JP2004177961A - マスキング・プロセス・シミュレータの自動較正方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 シミュレータの自動較正を通じてマスキング・プロセス・シミュレータの予測精度を向上させる方法及びシステムを提供すること。
【解決手段】 マスキング・プロセス（５２）によって生じる較正パターンの概略を与えるアリム・イメージとウエハ上の較正パターンのデジタル・イメージの検出された（５６）エッジとをオーバレイ（６６）し、アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と検出されたエッジとの間の距離を測定する（７０）。数学的アルゴリズムを用いて、シミュレータに入力されたプロセス・パラメータの値を反復的に変更し、アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と検出されたエッジとの間の距離を最小化するプロセス・パラメータ値を得る（７２）。
【選択図】 図２

Description

本発明は、半導体処理の分野に関し、更に詳しくは、マスキング・プロセス・シミュレータを自動的に較正するプロセスの改善に関する。

集積回路は、回路デザイン又はレイアウトを半導体基板に転写することによって製造される。光リソグラフィでは、レイアウトは、最初、物理テンプレートの上に移動され、次に、この物理テンプレートは、レイアウトをシリコン・ウエハの上に光学的に投影するのに用いられる。レイアウトを物理テンプレートに移動させる際には、一般に、集積回路デザインのそれぞれの層に対して１つのマスクが作成される。パターニングのなされたフォトマスクには、フォトレジストでコーティングされたウエハの領域を選択的にエネルギ源に露出させるための、透明、減衰位相シフト、位相シフト及び不透明な領域が含まれている。そのデザインの特定の層を製造するには、対応するマスクがウエハの上に配置され、ステッパ又はスキャナ・マシンがエネルギ源からマスクを通過して光を照射する。最終的な結果は、その層の幾何学的配置、特徴、ライン及び形状を定義する所望のパターンを有するフォトレジスト層でコーティングされた半導体ウエハである。フォトリソグラフィ・プロセスの後には、典型的には、エッチング・プロセスが行われるが、エッチング・プロセスの間には、フォトレジスト・パターンによって被覆されていないすなわちマスクされていない下位の基板がエッチングによって取り除かれ、基板には所望のパターンが残ることになる。このプロセスは、デザインのそれぞれの層に対して反復される。

フォトリソグラフィ・プロセスによって生じるフォトレジスト・パターンとそれ以降のエッチング・プロセスによって生じる基板パターンとは、フォトマスク上のパターンを正確に複写しているのが理想である。しかし、様々な理由により、レジスト現像ステップの後に残るフォトレジスト・パターンは、フォトマスクのパターンから著しく変動している場合がある。典型的には、回折の影響とフォトリソグラフィ・プロセスのパラメータの変動の結果として、周囲の環境のライン・ピッチ（ここで、ピッチは、この明細書においては、隣接する１対の相互接続ラインの間の変位として定義される）に依存するライン間のクリティカル・ディメンション（臨界次元、ＣＤ）の変動が生じる。ＣＤ変動に加えて、光の干渉の縞の影響やそれ以外のプロセス変動の結果として、ライン端部効果（パターン内の相互接続ラインの終端部がフォトリソグラフィ・プロセスによって短縮される又は切断される）や、コーナーの丸め（フォトマスクにおける直角がパターンでは丸められたコーナーとして転写される）が生じうる。これら３つの主な光学的近接効果は、ノッチングなどそれ以外のフォトレジスト現象と重なり合うことにより、パターニング後に得られるフォトレジスト層は、意図したものと相違して、フォトマスクのパターンから著しく変動している可能性がある。フォトリソグラフィ・プロセスの間に導かれる変動に加えて、更なる変動や歪みが次のエッチング・プロセスの間に生じることも一般的であり、それにより、半導体基板に生じるパターンは、フォトマスク・パターンから、フォトレジスト・パターンの場合よりも更に変動したものになりうる。

フォトリソグラフィ及びエッチングの領域における従来型の半導体プロセス工学は、様々なマスキング・ステップと関連を有するプロセス・パラメータを制御可能な態様で変更することによって、最終的に得られるパターンを所望のパターンにできるだけ近接させるように試みている。プロセス技術者がフォトマスク・パターンに実質的に同一であるフォトレジスト・パターンを生じさせるために変動させることを試みるのが一般的なパラメータの中には、強度、エネルギ源のコヒーレンシ及び波長、フォトレジストのタイプ、露出に先行してフォトレジストが加熱される温度（プリ・ベーク）、露出エネルギの線量（強度と時間との積）、光アライナにおいて用いられる数値アパーチャ、反射防止コーティングの使用、現像時間、現像液の濃度、現像液の温度、現像液の攪拌方法、ポスト・ベーク温度、フォトリソグラフィ・プロセスと関連する様々なそれ以外のパラメータなどが含まれる。変動を生じうるエッチング・パラメータには、例えば、プロセス圧力及び温度、エッチング種の濃度及び組成、エッチング・チャンバ内部の無線周波数エネルギ場の適用などが含まれる。

しかし、彼らの最善の努力にもかかわらず、半導体プロセス技術者は、一般に、フォトリソグラフィ及びエッチングのプロセスを操作してこれらのプロセスによって生じる基板パターンがフォトマスク・パターンと実質的に同一にすることは不可能である。

プロセス・パラメータのすべての所望の順列に対して現実のテスト・ウエハを作成する時間及びコストを避けるため、マスキング・プロセスのコンピュータ化されたシミュレーションが用いられ、特定のマスキング・シーケンスの最適化と、歪みを有するフォトマスクの光近接補正（ＯＰＣ）の実行とを容易にする。マスキング・プロセス・シミュレータは、シミュレートされるフォトレジスト及びエッチング・プロセスのパラメータに対応する様々な入力を受け取り、特定のフォトマスクが与えられたときに、特定のマスキング・プロセスによって生じうるパターンをシミュレートすることを試みる。こうして、コンピュータ化により、マスキング・プロセスを特徴付けして最適化するプロセス・エンジニアの能力が著しく強化されることになる。

しかし、マスキング・プロセスの特徴付け、光近接補正技術の導入、高度なプロセス・シミュレーション・ソフトウェアの登場などにも拘わらず、マスキング・プロセスと関連する多数のパラメータに適切に対処することは困難であるのが一般的である。換言すると、シミュレーション・プログラムは、任意の特別なマスキング・プロセス及びマスクによって生じうる厳密なパターンの予測に十分な態様で様々なパラメータ相互間の依存性を最終的に解明することができないのである。

従って、必要とされているのは、マスキング・プロセス・シミュレータ・ソフトウェアの予測精度を向上させる方法及びシステムである。本発明は、そのような必要性に対して向けられたものである。

本発明は、シミュレータの自動較正を通じてマスキング・プロセス・シミュレータの予測精度を向上させる方法及びシステムを提供する。本発明による方法及びシステムは、較正マスクとプロセス・パラメータとを用いてマスキング・プロセスを実行しウエハ上に較正パターンを生じさせるステップを含む。較正パターンのデジタル・イメージが作成され、そのパターンのエッジが、パターン認識を用いて、作成されたデジタル・イメージから検出される。次に、較正マスクを定義するデータとプロセス・パラメータとがプロセス・シミュレータに入力され、マスキング・プロセスによって生じる較正パターンの概略を与えるアリム・イメージ（alim image）が生じる。本発明による方法及びシステムは、更に、アリム・イメージとデジタル・イメージの検出されたエッジとをオーバレイするステップと、アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と検出されたエッジとの間の距離を測定するステップとを含む。そして、１又は複数の数学的アルゴリズムを用いて、シミュレータに入力されたプロセス・パラメータの値を反復的に変更し、最終的に、アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と検出されたエッジとの間の距離を最小化するプロセス・パラメータ値が得られるようにする。

この出願において開示されている方法及びシステムによると、プロセス・シミュレータを効果的に較正して、マスキング・プロセスのプロセス変動を補償することができる。いったん較正が行われ現実のマスク・データと修正されたプロセス・パラメータとがプロセス・シミュレータに入力されると、プロセス・シミュレータは、マスキング・プロセスによって生じる現実のパターンからの変動が最小であるようなイメージを生じる。

本発明は、本発明は、半導体製造プロセスのシミュレーションと自動較正によりプロセス・シミュレータを改善する方法とに関する。以下の説明は、この技術分野の当業者が本発明を実行して用いることを可能にするようになされており、また、特許出願の形式でその要件を満たすように提供されている。ここに記載されている好適実施例並びに包括的な原理及び特徴への修正は、当業者には容易に想到できるであろう。従って、本発明は、ここに示されている実施例に限定されることを意図しておらず、ここに記載された原理及び特徴から導かれる最も広い範囲が与えられるべきである。

図１を参照すると、所望の半導体パターンとマスキング・プロセスの結果として得られたパターニングされた層との一部が示されている。破線で示された半導体パターンは、様々なパターン要素１０２ａ及び１０２ｂ（集合的に、パターン要素１０２と称される）を含んでいる。このパターンを用いてマスキング・プロセスが実行されると、現実の要素１３２から構成されるパターニングされた層１３１が得られる。パターニング層１３１は、別の実施例では、フォトリソグラフィ・プロセスによって生じたフォトレジスト・パターンや、エッチング・プロセスによって生じた基板パターンから構成される。

半導体処理及びデザイン技術の当業者であれば理解するように、半導体パターンの要素１０２は、半導体の製造プロセスによって想定されている集積回路が完成するときには、所望の機能を達成するためのデザインされた様々な相互接続部とパターン要素とを含む。半導体パターンの典型的な要素１０２は、実質的に、直線と直角のコーナーとで構成される。様々な理由により、製造プロセスにおいて半導体パターンの正確なイメージを再生することは、典型的なマスキング・プロセスと関連するパラメータが多数あるために、そして更に、パターンの作成に用いられるフォトマスクとパターン自体との間に結果として必然的に幾分かの変動を生じさせる不可避的な回折効果のために、極度に複雑である。

図１において見られるように、マスキング・プロセスによって生じる現実のパターン１３１は、所望の半導体パターン１３２から変動している。この不一致は、図１では、パターン要素１０２ａ及び１０２ｂの破線と現実のパターン要素１３２ａ及び１３２ｂとの間の変位として示されている。典型的には、理想化されたパターン１０２からの変動には、コーナーの丸めとライン幅の収縮とが含まれる。半導体プロセス技術の当業者には明らかであるが、所望の半導体パターンからの変動は、このプロセスの歩留まりを悪化させ、信頼性を低下させ、それ以後のアライメント過程への公差を低下させるなど、望ましくない影響を生じさせる。

この技術分野において広く知られているように、マスキング・プロセスのシミュレーションについては、与えられたフォトマスクを用いた特定のマスキング・プロセスによって生じるパターンのシミュレーションによる評価を作成することができる市販のソフトウェアが入手可能である。プロセス・シミュレーション・ソフトウェアの例としては、米国カリフォルニア州マウンテン・ビュー（Mountain View）所在のシノプシス社（Synopsys, Inc.）によるTSUPREM-4^TM及びTaurus-LRC^TMなどがある。マスキング・プロセス・シミュレータは、プロセスと関連付けられた様々なパラメータ修正することの影響に関する大量の上方を生成するのに有益である。シミュレーションは、提案されているパラメータの修正のそれぞれに対して現実にテスト・ウエハを作成することに付随する時間及び費用を回避するのに必要である。

最終的に、シミュレータは、空中（aerial）又は潜在（latent）イメージと称されるパターンの概略（エスティメート）を生じさせる。この概略は、シミュレータに組み入れられるパラメータの数とは関係なく、（回折効果とマスキング・プロセスにおける変動とに起因して）マスキング・プロセスによって生じる現実のパターンからの変動を有している。

この出願の出願人は、マスキング・プロセスによって得られる現実の結果を用いることによりマスキング・プロセスによって生じる最終的なパターンに関するプロセス・シミュレータの予測を改善する方法を開発してきた。例えば、米国特許第６，０７８，７３８号及び第６，０８１，６５９号には、シミュレーション・プロセスにフィードバック機構を組み入れる方法が開示されている。これらの米国特許は、この出願で援用する。これらの米国特許において開示されている方法によれば、現実のパターンと空中イメージとの間で観察される不一致を解析して、不一致の度合いがより小さな結果を生じるような、また、シミュレータの継続的な反復の間に生じる空中イメージとパターンによって生じる現実のイメージとの間の誤差が縮小されるような、修正されたシミュレータが得られる。

マスキング・プロセスによって得られた現実の結果を用いてプロセス・シミュレータ・プログラムの予測精度を改善する方法は、較正プロセスと称することができる。しかし、この較正がどのように実装されるか、そして、この較正に基づいてシミュレータがどのように修正されるかは、シミュレータのパフォーマンスに大きく影響する。

較正の間にシミュレータを修正するアプローチの１つして、シミュレータが所望のレベルのパフォーマンスを達成するまでオペレータがシミュレータに入力されるプロセス・パラメータ値を反復的に変化させるという手動によるプロセスがある。しかし、オペレータにとっては、一度に２つのプロセス・パラメータを変更するのは困難であり、そのようなことをするとプロセスは面倒になり、エラーが生じ易くなり、時間もかかるようになる。

別の較正アプローチとしては、臨界次元（critical dimension = CD）チェッキングを用いるものがある。これによると、マスキング・プロセスによって生じた現実のパターンの特定の形状の臨界次元が製造ウエハから直接に測定される。そして、同じ臨界次元が、シミュレータによって生じた空中イメージにおける形状について測定される。次に、シミュレータに入力されるプロセス・パラメータを、現実のパターンと等しい臨界距離を有する空中イメージをシミュレータが生じるまで、網羅的なサーチ・アルゴリズムを用いて変化させるのである。この方法の短所は、臨界次元は１つの次元についてだけしか１つの形状を測定しないという点である。ここで１つの次元というのは、その形状の中心部分を通る水平方向か垂直方向かのいずれかである。従って、このプロセスでは、ラインの端部や形状の間の空間など、ほとんどのステッパ誤差が生じる領域におけるパターンを解析することができない。

従って、本発明は、シミュレータの較正方法を改善するために、シミュレータによって生じた空中イメージとマスキング・プロセスによって生じた現実のパターンとの間の差を解析するプロセスを改善する。本発明によると、較正マスク・データとプロセス・パラメータとがプロセス・シミュレータに入力され、マスキング・プロセスによって生じるであろう較正パターンの概略を与える空中イメージが生じる。これと同じ較正マスク・データとプロセス・パラメータとがマスキング・プロセスの間に用いられ、ウエハ上の現実の較正パターンが生じる。ウエハ上の現実のパターンのデジタル・イメージを、好ましくは、走査式電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて取得する。パターンのエッジが、パターン認識を用いてＳＥＭイメージから自動的に認識され、現実のパターンの認識されたエッジは、空中イメージにおけるパターンと重畳される。空中イメージにおけるパターンの輪郭とＳＥＭエッジの輪郭との間の距離が測定され、これによって、１つではなく２つの次元に基づく距離値が得られる。そして、１又は複数の数学的アルゴリズムを用いて、空中イメージ輪郭とＳＥＭエッジとの間の最小距離を与えるプロセス・パラメータ値の組が得られるまで、シミュレータに入力されるプロセス・パラメータの値を反復的に変化させる。このようにして得られたパラメータの新たな組は、プロセス・シミュレータを効果的に較正して、マスキング・プロセスのプロセス変動を補償する。

いったん較正が実行されオペレータが現実のマスク・データと修正されたプロセス・パラメータとをプロセス・シミュレータに入力すると、プロセス・シミュレータは、マスキング・プロセスによって生じた現実のパターンから最小限度で変動している空中イメージを生じさせる。このように較正されたプロセス・シミュレータは、マスク欠陥の予測を含む様々なタスクに用いること、ＯＰＣ補正のモデルとしても用いること、位相シフト・マスク補正に用いることなどが可能である。

図２は、本発明の好適実施例に従ってマスキング・プロセスのプロセス変動を補償するプロセス・シミュレータの較正プロセスを図解する流れ図である。プロセスは、ステップ５０において、本発明に従ってサーバ上で動作するプロセス・シミュレーション・プログラムを提供し、そのプログラムをインターネットなどのネットワーク上で利用可能にすることによって開始する。

図３は、本発明の好適実施例におけるウェブ・イネーブルされたプロセス・シミュレーション・システムのブロック図である。シミュレーション・システム１４０は、プロセス・シミュレータ１４２とプロセス・シミュレータ１４２を較正する自動較正プログラム１４３とを含む。プロセス・シミュレータ１４２と自動較正プログラム１４３とは、サーバ１４４上でアプリケーション・プログラムとして実行され、クライアント・コンピュータ１５０を用いている１又は複数のオペレータによってアクセスされる。自動較正プログラム１４３は、プロセス・シミュレータ１４２にその一部として含まれている場合と、プロセス・シミュレータ１４２とは別個に存在している場合とがある。

プロセス・シミュレータ１４２と較正プログラム１４３とは、１又は複数のマスク・レイアウト・データベース１５２にアクセスすることができる。ここで、１又は複数のマスク・レイアウト・データベース１５２とは、それぞれが、特定の半導体デバイスを製造するのに用いられるマスク・デザインの組を含んでいる。特に、較正プロセス１４３は、プロセス・シミュレータ１４２を較正するときに、較正マスク・デザイン（図示せず）にアクセスするのが一般的である。更に、プロセス・シミュレーション・システム１４０は、後述するように、入力プロセス・パラメータを定義するデータ・セット１５４を含む。図４は、マスク・レイアウト・データベース１５２からの例示的な較正マスク・パターンの図解である。好適実施例では、マスク・データは、ＧＤＳＩＩフォーマットで記憶される。

再び図２を参照すると、較正パターンが、ステップ５２において、マスキング・プロセスによりウエハ上に作成され、よって、物理較正マスクとステッパ・マシンとが用いられてデータ・セット１５４により特定される条件の下で較正パターンが生成される。データ・セット１５４は、マスキング・プロセスと関連付けられる大局的（グローバル）なプロセス・パラメータ（この明細書では、「プロセス・パラメータ」とも称する）を含む。好適実施例では、これらの大局的なプロセス・パラメータは、フォトレジストをシミュレートするレジスト・パラメータとステッパ・マシンの光学装置及び特性をシミュレートする光学パラメータとの両方を含む。

フォトリソグラフィ技術の分野における当業者に広く知られているように、レジスト・パラメータの例には、レジスト・コントラスト（ガンマ）、レジスト厚、レジスト感度、レジスト固体コンテンツ及びレジスト粘性が含まれる。レジスト・イメージに影響を与えうる光学パラメータの例には、ステッパ・ランプの輝度、露光の継続時間、光エネルギのコヒーレンシ、レンズのアパーチャ及びランプ源の波長が含まれる。更に当業者には明らかなことであるが、現像プロセスとエッチング・プロセスとは、共に、プロセス・シミュレータ１４２に入力されうる多数のパラメータを含む。このパラメータとしては、現像時間、現像液の濃度、現像温度、現像液の攪拌（アジテーション）方法並びに任意のベーク後時間及び温度が含まれる。上述したプロセス・パラメータは、網羅的ではなく例示的であることが意図されているので、追加的なパラメータをシミュレータ１４２に組み入れることも可能である。

物理較正パターンがマスキング・プロセスによって作られた後で、走査式電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて、ステップ５４でＳＥＭイメージと称されているパターンのデジタル表現が作成される。図５は、図４に示されたマスク・デザインを用いたマスキング・プロセスによって生じた例示的なＳＥＭイメージの図解である。

再び図２を参照すると、本発明の１つの特徴に従い、ステップ５６において、ＳＥＭイメージにおけるマスク・パターンのエッジがパターン認識を用いて自動的に検出される。検出されたエッジは、ＧＤＳＩＩ（グラフィック・デザイン・データへの転送／検索のための標準ファイル・フォーマット）などの標準フォーマットでエッジ・データベースに記憶されうる。ある好適実施例では、スネーク（Snake）アルゴリズムと称されるアルゴリズムが用いて、ＳＥＭイメージからのマスク・エッジが自動的に検出される。これに関しては、この出願の出願人に譲渡されている"Mask Defect Analysis for Both Horizontal and Vertical Processing Effects"（２５１３Ｐ）と称する米国特許出願に開示されている。この米国特許出願の内容は、この出願において援用する。別の実施例では、「適応型ＳＥＭエッジ認識アルゴリズム」を用いてエッジの検出がなされる。これに関しては、米国特許出願"Adaptive SEM Edge Recognition Algorithm"に開示されている。

ステップ５８では、ＳＥＭイメージが、ＳＥＭイメージの中のいくつのピクセルがマスク・デザインの１測定単位と等しいのかを判断するために、ＧＤＳマスク・デザイン・データ・レイアウト・データベース１５２と相関される。この１測定単位は、通常はナノメータである。

ステップ６０では、クライアント・コンピュータ１５０のオペレータが、較正プログラム１４３を呼び出す。ステップ６２では、オペレータは、較正マスク・デザインと較正パターンを作るのに用いられるマスキング・プロセスの大局的プロセス・パラメータを表すデータ・セット１５４とを選択する。

ステップ６４では、較正マスク・データとプロセス・パラメータとがプロセス・シミュレータ１４２に入力され、マスキング・プロセスによって生じる較正パターンの概略を与えるイメージが生じる。この技術分野では周知であるように、空中（aerial）又は潜在（latent）イメージがシミュレータによって生じうる。この出願では、これらのイメージを集合的に「アリム」（Aerial/Latent IMage）イメージと称することにする。プロセス・シミュレータ１４２によって生成されるアリム・イメージは、サーバ上かクライアント・コンピュータ１５０かいずれかに記憶されうる。

ステップ６６では、アリム・イメージと較正マスク・デザインと検出されたＳＥＭエッジとがオーバレイされる。ステップ６８では、アリム・イメージと較正マスクと検出されたＳＥＭエッジとの間のアライメントが精密化される。好適実施例では、ＳＥＭにおけるアリム・イメージとパターンとは、後に続くアライメントと比較とを容易にするための対応するアライメント・マークを含みうる。オーバレイされた複数のイメージは、オプションであるが、オペレータに対して表示されることもある。図６は、白いラインで示されている例示的なアリム・イメージ１６４と、黒いラインで示され重畳されている検出されたＳＥＭエッジとを示す図である。

再び図２を参照すると、ステップ７０では、アリム・イメージの輪郭と検出されたＳＥＭエッジとの間の距離が決定される。好適実施例では、この距離は、２乗平均平方根（ＲＭＳ）アルゴリズムを用いて決定される。ＲＭＳアルゴリズムは、アリム・イメージ１６４とＳＥＭイメージ１６６とにおける対応するエッジ（又はエッジの部分集合）のそれぞれの対の間の距離を測定し、重み付けされた平均を測定された距離に与え、１つの距離値を生じさせる。別の実施例では、重み付けされた平均は、ＳＥＭエッジとアリム・エッジとの間の距離のＮ乗の平均のＮ乗根に等しい。ただしここで、Ｎは２であることは必ずしも必要ではない。このようにして輪郭の間の距離を計算することにより、２次元の測定に基づく距離の値が効率的に得られる。

ステップ７２では、１又は複数の数学的アルゴリズムが用いられ、シミュレータに入力されアリム・イメージの輪郭とＳＥＭエッジとの間の最小距離を生じさせるプロセス・パラメータ値の組がサーチされる。オペレータは、サーチを終了させるのに用いられる最小距離スレショルドと、プロセス・パラメータに対する可能性がある最大値及び最小値とを定義することができる。

好適実施例では、マスキング・プロセスによって用いられるプロセス・パラメータの部分集合が数学的アルゴリズムに入力される。本発明によると、次の１１個のプロセス・パラメータを用いて最小距離が決定される。すなわち、焦点、拡散、シグマイン、シグマアウト、極位置の角度、数値アパーチャ、極のシグマ、スフェリカル（spherical）、ｃｏｍａ＿ｘ、ｃｏｍａ＿ｙ及び輝度（intensity）輪郭である。

ステップ７４では、アリム・イメージ輪郭とＳＥＭイメージとの間の計算された距離がオペレータによって設定された最小距離スレショルドを満足するかどうかが判断される。この最小距離のスレショルドは、用いられている特定のプロセス技術に依存する。例えば１３０ｎｍのプロセス技術の場合には、最小距離スレショルドは８から１０ｎｍに設定することができるが、これは、プロセス・シミュレータはＳＥＭイメージ１６６の１０％の範囲にあるアリム・イメージ１６４を生じさせなければならないことを意味する。重要な応用例では、５％未満のエラー・スレショルドが必要となりうる。

計算された距離が最小距離スレショルドを満たさない場合には、アルゴリズムは、ステップ７６においてプロセス・パラメータのための新たな値を計算する。この新たなプロセス・パラメータ値は、１１変数（ｘ）の関数であるｆ（ｘ₁，ｘ₂，…ｘ₁₁）／Ｒ¹¹−Ｒが与えられ、アリム・イメージ輪郭とＳＥＭエッジ輪郭との間の距離を最小化するプロセスの間に計算される。

好適実施例では、２つのアルゴリズムが用いられて、この方程式が最小化される。第１に、周知の確率アルゴリズムが用いられ、この関数の大局的な最小値が得られるまで処理値が反復的に変化させられる。大局的な最小値を生じさせるこの第１の計算されたパラメータ値の組は、次に、シンプレクス又はパウウェル・アルゴリズムと称される第２の周知のアルゴリズムに入力される。このアルゴリズムは、このパラメータ値の組によって定義される関数と共に始動し、この関数内部の局所的な最小値が得られるまで、パラメータ値を反復的に変化させ、パラメータ値の第２の組を生じさせる。

ステップ７８では、この第２の組の計算されたパラメータ値がプロセス・シミュレータ１４２に入力されて新たなアリム・イメージ１６４を生成し、プロセスはステップ６６−７２と共に進行する。アリム・イメージ１６４はＳＥＭエッジとオーバレイされ、これら２つの間の距離が計算される等である。アリム・イメージ輪郭とＳＥＭエッジ輪郭との間の計算された距離がステップ７４において最小距離スレショルドを満たさない場合には、このプロセスは継続される。アリム・イメージ輪郭とＳＥＭエッジ輪郭との間の計算された距離がステップ７４において最小距離スレショルドを満たす場合には、ステップ８０において、パラメータ値の現在の組がパラメータの最適に組であり較正プログラム１４３によってプロセス・シミュレータ１４２の較正のために出力される。

図７は、本発明の好適実施例において較正プログラムによって生じるユーザ・インターフェース・スクリーンの図解である。本発明の別の特徴によると、較正プログラムのユーザ・インターフェース・スクリーン１７０は、それぞれのプロセス・パラメータに対して個別的なグラフ１７２を表示する。これらのグラフでは、それぞれの反復（イテレーション）に対するパラメータ値をｘ軸に、結果的なＲＭＳ距離値をｙ軸に取っている。個別的なパラメータのグラフ１７２に加えて、ユーザ・インターフェース・スクリーンは、それぞれの反復の結果である大局的なＲＭＳ距離をプロットした大局的グラフ１７４も表示する。

以上で、プロセス・シミュレータを較正する方法及びシステムを開示した。本発明は、示されている実施例に従って説明され、この技術分野の当業者であれば、これらの実施例に対する変更がありうるし、そのような変更はすべて本発明の精神及び範囲の中に含まれることを容易に理解するはずである。従って、当業者であれば、特許請求の範囲の精神及び範囲から逸脱することなく多くの修正をなすことができる。

所望の半導体パターンの一部とマスキング・プロセスの結果として生じるパターニングされた層とを示す図である。 本発明の好適実施例に従いプロセス・シミュレータを校正してマスキング・プロセスのプロセス変動を補償するプロセスを図解している流れ図である。 本発明の好適実施例におけるウェブ・イネーブルされたプロセス・シミュレーションのブロック図である。 例示的な校正マスク・パターンの図解である。 図４に示されたマスク・デザインを用いたマスキング・プロセスによって生じる例示的なＳＥＭイメージの図解である。 検出されたＳＥＭエッジに重畳されたアリム・イメージを示す図である。 本発明の好適実施例における校正プログラムによって生じるユーザ・インターフェース画面を図解する図である。

Claims (30)

1. マスキング・プロセス・シミュレータを自動的に較正するコンピュータ実装された方法であって、
   （ａ）較正マスクとプロセス・パラメータとを用いてマスキング・プロセスを実行し、ウエハ上に較正パターンを作成するステップと、
   （ｂ）前記較正パターンのデジタル・イメージを作成するステップと、
   （ｃ）パターン認識を用いて前記デジタル・イメージから前記パターンのエッジを検出するステップと、
   （ｄ）前記較正マスクと前記プロセス・パラメータとを定義するデータをプロセス・シミュレータに入力し、前記マスキング・プロセスによって生じうる較正パターンの概略を与えるアリム・イメージを生じさせるステップと、
   （ｅ）前記アリム・イメージと前記デジタル・イメージの検出されたエッジとをオーバレイするステップと、
   （ｆ）前記アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と前記検出されたエッジとの間の距離を測定するステップと、
   （ｇ）前記アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と前記検出されたエッジとの間の最小距離を生じさせるプロセス・パラメータの組が見つかるまで、１又は複数の数学的アルゴリズムを用いて前記シミュレーションに入力されたプロセス・パラメータの値を反復的に変化させ、よって、前記プロセス・シミュレータを効果的に較正し前記マスキング・プロセスのプロセス変動を補償するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 請求項１記載の方法において、ステップ（ｂ）は、走査式電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて前記較正パターンのＳＥＭイメージを作成するステップを更に含むことを特徴とする方法。
3. 請求項１記載の方法において、ステップ（ｇ）は、前記プロセス・パラメータの部分集合の値を変化させるステップを更に含むことを特徴とする方法。
4. 請求項３記載の方法において、前記プロセス・パラメータの部分集合は、焦点、拡散、シグマイン、シグマアウト、極位置の角度、数値アパーチャ、極のシグマ、スフェリカル、ｃｏｍａ＿ｘ、ｃｏｍａ＿ｙ及び強度輪郭を含むことを特徴とする方法。
5. 請求項３記載の方法において、ステップ（ｇ）は、サーチを終了させるのに用いられる最小距離スレショルドと前記プロセス・パラメータに対する可能性のある最小値及び最大値とをオペレータから受け取るステップを更に含むことを特徴とする方法。
6. 請求項５記載の方法において、ステップ（ｇ）は、
   （ｉ）第１のアルゴリズムを用いて、前記プロセス・パラメータの関数に対する大局的な最小値が見つかるまで前記パラメータの値を反復的に変化させるステップと、
   （ｉｉ）前記大局的な最小値を生じさせたパラメータの計算値の第１の組を第２のアルゴリズムに入力するステップであって、前記第２のアルゴリズムは、前記第１の組のパラメータ値によって定義される関数から開始し、パラメータ値の第２の組を生じさせる局所的な最小値が前記関数の中で見つかるまで前記パラメータの値を反復的に変化させる、ステップと、
   を更に含むことを特徴とする方法。
7. 請求項６記載の方法において、前記第１のアルゴリズムは確率的アルゴリズムであることを特徴とする方法。
8. 請求項６記載の方法において、ステップ（ｇ）は、パラメータの計算値の前記第２の組を前記プロセス・シミュレータに反復的に入力して距離測定のための新たなアリム・イメージを生成するステップを更に含むことを特徴とする方法。
9. 請求項３記載の方法において、ステップ（ｃ）は、前記ＳＥＭイメージの中のいくつのピクセルが前記マスク・デザインの測度の１単位と等しいのかを判断するために前記ＳＥＭイメージを前記マスク・デザイン・データと相関させるステップを様々なに含むことを特徴とする方法。
10. 請求項３記載の方法において、ステップ（ｆ）は、二乗平均平方根（ＲＭＳ）アルゴリズムを含む距離計量を用いて距離を決定するステップを更に含むことを特徴とする方法。
11. 請求項１０記載の方法において、前記距離計量は、前記アリム・イメージにおける対応するエッジのそれぞれの対の少なくとも部分集合とＳＥＭイメージとの間の距離を測定し、測定された距離に重み付けされた平均を適用して１つの距離値を生じさせることを特徴とする方法。
12. 請求項１１記載の方法において、前記重み付けされた平均はＳＥＭエッジとアリム・イメージとの間の距離のＮ乗の平均のＮ乗根と等しいことを特徴とする方法。
13. 請求項３記載の方法において、前記アリム・イメージは空中イメージ又は潜在イメージを含むことを特徴とする方法。
14. 請求項１記載の方法において、それぞれの反復に対するパラメータ値を結果的に得られる距離値と共にプロットするそれぞれのプロセス・パラメータに対する個別的なグラフと、それぞれの反復の大局的な距離結果をプロットする大局的なグラフとを表示するユーザ・インターフェースを表示するステップを更に含むことを特徴とする方法。
15. 請求項１記載の方法において、ステップ（ａ）は、フォトレジストをシミュレートするレジスト・パラメータとステッパ・マシンの光学装置及び特性をシミュレートする光学パラメータとの両方を含む大局的プロセス・パラメータを入力するステップを更に含むことを特徴とする方法。
16. プロセス・シミュレータ・システムであって、
    ネットワークに結合されたサーバと、
    前記サーバ上で動作する較正プログラムと、
    前記サーバ上で動作するプロセス・シミュレータと、
    前記ネットワークを介して前記サーバに結合された少なくとも１つのクライアント・コンピュータであって、オペレータが前記較正プログラムにアクセスすることができ、いったん呼び出されると、前記較正プログラムは、
    （ａ）較正マスクとプロセス・パラメータとを用いたマスキング・プロセスの間に生じたウエハ上の較正パターンのデジタル・イメージを受け取り、
    （ｂ）パターン認識を用いて前記デジタル・イメージから前記パターンのエッジを検出し、
    （ｃ）前記較正マスクと前記プロセス・パラメータとを定義するデータをこのプロセス・シミュレータに入力し、前記マスキング・プロセスによって生じうる較正パターンの概略を与えるアリム・イメージを生じさせ、
    （ｄ）前記アリム・イメージと前記デジタル・イメージの検出されたエッジとをオーバレイし、
    （ｅ）前記アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と前記検出されたエッジとの間の距離を測定し、
    （ｆ）前記アリム・イメージにおけるパターンの輪郭と前記検出されたエッジとの間の最小距離を生じさせるプロセス・パラメータの組が見つかるまで、１又は複数の数学的アルゴリズムを用いて前記シミュレータに入力されたプロセス・パラメータの値を反復的に変化させ、よって、前記プロセス・シミュレータを効果的に較正し前記マスキング・プロセスのプロセス変動を補償することを特徴とするシステム。
17. 請求項１６記載のシステムにおいて、走査式電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて前記較正パターンのＳＥＭイメージを作成することを特徴とするシステム。
18. 請求項１７記載のシステムにおいて、前記数学的アルゴリズムは、前記プロセス・パラメータの部分集合の値を反復的に変化させることを特徴とするシステム。
19. 請求項１８記載のシステムにおいて、前記プロセス・パラメータの部分集合は、焦点、拡散、シグマイン、シグマアウト、極位置の角度、数値アパーチャ、極のシグマ、スフェリカル、ｃｏｍａ＿ｘ、ｃｏｍａ＿ｙ及び強度輪郭を含むことを特徴とするシステム。
20. 請求項１８記載のシステムにおいて、前記較正プログラムは、前記数学的アルゴリズムによるサーチを終了させるのに用いられる最小距離スレショルドと前記プロセス・パラメータに対する可能性のある最小値及び最大値とをオペレータから受け取ることを特徴とするシステム。
21. 請求項２０記載のシステムにおいて、前記数学的アルゴリズムは、
    （ｉ）第１のアルゴリズムを用いて、前記プロセス・パラメータの関数に対する大局的な最小値が見つかるまで前記パラメータ値を反復的に変化させる第１のアルゴリズムと、
    （ｉｉ）前記大局的な最小値を生じさせたパラメータの計算値の第１の組を受け取り、前記第１の組のパラメータ値によって定義される関数から開始し、パラメータ値の第２の組を生じさせる局所的な最小値が前記関数の中で見つかるまで前記パラメータの値を反復的に変化させる第２のアルゴリズムと、
    を含むことを特徴とするシステム。
22. 請求項２１記載のシステムにおいて、前記第１のアルゴリズムは確率的アルゴリズムであることを特徴とするシステム。
23. 請求項２１記載のシステムにおいて、前記較正プログラムは、パラメータの計算値の前記第２の組を前記プロセス・シミュレータに反復的に入力して距離測定のための新たなアリム・イメージを生成することを特徴とするシステム。
24. 請求項１７記載のシステムにおいて、前記ＳＥＭイメージの中のいくつのピクセルが前記マスク・デザインの測度の１単位と等しいのかを判断するために、前記ＳＥＭイメージは、前記マスク・デザイン・データと相関されることを特徴とするシステム。
25. 請求項１７記載のシステムにおいて、二乗平均平方根（ＲＭＳ）アルゴリズムを含む距離計量を用いて前記距離が決定されることを特徴とするシステム。
26. 請求項２５記載のシステムにおいて、前記距離計量は、前記アリム・イメージにおける対応するエッジのそれぞれの対の少なくとも部分集合とＳＥＭイメージとの間の距離を測定し、測定された距離に重み付けされた平均を適用して１つの距離値を生じさせることを特徴とするシステム。
27. 請求項２６記載のシステムにおいて、前記重み付けされた平均はＳＥＭエッジとアリム・イメージとの間の距離のＮ乗の平均のＮ乗根と等しいことを特徴とするシステム。
28. 請求項１７記載のシステムにおいて、前記アリム・イメージは空中イメージ又は潜在イメージを含むことを特徴とするシステム。
29. 請求項１６記載のシステムにおいて、前記較正プログラムは、それぞれの反復に対するパラメータ値を結果的に得られる距離値と共にプロットするそれぞれのプロセス・パラメータに対する個別的なグラフと、それぞれの反復の大局的な距離結果をプロットする大局的なグラフとを表示するユーザ・インターフェースを表示することを特徴とするシステム。
30. 請求項１６記載のシステムにおいて、前記プロセス・パラメータは、前記プロセス・シミュレータに、フォトレジストをシミュレートするレジスト・パラメータとステッパ・マシンの光学装置及び特性をシミュレートする光学パラメータとの両方を含む大局的プロセス・パラメータを入力することを特徴とするシステム。

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