JP2013541038A - リソグラフィ上重大な汚染フォトマスク欠陥のウェハ面検出 - Google Patents

Abstract

提供されるのは、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにフォトマスクを検査する新規な方法及びシステムである。検査は、データベース又は別のダイから提供される別個の参照イメージなしに行われてもよい。本明細書で説明される検査技術は、フォトマスクの１つ又は複数のテストイメージを取り込むことと、特定のリソグラフィ及び／又はレジストモデルを用いて対応するテスト「シミュレーション」イメージを構築することを含む。これらのテストシミュレーションイメージは、検査されるフォトマスクの印刷できるパターン及び／又はレジストパターンをシミュレートする。さらに、最初のテストイメージは、「合成」イメージを生成するために並列動作で用いられる。これらのイメージは、欠陥のないフォトマスクパターンを表す。合成イメージは、次いで、テストシミュレーションイメージと類似しているがリソグラフィ上重大な汚染欠陥のない参照シミュレーションイメージを生成するのに用いられる。最後に、フォトマスク上のリソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するために、参照シミュレーションイメージがテストシミュレーションイメージと比較される。

Description

関連出願への相互参照
本出願は、すべての目的のために参照によりその全体が本明細書に組み込まれるＷｉｈｌ他の２００７年１１月１日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＤＥＴＥＣＴＩＮＧ ＬＩＴＨＯＧＲＡＰＨＩＣＡＬＬＹ ＳＩＧＮＩＦＩＣＡＮＴ ＤＥＦＥＣＴＳ ＯＮ ＲＥＴＩＣＬＥＳ」と題する米国特許出願第１１／６２２，４３２号の一部継続出願である。

集積回路（ＩＣ）の密度及び複雑さが増加し続けるのに伴い、フォトマスクパターンの検査が次第により困難になる。すべての新世代のＩＣは、リソグラフィシステムの光学的限界に現在到達し及びこれを超える、より密集した及びより複雑なパターンを有する。これらの限界を克服するために、光学近接効果補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）（ＯＰＣ）のような種々の解像度向上技術（Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）（ＲＥＴ）が導入されている。例えば、ＯＰＣは、結果として生じる印刷されるパターンが元の所望のパターンに対応するようにフォトマスクパターンを修正することによって、幾つかの回折限界を克服する一助となる。こうした修正は、メインＩＣフィーチャ（特徴）、すなわち、印刷できるフィーチャのサイズ及びエッジへの外乱を含むことがある。他の修正は、パターンの角へのセリフ（小さなパターン：serifs）の付加、及び／又は結果的に印刷されるフィーチャをもたらすことが予期されない、したがって印刷できないフィーチャと呼ばれる、サブレゾリューションアシストフィーチャ（ｓｕｂ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｓｓｉｓｔ ｆｅａｔｕｒｅ）（ＳＲＡＦ）を近くに提供することを含む。これらの印刷できないフィーチャは、他の方法では印刷プロセス中に発生するであろうパターン外乱を打ち消すことが予期される。

印刷できるフィーチャの密集群を有するマスクへの印刷できないフィーチャの付加は、フォトマスク検査をさらに複雑なものにする。さらに、印刷できないフィーチャと印刷できるフィーチャは、印刷されるパターンに対して異なる影響を有する。したがって、これらのフィーチャに対応する欠陥は、異なるリソグラフィ上の重大さを有することになり、欠陥のうちの幾つかは検査中に無視されることがある。

提供されるのは、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにフォトマスクを検査する新規な方法及びシステムである。検査は、データベース又は別のダイから提供される別個の参照イメージなしに行われてもよい。本明細書で説明される検査技術は、フォトマスクの１つ又は複数のテストイメージを取り込むことと、特定のリソグラフィ及び／又はレジストモデルを用いて対応するテスト「シミュレーション」イメージを構築することを含む。これらのテストシミュレーションイメージは、検査されるフォトマスクの印刷できるパターン及び／又はレジストパターンをシミュレートする。さらに、最初のテストイメージは、「合成」イメージを生成するために並列動作で用いられる。これらのイメージは、欠陥のないフォトマスクパターンを表す。合成イメージは、次いで、テストシミュレーションイメージと類似しているがリソグラフィ上重大な汚染欠陥のない参照シミュレーションイメージを生成するのに用いられる。最後に、フォトマスク上のリソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するために、参照シミュレーションイメージがテストシミュレーションイメージと比較される。

或る実施形態では、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにフォトマスクを検査する方法は、１つ又は複数の印刷できるフィーチャと１つ又は複数の印刷できないフィーチャとを有するフォトマスクを提供すること、テスト透過イメージ（透過イメージのテスト版）及びテスト反射イメージ（反射イメージのテスト版）を生成すること、及びテストイメージにリソグラフィシステムモデルを適用することによってテストシミュレーションイメージを構築することを含む。印刷できないフィーチャの一例は、サブレゾリューションアシストフィーチャ（ＳＲＡＦ）を含む。或る実施形態では、少なくとも１つの印刷できないフィーチャは、少なくとも１つの印刷できるフィーチャよりも大きい。或る実施形態では、テスト透過イメージは、テスト反射イメージと位置合わせされる。方法はまた、テストイメージから合成参照イメージを構築することを含み、これは次に、リソグラフィシステムモデルを適用することによって合成参照イメージから参照シミュレーションイメージを構築するのに用いられる。合成参照イメージは、テストイメージから欠陥を除去することによって構築され、これは次に、リソグラフィ上重大な汚染欠陥のない参照シミュレーションイメージに変換される。方法は、次いで、リソグラフィ上重大な欠陥を識別するためにテストシミュレーションイメージを参照シミュレーションイメージと比較することを始める。リソグラフィシステムモデルの適用は、印刷できないフィーチャのリソグラフィ効果を対応するテストシミュレーションイメージ及び参照シミュレーションイメージに取り込むことを可能にする。この検査方法は、参照ダイ又は参照データベース、すなわち、参照ダイ又は参照データベースから提供される別個の参照イメージを用いずに実施されてもよい。

或る実施形態では、リソグラフィシステムモデルは、以下のパラメータ、すなわち、リソグラフィシステム及び／又は検査装置の開口数、リソグラフィシステム及び／又は検査装置の波長、並びにリソグラフィシステム及び／又は検査装置の照明条件のうちの１つ又は複数を含む。或る実施形態では、検査方法はまた、リソグラフィ転写で採用されるべきフォトレジストシステムのモデルを提供すること、及びこのモデルを用いてテストシミュレーションイメージ及び参照シミュレーションイメージを構築することを含む。フォトレジストシステムモデルは、種々のレジスト形成プロセス特徴を含んでもよい。或る実施形態では、方法は、リソグラフィ上重大な汚染欠陥の分類を含んでもよい。

或る実施形態では、参照シミュレーションイメージは、参照シミュレーション透過イメージ及び参照シミュレーション反射イメージを含み、一方、テストシミュレーションイメージは、テストシミュレーション透過イメージ及びテストシミュレーション反射イメージを含む。これらの実施形態では、リソグラフィ上重大な汚染欠陥の識別は、参照シミュレーション透過イメージをテストシミュレーション透過イメージと比較すること、及び参照シミュレーション反射イメージをテストシミュレーション反射イメージと比較することを含んでもよい。

或る実施形態では、テストシミュレーションイメージを構築することは、線形項だけを含む帯域制限されたマスクパターンを構築することを含む。マスクパターン関数のこうした省略形は、検査プロセスを迅速化するのを助けることができる。しかしながら、さらなる正確さが必要とされる場合、帯域制限されたマスクパターンはまた、非線形（二次）項を含んでもよい。テストシミュレーションイメージを構築することは、帯域制限されたマスクパターンの光学強度分布に基づいて印刷できないフィーチャから印刷できるフィーチャを分離することを含んでもよい。或る実施形態では、方法はまた、幾何学的フィーチャを以下のカテゴリ、すなわちエッジ、角、ライン端、及び他のフィーチャに分類するために帯域制限されたマスクパターンに基づいて幾何学的マップを構築することを含む。幾何学的マップは、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別しながら幾何学的フィーチャを分類するのに用いることができる。さらに、リソグラフィ上重大な汚染欠陥の識別は、幾何学的マップの少なくとも２つの異なる幾何学的フィーチャタイプに異なる検出閾値を適用することを含んでもよい。

或る実施形態では、方法はまた、テストシミュレーションイメージに基づいてフィーチャマップを構築することを含む。フィーチャマップは、対応するマスクエラーエンハンスメントファクタ（Ｍａｓｋ Ｅｒｒｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｆａｃｔｏｒ）（ＭＥＥＦ）をそれぞれが有する複数のイメージ部分を含んでもよい。ＭＥＥＦは、次いで、例えば、リソグラフィ上重大な汚染欠陥の識別中に、対応するＭＥＥＦ値に基づいて各イメージ部分に関する検出閾値を自動調節するのに用いられてもよい。或る実施形態では、プロセスはまた、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためのユーザ定義検出閾値を提供することを含む。

或る実施形態では、提供されるのは、以下の動作、すなわち、フォトマスクのテストイメージをもたらすこと、テストイメージにリソグラフィシステムモデルを適用することによってテストシミュレーションイメージを構築すること、テストイメージから欠陥を除去することによってテストイメージから合成参照イメージを構築すること、合成参照イメージにリソグラフィシステムのモデルを適用することによって参照シミュレーションイメージを構築すること、及びリソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにテストシミュレーションイメージを参照シミュレーションイメージと比較することを行うように構成される少なくとも１つのメモリ及び少なくとも１つのプロセッサを含むリソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにフォトマスクを検査するシステムである。

本発明のこれらの及び他の態様は、図面を参照して以下でさらに説明される。

或る実施形態に係るフォトマスクからウェハ上にマスクパターンを転写するためのリソグラフィシステムの簡易略図である。 或る実施形態に係るフォトマスク検査装置の略図である。 リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにフォトマスクを検査する方法の一例に対応するプロセスフローチャートを例証する図である。

以下の説明では、本発明の十分な理解を提供するために多くの具体的な詳細が記載される。本発明は、これらの具体的な詳細のうちの幾つか又はすべてを伴わずに実施されてもよい。他の場合においては、周知のプロセス動作は、本発明を不必要に不明瞭にしないために詳細に説明されていない。本発明は、具体的な実施形態と併せて説明されることになるが、本発明を幾つかの実施形態に限定することを意図されないことが理解されるであろう。

緒言
本明細書で説明される新規な方法及びシステムは、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにフォトマスクを検査するのに用いられる。検査は、検査されるフォトマスクの１つ又は複数のテストイメージを取り込むこと、及びこれらのイメージを用いてシミュレーションイメージの少なくとも２つの別個の組を発現させることを含み、このうち１つはリソグラフィ上重大な欠陥を有さず、参照として用いられる。シミュレーションイメージは、リソグラフィシステムの種々の特徴、或る実施形態では、フォトレジスト材料の特徴を考慮に入れている。このモデルベースの手法は、リソグラフィ上重大な欠陥に焦点を当て、フォトリソグラフィプロセス中に印刷されない及びリソグラフィ上重大ではない多くの他の欠陥を無視する。

或る具体的な実施形態では、検査されるフォトマスクの２つ以上のテスト光強度イメージが、特異的に構成された検査システムを用いて取り込まれる。複数のテストイメージは、フォトマスクの異なる光学特徴、例えば、異なる波長でとられる１つ又は複数の透過イメージ及び反射イメージを表す。これらのイメージは、次いで、或る実施形態では線形項だけを含むテストイメージの関数表現である「帯域制限されたマスクパターン」を回復させるために位置合わせされ及び一緒に処理される。ステッパ（縮小投影型露光装置）及び／又はスキャナの種々の特徴を含むリソグラフィシステムモデルが、次いで、シミュレーションテストイメージ、例えば、エアリアルイメージ又はフォトレジストイメージを生成するために適用される。並列動作の組において、テストイメージは、イメージからのあらゆる欠陥を排除するように処理される。結果として生じるイメージは、「合成」イメージと呼ばれる。合成シミュレーションイメージを生成するためにリソグラフィシステムモデルが同様にテストイメージへの合成イメージに適用され、次に、種々の欠陥情報を得るために合成シミュレーションイメージがテストシミュレーションイメージと比較される。特に、テストイメージと参照イメージとの両方へのリソグラフィシステムモデルの適用に起因して、この欠陥情報はリソグラフィ上重大な欠陥に関係する。

ダイ・ツー・ダイ又はデータベースから別個の参照イメージを得ることを必要としないフォトマスク検査システムの例は、カリフォルニア州ミルピタスのＫＬＡ Ｔｅｎｃｏｒから入手可能なＳｔａｒｌｉｇｈｔ（商標）検査システムである。このシステムは、フォトマスクの高分解能透過イメージ及び反射イメージを取り込み、且つ２つのイメージを組み合わせて合成参照マスクイメージを生成するように設計される。この合成参照イメージは、実際のフォトマスクが欠陥を有する場合であっても欠陥（例えば、汚染のシグネチャ）を含まない。合成参照マスクイメージは、次いで、合成参照透過イメージ及び反射イメージを生成するのに用いられ、これらは、欠陥を判定するために取り込まれたテストイメージと比較される。このシステムは種々のフォトマスク欠陥を識別するのに上手く用いることができるが、これは、ウェハの印刷適性欠陥を考慮する又はリソグラフィ上重大な欠陥に特異的に焦点を当てるように設計されない。言い換えれば、このシステムは、リソグラフィ印刷の効果を考慮に入れていない。上述のように、すべての欠陥が、結果として生じる印刷されるパターンに対する影響を有するわけではなく、したがって、これらの欠陥のうちの幾つかは無視することができる及び無視されるべきである。例えば、平面場（ｆｌａｔ−ｆｉｅｌｄ）モリブデン−シリコン領域における汚染欠陥は、ウェハの印刷適性に対する影響が小さいか又は影響を有さない。同様に、多くのＯＰＣフィーチャ欠陥は、リソグラフィ上の重大さを有さないか又はリソグラフィ上の重大さが非常に小さい。さらに、検査者がリソグラフィ上重大な欠陥と重大でない欠陥とを区別することは非常に困難であり、しばしば不可能である。現代のリソグラフィシステムは、進歩したステッパ照明プロフィールを使用するものであり、イメージング挙動の部分的にコヒーレンスな性質を基にしており、これは検査者の手での欠陥の分別を非常に難しい作業にする。

本明細書で説明される新規な方法及びシステムは、リソグラフィ及び／又はフォトレジストシステムモデルで提供される印刷適性（印刷不適性）特徴を自動的に考慮に入れる。さらに、或る提案される検査技術は、データベース又は別のダイから提供される別個の参照イメージを必要としない。生産環境では、別個の参照イメージが典型的に利用可能ではないので、これは顕著な利点を与える。最後に、或る提案される方法は、高いＭＥＥＦをもつ領域での自動マスクエラーエンハンスメントファクタ（ＭＥＥＦ）の増強を可能にする。幾つかの発明的態様が検査システム及び技術との関連においてここでさらに解説されることになる。

検査システムの例
図１Ａは、或る実施形態に係るフォトマスクＭからウェハＷ上にマスクパターンを転写するのに用いることができる典型的なリソグラフィシステム１００の簡易略図である。こうしたシステムの例は、スキャナ及びステッパ、より具体的にはオランダのフェルドホーフェン（Ｖｅｌｄｈｏｖｅｎ）のＡＳＭＬから入手可能なＴＷＩＮＳＣＡＮシステム（例えば、ＴＷＩＮＳＣＡＮ ＮＸＴ：１９５０ｉ Ｓｔｅｐ−ａｎｄ−Ｓｃａｎシステム）のうちの１つを含む。一般に、照明源１０３は、照明レンズ１０５を通してマスク面１０２内に位置するフォトマスクＭ上に光ビームを誘導する。照明レンズ１０５は、該面１０２での開口数１０１を有する。開口数１０１の値は、フォトマスク上のどの欠陥がリソグラフィ上重大な欠陥であるか及びどれがそうではないかに影響する。フォトマスクＭを通過するビームの一部は、パターン転写を開始するためにイメージング光学系１５３を通してウェハＷ上に誘導される、パターン形成された光信号を形成する。

図１Ｂは、或る実施形態に係るレチクル面１５２での相対的に大きい開口数１５１ｂをもつイメージングレンズ１５１ａを有する検査システム１５０の略図を提供する。描かれた検査システム１５０は、強化された検査のために例えば倍率６０〜２００Ｘを提供するように設計される微視的拡大光学系１５３を含む。検査システムのレチクル面１５２における開口数１５１ｂは、リソグラフィシステム１００のレチクル面１０２における開口数１０１よりもかなり大きい場合があり、これは、結果的にテスト検査イメージと実際の印刷されるイメージとの間の差異をもたらすであろう。これらの光学系（１００、１５０）のそれぞれは、もたらされるイメージにおける異なる光学効果を誘起し、これらは、本明細書で説明される新規な検査技術で考慮され及び補償される。

新規な検査技術は、図１Ｂで概略的に例証されるシステムのような種々の特別に構成された検査システム上に実装されてもよい。システム１５０は、照明光学系１６１を通してレチクル面１５２内のフォトマスクＭ上に誘導される光ビームを生じる照明源１６０を含む。光源の例は、レーザ又はフィルタ付きランプを含む。一例では、ソースは１９３ｎｍレーザである。上述のように、検査システム１５０は、対応するリソグラフィシステムのレチクル面開口数（例えば、図１Ａの要素１０１）よりも大きい場合があるレチクル面１５２における開口数１５１ａを有する。検査されるべきフォトマスクＭは、レチクル面１５２におかれ、光源に露出される。マスクＭからのパターン形成されたイメージが、拡大光学素子の集合体１５３を通して誘導され、これはパターン形成されたイメージをセンサ１５４上に投射する。適切なセンサは、電荷結合素子（ＣＣＤ）、ＣＣＤアレイ、時間遅延積分（ＴＤＩ）センサ、ＴＤＩセンサアレイ、光電子増倍管（ＰＭＴ）、及び他のセンサを含む。センサ１５４によって取り込まれる信号は、コンピュータシステム１７３で、又はより一般には、処理のためにセンサ１５４からのアナログ信号をデジタル信号に変換するように構成されるアナログ−デジタル変換器を含んでもよい信号処理装置で処理することができる。コンピュータシステム１７３は、感知された光ビームの強度、位相、及び／又は他の特徴を解析するように構成されてもよい。コンピュータシステム１７３は、結果として生じるテストイメージ及び他の検査特徴を表示するためにユーザ・インターフェース（例えば、コンピュータスクリーン上）を提供するように構成されてもよい（例えば、プログラミング命令で）。コンピュータシステム１７３はまた、ユーザ入力を提供する、例えば検出閾値を変えるための１つ又は複数の入力装置（例えば、キーボード、マウス、及び／又はジョイスティック）を含んでもよい。或る実施形態では、コンピュータシステム１７３は、以下で詳述される検査技術を実行するように構成される。コンピュータシステム１７３は、典型的に、入力／出力ポートに結合される１つ又は複数のプロセッサと、適切なバス又は他の通信機構を介する１つ又は複数のメモリを有する。

こうした情報及びプログラム命令は、特別に構成されたコンピュータシステム上に実装されてもよいので、こうしたシステムは、コンピュータ可読媒体上に格納することができる本明細書で説明される種々の動作を行うためのプログラム命令／コンピュータコードを含む。機械可読媒体の例は、ハードディスク、フロッピーディスク、及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭディスクのような光学媒体、光ディスクのような光磁気媒体、並びに読出し専用メモリデバイス（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のようなプログラム命令を格納する及び実行するように特別に構成されるハードウェアデバイスを含むがこれに限定されない。プログラム命令の例は、例えばコンパイラによってもたらされる機械コードと、インタープリタを用いるコンピュータによって実行されてもよいより高次のコードを含むファイルとの両方を含む。或る実施形態では、フォトマスクを検査するためのシステムは、以下の動作、すなわち、テスト透過イメージ及びテスト反射イメージを含むテストイメージをもたらすこと、テストイメージにリソグラフィシステムのモデルを適用することによってテストシミュレーションイメージを構築すること、テストイメージから欠陥を除去することによってテストイメージから合成参照イメージを構築すること、合成参照イメージにリソグラフィシステムのモデルを適用することによって合成参照イメージの参照シミュレーションイメージを構築すること、及びリソグラフィ上重大な欠陥を識別するためにテストシミュレーションイメージを参照シミュレーションイメージと比較することを行うように構成される少なくとも１つのメモリ及び少なくとも１つのプロセッサを含む。検査システムの例は、特別に構成されたＴｅｒａＳｃａｎ（商標）ＤＵＶ検査システムと特異的に構成されたＴｅｒｏｎ６００シリーズレチクル欠陥検査システムとを含み、両方とも米国カリフォルニア州ミルピタスのＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから入手可能である。

検査方法の例
図２は、リソグラフィ上重大な欠陥を識別するためにフォトマスクを検査する方法の一例に対応するプロセスフローチャートを例証する。１つ又は複数の印刷できるフィーチャと１つ又は複数の印刷できないフィーチャとを含む種々のタイプのフォトマスクが、この方法を用いて検査されてもよい。例えば、クロム金属吸着薄膜によって画定されるパターンをもつ透明溶融石英ブランクから作製されたフォトマスクを用いることができる。一般に、レチクル、フォトマスク、半導体ウェハ、位相シフトマスク、及び組み込み（埋め込み）位相シフトマスク（Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｐｈａｓｅ Ｓｈｉｆｔ Ｍａｓｋｓ）（ＥＰＳＭ）のような種々の半導体基板を、この方法を用いて検査することができる。前述のように、印刷できないフィーチャは、回折に起因するイメージング誤差を補償するのに用いられる種々の光学近接効果補正（ＯＰＣ）フィーチャを含んでもよい。１つのタイプのこうしたフィーチャは、サブレゾリューションアシストフィーチャ（ＳＲＡＦ）である。或る実施形態では、少なくとも１つの印刷できないフィーチャは、少なくとも１つの印刷できるフィーチャよりも大きい。

検査プロセスのためにフォトマスクが提供されると、例えば、検査システムの検査台上におかれると、プロセスは、２０２でフォトマスクの１つ又は複数のテストイメージをもたらすことを始めてもよい。例えば、フォトマスクは、２つ以上の光強度イメージを取り込むために異なる照明及び／又は集光条件で照らされてもよい。１つの具体的な実施形態では、透過光強度イメージと反射光強度イメージが取り込まれる。他の実施形態では、フォトマスクが異なる波長で照らされる間に２つ以上の反射イメージ又は２つ以上の透過イメージがもたらされる。例えば、フォトマスク材料が透過を照明光波長の強い関数にする場合、異なる透過レベルをそれぞれが感知する一対の透過イメージを生成するために、異なるが近接した２つの波長を用いることができる。

取り込まれるテストイメージは、動作２０４において典型的に位置合わせされる。この位置合わせは、複数のテストイメージに関する検査システムの光学特性のマッチングを含んでもよい。例えば、透過イメージ及び反射イメージの場合、２つのそれぞれの信号に関する光路の差異を補償するためにイメージの幾らかの調節を行うことができる。位置合わせの調節は、用いられる検査システムの特異的な幾何学的形状に依存する可能性がある。

位置合わせされると、２０６で帯域制限されたマスク振幅関数を回復させるためにテストイメージを処理することができる。この関数はまた、時々、帯域制限されたマスクパターンとも呼ばれる。１つの手法では、部分的にコヒーレントな光学イメージングは、動作２０６を説明する目的で参照により本明細書に組み込まれる米国特許出願第１１／６２２，４３２号でより詳細にさらに解説される２つ以上のコヒーレントシステムの和としてモデル化することができる。具体的には、部分的にコヒーレントなイメージングに関するホプキンスの式は、相互透過係数（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｒｏｓｓ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）（ＴＣＣ）マトリクスを形成するのに用いることができる。このマトリクスは、次いで、コヒーレントシステムのカーネルとして作用する対応する固有ベクトルに分解することができる。これらのコヒーレントシステムのそれぞれからの強度寄与の固有値荷重和は、透過信号の強度を表すのに用いることができるイメージ強度をもたらす。或る実施形態では、テストイメージの反射強度及び透過強度は、帯域制限されたマスク振幅関数と呼ばれる線形項だけで表わすことができる。或る実施形態では、帯域制限されたマスクパターンはまた、特にさらなる正確さが必要な場合に、非線形項を含む。この関数の例は式１で与えられる。

式中、ａ_Ｒは、マスクのフォアグラウンドトーンとバックグラウンドトーンとの間の差異の複素反射振幅であり、Ｉ_Ｔ（ｘ，ｙ）は、検査システムを用いるマスクの透過強度イメージを説明し、ｃ_Ｔは、マスクのバックグラウンドトーンの複素透過振幅であり（例えば、石英及びクロムバイナリマスクでは、Ｃ_Ｔは、クロムパターンの特性を説明することができる）、ａ_Ｔは、マスクのフォアグラウンドトーンとバックグラウンドトーンとの間の差異の複素透過振幅であり（例えば、上記と同じマスクを用いて、ａ_Ｔは、石英とクロムとの間の差異の光学特性を説明することができ、ｃ_Ｔ及びａ_Ｔは、もちろん説明される材料層の特性に応じて変化する）、Ｉ_Ｒ（ｘ，ｙ）は、検査システムを用いるマスクの反射強度イメージを説明し、Ｃ_Ｒは、マスクのバックグラウンドトーンの複素反射振幅であり、ａ_Ｒは、マスクのフォアグラウンドトーンとバックグラウンドトーンとの間の差異の複素反射振幅であり、Ｒｅ（ｘ）は、ｘの真の成分を表し、Ｐ（ｘ，ｙ）は、検査されるフォトマスクのマスクパターンを定義し、Ｅ_ｉ及びλ_ｉは、それぞれ、検査ツールに関連した相互透過係数（ＴＣＣ）イメージングマトリクスの関連する要素の固有ベクトル及び固有値を指し、Ｄ_ｉは、Ｅ_ｉ及びＲｅ（ｘ）のＤＣ利得である。

帯域制限されたマスクパターンＭ（ｘ，ｙ）は、「回復カーネル」と呼ばれる関数

で畳み込まれるマスクパターンＰ（ｘ，ｙ）によって定義される。したがって、帯域制限されたマスクパターンは、マスクパターン関数Ｐ（ｘ，ｙ）の修正版である。

帯域制限されたマスクパターンは、次いで、動作２０８において、テストエアリアルイメージ及び／又はテストレジストイメージのようなテストシミュレーションイメージを生成するのに用いられる。この目的のためにリソグラフィシステムモデル及び／又はフォトレジストシステムモデルが提供される。リソグラフィシステムモデルは、リソグラフィシステム及び検査システムの開口数、リソグラフィシステム及び検査システムで用いられる波長、リソグラフィシステム及び検査システムで用いられる照明条件、及び他のリソグラフィパラメータ及び検査パラメータを含んでもよい。例えば、米国特許出願第１１／６２２，４３２号でさらに解説されるように、リソグラフィシステムモデルの基本カーネルは、回復されるマスクパターンの帯域制限された性質に起因するリソグラフィシステムの通過帯域内のあらゆるロール・オフをバックアウトするように調節されてもよい。一組の修正されたコヒーレントベースを定義する関数（Ｆ_ｉ（ｘ，ｙ））が、リソグラフィシステムモデルでの帯域制限されたマスクパターンを実装するための修正されたＴＣＣマトリクスを説明するのに用いられる。リソグラフィシステムのためのＴＣＣマトリクスは、多くの項を含む可能性がある。しかしながら、ほとんどの光強度は最初の幾つかの項で表されるので、これらの項（例えば、最初の１０くらいの項）だけを用いて正確な推定を得ることができる。したがって、所望であれば、計算の負担を著しく低減させる切断モデル（ｔｒｕｎｃａｔｅｄ ｍｏｄｅｌ）を採用することができる。ユーザは、それぞれの特定のフォトマスク検査用途に必要なだけのその一連の項を採用することによって所望の度合いの正確さを得ることができる。全体として、リソグラフィシステムモデルの適用は、印刷できないフィーチャのリソグラフィ効果をテストシミュレーションイメージに取り込むことを可能にする。

或る実施形態では、テストシミュレーションイメージを構築することは、帯域制限されたマスクパターンの光学強度分布に基づいて印刷できるフィーチャから印刷できないフィーチャを分離することを含む。方法はまた、幾何学的フィーチャをエッジ、角、及びライン端のような１つ又は複数の幾何学的フィーチャタイプに分類するために帯域制限されたマスクパターンに基づいて幾何学的マップを構築することを含んでもよい。さらに、リソグラフィ上重大な欠陥を識別するプロセスは、幾何学的マップの異なる幾何学的フィーチャタイプに異なる検出閾値を適用することによって強化することができる。

リソグラフィモデリング及び／又はフォトレジストモデリングは、結果として生じるシミュレーションイメージからリソグラフィ上重大でない欠陥を実質的に排除する。「ニュイサンス欠陥」とも呼ばれるこうした欠陥は、印刷されるパターンに対する作用が小さいか又は作用しない。この開示の目的上、リソグラフィ上重大な欠陥は、最終的な印刷されるパターンにおけるリソグラフィ上の重大さを有する欠陥として定義される。つまり、幾つかの欠陥（「ニュイサンス欠陥」）は、マスクに存在するが、フォトレジスト層に転写される印刷されるパターンに対する重大な影響を有さない。例は、とても小さい（又はパターンのリソグラフィ上敏感でない部分にある）のでおおむね関係しない欠陥を含む。また、欠陥は、基板の比較的欠陥に敏感でない部分に形成される可能性がある。幾つかの場合、欠陥は、アシスト又はＯＰＣフィーチャ（又は他の解像度向上フィーチャ）上に形成される可能性があるが、最終的な印刷されるパターンには影響を及ぼさない。したがって、リソグラフィ上重大な欠陥は、マスク上に存在する欠陥であり、リソグラフィで転写されるパターンに重大な作用を及ぼす可能性がある。こうしたリソグラフィ上重大な欠陥は、回路の故障、準最適な性能などに関係する問題を生じる可能性がある。

或る実施形態では、検査プロセスはまた、テストシミュレーションイメージに基づいてフィーチャマップを構築することを含む。フィーチャマップは、対応するマスクエラーエンハンスメントファクタ（ＭＥＥＦ）をそれぞれが有する複数のイメージ部分を含んでもよい。例えば、典型的なフォトマスクは、４倍に拡大される最終的なＩＣの予め補正されたイメージを含む。このファクタは、イメージング誤差に対するパターン感度を低減させる一助となるが、現代のＩＣ回路の小サイズフィーチャ（例えば、２２ナノメートル以下）は、リソグラフィ露光中の光ビームの散乱によって負の影響を受ける。したがって、ＭＥＥＦは、時には１を超える、例えば、４Ｘフォトマスクを用いて露光されるウェハ上の寸法誤差は、フォトマスク上の寸法誤差の４倍を超える可能性がある。或る実施形態では、対応するイメージ領域に関する検出閾値を自動調節するためにフィーチャマップにおけるＭＥＥＦ値の取り込みが用いられる。例えば、大きいＭＥＥＦ値をもつ領域は、より低いＭＥＥＦ値をもつ領域よりも注意深く検査することができる。この動作は、自動モードで実装されてもよい。プロセスはまた、リソグラフィ上重大な欠陥を識別するためのユーザ定義検出閾値を提供することを含んでもよい。

前述のように、データベース又は別のダイから提供される別個の参照イメージは、しばしば利用可能ではない。検査プロセスは、位置合わせされるテストイメージ及び回復されるマスクパターンに関する入力として用いることができる、テストイメージから内部参照イメージを生成するための一連の並列動作２１０及び２１２を含むことができる。これらのイメージは、時には合成イメージと呼ばれる。合成イメージを生成するための種々のアルゴリズム、例えば、カリフォルニア州ミルピタスのＫＬＡ Ｔｅｎｃｏｒから入手可能なＳｔａｒｌｉｇｈｔ（商標）システムが用いられてもよい。このシステムは、システムの校正中、並びにこれらのフィーチャの透過される特性及び反射される特性のデータベースの構築中に、フォトマスク上の種々の幾何学的フィーチャをサンプリングするように構成される。後で、検査中に、テストされるフォトマスクが走査されるときに、システムは、データベースの中の情報に基づいて合成イメージを構築する。類似した技術が、合成イメージングアルゴリズムを説明する目的で参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２００１年８月２８日に発行されたＥｍｅｒｙの米国特許第６，２８２，３０９号で説明される。例えば、アルゴリズムは、（同じ検査ポイントでの）透過される信号と反射される信号が、欠陥のない状態で常に互いに相補的であるという仮定に基づいていてもよい。言い換えれば、透過される信号と反射される信号との和は、欠陥のない状態での走査の間、不変である。したがって、和信号におけるあらゆる観測された偏差は、欠陥として解釈することができ、合成イメージから排除することができる。

動作２１０において合成参照イメージが生成されると、これらのイメージは、２１２で参照エアリアルイメージ及び／又は参照レジストイメージのような参照シミュレーションイメージを生成するためにさらに処理される。動作２１２は、上記で説明されたテストイメージに対して行われる動作２０８と類似している。しかしながら、合成参照イメージは欠陥を含まないので、対応する参照シミュレーションイメージは、リソグラフィ上重大な欠陥を含まずに生成される。

２１４で、テストシミュレーションイメージは、リソグラフィ上重大な欠陥を識別するために参照シミュレーションイメージと比較される。或る実施形態では、参照シミュレーションイメージは、参照シミュレーション透過イメージ及び参照シミュレーション反射イメージを含み、一方、テストシミュレーションイメージは、テストシミュレーション透過イメージ及びテストシミュレーション反射イメージを含む。この実施形態では、２つのグループ内で比較が行われる、すなわち、参照シミュレーション透過イメージは、テストシミュレーション透過イメージと比較され、一方、参照シミュレーション反射イメージは、テストシミュレーション反射イメージと比較される。或る実施形態では、識別されたリソグラフィ上重大な欠陥が分類される。

或る実施形態では、検査は、マルチトーン・マスクに同様に適用される。こうしたマスクの一例は、最も暗い領域（例えば、クロム又は不透明領域）と、２つの間の暗さを有するグレースケール領域のパターンをもつ石英又は最も明るい領域とを有するトリトーン（tri-tone）・マスクである。こうしたグレースケール領域は、多くの方法（例えば、ＥＰＳＭ材料を用いることなど）で得ることができる。この場合、マスクは、別々に分析される２つの異なるマスクとして取り扱われる。例えば、トリトーン・マスクは、上記で説明したのと同じモデルを用いて取り扱うことができる。しかしながら、トリトーン・マスクは、フォアグラウンドとして取り扱われるグレースケールパターン（例えば、ＥＰＳＭ材料）をもつバックグラウンドパターン（例えば、クロム）を有するマスクとして取り扱うことができる。イメージは、同じ式及びプロセス動作を用いて上記のように処理することができる。バックグラウンドパターンとしてＥＰＳＭ材料及びフォアグラウンドとして取り扱われる最も明るいパターン（例えば、石英）を用いて、マスクに対して第２の分析が行われる。それぞれの材料が、イメージを位置合わせするのに用いることができる異なるエッジ効果を実証する実質的に異なる特性を有するので、位置合わせを容易に達成することができる。マスクパターンは、次いで、総和し、次いで、プロセスウィンドウの全体を通してウェハパターンの忠実度を検証するために及びリソグラフィ上重大な欠陥を識別するために、ダイとダイ又はダイとデータベースとの比較における参照と比較することができる。

結言
上記の発明は、理解しやすくするために幾らか詳しく説明されているが、付属の請求項の範囲内で或る変化及び修正が実施されてもよいことが分かるであろう。本発明のプロセス、システム、及び装置を実装する多くの代替的方法が存在することに注目されたい。したがって、本発明の実施形態は、制限するものではなく例証するものとして考えられるべきであり、本発明は本明細書で与えられる詳細に限定されない。

Claims (21)

1. リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためにフォトマスクを検査する方法であって、
   １つ又は複数の印刷できるフィーチャと１つ又は複数の印刷できないフィーチャとを備えるフォトマスクであり、リソグラフィシステムを用いて基板上への１つ又は複数の印刷できるフィーチャのリソグラフィ転写を達成するように構成されるフォトマスクを提供すること、
   検査装置を用いて、テスト透過イメージ及びテスト反射イメージを備える、前記フォトマスクのテストイメージをもたらすこと、
   リソグラフィ転写で採用されるべきリソグラフィシステムのモデルを提供すること、
   前記テストイメージに前記リソグラフィシステムのモデルを適用することによってテストシミュレーションイメージを構築すること、
   前記テストイメージから欠陥を除去することによって前記テストイメージから合成参照イメージを構築すること、
   前記合成参照イメージに前記リソグラフィシステムのモデルを適用することによって、前記合成参照イメージから、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を含まずに構築される、参照シミュレーションイメージを構築すること、
   リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するために前記テストシミュレーションイメージを前記参照シミュレーションイメージと比較すること、
   を含む方法。
2. 前記テスト透過イメージを前記テスト反射イメージに対して位置合わせすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. リソグラフィ転写で採用されるべきフォトレジストシステムのモデルを提供すること、
   前記リソグラフィシステムのモデルを適用することに加えて前記フォトレジストシステムのモデルを適用することによって前記テストシミュレーションイメージ及び前記参照シミュレーションイメージを構築すること、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記フォトレジストシステムのモデルがレジスト形成プロセス特徴を備える、請求項３に記載の方法。
5. 参照ダイ又は参照データベースを用いずにリソグラフィ上重大な汚染欠陥が識別される、請求項１に記載の方法。
6. 前記参照シミュレーションイメージが参照シミュレーション透過イメージ及び参照シミュレーション反射イメージを備え、前記テストシミュレーションイメージがテストシミュレーション透過イメージ及びテストシミュレーション反射イメージを備える、請求項１に記載の方法。
7. 前記テストシミュレーションイメージを前記参照シミュレーションイメージと比較することが、
   前記参照シミュレーション透過イメージを前記テストシミュレーション透過イメージと比較すること、
   前記参照シミュレーション反射イメージを前記テストシミュレーション反射イメージと比較すること、
   を含む、請求項６に記載の方法。
8. リソグラフィ上重大な汚染欠陥を分類することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記１つ又は複数の印刷できないフィーチャがサブレゾリューションアシストフィーチャ（ＳＲＡＦ）を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記１つ又は複数の印刷できないフィーチャのリソグラフィ効果が、前記テストシミュレーションイメージ及び前記参照シミュレーションイメージに取り込まれる、請求項１に記載の方法。
11. 前記印刷できないフィーチャのうちの少なくとも１つが、前記印刷できるフィーチャのうちの少なくとも１つよりも大きい、請求項１に記載の方法。
12. 前記テストシミュレーションイメージを構築することが、線形項だけを含む帯域制限されたマスクパターンを構築することを含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記テストシミュレーションイメージを構築することが、前記帯域制限されたマスクパターンの光学強度分布に基づいて前記１つ又は複数の印刷できるフィーチャから前記１つ又は複数の印刷できないフィーチャを分離することを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 幾何学的フィーチャをエッジ、角、及びライン端からなる群から選択された１つ又は複数の幾何学的フィーチャタイプに分類するために前記帯域制限されたマスクパターンに基づいて幾何学的マップを構築することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
15. 前記リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別しながら前記幾何学的フィーチャを分類するために前記幾何学的マップを用いることをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別することが、前記幾何学的マップの少なくとも２つの異なる幾何学的フィーチャタイプに異なる検出閾値を適用することを含む、請求項１４に記載の方法。
17. 前記テストシミュレーションイメージに基づいてフィーチャマップを構築することをさらに含み、前記フィーチャマップが、対応するマスクエラーエンハンスメントファクタ（ＭＥＥＦ）をそれぞれが有する複数のイメージ部分を備える、請求項１に記載の方法。
18. 前記リソグラフィ上重大な汚染欠陥の識別中に、対応する前記ＭＥＥＦに基づいて前記複数のイメージ部分の各イメージ部分に関する検出閾値を自動調節することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するためのユーザ定義検出閾値を提供することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
20. 前記リソグラフィシステムのモデルが、以下のパラメータ、すなわち、リソグラフィシステム及び検査装置の開口数、リソグラフィシステム及び検査装置の波長、及びリソグラフィシステム及び検査装置の照明条件のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
21. 以下の動作、すなわち、
    フォトマスクのテストイメージであり、テスト透過イメージ及びテスト反射イメージを備えるテストイメージをもたらすこと、
    前記テストイメージにリソグラフィシステムのモデルを適用することによってテストシミュレーションイメージを構築すること、
    前記テストイメージから欠陥を除去することによって前記テストイメージから合成参照イメージを構築すること、
    前記合成参照イメージに前記リソグラフィシステムのモデルを適用することによって、前記合成参照イメージから、前記リソグラフィ上重大な汚染欠陥のない参照シミュレーションイメージを構築すること、
    リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するために前記テストシミュレーションイメージを前記参照シミュレーションイメージと比較すること、
    を行うように構成される少なくとも１つのメモリ及び少なくとも１つのプロセッサを備える、リソグラフィ上重大な汚染欠陥を識別するために１つ又は複数の印刷できるフィーチャと１つ又は複数の印刷できないフィーチャとを有するフォトマスクを検査するためのシステム。