CN116520634A - 对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法 - Google Patents

对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，提供测试图形以及用于光学邻近修正的光学模型；获取所有需要评估的测试图形在一种光学模型下的拟合图像以及在晶圆上的曝光后图像；根据拟合图像和曝光后图像获取对比图像；根据对比图像获取拟合图像和曝光后图像之间的各种参数差异；根据各种参数差异设置加权评价函数，设置加权评价函数的阈值，之后判断测试图形是否符合阈值；符合阈值的测试图形为适应该种光学模型；不符合阈值的测试图形则修正光学模型，重复上述步骤至不符合阈值的测试图形符合阈值；将各测试图形适用的光学模型导入至光学模型图形库。本发明可以缩短光学邻近修正迭代时间，提高光学邻近修正对所有图形的修正精度。

Description

对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法
技术领域
本发明涉及半导体技术领域，特别是涉及一种对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法。
背景技术
随着集成电路制造工艺节点的微缩，需要曝光的关键尺寸越来越逼近了光刻的极限。由于掩膜板图形的干涉、衍射效应，使得曝光图形出现失真。OPC(光学临近修正)成为90nm节点以下必不可少的工艺环节，其通过预先对掩模版上的图形结构进行修正，采用经过OPC修正的掩模版进行曝光时，在光刻胶中形成的图形结构则会和设计的图形结构相符，达到半导体工艺生产要求。
基于模型的OPC(MBOPC)通过光学仿真建立精确的计算模型，调整图形的边沿不断仿真迭代，逼近目标图形。随着技术节点的发展，图形尺寸越做越小，图形设计也越来越复杂。微小物理效应对于光刻尺寸的影响也越来越不能被忽略。一种MBOPC光学模型是有一定的适用范围的，如一定的CD范围、一定的图形密度范围、一定的基底环境等等。
目前验证光学模型是否适用的方法主要是通过比较特定设计图形线宽(CD)在光学模型下的模拟值与硅片曝光后实际量测值之间的差值，来判定该光学模型是否适用。但是随着工艺节点的微缩，光学模型是否适用，除了CD是否接近硅片上实际值外，还有更多因素会影响光刻工艺的稳定性、可靠性甚至可行性。
为解决上述问题，需要提出一种新型的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，用于解决现有技术中验证光学模型是否适用的方法主要是通过比较特定设计图形线宽(CD)在光学模型下的模拟值与硅片曝光后实际量测值之间的差值，来判定该光学模型是否适用，如图1所示。但是随着工艺节点的微缩，光学模型是否适用，除了CD是否接近硅片上实际值外，还有更多因素会影响光刻工艺的稳定性、可靠性甚至可行性的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，包括：
步骤一、提供测试图形以及用于光学邻近修正的光学模型；
步骤二、获取所有需要评估的所述测试图形在一种光学模型下的拟合图像以及在晶圆上的曝光后图像；
步骤三、根据所述拟合图像和所述曝光后图像获取对比图像；根据所述对比图像获取所述拟合图像和所述曝光后图像之间的各种参数差异；
步骤四、根据各种所述参数差异设置加权评价函数，设置所述加权评价函数的阈值，之后判断所述测试图形是否符合所述阈值；
步骤五、符合所述阈值的所述测试图形为适应该种所述光学模型；
不符合所述阈值的所述测试图形则修正所述光学模型，重复步骤二至四的步骤至不符合所述阈值的所述测试图形符合所述阈值；
步骤六、将各所述测试图形适用的所述光学模型导入至光学模型图形库。
优选地，步骤一中的所述光学模型为所述测试图形在工艺流程中所处的实际曝光和膜层条件建立的基于模型的光学邻近修正模型。
优选地，步骤一中的所述测试图形包括线图形和二维图形。
优选地，步骤二中的所述曝光后图形包括扫描电子显微镜俯视图和纵向的扫描电子显微镜切割图。
优选地，步骤三中利用扫描电子显微镜机台根据所述拟合图像和所述曝光后图像获取所述对比图像。
优选地，步骤三中所述参数差异的类型包括：关键尺寸的差值、线边粗糙度、侧壁角、关键尺寸均匀性、图形面积。
优选地，步骤三中所述参数差异的类型对于孔图形还包括：孔图形的面积的差值、轴长的差值。
优选地，步骤四中的各种所述参数差异在所述加权评价函数中设置有对应的比重系数，所述比重系数的范围为0至1，每个所述比重系数相加的和为1。
优选地，步骤四中利用各所述测试图形的类型和侧重方向设置所述比例系数。
优选地，步骤五中修正所述光学模型的方法包括选择其他的光学模型或根据所述测试图形的类型设置对应的菜单。
如上所述，本发明的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，具有以下有益效果：
本发明通过一个加权评价函数从不同方面，如关键尺寸的差值、线边粗糙度(LER)、侧壁角(SWA)、关键尺寸均匀性(CDU)、图形面积(Area)等参数，对光学模型下的拟合图形和在晶圆上的曝光后图像进行对比，根据最终评价函数的结果，快速筛选该光学模型的适用范围，对适用及不适用的图形进行快速分类、辨别并对应给不同的图形以适合的处理方式，将可以大幅缩短光学邻近修正迭代时间，提高光学邻近修正对所有图形的修正精度。
附图说明
图1显示为本发明的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法示意图；
图2显示为本发明的对比图像示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
请参阅图1，本发明提供一种对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，包括：
步骤一、提供测试图形以及用于光学邻近修正的光学模型；
在本发明的实施例中，步骤一中的光学模型为测试图形在工艺流程中所处的实际曝光和膜层条件建立的基于模型的光学邻近修正模型。
在本发明的实施例中，步骤一中的测试图形包括线图形和二维图形。
步骤二、获取所有需要评估的测试图形在一种光学模型下的拟合图像以及在晶圆上的曝光后图像；
在本发明的实施例中，步骤二中的曝光后图形包括扫描电子显微镜俯视图和纵向的扫描电子显微镜切割图。
步骤三、请参阅图2，根据拟合图像和曝光后图像获取对比图像；根据对比图像获取拟合图像和曝光后图像之间的各种参数差异；
在本发明的实施例中，步骤三中利用扫描电子显微镜机台根据拟合图像和曝光后图像获取对比图像。需要说明的是，也可以采用本领域技术人员熟知的其他方式获取对比图像，此处不作具体限定。
在本发明的实施例中，步骤三中参数差异的类型包括：关键尺寸的差值、线边粗糙度(Line Edge Roughness，LER)、侧壁角(Side Wall Angle，SWA)、关键尺寸均匀性(CDUniformity，CDU)、图形面积(Area)。需要说明的是，评估的项目可以根据实际情况增加或减少。
在本发明的实施例中，步骤三中参数差异的类型对于孔图形还包括：孔图形的面积的差值、轴长(axis)的差值。需要说明的是，评估的项目可以根据实际情况增加或减少。
步骤四、根据各种参数差异设置加权评价函数，设置加权评价函数的阈值，之后判断测试图形是否符合阈值；
在本发明的实施例中，步骤四中的各种参数差异在加权评价函数中设置有对应的比重系数，比重系数的范围为0至1，每个比重系数相加的和为1。
在本发明的实施例中，步骤四中利用各测试图形的类型和侧重方向设置比例系数。
示例性地，对于孔图形，其加权评价函数F(elva.)＝a1f(ΔCD)+a2f(LER)+a3f(SWA)+a4f(CDU)+a5f(area)+a6f(axis)+……，评估的项目可以根据实际情况增加或减少。
步骤五、符合阈值的测试图形为适应该种光学模型；
不符合阈值的测试图形则修正光学模型，重复步骤二至四的步骤至不符合阈值的测试图形符合阈值；
在本发明的实施例中，步骤五中修正光学模型的方法包括选择其他的光学模型或根据测试图形的类型设置对应的菜单。
步骤六、将各测试图形适用的光学模型导入至光学模型图形库。
需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
综上所述，本发明通过一个加权评价函数从不同方面，如关键尺寸的差值、线边粗糙度(LER)、侧壁角(SWA)、关键尺寸均匀性(CDU)、图形面积(Area)等参数，对光学模型下的拟合图形和在晶圆上的曝光后图像进行对比，根据最终评价函数的结果，快速筛选该光学模型的适用范围，对适用及不适用的图形进行快速分类、辨别并对应给不同的图形以适合的处理方式，将可以大幅缩短光学邻近修正迭代时间，提高光学邻近修正对所有图形的修正精度。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于，至少包括：
步骤一、提供测试图形以及用于光学邻近修正的光学模型；
步骤二、获取所有需要评估的所述测试图形在一种光学模型下的拟合图像以及在晶圆上的曝光后图像；
步骤三、根据所述拟合图像和所述曝光后图像获取对比图像；根据所述对比图像获取所述拟合图像和所述曝光后图像之间的各种参数差异；
步骤四、根据各种所述参数差异设置加权评价函数，设置所述加权评价函数的阈值，之后判断所述测试图形是否符合所述阈值；
步骤五、符合所述阈值的所述测试图形为适应该种所述光学模型；
不符合所述阈值的所述测试图形则修正所述光学模型，重复步骤二至四的步骤至不符合所述阈值的所述测试图形符合所述阈值；
步骤六、将各所述测试图形适用的所述光学模型导入至光学模型图形库。
2.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤一中的所述光学模型为所述测试图形在工艺流程中所处的实际曝光和膜层条件建立的基于模型的光学邻近修正模型。
3.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤一中的所述测试图形包括线图形和二维图形。
4.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤二中的所述曝光后图形包括扫描电子显微镜俯视图和纵向的扫描电子显微镜切割图。
5.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤三中利用扫描电子显微镜机台根据所述拟合图像和所述曝光后图像获取所述对比图像。
6.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤三中所述参数差异的类型包括：关键尺寸的差值、线边粗糙度、侧壁角、关键尺寸均匀性、图形面积。
7.根据权利要求6所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤三中所述参数差异的类型对于孔图形还包括：孔图形的面积的差值、轴长的差值。
8.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤四中的各种所述参数差异在所述加权评价函数中设置有对应的比重系数，所述比重系数的范围为0至1，每个所述比重系数相加的和为1。
9.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤四中利用各所述测试图形的类型和侧重方向设置所述比例系数。
10.根据权利要求1所述的对光学邻近修正光学模型筛选和评估的方法，其特征在于：步骤五中修正所述光学模型的方法包括选择其他的光学模型或根据所述测试图形的类型设置对应的菜单。
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