[发明专利]光刻投影物镜热像差在线预测方法

说明书

一种光刻投影物镜热像差在线预测方法。本方法在光刻照明参数和掩模配置以及工作时序确定的情况下，在曝光间隙通过热像差传感器测量热像差，基于双指数模型建立像质参数的状态转移方程，结合测量数据利用粒子滤波算法预测曝光期间投影物镜的热像差。相比于在先技术，本发明可以更为快速准确地预测投影物镜的热像差。

技术领域

本发明涉及光刻机，特别是一种光刻投影物镜热像差在线预测方法。

背景技术

光刻机是极大规模集成电路制造的核心装备。投影物镜是光刻机最复杂、最重要的分系统之一。在光刻机工作过程中，投影物镜的热像差会引起光刻机成像质量劣化，并且随着曝光的进行热像差不断变化，导致特征尺寸均匀性(CDU)下降。因此，在每片硅片曝光之前甚至曝光期间，需要将热像差进行精确的补偿。为了保证有效补偿热像差，准确快速的热像差在线预测技术不可或缺。

2001年，ASML报道了一种基于双指数函数模型的焦面漂移在线预测技术(参见在先技术1：Grace H.Ho Anthony T.Cheng,Chung-J.Chen,et al.,“Lens Heating InducedFocus Drift of i-line Step&Scan:Correction and Control in a ManufacturingEnvironment”,Proc.SPIE Vol.4344,0277-786X(2001))。该技术基于双指数函数的焦面热漂移模型，通过离线测量多种照明模式标定模型参数，将标定后的模型在线应用于热像差补偿中。该技术操作简便，能有效的预测焦面漂移带来的影响，但由于离线测量过程通常和实际生产环境存在较大差异，预测精度有限。

2012年，Can Bikcora等人提出了一种基于双指数函数模型与非线性kalman滤波算法相结合的热像差预测技术(参见在先技术2,Can Bikcora,Martijn van Veelen,SiepWeiland,et al.,“Lens Heating Induced Aberration Prediction via NonlinearKalman Filters”,IEEE TRANSACTIONS ON SEMICONDUCTOR MANUFACTURING,VOL.25,NO.3(2012))。该技术在双指数函数模型的基础上增加非线性kalman滤波算法，实现了在线测量数据对预测模型的校正与实际光刻机工作时序的匹配，但由于使用的状态模型存在大量的伪测量过程，计算速度慢，并且非线性kalman滤波算法在处理复杂的概率分布时滤波性能不佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于双指数函数模型和粒子滤波算法的光刻投影物镜热像差在线预测方法。该方法通过测量光刻机硅片更换阶段投影物镜的热像差，结合双指数模型和粒子滤波算法预测热像差，提高了热像差预测的精度与速度。

本发明的技术解决方案如下：

一种光刻投影物镜热像差在线预测方法。该方法利用的测量系统包括用于产生激光光束的光源、光刻照明系统、用于承载掩模并拥有精确定位能力的掩模台、用于将掩模图形成像到硅片上的投影物镜系统、能承载硅片并具有三维扫描能力和精确定位能力的工件台、安装在该工件台上的热像差传感器以及与传感器相连的数据处理计算机。

所述的光源是传统照明、环形照明、二极照明、四极照明或自由照明光源。

所述的热像差是投影物镜的放大倍率、最佳焦面或单视场点的泽尼克像差。

所述的热像差传感器所能测量的像质参数与所预测的热像差一致，是指放大倍率、最佳焦面或单视场点的泽尼克像差。

本方法包括如下步骤：

①确定光刻机的机器常数