KR101603859B1 - 프로세스 최적화를 위한 위상 조정 기법들 - Google Patents

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Abstract

리소그래피 마스크의 페이징된 영역(phased regions)들을 얼마나 두껍게 또는 얼마나 깊게 만드는지를 결정하기 위한 기법들이 제공된다. 하나의 예시적인 실시예는 제1 테스트 세트를 포함하는 제1 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계, 제1 테스트 세트보다 큰 제2 테스트 세트를 포함하는 제2 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계, 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 제1 테스트 세트에서 관심 구조들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계, 시뮬레이션 결과들에 기반하여 선호하는 초기 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계, 선호하는 초기 위상 깊이/두께에서 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계, 및 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 보정함으로써 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다. 최적의 패턴화를 부여하기 위해 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 갖는 마스크가 구현될 수 있다.

Description

프로세스 최적화를 위한 위상 조정 기법들{TECHNIQUES FOR PHASE TUNING FOR PROCESS OPTIMIZATION}
알려진 바와 같이, 집적 회로들을 제조할 때 일반적으로 리소그래피(lithography)가 사용된다. 이 프로세스는 반도체 웨이퍼의 표면에 포토레지스트 층을 코팅하는 단계, 및 원하는 패턴을 갖는 마스크를 통해 광을 발하고 이 광을 감광 포토레지스트에 포커싱하는 단계를 포함한다. 통상적으로, 마스크는 광 불투과(불투명) 크롬(chrome) 영역 및 광 투과(투명) 석영(quartz) 영역을 갖는다. 광원으로부터 방출되어 광학 렌즈 시스템을 통해 포커싱된 방사선(radiation)(예를 들어, 자외선 또는 심자외선(deep ultra-violet light) 등)이 마스크에 인가된다. 이러한 경우에, 광은 투명 마스크 영역들을 통과하여 포토레지스트 층의 대응 부위를 노광시키고, 불투명 마스크 영역들에 의해 차단되어 포토레지스트 층의 다른 부위들을 미노광 상태로 남겨 둔다. 사용되는 특정 프로세스에 따라, 포토레지스트 층의 노광 영역 또는 미노광 영역이 제거될 수 있고, 이에 따라 웨이퍼 상에 패턴화된 레지스트 층을 남기는데, 이는 예를 들어, 식각, 퇴적, 및 다른 통상적인 반도체 프로세스들과 같은 웨이퍼의 후속 프로세싱을 차례로 가능하게 한다.
상대적으로 우수한 콘트라스트를 갖는 더 작은 최소의 디바이스 치수들을 가능하게 하는 하나의 종래 기법은 일반적으로 교번 위상 시프트 마스킹(APSM)이라고 지칭된다. APSM은 2개의 인접 투명 마스크 영역을 통과하는 광에 의해 일어나는 유해한 간섭을 이용하여 포토레지스트 층에 기대치 않은 영역을 생성한다. 즉, 투명 마스크 영역들을 통과하여 나오는 광파(light wave)의 위상은 마스크 두께의 함수이며, 이에 따라 인접 마스크 영역들의 마스크 두께는 이들 인접 영역으로부터 나온 광이 유해한 간섭(예를 들어, 하나의 인접 영역으로부터 나온 광파들은 다른 인접 영역으로부터 나온 광파들의 위상에 대해 역위상(out-of-phase)인 위상을 갖고, 따라서 광파들은 서로 상쇄되거나 진폭이 감소된 결합파를 산출함)을 일으키는 역위상이 되도록 선택적으로 달라질 수 있다. 포토레지스트 물질이 광의 세기에 응답하기 때문에, 상이한 두께의 투명 영역들이 인접하는 포토레지스트 층에 기대치 않은 영역이 형성될 것이다. 무크롬 위상 시프트 리소그래피(chromeless phase shift lithography; CPL)와 같은 다른 마스크 기술들이 마스크의 다른 부분들에 비해 마스크의 일부 부분을 통과한 광 사이에 위상 오프셋을 도입하는데 사용될 수도 있다.
도 1a 및 도 1b는 페이징된 마스크 피처(phased mask feature)로 구성된 CPL 마스크를 개략적으로 예시한다.
도 2a는 통상적인 포토리소그래피 도구를 개략적으로 예시한다.
도 2b는 도 2a에 도시된 포토리소그래피 도구의 예시적인 마스크의 톱-다운 뷰를 개략적으로 예시한다.
도 2c는 도 2b에 도시된 마스크에 따라 패턴화된 포토레지스트 층을 갖는 예시적인 기판의 톱 다운 뷰를 개략적으로 예시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세스 최적화를 위한 리소그래피 마스크를 위상 조정하는 방법을 예시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주어진 마스크 레이아웃의 다양한 피처들의 포커스를 통한 임계 치수들(critical dimensions; CD)에 대한 시뮬레이션 결과를 예시한다.
도 5a 및 도 5b는 각각 본 발명의 일 실시예에 따른 2개의 위상 깊이에 대한 대형 레이아웃 테스트 세트의 스루 포커스 분석(through focus analysis)의 요약을 도시하는데, 각각의 포인트는 레이아웃에서 하나의 피처를 나타내고, x축은 타깃 디포커스에서 CD로부터의 포지티브 디포커스 CD 편차이고, y축은 타깃 디포커스에서 CD로부터의 네거티브 디포커스 CD 편차이다.
도 6의 (a) 및 도 6의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 가용 설계 규칙 공간을 익스플로잉하는 다수의 레이아웃을 보여주는 대형 테스트 세트의 일례를 예시한다.
도 6의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따른 합리적인 시간량에서 시뮬레이션 프로그램에 의해 정확히 다루어질 수 있는 소형 테스트 세트의 일례를 예시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 최적화된 리소그래피 마스크를 사용하여 형성된 하나 이상의 집적 회로 구조 또는 디바이스들로 구현된 컴퓨팅 시스템을 예시한다.
리소그래피 마스크의 페이징된 영역들을 얼마나 두껍게 또는 얼마나 깊게 만드는지를 결정하기 위한 기법들이 제공된다. 이 기법들은 최적 패턴화를 부여하는데 사용될 수 있다. 이 기법들은 임의의 리소그래피 마스크를 형성하는데 사용될 수 있지만, 특히 식각된 마스크 피처 또는 필름의 사이즈가 노광 시스템의 광의 파장의 스케일인 경우(또는 그보다 작은 경우) 및 서브 분해능 보조 피처(subresolution assist feature)들이 존재하는 경우 유용하다.
일반적인 개요
이전에 설명된 바와 같이, CPL 및 APSM과 같은 다양한 리소그래피 마스크 기법이 존재하는데, 여기에는 에어리얼 이미지 품질(aerial image quality)을 개선하는데 마스크에 대한 위상 차이가 사용된다. 이 경우, 마스크는 마스크의 다른 부분에 비해 마스크의 일부 부분들을 통과하는 광 사이에 위상 차이를 도입하는 방식으로 석영을 식각하거나 필름을 추가함으로써 엔지니어링된다. 다양한 파동 사이의 유해한 간섭은 에어리얼 이미지 콘트라스트를 개선한다. 페이징된 피처들의 사이즈는 노광 시스템의 광의 파장에 비해 크고, 광원이 코히어런트인 경우, 에어리얼 이미지 콘트라스트를 최대화하는데 필요한 도포된 필름의 요구된 석영 식각 깊이 또는 두께를 추정하는 것이 일반적으로 직관적이다. 이런 경우에, 필름들 및 석영의 광학 특성들은 위상 지연 광과 미지연 광 사이의 180° 위상 오프셋을 도입할 필름 두께 또는 식각 깊이를 계산하는데 사용될 수 있다. 그러나, 여러 마스크 레이아웃의 경우, 식각된 마스크 피처들 또는 필름의 사이즈가 광의 파장의 스케일이거나 그보다 작고, 페이징된 서브-분해능 보조 피처들이 존재하는 경우, 예를 들어, 많은 양의 회절 발생, 가깝게 배치된 위상 에지들 간의 상호 작용, 및 3차원 마스크 효과들로 인한 포커스 시프팅 때문에, 이러한 위상 계산들이 더 이상 유효하지 않게 된다. 또한, CPL과 같은 일정한 위상 시프트 기법들이 강력한 오프-축(off-axis) 조명을 사용하기 때문에, 최적 위상 깊이를 간단한 방식으로 결정하는 것을 어렵게 만드는 큰 불투명 각도로 광이 마스크에 부딪힌다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 최적의 패턴화를 부여하고, 위상 기술의 완전한 이용을 가능하게 하기 위해 리소그래피 마스크의 페이징된 영역들을 얼마나 두껍게 또는 얼마나 깊게 만들지를 결정하기 위한 기법들이 제공된다. 예를 들어, 이 기법들은 집적 회로 설계의 제조 시에 사용되는 하나 이상의 위상 최적화된 리소그래피 마스크들에 구체화될 수 있다. 여러 적용 예들이 본 개시의 측면에서 명백할 것이다.
도 1a 및 도 1b는 예시적인 무크롬 위상 리소그래피(CPL) 페이징된 마스크 피처를 예시한다. CPL은 무크롬 마스크 피처들을 사용하여 회로 피처들을 정의하는 리소그래피 기법이다. 이들 마스크 피처들은 통상적으로 제로(0)-위상 시프트 또는 파이(pi)-위상 시프트를 제공하고, 노광 플랫폼의 조명 파장에서 180° 위상 시프트에 대응하는 깊이로 석영 기판을 식각하거나, 노광 플랫폼의 조명 파장에서 180° 위상 시프트를 제공하기 위해 석영 기판 상에 위상 시프트 층들을 추가함으로써 형성될 수 있다. 도 1a는 예시적인 CPL 마스크의 투명 사시도를 도시하고, 도 1b는 그 마스크의 평면도를 도시한다. 알 수 있듯이, 위상을 결정하는 파라미터는 석영에서의 식각 깊이이다. 이러한 깊이는 본 발명의 일 실시예에 따라 이미징 웨이퍼 레벨로 에어리얼 이미지 콘트라스트를 최적화하기 위해 달라지거나 조정될 수 있다.
도 2a는 마이크로리소그래피(microlithography) 도구 또는 스캐너 또는 노광 시스템이라고도 지칭될 수도 있는 통상적인 포토리소그래피 도구를 개략적으로 예시한다. 알 수 있듯이, 도구는 일반적으로 광원, 광원을 효과적으로 패턴화하기 위한 마스크, 및 이미징 플레인(imaging plane)에 패턴화된 광을 포커싱하는 투영 광학 장치들을 포함하며, 여기서 이미징 플레인은 포토레지스트 층을 갖는 기판을 포함한다. 도 2b는 도구와 함께 이용될 수 있는 예시적인 마스크 구성의 평면도를 개략적으로 예시하고, 도 2c는 도 2b에 도시된 마스크에 따라 패턴화된 포토레지스트 층을 갖는 예시적인 기판의 평면도를 개략적으로 예시한다.
이러한 도구들은 광원이 기판(예를 들어, 실리콘 웨이퍼 또는 다른 적절한 반도체 기판) 상에 코팅된 감광 포토레지스트 위에 (때때로 레티클(reticle)이라고도 지칭되는) 마스크의 패턴들을 전사하기 위해 단색광을 통상 사용한다. 여러 적용예의 경우, 포토레지스트의 개구들의 치수는 매우 높은 허용 오차로 제어될 필요가 있다. 이러한 경우, 도구가 동작하는 조건들은 포토레지스트에서의 피처들의 (때때로 도 2c에 도시된 임계 치수 또는 CD라고 지칭되는) 측정 치수와 (때때로 타깃 치수라고 지칭되는) 원하는 치수 사이에 오차를 최소화하도록 제어될 수 있다. 이는 도 5a 및 도 5b에서 도시된 오차로서 차례로 설명될 것이다.
이러한 CD 편차를 초래하는 도구에서의 편차의 하나의 소스는 도구의 포커스 제어이다. 기판 상의 포토레지스트로 포커싱되는 마스크 구조의 이미지는 제한된 깊이의 포커스를 갖는다. 포커스가 최적의 포커스로부터 이탈함에 따라, CD는 레지스트가 더 이상 개방되지 않을 때까지 타깃 CD로부터 이탈한다. 이에 따라, 프로세스의 파라미터들은(예를 들어, 마스크, 스캐너 설정, 포토레지스트, 및 다른 이러한 제어 가능 팩터들) 웨이퍼에 동시에 이미징되고 있는 모든 구조들에 대한 타깃으로부터 CD 이탈을 최소화하기 위해 선택될 수 있다. 이미징된 구조들의 개수는 크게 달라질 수 있는데, 예를 들어 하나 내지 수개, 수십, 수백, 수천, 또는 수백만 또는 심지어 수십억의 범위일 수 있다.
반도체 산업에서 사용 중인 여러 마스크들은 소위 이진 마스크이다. 이진 마스크들은 광을 차단하거나 이를 통과시키는 마스크들이다. 예를 들어, 포지티브 톤 레지스트(결과적으로 노광이 레지스트 제거를 초래하는 레지스트들)를 이용한 홀 패턴화의 경우, 마스크는 광이 통과하여 포토레지스트를 노광시키고 그 안의 홀들을 개방하게 하는 개구들에 의해 구멍이 난 석영 마스크 기판에 불투명 물질로 대부분 구성된다. 통상적으로 불투명 물질의 개구들이 이미징하는데 사용되는 광의 파장만큼 작거나 이보다 더 작기 때문에, 포토레지스트에서의 광 프로파일(에어리얼 이미지)이 어떻게 보일지를 예측하는 것을 어렵게 만드는 다량의 회절 및 산란이 존재한다. 마스크의 작은 피처들 및 이들의 측벽을 통과하여 기판 이미징 플레인에서 이미지를 생성함에 따라 광이 어떻게 회절되고 산란되는지를 정확히 예측하는데 매우 계산 집중적인 소프트웨어가 사용될 수 있다. 이러한 정확한 소프트웨어 없이, 요구되는 엄격한 허용 오차 내에 요구되는 CD들에서 레지스트 개구를 획득하기 위한 마스크에 개구를 얼마나 크게 만들지를 아는 것은 어려울 수 있다.
마스크의 인접 부분들을 통과하는 광 사이의 위상 차이를 사용하여 포토레지스트에서 원하는 에어리얼 이미지를 생성하는 위상 시프팅 마스크들이라고 지칭되는 다른 클래스의 덜 널리 사용된 마스크 타입들이 존재한다. 이들 마스크 타입의 일례들은 APSM, CPL, 및 LEPSM(line end phase shift mask)이다. 이진 마스크와 달리, 이들 마스크는 광을 통과시키지만, 마스크에서의 표준 포토레지스트 개구들을 통과하는 광에 비해 광에 180°의 위상 시프트를 도입하는 오페이킹(opaquing) 물질에 제3 타입의 개구를 갖는다. 2개의 타입의 개구로부터의 광이 웨이퍼 플레인에서 간섭하는 경우, 유해한 간섭은 더 우수한 에어리얼 이미지 콘트라스트(일반적으로 밝은 영역으로부터 어두운 영역으로의 전이의 선명도(sharpness)라고 지칭됨)를 생성할 수 있고, 이에 따라 주어진 레이아웃의 피처들의 임계 치수의 제어를 개선할 수 있다. 이러한 의미에서, 정확한 위상 차이가 최적의 이미징에 선택되거나 조정될 수 있다. 위상 차이가 너무 작거나 너무 크면, 유해한 간섭은 현저하지 않을 것이고, 위상 시프팅의 모든 이익은 실현되지 않거나 결과적으로 서브 최적의 이미징을 초래할 것이다.
원하는 위상 시프트는 도 1a 및 도 1b를 참조하여 설명된 대응 깊이로 투명 석영(또는 다른 광 투과 영역)으로 식각함으로써 생성될 수 있다. 본 개시의 측면에서 명백해지듯이, 이러한 깊이는 도입된 위상에 직접 관련되며 정밀하게 제어될 수 있다. 또한, 이들 피트(pits) 또는 플래토(plateaus)(일반적으로, 페이징된 마스크 피처들)의 사이즈가 광의 파장에 비해 작고, 광을 회절시키기 위한 트랜치(trench) 또는 플래토에 측벽들이 존재하기 때문에, 최선의 콘트라스트 전체를 제공하기 위해 트랜치가 마스크에 얼마나 깊게 존재해야 하는지를 이해하는 것은 일반적으로 직관적이지 않다. 최선의 깊이를 결정하는 유일한 방식은 스캐너 상에서 다양한 깊이 및 다양한 포커스 설정의 매우 계산 집중적인 시뮬레이션을 행하여 어느 것이 최선의 에어리얼 이미지 콘트라스트를 제공하는지를 찾는 것이다. 마스크 복잡도에 따라, 이러한 계산을 행하는 것은 불가능하지 않으면 매우 비현실적일 수 있다. 예를 들어, 수백만 개의 상이한 구성으로 조직화될 수 있는 수백만 개의 피처들을 갖는 마스크를 가정하면, 하나의 마스크 및 하나의 스캐너 조건 세트에 대한 문제를 해결하는데 수년이 걸릴 것이다. 강건한 사업을 수행하는 현재 사업 개발 사이클 및 현실 상황을 고려하면, 이러한 시뮬레이션은 (약 몇 일 또는 몇 주 또는 몇 달) 더 빠르게 행해질 필요가 있다. 본 발명의 다양한 구현예들이 마스크 식각 깊이를 최적화하여 주어진 스캐너 조건 세트에 대해 마스크에 대한 수백만 개의 구조들을 위한 최선의 이미징을 제공하는 기법들을 제공한다.
방법론
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세스 최적화를 위한 리소그래피 마스크를 위상 조정하는 방법을 예시한다. 이 방법은 기존의 시뮬레이션 도구 및 표준 광학 근접 보정(optical proximity correction; OPC) 기법들을 사용하여 일반적으로 실행될 수 있다. 또한, 이러한 예시적인 실시예는 2개의 마스크 레이아웃 설계를 사용한다. 일반적으로, 제1 마스크 레이아웃은 대형 테스트 세트라고 여기에 지칭되고, 제2 마스크 레이아웃은 소형 테스트 세트라고 여기에 지칭된다. 이러한 시뮬레이션 도구들 및 마스크 레이아웃들의 예시가 차례로 설명될 것이다. 여러 변형예들이 본 개시의 측면에서 명백할 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 2개의 타입의 기존의 시뮬레이션 소프트웨어가 방법을 수행하는데 사용될 수 있다. 광이 마스크를 통과하여 기판에 포커싱됨에 따라 무엇이 일어나는지에 대한 가장 정확한 시뮬레이션을 제공하는 알고리즘을 사용하는 소위 정확한 프로그램. 이는 엄격한 리소그래피 시뮬레이션 도구(rigorous lithography simulation tool; RLST)라고도 지칭된다. 일반적으로, RLST는 주어진 마스크를 통한 광의 전사를 위한 맥스웰 방정식에 엄격한 솔루션을 효과적으로 제공하도록 프로그래밍되거나 구성되고, 이미징에 대한 마스크에서의 상이한 트랜치 깊이의 효과를 정확히 캡처할 수 있다. RLST와 관련된 이러한 정확성의 대가는 컴퓨터에서의 상대적으로 매우 긴 실행 시간이다. 전술한 바와 같이, 주어진 개발 스케줄의 시간적 제약 하에서 소수의 구조들을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 도전 과제일 수 있다. 이러한 실시예에 따른 제2 소프트웨어 묶음(suite) 또는 도구는 소위 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM) 시뮬레이터로서, 이 시뮬레이터는 마스크 필드에 기반하여 이미징 플레인에서 이미지 프로파일을 계산하도록 프로그래밍하거나 구성된다. 일반적으로, FTM 도구가 이미징 중에 마스크에서 일어나는 광학 효과들의 대부분을 고려하는 RLST의 버전이지만 RLST보다 몇 자리수 더 빠른 RLST의 버전이다. 이러한 속도에 대한 대가는 정확성 뿐만 아니라 RLST가 FTM 시뮬레이션을 행하는데 사용되는 라이브러리를 생성하기 위한 시간 업-프론트(time up-front)이다. 이러한 이점은 FTM 도구가 마스크에 대한 피처 전부가 적절히 이미징되도록 보장하는데 사용될 수 있도록 주어진 시간동안 RLST보다 훨씬 더 큰 다양한 구조를 볼 수 있다는 것이다. 다시, 피처들의 개수는 주어진 설계 개발 계획을 위해 할당된 회로 설계 및 시간에 따라 소수 내지 수백만 개 또는 심지어 수십억 개의 피처들의 범위일 수 있다. RLST 및 FTM 시뮬레이션 모듈에 더하여, 그리고 일부 예시적인 실시예들에 따라, 이 방법은 생성된 FTM을 사용하여 현실적인 레이아웃에서 포커스를 통해 핫 스팟(hot spot) 또는 문제가 있는 설계 영역들을 식별할 수 있는 고속 광학 근접 보정(OPC) 소프트웨어를 더 채택한다. 이해될 바와 같이, OPC 모듈뿐 아니라 RLST 및 FTM 시뮬레이션 모듈들은 (예를 들어, 프로세서 속도, 메모리, 운영 체제 등에 대한) RLST/FTM/OPC 도구들의 최소 요건들을 충족하는 범용 컴퓨터 상에서 실행될 수 있다. 더 이해될 바와 같이, 이들 소프트웨어 도구 각각은 그래픽 사용자 인터페이스 및 데이터 로깅 모듈(data logging module)들과 같은 다른 통상적인 소프트웨어 컴포넌트들뿐 아니라 원하는 컴퓨터 기능성을 제공하는 다수의 모듈 또는 루틴을 포함할 수 있다.
앞서 지시된 바와 같이, 이러한 예시적인 실시예의 방법은 2개의 마스크 레이아웃 설계를 사용한다. 제1 마스크 레이아웃은 일반적으로 광범위한 주어진 관심 설계 규칙 공간(일반적으로 대형 테스트 세트라고 지칭됨)을 실시하는 매우 다양한 설계들을 갖는다. 제2 마스크 레이아웃은 일반적으로 예를 들어, 엔지니어링 판단 및 설계 규칙들에 대한 지식을 사용하여 초기에 선택될 수 있는 훨씬 더 작은 설계 세트이다. 이러한 초기 테스트 세트는 예를 들어, 주어진 개발 계획 타임라인에 따라 할당된 시간에 기반하여 합리적인 시간량에서 RLST에 의해 시뮬레이션될 만큼 충분히 작다(일반적으로 소형 테스트 세트라고 지칭됨). 도 6의 (a) 및 도 6의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 가용 설계 규칙 공간을 익스플로잉하는 수만 개의 레이아웃을 보여주는 대형 테스트 세트의 일례를 예시한다. 도 6의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따른 합리적인 시간량에서 RLST에 의해 정확히 다루어질 수 있는 소형 테스트 세트의 일례를 예시한다.
도 2를 참조하여, 이 방법은 주어진 설계 레이아웃에 대해, 위상 깊이들/두께들의 범위에 대한 소형 테스트 세트에서의 관심 구조의 포커스를 통해 CD들을 시뮬레이션하는 단계(301)를 시작한다. 이전에 설명된 바와 같이, 위상 깊이는 페이징된 피처가 식각되는 경우에 일반적으로 적용되고, 위상 두께는 필름 또는 다른 물질이 페이징된 피처를 제공하기 위해 마스크 위에 퇴적되거나 구축되는 경우에 일반적으로 적용된다. 일반적으로, 소형 테스트 세트는 예를 들어 주어진 개발 계획마다 할당 시간에서 프로세싱될 수 있는 임의의 개수의 피처들을 포함할 수 있다. 일 예시적인 경우에, 소형 테스트 세트에 포함된 피처들의 개수는 10 내지 1000의 범위에 있다. 그러나, 본 발명은 임의의 특별한 사이즈 범위의 테스트 세트로 제한되도록 의도되지 않는다는 점에 유의한다. 주어진 테스트 세트 또는 설계 레이아웃 내의 모든 구조들이 분석될 필요가 있는 것은 아니라는 점에 더 유의한다. 예를 들어, 일부 예시적인 실시예에서, (핀칭(pinching) 및/또는 다른 문제의 피처들에 취약한 엔드-투-엔드 라인 공간 및/또는 구조와 같은) 소형 테스트 세트에서 특정한 중요한/문제의 구조들만의 포커스를 통한 CD들이 레이아웃을 동일하게 유지하면서 식각 깊이 또는 필름 두께의 범위에 대해 RLST를 사용하여 시뮬레이션된다. 일부 예시적인 경우에, 중요(또는 선택된) 피처들을 통해 선택된 EOp 및 에어리얼 이미지 슬라이스에서의 CD들은 포커스 센터링, 포커스 깊이, 및 위상 깊이/두께 스큐(skew)에 대한 에어리얼 이미지 콘트라스트에 대해 분석된다. 다른 실시예들은 본 개시의 측면에서 이해될 바와 같이, 추가적이거나 상이한 분석 파라미터들을 포함할 수 있다.
이 방법은 RLST 시뮬레이션 결과들에 기반하여 최선 또는 선호하는 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계(303)를 계속한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주어진 마스크 레이아웃의 다양한 피처들의 포커스를 통한 CD들에 대한 예시적인 RLST 시뮬레이션 결과들을 예시한다. 특히, 도 4는 도 4에 도시된 플롯에서 상이한 형상들에 의해 라벨링되고 더 표현되는 바와 같이 엔드-투-엔드(ETE) 공간의 포커스를 통한 CD 및 핀칭에 취약한 구조를 도시하는 (도 6의 (c)에 도시된 예와 같은) 소형 테스트 세트에 대한 RLST 결과들을 그래픽적으로 예시한다. 더 알 수 있듯이, 위상 깊이/두께가 (도 4에 도시된 플롯마다 라벨링된) 235nm에서 175nm까지에 달라짐에 따라, 포커스의 전체 깊이는 곡선들의 평탄화 및 2개의 구조 사이의 중심 포커스 시프트의 감소로 인해 개선된다. 이에 따라, 예를 들어, 최선의 전체 포커스 깊이 및 전체 에어리얼 이미지 품질을 부여하는 위상 깊이/두께의 초기 추정치가 선택될 수 있다. 도 4에 도시된 예시적인 테스트 세트에서, 초기 최선 위상 깊이/두께로서 175nm가 선택되었다. 설명될 바와 같이, 고속 두께 마스크 모델(FTM)이 이러한 위상 깊이/두께에 대해 생성된다.
도 2를 더 참조하면, 이 방법은 초기 최선/선호하는 위상 깊이/두께에서 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계(305) 및 제2 또는 더 최적화된 레이아웃 설계를 제공하기 위해 FTM을 사용하여 대형 데이터 세트를 보정하는 단계(307)를 계속한다.
그 후, 그 결과들이 분석될 수 있다. 이에 따라, 이러한 예시 경우에, 이 방법은 예를 들어, 주어진 설계 기준 또는 규칙 세트에 기반하여 최적화가 충분한지 여부에 관해 결정하는 단계(313)를 계속한다. 원하는 레벨의 최적화는 하나의 실시예로부터 다음 실시예까지 달라질 것이다. 일부 예시적인 실시예에서, 고려된 파라미터들은 스루 포커스, 콘트라스트, 및/또는 마스크 오차 향상 인자(mask error enhancement factor, MEEF) 중 하나 이상을 포함한다. 예를 들어, 도 5a는 185nm의 위상 깊이에 대해 더 최적화된 대형 레이아웃 설계 테스트 세트의 스루 포커스 분석의 요약을 도시하고, 도 5b는 205nm의 위상 깊이에 대한 레이아웃 설계 테스트 세트의 스루 포커스 분석의 요약을 도시한다. 각각의 포인트는 마스크 상의 상이한 구조에 대한 상이한 CD 측정을 나타낸다. 이 예시적인 경우에, 수만 개의 구조들이 보고된다. x축은 고정 포지티브 디포커스 설정(최선의 포커스에 비해 양의 방향으로 아웃 포커스(out of focus)인 포커스 설정)에 대한 원하는 타깃 CD로부터의 나노미터 단위의 CD 편차를 도시한다. y축은 네거티브 디포커스(아웃 포커스) 설정에 대한 동일한 CD 오차를 도시한다. 이러한 범위의 포커스 설정은 스캐너가 가질 것으로 예상되는 최악의 포커스 변화를 캡처하기 위해 선택될 수 있다. 이상적으로, 모든 포인트가 0nm, 0nm의 지점에 놓일 것이다. 이는 스캐너가 아웃 포커스로 드리프트됨에 따라, 기판 상의 CD들 중 어느 것도 변경되지 않고, 완전한 이미징이 보존된다는 것을 의미한다. 실제로, 스캐너의 포커스의 유한한 깊이 때문에, 포커스가 드리프트됨에 따라 CD들이 타깃으로부터 드리프트된다. 이에 따라, 도시된 바와 같이, (0,0)에서의 하나의 포인트 대신에, (0,0) 근처에 중심을 둔 포인트들의 클러스터가 제공된다. 이해될 바와 같이, (0,0)으로부터의 편차가 작아질수록, 포커스의 깊이는 양호해진다. 본 발명의 일부 실시예에 따르면, 그 목적은 클러스터가 (0,0) 주변에서 가능한 한 타이트하게 있도록 하는 것이다. 이 예시 경우에, 도 5a의 185nm 위상 깊이/두께 플롯은 도 5b의 205nm 위상 깊이 플롯보다 더 타이트한 클러스터를 갖는다. 즉, 최악의 경우 편차들은 205 nm 위상 깊이/두께에 대한 경우보다 185nm 위상 깊이/두께에 대한 모든 조건(x축 및 y축 방향 모두에서)에 대해 더 작다. 이는 예를 들어, 185nm의 위상 깊이/두께가 더 우수한 CD 제어를 제공하고, 205nm 위상 깊이/두께에 비해 개선된다는 것을 의미한다. 도 5a 및 도 5b에서와 같이 측정되거나 분석될 수 있는 CD 제어뿐 아니라, 전술된 바와 같은 열악한 콘트라스트 및 MEEF 등의 열악한 CD 제어를 초래하는 다른 문제들에 대해 더 최적화된 대형 테스트 세트 결과들의 분석을 바라볼 수 있다.
313에서의 이러한 분석이 충분한 최적화가 달성되었다고 결론 내리면, 이 방법은 종결되고, 따라서 (위상 깊이 또는 위상 두께에 대한) 최적 마스크 설계가 제공된다. 그러나, 313에서의 분석이 충분한 최적화가 달성되지 않았다고 결론 내리면, 본 예시적인 실시예의 방법은 제2/최적화된 레이아웃 설계의 서브 최적의 또는 문제가 있는 피처들(예를 들어, 열악한 에어리얼 이미지, 시프트된 포커스, 열악한 MEEF, 또는 열악한 포커스 깊이)을 식별하는 단계(309)를 계속한다. 일 예시적인 실시예에서, (도 5a 및 도 5b를 참조하여 설명된) 열악한 에어리얼 이미지, 시프트된 포커스, 열악한 MEEF, 또는 열악한 포커스 깊이를 갖는 이러한 문제가 있는 구성들을 식별하는데 OPC 도구가 사용된다. 이 방법은 다음으로 소형의 테스트 세트 레이아웃 설계를 제공하기 위해 식별된 서브 최적의 피처들의 소형 테스트 세트를 생성하는 단계(311)를 계속한다. 그 후, 이 방법은 새로운 소형 테스트 세트 레이아웃에 대해서만 효과적으로 반복한다. 이에 따라, 이 방법은 RLST를 사용하여 위상 깊이들/두께들의 범위에 대한 새로운 소형 테스트 세트 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통한 CD들을 시뮬레이션하는 단계(301), 최선/선호하는 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계(303), 선택된 최선/선호하는 위상 깊이/두께로 FTM를 생성하는 단계(305), 및 더 최적화된 레이아웃 설계를 제공하기 위해 최근의 FTM을 사용하여 대형 데이터 세트를 보정하는 단계(307)를 계속한다. 이에 따라, 307로부터의 최적화된 대형 레이아웃 설계 테스트 세트와 관련된 핫 스팟 피처들에 이의를 제기하는 소형 테스트 세트가 RLST와 함께 이용하기 위한 소형 테스트 세트 레이아웃 설계로 조립될 수 있다. RLST는 예를 들어, 다양한 식각 깊이 또는 필름 두께를 갖는 이러한 새로운 소형 테스트 세트 레이아웃의 에어리얼 이미지를 시뮬레이션하는데 사용될 수 있다. 도 4를 참조하여 이전에 설명된 바와 같이, 포커스 센터링, 포커스 깊이, 및 에어리얼 이미지 콘트라스트는 다양한 마스크 스큐들에 대해 비교될 수 있으며, 새로운 식각 깊이 또는 필름 두께가 식별될 수 있다. 새로운 위상 깊이/두께의 FTM 분석은 임의의 새로운 문제 구조들을 식별하기 위해 반복될 수 있고, 새로운 소형 테스트 세트는 다양한 마스크 스큐에서 RLST 분석을 위한 문제 구조들로부터 생성될 수 있다. 2번 이상의 반복 후에, 최적의 마스크 설계를 제공하기 위해 최종 식각 깊이 또는 필름 두께가 선택될 수 있다.
예시적인 시스템
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 최적화된 리소그래피 마스크들을 사용하여 형성된 하나 이상의 집적 회로 구조 또는 디바이스들로 구현된 컴퓨팅 시스템을 예시한다. 알 수 있듯이, 컴퓨팅 시스템(1000)은 마더보드(1002)를 하우징한다. 마더보드(1002)는 이들로 제한되는 것은 아니지만 프로세서(1004), 및 각각이 마더보드(1002)에 물리 및 전기적으로 결합되거나 그 안에 집적될 수 있는 적어도 하나의 통신 칩(1006)을 포함하는 다수의 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이해될 바와 같이, 마더보드(1002)는 예를 들어 임의의 인쇄 회로 보드로서, 메인 보드, 메인 보드에 실장된 도터보드(daughterboard), 또는 시스템(1000)의 유일한 보드일 수 있다. 적용 분야에 따라, 컴퓨팅 시스템(1000)은 마더보드(1002)에 물리적, 전기적으로 결합될 수도 있는 하나 이상의 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이들 다른 컴포넌트는 휘발성 메모리(예를 들어, DRAM), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM), 그래픽 프로세서, 디지털 신호 프로세서, 암호 프로세서, 칩셋, 안테나, 디스플레이, 터치스크린 디스플레이, 터치스크린 컨트롤러, 배터리, 오디오 코덱, 비디오 코덱, 전력 증폭기, 하나 이상의 필터(예를 들어, LC-탱크, 고대역 통과 필터, 저대역 통과 필터, 대역통과 필터), GPS(global positioning system) 디바이스, 나침반, 가속도계, 자이로스코프, 스피커, 카메라, 및 대용량 저장 디바이스(하드 디스크 드라이브, CD(compact disk), DVD(digital versatile disk) 등)을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(1000)에 포함된 컴포넌트들 중 어느 하나는 본 발명의 일 실시예에 따라 최적화된 리소그래피 마스크를 사용하여 형성된 하나 이상의 집적 회로 구조 또는 피처를 포함할 수 있다. 이들 구조 또는 피처는 예를 들어, 트랜지스터, 컨덕티브 런(conductive run), 또는 작은 피처들을 포함하는 다른 회로에 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 다수의 기능들이 하나 이사의 칩에 통합될 수 있다(예를 들어, 통신 칩(1006)이 프로세서(1004)의 일부이거나 여기에 통합될 수 있다는 점에 유의한다).
통신 칩(1006)은 컴퓨팅 시스템(1000)로/로부터 데이터를 전송하기 위한 무선 통신을 가능하게 한다. “무선”이라는 용어 및 그 파생어들은 고체가 아닌 매체를 통해 변조된 전자기 방사의 사용하여 데이터를 통신할 수 있는 회로, 디바이스, 시스템, 방법, 기법, 통신 채널 등을 설명하는데 사용된다. 이 용어는 관련 디바이스들이 임의의 배선을 포함하지 않는다는 것을 함축하지 않지만, 일부 예시에서는 포함하지 않을 수도 있다. 통신 칩(1006)은 3G, 4G, 5G, 그 이상으로 지정되는 임의의 다른 무선 프로토콜뿐 아니라 Wi-Fi(IEEE 802.11 패밀리), WiMAX(IEEE 802.16 패밀리), IEEE 802.20, LTE(long term evolution), Ev-DO, HSPA+, HSDPA+, HSUPA+, EDGE, GSM, GPRS, CDMA, TDMA, DECT, 블루투스 등을 포함하는 여러 무선 표준 또는 프로토콜 중 어느 하나를 구현할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(1000)은 복수의 통신 칩(1006)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 통신 칩(1006)은 Wi-Fi 및 블루투스와 같은 단거리 무선 통신에 전용될 수 있고, 제2 통신 칩(1006)은 GPS, EDGE, GPRS, CDMA, WiMAX, LTE, Ev-DO 등과 같은 장거리 무선 통신에 전용될 수 있다.
컴퓨팅 시스템(1000)의 프로세서(1004)는 프로세서(1004) 내에 패키징된 집적 회로 다이(integrated circuit die)를 포함한다. 본 발명의 일부 실시예에서, 프로세서의 집적 회로 다이는 여기에 다양하게 설명된 바와 같이 최적의 위상 깊이/두께를 갖는 리소그래피 마스크를 사용하여 형성된 하나 이상의 집적 회로 구조 또는 피처들로 구현된 온보드 회로(onboard circuitry)를 포함한다. “프로세서”라는 용어는 예를 들어, 레지스터들 및/또는 메모리로부터의 전자 데이터를 프로세싱하여 그 전자 데이터를 레지스트 및/또는 메모리에 저장될 수 있는 다른 전자 데이터로 변환하는 임의의 디바이스 또는 디바이스의 일부를 지칭할 수 있다.
통신 칩(1006)은 또한 통신 칩(1006) 내에 패키징된 집적 회로 다이를 포함할 수 있다. 이러한 일부 예시적인 실시예에 따르면, 통신 칩의 집적 회로 다이는 여기에 설명된 바와 같이 최적화된 리소그래피 마스크를 사용하여 형성된 하나 이상의 집적 회로 구조 또는 피처들을 포함한다. 본 개시의 측면에서 이해될 바와 같이, 다중 표준 무선 능력들이 프로세서(1004)로 직접 통합될 수 다른 점에 유의한다(예를 들어, 임의의 칩(1006)의 기능성은 별도의 통신 칩을 갖기 보다는 프로세서(1004)에 통합됨). 프로세서(1004)는 이러한 무선 능력을 갖는 칩셋일 수 있다는 점에 더 유의한다. 즉, 임의의 개수의 프로세서(1004) 및/또는 통신 칩들(1006)이 사용될 수 있다. 마찬가지로, 임의의 하나의 칩 또는 칩셋은 그 안에 통합된 다수의 기능들을 가질 수 있다.
다양한 구현예들에서, 컴퓨팅 시스템(1000)은 랩톱, 넷북, 노트북, 스마트폰, 태블릿, PDA(personal digital assistant), 울트라 모바일 PC, 모바일폰, 데스크톱 컴퓨터, 서버, 프린터, 스캐너, 모니터, 셋톱 박스, 엔터테인먼트 제어 유닛, 디지털 카메라, 휴대용 뮤직 플레이어, 또는 디지털 비디오 레코더일 수 있다. 추가 구현예에서, 시스템(1000)은 여기에 설명된 본 발명의 일 실시예에 따른 최적의 위상 깊이/두께를 갖는 리소그래피 마스크를 사용하여 형성된 집적 회로 구조들 또는 피처들을 채용하거나 데이터를 프로세싱하는 임의의 다른 전자 디바이스일 수 있다.
여러 실시예들이 본 개시의 측면에서 명백할 것이다. 하나의 예시적인 실시예는 리소그래피 마스크를 위상 조정하는 방법을 제공한다. 이 방법은 제1 테스트 세트를 포함하는 제1 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계, 및 제2 테스트 세트를 포함하는 제2 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 포함하고, 여기서 제2 테스트 세트는 제1 테스트 세트보다 크다. 이 방법은 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 제1 테스트 세트에서 관심 구조들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계, 및 시뮬레이션 결과에 기반하여 선호하는 초기 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 선호하는 초기 위상 깊이/두께에서 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계, 및 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 보정함으로써 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함한다. 일부 경우에, 이 방법은 위상 깊이/두께 최적화가 충분한지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 일부 이러한 경우에, 위상 깊이/두께 최적화가 충분하다는 결정에 응답하여, 이 방법은 최적의 위상 깊이/두께를 갖는 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 포함한다. 그 밖의 이러한 경우에, 위상 깊이/두께 최적화가 불충분한 경우에 응답하여, 이 방법은 최적화된 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계, 및 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계를 더 포함한다. 일부 이러한 경우에, 이 방법은 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계, 및 다음 소형 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통한 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 다음의 선호하는 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계를 더 포함한다. 일부 이러한 경우에, 이 방법은 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통한 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 선택된 다음의 선호하는 위상 깊이/두께로 다음 FTM을 생성하는 단계, 및 다음 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 추가적으로 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함한다. 일부 이러한 경우에, 이 방법은 결정(최적화 분석)을 반복하는 단계를 더 포함한다. 일부 이러한 경우에, 위상 깊이/두께 최적화가 여전히 불충분한 경우에 응답하여, 이 방법은 더 최적화된 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계; 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 다음의 선호하는 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 선택된 다음의 선호하는 위상 깊이/두께로 다음 FTM을 생성하는 단계; 및 다음 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 더 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함한다. 일부 특정 예시적인 경우에, 임계 치수들을 시뮬레이션하는 것은 엄격한 리소그래피 시뮬레이션 도구를 사용하여 수행되고, 임계 치수들은 포커스 센터링, 포커스 깊이, 및/또는 위상 깊이/두께 스큐를 위한 에어리얼 이미지 콘트라스트 중 적어도 하나에 대해 분석된다. 일정한 특정 예시 경우들에, 제1 테스트 세트는 1000개 미만의 관심 피처들을 포함하고, 제2 마스크 레이아웃 설계는 1000개 초과의 관심 피처들을 포함한다. 여러 변형예들이 본 개시의 측면에서 명백할 것이다. 예를 들어, 본 발명의 다른 실시예는 이 단락에서 다양하게 설명되는 방법을 사용하여 제조되는 리소그래피 마스크를 제공한다. 다른 실시예는 마스크를 포함하는 리소그래피 시스템을 제공한다.
본 발명의 다른 실시예는 리소그래피 마스크를 위상 조정하는 방법을 제공한다. 이 예시 경우의 방법은 제1 테스트 세트를 포함하는 제1 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계, 및 제2 테스트 세트를 포함하는 제2 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 포함하고, 여기서 제2 테스트 세트는 제1 테스트 세트보다 크다. 이 방법은 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 제1 테스트 세트에서 관심 구조들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계, 및 시뮬레이션 결과에 기반하여 선호하는 초기 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 선호하는 초기 위상 깊이/두께에서 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계, 및 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 보정하는 단계를 더 포함하며, 이로써 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공한다. 위상 깊이/두께 최적화가 충분하다는 결정에 응답하여, 이 방법은 최적의 위상 깊이/두께를 구체화한 마스크를 제공하는 단계를 더 포함한다. 위상 깊이/두께 최적화가 불충분하다는 결정에 응답하여, 이 방법은 최적화된 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계; 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 다음의 선호하는 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 선택된 다음의 선호하는 위상 깊이/두께로 다음 FTM을 생성하는 단계; FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 더 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계; 및 더 최적화된 마스크 레이아웃 설계에 대한 위상 깊이/두께 최적화가 충분한지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 다른 실시예는 이 단락에서 다양하게 설명되는 방법을 사용하여 제조되는 리소그래피 마스크를 제공한다. 다른 실시예는 마스크를 포함하는 리소그래피 시스템을 제공한다.
본 발명의 다른 실시예는 리소그래피 마스크를 만드는 방법을 제공한다. 이러한 예시적인 경우에, 이 방법은 제1 테스트 세트를 포함하는 제1 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계, 및 제2 테스트 세트를 포함하는 제2 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 포함하고, 여기서 제2 테스트 세트는 제1 테스트 세트보다 크다. 이 방법은 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 제1 테스트 세트에서 관심 구조들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계, 및 시뮬레이션 결과에 기반하여 선호하는 초기 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계를 더 포함한다. 이 방법은 선호하는 초기 위상 깊이/두께에서 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계, 및 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 보정함으로써 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 계속한다. 이 방법은 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 갖는 리소그래피 마스크를 구현하는 단계를 계속한다. 일부 경우에, 이 방법은 위상 깊이/두께 최적화가 충분한지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 일부 이러한 경우에, 위상 깊이/두께 최적화가 충분하다는 결정에 응답하여, 이 방법은 최적의 위상 깊이/두께를 갖는 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 포함한다. 그 밖에 이러한 경우에, 위상 깊이/두께 최적화가 불충분한 경우에 응답하여, 이 방법은 최적화된 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계, 및 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계를 포함한다. 이러한 경우에, 이 방법은 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계, 및 다음 소형 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 다음의 선호하는 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계를 계속한다. 이러한 경우에, 이 방법은 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 선택된 다음의 선호하는 위상 깊이/두께로 다음 FTM을 생성하는 단계, 및 다음 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 더 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 계속한다. 이러한 경우에, 이 방법은 결정을 반복하는 단계를 계속한다. 이러한 경우에, 위상 깊이/두께 최적화가 여전히 불충분한 경우에 응답하여, 이 방법은 더 최적화된 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계; 위상 깊이들/두께들의 범위에 대해 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 다음의 선호하는 마스크 위상 깊이/두께를 선택하는 단계; 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과에 기반하여 선택된 다음의 선호하는 위상 깊이/두께로 다음 FTM을 생성하는 단계; 및 다음 FTM을 사용하여 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 더 최적화된 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 예시적인 실시예들의 앞선 설명은 예시 및 설명 목적으로 제시된 것이다. 개시된 정확한 형태로 본 발명을 국한시키거나 제한하려는 것이 아니다. 여러 변형예 및 변경예들이 본 개시의 측면에서 가능하다. 본 발명의 범위는 상세한 설명이 아닌, 이하 첨부된 특허청구범위에 의해 제한되어야 한다.

Claims (23)

  1. 리소그래피 마스크를 위상 조정하는 방법으로서,
    제1 테스트 세트를 포함하는 제1 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계;
    상기 제1 테스트 세트보다 큰 제2 테스트 세트를 포함하는 제2 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계;
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 제1 테스트 세트에서 관심 구조들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계;
    상기 시뮬레이션 결과들에 기반하여 제1 에칭 깊이 및 제1 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하는 단계;
    상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나로 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계; 및
    상기 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 보정함으로써 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족하는지의 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족한다는 결정에 응답하여, 상기 마스크 레이아웃 설계를 최적의 마스크 레이아웃 설계로서 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족하지 않는다는 결정에 응답하여,
    상기 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계; 및
    다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 상기 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계; 및
    상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 제2 에칭 깊이 및 제2 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 상기 제2 에칭 깊이 및 상기 제2 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나로 다음 FTM을 생성하는 단계; 및
    상기 다음 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 추가의 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 결정하는 단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 제2 에칭 깊이 및 상기 제2 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 여전히 만족하지 않는다는 결정에 응답하여,
    상기 추가의 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계;
    또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 상기 식별된 문제의 피처들의 또 다른 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계;
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계;
    상기 또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 제3 에칭 깊이 및 제3 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하는 단계;
    상기 또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 상기 제3 에칭 깊이 및 상기 제3 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나로 또 다른 다음 FTM을 생성하는 단계; 및
    상기 또 다른 다음 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 또 다른 추가의 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계는 엄격한 리소그래피 시뮬레이션 도구를 사용하여 이행되고, 상기 임계 치수들은 포커스 센터링, 포커스 깊이, 및 에칭 깊이 및 필름 두께 스큐에 대한 에어리얼 이미지 콘트라스트 중 적어도 하나에 대해 분석되는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 제1 테스트 세트는 1000개 미만의 관심 피처들을 포함하고, 상기 제2 마스크 레이아웃 설계는 1000개 초과의 관심 피처들을 포함하는 방법.
  11. 리소그래피 마스크로서,
    제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 사용하여 제조되는 리소그래피 마스크.
  12. 제11항의 마스크를 포함하는 리소그래피 시스템.
  13. 리소그래피 마스크를 위상 조정하는 방법으로서,
    제1 테스트 세트를 포함하는 제1 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계;
    상기 제1 테스트 세트보다 큰 제2 테스트 세트를 포함하는 제2 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계;
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 제1 테스트 세트에서 관심 구조들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계;
    상기 시뮬레이션 결과들에 기반하여 제1 에칭 깊이 및 제1 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하는 단계;
    상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나로 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계;
    상기 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 보정함으로써 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계;
    상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족한다는 결정에 응답하여 상기 마스크 레이아웃 설계를 최적의 마스크 레이아웃 설계로서 제공하는 단계; 및
    상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족하지 않는다는 결정에 응답하여,
    상기 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하고;
    다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 상기 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하고;
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하고;
    상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 제2 에칭 깊이 및 제2 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하고;
    상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 상기 제2 에칭 깊이 및 상기 제2 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나로 다음 FTM을 생성하고;
    상기 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 추가의 마스크 레이아웃 설계를 제공하고; 그리고
    상기 추가의 마스크 레이아웃 설계에 대해 상기 제2 에칭 깊이 및 상기 제2 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  14. 제13항의 방법을 사용하여 제조되는 리소그래피 마스크.
  15. 제14항의 마스크를 포함하는 리소그래피 시스템.
  16. 리소그래피 마스크를 제조하는 방법으로서,
    제1 테스트 세트를 포함하는 제1 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계;
    상기 제1 테스트 세트보다 큰 제2 테스트 세트를 포함하는 제2 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계;
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 제1 테스트 세트에서 관심 구조들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계;
    상기 시뮬레이션 결과들에 기반하여 제1 에칭 깊이 및 제1 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하는 단계;
    상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나로 고속의 두꺼운 마스크 모델(FTM)을 생성하는 단계;
    상기 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 보정함으로써 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계; 및
    상기 마스크 레이아웃 설계를 갖는 리소그래피 마스크를 구현하는 단계를 포함하는 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족하는지의 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족한다는 결정에 응답하여, 상기 마스크 레이아웃 설계를 최적의 마스크 레이아웃 설계로서 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 제1 에칭 깊이 및 상기 제1 필름 두께 중 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 만족하지 않는다는 결정에 응답하여,
    상기 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계; 및
    다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 상기 식별된 문제의 피처들의 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계; 및
    상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 제2 에칭 깊이 및 제2 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통한 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 상기 제2 에칭 깊이 및 상기 제2 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나로 다음 FTM을 생성하는 단계; 및
    상기 다음 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 추가의 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 결정하는 단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 제2 에칭 깊이 및 상기 제2 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나가 상기 하나 이상의 미리 결정된 기준을 여전히 만족하지 않는다는 결정에 응답하여,
    상기 추가의 마스크 레이아웃 설계의 문제의 피처들을 식별하는 단계;
    또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계를 제공하기 위해 상기 식별된 문제의 피처들의 또 다른 다음 소형 테스트 세트를 생성하는 단계;
    에칭 깊이들 및 필름 두께들의 범위에 대해 상기 또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션하는 단계;
    상기 또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 제3 에칭 깊이 및 제3 필름 두께 중 적어도 하나를 선택하는 단계;
    상기 또 다른 다음 소형 테스트 세트 마스크 레이아웃 설계에서 피처들의 포커스를 통해 임계 치수들을 시뮬레이션한 결과들에 기반하여 상기 제3 에칭 깊이 및 상기 제3 필름 두께 중 상기 선택된 적어도 하나로 또 다른 다음 FTM을 생성하는 단계; 및
    상기 또 다른 다음 FTM을 사용하여 상기 제2 마스크 레이아웃 설계의 제2 테스트 세트를 더 보정함으로써 또 다른 추가의 마스크 레이아웃 설계를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
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