KR20140141645A - 처리된 이미지를 사용한 레티클 검사 동안 선택적 감도를 위한 세선의 검출 - Google Patents

Abstract

스폿 이미지 기반 세선 검출을 위한 검출 방법이 개시되어 있다. 이 방법은 마스크의 투과된 및 반사된 광학 이미지로부터 대역 제한된 스폿 이미지를 발생시키는 단계를 포함한다. 스폿 이미지로부터의 복수의 광학 수차들을 최소화하기 위해 스폿 이미지가 교정된다. 마스크 이미지 상의 세선 영역과 비세선 영역 간의 더 신뢰성있는 세그먼트화 또는 세그먼트화를 용이하게 하기 위한 더 정확한 선폭 측정 중 적어도 하나를 가능하게 하기 위해 스폿 이미지가 다시 마스크 이미지로 복원된다. 복원된 마스크 이미지 상의 세선 특징부들(thin line features)과 비세선 특징부들(non-thin lines features)이 구별된다. 세선 성장이 비세선 특징부들을 침범하지 못하게 하면서 세선 특징부들을 포함하는 영역들이 성장된다.

Description

처리된 이미지를 사용한 레티클 검사 동안 선택적 감도를 위한 세선의 검출{DETECTION OF THIN LINES FOR SELECTIVE SENSITIVITY DURING RETICLE INSPECTION USING PROCESSED IMAGES}

관련 출원의 상호 참조

본 출원은 (i) 2012년 3월 8일자로 출원된, 발명의 명칭이 "처리된 이미지를 사용한 레티클 검사 동안 선택적 감도를 위한 세선의 향상된 검출(IMPROVED DETECTION OF THIN LINE FOR SELECTIVE SENSITIVITY DURING RETICLE INSPECTION USING PROCESSED IMAGES)"인 Zhengyu Wang 등의 미국 가특허 출원 제61/608,268호, (ii) 2012년 3월 11일자로 출원된, 발명의 명칭이 "처리된 이미지를 사용한 레티클 검사 동안 선택적 감도를 위한 세선의 검출(DETECTION OF THIN LINES FOR SELECTIVE SENSITIVITY DURING RETICLE INSPECTION USING PROCESSED IMAGES)"인 Zhengyu Wang 등의 미국 가특허 출원 제61/609,359호, 및 (iii) 2012년 3월 12일자로 출원된, 발명의 명칭이 "처리된 이미지를 사용한 레티클 검사 동안 선택적 감도를 위한 세선의 검출(DETECTION OF THIN LINES FOR SELECTIVE SENSITIVITY DURING RETICLE INSPECTION USING PROCESSED IMAGES)"인 Zhengyu Wang 등의 미국 가특허 출원 제61/609,903호와 같은 이전의 출원들을 기초로 우선권을 주장하고, 이 미국 출원들은 모든 목적들을 위해 참조 문헌으로서 그 전체가 본 명세서에 포함된다.

본 발명은 일반적으로 레티클 검사 분야에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 레티클 검사 도구(reticle inspection tool)를 사용하여 세선들(thin lines)을 검출하는 방법에 관한 것이다.

집적 회로(IC)의 밀도 및 복잡도가 계속하여 증가함에 따라, 포토리소그래피 마스크 패턴들을 검사하는 일이 점차적으로 더 어려워지고 있다. 모든 새로운 세대의 IC들은 현재 리소그래피 시스템들의 광학적 한계에 도달하고 그를 초과하는 더 조밀하고 더 복잡한 패턴들을 가진다. 이 광학적 한계들을 극복하기 위해, OPC(Optical Proximity Correction)와 같은 다양한 RET(Resolution Enhancement Technique)가 도입되었다. 예를 들어, OPC는 얻어진 인쇄된 패턴들이 원래의 원하는 패턴들에 대응하도록 포토마스크 패턴들을 수정함으로써 어떤 회절 한계들을 극복하는 데 도움을 준다. 이러한 수정들은 주 IC 특징부들(즉, 인쇄가능 특징부들)의 크기 및 가장자리에 대한 섭동(perturbation)을 포함할 수 있다. 다른 수정들은 패턴 코너들에 세리프들(serifs)을 추가하는 것 및/또는 인쇄된 특징부들이 생성될 것으로 예상되지 않고, 따라서 비인쇄가능 특징부들이라고 하는 SRAF들(sub-resolution assist features)을 근방에 제공하는 것을 포함한다. 이 비인쇄가능 특징부들은 그렇지 않았으면 인쇄 프로세스 동안 일어나게 될 패턴 섭동을 소거할 것으로 예상된다. 그렇지만, OPC는 마스크 패턴들을 훨씬 더 복잡하게 그리고 얻어진 웨이퍼 이미지들과 보통 아주 다르게 만든다. 게다가, OPC 결함들은 종종 인쇄가능 결함들로 변환되지 않는다.

비인쇄가능 및 인쇄가능 특징부들은 얻어진 인쇄된 패턴들에 대해 상이한 효과들을 가지며, 종종 상이한 검사 파라미터들(예컨대, 감도 레벨들)을 사용하여 검사될 필요가 있다. 비인쇄가능 특징부들을 포함하는 영역들은 검사 동안 거짓 양성들을 피하기 위해 전형적으로 "디센싱(de-sense)"된다. 종래의 검사 방법들은 일반적으로 인쇄가능 특징부와 비인쇄가능 특징부를 구별하기 위해 특징부 크기와 같은 사용자 정의 특성들에 의존한다.

이하는 본 발명의 특정의 실시예들에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 본 개시 내용의 간략화된 요약을 제공한다. 이 요약은 본 개시 내용의 포괄적인 개요가 아니고, 본 발명의 주요/중요한 요소들을 식별해주거나 본 발명의 범주를 한정하지 않는다. 이 요약의 유일한 목적은 나중에 제시되는 보다 상세한 설명에 대한 서문으로서 본 명세서에 개시된 몇몇 개념들을 간략화된 형태로 제공하는 데 있다.

일반적으로, 본 발명의 특정의 실시예들은 세선(또는 비인쇄가능 특징부) 검출을 위해, 원래의 광학 이미지들 대신에, 처리된 마스크 이미지들을 사용한다. 처리된 마스크 이미지들의 사용에 의해, 향상된 세그먼트화 및 주 특징부 보호가 얻어진다. 본 발명의 특정의 실시예들은 세선 검출을 위해 사용되는 투과된 광학 이미지 및 반사된 광학 이미지로부터 대역 제한된 스폿 이미지(band limited spot image)를 구성하는 것; 스폿 이미지로부터 광학 수차를 교정하고 보상하는 옵션; 더 신뢰성있는 세그먼트화 및 더 정확한 선폭 측정을 가능하게 하기 위해 스폿 이미지로부터 마스크 패턴을 복원하는 방식; 및 세선과 더 큰 지오메트리들(geometries)을 구별하고 세선 성장이 타겟 지오메트리들을 침범하지 못하게 하는 방식을 포함한다.

하나의 실시예에서, 리소그래피적으로 의미있는 결함들(lithographically significant defects)을 식별하기 위해 포토리소그래피 마스크를 검사하는 방법이 제공된다. 복수의 인쇄가능 특징부들 및 복수의 비인쇄가능 특징부들을 포함하는 마스크가 제공된다. 이 마스크는 리소그래피 시스템을 사용하여 인쇄가능 특징부들의 기판 상으로의 리소그래피 전사를 달성하도록 구성되어 있다. 마스크의 투과된 이미지 및 반사된 이미지가 하나 이상의 검사 시스템들에 의해 생성된다. 검사 장치에 의해 유입되는 잡음을 감소시키기 위해 투과된 및 반사된 이미지들에 기초하여 대역 제한된 스폿 이미지가 구성된다. 마스크 이미지에서의 하나 이상의 검사 시스템들로부터의 추가적인 광학 수차들을 최소화하기 위해 스폿 이미지가 마스크 이미지로 복원된다. 비인쇄가능 특징부들에 대한 비인쇄가능 특징부 맵(non-printable feature map) 및 인쇄가능 특징부들에 대한 인쇄가능 특징부 맵(printable feature map)을 발생시키기 위해, 복원된 마스크 이미지가 사용된다. 인쇄가능 특징부 맵에 기초하여 이러한 비인쇄가능 특징부 맵이 인쇄가능 특징부들에 침범하는 것을 방지하면서 비인쇄가능 특징부 맵이 확장(또는 성장)된다. 이러한 마스크 상의 결함들을 검출하기 위해 마스크의 하나 이상의 테스트 이미지들이 이어서 분석될 수 있고, 비인쇄가능 특징부 맵에 의해 정의되지 않는 하나 이상의 테스트 이미지들의 영역들과 비교하여, 비인쇄가능 특징부 맵에 의해 정의되는 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 영역들에서 결함 검출의 감도 레벨이 감소된다.

특정의 구현예들에서, 골격 이미지(skeleton image)를 발생시키기 위해 복원된 마스크 이미지에 대해 세선화 프로세스가 수행되고, 복원된 마스크 이미지에서의 선폭들을 어디에서 측정할지를 결정하기 위해 골격 이미지를 사용하여 이러한 선폭들이 측정된다. 지정된 임계값 미만의 측정된 선폭 또는 지정된 임계값 이상의 측정된 선폭을 구별함으로써 비인쇄가능 특징부 맵 및 인쇄가능 특징부 맵을 발생시키기 위해 측정된 선폭들이 사용된다. 다른 실시예에서, 대역 제한된 스폿 이미지의 발생은 고주파수 항들이 서로를 상쇄시키도록 반사된 이미지 및 투과된 이미지를 선택된 계수들을 갖는 선형 방정식으로 결합시키는 것에 의해 달성된다. 추가의 측면에서, 스폿 이미지로부터 추가적인 광학 수차들을 제거하기 위해 교정 데이터를 사용하여 스폿 이미지가 처리된다. 다른 측면에서, 사전 정의된 임계값 미만의 측정된 선폭을 가지는 각각의 특징부가 사전 정의된 임계값 이상의 측정된 선폭을 가지는 다른 특징부까지 사전 정의된 거리 내에 있는 경우 이러한 특징부만이 비인쇄가능 맵에 포함된다. 또 다른 실시예에서, 스폿 이미지를 마스크 이미지로 복원하는 것에 의해, 마스크 이미지가 디블러링되고 마스크의 더 정확한 이미지가 얻어진다.

특정의 실시예들에서, 본 발명은 앞서 기술한 동작들 중 적어도 일부를 수행하도록 구성되어 있는 적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 리소그래피적으로 의미있는 결함들을 식별하기 위해 포토마스크를 검사하는 시스템에 관한 것이다. 다른 실시예들에서, 본 발명은 앞서 기술한 동작들 중 적어도 일부를 수행하는 명령어들을 저장하고 있는 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.

다른 실시예에서, 마스크 상의 세선 검출을 위한 검출 방법이 개시되어 있다. 이 방법은, (i) 마스크의 투과된 및 반사된 광학 이미지로부터 대역 제한된 스폿 이미지를 발생시키는 단계; (ii) 스폿 이미지로부터의 복수의 광학 수차들을 최소화하기 위해 스폿 이미지를 교정하는 단계; (iii) 마스크 이미지 상의 세선 영역과 비세선 영역 간의 더 신뢰성있는 세그먼트화 또는 세그먼트화를 용이하게 하기 위한 더 정확한 선폭 측정 중 적어도 하나를 가능하게 하기 위해 스폿 이미지를 다시 마스크 이미지로 복원하는 단계; (iv) 복원된 마스크 이미지 상의 세선 특징부들(thin line features)과 비세선 특징부들(non-thin lines features)을 구별하는 단계; 및 (v) 세선 성장이 비세선 특징부들을 침범하지 못하게 하면서 세선 특징부들을 포함하는 영역들을 성장시키는 단계를 포함한다.

특정의 실시예에서, 세선 성장이 복수의 지오메트리들을 침범하지 못하게 하는 단계는 세선 특징부들과 비세선 특징부들을 구별하는 것에 의해 달성된다. 다른 측면에서, 검출 방법은 세선 검출을 수행하기 위해 임계 치수들(critical dimensions)을 측정하는 데 레벨 셋 함수(level-set function)를 이용하는 단계를 추가로 포함한다. 다른 특징들에서, 스폿 이미지로부터 마스크 패턴을 복원하는 단계는 더 신뢰성있는 세그먼트화 및 더 정확한 선폭 측정을 가능하게 한다. 또 다른 실시예에서, 스폿 이미지는 마스크 패턴의 대역 제한된 저역 통과된 버전이다.

본 발명의 이들 및 기타 측면들이 도면들을 참조하여 이하에서 더 기술된다.

도 1a는 특정의 실시예들에 따른 포토마스크 상에 제공되는 베이스 패턴(base pattern)을 나타낸 도면.
도 1b는 리소그래피 전사 후에 얻어진 도 1a에서의 베이스 패턴의 웨이퍼 이미지를 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 한 예시적인 실시예에 따른, 대역 제한된 스폿 이미지에 기초한 포토마스크에 대한 세선 검출 절차의 플로우차트.
도 3은 원 윤곽선 상의 상이한 위치들에서의 다양한 선폭들을 획득하는 것을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 한 예시적인 실시예에 따른 검사 보고의 스크린샷이다.
도 5는 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 레티클 검사 절차를 나타낸 플로우차트.
도 6a는 특정의 실시예들에 따른, 마스크 패턴을 포토 마스크로부터 웨이퍼 상으로 전사시키는 리소그래피 시스템을 간략화하여 나타낸 개략도.
도 6b는 특정의 실시예들에 따른, 포토 마스크 검사 장치를 개략적으로 나타낸 도면.

이하의 설명에서, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 구체적인 상세들이 기술되어 있다. 본 발명이 이러한 구체적인 상세들 중 일부 또는 전부 없이 실시될 수 있다. 다른 경우들에서, 본 발명을 불필요하게 모호하게 만들지 않기 위해 공지된 프로세스 동작들이 상세히 기술되어 있지 않다. 본 발명이 구체적인 실시예들과 관련하여 기술될 것이지만, 이는 본 발명을 실시예들로 제한하기 위한 것이 아님을 잘 알 것이다.

서론

하나의 포토마스크 검사 방법은, 비인쇄가능 특징부들을 포함하는 영역들을 나중에 "디센싱(de-sensing)"하기 위해, 비인쇄가능 특징부들[세선(thin line)이라고도 함]로부터 인쇄가능 특징부들[주 특징부(main feature)라고도 함]을 분리시키는 접근 방법을 사용한다. 사용자에 의해 설정된 규칙에 기초하여 특징부 맵을 생성하기 위해 테스트 이미지 및/또는 기준 이미지가 사용된다. 보통, 사용자는 인쇄가능 특징부들로부터 비인쇄가능 특징부들을 분리시키기 위한 기준으로서 선폭을 정의한다.

하나의 접근 방법은 기준 이미지 및 테스트 이미지를 포착하는 것으로 시작할 수 있다. 한 예시적인 기법이 Vinayak Phalke 등의 미국 특허 제8,090,189호(참조 문헌으로서 모든 목적들을 위해 그 전체가 본 명세서에 포함됨)에 기술되어 있다. 일반적으로, 이 임계값 미만의 강도 값들을 갖는 이미지 영역들의 집합체인 특징부들의 전경을 정의하기 위해 강도 임계값이 이 이미지들에 적용된다.

포토마스크들은 종종 전경을 정의하는 데 부가의 복잡도를 부가하는 불투명한 세선들 및 투명한 세선들과 같은 상이한 유형의 세선들로 설계되어 있다. 불투명한 세선들은 투과된 이미지 상에서 그의 주변들보다 더 어둡게 보이는 몰리브덴-실리콘의 가는 스트라이프들(stripes) 또는 도트들(dots)이다. 한편, 투명한 세선들은 반사된 이미지 상에서 이 주변 표면들보다 더 어둡게 보이는 몰리브덴-실리콘/크롬 표면들 상에 만들어진 절단부들의 가는 스트라이프들 또는 도트들이다. 게다가, 다이 대 다이(die-to-die) 검사에서, 결함 영역들이 테스트 이미지 및 기준 이미지로부터 명백하지 않다. 그에 따라, 기준 이미지 및 테스트 이미지의 결합 분석이 수행될 필요가 있다. 그 다음 동작에서, "원시" 특징부 맵을 형성하기 위해 세선들과 주 특징부들을 구별하기 위해 전경 특징부들의 선폭들이 측정된다. 이 선폭 임계값에 대한 규칙은 전형적으로 사용자에 의해 설정된다.

광학 이미지를 발생시킬 때, 이미지에서의 왜곡들로 인해, 예컨대, 블러링 또는 다른 광학 왜곡들로 인해 특정의 특징부들의 오버슈트(overshoot) 또는 언더슈트(undershoot)가 생길 수 있다. 예를 들어, OMOG(Opaque MoSi on Glass) 반사된 이미지들로 인해 높은 언더슈트가 생길 수 있다. 이러한 효과들은 종종 세그먼트화 프로세스를 복잡하게 만드는 경향이 있다. 예를 들어, 오버슈트들은 세그먼트화 프로세스에서 교란들로서 역할할 수 있고, 어떻게 특정의 오버슈트 특징부를 세선 또는 비세선으로 세그먼트화할지를 결정하기 위해 더 주의깊게 분석될 필요가 있을 수 있다. 요약하면, 오버슈트들 및 언더슈트들은 세그먼트화 프로세스에 복잡도를 부가할 수 있다.

선폭 정의는 주관적인 경향이 있고, 사용자에 의해 임의로 선택되는 단일의 임계값(윤곽선 레벨)에 의존한다. 그 결과, 선폭은 아래에 있는 마스크 패턴의 정확한 치수와 직접적인 상관 관계를 갖지 않는다. 그 결과, 종종 사용자는 세선들을 적절히 세그먼트화하는 임계값을 찾아내기 위해 여러번 반복해야만 한다. 그에 부가하여, 사용자는 종종 투명한 세선과 불투명한 세선 둘 다에 대해 개별적으로 윤곽선 레벨을 설정할 필요가 있고, 이는 설정 작업의 양을 2배로 만든다. 마지막으로, 세선의 선폭이 작을 때 또는 세선이 그의 가까운 이웃에서 다른 패턴들을 가질 때, 세선들의 변조가 많이 변할 수 있다. 때때로, 동일한 톤(tone)의 세선들 모두를 세그먼트화는 단일의 윤곽선 레벨을 찾아내는 것이 전혀 불가능하다.

그에 부가하여, 이 종래의 접근 방법은 세선 검출의 특성으로 인해 큰 지오메트리 보호를 언급하고 있지 않다. 예를 들어, 결함있는 주 특징부(인쇄가능 특징부)가 검출된 세선의 이웃에 나타날 수 있고, 결함있는 주 특징부를 나중에 포함할지도 모르는 어떤 이웃 영역을 커버하도록 원래의 검출된 세선을 확장시키기 위해 팽창 여유(dilation margin)가 적용된다. 주 특징부 보호가 없는 경우, 이러한 팽창은 주 특징부는 물론 연관된 결함들 내로 들어갈 위험이 있고, 그 결과로서, 비인쇄가능 세선의 이웃에 있는 큰 인쇄가능 지오메트리들 상의 리소그래피적으로 중요한 결함들을 디센싱한다.

상기 문제들 중 일부가 이하의 예에서 추가로 예시되어 있을 수 있다. 도 1a는 포토마스크 상에 제공된 한 예시적인 베이스 패턴을 나타낸 것인 반면, 도 1b는 그 베이스 패턴의 얻어진 웨이퍼 이미지를 나타낸 것이다. 2개의 이미지들 사이에 유사성이, 있다 하더라도, 아주 적다. OPC의 광범위한 사용은 이러한 불일치를 야기한다.

검사 방법 예들

도 2는 본 발명의 한 예시적인 실시예에 따른, 대역 제한된 스폿 이미지에 기초한 포토마스크에 대한 세선 검출 절차(200)의 플로우차트이다. 본 명세서에 기술되어 있는 예들에서, 세선 검출은 포토마스크의 임의의 비인쇄가능 또는 리소그래피적으로 의미없는(lithographically insignificant) 특징부의 검출을 포함한다. "세선", "비인쇄가능" 및 "리소그래피적으로 의미없는"과 같은 용어들은 본 명세서에서 서로 바꾸어 사용될 수 있다.

일반적으로, 임의의 적당한 유형의 포토마스크(레티클)가 프로세스에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 크롬 금속 흡수 막(chrome metal adsorbing film)에 의해 정의되는 패턴을 갖는 투명한 용융 실리카 블랭크(fused silica blank)로 이루어진 포토 마스크가 사용될 수 있다. 일반적으로, 포토마스크 또는 마스크는 임의의 적당한 유형의 레티클 또는 포토마스크, 예컨대, 위상 천이 마스크(phase shift mask) 및 EPSM(Embedded Phase Shift Mask)의 형태를 취할 수 있다. 포토마스크는 복수의 인쇄가능 특징부들 및 복수의 비인쇄가능 특징부들을 포함한다.

인쇄가능 특징부는 얻어진 웨이퍼 이미지 상에 나타나는 특징부로서 정의될 수 있다. 이러한 인쇄된 특징부는 얻어진 웨이퍼 상에 포토마스크 상에서와 동일한 형상 또는 형태로 존재할 수 있거나 그렇지 않을 수 있다. 예를 들어, 도 1a는 포토마스크 상에 제공된 베이스 패턴을 나타낸 것인 반면, 도 1b는 그 베이스 패턴의 얻어진 웨이퍼 이미지를 나타낸 것이다. 따라서, 포토마스크와 관련하여, 인쇄가능 특징부는 웨이퍼 평면 상의 인쇄가능 특징부에 대응하는 영역으로서 이해될 수 있다. 비인쇄가능 특징부들("세선들")은 회절 및 다른 이유들로 인한 결상 오류들을 보상하기 위해 사용되는 다양한 OPC(optical proximity correction) 특징부들을 포함할 수 있다. 하나의 유형의 이러한 비인쇄가능 특징부는 SRAF(sub-resolution assist feature)이다.

검사 프로세스를 위해 포토마스크가 제공되면(예컨대, 검사 시스템의 검사 스테이지 상에 놓여지면), 동작(202)에서, 포토마스크의 반사된 이미지 및 투과된 이미지가 제공된다. 보다 일반적으로, 상이한 조사(illumination) 및/또는 집광 조건들에서 2개 이상의 광 강도 이미지들을 포착하기 위해 포토마스크가 조사될 수 있다. 예시된 실시예에서, 투과된 광 강도 이미지 및 반사된 광 강도 이미지가 포착된다. 다른 실시예들에서, 2개 이상의 다른 유형의 이미지들이 사용될 수 있다.

204에서, 포착된 테스트 이미지들이 전형적으로 정렬된다. 이 정렬은 다수의 테스트 및 기준 이미지들에 대한 검사 시스템(들)의 광학적 특성들을 정합시키는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 투과된 및 반사된 이미지들의 경우에, 2개의 각자의 신호들의 광 경로들에서의 차이들을 보상하기 위해 이미지들의 어떤 조절이 행해질 수 있다. 정렬 조절은 사용된 검사 시스템의 특정의 지오메트리들에 의존할 수 있다. 예시된 실시예에서, 정렬은 투과된 이미지를 반사된 이미지에 대해 정렬하는 것을 포함한다.

정렬되면, 동작(206)에서, 반사된 및 투과된 이미지들에 기초하여 스폿 이미지가 구성될 수 있다. 스폿 이미지는 대역 제한된 마스크 이미지라고도 한다. 스폿 이미지를 구성하는 프로세스는 일반적으로 투과된 및 반사된 이미지들로부터 광학 잡음을 실질적으로 제거하고 그 결과 얻어진 스폿 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 일반적으로, 고주파수 효과들이 실질적으로 감소되거나 제거된다. 예를 들어, 검사 시스템의 광학적 효과들로 인해 특정의 레티클 패턴들 주위에 형성되는 고리들이 스폿 이미지에서 제거된다. 스폿 이미지의 결과, 그렇지 않았으면 세선 검출을 교란시킬 수 있는 오버슈트 및 언더슈트의 양이 감소된다. 즉, 마스크 이미지에서의 잡음이 실질적으로 감소되고, 이러한 잡음은 세선들로서 더 이상 검출될 수 없다. 고주파수 항들이 서로를 상쇄시키도록, 반사된 및 투과된 이미지들이 선형 결합에서 선택된 계수로 결합될 수 있다. 그 결과로서, 스폿 이미지는 마스크 패턴 이미지의 대역 제한된 저역 통과된 버전이다.

하나의 접근 방법에서, 부분 간섭성 광학 이미징이 2개 이상의 간섭 시스템들의 합으로서 모델링될 수 있고, 이는 동작(206)을 설명하기 위해 참조 문헌으로서 본 명세서에 포함되어 있는 Wihl 등의 미국 특허 제7,873,204호에서 추가로 설명되어 있다. 이 예시적인 구현예에서, TCC(Transmission-Cross-Coefficient) 행렬을 형성하기 위해 부분 간섭성 이미징(partially coherent imaging)에 대한 Hopkins 방정식들이 사용될 수 있다. 이 행렬은 이어서 간섭성 시스템들의 핵심으로서 기능하는 대응하는 고유 벡터들로 분해될 수 있다. 이 간섭성 시스템들 각각으로부터 강도 기여들의 고유값 가중합(Eigen value weighted sum)은 투과된 신호의 강도를 나타내는 데 사용될 수 있는 이미지 강도를 산출한다. 특정의 실시예들에서, 테스트 이미지의 반사된 및 투과된 강도들은 대역 제한된 마스크 진폭 함수라고 하는 선형 항들로만 표현될 수 있다. 이 함수의 한 예가 수학식 1에 제시되어 있다.

여기서 a_R은 마스크 전경 톤과 배경 톤 사이의 차의 복소 반사 진폭(complex reflected amplitude)이고; I_T(x,y)는 검사 시스템을 사용한 마스크의 투과된 강도 이미지를 나타내며; C_T는 마스크의 배경 톤의 복소 투과 진폭(complex transmitted amplitude)이고(예컨대, 석영 및 크롬 이진 마스크에서, C_T는 크롬 패턴의 특성들을 나타낼 수 있음); a_T는 마스크 전경 톤과 배경 톤 사이의 차의 복소 투과 진폭이며(예컨대, 상기와 동일한 마스크를 사용하여, a_T는 석영과 크롬 사이의 차의 광학적 특성들을 나타낼 수 있고; C_T 및 a_T는 물론 기술된 물질 층들의 특성들에 따라 달라짐); I_R(x,y)는 검사 시스템을 사용한 마스크의 반사된 강도 이미지를 나타내고; C_R는 마스크의 배경 톤의 복소 반사 진폭이며 a_R은 마스크 전경 톤과 배경 톤 사이의 차의 복소 반사 진폭이고; Re(x)는 x의 실수 성분을 나타내며; P(x,y)는 검사되는 포토마스크의 마스크 패턴을 정의하고;

및

는, 각각, 검사 도구와 연관되어 있는 TCC(transmission cross-coefficient) 이미징 행렬의 연관된 요소들의 고유 벡터들 및 고유값들을 말하며;

는

의 DC 이득이다.

대역 제한된 마스크 패턴 M(x,y)는 "복구 커널(recovery kernel)"이라고 하는 함수:

와 콘벌루션된 마스크 패턴 P(x,y)에 의해 정의된다. 따라서, 대역 제한된 마스크 패턴은 마스크 패턴 함수 P(x,y)의 수정된 버전이다.

반사된 이미지와 투과된 이미지의 결합의 결과, 광학적 효과들로 인한 이미지의 어떤 고주파수 부분들이 소거되지만, 스폿 이미지 구성은 여전히 "정확한"(예컨대, 수차를 갖지 않는) 마스크의 근사인데, 그 이유는 스폿 이미지에 어떤 수차가 남아 있기 때문이다. 추가의 실시예에서, 구성된 스폿 이미지가 특정의 수차들을 보상하기 위해 처리될 수 있다. 예를 들어, 정적 수차를 오프라인으로 교정하고 이어서 수차 효과들을 스폿 이미지로부터 필터링하는 방법이 사용될 수 있다. 일반적으로, 각종의 패턴들이 교정 마스크 상에 제조되고 이어서 이미징될 수 있다. 상이한 패턴들에 대해 교정 이미지에서의 수차 항들이 이어서 추출될 수 있다. 이러한 수차 항들이 스폿 이미지로부터 제거되도록, 추출된 수차 항들이 이어서 스폿 이미지의 유사한 패턴들의 이미지들로부터 차감될 수 있다.

스폿 이미지가 구성된 후에, 동작(208)에서 복원된 마스크 이미지를 획득하기 위해 복원 반전 프로세스가 수행될 수 있다. 즉, 반전 프로세스에서 스폿 이미지로부터 더 "정확한" 또는 이진 유사 마스크 이미지가 도출된다. 예를 들어, 광학계에 의해 블러링(blur)될 수 있는 스폿 이미지에서의 패턴들이 마스크 이미지를 형성하기 위해 샤프닝(sharpen)된다. 이웃에 있는 다른 패턴들로부터 잘 분리되지 않은 아주 가는 선 또는 세선에 대해, 이 후처리는 더 쉽고 더 명확한 세그먼트화를 용이하게 할 것이다.

다이 대 다이 검사 프로세스에 대해, 스폿 이미지에 더 선명한 전환을 생성하기 위해 자동 임계값을 갖는 간단한 고역 통과가 사용될 수 있다. 미국 캘리포니아주 밀피타스 소재의 KLA-Tencor Corp.로부터 입수가능한 StarLight(TM)와 같은 특정의 검사 도구들에서, 기본 마스크 패턴을 유추하기 위해 이 도구에서 레벨 셋 기반 반전(level-set based inversion)이 제공된다. 한 예시적인 레벨 셋 함수는 2010년 9월 30일자로 출원된 Daniel Abrams의 미국 특허 출원 공개 제2010/0251203호(이 출원은 레벨 셋 프로세스를 설명하기 위해 참조 문헌으로서 본 명세서에 포함됨)에 기술되어 있다. 마스크 상에 경계들(또는 윤곽선들)을 정의하기 위해 레벨 셋 함수가 사용될 수 있고, 이 함수는 복원된 마스크 이미지가 발견될 때까지 증분적으로 그리고 반복적으로 조절된다. 마스크 윤곽선들의 각각의 세트에 대해, 원래의 마스크 이미지를 획득하기 위해 사용된 광학 검사 도구가 마스크 윤곽선들의 세트에 대해 모델링 또는 시뮬레이션되어, 시뮬레이션된 스폿 이미지가 얻어진다. 시뮬레이션된 스폿 이미지가 구성된 스폿 이미지에 가장 가깝게 일치할 때까지, 마스크 윤곽선 세트가 조절되고 윤곽선들의 각각의 조절된 세트에 기초한 시뮬레이션된 스폿 이미지가 발생된다. 예를 들어, 최소 차가 달성된다. 구성된 스폿 이미지에 가장 가깝게 일치하는 시뮬레이션된 스폿 이미지가 얻어지는 마스크 윤곽선들의 세트가 이어서 복원된 마스크 이미지로서 정의될 수 있다.

레벨 셋 함수는 각각의 이미지 마스크 특징부의 경계를 정의하는 임의의 적당한 형태를 취할 수 있다. 하나의 실시예에서, 레벨 셋 함수가 경계 또는 윤곽선에서는 0이고; 윤곽선 외부에 대해서는 0 미만이며; 윤곽선 내부에 대해서는 0 초과이다. 레벨 셋 0 함수가(또는 윤곽선을 정의하는 어떤 함수라도) 마스크 이미지 상에서의 임계 치수(CD)를 측정하는 데 사용될 수 있다. 즉, CD는 제0 레벨 셋 함수(또는 정의된 윤곽선)에서 직접 측정될 수 있다. 예를 들어, 각각의 특징부 윤곽선에서의 4번의 CD 측정들이 4개의 방향들에서 취해질 수 있고, 최소값이 이러한 특징부에 대한 CD로서 정의된다.

얻어진 마스크 이미지는 패턴, 지오메트리, 특징부, 형상 등("패턴들)을 포함하고, 패턴들은 전형적으로 마스크 상의 패턴을 구성하는 다양한 영역들을 일반적으로 둘러싸고, 에워싸며 그리고/또는 그의 경계를 정의하는 윤곽선들, 라인들, 경계들, 가장자리들, 곡선들 등("윤곽선들")의 세트에 의해 정의된다. 특정의 윤곽선들에서는 선폭을 확인하는 것이 어려울 수 있다. 예를 들어, 원 윤곽선의 선폭 측정은 도 3에 예시되어 있는 바와 같이 측정이 어디에서 획득되는지에 따라 달라질 수 있다. 도시된 바와 같이, 원의 중심을 통해 측정된 선폭(302)은 원의 가장자리를 통해 측정된 선폭(304)보다 훨씬 더 클 것이다.

그에 따라, 이미지 마스크 상의 어디에서 선폭을 측정할지를 결정하는 프로세스가 사용될 수 있다. 하나의 실시예에서, 동작(210)에서 골격 이미지를 획득하기 위해 마스크 이미지에 대해 세선화 프로세스가 수행될 수 있다. 일반적으로, 나중에 특정의 마스크 이미지 패턴 상에서 선폭을 측정하기 위한 마스크 이미지에서의 장소 또는 위치를 제공하기 위해 마스크 이미지의 각각의 패턴이 크기가 감소된다. 예를 들어, 마스크 이미지 상의 원의 중심을 통해 선폭이 획득되도록 원에 대한 골격은 원의 중심에 있는 픽셀이고, 라인의 종축을 따라 임의의 곳에서 라인의 선폭이 획득될 수 있도록 라인에 대한 골격은 1 픽셀 폭의 라인이다.

골격 이미지를 생성하기 위해 마스크 이미지가 세선화된 후에, 동작(212)에서 마스크 이미지에서의 선폭들이 세선 패턴으로서 정의될 수 있는지 비세선 패턴으로서 정의될 수 있는지를 결정하기 위해 골격 이미지 및 마스크 이미지가 이어서 사용된다. 이 선폭 검사의 결과, 세선 맵(thin line map) 및 비세선 맵(non-thin line map) 둘 다가 얻어진다. 일반적으로, 마스크 이미지 상에서의 선폭들을 측정하고 측정된 선폭들을 세선들(또는 비세선들)에 대한 선폭 규격과 비교하기 위해 골격 이미지가 사용된다. 측정된 선폭이 선폭 규격 미만인 경우, 연관된 패턴은 세선으로서 정의된다. 선폭 검사는 또한 한 특징부가 비세선 특징부에 대해 사전 정의된 근접성 내에 있는 경우 이러한 특징부를 세선으로서 정의하는 것만을 포함할 수 있다. 측정된 선폭이 선폭 규격 이상인 경우, 연관된 패턴은 비세선으로서 정의된다. 이와 같이, 세션 맵 및 비세선 맵 둘 다를 생성하기 위해 마스크 이미지 상의 특정의 패턴들이 세선 영역 또는 비세선 영역으로서 정의될 수 있다.

다이 대 다이에 대해, 이진 마스크 이미지가 먼저 정규화될 수 있고, 이어서 템플릿 픽셀 알고리즘이 적용될 수 있다. 일반적으로, 이 프로세스는 골격 이미지에 의해 정의되는 테스트 픽셀의 이웃에서의 픽셀 강도의 변화율을 주어진 크기 또는 선폭의 세선(예컨대, SRAF)에 대한 이론적 하락(theoretical drop off)과 비교하는 것을 포함할 수 있다.

레벨 셋 함수가 제공될 때, 함수의 영 교차(zero crossing)는 특정의 윤곽선 자체이다. 다수의 방향을 따라 이 윤곽선 상에서의 선폭의 직접 측정이 수행될 수 있다. 마지막으로, 선폭을 근사화하기 위해 이 측정들의 최소값을 취하는 것이 이어서 사용될 수 있다. 주 특징부 보호를 위해, 선폭 검사가 패턴이 세선 패턴인지 굵은 선 패턴인지를 결정하는 유일한 기준일 수 있다.

게다가, 픽셀들이 세선과 동일한 톤을 갖지만, 그의 선폭들이 사용자 정의 선폭 규격보다 클 때, 이러한 픽셀들은 비세선 픽셀들로서 취급될 수 있다. 이 비세선 픽셀들은 세선 성장으로부터 보호될 필요가 있는 큰 지오메트리 맵(또는 비세선 맵) 이미지를 형성한다. 세선 성장 동안, 동작(214)에서, 이 이미지는 원하지 않는 성장을 중단시키는 마스크로서 사용될 수 있다. 이와 같이, 세선 성장이 마스크 이미지의 큰 지오메트리 영역들을 침범하지 못하게 되고, 그 결과 최종적인 세선 맵(또는 반대로 비세선 맵)(본 명세서에서 특징부 맵이라고 함)이 얻어진다.

도 4는 이전의 프로세스와 비교하여, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 검사 보고의 스크린샷이다. 반사된 광학 이미지(302)는 많은 양의 언더슈트를 보여준다. 세선 맵이 "특징부 맵"(이전의 방법에 대한 306 및 스폿 이미지 방법에 대한 312)으로서 나타내어져 있다. 각각의 특징부 맵(306 및 312)에서의 어두운 배경은 발견된 세선이 없음을 나타낸다. 이전의 방법으로부터의 "특징부 맵"(306)에서의 어두운 회색 라인들은 세선 후보 픽셀들이지만, 나중에 다른 이유들로 거부되었다. 이들은 단지 예시를 위해 나타내어져 있다. 새로운 방법으로부터의 "특징부 맵"(312)에서의 밝은 백색 라인들은 선폭 검사 및 주 특징부들에 대한 근사를 비롯한 추가의 검사들을 통과한 세선 픽셀들이고, 따라서 정확한 세선으로서 채택된다. 백색 라인들을 둘러싸고 있는 밝은 회색 영역들은 사용자 규정 범위까지 이웃을 커버하는 세선 성장이다.

도 4에서 알 수 있는 바와 같이, 이전의 방법은 2개의 세선들이 다른 패턴들에 가까이 접근하는 것으로 인해 2개의 세선들을 세그먼트화하지 못하였다. 그 대신에, 이전의 방법은, 이러한 픽셀들이 나중에 다른 이유들로 부적격으로 됨에도 불구하고, 언더슈트로 인해 접촉 가장자리에서의 어떤 후보 세선 픽셀들에 의해 교란되었다. 새로운 방법은, 그 대신에, 세선들을 적절히 포착했을 뿐만 아니라 틀린 세선 후보들로부터의 교란을 회피하였다. 얻어진 특징부 맵은 더 정확할 뿐만 아니라, 더 강건하고 계산상 더 효율적이며 교란이 더 적다.

레벨 셋 함수 옵션의 선택 및 다이 대 다이에서 사용되는 상이한 접근 방법들이 대안의 측면들인 것으로 간주된다. 본 발명의 특정의 실시예들의 장점들은, 광학 이미지들에 존재하는 오버슈트 또는 언더슈트를 대체로 회피하기 때문에, 더 신뢰성있는 세선 세그먼트화를 포함할 수 있다. 특정의 실시예들은 또한 상이한 변조의 세선들 및 이웃 패턴들에 가까운 세선들을 세그먼트화하는 것이 아주 어렵거나 불가능할 수 있는 경우 다이 대 다이 세선 검출 한계를 대체로 극복할 수 있다. 특정의 실시예들은 또한, 사용자가 윤곽선을 임의로 설정하게 하는 대신에 윤곽선을 자동으로 선택하기 때문에, 더 사용자에 친숙할 수 있다. 게다가, 2개의 윤곽선들 대신에, 밝은 세선 및 어두운 세선 둘 다에 대해 단일의 윤곽선이 사용될 수 있다. 세선 측정은 또한 마스크 상의 기본 세선 폭과 더 잘 상관될 수 있고 큰 지오메트리들 상의 디센싱 임계 결함들로의 세선 성장이 회피될 수 있다.

도 5는 본 발명의 하나의 실시예에 따른, 레티클 검사 절차(500)를 나타낸 플로우차트이다. 처음에, 동작(502)에서, 최종적인 특징부 맵에 기초하여, 상이한 검사 임계값들이 상이한 레티클 영역들과 연관될 수 있다. 포토마스크 검사 방법들은 하나 이상의 사용자 정의 검출 임계값들을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특징부 맵에 의해 주 특징부들로서 정의되는 영역들은 하나의 검출 임계값을 할당받을 수 있는 반면, SRAF들 또는 다른 비인쇄가능 세선 특징부를 포함하는 영역들은 더 낮은 임계값을 할당받을 수 있다. 검사 자원들을 최적화하기 위해 이 구분이 사용될 수 있다.

동작(504)에서 기준 이미지가 제공될 수 있다. 예를 들어, 다이 대 다이 유형 검사를 위해 레티클 상의 다이 영역의 다른 이미지가 획득된다. 다이 대 데이터베이스(die-to-database) 검사에서, 설계 데이터베이스에 기초하여 기준 이미지가 발생된다. 예를 들어, 기준 이미지를 획득하기 위해 검사 광학계가 모델링되고 설계 패턴들에 적용된다. 동작(506)에서 기준 이미지가 테스트 이미지에 대해 정렬될 수 있다. 테스트 이미지 및 기준 이미지 둘 다는 본 명세서에 기술되어 있는 것과 같은 마스크 복구된 스폿 이미지 또는 검사 도구로부터 획득된 "원시" 이미지일 수 있다.

동작(508)에서, 특징부 맵에 포함된 정보에 기초하여, 기준 이미지가 테스트 이미지에 대해 비교된다. 예를 들어, 테스트 이미지 및 기준 이미지가 특징부 맵에서 식별된 다수의 영역들로 나누어질 수 있다. 테스트 이미지 영역 및 대응하는 기준 이미지 영역을 포함하는 영역들의 각각의 세트가 개별적으로 검사될 수 있다. 이 동작에서, MEEF, 사용자 정의 임계값, 기하학적 맵, 및 각각의 영역에 특유한 다른 정보가 사용될 수 있다. 환언하면, 테스트 이미지의 분석은 테스트 이미지의 부분들 및 기준 이미지의 대응하는 부분들을 식별하는 것 및 각각의 식별된 부분에 대한 이 이미지들에서의 임의의 차이를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 특정의 실시예에서, 정렬되어 있는 투과된 테스트 이미지와 투과된 기준 이미지 사이에 그리고 정렬되어 있는 반사된 테스트 이미지와 반사된 기준 이미지 사이의 차이가 식별된다.

이어서 비교 결과들에 기초하여 동작(510)에서 레티클이 검사를 통과했는지가 판정될 수 있다. 레티클이 통과하면, 검사 프로세스가 종료될 수 있고, 통과한 레티클을 사용하여 제조가 계속될 수 있다. 레티클이 통과하지 못한 경우, 동작(512)에서 레티클이 수리되거나 폐기될 수 있고, 검사가 종료된다.

일반적으로, 특징부 맵이 구체적으로는 레티클 검사 동안 리소그래피적으로 의미있는 특징부들 및 결함들을 포함하는 영역들을 정의하고 그에 집중하기 위해 사용될 수 있다. 이 맵은 검사 동안 세선 또는 비인쇄가능 특징부들로서 정의된 영역들을 "디센싱"하라는 지시를 검사 시스템에 제공하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 세선들(예컨대, SRAF들)만을 포함하는 영역들은 주 특징부들(인쇄가능 또는 비세선 특징부들)을 포함하는 영역들보다 더 낮은 감도로 검사될 수 있다. 앞서 살펴본 바와 같이, 세선 특징부 맵의 영역들은 이 2가지 유형의 특징부들을 구분해준다. 전체적으로, 본 명세서에 기술되어 있는 신규의 프로세스들 및 검사 시스템들은 더 효과적인 레티클 검사 프로세스를 가능하게 한다.

또 다른 실시예에서, 이 방법은 또한 기하학적 특징부들을 가장자리, 코너, 및 선 끝(line end)과 같은 하나 이상의 기하학적 특징부 유형들로 분류하기 위해 대역 제한된 마스크 패턴에 기초하여 기하학적 맵(geometrical map)을 구성하는 단계를 포함할 수 있다. 게다가, 리소그래피적으로 의미있는 결함들을 식별하는 프로세스는 기하학적 맵의 상이한 기하학적 특징부 유형들에 상이한 검출 임계값들을 적용하는 것에 의해 향상될 수 있다.

특정의 실시예들에서, 다중 톤 마스크들에도 검사가 적용된다. 이러한 마스크들의 하나의 예는 가장 어두운 영역(예컨대, 크롬 또는 불투명 영역) 및 석영 또는 가장 밝은 영역을, 이 둘 사이의 어둡기를 가지는 그레이 스케일 영역들의 패턴과 함께, 가지는 3중톤 마스크(tri-tone mask)이다. 이러한 그레이 스케일 영역들은 다수의 방식들로(예컨대, EPSM 물질을 사용하는 등에 의해) 획득될 수 있다. 이 경우에, 마스크가 개별적으로 분석되는 2개의 상이한 마스크들로서 취급된다. 예를 들어, 3중톤 마스크가 앞서 기술한 것과 동일한 기법들을 사용하여 취급된다. 그렇지만, 3중톤 마스크는 전경으로서 취급되는 그레이 스케일 패턴(예컨대, EPSM 물질)과 함께 배경 패턴(예컨대, 크롬)을 가지는 마스크로서 취급될 수 있다. 이미지들이 동일한 방정식들 및 프로세스 동작들을 사용하여 상기와 같이 처리될 수 있다. EPSM 물질을 배경 패턴으로서 사용하여 마스크에 대해 제2 분석이 수행되고, 가장 밝은 패턴(예컨대, 석영)은 전경으로서 취급된다. 물질들 각각이 이미지들을 정렬하는 데 사용될 수 있는 상이한 가장자리 효과들을 나타내는 실질적으로 상이한 특성들을 가지기 때문에, 정렬이 용이하게 수행될 수 있다. 프로세스 윈도우 전체에 걸쳐 웨이퍼 패턴 정확성을 검증하기 위해 그리고 리소그래피적으로 의미있는 결함들을 식별하기 위해, 마스크 패턴들이 이어서 합산되고 다이 대 다이 또는 다이 대 데이터베이스 비교들에서의 기준들에 비교될 수 있다.

시스템 예들

도 6a는 특정의 실시예들에 따른, 마스크 패턴을 포토마스크(M)로부터 웨이퍼(W) 상으로 전사시키는 데 사용될 수 있는 전형적인 리소그래피 시스템(600)을 간략화하여 나타낸 개략도이다. 이러한 시스템들의 예들은 스캐너들 및 스텝퍼들, 보다 구체적으로는 네덜란드 벨트호벤 소재의 ASML으로부터 입수가능한 PAS 5500 시스템을 포함한다. 일반적으로, 조사 광원(603)은 광 빔을 조사 렌즈(illumination lens)(605)를 통해 마스크 평면(602)에 위치해 있는 포토마스크(M) 상으로 지향시킨다. 조사 렌즈(605)는 그 평면(602)에서 개구수(601)를 가진다. 개구수(601)의 값은 포토마스크 상의 어느 결함들이 리소그래피적으로 의미있는 결함들(lithographic significant defects)이고 어느 것들이 그렇지 않은지에 영향을 미친다. 포토마스크(M)를 통과하는 빔의 일부분은, 패턴 전사를 개시하기 위해, 이미징 광학계(653)를 통해 그리고 웨이퍼(W) 상으로 지향되는 패터닝된 광학 신호를 형성한다.

도 6b는 특정의 실시예들에 따른, 레티클 평면(652)에서 비교적 큰 개구수(651b)를 갖는 결상 렌즈(651a)를 가지는 검사 시스템(650)의 한 개략적인 표현을 제공한다. 도시된 검사 시스템(650)은 향상된 검사를 위해, 예를 들어, 60 내지 200X 배율을 제공하도록 설계된 현미경 확대 광학계(653)를 포함한다. 검사 시스템의 레티클 평면(652)에서의 개구수(651b)는 종종 리소그래피 시스템(600)의 레티클 평면(602)에서의 개구수(601)보다 상당히 더 크고, 그 결과 테스트 검사 이미지들과 실제의 인쇄된 이미지들 간에 차이가 생기게 된다. 이 광학 시스템들(600, 650) 각각은 본 명세서에 기술되어 있는 신규의 검사 기법들에서 고려되고 보상되는 생성된 이미지들에 상이한 광학적 효과들을 유발시킨다.

본 명세서에 기술되어 있는 검사 기법들은 도 6b에 개략적으로 예시된 것과 같은 다양한 특수 구성된 검사 시스템들에서 구현될 수 있다. 시스템(650)은 조사 광학계(651)를 통해 레티클 평면(652)에 있는 포토마스크(M) 상으로 지향되는 광 빔을 생성하는 조사 광원(660)을 포함한다. 광원의 예들은 레이저 또는 필터링된 램프를 포함한다. 하나의 예에서, 광원은 193 nm 레이저이다. 앞서 설명한 바와 같이, 검사 시스템(650)은 대응하는 리소그래피 시스템의 레티클 평면 개구수[예컨대, 도 6a에서의 요소(601)]보다 더 클 수 있는 레티클 평면(652)에서의 개구수(651b)를 가진다. 검사될 포토마스크(M)는 레티클 평면(652)에 놓여지고 광원에 노광된다.

마스크(M)로부터 패터닝된 이미지는 패터닝된 이미지를 센서(654) 상으로 투사하는 확대 광학 요소들(653)의 집합체를 통해 지향된다. 적당한 센서들은 CCD(charged coupled device), CCD 어레이, TDI(time delay integration) 센서, TDI 센서 어레이, PMT(photomultiplier tube), 및 다른 센서들을 포함한다. 반사 시스템에서, 광학 요소들은 반사된 이미지를 지향시키고 포착할 것이다.

센서(654)에 의해 포착되는 신호들은 컴퓨터 시스템(673)에 의해 또는, 보다 일반적으로, 센서(654)로부터의 아날로그 신호들을 처리를 위한 디지털 신호들로 변환하도록 구성된 아날로그-디지털 변환기를 포함할 수 있는 신호 처리 디바이스에 의해 처리될 수 있다. 컴퓨터 시스템(673)은 감지된 광 빔의 강도, 위상, 및/또는 다른 특성들을 분석하도록 구성되어 있을 수 있다. 컴퓨터 시스템(673)은 (예컨대, 프로그래밍 명령어들에 의해) 얻어진 테스트 이미지들 및 다른 검사 특성들을 디스플레이하기 위한 사용자 인터페이스를 (예컨대, 컴퓨터 화면 상에) 제공하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 시스템(673)은 또한 검출 임계값을 변경하는 것과 같은 사용자 입력을 제공하는 하나 이상의 입력 디바이스들(예컨대, 키보드, 마우스, 조이스틱)을 포함할 수 있다. 특정의 실시예들에서, 컴퓨터 시스템(673)은 이하에서 상세히 기술한 검사 기법들을 수행하도록 구성되어 있다. 컴퓨터 시스템(673)은 통상적으로 적절한 버스들 또는 다른 통신 메커니즘들을 통해 입출력 포트들 및 하나 이상의 메모리들에 결합되어 있는 하나 이상의 프로세서들을 가진다.

이러한 정보 및 프로그램 명령어들이 특수 구성된 컴퓨터 시스템 상에서 구현될 수 있기 때문에, 이러한 시스템은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수 있는 본 명세서에 기술되어 있는 다양한 동작들을 수행하기 위한 프로그램 명령어들/컴퓨터 코드를 포함한다. 기계 판독가능 매체의 예들은 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체; CD-ROM 디스크와 같은 광학 매체; 광 디스크와 같은 광 자기 매체; 및 판독 전용 메모리 디바이스(ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 프로그램 명령어들을 저장하고 수행하도록 특별히 구성되어 있는 하드웨어 디바이스들을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 프로그램 명령어들의 예들은 컴파일러에 의해 생성된 것과 같은 기계 코드, 및 인터프리터를 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 상위 레벨 코드를 포함하는 파일들 둘 다를 포함한다.

특정의 실시예들에서, 포토마스크를 검사하는 시스템은 투과된 테스트 이미지 및 반사된 테스트 이미지를 포함하는 마스크의 테스트 광 강도 이미지들을 생성하는 동작, 스폿 이미지를 구성하는 동작, 스폿 이미지를 마스크 이미지로 복원하는 동작, 세선화하는 동작, 특징부 맵을 생성하는 동작, 및 포토마스크 결함들을 식별하기 위해 특징부 맵을 사용하여 테스트 광 강도 이미지들을 분석하는 동작을 수행하도록 구성되어 있는 적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 검사 시스템의 하나의 예는 미국 캘리포니아주 밀피타스 소재의 KLA-Tencor로부터 입수가능한 특수 구성된 TeraScan(TM) DUV 검사 시스템을 포함한다.

이상의 발명이 이해의 명확함을 위해 얼마간 상세히 기술되어 있지만, 첨부된 청구항들의 범위 내에서 특정의 변경들 및 수정들이 실시될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 주목할 점은, 본 발명의 프로세스들, 시스템들 및 장치들을 구현하는 많은 대안의 방식들이 있다는 것이다. 그에 따라, 본 실시예는 제한하는 것이 아니라 예시적인 것으로 보아야 하며, 본 발명이 본 명세서에 주어진 상세로 제한되어서는 안된다.

Claims (21)

1. 리소그래피적으로 의미있는 결함들(lithographically significant defects)을 식별하기 위해 포토리소그래피 마스크를 검사하는 방법으로서,
   복수의 인쇄가능 특징부들 및 복수의 비인쇄가능 특징부들을 포함하는 마스크를 제공하는 단계 - 상기 마스크는 리소그래피 시스템을 사용하여 상기 인쇄가능 특징부들의 기판 상으로의 리소그래피 전사(lithographic transfer)를 달성하도록 구성되어 있음 -;
   하나 이상의 검사 시스템들에 의해, 상기 마스크의 투과된 이미지 및 반사된 이미지를 생성하는 단계;
   상기 하나 이상의 검사 시스템들에 의해 유입되는 잡음을 감소시키기 위해 상기 투과된 및 반사된 이미지들에 기초하여 대역 제한된 스폿 이미지(band limited spot image)를 구성하는 단계;
   상기 마스크 이미지에서의 상기 하나 이상의 검사 시스템들로부터의 추가적인 광학 수차들을 최소화하기 위해 상기 스폿 이미지를 마스크 이미지로 복원하는 단계;
   상기 복원된 마스크 이미지를 사용하여, 상기 비인쇄가능 특징부들에 대한 비인쇄가능 특징부 맵(non-printable feature map) 및 상기 인쇄가능 특징부들에 대한 인쇄가능 특징부 맵(printable feature map)을 발생시키는 단계;
   상기 인쇄가능 특징부 맵에 기초하여 이러한 비인쇄가능 특징부 맵이 상기 인쇄가능 특징부들에 침범하는 것을 방지하면서 상기 비인쇄가능 특징부 맵을 성장시키는 단계; 및
   이러한 마스크 상의 결함들을 검출하기 위해 상기 마스크의 하나 이상의 테스트 이미지들을 분석하는 단계 - 상기 비인쇄가능 특징부 맵에 의해 정의되지 않는 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 영역들과 비교하여, 상기 비인쇄가능 특징부 맵에 의해 정의되는 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 영역들에서 결함 검출의 감도 레벨이 감소됨 - 를 포함하는 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
2. 제1항에 있어서, 골격 이미지(skeleton image)를 발생시키기 위해 상기 복원된 마스크 이미지에 대해 세선화 프로세스를 수행하는 단계; 및
   상기 복원된 마스크 이미지에서의 선폭들을 어디에서 측정할지를 결정하기 위해 상기 골격 이미지를 사용하여 이러한 선폭들을 측정하는 단계를 더 포함하고,
   지정된 임계값 미만의 측정된 선폭 또는 상기 지정된 임계값 이상의 측정된 선폭을 구별함으로써 상기 비인쇄가능 특징부 맵 및 상기 인쇄가능 특징부 맵을 발생시키기 위해 상기 측정된 선폭들이 사용되는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 대역 제한된 스폿 이미지를 발생시키는 단계는 고주파수 항들이 서로를 상쇄시키도록 상기 반사된 이미지 및 상기 투과된 이미지를 선택된 계수들을 갖는 선형 방정식으로 결합시키는 것에 의해 달성되는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
4. 제2항에 있어서, 상기 스폿 이미지로부터 추가적인 광학 수차들을 제거하기 위해 교정 데이터를 사용하여 상기 스폿 이미지를 처리하는 단계를 더 포함하는 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
5. 제2항에 있어서, 사전 정의된 임계값 미만의 측정된 선폭을 가지는 각각의 특징부가 사전 정의된 임계값 이상의 측정된 선폭을 가지는 다른 특징부까지 사전 정의된 거리 내에 있는 경우 이러한 특징부만이 상기 비인쇄가능 맵에 포함되는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 스폿 이미지를 상기 마스크 이미지로 복원하는 단계의 결과, 상기 마스크 이미지가 디블러링(deblur)되고 상기 마스크의 더 정확한 이미지가 얻어지는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 상기 분석은 상기 하나 이상의 테스트 이미지들을 상기 마스크를 제조하기 위한 설계 데이터베이스로부터 획득된 기준 이미지(reference image)와 비교하는 것에 의해 달성되는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 상기 분석은 상기 하나 이상의 테스트 이미지들을 기준 다이(reference die)로부터 획득된 기준 이미지와 비교하는 것에 의해 달성되는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
9. 제1항에 있어서, 상기 비인쇄가능 특징부들은 SRAF(Sub-Resolution Assist Feature)를 포함하는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
10. 제1항에 있어서, 기하학적 특징부들을 가장자리, 코너, 및 선 끝(line end)으로 이루어져 있는 그룹 중에서 선택되는 하나 이상의 기하학적 특징부 유형들로 분류하기 위해 상기 스폿 이미지에 기초하여 기하학적 맵(geometrical map)을 구성하는 단계를 더 포함하고, 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 상기 분석은 또한 상기 기하학적 맵에 기초하는 것인 포토리소그래피 마스크 검사 방법.
11. 리소그래피적으로 의미있는 결함들을 식별하기 위해 마스크를 검사하는 검사 시스템으로서, 상기 검사 시스템은,
    복수의 인쇄가능 특징부들 및 복수의 비인쇄가능 특징부들을 포함하는 마스크를 제공하는 동작 - 상기 마스크는 리소그래피 시스템을 사용하여 상기 인쇄가능 특징부들의 기판 상으로의 리소그래피 전사를 달성하도록 구성되어 있음 -;
    상기 마스크의 투과된 이미지 및 반사된 이미지를 생성하는 동작;
    상기 검사 시스템에 의해 유입되는 잡음을 감소시키기 위해 상기 투과된 및 반사된 이미지들에 기초하여 대역 제한된 스폿 이미지를 구성하는 동작;
    상기 마스크 이미지에서의 상기 하나 이상의 검사 시스템들로부터의 추가적인 광학 수차들을 최소화하기 위해 상기 스폿 이미지를 마스크 이미지로 복원하는 동작;
    상기 복원된 마스크 이미지를 사용하여, 상기 비인쇄가능 특징부들에 대한 비인쇄가능 특징부 맵 및 상기 인쇄가능 특징부들에 대한 인쇄가능 특징부 맵을 발생시키는 동작;
    상기 인쇄가능 특징부 맵에 기초하여 이러한 비인쇄가능 특징부 맵이 상기 인쇄가능 특징부들에 침범하는 것을 방지하면서 상기 비인쇄가능 특징부 맵을 성장시키는 동작; 및
    이러한 마스크 상의 결함들을 검출하기 위해 상기 마스크의 하나 이상의 테스트 이미지들을 분석하는 동작 - 상기 비인쇄가능 특징부 맵에 의해 정의되지 않는 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 영역들과 비교하여, 상기 비인쇄가능 특징부 맵에 의해 정의되는 상기 하나 이상의 테스트 이미지들의 영역들에서 결함 검출의 감도 레벨이 감소됨 - 을 수행하도록 구성되어 있는 적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 것인, 검사 시스템.
12. 제11항에 있어서, 골격 이미지를 발생시키기 위해 상기 복원된 마스크 이미지에 대해 세선화 프로세스를 수행하는 동작; 및
    상기 복원된 마스크 이미지에서의 선폭들을 어디에서 측정할지를 결정하기 위해 상기 골격 이미지를 사용하여 이러한 선폭들을 측정하는 동작을 추가로 수행하고,
    지정된 임계값 미만의 측정된 선폭 또는 상기 지정된 임계값 이상의 측정된 선폭을 구별함으로써 상기 비인쇄가능 특징부 맵 및 상기 인쇄가능 특징부 맵을 발생시키기 위해 상기 측정된 선폭들이 사용되는 것인 검사 시스템.
13. 제11항에 있어서, 상기 대역 제한된 스폿 이미지를 발생시키는 단계는 고주파수 항들이 서로를 상쇄시키도록 상기 반사된 이미지 및 상기 투과된 이미지를 선택된 계수들을 갖는 선형 방정식으로 결합시키는 것에 의해 달성되는 것인 검사 시스템.
14. 제12항에 있어서, 상기 스폿 이미지로부터 추가적인 광학 수차들을 제거하기 위해 교정 데이터를 사용하여 상기 스폿 이미지를 처리하는 동작을 추가로 수행하는 검사 시스템.
15. 제12항에 있어서, 사전 정의된 임계값 미만의 측정된 선폭을 가지는 각각의 특징부가 사전 정의된 임계값 이상의 측정된 선폭을 가지는 다른 특징부까지 사전 정의된 거리 내에 있는 경우 이러한 특징부만이 상기 비인쇄가능 맵에 포함되는 것인 검사 시스템.
16. 제11항에 있어서, 상기 스폿 이미지를 상기 마스크 이미지로 복원하는 동작의 결과, 상기 마스크 이미지가 디블러링되고 상기 마스크의 더 정확한 이미지가 얻어지는 것인 검사 시스템.
17. 마스크 상의 세선 검출을 위한 검출 방법으로서,
    상기 마스크의 투과된 및 반사된 광학 이미지로부터 대역 제한된 스폿 이미지를 발생시키는 단계;
    상기 스폿 이미지로부터의 복수의 광학 수차들을 최소화하기 위해 상기 스폿 이미지를 교정하는 단계;
    상기 마스크 이미지 상의 세선 영역과 비세선 영역 간의 더 신뢰성있는 세그먼트화; 및 세그먼트화를 용이하게 하기 위한 더 정확한 선폭 측정 중 적어도 하나를 가능하게 하기 위해 상기 스폿 이미지를 다시 마스크 이미지로 복원하는 단계;
    상기 복원된 마스크 이미지 상의 세선 특징부들(thin line features)과 비세선 특징부들(non-thin lines features)을 구별하는 단계; 및
    세선 성장이 상기 비세선 특징부들을 침범하지 못하게 하면서 세선 특징부들을 포함하는 영역들을 성장시키는 단계를 포함하는 마스크 상의 세선 검출을 위한 검출 방법.
18. 제17항에 있어서, 상기 세선 성장이 복수의 지오메트리들을 침범하지 못하게 하는 단계는 상기 세선 특징부들과 상기 비세선 특징부들을 구별하는 것에 의해 달성되는 것인 마스크 상의 세선 검출을 위한 검출 방법.
19. 제17항에 있어서, 세선 검출을 수행하기 위해 임계 치수들(critical dimensions)을 측정하는 데 레벨 셋 함수(level-set function)를 이용하는 단계를 더 포함하는 마스크 상의 세선 검출을 위한 검출 방법.
20. 제17항에 있어서, 상기 스폿 이미지로부터 상기 마스크 패턴을 복원하는 상기 단계는 더 신뢰성있는 세그먼트화 및 더 정확한 선폭 측정을 가능하게 하는 것인 마스크 상의 세선 검출을 위한 검출 방법.
21. 제17항에 있어서, 상기 스폿 이미지는 상기 마스크 패턴의 대역 제한된 저역 통과된 버전인 것인 마스크 상의 세선 검출을 위한 검출 방법.

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