KR100819293B1 - 하전 입자 빔 묘화 방법 및 하전 입자 빔 묘화 장치 - Google Patents

하전 입자 빔 묘화 방법 및 하전 입자 빔 묘화 장치 Download PDF

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가부시키가이샤 뉴플레어 테크놀로지
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Abstract

하전 입자 빔 묘화 방법은 하전 입자 빔을 이용하여 시료에 패턴을 묘화하는 하전 입자 빔 묘화에 있어서의 근접 효과를 보정하는 근접 효과 보정 조사량을 적어도 포함하는 상기 하전 입자 빔 묘화에 있어서의 보정 조사량을 계산하고, 상기 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 보정하는 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하고, 상기 보정 잔여 오차 보정 조사량으로 보정된 상기 보정 조사량에 의해 보정되는 상기 하전 입자 빔의 조사량을 계산하고, 상기 조사량이 되도록 상기 시료에 상기 하전 입자 빔을 조사하는 것을 특징으로 한다.
하전 입자 빔 묘화 장치, 애퍼쳐, 하전 입자 소스, 블랭킹 편향기, 메모리

Description

하전 입자 빔 묘화 방법 및 하전 입자 빔 묘화 장치 {CHARGED PARTICLE BEAM WRITING METHOD AND APPARATUS}
도1은 제1 실시 형태에 있어서의 묘화 방법의 흐름도의 주요부를 도시하는 도면.
도2는 제1 실시 형태에 있어서의 묘화 장치의 주요부 구성의 일 예를 나타내는 개념도.
도3은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 평가 패턴의 일 예를 나타내는 도면.
도4는 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 조사량과 패턴 밀도의 관계를 나타내는 도면.
도5는 제1 실시 형태에 있어서의 조사량과 각 패턴 치수의 관계를 나타내는 도면.
도6은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 조사량과 치수 감도의 관계를 나타내는 도면.
도7은 제1 실시 형태에 있어서의 패턴 치수와 근접 효과 보정 조사량의 관계를 나타내는 도면.
도8은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 조사량과 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량의 관계를 나타내는 도면.
도9는 도8의 점선으로 나타내는 그래프의 다항식의 계수를 나타내는 도면.
도10은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 잔여 오차의 분포의 일 예를 나타내는 도면.
도11은 제1 실시 형태에 있어서의 영역마다의 근접 효과 보정 조사량과 패턴 치수의 관계를 나타내는 도면.
도12는 제1 실시 형태에 있어서의 영역마다의 근접 효과 보정 조사량과 치수 감도의 관계를 나타내는 도면.
도13은 도12에 있어서의 영역마다의 치수 감도를 이용하여 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 구한 결과를 나타내는 도면.
도14는 도13에 있어서의 영역마다의 점선으로 나타내는 그래프의 다항식의 계수를 나타내는 도면.
도15는 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블의 일 예를 나타내는 도면.
도16은 제1 실시 형태에 있어서의 보정 맵의 합성의 방법에 대해 설명하기 위한 개념도.
도17은 제2 실시 형태에 있어서의 묘화 방법의 흐름도의 주요부를 도시하는 도면.
도18은 제2 실시 형태에 있어서의 묘화 장치의 주요부 구성의 일 예를 나타내는 개념도.
도19는 흐림과 로딩 효과 보정 잔여 오차 평가 레이아웃을 도시하는 개념도.
도20은 제3 실시 형태에 있어서의 묘화 방법의 흐름도의 주요부를 도시하는 도면.
도21은 종래의 가변 성형형 전자선 묘화 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100, 210 : 제어 계산기
102 : 전자 경통
112 : 근접 효과 보정 조사량 계산부
114 : 보정 조사량 취득 연산부
116 : 조사량 합성부
118 : 조사 시간 계산부
120 : 묘화 데이터 처리부
140 : 편향 제어 회로
200 : 전자 빔
201 : 전자 총
212 : 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부
214 : 흐림 보정 조사량 계산부
216 : 로딩 효과 보정 조사량 계산부
218 : 맵 작성부
220 : 테이블 작성부
[문헌 1] 일본 특허 공개 평11-204415호 공보 참조
[문헌 2] 일본 특허 제3680425호 공보 참조
[문헌 3] 일본 특허 공개 제2005-195787호 공보 참조
본 발명은 하전 입자 빔 묘화 방법 및 하전 입자 빔 묘화 장치에 관한 것으로, 예를 들어 전자 빔 묘화에 의해 생기는 근접 효과나 흐림에 의해 생기는 패턴 치수 변동량이나, 묘화 후의 패턴 형성에 있어서의 로딩 효과에 의해 생기는 패턴 치수 변동량을 빔 조사량으로 보정하는 방법 및 묘화 장치에 관한 것이다.
반도체 디바이스의 미세화의 진전을 담당하는 리소그래피 기술은 반도체 제조 프로세스 중에서도 유일 패턴을 생성하는 매우 중요한 프로세스이다. 최근, LSI의 고집적화에 수반하여 반도체 디바이스에 요구되는 회로 선폭은 해마다 미세화되고 있다. 이들 반도체 디바이스에 원하는 회로 패턴을 형성하기 위해서는, 고정밀도의 원화 패턴(레티클 혹은 마스크라고도 함)이 필요해진다. 여기서, 전자선(전자 빔) 묘화 기술은 본질적으로 우수한 해상성을 갖고 있고, 고정밀도의 원화 패턴의 생산에 이용된다.
도21은 종래의 가변 성형형 전자선 묘화 장치의 동작을 설명하기 위한 개념 도이다.
가변 성형형 전자선 묘화 장치[EB(Electron beam) 묘화 장치]에서는 이하와 같이 묘화한다. 제1 애퍼쳐(410)에는 전자선(330)을 형성하기 위한 사각형, 예를 들어 직사각형의 개구(411)가 형성되어 있다. 또한, 제2 애퍼쳐(420)에는 제1 애퍼쳐(410)의 개구(411)를 통과한 전자선(330)을 원하는 직사각형으로 형성하기 위한 가변 성형 개구(421)가 형성되어 있다. 하전 입자 소스(430)로부터 조사되어 개구(411)를 통과한 전자선(330)은 편향기에 의해 편향되고, 가변 성형 개구(421)의 일부를 통과하여 스테이지 상에 탑재된 시료(340)에 조사된다. 스테이지는 소정의 일방향(예를 들어, X방향으로 함)으로 연속적으로 이동한다. 즉, 개구(411)와 가변 성형 개구(421)의 양쪽을 통과할 수 있는 직사각형이 X방향으로 연속적으로 이동하는 스테이지 상에 탑재된 시료(340)의 묘화 영역에 묘화된다. 개구(411)와 가변 성형 개구(421)의 양쪽을 통과시켜 임의 형상을 작성하는 방식을 가변 성형(VSB : Variable Shaped Beam) 방식이라 한다.
여기서, 레지스트막이 도포된 마스크 등의 시료에 전자 빔을 조사하는 경우에, 근접 효과나 흐림 등의 레지스트 패턴의 치수를 변동시키는 요인이 존재한다. 근접 효과는 조사한 전자가 마스크에서 반사되어 레지스트를 재조사하는 현상으로, 영향 범위는 십수 ㎛ 정도이다. 한편, 흐림은 근접 효과에 의한 후방 산란 전자가 레지스트를 튀어나와 전자 경통의 하면에서 다시 산란하고, 다시 마스크를 조사하는 등의 다중 산란에 의한 레지스트 조사 현상으로, 근접 효과에 비해 광범위(수㎜ 내지 수㎝)에 미친다. 근접 효과도, 흐림도 레지스트를 재조사하는 현상으로, 종 래, 이러한 요인을 보정하기 위한 보정 수법이 연구되어 있다(예를 들어, 일본 특허 공개 평11-204415호 공보 참조). 그 밖에, 형성된 레지스트 패턴을 마스크로 하여 하층의 차광막 등을 에칭하는 경우에 에칭되는 차광막 등이 치수 변동을 일으키는 로딩 효과를 보정하는 수법 등이 개시되어 있다(예를 들어, 일본 특허 제3680425호 공보 참조).
또한, 이들 근접 효과나 로딩 효과를 보정하기 위해, 회로 패턴 전체를 500 ㎛각의 글로벌 로딩 효과 소구획, 0.5 ㎛각의 근접 효과 소구획, 50 ㎚각의 마이크로 로딩 효과 소구획으로 각각 분할하여 영향도 맵 작성을 행한다. 그리고, 50 ％의 소정 면적 밀도의 회로 패턴을 적절하게 묘화할 수 있어, 조사량(고정치)과, 근접 효과 영향치(α) 맵과, 로딩 효과 보정량(ΔCD)으로부터 구한 근접 효과 보정 계수(η)를 이용하여 묘화하기 위한 조사량을 산출하는 수법에 대한 기재가 문헌에 개시되어 있다(예를 들어, 일본 특허 공개 제2005-195787호 공보 참조).
상술한 바와 같이, 전자 빔 묘화로 대표되는 하전 입자 빔 묘화에서는 레지스트막이 도포된 마스크 등의 시료에 전자 빔을 조사하는 경우에 근접 효과나 흐림 등의 레지스트 패턴의 치수를 변동시키는 요인이 존재한다. 그로 인해, 예를 들어 나노미터(㎚) 오더의 정밀도가 요구되는 패턴의 묘화 시에 있어서는 "근접 효과" 및 "흐림"의 영향에 의해 묘화 패턴의 마무리 치수에 불균일한 분포가 생긴다는 문제가 생긴다. 또한, 묘화 후에는 로딩 효과라고 불리우는 치수 변동이 생긴다. 이러한 로딩 효과로서는, 예를 들어 레지스트막의 현상 로딩 효과, 레지스트막의 하층의 차광막이 되는 크롬(Cr)을 에칭할 때의 Cr-로딩 효과, 혹은 웨이퍼 제작 공 정에 있어서의 화학 기계 연마(CMP)에서의 패턴 치수 변동에 수반하는 로딩 효과 등을 들 수 있다.
한편, 전자 빔 묘화에서는 패턴 선폭의 미세화에 수반하여 보다 고정밀도인 마스크 면내의 선폭 균일성을 구할 수 있다. 여기서, 상술한 근접 효과 등을 빔의 조사량으로 보정하는 경우에는 모델식을 이용하여 보정량이 계산된다. 그러나, 이러한 모델식은 보정 잔여 오차를 갖고 있다. 그리고, 이러한 근접 효과 보정 잔여 오차나 흐림이나 로딩 효과에 의한 마스크 면내의 치수 변동은 1 ㎚/㎜ 정도로 근접 효과에 비해 완만하고, 변동량은 10 내지 20 ㎚ 정도이다. 이 마스크 면내의 치수 변동은 레지스트 종류, 레지스트 두께, 레지스트 도포 장치 혹은 방법, 노광 후 베이크(PEB) 장치 혹은 방법, 현상 장치 혹은 방법, 에칭 장치 혹은 방법 등에 의해 생긴다. 따라서, 이들 레지스트 종류, 레지스트 두께, PEB, 현상 불균일 등에 의해 발생하는 보정 잔여 오차에 의한 치수 변동을 무시할 수 없는 경우가 생긴다. 또한, 흐림이나 로딩 효과에 의한 치수 변동의 보정에 있어서도 고정밀도화가 요구되고 있다.
그래서, 본 발명은 이러한 문제점을 극복하여, 보다 고정밀도인 치수 변동 보정을 행하는 빔 조사량으로 묘화하는 묘화 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 형태의 하전 입자 빔 묘화 방법은 하전 입자 빔을 이용하여 시 료에 패턴을 묘화하는 하전 입자 빔 묘화 방법이며,
근접 효과를 보정하는 근접 효과 보정 조사량을 적어도 포함하는 보정 조사량을 계산하고,
이러한 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 보정하는 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하고,
보정 잔여 오차 보정 조사량으로 보정된 보정 조사량에 의해 보정되는 하전 입자 빔의 조사량을 계산하고,
이러한 조사량이 되도록 시료에 하전 입자 빔을 조사하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 형태의 하전 입자 빔 묘화 장치는 하전 입자 빔을 이용하여 시료에 패턴을 묘화하는 하전 입자 빔 묘화 장치이며,
근접 효과에 기인하는 패턴의 치수 변동을 보정하는 근접 효과 보정 조사량을 계산하는 근접 효과 보정 조사량 계산부와,
근접 효과 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 보정하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부와,
흐림에 기인하는 패턴의 치수 변동을 보정하는 흐림 보정 조사량을 계산하는 흐림 보정 조사량 계산부와,
로딩 효과에 기인하는 패턴의 치수 변동을 보정하는 로딩 효과 보정 조사량을 계산하는 로딩 효과 보정 조사량 계산부와,
근접 효과 보정 조사량과 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량과 흐림 보 정 조사량과 로딩 효과 보정 조사량을 합성하여, 하전 입자 빔의 조사량을 계산하는 조사량 계산부와,
이러한 조사량의 하전 입자 빔을 조사함으로써 시료에 패턴을 묘화하는 묘화부를 구비한 것을 특징으로 한다.
(제1 실시 형태)
이하, 실시 형태에서는 하전 입자 빔의 일 예로서, 전자 빔을 이용한 구성에 대해 설명한다. 단, 하전 입자 빔은 전자 빔으로 한정되는 것은 아니고, 이온 빔 등의 다른 하전 입자를 이용한 빔이라도 상관없다.
또한, 제1 실시 형태에서는 근접 효과 보정은 물론, 상술한 근접 효과 보정 잔여 오차, 흐림, 로딩 효과를 보정하기 위해, 반도체 디바이스의 제조에 이용되는 마스크 등의 시료의 시료면 전체면을, 예를 들어 1 ㎜ 정도의 메쉬형의 소영역(근접 효과 보정 잔여 오차 보정 메쉬 영역과 흐림 보정 메쉬 영역과 로딩 효과 보정 메쉬 영역의 3개의 영역도 후술하는 보정 맵을 이용하기 위해 동일한 사이즈로 함)으로 구획하고, 그 메쉬 영역마다의 보정 데이터를 저장한 보정 맵과, 맵에 저장된 보정치와 근접 효과 보정 조사량을 인수로 한 조사량 보정 테이블을 작성한다. 이 보정 맵과 조사량 보정 테이블을 이용하여 맵의 값과 근접 효과 보정 조사량(＝ 패턴 밀도)마다 보정치를 바꾸어 묘화한다. 이하, 도면을 이용하여 설명한다.
도1은 제1 실시 형태에 있어서의 묘화 방법의 흐름도의 주요부를 도시하는 도면이다.
도1에 있어서, 전자 빔 묘화 방법은 전자 빔 묘화 동작 전의 준비 공정과 전 자 빔 묘화 동작 공정을 행한다. 전자 빔 묘화 동작 전의 준비 공정으로서, 보정 조사량 계산 공정의 일 예가 되는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정(S102), 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정의 일 예가 되는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵 작성 공정(S104), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블 작성 공정(S106), 보정 조사량 계산 공정의 일 예가 되는 흐림 보정 조사량 계산 공정(S202), 흐림 보정 맵 작성 공정(S204), 흐림 보정 데이터 테이블 작성 공정(S206), 보정 조사량 계산 공정의 일 예가 되는 로딩 효과 보정 조사량 계산 공정(S302), 로딩 효과 보정 맵 작성 공정(S304), 로딩 효과 보정 데이터 테이블 작성 공정(S306), 맵 합성 공정(S402)이라는 일 예의 공정을 실시한다. 이러한 준비를 거쳐서 전자 빔 묘화 방법은 묘화 동작 공정으로서, 입력 공정(S502), 근접 효과 보정 조사량 계산 공정(S504), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 취득 공정(S506), 흐림 보정 데이터 취득 공정(S508), 로딩 효과 보정 데이터 취득 공정(S510), 조사량 합성 공정(S512), 조사 시간 계산 공정(S514), 조사 공정(S516)이라는 일 예의 공정을 실시한다.
도2는 제1 실시 형태에 있어서의 묘화 장치의 주요부 구성의 일 예를 나타내는 개념도이다.
도2에 있어서, 묘화 장치(100)는 하전 입자 빔 묘화 장치의 일 예이고 전자 빔 묘화 장치의 일 예가 된다. 묘화 장치(100)는 대상물에 패턴을 묘화한다. 시료(101)는 대상물 중 1개이다. 또한, 시료(101)는 반도체 디바이스의 제조에 이용되는 마스크를 포함한다. 묘화 장치(100)는 묘화부(150)가 되는 전자 경통(102)과 묘화실(103)을 구비하고, 제어계로서, 제어 계산기(110), 기억 장치의 일 예가 되는 메모리(130), 제어 계산기(210), 기억 장치의 일 예가 되는 메모리(230), 기억 장치의 일 예가 되는 자기 디스크 장치(146), 기억 장치의 일 예가 되는 자기 디스크 장치(148), 편향 제어 회로(140)를 구비하고 있다. 전자 경통(102) 내에는 전자 총(201), 블랭킹(BLK) 편향기(205), 블랭킹(BLK) 애퍼쳐(206)를 갖고 있다. 묘화실(103) 내에는 XY 스테이지(105)를 갖고 있다. 제어 계산기(110) 내에서는 근접 효과 보정 조사량 계산부(112), 보정 조사량 취득 연산부(114), 조사량 합성부(116), 조사 시간 계산부(118), 묘화 데이터 처리부(120) 등의 각 기능을 갖고 있다. 제어 계산기(210) 내에서는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(212), 흐림 보정 조사량 계산부(214), 로딩 효과 보정 조사량 계산부(216), 맵 작성부(218), 테이블 작성부(220) 등의 각 기능을 갖고 있다.
제어 계산기(110)에는 자기 디스크 장치(146)에 기억된 패턴 데이터(152)가 자기 디스크 장치(146)를 거쳐서 입력된다. 마찬가지로, 제어 계산기(110)에는 자기 디스크 장치(148)에 기억된 보정 맵(154), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블(156), 흐림 보정 데이터 테이블(158), 로딩 효과 보정 데이터 테이블(162)이 자기 디스크 장치(148)를 거쳐서 입력된다. 제어 계산기(110)에 입력되는 정보 혹은 연산 처리 중 및 처리 후의 각 정보는 그때마다 메모리(130)에 기억된다. 제어 계산기(210)에 입력되는 정보 혹은 연산 처리 중 및 처리 후의 각 정보는 그때마다 메모리(230)에 기억된다.
제어 계산기(110)에는 메모리(130), 편향 제어 회로(140), 자기 디스크 장 치(146), 자기 디스크 장치(148)가 도시하지 않은 버스를 거쳐서 접속되어 있다. 제어 계산기(210)에는 메모리(230), 자기 디스크 장치(148)가 도시하지 않은 버스를 거쳐서 접속되어 있다. 편향 제어 회로(140)는 BLK 편향기(205)에 접속된다.
도2에서는 제1 실시 형태를 설명한 후에 필요한 구성 부분에 대해 기재하고 있다. 묘화 장치(100)에 있어서, 그 밖의 구성이 포함되어도 상관없다.
또한, 도2에서는 컴퓨터의 일 예가 되는 제어 계산기(110)이고, 근접 효과 보정 조사량 계산부(112), 보정 조사량 취득 연산부(114), 조사량 합성부(116), 조사 시간 계산부(118), 묘화 데이터 처리부(120) 등의 각 기능의 처리를 실행하도록 기재하고 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 전기적인 회로에 의한 하드웨어에 의해 실시해도 상관없다. 혹은, 전기적인 회로에 의한 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 실시해도 상관없다. 혹은, 이러한 하드웨어와 펌웨어(firmware)의 조합이라도 상관없다.
마찬가지로, 도2에서는 컴퓨터의 일 예가 되는 제어 계산기(210)에서 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(212), 흐림 보정 조사량 계산부(214), 로딩 효과 보정 조사량 계산부(216), 맵 작성부(218), 테이블 작성부(220) 등의 각 기능의 처리를 실행하도록 기재하고 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 전기적인 회로에 의한 하드웨어에 의해 실시해도 상관없다. 혹은, 전기적인 회로에 의한 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 실시해도 상관없다. 혹은, 이러한 하드웨어와 펌웨어의 조합이라도 상관없다.
전자 총(201)으로부터 나온 소정의 전류 밀도(C)로 제어된 하전 입자 빔의 일 예가 되는 전자 빔(200)은 이동 가능하게 배치된 XY 스테이지(105) 상의 시료(101)의 원하는 위치에 조사된다. 여기서, 시료(101) 상의 전자 빔(200)이 원하는 조사량을 시료(101)로 입사시키는 조사 시간에 도달한 경우, 시료(101) 상에 필요 이상으로 전자 빔(200)이 조사되지 않도록 하기 위해, 예를 들어 정전형의 블랭킹 편향기(205)에서 전자 빔(200)을 편향하는 동시에 블랭킹 애퍼쳐(206)에서 전자 빔(200)을 커트하여 전자 빔(200)이 시료(101)면 상에 도달하지 않도록 한다. 블랭킹 편향기(205)의 편향 전압은 편향 제어 회로(140) 및 도시하지 않은 앰프에 의해 제어된다.
빔이 온(블랭킹이 오프)인 경우, 전자 총(201)으로부터 나온 전자 빔(200)은 도2에 있어서의 실선으로 나타내는 궤도를 진행하게 된다. 한편, 빔이 오프(블랭킹이 온)인 경우, 전자 총(201)으로부터 나온 전자 빔(200)은 도2에 있어서의 점선으로 나타내는 궤도를 진행하게 된다. 또한, 전자 경통(102) 내 및 XY 스테이지(105)가 배치된 묘화실(103) 내는, 도시하지 않은 진공 펌프에 의해 진공 처리되어 대기압보다도 낮은 압력이 되는 진공 분위기로 되어 있다.
도2에서는 본 제1 실시 형태를 설명한 후, 필요한 구성 부분 이외에 대해서는 기재를 생략하고 있지만, 묘화 장치(100)는 상술한 구성 외에, 전자 경통(102) 내에 조명 렌즈, 제1 애퍼쳐, 투영 렌즈, 성형 편향기, 제2 애퍼쳐, 대물 렌즈, 대물 편향기 등을 구비하고 있어도 상관없다. 빔이 온(블랭킹이 오프)인 경우, 이러한 구성에서는 전자 총(201)으로부터 나온 전자 빔(200)이 조명 렌즈에 의해 사각형, 예를 들어 직사각형의 구멍을 갖는 제1 애퍼쳐 전체를 조명한다. 여기서, 전 자 빔(200)을, 우선 사각형, 예를 들어 직사각형으로 형성한다. 그리고, 제1 애퍼쳐를 통과한 제1 애퍼쳐상(像)의 전자 빔(200)은 투영 렌즈에 의해 제2 애퍼쳐 상으로 투영된다. 이러한 제2 애퍼쳐 상에서의 제1 애퍼쳐상의 위치는 성형 편향기에 의해 제어되어 빔 형상과 치수를 변화시킬 수 있다. 그리고, 제2 애퍼쳐를 통과한 제2 애퍼쳐상의 전자 빔(200)은 대물 렌즈에 의해 초점을 맞추고, 대물 편향기에 의해 편향되고, 이동 가능하게 배치된 XY 스테이지(105) 상의 시료(101)의 원하는 위치에 조사된다. 이러한 구성으로 함으로써 가변 성형형(VSB형) EB 묘화 장치로 할 수 있다.
여기서, 묘화 동작에 들어가기 전에 보정 맵(154), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블(156), 흐림 보정 데이터 테이블(158), 로딩 효과 보정 데이터 테이블(162)을 작성한다.
우선, 근접 효과의 모델에 대해 설명한다. 근접 효과는 조사한 전자가 마스크에서 반사되어 레지스트를 재조사하는 현상으로, 영향 범위는 십수 ㎛ 정도이다. 근접 효과는 이하의 식1로 나타낼 수 있다.
[식1]
Figure 112007014803940-pat00001
여기서, E는 레지스트 흡수량으로 일정치, Dp(x, y)는 근접 효과 보정 조사량, η는 근접 효과 보정 계수, κp(x, y)는 근접 효과 영향 분포로 한다. 경험적 으로 영향 분포 κp(x, y)는 가우스 분포에 가까운 것이 알려져 있다. 또한, 근접 효과 보정 계수(η)와 근접 효과 영향 분포 κp(x, y)는 다른 실험에서 구해 둔다. 그리고, 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)는 식1을 만족시키고, 이하의 식2-1 내지 식2-4로 나타낼 수 있다.
[식2-1]
Figure 112007014803940-pat00002
[식2-2]
Figure 112007014803940-pat00003
[식2-3]
Figure 112007014803940-pat00004
[식2-4]
Figure 112007014803940-pat00005
이러한 식2-1 내지 식2-4를 값을 구함으로써 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)를 구할 수 있다. 예를 들어, 근접 효과 보정 조사량의 계산 오차를 0.5 ％ 정도로 억제하기 위해서는, 1 ㎛ 정도의 메쉬(영역)마다 n ＝ 3까지의 보정항을 고려한 Dp(x, y)를 계산하면 된다. 패턴 데이터(152)에 따른 실제의 근접 효과 보정 조 사량 Dp(x, y)의 계산은 S504에서 계산하게 된다.
S(단계)102에 있어서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정으로서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(212)는 근접 효과 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 보정하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(x, y)를 계산한다.
도3은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 평가 패턴의 일 예를 나타내는 도면이다.
도3에 있어서, 기판(50)에는 패턴 밀도(패턴 면적 밀도)가 거의 0 ％인 패턴과 50 ％인 패턴과 거의 100 ％인 패턴으로 1세트가 되는 근접 효과 보정 평가 패턴(52)이 복수 배열되어 있다. 근접 효과 보정 평가 패턴(52)은 기판(50)의 각 위치에 있어서 치수 변동을 평가할 수 있도록 규칙적으로 복수 배열되어 있는 것을 이용한다.
우선, 도3에 도시하는 근접 효과 보정 평가 패턴(52)으로 패턴 밀도에 따르지 않고 치수가 일정해지도록 근접 효과 보정 계수(η)를 바꾸면서 묘화하고, η을 최적화한다. 이 η을 이용하여 식2-1 내지 식2-4로부터 기준이 되는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)를 정할 수 있다.
도4는 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 조사량과 패턴 밀도의 관계를 나타내는 도면이다.
도4에 나타낸 바와 같이, 각각의 패턴(밀도)마다 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)는 유일하게 결정되므로, 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)는 패턴 밀도의 정보를 갖는다는 것을 알 수 있다. 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)는 실제로 묘화에 이용하는 조사량 Dp(x, y)에 대한 상대치이지만, 디지털 데이터로서 계산 처리를 간략화하기 위해, 이하의 식3에서 2048 계조화한다.
[식3]
Figure 112007014803940-pat00006
여기서, Ip는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치를 나타낸다. Round{}는 반올림하여 정수로 하는 함수로 한다. Dmax과 Dmin은 각각 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조 범위의 최대치와 최소치이다. 이들은 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)이 취할 수 없는 범위보다 충분히 크게 취하고, 여기서는 도4에 나타내는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)이 취할 수 있는 범위(1 내지 2.2)를 고려하여, 예를 들어 Dmax ＝ 5, Dmin ＝ 0으로 한다.
도5는 제1 실시 형태에 있어서의 조사량과 각 패턴 치수의 관계를 나타내는 도면이다.
도5에 도시한 바와 같이 각 패턴은 패턴 밀도에 의해 조사량에 대한 패턴 치수 변동량이 다른 것을 알 수 있다.
도6은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 조사량과 치수 감도의 관계 를 나타내는 도면이다.
치수 감도[㎚/％]는 조사량이 1 ％ 변화되었을 때의 치수(CD) 변동량[㎚]이다. 도6에 나타낸 바와 같이, 치수 감도는 패턴(밀도)마다 달라진다. 이 치수 감도는 후술하는 바와 같이 치수 오차를 보정 조사량으로 변환하는 데 이용한다. 도6에서는, 횡축에 조사량으로서, 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치(Ip)로 나타냈다.
여기서, 상술한 근접 효과 보정 모델식이 되는 식2-1 내지 식2-4는 보정 잔여 오차를 갖고 있고, 식2-1 내지 식2-4로 보정을 행하는 경우, 예를 들어 레지스트 종류 등에 따라서는, 보정 잔여 오차를 무시할 수 없는 경우가 있다.
도7은 제1 실시 형태에 있어서의 패턴 치수와 근접 효과 보정 조사량의 관계를 나타내는 도면이다.
도7에서는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)에 대해 계조치(Ip)로 나타냈다. 여기서, 근접 효과 보정이 완전한 경우에는 실선으로 나타내는 「보정 모델」과 같이 패턴 치수는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)에 의존하지 않을 것이다. 그러나, 도7에 나타낸 바와 같이, 예를 들어 레지스트 종류 등에 따라서는, 점선으로 나타낸 바와 같이 치수 오차, 즉 보정 잔여 오차가 존재하고, 보정 잔여 오차는 근접 효과 보정 조사량, 환언하면, 패턴 밀도에 의존하는 것을 알 수 있다. 이러한 치수 오차는 도6에 나타낸 근접 효과 보정 조사량마다의 치수 감도를 사용하여, 근접 효과 보정 잔여 오차를 보정하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(x, y)으 로 변환할 수 있다.
도8은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 조사량과 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량의 관계를 나타내는 도면이다.
도8의 점선으로 나타내는 그래프는 이하의 다항식 4에서 근사할 수 있다.
[식4]
Figure 112007014803940-pat00007
식4에 나타내는 다항식에서 다항식의 계수(Aj), 오더(N)는 잔여 오차가 최소가 되도록 결정한다. 여기서는, 다항식을 이용하였지만, 함수계는 임의로 선택해도 좋다.
도9는 도8의 점선으로 나타내는 그래프의 다항식의 계수를 나타내는 표를 나타낸 도면이다.
도8의 예에서는, 오더(N) ＝ 2의 2차 다항식이 가장 적절해지고, 다항식 4의 계수(Aj)는, 도9에 나타내는 값이 된다.
여기서, 레지스트막 두께나 현상 불균일 등에 의해, 마스크 면내에서 메쉬 영역마다 근접 효과 보정 잔여 오차가 다른 경우가 있다.
도10은 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 잔여 오차의 분포의 일 예를 나타내는 도면이다.
도10에 나타낸 바와 같이 마스크 면내에서 메쉬 영역마다 근접 효과 보정 잔여 오차가 영역 1 내지 4와 다른 경우가 있다. 동일한 이유에 의해 치수 감도도 다른 경우가 있다. 여기서, 레지스트막 두께나 현상 불균일은 ㎜ 내지 ㎝의 오더로 변화되므로, 도10에서는 마스크 면내를, 예를 들어 1 ㎜각 정도의 메쉬로 분할하여 메쉬 영역마다 근접 효과 보정 잔여 오차의 분포를 나타내고 있다.
도11은 제1 실시 형태에 있어서의 영역마다의 근접 효과 보정 조사량과 패턴 치수의 관계를 나타내는 도면이다.
도11에 나타낸 바와 같이, 패턴은 영역마다 근접 효과 보정 조사량에 대한 패턴 치수(CD)가 다른 것을 알 수 있다. 도11에서는 횡축을 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치(Ip)로 나타냈다.
도12는 제1 실시 형태에 있어서의 영역마다의 근접 효과 보정 조사량과 치수 감도의 관계를 나타내는 도면이다.
도11에 도시하는 근접 효과 보정 조사량 변화에 대한 치수(CD) 변동량을 치수 감도[㎚/％]로 하면, 도12에 나타낸 바와 같이, 치수 감도는 영역마다 다른 것을 알 수 있다. 즉, 치수 감도는 시료의 면내 위치에서 변화된다. 도12에서도 횡축을 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치(Ip)로 나타냈다.
도13은 도12에 있어서의 영역마다의 치수 감도를 이용하여 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 구한 결과를 나타내는 도면이다.
도14는 도13에 있어서의 영역마다의 점선으로 나타내는 그래프의 다항식의 계수를 나타내는 도면이다.
도14에서는 2차 다항식에서 피트한 경우의 영역마다의 계수 Aj(k)를 나타낸 다. k는 보정 종류 번호로, 4개의 영역(영역 1 내지 4)에 대응하고, 예를 들어 영역 1을 k ＝ 0으로 하고, 도13, 도14의 예에서는, 보정 종류 번호(k)는 0 내지 3의 4종류의 번호를 취한다. 또한, 상술한 식4는 이하의 식5와 같이 나타낼 수 있다. 식4와 마찬가지로 식5에 대해서도 다항식을 이용하였지만, 함수계는 임의로 선택해도 좋다.
[식5]
Figure 112007014803940-pat00008
그리고, 도14의 영역마다의 계수 Aj(k)와 식5로부터, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(212)는 근접 효과 보정 조사량마다 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치(Ip)와 보정 종류 번호(k)를 변수로 하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(Ip, k)을 계산할 수 있다. 이상과 같이, 치수 감도로부터 근접 효과 보정 조사량을 구하고, 구한 근접 효과 보정 조사량으로부터 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(Ip, k)을 계산할 수 있다. 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치(Ip)를 치수 감도의 함수로 나타내고, 치수 감도로부터 직접, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(Ip, k)을 계산해도 좋다. 이와 같이, 시료의 면내 위치에서 변화되는 치수 감도를 이용하여 상술한 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산할 수 있다.
S104에 있어서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵 작성 공정으로서, 맵 작 성부(218)는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵을 작성한다.
상술한 바와 같이, 레지스트막 두께나 현상 불균일은 ㎜ 내지 ㎝의 오더로 변화되므로, 마스크 면내를, 예를 들어 1 ㎜각 정도의 메쉬로 분할하고, 도10에 나타내는 각 메쉬에서 사용해야 할 보정 종류 번호(식별자)를 저장하고, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵으로 한다. 여기서는, 보정 종류 번호(k)의 값이 저장되므로, 예를 들어 보정 종류 번호(k) ＝ 0 내지 4인 경우에는 각 메쉬 영역마다의 정보량으로서 2비트의 정보량으로 저장하면 된다.
S106에 있어서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블 작성 공정으로서, 테이블 작성부(220)는 계산되는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(Ip, k)을 이용하고, Ip와 k를 인수로서 저장한 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 Tp(Ip, k)의 테이블이 되는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블을 작성한다. 이러한 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블에는 이하의 식6을 만족시키는 값을 계산하여 저장한다.
[식6]
Figure 112007014803940-pat00009
여기서, 도4의 예를 이용하면 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치(Ip)가 취할 수 있는 범위는 409 ≤ Ip ≤ 901이므로, 데이터 값이 발산하지 않도록 계조치(Ip)가 409 이하인 경우에는, 최소치인 Ip ＝ 409를 식6에 있어서의 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(Ip, k) 계산에 이용한다. 마찬가지로, 계조치(Ip)가 901 이상인 경우에는, 최대치인 Ip ＝ 901을 식6에 있어서의 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(Ip, k) 계산에 이용한다. 여기서, 식6의 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 Tp(Ip, k)가 취할 수 있는 값은 근접 효과 보정 잔여 오차가 마이너스인 경우도 고려하면, －2047 내지 2047이 된다. 따라서, 이러한 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블의 1개의 데이터 사이즈는 이것보다 큰 16 비트로 하여 상위의 남은 비트 정도의 값으로 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터(Tp)(Ip, k)의 값이 플러스 또는 마이너스인 것을 식별하도록 구성하면 적절하다. 예를 들어, 식6이 마이너스인 경우에는, 최상위 비트에 부호값(「1」로 함)을 저장해 둔다.
도15는 제1 실시 형태에 있어서의 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블의 일 예를 나타내는 도면이다.
도15에서는 Ip가 894 이상이고 k가 1이나 2를 취한 경우에는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 Tp(Ip, k)의 값이 커져 마이너스인 것을 알 수 있다.
다음에, 글로벌 치수(GCD) 보정의 일 예로서, 흐림이나 로딩 효과에 기인하는 치수 변동의 영향을 보정하는 경우에 대해 설명한다. 흐림, 로딩 효과가 있는 경우, 상술한 식1을 확장하여 이하의 식7과 같이 나타낼 수 있다. 흐림, 로딩 효과가 있는 경우에는 식7로 한정되지 않고, 일본 특허 출원 제2005-309247호(출원일 : 2005/10/25)에 개시한 값이라도 좋다. 여기서, 본 명세서에서는 일본 특허 출원 제2005-309247호의 내용을 포함한다.
[식7]
Figure 112007014803940-pat00010
여기서, D(x, y)는 보정 조사량, θ는 흐림 보정 계수, κF(x, y)는 흐림 영향 분포, S(x, y)는 치수 감도[㎚/％], L(x, y)는 로딩 효과에 의한 치수 에러[㎚]로 한다. 또한, 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)는 이하의 식8로 나타낼 수 있다.
[식8]
Figure 112007014803940-pat00011
여기서, γ는 로딩 효과 보정 계수[㎚], ρ(x, y)는 패턴 밀도, κL(x, y)는 로딩 효과 영향 분포로 한다. 여기서, 식1에서는 좌변의 레지스트 흡수량에 대해 패턴 밀도에 따르지 않고, 일정한 값이 되도록 값을 구했다. 또한, 로딩 효과는 패턴 밀도에 따르지 않고, 치수가 일정량 변화되는 현상이다. 그러나, 도12에 나타낸 바와 같이 치수 감도는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)의 계조치(Ip)의 변화에 대해 변동한다. 그리고, 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)는 패턴 밀도에 따라서 변동한다. 따라서, 치수 감도는 패턴 밀도마다 다르다. 그리고, 치수 감도가 패턴 밀도마다 다르기 때문에, 패턴 밀도마다 식8의 좌변의 레지스트 흡수량을 바꿀 필요가 있다. 따라서, 로딩 효과에 의해 장소마다, 패턴 밀도마다 좌변의 레지스트 흡수량이 변화되는 현상으로서 식1에서 구하게 된다.
또한, 보정 조사량 D(x, y)는 이하의 식9와 같이, 각 보정 조사량의 곱으로서 구할 수 있다.
[식9]
Figure 112007014803940-pat00012
식9에 있어서, 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)는 식1의 값이 되는 식2-1 내지 식2-4를 만족시킨다. 또한, 여기서, DF(x, y)는 흐림 보정 조사량, DL(x, y)는 로딩 효과 보정 조사량으로 한다.
우선, 로딩 효과가 존재하지 않는 경우를 고려한다. 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)와 흐림 보정 조사량 DF(x, y)의 곱은 이하의 적분 방정식 10을 만족시키는 것으로 한다.
[식10]
Figure 112007014803940-pat00013
근접 효과의 영향 범위(십수 ㎛)에 비해, 흐림의 영향 범위(㎜ 내지 ㎝)는 매우 넓기 때문에, 흐림 보정 조사량(DF)(x, y)는 우변 2항목의 적분에서는 일정치라고 간주할 수 있으므로, 식10은 이하의 식11로 변형할 수 있다.
[식11]
Figure 112007014803940-pat00014
그리고, 식11에 식1을 대입하면, 이하의 식12로 나타낼 수 있다.
[식12]
Figure 112007014803940-pat00015
그리고, 식12의 적분 내에서 DF(x, y)가 일정하다고 가정하면 이하의 식13으로 변형할 수 있다.
[식13]
Figure 112007014803940-pat00016
여기서, 로딩 효과를 포함한 경우, 식7에 식9를 대입하면, 이하의 식14가 된다.
[식14]
Figure 112007014803940-pat00017
근접 효과의 영향 범위(십수 ㎛)에 비해, 흐림과 로딩 효과의 영향 범위(㎜ 내지 ㎝)는 매우 넓기 때문에, 식14에 있어서, DF(x, y)와 DL(x, y)는 우변 2항목의 적분에서는 일정치로 간주할 수 있다. 또한, 3항목의 적분에서 DF(x, y)와 DL(x, y)이 일정하다고 가정하면, 식14는 이하의 식15가 된다.
[식15]
Figure 112007014803940-pat00018
그리고, 식1을 이용하면 식15는 이하의 식16이 된다.
[식16]
Figure 112007014803940-pat00019
식16의 우변의 분자는 일정치(E)를 밖으로 낸 함수로서 나타냄으로써 이하의 식17로 변형할 수 있다.
[식17]
Figure 112007014803940-pat00020
그리고, 식17을 식16에 대입하면, 이하의 식18이 된다.
[식18]
Figure 112007014803940-pat00021
따라서, 식13을 이용하여 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)는 이하의 식19와 같이 나타낼 수 있다.
[식19]
Figure 112007014803940-pat00022
지금까지의 계산 결과를 근거로 한 후에, 우선 흐림 보정 조사량에 대해 계산한다.
S202에 있어서, 흐림 보정 조사량 계산 공정으로서, 흐림 보정 조사량 계산부(214)는 흐림에 기인하는 패턴의 치수 변동을 보정하는 흐림 보정 조사량을 계산한다. 흐림 보정 조사량 DF(x, y)를 계산하기 위해, 식13의 분모가 되는 이하의 식20의 적분을 실행하게 된다.
[식20]
Figure 112007014803940-pat00023
여기서, 식20의 적분 계산을 그대로 실행해도 좋지만, 적분 계산에는 매우 시간이 걸리기 때문에, 적분 영역 내에서 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)이 일정하다고 하여 그 값을 E/{E ＋ ηV(x, y)}로 가정하면, 식13은 이하의 식21-1, 식21-2와 같이 계산할 수 있다.
[식21-1]
Figure 112007014803940-pat00024
[식21-2]
Figure 112007014803940-pat00025
여기서는, 현상 후의 마스크 면내 치수가 동일해지도록 θ와 흐림 영향 분포 κF(x, y)를 미리 결정해 둔다. 그리고, 식21-1 및 식21-2를 1 ㎜의 메쉬마다(흐림 보정 메쉬 영역마다) 계산한다.
S204에 있어서, 흐림 보정 맵 작성 공정으로서, 맵 작성부(218)는 흐림 보정 맵을 작성한다.
흐림 보정 조사량 DF(x, y)의 최소치를 Fmin으로 하고, 최대치를 Fmax으로 하여 각 흐림 보정 메쉬 영역마다의 흐림 보정 조사량 DF(x, y)를 이하의 식22에 따라서 64 계조화한다. 흐림에 기인하는 치수 변동량은, 상술한 바와 같이 10 내지 20 ㎚이므로, 64로 계조화하면 충분한 해상도를 얻을 수 있다.
[식22]
Figure 112007014803940-pat00026
그리고, 계산된 계조치 IF(x, y)를 저장한 흐림 보정 맵을 작성한다.
S206에 있어서, 흐림 보정 데이터 테이블 작성 공정으로서, 테이블 작성부(220)는 계산된 계조치 IF(x, y)를 이용하여 IF와 Ip를 인수로서 저장한 흐림 보정 데이터 TF(Ip, IF)의 테이블이 되는 흐림 보정 데이터 테이블을 작성한다. 이러 한 흐림 보정 데이터 테이블에는 이하의 식23을 만족시키는 값을 계산하여 저장한다.
[식23]
Figure 112007014803940-pat00027
그리고, 이러한 흐림 보정 데이터 TF(Ip, IF)가 취할 수 있는 값은 흐림 보정 조사량이 마이너스인 경우도 고려하면, －2047 내지 2047이 된다. 따라서, 이러한 흐림 보정 데이터 테이블의 1개의 데이터 사이즈는 이것보다 큰 16 비트로 하여, 상위의 남은 비트 정도의 값으로 흐림 보정 데이터 TF(Ip, IF)의 값이 플러스 또는 마이너스인 것을 식별하도록 구성하면 적절하다. 예를 들어, 식23이 마이너스인 경우에는 최상위 비트에 부호값(「1」로 함)을 저장해 둔다.
다음에 로딩 효과 보정 조사량을 계산해 간다.
S302에 있어서, 로딩 효과 보정 조사량 계산 공정으로서, 로딩 효과 보정 조사량 계산부(216)는 로딩 효과에 기인하는 패턴의 치수 변동을 보정하는 로딩 효과 보정 조사량을 계산한다.
여기서, 예를 들어 도5에 도시한 바와 같이 패턴 치수와 조사량이 비례 관계에 있다고 하면, 로딩 효과에 의한 치수 변동이 치수 변동 L(x, y)[㎚]일 때, 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)는 이하의 식24로 나타낼 수 있다.
[식24]
Figure 112007014803940-pat00028
S(x, y)는 치수 감도[㎚/％]이고, 도12에 나타낸 같이 근접 효과 보정 조사량과 장소에 의존한다. 혹은, 상술한 비례 관계 대신에, 예를 들어 패턴 치수가 조사량의 자연 로그에 비례하는 경우에, 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)는 이하의 식25로 나타낼 수도 있다.
[식25]
Figure 112007014803940-pat00029
이러한 치수와 조사량의 관계는 프로세스에 맞추어 가장 적절한 관계식을 선택하면 된다.
S304에 있어서, 로딩 효과 보정 맵 작성 공정으로서, 맵 작성부(218)는 로딩 효과 보정 맵을 작성한다.
우선, 1 ㎜ 메쉬 영역마다 패턴 밀도를 계산하고, 식8에 따라서 각 메쉬 영역마다의 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)를 계산한다.
로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)의 최소치를 Lmin으로 하고, 최대치를 Lmax으로 하여 각 메쉬 영역마다의 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)를 이하의 식26에 따라서 64 계조화한다. 로딩 효과에 기인하는 치수 변동량은, 상술한 바와 같이 10 내지 20 ㎚이므로, 64로 계조화하면 충분한 해상도를 얻을 수 있다.
[식26]
Figure 112007014803940-pat00030
그리고, 계산된 계조치 IL(x, y)를 저장한 로딩 효과 보정 맵을 작성한다.
S306에 있어서, 로딩 효과 보정 데이터 테이블 작성 공정으로서, 테이블 작성부(220)는 계산된 계조치 IL(x, y)를 이용하여 IL과 Ip와 k를 인수로서 저장한 로딩 효과 보정 데이터 TL(Ip, IF, k)의 테이블이 되는 로딩 효과 보정 데이터 테이블을 작성한다. 이러한 로딩 효과 보정 데이터 테이블에는 이하의 식27을 만족시키는 값을 계산하여 저장한다. 여기서, 도12에 도시한 바와 같이 치수 감도 S(x, y)는 근접 효과 보정 조사량(패턴 밀도)과 장소(영역)에 의존하므로, S(Ip, k)로 기록할 수 있다. 따라서, 로딩 효과 보정 데이터 TL(Ip, IF, k)는 IL과 Ip와 k를 인수로 한 식27에서 정의되게 된다.
[식27]
Figure 112007014803940-pat00031
그리고, 이러한 로딩 효과 보정 데이터 TL(Ip, IF, k)가 취할 수 있는 값은 로딩 효과 보정 조사량이 마이너스인 경우도 고려하면, －2047 내지 2047이 된다. 따라서, 이러한 로딩 효과 보정 데이터 테이블의 1개의 데이터 사이즈는 이것보다 큰 16 비트로 하여 상위의 남은 비트 정도의 값으로 로딩 효과 보정 데이터 TL(Ip, IF, k)의 값이 플러스 또는 마이너스인 것을 식별하도록 구성하면 적절하다. 예를 들어, 식27이 마이너스인 경우에는 최상위 비트에 부호값(「1」로 함)을 저장해 둔다.
이상과 같이, 근접 효과 잔여 오차 보정, 흐림 보정, 로딩 효과 보정을 행하기 위해, 각 보정용 맵을 작성하였다. 여기서, 각 보정용 맵은 각각 데이터량이 작기 때문에 합성하여 1개의 맵으로 해 두면 편리하다. 그래서, 맵을 합성한다.
S402에 있어서, 맵 합성 공정으로서, 맵 작성부(218)는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵, 흐림 보정 맵, 로딩 효과 보정 맵을 합성한다.
도16은 제1 실시 형태에 있어서의 보정 맵의 합성의 방법에 대해 설명하기 위한 개념도이다.
맵 작성부(218)는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵(10)과 흐림 보정 맵(20)과 로딩 효과 보정 맵(30)을 도16과 같이 보정 맵(154)으로서 1개의 맵으로 합성한다. 근접 효과 잔여 오차 보정 맵(10)의 메쉬 데이터(2 비트), 흐림 보정 맵(20)의 메쉬 데이터(6 비트), 로딩 효과 보정 맵(30)의 메쉬 데이터(6 비트)를 합성하여, 각 메쉬 영역마다 14 비트의 맵 데이터를 갖는 맵으로 한다.
이상과 같이 하여 작성된 보정 맵(154)과 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블(156)과 흐림 보정 데이터 테이블(158)과 로딩 효과 보정 데이터 테이블(162)은 자기 디스크 장치(148)에 저장해 둔다. 이러한 보정 맵(154)과 각 테이 블을 묘화 개시 전까지 작성해 두면, 묘화 시간의 열화를 방지할 수 있어 적절하다. 단, 이에 한정되는 것은 아니고, 이하에 설명하는 묘화 동작 중에 리얼 타임으로 작성(계산)해도 상관없다. 이하, 보정 맵(154)과 3개의 각 테이블이 자기 디스크 장치(148)에 저장되어 있는 것으로 하여 묘화 동작을 설명한다.
S502에 있어서, 입력 공정으로서, 제어 계산기(110)는 자기 디스크 장치(148)로부터 보정 맵(154)과 3개의 데이터 테이블의 각 정보를 자기 디스크 장치(146)로부터 패턴 데이터(152)를 입력한다. 묘화 데이터 처리부(120)는 패턴 데이터(152)를 기초로 하여 쇼트 데이터를 작성한다. 이하, 각 쇼트에 있어서의 조사 시간 t(x, y)를 계산하고, 이러한 조사 시간 t(x, y)에 따라서 전자 빔(200)을 조사하여 시료(101)를 묘화해 간다. 여기서는, 보정 맵(154)과 3개의 데이터 테이블의 각 정보와 패턴 데이터(152)를 다른 기억 장치에 기억시키고 있지만, 동일한 기억 장치에 기억시켜 두어도 상관없다. 즉, 보정 맵(154)과 3개의 데이터 테이블의 각 정보와 패턴 데이터(152)를 자기 디스크 장치(148)에 기억시켜 두어도 상관없다.
S504에 있어서, 근접 효과 보정 조사량 계산 공정으로서, 근접 효과 보정 조사량 계산부(112)는 전자 빔(200)을 이용하여 시료(101)에 패턴을 묘화하는 전자 빔 묘화에 있어서의 근접 효과에 기인하는 패턴의 치수 변동을 보정하는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)를 계산한다. 그리고, 계산된 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)를 계조치(Ip)로 계조화한다. 여기서, 근접 효과는, 영향 범위는 십수 ㎛ 정도이 므로, 상술한 1 ㎜ 정도의 메쉬 영역(근접 효과 보정 잔여 오차 보정 메쉬 영역, 흐림 보정 메쉬 영역, 로딩 효과 보정 메쉬 영역)과는 다른 1 ㎛ 정도의 메쉬 영역(근접 효과 보정 메쉬 영역)마다 식2-1 내지 식2-4를 이용하여 계산한다.
S506에 있어서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 취득 공정으로서, 보정 조사량 취득 연산부(114)는 보정 맵(154)으로부터 근접 효과 보정 조사량 계산부(112)에 의해 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)[즉, 계조치(Ip)]이 계산된 근접 효과 보정 메쉬 영역이 소속되는 메쉬 영역을 탐색하고, 이러한 메쉬 영역의 데이터로서, 영역 종별 번호(k)의 값을 추출한다. 그리고, 보정 조사량 취득 연산부(114)는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블(156)로부터 계조치(Ip)와 영역 종별 번호(k)를 인수로 하여 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(x, y)에 대응하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 Tp(Ip, k)를 추출한다.
S508에 있어서, 흐림 보정 데이터 취득 공정으로서, 보정 조사량 취득 연산부(114)는 보정 맵(154)으로부터 근접 효과 보정 조사량 계산부(112)에 의해 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)[즉, 계조치(Ip)]이 계산된 근접 효과 보정 메쉬 영역이 소속되는 메쉬 영역을 탐색하고, 이러한 메쉬 영역의 데이터로서, 계조치(IF)의 값을 추출한다. 그리고, 보정 조사량 취득 연산부(114)는 흐림 보정 데이터 테이블(158)로부터 계조치(Ip)와 계조치(IF)를 인수로 하여 흐림 보정 조사량 DF(x, y)에 대응하는 흐림 보정 데이터 TF(Ip, IF)를 추출한다.
S510에 있어서, 로딩 효과 보정 데이터 취득 공정으로서, 보정 조사량 취득 연산부(114)는 보정 맵(154)으로부터 근접 효과 보정 조사량 계산부(112)에 의해 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)[즉, 계조치(Ip)]이 계산된 근접 효과 보정 메쉬 영역이 소속되는 메쉬 영역을 탐색하고, 이러한 메쉬 영역의 데이터로서, 영역 종별 번호(k)의 값과 계조치(IL)의 값을 추출한다. 그리고, 보정 조사량 취득 연산부(114)는 로딩 효과 보정 데이터 테이블(162)로부터 계조치(Ip)와 계조치(IF)와 영역 종별 번호(k)를 인수로 하여 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)에 대응하는 로딩 효과 보정 데이터 TL(Ip, IL, k)를 추출한다.
S512에 있어서, 조사량 합성 공정으로서, 조사량 계산부의 일 예가 되는 조사량 합성부(116)는 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)와 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(x, y)와 흐림 보정 조사량 DF(x, y)와 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)를 합성하여 보정 조사량 D(x, y)를 계산한다. 그리고, 상대치인 보정 조사량 D(x, y)에 단위를 갖는 기준 조사량(B)[μC/㎠]을 곱하여 전자 빔(200)의 조사량 D(x, y)[μC/㎠]을 계산한다. 여기서는, 각각 대응하는 계조화된 값이 되는 Ip, Tp(Ip, k), TF(Ip, IF), TL(Ip, IL, k)을 이용하여 계산한다. 즉, 우선 보정 조사량 D(x, y)에 대응하는 계조치 J(x, y)를 이하의 식28을 이용하여 구한다.
[식28]
Figure 112007014803940-pat00032
여기서, Tp(Ip, k), TF(Ip, IF), TL(Ip, IL, k)의 최상위 비트가 세워져 있는 경우에는 부호를 역전한다. J(x, y)는 최대치 Dmax을 5, 최소치 Dmin을 0으로 하고, 2048 계조화한 값으로, 취할 수 있는 값은 0 내지 2047이다. J(x, y)의 값이 오버플로우하지 않도록 계산한 결과, J(x, y)가 O보다 작은 경우에는 0, 2047보다 큰 경우에는 2047로 한다. 그리고, 계조치인 J(x, y)를 실수로 변환하기 위해서는 이하의 식29에서 구할 수 있다.
[식29]
Figure 112007014803940-pat00033
S514에 있어서, 조사 시간 계산 공정으로서, 조사 시간 계산부(118)는 이하의 식30에 나타낸 바와 같이 조사량 D(x, y)를 전류 밀도(C)[A/㎠]로 나눔으로써 조사 시간 t(x, y)를 얻을 수 있다.
[식30]
Figure 112007014803940-pat00034
S516에 있어서, 조사 공정(묘화 공정이기도 함)으로서, 제어 계산기(110)는 구한 조사 시간 t(x, y)에서 시료(101)로의 빔 조사가 오프가 되도록 편향 제어 회 주(140)에 신호를 출력하고, 편향 제어 회로(140)에서는 이러한 신호에 따라서 구한 조사 시간(x, y)에 맞추어 전자 빔(200)을 편향하도록 블랭킹 편향기(205)를 제어한다. 그리고, 원하는 조사량 D(x, y)를 시료(101)에 조사한 후, 묘화부(150)를 구성하는 블랭킹 편향기(205)에 의해 편향된 전자 빔(200)은 시료(101)에 도달하지 않도록 블랭킹 애퍼쳐(206)에 의해 차폐된다. 이와 같이 하여, 묘화부(150)는 전자 빔(200)을 이용하여 원하는 조사량 D(x, y)으로 시료(101)를 묘화한다.
이상과 같이, 조사량 D(x, y)를 보정함으로써 근접 효과 보정 잔여 오차를 저감, 혹은 없애고, 또한 흐림 보정, 로딩 효과 보정을 행할 수 있다. 그 결과, 고정밀도인 패턴 치수로 패턴을 작성할 수 있다.
여기서, 제1 실시 형태에서는 계조치를 이용하여 식28에서 합성된 보정 조사량 D(x, y)에 대응하는 계조치 J(x, y)를 계산하였지만, 보정 조사량 D(x, y)의 계산 수법은 이에 한정되는 것은 아니고, 보정 조사량 D(x, y)를 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)와 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(x, y)와 흐림 보정 조사량 DF(x, y)와 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)의 곱으로 합성하여 보정 조사량 D(x, y)를 구해도 적절하다. 그리고, 이러한 곱에 의해 합성하여 얻은 상대치인 보정 조사량 D(x, y)에 단위를 갖는 기준 조사량(B)[μC/㎠]을 곱하여 전자 빔(200)의 조사량 D(x, y)[μC/㎠]를 계산해도 좋다.
이상과 같이, 제1 실시 형태에서는 보정 조사량의 인자로서, 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)와 흐림 보정 조사량 DF(x, y)와 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)를 계산하고, 보정 잔여 오차 보정 조사량의 인자로서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(x, y)를 계산하였다. 이러한 인자에 의해 전자 빔(200)의 조사량 D(x, y)를 보정함으로써, 특히 보정 잔여 오차를 저감시킬 수 있다. 그 결과, 고정밀도인 패턴 치수를 얻을 수 있다. 또한, 근접 효과 이외의 보정 인자를 더함으로써 더 고정밀도인 패턴 치수를 얻을 수 있다.
(제2 실시 형태)
상술한 제1 실시 형태에 의한 흐림 보정이 완전하면, 현상 후의 면내 치수 분포는 동일해진다. 그러나, 현상의 불균일성, 계산에 이용한 근사 등에 의해 보정 잔여 오차가 존재하는 경우가 있다. 제2 실시 형태에는 제1 실시 형태에 있어서의 보정 잔여 오차 보정 조사량의 인자로서, 또한 흐림 보정 잔여 오차 조사량 DR(x, y)를 더하는 경우에 대해 설명한다.
도17은 제2 실시 형태에 있어서의 묘화 방법의 흐름도의 주요부를 도시하는 도면이다.
도17에 있어서, 전자 빔 묘화 방법은 전자 빔 묘화 동작 전의 준비 공정과 전자 빔 묘화 동작 공정을 행한다. 전자 빔 묘화 동작 전의 준비 공정으로서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정(S102), 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정의 일 예가 되는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵 작성 공정(S104), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블 작성 공정(S106), 흐림 보정 조사량 계산 공정(S202), 흐림 보정 맵 작성 공정(S204), 흐림 보정 데이터 테이블 작성 공정(S206), 흐림 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정(S212), 흐림 보정 잔여 오차 보정 맵 작성 공정(S214), 로딩 효과 보정 조사량 계산 공정(S302), 로딩 효과 보정 맵 작성 공정(S304), 로딩 효과 보정 데이터 테이블 작성 공정(S306), 맵 합성 공정(S402)이라는 일 예의 공정을 실시한다. 이러한 준비를 거쳐서 전자 빔 묘화 방법은 묘화 동작 공정으로서, 입력 공정(S502), 근접 효과 보정 조사량 계산 공정(S504), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 취득 공정(S506), 흐림 보정 데이터 취득 공정(S508), 로딩 효과 보정 데이터 취득 공정(S510), 조사량 합성 공정(S512), 조사 시간 계산 공정(S514), 조사 공정(S516)이라는 일 예의 공정을 실시한다. 도17에 있어서, 흐림 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정(S212)과 흐림 보정 잔여 오차 보정 맵 작성 공정(S214)이 추가된 점 이외에는, 도1과 마찬가지이다.
도18은 제2 실시 형태에 있어서의 묘화 장치의 주요부 구성의 일 예를 나타내는 개념도이다.
도18에 있어서, 하전 입자 빔 묘화 장치의 일 예이고 전자 빔 묘화 장치의 일 예가 되는 묘화 장치(100)는 묘화부(150)가 되는 전자 경통(102)과 묘화실(103)을 구비하고, 제어계로서, 제어 계산기(110), 기억 장치의 일 예가 되는 메모리(130), 제어 계산기(210), 기억 장치의 일 예가 되는 메모리(230), 기억 장치의 일 예가 되는 자기 디스크 장치(146), 기억 장치의 일 예가 되는 자기 디스크 장치(148), 편향 제어 회로(140)를 구비하고 있다. 전자 경통(102) 내에는 전자 총(201), 블랭킹(BLK) 편향기(205), 블랭킹(BLK) 애퍼쳐(206)를 갖고 있다. 묘화 실(103) 내에는 XY 스테이지(105)를 갖고 있다. 제어 계산기(110) 내에서는 근접 효과 보정 조사량 계산부(112), 보정 조사량 취득 연산부(114), 조사량 합성부(116), 조사 시간 계산부(118), 묘화 데이터 처리부(120) 등의 각 기능을 갖고 있다. 제어 계산기(210) 내에서는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(212), 흐림 보정 조사량 계산부(214), 로딩 효과 보정 조사량 계산부(216), 맵 작성부(218), 테이블 작성부(220), 흐림 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(222) 등의 각 기능을 갖고 있다.
도18에 있어서, 흐림 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(222)가 추가된 것 이외에는, 도2와 마찬가지이다. 도18에서도 도2와 마찬가지로 컴퓨터의 일 예가 되는 제어 계산기(210)에서 추가된 흐림 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(222)의 기능의 처리를 실행하도록 기재하고 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 전기적인 회로에 의한 하드웨어에 의해 실시해도 상관없다. 혹은, 전기적인 회로에 의한 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 실시해도 상관없다. 혹은, 이러한 하드웨어와 펌웨어의 조합이라도 상관없다.
제2 실시 형태에서는 제1 실시 형태와 중복되는 부분의 설명은 생략하고, 제1 실시 형태와 다른 부분에 대해 설명한다. 제2 실시 형태에 있어서, 특별히 설명이 없는 내용은 제1 실시 형태와 마찬가지이다.
S212에 있어서, 흐림 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정으로서, 흐림 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산부(222)는 흐림 보정 잔여 오차 조사량 DR(x, y)를 계산한다.
도19는 흐림과 로딩 효과 보정 잔여 오차 평가 레이아웃을 나타내는 개념도이다.
우선, 도19를 제1 실시 형태의 보정을 행하여 묘화하고, 도19의 치수 평가용 50 ％ 패턴의 현상 후의 면내 치수 분포 R(x, y)를 측정한다. 그리고, 도12의 치수 감도를 이용하여 흐림 보정 잔여 오차를 보정하기 위한 조사량이 되는 흐림 보정 잔여 오차 조사량 DR(x, y)는 이하의 식31에서 구할 수 있다.
[식31]
Figure 112007014803940-pat00035
그리고, 식31을 1 ㎜의 메쉬 영역마다 계산하고, 메쉬 영역마다의 흐림 보정 잔여 오차 조사량(DR)(x, y)를 계산한다.
S214에 있어서, 흐림 보정 잔여 오차 보정 맵 작성 공정으로서, 맵 작성부(218)는 계산된 메쉬 영역마다의 흐림 보정 잔여 오차 조사량 DR(x, y)의 맵을 흐림 보정 잔여 오차 맵으로서 작성한다.
그리고, 흐림 보정 맵 작성 공정(S204)에 있어서, 식22를 계산하는 과정에서 DF(x, y)를 DF(x, y)ㆍDR(x, y)로 치환하여 계산한다. 환언하면, 흐림 보정 조사량 DF(x, y)와 흐림 보정 잔여 오차 조사량 DR(x, y)의 곱을 식22에 있어서의 DF(x, y)로서 대입한다. 따라서, 흐림 보정 데이터 테이블 작성 공정(S206)에서도 흐림 보 정 잔여 오차 조사량 DR(x, y)이 고려된 계조치(IF)로 흐림 보정 데이터를 계산한다.
이상과 같이, DF(x, y) → DF(x, y)ㆍDR(x, y)로 변경함으로써 흐림 보정 잔여 오차를 고려한 흐림 보정 데이터를 얻을 수 있다. 따라서, 제1 실시 형태에 비해, 더 고정밀도화할 수 있다.
또한, 계조치를 이용하지 않고 보정 조사량 D(x, y)를 계산하는 경우에는 보정 조사량 D(x, y)를 근접 효과 보정 조사량 Dp(x, y)와 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 dp(x, y)와 흐림 보정 조사량 DF(x, y)와 흐림 보정 잔여 오차 조사량 DR(x, y)와 로딩 효과 보정 조사량 DL(x, y)의 곱으로 합성하여 보정 조사량 D(x, y)를 구해도 적절하다. 그리고, 이러한 곱에 의해 합성하여 얻은 상대치인 보정 조사량 D(x, y)에 단위를 갖는 기준 조사량(B)[μC/㎠]을 곱하여 전자 빔(200)의 조사량 D(x, y)[μC/㎠]을 계산해도 좋다.
(제3 실시 형태)
상술한 제1 실시 형태에 의한 로딩 효과 보정이 완전하면, 에칭 후의 치수 분포는 같아진다. 그러나, 에칭 가스의 불균일성에 의해 보정 잔여 오차가 존재하는 경우가 있다. 제3 실시 형태에는 제1 실시 형태에 있어서의 보정 잔여 오차를 보정하는 인자로서, 로딩 효과 보정 잔여 오차 P(x, y)를 더 더하는 경우에 대해 설명한다.
도20은 제3 실시 형태에 있어서의 묘화 방법의 흐름도의 주요부를 도시하는 도면이다.
도20에 있어서, 전자 빔 묘화 방법은 전자 빔 묘화 동작 전의 준비 공정과 전자 빔 묘화 동작 공정을 행한다. 전자 빔 묘화 동작 전의 준비 공정으로서, 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 계산 공정(S102), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 맵 작성 공정(S104), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 테이블 작성 공정(S106), 흐림 보정 조사량 계산 공정(S202), 흐림 보정 맵 작성 공정(S204), 흐림 보정 데이터 테이블 작성 공정(S206), 로딩 효과 보정 조사량 계산 공정(S302), 로딩 효과 보정 맵 작성 공정(S304), 로딩 효과 보정 데이터 테이블 작성 공정(S306), 로딩 효과 보정 잔여 오차 보정 치수 측정 공정(S312), 로딩 효과 보정 잔여 오차 보정 치수 맵 작성 공정(S314), 맵 합성 공정(S402)이라는 일 예의 공정을 실시한다. 이러한 준비를 경유하여 전자 빔 묘화 방법은 묘화 동작 공정으로서, 입력 공정(S502), 근접 효과 보정 조사량 계산 공정(S504), 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 데이터 취득 공정(S506), 흐림 보정 데이터 취득 공정(S508), 로딩 효과 보정 데이터 취득 공정(S510), 조사량 합성 공정(S512), 조사 시간 계산 공정(S514), 조사 공정(S516)이라는 일 예의 공정을 실시한다. 도20에 있어서, 로딩 효과 보정 잔여 오차 보정 치수 계산 공정(S312)과 로딩 효과 보정 잔여 오차 보정 치수 맵 작성 공정(S314)이 추가된 점 이외에는, 도1과 마찬가지이다. 또한, 묘화 장치(100)의 구성은 도2와 마찬가지이므로 설명을 생략한다.
제3 실시 형태에서는 제1 실시 형태와 중복되는 부분의 설명은 생략하고, 제 1 실시 형태와 다른 부분에 대해 설명한다. 제3 실시 형태에 있어서, 특별히 설명이 없는 내용은 제1 실시 형태와 마찬가지이다.
S312에 있어서, 로딩 효과 보정 잔여 오차 보정 치수 측정 공정으로서, 우선 도19를 제1 실시 형태의 보정을 행하여 묘화하고, 로딩 효과 보정 잔여 오차 보정 치수가 되는 에칭 후의 50 ％ 패턴의 치수 분포 P(x, y)를 측정한다.
S314에 있어서, 로딩 효과 보정 잔여 오차 보정 치수 맵 작성 공정으로서, 맵 작성부(218)는 치수 분포 P(x, y)의 데이터를 입력하고, 이를 1 ㎜의 메쉬 영역마다의 맵으로서 작성한다.
그리고, 로딩 효과 보정 맵 작성 공정(S304)에 있어서, 식8을 기초로 하여 각 메쉬 영역마다의 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)를 계산하는 경우에, 식8 대신에 이하의 식32를 이용하여 계산한다.
[식32]
Figure 112007014803940-pat00036
그리고, 식32에서 계산된 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)를 이용하여 계조치 IL(x, y)를 계산하고, 이러한 계조치 IL(x, y)를 저장한 로딩 효과 보정 맵을 작성한다. 따라서, 로딩 효과 보정 데이터 테이블 작성 공정(S306)에서도 50 ％ 패턴의 치수 분포 P(x, y)를 고려하여 계산된 계조치 IL(x, y)를 이용하여 IL과 Ip와 k을 인수로 한 로딩 효과 보정 데이터 TL(Ip, IF, k)의 테이블이 되는 로딩 효과 보정 데이터 테이블을 작성한다.
이상과 같이, 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)를 계산하는 경우에, 에칭 후의 50 ％ 패턴의 치수 분포 P(x, y)를 추가함으로써 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)의 값을 고정밀도화할 수 있다. 그 결과, 제1 실시 형태에 비해, 더 고정밀도화할 수 있다.
이상의 설명에 있어서, 제2 실시 형태와 제3 실시 형태의 양쪽을 실시해도 좋다. 이에 의해, 근접 효과의 잔여 오차와 흐림의 잔여 오차와 로딩 효과의 잔여 오차를 보정한 조사량으로 묘화할 수 있다.
이상의 설명에 있어서, 「~부」 혹은 「~공정」으로 기재하였지만, 처리 내용 혹은 동작 내용은 컴퓨터로 동작 가능한 프로그램에 의해 구성할 수 있다. 혹은, 소프트웨어가 되는 프로그램뿐만 아니라, 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 실시해도 상관없다. 혹은, 펌웨어와의 조합이라도 상관없다. 또한, 프로그램에 의해 구성되는 경우, 프로그램은 자기 디스크 장치, 자기 테이프 장치, FD, 혹은 ROM(Read Only Memory) 등의 기록 매체에 기록된다. 예를 들어, 자기 디스크 장치(146)에 기록된다.
또한, 도2 및 도18에 있어서, 컴퓨터가 되는 제어 계산기(110) 및/혹은 제어 계산기(210)는, 또한, 도시하지 않은 버스를 거쳐서 기억 장치의 일 예가 되는 RAM(Random Access Memory), ROM, 자기 디스크(HD) 장치, 입력 수단의 일 예가 되는 키보드(K/B), 마우스, 출력 수단의 일 예가 되는 모니터, 프린터, 혹은 입력 출력 수단의 일 예가 되는 외부 인터페이스(I/F), FD, DVD, CD 등에 접속되어 있어도 상관없다.
이상, 구체예를 참조하면서 실시 형태에 대해 설명하였다. 그러나, 본 발명은 이들의 구체예로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 실시 형태에서는 가변 성형 빔 방식의 전자 빔 묘화 장치를 이용하였지만, 이것 이외의 방식의 묘화 장치에도 적용할 수 있다. 또한, 본 발명은 전자 빔 묘화 장치의 사용 목적을 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 마스크나 웨이퍼 상에 직접 레지스트 패턴을 형성한다는 사용 목적 이외에도 광스테퍼용 마스크, X선 마스크 등을 작성할 때에도 이용 가능하다.
또한, 상술한 식4, 식24, 식31은 반드시 이와 같은 함수계를 취하지 않아도 좋다. 예를 들어, 로그 비례의 식 등이라도 좋다. 프로세스에 맞도록 가장 적절한 형태를 선택하면 된다. 또한, 메쉬 사이즈는 근접 효과 보정의 메쉬 사이즈보다 크고, 임의로 취할 수 있다. 최소의 메쉬 사이즈로 통일해 둠으로써 처리를 단순하게 할 수 있다. 또한, 비트 길이는 필요한 정밀도로 설정하면 된다. 또한, 치수 감도와 근접 효과 보정 잔여 오차 보정은 영역 종별을 다르게 해도 좋다. 또한, 치수 감도의 면내 위치에서의 변화량을 구할 수 있는 정밀도에 비해 작은 경우에는, 면내 위치에서 변화시키지 않고 일정(고정)한 치수 감도를 이용해도 좋다.
또한, 반도체 디바이스의 제조는 웨이퍼를 이용하여 행해지고, 그 웨이퍼 상으로의 패턴의 형성에는 EB 묘화 장치에서 작성한 시료가 되는 마스크가 이용된다. 이 마스크의 패턴이 웨이퍼 상에 축소 전사된다. 그리고, 현상 공정이나 에칭 공정 등의 프로세스를 경유한다. 이 웨이퍼로의 패턴 전사나 그 밖의 프로세스의 과정에서 치수 오차가 생기는 경우가 있다. 마스크 상의 패턴은 웨이퍼로 일괄 전사 되므로, 이들의 치수 오차는 미리 마스크 작성의 단계에서 보정할 필요가 있다. 웨이퍼 상의 치수 오차 εw(xw, yw)[㎚]는 패턴 면적 밀도에 의존하는 치수 오차 Qw(xw, yw)[㎚]와 웨이퍼 상의 위치에 의존하는 치수 오차 Qw(xw, yw)[㎚]로 나타낼 수 있다. 그리고, 패턴 면적 밀도에 의존하는 치수 오차(Ow)(xw, yw)는 웨이퍼 치수 오차 보정 계수(δw)[㎚]와 패턴 면적 밀도(ρ)와 웨이퍼 치수 오차 영향 분포 κw(xw, yw)를 이용하고, 이하의 식33을 이용하여 계산할 수 있다.
[식33]
Figure 112007014803940-pat00037
여기서, 웨이퍼 치수 오차 영향 분포 κw(xw, yw)는 측정치에 맞추어 가장 적절한 분포를 선택하면 된다. 그리고, 상술한 치수 오차 Ow(xw, yw)와 치수 오차 Qw(xw, yw)를 이용하고, 웨이퍼 상의 치수 오차 εw(xw, yw)는 이하의 식34를 이용하여 계산할 수 있다.
[식34]
Figure 112007014803940-pat00038
그리고, 마스크 상에서 보정할 때의 마스크 상에서의 치수 오차 ε(x, y)는 웨이퍼 전사 시의 축소율(α)을 이용하고, 이하의 식35를 이용하여 계산할 수 있 다.
[식35]
Figure 112007014803940-pat00039
여기서, 마스크 상에서의 치수 오차 ε(x, y)는 웨이퍼 치수 오차 영향 분포(κw)에 있어서의 영향 범위의 1/10 정도의 메쉬 사이즈로 계산하면 적절하다.
그리고, 이렇게 하여 얻게 된 마스크 상에서의 치수 오차 ε(x, y)를 식32로 나타낸 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)에 가산한다. 즉, 이 합계치를 로딩 효과에 의한 치수 에러 L(x, y)로서 이용함으로써 웨이퍼 치수 오차도 보정할 수 있다.
또한, 장치 구성이나 제어 수법 등 본 발명의 설명에 직접 필요하지 않은 부분 등에 대해서는 기재를 생략하였지만, 필요해지는 장치 구성이나 제어 수법을 적절하게 선택하여 이용할 수 있다. 예를 들어, 묘화 장치(100)를 제어하는 제어부 구성에 대해서는 기재를 생략하였지만, 필요해지는 제어부 구성을 적절하게 선택하여 이용하는 것은 물론이다.
그 밖의 본 발명의 요소를 구비하여, 당업자가 적절하게 설계 변경할 수 있는 모든 패턴 작성 방법, 하전 입자 빔 묘화 장치 및 하전 입자 빔 묘화 방법은 본 발명의 범위에 포함된다.
부가적인 이점 및 변형을 기술분야의 숙련자는 바로 알 수 있을 것이다. 따라서, 넓은 측면에서 본 발명은 본 명세서에서 도시되고 설명된 세부 및 개별 실시 예로 제한되지 않는다. 따라서, 다양한 변형이 첨부된 청구범위에 의해서 한정되는 일반적인 발명 개념의 기술 사상 및 범위 및 이들의 균등물로부터 벗어나지 않고 이뤄질 수 있을 것이다.
본 발명에 따르면, 보다 고정밀도인 치수 변동 보정을 행하는 빔 조사량으로 묘화하는 묘화 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

Claims (19)

  1. 하전 입자 빔을 이용하여 시료에 패턴을 묘화하는 하전 입자 빔 묘화 방법에 있어서,
    근접 효과를 보정하는 근접 효과 보정 조사량을 적어도 포함하는 보정 조사량을 계산하고,
    상기 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 보정하는 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하고,
    상기 보정 잔여 오차 보정 조사량으로 보정된 상기 보정 조사량에 의해 보정되는 상기 하전 입자 빔의 조사량을 계산하고,
    상기 조사량이 되도록 상기 시료에 상기 하전 입자 빔을 조사하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 보정 잔여 오차 보정 조사량으로서, 상기 근접 효과 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 보정하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 시료의 면내 위치에서 변화되는 치수 감도를 이용하여 상기 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 보정 조사량으로서, 상기 근접 효과 보정 조사량 외에, 상기 시료의 면내 위치에서 변화되는 치수 감도를 이용하여 로딩 효과에 기인하는 상기 패턴의 치수 변동을 보정하는 로딩 효과 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 로딩 효과 보정 조사량에는 로딩 효과 보정 잔여 오차가 가산되는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 로딩 효과 보정 조사량에는, 상기 시료를 반도체 디바이스의 제조에 이용되는 마스크로서 이용하여 제조되는 웨이퍼 상에 생긴다고 예측되는 치수 오차의 값이 가산되는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 로딩 효과 보정 조사량에는, 로딩 효과 보정 잔여 오차가 더 가산되는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 보정 조사량으로서, 상기 근접 효과 보정 조사량 외에, 흐림에 기인하는 상기 패턴의 치수 변동을 보정하는 흐림 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 흐림 보정의 보정 잔여 오차를 흐림 보정 조사량으로 승산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 시료의 면내 위치에서 변화되는 치수 감도를 이용하여 상기 흐림 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 시료는 반도체 디바이스의 제조에 이용되는 마스크를 포함하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 방법.
  12. 하전 입자 빔을 이용하여 시료에 패턴을 묘화하는 하전 입자 빔 묘화 장치에 있어서,
    근접 효과에 기인하는 패턴의 치수 변동을 보정하는 근접 효과 보정 조사량을 계산하는 제1 계산부와,
    상기 근접 효과 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 보정하는 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하는 제2 계산부와,
    흐림에 기인하는 상기 패턴의 치수 변동을 보정하는 흐림 보정 조사량을 계산하는 제3 계산부와,
    로딩 효과에 기인하는 상기 패턴의 치수 변동을 보정하는 로딩 효과 보정 조사량을 계산하는 제4 계산부와,
    상기 근접 효과 보정 조사량과 상기 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량 과 상기 흐림 보정 조사량과 상기 로딩 효과 보정 조사량을 합성하여 상기 하전 입자 빔의 조사량을 계산하는 제5 계산부와,
    상기 조사량의 상기 하전 입자 빔을 조사함으로써 상기 시료에 패턴을 묘화하는 묘화부를 구비한 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 하전 입자 빔 묘화 장치는,
    상기 시료의 면내 위치에 따라서 다른 상기 근접 효과 보정 조사량의 보정 잔여 오차를 상기 시료면 내의 소영역마다 복수의 식별자를 이용하여 도시하는 맵을 작성하는 맵 작성부와,
    상기 제2 계산부에 의해 계산된 상기 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을, 상기 복수의 식별자와 상기 근접 효과 보정 조사량을 인수로서 저장한 테이블을 작성하는 테이블 작성부와,
    상기 제1 계산부에 의해 계산된 상기 근접 효과 보정 조사량과 상기 맵과 상기 테이블을 이용하여 상기 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 취득하는 취득부를 더 구비하고,
    상기 제5 계산부는, 합성하는 상기 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량으로서, 상기 취득부에서 취득된 상기 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 이용하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 맵 작성부는, 상기 맵에 상기 소영역마다의 흐림 보 정 조사량을 더 저장하고,
    상기 테이블 작성부는 상기 제3 계산부에 의해 계산된 상기 흐림 보정 조사량을, 상기 근접 효과 보정 조사량을 인수로서 저장한 제2 테이블을 작성하고,
    상기 취득부는 상기 제1 계산부에 의해 계산된 상기 근접 효과 보정 조사량과 상기 맵과 상기 제2 테이블을 이용하여 상기 흐림 보정 조사량을 취득하고,
    상기 제5 계산부는, 합성하는 상기 흐림 보정 조사량으로서, 상기 취득부에서 취득된 상기 흐림 보정 조사량을 이용하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
  15. 제13항에 있어서, 상기 맵 작성부는 상기 맵에 상기 소영역마다의 로딩 효과에 기인하는 상기 패턴의 치수 변동을 더 저장하고,
    상기 테이블 작성부는 상기 제4 계산부에 의해 계산된 상기 로딩 효과 보정 조사량을 상기 복수의 식별자와 상기 근접 효과 보정 조사량을 인수로서 저장한 제3 테이블을 작성하고,
    상기 취득부는 상기 제1 계산부에 의해 계산된 상기 근접 효과 보정 조사량과 상기 맵과 상기 제3 테이블을 이용하여 상기 로딩 효과 보정 조사량을 취득하고,
    상기 제5 계산부는 합성하는 상기 로딩 효과 보정 조사량으로서, 상기 취득부에서 취득된 상기 로딩 효과 보정 조사량을 이용하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
  16. 제12항에 있어서, 상기 제2 내지 제4 계산부가 행하는 계산을 상기 시료로의 묘화 동작이 행해지기 전에 실행해 두는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
  17. 제12항에 있어서, 상기 시료의 면내 위치에서 변화되는 치수 감도를 이용하여 상기 근접 효과 보정 잔여 오차 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
  18. 제12항에 있어서, 상기 시료의 면내 위치에서 변화되는 치수 감도를 이용하여 상기 로딩 효과 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
  19. 제12항에 있어서, 상기 시료의 면내 위치에서 변화되는 치수 감도를 이용하여 상기 흐림 보정 조사량을 계산하는 것을 특징으로 하는 하전 입자 빔 묘화 장치.
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