曲线掩模突破光刻检测与量测的极限

核心要点：

曲线掩模需要在设计、掩模数据准备、写入、检测和量测等各个环节之间建立原生数据流。

检测方式正在从发现所有缺陷，转变为识别哪些掩模偏差会真正影响晶圆上的图形打印。

高数值孔径极紫外（High-NA EUV）光刻将进一步加剧检测挑战，尤其是针对细小可打印缺陷和光化学对比度限制等问题。

圆桌专家阵容：半导体工程（Semiconductor Engineering）近日就光刻掩模领域的未来挑战及可能的解决方案进行了深入探讨，参与者包括：D2S首席执行官Aki Fujimura、美光科技运营经理Glen Scheid、HJL Lithography首席光刻工程师Harry Levinson，以及Synopsys产品管理高级总监Germain Fenger。以下为对话摘录。如需阅读本系列讨论的第一部分，请点击此处。

曲线掩模生态系统的整体演进

SE：随着曲线掩模逐渐成为主流，围绕它的生态系统需要在哪些方面进行演进，才能实现规模化应用？

Fenger：整个掩模数据准备流程需要全面转向曲线原生架构。如果曲线掩模已应用于设计环节，那么上游的设计工具同样需要支持曲线原生格式。将曲线设计强行嫁接到基于多边形的传统架构上，根本行不通。目前整个行业已经对大量工具进行了重构，以支持曲线原生格式。与此同时，云计算和高性能计算（HPC，例如GPU）在计算扩展性方面的重要性日益凸显。业界也在积极探索缓存机制，力求在掩模重新流片时仅重新计算发生变化的部分，而非全量重算，这是因为当前曲线掩模的计算成本依然较高，ILT（逆向光刻技术）、分片（fracture）等步骤的计算开销越来越大。

值得注意的是，ILT本身就是天然支持曲线的。而采用多光束写入（MBW）技术后，也无需再增加"曼哈顿化"步骤将曲线形状转化为可制造形态，从而简化了整体流程。我们需要充分利用现有最强大的计算资源（例如GPU）来维持合理的交货周期（TAT），同时也需要在计算策略上更加精细——并非所有内容都需要重新计算，只有在必要时才进行。

另一个关键方面是检测生态系统的升级。我们需要从"找出所有问题"转变为"找出真正重要的问题"。正如Aki所提到的，曲线掩模有望实现按设计意图精准制造。这对掩模检测和量测意味着什么？在传统的曼哈顿掩模中，我们默认会存在误差；但对于曲线掩模而言，有可能将误差降至零。我们是否应该以此为制造标准，要求实现零缺陷？我们是否需要在ILT引擎中加入掩模变异仿真，让ILT主动规避剂量裕量不足或变异性较高的掩模结构？如果我们拥有一块完美的掩模，未来能实现什么，现在已经可以设想。这在概念上是可行的，但过去我们始终假设掩模存在误差。现在这一假设还够用吗？我们能做得更好吗？

Levinson：目前我最担心的是缺陷检测问题。当我们迈入高数值孔径EUV时代，能够被打印出来的特征将极为细小。eBeam Initiative的行业调查显示，业界权威人士认为，可打印性关注的特征尺寸已小于15纳米，这是一个非常微小的量级。我们通过采用EUV同波长检测（即光化学检测）来解决分辨率问题。极短的波长为我们提供了实现超高分辨率的潜力，这确实带来了很大的优势。但随着向高数值孔径演进，我们需要分辨率更高的EUV检测，而这正是一些微妙之处所在。

我们还需要在缺陷与背景（即多层反射膜）之间获得良好的对比度，而多层膜本身具有很高的反射率。问题在于，当入射角度偏离法线增大时，多层膜的反射率会下降，而正是这些大角度照射能够带来更高的分辨率。我们可以制造具有更高分辨率的EUV光学系统，但却无法充分发挥其潜力，原因在于对于较高空间频率分量，我们无法获得良好的图像对比度。

如果继续沿用光化学检测路线，就必须找到绕过这一基本物理限制的巧妙方法。另一条路是采用电子束检测，但这存在严重的吞吐量问题，目前业界正在积极开展多束电子束检测工具的研发工作，并取得了一定进展，但难度依然很大。在进行多束电子束掩模写入时，所有电子被集中打到掩模上的光刻胶，每个电子完成自己的任务即可；而在检测时，则需要接收从每束光束反射回来的电子信号，并将不同光束的信号逐一分离，这在电子束技术领域是一个极具挑战性的难题。总体而言，我对未来缺陷检测问题深感忧虑，无论是采用EUV还是电子束进行检测，都面临重大挑战。

Fujimura：我们谈到了大部分问题，包括量测和数据。关于ILT，我想补充一点：输出曲线形状所需的时间，实际上比输出曼哈顿形状更短。原因在于，各家软件厂商的ILT在底层数学上都是基于像素域的傅里叶变换进行计算的，其输出本质上就是曲线形式。为了适配过去的可变成形光束（VSB）掩模以及更适合曼哈顿设计的现有基础设施，需要额外增加一个后处理步骤，将图形整形为曼哈顿格式，再对这些曼哈顿图形进行小幅仿真修正。我认为，如果只输出曲线形状，反而可以加快速度，这正是D2S的做法。

我也充分理解当今的现实情况。半导体制造业在本质上是极为保守的，这是必然的——必须确保不出任何差错。我常说，"在量产中，更好意味着不同，而不同就意味着风险"。生产中需要的是已经验证可用的方案，不能随意改动。只有等到下一个合适的时机，才能引入新技术，因为即便是明显更优的方案，也不能冒险破坏现有的生产流程。我理解维持现状背后存在强大的惰性。

尽管如此，我认为在多束写入的世界里，传统意义上的"分片"步骤本身并不应该存在。在VSB时代，分片是绝对必要的；但在多束写入时代，这个逻辑已不再成立。掩模数据准备确实仍然需要，包括决定图形的复制方式、放置位置、是否旋转、缩放或偏置等，有许多事情必须在掩模数据准备阶段完成。但"分片"这个概念本身，10年后是否还应该存在于曲线掩模流程中，我持怀疑态度。我理解它在今天依然必要，但改进曲线数据流的机会不仅在于数据量、传输、计算或连接性，更在于"做减法"——充分利用可制造掩模靶图这一优势，省去过去不必要的步骤，因为在实现可制造掩模的条件下，今天掩模领域的许多操作其实都没有存在的必要。

Scheid：我很认同Aki的观点，对我来说，这意味着必须在整个掩模流程中实现曲线原生化——从进入掩模工厂的输入数据开始就采用曲线原生格式，经过多束写入设备，再到检测工具乃至量测工具，都能直接处理曲线数据，无需额外的分片操作。这是一个必要的演进方向，各个环节的基础已经存在，但仍需要一套完整的系统将其整合起来。

我还想补充一点此前未提到的内容：掩模规则检查（MRC）。在定义哪些规则可能导致掩模制造问题方面，无论是分辨率还是检测问题，仍有大量工作有待完成。部分规则已经明确，也有软件可以针对这些规则执行MRC检查，但仍存在局限性。即便检测出错误，在OPC已经完成的情况下，如何在不重新运行整个OPC流程的前提下进行修正？随着曲线图形越来越复杂，还会出现哪些新的潜在问题？这些都是需要深入探索的课题。

检测与量测的差距及应对策略

SE：掩模检测和量测正在努力跟上特征尺寸缩小和图形复杂度提升的步伐。当前最大的差距在哪里？业界正在采取哪些措施来弥补这些差距？

Levinson：在利用EUV光捕获极细微缺陷方面，业界需要大量创新，同时还需要进一步提升多束电子束检测工具的性能。除此之外，针对曲线特征的量测问题，业界也在开展大量研究工作。对于一条细长的直线，谈论其关键尺寸（CD）时，即便是最年轻的工程师也能一目了然地理解。但面对任意形状的曲线特征，关键尺寸的定义就远非显而易见了。在确定关键尺寸的定义之后，如何定义线边缘粗糙度（LER）？对于直线，我们有一个参考基准——某条理想的完全平直线。但对于曲线特征的线边缘粗糙度，参考基准是什么？因为我们讨论的始终是边缘相对于某个基准的偏差。

面对曼哈顿几何图形时，我们讨论的是矩形——一种从基础几何学就熟悉的形状。而描述曲线形状所需的数学工具，可能需要具备研究生水平的数学功底。这在技术复杂性上是一个巨大的跨越，有大量问题需要逐一攻克。好在我们的行业汇聚了众多优秀的人才在共同努力，我完全有信心看到解决方案的出现，只是目前还处于攻关的过程之中。

Fujimura：我完全认同Harry的观点。在量测领域，目前已经出现了一个相对明确的方向——尽管尚未定论——那就是沿轮廓测量边缘放置误差（EPE）。归根结底，我们讨论的掩模是实体物理对象，它或者透过光，或者反射光（EUV的情形）。局部区域才是最关键的。无论是193nm波长的光还是13.5nm波长的EUV，都存在各自的分辨率极限。我们只需要在这个分辨率所能感知的范围内保持足够的精度。对于每种光刻技术，都有明确的规格定义掩模需要达到的精度水平。

我们需要建立"局部区域"的概念——对于13.5nm EUV，局部区域更小；对于193nm，局部区域则更大——以此来定义足够的精度标准。由于追踪局部区域的方式比较繁琐，更实用的做法是检查每一个轮廓边缘，确保其准确无误。这实际上是完整要求的一个子集，但我认为这并非满足ILT或OPC仿真要求的唯一途径。毕竟，我们的目标是让实际物理掩模与ILT仿真时的假设相吻合，仅此而已。

尽管局部区域方法在理论上已经足够，但行业正在朝着边缘放置误差和基于统计的方法演进。单次EPE测量结果过于不确定，因为制造变异和测量误差都会影响结果，需要对大量EPE测量结果取平均，才能获得有意义的指标。具体的实现方式有很多种，内存芯片制造商和随机逻辑制造商的方法可能会有所不同，但趋势已经显现。行业要就标准方法达成共识，可能还需要几年时间。量测供应商的数量远多于掩模写入设备供应商，因此不像后者那样能够自然收敛，需要更长时间才能形成统一标准。

Scheid：就掩模工厂的现状而言，我们今天看到的曲线掩模应用仍处于早期阶段，未来的潜力远不止于此。掩模工厂正在跟上晶圆厂图形化需求的步伐，BACUS会议上展示的行业路线图清晰地规划了通往高数值孔径EUV乃至更先进技术的路径。几年前在BACUS上展示的高NA生态系统的成熟度，已经远超低NA生态系统当初起步时的水平，可见行业已取得了长足进步。

在Aki提到的EPE量测基础上，我们需要找到最佳方式来表征掩模对晶圆的影响，从而与晶圆厂就良好的验证指标达成共识，形成一致的标准。同时，我们还需要在这些指标的框架下，真正将反馈机制落实到掩模制造工艺本身的改进中。当我们从熟悉的传统指标转向新指标时，往往还需要引入新的控制参数，以便对掩模工艺进行调优，使其在新指标下达到最优表现。

检测技术始终在不断突破现有设备的能力边界，无论是将193nm用于EUV掩模检测，还是采用EUV光化学检测，抑或未来可能引入的电子束检测。检测数据，尤其是产生大量误报（nuisance detection）时，需要通过高精度的自动缺陷分类系统进行过滤，以减少对人工审核的依赖。对整个验证流程的精细化管理，对于缩短先进掩模的交货周期（turn time）至关重要，而这正如我们此前提到的，是需要精心管控的关键指标。

Fenger：在Glenn提到的基础上，检测领域存在一个明显的缺口：如何预测哪些缺陷会影响晶圆打印，哪些不会。我们往往只是在测量那些容易被检测到的问题，而非真正影响晶圆良率的缺陷。Glenn还提到了MRC规则，我认为很多MRC规则实际上是由检测能力倒逼出来的——检测能力的局限决定了掩模制造商允许上掩模的图形范围，而非由多束写入设备或掩模制造工艺本身来限制。

我认为，对于某些应用，需要引入基于模型的MRC——即通过仿真模拟检测工具的实际"视野"，再决定某一特征是否可以上掩模。将这一问题简化为固定规则，对于某些层次来说过于复杂，至少对部分层次而言是如此。需要更多工作来推动MRC向基于模型的方向发展，而到那时，恐怕就不能再叫"掩模规则检查"了。

另一个值得关注的议题是如何表征掩模。EPE可能是目前最直接的解决方案，尽管正如Aki所说，未必是最优方案。如何表征EPE、局部曲率、保真度、CDU（关键尺寸均匀性）、LWR（线宽粗糙度）——这些对于曲线掩模而言都是全新的问题。如何对曲线图形的CDU进行表征？如何测量曲线图形的关键尺寸？所有这些问题都需要深入思考，我相信掩模量测供应商们终将给出优秀的解决方案。

Fujimura：MRC需要走向基于模型的方向，基于规则的部分将逐步退出历史舞台。这是一个非常重要的观点。

Q&A

Q1：曲线掩模为什么不能直接沿用现有的多边形工具链？

A：曲线掩模的数据流与传统曼哈顿多边形架构存在根本性的不兼容。ILT的底层计算基于傅里叶变换，其输出本质上就是曲线形态。将曲线设计强行嫁接到多边形工具链，需要额外增加"曼哈顿化"后处理步骤，不仅增加了计算复杂度，还拉长了流程周期。真正实现曲线原生化，需要从上游设计工具到掩模写入、检测、量测的全链路重构，才能发挥曲线掩模的完整优势。

Q2：高数值孔径EUV对掩模缺陷检测带来了哪些新挑战？

A：高数值孔径EUV使可打印特征尺寸缩小到15纳米以下，对检测分辨率提出了极高要求。采用EUV光化学检测时，虽然短波长提供了高分辨率潜力，但大角度照射下多层反射膜的反射率下降，导致高空间频率分量的图像对比度不足，难以有效识别细小缺陷。电子束检测虽有望弥补分辨率不足，但多束并行检测中各束信号的分离是极具挑战的技术难题，吞吐量也是重大瓶颈。

Q3：边缘放置误差（EPE）量测为何成为曲线掩模量测的主流方向？

A：对于曲线掩模，传统关键尺寸（CD）和线边缘粗糙度（LER）的定义在曲线特征上不再直观，需要全新的表征方法。EPE沿轮廓测量边缘偏差，能够直接反映掩模与ILT仿真目标之间的吻合程度，与光刻物理原理高度契合。由于单次EPE测量存在制造和测量变异，业界正在朝着基于统计平均的EPE量测方法演进，以获得更稳健的掩模质量指标，但行业标准的最终确立可能还需要数年时间。