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用晶圓與掩模SEM輪廓,通過(guò)加權(quán)評(píng)估改進(jìn)OPC模型質(zhì)量

發(fā)布時(shí)間:2014-12-17 13:41    發(fā)布者:designapp
關(guān)鍵詞: OPC , 2D , 混合模型 , SEM輪廓 , 圓形拐角

        引言
日立高新技術(shù)公司(Hitachi High-Technologies)一直在開發(fā)“用掃描電鏡(SEM)輪廓提取方法以改進(jìn)光學(xué)鄰近校準(zhǔn)(OPC)模型質(zhì)量的技術(shù)”。表1和參考文獻(xiàn)1~5中給出了主要的挑戰(zhàn)。所開發(fā)的先進(jìn)SEM輪廓提取技術(shù)結(jié)合了無(wú)關(guān)鍵尺寸(CD)間隙輪廓提取(參考文獻(xiàn)4)、精密SEM邊緣(FSE)技術(shù)(參考文獻(xiàn)3)、任意結(jié)構(gòu)的對(duì)準(zhǔn)與均化方法(參考文獻(xiàn)3),以及全景式掩模SEM輪廓提取技術(shù)等。



2011年的SPIE先進(jìn)光刻技術(shù)研討會(huì)上提出了一種先進(jìn)的混合式OPC建模方法,它采用CD-SEM做1D CD測(cè)量,而用先進(jìn)SEM輪廓提取技術(shù)與全景掩模SEM輪廓做2D輪廓?jiǎng)?chuàng)建,結(jié)果對(duì)1D和2D都表現(xiàn)出了高可預(yù)測(cè)性,雖然在1D和2D校準(zhǔn)之間存在著權(quán)衡的關(guān)系。在混合校準(zhǔn)情況下,OPC模型質(zhì)量的關(guān)鍵是優(yōu)化1D和2D數(shù)據(jù)的權(quán)重,因?yàn)樵谀P偷目深A(yù)測(cè)性方面,1D和2D數(shù)據(jù)的權(quán)重設(shè)定是一種取舍的關(guān)系。
不過(guò),我們并不知道哪種1D與2D權(quán)重比可以獲得最佳的OPC模型質(zhì)量。Calibre ContourCal中的加權(quán)功能在評(píng)估時(shí)使用的是SPIE2011中相同的OPC數(shù)據(jù)集,以確定在增加了2D權(quán)重的情況下,CD和輪廓errRMS(均方根誤差值)是否得到了改進(jìn),拐角擬合是否得到了改進(jìn)。本文將重點(diǎn)討論加權(quán)評(píng)估的結(jié)果。





       
混合建模的加權(quán)功能采用混合技術(shù)的OPC模型校準(zhǔn)
圖1給出了針對(duì)1D和2D結(jié)構(gòu)的CD數(shù)據(jù)與輪廓數(shù)據(jù)的OPC模型校準(zhǔn)特性。1D結(jié)構(gòu)的校準(zhǔn)可以用給出的值作為CD數(shù)據(jù),因?yàn)?D結(jié)構(gòu)包含的是直線部分。因此從產(chǎn)量的角度而言,對(duì)1D結(jié)構(gòu)用CD法要優(yōu)于輪廓法。另一方面,基于CD的校準(zhǔn)無(wú)法獲得精確的2D結(jié)果,因?yàn)?D結(jié)構(gòu)有任意的形狀,包括圓形拐角。不過(guò),基于輪廓的數(shù)據(jù)具有關(guān)于形狀的豐富信息,可以同時(shí)校準(zhǔn)直線與圓角部分。因此,輪廓法在校準(zhǔn)2D結(jié)構(gòu)時(shí)要比CD法更精確。



現(xiàn)已開發(fā)出兼具CD測(cè)量與SEM輪廓的混合技術(shù),它能提供更精確的OPC模型,減少OPC校準(zhǔn)的運(yùn)行時(shí)間。SEM輪廓用于2D,而CD點(diǎn)則提供了高精度的1D測(cè)量。為保持這種1D的精度,可采用混合的校準(zhǔn)技術(shù),在OPC校準(zhǔn)中同時(shí)包含CD與SEM輪廓。很多文獻(xiàn)(參考文獻(xiàn)1、2)都討論了采用混合技術(shù)校準(zhǔn)方法的優(yōu)點(diǎn)與挑戰(zhàn)。





       
Calibre ContourCal的加權(quán)功能
1D結(jié)構(gòu)使用CD測(cè)量,而2D結(jié)構(gòu)使用SEM輪廓。Calibre ContourCal的加權(quán)功能可針對(duì)CD測(cè)量和輪廓分別設(shè)定,見圖2。每次OPC校準(zhǔn)運(yùn)行時(shí),加權(quán)參數(shù)可以設(shè)為0至1.0的變量,步長(zhǎng)為0.1。式(1)用于計(jì)算CDerror。而所有OPC建模結(jié)構(gòu)的ErmsCD計(jì)算則用式(2)。






輪廓誤差的計(jì)算是通過(guò)比較SEM輪廓與OPC模型的預(yù)測(cè)輪廓進(jìn)行的,如圖3所示(參考文獻(xiàn)3)。首先,在Calibre ContourCal上將預(yù)測(cè)輪廓與SEM輪廓對(duì)準(zhǔn)。對(duì)SEM輪廓的每個(gè)點(diǎn),SEM輪廓都能在預(yù)測(cè)輪廓上找到最接近的點(diǎn),反之從預(yù)測(cè)輪廓到SEM輪廓也是一樣。預(yù)測(cè)輪廓與SEM輪廓之間的距離Di由式(3)確定。所有偏差的RMS ErmsContour由(4)式計(jì)算。














       
評(píng)估OPC模型質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)方法OPC模型的校準(zhǔn)與驗(yàn)證結(jié)構(gòu)
imec(校際微電子研究中心)采用一個(gè)6%衰減的相移掩模(PSM)測(cè)試掩模原版(reticle),用ASML XT:1900Gi做了一個(gè)晶圓的曝光(使用NA=135,σouter/σinner=0.96/0.60,XY極化的cQuad20照明)。我們定義了一個(gè)積極的22nm隨機(jī)邏輯多模型的結(jié)構(gòu)集,它包括了不同結(jié)構(gòu)的最大變化,選自于數(shù)量有限的結(jié)構(gòu)。校準(zhǔn)數(shù)據(jù)包括63個(gè)CD和228個(gè)輪廓塊。驗(yàn)證數(shù)據(jù)包括227個(gè)CD和136個(gè)輪廓塊。CD數(shù)據(jù)在多種跨節(jié)距密線(through pitch dense line)、2桿和3桿結(jié)構(gòu)上進(jìn)行測(cè)量。圖4給出了用于OPC建模的一些2D結(jié)構(gòu)的例子。



晶圓與掩模輪廓提取流程
圖5給出了基于設(shè)計(jì)的計(jì)量綜合系統(tǒng),用于包含CG4500(掩模CD-SEM)、CG4100 (晶圓CD-SEM),以及RecipeDirector的SEM圖像輪廓提取。RecipeDirector用于自動(dòng)地創(chuàng)建CD-SEM配方(recipe), 而DesignGauge-Analyzer則用于創(chuàng)建SEM輪廓。首先,要準(zhǔn)備OPC建模的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),以及包含有測(cè)量信息的HSS (日立數(shù)據(jù)表)。把設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)與HSS輸入到RecipeDirector中,就自動(dòng)生成了CD-SEM配方。然后,CD-SEM配方被輸出給CG4500和CG4100。用FSE(精密SEM邊緣)功能獲取SEM圖像。最后,獲得的SEM圖像被輸出給DesignGauge-Analyzer。然后,用相同算法,從掩模SEM圖像和晶圓SEM圖像中提取出SEM輪廓。



在SEM輪廓提取的同時(shí), DesignGauge-Analyzer中完成SEM輪廓的對(duì)準(zhǔn)與均化。在對(duì)準(zhǔn)與均化以后,可以將晶圓SEM輪廓?jiǎng)?chuàng)建為MBAC(基于測(cè)量的平均輪廓),而MBAC以GDSII格式,送入Mentor Graphics模型校準(zhǔn)流程。另一方面,掩模SEM輪廓?jiǎng)t創(chuàng)建為全景型FOV(視場(chǎng))的MBC(基于測(cè)量的輪廓),同樣,MBC以GDSII格式送入Mentor Graphics模型校準(zhǔn)流程。





       
OPC校準(zhǔn)與驗(yàn)證流程
OPC模型由CD測(cè)量數(shù)據(jù)、晶圓MBAC及2D全景掩模MBC進(jìn)行校準(zhǔn),2D全景掩模MBC用來(lái)代替表2所示的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)。



圖6給出了實(shí)驗(yàn)流程。首先,由CG4500和CG4100獲得的SEM圖像,用DesignGauge-Analyzer(日立高新技術(shù))創(chuàng)建1D CD測(cè)量、2D晶圓MBAC以及2D掩模MBC,并輸入到Calibre ContourCal(Mentor Graphics)中。其次,使用Calibration數(shù)據(jù)集,做OPC模型的校準(zhǔn)。在本次研究中,權(quán)重W的選擇范圍從0.1至0.9,輸出9個(gè)OPC模型。然后用9個(gè)校準(zhǔn)后的模型,為驗(yàn)證結(jié)構(gòu)生成預(yù)測(cè)輪廓。再次,獲取驗(yàn)證結(jié)構(gòu)的SEM圖像,并為驗(yàn)證結(jié)構(gòu)生成驗(yàn)證MBAC。最后,為了比較模型的質(zhì)量,用CD和輪廓驗(yàn)證數(shù)據(jù)集做9個(gè)OPC模型擬合良好性的評(píng)估。驗(yàn)證的權(quán)重設(shè)為恒定的W=0.5。另一方面,每個(gè)預(yù)測(cè)輪廓拐角擬合要與驗(yàn)證MBAC作比較。








       
實(shí)驗(yàn)建模的結(jié)果OPC模型校準(zhǔn)結(jié)果
OPC模型的校準(zhǔn)結(jié)果見附圖1,OPC模型的驗(yàn)證結(jié)果見附圖2。在這些附圖中, 藍(lán)線代表CD errRMS,紅線代表輪廓errRMS。



在OPC模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證結(jié)果中,輪廓施加較高權(quán)重有助于改善輪廓的errRMS, 但本實(shí)驗(yàn)并未確認(rèn)CD errRMS與權(quán)重之間的相關(guān)性。此現(xiàn)象可解釋為,本實(shí)驗(yàn)使用無(wú)CD偏移的輪廓。由于自頂向下的CD 與所提取SEM輪廓測(cè)得的CD值之間的偏差小到可忽略不計(jì),即使采用了較大的權(quán)重,CD errRMS也幾乎不受影響。
本實(shí)驗(yàn)建模中還可以確認(rèn),0.6至0.7 的權(quán)重可提供良好的CD與輪廓errRMS。





       
結(jié)論
本文研究了加權(quán)功能在OPC建模中的作用。結(jié)果證明,具有用先進(jìn)輪廓提取系統(tǒng)所獲輪廓數(shù)據(jù)的、包含加權(quán)功能的混合模型校準(zhǔn)是一種有效的方案。這種方案具有良好的2D可預(yù)測(cè)性,而幾乎不影響1D可預(yù)測(cè)性。本文還確證了采用較高權(quán)重可改善拐角的擬合。
由于無(wú)CD偏移的輪廓不會(huì)影響CD的可預(yù)測(cè)性,在先進(jìn)的結(jié)點(diǎn)上,采用輪廓做OPC建模即為一種有效而重要的技術(shù)。
除OPC建模以外,還有很多應(yīng)用可以使用SEM輪廓,例如開發(fā)光刻工藝。我們相信,先進(jìn)的SEM輪廓技術(shù)應(yīng)非常適合于開發(fā)計(jì)算光刻中的LSI制造工藝。

參考文獻(xiàn)
1. Y. Granik, I. Kusnadi, “Challenges of OPC Model Calibration from SEM Contours”, Proc. of SPIE 6922, 69221H- 1 (2008)
2. P. Filitchkin, T. Do, I. Kusunadi, J.L. Sturtevant, P. De Bisschop, J. Van de Kerkhove, “Contour Quality Assessment for OPC Model Calibration”, Proc. of SPIE 7272, 72722Q-1-7 (2009)
3. D. Hibino, H. Shindo, Y. Abe, Y. Hojyo, G. Fenger, T. Do, I. Kusnadi, J.L. Sturtevant, P. De Bisschop, J. Van de Kerkhove, “High accuracy OPC-modeling by using Advanced CD-SEM Based Contours in the next generation lithography”, Proc. of SPIE 7638, 76381X-1-11 (2010)
4. T. Shibahara, T. Minakawa, M. Oikawa, H. Shindo, H. Sugahara, Y. Hojyo “A CD-gap-free contour extraction technique for OPC model calibration”, Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography XXV,Proc. of SPIE 7971, 79710O-1-8 (2011)
5. D. Hibino, H. Shindo, Y. Hojyo, T. Do, Aasutosh Dave, Timothy Lin, I. Kusnadi, J. L. Sturtevant, “The assessment of the impact of mask pattern shape variation on the OPC-modeling by using SEM-Contours from wafer and mask”, Proc. of SPIE 7971, 79712G-1-9 (2011)




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