JP2003218014A - 荷電粒子ビーム露光方法 - Google Patents
荷電粒子ビーム露光方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】露光強度分布関数に基づいて近接効果補正処理
を行った露光データに従って露光を行う荷電粒子ビーム
露光方法に関し、露光データの近接効果補正処理に最適
な露光強度分布関数のパラメタを抽出し、寸法精度の高
いパターンを作成することができるようにする。 【解決手段】パラメタ抽出用パターン・データの近接効
果補正を行い、この近接効果補正処理を行ったパラメタ
抽出用パターン・データに従って実際にパラメタ抽出用
パターンの露光を行い、この露光結果から露光強度分布
関数のパラメタを抽出し、この抽出したパラメタを用い
て目的とする露光データの近接効果補正処理を行い、こ
の近接効果補正処理を行った露光データに従って露光を
行う。
を行った露光データに従って露光を行う荷電粒子ビーム
露光方法に関し、露光データの近接効果補正処理に最適
な露光強度分布関数のパラメタを抽出し、寸法精度の高
いパターンを作成することができるようにする。 【解決手段】パラメタ抽出用パターン・データの近接効
果補正を行い、この近接効果補正処理を行ったパラメタ
抽出用パターン・データに従って実際にパラメタ抽出用
パターンの露光を行い、この露光結果から露光強度分布
関数のパラメタを抽出し、この抽出したパラメタを用い
て目的とする露光データの近接効果補正処理を行い、こ
の近接効果補正処理を行った露光データに従って露光を
行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、露光強度分布（Ｅ
ＩＤ：Exposure Intensity Distribution）関数に基づ
いて近接効果補正処理を行った露光データに従って荷電
粒子ビーム露光を行う荷電粒子ビーム露光方法に関す
る。
ＩＤ：Exposure Intensity Distribution）関数に基づ
いて近接効果補正処理を行った露光データに従って荷電
粒子ビーム露光を行う荷電粒子ビーム露光方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】荷電粒子ビーム露光方法、例えば、電子
ビーム露光方法は、電子ビームを非常に細かく絞ること
ができ、また、電気的手段により電子ビームの制御が容
易である等の理由によって微細パターンの形成が可能で
ある。しかし、近接効果の影響により露光パターンの疎
密に応じて解像線幅が異なってしまうという問題点があ
る。
ビーム露光方法は、電子ビームを非常に細かく絞ること
ができ、また、電気的手段により電子ビームの制御が容
易である等の理由によって微細パターンの形成が可能で
ある。しかし、近接効果の影響により露光パターンの疎
密に応じて解像線幅が異なってしまうという問題点があ
る。
【０００３】そこで、通常は、露光強度分布関数に基づ
いて露光パターンごとに露光量を計算し、最終的には各
露光パターンが同じ吸収エネルギーを得られるように、
各露光パターンの露光量を最適化する近接効果補正が行
われる。露光強度分布関数としては、例えば、数１に示
すように、２つのガウス分布関数を足し合わせたダブル
ガウシアンが用いられる。
いて露光パターンごとに露光量を計算し、最終的には各
露光パターンが同じ吸収エネルギーを得られるように、
各露光パターンの露光量を最適化する近接効果補正が行
われる。露光強度分布関数としては、例えば、数１に示
すように、２つのガウス分布関数を足し合わせたダブル
ガウシアンが用いられる。
【０００４】
【数１】
【０００５】ここに、βf、η、βbはパラメタであり、
βfは前方散乱長、ηは後方散乱比率、βbは後方散乱長
である。また、第１項は前方散乱項、第２項は後方散乱
項と呼ばれており、前方散乱は狭い範囲に大きな影響を
与えるが、後方散乱は広い範囲に比較的小さな影響を及
ぼすものであり、その全体の影響を積分した値の前方散
乱の影響に対する比が後方散乱比率ηである。
βfは前方散乱長、ηは後方散乱比率、βbは後方散乱長
である。また、第１項は前方散乱項、第２項は後方散乱
項と呼ばれており、前方散乱は狭い範囲に大きな影響を
与えるが、後方散乱は広い範囲に比較的小さな影響を及
ぼすものであり、その全体の影響を積分した値の前方散
乱の影響に対する比が後方散乱比率ηである。
【０００６】パラメタβf、η、βbは、通常、モンテカ
ルロ・シミュレーションや実験により求められる。モン
テカルロ・シミュレーションによるパラメタ抽出法は、
入射電子がレジストや基板で散乱される軌跡と、入射電
子の散乱過程で生成した２次電子の軌跡とを乱数を使っ
てシミュレーションすることによって露光強度分布を求
め、パラメタβf、η、βbを求める方法である。実験に
よるパラメタ抽出法は、実際にパターンを露光した結果
から、パラメタβf、η、βbを求める方法である。
ルロ・シミュレーションや実験により求められる。モン
テカルロ・シミュレーションによるパラメタ抽出法は、
入射電子がレジストや基板で散乱される軌跡と、入射電
子の散乱過程で生成した２次電子の軌跡とを乱数を使っ
てシミュレーションすることによって露光強度分布を求
め、パラメタβf、η、βbを求める方法である。実験に
よるパラメタ抽出法は、実際にパターンを露光した結果
から、パラメタβf、η、βbを求める方法である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】モンテカルロ・シミュ
レーションによるパラメタ抽出法では、純粋な前方散乱
長と後方散乱長を求めることはできるが、ビームぼけや
エッチング工程での酸の拡散など、パターンの形成に大
きく影響する要素が含まれていないため、目的とする露
光データの高精度な近接効果補正は難しいという問題点
があった。
レーションによるパラメタ抽出法では、純粋な前方散乱
長と後方散乱長を求めることはできるが、ビームぼけや
エッチング工程での酸の拡散など、パターンの形成に大
きく影響する要素が含まれていないため、目的とする露
光データの高精度な近接効果補正は難しいという問題点
があった。
【０００８】実験によるパラメタ抽出法によれば、ビー
ムぼけやエッチング工程での酸の拡散などの影響も含ん
だパラメタを抽出することが可能である。しかし、数１
に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，ｙ）は、あくまで近似
式であるため、実際の露光強度分布とは完全に一致する
わけではない。そのため、実験により求めたパラメタβ
f、η、βbに基づいて近接効果補正をしたとしても、設
計寸法通りのパターンが得られるとは限らないという問
題点があった。
ムぼけやエッチング工程での酸の拡散などの影響も含ん
だパラメタを抽出することが可能である。しかし、数１
に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，ｙ）は、あくまで近似
式であるため、実際の露光強度分布とは完全に一致する
わけではない。そのため、実験により求めたパラメタβ
f、η、βbに基づいて近接効果補正をしたとしても、設
計寸法通りのパターンが得られるとは限らないという問
題点があった。
【０００９】本発明は、かかる点に鑑み、露光データの
近接効果補正処理に最適な露光強度分布関数のパラメタ
を抽出し、寸法精度の高いパターンを作成することがで
きるようにした荷電粒子ビーム露光方法を提供すること
を目的とする。
近接効果補正処理に最適な露光強度分布関数のパラメタ
を抽出し、寸法精度の高いパターンを作成することがで
きるようにした荷電粒子ビーム露光方法を提供すること
を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の荷電粒子ビーム
露光方法は、露光強度分布関数のパラメタ抽出用パター
ン・データに近接効果補正処理を行い、この近接効果補
正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・データに従っ
てパラメタ抽出用パターンの露光を行い、この露光結果
から露光強度分布関数のパラメタを抽出し、この抽出し
たパラメタを用いて目的とする露光データの近接効果補
正処理を行い、この近接効果補正処理を行った露光デー
タに従って露光を行うというものである。
露光方法は、露光強度分布関数のパラメタ抽出用パター
ン・データに近接効果補正処理を行い、この近接効果補
正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・データに従っ
てパラメタ抽出用パターンの露光を行い、この露光結果
から露光強度分布関数のパラメタを抽出し、この抽出し
たパラメタを用いて目的とする露光データの近接効果補
正処理を行い、この近接効果補正処理を行った露光デー
タに従って露光を行うというものである。
【００１１】本発明によれば、近接効果補正処理を行っ
た露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データ
に従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、この露
光結果から露光強度分布関数のパラメタを抽出するとし
ているので、目的とする露光データの近接効果補正処理
に最適な露光強度分布関数のパラメタを抽出することが
できる。
た露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データ
に従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、この露
光結果から露光強度分布関数のパラメタを抽出するとし
ているので、目的とする露光データの近接効果補正処理
に最適な露光強度分布関数のパラメタを抽出することが
できる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、図１〜図８を参照して、本
発明の第１実施形態及び第２実施形態について、露光強
度分布関数として数１に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，
ｙ）を用いる場合を例にして説明する。
発明の第１実施形態及び第２実施形態について、露光強
度分布関数として数１に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，
ｙ）を用いる場合を例にして説明する。
【００１３】図１は本発明の第１実施形態の概要を示す
フロー図である。本発明の第１実施形態は、前方散乱長
βfの抽出と、後方散乱比率ηの抽出と、後方散乱長βb
の抽出と、抽出したパラメタβf、η、βbを用いた目的
とする露光データの近接効果補正処理と、近接効果補正
処理を行った露光データに従った露光を、この順に行う
というものである（ステップＳ１−１〜Ｓ１−５）。
フロー図である。本発明の第１実施形態は、前方散乱長
βfの抽出と、後方散乱比率ηの抽出と、後方散乱長βb
の抽出と、抽出したパラメタβf、η、βbを用いた目的
とする露光データの近接効果補正処理と、近接効果補正
処理を行った露光データに従った露光を、この順に行う
というものである（ステップＳ１−１〜Ｓ１−５）。
【００１４】図２は前方散乱長βfの抽出手順を示すフ
ロー図である。前方散乱長βfの抽出には、前方散乱長
抽出用パターンを用いるが、前方散乱長抽出用パターン
は後方散乱の影響を受けないような形状とすることが重
要である。
ロー図である。前方散乱長βfの抽出には、前方散乱長
抽出用パターンを用いるが、前方散乱長抽出用パターン
は後方散乱の影響を受けないような形状とすることが重
要である。
【００１５】そこで、まず、長さＬを４μｍ程度とし、
幅Ｗを振った孤立ライン・データを作成する（ステップ
Ｓ２−１）。このとき、幅Ｗは、クーロン効果に起因す
るビームぼけの影響がない程度の大きさにする。図３Ａ
は孤立パターンのデータ構成例である。
幅Ｗを振った孤立ライン・データを作成する（ステップ
Ｓ２−１）。このとき、幅Ｗは、クーロン効果に起因す
るビームぼけの影響がない程度の大きさにする。図３Ａ
は孤立パターンのデータ構成例である。
【００１６】次に、所定の近接効果補正プログラムを使
用して、前方散乱長βfをいくつか振って、先の孤立ラ
イン・データを近接効果補正する（ステップＳ２−
２）。このとき、孤立パターンの長さＬは４μｍ程度と
後方散乱長βbに比べて短いものであるから、後方散乱
の影響は殆どないので、後方散乱比率η＝０としても良
い。
用して、前方散乱長βfをいくつか振って、先の孤立ラ
イン・データを近接効果補正する（ステップＳ２−
２）。このとき、孤立パターンの長さＬは４μｍ程度と
後方散乱長βbに比べて短いものであるから、後方散乱
の影響は殆どないので、後方散乱比率η＝０としても良
い。
【００１７】次に、各前方散乱長βfの孤立ライン・デ
ータに従って実際に孤立ラインの露光を行い、作成され
た孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との関係を示すグ
ラフを作成する（ステップＳ２−３）。図３Ｂはグラフ
例である。
ータに従って実際に孤立ラインの露光を行い、作成され
た孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との関係を示すグ
ラフを作成する（ステップＳ２−３）。図３Ｂはグラフ
例である。
【００１８】最後に、前方散乱長βfとして、孤立ライ
ンの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散
乱長βf、すなわち、最も寸法リニアリティの良い前方
散乱長βfを採用する（ステップＳ２−４）。図３Ｂに
示すグラフ例では、最も寸法リニアリティの良い前方散
乱長βfは２０ｎｍである。
ンの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散
乱長βf、すなわち、最も寸法リニアリティの良い前方
散乱長βfを採用する（ステップＳ２−４）。図３Ｂに
示すグラフ例では、最も寸法リニアリティの良い前方散
乱長βfは２０ｎｍである。
【００１９】図４は後方散乱比率ηの抽出手順を示すフ
ロー図である。後方散乱比率ηの抽出には、後方散乱比
率抽出用パターンを用いるが、後方散乱比率抽出用パタ
ーンは、前方散乱長の変化による影響を受けない形状で
あることが重要である。
ロー図である。後方散乱比率ηの抽出には、後方散乱比
率抽出用パターンを用いるが、後方散乱比率抽出用パタ
ーンは、前方散乱長の変化による影響を受けない形状で
あることが重要である。
【００２０】そこで、まず、一辺が後方散乱長βbの予
想最大値βb.maxの５倍以上の正方形領域に、長さＬを
この正方形領域の一辺と同一とし、幅Ｗを前方散乱長β
fの予想最大値βf.maxの５倍程度とするラインを配列し
たライン・アンド・スペース（Ｌ／Ｓ）パターン・デー
タを面積密度をいくつか振って作成する（ステップＳ４
−１）。図５Ａはライン・アンド・スペース・パターン
のデータ構成例であり、前方散乱長βfの予想最大値
βf.maxとして１００ｎｍ、後方散乱長βbの予想最大値
βb.maxとして３０μｍを想定している。
想最大値βb.maxの５倍以上の正方形領域に、長さＬを
この正方形領域の一辺と同一とし、幅Ｗを前方散乱長β
fの予想最大値βf.maxの５倍程度とするラインを配列し
たライン・アンド・スペース（Ｌ／Ｓ）パターン・デー
タを面積密度をいくつか振って作成する（ステップＳ４
−１）。図５Ａはライン・アンド・スペース・パターン
のデータ構成例であり、前方散乱長βfの予想最大値
βf.maxとして１００ｎｍ、後方散乱長βbの予想最大値
βb.maxとして３０μｍを想定している。
【００２１】次に、所定の近接効果補正プログラムを使
用して、後方散乱比率ηをいくつか振って、先のライン
・アンド・スペース・パターン・データを近接効果補正
する（ステップＳ４−２）。このとき、前方散乱長βf
はβf＜βf.max、後方散乱長βbはβb＝βb.maxとす
る。
用して、後方散乱比率ηをいくつか振って、先のライン
・アンド・スペース・パターン・データを近接効果補正
する（ステップＳ４−２）。このとき、前方散乱長βf
はβf＜βf.max、後方散乱長βbはβb＝βb.maxとす
る。
【００２２】次に、各後方散乱比率ηのライン・アンド
・スペース・パターン・データに従って実際にライン・
アンド・スペース・パターンの露光を行い、作成された
ライン・アンド・スペース・パターンの面積密度と中心
にあるラインの出来上がり幅との関係を示すグラフを作
成する（ステップＳ４−３）。図５Ｂはグラフ例であ
る。
・スペース・パターン・データに従って実際にライン・
アンド・スペース・パターンの露光を行い、作成された
ライン・アンド・スペース・パターンの面積密度と中心
にあるラインの出来上がり幅との関係を示すグラフを作
成する（ステップＳ４−３）。図５Ｂはグラフ例であ
る。
【００２３】最後に、後方散乱比率ηとして、ライン・
アンド・スペース・パターンの中心にあるラインの設計
幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱比率
η、すなわち、最も疎密依存の少ない後方散乱比率ηを
採用する（ステップＳ４−４）。図５Ｂのグラフ例で
は、最も疎密依存の少ない後方散乱比率ηは、０.６〜
０.７である。
アンド・スペース・パターンの中心にあるラインの設計
幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱比率
η、すなわち、最も疎密依存の少ない後方散乱比率ηを
採用する（ステップＳ４−４）。図５Ｂのグラフ例で
は、最も疎密依存の少ない後方散乱比率ηは、０.６〜
０.７である。
【００２４】図６は後方散乱長βbの抽出手順を示すフ
ロー図である。後方散乱長βbの抽出には、後方散乱長
抽出用パターンを用いるが、後方散乱長抽出用パターン
は前方散乱長の変化による影響を受けない形状であるこ
とが重要である。
ロー図である。後方散乱長βbの抽出には、後方散乱長
抽出用パターンを用いるが、後方散乱長抽出用パターン
は前方散乱長の変化による影響を受けない形状であるこ
とが重要である。
【００２５】そこで、まず、前方散乱長βfの予想最大
値βf.maxの５倍程度のスペースＳを開けた、線対称の
幅Ｗの２つのパターンを配置した２パターン・データ
を、幅Ｗをいくつか振って作成する（ステップＳ６−
１）。
値βf.maxの５倍程度のスペースＳを開けた、線対称の
幅Ｗの２つのパターンを配置した２パターン・データ
を、幅Ｗをいくつか振って作成する（ステップＳ６−
１）。
【００２６】このとき、２つのパターンの幅を一律とす
る部分の長さＬは、後方散乱長βbの予想最大値βb.max
の５倍以上とする。また、２つのパターンは、クーロン
効果に起因するビームぼけの影響がない大きさ（例え
ば、１μｍ2程度）に分割しておく。図７Ａは２パター
ンのデータ構成例であり、前方散乱長βfの予想最大値
βf.maxとして６０ｎｍ、後方散乱長βbの予想最大値β
b.maxとして３０μｍを想定している。
る部分の長さＬは、後方散乱長βbの予想最大値βb.max
の５倍以上とする。また、２つのパターンは、クーロン
効果に起因するビームぼけの影響がない大きさ（例え
ば、１μｍ2程度）に分割しておく。図７Ａは２パター
ンのデータ構成例であり、前方散乱長βfの予想最大値
βf.maxとして６０ｎｍ、後方散乱長βbの予想最大値β
b.maxとして３０μｍを想定している。
【００２７】次に、所定の近接効果補正プログラムを使
用して、後方散乱長βbをいくつか振って、先の２パタ
ーン・データを近接効果補正する（ステップＳ６−
２）。このとき、前方散乱長βfはβf＜βf.max、後方
散乱比率ηは、後方散乱長βbに影響を与えるため、図
４に示す手順で求めた値を使う。
用して、後方散乱長βbをいくつか振って、先の２パタ
ーン・データを近接効果補正する（ステップＳ６−
２）。このとき、前方散乱長βfはβf＜βf.max、後方
散乱比率ηは、後方散乱長βbに影響を与えるため、図
４に示す手順で求めた値を使う。
【００２８】次に、各後方散乱長βbの２パターン・デ
ータに従って実際に２パターンの露光を行い、作成され
た２パターンの幅Ｗの設計値とスペースＳとの関係を示
すグラフを作成する（ステップＳ６−３）。図７Ｂはグ
ラフ例である。
ータに従って実際に２パターンの露光を行い、作成され
た２パターンの幅Ｗの設計値とスペースＳとの関係を示
すグラフを作成する（ステップＳ６−３）。図７Ｂはグ
ラフ例である。
【００２９】最後に、後方散乱長βbとして、スペース
Ｓの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さな後方散
乱長βb、すなわち、スペースＳの変化が最も小さい後
方散乱長βbを採用する（ステップＳ６−４）。図７Ｂ
のグラフ例では、スペースＳの変化が最も小さい後方散
乱長βbは、１０μｍである。
Ｓの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さな後方散
乱長βb、すなわち、スペースＳの変化が最も小さい後
方散乱長βbを採用する（ステップＳ６−４）。図７Ｂ
のグラフ例では、スペースＳの変化が最も小さい後方散
乱長βbは、１０μｍである。
【００３０】以上のように、本発明の第１実施形態によ
れば、数１に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，ｙ）のパラ
メタ抽出用パターン・データとして、３つのパラメタβ
f、η、βbを別々に求めるデータを用いるとしているの
で、各パラメタの要素分解が容易となる。
れば、数１に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，ｙ）のパラ
メタ抽出用パターン・データとして、３つのパラメタβ
f、η、βbを別々に求めるデータを用いるとしているの
で、各パラメタの要素分解が容易となる。
【００３１】また、電子ビーム系の変更やプロセス条件
の変化によって最も顕著に変化する前方散乱長βfを最
初に抽出するとしているので、後方散乱比率ηと後方散
乱長βbを抽出するためのデータ作成基準を早い段階で
決定することができる。
の変化によって最も顕著に変化する前方散乱長βfを最
初に抽出するとしているので、後方散乱比率ηと後方散
乱長βbを抽出するためのデータ作成基準を早い段階で
決定することができる。
【００３２】また、前方散乱長抽出用パターン・データ
として、長さを４μｍ程度とし、幅をクーロン効果に起
因するビームぼけの影響がない程度の範囲でいくつか振
った孤立ライン・データを作成するとしているので、前
方散乱長βfに後方散乱の影響やクーロン効果の要素を
取り込むことがないようにすることができる。
として、長さを４μｍ程度とし、幅をクーロン効果に起
因するビームぼけの影響がない程度の範囲でいくつか振
った孤立ライン・データを作成するとしているので、前
方散乱長βfに後方散乱の影響やクーロン効果の要素を
取り込むことがないようにすることができる。
【００３３】また、後方散乱比率抽出用パターン・デー
タとして、一辺が後方散乱長βbの予想最大値βb.maxの
５倍以上の正方形領域に、長さＬを前記正方形領域の一
辺と同一とし、幅Ｗが前方散乱長βfの予想最大値βf.m
axの５倍程度のラインを配列したライン・アンド・スペ
ース・パターン・データを作成するとしているので、ラ
インのエッジ部分における前方散乱の影響が飽和した状
態となり、この結果、エッジ部分の前方散乱強度が一定
となり、後方散乱比率ηを抽出するのに、前方散乱長β
fの変化による影響を受けることがない。
タとして、一辺が後方散乱長βbの予想最大値βb.maxの
５倍以上の正方形領域に、長さＬを前記正方形領域の一
辺と同一とし、幅Ｗが前方散乱長βfの予想最大値βf.m
axの５倍程度のラインを配列したライン・アンド・スペ
ース・パターン・データを作成するとしているので、ラ
インのエッジ部分における前方散乱の影響が飽和した状
態となり、この結果、エッジ部分の前方散乱強度が一定
となり、後方散乱比率ηを抽出するのに、前方散乱長β
fの変化による影響を受けることがない。
【００３４】また、後方散乱長抽出用パターン・データ
として、前方散乱長βfの予想最大値βf.maxの５倍程度
に固定したスペースで配置した２つの大きなパターンの
幅をいくつか振ったデータを作成するとしているので、
２つの大きなパターン同士の前方散乱の重なりはなく、
また、スペース内では後方散乱強度が一定とみなせるた
め、前方散乱長βfの変化による影響を受けることなく
後方散乱長βbを抽出することができる。
として、前方散乱長βfの予想最大値βf.maxの５倍程度
に固定したスペースで配置した２つの大きなパターンの
幅をいくつか振ったデータを作成するとしているので、
２つの大きなパターン同士の前方散乱の重なりはなく、
また、スペース内では後方散乱強度が一定とみなせるた
め、前方散乱長βfの変化による影響を受けることなく
後方散乱長βbを抽出することができる。
【００３５】更に、所定の近接効果補正プログラムを使
用して、パラメタ抽出用パターン・データの近接効果補
正処理を行い、この近接効果補正処理を行ったパラメタ
抽出用パターン・データに従って実際にパラメタ抽出用
パターンの露光を行い、パラメタβf、η、βbを抽出す
るとしているので、目的とする露光データの近接効果補
正処理にとって最適なパラメタβf、η、βbを抽出する
ことができ、寸法精度の高いパターンを作成することが
できる。
用して、パラメタ抽出用パターン・データの近接効果補
正処理を行い、この近接効果補正処理を行ったパラメタ
抽出用パターン・データに従って実際にパラメタ抽出用
パターンの露光を行い、パラメタβf、η、βbを抽出す
るとしているので、目的とする露光データの近接効果補
正処理にとって最適なパラメタβf、η、βbを抽出する
ことができ、寸法精度の高いパターンを作成することが
できる。
【００３６】［第２実施形態・・図８］図８は本発明の
第２実施形態の概要を示すフロー図である。本発明の第
２実施形態は、後方散乱比率ηの抽出と、後方散乱長β
bの抽出と、前方散乱長βfの抽出と、抽出したパラメタ
βf、η、βbを用いた目的とする露光データの近接効果
補正処理と、近接効果補正処理を行った露光データに従
った露光を、この順に行うというものである（ステップ
Ｓ８−１〜Ｓ８−５）。
第２実施形態の概要を示すフロー図である。本発明の第
２実施形態は、後方散乱比率ηの抽出と、後方散乱長β
bの抽出と、前方散乱長βfの抽出と、抽出したパラメタ
βf、η、βbを用いた目的とする露光データの近接効果
補正処理と、近接効果補正処理を行った露光データに従
った露光を、この順に行うというものである（ステップ
Ｓ８−１〜Ｓ８−５）。
【００３７】本発明の第２実施形態は、前方散乱長βf
の取り得る範囲が予め分かっている場合に有効である。
例えば、既に同じプロセス条件などでパラメタ抽出を行
った実績があり、微少な条件変化にも影響を受けやすい
前方散乱長βfを確認するために抽出する場合などに有
効である。
の取り得る範囲が予め分かっている場合に有効である。
例えば、既に同じプロセス条件などでパラメタ抽出を行
った実績があり、微少な条件変化にも影響を受けやすい
前方散乱長βfを確認するために抽出する場合などに有
効である。
【００３８】ここで、後方散乱比率η、後方散乱長βb
及び前方散乱長βfの抽出は、本発明の第１実施形態の
場合と同様に行う。但し、前方散乱長βfの抽出に使用
する孤立ラインの長さは、後方散乱長βbの５倍以上に
十分長くしても良い。このようにすると、前方散乱長β
fの抽出に後方散乱比率ηと後方散乱長βbの影響を受け
ることになるが、後方散乱比率η及び後方散乱長βbを
先に抽出して既知としているので、パラメタ抽出と同時
に孤立ラインに対する近接効果補正の寸法精度の評価が
可能となる。
及び前方散乱長βfの抽出は、本発明の第１実施形態の
場合と同様に行う。但し、前方散乱長βfの抽出に使用
する孤立ラインの長さは、後方散乱長βbの５倍以上に
十分長くしても良い。このようにすると、前方散乱長β
fの抽出に後方散乱比率ηと後方散乱長βbの影響を受け
ることになるが、後方散乱比率η及び後方散乱長βbを
先に抽出して既知としているので、パラメタ抽出と同時
に孤立ラインに対する近接効果補正の寸法精度の評価が
可能となる。
【００３９】また、前方散乱長βfの抽出時には、後方
散乱比率ηと後方散乱長βbは既知となっているので、
前方散乱長βfの抽出用パターンとしては、孤立ライン
に限らず、様々なパターン、例えば、ライン幅のライン
・アンド・スペース・パターンや、目的としている露光
データに含まれているパターンなどを使用することもで
きる。
散乱比率ηと後方散乱長βbは既知となっているので、
前方散乱長βfの抽出用パターンとしては、孤立ライン
に限らず、様々なパターン、例えば、ライン幅のライン
・アンド・スペース・パターンや、目的としている露光
データに含まれているパターンなどを使用することもで
きる。
【００４０】以上のように、本発明の第２実施形態によ
れば、後方散乱比率η、後方散乱長βb及び前方散乱長
βfの抽出は、本発明の第１実施形態の場合と同様に行
うとしているので、目的とする露光データの近接効果補
正処理にとって最適なパラメタβf、η、βbを抽出する
ことができ、寸法精度の高いパターンを作成することが
できると共に、後方散乱比率η、後方散乱長βb、前方
散乱長βfの順にパラメタを抽出するとしているので、
電子ビーム系やプロセス条件の少しの変化に対しては、
大きく影響を受ける前方散乱長βfを求め直すだけで十
分である。
れば、後方散乱比率η、後方散乱長βb及び前方散乱長
βfの抽出は、本発明の第１実施形態の場合と同様に行
うとしているので、目的とする露光データの近接効果補
正処理にとって最適なパラメタβf、η、βbを抽出する
ことができ、寸法精度の高いパターンを作成することが
できると共に、後方散乱比率η、後方散乱長βb、前方
散乱長βfの順にパラメタを抽出するとしているので、
電子ビーム系やプロセス条件の少しの変化に対しては、
大きく影響を受ける前方散乱長βfを求め直すだけで十
分である。
【００４１】なお、最初は、前方散乱長βf、後方散乱
比率η、後方散乱長βbの順で抽出し、それ以後は、後
方散乱比率η、後方散乱長βb、前方散乱長βfの順で抽
出するようにしても良い。このように、最初だけ前方散
乱長βfを１番目に抽出することで、後方散乱比率η及
び後方散乱長βbを抽出するためのデータの作成基準を
早い段階で求めることができ、電子ビーム系やプロセス
条件が殆ど変化しなければ、２回目以降のパラメタ抽出
においては、前方散乱長βfを求め直すだけで良いこと
になる。
比率η、後方散乱長βbの順で抽出し、それ以後は、後
方散乱比率η、後方散乱長βb、前方散乱長βfの順で抽
出するようにしても良い。このように、最初だけ前方散
乱長βfを１番目に抽出することで、後方散乱比率η及
び後方散乱長βbを抽出するためのデータの作成基準を
早い段階で求めることができ、電子ビーム系やプロセス
条件が殆ど変化しなければ、２回目以降のパラメタ抽出
においては、前方散乱長βfを求め直すだけで良いこと
になる。
【００４２】ここで、本発明を整理すると、本発明に
は、以下の荷電粒子ビーム露光方法が含まれる。
は、以下の荷電粒子ビーム露光方法が含まれる。
【００４３】（付記１）露光強度分布関数のパラメタ抽
出用パターン・データに近接効果補正処理を行う工程
と、該近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パター
ン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行
い、該露光結果から前記露光強度分布関数のパラメタを
抽出する工程と、該抽出したパラメタを用いて目的とす
る露光データの近接効果補正処理を行う工程と、該近接
効果補正処理を行った露光データに従って露光を行う工
程を有することを特徴とする荷電粒子ビーム露光方法。
出用パターン・データに近接効果補正処理を行う工程
と、該近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パター
ン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行
い、該露光結果から前記露光強度分布関数のパラメタを
抽出する工程と、該抽出したパラメタを用いて目的とす
る露光データの近接効果補正処理を行う工程と、該近接
効果補正処理を行った露光データに従って露光を行う工
程を有することを特徴とする荷電粒子ビーム露光方法。
【００４４】（付記２）前記露光強度分布関数として、
前方散乱項をなすガウス分布関数と後方散乱項をなすガ
ウス分布関数を足し合わせたダブルガウシアンを用い、
前記パラメタ抽出用パターン・データとして、前方散乱
長、後方散乱比率及び後方散乱長の３つのパラメタを別
々に抽出するデータを用いることを特徴とする付記１記
載の荷電粒子ビーム露光方法。
前方散乱項をなすガウス分布関数と後方散乱項をなすガ
ウス分布関数を足し合わせたダブルガウシアンを用い、
前記パラメタ抽出用パターン・データとして、前方散乱
長、後方散乱比率及び後方散乱長の３つのパラメタを別
々に抽出するデータを用いることを特徴とする付記１記
載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４５】（付記３）前記３つのパラメタを前方散乱
長、後方散乱比率、後方散乱長の順で抽出することを特
徴とする付記２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
長、後方散乱比率、後方散乱長の順で抽出することを特
徴とする付記２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４６】（付記４）前記３つのパラメタを後方散乱
比率、後方散乱長、前方散乱長の順で抽出することを特
徴とする付記２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
比率、後方散乱長、前方散乱長の順で抽出することを特
徴とする付記２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４７】（付記５）前記３つのパラメタを、最初
は、前方散乱長、後方散乱比率、後方散乱長の順で抽出
し、それ以後は、後方散乱比率、後方散乱長、前方散乱
長の順で抽出することを特徴とする付記２記載の荷電粒
子ビーム露光方法。
は、前方散乱長、後方散乱比率、後方散乱長の順で抽出
し、それ以後は、後方散乱比率、後方散乱長、前方散乱
長の順で抽出することを特徴とする付記２記載の荷電粒
子ビーム露光方法。
【００４８】（付記６）前記前方散乱長の抽出工程は、
幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない程
度の範囲でいくつか振った４μｍ程度の長さを持つ孤立
ライン・データを作成する工程と、前方散乱長をいくつ
か振って、前記孤立ライン・データを近接効果補正する
工程と、該近接効果補正した孤立ライン・データに従っ
て露光し、前方散乱長として、前記孤立ラインの設計幅
と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱長を抽出
する工程を有することを特徴とする付記３、４又は５記
載の荷電粒子ビーム露光方法。
幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない程
度の範囲でいくつか振った４μｍ程度の長さを持つ孤立
ライン・データを作成する工程と、前方散乱長をいくつ
か振って、前記孤立ライン・データを近接効果補正する
工程と、該近接効果補正した孤立ライン・データに従っ
て露光し、前方散乱長として、前記孤立ラインの設計幅
と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱長を抽出
する工程を有することを特徴とする付記３、４又は５記
載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４９】（付記７）前記前方散乱長の抽出工程は、
幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない程
度の範囲でいくつか振った後方散乱長の５倍以上の長さ
を持つ孤立ライン・データを作成する工程と、前方散乱
長をいくつか振って、前記孤立ライン・データを近接効
果補正する工程と、該近接効果補正した前記孤立ライン
のデータを露光し、前方散乱長として、前記孤立ライン
の設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱
長を抽出する工程を有することを特徴とする付記４又は
５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない程
度の範囲でいくつか振った後方散乱長の５倍以上の長さ
を持つ孤立ライン・データを作成する工程と、前方散乱
長をいくつか振って、前記孤立ライン・データを近接効
果補正する工程と、該近接効果補正した前記孤立ライン
のデータを露光し、前方散乱長として、前記孤立ライン
の設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱
長を抽出する工程を有することを特徴とする付記４又は
５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００５０】（付記８）前記後方散乱比率の抽出工程
は、一辺が後方散乱長の予想最大値の５倍以上の正方形
領域に、長さを前記正方形領域の一辺と同一とし、幅が
前方散乱長の予想最大値の５倍程度のラインを配列した
ライン・アンド・スペース・パターン・データを、面積
密度をいくつか振って作成する工程と、後方散乱比率を
いくつか振って、前記ライン・アンド・スペース・パタ
ーン・データを近接効果補正する工程と、該近接効果補
正したライン・アンド・スペース・パターン・データに
従ってライン・アンド・スペース・パターンを露光し、
後方散乱比率として、前記ライン・アンド・スペース・
パターンの中心にあるラインの設計幅と出来上がり幅と
の誤差が最も小さい後方散乱比率を抽出する工程を有す
ることを特徴とする付記３、４又は５記載の荷電粒子ビ
ーム露光方法。
は、一辺が後方散乱長の予想最大値の５倍以上の正方形
領域に、長さを前記正方形領域の一辺と同一とし、幅が
前方散乱長の予想最大値の５倍程度のラインを配列した
ライン・アンド・スペース・パターン・データを、面積
密度をいくつか振って作成する工程と、後方散乱比率を
いくつか振って、前記ライン・アンド・スペース・パタ
ーン・データを近接効果補正する工程と、該近接効果補
正したライン・アンド・スペース・パターン・データに
従ってライン・アンド・スペース・パターンを露光し、
後方散乱比率として、前記ライン・アンド・スペース・
パターンの中心にあるラインの設計幅と出来上がり幅と
の誤差が最も小さい後方散乱比率を抽出する工程を有す
ることを特徴とする付記３、４又は５記載の荷電粒子ビ
ーム露光方法。
【００５１】（付記９）前記後方散乱長の抽出方法は、
前方散乱長の予想最大値の５倍程度に固定したスペース
で配置した２つのパターン・データを、幅をいくつか振
って作成する工程と、後方散乱長をいくつか振って、前
記２つのパターン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正した２つのパターン・データに従って２
つのパターンを露光し、後方散乱長として、前記スペー
スの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散
乱長を抽出する工程を有することを特徴とする付記３、
４又は５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
前方散乱長の予想最大値の５倍程度に固定したスペース
で配置した２つのパターン・データを、幅をいくつか振
って作成する工程と、後方散乱長をいくつか振って、前
記２つのパターン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正した２つのパターン・データに従って２
つのパターンを露光し、後方散乱長として、前記スペー
スの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散
乱長を抽出する工程を有することを特徴とする付記３、
４又は５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００５２】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、近接効
果補正処理を行った露光強度分布関数のパラメタ抽出用
パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露
光を行い、この露光結果から露光強度分布関数のパラメ
タを抽出するとしているので、目的とする露光データの
近接効果補正処理に最適な露光強度分布関数のパラメタ
を抽出することができ、寸法精度の高いパターンを作成
することができる。
果補正処理を行った露光強度分布関数のパラメタ抽出用
パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露
光を行い、この露光結果から露光強度分布関数のパラメ
タを抽出するとしているので、目的とする露光データの
近接効果補正処理に最適な露光強度分布関数のパラメタ
を抽出することができ、寸法精度の高いパターンを作成
することができる。
【図１】本発明の第１実施形態の概要を示すフロー図で
ある。
ある。
【図２】本発明の第１実施形態で実行する前方散乱長β
fの抽出手順を示すフロー図である。
fの抽出手順を示すフロー図である。
【図３】本発明の第１実施形態で実行する前方散乱長β
fの抽出手順を説明するための図である。
fの抽出手順を説明するための図である。
【図４】本発明の第１実施形態で実行する後方散乱比率
ηの抽出手順を示すフロー図である。
ηの抽出手順を示すフロー図である。
【図５】本発明の第１実施形態で実行する後方散乱比率
ηの抽出手順を説明するための図である。
ηの抽出手順を説明するための図である。
【図６】本発明の第１実施形態で実行する後方散乱長β
bの抽出手順を示すフロー図である。
bの抽出手順を示すフロー図である。
【図７】本発明の第１実施形態で使用する後方散乱長β
bの抽出方法を説明するための図である。
bの抽出方法を説明するための図である。
【図８】本発明の第２実施形態の概要を示すフロー図で
ある。
ある。
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 2H097 AA03 BB01 CA16 LA10
5C034 BB02 BB05 BB08
5F056 CB03 CC12 CC13 CD03
Claims (5)
- 【請求項１】露光強度分布関数のパラメタ抽出用パター
ン・データに近接効果補正処理を行う工程と、 該近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・
データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、
該露光結果から前記露光強度分布関数のパラメタを抽出
する工程と、 該抽出したパラメタを用いて目的とする露光データの近
接効果補正処理を行う工程と、 該近接効果補正処理を行った露光データに従って露光を
行う工程を有することを特徴とする荷電粒子ビーム露光
方法。 - 【請求項２】前記露光強度分布関数として、前方散乱項
をなすガウス分布関数と後方散乱項をなすガウス分布関
数とを足し合わせたダブルガウシアンを用い、 前記パラメタ抽出用パターン・データとして、前方散乱
長、後方散乱比率及び後方散乱長の３つのパラメタを別
々に抽出するデータを用いることを特徴とする請求項１
記載の荷電粒子ビーム露光方法。 - 【請求項３】前記３つのパラメタを前方散乱長、後方散
乱比率、後方散乱長の順で抽出することを特徴とする請
求項２記載の荷電粒子ビーム露光方法。 - 【請求項４】前記３つのパラメタを後方散乱比率、後方
散乱長、前方散乱長の順で抽出することを特徴とする請
求項２記載の荷電粒子ビーム露光方法。 - 【請求項５】前記３つのパラメタを、最初は、前方散乱
長、後方散乱比率、後方散乱長の順で抽出し、それ以後
は、後方散乱比率、後方散乱長、前方散乱長の順で抽出
することを特徴とする請求項２記載の荷電粒子ビーム露
光方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002015294A JP3975757B2 (ja) | 2002-01-24 | 2002-01-24 | 荷電粒子ビーム露光方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002015294A JP3975757B2 (ja) | 2002-01-24 | 2002-01-24 | 荷電粒子ビーム露光方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003218014A true JP2003218014A (ja) | 2003-07-31 |
| JP3975757B2 JP3975757B2 (ja) | 2007-09-12 |
Family
ID=27651737
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002015294A Expired - Fee Related JP3975757B2 (ja) | 2002-01-24 | 2002-01-24 | 荷電粒子ビーム露光方法 |
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| JP (1) | JP3975757B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007005341A (ja) * | 2005-06-21 | 2007-01-11 | Advantest Corp | 電子ビーム露光装置 |
| JP2007220748A (ja) * | 2006-02-14 | 2007-08-30 | Fujitsu Ltd | 露光データ作成方法、露光データ作成装置、露光データ検証方法、露光データ検証装置、及びプログラム |
| JP2009510781A (ja) * | 2005-09-30 | 2009-03-12 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッド | ラスターパターン生成器における配置効果補正 |
| CN101510050B (zh) * | 2009-03-25 | 2011-09-07 | 中国科学院微电子研究所 | 一种电子束曝光散射参数的提取方法 |
| US8048600B2 (en) * | 2005-07-21 | 2011-11-01 | Fujitsu Semiconductor Limited | Parameter extracting method |
| KR20130019357A (ko) * | 2011-08-16 | 2013-02-26 | 아셀타 나노그라픽 | 오프-센터 산란 함수를 이용한 전자 근접 효과 교정 방법 |
| WO2013073694A1 (ja) * | 2011-11-16 | 2013-05-23 | 日本コントロールシステム株式会社 | パターンを描画する方法及び装置 |
| JP2014123737A (ja) * | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | 電子ビーム・リソグラフィによってプレートまたはマスク上に印刷されるパターンを推定する方法、および対応する印刷装置 |
-
2002
- 2002-01-24 JP JP2002015294A patent/JP3975757B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US7375356B2 (en) | 2005-06-21 | 2008-05-20 | Advantest Corp. | Electron-beam exposure system |
| JP4621076B2 (ja) * | 2005-06-21 | 2011-01-26 | 株式会社アドバンテスト | 電子ビーム露光装置 |
| US8048600B2 (en) * | 2005-07-21 | 2011-11-01 | Fujitsu Semiconductor Limited | Parameter extracting method |
| JP2009510781A (ja) * | 2005-09-30 | 2009-03-12 | アプライド マテリアルズ インコーポレイテッド | ラスターパターン生成器における配置効果補正 |
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| CN101510050B (zh) * | 2009-03-25 | 2011-09-07 | 中国科学院微电子研究所 | 一种电子束曝光散射参数的提取方法 |
| KR20130019357A (ko) * | 2011-08-16 | 2013-02-26 | 아셀타 나노그라픽 | 오프-센터 산란 함수를 이용한 전자 근접 효과 교정 방법 |
| KR101960972B1 (ko) | 2011-08-16 | 2019-03-21 | 꼼미사리아 아 레네르지 아토미끄 에뜨 옥스 에너지스 앨터네이티브즈 | 오프-센터 산란 함수를 이용한 전자 근접 효과 교정 방법 |
| WO2013073694A1 (ja) * | 2011-11-16 | 2013-05-23 | 日本コントロールシステム株式会社 | パターンを描画する方法及び装置 |
| JP2014123737A (ja) * | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | 電子ビーム・リソグラフィによってプレートまたはマスク上に印刷されるパターンを推定する方法、および対応する印刷装置 |
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