CN111045289A - 极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法 - Google Patents

极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法 Download PDF

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Abstract

一种极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法，包括建模阶段和补偿阶段。在建模阶段，首先在一定范围内随机生成掩模图形的周期，占空比，二极照明光源的入射方位角和极张角，组合成为样本的特征，然后通过二分搜索法，结合极紫外光刻严格成像仿真模型，计算得到掩模图形的补偿量。最后建立以样本特征为输入，掩模图形补偿量为输出的人工神经网络模型。在补偿阶段，将待补偿掩模的四个参数组合成为样本特征输入建立好的人工神经网络模型，计算得到对应补偿量，达到补偿阴影效应的效果。本发明可快速准确地补偿二极照明条件下一维极紫外光刻掩模图形的阴影效应。

Description

极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法
技术领域
本发明涉及极紫外光刻掩模，特别是一种极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法。
背景技术
极紫外光刻(EUVL)技术是极具应用前景的新一代光刻技术，已经被用于7nm技术节点的芯片大规模量产制造中。不同于深紫外光刻(DUVL)系统的透射式结构，它采用了反射式的掩模和光学系统，照明光源具有6°大小的主入射角，从而引起了极紫外光刻掩模特有的阴影效应。阴影效应包括图形位置偏移和图形尺寸偏差。图形位置偏移是由斜入射造成的物方非远心性引起的，可以通过简单调节物方焦面来降低乃至消除图形偏移量。图形尺寸偏差是由斜入射造成的衍射光能量损失引起的，需要通过调整掩模上图形的尺寸来补偿。随着技术节点的减小，极紫外光刻掩模的阴影效应更加明显且不再符合传统的几何规律，需要建立更精确的阴影效应补偿模型。
在先技术1(参见在先技术1，H.Song et al.,“Shadowing effect modeling andcompensation for EUVlithography”,Proc.SPIE 7969，79691O(2011))建立了基于掩模图形边界的阴影效应补偿模型。该技术在阴影效应几何表达式的基础上，考虑了衍射带来的高阶项，通过实验数据标定模型参数，从而较为精确的对阴影效应进行仿真计算，然后进行补偿。但该技术仅适用于图形尺寸较大的情况，在技术节点变小时不能简单使用。在先技术2(曹宇婷，王向朝，步扬，刘晓雷，极紫外投影光刻掩模阴影效应分析[J].光学学报，2012，32(08):50-54.)建立了极紫外光刻掩模的简化模型，计算得到的掩模衍射谱中自然包含了阴影效应的信息。该技术基于简化模型推导出了图形尺寸补偿量的解析式，可以对目标关键尺寸(CD)为22nm的线条图形的阴影效应精确补偿。但该技术没有考虑阴影效应与掩模周期，占空比以及光源形状等因素的影响，在掩模图形尺寸变小时应用受限。在先技术3(P.C.W.Ng et al.，“Fully model-based methodology for simultaneouscorrection ofextreme ultraviolet mask shadowing and proximityeffects”,J.Micro/Nanolith.MEMS 10(1),013004(2011))建立了基于模型的EUVL光学邻近效应校正(OPC)流程，通过迭代和反馈的方法同时补偿阴影效应和光学邻近效应，适用性强。但该技术的补偿速度较慢，需要进一步的改进。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术不足，提供一种极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法，提高阴影效应补偿的精度和速度。
本发明的技术解决方案如下：
一种极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法，该方法包括建模和补偿两个阶段。
第一阶段：建模阶段，具体步骤如下：
(1)生成训练样本：
选择一维线空掩模图形和二极照明光源，以掩模周期L，占空比f，照明光源方位角
Figure BDA0002307187550000021
和极张角θo作为样本的特征参数。
设置L的取值范围为10到20nm，f的取值范围为从3到8nm，
Figure BDA0002307187550000022
的取值范围为从0°到90°，θo的取值范围为从
Figure BDA0002307187550000023
到π。在各个参数的取值范围内随机生成N(N≥500)组四个参数组合成的矢量
Figure BDA0002307187550000024
作为样本的特征。根据这些特征生成N个训练样本，每个样本包括一个掩模图形和一个照明光源。
(2)计算每个训练样本的图形补偿量：
①根据第i个训练样本的特征计算对应的像面目标关键尺寸(CD)值S：
Figure BDA0002307187550000025
其中，R表示光刻投影物镜的缩小倍率。
②设置图形补偿量最小值cmin和最大值cmax分别为：
cmin＝k1*(L-s),cmax＝k2*(L-s)
其中，k1,k2为比例因子；初始化掩模图形的物面线条宽度为：
s＝S*R
③由于光源入射方向与掩模图形线条方向平行时认为没有阴影效应，因此将该第i个训练样本的特征
Figure BDA0002307187550000026
中的
Figure BDA0002307187550000027
设置为90°，并代入极紫外光刻成像严格仿真程序，计算空间像分布并得到目标CD对应的像强度阈值T。
④设置图形补偿量c为：
Figure BDA0002307187550000031
并更新掩模图形的物面线条宽度为：
s＝s+c
⑤将L,s,
Figure BDA0002307187550000032
θo四个参数代入极紫外光刻成像严格仿真程序，并根据像强度阈值T计算掩模的像面线条宽度st。
⑥判断下述条件是否满足：
|st-S|≤Th
其中Th是人为设定的阈值，Th＞0。
若条件满足，则将④中设置的c作为训练样本的图形补偿量输出，并进入步骤⑧。
若条件不满足，执行步骤⑦。
⑦判断st与S的大小：
若st＜S，设置cmin＝c，返回步骤④。
若st＞S，设置cmax＝c，返回步骤④。
⑧判断i与N的大小：
若i＝N，进入步骤(3)。
若i＜N，设置i＝i+1，返回步骤①。
(3)建立人工神经网络模型：
设置模型包含M个隐藏层，第i个隐藏层隐藏层包含mi个神经元，隐藏层的激活函数均为双曲正切函数。
模型的损失函数为均方根误差MSE，评价函数为最大绝对值误差MAE，优化算法为Adam算法，学习率为η。
将训练样本的特征做归一化处理后作为模型的输入，将训练样本的图形补偿量作为模型的输出进行训练，迭代训练E(E≥300)次后得到人工神经网络模型。
第二阶段：阴影效应补偿阶段，具体步骤如下：
(4)极紫外光刻掩模阴影效应补偿：
将待补偿掩模的L,f，以及照明光源的
Figure BDA0002307187550000033
θo参数组合成为特征
Figure BDA0002307187550000034
输入建立的人工神经网络模型，得到对应的图形补偿量，通过修改掩模图形尺寸，实现阴影效应的补偿。
与在先技术相比，本发明具有以下优点：
1、本发明考虑了技术节点减小时，除了掩模厚度和光线入射角度外，与极紫外光刻掩模阴影效应有关的掩模尺寸(周期和线条图形宽度)、光源形状因素，提高了阴影效应补偿的精度。
2、本发明利用提前训练好的人工神经网络模型，提高了阴影效应补偿阶段的速度。
附图说明
图1为本发明极紫外光刻掩模图形和照明光源示意图，其中(a)为掩模图形示意图，(b)为二极照明光源示意图。
图2为本发明所建立的人工神经网络模型示意图。
图3为本发明实施例的阴影效应补偿结果。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应以此实施例限制本发明的保护范围。
具体步骤如下：
(1)生成训练样本：
选择一维线空掩模图形和二极照明光源，以掩模周期L，占空比f，照明光源方位角
Figure BDA0002307187550000041
和极张角θo作为特征参数。
设置训练样本数量为N＝600，每个样本的L的取值范围为10到20nm，f的取值范围为从3到8nm，
Figure BDA0002307187550000042
的取值范围为从0°到90°，θo的取值范围为从
Figure BDA0002307187550000043
到π。将四个参数组合成矢量
Figure BDA0002307187550000044
作为训练样本的特征。
(2)计算每个训练样本的图形补偿量：
①根据第i个训练样本的特征计算对应的像面目标关键尺寸(CD)值S：
Figure BDA0002307187550000045
其中，R表示光刻投影物镜的缩小倍率，设置为R＝4。
②设置图形补偿量最小值cmin和最大值cmax分别为：
cmin＝k1*(L-s),cmax＝k2*(L-s)
设置k1＝-0.2，k2＝0.8，初始化掩模图形的物面线条宽度为：
s＝S*R
③由于光源入射方向与掩模图形线条方向平行时认为没有阴影效应，因此将该训练样本的特征
Figure BDA0002307187550000051
中的
Figure BDA0002307187550000052
设置为90°，并代入极紫外光刻成像严格仿真程序，计算空间像分布并得到目标CD对应的像强度阈值T。
④设置图形补偿量c为：
Figure BDA0002307187550000053
并更新掩模图形的物面线条宽度为：
s＝s+c
⑤将该训练样本的L,s,
Figure BDA0002307187550000054
θo四个参数代入极紫外光刻成像严格仿真程序，并根据像强度阈值T计算掩模的像面线条宽度st。
⑥判断下述条件是否满足：
|st-S|≤Th
其中Th设置为0.1nm。
若条件满足，则将④中设置的c作为训练样本的图形补偿量输出，并进入步骤⑧。
若条件不满足，则执行步骤⑦。
⑦判断st与S的大小：
若st＜S，设置cmin＝c，返回步骤④。
若st＞S，设置cmax＝c，返回步骤④。
⑧判断i与N的大小：
若i＝N，进入步骤(3)。
若i＜N，设置i＝i+1，返回步骤①。
(3)建立人工神经网络模型：
设置模型包含M＝2个隐藏层，第1个隐藏层隐藏层包含32个神经元，第2个隐藏层隐藏层包含16个神经元，隐藏层的激活函数均为双曲正切函数。
模型的损失函数为均方根误差MSE，评价函数为最大绝对值误差MAE，优化算法为Adam算法，学习率设置为η＝0.05。
将训练样本的特征做归一化处理后作为模型的输入，将训练样本的图形补偿量作为模型的输出进行训练，迭代训练E＝700次后得到建立的人工神经网络模型。
(4)极紫外光刻掩模阴影效应补偿
设置待补偿掩模的周期为L＝240nm，占空比为f＝0.25，因此掩模线条物面图形宽度为s＝60nm，像面目标关键尺寸(CD)值为S＝15nm，二极照明光源的极张角为
Figure BDA0002307187550000061
分别设置二极照明光源的方位角为
Figure BDA0002307187550000062
每隔5°进行取值，共19个值。在不同的方位角条件下，将四个参数组合成为特征
Figure BDA0002307187550000063
输入建立好的人工神经网络模型，计算得到图形补偿量。
按照得到的图形补偿量对掩模图形物面线条宽度进行修正，并带入极紫外光刻成像严格仿真程序计算补偿后的像面线条宽度st，与像面目标关键尺寸(CD)值S＝15nm进行对比并计算误差，验证补偿方法的有效性。
在本实施例中，对于19个照明光源方位角条件下，阴影效应补偿前st与S误差的均方根(RMS)为10.46nm，补偿后误差的RMS为0.26nm，同时补偿阶段对单个样本的补偿量计算时间为0.0041s。采用本方法后有效补偿了极紫外光刻掩模的阴影效应，同时本方法具有补偿速度快的优点。
以上所述只是本发明的一个具体实施例，该实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明的限制。凡本领域技术人员依本发明的构思通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种极紫外光刻掩模阴影效应补偿方法，其特征在于：该方法包括建模和补偿两个阶段：
第一阶段：建模阶段，具体步骤如下：
(1)生成训练样本：
选择一维线空掩模图形和二极照明光源，以掩模周期L，占空比f，照明光源方位角
Figure FDA0002307187540000011
和极张角θo作为样本的特征参数，并设置其范围；
在各个特征参数的取值范围内随机生成N组四个参数组合成的矢量[L,f,
Figure FDA0002307187540000012
θo]作为训练样本的特征；
根据这些特征生成N个训练样本，每个样本包括一个掩模图形和一个照明光源；
(2)计算每个训练样本的图形补偿量：
①根据第i个训练样本的特征计算对应的像面目标关键尺寸值S：
Figure FDA0002307187540000013
其中，R表示光刻投影物镜的缩小倍率；
②设置图形补偿量最小值cmin和最大值cmax：
cmin＝k1*(L-s),cmax＝k2*(L-s)
其中，k1,k2为比例因子；初始化掩模图形的物面线条宽度为：
s＝S*R
③将第i个训练样本的特征[L,S,
Figure FDA0002307187540000014
θo]中的
Figure FDA0002307187540000015
设置为90°，并代入极紫外光刻成像严格仿真程序，计算像面目标关键尺寸值对应的像强度阈值T；
④设置图形补偿量c为：
Figure FDA0002307187540000016
并更新掩模图形的物面线条宽度为：
s＝s+c
⑤将L,s,
Figure FDA0002307187540000017
θo四个参数代入极紫外光刻成像严格仿真程序，并根据像强度阈值T计算掩模的像面线条宽度st；
⑥判断下述条件是否满足：
|st-S|≤Th
其中Th是人为设定的阈值；
若条件满足，则将步骤④中设置的c作为训练样本的图形补偿量输出，并进入步骤⑧；
若条件不满足，执行步骤⑦；
⑦判断st与S的大小：
若st＜S，设置cmin＝c，返回步骤④；
若st＞S，设置cmax＝c，返回步骤④；
⑧判断i与N的大小：
若i＝N，则进入步骤(3)；
若i＜N，设置i＝i+1，返回步骤①；
(3)建立人工神经网络模型：
设置人工神经网络模型包含M(M≥2)个隐藏层，第i个隐藏层包含mi(mi≥8)个神经元，隐藏层的激活函数均为双曲正切函数；模型的损失函数为均方根误差，表示为MSE，评价函数为最大绝对值误差，表示为MAE，优化算法为Adam算法，学习率为η；将训练样本的特征做归一化处理后作为模型的输入，将训练样本的图形补偿量作为模型的输出进行训练，迭代训练E(E≥300)次后得到人工神经网络模型；
第二阶段：阴影效应补偿阶段，具体步骤如下：
(4)极紫外光刻掩模阴影效应补偿：
将待补偿掩模的L,f，以及照明光源的
Figure FDA0002307187540000021
θo参数组合成为特征[L,f,
Figure FDA0002307187540000022
θo]输入人工神经网络模型，得到对应的图形补偿量，通过修改掩模图形尺寸，实现阴影效应的补偿。
2.根据权利要求1所述的极紫外光刻阴影效应补偿方法，其特征在于，N≥500。
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