CN115373227A - 光掩模修正方法和装置以及布局机器学习模型的训练方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种双重图形曝光的光掩模修正方法、光掩模修正装置与布局机器学习模型的训练方法。双重图形曝光的光掩模修正方法包括以下步骤。获得一光掩模布局目标图。分解光掩模布局目标图为两个光掩模布局子图。这些光掩模布局子图于一连结区域重叠。一布局机器学习模型依据光掩模布局目标图分析出连结区域的尺寸。布局机器学习模型依据一蚀刻后三维信息建立。对这些光掩模布局子图执行一光学邻近校正程序。

Description

光掩模修正方法和装置以及布局机器学习模型的训练方法
技术领域
本发明涉及一种光掩模修正方法、光掩模修正装置与机器学习模型的训练方法，且特别是涉及一种双重图形曝光的光掩模修正方法、光掩模修正装置与布局机器学习模型的训练方法。
背景技术
光刻制作工艺(photolithography)是半导体制作工艺中相当重要的一个步骤。在光刻制作工艺中，通过光掩模上的光掩模布局图定义出曝光区域与不曝光区域，以在光致抗蚀剂层上显影出预定的光致抗蚀剂布局图。然后在蚀刻制作工艺中，可以通过光致抗蚀剂布局图来蚀刻出线路。然而，蚀刻出来的线路往往会有断线、短路、桥接等缺陷，而需要通过光学邻近校正(optical proximity correction,OPC)来修正光掩模布局图。光学邻近校正的目标是尽可能的使蚀刻出来的线路与预定的线路图案一致且没有任何缺陷。
发明内容
本发明是有关于一种双重图形曝光的光掩模修正方法、光掩模修正装置与布局机器学习模型的训练方法，其利用光掩模布局目标图、连结区域的尺寸与蚀刻后三维信息训练出布局机器学习模型，使得往后的连结区域可以利用布局机器学习模型来进行设定，而能够确保双重图形曝光的蚀刻结果的品质。
根据本发明的第一方面，提出一种双重图形曝光(double patterning)的光掩模修正方法。双重图形曝光的光掩模修正方法包括以下步骤。获得一光掩模布局目标图。分解光掩模布局目标图为两个光掩模布局子图。这些光掩模布局子图于一连结区域重叠。一布局机器学习模型依据光掩模布局目标图分析出连结区域的尺寸。布局机器学习模型依据一蚀刻后三维信息建立。对这些光掩模布局子图执行一光学邻近校正程序(Opticalproximity correction,OPC)。
根据本发明的第二方面，提出一种双重图形曝光(double patterning)的光掩模修正装置。双重图形曝光的光掩模修正装置包括一输入单元、一分解单元、一布局机器学习模型及一光学邻近校正单元(Optical proximity correction unit,OPC unit)。输入单元用以获得一光掩模布局目标图。分解单元用以分解光掩模布局目标图为两个光掩模布局子图。这些光掩模布局子图于一连结区域重叠。布局机器学习模型用以依据光掩模布局目标图分析出连结区域的尺寸。布局机器学习模型依据一蚀刻后三维信息建立。光学邻近校正单元用以对这些光掩模布局子图执行一光学邻近校正程序。
根据本发明的第三方面，提出一种布局机器学习模型的训练方法。布局机器学习模型的训练方法包括以下步骤。获得一光掩模布局目标图。分解光掩模布局目标图为两个光掩模布局子图。这些光掩模布局子图于一连结区域重叠。根据各个光掩模布局子图获得二子光掩模。以这些子光掩模对一训练样本执行一曝光显影程序与一蚀刻程序。获得训练样本的一蚀刻后三维信息。根据光掩模布局目标图、连结区域的尺寸与蚀刻后三维信息训练布局机器学习模型。
为了对本发明的上述及其他方面有更佳的了解，下文特举实施例，并配合附图详细说明如下：
附图说明
图1为双重图形曝光的运作的示意图；
图2为已扩张的连结区域的示意图；
图3为将蚀刻后三维信息纳入双重图形曝光的光掩模修正的示意图；
图4为一实施例的双重图形曝光的光掩模修正装置的示意图；
图5为一实施例的双重图形曝光的光掩模修正方法的流程图；
图6为图5的各个步骤的示意图；
图7为一实施例的布局机器学习模型的训练方法的流程图；
图8为说明图7的各步骤的示意图。
具体实施方式
在走线密度逐渐提高的情况下，曝光显影的困难度越来越高。于是，研究人员提出一种双重图形曝光(double patterning)技术。在双重图形曝光技术中，先通过一光掩模进行第一次曝光/显影/蚀刻，然后再通过另一光掩模接续进行第二次曝光/显影/蚀刻。
请参照图1，其说明双重图形曝光的运作。光掩模布局目标图MK10系为预定的线路图案。首先，光掩模布局目标图MK10被分割为光掩模布局子图MK11与光掩模布局子图MK12。光掩模布局子图MK11与光掩模布局子图MK12于一连结区域(stitch region)SR10重叠。连结区域SR10例如具有一预定尺寸，或者连结区域SR10例如是按照一预定规则来设定。
如图1所示，光掩模布局目标图MK10具有最小线距D10，光掩模布局子图MK11具有最小线距D11，光掩模布局子图MK12具有最小线距D12。相较于光掩模布局目标图MK10，光掩模布局子图MK11的线路密度降低一半，故最小线距D11明显拉大。相较于光掩模布局目标图MK10，光掩模布局子图MK12的线路密度降低一半，故最小线距D12明显拉大。如此一来，在线路密度提高的情况下，也能够轻易地完成曝光/显影/蚀刻的动作。
光掩模布局子图MK11可以利用光学邻近校正程序(Optical proximitycorrection,OPC)来进行修正，并模拟出蚀刻后的二维轮廓OPC11。光掩模布局子图MK12可以利用光学邻近校正程序来进行修正，并模拟出蚀刻后的二维轮廓OPC12。
如图1所示，二维轮廓OPC11与二维轮廓OPC12没有交集，故可推知两次曝光/显影/蚀刻后的线路图形在虚线处R1将无法顺利连接。因此，必须返回对连结区域SR10进行扩张。
请参照图2，其示例说明已扩张的连结区域SR10’。根据新的连结区域SR10’，光掩模布局目标图MK10重新被分割为两个光掩模布局子图MK11’与光掩模布局子图MK12’。光掩模布局子图MK11’与光掩模布局子图MK12’于连结区域SR10’重叠。
光掩模布局子图MK11’利用光学邻近校正程序来进行修正，并模拟出蚀刻后的二维轮廓OPC11’。光掩模布局子图MK12’以利用光学邻近校正程序来进行修正，并模拟出蚀刻后的二维轮廓OPC12’。
如图2所示，二维轮廓OPC11’与二维轮廓OPC12’在虚线处R1’有交集，故可初步推断两次曝光/显影/蚀刻后的线路图形在虚线处R1’将能够顺利连接。
然而，请参照图2对应于剖面线2-2’的蚀刻后三维信息SV1’。蚀刻后三维信息SV1’例如是包含根据一扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)所获得的剖面信息。在实际完成曝光/显影/蚀刻的动作之后，可以发现对应于虚线处R1’产生了凸块B1。后续的金属材料填入凹槽C1时，将发生金属材料过薄，影响导电性质等问题。
请参照图3，其绘示将蚀刻后三维信息SV1’纳入双重图形曝光的光掩模修正的示意图。根据上述说明，仅考虑二维轮廓OPC11’与二维轮廓OPC12’是否有交集并不足以确认蚀刻结果的品质。本实施例利用光掩模布局目标图MK10、连结区域SR10’的尺寸与蚀刻后三维信息SV1’训练出布局机器学习模型430，使得往后的连结区域可以利用布局机器学习模型430来进行设定，而能够确保双重图形曝光的蚀刻结果的品质。
请参照图4，其绘示根据一实施例的双重图形曝光的光掩模修正装置400的示意图。双重图形曝光的光掩模修正装置400包括一输入单元410、一分解单元420、上述的布局机器学习模型430及一光学邻近校正单元440。各项元件的功能概述如下。输入单元410用以提供光掩模布局目标图MK40，例如是一数据库、一存储装置、一传输线或一无线网络模块。分解单元420用以对光掩模布局目标图MK10进行分解。布局机器学习模型430用以分析出光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42的连结区域SR40。光学邻近校正单元440用以进行光学邻近校正程序。分解单元420、布局机器学习模型430及/或光学邻近校正单元440例如是一电路、一芯片、一电路板、一程序代码或存储程序代码的存储装置。本实施例的双重图形曝光的光掩模修正装置400考虑了蚀刻后三维信息，以确保双重图形曝光的蚀刻结果的品质。以下更搭配一流程图详细说明上述各项元件的运作。
请参照图5～图6，图5绘示根据一实施例的双重图形曝光的光掩模修正方法的流程图，图6示例说明图5的各个步骤。在步骤S510中，输入单元410获得光掩模布局目标图MK40。光掩模布局目标图MK40具有最小线距D40。最小线距D40可能已经超越曝光显影技术的极限，故需要通过双重图形曝光技术来实现。
接着，在步骤S520中，分解单元420分解光掩模布局目标图MK40为光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42。光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42于连结区域SR40重叠。光掩模布局子图MK41为光掩模布局目标图MK40的部分内容，故光掩模布局子图MK41的线路密度较低，光掩模布局子图MK41具有最小线距D41。相较于光掩模布局目标图MK40，光掩模布局子图MK41的最小线距D41远大于光掩模布局目标图MK40的最小线距D40，故更有利于曝光显影制作工艺。
同样的，光掩模布局子图MK42为光掩模布局目标图MK40的部分内容，故光掩模布局子图MK42的线路密度较低，光掩模布局子图MK42具有最小线距D42。相较于光掩模布局目标图MK40，光掩模布局子图MK42的最小线距D42远大于光掩模布局目标图MK40的最小线距D40，故更有利于曝光显影制作工艺。
在步骤S520中，布局机器学习模型430依据光掩模布局目标图MK40分析出连结区域SR40的尺寸。如图3所述，本实施例利用布局机器学习模型430，来准确分析连结区域SR40。准确分析出连结区域SR40后，即可准确从光掩模布局目标图MK40分解出光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42。
然后，在步骤S530中，光学邻近校正单元(Optical proximity correction unit,OPC unit)440对光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42执行光学邻近校正程序，并模拟出蚀刻后的二维轮廓OPC41与二维轮廓OPC42。在此步骤中，光学邻近校正单元440可以对光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42依序执行光学邻近校正程序。或者，光学邻近校正单元440可以对光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42同时执行光学邻近校正程序。
如图6所示，二维轮廓OPC41与二维轮廓OPC42在虚线处R4有交集，故可初步推断两次曝光/显影/蚀刻后的线路图形在虚线处R4将能够顺利连接。
同时，请参照图6对应于剖面线6-6’的蚀刻后三维信息SV4。在实际完成曝光/显影/蚀刻的动作之后，可以发现对应于虚线处R4具有平整的底部B4。后续的金属材料填入凹槽C4时，将可维持金属材料的厚度，维持良好的导电性质。
根据上述实施例，光掩模布局目标图MK40在分解为光掩模布局子图MK41与光掩模布局子图MK42时，利用布局机器学习模型430参考了蚀刻后三维信息，因此得以确保双重图形曝光的蚀刻结果的品质。
以下进一步说明布局机器学习模型430如何进行训练。请参照图7～图8，图7绘示根据一实施例的布局机器学习模型的训练方法的流程图，图8示例说明图7的各步骤。在步骤S710中，如图8所示，获得光掩模布局目标图MK80。
接着，在步骤S720中，如图8所示，分解光掩模布局目标图MK80为光掩模布局子图MK81与光掩模布局子图MK82。光掩模布局子图MK81与光掩模布局子图MK82于连结区域SR80重叠。连结区域SR80例如是按照依预定规则设定、通过人工设定、或者是通过布局机器学习模型430获得。
然后，在步骤S730中，如图8所示，根据光掩模布局子图MK81与光掩模布局子图MK82获得子光掩模M81与子光掩模M82。
接着，在步骤S740中，以子光掩模M81与子光掩模M82对一训练样本执行曝光显影程序与蚀刻程序。此步骤例如是采用2P2E制作工艺，即以子光掩模M81进行第一次显影程序与第一次蚀刻程序后，再以子光掩模M82进行第二次显影程序与第二次蚀刻程序。如图8所示，执行所有曝光显影程序与蚀刻程序之后，可以获得训练样本的俯视二维信息TV8。
然后，在步骤S750中，获得训练样本的一蚀刻后三维信息SV8。蚀刻后三维信息SV8例如是根据一扫描电子显微镜获得。
接着，在步骤S760中，根据光掩模布局目标图MK80、连结区域SR80的尺寸与蚀刻后三维信息SV8训练布局机器学习模型430。
根据上述实施例，布局机器学习模型430是依据蚀刻后三维信息SV8建立。蚀刻后三维信息SV8不仅涵盖了俯视二维信息TV8的内容，更涵盖了剖面的信息，可以更准确地去设定连结区域。
综上所述，虽然结合以上实施例公开了本发明，然而其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围应当以附上的权利要求所界定的为准。

Claims (13)

1.一种双重图形曝光的光掩模修正方法，包括：
获得光掩模布局目标图；
分解该光掩模布局目标图为两个光掩模布局子图，该些光掩模布局子图于连结区域重叠，其中布局机器学习模型依据该光掩模布局目标图分析出该连结区域的尺寸，该布局机器学习模型依据蚀刻后三维信息建立；以及
对该些光掩模布局子图执行光学邻近校正程序。
2.如权利要求1所述的双重图形曝光的光掩模修正方法，其中该蚀刻后三维信息根据扫描电子显微镜获得。
3.如权利要求1所述的双重图形曝光的光掩模修正方法，其中该蚀刻后三维信息包含剖面信息。
4.如权利要求1所述的双重图形曝光的光掩模修正方法，其中在对该些光掩模布局子图执行该光学邻近校正程序的步骤中，该些光掩模布局子图依序被执行该光学邻近校正程序。
5.如权利要求1所述的双重图形曝光的光掩模修正方法，其中在对该些光掩模布局子图执行该光学邻近校正程序的步骤中，该些光掩模布局子图同时被执行该光学邻近校正程序。
6.一种双重图形曝光的光掩模修正装置，包括：
输入单元，用以获得光掩模布局目标图；
分解单元，用以分解该光掩模布局目标图为两个光掩模布局子图，该些光掩模布局子图于连结区域重叠；
布局机器学习模型，用以依据该光掩模布局目标图分析出该连结区域的尺寸，该布局机器学习模型依据蚀刻后三维信息建立；以及
光学邻近校正单元，用以对该些光掩模布局子图执行光学邻近校正程序。
7.如权利要求6所述的双重图形曝光的光掩模修正装置，其中该蚀刻后三维信息根据扫描电子显微镜获得。
8.如权利要求7所述的双重图形曝光的光掩模修正装置，其中该蚀刻后三维信息包含剖面信息。
9.如权利要求7所述的双重图形曝光的光掩模修正装置，其中该光学邻近校正单元依序对该些光掩模布局子图执行该光学邻近校正程序。
10.如权利要求7所述的双重图形曝光的光掩模修正装置，其中该光学邻近校正单元同时对该些光掩模布局子图执行该光学邻近校正程序。
11.一种布局机器学习模型的训练方法，包括：
获得光掩模布局目标图；
分解该光掩模布局目标图为两个光掩模布局子图，该些光掩模布局子图于连结区域重叠；
根据该些光掩模布局子图获得二子光掩模；
以该些子光掩模对训练样本执行曝光显影程序与蚀刻程序；
获得该训练样本的蚀刻后三维信息；以及
根据该光掩模布局目标图、该连结区域的尺寸与该蚀刻后三维信息训练该布局机器学习模型。
12.如权利要求11所述的布局机器学习模型的训练方法，其中该蚀刻后三维信息根据扫描电子显微镜获得。
13.如权利要求11所述的布局机器学习模型的训练方法，其中该蚀刻后三维信息包含剖面信息。
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