JP4008934B2 - Image data correction method, lithography simulation method, program, and mask - Google Patents

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Description

本発明は、画像データの補正方法及びリソグラフィシミュレーション方法等に関する。   The present invention relates to a method for correcting image data, a lithography simulation method, and the like.

半導体装置の高集積化及び微細化にともない、フォトマスク上に実際に形成されたマスクパターンからリソグラフィ裕度を高精度で予測することが重要となってきている。   As semiconductor devices are highly integrated and miniaturized, it has become important to predict lithography tolerance with high accuracy from a mask pattern actually formed on a photomask.

実際のマスクの仕上がり形状からリソグラフィ裕度を予測する方法として、特許文献1には、マスクパターン画像をSEMによって取得し、取得画像パターンの輪郭を抽出し、その輪郭データを用いてリソグラフィシミュレーションを行う、という方法が提案されている。   As a method of predicting the lithography tolerance from the actual finished shape of the mask, in Patent Document 1, a mask pattern image is acquired by SEM, the contour of the acquired image pattern is extracted, and lithography simulation is performed using the contour data. A method has been proposed.

マスクパターンの画像は、走査型電子顕微鏡(SEM)等の画像取得装置によって取得することが可能である。しかしながら、画像取得装置には一般に画像歪みが存在するため、微細パターンの画像を忠実に取得することは困難である。例えばSEMでは、スキャンビームの歪みに起因した画像歪みが存在する。歪みを持つ画像から抽出される輪郭データのエッジ位置誤差が、リソグラフィシミュレーション結果に大きく影響を及ぼすことが問題となる。   The image of the mask pattern can be acquired by an image acquisition device such as a scanning electron microscope (SEM). However, since image distortion generally exists in an image acquisition device, it is difficult to faithfully acquire a fine pattern image. For example, in SEM, there is image distortion due to distortion of the scan beam. The problem is that the edge position error of the contour data extracted from the image having distortion greatly affects the lithography simulation result.

画像歪みを補正する方法としては、特許文献2には、参照パターンの画像データから補正データを予め求めておき、この補正データを用いて目的とするパターンの画像データを補正する、といった方法が提案されている。   As a method for correcting image distortion, Patent Document 2 proposes a method in which correction data is obtained in advance from image data of a reference pattern and the image data of a target pattern is corrected using the correction data. Has been.

しかしながら、従来の方法では、目的とするパターン全体の画像データを補正するため、データ量が膨大となり、補正計算に多大な時間を要するといった問題が生じる。したがって、従来は、画像パターンを少ないデータ量で高速且つ高精度で補正することが困難であった。
特開2004−37579号公報 特許第2687781号公報
However, in the conventional method, the image data of the entire target pattern is corrected, so that the amount of data becomes enormous and the correction calculation requires a lot of time. Therefore, conventionally, it has been difficult to correct an image pattern with a small amount of data at high speed and with high accuracy.
JP 2004-37579 A Japanese Patent No. 2687781

本発明の目的は、画像パターンを少ないデータ量で高速且つ高精度で補正することが可能な画像データの補正方法及びリソグラフィシミュレーション方法等を提供することにある。   An object of the present invention is to provide an image data correction method, a lithography simulation method, and the like that can correct an image pattern with a small amount of data at high speed and with high accuracy.

本発明に係る画像データの補正方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、を備える。   The image data correction method according to the present invention includes a step of preparing correction data for correcting distortion of an image obtained by an image acquisition unit, and a step of acquiring contour data of a desired pattern obtained by the image acquisition unit. And correcting the contour data of the desired pattern using the correction data.

本発明に係るリソグラフィシミュレーション方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、前記所望パターンに対するリソグラフィシミュレーションを前記補正された輪郭データを用いて行う工程と、を備える。   The lithography simulation method according to the present invention includes a step of preparing correction data for correcting distortion of an image obtained by an image obtaining unit, a step of obtaining contour data of a desired pattern obtained by the image obtaining unit, A step of correcting the contour data of the desired pattern using the correction data, and a step of performing a lithography simulation for the desired pattern using the corrected contour data.

本発明に係るプログラムは、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを取得する手順と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する手順と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する手順と、をコンピュータに実行させるものである。   The program according to the present invention includes a procedure for obtaining correction data for correcting distortion of an image obtained by an image obtaining unit, a procedure for obtaining contour data of a desired pattern obtained by the image obtaining unit, and the correction. And a procedure for correcting the contour data of the desired pattern using the data.

本発明に係るマスクは、所望パターンと、画像取得部によって得られた前記所望パターンの輪郭データを補正するための補正データを算出するために用いるテストパターンと、を備える。   The mask according to the present invention includes a desired pattern and a test pattern used for calculating correction data for correcting the contour data of the desired pattern obtained by the image acquisition unit.

本発明によれば、輪郭データに対して補正を行うことにより、所望パターンの画像歪みを少ないデータ量で高速且つ高精度で補正することが可能となる。   According to the present invention, by correcting the contour data, it is possible to correct the image distortion of the desired pattern with a small amount of data at high speed and with high accuracy.

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

(実施形態1)
図1は、本発明の第1の実施形態に係る画像データの補正システムの構成を説明するための説明図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining a configuration of an image data correction system according to the first embodiment of the present invention.

画像取得部(画像取得装置)10は、走査型電子顕微鏡(SEM)によって構成されている。画像取得部10では、電子線供給部11からの電子線を、ステージ12上に載置されたフォトマスク13に照射し、フォトマスク13の表面で反射した電子線を検出部14で検出することで、フォトマスク13に形成されたパターンの画像を取得する。検出された画像情報は、信号増幅部15を介してコンピュータ20に供給される。   The image acquisition unit (image acquisition device) 10 is configured by a scanning electron microscope (SEM). In the image acquisition unit 10, an electron beam from the electron beam supply unit 11 is irradiated onto the photomask 13 placed on the stage 12, and the electron beam reflected on the surface of the photomask 13 is detected by the detection unit 14. Thus, an image of the pattern formed on the photomask 13 is acquired. The detected image information is supplied to the computer 20 via the signal amplifier 15.

コンピュータ20には、コンピュータ20に指示を与えるための操作部21(キーボード等)、及び画像取得部10で取得された画像等を表示する画像表示部22(CRT等)が接続されている。   An operation unit 21 (such as a keyboard) for giving instructions to the computer 20 and an image display unit 22 (such as a CRT) that displays images acquired by the image acquisition unit 10 are connected to the computer 20.

画像データ記憶部31は、画像取得部10で取得された画像の画像データを記憶するものである。LSI等の半導体装置を形成する際に実際に用いるフォトマスク13が、ステージ12上に載置されている場合には、フォトマスク13に形成された配線パターンやコンタクトホールパターン等のデバイスパターン(所望パターン)の画像データが画像データ記憶部31に記憶される。また、補正データ作成用の基準パターンが形成されたフォトマスク13が、ステージ12上に載置されている場合には、基準パターンの画像データが画像データ記憶部31に記憶される。   The image data storage unit 31 stores image data of the image acquired by the image acquisition unit 10. When the photomask 13 actually used when forming a semiconductor device such as an LSI is placed on the stage 12, a device pattern (a desired pattern such as a wiring pattern or a contact hole pattern formed on the photomask 13). Pattern) image data is stored in the image data storage unit 31. Further, when the photomask 13 on which the reference pattern for creating correction data is formed is placed on the stage 12, the image data of the reference pattern is stored in the image data storage unit 31.

輪郭データ記憶部32は、上述したデバイスパターンの輪郭データを記憶するものである。輪郭データは、画像データ記憶部31に記憶された画像データに所定の処理を施すことによって抽出される。   The contour data storage unit 32 stores the above-described device pattern contour data. The contour data is extracted by performing predetermined processing on the image data stored in the image data storage unit 31.

補正データ記憶部33は、画像取得部10によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを記憶するものである。補正データは、上述した基準パターンの画像データを用いて後述する処理を行うことによって作成される。   The correction data storage unit 33 stores correction data for correcting image distortion obtained by the image acquisition unit 10. The correction data is created by performing the processing described later using the above-described reference pattern image data.

補正済み輪郭データ記憶部34は、画像歪みが補正された輪郭データを記憶するものである。補正データ記憶部33に記憶された補正データを用いて、輪郭データ記憶部32に記憶された輪郭データを補正することで、画像歪みが補正された補正済み輪郭データが得られる。   The corrected contour data storage unit 34 stores contour data whose image distortion has been corrected. By correcting the contour data stored in the contour data storage unit 32 using the correction data stored in the correction data storage unit 33, corrected contour data in which image distortion is corrected is obtained.

リソグラフィ条件記憶部35は、フォトマスク上に形成されたデバイスパターンを半導体ウエハ上のフォトレジストに転写してフォトレジストパターンを形成する際のリソグラフィ条件のデータを記憶するものである。   The lithography condition storage unit 35 stores data on lithography conditions when forming a photoresist pattern by transferring a device pattern formed on a photomask to a photoresist on a semiconductor wafer.

シミュレーションデータ記憶部36は、補正済み輪郭データ記憶部34に記憶された補正済み輪郭データと、リソグラフィ条件記憶部35に記憶されたリソグラフィ条件のデータとを用いて行われるリソグラフィシミュレーションの結果を記憶するものである。リソグラフィシミュレーションによって得られるシミュレーション結果には、上述したフォトレジストパターンを形成する際のリソグラフィ裕度の予測結果等が含まれる。   The simulation data storage unit 36 stores the result of the lithography simulation performed using the corrected contour data stored in the corrected contour data storage unit 34 and the lithography condition data stored in the lithography condition storage unit 35. Is. The simulation result obtained by the lithography simulation includes a prediction result of the lithography tolerance when the above-described photoresist pattern is formed.

なお、上述した各種データの作成処理やリソグラフィシミュレーション等は、コンピュータ20によって実行される。   The above-described various data creation processing, lithography simulation, and the like are executed by the computer 20.

次に、図1に示したシステムを用いて行われる処理について、図2に示したフローチャート等を参照して説明する。   Next, processing performed using the system shown in FIG. 1 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

まず、基準パターンが形成されたフォトマスクを画像取得部10内のステージ12上に載置し、基準パターンの画像データを取得する(S11)。画像取得条件は、加速電圧1500V、試料電流8pA、画素数2048×2048、倍率20000倍とする。基準パターンには、図3に示すように、ライン幅及びスペース幅が一定のラインアンドスペース(L/S)パターンを用いる。画像取得部10で取得された基準パターンの画像データはコンピュータ20に送られ、輪郭データ(エッジデータ)が算出される。   First, the photomask on which the reference pattern is formed is placed on the stage 12 in the image acquisition unit 10 to acquire image data of the reference pattern (S11). The image acquisition conditions are an acceleration voltage of 1500 V, a sample current of 8 pA, a pixel count of 2048 × 2048, and a magnification of 20000 times. As the reference pattern, a line and space (L / S) pattern having a constant line width and space width is used as shown in FIG. The image data of the reference pattern acquired by the image acquisition unit 10 is sent to the computer 20, and contour data (edge data) is calculated.

続いて、得られた輪郭データから、ラインアンドスペースパターンの1ピッチに含まれる画素数を算出する。フォトマスク上のL/Sなどの周期的パターンは、ライン幅(Wl)及びスペース幅(Ws)が場所により寸法のばらつきがある場合でも、ラインアンドスペースパターンの1ピッチは比較的高精度に一定に仕上がっている。そのため、画像取得部10で得られた画像に歪みがなければ、ラインアンドスペースパターンの1ピッチ(1ピッチの幅はWl+Ws)に含まれる画素数も、場所によらず一定であると考える。しかしながら、実際の画像取得部10には必ず画像歪みが存在するため、ラインアンドスペースパターンの1ピッチに含まれる画素数は、場所に応じて変化する。したがって、1ピッチに含まれる画素数の面内分布を求めることで、画素サイズの面内分布を求めることができる。本実施形態では、以下の2次曲面近似式(1)によって、画素サイズの面内分布を表わしている。   Subsequently, the number of pixels included in one pitch of the line and space pattern is calculated from the obtained contour data. For periodic patterns such as L / S on a photomask, even if the line width (Wl) and space width (Ws) vary in size depending on the location, one pitch of the line-and-space pattern is constant with relatively high accuracy. It is finished. For this reason, if the image obtained by the image acquisition unit 10 is not distorted, the number of pixels included in one pitch of the line and space pattern (the width of one pitch is Wl + Ws) is considered to be constant regardless of the location. However, since image distortion always exists in the actual image acquisition unit 10, the number of pixels included in one pitch of the line and space pattern varies depending on the location. Accordingly, by obtaining the in-plane distribution of the number of pixels included in one pitch, the in-plane distribution of the pixel size can be obtained. In the present embodiment, the in-plane distribution of the pixel size is represented by the following quadratic curved surface approximation formula (1).

Psx=Ax+Bx・X+Cx・Y+Dx・X2 +Ex・X・Y+Fx・Y2
Psy=Ay+By・X+Cy・Y+Dy・X2 +Ey・X・Y+Fy・Y2 (1)
ただし、Psxは座標(X、Y)におけるX方向の画素サイズ、Psyは座標(X、Y)におけるY方向の画素サイズであり、Ax、Bx、Cx、Dx、Ex、Fx、Ay、By、Cy、Dy、Ey及びFyは係数である。
Psx = Ax + Bx · X + Cx · Y + Dx · X 2 + Ex · X · Y + Fx · Y 2
Psy = Ay + By.X + Cy.Y + Dy.X 2 + Ey.X.Y + Fy.Y 2 (1)
However, Psx is the pixel size in the X direction at the coordinates (X, Y), Psy is the pixel size in the Y direction at the coordinates (X, Y), and Ax, Bx, Cx, Dx, Ex, Fx, Ay, By, Cy, Dy, Ey and Fy are coefficients.

本実施形態では、上記のようにして求められた測定結果から、図4に示すような係数が得られる。また、上記2次曲面近似式に基づく画素サイズの面内分布は、図5のようになる。なお、図5(a)において、領域A1はX方向の画素サイズが1.02から1.03の範囲にある画素の分布領域、領域A2はX方向の画素サイズが1.01から1.02の範囲にある画素の分布領域、領域A3はX方向の画素サイズが1.00から1.01の範囲にある画素の分布領域、領域A4はX方向の画素サイズが0.99から1.00の範囲にある画素の分布領域を示している。図5(b)において、領域B1はY方向の画素サイズが0.89から0.90の範囲にある画素の分布領域、領域B2はY方向の画素サイズが0.88から0.89の範囲にある画素の分布領域、領域B3はY方向の画素サイズが0.87から0.88の範囲にある画素の分布領域を示している。   In the present embodiment, coefficients as shown in FIG. 4 are obtained from the measurement results obtained as described above. Further, the in-plane distribution of the pixel size based on the quadratic curved surface approximation formula is as shown in FIG. In FIG. 5A, a region A1 is a pixel distribution region where the pixel size in the X direction is in the range of 1.02 to 1.03, and a region A2 is a pixel size in the X direction of 1.01 to 1.02. The pixel distribution region in the range of A, the region A3 is the pixel distribution region in the range of the pixel size in the X direction from 1.00 to 1.01, and the region A4 is the pixel size in the X direction of 0.99 to 1.00 The distribution area of the pixels in the range is shown. In FIG. 5B, a region B1 is a pixel distribution region where the pixel size in the Y direction is in the range of 0.89 to 0.90, and a region B2 is a range where the pixel size in the Y direction is from 0.88 to 0.89. The pixel distribution region B3 is a pixel distribution region in which the pixel size in the Y direction is in the range of 0.87 to 0.88.

このようにして、画像取得部10で得られた画像の歪みを補正するための補正データが算出される(S12)。算出された補正データは補正データ記憶部33に記憶される。   In this way, correction data for correcting the distortion of the image obtained by the image acquisition unit 10 is calculated (S12). The calculated correction data is stored in the correction data storage unit 33.

次に、LSI等の半導体装置を形成する際に用いるデバイスパターンの輪郭データを用いてリソグラフィシミュレーションを行う工程について説明する。   Next, a process of performing a lithography simulation using device pattern contour data used when forming a semiconductor device such as an LSI will be described.

まず、配線パターンやコンタクトホールパターン等のデバイスパターンが形成されたフォトマスクを画像取得部10内のステージ12上に載置し、デバイスパターンの画像データを取得する(S21)。画像取得条件は、加速電圧1500V、試料電流8pA、画素数2048×2048、倍率20000倍とする。ここでは、図6に示すようなデバイスパターンがフォトマスク上に形成されているものとする。   First, a photomask on which a device pattern such as a wiring pattern or a contact hole pattern is formed is placed on the stage 12 in the image acquisition unit 10 to acquire device pattern image data (S21). The image acquisition conditions are an acceleration voltage of 1500 V, a sample current of 8 pA, a pixel count of 2048 × 2048, and a magnification of 20000 times. Here, it is assumed that a device pattern as shown in FIG. 6 is formed on a photomask.

画像取得部10で取得されたデバイスパターンの画像データはコンピュータ20に送られ、輪郭データ(エッジデータ)が抽出される(S22)。輪郭の抽出にはしきい値法を用い、しきい値は例えば50%とする。また、輪郭抽出の結果出力されるXY座標の数は36000箇所とする。得られた輪郭データは、輪郭データ記憶部32に送られる。   The device pattern image data acquired by the image acquisition unit 10 is sent to the computer 20, and contour data (edge data) is extracted (S22). The threshold value method is used for extracting the contour, and the threshold value is set to 50%, for example. The number of XY coordinates output as a result of contour extraction is 36000. The obtained contour data is sent to the contour data storage unit 32.

次に、補正データ記憶部33に記憶されている補正データを用いて輪郭データを補正する(S23)。これにより、画像取得部10に起因した画像歪みが補正された輪郭データが得られる。具体的には、輪郭データ記憶部32に記憶されている輪郭データを補正データを用いて再配列することにより、補正済み輪郭データが得られる。補正済み輪郭データは補正済み輪郭データ記憶部34に記憶される。   Next, the contour data is corrected using the correction data stored in the correction data storage unit 33 (S23). Thereby, contour data in which image distortion caused by the image acquisition unit 10 is corrected is obtained. Specifically, the corrected contour data is obtained by rearranging the contour data stored in the contour data storage unit 32 using the correction data. The corrected contour data is stored in the corrected contour data storage unit 34.

本実施形態では、パターンの輪郭(エッジ)を抽出して、抽出された輪郭に対して補正を行う。そのため、補正処理に費やされる計算時間を大幅に短縮することができるとともに、補正結果を記憶するための記憶容量を大幅に削減することができる。本実施形態では、全画素数が2048×2048である。そのため、仮にパターン全体の画素について補正を行うとすると、X方向及びY方向でそれぞれ2048×2048回の補正計算が必要である。これに対して、本実施形態のように輪郭に対して補正を行う場合には、輪郭を抽出した箇所についてのみ補正を行えばよい。そのため、X方向及びY方向でそれぞれ36000回の補正計算を行えばよい。また、輪郭を抽出した箇所についてのみデータを記憶すればよいため、データ保存のための記憶容量も大幅に低減される。   In the present embodiment, the contour (edge) of the pattern is extracted and the extracted contour is corrected. Therefore, the calculation time spent for the correction process can be greatly shortened, and the storage capacity for storing the correction result can be greatly reduced. In the present embodiment, the total number of pixels is 2048 × 2048. Therefore, if correction is performed for the pixels of the entire pattern, 2048 × 2048 correction calculations are required in the X direction and the Y direction, respectively. On the other hand, when the contour is corrected as in the present embodiment, it is only necessary to correct the portion where the contour is extracted. Therefore, the correction calculation may be performed 36000 times in the X direction and the Y direction. Further, since it is only necessary to store data for the portion where the contour has been extracted, the storage capacity for storing data is greatly reduced.

次に、上記のようにして得られた補正済み輪郭データを用いて、リソグラフィシミュレーションを行う(S24)。   Next, lithography simulation is performed using the corrected contour data obtained as described above (S24).

図7は、シミュレーションによって得られた像強度のプロファイルを示したものである。ラインaは輪郭補正を行わない場合の像強度、ラインbはXY倍率補正を行った場合の像強度、ラインcは輪郭補正を行った場合(本実施形態の方法)の像強度、ラインdはマスク設計データを用いた場合(画像歪みがないと仮定した場合に対応)の像強度である。なお、P1〜P7は図6に示したパターンの位置を示している。   FIG. 7 shows an image intensity profile obtained by simulation. Line a is the image intensity when the contour correction is not performed, line b is the image intensity when the XY magnification correction is performed, line c is the image intensity when the contour correction is performed (the method of this embodiment), and line d is This is the image intensity when using mask design data (corresponding to the assumption that there is no image distortion). P1 to P7 indicate the positions of the patterns shown in FIG.

図8は、図7に示した各ラインのピーク値における強度差を示したものである。図8に示したラインa、b及びcはそれぞれ、図7に示したラインaとラインdとの強度差、ラインbとラインdとの強度差、ラインcとラインdとの強度差に対応している。   FIG. 8 shows the intensity difference at the peak value of each line shown in FIG. The lines a, b, and c shown in FIG. 8 correspond to the intensity difference between the lines a and d, the intensity difference between the lines b and d, and the intensity difference between the lines c and d shown in FIG. is doing.

図7及び図8からわかるように、輪郭補正を行わない場合(図7及び図8のラインa)及びXY倍率補正を行った場合(図7及び図8のラインb)では、マスク設計データを用いた場合に対する像強度差が大きくなっている。特に、画像の外側ほど像強度差が増大している。これは、画像取得部10で生じる画像歪みの影響により、輪郭位置に誤差が生じているためである。   As can be seen from FIGS. 7 and 8, when the contour correction is not performed (line a in FIGS. 7 and 8) and when the XY magnification correction is performed (line b in FIGS. 7 and 8), the mask design data is stored. The difference in image intensity with respect to the use is large. In particular, the image intensity difference increases toward the outside of the image. This is because an error has occurred in the contour position due to the influence of image distortion generated in the image acquisition unit 10.

一方、本実施形態の方法によって輪郭補正を行った場合(図7及び図8のラインc)には、マスク設計データを用いた場合に対する像強度差が小さくなっている。また、画像位置によらず像強度差はほぼ一定となっている。これは、本実施形態の方法によって輪郭補正を行った場合には、画像歪みの影響が大幅に低減され、輪郭位置の誤差が非常に小さくなるためである。したがって、本実施形態の方法によって輪郭補正を行ったデータを用いてリソグラフィシミュレーションを行うことにより、リソグラフィ裕度を精度よく予測することが可能である。   On the other hand, when contour correction is performed by the method of the present embodiment (line c in FIGS. 7 and 8), the image intensity difference with respect to the mask design data is small. Further, the image intensity difference is almost constant regardless of the image position. This is because when the contour correction is performed by the method of the present embodiment, the influence of the image distortion is greatly reduced and the contour position error becomes very small. Therefore, it is possible to accurately predict the lithography tolerance by performing lithography simulation using data that has been subjected to contour correction by the method of the present embodiment.

なお、上述した本実施形態の方法の少なくとも一部は、上述した方法の手順をコンピュータによって実行することが可能なプログラムによって提供することが可能である。   Note that at least a part of the method of the present embodiment described above can be provided by a program capable of executing the procedure of the method described above by a computer.

以上述べたように、本実施形態によれば、画像取得部によって得られたパターンの輪郭を抽出し、抽出された輪郭に対して画像歪みを補正するための補正処理を行う。そのため、補正処理に必要なデータ量を大幅に低減することができる。その結果、計算時間を大幅に短縮できるとともに、データ記憶容量を大幅に削減することが可能となる。また、データ量を大幅に削減しても画像歪みを精度よく補正することができ、高精度でパターンを取得することが可能となる。   As described above, according to the present embodiment, the contour of the pattern obtained by the image acquisition unit is extracted, and correction processing for correcting image distortion is performed on the extracted contour. Therefore, the amount of data necessary for the correction process can be greatly reduced. As a result, the calculation time can be greatly reduced and the data storage capacity can be greatly reduced. Further, even if the data amount is greatly reduced, image distortion can be corrected with high accuracy, and a pattern can be acquired with high accuracy.

なお、上述した実施形態では、画像取得部の倍率と画像歪みとの関係については特に言及しなかったが、以下に述べるように、倍率と画像歪みとの関係を考慮して画像歪みの補正を行うようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the relationship between the magnification and the image distortion of the image acquisition unit is not particularly mentioned. However, as described below, the image distortion is corrected in consideration of the relationship between the magnification and the image distortion. You may make it perform.

走査型電子顕微鏡等の画像取得部では、倍率が変われば画像歪みの状態も変化する。図9は、倍率10000倍(10k倍)の場合の画素サイズの分布を示したものである。図9(a)はX方向の画素サイズの分布、図9(b)はY方向の画素サイズの分布である。図5の場合(倍率20000倍(20k倍))と比べると、画素サイズの分布が変化していることがわかる。   In an image acquisition unit such as a scanning electron microscope, the state of image distortion changes as the magnification changes. FIG. 9 shows a distribution of pixel sizes when the magnification is 10,000 times (10k times). FIG. 9A shows the distribution of pixel sizes in the X direction, and FIG. 9B shows the distribution of pixel sizes in the Y direction. Compared with the case of FIG. 5 (magnification 20000 times (20k times)), it can be seen that the distribution of the pixel size changes.

このように、画像取得部の倍率が変われば画像歪みの状態も変化するため、先に述べた2次曲面近似式の係数も倍率に依存して変化する。図10は、倍率と係数Ax、Bx、Cx、Dx、Ex、Fx、Ay、By、Cy、Dy、Ey及びFyとの関係を示した図である。図10に示したような関係を補正テーブルとして記憶することで、倍率に応じた適正な補正を行うことが可能となる。   As described above, when the magnification of the image acquisition unit changes, the state of image distortion also changes. Therefore, the coefficient of the quadratic curved surface approximation equation described above also changes depending on the magnification. FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the magnification and the coefficients Ax, Bx, Cx, Dx, Ex, Fx, Ay, By, Cy, Dy, Ey, and Fy. By storing the relationship as shown in FIG. 10 as a correction table, it is possible to perform an appropriate correction according to the magnification.

また、上述した実施形態は、画像取得部で取得される画像に含まれるパターンの占有率と画像歪みとの関係については特に言及しなかったが、以下に述べるように、パターン占有率と画像歪みとの関係を考慮して画像歪みの補正を行うようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the relationship between the occupancy ratio of the pattern included in the image acquired by the image acquisition unit and the image distortion is not particularly mentioned. However, as described below, the pattern occupancy ratio and the image distortion are described. The image distortion may be corrected in consideration of the relationship between the

例えば、図11に示すようなパターンと図6に示したパターンとでは、パターン占有率(フォトマスク上のパターン被覆率)が異なっている。パターン被覆率が異なると、画像取得部(電子顕微鏡)で画像を取得する際のフォトマスクの表面電位が異なる。そのため、画像歪みの状態が変化するおそれがある。   For example, the pattern occupation ratio (pattern coverage on the photomask) differs between the pattern shown in FIG. 11 and the pattern shown in FIG. When the pattern coverage is different, the surface potential of the photomask when the image is acquired by the image acquisition unit (electron microscope) is different. Therefore, the image distortion state may change.

このように、パターン被覆率が変われば画像歪みの状態も変化するため、先に述べた2次曲面近似式の係数もパターン被覆率に依存して変化する。そこで、倍率の場合と同様に、パターン被覆率と係数との関係を補正テーブルとして記憶することで、パターン被覆率(パターン占有率)に応じた適正な補正を行うことが可能となる。   Thus, since the state of image distortion changes as the pattern coverage changes, the coefficients of the quadratic surface approximation formula described above also change depending on the pattern coverage. Therefore, as in the case of the magnification, by storing the relationship between the pattern coverage and the coefficient as a correction table, it is possible to perform appropriate correction according to the pattern coverage (pattern occupancy).

その他に、パターン観察時のフォーカス位置によって画像歪みの状態が変化することも考えられる。この場合も、フォーカス位置に応じた補正テーブルを用意し、所望パターン観察時のフォーカス位置に応じた補正を行えばよい。   In addition, it is conceivable that the state of image distortion changes depending on the focus position during pattern observation. In this case as well, a correction table corresponding to the focus position may be prepared, and correction corresponding to the focus position during desired pattern observation may be performed.

また、上述した実施形態では、測定対象としてフォトマスクを例に説明したが、EUV露光用マスクやEB露光用マスクを用いた場合にも、上述した実施形態と同様の方法を適用することが可能である。また、上述した実施形態では、画像取得部(画像取得装置)として走査型電子顕微鏡を用いたが、走査型電子顕微鏡以外の画像取得装置を用いることも可能である。   In the above-described embodiment, the photomask has been described as an example of the measurement target. However, the same method as in the above-described embodiment can be applied even when an EUV exposure mask or an EB exposure mask is used. It is. In the above-described embodiment, the scanning electron microscope is used as the image acquisition unit (image acquisition device). However, an image acquisition device other than the scanning electron microscope may be used.

(実施形態2)
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。なお、基本的なシステム構成(図1参照)や基本的な方法は、第1の実施形態と同様である。したがって、特に断らない限り、第1の実施形態で述べた事項は本実施形態においても適用可能である。
(Embodiment 2)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. The basic system configuration (see FIG. 1) and the basic method are the same as those in the first embodiment. Therefore, unless otherwise specified, the matters described in the first embodiment can be applied to this embodiment.

図12は、本実施形態の方法を示したフローチャートである。   FIG. 12 is a flowchart showing the method of this embodiment.

まず、基準パターンが形成されたフォトマスクを用意し、画像取得部(SEM等)によって基準パターンの画像測定を行う。その測定結果は、基準画像測定結果としてデータ格納部に格納される。また、測定結果から基準画像歪み係数を算出し、データ格納部に格納する(S51)。基準画像歪み係数には、例えば、第1の実施形態の式(1)に示された係数Ax、Bx、Cx、Dx、Ex、Fx、Ay、By、Cy、Dy、Ey及びFyが含まれる。   First, a photomask on which a reference pattern is formed is prepared, and image measurement of the reference pattern is performed by an image acquisition unit (SEM or the like). The measurement result is stored in the data storage unit as a reference image measurement result. Further, a reference image distortion coefficient is calculated from the measurement result and stored in the data storage unit (S51). The reference image distortion coefficient includes, for example, the coefficients Ax, Bx, Cx, Dx, Ex, Fx, Ay, By, Cy, Dy, Ey, and Fy shown in Expression (1) of the first embodiment. .

次に、デバイスパターン(所望パターン)及びテストパターンが形成されたフォトマスクを用意し、画像取得部によってテストパターンの画像測定を行う(S52)。   Next, a photomask on which a device pattern (desired pattern) and a test pattern are formed is prepared, and the image of the test pattern is measured by the image acquisition unit (S52).

例えば、フォトマスク上に形成されたデバイスパターンの被覆率(占有率)が異なると、画像取得部(SEM)で画像を取得する際のフォトマスクの表面電位も異なる。そのため、画像歪みの状態が変化するおそれがある。また、フォトマスク基板の厚さには一般的にばらつきがある。そのため、フォーカス位置がずれて倍率誤差が生じ、画像歪みの状態が変化するおそれがある。このように、画像取得部で取得した画像には、フォトマスクに起因した歪みが含まれる場合がある。そこで、本実施形態では、デバイスパターンが形成されたフォトマスク上にテストパターンを形成し、このテストパターンを用いて、フォトマスクに起因した歪みを補正する。   For example, when the coverage (occupancy) of the device pattern formed on the photomask is different, the surface potential of the photomask when the image is acquired by the image acquisition unit (SEM) is also different. Therefore, the image distortion state may change. Also, the thickness of the photomask substrate generally varies. Therefore, there is a possibility that the focus position is shifted, a magnification error occurs, and the image distortion state changes. As described above, the image acquired by the image acquisition unit may include distortion due to the photomask. Therefore, in the present embodiment, a test pattern is formed on a photomask on which a device pattern is formed, and distortion caused by the photomask is corrected using this test pattern.

図13は、デバイスパターン及びテストパターンが形成されたフォトマスクを模式的に示した図である。フォトマスク50の露光領域51にデバイスパターン53が形成され、フォトマスク50の非露光領域52にテストパターン部54及びアライメントマーク55等が形成されている。   FIG. 13 is a diagram schematically showing a photomask on which a device pattern and a test pattern are formed. A device pattern 53 is formed in the exposure area 51 of the photomask 50, and a test pattern portion 54, an alignment mark 55, and the like are formed in the non-exposure area 52 of the photomask 50.

図14及び図15はそれぞれ、テストパターン部54に配置されるテストパターンの一例を示した図である。図14に示したテストパターンは、基準画像歪み係数を求める際に用いるパターンと同じパターンであり、主としてデバイスパターン53の倍率誤差を補正するために用いる。図15示したテストパターンは、主としてデバイスパターン53の被覆率に基づく誤差を補正するために用いる。図14及び図15に示したテストパターンのいずれか一方がテストパターン部54上に形成されていてもよいし、両方がテストパターン部54上に形成されていてもよい。図16は図14に示したテストパターンの歪み測定結果を示した図であり、図17は図15に示したテストパターンの歪み測定結果を示した図である。実線は測定結果に基づく格子を、破線は設計データに基づく格子を示している。   FIG. 14 and FIG. 15 are diagrams showing examples of test patterns arranged in the test pattern portion 54. The test pattern shown in FIG. 14 is the same pattern as that used when obtaining the reference image distortion coefficient, and is mainly used for correcting the magnification error of the device pattern 53. The test pattern shown in FIG. 15 is mainly used for correcting an error based on the coverage of the device pattern 53. Either one of the test patterns shown in FIGS. 14 and 15 may be formed on the test pattern portion 54, or both may be formed on the test pattern portion 54. FIG. 16 is a diagram showing the distortion measurement result of the test pattern shown in FIG. 14, and FIG. 17 is a diagram showing the distortion measurement result of the test pattern shown in FIG. A solid line indicates a lattice based on the measurement result, and a broken line indicates a lattice based on the design data.

図15示したテストパターンは、デバイスパターン53の所定領域における被覆率(遮光部の比率)と同等の被覆率を有していることが望ましい。上記所定領域は、デバイスパターン53が形成されている領域全体であってもよいし、画像取得部の観察領域に対応した領域であってもよい。この場合、テストパターン部54のパターンは、デバイスパターン53のパターンと実質的に同じパターンであることが望ましい。ただし、デバイスパターン53には通常、光近接効果補正(OPC)が施されている。OPCが施されたパターンは、一般に複雑な形状を有している。そのため、テストパターン部54にもOPCが施されたパターンを用いると、画像歪み計測が複雑になる。したがって、テストパターン部54には、OPCが施されていないパターンを用いることが望ましい。デバイスパターン53の中の画像取得箇所は、マスクパターン設計時にはすでに決められているので、それぞれの画像取得箇所の被覆率に応じたテストパターンを複数配置することができる。   The test pattern shown in FIG. 15 desirably has a coverage equivalent to the coverage (a ratio of the light shielding portion) in a predetermined region of the device pattern 53. The predetermined area may be the entire area where the device pattern 53 is formed, or may be an area corresponding to the observation area of the image acquisition unit. In this case, it is desirable that the pattern of the test pattern portion 54 is substantially the same pattern as the pattern of the device pattern 53. However, the device pattern 53 is normally subjected to optical proximity effect correction (OPC). A pattern subjected to OPC generally has a complicated shape. For this reason, if a pattern subjected to OPC is used for the test pattern portion 54, image distortion measurement becomes complicated. Therefore, it is desirable to use a pattern not subjected to OPC for the test pattern portion 54. Since the image acquisition locations in the device pattern 53 have already been determined at the time of mask pattern design, a plurality of test patterns can be arranged according to the coverage of each image acquisition location.

上述したようなテストパターン部54を用いてテストパターンの画像測定を行った後、テストパターン画像測定結果を、データ格納部に記憶されている基準画像測定結果と比較する(S53)。さらに、比較結果が所定の条件を満たしているか否かを判断する(S54)。例えば、テストパターン画像測定結果の基準画像測定結果に対する誤差が、所定の範囲内であるか否かを判断する。   After performing the test pattern image measurement using the test pattern unit 54 as described above, the test pattern image measurement result is compared with the reference image measurement result stored in the data storage unit (S53). Further, it is determined whether or not the comparison result satisfies a predetermined condition (S54). For example, it is determined whether or not the error of the test pattern image measurement result with respect to the reference image measurement result is within a predetermined range.

例えば、図14に示したテストパターンを用いた場合を想定する。この場合には、図14に示したパターンと同じパターンが基準パターンとして形成されたフォトマスク(図13のフォトマスクとは別の基準パターン画像取得用のフォトマスク)を用いて、画像取得部により予め基準パターンの画像を測定しておく。この測定結果が、S51のステップの基準画像測定結果として、データ格納部に記憶されている。画像取得部によって取得された基準パターンの画像にも、画像歪みは含まれている。この歪みに基づく誤差(設計データに対する誤差)は、式(2)によって表される。   For example, the case where the test pattern shown in FIG. 14 is used is assumed. In this case, the image acquisition unit uses a photomask in which the same pattern as that shown in FIG. 14 is formed as a reference pattern (a photomask for acquiring a reference pattern image different from the photomask in FIG. 13). A reference pattern image is measured in advance. This measurement result is stored in the data storage unit as the reference image measurement result in step S51. The image of the reference pattern acquired by the image acquisition unit also includes image distortion. An error based on this distortion (an error with respect to the design data) is expressed by Expression (2).

Ex(j)=Mx×X(j)−(Rot+Skew)×Y(j)
Ey(j)=My×Y(j)+Rot×X(j) (2)
Ex(j)及びEy(j)はそれぞれ、j点におけるX方向及びY方向の誤差である。X(j)及びY(j)はそれぞれ、j点のX方向及びY方向の位置を示している。Mx及びMyはそれぞれ、倍率に関するX方向及びY方向の誤差成分である。Rot及びSkewはそれぞれ、回転及びスキューに関する誤差成分である。
Ex (j) = Mx × X (j) − (Rot + Skew) × Y (j)
Ey (j) = My × Y (j) + Rot × X (j) (2)
Ex (j) and Ey (j) are the errors in the X and Y directions at point j, respectively. X (j) and Y (j) indicate the positions of the j point in the X direction and the Y direction, respectively. Mx and My are error components in the X and Y directions related to the magnification, respectively. Rot and Skew are error components related to rotation and skew, respectively.

同時に、第1の実施形態で述べたS11〜S12のステップで求められる画素サイズの面内分布を補正するための補正係数も、基準画像歪み係数として、データ格納部に格納されている。   At the same time, a correction coefficient for correcting the in-plane distribution of the pixel size obtained in steps S11 to S12 described in the first embodiment is also stored in the data storage unit as a reference image distortion coefficient.

テストパターン部54が形成されたフォトマスク(図13のフォトマスク)についても、上述したのと同様にして、設計データに対する誤差Ex(j)'及びEy(j)'を求め、誤差成分Mx'、My'、Rot'及びSkew'を取得する。   For the photomask on which the test pattern portion 54 is formed (the photomask in FIG. 13), errors Ex (j) ′ and Ey (j) ′ with respect to the design data are obtained in the same manner as described above, and the error component Mx ′. , My ′, Rot ′ and Skew ′.

S54のステップで、所定の条件を満たしていると判断された場合には、S61〜S64のステップを実行する。S61〜S64のステップで行われる基本的な処理は、第1の実施形態のS21〜S24で述べた処理と同様である。すなわち、フォトマスク50上に形成されたデバイスパターン53の画像を画像取得部によって取得する(S61)。続いて、取得された画像から、輪郭データ(エッジデータ)を抽出する(S62)。さらに、データ格納部に記憶されている基準画像歪み係数(補正データ)を用いて、輪郭データを補正する(S63)。このようにして得られた補正済み輪郭データを用いて、リソグラフィシミュレーションを行う(S64)。   If it is determined in step S54 that the predetermined condition is satisfied, steps S61 to S64 are executed. The basic processing performed in steps S61 to S64 is the same as the processing described in S21 to S24 of the first embodiment. That is, the image of the device pattern 53 formed on the photomask 50 is acquired by the image acquisition unit (S61). Subsequently, contour data (edge data) is extracted from the acquired image (S62). Further, the contour data is corrected using the reference image distortion coefficient (correction data) stored in the data storage unit (S63). A lithography simulation is performed using the corrected contour data thus obtained (S64).

S54のステップで、所定の条件を満たしていないと判断された場合には、S71〜S75のステップを実行する。S71〜S75のステップで行われる基本的な処理も、第1の実施形態のS21〜S24で述べた処理と同様である。ただし、S71〜S75のステップでは、テストパターン画像測定結果を反映させた補正を行う。   If it is determined in step S54 that the predetermined condition is not satisfied, steps S71 to S75 are executed. The basic processing performed in steps S71 to S75 is the same as the processing described in S21 to S24 of the first embodiment. However, in steps S71 to S75, correction reflecting the test pattern image measurement result is performed.

まず、テストパターン画像測定結果に基づいて歪み補正係数を算出する(S71)。ここでは、上述したように、S52のステップで取得した倍率に関する誤差成分Mx'及びMy'がS54のステップで所定の条件を満たしていなかったため、倍率補正に関してテストパターン部54の歪計測パターン画像測定結果を反映させる場合について説明する。この場合には、第1の実施形態の式(1)は
Psx'=(1+Mx')×Psx
Psy'=(1+My')×Psy (3)
と表される。すなわち、式(1)の係数Ax、Bx、Cx、Dx、Ex及びFxは(1+Mx')倍され、係数Ay、By、Cy、Dy、Ey及びFyは(1+My')倍される。これらの(1+Mx')倍或いは(1+My')倍された係数が、歪み補正係数となる。
First, a distortion correction coefficient is calculated based on the test pattern image measurement result (S71). Here, as described above, since the error components Mx ′ and My ′ relating to the magnification obtained in the step of S52 did not satisfy the predetermined condition in the step of S54, the distortion measurement pattern image measurement of the test pattern unit 54 for the magnification correction is performed. A case where the result is reflected will be described. In this case, the expression (1) of the first embodiment is Psx ′ = (1 + Mx ′) × Psx
Psy ′ = (1 + My ′) × Psy (3)
It is expressed. That is, the coefficients Ax, Bx, Cx, Dx, Ex, and Fx in the equation (1) are multiplied by (1 + Mx ′), and the coefficients Ay, By, Cy, Dy, Ey, and Fy are multiplied by (1 + My ′). These (1 + Mx ′) times or (1 + My ′) times of coefficients become distortion correction coefficients.

このようにして歪み補正係数を算出した後、フォトマスク50上に形成されたデバイスパターン53の画像を画像取得部によって取得する(S72)。続いて、取得された画像から、輪郭データ(エッジデータ)を抽出する(S73)。さらに、S71のステップで算出された歪み補正係数(補正データ)を用いて、輪郭データを補正する(S74)。このようにして得られた補正済み輪郭データを用いて、リソグラフィシミュレーションを行う(S75)。   After calculating the distortion correction coefficient in this way, an image of the device pattern 53 formed on the photomask 50 is acquired by the image acquisition unit (S72). Subsequently, contour data (edge data) is extracted from the acquired image (S73). Further, the contour data is corrected using the distortion correction coefficient (correction data) calculated in step S71 (S74). A lithography simulation is performed using the corrected contour data thus obtained (S75).

デバイスパターン53の被覆率に基づく誤差を補正する場合には、S71のステップで、画像取得部と同等の被覆率を持つ図15に示した歪計測パターンの歪み測定結果(図17)を反映させればよい。   When correcting the error based on the coverage of the device pattern 53, the distortion measurement result (FIG. 17) of the distortion measurement pattern shown in FIG. 15 having the same coverage as the image acquisition unit is reflected in step S71. Just do it.

以上述べたように、本実施形態においても第1の実施形態と同様、画像取得部によって得られたパターンの輪郭を抽出し、抽出された輪郭に対して画像歪みを補正するための補正処理を行う。そのため、第1の実施形態と同様、補正処理に必要なデータ量を大幅に低減することができる。その結果、計算時間を大幅に短縮できるとともに、データ記憶容量を大幅に削減することが可能となる。また、データ量を大幅に削減しても画像歪みを精度よく補正することができ、高精度でパターンを取得することが可能となる。   As described above, also in the present embodiment, as in the first embodiment, the contour of the pattern obtained by the image acquisition unit is extracted, and the correction process for correcting the image distortion with respect to the extracted contour is performed. Do. Therefore, as in the first embodiment, the amount of data necessary for the correction process can be greatly reduced. As a result, the calculation time can be greatly reduced and the data storage capacity can be greatly reduced. Further, even if the data amount is greatly reduced, image distortion can be corrected with high accuracy, and a pattern can be acquired with high accuracy.

また、本実施形態では、デバイスパターンが配置されたフォトマスクにテストパターンが配置されている。そのため、フォトマスクに起因した歪みを考慮した補正を行うことができ、より高精度でパターンを取得することが可能となる。   In the present embodiment, the test pattern is arranged on the photomask on which the device pattern is arranged. For this reason, it is possible to perform correction in consideration of distortion caused by the photomask, and it is possible to acquire a pattern with higher accuracy.

図18は、上述した第1及び第2の実施形態で示したフォトマスクを用いた半導体装置(半導体集積回路)の製造方法の概略を示したフローチャートである。まず、フォトマスクを用意し(S101)、フォトマスク上のマスクパターン(デバイスパターン)をウェハ(半導体基板)上のフォトレジストに投影する(S102)。続いて、フォトレジストを現像することでフォトレジストパターンが形成される(S103)。さらに、フォトレジストパターンをマスクとして半導体基板上の導電膜や絶縁膜等をエッチングすることで、所望のパターンが形成される(S104)。   FIG. 18 is a flowchart showing an outline of a method for manufacturing a semiconductor device (semiconductor integrated circuit) using the photomask shown in the first and second embodiments. First, a photomask is prepared (S101), and a mask pattern (device pattern) on the photomask is projected onto a photoresist on a wafer (semiconductor substrate) (S102). Subsequently, a photoresist pattern is formed by developing the photoresist (S103). Further, a desired pattern is formed by etching the conductive film, the insulating film, and the like on the semiconductor substrate using the photoresist pattern as a mask (S104).

また、上述した第1及び第2の実施形態の方法の手順は、該方法の手順が記述されたプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって、実現することが可能である。上記プログラムは、磁気ディスク等の記録媒体或いはインターネット等の通信回線(有線回線或いは無線回線)によって提供することが可能である。   The procedure of the method of the first and second embodiments described above can be realized by a computer whose operation is controlled by a program in which the procedure of the method is described. The program can be provided by a recording medium such as a magnetic disk or a communication line (wired line or wireless line) such as the Internet.

以上まとめると、本発明の実施形態に係る画像データの補正方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、を備える。   In summary, the image data correction method according to the embodiment of the present invention includes a step of preparing correction data for correcting distortion of an image obtained by the image acquisition unit, and a desired pattern obtained by the image acquisition unit. Obtaining the contour data, and correcting the contour data of the desired pattern using the correction data.

前記画像データの補正方法において、前記補正データを用意する工程は、前記画像取得部によって基準パターンの画像データを取得する工程と、前記基準パターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む。   In the image data correction method, the step of preparing the correction data includes a step of acquiring image data of a reference pattern by the image acquisition unit, and a step of calculating the correction data using the image data of the reference pattern. ,including.

前記画像データの補正方法において、前記補正データは、前記画像取得部によって得られる画像の歪みの分布に基づくものである。   In the image data correction method, the correction data is based on a distortion distribution of an image obtained by the image acquisition unit.

前記画像データの補正方法において、前記補正データは、前記画像取得部によって得られる画像の倍率に依存したものである。   In the image data correction method, the correction data depends on a magnification of an image obtained by the image acquisition unit.

前記画像データの補正方法において、前記補正データは、前記画像取得部によって得られる画像に含まれるパターンの占有率に依存したものである。   In the image data correction method, the correction data depends on an occupation ratio of a pattern included in an image obtained by the image acquisition unit.

前記画像データの補正方法において、前記補正データを用意する工程は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する工程と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む。   In the image data correction method, the step of preparing the correction data includes a step of acquiring image data of a test pattern arranged on a mask on which the desired pattern is arranged, and an image of the test pattern. Calculating the correction data using data.

前記画像データの補正方法において、前記テストパターンは、前記所望パターンが配置された露光領域の外側の非露光領域に配置されている。   In the image data correction method, the test pattern is arranged in a non-exposure area outside the exposure area where the desired pattern is arranged.

前記画像データの補正方法において、前記テストパターンは、前記画像取得部によって取得された前記所望パターンの倍率誤差を補正するために用いられる。   In the image data correction method, the test pattern is used to correct a magnification error of the desired pattern acquired by the image acquisition unit.

前記画像データの補正方法において、前記テストパターンは、前記所望パターンの占有率に対応した占有率を有する。   In the image data correction method, the test pattern has an occupation ratio corresponding to the occupation ratio of the desired pattern.

前記画像データの補正方法において、前記画像取得部によって取得されたテストパターンの画像データが所定の条件を満たしていない場合に、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データが算出される。   In the image data correction method, when the test pattern image data acquired by the image acquisition unit does not satisfy a predetermined condition, the correction data is calculated using the test pattern image data.

前記画像データの補正方法において、前記画像取得部は、電子顕微鏡を含む。   In the image data correction method, the image acquisition unit includes an electron microscope.

本発明の実施形態に係るリソグラフィシミュレーション方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、前記所望パターンに対するリソグラフィシミュレーションを前記補正された輪郭データを用いて行う工程と、を備える。   In a lithography simulation method according to an embodiment of the present invention, a step of preparing correction data for correcting distortion of an image obtained by an image acquisition unit, and contour data of a desired pattern obtained by the image acquisition unit are obtained. A step of correcting the contour data of the desired pattern using the correction data, and a step of performing a lithography simulation for the desired pattern using the corrected contour data.

本発明の実施形態に係る画像データの補正システムは、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを記憶する補正データ記憶部と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを記憶する輪郭データ記憶部と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する補正部と、を備える。   An image data correction system according to an embodiment of the present invention includes a correction data storage unit that stores correction data for correcting distortion of an image obtained by an image acquisition unit, and a desired pattern obtained by the image acquisition unit. An outline data storage unit that stores outline data, and a correction unit that corrects the outline data of the desired pattern using the correction data.

本発明の実施形態に係るプログラムは、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを取得する手順と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する手順と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する手順と、をコンピュータに実行させる。   A program according to an embodiment of the present invention includes a procedure for obtaining correction data for correcting distortion of an image obtained by an image obtaining unit, and a procedure for obtaining contour data of a desired pattern obtained by the image obtaining unit. And a procedure for correcting the contour data of the desired pattern using the correction data.

本発明の実施形態に係るマスクは、所望パターンと、画像取得部によって得られた前記所望パターンの輪郭データを補正するための補正データを算出するために用いるテストパターンと、を備える。   A mask according to an embodiment of the present invention includes a desired pattern and a test pattern used to calculate correction data for correcting contour data of the desired pattern obtained by an image acquisition unit.

前記マスクにおいて、前記テストパターンは、前記所望パターンが配置された露光領域の外側の非露光領域に配置されている。   In the mask, the test pattern is arranged in a non-exposed area outside the exposed area where the desired pattern is arranged.

本発明の実施形態に係る半導体装置の製造方法は、前記マスクを用意する工程と、前記マスクに配置された前記所望パターンを半導体基板上のレジスト膜に投影する工程と、を備える。   A manufacturing method of a semiconductor device according to an embodiment of the present invention includes a step of preparing the mask and a step of projecting the desired pattern arranged on the mask onto a resist film on a semiconductor substrate.

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施することが可能である。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示された構成要件を適宜組み合わせることによって種々の発明が抽出され得る。例えば、開示された構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、所定の効果が得られるものであれば発明として抽出され得る。   Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. Furthermore, the above embodiments include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining the disclosed constituent elements. For example, even if some constituent requirements are deleted from the disclosed constituent requirements, the invention can be extracted as long as a predetermined effect can be obtained.

本発明の第1の実施形態に係る画像データの補正システムの構成を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the structure of the correction system of the image data which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る画像データの補正方法を説明するためのフローチャートである。5 is a flowchart for explaining a method of correcting image data according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態に係り、基準パターンの一例を示した図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a reference pattern according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態に係り、補正データとして利用する近似式の係数の一例を示した図である。It is a figure showing an example of a coefficient of an approximate expression used in connection with a 1st embodiment of the present invention as correction data. 本発明の第1の実施形態に係り、画素サイズの面内分布の一例を示した図である。6 is a diagram illustrating an example of an in-plane distribution of pixel sizes according to the first embodiment of the present invention. FIG. 本発明の第1の実施形態に係り、デバイスパターンの一例を示した図である。It is a figure showing an example of a device pattern concerning a 1st embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態に係り、シミュレーションによって得られた像強度のプロファイルの一例を示した図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an image intensity profile obtained by simulation according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態に係り、像強度のプロファイルから求められた強度差の一例示した図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an intensity difference obtained from an image intensity profile according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態に係り、画素サイズの面内分布の他の例を示した図である。FIG. 10 is a diagram illustrating another example of the in-plane distribution of pixel sizes according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態に係り、補正データとして利用する近似式の係数の他の例を示した図である。FIG. 6 is a diagram illustrating another example of coefficients of an approximate expression used as correction data according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態に係り、デバイスパターンの他の例を示した図である。FIG. 10 is a diagram illustrating another example of a device pattern according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第2の実施形態に係る画像データの補正方法を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the correction method of the image data which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係り、フォトマスクの一例を示した図である。It is the figure which showed the example of the photomask concerning the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係り、テストパターンの一例を示した図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a test pattern according to the second embodiment of the present invention. 本発明の第2の実施形態に係り、テストパターンの他の例を示した図である。FIG. 10 is a diagram illustrating another example of a test pattern according to the second embodiment of the present invention. 本発明の第2の実施形態に係り、テストパターンの測定結果を示した図である。It is a figure showing a measurement result of a test pattern concerning a 2nd embodiment of the present invention. 本発明の第2の実施形態に係り、テストパターンの測定結果を示した図である。It is a figure showing a measurement result of a test pattern concerning a 2nd embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係り、半導体装置の製造方法について示したフローチャートである。5 is a flowchart illustrating a method for manufacturing a semiconductor device according to an embodiment of the present invention.

符号の説明Explanation of symbols

10…画像取得部 11…電子線供給部
12…ステージ 13…フォトマスク
14…検出部 15…信号増幅部
20…コンピュータ 21…操作部 22…画像表示部
31…画像データ記憶部 32…輪郭データ記憶部
33…補正データ記憶部 34…補正済み輪郭データ記憶部
35…リソグラフィ条件記憶部 36…シミュレーションデータ記憶部
50…フォトマスク 51…露光領域
52…非露光領域 53…デバイスパターン
54…テストパターン 55…アライメントマーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image acquisition part 11 ... Electron beam supply part 12 ... Stage 13 ... Photomask 14 ... Detection part 15 ... Signal amplification part 20 ... Computer 21 ... Operation part 22 ... Image display part 31 ... Image data storage part 32 ... Contour data storage Unit 33 ... Correction data storage unit 34 ... Corrected contour data storage unit 35 ... Lithography condition storage unit 36 ... Simulation data storage unit 50 ... Photomask 51 ... Exposure region 52 ... Non-exposure region 53 ... Device pattern 54 ... Test pattern 55 ... Alignment mark

Claims (4)

画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、
前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、
前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、
を備え
前記補正データを用意する工程は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する工程と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む
ことを特徴とする画像データの補正方法。
Preparing correction data for correcting distortion of the image obtained by the image acquisition unit;
Obtaining contour data of a desired pattern obtained by the image obtaining unit;
Correcting the contour data of the desired pattern using the correction data;
Equipped with a,
The step of preparing the correction data includes a step of acquiring image data of a test pattern arranged on a mask on which the desired pattern is arranged, and a step of acquiring the correction data using the image data of the test pattern. A method of correcting the image data.
画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、
前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、
前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、
前記所望パターンに対するリソグラフィシミュレーションを前記補正された輪郭データを用いて行う工程と、
を備え
前記補正データを用意する工程は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する工程と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む
ことを特徴とするリソグラフィシミュレーション方法。
Preparing correction data for correcting distortion of the image obtained by the image acquisition unit;
Obtaining contour data of a desired pattern obtained by the image obtaining unit;
Correcting the contour data of the desired pattern using the correction data;
Performing lithography simulation on the desired pattern using the corrected contour data;
Equipped with a,
The step of preparing the correction data includes a step of acquiring image data of a test pattern arranged on a mask on which the desired pattern is arranged, and a step of acquiring the correction data using the image data of the test pattern. And a calculating step . A lithography simulation method comprising:
画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを取得する手順と、
前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する手順と、
前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する手順と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記補正データを取得する手順は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する手順と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する手順と、を含む
ことを特徴とするプログラム。
A procedure for acquiring correction data for correcting image distortion obtained by the image acquisition unit;
A procedure for acquiring contour data of a desired pattern obtained by the image acquisition unit;
A procedure for correcting the contour data of the desired pattern using the correction data;
A program for causing a computer to execute the,
The procedure of acquiring the correction data includes a procedure of acquiring image data of a test pattern arranged on a mask on which the desired pattern is arranged, and a step of acquiring the correction data using the image data of the test pattern. Including a procedure for calculating
A program characterized by that.
所望パターンと、
画像取得部によって得られた前記所望パターンの輪郭データを補正するための補正データを算出するために用いるテストパターンと、
を備えたことを特徴とするマスク。
The desired pattern,
A test pattern used to calculate correction data for correcting the contour data of the desired pattern obtained by the image acquisition unit;
A mask characterized by comprising.
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