CN109844643A - 对曝光后过程进行建模 - Google Patents

对曝光后过程进行建模 Download PDF

Info

Publication number
CN109844643A
CN109844643A CN201780050780.2A CN201780050780A CN109844643A CN 109844643 A CN109844643 A CN 109844643A CN 201780050780 A CN201780050780 A CN 201780050780A CN 109844643 A CN109844643 A CN 109844643A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
procedure parameter
substrate
parameter
pair
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.)
Pending
Application number
CN201780050780.2A
Other languages
English (en)
Inventor
范永发
冯牧
郑雷武
赵谦
王祯祥
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 CN109844643A publication Critical patent/CN109844643A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
    • 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
    • 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
    • G03F7/70483—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

Landscapes

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

Abstract

提供了一种用以对图案化过程中的曝光后效应进行建模的过程，所述过程包括：利用一个或更多个处理器获得基于通过曝光后过程而形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值以及过程条件改变所依据的第一对过程参数的值；利用一个或更多个处理器将基于所述结构的测量结果的值与所述第一对过程参数的值之间的相关性建模为一表面；和利用一个或更多个处理器将所述模型储存于存储器中。

Description

对曝光后过程进行建模
相关申请的交叉引用
本申请要求于2016年8月19日递交的美国临时专利申请62/377,162的优先权，通过引用将其的全文并入本发明中。
技术领域
本发明整体上涉及如用以制造集成电路的图案化过程的图案化过程，且更具体地，涉及在抗蚀剂被选择性地曝光至能量之后出现的建模过程。
背景技术
图案化过程采取许多形式。示例包括光学光刻术、电子束光刻术、压印光刻术、喷墨打印、定向自组装等。这些过程经常用于制造相对小的非常精细的部件，诸如电学部件(比如集成电路或光伏电池)、光学部件(比如数字反射镜装置或波导)以及机械部件(比如加速度计或微流装置)。
图案化过程之后经常为各种类型的消减过程(subtractive process)，诸如干式蚀刻或湿式蚀刻。在许多情况下，所述图案化过程将暂时图案化的层施加于待蚀刻层的上方，并且所述暂时图案化的层将底层选择性地曝光以进行蚀刻，由此将图案转移至所述底层。
在一些情况下，各种效应使得所述暂时图案化的层或蚀刻产生尺寸不同于目标尺寸的结构。在一些情况下，这些结果可影响器件性能或良率，或用以将不期望的约束强加于过程窗口或设计选择上。
发明内容
下文是本发明技术的一些方面的非详尽列表。在以下披露内容中描述这些和其他方面。
一些方面包括一种用以对图案化过程中的曝光后效应进行建模的过程，所述过程包括：利用一个或更多个处理器获得基于通过曝光后过程而形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值，并且获得过程条件变化所依据的第一对过程参数的值；利用一个或更多个处理器将基于所述结构的测量结果的值与所述第一对过程参数的值之间的相关性建模为一表面；和利用一个或更多个处理器将所述模型储存于存储器中。
一些方面包括一种有形的非暂时性机器可读介质，所述机器可读介质储存当由数据处理设备执行时使得所述数据处理设备执行包括上文所提及的所述过程的操作的指令。
一些方面包括一种系统，所述系统包括：一个或更多个处理器；和存储器，所述存储器储存当由所述处理器执行时使得所述处理器实施上文所提及的所述过程的操作的指令。
附图说明
当参考以下附图来阅读本申请时，将更好地理解本技术的上文所提及的方面和其他方面，在附图中，相同的附图标记表示相似或相同的元件：
图1是光刻系统的框图；
图2是图案化过程的模拟模型的流程图的框图；
图3是根据本发明技术的一些实施例的用以对曝光后过程进行建模的过程的示例的流程图；
图4图示了三维观测数据的示例，其中在给定曝光后过程之后使两个维度中的过程参数变化并且测量第三维度中的所得的偏差(bias)；
图5图示了在产生图4的测量的偏差的过程参数的界定值和过程参数维度中的凸包(convex hull)以及由所述凸包内的点所限定的表面的示例，所述凸包具有针对量化的过程参数值的插值的测量的偏差值；
图6图示了在应用二维平滑滤波之后的图5的表面；
图7图示了由图6的数据引起的外推的三维表面；
图8图示了可由上述模型用来预测由曝光后过程引起的偏差的量并且那些预测可用以调整图案化过程以抵消偏差的效应的过程的示例；
图9是示例性计算机系统的框图；
图10是另一个光刻系统的示意图；
图11是另一个光刻系统的示意图；
图12是图11中的系统的更详细的视图；以及
图13是图11和图12的系统的源收集器模块SO的更详细的视图。
虽然本发明易于经历各种修改和可替代的形式，但在附图中以示例的方式示出了其的具体实施例，并且将在本文中对其进行详细描述。附图可能不是按比例绘制的。然而，应该理解的是，附图及其详细描述意图并不是将本发明限制成所披露的特定形式，相反地，本发明的意图是涵盖落入由随附的权利要求书所限定的本发明的精神和范围内的所有修改、等同方案和替代方案。
具体实施方式
为了减轻本文中描述的问题，本发明人必须既要创造出解决方案，并且在一些情况下，同等重要的是，又要认识到被设计布局的计算分析领域中的其他人忽视(或尚未预见)的问题。实际上，本发明人希望强调认识到新出现的并且在未来将变得更加显而易见的那些问题的困难，在行业中的趋势应当如本发明人所预期的那样继续存在。另外，因为解决了多个问题，所以应该理解的是，一些实施例是针对于特定问题的(problem-specific)，而且并非所有实施例都利用本文中描述的传统系统解决每一个问题或者提供本文中描述的每一个益处。也就是说，在下文中对解决这些问题的各种排列的改善进行了描述。
一些系统基于经验测量结果来校准曝光后过程的模型。这可包括利用不同的过程参数来运行测试晶片、在曝光后过程之后测量所得的临界尺寸偏差，和以测量的结果校准模型。这种模型常常被表达为根据所述过程参数而变化的或是过程参数的函数的闭式方程式。
用于对曝光后过程进行建模的许多技术并不考虑建模项之间的相互作用。结果，这种模型常常无法准确地预测所述衬底上的所得的结构的形状，特别是在这种相互作用相对较强的情况下。同时，用于对复杂相互作用进行建模的许多技术(储如具有高阶项的闭式方程式)无法从训练资料和过度拟合测试结果而恰当地推断/归纳出，从而得到可能是不准确的预测，特别是当校准数据组中发生虚假测量结果时。(这种折衷不应被解读为暗示所有实施例都与这些方法中的任一种不一致或任何主题都被放弃权利)。
一些实施例利用包括三维表面的有序集合的模型来减轻这些问题中的一些。所述表面可以指示z轴上的偏差量，并且那些值可经由x轴和y轴上的一对建模参数而存取。一些实施例可在抗蚀剂显影之后、或在针对一组建模参数的蚀刻之后，通过针对对应参数坐标存取这些表面中的每个表面中的z值、并且随后将所述表面之中的z值相累加来以获得总的预测偏差值，来预测偏差总量。
在一些情况下，待利用表面而建模的相互作用是通过工程师根据配置对建模参数进行排序来选择，工程师可根据相互作用的已知的或预期的强度而来排序多对参数。或者，这种相互作用可凭经验利用主成份分析来确定。一些实施例可沿着列表进行迭代，从而确定指示出针对一对参数的偏差的表面，之后确定针对下一对参数的表面。在第一表面之后，后续表面可考虑没有被较高排序的多对过程参数所考虑的偏差(例如，将在基于来自较高排序的多对参数的表面的总和的预测之间的误差建模为表面)。一些实施例可包括大约五个这种表面，但较低延时模型可包括更少表面，比如小于三个，且较丰富的模型可包括更多表面，比如多于六个。
一些变型可在模型中形成较高维的表面，例如考虑过程参数的三种方式(或更多种方式)的相互作用。一些变型可在测量数据之间进行插值以形成表面，且一些实施例可平滑所述插值后的表面。一些实施例也可拒绝异常值，例如与局部平均值相差多于三个标准偏差。一些实施例可对于校准数据的保留子集交叉验证所得模型。
这些技术是鉴于可将设计布局图案化于衬底上所采用的一种类型的图案化过程的示例来最佳地理解，这是因为许多计算分析被设计为减轻可能以其他方式引入于这种过程中的偏差和其他人为因素(artifact)。
光刻投影设备可以用于例如制造集成电路(IC)。在这种情况下，图案形成装置(例如掩模)可以指定对应于IC层(“设计布局)(诸如通孔层、互连层或栅极层等)的图案。可以将经常形成电路的一部分的该图案转移到已经涂覆有辐射敏感材料(例如“抗蚀剂”)层的衬底(例如硅晶片)上的目标部分(例如曝光场中的一个或更多个管芯)上。转印技术包括通过图案形成装置上的电路图案辐射目标部分。经常地，单个衬底包含多个相邻目标部分，电路图案由光刻投影设备连续地转印到所述多个相邻目标部分上，一次转印到一个目标部分上。在一种类型的光刻投影设备中，将整个图案形成装置上的图案一次转印到一个目标部分上；这种设备通常被称作步进器。在可替代的设备中，通常被称作为步进-扫描设备，投影束沿给定参考方向(“扫描”方向)横跨图案形成装置进行扫描，同时沿平行或反向平行于该参考方向的方向同步地移动衬底。图案形成装置上的电路图案的不同部分被逐渐地转印到一个目标部分。通常，由于光刻投影设备将会具有放大因子M(通常＜1)，所以衬底被移动的速度F将会是投影束扫描图案形成装置的速度的因子M倍。例如，美国专利6，046，792描述了关于一些光刻装置的示例的更多的信息，该美国专利以引用的方式并入本文中。
可以在曝光之前和曝光之后进行各种过程。在将图案从图案形成装置转印到衬底之前，衬底可以经历各种工序，诸如涂底料、抗蚀剂涂覆和软焙烤。在曝光之后，衬底可以经受其他工序，诸如曝光后焙烤(PEB)、显影、硬焙烤、以及转印后的电路图案的测量/检测。这一系列工序用作制作器件(例如IC)的单层的基础。然后，衬底可以经受各种过程，诸如蚀刻、离子注入或扩散(掺杂)、金属化、氧化、化学机械抛光等，以形成器件层。如果器件中需要几个层，则可以针对每一层重复该工序的变化，经常在每一层处由不同图案形成装置指定不同图案。最终，在衬底上的每一个目标部分中将会形成一器件。然后，通过诸如切割或锯切等技术来使这些器件彼此分离开，由此，可以将单独的器件安装在载体上，连接到引脚、球状栅格阵列等。或者，一些实施例可以在模拟之前封装器件。
如所提及的，光刻术是制造IC中的步骤，其中，形成于衬底上的图案限定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)和其他装置。
随着半导体制造工艺继续进步，几十年来，功能元件的尺寸已经不断地减小的同时每一个器件的功能元件(诸如晶体管)的量已经在稳定地增加，遵循通常被称作“摩尔定律”的趋势。经常地，使用光刻投影设备来制造器件的多个层，光刻投影设备使用来自深紫外线照射源的照射将设计布局投影到衬底上，从而形成具有远低于100nm(即，小于来自照射源(例如193nm照射源)的辐射的波长的一半)的尺寸的单个功能元件。
其中具有尺寸小于光刻投影设备的经典分辨率极限的特征被印刷的这种过程通常被称为低k1光刻术，它所依据的分辨率公式是CD＝k1×λ/NA，其中，λ是所采用的辐射的波长(对于光学光刻术而言，通常是248nm或193nm)，NA是光刻投影设备中的投影光学装置的数值孔径，CD是“临界尺寸”(通常是所印刷的最小特征尺寸)，并且k1是经验分辨率因子。通常，k1越小，在衬底上再现类似于由电路设计者规划的形状和尺寸以实现特定电学功能性和性能的图案就变得越困难。
为了克服这些困难，经常将微调步骤施加到光刻投影设备或设计布局。这些步骤包括例如NA和光学相干设定的优化、定制照射方案、相移图案形成装置的使用、设计布局中的光学邻近校正(OPC，有时也称作“光学和过程校正”)，或者总体上被定义为“分辨率增强技术”(RET)的其他方法。如本文中使用的术语“投影光学装置”应该被宽泛地解释为涵盖各种类型的光学系统，包括例如折射型光学装置、反射型光学装置、孔径和反射折射型光学装置。“投影光学装置”的示例包括用于共同地或单个地引导、成形或控制投影辐射束的根据这些设计类型中的任一个来操作的部件。“投影光学装置”的示例包括光刻投影设备中的光学部件，无论光学部件位于光刻投影设备的光学路径上的什么地方。投影光学装置可以包括用于在来自源的辐射通过图案形成装置之前成形、调整或投影该辐射的光学部件，或者用于在该辐射通过图案形成装置之后成形、调整或投影该辐射的光学部件。投影光学装置通常不包括源和图案形成装置。
尽管在这一情形中可以具体地参考IC制造，但应该清楚地理解的是，本发明中的描述具有许多其他可能的应用。例如，它可以用于集成光学系统的制造、磁畴存储器的引导及检测图案、液晶显示面板、薄膜磁头等。本领域的技术人员将会认识到，在这些可替代的应用的情形中，本文使用的任何术语“掩模版”、“晶片”或“管芯”应该被认为分别与更加上位的术语“掩模”、“衬底”和“目标部分”互换。
在本文中，术语“辐射”和“束”用于涵盖所有类型的电磁辐射，包括紫外辐射(例如，具有365nm、248nm、193nm、157nm或126nm的波长)和EUV(极紫外辐射，例如，具有在约5nm至100nm的范围内的波长)。在一些实施例中，“辐射”和“束”的示例也包括用于转印图案的电辐射，诸如电子束或离子束。
如本文中使用的术语“进行优化”和“优化”是指或意味着调整光刻投影设备、光刻过程等，使得光刻术的结果或过程具有更为期望的特性，诸如衬底上的设计布局的投影的更高的准确度、更大的过程窗口等。因此，如本文中使用的术语“进行优化”和“优化”是指或意味着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所述这些一个或更多个参数的一个或更多个值的初始集合相比提供到少一个相关度量的改善，例如局部最优化。这些术语不需要识别全局最优化并且可以涵盖达不到全局最优化的改善。在实施例中，可以迭代地应用优化步骤，以提供一个或更多个量度的进一步改善。在优化过程中使误差函数或损失函数最小化(例如，减小至或者至少更接近于最小值)的步骤应该被解读为对于颠倒符号以及使拟合函数最大化(例如，增大至或至少更接近于最大值)的步骤是通用的，反之亦然。
在一些实施例中，光刻投影设备可属于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)的类型。在这些“多平台”装置中，可以同时使用多个所述多个台，或者可以在一个或更多个台上进行预备步骤，同时将一个或更多个其他台用于曝光。例如，US 5,969,441中描述了双平台光刻投影设备，该美国专利以引用的方式并入本文中。
上文所提及的图案形成装置可以指定一个或更多个设计布局中的一些或全部(例如，用于双重图案化的设计布局的一部分或整个布局)。可以使用CAD(计算机辅助设计)程序来产生设计布局，这种过程经常被称作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，以便产生功能设计布局/图案形成装置。通过处理和设计限制来设定这些规则。例如，设计规则限定电路元件(诸如栅极、电容器等)、过孔或互连线之间的空间容许度，以便减小电路装置或线以材料上不被期望的方式彼此互相作用的可能性。设计规则限制中的一个或多个可以被称为“临界尺寸”(CD)。在一些情形下，电路的临界尺寸指线或孔的最小宽度，或者两条线或两个孔之间的最小空间。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(通过图案形成装置)在衬底上如实地再现原始电路设计。
术语“掩模”或“图案形成装置”是指可以用于将已形成图案的横截面赋予入射辐射束的装置(所述横截面例如在扫描或电子束光刻术中随着时间推移而展开)，所述已形成图案的横截面对应于待在衬底的目标部分中产生的图案；术语“光阀”也可以用于这种情形中。除了经典掩模(透射式或反射式；二元式、相移式、混合式等)以外，其他此类图案形成装置的示例包括：
-可编程反射镜阵列。这种装置的示例是具有黏弹性控制层和反射表面的矩阵可寻址表面。这种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为衍射辐射，而未寻址区域将入射辐射反射为非衍射辐射。在使用适当的滤光器的情况下，可以从反射束滤除所述非衍射辐射，从而仅留下衍射辐射；这样，束根据矩阵可寻址表面的寻址图案而变成图案化的。可以使用适当的电子装置来执行所需的矩阵寻址。可以从例如美国专利No.5,296,891和No.5,523,193中收集到关于这种反射镜阵列的更多信息，这些美国专利以引用的方式并入本文中。
-可编程LCD阵列。美国专利No.5,229,872给出了这种构造的示例，该美国专利以引用的方式并入本文中。
非光学图案形成装置包括电子束调制器，该电子束调制器耦接到用于设计布局的数据源并且配置成根据该布局在空间上调制束。其他示例包括用于例如利用导电的或绝缘的油墨的压印光刻术和喷墨打印机的模具。
作为简要介绍，图1示出了光刻投影设备10A的示例。主要部件是：辐射源12A，该辐射源可以是深紫外线准分子激光源或包括极紫外(EUV)源的其他类型的源(如上文所论述的，光刻投影设备自身无需具有辐射源)；照射光学装置，该照射光学装置限定部分相干性(被表示为西格玛σ)并且可以包括成形来自源12A的辐射的光学装置14A、16Aa和16Ab；图案形成装置14A；以及透射式光学装置16Ac，该透射式光学装置将图案形成装置的图案的图像投影到衬底平面22A上。在投影光学装置的光瞳平面处的可调整的滤光器或孔20A可以限制射于衬底平面22A上的束角度的范围，其中，最大可能角度限定投影光学装置的数值孔径NA＝n sin(Θmax)，n是投影光学装置的最后一个元件与衬底之间的媒介的折射率，并且Θmax是从投影光学装置射出的、仍然能够射于衬底平面22A上的束的最大角度。来自辐射源12A的辐射可能不一定具有单一波长。相反地，辐射可以具有一范围内的不同波长。不同波长的范围可以通过在本文中可以互换使用的被称作“成像带宽”、“源带宽”或简称为“带宽”的量来表征。小的带宽可以减小下游部件的色差和相关联的聚焦误差，该下游部件包括源中的光学装置(例如，光学装置14A、16Aa和16Ab)、图案形成装置和投影光学装置。然而，这不一定导致绝不应该扩大带宽的规则。
在使用图案化系统的图案化过程的优化过程中，系统的品质因数可以表示为成本函数。优化过程可以包括发现优化(例如，最小化或最大化)成本函数的系统的一组参数(例如设计变量和参数设定)。成本函数可以依赖于优化的目标而具有任何适当的形式。例如，成本函数可以是系统的某些特性(评估点)相对于这些特性的预期值(例如理想值)的偏差的加权均方根(RMS)；成本函数也可以是这些偏差的最大值(即，最差偏差)。依赖于情形，“评估点”可以包括系统的任何特性。由于系统的实施方案的实际情况，系统的设计变量可以被限制于有限的范围内并且可以是相互依赖的。在光刻投影设备的情况下，约束经常与硬件的物理属性及特性(诸如可调谐的范围或图案形成装置的可制造性设计规则)相关联，并且评估点可以包括衬底上的抗蚀剂图像上的实体点，以及诸如剂量和聚焦的非物理特性。
在光刻投影设备的一些示例中，源将照射(或其他类型的辐射)提供到图案形成装置，并且投影光学装置经由图案形成装置而将所述照射引导并成形到衬底上。例如，投影光学装置可以包括部件14A、16Aa、16Ab和16Ac中的至少一些。空间图像(AI)是衬底水平处的辐射强度分布。曝光衬底上的抗蚀剂层，并且将空间图像转印到抗蚀剂层以在其中作为潜影“抗蚀剂图像”(RI)。可以将抗蚀剂图像(RI)定义为抗蚀剂层中的抗蚀剂的溶解度的空间分布。可以使用抗蚀剂模型从空间图像计算出抗蚀剂图像，可以在美国专利申请公开No.US2009-0157360中找到这种方案的示例，该美国专利申请的全部内容以引用的方式并入本文中。抗蚀剂模型与抗蚀剂层的属性有关(例如，仅与这些属性有关)(所述属性例如是在曝光、PEB和显影期间出现的化学过程的效应)。光刻投影设备的光学属性(例如源、图案形成装置和投影光学装置的属性)可以规定空间图像。由于在一些实施例中可以改变用于光刻投影设备中的图案形成装置，所以经常期望使图案形成装置的光学属性与至少包括源和投影光学装置的光刻投影设备的其余部分的光学属性分离。
在图2中示出了用于模拟图案化和随后的消减过程的示例性流程图。在此示例中，源模型31表示源的光学特性(包括辐射强度分布、带宽和/或相位分布)。投影光学装置模型32表示投影光学装置的光学特性(包括由投影光学装置引起的对辐射强度分布和/或相位分布的改变)。设计布局模型35表示设计布局的光学特性(包括由给定的设计布局33造成的对辐射强度分布和/或相位分布的改变)，该设计布局是位于图案形成装置上的或者由图案形成装置形成的特征的布置的表示。可以从设计布局模型35、投影光学装置模型32和设计布局模型35来模拟空间图像36。可以使用抗蚀剂模型37从空间图像36来模拟抗蚀剂图像38。光刻术的模拟可以例如预测抗蚀剂图像中的轮廓和CD。在一些实施例中，模拟可以产生通过模拟过程而形成于模拟衬底上的模拟的图案化结构的空间尺寸，诸如线宽、侧壁锥度或曲率、过孔直径、内圆角(fillet)半径、倒角半径、表面粗糙度、内部应力或应变、重叠等。
在一些实施例中，源模型31可以表示源的光学特性，包括例如NA设定、西格玛(σ)设定和任何特定照射形状(例如，离轴辐射源，诸如环、四极子、偶极子等)。投影光学装置模型32可以表示投影光学装置的光学特性，所述光学特性包括像差、变形、一个或更多个折射率、一个或更多个实体大小、一个或更多个实体尺寸等。设计布局模型35可以表示例如美国专利No.7,587,704中描述的实体图案形成装置的一个或更多个物理性质，该美国专利的全部内容以引用的方式并入本文中。例如，模拟的目标是例如预测边缘放置、空间图像强度斜率或CD，然后可以与预期设计进行比较。预期设计通常被限定为可以以诸如GDSII或OASIS或其他文件格式的标准化数字文件格式而提供的预OPC(光学邻近校正)设计布局。
在一些实施例中，图2的流程图可例如在参考图4所描述的计算簇中由下文参考图9所描述的一个或更多个计算机来执行。在一些实施例中，图2的流程图可用以利用光学邻近校正和蚀刻辅助特征两者来增强掩模版。用于设计布局的计算分析的软件工具可购自Brion技术公司(美国，CA 95054，Santa Clara，4211Burton Drive)，诸如用于光学邻近校正、过程窗口优化、或源掩模优化的软件，其正如Brion的Tachyon产品线。
如图3所示，一些实施例包括过程40，所述过程被配置成对曝光后过程对形成于衬底上的结构的尺寸(例如形状、偏差、长度、宽度、曲率等等，在一些情况下被称作临界尺寸)的效应进行建模。在一些情况下，所述曝光后过程包括通过光刻过程使抗蚀剂显影以在选择性地曝光至能量的抗蚀剂中产生结构。在一些情况下，所述曝光后过程包括蚀刻图案化的抗蚀剂下方的层。在一些情况下，所述曝光后过程包括由图案化的抗蚀剂进行掩模的蚀刻步骤。一些被建模的蚀刻是多步蚀刻，诸如图案化的抗蚀剂层下方的硬掩模层的蚀刻，之后是利用第二蚀刻过程对所述硬掩模下方的层的蚀刻。
在这些过程之后，可由衬底形成各种结构，且那些结构的尺寸可依赖于所述过程的各种参数，包括光刻过程、抗蚀剂显影和各种蚀刻步骤的参数。在一些情况下，所述效应中的一些是依赖于于图案的，例如依赖于被图案化至衬底上的局部的或较长范围的结构。在一些情况下，一些参数是独立于图案的，诸如关于基础化学反应、激光强度、等离子体能量等等的参数。
在一些情况下，模型可基于经验校准数据而被形成，所述经验校准数据例如是通过在与变化的过程参数对应的变化的过程条件下图案化一组衬底并且在各种曝光后过程之后测量所得的结构而获得的数据。所得的测量结果和对应的过程参数可随后用以形成(例如，训练、校准或配置)对很可能由输入的成组过程参数引起的各种测量结果进行预测的模型。可出于包括下列的多种目的来使用所述模型：调整掩模以抵消在曝光后过程中所导致的各种偏差，反馈过程控制，和过程窗口优化。
在一些实施例中，过程40和本文中所描述的其他过程的操作可按照与所描绘次序不同的次序来执行，可添加操作、可省略操作，或可同时地执行操作的多个实例(例如，为了加快操作而在针对数据的多个子集的多个计算装置中)，其中无一暗示本文中所描述的其他特征也不经受变化。在一些实施例中，可在有形的非暂时性的机器可读介质上编码用于执行本文中的过程的指令，从而使得当所述指令由一个或更多个计算机(如图9的计算机)执行时，实施本文中所描述的操作。
在一些实施例中，可在设计或改进待写入至掩模的设计布局图案时执行所述过程40，使得所述掩模布局可被调整以减小由过程40所产生的模型预测的各种偏差。
在一些实施例中，过程40开始于利用被应用于衬底的不同区的变化的过程参数来图案化衬底，如由框42所指示。在一些情况下，图案化衬底可包括图案化多个衬底，例如，跨越不同衬底变化所述过程参数。在一些实施例中，图案化所述衬底可包括对不同衬底的不同区以不同方式变化所述过程参数。在一些情况下，可在图案化的布局内(正如在现存掩模中的测试结构的矩阵中)使过程参数变化。
可使各种图案特定的过程参数系统地变化，所述参数如：特征密度、线宽、线节距、通孔大小、子分辨率辅助特征，等等。相似地，也可例如跨越衬底、或在一些情况下在衬底内例如通过如下操作，使各种独立于图案的特征变化：调整在曝光场上的光刻参数一曝光场偏差且调整曝光后过程以具有跨越晶片的梯度。在一些情况下，可使相对大数目的过程参数发生变化，且在一些情况下，所述变化可以是自然的过程变化、故意的过程变化或其组合的结果。在一些情况下，可根据预定的增量使过程参数变化达一定范围，或在一些实施例中，可根据随机过程使过程参数变化。
过程参数可采取多种形式。在一些情况下，所述参数是用于预测所述曝光后过程对衬底上的所得结构的影响或作用的各种模型中的项。这种参数的示例包括下列各项：在图案中的部位处的酸分布量；在图案中的部位处的酸扩散量；邻近图案特征对酸扩散量的影响的量；遍及第一距离的图案负载效应的量；遍及第二距离的图案密度效应的量，所述第二距离小于第一距离；高斯滤波器的参数；空间图像强度的量；区域图像扩散的量；在中和之后的酸浓度的量；以及在中和之后的碱浓度的量。实施例可使这些和其他过程参数中的两个或更多个、三个或更多个、四个或更多个、五个或更多个、六个或更多个、七个或更多个、八个或更多个、九个或更多个、或十个或更多个参数发生变化。
如上文所提及，利用变化的过程参数来图案化衬底可包括利用光刻过程来图案化所述衬底，光刻过程的示例在上文及在下文被描述。在一些情况下，光刻过程是光学光刻过程，但实施例与各种其他图案化过程(诸如所描述的那些图案化过程)一致。在一些情况下，图案化所述衬底可包括利用曝光后过程来图案化所述衬底，比如使抗蚀剂显影和在使抗蚀剂显影之后进行蚀刻，包括软掩模蚀刻和硬掩模蚀刻。
一些实施例可包括在曝光后过程之后测量所述衬底上的结构的尺寸，如由框44所指示。在一些情况下，可利用扫描电子显微镜、轮廓测定仪(比如原子力轮廓测定仪)来测量所述测量的尺寸，或可根据光学技术(诸如利用散射测量术)来测量所述测量的尺寸。在一些实施例中，测量结果可以是临界尺寸的测量结果。在一些情况下，测量结果可以是与目标尺寸的偏离，比如临界尺寸的偏差(诸如，比目标更窄的、比目标更宽的临界尺寸)具有不同于目标的侧壁斜率、具有不同于目标的侧壁粗糙度、或与目标部位未对准。在一些情况下，所获得的测量结果可在存储器中与产生所得结构的一组过程参数相关联。例如，一些实施例可测量数百或数千个尺寸，且一组测量结果可与被应用来产生被测量的结构的多个过程参数相关联，所述多个过程参数诸如为多于两个过程参数，多于四个过程参数，并且在许多商业相关使用情况下为六个或更多个(比如10个)过程参数。
在一些实施例中，所述测量的尺寸可以是多个曝光后过程的测量尺寸，诸如在给定衬底上使抗蚀剂显影之后采取的测量；可在同一衬底经受硬掩模蚀刻之后采取一组不同的测量；和随后可在同一衬底经受硬掩模下方的层的蚀刻之后采取第三组测量。或者，一些实施例可针对不同的曝光后过程或仅一个过程来测量关于不同衬底的这些尺寸。
过程40的一些实施例可包括获得多对过程参数的排序，如由框46所指示。在一些情况下，可根据由各相应的对中的过程参数以单独方式或通过相互作用对测量尺寸产生的效应的预期幅值来对所述多对过程参数进行排序。在一些情况下，这种排序可由工程师基于对于所表征的过程的经验来提供。在一些实施例中，可凭经验确定这种排序，例如通过对利用框42和44的操作所产生的一组测量数据执行主成份分析。在一些实施例中，对测量尺寸的效应的幅值可以是遍及所述过程参数发生变化的范围的最小值与最大值之间的差。一些实施例可按减少影响的幅值的次序对所述多对过程参数进行排序，使得在后续操作中首先处理具有较大影响的那些多对过程参数。
在一些实施例中，可在排序中包括所述过程参数的每种成对的组合。或一些实施例可排除预期具有比阈值量更小的对于测量尺寸的影响的幅值的那些成对的组合、或低于阈值排序的那些对，比如低于两对、四对、五对、八对或十对。在一些实施例中，所述对可以是在所述对之间不重复给定过程参数的对，或在一些实施例中，给定过程参数可在所述对中出现多次，诸如与各种其他过程参数具有相对较强的相互作用的过程参数。在一些情况下，可响应于下文所描述的交叉验证分析来调整所述排序。
参考多对过程参数描述框46和后续操作，但应理解，本技术可被应用于较大的组的过程参数，诸如三个过程参数、四个过程参数、五个过程参数或更多过程参数的组合，这依赖于计算复杂度、过度拟合的风险与待归纳的模型的能力之间的折衷。因而，一些实施例可根据三种过程参数(例如，满足阈值的每种组合或那些过程参数)(包括它们之间的相互作用)对衬底上的所测量结构的影响的幅值，来获得对所述三个过程参数的多个组的排序。在一些实施例中，这些组可按照过程参数组的有序列表(例如，元组)而布置于存储器中。
接下来，一些实施例可通过多对(或其他组的)过程参数进行迭代，例如，按从最高排序至最低排序的排序次序，即，从具有效应的最大预期幅值的多对过程参数至预期具有效应的最小预期幅值的多对过程参数。在这些迭代中，一些实施例可包括确定在所述排序中是否存在待分析的更多对，如由框48所指示。在确定不再存在剩余的更多对之后，过程即可终止。
替代地，在确定存在尚未被处理的较多对的排序之后，一些实施例可选择排序中的下一对过程参数，如由框50所指示。这可包括使得通过从最高排序的一对过程参数至最低排序的一对过程参数的所述排序进行计数的计数器产生增量。
图4图示与测量结果对应的测量的偏差和一对过程参数的示例。在此示例中，偏差被表示为颜色或灰阶。因此，所述图图示了三维数据集，其中两个维度对应于一对变化的过程参数，第三维度对应于在测试衬底上的临界尺寸的测量的偏差。一些实施例可对诸如其的数据执行随后所描述的操作。
接下来，一些实施例可通过对先前的多对过程参数进行建模来确定未被考虑的测量的尺寸中的残余偏差值，如由框52所示。在一些实施例中，所选择的第一对过程参数可导致在框52中确定偏差值而非残余偏差值。在一些实施例中，对于先前的对的建模可由于下文所描述的步骤而产生，且那些模型可被保存至存储器并且被取回。在一些实施例中，那些模型可引起一个或更多个三维或更高维的表面，其中尺寸是过程参数或测量尺寸，比如偏差。虽然所述步骤是关于偏差而加以描述的，但应理解，该技术适用于可表征位于衬底上的结构的其他值。这可包括结构的电属性或光学属性。
在一些实施例中，为了确定残余偏差，一些实施例可确定所选择的一对过程参数是否是所述排序中的第一对过程参数，在此情况下残余偏差可以是与先前建模的对无关的测量偏差，这是由于可能先前尚未建模这种对。替代地，在确定出所选择的一对并非是所述排序中的第一对时，一些实施例可从存储器获取这些三维或更高维表面中的一个或更多个，它们各自对应于先前建模的对(或较大组的过程参数)之一。随后，一些实施例可根据步骤46的排序通过那些模型进行迭代，且一些实施例可将预测偏差的表面的尺寸的值进行组合。一些实施例可比较偏差的所得的预测总和与所述测量的偏差以获得残余的偏差值(例如，所述模型当前处理的偏差值与实际上测量到的偏差值之间的差，比如模型误差或拟合度(fitness)的测量值)。因而，在一些情况下，可将步骤44中所获得的一些测量、以及在一些情况下的每个测量结果转换成所述模型中尚未考虑的残余测量值。
接下来，一些实施例可确定所选择的多对过程参数的凸包，如由框46所示。或者，在一些实施例中，可确定凹包(concave hull)或其他类型的包(hull)。为了确定凹包，一些实施例可确定界定所述多对过程参数的多边形且该多边形使得由所述多边形包括的面积最小化(或近似于最小值)，这例如通过确定凸包并且随后迭代地移除所述包的最长边缘以使边缘向内收缩到在由已移除的边缘所跨越的点之间延伸的多个边缘来进行。在一些情况下，所述包可以是排除来自步骤44的测量尺寸但包括与过程参数对应的尺寸的一组尺寸中的凸包，诸如独占地位于过程参数空间内的凸包，或在排除了所述测量尺寸的参数空间中的凸包。或在一些情况下，所述凸包可包括这些尺寸中的每个尺寸。在一些实施例中，可在进入当前所描述的循环之前确定所述凸包，并且可从存储器获取同一凸包并且在多个实例中应用该同一凸包。
在一些实施例中，确定凸包可包括执行Jarvis march算法、Graham扫描、快速凸包(Quick hull)算法、分治算法、单调链算法、增量凸包算法、Chan氏算法，等等。在一些情况下，界定区域可基于变化的过程参数的点之间的角度(例如，变化的过程参数的尺寸中的过程参数向量)而确定。一些实施例可选择过程参数向量，诸如每个维度中的最低过程参数向量，并且随后确定由所述过程参数向量与每个其他过程参数向量所形成的角度。随后可根据此角度将所述过程参数向量分类。实施例随后可通过已被分类的序列进行迭代，以确定在给定的迭代之前的两个点之间的线指示的是左转弯或右转弯。在确定出已引起左转弯之后，点之间的线可被指定为指示所述凸包的一部分。
或在另一示例中，实施例可根据所述过程参数向量之中的给定尺寸来选择所述过程参数向量、确定在所述过程参数向量与每个其他过程参数向量之间的角度，并且选择如指示所述凸包的一部分的最大或最小角度。实施例可随后沿着成角度的线继续进行至其他过程参数向量并且重复所述过程，从而环绕所述凸包，直至遇到第一过程参数向量为止。一些实施例可产生与包含测试数据的过程参数坐标对应的一组顶点。
接下来，一些实施例可遍及凸包(例如在量化的过程参数值处)插值或内插残余偏差值。例如，与该对过程参数对应的栅格可形成于存储器中，其中过程参数值根据所述栅格以规则的量化的增量而变化一定范围，并且一些实施例可在当图案化所述衬底时应用于量化的过程参数的过程参数之间进行插值或内插。例如，给定过程参数可被以增量1来量化为在0至10的范围内。在此示例中，一些实施例可针对过程参数4.5具有残余偏差值18且针对过程参数值5.5具有残余偏差值22一些实施例可例如线性地插值，以计算针对介于4.5与5.5之间的处于例如5的量化的过程参数值的值，所述值指定用于量化的过程参数的插值后的残余偏差值是20在一些情况下，可诸如根据残余偏差的一阶和二阶导数、在一些情况下根据包括多个量化的过程参数的偏导数，来执行高阶插值。然而在一些情况下，线性插值预期利用可用的计算结果资源来得到相对快速结果，同时提供足够的准确度，这并不表明实施例也不与计算上较密集的方法一致。
图5示出量化和插值图4的数据结构的结果的示例。如同图4的情况，颜色或灰阶指示偏差(或残余偏差)，并且位置指示过程参数值。
接下来，一些实施例可应用二维空间滤波以平滑残余偏差值，如由框58所示。在一些实施例中，这可包括依赖于所需的平滑量、以及抑制有意义信号的风险，将插值后的残余偏差值改变为局部平均值，诸如在加或减一个增量、两个增量、五个增量、十个增量或更多个增量的范围内的与量化的过程参数对应的残余偏差值的平均值。一些实施例可应用高阶空间滤波，例如特定特征滤波器的维度的数目可对应于在框46中所获得的一组过程参数的大小。
在一些实施例中，应用空间滤波可包括对残余偏差值执行卷积，其中核倾向于使邻近值较相似(诸如在某一阈值距离内的插值的残余偏差值的平均值)，或一些实施例可应用其他核函数，诸如例如根据高斯核而减小较远的插值的残余偏差值的影响的核函数。在一些情况下，在这种卷积之前，一些实施例可对测量结果进行滤波，例如以排除所具有的值不同于邻近值(例如与在每个过程参数维度中加或减三个增量内的值的平均值相距多于三个标准偏差)为大于阈值量的测量结果。结果，相比于在执行框58的操作之前的情况，一些实施例可使插值的残余偏差值更相似于邻近于残余偏差值的那些值。图6中示出所得的数据结构的示例，所述图图示了应用于图5的数据结构的局部平均值的结果。如同图4的情况，颜色或灰阶指示偏差(或残余偏差)，并且位置指示过程参数值。
接下来，一些实施例可在过程参数的范围上在凸包以外来外推残余偏差值，如由框16所示。例如，一些实施例可在凸包中的过程参数的最小值与凸包中的过程参数的最大值之间外推，由此例如在二维过程参数栅格中形成正方形或矩形二维区域，在所述二维区域上内插(或插值)和外推残余偏差值(或针对框46的所述排序中的第一对而言的偏差值)。
在一些情况下，外推可包括指定与凸包以外的偏差或残余偏差对应的值等于凸包内的最接近值，例如过程参数的两个维度中之一中的最接近值、或根据欧氏距离的最接近值。或一些实施例可根据凸包的边缘处的一阶或二阶导数(例如一组偏导数)而外推。在一些实施例中，外推可包括例如利用样条运算(比如三次样条)来平滑在插值的值中的这些外推值之间的接合点。
在一些情况下，步骤60的结果是三维或更高维表面，其中维度之一对应于偏差或残余偏差，并且其他维度对应于过程参数。在一些情况下，所述表面可具有矩形、超矩形、或在过程参数维度中具有正交边的其他形状。图7中示出所得的数据结构的示例，所述图图示了应用于图6的数据结构的外推的结果。如同图4的情况，颜色或灰阶指示偏差(或残余偏差)，且位置指示过程参数值。
一些实施例可将所得的三维(或更高维)表面保存至存储器，如由框62所示。在一些情况下，将服务保存至存储器可包括将矩阵保存至存储器，矩阵诸如三维矩阵，其中一个维度对应于偏差或残余偏差并且其他维度对应于量化的过程参数，比如在一定值的范围上变化固定增量的过程参数。在一些实施例中，可将矩阵表征为查找表，通过所述查找表，所述过程参数可用作用以存取所述偏差或残余偏差维度中的值的索引值，由此指示针对一个给定组的过程参数的偏差或残余偏差的预期量。(重要的是注意到，在假设数据结构在逻辑上等效于矩阵的情况下，无需在用以构成矩阵的程序代码中将数据结构标记为矩阵)。因此，一些实施例可形成表征由于呈非闭合形式的过程参数而引起的偏差或残余偏差的模型，例如并不编码呈方程式形式的模型，但实施例也与将方程式拟合至所得的表面或基础数据/底层数据一致。
接下来，所述过程可返回至框48，且可重复上述循环的迭代直至已处理所有的对，并且已将多个所得的三维或更高维的表面(例如编码为三维或更高维矩阵)储存于存储器中。在一些情况下，这些表面中的每个可与所述一组过程参数相关联，所述一组过程参数诸如过程参数矩阵，通过所述过程参数矩阵所述偏差或残余偏差维度被索引并且值指示一系列表面中的位置。
图8图示了过程80的示例，所述过程可使用例如上述模型中的一个或更多个来调整掩模的设计布局从而减少偏差，并且在一些情况下构建具有利用掩模而图案化的层的各种器件，比如集成电路器件、微机电器件和光学器件。
在一些实施例中，过程88包括获得一组过程参数，如由框82所示。在一些情况下，所述一组过程参数可以是例如与关于各种曝光后过程的规格相组合的候选设计布局的过程参数。
接下来，一些实施例可获得使多对过程参数与偏差量(或其他尺寸)相关的一组(例如，一个有序的列表的)三维(或更高维)的表面，如由框84所示。在一些实施例中，这可包括获得使得多个较大组的过程参数与偏差量相关的多组甚至更高维的表面，且在一些情况下，偏差量是三维组中的相对于其他表面的偏差或残余偏差。在一些情况下，可诸如根据上文关于框46所描述的所述排序将所述一组表面与排序或序列的次序相组合。一些实施例可通过这种序列进行迭代以确定针对给定的曝光后过程的该组过程参数而预测的偏差的合计(例如，累加的)量。
为此，一些实施例可确定在框84中所获得的组中是否存在尚未被处理的更多表面，如由框86所示。在确定存在更多表面时，一些实施例可继续进行以例如根据所述组的序列次序选择下一表面，如由框88所示。接下来，一些实施例可从框82识别与所选择表面的过程参数尺寸对应的一对所获得的过程参数，如由框80所示。
接下来，一些实施例可确定在与识别的一对过程参数对应的点处由所选择表面所指示的偏差的量，如由框92所示。在一些实施例中，所确定的偏差量是相对于先前处理表面的残余偏差，诸如来自先前处理表面的偏差的总和，或偏差量是例如针对已处理的第一表面的非残余偏差。在一些实施例中，形成每个表面的偏差量可以是基于表面的两个相邻的量化过程参数值和输入过程参数的插值偏差。
接下来，一些实施例可将框92中获得的偏差量添加至累积的偏差量，如由框94所示。在一些情况下，可例如在处理任何表面之前将累积的偏差量初始化成零。一些实施例可将从每个已处理的表面预测的偏差量添加至累积的偏差量以产生与该组过程参数相对应的偏差的连续的总量。
接下来，一些实施例可返回至框86且确定是否存在待处理的更多表面。在一些情况下，这种迭代可例如根据模型中的表面的数目而重复数次。
替代地，一些实施例可继续进行以使用所得的累积的偏差量来作出对图案化过程的各种改进。例如，一些实施例可调整设计布局来减小所述偏差，如由框96所示。例如，一个特定组的过程参数可产生以下模型预测：设计布局中的特定结构由于在抗蚀剂显影、或蚀刻、或抗蚀剂显影以及蚀刻两者期间出现的偏差而很可能具有比所需的尺寸窄10的临界尺寸，所述偏差例如由在完成上文所描述的每次迭代之后的来自步骤94的累积的偏差量所示。为了减小该偏差，一些实施例可借助用来使临界尺寸被图案化得较宽的掩模的一部分以抵消在被建模的曝光后过程之后的结构中的预测偏差。在一些情况下，不同过程参数可对应于给定设计布局的不同部分，例如具有不同特征密度、线宽等等的不同部分，并且可对所述设计布局的不同部分作出不同调整。在一些实施例中，可在比如光学邻近校正的技术同时或之前或之后执行这些调整，以进一步增强掩模的有效性。接下来，一些实施例可利用经调整的设计布局来写入掩模，如由框97所示，且利用掩模来图案化器件的层，如由框98所示。在一些情况下，图案化一层可包括比如在半导体车间中例如利用半导体图案化技术来形成集成电路、光学器件或微机电器件。
因而，一些实施例可通过对所述曝光后过程进行建模来改进半导体制造技术，并且在一些情况下这些模型可考虑过程参数之间的相互作用。在一些实施例中，一些所得的模型可相对地耐受过度拟合，并且一些模型可减轻由于考虑过多数目的相互作用的过程而导致的计算复杂度。
在一些实施例中，可验证模型。例如，一些实施例可通过在形成所述模型的过程期间保留从图3的框44获得的结构的测量尺寸的一部分来交叉验证模型。例如，一些实施例可随机地取样待保留的测量结果的一定百分比(比如10％或5％)。一些实施例可随后通过预测与所保留的测量尺寸对应的过程参数的偏差量来测试所得的模型，并且可比较那些预测值与测量尺寸以确定预测与观测之间的差。一些实施例可例如通过确定平均的绝对差的量来汇总或合计这些差。一些实施例可比较这种汇总值与阈值以确定所获得模型是否足够准确。
图9是示出可以辅助实施模拟、表征和质量评定方法以及本发明中所披露的流程的计算机系统100的框图。计算机系统100包括用于传达信息的总线102或其他通信机构，以及与总线102耦接以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)或其他动态存储装置，该存储装置耦接到总线102以用于存储待由处理器104执行的信息和指令。主存储器106在执行待由处理器104执行的指令期间也可以用于存储暂时性变量或其他中间信息。计算机系统100还包括耦接至总线102以用于存储用于处理器104的静态信息和指令的只读存储器(ROM)108或其他静态存储装置。提供存储装置110(诸如磁盘或光盘)并且将该存储装置耦接到总线102以用于存储信息和指令。
计算机系统100可以经由总线102而耦接到用于向计算机用户显示信息的显示器112，诸如阴极射线管(CRT)或平板显示器或触控面板显示器。包括文字数字键和其他键的输入装置114耦接到总线102，用以将信息和命令选择传达到处理器104。另一种类型的用户输入装置是光标控制件116，诸如鼠标、轨迹球或光标方向键，用以将方向信息和命令选择传达到处理器104并且用于控制显示器112上的光标移动。这种输入装置通常具有在两个轴(第一轴(例如x)和第二轴(例如y))上的两个自由度，允许该装置在平面中指定位置。触控面板(屏幕)显示器也可以用作输入装置。
根据一个实施例，优化过程的一些部分可以响应于处理器104执行主存储器106中所包含的一个或更多个指令的一个或更多个序列而由计算机系统100执行。可以从诸如存储装置110的另一个计算机可读介质将这种指令读取至主存储器106中。主存储器106中所包含的指令序列的执行使得处理器104执行本发明中所描述的过程步骤。也可以采用多处理配置中的一个或更多个处理器来执行主存储器106中所包含的指令序列。在可替代的实施例中，可以取代或结合软件指令来使用硬布线电路。计算机无需与优化过程所涉及的图案化系统共同定位。在一些实施例中，一台或更多台计算机在地理上可以是远程的。
如本文中使用的术语“计算机可读介质”是指参与将指令提供到处理器104以供执行的任何有形的非暂时性介质。这种介质可以呈许多形式，包括非易失性媒介和易失性媒介。例如，非易失性媒介包括光盘或磁盘或固态磁盘驱动器，诸如存储装置110。易失性媒介包括动态存储器，诸如主存储器106。传输媒介包括同轴电缆、铜线和光纤，包括构成总线102的部分的电线或迹线。传输媒介也可以呈声波或光波的形式，诸如在射频(RF)和红外线(IR)数据通信期间产生的那些声波或光波。常见形式的计算机可读媒介包括例如软盘、软性磁盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他光学介质、打孔卡、纸带、具有孔的图案的任何其他实体介质、RAM、PROM和EPROM、闪速EPROM、任何其他存储器芯片或盒带。在一些实施例中，暂时性媒介可以诸如在载波中对所述指令进行编码。
在将一个或更多个指令的一个或更多个序列携载到处理器104以供执行时，可能涉及各种形式的计算机可读介质。例如，最初可以将所述指令承载于远程计算机的磁盘上。该远程计算机可以将指令载入到其动态存储器中，并且使用调制解调器经由电话线而发送指令。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，并且使用红外线传输器将数据转换成红外线信号。耦接到总线102的红外线检测器可以接收红外线信号中携载的数据并且将该数据放置于总线102上。总线102将数据携载到主存储器106，处理器104从主存储器106获取并执行指令。由主存储器106接收的指令可选地在由处理器104执行之前或之后存储于存储装置110上。
计算机系统100也可以包括耦接到总线102的通信接口118。通信接口118提供对网络链路120的双向数据通信耦接，网络链路120连接到局域网络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，用以提供对对应类型的电话线的数据通信连接。作是另一个示例，通信接口118可以是局域网络(LAN)卡，用以提供对兼容LAN的数据通信连接。也可以实施无线链路。在任何这种实施方案中，通信接口118发送和接收携载表示各种类型的信息的数字数据流的电信号、电磁信号或光信号。
网络链路120通常经由一个或更多个网络将数据通信提供到其他数据装置。例如，网络链路120可以经由局域网络122提供到主计算机124的连接，或者提供到由因特网服务提供商(ISP)126操作的数据设备的连接。ISP 126又经由全球分组数据通信网络(现通常称作“因特网”128)来提供数据通信服务。局域网络122和因特网128两者使用携载数字数据流的电信号、电磁信号或光信号。经由各种网络的信号和在网络链路120上并经由通信接口118的信号(该信号将数字数据携载到计算机系统100和从计算机系统100携载数字数据)是输送信息的示例性形式的载波。
计算机系统100可以经由网络、网络链路120和通信接口118发送消息和接收数据，包括程序代码。在因特网示例中，服务器130可以经由因特网128、ISP126、局域网络122和通信接口118传输用于应用程序的所请求的代码。例如，一个这种下载的应用可以提供实施例的照射优化。接收到的代码可以在其被接收时由处理器104执行和/或存储于存储装置110或其他非易失性存储器中以供稍后执行。这样，计算机系统100可以获得呈载波形式的应用代码。
图10示意性地描绘了用于给定过程的过程窗口可以利用本发明中所描述的技术进行表征的示例性光刻投影设备。该设备包括：
-照射系统IL，用以调节辐射束B。在这种特定情况下，照射系统还包括辐射源SO；
-第一物体台(例如图案形成装置台)MT，设置有用于保持图案形成装置MA(例如掩模版)的图案形成装置保持器，并且连接到用于相对于物件PS来准确地定位该图案形成装置的第一定位器；
-第二物体台(衬底台)WT，设置有用于保持衬底W(例如涂覆有抗蚀剂的硅晶片)的衬底保持器，并且连接到用于相对于物件PS来准确地定位该衬底的第二定位器；
-投影系统(“透镜”)PS(例如，折射型、反射型或反射折射型光学系统)，用以将图案形成装置MA的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。
如本发明中所描绘的，该设备是透射类型(即，具有透射型图案形成装置)。然而，通常，它也可以属于反射类型，例如(具有反射型图案形成装置)。该设备可以将不同种类的图案形成装置用于典型掩模；示例包括可编程反射镜阵列或LCD矩阵。
源SO(例如，汞灯或准分子激光、LPP(激光产生等离子体)EUV源)产生辐射束。例如，该束直接地或在已穿过诸如扩束器Ex的调节装置之后馈入照射系统(照射器)IL中。照射器IL可以包括调整装置AD，用以设定束中的强度分布的外部径向范围和/或内部径向范围(通常分别被称作σ-外部和σ-内部)。另外，照射器IL通常会包括各种其他部件，诸如积光器IN和聚光器CO。这样，照射于图案形成装置MA上的束B在其横截面中具有期望的均匀性和强度分布。
关于图10，应该注意的是，虽然源SO可以在光刻投影设备的外壳内(这经常是当源SO为例如汞灯时的情况)，但它也可以距离光刻投影设备的远程或远端处，它所产生的辐射束被引导到该设备中(例如，利用适当的定向反射镜)；后一情形经常是当源SO为准分子激光(例如，基于KrF、ArF或F2激光作用)时的情况。
束PB随后截断于被保持于图案形成装置台MT上的图案形成装置MA。在已横穿图案形成装置MA的情况下，束B穿过透镜PL，该透镜PL将束B聚焦到衬底W的目标部分C上。借助第二定位装置(和干涉量测测量装置IF)，可以准确地移动衬底台WT，例如以使不同的目标部分C定位于束PB的路径中。类似地，第一定位装置可以用于例如在从图案形成装置库机械地获取图案形成装置MA之后或在扫描期间相对于束B的路径来准确地定位图案形成装置MA。通常，将借助未在图10中明确地描绘的长冲程模块(粗定位)和短冲程模块(精定位)来实现物体台MT、WT的移动。然而，在步进器(与步进扫描工具相反)的情况下，图案形成装置台MT可以仅连接到短冲程致动器，或者可以是固定的。
所描绘的工具可以用于两种不同模式中：
-在步进模式下，将图案形成装置台MT保持基本静止，并且将整个图案形成装置图像一次投影(即，单一“闪光”)到目标部分C上。然后，使衬底台WT在x和/或y方向上移位，以使不同的目标部分C可以被束PB辐射；
-在扫描模式下，除了单次“闪光”中不曝光给定目标部分C之外，适用于基本上相同的情形。可替代地，图案形成装置台MT能够在给定方向(所谓的“扫描方向”，例如y方向)上以速度v移动，以使投影束B在图案形成装置图像上进行扫描；同时，衬底台WT以速度V＝Mv在相同或相反方向上同时移动，其中，M是透镜PL的放大率(通常M＝1/4或1/5)。这样，可以在不必折中分辨率的情况下曝光相对大的目标部分C。
图11示意性地描绘用于给定过程的过程窗口可以利用本发明中所描述的技术进行表征的另一个示例性光刻投影设备1000。
在一些实施例中，光刻投影设备1000包括：
-源收集器模块SO；
-照射系统(照射器)IL，配置成调节辐射束B(例如EUV辐射)；
-支撑结构(例如图案形成装置台)MT，构造成支撑图案形成装置(例如掩模或掩模版)MA，并且连接到配置成准确地定位该图案形成装置的第一定位器PM；
-衬底台(例如晶片台)WT，构造成保持衬底(例如涂覆有抗蚀剂的晶片)W并且连接到配置成准确地定位该衬底的第二定位器PW；和
-投影系统(例如反射型投影系统)PS，配置成将由图案形成装置MA赋予幅射束B的图案投影到衬底W的目标部分C(例如，包括一个或更多个管芯)上。
如这里所描绘的，设备1000属于反射类型(例如，采用反射式图案形成装置)。应该注意的是，由于大多数材料在EUV波长范围内具有吸收性，所以图案形成装置可以具有包括例如钼和硅的多叠层的多层反射器。在一个示例中，多叠层反射器具有钼和硅的40个层对，其中，每一层的厚度为四分之一波长。可以通过X射线光刻术来产生甚至更小的波长。由于大多数材料在EUV和x射线波长下具有吸收性，所以图案形成装置形貌(topography)上的图案化的吸收材料的薄片(例如，多层反射器的顶部上的TaN吸收体)限定特征将印刷(正型抗蚀剂)或不印刷(负型抗蚀剂)的地方。
如图11所示，在一些实施例中，照射器IL从源收集器模块SO接收极紫外辐射束。用于产生EUV辐射的方法包括但不一定限于具有在EUV范围内的一种或更多种发射谱线的至少一种元素(例如氙、锂或锡)的材料转换成等离子体状态。在一种这样的方法(经常被称为激光产生的等离子体(“LPP”))中，可以通过利用激光束来辐射燃料(诸如，具有线发射元素的材料的液滴、流或簇)而产生等离子体。源收集器模块SO可以是包括激光器(图11中未示出)的EUV辐射系统的部件，该激光器用于提供激发燃料的激光束。所得到的等离子体发出输出辐射，例如EUV辐射，该输出辐射是使用设置于源收集器模块中的辐射收集器来收集的。例如，当使用CO2激光器来提供用于燃料激发的激光束时，激光器和源收集器模块可以是分立的实体。
在这些情况下，不认为激光器构成光刻设备的一部分，并且辐射束借助于包括例如适当的定向反射镜或扩束器的束递送系统而从激光器传递到源收集器模块。在其他情况下，例如，当所述源是放电产生等离子体EUV产生器(经常被称为DPP源)时，所述源可以是源收集器模块的组成部分。
照射器IL可以包括用于调整辐射束的角强度分布的调整器。通常，在一些实施例中，可以调整照射器的光瞳平面中的强度分布的至少外部径向范围或内部径向范围(通常分别被称作σ-外部和σ-内部)。另外，照射器IL可以包括各种其他部件，诸如，琢面场反射镜装置和琢面光瞳反射镜装置。照射器可以用于调节辐射束，以便在其横截面中具有所要的均匀性和强度分布。
在本示例中，辐射束B入射于被保持于支撑结构(例如图案形成装置台)MT上的图案形成装置(例如掩模)MA上，并且通过该图案形成装置而形成图案。在从图案形成装置(例如掩模)MA反射之后，辐射束B穿过投影系统PS，该投影系统PS将该束聚焦到衬底W的目标部分C上。借助于第二定位器PW和位置传感器PS2(例如，干涉仪、线性编码器或电容传感器)，可以准确地移动衬底台WT，例如，以使不同的目标部定位于辐射束B的路径中。类似地，第一定位器PM和另一个位置传感器PS1可以用以相对于辐射束B的路径来精确地定位图案形成装置(例如掩模)MA。可以使用图案形成装置对准标记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。
所描绘的设备1000可以在以下模式中的至少一种模式下使用：
1.在步进模式下，在将赋予辐射束的整个图案一次投影到目标部分C上时，使支撑结构(例如图案形成装置台)MT和衬底台WT保持基本上静止(即，单次静态曝光)。然后，使衬底台WT在X和/或Y方向上移位，以便能够曝光不同的目标部分C。
2.在扫描模式下，在将赋予辐射束的图案投影到目标部分C上时，同步地扫描支撑结构(例如图案形成装置台)MT和衬底台WT(即，单次动态曝光)。可以通过投影系统PS的放大率(缩小率)和图像反转特性来确定衬底台WT相对于支撑结构(例如图案形成装置台)MT的速度和方向。
3.在另一种模式下，在将赋予辐射束的图案投影到目标部分C上时，使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保持基本上静止，并且移动或扫描衬底台WT。在这种模式下，通常采用脉冲式辐射源，并且在衬底台WT的每一次移动之后或者在扫描期间的连续辐射脉冲之间根据需要而更新可编程图案形成装置。这种操作模式可以容易地应用于使用可编程图案形成装置(诸如，上文所提及的类型的可编程反射镜阵列)的无掩模光刻术中。
图12更详细地示出了设备1000，该设备包括源收集器模块SO、照射系统IL和投影系统PS。源收集器模块SO构造和布置成可以将真空环境维持在源收集器模块SO的围封结构220中。可以通过放电产生等离子体源而形成EUV辐射发射的等离子体210。可以通过气体或蒸汽(例如氙气、锂蒸汽或锡蒸汽)而产生EUV辐射，其中，产生极热的等离子体210以发射在电磁光谱的EUV范围内的辐射。例如，通过引起至少部分地电离的等离子体的放电而产生极热的等离子体210。为了有效产生辐射，可能需要为例如分压为10Pa的Xe、Li、Sn蒸汽或任何其他适当的气体或蒸汽。在实施例中，提供受激发的锡(Sn)等离子体，以产生EUV辐射。
由热等离子体210发射的辐射经由定位于源腔室211中的开口中或后方的可选的气体阻挡件或污染物截留器230(在一些情况下，也被称作污染物阻挡件或箔片阱)而从源腔室211传递到收集器腔室212中。污染物截留器230可以包括通道结构。污染物截留器230也可以包括气体阻挡件，或气体阻挡件与通道结构的组合。如本领域中已知的，本文中进一步示出的污染物截留器或污染物阻挡230至少包括通道结构。
收集器腔室211可以包括可以是所谓的掠入射收集器的辐射收集器CO。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。横穿收集器CO的辐射可以由光栅光谱滤光器240反射，然后沿着点划线‘O’所指示的光轴而聚焦在虚源点IF处。虚源点IF通常被称作中间焦点，并且源收集器模块被布置成使得中间焦点IF位于围封结构220中的开口221处或附近。虚源点IF是辐射发射等离子体210的图像。
随后，辐射横穿照射系统IL，该照射系统IL可以包括琢面场反射镜装置22和琢面光瞳反射镜装置24，该琢面场反射镜装置22和琢面光瞳反射镜装置24被布置成提供在图案形成装置MA处具有期望的角分布的辐射束21，以及在图案形成装置MA处具有期望的均匀性的辐射强度。在辐射束21在由支撑结构MT保持的图案形成装置MA处反射之后，形成图案化的束26，并且通过投影系统PS将图案化的束26经由反射元件28、30而成像到由衬底台WT保持的衬底W上。
比图示的更多的元件通常可以设置在照射光学装置单元IL和投影系统PS中。依赖于光刻设备的类型，可以可选地设置光栅光谱滤光器240。另外，可以存在比图中所示的反射镜多的反射镜，例如，在投影系统PS中可以存在比图12所示的反射元件多1至6个的额外反射元件。
如图12所示的收集器光学装置CO被描绘为具有掠入射反射器253、254和255的巢状收集器，仅作为收集器(或收集器反射镜)的示例。掠入射反射器253、254和255设置成围绕光轴O轴对称，并且这种类型的收集器光学装置CO可以与经常被称作DPP源的放电产生等离子体源组合使用。
可替代地，源收集器模块SO可以是如图13所示的LPP辐射系统的部件。激光器LA布置成将激光能量沉积到诸如氙(Xe)、锡(Sn)或锂(Li)的燃料中，从而产生具有几十电子伏特的电子温度的高度电离的等离子体210。在这些离子的去激发(de-excitation)和再结合期间产生的高能辐射从等离子体发射，由近正入射收集器光学装置CO收集，并且聚焦到围封结构220中的开口221上。
可使用以下方面进一步描述所述实施例：
1.一种对图案化过程中的曝光后效应进行建模的方法，所述方法包括：利用一个或更多个处理器获得基于通过曝光后过程而形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值以及过程条件变化所依据的第一对过程参数的值；利用一个或更多个处理器将基于所述结构的测量结果的值与所述第一对过程参数的值之间的相关性建模为一表面；和利用一个或更多个处理器将所述模型储存于存储器中。
2.根据方面1所述的方法，其中，所获得的值是经由光刻处理而在衬底上图案化的结构的临界尺寸的偏差测量结果；变化的过程条件包括：图案内的依赖于图案的变化；抗蚀剂显影过程的变化的过程条件；和在所述抗蚀剂显影过程之后的蚀刻过程的变化的过程条件；和
所述建模包括构建多个三维或更高维的矩阵，每个矩阵具有与相应的一对变化的过程条件的过程参数的值相关的偏差量或残余偏差量，所述矩阵中的至少一些指示未被所述矩阵中的另一个考虑的偏差的残余量；
所述方法包括：在将所述模型储存于存储器中之后，获得一组过程参数值；存取与多对所述组过程参数值相关的所述多个矩阵中的多个偏差量；和将存取的偏差量组合成汇总的偏差量，所述汇总的偏差量被预测为依据抗蚀剂显影过程和蚀刻过程之后的所述过程参数而产生的结果。
3.根据方面1至2中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：
将基于形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的对应值插值成栅格中的代表值；和通过使所述代表值中的至少一些更类似于所述栅格中的相邻代表值来平滑所述代表值。
4.根据方面1至3中任一方面所述的方法，其中将所述模型储存于存储器中的数据结构中，在所述数据结构中衬底上的结构的估计尺寸可基于所述第一对曝光后过程参数的给定值而存取。
5.根据方面4所述的方法，其中将所述模型编码为具有作为索引值的曝光后过程参数的查找表，所述衬底上的结构的所述估计尺寸与所述索引值相关。
6.根据方面1至5中任一方面所述的方法，其中基于形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值包括：形成于所述一个或更多个衬底上的结构的尺寸的测量的偏差量。
7.根据方面1至6中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：确定所述第一对过程参数的所述值的包。
8.根据方面1至7中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：将与形成于所述一个或更多个衬底上的结构的所述测量对应的值在所述第一对过程参数的多对值之间进行插值。
9.根据方面1至8中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：通过对基于形成于所述一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值卷积，来应用二维或更高维空间滤波。
10.根据方面1至9中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：利用基于形成于所述一个或更多个衬底上的结构的测量结果的局部平均值进行平滑化。
11.根据方面1至10中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：针对未能获得的所述一个或更多个衬底上的结构的测量结果的所述第一对曝光后过程参数的值推断结构的偏差量。
12.根据方面11所述的方法，包括用于推断偏差量的步骤，其中没有获得所述一个或更多个衬底上的结构的测量结果。
13.根据方面1至12中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：形成测量偏差与相应的多组变化的过程参数的相关性的多个非闭式表达式。
14.根据方面1至13中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：用于建模根据过程参数而变化的偏差的步骤。
15.根据方面1至14中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：将多组过程参数建模为多个相应的表面。
16.根据方面1至15中任一方面所述的方法，其中所述曝光后过程是抗蚀剂显影过程。
17.根据方面1至16中任一方面所述的方法，其中所述曝光后过程是蚀刻过程。
18.根据方面1至17中任一方面所述的方法，其中所述过程参数包括选自下列的至少六个过程参数：图案中的部位处的酸分布量；所述图案中的部位处的酸扩散量；邻近图案特征对酸扩散量的影响的量；遍及第一距离的图案负载效应的量；遍及第二距离的图案密度效应的量，所述第二距离小于所述第一距离；高斯滤波器的参数；空间图像强度的量；空间图像扩散的量；在中和之后的酸浓度的量；和在中和之后的碱浓度的量。
19.如方面1至18中任一方面所述的方法，包括：基于储存于存储器中的所述模型而调整设计布局；和通过利用已调整的设计布局对所述器件的层进行图案化，来在衬底上构建集成电路、光学器件或微机电器件。
20.如方面1至19中任一方面所述的方法，其中所述建模包括：确定所述第一对过程参数的值的凸包。
21.一种储存指令的有形的非暂时性的机器可读介质，所述指令当由数据处理设备执行时使得所述数据处理设备执行的操作包括：根据方面1至20中任一方面所述的操作。
22.一种系统，包括：一个或更多个处理器；和存储器，所述存储器储存当由所述处理器执行时使得所述处理器实施的操作包括：根据方面1至20中任一方面所述的操作。
美国专利申请公开No.US 2013-0179847的全部内容以引用的方式并入本文中。
本文中所披露的构思可以模拟或以数学方法对用于使亚波长特征成像的任何通用的成像系统进行建模，并且可以尤其与能够产生越来越短的波长的新兴成像技术一起使用。已经处于使用中的新兴技术包括能够通过使用ArF激光器来产生193nm波长并且甚至能够通过使用氟激光器来产生157nm波长的极紫外(EUV)、DUV光刻术。此外，EUV光刻术能够通过使用同步加速器或通过利用高能电子来撞击材料(固体或等离子体)产生5nm至20nm范围内的波长，以便产生该范围内的光子。
读者应该明白的是，本申请描述了多个发明。不是将这些发明分割成多个孤立的专利申请，申请人已将这些发明聚集到单个文献中，这是由于它们相关的主题在应用过程中适用于经济。然而，不应该合并这些发明的不同的优点和方面。在一些情况下，虽然实施例解决本发明中所提到的所有不足，但应该理解的是，所述发明是独立地使用的，并且一些实施例仅解决这些问题的子集或提供其他未提及的益处，这些益处对于查阅本发明的公开内容的本领域的技术人员而言是显而易见的。由于成本的制约，当前可能不主张本文中披露的一些发明，并且可以在稍后的申请中(诸如继续申请或者通过修改本权利要求书)主张这些发明。类似地，由于空间的制约，本文件中的“摘要”和“发明内容”部分都不应该视为包含所有这些发明或这些发明的所有方面的全面列表。
应该理解的是，所述描述和附图并不意图将本发明限于所披露的特定形式，相反地，本发明用于涵盖落入如由随附的权利要求书所限定的本发明的精神和范围的所有修改、等同物和替代方案。鉴于本描述，对于本领域的技术人员而言，本发明的各个方面的进一步修改和替代的实施例将是显而易见的。因此，本描述和附图应该被理解为只是说明性的，并且是出于教导本领域的技术人员执行本发明的一般方式的目的。应该理解的是，本文中示出和描述的本发明的形式应该被视为实施例的示例。元件和材料可以取代本文中示出和描述的那些元件和材料，可以颠倒或省略一些部件和过程，并且可以独立地利用本发明的某些特征，以上所有描述对于本领域的技术人员而言在具有本发明的描述的益处之后将会是显而易见的。在不背离如在以下权利要求书中描述的本发明的精神和范围的情况下，可以对本文中描述的元件进行修改。本文中使用的标题仅出于组织性目的，并且不意图用于限制所述描述的范围。
如本申请全文中使用的，词语“可以”用作许可性的意思(即，意思是具有可能)，而不是强制性的意义(即，意思是必须)。词语“包括”及其类似表述的意思是包括但不限于。如本申请全文中使用的，单数形式“一”、“一个”、“所述”包括多个提及对象，除非另有明确说明。因此，例如，对“元件”的提及包括两个或更多个元件的组合，尽管会针对一个或更多个元件使用其他术语和措辞，诸如“一个或更多个”。除非另外说明，术语“或”是非排他性的，即，涵盖“和”与“或”两者。描述条件关系的术语，例如“响应于X，Y”、“在X时，Y”、“如果X，则Y”、“当X时，Y”及其类似术语涵盖因果关系，其中，前因是必要的因果条件，前因是充分的因果条件，或者前因是结果的贡献性因果条件，例如，“在条件Y实现时，发生状态X”是“仅在Y时，才出现X”和“在Y和Z时，出现X”的上位含义。这些条件关系不限于立即遵循实现前因的结果，这是由于可以延迟一些结果；并且在条件陈述中，前因与其结果关联，例如，前因与出现结果的可能性相关。除非另外说明，多个特质或功能映射到多个物体(例如，执行步骤A、B、C和D的一个或更多个处理器)的陈述涵盖所有这些特质或功能映射到所有这些物体和特质或功能的子集映射到特质或功能的子集两者(例如，所有处理器每个执行步骤A至D，以及处理器1执行步骤A，处理器2执行步骤B和步骤C的一部分，并且处理器3执行步骤C的一部分和步骤D的情况)。另外，除非另外说明，一个值或动作是“基于”另一个条件或值的陈述涵盖条件或值是单独因素的情况以及条件或值是多个因素中的一个因素的情况两者。除非另外说明，不应该将某一集合的“每一个”实例具有某一属性的陈述解读为排除较大集合的一些其他方面相同或类似成员不具有该属性(即，每一个不一定意味着每个和任一个)的情况。除非明确地指定，否则对于所述步骤的序列的限制不应被解读成权利要求，例如，其中与可能不恰当地争辩为暗示序列限制的陈述(比如“对项目执行X、对经X的项目执行Y”)相对照，比如“在执行X之后，执行Y”的明确语言被用于使权利要求更具可读性而非指定序列的目的。除非另外明确说明，如上述论述显而易见的是，应该明白的是，在本说明书的论述全文中，诸如“处理”、“使用计算机计算”、“计算”、“确定”等术语是指诸如专用用途计算机或类似的特殊用途电子处理/计算装置的特定设备的动作或处理。
在本专利中，某些美国专利、美国专利申请或其他材料(例如，文章)已经通过引用的方式并入本文中。然而，这些美国专利、美国专利申请和其他材料的文本只是以在这样的材料与本文中阐述的说明或陈述及附图之间不存在冲突的程度通过引用的方式并入。在存在这种冲突的情况下，本文档的正文起到支配/决定作用。

Claims (15)

1.一种对图案化过程中的曝光后效应进行建模的方法，所述方法包括：
利用一个或更多个处理器获得基于通过曝光后过程而形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值以及过程条件变化所依据的第一对过程参数的值；
利用一个或更多个处理器将基于所述结构的测量结果的值与所述第一对过程参数的值之间的相关性建模为一表面；和
利用一个或更多个处理器将所述模型储存于存储器中。
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
所获得的值是经由光刻处理而在衬底上图案化的结构的临界尺寸的偏差测量结果；
变化的过程条件包括：
图案内的依赖于图案的变化；
抗蚀剂显影过程的变化的过程条件；和
在所述抗蚀剂显影过程之后的蚀刻过程的变化的过程条件；和
所述建模包括构建多个三维或更高维的矩阵，每个矩阵具有与相应的一对变化的过程条件的过程参数的值相关的偏差量或残余偏差量，所述矩阵中的至少一些指示未被所述矩阵中的另一个考虑的偏差的残余量；
所述方法包括：
在将所述模型储存于存储器中之后，获得一组过程参数值；
存取与多对所述组过程参数值相关的所述多个矩阵中的多个偏差量；及
将存取的偏差量组合成汇总的偏差量，所述汇总的偏差量被预测为依据抗蚀剂显影过程和蚀刻过程之后的所述过程参数而产生的结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述建模包括：
将基于形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的对应值插值成栅格中的代表值；和
通过使所述代表值中的至少一些更类似于所述栅格中的相邻代表值来平滑所述代表值。
4.根据权利要求1所述的方法，其中将所述模型储存于存储器中的数据结构中，在所述数据结构中衬底上的结构的估计尺寸能够基于所述第一对曝光后过程参数的给定值而存取。
5.根据权利要求1所述的方法，其中将所述模型编码为具有作为索引值的曝光后过程参数的查找表，所述衬底上的结构的所述估计尺寸与所述索引值相关。
6.根据权利要求1所述的方法，其中基于形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值包括：
形成于所述一个或更多个衬底上的结构的尺寸的测量的偏差量。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述建模包括：
确定所述第一对过程参数的所述值的包，
其中“确定所述第一对过程参数的所述值的包”包括
确定所述第一对过程参数的所述值的凸包。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述建模包括：
将与形成于所述一个或更多个衬底上的结构的所述测量结果对应的值在所述第一对过程参数的多对值之间进行插值，和/或
所述建模包括
通过对基于形成于所述一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值卷积，来应用二维或更高维空间滤波，和/或
所述建模包括利用基于形成于所述一个或更多个衬底上的结构的测量结果的局部平均值进行平滑化。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述建模包括：
针对未能获得的所述一个或更多个衬底上的结构的测量结果的所述第一对曝光后过程参数的值推断结构的偏差量。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述建模包括：
形成测量偏差与相应的多组变化的过程参数的相关性的多个非闭式表达式。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述建模包括：
将多组过程参数建模为多个相应表面。
12.根据权利要求1所述的方法，其中所述曝光后过程是抗蚀剂显影过程，或其中所述曝光后过程是蚀刻过程。
13.根据权利要求1所述的方法，其中所述过程参数包括选自下列的至少六个过程参数：
图案中的部位处的酸分布量；
所述图案中的部位处的酸扩散量；
邻近图案特征对酸扩散量的影响的量；
遍及第一距离的图案负载效应的量；
遍及第二距离的图案密度效应的量，所述第二距离小于所述第一距离；
高斯滤波器的参数；
空间图像强度的量；
空间图像扩散的量；
在中和之后的酸浓度的量；和
在中和之后的碱浓度的量。
14.根据权利要求1所述的方法，包括：
基于储存于存储器中的所述模型而调整设计布局；和
通过利用已调整的设计布局对所述器件的层进行图案化，来在衬底上构建集成电路、光学器件或微机电器件。
15.一种系统，包括：
一个或更多个处理器；和
储存指令的存储器，所述指令当由所述处理器中的至少一些执行时实施的操作包括：
获得基于通过曝光后过程而形成于一个或更多个衬底上的结构的测量结果的值以及过程条件变化所依据的第一对过程参数的值；
将基于所述结构的测量结果的所述值与所述第一对过程参数的所述值之间的相关性建模为一表面；和
将所述模型储存于存储器中。
CN201780050780.2A 2016-08-19 2017-07-27 对曝光后过程进行建模 Pending CN109844643A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662377162P 2016-08-19 2016-08-19
US62/377,162 2016-08-19
PCT/EP2017/069068 WO2018033363A1 (en) 2016-08-19 2017-07-27 Modeling post-exposure processes

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109844643A true CN109844643A (zh) 2019-06-04

Family

ID=59409347

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201780050780.2A Pending CN109844643A (zh) 2016-08-19 2017-07-27 对曝光后过程进行建模

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20210294218A1 (zh)
KR (1) KR20190039579A (zh)
CN (1) CN109844643A (zh)
TW (1) TWI639897B (zh)
WO (1) WO2018033363A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111123745A (zh) * 2019-12-05 2020-05-08 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 一种制程设备的控制方法及装置
TWI828075B (zh) * 2022-03-09 2024-01-01 力晶積成電子製造股份有限公司 圖案化光阻層的檢查方法與微影製程的最佳化方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019179782A1 (en) * 2018-03-20 2019-09-26 Asml Netherlands B.V. Instant tuning method for accelerating resist and etch model calibration
US10880354B2 (en) * 2018-11-28 2020-12-29 Netflix, Inc. Techniques for encoding a media title while constraining quality variations
US11182929B2 (en) 2019-02-25 2021-11-23 Center For Deep Learning In Electronics Manufacturing, Inc. Methods and systems for compressing shape data for electronic designs
US11263496B2 (en) 2019-02-25 2022-03-01 D2S, Inc. Methods and systems to classify features in electronic designs
KR20210007275A (ko) * 2019-07-10 2021-01-20 삼성전자주식회사 오버레이 보정 방법, 및 그 보정 방법을 기초로 한 포토리소그라피 방법, 반도체 소자 제조방법 및 스캐너 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090233194A1 (en) * 2008-03-13 2009-09-17 Canon Kabushiki Kaisha Parameter determination method, exposure method, device fabrication method, and storage medium
CN101738871A (zh) * 2008-11-10 2010-06-16 睿初科技公司 用于光刻术模型校准的图案选择
US20110224963A1 (en) * 2010-03-12 2011-09-15 Synopsys, Inc. Fast Photolithography Process Simulation to Predict Remaining Resist Thickness
US20130179847A1 (en) * 2012-01-10 2013-07-11 Asml Netherlands B.V. Source Mask Optimization to Reduce Stochastic Effects

Family Cites Families (8)

* 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
EP0527166B1 (de) 1990-05-02 1995-06-14 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Förderung Der Angewandten Forschung E.V. Belichtungsvorrichtung
US5229872A (en) 1992-01-21 1993-07-20 Hughes Aircraft Company Exposure device including an electrically aligned electronic mask for micropatterning
EP0824722B1 (en) 1996-03-06 2001-07-25 Asm Lithography B.V. Differential interferometer system and lithographic step-and-scan apparatus provided with such a system
WO1998028665A1 (en) 1996-12-24 1998-07-02 Koninklijke Philips Electronics N.V. Two-dimensionally balanced positioning device with two object holders, and lithographic device provided with such a positioning device
KR100257710B1 (ko) * 1996-12-27 2000-06-01 김영환 리소그라피 공정의 시물레이션 방법
US7587704B2 (en) 2005-09-09 2009-09-08 Brion Technologies, Inc. System and method for mask verification using an individual mask error model
NL1036189A1 (nl) 2007-12-05 2009-06-08 Brion Tech Inc Methods and System for Lithography Process Window Simulation.

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090233194A1 (en) * 2008-03-13 2009-09-17 Canon Kabushiki Kaisha Parameter determination method, exposure method, device fabrication method, and storage medium
CN101738871A (zh) * 2008-11-10 2010-06-16 睿初科技公司 用于光刻术模型校准的图案选择
US20110224963A1 (en) * 2010-03-12 2011-09-15 Synopsys, Inc. Fast Photolithography Process Simulation to Predict Remaining Resist Thickness
US20130179847A1 (en) * 2012-01-10 2013-07-11 Asml Netherlands B.V. Source Mask Optimization to Reduce Stochastic Effects

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111123745A (zh) * 2019-12-05 2020-05-08 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 一种制程设备的控制方法及装置
CN111123745B (zh) * 2019-12-05 2021-06-22 苏州华星光电技术有限公司 一种制程设备的控制方法及装置
TWI828075B (zh) * 2022-03-09 2024-01-01 力晶積成電子製造股份有限公司 圖案化光阻層的檢查方法與微影製程的最佳化方法

Also Published As

Publication number Publication date
TWI639897B (zh) 2018-11-01
US20210294218A1 (en) 2021-09-23
TW201809905A (zh) 2018-03-16
WO2018033363A1 (en) 2018-02-22
KR20190039579A (ko) 2019-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100760037B1 (ko) 소스 및 마스크 최적화 방법
CN109844643A (zh) 对曝光后过程进行建模
KR101527496B1 (ko) 3ｄ 레지스트 프로파일 시뮬레이션을 위한 리소그래피 모델
CN114096917B (zh) 用于减小模型预测不确定性的模型校准的预测数据选择
TW201539226A (zh) 用於微影程序之最佳化流程
CN107430347A (zh) 图像对数斜率(ils)优化
CN111149063B (zh) 确定器件制造工艺的控制参数的方法
CN109661616A (zh) 图案化叠层优化
JP2006210936A (ja) 最小寸法の計算で用いるレジスト・モデルの較正を改善する方法、プログラム製品、及び装置
TWI823616B (zh) 執行用於訓練機器學習模型以產生特性圖案之方法的非暫時性電腦可讀媒體
CN105008997A (zh) 离散源掩模优化
CN105074575B (zh) 用于三维图案形成装置的光刻模型
TWI753681B (zh) 用於改良光罩圖案產生中之一致性之方法
CN110023839A (zh) 用于图案化配置的方法和系统
CN109154786A (zh) 基于贯穿波长的相似性的度量强健性
CN113874787A (zh) 用于确定与期望图案相关联的随机变化的方法
CN109313391B (zh) 基于位移的重叠或对准
TWI778722B (zh) 用於選擇資訊模式以訓練機器學習模型之設備及方法
CN108700802A (zh) 蚀刻辅助特征
CN108700818A (zh) 用于过程窗口表征的设备和方法
KR102642972B1 (ko) 모델 캘리브레이션을 위한 게이지 선택의 향상
KR20220054441A (ko) 관측 시야 설정을 결정하는 방법
CN110337614A (zh) 通过图案形成装置上的有限厚度的结构确定辐射的散射的方法
TW202307722A (zh) 蝕刻系統、模型、及製造程序
TWI813192B (zh) 依據微影設備或製程特徵所特徵化之表示選擇圖案

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190604