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(多图) 用晶圆与掩模SEM轮廓,通过加权评估改进OPC模型质量

Daisuke Fuchimoto?? Daisuke Hibino;Hiroyuki Shindo?? Yutaka Hojyo;Thuy Do?? Ir Kusnadi?? John L.Sturtevant?? 2014年04月28日 ?? 收藏0
引言

日立高新技术公司(Hitachi High-Technologies)一直在开发“用扫描电镜(SEM)轮廓提取方法以改进光学邻近校准(OPC)模型质量的技术”。表1和参考文献1~5中给出了主要的挑战。所开发的先进SEM轮廓提取技术结合了无关键尺寸(CD)间隙轮廓提取(参考文献4)、精密SEM边缘(FSE)技术(参考文献3)、任意结构的对准与均化方法(参考文献3),以及全景式掩模SEM轮廓提取技术等。

2011年的SPIE先进光刻技术研讨会上提出了一种先进的混合式OPC建模方法,它采用CD-SEM做1D CD测量,而用先进SEM轮廓提取技术与全景掩模SEM轮廓做2D轮廓创建,结果对1D和2D都表现出了高可预测性,虽然在1D和2D校准之间存在着权衡的关系。在混合校准情况下,OPC模型质量的关键是优化1D和2D数据的权重,因为在模型的可预测性方面,1D和2D数据的权重设定是一种取舍的关系。

不过,我们并不知道哪种1D与2D权重比可以获得最佳的OPC模型质量。Calibre ContourCal中的加权功能在评估时使用的是SPIE2011中相同的OPC数据集,以确定在增加了2D权重的情况下,CD和轮廓errRMS(均方根误差值)是否得到了改进,拐角拟合是否得到了改进。本文将重点讨论加权评估的结果。

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