JP3330648B2 - 光源形状の最適化方法 - Google Patents
光源形状の最適化方法Info
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- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
- G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
- G03F7/70058—Mask illumination systems
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
- Exposure Of Semiconductors, Excluding Electron Or Ion Beam Exposure (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、光源形状の最適化方法
に係り、詳しくは、例えば、フォトリソグラフィーの分
野に用いて好適な、フォトリソグラフィーを用いてデバ
イスを形成するための最適な光源形状を求める光源形状
の最適化方法に関する。 ［発明の背景］近年、例えば、ＬＳＩ（Large Scale In
tegrated circuit）等に代表される半導体集積回路の集
積度及び機能が向上しており、例えば、計算機・通信・
機械等の産業全般にわたって技術進歩の核技術としての
役割が期待されている。
に係り、詳しくは、例えば、フォトリソグラフィーの分
野に用いて好適な、フォトリソグラフィーを用いてデバ
イスを形成するための最適な光源形状を求める光源形状
の最適化方法に関する。 ［発明の背景］近年、例えば、ＬＳＩ（Large Scale In
tegrated circuit）等に代表される半導体集積回路の集
積度及び機能が向上しており、例えば、計算機・通信・
機械等の産業全般にわたって技術進歩の核技術としての
役割が期待されている。
【０００２】ＬＳＩにおけるプロセス技術の大きな柱
は、微細加工による高集積化であり、この代表として、
半導体フォトリソグラフィーによる露光技術がある。し
かし、半導体フォトリソグラフィーにおいては、その構
成上、光源を必要とするが、マスクのスペクトル分布と
いうのはマスク形状によって異なるため、全てのマスク
に対して同じ光源を利用する従来の方法だとフォーカス
深度の影響によりパターンの再現性に問題が生じる場合
が出てくる。
は、微細加工による高集積化であり、この代表として、
半導体フォトリソグラフィーによる露光技術がある。し
かし、半導体フォトリソグラフィーにおいては、その構
成上、光源を必要とするが、マスクのスペクトル分布と
いうのはマスク形状によって異なるため、全てのマスク
に対して同じ光源を利用する従来の方法だとフォーカス
深度の影響によりパターンの再現性に問題が生じる場合
が出てくる。
【０００３】そこで、フォーカス深度にかかわらず、パ
ターンを再現性を高めることが必要となる。
ターンを再現性を高めることが必要となる。
【０００４】
【従来の技術】従来のフォトリソグラフィー技術による
露光技術としては、近時における微細パターン形成の要
求から、一般に、解像度を向上させるために光源からの
光を収束するレンズを大きなものにすることが行われて
きた。ところが、レンズを大きくするとフォーカス深度
が浅くなるため、ピントの合う位置がシビアなものとな
り、正確なピント合わせがなされていないと解像度を向
上させるためにレンズを大きくして高ＮＡ化を図っても
分解能が低下してしまうことを意味する。
露光技術としては、近時における微細パターン形成の要
求から、一般に、解像度を向上させるために光源からの
光を収束するレンズを大きなものにすることが行われて
きた。ところが、レンズを大きくするとフォーカス深度
が浅くなるため、ピントの合う位置がシビアなものとな
り、正確なピント合わせがなされていないと解像度を向
上させるためにレンズを大きくして高ＮＡ化を図っても
分解能が低下してしまうことを意味する。
【０００５】このような問題を回避するために、例え
ば、特開平２−１４２１１１号公報に記載されるような
斜め入射による照明が注目されている。これは、通常、
レンズに対して垂直に入射させる光を所定の角度だけ傾
けて入射させることにより、光の干渉を利用してピント
合わせを行うものである。
ば、特開平２−１４２１１１号公報に記載されるような
斜め入射による照明が注目されている。これは、通常、
レンズに対して垂直に入射させる光を所定の角度だけ傾
けて入射させることにより、光の干渉を利用してピント
合わせを行うものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来方法にあっては、光源の形状に対して注目する
ことなく、どのようなデバイスパターンに対しても同一
の光源を用いていたため、以下に述べるような問題点が
あった。すなわち、従来、斜め入射による照明によりピ
ント合わせを正確に行うためには、光の強度分布が均一
であることが要求されるが、マスクのスペクトル分布と
いうものはマスクの形状によって異なり、例えば、図９
（ａ）に示すパターンのスペクトル分布は、図１０
（ａ）に示すようなものとなり、図９（ｂ）に示すパタ
ーンのスペクトル分布は、図１１（ａ）に示すようなも
のとなる。なお、図１０，図１１において、ＦはＸ軸方
向の空間座標、ＧはＹ軸方向の空間座標を表し、同図
（ｂ），（ｃ）はそれぞれ同図（ａ）のＸ方向及びＹ方
向における断面を示す。
うな従来方法にあっては、光源の形状に対して注目する
ことなく、どのようなデバイスパターンに対しても同一
の光源を用いていたため、以下に述べるような問題点が
あった。すなわち、従来、斜め入射による照明によりピ
ント合わせを正確に行うためには、光の強度分布が均一
であることが要求されるが、マスクのスペクトル分布と
いうものはマスクの形状によって異なり、例えば、図９
（ａ）に示すパターンのスペクトル分布は、図１０
（ａ）に示すようなものとなり、図９（ｂ）に示すパタ
ーンのスペクトル分布は、図１１（ａ）に示すようなも
のとなる。なお、図１０，図１１において、ＦはＸ軸方
向の空間座標、ＧはＹ軸方向の空間座標を表し、同図
（ｂ），（ｃ）はそれぞれ同図（ａ）のＸ方向及びＹ方
向における断面を示す。
【０００７】つまり、斜め入射による照明の効果を充分
に引き出すためには、デバイスパターンに応じて、この
パターンを一番良く再現する光源形状が要求される訳で
あるが、従来、光源形状の最適化方法というものは存在
せず、例えば、図１２に示すような形状の光源により照
明されることが一般的であった。これは、デバイスパタ
ーンに応じて当該パターンを一番良く再現する光源形状
が存在することは判っているが、実際のパターンはその
形状が複雑であり、所定間隔をもって配置された単純な
線からなる単純なパターン（以下、ライン＆スペースと
いう）のように最適な光源形状を理論的に割り出すこと
が難しく、実際のパターンに対する最適な光源形状を見
つけることは事実上できなかった。
に引き出すためには、デバイスパターンに応じて、この
パターンを一番良く再現する光源形状が要求される訳で
あるが、従来、光源形状の最適化方法というものは存在
せず、例えば、図１２に示すような形状の光源により照
明されることが一般的であった。これは、デバイスパタ
ーンに応じて当該パターンを一番良く再現する光源形状
が存在することは判っているが、実際のパターンはその
形状が複雑であり、所定間隔をもって配置された単純な
線からなる単純なパターン（以下、ライン＆スペースと
いう）のように最適な光源形状を理論的に割り出すこと
が難しく、実際のパターンに対する最適な光源形状を見
つけることは事実上できなかった。
【０００８】図１３及び図１４に異なる二種類のパター
ン例を図１２に示す形状の光源でフォーカス位置を変え
ながら照明した場合に得られるパターン画像を示す。な
お、同図（ａ）はＤＦ＝０、同図（ｂ）はＤＦ＝０．２
５、同図（ｃ）はＤＦ＝０．５、同図（ｄ）はＤＦ＝
０．７５、同図（ｅ）はＤＦ＝１．０、同図（ｆ）はＤ
Ｆ＝１．２５の時のパターン画像である。
ン例を図１２に示す形状の光源でフォーカス位置を変え
ながら照明した場合に得られるパターン画像を示す。な
お、同図（ａ）はＤＦ＝０、同図（ｂ）はＤＦ＝０．２
５、同図（ｃ）はＤＦ＝０．５、同図（ｄ）はＤＦ＝
０．７５、同図（ｅ）はＤＦ＝１．０、同図（ｆ）はＤ
Ｆ＝１．２５の時のパターン画像である。
【０００９】図１３及び図１４を見ると明らかなよう
に、従来の光源形状では、ＤＦ＝０．５を越えると得ら
れるパターン画像が原画像（ＤＦ＝０）から懸け離れた
ものとなり、このような状態では斜め入射の効果が充分
に発揮されない。 ［目的］そこで本発明は、デバイスパターンに応じて最
適な光源形状を得るための光源形状の最適化方法を提供
することを目的としている。
に、従来の光源形状では、ＤＦ＝０．５を越えると得ら
れるパターン画像が原画像（ＤＦ＝０）から懸け離れた
ものとなり、このような状態では斜め入射の効果が充分
に発揮されない。 ［目的］そこで本発明は、デバイスパターンに応じて最
適な光源形状を得るための光源形状の最適化方法を提供
することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明による光源形状の
最適化方法は上記目的達成のため、その原理図を図１に
示すように、所定の照射面積を有する光源面を所定ブロ
ック毎に分割するとともに、分割した各ブロックに相当
する点光源のそれぞれを最適化処理の処理要素とみな
し、該処理要素を二値情報とし、デバイス形状，マスク
形状，光学的パラメータ，最適化パラメータの各条件を
与えるとともに、該処理要素を評価するためのサンプリ
ングポイントを発生し、該サンプリングポイント毎に理
想的な光強度データを教師データとして登録する工程
と、光軸に対して対称な前記点光源の対を一単位とし
て、該処理要素の組み合わせを選択するとともに、該組
み合わせによる評価関数を算出し、該評価関数が所定の
評価判断条件を満足するまで該処理要素の組み合わせを
変化させて、前記点光源の対それぞれの光強度を算出
し、非円形の光源形状を算出する工程と、からなる。
最適化方法は上記目的達成のため、その原理図を図１に
示すように、所定の照射面積を有する光源面を所定ブロ
ック毎に分割するとともに、分割した各ブロックに相当
する点光源のそれぞれを最適化処理の処理要素とみな
し、該処理要素を二値情報とし、デバイス形状，マスク
形状，光学的パラメータ，最適化パラメータの各条件を
与えるとともに、該処理要素を評価するためのサンプリ
ングポイントを発生し、該サンプリングポイント毎に理
想的な光強度データを教師データとして登録する工程
と、光軸に対して対称な前記点光源の対を一単位とし
て、該処理要素の組み合わせを選択するとともに、該組
み合わせによる評価関数を算出し、該評価関数が所定の
評価判断条件を満足するまで該処理要素の組み合わせを
変化させて、前記点光源の対それぞれの光強度を算出
し、非円形の光源形状を算出する工程と、からなる。
【００１１】この場合、前記最適化組み合わせ処理は、
シミュレーテッド・アニーリング法を用いたものや、前
記光強度を算出した点光源の対のうち、最もフォーカス
深度の深い該点光源の対から順に、所望の照度を満たす
までの該点光源の対を採用することで、非円形の光源形
状を算出する方法が有効である。
シミュレーテッド・アニーリング法を用いたものや、前
記光強度を算出した点光源の対のうち、最もフォーカス
深度の深い該点光源の対から順に、所望の照度を満たす
までの該点光源の対を採用することで、非円形の光源形
状を算出する方法が有効である。
【００１２】
【作用】本発明では、最適化組み合わせ処理により所定
の評価判断条件が満たされるまで実際のパターンにおけ
る光源形状の最適化が行われ、デバイスパターンに応じ
て最適な光源形状が得られる。すなわち、光源形状の最
適化により斜め入射照明のもつ効果が充分発揮される。
の評価判断条件が満たされるまで実際のパターンにおけ
る光源形状の最適化が行われ、デバイスパターンに応じ
て最適な光源形状が得られる。すなわち、光源形状の最
適化により斜め入射照明のもつ効果が充分発揮される。
【００１３】
【実施例】以下、本発明を図面に基づいて説明する。図
２は本発明に係る光源形状の最適化方法の一実施例を示
す図であり、その処理概要を示すフローチャートであ
る。始めに全体の処理概要を図２に基づいて説明する。
２は本発明に係る光源形状の最適化方法の一実施例を示
す図であり、その処理概要を示すフローチャートであ
る。始めに全体の処理概要を図２に基づいて説明する。
【００１４】まず、本発明では、転写するマスクパター
ンの形状、形成したいレジストパターンの形状、ステッ
パ等の光学系の条件（ＮＡ，λ，σ）、教師データを計
算するための閾値が入力され（Ｓ１）、ウエハ面上に光
源を評価するためのサンプリングポイント（［数１］参
照）が発生される（Ｓ２）。
ンの形状、形成したいレジストパターンの形状、ステッ
パ等の光学系の条件（ＮＡ，λ，σ）、教師データを計
算するための閾値が入力され（Ｓ１）、ウエハ面上に光
源を評価するためのサンプリングポイント（［数１］参
照）が発生される（Ｓ２）。
【００１５】
【数１】
【００１６】次に、各サンプリングポイント毎に理想的
な光強度が教師データ（［数２］参照）として登録され
る（Ｓ３）。
な光強度が教師データ（［数２］参照）として登録され
る（Ｓ３）。
【００１７】
【数２】
【００１８】そして、所定の照射面積を有する光源面が
所定のブロック毎にフライアイ（魚眼）として要素分割
され、ｏｎ・ｏｆｆの二値の要素として組み合わせ
（［数３］参照）が選択される（Ｓ４）。
所定のブロック毎にフライアイ（魚眼）として要素分割
され、ｏｎ・ｏｆｆの二値の要素として組み合わせ
（［数３］参照）が選択される（Ｓ４）。
【００１９】
【数３】
【００２０】要素分割により組み合わせが選択される
と、マスクを転写する際の光強度分布Ｉ（Ｘ）が計算さ
れて光源の評価関数Ｈが求められる（Ｓ５）。なお、Ｈ
（Ｘ，Ｓ）はＸの各点における理想的な光強度と実際の
光強度との差に重みである所定の定数を乗じたものを全
て足し合わせたものである。以上、処理Ｓ４，Ｓ５が実
行され、評価関数Ｈが最小となる組み合わせＳが探索さ
れることにより処理が終了される（Ｓ６）。
と、マスクを転写する際の光強度分布Ｉ（Ｘ）が計算さ
れて光源の評価関数Ｈが求められる（Ｓ５）。なお、Ｈ
（Ｘ，Ｓ）はＸの各点における理想的な光強度と実際の
光強度との差に重みである所定の定数を乗じたものを全
て足し合わせたものである。以上、処理Ｓ４，Ｓ５が実
行され、評価関数Ｈが最小となる組み合わせＳが探索さ
れることにより処理が終了される（Ｓ６）。
【００２１】本実施例では、光源形状の最適化処理に、
組み合わせ最適化問題の一手法であるシミュレーテド・
アニーリング法（以下、ＳＡ法という）を用いている。
ＳＡ法とは、モンテカルロ法（メトロポリス法）を最適
化問題の解法に利用する手法であり、特定の問題を解く
ためのアルゴリズムではなく、最適解を効率良く求める
方式である。
組み合わせ最適化問題の一手法であるシミュレーテド・
アニーリング法（以下、ＳＡ法という）を用いている。
ＳＡ法とは、モンテカルロ法（メトロポリス法）を最適
化問題の解法に利用する手法であり、特定の問題を解く
ためのアルゴリズムではなく、最適解を効率良く求める
方式である。
【００２２】評価関数を基準に解を改良していく最適化
問題において、従来のアルゴリズムでは、評価関数が良
くなる方向にしか処理を進めなかったため、一度極小値
に陥ると、もっとよい解が存在しても、その解に達しな
かったが、ＳＡ法では、ある“決まり”の下では評価関
数が悪くなってもそのまま処理を進めるため、従来のア
ルゴリズムでは達しなかったよい解を求める可能性が高
くなる。
問題において、従来のアルゴリズムでは、評価関数が良
くなる方向にしか処理を進めなかったため、一度極小値
に陥ると、もっとよい解が存在しても、その解に達しな
かったが、ＳＡ法では、ある“決まり”の下では評価関
数が悪くなってもそのまま処理を進めるため、従来のア
ルゴリズムでは達しなかったよい解を求める可能性が高
くなる。
【００２３】すなわち、ＳＡ法では、状態の交換に確率
的なアプローチを取り入れているため比較的、局所解に
陥りにくく、初期状態に関係なく安定した解を得ること
ができる。具体的には、ＳＡ法ではシステムの評価関数
を与え、その評価関数が最も小さくなるようなベクトル
変数Ｘを探すものであり、Ｘをフライアイの配列とみな
し、Ｘがある状態のときの光強度分布が理想的な光強度
分布とどれだけずれているかを評価関数Ｈ（Ｘ）とする
ことにより、ＳＡ法によってＨ（Ｘ）を小さくするよう
に計算することにで理想的な光強度分布に最も近いフラ
イアイの配列を見つけることができる。
的なアプローチを取り入れているため比較的、局所解に
陥りにくく、初期状態に関係なく安定した解を得ること
ができる。具体的には、ＳＡ法ではシステムの評価関数
を与え、その評価関数が最も小さくなるようなベクトル
変数Ｘを探すものであり、Ｘをフライアイの配列とみな
し、Ｘがある状態のときの光強度分布が理想的な光強度
分布とどれだけずれているかを評価関数Ｈ（Ｘ）とする
ことにより、ＳＡ法によってＨ（Ｘ）を小さくするよう
に計算することにで理想的な光強度分布に最も近いフラ
イアイの配列を見つけることができる。
【００２４】このＳＡ法による処理を図３に基づいて説
明する。図３において、ＳＡ法は金属の焼きなましをモ
デル化したアルゴリズムで示され、系に温度パラメータ
Ｔが与えられ、高温からゆっくりアニーリングしていく
ことで最低エネルギー状態を探索するものである。すな
わち、温度が高いときにはエネルギーが低くなる方向に
も高くなる方向にも変化するが、温度が低いときにはエ
ネルギーが低くなる方向にしか変化しないような性質を
与え、高温状態からゆっくり温度を下げてやることで、
それぞれの温度で平衡状態を探すと、充分低い温度での
状態は、系のエネルギーを最小にする状態を与える。
明する。図３において、ＳＡ法は金属の焼きなましをモ
デル化したアルゴリズムで示され、系に温度パラメータ
Ｔが与えられ、高温からゆっくりアニーリングしていく
ことで最低エネルギー状態を探索するものである。すな
わち、温度が高いときにはエネルギーが低くなる方向に
も高くなる方向にも変化するが、温度が低いときにはエ
ネルギーが低くなる方向にしか変化しないような性質を
与え、高温状態からゆっくり温度を下げてやることで、
それぞれの温度で平衡状態を探すと、充分低い温度での
状態は、系のエネルギーを最小にする状態を与える。
【００２５】ここでのエネルギーは、評価関数をいい、
評価関数は理想とのズレに重みをかけたものなので、こ
の場合、大きい方が悪い状態を表し、状態とは光源形状
の組み合わせをいう。したがって本実施例では、現在の
光源形状Ｓ0 のときの評価関数をＨ0 とするとともに、
次の状態を表す光源形状をＳ+ 、評価関数をＨ+ とし、
評価関数Ｈ0及び評価関数Ｈ+ の関係に基づいて評価し
ていき、最も評価関数が小さくなる光源形状を探索する
ものである。
評価関数は理想とのズレに重みをかけたものなので、こ
の場合、大きい方が悪い状態を表し、状態とは光源形状
の組み合わせをいう。したがって本実施例では、現在の
光源形状Ｓ0 のときの評価関数をＨ0 とするとともに、
次の状態を表す光源形状をＳ+ 、評価関数をＨ+ とし、
評価関数Ｈ0及び評価関数Ｈ+ の関係に基づいて評価し
ていき、最も評価関数が小さくなる光源形状を探索する
ものである。
【００２６】図３に本実施例の要部処理を示す。まず、
前述の処理Ｓ４，Ｓ５により評価関数Ｈ+ が求められ、
評価関数Ｈ0 及び評価関数Ｈ+ の差（［数４］参照）が
求められる（Ｓ１１）。
前述の処理Ｓ４，Ｓ５により評価関数Ｈ+ が求められ、
評価関数Ｈ0 及び評価関数Ｈ+ の差（［数４］参照）が
求められる（Ｓ１１）。
【００２７】
【数４】
【００２８】次に、温度パラメータＴ、０＜ｒ＜１の一
様乱数が定義され、［数５］を満たすか否かが判定され
（Ｓ１２）、満たす場合には、評価関数Ｈ 0 がＨ + に、ま
た、光源形状Ｓ 0 がＳ + とされ、状態が遷移される（Ｓ１
３）。
様乱数が定義され、［数５］を満たすか否かが判定され
（Ｓ１２）、満たす場合には、評価関数Ｈ 0 がＨ + に、ま
た、光源形状Ｓ 0 がＳ + とされ、状態が遷移される（Ｓ１
３）。
【００２９】
【数５】
【００３０】そして，この状態で平衡状態となれば、温
度パラメータＴが減少され（Ｓ１４，Ｓ１５）、続い
て、温度が充分に低いかどうかが判定され、低いと判定
された場合、処理が終了する（Ｓ１６）。一方、平衡状
態ではなかったり、温度がまだ高い場合には、前述のＳ
１１の処理から繰り返される。
度パラメータＴが減少され（Ｓ１４，Ｓ１５）、続い
て、温度が充分に低いかどうかが判定され、低いと判定
された場合、処理が終了する（Ｓ１６）。一方、平衡状
態ではなかったり、温度がまだ高い場合には、前述のＳ
１１の処理から繰り返される。
【００３１】以上の処理によって得られた光源形状は、
マスク形状にとって最も効果のある光源形状となってお
り、例えば、従来例の図１３に示すパターンにとって
は、図４に示すような光源形状が得られ、また、従来例
の図１４に示すパターンにとっては、図５に示すような
光源形状が得られる。図４に示す光源により図１３と同
一のパターンを照明したときに得られるパターン画像を
図６に、また、図５に示す光源により図１４と同一のパ
ターンを照明したときに得られるパターン画像を図７に
示す。
マスク形状にとって最も効果のある光源形状となってお
り、例えば、従来例の図１３に示すパターンにとって
は、図４に示すような光源形状が得られ、また、従来例
の図１４に示すパターンにとっては、図５に示すような
光源形状が得られる。図４に示す光源により図１３と同
一のパターンを照明したときに得られるパターン画像を
図６に、また、図５に示す光源により図１４と同一のパ
ターンを照明したときに得られるパターン画像を図７に
示す。
【００３２】図６及び図７に示すように、本実施例によ
り最適化された光源形状により照明されたパターン画像
では、図１３及び図１４に示す従来例と比較して、より
広範囲のフォーカス位置に対しても原画像（ＤＦ＝０）
に対して忠実なデフォーカスに強いものとなっている。
図８は本発明に係る光源形状の最適化方法の他の実施例
を示す図であり、その要部処理を示すフローチャートで
ある。
り最適化された光源形状により照明されたパターン画像
では、図１３及び図１４に示す従来例と比較して、より
広範囲のフォーカス位置に対しても原画像（ＤＦ＝０）
に対して忠実なデフォーカスに強いものとなっている。
図８は本発明に係る光源形状の最適化方法の他の実施例
を示す図であり、その要部処理を示すフローチャートで
ある。
【００３３】本実施例は、図３に示すＳＡ法の、計算
に時間がかかり、パラメータの指定が複雑で難しいと
いう点を改良したものである。つまり、ＳＡ法では、光
源の形状を光源画素の組み合わせとして表現し、その最
適組み合わせを探索するものであったが、通常用いられ
る光露光装置の場合、結像はパーシャルコヒーレント光
であるので、各々の光源画素の作る像は互いに干渉しな
いと考えてよい。
に時間がかかり、パラメータの指定が複雑で難しいと
いう点を改良したものである。つまり、ＳＡ法では、光
源の形状を光源画素の組み合わせとして表現し、その最
適組み合わせを探索するものであったが、通常用いられ
る光露光装置の場合、結像はパーシャルコヒーレント光
であるので、各々の光源画素の作る像は互いに干渉しな
いと考えてよい。
【００３４】よって、要素分割した光源を、光軸に対称
に選択し、その一組一組の光源のよさを評価していき、
露光に適切な照度を満たす数の光源を採用することによ
っても最適光源の近似解が求められる。すなわち、本実
施例では、光軸に対して対称な光源の組を一単位として
それぞれの光強度分布を求め、最もデフォーカスに強い
組から順に所望の照度を満たすまでの組を光源として採
用するものである。
に選択し、その一組一組の光源のよさを評価していき、
露光に適切な照度を満たす数の光源を採用することによ
っても最適光源の近似解が求められる。すなわち、本実
施例では、光軸に対して対称な光源の組を一単位として
それぞれの光強度分布を求め、最もデフォーカスに強い
組から順に所望の照度を満たすまでの組を光源として採
用するものである。
【００３５】この場合、デフォーカスに強いかどうか
は、シミュレーションによるパターンの崩れにより判断
する。以下、図８に基づいてその処理手順を説明する。
まず、前述の処理Ｓ４，Ｓ５により評価関数Ｈが求めら
れ、この評価関数Ｈが記憶される（Ｓ２１）という処理
が全ての光源に対して行われる（Ｓ２２）。
は、シミュレーションによるパターンの崩れにより判断
する。以下、図８に基づいてその処理手順を説明する。
まず、前述の処理Ｓ４，Ｓ５により評価関数Ｈが求めら
れ、この評価関数Ｈが記憶される（Ｓ２１）という処理
が全ての光源に対して行われる（Ｓ２２）。
【００３６】そして、各光源に対して記憶されたデータ
に基づいてデフォーカスに強く、教師データの分布に最
も近い光強度を形成するものから順に照度σに相当する
まで採用される（Ｓ２３）。以上の処理により、効率良
く最適な光源形状を見つけることができ、前述のＳＡ法
による実施例と比較して、計算時間を大幅に短縮するこ
とができる。
に基づいてデフォーカスに強く、教師データの分布に最
も近い光強度を形成するものから順に照度σに相当する
まで採用される（Ｓ２３）。以上の処理により、効率良
く最適な光源形状を見つけることができ、前述のＳＡ法
による実施例と比較して、計算時間を大幅に短縮するこ
とができる。
【００３７】また、得られる結果も実際に実現しやすい
形状となり、このようなパターン形状に応じた光源を利
用することにより解像度及びフォーカス深度が向上す
る。このように本実施例では、最適化組み合わせ処理に
よって、従来困難とされていた実際のパターンにおける
光源形状の最適化を実現でき、デバイスパターンに応じ
て最適な光源形状を得ることができる。
形状となり、このようなパターン形状に応じた光源を利
用することにより解像度及びフォーカス深度が向上す
る。このように本実施例では、最適化組み合わせ処理に
よって、従来困難とされていた実際のパターンにおける
光源形状の最適化を実現でき、デバイスパターンに応じ
て最適な光源形状を得ることができる。
【００３８】したがって、斜め入射照明のもつ効果をよ
り効果的に発揮することができ、微細加工のためのフォ
トリソグラフィー技術の向上に寄与することができる。
り効果的に発揮することができ、微細加工のためのフォ
トリソグラフィー技術の向上に寄与することができる。
【００３９】
【発明の効果】本発明では、所定の評価判断条件を満た
すまで最適化組み合わせ処理によって最適化することに
より従来困難とされていた実際のパターンにおける光源
形状の最適化を実現でき、デバイスパターンに応じて最
適な光源形状を得ることができる。
すまで最適化組み合わせ処理によって最適化することに
より従来困難とされていた実際のパターンにおける光源
形状の最適化を実現でき、デバイスパターンに応じて最
適な光源形状を得ることができる。
【００４０】したがって、斜め入射照明のもつ効果を充
分発揮でき、フォトリソグラフィーによる微細加工の精
度を高めることができる。
分発揮でき、フォトリソグラフィーによる微細加工の精
度を高めることができる。
【図１】本発明の光源形状の最適化方法の原理図であ
る。
る。
【図２】本発明一実施例の処理概要を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】本発明一実施例の要部処理を示すフローチャー
トである。
トである。
【図４】本発明一実施例の最適化された光源形状の例を
示す図である。
示す図である。
【図５】本発明一実施例の最適化された光源形状の例を
示す図である。
示す図である。
【図６】図４に示す光源により得られる各フォーカス位
置毎のパターン画像を示す図である。
置毎のパターン画像を示す図である。
【図７】図５に示す光源により得られる各フォーカス位
置毎のパターン画像を示す図である。
置毎のパターン画像を示す図である。
【図８】本発明他の実施例の要部処理を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図９】マスクパターン例を示す図である。
【図１０】図９（ａ）のパターンのスペクトル分布を示
す図である。
す図である。
【図１１】図９（ｂ）のパターンのスペクトル分布を示
す図である。
す図である。
【図１２】従来の光源形状の例を示す図である。
【図１３】図１２に示す光源により得られる各フォーカ
ス位置毎のパターン画像を示す図である。
ス位置毎のパターン画像を示す図である。
【図１４】図１２に示す光源により得られる各フォーカ
ス位置毎のパターン画像を示す図である。
ス位置毎のパターン画像を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H01L 21/027 G03F 7/20 521
Claims (3)
- 【請求項１】所定の照射面積を有する光源面を所定ブロ
ック毎に分割し、 分割した各ブロックに相当する点光源のそれぞれを最適
化処理の処理要素とみなして該処理要素を二値情報と
し、デバイス形状，マスク形状，光学的パラメータ，最
適化パラメータの各条件を与えるとともに、該処理要素
を評価するためのサンプリングポイントを発生し、該サ
ンプリングポイント毎に理想的な光強度データを教師デ
ータとして登録する工程と、光軸に対して対称な前記点光源の対を一単位として、 該
処理要素の組み合わせを選択するとともに、該組み合わ
せによる評価関数を算出し、該評価関数が所定の評価判
断条件を満足するまで、該処理要素の組み合わせを変化
させて、前記点光源の対それぞれの光強度を算出し、非
円形の光源形状を算出する工程と、 からなることを特徴とする光源形状の最適化方法。 - 【請求項２】前記最適化組み合わせ処理は、シミュレー
テド・アニーリング法であることを特徴とする請求項１
記載の光源形状の最適化方法。 - 【請求項３】前記最適化組み合わせ処理は、前記光強度
を算出した点光源の対のうち、最もフォーカス深度の深
い該点光源の対から順に、所望の照度を満たすまでの該
点光源の対を採用することで、非円形の光源形状を算出
することを特徴とする請求項１記載の光源形状の最適化
方法。
Priority Applications (7)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26741592A JP3330648B2 (ja) | 1992-10-06 | 1992-10-06 | 光源形状の最適化方法 |
| US08/069,853 US5465220A (en) | 1992-06-02 | 1993-06-01 | Optical exposure method |
| EP93304280A EP0573281B1 (en) | 1992-06-02 | 1993-06-02 | Method for optimizing a light source profile in an optical exposure apparatus and optical exposure method in which a light source profile is set using such optimization method, in particular where the light is projected obliquely towards a mask |
| US08/510,128 US5607821A (en) | 1902-06-09 | 1995-08-01 | Optical exposure method |
| US08/734,790 US6045976A (en) | 1992-06-02 | 1996-10-25 | Optical exposure method |
| KR97041359A KR0136800B1 (en) | 1992-06-02 | 1997-08-27 | An optimization method for a light source profile |
| US09/500,527 US6420094B1 (en) | 1992-06-02 | 2000-02-09 | Optical exposure method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26741592A JP3330648B2 (ja) | 1992-10-06 | 1992-10-06 | 光源形状の最適化方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06120119A JPH06120119A (ja) | 1994-04-28 |
| JP3330648B2 true JP3330648B2 (ja) | 2002-09-30 |
Family
ID=17444537
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26741592A Expired - Lifetime JP3330648B2 (ja) | 1902-06-09 | 1992-10-06 | 光源形状の最適化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3330648B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007135801A1 (ja) | 2006-05-23 | 2007-11-29 | Toyo Boseki Kabushiki Kaisha | γ－Ｌ－ＰＧＡ生産微生物、該微生物を用いたγ－Ｌ－ＰＧＡ製造方法、架橋体、及び皮膚外用剤 |
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| KR100468740B1 (ko) * | 2002-06-22 | 2005-01-29 | 삼성전자주식회사 | 변형 조명을 제공하는 위상 격자 패턴 설계 방법 및 이를이용한 포토 마스크 제조 방법 |
| JP2004128108A (ja) * | 2002-10-01 | 2004-04-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | 投影露光装置のアパーチャ形状の最適化方法 |
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| JP4701030B2 (ja) | 2005-07-22 | 2011-06-15 | キヤノン株式会社 | 露光装置、露光パラメータを設定する設定方法、露光方法、デバイス製造方法及びプログラム |
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| JP5300354B2 (ja) | 2008-07-11 | 2013-09-25 | キヤノン株式会社 | 生成方法、原版作成方法、露光方法、デバイス製造方法及びプログラム |
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| NL2007577A (en) * | 2010-11-10 | 2012-05-14 | Asml Netherlands Bv | Optimization of source, mask and projection optics. |
| JP6337453B2 (ja) * | 2013-12-11 | 2018-06-06 | 富士通セミコンダクター株式会社 | 近似光源の設計方法 |
| KR20220065769A (ko) * | 2019-09-25 | 2022-05-20 | 시놉시스, 인크. | 결함 확률 분포들 및 임계 치수 변동들에 기초한 리소그래피 개선 |
-
1992
- 1992-10-06 JP JP26741592A patent/JP3330648B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007135801A1 (ja) | 2006-05-23 | 2007-11-29 | Toyo Boseki Kabushiki Kaisha | γ－Ｌ－ＰＧＡ生産微生物、該微生物を用いたγ－Ｌ－ＰＧＡ製造方法、架橋体、及び皮膚外用剤 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06120119A (ja) | 1994-04-28 |
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