[发明专利]决定方法和计算机

说明书

技术领域

本发明涉及用于决定曝光装置中的曝光条件的决定方法和计算机。

背景技术

在使用曝光装置的曝光步骤中，一般要求基于希望的图像特性来转印向诸如晶片的基板的表面施加的光刻胶(抗蚀剂)，并且在焦点和曝光量等的变化(误差)的情况下几乎不改变图像特性。在日本专利公开No.2008-166777、T.Matsuyama等人，“A Study of Source &Mask Optimization for ArF Scanners”，Proc.of SPIE，USA，SPIE，2009，Vol.7274，p.727408(文献1)、以及Linyong Pang等人，“Optimization from Design Rules，Source and Mask，to Full Chip with a Single Computational Lithography Framework：Level-Set-Methods-based Inverse Lithography Technology(ILT)”，Proc.of SPIE，USA，SPIE，2010，Vol.7640，p.764000(文献2)中，已提出最优化(决定)曝光装置中的曝光条件的技术。图像特性包括例如图像的尺寸和形状、对比度、图像尺寸的对于曝光量的裕度(margin)、以及图像尺寸的对于焦点的裕度。曝光条件包括有效光源的形状(在照明光学系统的光瞳面(pupil plane)上形成的光强度分布)、投影光学系统的数值孔径(NA)和像差、布置于投影光学系统的物体面上的掩模的图案(尺寸和形状)、以及掩模的透射率。

当最优化曝光条件时，关于有效光源或掩模图案，搜索用户关注的目标，例如对于特定图像的线宽的焦点深度(DOF)最大化的条件。注意，曝光条件最优化不限于搜索用于增加DOF的曝光条件。例如，如果曝光装置的投影光学系统的像差总是变化，那么希望搜索抑制这种像差变化的影响的曝光条件。对于曝光量的波动小的曝光装置，希望搜索曝光条件以获得焦点深度(对于焦点的裕度)而不是曝光量的裕度。如果曝光装置的阶段(stage)大大地振动，那么希望搜索图像特性对于阶段振动几乎不改变的曝光条件。即，对于曝光条件最优化存在更广泛的需要，并且，各种类型的曝光条件被最优化。

在曝光条件最优化中，一般地，事先设定评价项目(例如，DOF、NILS或线宽)，并且，最优化曝光条件，使得评价项目的值(评价量)满足标准。对于评价量优选地尽可能大的诸如DOF或NILS(归一化图像对数倾斜，Normalized Image Log Slope)之类的评价项目，最优化曝光条件意味着将评价量最大化。另一方面，对于评价量优选地尽可能小的诸如线宽误差之类的评价项目，最优化曝光条件意味着将评价量最小化。更具体而言，通过在给定的曝光条件(限定有效光源的形状或掩模图案的形状的参数)下获得评价量并且根据评价量改变曝光条件(重复地改变曝光条件)，执行曝光条件最优化。曝光条件改变方法依赖于数学方法或算法，并且各种各样的方法已被提出。以下，关注评价项目(评价量)将被称为最优化成本(cost)。注意，最优化成本有时被称为价值函数(merit function)或度量(metric)，或者简称为成本或价值。

在现有技术中，关注评价项目被直接设定为最优化成本。例如，在日本专利公开No.2008-166777中，线宽(CD)均匀性(uniformity)等被设定为最优化成本，并且，最优(optimum)有效光源形状被获得。在文献1中，共同处理窗口或OPE特性(线宽)被设定为最优化成本，并且，最佳有效光源形状或掩模图案被获得。在文献2中，边缘布局(placement)误差被设定为最优化成本，并且，曝光条件被最优化。

但是，本发明的发明人发现，在现有技术中，由于关注评价项目被直接设定为最优化成本，因此，在一些情况下，曝光条件不能被最优化。

在现有技术中，如上所述，在改变曝光条件的同时获得最优化成本值，并且，基于最优化成本值的变化决定改变曝光条件的方向，由此使得曝光条件逐渐收敛于最佳条件。因此，每当曝光条件改变时，最优化成本值改变是重要的。