JP2011058931A - フォトマスクの特性検出装置およびフォトマスクの特性検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を前記参照データから抽出する抽出部と、前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第1の領域設定部と、前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を受光面上に結像された光学像を光電変換することで検出する検出部と、前記検出された特性を集計する集計部と、を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置が提供される。
【選択図】図1
Description
構造体の表面に形成されたパターンの欠陥を検査する方法としては、ダイ・ツー・データべース(die−to−database)法と呼ばれる検査方法が知られている。この検査方法においては、CCDセンサ(Charge Coupled Device Image Sensor)などの受光面上にパターンの拡大光学像を結像させることで得られた検査データと、パターンの設計時に用いた設計データ(CADデータ)などから作成された参照データとを比較して、両者の不一致点を欠陥として検出するようにしている。
また、半導体装置の製造において用いられるフォトマスクの検査装置においては、欠陥の検査を行うとともに微細なライン・アンド・スペースパターンの線幅をも検出する場合がある。
また、露光装置で転写するウェーハ面へのフォトマスクの転写性を評価するため、露光装置の光学系を模した光学系を用いてフォトマスクのパターンの拡大光学像をCCDセンサなどで撮像し、転写後の透過率や線幅を検出する装置も知られている。
ここで、近年の微細化されたパターンにおいては、コンタクトホールパターンの検出感度を向上させるとともに、フォトマスクの品質やフォトマスクに起因するプロセスマージンの低下要因などを的確に評価できるようにすることが求められるようになってきている。
ところが、従来の透過率や線幅を検出する技術では、フォトマスクの特性や特性分布を検出することができず、例えば、欠陥に至らないまでの異常がありプロセスマージンが低下したり、歩留まりが低下したりするなどした場合にその要因を特定できないおそれがあった。
図1は、本実施の形態に係るフォトマスクの特性検出装置を例示するためのブロック図である。
図1に示すように、特性検出装置1には、検出データ作成部2、参照データ作成部3、特性検出部4、抽出部5、表示部6が設けられている。
検出データ作成部2は、被検出体100に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する。
光源21は、検出光21aを出射する。光源21としては、白色光、単色光、コヒーレント光などを出射する各種光源を用いることができる。この場合、微細なパターンの検出を行うためには、波長の短い検出光21aを出射可能なものとすることが好ましい。そのようなものとしては、例えば、波長が266nmの検出光21aを出射するYAGレーザ光源などを例示することができる。ただし、レーザ光源に限定されるわけではなく、パターンの大きさなどに応じて適宜変更することができる。
結像光学系24は、被検出体100からの検出光21aを検出部25の受光面に導くとともに受光面上に結像させる。
また、図1に例示をした結像光学系24は、被検出体100を透過した検出光21aを検出部25に導くものであるが、被検出体100により反射された検出光21aを検出部25に導くものとすることもできる。
変換部26は、検出部25から出力された電気信号をA/D変換する。また、A/D変換された電気信号を図形解釈することで検出データを作成する。
参照データ作成部3は、データ格納部31に格納された設計データなどに基づいて参照データを作成する。すなわち、参照データ作成部3は、被検出体に形成されたパターンに関する参照データを作成する。
データ格納部31は、パターンの形成に用いられる作画データや作画データに変換する前の設計データなどを格納する。
データ作成部33は、2次元データに展開されたデータを図形解釈することで参照データを作成する。この際、検出データの分解能に合わせて参照データが作成される。すなわち、データ展開部32により展開されたデータを、検出部25で取得された光学像のデータ(検出データ)と同程度の分解能の参照データに変換する。
抽出部5は、特性(例えば、透過率など)の検出対象となるパターンと形状、大きさが同じパターンを参照データから抽出する。そして、抽出されたパターン(参照パターン)に関する信号(有効フラグ)を領域設定部43に向けて出力する。この際、抽出されたパターン(参照パターン)の位置情報(抽出されたパターン(参照パターン)がフォトマスクの何処にあるのかの位置情報)をも合わせて出力する。
すなわち、抽出部5は、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出する。そして、抽出された参照パターンに関する信号(有効フラグ)、参照パターンの位置情報を領域設定部43に向けて出力する。なお、抽出部5に関する詳細は後述する。
第1の特性検出部4aは、抽出部5で抽出された参照パターンに対応する検出データのパターンの特性(例えば、透過率など)を検出するとともに、検出された特性を集計などする。
領域設定部43は、抽出部5からの信号(有効フラグ)に基づいて、パターンの特性(例えば、透過率など)を検出する領域を設定する。また、抽出部5からの位置情報に基づいて、特性の検出対象となるパターンを検出データから抽出する。すなわち、領域設定部43は、参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前述した位置情報に基づいて検出データから特性の検出対象となるパターンを抽出する。
集計部45aは、検出部44aにより検出された特性を集計する。この場合、検出された特性に基づいて、フォトマスク全域における特性を集計するようにすることができる。また、検出された特性と位置情報とに基づいて、特性分布(例えば、透過率分布など)に関する情報を作成するようにすることもできる。
第2の特性検出部4bは、逆変換処理を行うことで、検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める。次に、フォトマスクに形成されたパターンに基づいて、被検出体100(例えば、ウェーハ)面へ転写されるパターン(転写パターン)をシミュレーションにより求める。そして、参照パターンの特定の位置に対応する転写パターンの特性(例えば、透過率など)を検出するとともに、検出された特性を集計などする。なお、逆変換処理、転写パターンの演算に関する詳細は後述する。
逆変換部41は、逆変換処理を行うことで検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める。この場合、逆変換処理は、結像光学系24の光学結像特性、つまり点像分布関数(PSF:Point Spread Function)と、検出部25の個々の画素の感度分布を示す像形成関数と、を用いて行われる。
領域設定部43は、抽出部5からの信号(有効フラグ)に基づいて、パターンの特性(例えば、透過率など)を検出する領域を設定する。また、抽出部5からの位置情報に基づいて、特性の検出対象となるパターンを転写パターン演算部42により求められた転写パターンから抽出する。すなわち、領域設定部43は、参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前述した位置情報に基づいて転写パターンから特性の検出対象となるパターンを抽出する。
検出部44bは、領域設定部43により設定された領域と特性の検出対象となるパターンとに基づいて、パターンの特性を検出する。すなわち、検出部44bは、特性を検出する領域における特性の検出対象となるパターンの特性を検出する。
集計部45bは、検出部44bにより検出された特性を集計する。この場合、検出された特性に基づいて、フォトマスク全域における特性を集計するようにすることができる。また、検出された特性と位置情報とに基づいて、特性分布(例えば、透過率分布など)に関する情報を作成するようにすることもできる。
なお、特性を検出する領域の設定、特性の検出、特性の集計などに関する詳細は後述する。
なお、表示部6は必ずしも必要ではなく適宜設けるようにすればよい。例えば、集計部45a、45bにより集計された特性などのデータを格納する図示しない格納部を表示部6の代わりに設けるようにすることもできる。
図2は、抽出部を例示するための模式図である。なお、図2(a)は抽出部を例示するためのブロック図、図2(b)〜(d)はテンプレートマッチングの様子を例示するための模式図、図2(e)はパターン寸法の検出位置を例示するための模式図、図2(f)はパターン寸法の検出を例示するための模式図、図2(g)はパターン面積によるマッチングの様子を例示するための模式図である。
図2(a)に示すように、抽出部5には、第1の照合部35、第2の照合部36、論理積演算部39が設けられている。
本実施の形態においては、第1の照合部35により選別されたパターンに対して第2の照合部36によるパターンマッチングをさらに行うようにしている。そのため、対象となるパターンの抽出精度を向上させることができる。
パターン寸法演算部37は、パターン寸法を演算することでパターンマッチングを行う。例えば、図2(e)に示すような互いに直交する方向のパターン寸法を演算することでパターンマッチングを行う。この場合、図2(f)に示すように、透光量のプロファイル104と所定の閾値105とからパターン寸法を演算することができる。例えば、所定の閾値105におけるプロファイル104の寸法105をパターン寸法とすることができる。
論理積演算部39は、パターン寸法演算部37、パターン面積演算部38から出力されたマッチング結果を論理積演算する。この様にして、特性の検出対象となるパターンと形状、大きさが同じ参照パターンが参照データから抽出される。
図3は、可変テンプレートについて例示をするためのブロック図である。なお、図3は第1の照合部35に設けられた可変テンプレート50を例示するためのブロック図である。 図3に示すように、可変テンプレート50には、遅延部51、バッファ部52、二値化部53、マッチング部54、論理積演算部57が設けられている。
遅延部51は、参照データの電気信号の波形を変えずに伝達に一定の時間遅れを作る。 バッファ部52は、遅延部51を介して入力された参照データをN×N画素のデータとして蓄積する。
バッファ部52に蓄積されたN×N画素のデータは、二値化部53において異なる値の閾値を用いて二値化され、N×N画素の各画素に対応する画素マッチング部540〜54N−1にそれぞれ提供される。なお、閾値は任意に変更することができるようになっている。
論理演算部55a、55bにおける論理は任意に設定することができるようになっている。すなわち、論理演算部55a、55bにおける論理を任意に設定することで、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートが構成されるようになっている。
例えば、論理演算部55aにおいては、「当該画素の値>閾値103、当該画素の値≦閾値103、演算不要」のいずれかが選択、設定されるようになっている。また、論理演算部55bにおいては、「当該画素の値>閾値102、当該画素の値≦閾値102、演算不要」のいずれかが選択、設定されるようになっている。そして、二値化部53から提供されたデータが、設定された論理により判定されるようになっている。
論理積演算部57は、各画素マッチング部540〜54N−1における論理積演算部56のマッチング結果をさらに論理積演算し、マッチングがされた場合には「テンプレートマッチング結果」を出力する。「テンプレートマッチング結果」は、「有効フラグ」として領域設定部43に向けて出力される。
図4は、特性の検出、集計を例示するためのブロック図である。なお、図4は、一例として、透過率の検出、集計を行う場合を例示するものである。
図4に示すように、領域設定部43は抽出部5からの信号(有効フラグ)に基づいて、パターンの透過率を検出する領域を設定する。この際、抽出部5からの信号(有効フラグ)に基づいて、透過率を検出する対象となるパターンの形状、大きさに整合したテンプレートが選択される。また、抽出部5からの位置情報に基づいて、透過率の検出対象となるパターンを検出データから抽出する。
集計部45aは、検出部44aにより検出された透過率を集計する。この場合、フォトマスク全域における透過率を集計したり、検出された透過率と位置情報とに基づいて、透過率分布に関する情報を作成したりすることができる。
なお、図4においては第1の特性検出部4aの場合を例に挙げて説明したが、透過率の検出、集計に関しては第2の特性検出部4bの場合も同様とすることができる。
また、領域設定部43に固定テンプレートが設けられている場合を例示したが、可変テンプレートを設けるようにすることもできる。
図5に示すように、第3の特性検出部4cにはバッファ部60、可変テンプレート61、演算部63、論理積部64、集計部65が設けられている。
バッファ部60は、入力された検出データをN×N画素のデータとして蓄積する。
可変テンプレート61には選択部62が設けられている。また、選択部62にはN×N画素の各画素に対応して画素選択部62a0〜62aN−1が設けられている。また、画素選択部62a0〜62aN−1において当該画素に関するデータを選択するか否かの設定(画素の選定)を行うことができるようになっている。すなわち、選択部62は、検出データを構成する画素を任意に選択することで特性を検出する領域を設定することができるようになっている。そして、設定された領域における検出データの総和が演算部63により演算されるようになっている。
論理積部64は、演算部63により演算された検出データの総和値と、抽出部5からの有効フラグとの論理積を取る。この様にすれば、参照パターンに対応する特性の検出対象となるパターンにおける総和値(特性値)を演算することができる。
図6は、逆変換処理、転写パターンの演算に関して例示をするためのブロック図である。
図6に示すように、前述した逆変換部41には、逆フーリエ変換部41a、逆変換演算部41bが設けられている。
逆フーリエ変換部41aは、検出データを逆フーリエ変換してフーリエ面における検出データに変換する。
逆変換演算部41bは、結像光学系24の光学結像特性と、点像分布関数(PSF:Point Spread Function)を考慮した検出部25の像形成関数と、を用いて、フーリエ面に変換された検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める。
なお、光学系の点像分布(光学結像特性)や検出部25の像形成関数は、光学特性や検出部25の特性(いわゆるセンサ特性など)から理論的に導かれたものであってもよいし、実験などにより求めたものであってもよい。
像形成の理論によると、検出部25からの出力は以下の(1)式で表すことができる。すなわち、検出部25からの出力は、光学系の点像分布(光学結像特性)と検出部25の個々の画素の感度分布である像形成関数とを用いてコンポリューション(畳込み)演算を行い、検出部25の離散的なサンプリングに対応する櫛型関数combを用いてサンプリングしたものとなる。
ここで、i(x)は検出部25からの出力(検出データ)、d(x)は検出部25の像形成関数(センサ画素の感度分布の関数)、psf(x)は光学系の点像分布(光学結像特性)、o(x)は検出部25で得られた光学像、comb(x)はピッチpの画素位置(配列)を示す関数、*はコンポリューション(畳込み)演算を表している。
ここで、I(u)は検出部25からの出力(検出データ)をフーリエ変換したもの、D(u)は検出部25の像形成関数(センサ画素の感度分布の関数)をフーリエ変換したもの、OTF(u)は光学系の点像分布(光学結像特性)をフーリエ変換したもの、O(u)は検出部25で得られた光学像をフーリエ変換したもの、comb(u)はピッチpの画素位置(配列)を示す関数をフーリエ変換したもの、*はコンポリューション(畳込み)演算を表している。
なお、この様なフーリエ変換においては、検出部25の画素ピッチpにより帯域が制限されてしまう。この様な場合には、検出部25からの出力(検出データ)をフーリエ変換する際にゼロパディングを行うことでフーリエ面における帯域を拡げるようにすることもできる。
前述した転写パターン演算部42には、正フーリエ変換部42a、結像演算部42bが設けられている。
結像演算部42bは、逆変換演算部41bにより求められたパターン(フォトマスクに形成されたパターン)に基づいて転写パターンを求める。すなわち、露光装置の光源強度分布、光学系の瞳関数、収差特性などを考慮して、フーリエ面における転写パターンを転写シミュレーションにより求める。なお、転写シミュレーションは、既知のリソグラフィ用光学シミュレーションや演算装置などを用いて行うことができるので、その説明は省略する。
正フーリエ変換部42aは、フーリエ面における転写パターンをフーリエ変換することで被検出体100(例えば、ウェーハ)面へ転写されるパターン(実空間における転写パターン)を求める。
まず、図示しない搬送装置や作業者などにより被検出体100が載置部23に載置される。次に、光源21から検出光21aを出射させる。光源21から出射した検出光21aは、照明光学系22により被検出体100の検出領域に導かれるとともに照射部分の大きさが制御される。そして、載置部23に載置された被検出体100の検出が行われる位置を図示しない移動手段などにより相対的に変化させる。
また、参照パターンの抽出は、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートを用いて行われ、その論理は「検出レシピ」に基づいて設定されるようにすることもできる。
また、透過率や線幅などの一様性や変動などのフォトマスクの品質に関する評価や、フォトマスクに起因するプロセスマージンの評価を行うことが可能となるので、リソグラフィ工程における歩留まりなどの向上を図ることができる。
図7は、変換部を例示するためのブロック図である。
図7に示すように、変換部141には形状変化部142、畳込み演算部143、相関演算部144、最適化部145が設けられている。
形状変化部142は、パターンの形状や大きさを段階的に変化させる。
畳込み演算部143は、光学系の点像分布(光学結像特性)と検出部25の個々の画素の感度分布である像形成関数とを用いてコンポリューション(畳込み)演算を行う。
相関演算部144は、コンポリューション(畳込み)演算されたパターンデータと検出データとの相関演算を行う。
最適化部145は、相関演算の結果に基づいて最適化を行う。
本実施の形態によれば、逆フーリエ変換が困難な場合であっても検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求めることができる。そのため、逆フーリエ変換が困難な場合であっても転写パターンに関する特性を検出することができる。
また、コンタクトホールパターンの他、特定のライン・アンド・スペースパターンや、パターンに欠陥が生じやすいパターン設計上の危険点の場所、またはその近傍の特定領域の透過率分布なども、同様な方法で測定して表示することができる。
本実施の形態に係るフォトマスクの製造方法においては、前述したフォトマスクの特性検出装置1、フォトマスクの特性検出方法を用いてフォトマスク全域に渡る特性分布(例えば、透過率分布や線幅分布など)を求め、その結果を考慮してパターンレイアウト(露光パターンデータ)を修正する。そして、この様にして修正されたパターンレイアウト(露光パターンデータ)に基づいてフォトマスクを作成する。この場合、フォトマスクはエッチング法を用いて作成するようにすることができる。
また、パターンレイアウト(露光パターンデータ)の修正を行わず、露光条件に関する制御情報を作成するようにすることもできる。例えば、特性分布に応じて露光条件を変化させることができるように、制御情報を作成するようにすることができる。
なお、一例として、半導体装置の製造方法を例にとり説明する。
半導体装置の製造方法は、成膜・レジスト塗布・露光・現像・エッチング・レジスト除去などによりウェーハ上にパターンを形成する工程、検査工程、洗浄工程、熱処理工程、不純物導入工程、拡散工程、平坦化工程などの複数の工程を繰り返すことにより実施される。そして、このような半導体装置の製造方法において、前述したフォトマスクの製造方法を用いて特性が一様なフォトマスクが製造され、また、製造されたフォトマスクを用いて露光が行われる。また、フォトマスク全域に渡る特性分布を予め知ることができるので、特性分布に合わせて露光工程における露光条件を制御するようにすることもできる。この際、前述した「特性分布に応じて露光条件を変化させる制御情報」に基づいて制御を行うようにすることもできる。
なお、前述したフォトマスクの製造方法以外のものは、既知の各工程の技術を適用することができるので、それらの説明は省略する。
前述の実施の形態に関して、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。
例えば、特性検出装置1が備える各要素の形状、寸法、配置、数などは、例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。
また、前述した各実施の形態が備える各要素は、可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
Claims (10)
- 被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、
前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を前記参照データから抽出する抽出部と、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第1の領域設定部と、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を受光面上に結像された光学像を光電変換することで検出する検出部と、
前記検出された特性を集計する集計部と、
を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置。 - 被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、
前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出する抽出部と、
逆変換処理を行うことで前記検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める逆変換部と、
前記フォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求める転写パターン演算部と、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記転写パターンから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第2の領域設定部と、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出する検出部と、
前記検出された特性を集計する集計部と、
を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置。 - 前記検出データ作成部は、
検出光を出射する光源と、
前記光源から出射した検出光を被検出体に導く照明光学系と、
前記被検出体からの検出光を検出部の受光面上に結像させる結像光学系と、
前記受光面上に結像された光学像の光を光電変換する検出部と、
を備え、
逆変換処理は、前記結像光学系の光学結像特性と、前記検出部の個々の画素の感度分布を示す像形成関数と、を用いて行われることを特徴とする請求項2記載のフォトマスクの特性検出装置。 - 前記抽出部には、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートが設けられていること、を特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載のフォトマスクの特性検出装置。
- 前記集計部は、前記検出された特性と、前記位置情報と、に基づいて特性分布に関する情報を作成すること、を特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載のフォトマスクの特性検出装置。
- 前記特性は、透過率、線幅、危険点、危険点近傍の領域における透過率からなる群より選ばれた少なくとも1種であること、を特徴とする請求項1〜5のいずれか1つに記載のフォトマスクの特性検出装置。
- 被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、
前記パターンに関する参照データを作成し、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出し、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、
前記検出された特性を集計することを特徴とするフォトマスクの特性検出方法。 - 被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、
前記パターンに関する参照データを作成し、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、
逆変換処理を行うことで前記検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求め、
前記フォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求め、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記転写パターンから前記特性の検出対象となるパターンを抽出し、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、
前記検出された特性を集計することを特徴とするフォトマスクの特性検出方法。 - 前記検出された特性と、前記位置情報と、に基づいて特性分布に関する情報をさらに作成すること、を特徴とする請求項7または8に記載のフォトマスクの特性検出方法。
- 前記参照パターンの抽出は、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートを用いて行われ、前記論理は検出レシピに基づいて設定されることを特徴とする請求項7〜9のいずれか1つに記載のフォトマスクの特性検出方法。
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