CN111427240B - 一种建立光学数据校正模型的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种建立OPC模型的方法，先利用测试掩模板将测试图形转移至晶圆，在晶圆上形成实际图形并获得测试部分实际图形得到的晶圆数据，然后通过仿真软件模拟所述测试图形获得所述测试图形的仿真数据，再将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，采用拟合后的仿真数据建立OPC模型。本发明提供的建立OPC模型的方法，将部分实际图形的晶圆数据与测试图形的整体仿真数据进行拟合，通过拟合数据建立OPC模型，避免花费长时间去获取大量的晶圆数据，缩短建模时间，提高研发效率。
Description
技术领域
本发明涉及集成电路光学数据处理技术领域，尤其涉及一种建立OPC模型的方法。
背景技术
随着集成电路的持续发展，制造技术不断地朝更小的尺寸发展，光刻制程已经成为限制集成电路向更小特征尺寸发展的主要瓶颈。在深亚微米的半导体制造过程中，特征尺寸已经远远小于光源的波长，由于光波的性质和实际投影曝光系统的问题，会有衍射受限或者成像系统的非线性滤波造成严重的能量损失，即光学近似效应(Optical ProximityEffect，OPE)，从而不可避免的就会导致在将掩膜版上的图案转移到晶圆的过程中会发生失真现象，如拐角圆化、线端缩进、线宽不一致或者纹波等，如果不消除这种失真现象将会导致晶圆(wafer)上的图像变形(distort)，尤其是对于0.18μm以下工艺阶段，这种失真的影响将非常巨大，甚至会造成整个制造技术的失败。
为了补偿OPE产生的影响，设计者需要根据一定的规则，在设计目标图形的基础上直接进行修改之后再进行掩膜版的制版工作。这个修正过程称为光刻邻近效应修正(Optical Proximity Correction，OPC)，例如将线尾修改成锤头(hammer head)之类的图形等。OPC处理之后的图形再经过OPE的影响，会在晶圆上形成与原本设计的目标图形接近的图形，即达到OPC的设计目标，将光刻后的光刻图形尽可能的接近用户实际希望得到的目标图形。现有技术中是通过人工利用特征尺寸测量用扫描电子显微镜(CDSEM)获得OPC处理所需要的晶圆数据，这要耗费大量的时间，整体效率较低。因此，需要对上述方法做进一步的改进，以解决上述弊端。
发明内容
本发明提供一种OPC模型及建立OPC模型的方法，以缩短建立OPC模型的时间，提高研发效率。
为实现上述目的，本发明提供一种建立OPC模型的方法，包括：
设计测试图形，并根据所述测试图形制作测试掩模版；
利用所述测试掩模板将所述测试图形转移至晶圆，在所述晶圆上形成实际图形，并获取测试部分所述实际图形得到的晶圆数据；
通过仿真软件模拟所述测试图形获得所述测试图形的仿真数据；以及，
将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，并采用拟合后的仿真数据建立OPC模型。
可选的，所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合的过程包括：
将部分所述实际图形的晶圆数据和与部分所述实际图形相对应的测试图形的仿真数据进行比较，获得比较偏差；以及，
基于所述比较偏差修正所述测试图形的仿真数据。
可选的，所述仿真数据的数据量大于所述晶圆数据的数据量。
可选的，所述仿真数据所对应的图形结构的种类大于所述晶圆数据的图形结构的种类。
可选的，采用特征尺寸测量用扫描电子显微镜获取部分所述实际图形的晶圆数据。
可选的，采用拟合后的仿真数据建立OPC模型后，还包括：对所述OPC模型进行验证。
可选的，对所述OPC模型进行验证的方法包括：
对测试图形进行OPC模型处理以获得模拟图形；
对所述模拟图形进行验证；
若验证不通过，则将所述仿真数据和所述晶圆数据重新拟合，以建立OPC模型；
若验证通过，则确定所述模拟图形正确。
可选的，对所述模拟图形进行验证的方法包括：
对所述实际图形另一部分进行测试，获得未参与所述仿真数据拟合的晶圆数据；
将未参与所述仿真数据拟合的晶圆数据和与之相对应的模拟图形数据进行比较；若比较结果一致，则确认验证通过；若比较结果不一致，则确认验证不通过。
本发明还提供一种OPC模型，采用以上任一项所述的建立OPC模型的方法建立。
综上，本发明提供一种OPC模型及建立OPC模型的方法，先利用测试掩模板将测试图形转移至晶圆，在晶圆上形成实际图形并获取测试部分实际图形得到的晶圆数据，然后通过一仿真软件对所述测试图形进行模拟获得所述测试图形的仿真数据，再将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，采用拟合后的仿真数据建立OPC模型。本发明提供的建立OPC模型的方法，将部分实际图形的晶圆数据与测试图形的整体仿真数据进行拟合，采用拟合后的仿真数据建立OPC模型，避免花费长时间去获取大量的晶圆数据，可缩短建模时间，提高研发效率。且本发明在OPC模型建立后，对OPC模型进行验证，保证了OPC模型的准确性。
附图说明
图1为现有技术一种建立OPC模型的方法的流程图；
图2为本发明一实施例提供的建立OPC模型的方法的流程图；
图3为本发明一实施例提供的建立OPC模型的方法中数据拟合的曲线图；
图4a为本发明一实施例中测试图形中图形结构为密集线条阵列结构的示意图；
图4b为本发明一实施例中测试图形中图形结构为独立线条阵列结构的示意图；
图4c为本发明一实施例中测试图形中图形结构为周期性线条阵列结构的示意图；
图4d为本发明一实施例中测试图形中图形结构为独立线条端点阵列结构的示意图；
图4e为本发明一实施例中测试图形中图形结构为密集线条阵列结构的端点的示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明的建立OPC模型的方法作进一步详细说明。根据下面的说明和附图，本发明的优点和特征将更清楚，然而，需说明的是，本发明技术方案的构思可按照多种不同的形式实施，并不局限于在此阐述的特定实施例。附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
在说明书中的术语“第一”、“第二”等用于在类似要素之间进行区分，且未必是用于描述特定次序或时间顺序。要理解，在适当情况下，如此使用的这些术语可替换，例如可使得本文所述的本发明实施例能够以不同于本文所述的或所示的其他顺序来操作。类似的，如果本文所述的方法包括一系列步骤，且本文所呈现的这些步骤的顺序并非必须是可执行这些步骤的唯一顺序，且一些所述的步骤可被省略和/或一些本文未描述的其他步骤可被添加到该方法。若某附图中的构件与其他附图中的构件相同，虽然在所有附图中都可轻易辨认出这些构件，但为了使附图的说明更为清楚，本说明书不会将所有相同构件的标号标于每一图中。
图1为现有技术一种建立OPC模型的方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：首先，设计测试图形；然后，根据所述测试图形制作测试掩膜版；采用所述测试掩膜版对晶圆进行光刻，在晶圆上形成实际图形；获得所述实际图形的晶圆数据(如线宽数据)；然后，根据所述晶圆数据制作OPC模型；接着，对测试图形进行OPC处理；最后，对OPC模型进行验证，验证通过即输出OPC模型，制作掩膜版，验证不通过，则根据晶圆数据重新建立OPC模型。随着集成电路集成度越来越高，建立OPC模型所需要采集的晶圆数据也越来越多。到28纳米节点，所需要的晶圆数据数量可达几万个以上，其中包括LD(密集线条阵列结构)、LI(独立线条阵列结构)、TP(周期性线条阵列结构)及T2T(线条端点阵列结构)等其他图形的晶圆数据。而收集晶圆数据所花费的时间可达数周，整体效率较低。
为解决上述问题，本发明提供一种建立OPC模型的方法，首先利用测试掩模板将测试图形转移至晶圆，在晶圆上形成实际图形并获得部分实际图形的晶圆数据，同时通过一仿真软件对所述测试图形模拟获得所述测试图形的仿真数据，再将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，采用拟合后的数据建立OPC模型。本发明提供的建立OPC模型的方法，将部分实际图形的晶圆数据与测试图形的整体仿真数据进行拟合，采用拟合后的仿真数据建立OPC模型，避免花费长时间去获取大量的晶圆数据，缩短建模时间，提高研发效率。
图2为本实施例提供的建立OPC模型的方法的流程图，参考图2所示，本发明提供的OPC模型的方法包括：
步骤一：设计测试图形，并根据所述测试图形制作测试掩模版；
步骤二：利用所述测试掩模板将所述测试图形转移至晶圆，在所述晶圆上形成实际图形，并获取测试部分所述实际图形得到的晶圆数据；
步骤三：通过仿真软件模拟所述测试图形获得所述测试图形的仿真数据；以及，
步骤四：将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，并采用拟合后的仿真数据建立OPC模型。
下面结合图2、图3以及图4a～4e对本实施例提出的建立OPC模型的方法作更详细的说明。
首先，执行步骤一，设计测试图形，以及，根据所述测试图形制作测试掩模版。如图4a至图4e所示，所述测试图形的图形结构例如是包括密集线条阵列结构(LD)、独立线条阵列结构(LI)、周期性线条阵列结构(TP)、独立线条端点阵列结构(T2TLD)和密集线条端点阵列结构(T2TLI)中的至少一种，所述密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)均为线性阵列结构，所述周期性线条阵列结构(TP)为周期性变化的平行线性阵列结构。其中，W70是指线条的线宽(Width)为70nm，W80是指线条的线宽(Width)为80nm，以此类推；W70S70是指线条的线宽(Width)为70nm且线条之间的隔离宽度(Spacer)为70nm，W70S80是指线条的线宽(Width)为70nm且线条之间的隔离宽度(Spacer)为80nm，以此类推。对比图4a、图4b及图4c可知，所述密集线条阵列结构(LD)和所述独立线条阵列结构(LI)中晶圆数据(线宽数据)量相对较少，周期性线条阵列结构(TP)中的晶圆数据(线宽数据)量相对较多，且周期性线条阵列结构(TP)中包括密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)，所述密集线条阵列结构(LD)和所述独立线条阵列结构(LI)分别位于所述周期性线条阵列结构(TP)的两端。在本发明其他实施例中，所述测试图形还可以包括其他的图形结构，例如通孔等，本发明不作限定。
接着，执行步骤二，利用所述测试掩模板将所述测试图形转移至晶圆，从而在晶圆上形成实际图形，并获取测试部分所述实际图形得到的晶圆数据。具体的，首先，在所述晶圆上形成掩膜层(例如是光刻胶层)；然后，利用所述测试掩模板执行光刻工艺，以形成图案化的掩膜层；接着，利用所述图案化的掩膜层作为蚀刻掩膜来蚀刻晶圆，以在晶圆上形成所述实际图案；最后，去除图案化的掩膜层并获取部分所述实际图形的晶圆数据。示例性的，可以通过特征尺寸测量用扫描电子显微镜(CDSEM)获取部分所述实际图形的晶圆数据。
接着，执行步骤三，通过仿真软件模拟所述测试图形获得所述测试图形的仿真数据。所述仿真软件例如为S-Litho软件，通过S-Litho软件可以根据所述测试图形快速获得所述测试图形上所有图形结构的仿真数据。所述S-Litho软件用于集成电路制造的光刻工艺开发，有成熟实施经验，可以根据光的性质(例如衍射和干涉)和实际投影曝光系统模拟获得转移在晶圆上的测试图形(实际图形)的仿真数据。即所述仿真数据的获取将光学近似效应(OPE)所造成的图形失真考虑进去，通过软件模拟OPE造成的图形失真，使获得仿真数据与转移在所述晶圆上的测试图形(实际图形)上的晶圆数据尽可能相近。在本发明其他实施例中也可以直接根据仿真数据建立OPC模型，但OPC模型准确性会受影响。本领域普通技术人员根据上述介绍可以知晓如何通过仿真软件模拟测试图形获得测试图形的仿真数据，在此不再赘述。
需要说明的是，本实施例中步骤S02与步骤S03并不存在先后顺序，即，在晶圆上形成实际图形并获得所述实际图形的晶圆数据和通过仿真软件模拟所述测试图形获得所述测试图形的仿真数据可以同时进行，也可以分先后进行，具体先后顺序不作限定。
接着，执行步骤四，将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，采用拟合后的仿真数据建立OPC模型。其中，所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合的过程例如是包括如下步骤：首先，对部分所述实际图形的晶圆数据和与部分所述实际图形相对应的测试图形的仿真数据进行比较，获得数据偏差；以及，基于所述数据偏差修正所述测试图形的仿真数据。鉴于通过S-Litho软件可以根据所述测试图形直接快速获得所述测试图形的仿真数据，而通过特征尺寸测量用扫描电子显微镜(CDSEM)获取转移在晶圆上的测试图形的晶圆数据需要耗费大量时间，本实施例中，采用与部分测试图形(也可认为部分测试图形转移至晶圆上形成的实际图形)相对应的仿真数据与晶圆数据进行比较，获得数据偏差，然后基于所述数据偏差修正所述测试图形的仿真数据。作为一个非限制性的例子，可以选取测试图形的一部分，获取和这部分测试图形相对应的仿真数据和晶圆数据。示例性的，所述部分测试图形可以选取图形结构为密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)。由于周期性线条阵列结构(TP)中包括密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)，且密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)分别位于所述周期性线条阵列结构(TP)的两端，因此选取密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)进行仿真数据与晶圆数据的比较以获得数据偏差，能够节省获取晶圆数据时间，且获得的密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)的晶圆数据也分布在周期性线条阵列结构(TP)中，在获取少量晶圆数据的情况下，密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)的晶圆数据相对具有代表性。
本实施例中采用密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)所对应的晶圆数据与仿真数据进行比较，获得数据偏差，所述数据偏差可以为相对应测试图形的晶圆数据与仿真数据的差值，根据差值对剩余的仿真数据进行拟合，例如，将仿真数据加上或减去上述差值，使得软件获取的仿真数据与实际测量的晶圆数据更为贴合，在一定程度上提高建立的OPC模型的准确性。在本发明其他实施例中，也可以采用其他的拟合方法，例如，所述数据偏差可以是关于测试图形的晶圆数据与仿真数据差值的函数值，例如所述数据偏差为晶圆数据与仿真数据的差值的0.5次方、1.5次方、2次方后者其他函数关系。基于所述数据偏差，所述仿真数据也可以采用其他运算关系进行拟合。
图3为本实施提供的建立OPC模型的方法中数据拟合的曲线图，其中横坐标为间隔间距(Spacer)，纵坐标为线宽(Width)。参考图3所示，采用S-Litho软件模拟测试图形中的图形单元W90S90、W90S100、…、W90S1000、W90S2000的线宽，获得仿真数据，测量获取晶圆上实际图形中图形单元W90S90和W90S2000的线宽数据(晶圆数据)，对与W90S90和W90S2000相对应的仿真数据和晶圆数据进行比较，获得数据偏差，例如对应的仿真数据和晶圆数据的差值，然后，根据上述差值修正所有仿真数据，例如将图形单元W90S90、W90S100、…、W90S1000、W90S2000的仿真数据整体加上差值，获得修正后的仿真数据，然后根据修正后的仿真数据建立OPC模型。其中，采用S-Litho软件可以模拟图形结构为密集线条阵列结构(LD)、独立线条阵列结构(LI)、周期性线条阵列结构(TP)、独立线条端点阵列结构(T2TLD)及密集线条端点阵列结构(T2TLI)的线宽，获得仿真数据。本实施例中，图3仅示出了周期性线条阵列结构(TP)中部分仿真数据、晶圆数据及拟合后的仿真数据，采用S-Litho软件可以模拟图形结构为周期性线条阵列结构(TP)的线宽，获得仿真数据，其中周期性线条阵列结构(TP)仿真曲线的一端的图形单元W90S90中的线宽数据与密集线条阵列结构(LD)图形单元W90中的线宽数据一致，周期性线条阵列结构(TP)仿真曲线的另一端图形单元W90S2000的线宽数据与独立线条阵列结构(LI)的图形单元W90中的线宽数据一致。即可以采用S-Litho软件模拟周期性线条阵列结构(TP)中所有图形单元的仿真数据，但只需测量获取位于周期性线条阵列结构(TP)首尾的密集线条阵列结构(LD)和独立线条阵列结构(LI)的晶圆数据即可以进行拟合，获得拟合后的仿真数据，减少获取晶圆数据的时间，提高整体效率。
具体实施时，建立OPC模型的方法还包括：对所述OPC模型进行验证。示例性的，对所述OPC模型进行验证包括：对测试图形进行OPC模型处理以获得模拟图形；对所述模拟图形进行验证；若验证通过，则确定所述模拟图形正确，将所述模拟图形制作掩模版；若验证未通过，则返回所述仿真数据和所述晶圆数据拟合步骤，重新拟合所述仿真数据和所述晶圆数据以建立OPC模型并进行验证。对所述模拟图形进行验证的方法包括：对所述实际图形另一部分进行测试，获得未参与所述仿真数据拟合的晶圆数据，然后将未参与所述仿真数据拟合的晶圆数据和与之相对应的模拟图形数据进行比较，若比较结果一致，则确认验证通过；若比较结果不一致，则确认验证不通过。
对所述OPC模型进行验证还包括：根据要在晶圆上获得的目标图形，按照OPC模型反推以获得掩模版图形，并对所述掩模版图形进行校正。所述掩模版图形经过OPE的影响，会在晶圆上形成与目标图形接近的图形。即达到OPC的设计目标，使光刻后在晶圆上获得的光刻图形尽可能的接近用户实际希望得到的目标图形。对所述掩模版图形进行校正，以确认掩模版图形是否存在潜在的工艺弱点或工艺缺陷。这些校正一般包括是否存在桥接和断线，上下层的接触面积是否在工艺许可范围内，模拟图形与目标图形偏差是否在容许范围内等，通过以上验证判断OPC修正是否合理。
所述掩模版图形的校正一般可分为两类，第一类是检查掩模版图形的轮廓的绝对尺寸，查看掩模版图形是否存在小于规定尺寸或规格的图形点，这种校正方法能快速的探测到OPC修正是否会造成工艺弱点；第二类是比对掩模版图形尺寸和目标图形尺寸的相对比例，当掩模版图形尺寸和目标图形尺寸的比例偏差超过限定值时即将该图形点报错用以检查，这类方法能够避免第一类方法涉及的很多漏报问题。在实际的校正过程中可以结合使用上述提及的两种校正方法。
本发明还提供一种OPC模型，采用以上建立OPC模型的方法建立。
综上所述，本发明提供一种OPC模型及建立OPC模型的方法，先利用测试掩模板将测试图形转移至晶圆，在晶圆上形成实际图形并获得测试部分实际图形的得到的晶圆数据，然后通过一仿真软件模拟所述测试图形获得所述测试图形的仿真数据，再将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，采用拟合后的数据建立OPC模型。上述建立OPC模型的方法，将部分实际图形的晶圆数据与测试图形的仿真数据进行拟合，通过拟合后的仿真数据建立OPC模型，避免花费长时间去获取大量的晶圆数据，缩短建模时间，提高研发效率。且本发明在OPC模型建立后，对OPC模型进行验证，保证了OPC模型的准确性。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。
Claims (7)
1.一种建立OPC模型的方法，其特征在于，包括：
设计测试图形，并根据所述测试图形制作测试掩模版；
利用所述测试掩模板将所述测试图形转移至晶圆，在所述晶圆上形成实际图形，并获取测试部分所述实际图形得到的晶圆数据；
通过仿真软件模拟所述测试图形获得所述测试图形的仿真数据；以及，
将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合，并采用拟合后的仿真数据建立OPC模型；将所述仿真数据和所述晶圆数据进行拟合的过程包括：
将部分所述实际图形的晶圆数据和与部分所述实际图形相对应的测试图形的仿真数据进行比较，获得数据偏差；以及，
基于所述数据偏差修正所述测试图形的仿真数据。
2.根据权利要求1所述的建立OPC模型的方法，其特征在于，所述仿真数据的数据量大于所述晶圆数据的数据量。
3.根据权利要求1所述的建立OPC模型的方法，其特征在于，所述仿真数据所对应的图形结构的种类大于所述晶圆数据的图形结构的种类。
4.根据权利要求1所述的建立OPC模型的方法，其特征在于，采用特征尺寸测量用扫描电子显微镜获取部分所述实际图形的晶圆数据。
5.根据权利要求1至4任一项所述的建立OPC模型的方法，其特征在于，采用拟合后的仿真数据建立OPC模型后，还包括：对所述OPC模型进行验证。
6.根据权利要求5所述的建立OPC模型的方法，其特征在于，对所述OPC模型进行验证的方法包括：
对所述测试图形进行OPC模型处理以获得模拟图形；
对所述模拟图形进行验证；若验证不通过，则将所述仿真数据和所述晶圆数据重新拟合，以建立OPC模型；若验证通过，则确定所述模拟图形正确。
7.根据权利要求6所述的建立OPC模型的方法，其特征在于，对所述模拟图形进行验证的方法包括：
对所述实际图形另一部分进行测试，获得未参与所述仿真数据拟合的晶圆数据；
将未参与所述仿真数据拟合的晶圆数据和与之相对应的模拟图形数据进行比较；若比较结果一致，则确认验证通过；若比较结果不一致，则确认验证不通过。
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