JP2006292941A - 光近接効果補正方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

【課題】光近接効果補正の精度を高める。
【解決手段】本ＯＰＣ方法は、マスクパターンを被転写物に転写して得られるパターンをシミュレーションにより予測し、シミュレーションの予測パターン（シミュレーション値）と、マスクパターンを前記被転写物に実際に転写して得られる実パターンとの差からシミュレーション誤差ΔＦを求める。予測パターンの理想（設計）パターンからのずれ量ΔＰから光近接効果の第１補正成分（ＯＰＣ補正量）を求め、当該第１補正成分にシミュレーション誤差に応じた第２補正成分（ΔＦ／ＭＥＥＦ）を付加して補正量を算出する。そして、算出された補正量によってマスクパターンを得るためのマスクデータを補正する。
【選択図】図４

Description

本発明は、光近接効果補正を、マスクパターンを得るためのマスクデータに対して行う光近接効果方法と、その装置に関する。

近年ＶＬＳＩ製造において、微細化工技術を担う光リソグラフィ技術向上の重要性は益々高まってきている。ＩＴＲＳ(The International Technology Roadmap for Semiconductors)はＤＲＡＭハーフピッチ４５nmまでは、露光波長１９３nmと液浸露光技術と、強い超解像技術（たとえばAlternating Phase Shift Mask（AltPSM））の併用も不可欠であるとして解像度向上のための開発の重要性を示唆している（非特許文献１）。

それと同時に、ターゲット線幅が露光波長より小さくなっている近年で、設計パターンを忠実にウェハ上に転写させるマスクパターン補正技術も不可欠となっている。それは一般的に光学的近接効果補正（Optical Proximity Correction、以下ではＯＰＣと称する）技術として知られおり、ＯＰＣ技術開発の重要性も益々高まってきている。

一般的に、ＯＰＣ技術は、ルールベースの技術とモデルベースの技術に分類できる。ルールベースの技術では、たとえばある幾何的形状が他の形状の存在下で、ある臨界距離内で使用されているといった予め指定されたパターン箇所が検出された場合、当該パターン箇所に対して所定の補正が行われる。モデルベースの技術では様々なモデル、たとえば近似的物理モデルを使用して、コンピュータシミュレーションによって補正量が算出される。
一方、ルールベースの技術では、線幅とスペースで構成される補正テーブルに基づいて線幅を補正する。

一般的に１８０nmノードのＶＬＳＩデバイスからＯＰＣ技術が導入され、当初はルールベースＯＰＣが主流とされていたが、９０nmノード以下のＶＬＳＩデバイスの回路パターンではパターン回路の幾何的形状の複雑さ、煩雑さからルールベースＯＰＣでは現実的なルールを見出すことが非常に困難になっている。このため、コンピュータシミュレーションを前提としたモデルベースＯＰＣが不可欠になってきている。

モデルベースＯＰＣに使用されるコンピュータシミュレーションは大規模なフルチップエリアに対応しなければならず、厳密な物理計算を前提とするとデータ処理速度、処理時間が共に現実的でなくなる。このため、高速計算に適したKernel等の近似的な関数を用いたシミュレーションが一般的である（非特許文献２参照）。
以下に述べるモデルベースＯＰＣのコンピュータシミュレーションは、この技術を前提としたものである。

まず、モデルベースＯＰＣで用いられるシミュレーションモデルの説明を行う。
シミュレーションモデルは一般的に光学モデル（露光波長、レンズ開口数（ＮＡ）、レンズ絞り（σ）、レンズ収差（デフォーカス）等）を決定する部分と、レジストプロセスまたはエッチングプロセスを決定するプロセスモデルの部分とに大別される。

前者の光学モデルは主に露光条件により決定されるもので、デフォーカス項を実験データと合わせるフィッティングの際に、通常、露光波長、ＮＡ等の光学パラメータは固定されたモデルである。
一方、後者のプロセスモデルは主に実験データを元に決定（フィッティング）されるモデルであり、たとえば化学増幅型レジスト中の酸拡散等の複雑な挙動により形成されるレジスト形状を、たとえばガウスタイプのカーネルと称する関数で近似的に表現させるモデルである。ここで述べている「フィッティング」とは図形フォーマット（たとえばＧＤＳ(Graphic Data System)フォーマット）をマスクパターンとして入力し、光学モデル（デフォーカス項）とプロセスモデルを実験値と一致するように各パラメータを調節していくことである。ここで作成したシミュレーションモデルを元にモデルベースＯＰＣが実施される。

このようにモデルベースＯＰＣは作成したシミュレーションモデルから出来上がりパターン形状（寸法）を予測して補正を行っていくものである。したがって、精度が高いＯＰＣを実現させるためには、精度が高く、計算結果（シミュレーション値）が実験値とよく一致しているシミュレーションモデルの作成が不可欠となっている。シミュレーションモデルとして、たとえば光強度分布の傾きや光強度分布の最大値を引数パラメータにモデリングを行う手法など、発展的なモデリング技術も提案されている（前記非特許文献２参照）。
"2004 Update Tables Lithography" (http://www.itrs.net/Common/2004Update/2004Update.htm) N. B. Cobb, "Fast Optical and Process Proximity Correction Algorithms for Integrated Circuit Manufacturing", PhD thesis, California University, 1998.

前述したようにＯＰＣのシミュレーションモデルは実験値とフィティングが前提となっていることから、実験値とシミュレーション値との乖離（以下、フィッティング誤差と称する）が生じた場合、フィッティング誤差がそのままＯＰＣ誤差としてリソグラフィ特性を低下させる原因となる。
たとえば、あるライン＆スペース（Ｌ／Ｓ）パターンでＯＰＣターゲット寸法が１２０nmである場合、そのパターンのフィッティング誤差（シミュレーション値から実験値を引いた値）が１０nmである場合、ＯＰＣ時にはシミュレーション上ではターゲット寸法どおり１２０nmに補正された場合でも、実際の寸法は１１０nmとなってしまうことになる。

これは、先に触れた発展的なモデリング技術を適用した場合でも同様である。つまり、この発展的なモデルリング技術によりフィッティング誤差を少なくすることはできるかもしれないが、様々なパターンのフィッティング誤差を“０”とする、または“０”に近づけていくことはしばしば困難である。とくに６５nmノード以下のゲートパターンではＯＰＣ誤差が数nm程度しか許されない場合もあり、その場合のフィッティング誤差は致命的になりうる。

ＯＰＣシミュレーションモデルで実験値とシミュレーション値との間に乖離が生じる主な原因は、シミュレーションモデルが厳密な物理モデルを表現しているわけではなく、あくまでも近似的な関数で表現させているためである。とくにＯＰＣに使用するシミュレーションモデルはチップ単位の大規模シミュレーションに対応させなければならないため、たとえばマスクやレジストの高さ方向（幅と直交する方向）を考慮した厳密な三次元シミュレーションなどはデータ処理速度および時間等の点から到底現実的ではない。したがって、代用として先に述べた簡易的なパラメータや関数を用いたシミュレーションアルゴリズムでモデリングする手法をとらなくてはならないことが、前述した実験値とシミュレーション値と乖離が生じる主な原因である。

図１４はマスクのライン幅が１４０nm、スペース幅が１００〜８２０nmまで振られたスルーマスクのピッチパターンについて、そのフィッティング誤差の一例を示すものである。
モデリングツールは大規模なフルチップエリアに対応した一般的な市販のモデリングツールで、高速計算に適したKernel Convolutionの手法を適用している（非特許文献２参照）。ここでの光源波長は１９３nm、レンズ開口数（ＮＡ）は０.７５、コヒーレンスファクタ（σout／σin）は０.８５／０.５６である。
図１４で黒丸および実線が実験値を、白丸および点線がシミュレーション値を表している。

図１５は、図１４の各点における実験値、シミュレーション値およびフィッティング誤差（シミュレーション値から実験値を引いた値）を示す図表である。
たとえばスペース寸法１００、３２０、４２０nmではフィッティング誤差（シミュレーション値から実験値を引いた値の絶対値）は８nm以上となっている。したがって、たとえば図１５のシミュレーション値を元にＯＰＣ補正量を求め、このＯＰＣ補正量を元のパターン寸法に付加したものをターゲット寸法としてＯＰＣを行った場合、スペース１００、３２０、４２０nmでは実質８nm以上の実験値とシミュレーション値の差分（ＯＰＣ誤差）が生じることになる。これは、ＯＰＣ補正量に潜在的にフィッティング誤差が含まれており、それを基にＯＰＣを行っても、フィッティング誤差成分がＯＰＣ誤差に含まれたまま残るためである。そして、ＯＰＣバジェット（ＯＰＣの最大許容誤差量）がたとえば８nm以下を要求されている場合はそのバジェットを満たすことができないことになる。

本発明が解決しようとする課題は、光近接効果補正の精度を、処理速度を落とすことなく高めることである。

本発明に係る光近接効果補正方法は、マスクパターンを被転写物に転写して得られるパターンをシミュレーションにより予測するステップと、前記シミュレーションの予測パターンと、前記マスクパターンを前記被転写物に実際に転写して得られる実パターンとの差からシミュレーション誤差を求めるステップと、前記予測パターンの理想パターンからのずれ量から光近接効果の第１補正成分を求め、当該第１補正成分に前記シミュレーション誤差に応じた第２補正成分を付加して補正量を算出するステップと、前記算出された補正量によって前記マスクパターンを得るためのマスクデータを補正するステップと、を有する。
本発明は好適に、前記第２補正成分（ΔＰ２）は、前記シミュレーション誤差（ΔＦ）、レジストパターンと前記理想パターンとの誤差（ΔCDr）、前記マスクパターンと前記理想パターンとの誤差（ΔCDm）および転写倍率（Ｍ）を用いて、
ΔＰ２＝ΔＦ／ＭＥＥＦ、および、
ＭＥＥＦ＝（ΔCDr×Ｍ）／ΔCDm
の式から算出する。

本発明は好適に、前記マスクパターン内でパターン転写精度が所定レベルより低い箇所を検出するステップを、さらに有し、前記検出したパターン転写精度が低い箇所に対して前記第２補正成分を含む前記補正量を発生させ、他の箇所に対しては前記第１補正成分を、前記マスクデータ補正時の補正量として用いる。
さらに好適に、レジストパターンと前記理想パターンとの誤差を（ΔCDr）、前記マスクパターンと前記理想パターンとの誤差を（ΔCDm）、転写倍率を（Ｍ）としたときに、次式、すなわち、
ＭＥＥＦ＝（ΔCDr×Ｍ）／ΔCDm
から得られるＭＥＥＦの値の大きさに応じて、前記パターン転写精度の大小を検査する。

本発明に係る光近接効果補正装置は、マスクパターンを被転写物に転写して得られるパターンをシミュレーションにより予測する予測計算部と、前記シミュレーションの予測パターンと、前記マスクパターンを前記被転写物に実際に転写して得られる実パターンとの差からシミュレーション誤差を求め、前記予測パターンの理想パターンからのずれ量から光近接効果の第１補正成分を求め、当該第１補正成分に前記シミュレーション誤差に応じた第２補正成分を付加して補正量を算出する演算手段と、前記算出された補正量によって前記マスクパターンを得るためのマスクデータを補正するマスクデータ補正部と、を有する。

本発明によれば、処理速度が速いがシミュレーション誤差が大きなモデルベースのシミュレーションを用いた場合でも、シミュレーション誤差の影響を排除または低減し、より高精度な光近接効果補正が可能になるという利点がある。

以下、本発明の実施形態を、図面を参照して述べる。

図１は、本実施形態で用いることが可能なモデルベースのＯＰＣ（光近接効果補正）装置の構成または処理を示すブロック図である。
図解したＯＰＣ装置は、そのＯＰＣ処理部１に、ＯＰＣ設定ブロック（ａ）、ＯＰＣモデルブロック（ｂ）、ＯＰＣブロック（ｃ）およびＯＰＣ検証ブロック（ｄ）を有する。また、入力するマスクデータをＯＰＣ補正して出力するＯＰＣ補正部２、各種パラメータ等を保管するテーブル３、および、各部を制御しＯＰＣに関する所定の演算を実行するするマイクロコンピュータ（μ−ｃｏｍ．）等の演算手段４を有する。
この図１に示すＯＰＣ処理部１の機能、ＯＰＣ補正部２の機能ならびに演算手段４のＯＰＣに関する演算の機能は、ハードウエアとして実現してもよいが、通常、それぞれのブロックがコンピュータ（またはコンピュータベースの処理装置）によって実行される手順の大まかな集合として実現される。この場合、各ブロック内のステップが、演算手段４に保持されているプログラム上の機能として実現可能である。なお、これらの各ブロック（処理ブロック）の機能は、以下の処理手順の説明によって明らかにする。

最初に、ＯＰＣの概要について説明する。
図２に、設計パターン（以下、ターゲットパターンという）Ｐにおける補正セグメントサイズ（ＳＳ）と評価点（シミュレーションポイント）とを示す。ここで「補正セグメントサイズ」とは、パターン輪郭を等間隔に分割して形成された、補正を行う単位（間隔）をいう。
ターゲットパターンＰのエッジを等間隔（補正セグメントサイズ（ＳＳ））で分割し、各々の中心点を評価点とする。したがって、評価点ピッチが補正セグメントサイズ（ＳＳ）となる。

この補正セグメントサイズ（ＳＳ）および評価点の設定は図１に示すＯＰＣ設定ブロック（ａ）にて実行される。補正セグメントサイズ（ＳＳ）は、図１に示す「テーブル３」に予め格納されたものを読み出して用いることができる。このとき、マスク作成上の制限に起因する補正制約も設定する。
また、ＯＰＣ設定ブロック（ａ）は、ＯＰＣ時のターゲットパターンの設定・変更も行う。

ＯＰＣパラメータ設定後、図１に示すＯＰＣブロック（ｃ）にてＯＰＣを実行する。
このＯＰＣは図１に示す「予測計算部」としてのＯＰＣブロック（ｃ）が、所定のＯＰＣモデルをＯＰＣモデルブロック（ｂ）から読み出して実行する。ＯＰＣモデルは、主に、パターン寸法測長データ（実験値）、光学条件情報（露光波長、レンズ開口数、光学参照半径等）、マスク情報（透過率、位相）、レジストモデル（近似式的情報）、エッチングモデル（近似式的情報）により構成されている。

このとき設定後の補正セグメントサイズ（ＳＳ）、評価点および補正制約は、図１に示すＯＰＣブロック（ｃ）に出力され、ここでＯＰＣモデルを元に、ＯＰＣのためのシミュレーションが実行される。
補正セグメントサイズ（ＳＳ）ごとに、補正制約を考慮しながらシミュレーションを実行し、その結果を、ＯＰＣ検証ブロック（ｄ）に出力する。
ＯＰＣ後は、図１に示すＯＰＣ検証ブロック（ｄ）にて、正しく補正されたか検証するため、ＯＰＣモデルを基にＯＰＣの検証を行う。検証の結果、補正後のパターンが目標や要求通りに収まっているならばＯＰＣは終了し、収まっていない場合は補正パターンの幅を修正し再度、シミュレーションと検証を繰り返す。
そして、以上の操作を目標値が得られるまで繰り返す。

このＯＰＣと検証の詳細を、図３を用いて更に説明する。
ＯＰＣでは、先ず、上記ＯＰＣ設定ブロック（ａ）で設定した評価点においてターゲットパターンＰの形状（寸法）をシミュレーションにより予測する。
図３（Ａ）に、このとき得られた仕上がりイメージ（シミュレーション値をプロットしたパターンイメージ）を示す。このとき、仕上がりイメージのライン幅（以下、シミュレーション値とターゲットパターンＰとの誤差（以下、「ＯＰＣ誤差」という）ΔＰが存在する。

つぎに、そのＯＰＣ誤差ΔＰを最大１倍程度の倍率に変換した量を補正サイズとする。この補正サイズが、本発明における「第１補正成分」に相当する。
図３（Ｂ）に示すように、図１のＯＰＣ設定ブロック（ａ）で設定したエッジ分割の箇所に補正パターンＨＰ（幅が補正サイズに相当）を発生させる。ただし、補正パターンＨＰを発生させた結果、上記ＯＰＣ設定ブロック（ａ）で設定した補正制約に該当してしまう場合は補正パターンＨＰの発生は行わない。

これをすべての評価点、分割位置で行い、ＯＰＣの１サイクルが終了する。
そして再度、評価点において出来上がりパターン形状（寸法）を予測し（図３（Ａ））、その結果から必要に応じて、補正パターンＨＰの幅を修正し、これをエッジ分割単位で繰り返し行う。この繰り返す回数は予め指定する。
そして、図１に示すＯＰＣ検証ブロック（ｄ）にて、全ての（あるいは殆どの）エッジ分割位置で、所望の目標が達成されたと判断されると、処理を終了する。

ところが前述したように、ＯＰＣモデルが近似関数を実験値でフィッティングして形成されたものであることから、そのフィッティング誤差により、仕上がりイメージとターゲットパターンＰとのＯＰＣ誤差ΔＰが一定以上小さくならない（収束しない）場合がある。これは、ＯＰＣモデル（シミュレーションモデル）が、大規模ＬＳＩ回路パターンの高速処理のため、厳密な物理モデルではなく簡易な近似的関数で表現されていることに起因する。

本実施の形態では、この処理の高速化を損ねることなく誤差修正するために、以下の方法をとる。
上記ＯＰＣ誤差ΔＰがある程度大きいことが、ＯＰＣ検証ブロック（ｄ）または演算手段４で検出されると、そこから、当該ＯＰＣ誤差ΔＰを含むターゲット修正情報がＯＰＣ設定ブロック（ａ）に出力され、ここでＯＰＣのターゲットが変更される。
このターゲットの変更は、ターゲットパターンＰを修正してもよいし、既に補正パターンＨＰが発生している場合は、これと同じ効果を得るために既存の補正パターンＨＰに一定のオフセットとして付加してもよい。
以後、ＯＰＣブロック（ｃ）にてＯＰＣモデルを使用してシミュレーションを行うと、上記ＯＰＣ誤差ΔＰが補正された結果が得られる。
以下、ターゲットパターンＰを修正する場合で説明する。

本実施形態において、上記ターゲットパターンＰを修正の望ましい方法として、フィッティング誤差をＭＥＥＦ（Mask Error Enhancement Factor）で割った値を、ＯＰＣ時のターゲット寸法に加えることでＯＰＣモデル誤差を緩和させたＯＰＣを実現させる方法を提案する。
ここで「フィッティング誤差」は、シミュレーション値から実験値を引いたものである。図１に示すＯＰＣ設定ブロック（ａ）は、そのフィッティング誤差ΔＦをＯＰＣ検証ブロック（ｄ）から取得する。また、ＭＥＥＦは、マスク製造時の露光装置の条件等が定まれば、その条件下で実際にマスクパターン転写実験を行えばパターン箇所ごとに一意に得られる。ＯＰＣ設定ブロック（ａ）は、このＭＥＥＦが予め求められてパターン箇所に関連付けて格納されたテーブル３等から取得する、あるいは、演算手段４で算出したものを取得する。

この場合、図１に示すＯＰＣ検証ブロック（ｄ）からは、当該マスクパターンの中から、前述したＯＰＣ誤差ΔＰが大きな箇所を特定する情報がＯＰＣ設定ブロック（ａ）に出力される。ＯＰＣ設定ブロック（ａ）は、ＭＥＥＦを、たとえばテーブル３から読み出し、またフィッティング誤差ΔＦをＯＰＣ検証ブロック（ｄ）から取得して、以下の方法で、ＯＰＣ誤差ΔＰが大きな箇所のターゲット寸法ＴＳに修正を加える。
ＭＥＥＦを式(1)に、修正後のターゲット寸法ＴＳを式(2)に示す。

［数１］
ＭＥＥＦ＝（ΔCDr×Ｍ）／ΔCDm …式(1)
［数２］
ＴＳ＝ＴＳ０＋（ΔＦ／ＭＥＥＦ） …式(2)

ここで「ΔCDr」はレジストＣＤ誤差、ΔCDmはマスクＣＤ誤差、「Ｍ」は転写倍率を表す。マスクＣＤ誤差ΔCDmは、出来上がりマスクパターンのＣＤ(critical dimension)箇所の実測寸法と設計寸法との誤差であり、レジストＣＤ誤差ΔCDrは当該マスクパターンを露光・転写により形成されたレジストパターンの実測寸法と設計寸法とのＣＤ箇所における誤差である。また、転写倍率Ｍは、一般に、縮小投影型露光装置の場合、その投影倍率に相当する。
これらは、たとえば図１では演算手段４により算出され、テーブル３に予め格納される。その算出の基礎データとなるレジストＣＤ誤差ΔCDrやマスクＣＤ誤差ΔCDmは、マスクやレジストの測長装置から、または、手入力により演算手段４に与えられる。
式(2)の「ＴＳ０」は修正前のターゲット寸法であり、ＯＰＣ設定ブロック（ａ）が設計パターンデータから取得する。

この手法を、図４（Ｂ）に模式的に示す。
図４（Ａ）に示す修正前のターゲット寸法ＴＳ０は、図４（Ｂ）に示すように修正によってＯＰＣ誤差ΔＰだけ大きくなる（場合によっては小さくなる）。つまり、図４（Ａ）では、第１補正成分としてＯＰＣ補正量のみが設計（理想）パターンに付加されている。
これに対し本手法が適用された図４（Ｂ）では、さらに第２補正成分として（ΔＦ／ＭＥＥＦ）が付加されて、ターゲット寸法ＴＳが規定されている。
このように本手法では、ＯＰＣシミュレーションモデルの誤差分（ΔＦ／ＭＥＥＦ）だけ、ＯＰＣのターゲット寸法ＴＳを調整することで、ＯＰＣトータルとして誤差を無くすことができる。

本手法はエッチング近接補正（Process Proximity Correction、以下ではＰＰＣと称す）にも適用でき、その場合、式(1)においてΔCDrをΔCDe（エッチング時のＣＤ誤差）に置換する。

また、本手法は、いわゆるタンデム(tandem)補正にも適用できる。
タンデム補正とは、リソグラフィ分の補正をモデルベースで行い、加工（以下、エッチング加工を例とする）分の補正をルールベースで行い、これらを統合する補正である。
より詳細にタンデム補正は、エッチング変換差を用いて、レジスト寸法のＯＰＣのターゲット値にオフセットを付加するものである。ここで「エッチング変換差」とはレジスト寸法から、当該エッチングによりパターンが転写された被転写層の寸法を引いた値をいう。
タンデム補正における一般的な（本発明前の）レジストターゲット寸法ＴＳres.0は、次式(3)により表される。

［数３］
ＴＳres.0＝ＴＳetch＋ΔＰetch …式(3)

ここで「ＴＳetch」はエッチング後のターゲット寸法、「ΔＰetch」はエッチング変換差を表す。エッチング変換差ΔＰetchは正または負の値をとる。

タンデム補正に本手法を適用することにより得られた、修正後のモデルベースＯＰＣのレジストターゲット寸法ＴＳres.を次式(4)で表す。式(4)内のＭＥＥＦは式(1)で表される。

［数４］
ＴＳres.＝ＴＳetch＋ΔＰetch＋（ΔＰ／ＭＥＥＦ）…式(4)

以下、実施例として、空間周波数変調型マスク（レベンソン型位相シフトマスク）を用いた、レジスト寸法のＯＰＣを説明する。

図５に、ＯＰＣモデリングの対象パターンを示す。
このパターンは、７本Ｌ／Ｓパターンでパターンのピッチ（Pitch）は１９０、２２０、２４０、２６０、３００、４００、５００、７００nmを用いた。また、シフタ高さ（S.H.）を８００nmとした。
モデリングツールは大規模なフルチップエリアに対応するため、高速計算に適したKernel Convolutionの手法を適用したものを使用した。ここでの光源波長は１９３nm、レンズ開口数（ＮＡ）は０.７０、コヒーレンスファクタ（σ）は０.３０とした。

図６は、ＯＰＣモデリング後におけるフィッティング誤差ΔＦのパターンのピッチ（Pitch）依存性を示すグラフである。この図６は、各ピッチでシミュレーション値が８０nmを示す時の、シミュレーション値と実験値（レジスト寸法）の差分を、パターンのピッチ（Pitch）ごとにプロットしたものである。
図６より、２４０nm以上のピッチでは±１nmにフィッティング誤差ΔＦが収まっているが、１９０nmピッチにおいては、フィッティング誤差ΔＦが−１１nmと大きくなっていることがわかる。このことから、パターン寸法８０nmをターゲットにＯＰＣを行い、ＯＰＣ後のパターンを実際のウェハに転写すると、２４０nm以上のピッチではシミュレーションどおり８０±１nmで仕上がっているのに対し、１９０nmピッチでは約９１nmで仕上がることが予想できる。

これを確認するため、同じＯＰＣモデルでレジスト寸法８０nmをターゲットに１９０、２６０、４００、５００nmピッチでＯＰＣを行い、実際にＯＰＣ後のパターンをウェハに転写し、レジスト寸法を測定してレジスト寸法誤差（出来上がったレジストの寸法と設計寸法との差）とを算出した。

その結果を、図７の図表に示す。図７に示す「差分」は、レジスト寸法誤差のことである。レジスト寸法誤差には、図３（Ａ）に示すＯＰＣ誤差ΔＰを含む。

図８に、図６と図７の結果を比較したグラフを示す。
図８より、フィッティング誤差ΔＦと、ＯＰＣ後のパターンを転写したレジスト寸法誤差とは、ピッチ（Pitch）に応じてほぼ同じように変化することがわかる。これは、ＯＰＣ後のレジスト寸法誤差がフィッティング誤差ΔＦの影響を強く受けていることを示唆している。つまり、レジスト寸法誤差を主として支配しているのはフィッティング誤差ΔＦであることがわかる。これにより、本実施の形態で、第２補正成分として（ΔＦ／ＭＥＥＦ）だけターゲット寸法ＴＳを補正することが有効であることが明らかとなった。
本ケースは１９０nmピッチでフィッティング誤差が大きく（−１１nm）、このような箇所で補正を強くかけることが重要である。

本例では、これを改善させるために前述した式(2)より１９０nmピッチのＯＰＣ誤差を向上させることを行う。ここで各ピッチにおけるラインパターン幅はＯＰＣ補正後のバイアスがかかった寸法であるとしている。

図９は、各ピッチでＭＥＥＦを求め、これをまとめたものである。
１９０nmピッチのＭＥＥＦは２.２であり、修正前のターゲット寸法ＴＳ０は８０nm、フィッティング誤差ΔＦは−１１nmであるので（図６参照）、式(2)より、修正後のターゲット寸法ＴＳは次式(5)のように求まる。

［数５］
ＴＳ＝80−(11／2.2)＝75 [nm]…式(5)

図１０は、１９０nmピッチのＯＰＣのターゲット寸法ＴＳを８０nm→７５nmに修正して再度、同じＯＰＣモデルでＯＰＣを行い、シミュレーション値と実験値の差分（ＯＰＣ精度）をプロットしたグラフである。
１９０nmピッチのＯＰＣ精度が−１１nm→０nmと大幅に改善され、結果として１９０、２６０、４００、５００nmピッチトータルで、２nm（Range）のＯＰＣ精度が達成できた。
上の場合は１９０nmピッチのフィッティング誤差が大きかったことから、１９０nmピッチだけ式(2)よりＯＰＣターゲット寸法ＴＳの調整を行い、他のピッチ（２６０、４００、５００nm）は調整を行わなかった。ただし、たとえば他のピッチや他のパターンも同様に、フィッティング精度が悪い場合も同手法でＯＰＣターゲット寸法ＴＳの調整を行えば、良いＯＰＣ精度が得られることになる。

これはエッチング補正（広義のＰＰＣ：Process Proximity Correction）を行う場合でも同様である。たとえばＰＰＣの手法の一つに、リソグラフィ（レジスト寸法）の補正をモデルベースＯＰＣで、エッチング（加工後寸法）の補正をルールベースの補正で行うものがある（タンデム補正）。

つぎに、タンデム補正に本発明を適用した場合の例を示す。光学条件や、モデリングパターン、モデリングツールは上で例に挙げた場合と同様である。
図１１は、７本のＬ／Ｓパターンにおいて１９０、２６０、４００、５００nmピッチの、それぞれのエッチング変換差（レジスト寸法から加工後寸法を引いたもの）と、エッチング変換差と加工後ターゲット寸法ＴＳから導き出されるレジストターゲット寸法ＴＳをまとめたものである。

なお、加工後ターゲット寸法ＴＳは一律に８０nmとしている。このようにレジスト補正（ＯＰＣ）をモデルベースで、加工後補正をルールベースで補正を行うタンデム補正では、レジスト補正（ＯＰＣ）を行う際のターゲット寸法ＴＳは、エッチング変換差分だけ見越してオフセットをかけなくてはならない。これを図１１中のレジストターゲット寸法ＴＳに示す。

図１２は、各ピッチ（１９０、２６０、４００、５００nm）のレジストターゲット寸法ＴＳ（図１１）にシミュレーション値が示す時の、シミュレーション値と実験値の差分を、パターンピッチごとにプロットしたものである。
この場合、１９０nmと５００nmピッチにおいてフィッティング誤差がそれぞれ−１１nm、１０nmと大きくなっている。図９のＭＥＥＦ値を使って１９０nmと５００nmピッチにおいて修正後のレジストターゲットの寸法を、式(4)を使って求めると次のようになる。

（１）１９０nmピッチ：修正後レジストターゲット＝８０nm−１１nm／２.２ + １０nm ＝８５nm、
（２）５００nmピッチ：修正後レジストターゲット＝８０nm+１０nm／０.５ + ２０nm＝１２０nm。

図１３は、１９０nm、５００nmピッチのＯＰＣのレジストターゲット寸法ＴＳをそれぞれ９０→８５nm、１００→１２０nmに修正して、再度、同ＯＰＣモデルでＯＰＣを行い、シミュレーション値と実験値の差分（ＯＰＣ精度）をプロットしたものである。
１９０nm、５００nmピッチ、それぞれのＯＰＣ精度が−１１nm→０nm、１０nm→−１nmと大幅に改善され、結果として１９０、２６０、４００、５００nmピッチトータルで、２nm（Range）のＯＰＣ精度が達成できた。

本実施形態によれば、補正量に第２補正成分（ΔＦ／ＭＥＥＦ）を含むことから、ＯＰＣモデルのフィッティング誤差を、ＯＰＣのターゲット寸法ＴＳを調整することでＯＰＣ時に、その誤差分を打ち消すことができる。

このときＯＰＣ誤差ΔＰが大きな箇所のターゲット寸法ＴＳに修正のみ第２補正成分を付加した補正量を用いてターゲット寸法ＴＳを算出し、ＯＰＣ誤差ΔＰが小さい箇所では第２補正成分を付加しない補正量とすることで元のターゲット寸法ＴＳ０を用いる。このため、必要以上に処理速度が落ちない。また、処理速度は高いが精度が低いシミュレーションモデルであっても、そのシミュレーション誤差起因のＯＰＣ精度低下を有効に防止できる。

このようにＯＰＣのターゲットパターンを従来の固定されたものから変更することによって、ＯＰＣトータルとして高精度な補正が実現できる。
このことは、ＯＰＣモデル精度が出せないレイヤにおいて、安定して高いＯＰＣ精度が出せることを意味しており、それは裕度の高いリソグラフィプロセスが実現できることを意味している。結果として、安価で高性能な半導体素子の作成が可能となる。

本実施形態で用いることが可能な光近接効果補正の構成または処理を示すブロック図である。 設計パターンにおける補正セグメントサイズと評価点とを示す図である。 （Ａ）〜（Ｃ）は、ＯＰＣ補正方法の手順を示す図である。 （Ｂ）は本実施の形態のＯＰＣ補正方法を、（Ａ）に示す当該方法の適用前と比較して模式的に示す図である。 ＯＰＣモデリングの対象パターンを示す図である。 フィッティング誤差のパターンのピッチ依存性を示すグラフである。 レジスト寸法とシミュレーション値との差を示す図表である。 図６と図７の結果を比較したグラフである。 ピッチごとのＭＥＥＦを示す図表である。 シミュレーション値と実験値の差分（ＯＰＣ精度）をパターンピッチに対してプロットしたグラフである。 タンデム補正において、ターゲット寸法の成分をピッチごとに示す図表である。 タンデム補正において、シミュレーション値と実験値の差分をパターンピッチに対してプロットしたグラフである。 タンデム補正において、シミュレーション値と実験値の差分（ＯＰＣ精度）をパターンピッチに対してプロットしたグラフである。 フィッティング誤差の一例を示すグラフである。 図１４の各点における実験値、シミュレーション値およびフィッティング誤差（シミュレーション値から実験値を引いた値）を示す図表である。

符号の説明

１…ＯＰＣ装置、２…ＯＰＣ処理部、３…テーブル、４…演算手段、ＨＰ…補正パターン、ΔＰ…ＯＰＣ誤差、ＴＳ…ターゲット寸法、ＴＳ０…補正前ターゲット寸法、ΔＦ…フィッティング誤差、S.H.…シフタ高さ、Pitch…パターンのピッチ

Claims (5)

1. マスクパターンを被転写物に転写して得られるパターンをシミュレーションにより予測するステップと、
   前記シミュレーションの予測パターンと、前記マスクパターンを前記被転写物に実際に転写して得られる実パターンとの差からシミュレーション誤差を求めるステップと、
   前記予測パターンの理想パターンからのずれ量から光近接効果の第１補正成分を求め、当該第１補正成分に前記シミュレーション誤差に応じた第２補正成分を付加して補正量を算出するステップと、
   前記算出された補正量によって前記マスクパターンを得るためのマスクデータを補正するステップと、
   を有する光近接効果補正方法。
2. 前記第２補正成分（ΔＰ２）は、前記シミュレーション誤差（ΔＦ）、レジストパターンと前記理想パターンとの誤差（ΔCDr）、前記マスクパターンと前記理想パターンとの誤差（ΔCDm）および転写倍率（Ｍ）を用いて、
   ΔＰ２＝ΔＦ／ＭＥＥＦ、および、
   ＭＥＥＦ＝（ΔCDr×Ｍ）／ΔCDm
   の式から算出する
   請求項１に記載の光近接効果補正方法。
3. 前記マスクパターン内でパターン転写精度が所定レベルより低い箇所を検出するステップを、さらに有し、
   前記検出したパターン転写精度が低い箇所に対して前記第２補正成分を含む前記補正量を発生させ、他の箇所に対しては前記第１補正成分を、前記マスクデータ補正時の補正量として用いる
   請求項１に記載の光近接効果補正方法。
4. レジストパターンと前記理想パターンとの誤差を（ΔCDr）、前記マスクパターンと前記理想パターンとの誤差を（ΔCDm）、転写倍率を（Ｍ）としたときに、次式、すなわち、
   ＭＥＥＦ＝（ΔCDr×Ｍ）／ΔCDm
   から得られるＭＥＥＦの値の大きさに応じて、前記パターン転写精度の大小を検査する
   請求項３に記載の光近接効果補正方法。
5. マスクパターンを被転写物に転写して得られるパターンをシミュレーションにより予測する予測計算部と、
   前記シミュレーションの予測パターンと、前記マスクパターンを前記被転写物に実際に転写して得られる実パターンとの差からシミュレーション誤差を求め、前記予測パターンの理想パターンからのずれ量から光近接効果の第１補正成分を求め、当該第１補正成分に前記シミュレーション誤差に応じた第２補正成分を付加して補正量を算出する演算手段と、
   前記算出された補正量によって前記マスクパターンを得るためのマスクデータを補正するマスクデータ補正部と、
   を有する光近接効果補正装置。
   

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