示出根据实施例的用于减少空间图像或抗蚀剂图像的一个或更多个特性(例如，边缘部位)的随机变化(例如，LER)的方法的流程图。
图17是示例计算机系统的框图。
图18是光刻投影设备的示意图。
图19是另一光刻投影设备的示意图。
图20是图19中的设备的更详细视图。
图21是图19和图20的设备的源收集器模块SO的更详细视图。
图22示出产出率与随机变化的测量值的若干关系。
图23示意性地图示出执行用于一个或更多个设计变量的值集合的优化且将过程、空间图像、和/或抗蚀剂图像的各种特性呈现给用户从而使得用户能够基于用户所需特性来选择一个或更多个设计变量的值集合的方法的流程图。
具体实施方式
尽管在本文中具体的指代IC的制造，但应当清楚地理解本发明的说明书可以有许多其它可能的应用。例如，可用于集成光学系统、磁畴存储器的引导和检测图案、液晶显示面板、薄膜磁头等的制造。本领域技术人员应该理解的是，在这种替代应用的情况中，可以将这种情形中的使用的任意术语“掩模版”、“晶片”或“管芯”分别认为能够与更上位的术语“掩模”、“衬底”或“目标部分”相互通用。
在本文中，术语“辐射”和“束”用于包括各种类型的电磁辐射，包括紫外辐射(例如具有365、248、193、157或126nm的波长)和EUV(极紫外辐射，例如具有在5-20nm范围内的波长)。
如此处使用的术语“进行优化”和“优化”的意思是调节光刻投影设备，使得光刻的结果和/或过程具有更加理想的特性，诸如衬底上的设计布局的更高的投影精度、更大的过程窗口等。因而，如本文中所使用的术语“优化”是指或意思是识别用于一个或更多个参数的一个或更多个值的过程，所述一个或更多个值与用于那些一个或更多个参数的一个或更多个值的初始集合相比较而言提供了在至少一个相关度量的改进(例如，局域最优)。“最优”和其它相关术语应被相应地解释。在实施例中，能够反复地应用优化步骤来提供一个或更多个度量的进一步改进。
此外，光刻投影设备可以是具有两个或更多个台(例如，两个或更多个衬底台，衬底台和测量台、两个或更多个图案形成装置台，等等)的类型。在这样的“多平台”装置中，可以并行地使用多个多重台，或可以在一个或更多的台上进行预备步骤的同时，将一个或更多的其它台用于曝光。例如，在美国专利US5,969,441中描述了双平台光刻投影设备，通过引用将其并入本文中。
上文提及的图案形成装置包括，或能够形成一个或更多个设计布局。可以利用CAD(计算机辅助设计)程序来产生设计布局，该过程通常被称作为EDA(电子设计自动化)。大多数CAD程序遵循一组预定的设计规则，用于产生功能设计布局/图案形成装置。这些规则由处理和设计限制来设定。例如，设计规则限定了电路器件(诸如栅极、电容器等)或互连线之间的间隔容许度，以便于确保电路器件或线不会以不被期望的方式相互作用。一个或更多个设计规则限制可被称作为“临界尺寸”(CD)。电路的临界尺寸可以被定义为线或孔的最小宽度或者两条线或两个孔之间的最小间隔。因此，CD确定了所设计的电路的整体尺寸和密度。当然，集成电路制造中的目标之一是如实地在衬底上(经由图案形成装置)复现原始的电路设计。
在这种情形中采用的术语“掩模”或“图案形成装置”可以广义地解释成表示可以用于为入射的辐射束赋以对应于将要在衬底的目标部分中产生的图案的图案化的横截面的一般性的图案形成装置；术语“光阀”也可以用于这种情形。除了传统的掩模(透射式或反射式掩模；二元掩模、相移掩模、混合型掩模等)之外，其它的图案形成装置的例子包括：
-可编程反射镜阵列。这样的器件的一个例子是具有粘弹性控制层和反射表面的矩阵可寻址表面。这样的设备所依据的基本原理是(例如)反射表面的已寻址区域将入射辐射反射成衍射辐射，而未寻址区域将入射辐射反射成非衍射辐射。使用适合的滤光片，可以从反射束中过滤掉所述非衍射辐射，从而之后仅留下衍射辐射；这样，所述束根据矩阵可寻址表面的寻址图案而被图案化。所需要的矩阵寻址可以通过使用适合的电子器件进行。关于这样的反射镜阵列的更多的信息可以参见例如美国专利No.5,296,891和No.5,523,193，通过引用将它们并入本文中。
-可编程LCD阵列。在美国专利No.5,229,872中给出了这样的构造的一个例子，通过引用将其并入本文中。
作为简短介绍，图1示出了示例性的光刻投影设备10。主要部件是：辐射源12A，其可以是深紫外准分子激光源或包括极紫外(EUV)源(如上所讨论，所述光刻投影设备本身不需要具有辐射源)在内的其它类型的源；照射光学装置，其限定了部分相干性(标记为σ)且可以包括光学装置14A、16Aa和16Ab，其对来自源12A的辐射成形；图案形成装置14A；以及透射光学装置16Ac，其将图案形成装置图案的图像投影到衬底平面22A上。在投影光学元件的光瞳面处的可调整的滤光片或孔阑20A可以限制射到衬底平面22A上的束角的范围，其中最大的可能的角度限定了投影光学元件的数值孔径NA＝nsin(θmax)，n是在投影光学元件的最后元件与所述衬底之间的介质的折射率。
在系统的优化过程中，系统的品质因数可以表示为成本函数。优化过程归结为求出使成本函数优化(例如，最小化或最大化)的一组系统参数(设计变量)的过程。成本函数可以依赖于优化的目标而具有任何适合的形式。例如，成本函数可以是系统的特定特性(评价点)相对于这些特性的期望值(例如理想值)的偏差的加权均方根(RMS)；成本函数还可以是这些偏差的最大值(即，最坏偏差)。此处的术语“评价点”应当被广义地解释成包括系统的任何特性。系统的设计变量可以限制成有限的范围和/或是由于系统的实施的实用性而是相互依赖的。在光刻投影设备的情形中，这些约束通常与硬件的物理性质和特性(诸如可调节范围)和/或图案形成装置可制造性设计规则相关，并且评价点可以包括衬底上的抗蚀剂图像上的物理点以及诸如剂量和焦距等非物理特性。
在光刻投影设备中，源向图案形成装置和投影光学元件提供了照射(即辐射)；图案形成装置和投影光学元件对通过图案形成装置到衬底上的照射进行引导和成形。术语“投影光学元件”在此处被广义地限定为包括可以改变辐射束的波前的任何光学部件。例如，投影光学元件可以包括部件14A，16Aa，16Ab和16Ac中的至少一些部件。空间图像(AI)是衬底高度处的辐射强度分布。衬底上的抗蚀剂层被曝光，并且空间图像被转移至抗蚀剂层，作为其中的潜在的“抗蚀剂图像”(RI)。抗蚀剂图像(RI)可以被定义为抗蚀剂层中的抗蚀剂的溶解度的空间分布。抗蚀剂模型可以用于从空间图像计算抗蚀剂图像，其示例可以在美国专利公开No.US2009-0157360中找到，该文献的公开内容通过引用将其全部内容并入本文中。抗蚀剂模型仅与抗蚀剂层的性质(例如在曝光、PEB和显影期间发生的化学过程的效应)相关。光刻投影设备的光学性质(例如源、图案形成装置和投影光学元件的性质)规定了空间图像。因为可以改变在光刻投影设备中使用的图案形成装置，所以期望将图案形成装置的光学性质与包括至少源和投影光学元件的光刻投影设备的其余部分的光学性质分离开。
在图2中示出了光刻投影设备中的模拟光刻的示例性流程图。源模型31表示源的光学特性(包括辐射强度分布和/或相位分布)。投影光学模型32表示投影光学元件的光学特性(包括由投影光学元件所引起的辐射强度分布和/或相位分布的变化)。设计布局模型35表示设计布局33的光学特性(包括由给定的设计布局33所引起的辐射强度分布和/或相位分布的变化)，其是图案形成装置上的、或由图案形成装置所形成的特征的布置的表示。空间图像36可以由设计布局模型35、投影光学元件模型32和设计布局模型35模拟。抗蚀剂图像38可以使用抗蚀剂模型37由空间图像36来模拟。对光刻的模拟可以例如预测在抗蚀剂图像中的轮廓和CD。
更具体地，注意到，源模型31可以表示源的光学特性，包括但不限于NA设定、西格玛(σ)设定以及任何特定的照射形状(例如诸如环形的、四极、双极等的离轴辐射源等)。投影光学元件模型32可以表示投影光学元件的光学特性，其包括像差、变形、一种或更多种折射率、一种或更多种物理大小、一种或更多种物理尺寸等。设计布局模型35可以表示物理图案形成装置的一种或更多种物理性质，如所描述的，例如在美国专利No.7,587,704中所描述的，通过引用将其全部内容并入本文中。模拟的目标是精确地预测例如边缘的定位、空间图像强度斜率、和/或CD，其之后可以与期望的设计相比较。所述期望的设计通常定义为预先OPC设计布局，其可以被提供成标准数字文件格式(诸如GDSII或OASIS)或其它文件格式。
可以根据这一设计布局识别一个或更多的部分，其被称作为“片段”。在实施例中，提取一组片段，其表示设计布局中的复杂的图案(典型地大约50至1000个片段，尽管可以使用任何数量的片段)。这些图案或片段表示设计的小的部分(即电路、单元或图案)，并且更具体地是片段通常代表了需要特别关注和/或验证的小的部分。或者说，片段可以是设计布局的部分或可以类似于设计布局的部分或具有与设计布局的部分相类似的行为，其中通过经验(包括由客户提供的片段)、通过反复试验或通过运行全芯片模拟来识别一个或更多个临界特征。片段可包含一个或更多的测试图案或计量图案。
可以基于设计布局中一个或更多个已知的临界特征区域由客户先验地提供初始的较大组的片段，其需要特定的图像优化。可替代地，在另一实施例中，可以通过使用一些类型的识别所述一个或更多个临界特征区域的自动化的(诸如机器视觉)或手工的算法从整个设计布局提取初始的较大组片段。
在例如使用极紫外线辐射(EUV，例如，具有在5纳米至20纳米的范围内的波长)源或非EUV源的光刻投影设备中，减少的辐射强度可导致更强的随机变化，诸如在诸如孔的小二维特征中的明显线宽粗糙度和/或局部CD变化。在使用EUV源的光刻投影设备中，减少的辐射强度可归因于从源输出的低总辐射、来自对来自源的辐射进行成形的光学装置的辐射损失、通过投影光学件的透射损失、在恒定剂量下导致较少光子的高光子能量，等等。随机变化可归因于诸如抗蚀剂中的光子散粒噪声、光子产生的次级电子、光子吸收变化和/或光子产生的酸这样的因素。特征的较小大小进一步构成此随机变化。较小特征中的随机变化是生产产率中的显著因素且证明包括于光刻工艺和/或光刻投影设备的多种优化过程中。
在相同辐射强度下，每个衬底的较低曝光时间导致光刻投影设备的较高产出率，但导致较强的随机变化。在给定辐射强度下的给定特征中的光子散粒噪声与曝光时间的平方根成比例。在使用EUV和其它辐射源的光刻中存在出于增加产出率的目的而降低曝光时间的需求。因此，考虑优化过程中的随机变化的本文中所描述的设备和装置并不限于EUV光刻。
产出率也可受到被引导至衬底的辐射的总量影响。在一些光刻投影设备中，牺牲来自源的辐射的一部分以便实现照射的所需形状。
图3A示意性地图示线边缘粗糙度(LER)。假定所有条件在设计布局上的特征的边缘903的三次曝光或曝光模拟中都相同，则边缘903的抗蚀剂图像903A、903B和903C可具有稍微不同的形状和部位。可通过分别平均化所述抗蚀剂图像903A、903B和903C来测量抗蚀剂图像903A、903B和903C的部位904A、904B和904C。诸如线边缘粗糙度这样的随机变化通常是由基础特性的分布的参数来表示。在此示例中，边缘903的LER可由边缘903的空间分布的3σ表示，这是假定所述分布是正态分布。可在边缘903的许多曝光或模拟中从边缘903的部位(例如，部位904A、904B和904C)得到3σ。LER表示边缘903由于随机效应而很可能将会落入的范围。出于此原因，LER也可被称为随机边缘定位误差(SEPE)。LER可大于由非随机效应造成的边缘903位置的改变。
图3B示意性地描绘线宽粗糙度(LWR)。假定所有条件在设计布局上具有宽度911的长矩形特征910的三次曝光或曝光模拟中都是相同的，则矩形特征910的抗蚀剂图像910A、910B和910C可分别具有稍微不同的宽度911A、911B和911C。矩形特征910的LWR可以是宽度911A、911B和911C的分布的量度。例如，LWR可以是宽度911的分布的3σ，这是假定所述分布是正态分布。可从矩形特征910的宽度911(例如，宽度911A、911B和911C)的许多曝光或模拟得到LWR。在短特征(例如，接触孔)的情境中，因为长边缘不可用于平均化所述短特征的图像的部位，所以并未良好地界定所述短特征的图像的宽度。相似量LCDU可用以特性化所述随机变化。LCDU是短特征的图像的经测量CD的分布(假定所述分布是正态分布)的3σ。
图3C示意性地图示随机变化可如何影响光刻。在图3C的示例中，空间图像或抗蚀剂图像中的特征的边缘的预期位置被指示为虚线982。实际边缘被指示为曲线995，其包括随机变化(在此示例中是LER)和与随机效应无关的误差(例如，由诸如剂量变化、焦点变化、源形状、图案形成装置(例如，掩模)误差等等所造成)两者。实际边缘的平均部位被指示为实线981。介于平均部位(实线981)与预期部位(虚线982)之间的差980是与随机效应无关的误差，其可被称作边缘定位误差(EPE)。实际边缘相对于平均部位的变化是随机变化。围封所述随机变化的围绕平均部位的带990(实线981)可被称为随机变化带，其表示实际局部边缘定位可由于随机效应而达到的范围。随机变化带的宽度可大于EPE。因此，与边缘的预期部位(虚线982)的总概率偏差可以是EPE与随机变化带的总和。如果不存在随机变化，则此示例中的边缘的实际部位将会处于由实线981指示的部位，其不与相邻特征983合并且因而不产生缺陷。然而，当存在随机变化且随机变化带足够大(例如，带990)时，实际边缘可(在由虚线圆圈标记处)与相邻特征983合并且因而产生缺陷。因此，需要评估、模拟或减少随机变化。
图4A中以流程图以及图4B中以示意图描绘了确定确定在空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化与一个或更多个设计变量之间的关系的方法。在步骤1301中，从针对一个或更多个设计变量的多个值集合1501中的每一个所形成(通过实际曝光或模拟)的多个空间图像或抗蚀剂图像1502而测量到特性的值1503。在步骤1302中，针对一个或更多个设计变量的每个值集合1501而从特性的值1503的分布1504确定了随机变化的值1505，而所述分布1504是从针对一个或更多个设计变量的所述值集合1501而形成的空间图像或抗蚀剂图像来测量得到的。在步骤1303中，通过从随机变化的值1504和一个或更多个设计变量的值集合1501来拟合出模型的一个或更多个参数，确定了关系1506。
在一示例中，随机变化是LER，且一个或更多个设计变量是模糊图像ILS(bl_ILS)、剂量和图像强度。模型可以是：
LER＝a×bl_ILSb×(剂量×图像强度)c (方程式30)
可通过拟合来确定参数a、b和c。模糊图像ILS(bl_ILS)是被应用了空间模糊的图像对数斜率ILS。空间模糊可表示由于抗蚀剂层中通过曝光于辐射而产生的化学物质的扩散而导致的抗蚀剂图像的模糊。
图5A示出使用方程式30中的模型的拟合的结果。遵循图4A和图4B的方法来确定在恒定图像强度和恒定剂量情况下的900个以上不同特征的LER 1400(作为随机变化的示例)的值，所述不同特征包括长沟道1401、长线1402、短线1403、短沟道1404、短线端1405，和短沟道端1406。通过拟合LER的值与设计变量b1_ILS的值来确定方程式30中的参数a和b(参数c因为剂量加权模糊图像强度是恒定的而被合为参数a)。以曲线1410示出拟合结果。
图5B示出使用方程式30中的模型的拟合1510的结果。使用图4A和图4B中的方法来确定在多种剂量和多种图像强度的情况下的20nm乘40nm的沟道1505在宽度方向上的CD和在长度方向上的CD的LCDU1500(作为随机变化的示例)的值。通过拟合LWR的值与设计变量bl_ILS、剂量和图像强度的值来确定方程式30中的参数a、b和c。
一旦通过诸如图4A和图4B中的方法的方法而确定在空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化与一个或更多个设计变量之间的关系，则可使用所述关系而针对该特性来计算随机变化的值。图6示出用于此计算的示例性流程图。在步骤1610中，选择条件集合(例如，NA、σ、剂量、焦点、抗蚀剂化学反应、一个或更多个投影光学件参数、一个或更多个照射参数等等)。在步骤1620中，在这些条件下计算一个或更多个设计变量的值。例如，抗蚀剂图像和bl_ILS沿着边缘的边缘位置的值。在步骤1630中，从在随机变化与一个或更多个设计变量之间的关系而计算出随机变化的值。例如，在实施例中，随机变化是边缘的LER。在选用步骤1640中，可定义噪声向量，所述噪声向量的频率分布大致匹配于真实衬底测量。在选用步骤1650中，将噪声向量覆盖于结果(例如，空间图像或抗蚀剂图像的随机边缘)上。
在空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化与一个或更多个设计变量之间的关系也可用以识别空间图像或抗蚀剂图像的一个或更多个“热点”，如图7所示出。“热点”可被定义为其中所述随机变化超出某一量值的在图像上的部位。例如，如果两个附近边缘上的两个位置具有大的LER值，则此两个位置具有高的彼此接合机会。
在一个实施例中，可计算出在多个条件下和在一个或更多个设计变量的多个值下的随机变化(和/或其函数)的值，且将所述值编译于非暂时性计算机可读介质1800(如图8所示出，诸如储存于硬盘驱动器上的数据库)中。计算机可查询介质1800，且从介质1800的内容计算出随机变化的值。
空中/抗蚀剂图像的特性的随机变化的确定可在光刻工艺中以许多方式有用。在一个示例中，可在光学邻近效应校正(OPC)中考虑随机变化。
作为示例，OPC处理如下事实：投影于衬底上的设计布局的图像的最终大小和定位将不相同于、或简单地仅取决于所述设计布局在图案形成装置上的大小和定位。应注意，术语“掩模”、“掩模板”、“图案形成装置”在本发明中可被互换地利用。还有，本领域普通技术人员将认识到，尤其是在光刻模拟/优化的情境中，术语“掩模”/“图案形成装置”和“设计布局”可被可互换地使用，这是因为：在光刻模拟/优化中，未必使用实体图案形成装置，而可使用设计布局以表示实体图案形成装置。对于存在于一些设计布局上的小特征大小和高特征密度，给定特征的特定边缘的位置将在某种程度上受到其他邻近特征的存在或不存在影响。这些邻近效应起因于从一个特征耦合至另一特征的微小量的辐射和/或诸如衍射和干涉这样的非几何光学效应。相似地，邻近效应可起因于在通常继光刻之后的(例如)曝光后焙烤(PEB)、抗蚀剂显影和蚀刻期间的扩散和其他化学效应。
为了帮助确保设计布局的所投影图像是根据给定目标电路设计的需求，则应使用设计布局的复杂数值模型、校正或预失真来预测和补偿邻近效应。论文“Full-ChipLithography Simulation and Design Analysis-How OPC Is Changing IC Design”(C.Spence，Proc.SPIE，第5751卷，第1至14页(2005年))提供“基于模型“的光学邻近校正过程的综述。在典型的高端设计中，设计布局的几乎每一特征具有某种修改，以便实现所投影图像至目标设计的高保真度。这些修改可包括边缘位置或线宽的移位或偏置，以及旨在辅助其他特征的投影的“辅助”特征的应用。
在通常数百万个特征存在于芯片设计中的情况下，将基于模型的OPC应用于目标设计涉及到良好的过程模型和相当多的计算资源。然而，应用OPC通常不是“精确科学(exact science)”，而是并不总是补偿所有可能邻近效应的经验式的迭代过程。因此，应通过设计检测(即，使用经校准数值过程模型的密集全芯片仿真)来验证OPC的效应(例如，在应用OPC和/或任何其他RET之后的设计布局)，以便减少或最小化设计瑕疵被建构/内置于图案形成装置图案中的可能性。此情形是通过以下而驱动的：制成高端图案形成装置的巨大成本，其在数百万美元的范围内；和对周转期时间的影响，这是因重工或修复实际图案形成装置(一旦它们已被制造)而引起。
OPC和全芯片RET验证两者可基于如在例如美国专利申请公开No.US2005-0076322号和Y.Cao等人的名称为“Optimized Hardware and Software For Fast，Full ChipSimulation”(Proc.SPIE，第5754卷，405(2005年))的论文中所描述的数值建模系统和方法。
一个RET涉及设计布局的全局偏置(也被称作“掩模偏置”)的调整。全局偏置是在设计布局中的图案与预期印刷于衬底上的图案之间的差。例如，在忽略由投影光学件引起的放大(缩小)的情况下，可通过设计布局中的50nm直径图案或通过设计布局中的20nm直径图案但以高剂量，来将直径是25nm的圆形图案印刷于衬底上。
除了对设计布局或图案形成装置的优化(例如，OPC)以外，也可与图案形成装置的优化联合地或分离地优化所述照射，以致力于改善总光刻保真度。术语“照射源”和“源”在此文件中被可互换地使用。许多离轴照射(诸如环形、四极和偶极)已被引入且已针对OPC设计提供较多自由，由此改善成像结果。离轴照射是用以解析所述图案形成装置中包含的精细结构(即，目标特征)的方式。然而，与传统照射相比较，离轴照射通常针对空间图像(AI)提供较少辐射强度。因此，变得需要尝试优化所述照射以在较精细的分辨率与减少的辐射强度之间实现最优平衡。
可在例如Rosenbluth等人的名称为“Optimum Mask and Source Patterns toPrint a Given Shape”(Journal of Microlithography，Microfabrication，Microsystemsl(1)，第13至20页(2002年))的论文中找到众多照射最隹化方法。将源分割成若干区，所述区中的每个对应于光瞳光谱的某一区。接着，将源分布假定成在每一源区中是均一的，且针对过程窗口来优化每一区的亮度。然而，所述源分布在每个源区中均一的这种假设并不总是有效，且结果，此方法的有效性受损。在Granik的名称为“SourceOptimization for Image Fidelity and Throughput”(Journal of Microlithography，Microfabrication，Microsystems 3(4)，第509至522页(2004年))的论文中所阐述的另一示例中，综述若干现有源优化方法，且提出了一种将源优化问题转换成一系列非负最小二乘优化的基于照射器像素的方法。尽管这些方法示范一些成果，但所述方法通常需要多次复杂迭代至收敛。另外，可能难以确定用于一些额外参数(诸如Granik方法中的γ的适当/最佳值，此情形规定在对用于衬底图像保真度的源进行优化与所述源的平滑度要求之间的权衡/取舍。
对于低k1光刻，源和图案形成装置两者的优化有用于帮助确保用于关键电路图案的投影的可行过程窗口。一些算法(例如，Socha等人，Proc.SPIE，第5853卷，2005年，第180页)将照射离散化至独立源点中且将图案形成装置离散化至空间频域中的衍射阶中，且基于诸如曝光宽容度这样的过程窗口度量来单独地/分离地对成本函数(其被限定为一个或更多个所选择的设计变量的函数)进行公式化，所述过程窗口度量可由光学成像模型从源点强度和图案形成装置衍射阶来加以预测。
如本发明中所使用的术语“设计变量”包括光刻投影设备或光刻工艺的参数集合，例如，光刻投影设备的用户能够调整的参数，或用户能够通过调整那些参数而调整的图像特性。应了解，包括照射、图案形成装置、投影光学件、和/或抗蚀剂的一个或更多个特性的光刻投影过程的任何一个或更多个特性能够由优化中的设计变量来表示。成本函数常常是设计变量的非线性函数。接着使用标准优化技术来优化所述成本函数。
相关地，不断地减低设计规则的压力已驱使半导体芯片制造者利用现有的193nmArF光刻来更深入地移动进入所述低k1光刻时代。朝向较低k1的光刻对RET、曝光工具、和针对光刻亲和设计的需求提出了大量要求。未来可使用1.35ArF超数值孔径(NA)曝光工具。为了帮助确保电路设计能够利用可工作过程窗口而产生至衬底上，则照射-图案形成装置优化(在本发明中被称作源-掩模优化或SMO)正在变为用于2倍纳米节点的显著RET。
在无约束的情况下且在可实行时间量内使用成本函数来允许对照射和图案形成装置进行同时优化的照射和图案形成装置(设计布局)优化方法和系统被描述于美国专利申请公开No.US2011-0230999中，所述美国专利申请公开通过援引而全文合并到本发明中。涉及到通过调整所述源的像素来优化所述源的另一SMO方法和系统被描述于美国专利申请公开No.2010/0315614中，所述美国专利申请公开通过援引而全文合并到本发明中。
在光刻投影设备中，作为示例，成本函数可被表达为：
Figure BDA0001378269740000181
其中(z1，z2，…，zN)是N个设计变量或它们的值。fp(z1，z2，…，zN)可以是设计变量(z1，z2，…，zN)的函数，诸如在用于(z1，z2，…，zN)的设计变量的值集合的评估点处的特性的实际值与预期值之间的差。wp是与fp(z1，z2，…，zN)相关联的权重常数。可向比其它评估点或图案更关键的评估点或图案指派较高的wp值。也可向具有较大出现次数的图案和/或评估点指派较高wp值。评估点的示例可以是衬底上的任何实体点或图案、虚拟设计布局上的任何点、或抗蚀剂图像、或空间图像，或它们的组合。fp(z1，z2，…，zN)也可以是诸如LWR、LER和/或LCDU的一个或更多个随机变化的函数，所述一个或更多个随机变化继而是设计变量(z1，z2，…，zN)的函数。fp(z1，z2，…，zN)可以是随机变化的显函数，诸如fp(LER)＝LER2(z1，z2，…，zN)。fp(z1，z2，…，zN)可以是一变量的显函数，所述变量是诸如LER的随机变化的函数。例如，bl_ILS可以是如由方程式30所指示的LER的函数，且
Figure BDA0001378269740000191
fp(z1，z2，…，zN)可以是影响诸如LER这样的随机变化的变量。
因此，使用包括表示随机变化的fp(z1，z2，…，zN)的成本函数而进行的优化可导致一个或更多个设计变量的值减少或最小化随机变化。成本函数可表示光刻投影设备、光刻工艺或衬底的任何一个或更多个合适特性，例如，焦点、CD、图像移位、图像失真、图像旋转、随机变化、生产率、LCDU、或它们的组合。LCDU是局部CD变化(例如，局部CD分布的标准偏差的三倍)。在一个实施例中，成本函数表示LCDU、生产率和随机变化(即，是LCDU、生产率和随机变化的函数)。在一个实施例中，成本函数表示EPE、生产率和随机变化(例如，包括是EPE、生产率和随机变化的函数的Jp(z1，z2，…，zN))。在一个实施例中，成本函数包括作为EPE的函数的fp(z1，z2，…，zN)和作为诸如LER这样的随机变化的函数的fp(z1，z2，…，zN)。在一个实施例中，设半变量(z1，z2，…，zN)包括选自剂量、图案形成装置的全局偏置、照射形状、或它们的组合中的一个或更多个。由于抗蚀剂图像常常规定衬底上的图案，故成本函数可包括表示所述抗蚀剂图像的一个或更多个特性的函数。例如，这样一种评估点的fp(z1，z2，…，zN)可以仅是介于抗蚀剂图像中的点与该点的预期位置之间的距离(即，边缘定位误差EPEp(z1，z2，…，zN))。设计变量可包括任何可调整参数，诸如所述源、所述图案形成装置、所述投影光学件、剂量、焦点等等的可调整参数。
所述光刻设备可包括能够用来调整辐射束的波前和强度分布和/或相移的形状、被统称为“波前操控器”的部件。在实施例中，所述光刻设备能够调整沿着所述光刻投影设备的光学路径的任何部位处的波前和强度分布，诸如在所述图案形成装置之前、在光瞳平面附近、在图像平面附近、和/或在焦平面附近。所述波前操控器能够用来校正或补偿例如由所述源、所述图案形成装置、光刻投影设备中的温度变化、光刻投影设备的部件的热膨胀等等所造成的波前和强度分布和/或相移的某些失真。调整波前和强度分布和/或相移能够改变评估点和成本函数的值。能够从模型仿真出这些改变，或实际上测量出这些改变。当然，CF(z1，z2，…，zN)并不限于方程式1中的形式。CF(z1，z2，…，zN)能够呈任何其它合适形式。
根据实施例，表示EPE和LER两者的成本函数可具有如下形式：
Figure BDA0001378269740000201
这是因为EPE和LER两者具有长度的尺寸。因此，它们能够直接地相加。
方程式30将bl_ILS链接至LER。因此，使用表示bl_ILS的成本函数的优化类似于使用表示LER的成本函数的优化。较大bl_ILS导致较小LER，且反之亦然。根据实施例，成本函数可表示EPE和bl_ILS两者(或归一化ILS(NILS))。然而，EPE和bl_ILS(或NILS)可能不直接地相加，这是因为bl_ILS并不量度长度，而EPE量度长度，或NILS是无因量纲的，且EPE具有长度的尺寸。因此，通过表示长度的函数来表示bl_ILS(或NILS)会使将该表示直接地与EPE相加成为可能。
ILS被限定为
Figure BDA0001378269740000202
bl_ILS是空间模糊ILS。NILS被限定为＝CD×ILS。这些限定暗示一种能够表示ILS、bl_ILS或NILS并且表示长度的函数，且因此允许直接地与EPE相加。图9A和图9B各自示出在垂直于图案的边缘的方向(x)上的跨越该边缘的图像(空中或抗蚀剂图像)的强度。强度相对于x的较高斜率意思是较高ILS、bl_ILS和NILS。因此，与图9B的示例相比，图9A的示例具有较高ILS、bl_ILS和NILS。边缘部位Xe随着足以曝光所述抗蚀剂的强度I而移位。当曝光的持续时间固定时，足以曝光所述抗蚀剂的强度I随着剂量而改变。因此，由剂量的给定改变量(例如，相对于标称剂量的±δ，其可以是用户所选择的参数)所造成的边缘部位Xe的移位量(在下文中是“EPEILS”，例如，2911和2912)是由ILS、bl_ILS或NILS确定的。图9A的示例中的EPEILS小于图9B的示例中的EPEILS，这是因为因此与图9B的示例相比，图9A的示例具有较高ILS、bl_ILS和NILS。EPEILS因此是能够表示ILS、bl_ILS或NILS并且表示长度的函数的示例，从而允许在成本函数中直接地与EPE相加。EPEILS可被写成：
Figure BDA0001378269740000216
其中ILS(xe(0))是设计变量(z1，z2，…，zN)的函数。根据实施例，表示EPE和ILS、bl_ILS或NILS两者的成本函数可具有如下形式：
Figure BDA0001378269740000211
其中EPEp(z1，z2，…，zN)|δ＝0是在标称剂量下的EPE值，p是第p个评估点，且Sp是用于EPEILS项的权重。因此，例如，通过最小化此成本函数而进行的优化会最大化ILS(xe(0))，且因此最小化LER。
根据实施例，当EPE项增加时，EPEILS项
Figure BDA0001378269740000212
的权重可相对于EPE项(例如，
Figure BDA0001378269740000213
)的权重而减少，使得EPEILS项
Figure BDA0001378269740000214
并不比EPE项
Figure BDA0001378269740000215
占优势。如果EPEILS项占优势，则EPE项将不会通过优化而充分地减少。例如，当|EPEp|高于用户选择的偏移时，当|EPEp|＞OF时sp＝0(由此所述优化忽略了EPEILS项且仅减少EPE项)，且当|EPEp|≤OF时sp≠0，其中OF是所述偏移。例如，
Figure BDA0001378269740000221
EPE项的更高权重将使得所述优化有利于在使用所述成本函数而进行的优化中减少所述EPE项。
图10示意性地将成本函数的曲线示出为EPEp的函数，其中权重
Figure BDA0001378269740000222
如图10所示，EPE项当|EPEp|＞OF时占所述成本函数的较大比例，这是因为权重wp具有更大值。
设计变量可具有约束，所述约束可被表达为(z1，z2，…，zN)∈Z，其中Z是设计变量的可能值集合。对设计变量的一个可能约束可由光刻投影设备的所需生产率来施加。所需生产率的下限导致对剂量的上限，且因此具有针对所述随机变化的暗含含义/暗示(例如，对随机变化施加下限)。较短曝光时间和/或较低剂量通常导致较高生产率，但导致较大随机变化。衬底生产率和随机变化最小化的考虑可约束所述设计变量的可能值，这是因为随机变化是设计变量的函数。在没有由所需生产率施加的这种约束的情况下，所述优化可得到不切实际的设计变量的值集合。例如，如果剂量是设计变量，则在没有这种约束的情况下，所述优化可得到使生产率经济上不可能的剂量值。然而，约束的有用性不应被解译是必要性。例如，生产率可受到光瞳填充比影响。对于一些照射设计，低光瞳填充比可舍弃辐射，从而导致较低生产率。生产率也可受到抗蚀剂化学反应的影响。较慢抗蚀剂(例如，需要适当地曝光较高量辐射的抗蚀剂)导致较低生产率。
因此，优化过程在约束或限制条件(z1，z2，…，zN)∈Z下找到优化所述成本函数的一个或更多个设计变量的值集合，例如，找到：
Figure BDA0001378269740000231
根据实施例，图11中图示出优化的一般方法。此方法包括限定多个设计变量的多变量成本函数的步骤302。所述设计变量可包括从表示照射(300A)的一个或更多个特性(例如，光瞳填充比，即，传递通过光瞳或孔径的照射的辐射的百分比)、投影光学件(300B)的一个或更多个特性和/或设计布局(300C)的一个或更多个特性的设计变量中所选择的任何合适组合。例如，设计变量可包括表示照射(300A)的一个或更多个特性和设计布局(300C)的一个或更多个特性(例如，全局偏置)但不表示投影光学件(300B)的一个或更多个特性的设计变量，其导致SMO。或者，所述设计变量可包括表示照射(300A)的一个或更多个特性(视情况为偏光)、投影光学件(300B)的一个或更多个特性、和设计布局(300C)的一个或更多个特性的设计变量，这导致照射-图案形成装置(例如，掩模)-投影系统(例如，透镜)优化(SMLO)。在步骤304中，同时地调整所述设计变量使得成本函数移动朝向收敛。在步骤306中，确定是否满足预先限定的终止条件。预定终止条件可包括各种可能性，例如，选自以下的一个或更多个：所述成本函数可根据需要通过所使用的数值技术而被最小化或最大化，所述成本函数的值已等于阈值或已超越阈值，成本函数的值已达到预设误差极限内，和/或达到预设的迭代次数。如果满足步骤306中的条件，则方法结束。如果不满足步骤306中的一个或更多个条件，则迭代地重复步骤304和306直至获得所需结果为止。所述优化未必导致用于一个或更多个设计变量的单一值集合，这是因为可存在由诸如光瞳填充因子、抗蚀剂化学反应、生产率等等因素所造成的实体约束。所述优化可提供用于一个或更多个设计变量的多个值集合和相关联的性能特性(例如，生产率)，且允许光刻设备的用户选取一个或更多个集合。图22示出水平轴线中的生产率(以每小时衬底数目为单位)和随机变化的量度(例如，竖直轴线中的最差拐角CDU和LER的平均值)与抗蚀剂化学反应(其可由曝光所述抗蚀剂所需的剂量表示)、光瞳填充比(也被称为“光瞳填充因子”)、照射效率(例如，将辐射导向至图案形成装置的镜面与照射器中的总可用镜面的比率)和掩模偏置的若干关系。迹线1811在运用100％光瞳填充因子和快速抗蚀剂的情况下示出这些关系。迹线1812在运用100％光瞳填充因子和缓慢抗蚀剂的情况下示出这些关系。迹线1821在运用60％光瞳填充因子和快速抗蚀剂的情况下示出这些关系。迹线1822在运用60％光瞳填充因子和缓慢抗蚀剂的情况下示出这些关系。迹线1831在运用29％光瞳填充因子和快速抗蚀剂的情况下示出这些关系。迹线1832在运用29％光瞳填充因子和缓慢抗蚀剂的情况下示出这些关系。所述优化可将所有这些可能性呈现至用户，因此，用户可基于他对随机变化和/或生产率的特定要求来选择光瞳因子、抗蚀剂化学反应。所述优化还可包括计算出在生产率与光瞳填充因子、抗蚀剂化学反应和掩模偏置之间的关系。。所述优化还可包括计算出在随机变化的量度与光瞳填充因子、抗蚀剂化学反应和掩模偏置之间的关系。
根据实施例，也如图23的流程图中示意性地图示，可在一个或更多个设计变量的值集合中的每一值(例如，全局偏置和掩模锚定偏置的值的数组、矩阵或列表)下执行优化(步骤1910)。在实施例中，优化的成本函数是随机变化的一个或更多个量度(例如，LCDU)的函数。接着，在步骤1920中，可将过程、空间图像、和/或抗蚀剂图像的各种特性(例如，临界尺寸均一性(CDU)、焦深(DOF)、曝光宽容度(EL)、掩模误差增强因子(MEEF)、LCDU、生产率，等等)呈现(例如，以3D绘图)至对于一个或更多个设计变量的每一值集合进行的优化的用户。在选用步骤1930中，用户基于其一个或更多个所需特性来选择一个或更多个设计变量的值集合。所述流程可经由XML档案或任何脚本语言来实施。
所述照射、图案形成装置和投影光学件可被交替地优化(被称作交替优化)或同时地优化(被称作同时优化)。如本发明中所使用的术语“同时的”“同时地”、“联合的”和“联合地”意思是表示所述照射、图案形成装置、投影光学件的一个或更多个特性的一个或更多个设计变量和/或任何其它设计变量被允许同时改变。如本发明中所使用的术语“交替的”和“交替地”意思是并非所有设计变量皆被允许同时改变。
在图11中，同时地执行所有设计变量的所述优化。这种流程可被称为同时流程或协同优化流程。替代地，交替地执行所有设计变量的优化，如图12所图示。在此流程中，在每一步骤中，使一些设计变量固定，而优化其他设计变量以优化所述成本函数；接着，在下一步骤中，使不同变量集合固定，而优化其他变量集合以最小化或最大化所述成本函数。交替地执行这些步骤直至满足收敛或某一终止条件为止。如图12的非限制性示例流程图中所示，首先，获得设计布局(步骤402)，接着，在步骤404中执行照射优化的步骤，其中优化了(SO)照射的一个或更多个设计变量以最小化或最大化所述成本函数，而使其他设计变量固定。接着，在下一步骤406中，执行图案形成装置(例如，掩模)优化(MO)，其中优化所述图案形成装置的设计变量以最小化或最大化所述成本函数，而使其他设计变量固定。交替地执行这两个步骤，直至在步骤408中满足某一终止条件为止。能够使用一个或更多个各种终止条件，诸如：所述成本函数的值变得等于阈值，所述成本函数的值超越阈值，成本函数的值达到预设误差极限内，达到了预设的迭代次数，等等。应注意，SO-MO交替优化用作替代流程的示例。替代流程可采取许多不同形式，诸如：SO-LO-MO交替优化，其中交替地且迭代地执行SO、LO(投影光学件优化)和MO；或可执行第一SMO-次，接着交替地且迭代地执行LO和MO；等等。另一替代方案是SO-PO-MO(照射优化、偏光优化和图案形成装置优化)。最后，在步骤410中获得优化结果的输出，且所述过程停止。
如之前所论述的图案选择算法可与同时或交替优化相整合。例如，当采用交替优化时，首先可执行全芯片SO，识别一个或更多个“热点”和/或“温点”，接着执行MO。鉴于本发明，次优化的众多排列和组合是可能的，以便实现所需优化结果。
图13A示出一种示例性优化方法，其中最小化或最大化了成本函数。在步骤S502中，获得一个或更多个设计变量的初始值，包括一个或更多个相关联的调谐范围(如果存在)。在步骤S504中，设置了多变量成本函数。在步骤S506中，在围绕用于第一迭代步骤(i＝0)的一个或更多个设计变量的起点值的足够小的邻域内展开所述成本函数。在步骤S508中，将标准多变量优化技术应用于所述成本函数。应注意，优化问题可在S508中的优化过程期间或在所述优化过程中的后期施加约束，诸如一个或更多个调谐范围。步骤S520指示出，对于已被选择用来优化所述光刻工艺的所识别评估点，针对一个或更多个给定测试图案(也被称为“量规”)进行每次迭代。在步骤S510中，预测了光刻响应。在步骤S512中，比较步骤S510的结果与步骤S522中所获得的所需或理想光刻响应值。如果在步骤S514中满足终止条件，即，所述优化产生了充分接近于所需值的光刻响应值，则在步骤S518中输出所述设计变量的最终值。输出步骤也可包括：将使用所述设计变量的最终值的一个或更多个其它函数输出，诸如输出光瞳平面(或其他平面)处的波前像差调整图、经优化的照射图，和/或经优化的设计布局等等。如果不满足终止条件，则在步骤S516中，运用第i次迭代的结果来更新所述一个或更多个设计变量的值，且过程返回至步骤S506。下文详细地阐述图13A的过程。
在示例性优化过程中，没有假定或近似在设计变量(z1，z2，…，zN)与fp(z1，z2，…，zN)之间的关系，除了如下情形：fp(z1，z2，…，zN)是充分平滑的(例如，存在一阶导数
Figure BDA0001378269740000261
其在光刻投影设备中大体上有效。可应用诸如Gauss-Newton算法、Levenberg-Marquardt算法、Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法、梯度下降算法、仿真退火算法、内在点算法、和遗传算法这样的算法来找到
Figure BDA0001378269740000262
此处，将Gauss-Newton算法用作示例。所述Gauss-Newton算法是一种适用于一般非线性多变量优化问题的迭代方法。在设计变量(z1，z2，…，zN)采取(z1i，z2i，…，zNi)的值的第i次迭代中，所述Gauss-Newton算法线性化(z1i，z2i，…，zNi)附近的fp(z1，z2，…，zN)，且接着计算了给出CF(z1，z2，…，zN)的最小值的(z1i，z2i，…，zNi)附近的值(z1(i+1)，z2(i+1)，…，zN(i+1))。所述设计变量(z1，z2，…，zN)在第(i+1)次迭代中采取(z1(i+1)，z2(+1)，…，zN(i+1))的值。此迭代继续进行，直至达到收敛(即，CF(z1，z2，…，zN)不再减少)或预设的迭代次数为止。
具体而言，在第i次迭代中，在·(z1i，z2i，…，zNi)附近，即：
Figure BDA0001378269740000271
在方程式3的近似下，所述成本函数变为：
Figure BDA0001378269740000272
其是设计变量(z1，z2，…，zN)的二次函数。每一项是常数，除了所述设计变量(z1，z2，…，zN)。
如果设计变量(z1，z2，…，zN)没有处于任何约束下，则可通过求解N个线性方程式来得到(z1(i+1)，z2(i+1)，…，zN(i+1))：
Figure BDA0001378269740000273
其中n＝1，2，...，N。
如果设计变量(z1，z2，…，zN)在呈J个不等式(例如，(z1，z2，…，zN)的调谐范围)
Figure BDA0001378269740000274
(其中j＝1，2，…，j)和k个等式(例如，设计变量之间的相互依赖性)
Figure BDA0001378269740000275
(其中k＝1，2，…，K)的形式的约束下，则所述优化过程变为经典的二次规划问题，其中Anj，Bj，Cnk，Dk是常数。可针对每次迭代来施加额外约束。例如，可引入“阻尼因数”ΔD以限制在(z1(i+1)，z2(i+1)，…，zN(i+1))与(z1i，z2i，…，zNi)之间的差，使得方程式3的近似成立。这些约束能被表达为zni-ΔD≤zn≤zni+ΔD。可使用例如由JorgeNocedal和Stephen J.Wright的Numerical Optimization(第二版)(Berlin New York：Vandenberghe.剑桥大学出版社)中所描述的方法来导出得到(z1(i+1)，z2(i+1)，…，zN(i+1))。
作为对fp(z1，z2，…，zN)的RMS进行最小化的替代，所述优化过程能够将评估点当中的最大偏差(最大缺陷)的量值最小化至它们的预期值。在此方法中，可替代地将成本函数表达为：
Figure BDA0001378269740000281
其中CLp是用于fp(z1，z2，…，zN)的最大允许值。此成本函数表示评估点当中的最大缺陷。使用此成本函数而进行的优化会将所述最大缺陷的量值最小化。迭代贪婪算法可用于这种优化。
方程式5的成本函数可被近似为：
Figure BDA0001378269740000282
其中q是偶正整数，诸如至少4，或至少10。方程式6模仿方程式5的行为，而同时允许通过使用诸如最速下降方法、共轭梯度方法等的方法来以分析的方式执行且加速所述优化。
也可将对最大缺陷尺寸进行最小化与对fp(z1，z2，…，zN)进行线性化相组合。具体而言，如在方程式3中近似了fp(z1，z2，…，zN)。接着，将对最大缺陷尺寸的约束写成不等式ELp≤fp(z1，z2，…，zN)≤EUp，其中ELp和EUp是指定用于·fp(z1，z2，…，zN)的最小和最大允许偏差的两个常数。在插入方程式3的情况下，将这些约束变换至下式(其中p＝1，...P)：
Figure BDA0001378269740000291
和
Figure BDA0001378269740000292
由于方程式3仅在(z1，z2，…，zN)附近大体上有效，故在此情况下，在这附近不能实现所需约束ELp≤fp(z1，z2，…，zN)≤EUp，其可通过在所述不等式当中的任何冲突而确定)的状况下，可放松常数ELp和EUp直至可实现所述约束为止。此优化过程最小化在(z1，z2，…，zN)附近的最大缺陷尺寸i。接着，每一步骤逐渐地减少所述最大缺陷尺寸，且迭代地执行每个步骤直至满足某些终止条件为止。这将导致所述最大缺陷尺寸的最佳减少。
用以最小化所述最大缺陷的另一方式是在每次迭代中调整权重wp。例如，在第i次迭代之后，如果第r个评估点是最大缺陷，则可在第(i+1)次迭代中增加wr，使得对于该评估点的缺陷大小的减少给出较高优先级。
另外，可通过引入拉格朗日乘数来修改方程式4和方程式5中的成本函数，以实现在对所述缺陷大小的RMS的优化与对所述最大缺陷尺寸的优化之间的折衷，即，
Figure BDA0001378269740000301
其中λ是指定在对所述缺陷大小的RMS的优化与对所述最大缺陷尺寸的最佳化之间的权衡的预设常数。特别是，如果λ＝0，则此方程式变为方程式4，且仅最小化所述缺陷大小的RMS；而如果λ＝1，则此方程式变是方程式5，且仅最小化所述最大缺陷尺寸；如果0＜λ＜1，则在所述优化中考虑以上两种情况。可使用多种方法来求解这种优化。例如，与先前所描述的方法类似地，可调整每次迭代中的加权。替代地，与从不等式来最小化所述最大缺陷尺寸类似地，方程式6′和6”的不等式可被视为在二次规划问题的求解期间对所述设计变量的约束。接着，可递增地放松对所述最大缺陷尺寸的界限；或者，对所述最大缺陷尺寸的界限递增地增加了用于最大缺陷尺寸的权重、计算出用于每个可实现的最大缺陷尺寸的成本函数值、且选择使得总成本函数最小化的设计变量值作为用于下一步骤的初始点。通过迭代地进行此操作，可实现这种新成本函数的最小化。
对光刻投影设备进行优化能够扩展所述过程窗口。较大过程窗口在过程设计和芯片设计方面提供较多灵活性。过程窗口可被限定为使所述抗蚀剂图像处于抗蚀剂图像的设计目标的某一极限内的焦点和剂量值集合。应注意，此处所讨论的所有方法也可扩展至可由除了曝光剂量和散焦以外的不同的或额外的基参数而建立的广义过程窗口定义。这些基参数可包括但不限于诸如NA、均方偏差、像差、偏光，或抗蚀剂层的光学常数这样的光学设定。例如，如先前所描述，如果过程窗口(PW)也包括不同掩模偏置，则所述优化包括MEEF的最小化，其被限定为在衬底EPE与所诱发的掩模边缘偏置之间的比率。对焦点和剂量值所限定的过程窗口在本发明中仅用作示例。下文描述根据实施例使得所述过程窗口进行最大化的方法。
在第一步骤中，从所述过程窗口中的已知条件(f0，ε0)开始，其中f0是标称焦点且ε0是标称剂量，则如下文在附近(f0±Δf，ε0±ε)对成本函数之一进行最小化：
Figure BDA0001378269740000311
或
Figure BDA0001378269740000312
或
Figure BDA0001378269740000313
如果允许标称焦点f0和标称剂量ε0变动，则可将它们与设计变量(z1，z2，…，zN)联合地优化。在下一步骤中，如果可找到(z1，z2，…，zN，f，ε)的值集合使得所述成本函数在预设极限内，则将(f0±Δf，ε0±ε)接受为过程窗口的部分。
如果不允许焦点和剂量变动，则在焦点和剂量固定于标称焦点f0和标称剂量ε0的情况下优化所述设计变量(z1，z2，…，zN)。在替代实施例中，如果可找到(z1，z2，…，zN)的值集合使得成本函数在预设极限内，则将(f0±Δf，ε0±ε)接受为过程窗口的部分。
本发明中先前所描述的方法可用来最小化所述方程式7、7′或7″的各自的成本函数。如果所述设计变量表示所述投影光学件的一个或更多个特性，诸如Zernike系数，则对所述方程式7、7′或7″的成本函数进行最小化会基于投影光学件优化(即，LO)而导致过程窗口最大化。如果所述设计变量表示除了投影光学件的特性以外的照射和图案形成装置的一个或更多个特性，则对方程式7、7’或7″的成本函数进行最小化会基于SMLO而导致过程窗口最大化，如图11所图示。如果设计变量表示所述源和图案形成装置的一个或更多个特性，则对方程式7、7’或7”的成本函数进行最小化会基于SMO而导致过程窗口最大化。方程式7、7′或7”的所述成本函数也可包括诸如本发明中所描述的至少一个fp(z1，z2，…，zN)，其是诸如LWR、2D特征的局部CD变化、和/或生产率这样的一个或更多个随机变化的函数。
图14示出同时SMLO程序可如何使用Gauss-Newton算法以用于优化的一个特定实例。在步骤S702中，识别出一个或更多个设计变量的起始值。也可识别出用于每个变量的调谐范围。在步骤S704中，使用一个或更多个设计变量来限定成本函数。在步骤S706中，围绕用于设计布局中的所有评估点的起始值展开成本函数。在选用步骤S710中，执行全芯片仿真以覆盖全芯片设计布局中的所有关键图案。在步骤S714中获得所需光刻响应度量(诸如CD或EPE)，且在步骤S712中比较所需光刻响应度量与那些量的预测值。在步骤S716中，对过程窗口进行确定。步骤S718、S720及S722类似于如关于图13A所描述的对应步骤S514、S516及S518。如之前所提及，最终输出可例如为光瞳平面中的波前像差图，其被优化以产生所需成像性能。最终输出可例如是经优化的照射图和/或经优化的设计布局。
图13B示出用以优化所述成本函数的示例性方法，其中所述设计变量(z1，z2，…，zN)包括可仅采用离散值的设计变量。
该方法通过限定所述照射的像素组和所述图案形成装置的图案形成装置图案块而开始(步骤802)。通常，像素组或图案形成装置图案块也可被称作光刻工艺部件的划分部(division)。在一种示例性方法中，将所述照射划分成117个像素组，且针对图案形成装置来限定94个图案形成装置图案块(实质上如上文所描述)，从而导致形成总共211个划分部。
在步骤804中，选择光刻模型作为用于光刻模拟的基础。光刻模拟产生用于一个或更多个光刻度量的计算中的结果，或响应。将特定光刻度量限定为待优化的性能度量(步骤806)。在步骤808中，设置用于所述照射和所述图案形成装置的初始(预优化)条件。初始条件包括用于所述照射的像素组和所述图案形成装置的图案形成装置图案块的初始状态，使得可参考初始照射形状和初始图案形成装置图案。初始条件也可包括掩模偏置、NA，和/或焦点斜坡范围。尽管步骤802、804、806和808被描绘为循序步骤，但应了解，在其它实施例中，可以按其它序列执行这些步骤。
在步骤810中，对像素组和图案形成装置图案块进行排序/分级排列。可使像素组和图案形成装置图案块的排序是交错的。可使用各种排序方式，包括：循序地(例如，从像素组1至像素组117和从图案形成装置图案块1至图案形成装置图案块94)、随机地、根据像素组和图案形成装置图案块的实体部位(例如，将与照射的中心较接近的像素组排序得较高)，和/或根据像素组或图案形成装置图案块的变动如何影响性能度量。
一旦对像素组和图案形成装置图案块排序，则调整所述照射和所述图案形成装置以改善性能度量(步骤812)。在步骤812中，按排序的次序来分析所述像素组和所述图案形成装置图案块中每个，以确定所述像素组或所述图案形成装置图案块的变动是否将引起性能度量的改善。若确定所述性能度量将被改善，则相应地变更所述像素组或图案形成装置图案块，且所得到的经改善的性能度量和经修改的照射形状或经修改的图案形成装置图案形成基线以供比较，来用于随后对排序较低的像素组和图案形成装置图案块的分析。换言之，保持了改善所述性能度量的变更。随着进行和保持对像素组和图案形成装置图案块的状态的变更，则初始照射形状和初始图案形成装置图案相应地改变，从而使得经修改的照射形状和经修改的图案形成装置图案由步骤812中的优化过程引起。
在其它方法中，也在812的优化过程内执行像素组和/或图案形成装置图案块的图案形成装置多边形形状调整和成对轮询。
在实施例中，交错式的同时优化工序可包括变更所述照射的像素组，且如果发现所述性能度量的改善，则逐步升高和/或降低所述剂量或强度以寻求进一步改善。在另外实施例中，可通过图案形成装置图案的偏置改变来替换剂量或强度的逐步升高和/或降低以寻求同时优化工序的进一步改善。
在步骤814中，确定性能度量是否已收敛。举例而言，如果在步骤810和812的最后几次迭代中已见证到所述性能度量的很小的改善或没有改善，则性能度量可被认为已收敛。如果性能度量尚未收敛，则在下一迭代中重复步骤810和812，其中将来自当前迭代的经修改的照射形状和经修改的图案形成装置用作下一迭代的初始照射形状和初始图案形成装置(步骤816)。
上文所描述的优化方法可用以增加光刻投影设备的产量。例如，成本函数可包括作为曝光时间的函数的fp(z1，z2，…，zN)。在实施例中，这种成本函数的优化受到随机变化的量度或其它度量的约束或影响。具体而言，用以增加光刻工艺的生产率的计算机实施方法可包含对于作为光刻工艺的一个或更多个随机变化的函数和衬底的曝光时间的函数的成本函数进行优化，以便减少或最小化曝光时间。
在一个实施例中，成本函数包括作为一个或更多个随机变化的函数的至少一个fp(z1，z2，…，zN)。一个或更多个随机变化可包括LWR和/或2D特征的局部CD变化。在一个实施例中，一个或更多个随机变化包括空间图像或抗蚀剂图像的一个或更多个特性的一个或更多个随机变化。例如，这种随机变化可包括线边缘粗糙度(LER)、线宽粗糙度(LWR)及/或局部临界尺寸均一性(LCDU)。在所述成本函数中包括一个或更多个随机变化会允许找到使得一个或更多个随机变化最小化的一个或更多个设计变量的值，由此减少由于随机变化导致缺陷的风险。
图15A示出根据实施例的用于基于特性的随机变化(例如，LER)或基于作为随机变化的函数或影响随机变化的变量(例如，bl_ILS、ILS或NILS)来识别空间图像或抗蚀剂图像的热点的方法的流程图。在选用步骤2510中，获得作为用于空间图像或抗蚀剂图像的特性(例如，边缘部位)的随机变化(例如，LER)的函数或影响随机变化的变量(例如，bl_ILS、ILS或NILS)的值。在步骤2520中，(例如，从变量的值)获得特性的随机变化(例如，LER)的值。在步骤2530中，获得特性的范围。范围可归因于任何合适限制。例如，当随机变化为LER时，范围可由设计布局的图案的几何形状规定。例如，LER的最大值可不超过从边缘至其相邻边缘的间隙额宽度。在步骤2540中，比较随机变化的值与所述范围。若随机变化超过所述范围，则在步骤2550中将特性识别为热点。可针对被识别为热点的该特性进行进一步处理，诸如用以减少随机变化的优化。
图15B示出根据实施例的用于基于空间图像或抗蚀剂图像的特性(例如，边缘部位)的随机变化(例如，LER)、或基于作为随机变化的函数或影响随机变化的变量(例如，bl_ILS、ILS或NILS)来识别空间图像或抗蚀剂图像的热点的方法的流程图。在步骤2610中，获得特性的范围。在步骤2620中，基于特性的范围来获得随机变化(例如，LER)的范围或变量(例如，bl_ILS、ILS或NILS)的范围。在步骤2630中，获得随机变化的值或变量的值。在步骤2640中，比较随机变化的值或变量的值与其各自范围。如果随机变化的值或变量的值超过其各子范围，则在步骤2650中将特性识别为热点。可针对被识别为热点的该特性进行进一步处理，诸如用以减少随机变化的优化。
图16示出根据实施例的用于减少空间图像或抗蚀剂图像的一个或更多个特性(例如，边缘部位)的随机变化(例如，LER)的方法的流程图。在步骤2710中，通过将一个或更多个特性识别为来自设计布局的一部分的热点来获得所述一个或更多个特性，例如，使用图15A或图15B的方法。在步骤2720中，减少所述一个或更多个特性的随机变化，例如，通过使用至少表示随机变化或变量(例如，bl_ILS、ILS或NILS)的成本函数，该变量是随机变化的函数或影响随机变化。在步骤2730中，重新识别来自设计布局的部分的热点。在步骤2740中，确定是否识别出热点。如果识别出热点，则继续步骤2750；如果未识别出热点，则方法结束。在步骤2750中，改变所述优化的一个或更多个参数(例如，δ和/或用户选择的偏移)，且方法重新迭代至步骤2720，且运用经改变的一个或更多个参数来执行优化。在一替代方案中，一个或更多个参数可以是设计布局的部分，且可消除步骤2740及2750。
图17为图示计算机系统100的方块图，其可以辅助执行本文公开的优化方法和流程。计算机系统100包括：总线102或用于信息通信的其它通信机制；和与总线102联接的用于处理信息的处理器104(或多个处理器104和105)。计算机系统100还包括主存储器106(诸如随机存取存储器(RAM)或其它动态储存装置)，所述主存储器106联接至总线102用于储存被处理器104执行的信息和指令。主存储器106还可以用于在由处理器104执行的指令的执行期间储存临时变量或其它中间信息。计算机系统100还包括被联接至总线102的只读存储器(ROM)108或其它静态储存装置，其用于存储用于处理器104的静态信息和指令。存储装置110(诸如磁盘或光盘)被提供并联接至总线102，用于存储信息和指令。
计算机系统100可以经由总线102联接至显示器112(诸如阴极射线管(CRT)或平板或触摸面板显示器)，用于给计算机用户显示信息。输入装置114(包括字母数字键和其它键)联接至总线102用于将信息和命令选择与处理器104通信。另一类型的用户输入装置是光标控制器116(诸如鼠标、轨迹球、或光标方向键)，用于将方向信息和命令选择与处理器104通信和用于控制显示器112上的光标移动。这一输入装置典型地在两个轴线(第一轴线(例如x)和第二轴线(例如y))上具有两个自由度，这允许所述装置指定平面中的位置。触摸面板(屏)显示器也可以用作输入装置。
根据本发明的一个实施例，优化过程的部分可以由计算机系统100响应于用于执行包含在主储存器106中的一个或更多的指令的一个或更多的序列的处理器104而被执行。这样的指令可以被从另一计算机可读介质(诸如储存装置110)读取到主储存器106中。包含在主存储器106中的指令的序列的执行使得处理器104执行此处描述的方法步骤。在多处理布置中的一个或更多的处理器也可以被用于执行包含在主存储器106中的指令的序列。在可替代的实施例中，硬接线电路可以用于替代软件指令或与软件指令结合。因此，本发明的说明书不限于硬件电路和软件的任何特定的组合。
如此处使用的术语“计算机可读介质”表示参与为了执行而提供指令至处理器104的任何介质。这样的介质可以采用许多形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质和传输介质。非易失性介质包括例如光盘或磁盘，诸如储存装置110。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器106。传输介质包括同轴电缆、铜导线和光纤，包含包括总线102的导线。传输介质还可以采用声波或光波的形式，诸如在射频(RF)和红外(IR)数据通信期间产生的这些声波或光波。计算机可读介质的通常形式包括例如软盘、软碟(flexible disk)、硬盘、磁带、任何其它磁介质、CD-ROM、DVD、任何其它光学介质、穿孔卡、纸带、任何具有孔图案的其它物理介质、RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、任何其它存储器芯片或卡带、如下文描述的载波或计算机可以读取的任何其它介质。
各种形式的计算机可读介质可能涉及将一个或更多的指令的一个或更多的序列传送至处理器104，用于执行。例如，指令可以最初出现在远程计算机的磁盘上。远程计算机可以将指令加载到其动态存储器中且使用调制解调器在电话线上发送所述指令。在计算机系统100本地的调制解调器可以接收电话线上的数据，且使用红外发送器将数据转换成红外信号。联接至总线102的红外探测器可以接收在红外信号中携带的数据和将数据置于总线102上。总线102将数据传送至主存储器106，处理器104从主存储器106获取和执行指令。由主存储器106接收的指令可以可选择地在处理器104的执行之前或之后被储存在储存装置110上。
计算机系统100也可包括联接至总线102的通信接口118。通信接口118提供联接至网络链路120的双向数据通信，该网络链路120连接至本地网络122。例如，通信接口118可以是综合业务数字网(ISDN)卡或调制解调器，用于提供数据通信连接至对应类型的电话线。作为另一例子，通信接口118可以是局域网(LAN)卡，以提供数据通信连接至兼容的LAN。无线链路也可以被实现。在任何这样的实施方式中，通信接口118发送和接收电、电磁或光信号，其携带表示各种类型的信息的数字数据流。
典型地，网络链路120通过一个或更多的网络将数据通信提供至其它数据装置。例如，网络链路120可以通过本地网络122提供连接至主机124或由网络服务商(ISP)126操作的数据设备。ISP126又通过全球分组数据通信网络(现在被通常称为“互联网”)128提供数据通信服务。本地网络122和互联网128都使用携带数字数据流的电、电磁或光信号。通过各种网络的信号和网络链路120上和通过通信接口118的信号将数字数据传送至计算机系统100和从计算机系统100传送回，其是用于运送信息的载波的示例性形式。
计算机系统100可以通过网络、网络链路120和通信接口118发送信息和接收数据，包括程序码。在互联网的例子中，服务器130可以通过互联网128、ISP126、局域网122和通信接口118为应用程序发送请求码。一个这样的被下载的应用程序提供用于例如实施例的照射优化。在它在储存装置110或用于之后的执行的其它非易失性储存器中被接收和/或储存时，接收码可以被处理器104执行。如此，计算机系统100可以获得成载波形式的应用码。
图18示意地示出了示例性光刻投影设备的实施例。所述光刻设备包括：
照射系统IL，用于调节辐射束B。在此特定情况下，所述照射系统也包括辐射源SO；
第一载物台(例如图案形成装置台)MT，具备用以保持图案形成装置MA(例如，掩模板)的图案形成装置保持器，并且与用于相对于物体PS精确地定位所述图案形成装置的第一定位装置相连；
第二载物台(衬底台)WT，具备用于保持衬底(例如涂覆有抗蚀剂的硅晶片)的衬底保持器，并且与用于相对于物体PS精确地定位衬底的第二定位装置相连；
投影系统(“透镜”)PS(例如，折射、反射或反射折射光学系统)，其用于将图案形成装置MA的经辐射部分成像到衬底W的目标部分C(例如包括一个或更多个管芯)上。
这里如图所示的，所述设备是透射型的(即，具有透射图案形成装置)。然而，一般而言，所述设备也可以是反射型的(具有反射图案形成装置)。所述设备可以将不同类型的图案形成装置运用于典型掩模；示例包括可编程反射镜阵列或LCD矩阵)。
所述源SO(例如，汞灯或准分子激光器、LPP(激光产生等离子体)EUV源)产生辐射束。此束直接地或在已横穿诸如扩束器Ex这样的调整装置之后被馈送到照射系统(照射器)IL内。所述照射器IL可以包括用于设定所述束的强度分布的外部和/或内部径向范围(通常分别称为σ-外部和σ-内部)的调整装置AM。此外，所述照射器IL通常将包括多种其它部件，例如整合器IN和聚光器CO。以此方式，照射于所述图案形成装置上的束B，在其横截面中具有所需的均匀性和强度分布。
关于图18应注意到，所述源SO可在所述光刻投影设备的壳体内(例如，当所述源SO是汞灯时经常是这种情况)，但是其也可远离所述光刻投影设备，其产生的所述辐射束被引导至所述设备内(例如，借助于合适的导向反射镜)；这种后一情形经常是当所述源SO是准分子激光器(例如，基于KrF、ArF或F2激光发射)时发生的情形。
所述束PB随后入射到被保持在所述图案形成装置台MT上的所述图案形成装置MA上。已经穿过图案形成装置MA之后，所述束B通过透镜PS，所述透镜PS将所述束B聚焦到所述衬底W的目标部分C上。通过第二定位装置和干涉测量器件IF的帮助，可以精确地移动所述衬底台WT，例如以便将不同的目标部分C定位于所述束PB的路径中。类似地，例如在从图案形成装置库的机械获取所述图案形成装置MA之后，或在扫描期间，可以将所述第一定位装置用于相对于所述束B的路径精确地定位图案形成装置MA。通常，将未在图18中明确地图示的长行程模块(粗定位)和短行程模块(精定位)的帮助来实现载物台MT、WT的移动。然而，在步进机的情况下(与步进扫描工具相反)，所述图案形成装置台MT可以仅与短行程致动器相连，或可以是固定的。
可以将所示的设备用于两种不同模式中：
1.在步进模式中，所述图案形成装置台MT和保持为基本静止，并且将整个图案形成装置一次性投影(即，单次“闪光”)到目标部分C上。然后使所述衬底台WT沿x和/或y方向移位，使得可以不同目标部分C能够由所述束PB辐射。
2.在扫描模式中，基本上适用相同情形，但在单次“闪光”中没有曝光给定目标部分C除外。替代地，所述图案形成装置台MT能够在给定方向上(所谓的“扫描方向”，例如，所述y方向)以速度v移动，使得所述投影束B遍及图案形成装置图像上进行扫描；同时地，所述衬底台WT在相同或相反方向上以速度V＝Mv移动，其中M是透镜PL的放大率(通常，M＝1/4或1/5)。以此方式，在不必损及分辨率的情况下能够曝光相对大的目标部分C。
图19示意性地显示另一个示例性的光刻投影设备1000，其照射可以通过使用此处描述的方法而被优化。
所述光刻投影设备1000包括：
源收集器模块SO；
照射系统(照射器)IL，配置用于调节辐射束B(例如，EUV辐射)；
支撑结构(例如图案形成装置台)MT，构造用于支撑图案形成装置(例如掩模或掩模版)MA并与配置用于精确地定位图案形成装置的第一定位装置PM相连；
衬底台(例如晶片台)WT，构造用于保持衬底(例如涂覆有抗蚀剂的晶片)W，并与配置用于精确地定位衬底的第二定位装置PW相连；和
投影系统(例如反射式投影系统)PS，所述投影系统PS配置用于将由图案形成装置MA赋予辐射束B的图案投影到衬底W的目标部分C(例如包括一根或更多根管芯)上。
如这里所示的，所述设备1000是反射型的(例如，采用反射式图案形成装置)。应当注意，由于大多数材料在EUV波长范围内是吸收性的，因此图案形成装置可以具有多层反射器，包括例如钼和硅的多叠层。在一个示例中，多叠层反射器具有40层成对的钼和硅，其中每层的厚度为四分之一波长。用X射线光刻术可以产生甚至更小的波长。由于大多数材料在EUV和X射线波长中是吸收性的，所以在图案形成装置形貌上(例如，在多层反射器的顶部上的TaN吸收器)图案化的吸收材料的薄片定义了特征将印刷(正性抗蚀剂)或不印刷(负性抗蚀剂)的区域。
参照图19，照射器IL接收来自源收集器模块SO的极紫外辐射束。用以产生EUV辐射的方法包括但不必限于将材料转换为等离子体状态，该材料具有在EUV范围内具有一个或更多个发射线的至少一种元素，例如氙、锂或锡。在通常称为激光产生等离子体(“LPP”)的一种这样的方法中，所需的等离子体可以通过使用激光束照射燃料来产生，燃料例如是具有发射线元素的材料的液滴、束流或簇团。源收集器模块SO可以是包括用于提供用于激发燃料的激光束的激光器(在图19中未示出)的EUV辐射系统的一部分。所形成的等离子体发射输出辐射，例如EUV辐射，其通过使用设置在源收集器模块中的辐射收集器收集。激光器和源收集器模块可以是分立的实体，例如当使用CO2激光器提供激光束用于燃料激发时。
在这种情况下，激光器不看作是形成光刻设备的一部分，并且，借助于包括例如合适的定向反射镜和/或扩束器的束传递系统，辐射束被从激光器传递至源收集器模块。在其他情况下，所述源可以是源收集器模块的组成部分，例如当源是放电产生等离子体EUV产生器，通常称为DPP源。
照射器IL可以包括调节器，用于调节辐射束的角度强度分布。通常，可以对所述照射器的光瞳平面中的强度分布的至少所述外部和/或内部径向范围(一般分别称为σ-外部和σ-内部)进行调整。此外，所述照射器IL可以包括各种其它部件，例如琢面场反射镜装置和琢面光瞳反射镜装置。可以将所述照射器用于调节所述辐射束，以在其横截面中具有所需的均匀性和强度分布。
所述辐射束B入射到保持在支撑结构(例如，图案形成装置台)MT上的所述图案形成装置(例如，掩模)MA上，并且通过所述图案形成装置来形成图案。在已经由图案形成装置(例如，掩模)MA反射之后，所述辐射束B通过投影系统PS，所述投影系统PS将辐射束聚焦到所述衬底W的目标部分C上。通过第二定位装置PW和位置传感器系统PS2(例如，干涉仪器件、线性编码器或电容传感器)的帮助，可以精确地移动所述衬底台WT，例如以便将不同的目标部分C定位于所述辐射束B的路径中。类似地，可以将所述第一定位装置PM和另一个位置传感器系统PS1用于相对于所述辐射束B的路径精确地定位图案形成装置(例如，掩模)MA。可以使用图案形状装置对准标记M1、M2和衬底对准标记P1、P2来对准图案形成装置(例如，掩模)MA和衬底W。
可以将所显示的设备1000用于以下模式中的至少一种中：
1.在步进模式中，在将支撑结构(例如图案形成装置台)MT和衬底台WT保持为基本静止的同时，将赋予所述辐射束的整个图案一次投影到目标部分C上(即，单一的静态曝光)。然后将所述衬底台WT沿X和/或Y方向移动，使得可以对不同目标部分C曝光。
2.在扫描模式中，在对支撑结构(例如图案形成装置台)MT和衬底台WT同步地进行扫描的同时，将赋予所述辐射束的图案投影到目标部分C上(即，单一的动态曝光)。衬底台WT相对于支撑结构(例如图案形成装置台)MT的速度和方向可以通过所述投影系统PS的(缩小)放大率和图像反转特征来确定。
3.在另一种模式中，将用于保持可编程图案形成装置的支撑结构(例如图案形成装置台)MT保持为基本静止，并且在对所述衬底台WT进行移动或扫描的同时，将赋予所述辐射束的图案投影到目标部分C上。在这种模式中，通常采用脉冲辐射源，并且在所述衬底台WT的每一次移动之后、或在扫描期间的连续辐射脉冲之间，根据需要更新所述可编程图案形成装置。这种操作模式可易于应用于利用可编程图案形成装置(例如，如上所述类型的可编程反射镜阵列)的无掩模光刻术中。
图20更详细地示出设备1000，包括源收集器模块SO、照射系统IL以及投影系统PS。源收集器模块SO构造并布置成使得在源收集器模块SO的包围结构220内保持真空环境。用于发射EUV辐射的等离子体210可以通过放电产生等离子体源形成。EUV辐射可以通过气体或蒸汽产生，例如氙气、锂蒸汽或锡蒸汽，其中形成极高温等离子体210以发射在电磁辐射光谱的EUV范围内的辐射。通过例如引起至少部分离子化的等离子体的放电来形成极高温等离子体210。例如，有效生成辐射可能要求Xe、Li、Sn蒸汽或任何其他合适的气体或蒸汽的10Pa的分压。在一个实施例中，被激发的锡(Sn)的等离子体被提供以产生EUV辐射。
由高温等离子体210发射的辐射从源腔211经由可选的定位在源腔211内的开口内或其后面的气体阻挡件或污染物阱230(在某些情况下被称为污染物阻挡件或翼片阱)被传递到收集器腔212。污染物阱230可以包括通道结构。污染物阱230还可以包括气体阻挡件或气体阻挡件和通道结构的组合。此处进一步示出的污染物阱或污染物阻挡件230至少包括通道结构，如现有技术中已知的。
收集器腔211可以包括辐射收集器CO，其可以是所谓的掠入射收集器。辐射收集器CO具有上游辐射收集器侧251和下游辐射收集器侧252。穿过收集器CO的辐射可以被反射离开光栅光谱滤光片240以沿着由虚线‘O’标示的光轴被聚焦在虚源点IF。虚源点IF通常称为中间焦点，并且该源收集器模块布置成使得中间焦点IF位于包围结构220的开口处或其附近。虚源点IF是用于发射辐射的等离子体210的像。
随后辐射穿过照射系统IL，照射系统IL可以包括布置成在图案形成装置MA处提供辐射束21的期望的角分布以及在图案形成装置MA处提供期望的辐射强度均匀性的琢面场反射镜装置22和琢面光瞳反射镜装置24。在辐射束21在由支撑结构MT保持的图案形成装置MA处反射时，图案化的束26被形成，并且图案化的束26通过投影系统PS经由反射元件28、30成像到由衬底台WT保持的衬底W上。
在照射光学装置单元IL和投影系统PS中通常可以存在比图示的元件更多的元件。光栅光谱滤光片240可以可选地设置，这依赖于光刻设备的类型。此外，可以存在比图中示出的反射镜更多的反射镜，例如在投影系统PS中可以存在在图20中示出的元件以外的1-6个附加的反射元件。
收集器光学装置CO，如图12所示，在图中被示出为具有掠入射反射器253、254以及255的巢状收集器，仅作为收集器(或收集器反射镜)的一个示例。掠入射反射器253、254以及255围绕光学轴线O轴向对称地设置，该类型的收集器光学装置CO可以与放电产生的等离子体源结合使用，通常称为DPP源。
可替代地，源收集器模块SO可以是如图21所示的LPP辐射系统的一部分。激光器LA布置成将激光能量入射到燃料，例如氙气(Xe)、锡(Sn)或锂(Li)，由此产生具有几十eV的电子温度的高度离子化的等离子体210。在这些离子的去激发和复合期间生成的高能辐射由等离子体发射，被近正入射收集器光学装置CO收集并被聚焦到包围结构220的开口221上。
美国专利申请公开No.US2013-0179847通过援引而全文合并到本发明中。
此处公开的概念可以模拟用于使亚波长特征成像的任何一般性成像系统或在数学上对用于使亚波长特征成像的任何一般性成像系统进行建模，且可能随着能够产生波长正变得更短的成像技术的出现是特别有用的。已经使用的现有的技术包括EUV(极紫外线)光刻术、DUV光刻术，其能够用ArF激光器产生193nm波长，甚至可以用氟激光器产生157nm的波长。此外，EUV光刻术能够通过使用同步加速器或通过用高能电子撞击材料(固体或等离子体)来产生在20-5nm范围内的波长，用于产生在这一范围内的光子。
尽管在此所公开的构思可以用于在衬底(例如硅晶片)上成像，但是应当理解，所公开的构思可以与任何其他类型的光刻成像系统一起使用，例如用于在除去硅晶片之外的衬底上成像的光刻成像系统。
可使用以下项目来进一步描述本发明：
1.一种计算机实施的用以改进光刻工艺的方法，所述光刻工艺用于使用光刻投影设备将设计布局的一部分成像至衬底上，所述方法包括：计算多变量成本函数，所述多变量成本函数是空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的函数，或是作为所述随机变化的函数或影响所述随机变化的变量的函数，所述变量作为所述随机变化的函数或影响所述随机变化，所述随机变化是多个设计变量的函数，所述多个设计变量表示所述光刻工艺的特性；和通过调整所述设计变量中的一个或更多个直至满足一定终止条件，来重新配置所述光刻工艺的所述特性中的一个或更多个。
2.一种计算机实施的用以改进光刻工艺的方法，所述光刻工艺用于使用光刻投影设备将设计布局的一部分成像至衬底上，所述方法包括：计算多变量成本函数，所述多变量成本函数是变量的函数，所述变量是随机变化的函数或影响所述随机变化，所述随机变化是多个设计变量的函数，所述多个设计变量表示所述光刻工艺的特性；和通过调整所述设计变量中的一个或更多个直至满足一定终止条件，来重新配置所述光刻工艺的所述特性中的一个或更多个。
3.如项目1或2的方法，其中，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
4.如项目1至3中任一项的方法，其中，所述变量是模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)或归一化图像对数斜率(NILS)。
5.如项目1至4中任一项的方法，其中，所述成本函数是以下光刻度量中的一个或更多个的函数：边缘定位误差、临界尺寸、抗蚀剂轮廓距离、最大缺陷尺寸，和/或最佳焦点移位。
6.如项目1至5中任一项的方法，其中，所述成本函数包括作为剂量改变的函数的第一项。
7.如项目6的方法，其中，所述成本函数包括作为边缘定位误差的函数的第二项。
8.如项目7的方法，其中，与所述边缘定位误差的绝对值不大于偏移时的所述第二项的权重相比，在所述边缘定位误差的所述绝对值大于所述偏移时的所述权重的值具有更大值。
9.如项目1至8中任一项的方法，其中，所述设计变量包括选自以下的一个或更多个：模糊图像对数斜率(ILS)、模糊图像强度、图像强度、全局偏置、掩模锚定偏置及/或剂量。
10.如项目1至9中任一项的方法，其中，所述设计布局的所述部分包括选自以下的一个或更多个：整个设计布局、片段、已知具有临界特征的设计布局的区段、热点或温点已被识别的所述设计布局的区段，和/或临界特征已被识别的所述设计布局的区段。
11.如项目1至10中任一项的方法，其中，所述终止条件包含选自以下的一个或更多个：该成本函数的最小化或最大化；该成本函数的最大化：达到某一迭代次数；达到等于或超出某一阈值的所述成本函数的值；达到某一计算时间；达到在可接受误差极限内的所述成本函数的值；和/或最小化所述光刻工艺中的曝光时间。
12.如项目1至11中任一项的方法，其中，所述设计变量中的一个或更多个表示由所述光刻设备进行的照射的一个或更多个特性，和/或所述设计变量中的一个或更多个表示所述设计布局的一个或更多个特性，和/或所述设计变量中的一个或更多个表示所述光刻设备的投影光学件的一个或更多个特性，和/或所述设计变量中的一个或更多个表示所述衬底的抗蚀剂的一个或更多个特性，和/或该等设计变量中额一个或更多个表示所述空间图像或所述抗蚀剂图像的一个或更多个特性。
13.如项目1至12中任一项的方法，其中，所述重新配置包括规定所述设计变量中的至少一个的范围的约束。
14.如项目1至13中任一项的方法，其中，该成本函数是通过选自包括以下的组的方法来实现最小化和最大化：Gauss-Newton算法、Levenberg-Marquardt算法、Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法、梯度下降算法、仿真退火算法、内在点算法和遗传算法。
15.如项目1至14中任一项的方法，其中，所述随机变化是由以下造成：所述衬底的抗蚀剂中的光子散粒噪声、光子产生次级电子、所述衬底的抗蚀剂中的光子产生酸；所述衬底的抗蚀剂中的光子可活化或电子可活化粒子的分布；所述衬底的抗蚀剂中的光子可活化或电子可活化粒子的密度；或它们的组合。
16.如项目1至15中任一项的方法，其中，所述空间图像和/或所述抗蚀剂图像是一仿真图像。
17.一种方法，包括：获得空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的值；获得所述特性的范围；比较所述随机变化的所获得值与所述特性的所述范围；和如果所述随机变化的所获得值超过所述范围，则将所述特性识别为热点以供进一步处理。
18.一种方法，包括：获得空间图像或抗蚀剂图像的特性的范围；基于所述特性的所述范围来获得所述随机变化的范围或变量的范围，所述变量是所述随机变化的函数或影响所述随机变化；针对所述特性来获得所述随机变化的值，或所述变量的值；比较所述随机变化的所获得值与所述随机变化的所述范围，或比较所述变量的所获得值与所述变量的所述范围；和如果所述随机变化的所获得值超过所述随机变化的所述范围或如果所述变量的所获得值超过所述变量的所述范围，则将所述特性识别为热点以供进一步处理。
19.如项目17的方法，其中，还包括获得作为所述随机变化的函数的变量的值或影响所述随机变化的变量的值。
20.如项目17至19中任一项的方法，其中，所述随机变化的所获得值是从所述变量的所获得值获得。
21.如项目17至20中任一项的方法，其中，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
22.如项目17至21中任一项的方法，其中，该变量是模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)或归一化图像对数斜率(NILS)。
23.如项目17至22中任一项的方法，其中，该等方法还可包括使用成本函数来优化设计变量。
24.一种减少空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的方法，所述方法包括：从设计布局的一部分获得被识别为热点的所述特性；和通过优化所述设计布局的一个或更多个部分来减少所述随机变化。
25.如项目24的方法，其中，该方法还可包括从所述设计布局的所述部分重新识别热点。
26.如项目25的方法，其中，该方法还可包括：如果识别出热点，则改变参数用于优化。
27.如项目24至26中任一项的方法，其中，优化所述设计布局的是一个或更多个部分使用至少表示所述随机变化或变量的成本函数，所述变量是所述随机变化的函数或影响所述随机变化。
28.如项目24至27中任一项的方法，其中，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
29.如项目24至28中任一项的方法，其中，所述变量为模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)或归一化图像对数斜率(NILS)。
30.一种计算机程序产品，其包括记录有指令的计算机可读介质，所述指令在由计算机执行时实施如本文中所描述的方法。
31.一种非暂时性计算机可读介质，其在多个条件下和在设计变量的多个值下具有随机变化或变量的值，所述变量是所述随机变化的函数或影响所述随机变化。
以上描述预期是示例性而非限制性的。因此，对于对本领域的技术入员将显而易见，可在不脱离下文所阐明的申请专利范围的范畴的情况下对所描述的实施例进行修改。

Claims (14)

1.一种计算机实施的用以改进光刻工艺的方法，所述光刻工艺用于使用光刻设备将设计布局的一部分成像至衬底上，所述方法包括：
计算多变量成本函数，所述多变量成本函数是空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的函数，或是作为所述随机变化的函数的变量的函数或影响所述随机变化的变量的函数，所述随机变化是表示所述光刻工艺的一个或更多个特性的多个设计变量的函数；和
通过调整所述设计变量中的一个或更多个直至满足一定终止条件，来重新配置所述光刻工艺的所述特性中的一个或更多个；
其中，所述设计变量包括选自以下的一个或更多个：模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)以及归一化图像对数斜率(NILS)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述成本函数是以下光刻度量中的一个或更多个的函数：边缘定位误差、临界尺寸、抗蚀剂轮廓距离、最大缺陷尺寸，和/或最佳焦点移位。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述成本函数包括作为剂量改变的函数的第一项，和作为边缘定位误差的函数的第二项。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，与所述边缘定位误差的绝对值不大于偏移时的所述第二项的权重相比，在所述边缘定位误差的所述绝对值大于所述偏移时的所述权重的值具有更大值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述设计布局的所述部分包括选自以下的一个或更多个：整个设计布局、片段、已知具有临界特征的设计布局的区段、热点或温点已被识别的所述设计布局的区段，和/或临界特征已被识别的所述设计布局的区段。
7.一种用以改进光刻工艺的方法，包括：
获得空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的值，所述随机变化是表示所述光刻工艺的一个或更多个特性的多个设计变量的函数，其中，所述设计变量包括选自以下的一个或更多个：模糊图像对数斜率(bl__ILS)、图像对数斜率(ILS)以及归一化图像对数斜率(NILS)；
获得所述特性的范围；
将所述随机变化的所获得的值与所述特性的所述范围比较；和
如果所述随机变化的所获得的值超过所述范围，则将所述特性识别为热点以供进一步处理。
8.一种用以改进光刻工艺的方法，包括：
获得空间图像或抗蚀剂图像的特性的范围；
基于所述特性的所述范围来获得随机变化的范围或作为所述随机变化的函数的变量的范围或影响所述随机变化的变量的范围，所述随机变化是表示所述光刻工艺的一个或更多个特性的多个设计变量的函数，其中，所述设计变量包括选自以下的一个或更多个：模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)以及归一化图像对数斜率(NILS)；
针对所述特性来获得所述随机变化的值，或所述变量的值；
将所述随机变化的所获得的值与所述随机变化的所述范围比较，或将所述变量的所获得的值与所述变量的所述范围比较；和
如果所述随机变化的所获得的值超过所述随机变化的所述范围或如果所述变量的所获得的值超过所述变量的所述范围，则将所述特性识别为热点以供进一步处理。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
10.一种减少空间图像或抗蚀剂图像的特性的随机变化的方法，所述方法包括：
从设计布局的一部分获得被识别为热点的所述特性；和
通过优化所述设计布局的一个或更多个部分来减少所述随机变化；
其中，所述随机变化是表示光刻工艺的一个或更多个特性的多个设计变量的函数，其中，所述设计变量包括选自以下的一个或更多个：模糊图像对数斜率(bl_ILS)、图像对数斜率(ILS)以及归一化图像对数斜率(NILS)。
11.根据权利要求10所述的方法，其还包括从所述设计布局的所述部分重新识别热点；和
如果识别出热点，则改变参数用于优化。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，优化所述设计布局的所述一个或更多个部分的步骤使用至少表示所述随机变化或变量的成本函数，所述变量是所述随机变化的函数或影响所述随机变化。
13.根据权利要求10所述的方法，其中，所述随机变化包括线边缘粗糙度、线宽粗糙度、局部临界尺寸均一性，或选自前述的任何组合。
14.一种非暂时性计算机可读介质，其存储指令以便执行权利要求1-13中任一项所述的方法。
CN201680010247.9A 2015-02-13 2016-02-09 图像对数斜率(ils)优化 Active CN107430347B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562116048P 2015-02-13 2015-02-13
US62/116,048 2015-02-13
PCT/EP2016/052714 WO2016128392A1 (en) 2015-02-13 2016-02-09 Image log slope (ils) optimization

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107430347A CN107430347A (zh) 2017-12-01
CN107430347B true CN107430347B (zh) 2020-04-28

Family

ID=55315437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680010247.9A Active CN107430347B (zh) 2015-02-13 2016-02-09 图像对数斜率(ils)优化

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10394131B2 (zh)
KR (1) KR102154206B1 (zh)
CN (1) CN107430347B (zh)
TW (1) TWI620980B (zh)
WO (1) WO2016128392A1 (zh)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017162471A1 (en) * 2016-03-24 2017-09-28 Asml Netherlands B.V. Optimization of a lithographic projection apparatus accounting for an interlayer characteristic
EP3291007A1 (en) * 2016-08-30 2018-03-07 ASML Netherlands B.V. Patterning stack optimization
US10474042B2 (en) * 2017-03-22 2019-11-12 Kla-Tencor Corporation Stochastically-aware metrology and fabrication
US10599046B2 (en) 2017-06-02 2020-03-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Method, a non-transitory computer-readable medium, and/or an apparatus for determining whether to order a mask structure
CN111149063B (zh) * 2017-09-27 2022-04-22 Asml荷兰有限公司 确定器件制造工艺的控制参数的方法
WO2019162203A1 (en) 2018-02-22 2019-08-29 Asml Netherlands B.V. Method for determining a corrected dimensional parameter value relating to a feature formed by a lithographic process and associated apparatuses
US11354484B2 (en) * 2018-11-08 2022-06-07 Asml Netherlands B.V. Failure model for predicting failure due to resist layer
US20220113632A1 (en) * 2019-02-27 2022-04-14 Asml Netherlands B.V. Gauge selection for model calibration
WO2020233950A1 (en) * 2019-05-21 2020-11-26 Asml Netherlands B.V. Method for determining stochastic variation associated with desired pattern
KR20210028326A (ko) 2019-09-03 2021-03-12 삼성전자주식회사 마스크 레이아웃의 보정 방법 및 이를 이용한 반도체 장치의 제조방법
US20230023153A1 (en) * 2019-10-08 2023-01-26 Asml Netherlands B.V Method for determining a field-of-view setting
CN110765724B (zh) * 2019-10-26 2023-04-18 东方晶源微电子科技（北京）有限公司 一种掩模优化方法及电子设备
CN111258188B (zh) * 2020-03-23 2022-08-09 上海华力集成电路制造有限公司 Smo技术中选取锚定点最佳光刻偏差的方法
WO2024046691A1 (en) 2022-09-02 2024-03-07 Asml Netherlands B.V. Method for configuring a field of view of an inspection apparatus

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103901738A (zh) * 2014-03-18 2014-07-02 北京理工大学 一种采用压缩感知技术的光源优化方法
CN103926802A (zh) * 2014-04-21 2014-07-16 中国科学院上海光学精密机械研究所 光刻机光源与掩模的联合优化方法
CN105992975A (zh) * 2014-02-11 2016-10-05 Asml荷兰有限公司 用于计算任意图案的随机变化的模型

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5523193A (en) 1988-05-31 1996-06-04 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for patterning and imaging member
US5296891A (en) 1990-05-02 1994-03-22 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Forderung Der Angewandten Forschung E.V. Illumination device
US5229872A (en) 1992-01-21 1993-07-20 Hughes Aircraft Company Exposure device including an electrically aligned electronic mask for micropatterning
WO1997033205A1 (en) 1996-03-06 1997-09-12 Philips Electronics N.V. Differential interferometer system and lithographic step-and-scan apparatus provided with such a system
KR100512450B1 (ko) 1996-12-24 2006-01-27 에이에스엠엘 네델란즈 비.브이. 두개의물체홀더를가진이차원적으로안정화된위치설정장치와이런위치설정장치를구비한리소그래픽장치
TWI285295B (en) * 2001-02-23 2007-08-11 Asml Netherlands Bv Illumination optimization in lithography
US7003758B2 (en) 2003-10-07 2006-02-21 Brion Technologies, Inc. System and method for lithography simulation
US7403265B2 (en) * 2005-03-30 2008-07-22 Asml Netherlands B.V. Lithographic apparatus and device manufacturing method utilizing data filtering
JP4954211B2 (ja) 2005-09-09 2012-06-13 エーエスエムエル ネザーランズ ビー．ブイ． 個別マスクエラーモデルを使用するマスク検証を行うシステムおよび方法
NL1036189A1 (nl) 2007-12-05 2009-06-08 Brion Tech Inc Methods and System for Lithography Process Window Simulation.
JP5225463B2 (ja) * 2008-06-03 2013-07-03 エーエスエムエル ネザーランズ ビー．ブイ． レンズ加熱補償方法
CN102224459B (zh) 2008-11-21 2013-06-19 Asml荷兰有限公司 用于优化光刻过程的方法及设备
KR101068321B1 (ko) * 2008-12-19 2011-09-28 주식회사 하이닉스반도체 취약 지점 검출 방법
US8786824B2 (en) 2009-06-10 2014-07-22 Asml Netherlands B.V. Source-mask optimization in lithographic apparatus
NL2005804A (en) * 2010-01-14 2011-07-18 Asml Netherlands Bv Method and apparatus for enhancing signal strength for improved generation and placement of model-based sub-resolution assist features (mb-sraf).
US8372565B2 (en) 2010-08-31 2013-02-12 International Business Machines Corporation Method for optimizing source and mask to control line width roughness and image log slope
NL2007642A (en) 2010-11-10 2012-05-14 Asml Netherlands Bv Optimization flows of source, mask and projection optics.
NL2007577A (en) 2010-11-10 2012-05-14 Asml Netherlands Bv Optimization of source, mask and projection optics.
NL2009982A (en) * 2012-01-10 2013-07-15 Asml Netherlands Bv Source mask optimization to reduce stochastic effects.
NL2012197A (en) * 2013-02-25 2014-08-26 Asml Netherlands Bv Discrete source mask optimization.
WO2015158444A1 (en) * 2014-04-14 2015-10-22 Asml Netherlands B.V. Flows of optimization for lithographic processes

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105992975A (zh) * 2014-02-11 2016-10-05 Asml荷兰有限公司 用于计算任意图案的随机变化的模型
CN103901738A (zh) * 2014-03-18 2014-07-02 北京理工大学 一种采用压缩感知技术的光源优化方法
CN103926802A (zh) * 2014-04-21 2014-07-16 中国科学院上海光学精密机械研究所 光刻机光源与掩模的联合优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
TW201643545A (zh) 2016-12-16
US10394131B2 (en) 2019-08-27
CN107430347A (zh) 2017-12-01
WO2016128392A1 (en) 2016-08-18
KR20170117173A (ko) 2017-10-20
TWI620980B (zh) 2018-04-11
KR102154206B1 (ko) 2020-09-10
US20180011407A1 (en) 2018-01-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11835862B2 (en) Model for calculating a stochastic variation in an arbitrary pattern
CN107430347B (zh) 图像对数斜率(ils)优化
US9934346B2 (en) Source mask optimization to reduce stochastic effects
TWI745863B (zh) 訓練機器學習模型以判定光罩的光學接近校正的方法及相關聯電腦程式產品
US11768442B2 (en) Method of determining control parameters of a device manufacturing process
US20210407112A1 (en) Method in the manufacturing process of a device, a non-transitory computer-readable medium and a system configured to perform the method
CN113924525A (zh) 用于确定对掩模的特征的校正的方法
US20230023153A1 (en) Method for determining a field-of-view setting
US20240126183A1 (en) Method for rule-based retargeting of target pattern
EP3462240A1 (en) Method of determining control parameters of a device manufacturing process
US20240160112A1 (en) Model for calculating a stochastic variation in an arbitrary pattern
EP3822703A1 (en) Method for determining a field-of-view setting
NL2025146A (en) A method in the manufacturing process of a device, a non-transitory computer-readable medium and a system configured to perform the method

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant