JP2009109580A

JP2009109580A - マスク描画データ作成方法

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Publication number: JP2009109580A
Application number: JP2007279342A
Authority: JP
Inventors: Hideaki Kato; 英晃加藤; Shinichiro Oki; 慎一郎大木
Original assignee: Toshiba Corp; Toshiba Microelectronics Corp
Current assignee: Toshiba Corp; Toshiba Electronic Device Solutions Corp
Priority date: 2007-10-26
Filing date: 2007-10-26
Publication date: 2009-05-21

Abstract

【課題】効率よく微小図形を除去でき、かつ描画品質の高い描画データを作成することのできるマスク描画データ作成方法を提供する。
【解決手段】多角形のマスクパターンデータを分割して生成した複数の台形パターンに規定寸法以下の微小図形が含まれているときは、微小図形とその周囲の図形を統合して生成した多角形図形の再分割を行う。そのとき、多角形図形へ統合する対象となる図形の範囲を定める統合規則と、再分割結果を評価する評価基準と、をそれぞれ複数用意し、再分割を繰り返し実行するときは、複数の統合規則を、多角形図形の生成時に統合する図形の数が多い順に順次使用し、複数の評価基準を、再分割結果の評価速度が速い順に順次使用する。
【選択図】図１

Description

本発明は、マスク描画データ作成方法に関する。

近年の微細化された半導体装置の製造においては、マスクパターンをウェーハに露光転写するときに、ウェーハ上に形成されるパターン形状に光近接効果が発生する。この光近接効果によるパターン形状の精度の低下を防止するために、半導体集積回路のレイアウト設計時に、マスクパターンデータに対する光近接効果補正処理が行なわれている。その結果、光近接効果補正処理後のマスクパターンデータには微小な段差が発生する。

このようなマスクパターンデータを用いてマスクを製作するときに、マスク描画装置にベクタスキャン型の電子線描画装置を用いる場合は、多角形で表現されたマスクパターンデータを複数の台形で表現されたマスク描画データに分割する必要がある。このとき、マスクパターンデータは、その頂点を結ぶ線により分割される。

そのため、微小な段差を有する光近接効果補正処理後のマスクパターンデータを分割すると、分割後のマスク描画データに、パターン幅の狭い微小図形が含まれることがある。このような微小図形が含まれていると、マスクパターンの描画品質が低下する。

そこで、従来、分割後のマスク描画データに微小図形が含まれているときは、微小図形とその微小図形に接触している通常図形を統合して１つの多角形とし、その多角形を再分割することが行われている。ただし、再分割により新たな微小図形が発生することがあるので、その場合は、再分割処理が繰り返される（例えば、特許文献１参照。）。

このように、再分割処理により微小図形を除去するときは、微小図形と周囲の図形を統合して多角形を生成することが行われる。そのとき、従来、１通りの統合ルールだけで多角形を生成している。そのため、統合できる図形の範囲が限られ、再分割を繰り返しても微小図形を除去できないことがある、という問題があった。

また、従来、再分割しても微小図形が残存する場合、分割前と分割後のどちらのパターンを選択するかの判定を「微小図形のパターン幅」のみを基準として行っているため、描画品質が劣化するパターンが選択されることがある、という問題があった。これは、同じ微小図形でも、通常図形に挟まれた微小図形はマスク描画品質に与える影響が小さく、通常図形に挟まれていない微小図形はマスク描画品質に与える影響が大きいということに起因している。
特開２００３−４５７８０号公報（第４−５ページ、図２）

そこで、本発明の目的は、効率よく微小図形を除去でき、かつ描画品質の高い描画データを作成することのできるマスク描画データ作成方法を提供することにある。

本発明の一態様によれば、多角形のマスクパターンデータを複数の台形パターンに分割して電子線描画装置へ入力するマスク描画データを作成するときに、前記複数の台形パターンに規定寸法以下の微小図形が含まれているときは、前記微小図形とその周囲の図形を統合した多角形図形を生成して前記多角形図形の再分割を行うマスク描画データ作成方法であって、前記多角形図形を生成するときの統合対象の図形の範囲を定める統合規則および再分割結果を評価する評価基準をそれぞれ複数用意し、前記再分割を繰り返し実行するときは、前記複数の統合規則を前記多角形図形の生成時に統合する図形の数が多い順に順次使用し、前記複数の評価基準を再分割結果の評価速度が速い順に順次使用することを特徴とするマスク描画データ作成方法が提供される。

また、本発明の別の一態様によれば、多角形のマスクパターンデータを分割することにより生成された複数の台形パターンに規定寸法以下の微小図形が含まれているかどうかを判定する工程と、前記判定により微小図形が含まれていることが判明したときは、第１の統合規則にもとづいて抽出された図形を第１の多角形図形に統合する工程と、前記第１の多角形図形の再分割を行う第１の再分割工程と、前記第１の再分割の結果を再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または微小図形の面積が減少したかどうかで評価する第１の評価工程と、前記第１の評価により再分割前に比べて再分割の結果が改善されたと判定されたときは、前記第１の多角形図形を前記第１の再分割の結果に置換する第１の置換工程と、前記第１の置換の実行後も微小図形が残存しているときは、前記第１の統合規則よりも統合する図形数が少なくなる第２の統合規則にもとづいて抽出された図形を第２の多角形図形に統合する工程と、前記第２の多角形図形の再分割を行う第２の再分割工程と、前記第２の再分割の結果を再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または通常図形に挟まれない微小図形の数が減少したかどうかで評価する第２の評価工程と、前記第２の評価により再分割前に比べて再分割の結果が改善されたと判定されたときは、前記第２の多角形図形を前記第２の再分割の結果に置換する第２の置換工程と、前記第２の置換の実行後も微小図形が残存しているときは、前記第２の統合規則よりも統合する図形数が少なくなる第３の統合規則にもとづいて抽出された図形を第３の多角形図形に統合する工程と、前記第３の多角形図形の再分割を行う第３の再分割工程と、前記第３の再分割の結果を再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さが減少したかどうかで評価する第３の評価工程と、前記第３の評価により再分割前に比べて再分割の結果が改善されたと判定されたときは、前記第３の多角形図形を前記第３の再分割の結果に置換する第３の置換工程と、を有することを特徴とするマスク描画データ作成方法が提供される。

本発明によれば、効率よく微小図形を除去でき、かつ描画品質の高い描画データを作成することができる。

以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施例に係るマスク描画データ作成方法の処理フローの例を示すフロー図である。本フローに示す処理は、多角形のマスクパターンデータを複数の台形パターンに分割した後に実行する処理であり、分割後の台形パターンに規定寸法以下の微小図形が含まれているときにマスクパターンデータの再分割を実行する処理である。

この再分割を行うとき、本実施例では、統合対象の図形の範囲を定める統合規則および再分割結果を評価する評価基準をそれぞれ複数用意し、再分割を繰り返し実行するときは、この複数の統合規則を統合する図形の数が多い順に順次使用し、また、複数の評価基準を再分割結果の評価速度が速い順に順次使用する。

そこで、図１のフローの説明に先立って、本実施例で用いる統合規則と評価基準について説明する。

図２に、本実施例で用いる統合規則と評価基準を示す。

図２（ａ）には、本実施例で用いる３つの統合規則の統合範囲を示す。

統合規則１は、着目する微小図形を出発点として、隣接する図形を、通常図形が連続して検出されるまで順次探索し、探索終了の１つ前までに探索された図形を統合範囲とする。

統合規則２は、着目する微小図形と、この微小図形に隣接する通常図形およびその通常図形に隣接する他の微小図形を統合範囲とする。

統合規則３は、着目する微小図形と、この微小図形に隣接する通常図形を統合範囲とする。

このように、統合規則１、統合規則２、統合規則３の順に統合範囲が狭くなるので、統合範囲に含まれる図形の数は、統合規則１、統合規則２、統合規則３の順に少なくなる。

この統合規則１、統合規則２、統合規則３に対応させて、本実施例では、評価基準１、評価基準２、評価基準３、という３つの評価基準を用意する。

図２（ｂ）に、この３つの評価基準の内容を示す。

評価基準１は、再分割の結果を、再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または微小図形の面積が減少したかどうかで評価する。

評価基準２は、再分割の結果を、再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または通常図形に挟まれない微小図形の数が減少したかどうかで評価する。

ここで、通常図形に挟まれない微小図形とは、図３（ａ）に示すＡ３のような微小図形のことを指す。これに対して、通常図形に挟まれた微小図形とは、図３（ｂ）に示すＢ３のような微小図形のことである。

同じ微小図形であっても、通常図形に挟まれない微小図形は、マスク描画の際にパターンが形成されず、マスク描画品質を劣化させる。そこで、評価基準２では、このような通常図形に挟まれない微小図形の数が、再分割前に比べて減少したかどうかを評価する。

次に、評価基準３では、再分割の結果を、再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さが減少したかどうかで評価する。

ここで、微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さについて、図４を用いて説明する。

図４に示す微小図形Ｃ３は、通常図形Ｃ１、Ｃ２に挟まれた図形である。しかし、その端部には通常図形に挟まれていない部分がある。この部分は、評価基準２で評価対象とした通常図形に挟まれない微小図形に相当し、マスク描画の際にマスク描画品質を劣化させる。そこで、評価基準３では、このような微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さ（ｔ１、ｔ２）を算出し、再分割前に比べて、その長さが減少したかどうかを評価する。

上述した３つの評価基準による評価の速度を比較すると、微小図形の面積を算出するだけで済む評価基準１による評価が最も高速であり、微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さを算出する必要がある評価基準３による評価は時間がかかり、最も低速である。

次に、本実施例におけるマスクパターンデータの再分割処理について説明する。

図１に示すフローの処理を開始すると、まず、多角形のマスクパターンデータを分割することにより生成された複数の台形パターンに規定寸法以下の微小図形が含まれているかどうかを判定する（ステップＳ０１）。

規定寸法以下の微小図形が含まれていなければ（Ｎ）、再分割の必要がないので、そのまま終了する。

規定寸法以下の微小図形が含まれていれば（Ｙ）、微小図形の減少を図るために、マスクパターンデータの再分割を行う。

そのために、まず、第１の統合規則と第１の評価基準を設定し（ステップＳ０２）、設定した統合規則にもとづいて統合対象図形の抽出を行い（ステップＳ０３）、抽出された図形を多角形図形に統合する（ステップＳ０４）。

続いて、この多角形図形の再分割を行い（ステップＳ０５）、その結果を設定した評価基準により評価し（ステップＳ０６）、再分割前に比べて微小図形に関する問題が改善されたかどうかを判定する（ステップＳ０７）。

その結果、再分割前に比べて改善されていなければ（Ｎ）、再分割結果は採用せず、もとの分割データのままとして、総ての統合規則が使用済みかどうかの判定を行う（ステップＳ０８）。

総ての統合規則が使用済みであれば（Ｙ）、本フローの処理は終了するが、この場合、まだ使用していない統合規則が残っているので（Ｎ）、統合規則と評価基準の設定を変更する（ステップＳ０９）。

すなわち、統合規則と評価基準の設定を第２の統合規則と第２の評価基準に変更する。その後、ステップＳ０３へ戻り、以降の処理を繰り返す。

一方、再分割前に比べて改善されていれば（Ｙ）、多角形図形を再分割結果に置換する（ステップＳ１０）。

続いて、この置換後の多角形のマスクパターンデータに微小図形が残っているかどうかを判定する（ステップＳ１１）。

その結果、微小図形が残っていなければ（Ｎ）、本フローの処理を終了する。

一方、微小図形が残っていれば（Ｙ）、残存の微小図形の中から着目する微小図形を選出するように、着目する微小図形の変更を行い（ステップＳ１２）、ステップ０３へ戻り、以降の処理を繰り返す。

なお、この繰り返しの中で、第３の統合規則と第３の評価基準まで使用し、ステップＳ０８の判定に到った場合は、総ての統合規則と評価基準が使用済みと判定され（Ｙ）、一連の処理が終了する。

次に、上述のフローによる再分割処理の例を図５〜図１０を用いて説明する。

図５に示す例では、多角形のマスクパターンデータがＱ１〜Ｑ１０のマスク描画パターンに分割されている。そのうち、Ｑ１、Ｑ５、Ｑ６が微小図形であり、その他は通常図形である。

このマスク描画パターンに対して、まず、第１の統合規則と第１の評価基準を設定し、第１の統合規則による統合対象図形の抽出を行う。

その探索の経路を図５（ａ）に矢印で示す。

すなわち、微小図形Ｑ１を着目する微小図形とし、
（１）この微小図形Ｑ１を出発点として、隣接する図形Ｑ２、Ｑ３を探索する。このとき、通常図形Ｑ２方向には、通常図形Ｑ４が連続して検出されるので、通常図形Ｑ２までで探索を終了する。
（２）一方、通常図形Ｑ３には微小図形Ｑ５、Ｑ６が隣接しているので探索を継続する。（３）微小図形Ｑ５には、通常図形Ｑ７、通常図形Ｑ８が連続して隣接するので、通常図形Ｑ７までで探索を終了する。
（４）また、微小図形Ｑ６には、通常図形Ｑ９、通常図形Ｑ１０が連続して隣接するので、通常図形Ｑ９までで探索を終了する。

この探索の結果、図５（ｂ）に斜線を施して示す図形が、統合対象の図形として抽出される。この抽出された図形を統合すると、図５（ｃ）に示す多角形図形Ｕ１が得られる。

この多角形図形Ｕ１を再分割する。再分割方向は、その前の分割の方向とは直交する方向とする。

図５（ｄ）に、再分割結果を示す。

この再分割結果に対して、第１の評価基準による評価を行う。この場合、再分割後のマスク描画パターンＲ１〜Ｒ９には微小図形が含まれていない。すなわち、再分割前に比べて微小図形が減少している。そのため、第１の評価基準の微小図形数に関する評価で、再分割結果は、再分割前に比べて改善されていると判定される。

したがって、多角形図形Ｕ１は、この再分割後のマスク描画パターンＲ１〜Ｒ９に置換され、また、微小図形が残存していないので、再分割処理は終了する。

次に、図６（ａ）に示す多角形のマスクパターンデータに対する処理について説明する。

図６（ａ）に示す例では、多角形のマスクパターンデータがＰ１〜Ｐ１０のマスク描画パターンに分割されている。そのうち、Ｐ１、Ｐ５、Ｐ６が微小図形であり、その他は通常図形である。

その探索の様子を図５（ａ）と同様、（１）〜（４）の矢印で示す。

この探索の結果、図６（ｂ）に斜線を施して示す図形が、統合対象の図形として抽出される。この抽出された図形を統合すると、図６（ｃ）に示す多角形図形Ｔ１が得られる。

この多角形図形Ｔ１を再分割する。再分割方向は、その前の分割の方向とは直交する方向とする。

図６（ｄ）に、再分割結果を示す。

この再分割結果に対して、第１の評価基準による評価を行う。この場合、再分割後のマスク描画パターンＶ１〜Ｖ１１に、微小図形Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３が含まれる。したがって、第１の評価基準のうち、微小図形数に関する評価では、再分割前に対して改善されていないという判定になる。そこで、次に、微小図形の面積で評価を行う。この微小図形の面積についての評価で改善されていないと判定されたときは、この再分割結果は採用されない。

図６（ｄ）に示した再分割結果が採用されないときは、再分割前のマスク描画パターンに戻り、第２の統合規則と第２の評価基準を用いて別の再分割を行う。その様子を図７に示す。

図７（ａ）に、図６（ａ）と同じＰ１〜Ｐ１０のマスク描画パターンに対して、第２の統合規則により統合図形を探索した経路を矢印で示す。

この場合、微小図形Ｐ１を着目する微小図形として、
（１）まず、隣接する通常図形のうち、他の微小図形が隣接している通常図形Ｐ３を探索し、
（２）次に、この通常図形Ｐ３に隣接している他の微小図形Ｐ５、Ｐ６を探索する。

この探索の結果、図７（ｂ）に斜線を施して示す図形が、統合対象の図形として抽出される。この抽出された図形を統合すると、図７（ｃ）に示す多角形図形Ｔ２が得られる。

この多角形図形Ｔ２を再分割する。再分割方向は、その前の分割の方向とは直交する方向とする。

図７（ｄ）に、再分割結果を示す。

この再分割結果に対して、第２の評価基準による評価を行う。この場合、再分割後のマスク描画パターンＶ２１〜Ｖ２７の中に、微小図形Ｖ２１、Ｖ２２、Ｖ２３が含まれる。したがって、第２の評価基準のうち、微小図形数に関する評価では、再分割前に対して改善されていないという判定になる。そこで、次に、通常図形に挟まれない微小図形の数が減少したかどうかの評価を行う。

この例では、微小図形Ｖ２２、Ｖ２３が通常図形に挟まれない微小図形となっており、再分割前に比べて通常図形に挟まれない微小図形の数が増加している。そこで、第２の評価基準による評価では、この再分割結果は、再分割前に比べて改善されていないと判定される。したがって、この再分割結果は採用されない。

図７（ｄ）に示した再分割結果が採用されないときは、再分割前のマスク描画パターンに戻り、第３の統合規則と第３の評価基準を用いて別の再分割を行う。その様子を図８に示す。

図８（ａ）は、図６（ａ）と同じＰ１〜Ｐ１０のマスク描画パターンに対して、第３の統合規則により統合図形を探索した経路を矢印で示す。

この場合、微小図形Ｐ１を着目する微小図形として、
（１）この微小図形Ｐ１に隣接する通常図形Ｐ２、Ｐ３を探索する。

この探索の結果、図８（ｂ）に斜線を施して示す図形が、統合対象の図形として抽出される。この抽出された図形を統合すると、図８（ｃ）に示す多角形図形Ｔ３が得られる。

この多角形図形Ｔ３を再分割する。再分割方向は、その前の分割の方向とは直交する方向とする。

図８（ｄ）に、再分割結果を示す。

この再分割結果に対して、第３の評価基準による評価を行う。この場合、再分割後のマスク描画パターンＶ３１〜Ｖ３４の中に、微小図形が含まれない。したがって、第３の評価基準の微小図形数に関する評価により、この再分割結果は、再分割前に比べて改善されていると判定される。

したがって、多角形図形Ｔ３は、この再分割後のマスク描画パターンＶ３１〜Ｖ３４に置換される。

しかし、元のマスク描画パターンには、まだ、微小図形Ｐ５、Ｐ６が残存している。そこで、次に、微小図形Ｐ６を着目する微小図形として、新たな統合図形の探索を行う。その様子を図９に示す。

図９（ａ）は、図８（ｄ）に示した再分割後のマスク描画パターンに対して、第３の統合規則により統合図形を探索した経路を矢印で示したものである。

この場合、微小図形Ｐ６が着目する微小図形であるので、
（１）この微小図形Ｐ６に隣接する通常図形Ｐ９、Ｖ３１が探索される。

この探索の結果、図９（ｂ）に斜線を施して示す図形が、統合対象の図形として抽出される。この抽出された図形を統合すると、図９（ｃ）に示す多角形図形Ｔ４が得られる。

この多角形図形Ｔ４を再分割する。再分割方向は、その前の分割の方向とは直交する方向とする。

図９（ｄ）に、再分割結果を示す。

この再分割結果に対して、第３の評価基準による評価を行う。この場合、再分割後のマスク描画パターンＶ４１〜Ｖ４５の中に、微小図形Ｖ４１が含まれる。したがって、第１の評価基準のうち、微小図形数に関する評価では、再分割前に対して改善されていないという判定になる。そこで、次に、微小図形Ｖ４１の通常図形に挟まれない辺の長さが、再分割前と比べて減少したかどうかを評価する。

この場合、微小図形Ｖ４１の通常図形に挟まれない辺の長さｔ１３は、再分割前の微小図形Ｐ６の通常図形に挟まれない辺の長さｔ１１、ｔ１２に比べて減少しているので、この再分割結果は、再分割前に比べて改善されていると判定される。

したがって、多角形図形Ｔ４は、この再分割後のマスク描画パターンＶ４１〜Ｖ４５に置換される。

図１０に、その置換結果を示す。この場合、微小図形Ｐ６が残存しているが、この微小図形Ｐ６に第３の統合規則を適用すると、抽出図形数が多くなるので、この場合、再分割は行わない。したがって、この図１０に示すマスク描画パターンが、最終的な再分割結果となる。

この最終的な再分割結果を、図６（ａ）に示した最初のマスク描画パターンと比較すると、微小図形の数が減少するとともに、マスク描画品質悪化の要因となる、微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さが減少していることがわかる。

このような本実施例によれば、当初のマスク描画パターンに対して、マスク描画品質の高い再分割図形を得ることができる。また、最終の再分割図形を得る過程で、統合図形を作成するための統合規則を順次変更して、統合する図形数を順次少なくするので、再分割のための処理時間を短くすることができる。

また、統合規則の変更に応じて再分割結果を評価するための評価基準も順次変更するので、マスク描画品質を向上させるための評価を効率よく実行することができる。

本発明の実施例に係るマスク描画データ作成方法の処理フローの例を示すフロー図。統合規則および評価基準の例を示す図。評価基準２を説明するための図。評価基準３を説明するための図。本発明の実施例におけるマスクパターンデータ再分割の例を示す図。本発明の実施例におけるマスクパターンデータ再分割の例を示す図。本発明の実施例におけるマスクパターンデータ再分割の例を示す図。本発明の実施例におけるマスクパターンデータ再分割の例を示す図。本発明の実施例におけるマスクパターンデータ再分割の例を示す図。本発明の実施例におけるマスクパターンデータ再分割の例を示す図。

符号の説明

Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｃ２通常図形
Ａ３、Ｂ３、Ｃ３微小図形
ｔ１〜ｔ３、ｔ１１〜ｔ１３微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さ
Ｐ１〜Ｐ１０、Ｑ１〜Ｑ１０分割マスク描画パターン
Ｒ１〜Ｒ９、Ｖ１〜Ｖ１１、Ｖ２１〜Ｖ２７、Ｖ３１〜Ｖ３４、Ｖ４１〜Ｖ４５再分割マスク描画パターン
Ｔ１〜Ｔ４、Ｕ１多角形図形

Claims

多角形のマスクパターンデータを複数の台形パターンに分割して電子線描画装置へ入力するマスク描画データを作成するときに、前記複数の台形パターンに規定寸法以下の微小図形が含まれているときは、前記微小図形とその周囲の図形を統合した多角形図形を生成して前記多角形図形の再分割を行うマスク描画データ作成方法であって、
前記多角形図形を生成するときの統合対象の図形の範囲を定める統合規則および再分割結果を評価する評価基準をそれぞれ複数用意し、
前記再分割を繰り返し実行するときは、
前記複数の統合規則を前記多角形図形の生成時に統合する図形の数が多い順に順次使用し、前記複数の評価基準を再分割結果の評価速度が速い順に順次使用する
ことを特徴とするマスク描画データ作成方法。
多角形のマスクパターンデータを分割することにより生成された複数の台形パターンに規定寸法以下の微小図形が含まれているかどうかを判定する工程と、
前記判定により微小図形が含まれていることが判明したときは、第１の統合規則にもとづいて抽出された図形を第１の多角形図形に統合する工程と、
前記第１の多角形図形の再分割を行う第１の再分割工程と、
前記第１の再分割の結果を再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または微小図形の面積が減少したかどうかで評価する第１の評価工程と、
前記第１の評価により再分割前に比べて再分割の結果が改善されたと判定されたときは、前記第１の多角形図形を前記第１の再分割の結果に置換する第１の置換工程と、
前記第１の置換の実行後も微小図形が残存しているときは、前記第１の統合規則よりも統合する図形数が少なくなる第２の統合規則にもとづいて抽出された図形を第２の多角形図形に統合する工程と、
前記第２の多角形図形の再分割を行う第２の再分割工程と、
前記第２の再分割の結果を再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または通常図形に挟まれない微小図形の数が減少したかどうかで評価する第２の評価工程と、
前記第２の評価により再分割前に比べて再分割の結果が改善されたと判定されたときは、前記第２の多角形図形を前記第２の再分割の結果に置換する第２の置換工程と、
前記第２の置換の実行後も微小図形が残存しているときは、前記第２の統合規則よりも統合する図形数が少なくなる第３の統合規則にもとづいて抽出された図形を第３の多角形図形に統合する工程と、
前記第３の多角形図形の再分割を行う第３の再分割工程と、
前記第３の再分割の結果を再分割前に比べて微小図形の数が減少したか、または微小図形の通常図形に挟まれない辺の長さが減少したかどうかで評価する第３の評価工程と、
前記第３の評価により再分割前に比べて再分割の結果が改善されたと判定されたときは、前記第３の多角形図形を前記第３の再分割の結果に置換する第３の置換工程と、
を有することを特徴とするマスク描画データ作成方法。
前記第１の統合規則が、
着目する微小図形を出発点として、隣接する図形を、通常図形が連続して検出されるまで順次探索し、探索終了の１つ前までに探索された図形を統合範囲とする
ことを特徴とする請求項２に記載のマスク描画データ作成方法。
前記第２の統合規則が、
着目する微小図形と、この微小図形に隣接する通常図形およびその通常図形に隣接する他の微小図形を統合範囲とする
ことを特徴とする請求項２に記載のマスク描画データ作成方法。
前記第３の統合規則が、
着目する微小図形と、この微小図形に隣接する通常図形を統合範囲とする
ことを特徴とする請求項２に記載のマスク描画データ作成方法。