[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 |
| 地址: | 201800 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 紫外 光刻 多層 相位 缺陷 檢測 方法 | ||
一種極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷檢測方法,包括建模和缺陷檢測兩階段,在建模階段,首先具有相同缺陷頂部形貌不同缺陷底部形貌的含多層膜相位型缺陷空白掩模的空間像。然后采用傅里葉疊層成像技術重建空間像的復振幅。最后采用卷積神經網絡與多層感知器建立以空間像信息為輸入,缺陷底部形貌參數為輸出的缺陷檢測模型。在缺陷檢測階段,首先采用原子力顯微鏡測量多層膜相位型缺陷表面形貌,空間像測量設備獲取含缺陷空白掩??臻g像,然后對含缺陷空白掩??臻g像進行復振幅重建。最后采用卷積神經網絡模型完成缺陷底部半高全寬檢測,采用多層感知器模型完成缺陷底部高度檢測。本發明可準確檢測極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷形貌。
技術領域
本發明涉及極紫外光刻掩模,特別是一種極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷檢測方法。
背景技術
極紫外光刻掩模缺陷嚴重影響芯片生產的良率,并且目前尚無法實現無缺陷掩模的加工制造。因此對掩模缺陷進行檢測并根據檢測結果對掩模缺陷進行補償具有重要意義。多層膜缺陷是極紫外光刻掩模中獨有的缺陷,根據對掩模反射率影響的不同可分為振幅型缺陷與相位型缺陷,相位型缺陷位于多層膜底部,造成多層膜的變形,在不破壞多層膜結構的情況下,現有儀器難以檢測其底部形貌。
在先技術1(在先技術1:Pang L,Satake M,Li Y,et al.,“EUV multilayerdefect compensation(MDC)by absorber pattern modification,film deposition,andmultilayer peeling techniques.”Proc.of SPIE Vol.8679:86790U(2013))采用原子力顯微鏡測量缺陷表面形貌,將缺陷表面作為起始面計算表面下多層膜的生長情況并與透射電子顯微鏡測量結果標定,該計算過程可視為Stearn生長模型的反演過程,標定后模型可通過原子力顯微鏡測量的缺陷表面形貌重建多層膜形貌,但該模型未考慮沉積條件與沉積工具對多層膜生長的影響,僅可用于與透射電子顯微鏡校正數據沉積條件相同的情況。在先技術2(在先技術2:Upadhyaya M,Jindal V,Basavalingappa A,et al.,“Evaluatingprintability of buried native EUV mask phase defects through a modeling andsimulation approach.”,Proc.of SPIE Vol.9422:94220Q(2015))提出了一種通過繪制缺陷頂部形貌隨缺陷底部形貌變化的等值線圖,利用原子力顯微鏡測得缺陷頂部形貌反推缺陷底部形貌的方法,其中,等值線圖通過水平集多層膜生長模型計算獲得,該方法考慮了沉積條件對生長模型的影響,但需要針對不同的沉積工具與沉積條件分別建模與繪制等值線圖,適應性不強。在先技術3(在先技術3:Xu D,Evanschitzky P,Erdmann A.,“Extremeultraviolet multilayer defect analysis and geometry reconstruction.”,Journalof Micro/Nanolithography,MEMS,and MOEMS,15(1):014002(2016))提出了一種基于空間像的缺陷參數重建方法,該方法采用強度傳輸方程恢復空間像相位,采用主成分分析的方法提取空間像特征值,并利用人工神經網絡重建缺陷參數,該方法基于空間像對缺陷參數進行重建,可對采用不同沉積工具與沉積條件的多層膜缺陷進行重建,但該方法將缺陷底部高度與半峰全寬視作相同,缺陷的高度與寬度信息沒有被完全表征,僅用一維數據對缺陷底部形貌進行描述是不充足的,導致檢測精度不高。在先技術4(在先技術4:成維,李思坤,王向朝等,“極紫外光刻掩模多層膜相位型缺陷底部形貌檢測方法”,CN109031894A(2018))利用傅里葉疊層成像技術對空間像進行相位恢復,利用人工神經網絡擬合空間像信息與掩模多層膜相位型缺陷底部形貌參數之間的關系,但空間像振幅與相位均為2維數據,且空間像振幅分布的特征不統一,采用的人工神經網絡需要過度依賴人為的特征提取,導致該技術魯棒性較差。
發明內容
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