CN112578646B - 一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法 - Google Patents

一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法 Download PDF

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Abstract

一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其包括训练集和验证集的生成步骤、在进行模型训练之前将空间像和CDSEM图像对齐步骤、遍历N组空间像‑CDSEM图像数据对完成神经网络模型的训练的步骤、以及基于神经网络模型计算出的CDSEM图像反向推导出光刻工艺参数的步骤。本发明代替了使用散射仪和专门设计的光栅图样，从散射轮廓曲线来推断实际光刻工艺参数的传统方式，提出离线的空间像到CDSEM图像的方式，完成对光刻工艺参数的推导，缩短了时间周期和器件的使用成本，实现了离线的光刻工艺稳定性的控制。

Description

一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法
技术领域
本发明属于数字图像处理领域，涉及一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法。
背景技术
光刻的原理是在晶圆(Wafer)表面覆盖一层具有高度光敏感性光刻胶，再用光线(一般是紫外光、深紫外光和极紫外光)透过掩模照射在晶圆表面，被光线照射到的光刻胶会发生反应。此后用特定溶剂洗去被照射/未被照射的光刻胶，就实现了电路图从掩模到晶圆的转移，就实现了半导体器件在晶圆表面的构建过程。
光刻工艺中，光刻条件的稳定性对于光刻后的晶圆上图像质量的稳定起到关键作用。具体来说，在光刻工艺流程中，对于给定的图案，在光刻机聚焦和剂量确定的情况下，晶圆上光刻胶的空间像(Aerial Image)也得到确定，在光刻胶确定的情况下，光刻胶显影后的三维结构得到确定，此时通过扫描电子显微镜(Scanning Electronic Microscope，SEM)拍摄出的SEM图像便也确定了。
针对上述光刻条件稳定性的监控，目前的做法是使用散射仪和专门设计的光栅图样，从散射轮廓曲线来推断实际光刻工艺参数；这种方法需要特殊的散射仪工具，并且对光刻胶下的膜堆叠层变化敏感。
发明内容
鉴于以上光刻条件稳定性的监控技术的问题所在，本发明提出了一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，通过光刻胶的光强分布确定CDSEM图像，基于CDSEM图像最终推导出光刻机曝光时焦深和剂量的值。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其包括如下步骤：
步骤S1：训练集和验证集的生成步骤；其包括：
步骤S11：提供晶圆，并预设光刻工艺次数为K次；其中，K为大于等于1的正整数；
步骤S12：在所述晶圆完成一次光刻工艺流程；使用扫描电子显微镜在光刻后晶圆的Mi处不同坐标进行扫描，并保存扫描得到的Mi张CDSEM图像；其中，Mi为大于等于10的正整数，i为1,2,3…K中的一个值；
步骤S13：计算与所述CDSEM图像相同坐标的空间像，将一张所述CDSEM图像与对应的空间像组成一组空间像-CDSEM图像数据对，最终得到Mi组所述空间像-CDSEM图像数据对，其中，所述空间像包括至少一张光刻胶不同深度处的二维图像；
步骤S14：判断所述空间像-CDSEM图像数据对的组数是否等于N，如果否，执行步骤S12；如果是，执行步骤S15；其中：
Figure GDA0002956967020000021
步骤S15：将N组所述空间像-CDSEM图像数据对按比例分成用于模型训练的训练集和用于验证模型的验证集；其中，所述训练集和验证集中所述空间像-CDSEM图像数据对的组数比例为N1:N2，N＝N1+N2；
步骤S2：在进行模型训练之前，将所述空间像和所述CDSEM图像对齐；
步骤S3：采用神经网络模型，将所述空间像作为输入，与之对应的所述CDSEM图像作为目标输出，遍历所述训练集中的N1组所述空间像-CDSEM图像数据对完成所述神经网络模型的训练；遍历验证集中的N2组所述空间像-CDSEM图像数据对完成所述神经网络模型的验证。
进一步地，所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法的步骤S3具体包括：
步骤S31：提供所述神经网络模型；
步骤S32：以所述训练集中的所述空间像作为输入，与之对应的所述CDSEM图像作为目标输出，遍历所述训练集中的所述空间像-CDSEM图像数据对，对所述神经网络模型进行训练；
步骤S33：遍历所述验证集中的所述空间像-CDSEM图像数据对，对所述神经网络模型进行验证，并计算所述验证集的损失函数；
步骤S34：判断所述损失函数是否小于设定值，如果是，停止对所述神经网络模型的训练，得到最终神经网络模型；如果不是，重复执行步骤S15至S34；其中，所述神经网络模型体现了所述空间像与所述CDSEM图像之间的映射。
进一步地，所述神经网络模型为以卷积为主的深度卷积神经网络DCNN模型或者生成式对抗网络GAN模型，使用ReLU为激活函数；如果所述神经网络模型采用所述深度卷积神经网络DCNN模型，所述损失函数为均方误差损失函数，如果所述神经网络模型采用所述生成式对抗网络GAN模型，所述损失函数为交叉熵损失函数。进一步地，所述训练集中所述空间像-CDSEM图像数据对的组数N1是7的倍数，所述验证集中所述空间像-CDSEM图像数据对的组数N2为3的倍数。
所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法还包括：
步骤S4：基于所述最终神经网络模型，当新的空间像输入时，所述最终神经网络模型生成与之对应的新的CDSEM图像。
进一步地，所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法还包括步骤S5：基于所述最终神经网络模型生成的所述新的CDSEM图像反向推导出光刻工艺参数，以实现离线的光刻工艺稳定性的控制。
进一步地，所述步骤S5包括：
S51：获取所述训练集和所述验证集的所述CDSEM图像作为样本集并获取测量得到的所述样本集的所述CDSEM图像对应的所述光刻工艺参数；
S52：使用图像配准来匹配基于所述最终神经网络模型生成的所述新的CDSEM图像和所述样本集中的所述CDSEM图像；匹配到的所述样本集中的所述CDSEM图像对应的所述光刻工艺参数即为所述新的空间像对应的所述光刻工艺参数。
进一步地，所述图像配准包括单模图像配准和多模图像配准。
进一步地，所述光刻工艺参数为焦深和剂量。
进一步地，所述空间像和CDSEM图像的图像大小和分辨率相同。
从上述技术方案可以看出，本发明的一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法的有益效果为，其代替了使用散射仪和专门设计的光栅图样，从散射轮廓曲线来推断实际光刻工艺参数的传统方式，提出离线的空间像到CDSEM图像的方式，完成对光刻工艺参数的推导，缩短了时间周期和器件的使用成本。
附图说明
图1所示为本发明实施例中基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法的流程示意图
图2所示为本发明实施例中基于图像的离线光刻工艺稳定性监测功能框图
图3所示为本发明实施例中是采用深度卷积神经网络DCNN来实现从光刻胶中空间像到CDSEM图像的生成方式示意图
图4所示为本发明实施例中为本发明实施例中是采用生成式对抗网络实现从光刻胶中空间像到CDSEM图像的生成方式示意图
具体实施方式
下面结合附图1-4，对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
需要说明的是，本发明公开的一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其光刻工艺中，光刻机通过紫外线将掩膜版上的图案映射到涂有光刻胶的晶圆(Wafer)上，在实际的光刻工艺流程中，当光刻机中光刻工艺参数(焦深和剂量)确定后，晶圆上的图案也相应确定下来，此时，通过扫描电子显微镜拍摄出的CDSEM图像也得到确定。因此，在工艺流程确定的情况下，CDSEM图像和光刻工艺参数之间存在一定的对应关系。
请参阅图1，图1所示为本发明实施例中基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法的流程示意图。如图1所示，该种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其可以包括如下步骤：
步骤S1：训练集和验证集的生成步骤。该步骤S1可以具体包括：
步骤S11：提供晶圆，并预设光刻工艺次数为K次；其中，K为大于等于1的正整数；
步骤S12：在所述晶圆完成一次光刻工艺流程；使用扫描电子显微镜在光刻后晶圆的Mi处不同坐标进行扫描，并保存扫描得到的Mi张CDSEM图像；其中，Mi为大于等于10的正整数，i为1,2,3…K中的一个值；
步骤S13：计算与所述CDSEM图像相同坐标的空间像，将一张所述CDSEM图像与对应的空间像组成一组空间像-CDSEM图像数据对，最终得到Mi组所述空间像-CDSEM图像数据对，其中，所述空间像包括至少一张光刻胶不同深度处的二维图像；例如，所述空间像可以包括3张或5张光刻胶不同深度处的二维图像。
步骤S14：判断所述空间像-CDSEM图像数据对的组数是否等于N，如果否，执行步骤S12；如果是，执行步骤S15；其中：
Figure GDA0002956967020000051
步骤S15：将N组所述空间像-CDSEM图像数据对按比例分成用于模型训练的训练集和用于验证模型的验证集；其中，所述训练集和验证集中所述空间像-CDSEM图像数据对的组数比例为N1:N2，N＝N1+N2；
步骤S2：在进行模型训练之前，将所述空间像和所述CDSEM图像对齐；
步骤S3：采用神经网络模型，将所述空间像作为输入，与之对应的所述CDSEM图像作为目标输出，遍历所述训练集中的N1组所述空间像-CDSEM图像数据对完成所述神经网络模型的训练；遍历验证集中的N2组所述空间像-CDSEM图像数据对完成所述神经网络模型的验证。
也就是说，请参阅图2，图2所示为本发明实施例中基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制功能框图。如图2所示，用于模型训练的训练集和用于验证模型的验证集均是从多次的实际光刻工艺中得到的(例如进行5次光刻，每次扫描的晶圆坐标分别为200处，300处，50处，150处，300处，则最终会得到1000张CDSEM图像，即N＝1000)。N组所述空间像-CDSEM图像数据对按比例分成用于模型训练的训练集和用于验证模型的验证集；所述训练集和验证集的比例为N1:N2，N＝N1+N2。较佳地，可以是按训练集和验证集的比例为7:3进行，其中，训练集包括700组所述空间像-CDSEM图像数据对，验证集包括300组所述空间像-CDSEM图像数据对。
在本发明的实施例中，有了所述空间像-SEM图像数据对以后，针对两者之间的映射关系，可以通过深度卷积神经网络(DCNN：deep convolutional neural networks)或者生成式对抗网络(GAN：Generative adversarial networks)等方式进行推导。
请参阅图3和图4，图3所示为本发明实施例中是采用深度卷积神经网络DCNN来实现从光刻胶中空间像到CDSEM图像的生成方式示意图；图4所示为本发明实施例中是采用生成式对抗网络实现从光刻胶中空间像到CDSEM图像的生成方式示意图。
在本发明的实施例中，由于实际光刻后图形的坐标与掩模版上对应的图形坐标可能有偏差，在进行模型训练之前，还需执行步骤S2：将所述空间像和所述CDSEM图像对齐，并且，较佳地，所述空间像和所述CDSEM图像的图像大小和分辨率相同。图像大小视具体情况而定，本次示例中可以是512*512。
步骤S3：将空间像作为输入，与之对应的CDSEM图像作为目标输出，采用神经网络模型，遍历N1组训练集中的所述空间像-CDSEM图像数据对完成神经网络模型的训练；遍历N2组验证集中的所述空间像-CDSEM图像数据对完成神经网络模型的验证。
具体地，通过图像到图像(Image To Image)的方法，主要方式是基于曝光后光刻胶中空间像去生成对应的CDSEM图像，将空间像作为神经网络模型的输入，与之对应的CDSEM图像作为神经网络模型的目标输出，通过对神经网络模型不断的训练和验证，并进行神经网络模型参数的调节，最终完成空间像到CDSEM图像之间的映射。
在本发明的实施例中，所述基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法的步骤S3具体包括：
步骤S31：提供所述神经网络模型；
步骤S32：以所述训练集中的所述空间像作为输入，与之对应的所述CDSEM图像作为目标输出，遍历所述训练集中的所述空间像-CDSEM图像数据对，对所述神经网络模型进行训练；
步骤S33：遍历所述验证集中的所述空间像-CDSEM图像数据对，对所述神经网络模型进行验证，并计算所述验证集的损失函数；
步骤S34：判断所述损失函数是否小于设定值，如果是，停止对所述神经网络模型的训练，得到最终神经网络模型；如果不是，重复执行步骤S15至S34；其中，所述神经网络模型体现了所述空间像与所述CDSEM图像之间的映射。
进一步地，所述神经网络模型为以卷积为主的深度卷积神经网络DCNN模型或者生成式对抗网络GAN模型，使用ReLU为激活函数；如果所述神经网络模型采用所述深度卷积神经网络DCNN模型，所述损失函数为均方误差损失函数，如果所述神经网络模型采用所述生成式对抗网络GAN模型，所述损失函数为交叉熵损失函数。
所述DCNN模型包括一输入层、P个卷积层和一输出层，所述卷积层的结构相同，所述输入层只进行卷积和激活操作，输出层只进行卷积操作。
例如，所述DCNN模型包括一输入层、13个卷积层和一输出层，卷积核大小为3*3，每层具有64个卷积核，每个卷积层后进行批归一化。
有了上述神经网络模型，就可以执行步骤S4，即基于所述最终神经网络模型，当新的空间像输入时，所述最终神经网络模型也就可以生成与之对应的新的CDSEM图像。
在本发明的实施例中，在生成CDSEM图像后，基于现有的不同光刻工艺参数下的CDSEM图像，寻找匹配分数最高的光刻工艺参数，即将生成的CDSEM图像和现有的CDSEM图像进行图像配准，找到与之最相似的CDSEM图像，该CDSEM图像的光刻工艺参数(焦深和剂量)即为新的空间像对应的光刻工艺参数。
在本发明的实施例中，所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法还包括步骤S5：基于所述最终神经网络模型生成的所述新的CDSEM图像反向推导出光刻工艺参数，以实现离线的光刻工艺稳定性的控制。即最终在离线的情况下，本发明就可以通过空间像生成CDSEM图像，并完成光刻工艺参数的反向推导过程。
进一步地，所述步骤S5包括：
S51：获取所述训练集和所述验证集的所述CDSEM图像作为样本集并获取测量得到的所述样本集的所述CDSEM图像对应的所述光刻工艺参数；
S52：使用图像配准来匹配基于所述最终神经网络模型生成的所述新的CDSEM图像和所述样本集中的所述CDSEM图像；匹配到的所述样本集中的所述CDSEM图像对应的所述光刻工艺参数即为所述新的空间像对应的所述光刻工艺参数。较佳地，所述图像配准可以包括单模图像配准和多模图像配准。
以上所述的仅为本发明的优选实施例，所述实施例并非用以限制本发明的专利保护范围，因此凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：训练集和验证集的生成步骤；其包括：
步骤S11：提供晶圆，并预设光刻工艺次数为K次；其中，K为大于等于1的正整数；
步骤S12：在所述晶圆完成一次光刻工艺流程；使用扫描电子显微镜在光刻后晶圆的M处不同坐标进行扫描，并保存扫描得到的M张CDSEM图像；其中，M为大于等于10的正整数；
步骤S13：计算与所述CDSEM图像相同坐标的空间像，将一张所述CDSEM图像与对应的空间像组成一组空间像-CDSEM图像数据对，最终得到M组所述空间像-CDSEM图像数据对，其中，所述空间像包括至少一张光刻胶不同深度处的二维图像；
步骤S14：判断所述空间像-CDSEM图像数据对的组数是否等于N，如果否，执行步骤S12； 如果是，执行步骤S15；其中N=
Figure 794399DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤S15：将N组所述空间像-CDSEM图像数据对按比例分成用于模型训练的训练集和用于验证模型的验证集；其中，所述训练集和验证集中所述空间像-CDSEM图像数据对的组数比例为N1:N2，N=N1+N2；
步骤S2：将所述空间像和所述CDSEM图像对齐；
步骤S3：采用神经网络模型，将所述空间像作为输入，与之对应的所述CDSEM图像作为目标输出，遍历所述训练集中的N1组所述空间像-CDSEM图像数据对完成所述神经网络模型的训练；遍历所述验证集中的N2组所述空间像-CDSEM图像数据对完成所述神经网络模型的验证，得到最终神经网络模型；
步骤S4：基于所述最终神经网络模型，当新的空间像输入时，所述最终神经网络模型生成与之对应的新的CDSEM图像；
步骤S5：基于所述最终神经网络模型生成的所述新的CDSEM图像反向推导出光刻工艺参数，以实现离线的光刻工艺稳定性的控制。
2.根据权利要求1所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，步骤S3包括：
步骤S31：提供所述神经网络模型；
步骤S32：以所述训练集中的所述空间像作为输入，与之对应的所述CDSEM图像作为目标输出，遍历所述训练集中的所述空间像-CDSEM图像数据对，对所述神经网络模型进行训练；
步骤S33：遍历所述验证集中的所述空间像-CDSEM图像数据对，对所述神经网络模型进行验证，并计算所述验证集的损失函数；
步骤S34：判断所述损失函数是否小于设定值，如果是，停止对所述神经网络模型的训练，得到最终神经网络模型；如果不是，重复执行步骤S15至S34；其中，所述神经网络模型体现了所述空间像与所述CDSEM图像之间的映射。
3.根据权利要求2所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，所述神经网络模型为以卷积为主的深度卷积神经网络DCNN模型或者生成式对抗网络GAN模型，使用ReLU为激活函数；如果所述神经网络模型采用所述深度卷积神经网络DCNN模型，所述损失函数为均方误差损失函数，如果所述神经网络模型采用所述生成式对抗网络GAN模型，所述损失函数为交叉熵损失函数。
4.根据权利要求1所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，所述训练集中所述空间像-CDSEM图像数据对的组数N1是7的倍数，所述验证集中所述空间像-CDSEM图像数据对的组数N2为3的倍数。
5.根据权利要求1所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，所述光刻工艺参数为焦深和剂量。
6.根据权利要求1所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
S51：获取所述训练集和所述验证集的所述CDSEM图像作为样本集并获取测量得到的所述样本集的所述CDSEM图像对应的所述光刻工艺参数；
S52：使用图像配准来匹配基于所述最终神经网络模型生成的所述新的CDSEM图像和所述样本集中的所述CDSEM图像；匹配到的所述样本集中的所述CDSEM图像对应的所述光刻工艺参数即为所述新的空间像对应的所述光刻工艺参数。
7.根据权利要求6所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，所述图像配准包括单模图像配准和多模图像配准。
8.根据权利要求1所述的基于图像的离线的光刻工艺稳定性控制方法，其特征在于，所述空间像和CDSEM图像的图像大小和分辨率相同。
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