[发明专利]基于空间像自适应降噪的投影物镜波像差检测方法

摘要

一种基于空间像自适应降噪的投影物镜波像差检测方法，是基于空间像主成份分析的光刻机投影物镜的波像差测量技术的优化方法。本方法通过对同一视场位置的空间像进行重复采集得到相应空间像的噪声权重，再将噪声的权重转化为主成份的权重，利用权重最小二乘法拟合空间像得到具有噪声抑制效果的主成份系数，最后利用泽尼克像差回归矩阵求解投影物镜的波像差。本发明通过对空间像进行无损的噪声抑制算法优化达到降噪目的，可以使投影物镜波像差的测量精度和重复精度都得到明显提高。

主权项

1.一种基于空间像自适应降噪的投影物镜波像差检测方法，该方法利用的系统包括：产生照明光束的照明光源(1)；能调整照明光源(1)发出光束的束腰尺寸，光强分布，部分相干因子和照明方式的照明系统(2)；能承载测试掩模(3)并拥有精确步进和定位能力的掩模台(4)；能将测试掩模(3)上的检测标记(5)按照一定比例缩放成像的投影物镜(6)；能精确步进和定位的工件台(7)；安装在工件台(7)上的用于采集检测标记(5)所成空间像的图像传感装置(8)；与所述图像传感装置相连的用于光刻机控制，数据采集和处理的计算机(9)；其特征在于该方法包括如下步骤：①设置光刻机参数，重复采集得到空间像组AIR：设置照明系统的部分相干因子σ和投影物镜数值孔径NA，加载测试掩模标记，启动光源；运行测试程序，验证掩模是否正常加载，检验像传感器能否正确扫描捕捉空间像；设置像传感器的采样范围，采样步长以及重复次数等，使像传感器在同一视场位置重复s次采集空间像，得到s幅空间像AIR_j的空间像组AIR；②计算空间像的噪声权重V：首先，使用数学工具软件将重复测量采集到的s幅空间像AIR_j分别重构成列向量的形式AIC_j；如，可以使用MATLAB提供的reshape函数，根据公式(1)将空间像由m×n的矩阵存储形式变为p×1的列向量存储形式：AIC_j＝reshape(AIR_j，[p，1])(j＝1，2，…，s)            (1)其中，p＝m×n，表示空间像的像素个数；将所有s幅空间像列向量组合成维度是p×s的新矩阵AIM：AIM_p×s＝[AIC₁ AIC₂…AIC_s]                            (2)再利用数学工具软件，如MATLAB软件提供的std函数逐行求新矩阵AIM的标准差，按照公式(3)所示得到一个p×1的列向量ain：ain＝std(AIM，0，2)                                   (3)ain向量可以元素展开成下式的形式：ain=σ1σ2...σp---(4)]]>其中，列向量ain的每一个元素值σ_i就代表空间像在该像素位置采集的误差幅度，用来表征该像素位置的噪声权重；再将ain中各元素写成对角阵的形式V_p×p：将该V_p×p简写为V，即所述的空间像噪声权重因子；③建立空间像主成份矩阵PCM和泽尼克像差回归矩阵ZRM：首先按照Box_Behnken design的统计方式，根据公式(6)建立训练用泽尼克像差库ZB，ZB＝0.1*BBdesign(ZN)(ZN＝3，4，…，33)         (6)其中，ZN表示使用的泽尼克像差的个数，系数0.1是训练用泽尼克像差的幅值，ZB是一个N行ZN列的矩阵，它的每一行表示一组训练用的泽尼克像差；将ZB中的泽尼克像差分别代入光刻仿真软件(PROLITH、Solid-C等)，生成训练用仿真空间像库AIB，再基于MATLAB的主成份分析算法princomp分析空间像的主成份，得到仿真空间像主成份矩阵PCM和训练用仿真空间像库对应的主成份系数P6c：[PCc，PCM，Latent]＝princomp(AIB)              (7)其中，PCc是仿真空间像库主成份系数，PCM是仿真空间像主成分矩阵，Latent是本征值；最后，基于MATLAB的回归分析函数regress，按照公式(8)和(9)建立从主成份系数PCc到泽尼克像差训练库ZB的泽尼克回归矩阵ZRM：b_j＝regress(PCc_j，[1 ZB_j])(j＝1，2，…，N)      (8)ZRM＝[b₁ b₂…b_j…b_N]^T                           (9)其中，N是ZB的行数；b_j是第j个主成份系数对应的泽尼克像差回归系数，T表示对矩阵的转置；④使用权重最小二乘法求解实测空间像的主成份系数PCcR：求解主成份系数就是利用步骤③中得到的主成份矩阵PCM分解实测空间像AIC的过程；这一过程是根据公式(10)使用最小二乘法来实现：PCcR_j＝(PCM^T·PCM)^-1·(PCM^T·AIC_j)(j＝1，2，3，……，s)            (10)其中，AIC_j是第j幅实测空间像的列向量，PCcR_j是分解空间像AIC_j对应得到的主成份系数，PCM^T是PCM的转置矩阵；使用权重最小二乘法分解空间像，就是在对实测空间像AIC进行主成份分解时，给该位置的空间像的像素值和主成份像素值除一个噪声权重，以抑制噪声的影响，如公式(11)所示：PCcR_j＝(PCM^T·V^-1·PCM)^-1·(PCM^T·V^-1·AIC_j)(j＝1，2，3，……，s)  (11)其中，V是步骤②中得到的空间像噪声权重因子；⑤利用主成份系数求解泽尼克像差ZS：利用步骤④中基于权重最小二乘法得到的主成份系数PCcR和步骤②中得到的泽尼克像差回归矩阵ZRM，按照公式(12)解得表征投影物镜成像质量的泽尼克波像差ZS：ZS_j＝(ZRMT·ZRM)^-1·(ZRM^T·PCcR_j)(j＝1，2，3，……，s)             (12)其中，ZRM^T表示ZRM的转置矩阵，PCcR_j为第j幅实测空间像AIC_j的主成份系数。