JP2003029392A - 描画用データの作成方法および描画方法 - Google Patents
描画用データの作成方法および描画方法Info
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- JP2003029392A JP2003029392A JP2001210668A JP2001210668A JP2003029392A JP 2003029392 A JP2003029392 A JP 2003029392A JP 2001210668 A JP2001210668 A JP 2001210668A JP 2001210668 A JP2001210668 A JP 2001210668A JP 2003029392 A JP2003029392 A JP 2003029392A
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Landscapes
- Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
- Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
- Electron Beam Exposure (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 描画用のパターンデータのデータ量の増大化
にも対応できる、描画方法とそのための描画用データの
作成方法を提供する。 【解決手段】 描画用の第１のパターンデータに対し、
所定の評価を行ない、独立の描画データとして扱う方
が、描画処理に対してデータ量的に有利であるセルを抽
出するセル評価処理と、セル評価処理の結果に基づき、
元の描画用の第１のパターンデータから、その階層にお
いて、抽出された全てのセル部を除去した階層構造のＧ
ＤＳＩＩデータからなる第２のパターンデータと、第２
のパターンデータとは別に、独立して、前記セル評価処
理により抽出された全てのセルにそれぞれ対応した、Ｇ
ＤＳＩＩデータからなるパターンデータと、前記各パタ
ーンデータに対応した、面付け情報データとからなる、
描画用データを構築する描画データ構築処理とを、行な
う。
にも対応できる、描画方法とそのための描画用データの
作成方法を提供する。 【解決手段】 描画用の第１のパターンデータに対し、
所定の評価を行ない、独立の描画データとして扱う方
が、描画処理に対してデータ量的に有利であるセルを抽
出するセル評価処理と、セル評価処理の結果に基づき、
元の描画用の第１のパターンデータから、その階層にお
いて、抽出された全てのセル部を除去した階層構造のＧ
ＤＳＩＩデータからなる第２のパターンデータと、第２
のパターンデータとは別に、独立して、前記セル評価処
理により抽出された全てのセルにそれぞれ対応した、Ｇ
ＤＳＩＩデータからなるパターンデータと、前記各パタ
ーンデータに対応した、面付け情報データとからなる、
描画用データを構築する描画データ構築処理とを、行な
う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、フォトマスク作製
のための描画用データの作成方法および描画方法に関
し、特に、階層構造を有するＧＤＳＩＩデータからなる
描画用のパターンデータとした場合に、フォトマスク作
製のための描画を行なう際のデータ量を実質的に減らす
ためのデータ処理方法と、フォトマスク作製のための描
画を行なう際のデータ量を実質的に減らした描画方法に
関する。
のための描画用データの作成方法および描画方法に関
し、特に、階層構造を有するＧＤＳＩＩデータからなる
描画用のパターンデータとした場合に、フォトマスク作
製のための描画を行なう際のデータ量を実質的に減らす
ためのデータ処理方法と、フォトマスク作製のための描
画を行なう際のデータ量を実質的に減らした描画方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、半導体素子（チップ）の高密度化
は激しく、０. ３５μｍ設計ルールの６４ＭＤＲＡＭの
量産もすでに行なわれ、０．２５μｍ設計ルールの２５
６ＭＤＲＡＭの時代へと移ろうとしている。そして、最
近では、コスト低減を目指したチップ縮小が著しく、６
４ＭＤＲＡＭを０．２５設計ルールまで微細化して、あ
るいは、２５６ＭＤＲＡＭを０．１８設計ルールまで微
細化してチップ縮小化を行っている。０．１８μｍ設計
ルールは開発完了し、０．１５μｍから０. １３μｍ設
計ルールへの切り換えが行われている。このため、ウエ
ハへの露光を行うためのマスタマスクを作成するため
の、あるいは、ウエハへ直接縮小投影するためのレチク
ルについても、ますますその精度が求められるようにな
ってきた。
は激しく、０. ３５μｍ設計ルールの６４ＭＤＲＡＭの
量産もすでに行なわれ、０．２５μｍ設計ルールの２５
６ＭＤＲＡＭの時代へと移ろうとしている。そして、最
近では、コスト低減を目指したチップ縮小が著しく、６
４ＭＤＲＡＭを０．２５設計ルールまで微細化して、あ
るいは、２５６ＭＤＲＡＭを０．１８設計ルールまで微
細化してチップ縮小化を行っている。０．１８μｍ設計
ルールは開発完了し、０．１５μｍから０. １３μｍ設
計ルールへの切り換えが行われている。このため、ウエ
ハへの露光を行うためのマスタマスクを作成するため
の、あるいは、ウエハへ直接縮小投影するためのレチク
ルについても、ますますその精度が求められるようにな
ってきた。
【０００３】このような中、多くのアプリケーションに
すばやく、しかも柔軟に対応できるセミカスタムＬＳＩ
であるロジックＬＳＩは、数十万〜数百万ゲートに達す
るようになってきた。このようなロジックＬＳＩを作製
するための、ウエーハへの回路パターン転写用のレチク
ル（フォトマスクとも言う）を、作製するためのパター
ン描画においては、描画用のデータ量が大きくなってき
た。特に、最近では、作製するパターンサイズの微細化
は著しく、ウエーハに転写する際の、露光光の回折に起
因する潜像の歪みが無視できなくなり、設計データに対
し、ＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃ
ｏｒｒｅｃｔ）補正処理が必要となることもあるが、数
百万ゲートに達するようなロジックＬＳＩの場合、ＯＰ
Ｃ処理が施されたパタンデータのデータ量は、一段と大
きく、現状の描画装置では描画できず問題となってい
た。従来は、セル階層構造を持つＧＤＳＩＩデータ（ス
トリームフォーマットデータとも言う）のソースデータ
に対して、ＯＰＣ補正処理を施し、得られたＧＤＳＩＩ
データを直接描画装置にそのまま入れて使用するもの
が、一般的であった。
すばやく、しかも柔軟に対応できるセミカスタムＬＳＩ
であるロジックＬＳＩは、数十万〜数百万ゲートに達す
るようになってきた。このようなロジックＬＳＩを作製
するための、ウエーハへの回路パターン転写用のレチク
ル（フォトマスクとも言う）を、作製するためのパター
ン描画においては、描画用のデータ量が大きくなってき
た。特に、最近では、作製するパターンサイズの微細化
は著しく、ウエーハに転写する際の、露光光の回折に起
因する潜像の歪みが無視できなくなり、設計データに対
し、ＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃ
ｏｒｒｅｃｔ）補正処理が必要となることもあるが、数
百万ゲートに達するようなロジックＬＳＩの場合、ＯＰ
Ｃ処理が施されたパタンデータのデータ量は、一段と大
きく、現状の描画装置では描画できず問題となってい
た。従来は、セル階層構造を持つＧＤＳＩＩデータ（ス
トリームフォーマットデータとも言う）のソースデータ
に対して、ＯＰＣ補正処理を施し、得られたＧＤＳＩＩ
データを直接描画装置にそのまま入れて使用するもの
が、一般的であった。
【０００４】尚、描画用のパターンデータのデータ量増
大化に対応する方法として、設計の階層情報を用いて、
マスクパターンデータを分割し、効率的に配置する手法
も、行われているが、ＯＰＣ後のデータにおいては、Ｏ
ＰＣを発生させるツールによって、階層構造が崩されて
しまうため、設計の階層情報をそのまま利用できない、
と言う問題があった。
大化に対応する方法として、設計の階層情報を用いて、
マスクパターンデータを分割し、効率的に配置する手法
も、行われているが、ＯＰＣ後のデータにおいては、Ｏ
ＰＣを発生させるツールによって、階層構造が崩されて
しまうため、設計の階層情報をそのまま利用できない、
と言う問題があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、ますま
すフォトマスクのパターンの微細化が進み、描画用のパ
ターンデータのデータ量が増大化する中、特に、５００
万ゲートレベルのロジックＬＳＩ作製用等の、ＧＤＳＩ
ＩデータからなるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉ
ｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）
処理が施された、ＧＤＳＩＩデータからなる、データ量
が極端に大きい描画用のパターンデータが、従来の描画
方法では描画できず、この対応が求められていた。本発
明は、これに対応するもので、描画用のパターンデータ
のデータ量の増大化にも対応できる、描画方法とそのた
めの描画用データの作成方法を提供しようとするもので
ある。
すフォトマスクのパターンの微細化が進み、描画用のパ
ターンデータのデータ量が増大化する中、特に、５００
万ゲートレベルのロジックＬＳＩ作製用等の、ＧＤＳＩ
ＩデータからなるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉ
ｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）
処理が施された、ＧＤＳＩＩデータからなる、データ量
が極端に大きい描画用のパターンデータが、従来の描画
方法では描画できず、この対応が求められていた。本発
明は、これに対応するもので、描画用のパターンデータ
のデータ量の増大化にも対応できる、描画方法とそのた
めの描画用データの作成方法を提供しようとするもので
ある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の描画用データの
作成方法は、セル階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ
（ストリームフォーマットデータ）からなる描画用のパ
ターンデータに対して、フォトマスク作製のための描画
を行なう際のデータ量を実質的に減らすためのデータ処
理方法であって、描画用の第１のパターンデータに対
し、所定の評価を行ない、独立の描画データとして扱う
方が、描画処理に対してデータ量的に有利であるセルを
抽出するセル評価処理と、セル評価処理の結果に基づ
き、元の描画用の第１のパターンデータから、その階層
において、抽出された全てのセル部を除去した階層構造
のＧＤＳＩＩデータからなる第２のパターンデータと、
第２のパターンデータとは別に、独立して、前記セル評
価処理により抽出された全てのセルにそれぞれ対応し
た、ＧＤＳＩＩデータからなるパターンデータと、前記
各パターンデータに対応した、面付け情報データとから
なる、描画用データを構築する描画データ構築処理と
を、行なうことを特徴とするものである。そして、上記
において、セル評価処理における所定の評価は、対象と
するパタンデータのトップセルＣｔを全て図形データに
展開した場合の図形数をＦ０、各セルＣｉを全て図形デ
ータに展開した場合の図形数をＦｉ、各セルＣｉのトッ
プセルＣｔにおけるのべ配置数をＮｉとした場合、各セ
ルの評価関数Ｅｆｉを下記式にて表し、 Ｅｆｉ＝［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）］／［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）−
Ｆｉ×Ｎｉ＋Ｆｉ］ 評価関数Ｅｆｉの値が大きいセルほど、独立の描画デー
タとして扱う方が、描画処理に対してデータ量的に有利
であると判断するものであることを特徴とするものであ
り、評価関数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを、独立の描
画データとして扱う方が、描画処理に対してデータ量的
に有利であるセルとして抽出するセル抽出処理を行なう
もので、第１のパターンデータに対し、次いで、第１の
パターンデータの階層構造から、順次抽出されたセルを
除去しながら、抽出されたセルを除去した階層構造のパ
ターンデータについて、前記セル抽出処理を繰り返し行
なうことを特徴とするものである。そしてまた、上記に
おいて、第１のパターンデータが、階層構造を有するＧ
ＤＳＩＩデータ（ストリームフォーマットデータ）から
なるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒ
ｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施され
た、ＧＤＳＩＩデータからなる描画用のパターンデー
タ、あるいは該パターンデータに対して、サイジング等
の前処理を施した描画用のパターンデータであることを
特徴とするものである。
作成方法は、セル階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ
（ストリームフォーマットデータ）からなる描画用のパ
ターンデータに対して、フォトマスク作製のための描画
を行なう際のデータ量を実質的に減らすためのデータ処
理方法であって、描画用の第１のパターンデータに対
し、所定の評価を行ない、独立の描画データとして扱う
方が、描画処理に対してデータ量的に有利であるセルを
抽出するセル評価処理と、セル評価処理の結果に基づ
き、元の描画用の第１のパターンデータから、その階層
において、抽出された全てのセル部を除去した階層構造
のＧＤＳＩＩデータからなる第２のパターンデータと、
第２のパターンデータとは別に、独立して、前記セル評
価処理により抽出された全てのセルにそれぞれ対応し
た、ＧＤＳＩＩデータからなるパターンデータと、前記
各パターンデータに対応した、面付け情報データとから
なる、描画用データを構築する描画データ構築処理と
を、行なうことを特徴とするものである。そして、上記
において、セル評価処理における所定の評価は、対象と
するパタンデータのトップセルＣｔを全て図形データに
展開した場合の図形数をＦ０、各セルＣｉを全て図形デ
ータに展開した場合の図形数をＦｉ、各セルＣｉのトッ
プセルＣｔにおけるのべ配置数をＮｉとした場合、各セ
ルの評価関数Ｅｆｉを下記式にて表し、 Ｅｆｉ＝［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）］／［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）−
Ｆｉ×Ｎｉ＋Ｆｉ］ 評価関数Ｅｆｉの値が大きいセルほど、独立の描画デー
タとして扱う方が、描画処理に対してデータ量的に有利
であると判断するものであることを特徴とするものであ
り、評価関数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを、独立の描
画データとして扱う方が、描画処理に対してデータ量的
に有利であるセルとして抽出するセル抽出処理を行なう
もので、第１のパターンデータに対し、次いで、第１の
パターンデータの階層構造から、順次抽出されたセルを
除去しながら、抽出されたセルを除去した階層構造のパ
ターンデータについて、前記セル抽出処理を繰り返し行
なうことを特徴とするものである。そしてまた、上記に
おいて、第１のパターンデータが、階層構造を有するＧ
ＤＳＩＩデータ（ストリームフォーマットデータ）から
なるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒ
ｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施され
た、ＧＤＳＩＩデータからなる描画用のパターンデー
タ、あるいは該パターンデータに対して、サイジング等
の前処理を施した描画用のパターンデータであることを
特徴とするものである。
【０００７】本発明の描画方法は、階層構造を有するＧ
ＤＳＩＩデータ（ストリームフォーマットデータ）から
なるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒ
ｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施され
た、ＧＤＳＩＩデータからなる描画用のマスクパターン
データに対応した、フォトマスク作製のためのパターン
描画を行なう、描画方法であって、上記本発明の描画用
データを用いて、それぞれ各パターンデータについて、
それぞれの面付け情報に基づき描画を行なうことを特徴
とするものである。
ＤＳＩＩデータ（ストリームフォーマットデータ）から
なるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒ
ｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施され
た、ＧＤＳＩＩデータからなる描画用のマスクパターン
データに対応した、フォトマスク作製のためのパターン
描画を行なう、描画方法であって、上記本発明の描画用
データを用いて、それぞれ各パターンデータについて、
それぞれの面付け情報に基づき描画を行なうことを特徴
とするものである。
【０００８】
【作用】本発明の描画用データの作成方法は、このよう
な構成にすることにより、描画用のパターンデータのデ
ータ量の増大化にも対応でき、従来の描画装置にて描画
を行なうことができる描画用データの作成方法の提供を
可能としている。これにより、描画装置において扱う、
描画用のパターンデータのデータ量を大幅に削減でき
る。これに伴ない、描画用のパターンデータへの変換時
間を大幅に短縮できる。また、設計の階層情報に関係な
く、ＯＰＣ補正処理後のパターンデータにおいても、階
層構造を保ったまま変換できる。具体的には、描画用の
第１のパターンデータに対し、所定の評価を行ない、独
立の描画データとして扱う方が、描画処理に対してデー
タ量的に有利であるセルを抽出するセル評価処理と、セ
ル評価処理の結果に基づき、元の描画用の第１のパター
ンデータから、その階層において、抽出された全てのセ
ル部を除去した階層構造のＧＤＳＩＩデータからなる第
２のパターンデータと、第２のパターンデータとは別
に、独立して、前記セル評価処理により抽出された全て
のセルにそれぞれ対応した、ＧＤＳＩＩデータからなる
パターンデータと、前記各パターンデータに対応した、
面付け情報データとからなる、描画用データを構築する
描画データ構築処理とを、行なうことにより、これを達
成している。尚、描画に際しては、ＧＤＳＩＩデータか
らなる第２のパターンデータと、第２のパターンデータ
とは別に、独立して、前記セル評価処理により抽出され
た全てのセルにそれぞれ対応した、ＧＤＳＩＩデータか
らなるパターンデータとを、それぞれ、独立に階層のな
い、図形データのみからなるパターンデータとして用い
る。
な構成にすることにより、描画用のパターンデータのデ
ータ量の増大化にも対応でき、従来の描画装置にて描画
を行なうことができる描画用データの作成方法の提供を
可能としている。これにより、描画装置において扱う、
描画用のパターンデータのデータ量を大幅に削減でき
る。これに伴ない、描画用のパターンデータへの変換時
間を大幅に短縮できる。また、設計の階層情報に関係な
く、ＯＰＣ補正処理後のパターンデータにおいても、階
層構造を保ったまま変換できる。具体的には、描画用の
第１のパターンデータに対し、所定の評価を行ない、独
立の描画データとして扱う方が、描画処理に対してデー
タ量的に有利であるセルを抽出するセル評価処理と、セ
ル評価処理の結果に基づき、元の描画用の第１のパター
ンデータから、その階層において、抽出された全てのセ
ル部を除去した階層構造のＧＤＳＩＩデータからなる第
２のパターンデータと、第２のパターンデータとは別
に、独立して、前記セル評価処理により抽出された全て
のセルにそれぞれ対応した、ＧＤＳＩＩデータからなる
パターンデータと、前記各パターンデータに対応した、
面付け情報データとからなる、描画用データを構築する
描画データ構築処理とを、行なうことにより、これを達
成している。尚、描画に際しては、ＧＤＳＩＩデータか
らなる第２のパターンデータと、第２のパターンデータ
とは別に、独立して、前記セル評価処理により抽出され
た全てのセルにそれぞれ対応した、ＧＤＳＩＩデータか
らなるパターンデータとを、それぞれ、独立に階層のな
い、図形データのみからなるパターンデータとして用い
る。
【０００９】また、評価処理における所定の評価が、対
象のパタンデータのトップセルＣｔを全て図形データに
展開した場合の図形数をＦ０、各セルＣｉを全て図形デ
ータに展開した場合の図形数をＦｉ、各セルＣｉのトッ
プセルＣｔにおけるのべ配置数をＮｉとした場合、その
評価関数Ｅｆｉを下記式にて表し、 Ｅｆｉ＝［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）］／［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）−
Ｆｉ×Ｎｉ＋Ｆｉ］ 評価関数Ｅｆｉの値が大きいセルほど、独立の描画デー
タとして扱う方が、描画処理に対してデータ量的に有利
であると判断するものであることにより、更に、評価関
数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを、独立の描画データと
して扱う方が、描画処理に対してデータ量的に有利であ
るセルとして抽出するセル抽出処理を行なうもので、第
１のパターンデータに対し、次いで、第１のパターンデ
ータの階層構造から、順次抽出されたセルを除去しなが
ら、抽出されたセルを除去した階層構造のパターンデー
タについて、前記セル抽出処理を繰り返し行なうことに
より、データ量の圧縮効率を、確実に上げることができ
るものとしている。
象のパタンデータのトップセルＣｔを全て図形データに
展開した場合の図形数をＦ０、各セルＣｉを全て図形デ
ータに展開した場合の図形数をＦｉ、各セルＣｉのトッ
プセルＣｔにおけるのべ配置数をＮｉとした場合、その
評価関数Ｅｆｉを下記式にて表し、 Ｅｆｉ＝［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）］／［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）−
Ｆｉ×Ｎｉ＋Ｆｉ］ 評価関数Ｅｆｉの値が大きいセルほど、独立の描画デー
タとして扱う方が、描画処理に対してデータ量的に有利
であると判断するものであることにより、更に、評価関
数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを、独立の描画データと
して扱う方が、描画処理に対してデータ量的に有利であ
るセルとして抽出するセル抽出処理を行なうもので、第
１のパターンデータに対し、次いで、第１のパターンデ
ータの階層構造から、順次抽出されたセルを除去しなが
ら、抽出されたセルを除去した階層構造のパターンデー
タについて、前記セル抽出処理を繰り返し行なうことに
より、データ量の圧縮効率を、確実に上げることができ
るものとしている。
【００１０】特に、第１のパターンデータが、階層構造
を有するＧＤＳＩＩデータ（ストリームフォーマットデ
ータ）からなるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃ
ａｌＰｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理
が施された、ＧＤＳＩＩデータからなる描画用のパター
ンデータ、あるいは該パターンデータに対して、サイジ
ング等の前処理を施した描画用のパターンデータである
場合には、有効である。
を有するＧＤＳＩＩデータ（ストリームフォーマットデ
ータ）からなるソースデータにＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃ
ａｌＰｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理
が施された、ＧＤＳＩＩデータからなる描画用のパター
ンデータ、あるいは該パターンデータに対して、サイジ
ング等の前処理を施した描画用のパターンデータである
場合には、有効である。
【００１１】本発明の描画方法は、このような構成にす
ることにより、描画用のパターンデータのデータ量の増
大化にも対応でき、従来の描画装置にて描画を行なうこ
とができる描画方法の提供を可能としている。
ることにより、描画用のパターンデータのデータ量の増
大化にも対応でき、従来の描画装置にて描画を行なうこ
とができる描画方法の提供を可能としている。
【００１２】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態例を、図に基
づいて説明する。図１は本発明の描画用データの作成方
法の実施の形態例の処理フローを示した図で、図２はセ
ル階層構造とＯＰＣ補正処理に伴なうセル階層構造の変
化を説明するための図、図３はセル評価を説明するため
の図、図４はパタンデータにおける階層構造と、再構築
された描画データを説明するための図である。図１中、
Ｓ１１〜Ｓ５１は処理ステップを示す。図１中、１００
はソースパターンデータ、１１０はＯＰＣ付きパターン
データ、１２０は前処理後のパターンデータ、１３１は
パターンデータ（第２のパターンデータ）、１３２は
（セルＣ１の）パターンデータ、１３２は（セルＣ２
の）のパターンデータ、１３４は（セルＣ３の）パター
ンデータ、１３５は面付け情報データ、１３１Ａ〜１３
４Ａはパターンデータ、１３５Ａは面付け情報データで
ある。
づいて説明する。図１は本発明の描画用データの作成方
法の実施の形態例の処理フローを示した図で、図２はセ
ル階層構造とＯＰＣ補正処理に伴なうセル階層構造の変
化を説明するための図、図３はセル評価を説明するため
の図、図４はパタンデータにおける階層構造と、再構築
された描画データを説明するための図である。図１中、
Ｓ１１〜Ｓ５１は処理ステップを示す。図１中、１００
はソースパターンデータ、１１０はＯＰＣ付きパターン
データ、１２０は前処理後のパターンデータ、１３１は
パターンデータ（第２のパターンデータ）、１３２は
（セルＣ１の）パターンデータ、１３２は（セルＣ２
の）のパターンデータ、１３４は（セルＣ３の）パター
ンデータ、１３５は面付け情報データ、１３１Ａ〜１３
４Ａはパターンデータ、１３５Ａは面付け情報データで
ある。
【００１３】本発明の描画用データの作成方法の実施の
形態の１例を、図１に基づいて説明する。本例は、セル
階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ（ストリームフォー
マットデータ）からなるソースデータ１００にＯＰＣ補
正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅ
ｃｔｉｏｎ）処理が施された、ＧＤＳＩＩデータからな
る描画用のパターンデータ１１０（これを第１のパター
ンデータとも言う）に対し、フォトマスク作製のための
描画を行なう際のデータ量を実質的に減らすためのデー
タ処理方法である。先ず、ソースデータ１００（Ｓ１
１）にＯＰＣ補正処理（Ｓ１２）が施された、ＧＤＳＩ
Ｉデータからなる描画用のパターンデータ１１０（Ｓ１
２）に含まれる階層を構成するセル毎に、最上位のセル
（トップセル）内における、各セル内の図形数、各セル
の配置数を把握し、これより、セル毎に所定の評価を行
ない、独立の描画データとして扱う方が、描画処理に対
してデータ量的に有利であるセルを抽出するセル評価処
理を行なう。（Ｓ４０） 尚、ソースパターンデータ１００にＯＰＣ補正処理が施
された場合、通常、ＯＰＣ補正処理後の、ＯＰＣ付きパ
ターンデータ１１０は、元のソースパターンデータ１１
０とはセル階層構造が異なる。
形態の１例を、図１に基づいて説明する。本例は、セル
階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ（ストリームフォー
マットデータ）からなるソースデータ１００にＯＰＣ補
正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅ
ｃｔｉｏｎ）処理が施された、ＧＤＳＩＩデータからな
る描画用のパターンデータ１１０（これを第１のパター
ンデータとも言う）に対し、フォトマスク作製のための
描画を行なう際のデータ量を実質的に減らすためのデー
タ処理方法である。先ず、ソースデータ１００（Ｓ１
１）にＯＰＣ補正処理（Ｓ１２）が施された、ＧＤＳＩ
Ｉデータからなる描画用のパターンデータ１１０（Ｓ１
２）に含まれる階層を構成するセル毎に、最上位のセル
（トップセル）内における、各セル内の図形数、各セル
の配置数を把握し、これより、セル毎に所定の評価を行
ない、独立の描画データとして扱う方が、描画処理に対
してデータ量的に有利であるセルを抽出するセル評価処
理を行なう。（Ｓ４０） 尚、ソースパターンデータ１００にＯＰＣ補正処理が施
された場合、通常、ＯＰＣ補正処理後の、ＯＰＣ付きパ
ターンデータ１１０は、元のソースパターンデータ１１
０とはセル階層構造が異なる。
【００１４】ここで、セル階層構造とＯＰＣ補正処理に
よるセル階層構造の変化について、簡単に、説明してお
く。例えば、図４（ａ）のように、ＴＯＰセル、セル
Ｄ、セルＥ、セルＦ、セルＡの配置が表示される場合、
一般に、階層構造は、図４（ｂ）のように示され、図４
（ｃ）のように、配置の位置座標が表される。各セル
は、セルあるいは図形を含むものである。そして、例え
ば、ソースデータが図２（ａ）に示すような階層構造で
ある場合、即ち、セルＴ（トップセル）が、セルＰ、セ
ルＱから成る場合、これにＯＰＣ補正処理を施すと、図
２（ｂ）に示すように、セルＴ（トップセル）が、セル
Ｐ、セルＰ１、セルＰ２、セルＱ、セルＱ１とから成る
ようにセル数が増えるのが一般的である。これは、セル
Ｐ、セルＱが配置等により、補正のされ方が異なるため
である。ＯＰＣ補正処理も階層管理下で行われるため、
ＯＰＣ補正処理後も階層構造を持つ。
よるセル階層構造の変化について、簡単に、説明してお
く。例えば、図４（ａ）のように、ＴＯＰセル、セル
Ｄ、セルＥ、セルＦ、セルＡの配置が表示される場合、
一般に、階層構造は、図４（ｂ）のように示され、図４
（ｃ）のように、配置の位置座標が表される。各セル
は、セルあるいは図形を含むものである。そして、例え
ば、ソースデータが図２（ａ）に示すような階層構造で
ある場合、即ち、セルＴ（トップセル）が、セルＰ、セ
ルＱから成る場合、これにＯＰＣ補正処理を施すと、図
２（ｂ）に示すように、セルＴ（トップセル）が、セル
Ｐ、セルＰ１、セルＰ２、セルＱ、セルＱ１とから成る
ようにセル数が増えるのが一般的である。これは、セル
Ｐ、セルＱが配置等により、補正のされ方が異なるため
である。ＯＰＣ補正処理も階層管理下で行われるため、
ＯＰＣ補正処理後も階層構造を持つ。
【００１５】ここでは、ＯＰＣ補正処理後のパターンデ
ータ１１０の階層のセル名をＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、
・・・・とし、各セルＣｉについて、先ず、セル毎に全
て図形に展開した場合の展開図形数Ｆｉと、各セルＣｉ
のトップセルＣｔにおけるのべ配置数をＮｉ（セルの面
付け数とも言う）を把握し、これから、セル毎に、それ
ぞれのセルに対応する最上位のセル（トップセル）内に
おいて、各セルを図形に展開した場合の図形数、セル展
開図形数Ｆｉ×Ｎｉを求めておく。これらはパターンデ
ータ１１０の階層構造データと図形データから得ること
ができる。次いで、下記式にて表される評価関数Ｅｆｉ
を各セル毎に求めておく。例えば、各セルと展開図形数
Ｆｉ，のべ配置数をＮｉ、セル展開図形数Ｆｉ×Ｎｉ、
評価関数Ｅｆｉは、例えば、図３のように関連付けて表
される。 Ｅｆｉ＝［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）］／［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）−
Ｆｉ×Ｎｉ＋Ｆｉ］ ここで、評価関数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを抽出す
る。例えば、セルＣ１が１番大きい場合、セルＣ１を、
独立の描画データとして扱う方が、描画処理に対してデ
ータ量的に有利であるセルと判断する。
ータ１１０の階層のセル名をＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、
・・・・とし、各セルＣｉについて、先ず、セル毎に全
て図形に展開した場合の展開図形数Ｆｉと、各セルＣｉ
のトップセルＣｔにおけるのべ配置数をＮｉ（セルの面
付け数とも言う）を把握し、これから、セル毎に、それ
ぞれのセルに対応する最上位のセル（トップセル）内に
おいて、各セルを図形に展開した場合の図形数、セル展
開図形数Ｆｉ×Ｎｉを求めておく。これらはパターンデ
ータ１１０の階層構造データと図形データから得ること
ができる。次いで、下記式にて表される評価関数Ｅｆｉ
を各セル毎に求めておく。例えば、各セルと展開図形数
Ｆｉ，のべ配置数をＮｉ、セル展開図形数Ｆｉ×Ｎｉ、
評価関数Ｅｆｉは、例えば、図３のように関連付けて表
される。 Ｅｆｉ＝［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）］／［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）−
Ｆｉ×Ｎｉ＋Ｆｉ］ ここで、評価関数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを抽出す
る。例えば、セルＣ１が１番大きい場合、セルＣ１を、
独立の描画データとして扱う方が、描画処理に対してデ
ータ量的に有利であるセルと判断する。
【００１６】次いで、パターンデータ１１０の階層構造
からセルＣ１を除いた階層構造のパターンデータについ
て、同様に、 評価関数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを
抽出する処理を行なう。尚、セルを階層構造から除去す
るということは、階層構造のそのセルにつながるそれ以
下の下位のセル、図形を除去することを意味する。パタ
ーンデータが図４（ｂ）のような階層構造である場合、
これからセルＡを除去した階層構造は図４（ｄ）（イ）
のようになる。こんどの場合、セルＣ２が１番大きいな
らば、セルＣ２を、独立の描画データとして扱う方が、
描画の際にデータ量的に有利であるセルと判断する。こ
のようにして、順次、同様の処理を行なうことにより、
独立の描画データとして扱う方が、描画処理に対してデ
ータ量的に有利であるセルを抽出していく。このように
して、セルＣ１、セルＣ２、セルＣ３が抽出されたとす
る。通常は、各セルを抽出する際の評価関数Ｅｆｉが予
め決めた所定以上である場合まで繰り返すが、これに限
定はされない。繰り返す回数を決めても良い。
からセルＣ１を除いた階層構造のパターンデータについ
て、同様に、 評価関数Ｅｆｉの値が１番大きいセルを
抽出する処理を行なう。尚、セルを階層構造から除去す
るということは、階層構造のそのセルにつながるそれ以
下の下位のセル、図形を除去することを意味する。パタ
ーンデータが図４（ｂ）のような階層構造である場合、
これからセルＡを除去した階層構造は図４（ｄ）（イ）
のようになる。こんどの場合、セルＣ２が１番大きいな
らば、セルＣ２を、独立の描画データとして扱う方が、
描画の際にデータ量的に有利であるセルと判断する。こ
のようにして、順次、同様の処理を行なうことにより、
独立の描画データとして扱う方が、描画処理に対してデ
ータ量的に有利であるセルを抽出していく。このように
して、セルＣ１、セルＣ２、セルＣ３が抽出されたとす
る。通常は、各セルを抽出する際の評価関数Ｅｆｉが予
め決めた所定以上である場合まで繰り返すが、これに限
定はされない。繰り返す回数を決めても良い。
【００１７】次いで、描画用のパターンデータを再構築
する。（Ｓ５０） ここでは、元の描画用の第１のパターンデータ１１０か
ら、その階層構造において、抽出された全てのセルを全
て除去した階層構造のＧＤＳＩＩデータからなる第２の
パターンデータ１３１と、第２のパターンデータ１３１
とは別に、独立して、先に述べたセル評価処理により抽
出された全てのセルにそれぞれ対応した、ＧＤＳＩＩデ
ータからなるセルＣ１に対応するパターンデータ１３
２、セルＣ２に対応するパターンデータ１３３、セルＣ
３に対応するパターンデータ１３４と、これらの各パタ
ーンデータに対応した、面付け情報データ１３５とを準
備する。（Ｓ５１） この段階で、処理を止めても良いが、場合によっては、
第２のパターンデータ１３１と、パターンデータ１３
２、１３３、１３４から、それぞれ、フラットの状態
（階層のない図形だけのデータ）に図形展開したパター
ンデータ１３１Ａ、１３２Ａ、１３３Ａ、１３４Ａと、
これらの面付け情報データ１３５Ａを準備しておく。
する。（Ｓ５０） ここでは、元の描画用の第１のパターンデータ１１０か
ら、その階層構造において、抽出された全てのセルを全
て除去した階層構造のＧＤＳＩＩデータからなる第２の
パターンデータ１３１と、第２のパターンデータ１３１
とは別に、独立して、先に述べたセル評価処理により抽
出された全てのセルにそれぞれ対応した、ＧＤＳＩＩデ
ータからなるセルＣ１に対応するパターンデータ１３
２、セルＣ２に対応するパターンデータ１３３、セルＣ
３に対応するパターンデータ１３４と、これらの各パタ
ーンデータに対応した、面付け情報データ１３５とを準
備する。（Ｓ５１） この段階で、処理を止めても良いが、場合によっては、
第２のパターンデータ１３１と、パターンデータ１３
２、１３３、１３４から、それぞれ、フラットの状態
（階層のない図形だけのデータ）に図形展開したパター
ンデータ１３１Ａ、１３２Ａ、１３３Ａ、１３４Ａと、
これらの面付け情報データ１３５Ａを準備しておく。
【００１８】本例では、評価関数をこのように設定した
が、他の適当な関数を用いても良い。
が、他の適当な関数を用いても良い。
【００１９】本発明の描画用データの作成方法の実施の
形態の別の例を、図１に基づいて簡単に、説明する。本
例は、階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ（ストリーム
フォーマットデータ）からなるソースデータ１００にＯ
ＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏ
ｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施された、ＧＤＳＩＩデータ
からなる描画用のパターンデータ１１０に対し、更に、
プロセス処理等を考慮し、サイジング処理Ｓ３１を施す
ものである。通常、サイジング処理Ｓ３１を行った後、
オーバーラップの除去を行なう。（Ｓ３２） また、通常、サイジング処理、オーバーラップの除去を
併せて前処理（Ｓ３０）とも言う。各処理は、階層構造
を持った状態で行なわれ、前処理Ｓ３０により得られた
前処理後のパターンデータ１２０（これを第１のパタン
データとも言う）も、階層構造を有するＧＤＳＩＩデー
タとして得られる。次いで、第１の例と同様に、セル評
価処理Ｓ４０を行ない、更に、描画用データの再構築Ｓ
５０を行ない、再構築描画用データＳ５１を得ることが
できる。各処理は、第１の例と同様でここでは、説明を
省略する。
形態の別の例を、図１に基づいて簡単に、説明する。本
例は、階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ（ストリーム
フォーマットデータ）からなるソースデータ１００にＯ
ＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏ
ｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施された、ＧＤＳＩＩデータ
からなる描画用のパターンデータ１１０に対し、更に、
プロセス処理等を考慮し、サイジング処理Ｓ３１を施す
ものである。通常、サイジング処理Ｓ３１を行った後、
オーバーラップの除去を行なう。（Ｓ３２） また、通常、サイジング処理、オーバーラップの除去を
併せて前処理（Ｓ３０）とも言う。各処理は、階層構造
を持った状態で行なわれ、前処理Ｓ３０により得られた
前処理後のパターンデータ１２０（これを第１のパタン
データとも言う）も、階層構造を有するＧＤＳＩＩデー
タとして得られる。次いで、第１の例と同様に、セル評
価処理Ｓ４０を行ない、更に、描画用データの再構築Ｓ
５０を行ない、再構築描画用データＳ５１を得ることが
できる。各処理は、第１の例と同様でここでは、説明を
省略する。
【００２０】次に、本発明の描画方法について、簡単に
説明しておく。先に述べた描画用データの作成方法によ
り、得られた各パターンデータと、面付け情報データを
用いるもので、実際の描画の際に必要なデータは、先に
述べた、フラットの状態（階層のない図形だけのデー
タ）に図形展開したパターンデータ１３１Ａ、１３２
Ａ、１３３Ａ、１３４Ａと、これらの面付け情報データ
１３５Ａに相当するものを用いる。ベクター型の描画装
置の場合、ラスター型の描画装置とも、得られパターン
データをそれぞれ面付け情報にしたがい描画することと
なる。尚、ベクター型の描画装置の場合には、階層構造
を持てるものもあるが、ラスター型の描画装置にの場
合、一般には、各パターンデータの描画をＪＯＢで指示
する。ＪＯＢのパターンデータ名と配列情報にしたが
い、通常、各パターンデータ毎に描画が行なわれる。こ
のようにして、フォトマスク作製のための描画を行なう
際、元のパタンデータ（図１の１１０あるいは１２０）
に比べ、データ量を実質的に減らした状態で、描画を行
なうことができる。
説明しておく。先に述べた描画用データの作成方法によ
り、得られた各パターンデータと、面付け情報データを
用いるもので、実際の描画の際に必要なデータは、先に
述べた、フラットの状態（階層のない図形だけのデー
タ）に図形展開したパターンデータ１３１Ａ、１３２
Ａ、１３３Ａ、１３４Ａと、これらの面付け情報データ
１３５Ａに相当するものを用いる。ベクター型の描画装
置の場合、ラスター型の描画装置とも、得られパターン
データをそれぞれ面付け情報にしたがい描画することと
なる。尚、ベクター型の描画装置の場合には、階層構造
を持てるものもあるが、ラスター型の描画装置にの場
合、一般には、各パターンデータの描画をＪＯＢで指示
する。ＪＯＢのパターンデータ名と配列情報にしたが
い、通常、各パターンデータ毎に描画が行なわれる。こ
のようにして、フォトマスク作製のための描画を行なう
際、元のパタンデータ（図１の１１０あるいは１２０）
に比べ、データ量を実質的に減らした状態で、描画を行
なうことができる。
【００２１】
【発明の効果】本発明は、上記のように、描画用のパタ
ーンデータのデータ量の増大化にも対応できる、描画方
法とそのための描画用データの作成方法の提供を可能と
した。特に、ＯＰＣ補正処理が施されたＧＤＳＩＩデー
タからなる大容量のロジックＬＳＩを作製するためのフ
ォトマスクのパターン描画を実用レベルで可能にでき
た。
ーンデータのデータ量の増大化にも対応できる、描画方
法とそのための描画用データの作成方法の提供を可能と
した。特に、ＯＰＣ補正処理が施されたＧＤＳＩＩデー
タからなる大容量のロジックＬＳＩを作製するためのフ
ォトマスクのパターン描画を実用レベルで可能にでき
た。
【図１】本発明の描画用データの作成方法の実施の形態
例の処理フローを示した図
例の処理フローを示した図
【図２】セル階層構造とＯＰＣ補正処理に伴なうセル階
層構造の変化を説明するための図
層構造の変化を説明するための図
【図３】セル評価を説明するための図
【図４】パタンデータにおける階層構造と、再構築され
た描画データを説明するための図
た描画データを説明するための図
１００ ソースパターンデータ
１１０ ＯＰＣ付きパターンデータ
１２０ 前処理後のパターンデータ
１３１ パターンデータ（第２のパターン
データ） １３２ （セルＣ１の）パターンデータ １３３ （セルＣ２の）のパターンデータ １３４ （セルＣ３の）パターンデータ １１３５ 面付け情報データ １３１Ａ〜１３４Ａ パターンデータ １３５Ａ 面付け情報データ
データ） １３２ （セルＣ１の）パターンデータ １３３ （セルＣ２の）のパターンデータ １３４ （セルＣ３の）パターンデータ １１３５ 面付け情報データ １３１Ａ〜１３４Ａ パターンデータ １３５Ａ 面付け情報データ
Claims (5)
- 【請求項１】 セル階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ
（ストリームフォーマットデータ）からなる描画用のパ
ターンデータに対して、フォトマスク作製のための描画
を行なう際のデータ量を実質的に減らすためのデータ処
理方法であって、描画用の第１のパターンデータに対
し、所定の評価を行ない、独立の描画データとして扱う
方が、描画処理に対してデータ量的に有利であるセルを
抽出するセル評価処理と、セル評価処理の結果に基づ
き、元の描画用の第１のパターンデータから、その階層
において、抽出された全てのセル部を除去した階層構造
のＧＤＳＩＩデータからなる第２のパターンデータと、
第２のパターンデータとは別に、独立して、前記セル評
価処理により抽出された全てのセルにそれぞれ対応し
た、ＧＤＳＩＩデータからなるパターンデータと、前記
各パターンデータに対応した、面付け情報データとから
なる、描画用データを構築する描画データ構築処理と
を、行なうことを特徴とする描画用データの作成方法。 - 【請求項２】 請求項１において、セル評価処理におけ
る所定の評価は、対象とするパタンデータのトップセル
Ｃｔを全て図形データに展開した場合の図形数をＦ０、
各セルＣｉを全て図形データに展開した場合の図形数を
Ｆｉ、各セルＣｉのトップセルＣｔにおけるのべ配置数
をＮｉとした場合、各セルの評価関数Ｅｆｉを下記式に
て表し、 Ｅｆｉ＝［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）］／［Σ（Ｆｉ×Ｎｉ）−
Ｆｉ×Ｎｉ＋Ｆｉ］ 評価関数Ｅｆｉの値が大きいセルほど、独立の描画デー
タとして扱う方が、描画処理に対してデータ量的に有利
であると判断するものであることを特徴とする描画用デ
ータの作成方法。 - 【請求項３】 請求項２において、評価関数Ｅｆｉの値
が１番大きいセルを、独立の描画データとして扱う方
が、描画処理に対してデータ量的に有利であるセルとし
て抽出するセル抽出処理を行なうもので、第１のパター
ンデータに対し、次いで、第１のパターンデータの階層
構造から、順次抽出されたセルを除去しながら、抽出さ
れたセルを除去した階層構造のパターンデータについ
て、前記セル抽出処理を繰り返し行なうことを特徴とす
る描画用データの作成方法。 - 【請求項４】 請求項１ないし３において、第１のパタ
ーンデータが、階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ（ス
トリームフォーマットデータ）からなるソースデータに
ＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃ
ｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施された、ＧＤＳＩＩデー
タからなる描画用のパターンデータ、あるいは該パター
ンデータに対して、サイジング等の前処理を施した描画
用のパターンデータであることを特徴とする描画用デー
タの作成方法。 - 【請求項５】 階層構造を有するＧＤＳＩＩデータ（ス
トリームフォーマットデータ）からなるソースデータに
ＯＰＣ補正（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃ
ｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）処理が施された、ＧＤＳＩＩデー
タからなる描画用のマスクパターンデータに対応した、
フォトマスク作製のためのパターン描画を行なう、描画
方法であって、請求項１ないし３に記載の描画用データ
を用いて、それぞれ各パターンデータについて、それぞ
れの面付け情報に基づき描画を行なうことを特徴とする
描画方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001210668A JP2003029392A (ja) | 2001-07-11 | 2001-07-11 | 描画用データの作成方法および描画方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001210668A JP2003029392A (ja) | 2001-07-11 | 2001-07-11 | 描画用データの作成方法および描画方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003029392A true JP2003029392A (ja) | 2003-01-29 |
Family
ID=19046100
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001210668A Pending JP2003029392A (ja) | 2001-07-11 | 2001-07-11 | 描画用データの作成方法および描画方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003029392A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009229623A (ja) * | 2008-03-21 | 2009-10-08 | Fujitsu Microelectronics Ltd | パターンデータの作成方法、そのパターンデータを作成するプログラム、及び、そのプログラムを含む媒体 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09325467A (ja) * | 1996-06-05 | 1997-12-16 | Toppan Printing Co Ltd | 光強度シミュレーション装置 |
| JP2000019708A (ja) * | 1998-06-29 | 2000-01-21 | Toshiba Corp | マスクパターンの作製方法及びフォトマスク |
| JP2000068190A (ja) * | 1998-08-26 | 2000-03-03 | Fujitsu Ltd | 露光データ作成方法 |
| JP2000260879A (ja) * | 1999-03-12 | 2000-09-22 | Hitachi Ltd | レイアウト設計支援装置、コンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
-
2001
- 2001-07-11 JP JP2001210668A patent/JP2003029392A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09325467A (ja) * | 1996-06-05 | 1997-12-16 | Toppan Printing Co Ltd | 光強度シミュレーション装置 |
| JP2000019708A (ja) * | 1998-06-29 | 2000-01-21 | Toshiba Corp | マスクパターンの作製方法及びフォトマスク |
| JP2000068190A (ja) * | 1998-08-26 | 2000-03-03 | Fujitsu Ltd | 露光データ作成方法 |
| JP2000260879A (ja) * | 1999-03-12 | 2000-09-22 | Hitachi Ltd | レイアウト設計支援装置、コンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009229623A (ja) * | 2008-03-21 | 2009-10-08 | Fujitsu Microelectronics Ltd | パターンデータの作成方法、そのパターンデータを作成するプログラム、及び、そのプログラムを含む媒体 |
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