[發明專利]極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷檢測方法

有效

• 申請號: 201910575004.5
• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN110297401B
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發明（設計）人: 成維;李思坤;王向朝;張子南
• 申請（專利權）人: 中國科學院上海光學精密機械研究所
• 主分類號: G03F7/20
• 分類號: G03F7/20;G01N21/95;G01Q60/24
• 代理公司: 上海恒慧知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 張寧展

1.一種極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷檢測方法，特征在于包括建模和缺陷檢測兩階段，

第一階段：建模階段，具體步驟如下：

步驟1.設定訓練集中含多層膜相位型缺陷空白掩模的缺陷底部形貌參數：

以高斯型缺陷參數表征掩模多層膜相位型缺陷的形貌，缺陷表面半高全寬為ω_top，高度為h_top，缺陷底部半高全寬為ω_bot，高度為h_bot，選取m個缺陷底部高度h_bot在0-50nm范圍內，缺陷底部半高全寬ω_bot在0-50nm范圍內的，缺陷表面形貌參數相同,且滿足-10nm≤h_top≤10nm,0nm≤ω_top≤100nm的含多層膜相位型缺陷空白掩模；

步驟2.仿真獲取不同照明方向下含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像的強度：

選取n個滿足相鄰兩點光源照明下所成空間像頻譜范圍之間的重疊率大于60％的點光源，利用光刻仿真軟件對含多層膜相位型缺陷空白掩模進行成像仿真，分別得到照明角度為l₁，l₂…l_n時含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像的強度I_lr1，I_lr2…I_lrn；

步驟3.重建含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像的復振幅：

①設含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像的復振幅為其中，I_h為空間像的強度，為空間像的振幅，為空間像的相位，設定I_h的初始值為1，的初始值為0，對含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像復振幅的初始值作傅里葉變換，轉化為重建空間像傅里葉譜的估計值G(f_x,f_y)；

②將重建空間像傅里葉譜的估計值G(f_x,f_y)平移得到照明角度為l₁時對應的傅里葉譜的估計值用光瞳函數對進行低通濾波，然后對低通濾波后的傅里葉譜進行傅里葉逆變換產生照明角度為l₁時空間像復振幅的估計值

③用照明角度為l₁時仿真得到的含缺陷空白掩模空間像的強度替代照明角度為l₁時空間像復振幅的估計值中的得到對作傅里葉變換更新并用更新后替代傅里葉譜G(f_x,f_y)中對應位置的頻譜，更新G(f_x,f_y)；

④對于照明角度l₂，l₃…l_n重復步驟②，③；

⑤設定當兩次更新之間含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像相位的差異的最大值小于C(0.00001≤C≤0.001)時，判定迭代收斂，重復步驟②-④直到兩次更新之間的含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像相位的差異的最大值小于C，停止迭代；

⑥重復步驟①-⑤直到得到m個具有不同缺陷底部形貌參數的含多層膜相位型缺陷空白掩模的空間像的復振幅即m個空間像的振幅和m個空間像的相位

步驟4.訓練以缺陷底部半高全寬ω_bot為輸出的卷積神經網絡：

以含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像的振幅圖像與相位圖像作為卷積神經網絡的輸入，對應的掩模多層膜相位型缺陷底部半高全寬ω_bot作為卷積神經網絡的輸出，采用MSE作為損失函數，使用Adam優化算法對損失函數進行優化，以步驟3中獲取的m個空間像的振幅和m個空間像的相位以及對應的m個缺陷底部半高全寬ω_bot作為訓練集，對訓練集輸入去均值，采用處理后訓練集對卷積神經網絡進行訓練，得到訓練后卷積神經網絡；

步驟5.訓練以缺陷底部高度h_bot為輸出的多層感知器：

以含多層膜相位型缺陷空白掩模空間像的振幅圖像中心值A_m,相位圖像中心值P_m與對應的掩模多層膜相位型缺陷底部半高全寬ω_bot作為多層感知器的輸入，以對應的掩模多層膜相位型缺陷底部高度h_bot作為多層感知器的輸出，采用MSE作為損失函數，使用Adam優化算法對損失函數進行優化，以步驟3中獲取的m個具有不同缺陷底部形貌參數的含多層膜相位型缺陷空白掩模的空間像的振幅圖像的中心值A_m與相位圖像的中心值P_m以及對應的m個缺陷底部半高全寬ω_bot與缺陷底部高度h_bot作為訓練集，將訓練集的輸入歸一化，采用處理后訓練集對多層感知器進行訓練，得到訓練后多層感知器；

第二階段：缺陷檢測階段，具體步驟如下：

步驟6.極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷檢測：

將待測含多層膜相位型缺陷空白掩模置于原子力顯微鏡式樣臺上作為待測樣品，對樣品進行掃描，通過光電二極管檢測表面形貌導致的光斑位置的變化，獲取待測含多層膜相位型缺陷空白掩模表面形貌，根據表面形貌選定對應的訓練后卷積神經網絡和訓練后多層感知器，然后將待測含多層膜相位型缺陷空白掩模置于空間像測量裝置掩模臺上，像面的CCD圖像傳感器接收空間像，采用點光源照明，調整點光源的位置，使得照明方向與仿真時采用的照明方向相同，獲取步驟2 中所述照明角度為l₁，l₂…l_n時待測含缺陷空白掩模空間像的強度I_lr1，I_lr2…I_lrn，采用步驟3所述方式重建待測含缺陷空白掩模空間像復振幅獲取空間像振幅與相位

將空間像振幅圖像與相位圖像去均值后輸入訓練后卷積神經網絡，輸出檢測的多層膜相位型缺陷底部半高全寬ω_bot，將輸出的缺陷底部半高全寬ω_bot與前述振幅圖像的中心值A_m，相位圖像的中心值P_m歸一化，然后輸入訓練后多層感知器，輸出檢測的多層膜相位型缺陷底部高度h_bot，完成極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷檢測。