ホットスポットを意識したOPCモデリングによるパターン形成故障モードに関するより良い予測【JST・京大機械翻訳】

Wei Chih-I; Wu Stewart; Deng Yunfei; Khaira Gurdaman; Kusnadi Ir; Fenger Germain; Kang Seulki; Okamoto Yosuke; Maruyama Kotaro; Yamazaki Yuichiro; Das Sayantan; Halder Sandip; Gillijns Werner; Lorusso Gian

文献

J-GLOBAL ID：202102242312546240 整理番号：21A1767680

ホットスポットを意識したOPCモデリングによるパターン形成故障モードに関するより良い予測【JST・京大機械翻訳】

Better prediction on patterning failure mode with hotspot aware OPC modeling

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資料名：
巻： 11611 ページ： 1161112-12 発行年： 2021年
JST資料番号： D0943A ISSN： 0277-786X CODEN： PSISDG 資料種別：会議録 (C)
記事区分：短報発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

リソグラフィー故障モードにも敏感であり,大きな視野(LFoV)電子ビーム検査の利点を利用する,光学的近接補正(OPC)モデル較正を行う方法を提示する。OPCモデルのカバレッジと開発検査(ADI)パターンホットスポット予測の精度を改善するために,複雑な2Dルーティングパターンにおけるトレンチピンチングまたはブリッジングのような,追加のホットスポット位置を有する新しいサンプリング計画と対応する輪郭入力データを導入した。予備検査ホットスポットは,ホットスポット認識OPCモデルのための余分な情報を提供するために,従来のOPCモデリングフローに追加できる。コンパクトな光学/レジスト3Dモデリングツールキットを適用して,PRの頂部または底部で生じるホットスポットパターンの正確な予測と同様に,フォトレジスト(PR)プロファイルの影響を説明した。ホットスポット認識OPCモデルキャリブレーションにおけるホットスポット位置をより良く記述するために,サイトまたはエッジベースキャリブレーションエンジンを使用する輪郭ベースモデリングフローも導入した。モデリングフローにおけるパターンカバレッジの改善を定量化するために,特徴ベクトル(FV)解析と従来とホットスポット認識OPCモデル間の比較も提示した。このような大量のCDゲージを測定するために,従来の臨界寸法走査Electron顕微鏡(CD-SEM)計測を用いる時間とコストが禁止されている。対照的に,ウエハホットスポットから微細輪郭を抽出するための改良訓練アルゴリズムによるLFoVeビーム検査を用いて,ホットスポット認識OPCモデルは,主要な特徴OPCモデルと比較して,より高い捕捉率を有するADIホットスポットを予測することができた。おそらく,LFoV画像/輪郭に基づくホットスポット意識モデリングフローは,リソグラフィー欠陥の捕捉率を改善することによってユーザに利益を与えるだけでなく,ポストエッチング段階の故障モード解析にも利点をもたらす。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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固体デバイス製造技術一般

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