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J-GLOBAL ID：202102219127772051   整理番号：21A0149913

ウエハホットスポットプリプションと検証のための正確なマスクモデルアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Accurate Mask Model Approaches for Wafer Hot Spot Prepdition and Verificaition

著者 (6件)： Ham Young (R&D, Photronics Inc.,Boise,Idaho,US,83717) ,  Lu Colbert (Photronics DNP Mask Corporation (PDMC) Inc.,Hsin-Chu City,Taiwan, R.O.C.) ,  Lee HJ (Photronics DNP Mask Corporation (PDMC) Inc.,Hsin-Chu City,Taiwan, R.O.C.) ,  Ramadan Mohamed (R&D, Photronics Inc.,Boise,Idaho,US,83717) ,  Green Michael (R&D, Photronics Inc.,Boise,Idaho,US,83717) ,  Progler Chris (R&D, Photronics Inc.,Boise,Idaho,US,83717)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CSTIC  ページ： 1-3  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ホットスポットは,しばしば予想外の臨界寸法(CD)挙動,プロセス窓の劣化,および最終的にはウエハ収率をもたらす。デバイス製造におけるパターニングプロセスの最も重要な側面は,OPCモデルを較正し,プロセスウィンドウ(PW)制限ホットスポットを補正し,欠陥問題を修正することである。光学近接補正,ソースマスク最適化,多重パターニング,およびEUVリソグラフィーのような低klリソグラフィーのための高度な技術にもかかわらず,PWは,まだ狭まり,そして,ノードからノードへの加速レートで,デバイス特徴が縮小するので,ホットスポットの影響を推定するのは難しい。本論文では,従来のホットスポット検出技術の限界を実証し,マスクプロセスモデルを用いた実用的リソグラフィーホットスポット同定法を紹介した。Maskモデルベースのホットスポット検証は,リソグラフィーホットスポットを正確に同定するためのより良いアプローチであり,ホットスポットリソグラフィー性能を改善するために必要な情報を提供する。ホットスポット検出と補正は,弱いポイントのプロセスウィンドウ影響を最小にする目標によって開発中である。著者らの先進マスク特性評価と最適化(AMCO)の標準操作手順(SOP)として,輪郭ベースの予測は,ウエハプロセス結果に適合するためにホットスポットモデリングの鍵となる部分である。AMCOはマスクとウエハプロセスを調和させることでウエハ性能を高めるために設計された一連の技術である。著者らの輪郭ベースのアプローチは,リソグラフィーにおけるホットスポットを予測する良い実現可能性を示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  多重化 ,  検出法 ,  リソグラフィー ,  *ホットスポット ,  キャラクタリゼーション ,  パターン形成
準シソーラス用語： EUVリソグラフィー ,  モデルベース ,  臨界寸法 ,  プロセスウィンドウ ,  プロセスモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 検証