JP2003066590A - マスクパターン評価システム及びその方法 - Google Patents
マスクパターン評価システム及びその方法Info
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- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F1/00—Originals for photomechanical production of textured or patterned surfaces, e.g., masks, photo-masks, reticles; Mask blanks or pellicles therefor; Containers specially adapted therefor; Preparation thereof
- G03F1/68—Preparation processes not covered by groups G03F1/20 - G03F1/50
- G03F1/82—Auxiliary processes, e.g. cleaning or inspecting
- G03F1/84—Inspecting
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 マスクパターンを評価するに際して、パター
ン救済の可否を考慮することで、より正確なマスクパタ
ーンの評価を行うことが出来るのである。 【解決手段】 マスクパターンのパターンイメージを取
得するパターンイメージ取得部１１２と、パーティクル
によって生じる欠陥のサイズ及び個数を入力し、その欠
陥のサイズ及び個数に基づいて模擬的に欠陥を発生させ
るプログラム欠陥発生部１１３と、取得されたパターン
イメージに、発生された模擬欠陥を合成するパターン欠
陥イメージ作成部１１５と、作成されたパターン欠陥イ
メージ内の模擬欠陥に対して、パターン救済ルール１１
６に基づいてパターン救済に可否を判定するパターン救
済判定部１１７と、パターン救済判定部１１７の結果に
基づいて、パターン救済不可率、若しくは、パターン救
済率を計算するパターン救済不可率計算部１１８とを有
するようにしてある。
ン救済の可否を考慮することで、より正確なマスクパタ
ーンの評価を行うことが出来るのである。 【解決手段】 マスクパターンのパターンイメージを取
得するパターンイメージ取得部１１２と、パーティクル
によって生じる欠陥のサイズ及び個数を入力し、その欠
陥のサイズ及び個数に基づいて模擬的に欠陥を発生させ
るプログラム欠陥発生部１１３と、取得されたパターン
イメージに、発生された模擬欠陥を合成するパターン欠
陥イメージ作成部１１５と、作成されたパターン欠陥イ
メージ内の模擬欠陥に対して、パターン救済ルール１１
６に基づいてパターン救済に可否を判定するパターン救
済判定部１１７と、パターン救済判定部１１７の結果に
基づいて、パターン救済不可率、若しくは、パターン救
済率を計算するパターン救済不可率計算部１１８とを有
するようにしてある。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、マスクパターンの
評価システム及びその方法に関し、特に、マスクパター
ンのより正確な評価を行う技術に関する。
評価システム及びその方法に関し、特に、マスクパター
ンのより正確な評価を行う技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】半導体製造工程において、半導体装置の
設計データをウエハに転写する場合には、直接描画の他
に、マスクやレティクルを介したパターン転写が行われ
ている。以下の説明では、マスクやレティクルの意味を
合わせてマスクとして説明を行う。このマスクの作成時
には、クリーンルーム内等のパーティクルがマスクに付
着して欠陥を生じ、そのマスクパターンが使用出来なく
なってしまうこともある。このような評価を行うために
マスクパターンの評価が行われている。
設計データをウエハに転写する場合には、直接描画の他
に、マスクやレティクルを介したパターン転写が行われ
ている。以下の説明では、マスクやレティクルの意味を
合わせてマスクとして説明を行う。このマスクの作成時
には、クリーンルーム内等のパーティクルがマスクに付
着して欠陥を生じ、そのマスクパターンが使用出来なく
なってしまうこともある。このような評価を行うために
マスクパターンの評価が行われている。
【０００３】図８は、従来のマスクパターン評価システ
ムを示すブロック図である。ＣＡＤデータベース１０１
に格納された所望の半導体製品のＣＡＤデータはクリテ
ィカルエリア計算部１０２にロードされる。クリティカ
ルエリア計算部１０２では、パーティクルサイズに対す
るパーティクルがKiller Defectになる領域を計算す
る。一方、パーティクル検査部１０３にてマスク製造過
程で検査された欠陥データが格納されたデータベース１
０４に格納される。この欠陥データを用いて、パーティ
クルサイズ分布計算部１０５パーティクルサイズ分布を
計算する。その後、歩留り計算部１０６は、式（１）、
（２）を用いて歩留り計算を行う。
ムを示すブロック図である。ＣＡＤデータベース１０１
に格納された所望の半導体製品のＣＡＤデータはクリテ
ィカルエリア計算部１０２にロードされる。クリティカ
ルエリア計算部１０２では、パーティクルサイズに対す
るパーティクルがKiller Defectになる領域を計算す
る。一方、パーティクル検査部１０３にてマスク製造過
程で検査された欠陥データが格納されたデータベース１
０４に格納される。この欠陥データを用いて、パーティ
クルサイズ分布計算部１０５パーティクルサイズ分布を
計算する。その後、歩留り計算部１０６は、式（１）、
（２）を用いて歩留り計算を行う。
【０００４】Y = exp (-λ) ・・・式（１）
ここで、
Y：歩留り
λ：Killer Defect
【数１】
Ac(R)：クリティカルエリア
D(R)：パーティクルサイズ分布
R max：最大パーティクルサイズ
R min：最小パーティクルサイズ
である。
【０００５】計算された歩留りは、計算結果出力部１０
７にて出力される。このようにしてマスクパターンの評
価を行う。
７にて出力される。このようにしてマスクパターンの評
価を行う。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、実際の
マスクの欠陥パターン（Killer Defect）は修正により
救済可能なものが存在する。この場合であっても全ての
欠陥パターンが歩留り計算の対象となるため、出力結果
は実際より厳しい値となってしまう。
マスクの欠陥パターン（Killer Defect）は修正により
救済可能なものが存在する。この場合であっても全ての
欠陥パターンが歩留り計算の対象となるため、出力結果
は実際より厳しい値となってしまう。
【０００７】本発明は上記事情に鑑みて成されたもので
あり、その目的は、より正確にマスクパターンの評価を
行うことが出来るマスクパターンの評価システム及びそ
の方法を提供することにある。
あり、その目的は、より正確にマスクパターンの評価を
行うことが出来るマスクパターンの評価システム及びそ
の方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに本発明に係るマスクパターン評価システムでは、欠
陥パターン救済の概念を導入する。すなわち、前記マス
クパターンのパターンイメージを取得するパターンイメ
ージ取得部と、少なくともパーティクルによって生じる
欠陥のサイズ及び個数を入力し、その欠陥のサイズ及び
個数に基づいて模擬的に欠陥を発生させるプログラム欠
陥発生部と、前記パターンイメージ取得部にて取得され
たパターンイメージに、前記プログラム欠陥発生部にて
発生された模擬欠陥を合成してパターン欠陥イメージを
作成するパターン欠陥イメージ作成部と、前記パターン
欠陥イメージ作成部に作成されたパターン欠陥イメージ
内の模擬欠陥に対して、パターン救済ルールに基づいて
パターン救済に可否を判定するパターン救済判定部と、
前記パターン救済判定部の結果に基づいて、パターン救
済率を計算するパターン救済率計算部と、を有すること
を特徴とする。
めに本発明に係るマスクパターン評価システムでは、欠
陥パターン救済の概念を導入する。すなわち、前記マス
クパターンのパターンイメージを取得するパターンイメ
ージ取得部と、少なくともパーティクルによって生じる
欠陥のサイズ及び個数を入力し、その欠陥のサイズ及び
個数に基づいて模擬的に欠陥を発生させるプログラム欠
陥発生部と、前記パターンイメージ取得部にて取得され
たパターンイメージに、前記プログラム欠陥発生部にて
発生された模擬欠陥を合成してパターン欠陥イメージを
作成するパターン欠陥イメージ作成部と、前記パターン
欠陥イメージ作成部に作成されたパターン欠陥イメージ
内の模擬欠陥に対して、パターン救済ルールに基づいて
パターン救済に可否を判定するパターン救済判定部と、
前記パターン救済判定部の結果に基づいて、パターン救
済率を計算するパターン救済率計算部と、を有すること
を特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るマスクパター
ンの評価システム及びその方法の実施形態について、図
面を参照しながら詳細に説明を行う。
ンの評価システム及びその方法の実施形態について、図
面を参照しながら詳細に説明を行う。
【００１０】本発明に係るマスクパターンの評価システ
ムが具備するハードウエア構成は、各種処理を行うため
のＣＰＵと、キーボード、マウス、ライトペン、又はフ
レキシブルディスク装置等の入力装置と、メモリ装置や
ディスク装置等の外部記憶装置と、ディスプレイ装置、
プリンタ装置等の出力装置等とを備えた通常のコンピュ
ータシステムを用いることができる。このコンピュータ
システムには、いわゆる汎用機、ワークステーション、
及びパーソナルコンピュータが含まれる。このコンピュ
ータシステムに以下で説明する各部をプログラムにした
ソフトウエアをインストールし、そのソフトウエアを実
行することで実施することが出来る。
ムが具備するハードウエア構成は、各種処理を行うため
のＣＰＵと、キーボード、マウス、ライトペン、又はフ
レキシブルディスク装置等の入力装置と、メモリ装置や
ディスク装置等の外部記憶装置と、ディスプレイ装置、
プリンタ装置等の出力装置等とを備えた通常のコンピュ
ータシステムを用いることができる。このコンピュータ
システムには、いわゆる汎用機、ワークステーション、
及びパーソナルコンピュータが含まれる。このコンピュ
ータシステムに以下で説明する各部をプログラムにした
ソフトウエアをインストールし、そのソフトウエアを実
行することで実施することが出来る。
【００１１】図１は、本実施形態のマスクパターンの評
価システムを示すブロック図である。ＣＡＤデータベー
ス１１１から所望の半導体製品のマスクデータを読み出
す。読み出されたデータはパターンイメージ取得部１１
２により、所望のパターンイメージを作成する。ここ
で、マスクパターンはＣＡＤデータとして保存してお
き、そのデータを入力してパターンイメージを取得する
ことが出来る。
価システムを示すブロック図である。ＣＡＤデータベー
ス１１１から所望の半導体製品のマスクデータを読み出
す。読み出されたデータはパターンイメージ取得部１１
２により、所望のパターンイメージを作成する。ここ
で、マスクパターンはＣＡＤデータとして保存してお
き、そのデータを入力してパターンイメージを取得する
ことが出来る。
【００１２】図２は、パターンイメージ取得部１１２に
よって作成されたパターンイメージである。本実施形態
においては、マスクパターン２０１を有するパターンイ
メージが取得されたものとする。
よって作成されたパターンイメージである。本実施形態
においては、マスクパターン２０１を有するパターンイ
メージが取得されたものとする。
【００１３】欠陥データ入力部１１３は、パーティクル
サイズと個数を取得する。ここで、パーティクルサイズ
とは、パーティクルの大きさであり、パーティクルの個
数とは発生させるパーティクルの個数である。これらは
操作者へ入力を促すようにしてもよいし、また、予めこ
れらのデータを格納しておき、そのデータを読み込むよ
うにしてもよい。更に、その他のパラメータの入力を促
すようにしても良い。
サイズと個数を取得する。ここで、パーティクルサイズ
とは、パーティクルの大きさであり、パーティクルの個
数とは発生させるパーティクルの個数である。これらは
操作者へ入力を促すようにしてもよいし、また、予めこ
れらのデータを格納しておき、そのデータを読み込むよ
うにしてもよい。更に、その他のパラメータの入力を促
すようにしても良い。
【００１４】続いて、プログラム欠陥発生部１１４は、
入力されたパーティクルサイズとパーティクルの個数に
基づいて、模擬欠陥をランダムに発生させる。例えば、
各パーティクルの位置情報をランダムに発生させるよう
にしても良い。ここで、この模擬欠陥は、モンテカルロ
法を用いて欠陥を発生させてもよい。
入力されたパーティクルサイズとパーティクルの個数に
基づいて、模擬欠陥をランダムに発生させる。例えば、
各パーティクルの位置情報をランダムに発生させるよう
にしても良い。ここで、この模擬欠陥は、モンテカルロ
法を用いて欠陥を発生させてもよい。
【００１５】パターン欠陥イメージ作成部１１５では、
プログラム欠陥発生部１１４にて発生した模擬欠陥をパ
ターンイメージ取得部１１２で作成されたパターンイメ
ージに合成する。この合成は、模擬欠陥の位置情報に基
づいて、パターンイメージに重ね合わせるようにしても
よい。図３は、本実施形態のパターン欠陥イメージ作成
部１１５によって生成されたパターン欠陥イメージであ
る。同図の如く、パターンイメージ上に発生された模擬
欠陥２０２が重ね合わされている。
プログラム欠陥発生部１１４にて発生した模擬欠陥をパ
ターンイメージ取得部１１２で作成されたパターンイメ
ージに合成する。この合成は、模擬欠陥の位置情報に基
づいて、パターンイメージに重ね合わせるようにしても
よい。図３は、本実施形態のパターン欠陥イメージ作成
部１１５によって生成されたパターン欠陥イメージであ
る。同図の如く、パターンイメージ上に発生された模擬
欠陥２０２が重ね合わされている。
【００１６】次に、欠陥パターン救済ルールＤＢ１１６
に格納されたパターン救済ルールに従って、模擬欠陥の
１つ１つについて、救済可能欠陥、救済不可欠陥、対象
外欠陥、の３種類に分類する。
に格納されたパターン救済ルールに従って、模擬欠陥の
１つ１つについて、救済可能欠陥、救済不可欠陥、対象
外欠陥、の３種類に分類する。
【００１７】図４は、本実施形態のパターン救済判定部
１１７で判定された模擬欠陥を示す図面である。本実施
形態においては、模擬欠陥２０３は救済可能と判定され
た模擬欠陥である。また、模擬欠陥２０４は救済不可能
と判定された模擬欠陥である。更に、模擬欠陥２０５
は、対象外と判定された模擬欠陥である。
１１７で判定された模擬欠陥を示す図面である。本実施
形態においては、模擬欠陥２０３は救済可能と判定され
た模擬欠陥である。また、模擬欠陥２０４は救済不可能
と判定された模擬欠陥である。更に、模擬欠陥２０５
は、対象外と判定された模擬欠陥である。
【００１８】図５は、本実施形態の模擬欠陥を分類する
フローチャートである。まず、模擬欠陥の一つを読み込
む（ステップＳ３０１）。この読み込みの際には、必要
に応じて模擬欠陥の位置、サイズ等が読み込まれる。次
に、読み込まれた模擬欠陥はパターンイメージ取得部１
１２で作成されたマスクイメージ中のマスクパターンと
重なるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。模擬欠
陥がマスクパターンと重なるか否かはパターンイメー
ジ、模擬欠陥の位置、サイズ等に基づいて判定すること
が出来る。ここで、その模擬欠陥がマスクパターンと重
ならないと判定された場合には、その模擬欠陥は救済可
能と認定される（ステップＳ３０３）。一方、その模擬
欠陥とマスクパターンが重なると判定された場合には、
次に、その模擬欠陥は救済が可能か否かを判定する。本
実施形態では、パターンコーナ部に模擬欠陥が存在する
か否かを判定する（ステップＳ３０４）。本実施形態で
は、パターンコーナ部に欠陥が存在する場合について説
明を行うがこれには限られない。なお、パターンコーナ
部の欠陥とは、図４の図面に向かって最左部の模擬欠陥
２０４の如くマスクパターンのコーナ部に存在する欠陥
である。パターンコーナ部に模擬欠陥が存在する場合に
は、その模擬欠陥は救済不可能と認定する（ステップＳ
３０５）。一方、模擬欠陥がパターンコーナー部に存在
しない場合には、その模擬欠陥が総てパターンによって
隠れるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。この判
定で、総てが隠れる場合には、その模擬欠陥は対象外と
認定する（ステップＳ３０８）。製造プロセスによって
は、例えば、エッチング工程では、パーティクルが存在
する部分がパターンとして残ってしまう。この場合に
は、模擬欠陥が総てパターンイメージによって隠れる場
合には対象外と認定することが出来る。一方、その模擬
欠陥が総てパターンによって隠れない場合には、次にそ
の模擬欠陥がパターンからはみ出す部分は設定大きさか
否かを判定する（ステップＳ３０７）。この判定で、は
み出す部分が設定以下と判定される場合には、その模擬
欠陥は救済可能と認定される（ステップＳ３０３）。一
方はみ出す部分が設定大きさ以上の場合には、その模擬
欠陥は救済不可能と認定される（ステップＳ３０５）。
認定の終了後には総ての模擬欠陥について分類を行った
か否かを判定し（ステップＳ３０９）、未だ分類すべき
模擬欠陥が存在する場合にはステップＳ３０１に戻って
判定を行い、総ての分類すべき模擬欠陥について分類を
行った場合には、終了する。
フローチャートである。まず、模擬欠陥の一つを読み込
む（ステップＳ３０１）。この読み込みの際には、必要
に応じて模擬欠陥の位置、サイズ等が読み込まれる。次
に、読み込まれた模擬欠陥はパターンイメージ取得部１
１２で作成されたマスクイメージ中のマスクパターンと
重なるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。模擬欠
陥がマスクパターンと重なるか否かはパターンイメー
ジ、模擬欠陥の位置、サイズ等に基づいて判定すること
が出来る。ここで、その模擬欠陥がマスクパターンと重
ならないと判定された場合には、その模擬欠陥は救済可
能と認定される（ステップＳ３０３）。一方、その模擬
欠陥とマスクパターンが重なると判定された場合には、
次に、その模擬欠陥は救済が可能か否かを判定する。本
実施形態では、パターンコーナ部に模擬欠陥が存在する
か否かを判定する（ステップＳ３０４）。本実施形態で
は、パターンコーナ部に欠陥が存在する場合について説
明を行うがこれには限られない。なお、パターンコーナ
部の欠陥とは、図４の図面に向かって最左部の模擬欠陥
２０４の如くマスクパターンのコーナ部に存在する欠陥
である。パターンコーナ部に模擬欠陥が存在する場合に
は、その模擬欠陥は救済不可能と認定する（ステップＳ
３０５）。一方、模擬欠陥がパターンコーナー部に存在
しない場合には、その模擬欠陥が総てパターンによって
隠れるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。この判
定で、総てが隠れる場合には、その模擬欠陥は対象外と
認定する（ステップＳ３０８）。製造プロセスによって
は、例えば、エッチング工程では、パーティクルが存在
する部分がパターンとして残ってしまう。この場合に
は、模擬欠陥が総てパターンイメージによって隠れる場
合には対象外と認定することが出来る。一方、その模擬
欠陥が総てパターンによって隠れない場合には、次にそ
の模擬欠陥がパターンからはみ出す部分は設定大きさか
否かを判定する（ステップＳ３０７）。この判定で、は
み出す部分が設定以下と判定される場合には、その模擬
欠陥は救済可能と認定される（ステップＳ３０３）。一
方はみ出す部分が設定大きさ以上の場合には、その模擬
欠陥は救済不可能と認定される（ステップＳ３０５）。
認定の終了後には総ての模擬欠陥について分類を行った
か否かを判定し（ステップＳ３０９）、未だ分類すべき
模擬欠陥が存在する場合にはステップＳ３０１に戻って
判定を行い、総ての分類すべき模擬欠陥について分類を
行った場合には、終了する。
【００１９】続いて、パターン救済率計算部１１８にて
パターン救済率を計算する。欠陥パターン救済可能率を
求める際には、式（３）を用いる事ができ、欠陥パター
ン救済不可率を求める際には、式（４）を用いる事がで
きる。計算されたパターン救済率はパターン救済率デー
タベース１１９に格納される。
パターン救済率を計算する。欠陥パターン救済可能率を
求める際には、式（３）を用いる事ができ、欠陥パター
ン救済不可率を求める際には、式（４）を用いる事がで
きる。計算されたパターン救済率はパターン救済率デー
タベース１１９に格納される。
【００２０】
欠陥パターン救済可能率= １−欠陥パターン救済不可率
・・・式（３）
欠陥パターン救済不可率= 救済不可欠陥 / （全発生欠陥数 − 対象外欠陥）
・・・式（４）
パターン救済率関数式作成部１２０は、所望のパーティ
クルサイズについて欠陥パターン救済可能率、若しく
は、欠陥パターン救済不可率、または双方の計算を終了
した後、各パーティクルサイズと欠陥パターン救済率の
関係式を作成する。関係式の作成については、初めに元
となる多項式を与える。ここで、例えば１次元多項式の
場合には、Y=a*X+bとして、また、２次元の多項式であ
ればY=a*X2+b*X+cとすることが出来る。そして、最小自
乗法を用いて全ての変数（Y：欠陥パターン救済不可
率、X：パーティクルサイズ、）が最も近似される係数
（a, b, c）を導く。一方、関係式を求めなくても、例
えば、関係テーブルのようなものを用意してもよい。な
お、本実施形態においては、パターン救済不可率の計算
を行い、次に関数式を作成するようにしたが、これには
限られずに、例えば、パターン救済不可率を計算するの
みでも本発明の効果が得られる。
クルサイズについて欠陥パターン救済可能率、若しく
は、欠陥パターン救済不可率、または双方の計算を終了
した後、各パーティクルサイズと欠陥パターン救済率の
関係式を作成する。関係式の作成については、初めに元
となる多項式を与える。ここで、例えば１次元多項式の
場合には、Y=a*X+bとして、また、２次元の多項式であ
ればY=a*X2+b*X+cとすることが出来る。そして、最小自
乗法を用いて全ての変数（Y：欠陥パターン救済不可
率、X：パーティクルサイズ、）が最も近似される係数
（a, b, c）を導く。一方、関係式を求めなくても、例
えば、関係テーブルのようなものを用意してもよい。な
お、本実施形態においては、パターン救済不可率の計算
を行い、次に関数式を作成するようにしたが、これには
限られずに、例えば、パターン救済不可率を計算するの
みでも本発明の効果が得られる。
【００２１】また、本実施形態においては、ＣＡＤデー
タに基づいてパターンイメージを作成した。しかし、こ
れには限られずに、マスクの実パターンイメージを使用
してもよい。図６はマスクの実パターンを説明するため
の図面である。作成されたマスクの設計パターン４０１
について、補正処理部４０２にて補正がなされる。例え
ば、マスク描画時に、マスク描画装置の性能等を理由に
設計パターンと光学像が異なる場合がある。例えば、こ
れにより、マスクパターンの大きさが変化してしまった
り、パターンのコーナー部が丸まる等が起こりうる。こ
れを考慮して、設計されたマスクパターンに対して補正
処理が施される。この補正パターン４０３を用いて実際
に描画処理部４０４にて描画が行われ、実パターン４０
５が作成される。ここで、設計パターン４０１と実パタ
ーン４０５は異なる場合があるので、この場合には、実
パターンのパターンイメージを用いて本実施形態のマス
クパターンの歩留り評価を行う方が更に正確な評価を行
うことが出来る。
タに基づいてパターンイメージを作成した。しかし、こ
れには限られずに、マスクの実パターンイメージを使用
してもよい。図６はマスクの実パターンを説明するため
の図面である。作成されたマスクの設計パターン４０１
について、補正処理部４０２にて補正がなされる。例え
ば、マスク描画時に、マスク描画装置の性能等を理由に
設計パターンと光学像が異なる場合がある。例えば、こ
れにより、マスクパターンの大きさが変化してしまった
り、パターンのコーナー部が丸まる等が起こりうる。こ
れを考慮して、設計されたマスクパターンに対して補正
処理が施される。この補正パターン４０３を用いて実際
に描画処理部４０４にて描画が行われ、実パターン４０
５が作成される。ここで、設計パターン４０１と実パタ
ーン４０５は異なる場合があるので、この場合には、実
パターンのパターンイメージを用いて本実施形態のマス
クパターンの歩留り評価を行う方が更に正確な評価を行
うことが出来る。
【００２２】第２の実施形態
以下、本発明に係るマスクパターンの歩留り評価システ
ムの実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明
する。
ムの実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明
する。
【００２３】図７は、本実施形態のマスクパターンの歩
留り評価システムを示すブロック図である。クリティカ
ルエリア算出部１０２は、ＣＡＤデータベース１０１よ
り所定のマスクパターンを読み込み、パーティクルサイ
ズに対するパーティクルがKiller Defectになる領域を
計算する。ここで、Killer Defectになる領域とは、例
えば、所定の間隔を有する２つのマスクパターンの間に
あるサイズのパーティクルが存在した場合に、そのパー
ティクルが２つのマスクパターンを繋げてしまう領域が
含まれる。
留り評価システムを示すブロック図である。クリティカ
ルエリア算出部１０２は、ＣＡＤデータベース１０１よ
り所定のマスクパターンを読み込み、パーティクルサイ
ズに対するパーティクルがKiller Defectになる領域を
計算する。ここで、Killer Defectになる領域とは、例
えば、所定の間隔を有する２つのマスクパターンの間に
あるサイズのパーティクルが存在した場合に、そのパー
ティクルが２つのマスクパターンを繋げてしまう領域が
含まれる。
【００２４】一方、パーティクル検査部１０３にてマス
ク製造過程で検査された欠陥データが格納されたデータ
ベース１０４に格納される。この欠陥データを用いて、
パーティクルサイズ分布計算部１０５は、パーティクル
サイズ分布を計算する。
ク製造過程で検査された欠陥データが格納されたデータ
ベース１０４に格納される。この欠陥データを用いて、
パーティクルサイズ分布計算部１０５は、パーティクル
サイズ分布を計算する。
【００２５】また、パターン救済率関数式作成部１２０
は、第１の実施の形態で算出されたパターン救済率デー
タベース１１９から所定のパターン救済不可率を取得す
る。本実施形態では、パターン救済不可率の関数式を導
く。
は、第１の実施の形態で算出されたパターン救済率デー
タベース１１９から所定のパターン救済不可率を取得す
る。本実施形態では、パターン救済不可率の関数式を導
く。
【００２６】その後、歩留り計算部１３１は、式
（１）、（５）を用いて歩留り計算を行う。
（１）、（５）を用いて歩留り計算を行う。
【００２７】Y = exp (-λ) ・・・式（１）
ここで、
Y：歩留り
λ：Killer Defect
【数２】
Ac(R)：クリティカルエリア
D(R)：パーティクルサイズ分布
K(R)：欠陥パターン救済不可率
R max：最大パーティクルサイズ
R min：最小パーティクルサイズ
計算結果出力部１３２は、歩留り計算部１３１にて計算
された歩留りを出力する。このように、本実施形態のマ
スクパターン評価では、マスクパターンを評価するに際
して、パターン救済の可否を考慮する。例えば、模擬欠
陥が救済可能、救済不可能、対象外の３種類に分類する
ことができる。これらを考慮することで、より正確にマ
スクパターンの評価を行うことが出来る。
された歩留りを出力する。このように、本実施形態のマ
スクパターン評価では、マスクパターンを評価するに際
して、パターン救済の可否を考慮する。例えば、模擬欠
陥が救済可能、救済不可能、対象外の３種類に分類する
ことができる。これらを考慮することで、より正確にマ
スクパターンの評価を行うことが出来る。
【００２８】上記の如く、マスクパターンを評価するに
際して、パターン救済の可否を考慮することで、より正
確なマスクパターンの評価を行うことが出来るのであ
る。例えば、模擬欠陥が救済可能、救済不可能、対象外
の３種類に分類することができる。これらを考慮するこ
とで、より正確にマスクパターンの評価を行うことが出
来る。この分類は、例えば、模擬欠陥がパターンイメー
ジと重ならない場合、若しくは、パターンイメージから
はみ出す部分が所定の大きさ以下の場合には、救済可能
と認定し、模擬欠陥が、パターンコーナー部に存在する
場合、若しくは、パターンイメージからはみ出す部分が
所定の大きさ以上の場合には、救済不可能と認定し、パ
ターンイメージに対して影響を及ぼさない模擬欠陥パタ
ーンの場合、対象外と認定することができる。製造プロ
セスによっては、例えば、エッチング工程では、パーテ
ィクルが存在する部分がパターンとして残ってしまう。
この場合には、模擬欠陥が総てパターンイメージによっ
て隠れる場合には対象外と認定することが出来る。
際して、パターン救済の可否を考慮することで、より正
確なマスクパターンの評価を行うことが出来るのであ
る。例えば、模擬欠陥が救済可能、救済不可能、対象外
の３種類に分類することができる。これらを考慮するこ
とで、より正確にマスクパターンの評価を行うことが出
来る。この分類は、例えば、模擬欠陥がパターンイメー
ジと重ならない場合、若しくは、パターンイメージから
はみ出す部分が所定の大きさ以下の場合には、救済可能
と認定し、模擬欠陥が、パターンコーナー部に存在する
場合、若しくは、パターンイメージからはみ出す部分が
所定の大きさ以上の場合には、救済不可能と認定し、パ
ターンイメージに対して影響を及ぼさない模擬欠陥パタ
ーンの場合、対象外と認定することができる。製造プロ
セスによっては、例えば、エッチング工程では、パーテ
ィクルが存在する部分がパターンとして残ってしまう。
この場合には、模擬欠陥が総てパターンイメージによっ
て隠れる場合には対象外と認定することが出来る。
【００２９】ここで、上記のマスクパターンの評価とし
て、パターン救済不可率、若しくは、パターン救済可能
率を求めた後に、いずれかの値に基づいてマスクパター
ンの歩留りを評価する事も出来る。具体的には、パター
ン救済判定部の結果に基づいて、救済不可能と認定され
た模擬欠陥数から、全発生模擬欠陥数から対象外と認定
された模擬欠陥数を減算した値で除算した値、即ち、救
済不可能と認定された模擬欠陥数／（全発生模擬欠陥数
−対象外と認定された模擬欠陥数）で求められた値をパ
ターン救済不可率とし、その値を用いて、そのマスクパ
ターンの歩留り評価を行うことが出来る。
て、パターン救済不可率、若しくは、パターン救済可能
率を求めた後に、いずれかの値に基づいてマスクパター
ンの歩留りを評価する事も出来る。具体的には、パター
ン救済判定部の結果に基づいて、救済不可能と認定され
た模擬欠陥数から、全発生模擬欠陥数から対象外と認定
された模擬欠陥数を減算した値で除算した値、即ち、救
済不可能と認定された模擬欠陥数／（全発生模擬欠陥数
−対象外と認定された模擬欠陥数）で求められた値をパ
ターン救済不可率とし、その値を用いて、そのマスクパ
ターンの歩留り評価を行うことが出来る。
【００３０】
【発明の効果】以上、説明したように本発明に係るマス
クパターン評価システムによれば、より正確なマスクパ
ターンの評価を行うことができ、さらに、この評価を用
いて、マスクパターンの歩留り評価を行うことが出来
る。
クパターン評価システムによれば、より正確なマスクパ
ターンの評価を行うことができ、さらに、この評価を用
いて、マスクパターンの歩留り評価を行うことが出来
る。
【図１】第１の実施形態のマスクパターン評価システム
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】パターンイメージ取得部１１２によって作成さ
れたパターンイメージである。
れたパターンイメージである。
【図３】第１の実施形態のパターン欠陥イメージ作成部
１１５によって生成されたパターン欠陥イメージであ
る。
１１５によって生成されたパターン欠陥イメージであ
る。
【図４】第１の実施形態のパターン救済判定部１１７で
判定された模擬欠陥を示す図面である。
判定された模擬欠陥を示す図面である。
【図５】第１の実施形態の模擬欠陥を分類するフローチ
ャートである。
ャートである。
【図６】マスクの実パターンを説明するための図面であ
る。
る。
【図７】第２の実施形態のマスクパターン評価システム
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図８】従来の歩留り計算システムを示すブロック図で
ある。
ある。
１０１，１１１ ＣＡＤデータＤＢ
１０２ クリティカルエリア計算部
１０３ パーティクル検査部
１０４ パーティクルデータＤＢ
１０５ パーティクルサイズ分布計算部
１０６，１３１ 歩留り計算部
１０７，１３２ 計算結果出力部
１１２ パターンイメージ表示部
１１３ 欠陥データ入力部
１１４ プログラム欠陥発生部
１１５ パターン欠陥イメージ作成部
１１６ パターン救済ルールＤＢ
１１７ パターン救済判定部
１１８ パターン救済率計算部
１１９ パターン救済率ＤＢ
１２０ パターン救済率関数式作成部
２０１ マスクパターン
２０２ 模擬欠陥
２０３ 救済可能欠陥
２０４ 救済不可能欠陥
２０５ 対象外欠陥
Claims (9)
- 【請求項１】 マスクパターンのパターンイメージを取
得するパターンイメージ取得部と、 少なくともパーティクルによって生じる欠陥のサイズ及
び個数を入力し、その欠陥のサイズ及び個数に基づいて
模擬的に欠陥を発生させるプログラム欠陥発生部と、 前記パターンイメージ取得部にて取得されたパターンイ
メージに、前記プログラム欠陥発生部にて発生された模
擬欠陥を合成して、パターン欠陥イメージを作成するパ
ターン欠陥イメージ作成部と、 前記パターン欠陥イメージ作成部にて作成されたパター
ン欠陥イメージ内の模擬欠陥に対して、パターン救済ル
ールに基づいてパターン救済の可否を判定するパターン
救済判定部と、 前記パターン救済判定部の結果に基づいて、パターン救
済率を計算するパターン救済率計算部と、 を有することを特徴とするマスクパターン評価システ
ム。 - 【請求項２】 前記パターン救済率計算部にて計算され
たパターン救済率に基づいて、前記マスクパターンの歩
留りを評価する歩留り評価部と、 をさらに有することを特徴とする請求項１記載のマスク
パターン評価システム。 - 【請求項３】 前記歩留り評価部は、 マスクパターンの間にあるサイズのパーティクルが存在
した場合に、そのパーティクルが２つのマスクパターン
を繋げてしまう領域を含むクリティカルエリアを計算す
るクリティカルエリア計算部と、 パーティクルのサイズ分布を計算するパーティクルサイ
ズ分布計算部と、 前記クリティカルエリア計算部にて計算された領域、前
記パーティクルサイズ分布計算部にて計算されたパーテ
ィクルサイズ分布、及び、前記パターン救済率計算部に
て計算されたパターン救済率に基づいて、前記マスクパ
ターンの歩留りを計算する歩留り計算部と、 を有する事を特徴とする請求項２記載のマスクパターン
評価システム。 - 【請求項４】 前記パターンイメージ取得部は、 描画処理が施された実際のマスクパターンのパターンイ
メージを取得することを特徴とする請求項１または２の
いずれかに記載のマスクパターン評価システム。 - 【請求項５】 前記プログラム欠陥発生部は、 少なくともパーティクルによって生じる欠陥のサイズ及
び個数を入力し、その欠陥のサイズ及び個数に基づきラ
ンダムに模擬的に欠陥を発生させることを特徴とする請
求項１または２のいずれかに記載のマスクパターン評価
システム。 - 【請求項６】 前記パターン救済判定部は、 模擬欠陥がパターンイメージと重ならない場合、若しく
は、パターンイメージからはみ出す部分が所定の大きさ
以下の場合には、救済可能と認定し、 模擬欠陥が、パターンコーナー部に存在する場合、若し
くは、パターンイメージからはみ出す部分が所定の大き
さ以上の場合には、救済不可能と認定し、 パターンイメージに対して影響を及ぼさない模擬欠陥パ
ターンの場合、対象外と認定することを特徴とする請求
項１または２のいずれかに記載のマスクパターン評価シ
ステム。 - 【請求項７】 前記パターン救済判定部は、 模擬欠陥が総てパターンイメージによって隠れる場合に
は対象外と認定することを特徴とする請求項６記載のマ
スクパターン評価システム。 - 【請求項８】 前記パターン救済率計算部は、 前記パターン救済判定部の結果に基づいて、救済不可能
と認定された模擬欠陥数について、全発生模擬欠陥数か
ら対象外と認定された模擬欠陥数を減算した値で除算し
た値、即ち、 救済不可能と認定された模擬欠陥数／（全発生模擬欠陥
数−対象外と認定された模擬欠陥数）で求められた値を
パターン救済率とすることを特徴とする請求項６記載の
マスクパターン評価システム。 - 【請求項９】 前記マスクパターンのパターンイメージ
を取得し、 少なくともパーティクルによって生じる欠陥のサイズ及
び個数を入力し、その欠陥のサイズ及び個数に基づいて
模擬的に欠陥を発生させ、 前記パターンイメージに、前記発生された模擬欠陥を合
成してパターン欠陥イメージを作成し、 前記作成されたパターン欠陥イメージ内の模擬欠陥に対
して、パターン救済ルールに基づいてパターン救済の可
否を判定し、 前記判定結果に基づいて、パターン救済可能率若しくは
パターン救済不可率を計算し、 前記計算されたパターン救済可能率、若しくは、パター
ン救済不可率に基づいて、前記マスクパターンの歩留り
を評価することを特徴とするマスクパターン評価方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001253110A JP4104840B2 (ja) | 2001-08-23 | 2001-08-23 | マスクパターン評価システム及びその方法 |
| US10/226,206 US6711733B2 (en) | 2001-08-23 | 2002-08-23 | System for and method of evaluating mask patterns |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001253110A JP4104840B2 (ja) | 2001-08-23 | 2001-08-23 | マスクパターン評価システム及びその方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003066590A true JP2003066590A (ja) | 2003-03-05 |
| JP4104840B2 JP4104840B2 (ja) | 2008-06-18 |
Family
ID=19081487
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001253110A Expired - Fee Related JP4104840B2 (ja) | 2001-08-23 | 2001-08-23 | マスクパターン評価システム及びその方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6711733B2 (ja) |
| JP (1) | JP4104840B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7185311B2 (en) | 2003-10-31 | 2007-02-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Mask evaluating method, mask evaluating system, method of manufacturing mask and computer program product |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4073265B2 (ja) * | 2002-07-09 | 2008-04-09 | 富士通株式会社 | 検査装置及び検査方法 |
| JP4828870B2 (ja) * | 2005-06-09 | 2011-11-30 | 株式会社東芝 | 評価パタンの作成方法およびプログラム |
| TW200746259A (en) * | 2006-04-27 | 2007-12-16 | Nikon Corp | Measuring and/or inspecting method, measuring and/or inspecting apparatus, exposure method, device manufacturing method, and device manufacturing apparatus |
| CN105787172A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-20 | 南昌航空大学 | 一种快速判断废品率的作图方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5917332A (en) * | 1996-05-09 | 1999-06-29 | Advanced Micro Devices, Inc. | Arrangement for improving defect scanner sensitivity and scanning defects on die of a semiconductor wafer |
| US7107571B2 (en) * | 1997-09-17 | 2006-09-12 | Synopsys, Inc. | Visual analysis and verification system using advanced tools |
| JP4206192B2 (ja) * | 2000-11-09 | 2009-01-07 | 株式会社日立製作所 | パターン検査方法及び装置 |
| JP4038356B2 (ja) * | 2001-04-10 | 2008-01-23 | 株式会社日立製作所 | 欠陥データ解析方法及びその装置並びにレビューシステム |
| JP2003100826A (ja) * | 2001-09-26 | 2003-04-04 | Hitachi Ltd | 検査データ解析プログラムと検査装置と検査システム |
-
2001
- 2001-08-23 JP JP2001253110A patent/JP4104840B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2002
- 2002-08-23 US US10/226,206 patent/US6711733B2/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7185311B2 (en) | 2003-10-31 | 2007-02-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Mask evaluating method, mask evaluating system, method of manufacturing mask and computer program product |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4104840B2 (ja) | 2008-06-18 |
| US6711733B2 (en) | 2004-03-23 |
| US20030056184A1 (en) | 2003-03-20 |
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