JP2011003644A - リソグラフィシミュレーション方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ベストフォーカス差を考慮した高精度なリソグラフィシミュレーションを簡易に行う。
【解決手段】リソグラフィシミュレーションの結像条件に対して、シミュレーション対象のマスクパターンの寸法とデフォーカス量との関係が規定されたテーブルを参照してデフォーカス処理を施す工程と、前記デフォーカス処理が施された結像条件を用いて前記マスクパターンに対応する転写パターンの寸法を算出する工程と、を備えたリソグラフィシミュレーション方法である。
【選択図】図１

Description

本発明は、リソグラフィシミュレーション方法及びプログラムに関するものである。

マスクパターン（マスクレイアウト）の微細化に伴い、リソグラフィシミュレーションの精度を確保することが困難になってきている。

例えば、マスクパターンを単純な薄膜物体とみなすマスク薄膜近似モデルによって得られるシミュレーション結果と、マスク３Ｄ構造効果を反映した厳密な計算によって得られたシミュレーション結果との間には、大きな差異が生じてきている。そのため、マスク３Ｄ構造効果を考慮した高精度のリソグラフィシミュレーションを簡易に行う方法が提案されている（例えば特許文献１参照）。

このマスク３Ｄ構造効果は、パターンの形状や密集度等に依存して、ベストフォーカスのウェーハ位置が変化する、いわゆるパターン間ベストフォーカス差の原因となることが知られている。パターンによってベストフォーカス位置が異なると、同一マスク上に異なるパターンが存在した場合に、レジストパターンの寸法精度が低下し、半導体デバイス生産の歩留まりが低下する。

そのため、ベストフォーカス差についても高精度にシミュレーションを行うことが求められている。しかし、特許文献１に記載されているような従来のリソグラフィシミュレーション方法では、ベストフォーカス差について高精度かつ簡易にシミュレーションを行うことは出来なかった。

特開２００８−２３３６８６号公報

本発明は、ベストフォーカス差を考慮した高精度なリソグラフィシミュレーションを簡易に行うことができるリソグラフィシミュレーション方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様によるリソグラフィシミュレーション方法は、リソグラフィシミュレーションの結像条件に対して、シミュレーション対象のマスクパターンの寸法とデフォーカス量との関係が規定されたテーブルを参照してデフォーカス処理を施す工程と、前記デフォーカス処理が施された結像条件を用いて前記マスクパターンに対応する転写パターンの寸法を算出する工程と、を備えるものである。

本発明の一態様によるプログラムは、リソグラフィシミュレーションに適用されるプログラムであって、リソグラフィシミュレーションの結像条件に対して、シミュレーション対象のマスクパターンの寸法とデフォーカス量との関係が規定されたテーブルを参照してデフォーカス処理を施す工程と、前記デフォーカス処理が施された結像条件を用いて前記マスクパターンに対応する転写パターンの寸法を算出する工程と、をコンピュータに実行させるものである。

本発明によれば、ベストフォーカス差を考慮した高精度なリソグラフィシミュレーションを簡易に行うことができる。

本発明の実施形態に係るリソグラフィシミュレーション方法を説明するフローチャートである。 フォーカス位置とレジスト寸法との関係の一例を示すグラフである。 マスクパターンの例を示す図である。 パターン間ベストフォーカス差の一例を示すグラフである。 参照テーブルの作成方法を説明するフローチャートである。 シミュレーションモデル毎のパターン間ベストフォーカス差の例を示すグラフである。 参照テーブルの一例を示す図である。 マスクパターンの一例を示す図である。 参照テーブルの作成方法の別の例を説明するフローチャートである。 マスクパターンの一例を示す図である。 参照テーブルの一例を示す図である。 マスクパターンの一例を示す図である。 参照テーブルの一例を示す図である。 参照テーブルの一例を示す図である。 マスクパターンの一例を示す図である。 同実施形態に係るシミュレーション装置の概略構成図である。 同実施形態に係る半導体装置の製造方法を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

図１に本発明の実施形態に係るリソグラフィシミュレーション方法を説明するフローチャートを示す。

まず、マスクパターン種類及びパターン寸法と、マスク３Ｄ構造効果に起因するパターン間ベストフォーカス差を考慮したデフォーカス量（フォーカスオフセット）との関係が規定されたルール（参照テーブル）を用意する（ステップＳ１）。

ベストフォーカスについて説明する。ベストフォーカスとは、ある１つのパターンに着目し、露光量を固定して基板とレンズとの距離を変化させて露光したとき、フォーカス位置の微小変化に対するレジスト寸法の微小変化量が０になるようなフォーカス位置を表す。一般に、フォーカス位置とレジスト寸法の関係は図２に示すような２次曲線状になり、ベストフォーカス条件は２次曲線の極値を与えるフォーカス位置として求められる。

次に、パターン間ベストフォーカス差について説明する。例えば、ＮＡ＝１．３０の四重極照明を用いた液浸露光装置により、図３に示すようなパターンＰ１１及びＰ１２がレイアウトされたマスクをスキャン露光して、一括して基板にレジストパターンを形成する。図４にパターンＰ１１及びＰ１２に対応するレジストパターンの寸法とデフォーカス量との関係を示す。この図から分かるように、パターンＰ１１とＰ１２にはベストフォーカス差が約２０ｎｍ生じている。このようにベストフォーカスはパターンの形状等に応じて異なる値となる。

参照テーブルの作成方法を図５に示すフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１１）複数のテストパターンを用意する。テストパターンはパターン種類、パターン寸法、隣接パターン寸法等に応じて分類される。例えば、パターン種類は、着目するパターンが、ラインパターン、スペースパターン、ホールパターン、アイランドパターン等の複数種のパターンのうちのいずれであるかを表す。パターン寸法は着目するパターンの寸法を表す。隣接パターン寸法は、両隣のパターンの寸法の平均値を表す。例えば着目パターンがラインパターンであった場合、隣接パターン寸法は、ラインパターンに隣接する２つのスペースパターンの寸法の平均値を示す。

（ステップＳ１２）複数のテストパターンのうち、未選択のテストパターンを１つ選択する。

（ステップＳ１３）選択したテストパターンに対して、マスク３Ｄ構造効果を反映した厳密な物理モデル（すなわち、パターンの厚みを変数として含む物理モデル）を用いて光学像を計算する。具体的には、マスク近傍の電場分布を、マクスウェル方程式に基づく数値計算によって求める。そして、得られた電場分布を用いて、投影光学系を通過した光の強度分布を計算し、一定スレショルドでスライスすることで寸法を算出する。

さらに、フォーカス位置を変化させ、複数のフォーカス位置の各々について寸法を算出し、ベストフォーカス位置を求める。

そして、求めたベストフォーカス位置と、予め同様の方法で求めておいた基準パターンのベストフォーカス位置との差分（ずれ）を算出する。ここで、基準パターンは複数のテストパターンのいずれか１つのパターンとする。

（ステップＳ１４）選択したテストパターンに対して、マスク薄膜近似モデルを用いて光学像を計算し、寸法を算出する。さらに、フォーカス位置を変化させ、複数のフォーカス位置の各々について寸法を算出し、ベストフォーカス位置を求める。

そして、求めたベストフォーカス位置と、予め同様の方法で求めておいた基準パターンのベストフォーカス位置との差分（ずれ）を算出する。基準パターンはステップＳ１３における基準パターンと同じパターンである。

（ステップＳ１５）ステップＳ１３で求めたベストフォーカス位置の差分と、ステップＳ１４で求めたベストフォーカス位置の差分とを比較し、両者の差異をデフォーカス量として求める。

例えば、選択パターンと基準パターンとのベストフォーカス位置のずれが、マスク３Ｄ構造効果を反映した厳密な物理モデルを用いたシミュレーションでは、図６（ａ）に示すようにｄｉｆ１となっており、マスク薄膜近似モデルを用いたシミュレーションでは図６（ｂ）に示すようにｄｉｆ２であったとする。

選択パターンについて、マスク薄膜近似モデルを用いたシミュレーション結果を、厳密な物理モデルを用いたシミュレーション結果と（ほぼ）同じにするためには、基準パターンとのベストフォーカス位置のずれの差分ｄｉｆ１−ｄｉｆ２を与えればよいことが分かる。

このようなフォーカスオフセット（デフォーカス量）を与えることで、マスク薄膜近似モデルを用いたリソグラフィシミュレーションに、マスク立体構造効果に起因するベストフォーカス差の影響を擬似的に反映させることが可能になる。

（ステップＳ１６）すべてのテストパターンを選択した場合はステップＳ１７へ進み、まだ選択していないテストパターンがある場合はステップＳ１２に戻る。

（ステップＳ１７）テストパターンとデフォーカス量との関係に基づいて参照テーブル（ルール）を作成する。

図７はこのようにして作成される参照テーブルの一例を示す。デフォーカス量は、マスク薄膜近似モデルを用いたシミュレーション結果と、厳密な物理モデルを用いたシミュレーション結果との差異が所定の基準を満たすように（差異が所定量以下となるように）規定する。

リソグラフィシミュレーションでは、シミュレーションの対象となるマスクパターンの結像条件（ＮＡ、照明形状、フォーカス値等の設定条件）に対して、参照テーブルを参照してデフォーカス処理を実行する（図１のステップＳ２）。

例えば、着目パターンが図８に示すマスクパターンにおけるラインパターンＬ１である場合、図７の参照テーブルから、着目パターン種類＝ライン、着目パターン寸法＝ｄ１、隣接パターン寸法＝（ｄ２＋ｄ３）／２に対応するデフォーカス量を抽出する。そして、設定フォーカス値に抽出したデフォーカス量を与える。

また、例えば、着目パターンが図８に示すマスクパターンにおけるスペースパターンＳ１である場合、図７の参照テーブルから、着目パターン種類＝スペース、着目パターン寸法＝ｄ２、隣接パターン寸法＝（ｄ１＋ｄ４）／２に対応するデフォーカス量を抽出する。そして、設定フォーカス値に抽出したデフォーカス量を与える。

次に、デフォーカス処理が施された状態で、マスク薄膜近似モデルを用いたシミュレーションを実行し、光学像を求め、転写パターンの寸法を算出する（図１のステップＳ３）。すなわち、マスク３Ｄ構造効果を反映した厳密な物理モデルを用いずに、マスク薄膜近似モデルを用いた簡単な計算で転写パターンの寸法を算出する。ここで算出される寸法は、上述したように、マスク立体構造効果に起因するベストフォーカス差の影響が擬似的に反映されたものとなっており、厳密な物理モデルを用いて算出される寸法と（ほぼ）一致する。

このように、本実施形態では、パターン種類、パターン寸法と、デフォーカス量との関係が規定されたルール（参照テーブル）を予め作成しておき、リソグラフィシミュレーションの対象となるマスクパターンに対して参照テーブルを参照してデフォーカス処理を施す。デフォーカス処理により、マスク薄膜近似モデルを用いて、擬似的にマスク３Ｄ構造効果に起因するベストフォーカス差の影響が反映されたシミュレーションを実行することができる。従って、本実施形態によれば、ベストフォーカス差を考慮した高精度なリソグラフィシミュレーションを簡易に行うことができる。

上記実施形態では図７に示すような参照テーブルを作成するにあたり、マスク３Ｄ構造効果を反映した厳密な物理モデルを用いた光学像の計算を行っていたが（図５のステップＳ１３）、図９に示すように、露光実験を行って各テストパターンについてのベストフォーカスを実験的に求めてもよい（ステップＳ２３）。そして、任意のシミュレーションモデルを用いて各テストパターンのベストフォーカスを求め（ステップＳ２４）、実験的に求めた基準パターンとのベストフォーカス差と、シミュレーションで求めた基準パターンとのベストフォーカス差との差分が所定の基準を満たすようにデフォーカス量を算出する（ステップＳ２５）。

上記実施形態の参照テーブルでは、図７に示すように、着目パターン寸法及び隣接パターン寸法に応じて分類を行っていたが、図１０に示すような着目パターン寸法及び着目パターンピッチに応じて分類を行ってもよい。このような分類を行った場合の参照テーブルの一例を図１１に示す。

また、図１２（ａ）に示すパターンのクランク部や、図１２（ｂ）に示す周期パターンの端部のような特殊形状のパターンについては、他の部分とは異なる独自のデフォーカス量を割り当てるようにしてもよい。このような割り当てを行った場合の参照テーブルの一例を図１３に示す。

また、上記実施形態ではライン／スペースパターンについての参照テーブルについて説明したが、ホールパターン、アイランドパターンのような２次元パターン等についても参照テーブルを作成することができる。２次元パターンの場合、Ｘ方向及びＹ方向の各々についての着目パターン寸法及び隣接パターン寸法に応じて分類を行い、図１４に示すような参照テーブルが作成される。

例えば、着目パターンが図１５に示すホールパターンＨ１である場合、図１４の参照テーブルから、着目パターン種類＝ホール、着目パターンＸ寸法＝ｘ１、着目パターンＹ寸法＝ｙ１、隣接パターンＸ寸法＝（ｘ２＋ｘ３）／２、隣接パターンＹ寸法＝（ｙ２＋ｙ３）／２に対応するデフォーカス量が抽出される。

上述したリソグラフィシミュレーション方法は図１６に示すようなシミュレーション装置１００により実行される。シミュレーション装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、表示部１０４、入力部１０５、入出力インタフェース１０６、コントローラ１０７、及びネットワーク接続部１０８を備え、バスライン１０９を介して各部は接続されている。

リソグラフィシミュレーションを行うコンピュータプログラムであるシミュレーションプログラム（図示せず）は、シミュレーション装置１００の外部にある記憶媒体１０７ａ、例えば磁気ディスク、光ディスク等、又は、シミュレーション装置１００の外部にあるコンピュータ（図示せず）、例えばサーバコンピュータ、ワークステーション等、又は、シミュレーション装置１００の内部にある記憶媒体、例えばＲＯＭ１０２等のいずれかの記憶媒体に記憶されている。

記憶媒体１０７ａに記憶されているコンピュータプログラムは、コントローラ１０７、バスライン１０９を介してＲＡＭ１０３へロードされる。また、外部のサーバコンピュータ等に記憶されているコンピュータプログラムはネットワーク接続部１０８、バスライン１０９を介してＲＡＭ１０３へロードされる。また、ＲＯＭ１０２に記憶されているコンピュータプログラムはバスライン１０９を介してＲＡＭ１０３へロードされる。

ＣＰＵ１０１はＲＡＭ１０３にロードされたパターン作成プログラムを実行し、入出力インタフェース１０６を介して、入力部１０５である、例えばキーボード、タッチパネル、マウス等から必要なパラメータ等のデータ入力を要求する。また、ＣＰＵ１０１は、例えば設計データ等を表示部１０４である、例えばディスプレイ等へ表示する。

ＣＰＵ１０１がシミュレーションプログラムを処理することで、図１に示すリソグラフィシミュレーションが実行される。

上述したリソグラフィシミュレーション方法は、フォトマスクの作製を含む半導体装置の製造方法に適用可能である。このような半導体装置の製造方法を図１７に示すフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３１）半導体ウェーハ上に形成されるパターンに対応する設計データを用意する。

（ステップＳ３２）上述した方法によってリソグラフィシミュレーションを行う。

（ステップＳ３３）リソグラフィシミュレーションの結果に基づき、設計データにＯＰＣ（光近接効果補正）処理を施し、マスクデータを作成する。ＯＰＣ処理によりマスクの着目パターン寸法や隣接パターン寸法等が変化した場合は、再度リソグラフィシミュレーションを行う。ＯＰＣ処理による補正パターンの付加と補正パターンが付加されたマスクパターンに対してのリソグラフィシミュレーションとを、シミュレーション結果が所望のものとなるまで繰り返す。

また、同一マスクに複数種のパターンが含まれる場合は、いずれか１種類のパターンを基準パターンとして選択し、この基準パターンが所望寸法となるような露光量及びフォーカス値を決定する。そして、決定した露光量及びフォーカス値を用いてリソグラフィシミュレーションを行い、基準パターン以外のパターンについてＯＰＣ処理を施し、マスクデータを作成する。基準パターンとしては、密集パターンのような高い寸法精度が求められるパターンを選択することが好適である。

（ステップＳ３４）マスクデータに基づいてフォトマスクを作製する。

（ステップＳ３５）露光処理を行い、フォトマスク上のパターンを半導体ウェーハ上のフォトレジストに転写する。

（ステップＳ３６）現像処理を行い、レジストパターンを形成する。

（ステップＳ３７）レジストパターンをマスクとしてエッチングを行い、半導体ウェーハ又はウェーハ上の被加工膜を加工する。

リソグラフィシミュレーションの精度が高いため、寸法精度の高いレジストパターンを形成できる。従って、半導体デバイス生産の歩留まりを向上させることができる。

上記実施形態では、パターン寸法と隣接パターン寸法（隣接する同種パターンまでの距離）とを考慮して参照テーブルを作成していたが、いずれか一方のみを考慮して作成してもよい。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１００ シミュレーション装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 表示部
１０５ 入力部
１０６ 入出力インタフェース
１０７ コントローラ
１０８ ネットワーク接続部
１０９ バスライン

Claims (5)

1. リソグラフィシミュレーションの結像条件に対して、シミュレーション対象のマスクパターンの寸法とデフォーカス量との関係が規定されたテーブルを参照してデフォーカス処理を施す工程と、
   前記デフォーカス処理が施された結像条件を用いて前記マスクパターンに対応する転写パターンの寸法を算出する工程と、
   を備えるリソグラフィシミュレーション方法。
2. 前記転写パターンの寸法は、マスク薄膜近似モデルを用いて算出されることを特徴とする請求項１に記載のリソグラフィシミュレーション方法。
3. 前記テーブルでは、パターンの厚みを変数として含む物理モデルを用いて求められたマスクパターンと基準パターンとのベストフォーカス差と、前記デフォーカス処理が施された結像条件を含むマスク薄膜近似モデルを用いて求められた前記マスクパターンと前記基準パターンとのベストフォーカス差との差分が所定の基準を満たすように、前記マスクパターンの種類及び寸法とデフォーカス量との関係が規定されていることを特徴とする請求項１又は２に記載のリソグラフィシミュレーション方法。
4. 前記テーブルでは、実験的に求められたマスクパターンと基準パターンとのベストフォーカス差と、前記デフォーカス処理が施された結像条件を含む所定のシミュレーションモデルを用いて求められた前記マスクパターンと前記基準パターンとのベストフォーカス差との差分が所定の基準を満たすように、前記マスクパターンの種類及び寸法とデフォーカス量との関係が規定されていることを特徴とする請求項１に記載のリソグラフィシミュレーション方法。
5. リソグラフィシミュレーションに適用されるプログラムであって、
   リソグラフィシミュレーションの結像条件に対して、シミュレーション対象のマスクパターンの寸法とデフォーカス量との関係が規定されたテーブルを参照してデフォーカス処理を施す工程と、
   前記デフォーカス処理が施された結像条件を用いて前記マスクパターンに対応する転写パターンの寸法を算出する工程と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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