行/空间测量低于50 nm, shape-based MDP和MV不再足够了。
半导体行业以来,mask-data准备面具(MDP)和验证(MV) shape-based:每个形状被视为一个实体本身,如果每个孤立的形状是正确的,面具是正确的。这种情况下独立是常规压裂的关键假设。
然而,随着线/空间测量(L: S)低于50 nm, shape-based MDP和MV不再足够了。L:低于50 nm,每个形状的能力打印忠实的面具是靠近其他形状的影响。面具上的每个形状的环境变得形状本身一样重要。解决方案是创建和评估中的每个形状上下文的环境。这就是为什么低于50 nm L:年代,基于仿真的MDP和MV方法成为关键。
展示环境的影响低于50 nm,考虑下面的图1中的示例。基本布局是10交替行和空格,剩下100%的大面积接触,大面积的暴露。图2显示了1000年时代的蒙特卡罗模拟模式。在300 nm L:年代,这个模式就是一个例子,“你所看到的就是你得到的”,它再现了合理的信实50 nm。然而,40 L:年代,有重要的行结束的舍入和缩短。此外,左边的线(1 - 2行)相当多样化从右边的线(9 - 10行)。
图1:测试模式用于仿真。这是一个简单的L: S模式100%暴露在左边和0%的曝光。
图2:模拟面具轮廓模糊的30 nm所示为各种L: S模式。这是印刷常规压裂的结果没有短程校正。每幅图片都扩大了,使读者看到了轮廓。实际上,100 nm L: S模式是三分之一的大小300海里L: S。
这些差异是麻烦,不是因为线不能纠正,而是因为他们不能以同样的方式被纠正。剂量调制是一种非常有效的方法正确的行结束的舍入和缩短。然而,如果相同的校正剂量应用于每一个线条,最右边线会矫枉过正一样,和最左边的线将under-corrected。这是基于规则的MDP和MV开始遇到麻烦。虽然理论上可以创建规则复杂足以处理基于上下文的问题,在实践中,生成的规则基础将拜占庭和不准确的。
面具的世界,当然,还有另一个解决方案写细面具可靠的几何图形。慢抗拒少模糊写更好的几何图形更准确。所需增加的能源可以提供更高的电流密度或VSB机,编写时间较长或多波束面具的作家,这是专为高电流密度。图3中的模拟表明,慢抗拒做帮助:在15-nm模糊相结合,本例中的线将印刷良好40 L: S。然而,出现在30 nm和上下文相关的影响。Context-sensitivity呼吁基于仿真的MDP方法。
图3:比较30 nm模拟轮廓的40纳米,和50 nm L: S模式15 nm模糊右边和左边30 nm模糊。
采用基于仿真的MDP的成本方法是运行时和开发模型。然而,基于仿真的MDP提供了几种行之有效的好处来自支持技术,包括重叠的照片、个人剂量调制,调制和基于模型的形状。这些技术不仅有助于实现线性校正,但也有助于显著提高弹性制造变化。运行时相关成本基于仿真的MDP方法可以显著减少通过使用GPGPU-acceleration,这对eBeam仿真效果特别好。
图4显示了基于仿真的结果,上下文敏感的剂量调制和shape-correction组底部的模式执行。只有线宽度修正在这项研究中,而不是行结束。因为修正仿真的基础,因此上下文敏感的,每次每一行有不同的调整,考虑到周围的环境。
图4:15 nm模糊过程模拟与每一行dose-based修正边缘被模拟治疗特别是在它的上下文。在本研究只有线宽度是治疗;行结束不纠正。
很明显从这些仿真例子特性或慢跑低于50 nm(或低于40海里总15-nm模糊),面具的形状是可以预见不同的超过2 nm邻近的形状取决于上下文。上下文敏感需要仿真处理,因为基于规则的几何方法过于复杂生成所需的精度。
基于仿真的MDP今天为50纳米的挑战做好了准备在这个行业继续工作替代光刻技术的解决方案。eBeam社区继续创新来填补这一缺口,使光学光刻技术的扩展。基于仿真的MDP,加上GPGPU加速度,提供的性能和上下文敏感的精密光学光刻技术扩展到soi逻辑节点。
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