JP4753941B2 - ラスタ走査型印刷におけるエリア・ベースの光学近接効果補正 - Google Patents
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Description
[0001]本発明の実施形態は、一般に、パターン印刷に使用されるリソグラフィ・システム又は半導体ウエハ上のマスク、より具体的には、それにより印刷されたパターン特徴部の鋭敏さを改善することに関する。
[0002]集積回路のフォトリソグラフィ製造において放射粒子エネルギに敏感なレジストは、所定のパターンで露光され、回路特徴部を画成する。一部の場合、エネルギは、パターンを含むマスクを通過し、半導体ボディ上のフォトレジストを選択的に露光する。他の場合、レジストはマスク基板上にあり、放射エネルギ自体の方向は、レジスト内でパターンを画成する為に制御される。紫外線、可視光、コヒーレント光、X線、電子ビーム(Eビーム)を含む幾つかの放射エネルギ源が使用されてきた。
[0047]図2は、リソグラフィを介してパターンを書き込む為の「ピクセル・ベース」の光学近接効果補正(OPC)を含む処理フロー202を示す。図示のように、データファイル110sは、標準フロー102にあるように、ラスタライゼーション処理によりビット・マップ120sに変換可能である。しかし、パターン111を書き込む為に、丸くなった角132sが生じ得る上記標準ビット・マップ120sを使用するのではなく、画質向上(enhanced)ビット・マップ120pが使用される。画質向上されるビット・マップ120pは、標準ビット・マップ120sにおいてピクセルの様々なグレースケール値を操作することにより生成される。グレースケール値は、本願で説明される様々な技術を使用して操作可能であり、パターンを書き込むとき角形ピクセルの近傍や、角形ピクセルにおいて供給されたエネルギの投与量の修正に努め、或いは、パターン111の理想的な角に、かなり密接に近付く角132pの達成に努める。
[0052]図5は、角形ピクセルを囲むピクセルのグレースケール値を検査することにより、角形ピクセルを検出する為の典型的操作500を示す。異なる実施形態では、操作500は、ソフトウェア、ハードウェア、これらの組合せで実行可能である。例えば、ある実施形態において、ピクセル・マップは、ラスタライジング・エンジンから、各々が検出を実行するようにプログラムを実行する一以上の汎用プロセッサに、ピクセル・マップが転送されてもよい。他の実施形態において、特定用途向け集積回路またはフィールドプログラム可能なゲートアレイ(FPGA)のようなハードウェア構成要素が検出を実行可能である。
[0063]後−角検出処理の後、角補正が、ステップ526で実行可能である。図6は、角を補正する為の典型的な操作600を示す。操作600は、角形ピクセルとして識別された一組のピクセルを受領することにより、ステップ602で始まる。ステップ604には、各々の角形ピクセルで実行される操作608−614のループが挿入されている。前述したように、角補正は、角形ピクセル及び/又は隣接ピクセルのグレースケール値の操作に努めることを伴い、凸状角を「伸ばす」為に投与量を加え(凹状角の縮める為に量を減らし)、書き込まれるパターンの理想的な角へと、より密接に合致させる。
[0070]角形ピクセルを検出する為の他のアプローチは、検査されているピクセル上にセンタリングされたピクセル・アレイに角用テンプレートを付けることを伴う。このテンプレート・ベースのアプローチも、角形ピクセルを識別し分類する為に角形ピクセルの、ゼログレースケール隣接ピクセルに関する情報に依存する。一部の実施形態に対し、この情報はブーリアン型ピクセル・マップで獲得可能であり、これは、ゼロ又はゼロでないグレースケール値のいずれか一方を有するピクセルを識別する。(図11及び図12を参照して)更に詳述されるように、このアプローチは、ハードウェアにおける有効な実現に特に良く適しているかもしれない。図9は、そのようなテンプレート・ベースの角検出を実行する為の典型的な操作900を示す。
[0079]図11は、前述されたテンプレート・ベースの角検出操作を実現する為に使用可能な典型的なハードウェアの実施1100を示す。前述されたように、ラスタライザー1104は、印刷されるパターンを示すデータファイル1102に基づくグレースケール・ピクセル・マップを生成してもよい。図示のように、ラスタライザー1104から出力されたピクセル・データは、フレーム・バッファ1106に保存可能であり、ここで、角検出及び補正ユニット1110によりアクセス可能である。図示のように、角検出及び補正ユニット1110は、一組のバッファ内でピクセル列を蓄積可能である。
例えば、凸状の左上(CVXUL)角(例えば、図10のテンプレート1002)の為の式は、以下のように実現される。
CVXUL = P & N0 & N6 & N7 &!N1 & !N2 & !N3 & !N4 & !N5
(ここで、記号"&"は、論理和関数を示し、記号"!"は、論理反転関数を示す。
凹状角に対し、特別な角の向きに対するテンプレート・マップの全ては、論理的に共に「OR処理される」。例えば、凹状の左上(CCVUL)の角(例えば、図10のテンプレート1010,1018,1026)に対する式は、以下のように実現される。
CCVUL=(P & N0 & N9 & N4 &N1 & N2 & N3 & N5 & N6 & N21 & !N7 & !N8 &!N22) | (P & N0 & N9 & N4 & N1 & N2 & N3 & N5 &N6 & N21 & N22 & N23 &!N7) | (P & N0 & N9 & N4& N1 & N2 & N3 & N5 & N6 & N8 & N21 & N23&!N7)
(ここで、記号"| "は、論理OR関数を示す。)
サンプリング中の補償
[0083]前述されたように、サンプリング中のピクセルは、テンプレート・ベースの角検出アルゴリズムのようにゼロのグレースケール値に基づき角を検出するアルゴリズムに課題を提示してもよい。ピクセルは、一般に、ピクセルに形状が僅かに当たるが、サンプリングされたサブピクセルの場所(「サブサンプル」)をカバーしないとき、サンプリング中に画成される。結果として生じるピクセルは、検出用アルゴリズムに対しゼロのグレースケール値を有し、(テンプレートは、角形ピクセルに、ゼロでないグレースケール値を有することを要求するので)これが、角検出の失敗を引き起こす。
[0086]前述されたように、当初の(未修正の)グレースケールピクセル・バッファ1112とブーリアン型ピクセル・バッファ114に加えて、別個の補正バッファ1116は、角補正に対して実際の調整を行う為に維持され、使用可能である。図11に戻ると、角補正及び検出ユニット1110は、角補正ユニット1120を含んでもよいが、角補正ユニット1120は、角検出ユニット1118により検出された角の識別(例えば、マップ)を受け取り、当初のグレースケール・バッファ内のピクセル値に基づき、補正バッファ1116内でピクセルを修正する。その後、補正されたピクセル値は、実際の書き込み処理中の露光制御において使用される為に(1以上のレーザービームを変調することにより)補正バッファ116から読み出されてもよい。
図示のように、右上の凸状角の典型的な形状1411は、ピクセル1415内にあり、当初のグレースケール・バッファ1412A内に示されたグレースケール値と、ブーリアン型ピクセル・バッファ1414A内に示された対応するブーリアン型ピクセル値になる。
その結果、凸状右上角は、ピクセル1415にセンタリングされたブーリアン型5×5のピクセル・アレイに角用テンプレートを当てるときに検出される。
[0094]角形ピクセルの検出に対する他のアプローチは、サブピクセル情報の検査を伴い、実際、どの位のエリアのピクセルが、描写された形によりカバーされるかを決定する。サブピクセル・データ(例えば、16ビットのサンプリングされたサブピクセル)は、(描写された画像によりカバーされる、サンプリングされたサブピクセルの5ビットの合計にすぎないかもしれない)グレースケール値というよりは検査され、より高度な精度が、角検出のときに達成可能である。例えば、より詳細に以下に説明されるように、角が存在するピクセル内部の正確な位置は、放射投与量の加算または減算を介して角を検出するとき、何が大きな自由度を考慮に入れてもよいか決定されてもよい。
[0101]図19A−図19Dは、(図15のステップ1508のように)内部にある形状1911の角を検出する為に、ピクセル1910の3×3のアレイ1900に対して凸状角検出用オーバーレイの応用を示す。図示のように、アレイ1900のピクセル1910は、左上から始まり、0から9までラベルが付されている。一般に、角検出用オーバーレイ1800は、オーバーレイを画成するサブピクセル状態が満足されるまで、(例えば、X方向及びY方向において、1/4ピクセル・ステップ内で)アレイ内を「滑り」回される。以下に詳細に説明されるように、幾つかのハードウェアの実現において、オーバーレイは、実際には滑り回されないが、内部に提供された論理が3×3アレイ内で全ての角を同時に検出する。
[0107]角をピクセル内で単に検出することに加えて、その角があるピクセル内部で正確な位置を決定することも望ましい。そのような正確な位置は、角を含む形状により正確にどれがカバーされているかを決定する為にサンプリングされたサブピクセルを検査することにより決定可能であり、検出された角を補正するとき、より正確な投与量を見込むことができる(例えば、異なる補正投与量は、ピクセル内で角が配置される場所に依存して使用可能である)。幾つかの実施形態に対し、ピクセルは、領域とNビット数に分けられてもよく(以下、角用タグという。)、検出された角形ピクセルが存在する領域を識別する為に生成されてもよい。
[0114]図24は、サンプリングされたサブピクセル・データに基づき、エリア・ベースの角補正を実行する為に使用可能な典型的なハードウェアの実現例2400を示す。前述されたアプローチのように、ラスタライザー2404は、書き込まれるパターンを示すデータファイル2402を受け取り、そのパターンによりカバーされる数多くのサブピクセルの場所をサンプリングしてもよい。単純にグレースケール値(例えば、設定された、サンプリングされたサブピクセルの数を符号することにより生成された5ビット値)のピクセル・マップを生成して出力するというより、むしろ、ラスタライザー2404は、実際の(例えば、16ビットの)サブピクセル・データを出力してエリア・ベースの角補正を見込むことが可能である。図示のように、このサブピクセル・データは、角検出及び補正ユニット2410によりアクセスされてもよいフレーム・バッファ2406に保存されてもよい。
図示のように、幾つかの実施形態において、角検出ユニットは、ピクセル(例えば、16ピクセル)の「フレーム」用サブピクセル・データを受け取り、前述されたように、同時に角検出用オーバーレイを内部のピクセル・アレイに適用して角形ピクセルを検出してもよい。幾つかの実施形態において、オーバーレイの検出領域は、1−1/4ピクセルの高さ、広さでもよい(例えば、白と幾つかの白い領域の凸状角用オーバーレイでもよい)ので、縁で、或いは、縁で、或いは「見える」フレームから離れる角を考慮に入れる為に、フレームの周りに境界ピクセルを含むことが必要になるかもしれない。角検出ユニット2418は、また、角を含む、検出された角形ピクセル内部に位置を識別する角用タグを生成してもよい。
[0118]角補正及び検出ユニット2410の構成要素は、FPGAや汎用ASICのような適切なハードウェア構成要素の、あらゆる組合せを使用して実現可能である。しかし、エリア・ベース・アプローチを使用して処理可能な潜在的に大量のサブピクセルのため、そのようなハードウェア構成要素で必要なゲート数は、構成要素の制限を達成可能である。そのため、幾つかの実施形態に対し、角補正の機能性を実現する為に必要なゲート数を最小にするように努めつつ、幾つかのタイプの最適化を実行することが望ましい。
クワドを生成する為に使用される論理層2620は、実際、4つのサブピクセル入力の関数のような出力信号を生成する。クワドは、集合的に、角によりカバーされた、ピクセル・エリア又はピクセルの組を示す為に使用されるので、対応した論理層は、典型的に、サブピクセルの組の直接の合計ではない。むしろ、各クワドは、ピクセルの4/16を示し、(P1-P4とラベルが付けられた)4つの位置に分けられる。(クワドQ0の位置P3のような)サブサンプルを含まないクワドの位置が存在する場合、それは、対応する式において有効に考慮されない。一方、クワドの位置が(クワドQ0の位置P1のような)2つのサブサンプルを有する場合には、2つのサブサンプルは、共に、OR処理される。そのため、論理層2620は、クワドQ1−Q3に対し、以下の式を実現してもよい。
Q0 = (s0 | s1) & s2 & s3
Q1 = s4 & (s5 | s6) & s7
Q2 = s8 & s9 & s10 & s11
Q3 = s12 & s13 & s14 & s15
ここで、シンボル|と&は、論理OR処理及び論理AND処理関数をそれぞれ示し、サンプリングされたサブサンプルs0-s15は、奇数のマップ2700Aからである。同様の式が、偶数のピクセル・マップ2700Eからサンプリングされたサブピクセルを使用して、クワドQ4−Q7を生成する為に実現可能である。
CCVX-LR = BO & B1_ & B2_ & B3_ & (!B4 | !B7 | !B8) &B5_ & B6_
ここで、シンボル!は、論理否定関数を示す。そのため、この式は、以下のように解釈可能である。ブロックB0は、全てが1でなければならず、B1_,B2_,B3_,B5,B6は、全てがゼロでなければならず、ブロックB4,B7,B8内のサブピクセルの少なくとも一つは1でなければならない。同様に、ブロック・ベースの式は、他の角の型の為に角検出用オーバーレイを実現するように案出されてもよい。さらに、当業者は、幾つかのブロックの組合せが特定の角の型を検出する為に使用可能であり、使用される正確なブロックの組合せが任意に選択可能であることを認識するであろう。いずれの場合でも、ここで説明された階層構造のスキームの実現は、有効なハードウェアの利用を考慮に入れ、全体のゲート総数を減少させる。この方式と分かれた角検出、クワド、ブロックの使用は、また、(各クロックサイクルで実行される複数の操作を用いて)操作の有効なパイプラインを許容し、全体の検出及び補正操作が最大のクロックレートで行われること許容し、全体のパターン書き込み時間を減少させる。
[0125]ピクセルのグレースケール値(後のラスタライゼーション)をうまく処理することにより、ピクセル角における放射投与量またはピクセルの角付近の放射投与量は、境界の影響を補償する為に増減されてもよい。その結果、書き込まれるパターンの実際の角は、そのパターンを示すデータファイルのサイズやデータ転送時間を増加することなく、より密接に理想的な角のパターンに似るようになる。
Claims (15)
- 高感度記録面に書き込まれるパターンの角を調整する方法において:
前記パターンによりカバーされるピクセルのサブピクセルの場所をサンプリングすることにより、ピクセルのグレースケール値を作成する際に使用されるサブピクセル・データを生成するステップと;
前記パターンの角が存在するアレイ内で、前記サブピクセル・データを検査することにより角形ピクセルを検出するステップと;
検出された1以上の角形ピクセルと、検出された1以上の角形ピクセルに隣接する1以上のピクセルのうち少なくとも一つのグレースケール値を調整するステップと;
を備える、前記方法。 - 角形ピクセルを検出するステップは、異なる向きの凸状角と凹状角を検出する為にサブピクセル・データを検査する工程を備える、請求項1に記載の方法。
- 異なる向きの凸状角と凹状角を検出する為にサブピクセル・データを検査する工程は:
ピクセル・アレイと、対応するサブピクセル・データを構築する段階と;
一組の角検出用オーバーレイを前記アレイのサブピクセル・データと比較する段階と;
を備える、請求項2に記載の方法。 - 角検出用オーバーレイの各々は、少なくとも一つの寸法が前記ピクセル・アレイより小さく、
一組の角検出用オーバーレイを前記アレイのサブピクセル・データと比較する段階は、前記アレイ内部の異なるピクセルの場所で角を検出する為に、一組の角検出用オーバーレイをサブピクセル・データのサブアレイと比較することを備える、請求項3に記載の方法。 - 前記パターンの角が存在するアレイ内で、前記サブピクセル・データを検査することにより角形ピクセルを検出するステップは:
隣りのピクセル内で同一の角を検出する工程と;
角形ピクセルとして、前記隣りのピクセルの1つだけを選択する工程と;
を備える、請求項1に記載の方法。 - 角形ピクセルとして、前記隣りのピクセルの1つだけを選択する工程は:
検出された角形ピクセルが凹状角形ピクセルである場合、内側で最も隣りのピクセルを選択する段階と;
検出された角形ピクセルが凸状角形ピクセルである場合、外側の最も隣りのピクセルを選択する段階と;
を備える、請求項5に記載の方法。 - 高感度記録面に書き込まれるパターンの角を調整する方法において:
前記パターンによりカバーされるピクセルのサブピクセルの場所をサンプリングすることにより、サブピクセル・データを生成するステップと;
対応するサブピクセル・データで前記ピクセル・アレイを構築するステップと;
1以上の角検出用オーバーレイで前記アレイ内の一組のサブピクセル・データを比較することにより、前記アレイ内で角形ピクセルを検出するステップと;
検出された1以上の角形ピクセル、検出された1以上の角形ピクセルに隣接する1以上のピクセルのうち、少なくとも一つのグレースケール値を調整するステップと;
を備える、前記方法。 - 全てのサブピクセル・データが第1の値でなければならない第1領域と、全てのサブピクセル・データが第2の値でなければならない第2領域と、少なくとも前記サブピクセル・データの一部が第2の値であってはならない第3領域と、を角検出用オーバーレイの各々が画成する、請求項7に記載の方法。
- 1以上の角検査用オーバーレイは、全てのサブピクセル・データが1でなければならない第1領域と、全てのサブピクセル・データが0でなければならない第2領域とを画成する1以上の凸形角検出用オーバーレイを備える、請求項8に記載の方法。
- 対応するサブピクセル・データで前記ピクセル・アレイを構築するステップは、角検出用オーバーレイより寸法が大きいピクセル・アレイを構築する工程を備え;
1以上の角検出用オーバーレイで前記アレイ内の一組のサブピクセル・データを比較するステップは、並列に、1以上の角検出オーバーレイで前記複数組のサブピクセル・データを比較する工程を備える;
請求項7に記載の方法。 - 検出された角形ピクセルの各々に対して、対応する角を含む検出された角形ピクセル内部の位置を識別するステップを更に備える、請求項7に記載の方法。
- 検出された1以上の角形ピクセル、検出された1以上の角形ピクセルに隣接する1以上のピクセルのうち、少なくとも一つのグレースケール値を調整するステップは:
対応する角を含む検出された角形ピクセル内部の識別された位置に基づき、1以上の補正係数を読み出す工程と;
読み出された補正係数に基づき、1以上のグレースケール値を調整する工程と;
を備える、請求項11に記載の方法。 - 高感度記録面に書き込まれるパターンの角を調整するシステムにおいて:
前記パターンによりカバーされるピクセルのサブピクセルの場所をサンプリングすることにより、サブピクセル・データを生成する為のラスタライザーと;
前記アレイ内の一組のサブピクセル・データを1以上の角検出用オーバーレイと比較することにより、前記アレイ内で角形ピクセルを検出する為の角検出ユニットと;
検出された1以上の角形ピクセル、前記角形ピクセルと隣接する1以上のピクセルのうち、少なくとも一つのグレースケール値を調整する為の角補正ユニットと;
を備える、前記システム。 - 前記角検出ユニットは:
サブピクセル・データに基づいて、一組の第1データ構造を生成する為の第1論理層と;
前記一組の第1データ構造に基づいて、第2の、一組の第2データ構造を生成する為の第2論理層と;
前記一組の第2データ構造に基づいて、検出された角を識別する出力信号を生成する為の第3論理層であって、前記第1論理層、第2論理層、第3論理層を組み込む式は、前記角検出用オーバーレイを画成する、前記第3論理層と;
を備える、請求項13に記載のシステム。 - 前記角検出ユニットは、角を含む角形ピクセル内部の位置を識別する角用タグを生成するように適合されている、請求項13に記載のシステム。
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