JP5178257B2 - パラメータ決定方法、露光方法、デバイス製造方法及びプログラム - Google Patents

パラメータ決定方法、露光方法、デバイス製造方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、パラメータ決定方法、露光方法、デバイス製造方法及びプログラムに関する。
フォトリソグラフィー技術を用いて半導体デバイスを製造する際に、原版（レチクル又はマスク）に形成された回路パターンを投影光学系によってウエハ上に塗布された感光剤（レジスト）に投影して回路パターンを転写する投影露光装置が使用されている。近年の投影露光装置においては、半導体デバイスの微細化に対応する（即ち、高解像度化を実現する）ために、超解像技術（Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）が用いられている。
超解像技術としては、変形照明や斜入射照明と呼ばれるＯＡＩ（Ｏｆｆ Ａｘｉｓ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ）技術や光近接効果補正と呼ばれるＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）技術などがある。ここで、ＯＡＩ技術は、照明形状（有効光源形状）を輪帯形状や多重極形状（例えば、２重極形状、４重極形状）などにして、レチクルに対して斜めに光を入射させる技術である。また、ＯＰＣ技術は、ウエハに形成されるパターンの形状精度の劣化を低減するために、リソグラフィーシミュレータを用いて、レチクルのパターン形状を補正する技術である。
リソグラフィーシミュレータは、主に、光学シミュレータと、プロセスシミュレータに大別される（例えば、特許文献１、非特許文献１及び２参照）。
光学シミュレータは、光学パラメータ（レチクルのパターンや露光条件に関する情報など）を変更させながら投影光学系の像面に形成される光強度分布（光学像）を算出してレジストに形成される形状（レジスト像）を予測するシミュレータである。従って、光学シミュレータは、一般的に、光学パラメータを決定する際に用いられている。
一方、プロセスシミュレータは、プロセス（非光学）パラメータ（レジストやプロセス処理に関する情報）を変更させながら光学像で感光されたレジストが現像される工程を算出してエッチング処理後に形成される形状（プロセス像）を予測するシミュレータである。また、プロセスシミュレータでは、レジストの光化学反応、熱処理（ＰＥＢ）による酸拡散処理、現像液によるパターニングなどの実際のプロセス処理に応じたプロセスモデルが用意され、プロセスモデルの各種パラメータを露光結果からフィードバックさせている。従って、プロセスシミュレータは、一般的に、プロセスパラメータを決定する際に用いられている。
特開２００５−６２７５０号公報 Experimental Results on OpticalProximity Correction with Variable Threshold Resist Model（1997 SPIEVol.3051P458-468） Mathematical and CAD Framework forProximity Correction（1996 SPIE Vol.2726P208-222）
しかしながら、従来のリソグラフィーシミュレータでは、所望の性能を実現する光学パラメータとプロセスパラメータの両方のパラメータを同時に決定することができなかった。従って、光学シミュレータでは光学パラメータを決定し、プロセスシミュレータではプロセスパラメータを決定するというように、それぞれのパラメータを独立して決定していた。近年では、半導体デバイスの微細化に伴って、所望の性能を達成する光学パラメータ及びプロセスパラメータの範囲が狭くなっており、光学パラメータとプロセスパラメータとの相互関係もより密接になってきている。その結果、それぞれのパラメータを独立して決定することが困難となり、パラメータを決定するまでに長時間を要するようになってしまっている。
また、プロセスシミュレータを用いて、様々な光学像（即ち、様々な光学パラメータ）に対するプロセス像を予測して、光学パラメータとプロセスパラメータとを同時に決定することも考えられる。但し、プロセスシミュレータにおいては、プロセス像を予測するためのプロセスモデルが複雑であるため、プロセス像を予測するまでに非常に時間がかかってしまう（即ち、プロセス像の算出に長時間を要する）。従って、光学パラメータを決定するためにプロセスシミュレータを用いることは現実的ではない。
そこで、本発明は、このような従来技術の課題に鑑みて、光学パラメータとプロセスパラメータの両方を短時間で決定することができるパラメータ決定方法を提供することを例示的目的とする。
上記目的を達成するために、本発明の一側面としてのパラメータ決定方法は、基板を露光する露光装置の露光条件に関する情報及び原版に関する情報を含む光学パラメータを用いて前記基板に塗布されたレジストに形成されるレジスト像を予測する光学シミュレータと、前記光学パラメータと、前記レジストに関する情報及び前記レジストに施すプロセス処理に関する情報を含むプロセスパラメータとを用いて前記基板に形成されるプロセス像を予測するプロセスシミュレータとを用いて、前記光学パラメータ及び前記プロセスパラメータを決定するパラメータ決定方法であって、前記光学シミュレータが、前記光学パラメータを変更しながら前記基板の面上に形成される光強度分布を算出し、前記光強度分布から前記レジスト像を算出するためのモデルと、該算出された光強度分布を用いて前記レジスト像を算出する第１の算出ステップと、前記光学シミュレータが、該算出したレジスト像のうち第１の評価基準を満たすレジスト像があるかどうかを評価する第１の評価ステップと、前記第１の評価ステップで前記第１の評価基準を満たすレジスト像があると評価した場合に、前記光学シミュレータが前記第１の評価基準を満たすレジスト像を形成する光学パラメータを前記プロセスシミュレータに入力する入力ステップと、前記プロセスシミュレータが、前記プロセスパラメータを変更しながら該入力された光学パラメータから算出される前記光強度分布を用いてプロセス像を算出する第２の算出ステップと、前記プロセスシミュレータが、該算出したプロセス像のうち第２の評価基準を満たすプロセス像があるかどうかを評価する第２の評価ステップと、前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像があると評価した場合には、該入力された光学パラメータを実際に使用する光学パラメータとして、且つ、前記第２の評価基準を満たすプロセス像を形成するプロセスパラメータを実際に使用するプロセスパラメータとして決定し、前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像がないと評価した場合には、前記光学シミュレータの前記モデルを変更して前記第１の算出ステップに戻るステップと、を有することを特徴とする。
本発明の更なる目的又はその他の側面は、以下、添付図面を参照して説明される好ましい実施形態によって明らかにされるであろう。
本発明によれば、例えば、光学パラメータとプロセスパラメータの両方を短時間で決定するパラメータ決定方法を提供することができる。
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。なお、各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
図１は、露光システム１の構成を示す概略ブロック図である。露光システム１は、本実施形態では、露光装置１００と、光学シミュレータ２００と、プロセスシミュレータ３００と、寸法測定装置４００と、膜厚測定装置５００とで構成される。また、露光システム１において、露光装置１００、光学シミュレータ２００、プロセスシミュレータ３００、寸法測定装置４００及び膜厚測定装置５００は、ネットワークを介して接続されている。
露光装置１００は、露光部１１０と、制御部１２０とを有する。
露光部１１０は、ステップ・アンド・スキャン方式、ステップ・アンド・リピート方式又はその他の露光方式でレチクル又はマスクなどの原版のパターンをウエハなどの基板に転写する。露光部１１０は、図２に示すように、光源１１１と、照明光学系１１２と、レチクル１１３を保持するレチクルステージ１１４と、投影光学系１１５と、ウエハ１１６を保持するウエハステージ１１７と、計測部１１８とを備える。ここで、図２は、露光部１１０の構成を示す概略ブロック図である。
レチクル１１３は、レチクルパターンを有し、レチクルステージ１１４によって位置決めされる。レチクルパターンは、ウエハ１１６に転写するパターンであって、例えば、半導体デバイス、液晶表示デバイス又は薄膜磁気ヘッドなどのデバイスを構成する複数の素子の回路パターンを含む。
ウエハ１１６は、感光剤であるレジストが塗布され、ウエハステージ１１７によって位置決めされる。ウエハ１１６は、ガラスプレートやその他の基板に置換されることもある。
計測部１１８は、照明光学系１１２によって形成される照明形状（有効光源分布）、投影光学系１１５の瞳面の収差分布、照明光学系１１２や投影光学系１１５における偏光分布などを計測する。
光源１１１からの光は、照明光学系１１２によってレチクル１１３を照明する。照明光学系１１２によって照明されたレチクル１１３からの光は、投影光学系１１５を介してウエハ１１６（に塗布されたレジスト）に投影され、ウエハ１１６（レジスト）の上に光強度分布（光学像）を形成する。かかる光強度分布によってウエハ１１６に塗布されたレジストが感光してレジスト像（潜像パターン）が形成される。レジスト像は、ウエハ１１６（レジスト）の現像処理やエッチング処理などのプロセス処理が施されてプロセス像（レジストパターン）となる。通常、光強度分布の形状又はレジスト像の形状とプロセス処理を経て形成されるプロセス像の形状とは異なる。
図１に戻って、露光装置１００において、制御部１２０は、ＣＰＵ１２２と、メモリ１２４と、入力部１２６と、出力部１２８とを含み、露光装置１００の全体（動作）を制御する。ウエハ１１６を露光する際の露光条件（露光レシピ）は、入力部１２６を介して入力され、メモリ１２４に格納（記憶）されると共に、ＣＰＵ１２２によって露光装置１００に設定される。また、メモリ１２４は、計測部１１８の計測結果なども格納（記憶）する。
光学シミュレータ２００は、露光装置１００に設定可能な光学パラメータに基づいてウエハ１１６に塗布されたレジストに形成されるレジスト像を予測する。光学シミュレータ２００は、本実施形態では、所望の性能を達成する光学パラメータを決定する機能も有し、決定した光学パラメータを露光装置１００に出力する。
光学シミュレータ２００は、汎用のコンピュータにプログラム２５０をインストールすることによって構成される。光学シミュレータ２００は、例えば、ＣＰＵ２１０と、メモリ２２０と、入力部２３０と、出力部２４０とを有する。プログラム２５０は、入力部２３０を介して取り込まれて、メモリ２２０に所定の形式で書き込まれる。なお、メモリ２２０は、例えば、ＤＲＡＭ、ハードディスクなどを含む。入力部２３０は、例えば、キーボード、通信インターフェース、メディアリーダなどを含む。出力部２４０は、例えば、ディスプレイ、通信インターフェースなどを含む。
光学シミュレータ２００には、入力部２３０を介して、露光装置１００（の出力部１２８）から露光条件、計測部１１８の計測結果、レチクル１１３の情報などが入力される。露光装置１００の出力部１２８と光学シミュレータ２００の入力部２３０との間のデータ通信は暗号化などの処理が施されることがある。
また、光学シミュレータ２００には、入力部２３０を介して、後述する寸法測定装置４００（の出力部４４０）から測定結果（即ち、ウエハ１１６上のプロセス像の寸法）が入力される。光学シミュレータ２００は、寸法測定装置４００の測定結果を用いて、ウエハ１１６の上に形成される光強度分布を算出するための光強度分布モデルを生成する。
プロセスシミュレータ３００は、レジストに関する情報及びレジストに施すプロセス処理に関する情報を表すプロセスパラメータに基づいてプロセス処理を施して形成されるプロセス像を予測する。プロセスシミュレータ３００は、本実施形態では、所望の性能を達成するプロセスパラメータを決定する機能も有し、決定したプロセスパラメータをプロセス処理装置などに出力する。
プロセスシミュレータ３００は、汎用のコンピュータにプログラム３５０をインストールすることによって構成される。プロセスシミュレータ３００は、例えば、ＣＰＵ３１０と、メモリ３２０と、入力部３３０と、出力部３４０とを有する。プログラム３５０は、入力部３３０を介して取り込まれて、メモリ３２０に所定の形式で書き込まれる。なお、メモリ３２０は、例えば、ＤＲＡＭ、ハードディスクなどを含む。入力部３３０は、例えば、キーボード、通信インターフェース、メディアリーダなどを含む。出力部３４０は、例えば、ディスプレイ、通信インターフェースなどを含む。
プロセスシミュレータ３００には、入力部３３０を介して、光学シミュレータ２００（の出力部２４０）から露光条件、レチクル１１３の情報、寸法測定装置４００の測定結果などが入力される。光学シミュレータ２００の出力部２４０とプロセスシミュレータ３００の入力部３３０との間のデータ通信は暗号化などの処理が施されることがある。
また、プロセスシミュレータ３００には、入力部３３０を介して、後述する膜厚測定装置５００（の出力部５４０）から測定結果（即ち、ウエハ１１６上のレジストの膜厚）が入力される。プロセスシミュレータ３００は、膜厚測定装置５００の測定結果を用いて、プロセス像を算出するためのプロセスモデルを生成する。
寸法測定装置４００は、入力部４３０や出力部４４０を含み、露光装置１００によって露光され、現像処理及びエッチング処理などのプロセス処理を経てウエハ１１６上に形成されるプロセス像の寸法（形状）を測定する。寸法測定装置４００は、例えば、電子顕微鏡（ＳＥＭ）などで構成される。
膜厚測定装置５００は、入力部５３０や出力部５４０を含み、露光装置１００によって露光され、現像処理及びエッチング処理などのプロセス処理を経てウエハ１１６上に残存するレジストの膜厚を測定する。
本実施形態の露光システム１では、露光装置１００に設定可能な光学パラメータを変更しながらレジスト像やプロセス像を予測して、所定形状のプロセス像を形成する光学パラメータを決定し、かかる光学パラメータを露光装置１００に設定する。同様に、本実施形態の露光システム１では、プロセスパラメータを変更しながらレジスト像やプロセス像を予測して、所定形状のプロセス像を形成するプロセスパラメータを決定し、かかるプロセスパラメータをプロセス処理装置に設定する。
例えば、光学シミュレータ２００は、プロセスパラメータの変更を考慮しながら所定形状のプロセス像を形成する光学パラメータを決定して露光装置１００の制御部１２０に提供する。制御部１２０は、光学シミュレータ２００から提供された光学パラメータを露光装置１００に設定して露光装置１００を動作させる。
以下、図３を参照して、露光システム１における光学パラメータ及びプロセスパラメータの決定方法（パラメータ決定方法）について説明する。かかるパラメータ決定方法は、露光装置１００の制御部１２０が光学シミュレータ２００やプロセスシミュレータ３００を統括的に制御することによって実行される。
まず、ステップＳ１００２において、制御部１２０は、入力部１２６を介して入力されるユーザの指示に基づいて、レチクル１１３の情報及び露光条件の情報を含む光学パラメータを設定する。ここで、レチクル１１３の情報は、例えば、レチクルパターンやバックグラウンドの２次元的な形状、透過率及び位相などの情報を含む。露光条件の情報は、例えば、光源１１１から射出される光の波長、照明光学系１１２によって形成される２次光源分布（形状）、偏光分布、積算露光量、投影光学系１１５の開口数、波面収差、瞳透過率分布、偏光特性などの情報を含む。また、露光条件の情報は、液浸水の屈折率特性、レチクルステージ１１４とウエハステージ１１７との同期精度、デフォーカス量、レチクル１１３で回折された光が結像する際の集光点付近の光強度分布などの情報を含んでもよい。
次に、ステップＳ１００４において、光学シミュレータ２００（ＣＰＵ２１０）は、露光装置１００からネットワークを介して入力される光学パラメータに基づいてウエハ１１６の上に形成される光強度分布を算出する。換言すれば、光学シミュレータ２００は、ステップＳ１００２で設定された光学パラメータに基づいてレチクルパターンに対応する光強度分布を算出する。
次いで、ステップＳ１００６において、光学シミュレータ２００（ＣＰＵ２１０）は、ステップＳ１００４で算出された光強度分布に予め生成されている光強度分布モデルを適用してレジスト像を算出（予測）する。光強度分布モデルは、光強度分布からレジスト像を算出するためのモデルであって、非常に高速にレジスト像を算出（予測）することを可能にしている。光強度分布モデルは、例えば、光強度分布の傾き、極大値、極小値、等高線の２次元分布及び閾値などの情報をパラメータとして多項式などの単純な関数で光強度分布をレジスト像に変換する。
次に、ステップＳ１００８において、光学シミュレータ２００（ＣＰＵ２１０）は、ステップＳ１００６で算出されたレジスト像が評価基準（第１の評価基準）を満たすレジスト像であるかどうかを評価する（第１の評価）。ここで、評価基準を満たすレジスト像とは、目標とする（即ち、形成すべき）形状のレジスト像だけではなく、目標とする形状に対して許容範囲内である形状のレジスト像を含む。
ステップＳ１００６で算出されたレジスト像が評価基準を満たすレジスト像でない場合には、光学シミュレータ２００は露光装置１００に光学パラメータの変更を指示し、ステップＳ１０１０において、制御部１２０は、光学パラメータを変更する。そして、ステップＳ１００２に戻り、制御部１２０は、ステップＳ１０１０で変更した光学パラメータを設定し、光学シミュレータ２００（ＣＰＵ２１０）は、変更したパラメータに対してステップＳ１００４、Ｓ１００６及びＳ１００８を実行する。
一方、ステップＳ１００６で算出されたレジスト像が評価基準を満たすレジスト像である場合には、ステップＳ１０１２において、光学シミュレータ２００は、ステップＳ１００２で設定された光学パラメータをプロセスシミュレータ３００に入力する。これにより、評価基準を満たすレジスト像を形成する光学パラメータが光学シミュレータ２００からプロセスシミュレータ３００に入力される。この際に光学パラメータのレチクル１１３の情報は、例えば、レチクルパターンやバックグラウンドの２次元的な形状を３次元の立体構造に変換する事も可能である。
このように、光学シミュレータ２００を用いて、光学パラメータを変更しながら光強度分布及びレジスト像を繰り返し算出する（第１の予測）ことで、評価基準を満たすレジスト像を形成する光学パラメータを短時間で求めることができる。なお、本実施形態では、ステップＳ１００６において光強度分布モデルを用いてレジスト像を算出しているが、非常にラフなレジスト像を算出すればよい場合には、ステップＳ１００４で算出される光強度分布をレジスト像としてもよい。
次いで、ステップＳ１０１４において、プロセスシミュレータ３００（ＣＰＵ３１０）は、光学シミュレータ２００からネットワークを介して入力される光学パラメータに基づいてウエハ１１６の上に形成される光強度分布を算出する。光学シミュレータ２００とプロセスシミュレータ３００とは、一般的に、異なる光学エンジンを使用することが多いため、本実施形態では、ステップＳ１０１４において、光強度分布を再算出している。但し、光学シミュレータ２００の光学エンジンとプロセスシミュレータ３００の光学エンジンとが同じであれば、ステップＳ１０１４で光強度分布を再算出せずに、ステップＳ１００４で算出された光強度分布を光学シミュレータ２００から取得してもよい。
次に、ステップＳ１０１６において、制御部１２０は、入力部１２６を介して入力されるユーザの指示に基づいて、ウエハ１１６に塗布されるレジストの情報及びプロセス処理装置で施されるプロセス処理の情報を含むプロセスパラメータを設定する。ここで、レジストの情報は、例えば、光の吸収係数、酸の拡散長、露光時の残膜率、塩基性汚染物の影響度、膜厚、反射防止膜の有無、反射率などの情報を含む。プロセス処理の情報は、レジストの塗布後のソフトベーク時間及び温度、露光後の引きおき時間、ＰＥＢ温度、ＰＥＢ時間、現像液、現像速度、エッチング速度などの情報を含む。なお、これらの情報の一部は、膜厚測定装置５００によって測定された結果を含む。
次いで、ステップＳ１０１８において、プロセスシミュレータ３００（ＣＰＵ３１０）は、ステップＳ１０１４で算出された光強度分布及びステップＳ１０１６で設定されたプロセスパラメータに基づいてプロセス像を算出（予測）する。プロセスシミュレータ３００は、プロセス像を算出（予測）する際に、予め生成されているプロセスモデルを用いる。プロセスモデルは、実際のプロセス処理を表すモデルであって、例えば、レジスト酸拡散モデル、感光モデル、ＰＥＢモデル及び現像モデルなどの複数のモデルを重ね合わせて生成される。このように、プロセスモデルは非常に複雑であるため、ステップＳ１０１８のプロセス像の算出は、ステップＳ１００６のレジスト像の算出に比べて時間を要する。
プロセスシミュレータ３００は、プロセスモデルを用いているため、光学パラメータ及びプロセスパラメータの両方に対するプロセス像を算出することが可能である。また、プロセスシミュレータ３００は、例えば、ウエハ１１６に塗布されたレジストの物性の影響が強くなる（即ち、非常に微細なパターンを転写する）場合において、物理現象に沿ってプロセス像を予測することが可能である。
次に、ステップＳ１０２０において、プロセスシミュレータ３００（ＣＰＵ３１０）は、ステップＳ１０１８で算出されたプロセス像が評価基準（第２の評価基準）を満たすプロセス像であるかどうかを評価する（第２の評価）。ここで、評価基準を満たすプロセス像とは、目標とする（即ち、形成すべき）形状のプロセス像だけではなく、目標とする形状に対して許容範囲内である形状のプロセス像を含む。
ステップＳ１０１８で算出されたプロセス像が評価基準を満たすプロセス像でない場合には、ステップＳ１０２２において、プロセスシミュレータ３００は、ステップＳ１０１６で設定されるプロセスパラメータを所定回数変更したかどうかを判定する。
プロセスパラメータを所定回数変更していない場合には、プロセスシミュレータ３００は露光装置１００にプロセスパラメータの変更を指示し、ステップＳ１０２４において、制御部１２０は、プロセスパラメータを変更する。そして、ステップＳ１０１６に戻り、制御部１２０は、ステップＳ１０１０で変更したプロセスパラメータを設定し、プロセスシミュレータ３００（ＣＰＵ３１０）は、変更したパラメータに対してステップＳ１０１８及びＳ１０２０を実行する。
プロセスパラメータを所定回数変更している場合には、プロセスシミュレータ３００は光学シミュレータ２００に光強度分布モデルの変更を指示する。そして、光学シミュレータ２００は、ステップＳ１０２６において、所定回数変更したプロセスパラメータのうち、評価基準を満たすプロセス像に最も近いプロセス像を形成するプロセスパラメータから光強度分布モデルを導出し、かかる光強度分布に変更する。これにより、光学シミュレータ２００は、ステップＳ１０１２において、前回の光学パラメータとは異なる光学パラメータをプロセスシミュレータ３００に入力することになる。
一方、ステップＳ１０１８で算出されたプロセス像が評価基準を満たすプロセス像である場合には、ステップＳ１０２８において、所望の性能を実現する光学パラメータ及びプロセスパラメータを決定する。具体的には、ステップＳ１００２及びステップＳ１０１６で設定した光学パラメータ及びプロセスパラメータを所望の性能を実現する光学パラメータ及びプロセスパラメータとして決定する。
このように、本実施形態では、光学シミュレータ２００によって予め決定された光学パラメータをプロセスシミュレータ３００に入力して、プロセスパラメータを変更しながらプロセス像を算出（予測）する（第２の予測）。そして、プロセスシミュレータ３００で算出したプロセス像から評価基準を満たすプロセス像を形成するプロセスパラメータを決定している。従って、本実施形態のパラメータ決定方法によれば、光学パラメータとプロセスパラメータの両方を短時間で決定することができる。
本実施形態のパラメータ決定方法によって決定された光学パラメータは、露光装置１００に設定され、本実施形態のパラメータ決定方法によって決定されたプロセスパラメータで表されるレジストを塗布したウエハ１１６を露光する。そして、本実施形態のパラメータ決定方法によって決定されたプロセスパラメータで表されるプロセス処理を露光したウエハ１１６に施すことで、所定形状のプロセス像を形成することができる。その結果、露光システム１は、高いスループットで経済性よく高品位なデバイス（半導体素子、ＬＣＤ素子、撮像素子（ＣＣＤなど）、薄膜磁気ヘッドなど）を提供することができる。
なお、光学シミュレータ２００のメモリ２２０に、照明光学系１１２によって形成される実際の２次光源分布、偏光性能、投影光学系１１５の波面収差、瞳透過率分布、偏光特性を表すＪｏｎｅｓＭａｔｒｉｘなどをデータベース化して保持させてもよい。これにより、プロセスシミュレータ３００は、厳密な光強度分布やプロセス像を算出することが可能となる。
以下、ステップＳ１００６のレジスト像の算出で用いられる光強度分布モデル及びステップＳ１０１８のプロセス像の算出で用いられるプロセスモデルの生成方法について説明する。
まず、図４を参照して、光強度分布モデルの生成方法を説明する。ステップＳ２００２において、テストレチクルの情報及び露光条件の情報を含む光学パラメータを設定する。テストレチクルは、レチクル１１３とは異なり、光強度分布モデルを生成するためのテストパターンを有する。テストレチクルのテストパターンは、図５、図６及び図７に示すように、ラインの幅やラインエンドなどの線幅を測定しやすいパターンを含んでいる。また、露光条件の情報は、光強度分布モデルを生成する際に露光装置１００に設定する露光条件である。ここで、図５乃至図７は、テストレチクルのテストパターンの一例を示す図である。なお、ここでのレチクル情報は、レチクルパターンの透過率と位相を示す２次元の図形の組み合わせでもよいし、掘り込み量などを含めた３次元構造であってもよい。
ステップＳ２００４において、光強度分布モデルを生成する際に使用するレジストの情報及びプロセス処理の情報を含むプロセスパラメータを設定する。光学シミュレータ２００では、プロセスパラメータ（ウエハ１１６に塗布するレジストやプロセス処理）が変更されると別の光強度分布モデルを生成する必要がある。従って、ステップＳ２００４では、光学シミュレータ２００においてシミュレーションすべきレジストの情報及びプロセス処理を設定する必要がある。
ステップＳ２００６において、ステップＳ２００２で設定された露光条件及びテストレチクルを露光装置１００に設定して、ステップＳ２００４で設定されたレジストを塗布したウエハ１１６を露光する。
ステップＳ２００８において、ステップＳ２００４で設定されたプロセス処理をステップＳ２００６で露光したウエハ１１６に施す。これにより、ウエハ１１６にテストパターンが形成される。
ステップＳ２０１０において、寸法測定装置４００によって、ウエハ１１６に形成されたテストパターンの寸法（形状）を測定する。例えば、図５に示すテストパターンに関しては線幅ＬＷ１を測定し、図６及び図７に示すテストパターンに関しては線間隔ＬＤ１及びＬＤ２をそれぞれ測定する。このような３つの寸法を、パターンの線幅、線間隔、ギャップ長などを変数とした複数のテストパターンに対して測定する。
ステップＳ２０１２において、ステップＳ２００２で設定した光学パラメータ（テストレチクルの情報及び露光条件の情報）を光学シミュレータ２００に入力して、光強度分布を算出する。
ステップＳ２０１４において、ステップＳ２０１２で算出した光強度分布を規定のスライスレベル（閾値）で２値化してレジスト像を予測して、ステップＳ２０１０で測定した位置と同じ位置でのレジスト像の寸法（形状）を算出（抽出）する。また、測定点の近傍の湾曲形状や測定方向に沿った光強度分布の対数勾配、極大値及び極小値などを算出（抽出）する。
ステップＳ２０１６において、ステップＳ２０１０で測定されたテストパターンの寸法とステップＳ２０１４で算出されたレジスト像の寸法とを比較する。そして、光強度分布の各種パラメータを関数として、ステップＳ２０１０で測定されたテストパターンの寸法にフィッティングする（即ち、光強度分布からレジスト像を算出する）ための光強度分布モデルを仮定する。例えば、光強度分布モデルは、以下の式１や式２で示すように仮定することができる。

光強度分布モデル１
（ステップＳ２０１４で算出されたレジスト像の寸法）＝（ステップＳ２０１２の光強度分布の一様スライス寸法）＋Ｃ１×湾曲率＋Ｃ２×対数勾配＋Ｃ３ ・・・（式１）

光強度分布モデル２
（ステップＳ２０１４で算出されたレジスト像寸法に相当するスライス値）＝（ステップＳ２０１２の光強度分布の一様スライス値）＋Σ｛Ｃｋ×湾曲率＾ｋ＋Ｃ１×対数勾配＾１＋Ｃｍ×極大値＾ｍ＋Ｃｎ×極小値＾ｎ｝ ・・・（式２）

ステップＳ２０１８において、ステップＳ２０１０で測定されたテストパターンの寸法とステップＳ２０１４で算出されたレジスト像の寸法との差分を算出し、最小自乗法などによって光強度分布モデルの係数（例えば、Ｃ１、Ｃ２など）を決定する。
ステップＳ２０２０において、ステップＳ２０１６で仮定された光強度分布モデル及びステップＳ２０１８で決定した光強度分布モデルの係数に基づいて、光強度分布モデルを生成する。
なお、露光システム１においては、ネットワークワークを介して光学シミュレータ２００とプロセスシミュレータ３００とが接続されており、光強度分布モデルを生成する際にプロセスシミュレータ３００の結果を容易に利用することができる。従って、図８に示すように、実際にウエハを露光したり（ステップＳ２００６）プロセス処理を施したりする（ステップＳ２００８）の代わりに、プロセスシミュレータ３００によって算出（予測）されるプロセス像を利用することが可能である。具体的には、ステップＳ２１０２において、ステップＳ２００２で設定した光学パラメータ及びステップＳ２００４で設定したプロセスパラメータをプロセスシミュレータ３００に入力して、プロセス像を算出する。そして、ステップＳ２１０４において、ステップＳ２１０２で算出したプロセス像の寸法（形状）を算出（抽出）する。図８に示す生成方法は、実際にウエハを露光したりプロセス処理を施したりする必要がないため、図４に示す生成方法よりも、短時間、且つ、容易に光強度分布モデルを生成することができる。従って、図３のステップＳ１０２６の光強度分布モデルを変更する場合に特に効果的である。この場合、上述したように、所定回数変更したプロセスパラメータのうち、評価基準を満たすプロセス像に最も近いプロセス像を形成するプロセスパラメータをステップＳ２００４で設定すればよい。ここで、図８は、光強度分布モデルの生成方法を説明するためのフローチャートである。
次に、図９を参照して、プロセスモデルの生成方法を説明する。プロセスパラメータの初期値の設定については、公知のプロセスシミュレータ（ＫＬＡ−ｔｅｎｃｏｒのＰｒｏｌｉｔｈ、ＳｙｎｏｐｓｙｓのＳＯＬＩＤ−ＥやＰａｎｏｒａｍｉｃ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙのＥＭ−ｓｕｉｔｅ等）で詳しく説明されている。従って、ここでの詳細な説明は省略する。以下では、プロセスパラメータの初期値を設定した後、露光結果に応じてプロセスパラメータをチューニング（調整）する方法を示している。
ステップＳ３００２において、テストレチクルの情報及び露光条件の情報を含む光学パラメータを設定する。テストレチクルは、レチクル１１３とは異なり、プロセスモデルを生成するためのテストパターンを有する。テストレチクルのテストパターンは、ラインの幅やラインエンドなどの線幅を測定しやすいパターンと、膜厚を測定することが可能な程度に広範囲に遮光部分がない領域を有するパターンとを含んでいる。また、露光条件の情報は、プロセスモデルを生成する際に露光装置１００に設定する露光条件である。
ステップＳ３００４において、プロセスモデルを生成する際に使用するレジストの情報及びプロセス処理の情報を含むプロセスパラメータを設定する。
ステップＳ３００６において、ステップＳ３００２で設定された露光条件及びテストレチクルを露光装置１００に設定して、ステップＳ３００４で設定されたレジストを塗布したウエハ１１６を露光する。
ステップＳ３００８において、ステップＳ３００４で設定されたプロセス処理をステップＳ３００６で露光したウエハ１１６に施す。これにより、ウエハ１１６にテストパターンが形成される。また、露光量を順次変更して、遮光部分がない領域に関してレジストの残膜を形成する。
ステップＳ３０１０において、寸法測定装置４００によって、ウエハ１１６に形成されたテストパターンの寸法（形状）を測定すると共に、膜厚測定装置５００によって、遮光部分がない領域のレジストの膜厚を測定する。
ステップＳ３０１２において、ステップＳ３００２で設定した光学パラメータ（テストレチクルの情報及び露光条件の情報）に基づいて光強度分布を算出する。
ステップＳ３０１４において、ステップＳ３００４で設定されたプロセスパラメータに基づいて、ステップＳ３０１２で算出された光強度分布に対するプロセス像を算出する。
ステップＳ３０１６において、ステップＳ３０１０で測定したウエハ１１６に形成されたテストパターンの寸法（形状）や遮光部分がない領域のレジストの膜厚、ステップＳ３０１４で算出されたプロセス像からプロセスモデルを生成する。プロセスモデルは、上述したように、図１０に示すような様々な物理現象を表すモデルを重ね合わせて生成される。ここで、図１０は、プロセスモデルに関係するプロセスパラメータの例を説明するための図である。図１０は、以下の文献において開示されているモデルを一例として示す図である。
Deep Ultraviolet Lithography SimulatorTuning by Resist Profile Matching（Proc. SPIE Vol. 3741, p. 245-252, 1999）
以下、前述の露光装置を利用したデバイス（半導体ＩＣ素子、液晶表示素子等）の製造方法を説明する。デバイスは、前述のように決定された露光条件を露光装置に設定して、該設定された露光装置を使用して感光剤が塗布された基板（ウエハ、ガラス基板等）を露光する工程と、その基板（感光剤）を現像する工程と、他の公知の工程と、を経ることにより製造される。かかるデバイス製造方法によれば、従来よりも高品位のデバイスを製造することができる。このように、露光システム１を使用するデバイス製造方法、並びに結果物としてのデバイスも本発明の一側面を構成する。
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
露光システムの構成を示す概略ブロック図である。 図１に示す露光システムの露光装置における露光部の構成を示す概略ブロック図である。 図１に示す露光システムにおけるパラメータ決定方法を説明するためのフローチャートである。 光強度分布モデルの生成方法を説明するためのフローチャートである。 テストレチクルのテストパターンの一例を示す図である。 テストレチクルのテストパターンの一例を示す図である。 テストレチクルのテストパターンの一例を示す図である。 光強度分布モデルの生成方法を説明するためのフローチャートである。 プロセスモデルの生成方法を説明するためのフローチャートである。 プロセスモデルを説明するための図である。
符号の説明
１ 露光システム
１００ 露光装置
１１０ 露光部
１２０ 制御部
１２２ ＣＰＵ
１２４ メモリ
１２６ 入力部
１２８ 出力部
２００ 光学シミュレータ
２１０ ＣＰＵ
２２０ メモリ
２３０ 入力部
２４０ 出力部
２５０ プログラム
３００ プロセスシミュレータ
３１０ ＣＰＵ
３２０ メモリ
３３０ 入力部
３４０ 出力部
３５０ プログラム
４００ 寸法測定装置
５００ 膜厚測定装置

Claims (7)

  1. 基板を露光する露光装置の露光条件に関する情報及び原版に関する情報を含む光学パラメータを用いて前記基板に塗布されたレジストに形成されるレジスト像を予測する光学シミュレータと、前記光学パラメータと、前記レジストに関する情報及び前記レジストに施すプロセス処理に関する情報を含むプロセスパラメータとを用いて前記基板に形成されるプロセス像を予測するプロセスシミュレータとを用いて、前記光学パラメータ及び前記プロセスパラメータを決定するパラメータ決定方法であって、
    前記光学シミュレータが、前記光学パラメータを変更しながら前記基板の面上に形成される光強度分布を算出し、前記光強度分布から前記レジスト像を算出するためのモデルと、該算出された光強度分布を用いて前記レジスト像を算出する第１の算出ステップと、
    前記光学シミュレータが、該算出したレジスト像のうち第１の評価基準を満たすレジスト像があるかどうかを評価する第１の評価ステップと、
    前記第１の評価ステップで前記第１の評価基準を満たすレジスト像があると評価した場合に、前記光学シミュレータが前記第１の評価基準を満たすレジスト像を形成する光学パラメータを前記プロセスシミュレータに入力する入力ステップと、
    前記プロセスシミュレータが、前記プロセスパラメータを変更しながら該入力された光学パラメータから算出される前記光強度分布を用いてプロセス像を算出する第２の算出ステップと、
    前記プロセスシミュレータが、該算出したプロセス像のうち第２の評価基準を満たすプロセス像があるかどうかを評価する第２の評価ステップと、
    前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像があると評価した場合には、該入力された光学パラメータを実際に使用する光学パラメータとして、且つ、前記第２の評価基準を満たすプロセス像を形成するプロセスパラメータを実際に使用するプロセスパラメータとして決定し、前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像がないと評価した場合には、前記光学シミュレータの前記モデルを変更して前記第１の算出ステップに戻るステップと、
    を有することを特徴とするパラメータ決定方法。
  2. 前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像がないと評価した場合には、
    前記プロセスシミュレータが、前記プロセスパラメータを所定回数変更したかどうかを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップで前記プロセスパラメータを所定回数変更したと判定した場合に、前記光学シミュレータが、前記第１の算出ステップにおいて前記光強度分布を用いて前記レジスト像を算出するためのモデルを変更する変更ステップと、
    を含み、
    前記変更ステップで前記モデルを変更した後で、前記第１の算出ステップに戻ることを特徴とする請求項１に記載のパラメータ決定方法。
  3. 前記変更ステップでは、該算出したプロセス像のうち前記第２の評価基準に最も近いプロセス像を形成するプロセスパラメータから導出されるモデルに変更することを特徴とする請求項２に記載のパラメータ決定方法。
  4. 前記プロセスシミュレータに入力される光学パラメータが、前記原版の３次元構造を含むことを特徴とする請求項１に記載のパラメータ決定方法。
  5. 基板を露光する露光装置の露光条件に関する情報及び原版に関する情報を含む光学パラメータを用いて前記基板に塗布されたレジストに形成されるレジスト像を予測する光学シミュレータと、前記光学パラメータと、前記レジストに関する情報及び前記レジストに施すプロセス処理に関する情報を含むプロセスパラメータとを用いて前記基板に形成されるプロセス像を予測するプロセスシミュレータとを用いて、前記光学パラメータ及び前記プロセスパラメータを決定する決定ステップと、
    前記決定ステップで決定された光学パラメータを前記露光装置に設定する設定ステップと、
    前記設定ステップで光学パラメータが設定された露光装置を用いて、前記決定ステップで決定されたプロセスパラメータに対応するレジストを露光するステップと、
    を有し、
    前記決定ステップは、
    前記光学シミュレータが、前記光学パラメータを変更しながら前記基板の面上に形成される光強度分布を算出し、前記光強度分布から前記レジスト像を算出するためのモデルと、該算出された光強度分布を用いて前記レジスト像を算出する第１の算出ステップと、
    前記光学シミュレータが、該算出したレジスト像のうち第１の評価基準を満たすレジスト像があるかどうかを評価する第１の評価ステップと、
    前記第１の評価ステップで前記第１の評価基準を満たすレジスト像があると評価した場合に、前記光学シミュレータが前記第１の評価基準を満たすレジスト像を形成する光学パラメータを前記プロセスシミュレータに入力する入力ステップと、
    前記プロセスシミュレータが、前記プロセスパラメータを変更しながら該入力された光学パラメータから算出される前記光強度分布を用いてプロセス像を算出する第２の算出ステップと、
    前記プロセスシミュレータが、該算出したプロセス像のうち第２の評価基準を満たすプロセス像があるかどうかを評価する第２の評価ステップと、
    前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像があると評価した場合には、該入力された光学パラメータを実際に使用する光学パラメータとして、且つ、前記第２の評価基準を満たすプロセス像を形成するプロセスパラメータを実際に使用するプロセスパラメータとして決定し、前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像がないと評価した場合には、前記光学シミュレータのモデルを変更して前記第１の算出ステップに戻るステップと、
    を含むことを特徴とする露光方法。
  6. 請求項５に記載の露光方法を用いて基板を露光するステップと、
    露光された前記基板を現像するステップと、
    を有することを特徴とするデバイス製造方法。
  7. 基板を露光する露光装置の露光条件に関する情報及び原版に関する情報を含む光学パラメータを用いて前記基板に塗布されたレジストに形成されるレジスト像を予測し、かつ、前記光学パラメータと、前記レジストに関する情報及び前記レジストに施すプロセス処理に関する情報を含むプロセスパラメータとを用いて前記基板に形成されるプロセス像を予測する際の、前記光学パラメータ及び前記プロセスパラメータをコンピュータに決定させるプログラムであって、
    前記コンピュータを光学シミュレータ及びプロセスシミュレータとして動作させ、
    前記光学シミュレータが、前記光学パラメータを変更しながら前記基板の面上に形成される光強度分布を算出し、前記光強度分布から前記レジスト像を算出するためのモデルと、該算出された光強度分布を用いて前記レジスト像を算出する第１の算出ステップと、
    前記光学シミュレータが、該算出したレジスト像のうち第１の評価基準を満たすレジスト像があるかどうかを評価する第１の評価ステップと、
    前記第１の評価ステップで前記第１の評価基準を満たすレジスト像があると評価した場合に、前記光学シミュレータが前記第１の評価基準を満たすレジスト像を形成する光学パラメータを前記プロセスシミュレータに入力する入力ステップと、
    前記プロセスシミュレータが、前記プロセスパラメータを変更しながら該入力された光学パラメータから算出される前記光強度分布を用いてプロセス像を算出する第２の算出ステップと、
    前記プロセスシミュレータが、該算出したプロセス像のうち第２の評価基準を満たすプロセス像があるかどうかを評価する第２の評価ステップと、
    前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像があると評価した場合には、該入力された光学パラメータを実際に使用する光学パラメータとして、且つ、前記第２の評価基準を満たすプロセス像を形成するプロセスパラメータを実際に使用するプロセスパラメータとして決定し、前記第２の評価ステップで前記第２の評価基準を満たすプロセス像がないと評価した場合には、前記光学シミュレータのモデルを変更して前記第１の算出ステップに戻るステップと、
    を実行することを特徴とするプログラム。
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