CN113267963A - 用于执行极紫外光刻工艺的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

光刻系统利用锡滴生成用于光刻的极紫外辐射。光刻系统用激光照射液滴。液滴变成等离子体，并发出极紫外辐射。光刻系统检测锡滴对聚光镜的污染，并调节缓冲流体的流量以减少污染。本申请的实施例提供了用于执行极紫外光刻工艺的系统和方法。

Description

用于执行极紫外光刻工艺的系统和方法
技术领域
本公开涉及光刻领域。本公开更具体地涉及极紫外光刻。
背景技术
对于包括智能电话、平板电脑、台式计算机、膝上型计算机和许多其他类型的电子设备在内的电子设备，一直存在对提高计算能力的持续需求。集成电路为这些电子设备提供计算能力。增加集成电路的计算能力的一种方法是增加半导体衬底的给定区域可以包括的晶体管和其他集成电路部件的数量。
集成电路管芯上的部件部分地借助于光刻来制造。传统的光刻技术包括生成描绘要在集成电路管芯上形成的部件的图案的掩模。光刻光源穿过掩模照射集成电路管芯。可以通过集成电路管芯的光刻制造的部件的尺寸部分地在下限上受到由光刻光源产生的光的波长的限制。更小波长的光可以产生更小的部件尺寸。
由于极紫外光的波长相对较短，所以极紫外光用于制造特别小的部件。例如，通常通过用激光束照射所选材料的液滴来产生极紫外光。来自激光束的能量使液滴进入等离子体状态。在等离子体状态下，液滴会发出极紫外光。极紫外光朝向具有椭圆形或抛物线形表面的收集器传播。收集器将极紫外光反射到扫描仪。扫描仪通过掩模用极紫外光照射目标。
发明内容
本申请的实施例提供了一种光刻系统，包括：护罩，包括内表面；聚光镜，耦合到所述护罩并包括反射表面(128)，其中，所述聚光镜和所述护罩限定极紫外辐射生成室；流体源，配置为容纳缓冲流体；多个质量流量控制器，每个均配置为从所述流体源接收所述缓冲流体；以及流体分配器，包括：多个流体入口，每个均耦合到所述质量流量控制器中的相应质量流量控制器，并且配置为从所述质量流量控制器接收所述缓冲流体；和一个或多个出口，配置为将所述缓冲流体供应到所述极紫外辐射生成室中。
本申请的实施例提供一种方法，包括：通过在极紫外辐射生成室中生成极紫外辐射来执行光刻工艺；使缓冲流体流入所述极紫外辐射生成室；在所述极紫外辐射生成室中生成指示聚光镜的污染的传感器信号；以及基于通过用机器学习过程训练的分析模型对所述传感器信号的分析来调节进入所述极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。
本申请的实施例提供一种方法，包括：从液滴生成器输出液滴流；在极紫外辐射生成室中通过用激光照射液滴来生成等离子体；用聚光镜反射极紫外辐射；通过每个均耦合至流体分配器的相应入口的多个质量流量控制器，将缓冲流体接收到所述流体分配器中；以及使所述缓冲流体从所述流体分配器流入所述极紫外辐射生成室。
附图说明
图1A是根据一个实施例的光刻系统的侧视图。
图1B是根据一个实施例的图1A的光刻系统处于操作状态的侧视图。
图1C是根据一个实施例的图1A的光刻系统的流体分配器的仰视图。
图1D是根据一个实施例的图1A的光刻系统的一部分的俯视图。
图2是根据一个实施例的光刻系统的一部分的俯视图。
图3A是根据一个实施例的光刻系统的一部分的侧视图。
图3B是根据一个实施例的图3A的光刻系统的流体分配器的仰视图。
图4A是根据一个实施例的光刻系统的侧视图。
图4B是根据一个实施例的光刻系统的侧视图。
图4C是根据一个实施例的图4B的光刻系统的俯视图
图5是根据一个实施例的光刻系统的控制系统的框图。
图6是根据一个实施例的控制系统的分析模型的框图。
图7是根据一个实施例的用于操作光刻系统的方法的流程图。
图8是根据一个实施例的用于操作光刻系统的方法的流程图。
图9是根据一个实施例的用于操作光刻系统的方法的流程图。
图10是根据一个实施例的用于操作光刻系统的方法的流程图。
具体实施方式
在以下描述中，针对集成电路管芯内的各种层和结构描述了许多厚度和材料。对于各种实施例，以举例的方式给出了特定的尺寸和材料。根据本公开，本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围的情况下，可以在许多情况下使用其他尺寸和材料。
以下公开内容提供了许多不同的实施例或实例，以用于实现所描述主题的不同部件。以下将描述组件和布置的具体实例以简化本发明。当然这些仅是实例并不旨在限定。例如，在下面的描述中，在第二部件上方或者上形成第一部件可以包括形成的第一部件与第二部件直接接触的实施例，并且也可以包括额外的部件可形成在第一部件和第二部件之间，从而使得第一部件和第二部件可不直接接触的实施例。而且，本发明在各个实例中可以重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，自身并不表示所论述的各个实施例和/或配置之间的关系。
此外，为了便于描述，本文中可以使用诸如“在…下方”、“在…下面”、“下部”、“在…上面”、“上部”等的空间关系术语，以描述一个元件或部件与另一元件或部件的如图所示的关系。空间关系术语旨在包括除了在图中所描述的方向之外的使用或操作中的器件的不同方向。该装置可以以其他方式定向(旋转90度或以其他定向)，并且在此使用的空间关系描述语可以同样地被相应地解释。
在以下的描述中，阐述了特定具体细节以提供对本发明的各种实施例深入理解。然而，本领域技术人员将理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开。在其他情况下，未详细描述与电子组件和制造技术相关联的公知结构，以避免不必要地使本公开的实施例的描述不清楚。
除非上下文另外要求，否则在整个说明书和随后的权利要求书中，词语“包括”及其变体(例如“囊括”和“包含”)应以开放的、包容性的意义来解释，即“包括但不限于”。
诸如第一、第二和第三的序数词的使用不一定暗含排序的意思，而仅可以区分动作或结构的多个实例。
在整个说明书中，对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定部件、结构或特性包括在至少一个实施例中。因此，在整个说明书的不同地方出现的短语“在一个实施例中”或“在实施例中”不一定全部是指相同的实施例。此外，在一个或多个实施例中，可以以任何合适的方式组合特定的部件、结构或特性。
如本说明书和所附权利要求书中所使用的，除非上下文另外清楚规定，单数形式“一”、“一个”和“该”包括复数所指。还应注意，除非内容清楚地另外指出，否则词语“或”通常以包括“和/或”的意义使用。
本公开的实施例为极紫外辐射光刻系统提供了许多益处。本公开的实施例减少了极紫外光刻系统的组件的污染。本公开的实施例动态地调节进入极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。缓冲流体有助于防止和消除极紫外辐射生成室中敏感组件的污染。这有助于确保光刻工艺具有足够的极紫外辐射。此外，由于去除并防止了污染，因此极紫外辐射系统的敏感组件不必频繁更换。敏感组件可能非常昂贵。因此，本公开的实施例不仅增强了光刻工艺的有效性，而且还因为不需要频繁地更换组件而降低了操作光刻系统的成本。
图1A是根据一个实施例的极紫外(EUV)光刻系统100的侧视图。图1A示出处于非操作状态的EUV光刻系统100。EUV光刻系统100包括聚光镜102和护罩104。聚光镜102和护罩104耦合在一起以形成EUV生成室101。EUV光在EUV生成室101中生成。EUV光从EUV生成室101传播到扫描仪103。EUV光通过掩模照射扫描仪103中的光刻目标。
在一个实施例中，光刻系统100是激光产生等离子体(LPP)EUV辐射光刻系统。光刻系统100包括激光器106、液滴生成器114和液滴接收器116。激光器106、聚光镜102和液滴生成器114协作以在EUV生成室101内生成EUV辐射。
如将相对于图1B更详细地描述的，液滴生成器114生成并输出液滴流。在一个示例中，液滴可以包括液态(熔融)锡。在不脱离本公开的范围的情况下，其他材料可以用于液滴。液滴以高速率朝着液滴接收器116移动。光刻系统100利用液滴使EUV光退化以用于光刻工艺。极紫外光通常对应于波长在1nm和125nm之间的光。
光刻系统100包括流体分配器108。流体分配器108包括多个入口110和出口112。流体分配器108包括内壁111和外壁115。内壁111和外壁115限定流体室113。如将关于图1B和其他图更详细地描述的，流体分配器108在入口110处接收缓冲流体，该缓冲流体流经流体室113并且通过出口112供应到EUV生成室101。缓冲流体有助于减少和去除聚光镜102和护罩104的污染。
光刻系统100包括流体源118和质量流量控制器120。流体源118存储缓冲流体。质量流量控制器120从流体源118接收缓冲流体并且将缓冲流体供应到流体分配器108。在一个实施例中，每个质量流量控制器120经由相应的流体管路136耦合到流体分配器108的相应入口110。替代地，质量流量控制器120可以位于入口110中。质量流量控制器控制缓冲流体进入流体分配器108的流量。
光刻系统100包括传感器132。传感器132可以位于EUV生成室101的外部、EUV生成室101内或者部分位于EUV生成室101内且部分在其外部。传感器132可以包括光传感器、电子传感器、等离子体传感器或其他类型的传感器，用于感测EUV生成室101中的状况。该光刻系统100可以包括各种类型的传感器132的阵列，其位于EUV生成室101内和外。
光刻系统100包括控制电路134。控制电路134耦合至液滴生成器114、液滴接收器116、激光器106、流体源118和质量流量控制器120。控制电路134控制光刻系统100的各种组件。如将在下面更详细地描述的，控制系统134可以操作光刻系统100的各种组件以减少对聚光镜102的反射表面128和护罩104的内表面130的污染。
图1B是根据一个实施例的图1A的光刻系统100处于操作状态的图示。在操作状态下，液滴生成器114生成并输出液滴140的流。液滴可以包括锡，但是在不脱离本公开的范围的情况下，可以利用其他材料的液滴。液滴140以高速率朝着液滴接收器116移动。
在一个实施例中，液滴生成器114每秒生成40,000至100,000个液滴。液滴140的初始速度在60m/s至200m/s之间。液滴的直径在10μm至200μm之间。在不脱离本公开的范围的情况下，液滴生成器114每秒可以生成与上述不同的液滴数。在不脱离本公开的范围的情况下，液滴生成器114还可以生成具有与上述不同的初始速度和直径的液滴。
激光器106位于聚光镜102的后面。在操作期间，激光器106输出激光142的脉冲。激光142的脉冲聚焦在一个点上，通过该点，液滴从液滴生成器114到达液滴接收器116。液滴142接收激光142的每个脉冲。当液滴140接收激光142的脉冲时，来自激光脉冲的能量从液滴140生成高能等离子体。等离子体输出EUV辐射。
在一个实施例中，激光器106是二氧化碳(CO2)激光器。CO2激光器发射辐射或激光142，其波长中心在9.4μm或10.6μm附近。激光器106可以包括除二氧化碳激光器以外的激光器，并且可以输出具有不同于上述波长的其他波长的辐射，而不脱离本公开的范围。
在一个实施例中，激光器106用两个脉冲照射每个液滴140。第一脉冲使液滴140展平以成盘状形状。第二脉冲使液滴140形成高温等离子体。第二脉冲比第一脉冲强得多。校准激光器106和液滴生成器114，使得激光器106发射成对的脉冲，从而每个液滴140被成对的脉冲照射。例如，如果液滴生成器114每秒输出50,000个液滴，则激光器106将每秒输出50,000对脉冲。激光器106可以以不同于上述方式的方式照射液滴140，而不脱离本公开的范围。例如，激光器106可以用单个脉冲或多于两个的脉冲照射每个液滴140。此外，这里的初级激光不仅可以使液滴展平以成盘状形状，还可以使其成雾状或蒸气状。
在一个实施例中，液滴140是锡。当锡滴140被转换成等离子体时，锡滴140输出EUV辐射146，其波长中心在10nm和15nm之间。更具体地，在一个实施例中，锡等离子体发射具有13.5nm的中心波长的EUV辐射。这些波长对应于EUV辐射。除锡以外的材料可以用于液滴140，而不脱离本公开的范围。在不脱离本公开的范围的情况下，这样的其他材料可以生成具有不同于上述波长的EUV辐射。
在一个实施例中，由液滴输出的辐射146在许多方向上随机散射。光刻系统100利用聚光镜102从等离子体收集散射的EUV辐射146，并将EUV辐射向光刻目标输出。
在一个实施例中，聚光镜102是抛物线形或椭圆形镜。散射的辐射146被抛物线或椭圆形镜收集并反射，其轨迹朝向扫描仪103。扫描仪103利用一系列光学调节器件，诸如反射镜和透镜，将EUV辐射引导至光刻掩模。EUV辐射146从掩模反射到光刻目标上。从掩模反射的EUV辐射146图案化半导体晶圆上的光刻胶或其他材料。为了本公开的目的，未示出掩模的细节和扫描仪103中的光学设备的各种配置。
在一个实施例中，聚光镜102包括中心孔126。激光142的脉冲从激光器106穿过中心孔126朝向液滴流140传播。这使得聚光镜102能够定位在激光器106和光刻目标之间。
因为以高速率行进的液滴140处于液态或等离子体状态，所以当液滴140被接收在液滴接收器116中时，可能会有飞溅效应。可能会发生一些回溅。回溅可能导致来自液滴140的材料落在聚光镜102的反射表面128上或护罩104的内表面130上。附加地，当液滴140被激光142照射时，可以生成一些等离子体蒸气。等离子体蒸气140可以最终沉积在聚光镜102的表面128上和护罩104的内表面130上。
来自液滴140的材料在镜102的表面128上和护罩104的内表面103上的积累可能导致光刻系统100的性能较差。例如，光刻系统100取决于足够量的EUV光146从聚光镜102反射到扫描仪103中。如果量不足的EUV光146从聚光镜102反射到扫描仪103中，则光刻系统100可能无法正确执行光刻工艺。当来自液滴140的材料积累在聚光镜102的反射表面128上时，则反射表面128的反射率降低。这可能导致量不足的EUV光146被提供给扫描仪103。此外，材料在护罩104的内表面130上的积累也可能对光刻系统100的性能产生不利影响。
光刻系统100实施流体分配器108，以便减少来自液滴140的材料在镜102的表面128上和在护罩104的内表面130上的积累。流体分配器108将缓冲流体148分配到EUV生成室101中。选择缓冲流体148以从镜102的表面128和护罩104的内表面130去除积累的液滴材料。缓冲流体148也被选择为抑制来自液滴140的材料积累在反射表面128和内表面130上。
在一个实施例中，液滴140是锡，并且缓冲流体148是氢气。氢气可以包括H2。氢气与锡反应并腐蚀表面128和130上积聚的锡材料。因此，氢缓冲流体的一种作用是与锡发生化学反应，以便从表面128和130上去除锡。氢缓冲流体148的另一种作用是物理上将锡材料带离表面128和130。换句话说，氢缓冲流体148的流动可以物理上将锡材料带离表面128和130。在缓冲流体148中液滴140是锡的一个示例给出氢气，在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用来自液滴140和其他缓冲流体148的其他材料。
与减少材料在表面128和130上的积累相关的一个挑战是缓冲流体148沿着表面128和130的各个区域的不均匀流动。如果缓冲流体148没有沿着表面128和130的所有区域流动，则可能存在来自液滴140的材料会积累在缓冲流体流动的这些区域。
为了促进缓冲流体140沿着表面128和130的所有区域充分流动，流体分配器108包括多个入口110。具体地，流体分配器108包括四个或更多个入口110。入口110可以沿流体分配器108的下表面均匀地定位。大量入口110和大量入口110的均匀间隔可以获得缓冲流体148在出口112的所有位置处更均匀地流动。参考图1C和图1D可以更好地理解这种动态。
图1C是根据一个实施例的图1A和图1B的流体分配器108的仰视图。在图1C的示例中，流体分配器108包括八个入口110。八个入口110每个都接收来自相应流体管路136(图1C中未示出)的缓冲流体148的流动。流体或糖108包括实心底面117。实心底面117防止流体通过入口110流入流体分配器108的流体室113。可以使用其他数量和形状的入口110，而不脱离本公开的范围。为了促进表面128和130的各个区域上的气流的均匀覆盖，具有能够使入口110对称定位的多个入口110可以是有益的。
图1D是根据一个实施例的图1A的流体分配器108和聚光镜102的一部分的俯视图。在图1D的示例中，流体分配器108的顶部在内壁111和外壁115之间完全敞开。换句话说，流体分配器108的顶部对应于单个连续出口112，其使得缓冲流体148能够从流体室113流入EUV生成室101。在不脱离本公开的范围的情况下，可以利用流体分配器108的其他构造。例如，流体分配器108可以包括多个单独的出口112，其通过实心顶面彼此分离。图1D的俯视图还示出液滴生成器114和液滴接收器116。图1B的俯视图未示出护罩104。
缓冲流体148通过入口110流入流体分配器108的流体室113。缓冲流体148通过连续出口112从流体室138流入EUV生成室101。这种构造促进缓冲流体148沿着表面128和130的所有区域大量流动。
在一个实施例中，缓冲流体148从流体源118到每个流体管路136的流动可以由相应的质量流量控制器120控制。每个质量流量控制器120可以被选择性地操作以提供缓冲流体148通过对应流体管路136到相应入口110的选择性流动。在一个实施例中，质量流量控制器120每个都定位在相应的入口110内。在这种情况下，流体管路136将流体从流体源118输送到入口110。质量流量控制器120控制缓冲流体148进入流体室113的流量。
图2是根据一个实施例的光刻系统200的一部分的俯视图。光刻系统200与图1A-图1D的光刻系统100基本相似，除了流体分配器108包括多个相互排斥的流体室113。相互排斥的流体室113由内部隔板150限定。内部隔板150从流体分配器108的底面117(见图1C)延伸到流体分配器108的顶部。每个流体室113通过相应的入口110接收缓冲流体148。入口110以虚线示出。
图2的流体分配器108包括多个出口112。每个出口112在两个内部隔板150之间延伸。因此，每个流体室113通过相应的出口112输出缓冲流体148。
在一个实施例中，图2的流体分配器108使得能够增强对来自流体分配器108的特定区域的缓冲流体流动的控制。如将在下面更详细地阐述的，控制电路134可以确定缓冲流体148的流量应在流体分配器108的不同输出区域处变化。在这种情况下，控制系统134可以选择性地控制各种质量流量控制器120，从而可以提供经由入口110进入各流体室113的缓冲流体148的变化的流量。由于流体室113通过内部隔板150彼此分离，因此选择性地控制质量流量控制器120使得能够选择性地控制来自流体分配器148的各个部分的缓冲流体148的流量。
图3A是根据一个实施例的光刻系统300的一部分的放大截面图。光刻系统300可以基本上类似于图1A-图1D的光刻系统100，除了光刻系统300的流体分配器108相对于图1A-图1D的流体分配器108包括一些附加部件。具体地，流体分配器108包括内部隔板180。内部隔板180在流体分配器108内将第一流体室113a与第二流体室113b分离。参考图3B，可以更充分地理解内部隔板180的设置。
图3B是根据一个实施例的图3A的流体分配器108的仰视图。图3B示出内部隔板180将多个入口110a与多个入口110b分离。此外，隔板180以虚线示出，其中从视图中隔板180被流体分配器108的底面117覆盖。因此，在一个实施例中，内部隔板180在内壁111和外壁115之间以圆形延伸。尽管在图3A中未示出，但是流体分配器108还可以包括如图2所示的内部隔板150。
再次参考图3A，质量流量控制器120a位于入口110a中。质量流量控制器120b位于入口110b中。每个入口110a可以包括质量流量控制器120a。每个入口110b可以包括质量流量控制器120b。在其中不存在内部隔板150的示例中，存在单个连续的第一流体室113a和单个连续的第二流体室113b。每个入口110a与质量流量控制器120a一起将缓冲流体148提供到第一流体室113a中。每个入口110b与质量流量控制器120b一起将缓冲流体148提供到第二流体室113b中。如将在下面更详细地描述的，质量流量控制器110a、110b可以被选择性地操作以提供进入第一流体室113a和第二流体室113b的缓冲流体148的变化的流速。每个入口110a、110b可从相应的流体管路136(未示出)接收缓冲流体148。在一些实施例中，质量流量控制器120a、120b位于入口110a、110b的外部。流体分配器108包括第一出口112a，其将缓冲流体148从第一流体室113a提供到EUV生成室101中。流体分配器108包括第二出口112b，其将缓冲流体148从第二流体室113b提供到EUV生成室101中。
光刻系统300包括导向叶片156。导向叶片156可旋转地耦合至接头154。导向叶片156可以经由接头154旋转通过各个位置。导向叶片156可以帮助将缓冲流体148沿着护罩104的表面130和聚光镜102的表面128引导。如下面将更详细描述的，控制系统134可以控制导向叶片156的位置。相应地，导向叶片156可以选择性地影响缓冲流体148从出口112a、112b的流动。
尽管在图3A中未示出，但是光刻系统300可以包括围绕流体分配器108的顶部定位的多个导向叶片156。可以选择性地控制每个叶片156以引导缓冲流体148的流动。在其中存在内部隔板150的示例中，可以存在多个第一流体室113a和第二流体室113b，以及对应的第一出口112a和第二出口112b。对于每对第一出口112a和第二出口112b，可以存在相应的导向叶片156。导向叶片156可以具有与内部隔板150之间的距离对应的宽度。
图4是根据一个实施例的光刻系统400的示图。光刻系统400与图1A-图1D的光刻系统100基本相似，除了光刻系统400包括光传感器162和电荷耦合器件160的特定阵列。尽管在图4中未示出，但是光刻系统400也包括液滴生成器114和液滴接收器116。
在一个实施例中，光传感器162被定位成检测来自等离子体液滴140的EUV辐射的侧向散射。光传感器162可以是如关于图1所描述的侧向散射检测系统116的一部分。
在一个实施例中，光传感器162共同检测在EUV生成室101中生成的EUV光的当前强度水平。多个光传感器162可以在护罩104的外侧以不同的高度横向定位。多个光传感器162被配置为感测EUV光。光传感器160将传感器信号提供给控制系统134。控制系统134可以分析来自光传感器162的传感器信号，以确定聚光镜102的表面128和护罩140的表面130的各个区域的反射率。如将在下面更详细地阐述的，控制系统134可以利用这些确定来选择性地增加缓冲流体148到表面128和表面130的区域的流量，其上积累来自液滴140的物质。控制系统134可以控制质量流量控制器120、导向叶片156和光刻系统400的其他方面，以便从表面128和130去除积累的液滴材料。
在一个实施例中，光传感器162用于检测来自等离子体液滴的EUV辐射的Thomson散射。Thomson散射现象是由于单个自由带电粒子对电磁辐射的弹性散射所致。这可以用作高温等离子体诊断技术。具体地，可以利用Thomson散射测量来确定液滴中的电离速率。散射光的强度部分基于激光与等离子体相互作用的程度。因此，可以从散射光的强度中检索出电离速率。Thomson散射强度与入射光波长无关。因此，Thomson散射可以用于分析入射光的电场与电子密度之间的关系。光传感器162生成指示侧向散射光的强度的信号，并将该信号传递至控制系统134。
在一个实施例中，由光传感器162接收的光可以被用于确定在受到激光的第一脉冲142和激光的第二脉冲144影响之后的液滴140的形状。通常，激光的第一脉冲使接收液滴140展平成薄饼形状。薄饼形液滴140可以相对于液滴140的行进方向以各种角度倾斜。液滴140的薄饼形状角度可以导致液滴物质在表面128和表面130中的特定位置积累。因此，控制系统134可以分析由光传感器162接收到的光，以确定在受到激光的第一脉冲142影响之后和受到激光的第二脉冲142影响之后液滴140的形状和角度。
可以基于由光传感器162接收的光的量来估计或计算由等离子体发射的EUV光的总强度。平均而言，等离子体将在所有方向上以相同的速率发射EUV光，或者在各个散射方向之间具有已知的关系。因此，可以基于由光传感器162接收的光来估计或计算EUV光的总强度。
在一个实施例中，光传感器162可以用于检测聚光镜102的表面128的污染。表面128的反射率将在受污染的区域减小。因此，可以利用位于扫描仪中的光传感器162和/或其他光传感器的子集来确定聚光镜102的表面128上的多个区域中的每个的反射率。光传感器信息可以用于生成污染图。污染图指示表面128的每个区域的污染水平。控制系统134可以基于从光传感器162和/或其他传感器接收的传感器信号来生成污染图。
在一个实施例中，控制系统可以调节缓冲流体流量参数以向表面128的被更严重污染的那些区域提供增加的缓冲流体流量。控制系统134可以基于污染图选择性地控制质量流量控制器110和导向叶片156，以增加或减少缓冲流体到表面128的各个区域上的流动。
在一个实施例中，光刻系统400包括多个透镜164。每个透镜164被定位成将从等离子体液滴140散射的光聚焦到光传感器162上或中。尽管透镜164被示为位于EUV生成室101外部，但是实际上，透镜164可以定位在除图4所示的位置以外的其他位置或方向上。
在一个实施例中，一个或多个透镜164耦合到聚光镜102的边缘。透镜164可以被定位在与液滴生成器114和液滴接收器116相同的侧面中。来自等离子体液滴的侧向散射光传播通过这些透镜164并聚焦到光传感器162上。
在一个实施例中，一个或多个透镜164可以对应于EUV生成室101的护罩104中的窗口。因此，EUV生成室101的护罩104可以包括窗口或孔。透镜164或透镜材料可以位于窗口或孔中。当光从等离子体中散射时，光会穿过窗口进入光传感器。定位在窗口或孔中的透镜164可以将光聚焦到光传感器162上。
在一个实施例中，光传感器162向控制系统134提供传感器信号。传感器信号指示由光传感器162接收的光的强度。控制系统134接收传感器信号，并且可以响应于传感器信号来调节光刻系统400的参数。
在一个实施例中，控制系统134调节光刻系统400的参数，以便更有效地防止和去除液滴物质在表面128和130上的积累。在一个实施例中，控制系统134调节光刻系统400的参数，以便更有效地生成EUV辐射。控制系统134可以调节进入各个入口110的缓冲流体流速、导向叶片156的位置、液滴速度、液滴尺寸、激光脉冲功率、激光脉冲时序、激光脉冲序列、初始液滴温度、EUV生成室内的压力或其他参数中的一个或多个。
在一个实施例中，调节激光脉冲的方面可以包括调节从扁平液滴140生成等离子体的等离子体生成脉冲。等离子体生成脉冲用于从扁平液滴生成等离子体。响应于来自光传感器162的传感器信号，控制系统134可以调节等离子体生成脉冲的时序、脉冲形状和功率。
在一个实施例中，光刻系统包括带电粒子检测器160。生成等离子体的工艺导致在液滴140中生成带电粒子。一些带电粒子可以从液滴喷射或以其他方式远离液滴传播。从等离子体喷射的带电粒子的特性指示等离子体本身的特性。带电粒子的特性可以包括带电粒子的速度、带电粒子的能量、带电粒子的轨迹、每个液滴发射的带电粒子的数量以及其他特性。
在一个实施例中，带电粒子检测器160耦合至控制系统134。带电粒子检测器160被配置为生成指示带电粒子的参数的传感器信号。带电粒子检测器160将传感器信号传递到控制系统134。
在一个实施例中，将带电粒子检测器160的阵列定位在EUV生成室101内。可以将带电粒子检测器160的阵列定位成检测EUV生成室101内的各种带电粒子轨迹。换句话说，带电粒子检测器160可以位于整个EUV生成室101中的各个位置。每个带电粒子检测器160检测带电粒子对带电粒子检测器160的冲击。带电粒子检测器160将指示带电粒子的特性的传感器信号传递给控制系统134。
图4A示出带电粒子检测器160位于EUV生成室101的外壁上。然而，带电粒子检测器160可以位于EUV生成室101内。例如，带电粒子检测器160可以位于EUV生成室101的护罩104的内表面130上。替代地，带电粒子检测器160可以以其他方式定位、支撑或布置在EUV生成室101的内部或外部。在一个实施例中，EUV生成室101可以包括允许带电粒子从EUV生成室101的内部到达带电粒子检测器160的孔。在一个实施例中，可以包括带电粒子透镜，其将带电粒子通过电磁力引导至带电粒子检测器160中。
在一个实施例中，带电粒子检测器160包括配置为检测来自带电粒子的冲击的电荷耦合器件。每次带电粒子撞击电荷耦合器件时，电荷耦合器件都会生成信号。然后电荷耦合器件将传感器信号传递到控制系统134。
在一个实施例中，用于检测带电粒子的电荷耦合器件包括电子倍增电荷耦合器件。电子倍增电荷耦合器件是包括输出寄存器的帧传输电荷耦合器件。电子倍增电荷耦合器件可以包括位于电荷耦合器件的传感器区域前部的荧光膜或荧光片。当带电粒子撞击荧光膜时，荧光膜会发光。电荷耦合器件感测光，并且电荷耦合器件计算带电粒子的撞击。
在一个实施例中，带电粒子检测器可以包括Faraday杯。Faraday杯是导电杯，其配置为在诸如EUV生成室101中的真空中检测或捕获带电粒子。Faraday杯基于由Faraday杯捕获的带电粒子生成电流。该电流可以用来确定冲击杯的带电粒子的数量。Faraday杯可以将指示Faraday杯收集或捕获的带电粒子数量的传感器信号提供给控制系统134。
在一个实施例中，控制系统134可以响应于来自带电粒子检测器160的传感器信号来调节光刻系统100的参数。控制系统134可以调节光刻系统400的相同类型的参数，如之前关于光传感器162所描述的那些。控制系统134可以调节光刻系统200的参数，以便更有效地生成用于执行光刻的EUV辐射。
在一个实施例中，控制系统134可以在展平脉冲和/或等离子体生成脉冲之后生成液滴140的3D模型。因为带电粒子检测器160位于整个EUV生成室101和/或扫描仪103中的各个位置，所以在注入带电粒子之前，可以利用来自各种带电粒子检测器的传感器信号来生成液滴的3D模型。3D模型可以指示在展平脉冲之后且在等离子体生成脉冲之前的扁平液滴的形状。替代地或附加地，3D模型可以指示等离子体生成脉冲之后的扁平液滴的形状。控制系统134可以分析3D模型，以便确定是否应当调节展平脉冲、等离子体生成脉冲、液滴速度、液滴尺寸、初始液滴温度或其他参数，以便从液滴生成具有选择的形状的等离子体。3D模型可以帮助预测液滴材料将在表面128和130上积累的位置。因此，控制系统134可以利用3D模型来确定如何引导缓冲流体148的流动。
在一个实施例中，控制系统134可以响应于来自光传感器162和带电粒子检测器160的传感器信号来调节光刻系统400的参数。基于来自光传感器162和带电粒子传感器130、136两者的传感器信号的组合，控制系统134可以生成扁平液滴140、等离子体液滴140或等离子体或液滴140的其他方面的模型。
在一个实施例中，控制系统134利用机器学习来精确地调节光刻系统400的参数，以避免、减少或去除液滴物质在表面128和130上的积累。因此，控制系统134可以包括机器学习模型，可以对其进行训练以响应于从光传感器162和/或带电粒子检测器160接收到的传感器信号来调节缓冲流体流量、激光脉冲或液滴140的一个或多个参数。
在一个实施例中，机器学习模型包括神经网络。机器学习模型可以包括一个或多个基于神经网络的监督机器学习模型。机器学习模型可以包括一个或多个无监督机器学习模型。在不脱离本公开的范围的情况下，可以将其他类型的机器学习模型用于控制液滴的速度。例如，控制系统134可以利用除基于神经网络的机器学习模型之外的机器学习模型。
由电子倍增型电荷耦合器件生成的图像可能由于具有不同偏转方向的不同电子能量而需要后处理。图像可以包括能量(图像上的分布)和计数(图像上的强度)信息。因此，为了恢复XY平面图像以解析原始分布，可以进行校正。通过已知的光学规范，可以估计具有特定几何形状的体积中的位置。
在一个实施例中，通过记录来自Thomson散射现象和空间中电子分布的信息，可以从多个维度计算来自等离子体的原始电子密度分布。根据Thomson散射理论，也可以得到入射光强度与电子密度分布之间的关系。通过分析空间中电子分布的关系并将结果在三个维度上组合，控制系统134可以构成3D等离子体模型。
在一个示例中，可以基于侧向散射光信息来计算等离子体的X-Y分布。侧向散射光信息可以由位于聚光镜附近的光传感器162收集。可以基于由在竖直方向上更远离聚光镜102的带电粒子传感器160感测到的带电粒子数据来计算等离子体的Z分布。一些带电粒子传感器160可以位于扫描仪中或扫描仪附近。3D模型可以对应于基于这些参数来计算等离子体的X-Y和Z分布。3D模型指示等离子体的质量。相应地，控制系统134可以基于来自光传感器162和带电粒子传感器160的传感器信号来生成3D等离子体模型。3D模型可以用于帮助识别对预脉冲激光器、等离子激光器和液滴的调节。
图4B是图4A的EUV光刻系统400的示图，其包括等离子体液滴140。在从激光器106接收等离子体激光脉冲之后，等离子体液滴140已经被等离子体化。等离子体液滴140被展平。扁平的液滴可以称为等离子体薄饼。扁平液滴140相对于水平方向以角度Theta倾斜。扁平液滴140的角度可以影响在聚光镜102的表面128上积累的污染物171的位置。先前描述的等离子体的3D模型指示倾斜角Theta。因此，可以利用3D模型来预测污染物积累的位置171。
图4C是根据一个实施例的EUV光刻系统400的俯视图。图4C的俯视图示出光传感器162和透镜164径向地定位在聚光镜102周围。尽管在图4C中未示出，但是表面上带电粒子检测器160也可以被径向地布置。图4C还示出图4B的等离子体液滴140。从图4C的顶视图看，先前描述的3D模型可以指示水平面中的液滴140的形状。图4C还示出聚光镜102的表面128上积累的污染物171。
图5是根据一个实施例的控制系统134的框图。根据一个实施例，图5的控制系统134被配置为控制EUV光刻系统的操作。控制系统134基于等离子生成参数和缓冲流体流量参数，利用机器学习来预测液滴物质的积累。
在一个实施例中，控制系统134包括分析模型180和训练模块170。训练模块通过机器学习过程训练分析模型180。机器学习过程训练分析模型180以基于EUV系统参数(包括缓冲流体流量参数和EUV生成参数)预测液滴物质的积累。尽管训练模块170显示为与分析模型180分离，但实际上，训练模块170可以是分析模型180的一部分。
控制系统134包括或存储训练集数据172。训练集数据172包括历史EUV系统参数数据174和污染数据176。历史EUV系统参数数据174包括大量历史EUV生成工艺的EUV生成参数和缓冲流量参数。对于每个历史EUV生成工艺，污染数据176包括指示液滴物质在表面128和表面130的各个区域上的积累的数据。如将在下面更详细地阐述的，训练模块170利用历史EUV系统参数数据174和污染数据176，以通过机器学习过程训练分析模型180。
在一个实施例中，历史EUV系统参数数据174包括与等离子体生成参数和缓冲流体流量参数有关的数据。等离子体生成参数可以包括液滴速度、液滴尺寸、激光脉冲能量、激光脉冲时序、激光脉冲位置、等离子体生成的3D模型、第一激光脉冲之后和第二激光脉冲之后的液滴形状的模型以及用于光刻工艺的EUV辐射的生成相关的其他参数。缓冲流体流量参数可以包括来自各质量流量控制器的流量、来自出口112或各出口112的流量或与缓冲流体148的流动有关的其他参数。
在一个实施例中，对于历史EUV系统参数数据174中的每个历史EUV系统参数，污染数据176包括相应的标签。每个标签指示液滴材料在表面128和130的各个区域上的积累。
在一个实施例中，分析模型180包括神经网络。将关于神经网络来描述分析模型180的训练。然而，在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用其他类型的分析模型或算法。训练模块170利用训练集数据172来通过机器学习过程来训练神经网络。在训练过程中，神经网络从训练集数据172中接收历史EUV系统参数数据174作为输入。在训练过程中，神经网络输出预测的污染数据。对于提供给分析模型180的每个历史EUV系统参数集，预测的污染数据预测与该数据集对应的污染图。训练过程训练神经网络以生成与每个历史EUV系统参数集的污染数据176相匹配的预测的污染数据。
在一个实施例中，神经网络包括多个神经层。各个神经层包括定义一个或多个内部函数的神经元。内部函数基于与神经网络的每个神经层的神经元相关联的加权值。在训练期间，针对每个历史EUV系统参数数据集，控制系统134将预测的污染数据与来自污染数据176的实际标签进行比较。控制系统生成误差函数，其指示预测的污染数据与污染数据176的匹配程度。然后控制系统134调节神经网络的内部函数。因为神经网络基于内部函数生成预测的污染数据，所以调整内部函数将导使得对同一历史EUV系统参数数据集生成不同的预测的污染数据。调节内部函数可以导致产生较大误差函数(与污染数据176的匹配更差)或较小误差函数(与污染数据176的匹配更好)的预测的污染数据。
在调节神经网络的内部函数之后，历史EUV系统参数数据174再次被传递到神经网络，并且分析模型180再次生成预测的污染数据。训练模块170再次将预测的污染数据与污染数据176进行比较。训练模块170再次调节神经网络的内部函数。该过程在监测误差函数和调节神经网络的内部函数的大量迭代中重复，直到找到内部函数集，使得预测的污染数据与整个训练集中的污染数据176相匹配。
在训练过程开始时，预测的污染数据很可能与污染数据176非常不匹配。然而，随着训练过程通过调节神经网络的内部函数的许多迭代而进行，误差函数将趋向于越来越小，直到找到内部函数集，使得预测的污染数据与污染数据176匹配。匹配可以基于所选阈值。例如，所选阈值误差可以为5％。在这种情况下，如果误差小于5％，则认为预测的污染数据与污染数据176匹配。对获得与污染数据176匹配的预测的污染数据的内部函数集的识别对应于完成训练过程。一旦训练过程完成，就可以使用神经网络来调节EUV生成参数和缓冲流体流量参数。在一个实施例中，在分析模型180已被训练之后，分析模型180可以用于分析EUV生成参数和缓冲流体流量参数，并预测表面128和130的各个区域的液滴积累。
在一个实施例中，控制系统134包括处理资源182、存储器资源184和通信资源186。处理资源182可以包括一个或多个控制器或处理器。处理资源182配置为执行软件指令、处理数据、进行光刻控制决策、执行信号处理、从存储器读取数据、将数据写入存储器以及执行其他处理操作。处理资源182可以包括位于EUV光刻系统的站点或设施处的物理处理资源182。处理资源可以包括远离现场EUV光刻系统或EUV光刻系统所处的设施的虚拟处理资源182。处理资源182可以包括基于云的处理资源，其包括经由一个或多个云计算平台访问的处理器和服务器。
在一个实施例中，存储器资源184可以包括一个或多个计算机可读存储器。存储器资源184被配置为存储与控制系统及其组件的功能相关联的软件指令，包括但不限于分析模型180。存储器资源184可以存储与控制系统134的功能及其组件相关联的数据。该数据可以包括训练集数据172、当前工艺条件数据以及与控制系统134或其任何组件的操作相关联的任何其他数据。存储器资源184可以包括位于EUV光刻系统100的站点或设施处的物理存储器资源。存储器资源可以包括远离EUV光刻系统100的站点或设施的虚拟存储器资源。存储器资源184可以包括经由一个或多个云计算平台访问的基于云的存储器资源。
在一个实施例中，通信资源可以包括使得控制系统134能够与和EUV光刻系统100相关联的设备进行通信的资源。例如，通信资源186可以包括使得控制系统134能够接收与EUV光刻系统相关联的传感器数据并控制EUV光刻系统的设备的有线和无线通信资源。通信资源186可以使控制系统134能够控制EUV光刻系统的各个组件。通信资源186可以使控制系统134能够与远程系统通信。通信资源186可以包括或可以促进经由一个或多个网络(诸如，广域网、无线网络、因特网或内联网)的通信。通信资源186可以使控制系统134的组件能够彼此通信。
在一个实施例中，分析模型180经由处理资源182、存储器资源184和通信资源186来实现。控制系统134可以是分散的控制系统，其组件和资源以及位置彼此远离并且远离EUV光刻系统。
关于控制系统134和分析模型180描述的组件、功能和过程可以扩展到关于图1-图4描述的控制系统和分析模型。
图6是根据一个实施例的分析模型180的框图。根据一个实施例，分析模型180可以是图1A和图5的控制系统134的一部分，并且可以与关于图1-图6所描述的系统和工艺相结合地操作。分析模型180包括编码器神经网络190和解码器神经网络192。对分析模型180进行机器学习过程训练，以基于感测到的等离子体和污染质量(诸如由光传感器162和带电粒子检测器160感测到的那些)来识别对等离子体生成参数的推荐变化。图6的分析模型180仅仅是分析模型的一个示例。在不脱离本公开的情况下，可以利用许多其他种类的分析模型和训练过程。
训练过程利用训练集。训练集包括历史等离子体生成条件数据。对于特定的EUV生成工艺，每个历史等离子体生成条件数据集包括展平激光脉冲的参数、等离子体化激光脉冲的参数以及液滴的参数。对于每个历史等离子体生成条件集，该训练集包括由历史等离子体生成条件产生的历史污染数据。
每个先前执行的EUV生成工艺都是在特定的等离子体生成条件下进行的，并导致特定的污染模式。将针对每个等离子体数据值的等离子体生成条件格式化为相应的等离子体生成条件矢量194。等离子体生成条件矢量194包括多个数据字段166。每个数据字段196对应于特定的处理条件。
图6的示例示出单个等离子体生成条件矢量194，其将在训练过程中传递给分析模型180的编码器190。在图6的示例中，等离子体生成条件矢量194包括三个数据字段166。第一数据字段196对应于预脉冲激光设置。实际上，可能有多个数据字段166用于预脉冲激光设置，一个用于脉冲功率、脉冲持续时间、脉冲时序等中的每一个。第二数据字段196对应于等离子化激光脉冲设置。实际上，可能存在多个数据字段166，用于多个设置中的每一个，包括脉冲功率、脉冲持续时间、脉冲时序和其他因素。第三数据字段196对应于液滴设置。实际上，可能存在多个数据字段166，用于多个液滴设置中的每一个，包括液滴速度、液滴尺寸、液滴温度等。每个等离子体生成条件矢量194可以包括不同类型的等离子体生成条件，而不脱离本公开的范围。图6所示的特定等离子体生成条件仅作为示例给出。每个处理条件由对应数据字段196中的数值表示。
编码器190包括多个神经层198a-c。每个神经层包括多个节点200。每个节点200也可以称为神经元。来自第一神经层198a的每个节点200从等离子体生成条件矢量194接收每个数据字段的数据值。因此，在图6的示例中，来自第一神经层198a的每个节点200接收三个数据值，因为等离子体生成条件矢量194具有三个数据字段，尽管如上所述，但是实际上，等离子体生成条件矢量194可以包括比3更多的数据字段。每个神经元200包括在图6中标记为F(x)的相应内部数学函数。第一神经层198a的每个节点200通过将内部数学函数F(x)应用于来自等离子体生成条件矢量194的数据字段166的数据值来生成标量值。关于内部数学函数F(x)的更多细节在下面提供。
在图6的示例中，编码器190和解码器192两者中的每个神经层198a-168e都是完全连接的层。这意味着每个神经层与后继神经层具有相同数量的节点。在图6的示例中，每个神经层198a-168e包括五个节点。然而，在不脱离本公开的范围的情况下，编码器190和解码器192的神经层可以包括与图6所示的层不同数量的层。
第二神经层198b的每个节点200接收由第一神经层198a的每个节点200生成的标量值。因此，在图6的示例中，第二神经层198b的每个节点接收五个标量值，因为在第一神经层198a中存在五个节点200。第二神经层198b的每个节点200通过将相应的内部数学函数F(x)应用于来自第一神经层198a的标量值来生成标量值。
在神经层198b和神经层198c之间可以存在一个或多个附加神经层。编码器190的最终神经层198c从先前神经层(未示出)的五个节点接收五个标量值。最终神经层的输出是预测的污染数据202。实际上，预测的污染数据可以是包括许多数据字段的矢量。每个数据字段对应于聚光镜的感测污染图的特定方面。该污染图可以指示聚光镜的多个表面区域中的每个处的污染水平。污染数据矢量包括指示各个表面区域的污染水平的数据字段。
在机器学习过程中，分析模型将预测的污染数据202与实际污染数据进行比较。分析模型180生成指示预测的污染数据202之间的误差或差异的误差值。该误差值用于训练编码器190。
通过讨论内部数学函数F(x)，可以更充分地理解编码器190的训练。尽管所有节点200都标有内部数学函数F(x)，但每个节点的数学函数F(x)是唯一的。在一个示例中，每个内部数学函数均具有以下形式：
F(x)＝x1*w1+x2*w2+…xn*w1+b。
在上面的等式中，每个值x1-xn对应于从先前的神经层中的节点200接收到的数据值，或者在第一神经层198a的情况下，每个值x1-xn对应于来自等离子体生成条件矢量194的数据字段166的相应数据值。因此，给定节点的n等于先前神经层中节点的数量。值w1-wn是与来自先前层的对应节点相关联的标量加权值。分析模型180选择加权值w1-wn的值。常数b是标量偏差值，也可以乘以加权值。节点200生成的值基于加权值w1-wn。因此，每个节点200具有n个加权值w1-wn。尽管上面没有示出，但是每个函数F(x)也可以包括激活函数。上式中列出的总和乘以激活函数。激活函数的示例可以包括整流线性单位(ReLU)函数、S形函数、双曲线张力函数或其他类型的激活函数。每个函数F(x)还可以包括传递函数。
在已经计算出误差值之后，分析模型180针对各个神经层198a-168c的各个节点200调节加权值w1-wn。在分析模型180调节加权值w1-wn之后，分析模型180再次将等离子体生成条件矢量194提供给输入神经层198a。因为对于分析模型180的各个节点200，加权值是不同的，所以预测的污染数据202将与先前迭代中的不同。分析模型180通过将实际污染数据与预测的污染数据202进行比较来再次生成误差值。
分析模型180再次调节与各个节点200相关联的加权值w1-wn。分析模型180再次处理等离子体生成条件矢量194并生成预测的污染数据202和相关联的误差值。训练过程包括在迭代中调节加权值w1-wn，直到将误差值最小化。
图6示出单个等离子体生成条件矢量194被传递到编码器190。实际上，训练过程包括通过分析模型180传递大量等离子体生成条件矢量194，针对每个等离子体生成条件矢量194生成预测的污染数据202，以及针对每个预测的污染数据生成相关联的误差值。训练过程还可以包括生成合计误差值，其指示针对一批等离子体生成条件矢量194的所有预测的污染数据的平均误差。分析模型180在处理每批等离子体生成条件矢量194之后调节加权值w1-wn。训练过程一直持续到所有等离子体生成条件矢量194的平均误差小于所选阈值公差。当平均误差小于所选阈值公差时，编码器190的训练完成，并且分析模型被训练为以基于等离子体生成条件准确地预测污染数据。
解码器192以与如上所述的编码器190类似的方式进行操作和训练。在解码器192的训练过程中，解码器接收与等离子体生成条件矢量194相关联的污染数据。该污染数据由解码器192的第一神经层198d的每个节点200接收。节点200和第一神经层198d将它们相应的函数F(x)应用于污染数据值，并将所得的标量值传递到下一神经层198e的节点200。在最终神经层198f处理从先前神经层(未示出)接收到的标量值之后，最终神经层198f输出预测的等离子体生成条件矢量204。预测的等离子体生成条件矢量204具有与等离子体生成条件矢量194相同的形式。预测的等离子体生成条件矢量204的数据字段205表示与等离子体生成条件矢量194的数据字段196相同的参数或条件。
训练过程将预测的等离子体生成条件矢量204与等离子体生成条件矢量194进行比较，并确定误差值。调节解码器192的节点200的函数F(x)的加权参数，并且将污染数据再次提供给解码器192。解码器192再次生成预测的等离子体生成条件矢量204，并且确定误差值。针对历史等离子体生成条件数据中的所有等离子体生成条件矢量以及来自历史等离子体数据的所有历史污染数据重复该过程，直到解码器192可以针对每个历史等离子体数据值生成与对应的等离子体生成条件矢量194匹配的预测的等离子体生成条件矢量172。当预测的累积误差值小于阈值误差值时，训练过程完成。
在如上所述地对编码器190和解码器192进行训练之后，分析模型180准备生成推荐的等离子体生成参数以减少污染，并因此产生由关于图1-图5描述的EUV光刻系统产生的EUV质量。在操作期间，分析模型接收表示关于图1-图5描述的EUV光刻系统的当前条件或参数的当前等离子体生成条件矢量。编码器190处理当前等离子体生成条件矢量，并基于当前等离子体生成条件矢量生成预测的未来污染数据。如果预测的未来污染数据小于期望的数据，则利用解码器192来生成推荐的等离子体生成条件集，其将获得减少的污染。具体地，解码器192接收反映减少的污染的污染数据。然后，解码器192基于减小的污染值来生成预测的等离子体生成条件矢量。
预测的等离子体生成条件矢量包括针对特定等离子体生成条件类型的推荐等离子体生成条件值。例如，预测的等离子体生成条件矢量可以包括用于各种预脉冲激光条件、等离子化激光脉冲条件和液滴条件的推荐值。这些条件可以包括激光预脉冲和等离子体脉冲能量、激光位置、激光稳定性、光束尺寸、脉冲持续时间、激光波长、激光脉冲时序、液滴位置、液滴稳定性、液滴时序、等离子体离子密度、等离子体电子密度、等离子体温度、等离子体薄饼角度和等离子体位置。
在不脱离本公开的范围的情况下，可以利用许多其他种类的分析模型、训练过程和数据形式。
在另一示例中，污染数据202包括等离子体质量数据。换句话说，编码器的输出包括污染数据和等离子体质量数据。在这种情况下，训练过程不仅包括历史污染数据，还包括历史等离子体质量数据。历史等离子体质量数据对应于由特定历史等离子体生成条件导致的等离子体液滴的特性。如上所述，可以基于光传感器162和带电粒子检测器160的输出来确定历史等离子体质量。训练过程训练编码器190以基于等离子体生成条件矢量194预测污染数据和等离子体质量数据两者。解码器192又被训练以预测获得等离子体质量数据和污染数据的等离子体生成条件。这使得解码器192能够生成推荐的等离子体生成条件，这将获得改善的污染数据和改善/保持的等离子体质量。
在另一示例中，等离子体生成条件矢量194可以包括缓冲流体流量参数。缓冲流体流量参数可以指示缓冲流体通过各种通道的流速以及导向叶片的位置。在这种情况下，可以使用与上述相同的训练原理(但是将缓冲流体流量数据包括在等离子体条件矢量194中)来训练分析模型180以建议缓冲流体流量参数，以减少污染。图7是根据一个实施例的用于操作光刻系统的方法700的流程图。方法700可以利用关于图1-图6描述的系统、组件和过程。在702处，方法700包括检测聚光镜的反射率的下降。聚光镜的一个示例是图1A的聚光镜102。在704处，方法700包括分析反射镜的污染图像。在706处，方法700包括调节等离子体生成条件。在708处，方法700包括计算用于减少污染的缓冲流体流量条件。在710处，方法700包括调节缓冲流体流量参数。
图8是根据一个实施例的用于操作光刻系统的方法800。方法800可以利用关于图1-图7描述的系统、组件和过程。在802处，方法800包括监测聚光镜的污染图像。聚光镜的一个示例是图1A的聚光镜102。在804处，方法800包括将污染图像提供给分析模型。分析模型的一个示例是图5的分析模型180。在806处，方法800包括利用分析模型基于当前EUV生成参数来预测未来时间段的污染图像。在808处，方法800包括利用分析模型生成新EUV生成参数以减少污染。在810处，方法800包括实施新EUV生成参数。
图9是根据实施例的用于减少EUV光刻系统中的污染的方法900。方法900可以利用关于图1-图8描述的系统、组件和过程。在902处，方法900包括通过在极紫外辐射生成室中生成极紫外辐射来执行光刻工艺。极紫外辐射生成室的一个示例是图1A的极紫外线生成室101。在904处，方法900包括使缓冲流体流入极紫外辐射生成室。在906处，方法900包括生成传感器信号，该传感器信号指示在极紫外辐射生成室中的聚光镜的污染。聚光镜的一个示例是图1A的聚光镜102。在908处，方法900包括基于通过用机器学习过程训练的分析模型对传感器信号的分析，来调节进入极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。分析模型的一个示例是图5的分析模型180。
图10是根据一个实施例的用于减少EUV光刻系统中的污染的方法1000。方法1000可以利用关于图1-图9描述的系统、组件和过程。在1002处，方法1000包括从液滴生成器输出液滴流。液滴的一个示例是图1B的液滴140。液滴生成器的一个示例是图1B的液滴生成器114。在1004处，方法1000包括在极紫外辐射生成室中通过用激光照射液滴来生成等离子体。极紫外辐射生成室的一个示例是图1B的极紫外辐射生成室101。激光器的一个示例是图1B的激光器106。在1006处，方法1000包括用聚光镜反射极紫外辐射。聚光镜的一个示例是图1B的聚光镜102。在1008处，方法1000包括经由多个质量流量控制器将缓冲流体接收到流体分配器中，每个质量流量控制器耦合到流体分配器的相应入口。流体分配器的一个示例是图1B的流体分配器108。质量流量控制器的一个示例是图1B的质量流量控制器1020。入口的一个示例是图1B的入口110。在1010处，方法1000包括使缓冲流体从流体分配器流入极紫外辐射生成室。
在一个实施例中，一种光刻系统包括：护罩，包括内表面；以及聚光镜，耦合到护罩并且包括反射表面。聚光镜和护罩限定极紫外辐射生成室。该系统包括配置为容纳缓冲流体的流体源、每个均配置为从流体源接收缓冲流体的多个质量流量控制器以及流体分配器。流体分配器包括：多个流体入口，每个流体入口耦合到质量流量控制器中的相应一个，并且配置为从质量流量控制器接收缓冲流体；以及一个或多个出口，配置为将缓冲流体供应到极紫外辐射生成室中。
在一个实施例中，一种方法包括：通过在极紫外辐射生成室中生成极紫外辐射来执行光刻工艺并且使缓冲流体流入极紫外辐射生成室中。该方法包括生成传感器信号，该传感器信号指示在极紫外辐射生成室中的聚光镜的污染。该方法包括基于通过用机器学习过程训练的分析模型对传感器信号的分析来调节进入极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。
在一个实施例中，一种方法包括：从液滴生成器输出液滴流，并在极紫外辐射生成室中通过用激光照射液滴来生成等离子体。该方法包括：用聚光镜反射极紫外辐射；经由每个均耦合到流体分配器的相应入口的多个质量流量控制器将缓冲流体接收到流体分配器中；以及使缓冲流体从流体分配器流入极紫外辐射生成室。
本公开的实施例为极紫外辐射光刻系统提供了许多益处。本公开的实施例减少了极紫外光刻系统的组件的污染。本公开的实施例动态地调节进入极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。缓冲流体有助于防止和消除极紫外辐射生成室中敏感组件的污染。这有助于确保光刻工艺具有足够的极紫外辐射。此外，由于去除并防止了污染，因此极紫外辐射系统的敏感组件不必频繁更换。敏感组件可能非常昂贵。因此，本公开的实施例不仅增强了光刻工艺的有效性，而且还因为不需要频繁地更换组件而降低了操作光刻系统的成本。
本申请的实施例提供了一种光刻系统，包括：护罩，包括内表面；聚光镜，耦合到所述护罩并包括反射表面(128)，其中，所述聚光镜和所述护罩限定极紫外辐射生成室；流体源，配置为容纳缓冲流体；多个质量流量控制器，每个均配置为从所述流体源接收所述缓冲流体；以及流体分配器，包括：多个流体入口，每个均耦合到所述质量流量控制器中的相应质量流量控制器，并且配置为从所述质量流量控制器接收所述缓冲流体；和一个或多个出口，配置为将所述缓冲流体供应到所述极紫外辐射生成室中。
在一些实施例中，流体分配器包括可连通地耦合在所述流体入口和所述流体出口之间的流体室。在一些实施例中，流体分配器包括多个出口和彼此分离的多个流体室，并且每个流体室将所述入口中的相应入口耦合到所述出口中的相应出口。在一些实施例中，还包括多个可调导向叶片，每个均定位成与相应的出口相邻，并且配置为将所述缓冲流体的第一部分朝着所述聚光镜引导，并且将所述缓冲流体的第二部分朝着所述护罩的内表面引导。在一些实施例中，流体分配器包括：第一流体室，配置为从第一组入口接收所述缓冲流体；第一出口，配置为将所述缓冲流体从所述第一流体室供应到所述极紫外辐射生成室中；第二流体室，配置为从第二组入口接收所述缓冲流体；以及第二出口，配置为将所述缓冲流体从所述第二流体室供应到所述极紫外辐射生成室中。在一些实施例中，第一流体室与所述第二流体室同轴。在一些实施例中，质量流量控制器分别位于相应的入口中。在一些实施例中，还包括：一个或多个传感器，配置为输出表示所述聚光镜的反射表面的污染的传感器信号；和控制系统，配置为接收所述传感器信号，并且响应于所述传感器信号来调节进入所述极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。在一些实施例中，控制系统包括分析模型，所述分析模型通过机器学习过程来训练，以响应于所述聚光镜的反射表面的污染来选择缓冲流体流量参数。在一些实施例中，分析模型包括神经网络。
本申请的实施例提供一种方法，包括：通过在极紫外辐射生成室中生成极紫外辐射来执行光刻工艺；使缓冲流体流入所述极紫外辐射生成室；在所述极紫外辐射生成室中生成指示聚光镜的污染的传感器信号；以及基于通过用机器学习过程训练的分析模型对所述传感器信号的分析来调节进入所述极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。
在一些实施例中，调节所述缓冲流体的流量包括：选择性地调节来自多个质量流量控制器的缓冲流体的流速。在一些实施例中，调节所述缓冲流体的流量包括：调节位于流体分配器的将所述缓冲流体输出到所述极紫外辐射生成室中的出口处的导向叶片。在一些实施例中，缓冲流体配置为从所述聚光镜去除积累的残渣。在一些实施例中，还包括：基于所述传感器信号生成所述聚光镜的污染图；以及利用所述分析模型选择缓冲流体流量参数，以基于所述污染图减少所述聚光镜的污染。在一些实施例中，污染由于在所述极紫外辐射生成室内用激光照射液滴而导致，其中，选择所述缓冲流体以蚀刻来自所述液滴的材料。在一些实施例中，液滴包括锡，其中，所述缓冲流体包括氢气。
本申请的实施例提供一种方法，包括：从液滴生成器输出液滴流；在极紫外辐射生成室中通过用激光照射液滴来生成等离子体；用聚光镜反射极紫外辐射；通过每个均耦合至流体分配器的相应入口的多个质量流量控制器，将缓冲流体接收到所述流体分配器中；以及使所述缓冲流体从所述流体分配器流入所述极紫外辐射生成室。
在一些实施例中，还包括：用一个或多个传感器感测所述聚光镜的污染；和利用分析模型，基于所述聚光镜的污染，选择新极紫外辐射生成参数和新缓冲流体流量参数；以及通过实施所述新极紫外辐射生成参数和所述新缓冲流体流量参数，减少所述聚光镜的污染。在一些实施例中，还包括：通过机器学习过程来训练所述分析模型，以基于所述聚光镜的污染来选择新极紫外辐射生成参数和新缓冲流体流量参数。
可以将上述各种实施例组合以提供其他实施例。如果需要，可以修改实施例的各方面，以采用各种专利、申请和出版物的概念来提供其他实施例。
可以根据上述详细描述对实施例进行这些和其他改变。通常，在以下权利要求书中，所使用的术语不应解释为将权利要求书限制为说明书和权利要求书中公开的特定实施例，而应解释为包括所有可能的实施例以及权利要求的等同物的全部范围。因此，权利要求不受公开内容的限制。

Claims (10)

1.一种光刻系统，包括：
护罩，包括内表面；
聚光镜，耦合到所述护罩并包括反射表面(128)，其中，所述聚光镜和所述护罩限定极紫外辐射生成室；
流体源，配置为容纳缓冲流体；
多个质量流量控制器，每个均配置为从所述流体源接收所述缓冲流体；以及
流体分配器，包括：
多个流体入口，每个均耦合到所述质量流量控制器中的相应质量流量控制器，并且配置为从所述质量流量控制器接收所述缓冲流体；和
一个或多个出口，配置为将所述缓冲流体供应到所述极紫外辐射生成室中。
2.根据权利要求1所述的光刻系统，其中，所述流体分配器包括可连通地耦合在所述流体入口和所述流体出口之间的流体室。
3.根据权利要求1所述的光刻系统，其中，所述流体分配器包括多个出口和彼此分离的多个流体室，并且每个流体室将所述入口中的相应入口耦合到所述出口中的相应出口。
4.根据权利要求3所述的光刻系统，还包括多个可调导向叶片，每个均定位成与相应的出口相邻，并且配置为将所述缓冲流体的第一部分朝着所述聚光镜引导，并且将所述缓冲流体的第二部分朝着所述护罩的内表面引导。
5.根据权利要求1所述的光刻系统，其中，所述流体分配器包括：
第一流体室，配置为从第一组入口接收所述缓冲流体；
第一出口，配置为将所述缓冲流体从所述第一流体室供应到所述极紫外辐射生成室中；
第二流体室，配置为从第二组入口接收所述缓冲流体；以及
第二出口，配置为将所述缓冲流体从所述第二流体室供应到所述极紫外辐射生成室中。
6.根据权利要求5所述的光刻系统，其中，所述第一流体室与所述第二流体室同轴。
7.根据权利要求1所述的光刻系统，其中，所述质量流量控制器分别位于相应的入口中。
8.根据权利要求1所述的光刻系统，还包括：
一个或多个传感器，配置为输出表示所述聚光镜的反射表面的污染的传感器信号；和
控制系统，配置为接收所述传感器信号，并且响应于所述传感器信号来调节进入所述极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。
9.一种执行极紫外光刻工艺的方法，包括：
通过在极紫外辐射生成室中生成极紫外辐射来执行光刻工艺；
使缓冲流体流入所述极紫外辐射生成室；
在所述极紫外辐射生成室中生成指示聚光镜的污染的传感器信号；以及
基于通过用机器学习过程训练的分析模型对所述传感器信号的分析来调节进入所述极紫外辐射生成室的缓冲流体的流量。
10.一种执行极紫外光刻工艺的方法，包括：
从液滴生成器输出液滴流；
在极紫外辐射生成室中通过用激光照射液滴来生成等离子体；
用聚光镜反射极紫外辐射；
通过每个均耦合至流体分配器的相应入口的多个质量流量控制器，将缓冲流体接收到所述流体分配器中；以及
使所述缓冲流体从所述流体分配器流入所述极紫外辐射生成室。
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