JP2011028098A - パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラム - Google Patents

パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2011028098A
JP2011028098A JP2009175433A JP2009175433A JP2011028098A JP 2011028098 A JP2011028098 A JP 2011028098A JP 2009175433 A JP2009175433 A JP 2009175433A JP 2009175433 A JP2009175433 A JP 2009175433A JP 2011028098 A JP2011028098 A JP 2011028098A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pattern
sraf
placement
score
proximity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Abandoned
Application number
JP2009175433A
Other languages
English (en)
Inventor
Katsumasa Kodera
克昌 小寺
Satoshi Tanaka
聡 田中
Toshiya Kotani
敏也 小谷
Shigeki Nojima
茂樹 野嶋
Soichi Inoue
壮一 井上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2009175433A priority Critical patent/JP2011028098A/ja
Priority to US12/836,235 priority patent/US20110029937A1/en
Publication of JP2011028098A publication Critical patent/JP2011028098A/ja
Abandoned legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G03PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03FPHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70425Imaging strategies, e.g. for increasing throughput or resolution, printing product fields larger than the image field or compensating lithography- or non-lithography errors, e.g. proximity correction, mix-and-match, stitching or double patterning
    • G03F7/70433Layout for increasing efficiency or for compensating imaging errors, e.g. layout of exposure fields for reducing focus errors; Use of mask features for increasing efficiency or for compensating imaging errors
    • G03F7/70441Optical proximity correction [OPC]

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
  • Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)

Abstract

【課題】回路パターンの形状に影響を与える近接パターンをリソ検証前に評価するパターン評価方法を提供すること。
【解決手段】基板に形成する回路パターンのターゲットパターンを用いて、回路パターンの解像性能に影響を与えるSRAFをターゲットパターンの周辺に作成する近接パターン作成ステップと、ターゲットパターンの周辺に所定のパターンを配置した場合に回路パターンの解像性能に与える影響度の分布に関する干渉マップを、ターゲットパターンを用いて作成する干渉マップ作成ステップと、干渉マップとSRAFとを比較することによって、SRAFが回路パターンの解像性能に与える影響度をスコアとして算出するスコア算出ステップと、スコアに基づいて、SRAFが回路パターンの形状に応じた適切な位置に配置されているか否かを評価する評価ステップと、を含む。
【選択図】図3

Description

本発明は、パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラムに関する。
近年、半導体装置を構成するパターンの微細化に伴って、主パターンの微調整だけでは十分なプロセスマージンを確保することが困難となっている。このため、現在では、補助パターン(SRAF:Sub-Resolution Assist Feature)を用いたレイアウト設計が用いられている。SRAFは、複数のプロセス余裕度を十分に確保できるよう配置される必要がある。例えば、EL(露光量余裕度)、DOF(デフォーカス余裕度)、MEF(Mask Enhancement Factor)、光源のσ敏感度に対する各余裕度を確保できるようSRAFを配置する必要がある。
このようなSRAFの配置方法には、ルールベースSRAF配置方法とモデルベースSRAF配置方法の2通りの配置方法がある。ルールベースSRAF配置方法は、必要とされる各種プロセスマージンのバジェットに基づいて、リソグラフィー設計技術者が最適なSRAF配置ルールを設計レイアウト毎に人力で作成する手法である。このルールベースSRAF配置方法を用いた場合のSRAFの最適化度は高いが、そのルール作成に大きなTATを要するとともに、ランダムなレイアウトに対するSRAFの最適化が困難であるという2つのデメリットがある。
一方、モデルベースSRAF配置方法は、露光装置光学系に精度的に許容できる近似演算を実施することで、ある単独のプロセス余裕度を向上せしめる最適SRAF配置を近似された光学モデルのみから算出する手法である(例えば、特許文献1参照)。光学モデルには、ELを最大化せしめるSRAF配置計算モデルやDOFを最大化せしめるSRAF配置計算モデル等の、複数の物理モデルを考えることができる。このモデルベースSRAF配置方法では、ルールベースSRAF配置方法のようにSRAF配置ルール作成のTATが長くなることはなく、またランダム性の高いレイアウトに対しても最適なSRAF配置を計算できるというメリットがある。
従来、リソグラフィー設計者は、代表的なマスクレイアウトに対してプロセスマージンを十分確保できるよう、SRAF配置ルールの作成若しくはSRAF配置モデルの作成を行っていた。その後、作成したSRAF配置ルールやSRAF配置モデルに基づいて、ランダムなレイアウトを含む実際の設計データにSRAFを発生させ、その後SRAFを配置した状態で光近接補正(OPC)を実施してマスクレイアウトデータを作成していた。これに続いて、作成したマスクレイアウトデータのリソ検証が実施され、マスクレイアウトデータの可否が判断されている(例えば、特許文献2参照)。
しかしながら、OPC処理を実施してからマスクレイアウトデータのリソ検証を行った場合、以下のような問題点が発生する。すなわち、リソ検証でマスクレイアウトデータの可否を判断した結果、当初想定していなかったマスクレイアウトデータに対してプロセスマージンが不足しているということが初めて判明することになる。この場合、SRAF配置ルールやSRAF配置モデルの見直しまで後戻りする必要が出てきてしまう。このような後戻り工程があると、新たなマスクレイアウトデータの作成に一ヶ月程度を要してしまう場合があるという問題がある。
米国特許2004/0229133A1 特開2004−157475号公報
本発明は、回路パターンの形状に影響を与える近接パターンをリソ検証前に評価するパターン評価方法およびパターン評価プログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、回路パターンの形状に影響を与える近接パターンを適切な位置に配置するパターン作成方法を提供することを目的とする。
本願発明の一態様によれば、基板に形成する回路パターンに対応する設計データに基づいて設定されたターゲットパターンの周辺に、前記回路パターンを前記基板上に形成する際に前記回路パターンの解像性能に影響を与える近接パターンを作成する近接パターン作成ステップと、前記ターゲットパターンの周辺に所定のパターンを配置した場合に前記回路パターンの解像性能に与える影響度の分布に関する分布情報を、前記ターゲットパターンを用いて作成する分布情報作成ステップと、前記分布情報と前記近接パターンとを比較することによって、前記近接パターンが前記回路パターンの解像性能に与える影響度をスコアとして算出するスコア算出ステップと、前記スコアに基づいて、前記近接パターンが前記回路パターンに応じた適切な位置に配置されているか否かを評価する評価ステップと、を含むことを特徴とするパターン評価方法が提供される。
基板に形成する回路パターンに対応する設計データに基づいて設定されたターゲットパターンの周辺に所定のパターンを配置して前記回路パターンを前記基板上に形成する際に前記回路パターンの解像性能に与える影響度の分布に関する分布情報を、前記ターゲットパターンを用いて作成する分布情報作成ステップと、前記分布情報と前記近接パターンとを比較することによって、前記近接パターンが前記回路パターンの解像性能に与える影響度をスコアとして算出するスコア算出ステップと、前記スコアに基づいて、前記近接パターンが前記回路パターンの形状に応じた適切な位置に配置されるよう、前記回路パターンの解像性能に影響を与える近接パターンを前記回路パターンの近傍に配置する配置ステップと、を含むことを特徴とするパターン作成方法が提供される。
基板に形成する回路パターンに対応する設計データに基づいて設定されたターゲットパターンの周辺に、前記回路パターンを前記基板上に形成する際に前記回路パターンの解像性能に影響を与える近接パターンを作成する近接パターン作成ステップと、前記ターゲットパターンの周辺に所定のパターンを配置した場合に前記回路パターンの解像性能に与える影響度の分布に関する分布情報を、前記ターゲットパターンを用いて作成する分布情報作成ステップと、前記分布情報と前記近接パターンとを比較することによって、前記近接パターンが前記回路パターンの解像性能に与える影響度をスコアとして算出するスコア算出ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン評価プログラムが提供される。
本発明によれば、回路パターンの形状に影響を与える近接パターンをリソ検証前に評価することが可能になり回路パターンの検証時間を短縮できるという効果を奏する。また、本発明によれば、回路パターンの形状に影響を与える近接パターンをより短TATで適切な位置に配置することが可能になるという効果を奏する。
図1は、第1の実施の形態に係るパターン評価装置の構成を示すブロック図である。 図2は、第1の実施の形態に係るマスクパターンデータ作成の処理手順を示すフローチャートである。 図3は、SRAFの判定処理手順を示すフローチャートである。 図4は、干渉マップの構成例を説明するための図である。 図5は、スコアの高いSRAFとスコアの低いSRAFを説明するための図である。 図6は、SRAF変更装置の構成を示すブロック図である。 図7は、実施の形態2に係るパターン作成装置の構成を示す図である。 図8は、SRAFの作成処理手順を示すフローチャートである。 図9は、同じリソターゲットに対し、複数種類の物理モデルに基づいて最適なSRAF配置位置を予想した結果を示す図である。 図10は、第3の実施の形態に係るマスクパターンデータ作成処理手順を示すフローチャートである。 図11は、孤立穴レイアウトパターンの干渉マップを示す図である。 図12は、SRAF最小寸法の決定処理手順を示すフローチャートである。 図13は、プロセス余裕度とマスク製造コストとの対応関係を説明するための図である。 図14は、パターン評価装置のハードウェア構成を示す図である。
以下に添付図面を参照して、本発明の実施の形態に係るパターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラムを詳細に説明する。なお、これらの実施の形態により本発明が限定されるものではない。
(第1の実施の形態)
本実施の形態では、半導体装置のリソグラフィー工程で用いるマスクパターン上に生成されたSRAF(解像されることのない補助パターン)の配置位置を評価する。そして、SRAFの配置位置が不適切な場合は、SRAFの配置位置、SRAF配置ルール、SRAF配置モデルなどを変更し、その後、OPC(Optical Proximity Correction)を行う。本実施の形態の特徴の1つは、SRAFの配置位置の評価方法である。
図1は、第1の実施の形態に係るパターン評価装置の構成を示すブロック図である。パターン評価装置1は、半導体装置のリソグラフィー工程で用いるマスクパターンを評価してマスクパターン内からホットスポット(パターン形成不良となる可能性が高い危険点)を抽出するコンピュータなどの装置である。
パターン評価装置1は、SRAFが配置されたマスクパターンを用いて、配置位置が不適切なSRAFや、プロセスマージンが所定値よりも小さくなるプロセスの種類を、OPC処理の前に判断して抽出する。本実施の形態では、パターン評価装置1がSRAFを配置して作成したOPC処理前のマスクパターンを用いて、配置位置が不適切なSRAFを抽出する場合について説明する。
OPC処理前のマスクパターンは、ウエハなどの基板上に形成させる製品パターン(作製対象パターンとなる実パターン)に対応する製品マスクパターン(後述のリソターゲットLT1)と、SRAFと、によって構成されている。製品マスクパターンは、製品パターンのマスクパターン上でのパターンであり、SRAFは、製品パターンをウエハ上に形成した場合に、製品パターンの形状に影響を与える近接パターンである。
パターン評価装置1は、入力部11、干渉マップ作成部12、スコア算出部13、評価部14、出力部15を備えている。入力部11は、設計データを用いて作成されたリソターゲットLT1や、候補となるSRAFが配置されたOPC処理前のマスクパターンデータを入力する。リソターゲットLT1は、設計データにターゲットMDP処理を行って得られるターゲットパターンである。入力部11へ入力するマスクパターンデータは、ルールベースSRAF配置方法によって作成したマスクパターンデータであってもよいし、モデルベースSRAF配置方法によって作成したマスクパターンデータであってもよい。
干渉マップ作成部12は、入力部11に入力されたリソターゲットLT1を用いて、リソターゲットLT1上に干渉マップを作成する。干渉マップは、投影光学系の干渉性を示すコヒーレントマップであり、製品マスクパターンの解像性能に与える影響度の分布(分布情報)を示している。解像性能に与える影響度は、プロセス余裕度(プロセスマージン)を含んでいる。干渉マップは、SRAFの配置位置の適切度(最適度)の分布を示す情報であり、適切度毎に領域分けされている。例えば、干渉マップは、SRAFを配置した場合に、製品パターンと同じ形状のパターンをプロセス変動に対してロバストに形成させることが出来るマスク領域(適切領域)(後述の領域A5,A4)、製品パターンとは形状が大きく異なるパターンしか形成させることが出来ないマスク領域(不適領域)(後述の領域A1,A2)、適切領域と不適領域の間のマスク領域(後述の領域A3)などによって構成されている。干渉マップ作成部12は、作成した干渉マップをスコア算出部13に送る。
スコア算出部13は、干渉マップ作成部12が作成した干渉マップを用いて、マスクパターン内のSRAFに対して、SRAFの配置位置の適切度を定量的な値(スコア)として算出する。SRAFの配置位置の適切度は、製品パターンのリソターゲットLT1をウエハ上に形成した場合に、所望形状の製品パターンが形成される度合いに対応している。具体的には、所望形状に近い製品パターンがウエハ上に形成できる場合は、SRAFのスコアが高くなり、所望形状とは異なる製品パターンがウエハ上に形成できる場合は、SRAFのスコアが低くなる。スコア算出部13は、SRAFのスコアを1つのSRAF毎に算出してもよいし、所定数のSRAF群(複数のSRAFを含むパターン領域)に対してスコアを算出してもよい。スコア算出部13は、算出したSRAFのスコアを評価部14に送る。
評価部14は、スコア算出部13が算出したSRAFのスコアを用いて、マスクパターン内のSRAFが適切な位置に配置されているか否かを評価する。評価部14は、適切な位置に配置されていないSRAFを、ホットスポットを発生させるレイアウトとして抽出する。評価部14は、SRAFの配置位置に関する評価結果、ホットスポットとして抽出したレイアウトを出力部15に送る。出力部15は、評価部14によるSRAFの評価結果、ホットスポットとなるレイアウトを出力する。
つぎに、マスクパターンデータ作成の処理手順について説明する。図2は、第1の実施の形態に係るマスクパターンデータ作成の処理手順を示すフローチャートである。マスクパターンの作成装置(図示せず)は、設計データ(設計レイアウトデータ)を用いて、製品マスクパターンであるリソターゲットLT1を作成する。このリソターゲットLT1は、ウエハ上に転写した場合に製品パターンとなるパターンである。
リソターゲットLT1が作成された後、マスクパターンの作成装置は、リソターゲットLT1の近傍などにSRAFを作成して配置する(ステップS10)。マスクパターンの作成装置は、例えば代表的なプロセスマージンを拡大してルールベースSRAF配置方法などによってSRAFを作成し配置する。このとき、マスクパターンの作成装置は、SRAF配置ルール、MRC(マスクルールコンプライアンスチェック)、リソターゲットLT1に対応する干渉マップなどを用いてSRAFを配置する。
パターン評価装置1は、候補となるSRAFの配置されたOPC処理前のマスクパターン(以下、SRAF配置後レイアウトという)を判定する。具体的には、パターン評価装置1は、マスクパターン上に配置されたSRAFの配置位置が適切であるか否かに基づいてSRAFを判定する(ステップS20)。
マスクパターン上に配置されたSRAFの配置位置が不適切であった場合、SRAFの変更装置(後述のパターン変更装置3)によって、SRAFの変更を行う(ステップS30)。パターン変更装置3は、SRAFの変更処理として、SRAFの配置位置、SRAF配置ルール(パターン配置ルール)またはSRAF配置モデル(パターン配置モデル)を変更する。
この後、OPC処理を行うOPC処理装置(図示せず)は、SRAFが変更されたSRAF配置後レイアウトに対してOPC処理を行う(ステップS40)。そして、リソグラフィー検証を行うリソ検証装置(図示せず)は、OPC処理後のマスクパターンデータを用いてリソ検証を行う(ステップS50)。そして、リソ検証装置は、OPC処理後のマスクパターン内にホットスポットがあるか否かを判断する(ステップS60)。OPC処理後のマスクパターン内にホットスポットがある場合(ステップS60、Yes)、SRAFの変更装置は、SRAFを変更する(ステップS30)。
そして、OPC処理装置は、SRAFが変更されたマスクパターンに対してOPC処理を行ない(ステップS40)、リソ検証装置は、OPC処理後のマスクパターンデータを用いてリソ検証を行う(ステップS50)。そして、リソ検証装置は、OPC処理後のマスクパターン内にホットスポットがあるか否かを判断する(ステップS60)。以下、OPC処理後のマスクパターン内にはホットスポットが無いと判断されるまでステップS30〜S60の処理が繰り返される。そして、OPC処理後のマスクパターン内にはホットスポットが無いと判断されると(ステップS60、No)、ホットスポットが無いと判断されたマスクパターンを、製品パターンを形成するためのマスクパターンに設定する。
つぎに、本実施の形態の特徴の1つであるSRAFの判定処理について説明する。図3は、SRAFの判定処理手順を示すフローチャートである。パターン評価装置1の入力部11へは、リソターゲットLT1とSRAF配置後レイアウトが入力される(ステップS110)。
従来、干渉マップは、SRAFを生成する際に用いられていた。このとき、所定のプロセスマージンを設定してSRAFが生成される。本実施の形態でも、入力部11へ入力されるSRAF配置後レイアウトは、代表的なプロセスマージン(ELなど)を拡大して生成されたSRAFが配置されている。
干渉マップ作成部12は、入力部11に入力されたリソターゲットLT1を用いて、SRAF配置後レイアウト上に干渉マップを作成する(ステップS120)。干渉マップ作成部12は、作成した干渉マップをスコア算出部13に送る。
ここで、干渉マップの構成例について説明する。図4は、干渉マップの構成例を説明するための図である。図4では、干渉マップの一部を概念的に示している。図4の(a)に示すように、設計データを用いて、製品マスクパターンの構成要素であるリソターゲットLT1が作成される。そして、図4の(b)に示すように、リソターゲットLT1の近傍などにSRAF21が配置される。
図4の(c)に示すように、干渉マップ作成部12は、リソターゲットLT1やSRAF21が配置されたSRAF配置後レイアウトのパターン上に干渉マップを作成する。このとき、干渉マップ作成部12は、所定のSRAF配置モデルを用いて干渉マップを作成する。SRAF配置モデルには、例えば、何れかのプロセスマージンを拡大せしめる最適モデル(プロセス最適モデル)が用いられる。具体的には、EL、DOF、MEF、光源のσ敏感度などの何れかのプロセスマージンを拡大したSRAF配置モデル(SRAF発生モデル)が用いられる。ELを拡大したSRAF配置モデル(EL最大化モデル)は、露光量変動に対して強いモデルとなり、DOFを拡大したSRAF配置モデル(DOF最大化モデル)は、デフォーカス変動に対して強いモデルとなる。また、MEFを拡大したSRAF配置モデルは、マスクのCD変動に対して強いモデルとなり、光源のσ敏感度を拡大したモデル(σ敏感度最大化モデル)は、光源コヒーレンスσ変動に対して強いモデルとなる。
図4の(c)に示す干渉マップでは、SRAF21の配置位置に関する適切度(以下、配置適切度という)に応じて、領域A1,A2,A3,A4,A5で領域分けしている。なお、図4の(c)ではリソターゲットLT1の図示を省略している。
干渉マップにおいて、領域A1は、SRAF21を配置するのに最も不適切な領域であり、領域A2は、SRAF21を配置するのにやや不適切な領域である。また、領域A5は、SRAF21を配置するのに最も適切な領域であり、領域A4は、SRAF21を配置するのにやや適切な領域である。また、領域A3は、SRAF21の配置位置として適切と不適切との中間的な領域である。換言すると、配置適切度の高い順番で、領域A5,A4,A3,A2,A1となる。なお、図4の(c)では、配置適切度を領域A5,A4,A3,A2,A1の5段階で示したが、配置適切度は4段階以下で示してもよいし、6段階以上で示してもよい。
スコア算出部13は、干渉マップ作成部12が作成した干渉マップを用いて、SRAF配置後レイアウト内のSRAF21に対して配置適切度をスコアとして算出する(ステップS130)。スコアは、配置適切度を示す分布(解像性能を構成する指標の改善に対する寄与を表現する分布)をマスクレイアウト要素の各領域で積分することによって算出される。具体的には、スコアは、例えば式(1)によって算出される。式(1)での(x、y)は、(x、y)∈SRAF21の領域であり、Ψ(x,y)が干渉マップである。
スコア=∬dxdyΨ(x,y)・・・(1)
なお、スコアは、配置適切度の値のうちマスクレイアウト要素の各領域内部で最大または最小となる値としてもよい。換言すると、SRAF21内で最大となる配置適切度の値または最小となる配置適切度の値をスコアとしてもよい。また、スコアは、マスクレイアウト要素の各領域内に含まれる配置適切度のうち閾値以上の値または閾値以下の値をとる領域の面積を用いて算出してもよい。例えば、閾値以上の値または閾値以下の値をとる領域の面積をスコアとしてもよいし、配置適切度を示す分布を閾値以上の値または閾値以下の値をとる領域の面積で積分することによって算出してもよい。
SRAF21のうち、配置適切度が高い領域A5を多く含んでいる場合は、スコアが高くなり、配置適切度が低い領域A1を多く含んでいる場合は、スコアが低くなる。スコアの低いSRAF21は、SRAF配置ルール・SRAF配置モデル、SRAF21の配置位置の何れかが適切でない可能性が高い。したがって、SRAF21のスコアに基づいて、SRAF配置ルール・SRAF配置モデル、SRAF21の配置位置の適切性を判断することが可能となる。
スコア算出部13は、算出したSRAF21のスコアを評価部14に送る。評価部14は、スコア算出部13が算出したSRAF21のスコアを用いて、マスクパターン内のSRAF21が適切な位置に配置されているか否かを評価する(ステップS140)。具体的には、評価部14は、適切な位置に配置されていないSRAF21(所定値よりもスコアが低いSRAF21)を、ホットスポットを発生させるレイアウトとして抽出する。このように、本実施の形態では、干渉マップを用いてSRAF21の配置位置が適切であるか否かを判定する。
図5は、スコアの高いSRAFとスコアの低いSRAFを説明するための図である。図5の(a)に示すSRAF21は、配置適切度の低い領域A1,A2内にSRAF21が配置されている。一方、図5の(b)に示すSRAF21は、配置適切度の高い領域A4,A5内にSRAF21が配置されている。したがって、図5の(a)に示すSRAF21は、スコアが低くなり、図5の(b)に示すSRAF21は、スコアが高くなる。評価部14が、配置位置の不適切なSRAF21(スコアの低いSRAF21)を抽出することによって、SRAF配置に関して最適ではないマスクレイアウトを抽出することが可能となる。
つぎに、マスクパターン内のSRAF21が適切な位置に配置されていない場合のSRAF21の変更処理について説明する。SRAF21の変更処理は、後述のパターン変更装置3によって行われる。
図6は、SRAF変更装置の構成を示すブロック図である。パターン変更装置3は、SRAF21の配置位置がパターン評価装置1でNG判定された場合に、SRAF21の配置位置やSRAF配置ルールなどを変更するコンピュータなどの装置である。パターン変更装置3は、入力部31、SRAF変更部32、出力部35を備えている。また、SRAF変更部32は、ルール・モデル変更部33とパターン変更部34を有している。
入力部31は、SRAF配置後レイアウトやSRAF配置ルール・SRAF配置モデルを入力する。入力部31へ入力するSRAF配置後レイアウトは、ルールベースSRAF配置方法によって作成したSRAF配置後レイアウトであってもよいし、モデルベースSRAF配置方法によって作成したSRAF配置後レイアウトであってもよい。
ルール・モデル変更部33は、入力部31に入力されたSRAF配置ルール・SRAF配置モデルを変更する。パターン変更部34は、入力部31に入力されたSRAF配置後レイアウトのSRAF21の配置位置を変更する。出力部35は、ルール・モデル変更部33が変更したSRAF配置ルール・SRAF配置モデルや、パターン変更部34が変更したSRAF配置後レイアウトを出力する。
SRAF配置後レイアウト内のSRAF21が適切な位置に配置されていない場合、パターン変更装置3がSRAF21の変更処理を行う。例えば、SRAF21の変更処理としてSRAF配置ルールを変更する場合、入力部31へはSRAF配置ルールが入力される。このSRAF配置ルールは、ルール・モデル変更部33で変更されて出力部35から出力される。ルール・モデル変更部33は、例えば干渉マップ上でのSRAF21のスコアが高いスコアとなるよう、SRAF配置ルールを詳細な設定に変更する。
また、SRAF21の変更処理としてSRAF配置モデルを変更する場合、入力部31へはSRAF配置モデルが入力される。このSRAF配置モデルは、ルール・モデル変更部33で変更されて出力部35から出力される。ルール・モデル変更部33は、例えば干渉マップ上でのSRAF21のスコアが高いスコアとなるよう、SRAF配置モデルを詳細な設定に変更する。
また、SRAF21の変更処理としてSRAF21の配置位置を変更する場合、入力部31へはSRAF配置後レイアウトが入力される。SRAF配置後レイアウトは、パターン変更部34でSRAF21の配置位置が変更されて出力部35から出力される。パターン変更部34は、例えば干渉マップ上でのSRAF21のスコアが高いスコアとなるよう、SRAF21の配置位置を領域A5,A4などの配置適切度の高い領域に移動させる。
ここで、従来のSRAF評価方法と本実施の形態のSRAF評価方法の相違点について説明する。一般的に、レイアウトによって何れのSRAFが製品パターンの形状に影響を与えるかが異なり、特にランダムなレイアウトを多く含む設計データ(リソターゲット)では最良のSRAF配置モデルを作成することは困難な問題となる。従って、従来は、リソ設計者がSRAF配置モデルを作成した後、実際にそのSRAF配置モデルに基づいてSRAFを配置し、OPC処理後のリソ検証で、SRAF配置ルール・SRAF配置モデルが与えられた設計データに対して所望形状の製品パターンを形成できるか否かを判断する必要があった。このリソ検証の際に、製品パターンの形状にNG判定がなされると、SRAFルール・SRAFモデルの再考が必要となり、場合によっては一ヶ月のTAT遅れとなる。
SRAFの発生処理は、ルールベース、もしくは設計データと積分核関数との畳み込み演算によって実現されることが多く、そのTATはOPC処理やリソ検証に比べ極めて短い。本実施の形態では、SRAF21の評価を行うとともに、必要に応じてSRAF21を変更した後に、OPC処理やリソ検証を行うので、リソ検証のやり直し回数が少なくなり、その結果、短いTATでマスクパターンを完成させることが可能となる。
なお、本実施の形態では、評価対象パターン(リソターゲットLT1)に対応するパターン(形成パターン)をウエハ上に形成した場合に、形成パターンの形状に影響を与えるマスクパターン(近接パターン)がSRAF21である場合について説明したが、近接パターンはSRAF21以外のパターンであってもよい。例えば、近接パターンをシェリフ・パターンやハンマーヘッド・パターンとしてもよいし、実際に形成される形成パターン(実パターン)に対応するリソターゲットとしてもよい。
パターン評価装置1でNG判定されて、パターン変更装置3でSRAF変更されたSRAF配置後レイアウトは、OPC処理の後、リソ検証されることとなる。パターン評価装置1で合格判定となったSRAF配置後レイアウトは、フォトマスクの作製に用いられる。換言すると、フォトマスクは、パターン評価装置1で合格判定となったSRAF配置後レイアウトに基づいて作製される。SRAF配置後レイアウトは、例えばウエハプロセスのレイヤ毎に評価される。各露光処理でSRAF配置後レイアウトが決定すると、決定したSRAF配置後レイアウトを用いてレイヤ毎のフォトマスクが作製される。
そして、ウエハプロセスにフォトマスクを用いて半導体デバイスなどの半導体装置(半導体集積回路)が製造される。具体的には、露光装置がウエハへの露光処理を行い、その後、ウエハの現像処理、エッチング処理が行なわれる。換言すると、リソグラフィー工程で転写により形成したレジストパターンでマスク材を加工し、さらにパターンニングされたマスク材を使用して被加工膜をエッチングによりパターンニングする。半導体装置を製造する際には、上述したSRAF評価、SRAF変更、露光処理、現像処理、エッチング処理がレイヤ毎に繰り返される。
なお、本実施の形態では、OPC処理前にSRAF21の評価を行ったが、OPC処理後にSRAF21の評価を行ってもよい。また、本実施の形態では、パターン変更装置3がルール・モデル変更部33とパターン変更部34の両方を備えている場合について説明したが、パターン変更装置3は、ルール・モデル変更部33とパターン変更部34の何れか一方を備えていればよい。
また、本実施の形態では、SRAF21が適切な位置に配置されていない場合、SRAF21の変更処理としてSRAF21の配置位置などを変更する場合について説明したが、製品マスクパターン(リソターゲットLT1)や設計デザインを修正してもよい。
このように第1の実施の形態によれば、評価対象パターンの形状に影響を与えるSRAF21をリソ検証前に評価することが可能となる。これにより、OPC処理前のSRAF配置後の状況でSRAF21の配置位置が適切か否かを判断できるので、リソ検証後の大幅な後戻り処理によって発生するTATを削減できる。したがって、短期間でマスクパターンを完成させることが可能となる。
(第2の実施の形態)
つぎに、図7および図8を用いてこの発明の第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態では、干渉マップを用いてSRAF21が適切な位置に配置されるようマスクパターンを作成する。具体的には、配置適切度を用いてSRAF21が配置された場合のスコアを、干渉マップを用いて算出し、この算出結果を用いてSRAF21を適切な位置に配置する。
図7は、実施の形態2に係るパターン作成装置の構成を示す図である。パターン作成装置4は、干渉マップを用いてSRAF21を配置したマスクパターンを作成するコンピュータなどの装置である。パターン作成装置4は、入力部41、干渉マップ作成部42、スコア算出部43、SRAF作成部44、出力部45を備えている。
入力部41は、SRAF21が配置される前の製品マスクパターンであるリソターゲットLT1(SRAF配置前データ)を入力する。干渉マップ作成部42は、第1の実施の形態の干渉マップ作成部12と同様に、入力部41に入力されたリソターゲットLT1を用いて、リソターゲットLT1上に干渉マップを作成する。干渉マップ作成部42は、作成した干渉マップをスコア算出部43に送る。
スコア算出部43は、干渉マップ作成部42が作成した干渉マップを用いて、SRAF21を配置した場合にスコアが所定値以上となる領域をSRAF配置可能領域として算出する。SRAF配置可能領域は、所定サイズのSRAF21を配置できる領域である。スコア算出部13は、算出したSRAF配置可能領域をSRAF作成部44に送る。
SRAF作成部44は、スコア算出部43が算出したSRAF配置可能領域を用いて、リソターゲットLT1を作成し、リソターゲットLT1上にSRAF21を配置する。配置するSRAF21は、ルールベースSRAF配置方法によって配置してもよいし、モデルベースSRAF配置方法によって配置してもよい。出力部45は、SRAF作成部44が作成したマスクパターンデータをSRAF配置後レイアウトとして出力する。
つぎに、SRAF21の作成処理手順について説明する。図8は、SRAFの作成処理手順を示すフローチャートである。パターン作成装置4の入力部41へは、SRAF21が配置される前のSRAF配置前データとしてリソターゲットLT1が入力される(ステップS210)。
干渉マップ作成部42は、入力部41に入力されたリソターゲットLT1を用いて、リソターゲットLT1上に干渉マップを作成する(ステップS220)。干渉マップ作成部42は、作成した干渉マップをスコア算出部43に送る。
スコア算出部43は、干渉マップ作成部42が作成した干渉マップを用いて、SRAF配置可能領域を算出する(ステップS230)。干渉マップ上で、配置適切度が高い領域を多く含んでいる場合は、SRAF配置可能領域となり、干渉マップ上で、配置適切度が低い領域を多く含んでいる場合は、SRAF配置可能領域にはならない。
SRAF作成部44は、スコア算出部13が算出したSRAF配置可能領域を用いて、SRAF21を作成し、リソターゲットLT1上にSRAF21を配置する(ステップS240)。この後、出力部45は、SRAF作成部44が作成したマスクパターンデータをSRAF配置後レイアウトとして出力する。
このように第2の実施の形態によれば、評価対象パターンの形状に影響を与えるSRAF21の位置を、干渉マップを用いてSRAF21の作成前に評価することが可能となる。したがって、短期間でSRAF21を配置したマスクパターンを完成させること可能がとなる。
(第3の実施の形態)
つぎに、図1、図9および図10を用いてこの発明の第3の実施の形態について説明する。第3の実施の形態では、複数種類のSRAF配置モデルを用いてSRAF配置モデル毎のスコアを算出する。そして、各スコアを比較することによってホットスポットを発生させるレイアウト(SRAF配置後レイアウト)や、不足しているプロセスマージンを抽出する。
本実施の形態のパターン評価装置1は、第1の実施の形態で説明したパターン評価装置1と同様の構成を有している。本実施の形態のパターン評価装置1は、複数種類のSRAF配置ルール・SRAF配置モデルのそれぞれに従って、リソターゲットLT1に対してそれぞれのSRAF21を発生させる。換言すると、パターン評価装置1は、SRAF配置ルール・SRAF配置モデル毎にSRAF21を配置させ、リソターゲットLT1の周辺に配置させる。具体的には、干渉マップ作成部12は、光学モデルとして、EL最大化モデル(像傾斜最大化モデル)、DOF最大化モデル、中心像強度最大化モデル(コンタクトホールの抜け性改善モデル)、σ敏感度最大化モデルのそれぞれを用いて、それぞれの光学モデルに対応するSRAF配置を行う。
また、リソターゲットLT1のレイアウトに応じて、干渉マップも異なる。したがって、リソターゲットLT1のレイアウトに応じてSRAF21の最適な配置位置も異なることとなる。このように、SRAF21の最適な配置位置は、干渉マップの作成に用いるSRAF配置ルール・SRAF配置モデル、製品パターンの配置位置によって種々の計算結果を示すこととなる。
ここで、複数種類のSRAF配置ルールを用いたSRAF配置の計算例について説明する。図9は、同じリソターゲットに対し、複数種類の物理モデルに基づいて最適なSRAF配置位置を予想した結果を示す図である。図9の(a)では、第1の製品パターンに対してEL最大化モデルで算出した干渉マップ(配置適切度)と中心像強度最大化モデルで算出した干渉マップを示している。また、図9の(b)では、第2の製品パターンに対してEL最大化モデルで算出した干渉マップと中心像強度最大化モデルで算出した干渉マップを示している。
EL最大化モデルは、製品パターンのパターン境界像傾斜を最大化する物理モデルであり、中心像強度最大化モデルは、製品パターンの中心像強度を最大化する物理モデルである。
図9の(a)に示すように、第1の製品パターンa1に対してSRAF21が配置されたSRAF配置後パターンa2が作成される。そして、SRAF配置後パターンa2上にEL最大化モデルで干渉マップa3が作成され、中心像強度最大化モデルで干渉マップa4が作成される。
また、図9の(b)に示すように、第2の製品パターンb1に対してSRAF21が配置されたSRAF配置後パターンb2が作成される。そして、SRAF配置後パターンb2上にEL最大化モデルで干渉マップb3が作成され、中心像強度最大化モデルで干渉マップb4が作成される。
図9の(a)、(b)に示すように、EL最大化モデルで作成した干渉マップa3と中心像強度最大化モデルで作成した干渉マップa4とでは、多くの部分で配置適切度が一致するが、配置適切度が異なる領域も存在することが分かる。同様に、EL最大化モデルで作成した干渉マップb3と中心像強度最大化モデルで作成した干渉マップb4とでは、多くの部分で配置適切度が一致するが、配置適切度が異なる領域も存在することが分かる。
以下では、第1の製品パターンa1に対して、EL最大化モデルで作成した干渉マップa3と中心像強度最大化モデルで作成した干渉マップa4とを用いて、ホットスポットの抽出処理を説明する。
干渉マップa3と干渉マップa4との間にある配置適切度の異なる領域は、何れかのプロセスに対してプロセスマージンが不足しがちである。したがって、本実施の形態では、評価部14が、EL最大化モデルで作成した干渉マップa3を用いて算出した配置適切度のスコアと、中心像強度最大化モデルで作成した干渉マップa4を用いて算出した配置適切度のスコアと、の差を算出する。そして、算出したスコアの差が所定値よりも大きい領域(レイアウト)を、SRAF配置が最適でないことによるホットスポット(危険点)の発生箇所として抽出する。
また、評価部14は、種々のSRAF配置モデル(EL最大化モデル、中心像強度最大化モデル、DOF最大化モデル、σ敏感度最大化モデル)を用いて算出したスコアのうち、他のスコアと所定値以上異なるスコアの最適化モデルを抽出してもよい。例えば、評価部14は、他の干渉マップと比べてスコアが相違している領域と、この領域での相違度(スコアの差)を算出する。そして、相違度の合計値を干渉マップ毎に算出し、所定値よりも大きな相違度を有しているSRAF配置モデルを抽出する。所定値よりも大きな相違度を有したSRAF配置モデルがあった場合、このSRAF配置モデルに対応するプロセスは、プロセス変動に対するマージンが小さいと結論できる。
以上のように、種々のSRAF配置モデルで作成した干渉マップを比較することにより、SRAF配置をしただけの状況で、危険点となる可能性の高いSRAF配置レイアウト、危険点となる可能性の高いプロセスマージンの種類をリソ検証前に明確化することが可能となる。
つぎに、マスクパターンデータの作成処理手順について説明する。図10は、第3の実施の形態に係るマスクパターンデータ作成処理手順を示すフローチャートである。なお、図10に示す処理のうち、図2、図3の処理と同様の処理についてはその説明を省略する。
マスクパターンの作成装置は、設計データを用いて、製品マスクパターンであるリソターゲットLT1を作成する。そして、マスクパターンの作成装置は、リソターゲットLT1の近傍などにSRAF21を作成して配置する(ステップS310)。
また、本実施の形態では、予め各プロセスマージンを拡大する最適モデル(SRAF配置モデル)を作成しておく(ステップS320)。具体的には、EL最大化モデル、DOF最大化モデル、像傾斜最大化モデルなどを作成して干渉マップ作成部12に登録しておく。
パターン評価装置1の入力部11へは、SRAF配置後レイアウトが入力される。干渉マップ作成部12は、入力部11に入力されたSRAF配置後レイアウトを用いて、SRAF配置後レイアウト上に干渉マップを作成する。干渉マップ作成部12は、各SRAF配置モデルを用いて、各SRAF配置モデルに対応する干渉マップを作成する。干渉マップ作成部12は、作成した各干渉マップをスコア算出部13に送る。
スコア算出部13は、干渉マップ作成部12が作成した各干渉マップを用いて、マスクパターン内のSRAF21に対して配置適切度をスコアとして算出する(ステップS330)。スコア算出部13は、算出したSRAF21のスコアを評価部14に送る。
評価部14は、スコア算出部13が算出したSRAF21のスコアを用いて、SRAF配置後レイアウト内のSRAF21が適切な位置に配置されているか否かを評価する。具体的には、評価部14は、種々のSRAF配置モデルを用いて算出したスコアのうち、他の最適マップを用いて算出したスコアと所定値以上異なるSRAF配置モデル(スコアの低いSRAF配置モデル)を抽出する。これにより、評価部14は、所定値よりも大きな相違度を有しているSRAF配置モデルに対応するプロセスの種類を、プロセスマージンが不足しているプロセスとして抽出する。また、評価部14は、スコアが所定値よりも低いレイアウト(適切な位置に配置されていないSRAF21)を抽出する(ステップS340)。
換言すると、評価部14は、配置したSRAF21が、影響を受けやすい所定のプロセス変動に対してマージンが十分でなければ、そのSRAF21をホットスポット(危険点)と判定する。また、スコアが所定値よりも低いSRAF21をホットスポットと判定する。これによりSRAF配置が最適でないことによるホットスポット(危険点)の抽出することが可能となる。
SRAF配置後レイアウト上に配置されたSRAF21の配置位置やプロセスマージンが不適切であった場合、パターン変更装置3によって、SRAF21の変更を行う(ステップS350)。パターン変更装置3は、SRAF21の変更処理を行う。
ここで、プロセスマージンを拡大させるSRAF変更方法について説明する。図11は、孤立穴レイアウトパターンの干渉マップを示す図である。図11では、リソターゲットLT1が孤立レイアウトパターンである場合の干渉マップを示している。同図において、領域A5,A4はプロセスマージンを拡大せしめる領域であり、領域A1,A2はプロセスマージンを劣化せしめる領域である。
図11の(a)に示す干渉マップ61は、リソターゲットLT1のパターンエッジにおける光学像傾斜を最大化せしめる干渉マップ(ELを最大化する干渉マップ)である。また、図11の(b)に示す干渉マップ62は、リソターゲットLT1のパターンエッジにおけるy方向(図内の縦方向)の光学像傾斜を最大化せしめる干渉マップ(y方向のCDマージンだけを見た場合にELを最大化する干渉マップ)である。また、図11の(c)に示す干渉マップ63は、リソターゲットLT1のパターンエッジにおけるx方向(図内の横方向)の光学像傾斜を最大化せしめる干渉マップ(x方向のCDマージンだけを見た場合にELを最大化する干渉マップ)である。
また、図11の(d)に示す干渉マップ64は、ベストフォーカス条件でリソターゲットLT1(穴パターン)の抜け性を改善する干渉マップ(穴の中心像強度を最大化する干渉マップ)である。また、図11の(e)に示す干渉マップ65は、デフォーカス条件でリソターゲットLT1(穴パターン)の抜け性を改善する干渉マップ(穴の中心像強度を最大化する干渉マップ)である。干渉マップ61〜65の領域A5,A4にSRAF21を配置することによって、各干渉マップ61〜65に対応するプロセスマージンが改善される。
本実施の形態では、ルールベースSRAF配置方法やモデルベースSRAF配置方法などの何れかの方法でSRAF21を配置した後、上述した干渉マップ61〜65の作成に用いた各SRAF配置モデルを用いて、SRAF配置後レイアウトでのSRAF21の配置位置の善し悪しを、SRAF配置モデルごとにスコアとして算出している。
そして、算出したスコアの低いSRAF配置後レイアウトが明らかになった場合、SRAF21の変更処理として、SRAF21の配置位置、SRAF配置ルールまたはSRAF配置モデルを変更する。具体的には、何れのSRAF配置モデルに対してもスコアが十分に高い値となるよう、SRAF配置方法の見直し、マスクレイアウト補正、設計データの見直しなどを実行する。SRAF配置方法の見直しとしては、例えば、ルールベースSRAF配置方法の場合はSRAF配置ルールの見直しを行ない、モデルベース配置方法の場合はSRAF配置モデルの見直しを行なう。パターン変更装置3は、例えば不足しているプロセスマージンを拡大せしめるよう設計デザインやマスクレイアウトなどを修正する。
ここで、マスクレイアウト修正(リペア)方法、設計データの修正方法、SRAF配置方法の見直し方法について説明する。まず、マスクレイアウト修正方法の一例について説明する。スコアが低いSRAF配置後レイアウトと干渉マップの組合わせが見つかった場合、以下の(a1)、(a2)に示す方法でマスクレイアウトを修正する。
(a1)SRAF配置後レイアウト内において、スコアを改悪する干渉マップ領域(領域A1,A2)にSRAF21が配置されていれば、その領域内にあるSRAF21の削除、その領域内にあるSRAF21の配置位置のシフト、又はその領域内にあるSRAF21の変形を行う。
(a2)SRAF配置後レイアウト内にいて、スコアを改善する干渉マップ領域(領域A4,A5)にSRAF21が配置されていなければ、その領域へのSRAF21の挿入、その領域にSRAF21が配置されるようSRAF21の配置位置のシフト、又はその領域にSRAF21が配置されるようSRAF21の変形をおこなう。
つぎに、設計データの修正方法の一例について説明する。スコアが低いSRAF配置後レイアウトと干渉マップの組合わせが見つかった場合、以下の(b1)、(b2)に示す方法で設計データそのものを修正する。
(b1)SRAF配置後レイアウ内において、スコアを改悪する干渉マップ領域に回路パターン(リソターゲットLT1)が配置されていれば、その回路パターンを別の位置に配置するような修正、その回路パターンの配置位置のシフト、その回路パターンの変形を行う。
(b2)SRAF配置後レイアウト内において、スコアを改善する干渉マップ領域に回路パターンが配置されていなければ、その領域に回路パターンが配置されるよう回路パターンの修正、配置位置のシフト又は変形を行う。
つぎに、SRAF配置方法の見直し方法の一例について説明する。上述した(a1)、(a2)の方法でスコアが改善した場合、以下の(c1)に示す方法でSRAF配置ルールを変更する。
(c1)SRAF配置ルールにおいて、リソターゲットLT1に対するSRAF配置の形状をルール化し、SRAF配置ルールに追加する。
これにより、SRAF配置ルールは、新たなルールを追加する前よりも精度の高いSRAF配置ルールに修正することが可能となる。
SRAF21の変更処理の後、OPC処理装置は、SRAF21が変更されたマスクパターンに対してOPC処理を行う(ステップS360)。そして、リソ検証装置は、OPC処理後のマスクパターンデータを用いてリソ検証を行う(ステップS370)。そして、リソ検証装置は、OPC処理後のマスクパターン内にホットスポットがあるか否かを判断する(ステップS380)。
これにより、従来、OPC処理後のリソ検証ではじめて明らかになった問題(不適切な位置に配置されたSRAF21、不足しているプロセスマージンの種類)の抽出を、OPC処理前のSRAF配置後の状況で明確化することが可能となる。
以下、OPC処理後のマスクパターン内にはホットスポットが無いと判断されるまでステップS350〜S380の処理が繰り返される。そして、OPC処理後のマスクパターン内にはホットスポットが無いと判断されると(ステップS380、No)、ホットスポットが無いと判断されたマスクパターンを、製品パターンを形成するためのマスクパターンに設定する。
ここで、従来のSRAF評価方法と本実施の形態のSRAF評価方法の相違点について説明する。従来、SRAF配置モデルは代表的なマスクレイアウトのプロセスマージンを確保するように作成していた。もしくは、ある特定のプロセスマージンを最大限確保するようにSRAF配置モデルが作成されていた。何れの物理モデル(例えばEL最大化モデル、DOF最大化モデル、像傾斜最大化モデル)を選択するかは、リソ設計者が適宜判断する。しかしながら、1つのプロセス余裕度(例えばEL)を最大化しようとすると他のプロセス余裕度(例えばDOF)がその分減少してしまう場合がある。
レイアウトによって何れのプロセス余裕度が不足するかが異なり、特にランダムなレイアウトを多く含む設計データでは最良のSRAF配置モデルを作成することは困難な問題となる。
ところで、モデルベースSRAF配置方法では、各種それぞれのプロセスマージンを最大化せしめるSRAF配置モデルを計算することが可能である。SRAF配置モデルには露光量変動に対して強いSRAF配置モデル、デフォーカス変動に対して強いSRAF配置モデル、光源のコヒーレンスσ変動に対して強いSRAF配置モデルなどのように、各種プロセス変動の種類などに対してそれぞれのプロセスマージンを最大化せしめるSRAF配置モデルを作成することが可能である。
したがって、候補となるSRAF配置とは別に、複数のSRAF配置モデルで作成したSRAF21の配置位置と干渉マップ(スコア)とをSRAF配置モデル毎に比較することで、OPC処理の前にSRAF21の配置位置やプロセスマージンが不足していると予想されるプロセス変動の種類を抽出することができる。
SRAF21の発生処理のTATは、OPC処理やリソ検証に比べ極めて短い。本実施の形態では、複数種類のSRAF配置モデルを用いてSRAF21の評価を行なっているので、SRAF21の配置位置や不足しているプロセスマージンなどを正確に判断することが可能となる。
なお、本実施の形態では、種々のSRAF配置モデルを、干渉マップ作成部12に登録しておく場合について説明したが、種々のSRAF配置モデルを、パターン評価装置1以外の外部装置に登録しておいてもよい。この場合、干渉マップ作成部12は、SRAF配置モデルが登録された外部装置からSRAF配置モデルを読み出して、干渉マップを作成する。
また、本実施の形態ではSRAF21の作成後に各プロセスマージンを拡大するSRAF配置モデルを作成する場合について説明したが、各プロセスマージンを拡大するSRAF配置モデルは、SRAF21の作成前に作成しておいてもよい。
なお、リソ検証装置は、OPC処理後のマスクパターンで製品パターンを形成した場合のプロセスマージンの余裕度(何れのプロセスマージンが不足しているか)などを検証してもよい。プロセスマージンの余裕度は、製品パターンのリソグラフィー解像性能に影響を与える指標であり、EL(露光量余裕度)、DOF(デフォーカス余裕度)、MEF(露光機パラメータの変動に対する余裕度)、コントラストの余裕度などである。
このように第3の実施の形態によれば、複数種類のSRAF配置モデルを用いて干渉マップを作成してスコアを算出し、各スコアを比較することによってSRAF21の評価やプロセスマージンの評価を行っているので、評価対象パターンの形状に影響を与えるSRAF21をリソ検証前に評価することが可能となる。これにより、OPC処理前のSRAF配置後の状況でSRAF21の配置位置、プロセスマージンが適切か否かを判断できるので、リソ検証後の大幅な後戻り処理によって発生するTATを削減できる。したがって、短期間でマスクパターンを完成させることが可能となる。
また、複数種類のSRAF配置モデルで作成した各干渉マップを比較することによってSRAF21の評価を行っているので、ランダム性の高いレイアウトであってもSRAF21の検証が可能となる。
(第4の実施の形態)
つぎに、図12および図13を用いてこの発明の第4の実施の形態について説明する。第4の実施の形態では、干渉マップを用いて算出したプロセスの余裕度に基づいて、SRAF21を変更する際のSRAF21の最小寸法(SRAF最小寸法)を決定し、決定したSRAF最小寸法でSRAF21を変更する。
本実施の形態のパターン評価装置1は、第1の実施の形態で説明したパターン評価装置1と同様の構成を有している。本実施の形態のパターン評価装置1は、第1の実施の形態で説明したSRAF配置ルール・SRAF配置モデルに従って、リソターゲットLT1に対してSRAF21を発生させる。また、パターン評価装置1は、干渉マップを用いて各プロセスの余裕度に関するスコア(プロセスマージンの大きさ)(以下、プロセス余裕度スコアという)を算出する。そして、プロセス余裕度スコアに応じたSRAF最小寸法でSRAF21を変更する。
つぎに、SRAF最小寸法の決定処理手順について説明する。図12は、SRAF最小寸法の決定処理手順を示すフローチャートである。なお、図12に示す処理のうち、図2、図3、図10で説明したマスクパターンデータ作成処理、SRAF21の判定処理と同様の処理についてはその説明を省略する。また、図13は、プロセス余裕度とマスク製造コストとの対応関係を説明するための図である。
予めSRAF最小寸法とプロセス余裕度とを対応付けておく(ステップS410)。SRAF最小寸法は、MRCでの寸法であり、SRAF21を作成する際のSRAF21の1辺の最小寸法である。図13に示すように、SRAF最小寸法が大きくなるに従ってマスク製造コストは安くなり(図13では「良」と記載)、SRAF最小寸法が小さくなるに従ってマスク製造コストは高くなる(図13では「悪」と記載)。一方、SRAF最小寸法が大きくなるに従ってプロセス余裕度は低くなり(図13では「悪」と記載)、SRAF最小寸法が小さくなるに従ってプロセス余裕度は高くなる(図13では「良」と記載)。
また、予めリソターゲットLT1を用いて各SRAF最小寸法でSRAF21を作成しリソターゲットLT1の近傍に配置しておく(ステップS420)。例えば、SRAF21を、10nmのSRAF最小寸法で作成しリソターゲットLT1の近傍に配置する。これにより、10nmのSRAF最小寸法でSRAF配置後レイアウトが作成される。さらに、この10nmのSRAF最小寸法で作成したSRAF21を、SRAF配置後レイアウト上で15nm、20nm、25nm、30nmのSRAF最小寸法に変換することによって、15nm、20nm、25nm、30nmのSRAF最小寸法でSRAF配置後レイアウトが作成される。
パターン評価装置1の入力部11へは、10nm〜30nmのSRAF最小寸法で作成されたSRAF配置後レイアウトが入力される。干渉マップ作成部12は、入力部11に入力されたリソターゲットLT1を用いて、SRAF配置後レイアウト上に干渉マップを作成する。干渉マップ作成部12は、第3の実施の形態と同様に、種々のSRAF配置モデルを用いて、各干渉マップを作成する。干渉マップ作成部12は、作成した各干渉マップをスコア算出部13に送る。
スコア算出部13は、干渉マップ作成部12が作成した各干渉マップを用いて、SRAF配置後レイアウト内の全SRAF21に対して配置適切度をスコア(合計値)として算出する。本実施の形態のスコア算出部13は、配置適切度のスコアとして、プロセス余裕度スコアを算出する。具体的には、スコア算出部13は、配置適切度に対応するスコアのSRAF配置後レイアウト内での合計値をプロセス毎(SRAF配置モデル毎)に算出し、この算出結果のプロセス間の平均値を、各SRAF21(各SRAF最小寸法)に対応するプロセス余裕度スコアとして算出する(ステップS430)。スコア算出部13は、算出した各SRAF最小寸法でのプロセス余裕度スコアを評価部14に送る。
評価部14は、スコア算出部13が算出したプロセス余裕度スコアを判定する(ステップS440)。具体的には、評価部14は、プロセス余裕度スコアのうち、所定値以上の値を示すプロセス余裕度スコアを合格スコアと判定し、所定値未満の値を示すプロセス余裕度スコアを不合格スコアと判定する。図13では、10nm、15nm、20nm、25nm、30nmの各SRAF最小寸法に対応するプロセス余裕度スコアが、それぞれ100点、95点、90点、87点、60点である場合を示している。
さらに、評価部14は、各プロセス余裕度スコアに対応するSRAF最小寸法の中から合格スコアで且つSRAF最小寸法が最も大きなSRAF最小寸法を選択する(ステップS450)。例えば、図13に示したプロセス余裕度スコアの場合、合格スコアが80点であれば、10nm、15nm、20nm、25nmのSRAF最小寸法が合格スコアとなる。そして、この合格スコアを示すSRAF最小寸法のうち、最大のSRAF最小寸法を示す25nmが選択される。この後、パターン変更装置3は、選択したSRAF最小寸法でSRAF21の変更を行う(ステップS460)。なお、パターン変更装置3は、パターン変更部34によって、SRAF配置後レイアウトのSRAF21の配置位置を変更してもよい。
なお、本実施の形態では、パターン評価装置1が種々のSRAF配置モデルを用いてSRAF21を発生させる場合について説明したが、パターン評価装置1は、第1の実施の形態で説明したように所定のSRAF配置モデルを用いてSRAF21を発生させてもよい。
このように第4の実施の形態によれば、干渉マップを用いてプロセス余裕度スコアを算出し、算出したプロセス余裕度スコアに応じたSRAF最小寸法でSRAF最小寸法を変更するので、リソ検証前に適切なSRAF最小寸法でSRAF21を変更することが可能となる。
図14は、パターン評価装置のハードウェア構成を示す図である。パターン評価装置1は、フォトマスクのSRAF配置後レイアウトの評価を行う装置であり、CPU(Central Processing Unit)91、ROM(Read Only Memory)92、RAM(Random Access Memory)93、表示部94、入力部95を有している。パターン評価装置1では、これらのCPU91、ROM92、RAM93、表示部94、入力部95がバスラインを介して接続されている。
CPU91は、コンピュータプログラムであるパターン評価プログラム97を用いてSRAF配置後レイアウトの評価を行う。表示部94は、液晶モニタなどの表示装置であり、CPU91からの指示に基づいて、リソターゲットLT1、SRAF配置後レイアウト、干渉マップ、マスクレイアウトなどを表示する。入力部95は、マウスやキーボードを備えて構成され、使用者から外部入力される指示情報(パターン評価に必要なパラメータ等)を入力する。入力部95へ入力された指示情報は、CPU91へ送られる。
パターン評価プログラム97は、ROM92内に格納されており、バスラインを介してRAM93へロードされる。CPU91はRAM93内にロードされたパターン評価プログラム97を実行する。具体的には、パターン評価装置1では、使用者による入力部95からの指示入力に従って、CPU91がROM92内からパターン評価プログラム97を読み出してRAM93内のプログラム格納領域に展開して各種処理を実行する。CPU91は、この各種処理に際して生じる各種データをRAM93内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。
パターン評価装置1で実行されるパターン評価プログラム97は、前述の各部(入力部11、干渉マップ作成部12、スコア算出部13、評価部14、出力部15)を含むモジュール構成となっており、上記各部が主記憶装置上にロードされ、入力部11、干渉マップ作成部12、スコア算出部13、評価部14、出力部15が主記憶装置上に生成される。
なお、図14では、パターン評価装置1のハードウェア構成について説明したが、パターン変更装置3、パターン作成装置4も同様のハードウェア構成を有している。パターン変更装置3は、パターン評価プログラム97の代わりにパターン変更を行うコンピュータプログラム(パターン変更プログラム)を有している。また、パターン作成装置4は、パターン評価プログラム97の代わりにパターン作成を行うコンピュータプログラム(パターン作成プログラム)を有している。
パターン変更装置3で実行されるパターン変更プログラムは、前述の各部(入力部31、SRAF変更部32、出力部35)を含むモジュール構成となっており、上記各部が主記憶装置上にロードされ、入力部31、SRAF変更部32、出力部35が主記憶装置上に生成される。
また、パターン作成装置4で実行されるパターン作成プログラムは、前述の各部(入力部41、干渉マップ作成部42、スコア算出部43、SRAF作成部44、出力部45)を含むモジュール構成となっており、上記各部が主記憶装置上にロードされ、入力部41、干渉マップ作成部42、スコア算出部43、SRAF作成部44、出力部45が主記憶装置上に生成される。
1 パターン評価装置、3 パターン変更装置、4 パターン作成装置、12 干渉マップ作成部、13 スコア算出部、14 評価部、21 SRAF、32 SRAF変更部、42 干渉マップ作成部、43 スコア算出部、44 SRAF作成部、61〜65 干渉マップ、LT1 リソターゲット。

Claims (5)

  1. 基板に形成する回路パターンに対応する設計データに基づいて設定されたターゲットパターンの周辺に、前記回路パターンを前記基板上に形成する際に前記回路パターンの解像性能に影響を与える近接パターンを作成する近接パターン作成ステップと、
    前記ターゲットパターンの周辺に所定のパターンを配置した場合に前記回路パターンの解像性能に与える影響度の分布に関する分布情報を、前記ターゲットパターンを用いて作成する分布情報作成ステップと、
    前記分布情報と前記近接パターンとを比較することによって、前記近接パターンが前記回路パターンの解像性能に与える影響度をスコアとして算出するスコア算出ステップと、
    前記スコアに基づいて、前記近接パターンが前記回路パターンに応じた適切な位置に配置されているか否かを評価する評価ステップと、
    を含むことを特徴とするパターン評価方法。
  2. 前記分布情報作成ステップは、
    指標の異なるプロセスマージン毎に各プロセスマージンを確保できるよう前記近接パターンを配置する前記指標毎のパターン配置モデルを用いて、前記パターン配置モデル毎の分布情報を作成し、
    前記スコア算出ステップは、前記パターン配置モデル毎の分布情報と前記近接パターンとを用いて前記パターン配置モデル毎のスコアを算出し、
    前記評価ステップは、前記パターン配置モデル毎のスコアに基づいて、前記近接パターンが前記回路パターンの形状に応じた適切な位置に配置されているか否かの評価または前記近接パターンを配置した場合にプロセスマージンが不足するか否かの評価を行うことを特徴とする請求項1に記載のパターン評価方法。
  3. 前記近接パターンは、回路パターンとして解像されることのない補助パターンであることを特徴とする請求項1または2に記載のパターン評価方法。
  4. 基板に形成する回路パターンに対応する設計データに基づいて設定されたターゲットパターンの周辺に所定のパターンを配置して前記回路パターンを前記基板上に形成する際に前記回路パターンの解像性能に与える影響度の分布に関する分布情報を、前記ターゲットパターンを用いて作成する分布情報作成ステップと、
    前記分布情報と前記近接パターンとを比較することによって、前記近接パターンが前記回路パターンの解像性能に与える影響度をスコアとして算出するスコア算出ステップと、
    前記スコアに基づいて、前記近接パターンが前記回路パターンの形状に応じた適切な位置に配置されるよう、前記回路パターンの解像性能に影響を与える近接パターンを前記回路パターンの近傍に配置する配置ステップと、
    を含むことを特徴とするパターン作成方法。
  5. 基板に形成する回路パターンに対応する設計データに基づいて設定されたターゲットパターンの周辺に、前記回路パターンを前記基板上に形成する際に前記回路パターンの解像性能に影響を与える近接パターンを作成する近接パターン作成ステップと、
    前記ターゲットパターンの周辺に所定のパターンを配置した場合に前記回路パターンの解像性能に与える影響度の分布に関する分布情報を、前記ターゲットパターンを用いて作成する分布情報作成ステップと、
    前記分布情報と前記近接パターンとを比較することによって、前記近接パターンが前記回路パターンの解像性能に与える影響度をスコアとして算出するスコア算出ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン評価プログラム。
JP2009175433A 2009-07-28 2009-07-28 パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラム Abandoned JP2011028098A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009175433A JP2011028098A (ja) 2009-07-28 2009-07-28 パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラム
US12/836,235 US20110029937A1 (en) 2009-07-28 2010-07-14 Pattern evaluating method, pattern generating method, and computer program product

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009175433A JP2011028098A (ja) 2009-07-28 2009-07-28 パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2011028098A true JP2011028098A (ja) 2011-02-10

Family

ID=43528180

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009175433A Abandoned JP2011028098A (ja) 2009-07-28 2009-07-28 パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20110029937A1 (ja)
JP (1) JP2011028098A (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011175111A (ja) * 2010-02-24 2011-09-08 Toshiba Corp マスクレイアウト作成方法、マスクレイアウト作成装置、リソグラフィ用マスクの製造方法、半導体装置の製造方法、およびコンピュータが実行可能なプログラム
CN104238261A (zh) * 2013-06-11 2014-12-24 佳能株式会社 掩模图案生成方法、记录介质和信息处理装置
US10198546B2 (en) 2016-03-10 2019-02-05 Toshiba Memory Corporation Assist pattern arrangement method and recording medium

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5450262B2 (ja) 2010-05-28 2014-03-26 株式会社東芝 補助パターン配置方法、プログラムおよびデバイス製造方法
JP5627394B2 (ja) * 2010-10-29 2014-11-19 キヤノン株式会社 マスクのデータ及び露光条件を決定するためのプログラム、決定方法、マスク製造方法、露光方法及びデバイス製造方法
JP5606369B2 (ja) * 2011-03-23 2014-10-15 株式会社東芝 パターン修正方法および半導体装置の製造方法
US20120259445A1 (en) * 2011-04-05 2012-10-11 Nanya Technology Corporation Method for matching assistant feature tools
US8458626B1 (en) * 2012-01-20 2013-06-04 International Business Machines Corporation Method for calibrating an SRAF printing model
CN102654729B (zh) * 2012-04-06 2014-06-25 北京理工大学 带辅助线条的双层衰减相移接触孔掩模衍射场的计算方法
US20150013901A1 (en) * 2013-07-11 2015-01-15 Hsio Technologies, Llc Matrix defined electrical circuit structure
US10866508B2 (en) * 2018-05-18 2020-12-15 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Ltd. Method for manufacturing photomask and semiconductor manufacturing method thereof
US10896283B1 (en) * 2019-08-16 2021-01-19 International Business Machines Corporation Noise-based optimization for integrated circuit design
KR20210028798A (ko) * 2019-09-04 2021-03-15 삼성전자주식회사 반도체 장치의 제조 방법

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3992688B2 (ja) * 2003-01-14 2007-10-17 エーエスエムエル マスクツールズ ビー.ブイ. コンタクト・ホール・マスクの光学的近接補正設計の方法
US7506299B2 (en) * 2003-12-19 2009-03-17 Asml Holding N.V. Feature optimization using interference mapping lithography
US7721246B2 (en) * 2005-02-24 2010-05-18 Synopsys, Inc. Method and apparatus for quickly determining the effect of placing an assist feature at a location in a layout
US7694267B1 (en) * 2006-02-03 2010-04-06 Brion Technologies, Inc. Method for process window optimized optical proximity correction
US7886262B2 (en) * 2006-08-15 2011-02-08 Chew Marko P System and method of maximizing integrated circuit manufacturing yield with fabrication process simulation driven layout optimization
US8732625B2 (en) * 2007-06-04 2014-05-20 Asml Netherlands B.V. Methods for performing model-based lithography guided layout design
US7882480B2 (en) * 2007-06-04 2011-02-01 Asml Netherlands B.V. System and method for model-based sub-resolution assist feature generation
US7707538B2 (en) * 2007-06-15 2010-04-27 Brion Technologies, Inc. Multivariable solver for optical proximity correction
US7981575B2 (en) * 2008-09-01 2011-07-19 DS2, Inc. Method for optical proximity correction of a reticle to be manufactured using variable shaped beam lithography
JP5450262B2 (ja) * 2010-05-28 2014-03-26 株式会社東芝 補助パターン配置方法、プログラムおよびデバイス製造方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011175111A (ja) * 2010-02-24 2011-09-08 Toshiba Corp マスクレイアウト作成方法、マスクレイアウト作成装置、リソグラフィ用マスクの製造方法、半導体装置の製造方法、およびコンピュータが実行可能なプログラム
CN104238261A (zh) * 2013-06-11 2014-12-24 佳能株式会社 掩模图案生成方法、记录介质和信息处理装置
JP2014240899A (ja) * 2013-06-11 2014-12-25 キヤノン株式会社 マスクパターンの作成方法、プログラムおよび情報処理装置
US10198546B2 (en) 2016-03-10 2019-02-05 Toshiba Memory Corporation Assist pattern arrangement method and recording medium

Also Published As

Publication number Publication date
US20110029937A1 (en) 2011-02-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2011028098A (ja) パターン評価方法、パターン作成方法およびパターン評価プログラム
CN101427254B (zh) Ic布局的电性能计算
US7458060B2 (en) Yield-limiting design-rules-compliant pattern library generation and layout inspection
US8809072B2 (en) Sub-resolution assist feature arranging method and computer program product and manufacturing method of semiconductor device
US20100190342A1 (en) Pattern generating method, method of manufacturing semiconductor device, computer program product, and pattern-shape-determination-parameter generating method
US8234596B2 (en) Pattern data creating method, pattern data creating program, and semiconductor device manufacturing method
JP5704808B2 (ja) リソグラフィ・マスクの製造可能性の計算方法及びコンピュータ可読媒体
US11475201B2 (en) Inclusion of stochastic behavior in source mask optimization
US20110177457A1 (en) Mask pattern generating method, manufacturing method of semiconductor device, and computer program product
US20160162626A1 (en) Lithography process window prediction based on design data
US20110065028A1 (en) Pattern generating method, manufacturing method of mask, and manufacturing method of semiconductor device
JP2008129118A (ja) マスクパターン補正プログラムおよびマスクパターン補正システム
US11150551B2 (en) Method for optical proximity correction in which consistency is maintained and method for manufacturing mask using the same
CN106707681B (zh) 一种增强opc处理精度的方法
JP2012252055A (ja) マスク検査方法、マスク作製方法および半導体装置の製造方法
US8443309B2 (en) Multifeature test pattern for optical proximity correction model verification
US20040006758A1 (en) Corrected mask pattern verification apparatus and corrected mask pattern verification
JP2009014790A (ja) フォトマスクパターン検証方法、フォトマスクパターン検証装置、半導体集積回路の製造方法、フォトマスクパターン検証制御プログラムおよび可読記憶媒体
US20120198396A1 (en) Method of optimizing semiconductor device manufacturing process, method of manufacturing semiconductor device, and non-transitory computer readable medium
TWI588595B (zh) 光學鄰近修正方法
JP2008020734A (ja) 半導体装置の設計パターン作成方法、プログラム、及び半導体装置の製造方法
JP2010044101A (ja) パターン予測方法、プログラム及び装置
US8443310B2 (en) Pattern correcting method, mask forming method, and method of manufacturing semiconductor device
JP2011197304A (ja) マスクデータ作成方法、リソグラフィ用マスクの製造方法、半導体装置の製造方法およびフレア補正プログラム
JP2006337668A (ja) 半導体装置の製造方法およびレイアウトパターンの作成プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20110912

A762 Written abandonment of application

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A762

Effective date: 20120221