JP2013068864A - マスクパターン補正装置、マスクパターン補正方法及びマスクパターン補正プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】フォトマスクのマスクパターンがレジストに転写され、その転写パターンの寸法が、測長SEM等、電子線照射を含む方法を用いて計測される。マスクパターン補正装置50は、寸法予測値算出部51により、転写パターンの寸法計測データ61、及び当該計測時に電子線が照射された領域(観察領域62)におけるレジストの情報を用いて、転写パターンの電子線照射前の寸法予測値を算出する。そして、算出された寸法予測値を用いて、フォトマスクのマスクパターンデータ63を補正する。
【選択図】図2
Description
図1に示す露光装置10は、光源11、照明光学系12、投影光学系13及びステージ14を備えている。露光装置10には、所定のマスクパターンが設けられた反射型のフォトマスク20がセットされ、レジストを形成したウェハ等の被転写体30がステージ14上にセットされる。
まず、マスクパターン補正装置の構成について説明する。
図2に示すマスクパターン補正装置50は、補正モデル生成ユニット50a及びマスクパターン変形ユニット50bを備えている。
ここで、寸法計算値算出部54の空間像算出部55は、マスクパターンデータ63及び露光条件64を用い、その露光条件64でマスクパターンデータ63から得られる空間像を算出する。空間像は、マスクパターンデータ63の全て、或いは測長SEMで寸法計測した転写パターンに相当する部分について、算出される。寸法計算値算出部54のレジスト特性モデル56は、転写パターンの転写に用いられたレジストの特性をモデル化した関数(物理モデル、化学増感モデル、レジスト溶解部分布モデル等)である。
レジスト収縮モデル53は、所定の転写パターンの寸法を、測長SEMにより、2種類の条件で計測した値の比較を行い、関数化している。測長SEMでは、転写パターン寸法の計測精度は比較的高いがその計測時のレジスト収縮量が比較的大きい第1の条件と、転写パターン寸法の計測精度は比較的低いがその計測時のレジスト収縮量が比較的小さい第2の条件の、2種類の条件で計測を行う。
レジスト収縮モデル53を導出するうえでは、次のような前提条件を設ける。即ち、図7(A)に示すように、レジスト102のエッジ102aが電子線を照射する領域(観察領域62のエッジ62a)よりも内側に位置する場合には、そのレジスト102の幅Wを変数としてレジスト102が収縮するものとする。また、図7(B)に示すように、レジスト102のエッジ102aが電子線を照射する領域(観察領域62のエッジ62a)と同じか又はそれよりも外側に位置する場合には、レジスト102の収縮量は一定であるものとする。また、レジスト102は、電子線が照射された領域(観察領域62)の中心(+)を基準にして収縮するものとする。
但し、式(2)で算出される範囲Dに対し、フィッティングパラメータで所定量、例えば0.5nm程度の調整が行われてもよい。
図8には、上記図6に示した、第1の条件での計測結果と、第2の条件での計測結果との差分を、レジスト102の収縮量の実測値として示している。更に、図8には、式(1)において、収縮係数Fを19、範囲Dを112nmとしたときのレジスト102の収縮量Sを、計算値として示している。図8に示すように、実測値と計算値とはほぼ一致すると言え、従って、測長SEMで発生するレジスト102の収縮を、式(1)を用いて表現することができると言える。このような式(1)を、レジスト収縮モデル53として、或いはその主要部として、用いる。
図9はマスクパターン補正装置での処理の流れの一例を示す図である。
寸法予測値CDe及び寸法計算値CDsの算出後は、補正モデル生成ユニット50aの補正モデル生成部57が、補正モデル60の生成処理を行う(図9;ステップS4〜S7)。
図10はコンピュータを用いたマスクパターン補正装置のハードウェアの構成例を示す図である。
また、マスクパターン補正装置50が有する機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをマスクパターン補正装置50のコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体(磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等)に記録しておくことができる。
(付記1) フォトマスクのマスクパターンがレジストに転写された転写パターンの寸法を電子線を照射して計測した計測値と、前記レジストの前記電子線が照射された領域の情報とを用いて、前記転写パターンの前記電子線を照射する前の寸法の予測値を算出する第1算出部と、
算出された前記予測値を用いて前記マスクパターンのパターンデータを補正する補正部と、
を含むことを特徴とするマスクパターン補正装置。
(付記4) 前記補正部は、前記予測値を用いて前記マスクパターンの補正モデルを生成し、生成された前記補正モデルを用いて前記パターンデータを補正することを特徴とする付記1乃至3のいずれかに記載のマスクパターン補正装置。
前記補正部は、前記予測値と前記計算値との差分が一定値以内となるように、前記予測値及び前記計算値に影響を与える因子を変化させて前記補正モデルを生成することを特徴とする付記4に記載のマスクパターン補正装置。
(付記8) 前記計算値に影響を与える前記因子は、前記空間像及び前記レジスト特性モデルであることを特徴とする付記6に記載のマスクパターン補正装置。
フォトマスクのマスクパターンがレジストに転写された転写パターンの寸法を電子線を照射して計測した計測値と、前記レジストの前記電子線が照射された領域の情報とを用いて、前記転写パターンの前記電子線を照射する前の寸法の予測値を算出し、
算出された前記予測値を用いて前記マスクパターンのパターンデータを補正する、
ことを特徴とするマスクパターン補正方法。
フォトマスクのマスクパターンがレジストに転写された転写パターンの寸法を電子線を照射して計測した計測値と、前記レジストの前記電子線が照射された領域の情報とを用いて、前記転写パターンの前記電子線を照射する前の寸法の予測値を算出し、
算出された前記予測値を用いて前記マスクパターンのパターンデータを補正する、
処理を実行させることを特徴とするマスクパターン補正プログラム。
11 光源
11a,12a,12b,13a,13b ミラー
12 照明光学系
13 投影光学系
14 ステージ
20 フォトマスク
30 被転写体
50 マスクパターン補正装置
50a 補正モデル生成ユニット
50b マスクパターン変形ユニット
51 寸法予測値算出部
52 領域情報生成部
53 レジスト収縮モデル
54 寸法計算値算出部
55 空間像算出部
56 レジスト特性モデル
57 補正モデル生成部
60 補正モデル
61 寸法計測データ
62 観察領域
62a,102a エッジ
63 マスクパターンデータ
64 露光条件
65 補正後マスクパターンデータ
101 転写パターン
102 レジスト
301 CPU
302 RAM
303 HDD
304 グラフィック処理装置
305 入力インタフェース
306 光学ドライブ装置
307 通信インタフェース
308 バス
310 ネットワーク
311 モニタ
312 キーボード
313 マウス
314 光ディスク
Claims (7)
- フォトマスクのマスクパターンがレジストに転写された転写パターンの寸法を電子線を照射して計測した計測値と、前記レジストの前記電子線が照射された領域の情報とを用いて、前記転写パターンの前記電子線を照射する前の寸法の予測値を算出する第1算出部と、
算出された前記予測値を用いて前記マスクパターンのパターンデータを補正する補正部と、
を含むことを特徴とするマスクパターン補正装置。 - 前記第1算出部は、前記計測値、前記情報及び前記レジストの収縮量の関係を示すレジスト収縮モデルを用いて前記収縮量を算出し、前記収縮量を用いて前記予測値を算出することを特徴とする請求項1に記載のマスクパターン補正装置。
- 前記レジスト収縮モデルにexp関数が用いられていることを特徴とする請求項2に記載のマスクパターン補正装置。
- 前記補正部は、前記予測値を用いて前記マスクパターンの補正モデルを生成し、生成された前記補正モデルを用いて前記パターンデータを補正することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載のマスクパターン補正装置。
- 前記転写パターンの寸法の計算値を算出する第2算出部を更に含み、
前記補正部は、前記予測値と前記計算値との差分が一定値以内となるように、前記予測値及び前記計算値に影響を与える因子を変化させて前記補正モデルを生成することを特徴とする請求項4に記載のマスクパターン補正装置。 - コンピュータが、
フォトマスクのマスクパターンがレジストに転写された転写パターンの寸法を電子線を照射して計測した計測値と、前記レジストの前記電子線が照射された領域の情報とを用いて、前記転写パターンの前記電子線を照射する前の寸法の予測値を算出し、
算出された前記予測値を用いて前記マスクパターンのパターンデータを補正する、
ことを特徴とするマスクパターン補正方法。 - コンピュータに、
フォトマスクのマスクパターンがレジストに転写された転写パターンの寸法を電子線を照射して計測した計測値と、前記レジストの前記電子線が照射された領域の情報とを用いて、前記転写パターンの前記電子線を照射する前の寸法の予測値を算出し、
算出された前記予測値を用いて前記マスクパターンのパターンデータを補正する、
処理を実行させることを特徴とするマスクパターン補正プログラム。
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