JP2008256932A - Ｏｐｃモデリング構築方法、情報処理装置、及び半導体デバイスのプロセス条件を決定する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】二次元パターンを定量的に評価することのできる方法、及びそれを適用したシステムを提供する。
【解決手段】本発明では、現行の測長機で測定したパターンエッジ情報（一次元データ）を座標データにするため基準座標を設定し、パターンを座標情報に変換する。次にこの座標情報から近似計算により関数式を求め、パターンをｙ＝ｆ（ｘ）の数式で表す。座標データを算出する際に使用した基準座標でｙ＝ｆ（ｘ）を積分するとパターンの面積が得られ、二次元データへの変換が可能となる。
【選択図】図３

Description

本発明は、ＯＰＣモデリング構築方法、情報処理装置、及び半導体デバイスのプロセス条件を決定する方法に関し、例えば、極微細加工においてデザインデータに忠実なパターンを解像することを必要とするリソグラフィおよび半導体プロセス分野で用いられるＯＰＣモデリング及びその活用に関するものである。

半導体プロセスの分野において、ウエハ上のパターンを所望のもの（例えばＣＡＤデザイン）に近づけるために、光近接効果補正（以下、ＯＰＣ）を行うことがある。特に、ウエハ上に微細なパターンを形成するときには有効な技術である。

ＯＰＣの手法としては、ＯＰＣの有るマスクパターン・無いマスクパターンでそれぞれの転写後のパターンサイズを測長比較し、それらをデータベース化して数理的模型化（以下モデリングまたはＯＰＣモデリングという）を行うものがある。そして、モデリングに必要とされる測長データの主な種類としては、ライン測長、スペース測長、ホール測長などがあげられる。また、パターンの種類とサイズの違い、隣り合うパターンまでの距離やパターン密度の組み合わせによってウエハ上に転写されるパターンは種々様々に変化する。この変化量を測長値によって定量化しデータベース化することでＯＰＣ処理のルールを決めることができ、作成されたデータベースを元にプロセスで必要とされるパターンの形やそのサイズを決め、これらはデバイス設計のひとつのパラメータとなる。

例えば、特許文献１には、設計パターンデータで特定されるマスクパターンに対して、参照データベースよりＯＰＣパターンを適用して光近接効果補正を行うマスクパターン合成方法が開示されている。この参照データベースは、どのようなＯＰＣパターンをあるデザインパターンに配置すれば、実際のマスクパターンがそのデザインパターンに近づくかについてのデータを格納したものである。

特開２００６−１２６５３２号公報

しかしながら、モデリングを構築する為に行う測長は、パターンに対して水平方向または垂直方向に概ね限られている。従って、斜め成分を考慮しなければいけない矩形角部や単純な縦横の測長値で比較しにくいラインエンドに処理されたＯＰＣの影響を測定比較するためのデータ取得が現状困難である。

また、データベースに格納すべきデータは、実際にパターンを形成し、その結果を見て良否判断を行うことにより生成されている。よって、人為的な感覚の差異（主観的要素が入り込む）や判断基準の不確かさなどが否定できない状況といえる。また、このような従来の手法では、データベースを構築するのに時間が掛かり、構築工程が煩雑となってしまうという問題点がある。

これは、現在、矩形角部やラインエンドのサイズを一次元数値で表す有効な手法が無く、現行の測長機で使用されているアルゴリズムではこのような二次元的測定に対応しきれていないために発生する問題である。また、二次元的パターンを定量的に表すことができない場合、設定したＯＰＣの良否やその閾値の設定、最適化などを個人差無く実行することが難しくなるためでもある。よって、共通した規格を設定し判断基準を明確化する為には、二次元パターンの定量評価が必要な手法となる。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、二次元パターンを定量的に評価することのできる方法、及びそれに適用したシステムを提供するものである。

上記課題を解決するために、本発明では、現行の測長機で測定したパターンエッジ情報（一次元データ）を座標データにするため基準座標を設定し、パターンを座標情報に変換する。次にこの座標情報から近似計算により関数式を求め、パターンをｙ＝ｆ（ｘ）の数式で表す。座標データを算出する際に使用した基準座標でｙ＝ｆ（ｘ）を積分するとパターンの面積が得られ、二次元データへの変換が可能となる。そして、矩形角部やラインエンドの情報をこの二次元データにより数値化することで、パターン変形の程度を定量的に評価でき、客観的判断が可能となる。つまり、デザインパターンとＯＰＣを施したテストパターンを重ね合わせたとき見られる差異（例えば、面積の大小）を算出し、その値とＯＰＣパターン及び画像の取得条件（例えば、露光条件等）の組合せを分類してデータベース化する。

より特定的には、本発明はＯＰＣモデリング構築方法を提供するものであり、その方法は、光近接効果補正（ＯＰＣ）を定量化するためのＯＰＣモデリング構築方法であって、データ処理部が、ＯＰＣを施した電子顕微鏡によるイメージデータとデザインパターンとの面積を比較し、その比較結果とイメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、記憶部に保存することを特徴とする。

また、本発明は、このＯＰＣモデリング構築方法が実現する機能を備えた情報処理装置も提供している。

さらに、本発明では、このＯＰＣモデリング構築方法で構築されたＯＰＣモデリングを利用して半導体デバイスのプロセス条件を決定する方法を提供する。これは、ＯＰＣモデリングを利用して、半導体デバイスのプロセス条件を決定する方法であって、ＯＰＣパターンとプロセス条件を、ＯＰＣモデリングによって構築されたデータベースから選択する条件選択工程と、選択されたプロセス条件によって基板上にパターンを形成し、半導体デバイスを作製するデバイス作製工程と、作製された半導体デバイスが設定された規格内に入るか否か検査する検査工程と、検査結果によってプロセス条件を決定するプロセス条件決定工程と、を備え、上記データベースは、ＯＰＣを施した電子顕微鏡によるイメージデータとデザインパターンとの面積の比較結果とイメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、記憶しているものである。

さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。

本発明によれば、二次元パターンを定量的に評価することのできるＯＰＣモデリングを提供することができる。また、そのモデリングを利用して効率よく半導体デバイスのプロセス条件を決定することができる。

添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。

＜ＣＤ−ＳＥＭの装置およびそれを備えた評価システムの概略構成＞
半導体製造のひとつの工程であるリソグラフィ工程においては、測長用走査型電子顕微鏡（以下ＣＤ−ＳＥＭ）により、ウエハ上に転写された各種パターンのサイズ確認を行っている。図１は、ＣＤ−ＳＥＭ１００の概略構成を示す図である。

図１において、ＣＤ−ＳＥＭ１００は、電子線を発する電子線源１０１と、電子線を収束するための収束レンズ１０２と、電子線を曲げてウエハ（試料）１０５を走査するための偏向器（偏向コイル）１０３と、ウエハ１０５上のパターン１０６に電子線を照射するための対物レンズ１０４と、パターン１０６からの二次電子若しくは反射電子を検出するための検出器１０７と、を備えている。

このような構成を有するＣＤ−ＳＥＭ１００において、電子線でのスキャニングによりシリコンウエハ１０５上に転写された微細パターン１０６のサイズを測ることができ、測長ポイントやウエハマップなどを管理したレシピを実行することで自動測長が実行できる。これらの測長データはデバイス製造条件の評価や工程管理などに利用されており、特にデバイス製造条件の評価では数千点に及ぶ測定を実施し、データを出力している。

ＣＤ−ＳＥＭ１００では、実際のウエハ上にあるパターンをひな形として画像認識を行い測定点の特定を行うので、多数の測定点を持つレシピ作成には大変な労力と時間を要することになる。またレシピ作成時には実際のウエハが必要となるので、時間的あるいは物理的な拘束が発生する。

図２は、レシピ作成時にウエハを必要としない、デザインデータ（ＣＡＤデータ）を用いたテンプレートによる測定レシピを発生させ、ＣＤ−ＳＥＭ１００をリモートコントロールまたはオフラインレシピにてイメージデータや測長データの取得を行う評価システムを示している。図２の評価システムは、図１の構成を有するＣＤ−ＳＥＭ１００と、デザインデータやレシピデータを格納し、ＣＤ−ＳＥＭ１００による画像を処理する処理装置２００と、を備えている。レシピやデータの授受が可能であれば、ＣＤ−ＳＥＭ１００と処理装置２００とは、ネットワークで接続されていてもよいし、配線によって物理的に接続されていても良い。このようなシステムを用いれば、レシピ作成時における煩雑さを軽減できる。また、デザインデータと実際にＣＤ−ＳＥＭ１００で得た画像の差分を比較することで、理想状態であるデザインデータからの実パターンの逸脱量を視覚的・定量的に出力できる。

また、処理装置２００は、デザインデータと実際のパターンの関係を評価する場合に非常に有効である。つまり、膨大な測長点のハンドリングが避けられずデザインデータとの比較検証が重要なＯＰＣモデリングの評価においては、処理装置２００を用いれば効率がよいと言える。

＜ＯＰＣモデリング処理＞
（１）図３は、ＯＰＣモデリング処理及びプロセス条件確定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。なお、各ステップにおける動作主体は、特に断らない限り処理装置２００である。

図３において、ステップＳ３０１では、プロセス条件が操作者によって設定される。ここで、プロセス条件には、装置の種類、基盤・レジストなどの材料種、露光エネルギー・現像条件等、パターニングに関する条件の組み合わせが含まれる。ステップＳ３０２では、プロセスに必要と考えられるパターン（テストパターン）について、ライン・ホール・同一パターンの繰り返しなどの種類、それらのサイズ、ピッチ、パターン密度、配置等が設定される。ステップＳ３０３では、ステップＳ３０２で設定された条件に基づいて、フォトマスク（レチクル）の準備または既存マスクから上記テストパターンが選択される。ステップＳ３０４では、ステップＳ３０１乃至Ｓ３０３による処理の結果に従い、ウエハ上にレジストパターン、或いは必要に応じてエッチングパターンが作成される。

続いて、ステップＳ３０５では、ＣＤ−ＳＥＭ１００またはＣＤ−ＳＥＭ１００＋処理装置（アプリケーション）２００の機能を用いて、作成されたレジストパターンあるいはエッチングパターンについて撮像・測定・測長が実施される。そして、この測定・測長処理によって得られたデータを用いて、図４に示される各処理４０１乃至４１４（後述する）が実行されて、各種データが算出される。算出されるデータには、デザインとＳＥＭ画像とのマッチング結果、エッジデータ（Contour Point）、ＳＥＭ画像のエッジ部の近似曲線、ＳＥＭ画像の積分（面積）値、マッチング補正量、基準座標情報、閾値、近似曲線の微分値（変化率）、同一座標での関数値比較結果、ＳＥＭ画像とデザインパターンの特定領域での面積比較結果、ＳＥＭ画像とデザインパターンのエッジの交点座標、パターンニング条件毎における結果の並列比較情報、未実施条件における関数の予測値の情報、結果関数から予測されるパターンニング条件、が含まれる。

ステップＳ３０６において、ステップＳ３０５及び図４の各処理で得られた上記各データを用いて、ウエハ上のパターン実測値とデザイン設定値の比較・検証が実行される。すなわち、デザインパターンと実際のウエハ上パターンでは、形・サイズともにある隔たりを有する。例えば、デザインパターンでは長方形で描かれているが、実パターンでは角が丸みをおびて、全体として楕円形になる。よって、この工程では、用いたパターニング条件やＯＰＣパターンの形や大きさによって、これらの違いがどのようになるかが比較・検証されるのである。より詳細には、後述の図４の処理で算出されたＳＥＭイメージの微積分値と、デザインパターンの微積分値とが比較される。デザインパターンは矩形の集まりなので、微積分値は座標軸が与えられれば簡単に算出される。また、面積や傾きを用いることも可能である。ある定領域や座標における値を指すので、計算に使用した領域や座標でＳＥＭイメージとデザインパターンの各算出データを比較する。ある条件ではＳＥＭイメージの面積が大きくなったり、その逆もありえる。さらに、角部分が丸みを帯びて、面積が小さくなったり、矩形性を保ち面積差が小さくなるなどの結果が得られることになる。つまり、ステップＳ３０６では、条件による形の違い、大きさの違いが比較検証されることになる。

ステップＳ３０７では、ステップＳ３０６の結果より関連付けられた組み合わせが分類（モデリング）される。例えば、ある形のＯＰＣの場合、デザインパターンに対し実際のＳＥＭイメージは大きい、小さい、或いは大差無いなどの情報が、ステップＳ３０６で得られている。従って、これらの情報が、ＯＰＣの種類をベースに分類される。また、他の条件、例えば、露光条件やＯＰＣの配置を基準に分類してもよい。そして、モデリング結果はデータベースに蓄積される。なお、露光条件にもさらに多種の項目があるので、それらを基準に分類する場合も考えられる。

ステップＳ３０８では、実際に作成したい半導体デバイスの回路図に基づいて、必要なパターンとサイズが得られる条件がステップＳ３０７のモデリング結果より選出される。つまり、半導体デバイスとしては、デバイスの最終工程で行われる電気特性試験で設定された規格に入る必要がある。したがって、この規格から、パターンサイズや許容されるパターンの変形度合いなどをある程度定めることができ、それらの基準を充足する条件が選定される。なお、プロセス上で制限される部分があれば、この基準をさらに厳しくすることはできる。複数組の条件が選ぶことができる場合には、そのうちの１つが操作者によって最終的に選択される。

ステップＳ３０９では、実際に作成された半導体デバイスが操作者によって確認される。そして、ステップＳ３１０では、作成された半導体デバイスが想定されたデバイスであれば、処理はステップＳ３１１に移行してプロセス条件が確定される。このプロセス条件は半導体デバイスの量産の際に用いることができる。前述したように、デバイスは最終工程で数百から千以上の項目からなる電気特性試験を行い良否判定が行われる。つまり、作成したデバイスが、規格内の結果を得られるものであれば想定のデバイスと言える。例えば、電気的特性としては、トランジスタの性能を測る項目でＶｔ（耐圧特性）というパラメータがある。このパラメータは、トランジスタに電圧をかけていき、ある閾値でトランジスタがスイッチとして動作しなくなる点を示すものであり、この値の高低でトランジスタの良否を判定することができる。

一方、作成された半導体デバイスが想定のものでなかった場合には、処理はステップＳ３０７或いはＳ３０８に移行する。実際に得られたパターン形状がＯＰＣモデリングの中に存在しない場合には、対応するＯＰＣパターン、プロセス条件、及びパターン形状等で構成される結果がデータベースに追加される。なお、ＯＰＣパターンを変更しなければならないような場合にはステップＳ３０７に、条件を変えれば済むような場合にはステップＳ３０８に戻るようにする。以上の工程が、理想のパターンサイズが得られるまで繰り返されることになる。

（２）図４は、測定・測長処理によって得られたデータを用いて実行される各種処理の詳細を説明するための図である。図４で算出されたデータは、ステップＳ３０６の比較検証処理で用いられる。なお、これらの機能は、ＣＤ−ＳＥＭ１００またはＣＤ−ＳＥＭ１００＋処理装置２００（アプリケーション）で機能するもので、より具体的には、演算部４００が、操作者が設定した条件に応じて、処理部４０１乃至４１４の測定・自動計算を行い、結果出力まで実行する。

図４において、デザイン−ＳＥＭマッチング処理部４０１は、デザインパターンとSEMイメージを重ね合わせて出力する機能を有する。輪郭抽出処理部４０２は、ＳＥＭイメージの境界線（エッジ）上にある任意のポイント（点）を自動的に計測し、出力する。近似曲線取得部４０３は、輪郭抽出処理部４０２によって得られた任意のポイント（contour point）を座標系の座標データに変換し、例えば最小二乗法等を用いて近似線・近似曲線を関数（パターン近似関数）の形で取得して、出力する。

積分演算部４０４は、近似曲線取得部４０３で得られた関数を任意の区間で積分し、面積値を出力する。この時、積分区間の設定が問題となる。各頂点に配置されたＯＰＣの影響する領域はＯＰＣパターンの形や大きさ、当然ウエハの露光条件によっても変わるため予想することは困難である。従って、使用されたＯＰＣパターンを基準に領域分類することは実用的ではない。また、エッジデータを関数で表すためには座標と基準点（原点）が必要となる。そこで、ＯＰＣを設定する各頂点間の中点を領域区分に用い、さらに区分けされた領域を第一象限とみなしてエッジデータより得られた点を座標点に変換することで座標系への変換が行われる（図６及び７参照）。

補正処理部４０５は、デザイン−ＳＥＭマッチング処理部４０１において重ね合わせたイメージについて、境界線同士の距離をＸ方向、Ｙ方向で均一になるように補正した場合の補正量と、その補正量を重ね合わせたイメージに適用した結果を出力する。補正量に関しては、例えば、図５のデザインパターン一辺の中点におけるエッジ間距離をＸ方向、Ｙ方向で同値になるような補正量を算出する。この補正量を用いて重ね合わせイメージを補正することにより、ＳＥＭイメージとデザインパターンにズレや偏りがある場合に、面積等についての比較処理を正確に実行できるようになる。

基準座標決定部４０６は、ＯＰＣを設定した２点間の中点同士を結んだ領域を定義し、その領域の左下頂点を原点とするという定義（ルール）に基づいて、座標原点を自動的に決定し、出力する。例えば、図６の場合には、点Ｏが原点として求められる。また、図１０のような場合には、点Ｏ１、Ｏ２、Ｏ３がそれぞれの座標領域における原点として求められる。

閾値比較処理部４０７は、例えば、積分演算部４０４で取得した面積値や補正処理部４０５で得られた補正量等を、例えば操作者によって設定された閾値（任意の値）操作者ユーザー任意の値（閾値）と比較し、その比較結果を告知する。なお、閾値に関しては、例えば、電気的特性の規格により、パターンくずれの度合いやサイズの閾値が設定できる。よって、デザインパターンの形にＳＥＭイメージが近くても、それが許容されるとは限らない。また、プロセス能力にも限界があるので、その能力内で隣のパターンと接触しない、断線しないなどの条件を設定しなければならない。閾値は、これらをクリアする為のものである。

微分演算部４０８は、近似曲線取得部４０３で得られた関数を任意の座標で微分する。つまり、その任意の座標における変化率を算出するものである。そして、関数値比較部４０９は、微分演算部４０８で得られたある定点での微分値（変化率）と、デザインパターンの傾き（ゼロか定数）とを比較して、ＳＥＭイメージエッジとデザインパターンの相対関係を推測するための情報を取得する。

特定領域面積比較部４１０は、ある領域におけるＳＥＭイメージとデザインパターンの面積を比較する。領域指定は任意であるが、基本的にはひとつのＯＰＣパターンに対しひとつの領域を割り当てるものとする。ただし、ＯＰＣパターンが複数の頂点にまたがる場合は、１つの領域にまとめる。図９及び１０は、そのような領域指定の例を示している。

デザインパターンとＳＥＭイメージの重なりがある領域ではデザインパターンの方が大きく、別の領域ではその逆になっている場合がある。そのような場合には、交点座標算出部４１１が、それぞれの境界線の交点について、定義された座標系での交点座標を計算し、出力する。

並列比較部４１２は、複数の条件でサンプルを作成した場合に、上記各処理部４０１乃至４１１で算出された結果を条件毎に並べ一覧比較する。例えば、ある一定の間隔で条件を変化させた場合、得られる結果がどのように変化していくかを確認したい場合がある。また、条件変化の間隔に比例して結果も変化したり、全く関係が無く結果が得られるなどもある。そこで、並列比較部４１２の機能により、各処理部の結果について、操作者が選択した１つ或いは複数の項目に関して並べて傾向確認などを行うことができるようになる。

関数予測部４１３は、実施した条件から得られたデータを利用して、未実施条件のパターン近似関数を予測する機能を有している。条件予測部４１４は、得られたパターン近似関数から、仮パターニング条件を出力する。モデリング（ステップＳ３０７）によって、ＯＰＣについてのデータベースが構築されるので、それらのデータを活用して類似の実験を行う場合の条件を予測することができる。また、このような予測機能があれば、実験は行ったが条件設定が足りなかったというような事態を回避することができる。

（３）具体例
ＯＰＣモデリングの中でラインパターンの粗密差やパターン密度などにより生じるサイズ差は、通常の測長アルゴリズムで測定可能なため、判断基準の設定や最適化が容易である。一方、矩形パターン角部やラインエンドにＯＰＣが処理された場合、それらによる影響の度合いを測定するアルゴリズムが無く、現状では見た目の判断にゆだねられている。プロセス条件の最適化など厳密には個人差が生じ、客観性に乏しいといえる。

そこで、上述のように、対象となるパターンの変形度合いを数値化するために、デザインベースでパターンの測長が実行できる処理装置２００（ＳＥＭアプリケーション）を用いてＳＥＭ画像のエッジデータ（contour）をまず取得する（図１参照）。次に、そのエッジデータを任意に設定した基準座標上の座標点と仮定し、近似計算により（ｙ＝ｆ（ｘ））を算出する。この関数をある範囲においてを積分することで実パターンの面積値が得られるので、デザインパターンの面積と比較しその増減や変化の度合いを分類することが可能となり、定量的にＯＰＣモデリングの構築が可能となる。

通常ＯＰＣパターンは対称形であるが、非対称形であった場合として、単位矩形で非対称ＯＰＣパターンを表す方法を示す（図８参照）。この矩形の数でＸ方向やＹ方向への偏心を表し、算出した面積をＯＰＣパターンの非対称性と対応させることで、デザインデータからのＳＥＭイメージの変形程度を数値化する。

また、図９に示されるように、デザインパターンのエッジとＳＥＭイメージのエッジが交差している場合、この交点を基準座標系の第二基準点とし（第一基準点は原点）第二基準点を境目にしてプラス面積とマイナス面積とする。これにより、デザインパターンとＳＥＭイメージが厳密には重なっていないにもかかわらず、面積差がゼロになる問題点を解消することができる。

さらに、図１１に示されるように、デザインパターンが細い場合には、パターンの先端部に２つのＯＰＣパターンを配置するのではなく、Ｈａｍｍｅｒ Ｈｅａｄ ＯＰＣパターンといわれる１つの大きなパターンを配置するのが好ましいこともある。

以上説明した実施形態によれば、矩形パターン角部およびラインエンド部の定量的ＯＰＣモデリング構築が期待できる。

測長用走査型電子顕微鏡の概略構成図とウエハ上のパターン模式図である。 処理装置（デザインベース測長用アプリケーション）と測長用走査型電子顕微鏡と備えたシステムと、デザインデータとＳＥＭイメージの一例、及びデザインデータとＳＥＭイメージマッチング結果とその相対位置例を示す図である。 ＯＰＣモデリング処理及びプロセス条件決定処理を説明するためのフローチャートである。 処理装置２００の演算機能の詳細を説明するための図である。 ＯＰＣを有するデザインパターンとＳＥＭイメージの重ね合わせを示す図である。 ＯＰＣの影響領域抽出の一例を示す図である。 図６の基準座標系の領域を拡大した図である。 非対称ＯＰＣパターンの一例を示す図である。 デザインパターンエッジとＳＥＭイメージエッジに交点がある例を示す図である。 デザインパターンとＯＰＣ処理位置、領域区分の例を示す図である。 ＯＰＣパターンが複数の頂点にまたがっている例を示す図である。

符号の説明

１００ 測長ＳＥＭ
１０１ 電子線源
１０２ 収束レンズ
１０３ 偏向器
１０４ 対物レンズ
１０５ 試料
１０６ パターン
１０７ 検出器
２００ 処理装置（アプリケーション）

Claims (11)

1. 光近接効果補正（ＯＰＣ）を定量化するためのＯＰＣモデリング構築方法であって、
   データ処理部が、ＯＰＣを施した電子顕微鏡によるイメージデータとデザインパターンとの面積を比較し、その比較結果と前記イメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、記憶部に保存することを特徴とするＯＰＣモデリング構築方法。
2. 前記データ処理部は、前記イメージデータ及び前記デザインデータを重ね合わせてマッチングを取り、特定領域に対して座標系を設定し、前記特定領域における前記イメージデータの境界線を近似する近似曲線を算出し、その近似曲線を積分処理することにより前記イメージデータの面積を算出することを特徴とする請求項１に記載のＯＰＣモデリング構築方法。
3. 前記データ処理部は、特定座標における前記近似曲線の傾きを算出し、前記デザインデータにおいて対応する位置の傾きと比較し、その比較結果と前記イメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、前記記憶部に保存することを特徴とする請求項２に記載のＯＰＣモデリング構築方法。
4. 前記データ処理部は、複数種類のＯＰＣパターンを施して得られたイメージデータ及び複数のイメージデータ取得条件のそれぞれについて、前記比較結果と前記イメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、前記記憶部に保存することを特徴とする請求項１に記載のＯＰＣモデリング構築方法。
5. 光近接効果補正（ＯＰＣ）を定量化するためのＯＰＣモデリングを構築する情報処理装置であって、
   データ処理部が、ＯＰＣを施した電子顕微鏡によるイメージデータとデザインパターンとの面積を比較し、その比較結果と前記イメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、記憶部に保存することを特徴とする情報処理装置。
6. 前記データ処理部は、前記イメージデータ及び前記デザインデータを重ね合わせてマッチングを取り、特定領域に対して座標系を設定し、前記特定領域における前記イメージデータの境界線を近似する近似曲線を算出し、その近似曲線を積分処理することにより前記イメージデータの面積を算出することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記データ処理部は、特定座標における前記近似曲線の傾きを算出し、前記デザインデータにおいて対応する位置の傾きと比較し、その比較結果と前記イメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、前記記憶部に保存することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記データ処理部は、複数種類のＯＰＣパターンを施して得られたイメージデータ及び複数のイメージデータ取得条件のそれぞれについて、前記比較結果と前記イメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、前記記憶部に保存することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
9. ＯＰＣモデリングを利用して、半導体デバイスのプロセス条件を決定する方法であって、
   ＯＰＣパターンとプロセス条件を、ＯＰＣモデリングによって構築されたデータベースから選択する条件選択工程と、
   前記選択されたプロセス条件によって基板上にパターンを形成し、半導体デバイスを作製するデバイス作製工程と、
   前記作製された半導体デバイスが設定された規格内に入るか否か検査する検査工程と、
   前記検査結果によってプロセス条件を決定するプロセス条件決定工程と、を備え、
   前記データベースは、ＯＰＣを施した電子顕微鏡によるイメージデータとデザインパターンとの面積の比較結果と前記イメージデータの取得条件とを対応付けて分類し、記憶することを特徴とする方法。
10. 前記検査の結果、前記半導体デバイスが前記規格内に入らないと判断された場合には、さらに、前記条件選択工程、デバイス作製工程、検査工程、及びプロセス条件決定工程を繰り返すことを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. さらに、前記作製された半導体デバイスのパターンが前記条件選択工程で得られたＯＰＣパターン及びプロセス条件から得られるパターンと異なる場合には、対応するＯＰＣパターン、プロセス条件、及び実際に得られたパターンを前記データベースに保存するデータベース更新工程を備えることを特徴とする請求項１０に記載の方法。

Images