KR102638175B1 - 포토마스크를 측정하는 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 반도체 리소그래피를 위한 포토마스크를 측정하는 방법에 관한 것이며, 상기 방법은:
- 포토마스크의 적어도 하나의 영역의 에어리얼 이미지를 기록하는 단계;
- 적어도 하나의 관심 영역(1)을 규정하는 단계;
- 적어도 하나의 관심 영역(1)의 구조 에지(3)를 확인하는 단계;
- 포토마스크에 의해 제조될 원하는 구조(4)를 제공하는 단계;
- 확인된 구조 에지(3)를 원하는 구조(4)에 적응시키는 단계;
- 별도의 레지스트레이션 측정의 결과에 의해 적응된 구조 에지를 변위시키는 단계를 포함한다.
- 포토마스크의 적어도 하나의 영역의 에어리얼 이미지를 기록하는 단계;
- 적어도 하나의 관심 영역(1)을 규정하는 단계;
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- 별도의 레지스트레이션 측정의 결과에 의해 적응된 구조 에지를 변위시키는 단계를 포함한다.
Description
본 출원은 2020년 2월 18일에 출원된 독일 특허 출원 DE 10 2020 104 167.5의 우선권을 주장하며, 그 내용은 본 원에 참조로서 완전히 통합된다.
본 발명은 특히 소위 레지스트레이션 오류를 확인하기 위한 반도체 리소그래피를 위한 포토마스크를 측정하는 방법에 관한 것이다. 이러한 맥락에서, 레지스트레이션은 포토마스크상의 위치 마커, 소위 정렬 마커에 대한 마스크 상의(그리고 후속적으로 웨이퍼상의) 구조의 위치를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 투영 노광 장치에서, 특히 마스크 상의 정렬 마커는 또한 장치의 이미징 광학 유닛에 대한 마스크 위치(따라서 웨이퍼 상의 이미징 위치)를 설정하는 역할을 한다.
따라서, 레지스트레이션 오류는 각각 연관된 정렬 마커와 관련하여 그리고 따라서 마스크 좌표계와 관련하여 의도된 위치에 대한 마스크 상의 구조의 실제 위치의 편차이다. 이러한 오류는 특히 웨이퍼에 복잡한 구조를 형성하기 위해 소위 이중 노광이 수행되는 경우, 즉 웨이퍼의 한 레이어가 두 개의 서로 다른 포토마스크를 통해 연속적으로 노광되는 경우에 추가되며, 따라서, 정확한 레지스트레이션 또는 레지스트레이션 오류에 대한 정확한 지식이 특히 중요하다.
예를 들어, 좌표 측정 기계와 같은 다양한 시스템을 현재 포토마스크 레지스트레이션 결정에 사용할 수 있다. 이러한 시스템은 나노미터 이하 범위까지 뛰어난 공간 해상도를 제공한다. 레지스트레이션을 결정하기 위해 일반적으로 노광될 특정 구조의 기록된 에어리얼 이미지, 소위 특징 또는 구조의 에지를 사용한다. 그러나, 특정 시스템들에서 투영 노광 장치의 후속 조건에서 크게 벗어나는 조명 및 광학 장치를 사용하고 있다. 이로 인해 실제 웨이퍼에 생성된 컨투어가 좌표 측정 기계의 상대적 위치와 형태 모두에서 레지스트레이션 결정을 위한 컨투어에서 크게 벗어난다. 결과적으로 마스크 평면에서 측정된 레지스트레이션과 웨이퍼에서 생성된 실제 레지스트레이션 간의 상관 관계는 아직 최적이 아니다.
마스크의 에어리얼 이미지를 생성하는 시스템을 통해 웨이퍼에서 생성된 광 강도를 보다 사실적으로 표현할 수 있다. 전술한 시스템은 실제 투영 노광 장치의 조명 및 이미징 조건을 비교적 잘 에뮬레이션하므로 웨이퍼, 특히 현실에 가까운 컨투어 및 에지에 대한 이미지의 예측을 용이하게 한다는 점에서 구별된다. 그러나 이러한 시스템은 레지스트레이션의 매우 정확한 측정을 위한 옵션을 제공하지 않는다. 또한 기록된 이미지의 왜곡 교정이 제한되고; 왜곡으로 인한 오류는 기존의 레지스트레이션 오류와 유사하며 이미징 평면의 레지스트레이션 오류와 구별할 수 없다.
본 발명의 목적은, 이러한 목적으로 웨이퍼를 노광할 필요 없이 반도체 리소그래피 공정에서 웨이퍼 평면상의 레지스트레이션 오류를 보다 정확하게 예측할 수 있는 방법을 특정하는 것 이다.
이 목적은 독립 청구항 1의 특징을 갖는 방법에 의해 달성된다. 종속 청구항은 본 발명의 유리한 개발 및 변형에 관한 것이다.
반도체 리소그래피를 위한 포토마스크 측정하기 위한 본 발명에 따른 방법은,
- 포토마스크의 적어도 하나의 영역의 에어리얼 이미지를 기록하는 단계,
- 적어도 하나의 관심 영역, 즉, 관심 구조를 포함하는 에어리얼 이미지의 영역을 규정하는 단계,
- 적어도 하나의 관심 영역에서, 구조 에지, 즉, 관심 구조의 경계를 확인하는 단계,
- 포토마스크에 의해 생산될 원하는 구조를 제공하는 단계,
- 확인된 구조 에지를 원하는 구조에 적응시키는 단계 - 이러한 구조들은 "리소-타겟"으로 불릴 수 있음 -,
- 별개의 레지스트레이션 측정의 결과를 통해 적응된 구조 에지를 변위시키는 단계를 포함한다.
광학 효과 및 마스크 설계 규칙으로 인해, 상기 기재된 리소 타겟은 에어리얼 이미지의 해당 구조의 컨투어에서 컨투어가 약간 벗어난다. 이 편차로 인해 측정된 구조의 작은 위치 오류가 발생한다. 따라서 에어리얼 이미지에서 확인된 구조는 상기 기재된 작은 오류를 제외하고 올바른 위치에 있다.
결과적으로, 예상되는 오류, 특히 마스크의 레지스트레이션 오류에 대한 보다 정확한 정보 항목을 포함하는 데이터 기록 또는 정보 항목이 이러한 방식으로 획득된다. 결과적으로, 결과는 특히 대체로 정확한 레지스트레이션 정보를 갖는 마스크의 사실적인 에어리얼 이미지를 포함할 수 있다.
정렬 및 적응 프로세스의 품질을 향상시키기 위해 에어리얼 이미지를 생성하는 데 사용되는 시스템의 이미지 오류, 수차 및 이미징 수차의 계산 교정이 에어리얼 이미지 생성 후에 구현될 수 있다.
본 발명의 한 변형에서, 측정 결과의 개선은 확인된 구조 에지를 적응시키는 단계에서 마스크 설계에 기초하여 시뮬레이션된 에어리얼 이미지를 사용함으로써 달성될 수 있다.
시뮬레이션된 에어리얼 이미지의 경우, 실제 에어리얼 이미지와 약간의 편차가 있긴 하지만 그와 함께 시뮬레이션된 구조가 올바른 위치에 있다고 가정할 수 있다. 그러나 시뮬레이션에서 광학 효과와 설계 규칙이 이미 고려되었기 때문에 편차가 적다. 더욱이, 강도 레벨의 전체 프로파일을 기반으로 한 정렬은 컨투어를 기반으로 한 정렬보다 더 정확하다. 이러한 두 가지 이유 때문에 에어리얼 이미지 측정에서 구조의 정렬이 개선되었다.
여기서, 시뮬레이션된 에어리얼 이미지는 레지스트레이션 측정 시스템 및/또는 마스크 검사 시스템을 위해 생성될 수 있다. 다르게 표현하면, 시뮬레이션된 에어리얼 이미지는 레지스트레이션 측정 시스템 및/또는 각각의 시뮬레이션에 대한 기초를 형성하는 마스크 검사 시스템의 이미징 특성으로 인해 생성된다.
측정된 오류를 교정하기 위해 추가 단계에서 결과를 기반으로 교정 전략을 개발할 수 있다. 여기서 측정된 오류가 웨이퍼의 이미지에 미치는 영향이나 마스크 자체의 오류를 교정할 수 있다.
제 1 변형에서 확인된 오류는 스캐너 고유의 교정 옵션을 통해 교정할 수 있다. 이를 위해, 확인된 구조의 오프셋은 예를 들어 적절한 스캐너 파라미터의 동적 적응 하에, 스캐너의 웨이퍼를 노광할 때의 왜곡이 원 위치에서 교정되게 하는 전략을 후속하여 생성하는 스캐너 소프트웨어에 대한 입력 파라미터 역할을 한다.
추가의 경우, 물리적 마스크 왜곡을 위한 장치, 예를 들어, 칼 짜이스 에스엠티 게엠베하의 RegC 또는 ForTune 시스템을 사용할 수 있다. 이러한 장치는 마스크를 지점에서 물리적으로 스트레칭 할 수 있다. 상기 기재된 결과를 입력하면, 장치 전용 소프트웨어가 적절한 마스크 처리를 개발할 수 있다.
이상적으로는 최상의 교정 결과를 얻기 위해 스캐너와 마스크 왜곡 장치의 옵션을 함께 고려한다.
또한 마스크의 모든 오프셋이 제조될 반도체 구조의 기능에 똑같이 중요한 것은 아니다. 임계점의 작은 오프셋은 중요하지 않은 지점의 큰 오프셋보다 더 중요한 것으로 평가되어야 한다. 따라서, 이 지점의 중요도에 대한 측정과 함께 특정 지점에서 확인된 오프셋에 가중치를 부여하는 것이 반드시 유리할 수 있다. 결과적으로, 교정 전략의 생성은 덜 중요한 포인트보다 중요한 포인트를 더 많이 고려함으로써 더욱 최적화 될 수 있다.
전술한 실시 예는 마스크 및 웨이퍼 노광이 칩 평면을 생성하는 경우에 관한 것이다. 이를 단일 노광 방법 또는 단일 패터닝이라고 한다.
그러나 칩 평면이 두 번 이상의 노광, 즉 소위 이중 또는 다중 노광 방법 또는 이중 또는 다중 패터닝을 사용하여 생성되는 것은 드문 일이 아니다. 일반적으로 두 개 이상의 마스크도 프로세스에 사용된다. 이러한 각 마스크는 자체 왜곡으로 칩 평면의 전체 이미지에 기여한다.
이 경우 절대 왜곡뿐만 아니라 왜곡 차이도 후속 반도체 구조에 중요한 역할을 한다. 왜곡 또는 오류는 설명된 방법에 따라 각 마스크에 대해 개별적으로 생성되기 때문에 왜곡 차이는 개별 왜곡의 간단한 수학적 공제에 의해 계산될 수 있으며 스캐너 및/또는 마스크를 기반으로 한 교정 전략은 이 점에 있어서 후속적으로 최적화될 수 있다. 여기서, 각 마스크를 가능한 최상의 범위로 개별적으로 교정하는 대신, 각 마스크는 후속 반도체 구조에서 가능한 가장 작은 결합된 전체 왜곡을 생성하는 교정을 수신한다.
본 발명의 예시적인 실시 예는 도면을 참조하여 아래에서 더 상세히 설명된다.
도 1은 마스크의 예시적인 에어리얼 이미지를 도시한다.
도 2는 도 1에 표시된 에어리얼 이미지에서 이미지 오류, 특히 왜곡을 개략적으로 도시한다.
도 3은 에어리얼 이미지를 상이한 관심 영역들로 세분화한 것을 도시한다.
도 4는 추출된, 구조물의 컨투어를 도시한다.
도 5는 마스크 설계를 에어리얼 이미지에 선택적으로 매치시킨 결과를 도시한다.
도 6은 웨이퍼 상의 원하는 구조를 도시한다.
도 7은 별도의 레지스트레이션 측정 결과가 이 시점까지 얻은 결과와 함께 제공되는 도면을 도시한다.
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도 3은 에어리얼 이미지를 상이한 관심 영역들로 세분화한 것을 도시한다.
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도 5는 마스크 설계를 에어리얼 이미지에 선택적으로 매치시킨 결과를 도시한다.
도 6은 웨이퍼 상의 원하는 구조를 도시한다.
도 7은 별도의 레지스트레이션 측정 결과가 이 시점까지 얻은 결과와 함께 제공되는 도면을 도시한다.
도 1은 마스크 검사 시스템을 통해 실제 마스크를 기록한 결과를 도시한다. 실질적으로 스캐너에서도 발생하지만 스캐너와 동등한 조건에서 마스크 검사 시스템에 의해 기록된 마스크의 에어리얼 이미지가 예시된다. 마스크 검사 시스템은 스캐너를 조명 측면에서 최대한 재현함으로써 스캐너와 동등한 조건을 만든다. 예를 들어, 여기에는 조명 패턴, 소위 설정 및 스캐너에서 사용되는 것과 동일한 파장 또는 매우 유사한 파장을 가진 광원을 사용하는 편광 패턴의 유연한 설정이 포함된다. 노광될 웨이퍼의 포토레지스트에 투사되는 강도 분포도 식별할 수 있다.
도 2는 마스크 검사 시스템으로 다시 추적할 수 있고 이미지 교정을 위해 도 1에 표시된 이미지에서 차감한 왜곡을 개략적으로 도시한다. 이러한 왜곡은 마스크 검사 시스템과만 관련이 있기 때문에 스캐너에서의 마스크의 후속 사용 및 칩 제조와는 무관하다. 따라서, 마스크 자체에 의한 왜곡과 마스크 검사 시스템에 의한 왜곡으로의 왜곡을 분리하는 것이 유리하다.
도 3은 왜곡 교정된 이미지를 소위 "관심 영역"(1)이라고 하는 상이한 하위 영역들로 세분화한 것을 도시하며, 이 도면에서 점선을 사용하여 도시된다. 이러한 관심 영역(아래에서 "ROI"로 표시됨)(1)은 자체 포함된 특징 또는 관심 특징 그룹, 즉 웨이퍼에서 생성되고 그에 따라 마스크에 생성될 특정한 구조(2) 또는 구조 그룹을 포함함으로써 실질적으로 규정된다.
도 4는 개별 ROI(1)에 대한 제 1 컨투어 추출의 결과를 도시한다. 여기서 컨투어는 특정 강도 값, 소위, 처음에 정의되는 스레스홀드에 의해 추출되며, 상기 스레스홀드는 실제 웨이퍼의 에지의 생성을 위한 측정값을 나타낸다. 사용된 포토 레지스트의 유형과 같은 리소그래피 프로세스의 프로세스 특정 파라미터도 스레스홀드에 영향을 미친다는 것은 자명하다. 이미지 처리에서 다수의 에지 감지 방법이 알려져 있다(예를 들어, canny 방법, Sobel 방법, 그라디언트 기반 방법 등). 스레스홀드 대신 이 그룹의 다른 방법을 사용할 수도 있다. 또한 적절한 에어리얼 이미지를 사용하여 훈련된 데이터 기록에서 인공 지능을 통해 컨투어를 도출할 수도 있다. 결과적으로 개별 ROI에서 전체 선으로 표시된 구조 에지(3), 즉 추출된 컨투어를 구분하는 에지(3)가 얻어진다.
도 5는 마스크 설계를 에어리얼 이미지에 선택적으로 매치시킨 결과를 도시한다.
도 6은 실질적으로 직선 경로로 구분된 구조로서 웨이퍼 평면에서 원하는 구조, 즉 리소 타겟(4)을 도시한다. 마스크 검사 시스템에서 측정된 에지(3)는 이제 이러한 구조(4)에 피팅된다(fitted). 특히 스레스홀드와 x 및 y 위치가 적합 파라미터(fit parameter)로서 문제가 된다. 리소 타겟(4)과 관련하여 웨이퍼 평면에서 실제로 측정된 컨투어의 가능한 최상의 중첩은 피팅 프로세스에서 얻어진다. 설명된 정확한 적응은 마스크 검사 시스템을 사용하여 가능하게 되는데, 이는 이미 언급했듯이 후자가 스캐너의 특성을 크게 재현하기 때문이다. 따라서 웨이퍼 평면(x- 및 y-위치)의 상대 위치와 에지 위치에 미치는 영향이 있는 스레스홀드는 명시된 최적화 기준이 충족될 때까지 피팅 프로세스에서 변경된다. x- 및 y-위치가 피팅 프로세스의 파라미터로 간주되기 때문에 구조 에지의 변위는 더 이상 결과에서 충분한 정확도로 추론할 수 없다. 특히, 도 6을 기반으로 설명된 프로세스는 모든 ROI에 대해 수행될 수 있다. 이것은 처음으로 모든 광학 이미징 효과를 포함하여 스캐너에서 생성된 실제 컨투어와 마스크 상의 위치의 조합을 용이하게 한다.
도 7은 별도의 레지스트레이션 측정 결과를 이 시점까지 얻은 결과에 적용하는 추가 단계를 도시한다. 도면, 특히 도면 하단에 설명된 세부 확대도에 표시된 것은, 직선 경계로 식별할 수 있는 리소 타겟(4), 에어리얼 이미지 측정에서 피팅된 컨투어(3)(파선으로 도시됨) 및 별도로 측정된 레지스트레이션 오류로 오프셋된 컨투어(5)이다. 여기서, 레지스트레이션 오류는 특히 좌표 측정기를 통해 확인할 수 있고; 당연히 레지스트레이션 오류를 확인하기 위한 다른 프로세스도 고려할 수 있다. 얻어진 이미지는 훌륭한 정보 콘텐츠로 구별된다. 첫째, 웨이퍼에서 예상되는 컨투어의 사실적인 표현(마스크 검사 시스템의 에어리얼 이미지에서 획득됨)을 포함하지만, 둘째, 각 관심 영역에 대해 예상되는 레지스트레이션 오류도 포함한다. 특히 웨이퍼의 동일한 층에 있는 구조가 2개의 상이한 마스크에 의한 이중 노광을 통해 생성되도록 의도된 경우, 마스크의 상이한 현재의 레지스트레이션 오류가 합산되고 리소 타겟에서 벗어나는 특징의 실제 컨투어와 결합되는 경우는 결과적으로 결함이 있는 구조가 발생할 수 있다. 예측 가능한 문제가 마스크 측정에 기초하여 본 발명에 따라 적시에 식별될 수 있는 결과, 공지된 시스템을 통해 효과적인 적절한 마스크 교정을 수행하는 것이 가능하다.
그러나, 위에서 설명한 접근법은 마스크 검사 시스템에 의해 기록된 에어리얼 이미지와 레지스트레이션 측정 시스템에 의해 기록된 에어리얼 이미지가 서로 다르지 않거나 약간만 다를 뿐이라고 가정한다. 그러나, 상기 기재된 시스템은 특히 조명과 개구 수 측면에서 크게 다르기 때문에 이 가정은 정확하지 않다. 따라서, 레지스트레이션 측정 시스템에 의해 확인된 레지스트레이션 오류가 마스크 검사 시스템에 의해 생성된 에어리얼 이미지에 완전히 전달되지 않을 가능성이 있다.
이 문제를 해결하기 위해 이미 알려진 방법 단계에 추가하여 시뮬레이션, 특히 Kirchhoff 또는 엄격한 시뮬레이션을 통해 마스크 설계에서 레지스트레이션 이미지와 마스크 검사 시스템 이미지가 생성된다. 레지스트레이션 이미지의 시뮬레이션은 레지스트레이션 값을 제공하고; 특히, 예를 들어 왜곡과 같은 알려진 이미징 수차도 고려한다. 이 시뮬레이션은 일반적으로 레지스트레이션을 확인하기 위해 어떤 경우에도 수행된다. 두 개의 시뮬레이션된 이미지를 서로 비교하여, 레지스트레이션 측정 시스템과 마스크 검사 시스템 사이의 레지스트레이션 측정의 차동 오류(differential error)를 도출할 수 있으며, 이는 마스크의 추가 측정 및 검증 중에 고려할 수 있다.
특히 x-/y- 적응은 시뮬레이션된 에어리얼 이미지를 기반으로 처음에 수행된다(더 이상 리소 타겟을 기반으로하지 않음).
그런 다음 두 번째 단계에서 x 및 y 값의 추가 조정 없이 리소 타겟에서 각각 고려된 구조의 CD 값이 가능한 최상의 범위로 얻어지도록 스레스홀드가 적응된다.
그 결과, 마스크 설계의 시뮬레이션이 (즉, 마스크 설계가 리소 타겟에서 시작하여 규정된 것을 기초로 하는 소프트웨어의) OPC의 오류를 식별 가능하게 하므로, 특히 리소 타겟에 대한 확인된 구조의 오프셋 표현이 그 중에서도 얻어진다.
1 관심 영역(ROI)
2 구조
3 구조 에지
4 리소-타겟
5 레지스트레이션 측정으로부터의 오프셋 컨투어
2 구조
3 구조 에지
4 리소-타겟
5 레지스트레이션 측정으로부터의 오프셋 컨투어
Claims (7)
- 반도체 리소그래피를 위한 포토마스크를 측정하는 방법으로서,
레지스트레이션(registration) 측정 시스템에 의해 레지스트레이션 오류를 측정하는 단계 ― 상기 레지스트레이션 오류는 마스크 좌표계의 각각 연관된 정렬 마커와 관련하여 의도된 위치에 대한 상기 포토마스크 상의 구조의 실제 위치의 편차임 ― ,
상기 포토마스크의 적어도 하나의 영역의 에어리얼(aerial) 이미지를 기록하는 단계 ― 상기 에어리얼 이미지는 마스크 검사 시스템에 의해 생성됨 ― ,
상기 에어리얼 이미지 상의 적어도 하나의 관심 영역(1)을 규정하는 단계,
상기 적어도 하나의 관심 영역(1)에서 구조 에지(3)를 확인하는 단계,
상기 포토마스크에 의해 제조될 원하는 구조(4)를 제공하는 단계,
확인된 상기 구조 에지(3)를 상기 원하는 구조(4)에 적응시키는 단계, 및
적응된 상기 구조 에지를 측정된 상기 레지스트레이션 오류로 오프셋하여 상기 원하는 구조(4)에 대한 확인된 상기 구조 에지의 오프셋 표현을 얻는 단계를 포함하는, 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 에어리얼 이미지의 기록 후에, 상기 에어리얼 이미지를 기록하는 데 사용되는 시스템의 이미지 수차의 연산 교정(computational correction)이 존재하는, 방법. - 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
마스크 설계에 기초하여 시뮬레이션된 에어리얼 이미지가 상기 확인된 구조 에지(3)를 적응시키는 단계에서 사용되는, 방법. - 청구항 3에 있어서,
시뮬레이션된 에어리얼 이미지가 레지스트레이션 측정 시스템 및/또는 마스크 검사 시스템을 위해 생성되는, 방법. - 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
확인된 정보 항목이 마스크에 대한 또는 스캐너 노광 공정에 대한 교정 전략을 생성하도록 사용되는, 방법. - 청구항 5에 있어서,
마스크에 대한 하나의 교정 전략은 마스크의 표적화된 물리적 스트레칭(physical stretching)인, 방법. - 청구항 5에 있어서,
적어도 2개의 마스크에 대하여 매치(match)되는 교정 전략들이 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.
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