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改進OPC模型品質的加權評估

2014年05月28日  | Daisuke Fuchimotoa, Daisuke Hibinoa, Hiroyuki Shindob, Yutaka Hojyob, Thuy Doc, Ir Kusnadic, John L. Sturtevantc,

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1. 引言

日立高新技術公司(Hitachi High-Technologies)一直在開發“用SEM-contours(SEM-輪廓)方法以改進OPC模型品質的技術”。表1和之前發表的報告(參考文獻1-5)中列出了所要面對的主要挑戰。所開發的先進SEM輪廓技術結合了無CD間隙輪廓 (參考文獻4)、精密SEM邊沿(FSE)技術 (參考文獻3)、任意結構的對準與均化方法 (參考文獻3),以及全景式遮罩SEM輪廓技術等。


2011年的SPIE先進微影研討會有一種先進的混合式OPC建模方法,它採用CD-SEM進行1D CD測量,而用先進SEM-輪廓技術與全景遮罩SEM-輪廓進行2D輪廓創建,結果對1D和2D都呈現出高的可預測性,雖然在1D和2D校正之間存在著權衡的關係。


表1. SEM-輪廓技術用於混合建模的挑戰
表1. SEM-輪廓技術用於混合建模的挑戰。

在混合校正情況下,OPC模型品質的關鍵是優化1D和2D資料的權重,因為在模型的可預測性方面,1D和2D資料的權重設定是一種取捨的關係。不過,我們並不知道哪種1D與2D權重比可以獲得最佳的OPC模型品質。Calibre ContourCal中的權重功能在評估時使用的是SPIE2011中相同的OPC資料集,以確定在增加了2D權重情況下,CD和輪廓errRMS是否有所改進,圓角擬合是否也有所改善。權重功能的介紹請參閱第2節。本文會討論權重評估的結果。


2. 混合建模的加權功能


2.1 採用混合技術的OPC模型校正

圖1給出了對1D和2D結構的CD資料與輪廓資料的OPC模型校正屬性。1D結構的校正可以用給出的值作為CD資料,因為1D結構包含的是直線部分。因此從產出量(throughput)的角度而言,1D結構採用CD法要優於輪廓法。另一方面,基於CD的校正無法獲得精確的2D結果,因為2D結構有任意的形狀,包括圓角(corner rounding)。不過,基於輪廓的資料具有關於形狀的豐富資訊,可以同時校正直線與圓角部分。因此,輪廓法在校正2D結構時要比CD法更精確。


現在已經開發出了兼具CD測量與SEM輪廓的混合技術,能提供更精確的OPC模型,減少OPC校正的執行時間。SEM輪廓用於2D,而CD點則提供了高精度的1D測量。為保持這種1D的精度,可以採用混合的校正技術,在OPC校正中同時包含CD與SEM輪廓。在很多文獻中,都已討論過了採用混合技術校正方法的優點與挑戰 (參考文獻1, 2)。


圖1. 對1D和2D結構,基於CD和基於輪廓的OPC校正特性
圖1. 對1D和2D結構,基於CD和基於輪廓的OPC校正特性。/strong>

(未完,請參閱下頁更多內文及附圖)


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