检查和/或处理用于光刻的元件的装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于用带电粒子束(170、1028)检查和/或处理用于光刻的元件(110、200)的装置(1000)，所述装置(1000)包括：(a)在将所述用于光刻的元件(110、200)暴露于所述带电粒子束(170、1028)时记录测量数据(330、440、450、460、470)的构件；以及(b)用训练的机器学习模型(800)和/或预测滤波器来预先确定所述带电粒子束(160、1028)相对于所述用于光刻的元件(110、200)的漂移(410、420、430、480)的构件，其中，所述训练的机器学习模型(800)和/或所述预测滤波器至少使用所述测量数据(330、440、450、460、470)作为输入数据(830)。470)作为输入数据(830)。470)作为输入数据(830)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】检查和/或处理用于光刻的元件的装置和方法
[0001]本申请要求德国专利申请DE 10 2018 209 562.0的优先权，其全部内容通过引用并入本文作为本公开的一部分。
1.

[0002]本专利技术涉及用于用带电粒子束检查和/或处理用于光刻的元件的装置和方法。特别地，本专利技术涉及在修复用于光刻的元件的缺陷期间预先确定相对于用于光刻的元件的带电粒子束的漂移的装置和方法。
2.
技术介绍

[0003]由于在半导体产业中的集成密度越来越高，光刻掩模不得不在晶片上成像越来越小的结构。生产成像到晶片上的小结构尺寸需要具有甚至更小的结构或图案元件的用于纳米压印光刻的光刻掩模或模板。因此，用于纳米压印光刻的光刻掩模和模板的生产过程变得越来越复杂，并且因此变得更加耗时且最终还更加昂贵。由于光刻掩模或模板的图案元件的微小结构尺寸，因此不可能排除在掩模或模板生产期间的误差。这些必须修复——只要可能。
[0004]光刻掩模、光掩模、曝光掩模或简单掩模的误差或缺陷通常由一个或多个过程来修复，或者例如在修复地点处提供前驱气体并且用电子束扫描缺陷。用于纳米压印光刻的光掩模和模板通常是电绝缘样品。因此，用电子扫描掩模会引起使电子束偏转的掩模的静电充电。此外，由于对掩模的缺陷区域进行反复局部扫描，后者可能会局部加热，从而带来光掩模的长度发生变化，并且因此带来掩模相对于扫描电子束的相对位移。
[0005]两种影响都以扫描区域或电子束的写入场的畸变和位移的形式体现，这导致由电子束捕获的图像的位移或写入的结构的位移。此外，这两种影响典型地导致扫描电子束的像场的畸变，例如以尺度改变的形式。
[0006]通常通过在电子束的图像或扫描区域中相对于参考标记来定义修复、通过图像处理方法在修复持续时间内跟踪参考标记的位置、且借助于偏移来移位电子束以供修复，来解决掩模与电子束之间相对位移的效应。作为示例，下面引用的文档关注了应用和检测参考标记的位置及其随时间的推移的位移：DE 25 59 209 A1、US 2002/0 122 992 A1、US 2009/0 014 663 A1、US 2013/0 177 855 A1和US 2009/0 218 488 A1。
[0007]在新方法中，目前正在尝试借助机器学习(ML)模型来应对光掩模的质量评估中的许多挑战。作为示例，应为该过程引用以下文档：WO 2017/087 653 A1、WO 2017/117 568 A1、WO 2017/120 253 A1、WO 2017/123 555 A1、WO 2017/123 561 A1、WO 2017/117 573 A1、WO 2017/123 555 A1和WO 2017/205 537 A1。
[0008]虽然标记或参考标记在修复工艺的过程中会退化，但是它们所经受的条件与要修复的缺陷的条件相似。因此，尽可能不频繁地扫描标记。然而，该过程与尽可能准确地检测掩模与粒子束之间的位移以便尽可能快速和精确地补偿它的目的是矛盾的。
[0009]因此，本专利技术解决了指定以下装置和方法的问题，该装置和方法改进带电粒子束
的漂移补偿且至少部分地避免如上所描述的缺点。
3.
技术实现思路

[0010]根据本专利技术的一方面，该问题通过独立权利要求1中的装置和独立权利要求18中的方法解决。在第一实施例中，用于用带电粒子束检查和/或处理用于光刻的元件的装置包括：(a)在将用于光刻的元件暴露于带电粒子束时获取测量数据的构件；以及(b)用训练的机器学习模型和/或预测滤波器来预先确定带电粒子束相对于用于光刻的元件的漂移的构件，其中，训练的机器学习模型和/或预测滤波器至少使用测量数据作为输入数据。
[0011]或是用于光刻的元件的静电充电或是用于光刻的元件的热漂移和/或根据本专利技术的装置的热漂移都不是稳态过程。根据本专利技术的装置包括训练的机器学习模型(ML模型)和/或预测滤波器。基于测量数据，ML模型和/或预测滤波器可以预测带电粒子束与用于光刻的元件之间的漂移。这使得通过根据本专利技术的装置能够连续补偿漂移。因此，首先，可以相对于现有技术改进漂移校正或漂移补偿的程度，并且其次，可以显著地延长必须检验漂移补偿的间隔。此外，可以附随地估计漂移补偿的不确定性。因此，取决于应用条件，装置可以被设定为频繁实行非常可靠的漂移测量，或者较不频繁地实行较不可靠的漂移测量。
[0012]用于光刻的元件可以包括至少一个标记。
[0013]存在于用于光刻的元件上的标记或参考标记能够可靠且再现地确定带电粒子束相对于用于光刻的元件的漂移。
[0014]用于获取测量数据的构件可以包括：用于使带电粒子束在至少一个标记之上进行扫描的构件，以及用于检测二次带电粒子和/或从至少一个标记背向散射的带电粒子的检测器。
[0015]根据本专利技术的装置可以被配置为在开始检查和/或处理用于光刻的元件之前，通过扫描至少一个标记来确定至少一个标记的参考位置。
[0016]一个或多个标记的参考位置形成一位置，在检查过程或处理过程的过程中，(一个或多个)标记的(一个或多个)位置的改变参考该位置。标记的位置的改变可以以相对项来指定，即相对于参考位置，或者以绝对项来指定，即相对于用于光刻的元件的坐标系。
[0017]该装置可以被配置为用于确定至少一个标记相对于参考位置的位置改变。
[0018]在一时间间隔之后，用于获取测量数据的构件可以再次扫描一个或多个标记，以便确定标记的位移。一个或多个标记的新的或更新的位置形成用于ML模型和/或预测滤波器的更新的输入数据。基于更新的输入数据，ML模型和/或预测滤波器确定下一个时间间隔的带电粒子束相对于用于光刻的元件的漂移。
[0019]该装置可以被配置为确定关于至少一个标记的检测的确定性的度量。关于至少一个标记的检测的确定性的度量可以包括至少一个标记的坐标与用于光刻的元件的至少一个缺陷的互相关系数或至少两个标记的坐标之间的互相关系数。确定性的度量指示用于确定一个或多个标记的位置的测量值的可靠性。在确定下一次获取至少一个标记的测量数据的时间间隔时可以考虑该变量。
[0020]训练的机器学习模型可以配置为确定置信度的度量。
[0021]训练的机器学习模型和/或预测滤波器可以被配置为使用置信度的度量作为输入数据。
[0022]置信度的度量指示在下一个时间间隔预测一个或多个标记的位置的可靠性。借助于将该变量提供为机器学习模型和/或预测滤波器的输入数据，机器学习模型和/或预测滤波器可以预测应获取至少一个标记的新测量数据的时间范围。
[0023]该装置可以被配置为根据至少两个标记的位置位移来确定带电粒子束的扫描区域的畸变。
[0024]为了确定扫描区域的畸变，有利的是在带电粒子束的扫描区域内使用四个标记，并且将四个标记布置为使得四个标记大部分围绕带电粒子束的扫描区域。
[0025]训练的模型可以使用检查和/或处理的至少一个附加参数作为附加输入数据。
[0026]借助于以下事实，除本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于用带电粒子束(170、1028)检查和/或处理用于光刻的元件(110、200)的装置(1000)，包括：a.在将所述用于光刻的元件(110、200)暴露于所述带电粒子束(170、1028)时获取测量数据(330、440、450、460、470)的构件；b.用训练的机器学习模型(800)和/或预测滤波器来预先确定所述带电粒子束(170、1028)相对于所述用于光刻的元件(110、200)的漂移(410、420、430、480)的构件，其中，所述训练的机器学习模型(800)和/或所述预测滤波器至少使用所述测量数据(330、440、450、460、470)作为输入数据(830)；以及c.用所述带电粒子束(170、1028)和至少一个前驱气体校正所述用于光刻的元件(110、200)的至少一个缺陷(290)的构件。2.根据权利要求1所述的装置(1000)，其中，所述用于光刻的元件(110、200)包括至少一个标记(240、250、260、270)。3.根据权利要求2所述的装置(1000)，其中，所述装置(1000)被配置为在通过扫描所述至少一个标记(240、250、260、270、280)检查和/或处理所述用于光刻的元件(110、200)之前确定所述至少一个标记(240、250、260、270、280)的参考位置(330)。4.根据权利要求3所述的装置(1000)，其中，所述装置(1000)被配置为用于确定所述至少一个标记(240、250、260、270、280)相对于所述参考位置(330)的位置改变(410、420、430、480)。5.根据权利要求2-4中的任一项所述的装置(1000)，其中，所述装置(1000)被配置为确定关于所述至少一个标记(240、250、260、270、280)的检测的确定性的度量。6.根据前述权利要求1至5中的任一项所述的装置(1000)，其中，所述训练的机器学习模型(800)被配置为确定置信度的度量。7.根据权利要求6所述的装置(1000)，其中，所述训练的机器学习模型(800)和/或所述预测滤波器被配置为使用所述置信度的度量作为输入数据。8.根据前述权利要求1至7中任一项所述的装置(1000)，其中，所述训练的机器学习模型(800)使用所述检查和/或处理的至少一个附加参数作为附加的输入数据(830)。9.根据权利要求2-8中任一项所述的装置(1000)，其中，所述至少一个附加参数包括：在所述检查和/或处理区域中的温度，在所述检查和/或处理区域中的压力，在所述检查和/或处理区域中的空气湿度，所述用于光刻的元件(110、200)的类型，所述用于光刻的元件(110、200)的缺陷(290)的类型，所述缺陷(290)的大小，所述缺陷(290)在所述用于光刻的元件(110、200)上的位置，所述缺陷(290)相对于所述至少一个标记(240、250、260、270、280)的位置，用于缺陷校正的至少一个前驱气体，所述至少一个前驱气体的气体质量流动速率，所述至少一个前驱气体的作用时间，所述缺陷校正的持续时间，所述用于光刻的元件(110、200)在所述装置(1000)中的驻留持续时间，所述带电粒子束的一个或多个扫描操作模式，在所述用于光刻的元件(110、200)的检查和/或处理期间所述带电粒子束的驻留持续时间，在所述用于光...

【专利技术属性】
技术研发人员：M布达赫，N奥思，C伦辛，A弗雷塔格，C沃杰克，
申请(专利权)人：卡尔蔡司SMT有限责任公司，
类型：发明
国别省市：