配套技术识别OPC热点

测试 · 发表于 2010-11-22 11:25:49

对于45纳米和32纳米技术节点，采用光学光刻印刷的最小特征尺寸小于成像波长，因此要求大多数层的掩模使用光学临近修正（OPC）达到所需的晶圆图像。OPC技术日趋复杂，使得OPC法在晶圆上形成的热点——造成箍缩或桥接等缺陷——成为良率损失的一个关键因素。对OPC造成的热点进行识别，对于确保OPC功能正常工作以及防止IC生产过程中由于良率损失导致的资金损失来说都是至关紧要的。

目前已有几种应用广泛的OPC识别及热点识别的技术——包括光尺检查（ORC）、CD-SEM 晶圆测量、工艺窗口认证 (PWQ) 和电学测试。本文重点讨论用于OPC验证的ORC与PWQ，对两种技术及45纳米线/空间层上的识别能力进行全面描述。

工艺窗口评定

PWQ一种专利技术，它利用实际刻在晶圆上的图形，检测工艺窗口限制的结构并确定最优焦距和剂量条件。PWQ 技术包括印刷一个焦点曝光矩阵晶圆，然后使用宽带亮视场检测器检测该晶圆。在检测过程中对比邻近的光罩视场，从而将改良的光刻参数的视场和正常条件下曝光的视场进行对比。

获取检测数据之后，从结果中过滤掉随机缺陷，将剩余的“repeater”缺陷根据在焦点矩阵内出现频率进行优排序。在SEM中观察“repeater”缺陷以进一步分析或生成Bossung图。PWQ可以在满堆栈上检查整个芯片的热点，且将其它模块的工艺变化考虑其中。

为了评估PWQ检测OPC诱导热点的能力，满堆栈45纳米线/空间层在高 NA（数值孔径）浸润式光刻设备上曝光。晶圆版图如图1a所示。有三个使用不同光刻剂量及调焦的发光列。中间列以所期望的正常剂量进行光刻，旁边两列则使用上限剂量和下限剂量。在每一列中，焦距均从负、正常、正条件进行调节。

初始批次结果含有超过150,000个缺陷（图1b），而“repeater”过滤的结果为约20,000个缺陷（图1c）。晶圆图右上方的大缺陷字样与本实验无关，但是含有随机分布缺陷，可通过repeater分析轻松清除。

图1、PWQ晶圆版图（a）使用宽带亮视场检测器检查，显示超过150000个缺陷；（b）过滤后结果；（c）显示约20000个repeater缺陷。

过滤后缺陷计数对于100%评估来说还是太高。进一步分析显示过滤后的repeater可根据整个剂量和焦距调节中的频率和分布进行分级；并根据背景功能、功能形状和附加缺陷属性进行拒绝。这两种技术都曾用于对最接近正常焦距曝光条件的持续失效位置的少量评估样品（约100个缺陷）进行调焦。

图2、图示为在PWQ SEM 评估中识别为工艺热点的位置的三个例子。

图2显示了在PWQ SEM 评估中识别为工艺热点的位置的三个例子。最上一排显示的是芯片内CD-Bar，绝缘空间在曝光不足及80纳米散焦时开始形成泡沫。中间一排显示的是一条在负散焦及过曝光下的半稠密曲线。底部一排显示的是一个绝缘空间，与第一个例子相似，但位于一个实际的电学连通结构的内部。

光尺检查

ORC是一种通过模拟光刻图案校验OPC后掩膜数据的方法。掩膜形状生成之后，使用校准曝光模型进行最终模拟以形成光刻图像轮廓。使用类似用于设计尺检查(DRC)的检查方法校验此轮廓，以进行最小宽度区域（箍缩）和最小空间区域（桥接）以及附加层专用的检查，例如连线末端的内缩、接触范围、或次解析度辅助图形(SRAF)光刻。ORC需要有一个精确模型以预测低于特定阈值的故障。

对于这些实验，通过生产设计数据库完成OPC修正后再进行ORC。使用同样校准的OPC模型模拟最终掩膜形状，然后进行检查以寻找CD宽度错误、CD空间错误、以及箍缩和桥接错误等。检查是现场进行的，以确认OPC修正得到足够优化以防止次正常晶圆CD因为工艺变化而出现故障，或是导致设计字样不符合特定级别及技术节点的CD均匀性要求。

PWQ晶圆实验中相同产品和层的的ORC结果表明，经OPC处理后的掩模上未出现任何错误。因此，产品光罩刻线中的次设计原则检测图型曾用来确认ORC标志实际失效。本实验结果表明，带有模拟CD的ORC正确标记区域位于阈值限度以下。但是，为确认ORC阈值设定点不会遗漏任何实际问题，我们另外进行了工艺窗口ORC（PWORC）检测。

ORC至PWQ匹配

ORC主要用于批量生产，通过在正常剂量和焦距条件下进行CD轮廓模拟，校验OPC后的掩膜数据。尽管这种方法足以获得次解析或设计字样，但需要PWORC标记对焦距和剂量变化敏感的图样。PWORC通过工艺窗口检查模拟的CD轮廓——依据正常的、离焦和无剂量变化模拟。于是它需要一个十分准确校准的模型，必须在广泛使用之前进行校验。

校验PWORC模型最好的办法是与整个工艺窗口中收集的实验数据相比较。图3显示了PWQ实验识别位置的实验和模拟Bossung曲线的对比。在实验PWQ运行过程中采用工艺窗口的能量和焦距步骤。结果显示，OPC模型令人满意，模拟至实验的CD偏差保持在5纳米左右。此模型可以预测不同临近环境下的各种特征图案类型的可刻性（沟道或线条），精度令人满意。

图3、Bossung曲线对比模拟（OPC模型）和实验数据。结果显示，OPC模型令人满意，模拟至实验CD偏差保持在5纳米左右。

该版图过去常用于对PWQ实验中相同的产品和层进行PWORC。为了包含计算结果，该版图限制为PWQ识别的位置的中心。PWORC结果证实了众多检查计数只在工艺窗口边缘出现，这是针对高散焦（120纳米绝对散焦）及/或带有非正常能量。总体而言，PWORC计数在数量上限制了PWQ晶圆扫描测得的总计数repeater分布（图1）。特别是，对于此线条/间隙例子，两种方法均显示正焦点比负焦点的问题多。

已知的关于ORC和PWQ的最佳方法

尽管PWQ和ORC都可以识别这些实验中的45纳米线条/间隙层的热点，但应将它们视为辅助手段而不是竞争性技术。下面介绍每种技术的优点和不足，然后对这些技术如何用于生产进行概述。

在掩膜形成之前进行ORC，因此可对热点进行早期的警告。ORC结果非常依赖于模拟模型的精度，而且对尺检查阈值设置非常敏感。运行ORC会增加掩膜数据准备操作的运行时间，在运行PWORC模拟时尤其如此。最后，ORC和PWORC不包括所有工艺变化源。例如，蚀刻、CMP和微影的工艺变化会影响热点生成，但是ORC模拟模型不会如此。

PWQ则在掩膜形成之后进行，需要进行晶圆的光刻与加工。PWQ可以在满堆栈上检查整个芯片的热点，同时将其它模块的工艺变化考虑其中。晶圆加工、检查、评估和分析所需的时间都对PWQ的总运行时间有影响。其结果取决于检查方法设置、检查装置灵敏度、分析方法以及实施算法。总体而言，PWQ可以识别工艺窗口大小和工艺设置点。

在实践中，ORC和PWQ对评估OPC质量和识别OPC诱导热点都是非常有用的。ORC在掩膜光刻之间通过模拟软件运行，以检查设计尺兼容性并识别整个芯片设计中的热点。PWQ在掩膜形成后运行以找出正确的焦点和剂量设置，并验证工艺条件不会产生热点。通过实施两种技术，热点可显著减少，因此防止了芯片市场过程中的视场损失。

结论

在KLA-Tencor亮视场检测器上使用的PWQ方法证实了在45纳米线/空间层上的全视场热点检测能力。尽管在本实验中使用了优化设备，但PWQ仅识别出不重要的类似工艺窗口限制位置的1-D字样。在最佳剂量和焦点条件下，相同产品与层的ORC没有识别任何限制位置。

两种方法的量化对比是比较复杂的。首先，OPC模型必须良好校准，尤其是对于非正常条件。其次，PWQ由于工艺（耐受度、光照、焦点）和光罩（CD均一程度）而出现内在的不精确，而ORC模拟不考虑这些。但是，对于良好控制的工艺和耐用的OPC模型来说，ORC阈值可借助PWQ结果良好地校准。

总体而言，PWQ和ORC为辅助型技术。ORC在正常条件下运行可以快速检查给定版图在最佳剂量和焦点下的设计尺兼容性，同时PWQ可以确认焦点和剂量工艺设置并指示工艺窗口大小。

Acknowledgments All results were collected with the hardware and material provided by AMD Fab 36 LLC & Co. KG. The authors would like to thank Chris Spence from AMD for his help on the introduction OPC layer chart, and Milko Peikert from KLA-Tencor GmbH, Dresden, for gathering PWQ information and results. A version of this paper was originally published in the proceedings of SPIE Photomask Technology 2008.

Author Information Andre Poock graduated from the University of Applied Sciences with an electrical engineering degree in 1999. He joined AMD in 2001 as a reticle process engineer responsible for reticle technology and qualification. In 2005, he became a lithography process layer owner responsible for shallow trench isolation and pre-gate implants layers.

Sarah McGowan works in the OPC Development Group at AMD. She has an M.S. from Stanford University. She worked at Motorola, LSI Logic, and in AMD’s Lithography Development Group prior to joining the OPC team in 2003.

Francois Weisbuch is an OPC lithography engineer at AMD. He has a Ph.D. in chemistry physics from the University of Bordeaux, France. He worked for STMicroelectronics as a lithography process engineer prior to joining AMD in 2005.

Guido Schnasse is regional product manager for KLA-Tencor’s Wafer Inspection Group in Dresden, Germany. He has a Ph.D. in physics from the University of Hannover. After his studies, he joined KLA-Tencor as a brightfield applications engineer focusing in the litho area.

Rajesh Ghaskadvi is a brightfield applications engineer in KLA-Tencor’s Wafer Inspection Division. He has a Ph.D. in physics from Northwestern University. Prior to joining KLA-Tencor, he worked as a postgraduate researcher at the University of California, Irvine.

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