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5.3 Impact de la source sur le modèle optique

5.3.2 Lien entre la différence des sources et la divergence du modèle . 115

Pour finir, de nouvelles plaques ont été exposées et les sources utilisées comparées à la source de référence, à l’aide de la méthode de décomposition en polynômes de Zernike. Chacune de ces plaques a ensuite été mesurée pour obtenir la divergence du modèle par rapport aux mesures. En mettant en relation cette divergence du modèle et la différence de la source, il a été possible de tracer les graphiques 5.14 et 5.15. Sur ces graphiques, le constat peut être fait que cette divergence semble proportionnelle à la différence de source.

FIGURE 5.13 – Différence de CD entre les résultats simulés et mesurés pour les deux sources Cquad et Annulaire. Cette différence change en fonction de la source et devient très élevée dans le cas de la source an-nulaire. Les résultats ne sont donc plus assez prédictibles par le modèle résine. La divergence est ici de 12nm pour les structures 2D et de 7nm pour les structures 1D.

FIGURE 5.14 – Il est possible de relier l’échelle de différence de CD, ap-pelée divergence à la différence entre la source utilisée pour calibrer le modèle résine et la source utilisée lors de l’exposition.

Un tel résultat met en avant le fait que lors du changement de la source par un pro-cédé d’optimisation de celle-ci, il est important de recalibrer la partie résine du mo-dèle lorsque la source finale est trop différente de la source avec laquelle le momo-dèle a été calibré initialement. Cette différence peut-être calculée, comme indiquée précé-demment, grâce à la méthode de décomposition en polynômes de Zernike.

5.3. Impact de la source sur le modèle optique

FIGURE 5.15 – Ainsi, la modification d’une source optique va augmenter la divergence de façon proportionnelle à sa différence par rapport à la source du modèle résine, et ce de façon quasi indépendante pour les mo-tifs 1D et 2D.

source optimisée, seuls les résultats de l’image aérienne doivent être pris en compte pour s’affranchir de la divergence du modèle résine. Dans un second temps, il de-vient intéressant dans certains cas, toujours lors de l’optimisation de la source, de limiter celle-ci afin d’en obtenir une proche de la source initiale, dans le but de s’af-franchir de la contrainte de recalibrage d’un modèle résine.

5.4 Application de l’étude des variations de la source

En pratique, ces méthodes de mesure de la différence sur la source induite par le scanner ont pu être appliquées à plusieurs reprises. En effet, dans le courant de cette thèse, un des appareils de fabrication des micros composants, le scanner d’exposi-tion, a présenté un défaut suite à une erreur de manipulation. La source du scanner laissait alors apparaitre certains pixels allumés en permanence, tel qu’illustré sur le graphique 5.16. L’impact d’un tel défaut du scanner pour différentes technologies demandait à être étudié.

FIGURE5.16 – Sources mesurées sur le scanner avant (à gauche) et après (à droite) l’apparition du défaut sur ce dernier.

Dans un premier temps, une étude s’appuyant sur la décomposition en polynômes de Zernike a pu être mise en place rapidement. Cette technique étant très rapide, il est possible d’obtenir à l’aide de cette dernière des informations sur l’importance de cette différence en quelques minutes. Les résultats obtenus ainsi étant largement au-dessus des spécifications fixées dans le cadre de cette thèse et rendant compte d’une variation standard au sein du scanner, le problème a dû être étudié plus avant. Une seconde étude basée sur des simulations a donc été réalisée. En se basant sur un modèle optique calculé avec la source initiale (qui est différente de la source théo-rique, cf. partie 5.1), il est possible d’obtenir les tailles de CD et de pv-band attendues pour certaines structures tests sélectionnées. En remplaçant ensuite la source du mo-dèle optique par la source présentant le défaut, et a l’aide de nouvelles simulations, les nouvelles valeurs de CD et de pv-band peuvent être calculées.

La différence sur le scanner peut alors être reliée aux différences de tailles de CD et de pv-band. Dans le cas étudié ici, la différence la plus grande est de l’ordre de 0.5nm pour les structures à une dimension et de près de 2nm pour les structures en deux dimensions. Ces différences étant au-dessus des spécifications fixées pour un usage standard du scanner, l’étude va dans le sens des résultats par comparaison via les polynômes de Zernike.

5.4. Application de l’étude des variations de la source

Finalement des mesures effectuées à l’aide d’un microscope électronique à balayage ont permis de corroborer les études réalisées par simulations en termes de variation de CD. En effet, les mêmes divergences de CD ont pu être observées sur les struc-tures regardées. Le problème ayant ainsi été qualifié et quantifié, une opération de maintenance a pu être demandée sur le scanner afin de résoudre le problème. Si les mesures SEM ont une portée très largement supérieure aux simulations et à la comparaison par polynômes de Zernike, elles sont longues et chères à réaliser. Il est donc impossible d’effectuer ce genre de mesure régulièrement en vue de vérifier le bon fonctionnement du scanner et les étapes précédentes sont donc nécessaires. Celles-ci permettent d’avoir une vision générale de l’état du scanner et permettent à l’aide de spécifications établies en partenariat avec le fabricant du scanner de contrô-ler son évolution dans le temps.

Ces simulations ont permis en effet de contrôler le comportement du scanner lors du déplacement des micros miroirs. Afin de mettre en évidence la capabilité de ce der-nier à revenir à une source demandée, l’expérience suivante a été réalisée, en prenant de façon arbitraire une source freeform et différentes structures à une et deux dimen-sions et en utilisant la méthode de variation du CD. La source souhaitée a été réalisée à l’aide du module Flexray et mesurée avec un outil interne au scanner permettant de mesurer la forme de la source. Une ou plusieurs autres sources sont ensuite générées dans l’optique de faire bouger les micros miroirs. Puis, la source initiale est de nou-veau générée et mesurée. La précision des miroirs est alors mise en avant, puisque la source doit avoir exactement la même forme que la source initiale et ne doit donc pas impacter la taille d’un CD simulé.

La source a été mesurée 40 fois de suite avec, entre chaque mesure, la formation aléa-toire d’autres sources. Les 40 sources ainsi mesurées ont engendré la création de 40 modèles optiques différents. Ces modèles ont alors permis de simuler les variations de CD sur différentes structures 1D et 2D et les résultats obtenus sont affichés sur le graphique 5.17.

Il est possible de remarquer la grande reproductibilité de la source puisque la va-riation de CD induite par le déplacement et le replacement des micros miroirs est parfaitement à l’intérieur des limites spécifiées.

La technique de décomposition et comparaison des sources basée sur les polynômes de Zernike a également été utilisée afin de vérifier l’état du scanner à travers le temps. En effet, simplement en mesurant la source de façon régulière et en la comparant à la source de référence, il est aisé de voir apparaitre les problèmes. Par exemple, sur le graphique 5.18, le problème apparu sur le scanner est très facilement identifiable. Il est également notable qu’il a été rapidement traité et qu’aucun autre défaut n’est apparu par la suite.

FIGURE5.17 – Variation des dimensions critiques 1D et 2D lors de la géné-ration de la source. La source est générée 40 fois et mesurée afin d’obtenir un modèle optique. Les dimensions critiques sont alors simulées et com-parées aux variations maximales attendues. Chaque ligne représente ici les valeurs obtenues avec une source différente. Il est alors possible de dire que le scanner Flexray possède une grande reproductibilité. SIMU-LéE

FIGURE 5.18 – Evolution de la source en fonction du temps. La décom-position en polynômes de Zernike est utilisée ici afin de surveiller l’ap-parition d’un défaut sur le scanner, tel qu’apparu au 1er décembre (abs-cisses).

Chapitre 6

La cooptimisation