KR102420726B1 - 타겟의 에어리얼 이미지에 기초한 변환을 이용하는 초점 계측 및 타겟 - Google Patents

타겟의 에어리얼 이미지에 기초한 변환을 이용하는 초점 계측 및 타겟 Download PDF

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Abstract

에어리얼 이미지 기반 변환을 이용하여 복수의 타겟으로부터 도출된 측정 정보를 공유 및/또는 특정 호환성 타겟에 대한 추가의 타겟을 설계하고, 변화하는 생산 조건에 대한 초점 타겟의 간단한 조정을 가능하게 하는 초점 계측 방법 및 모듈이 제공된다. 상기 방법은 각각의 웨이퍼 필드에 2개 이상의 초점 타겟들을 위치시키는 단계와, 타겟의 초점 측정을 시행하는 단계와, 타겟의 에어리얼 이미지에 기초한 타겟들 간의 변환을 이용하여 상기 초점 측정을 각 필드에 대한 결과들의 단일 세트로 변환하는 단계와, 상기 결과들의 단일 세트로부터 초점 결과를 도출하는 단계를 포함하고, 상기 특정 타겟의 에어리얼 이미지 파라미터를 이용하여 특정 타겟으로부터 초점 타겟을 설계하는 단계를 또한 포함할 수 있다.

Description

타겟의 에어리얼 이미지에 기초한 변환을 이용하는 초점 계측 및 타겟
이 출원은 2015년 8월 6일자 출원된 미국 가특허 출원 제62/201,975호의 이익을 주장하며, 상기 가특허 출원은 인용에 의해 그 전부가 본원에 통합된다.
본 발명은 초점 도스(dose) 계측 분야에 관한 것으로, 특히 초점 및 도스 측정 정확성 및 융통성을 개선한 측정 방법 및 타겟에 관한 것이다.
신호 응답 계측(Signal Response Metrology; SRM)에 있어서, 신호의 응답은 관심 있는 몇 가지 파라미터의 함수로서 학습된다. 지정된 실험들의 세트를 이용해서, 관심 있는 파라미터들이 변화되고 신호들이 측정된다. 리소그래픽 프린팅 툴(예를 들면, 스캐너 또는 스테퍼)의 경우에, 초점 및 도스 계측은 초점 및 도스를 파라미터로 하는 SRM을 이용하여 행하여진다. 셀(즉, 계측 타겟)들의 세트는 특수한 웨이퍼, 즉 초점 노출 매트릭스(Focus Exposure Matrix; FEM) 웨이퍼 위에 상이한 초점 및 도스 값에 대하여 인쇄된다. 학습된 신호들은 예를 들면 각도 분석 산란계 기술을 구현하는 대응하는 계측 툴에 의해 도출될 수 있다.
SRM의 본질적인 문제는 학습된 신호에서의 오차이다. 초점 계측의 경우에, FEM 초점의 불명료성은 약 20nm일 수 있다. 이러한 초점 오차는 FEM과 생산 웨이퍼 둘 다에서 예상된다. FEM 웨이퍼에서 스캐너 초점 위치의 이러한 큰 불명료성 때문에 잘 교정된 모델을 생성할 수 없고 후속되는 초점/도스 측정시에 큰 오차를 야기한다. 더욱이, 하부층 및 레지스트에서의 공정 변화는 FEM과 생산 인쇄 패턴 간에 차를 유발하고 그 다음에 측정된 신호들 간의 차를 유발한다.
종래 기술의 초점 도스 측정은 전형적으로 선-공간 패턴들로 구성된 2개의 셀을 이용한다. 덴스 셀(Dense cell)이라고 부르는 하나의 셀은 최소 피치의 선들을 갖고, ISO 셀이라고 부르는 다른 셀은 덴스 셀과 동일하지만 더블 피치를 가진 선들을 갖는다. ISO 셀은 초점과 도스 둘 다에 매우 민감하고, 덴스 셀은 초점에 둔감하다. 그러므로 초점과 도스 기여의 상관관계를 해제할 수 있다(2008년에 맥, 크리스가 기고한 존 윌리 앤드 손스(John Wiley & Sons)의 '광학 리소그래피의 기본 원리: 미세 가공의 과학' 참조). 비대칭 타겟들은 초점 및 노출에 의존하는 비대칭 특징(들)을 가진다. 이러한 타겟들은 전형적으로 큰 피치(400-900nm)를 가지며, 이 때문에 제1 차수들 간의 차동 신호를 측정할 수 있다. 상이한 피치 및 비대칭을 가진 복수의 타겟은 초점과 도스의 상관관계를 해제하기 위해 사용된다(WIPO 공개 번호 2013/189724 참조, 이 공개 특허는 인용에 의해 그 전부가 본원에 통합된다).
이하의 설명은 발명의 초기 이해를 제공하는 간단한 요약이다. 이 요약은 반드시 핵심적 요소를 식별하거나 발명의 범위를 제한하지 않고, 단순히 이하의 설명에 대한 개요서로서 소용된다.
본 발명의 일 양태는 각각의 웨이퍼 필드에 2개 이상의 초점 타겟들을 위치시키는 단계와, 타겟의 초점 측정을 시행하는 단계와, 타겟의 에어리얼 이미지(aerial image)에 기초한 타겟들 간의 변환을 이용하여 상기 초점 측정을 각 필드에 대한 결과들의 단일 세트로 변환하는 단계와, 상기 결과들의 단일 세트로부터 초점 결과를 도출하는 단계를 포함한 초점 계측 방법을 제공한다.
본 발명의 상기 및/또는 추가의 및/또는 다른 양태들은 이어지는 상세한 설명에서 설명되고; 아마도 상세한 설명으로부터 추론될 수 있고; 및/또는 발명의 실시에 의해 학습할 수 있다.
발명의 실시형태를 더 잘 이해할 수 있도록, 및 본 발명의 실시형태가 어떻게 실시될 수 있는지를 보이기 위해, 이제 단지 예로서 첨부 도면을 참조하기로 하고, 첨부 도면에 있어서 동일한 참조 번호는 도면 전체에서 대응하는 요소 또는 부분을 표시한다.
도 1은 발명의 일부 실시형태에 따른, 계측 툴의 초점 모듈의 상위 레벨 개략적 블록도이다.
도 2a는 측정으로부터 이상적인 초점 도스 결과 도출을 개략적으로 보인 도이다.
도 2b는 측정으로부터 종래 기술의 초점 도스 결과 도출을 개략적으로 보인 도이다.
도 3은 발명의 일부 실시형태에 따른, 변환을 도출하기 위해 사용되는, 다양한 초점 값에 대한 단일 타겟 요소의 계산된 에어리얼 이미지의 예를 보인 도이다.
도 4a 및 도 4b는 발명의 일부 실시형태에 따른, 에어리얼 이미지 기반 변환 및 결과적인 개선된 초점 측정을 각각 이용하여 복수의 타겟의 초점 측정을 결과들의 단일 세트로 변환하는 비제한적인 예를 개략적으로 보인 도이다.
도 5는 발명의 일부 실시형태에 따른, 에어리얼 이미지 기반 변환을 이용하여 달성되는 개선된 정확성의 예를 보인 도이다.
도 6은 발명의 일부 실시형태에 따른, 타겟 최적화 절차를 실행하기 위한 가능한 다중 파라미터 마스크 설계를 개략적으로 보인 도이다.
도 7은 발명의 일부 실시형태에 따른 방법을 설명하는 상위 레벨 흐름도이다.
상세한 설명을 하기 전에, 이하에서 사용되는 일부 용어의 정의를 설명하는 것이 도움이 될 수 있다.
본 명세서에서 사용하는 용어 "타겟" 또는 "셀"은 웨이퍼 위에 인쇄된 기하학적 패턴을 말하고, 전형적으로 타겟은 하나 이상의 셀을 포함한다. 셀들은 요소들의 하나 이상의 주기적인 패턴을 포함하고, 가장 간단한 비제한적인 경우는 바(bar)들로 구성된 격자를 포함한다.
본 명세서에서 사용하는 용어 "에어리얼 이미지"는 웨이퍼 평면에서의 광학 이미지를 말하고, 이것은 웨이퍼와 상호작용하여 웨이퍼 위에 각각의 구조물을 생성하기 위해 사용된다. 일반적으로 에어리얼 이미지는 타겟의 주기적인 구조물에 대응하는 주기적인 패턴이다. 에어리얼 이미지는 여기에서 각 타겟의 단일 요소와 관련하여 설명된다.
이하의 설명에서 본 발명의 각종 양태를 설명한다. 설명의 목적상, 구체적인 구성 및 세부가 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 개시된다. 그러나 본 발명은 여기에서 제시된 구체적인 세부 없이 실시될 수 있다는 것이 당업자에게는 또한 명백할 것이다. 더 나아가, 잘 알려진 특징들은 본 발명을 애매하게 하지 않도록 생략하거나 단순화하였다. 도면에 대한 구체적인 참조와 관련해서, 도시된 특징들은 예를 든 것이고 본 발명의 예시적인 설명을 위한 것이며, 발명의 윈리 및 개념적 양태의 가장 유용하고 쉽게 이해되는 설명이라고 믿어지는 설명을 제공하기 위해 제시된다. 이와 관련하여, 발명의 기본적인 이해를 위해 필요한 것보다 더 자세히 발명의 구조적 세부를 제시하지 않으며, 도면과 함께 취해지는 설명은 발명의 몇 가지 형태가 실제로 어떻게 구체화되는지 당업자에게 명백하게 할 것이다.
발명의 적어도 일 실시형태를 자세히 설명하기 전에, 본 발명은 그 응용이 이하의 설명에서 제시되거나 도면에 예시된 구성의 세부 및 컴포넌트들의 배열로 제한되지 않는다는 점을 이해하여야 한다. 본 발명은 각종 방법으로 실시되거나 실행될 수 있는 다른 실시형태뿐만 아니라 개시된 실시형태들의 조합에 적용할 수 있다. 또한, 여기에서 사용되는 어법 및 용어는 설명을 위한 것이고 제한하는 것으로 간주되지 않아야 한다.
다른 식으로 명확하게 설명하지 않는 한, 이하의 설명으로부터 명백한 바와 같이, 명세서 설명 전반에 걸쳐 "처리하는", "연산하는", "계산하는", "결정하는", "강화하는" 등과 같은 용어를 사용하는 것은 컴퓨팅 시스템의 레지스터 및/또는 메모리 내의 전자량과 같은 물리적 양(quantity)으로서 표시되는 데이터를 컴퓨팅 시스템의 메모리, 레지스터 또는 다른 이러한 정보를 저장, 전송 또는 디스플레이하는 장치 내의 물리적 양으로서 유사하게 표시되는 다른 데이터로 조작 및/또는 변환하는 컴퓨터 또는 컴퓨팅 시스템, 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치의 동작 및/또는 처리를 말한다.
본 발명의 실시형태는 계측 툴에서 초점 및 도스를 고정확도로 측정하는 효율적이고 경제적인 방법 및 메카니즘을 제공한다. 개시된 발명은 셀 마스크의 계산된 에어리얼 이미지를 고려함으로써 신호 교정 및 측정 둘 다를 개선하도록 계측 타겟의 인쇄된 셀들 간에 정보를 공유하는 새로운 방법을 제공한다. 특히, 본 발명자들은 동일 피치를 가진 셀들의 계산된 에어리얼 이미지를 이용하면 초점 및 도스 계측을 개선할 수 있다는 것을 알았다. 개시된 발명은 초점 및 도스 제어에 사용하기 위해 임의의 계측 플랫폼에서 구현될 수 있고, 동일 피치를 가진 2개 이상의 셀들을 이용하는 임의 유형의 초점/도스 측정과 함께, 및 임의의 툴 헤드 및 임의의 측정 알고리즘과 함께 결합될 수 있다.
복수의 타겟으로부터 도출된 측정 정보를 공유하기 위해 및/또는 특정의 호환성 타겟에 대한 추가의 타겟을 설계하기 위해 에어리얼 이미지 기반 변환을 이용하는 초점 계측 방법 및 모듈이 제공되고, 이것은 변화하는 생산 조건에 대한 초점 타겟의 간단한 조정을 가능하게 한다. 방법은 각각의 웨이퍼 필드에 2개 이상의 초점 타겟들을 위치시키는 단계와, 타겟의 초점 측정을 시행하는 단계와, 타겟의 에어리얼 이미지에 기초한 타겟들 간의 변환을 이용하여 초점 측정을 각 필드에 대한 결과들의 단일 세트로 변환하는 단계와, 상기 결과들의 단일 세트로부터 초점 결과를 도출하는 단계를 포함하고, 특정 타겟으로부터, 상기 특정 타겟의 에어리얼 이미지 파라미터를 이용하여 초점 타겟을 설계하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 계측 툴(90) 내의 초점 모듈(100)의 상위 레벨 개략 블록도이다. 계측 초점 모듈(100)은 웨이퍼(60)의 웨이퍼 필드(70)에 위치된 복수 타겟(101)의 초점 측정(112)을 타겟(101)의 에어리얼 이미지(85)에 기초한 타겟(101)들 간의 변환(115)을 이용하여 필드(70)에 대한 결과들의 단일 세트(118)로 변환하도록 구성된 처리 모듈(110)을 포함한다. 계측 초점 모듈(100)은 결과들의 단일 세트(118)로부터 초점 결과(105)를 도출하도록 구성된다. 타겟(101)은 미국 특허 공개 제20140141536호에 개시된 것처럼 종래 기술의 타겟(80A, 80B)으로부터 선택될 수 있고, 그로부터 수정될 수 있고, 또는 뒤에서 설명하는 것처럼 타겟(120)으로서 설계될 수 있다. 미국 특허 공개 제20140141536호에 개시된 일반적인 타겟 설계는 타겟(80A, 80B)으로서 사용될 수 있고, 그에 대응하여 뒤에서 제공하는 가이드라인에 따라서 타겟(120)으로 수정될 수 있다. 특히, 타겟(120)은 뒤에서 설명하는 것처럼 변환(115)을 이용하여 타겟들 간에 정보를 전달할 수 있게 하는 단일 피치 타겟을 포함할 수 있다.
처리 모듈(110)은 특정 타겟의 에어리얼 이미지 파라미터를 이용하여 상기 특정 타겟에 따른 초점 타겟 설계를 제안하도록 또한 구성될 수 있고, 상기 특정 타겟은 계측 초점 모듈(100)에 의해 실행된 초기 측정으로부터 경험적으로(empirically) 결정된다. 소정의 측정된 타겟(80A, 80B, 120)은 뒤에서 설명하는 바와 같이 에어리얼 이미지 기반 변환(115)을 이용하여 다른 타겟 설계(120)를 도출하기 위한 템플릿으로서 사용될 수 있다.
도 2a는 측정으로부터 이상적인 초점 도스 결과 도출을 개략적으로 보인 것이고, 도 2b는 측정으로부터 종래 기술의 초점 도스 결과 도출을 개략적으로 보인 것이다. 현재의 공정에서, 각 셀의 신호 교정 및 측정은 별도로 행하여진다. 측정 신호를 개선하기 위해 셀들 간에는 정보가 통과하지 않는다. 다른 피치 및 다른 대칭을 가진 타겟 셀들을 이용할 때 수차 효과는 각 타겟에서 다르게 작용한다. 상기 다른 효과들은 2014년 반 하베르, 스벤 등이 기고한 '위상 편이 격자로부터 이미징된 타겟에서의 오버레이 측정을 이용한 리소그래픽 시스템의 웨이퍼 기반 수차 계측', 어플라이드 옵틱스 53.12: 2562-2582에 설명되어 있는 것처럼 초점 측정에서의 부정확성을 유발한다. 초점 및 도스에 대한 인쇄된 타겟의 응답은 종래 기술에서 각 셀마다 예를 들면
Figure 112018021323813-pct00001
에 의해 별도로 계산되고, 여기에서 Si는 셀 j에 대한 각각의 초점 및 도스 값(i)에서의 측정된 신호(각각 fi, di로 표시됨)이고, SSj는 FEM 웨이퍼를 이용하여 조기 훈련 스테이지 중에 학습된 함수이다. 현재 방법의 단점은 오차의 소스로서 공정 변동(레지스트 및 하부 층 파라미터의 변동)으로부터 및 스캐너 오차(프로그램된 값과 관련하여, 초점의 값과 인쇄 구조물에서 달성되는 값들의 차)로부터 높게 영향을 받는다는 점이다. 이러한 오차는 스캐너 변동이 없는 경우와 있는 경우의 교정된 신호를 나타내는 도 2a 및 도 2b에 예로서 도시되어 있다. 표면은 계산된 초점-도스 의존성을 나타내고, 점들은 측정점이다. 하나의 요인으로서의 스캐너 변동은 중대한 오차를 유도하는 큰 변동을 야기하고 종래 기술에서 초점-도스 의존성의 계산을 야기한다.
도 3은 발명의 일부 실시형태에 따른, 변환(115)을 도출하기 위해 사용되는, 다양한 초점 값에 대한 단일 타겟 요소의 계산된 에어리얼 이미지(85)의 예를 보인 도이다. 본 발명자들은 셀들의 에어리얼 이미지가 뒤에서 설명하는 바와 같이 신호들을 더 잘 교정하기 위해 사용될 수 있다는 것을 알았다. 웨이퍼에서 광도를 운반하는 에어리얼 이미지는 마스크 및 스캐너 조명 방식을 이용하여 주기적인 패턴에 대하여 계산된다. 에어리얼 이미지는 웨이퍼 처리에 의해 영향을 받지 않는다. 최상의 초점이라고 부르는 소정의 초점 값 주위에서, 강도 I(f, d)는 수학식 1에 나타낸 바와 같이 초점 및 도스의 함수로서 근사화될 수 있고, 여기에서 f와 d는 각각 초점 및 도스 오프셋을 나타내고, d0는 공칭 도스를 나타내며 A, B, α 및 φ는 마스크의 속성을 나타낸다.
Figure 112018021323813-pct00002
수학식 1
도 3은 각종 초점 값에 대하여 타겟 요소에 의해 생성된 에어리얼 이미지(85)를 보인 것이다.
일부 경우에, 주어진 초점 및 도스(fk, dk)에서 하나의 셀의 에어리얼 이미지(85)는 다른 초점 및 도스 값(fj, dj)을 이용하여 다른 하나의 셀에 의해 생성될 수 있다. 만일 2개의 셀이 동일한 에어리얼 이미지를 생성하면, 2개의 셀은 또한 동일한 격자 패턴(타겟)을 인쇄한다. 본질적인 조건은 2개의 셀이 동일한 피치를 갖는 것이다. 계산된 에어리얼 이미지(85)를 이용해서, 셀 j의 (fj, dj)에 대한 셀 k의 (fk, dk) 간의 변환(115)은 수학식 2에 의해 제공된 것처럼 수학식 1의 파라미터를 이용하여 표현될 수 있고, 이것은 j로부터 k까지의 변환(115) (fj, dj) = Gk →j(fk, dk)로서 지정될 수 있다.
dj = (Ak/Aj)dk 수학식 2
Figure 112018021323813-pct00003
도 4a 및 도 4b는 발명의 일부 실시형태에 따른, 에어리얼 이미지 기반 변환(115) 및 결과적인 개선된 초점 측정(105)을 각각 이용하여 복수의 타겟(101)의 초점 측정(112)을 결과들의 단일 세트(118)로 변환하는 비제한적인 예를 개략적으로 보인 것이다. 도 4a는 함께 도시된 2개의 타겟에 대한 (fj, dj) 및 (fk, dk) 값을 보인 것이다. 각각의 변환이 존재하지 않은 점들((fk, dk) 값) 중의 일부는 배제될 수 있다. 셀 k로 측정된 신호의 교정 단계 중에, (fj, dj)의 초점 및 도스 값을 가진 셀 j의 교정은 임의의 단일 타겟 측정보다 더 많은 점으로 단일 측정 세트로서 복수의 타겟 셀들로부터의 (변환된) 측정(112)에 관련시킴으로써 초점 및 도스 측정의 정확도를 개선하도록 추가될 수 있다. 도 4b는 변환된 신호를 이용한 개선된 교정 신호(105)를 예시한다(표면은 교정된 초점 도스 의존성을 나타내고 점들은 측정 및 변환된 측정(더 체계적인 비교를 위해 도 5를 참조한다)을 표시한다). 수학식 3은 셀 j의 개선된 교정 신호 SSj(f, d)를 제공하기 위해 셀들 간의 전달 정보의 사용을 표시하고, (f, d)는 변환(115) Gk →j(f, d)가 실제이고 유효일 때 셀 j와 셀 k로부터 측정된 신호들을 둘 다 최소화한다.
Figure 112018021323813-pct00004
수학식 3
도 4a와 도 4b가 2개의 셀을 가진 변환(115)을 이용하는 것을 예시하지만, 신호 응답의 교정을 위해 임의 수의 셀을 이용할 수 있다는 점에 주목한다. 셀들 간의 데이터의 변환은 셀들의 수에 의해 제한되지 않는다.
도 5는 발명의 일부 실시형태에 따른, 에어리얼 이미지 기반 변환(115)을 이용하여 달성되는 개선된 정확도의 예를 보인 것이다. 개시된 실시형태는 교정되고 측정된 신호에서의 불명료성을 감소시킨다. 예를 들면, 도 5는 초점 및 도스 측정의 정확성을 개선하기 위해 초점 오차의 표준 편차를 종래 기술에서 및 에어리얼 이미지 기반 변환(115)을 이용하여 FEM 웨이퍼의 인쇄된 초점 불명료성의 함수로서 제시한다. 데이터는 그들의 신호 응답을 공유하는 5개의 타겟, 55개의 상이한 초점 및 도스 조합의 학습 세트, 및 타겟 당 900개의 상이한 신호에 기초한다. 이 예에서, 에어리얼 이미지는 측정이 아닌 교정을 개선하기 위해서만 사용되었다. 도시된 예에서, 특히 큰 장점은 큰 불명료성에 대하여 달성되고, 에어리얼 이미지를 이용하는 교정된 신호는 불명료성에 대하여 더 큰 내성을 갖는다.
타겟(120)과 관련해서, 이하의 설명은 타겟 설계(120)들 간의 접속을 위해 에어리얼 이미지 기반 변환(115)을 이용하는 전술한 원리를 이용하여 초점 도스 측정의 정확성 및 융통성을 더욱 향상시키는 타겟 선택 및/또는 설계의 방법을 제공한다.
종래의 기술에서, 작은 피치 계측 타겟은 스캐너의 초점 측정에서뿐만 아니라 수차 측정과 같은 다른 유형의 측정에서 사용되고, 더 큰 피치의 타겟에 또한 통합될 수 있다. 그러나 인쇄 가능하고 민감한 타겟(계측에 특유한 것)의 마스크 설계를 찾는 것이 주요 문제점으로 남는다. 이하에서 그러한 타겟을 찾는 부담을 완화하는 방법이 제공되고, 이것은 설계가 일부 다른 조명 조건 및/또는 다른 마스크 유형 및/또는 다른 공정 창(process window)이 주어진 때 그러한 타겟의 마스크 설계를 찾는 것을 단순화한다.
이하의 설명은 주조 설계(foundry design)에서와 같이 급속하게 변하는 제품을 취급하기 위해 경험적 방법(나중의 생산에서 사용되는 정확한 유형인 특수 레티클에서 다른 설계의 ca. 10,000 기록, 이 마스크를 이용한 웨이퍼의 기록, 계측 신호의 수집 및 설계의 등급 정하기, 및 최상의 적당한 마스크 설계 선택)의 비적용성과 같은 종래 기술의 주요 단점들을 극복한다. 변화하는 제품은 스캐너 조명 변경, 마스크 유형 변경, 하부 층 적층 변경 등을 요구하고, 이것은 그 다음에 초점 도스 웨이퍼 및/또는 그에 따라서 특수 레티클의 변경을 요구하고, 그에 따라서 인쇄 가능하고 민감한 계측 타겟을 찾기 위해 긴 조사를 시행하게 한다. 이하의 설명은 시뮬레이션 접근법(계측 타겟에 대한 최상의 적당한 마스크 설계를 찾기 위해 잘 교정된 리소그래피 및 계측 시뮬레이션을 이용하는 것)에서 매우 잘 교정된 리소그래피 및 계측 시뮬레이션에 대한 필요조건과 같은 종래 기술의 주요 단점들을 극복한다. 특히, 시뮬레이션에서 적당한 정확도 레벨로 중요한 임무를 수행하는 레지스트 교정을 달성하는 것은 매우 어렵다. 더욱이, 상세한 리소그래피 및 계측 시뮬레이션을 이용한 계측 타겟 설계는 자원 및 시간 소모성이 매우 높다.
종래 기술의 방법과 대조적으로, 본 발명자들은 일부 특정 타겟이 공지되었다는 가정하에, 에어리얼 이미지 기반 변환(115)이 추가의 적당한 타겟(120)을 도출하기 위해 사용될 수 있다는 것을 알았다. 상기 특정 타겟은 주어진 마스크 유형(예를 들면, 바이너리 마스크), 레지스트(화학적 성질, 물리적 속성(유전율 및 투자율)과 두께), 적층(TARC - 상부 반사방지 코팅(top antireflective coating)), BARC - 하부 반사방지 코팅(bottom antireflective coating), 및 두께와 물리적 속성(유전율 및 투자율)을 포함한 다른 하부 층) 및 조명 조건과 관련된 필요조건에 따라서 인쇄 가능하고(전체 공정 창에서) 민감해야 한다. 상기 특정 타겟은 전술한 경험법 또는 시뮬레이션법과 같은 종래의 방법에 의해 식별될 수 있다.
에어리얼 이미지 기반 변환(115)은 이전에 발견된 타겟과 동일한 인쇄성 및 민감성을 가진 다른 타겟(120)을 도출하기 위해 사용할 수 있다. 이것은 TARC, 레지스트 및 BARC 화학적 성질, 두께 및 물리적 속성이 불변이고(아마도 고정이지만 알려지지 않음) 임의의 스캐너 조명, 마스크 유형이 변하고 및/또는 하부의 적층(두께 및/또는 물리적 속성)이 변하고 및/또는 공정 창이 이동하는 것을 가정한다.
타겟 설계, 마스크 유형 및 조명의 조합은 만일 이러한 조합이 동일한 에어리얼 이미지를 유도하면 상기 조합이 타겟의 동일한 격자 형상을 정확히 생성한다는 점에서 다른 이러한 조합과 등가임에 주목한다. 작은 피치 타겟 설계의 에어리얼 이미지는 수학식 1A로 표현되고, 여기에서 F는 초점을, x는 x 좌표를, px는 x 방향에 따른 피치를, 및 A, B, F0 및 α는 대응하는 파라미터를 나타낸다(상기 수학식 1을 참조한다, 여기에서는 에어리얼 이미지의 공간 의존성을 나타내기 위해 cos(x/2πpx)가 추가된다.
Figure 112018021323813-pct00005
수학식 1A
파라미터 A, B, C, α, F0 및 px는 마스크 설계, 마스크 적층 및 조명 조건에 의존한다. 조명 조건 및 마스크 파라미터의 특정 조합에 대한 검증된 타겟 설계인 특정 타겟의 경우에, 유사한 에어리얼 이미지를 가진 새로운 마스크 및 타겟이 도출될 수 있고, 이것은 파라미터 A, B, C, α, F0 및 px의 다른 조합하에서 동일한 에어리얼 이미지를 유지한다. 공정 창이 이동하는 경우에, F0는 에어리얼 이미지 공식과 최상의 도스 의존 계수와의 곱인 최상의 초점 의존 상수를 이용하여 추가로 조정될 수 있다.
유리하게도, 본 발명자들은, 이 방법을 이용하여, 규정된 에어리얼 이미지를 가진 마스크 설계가 적층(레지스트를 포함함)에 대한 어떠한 지식도 없이 실시될 수 있다는 것을 알았다. 필요한 유일한 정보는 마스크 적층과 조명이다.
도 6은 발명의 일부 실시형태에 따른, 타겟 최적화 절차를 실시하기 위한 가능한 다중 파라미터 마스크 설계(120A)를 개략적으로 보인 것이다. 유사한 분석이 임의의 타겟 설계(120)에 대응하는 마스크뿐만 아니라 타겟(80A, 80B) 및 미국 특허 공개 제20140141536호에 개시된 다른 타겟 유형에 대하여 실시될 수 있고, 상기 미국 공개 특허는 인용에 의해 본원에 통합된다. 마스크(120A)의 예시적인 기하학적 파라미터는 P1, P2, P3 및 피치 X로 표시되어 있다. 최적화 절차에서, 마스크 파라미터는 다른 파라미터들의 조합으로 동일한 에어리얼 이미지를 산출하도록 변화된다. 에어리얼 이미지 계산이 계산적으로 매우 가벼운 동작이기 때문에 이 방법은 실행 가능하고 효율적이라는 점에 주목한다. 또한, 비록 최적화 문제가 두드러지지 않을지라도 충분한 파라미터와 함께 마스크 템플릿을 사용하면 대부분의 경우에 적당한 마스크 설계를 찾을 수 있다. 또한, 만일 공정 창 변화만이 있으면, 최적화는 더 작은 파라미터 범위에서 실시될 수 있다. 예를 들면, 피치 X와 α는 상수로 남을 수 있고(2-빔 이미징 효과), 그래서 에어리얼 이미지 파라미터의 수는 더 작게 낮추어진다(A, B, C, F0).
유리하게도, 개시된 방법은 작은 조명 및 마스크 적층이 변경된 후에 타겟의 인쇄성 및 민감성뿐만 아니라, 타겟의 인쇄성 및 민감성의 검증이 제공된 때 작은 조명 변화를 급히 실시하는 능력을 검증할 수 있다. 개시된 방법을 이용하면, 경험적 마스크 설계 조사뿐만 아니라 매우 정확한 교정 처리를 가진 긴 시뮬레이션 처리가 필요 없다.
소정의 실시형태에서, "레지스트 내 이미지" 근삿값이 "에어리얼 이미지" 근삿값 대신에 또는 "에어리얼 이미지" 근삿값에 추가하여 사용될 수 있다. 이 방법은 예를 들면 처리 모듈(110)에 의해 동작하는 소프트웨어 툴로서, 또는 초점 오프셋 타겟 설계 흐름을 개선하기 위해 개발자 및/또는 소비자가 사용할 수 있는 독립 소프트웨어로서 구현될 수 있다.
도 7은 발명의 일부 실시형태에 따른 방법(200)을 예시하는 상위 레벨 흐름도이다. 이 방법 단계들은 방법(200)을 구현하도록 선택적으로 구성될 수 있는 전술한 초점 모듈(100)과 관련하여 실시될 수 있다. 방법(200)은 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 예를 들면 계측 툴(90)의 처리 모듈(110)에 의해 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 소정의 실시형태는 방법(200)의 관련 단계들을 실시하도록 구성되고 내부에 구현되는 컴퓨터 판독가능 프로그램을 갖는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체를 포함한다. 소정의 실시형태는 방법(200)의 실시형태에 의해 설계된 각 초점 타겟의 타겟 설계 파일을 포함한다.
초점 계측 방법(200)은 각각의 웨이퍼 필드에 2개 이상의 초점 타겟들을 위치시키는 단계(단계 210)와, 타겟의 초점 측정을 시행하는 단계(단계 220)와, 초점 측정을 각 필드에 대한 결과들의 단일 세트로 변환하는 단계(단계 230)와, 타겟의 에어리얼 이미지에 기초한 타겟들 간의 변환을 이용하는 단계(단계 235)와, 상기 결과들의 세트로부터 초점 결과를 도출하는 단계(단계 240)를 포함한다.
방법(200)은 또한 특정 타겟의 에어리얼 이미지 파라미터를 이용하여 특정 타겟으로부터, 예를 들면 특정 필요조건에 따른 인쇄성 및 민감성이 있는 특정 타겟으로부터 초점 타겟을 설계하는 단계(단계 250)를 포함할 수 있다. 상기 특정 타겟은 초기 측정으로부터 경험적으로 결정될 수 있고(단계 255), 에어리얼 이미지 기반 변환(115)을 이용하여 추가의 타겟을 제공하기 위해 사용될 수 있다.
방법(200)은 초점 타겟을 상기 특정 타겟에 대등하게 되도록 설계하기 위해 에어리얼 이미지 기반 변환(115)을 이용하여 초점 타겟을 묘사하는 특정 파라미터의 파라미터 값들을 선택하는 단계(단계 260)를 또한 포함할 수 있다.
소정의 실시형태는 방법(200)에 따라 설계된 초점 타겟의 타겟 설계 파일, 및/또는 그러한 타겟의 계측 초점/도스 측정을 포함한다.
소정의 실시형태는 타겟들의 에어리얼 이미지에 기초한 타겟들 간의 변환을 이용하여 웨이퍼 필드에 위치된 복수 타겟의 초점 측정을 그 필드에 대한 결과들의 단일 세트로 변환하도록 구성된 처리 모듈(110)을 포함한 계측 초점 모듈(100)을 포함하고, 상기 계측 초점 모듈은 상기 결과들의 단일 세트로부터 초점 결과를 도출하도록 구성된다. 계측 초점 모듈(100)에서, 처리 모듈(110)은 특정 타겟의 에어리얼 이미지 파라미터를 이용하여 특정 타겟에 따라 초점 타겟 설계를 제안하도록 또한 구성되고, 상기 특정 타겟은 계측 초점 모듈에 의해 실시되는 초기 측정으로부터 경험적으로 결정된다.
소정의 실시형태는 내부에 구현되는 컴퓨터 판독가능 프로그램을 갖는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체를 예를 들면 초점 모듈(110) 내에 포함하고, 상기 컴퓨터 판독가능 프로그램은 타겟들의 에어리얼 이미지에 기초한 타겟들 간의 변환을 이용하여 웨이퍼 필드에 위치된 복수 타겟의 초점 측정을 그 필드에 대한 결과들의 단일 세트로 변환하고, 또한 상기 결과들의 단일 세트로부터 초점 결과를 도출하도록 구성된다.
소정의 실시형태는 내부에 구현되는 컴퓨터 판독가능 프로그램을 갖는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체를 예를 들면 초점 모듈(110) 내에 포함하고, 상기 컴퓨터 판독가능 프로그램은 특정 타겟과 동일한 에어리얼 이미지를 제공하도록 초점 타겟들을 묘사하는 특정 파라미터들의 파라미터 값을 선택함으로써, 특정 타겟의 에어리얼 이미지 파라미터를 이용하여 상기 특정 타겟으로부터 초점 타겟을 설계하도록 구성된다.
본 발명의 양태는 발명의 실시형태에 따른 방법, 장치(시스템) 및 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체의 흐름도 및/또는 부분도와 관련하여 위에서 설명하였다. 흐름도 및/또는 부분도의 각 부분, 및 흐름도 및/또는 부분도의 부분들의 조합은 컴퓨터 프로그램 명령어에 의해 구현될 수 있다는 점을 이해할 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램 명령어는 기계를 생성하도록 범용 컴퓨터, 특수 용도 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서에 제공될 수 있고, 그래서 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서를 통해 실행되는 명령어가 흐름도 및/또는 부분도 또는 그 일부에서 특정된 기능/작용을 구현하는 수단을 생성하게 한다.
이러한 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치 또는 다른 장치들이 특정 방법으로 기능하도록 지시할 수 있는 컴퓨터 판독가능 매체에 또한 저장될 수 있고, 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 명령어들은 흐름도 및/또는 부분도 또는 그 일부에서 특정된 기능/작용을 구현하는 명령어들을 포함한 제조 물품을 생성한다.
컴퓨터 프로그램 명령어들은 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능 장치에서 실행되는 명령어가 흐름도 및/또는 부분도 또는 그 일부에서 특정된 기능/작용을 구현하는 프로세스를 제공하도록 컴퓨터, 다른 프로그램 가능한 장치 또는 다른 장치에서 수행되는 일련의 동작 단계들이 컴퓨터 구현 프로세스를 생성하게끔 컴퓨터, 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치 또는 다른 장치에 또한 로드될 수 있다.
전술한 흐름도 및 부분도는 본 발명의 각종 실시형태에 따른 시스템, 방법 및 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체의 가능한 구현의 구조, 기능 및 동작을 나타낸다. 이와 관련하여, 흐름도 또는 부분도의 각 부분은 특정된 논리 기능을 구현하기 위한 하나 이상의 실행가능 명령어를 포함하는 모듈, 세그멘트 또는 코드 부분을 표시할 수 있다. 일부 대안적인 구현예에서, 부분 내에 표시된 기능들은 도면에 표시된 순서와 다른 순서로 발생할 수 있다는 점에 또한 주목해야 한다. 예를 들면, 연속적으로 도시된 2개의 부분은 사실 실질적으로 동시에 실행될 수 있고, 또는 그 부분들은 관련 기능에 따라서 가끔은 역순으로 실행될 수 있다. 부분도 및/또는 흐름도의 각 부분, 및 부분도 및/또는 흐름도의 각 부분들의 조합은 특정 기능 또는 작용을 수행하는 특수 용도 하드웨어 기반 시스템, 또는 특수 용도 하드웨어와 컴퓨터 명령어의 조합에 의해 구현될 수 있다는 점에 또한 주목한다.
상기 설명에서, 실시형태는 발명의 실시예 또는 구현예이다. "일 실시형태", "실시형태", 소정 실시형태" 또는 "일부 실시형태"의 각종 출현은 모두 반드시 동일한 실시형태를 인용하지 않는다. 비록 발명의 각종 특징들이 단일 실시형태와 관련하여 설명되지만, 그 특징들은 분리해서 또는 임의의 적당한 조합으로 또한 제공될 수 있다. 반대로, 비록 발명이 여기에서 명확성을 위해 별도의 실시형태와 관련하여 설명되지만, 발명은 단일 실시형태로 또한 구현될 수 있다. 발명의 소정 실시형태는 위에서 설명한 다른 실시형태의 특징들을 포함할 수 있고, 소정 실시형태는 위에서 설명한 다른 실시형태들로부터의 요소들을 통합할 수 있다. 특정 실시형태와 관련한 발명의 요소들의 설명은 그들의 사용을 특정 실시형태만으로 제한하는 것으로 취해지지 않는다. 또한, 본 발명은 각종 방법으로 실시 또는 실행될 수 있고, 본 발명은 상기 설명에서 제시된 실시형태 외의 소정 실시형태에서 구현될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
본 발명은 전술한 도형 또는 대응하는 설명으로 제한되지 않는다. 예를 들면, 흐름은 각각의 예시된 박스 또는 상태를 통해서, 또는 예시되고 설명한 것과 정확히 동일한 순서로 이동할 필요가 없다. 여기에서 사용되는 기술적 및 과학적 용어들의 의미는 다르게 규정하지 않는 한 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자가 통상적으로 이해하는 것과 같은 의미이다. 지금까지 발명을 제한된 수의 실시형태와 관련하여 설명하였지만, 이 설명은 발명의 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안되고, 일부 양호한 실시형태를 예로 든 것으로 해석해야 한다. 다른 가능한 변형, 수정 및 응용이 또한 본 발명의 범위 내에 있다. 따라서 발명의 범위는 지금까지 설명한 것으로 제한되지 않고 첨부된 특허 청구범위 및 그들의 법적 균등물에 의해서만 제한되어야 한다.

Claims (20)

  1. 초점 계측 방법으로서,
    각각의 웨이퍼 필드에 2개 이상의 초점 타겟들을 위치시키는 단계,
    상기 2개 이상의 초점 타겟들의 초점 측정들을 시행(conduct)하는 단계,
    상기 2개 이상의 초점 타겟들의 에어리얼 이미지(aerial image)들에 기초하고 제1 셀 k의 (f k , d k ) 내지 제2 셀 j의 (f j , d j ) 사이에서인 상기 2개 이상의 초점 타겟들 사이의 변환을 사용하여, 상기 초점 측정들을 각각의 필드에 대한 단일 세트의 결과들로 변환하는 단계 - 여기서 f는 초점을 나타내고 d는 도스(dose)를 나타냄 - , 및
    상기 단일 세트의 결과들로부터 초점 결과들을 도출하는 단계
    를 포함하는, 초점 계측 방법.
  2. 제1항에 있어서, 특정 타겟들로부터, 상기 특정 타겟들의 에어리얼 이미지 파라미터들을 사용하여 상기 초점 타겟들을 설계하는 단계를 더 포함하는, 초점 계측 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 특정 타겟들을 초기 측정들로부터 경험적으로(empirically) 결정하는 단계를 더 포함하는, 초점 계측 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 설계하는 단계는, 상기 초점 타겟들을 묘사하는 특정 파라미터들의 파라미터 값들을 선택하는 단계를 포함하는 것인, 초점 계측 방법.
  5. 제2항에 따라 설계된 타겟들의 타겟 설계 파일.
  6. 제1항에 있어서, 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 실시되는 것인, 초점 계측 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 변환은 j부터 k까지, (f j , d j )=G k → j (f k , d k )로서 묘사되고, 상기 변환은 수학식들 d j =(A k /A j )d k 및 f j =(1/α j )[cos-1(cos(α k f-φ k )(B k A j /B j A k ))+φ j ]로 표현되며, 여기서 A, B, α, 및 φ는 마스크의 속성들인 것인, 초점 계측 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 초점 결과들은 강도의 최상의 초점(best focus) I(f, d)을 포함하는 것인, 초점 계측 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 강도의 최상의 초점은 수학식 I(f, d)=[A+B cos(αf-φ)](d+d0)로 표현되고, 여기서 d0는 공칭 도스(nominal dose)를 나타내며, A, B, α, 및 φ는 마스크의 속성들인 것인, 초점 계측 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 변환이 존재하지 않는 점(point)들을 배제하는 단계를 더 포함하는, 초점 계측 방법.
  11. 웨이퍼 필드에 위치된 복수의 타겟들의 초점 측정들을, 상기 복수의 타겟들의 에어리얼 이미지들에 기초하고 제1 셀 k의 (f k , d k ) 내지 제2 셀 j의 (f j , d j ) 사이에서인 상기 복수의 타겟들 사이의 변환을 사용하여, 상기 웨이퍼 필드에 대한 단일 세트의 결과들로 변환하도록 구성된 처리 모듈을 포함하는 계측 초점 모듈로서, 여기서 f는 초점을 나타내고 d는 도스를 나타내며, 상기 계측 초점 모듈은 상기 단일 세트의 결과들로부터 초점 결과들을 도출하도록 구성되는 것인, 계측 초점 모듈.
  12. 제11항에 있어서, 상기 처리 모듈은 또한, 특정 타겟들에 따른 초점 타겟 설계들을, 상기 특정 타겟들의 에어리얼 이미지 파라미터들을 사용하여 제안하도록 구성되고, 상기 특정 타겟들은, 상기 계측 초점 모듈에 의해 실시된 초기 측정들로부터 경험적으로 결정되는 것인, 계측 초점 모듈.
  13. 제11항에 있어서, 상기 변환은 j부터 k까지, (f j , d j )=G k → j (f k , d k )로서 묘사되고, 상기 변환은 수학식들 d j =(A k /A j )d k 및 f j =(1/α j )[cos-1(cos(α k f-φ k )(B k A j /B j A k ))+φ j ]로 표현되며, 여기서 A, B, α, 및 φ는 마스크의 속성들인 것인, 계측 초점 모듈.
  14. 제11항에 있어서, 상기 초점 결과들은 강도의 최상의 초점 I(f, d)을 포함하고, 상기 강도의 최상의 초점은 수학식 I(f, d)=[A+B cos(αf-φ)](d+d0)로 표현되고, 여기서 d0는 공칭 도스를 나타내며, A, B, α, 및 φ는 마스크의 속성들인 것인, 계측 초점 모듈.
  15. 컴퓨터 판독가능 프로그램이 임베딩되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 컴퓨터 판독가능 프로그램은, 웨이퍼 필드에 위치된 복수의 타겟들의 초점 측정들을, 상기 복수의 타겟들의 에어리얼 이미지들에 기초하고 제1 셀 k의 (f k , d k ) 내지 제2 셀 j의 (f j , d j ) 사이에서인 상기 복수의 타겟들 사이의 변환을 사용하여, 상기 웨이퍼 필드에 대한 단일 세트의 결과들로 변환하도록 - 여기서 f는 초점을 나타내고 d는 도스를 나타냄 - 그리고 또한 상기 단일 세트의 결과들로부터 초점 결과들을 도출하도록 구성되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  16. 제15항의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는, 계측 초점 모듈.
  17. 제15항에 있어서, 상기 변환은 j부터 k까지, (f j , d j )=G k → j (f k , d k )로서 묘사되고, 상기 변환은 수학식들 d j =(A k /A j )d k 및 f j =(1/α j )[cos-1(cos(α k f-φ k )(B k A j /B j A k ))+φ j ]로 표현되며, 여기서 A, B, α, 및 φ는 마스크의 속성들인 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  18. 제15항에 있어서, 상기 초점 결과들은 강도의 최상의 초점 I(f, d)을 포함하고, 상기 강도의 최상의 초점은 수학식 I(f, d)=[A+B cos(αf-φ)](d+d0)로 표현되고, 여기서 d0는 공칭 도스를 나타내며, A, B, α, 및 φ는 마스크의 속성들인 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  19. 컴퓨터 판독가능 프로그램이 임베딩되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 컴퓨터 판독가능 프로그램은, 특정 타겟들로부터 초점 타겟들을, 상기 특정 타겟들과 동일한 에어리얼 이미지들을 제공하기 위해 상기 초점 타겟들을 묘사하는 특정 파라미터들의 파라미터 값들을 선택함으로써, 상기 특정 타겟들의 에어리얼 이미지 파라미터들을 사용하여 설계하도록 구성되고, 상기 초점 타겟들을 설계하는 것은, 상기 초점 타겟들의 에어리얼 이미지들에 기초하고 제1 셀 k의 (f k , d k ) 내지 제2 셀 j의 (f j , d j ) 사이에서인 상기 초점 타겟들 사이의 변환에 기초하며, 여기서 f는 초점을 나타내고 d는 도스를 나타내는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제19항의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는, 계측 초점 모듈.
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