KR100850189B1 - 리소그래피에서 복수의 노출 프로세스의 효과를 평가하기 위한 방법 및 이를 기록한 컴퓨터 기록 매체 - Google Patents

리소그래피에서 복수의 노출 프로세스의 효과를 평가하기 위한 방법 및 이를 기록한 컴퓨터 기록 매체 Download PDF

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Abstract

먼저 복수의 노출 프로세스의 각 노출 단계 또는 프로세스(SET1, SET2) 각각에 대하여 예측되는 이미지들의 세트를 결정하고, 그 후 후속 노출 단계(SET2)로부터의 가중된 이미지들에 의해 제 1 또는 이전의 노출 단계(SET1)로부터의 이미지들을 순차적으로 섭동(perturbing)하여 이미지들의 합성 세트(FINALSET)를 획득함으로써 복수의 노출 포토리소그래피 프로세스들의 프로세스 효과들을 평가하는 방법에 관한 것이다. 바람직하게는, 예상되는 이미지들은 각 노출 단계에 대한 디포커스의 범위에 걸친 정규화된 공중 이미지들의 형태로 시뮬레이션에 의해 결정되며, 사용된 가중 팩터는 이전 단계 노출 도즈에 대한 후속 노출 도즈의 도즈-비율이다. 이미지들의 결과적인 합성 세트는, 예컨대 도즈 및 포커스 에러들의 소정 예산에 대한 산출량의 추정을 제공하거나, 대안적으로 타겟 산출량을 획득하는 데 필요로하는 툴 에러 예산들을 위한 명세서들을 제공하기 위해, 복수의 노출 프로세스들을 평가하는 데 사용될 수 있다.
포토리소그래피, 노출 프로세스, 복수의 노출, 패턴, 마스크, 시뮬레이션

Description

리소그래피에서 복수의 노출 프로세스의 효과를 평가하기 위한 방법 및 이를 기록한 컴퓨터 기록 매체{METHOD FOR EVALUATING THE EFFECTS OF MULTIPLE EXPOSURE PROCESSES IN LITHOGRAPHY}
본 발명은 포토리소그래픽 프로세스 방법들에 관한 것이며, 더 구체적으로는 그를 위한 복수의 노출 기법들의 프로세스 효과들을 계산하는 것에 관한 것이다.
통상적으로, MOSFET 칩과 같은 장치가 몇몇의 물질층을 형성함으로써 반도체 웨이퍼 상에 형성된다. 형성되는 층들의 대부분은, 감광 매체에 패턴을 형성하기 위해 장치상에 타겟을 노출시키기 위해, 예컨대, 포토리소그래피과 같은 포토그래픽 패터닝 기법을 사용하여 제조된다. 제조 프로세스 동안, 장치상의 각 층들을 위한 패턴은, 감광층(포토레지스트 층)을 노출하고 그 층을 현상하여 포토리소그래픽 마스크를 형성하기 위해 타겟상에 감광성 매체(포토레지스트 층)를 1 회 노출하여 인쇄된다.
감광성 층, 예컨대 그 목적을 위한 포토레지스트의 노출을 위한 단일 노출(single exposure) 기법으로부터의 프로세스 에러들의 효과를 계산하거나 예측하는 방법은 주지되어 있다. 그러한 효과들의 시뮬레이션에 있어서의 계산은, 이하에서 서술되는 식에 의해 표현되는 리소그래피 프로세스와 같은 프로세스를 위해 프로세스 위도(process latitude) 또는 프로세스 윈도우(process window)로서 통상적으로 공지되어 있다.
단일 노출 시스템을 위한 프로세스 윈도우 표현(Process Window Expression for a Single Exposure System)
단일 노출 시스템에 대하여 시뮬레이팅된 프로세스 윈도우 PW는 다음과 같은 식에 의해 정의된다:
PW = f pw ( FEM , E, F)
여기서, 파라미터들은 다음과 같다:
FEM = 선폭 대. 포커스 및 도즈 곡선들
E = FEM 분석과 연관된 도즈 변화
F = FEM 과 연관된 포커스 변화
f pw = 통상적으로 공지된 프로세스 윈도우
프로세스 윈도우는 리소그래픽 프로세스 조건들(예컨대, 디포커스(defocus) 및 노출 도즈)의 범위를 말하며, 이 범위에서 임계 마스크 패턴 특징들이, 원하는 허용오차 내의 인쇄 디멘젼(dimension)을 가질 것이다.
임계 리소그래픽 레벨들을 인쇄하기 위한 다양한 선택으로서 1회 이상의 노출 기법이 개발되는 경우, 문제가 발생한다.
예컨대, 2중 노출이 필요로 할 수 있는 한 기법은 교대 위상-이동 마스크 (Alternating Phase-Shift Mask: altPSM) 방법의 실행이며, 여기서 제 1 단계로서 도 1a에 도시된 바와 같은 예시적인 altPSM 마스크(8)와 같이, altPSM가, 감광성 층 상에 타겟을 노출하도록 상기 altPSM에 방사선을 관통시키는 것에 의해 사용된다. 그 후 도 1b에 도시된 예시적인 트림(Trim) 마스크(9)와 같은 트림 마스크를 통해 관통하는 방사선으로 타겟을 노출하는 제 2 단계가 따른다. 트림 마스크 노출은 감광성 층(포토레지스트 또는 레지스트)의 원하지 않는 특징들을 정리하거나 및/또는 제거하는 데 이용되며, 최종적인 소망 이미지를 형성하기 위해 장치(칩/웨이퍼) 상에 감광성 층(포토레지스트)에 원하는 패턴들만을 남긴다.
도 1a에 도시된 예시적인 altPSM 마스크(8)는 1000nm 폭이며, 왼쪽에 불투명한 좁은 가장자리 LL를 가지며, 오른쪽에 미러 이미지인 불투명한 좁은 가장자리 RR을 가진다. 도 1a에서, 관통하는 방사선의 통과를 확실히 차단하는 가장자리들 LL/RR은 50nm 폭이다. 100nm 폭의 좁은 가장자리들 LL/RR 사이의 중앙에는 중앙 불투명 분할기 D1이 존재하며, 상기 100nm 폭은 또한 그 관통하는 방사선의 xdh과를 확실히 차단한다. 가장자리들 LL/RR 사이의 중앙 불투명 분할기 D1의 오른쪽 및 왼쪽에는 각각 400nm 폭인 altPSM 마스크의 왼쪽/오른쪽 부분들 L1/R1이 존재한다. altPSM의 오른쪽 부분 R1은 위상 이동을 0°로 하여 그곳에 방사선이 관통된다. altPSM의 왼쪽 부분 L1은 위상 이동을 π(180°)로 하여 그곳에 방사선이 관통된다. 제 1 노출은 도 1a의 altPSM로부터 형성된다.
도 1b에 도시된 예시적인 트림 마스크(9)는, 1000nm 폭이며, 불투명한 가장자리를 가지지 않는다. 이러한 경우, 트림 마스크(9)가 150nm 폭이라면, 에지들 사 이의 중앙에 더 폭이 넓은 중앙 불투명 분할기 D2가 존재한다. 트림 마스크(9)의 에지들 사이의 중앙 불투명 분할기 D2의 오른쪽 및 왼쪽에는, 트림 마스크(9)의 왼쪽/오른쪽 부분들 L2/R2가 존재하며, 이들 각각은 425nm의 폭을 가진다.
도 1b의 트림 마스크(9)를 통해 타겟 장치상에 포토레지스트의 제 2 노출을 제공함으로써, 타겟 장치상에 제 1 노출의 효과가 발생한다(변형된다). 단일 노출 기법으로 프로세스 에러들의 효과들을 계산하거나 예측하는 방법은 주지되어 있는 반면에, 제 2 노출 파라미터들이 제 1 노출 파라미터들로부터 대단히 독립적이므로 2중 노출 체계들에서 프로세스 에러들의 합성 효과들을 계산하고 예측하는 것은 어렵다.
복수의 노출 기법들을 다루었지만 본원발명과는 매우 상이한 몇 가지 특허들이 이하에 서술된다.
패티 외의 미국특허 제5,527,645호 "Systematic method for Production of Phase-Shifting Photolithographic Masks"는, 광이 객체 평면에 위치된 마스크의 투명(non-opaque) 부분들을 통해 전달되고 이미지가 이미지 평면상에 형성되는, 전달 함수(transmission function)로 포토리소그래픽 마스크를 생성하는 방법을 서술한다. 이미지 평면상에 조명 시스템에 의해 형성될 바이너리 이미지 패턴(binary image pattern)의 정의 후에, 상기 전달 함수 및 바이너리 이미지 패턴에 기초하여 소정의 에러 기준을 만족하는 연속 변화 위상(continuously-varying phase)의 연속 마스크 함수를 생성한다. 그 후 마스크 함수는 연속 변화 위상을 2개의 위상 레벨들로 분할함으로써 직각 위상 마스크 함수로 변형된다. 다음에 패티의 특허는 직각 위상 마스크 함수에 따라 마스크를 생성하고, 여기서 마스크는, 각각이 4개의 위상 레벨들 중 하나에 대응하는 투과율을 가지는 복수의 픽셀 영역들을 포함한다. 패티의 특허는 altPSM 마스크를 제조하는 방법을 서술하지만, 웨이퍼 상에 최종 인쇄된 패턴들을 분석하거나 예측하는 방법을 서술하지는 않는다.
리에브만 외의 미국특허 제 5,807,649호 "Lithographic Patterning Method and Mask Set Therefore with Light Field Trim Mask"은 이전의 노출 결함들을 제거하기 위해 블록 크기에 있어서 증가된 마스크 디멘젼들을 가지는 위상 이동 트림 마스크를 사용하는 리소그래픽 패터닝 방법 및 마스크 세트를 서술한다. 웨이퍼 상의 최종적인 중요 레지스트 패턴에 대한 프로세스 효과들에 대한 논의는 존재하지 않는다.
보로도브스키의 미국특허 제5,532,090의 "Method and Apparatus for Enhanced Contact and Via Lithography"는 감광층에 개구들을 형성하기 위한 방법 및 장치를 서술한다. 패터닝되지 않은 감광성 층은, 좁은 프로세스 허용오차 내의 디멘젼을 가진 개구 패턴을 구비한 제 1 마스크에 노출된다. 현상 전에, 감광성 층은 개구 패턴 주변의 클리어 공간들의 그리드를 가진 제 2 마스크에 노출된다. 상기 두 개의 마스크들을 통한 복합 노출은 더 작은 개구를 가진 잠재적 이미지(latent image)를 형성한다. 각각이 강도 프로파일을 제어하도록 설계된 노출 도즈를 구비한 2회의 노출을 사용하여, 감소된 디멘젼의 개구가 형성된다. 보로도브스키의 특허는 레지스트 내에 작은 홀들을 형성하기 위한 기법을 서술하는 반면, 최종적인 레지스트 패턴들에 대한 프로세스 효과들의 계산/정량의 방법에 관하여서는 서술한 바 없다.
다오의 미국특허 제5,635,316호 "Layout Methodology, Mask Set, and Patterning Method for Phase-Shifting Lithoghraphy"는 감광성 층을 패터닝하기 위한 장치 층 레이아웃 방법을 서술한다. 레이아웃 동안 줄 및/또는 열에 존재하는 라인들 상에 장치의 특징들이 존재한다. 라인들 및/또는 열들은 위상-에지 위상 이동 층의 레이아웃을 생성하기 위해 데이터베이스로부터 추출된다. 감광성 층은 상기 레이아웃에 대응하는 마스크에 노출될 수 있으며, 줄 및/또는 라인의 잠재적 이미지를 생성한다. 감광성 층은 또한 위상-에지 층의 원하지 않는 부분들을 노출하기 위해 장치 층 레이아웃에 노출된다. 다오의 특허는 복수의 노출을 위한 특허를 서술하지만 프로세스 효과들을 계산하는 방법에 관한 것이 아니다.
사토 외의 미국특허 제6,159,644호 "Method of Fabricating Semiconductor Circuit Devices Utilizing Multiple Exposures" 은 자외선 및 전자 빔 드로잉(drawing) 방법으로 감소 이미지 투사 노출(reduction image projection exposure)의 혼합된 사용을 이용한 노출 방법을 채용하는 장치들을 만들 때 정열(alignment)을 개선하는 장치를 만드는 방법을 서술한다. 빔 정열 에러들이 측정된다. 전자 빔은 제 1 및 제 2 에러 량에 의해 보정된 전자 빔에 노출 데이터를 가진 노출을 드로잉한다. 이 특허는 최종적인 회로 장치들에 대한 어떠한 프로세스 효과들에 대해서도 서술하지 않는다.
따라서, 복수의 노출 리소그래피 프로세스들을 위한 합성 프로세스 윈도우(composite process window)를 계산하는 방법에 대한 필요는 여전히 남아있다.
본 발명의 목적은 복수의 노출(또는 복수 단계의) 리소그래피 프로세스들을 평가하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또다른 목적은 복수의 노출 리소그래피 프로세스들을 위한 합성 이미지들을 결정하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또다른 목적은 복수의 노출 리소그래피 프로세스를 위한 합성 프로세스 윈도우를 결정하기 위한 방법을 제공하기 위한 것이며, 상기 프로세스 윈도우(PW)는 리소그래피 프로세스 조건들의 범위(예컨대 노출 도즈 및 디포커스 조건들의 범위)이고, 이러한 범위 하에서 특징이 신뢰성있게 인쇄될 수 있다.
본 발명의 또다른 목적은, 리소그래피 프로세스 툴(tool) 및 조건들에 대하여 에러 예산(즉, 도즈 및 디포커스 에러들의 분포)이 제공될 때 복수의 노출 리소그래피 프로세스를 위한 예상되는 산출량을 결정하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또다른 목적은, 복수의 노출 리소그래피 프로세스를 위한 타겟 산출량을 보장하기 위해 툴 및 프로세스들(에컨대, 에러 예산 세부사항)을 위한 명세서들(specifications)을 결정하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따르면, 각 노출 단계 또는 프로세스를 위해 개별적으로 공중 이미지(aerial image)의 세트를 결정하고, 그 후 후속 노출 또는 복수의 노출 프로세스의 단계로부터 가중된 이미지와 제 1 또는 이전 노출 단계(또는 프로세스)의 이미지를 결합함으로써, 복수의 노출 또는 복수 단계 리소그래피 프로세스를 위한 합성 공중 이미지의 세트를 결정하는 방법이 개시된다. 바람직하게는, 상기 이미지들은 시뮬레이션에 의해 결정되며, 각 노출 단계에 대해 예상되는 디포커스 값들의 범위에 걸쳐 정규화된 이미지들로서 제공된다. 가중 팩터는 바람직하게는 후속 단계의 도즈에 대한 이전 단계의 도즈의 도즈 비율이다.
본 발명에 따르면, 합성 이미지들은 복수의 노출 프로세스의 프로세스 윈도우 분석을 수행하는 데 사용될 수도 있다. 예컨대, 포토레지스트 물질들을 위한 임계 도즈가 제공되어, 예상되는 인쇄 임계 디멘젼들(Critical Dimension:CD)을 결정하는 데 사용될 수 있다. CD 값들은 다시, 예컨대, 포커스-노출 매트릭스(Focus-exposure matrix: FEM)와 유사한, 소정의 도즈 및 포커스 값들에서의 프로세스 윈도우 메트릭 값들을 제공하고, 그 후에 그 값들에 함수적 적합성을 제공하거나 대안적으로 참조표를 제공함으로써, 프로세스 윈도우 메트릭을 위한 표시 또는 함수(즉, 모델)를 결정하는 데 사용될 수 있다. 이러한 프로세스 윈도우 메트릭 함수는 그 후 도즈 및 디포커스를 위한 소정의 에러 예산들에 대해 프로세스 윈도우 분포를 결정하고 복수의 노출 프로세스에 대하여 예상되는 산출량을 제공하는 데 사용될 수 있다. 타겟 산출량이 주어지면, 합성 프로세스 윈도우 분포는, 타겟 산출량이 복수의 노출 프로세스를 위해 획득되는 것을 보장하기 위해 툴들을 위한 에러 예산 명세서들을 결정하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 이전 및 다른 측면들 및 이점들은 첨부 도면과 관련하여 이하에 설명되고 서술될 것이다.
도 1a은 종래 기술의 altPSM 마스크를 도시한다.
도 1b는 종래 기술의 트림(Trim) 마스크를 도시한다.
도 2a은 도 1a의 altPSM 마스크로부터 발생되는 디포커싱된 공중 이미지들(defocused aerial images)의 세트를 도시한다.
도 2b는 도 1b의 트림 마스크로부터 발생되는 디포커싱된 공중 이미지들의 세트를 도시한다.
도 3은 본 발명 방법의 흐름도를 도시한다.
도 4a - 4d는 복수의 노출 프로세스를 평가하기 위해 본 발명에 따라 사용되는 공중 이미지들을 예시한다.
도 4a는, 스케일에 있어 감소된, 도 2a에 도시된 공중 이미지들의 세트와 유사한 도 1a의 altPSM 마스크로부터 발생되는 공중 이미지들을 도시한다.
도 4b는, 도 2b에 도시된 트림 마스크로부터 발생된 공중 이미지들로부터 선택된 단일 공중 이미지(IMAGE 2)를 도시한다. IMAGE2 곡선은, 여기서 개략되는 바와 같이, 도 2b에서의 몇 가지 곡선들 중 어느 하나가 본 발명의 프로세스 흐름에 사용될 수 있다는 사실의 예시일 뿐이다.
도 4c는 도 4a 및 4b로부터 이중 노출의 합성 공중 이미지이고 특정 공중 이미지 HC가 선택된다.
도 4d는 도 4c에 도시된 곡선들의 그룹으로부터 선택된 강도 대. 위치 곡선HC를 예시하는 그래프이며, 수평 점선들에 의해 도시된 바와 같이, 도즈 임계값 t1 에서 임계값 tn까지 슬라이싱(slicing)하고 있다.
도 5a는 제 1 노출 프로세스로부터의 디포커스의 함수로서 선폭의 포커스-노출 매트릭스(Focus-Exposure Matrix: FEM)이다.
도 5b는 수용가능한 프로세스 윈도우가 정의되는 포커스-도즈 플롯Ifocus-dose plot)을 예시한다.
도 5c는 포커스 깊이(depth-if-focus)의 함수로서 노출 위도(exposure latitude)의 플롯을 예시한다.
도 6은 도 3의 블록 18에서 흐름도에서의 CD 대 포커스 곡선을 획득하는 데 수반되는 단계들을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 "도즈-비율" 및 "제 2 노출 디포커스"의 함수로서 맵핑되는 합성 프로세스 윈도우 응답 표면을 도시한다.
도 8a - 8d는 본 발명에 따라 소정의 도즈에 대한 합성 프로세스 윈도우 분포 및 디포커스 에러를 제공하기 위한 몬테 카를로 분석(Monte Carlo Analysis)을 예시한다.
도 9는 본 발명의 방법을 수행하기 위해 채택된 데이터 프로세스 시스템을 도시한다.
도 10, 11, 및 12는 본 발명에 따라 도 8d에서 결정된 합성 프로세스 윈도우 분포로부터 발생된 산출량의 추정을 예시한다.
본 발명을 수행하는 최상의 모드
본 발명은 기판상에 포토레지스트 층과 같은 감광성 재료층을 복수 노출하는 기법의 프로세스 에러들의 효과들을 계산 및/또는 예측하기 위한 시뮬레이션 방법을 제공한다.
이상에서 나타낸 바와 같이, 이중 노출을 필요로 하는 한 가지 기법은 도 1a 및 도 1b와 관련하여 이상에서 서술된 altPSM 프로세스의 실행이다. 또다른 복수 노출 프로세스의 예는, 패턴의 제 1 노출이 있고 패턴의 정렬에서의 이동 후에 후속 노출이 뒤따르는 것이다. 비록 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 목적의 예로서 이하에서 altPSM 복수 노출 프로세스가 사용되었지만, 본 발명은 본 기술분야의 당업자에게 이해되는 바와 같이, 다른 복수의 노출 프로세스들에 적용될 수 있다.
통상적인 altPSM에서, 최종 웨이퍼 패턴은, 먼저 웨이퍼 상의 레지스트 층을 altPSM 마스크(8)를 통한 노출(즉, 방사선의 통과)에 의해 형성된 이미지로 노출시키는 것에 의해 형성될 것이다. 제 1 노출 조건들은 특정 노출 도즈 및 디포커스 값들에 의해 특징지워질 것이다. 마스크(8)를 노출하여 제 1 패턴을 형성하기 위해 레지스트를 현상한 후, 패터닝된 레지스트 층 상에 타겟을 노출하기 위해 도 1b의 트림 마스크(9)를 통해 방사선이 통과되지만, 통상적으로, (제 1 의) altPSM 마스크(8) 노출에서 사용된 도즈 및 디포커스 값들과 상이한 노출 조건들(예컨대, 제 2 노출 도즈 및 디포커스 값들)을 사용한다. 각 노출들 각각으로부터 발생하는 예상 공중 이미지들은 본 기술분야에서 공지된 기법을 사용하여 시뮬레이팅될 수 있다.
예컨대, 도 2a는, 마스크(8)를 위한 예상 프로세스 조건들과 관련된 일련의 상이한 초점들(즉, 디포커스 값들)에서 언급된 일련의 디포커싱 이미지들을 생성하기 위해 도 1a의 altPSM 마스크(8)를 통해 조명을 투사함으로써 생성되는 시뮬레이팅된 공중 이미지들의 세트를 도시한다. 도 2a에서 도시된 디포커싱된 곡선들의 세트는 "SET1"으로 이하에 집합적으로 언급된다. 각 곡선은, 마스크(8)를 위한 제 1 노출 조건들과 관련된 상이한 디포커스 값들에 대하여, (도 1a에서 도시된 바와 같은 X 축을 따라) 위치의 함수로써 노출의 포토레지스트 상에 투사된 결과적인 이미지 강도를 예시한다. 그 강도들은 클리어 마스크(clear mask)(또는 마스크가 없을 때(no-mask))에 대하여 최대 조명 강도로 정규화된다.
도 2b는 일련의 상이한 초점들에서 일련의 디포커싱된 이미지들을 생성하기 위해 도 1b의 트림 마스크(9)를 통해 조명을 투사함으로써 생성된 (클리어 마스크를 위한 최대 조명 강도로 정규화됨) 공중 이미지들의 시뮬레이팅된 세트를 도시한다. 도 2b에서 도시한 곡선들의 세트는 이하에서 "SET2"로서 언급되며, 트림 마스크(9)를 위한 프로세스 조건들과 관련된 디포커스 값들의 범위에 대해, 도 1b에서 도시된 바와 같은 x 축을 따라 위치의 함수로써 노출의 포토레지스트 상으로 투사된 결과적인 정규화된 이미지 강도를 예시한다.(최상부 곡선은 또한 도 4b에서의 실선으로 도시된 바와 같은 점선 곡선(S2)이다.)
도 2a 및 도 2b에서 도시된 바와 같은 정규화된 강도 곡선들이 도즈에 독립적일지라도, (조명 강도 및 노출 시간의 함수인) 노출 도즈가 방사선 에너지가 임계 레벨을 초과할 때 레지스트에 잠재적인 이미지를 형성하기 때문에 소정 디포커스 값에서 도즈의 효과가 추정될 수 있다. 임계 에너지 레벨은, 소정의 레지스트에 대한 임계 도즈에 대응하는, 예컨대 도 4d에서 예시된 바와 같은 t1 또는 tn 과 같은, 효과적인 강도 레벨에 의해 표시될 수 있다. 소정의 강도 곡선을 가진 임계 레벨의 교차점들 사이의 거리는, 소정의 디포커스 및 노출 도즈에 대해 예상된 인쇄된 디멘젼(종종 임계 디멘젼 또는 CD(critical dimension)으로 불림)을 측정할 수 있도록 한다. 따라서, 도 2a에서의 곡선들은, 제 1 (altPSM) 마스크(8) 만에 대한, 도즈 및 디포커스, 또는 프로세스 윈도우의 함수로서 타겟 CD 값들에 대한 CD 에러들을 추정하는 데 사용될 수 있다. 마찬가지로, 도 2b의 곡선들은 제 2 (트림) 마스크(9) 만을 위한 프로세스 윈도우를 추정하는 데 사용될 수 있다.
그러나, 도 1b의 제 2 트림 마스크(9)를 통해 감광성 층의 제 2 (2중) 노출을 제공함으로써, 감광성 층상에 (예컨대, altPSM 마스크(8)를 사용하여) 제 1 노출의 효과를 제 2 노출에 의해 변화시킨다. 따라서, 본 발명은 양자 노출 프로세스들 또는 다른 복수의 노출 프로세스들이 적용된 후에 합성 프로세스 윈도우를 계산하는 방법을 제공한다.
도 3은 제 2 노출이 제 1 노출과 독립적인 2중 노출 체계에서 프로세스 에러들의 효과들을 계산하고 예측하기 위해 채용되는 본 발명에 따라 수행되는 단계들을 예시하는 흐름도이다. 다른 복수(예컨대, 2 보다 큰) 노출 프로세스들을 위해 본 발명에 따른 방법을 적용하는 것도 가능하다.
2중 노출 프로세스 윈도우 분포를 예측하기 위한 단계들
도 3에서 도시된 흐름도는 적어도 2중 노출 프로세스, 소정 마스크 설계(패턴), 및 두 개(2중) 노출 또는 그 이상의 노출을 위한 몇 가지 소정의 조명 조건들을 사용한다는 가정에 기초한다. 본 발명의 원칙들은 2중 노출보다 많은 복수의 노출을 위한 프로세스 윈도우를 계산하는 데 사용하기 위해 추정될 수 있다. 도 3에서 도시된 흐름도의 방법은 블록 10에서 시작한다.
도 9는 도 3에서 도시된 흐름도의 방법을 수행하기 위한 데이터 프로세스 시스템(40)을 예시한다. 중앙 프로세서 CPU는 본 발명의 프로세스를 제어하는 오퍼레이터에 의해 동작되는 키보드 KB로부터 입력 데이터를 수신하도록 연결된다. 도 1a 및 도 1b의 마스크들의 형태 및 본 발명과 관련된 알고리즘들에 연관되어 저장되었던 데이터는, 상호적으로 데이터를 송신 및 수신하도록 프로세서 CPU에 연결되는 데이터 기억 장치 DSD에 저장된다. 표시 장치(모니터) DD는 그 스크린 상에 프로세서 CPU로부터의 패턴들을 표시하도록 연결되고, 그래픽 인쇄/플롯팅(plotting) 장치 GR은 모니터 DD 상에 표시된 플롯들의 인쇄된 카피(copy)들을 제공하도록 마련된다. 문서들을 스캐닝할 수 있는 광학 스캐너 SC는 프로세서 CPU 에 연결함으로써 시스템(40)으로 그래픽 및 알파뉴메릭(alphanumeric) 데이터를 입력하도록 연결된다.
Ⅰ. 합성 이미지의 결정
다양한 디포커스(SET 1)에서 제 1 노출을 위한 공중 이미지들의 시뮬레이션
다시 도 3으로 돌아가면, 단계 12에서, 시스템은, 도 2a 및도 4a 양자에서 모두 예시된, 디포커싱된 공중 정규화된 이미지들 SET 1(즉, 제 1 노출 프로세스에 대응하는 최대 강도로 정규화된 복수 노출 프로세스 중 제 1 노출을 위한 공중 이미지들 IMAGE1i의 세트, i=1,...,I)를 시뮬레이팅한다. 이 예에서, 도 2a 및 도 4a는 도 1a의 altPSM 마스크(8)를 사용함으로써 생성된 노출 이미지들인 디포커싱된 공중 이미지들 SET1의 세트를 도시한다. SET1의 곡선들은 다양한 각도의 디포커스로 도 1a의 altPSM 마스크(8)을 통해 조명을 투사함으로서 생성되었다. 즉, SET 1 곡선들은 투사 시스템의 일련의 상이한 초점들에서 altPSM 마스크(8)로부터의 이미지들을 통한 강도 프로파일을 도시한다. 도 2a 및도 4a 양자 모두 도 1a의 altPSM 마스크(8)을 통해 통과하는 (x축을 따른) 위치의 함수로서 노출의 강도의 곡선을 나타낸다. 도 4a는, 도 4a 및 도 4b의 곡선들에 의해 표시된 노출들에 대한 도 4c의 곡선들에 의해 표시된 노출들 간의 관계를 나타내기 위해 포함된 도 2a의 감소된 스케일의 재생이다. 디포커싱된 이미지들 SET 1을 위한 디포커스 값들 f1i, (i=1,...I)이, 사용가능한 CD의 범위에 걸친 디포커스 값들의 범위에 걸쳐 있도록 선택되어야 한다. 예컨대, CD가 사용가능할 것으로 판단되기 위해, 그 이미지는 원하는 또는 타겟이 되는 CD 값의, 10%와 같은, 허용오차내에 속하는 디멘젼들, 및 충분히 날카로운 측벽(sidewall)들 또는 에지(edge)들을 가져야 한다. 다른 방식으로 서술하면, 포커스 값들 f11 내지 f1I의 범위는 적어도, 인쇄된 CD가 사용될 수 있도록 적절한 이미지 대비(또는 이미지 슬로프)가 획득되는 값들을 포함해야 한 다.
도 3의 단계 14 - 28의 상세한 설명이 이하에 설명된다.
다양한 디포커스(SET 2)에서 제 2 노출을 위한 공중 이미지들의 시뮬레이션
단계 14에서, 이 예시적인 실시예의 시스템은 j번째 디포커싱된 이미지 IMAGE2j,(j=1,...J)를 시뮬레이팅하고, f2j및 f2J는 CD에서의 모든 예측되는 변화들이 제 2 노출 패턴을 위해 포함되도록 디포커스 값들의 범위에 걸쳐 있다. 예컨대, 선택된 j번째 이미지는, 도 2b에서 도시된 SET2 이미지들로부터 선택된 점선 곡선 S2이다. 동일한 이미지가 도 1b의 트림 마스크(9)를 통한 조명에 의해 생성된 패턴들에 기초하여 도 4b에서 실선 S2로서 도시된다. 제 1 노출(SET 1)을 위한 이미지들의 시뮬레이션에서와 같이, SET 2의 제 2 노출 이미지들(제 2 노출 이미지들 IMAGE2j의 세트, j=1,...,J)가 제 2 노출 프로세스를 위한 소정의 포커스(또는 디포커스) 값에서 클리어 마스크에 대해 최대 강도로 정규화된다. 조명 조건들이 복수의 노출 프로세스에서 상이한 노출 단계들을 위해 다를 수 있기 때문에, 제 1 노출 단계 또는 프로세스를 위한 최대 강도가 제 2 노출 단계를 위한 최대 강도와 상이할 수 있음을 유의하라.
합성 이미지들( FINALSET )의 결정
본 발명에 따라, 합성 이미지는 제 1 노출 프로세스(예컨대, altPSM 마스크 (8)의 노출)로부터 발생된 제 1 시뮬레이팅된 이미지(예컨대, i번째 선택된 이미지 IMAGE1i)와 제 2 노출 프로세스(예컨대, 트림 마스크(9)의 노출)로부터 발생된 제 2 시뮬레이팅된 이미지(예컨대, j번째 선택된 이미지 IMAGE2j)를 결합함으로써 결정된다. 바람직하게는, 형성된 합성 이미지들 IMAGECm((m=1,...,M)세트는 CD에 있어서의 모든 예상된 변화들이 복수의 노출 프로세스를 위해 포함될 수 있도록 도즈 및 디포커스 값들의 범위를 나타낸다. 이러한 합성 이미지들의 세트는 이하에서 합성 이미지들의 "FINALSET"로써 언급된다.
FINALSET의 각 개별적인 이미지 요소는, 제 1 노출 프로세스를 위한 i번째 디포커스 값에서의 SET1으로부터 각 이미지를 취하여 이를 제 2 노출 프로세스를 위한 j번째 디포커스 값에서의 SET2(IMAGE2j, j=1,...,J)로부터의 가중된 j번째 이미지 IMAGE2j와 결합함으로써 계산된다. 여기서, 가중 팩터는 제 2 노출 프로세스의 도즈 대 제 1 노출 프로세스의 도즈의 정규화된 비율(이하, 도즈-비율)인 것이 바람직하다. 이 예에서, 정규화된 도즈-비율은 다음과 같이 표현될 수 있다:
도즈-비율 = Dnorm2/Dnorm1,
여기서 Dnorm = DA/E0
DA는 레지스트와 연관된 도즈-대-클리어(dose-to-clear)이고, 첨자 1 및 2는 제 1 및 제 2 노출 조건들을 각각 나타낸다. 도즈-대-클리어는 현상 용액에 노출될 때 포토레지스트 층(포지티브 레지스트의 경우)의 완전한 제거를 야기하는 노출로 서 정의된다. (노출 이전에 초기에 완전히 용해될 수 있는 네거티브 레지스트에 대하여, 대응하는 용어는 도즈-대-겔(dose-to-gel)이며, 이것은 레지스트가 불용성이 되기 시작할 때의 노출임) 만약 각 노출(즉, DT1 및 DT2)에 최적이 될 최상 또는 타겟 도즈가 정의될 수 있다면, 통상적으로, 실제 도즈는 도즈-비율이 다음과 같이 표현될 수 있도록 상기 최적 타겟으로부터 벗어나게 될 것이다(즉, 도즈 에러 △D1 , △D2, 각각):
도즈-비율 = ((DT2 + △D2)/E02)/((DT1+△D1)/E01)
시뮬레이션에서 편리하도록, 도즈-비율은 또한, 결합된 2중 노출 R0를 위한 타겟 또는 최적 도즈의 관점에서 표현될 수 있으며 실제 도즈 비율 RA는 최적 도즈 R0로부터의 편차 △r로서 표현될 수 있다. 즉:
RAm = R0 + △rm
바람직하게는, 도즈 비율 에러의 범위△rm (m = 1, ...,M)는 2중 노출 프로세스에 대하여 예상되는 도즈-비율의 범위에 걸쳐 있다.
따라서, 단계 16에서, 한 가지 합성물, 또는 섭동(perturb)된 이미지 IMAGEC(즉, FIANLSET의 한 개의 합성 이미지 요소 또는 엔트리)는, 도 4a에서 도시된 SET1로부터 이미지 강도들 IMAGE1i(여기서 i는 제 1 노출 단계를 위한 디포커스 값들 F1i에 걸쳐 있음) 중 각각의 하나에 단계 14(도 4b)의 IMAGE2 곡선 S2j(여기 서, j는 제 2 노출 단계를 위한 디포커스 값들 F2j에 걸쳐 있음)의 가중된 이미지 강도를 가산함으로써 결정되며, 다음과 같이 표현된다:
IMAGECi ,j,m = IMAGEC1i + {RAm X IMAGE2j}
여기서, m번째 도즈-비율 RAm(m = 1,...,M)은 2중 노출 프로세스를 위해 예상된 도즈-비율의 범위에 걸쳐 있다. 복수 프로세스의 각 후속 노출단계에 대하여, 이전 프로세스 단계에 대한 그 다음 프로세스 단계를 위한 도즈-비율 Rn +1,n은 Rn ,n-1 도즈 대 (n+1) 번째 도즈의 비율이며, Rn +1,n은 (n+1)번째 IMAGEn +1에 연속적으로 적용된다.
본 이중 노출 예에서, 만약 제 2 디포커스 값들 F2j의 수 J=4와 도즈-비율 값들의 수 M=5가 본 예의 이중 노출 프로세스를 위한 변화의 범위를 샘플링하는 데 적절하다고 판단되면, {RAm X IMAGE2j}의 N=J X M= 20 값들(도 3의 블록 32)은 이하의 표 Ⅰ에서 예시된 바와 같이, SET1으로부터 각 i번째 IMAGE1i(즉, 모든 F1i에 대하여, i=1 내지 I에 대하여)에 대하여 유도된다.
표 Ⅰ
제 2 노출
수 (N=J X M) 제 2 노출 도즈 (도즈-비율) 제 2 노출 포커스
1 1 1
2 2 1
3 3 1
4 4 1
5 5 1
6 1 2
7 2 2
8 3 2
9 4 2
10 5 2
... ... ...
20 5 4
이미지 곡선들의 FINALSET에서 각 합성 이미지 IMAGECi ,j,m는 임계 도즈 값들의 함수로서 예상되는 폭 또는 임계 디멘젼(CD)을 획득하는 데 사용될 수 있다. 공칭 또는 타겟 설계 값들로부터의 이러한 CD 값들의 편차들은, 이하에서 더 자세히 서술되는 바와 같이, 그 후 합성 프로세스 윈도우를 추정하는 데 사용될 수 있다.
Ⅱ. 합성 프로세스 윈도우의 결정
리소그래픽 프로세스의 질은 이미지 패턴들 또는 레지스트 패턴들의 적절한 특징들을 위한 메트릭(metric)의 관점에서 표현될 수 있다. 예컨대, 선폭 또는 CD, 현상후의 레지스트 두께, 또는 레지스트 특징들의 측벽 각도에서의 변화들은 사용될 몇 가지 특징들 또는 메트릭들이다. 만약 CD 변화와 같은 이러한 특징들이 프로세스 조건들이 변화할 때(즉, 도즈 및 디포커스 변화들이 존재할 때) 수용가능한 허용오차내에 있다면, 원하는 산출량이 획득되도록 보장하기 위해, 프로세스 조건들은 이러한 수용가능한 범위 또는 프로세스 조건들의 윈도우내에서 변화하도록 바람직하게 제어되어야 한다.
프로세스 윈도우를 측정하기 위한 표준 방법은 포커스-노출 매트릭스(FEM)를사용하는 것이며, 여기서 CD 변화와 같은 실험 데이터가 도즈 및 포커스 조건들의 범위를 통해 프로세싱된 테스트 패턴에 대하여 획득된다.
본 발명에 따라, 합성 포커스-노출 매트릭스(FEM)가 합성 이미지 세트(FINALSET)를 사용함으로 생성되며, 그 후 합성 프로세스 윈도우가, 이하에서 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 합성 FEM의 분석에 의해 복수의 노출 프로세스를 위해 추정될 수도 있다.
임계 디멘젼 (CD) 대 제 1 디포커스 곡선들
본 발명에 따라, 합성 이미지들(FINALSET)이 프로세스 윈도우 분석에 사용하기 위한 레지스트 패턴 특성들(예컨대, 합성 FEM)을 추정하는 데 사용될 수 있다. 예컨대, 도 3의 단계 18에서, 소정 제 2 노출 디포커스에서의 CD 값들 및 소정의 도즈-비율(또는 소정의 제 2 노출 도즈)은 SET1 이미지들 모두(즉, 모든 제 1 노출 디포커스 값들에서)를 위해 추정될 수 있다. 추정된 CD 값은 임계 CD 값일 수 있으며, 이것은 이상적인 레지스트를 위해 획득된 CD이며, 그 레지스트는 적용된 이미지 강도가 그 레지스트이 임계 도즈에 도달할 때 스텝 함수(step function)로서 응답한다. 대안적으로, 보다 실제적인 레지스트 모델을 사용함으로써, 예상되는 CD 또는 다른 패턴 특징 특성들(예컨대 측벽 각도 또는 레지스트 두께)을 시뮬레이팅하는 것이 가능하며, 그 FINALSET 합성 이미지들은 모델에 대한 입력으로서 제공된다.
도 4c에서 예시된 기호 HC에 의해 강조된 합성 이미지들 중 선택된 하나를 사용하여, 도 4d는 임계 CD1,..., CDn이 대응하는 임계 도즈 값들 t1,...tn 각각에 대하여 어떻게 추정될 수 있는지 예시한다. 임계 CD 값들은 모든 제 1 노출 디포커스 값들에서 각 합성 이미지 곡선을 위한 임계 도즈 값들의 범위에 대해 추정될 수 있으며, 도 5a에서 예시된 바와 같이 제 1 노출 포커스 F1i의 함수로서 플롯팅될 수 있고, 여기서 선폭 또는 임계 CD는 일정한 임계 도즈 t1,...수dml 곡선들을 따라 플롯팅된다. 도 5a에서 예시된 곡선들은 그 생성된 합성 FEM 곡선들이며, 실험 FEM 데이터에 통상적으로 맞는 표준 보숭(Bossung) 곡선들과 유사하다.
도 6은 도 3의 흐름도에서 블록 18을 위한 도 5a의 CD 대 포커스 곡선들을 획득하는 데 수반되는 단계들의 보다 상세한 흐름도의 예이다. 단계 18A-18N의 이러한 세트는 본 기술분야의 당업자에게 잘 이해되는 바와 같이 그 CD를 계산하는 데 어떠한 종류의 레지스트 모델이 사용되는 가에 따라 몇 개의 단계들을 보다 많게 또는 보다 적게 포함할 수도 있다.
단계 18C로부터 흐름도는 선 18D를 따라 단계 18E까지 진행되고 그 시스템은 단계 18C에서 획득된 공중 이미지(aerial images)들의 세트로부터 특정 디포커싱된 이미지를 선택한다. 도 4c에서의 강조된 곡선 HC가 선택된 현재의 특정 디포커싱된 이미지라는 가정에 기초하여 분석이 이루어진다.
단계 18E로부터, 흐름도가 선 18F를 따라 단계 18G로 진행되며, 그 시스템은, 도 4c에서 도시된 곡선들의 그룹으로부터 선택된 곡선 HC를 나타내는 강도 대 위치의 그래프인, 도 4d에서 예시된 바와 같이 복수의 상이한 강도 임계 도즈 값들에서 선택된 공중 이미지를 "슬라이싱(slicing)"한다. 곡선 HC는 임계값 t1으로부터 임계 값 tn까지 슬라이싱되고 있다.
"슬라이싱"은 강도 프로파일에 포함된 몇 가지 강도 값들을 선택함으로써 행해지며, 각 강도 값에 대하여, 강도 값이 강도 프로파일 곡선을 교차하는 교차점들 간의 거리를 측정한다. 매 "슬라이스(slice)" 마다, 도 4d에 의해 예시된 바와 같이, 결과적인 임계 CD가 기록된다.
단계 18G로부터, 흐름도가 선 18H를 따라 단계 18I까지 진행하며, 여기서 그 시스템은, 그 점에서 획득된 결과들이, 디포커스 및 강도 임계의 함수로서, 인쇄될 대상 - 예컨대 FET 트랜지스터의 게이트 전극과 같은 바 - 의 폭의 CD 값들의 완전한 매트릭스를 포함하는가 여부를 결정하도록 검사된다.
단계 18에서의 검사가 "아니오" 대답을 생성하면, 흐름도는 선 18J를 따라 단계 18K로 진행하며, 여기서 공중 이미지들의 세트로부터 또다른 공중 이미지가 선택되고 흐름도는 회귀하는 선 18L을 따라 선 18F까지 진행하여 회귀적인 반복으로 단계 18G를 반복한다.
그 경우에, 단계 18G는, 디포커스 및 강도 임계의 함수로서 CD 값들의 완전한 매트릭스가 도 6에서의 흐름도에서의 블록 18I에서 검사에 의해 지시되는 바와 같이 획득될 때까지, 회귀적인 반복으로 반복된다.
도 5a는 포커스 및 도즈 값들의 함수로서 선폭의 플롯인 포커스-노출 매트릭 스(FEM)을 도시한다. 도 5a는 그것이 "예"를 나타낼 때 단계 18I의 결과의 그래픽 표시이다. 특정 디포커싱된 공중 이미지들의 선택 및 그러한 공중 이미지들의 "슬라이싱" 에 대한 반복 후의 결과적인 선폭들은, 단계 18E 및 18G에서 서술된 바와 같이, 예시 목적으로 플롯팅된다.
그 후, 블록 18I에서의 검사에 대한 대답이 '예'라면, 흐름도는 선 18L을 따라 종료 블록 18M으로 진행하고, 도 6의 흐름도에 의해 정의된 프로그램의 종료를 나타낸다.
그 시스템에 의해 생성된 CD 값들의 결과적인 완전한 매트릭스는 그 후 리소그래픽 프로세스 성능을 계산하는 데 사용될 수 있으며, 그것은 통상적으로 프로세스 윈도우로서 공지되어 있다. (프로세스 윈도우 함수(f pw )는 이상에서 서술된다)
프로세스 윈도우 응답 표면
도 3으로 다시 돌아가서, 단계 20에서, 합성 이미지들로부터 발생되는 레지스트 패턴 특성들(예컨대, CD 값들)을 사용하여, 프로세스 윈도우 메트릭 값들이 결정될 수 있다. 통상적인 단일 노출 프로세스에서, 프로세스 윈도우는 실험적인 FEM 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 프로세스 윈도우 메트릭 값들은 노출 위도 및 포커스 깊이의 함수로서 결정될 수 있다. 이러한 실험적으로 결정되는 프로세스 윈도우 메트릭 값들은 예컨대, 표준 곡선 피팅(fitting) 기법을 사용함으로써, 프로세스 윈도우 모델을 위한 함수 형태를 획득하는 데 사용될 수 있다. 그러한 프로 세스 윈도우 함수는 프로세스 윈도우 응답 표면으로서 언급될 수도 있다.
본 발명에 따라, 도즈-비율 및 디포커스의 함수로서의 합성 프로세스 윈도우 메트릭 값들은, 먼저 소정의 제 2 노출 디포커스 및 도즈-비율 값에서 합성 이미지(FINALSET)의 세트를 사용하여 결정되고, 일정한 F2j 및 일정한 도즈-비율 RAm에서 모든 제 2 노출 포커스 값들 F1i(i=1,...I)에 대하여, 모든 제1 노출 이미지들(즉, IMAGECi,j,m)에 기초하여 합성 프로세스 윈도우 값을 생성하는 데 사용된다. 합성 응답 표면은, 바람직하게는 곡선 피팅 기법들 또는 참조표와 같은 다른 적절한 수단을 사용함으로써 생성되거나, 본 발명에 따라 합성 가중 팩터를 사용하여 공중 이미지 시뮬레이션 모델들로부터 직접적으로 계산될 수 있다.
바람직한 메트릭 값들은 다음과 같다:
a. 노출 위도 대 포커스의 깊이(depth-fo-focus:DOF) 곡선(%- ㎛)하에서의 적분 영역; 또는
b. 몇가지 소정의 노출 위도 퍼센트 값에서 계산된 포커스의 깊이 값.
채용된 메트릭들의 선택은 이러한 선호되는 메트릭들에 제한되지는 않지만, 평가하에서 리소그래픽 시나리오의 프로세스 능력을 나타내도록 선택되어야 한다.
노출 위도 대 DOF 곡선 하의 적분 영역은 도 5a 내지 도 5c에 예시된다. 도 5b는 도 5a에서의 것과 같은 선폭 대 포커스-도즈 플롯으로부터 유도될 수 있는 도즈-포커스 프로세스 윈도우 플롯을 예시한다. 이 예시적인 플롯들에서, 도즈는 (도 4D에서 예시된 바와 같이) CD를 추정하기 위해 사용된 임계 도즈로 언급된다. 도 5b에서, 상부 곡선(115)은 CD 허용오차의 상한인 반면에, 하부 곡선(114)은 CD 허용오차의 하한이다. 상한(115)과 하한(114) 사이의 영역은 수용가능한 프로세스 윈도우를 정의한다. 통상적으로, 이 정보는 포커스의 깊이(DOF)의 함수로서 노출 위도의 관점에서 표현된다. 예컨대, 폭이 넓은 직사각형 영역(52)은 그 수용가능한 프로세스 윈도우 내에 맞는 포커스 또는 DOF의 최대 범위를 나타낸다. 이러한 일정한 DOF에서, 도즈 값들 또는 노출 위도의 최대 범위는 폭이 넓은 직사각형 영역(52)의 높이에 의해 표시된다. 도 5b에서, 편리함을 위해, 도즈가 log 스케일로 플롯팅되었음을 유의하라, 그러나, 노출 도즈 위도를 계산하기 위해, 선형 스케일이 사용될 것이다. 이러한 값은 DOF 및 노출 위도의 함수로서 대응하는 점(52)과 같이 도 5c에 플롯팅되며, 노출 위도는 사각형(52)의 중간점에서 (선형 스케일상의)도즈의 값에 대한 상기 사각형(52)의 높이(선형 스케일상에서 도즈의 범위)의 비율이며, 퍼센트로 표현된다. 유사하게, 좁은 직사각형(51)은 큰 노출 (또는 도즈) 위도가 소망되는 조건을 나타내며, 패턴들이 허용오차 내에서 인쇄되고 수용가능한 프로세스 윈도우 내에 존재하는 것을 보장하기 위해 상기 조건에 대한 작은 DOF만이 허용될 것이다. 이 조건은 도 5c에서의 점(51)로서 플롯팅된다. 따라서, 노출 위도 - DOF 곡선 하의 영역은 사용가능한 프로세스 윈도우의 한 가지 메트릭을 제공한다.
본 발명에 따라, 합성 응답의 값이 소정의 제 2 노출 포커스 및 도즈-비율에서 모든 제 1 노출 포커스 값들에 대해 합성 이미지들에 기초하여 프로세스 윈도우 메트릭을 계산함에 의해 생성된다. 이러한 실시예에서, 사용된 프로세스 윈도우 메 트릭은, 합성 이미지 곡선들 IMAGECi ,j,m (i=1,...I)에 기초하여 소정의 노출 포커스 F2j 및 도즈-비율 RAm에서의 노출 위도 대 DOF 곡선하의 영역을 계산함으로서 이 실시예에서 얻어지는, %-㎛의 메트릭이다. 이것은, 도 7에서 예시된 바와 같이, 합성 프로세스 윈도우 응답 표면 함수를 생성하는 데 사용되는 한 개의 합성 프로세스 윈도우 값 PWCj ,m을 제공한다. 3회 이상의 노출의 경우에, 부가적인 파라미터들인 추가될 수 있으며, 이것은 3보다 큰 복수의 디멘젼들을 가진 응답 표면을 초래할 수 있다.
단계 22에서, 그 시스템은 적절한(예컨대, 충분한 범위의 제 2 노출 디포커스 및 도즈 비율 값들이 샘플링되었는지 여부) 합성 응답 표면이 획득되었는지 여부를 결정한다. 만약 '아니오'라면, 블록 32를 통해 블록 14로 선(30)에 의해 표시된 바와 같이 회귀한다. 블록 32는 이상의 표 Ⅰ에서 지시된 바와 같이, N의 값을 N+1으로 증가시킨다. 이 값은, 단계 22에서의 검사가 N의 모든 값들이 블록 32에 의해 소비된 후에 적절한 응답 표면이 획득되었는지 여부에 대하여 '예' 대답을 나타낼 때까지, 단계 14-22로부터의 프로세스를 반복하는 단계 14에 도입된다. 따라서, 단계들 14, 16, 18, 20 및 22는 적절한 응답 표면이 획득될 때까지, 즉 충분히 큰 범위의 제 2 노출 디포커스 및 도즈 에러들이 포함되었을 때, 상이한 값들의 제 2 노출 디포커스 및 도즈 비율(또는 제 2 노출 도즈)에 대하여 반복된다. 단계 22에서의 응답이 '예'일 때, 시스템(40)은 선(23)을 따라 진행한다.
Ⅲ. 합성 프로세스 윈도우의 적용
본 발명에 따라, 합성 프로세스 윈도우 응답 표면은, 만약 디포커스 및 도즈 에러 예산들이 공지된 경우 소정의 복수 노출 프로세스에 대하여 예상되는 산출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이 예에서, 합성 응답 표면은, 제 2 노출 디포커스 및 노출 도즈를 위한 값들이 적어도 제 2 노출에 대하여 통상적인 디포커스 및 도즈 에러 예산들의 범위를 포함할 때 적절하다고 고려될 수도 있다. 공지된 디포커스 및 도즈 에러 분포들로부터, 복수의 노출 프로세스를 위한 산출량의 추정은 예컨대. 이하에서 보다 상세하게 서술되는 바와 같이 몬테 카를로(Monte Carlo) 분석을 사용함으로써 결정될 수 있다.
예를 들어, 합성 프로세스 윈도우 응답 표면은 도 7에 의해 예시되는 바와 같은 본 발명에 EK라 생성된다. 이 응답 표면에 대하여, 프로세스 윈도우는 2개의 변수들 즉, "도즈-비율" 및 "제 2 노출 디포커스"의 함수로서 맵핑된다. 도즈-비율을 위한 값들이 0.5 내지 3.5이고, 제 2 노출 디포커스를 위한 값들은 -0.3 내지 0.3임을 유의하라. 이 예에서, 툴(tool) 도즈 및 디포커스 에러들(즉, 몬테 카를로 분석으로의 입력들)은, 도즈-비율 에러들에 대한 0.05의 표준 편차(σ)를 가진 평균값 2와 및 디포커스 에러들에 대한 0.03㎛의 표준 편차를 가진 평균값 0㎛에 대응하는 2개의 가우시안 분포들이라고 가정된다. 디포커스 및 도즈 에러들의 대부분(3σ)이 응답 표면의 독립적인 변수들의 범위 내에 속한다면, 합성 응답 표면은 적절하다고 판단된다.
따라서, 이 예에서, 우리는 이하를 가진다:
도즈-비율 범위: 0.5 내지 3.5 (즉, 응답 표면에 대한 도즈-비율을 위한 솔루션 공간)
디포커스 범위: -0.3㎛ 내지 0.3㎛ (즉, 응답 표면에 대한 제 2 노출 포커스를 위한 솔루션 공간)
가정된 도즈-비율의 범위 = 평균 ± 3σ = 1.85 내지 2.15 (2 ± 0.15)
가정된 디포커스의 범위 = 평균 ± 3σ = - 0.09㎛ 내지 +0.09㎛ (0㎛ ± 0.09㎛)
샘플링 범위들이 주어지면, 이 응답 표면이 적절성(adequacy) 검사를통과한다고 결론지을 수 있다. 가정된 포커스 및 도즈-비율 에러들의 범위가 이상에서 서술된 바와 같이 응답 표면의 솔루션 공간들에 포함되면, 적절성 검사가 통과된다. 만약 가정된 도즈-비율 에러들의 범위가 0.1 에서 5 사이에 존재한다면, 이 응답 표면은 평가하의 분석에 대해 부절적했었을 것이다.
에러 분포(소위, 이용가능한 툴들의 에러 예산들)가 주어지면, 예상된 합성 프로세스 윈도우 값들이, 예컨대 도 3의 블록 24에서 몬테 카를로 분석에 의해, 도즈 및 디포커스 에러들의 범위에 대해 생성된다. 도 8a는 본 발명에 따라 생성된 altPSM 마스크(8) 및 트림 마스크(9)를 위한 2중 노출 프로세스에 대하여 합성 프로세스 윈도우 응답 표면을 예시한다. 이상에서 논의된 바와 같이, 포커스 및 도즈 비율 에러들을 위한 에러 예산들을 사용하여, 몬테 카를로 분석은 도 9b에서와 같은 포커스 에러들과 도 8c와 같은 도즈 비율 에러들을 생성할 것이다. 도 8a의 합성 응답 표면에 이 포커스 및 도즈 비율 에러들을 적용하여, 몬테 카를로 시뮬레이 션은 합성(이 예에서는, 이중 노출) 프로세스 윈도우 값들의 분포를 생성할 것이다.
다음은, 선 25'를 따라, 선 27을 따라 블록 28에서 프로세스의 종료로 이끄는 단계 26으로의 프로세서에 의하거나, 모니터 DD 또는 그래픽 인쇄기 GR 상에 존재하는 프로세스 윈도우 분포에 기초하여 기술 전문가에 의한 분석(이 경우, 프로세스는 선 25를 따라 블록 28에 있는 프로세스의 종료로 직접 진행함)에 의한, 분포의 분석이 따른다. 이것은 몇 가지 타겟 프로세스 윈도우 값이 주어진 분포의 범위 또는 확장을 관찰함으로서 이루어진다.
도 10, 11, 및 12는 본 발명이 가진 통상적인 리소그래픽 성능 분석을 나타내기 위한 3가지 상이한 방법을 도시한다. 대부분의 경우에서, 리소그래퍼들은 특정 리소그래피 프로세스가 그 산출량을 계산함으로써 얼마나 잘 수행되는가를 결정하는 데 관심이 있으며, 이것은 통상적으로 전체 웨이퍼내의 칩들의 전체 수 중에서 명세서(specification)들을 만족하거나 초과하는 다수 칩들의 수를 측정하는 것이다.
본 발명의 목적을 위해, 분석을 위한 메트릭을 제공하기 위해, 산출량이, 지정된 프로세스 윈도우 타겟을 초과하거나 그에 동등한 (도 8c에서 도시된 바와 같은) 합성 프로세스 윈도우 분포의 히스토그램의 영역으로서 표현될 수도 있다. 예컨대, 합성 프로세스 윈도우 분포 히스토그램(즉, 노출 조건들의 총 수)의 전체 영역은 웨이퍼 상의 칩들의 총 수로 나타내어 진다. 최소 타겟 프로세스 윈도우 값은 패턴 특성들(예컨대, CD 변화들)이 허용오차내에 존재하는 것을 보장하는 최소 프 로세스 조건들을 나타내며, 예컨대, CD 값들이 허용오차 내에 있도록 보장하는 데 적어도 10%-㎛ 의 타겟 값이 요구된다. 도 8d에서 도시된 바와 같은 분포를 사용하여, 10%-㎛ 타겟에 동등하거나 초과하는 히스토그램의 영역이 적절한 CD를 제공하는 노출 조건들(또는 칩들)의 수를 나타낸다. 히스토그램의 전체 영역 중에서 이 영역의 비율은, 소정의 도즈 및 포커스 에러 예산들에 대하여, 본 예의 이중 노출 리소그래피 프로세스에 대상되는 산출량을 나타낸다.
도 10은 특정 리소그래피 프로세스에 대한 평균 초점 및 평균 도즈 에러들의 함수로서 (퍼센트로 표현된) 예측 산출량을 도시한다.
도 11 및 12는 컨투어 맵(contour map) 대신에 단지 선 플롯으로써 표시되는 도 10과 동일한 데이터를 도시한다. 도 10, 11, 12에서의 데이터에 기초하여, 상이한 리소그래피 프로세스들이 평가될 수 있다.
각 단계의 각각의 노출들에 대하여 포커스 및 도즈 조건들을 최적화함으로써 복수의 노출 동작의 프로세스 제어를 위한 본 발명의 방법을 사용할 수 있다. 대안적으로, 타겟 산출량이 주어지면, 본 발명의 합성 프로세스 윈도우는, 복수의 노출 프로세스에 대한 소망되는 타겟 산출량들을 성취하는 데 필요한 도즈 에러 및 디포커스 에러 예산들을 위한 툴 명세서들을 결정하는 데 사용될 수도 있다.
본 방법은 리소그래피 솔루션 소프트웨어 패키지에 포함되도록 적응될 수 있다.
본 발명이 이상의 특정 실시예에 관하여 서술되었지만, 본 기술분야의 당업자라면 본 발명이 첨부된 청구범위의 취지 및 범위내의 변형예들로 실행될 수 있다 는 것, 즉 본원 발명의 취지 및 범위를 이탈하지 않으면서 형태 및 세부사항에 있어서 변경이 이루어질 수 있다는 것을 인식할 것이다. 따라서, 그러한 모든 변경들은 본 발명의 범위내에 있으며, 본 발명은 이하의 청구범위의 청구 대상을 포함한다.
본 발명의 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품은 포토리소그래피 프로세싱에서 유용하며, 상세하게는 집적회로의 제조에서 유용하고, 더 상세하게는 복수의 노출 리소그래피 처리들에서 사용하기 위한 마스크들의 설계에 있어서 유용하다.

Claims (20)

  1. 제 1 노출 프로세스를 제공하는 단계와;
    상기 제 1 노출 프로세스에 기초하여 제 1 복수의 이미지(SET1)를 결정하는 단계로서, 상기 제 1 복수의 이미지는 제 1 노출 조건들의 제 1 범위에 걸쳐 형성되는 것인, 제 1 복수의 이미지 결정 단계와;
    제 2 노출 프로세스를 제공하는 단계와;
    상기 제 2 노출 프로세스에 기초하여 제 2 복수의 이미지(SET2)를 결정하는 단계로서, 상기 제 2 복수의 이미지는 제 2 노출 조건들의 제 2 범위에 걸쳐 형성되는 것인, 제 2 복수의 이미지 결정 단계와;
    제 3 복수의 이미지(FANALSET)를 결정하는 단계로서, 상기 제 3 복수의 이미지 각각은 가중 팩터에 의해 가중된 상기 제 2 복수의 이미지(SET2) 중 하나에 의해 섭동(perturb)된 상기 제 1 복수의 이미지(SET1) 중 하나를 포함하는 것인, 제 3 복수의 이미지 결정 단계와;
    상기 제 1 노출 프로세스 및 상기 제 2 노출 프로세스를 차례로 적용하는 효과들을 평가하기 위해 상기 제 3 복수의 이미지를 사용하는 단계
    를 포함하는, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 복수의 이미지(SET1)는 제 1 최대 강도로 정규 화되고 상기 제 2 복수의 이미지(SET2)는 제 2 최대강도로 정규화되는 것인, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 제 1 범위의 노출 조건들은 제 1 범위의 디포커스(defocus)를 포함하고 상기 제 2 범위의 노출 조건들은 제 2 범위의 디포커스를 포함하며, 상기 가중 팩터는 상기 제 1 노출 조건들의 제 1 도즈에 대한 상기 제 2 노출 조건들의 제 2 도즈의 비율을 포함하는 것인, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 제 3 복수의 이미지들(FINALSET)에 기초하여 합성 프로세스 윈도우 메트릭(PWC)을 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 합성 프로세스 윈도우 메트릭은 상기 제 1 및 제 2 노출 조건들의 함수를 포함하는 것인, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 제 1 범위의 노출 조건들은 상기 제 1 범위의 디포커스를 포함하고 상기 제 2 범위의 노출 조건들은 제 2 범위의 디포커스를 포함하며, 상기 PWC 결정 단계는 임계 레지스트 도즈들의 범위를 제공하는 단계와 상기 제 3 복수의 이미지에 기초하여 임계 디멘젼(Critical Dimension:CD) 값들의 범위를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 CD 값들 각각은 상기 제 3 복수의 이미지를 위한 임계 레지스트 도즈들의 상기 범위 중 하나에 대응하는 것인, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  6. 제 4 항에 있어서:
    상기 제 1 및 제 2 노출 조건들을 위한 에러 예산 분포(error budget distribution)를 제공하는 단계와;
    상기 에러 예산 분포에 기초하여 상기 PWC의 PWC 분포를 결정하는 단계와;
    상기 PWC 분포에 기초하여 산출량을 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  7. 제 4 항에 있어서, 상기 PWC 결정단계는:
    상기 제 2 노출 조건들 중 선택된 하나를 제공하는 단계와;
    상기 제 2 노출 조건들 중 상기 선택된 하나에 대응하는 상기 제 2 복수의 이미지(S2) 중 선택된 하나를 결정하는 단계와;
    상기 제 3 복수의 이미지의 서브세트를 결정하는 단계로서, 상기 서브세트는 상기 가중 팩터에 의해 가중된 상기 제 2 복수의 이미지(S2) 중 상기 선택된 하나에 의해 섭동된 상기 제 1 복수의 이미지(SET1)를 포함하는 것인, 제 3 복수의 이미지의 서브세트 결정 단계와;
    상기 제 1 노출 조건들의 상기 제 1 범위에 걸친 상기 제 3 복수의 이미지에 기초하여 상기 제 2 노출 조건들 중 상기 선택된 하나에 대응하는 PWC 값들을 결정 하는 단계
    를 더 포함하는, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, PWC 응답 매트릭스를 형성하기 위해 상기 제2 노출 조건들의 상기 제 2 범위에 걸친 상기 PWC 값들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  9. 청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 7 항에 있어서, 상기 제 1 범위의 노출 조건들은 제 1 범위의 디포커스를 포함하고 상기 제 2 범위의 노출 조건들은 제 2 범위의 디포커스를 포함하고, 상기 PWC 결정 단계는 임계 레지스트 도즈들의 범위를 제공하는 단계와 상기 제 3 복수의 이미지(FINALSET)에 기초하여 임계 디멘젼(CD) 값들의 범위를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 CD 값들 각각은 상기 제 3 복수의 이미지 중 하나에 대하여, 상기 임계 레지스트 도즈들의 상기 범위 중 하나에 대응하는 것인, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  10. 제 4 항에 있어서,
    타겟 산출량을 제공하는 단계와;
    에러 예산 분포에 기초하여 상기 PWC의 PWC 분포를 결정하는 단계와;
    상기 타겟 산출량이 상기 PWC 분포로부터 획득되도록 에러 예산 분포를 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항의 복수 노출 포토리소그래피 프로세스의 효과들을 평가하는 방법을 실행하도록 하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  12. 삭제
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