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      利用機器學習從原始圖像自動選擇高品質平均掃描電鏡圖像的制作方法

      文檔序號:24543055發布日期:2021-04-02 10:27
      利用機器學習從原始圖像自動選擇高品質平均掃描電鏡圖像的制作方法

      相關申請的交叉引用

      本申請要求2018年8月15日遞交的美國申請62/764,664的優先權,并且所述申請的全部內容通過引用而被合并入本文中。

      本文中的描述總體涉及如與用于光刻過程的過程模型一起使用的量測,并且更具體地涉及用于使用機器學習算法來自動選擇供執行高品質量測所獲取的圖像的設備、方法和計算機程序產品。



      背景技術:

      光刻投影設備可以用于例如集成電路(ic)的制造中。在這種情況下,圖案形成裝置(例如,掩模)可以包括或提供與ic的單層對應的圖案(“設計布局”),并且這一圖案可以通過諸如穿過圖案形成裝置上的圖案輻射已經涂覆有輻射敏感材料(“抗蝕劑”)層的襯底(例如硅晶片)上的目標部分(例如包括一個或更多個的管芯)的方法,被轉印到所述目標部分上。通常,單個襯底包括被光刻投影設備連續地、一次一個目標部分地將圖案轉印到其上的多個相鄰目標部分。在一種類型的光刻投影設備中,整個圖案形成裝置上的圖案被一次轉印到一個目標部分上;這樣的設備通常稱作為步進器。在一種替代的設備(通常稱為步進掃描設備)中,投影束沿給定的參考方向(“掃描”方向)在圖案形成裝置之上掃描,同時沿與所述參考方向平行或反向平行的方向同步移動襯底。圖案形成裝置上的圖案的不同部分被逐漸地轉印到一個目標部分上。因為通常光刻投影設備將具有減小比率m(例如,4),所以襯底被移動的速率f將是投影束掃描圖案形成裝置的速率的1/m倍。關于光刻裝置的更多信息可以在例如以引用的方式并入本文中的us6,046,792中找到。

      在將所述圖案從圖案形成裝置轉印至襯底之前,襯底可能經歷各種工序,諸如涂底料、抗蝕劑涂覆以及軟焙烤。在曝光之后,襯底可能經歷其它工序(“曝光后工序”),諸如曝光后焙烤(peb)、顯影、硬焙烤以及對所轉印的圖案的測量/檢查。這一系列的工序被用作為制造器件(例如ic)的單個層的基礎。之后襯底可能經歷各種過程,諸如蝕刻、離子注入(摻雜)、金屬化、氧化、化學機械拋光等,所有的這些過程都旨在最終完成器件的單個層。如果器件需要多個層,則針對每一層重復整個工序或其變形。最終,器件將設置在襯底上的每一目標部分中。之后通過諸如切片或切割等技術,將這些器件互相分開,據此單獨的器件可以安裝在載體上,連接至引腳等。

      因而,制造器件(諸如半導體器件)通常涉及使用多個制造過程來處理襯底(例如,半導體晶片)以形成器件的各種特征和多個層。這些層和特征通常使用例如淀積、光刻、蝕刻、化學機械拋光、和離子注入來制造和處理??稍谝r底上的多個管芯上制造多個器件,且然后將其分成單獨的器件。此器件制造過程可以被認為是圖案化過程。圖案化過程涉及圖案形成步驟,諸如在光刻設備中使用圖案形成裝置的光學和/或納米壓印光刻,以將圖案形成裝置上的圖案轉印到襯底上,并且通常但可選地涉及到一個或更多個相關的圖案處理步驟,諸如通過顯影設備的抗蝕劑顯影、使用烘焙工具的襯底烘焙、使用蝕刻設備而使用圖案進行蝕刻等。

      如所提及的,光刻術是制造器件(諸如ic)中的核步驟,其中,形成于襯底上的圖案限定器件的功能元件,諸如微處理器、存儲器芯片等。類似的光刻技術也用于形成平板顯示器、微機電系統(mems)和其它器件。

      隨著半導體制造過程繼續進步,幾十年來,功能元件的尺寸已經不斷地減小的同時每一個器件的功能元件(諸如晶體管)的量已經在穩定地增加這遵循著通常稱為“莫爾定律”的趨勢。在當前的技術狀態下,使用光刻投影設備來制造器件的多個層,光刻投影設備使用來自深紫外線照射源的照射將設計布局投影到襯底上,從而形成具有遠低于100nm(即,小于來自照射源(例如193nm照射源)的輻射的波長的一半)的尺寸的單個功能元件。

      其中具有尺寸小于光刻投影設備的經典分辨率極限的特征被印制的這種過程通常被稱為低k1光刻術,它所依據的分辨率公式是cd=k1×λ/na,其中,λ是所采用的輻射的波長(當前大多數情況下是248nm或193nm),na是光刻投影設備中的投影光學元件的數值孔徑,cd是“臨界尺寸”(通常是所印制的最小特征尺寸)以及,k1是經驗分辨率因子。通常,k1越小,在襯底上再現類似于由設計者所規劃的形狀和尺寸以實現特定電學功能性和性能的圖案就變得越困難。為了克服這些困難,將復雜的精調整步驟應用到光刻投影設備、設計布局或圖案形成裝置。這些步驟包括例如但不限于:na和光學相干性設定的優化、自定義照射方案、使用相移圖案形成裝置、設計布局中的光學近接校正(opc,有時也稱作“光學和過程校正”),或通常被定義為“分辨率增強技術”(ret)的其它方法。

      如本文中使用的術語“投影光學元件”應該被寬泛地解釋為涵蓋各種類型的光學系統,包括例如折射型光學器件、反射型光學器件、孔闌和反射折射型光學器件。術語“投影光學元件”也可以包括用于共同地或單個地引導、成形或控制投影輻射束的根據這些設計類型中的任一個來操作的部件。術語“投影光學元件”可以包括光刻投影設備中的任何光學部件,無論光學部件位于光刻投影設備的光學路徑上的什么地方。投影光學元件可以包括用于在來自源的輻射通過圖案形成裝置之前成形、調整和/或投影該輻射的光學部件,或者用于在該輻射通過圖案形成裝置之后成形、調整和/或投影該輻射的光學部件。投影光學元件通常不包括源和圖案形成裝置。



      技術實現要素:

      一種用于改善用于圖案化過程的過程模型的方法包括:獲得a)來自圖像捕獲裝置的測量輪廓,和b)從所述過程模型的模擬所產生的模擬輪廓。所述方法也包括:通過確定所述測量輪廓與所述模擬輪廓之間的偏移,使所述測量輪廓與所述模擬輪廓對準。所述過程模型被校準以減小所述模擬輪廓與所述測量輪廓之間的基于所確定的偏移而計算出的差。

      在一些變型中,可以基于大致限定所述測量輪廓的一部分的測量坐標進一步確定所述偏移。此外,可以基于所述測量坐標與所述模擬輪廓之間的距離進一步確定所述偏移,所述距離是沿著在所述測量坐標處位于垂直于所述測量輪廓的方向上的距離。所述對準還可以包括減小基于所述距離而計算出的成本函數。

      在其它變型中,可以在所述測量輪廓上產生邊緣放置(ep)坐標,其中可以基于所述ep坐標進一步確定所述偏移??梢酝ㄟ^在兩個或更多個測量坐標之間插值而產生所述ep坐標??梢酝ㄟ^從兩個或更多個測量坐標外推而產生所述ep坐標。因此,所述校準還可以包括修改所述過程模型的特征以減小所述差,所述修改引起所述模擬輪廓的形狀的改變。

      在一些變型中,可以基于測量圖像中的像素的強度的改變來識別所述測量輪廓??梢曰谒龈淖兂^灰階閾值進行所述識別。

      在另外的其它變型中,所述模型可以包括從圖形數據庫系統(gds)多邊形獲得所述模擬輪廓;并且也包括將包括所述測量輪廓的邊緣放置坐標或測量坐標轉換成gds坐標。所述gds多邊形可以呈選自gds流格式(gdsii)和開放式原圖系統交換標準(oasis)中的一種或更多種格式。

      在相關方面中,一種用于改善用于圖案化過程的光學鄰近效應校正(opc)模型的方法包括獲得a)來自圖像捕獲裝置的測量輪廓,和b)從所述opc模型的模擬所產生的模擬輪廓。所述方法也包括:通過確定所述測量輪廓與所述模擬輪廓之間的偏移,使所述測量輪廓與所述模擬輪廓對準。另外,所述方法也包括:修改所述opc模型的特征,以減小所述模擬輪廓與所述測量輪廓之間的基于所確定的偏移而計算出的差。

      在一些變型中,其中所述特征包括擴散速率、擴散范圍、去保護比率、和酸/堿濃度中的一個或更多個。所述方法也可以包括:基于所述opc模型的所述模擬獲得所述模擬輪廓,其中所述opc模型是包括光學模型且不包括抗蝕劑模型的初步模型。

      在其它變型中,所述方法可以包括:利用包括光學模型和抗蝕劑模型的初步模型獲得初始模擬輪廓;和修改所述抗蝕劑模型的特征以減小所述初始模擬輪廓與所述測量輪廓之間的所述差。

      在相關方面中,一種用于改善用于圖案化過程的過程模型的方法包括:獲得a)來自圖像捕獲裝置的多個測量圖像,和b)從所述過程模型的模擬所產生的模擬輪廓。所述方法也包括:使所述測量圖像對準;從已對準的所述多個測量圖像產生組合的測量圖像;由圖像分析方法從所述組合的測量圖像提取測量輪廓;通過確定所述測量輪廓與所述模擬輪廓之間的偏移,使所述測量輪廓與所述模擬輪廓對準;以及校準所述過程模型,以減小所述模擬輪廓與所述測量輪廓之間的基于所確定的偏移而計算出的差。

      在一些變型中,可以通過對已對準的所述測量圖像進行平均化來產生組合圖像??梢詮膩碜杂赡繕藞D案制成的至少兩個不同管芯的印制圖案獲得所述測量圖像??梢酝ㄟ^掃描不同管芯獲取產生所述組合圖像的所述測量圖像中的每個測量圖像。

      在其它變型中,所述圖像捕獲裝置可以是掃描電子顯微鏡??梢酝ㄟ^使電子束以多個角度遍及印制圖案進行掃描來執行獲得所述測量圖像,所述多個角度包括大約+45度和-45度。此外,能夠以大約+45度掃描所述多個測量圖像的一半,并且能夠以大約-45度掃描所述多個測量圖像的另一半。

      在其它變型中,可以利用以低于獲得足以分辨臨界尺寸的掃描所需劑量的劑量進行操作的所述掃描電子顯微鏡執行所述獲得。所述圖像捕獲裝置可以是電子束檢查系統。所述電子束檢查系統可以具有大視場,并且可以至少部分地從所述大視場內獲得所述測量圖像。所述大視場在一側上可以是大約1至50微米或在一側上可以是大約6至12微米。所述電子束檢查系統可以檢測印制圖案中的熱斑或弱點。

      在另外的其它變型中,所述方法還可以包括:確定從所述圖像捕獲裝置所捕獲的所述多個測量圖像中的共同區域;和基于所述共同區域產生所述組合的測量圖像。

      在相關方面中,由至少一個可編程處理器實施一種用于評估印制圖案的圖像的方法。所述方法包括:獲得所述印制圖案的第一平均圖像,其中通過對所述印制圖案的原始圖像進行平均化來生成所述第一平均圖像。所述方法也包括:識別第一平均圖像的一個或更多個特征。所述方法還包括:由所述可編程處理器執行圖像品質分級模型并且至少基于所述一個或更多個特征來評估所述第一平均圖像。所述評估包括:由所述圖像品質分級模型來確定所述第一平均圖像是否滿足指標。

      在一些變型中,通過至少對準所述原始圖像并且從對準的原始圖像生成所述第一平均圖像來生成所述第一平均圖像。

      在其他變型中,所述方法也可以包括:針對所述原始圖像中的至少一個原始圖像生成標記,所述標記指示所述第一平均圖像是否滿足所述指標。此外,所述標記可以在計算機存儲器中與所述原始圖像相關聯。

      在又一其他變型中,所述方法可以包括生成第二平均圖像,所述生成包括被標記為滿足所述指標的印制圖案的第二組原始圖像,其中第二平均圖像滿足所述指標。

      在一些變型中,所述方法還可以包括:利用對不滿足所述指標的第一平均圖像的至少一個示例進行識別的數據集,訓練所述圖像品質分級模型。所述方法也可以包括:通過從所述第一平均圖像中至少減去所述多個第一原始圖像中的一個,生成與所述原始圖像中的一個相對應的殘差圖像。所述確定還可以基于所述第一平均圖像和所述殘差圖像。

      在其他變型中,由所述圖像品質分級模型評估的第一平均圖像的一個或更多個特征可以包括邊緣、輔助特征、和亞分辨率輔助特征中的至少一個。所述指標可以基于信噪比、對比度、和對準品質中的至少一個或更多個,并且所述指標可以對應于被平均以生成平均圖像的原始圖像。

      在又一變型中,所述圖像品質分級模型還包括機器學習算法,其中所述確定可以基于所述機器學習算法的輸出。所述標記可以基于所述機器學習算法的輸出,并且可以是指示所述第一平均圖像是否滿足所述指標的得分數或布爾值中的至少一個。

      在一些變型中,所述機器學習算法可以包括神經網絡算法、最近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹算法、線性回歸算法、和支持向量機算法、k-均值聚類和關聯規則算法中的至少一種。

      在其他變型中,所述原始圖像可以是利用圖像捕獲裝置獲取的,所述圖像捕獲裝置可以是掃描電子顯微鏡、原子力顯微鏡、和電子束檢查系統中的至少一個。所述方法可以包括在圖像捕獲裝置的操作期間提供主動反饋,以改善所述圖像捕獲裝置的聚焦和由所述圖像捕獲裝置獲取的原始圖像的對比度中的至少一個。

      根據實施例,提供一種計算機程序產品,所述計算機程序產品包括非暫時性計算機可讀介質,所述非暫時性計算機可讀介質上記錄有指令。所述指令在由計算機執行時實施在權利要求中所列出的方法。

      附圖說明

      被合并入本說明書中并且構成本說明書的部分的附圖示出了本文中所披露的主題的某些方面,并且與實施方式一起有助于闡釋與所披露實施例相關聯的一些原理。在附圖中,

      圖1圖示根據實施例的光刻投影設備的各個子系統的框圖。

      圖2圖示根據實施例的用于模擬在光刻投影設備中的光刻的示例性流程圖。

      圖3圖示根據實施例的從所印制圖案的圖像所獲得的示例性的測量輪廓。

      圖4圖示根據實施例的通過對多個圖像進行平均化來產生測量輪廓的示例性方法。

      圖5圖示根據實施例的使測量輪廓與模擬輪廓對準的示例性方法。

      圖6圖示根據實施例的確定測量輪廓與模擬輪廓之間的偏移的示例性方法。

      圖7圖示根據實施例的使模擬輪廓與測量輪廓匹配的示例性改善。

      圖8圖示根據實施例的基于對初步模型進行改善的示例性的對準的改善。

      圖9圖示根據實施例的對過程模型進行校準的示例性方法。

      圖10圖示根據實施例的對opc模型進行校準的示例性方法。

      圖11圖示根據實施例的獲取目標的多個圖像并且對過程模型進行校準的示例性方法。

      圖12是根據實施例的示例計算機系統的框圖。

      圖13是根據實施例的示例量測系統的框圖。

      圖14是根據實施例的改善后的量測過程的示例實施方案的過程流程圖。

      圖15是根據實施例的光刻投影設備的示意圖。

      圖16是根據實施例的另一光刻投影設備的示意圖。

      圖17是根據實施例的光刻投影設備的詳細視圖。

      圖18是根據實施例的光刻投影設備的源收集器模塊的詳細視圖。

      圖19示意性地描繪根據實施例的電子束檢查設備的實施例。

      圖20示意性地圖示根據實施例的檢查設備的另外的實施例。

      圖21是示出根據實施例的印制圖案的原始圖像和平均圖像的圖。

      圖22是示出根據實施例的印制圖案的“良好的”和“不良的”平均圖像的圖。

      圖23是示出根據實施例的圖像品質分級模型的示例性實施方式的過程流程圖。

      圖24是示出根據實施例的迭代地改進平均圖像的示例性圖像品質分級模型的過程流程圖。

      具體實施方式

      雖然在本文中可以具體地參考ic的制造,但應明確地理解,本文中的描述具有許多其它可能的應用。例如,本文中的描述可以用于制造集成光學系統、用于磁疇存儲器的引導和檢測圖案、液晶顯示面板、薄膜磁頭等。本領域技術人員應了解,在這樣的替代應用的情境中,本文中對術語“掩模版”、“晶片”或“管芯”的任何使用應被認是分別與更上位的術語“掩?!?、“襯底”與“目標部分”是可互換的。

      在本文檔中,術語“輻射”和“束”用以涵蓋所有類型的電磁輻射,包括紫外輻射(例如,具有365、248、193、157或126nm的波長)和euv(即極紫外輻射,例如具有在約5至100nm的范圍內的波長)。

      圖案形成裝置可以包括或可以形成一個或更多個設計布局??梢岳胏ad(即計算機輔助設計)過程來產生所述設計布局。這種過程常常被稱作eda(即電子設計自動化)。大多數cad程序遵循預定設計規則的集合,以便產生功能設計布局/圖案形成裝置。通過處理和設計限制而設定這些規則。例如,設計規則限定了器件(諸如柵極、電容器等)或互聯線之間的空間容許度,以便確保器件或線不會以不期望的方式彼此相互作用。設計規則限制中的一個或更多個限制可以被稱作“臨界尺寸”(cd)??梢詫⑵骷呐R界尺寸定義為線或孔的最小寬度、或介于兩條線或兩個孔之間的最小空間/間隙。因而,cd確定了所設計的器件的總大小和密度。當然,器件制造中的目標之一是在襯底上如實地再現原始設計意圖(經由圖案形成裝置)。

      如本文中所采用的術語“掩?!被颉皥D案形成裝置”可以被廣泛地解釋為指代可以用以向入射輻射束賦予經圖案化橫截面的通用圖案形成裝置,經圖案化橫截面對應于待在襯底的目標部分中產生的圖案;術語“光閥”也可以用于此情境中。除了經典掩模(透射型或反射型、二元型、相移型、混合型等)以外,其它此類圖案形成裝置的示例包括可編程反射鏡陣列和/或可編程lcd陣列。

      可編程反射鏡陣列的示例可以是具有黏彈性控制層和反射表面的矩陣可尋址表面。這樣的設備所依據的基本原理是(例如)反射表面的已尋址區域將入射輻射反射成衍射輻射,而未尋址區域將入射輻射反射成非衍射輻射。使用適合的濾光片,可以從反射束中過濾掉所述非衍射輻射,從而之后僅留下衍射輻射;這樣,所述束根據矩陣可尋址表面的尋址圖案而被圖案化。所要求的矩陣尋址可以通過使用適合的電子裝置進行。

      以引用的方式被合并入本文中的美國專利號5,229,872中給出了可編程lcd陣列的示例。

      圖1圖示了根據實施例的光刻投影設備10a的各個子系統的框圖。主要部件是:輻射源12a,所述輻射源可以是深紫外準分子激光源或其它類型的源,包括極紫外線(euv)源(如上文所論述的,所述光刻投影設備自身無需具有輻射源);照射光學器件,所述照射光學器件例如限定部分相干性(表示為標準差)且可以包括對來自源12a的輻射進行成形的光學器件14a、16aa和16ab;圖案形成裝置18a;以及透射光學器件16ac,所述透射光學器件將圖案形成裝置圖案的圖像投影至襯底平面22a上。在投影光學器件的光瞳平面處的可調整濾光器或孔20a可以約束照射到襯底平面22a上的束角度的范圍,其中可能的最大角度限定了投影光學器件的數值孔徑na=nsin(θmax),其中n是介于所述襯底與所述投影光學器件的最后一個元件之間的介質的折射率,并且θmax是從投影光學器件射出的仍可以照射到襯底平面22a上的束的最大角度。

      在光刻投影設備中,向圖案形成裝置和投影光學器件提供照射(即輻射)的源經由所述圖案形成裝置將照射引導且成形至襯底上。投影光學器件可以包括部件14a、16aa、16ab和16ac中的至少一些部件??臻g圖像(ai)是在襯底水平處的輻射強度分布??梢允褂每刮g劑模型以根據所述空間圖像來計算抗蝕劑圖像,可以在全部公開內容通過引用方式由此并入本文的美國專利申請公開號us2009-0157630中找到這種情形的示例。所述抗蝕劑模型僅與抗蝕劑層的性質(例如,在曝光、曝光后焙烤(peb)和顯影期間發生的化學過程的效應)有關。所述光刻投影設備的光學性質(例如,照射、圖案形成裝置、和投影光學器件的性質)指明了所述空間圖像且可以被限定于光學模型中。由于可以改變用于光刻投影設備中的所述圖案形成裝置,所以期望使所述圖案形成裝置的光學性質與至少包括所述源和所述投影光學器件在內的所述光刻投影設備的其余部分的光學性質分離。用以將設計布局變換成各種光刻圖像(例如,空間圖像、抗蝕劑圖像等)的技術和模型,通過使用那些技術和模型來應用了opc并且評估了性能(例如,根據過程窗)的細節在美國專利申請公開號us2008-0301620、2007-0050749、2007-0031745、2008-0309897、2010-0162197和2010-0180251中描述,每個美國專利申請公開的公開內容由此以全文引用的方式并入。

      理解光刻過程的一個方面是理解所述輻射與所述圖案形成裝置的相互作用??梢愿鶕谒鲚椛涞竭_所述圖案形成裝置之前的所述輻射的電磁場以及表征所述相互作用的函數,來確定在所述輻射傳遞穿過所述圖案形成裝置之后的所述輻射的電磁場。這種函數可以被稱作掩模透射函數(其可以用以描述由透射圖案形成裝置和/或反射圖案形成裝置的相互作用)。

      所述掩模透射函數可以具有多種不同形式。一種形式是二元的。二元掩模透射函數在所述圖案形成裝置上的任何給定部位處具有兩個值(例如零和正的常數)中的任一值。呈二元形式的掩模透射函數可以被稱作二元掩模。另一形式是連續的。即,所述圖案形成裝置的透射率(或反射率)的模數是所述圖案形成裝置上的部位的連續函數。透射率(或反射率)的相位也可以是所述圖案形成裝置上的部位的連續函數。呈連續形式的掩模透射函數可以被稱作連續色調掩?;蜻B續透射掩模(ctm)。例如,可以將ctm表示為像素化圖像,其中可以向每個像素指派即分配介于0與1之間的值(例如0.1、0.2、0.3等等),以代替0或1的二元值。在實施例中,ctm可以是像素化灰階圖像,其中每個像素具有多個值(例如在范圍[-255,255]內,在范圍[0,1]或[-1,1]或其它適當范圍內的歸一化值)。

      薄掩模近似,也被稱為基爾霍夫(kirchhoff)邊界條件,被廣泛地用以簡化對于所述輻射與所述圖案形成裝置的相互作用的確定。所述薄掩模近似認為:所述圖案形成裝置上的結構的厚度與波長相比非常小,并且所述掩模上的結構的寬度與波長相比非常大。因此,所述薄掩模近似認為:在圖案形成裝置之后的電磁場是入射電磁場與掩模透射函數的相乘。然而,隨著光刻過程使用具有越來越短的波長的輻射,并且所述圖案形成裝置上的結構變得越來越小,則所述薄掩模近似的認定或假定會失靈。例如,輻射與結構(例如介于頂部表面與側壁之間的邊緣)的相互作用由于所述結構的有限厚度(“掩模3d效應”或“m3d”)而可以變得顯著。在所述掩模透射函數中涵蓋這種散射可能會使所述掩模透射函數能夠較佳地捕獲所述輻射與所述圖案形成裝置的相互作用。在所述薄掩模近似下的掩模透射函數可以被稱作薄掩模透射函數。涵蓋m3d的掩模透射函數可以被稱作m3d掩模透射函數。

      根據本公開的實施例,可以產生一個或更多個圖像。所述圖像包括可以由每個像素的像素值或強度值表征的各種類型的信號。取決于所述圖像內的像素的相對值,所述信號可以被稱作例如弱信號或強信號,這可以是由本領域普通技術人員所理解的。術語“強”和“弱”是基于圖像內的像素的強度值的相對術語,并且強度的特定值可能并不限制本公開的范圍。在實施例中,可以基于選定閾值來辨識或識別強信號和弱信號。在實施例中,所述閾值可以是固定的(例如所述圖像內的像素的最高強度與最低強度的中點。在實施例中,強信號可以指代具備大于或等于跨越所述圖像的平均信號值的值的信號,并且弱信號可以指代具備小于平均信號值的值的信號。在實施例中,相對強度值可以基于百分比。例如,所述弱信號可以是具有小于所述圖像內的像素的最高強度(例如與目標圖案對應的像素可以被視為具有最高強度的像素)的50%的強度的信號。此外,圖像內的每個像素可以被視為變量。根據本實施例,可以相對于所述圖像內的每個像素來確定導數或偏導數,并且可以根據基于成本函數的評估和/或所述成本函數的基于梯度的計算,來確定或修改每個像素的值。例如,ctm圖像可以包括像素,其中每個像素是可以采取任何實值的變量。

      圖2圖示根據實施例的用于模擬在光刻投影設備中的光刻的示例性流程圖。源模型31表示所述源的光學特性(包括輻射強度分布和/或相位分布)。投影光學器件模型32表示所述投影光學器件的光學特性(包括由所述投影光學器件所造成的對輻射強度分布和/或相位分布的改變)。設計布局模型35表示設計布局的光學特性(包括由設計布局33所造成的對輻射強度分布和/或相位分布的改變),所述設計布局是在圖案形成裝置上的、或由圖案形成裝置所形成的特征的布置的表示??梢愿鶕O計布局模型35、投影光學器件模型32和設計布局模型35來模擬空間圖像36??梢允褂每刮g劑模型37根據空間圖像36來模擬抗蝕劑圖像38。光刻的模擬可以例如預測所述抗蝕劑圖像中的輪廓和cd。

      更特別地,應注意,源模型31可以表示所述源的光學特性,所述光學特性包括但不限于數值孔徑設定、照射均方偏差或標準差(σ)設定,以及任何特定照射形狀(例如離軸輻射源,諸如環形、四極、偶極等等)。投影光學器件模型32可以表示所述投影光學器件的光學特性,所述光學特性包括像差、變形、一個或更多個折射率、一個或更多個實體大小、一個或更多個實體尺寸,等等。設計布局模型35可以表示實體圖案形成裝置的一個或更多個物理性質,如例如全文以引用的方式而被合并入本文中的美國專利號7,587,704中所描述的。模擬的目標是準確地預測例如邊緣放置、空間圖像強度斜率和/或cd,其接著可以與預期設計進行比較。預期設計通常被定義成能夠以諸如gdsii或oasis或其它文件格式之類的標準化數字文件格式而提供的預opc設計布局。

      根據這種設計布局,可以識別被稱作“片段(clip)”的一個或更多個部分。在實施例中,提取一組片段,其表示在所述設計布局中的復雜圖案(通常為約50至1000個片段,但可以使用任何數目的片段)。這些圖案或片段表示所述設計的小部分(即,電路、單元或圖案),并且更具體地,所述片段通常表示需要特別關注和/或校驗/核查的小部分。換句話說,片段可以是所述設計布局的部分,或者可以是類似的或具有所述設計布局的多個部分的類似行為,其中通過經驗(包括由客戶所提供的片段)、通過試錯法、或通過運行全芯片模擬來識別一個或更多個臨界特征。片段可以包含一個或更多個測試圖案或量規圖案。

      可以由客戶基于設計布局中需要特定圖像優化的一個或更多個已知臨界特征區域來先驗地提供初始較大的一組片段。替代地,在另一個實施例中,可以通過使用識別一個或更多個臨界特征區域的某種自動化(諸如機器視覺)或手動算法來從整個設計布局提取初始較大的一組片段。

      在光刻投影設備中,作為示例,成本函數可以被表達為

      其中(z1,z2,…,zn)是n個設計變量或其值。fp(z1,z2,…,zn)可以是設計變量(z1,z2,…,zn)的函數,諸如針對(z1,z2,…,zn)的設計變量的一組值的特性的實際值與預期值之間的差。wp是與fp(z1,z2,…,zn)相關聯的權重常數。例如,所述特性可以是在所述邊緣上的給定點處所測量的圖案的邊緣的位置。不同的fp(z1,z2,…,zn)可以具有不同的權重wp。例如,如果特定的邊緣具有窄范圍的允許位置,則表示所述邊緣的實際位置與預期位置之間的差的針對fp(z1,z2,…,zn)的權重wp可以被給出較高值。fp(z1,z2,…,zn)也可以是層間特性的函數,層間特性繼而是所述設計變量(z1,z2,…,zn)的函數。當然,cf(z1,z2,…,zn)并不限于方程式1中的形式。cf(z1,z2,…,zn)可以呈任何其它合適的形式。

      所述成本函數可以表示所述光刻投影設備、光刻過程或所述襯底的任何一個或更多個合適的特性,例如聚焦、cd、圖像移位、圖像變形、圖像旋轉、隨機變化、吞吐量、局部cd變化、過程窗、層間特性,或其組合。在一個實施例中,設計變量(z1,z2,…,zn)包括選自劑量、所述圖案形成裝置的全局偏置、和/或照射的形狀中的一個或更多個。由于抗蝕劑圖像常常規定襯底上的圖案,因此所述成本函數可以包括表示所述抗蝕劑圖像的一個或更多個特性的函數。例如,fp(z1,z2,…,zn)可以僅僅是所述抗蝕劑圖像中的點與該點的預期位置之間的距離(即,邊緣放置誤差epep(z1,z2,…,zn)。所述設計變量可以包括任何可調整參數,諸如所述源、所述圖案形成裝置、所述投影光學器件、劑量、聚焦等等的可調整參數。

      所述光刻設備可以包括可以用以調整波前和強度分布的形狀和/或輻射束的相移的被共同地稱為“波前操縱器”的部件。在實施例中,所述光刻設備可以調整沿所述光刻投影設備的光學路徑的任何部位處的波前和強度分布,諸如在所述圖案形成裝置之前、在光瞳平面附近、在像平面附近、和/或在焦平面附近。所述波前操縱器可以用以校正或補償由例如所述源、所述圖案形成裝置、在所述光刻投影設備中的溫度變化、所述光刻投影設備的部件的熱膨脹等等所造成的波前和強度分布和/或相移的某些變形。調整波前和強度分布和/或相移可以改變由所述成本函數所表示的特性的值??梢愿鶕P蛠砟M、或實際地測量這樣的改變。所述設計變量可以包括所述波前操縱器的參數。

      所述設計變量可以具有約束,所述約束可以被表達為(z1,z2,…,zn)∈z,其中z是所述設計變量的一組可能值??梢杂伤龉饪掏队霸O備的期望的吞吐量來強加對所述設計變量的一個可能的約束。在沒有由期望的吞吐量所強加的這樣的約束的情況下,優化可以得到不切實際的所述設計變量的一組值。例如,如果劑量是設計變量,則在沒有這樣的約束的情況下,所述優化可以得到使吞吐量在經濟上不可能的劑量值。然而,約束的有用性不應被解釋為必要性。例如,所述吞吐量可能會受到光瞳填充比率影響。對于一些照射設計,低光瞳填充比率可以舍棄輻射,從而導致較低的吞吐量。吞吐量也可以能會受到抗蝕劑化學反應的影響。較慢的抗蝕劑(例如要求適當地曝光較高量的輻射的抗蝕劑)導致較低的吞吐量。

      如本文中所使用的,術語“圖案化過程”通常意味著作為光刻過程的部分的通過施加光的指定圖案來產生蝕刻后的襯底的過程。然而,“圖案化過程”也可以包括等離子體蝕刻,這是因為本文中所描述的許多特征可以對于使用等離子體處理來形成印制圖案提供益處。

      如本文中所使用的,術語“目標圖案”意味著在襯底上待蝕刻的理想化圖案。

      如本文中所使用的,術語“印制圖案”意味著基于目標圖案而蝕刻的襯底上的實體圖案。所述印制圖案可以包括例如凹槽、通道、凹陷、邊緣,或由于光刻過程而產生的其它兩維和三維特征。

      如本文中所使用的,術語“過程模型”意味著包括模擬圖案化過程的一個或更多個模型的模型。例如,過程模型可以包括光學模型(例如,所述光學模型對用以在光刻過程中傳送光的透鏡系統/投影系統進行建模,并且可以包括對到達抗蝕劑上的光的最終光學圖像進行建模)、抗蝕劑模型(例如其對所述抗蝕劑的實體效應進行建模,諸如由于光的化學效應)、以及opc模型(例如,其可以用以制造目標圖案,并且可以包括亞分辨率抗蝕劑特征(sraf)等等)。

      如本文中所使用的,術語“校準”意味著修改(例如改善或調諧)和/或驗證某物,諸如過程模型。

      本公開尤其描述了用于改善針對圖案化過程的過程模型的方法。在過程模型校準期間改善量測可以包括獲得基于目標圖案的印制圖案(例如所印制的晶片或其部分)的準確圖像??梢詮乃鰣D像提取與印制圖案上的特征相對應的輪廓。接著可以使所述輪廓(也被稱作測量輪廓)與由所述過程模型所產生的模擬輪廓對準,以允許校準所述過程模型??梢酝ㄟ^調整在所述過程模型中的參數來改善所述過程模型,使得所述模擬輪廓更準確地匹配所述測量輪廓。

      圖3圖示根據實施例的從印制圖案的圖像所獲得的示例性的測量輪廓330。

      光刻過程可以基于例如目標圖案310(在圖3的頂部畫面中示出)來產生印制圖案(例如用于集成電路或計算機芯片的電路圖案)。由于所述圖案化過程中的限制,印制圖案通常將僅是所述目標圖案310的近似。

      印制圖案可以由圖像捕獲裝置成像以產生測量圖像320(在圖3的中間畫面中示出),其包含與目標圖案310中的理想化形狀相對應的輪廓。在一個實施例中,一種方法可以包括:從圖像捕獲裝置例如掃描電子顯微鏡(也被稱作電子束檢查系統)獲得測量輪廓330。關于圖19和圖20更詳細地描述電子束檢查系統的示例性實施例。所述電子束檢查系統可以類似于掃描電子顯微鏡,但具有大視場(lfov)和高吞吐量以用于獲得測量圖像320。電子束檢查系統的一個非限制性示例可以是hmiep5,其尤其被配置成具有lfov。在一些實施例中,lfov可以在一側上測量例如大約1至1000微米、100至500微米、1至50微米、6至12微米等等。所述圖像捕獲裝置可以被配置成檢測在印制圖案中的熱斑和/或弱點,以及諸如靜態隨機存取存儲器(sram)之類的存儲器陣列的柵和有源區域。如圖3中所圖示的,測量圖像320類似于印制圖案,但測量圖像320中的矩形特征示出了圓化和稍微變形的線。在其它實施例中,所述

      一些實施例可以包括基于在測量圖像320中的像素的強度改變來識別測量輪廓330(在圖3的底部畫面中示出)。圖像分析技術可以用以識別出測量圖像320中的測量輪廓330。強度、梯度等等的改變可以識別出印制圖案中的特征的高度(或深度)的改變,例如如與邊緣確定一起使用的。例如,當測量圖像被表達為灰階圖像時,當改變超過灰階閾值(即,強度高于或低于定義值)時,這可以識別邊緣(即,測量輪廓330)。

      圖4圖示根據實施例的通過對多個圖像進行平均化來產生測量輪廓330的示例性方法。

      如上文所描述的,可以從單個測量圖像320提取測量輪廓330。然而,在其它實施例中,可以將印制圖案的多個圖像組合成組合圖像420。對圖像進行組合會減小可以存在于任何單個圖像中的噪聲或其它形式的誤差的效應。在一個實施例中,可以通過對多個測量圖像410進行平均化來產生組合圖像420。在其它實施例中,可以在組合或平均化之前使多個測量圖像410對準。圖像對準可以基于例如:多個測量圖像410的圖像配準(諸如使用配準標記)、確定多個測量圖像410之間的最佳匹配的圖像分析程序、基于多個測量圖像410來計算相關系數,等等。

      一旦使從所述圖像捕獲裝置所捕獲的多個測量圖像410被對準,就可以確定共同區域。如本文中所使用的,術語“共同區域”意味著參考所述印制圖案的同一實體區域的多個測量圖像410中的像素的集合。隨后,可以基于所述共同區域來產生組合的測量圖像320。這可以導致可能具有較大或較小視場的一些圖像來使邊緣像素被移除,從而使得平均化過程是均一的(即,在每個像素處對相同數目的像素進行平均化)。

      可以當獲取多個圖像時發生來自重復的電子束曝光的抗蝕劑收縮??梢岳缬蓮膩碜杂赡繕藞D案所制造的至少兩個不同管芯的印制圖案而獲得多個測量圖像410的實施例,來減小抗蝕劑收縮。如本文中所使用的,術語“一管芯”或“多個管芯”意味著其上被制作或將被制作有給定功能電路的半導體材料的區塊。在這樣的實施例中,所述管芯具有類似的印制圖案,并且因此可以用以產生大致等效的圖像,而同時減小所述印制圖案至所述電子束的實體曝光。在其它實施例中,可以通過掃描不同管芯來獲取產生組合圖像420的多個測量圖像410中的每個測量圖像。以這種方式,用來產生所述組合圖像420的每個圖像是基于單個印制圖案的。以這種方式,在一些實施例中,可以通過利用掃描電子顯微鏡來獲得測量圖像320從而減小抗蝕劑收縮,所述掃描電子顯微鏡是以低于獲得足以分辨臨界尺寸的掃描所需的劑量的劑量而操作的。

      在一些實施例中,可以通過使電子束以若干角度跨越印制圖案進行掃描而執行獲得測量圖像320。所述角度可以包括大約+45度和-45度。如本文中所使用的,術語“大約”(例如關于掃描角度)意味著確切角度或非常接近于確切角度(例如在幾度或數十度內)的角度。在另一個實施例中,可以按照大約+45度掃描所述測量圖像320的一半并且可以按照大約-45度掃描所述測量圖像320的另一半。

      圖5圖示根據實施例的使測量輪廓330與模擬輪廓510對準的示例性方法。

      模擬印制圖案的過程模型可以包括抗蝕劑模型、光學模型、光學鄰近效應校正模型等等的任何組合。因此,可以根據所述過程模型的模擬來產生模擬輪廓510。如本文中所使用的,“模擬輪廓510”意味著由一個或更多個計算模型所產生并且表示光刻過程的預測結果(無論是最終階段或中間階段)的輪廓。

      為了校準過程模型,可以比較測量輪廓330與模擬輪廓510。作為所述校準過程的部分,可以使測量輪廓330與模擬輪廓510對準。在圖5的示例中,可以比較測量輪廓330(如在這個特定圖示中由測量圖像320的圖形表示所表示的)與模擬輪廓510。在圖5的上部圖示中,測量輪廓330沒有與模擬輪廓510適當地對準。測量輪廓330可以遍及模擬輪廓510平移和/或旋轉,直至測量輪廓330在大致正確的位置中,如圖5的下部圖示中示出的。這可以提供可以如下文所描述被進一步改善的粗略對準。

      圖6圖示根據實施例的確定測量輪廓330與模擬輪廓510之間的偏移610的示例性方法。

      可以例如在上文關于圖5所描述的粗略對準之后實施其它對準方法。這樣的實施方式可以包括通過確定測量輪廓330與模擬輪廓510之間的偏移610,使測量輪廓330與模擬輪廓510對準。如本文中所使用的,“偏移610”意味著測量輪廓330上的點與模擬輪廓510上的另一點之間的距離。本公開提供用于確定偏移610的各種方法。例如,可以基于大致定義測量輪廓330的部分的測量坐標620,來進一步確定偏移610。如本文中所使用的,術語“測量坐標”意思是對測量輪廓的部分或全部進行定義的坐標??梢杂沙上裱b置產生,通過對由成像裝置取得的圖像的分析等等來產生測量坐標。例如,測量坐標可以是已被確定為與輪廓的邊緣相對應的像素位置。因此,邊緣檢測程序可以基于對測量圖像320的圖像處理來產生測量坐標620。測量坐標620的示例在圖6中由測量輪廓330上的圓來圖示。

      在一個實施例中,可以基于測量坐標620與模擬輪廓510之間的距離進一步確定偏移610。在一些特定實施例中,所述距離可以在測量坐標620處位于垂直于測量輪廓330的方向上。在其它實施例中,可以通過例如對一些或全部偏移的距離的平方進行求和、或對一些或全部偏移進行求和,來確定對準的程度。這可以例如利用豎向偏移向量的x分量和/或y分量來執行。

      在一些實施例中,所述對準還可以包括減?。夯诰嚯x而計算的成本函數。上文描述了成本函數的示例(例如方程式1的描述)??梢酝ㄟ^例如微調至測量輪廓330的位置,來減小成本函數。當成本函數處于最小值(或以其它方式令人滿意的值)時,測量輪廓330與模擬輪廓510的對準可以用于另外的過程或用作過程模型校準的量度。

      為了提供用于本文中所描述的對準方法的額外的點,某些實施例可以包括在測量輪廓330上產生任何數目的額外的點(例如邊緣放置(ep)坐標)。如本文中所使用的,ep坐標630(在本文中也被稱作ep量規)是定義測量輪廓330的額外的點。ep坐標630的一個示例在圖6中由位于測量輪廓330上的實心正方形圖示。在一些實施例中,可以通過在兩個或更多個測量坐標620之間插值來產生ep坐標630。在其它實施例中,可以通過從兩個或更多個測量坐標620外推來產生ep坐標630。因此,替代測量坐標620或除了測量坐標620以外,還可以基于ep坐標630來進一步確定偏移610。

      在一些實施例中,可以從圖形數據庫系統(gds)多邊形(即,由所述過程模型所產生并且與輪廓形狀相對應的多邊形)獲得模擬輪廓510。在其它實施例中,gds多邊形可以呈選自gds流格式(gdsii)和開放式原圖系統交換標準(oasis)中的一種或更多種格式。接著,作為所述校準過程的部分,可以將包括所測量的模擬輪廓510的邊緣放置坐標630和/或測量坐標620轉換成gds坐標。這樣的轉換可以允許在模擬輪廓510與測量輪廓330之間更直接地比較。

      圖7圖示根據實施例的使模擬輪廓510與測量輪廓330匹配的示例性改善。

      本文中所描述的實施例可以促成對過程模型的校準以提供模擬輪廓510(由所述過程模型產生)與測量輪廓330之間的更準確匹配。在一些實施例中,校準所述過程模型可以包括減小基于模擬輪廓510與測量輪廓330之間的所確定的偏移610而計算的差。

      如本文中所使用的,“差”意味著兩個或更多個輪廓之間的偏差程度的量化量度。差的一個非限制性示例是前述成本函數。差的另一示例也可以是兩個輪廓上的點之間的偏移或距離,而不在成本函數中使用這些點。

      在一些實施例中,方法可以包括修改所述過程模型的特征以減小所述差。在一些實施例中,所述修改可能引起對模擬輪廓510的形狀的改變??梢孕薷牡目刮g劑模型的特征的示例可以包括擴散速率、擴散范圍、去保護比率、和酸/堿濃度。以這種方式執行的修改可以被視為對所述過程模型進行“微調”以改善其預測測量輪廓330的能力。在一些實施例中,這可以產生改善后的光學模型、抗蝕劑模型、opc模型,等等。

      圖8圖示根據實施例的基于對初步模型810進行改善的示例性對準改善。

      改善包括opc模型的過程模型可以開始于初步模型810,而不是例如完整的過程模型。例如,一些實施例可以包括基于對所述opc模型的模擬來獲得所述模擬輪廓510,其中所述opc模型可以是初步模型810。初步模型810可以包括減小數目的模型部件,例如包括光學模型且不包括抗蝕劑模型。

      在其它實施例中,方法可以包括:利用改善后的初步模型820(例如其包括光學模型和抗蝕劑模型)獲得初始模擬輪廓510。特別地,一些實施例可以包括修改所述抗蝕劑模型的特征以減小所述初始模擬輪廓510與所述測量輪廓330之間的差??梢孕薷牡奶卣鞯氖纠梢园〝U散速率、擴散范圍、去保護比率、和酸/堿濃度,如上文關于抗蝕劑模型所描述的。以這種方式,可以如本文中所描述來使用和改善所述初步模型810。在其它實施例中,對初步模型810的修改可以產生改善后的初步模型820,其繼而產生模擬輪廓510。這樣的迭代方法可以提供逐漸改善的模擬輪廓510以用于本文中所描述的對準工序。

      在本公開的一些實施例中,已實現了減小的處理時間和計算的額外負擔。例如,通過充分利用特征包括圖像平均化(諸如關于圖4所描述的)和準確的圖像對準(諸如關于圖3所描述的),已將用于圖像獲取的計算時間減小至少一數量級,從數天減小至數小時。同時,實施這些高品質ep量規的模型校準時間與當使用cd量規時的時間大致相同。

      圖9圖示根據實施例的對過程模型進行校準的示例性方法。

      在一些實施例中,一種用于改善針對圖案化過程的過程模型的方法可以包括:在910處,獲得a)來自圖像捕獲裝置的測量輪廓330,和b)根據所述過程模型的模擬而產生的模擬輪廓510。

      在920處,通過確定測量輪廓330與模擬輪廓510之間的偏移610,使測量輪廓330與模擬輪廓510對準。

      在930處,校準所述過程模型,以減小基于模擬輪廓510與測量輪廓330之間的所確定的偏移610而計算出的差。

      圖10圖示根據實施例的校準opc模型的示例性方法。

      在一些實施例中,一種用于改善針對圖案化過程的光學鄰近效應校正(opc)模型的方法可以包括:在1010處,獲得a)來自圖像捕獲裝置的測量輪廓330,和b)根據對opc模型的模擬而產生的模擬輪廓510。

      在1020處,通過確定測量輪廓330與模擬輪廓510之間的偏移610,使測量輪廓330與模擬輪廓510對準。

      在1030處,修改opc模型的特征,以減小基于模擬輪廓510與測量輪廓330之間的所確定的偏移610而計算出的差。

      圖11圖示根據實施例的獲取目標的多個圖像并且校準過程模型的示例性方法。

      在一些實施例中,一種用于改善針對圖案化過程的過程模型的方法可以包括:在1110處,獲得a)來自圖像捕獲裝置的多個測量圖像410,和b)根據對過程模型的模擬而產生的模擬輪廓510。

      在1120處,使多個測量圖像410對準。

      在1130處,根據已對準的多個測量圖像410產生組合的測量圖像320。

      在1140處,通過圖像分析方法,從組合的測量圖像320提取測量輪廓330。

      在1150處,通過確定測量輪廓330與模擬輪廓510之間的偏移610,使測量輪廓330與模擬輪廓510對準。

      在1160處,校準所述過程模型,以減小基于模擬輪廓510與測量輪廓330之間的所確定的偏移610而計算出的差。

      圖12是根據實施例的示例量測系統的框圖。本文中所描述的實施例可以實施于任何數目和組合的計算系統、圖像捕獲裝置、服務器和用戶接口上。圖12中圖示一個示例性系統,其中可以可選地包含串行和/或并行操作的任何數目計算機的簇1210可以被配置成允許選擇和傳輸ep坐標630,在本文中也被稱作ep量規630??梢詫p量規630傳輸至一個或更多個管理服務器1220,其中可以將選配方案1230發送至圖像捕獲裝置1240。選配方案1230可以包括與圖案化過程有關的信息并且也包括用于操作圖像捕獲裝置1240的指令。如此描述的示例性系統改善了opc預測準確度并且減小了opc顯影循環時間。

      圖13是根據實施例的改善后的量測過程的示例實施方式的過程流程圖。

      根據本文中所描述的系統和實施例的用于改善量測的方法可以包括在諸如簇1210之類的計算簇上執行過程模型。在1310處,所述過程模型可以接受掩模版設計。在1312處,所述過程模型接著可以產生指定所述目標圖案的gds布局。在1314處,所述過程模型接著可以選擇一個或更多個ep量規,例如如關于圖6所描述的。

      在1320處,圖像捕獲裝置,例如圖像捕獲裝置1240,可以產生選配方案1230。選配方案1230可以由圖像捕獲裝置1240使用以在1322處對印制圖案執行高品質量測,包括產生任何數目的高分辨率測量圖像??梢詫y量圖像傳輸至簇1210以用于圖像處理。

      圖像處理可以包括例如在1330處執行圖像濾波,在1332處執行圖像對準和平均化,在1334處執行輪廓提取,和在1336處執行ep量規提取。圖像濾波可以包括例如基于例如允許基準或容許度來自動地移除錯印的圖像和/或低對比度圖像??蛇x地,作為輪廓提取過程的部分,可以從1322輸入選配方案1230和測量圖像320,以通過比較在圖像濾波之前和之后的測量圖像320并且對對準過程進行平均化,來增加量測一致性。

      可以在1340處執行模型校準和驗證,其中在1336處所提取的ep量規可以由一個或更多個計算系統接收??梢栽?340處對校準后的和驗證后的模型進行優化,以支持大量ep量規,例如相對于cd量規的數目增加2、3、3.6、5、10倍或更多倍。在1342處,可以校準所述過程模型,并且在1344處,可以將校準后的過程模型提供至圖形用戶接口(gui)以用于使用者審閱、改進、傳輸或進一步處理。

      圖14是根據實施例的示例計算機系統cs的框圖。

      計算機系統cs包括用于通信信息的總線bs或其他通信機構,和與總線bs耦接以用于處理信息的處理器pro(或多個處理器)。計算機系統cs還包括耦接至總線bs以用于儲存待由處理器pro執行的信息和指令的主存儲器mm,諸如隨機存取存儲器(ram)或其他動態儲存裝置。主存儲器mm還可以用于在待由處理器pro執行的指令的執行期間儲存暫時性變量或其他中間信息。計算機系統cs還包括耦接至總線bs以用于儲存用于處理器pro的靜態信息和指令的只讀存儲器(rom)rom或其他靜態儲存裝置。設置諸如磁盤或光盤的儲存裝置sd,且將該儲存裝置耦接至總線bs以用于儲存信息和指令。

      計算機系統cs可以經由總線bs耦接至用于向計算機使用者顯示信息的顯示器ds,諸如陰極射線管(crt)或平板顯示器或觸控面板顯示器。包括字母數字鍵和其他鍵的輸入裝置id耦接至總線bs以用于將信息和命令選擇通信至處理器pro。另一類型的使用者輸入裝置是光標控制器cc(諸如鼠標、軌跡球或光標方向鍵),用于將方向信息和命令選擇通信至處理器pro且用于控制顯示器ds上的光標移動。這種輸入裝置典型地在兩個軸線(第一軸線(例如x)和第二軸線(例如y))上具有兩個自由度,這允許所述裝置指定平面中的位置。觸摸面板(屏)顯示器也可以用作輸入裝置。

      根據一個實施例,可以由計算機系統cs響應于處理器pro執行包含在主存儲器mm中的一個或更多個指令的一個或更多個序列,來執行本文描述的一個或更多個方法的部分。這樣的指令可以被從另一計算機可讀介質(諸如儲存裝置sd)讀取到主存儲器mm中。包含在主存儲器mm中的指令的序列的執行使得處理器pro執行本文描述的過程步驟。在多處理布置中的一個或更多個處理器也可以被用于執行包含在主存儲器mm中的指令的序列。在可替代的實施例中,硬接線電路可以用于替代軟件指令或與軟件指令結合。因此,本文的描述不限于硬件電路和軟件的任何特定的組合。

      本文中使用的術語“計算機可讀介質”是指參與向處理器pro提供指令以供執行的任何介質。這樣的介質可以采用很多形式,包括但不限于非易失性介質、易失性介質和傳輸介質。非易失性介質包括例如光盤或磁盤,諸如儲存裝置sd。易失性介質包括動態存儲器,諸如主存儲器mm。傳輸介質包括同軸電纜、銅線和光纖,包括包含總線bs的電線。傳輸介質還可以采用聲波或光波的形式,諸如在射頻(rf)和紅外(ir)數據通信期間生成的聲波或光波。常見形式的計算機可讀介質包括例如軟盤、柔性盤、硬盤、磁帶、任何其他磁性介質、cd-rom、dvd、任何其他光學介質、穿孔卡、紙帶、具有孔圖案的任何其他物理介質、ram、prom和eprom、flash-eprom、任何其他存儲器芯片或晶閘。非暫時性計算機可讀介質上可以記錄有指令。所述指令在由計算機執行時可以實施本文中所描述的特征中的任一特征。暫時性計算機可讀介質可以包括載波或其它傳播電磁信號。

      各種形式的計算機可讀介質可以涉及將一個或更多個指令的一個或更多個序列傳送到處理器pro以供執行。例如,指令最初可以承載在遠程計算機的磁盤上。遠程計算機可以將指令加載到其動態存儲器中,并且使用調制解調器通過電話線發送指令。計算機系統cs本地的調制解調器可以在電話線上接收數據并且使用紅外發射器將數據轉換成紅外信號。耦接到總線bs的紅外檢測器可以接收紅外信號中攜帶的數據并且將數據放置在總線bs上??偩€bs將數據傳送到主存儲器mm,處理器pro從主存儲器mm檢索并且執行指令。由主存儲器mm接收的指令可以可選地在由處理器pro執行之前或之后儲存在儲存裝置sd上。

      計算機系統cs還可以包括耦接到總線bs的通信接口ci。通信接口ci提供耦接到網絡鏈路ndl的雙向數據通信,所述網絡鏈路連接到局域網lan。例如,通信接口ci可以是用于提供與相應類型的電話線的數據通信連接的綜合業務數字網(isdn)卡或調制解調器。作為另一示例,通信接口ci可以是用于提供與兼容lan的數據通信連接的局域網(lan)卡。還可以實施無線鏈路。在任何這樣的實施方式中,通信接口ci發送和接收攜帶表示各種類型的信息的數字數據流的電信號、電磁信號或光信號。

      網絡鏈路ndl典型地通過一個或更多個網絡提供到其他數據裝置的數據通信。例如,網絡鏈路ndl可以通過局域網lan提供到主計算機hc的連接。這可以包括通過現在通常稱為“因特網”int的全球分組數據通信網絡而提供的數據通信服務。局域網lan(因特網)兩者都使用攜帶數字數據流的電信號、電磁信號或光信號。通過各種網絡的信號和在網絡數據鏈路ndl上并且通過通信接口ci的信號(其將數字數據傳送到計算機系統cs和從計算機系統cs傳送數字數據)是輸送信息的載波的示例性形式。

      計算機系統cs可以通過網絡、網絡數據鏈路ndl和通信接口ci發送消息和接收數據,包括程序代碼。在因特網示例中,主計算機hc可以通過因特網int、網絡數據鏈路ndl、局域網lan和通信接口ci傳輸用于應用程序的所請求的代碼。例如,一個這樣的下載的應用可以提供本文中所描述的方法的所有部分。所接收的代碼可以在被接收時由處理器pro執行,和/或儲存在儲存裝置sd或其他非易失性儲存器中以供稍后執行。以這種方式,計算機系統cs可以獲取呈載波的形式的應用代碼。

      圖15是根據實施例的光刻投影設備的示意圖。

      所述光刻投影設備可以包括照射系統il、第一物體臺mt、第二物體臺wt和投影系統ps。

      照射系統il,可以調節輻射束b。在這種特定情況下,照射系統還包括輻射源so。

      第一物體臺(例如圖案形成裝置臺)mt,可以具有用于保持圖案形成裝置ma(例如,掩模臺)的圖案形成裝置保持器并連接到用于相對于物品ps來準確地定位圖案形成裝置的第一定位器。

      第二物體臺(襯底臺)wt,可以具有用于保持襯底w(例如涂覆有抗蝕劑的硅晶片)的襯底保持器并連接到用于相對于物品ps來準確地定位襯底的第二定位器。

      投影系統(“透鏡”)ps(例如,折射、反射或反射折射光學系統),可以將圖案形成裝置ma的被輻射部分成像到襯底w的目標部分c(例如包括一個或更多個管芯)上。

      如本文所描繪的,所述設備可以屬于透射型(例如,采用透射型圖案形成裝置)。然而,一般而言,它可以屬于反射型(例如,采用反射型圖案形成裝置)。所述設備可以采用與經典掩模不同種類的圖案形成裝置;示例包括可編程反射鏡陣列或lcd矩陣。

      源so(例如汞燈或準分子激光、激光產生等離子體(lpp)euv源)產生輻射束。例如,這個束直接地或在已橫穿諸如擴束器ex的調節裝置之后饋送至照射系統(照射器)il中。照射器il可以包括調整裝置ad,用于設定束中的強度分布的外部徑向范圍和/或內部徑向范圍(通常分別被稱作σ-外部和σ-內部)。另外,照射器il通常會包括各種其他部件,諸如積光器in和聚光器co。這樣,照射于圖案形成裝置ma上的束b在其橫截面中具有期望的均勻性和強度分布。

      在一些實施例中,源so可以在光刻投影設備的外殼內(這經常是當源so為例如汞燈時的情況),但它也可以遠離光刻投影設備,它所產生的輻射束被引導到該設備中(例如,借助于適當的定向反射鏡);后一情形可以是當源so為準分子激光(例如,基于krf、arf或f2激光作用)時的情況。

      束pb隨后可以截取被保持于圖案形成裝置臺mt上的圖案形成裝置ma。在已橫穿圖案形成裝置ma的情況下,束pb可以傳遞穿過透鏡pl,該透鏡pl將束b聚焦到襯底w的目標部分c上。借助于第二定位裝置(和干涉測量裝置if),可以準確地移動襯底臺wt,例如,以便將不同目標部分c定位在束pb的路徑中。類似地,第一定位裝置可以用于例如在從圖案形成裝置庫機械地檢索圖案形成裝置ma之后或在掃描期間相對于束b的路徑來準確地定位圖案形成裝置ma。通常,可以借助于長行程模塊(粗定位)和短行程模塊(精定位)來實現物體臺mt、wt的移動。然而,在步進器(與步進掃描工具相反)的情況下,圖案形成裝置臺mt可以僅連接到短行程致動器,或者可以是固定的。

      所描繪的工具可以用于兩種不同的模式中,即步進模式和掃描模式。在步進模式下,將圖案形成裝置臺mt保持基本靜止,并且將整個圖案形成裝置圖像一次投影(即,單次“閃光”)到目標部分c上??梢允挂r底臺wt在x和/或y方向上移位,以使得不同的目標部分c可以被束pb照射。

      在掃描模式下,除了單次“閃光”中不曝光給定目標部分c之外,基本上適用于相同的情形??商娲?,圖案形成裝置臺mt能夠在給定方向(所謂的“掃描方向”,例如y方向)上以速率v移動,以使得投影束b在圖案形成裝置圖像上進行掃描;同時,襯底臺wt以速率v=mv在相同或相反方向上同時移動,其中,m是透鏡pl的放大率(典型地m=1/4或1/5)。這樣,可以在不必折中分辨率的情況下曝光相對大的目標部分c。

      圖16是根據實施例的另一光刻投影設備(lpa)的示意圖。

      lpa可以包括源收集器模塊so、被配置成調節輻射束b(例如euv輻射)的照射系統(照射器)il、支撐結構mt、襯底臺wt以及投影系統ps。

      支撐結構(例如圖案形成裝置臺)mt,可以被構造成支撐圖案形成裝置(例如掩?;蜓谀0?ma并且連接到第一定位器pm,所述第一定位器pm配置成準確地定位圖案形成裝置。

      襯底臺(例如,晶片臺)wt,可以被構造成保持襯底(例如,涂覆有抗蝕劑的晶片)w并且連接到第二定位器pw,所述第二定位器pm配置成準確地定位襯底。

      投影系統(例如反射式投影系統)ps,可以被配置成將由圖案形成裝置ma賦予輻射束b的圖案投影到襯底w的目標部分c(例如包括一個或更多個管芯)上。

      如此處所描繪的,lpa可以屬于反射型(例如,采用反射型圖案形成裝置)。應該注意的是,由于大多數材料在euv波長范圍內具有吸收性,所以圖案形成裝置可以具有包括例如鉬和硅的多疊層的多層反射器。在一個示例中,多疊層反射器具有鉬和硅的40個層對,其中,每一層的厚度為四分之一波長??梢岳脁射線光刻術來產生甚至更小的波長。由于大多數材料在euv和x射線波長下具有吸收性,所以圖案形成裝置形貌上的圖案化的吸收材料的薄片(例如,多層反射器的頂部上的tan吸收體)限定特征將印制(正型抗蝕劑)或不印制(負型抗蝕劑)的位置。

      照射器il可以接收來自源收集器模塊so的極紫外輻射束。用于產生euv輻射的方法包括但不必限于將材料轉換為等離子體狀態,該材料具有在euv范圍內具有一個或更多個發射線的至少一種元素(例如氙、鋰或錫)。在通常稱為激光產生等離子體(“lpp”)的一種這樣的方法中,等離子體可以通過以激光束輻射燃料來產生,燃料例如是具有線發射元素的材料的液滴、束流或簇。源收集器模塊so可以是包括用于提供激發燃料的激光束的激光器(圖11中未示出)的euv輻射系統的一部分。所得到的等離子體發射輸出輻射,例如euv輻射,其通過使用設置在源收集器模塊內的輻射收集器收集。激光器和源收集器模塊可以是分立的實體,例如當使用co2激光器提供用于燃料激發的激光束時。

      在這些情況下,不會將激光器看作是構成光刻設備的一部分,并且借助于包括例如合適的定向反射鏡和/或擴束器的束傳遞系統,輻射束可以被從激光器傳遞到源收集器模塊。在其它情況下,所述源可以是源收集器模塊的組成部分,例如,當所述源是放電產生等離子體euv產生器(通常被稱為dpp源)時。

      照射器il可以包括用于調整所述輻射束的角強度分布的調整器。通常,可以調整照射器的光瞳平面中的強度分布的至少外部徑向范圍和/或內部徑向范圍(通常分別被稱為σ-外部和σ-內部)。此外,所述照射器il可以包括各種其它部件,諸如琢面場反射鏡裝置和琢面光瞳反射鏡裝置。所述照射器可以用于調節所述輻射束,以在其橫截面中具有所期望的均勻性和強度分布。

      所述輻射束b可以入射到保持在支撐結構(例如,圖案形成裝置臺)mt上的圖案形成裝置(例如,掩模)ma上,并且通過圖案形成裝置來形成圖案。已經被圖案形成裝置(例如,掩模)ma反射后,所述輻射束b穿過投影系統ps,所述投影系統將輻射束聚焦到所述襯底w的目標部分c上。借助于第二定位裝置pw和位置傳感器ps2(例如,干涉儀器件、線性編碼器或電容傳感器),可以準確地移動所述襯底臺wt,例如以便將不同的目標部分c定位于輻射束b的路徑中。類似地,可以將所述第一定位裝置pm和另一個位置傳感器ps1用于相對于所述輻射束b的路徑準確地定位圖案形成裝置(例如,掩模)ma??梢允褂脠D案形成裝置對準標記m1、m2和襯底對準標記p1、p2來對準圖案形成裝置(例如,掩模)ma和襯底w。

      所描繪設備lpa可以用于下列模式中的至少一種模式:步進模式、掃描模式和靜止模式。

      在步進模式中,在將支撐結構(例如圖案形成裝置臺)mt和襯底臺wt保持為基本靜止的同時,將賦予所述輻射束的整個圖案一次投影到目標部分c上(即,單一的靜態曝光)。然后將所述襯底臺wt沿x和/或y方向移動,使得可以對不同目標部分c曝光。

      在掃描模式中,在對支撐結構(例如圖案形成裝置臺)mt和襯底臺wt同步地進行掃描的同時,將賦予所述輻射束的圖案投影到目標部分c上(即,單一的動態曝光)。襯底臺wt相對于支撐結構(例如圖案形成裝置臺)mt的速度和方向可以通過投影系統ps的放大(縮小)率和圖像反轉特性來確定。

      在靜止模式中,將用于保持可編程圖案形成裝置的支撐結構(例如圖案形成裝置臺)mt保持為基本靜止,并且在對襯底臺wt進行移動或掃描的同時,將賦予所述輻射束的圖案投影到目標部分c上。在這種模式中,通常采用脈沖輻射源,并且在所述襯底臺wt的每一次移動之后、或在掃描期間的連續輻射脈沖之間,根據需要更新所述可編程圖案形成裝置。這種操作模式可易于應用于利用可編程圖案形成裝置(諸如,如上所提及類型的可編程反射鏡陣列)的無掩模光刻術中。

      圖17是根據實施例的光刻投影設備的詳細視圖。

      如圖所示,lpa可以包括源收集器模塊so、照射系統il以及投影系統ps。源收集器模塊so構造和布置成將真空環境維持在源收集器模塊so的圍封結構220中。發射euv輻射的等離子體210可以由放電產生等離子體源形成。euv輻射可以通過氣體或蒸汽產生,例如氙氣、鋰蒸汽或錫蒸汽,其中產生極熱的等離子體210以發射在電磁光譜的euv范圍內的輻射。例如,通過引起至少部分地電離的等離子體的放電而產生極熱的等離子體210。為了有效產生輻射,可能需要為例如分壓為10pa的xe、li、sn蒸汽或任何其他適當的氣體或蒸汽。在實施例中,提供被激發的錫(sn)的等離子體以產生euv輻射。

      由熱等離子體210發射的輻射經由定位于源腔室211中的開口中或后方的可選的氣體阻擋件或污染物阱230(在一些情況下,也被稱作污染物阻擋件或箔片阱)而從源腔室211傳遞到收集器腔室212中。污染物阱230可以包括通道結構。污染物阱230也可以包括氣體阻擋件,或氣體阻擋件與通道結構的組合。如本領域中已知的,本文中進一步示出的污染物阱或污染物阻擋件230至少包括通道結構。

      收集器腔室211可以包括可以是所謂的掠入射收集器的輻射收集器co。輻射收集器co具有上游輻射收集器側251和下游輻射收集器側252。橫穿收集器co的輻射可以由光柵光譜濾光器240反射,然后沿著點劃線‘o’所指示的光軸而聚焦在虛源點if處。虛源點if通常被稱作中間焦點,并且源收集器模塊被布置成使得中間焦點if位于圍封結構220中的開口221處或附近。虛源點if是輻射發射等離子體210的圖像。

      隨后,輻射橫穿照射系統il,該照射系統il可以包括琢面場反射鏡裝置22和琢面光瞳反射鏡裝置24,該琢面場反射鏡裝置22和琢面光瞳反射鏡裝置24被布置成提供在圖案形成裝置ma處具有期望的角分布的輻射束21,以及在圖案形成裝置ma處具有期望的均勻性的輻射強度。在輻射束21在由支撐結構mt保持的圖案形成裝置ma處反射之后,形成圖案化的束26,并且通過投影系統ps將圖案化的束26經由反射元件28、30而成像到由襯底臺wt保持的襯底w上。

      在照射光學器件單元il和投影系統ps中通??梢源嬖诒仁境龅脑嗟脑?。依賴于光刻設備的類型,可以可選地呈現光柵光譜濾光器240。此外,可以存在比圖中示出的反射鏡更多的反射鏡,例如在投影系統ps中可以存在有在圖12中示出的元件以外的1-6個額外的反射元件。

      如圖12所示的收集器光學器件co被描繪為具有掠入射反射器253、254和255的巢狀收集器,僅作為收集器(或收集器反射鏡)的示例。掠入射反射器253、254和255設置成圍繞光軸o軸對稱,并且這種類型的收集器光學器件co可以與經常被稱作dpp源的放電產生等離子體源組合使用。

      圖18是根據實施例的光刻投影設備lpa的源收集器模塊so的詳細視圖。

      源收集器模塊so可以是lpa輻射系統的一部分。激光器la可以被布置成將激光能量沉積到諸如氙(xe)、錫(sn)或鋰(li)的燃料中,從而產生具有數十電子伏特的電子溫度的高度電離的等離子體210。在這些離子的去激發和再結合或復合期間產生的高能輻射從等離子體發射,由近正入射收集器光學器件co收集,并且聚焦到圍封結構220中的開口221上。

      本文中所公開的構思可以模擬或以數學方法對用于使亞波長特征成像的任何通用的成像系統進行建模,并且可以尤其與能夠產生越來越短的波長的新興成像技術一起使用。已經處于使用中的新興技術包括能夠通過使用arf激光器來產生193nm波長并且甚至能夠通過使用氟激光器來產生157nm波長的極紫外(euv)、duv光刻術。此外,euv光刻術能夠通過使用同步加速器或通過利用高能電子來撞擊材料(固體或等離子體)產生5nm至20nm范圍內的波長,以便產生該范圍內的光子。

      圖19示意性地描繪根據實施例的電子束檢查設備1920的實施例。在實施例中,所述檢查設備可以是得到被曝光或轉印于所述襯底上的結構(例如,諸如集成電路之類的器件的某一結構或全部結構)的圖像的電子束檢查設備(例如與掃描電子顯微鏡(sem)相同或相似)。從電子源1922發射的初級電子束1924由聚光器透鏡1926會聚并且接著傳遞穿過束偏轉器1928、e×b偏轉器1930和物鏡1932以在焦點處照射襯底臺1912上的襯底1910。

      當利用電子束1924照射所述襯底1910時,從襯底1910產生次級電子或第二電子。所述次級電子由e×b偏轉器1930偏轉并且由次級電子檢測器1934檢測??梢酝ㄟ^以下操作獲得二維電子束圖像:檢測從樣本產生的電子,同步地例如由束偏轉器1928使電子束進行二維掃描或由束偏轉器1928使電子束1924在x或y方向上進行重復掃描,以及由襯底臺1912在x或y方向中的另一方向上連續地移動所述襯底1910。因而,在實施例中,所述電子束檢查設備具有由角范圍所限定的針對電子束的視場,電子束可以由電子束檢查設備提供至所述角范圍(例如所述偏轉器1928可以提供的可供電子束1924穿過的角范圍)中。因而,所述視場的空間范圍是電子束的所述角范圍可以照射到表面上所達的空間范圍(其中所述表面可以是靜止的或可以相對于所述場移動)。

      由次級電子檢測器1934檢測到的信號由模擬/數字(a/d)轉換器1936轉換成數字信號,并且所述數字信號被發送至圖像處理系統1950。在實施例中,所述圖像處理系統1950可以具有用以儲存數字圖像的全部或部分以由處理單元1958進行處理的存儲器1956。所述處理單元1958(例如被特殊設計的硬件,或硬件與軟件的組合,或包括軟件的計算機可讀介質)被配置成將所述數字圖像轉換或處理成表示所述數字圖像的數據集。在實施例中,所述處理單元1958被配置或編程以導致執行本文中所描述的方法。另外,圖像處理系統1950可以具有被配置成將所述數字圖像和對應的數據集儲存在參考數據庫中的儲存介質1956。顯示裝置1954可以與圖像處理系統1950連接,使得操作者可以借助于圖形用戶接口進行裝備的必要操作。

      圖20示意性地圖示根據實施例的檢查設備的另外的實施例。所述系統用以檢查在樣本平臺88上的樣本90(諸如襯底),并且包括帶電粒子束產生器81、聚光器透鏡模塊82、探針形成物鏡模塊83、帶電粒子束偏轉模塊84、次級帶電粒子檢測器模塊85、和圖像形成模塊86。

      所述帶電粒子束產生器81產生初級帶電粒子束91。所述聚光器透鏡模塊82將所產生的初級帶電粒子束91聚光。所述探針形成物鏡模塊83將所聚光的初級帶電粒子束聚焦成帶電粒子束探針92。所述帶電粒子束偏轉模塊84使所形成的帶電粒子束探針92橫跨緊固于樣本平臺88上的樣本90上的關注的區域的表面進行掃描。在實施例中,所述帶電粒子束產生器81、所述聚光器透鏡模塊82和所述探針形成物鏡模塊83或它們的等效設計、替代方案或其任何組合一起形成帶電粒子束探針產生器,其產生掃描帶電粒子束探針92。

      次級帶電粒子檢測器模塊85檢測一旦由所述帶電粒子束探針92轟擊以產生次級帶電粒子檢測信號94就從樣本表面發射的次級帶電粒子93(也可以與來自所述樣本表面的其它反射或散射帶電粒子一起)。所述圖像形成模塊86(例如計算裝置)與所述次級帶電粒子檢測器模塊85耦接以從所述次級帶電粒子檢測器模塊85接收所述次級帶電粒子檢測信號94并且因此形成至少一個掃描圖像。在實施例中,次級帶電粒子檢測器模塊85和圖像形成模塊86或它們的等效設計、替代方案或其任何組合一起形成圖像形成設備,其由從帶電粒子束探針92轟擊的樣本90發射的檢測到的次級帶電粒子形成掃描圖像。

      在實施例中,監測模塊87被聯接至所述圖像形成設備的所述圖像形成模塊86以對所述圖案化過程進行監測、控制等等和/或使用從圖像形成模塊86所接收的所述樣本90的掃描圖像導出用于圖案化過程設計、控制、監測等等的參數。因此,在實施例中,所述監測模塊87被配置或編程以導致執行本文中所描述的方法。在實施例中,所述監測模塊87包括計算裝置。在實施例中,所述監測模塊87包括用以提供本文中的功能性并且編碼于計算機可讀介質上的計算機程序,所述計算機可讀介質形成所述監測模塊87或被安置于監測模塊87內。

      在實施例中,類似于使用探針來檢查襯底的圖19的電子束檢查工具,與例如諸如圖19中所描繪之類的cdsem相比,圖20的系統中的電子電流顯著地較大,使得探針斑足夠大使得檢查速度從而使得檢查速度可以較快。然而,由于較大的探針斑,則分辨率可能不與cdsem的分辨率一樣高。

      可以處理來自例如圖19和/或圖20的系統的所述sem圖像以提取在圖像中對表示器件結構的對象的邊緣進行描述的輪廓。接著通常在使用者限定的切割線處經由諸如cd之類的指標來量化這些輪廓。因而,通常經由諸如在所提取的輪廓上所測量的邊緣間距離(cd)或圖像之間的簡單像素差之類的指標,來比較和量化器件結構的圖像。替代地,指標可以包括如本文中所描述的ep量規。

      現在,除了在圖案化過程中測量襯底以外,也常常期望使用一個或更多個工具以產生例如可以用以對所述圖案化過程進行設計、控制、監測等等的結果。為了進行這種操作,可以提供用于計算上對所述圖案化過程的一個或更多個方面進行控制、設計等等的一個或更多個工具,所述一個或更多個方面是諸如用于圖案形成裝置的圖案設計(包括例如添加亞分辨率輔助特征或光學鄰近效應校正)、用于圖案形成裝置的照射,等等。因此,在用于計算上對涉及圖案化的制造過程進行控制、設計等等的系統中,主要制造系統部件和/或過程可以由各種功能模塊描述。具體地,在實施例中,可以提供對所述圖案化過程的一個或更多個步驟和/或設備(通常包括所述圖案轉印步驟)進行描述的一個或更多個數學模型。在實施例中,可以使用一個或更多個數學模型執行所述圖案化過程的模擬,以模擬所述圖案化過程如何使用由圖案形成裝置所提供的所測量的圖案或設計圖案來形成圖案化襯底。

      雖然本文公開的構思可以用于在襯底(諸如硅晶片)上成像,但是應當理解,所公開的構思可以與任何類型的光刻成像系統一起適用,例如用于在除了硅晶片之外的襯底上成像的光刻成像系統。

      本文的描述旨在是示例性的而不是限制性的。因此,本領域的技術人員將明白,在不背離下面闡述的權利要求書的范圍的情況下,可以對所描述的發明進行修改。

      圖21是根據實施例的印制圖案的原始圖像和平均圖像的圖示。

      此外,本公開描述了獲取和分析印制圖案的大量圖像以執行作為光刻過程的一部分的高品質量測。如圖21所示,平均圖像2110(左上所示)可以表現出比原始圖像2120(右上所示)更清晰地限定的結構。由如下圖像所示的信噪比的兩個曲線圖(2130,2140)來圖示了可以如何量化這種差異的示例。在這兩個曲線圖中,信噪比的峰值可以被視為通常與出現在上述圖像(2110,2120)中的特征的邊緣相對應。然而,比較這兩個曲線圖,示出了與原始圖像2120對應的曲線圖2140包含增加的噪聲,而對應于平均圖像2110的曲線圖2130具有降低的噪聲等級。

      圖22是示出根據實施例的印制圖案的“良好的”和“不良的”平均圖像的圖。

      表征所述光刻過程的準確度可以包括分析平均圖像。例如,在印制圖案上,可以在不同的部位重復一些結構特征。結構特征可以包括例如通道、脊、槽、輔助特征、亞分辨率輔助特征、邊緣配置、豎直斜率等。如先前在圖21中所示,可以對所述印制圖案的原始圖像進行平均,并且由此可以具有遍及單個圖像上的大體改進的圖像品質。然而,這可能不足以生成可用于或期望用于執行準確量測的平均圖像。例如,如果原始圖像未對準,則所得平均圖像可能不代表所述印制圖案的真實結構配置。相反,如果即使在平均化之后,所述平均圖像仍然被評估為不足以作為可用的平均圖像,則這可以指示所述印制圖案中的缺陷、成像過程中的錯誤,等等。

      在圖22中示出了“良好的”和“不良的”平均圖像的示例。如圖22所示,可以利用圖像捕獲裝置來獲取任意數量的原始圖像,所述圖像捕獲裝置可以包括掃描電子顯微鏡、原子力顯微鏡、和電子束檢查系統中的至少一個。一旦獲取了原始圖像,就可以通過對所述印制圖案的原始圖像進行平均來生成所述印制圖案的平均圖像。在圖22的示例中,平均圖像2220被視為比單個原始圖像2210更清晰并且展現出較高的對比度,并且因而可以提供用于執行量測的改進圖像。例如,跨越在平均圖像2220中所示的特征的水平線可以表示剪切線2230。因此,可沿切割線2230進行臨界尺寸的測量。

      與此相對照,在圖22的下半部分中示出了“不良的”平均圖像2250的示例。這里,基于三個原始圖像2240生成了示例平均圖像2250,三個原始圖像2240中一些包含印制缺陷。因此,不良的平均圖像2250不包含在良好的平均圖像2220中所示的印制不具有缺陷的清晰且可靠的特征。

      可能還存在其他誤差源會導致“不良的”平均圖像,例如,圖像獲取或分析期間的錯位或未對準。作為生成平均圖像的一部分,一種方法可以包括對準所述原始圖像并且從對準的原始圖像生成平均圖像。對準的方法可以包括例如本文中在別處特別是參考圖4和圖5而描述的那些方法。

      圖23是示出根據實施例的圖像品質分級模型的示例性實施方式的過程流程圖。

      基于計算機的模型可用來以客觀并且定量的方式確定平均圖像是否具有用于光刻過程的量測或任何其他部分的足夠品質。作為簡化的解釋,該模型可以接收平均圖像作為輸入,并且當確定平均圖像是良好的或不良的時可以輸出例如“真”或“假”。例如,一種用于評估印制圖案的圖像的方法可以由至少一個可編程處理器實施,并且可以包括獲得印制圖案的平均圖像,其中平均圖像可以通過對印制圖案的原始圖像進行平均來生成。該方法還可以包括識別平均圖像的一個或更多個特征,并且通過執行圖像品質分級模型(本文中也稱為“模型”)來評估平均圖像。模型評估可以至少基于平均圖像中的特征,并且可以確定平均圖像是否滿足指標。

      由圖像品質分級模型評估的第一平均圖像的特征可以包括邊緣、輔助特征、和亞分辨率輔助特征中的至少一個。此外,指標可以基于信噪比、對比度、成本(例如,如由成本函數計算的成本)、和對準品質中的至少一個或更多個,其中所述指標對應于被平均以生成平均圖像的原始圖像。例如,基于與邊緣(特征)相關聯的信噪比(作為指標),模型可以確定平均圖像是否良好(例如,真或假)。

      圖23中所示的過程流程圖提供了操作序列的一個示例,該操作序列可以評估平均圖像、生成改進的平均圖像、或修改光刻或量測系統(例如sem)的另一部件的操作。

      在2310處,可以從印制圖案獲取原始圖像(例如由2120、2210、2240所圖示的)。

      在2320處,可以使用對原始圖像的選擇來生成平均圖像??梢詮牟糠只蛉吭紙D像中進行所述選擇。

      在2330處,可以識別平均圖像的特征(例如,輔助特征的邊緣、大小、形狀等),并且將其輸入到模型中以用于評估平均圖像。

      在2340處,可以利用原始圖像(和相關特征)作為輸入來應用所述模型,以評估平均圖像是良好的或是不良的。

      在2350處,所述方法還可以包括針對至少一個原始圖像生成標記。所述標記可以指示第一個平均圖像是否滿足所述指標。此外,所述方法可以包括在計算機存儲器中將所述標記與至少一個原始圖像相關聯。如本文所使用的,“標記”可以包括任何數字或布爾值、元數據、數據庫條目、標注等,其可以直接應用于原始圖像以對其進行標記,或可以通常與特定圖像相關聯(例如,通過使用關系數據庫、指針等)。例如,當平均圖像被生成并且由模型確定為良好的時,則用于生成平均圖像的所有原始圖像可以被標記為“良好的”。返回到圖22的示例,生成良好的平均圖像的三個原始圖像將會隨后被標記為“良好的”。相反,產生不良的平均圖像的三個原始圖像將會隨后被標記為“不良的”。這樣,大量的原始圖像可以被所述模型分級,并且被標記為可用于生成可靠的平均圖像。

      因此,在一些實施例中,所述標記可以基于機器學習算法的輸出(例如,如下進一步描述),并且還可以是指示平均圖像是否滿足所述指標的得分數或布爾值中的至少一個??梢杂伤瞿P蜕傻牡梅謹档氖纠梢允菙抵?,其中正值指示了平均圖像是良好的,負值指示了平均圖像是不良的,并且零指示模型無法確定平均圖像是良好的或是不良的。

      在2360處,上述標記可以進一步能夠實現另一實施例,所述另一實施例可以包括生成滿足所述指標的第二平均圖像,由此是“良好的”圖像。這里,所述生成可以包括對被標記為滿足所述指標的印制圖案的第二組原始圖像進行平均。因為第二組原始圖像先前被標記為“良好的”,所以這些原始圖像的平均值也將是良好的。

      在一些實施例中,所述圖像品質分級模型可以包括機器學習算法,或者是機器學習算法的一部分。這樣,可以基于機器學習算法的輸出來確定平均圖像是良好的或是不良的??梢员粚嵤┑臋C器學習算法的示例可以包括但不限于監督式學習算法,諸如神經網絡算法、最近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹算法、線性回歸算法、和支持向量機算法。在一些實施例中,可以利用對不滿足所述指標的平均圖像的至少一個示例進行識別的數據集來訓練所述模型。

      在其它實施例中,機器學習算法可以單獨或組合地包括無監督學習算法,諸如k-均值聚類和關聯規則算法。

      在一些實施例中,所述方法可以包括例如在2370處,通過從平均圖像中至少減去第一原始圖像中的一個來生成與原始圖像中的一個相對應的殘差圖像。這樣,可以進一步基于平均圖像和殘差圖像來進行所述確定。

      在其他實施例中,在2380處,本文中所披露的一些方法可以包括在圖像捕獲裝置的操作期間提供主動反饋,以改善圖像捕獲裝置備的焦點和由圖像捕獲裝置所獲取的原始圖像的對比度中的至少一個。例如,當所述模型分析原始圖像并且確定許多或所有原始圖像導致了不良的平均圖像時,則此信息可用于修改例如sem的操作,從而使得所獲取的原始圖像可在某些方面得到改進(例如,自動地改進所述圖像捕獲裝置的操作)。以這種方式,所披露的主題提供了可用于迭代地細化原始圖像的獲取以提供最佳可能的原始圖像集以供利用所述模型進行分析的方法。

      圖24是示出根據實施例的迭代地改進平均圖像的示例性圖像品質分級模型的過程流程圖。

      在一些實施例中,代替或除了評估平均圖像和標記原始圖像之外,一些方法可以基于可用的原始圖像提供最佳可能的平均圖像。圖24中示出了這樣的一個示例性實施方式,其中,在2410處,可以獲取原始圖像并且將其輸入到計算過程中(例如,類似于本文其他地方所描述的原始圖像的獲取)。

      在2420處,可以執行檢查以確定是否已經達到最大迭代次數??梢曰谟脩羯傻妮斎雭碇付ㄋ鲎畲蟮螖?,也由計算機程序自動地確定所述最大迭代次數。

      當尚未達到所述最大迭代次數時,模型2430隨后可以(在2432處)生成包括從印制圖案所獲取的原始圖像的一個可能組合的配置。例如,配置可以包括在印制圖案中獲取到原始圖像的部位的列表。在另一實施例中,配置可以包括可用于生成候選平均圖像的可用原始圖像的子集(例如,作為原始圖像的特定組合)。

      可以計算對比度(例如,對候選平均圖像中的對比度進行量化的值或表達式)。這樣,候選平均圖像可以與模型相互比較,或者在其他實施例中,所述模型可以使用對比度作為影響模型輸出的輸入。

      類似地,在其他實施例中,可以針對所述配置計算出對準品質。在這樣的實施例中,所述對準品質可以表示組成所述候選圖像的原始圖像被對準的程度(諸如由本文中所描述的任何對準過程)。所述對準品質可以包括計算原始圖像的對應點或方面(例如,對應的ep量規、cd,等等)之間的坐標差、標準偏差等。在其他實施例中,所述對準品質可以包括計算出原始圖像之間的相關系數,例如指示出高度相關的原始圖像集具有高對準品質。

      在2434處,模型2430可以例如至少部分地基于對比度或對準品質中的一個或更多個來確定平均圖像是良好的或是不良的。當平均圖像不良的時,如果尚未達到所述最大迭代次數,則所述過程可以繼續進行另一次迭代(確定新配置和候選平均圖像)。

      在2440處,當候選平均圖像已被模型2430評估為“良好的”時,則所述過程可以確定所述候選平均圖像是否優于當前平均圖像(其被理解為當前最佳可能平均圖像)。在一些實施例中,當模型的輸出是得分數時,則所述得分數(例如,如上所描述的較高的正得分數)可用于確定所述候選平均圖像是較好的。在其他實施例中,所述確定可以基于計算所述候選圖像的信噪比(其可以來自整個候選圖像,或者來自所述候選圖像的特定部分)以及將其與當前平均圖像進行比較。當所述候選平均圖像不優于當前平均圖像時,將不使用所述候選平均圖像,并且可能發生另一次迭代。

      在2450處,當候選平均圖像比當前平均圖像更好時,則可以由候選平均圖像替換當前平均圖像。

      在2460處,一旦已經達到最大迭代次數,就可以執行檢查以確定當前是否存在已建立的最佳平均圖像。

      在2470處,當不存在已建立的最佳平均圖像時,則可以在計算機存儲器中存儲列表,該列表標識了當前配置中的原始圖像并且將該配置與平均圖像(其也可以被存儲)相關聯。例如,清單可以是一個數組、一組指針、一個數據庫條目、一個數據文件,等等。

      在2480處,當存在已建立的最佳平均圖像,但是更新后的最佳平均圖像(例如,如在2420至2450處所確定的)比最佳平均圖像更好時,則更新后的最佳平均圖像被保存到計算機存儲器中,并且相對應的列表也可以被保存。

      在2490處,與更新后的最佳平均圖像相關聯的原始圖像可以如本文所描述的那樣被標記。

      可以使用以下方面進一步描述實施例:

      1.一種用于改善用于圖案化過程的過程模型的方法,所述方法包括:

      獲得a)來自圖像捕獲裝置的測量輪廓,和b)從所述過程模型的模擬所產生的模擬輪廓;

      通過確定所述測量輪廓與所述模擬輪廓之間的偏移使所述測量輪廓與所述模擬輪廓對準;以及

      校準所述過程模型以減小所述模擬輪廓與所述測量輪廓之間的基于所確定的偏移而計算出的差。

      2.根據方面1所述的方法,其中基于大致限定所述測量輪廓的一部分的測量坐標進一步確定所述偏移。

      3.根據方面2所述的方法,其中基于所述測量坐標與所述模擬輪廓之間的距離進一步確定所述偏移,所述距離是沿垂直于所述測量輪廓的方向在所述測量坐標處的距離。

      4.根據方面3所述的方法,所述對準還包括減小基于所述距離而計算出的成本函數。

      5.根據任一前述方面所述的方法,還包括在所述測量輪廓上產生邊緣放置(ep)坐標,并且其中基于所述ep坐標進一步確定所述偏移。

      6.根據方面5所述的方法,其中通過在兩個或更多個測量坐標之間插值來產生所述ep坐標。

      7.根據方面6所述的方法,其中通過從兩個或更多個測量坐標外推來產生所述ep坐標。

      8.根據任一前述方面所述的方法,所述校準還包括修改所述過程模型的特征以減小所述差,所述修改引起所述模擬輪廓的形狀的改變。

      9.根據任一前述方面所述的方法,其中基于測量圖像中的像素的強度的改變來識別所述測量輪廓。

      10.根據方面9所述的方法,其中基于所述改變超過灰階閾值進行所述識別。

      11.根據任一前述方面所述的方法,還包括:

      從圖形數據庫系統(gds)多邊形獲得所述模擬輪廓;和

      將包括所述測量輪廓的邊緣放置坐標或測量坐標轉換成gds坐標。

      12.根據方面11所述的方法,其中所述gds多邊形能夠呈選自gds流格式(gdsii)和開放式原圖系統交換標準(oasis)中的一種或更多種格式。

      13.一種用于改善用于圖案化過程的光學鄰近效應校正(opc)模型的方法,所述方法包括:

      獲得a)來自圖像捕獲裝置的測量輪廓,和b)從所述opc模型的模擬所產生的模擬輪廓;

      通過確定所述測量輪廓與所述模擬輪廓之間的偏移來使所述測量輪廓與所述模擬輪廓對準;以及

      修改所述opc模型的特征以減小所述模擬輪廓與所述測量輪廓之間的基于所確定的偏移而計算出的差。

      14.根據方面13所述的方法,其中所述特征包括擴散速率、擴散范圍、去保護比率、和酸/堿濃度中的一個或更多個。

      15.根據方面13至14中任一項所述的方法,還包括:

      基于所述opc模型的所述模擬獲得所述模擬輪廓,其中所述opc模型是包括光學模型且不包括抗蝕劑模型的初步模型。

      16.根據方面13至15中任一項所述的方法,還包括:

      利用包括光學模型和抗蝕劑模型的初步模型獲得初始模擬輪廓;

      修改所述抗蝕劑模型的特征以減小所述初始模擬輪廓與所述測量輪廓之間的差。

      17.一種用于改善用于圖案化過程的過程模型的方法,所述方法包括:

      獲得a)來自圖像捕獲裝置的多個測量圖像,和b)從所述過程模型的模擬所產生的模擬輪廓;

      使所述多個測量圖像對準;

      從已對準的所述多個測量圖像產生組合的測量圖像;

      由圖像分析方法從所述組合的測量圖像提取測量輪廓;

      通過確定所述測量輪廓與所述模擬輪廓之間的偏移,使所述測量輪廓與所述模擬輪廓對準;以及

      校準所述過程模型,以減小所述模擬輪廓與所述測量輪廓之間的基于所確定的偏移而計算出的差。

      18.根據方面17所述的方法,其中通過對已對準的所述多個測量圖像進行平均化來產生所述組合圖像。

      19.根據方面17至18中任一項所述的方法,其中從來自由目標圖案制成的至少兩個不同管芯的印制圖案獲得所述多個測量圖像。

      20.根據方面17至19中任一項所述的方法,其中通過掃描不同管芯獲取產生所述組合圖像的所述多個測量圖像中的每個測量圖像。

      21.根據方面17至20中任一項所述的方法,其中所述圖像捕獲裝置是掃描電子顯微鏡。

      22.根據方面21所述的方法,其中通過使電子束以多個角度遍及印制圖案進行掃描來執行獲得所述多個測量圖像。

      23.根據方面22所述的方法,其中所述多個角度包括大約+45度和-45度。

      24.根據方面22或23所述的方法,其中以大約+45度掃描所述多個測量圖像的一半,并且以大約-45度掃描所述多個測量圖像的另一半。

      25.根據方面21至24中任一項所述的方法,其中利用以低于獲得足以分辨臨界尺寸的掃描所需劑量的劑量進行操作的所述掃描電子顯微鏡執行所述獲得。

      26.根據方面17至25中任一項所述的方法,其中所述圖像捕獲裝置是電子束檢查系統。

      27.根據方面26所述的方法,其中所述電子束檢查系統具有大視場,并且至少部分地從所述大視場內獲得所述多個測量圖像。

      28.根據方面27所述的方法,其中所述大視場在一側上為大約1至50微米。

      29.根據方面27或28所述的方法,其中所述大視場在一側上為大約6至12微米。

      30.根據方面26至29中任一項所述的方法,還包括利用所述電子束檢查系統來檢測印制圖案中的熱斑或弱點。

      31.根據方面17至30中任一項所述的方法,所述方法還包括:

      確定從所述圖像捕獲裝置所捕獲的所述多個測量圖像中的共同區域;和

      基于所述共同區域來產生所述組合的測量圖像。

      32.一種用于評估印制圖案的圖像的方法,所述方法由至少一個可編程處理器實施,并且包括:

      獲得所述印制圖案的第一平均圖像,所述第一平均圖像是通過對所述印制圖案的多個第一原始圖像進行平均化而生成的;

      識別第一平均圖像的一個或更多個特征;以及

      通過所述至少一個可編程處理器執行圖像品質分級模型并且至少基于所述一個或更多個特征,評估所述第一平均圖像,所述評估包括:

      由所述圖像品質分級模型來確定所述第一平均圖像是否滿足指標。

      33.根據方面32所述的方法,其中通過至少對準所述多個原始圖像并且從對準的多個原始圖像生成所述第一平均圖像來生成所述第一平均圖像。

      34.根據方面32所述的方法,還包括:

      針對所述多個原始圖像中的至少一個原始圖像生成標記,所述標記指示所述第一平均圖像是否滿足所述指標;以及

      在計算機存儲器中將所述標記與所述多個原始圖像中的至少一個原始圖像相關聯。

      35.根據方面34所述的方法,還包括:

      生成第二平均圖像,所述生成包括:

      對被標記為滿足所述指標的印制圖案的多個第二原始圖像進行平均,其中第二平均圖像滿足所述指標。

      36.根據方面32所述的方法,還包括利用對不滿足所述指標的第一平均圖像的至少一個示例進行識別的數據集來訓練所述圖像品質分級模型。

      37.根據方面32所述的方法,還包括:

      通過從所述第一平均圖像中至少減去所述多個第一原始圖像中的一個第一原始圖像來生成與所述多個第一原始圖像中的一個第一原始圖像相對應的殘差圖像,以及

      其中,所述確定還基于所述第一平均圖像和所述殘差圖像。

      38.根據方面32所述的方法,其中由所述圖像品質分級模型評估的第一平均圖像的一個或更多個特征包括邊緣、輔助特征、和亞分辨率輔助特征中的至少一個。

      39.根據方面32所述的方法,其中所述指標基于信噪比、對比度、和對準品質中的至少一個或更多個,并且所述指標對應于被平均以生成平均圖像的多個第一原始圖像。

      40.根據方面34所述的方法,所述圖像品質分級模型還包括機器學習算法,其中所述確定基于所述機器學習算法的輸出。

      41.根據方面34所述的方法,其中所述標記基于所述機器學習算法的輸出,并且是指示所述第一平均圖像是否滿足所述指標的得分數或布爾值中的至少一個。

      42.根據方面34所述的方法,其中所述機器學習算法包括神經網絡算法、最近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹算法、線性回歸算法、和支持向量機算法中的至少一種。

      43.根據方面34所述的方法,其中所述機器學習算法包括k-均值聚類和關聯規則算法中的至少一種。

      44.根據方面32所述的方法,其中所述多個第一原始圖像或所述多個第二原始圖像是利用圖像捕獲裝置獲取的,所述圖像捕獲裝置包括掃描電子顯微鏡、原子力顯微鏡、和電子束檢查系統中的至少一個。

      45.根據方面44所述的方法,還包括:

      在圖像捕獲裝置的操作期間提供主動反饋,以改善所述圖像捕獲裝置的聚焦和由所述圖像捕獲裝置獲取的原始圖像的對比度中的至少一個。

      46.一種包括非暫時性計算機可讀介質的計算機程序產品,所述非暫時性計算機可讀介質上記錄有指定,所述指令在由計算機執行時實施前述方面中任一項所述的方法。

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