JP2020503550A - マイクロリソグラフィ用の光学系の結像特性を変更する方法及び装置 - Google Patents

マイクロリソグラフィ用の光学系の結像特性を変更する方法及び装置 Download PDF

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Abstract

本発明は、マイクロリソグラフィ光学系の結像特性を変更する方法及び装置に関する。本発明による方法において、結像特性は、少なくとも1つのインタフェースにより光学系に結合される制御信号(A、B、C)により変更され、結像特性の所望の変更のための制御中にそれぞれ結合された上記制御信号の値が、モデルに基づいて確認され、上記モデルは、制御信号の値毎にそれぞれ得られた結像特性の変更が確認される学習フェーズにおいて、光学系に対するモデルの連続個別適合を実行することにより作成され、且つ学習フェーズは、光学系内の内部作用機構に関する明示的情報の事前指定なしで実行される。

Description

本願は、2016年12月21日に出願された独国特許出願第10 2016 225 899.0号の優先権を主張する。この独国出願の内容を参照により本願の本文に援用する。
本発明は、マイクロリソグラフィ光学系の結像特性を変更する方法及び装置に関する。
マイクロリソグラフィは、例えば集積回路又はLCD等の微細構造コンポーネントの製造に用いられる。マイクロリソグラフィプロセスは、照明デバイス及び投影レンズを備えたいわゆる投影露光装置で実行される。この場合、照明デバイスにより照明されたマスク(レチクル)の像を、投影レンズにより、感光層(フォトレジスト)で被覆されて投影レンズの像平面に配置された基板(例えばシリコンウェーハ)に投影することで、マスク構造を基板の感光コーティングに転写するようにする。
(光軸に沿った、すなわち光伝播方向の、且つ横方向の、すなわち光軸又は光伝播方向に対して垂直な)像位置精度及び像品質を高めるために、光学系の光学素子(例えばミラー)の1つ又は複数を適合又は作動可能素子として構成することが特に知られている。
単に例として、光学系の1つ又は複数のミラーを圧電材料製のアクチュエータ層で構成することが知られており、この場合、局所的に強度が変わる電場が圧電層にわたって発生する結果として、適合ミラーの反射層系が圧電層の局所変形と共に変形する。その結果、(場合によっては同じく時間変化する)結像収差を、電極の適切な制御により少なくとも部分的に補正することができる。しかしながら、ミラーの反射層系の変形又はレンズ素子等の別の光学素子の作動を概して用いて、マイクロリソグラフィ結像プロセスを更に最適化することもできる。
該当する適合光学素子の表面曲率を実際に時間的に安定してできる限り精密に設定できるようにするために、さまざまな手法が従来技術において既知であり、ここで、原理上は適合素子の各アクチュエータのモデルベース開ループ制御と測定データに基づくアクチュエータの閉ループ制御とが区別される。
アクチュエータのモデルベース開ループ制御を実現する既知の手法では、該当する素子の構成及び典型的な材料特性に関する明示的知識又は情報を用いたモデルを作成し且つ使用して、それぞれ得られた表面曲率を計算し、アクチュエータの制御は、実際に得られた表面曲率の知識なしで、特に対応するセンサシステムも閉ループ制御システムもなしで行われる。
しかしながら、実際には、このような明示的モデルに基づく開ループ制御では、以下でより詳細に説明するように、具体的な光学系の特定の「固有の」特性(例えば、個々の製造誤差による特定の結像挙動)がある場合、開ループ制御が基づく明示的モデルの妥当性が制限されるという問題が生じる可能性があり、この場合に考慮する必要があり得る多数の影響パラメータから考えて適当な補正又はモデル適合が非常に複雑であることが分かる。
前述のモデルベース開ループ制御の代替として同じく考えられる測定データ(例えば、各素子の実際に得られた表面曲率の測定値)に基づくアクチュエータの閉ループ制御に関しては、表面曲率の達成可能な正確さは、この点で確かに改善することができるが、特にこれに伴い、そのために必要な光学測定法から考えて構成上の複雑度が増し得る。
従来技術に関しては、例として特許文献1を参照されたい。
独国特許出願公開第10 2011 005 940号明細書
本発明の目的は、比較的低い複雑度でできる限り正確な変更を可能にする、マイクロリソグラフィ光学系の結像特性を変更する方法及び装置を提供することである。
この目的は、独立特許請求項1の特徴による方法及び代替的な独立特許請求項9による装置により達成される。
本発明による、マイクロリソグラフィ光学系の結像特性を変更する方法において、
結像特性は、少なくとも1つのインタフェースにより光学系に結合される制御信号により変更され、
結像特性の所望の変更のための制御中にそれぞれ結合された上記制御信号の値が、モデルに基づいて確認され、
上記モデルは、制御信号の値毎にそれぞれ得られた結像特性の変更が確認される学習フェーズにおいて、光学系に対するモデルの連続個別適合を実行することにより作成され、且つ
学習フェーズは、光学系内の内部作用機構に関する明示的情報の事前指定なしで実行される。
一実施形態によれば、光学系の少なくとも1つの素子が、結像特性を変更するために作動され、上記作動は、制御信号に基づいて少なくとも1つのアクチュエータを制御することにより行われる。
本発明は、素子を作動させるアクチュエータのモデルベース制御の原理から始まり、ここで用いるモデルが、例えば導入部分に記載した従来の手法におけるように該当する素子の構成、材料特性等に関する明示的知識を用いて作成又は指定されるのではなく、モデル又はそれに含まれる知識が、実際の光学系のトレーニングにより学習フェーズで暗示的に導き出されるという概念に特に基づく。
換言すれば、本発明による方法は、作動させる素子又は当該素子を含むシステムに関する作用機構又は因果関係を事前にモデリングし、且つそれらを基礎としてアクチュエータ制御の明示的モデルの形態で用いるという概念を用いるのではなく、制御信号の種々の許容値若しくはそれにより生じる各素子の作動(例えば、適合ミラーで得られる表面曲率)に対する具体的な光学系の反応の仕方を学習フェーズで確認することにより、上記関係の発見を自発的又は自動的に行うよう(インフォマティクスからそれ自体が既知の人工知能又はニューラルネットワークの概念に従って)特に学習フェーズに任せる。
具体的なシステム又は素子の特性の明示的知識に基づくモデルの指定が不要であることにより、このような明示的知識の確立に必要な(例えば、開発)行為が不要となり、大幅な省資源化につながる。
さらに、本発明による、実際の光学系における学習フェーズで各光学素子の開ループ制御が基づくモデルの作成(すなわち「暗示的モデリング」)の大きな利点は、ここで暗示的に作成されたモデルが具体的なシステム又はそこに搭載された適合素子に既に最適化されており、特に、複雑度の追加も特別な措置も伴わずにモデルにおいてプロセス変動又は製造公差が自動的に考慮されることにある。結果として、(例えば、素子の各得られた表面曲率の記述により)実際に生じた結像特性の変化のより正確な記述又は予測を得ることが、比較的低い複雑度で可能であり、特に、明示的モデリングの場合の前述のシナリオにおけるようなモデル構造の変更は全く必要ない。
さらに、本発明による方法での特定の(場合によっては長期の)持続時間にわたる学習フェーズにより、力学的影響又はドリフト効果が本発明による暗示的モデリングで作成されたモデルに自動的に含まれるか又は追加措置を伴わずに含まれ、したがって同じく自動的に考慮される。
さらに、本発明により作成されたモデルの品質の向上を、トレーニング又は学習フェーズの持続時間の延長によりある程度は達成することができ、これは、例えば導入部分に記載した従来の明示的モデリングの高い開発複雑度に比べて、比較的容易に費用効果高く実施可能である。
原理上、インフォマティクスの分野からそれ自体が既知の例えばニューラルネットワークの形態の人工知能の手法に基づく本発明によるモデル作成は、今までに起きたことのない状況に関しても予測の計算を可能にし、その結果として、特に閉ループ制御の能力レベルにさえ達し得る本発明による開ループ制御の高い能力レベルを得ることができる。
測定データに基づく閉ループ制御に関して導入部分に記載した手法に比べて、本発明による方法には特に、対応する光学測定系及びそれに関連する構造上の開発複雑度をなくすことが可能であるという利点がある。
したがって、結果として、実際の測定結果に基づく閉ループ制御に関連する構造上の複雑度が本発明による方法において回避されるだけでなく、閉ループ制御手法で達成可能な結果により近く且つ明示的モデリングに比べて比較的正確な光学系の結像特性の変更の開ループ制御も実現される。
本発明による暗示的モデリングにより説明される具体的な光学系の挙動に関して、本発明は、システムの機械的挙動に限定されず、熱挙動、透過挙動、及び電子又は電磁挙動を含む任意の所望の作用機構に適用可能である。
一実施形態によれば、モデルは、人工知能の方法を用いて作成され、光学系への制御信号の種々の値の結合が、学習フェーズで実行される。
一実施形態によれば、人工知能の方法は、教師あり学習、教師なし学習、及び半教師あり学習を含む群から選択される。例えば、ニューラルネットワークをここで用いることができる。しかしながら、本発明は、具体的な人工知能の方法の適用に限定されず、任意の所望の適当な方法で実現可能である。これに関連して、従来技術に関してStuart Russell, Peter Norvig: "Artificial Intelligence: A Modern Approach," Prentice Hall (ISBN-10:0136042597)を参照されたい。
一実施形態によれば、学習フェーズにおける光学系のへのモデルの適合は、モデル構造の変更なしで行われる。
一実施形態によれば、モデルは、光学系外部から観察可能な結像特性のみを光学系外部から変更可能な制御信号と相関させる。
一実施形態によれば、光学素子は、変形可能な光学素子、特に変形可能なミラーである。
一実施形態によれば、光学系は、照明デバイス及び投影レンズを備えたマイクロリソグラフィ投影露光装置であり、照明デバイスは、投影露光装置の動作中に、投影レンズの物体平面に配置された結像対象の構造を有するマスクを作動波長を有する使用光で照明し、投影レンズは、投影レンズの像平面に配置された基板に上記構造を結像する。
本発明はさらに、前述の特徴を有する方法を実行するよう構成されたマイクロリソグラフィ光学系の結像特性を変更する装置と、当該装置を備えたマイクロリソグラフィ投影露光装置とに関する。本装置の利点及び有利な構成に関しては、本発明による方法に関連した上記説明を参照されたい。
本発明のさらに他の構成は、説明及び従属請求項から得ることができる。
添付図面に示す例示的な実施形態に基づき、本発明を以下でより詳細に説明する。
EUV域で動作するよう設計され且つ本発明を例示的な方法で実現可能なマイクロリソグラフィ投影露光装置の投影レンズの概略図を示す。 DUV域で動作するよう設計され且つ本発明を例示的な方法で実現可能なマイクロリソグラフィ投影露光装置の投影レンズの概略図を示す。 本発明の使用例を説明する概略図を示す。 本発明の使用例を説明する概略図を示す。 本発明の使用例を説明する概略図を示す。 本発明の使用例を説明する概略図を示す。 本発明の使用例を説明する概略図を示す。
最初に、図1は、EUV域で動作するよう設計され且つ本発明を例示的な方法で実現可能な投影露光装置100の投影レンズの概略図を示す。
図1によれば、投影露光装置100の照明デバイスが、視野ファセットミラー103及び瞳ファセットミラー104を含む。この例ではEUV光源(プラズマ光源)101及びコレクタミラー102を含む光源ユニットからの光が、視野ファセットミラー103へ指向される。第1望遠鏡ミラー105及び第2望遠鏡ミラー106が、瞳ファセットミラー104の下流の光路に配置される。偏向ミラー107が、光路の下流に配置され、上記偏向ミラーは、そこに入射した放射線を6つのミラー121〜126を含む投影レンズの物体平面にある物体視野へ指向させる。物体視野の場所では、反射構造担持マスク131がマスクステージ130上に配置され、上記マスクは、投影レンズを用いて像平面に結像され、像平面では、感光層(フォトレジスト)で被覆された基板141がウェーハステージ140上に位置している。
図2は、DUV域の波長(例えば、約193nm)で動作するよう設計され且つ同様に照明デバイス201及び投影レンズ208を備えたマイクロリソグラフィ投影露光装置200のさらに別の可能な構成の概略図を示す。
照明デバイス201は、光源202と、レンズ素子203、204及び絞り205により非常に単純化して表した照明光学ユニットとを含む。図示の例の投影露光装置200の作動波長は、ArFエキシマレーザを光源202として用いる場合は193nmである。しかしながら、作動波長は例えば、光源202としてKrFエキシマレーザを用いる場合は248nm、Fレーザを用いる場合は157nmとすることもできる。マスクホルダ206を用いてビーム経路で保持されるマスク207が、照明デバイス201と投影レンズ208との間で投影レンズ208の物体平面OPに配置される。マスク207は、投影レンズ208により投影レンズ208の像平面IPに例えば1/4又は1/5に縮小して結像される、マイクロメートル〜ナノメートル範囲の構造を有する。投影レンズ208は、光軸OAを規定するレンズ配列を含み、当該レンズ配列も同様に、レンズ素子209〜212により非常に単純化して表されている。感光層215が設けられ基板ホルダ218により位置決めされた基板216又はウェーハが、投影レンズ208の像平面IPに保持される。例えば脱イオン水であり得る液浸媒体250が、像平面側の最後に位置付けられた投影レンズ208の光学素子220と感光層215との間に位置する。
図1又は図2に示す投影露光装置の動作中、例えば熱に関連した結像収差が追加措置なくさまざまな原因で生じ得る。このような結像収差の補正又は概して光学特性の最適化のために、光学素子(例えば、ミラー)の1つ又は複数を、各投影露光装置において適合又は作動可能素子の形態で具現することができる。
これに基づき、本発明の特定の用途の例について図3a〜図3eを参照して以下で説明する。この特定の用途では、例えば図1又は図2に示す投影露光装置の動作中に光源又は照明デバイス310から出て各投影レンズ(図3a〜図3eに「320」で示す)を通って進む光ビームS(又はそのx若しくはy方向)を、制御信号A及びBにより像平面IPにおける入射点のxy座標に関して、且つさらに別の制御信号Cにより直径に関して操作することができる。像点pをここではp:=[x,y,d]として記述し、xはx方向の像点座標を示し、yはy方向の像点座標を示し、dは像点の直径を示す。
制御信号A、B、及びCは、対応する制御入力(単なる例として数値インタフェースの形態で設計され得る)を介して投影レンズに供給される。概略図において、図3bは、制御信号Aによる像平面IPにおける光ビームSの入射点のy方向の操作を示し、図3cは、制御信号Bによる像平面IPにおける光ビームSの入射点のx方向の操作を示し、図3dは、制御信号Cによる像平面IPにおける光ビームSの直径の操作を示す。
単なる例として(また本発明をそれに限定することなく)、上記制御信号を用いて、(例えばシステムにある外乱を補償するために)投影レンズの結像特性を変更する目的でミラーの表面曲率を変えるように例えば投影レンズにある変形可能なミラーを制御することが可能である。
以下では、マイクロリソグラフィ露光プロセス中に、生じた(光ビームSのx座標及びy座標並びに直径dにより規定された)像点と制御信号A、B、及びCとの間の関係を最終的に記述する、すなわち換言すれば制御信号A、B、及びCの特定の値に対する投影レンズ320の反応を示すモデルに基づいて、対応するアクチュエータが上記ミラーの変形のために制御されるものとする。
本発明によれば、この必要なモデルは、ここでは明示的に指定されるのではなく、学習フェーズ又は実際のシステム若しくは投影レンズでのトレーニングの一部として暗示的に「導き出される。
本発明によれば回避される明示的モデリングの一部として、例えば像点p=[x,y,d]と制御信号A、B、及びCとの間の関係が以下のように明示的モデルを基礎として用いることが可能となる。
[x,y,d]=f(A,B,C)=[A,B,C] (1)
しかしながら、(1)による明示的モデリングは、製造誤差、望ましくない公差状況等に例えば起因して該当する実際のシステム又は投影レンズ320が特定の「固有の特性」を示す場合に例えば起こるように、より複雑な関係を記述するのに既に適しておらず、その結果、像平面IPに生じた像点の直径dは、制御信号Cだけでなくさらに制御信号A及びBの影響も受ける。このようなシナリオは図3eに示されており、像平面IPにおける光ビームSの直径は、光ビームIPの直径の操作を意図した制御信号Cの値C=0及びゼロではない制御信号A、Bの値にもかかわらず変わっている。
上記シナリオを考慮するには、明示的モデリングでは、例えば次式に従ってモデルの構造の適合が必要となる。
f(A,B,C)=[A,B,g(A,B,C)] (2)
したがって、像点の直径を確認するために、制御信号Cに加えて制御信号A及びBに関する追加情報がこの場合には必要である。これにはさらに大きな支出が伴うが、その理由は、考えられる全ての影響変数に依存して実際のシステム又は投影レンズの考えられるあらゆる挙動が実際には示されなければならないからである。
本発明による暗示的モデリングにより、特に上記問題に対処することが可能となる。ここで、本発明による「暗示的モデリング」と上記「明示的モデリング」との間でなされる区別として、レンズ挙動の形式的記述の代わりに、「空の」モデル(すなわち、詳細を指定又は事前決定されていないモデル)が最初に用いられ、制御変数A、B、及びCに関する各許容入力値のみが規定され、この点で、実際のシステム又は投影レンズの対応する挙動がx、y、及びdに関する各結果(すなわち、像平面IPで生じた像点のx座標及びy座標並びに直径d)に基づいて評価される。
詳細を指定又は事前決定されていない「空の」モデルのこの初期使用は、
[x,y,d]=h(A,B,C)=? (3)
として書くことができる。
モデルは、続いて、制御変数A、B、及びCに関する許容入力値の種々の組み合わせに関して実際のシステムでいずれの場合も得られるx、y、及びdの結果を確認することにより、学習フェーズ中に又は実際のシステム又は投影レンズでのトレーニングにより作成される。この目的で、光強度の空間分解測定用の例えばカメラベース検出器(例えば、CCDカメラ)を像平面IPに配置することができる。
単純な場合には、制御変数A、B、及びCに関する許容入力値の全ての組み合わせを事前に「試す」ことができ、いずれの場合もx、y、及びdに関して得られた結果を確認することができ、その結果として所望の暗示的モデルを表す3次元テーブルが得られる。その後実行される実際のリソグラフィプロセスで特定の値の組み合わせ[x,y,d]が望まれる場合、それに適した制御変数A、B、及びCの選択を該当するテーブル又はモデルから読み取ることができる。
暗示的モデルは、人工知能の方法により効率的に作成することができる。ここで、本発明による方法には、学習フェーズ中のモデルがいずれの場合も実際のシステム又は投影レンズに対する自動適合により作成され、特に前述のシナリオにおける明示的モデリングの場合のようなモデル構造の変更が一切必要ないという利点がある。
本発明を特定の実施形態に基づいて記載したが、例えば個々の実施形態の特徴の組み合わせ及び/又は交換により、多くの変形形態及び代替的な実施形態が当業者には明らかである。したがって、当業者には言うまでもなく、このような変形形態及び代替的な実施形態も本発明により包含され、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲及びその等価物の意味の範囲内にのみ制限される。

Claims (10)

  1. マイクロリソグラフィ光学系の結像特性を変更する方法であって、
    前記結像特性は、少なくとも1つのインタフェースにより前記光学系に結合される制御信号(A、B、C)により変更され、
    前記結像特性の所望の変更のための制御中にそれぞれ結合された前記制御信号の値が、モデルに基づいて確認され、
    前記モデルは、前記制御信号の値毎にそれぞれ得られた前記結像特性の変更が確認される学習フェーズにおいて、前記光学系に対する前記モデルの連続個別適合を実行することにより作成され、且つ
    前記学習フェーズは、前記光学系内の内部作用機構に関する明示的情報の事前指定なしで実行される方法。
  2. 請求項1に記載の方法において、前記モデルは、人工知能の方法を用いて作成され、前記光学系への前記制御信号の種々の値の結合は、前記学習フェーズにおいて実行されることを特徴とする方法。
  3. 請求項2に記載の方法において、前記人工知能の方法は、教師あり学習、教師なし学習、及び半教師あり学習を含む群から選択されることを特徴とする方法。
  4. 請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法において、前記モデルは、モデル構造の変更なしで前記学習フェーズにおいて前記光学系に適合されることを特徴とする方法。
  5. 請求項1〜4のいずれか1項に記載の方法において、前記モデルは、前記光学系外部から観察可能な結像特性のみを前記光学系外部から変更可能な制御信号と相関させることを特徴とする方法。
  6. 請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法において、前記光学系の少なくとも1つの素子が、前記結像特性を変更するために作動され、該作動は、前記制御信号(A、B、C)に基づいて少なくとも1つのアクチュエータを制御することにより行われることを特徴とする方法。
  7. 請求項6に記載の方法において、前記光学素子は、変形可能な光学素子、特に変形可能なミラーであることを特徴とする方法。
  8. 請求項1〜7のいずれか1項に記載の方法において、前記光学系は、照明デバイス及び投影レンズを備えたマイクロリソグラフィ投影露光装置であり、前記照明デバイスは、前記投影露光装置の動作中に、前記投影レンズの物体平面に配置された結像対象の構造を有するマスクを作動波長を有する使用光で照明し、前記投影レンズは、該投影レンズの像平面に配置された基板に前記構造を結像することを特徴とする方法。
  9. マイクロリソグラフィ光学系の結像特性を変更する装置であって、請求項1〜8のいずれか1項に記載の方法を実行するよう構成されたことを特徴とする装置。
  10. 請求項9に記載の装置を備えることを特徴とするマイクロリソグラフィ投影露光装置。
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