KR101877583B1 - 리소그래픽적으로 중요한 오염 포토마스크 결함의 웨이퍼 면 검출 - Google Patents

리소그래픽적으로 중요한 오염 포토마스크 결함의 웨이퍼 면 검출 Download PDF

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Abstract

리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하도록 포토마스크를 검사하기 위한 새로운 방법 및 시스템이 제공된다. 검사는 데이터베이스 또는 다른 다이에서 제공하는 별도의 참조 이미지 없이 수행될 수 있다. 본 명세서에서 기술되는 검사 기술은 포토마스크의 하나 이상의 테스트 이미지를 캡처하고, 특정 리소그래픽 및/또는 레지스트 모델을 이용하여 대응하는 테스트 "시뮬레이션" 이미지를 구축하는 것을 포함한다. 이러한 테스트 시뮬레이션 이미지는 검사되는 포토마스크의 인쇄 가능 패턴 및/또는 레지스트 패턴을 시뮬레이션한다. 더욱이, 초기 테스트 이미지가 "합성" 이미지를 생성하기 위해서 병렬 동작에 이용된다. 이러한 이미지는 결함 없는 포토마스크 패턴을 나타낸다. 그리고 나서, 합성 이미지는 참조 시뮬레이션 이미지를 생성하는데 이용되고, 참조 시뮬레이션 이미지는 테스트 시뮬레이션 이미지와 유사하지만, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함이 없다. 마지막으로, 참조 시뮬레이션 이미지는 포토마스크 상의 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 테스트 시뮬레이션 이미지에 비교된다.

Description

리소그래픽적으로 중요한 오염 포토마스크 결함의 웨이퍼 면 검출{WAFER PLANE DETECTION OF LITHOGRAPHICALLY SIGNIFICANT CONTAMINATION PHOTOMASK DEFECTS}
관련 출원들의 상호 참조
이 출원서는 윌 등의 2007년 11월 1일자에 출원된 발명이 명칭이 ""METHOD FOR DETECTING LITHOGRAPHICALLY SIGNIFICANT DEFECTS ON RETICLES"인, 미국 특허 출원 제11/622,432호의 일부 계속 출원이고, 이것은 모든 목적을 위해 그 전체가 참조용으로 본 명세서에 통합된다.
집적 회로(IC)의 밀도 및 복잡성이 계속해서 증가함에 따라, 포토마스크 패턴을 검사하는 것은 계속해서 더욱 큰 도전과제가 되고 있다. 새로운 세대의 모든 IC들은, 현재 리소그래픽 시스템의 광학 한계에 도달하고 초과하는 더욱 조밀하고 더욱 복잡한 패턴을 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해서, 광학 근접 보정(Optical Proximity Correction; OPC)과 같은, 다양한 해상도 향상 기술(Resolution Enhancement Techniques; RET)들이 도입되었다. 예를 들어, OPC는 결과 인쇄 패턴이 원래의 희망하는 패턴에 대응하도록 포토마스크 패턴을 수정함으로써 일부 회절 한계를 극복하는 것을 돕는다. 이와 같은 수정은 주요한 IC 피처들(즉, 인쇄 가능 피처들)의 크기 및 에지에 대한 변화를 포함할 수 있다. 다른 수정들은 코너를 패턴화하고 및/또는 인근에 하위 해상도 어시스트 피처(sub-resolution assist feature; SRAF)를 제공하기 위해서 셰리프(serif)의 추가를 포함하지만, 이것들은 인쇄 피처를 야기하는 것으로 기대되지 않으므로, 비인쇄 가능 피처로서 지칭된다. 이러한 비인쇄 가능 피처는 인쇄 프로세스 동안에 달리 발생하는 패턴 변화를 무효화시키도록 기대된다.
인쇄 가능 피처의 조밀한 분포를 갖는 마스크에 비인쇄 가능 피처를 추가하는 것은 포토마스크 검사를 더욱 복잡하게 한다. 더욱이, 비인쇄 가능 피처 및 인쇄 가능 피처는 인쇄 패턴에 상이한 영향을 미친다. 따라서, 이러한 피처들에 대응하는 결함들은 상이한 리소그래픽적 중요성을 가질 것이고, 이러한 결함들 중 일부는 검사 동안에 무시될 수 있다.
본 발명의 목적은, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하도록 포토마스크를 검사하기 위한 새로운 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하도록 포토마스크를 검사하기 위한 새로운 방법 및 시스템이 제공된다. 검사는 데이터베이스 또는 다른 다이에서 제공하는 별도의 참조 이미지 없이 수행될 수 있다. 본 명세서에서 기술되는 검사 기술은 포토마스크의 하나 이상의 테스트 이미지를 캡처하고, 특정 리소그래픽 모델 및/또는 레지스트 모델을 이용하여 대응하는 테스트 "시뮬레이션" 이미지를 구축하는 것을 포함한다. 이러한 테스트 시뮬레이션 이미지는 검사되는 포토마스크의 인쇄 가능 패턴 및/또는 레지스트 패턴을 시뮬레이션한다. 더욱이, 초기 테스트 이미지가 "합성" 이미지를 생성하기 위해서 병렬 동작에 이용된다. 이러한 이미지는 결함 없는 포토마스크 패턴을 나타낸다. 그리고 나서, 합성 이미지는 참조 시뮬레이션 이미지를 생성하는데 이용되고, 참조 시뮬레이션 이미지는 테스트 시뮬레이션 이미지와 유사하지만, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함이 없다. 마지막으로, 참조 시뮬레이션 이미지는 포토마스크 상의 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 테스트 시뮬레이션 이미지에 비교된다.
특정한 실시예들에서, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 포토마스크를 검사하는 방법은, 하나 이상의 인쇄 가능 피처 및 하나 이상의 비인쇄 가능 피처를 구비하는 포토마스크를 제공하는 단계, 테스트 전송 이미지 및 테스트 반사 이미지를 생성하는 단계, 및 테스트 이미지에 포토리소그래픽 시스템 모델을 적용함으로써 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계를 포함한다. 비인쇄 가능 피처들의 한 예는 하위 해상도 어시스트 피처(SRAF)를 포함한다. 특정한 실시예들에서, 적어도 하나의 비인쇄 가능 피처는 적어도 하나의 인쇄 가능 피처보다 크다. 특정한 실시예들에서, 테스트 전송 이미지는 테스트 반사 이미지에 맞춰 정렬된다. 방법은, 또한 테스트 이미지로부터 합성 참조 이미지를 구축하는 단계를 포함하고, 합성 참조 이미지는 결국 리소그래픽 시스템 모델을 적용함으로써 합성 참조 이미지로부터 참조 시뮬레이션 이미지를 구축하는데 이용된다. 합성 참조 이미지는 테스트 이미지로부터 결함을 제거함으로써 구축되고, 합성 참조 이미지는 결국 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함이 없는 참조 시뮬레이션 이미지로 전환된다. 그리고 나서, 방법은 리소그래픽적으로 중요한 결함을 식별하기 위해서 테스트 시뮬레이션 이미지를 참조 시뮬레이션 이미지에 비교하는 단계로 진행한다. 리소그래픽 시스템 모델을 적용하는 것은, 대응하는 테스트 시뮬레이션 이미지 및 참조 시뮬레이션 이미지에서 비인쇄 가능 피처의 리소그래픽 효과를 캡처하는 것을 허용한다. 이러한 검사 방법은 참조 다이 또는 참조 데이터베이스 즉, 참조 다이 또는 참조 데이터베이스에서 제공하는 별도의 참조 이미지를 사용하지 않고 실행될 수 있다.
특정한 실시예들에서, 리소그래픽 시스템 모델은 다음 파라미터들 중 하나 이상을 포함한다: 리소그래픽 시스템 및/또는 검사 장치의 개구수(numerical aperture), 리소그래픽 시스템 및/또는 검사 장치의 파장, 및 리소그래픽 시스템 및/또는 검사 장치의 조명 환경. 특정한 실시예들에서, 검사 방법은 또한 리소그래픽 전달에 이용될 포토레지스트 시스템의 모델을 제공하는 단계, 및 테스트 시뮬레이션 이미지 및 참조 시뮬레이션 이미지를 구축하기 위해 이 모델을 이용하는 단계를 포함한다. 포토레지스트 시스템 모델은 다양한 레지스트 형성 프로세스 특성을 포함할 수 있다. 특정한 실시예들에서, 방법은 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함의 분류를 포함할 수 있다.
특정한 실시예들에서, 참조 시뮬레이션 이미지는 참조 시뮬레이션 전송 이미지 및 참조 시뮬레이션 반사 이미지를 포함하고, 테스트 시뮬레이션 이미지는 테스트 시뮬레이션 전송 이미지 및 테스트 시뮬레이션 반사 이미지를 포함한다. 특정한 실시예들에서, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함의 식별은 참조 시뮬레이션 전송 이미지를 테스트 시뮬레이션 전송 이미지에 비교하는 단계, 및 참조 시뮬레이션 반사 이미지를 테스트 시뮬레이션 반사 이미지에 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
특정한 실시예들에서, 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계는, 오직 일차항만을 포함하는 대역 제한 마스크 패턴을 구축하는 단계를 포함한다. 마스크 패턴 기능의 이와 같은 축약은 검사 프로세스를 신속하게 하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나, 추가적인 정확도가 필요한 경우, 대역 제한 마스크 패턴은 비선형 (이차) 항들을 포함할 수도 있다. 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계는, 대역 제한 마스크 패턴의 광 세기 분포에 기초하여 비인쇄 가능 피처로부터 인쇄 가능 피처를 분리하는 단계를 포함할 수 있다. 특정한 실시예들에서, 방법은 또한 기하학적인 피처를 다음의 카테코리들(에지, 코너, 선로단, 및 다른 피처들)로 분류하기 위해서 대역 제한 마스크 패턴에 기초하여 기하학적 맵을 구축하는 단계를 포함한다. 기하학적 맵은 기하학적 피처들을 분류하는데 이용될 수 있고, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별할 수 있다. 더욱이, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함의 식별은 기하학적 맵의 적어도 2개의 상이한 기하학적 피처 유형에 상이한 검출 문턱값을 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
특정한 실시예들에서, 방법은 또한 테스트 시뮬레이션 이미지에 기초하여 피처 맵을 구축하는 단계를 포함한다. 피처 맵은 각각이 대응하는 마스크 에러 증가 요소(Mask Error Enhancement Factor; MEEF)를 갖는 다수의 이미지 부분들을 포함할 수 있다. 그러면, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함의 식별 동안에, MEEF는 대응하는 MEEF 값에 기초하여, 각각의 이미지 부분에 대한 검출 문턱값을 자동적으로 조정하는데 이용될 수 있다. 특정한 실시예들에서, 프로세스는 또한 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 사용자 정의된 검출 문턱값을 제공하는 단계를 포함한다.
특정한 실시예들에서, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 포토마스크를 검사하는 시스템이 제공되고, 이 시스템은, 적어도 하나의 메모리, 및 다음 동작들을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다: 포토마스크의 테스트 이미지를 생성하고, 테스트 이미지에 리소그래픽 시스템 모델을 적용함으로써 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하고, 테스트 이미지로부터 결함을 제거함으로써 테스트 이미지로부터 합성 참조 이미지를 구축하고, 리소그래픽 시스템 모델을 합성 참조 이미지에 적용함으로써 참조 시뮬레이션 이미지를 구축하며, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 테스트 시뮬레이션 이미지를 참조 시뮬레이션 이미지에 비교한다.
본 발명의 이러한 양태 및 다른 양태들은 도면을 참조하여 이하에서 더욱 기술된다.
본 발명에 따르면, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하도록 포토마스크를 검사하기 위한 새로운 방법 및 시스템을 제공하는 것이 가능하다.
도 1a는 특정한 실시예들에 따라, 포토마스크로부터 웨이퍼 상으로 마스크 패턴을 전달하는 리소그래픽 시스템의 간략화된 도식적인 도면이다.
도 1b는 특정한 실시예들에 따라 포토마스크 검사 장치의 도식적인 도면을 제공한다.
도 2는 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해서 포토마스크를 검사하는 방법의 일례에 대응하는 프로세스 흐름도를 나타낸다.
다음 설명에서, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해, 다수의 구체적인 상세한 사항들이 설명된다. 본 발명은 이러한 구체적인 상세한 사항들의 일부 또는 모두가 없이 실행될 수 있다. 다른 경우들에, 본 발명을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해서, 잘 알려진 프로세스 동작들은 상세하게 기술되지 않았다. 본 발명이 특정한 실시예들과 함께 기술될 것이지만, 이것은 본 발명을 이러한 실시예들로 제한하고자 의도하는 것이 아님을 이해할 것이다.
도입
본 명세서에서 기술되는 새로운 방법 및 시스템은 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 포토마스크를 검사하는데 이용된다. 검사는 검사된는 포토마스크의 하나 이상의 테스트 이미지들을 캡처하는 것과, 이러한 이미지들을 이용하여 적어도 2개의 별도의 시뮬레이션 이미지 세트(이들 중 하나는 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함이 없어서 참조로 사용됨)를 현상하는 것을 포함한다. 시뮬레이션 이미지는 리소그래픽 시스템의 다양한 특성들을 설명하고, 특정한 실시예들에서는, 포토레지스트 물질의 특성을 설명한다. 이러한 모델 기반 방식은 리소그래픽적으로 중요한 결함에 초점을 맞추어서, 포토리소그래피 프로세스 동안에 인쇄되지 않고 리소그래픽적으로 중요하지 않은 많은 다른 결함들을 무시한다.
특정한 구체적인 실시예들에서, 검사되는 포토마스크의 2개 이상의 테스트 광의 세기 이미지가 구체적으로 구성된 검사 시스템을 이용하여 캡처된다. 다수의 테스트 이미지들은 포토마스크의 상이한 광학 특성(예컨대, 전송 이미지 및 반사 이미지 또는 상이한 파장에서 취해지는 이미지들)을 나타낸다. 그 다음에, 이러한 이미지들은 "대역 제한 마스크 패턴"을 복구하기 위해 함께 정렬 및 처리되고, 특정 실시예들에서, 대역 제한 마스크 패턴은 오직 일차항만을 포함하는 테스트 이미지의 기능적 표현이다. 그리고 나서, 노광기 및/또는 스캐너의 다양한 특성들을 포함하는 리소그래픽 시스템 모델이 시뮬레이션 테스트 이미지들(예컨대, 에어리얼 이미지 또는 포토레지스트 이미지)를 발생시키기 위해 적용된다. 병렬의 동작 세트에서, 테스트 이미지는 이미지로부터 임의의 결함을 배제시키도록 처리된다. 결과 이미지는 "합성" 이미지로서 지칭된다. 마찬가지로, 리소그래픽 시스템 모델은 합성 시뮬레이션 이미지를 발생시키기 위해 합성 이미지 내지 테스트 이미지에 적용되고, 합성 시뮬레이션 이미지는 결국 다양한 결함 정보를 획득하기 위해서 테스트 시뮬레이션 이미지에 비교된다. 특히, 테스트 이미지 및 참조 이미지 양자에 대한 리소그래픽 시스템 모델의 적용으로 인해, 이러한 결함 정보는 리소그래픽적으로 중요한 결함과 관련된다.
다이 투 다이(die-to-die) 또는 데이터베이스로부터 획득될 별도의 참조 이미지를 요구하지 않는 포토마스크 검사 시스템의 예는, 미국 캘리포니아주, 밀피타스에 소재하는 KLA 텐커로부터 구할 수 있는 StarlightTM 검사 시스템이다. 이 시스템은 포토마스크의 고해상도 전송 이미지 및 반사 이미지를 캡처하고, 합성 참조 마스크 이미지를 발생시키기 위해 2개의 이미지를 조합하도록 설계된다. 이러한 합성 참조 이미지는, 실제 포토마스크가 결함을 갖더라도 결함(예컨대, 오염 특징)이 없다. 그리고 나서, 합성 참조 마스크 이미지가 합성 참조 전송 이미지 및 반사 이미지를 발생시키기 위해 이용되고, 이들 이미지는 결함을 결정하기 위해서 캡처된 테스트 이미지에 비교된다. 이 시스템이 다양한 포토마스크 결함을 식별하는데 성공적으로 이용될 수 있지만, 웨이퍼 인쇄 적성 결함을 고려하거나 구체적으로 리소그래픽적으로 중요한 결함에 초점을 맞추도록 설계된 것은 아니다. 다시 말해서, 이러한 시스템은 리소그래픽 인쇄의 효과를 설명하지 못한다. 앞서 주목한 바와 같이, 모든 결함들이 결과 인쇄 패턴에 영향을 미치는 것이 아니므로, 이러한 결함들 중 일부는 무시될 수 있고 무시되어야 한다. 예를 들어, 플랫 필드 몰리브덴-실리콘 영역에서의 오염 결함은 인쇄 적성 웨이퍼에 거의 영향을 미치지 않는다. 마찬가지로, 수많은 OPC 피처들은 리소그래픽적으로 중요성이 거의 없다. 또한, 검사자가 리소그래픽적으로 중요한 결함과 중요하지 않은 결함 사이를 구별하는 것이 매우 어렵고 때로는 불가능하다. 현대의 리소그래픽 시스템은 고급 노광기 조명 프로파일을 이용하고, 이미징 행동의 부분 간섭성 특성에 의존하는데, 이것은 결함들 간의 검사자의 수동 구별을 매우 어려운 작업으로 만든다.
본 명세서에 기술된 새로운 방법 및 시스템은 리소그래픽 시스템 모델 및/또는 포토레지스트 시스템 모델에 제공되는 인쇄 적성 (또는 비인쇄 적성) 특성을 자동적으로 설명한다. 더욱이, 특별히 제안된 검사 기술은 데이터베이스 또는 다른 다이에서 제공하는 별도의 참조 이미지를 요구하지 않는다. 생산 환경에서, 별도의 참조 이미지를 통상적으로 이용하지 않기 때문에, 이것은 상당한 장점을 제공한다. 마지막으로, 특별히 제안된 방법은 높은 마스크 에러 증가 요소(MEEF)를 갖는 영역에서 자동적 MEEF 증가를 허용한다. 일부 발명의 양태들은 이제 검사 시스템 및 기술의 문맥에서 더욱 설명될 것이다.
검사 시스템 예
도 1a는 특정한 실시예들에 따라, 포토마스크(M)로부터 웨이퍼(W) 상으로 마스크 패턴을 전달하는데 이용될 수 있는 통상적인 리소그래픽 시스템(100)의 간략화된 도식적인 도면이다. 이와 같은 시스템의 예들은 스캐너 및 노광기, 보다 구체적으로는, 네덜란드, 벨트호벤에 소재하는 ASML로부터 구할 수 있는 TWINSCAN 시스템들 중 하나(예컨대, TWINSCAN NXT:1950i Step-and-Scan system)를 포함한다. 일반적으로, 조명 소스(103)는 광선 빔을 조명 렌즈(105)를 통해 마스크 면(102)에 위치하는 포토마스크(M) 상으로 향하게 한다. 조명 렌즈(105)는 그 마스크 면(102)에 개구수(101)를 갖는다. 개구수(101)의 값은 포토마스크 상의 어떤 결함들이 리소그래픽적으로 중요한 결함인지 어떤 결함들이 그러한 결함들이 아닌지에 영향을 미친다. 포토마스크(M)를 관통하는 빔의 일부는 패턴화된 광신호를 형성하고, 이 광신호는 패턴 전달을 개시하도록 이미징 광학계(107)를 통해 웨이퍼(W) 상으로 향하게 된다.
도 1b는 특정한 실시예들에 따라 레티클 면(152)에서 비교적 큰 개구수(151b)를 갖는 이미징 렌즈(151a)를 구비하는 검사 시스템(150)의 도식적인 도면을 제공한다. 도시된 검사 시스템(150)은 향상된 검사를 위해, 예를 들어, 60-200X 확대를 제공하도록 설계된 마이크로스코픽 확대 광학계(153)를 포함한다. 검사 시스템의 레티클 면(152)에서의 개구수(151b)는 대개 리소그래픽 시스템(100)의 레티클 면(102)에서의 개구수(101)보다 상당히 크고, 이것은 테스트 검사 이미지와 실제 인쇄 이미지 사이에서 차이를 야기한다. 이러한 광학 시스템들(100, 150) 각각은 생성된 이미지들에 상이한 광학 효과를 유도하고, 이것은 본 명세서에 기술된 새로운 검사 기술에서 설명 및 보상된다.
새로운 검사 기술은 도 1b에 도식적으로 나타난 시스템과 같은, 다양한 특별히 구성된 검사 시스템들에 구현될 수 있다. 시스템(150)은 조명 광학계(161)를 통해 레티클 면(152)에 있는 포토마스크(M) 상으로 향하는 광선 빔을 생성하는 조명 소스(160)를 포함한다. 조명 소스의 예는 레이저 또는 필터링된 램프를 포함한다. 한 예에서, 이 조명 소스는 193 nm 레이저이다. 앞서 설명된 바와 같이, 검사 시스템(150)은 대응하는 리소그래픽 시스템의 레티클 면 개구수(예컨대, 도 1a의 요소(101))보다 클 수 있는 레티클 면(152)에서의 개구수(151b)를 갖는다. 검사될 포토마스크(M)는 레티클 면(152)에 위치하고 조명 소스에 노출된다. 포토마스크(M)로부터의 패턴화된 이미지는 확대 광학계 요소(153)에 수집되고, 확대 광학계 요소(153)는 센서(154) 상에 패턴화된 이미지를 주사한다. 적합한 센서는 전하 결합 소자(CCD), CCD 어레이, TDI(time delay integration) 센서, TDI 센서 어레이, 광전자증배관 튜브(photomultiplier tube; PMT), 및 다른 센서들을 포함한다. 센서(154)에 의해 캡처된 신호는 컴퓨터 시스템(173) 또는, 보다 구체적으로 신호 처리 디바이스에 의해 처리될 수 있고, 신호 처리 디바이스는 센서(154)로부터의 아날로그 신호를 처리를 위한 디지털 신호로 변환하도록 구성된 아날로그 디지털 컨버터를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(173)은 감지된 광선 빔의 세기, 위상, 및/또는 다른 특성들을 분석하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 시스템(173)은 결과 테스트 이미지 및 다른 검사 특성들을 디스플레이하기 위한 사용자 인터페이스(예컨대, 컴퓨터 스크린)를 제공하도록 (예컨대, 프로그래밍 명령을 이용하여) 구성될 수 있다. 컴퓨터 시스템(173)은 또한 검출 문턱값 변경과 같은, 사용자 입력을 제공하기 위한 하나 이상의 입력 디바이스(예컨대, 키보드, 마우스, 및/또는 조이스틱)를 포함할 수도 있다. 특정한 실시예들에서, 컴퓨터 시스템(173)은 이하에 상세하게 기술되는 검사 기술을 수행하도록 구성된다. 컴퓨터 시스템(173)은 통상적으로 입출력 포트, 및 적합한 버스 또는 다른 통신 메커니즘을 통한 하나 이상의 메모리들에 결합되는 하나 이상의 프로세서들을 갖는다.
이와 같은 정보 및 프로그램 명령은 특별하게 구성된 컴퓨터 시스템 상에 구현될 수 있기 때문에, 이와 같은 시스템은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있는 본 명세서에 기술된 다양한 동작들을 수행하기 위한 프로그램 명령/컴퓨터 코드를 포함한다. 기계 판독 가능한 매체의 예들은, 비제한적인 예로, 하드 디스크, 플로피 디스크, 및 자기 테이프와 같은 자기 매체; CD-ROM 디스크와 같은 광학 매체; 광학 디스트와 같은 광자기 매체; 및 읽기 전용 메모리 디바이스(ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 프로그램 명령을 저장 및 수행하도록 특별하게 구성된 하드웨어 디바이스를 포함한다. 프로그램 명령의 예는, 컴파일러에 의해 생성된 기계 코드, 및 인터프리터를 이용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 상위 레벨 코드를 포함하는 파일 모두를 포함한다. 특정한 실시예들에서, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템은 적어도 하나의 메모리, 및 다음 동작들 수행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다: 테스트 전송 이미지 및 테스트 반사 이미지를 포함하는 테스트 이미지를 생성하고, 테스트 이미지에 리소그래픽 시스템 모델을 적용함으로써 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하고, 테스트 이미지로부터 결함을 제거함으로써 테스트 이미지로부터 합성 참조 이미지를 구축하고, 리소그래픽 시스템 모델을 합성 참조 이미지에 적용함으로써 합성 참조 이미지의 참조 시뮬레이션 이미지를 구축하며, 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 테스트 시뮬레이션 이미지를 참조 시뮬레이션 이미지에 비교한다. 검사 시스템의 예는, 미국 캘리포니아주, 밀피타스에 소재하는 KLA 텐커로부터 모두 구할 수 있는, 특별하게 구성된 TeraScanTM DUV 검사 시스템 및 특별하게 구성된 Teron 600 시리즈 레티클 결함 검사 시스템을 포함한다.
검사 방법의 예
도 2는 리소그래픽적으로 중요한 결함을 식별하기 위해서 포토마스크를 검사하는 방법의 일례에 대응하는 프로세스 흐름도를 나타낸다. 하나 이상의 인쇄 가능 피처들 및 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들을 포함하는 다양한 유형의 포토마스크들이 이러한 방법을 이용하여 검사될 수 있다. 예를 들어, 크롬 금속 흡착막에 의해 정의된 패턴을 이용하여 투명한 퓨즈드 실리카 블랭크로부터 만들어진 포토마스크가 이용될 수 있다. 일반적으로, 레티클, 포토마스크, 반도체 웨이퍼, 위상 시프트 마스크, 및 내장형 위상 시프트 마스크(Embedded Phase Shift Mask; EPSM)와 같은 다양한 반도체 기판들이 이러한 방법을 이용하여 검사될 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 비인쇄 가능 피처들은 회절로 인한 이미징 오류를 보상하는데 이용되는 다양한 광학 근접 보정(OPC)을 포함할 수 있다. 한가지 유형의 비인쇄 가능 피처는 하위 해상도 어시스트 피처(SRAF)이다. 특정한 실시예들에서, 적어도 하나의 비인쇄 가능 피처는 적어도 하나의 인쇄 가능 피처보다 크다.
일단 포토마스크가 검사 프로세스에 제공되면, 예컨대, 검사 시스템의 검사 스테이지에 놓이면, 프로세스는 202에서, 포토마스크의 하나 이상의 테스트 이미지들을 생성하는 것으로 진행할 수 있다. 예를 들어, 포토마스크는 상이한 조명 및/또는 취합 조건에서 2개 이상의 광 세기 이미지를 캡처하기 위해 조명될 수 있다. 하나의 특정 실시예에서, 전송광 세기 이미지 및 반사광 세기 이미지가 캡처된다. 다른 실시예들에서, 2개 이상의 반사 이미지 또는 2개 이상의 전송 이미지가 생성되고, 포토마스크는 상이한 파장으로 조명된다. 예를 들어, 포토마스크 물질이 전송에서 강한 기능의 조명 광 파장을 일으키도록 하면, 2개의 상이하지만 밀집 배치된 파장을 이용하여 각각이 상이한 전송 레벨을 감지하는 한 쌍의 전송 이미지를 발생시킨다.
캡처된 테스트 이미지들은 통상적으로 동작(204)에서 정렬된다. 이러한 정렬은 다수의 테스트 이미지들에 대해 검사 시스템의 광학적 성질들을 일치시키는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전송 이미지 및 반사 이미지의 경우에, 이미지들의 일부 조정은 2개의 각각의 신호에 대한 광 경로의 차이를 보상하도록 만들어질 수 있다. 정렬 조정은 이용되는 검사 시스템의 특정 기하학적 구조에 좌우될 수 있다.
일단 정렬되면, 206에서 테스트 이미지들은 대역 제한 마스크 진폭 함수를 복구하도록 처리될 수 있다. 이 함수는 때때로 대역 제한 마스크 패턴으로 지칭된다. 한 방식에서, 부분적 코히런트 광학 이미지는 2개 이상의 코히런트 시스템의 합으로써 모델링될 수 있고, 이것은 미국 특허 제11/622,432호에 보다 상세하게 더욱 기술되어 있으며, 동작(206)을 설명하기 위해 참조용으로 본 명세서에 통합되어 있다. 구체적으로, 부분적 코히런트 이미징을 위한 홉킨스 방정식(Hopkins equation)이 전송-교차-계수(Transmission-Cross-Coefficient; TCC) 매트릭스를 형성하는데 이용될 수 있다. 그러면, 이 매트릭스는 대응하는 고유 벡터로 분해될 수 있고, 이 고유 벡터는 코히런트 시스템의 커널 역할을 한다. 이러한 코히런트 시스템의 각각으로부터 세기 기여의 합이 가중된 고유 벡터는 이미지 세기를 산출하고, 이 이미지 세기는 전송되는 신호의 세기를 나타내는데 이용될 수 있다. 특정한 실시예들에서, 테스트 이미지의 반사된 세기 및 전송된 세기는 대역 제한 마스크 진폭 함수로서 지칭되는 일차항으로만 나타날 수 있다. 특정한 실시예들에서, 대역 제한 마스크 패턴은, 특히, 추가적인 정확도가 필요한 경우에, 비선형 항들도 포함한다. 이 함수의 예가 수학식 1로 표현된다.
Figure 112013025956094-pct00001
여기서, aR은 마스크 전경 톤 및 배경 톤 사이의 차이의 복소 반사된 진폭이고; IT(x,y)는 검사 시스템을 이용하여 마스크의 전송된 세기 이미지를 설명하고; cT는 마스크의 배경 톤의 복소 전송된 진폭이고 (예컨대, 석영 및 크롬 이진 마스크에서, cT는 크롬 패턴의 성질들을 설명할 수 있다); aT는 마스크 전경 톤 및 배경 톤 사이의 차이의 복소 전송된 진폭이고(예컨대, 앞과 같은 마스크를 이용하여, aT는 석영과 크롬 사이의 차이의 광학 성질을 설명할 수 있고; 물론, cT 및 aT는 기술된 물질층의 성질에 따라 변한다); IR(x,y)은 검사 시스템을 이용하여 마스크의 반사된 세기 이미지를 설명하고; CR은 마스크의 배경 톤의 복소 반사된 진폭이고, aR은 마스크 전경 톤 및 배경 톤 사이의 차이의 복소 반사된 진폭이고; Re(x)는 x의 실수부를 나타내고; P(x,y)는 검사되는 포토마스크의 마스크 패턴을 정의하고; Ei 및 λi는 검사 툴과 연관된 전송 교차 계수(TCC) 이미징 매트릭스의 연관된 요소들의 고유 벡터 및 고유 값을 각각 나타내고; Di는 Ei 및 Re(x)의 DC 이득이다.
대역 제한 마스크 패턴 M(x,y)는 "복구 커널"로서 지칭되는 함수
Figure 112013025956094-pct00002
와 컨볼루션되는 마스크 패턴 P(x,y)에 의해 정의된다. 그러므로, 대역 제한 마스크 패턴은 마스크 패턴 함수 P(x,y)에 수정된 버전이다.
그리고 나서, 대역 제한 마스크 패턴은 테스트 에어리얼 이미지 및/또는 테스트 레지스트 이미지와 같은, 테스트 시뮬레이션 이미지들을 발생시키기 위해 동작(208)에서 이용된다. 리소그래픽 시스템 모델 및/또는 포토레지스트 시스템 모델이 이러한 목적을 위해 제공된다. 리소그래픽 시스템 모델은 리소그래픽 및 검사 시스템의 개구수, 리소그래픽 및 검사 시스템에서 이용되는 파장, 리소그래픽 및 검사 시스템에서 이용되는 조명 조건, 및 다른 리소그래픽 및 검사 파라미터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 미국 특허 출원서 제11/622,432호에 더욱 설명된 바와 같이, 리소그래픽 시스템 모델의 기본 커널은, 회복된 마스크 패턴의 대역 제한 성질로 인해, 리소그래픽 시스템의 통과 대역 내에서 임의의 롤 오프(roll-off)를 빼도록 조정될 수 있다. 코히런트 기반의 수정된 세트를 정의하는 함수(Fi(x,y))는 리소그래픽 시스템 모델에서 대역 제한 마스크 패턴을 구현하기 위해 수정된 TCC 매트릭스를 기술하는데 이용된다. 리소그래픽 시스템을 위한 TCC 매트릭스는 다수의 항들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 광 세기는 제1의 몇몇 항들에 나타나기 때문에, 정확한 추정은 오직 이들 항들(예컨대, 제1의 10개 정도의 항들)만을 이용하여 획득될 수 있다. 따라서, 원한다면, 계산 부담을 상당히 감소시키는 절단된 모델(truncated model)이 이용될 수 있다. 사용자는 각각의 특정 포토마스크 검사 애플리케이션에서 필요로 하는 만큼 순차적으로 많은 항들을 취함으로써 원하는 정도의 정확도를 획득할 수 있다. 종합적으로, 리소그래픽 시스템 모델의 애플리케이션은 테스트 시뮬레이션 이미지들에서 비인쇄 가능 피처들의 리소그래픽 효과를 캡처하도록 허용한다.
특정한 실시예들에서, 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계는, 대역 제한 마스크 패턴의 광 세기 분포에 기초하여 인쇄 가능 피처로부터 비인쇄 가능 피처를 분리하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 에지, 코너, 및 선로단과 같은 하나 이상의 기하학적 피처 유형들로 기하학적 피처들을 분류하기 위해 대역 제한 마스크 패턴에 기초하여 기하학적 맵을 구축하는 단계를 포함할 수 있다. 더욱이, 리소그래픽적으로 중요한 결함을 식별하기 위한 프로세스는 기하학적 맵의 상이한 기하학적 피처 유형들에 상이한 검출 문턱값을 적용함으로써 향상될 수 있다.
리소그래픽 및/또는 포토레지스트 모델링은 결과 시뮬레이션 이미지들로부터 리소그래픽적으로 중요하지 않은 결함들을 실질적으로 제거한다. 소위 "불가용 결함(nuisance defect)"인 이와 같은 결함들은, 인쇄 패턴에 거의 또는 아무런 영향을 미치지 않는다. 본 개시의 목적을 위해서, 리소그래픽적으로 중요한 결함은 최종 인쇄 패턴에서 리소그래픽적으로 중요성을 갖는 결함으로서 정의된다. 다시 말해서, 일부 결함들("불가용 결함")이 마스크에 존재하지만, 포토레지스트 층으로 전달되는 인쇄 패턴에는 어떠한 중요한 영향도 미치지 않는다. 예들에는, 상당히 무관할 만큼의 작은 결함들(또는, 패턴의 리소그래픽적으로 덜 민감한 부분 상의 결함)을 포함한다. 또한, 결함은 기판의 비교적 결함에 덜 민감한 부분에 형성될 수 있다. 일부 경우에, 결함은 어시스트 또는 OPC 피처 (또는 다른 해상도 향상 피처)에 형성될 수 있지만 최종 인쇄 패턴에는 영향을 미치지 않는다. 따라서, 리소그래픽적으로 중요한 결함은 마스크에 존재하는 결함으로, 리소그래픽적으로 전달되는 패턴에 상당한 효과를 야기할 수 있다. 이와 같은 리소그래픽적으로 중요한 결함들은 회로 실패, 준최적 성능 등과 관련된 문제들을 야기할 수 있다.
특정한 실시예들에서, 검사 프로세스는 또한 테스트 시뮬레이션 이미지에 기초하여 피처 맵을 구축하는 단계를 포함한다. 피처 맵은 각각이 대응하는 마스크 에러 증가 요소(MEEF)를 갖는 다수의 이미지 부분들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통상적인 포토마스크는 4 배율로 확대된 최종 IC의 미리 정정된 이미지를 포함한다. 이러한 배율은 이미징 에러에 대한 패턴 감도를 줄이는데 도움을 주지만, 현대의 IC 회로의 작은 크기의 피처들(예컨대, 22 나노미터 및 그 이하)은 리소그래픽 노출 동안에 광선 빔 산란에 의해 부정적인 영향을 받게 된다. 그러므로, MEEF는 때때로 1을 초과한다. 예컨대, 4X 포토마스크를 이용하여 노출되는 웨이퍼 상의 치수 에러는 포토마스크 상의 치수 에러의 1/4보다 클 수 있다. 특정한 실시예들에서, 피처 맵에서의 MEEF 값 캡처는 대응하는 이미지 영역에 대한 검출 문턱값의 자동 조절에 이용된다. 예를 들어, 큰 MEEF 값을 갖는 영역은 낮은 MEEF 값을 갖는 영역보다 주의 깊게 검사될 수 있다. 이러한 동작은 자동화된 모드로 구현될 수 있다. 프로세스는 또한 리소그래픽적으로 중요한 결함을 식별하기 위해 사용자 정의된 검출 문턱값을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
앞서 언급된 바와 같이, 데이터베이스 또는 다른 다이로부터 제공된 별도의 참조 이미지들을 대개 이용하지 않는다. 검사 프로세스는 정렬된 테스트 이미지들 및 복구된 마스크 패턴에 대한 입력으로서 이용될 수 있는, 테스트 이미지로부터 내부 참조 이미지를 발생시키기 위해 일련의 병렬 동작들(210 및 212)을 포함할 수 있다. 이러한 이미지들은 때때로 합성 이미지로서 지칭된다. 합성 이미지를 발생하기 위한 다양한 알고리즘들이 이용될 수 있고, 예를 들어, 미국 캘리포니아주, 밀피타스에 소재하는 KLA 텐커로부터 구할 수 있는 StarlightTM 시스템이 이용될 수 있다. 이 시스템은 시스템의 교정 동안에 포토마스크 상의 다양한 기하학적 피처들을 샘플링하고, 이러한 피처들의 전송 및 반사 성질들의 데이터베이스를 구축하도록 구성된다. 이후에, 검사 동안에, 테스트되는 포토마스크가 스캔되면, 시스템은 데이터베이스의 정보에 기초하여 합성 이미지를 구축한다. 유사한 기술들이 2001년 8월 28일자에 발행된 에머리(Emery)의 미국 특허 제6,282,309호에 기술되어 있고, 이것은 합성 이미지 알고리즘을 설명하기 위한 목적을 위해 그 전체가 참조용으로 본 명세서에 통합되어 있다. 예를 들어, 알고리즘은 결함이 없을 때에 (동일한 검사점에서) 전송 신호 및 반사 신호는 항상 서로에 대해 상호 보완적이라는 가정에 기초할 수 있다. 다시 말해서, 전송 신호 및 반사 신호의 합은 결함이 없을 때에 스캔을 통해 변하지 않는다. 그러므로, 합산 신호에서 임의의 관찰된 편차는 결함으로서 해석될 수 있고 합성 이미지에서 배제될 수 있다.
일단 합성 참조 이미지가 동작(210)에서 발생되면, 212에서, 이러한 이미지들은 참조 에어리얼 이미지 및/또는 참조 레지스트 이미지와 같은 참조 시뮬레이션 이미지를 발생하도록 더욱 처리된다. 동작(212)은 앞서 기술된 테스트 이미지 상에 수행되는 동작(208)과 유사하다. 그러나, 합성 참조 이미지가 결함을 포함하지 않기 때문에, 대응하는 참조 시뮬레이션 이미지는 리소그래픽적으로 중요한 결함이 없도록 발생된다.
214에서, 테스트 시뮬레이션 이미지는 리소그래픽적으로 중요한 결함을 식별하기 위해서 참조 시뮬레이션 이미지에 비교된다. 특정한 실시예들에서, 참조 시뮬레이션 이미지는 참조 시뮬레이션 전송 이미지 및 참조 시뮬레이션 반사 이미지를 포함하고, 테스트 시뮬레이션 이미지는 테스트 시뮬레이션 전송 이미지 및 테스트 시뮬레이션 반사 이미지를 포함한다. 이 실시예에서, 비교는 2개의 그룹 내에서 수행되는데, 즉, 참조 시뮬레이션 전송 이미지는 테스트 시뮬레이션 전송 이미지에 비교되고, 참조 시뮬레이션 반사 이미지는 테스트 시뮬레이션 반사 이미지에 비교된다. 특정한 실시예들에서, 식별된 리소그래픽적으로 중요한 결함은 분류된다.
특정한 실시예들에서, 검사는 다수의 톤 마스크에도 역시 적용된다. 이와 같은 마스크의 일례는 가장 어두운 영역(예컨대, 크롬 또는 불투명한 영역) 및 두 개 사이에 검은 부분은 갖는 그레이 스케일 영역의 패턴을 갖는 가장 밝은 영역 또는 석영을 구비하는 트리톤 마스크(tri-tone)이다. 이와 같은 그레이 스케일 영역은 (예컨대, EPSM 물질 등을 이용하여) 다수의 방식으로 획득될 수 있다. 이 경우에, 마스크는 별도로 분석되는 2개의 상이한 마스크로서 처리된다. 예를 들어, 트리톤 마스크는 앞서 기술된 바와 같은 동일한 모델을 이용하여 처리될 수 있다. 그러나, 트리톤 마스크는 전경처럼 처리되는 그레이 스케일 패턴(예컨대, EPSM 물질)을 갖는 배경 패턴(예컨대, 크롬)을 구비하는 마스크로 처리될 수 있다. 이미지는 동일한 수학식 및 프로세스 동작을 이용하여 위와 같이 처리될 수 있다. 제2 분석이 전경처럼 처리되는 가장 밝은 패턴(예컨대, 석영) 및 배경 패턴으로 EPSM 물질을 이용하여 마스크 상에 수행된다. 정렬이 용이하게 달성될 수 있는데, 왜냐하면 각각의 물질이 이미지를 정렬하는데 이용될 수 있는 상이한 에지 효과를 입증하는 성질들을 실질적으로 상이하게 하기 때문이다. 마스크 패턴은 프로세스 윈도우를 통해 웨이퍼 패턴 정확함을 확인하고 리소그래픽적으로 중요한 결함을 식별하기 위해 다이 투 다이 또는 다이 투 데이터베이스 비교에서 기준에 합산되고 비교될 수 있다.
결론
앞서 말한 발명이 이해의 명확성을 목적으로 일부 상세하게 기술되었지만, 특정한 변경 및 수정이 첨부된 특허청구 범위 내에서 실행될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 본 발명의 프로세스, 시스템 및 장치를 구현하기 위한 다수의 대안적인 방식들이 존재한다는 것을 유념해야 한다. 따라서, 제시된 실시예들은 예시로서 간주되어야 하지 제한적 의미로서 간주되어서는 안되며, 본 발명은 본 명세서에서 주어진 상세한 설명으로 한정되도록 의도하는 것도 아니다.
101: 개구수 102: 마스크 면
103: 조명 소스 105: 조명 렌즈
107: 이미징 광학계 M: 포토마스크
W: 웨이퍼
151a: 이미징 렌즈 151b: 개구수
152: 레티클 면 153: 마이크로스코픽 확대 광학계
161: 조명 광학계 160: 조명 소스
173: 컴퓨터 시스템

Claims (40)

  1. 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하도록 포토마스크를 검사하기 위한 방법에 있어서,
    하나 이상의 인쇄 가능 피처(feature)들 및 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들을 포함하는 포토마스크를 제공하는 단계로서, 상기 포토마스크는 리소그래피 시스템을 이용하여 기판 상에 상기 하나 이상의 인쇄 가능 피처들의 리소그래픽 전사(transfer)를 달성하도록 구성되는 것인, 포토마스크 제공 단계;
    검사 장치를 이용하여 상기 포토마스크의 테스트 이미지를 생성하는 단계로서, 상기 테스트 이미지는 테스트 투사 이미지 및 테스트 반사 이미지를 포함하는 것인, 테스트 이미지 생성 단계;
    상기 리소그래픽 전사에 이용될 리소그래피 시스템의 모델을 제공하는 단계;
    상기 리소그래피 시스템의 모델을 상기 테스트 이미지에 적용함으로써 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계;
    참조 다이 또는 참조 데이터베이스를 이용하지 않고, 상기 테스트 이미지로부터 결함을 제거함으로써 상기 테스트 이미지로부터 합성 참조 이미지를 구축하는 단계;
    상기 합성 참조 이미지에 상기 리소그래피 시스템의 모델을 적용함으로써 상기 합성 참조 이미지로부터 참조 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계로서, 상기 참조 시뮬레이션 이미지는 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함이 없도록 구축되는 것인, 참조 시뮬레이션 이미지 구축 단계; 및
    상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해서 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 상기 참조 시뮬레이션 이미지에 비교하는 단계
    를 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 테스트 반사 이미지에 대하여 상기 테스트 투사 이미지를 정렬하는 단계
    를 더 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 리소그래픽 전사에 이용될 포토레지스트 시스템의 모델을 제공하는 단계; 및
    상기 리소그래피 시스템의 모델을 적용하는 것에 더하여, 상기 포토레지스트 시스템의 모델을 적용함으로써 상기 테스트 시뮬레이션 이미지 및 상기 참조 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계
    를 더 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 포토레지스트 시스템의 모델은 레지스트 형성 프로세스 특성을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 참조 시뮬레이션 이미지는 참조 시뮬레이션 투사 이미지 및 참조 시뮬레이션 반사 이미지를 포함하고, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지는 테스트 시뮬레이션 투사 이미지 및 테스트 시뮬레이션 반사 이미지를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 상기 참조 시뮬레이션 이미지에 비교하는 단계는,
    상기 참조 시뮬레이션 투사 이미지를 상기 테스트 시뮬레이션 투사 이미지에 비교하는 단계; 및
    상기 참조 시뮬레이션 반사 이미지를 상기 테스트 시뮬레이션 반사 이미지에 비교하는 단계
    를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 분류하는 단계
    를 더 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들은 하위 해상도 어시스트 피처(sub-resolution assist feature; SRAF)를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들의 리소그래픽 효과는 상기 테스트 시뮬레이션 이미지 및 상기 참조 시뮬레이션 이미지에서 캡처되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 비인쇄 가능 피처들 중 적어도 하나는 상기 인쇄 가능 피처들 중 적어도 하나보다 큰 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계는, 일차항만을 포함하는 대역 제한 마스크 패턴을 구축하는 단계를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 단계는, 상기 대역 제한 마스크 패턴의 광 세기 분포에 기초하여 상기 하나 이상의 인쇄 가능 피처들로부터 상기 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들을 분리하는 단계를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    에지, 코너, 및 선로단으로 구성된 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 기하학적 피처 유형들로 기하학적 피처들을 분류하기 위해 상기 대역 제한 마스크 패턴에 기초하여 기하학적 맵을 구축하는 단계
    를 더 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하면서 상기 기하학적 피처들을 분류하도록 상기 기하학적 맵을 이용하는 단계
    를 더 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  16. 제14항에 있어서, 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하는 단계는, 상기 기하학적 맵의 적어도 2개의 상이한 기하학적 피처 유형들에 상이한 검출 문턱값을 적용하는 단계를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 테스트 시뮬레이션 이미지에 기초하여 피처 맵을 구축하는 단계를 더 포함하고, 상기 피처 맵은 각각이 대응하는 마스크 에러 증가 요소(Mask Error Enhancement Factor; MEEF)를 갖는 것인 다수의 이미지 부분들을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함의 식별 동안에, 상기 대응하는 MEEF에 기초하여 상기 다수의 이미지 부분들의 각각의 이미지 부분에 대한 검출 문턱값을 자동적으로 조정하는 단계
    를 더 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  19. 제1항에 있어서,
    상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 사용자 정의된 검출 문턱값을 제공하는 단계
    를 더 포함하는 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  20. 제1항에 있어서, 상기 리소그래피 시스템의 모델은 다음 파라미터들: 리소그래피 시스템 및 검사 장치의 개구수(numerical aperture), 리소그래피 시스템 및 검사 장치의 파장, 및 리소그래피 시스템 및 검사 장치의 조명 환경 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 방법.
  21. 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하도록 하나 이상의 인쇄 가능 피처들 및 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들을 구비하는 포토마스크를 검사하기 위한 시스템에 있어서,
    적어도 하나의 메모리, 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 포토마스크의 테스트 이미지 - 상기 테스트 이미지는 테스트 투사 이미지 및 테스트 반사 이미지를 포함함 - 를 생성하는 동작,
    상기 테스트 이미지에 리소그래피 시스템의 모델을 적용함으로써 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 동작,
    참조 다이 또는 참조 데이터베이스를 이용하지 않고, 상기 테스트 이미지로부터 결함을 제거함으로써 상기 테스트 이미지로부터 합성 참조 이미지를 구축하는 동작,
    상기 리소그래피 시스템의 모델을 상기 합성 참조 이미지에 적용함으로써 상기 합성 참조 이미지로부터 참조 시뮬레이션 이미지 - 상기 참조 시뮬레이션 이미지는 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함이 없음 - 를 구축하는 동작, 및
    상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 상기 참조 시뮬레이션 이미지에 비교하는 동작
    을 수행하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한, 상기 테스트 반사 이미지에 대하여 상기 테스트 투사 이미지를 정렬하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  23. 제21항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한,
    리소그래픽 전사에 이용될 포토레지스트 시스템의 모델을 제공하고;
    상기 리소그래피 시스템의 모델을 적용하는 것에 더하여, 상기 포토레지스트 시스템의 모델을 적용함으로써 상기 테스트 시뮬레이션 이미지 및 상기 참조 시뮬레이션 이미지를 구축하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  24. 제23항에 있어서, 상기 포토레지스트 시스템의 모델은 레지스트 형성 프로세스 특성을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  25. 삭제
  26. 제21항에 있어서, 상기 참조 시뮬레이션 이미지는 참조 시뮬레이션 투사 이미지 및 참조 시뮬레이션 반사 이미지를 포함하고, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지는 테스트 시뮬레이션 투사 이미지 및 테스트 시뮬레이션 반사 이미지를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  27. 제26항에 있어서, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 상기 참조 시뮬레이션 이미지에 비교하는 동작은,
    상기 참조 시뮬레이션 투사 이미지를 상기 테스트 시뮬레이션 투사 이미지에 비교하는 동작; 및
    상기 참조 시뮬레이션 반사 이미지를 상기 테스트 시뮬레이션 반사 이미지에 비교하는 동작
    을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  28. 제21항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한, 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 분류하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  29. 제21항에 있어서, 상기 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들은 하위 해상도 어시스트 피처(sub-resolution assist feature; SRAF)를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  30. 제21항에 있어서, 상기 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들의 리소그래픽 효과는, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지 및 상기 참조 시뮬레이션 이미지에서 캡처되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  31. 제21항에 있어서, 상기 비인쇄 가능 피처들 중 적어도 하나는 상기 인쇄 가능 피처들 중 적어도 하나보다 큰 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  32. 제21항에 있어서, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 동작은, 일차항만을 포함하는 대역 제한 마스크 패턴을 구축하는 동작을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  33. 제32항에 있어서, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지를 구축하는 동작은, 상기 대역 제한 마스크 패턴의 광 세기 분포에 기초하여 상기 하나 이상의 인쇄 가능 피처들로부터 상기 하나 이상의 비인쇄 가능 피처들을 분리하는 동작을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  34. 제32항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한, 에지, 코너, 및 선로단으로 구성된 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 기하학적 피처 유형들로 기하학적 피처들을 분류하기 위해 상기 대역 제한 마스크 패턴에 기초하여 기하학적 맵을 구축하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  35. 제34항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한, 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하면서 상기 기하학적 피처들을 분류하도록 상기 기하학적 맵을 이용하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  36. 제34항에 있어서, 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하는 동작은, 상기 기하학적 맵의 적어도 2개의 상이한 기하학적 피처 유형들에 상이한 검출 문턱값을 적용하는 동작을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  37. 제21항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한, 상기 테스트 시뮬레이션 이미지에 기초하여 피처 맵을 구축하도록 구성되고, 상기 피처 맵은 각각이 대응하는 마스크 에러 증가 요소(Mask Error Enhancement Factor; MEEF)를 갖는 것인 다수의 이미지 부분들을 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  38. 제37항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한, 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함의 식별 동안에, 상기 대응하는 MEEF에 기초하여 상기 다수의 이미지 부분들의 각각의 이미지 부분에 대한 검출 문턱값을 자동적으로 조정하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  39. 제21항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 또한, 상기 리소그래픽적으로 중요한 오염 결함을 식별하기 위해 사용자 정의된 검출 문턱값을 제공하도록 구성되는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
  40. 제21항에 있어서, 상기 리소그래피 시스템의 모델은 다음 파라미터들: 리소그래피 시스템 및 검사 장치의 개구수, 리소그래피 시스템 및 검사 장치의 파장, 및 리소그래피 시스템 및 검사 장치의 조명 환경 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 포토마스크를 검사하기 위한 시스템.
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