[发明专利]光刻误差的计算方法无效
申请号: | 200710041903.4 | 申请日: | 2007-06-12 |
公开(公告)号: | CN101067728A | 公开(公告)日: | 2007-11-07 |
发明(设计)人: | 金晓亮;郑铭仁;梁强 | 申请(专利权)人: | 上海宏力半导体制造有限公司 |
主分类号: | G03F7/20 | 分类号: | G03F7/20 |
代理公司: | 上海光华专利事务所 | 代理人: | 余明伟 |
地址: | 201203上海市浦东*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 光刻 误差 计算方法 | ||
技术领域
本发明涉及精确计算半导体工艺中误差值的方法,特别涉及一种光刻误差的计算方法。
背景技术
集成电路生产的发展初期,光学光刻一直是半导体图案制程的主流技术。晶体管将持续朝向更小、更快、更低廉及更省电的方向迈进。由于制造商永远受限于以最低成本制造最小组件特征的要求,因此光学光刻的分辨率限制决定了半导体产业的生产能力。
光刻的叠对(Overlay)是用以测量一个光刻图案置于晶片时的精准度,而在晶片上先前已有定义过的图案。在刻印小图案时,必须取得正确的特征尺寸并准确地将特征置于晶片,以便能与先前光刻步骤定义的图案相配合。
光刻的叠对是非常重要的,由于集成电路是由很多层电路重叠组成的,因此必须保证每一层与前面或者后面的层的对准精度,如果对准精度超出要求范围内,则可能造成整个电路不能完成设计的工作。因此在每一层的制造的过程中,要对其与前层的对准精度进行测量,如果测量值超出要求,亦即上一层与下一层曝光成像图案层间有定位误差时,就会产生叠对误差(Overlay Error),由于叠对误差会受到掩膜或晶片所影响,因此测量步骤针对晶片上的曝光区域以及不同区域分开进行。叠对误差也同样会影响组件尺寸,将会导致组件短路或断路,甚至影响到整个生产的成品率。因此芯片在设计时须在不同组件之间预留足够的空间,以此容许预期发生的叠对误差,避免造成组件的故障。但在晶体管加入容许叠对误差的空间不仅让组件无法缩小,且无法嵌入在小型的封装中。
有鉴于半导体制程的关键尺寸(Critical Dimension)设计逐年减小,光刻叠对测量准确度要求逐年提高,对于半导体制程中层对层(Layer to Layer)之间的叠对准确度,传统显微镜判读的方法已无法胜任。
再者,目前已将自动化流程控制(automated process control,APC)应用于半导体光刻工艺中,例如叠对误差控制(overlay parameters control),一般是使用指数加权平均(Exponential weighted moving average,EWMA)时间基准法;但对于高产量的制造厂来说,由于小批量的产品无法提供足够数据来预测正确的参数值。特别是在高产量晶片厂执行测试晶片试运时相当难以预测叠对误差,因此必须先建立计算叠对误差的测试晶片,且须在完成试产后将测试晶片重新操作。
因此,本发明针对上述现有技术的缺点,提出一种光刻误差的计算方法,利用高产量得到正确的叠对误差,当有新产品需要试运可用这些数据来得到较佳的预测,以有效克服上述技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于,提供一种光刻误差的计算方法,其利用类神经网络模型(NeuralNetwork model)计算半导体光刻工艺中叠对(overlay)的误差值。
本发明的另一目的在于,提供一种光刻误差的计算方法,其将光刻叠对的误差源(overlayerror source)假设为多个个部分,并细分成多个细胞元(cell),以进行类神经网络模型的运算。
本发明的再一目的在于,提供一种光刻误差的计算方法,其将计算测量过程中所产生的误差前馈补偿初始权重,并以此经过补偿的新权重值做为下一批次工作的初始权重,使误差值在一次次测量中得到最佳化。
为达上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种光刻误差的计算方法,其包括下列步骤:
假设一叠对误差源由多个部分所组成,且每一部分皆包含多个细胞元,计算每一部分所包含的细胞元数及叠对误差源的总细胞元数;从类神经网络模型中取得每一细胞元的一初始权重(weight),并利用一测量模块计算后取得一计算结果,加总得到一第一误差值,并假设在测量过程中每一细胞元的权重为第二权重,将第二权重加总得到一第二误差值;最后,将计算结果中的一前馈误差回传至相关的细胞元,利用第一、第二误差值及计算结果计算出一新初始权重,并以此新初始权重做为下一批次测量的初始权重。利用本发明的计算方法,每一批次测量开始前便已得到更贴近正确值的新初始权重,可更精准地计算光刻误差。
以下通过附图及实施例进一步说明本发明。
附图说明
图1为本发明光刻误差的计算方法的架构图。
图2为本发明光刻误差的计算方法的流程图。
标号说明
10类神经网络模型
12叠对误差源
14细胞元
16测量模块
18计算结果
20前馈误差
22权重表
具体实施方式
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