41. High-NA APMI - LASERTEC ACTIS A300 Series (3)

 

 

DIE TO DATABASE INSPECTION FOR CURVILINEAR MASKS

Die to database inspection support of ACTIS

DDB inspection method

 

앞에서 설명하였듯 ACTIS는 EUV 포토마스크의 D2D와 DDB 검사를 모두 수행하는데, D2D 검사는 동일한 패턴을 가진 두 다이의 영상을 비교하는 반면 DDB 검사는 실제 마스크의 영상을 설계 데이터를 이용하여 시스템의 알고리즘에 의해 생성된 Ref 영상과 비교하며 두 영상의 차이는 검출된 결함을 나타냄을 알고가야합니다.

다시 돌아와서 DDB 검사는 D2D 검사에 비해 민감도가 높습니다. 이는 DDB 검사에 사용되는 Ref 영상이 실제 마스크 패턴 영상에 존재하는 거칠기 정보를 포함하지 않아 높은 신호 대 잡음비(SNR)를 달성할 수 있기 때문입니다.

ACTIS의 DDB 검사 모드는 Binary 마스크 외에도 EUV PSM을 지원하는데, EUV PSM은 EUV 빛의 반사량을 크게 감쇠시키면서 180도에 가까운 위상 이동을 제공하는 저-n(굴절률) 물질을 사용하여 프린팅 패턴의 대조도를 향상시켜 NILS를 향상시키죠.

 

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NILS

 

Normalized image log-slope (NILS)는 리소그래피 이미지 품질을 설명하는 데 가장 중요한 단일 지표입니다.

선폭을 곱한 강도 로그의 기울기로 정의되며, NILS = d(로그 I)/dx * w = w/I dI/dx입니다.  

기본적으로 주어진 선량의 % 변화에 대한 폭의 % 변화를 제공합니다.

이는 선량의 확률적 변화가 자연적으로 발생하는 EUV 리소그래피에 특히 중요합니다.

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이 그림을 보면 확실히 알 수 있는데, EUV Binary 마스크와 PSM의 단면도, ACTIS 이미지, 렌더링된 레퍼런스 이미지, EUV Binary 및 PSM 마스크의 차등 이미지를 보여주게되어 유저에게 명확히 "어! 여기에 디펙이 있다!" 라고 알려줄 수 있겠네요. DDB Ref 이미지는 충실하게 렌더링되었지만, 일반적으로 Binary 마스크보다 더 복잡한 빛 간섭 효과로 인해 DDB 검사를 위한 EUV PSM Ref 이미지 모델링이 어렵다는 점에 유의해야할 것입니다.

 

당연히 앞으로 Curvilinear mask의 사용이 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 OPC 솔루션에서 마스크 충실도와 유연성을 높임으로써 더 나은 Process window을 포함한 다양한 개선을 제공하기 때문입니다.

 

SEMI P49 OASIS 지원 엔진의 MULTION 레코드의 래스터화 결과,  샘플 데이터는 Synopsys 제공

 

그러나 DDB 검사를 위해 Curvilinear mask를 효율적으로 Rasterizing하려면 곡선 모양을 근사화하기 위해 많은 수의 정점을 가진 다각형을 사용해야 하며, 이는 기존 EUV 마스크에 비해 매우 큰 데이터 처리 부하를 부과합니다. 처리량을 희생하지 않고 복잡한 OPC Ref. 이미지를 충실하게 모델링하는 것은 Curvilinear mask 의 DDB 검사에서 또다른 주요 과제겠죠?

증가된 데이터 처리 부하에 대응하기 위해 랜더링 엔진을 개선했다고 하는데, 기존에는 Rasterizing를 CPU만 수행하였으나, 이번에 개발된 하이브리드 렌더링 엔진은 CPU와 GPU를 모두 사용한다고 하네요, SW팀이 엄청 노력했을것 같습니다.

적용된 엔진은 또한, 새롭게 개발된 머신러닝을 이용한 모델링 알고리즘으로 Ref 영상의 정확도를 향상시킬수 있었다고 합니다. 여기는 스윽 지나가는 영역입니다. 제게는 ^^,, 알아만 둡시다. 결과: 랜더링 향상, 왜?: 머신러닝 적용...