JP2008090073A - パターンデータ作成方法、パターン形成方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 複雑な繰り返しパターンを簡便に形成するためのパターンデータ作成方法を提供すること。
【解決手段】 ウェハ上に形成する繰り返しパターンに対応した設計パターンデータに対し、第１の補正モデルＣｉ(i=1,2,…)を作成し（Ｓ２）、第１の補正モデルＣｉを用いて、設計パターンデータを補正することにより、補正パターンデータＤｉ(i=1,2,…)を作成し（Ｓ３）、補正パターンデータＤｉを用いて、マスクＭｉ(i=1,2,…)を作成し（Ｓ４）、マスクＭｉまたは描画データＥｉを用いて、ウェハ上に繰り返しパターンＰｉ(i=1,2,…)を形成し（Ｓ５）、繰り返しパターンＰｉの中から、設計パターンデータに最も忠実な繰り返しパターンを選択し（Ｓ６）、選択した繰り返しパターンに対応した第１の補正モデルＣｉを修正し、第２の補正モデルを作成し（Ｓ７）、第２の補正モデルを用いて、設計パターンデータを補正する（Ｓ８）。
【選択図】 図１

Description

本発明は、繰り返しパターンを形成するために使用されるパターンデータ作成方法、パターン形成方法およびプログラムに関する。

近年、ＬＳＩの高集積化が急速に進んでいる。その結果、メモリセル中のパターン等の繰り返しパターンに対しても光近接効果補正（OPC: Optical Proximity Correction）をかける必要が出てきた。従来の繰り返しパターンのＯＰＣモデルは、以下のようにして行われている（特許文献１)。

まず、マスク上で互いにマスク幅が異なる複数のパターン（マスクパターン）が形成される。このとき、ウェハ上に形成するパターンとはかけ離れたパターンに対応したマスクパターンが形成されることもある。したがって、全く不要なマスクパターンも形成されることもある。

次に、上記複数のマスクパターンに対応した複数のレジストパターンがウェハ上に形成される。

そして、上記複数のレジストパターンの中から、設計パターンに最も近いレジストパターンが選ばれる。次に、この選ばれたレジストパターンに対応したマスクパターンを用いて、ＯＰＣモデルが作成される。

しかし、上記方法では、複雑な繰り返しパターンに対応することは困難である。また、上記方法では、全く不要なマスクパターンが形成された場合には、ウェハ上で所望のマスク幅を有するパターンを探すことに大変時間がかかるという問題もある。
特開２００５−９９７６５号公報

本発明の目的は、複雑な繰り返しパターンを簡便に形成するためのパターンデータ作成方法、パターン形成方法およびプログラムを提供することにある。

本発明に係るマスク作成方法は、ウェハ上に形成する繰り返しパターンに対応した設計パターンデータに対し、互いに異なる複数（Ｎ個）の第１の補正モデルＣｉ(i=1,2,…)を作成する工程と、前記複数の第１の補正モデルＣｉを用いて、前記設計パターンデータを補正することにより、複数（Ｎ個）の補正パターンデータＤｉ(i=1,2,…)を作成する工程と、前記複数の補正パターンデータＤｉを用いて、複数（Ｎ個）のマスクＭｉ(i=1,2,…)または複数（Ｎ個）の描画データＥｉ(i=1,2,…)を作成する工程と、前記複数のマスクＭｉまたは描画データＥｉを用いて、ウェハ上に複数（Ｎ個）の繰り返しパターンＰｉ(i=1,2,…)を形成する工程と、前記複数の繰り返しパターンＰｉの中から、前記設計パターンデータに対応したパターンに最も近い繰り返しパターンを選択する工程と、前記選択した繰り返しパターンに対応した第１の補正モデルＣｉを修正し、第２の補正モデルを作成する工程と、前記第２の補正モデルを用いて、前記設計パターンデータを補正する工程とを含むことを特徴とする。

本発明に係るパターン形成方法は、本発明に係るパターンデータ作成方法を用いて、マスクまたは描画データを作成する工程と、前記マスクまたは描画データを用いて、ウェハ上に繰り返しパターンを形成する工程とを含むことを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、ウェハ上に形成する繰り返しパターンに対応した設計パターンデータに対し、互いに異なる複数（Ｎ個）の第１の補正モデルＣｉ(i=1,2,…)を作成させる手順と、前記複数の第１の補正モデルＣｉを用いて、前記設計パターンデータを補正することにより、複数（Ｎ個）の補正パターンデータＤｉ(i=1,2,…)を作成させる手順と、前記複数の補正パターンデータＤｉを用いて、複数（Ｎ個）のマスクＭｉ(i=1,2,…)または複数（Ｎ個）の描画データＥｉ(i=1,2,…)を作成させる手順と、前記複数のマスクＭｉまたは描画データＥｉを用いて、ウェハ上に複数（Ｎ個）の繰り返しパターンＰｉ(i=1,2,…)を形成させる手順と、前記複数の繰り返しパターンＰｉの中から、前記設計パターンデータに対応したパターンに最も近い繰り返しパターンを選択させる手順と、前記選択した繰り返しパターンに対応した第１の補正モデルＣｉを修正させ、第２の補正モデルを作成させる手順と、前記第２の補正モデルを用いて、前記設計パターンデータを補正させる手順とをコンピュータに実行させるためのものである。

本発明によれば、複雑な繰り返しパターンを簡便に形成するためのパターンデータ作成方法、パターン形成方法およびプログラムを実現できるようになる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。

（第１の実施形態）
背景技術で述べた方法に代わる方法として、ウェハ上で所望寸法に近いマスク幅を有するパターンが形成されるように、設計パターンに対してＯＰＣを予めかけておく方法が考えられる。しかし、本発明者等の研究によれば、上記方法には、以下の問題があることが明らかになった。

すなわち、ＯＰＣに用いられたモデル（ＯＰＣモデル）の精度が悪い場合には、ウェハ上で所望寸法に近いマスク幅を有するパターンが形成されない可能性があることが分かった。その原因としては、ウェハ上で所望寸法から大きくはずれたマスク幅を有するパターンでＯＰＣモデルが作成され、ＯＰＣ精度を保障することが困難になることが考えられる。

例えば、対象とするメモリセル以外のウェハ上の転写結果を用いて作成したＯＰＣモデル、対象とするメモリセルであっても露光条件（開口数、照明形状など）またはレジストプロセスが異なるウェハ上の転写結果を用いて作成したＯＰＣモデルの場合には、設計パターンからかけ離れたパターンがウェハ上で形成される可能性が高い。

以下、上記事情を考慮した実施形態について説明する。

図１は、実施形態のパターンデータ作成からデバイス製造までの流れを示すフローチャートである。

［ステップＳ１］
ウェハ上に形成する繰り返しパターンに対応したマスクパターンの設計データ（設計パターンデータ）が用意される。上記設計パターンデータの一例を図２に示す。図２は、メモリセルの設計パターンデータ１を模式的に示している。

［ステップＳ２］
上記設計パターンデータに対して、ルールベースで光近接効果補正を行うための、互いに異なる複数（Ｎ個）の第１のＯＰＣモデル（第１の補正モデル）Ｃｉ(i=1,2,…)が作成される。複数の第１のＯＰＣモデルＣｉの作成方法は後で説明する。

［ステップＳ３］
第１のＯＰＣモデルＣｉを用いたＯＰＣにより設計パターンデータを補正することにより、複数（Ｎ個）の補正パターンデータＤｉ(i=1,2,…)が作成される。図２の設計パターンデータに対応した、補正パターンデータＤｉの一例を図３に模式的に示す。

［ステップＳ４］
補正パターンデータＤｉ(i=1,2,…)を用いて、複数（Ｎ個）のマスクＭｉ(i=1,2,…)が作成される。

［ステップＳ５］
複数（Ｎ個）のウェハＷｉ(i=1,2,…)が用意され、マスクＭｉを用いて、ウェハＷｉ(i=1,2,…)上に繰り返しパターンＰｉ(i=1,2,…)が形成される。ここでは、繰り返しパターンＰｉ（以下、単にパターンＰｉという。）はレジストパターンとする。一つのウェハ上にパターンＰｉ(i=1,2,…)を形成しても構わない。パターンＰｉは、レジストパターンをマスクにしてその下地（例えば、絶縁体、半導体、導電体）をエッチングして得られたパターンでも構わない。

［ステップＳ６］
複数（Ｎ個）のパターンＰｉの中から、設計パターンデータに対応したパターン（設計パターン）に最も近いパターンＰｉ（ベストパターン）が選ばれる。これは、例えば、各パターンＰｉの寸法および形状の少なくとも一方を計測する工程と、各計測値と設計パターンとの差を取得する工程と、差が最も小さいパターンＰｉを選択する工程とを含む。パターンＰｉを計測する工程において、寸法を測定する場合には、例えば、ラインパターンの幅が計測される。また、パターンＰｉを計測する工程において、形状を測定する場合には、例えば、ラインパターンの場合であれば、四つのエッジの曲率半径が計測される。

［ステップＳ７］
上記差が最も小さいパターンＰｉ（ベストパターン）に対応した第１のＯＰＣモデルＣｉが選択され、上記差がさらに小さくなるように、上記選択された第１のＯＰＣモデルＣｉを修正することにより、第２のＯＰＣモデル（第２の補正モデル）が作成される。

［ステップＳ８］
第２のＯＰＣモデルを用いたＯＰＣにより設計パターンデータを補正することにより、マスクのパターンデータが作成される。

［ステップＳ９］
ステップＳ８にて作成されたパターンデータを用いて、マスクが作成される。これは、例えば、透明基板上に遮光膜を形成する工程と、遮光膜上にレジスト膜を形成する工程と、上記パターンデータを変換して得られたデータ（露光データ）が入力された光露光装置により、上記レジスト膜を露光する工程と、上記レジスト膜を現像する工程と、現像されたレジスト膜(レジストパターン)をマスクにして上記遮光膜をエッチングする工程とを含む。

［ステップＳ１０］
周知のプロセスにより、ウェハ上に繰り返しパターン（デバイスパターン）が形成される。すなわち、レジスト膜が形成されたウェハの上方に上記マスクを配置し、上記マスクを介して、上記レジスト膜に光を照射し、その後、このレジスト膜を現像してレジストパターンを形成する工程、このレジストパターンをマスクにしてその下地（例えば、絶縁体、半導体、導電体）をエッチングして繰り返しパターンを形成する工程を経て、ウェハ上に繰り返しパターンが形成される。さらに、非繰り返しパターン（デバイスパターン）を周知の方法により形成することにより、メモリなどの繰り返しパターンと非繰り返しパターンとを含む半導体装置が製造される。

本実施形態によれば、複数の第１のＯＰＣモデルＣｉを作成し、それらの中から最も精度の高いＯＰＣモデルに対して修正（精緻化）を施すことにより、ＯＰＣモデルの精度を保障することができるようになる。その結果、集積度（微細化）が進んだ複雑な繰り返しパターンを容易に形成できるようになる。

また、本実施形態によれば、設計パターンに対してＯＰＣを予めかけておくので、全く不要なマスクパターンが形成されることは防止される。したがって、背景技術で述べた、ウェハ上で所望のマスク幅を有するパターンを探すことに大変時間がかかるという問題はない。

次に、図４のフローチャートを用いて、上記複数の第１のＯＰＣモデルＣｉの作成方法（ステップＳ２)について説明する。

［ステップＳ２１］
ＯＰＣの対象となる繰り返しパターンのデータ（補正対象パターンデータ）および露光条件（例えば開口数、照明条件）が設定される。ここでは、上記補正対象パターンデータは、設計パターンデータである。ただし、後述するステップＳ２６の判定の結果がＮＯの場合には、設計パターンデータに対して、リサイズ処理、丸め処理、または、リサイズ処理および丸め処理が施されたものとなる。

［ステップＳ２２］
上記対象パターンデータから算出されたマスクパターンと上記露光条件とに基づいて、上記マスクパターンの光学像が算出される。

［ステップＳ２３］
レジストモデルを用いて、上記光学像からレジスト像が算出される。

［ステップＳ２４］
上記レジスト像をスライスレベルと呼ばれる一定値でスライスすることにより、レジストパターンの寸法、形状、または、寸法および形状が算出される。

［ステップＳ２５］
加工モデルを用いて、上記レジストパターンをマスクにして下地をエッチングして得られるパターン（エッチングパターン）の寸法、形状、または、寸法および形状が算出される。

［ステップＳ２６］
上記エッチングパターンと設計パターンとを比較し、寸法、形状、または、寸法および形状が十分に一致しているか否かが判断される。寸法が十分に一致しているか否かは、例えば、上記エッチングパターンと設計パターンとを比較し、繰り返しパターンに相当する部分の寸法差が一定範囲内に収まっているか否かで判断される。また、形状が十分に一致しているか否かは、例えば、ラインパターンの場合であれば、上記エッチングパターンと設計パターンとを比較し、ラインパターンの四つのエッジに相当する部分の曲率半径の差が一定範囲内に収まっているか否かで判断される。

［ステップＳ２７］
判断の結果、寸法、形状、または、寸法および形状が十分に一致している場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ２１で使用された補正対象パターンデータ、ステップＳ２３で使用されたレジストモデル、ステップＳ２４で使用されたスライスレベルおよびステップＳ２５で使用された加工モデルの少なくとも一つを用いて、第１のＯＰＣモデルＣ１が作成される。

その後、補正対象パターン（ここでは設計パターン）に対するリサイズ処理（リサイズ量）、丸め処理（丸め量）、リサイズ処理および丸め処理、レジストモデル、加工モデル、ならびに、スライスレベルの少なくとも一つを変えて、ＯＰＣモデルＣ２が作成される。以下、同様にして、ＯＰＣモデルＣ３、ＯＰＣモデルＣ４…が作成され、必要な数の第１のＯＰＣモデルＣｉが作成される。

一方、判断の結果、寸法、形状、または、寸法および形状が十分に一致していない場合には、ステップＳ２６でＹＥＳと判断されるまで、ステップＳ２１−Ｓ２６が繰り返される。この場合、ステップＳ２１では、補正対象パターンデータ（初期データは設計パターンデータ）に対して周知の処理（リサイズ処理、丸め処理、または、リサイズ処理および丸め処理）が施される。露光条件は変更されない。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では光露光の場合について述べたが、本実施形態では電子ビーム（ＥＢ）露光の場合について述べる。

ＥＢを用いた露光プロセスにおいて生じる散乱として、レジスト内に入射したＥＢが多重散乱を受けて前方に拡がる前方散乱と、レジスト下の基板に到達した電子が該基板の表面で反射して再度レジストに入射する後方散乱とがある。

これらの前方散乱および後方散乱により、ＥＢが照射されなかった領域のレジストにまで電子が散乱する。その結果、ＥＢが照射されなかった領域のレジストまで感光される。この現象は、特に、パターンが密集してパターン同士が近接している場合に顕著になるため、近接効果（Proximity Effects）と呼ばれている。本実施形態では、この近接効果を考慮してパターンデータが作成される。

図５は、本実施形態のパターンデータ作成からデバイス製造までの流れを示すフローチャートである。なお、図１と対応する部分には図１と同一符号を付してあり、詳細な説明は省略する。

［ステップＳ１］
ウェハ上に形成するデバイスのパターンに対応した設計パターンデータが用意される。

［ステップＳ２’］
上記設計パターンデータに対して、ルールベースで近接効果補正を行うための、互いに異なる複数（Ｎ個）の第１の近接効果モデル（第１の補正モデル）Ｃｉ’(i=1,2,…)が作成される。複数の第１の近接効果モデルＣｉ’の作成方法は後で説明する。

［ステップＳ３’］
第１の近接効果モデルＣｉ’を用いた近接効果補正により設計パターンデータを補正することにより、複数（Ｎ個）の補正パターンデータＤｉ’(i=1,2,…)が作成される。

［ステップＳ４’］
補正パターンデータＤｉ’(i=1,2,…)を用いて、複数（Ｎ個）の描画データＥｉ(i=1,2,…)が作成される。

［ステップＳ５］
複数（Ｎ個）のウェハＷｉ(i=1,2,…)が用意され、描画データＥｉを用いて、ウェハＷｉ(i=1,2,…)上にパターンＰｉ(i=1,2,…)が形成される。一つのウェハ上にパターンＰｉ(i=1,2,…)を形成しても構わない。

［ステップＳ６］
複数（Ｎ個）のパターンＰｉの中から、設計パターンデータに対応したパターン（設計パターン）に最も近いパターンＰｉ（ベストパターン）が選ばれる。

［ステップＳ７’］
上記差が最も小さいパターンＰｉ（ベストパターン）に対応した第１の近接効果モデルＣｉが選択され、上記差がさらに小さくなるように、上記選択された第１の近接効果モデルＣｉを修正することにより、第２の近接効果モデル（第２の補正モデル）が作成される。

［ステップＳ８］
第２の近接効果モデルを用いて設計パターンデータを補正することにより、描画するパターンのパターンデータが作成される。

［ステップＳ９’］
ステップＳ８にて作成されたパターンデータを用いて、ＥＢ描画装置に使用される描画データが作成される。

［ステップＳ１０］
周知のプロセスにより、ウェハ上に繰り返しパターン（デバイスパターン）が形成される。すなわち、上記描画データが入力されたＥＢ描画装置により、ウェハ上に形成されたレジスト膜にＥＢを照射し、その後、レジスト膜を現像してレジストパターンを形成する工程、このレジストパターンをマスクにしてその下地をエッチングして繰り返しパターンを形成する工程を経て、ウェハ上に繰り返しパターンが形成される。さらに、非繰り返しパターン（デバイスパターン）を周知の方法により形成することにより、メモリなどの繰り返しパターンと非繰り返しパターンとを含む半導体装置が製造される。

本実施形態によれば、複数の第１の近接効果モデルＣｉ’を作成し、それらの中から最も精度の高い近接効果モデルに対して修正（精緻化）を施すことにより、近接効果モデルの精度を保障することができるようになる。その結果、集積度（微細化）が進んだ複雑な繰り返しパターンを容易に形成できるようになる。また、本実施形態によれば、設計パターンに対して近接効果補正を予めかけておくので、背景技術で述べた時間がかかるという問題はない。

次に、上記複数の第１の近接効果モデルＣｉ’の作成方法（ステップＳ２’)について説明する。図６は、上記複数の第１の近接効果モデルＣｉ’の作成方法の流れを示すフローチャートである。なお、図４と対応する部分には図４と同一符号を付してあり、詳細な説明は省略する。

［ステップＳ２１’］
近接効果補正の対象となる繰り返しパターンのデータ（補正対象パターンデータ）および描画条件が設定される。ここでは、上記補正対象パターンデータは、設計パターンデータである。ただし、後述するステップＳ２６の判定の結果がＮＯの場合には、設計パターンデータに対して、リサイズ処理、丸め処理、または、リサイズ処理および丸め処理が施されたものとなる。

［ステップＳ２２’］
上記補正対象パターンデータから算出された描画パターンと上記描画条件とに基づいて、上記描画パターンのＥＢ像が算出される。

［ステップＳ２３］
レジストモデルを用いて、上記ＥＢ像からレジスト像が算出される。

［ステップＳ２４］
上記レジスト像をスライスレベルと呼ばれる一定値でスライスすることにより、レジストパターンの寸法、形状、または、寸法および形状が算出される。

［ステップＳ２５］
加工モデルを用いて、上記レジストパターンをマスクにして下地をエッチングして得られるパターン（エッチングパターン）の寸法、形状、または、寸法および形状が算出される。

［ステップＳ２６］
上記エッチングパターンと設計パターンとを比較し、寸法、形状、または、寸法および形状が十分に一致しているか否かが判断される。

［ステップＳ２７］
判断の結果、寸法、形状、または、寸法および形状が十分に一致している場合（ＹＥＳ）には、ステップＳ２１’の補正対象パターンデータと、ステップＳ２３で使用されたレジストモデル、ステップＳ２４で使用されたスライスレベルおよびステップＳ２５で使用された加工モデルの少なくとも一つを用いて、第１の近接効果モデルＣ１’が作成される。

その後、補正対象パターン（ここでは設計パターン）に対するリサイズ処理（リサイズ量）、丸め処理（丸め量）、リサイズ処理および丸め処理、レジストモデル、加工モデル、ならびに、スライスレベルの少なくとも一つを変えて、近接効果モデルＣ２’が作成される。以下、同様にして、近接効果モデルＣ３’、ＯＰＣモデルＣ４’…が作成され、必要な数の第１の近接効果モデルＣｉ’が作成される。

一方、判断の結果、寸法、形状、または、寸法および形状が十分に一致していない場合には、ステップＳ２６でＹＥＳと判断されるまで、ステップＳ２１’−Ｓ２６が繰り返される。この場合、ステップＳ２１’では、補正対象パターンデータ（初期データは設計パターンデータ）に対して周知の処理（リサイズ処理、丸め処理、または、リサイズ処理および丸め処理）が施される。描画条件は変更されない。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、第１の実施形態の第１のＯＰＣモデルや第２の実施形態の第１の近接効果モデルを繰り返しパターンの対称性を考慮して作成することにより、より高精度のＯＰＣを行えるようになる。

例えば、図２に示した設計パターンの場合であれば、図７に示すように、破線Ｌ１またはＬ２に対して対称に繰り返しパターンを分割して、つまり、上下対称または左右対称に繰り返しパターンを分割して第１のＯＰＣモデルを作成することにより、高精度のＯＰＣを行えるようになる。

図７は繰り返しパターンの全体に対して対称な分割を行う例であるが、図８に示すように、繰り返しパターンの一部分について対称な分割（例えば、上下対称または左右対称）を行っても良い。

また、以上述べた実施形態の方法は、プログラムとしても実施できる。例えば、実施形態に係るプログラムは、図１のステップＳ２−Ｓ８、図６のステップＳ２’−Ｓ８（または９’）をコンピュータに実行させるためのものである。

上記プログラムは、コンピュータ内のＣＰＵおよびメモリ（外部メモリを併用することもある。）等のハードウエハ資源を用いて実施される。ＣＰＵは、メモリ内から必要なデータを読み込み、該データに対して上記ステップ（手順）を行う。各ステップ（手順）の結果は、必要に応じてメモリ内に一時的に保存され、他のステップ（手順）で必要になったときに読み出される。

実施形態に係るプログラムは、ＥＢ描画装置に搭載されたかたちで与えられる場合もあるし、あるいは、プログラム単体のかたちで、つまり、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ）に記録されたかたちで与えられる場合もある。

さらに、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。

第１の実施形態のパターンデータ作成からデバイス製造までの流れを示すフローチャート。 メモリセルの設計パターンを模式的に示す図。 ウェハ上に転写されたパターンが設計パターンに近くなるマスクパターンを模式的に示す図。 第１のＯＰＣモデルの用意の仕方を示すフローチャート。 第２の実施形態のパターンデータ作成からデバイス製造までの流れを示すフローチャート。 第１のＯ近接効果モデルの用意の仕方を示すフローチャート。 繰り返しパターンの全体の対称性を考慮したＯＰＣを説明するための図。 繰り返しパターンの一部分の対称性を考慮したＯＰＣを説明するための図。

符号の説明

１…設計パターン、２…マスクパターン、３，４…対象性を考慮して補正されるパターン。

Claims (5)

1. ウェハ上に形成する繰り返しパターンに対応した設計パターンデータに対し、互いに異なる複数（Ｎ個）の第１の補正モデルＣｉ(i=1,2,…)を作成する工程と、
   前記複数の第１の補正モデルＣｉを用いて、前記設計パターンデータを補正することにより、複数（Ｎ個）の補正パターンデータＤｉ(i=1,2,…)を作成する工程と、
   前記複数の補正パターンデータＤｉを用いて、複数（Ｎ個）のマスクＭｉ(i=1,2,…)または複数（Ｎ個）の描画データＥｉ(i=1,2,…)を作成する工程と、
   前記複数のマスクＭｉまたは描画データＥｉを用いて、ウェハ上に複数（Ｎ個）の繰り返しパターンＰｉ(i=1,2,…)を形成する工程と、
   前記複数の繰り返しパターンＰｉの中から、前記設計パターンデータに対応したパターンに最も近い繰り返しパターンを選択する工程と、
   前記選択した繰り返しパターンに対応した第１の補正モデルＣｉを修正し、第２の補正モデルを作成する工程と、
   前記第２の補正モデルを用いて、前記設計パターンデータを補正する工程と
   を含むことを特徴とするパターンデータ作成方法。
2. 前記複数の第１の補正モデルＣｉを作成する工程は、第１の補正モデルＣ１を作成する工程と、前記第１の補正モデルＣ１を作成した時に使用したリサイズ処理、丸め処理、レジストモデル、加工モデルおよびスライスレベルの少なくとも一つの条件を変える、残りの第１の補正モデルＣｉ複数の補正モデルを作成する工程とを含むことを特徴する請求項１に記載のマスク作成方法。
3. 前記複数の第１の補正モデルＣｉは、前記繰り返しパターンの対称性を考慮して作成されたものであることを特徴とする請求項１または２に記載のパターンデータ作成方法。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載のパターンデータ作成方法を用いて、マスクまたは描画データを作成する工程と、
   前記マスクまたは描画データを用いて、ウェハ上に繰り返しパターンを形成する工程と
   を含むことを特徴とするパターン形成方法。
5. ウェハ上に形成する繰り返しパターンに対応した設計パターンデータに対し、互いに異なる複数（Ｎ個）の第１の補正モデルＣｉ(i=1,2,…)を作成させる手順と、
   前記複数の第１の補正モデルＣｉを用いて、前記設計パターンデータを補正することにより、複数（Ｎ個）の補正パターンデータＤｉ(i=1,2,…)を作成させる手順と、
   前記複数の補正パターンデータＤｉを用いて、複数（Ｎ個）のマスクＭｉ(i=1,2,…)または複数（Ｎ個）の描画データＥｉ(i=1,2,…)を作成させる手順と、
   前記複数のマスクＭｉまたは描画データＥｉを用いて、ウェハ上に複数（Ｎ個）の繰り返しパターンＰｉ(i=1,2,…)を形成させる手順と、
   前記複数の繰り返しパターンＰｉの中から、前記設計パターンデータに対応したパターンに最も近い繰り返しパターンを選択させる手順と、
   前記選択した繰り返しパターンに対応した第１の補正モデルＣｉを修正させ、第２の補正モデルを作成させる手順と、
   前記第２の補正モデルを用いて、前記設計パターンデータを補正させる手順と
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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