JP2017058435A - 評価方法及び装置、そのプログラム、露光方法及び装置、並びにデバイス製造方法 - Google Patents
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Abstract
Description
また、予め様々なレチクルのパターンに対応しておくために、多くの評価用パターンのCD値を計測する場合、その計測時間が長くなり、露光工程のスループットが低下する恐れがある。さらに、その計測時間を短縮するために、その多くの評価用パターンから実際にOPEの調整で使用する複数の評価用パターンを選択するものとしても、その選択のための基準が定まっていなかった。
第4の態様によれば、露光光源からの光でパターンを照明し、その露光光源からの光でそのパターン及び投影光学系を介して基板を露光する露光装置において、上記態様の評価装置によって選択されたその複数の評価用パターンが形成されたマスクを用いて、その光学特性を求める計測部と、その計測部の計測結果に基づいてその光学特性を調整する調整部と、を備える露光装置が提供される。
第6の態様によれば、上記態様の露光方法又は露光装置を用いて基板上に感光層のパターンを形成することと、そのパターンが形成されたその基板を処理することと、を含むデバイス製造方法が提供される。
第8の態様によれば、上記態様の評価方法をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
図1は、本実施形態に係るリソグラフィシステムDMSを示す。図1において、リソグラフィシステムDMSは、複数(図1では5台)の露光装置EXA,EXB,EXC,EXD,EXEと、これらの露光装置EXA〜EXEで使用される種々のレチクル(マスク)のパターンの配置及びパターンの膜厚を含む構成データを各レチクルのID情報(識別情報)に対応させて記憶するマスクサーバMSEと、露光装置EXA〜EXEに対して所定の露光条件等の情報を供給するマスターサーバ6とを備えている。さらに、リソグラフィシステムDMSは、コータ・デベロッパ(不図示)と、形成されたパターンの検査を行う走査型電子顕微鏡(SEM)又はスキャトロメータ等の検査装置MEAと、工程管理等を行うホストコンピュータ(不図示)と、露光装置EXA〜EXE、マスクサーバMSE、マスターサーバ6、及び検査装置MEA等の間で情報の送受信を行う例えばLAN(Local Area Network)などの通信回線12と、マスクサーバMSEとマスターサーバ6との間で構成データ等を送受信する専用のより高速の通信回線13とを備えている。
図2は、図1中の露光装置EXAの機構部の概略構成を示し、図3は、露光装置EXAの制御演算系及び図1中のマスターサーバ6の制御演算系を示す。図2において、露光装置EXAは、一例としてスキャニングステッパー(スキャナー)よりなる走査露光型の投影露光装置である。露光装置EXAは、投影光学系PLを備えている。以下、図2において、投影光学系PLの光軸AXと平行にZ軸を取り、これに直交する面(本実施形態ではほぼ水平面に平行な面)内でレチクルRとウエハWとが相対走査される方向に沿ってY軸を、Z軸及びY軸に直交する方向に沿ってX軸を取って説明する。また、X軸、Y軸、及びZ軸に平行な軸の回りの回転方向をθx、θy、及びθz方向として説明する。
さらに、露光装置EXAは、レチクルRのアライメントマークの投影光学系PLによる像の位置を計測する空間像計測系36及びウエハWのアライメントマークの位置を計測する例えば画像処理方式(FIA系)のアライメント系AL等を備えている。アライメント系AL等の計測情報は露光制御部14に供給される。
図3において、マスターサーバ6は、複数のCPU(中央演算ユニット)と、半導体メモリと、ハードディスク装置等の大容量の記憶装置とを備えたコンピュータである。また、マスターサーバ6は、主制御部50(オペレーティングシステム)と、通信回線12,13との間で送受信を行うためのIOポート8Aと、DVD (digital versatile disk)又はフラッシュメモリ等の記録媒体53に記録されたデータ及びプログラムを読み取るとともに、記録媒体53にデータ等を書き込むことが可能な記録再生部52と、記憶装置の一部である第1記憶部51及び第2記憶部61と、オペレータが制御情報等を入力するための入力装置(不図示)と、各種情報を表示するための表示装置(不図示)と、以下で説明するコンピュータのプログラムによって実行される種々の機能(ソフトウェア上の機能)とを備えている。
次の表1に、第1〜第27のテストパターンPtniに関して求められた、第1の条件(開口数LNA)、第2の条件(開口数INA)、及び第3の条件(輪帯比Rr)に対するCD値の感度Si1,Si2,Si3(i=1〜27)の一例を示す。
ステップ116において、i番目及びj番目のテストパターンPtni,Ptnj(j=1〜27で、j≒i)の間の類似度を示す情報として、一例として次のような感度Sikと感度Sjkとの差分の自乗和の平方根よりなる距離d(i,j)を計算する。感度を規定する条件が一つの場合(例えば開口数LNAのみの場合)、その距離d(i,j)は2つの感度の差分の絶対値になる。
なお、本実施形態においては、距離d(i,j)を式(2)のように定義しているため、2つのテストパターン間の類似度が高くなるほど、それらの間の距離d(i,j)は小さくなる。このため、2つのテストパターン間の類似度が高くなるほど量が大きくなる情報を使用したい場合、その情報としては距離d(i,j)の逆数を使用してもよい。また、初期状態では、第1〜第27のテストパターンPtniがそれぞれ第1〜第27のクラスターCLi(i=1〜27)となる。その距離d(i,j)を2つのクラスター間の距離ともみなすことができる。
さらに、ステップ118において、図5(A)の中で距離d(i,j)が最短となる2つのクラスターCLi,CLjを1つのクラスターに併合する。最短距離が複数ある場合には、例えば最も小さい番号のクラスターを併合してもよい。一例として、図5(B)に示すように、17番目のクラスターCL17と、22番目のクラスターCL22とが一つのクラスターCL17となる。そして、ステップ120において、クラスターが一つになったかどうかを判定する。この段階では、クラスターは26個であるため、動作はステップ116に戻り、現在のi番目及びj番目のクラスター間の距離d(i,j)を次のように計算する。
+C(i)・d(a,b)’ …(3)
なお、ここでは、j番目のクラスターは、その前段階のa番目のクラスターとb番目のクラスターとが併合されたものとして、距離d(i,a)’,d(i,b)’,d(a,b)’はそれぞれその前段階におけるi番目及びa番目のクラスター間の距離、i番目及びb番目のクラスター間の距離、及びa番目及びb番目のクラスター間の距離を表している。また、クラスター分析のうちのウォード法(ward method)を適用する場合、式(3)における係数A(i),B(i),C(i)は以下のように表される。なお、ni,na,nbはそれぞれその前段階において、i番目、a番目、及びb番目のクラスターに含まれるテストパターンの数を表している。
B(i)=(ni+nb)/(ni+na+nb) …(4B)
C(i)=−ni/(ni+na+nb) …(4C)
なお、階層型クラスター分析において、類似度を算出する具体的な方法として、他の単一法(single method)、完全連結法(complete method)、平均法(average method)、マクイッティ法(mcquitty method)、中間法(median method)、又は重心法(centroid method)などのウォード法以外の類似度を算出する方法を適用可能である。
ここで、2つのテストパターンの感度の差分を距離d(i,j)として用いているため、それぞれのテストパターンのOPE特性の類似度に応じて各テストパターンを分類することができる。そして、2つのテストパターンの感度の差分の絶対値を距離d(i,j)として用いているため、各テストパターンの分類の高精度化を図ることができる。
このシミュレーションによって多くのテストパターンから使用対象のテストパターンを選択する方法によれば、露光、現像、レジストパターンの線幅の計測を演算によって行うことができるため、テストパターンの数が増加しても短時間に使用対象のテストパターンを選択できる。さらに、レジストパターンの線幅の計測誤差が除去できるため、より正確に使用対象のテストパターンを選択できる。
なお、上述において、光学系の各条件の調整量を求める際に、光学系の条件毎の感度の情報を読み出す代わりに、光学系の条件毎に結像計算を行い、その結像計算結果と各評価用パターンのCD値の誤差とを用いて光学系の各条件の調整量を求めてもよい。
また、本実施形態の光学特性の評価方法を以下の通り記述しても良い。
本実施形態の光学特性の評価方法は、その光学特性を評価するために使用可能な複数のパターンに関連する情報を使用して、その光学系の状態が変化したときの光学特性の変動量を、複数のパターンごとに求めることと、これら複数のパターンを、光学特性の変動量を用いて1又は複数の群に分類することとを含む。
ここで、1又は複数の群に分類することは、教師なし学習法を用いて1又は複数の群に分類することを含んでいても良い。
また、光学特性の変動量を用いて1又は複数の群に分類することは、複数のパターンごとに求められた変動量の類似度を用いて分類しても良い。
また、光学特性の変動量を用いて1又は複数の群に分類することは、設定された変動量の類似度の閾値を用いて分類しても良い。このとき、類似度が閾値内となるように、1又は複数の群に分類しても良い。
本実施形態の光学系の光学特性の評価装置は、光学特性を評価するために使用可能な複数のパターンに関連する情報を記憶する記憶部と、複数のパターンに関連する情報を使用して、光学系が第1の状態から第2の状態に変化したときの光学特性の変動量を、複数のパターンごとに求める評価部と、これら複数のパターンを、光学特性の変動量を用いて1又は複数の群に分類する演算部とを備える。
ここで、演算部は、教師なし学習法を用いて1又は複数の群に分類しても良い。
また、演算部は、複数のパターンごとに求められた変動量の類似度を用いて1又は複数の群に分類しても良い。
また、演算部は、設定された変動量の類似度の閾値を用いて1又は複数の群に分類しても良い。このとき、類似度が閾値内となるように、1又は複数の群に分類しても良い。
上述の評価装置における演算部は、1又は複数の群に関連する情報を記録部に記憶させても良い。
なお、本実施形態では次のような変形が可能である。
上述の実施形態では光学系のOPE特性を評価しているが、評価対象の光学特性は光学系の収差特性若しくは偏光特性、投影光学系PLの収差特性若しくは偏光特性、又は照明光学系の照明光源の形状若しくは偏光特性等でもよい。
また、上述の実施形態では、光学系等の照明条件及び投影条件として、投影光学系PLの開口数LNA、照明光学系ILSの開口数INAおよび輪帯比Rrを用いたが、上述したツェルニケ強度変調関数又はツェルニケ・ディストーション変調関数の各項の係数を照明条件として用いてもよい。また、光学系等の照明条件及び投影条件として、照明光学系ILSの偏光特性、投影光学系の波面収差や偏光収差、瞳透過率分布等を用いてもよい。また、光学系の所定の条件として、投影光学系PLまたは照明光学系ILSを構成する光学部材の位置や姿勢、光学部材の形状、光学部材の屈折率分布または光学部材の反射率分布を用いてもよい。
なお、特徴ベクトル間の距離としては、ユークリッド距離、City−Block距離計量、最大距離計量等を用いることができる。
なお、本実施形態では、CD値の変動という物理的意味が明確な特徴空間内で類似度を比較しているため、光学系の光学特性を評価するためのパターンを精度よく効率的に選択できる。
また、上述の実施形態において、OPEマッチングを実施する際に、複数のクラスターに重み付けを行ってもよい。例えば、各クラスターに分類されているテストパターンの数(種類)の多少に応じたウエイトを、複数のクラスターに与えてもよい。このとき、ウエイトはテストパターンの数に比例したものであってもよい。露光装置の使用者に、これらのウエイトを推奨する重み(ウエイト)として提示してもよい。また、複数のクラスターの重み付けは、各クラスターに分類されるテストパターンの数に限定されない。例えば、各クラスターを代表する評価用パターンのプロセスウィンドウの広狭に応じて重み付けを決定してもよい。、また、デバイスを製造するマスクにおいて出現する確率に応じて重み付けを決定してもよい。例えば、デバイスを製造するマスクにおいて出現する確率が高いパターンが分類されるクラスターに属する評価用パターンに高いウエイトを与えてもよい。また、デバイス動作において重要度が高いパターンが分類されるクラスターに属する評価用パターンに高いウエイトを与えてもよい。例えば、ゲートパターンに対応するテストパターンが分類されるクラスターに属する評価用パターンに高いウエイトを与えてもよい。ここで、デバイス動作における重要度は、例えば、そのパターンの電気特性とすることができる。
なお、上記の実施形態のリソグラフィシステムが備える露光装置は、ステッパー型の露光装置等でもよい。さらに、その露光装置は、露光光として波長100nm以下の極端紫外光(Extreme Ultraviolet Light:以下、EUV光という)を用いる露光装置(EUV露光装置)等であってもよい。
なお、本発明は上述の実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の構成を取り得る。
Claims (44)
- 光学系の光学特性の評価方法であって、
前記光学特性を評価するための複数のパターンに関連する情報を使用して、前記光学系の状態が変化したときの光学特性の変動量を、前記複数のパターンごとに求めることと、
前記複数のパターンごとに求められた前記変動量を用いて、前記複数のパターンから前記光学系又は他の光学系の前記光学特性を評価するために使用する1以上の前記パターンを評価用パターンとして選択することと、
を含む評価方法。 - 前記選択することは、前記複数のパターンごとに求められた前記変動量を複数のグループに分類することを含む請求項1に記載の評価方法。
- 前記複数のグループに分類することは、前記複数のパターンごとに求められた前記変動量の類似度を用いて分類する請求項2に記載の評価方法。
- 前記選択することは、前記分類されたグループに属する前記パターンから少なくとも1つのパターンを前記評価用パターンとして選択する請求項2又は3に記載の評価方法。
- 前記変動量の類似度の閾値を設定することをさらに含み、
前記複数のパターンから前記複数の評価用パターンを選択することは、
前記複数のパターンのそれぞれに関連する前記変動量のうち、前記類似度が前記閾値内となるように、前記複数のパターンを複数のグループに分けることと、を含む請求項3に記載の評価方法。 - 前記複数のパターンから前記複数の評価用パターンを選択することは、
前記変動量の類似度に応じて、前記複数のパターンを複数のグループに分けることと、
前記複数のグループからそれぞれ一つの前記評価用パターンを選択することと、を含む請求項3又は5に記載の評価方法。 - 複数の評価用パターンを選択することは、複数の前記変動量の差分を用いて算出される前記類似度に応じて、前記複数のパターンを複数のグループに分けることを含む請求項3又は5に記載の評価方法。
- 前記複数のパターンを複数のグループに分けることは、階層型クラスター分析を含む請求項2乃至7のいずれか一項に記載の評価方法。
- 前記変動量の類似度は、前記変動量の差分の絶対値を含む請求項3及び5乃至8のいずれか一項に記載の評価方法。
- 前記光学系は少なくとも1つの光学部材を備え、
前記変動量を前記複数のパターンごとに求めることは、
前記少なくとも1つの光学部材の状態が第1の状態から第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第1パターンについての前記光学系の光学特性の第1変動量を求めることと、
前記少なくとも1つの光学部材の状態が第1の状態から第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第2パターンについての前記光学特性の第2変動量を求めることとを含む請求項1乃至9のいずれか一項に記載の評価方法。 - 前記光学系は複数の光学部材を備え、
前記変動量を前記複数のパターンごとに求めることは、
前記複数の光学部材のうちの第1光学部材の状態が変化したときの前記光学系の光学特性の第1変動量と、前記複数の光学部材のうちの第2光学部材の状態が変化したときの前記光学系の光学特性の第2変動量とを、前記複数のパターンごとに求めること
を含む請求項1乃至9のいずれか一項に記載の評価方法。 - 前記光学系は複数の光学部材を備え、
前記変動量を前記複数のパターンごとに求めることは、
前記複数の光学部材のうちの第1光学部材の状態が第1の状態から第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第1パターンについての前記光学系の光学特性の第1変動量を求めることと、
前記複数の光学部材のうちの第2光学部材の状態が前記第3の状態から前記第4の状態に変化したときの、前記第1パターンについての前記光学系の光学特性の第2変動量を求めることと、
前記第1光学部材の状態が前記第1の状態から前記第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第2パターンについての前記光学系の光学特性の第3変動量を求めることと、
前記第2光学部材の状態が前記第3の状態から前記第4の状態に変化したときの、前記第2パターンについての前記光学系の光学特性の第4変動量を求めることと
を含む請求項1乃至9のいずれか一項に記載の評価方法。 - 前記光学部材の状態は、前記光学部材の位置、前記光学部材の姿勢、前記光学部材の形状、前記光学部材の屈折率分布、及び前記光学部材の反射率分布のうち少なくとも1つを含む請求項10乃至12のいずれか一項に記載の評価方法。
- 前記複数の評価用パターンに関連する情報を用いて他の光学系の前記光学特性を評価することを含む請求項1乃至13のいずれか一項に記載の評価方法。
- 前記他の光学系の前記光学特性の評価結果を基準となる光学特性と比較することを含む請求項14に記載の評価方法。
- 前記光学特性は、前記光学系によって形成される前記評価用パターンの像に関連する特性である請求項1乃至15のいずれか一項に記載の評価方法。
- 前記像に関連する特性は、前記像の強度分布である請求項16に記載の評価方法。
- 前記光学系は、露光による基板上のレジストのパターンニング工程で用いられ、
前記像に関連する特性は、前記パターンニング工程及び現像工程を経て得られるレジストパターンのプロファイル又は該レジストパターンの線幅である請求項16に記載の評価方法。 - 複数のパターンに関する光学系の光学特性を評価する評価方法であって、
前記複数のパターンごとに求められた、前記光学系の状態が変化したときの光学特性の変動量から、各変動量の類似度を求めることと、
前記複数のパターンごとに求められた前記変動量の類似度を使用して、前記複数のパターンから前記光学系又は他の光学系の前記光学特性を評価するために使用する1以上のパターンを評価用パターンとして選択することと、
を含む評価方法。 - 請求項1乃至19のいずれか一項に記載の前記方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 露光光源からの光でパターンを照明し、前記露光光源からの光で前記パターン及び投影光学系を介して基板を露光する露光方法において、
請求項1乃至19のいずれか一項に記載の評価方法で選択された前記複数の評価用パターンが形成されたマスクを用いて前記光学特性を評価することと、
該評価結果に基づいて前記光学特性を調整することとを含む露光方法。 - 前記光学特性を評価することは、前記光学系及び前記他の光学系の前記光学特性をそれぞれ評価することを含み、
前記調整することは、前記他の光学系の前記光学特性に前記光学系の光学特性を近づけるように調整する請求項21に記載の露光方法。 - 光学系の光学特性の評価装置であって、
前記光学特性を評価するための複数のパターンに関連する情報を記憶する記憶部と、
前記複数のパターンに関連する情報を使用して、前記光学系が第1の状態から第2の状態に変化したときの光学特性の変動量を、前記複数のパターンごとに求める評価部と、
前記複数のパターンごとに求められた前記変動量を用いて、前記複数のパターンから前記光学系又は他の光学系の前記光学特性を評価するために使用する1以上のパターンを評価用パターンとして選択し、選択した前記複数の評価用パターンに関連する情報を前記記憶部に記憶させる演算部と、
を備えた評価装置。 - 前記演算部は、前記複数のパターンごとに求められた前記変動量を複数のグループに分類することを含む請求項23に記載の評価装置。
- 前記演算部は、前記複数のパターンごとに求められた前記変動量の類似度を用いて前記複数のグループに分類する請求項24に記載の評価装置。
- 前記演算部は、前記分類されたグループに属する前記パターンから少なくとも1つのパターンを前記評価用パターンとして選択する請求項24又は25に記載の評価装置。
- 前記変動量の類似度の閾値を設定することをさらに含み、
前記複数のパターンから前記複数の評価用パターンを選択することは、
前記複数のパターンのそれぞれに関連する前記変動量のうち、前記類似度が前記閾値内となるように、前記複数のパターンを複数のグループに分けることと、を含む請求項25に記載の評価装置。 - 前記演算部は、
前記変動量の類似度に応じて、前記複数のパターンを複数のグループに分け、前記複数のグループからそれぞれ一つの前記評価用パターンを選択する請求項25又は27に記載の評価装置。 - 前記演算部は、複数の前記変動量の差分を用いて算出される前記類似度に応じて、前記複数のパターンを複数のグループに分けることを含む請求項25又は27に記載の評価装置。
- 前記演算部は、
前記複数のパターンを複数のグループに分けるために、階層型クラスタリングを用いる請求項23乃至29のいずれか一項に記載の評価装置。 - 前記変動量の類似度は、前記変動量の差分の絶対値を含む請求項25及び27乃至29のいずれか一項に記載の評価装置。
- 前記光学系は少なくとも1つの光学部材を備え、
前記評価部は、
前記少なくとも1つの光学部材の状態が第1の状態から第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第1パターンについての前記光学系の光学特性の第1変動量を求めると共に、
前記少なくとも1つの光学部材の状態が第1の状態から第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第2パターンについての前記光学特性の第2変動量を求める請求項23乃至31のいずれか一項に記載の評価装置。 - 前記光学系は複数の光学部材を備え、
前記評価部は、
前記複数の光学部材のうちの第1光学部材の状態が変化したときの前記光学系の光学特性の第1変動量と、前記複数の光学部材のうちの第2光学部材の状態が変化したときの前記光学系の光学特性の第2変動量とを、前記複数のパターンごとに求める請求項23乃至31のいずれか一項に記載の評価装置。 - 前記光学系は複数の光学部材を備え、
前記評価部は、
前記複数の光学部材のうちの第1光学部材の状態が第1の状態から第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第1パターンについての前記光学系の光学特性の第1変動量を求め、
前記複数の光学部材のうちの第2光学部材の状態が前記第3の状態から前記第4の状態に変化したときの、前記第1パターンについての前記光学系の光学特性の第2変動量を求め、
前記第1光学部材の状態が前記第1の状態から前記第2の状態に変化したときの、前記複数のパターンのうちの第2パターンについての前記光学系の光学特性の第3変動量を求め、
前記第2光学部材の状態が前記第3の状態から前記第4の状態に変化したときの、前記第2パターンについての前記光学系の光学特性の第4変動量を求める請求項23乃至31のいずれか一項に記載の評価装置。 - 前記光学部材の状態は、前記光学部材の位置、前記光学部材の姿勢、前記光学部材の形状、前記光学部材の屈折率分布、及び前記光学部材の反射率分布のうち少なくとも1つを含む請求項32乃至34のいずれか一項に記載の評価装置。
- 前記評価部は、前記複数の評価用パターンに関連する情報を用いて前記光学系又は他の光学系の前記光学特性を評価する請求項23乃至35のいずれか一項に記載の評価装置。
- 前記演算部は、前記光学系又は前記他の光学系の前記光学特性の評価結果を基準となる光学特性と比較する請求項36に記載の評価装置。
- 前記光学特性は、前記光学系によって形成される前記評価用パターンの像に関連する特性である請求項23乃至37のいずれか一項に記載の評価装置。
- 前記像に関連する特性は、前記像の強度分布である請求項38に記載の評価装置。
- 前記光学系は、露光による基板上のレジストのパターンニング工程で用いられ、
前記像に関連する特性は、前記パターンニング工程及び現像工程を経て得られるレジストパターンのプロファイル又は該レジストパターンの線幅である請求項38に記載の評価装置。 - 露光光源からの光でパターンを照明し、前記露光光源からの光で前記パターン及び投影光学系を介して基板を露光する露光装置において、
請求項23乃至40のいずれか一項に記載の評価装置によって選択された前記複数の評価用パターンが形成されたマスクを用いて、前記光学特性を求める計測部と、
前記計測部の計測結果に基づいて前記光学特性を調整する調整部と、を備える露光装置。 - 請求項23乃至40のいずれか一項に記載の評価装置が備える前記評価部及び前記演算部の処理を、当該評価装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
- 請求項21又は22に記載の露光方法を用いて基板上に感光層のパターンを形成することと、
前記パターンが形成された前記基板を処理することと、
を含むデバイス製造方法。 - 請求項43に記載の露光装置を用いて基板上に感光層のパターンを形成することと、
前記パターンが形成された前記基板を処理することと、
を含むデバイス製造方法。
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US20080295061A1 (en) * | 2004-02-26 | 2008-11-27 | Hans Eisenmann | Generalization of the Photo Process Window and Its Application to Opc Test Pattern Design |
JP2011100121A (ja) * | 2009-10-28 | 2011-05-19 | Asml Netherlands Bv | フルチップ光源およびマスク最適化のためのパターン選択 |
JP2012169483A (ja) * | 2011-02-15 | 2012-09-06 | Toshiba Corp | 露光条件決定プログラム |
WO2015198926A1 (ja) * | 2014-06-27 | 2015-12-30 | 株式会社 日立ハイテクノロジーズ | パターン測定条件設定装置、及びパターン測定装置 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080295061A1 (en) * | 2004-02-26 | 2008-11-27 | Hans Eisenmann | Generalization of the Photo Process Window and Its Application to Opc Test Pattern Design |
JP2011100121A (ja) * | 2009-10-28 | 2011-05-19 | Asml Netherlands Bv | フルチップ光源およびマスク最適化のためのパターン選択 |
JP2012169483A (ja) * | 2011-02-15 | 2012-09-06 | Toshiba Corp | 露光条件決定プログラム |
WO2015198926A1 (ja) * | 2014-06-27 | 2015-12-30 | 株式会社 日立ハイテクノロジーズ | パターン測定条件設定装置、及びパターン測定装置 |
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