JP3909654B2 - ルールベースopcの評価方法およびシミュレーションベースopcモデルの評価方法並びにマスクの製造方法 - Google Patents

ルールベースopcの評価方法およびシミュレーションベースopcモデルの評価方法並びにマスクの製造方法 Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、光近接効果に基づくパターンの変形を見込んでマスクパターンの形状を予め補正するOPCマスクを製作するためのルールベースOPCの評価方法およびシミュレーションベースOPCモデルの評価方法並びにマスクの製造方法および半導体装置の製造方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、半導体の高集積化が進み、ゲート長の微細化に拍車がかかっている。このため、マスクからウェハに対するマスクパターンの転写の際には、露光装置で用いられる光の波長以下の寸法のパターンを解像することが求められている。
光の波長よりも短い線幅のパターンを忠実に解像するために、光近接効果によるウェハ上のパターンの変形を考慮して、予めマスクパターンの形状を補正する技術であるOPC(Optical Proximity Correction:光近接効果補正)技術が用いられる。前記OPC技術はPPC(Process Proximity Effect Correction:プロセス近接効果補正)技術ともいう。
このようなOPC技術としてルールベースOPCがある。
前記ルールベースOPCは次のように行なわれる。すなわち、設計上許可している全てのパターンを表すテストパターンでテスト用のマスクパターンを製作し、このマスクパターンでウェハ上にパターンを転写してエッチングを行ない、テスト用のウェハを製作する。
このテスト用ウェハ上のパターンの形状の測長データ(測定データ)と、前記テスト用のマスクパターンの設計データとに基づいて設計ルール、つまりマスクパターンの設計データに加えるバイアスデータを決定するための設計ルール、すなわちルールベースOPCを生成する。そして、ルールベースOPCに基づいてマスクパターンの補正を行なう。この補正は、マスクパターンのレイアウトCADの段階で行なわれる。また、このような光近接効果補正が行なわれて製作されたマスクをOPCマスクという。
【0003】
また、前記ルールベースOPCとは別にシミュレーションベースOPCという技術がある。
シミュレーションベースOPCでは、予め用意された少ない数のテストパターンの測長結果に基づいて光近接効果を考慮した転写のプロセスを表現するシミュレーションベースOPCモデル(カーネルまたはプロセスモデルともいう)を生成し、マスクパターンの形状と、該マスクパターンによりウェハに転写されたパターンの形状との差異を前記シミュレーションベースOPCモデルによってシミュレーション計算して求め、このシミュレーション結果に基づいてマスクパターンの補正を行なっている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
近年、ゲートパターンの微細化にともない、ゲートパターンとそのパターンに隣接するパターンとの間の間隔(スペース)の寸法の増減、換言すればパターン間の間隔の疎密に応じてパターンの線幅が影響を受ける現象であるスペース依存性が顕著になり、ゲートパターンの線幅制御性の劣化が問題となっている。
したがって、上述したルールベースOPCおよびシミュレーションベースOPCモデルの評価を行なう上で線幅制御性の良否を正確に分析することが重要である。
従来、線幅制御性の良否を分析するためには、ルールベースOPCまたはシミュレーションベースOPCモデルに基づいて評価用マスクを製作し、その評価用マスクに基づいて製作した評価用ウェハ上のゲートパターンの線幅を実測し、スペースの寸法に対する線幅の実測データの誤差やばらつきを求めている。
ところが、前記評価用ウェハ上のゲートパターンの数は膨大なものであり、ゲートパターンの全ての線幅を実測することは不可能である。このため、ゲートパターンの中から選択した箇所の線幅について実測データを求めている。ところが、選択した実測データが前記評価用ウェハ上のゲートパターンを代表するものとして妥当か否かを判定することが難しいため、線幅制御性の評価の正確さが不足していた。
そこで本発明の目的は、線幅制御性の評価を正確に行なうことができるルールベースOPCの評価方法およびシミュレーションベースOPCモデルの評価方法を提供することにある。
また、本発明の目的は、このようなルールベースOPCの評価方法で評価されたルールーベースOPCに基づいてマスクを製造するマスク製造方法およびこのようなマスク製造方法で製造されたマスクを用いて半導体装置を製造する半導体製造方法を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明のルールベースOPCの評価方法は、前記目的を達成するため、評価用マスクパターンの設計データをルールベースOPCにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、前記シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースOPCの評価を行なう評価ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記ルールベースOPCに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なう。
【0006】
本発明のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法は、前記目的を達成するため、評価用のマスクパターンの設計データを第1シミュレーションベースOPCモデルにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされた第2シミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、前記第2シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用のマスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記第1シミュレーションベースOPCモデルの評価を行なう評価ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記第1シミュレーションベースOPCモデルに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なう。
また、本発明のマスク製造方法は、評価用マスクパターンの設計データをルールベースOPCにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキ ャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、前記シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースOPCの評価を行なう評価ステップと、前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースOPCに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記ルールベースOPCに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なうことによって得た前記ルールベースOPCに基づいてマスクの製造を行なうことができる。
また、本発明の半導体装置の製造方法は、評価用マスクパターンの設計データをルールベースOPCにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、前記シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパタ ーンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースOPCの評価を行なう評価ステップと、前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースOPCに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップと、前記マスク製造ステップによって製造された前記マスクを用いて半導体装置を製造する半導体装置製造ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記ルールベースOPCに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なうことによって得た前記ルールベースOPCに基づいてマスクを製造し、該マスクを用いて半導体装置を製造することができる。
【0007】
【発明の実施の形態】
本発明のルールベースOPCの評価方法の実施の形態について説明する。
図2は、評価対象となるルールベースOPCを示すブロック図である。
図2に示すように、本実施の形態において、ルールベースOPC10は、コンピューター上で動作するソフトウェアによって実現されるものであって、マスクパターンの設計データに対応して、光近接効果を考慮したバイアスデータを前記設計データに加えることにより、補正データを出力するように構成されている。このルールベースOPC10は、前記バイアスデータの最小単位、すなわち前記マスクパターンを補正する際の最小単位である補正グリッドが設定されることにより、この補正グリッドに基づいて前記補正データを出力するように構成されている。
【0008】
図3は、前記ルールベースOPC10を評価するためのシミュレーションデータを生成して出力するシミュレーションツール20を示すブロック図である。
前記シミュレーションツール20は、コンピューター上で動作するソフトウェアによって実現されるものであって、マスクパターンの転写のプロセスを表すシミュレーションモデル(カーネル)22を含んで構成されている。前記シミュレーションモデル22は、後述するプロセスキャリブレーションを行なうことによって生成される。
前記シミュレーションツール20は、3に示すように、ウェハ上に形成すべき所望のパターンの設計データ(マスクパターンの設計データ)が入力されると、前記シミュレーションモデル22のシミュレーション計算により、前記マスクパターンによりウェハ上に形成されるパターンの形状を示すシミュレーションデータを出力するように構成されている。
【0009】
次に、図1を参照して前記ルールベースOPCの評価手順について具体的に説明する。
まず、前記補正グリッドを前記ルールベースOPC10に設定する(ステップS10)。
次に、前記ルールベースOPC10に評価用マスクのマスクパターンの設計データを入力することにより、前記評価用マスクのマスクパターンの補正データを得る(ステップS12)。
次いで、前記補正データに基づいて評価用マスクを製作し(ステップS14)、この評価用マスクを用いてウェハに対して露光およびエッチングを行なうことにより評価用ウェハを製作する(ステップS16)。
そして、製作された評価用ウェハのゲートパターンの線幅について測長を行なう(ステップS18)。
なお、前記評価用ウェハに形成されるゲートパターンは、線幅寸法および隣接するパターン間のスペースの寸法を異ならせて複数種類構成されている。また、前記ゲートパターンは、前記評価用ウェハの全面にわたって多数(例えば数千ゲート)設けられているため、評価用ウェハのゲートパターンの線幅の測長は、前記複数種類のゲートパターンの中から選ばれたゲートパターンの箇所について選択的に行なわれる。
【0010】
一方、前記評価用ウェハの製作とは別に、前記シミュレーションベースOPCモデルのプロセスキャリブレーションを行なうためにテスト用マスクがテスト用マスクのテストパターンの設計データに基づいて製作される(ステップS20)。
次に、前記テスト用マスクに基づいてウェハに対して露光およびエッチングを行なうことにより、テスト用ゲートパターンが形成されたテスト用ウェハが製作される(ステップS22)。
次に、前記テスト用ウェハのゲートパターンを測長することで実測データを得る(ステップS24)。
ここで、前記テスト用マスクのテストパターンの設計データに対する前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データのばらつきは、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を表現するものである。
したがって、図3に示すように、前記テスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データとがシミュレーションツール20に入力されることにより、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を考慮したプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースOPCモデル22が前記シミュレーションツール20によって生成される(ステップS26)。
【0011】
次に、図4に示すように、前記評価用マスクのマスクパターンの設計データの全てが前記シミュレーションツール20に入力されることにより、前記シミュレーションベースOPCモデル22によってシミュレーション計算がなされ、前記評価用ウェハ全面のゲートパターンに対応するシミュレーションデータが出力される(ステップS28)。
【0012】
次に、前記ステップS18で得た前記評価用ゲートパターンの実測データと、前記ステップ28で得た前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースOPC10の評価を行なう(ステップS30)。
また、前記ステップS10で設定した前記補正グリッドの評価を行なう(ステップS32)。
図5、図6を参照して、前記ステップS30、S32について詳しく説明する。
図5(A)は、前記補正グリッドを5nmに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図であり、横軸にゲートパターン間のスペース(μm)をとり、縦軸に前記線幅の実測データの設計データからの誤差CD(nm)をとっている。図中、実線は各実測データの平均値を示している。
図5(A)に示すように、各スペース毎の実測データの平均値は±5nmの範囲に収まっており、補正グリッドを5nmに設定した結果として良好であると判断できる。
なお、各スペース毎の実測データのばらつきは、ゲートパターンの線幅方向の両側に±5nmずつばらつくことから、補正グリッドの2倍のプラスマイナスの範囲、すなわち±2*5nm=±10nmの範囲に収まっていれば良好と判断できるが、図5(A)は±10nmの範囲に収まっているため良好と判断できる。
【0013】
次に、図5(A)の実測データが妥当なものか、すなわち前記評価用ウェハのゲートパターンの線幅のデータとして妥当なものかどうかについてシミュレーションデータとの比較検討を行なう。
図5(B)は、前記ステップS28によって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図であり、横軸に全体に占める占有率(%)、縦軸に前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差CD(nm)をとっている。
図5(B)に示すように、±5nmの範囲にほとんどのシミュレーションデータが分布していることが分かり、これにより、図5(A)の実測結果が妥当なものであると判断することができる。また、前記ステップS18で測長したゲートパターンの選択が妥当なものであると判断することができる。
【0014】
図5(C)は、前記ステップS28によって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を3次元で示す分布図であり、X軸とY軸が前記評価用ウェハ上における2次元の座標軸を示し、これらX軸とY軸に直交する縦軸(Z軸)が前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差CD(nm)をとっている。
つまり、図5(C)にプロットされている点が各ゲートパターンの誤差CDに対応している。
【0015】
次に、前記補正グリッドを5nmから2.5nmに変更して設定した場合について、図1に示すフローチャートと同様の手順で評価を行なった結果について図6(A)乃至(C)を参照して説明する。
図6(A)乃至(C)のそれぞれは、図5(A)乃至(C)のそれぞれに相当している。
図6(A)からわかるように、スペース毎の平均値は±2.5nmの範囲に収まっており、補正グリッドを5nmに設定した結果として良好であると判断できる。
また、各スペース毎の実測データのばらつきは、ほぼ±2*2.5nm=±5nmの範囲に収まっており良好と判断できる。
図6(A)と(B)を比較してわかるように、±2.5nmの範囲にほとんどのシミュレーションデータが分布していることが分かり、これにより、図6(A)の実測結果が妥当なものであると判断することができる。また、前記ステップS18で測長したゲートパターンの選択が妥当なものであると判断することができる。
また、図5(C)と図6(C)を比較してわかるように、後者の方が縦軸方向のばらつき、すなわちシミュレーションデータの誤差CDのばらつきが抑制されていることがわかる。
【0016】
以上説明したように、本実施の形態のルールベースOPCの評価方法によれば、前記ルールベースOPCの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、前記補正グリッドの設定を変えた場合に、実測データのばらつきが妥当な範囲に収まっているかどうかを評価することができ、これにより補正グリッドの最適化を行なうことが可能となる。
また、図5(C)、図6(C)に示したような各ゲートパターンのシミュレーションデータのばらつきの情報をマスクパターンのレイアウト設計にフィードバックすることにより、ウェハ上に形成されるゲートパターンの誤差を抑制したマスクパターンの設計を図ることができる。
また、上述したルールベースOPCの評価方法によって評価された前記ルールベースOPCに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップを実行することにより、正確な評価がなされたルールベースOPCに基づいてマスクを製造するマスク製造方法を提供することができる。
また、このようなマスク製造方法で製造されたマスクを用いて半導体装置を製造する半導体製造ステップを実行することにより、正確な評価がなされたルールベースOPCに基づいて製造されたマスクを用いて製造半導体装置を製造する半導体製造方法を提供することができる。
【0017】
次に、補正グリッドをより小さな値に設定した場合について考える。
補正グリッドを小さくすれば、実測データのばらつきをより低減化することが期待できる。
ただし、この場合には、前記ルールベースOPCを構築するために、ゲート線幅とスペースの寸法とを補正グリッドの単位で異ならせたゲートパターンを形成したウェハを作成するとともに、そのウェハに形成された各ゲートパターンの測長を行なわなくてはならない。
一般的に補正グリッドの寸法を半分にすると、ルールベースOPCを構築するために必要な測長箇所が4倍になる。したがって、例えば補正グリッドを2.5nmから0.5nmと1/5に小さくすると、測長箇所が16倍以上となり、各ゲートパターンの測長のために膨大な時間(例えば1年程度)かかってしまうため現実的ではない。
このため、補正グリッドの微細化を図る場合には、大量の測長が不要なシミュレーションベースOPCモデルを用いることが有利である。
そして、以下に説明するようにシミュレーションベースOPCモデルに関しても先の実施の形態と同様の手順で評価を行なうことができる。
【0018】
本発明のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法の実施の形態について説明する。
図7は本実施の形態におけるシミュレーションベースOPCモデルの評価手順を示すフローチャートである。なお、図7において図1と同一の処理については同一のステップ番号を付して説明を簡略化する。
また、本実施の形態では、評価対象となるシミュレーションベースOPCモデルを第1シミュレーションベースOPCモデルとし、前記評価用ウェハのゲートパターンのシミュレーションデータを生成するシミュレーションベースOPCモデルを第2シミュレーションベースOPCモデルとし、第1、第2シミュレーションベースOPCモデルのシミュレーションツールをそれぞれ第1、第2シミュレーションツールとする。
まず、図8に示すように、前記補正グリッドを第1ルールベースOPC30に設定する(ステップS10)。
次に、前記ルールベースOPC10に評価用マスクのマスクパターンの設計データを入力することにより、前記評価用マスクのマスクパターンの補正データを得る(ステップS12A)。
次いで、前記補正データに基づいて評価用マスクを製作し(ステップS14)、この評価用マスクを用いてウェハに対して露光およびエッチングを行なうことにより評価用ウェハを製作し(ステップS16)、製作された評価用ウェハのゲートパターンの線幅の測長を行なう(ステップS18)。
【0019】
一方、前記評価用ウェハの製作とは別に、前記第2シミュレーションベースOPCモデルのプロセスキャリブレーションを行なうためにテスト用マスクがテスト用マスクのテストパターンの設計データに基づいて製作され(ステップS20)、テスト用ウェハが製作され(ステップS22)、前記テスト用ウェハのゲートパターンを測長することで実測データを得る(ステップS24)。
したがって、図9に示すように、前記テスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データとが前記第2シミュレーションツール40に入力されることにより、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を考慮したプロセスキャリブレーションがなされた第2シミュレーションベースOPCモデル42が第2シミュレーションツール40によって生成される(ステップS26A)。
【0020】
次に、図10に示すように、前記評価用マスクのマスクパターンの設計データの全てが前記第2シミュレーションツール40に入力されることにより、前記第2シミュレーションベースOPCモデル42によってシミュレーション計算がなされ、前記評価用ウェハ全面のゲートパターンに対応するシミュレーションデータが出力される(ステップS28A)。
【0021】
次に、前記ステップS18Aで得た前記評価用ゲートパターンの実測データと、前記ステップ28Aで得た前記シミュレーションデータを比較することによって、前記第1シミュレーションベースOPCモデル32の評価を行なう(ステップS30A)。
また、前記ステップS10で設定した前記補正グリッドの評価を行なう(ステップS32A)。
【0022】
図11を参照して、前記ステップS30A、S32Aについて詳しく説明する。
図11(A)は、前記補正グリッドを0.5nmに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図であり、横軸にゲートパターン間のスペース(μm)をとり、縦軸に前記線幅の実測データの設計データからの誤差CD(nm)をとっている。図中、実線は各実測データの平均値を示している。
図11(A)に示すように、各スペース毎の実測データの平均値は±2.5nmの範囲に収まっており、補正グリッドが2.5nmの実測データを示す図6(A)よりも各スペース毎の実測データの平均値の範囲がさらに抑制されていると判断できる。
【0023】
次に、図11(A)の判断結果が妥当なものかどうかについてシミュレーションデータとの比較検討を行なう。
図11(B)は、前記ステップS28Aによって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図であり、横軸に全体に占める占有率(%)、縦軸に前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差CD(nm)をとっている。
図11(B)に示すように、±2.5nmの範囲にほとんどのシミュレーションデータが分布していることが分かり、これにより、図11(A)の実測結果が妥当なものであると判断することができる。また、前記ステップS18Aで測長したゲートパターンの選択が妥当なものであると判断することができる。
【0024】
図11(C)は、前記ステップS28Aによって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を3次元で示す分布図であり、X軸とY軸が前記評価用ウェハ上における2次元の座標軸を示し、これらX軸とY軸に直交する縦軸(Z軸)が前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差CD(nm)をとっている。
図6(C)と図11(C)を比較してわかるように、後者の方が縦軸方向のばらつき、すなわちシミュレーションデータの誤差CDのばらつきが抑制されていることがわかる。
【0025】
以上説明したように、本実施の形態のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法によれば、前記シミュレーションベースOPCモデルの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、前記補正グリッドの設定を変えた場合に、実測データのばらつきが妥当な範囲に収まっているかどうかを評価することができ、これにより補正グリッドの最適化を行なうことが可能となる。
また、図11(C)に示したような各ゲートパターンのシミュレーションデータのばらつきの情報をマスクパターンのレイアウト設計にフィードバックすることにより、ウェハ上に形成されるゲートパターンの誤差を抑制したマスクパターンの設計を図ることができる。
【0026】
【発明の効果】
以上説明したように本発明のルールベースOPCの評価方法によれば、前記ルールベースOPCの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、本発明のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法によれば、前記シミュレーションベースOPCモデルの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、本発明のマスク製造方法によれば、前記ルールベースOPCの評価方法で正確に評価されたルールーベースOPCに基づいてマスクを製造することができる。
また、本発明の半導体製造方法によれば、前記ルールベースOPCの評価方法で正確に評価されたルールーベースOPCに基づいて製造されたマスクを用いて半導体装置を製造することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施の形態のルールベースOPCの評価方法の評価手順を示すフローチャートである。
【図2】ルールベースOPCのブロック図である。
【図3】ルールベースOPCを評価するためのシミュレーションデータを生成して出力するシミュレーションツールを示すブロック図である。
【図4】シミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションツールのブロック図である。
【図5】(A)は、前記補正グリッドを5nmに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図、(B)は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図、(C)は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を3次元で示す分布図である。
【図6】(A)は、前記補正グリッドを2.5nmに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図、(B)は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図、(C)は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を3次元で示す分布図である。
【図7】本実施の形態におけるシミュレーションベースOPCモデルの評価手順を示すフローチャートである。
【図8】第1OPCシミュレーションツールのブロック図である。
【図9】第2シミュレーションベースOPCモデルを生成する第2シミュレーションツールのブロック図である。
【図10】第1シミュレーションベースOPCモデルを評価するためのシミュレーションデータを生成して出力する第2シミュレーションツールを示すブロック図である。
【図11】(A)は、前記補正グリッドを0.5nmに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図、(B)は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図、(C)は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を3次元で示す分布図である。
【符号の説明】
10……ルールベースOPC、20……シミュレーションツール、22……シミュレーションベースOPCモデル、30……第1シミュレーションツール、32……第1シミュレーションベースOPCモデル、40……第2シミュレーションツール、42……第2シミュレーションベースOPCモデル。

Claims (14)

  1. 評価用マスクパターンの設計データをルールベースOPCにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
    前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
    前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
    前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
    プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、
    前記シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
    前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースOPCの評価を行なう評価ステップと、
    を含むことを特徴とするルールベースOPCの評価方法。
  2. 前記テスト用マスクのテストパターンの設計データに対する前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データのばらつきは、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を表現するものであることを特徴とする請求項1記載のルールベースOPCの評価方法。
  3. 前記マスクパターンを補正する際の最小単位である補正グリッドを設定する補正グリッド設定ステップを含み、前記マスクパターン補正ステップによる前記評価用マスクパターンの設計データの補正処理は前記補正グリッドに基づいて行なわれることを特徴とする請求項1記載のルールベースOPCの評価方法。
  4. 前記実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記補正グリッド設定ステップで設定された補正グリッドの評価を行なう補正グリッド評価ステップを含むことを特徴とする請求項3記載のルールベースOPCの評価方法。
  5. 前記実測データと前記シミュレーションデータは線幅寸法を示すデータであることを特徴とする請求項1記載のルールベースOPCの評価方法。
  6. 前記シミュレーションステップおけるシミュレーションベースOPCモデルによる設計データに対するシミュレーションは、前記設計データの全てに対して行なわれることを特徴とする請求項1記載のルールベースOPCの評価方法。
  7. 評価用のマスクパターンの設計データを第1シミュレーションベースOPCモデルにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
    前記補正データに基づいて評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
    前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
    前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
    プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされた第2シミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、
    前記第2シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用のマスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
    前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記第1シミュレーションベースOPCモデルの評価を行なう評価ステップと、
    を含むことを特徴とするシミュレーションベースOPCモデルの評価方法。
  8. 前記テスト用マスクのテストパターンの設計データに対する前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データのばらつきは、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を表現するものであることを特徴とする請求項7記載のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法。
  9. 前記マスクパターンを補正する際の最小単位である補正グリッドを設定する補正グリッド設定ステップを含み、前記マスクパターン補正ステップによる前記評価用マスクパターンの設計データの補正処理は前記補正グリッドに基づいて行なわれることを特徴とする請求項7記載のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法。
  10. 前記実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記補正グリッド設定ステップで設定された補正グリッドの評価を行なう補正グリッド評価ステップを含むことを特徴とする請求項9記載のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法。
  11. 前記実測データと前記シミュレーションデータは線幅寸法を示すデータであることを特徴とする請求項7記載のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法。
  12. 前記シミュレーションステップおける第2シミュレーションベースOPCモデルによる設計データに対するシミュレーションは、前記設計データの全てに対して行なわれることを特徴とする請求項7記載のシミュレーションベースOPCモデルの評価方法。
  13. 評価用マスクパターンの設計データをルールベースOPCにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
    前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
    前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
    前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
    プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、
    前記シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
    前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースOPCの評価を行なう評価ステップと、
    前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースOPCに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップと、
    を含むことを特徴とするマスクの製造方法。
  14. 評価用マスクパターンの設計データをルールベースOPCにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
    前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
    前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
    前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
    プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースOPCモデルを生成するシミュレーションベースOPCモデル生成ステップと、
    前記シミュレーションベースOPCモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
    前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースOPCの評価を行なう評価ステップと、
    前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースOPCに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップと、
    前記マスク製造ステップによって製造された前記マスクを用いて半導体装置を製造する半導体装置製造ステップと、
    を含むことを特徴とする半導体装置の製造方法。
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