JP2023524095A - フォトマスクを製造するシステム、方法、及びプログラム製品 - Google Patents

フォトマスクを製造するシステム、方法、及びプログラム製品 Download PDF

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Abstract

ウェハ上の欠陥を呈するフォトマスクと関連付けられる取得されたパターン情報から、フォトマスクを製作する方法及びシステムである。パターン情報に対して空間領域分析を行い、これにより補正フォトマスク構造を生成して、フォトマスクレイアウトに適用する。補正フォトマスク構造を用いてフォトマスクを製作する。フォトマスクの有効性を検証する。

Description

発明の詳細な説明
［関連出願の相互参照］
本願は、２０２０年４月３０日に出願された米国仮特許出願第６３／０１８，４７１号明細書の利益及び優先権を主張するものであり、当該出願の内容を全体での参照により本願に援用する。
［技術分野］
本発明は、広くはシリコンウェハ上に集積回路を製造する際に使用するフォトマスクを製造するシステム及び方法に関する。
［背景技術］
マスク技術は、ロジック及びメモリのプロセスのための高性能集積回路技術ノードの進歩を可能にするための鍵である。特に、光学リソグラフィやＥＵＶリソグラフィの従来の限界を追究する場合、十分なプロセスウィンドウ（ＰＷ）や最終的な歩留りを達成するためには、マスクに大きく依存する。このマスク製造の限界は、高性能集積回路技術が新世代になるに従い線幅がより狭くなっていくために、製造されたマスクの正確性と一貫性をどうやって最大化するかという技術的な課題を生み出す。マスクプロセス改善のためのウェハ検証は、フル稼働している生産ラインにとって、ウェハの特性評価をサポートする労力の度合いを考えると非常に難しく時間もかかる可能性がある。よって、パターン忠実度を向上させる解法をより効率的かつ効果的にもたらす方法があれば、マスク製造やリソグラフィの技術者にとって有用である。一方、パターン忠実度には、全体的及び局所的限界寸法均一性（ｃｒｉｔｉｃａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ：ＣＤＵ）、コーナーラウンディング、Ｈ－Ｖバイアス、複雑な２Ｄパターンの再現、ＬＥＲ、解像度向上等が含まれるが、これらに限定されるものではない。
現在、リソグラフィアウェアＬＡＭＡアプリケーション内でマスクやウェハの分析技術のツールキットを利用すると、一次元（１Ｄ）構造や二次元（２Ｄ）構造上にあるウェハ欠陥の可能性、例えばメタル、コンタクト、ポリ等に見受けられる欠陥の可能性を予測して、パターン忠実度の性能を向上させるマスクプロセスを最適化することが可能である。コンタクトホール面積の損失、コーナーラウンディング（ＣＲ）、マスクプロセスが原因である非対称ホールでのｘ－ｙエラー等、数例を挙げてみたが、これらが、どうやって最適化を行い、要求された性能を実現するかという目下の技術的課題を提示している。また、サブ解像度補助特性（ｓｕｂ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｓｓｉｓｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ：ＳＲＡＦｓ）は、この技術を用いて対処可能なさらなる技術的課題を提示している。これらをマスク上に解像することは、特に前の世代の設備を用いてプロセス能力を拡大しようとする場合に大きな技術的課題を提起することになる。このような技術的課題を克服するためのマスク開発プロセスが必要である。
さらに、ＩＣ技術ノードの進展に伴ってマスク性能に対する要求も高まり、シングルビーム描写ツール等の従来のツールでは、もはやこれらの高い基準を満たす所望の結果を与えられない場合もある一方で、同時にこの従来のツールは、別の目的では必ずしも旧式となっているわけではない。よって、より高いマスク性能が必要な領域、例えばＥＵＶＬ領域でも従来のツールが使用できるようにその性能を拡大する必要がある。
必要なのは、フォトマスクが上述の課題を克服できるためのシステム及び方法が開発できることである。
［発明の概要］
本発明は、集積回路の歩留りのための、ＥＵＶＬや光学リソグラフィにおけるパターン忠実度の向上を実現する課題に対し、リソアウェアマスクプロセス補正アプリケーション（Ｌｉｔｈｏ Ａｗａｒｅ Ｍａｓｋ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ：ＬＡＭＡ）技術を利用した、新規かつ改良された、フォトマスク製造のためのコンピュータシステム及び方法により対処する。以下に記載するように、ＬＡＭＡとは、マスクプロセスＬＡＭＡ忠実度をウェハプロセスと整合させることによって、リソグラフィ性能や歩留りに関係するパターニングを向上させる多工程データフローである。ＬＡＭＡ技術の実施形態では、ＬＡＭＡゲージパターンは、既存のフォトマスクデータの空間領域分析、及び／または既に製作されたマスクのＳＥＭ画像の輪郭抽出分析に基づいて設計されている。設計されたＬＡＭＡゲージパターンは、補正フォトマスク構造で構成されており、その後にマスク内に組み込まれる。各実施形態において、デザインルール確認及び／またはパターン照合ソフトウェアを使用して、マスクデータ内にどのような構造が存在しているかを判定していて、その構造内にある欠陥は、パターン描写検索、形状統計分析、及びデザイン密集度マップ等が含まれるがこれらに限定されない空間領域分析を用いて定量化される。よって、ＬＡＭＡが有効であり得る構造が識別される。初期マスクを製作し、マスク構造に対する最適な補正方法を決定するために必要なマスクレベルデータを取得する目的で使用する。これを基にして、ＬＡＭＡ補正スクリプトが次のマスクデータの生成に適用される。そして、適用されたＬＡＭを用いて最終マスクが製作される。マスクプロセス補正、ＯＰＣ、または他の任意のマスク準備工程中にＬＡＭＡ補正を適用することによって、製造中に使用されるマスクデータを生成することができる。
各実施形態において、フォトマスクを製造する方法は、（ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、（ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、抽出されたマスク輪郭は検出されたウェハ欠陥に対応していてもよく、（ｃ）抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、（ｄ）模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、（ｅ）模擬製作したウェハ上にある欠陥に基づいてフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、（ｆ）事前に製造されたフォトマスクの問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を取得して、（ｇ）パターン情報の空間領域分析を行って、（ｈ）空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、（ｉ）空間領域分析に基づいて複数のフォトマスク構造パターンから複数の可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンを生成して、生成は、（ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、（ｉｉ）選択された各処置に対して、処置に対応する複数のパラメータを選択して、（ｉｉｉ）選択されたパラメータを有する選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用することを含む、生成であって、（ｊ）可能性のある補正フォトマスク構造パターンをテストフォトマスク内に組み込んで、（ｋ）テストフォトマスク上にある可能性のある補正フォトマスク構造パターンを分析して、（ｌ）複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを選択して、（ｍ）テストフォトマスク上にある複数の補正マスク構造パターンの分析に基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、（ｎ）１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフルレイヤのフォトマスクレイアウトに適用して、（ｏ）最終フォトマスクレイアウトに基づいて、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフルレイヤのフォトマスクを製作して、（ｐ）１つ以上の補正フォトマスク構造が最終フォトマスクに適用された状態であることを確認して、（ｑ）複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定すること、を含む。
各実施形態において、パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備えている。
各実施形態において、空間領域分析は、（ｉ）パターン情報のパターン描写検索を行って、（ｉｉ）パターン描写検索に基づいてパターン情報からフォトマスク構造を識別して、（ｉｉｉ）識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成する、ことを含む。各実施形態において、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンは、識別されたフォトマスク構造に対応するグラフに基づいて識別される。
各実施形態において、テストフォトマスク上にある補正フォトマスク構造パターンの分析は、（ｉ）フォトマスクに基づいて製造シミュレーションプロセスを実行して、（ｉｉ）製造シミュレーションプロセスの結果を評価すること、を含む。
各実施形態において、可能性のある補正フォトマスク構造パターンは、製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている。
各実施形態において、フォトマスクを製造する方法は、（ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、（ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、抽出されたマスク輪郭は検出されたウェハ欠陥に対応しており、（ｃ）抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、（ｄ）模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、（ｅ）模擬製作したウェハ上にある欠陥に基づいて事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題領域を決定して、（ｆ）事前に製造されたフォトマスクの問題領域と関係があるパターン情報を取得して、（ｇ）パターン情報の空間領域分析を行って、（ｈ）空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、（ｉ）空間領域分析に基づいて複数のフォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを生成して、生成は、（ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、（ｉｉ）選択された各処置に対して、処置に対応する複数のパラメータを選択して、（ｉｉｉ）選択されたパラメータを有する選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用することを含む、生成であって、（ｊ）複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、（ｋ）１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用して、（ｌ）あるレイヤの最終フォトマスクレイアウトに基づいて、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクを製作して、（ｍ）１つ以上の補正フォトマスク構造がフォトマスクに適用された状態であることを確認して、（ｎ）複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定する、ことを含む。
各実施形態において、パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備えている。
各実施形態において、空間領域分析は、（ｉ）パターン情報のパターン描写検索を行って、（ｉｉ）パターン描写検索に基づいてパターン情報からフォトマスク構造を識別して、（ｉｉｉ）識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成することを含む。各実施形態において、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンは、識別されたフォトマスク構造に対応するグラフに基づいて識別される。
各実施形態において、補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている。
各実施形態において、フォトマスクを製造するシステムは、１つ以上の処理ユニットと、メモリと、を備えており、１つ以上の処理ユニットは機械可読命令を実行するように構成されていて、機械可読命令は実行時にシステムに、（ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、（ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、抽出されたマスク輪郭は検出されたウェハ欠陥に対応しており、（ｃ）抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、（ｄ）模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、（ｅ）模擬製作したウェハ上にある欠陥に基づいてフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、（ｆ）事前に製造されたフォトマスクの問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を取得して、（ｇ）パターン情報の空間領域分析を行って、（ｈ）空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、（ｉ）空間領域分析に基づいて複数のフォトマスク構造パターンから複数の可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンを生成して、生成は、（ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、（ｉｉ）選択された各処置に対して、処置に対応する複数のパラメータを選択して、（ｉｉｉ）選択されたパラメータを有する選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用することを含み、（ｊ）可能性のある補正フォトマスク構造パターンをテストフォトマスク内に組み込んで、（ｋ）テストフォトマスク上にある可能性のある補正フォトマスク構造パターンを分析して、（ｌ）複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを選択して、（ｍ）テストフォトマスク上にある複数の補正マスク構造パターンの分析に基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、（ｎ）１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフルレイヤの最終フォトマスクレイアウトに適用して、（ｏ）最終フォトマスクレイアウトに基づいて、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフルレイヤのフォトマスクを製作して、（ｐ）１つ以上の補正フォトマスク構造が最終フォトマスクに適用された状態であることを確認して、（ｑ）複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定する、ように動作させる。
各実施形態において、パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備えている。
各実施形態において、空間領域分析は、（ｉ）パターン情報のパターン描写検索を行って、（ｉｉ）パターン描写検索に基づいてパターン情報からフォトマスク構造を識別して、（ｉｉｉ）識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成することを含む。各実施形態において、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンは、識別されたフォトマスク構造に対応するグラフに基づいて識別される。
各実施形態において、テストフォトマスク上にある補正フォトマスク構造パターンの分析は、（ｉ）テストフォトマスクに基づいて製造シミュレーションプロセスを実行して、（ｉｉ）製造シミュレーションプロセスの結果を目視で検査することを含む。
各実施形態において、可能性のある補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている。
各実施形態において、フォトマスクを製造するシステムは、１つ以上の処理ユニットと、メモリと、を備えており、１つ以上の処理ユニットは機械可読命令を実行するように構成されていて、機械可読命令は実行時にシステムに、（ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、（ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、抽出されたマスク輪郭は検出されたウェハ欠陥に対応しており、（ｃ）抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、（ｄ）模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、（ｅ）模擬製作したウェハ上にある欠陥に基づいて事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題領域を決定して、（ｆ）事前に製造されたフォトマスクの問題領域と関係があるパターン情報を取得して、（ｇ）パターン情報の空間領域分析を行って、（ｈ）空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、（ｉ）空間領域分析に基づいて複数のフォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを生成して、生成は、（ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、（ｉｉ）選択された各処置に対して、処置に対応する複数のパラメータを選択して、（ｉｉｉ）選択されたパラメータを有する選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用することを含み、（ｊ）複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、（ｋ）１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用して、（ｌ）あるレイヤの最終フォトマスクレイアウトに基づいて、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクを製作して、（ｍ）１つ以上の補正フォトマスク構造がフォトマスクに適用された状態であることを確認して、（ｎ）複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定する、ように動作させる。
各実施形態において、パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備えている。
各実施形態において、空間領域分析は、（ｉ）パターン情報のパターン描写検索を行って、（ｉｉ）パターン描写検索に基づいてパターン情報からフォトマスク構造を識別して、（ｉｉｉ）識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成することを含む。各実施形態において、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンは、識別されたフォトマスク構造に対応するグラフに基づいて識別される。
各実施形態において、補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている。
各実施形態において、マスク設計補正システムは、１つ以上のメモリデバイスに動作可能に接続されている１つ以上のプロセッサと、１つ以上のメモリデバイス内に格納されて１つ以上のプロセッサのうちの１つ以上で起動するようにプログラミングされている複数のモジュールとを各々が有している、１つ以上のコンピュータシステムを備えており、複数のモジュールは、（ａ）走査モジュールであって、（１）ウェハ内にあるレイヤの第１走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像をスキャンして、（２）ウェハの第１ＳＥＭ画像からウェハ欠陥を検出して、（３）ウェハ上にあるウェハ欠陥を有する位置を出力する、ように構成されている走査モジュールと、（ｂ）走査モジュールに動作可能に接続されている輪郭抽出モジュールであって、（１）ウェハ上にあるウェハ欠陥を有する位置を取得して、（２）ウェハ内のレイヤに関連している事前に製造されたフォトマスクの第２ＳＥＭ画像から、複数のマスク輪郭を抽出して、抽出されたマスク輪郭は、ウェハの検出されたウェハ欠陥に対応する、事前に製造されたフォトマスク上にある位置に対応する、ように構成されている輪郭抽出モジュールと、（ｃ）輪郭抽出モジュールに動作可能に接続されているシミュレーションモジュールであって、（１）複数の抽出されたマスク輪郭を取得して、（２）抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成する、ように構成されているシミュレーションモジュールと、（ｄ）シミュレーションモジュールに動作可能に接続されている検出モジュールであって、（１）模擬製作したウェハを取得して、（２）模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、（３）模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータを出力する、ように構成されている検出モジュールと、（ｅ）検出モジュールに動作可能に接続されているフォトマスク分析モジュールであって、（１）模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータを取得して、（２）模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータに基づいて、事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、（３）事前に製造されたフォトマスクの問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を生成する、ように構成されているフォトマスク分析モジュールと、（ｆ）フォトマスク分析モジュールに動作可能に接続されている空間領域分析モジュールであって、（１）事前に製造されたフォトマスクの問題領域と関係があるパターン情報を取得して、（２）パターン情報の空間領域分析を行って、（３）空間領域分析の結果を出力する、ように構成されている空間領域分析モジュールと、（ｇ）空間領域分析モジュールに動作可能に接続されているパターン識別モジュールであって、（１）空間領域分析の結果を取得して、（２）空間領域分析の結果に基づいて、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、（３）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを出力する、ように構成されているパターン識別モジュールと、（ｈ）パターン識別モジュールに動作可能に接続されているパターン生成モジュールであって、（１）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを取得して、（２）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、（３）選択された各処置に対して、処置に対応する複数のパラメータを選択して、（４）選択されたパラメータを有する選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用して、（５）空間領域分析に基づいて、複数のフォトマスク構造パターンから複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンを生成して、（６）可能性のある補正フォトマスク構造パターンをテストフォトマスク内に組み込んで、（７）テストフォトマスク上にある可能性のある補正フォトマスク構造パターンを分析して、（８）複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを選択して出力する、ように構成されているパターン生成モジュールと、（ｉ）パターン選択モジュールに動作可能に接続されているスクリプトモジュールであって、（１）複数の補正フォトマスク構造パターンを取得して、（２）複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、（３）１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用する、ように構成されているスクリプトモジュールと、を備えている。
各実施形態において、パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備えている。
各実施形態において、空間領域分析は、（ｉ）パターン情報のパターン描写検索を行って、（ｉｉ）パターン描写検索に基づいてパターン情報からフォトマスク構造を識別して、（ｉｉｉ）識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成することを含む。各実施形態において、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンは、識別されたフォトマスク構造に対応するグラフに基づいて識別される。
各実施形態において、テストフォトマスク上にある補正フォトマスク構造パターンの分析は、（ｉ）テストフォトマスクに基づいて製造シミュレーションプロセスを実行して、（ｉｉ）製造シミュレーションプロセスの結果を目視で検査することを含む。
各実施形態において、可能性のある補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている。
各実施形態において、マスク設計補正システムは、１つ以上のメモリデバイスに動作可能に接続されている１つ以上のプロセッサと、１つ以上のメモリデバイス内に格納されて１つ以上のプロセッサのうちの１つ以上で起動するようにプログラミングされている複数のモジュールとを各々が有している、１つ以上のコンピュータシステムを備えており、複数のモジュールは、（ａ）走査モジュールであって、（１）ウェハ内にあるレイヤの第１走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像をスキャンして、（２）ウェハの第１ＳＥＭ画像からウェハ欠陥を検出して、（３）ウェハ上にあるウェハ欠陥を有する位置を出力する、ように構成されている走査モジュールと、（ｂ）走査モジュールに動作可能に接続されている輪郭抽出モジュールであって、（１）ウェハ上にあるウェハ欠陥を有する位置を取得して、（２）ウェハ内のレイヤに関連している事前に製造されたフォトマスクの第２ＳＥＭ画像から、複数のマスク輪郭を抽出して、抽出されたマスク輪郭は、ウェハの検出されたウェハ欠陥に対応する、事前に製造されたフォトマスク上にある位置に対応する、ように構成されている輪郭抽出モジュールと、（ｃ）輪郭抽出モジュールに動作可能に接続されているシミュレーションモジュールであって、（１）複数の抽出されたマスク輪郭を取得して、（２）抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成する、ように構成されているシミュレーションモジュールと、（ｄ）シミュレーションモジュールに動作可能に接続されている検出モジュールであって、（１）模擬製作したウェハを取得して、（２）模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、（３）模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータを出力する、ように構成されている検出モジュールと、（ｅ）検出モジュールに動作可能に接続されているフォトマスク分析モジュールであって、（１）模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータを取得して、（２）模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータに基づいて、事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、（３）事前に製造されたフォトマスクの問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を生成する、ように構成されているフォトマスク分析モジュールと、（ｆ）フォトマスク分析モジュールに動作可能に接続されている空間領域分析モジュールであって、（１）事前に製造されたフォトマスクの問題領域と関係があるパターン情報を取得して、（２）パターン情報の空間領域分析を行って、（３）空間領域分析の結果を出力する、ように構成されている空間領域分析モジュールと、（ｇ）空間領域分析モジュールに動作可能に接続されているパターン識別モジュールであって、（１）空間領域分析の結果を取得して、（２）空間領域分析の結果に基づいて、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、（３）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを出力する、ように構成されているパターン識別モジュールと、（ｈ）パターン識別モジュールに動作可能に接続されているパターン生成モジュールであって、（１）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを取得して、（２）１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、（３）選択された各処置に対して、処置に対応する複数のパラメータを選択して、（４）選択されたパラメータを有する選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用して、（５）空間領域分析に基づいて、複数のフォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを生成する、ように構成されているパターン生成モジュールと、（ｉ）パターン生成モジュールに動作可能に接続されているスクリプトモジュールであって、（１）複数の補正フォトマスク構造パターンを取得して、（２）複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、（３）１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用する、ように構成されているスクリプトモジュールと、を備えている。
各実施形態において、パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備えている。
各実施形態において、空間領域分析は、（ｉ）パターン情報のパターン描写検索を行って、（ｉｉ）パターン描写検索に基づいてパターン情報からフォトマスク構造を識別して、（ｉｉｉ）識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成することを含む。各実施形態において、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンは、識別されたフォトマスク構造に対応するグラフに基づいて識別される。
各実施形態において、補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている。
添付の図面を参照して、本発明の例示的実施形態を説明する。
図１は、本発明の各実施形態に係るマスク設計補正用システムを図示している。 図２は、本発明の例示的実施形態に係るフォトマスクを製作するプロセスフローのフロー図を表している。 図３Ａ、本発明の例示的実施形態に係るフォトマスクを製作するプロセスのフロー図を示している。 図３Ｂは、本発明の例示的実施形態に係るフォトマスクを製作するプロセスのフロー図を示している。 図３Ｃは、本発明の例示的実施形態に係るフォトマスクを製作するプロセスのフロー図を示している。 図４は、本発明の例示的実施形態に係る、ＳＥＭ画像によって輪郭抽出ツールに対して実行される例示的アルゴリズムを表している。 図５は、本発明の例示的実施形態に係る、ＳＥＭ画像の輪郭抽出ツールへの出力ログファイルの例である。 図６は、本発明の例示的実施形態に係る、ＳＥＭ画像を輪郭抽出ツールへ起動させる際に用いられるサンプルオプションを表している。 図７は、本発明の例示的実施形態に係る、輪郭抽出ツールへのＳＥＭ画像により生成された平滑化・ピクセル化された輪郭を示している。 図８（ａ），８（ｂ），８（ｃ）は、本発明の例示的実施形態に係る、ＳＥＭ画像からパターン情報を得るプロセスを示している。 図９は、本発明の例示的実施形態に係るパターン検索を行うコンピュータコードの例を表している。 図１０は、本発明の例示的実施形態に係る例示的なデータ分析コンピュータコードを表している。 図１１は、本発明の例示的実施形態に係る、１つ以上の欠陥を示す１つ以上のフォトマスク構造パターンを生成する例示的なプロセスを図示している。 図１２は、本発明の例示的実施形態に係る、可能性のある補正フォトマスク構造パターンを生成するためにフォトマスク構造パターンに適用される、コーナーラウンディングの強調と水平方向／垂直方向の偏りの表を図示している。 図１３は、本発明の例示的実施形態に係る、可能性のある補正フォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に異なる回数で適用される、露光量調整の表を図示している。 図１４は、本発明の例示的実施形態に係る、可能性のある補正フォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、スペースピッチとラインピッチの設計を図示している。 図１５は、本発明の例示的実施形態に係る、可能性のある補正フォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、ライン端部とスペース端部の設計を図示している。 図１６は、本発明の例示的実施形態に係る、可能性のある補正フォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、直交配列のＤＯＴ／ホールの設計を図示している。 図１７は、本発明の例示的実施形態に係る、可能性のある補正フォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、互い違いの配列のＤＯＴ／ホールの設計を図示している。 図１８は、本発明の例示的実施形態に係る、補正用処置を１つ以上のフォトマスク構造に適用するためのルールを含んでいる表を図示している。 図１９は、本発明の例示的実施形態に係る、異なるフォトマスクのＳＥＭ画像間の比較を図示しており、ここで一方は何も処置を受けておらず、もう一方は補正フォトマスク構造で処置を受けている。 図２０は、本発明の例示的実施形態に係る、処置されたマスクと処置されていないマスクとの間におけるコンタクトの改善を図示している。 図２１は、本発明の例示的実施形態に係る、異なるフォトマスクのＳＥＭ画像間の比較を図示しており、ここで一方は何も処置を受けておらず、もう一方は補正フォトマスク構造で処置を受けている。
［発明の詳細な説明］
本発明は広くは、ＥＵＶや光学リソグラフィを用いてウェハ上に集積回路を製造する際における問題に対処する、マスクを製作するシステム及び方法に関する。
各実施形態において、輪郭抽出を使用したＬＡＭＡ特性評価手法を用いて、プロセス改善の特性を評価するとともにウェハ性能を予測することができる。要求されているマスクプロセスの改善には、物理的なマスクプロセス構成要素と、書き込みデータ最適化技術、つまりマスクプロセス補正（Ｍａｓｋ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ：ＭＰＣ）との両方が含まれている。
ＥＵＶＬにおいてマスクパターン忠実度は特に重要である。各実施形態において、ＬＡＭＡ手法を用いたマスク及びウェハプロセスの同時開発を行う手法は、図１９に示されているように、コンタクトホールを有する１Ｄ構造に対してはマスク忠実度の改善を実証しているが、問題は本質的には２Ｄ構造にある。この現象は、フォトマスク上で局所ＣＤ均一性（ｌｏｃａｌ ＣＤ ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ：ＬＣＤＵ）エラーが高くなる結果になり、ウェハ上でもＬＣＤＵエラーをもたらす。このことは、図２１に示すように、ＬＡＭＡ処理技術によって多少緩和できる。
図１は、各実施形態に係るマスク設計補正用システムのブロック図を記したものである。マスク設計補正用システム１００は、数例を挙げると例えば１つ以上のデスクトップコンピュータ、サーバ級コンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、及びスマートフォン等を用いて実施可能である（以下「マスク設計補正システム」と称する）。１つ以上のコンピュータデバイスは、数例を挙げると、有線または無線ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネット内で、あるいはクラウドコンピューティングプラットフォーム経由で互いに接続可能である。
本図に示されているように、マスク設計補正用システム１００は走査モジュール１０５を有している。各実施形態において、走査モジュール１０５は、ウェハ内にあるレイヤの第１走査型電子顕微鏡（ｓｃａｎｎｉｎｇ ｅｌｅｃｔｒｏｎ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：ＳＥＭ）画像をスキャンし、ウェハの第１ＳＥＭ画像からウェハ欠陥を検出して、ウェハ欠陥を有するウェハ上の位置を出力するように構成されている。輪郭抽出モジュール１１０は、ウェハ欠陥を有するウェハ上の位置を取得して、ウェハの当該レイヤに関連している事前に製造されたフォトマスクの第２ＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出するように構成されていて、ここで抽出されたマスク輪郭は、事前に製造されたフォトマスク上における、ウェハの検出されたウェハ欠陥に対応する位置に相当する。シミュレーションモジュール１１５は、抽出された複数のマスク輪郭を取得して、抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成するように構成されている。検出モジュール１２０は、模擬製作したウェハを取得し、模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータを出力するように構成されている。フォトマスク分析モジュール１２５は、模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータを取得し、模擬製作したウェハ上にある欠陥を含むデータに基づいて事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定し、事前に製造されたフォトマスクの問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を生成するように構成されている。空間領域分析モジュール１３０は、事前に製造されたフォトマスクの問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を取得し、パターン情報の空間領域分析を行って、空間領域分析結果を出力するように構成されている。パターン識別モジュール１３５は、空間領域分析結果を取得し、空間領域分析結果に基づいて、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを出力するように構成されている。パターン生成モジュール１４０は、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを取得し、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択し、選択した各処置に対して、処置に対応する複数のパラメータを選択し、選択されたパラメータを用いて選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用し、空間領域分析に基づいて複数のフォトマスク構造パターンから複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンを生成し、可能性のある補正フォトマスク構造パターンをテストフォトマスクに組み込み、テストフォトマスク上の可能性のある補正フォトマスク構造パターンを分析し、複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを選択して出力するように構成されている。スクリプトモジュール１４５は、複数の補正フォトマスク構造パターンを取得して、複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成し、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行することによって、複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用するように構成されている。
図２は、本発明の例示的実施形態に係るプロセスフローのフロー図である。図示されているプロセスフローは、マスク設計補正用システムの実施形態、例えば図１に図示されているシステム１００によって実施される工程を示している。本プロセスフローはデータ分析工程を含んでおり、そこでは空間領域分析を行って補正を必要とするマスク構造を識別する。また、ＳＥＭ画像輪郭分析を行ってもよい。ＬＡＭゲージパターン設計・埋め込み工程は、データ分析に基づいてＬＡＭＡパターンを設計して、そのパターンをテストマスク内に組み込む工程である。ＬＡＭＡパターン分析・ソリューション構築工程は、テストマスク上のＬＡＭＡパターンを分析して、カスタマイズされたＬＡＭＡソリューションを構築する工程である。次に、ＬＡＭＡパターンをマスクレイアウトに適用して、最終マスクを製作して検証する。最後に、輪郭抽出を行って最終マスクの予測ウェハ性能を評価する。
図３Ａ～３Ｃは、本発明の例示的実施形態に係る方法３００のプロセスフローを図示している。各実施形態において、図示されているプロセスフローは、１つ以上のコンピュータデバイス、例えば数例を挙げると、１つ以上のデスクトップコンピュータ、サーバ級コンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、スマートフォン等（以下「マスク設計補正システム」と称する）によって実行可能である。１つ以上のコンピュータデバイスは、数例を挙げると、有線または無線ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネット内で、あるいはクラウドコンピューティングプラットフォーム経由で互いに接続可能である。各実施形態において、ネットワークはセキュアなネットワークである。
方法３００は工程Ｓ３０で開始される。工程Ｓ３０２では、各実施形態において、空間領域分析を用いて、本方法を実行するマスク設計補正システムによって分析されたウェハ内のレイヤの脆弱箇所候補及び／またはＳＥＭ画像を識別する。マスク設計補正システムは、ウェハのＳＥＭ画像について、例えば数例を挙げると断線や微小な架橋等の欠陥を分析する。本発明の範囲または精神から逸脱することなく対処可能な他の欠陥が存在している場合もある。各実施形態において、識別された欠陥を用いて、分析及び／または補正されるフォトマスク設計内における対応する領域を識別することができる。各実施形態において、工程Ｓ３０２は、ウェハのレイヤ内にある可能性のあるホットスポットまたは脆弱箇所あるいはエラーを識別できる他のプロセスと交換してもよい。
工程Ｓ３０４では、各実施形態において、マスク設計補正システムは、フォトマスクのＳＥＭ画像のマスク輪郭を抽出するが、ここでフォトマスクは、ウェハを製造するために使用される対応するフォトマスクである。各実施形態において、工程Ｓ３０２においてウェハのＳＥＭ画像を使用する場合、フォトマスクはウェハのＳＥＭ画像に関連したウェハ内のレイヤに対応する。他のプロセスを用いてウェハのレイヤ内にあるホットスポットを識別する実施形態では、フォトマスクは、識別されたホットスポット（または複数のホットスポット）に関連したウェハ内のレイヤに対応する。各実施形態によれば、マスク輪郭は、欠陥を呈したＳＥＭ画像内で識別された領域に基づいて抽出される。各実施形態において、抽出は、数例を挙げるとフォトマスクのＳＥＭ画像及び／またはフォトマスクの設計データに基づいて行われてもよい。
次に、工程Ｓ３０６では、マスク設計補正システムは、抽出されたマスク輪郭を入力として使用して、製造シミュレーションプロセスを起動させる。このシミュレーションにより模擬製作したウェハが形成され、次にこのウェハに対して、工程Ｓ３０２で物理的なウェハ上に検出された欠陥に類似している欠陥、または、他の識別された実際にある、及び／または可能性のあるホットスポットを分析することができる。
工程Ｓ３０８では、マスク設計補正システムは、模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出する。マスク設計補正システムは、数例を挙げると目視検査ツール、光学検査ツール、限界寸法測定ツール等を利用することにより、欠陥または脆弱箇所候補を検出可能である。
工程Ｓ３１０では、マスク設計補正システムは、フォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を、ＬＡＭＡマスク・ウェハ整合シミュレーションを用いて検出された欠陥に基づいて決定する。各実施形態において、１つ以上の問題のありそうな領域の位置は、それぞれのレイヤに対するマスク設計内でさらに分析したり補正したりするために識別されると考えられる。
次に、方法３００は工程Ｓ３１２へと進む。工程Ｓ３１２では、工程Ｓ３１０で識別されたフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を、マスク設計補正システムによって取得する。各実施形態において、パターン情報は、識別された欠陥を呈する事前に製造されたフォトマスクのレイアウトを記述する１つ以上のデータファイルの形式であり得る。各実施形態において、パターン情報は、製造前のフォトマスクの設計であるが、製造された場合には、補正されなければ欠陥を呈すると予想される設計要素を含有するものとして識別されるものであり得る。
各実施形態において、パターン情報は、既存のフォトマスクの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）輪郭抽出分析を用いて取得可能である。このことは、輪郭抽出アルゴリズムを実行する輪郭抽出ツール、例えば図４に図示されているＬＡＭＡ輪郭抽出ツールアルゴリズムに対するＳＥＭ画像を用いて達成可能である。各実施形態において、他の輪郭抽出アルゴリズムを、本発明の範囲または精神から逸脱することなく使用可能である。輪郭抽出ツールへのＬＡＭＡ ＳＥＭ画像の出力ログファイルの一例を図５に示す。輪郭抽出ツールへのＬＡＭＡ ＳＥＭ画像を起動させる際に用いられるサンプルオプションを図６に示す。ここでこのツールは、コンピュータデバイスのコマンドラインインターフェイスから呼び出される。図に示されるように、指定可能なオプションとしては、数例を挙げると、ピクセル選択許容範囲、スムース値の使用、色調、無視エリアのサイズ、バックグラウンドエリアのサイズ、Ｘ方向とＹ方向のスケール等が含まれる。各実施形態において、ウェハ製造における処理工程や素材選択の他の変形例を本発明の範囲または精神から逸脱することなく使用してもよい。各実施形態において、輪郭抽出ツールへのＳＥＭ画像は、図７に示されているような平滑化・ピクセル化された輪郭を生成してもよい。
図８（ａ）、８（ｂ）、８（ｃ）は、ＳＥＭ画像からパターン情報を取得するプロセスを図示している。図に示されているように、図８（ａ）はマスク輪郭のＳＥＭ画像を示している。マスク輪郭は、工程Ｓ３１０で決定されたとおり、マスクの問題のありそうな領域、または「ホットスポット」や「脆弱箇所」に関連したマスク設計の少なくとも一部分を表している。図８（ｂ）は、マスクの問題のありそうな領域に関連したマスク設計の少なくとも一部分に関連した輪郭抽出へのＳＥＭ画像による図８（ａ）の画像から抽出された高強度マップを示している。高強度マップにより、マスク設計補正システムが、補正が有効でありそうなマスクの特定の領域を識別することが可能になる。これらの領域を識別した後、マスク設計補正システムは、マスク設計ファイル（例えば図８（ｃ）に示されているＯＡＳＩＳ／ＧＤＳ）または任意のレイアウトフォーマットのファイルを生成する。Ｏｐｅｎ Ａｒｔｗｏｒｋ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ Ｓｔａｎｄａｒｄ（ＯＡＳＩＳ）は、階層構造を持つ集積回路のマスクレイアウトデータフォーマットの仕様であり、ＥＤＡ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）ソフトウェア、ＩＣマスクライティングツール、及びマスク検査ツールとの間で相互交換を行える。ＯＡＳＩＳファイルは、次の分析のためのマスクレイアウト情報（マスクパターン情報を含む）を保存している。他のレイアウトデータフォーマットを本発明の範囲または精神から逸脱することなく使用してもよい。
工程Ｓ３１２でパターン情報を取得すると、方法３００は工程Ｓ３１４へと進む。方法３００の工程Ｓ３１４において、マスク設計補正システムは、取得したパターン情報に対して空間領域分析を行ってもよい。各実施形態によれば、空間領域分析はパターン描写検索を実行することによって実施され、パターン描写検索は、ビッグデータ分析論を用いてパターン情報からパターンを抽出する。サンプルデータ分析ツールは、利用可能な市販のＥＤＡツールを用いてパターン検索を行うことに使用可能である。各実施形態において、パターン検索は、数例を挙げると、デザインルールチェック（Ｄｅｓｉｇｎ Ｒｕｌｅ Ｃｈｅｃｋ：ＤＲＣ）、マスクルールチェック（Ｍａｓｋ Ｒｕｌｅ Ｃｈｅｃｋ：ＭＲＣ）またはパターンマッチング（Ｐａｔｔｅｒｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ：ＰＭ）と称することができる。市販入手可能なＥＤＡツールのパターン検索コードの例は、図９に図示されている。他のパターン検索コードを本発明の範囲または精神から逸脱することなく使用してもよい。パターン描写検索ソフトウェアへの入力には、例えば入ってくるデバイスの半導体データといったパターン情報が含まれていてもよい。パターン情報と併せて他の入力データを、本発明の範囲または精神から逸脱することなく使用してもよい。
パターン描写検索を行うと、各実施形態において、次に、抽出されたパターンを、マスク設計補正システムによって例えばデータ分析コードを用いて分析してもよい。データ分析コードの例を図１０に示す。各実施形態において、データ分析コードは、ＬＡＭＡが有効であり得るフォトマスクの領域／構造を示す結果を出力する。
これらの分析技術及び他の分析技術を、本発明の範囲または精神から逸脱することなく使用してもよい。
図３を参照すると、工程Ｓ３１４で空間領域分析を行った後、方法３００は工程Ｓ３１６へと進む。工程Ｓ３０６では、各実施形態において、マスク設計補正システムは、例えばパターン情報の空間領域分析に基づいて、１つ以上の脆弱箇所候補を示している１つ以上のフォトマスク構造パターンであって、その構造がＬＡＭＡの適用が有効であり得るようなパターンを決定する。脆弱箇所候補及び／または処置の例としては、数例を挙げると、コーナーラウンディング、水平方向及び垂直方向の偏り、及び露光量調整を含んでいてもよい。本発明の範囲または精神から逸脱することなく、他の脆弱箇所候補及び／または処置がＬＡＭＡ補正にとって適切な場合もある。
各実施形態において、マスク設計補正システムは、例えば顧客の今後の製品に対して行われるスペース／ラインスペースのサンプリングに基づいて、１つ以上の脆弱箇所候補を示している１つ以上のフォトマスク構造パターンを生成する。本発明の範囲または精神から逸脱することなく、他の脆弱箇所候補も生成してもよい。図１１に示されているように、スペース／ラインスペースのサンプリングデータをＰｙｔｈｏｎスクリプトに入力することで、データを基にした様々なパターンが生成される。図１１に示されているように、生成されたパターンには、数例を挙げると、水平方向／垂直方向の標準ラインピッチ、水平方向／垂直方向のライン端部、直交配列／互い違いの配列のＤＯＴ、水平方向／垂直方向の標準スペースピッチ、水平方向／垂直方向のスペース端部、直交配列／互い違いの配列のＣＮＴ、及びロジックやメモリの設計に通常組み込まれている構造等が含まれ得る。
１つ以上の欠陥を示している１つ以上のフォトマスク構造パターンの識別後、方法３００は工程Ｓ３１８へと進む。工程Ｓ３１８では、各実施形態において、マスク設計補正システムは、工程Ｓ３１６で識別されたフォトマスク構造パターンに基づいて、可能性のある補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上を生成する。各実施形態において、可能性のある補正フォトマスク構造は、工程Ｓ３１２で取得したパターン情報に対応するフォトマスクの１つ以上のレイヤに対して生成される。各実施形態において、工程Ｓ３１８はデータ分析に基づいたリソアウェアマスクプロセス補正アプリケーション（ＬＡＭＡ）ゲージの設計及び生成を伴う。ＬＡＭＡゲージは、テストフォトマスク製作の際に使用される、可能性のある補正用構造を備えている。工程Ｓ３１８への入力には、ウェハ製造業者からの製造に関する知見（ノウハウ）やデータ、及びデータ分析から抽出されたデータの両方が含まれている。例えば、製造に関する知見には、フォトマスクが使用される製造プロセスの制約が含まれ得る。製造データには、数例を挙げると、スペースや幅の最小パラメータ、コーナーからコーナーまでの測定値、及び／またはマスクプロセス忠実度評価（コーナーラウンディング、コーナーの引っ込み、ピッチ）が含まれ得る。補正されたフォトマスク構造パターンを生成する際に使用されたデータ分析の結果には、数例を挙げると、顧客設計の空間領域データ、アンカー／限界構造、及び／またはＬＡＭＡゲージにおいて注視される限界寸法や設計形状の範囲が含まれていてもよい。
各実施形態において、マスク設計補正システムは、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択する。選択された処置の各々に対して、マスク設計補正システムは、その処置に対応する複数のパラメータを選択する。処置とその処置に対応するパラメータとを選択した後、マスク設計補正システムは、選択された処置を選択されたパラメータとともに、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンに適用する。このようにして、マスク設計補正システムは、パターン情報を基にして新たなフォトマスク構造パターンを生成する。例えばコーナーラウンディングや露光量調整を含む、様々な処置が可能である。マスク設計補正システムは、欠陥のあるフォトマスクパターン構造に対して複数の処置を適用することにより、その欠陥を補正することができる可能性がある複数のフォトマスク構造パターンを生成する。
各実施形態において、テストマスクが用いられる場合、以下の説明するように、テストマスク上で複数の可能性のある補正用構造を識別・使用してもよい。各実施形態において、あるレイヤに対して完全に形成されたフォトマスクが用いられてもよい場合、当該レイヤ用に完全に形成されたフォトマスク設計において特定の補正用構造を選択して適用してもよく、さらにその後にフォトマスク製作に直接適用してもよい。各実施形態において、これらの技術を組み合わせて用いてもよく、例えば、あるレイヤに対して完全に形成されたフォトマスク設計を、フォトマスクの使用していない部分にある１つ以上の可能性のある補正用構造と組み合わせてプリントする等を行ってもよい。
各実施形態において、ＬＡＭＡゲージは、解像度向上のために、より小さな特徴に対する露光量を調整してコーナーラウンディングを行うように設計可能である。さらに、忠実度の評価やフォトマスク限度の定義のために、無処置のパターンを使用可能である。可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンを生成するために使用可能なＬＡＭＡゲージの設計例を、以下の図１２～１７に示す。本発明の範囲または精神から逸脱することなく他のＬＡＭＡゲージを設計及び／または適用してもよい。
図１２は、可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンを生成するためにフォトマスク構造パターンに適用される、コーナーラウンディングの強調と水平方向／垂直方向の偏りとの表を図示している。同様に、図１３は、可能性のある補正されたフォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に異なる回数で適用される、露光量調整の表を図示している。図１４は、可能性のある補正されたフォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、スペースピッチとラインピッチの設計を図示している。図１５は、可能性のある補正されたフォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、ライン端部とスペース端部の設計を図示している。図１６は、可能性のある補正されたフォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、直交配列のＤＯＴ／ホールの設計を図示している。図１７は、可能性のある補正されたフォトマスク構造のセットを生成するために異なるフォトマスク構造に適用される、互い違いの配列のＤＯＴ／ホールの設計を図示している。これらのＬＡＭＡゲージの設計は、パターン情報内で識別された１つ以上の脆弱箇所を示している構造に対応する、可能性のある補正されたフォトマスク構造の例を表している。ＬＡＭＡゲージパターンは、サイズをカスタマイズして、汎用性を示したり、フォトマスク上の任意の未使用スペースに容易に配置できるようにしたりしてもよく、これにより追加のマスクコストを削減してもよい。これらのＬＡＭＡゲージ設計のうちの１つ以上、及び／または他のＬＡＭＡゲージ設計を用いて、本発明の範囲または精神から逸脱することなく、１つ以上の可能性のある補正されたフォトマスク構造を生成してもよい。
次に、工程Ｓ３２０において、可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンをフォトマスク設計に組み込む。各実施形態によれば、この工程では、マスク設計補正システム実行方法３００は、可能性のある補正されたフォトマスク構造を含むＬＡＭＡゲージの設計を読み込んで、その設計要素を、どのようにしてフォトマスクを製作することができるかを規定するフォトマスクデータに適用する。各実施形態によれば、可能性のある補正されたフォトマスク構造は、既存のフォトマスクレイアウト上にある未使用スペースに組み込まれる。
工程Ｓ３２２では、マスク設計補正システムは、テストフォトマスク上にある可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンを分析する。各実施形態によれば、マスク設計補正システムは、ＳＥＭツール、ＣＤツール、または他の任意の光学検査ツールを用いて、補正されたフォトマスク構造を既に内部に組み込んでいるフォトマスクデータに対してシミュレーション及び／または目視検査を行ってもよく、それにより、パターン情報内に示されている問題のありそうな領域が、最適化された態様で、及び／または許容できる態様で、既に補正及び／または修正されているかどうかを判定してもよい。
工程Ｓ３２４では、マスク設計補正システムは、複数の可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンから、複数の補正されたフォトマスク構造パターンを備えているサブセットを選択する。補正されたフォトマスク構造パターンの選択は、工程Ｓ３２２で行った分析に基づいている。各実施形態において、識別された欠陥の最も高度な補正を示している、可能性のある補正されたフォトマスク構造が選択されている。各実施形態において、選択された補正されたフォトマスク構造は、２つの可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンの間の補間であり得る。つまり、補間された補正されたフォトマスク構造パターンは、識別された欠陥に対するより効果的な解決法であると判定された、隣接するパターンの組み合わせである。
次に、工程Ｓ３２６では、マスク設計補正システムは、テストフォトマスクの分析に基づいて１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成する。各実施形態によれば、マスク設計補正システムは、補正用処置を１つ以上のフォトマスク構造に適用するためのルールを含んでいる１つ以上の表を構築する。このような表の例を図１８に示す。図示されているように、図１８の表は、テストフォトマスクに適用すべきＭＲＣルール（本例ではコーナーラウンディングルール）のセットを備えている。図１８の表は、テストフォトマスクに組み込まれている、工程Ｓ３２４で選択された補正されたフォトマスク構造パターンに基づいている。マスク設計補正システムは、１つ以上の表において定められたルールに基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成する。各実施形態において、スクリプトはＮＣＳ言語で生成されている。スクリプトはまた、Ｐｙｔｈｏｎプログラミング言語や他の任意のＥＤＡ社製スクリプト言語で生成されていてもよい。本発明の範囲または精神から逸脱することなく、他のスクリプトやプログラミング言語を使用してもよい。
次に、工程Ｓ３２８では、マスク設計補正システムは、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、補正されたフォトマスク構造を、所望のＩＣ構造を形成するために使用してもよいフォトマスクレイアウトに適用する。図１８を参照すると、表から生成された対応するスクリプトを実行すると、表に記載されたルールが、最終フォトマスクを形成するために使用してもよいフォトマスクレイアウトに適用されることになる。本発明の範囲または精神から逸脱することなく他のスクリプトを使用してもよい。
種々の例示的実施形態において、補正されたフォトマスク構造は、適切な態様でレチクルプレート上にレイアウトすることができる。例えば、プレート上には複数の補正用マスクパターンが形成可能であり、これにより半導体デバイスの各レイヤを、補正用マスクパターンのうちの１つ以上を用いて形成することができる。さらに、補正用マスクパターンを、最終マスク設計を目的としたマスクパターンを含まないかもしくは一部のみを含んでいるテストマスクに適用してもよい、または、ＩＣ製品を製造するための使用を目的としたレイヤパターン全体を組み込んでいる最終マスクに適用してもよいことを認識すべきである。また、例示的実施形態において、ＩＣ製造プロセス中に、マスク上にある補正用マスクパターンのうちの全てが使用されるとは限らない場合もあり、マスク上に他の補正用パターンが存在している可能性があるとしても、最適な補正を実現する補正用マスクパターンのみが使用される場合もある。
工程Ｓ３３０では、レイヤに対する完全な設計を組み込む最終フォトマスクを、フルレイヤに対する最終フォトマスクレイアウトに基づいて、従来技術で既知のフォトマスク製造技術に従って物理的に製造する。
各実施形態において、選択された補正用パターンを組み込んだフルレイヤを含む最終マスク設計と、フルレイヤの一部分のみに関連している補正用マスクパターンとを、同じフォトマスクにプリントしてもよい。このような実施形態において、フルレイヤは、レイヤのフォトマスクの今後のバージョンで使用する、可能性のある補正及び検査される可能性のある補正用パターンを有した状態で、または類似の設計要素を有した状態で、顧客に納入されてもよい。このような実施形態において、別個のテストマスクを製造・分析する暫定的な行程は省略してもよい。
工程Ｓ３３２では、マスク設計補正システムは、１つ以上の補正されたフォトマスク構造が最終フォトマスクに適用された状態であるかどうかを確認する。各実施形態によれば、マスク設計補正システムは、限界寸法（ＣＤ）検査ツールを利用して、得られた最終フォトマスク内において、例えば数例を挙げるとコーナーラウンディングや水平方向／垂直方向の偏り方を分析してもよい。マスク設計補正システムは、ＣＤ検査ツールを使用して、マスクのＳＥＭ輪郭またはＳＥＭ画像を輪郭抽出ツールに抽出するとともに、その輪郭を最終フォトマスクレイアウト設計と比較する。
工程Ｓ３３４では、マスク設計補正システムは、最終フォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスク上で示されていた１つ以上の欠陥に対応する欠陥を示していないことを判定する。各実施形態において、最終フォトマスク上で複数の位置を選択して、処置していないフォトマスクを用いて製作された事前製作ウェハ上の対応する位置と比較してもよい。処置を行ったフォトマスクのウェハと処置していないフォトマスクのウェハは、目視と分析ツール使用の両方で比較される。例えば、図２１は、処置していないフォトマスクのＳＥＭ画像と、ホール構造に対して補正されたＬＡＭＡパターンで処置を行ったフォトマスクのＳＥＭ画像との比較を図示している。図示されているように、処置を行ったフォトマスクでは、欠損パターンやＬＣＤＵの強調はなく、マスクの設計仕様により忠実に合致している。
図１９は、異なるフォトマスクのＳＥＭ画像間の比較を図示しており、ここで一方は何も処置を受けておらず、もう一方は工程Ｓ３２４で選択された補正されたフォトマスク構造で処置を受けている。図示されているように、処置を受けたフォトマスクでは断線もなく、線幅とスペーシングがマスクの設計仕様により忠実に合致している。
図２０は、処置されたマスクと処置されていないマスクとの間におけるコンタクトホールの改善を図示している。図示されているように、処置されていないマスクの輪郭は、処置されたマスクと比較してコーナーがより引っ込んでいることを示している。
これらの改善、及び他の改善は、本発明に従った補正されたＬＡＭＡパターンを使用することによって得ることができる。
本発明の各実施形態を詳細に図示し説明してきたので、当業者にはそれに対する種々の変形例や改善例は容易に理解できるであろう。よって、本発明の例示的実施形態は、上述で説明されたように、例示するためのものであって、限定するためのものではない。本発明の精神と範囲は広範に解釈されるものである。

Claims (33)

  1. フォトマスクを製造する方法であって、
    （ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、
    （ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、前記抽出されたマスク輪郭は前記検出されたウェハ欠陥に対応していてもよく、
    （ｃ）前記抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、
    （ｄ）前記模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、
    （ｅ）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥に基づいて前記フォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、
    （ｆ）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を取得して、
    （ｇ）前記パターン情報の空間領域分析を行って、
    （ｈ）前記空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、
    （ｉ）前記空間領域分析に基づいて前記複数のフォトマスク構造パターンから複数の可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンを生成して、前記生成は、
    （ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、
    （ｉｉ）選択された各処置に対して、前記処置に対応する複数のパラメータを選択して、
    （ｉｉｉ）前記選択されたパラメータを有する前記選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用する、ことを含み、
    （ｊ）前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンをテストフォトマスク内に組み込んで、
    （ｋ）前記テストフォトマスク上にある前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンを分析して、
    （ｌ）前記複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを選択して、
    （ｍ）前記テストフォトマスク上にある前記複数の補正マスク構造パターンの前記分析に基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、
    （ｎ）前記１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフルレイヤのフォトマスクレイアウトに適用して、
    （ｏ）前記最終フォトマスクレイアウトに基づいて、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいる前記フルレイヤのフォトマスクを製作して、
    （ｐ）前記１つ以上の補正フォトマスク構造が前記最終フォトマスクに適用された状態であることを確認して、
    （ｑ）前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいる前記フォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる前記１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定する、ことを備える方法。
  2. 前記パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備える、請求項１記載の方法。
  3. 前記空間領域分析は、
    （ｉ）前記パターン情報のパターン描写検索を行って、
    （ｉｉ）前記パターン描写検索に基づいて前記パターン情報からフォトマスク構造を識別して、
    （ｉｉｉ）前記識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成する、ことを含む、請求項１記載の方法。
  4. １つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンは、前記識別されたフォトマスク構造に対応する前記グラフに基づいて識別される、請求項３記載の方法。
  5. 前記テストフォトマスク上にある前記補正フォトマスク構造パターンの分析は、
    （ｉ）前記フォトマスクに基づいて製造シミュレーションプロセスを実行して、
    （ｉｉ）前記製造シミュレーションプロセスの結果を評価する、ことを含む、請求項１記載の方法。
  6. 前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンは、製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている、請求項１記載の方法。
  7. フォトマスクを製造する方法であって、
    （ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、
    （ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、前記抽出されたマスク輪郭は前記検出されたウェハ欠陥に対応しており、
    （ｃ）前記抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、
    （ｄ）前記模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、
    （ｅ）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥に基づいて前記事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題領域を決定して、
    （ｆ）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題領域と関係があるパターン情報を取得して、
    （ｇ）前記パターン情報の空間領域分析を行って、
    （ｈ）前記空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、
    （ｉ）前記空間領域分析に基づいて前記複数のフォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを生成して、前記生成は、
    （ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、
    （ｉｉ）選択された各処置に対して、前記処置に対応する複数のパラメータを選択して、
    （ｉｉｉ）前記選択されたパラメータを有する前記選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用する、ことを含み、
    （ｊ）前記複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、
    （ｋ）前記１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用して、
    （ｌ）あるレイヤの前記最終フォトマスクレイアウトに基づいて、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクを製作して、
    （ｍ）前記１つ以上の補正フォトマスク構造が前記フォトマスクに適用された状態であることを確認して、
    （ｎ）前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいる前記フォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる前記１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定する、ことを備える方法。
  8. 前記パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備える、請求項７記載の方法。
  9. 前記空間領域分析は、
    （ｉ）前記パターン情報のパターン描写検索を行って、
    （ｉｉ）前記パターン描写検索に基づいて前記パターン情報からフォトマスク構造を識別して、
    （ｉｉｉ）前記識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成する、ことを含む、請求項７記載の方法。
  10. １つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンは、前記識別されたフォトマスク構造に対応する前記グラフに基づいて識別される、請求項９記載の方法。
  11. 前記補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている、請求項７記載の方法。
  12. フォトマスクを製造するシステムであって、
    １つ以上の処理ユニットと、
    メモリと、を備えており、前記１つ以上の処理ユニットは機械可読命令を実行するように構成されていて、前記機械可読命令は実行時に前記システムに、
    （ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、
    （ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、前記抽出されたマスク輪郭は前記検出されたウェハ欠陥に対応しており、
    （ｃ）前記抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、
    （ｄ）前記模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、
    （ｅ）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥に基づいて前記フォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、
    （ｆ）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を取得して、
    （ｇ）前記パターン情報の空間領域分析を行って、
    （ｈ）前記空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、
    （ｉ）前記空間領域分析に基づいて前記複数のフォトマスク構造パターンから複数の可能性のある補正されたフォトマスク構造パターンを生成して、前記生成は、
    （ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、
    （ｉｉ）選択された各処置に対して、前記処置に対応する複数のパラメータを選択して、
    （ｉｉｉ）前記選択されたパラメータを有する前記選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用する、ことを含み、
    （ｊ）前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンをテストフォトマスク内に組み込んで、
    （ｋ）前記テストフォトマスク上にある前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンを分析して、
    （ｌ）前記複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを選択して、
    （ｍ）前記テストフォトマスク上にある前記複数の補正マスク構造パターンの前記分析に基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、
    （ｎ）前記１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフルレイヤの最終フォトマスクレイアウトに適用して、
    （ｏ）前記最終フォトマスクレイアウトに基づいて、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいる前記フルレイヤのフォトマスクを製作して、
    （ｐ）前記１つ以上の補正フォトマスク構造が前記最終フォトマスクに適用された状態であることを確認して、
    （ｑ）前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいる前記フォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる前記１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定する、ように動作させる、システム。
  13. 前記パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備える、請求項１２記載のシステム。
  14. 前記空間領域分析は、
    （ｉ）前記パターン情報のパターン描写検索を行って、
    （ｉｉ）前記パターン描写検索に基づいて前記パターン情報からフォトマスク構造を識別して、
    （ｉｉｉ）前記識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成する、ことを含む、請求項１２記載のシステム。
  15. １つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンは、前記識別されたフォトマスク構造に対応する前記グラフに基づいて識別される、請求項１４記載のシステム。
  16. 前記テストフォトマスク上における前記補正フォトマスク構造パターンの分析は、
    （ｉ）前記テストフォトマスクに基づいて製造シミュレーションプロセスを実行して、
    （ｉｉ）前記製造シミュレーションプロセスの結果を目視で検査する、ことを含む、請求項１２記載のシステム。
  17. 前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている、請求項１２記載のシステム。
  18. フォトマスクを製造するシステムであって、
    １つ以上の処理ユニットと、
    メモリと、を備えており、前記１つ以上の処理ユニットは機械可読命令を実行するように構成されていて、前記機械可読命令は実行時に前記システムに、
    （ａ）ウェハの走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像からウェハ欠陥を検出して、
    （ｂ）事前に製造されたフォトマスクのＳＥＭ画像から複数のマスク輪郭を抽出して、前記抽出されたマスク輪郭は前記検出されたウェハ欠陥に対応しており、
    （ｃ）前記抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成して、
    （ｄ）前記模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、
    （ｅ）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥に基づいて前記事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題領域を決定して、
    （ｆ）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題領域と関係があるパターン情報を取得して、
    （ｇ）前記パターン情報の空間領域分析を行って、
    （ｈ）前記空間領域分析に基づいて１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、
    （ｉ）前記空間領域分析に基づいて前記複数のフォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを生成して、前記生成は、
    （ｉ）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、
    （ｉｉ）選択された各処置に対して、前記処置に対応する複数のパラメータを選択して、
    （ｉｉｉ）前記選択されたパラメータを有する前記選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用する、ことを含み、
    （ｊ）前記複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて、１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、
    （ｋ）前記１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用して、
    （ｌ）あるレイヤの前記最終フォトマスクレイアウトに基づいて、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいるフォトマスクを製作して、
    （ｍ）前記１つ以上の補正フォトマスク構造が前記フォトマスクに適用された状態であることを確認して、
    （ｎ）前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの前記１つ以上を内部に組み込んでいる前記フォトマスクに基づいて製作されたウェハ上の複数の位置が、事前に製造されたフォトマスクによる前記１つ以上の欠陥に対応する欠陥を呈していないことを判定する、ように動作させる、システム。
  19. 前記パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備える、請求項１８記載のシステム。
  20. 前記空間領域分析は、
    （ｉ）前記パターン情報のパターン描写検索を行って、
    （ｉｉ）前記パターン描写検索に基づいて前記パターン情報からフォトマスク構造を識別して、
    （ｉｉｉ）前記識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成する、ことを含む、請求項１８記載のシステム。
  21. １つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンは、前記識別されたフォトマスク構造に対応する前記グラフに基づいて識別される、請求項２０記載のシステム。
  22. 前記補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている、請求項２０記載のシステム。
  23. マスク設計補正システムであって、１つ以上のメモリデバイスに動作可能に接続されている１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のメモリデバイス内に格納されて前記１つ以上のプロセッサのうちの１つ以上で起動するようにプログラミングされている複数のモジュールとを各々が有している、１つ以上のコンピュータシステムを備えており、前記複数のモジュールは、
    （ａ）走査モジュールであって、
    （１）ウェハ内にあるレイヤの第１走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像をスキャンして、
    （２）ウェハの前記第１ＳＥＭ画像からウェハ欠陥を検出して、
    （３）前記ウェハ上にある前記ウェハ欠陥を有する位置を出力する、ように構成されている走査モジュールと、
    （ｂ）前記走査モジュールに動作可能に接続されている輪郭抽出モジュールであって、
    （１）前記ウェハ上にあるウェハ欠陥を有する前記位置を取得して、
    （２）前記ウェハ内の前記レイヤに関連している事前に製造されたフォトマスクの第２ＳＥＭ画像から、複数のマスク輪郭を抽出して、前記抽出されたマスク輪郭は、前記ウェハの前記検出されたウェハ欠陥に対応する、前記事前に製造されたフォトマスク上にある位置に対応する、ように構成されている輪郭抽出モジュールと、
    （ｃ）前記輪郭抽出モジュールに動作可能に接続されているシミュレーションモジュールであって、
    （１）前記複数の抽出されたマスク輪郭を取得して、
    （２）前記抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成する、ように構成されているシミュレーションモジュールと、
    （ｄ）前記シミュレーションモジュールに動作可能に接続されている検出モジュールであって、
    （１）前記模擬製作したウェハを取得して、
    （２）前記模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、
    （３）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥を含むデータを出力する、ように構成されている検出モジュールと、
    （ｅ）前記検出モジュールに動作可能に接続されているフォトマスク分析モジュールであって、
    （１）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥を含む前記データを取得して、
    （２）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥を含む前記データに基づいて、前記事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、
    （３）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を生成する、ように構成されているフォトマスク分析モジュールと、
    （ｆ）前記フォトマスク分析モジュールに動作可能に接続されている空間領域分析モジュールであって、
    （１）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題領域と関係がある前記パターン情報を取得して、
    （２）前記パターン情報の空間領域分析を行って、
    （３）前記空間領域分析の結果を出力する、ように構成されている空間領域分析モジュールと、
    （ｇ）前記空間領域分析モジュールに動作可能に接続されているパターン識別モジュールであって、
    （１）前記空間領域分析の前記結果を取得して、
    （２）空間領域分析の前記結果に基づいて、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、
    （３）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを出力する、ように構成されているパターン識別モジュールと、
    （ｈ）前記パターン識別モジュールに動作可能に接続されているパターン生成モジュールであって、
    （１）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに対応する前記データを取得して、
    （２）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、
    （３）選択された各処置に対して、前記処置に対応する複数のパラメータを選択して、
    （４）前記選択されたパラメータを有する前記選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用して、
    （５）前記空間領域分析に基づいて、前記複数のフォトマスク構造パターンから前記複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンを生成して、
    （６）前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンをテストフォトマスク内に組み込んで、
    （７）前記テストフォトマスク上にある前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンを分析して、
    （８）前記複数の可能性のある補正フォトマスク構造パターンから複数の補正フォトマスク構造パターンを選択して出力する、ように構成されているパターン生成モジュールと、
    （ｉ）前記パターン選択モジュールに動作可能に接続されているスクリプトモジュールであって、
    （１）前記複数の補正フォトマスク構造パターンを取得して、
    （２）前記複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、
    （３）前記１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用する、ように構成されているスクリプトモジュールと、を備える、マスク設計補正システム。
  24. 前記パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備える、請求項２３記載のシステム。
  25. 前記空間領域分析は、
    （ｉ）前記パターン情報のパターン描写検索を行って、
    （ｉｉ）前記パターン描写検索に基づいて前記パターン情報からフォトマスク構造を識別して、
    （ｉｉｉ）前記識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成する、ことを含む、請求項２３記載のシステム。
  26. １つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンは、前記識別されたフォトマスク構造に対応する前記グラフに基づいて識別される、請求項２５記載のシステム。
  27. 前記テストフォトマスク上にある前記補正フォトマスク構造パターンの分析は、
    （ｉ）前記テストフォトマスクに基づいて製造シミュレーションプロセスを実行して、
    （ｉｉ）前記製造シミュレーションプロセスの結果を目視で検査する、ことを含む、請求項２３記載のシステム。
  28. 前記可能性のある補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている、請求項２３記載のシステム。
  29. マスク設計補正システムであって、１つ以上のメモリデバイスに動作可能に接続されている１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のメモリデバイス内に格納されて前記１つ以上のプロセッサのうちの１つ以上で起動するようにプログラミングされている複数のモジュールとを各々が有している、１つ以上のコンピュータシステムを備えており、前記複数のモジュールは、
    （ａ）走査モジュールであって、
    （１）ウェハ内にあるレイヤの第１走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像をスキャンして、
    （２）ウェハの前記第１ＳＥＭ画像からウェハ欠陥を検出して、
    （３）前記ウェハ上にある前記ウェハ欠陥を有する位置を出力する、ように構成されている走査モジュールと、
    （ｂ）前記走査モジュールに動作可能に接続されている輪郭抽出モジュールであって、
    （１）前記ウェハ上にあるウェハ欠陥を有する前記位置を取得して、
    （２）前記ウェハ内の前記レイヤに関連している事前に製造されたフォトマスクの第２ＳＥＭ画像から、複数のマスク輪郭を抽出して、前記抽出されたマスク輪郭は、前記ウェハの前記検出されたウェハ欠陥に対応する、前記事前に製造されたフォトマスク上にある位置に対応する、ように構成されている輪郭抽出モジュールと、
    （ｃ）前記輪郭抽出モジュールに動作可能に接続されているシミュレーションモジュールであって、
    （１）前記複数の抽出されたマスク輪郭を取得して、
    （２）前記抽出された複数のマスク輪郭を用いて模擬製作したウェハを形成する、ように構成されているシミュレーションモジュールと、
    （ｄ）前記シミュレーションモジュールに動作可能に接続されている検出モジュールであって、
    （１）前記模擬製作したウェハを取得して、
    （２）前記模擬製作したウェハ上にある１つ以上の欠陥を検出して、
    （３）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥を含むデータを出力する、ように構成されている検出モジュールと、
    （ｅ）前記検出モジュールに動作可能に接続されているフォトマスク分析モジュールであって、
    （１）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥を含む前記データを取得して、
    （２）前記模擬製作したウェハ上にある前記欠陥を含む前記データに基づいて、前記事前に製造されたフォトマスクの１つ以上の問題のありそうな領域を決定して、
    （３）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題のありそうな領域と関係があるパターン情報を生成する、ように構成されているフォトマスク分析モジュールと、
    （ｆ）前記フォトマスク分析モジュールに動作可能に接続されている空間領域分析モジュールであって、
    （１）前記事前に製造されたフォトマスクの前記問題領域と関係がある前記パターン情報を取得して、
    （２）前記パターン情報の空間領域分析を行って、
    （３）前記空間領域分析の結果を出力する、ように構成されている空間領域分析モジュールと、
    （ｇ）前記空間領域分析モジュールに動作可能に接続されているパターン識別モジュールであって、
    （１）前記空間領域分析の前記結果を取得して、
    （２）空間領域分析の前記結果に基づいて、１つ以上の対応する欠陥を呈する複数のフォトマスク構造パターンを決定して、
    （３）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに対応するデータを出力する、ように構成されているパターン識別モジュールと、
    （ｈ）前記パターン識別モジュールに動作可能に接続されているパターン生成モジュールであって、
    （１）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに対応する前記データを取得して、
    （２）１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用すべき複数の処置を選択して、
    （３）選択された各処置に対して、前記処置に対応する複数のパラメータを選択して、
    （４）前記選択されたパラメータを有する前記選択された処置を、１つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンに適用して、
    （５）前記空間領域分析に基づいて、前記複数のフォトマスク構造パターンから前記複数の補正フォトマスク構造パターンを生成する、ように構成されているパターン生成モジュールと、
    （ｉ）前記パターン生成モジュールに動作可能に接続されているスクリプトモジュールであって、
    （１）前記複数の補正フォトマスク構造パターンを取得して、
    （２）前記複数の補正フォトマスク構造パターンに基づいて１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを生成して、
    （３）前記１つ以上のフォトマスクパターン補正スクリプトを実行して、前記複数の補正フォトマスク構造パターンのうちの１つ以上をフォトマスクレイアウトに適用する、ように構成されているスクリプトモジュールと、を備えている、マスク設計補正システム。
  30. 前記パターン情報は、事前に製造されたフォトマスクのレイアウトに対応する１つ以上のデータファイルを備えている、請求項２９記載のシステム。
  31. 前記空間領域分析は、
    （ｉ）前記パターン情報のパターン描写検索を行って、
    （ｉｉ）前記パターン描写検索に基づいて前記パターン情報からフォトマスク構造を識別して、
    （ｉｉｉ）前記識別されたフォトマスク構造に対応するグラフを生成する、ことを含む、請求項２９記載のシステム。
  32. １つ以上の対応する欠陥を呈する前記複数のフォトマスク構造パターンは、前記識別されたフォトマスク構造に対応する前記グラフに基づいて識別される、請求項３１記載のシステム。
  33. 前記補正フォトマスク構造パターンは、事前に製造されたフォトマスク上の未使用スペースに組み込まれている、請求項２９記載のシステム。
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