[发明专利]一种关键尺寸误差分析方法有效

专利信息
申请号: 201911197188.2 申请日: 2019-11-29
公开(公告)号: CN111146104B 公开(公告)日: 2023-09-05
发明(设计)人: 余学儒;孙红霞;李琛;王鹏飞;段杰斌;王修翠;傅豪;周涛;燕燕;许博闻;郭令仪;李立人 申请(专利权)人: 上海集成电路研发中心有限公司
主分类号: H01L21/66 分类号: H01L21/66;G06F30/20
代理公司: 上海天辰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31275 代理人: 吴世华;马盼
地址: 201210 上*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 关键 尺寸 误差 分析 方法
【说明书】:

发明公开了一种关键尺寸误差分析方法,包括如下步骤:S01:对晶圆进行光刻,分别测量每个场中N个测试点的关键尺寸值CD;S02:清洗关键尺寸异常值;S03:基于重建模型拟合方法对剩余的关键尺寸值进行重建,得到重建之后的关键尺寸值CD”,将剩余的关键尺寸值划分为A个场景;S04:基于参数估计的方法计算每个场景中各个测试点在校正模型对应的参考系下的分量以及相应的残差;S05:根据上述计算结果,采用校正模型修改机台参数和掩模版。本发明提供的一种关键尺寸误差分析方法,利用外限估计清洗异常值,可快速准确地分析出光刻过程中关键尺寸误差。

技术领域

本发明涉及半导体光刻领域,具体涉及一种关键尺寸误差分析方法。

背景技术

光刻过程中各设备对关键尺寸CD(Critical Dimension)误差互相耦合,现有技术中可以通过测量光刻结果并分解进行误差来源的判断。传统的误差分解基于在不同坐标系下求均值和模型拟合的形式进行分解。但该分解方式过多引入人为干扰量,例如人为坐标系,以均值代替期望值,模型等。

现有的对关键尺寸误差分析的方法需要先通过整体分布计算方差,删除异常关键尺寸值,但是异常值在各个场的分布并不相同,所以整体分布上不是异常值的值未必不是异常值,现有技术中关键尺寸误差分析没有充分使用先验信息。除此以外,现有方法通过基于模型或者坐标系的方式求平均的方式进行场内,场间误差的估计,但是模型的准确性和坐标系的可靠性将直接影响测试结果,过多引入了不必要的假设,从而使得分析结果受到坐标系和模型的影响,并不能准确快速地分析出关键尺寸误差来源。

发明内容

本发明的目的是提供一种关键尺寸误差分析方法,利用外限估计清洗异常值,可快速准确地分析出光刻过程中关键尺寸的误差情况。

为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:一种关键尺寸误差分析方法,包括如下步骤:

S01:对晶圆进行光刻,其中,晶圆包括M个场,每个场中光刻工艺相同,在每个场中选择N个相同的测试点,分别测量每个场中N个测试点的关键尺寸值CD;M和N均为大于1的整数;

S02:清洗关键尺寸异常值;

S03:基于重建模型拟合方法对剩余的关键尺寸值进行重建,得到重建之后的关键尺寸值CD”,根据CD”和CD之间的相对误差,将剩余的关键尺寸值划分为A个场景,且M个场中相同的测试点属于同一场景,每个场景中任意两个场的CD”和CD之间的相对误差在空间分布上不具有周期性;A为大于0的整数;

S04:基于参数估计的方法计算每个场景中各个测试点在校正模型对应的参考系下的分量以及相应的残差;

S05:根据上述计算结果,采用校正模型修改机台参数和掩模版。

进一步地,所述步骤S02中采用基于参数估计的方法清洗关键尺寸异常值,具体包括如下步骤:

S021:令第i个场中第j个测试点的关键尺寸值CDi,j=interi+intraj+Eri,j,其中,interi为该测试点的场间分量,intraj为该测试点的场内分量,Eri,j为误差;将interi和intraj分别视为场间分量集合inter和场内分量集合intra的哑变量,以interi和intraj为参数,不考虑Eri,j,并对CD进行参数估计,得到该测试点的场间分量interi和该测试点的场内分量intraj,以及该测试点重建之后的关键尺寸值CD’=interi+intraj

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