[发明专利]一种基于机器学习确定光刻系统焦面位置的方法

说明书

本发明的一种基于机器学习确定光刻系统焦面位置的方法，包括以下步骤：S1：选取焦面位置测量标记，于标定的光刻系统中，在已知的不同焦面位置曝光，记录位置，利用光刻空间像传感器采集并记录光刻空间像的二维分布；S2：将有光刻空间像有效结果分为训练集和测试集；S3：利用机器学习算法和训练集，建立焦面位置检测模型；S4：用测试集中的结果测试检测模型，测试通过进入下一步，测试失败返回S2；S5：测量待测光刻系统焦面位置变化，向控制系统反馈。该方法消除了测量标记制造误差以及三维衍射效应对检测方法内部数学模型的不利影响，同时测量信号从图形位置偏移这种一维信息升级为图形分布的二维信息，提升了焦面位置测量技术精度和应用范围。

技术领域

本发明涉及一种基于机器学习确定光刻系统焦面位置的方法，属于半导体制造和参数检测技术领域。

背景技术

光刻机是生产大规模集成电路的核心设备，随着集成电路芯片制造工艺的不断升级，光刻工艺的工艺窗口降低到80纳米左右，这使得光刻机系统曝光成像的最佳焦面位置成为光刻工艺中的一项重要参数。光刻机中物镜系统的焦面位置会随着工艺、环境的不同而发生变化，进而影响光刻机的曝光效果。在最佳焦面位置处，光刻胶曝光图案的形貌比较陡直，而在偏离最佳焦面位置处，光刻胶曝光图案会发生失真甚至变形。

在极紫外光刻系统中，光学系统和掩模版均被迫采用反射式，且投影物镜也采用物方非远心的形式，主光线的入射角为6°。这种非远心效应使得极紫外光刻系统中光刻胶曝光结果的中心位置随着焦面位置的变化发生偏移。

现有技术在对光刻机的焦面位置进行检测时，可以通过相移型焦面位置检测掩模版确定光刻机的最佳焦面位置。相移型焦面位置检测掩模版可以包括具有一定宽度的多个透光区的遮蔽层，并且具有多个深度为的开口，且开口的宽度为透光区域宽度的一半，其中，λ为入射光在空气中的波长，n为透明基板的折射率，k为正整数。

现有技术的检测精度依赖其内部解析型数学模型的精度，并且焦面位置检测掩模版自身的三维衍射效应以及制造过程中的误差会严重降低数学模型的准确性，进而影响检测精度。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提出一种基于机器学习确定光刻系统焦面位置的方法，通过机器学习的方式对相位移焦面位置检测的结果进行智能化分析，直接从结果出发，消除了对焦面位置检测标记具体结构的依赖，降低了测量标记制造误差以及三维衍射效应对检测技术内部数学模型的不利影响，提升了焦面位置测量的精度和范围。

为实现上述目的，本发明的一种基于机器学习确定光刻系统焦面位置的方法，包括以下步骤：

S1：选取焦面位置测量标记，采用的焦面位置测量标记涵盖基于光刻空间像的焦面位置检测方法所使用的各种类型，于标定的光刻系统中，在已知的不同焦面位置处曝光，记录焦面当前位置和光刻空间像结果的二维分布；

S2：整理光刻空间像结果，并将有效结果分为训练集和测试集；

S3：利用机器学习算法和训练集中的结果，建立焦面位置检测模型；

S4：采用测试集中的光刻空间像结果对检测模型进行测试，如果测试通过进入下一步，如果测试失败则返回步骤S2；

S5：针对待测光刻系统，测量其焦面位置变化，并向控制系统反馈，以确定其焦面位置。

进一步地，在步骤S1中，焦面位置测量标记包括若干依次排列的透光区和阻光区，相邻透光区底部的刻蚀深度不同以形成相移区，通过相移区的透射光与通过透光区的透射光之间相位差为90°的整数倍，改变光刻系统的焦面位置后在光刻胶表面形成的曝光图案发生相应的位移。

进一步地，在步骤S2中，整理光刻空间像结果时，剔除完全无法识别焦面位置测量标记特征的曝光结果。

进一步地，在步骤S2中，整理光刻空间像结果时，剔除连续多个不存在差异从而不能体现焦面位置变化的曝光结果。