JP2017058397A - フォトマスクの転写特性評価方法と転写特性評価システムおよびフォトマスクの製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 マルチパターニング用のフォトマスクの転写特性の正確な評価を可能とする評価方法、評価システム、および、信頼性の高いフォトマスクの製造を可能とする製造方法を提供する。【解決手段】 １つの層を構成するパターンをＮ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクの中で、ｎ枚（ｎは１以上、（Ｎ−１）以下の整数）のフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、当該フォトマスクのパターン設計データからシミュレーションにより求め、上記ｎ枚を除いた他のフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、当該フォトマスクをリソグラフィシミュレーション顕微鏡にて撮像したパターンから求め、このように求めた転写露光結果を重ね合わせて評価を行う。【選択図】 図１

Description

本発明は、フォトマスク、特にマルチパターニング用のフォトマスクの転写特性の評価方法、評価システム、および、当該評価方法を組み込んだフォトマスクの製造方法に関する。

半導体回路の作製では、半導体集積回路用基板のウエハ上に形成したレジスト層に対して、フォトマスクを介した露光が行われる。半導体回路の作製において使用されるフォトマスクは、近年の半導体回路の高密度化、複数種類のパターン混在化により、複数種類のパターンが高い密度で形成されるようになってきた。しかし、１枚のフォトマスクで高密度化された１つの層を形成する場合、パターン間の距離が小さい部位の分離が困難になるという解像度の問題があった。このため、１層分のパターンを２枚以上のフォトマスクに分割して形成し、複数回の露光を行うことにより、１回の露光では形成できないような高密度で微細なパターンを形成するマルチパターニングと呼ばれるフォトリソグラフィ技術が開発されている（特許文献１）。

半導体回路の作製において使用されるフォトマスクの欠陥判定では、フォトマスクの欠陥がウエハ等の基板上に転写された場合に、その欠陥が許容できるか否かの判定が行われている。上記のようなマルチパターニングによるパターン形成においても、従来のフォトマスクと同様に、使用するフォトマスクの転写特性の評価による欠陥判定が重要となる。このフォトマスクの欠陥判定のために、従来、光学シミュレーションを行ってフォトマスクの転写特性を評価する方法が行われている。この転写特性の評価では、リソグラフィシミュレーション顕微鏡が用いられており、例えば、エアリアルイメージ測定システム（Ａｅｒｉａｌ Ｉｍａｇｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ：カールツァイス社製、以後、ＡＩＭＳ（登録商標）と記す）等が知られている。

特開２００９−５３６０５号公報

上記のＡＩＭＳを用いたマルチパターニング用のフォトマスクの転写特性の評価では、１層分のパターンを分割して形成した各フォトマスクにおいて、ＡＩＭＳを用いて半導体回路へのフォトマスクの転写の影響度が評価される。欠陥箇所が発見された場合、あるいは、欠陥箇所が発見され修正が行われた場合には、当該フォトマスクにより形成される半導体回路への転写の影響度が評価される。そして、このような転写特性の評価で良好と判定されたフォトマスクは、順次出荷、あるいは半導体回路の作製に供される。
しかし、マルチパターニングでは、個々のフォトマスクにおける転写特性の評価とともに、複数のフォトマスクを用いて形成した１つの層における微細なパターン間隙での転写の影響度を評価することが重要である。したがって、マルチパターニング用のフォトマスクの１枚において欠陥箇所が発見された場合、あるいは、発見された欠陥箇所の修正が行われた場合、１層分のパターンを形成するための他のフォトマスクとの間で、ＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータの重ね合わせが必要となる。しかしながら、１層分のパターンを形成するための他のフォトマスクが手元に存在しない場合が往々にしてある。すなわち、上記のように、転写特性の評価で良好と判定されたフォトマスクから順次出荷、あるいは半導体回路の作製に供されることが多く、また、１層分のパターンを形成するための他のフォトマスクが製造プロセス中であることなどが多い。この他、欠陥箇所が発見されたフォトマスクが、バックアップマスクとして１枚だけ作製したものである場合、洗浄とペリクルの再張設を行うために１枚だけ手元にある場合、破損したマスクの代替として１枚だけ再作製する場合等においては、通常、他のフォトマスクは手元に存在しないこととなる。したがって、１層分のパターンを形成するための全てのフォトマスクについて、ＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータを得ることは困難である場合が多く、このような場合に対処できるフォトマスクの転写特性の評価は未だ確立されていないのが現状である。

また、多層構造の半導体デバイスでは、フォトマスクを用いて形成した１つの層と、他の層におけるパターンとの間で転写の影響度を評価することも必要となるが、この場合も、上記と同様に、評価対象とした全てのフォトマスクについて、ＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータを得ることが困難な場合が多い。
本発明は、上述のような実状に鑑みてなされたものであり、マルチパターニング用のフォトマスクの転写特性の正確な評価を可能とする評価方法、評価システム、および、信頼性の高いフォトマスクの製造を可能とする製造方法を提供することを目的とする。

このような目的を達成するために、本発明は、１つの層を構成するパターンをＮ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクを用いて転写露光により形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクの転写特性評価方法において、ｎ枚（ｎは１以上、（Ｎ−１）以下の整数）の前記フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、該フォトマスクのパターン設計データからシミュレーションにより求め、前記ｎ枚を除いた他の前記フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、該フォトマスクをリソグラフィシミュレーション顕微鏡にて撮像したパターンから求め、前記転写露光結果を重ね合わせて評価を行うような構成とした。

本発明の他の態様として、フォトマスクのパターン設計データからシミュレーションにより前記転写露光結果を求める方法は、マスクプロセスシミュレーションおよびフォトリソグラフィシミュレーションを用いるような構成とした。
本発明の他の態様として、フォトマスクをリソグラフィシミュレーション顕微鏡にて撮像したパターンから前記転写露光結果を求める方法では、撮像領域にフォトマスクの欠陥箇所を含めるような構成とした。
本発明の他の態様として、フォトマスクをリソグラフィシミュレーション顕微鏡にて撮像したパターンから前記転写露光結果を求める方法では、撮像領域にフォトマスクの欠陥修正箇所を含めるような構成とした。

前本発明の他の態様として、記転写露光結果を重ね合わせて行う評価では、パターン寸法により欠陥箇所および／または欠陥修正箇所の合否判定するような構成とし、また、前記転写露光結果を重ね合わせて行う評価では、欠陥箇所の転写影響度ΔＣＤ値で合否判定するような構成とした。
本発明の他の態様として、他の１つの層を形成するためのＭ枚（Ｍは２以上の整数）のフォトマスクの少なくとも１枚のフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、該フォトマスクのパターン設計データからシミュレーションにより求め、該転写露光結果と、前記１つの層を形成するための少なくとも１枚のフォトマスクの前記転写露光結果とを重ね合わせて評価を行うような構成とした。

また、本発明は、複数のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクを検査して合否判定を行う転写特性評価システムにおいて、フォトマスクの設計データを記憶する記憶部と、リソグラフィシミュレーション顕微鏡を用いてフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を取得する測定部と、前記記憶部に記憶されているフォトマスクの設計データから、シミュレーションにより該フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を取得するシミュレーション部と、取得した前記転写露光結果を重ね合わせて検査を行う検査部と、前記記憶部、前記測定部、前記シミュレーション部および前記検査部を制御する制御部と、を有し、該制御部は、複数の前記フォトマスクの中で前記測定部による転写露光結果の取得ができないフォトマスクについて、前記記憶部から設計データを前記シミュレーション部に送り、シミュレーションにより該フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を取得するような構成とした。

また、本発明は、Ｎ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクの製造方法において、上述のいずれかのフォトマスクの転写特性評価方法による転写特性評価工程を含むような構成とした。

本発明の転写特性評価方法、転写特性評価システムは、マルチパターニング用のフォトマスクの転写特性を正確に評価することができる。
本発明のフォトマスクの製造方法は、マルチパターニングにおけるフォトマスク相互間の転写の影響が低減されたフォトマスクの製造を可能とする。

図１は、本発明のフォトマスクの転写特性評価方法の一実施形態のプロセスを説明するフロー図である。 図２は、図１に示されるフローを説明する図である。 図３は、図１に示されるフローを説明する図である。 図４は、図１に示されるフローを説明する図である。 図５は、図１に示されるフローを説明する図である。 図６は、図１に示されるフローを説明する図である。 図７は、マスクプロセスモデル、リソグラフィシミュレーションモデルの最適化のプロセスを説明するフロー図である。 図８は、図７に示されるフローを説明する図である。 図９は、図７に示されるフローを説明する図である。 図１０は、本発明のフォトマスクの転写特性評価システムの一実施形態を示す構成図である。 図１１は、リソグラフィシミュレーション顕微鏡の構成例を示す図である。 図１２は、本発明のフォトマスク製造方法の一実施形態を示す工程図である。 図１３は、設計データからマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行って輪郭線化した画像データの一部を示す図である。 図１４は、ＡＩＭＳ画像から得た輪郭線化した画像データの一部を示す図である。 図１５は、設計データを基に転写シミュレーションにより得た第１フォトマスクのパターンエッジの輪郭線データと、ＡＩＭＳ画像から得た第２フォトマスクの輪郭線化した画像データを重ね合わせた一部を示す図である。 図１６は、ＡＩＭＳ画像から得た第１フォトマスクの輪郭線データと、ＡＩＭＳ画像から得た第２フォトマスクの輪郭線化した画像データを重ね合わせた一部を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下に説明する形態に限定されることはなく、技術思想を逸脱しない範囲において種々変形を行なって実施することが可能である。また、添付の図面においては、説明のために上下、左右の縮尺を誇張して図示することがあり、実際のものとは縮尺が異なる場合がある。

［フォトマスクの転写特性評価方法］
本発明は、１つの層を構成するパターンをＮ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクを用いて転写露光により形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクの転写特性評価方法である。図１は、本発明のフォトマスクの転写特性評価方法の一実施形態のプロセスを説明するフロー図であり、図２〜図６は、図１に示されるフローを説明する図である。この実施形態では、第１フォトマスク、第２フォトマスクの２枚のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成する場合を例としており、また、第１フォトマスクは手元にないものとしている。
本発明では、第１フォトマスクの設計データを準備する（Ｓ１０１）。第１フォトマスクの設計データは、例えば、ＧＤＳ形式、ＯＡＳＩＳ形式等が好適に用いられるが、多角形（ポリゴン）の閉曲線で表現されるポリゴン座標データであれば、これらに限定されない。設計データは、光近接効果を利用したＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）パターンを含むものであってよい（図２（Ａ）参照）。この第１フォトマスクの設計データでは、デザインルールチェック（ＤＲＣ）、光学的ルールチェック（ＯＲＣ）等の設計検証が行われており、設計ルール違反により生じる欠陥に対して完全にクリーンな状態である。尚、図２（Ａ）では、第１フォトマスクの設計データに対応する遮光パターンＰ１を、砂目模様を付して示している。

次に、第１フォトマスクの設計データを、マスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行うシミュレータに入力する（Ｓ１０２）。マスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションそれぞれにおいて、マスクプロセスモデルの最適化、リソグラフィシミュレーションモデルの最適化が必要な場合、予め最適化を実施する。これについては、後述する。
第１フォトマスクの設計データを基にマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行い、このシミュレーション処理後のデータをパターンエッジの輪郭線データとして出力する（Ｓ１０３）。すなわち、シミュレーションで転写パターンの輪郭線を生成し、所定の形式、例えばＧＤＳ形式に変換して、第１フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果としての輪郭線データを得る。図２（Ｂ）には、シミュレーションで得た転写パターンＰ_S１を示している
一方、第２フォトマスクの設計データを準備する（Ｓ１０４）。第２フォトマスクの設計データもＧＤＳ形式、ＯＡＳＩＳ形式等でよく、ＯＰＣパターンを含むものであってよい。図３では、第２フォトマスクの設計データに対応する遮光パターンＰ２を、斜線を付して示している。この第２フォトマスクの設計データでは、デザインルールチェック（ＤＲＣ）、光学的ルールチェック（ＯＲＣ）等の設計検証が行われており、設計ルール違反により生じる欠陥に対して完全にクリーンな状態である。

次に、第２フォトマスクの設計データに基づいて、例えば、電子線描画、現像、異物検査等の工程を経て第２フォトマスクを作製する（Ｓ１０５）。
作製した第２フォトマスクについて欠陥検査を行い、必要な場合には欠陥箇所の修正を行う（Ｓ１０６）。欠陥検査は、例えば、ＤＢ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ）検査方式やＤＤ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ）検査方式よる、フォトマスク欠陥検査装置を用いて行うことができる。また、欠陥箇所の修正は、荷電粒子修正装置、ＡＦＭ（原子間力顕微鏡）等の欠陥修正装置を用いて行うことができる。図３（Ｂ）では、欠陥検査において把握されるパターンＰ_INS２を示しており、欠陥箇所Ｐｄに細かいピッチの斜線を付して示している。
尚、既に上記のＳ１０４〜Ｓ１０６のプロセスが完了し、転写特性評価の対象である第２フォトマスクが手元に存在する場合には、上記のＳ１０４〜Ｓ１０６のプロセスは省略される。

次に、リソグラフィシミュレーション顕微鏡により第２フォトマスクを撮像する（Ｓ１０７）。リソグラフィシミュレーション顕微鏡はウエハ露光装置の光学系を模した顕微鏡であり、エアリアルイメージ測定システム（Ａｅｒｉａｌ Ｉｍａｇｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ：カールツァイス社製、以後、ＡＩＭＳ（登録商標）と記す）等が知られている。ＡＩＭＳによる第２フォトマスクの撮像は、欠陥箇所、欠陥修正箇所を含む領域が対象となる。これは、フォトマスクの欠陥保証面積に対してＡＩＭＳによる撮像面積が狭く、かつ、撮像に要する時間が長いため、第２フォトマスクの欠陥検査（Ｓ１０６）において欠陥が発見された箇所、欠陥の修正が行われた箇所に限定して撮像することが効率的であるからである。

上記のように撮像したＡＩＭＳ画像から特徴抽出を行い、輪郭線データを出力する（Ｓ１０８）。すなわち、ＡＩＭＳを用いて撮像したパターン画像から、後述するパターンマッチングに必要な特徴データ（点、コーナー、線、輪郭線、領域）を抽出する。ここでは、Ｃａｎｎｙ法、非極値抑制エッジ強調法、ハフ変換、動的輪郭法（ＳＮＡＫＥ法）等により輪郭線を生成し、所定の形式、例えば、ＧＤＳ形式に変換し、第２フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果としての輪郭線データとして出力する。図３（Ｃ）に、ＡＩＭＳを用いて撮像したパターンＰ_A２を示している。
次に、パターンマッチングにおいて、第１フォトマスク、第２フォトマスクの転写露光結果の重ね合わせ処理を行う（Ｓ１０９）。このパターンマッチングでは、設計データの座標情報を利用して、第１フォトマスクの輪郭線データ（パターンＰ_S１）、第２フォトマスクの輪郭線データ（パターンＰ_A２）を重ね合わせる（図４参照）。パターンマッチング方法としては、正規化相関法（例えば、重心分布）やベクトル相関法が挙げられ、輪郭線データはベクトルデータの抽出が容易であり、ベクトルデータ間のパターンマッチングが可能である。

パターンマッチングから、転写特性を評価する（Ｓ１１０）。この転写特性の評価では、パターン寸法により欠陥箇所および／または欠陥修正箇所の合否を判定することできる。例えば、該当箇所の転写影響度ΔＣＤ値で合否判定をすることができる。欠陥箇所や欠陥修正箇所の転写影響度ΔＣＤ値は、正常寸法Ｗと欠陥箇所あるいは欠陥修正箇所の寸法Ｗ′から、下記のように算出する。
ΔＣＤ（％）＝（Ｗ′− Ｗ）／ Ｗ ×１００

ここで、図５は、第２フォトマスクのＡＩＭＳ撮像から輪郭線化した画像データ（パターンＰ_A２）の一部を示す図であり、第２フォトマスクがライン／スペースのパターンを有し、ライン部（斜線を付して示している）に線幅が大きくなるような欠陥が存在する場合を示している。図５（Ａ）は欠陥箇所の例、図５（Ｂ）は欠陥修正箇所の例を示している。そして、図５（Ａ）の欠陥箇所のスペース部でのΔＣＤは下記式から「−ａ％」、ライン部でのΔＣＤは下記式から「ｂ％」とする。
（Ｗ′_S − Ｗ_S）／Ｗ_S ×１００ ＝ −ａ％
（Ｗ′_L − Ｗ_L）／Ｗ_L ×１００ ＝ ｂ％

また、図５（Ｂ）の欠陥修正箇所のスペース部でのΔＣＤは下記式から「−ｃ％」、ライン部でのΔＣＤは下記式から「ｄ％」とする。但し、ａ、ｂ、ｃ、ｄはいずれも正数であり、ａ＞ｃ、ｂ＞ｄとする。
（Ｗ″_S − Ｗ_S）／Ｗ_S ×１００ ＝ −ｃ％
（Ｗ″_L − Ｗ_L）／Ｗ_L ×１００ ＝ ｄ％

図６は、第２フォトマスクのＡＩＭＳ撮像から輪郭線化した画像データ（パターンＰ_A２）に、設計データから転写シミュレーションした第１フォトマスクの輪郭線化した画像データ（パターンＰ_S１）を重ね合わせた一部を示す図である。図６（Ａ）は図５（Ａ）に示される例での重ね合わせ、図６（Ｂ）は図５（Ｂ）に示される例での重ね合わせを示している。そして、図６（Ａ）の欠陥箇所のスペース部でのΔＣＤは下記式から「−ａ′％」、ライン部でのΔＣＤは、上記と同様に、下記式から「ｂ％」とする。
（Ｗ′_S' − Ｗ_S'）／Ｗ_S' ×１００ ＝ −ａ′％
（Ｗ′_L − Ｗ_L）／Ｗ_L ×１００ ＝ ｂ％

また、図６（Ｂ）の欠陥修正箇所のスペース部でのΔＣＤは下記式から「−ｃ′％」、ライン部でのΔＣＤは、上記と同様に、下記式から「ｄ％」とする。但し、ａ′、ｃ′はいずれも正数であり、ａ′＞ｃ′とする。
（Ｗ″_S' − Ｗ_S'）／Ｗ_S' ×１００ ＝ −ｃ′％
（Ｗ″_L − Ｗ_L）／Ｗ_L ×１００ ＝ ｄ％

図５（Ａ）および図６（Ａ）の欠陥箇所のスペース部では、ΔＣＤがパターンマッチング前の「−ａ％」からパターンマッチング後の「−ａ′％」となっている。一方、図５（Ｂ）および図６（Ｂ）の欠陥修正箇所のスペース部では、ΔＣＤがパターンマッチング前の「−ｃ％」からパターンマッチング後の「−ｃ′％」となっている。そして、欠陥箇所の合否判定における「良」の基準を、例えば、パターンマッチング後のΔＣＤの絶対値が１０％以下（|ΔＣＤ|≦１０％）の範囲とすることができる。この場合、図６（Ａ）の欠陥箇所のスペース部のΔＣＤが|−ａ′％|＞１０％の場合、欠陥箇所の合否判定は不良となる。また、図６（Ｂ）の欠陥修正箇所のスペース部のΔＣＤが|−ｃ′％|≦１０％の場合、欠陥修正箇所の合否判定を良とすることができる。
上述のように、本発明のフォトマスクの転写特性評価方法では、１層分のパターンを形成するためのフォトマスクにおいて、ＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータを得ることが困難なフォトマスクが存在しても、フォトマスクの転写特性の正確な評価を可能とする。

上述の実施形態では、第１フォトマスク、第２フォトマスクの２枚のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するダブルパターニングの場合であって、第１フォトマスクは手元になくＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータを得ることができない場合である。例えば、第１フォトマスク〜第３フォトマスクの３枚のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するトリプルパターニング、第１フォトマスク〜第４フォトマスクの４枚のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するクアドロパターニングの場合であっても、上記と同様に、フォトマスクの転写特性の正確な評価が可能である。すなわち、マルチパターニングに用いるＮ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクにおいて、ｎ枚（ｎは１以上、（Ｎ−１）以下の整数）のフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、図１のＳ１０１〜１０３のプロセスで、設計データからのシミュレーションデータとして求め、このｎ枚を除いた他のフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、図１のＳ１０４〜Ｓ１０８のプロセスで、ＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータとして求め、設計データからのシミュレーションデータとＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータとのパターンマッチングを行うことにより、フォトマスクの転写特性の正確な評価が可能である。

ここで、上述の本発明のフォトマスクの転写特性評価方法において、設計データからシミュレーションデータを得るマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーション（Ｓ１０２）におけるマスクプロセスモデル、リソグラフィシミュレーションモデルの最適化について説明する。
図７は、マスクプロセスモデル、リソグラフィシミュレーションモデルの最適化のプロセスを説明するフロー図であり、図８〜図９は、図７に示されるフローを説明する図である。

モデル最適化では、テストマスクの設計データを準備する（Ｓ１１１）。テストマスクは、フォトマスクに存在する種々の形状、寸法を代表するような単純化されたパターン、例えば、ライン形状、ホール形状、ピラー形状等のパターン、あるいは、これらの組み合わせ集合であってよい。テストマスクのデータの形式は、例えば、ＧＤＳ形式、ＯＡＳＩＳ形式等が好適に用いられるが、これらに限定されない。設計データは、光近接効果を利用したＯＰＣパターンを含むものであってよい（図８（Ａ）参照）。この第１フォトマスクの設計データでは、デザインルールチェック、光学的ルールチェック等の設計検証が行われており、設計ルール違反により生じる欠陥に対して完全にクリーンな状態である。尚、図８（Ａ）では、テストマスクの設計データに対応する遮光パターンＰＴを、砂目模様を付して示している。
このテストマスクの設計データに基づいて、例えば、電子線描画、現像、異物検査等の工程を経てテストマスクを作製する（Ｓ１１２）。

作製したテストマスクを、例えば、ＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）を用いて撮像する（Ｓ１１３）。撮像したＳＥＭ画像から特徴抽出を行い、輪郭線データを出力する（Ｓ１１４）。図８（Ｂ）の右側に、撮像したＳＥＭ画像のパターンＰＴ_SEMを、斜線を付して示している。ＳＥＭを用いて撮像したパターン画像から、パターンマッチングに必要な特徴データ（点、コーナー、線、輪郭線、領域）を抽出する。ここでは、Ｃａｎｎｙ法、非極値抑制エッジ強調法、ハフ変換、動的輪郭法（ＳＮＡＫＥ法）等により輪郭線を生成し、所定の形式、例えば、ＧＤＳ形式に変換し輪郭線データとして出力する。尚、Ｓ１１３では、ＳＥＭの他に、イオンビームを走査して画像を形成するＦＩＢ（集束イオンビーム）装置等を用いてテストマスクを撮像してもよい。
また、作製したテストマスクについて、ＡＩＭＳを用いてテストマスクを撮像し（Ｓ１１５）、撮像したＡＩＭＳ画像から特徴抽出を行い、輪郭線データを出力する（Ｓ１１６）。すなわち、ＡＩＭＳを用いて撮像したパターン画像から、Ｃａｎｎｙ法、非極値抑制エッジ強調法、ハフ変換、動的輪郭法（ＳＮＡＫＥ法）等により輪郭線を生成し、所定の形式、例えば、ＧＤＳ形式に変換し輪郭線データとして出力する。図９（Ａ）の右側に、ＡＩＭＳを用いて撮像したパターンＰＴ_Aを、斜線を付して示している。

一方、テストマスクの設計データをマスクプロセスシミュレータに入力して、マスクプロセスシミュレーション実施後の出力データを得る（Ｓ１１７）。マスクプロセスシミュレータでは、レジストシミュレーション、エッチングシミュレーションが行われ、暫定のマスクプロセスモデルによりシミュレーションされたマスクパターンの輪郭線を生成し、所定の形式、例えば、ＧＤＳ形式に変換し輪郭線データとして出力する。図８（Ｂ）の左側に、シミュレーションで得たマスクパターンＰＴ_MSを、砂目模様を付して示している。

次に、マスクプロセスシミュレーション実施後の出力データと、テストマスクのＳＥＭ画像の輪郭線データとを用いてパターンマッチングを行う（Ｓ１１８）。このパターンマッチングでは、マスクプロセスシミュレーション実施後の出力データ（パターンＰＴ_MS）と、ＳＥＭ画像からの輪郭線データ（パターンＰＴ_SEM）との間でモデルの類似度を求める（図８（Ｂ）参照）。類似度は、パターンの特徴量の差分で評価し、残量が設定した許容値以下で最小となるように、言い換えれば類似度が最大となるように、マスクプロセスモデルを合わせこむ（フィッティング）。パターンマッチングの手法としては、正規化相関法（ピクセル画像をベースとした相関値を求める手法）、幾何マッチング（エッジ点列を用いるＸＹ座標の出力）、ベクトル相関法（エッジ等の特徴を高次元の特徴ベクトルに変換して相関を求める手法）等がある。そして、パターンマッチング（Ｓ１１８）で差分が最小とはならない場合（Ｎｏ）には、再度、マスクプロセスシミュレータにて、モデル関数のフィッティングを行い、マスクプロセスシミュレーションを実施後のパターンデータを出力する。図８（Ｃ）に、モデル関数のフィッティングを行った後のシミュレーションで得たパターンＰＴ_MS'を示している。このマスクプロセスシミュレーション実施後の出力データ（パターンＰＴ_MS'）と、テストマスクのＳＥＭ画像の輪郭線データ（パターンＰＴ_SEM）とを用いてパターンマッチングを行う（Ｓ１１８）。そして、パターンマッチングで差分が最小となった場合（Ｙｅｓ）、マスクプロセスモデルの最適化が完了する（Ｓ１１９）。

次に、マスクプロセスシミュレータにおいて、最適化されたマスクプロセスモデルによりシミュレーションされたマスクパターンデータを出力する（Ｓ１２０）。このマスクパターンデータ（例えば、ＧＤＳ形式）をリソグラフィシミュレータに入力して、リソグラフィシミュレーション実施後の出力データを得る（Ｓ１２１）。このリソグラフィシミュレータでは、暫定の光学モデルによりリソグラフィシミュレーションされた転写パターンの輪郭線を生成し、所定の形式、例えば、ＧＤＳ形式に変換し輪郭線データとして出力する。図９（Ａ）の左側に、シミュレーションで得たマスクパターンＰＴ_LSを、砂目模様を付して示している。

次に、リソグラフィシミュレーション実施後の出力データと、テストマスクのＡＩＭＳ画像の輪郭線データとを用いてパターンマッチングを行う（Ｓ１２２）。このパターンマッチングにおいても、リソグラフィシミュレーション実施後の出力データ（パターンＰＴ_LS）と、ＡＩＭＳ画像からの輪郭線データ（パターンＰＴ_A）との間でモデルの類似度を求める（図９（Ａ）参照）。類似度は、パターンの特徴量の差分で評価し、残量が最小となるようにマスクプロセスモデルを合わせこむ（フィッティング）。そして、パターンマッチング（Ｓ１２２）で差分が最小ではない場合（Ｎｏ）には、再度、リソグラフィシミュレータにて、モデル関数のフィッティングを行い、リソグラフィシミュレーションを実施後のパターンデータを出力する。図９（Ｂ）に、モデル関数のフィッティングを行った後のシミュレーションで得たパターンＰＴ_LS'を示している。このリソグラフィシミュレーション実施後の出力データ（パターンＰＴ_LS'）と、テストマスクのＡＩＭＳ画像の輪郭線データ（パターンＰＴ_A）とを用いてパターンマッチングを行う（Ｓ１２２）。そして、パターンマッチングで差分が最小となった場合（Ｙｅｓ）、リソグラフィモデルの最適化が完了する（Ｓ１２３）。

上述の実施形態では、１層分のパターンを形成するための第１フォトマスク、第２フォトマスクの２枚のフォトマスクの転写特性評価の例であるが、本発明のフォトマスクの転写特性評価方法は、１つの層を形成するためのフォトマスクと、他の層を形成するためのフォトマスクについても、転写特性を評価することが可能である。多層構造の半導体デバイスでは、上層と下層の重なりは、上下層の接続が適正になされているか否かを判断するために重要な評価項目である。

この場合、１つの層を形成するためのＮ枚のフォトマスクの転写露光結果は、図１を参照して説明した上述の実施形態により求めることができる。また、他の層を形成するためのＭ枚（Ｍは２以上の整数）のフォトマスクのうち、上記の１つの層と上下層間の接続をなすフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、図１のＳ１０１〜１０３のプロセスで、設計データからのシミュレーションデータとして求める。また、上下層間接続をなすフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果が、ＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータとして求めることができる場合には、図１のＳ１０４〜Ｓ１０８のプロセスで転写露光結果を求める。そして、この他の層を形成するためのフォトマスクの転写露光結果と、１つの層を形成するためのＮ枚のフォトマスクの中で上下層間の接続をなすフォトマスクの転写露光結果とを重ね合わせてパターンマッチングを行うことにより、上下層間接続を含めたフォトマスクの転写特性の正確な評価が可能である。尚、他の層を形成するためのＭ枚（Ｍは２以上の整数）全てのフォトマスクについて、設計データからのシミュレーションデータ、あるいは、ＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータを求めて転写特性の評価を行ってもよい。また、他の層を形成するためのフォトマスクの転写露光結果と重ね合わせてパターンマッチングを行う１つの層を形成するためのフォトマスクは、上下層間の接続をなすフォトマスク以外のフォトマスクも含めてよく、上下層間における相対的なパターン位置の確認を行うことができる。
上述のフォトマスクの転写特性評価方法の実施形態は例示であり、本発明はこのような実施形態に限定されるものではない。

［フォトマスクの転写特性評価システム］
図１０は、本発明のフォトマスクの転写特性評価システムの一実施形態を示す構成図である。この実施形態における転写特性評価システムは、制御部１１、記憶部１２、測定部１３、シミュレーション部１４、検査部１５を備えている。
制御部１１は、記憶部１２、測定部１３、シミュレーション部１４および検査部１５を制御するものであり、測定、演算を行うプログラムが記憶されている。
記憶部１２には、フォトマスクの設計データが記憶されている。設計データは、ＧＤＳ形式、ＯＡＳＩＳ形式等で表現されており、設計データを表示するソフトウエアが当該フォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、フォーマット形式には特に制限はない。

測定部１３は、フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、ＡＩＭＳを用いて取得する機能を備えている。この測定部１３では、ＡＩＭＳ画像から特徴抽出を行い、輪郭線を生成し、例えば、ＧＤＳ形式に変換し輪郭線データとして転写露光結果を出力する。測定部１３には、このような一連の測定、演算を行うプログラムが記憶されているが、測定部１３で得られたＡＩＭＳ画像を信号回線を介して制御部へ送り、制御部に記憶されているプログラムにより上記の一連の測定、演算を行うものであってもよい。尚、ＡＩＭＳを構成するリソグラフィシミュレーション顕微鏡は、ウエハ露光装置の光学系を模した顕微鏡であり、例えば、図１１に示されるように、試料であるフォトマスクＰＭの一方に位置する照明光学系２１と、フォトマスクＰＭの他方に位置する投影光学系２２、投影レンズ２３、ＣＣＤ等の撮像素子２４を備えている。
シミュレーション部１４は、記憶部１２に記憶されているフォトマスクの設計データから、シミュレーションにより当該フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を取得する機能を備えている。このシミュレーション部１４では、記憶部１２に記憶されているフォトマスクの設計データをシミュレータに入力し、設計データを基にマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行い、転写パターンの輪郭線を生成し、例えばＧＤＳ形式に変換して、輪郭線データとして転写露光結果を出力する。シミュレーション部１４には、このような一連の演算を行うプログラムが記憶されている。

検査部１５は、測定部１３にて取得した転写露光結果とシミュレーション部１４にて取得した転写露光結果を重ね合わせてパターンマッチングを行い、転写特性を評価する機能を備えている。パターンマッチングでは、設計データの座標情報を利用して、転写露光結果である各フォトマスクの輪郭線データを重ね合わせる。転写特性の評価では、パターンマッチング後のパターン寸法、パターン間隙により欠陥箇所の合否判定を行う。検査部１５には、このような一連の演算を行うプログラムが記憶されている。
このようなフォトマスクの転写特性評価システムは、複数のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクを検査して合否判定を行うことができる。そして、測定部１３においてＡＩＭＳを用いたシミュレーションデータを得ることが困難なフォトマスクが存在しても、フォトマスクの転写特性の正確な評価が可能である。
上述のフォトマスクの転写特性評価システムの実施形態は例示であり、本発明はこのような実施形態に限定されるものではない。例えば、上述の実施形態では、記憶部１２は制御部１１と別に設けられているが、制御部１１に組み込まれたものであってもよい。

［フォトマスクの製造方法］
図１２は、本発明のフォトマスク製造方法の一実施形態を示す工程図である。
本発明は、Ｎ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクの製造方法であり、この実施形態では、Ｎ枚のフォトマスクの所望の１枚について、マスク設計データを作成する（Ｓ２０１）。このマスク設計データは、光近接効果を利用したＯＰＣパターンを含むものであってよい。

次に、遮光膜を備えたフォトマスク用の透明基板の遮光膜上に、電子線感応型のレジストを塗布し、上記のマスク設計データに基づいて電子線描画を行う（Ｓ２０２）。フォトマスク用の透明基板は、露光光を高い透過率で透過する物であり、例えば、光学研磨された合成石英、蛍石、フッ化カルシウム等の基板を挙げることができる。また、遮光膜は、露光光を実質的に完全に遮光する光学濃度３以上の遮光膜のみならず、露光光を所定の透過率で透過する半透過性の遮光膜を含むものである。また、電子線描画は、ラスタースキャン方式、ベクタースキャン方式のいずれであってもよい。
次いで、レジストを現像し、このレジストを介して遮光膜をエッチングする（Ｓ２０３）。これにより、所望の遮光パターンを備えたフォトマスクが得られる。
このように作製したフォトマスクについて欠陥検査を行う（Ｓ２０４）。欠陥検査は、例えば、ＤＢ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ）検査方式やＤＤ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ）検査方式よる、フォトマスク欠陥検査装置を用いて行うことができる。そして、欠陥が発見され、当該欠陥の修正が必要な場合には、欠陥修正を行う（Ｓ２０５）。この欠陥修正は、例えば、荷電粒子修正装置、ＡＦＭ型の修正装置等を用いて行うことができる。

次に、フォトマスクの転写特性評価を行う（Ｓ２０６）。このフォトマスクの転写特性評価では、１つの層を形成するための他のフォトマスク、あるいは、必要に応じて、上層または下層に位置する他の層を形成するための少なくとも１枚のフォトマスクとの間で、パターンデータのマッチングを行うものであり、上述の本発明のフォトマスクの転写特性評価方法により実施することができる。この場合、現在製造工程にあるフォトマスクが、１つの層を形成するためのＮ枚のフォトマスクの最初のフォトマスクであり、他のフォトマスクは未製造の状態である場合には、他のフォトマスクについては、マスク設計データを基にマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行って得たパターンエッジの輪郭線データを用いて転写特性評価を行う。また、１つの層を形成するための他のフォトマスクが既に出荷されており手元にない場合にも、当該フォトマスクについては、マスク設計データを基にマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行って得たパターンエッジの輪郭線データを用いて転写特性評価を行う。

フォトマスクの転写特性評価で良との判断がなされた後、マスクパターンの寸法精度、位置精度を検査し（Ｓ２０７）、良と判断された場合には出荷される（Ｓ２０８）。
このような本発明のフォトマスク製造方法では、フォトマスク相互間における転写の影響が低減されているマルチパターニング用のフォトマスクの製造が可能である。
上述のフォトマスクの製造方法の実施形態は例示であり、本発明はこのような実施形態に限定されるものではない。例えば、欠陥検査（Ｓ２０４）の前に異物検査を行い、フォトマスク上に異物が付着、発生していないか検査してもよい。また、マスクパターンの寸法精度、位置精度の検査（Ｓ２０７）が終了した後、フォトマスクにペリクルを貼り付ける工程、欠陥検査工程、異物検査工程等を有するものであってもよい。

次に、より具体的な実施例を示して本発明を更に詳細に説明する。
［実施例］
ライン／スペースのパターンを２分割した第１フォトマスク、第２フォトマスクの設計データ（ＧＤＳ形式、ＯＰＣパターンを含む）を作製した。この設計データでは、遮光部であるライン幅を２８０ｎｍ、透光部であるスペース幅を９６０ｎｍとした。
次に、第１フォトマスクの設計データを基にマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行い、パターンエッジの輪郭線データを出力した。図１３は、第１フォトマスクの設計データからマスクシミュレーション、リソグラフィシミュレーションを行って輪郭線化した画像データに対応するライン／スペースのパターンの一部を示す図であり、砂目模様を付した部位が遮光部である。

一方、第２フォトマスクの設計データを基に、電子線描画、現像、異物検査等の工程を経て第２フォトマスクを作製した。ここでは、光学研磨した６インチ角、０．２５インチ厚の透明な石英基板を透明基板として準備し、この石英基板に一方の面に、スパッタリング法でＭｏＳｉ（モリブデンシリサイド）を厚み５０ｎｍで成膜して遮光膜とし、この遮光膜上にネガ型の電子線感応型レジストを塗布してレジスト層を形成し、このレジスト層に電子線描画を行った。次いで、現像してレジストパターンを形成し、このレジストパターンを介して遮光膜をフッ素と酸素の混合ガスでドライエッチングした。尚、ここでは、エッチング前に故意に異物を散布し、大小２箇所の残渣欠陥（黒欠陥とも呼ばれる）を設けた。
このように作製した第２フォトマスクについて、波長１９３ｎｍのレーザー光を用いたフォトマスク欠陥検査装置により欠陥検査を行い、上記の異物によるエッチング阻害部位に対応した２箇所の欠陥を検出した。

次いで、下記の照明条件で、ＡＩＭＳにより第２フォトマスクの欠陥箇所を含む領域を撮像した。
（ＡＩＭＳ照明条件）
・波長λ ： １９３ｎｍ
・開口数ＮＡ ： １．２
・Illumination ： Annular ６６％
・σ ： ０．７６

撮像したＡＩＭＳ画像から特徴抽出を行い、輪郭線データを出力した。図１４は、ＡＩＭＳ画像から得た輪郭線化した画像データに対応するライン／スペースのパターンの一部を示す図であり、斜線を付した部位が遮光部である。図１４に示されるパターンにおいて、上記のレジスト層の２箇所の欠落部位に対応した欠陥箇所の転写影響度ΔＣＤを算出し、その結果を図１４に記載した。尚、欠陥箇所の転写影響度ΔＣＤ値は、正常寸法Ｗと欠陥箇所の寸法Ｗ′から、下記のように算出した。
ΔＣＤ（％）＝（Ｗ′− Ｗ）／Ｗ ×１００

次に、設計データを基に転写シミュレーションにより得た第１フォトマスクのパターンエッジの輪郭線データと、ＡＩＭＳ画像から得た第２フォトマスクの輪郭線との重ね合わせ処理を行った。図１５は、設計データを基に転写シミュレーションにより得た第１フォトマスクのパターンエッジの輪郭線データと、ＡＩＭＳ画像から得た第２フォトマスクの輪郭線化した画像データとの重ね合わせに対応するライン／スペースのパターンの一部を示す図である。図１５では、第１フォトマスクのパターンの遮光部には砂地模様を付し、第２フォトマスクのパターンの遮光部には斜線を付して示している。図１５に示されるパターンにおいて、第２フォトマスク製造時のレジスト層の２箇所の欠落部位に対応した欠陥箇所の転写影響度ΔＣＤを算出し、その結果を図１５に記載した。

［比較例］
実施例における第２フォトマスクと同様に、第１フォトマスクの設計データを基に、電子線描画、現像、異物検査等の工程を経て第１フォトマスクを作製した。
このように作製した第１フォトマスクについて、実施例における第２フォトマスクと同様に、ＡＩＭＳにより撮像し、撮像したＡＩＭＳ画像から特徴抽出を行い、輪郭線データを出力した。
次に、上記のようにＡＩＭＳ画像から得た第１フォトマスクの輪郭線データと、実施例においてＡＩＭＳ画像から得た第２フォトマスクの輪郭線データとの重ね合わせ処理を行った。図１６は、ＡＩＭＳ画像から得た第１フォトマスクの輪郭線データと、ＡＩＭＳ画像から得た第２フォトマスクの輪郭線化した画像データとの重ね合わせに対応するライン／スペースのパターンの一部を示す図である。図１６では、第１フォトマスクのパターンの遮光部には砂地模様を付し、第２フォトマスクのパターンの遮光部には斜線を付して示している。図１６に示されるパターンにおいて、第２フォトマスク製造時のレジスト層の２箇所の欠落部位に対応した欠陥箇所の転写影響度ΔＣＤを算出し、その結果を図１６に記載した。

［検 討］
実施例において算出した２箇所の欠陥箇所のスペース部における転写影響度ΔＣＤ（図１５参照）と、比較例において算出した２箇所の欠陥箇所のスペース部における転写影響度ΔＣＤ（図１６参照）を、下記の表１に記載した。

表１に示されるように、実施例における転写影響度ΔＣＤと、比較例における転写影響度ΔＣＤの差異は、２種の欠陥箇所のいずれにおいても２％未満であった。このことから、第１フォトマスクについて、ＡＩＭＳ画像を使用せず、設計データに基づいて得たシミュレーション画像を用いても、精度の高い転写特性評価が可能なことが確認された。

本発明は、マルチパターニングを用いる種々の微細加工に適用することができる。

１１…制御部
１２…記憶部
１３…測定部
１４…シミュレーション部
１５…検査部

Claims (9)

1. １つの層を構成するパターンをＮ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクを用いて転写露光により形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクの転写特性評価方法において、
   ｎ枚（ｎは１以上、（Ｎ−１）以下の整数）の前記フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、該フォトマスクのパターン設計データからシミュレーションにより求め、
   前記ｎ枚を除いた他の前記フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、該フォトマスクをリソグラフィシミュレーション顕微鏡にて撮像したパターンから求め、
   前記転写露光結果を重ね合わせて評価を行うことを特徴とするフォトマスクの転写特性評価方法。
2. フォトマスクのパターン設計データからシミュレーションにより前記転写露光結果を求める方法は、マスクプロセスシミュレーションおよびフォトリソグラフィシミュレーションを用いることを特徴とする請求項１に記載のフォトマスクの転写特性評価方法。
3. フォトマスクをリソグラフィシミュレーション顕微鏡にて撮像したパターンから前記転写露光結果を求める方法では、撮像領域にフォトマスクの欠陥箇所を含めることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のフォトマスクの転写特性評価方法。
4. フォトマスクをリソグラフィシミュレーション顕微鏡にて撮像したパターンから前記転写露光結果を求める方法では、撮像領域にフォトマスクの欠陥修正箇所を含めることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のフォトマスクの転写特性評価方法。
5. 前記転写露光結果を重ね合わせて行う評価では、パターン寸法により欠陥箇所および／または欠陥修正箇所の合否判定することを特徴とする請求項３または請求項４に記載のフォトマスクの転写特性評価方法。
6. 前記転写露光結果を重ね合わせて行う評価では、欠陥箇所の転写影響度ΔＣＤ値で合否判定することを特徴とする請求項５に記載のフォトマスクの転写特性評価方法。
7. 他の１つの層を形成するためのＭ枚（Ｍは２以上の整数）のフォトマスクの少なくとも１枚のフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を、該フォトマスクのパターン設計データからシミュレーションにより求め、該転写露光結果と、前記１つの層を形成するための少なくとも１枚のフォトマスクの前記転写露光結果とを重ね合わせて評価を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載のフォトマスクの転写特性評価方法。
8. 複数のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクを検査して合否判定を行う転写特性評価システムにおいて、
   フォトマスクの設計データを記憶する記憶部と、
   リソグラフィシミュレーション顕微鏡を用いてフォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を取得する測定部と、
   前記記憶部に記憶されているフォトマスクの設計データから、シミュレーションにより該フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を取得するシミュレーション部と、
   取得した前記転写露光結果を重ね合わせて検査を行う検査部と、
   前記記憶部、前記測定部、前記シミュレーション部および前記検査部を制御する制御部と、を有し、
   該制御部は、複数の前記フォトマスクの中で前記測定部による転写露光結果の取得ができないフォトマスクについて、前記記憶部から設計データを前記シミュレーション部に送り、シミュレーションにより該フォトマスクのフォトリソグラフィによる転写露光結果を取得することを特徴とするフォトマスクの転写特性評価システム。
9. Ｎ枚（Ｎは２以上の整数）のフォトマスクを用いて転写露光により１つの層を形成するマルチパターニングに用いるフォトマスクの製造方法において、
   請求項１乃至請求項７のいずれかに記載のフォトマスクの転写特性評価方法による転写特性評価工程を含むことを特徴とするフォトマスクの製造方法。

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