A l’heure actuelle, la lithographie optique 193 nm arrive à ces limites de capacité en termes de résolution des motifs dans la fenêtre du procédé souhaitée pour les nœuds avancés. Des lithographies de nouvelle génération (NGL) sont à l’étude, comme la lithographie EUV (EUV). La complexité de mise en production de ces nouvelles lithographie entraine que la lithographie 193 nm continue à être exploitée pour les nœuds 28 nm et au-delà. Afin de suivre la miniaturisation le rôle des techniques alternatives comme le RET (en anglais Resolution Enhancement Technique) tels que l’OPC (Optical Proximity Correction) est devenu primordial et essentiel. Néanmoins, la complexité croissante de design et de la variabilité du procédé lithographique font qu’il est nécessaire de faire des compromis. Dans ce contexte de complexité croissante du procédé de fabrication, l’objectif de la thèse est de mettre en place une méthode de boucles de correction des facteurs de variabilité. Cela signifie une diminution de la variabilité des motifs complexes pour assurer une résolution suffisante dans la fenêtre de procédé. Ces motifs complexes sont très importants, car c’est eux qui peuvent diminuer la profondeur du champ commune (uDoF). Afin d'accomplir cette tâche, nous avons proposé et validé un enchainement qui pourra être plus tard implémenté en production. L’enchainement en question consiste en une méthodologie de détection basée sur la simulation des motifs les plus critiques étant impactés par les effets issus de la topographie du masque et du profil de la résine. En outre cette méthodologie consiste en une diminution et la compensation de ces effets, une fois que ces motifs les plus critiques sont détectés. Le résultat de l’enchaînement complété sont encourageants : une méthode qui détecte et diminue les variabilités du processus lithographique pour des nœuds de technologie de 28nm a été validée. En plus elle pourrait être adaptée pour les nœuds au-delà de 28 nm. / The currently used 193 nm optical lithography reaches its limits from resolution point of view. Itis despite of the fact that various techniques have been developed to push this limit as much aspossible. Indeed new generation lithography exists such as the EUV, but are not yet reliable to beapplied in mass production. Thus in orders to maintain a robust lithographic process for theseshrunk nodes, 28 nm and beyond, the optical lithography needs to be further explored. It ispossible through alternatives techniques: e.g. the RETs (Resolution Enhancement Techniques),such as OPC (Optical Proximity Correction) and the double patterning. In addition to theresolution limits, advanced technology nodes are dealing with increasing complexity of design andsteadily increasing process variability requiring more and more compromises.In the light of this increasing complexity, this dissertation work is addressed to mitigate thelithographic process variability by the implementation of a correction (mitigation) flow exploredmainly through the capability of computational lithography. Within this frame, our main objectiveis to participate to the challenge of assuring a good imaging quality for the process windowlimiting patterns with an acceptable gain in uDoF (usable Depth of Focus).In order to accomplish this task, we proposed and validated a flow that might be laterimplemented in the production. The proposed flow consists on simulation based detectionmethodology of the most critical patterns that are impacted by effects coming from the masktopography and the resist profile. Furthermore it consists of the mitigation and the compensationof these effects, once the critical patterns are detected. The obtained results on the completedflow are encouraging: a validated method that detects the critical patterns and then mitigates thelithographic process variability been developed successfully.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015GREAT129 |
| Date | 10 December 2015 |
| Creators | Szucs, Anna |
| Contributors | Grenoble Alpes, Gourgon, Cécile |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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