KR20100111620A - 포토리소그래피 마스크의 리페어 검증 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 포토리소그래피용 마스크의 리페어를 검증하기 위한 프로세스에 관한 것으로, 검사 단계를 통해 마스크 레이아웃에 의해 생산된 마스크에 결함이 있는지 여부를 검사하며 마스크 상에 결함이 발견되면 그 위치를 위치파일로 저장하고, 리페어 단계를 통해 해당 위치에서 결함을 리페어하고, 검증 단계를 통해 각 결함이 리페어 된 위치에서 마스크를 수직촬영하고 수직사진을 분석하여 마스크가 해당 위치에서 선별된 하나 또는 여러 개의 목표치수 별 허용오차기준을 충족하는지 그리고 허용오차기준을 충족하여 리페어를 검증할 수 있는지 여부를 판단하는 프로세스에 관한 것이다. 이 프로세스의 검증 단계에서 세부 단계들을 통하여 추가로 a) 위치파일을 통해 마스크 레이아웃 상에 리페어 된 위치의 표준 패턴을 정하고, b) 표준 패턴에 대한 수직사진을 시뮬레이션하고, c) 실질 촬영된 수직사진을 시뮬레이션한 수직사진과 비교하고, d) 비교를 통하여 해당 위치에서의 리페어가 검증될 수 있는지 여부를 판단한다.

Description

포토리소그래피 마스크의 리페어 검증 방법{VERIFICATION METHOD FOR REPAIR OF PHOTOLITHOGRAPHY MASK}
본 발명은 포토리소그래피(photolithography)용 마스크의 리페어(repair)를 검증(verification)하기 위한 방법에 관한 것으로, 마스크 레이아웃에 의해 생산된 마스크에 결함이 있는지 여부를 검사하며, 마스크 상에 결함이 발견되면 그 위치를 위치파일로 저장하는 검사 단계; 해당 위치에서 결함을 리페어하는 리페어 단계; 각 결함이 리페어 된 위치에서 마스크를 수직촬영하고 수직사진을 분석하여 마스크가 해당 위치에서 선별된 하나 또는 여러 개의 목표치수(target dimension) 별 허용오차기준(tolerance criterion)을 충족하는지 그리고 허용오차기준을 충족하여 리페어를 검증할 수 있는지 여부를 판단하는 검증 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다.
포토리소그래피용 마스크의 발달, 특히 패턴이 45nm 또는 그 이하인 이머전 리소그래피(immersion lithography)용 마스크의 발달로 인하여 마스크의 패턴은 점점 더 복잡(complex)하게 변한다. 특수한 디자인프로그램을 이용하여 마스크 디자인 즉, 주로 마스크 상의 패턴 위치를 위한 초안을 설계하고 이 디자인을 리소그래피 관련 요건(예를 들어 사용된 포토레지스트, 광원, 이미지 척도)을 고려하여 마스크 레이아웃으로 전환하여 저장한다. 마스크 레이아웃은 마스크 생산을 위한 틀로 사용된다. 마스크 패턴이 갖는 복잡성 때문에 포토리소그래피용 마스크, 특히 이머전 리소그래피용 마스크의 생산비용은 상당히 높다. 따라서 이 비용을 더 상승시키지 않게 하기 위해서는 가능한 한 결함이나 실수를 생산 과정에서 리페어해야 한다.
마스크 상의 결함을 찾아내기 위해 마스크는 정해진 생산 과정에 따라 결함검사를 받게 되는데, 이를 위해 소위 검사 시스템이라 불리는 장비들이 사용된다. 검사 시스템은 위치 파일을 생성하여 이 파일 내에 결함이 존재하는 위치를 저장하며, 경우에 따라서는 주어진 카테고리에 따른 한 위치에 존재하는 결함의 분류를 저장하기도 한다. 위치파일은 소위 마스크 리페어 시스템이라 불리는 장비들, 예를 들어 Carl Zeiss SMS GmbH사의 MERIT®를 위한 입력자료로 사용된다. 마스크는 검사 시스템에서 마스크 리페어 시스템으로 전달된다. 마스크 리페어 시스템에서는 위치파일에 저장된 위치들 즉, 결함이 존재하는 위치들을 차례대로 다루면서 결함 리페어를 시도하는데 예를 들어, 재료를 덧입히거나 재료를 제거하는 방식으로 리페어를 시도한다.
모든 결함이 리페어되고 난 후에는 각 결함에 대한 리페어 결과가 검증되어야 한다. 검증은 포토리소그래픽스캐너의 이미징 요건을 가능한 잘 고려한 조건 하에서 이뤄져야 한다. 따라서 특히 포토리소그래픽스캐너와 동일한 리소그래피 관련 요건 하에서의 시각적 검증을 해야 한다. 특히 검증에 사용되는 이미징시스템과 포토리소그래픽스캐너의 파장, 개구수, 조명의 세팅, 예컨대 다이폴조명 또는 4구(quadrupole)조명의 설정이 서로 일치해야 한다. 검증은 예를 들어 포토리소그래픽스캐너를 모방(emulate)하고, 마스크의 사진을 축소하여 웨이퍼상에 도포된 포토레지스트에 이미징하는 대신 마스크의 사진을 포토리소그래픽스캐너처럼 확대하여 CCD-카메라와 같이 현장에서 디졸브되는 감지기에 이미징하는 에뮬레이션 이미지 시스템을 통해 이뤄질 수 있다. 이러한 시뮬레이션이미지시스템으로는 예를 들어 Carl Zeiss SMS GmbH사의 AMIS®가 있다. 이 기기를 이용하여 리페어 된 위치를 다루면서 결함이 리페어 된 위치의 사진 즉, 웨이퍼 위 하나의 포토레지스트층 내 이미지와 일치하는 소위 수직사진이라 불리는 사진을 촬영한다.
리페어가 성공적이었는지 그리고 마스크의 리페어가 검증될 수 있는지 또는 없는지는 현재 기술로는 동일한 패턴을 가지며 결함이 없고 따라서 리페어 될 필요가 없는 마스크 상의 다른 지점과의 수동(manual)비교를 통해 이뤄진다. 리페어 검증은 바로 이러한 두 패턴의 비교를 통해 이뤄진다. 패턴의 종류에 따라 하나 또는 여러 개의 목표치수를 정하게 된다. 목표치수는 임계치수(CD), 프로세싱 윈도우(processing window), 트랜스미션, 노광 관용도(exposure latitude, EL) 및/또는 정규화된 이미지 로그 슬로프(normalized image log slope, NILS) 또는 기타 수직사진의 파라미터를 의미한다. 이 목표치수들을 위한 허용오차기준(tolerance criterium)이 정해지는데, 이때 동일한 패턴을 가지나 리페어 될 필요가 없는 위치에서의 목표치수 간 관계 및/또는 목표치수의 값을 활용할 수 있다. 그 다음 수직사진에서 특수한 평가 알고리즘을 통해 허용오차기준이 충족되었는지 여부를 확인한다. 허용오차기준이 충족되었을 경우 즉, 이상 수치로부터의 이탈이 허용오차범위 내에서 일어난 경우 검사가 실시된 위치에서의 리페어가 검증되며, 해당 위치는 위치파일에 검증되었다고 표시되거나 위치데이터에서 삭제된다. 허용오차기준이 충족되지 않을 경우에는 위치데이터에 해당 위치가 허용오차기준을 충족하지 못하였다고 표시하여 다시 리페어가 실시 될 수 있게 한다.
비교와 리페어 검증은 현재 기술로는 대부분 수동(manual)으로 이뤄지는데, 다시 말해 사용자는 리페어 된 위치에서 가까운 곳에 있는 리페어 되지 않은 지점을 찾아 두 위치를 촬영한 사진을 분석하고 비교한다. 특히 동일한 패턴을 갖는 지점이 오직 에뮬레이션 이미지 시스템의 범위 밖에 존재할 경우 비교를 통한 검증은 상당한 시간소모를 요한다.
상기 기술된 형태의 검증을 실시하기 위한 또 하나의 조건은 리페어 된 지점의 비교대상으로 사용될 수 있는 동일한 패턴이 마스크 상에서 존재해야 한다는 것이다. 논리회로를 위한 마스크의 경우에는 이러한 조건이 충족될 필요가 없다. 논리회로용 마스크의 경우 대부분의 패턴이 한번씩 등장한다. 따라서 이 경우 리페어의 엄밀한 검증이 불가능하며, 유사한 패턴을 이용한 근사치적 검증만이 가능하다.
본 발명의 과제는 상기 기술한 프로세스를 개선하여 한편으로 리페어 검증에 소모되는 시간을 단축시키고 다른 한편으로는 패턴이 마스크 상에서 한번씩만 등장할 경우 발생 가능한 불확실성을 방지하는 것이다.
이 과제는 전술한 프로세스를 통해 다음과 같이 달성되는데, 검증 단계에서 추가로 a) 위치파일을 통해 마스크 레이아웃 상에 리페어 된 위치의 표준 패턴을 정하고, b) 표준 패턴에 대한 수직사진을 시뮬레이션하고, c) 실질 촬영된 수직사진을 시뮬레이션한 수직사진과 비교하고, d) 비교를 통하여 해당 위치에서의 리페어가 검증될 수 있는지 여부를 판단함으로써 달성된다.
본 발명에 따르면 상기 기술한 프로세스를 개선하여 한편으로 리페어 검증에 소모되는 시간을 단축시키고 다른 한편으로는 패턴이 마스크 상에서 한번씩만 등장할 경우 발생 가능한 불확실성을 방지할 수 있게 된다.
도 1는 프로세스의 흐름도,
도 2는 검증 단계에서의 비교의 예를 나타낸다.
따라서 리페어시스템과 에뮬레이션 이미지 시스템에 마스크 레이아웃에 저장된 데이터가 추가로 제공되게 된다. 리페어 단계에서 각 위치별 리페어 형태와 관련된 정보를 추가할 수 있는 위치파일은 마스크 레이아웃의 데이터 속에서 결함이 없는 이상적인 패턴과 일치하는 표준 패턴을 찾기 위해 사용된다. 표준 패턴은 에뮬레이션 이미지 시스템에서 이뤄지듯 수직사진을 시뮬레이션하는 시각시뮬레이션을 위한 출발점으로 사용된다. 이때 단 하나의 수직사진만이 시뮬레이션 되는 것이 아니라 웨이퍼표면 위 다양한 높이 별 사진을 시뮬레이션하여 이미지더미(image stack)를 시뮬레이션 할 수 있다. 이러한 수직사진의 이미지더미는 에뮬레이션 이미지 시스템에 의해 직접 촬영될 수 있다.
시각시뮬레이션을 위한 파라미터로는 에뮬레이션 이미지 시스템에서 사용된 것 같은 시각적 설정이 입력되는데, 여기에서는 특히 개구수, 조명의 세팅, 파장을 말하는 것이다. 여기에 추가로 다른 측정기기들의 데이터도 사용할 수 있는데 예를 들어 원자힘현미경(atomic force microscope), 임계치수 정의를 위한 주사전자현미경(Scanning Electron Microscope), 웨이퍼표면 또는 CCD-표면에서의 조명광의 위상분포를 정의하는 위상계(phase meter)들의 데이터도 사용할 수 있다. 물론 예를 들어 에뮬레이션 이미지 시스템의 수차와 같은 특수한 기기파라미터가 고려될 수도 있다.
바람직하게는 수직사진은 표준 패턴의 푸리에 변환에 입각하여 또는 매우 엄격하게 시뮬레이션 된다. 엄격한 시뮬레이터로는 예를 들어 Synopsys GmbH사의 SolidE®가 적합하다. 최대한 현실적인 수직사진의 생산을 위해 시뮬레이션의 정확성 향상에 기여하는 기타 파리미터들 역시 고려될 수 있다.
임계치수, 프로세싱 윈도우 등과 같은 목표치수는 마스크 전체를 기준으로 보편적으로 선택가능 하지만, 선호되는 프로세스 형태의 경우 목표치수는 표준 패턴을 기준으로 선택된다. 이때 선호적으로 위치좌표계 X, Y, Z의 한 쌍으로 표기되는 면 또는 특정 기하학형태와 같은 표준 패턴의 정해진 영역에 대한 목표치수의 확정 또는 선택이 이뤄진다. 목표치수는 디포커스된 차원에서의 관계를 기준으로 할 수도 있는데, 이는 예를 들어 이미지더미가 시뮬레이션되거나 촬영되고 목표치수로 프로세싱 윈도우가 사용될 경우 특히 적합하다. 기타 목표치수로는 예를 들어 트랜스미션, 노광 관용도, 정규화된 이미지 로그 슬로프(NILS)가 있는데, 여기에 명시된 목표치수가 전부가 아니며 기타 알려진 목표치수들도 선택될 수 있다.
그 다음 모든 목표치수를 위하여 허용오차기준이 정해지는데, 이 허용오차기준은 원칙적으로 리소그래픽 허용오차범위들 즉, 특정 포토레지스트 상에서 포토리소그래피스캐너를 이용한 웨이퍼 노출을 위한 허용오차범위들로부터 도출된다.
그 다음에 이어지는 세부단계에서는 촬영된 수직사진과 시뮬레이션 된 수직사진의 비교가 이뤄진다. 이 검토는 한 관찰자의 시각적 비교를 통해 이뤄질 수 있으나, 비교를 보다 쉽게 하기 위하여 본 발명의 선호적 실시예에서는 두 수직사진 즉, 시뮬레이션 된 수진사진과 실제로 촬영된 수직사진이 직접적으로 비교된다. 그러기 위하여 두 수직사진을 우선 상관분석(correlate)한다. 다시 말해 두 수직사진을 서로 결합시켜, 두 사진 상의 동일한 패턴이 겹쳐지게 사진을 포개어 놓는데, 이때 포개짐은 두 사진이 동일한 해상도를 가질 경우 원칙적으로 픽셀 단위를 기준으로 이뤄지며 그렇지 않을 경우 보간의 알고리즘을 사용해야 한다. 이때 상관분석은 두 수직사진 중 하나의 사진을 기준으로 직접 이뤄질 수 있다. 다른 방법으로는 하나의 표준-CD(임계치수)를 기준으로 강도(intensity)를 위한 하나의 역치(threshold)를 확정하는 방법이 있는데, 이 역치는 소위 Contourplot이라 불리는 윤곽선그림을 만들어내기 위해 사용된다. 이 Contourplot를 기준으로 상관분석을 할 수 있다.
두 그림은 상관분석 후 다시 분리된다. 가장 이상적인 경우 두 그림이 완전히 일치하는데 이는 시뮬레이션한 패턴이 리페어 된 패턴과 일치하고 리페어가 결과적으로 거의 완벽했음을 의미한다. 이 경우 리페어의 검증이 즉각 이뤄질 수 있다. 이 경우 차이 이미지(difference image)는 아무런 정보를 담고 있지 않다. 하나의 픽셀이 예를 들어 그레이 스케일에서 0(검정)에서 255(흰색) 사이의 수치를 가질 경우 차이 이미지는 완전히 검은색이고, 반대의 컬러 스케일에서는 완전히 흰색일 것이다.
그러나 원칙적으로 촬영된 수직사진과 시뮬레이션 된 수직사진은 내용면에서 서로 달라 두 사진의 차감(subtraction) 결과 두 사진이 서로 일치 하지 않는 영역이 확인되는 이미지가 나타난다. 예를 들어 표준 패턴의 시뮬레이션이 하나의 규칙적으로 형성된 패턴, 예컨대 선을 나타내는데, 실질적으로 촬영한 수직사진에는 리페어 때문에 이 선이 두꺼워 지거나 및/또는 얇아진 경우다. 정보를 담고 있는 이 영역들은 촬영된 수직사진을 토대로 분석된다. 분석된 수직사진을 토대로 두 사진 사이에 존재하는 차이가 발견되는 영역을 위하여 리소그래피 관련 목표치수가 정해지며 그 치수들을 기준으로 주어진 허용오차기준이 충족되었는지 또는 그렇지 않은지를 분석한다. 이 비교를 통해 해당 위치에서 이뤄진 리페어가 검증될 수 있는지가 결정되는데, 허용오차기준이 충족되면 검증될 수 있는 것이다. 두 사진의 불일치가 크고 오차범위를 넘을 경우 해당 위치에서 발생한 이 결함을 특수하게 표시한다. 이 표시는 해당 위치와 관련하여 위치파일에 저장될 수 있다. 경우에 따라서는 결함을 리페어 하지 못 할 수도 있지만, 원칙적으로는 리페어 되지 않은 결함은 리페어 단계와 이어지는 검증 단계를 다시 한번 거치게 하여, 결함이 상호작용적으로 제거될 수 있게 한다. 2차 리페어 단계에서는 필요할 시 다른 리페어 조치가 이뤄져야 할 수도 있다. 예를 들어 1차 리페어 단계에서 지나치게 많은 양의 소재가 도포되었을 경우 2차 리페어 단계에서는 소재를 일부 제거할 수도 있고, OPC(optical proximity correction)-패턴을 적용하는 방법도 있다.
차이 이미지의 분석은 사용자에 의해 이뤄질 수 있으나, 자동화된 사진 분석 즉, 자동분석이 더 적절하며 효율적이다. 이러한 자동분석은 기존의 알려진 적합한 영상 처리 알고리즘들을 통해 가능하다. 이때 역치를 정하고 두 사진의 차이가 이 역치를 초과하는 영역만을 분석하거나 분석하도록 하며, 역시 각 픽셀단위를 기준으로 하는 것이 유리하다. 역치를 발전시켜 차이값이 역치보다 높은 특정 개수의 픽셀을 포함하는 영역만을 분석할 수 있게 할 수도 있다. 이는 영상 내 노이즈를 억제하고 관련성이 있는 영역만을 보여주고 또는 분석하게 한다는 점에서 장점이 있다.
자동화된 분석의 경우에도 선정된 하나 또는 여러 개의 목표치수의 마스크 상의 이 영역들이 주어진 허용오차기준을 충족하는지가 검토된다. 목표치수가 주어진 허용오차기준을 넘을 경우 예컨대 리페어가 이뤄지지 않았고 경우에 따라 다시 실시되어야 한다는 결과가 도출될 수 있다. 이와 관련된 정보는 해당 위치파일에 자동 저장될 수 있다. 자동분석이 끝나면 이 위치파일을 분석하여 결함이 리페어 되지 않았는지를 분석할 수 있고, 그 결과 마스크는 다시 자동으로 리페어 시스템으로 보내지며 리페어 시스템은 위치파일의 데이터를 이용하고 적절한 리페어를 실시한다.
특히 매우 작은 마스크패턴의 경우 원칙적으로 전자빔리소그래피를 통해 작동하는 마스크 레코더(recorder)에 의해 기록된 패턴이 표준 패턴과 마스크 레이아웃 상에서 불일치를 나타내는 문제가 발생할 수 있다. 전자빔의 크기 때문에 마스크 기록 시 실질 마스크에 예를 들어 가장자리와 모서리에 마모(rounding) 또는 더렵혀짐(smear)이 일어난다. 작은 패턴 또는 OPC-패턴의 경우 더렵혀짐(smear)이 수직사진에 영향을 줄 수 있으며 따라서 경우에 따라 웨이퍼에서의 이미징에도 영향을 줄 수 있다. 마스크 레코더의 영향을 시뮬레이션 된 사진 상에서도 포착하기 위해서, 특별히 선호되는 프로세스의 실현방식을 통해 마스크 레이아웃에 저장된 패턴을 표준 패턴을 설정하기 전에 마스크 레코더에 의해 생산된 패턴에 맞춘다. 소위 랜더링(Rendering)이라고 불리며 예를 들어 MERIT®의 스티어링에 옵션으로 장착되어 있는 장치는 상기 명시된 더렵혀짐(smear) 또는 마모(rounding)를 발생시키며 결과물로 마스크 레코더에 의해 기록된 실질 마스크와 대부분 일치하는 마스크 레이아웃을 갖는다. 이렇게 변형(modify)된 마스크 레이아웃 내에서 위치파일을 기준으로 표준 패턴을 찾아내고 시뮬레이션은 이 표준 패턴을 출발패턴으로 삼아 시작된다.
물론 이 과정을 대략적으로만 변화시켜 현재 기술상태와 유사하게 마스크 레이아웃에서 일치하는 또 다른 패턴을 자동으로 또는 수동으로 찾아, 에뮬레이션 이미지 시스템이 이 동일한 패턴을 다루어 패턴의 수직사진을 촬영하게 할 수도 있다. 이 경우 시뮬레이션 된 수직사진과 실질 촬영된 수직사진 비교가 이뤄지는 것이 아니라 두 개의 실질 촬영된 수직사진 비교가 이뤄진다. 그 다음 두 사진을 상관분석하여 패턴들이 서로 완전히 겹쳐지게 한다. 나머지 비교는 상기 명시된 과정에서와 마찬가지로 이뤄진다.
상기 기술한 특징과 이하에서 설명할 특징들은 여기에서 명시하는 컴비네이션 외 다른 컴비네이션 또는 단독적으로도 본 발명의 틀에서 벗어나지 않으면서 적용 가능하다.
이하에서는 첨부된 도면을 통해 본 발명이 보다 상세히 기술되는데, 도면은 본 발명의 특징들을 잘 나타낸다.
도 1는 포토리소그래피 마스크의 리페어 검증을 위한 전형적인 프로세스 흐름을 도시한다. 마스크 레이아웃을 시작점으로 마스크가 예를 들어 전자빔리소그래피에 의해 생산된다. 이 마스크는 결함의 존재 여부를 확인하기 위한 검사 단계에서 검사되는데 예를 들어 이를 위해 적용되는 검사 시스템을 통해 검사된다. 마스크 상에 결함이 발견된 위치는 연결된 모든 시스템(검사, 마스크 리페어, 에뮬레이션이미지, 시뮬레이션)이 접근할 수 있는 포멧으로 위치파일에 저장되는 것이 선호된다. 그 다음 리페어 단계에서는 결함들이 차례대로 리페어 된다. 각 리페어 된 위치 별로 경우에 따라서 리페어의 종류까지 위치파일에 저장되는데, 이 파일은 결함의 종류, 결함의 분류 관련 정보도 담고 있을 수 있다.
그 다음 검증 단계에서는 각 리페어 된 위치에서 마스크의 수직촬영이 이뤄진다. 이 수직사진은 마스크의 일부인 해당 위치 그리고 그 주변을 나타낼 뿐이며 선정한 하나 또는 여러 개의 목표치수 별로 전제된 허용오차기준이 충족되었는지를 검토한다. 허용오차기준을 충족했을 시에는 리페어를 검증할 수 있으나, 그렇지 않은 경우 위치파일에 적절한 표시를 해야 하며, 마스크는 새롭게 리페어 되고, 이어서 해당 지점에서 리페어가 다시 검증되어야 한다.
목표치수로는 예를 들어 임계치수, 프로세싱 윈도우, 트랜스미션, 노광 관용도(EL) 및/또는 정규화된 이미지 로그 슬로프(NILS)가 적용된다.
이때 단 하나의 수직사진을 촬영해야만 하는 것은 아니고, 그 보다는 웨이퍼 위로 다양한 높이에서 촬영한 수직사진의 이미지더미를 만드는 것이 가능한데, 이때 사진의 일부는 디포커스되어 있다. 이는 목표치수로 예를 들어 프로세싱 윈도우를 선택할 시 특히 중요하다.
검증 단계에서 이뤄지는 위치파일을 이용한 마스크 레이아웃 상에서의 검증을 위해 리페어 된 위치에 대한 하나의 표준 패턴이 결정된다. 흐름도에서 점선 칸으로 표시된 단계에서처럼 마스크 레이아웃은 표준 패턴이 결정되기 전에 한 마스크 레코더에 의해 생산된 패턴에 맞추는 것이 이상적이다. 이는 실질 패턴에 대한 한 층 더 현실적인 묘사를 가능케 해주며 특히 작은 마스크패턴의 경우 즉, 전자빔리소그래피에 사용되는 전자빔의 크기 때문에 발생하는 디자인패턴과의 확연한 차이가 드러나는 경우 장점으로 작용한다. 경우에 따라서 변형(modify)된 표준 패턴에 대해 하나의 수직사진이 시뮬레이션 되는데, 예를 들어 표준 패턴의 푸리에 변환을 통해 또는 키르히호프의 변환을 통해 또는 엄격한 시뮬레이션을 통해 시뮬레이션 되며, Synopsys GmbH사의 SolidE®와 같이 알려진 도구들이 사용된다. 시뮬레이션 된 수직사진은 예를 들어 Carl Zeiss SMS GmbH사의 AIMS®로 촬영된 수직사진과 비교되며, 이 비교를 토대로 해당 위치에서의 리페어를 검증할지 여부가 결정된다.
이 비교는 시각에 의해 이뤄질 수 있으며, 수동뿐 아니라 자동으로 이뤄질 수 있는 단순화된 분석 및 단순화된 비교를 위해서 두 수직사진을 우선 상관분석 하는 것 즉, 동일한 패턴들을 서로 겹쳐지게 배열하고 차감(subtraction)될 수 있게 하는 것이 유리하다. 분석은 이때 시뮬레이션 된 수직사진과 실질 촬영된 사진 사이에 불일치가 발생하는 영역에 대한 분석으로 한정될 수 있게 된다. 촬영된 수직사진 중 이러한 영역에 대해서만 허용오차기준의 충족 여부를 확인하면 된다. 목표치수 역시 마스크 전체에 대하여 보편적으로 선택될 필요가 없고 표준 패턴에 대하여, 선호적으로는 두 수직사진이 서로 일치하지 않는 영역에 대하여서만 정해지거나 선택되면 된다.
차감을 위해서는 그 외에도 하나의 역치를 정하여 차이 이미지에서 두 수직사진의 차이가 역치를 초과하는 영역 또는 픽셀만이 표시될 수 있게 할 수 있다. 이는 한편으로 영상내 노이즈를 방지해준다. 다른 한편으로는 상호연결된 픽셀들이 일정한 최소개수를 넘지 않는 영역을 고려대상에서 제외시켜버릴 수 있게 해준다.
도 2는 검증을 위하여 목표치수가 허용오차기준을 충족하는지를 검토해야 하는 영역의 선정을 위한 방법이 하나의 예시적 패턴을 통해 도시된다. 여기에서 관심을 가져야 하는 크기는 임계치수로, 임계치수는 패턴의 확장을 반영한다. 도 2의 a)에서는 우선 하나의 리페어 된 위치와 부합하는 하나의 패턴이 도시되어 있다. 도 2의 a)에 도시되어 있는 패턴은 따라서 표준 패턴이 된다. 이 패턴은 시각시뮬레이션을 위한 입력값으로 사용되며, 도 2의 a)에 도시되어 있는 패턴은 마스크 레코더의 효과를 고려하기 위해 변형(modify)시킬 수 있다.
시각시뮬레이션의 결과물인 시뮬레이션 된 수직사진은 도 2의 b)에 나타나 있다. 도 2의 c)에 도시되어 있듯 동일한 위치에서 예를 들어 Carl Zeiss SMS GmbH사의 AIMS®로 마스크의 실질 수직사진이 촬영되어 이 수직사진으로 포토리소그래픽스캐너가 모방된다.
도 2의 b)와 c)가 나타내는 수직사진은 상관분석 즉, 겹쳐지게 배열한 후 동일한 패턴들이 서로 중첩되게 된다. 그 다음 차이 이미지가 생산 즉, 시뮬레이션 된 사진과 실질 촬영된 사진이 상호 차감이 이뤄진다.
차이 이미지는 도 2의 d)에 도시되어 있다. 시뮬레이션 된 수직사진과 촬영된 수직사진이 서로 일치하지 않는 다수의 영역들이 명백히 드러난다. 이때 역치가 전제되어 있어 역치보다 차이가 큰 이러한 영역들만이 표시될 수도 있다. 이 경우 이러한 영역들만이 촬영된 수직사진 상에서 분석되게 되는데, 실질 촬영한 수직사진 상에서 도 2의 e)에 표시된 영역에 대한 목표치수와 허용오차기준이 선택되며 결정될 수 있다. 허용오차기준 충족에 대한 평가는 원칙적으로 평가를 위해 준비된 프로그램을 이용하여 자동으로 이뤄진다.
상기 기술된 프로세스는 마스크 리페어를 검증하기 위한 효율적이고 시간절약적인 방법을 제시한다. 이때 검증과정은 전체적으로 또는 부분적으로 자동으로 이뤄질 수 있다.

Claims (8)

  1. 포토리소그래피용 마스크의 리페어를 검증(verification)하기 위한 방법에 있어서,
    마스크 레이아웃에 의해 생산된 마스크에 결함이 있는지 여부를 검사하며 마스크 상에 결함이 발견되면 그 위치를 위치파일로 저장하는 검사 단계,
    해당 위치에서 결함을 리페어하는 리페어 단계, 및
    각 결함이 리페어 된 위치에서 마스크를 수직촬영하며 수직사진을 분석하여 마스크가 해당 위치에서 선별된 하나 또는 여러 개의 목표치수(target dimension) 별 허용오차기준(tolerance criterion)을 충족하는지 그리고 허용오차기준을 충족하여 리페어가 검증될 수 있는지 여부를 판단하는 검증 단계
    를 포함하며, 상기 검증 단계는
    a) 위치파일을 통해 마스크 레이아웃 상에 리페어 된 위치의 표준 패턴을 정하고,
    b) 상기 표준 패턴에 대한 수직사진을 시뮬레이션하고,
    c) 실질 촬영된 수직사진을 시뮬레이션한 수직사진과 비교하고,
    d) 상기 비교를 통하여 해당 위치에서의 리페어가 검증될 수 있는지 여부를 결정하는 세부 단계를 포함하는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 수직사진은 표준 패턴의 푸리에 변환에 입각하여 또는 매우 엄격하게 시뮬레이션 되는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
  3. 청구항 1 또는 2에 있어서,
    c)에서 비교를 위하여 두 수직사진이 상관분석 된 다음 다시 분리되고, 시뮬레이션한 수직사진과 실질 촬영한 수직사진 사이에 불일치가 발생하는 영역들에 대하여 실질 촬영한 수직사진 상에서 허용오차기준의 충족여부가 분석되는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    목표치수는 표준 패턴을 기준으로, 선호적으로는 시뮬레이션한 수직사진과 실질 촬영한 수직사진이 불일치를 나타내는 표준 패턴의 영역을 기준으로 확정 또는 선택되는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
  5. 청구항 3 또는 4에 있어서,
    두 사진의 차이값이 설정된 역치를 초과하는 영역만을 분석하는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
  6. 청구항 1 내지 5에 있어서,
    마스크 레이아웃을 표준 패턴을 설정하기 전 마스크 레코더에 의해 생산된 한 패턴에 맞출 수 있는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
  7. 청구항 1 내지 6에 있어서,
    목표치수로 임계치수(CD), 프로세싱 윈도우(processing window), 트랜스미션, 노광 관용도(EL) 및/또는 정규화된 이미지 로그 슬로프(normalized image log slope, NILS)가 사용되는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
  8. 청구항 1 내지 7에 있어서,
    리페어 되지 않은 결함을 위해 리페어 단계와 검증 단계가 새롭게 실시되는, 포토리소그래피용 마스크의 리페어 검증 방법.
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