JP4068541B2 - 集積回路パターン検証装置と検証方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えば基板上に形成された集積回路パターンを検証する検証装置と検証方法に関する。

半導体装置を製造する際、各プロセスにおいて基板上に形成された集積回路パターンが、設計された通りに形成されているかどうかを検証する必要がある。

図１５は、例えばホールパターンの検証方法を示している。この検証方法は、予め設定されたホールパターンのターゲットデータＴＤと、基板上に形成されたホールパターンから抽出された輪郭データＣＤとを重ね合わせる。この状態において、両パターンの各箇所における距離を測長する。この測長した距離の差分が予め設定された許容値以内かどうかを判定することにより、形成されたパターンの良否を判定している。

上記と同様に、ＣＡＤ（Computer Aided Design）の出力データと、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）により測定したパターンのデータとの距離を測定し、この測定した距離に基づきパターンの形状を評価する評価方法が開発されている（例えば特許文献１参照）。

また、ＣＡＤの出力データと形状シミュレーションの出力データとの誤差寸法を測定し、この測定した誤差寸法が規定値以内に収まっていない場合、パターン危険箇所情報を表示するパターン危険箇所情報の評価方法が開発されている（例えば特許文献２参照）。

さらに、設計レイアウトパターンに基づき作成された検査用基準パターンと、仕上がり予測パターンとを比較することにより、仕上がり予測パターンのパターン歪を検出し、この検出したパターン歪を重要度により識別する方法が開発されている（例えば特許文献３参照）。
特開２００２−３１５２５号公報 特開２００２−９３８７５号公報 特開２０００−１８２９２１号公報

ところで、上記両パターン間の距離を測定する方法は、測定箇所が多いほど測定精度を向上できるが、測定に長時間を要する。また、この方法はパターンの角からの差分はあまり考慮されておらず、複雑な形状のパターンを検証する際、その合否の判断が非常に困難である。また、パターンによっては隣接するパターンとブリッジングしなければよい、あるいは短辺の線幅だけ管理をすればよいというパターンがある。従来、このようなパターンに対してターゲット寸法の許容変動範囲を明確にしていなかった。このため、従来の判定方法では、デバイス動作上問題が発生しない程度の精度で形成されたパターンが、不良と判定されることがあった。

このように従来の方法では、パターンの検証に時間がかかる割に、パターンの特徴が考慮されておらず適正な検証ができていなかった。また、複雑なパターンの評価が非常に困難であった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、短時間、且つ適正にパターンを検証することが可能な集積回路パターン検証装置と検証方法を提供しようとするものである。

本発明の集積回路パターン検証装置の態様は、半導体装置の設計データに基づき設定されたターゲットパターンに対応した公差データを生成する第１の生成部と、前記ターゲットパターンに基づき形成された半導体装置のパターンの画像データを生成する第２の生成部と、前記第２の生成部から供給される画像データより前記パターンの輪郭データを抽出する抽出部と、前記第１の生成部から供給される前記公差データと、前記抽出部から供給される前記輪郭データが供給され、前記公差データと前記輪郭データを極座標に変換し、極座標に変換された前記公差データと、極座標に変換された輪郭データとの交差部の有無を判定するデータ合成部とを具備している。

本発明の集積回路パターン検証方法の態様は、所定のプロセスにより基板上に形成されたパターンの画像データを生成し、前記生成された画像データより前記パターンの輪郭データを抽出し、前記プロセスにおけるターゲットパターンに基づき生成された公差データを極座標に変換し、この極座標に変換された前記公差データと、極座標に変換された輪郭データとの交差部の有無を判定することを特徴としている。

本発明によれば、短時間、且つ適正にパターンを検証することが可能な集積回路パターン検証装置と検証方法を提供できる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１は、集積回路パターン検証装置の一実施形態を示している。この検証装置は、集積回路パターンが設計通りに形成されているかどうかを検証するため、例えば形状計測技術を用いて平面画像によりパターンを検証する。

データ記憶装置１１には、ＣＡＤにより設計された集積回路の設計データが記憶されている。このデータ記憶装置１１から読み出された設計データはターゲット設定部１２に供給される。このターゲット設定部１２は、設計データに基づき集積回路パターンを基板上に実現するための各プロセスを決定するとともに、各プロセスにおけるターゲット、及び各プロセスにおける光近接効果補正(Optical Proximity Correction）（以下、ＯＰＣと称す)のパラメータを決定する。各プロセスは、リソグラフィやエッチング等の加工等を含んでいる。例えばリソグラフィステップにおけるターゲットを決定する場合、ターゲット設定部１２は、予め設定された加工変換差よりリソグラフィ後にターゲットとなるレジストのパターン寸法を決定する。加工変換差とは、リソグラフィにより形成されたレジストパターンの寸法と、このレジストパターンを用いて形成されたパターンの寸法との差である。

例えば、図２（ａ）（ｂ）に示すように、加工変換差がエッジの片側において１０ｎｍ生じる加工条件とすると、図２（ａ）に示す形状のレジストパターンに対するリソグラフィ後のターゲットは、図２（ｂ）に示すようになる。このようにして、各プロセスのターゲットが設定される。また、ＯＰＣのパラメータは、例えばパターンの密度、配線幅、配線間スペース等に基づき決定される。この設定された各プロセスのターゲットデータ及びＯＰＣのパラメータは、ＯＰＣ処理装置１３に供給される。また、ターゲットデータＴＤは公差データ生成部１６に供給される。

ＯＰＣ処理装置１３は、前記決定されたターゲットデータを決定されたＯＰＣパラメータ及び設計データに従って修正する。この修正されたマスク用のターゲットデータＴＤに基づき、図示せぬマスクが製造される。さらに、この修正されたターゲットデータＴＤは、公差データ生成部１６に供給される。

公差データ生成部１６は、ターゲット設定部１２から供給されるターゲットデータＴＤあるいはＯＰＣ処理装置１３から供給されるマスク用のターゲットデータＴＤに対応して公差データを生成する。すなわち、公差データ生成部１６は、ターゲット設定部１２から供給されるターゲットデータＴＤに応じて、リソグラフィステップやエッチングステップにおけるターゲットに対応した公差データを生成し、ＯＰＣ処理装置１３から供給されるマスク用のターゲットデータＴＤに応じて、マスクパターンのターゲットに対応した公差データを生成する。

図３は、例えばレジストパターンに設定された公差データの一例を示している。ターゲットデータＴＤで示すレジストパターンに対して許容変動範囲が設定される。この許容変動範囲はプロセス変動に対する寸法及び形状の許容値であり、上限値Ｔｕと下限値Ｔｌを有している。プロセス変動とは、リソグラフィにおける露光量やフォーカスのゆらぎ、レンズの収差、ＯＰＣの精度であり、エッチングプロセスにおいては加工条件のゆらぎである。図３に示すように、上限値Ｔｕからなるパターンと、下限値Ｔｌからなるパターンが作成され、これら上限値Ｔｕからなるパターンと、下限値Ｔｌからなるパターンとの間の斜線部分が許容変動範囲となる。この許容変動範囲は、後述するように、パターンの形状、隣接するパターンとの距離等により異なる。

図３に４Ａで示すように、高い寸法精度が必要な領域は許容変動範囲が狭く、図３に４Ｂで示すように、高い寸法精度を要求されない領域は許容変動範囲を広くすることができる。図４（ａ）は、図３の４Ａで示す領域を拡大して示し、図４（ｂ）は、図３の４Ｂで示す領域を拡大して示している。このようにして生成された公差データはデータ合成部１７に供給される。

一方、前記ＯＰＣ処理装置１３から出力されるターゲットデータＴＤは、基板作製装置１４に供給される。この基板作製装置１４は、リソグラフィステップ、エッチングステップ等を実行する周知の装置により構成されている。この基板作製装置１４は、例えば図２（ｂ）に示すレジストのターゲットを実現するため、前記ＯＰＣ処理したマスクを使用して、基板上にパターンを形成する。その他、各プロセスに応じて基板上にパターンを形成する。

また、例えば測長ＳＥＭにより構成された撮像装置１８は、前記基板作製装置１４により作製された基板１５の表面から所要のパターンの画像を撮像する。この撮像装置１８から出力される画像データＩＭＤは、輪郭抽出部１９に供給される。この輪郭抽出部１９は、供給された画像データＩＭＤより、所要のパターンの輪郭データを抽出する。この抽出された輪郭データＣＤは、データ合成部１７に供給される。このデータ合成部１７は、輪郭データＣＤと公差データを用いてパターンを評価する。

すなわち、図５（ａ）に示すターゲットデータＴＤに対応した公差データの上限値Ｔｕ、及び下限値Ｔｌと、図５（ｂ）に示す基板上のパターン画像から抽出された輪郭データＣＤとを図５（ｃ）に示すように重ね合わせ、輪郭データＣＤが許容変動範囲内に入っているかどうかが判定される。つまり、輪郭データＣＤが許容変動範囲の上限値Ｔｕあるいは下限値Ｔｌとが交差しているかどうかが判定される。このようなパターンの平面形状を判定することにより、設計通りに基板上にパターンが形成されているかどうかが判定される。

図６乃至図９は、交差判定の一例を示している。データ合成部１７は、公差データの上限値Ｔｕ、下限値Ｔｌ、及び輪郭データＣＤを例えば極座標データに変換し、これら極座標データを用いて交差の有無を判定する。

図６（ａ）（ｂ）、図７は、一例としてターゲットデータＴＤを極座標データに変換する場合を示している。図６（ａ）（ｂ）に示すように、ターゲットデータＴＤ内の任意の一点ＰからターゲットデータＴＤまでの距離ｒを角度θに対応して測定する。図７は、ターゲットデータＴＤを極座標で表現した例を示している。同様にして、公差データの上限値Ｔｕ、下限値Ｔｌ及び輪郭データＣＤを極座標で表し、これらを比較することにより交差判定が行なわれる。

図８（ａ）は、輪郭データＣＤが上限値Ｔｕ、下限値Ｔｌの範囲内に含まれている状態を示している。この場合、図９に実線で示すように、極座標で表された輪郭データＣＤは、極座標で表された上限値Ｔｕと下限値Ｔｌの相互間に位置し、輪郭データＣＤは上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌと交差していない。

一方、図８（ｂ）は、輪郭データＣＤの一部が上限値Ｔｕを越えた場合を示している。この場合、図９に破線で示すように輪郭データＣＤの値が点Ｐ１−Ｐ２の範囲において、上限値Ｔｕより大きくなっている。すなわち、点Ｐ１及び点Ｐ２において、輪郭データＣＤと上限値Ｔｕが交差している。

データ合成部１７は、極座標データに変換された輪郭データＣＤと上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌに関して、各角度θ毎に輪郭データＣＤと上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌの距離を比較し、輪郭データＣＤと上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌの距離が同一か否かを判別することにより、交差部の有無を判定する。この判定の結果、パターンが設計通りに形成されていないと判断された場合、データ合成部１７は、例えばＯＰＣデータの変更、プロセスの変更、ターゲットの再設定、公差データの再設定、パターンの設計変更、マスクの修正などからフィードバック先を判断し、フィードバック先に指示する。本実施形態の場合、交差判定により交差の存在が確認された場合、例えばレジストプロセスを変更することにより、基板に形成されるパターンを許容変動範囲内に納めることができる。また、判定結果は表示装置２０に供給されて表示される。

尚、図１に示す検証装置は、基板作製装置１４を含んでいるが、この装置は別途設けることも可能である。

次に、図１０を参照して、図１に示す検証装置を用いた集積回路パターン検証方法について説明する。先ず、データ記憶装置１１より、設計データが読み出される（Ｓ１）。ターゲット設定部１２において、この設計データより、リソグラフィやエッチング等の各プロセスが決定され（Ｓ２）、さらに、各プロセスのターゲット及びＯＰＣのパラメータが決定される（Ｓ３）。この決定された各プロセスのターゲットより、公差データ生成部１６において、上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌを含む公差データが生成される（Ｓ４）。

一方、ＯＰＣ処理装置１３によりＯＰＣ処理したマスクを使用して、基板上に形成されたパターンが撮像装置１８により撮像される（Ｓ６）。この撮像装置１８から出力される画像データより、輪郭抽出部１９によってパターンの輪郭データが抽出され（Ｓ６）、この抽出された輪郭データは前記公差データ生成部１６により生成された公差データと共にデータ合成部１７に供給される。データ合成部１７は、輪郭データと公差データの上限値Ｔｕと下限値Ｔｌとを比較し、これらの交差部の有無を判定する（Ｓ７、Ｓ８）。この判定の結果、交差部が存在する場合、例えばＯＰＣデータの変更、プロセスの変更、ターゲットの再設定、公差データの再設定、パターンの設計変更、マスクの修正などからフィードバック先を判断し、フィードバック先に指示する（Ｓ９）。前述したように、レジストパターンをターゲットとする場合、例えばレジストプロセスを変更することにより、基板に形成されるパターンを許容変動範囲内に納めることができる。

また、マスクパターンを検証する場合、公差データ生成部１６は、ＯＰＣ処理装置１３から供給されるターゲットデータに応じて上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌを生成する。さらに、データ合成部１７は、マスクパターンから抽出された輪郭データと上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌを比較し、交差部の有無を判定することにより、マスクパターンの良否を評価する。

図１１乃至図１４は、公差データの変形例を示している。図２乃至図４において説明した公差データは、１つのターゲットパターン（ターゲットデータ）に対して公差データを生成した例を示している。しかし、集積回路に適用されるパターンは、例えば隣接する配線パターンとの距離や、配線パターンに接続されるコンタクトパターン等により、パターンの良否が変化する。そこで、種々のパターンに対する公差データの生成方法について説明する。

図１１（ａ）は、メモリセルアレイ内のゲート配線パターン３１を示し、図１１（ｂ）は、周辺回路に形成される配線パターン３２を示している。図１１（ａ）に示すメモリセルアレイは、パターンの線幅が変化した場合、デバイスの動作速度や閾値電圧など、デバイス特性に非常に大きな影響を与える。このため、メモリセルアレイのように高い寸法精度が要求される領域のパターンは、許容変動範囲を規定する上限値Ｔｕと下限値Ｔｌの幅を狭くする必要がある。

これに対して、図１１（ｂ）に示す周辺回路の配線パターン３２のように、デバイス特性に与える影響が少ないパターンに対しては許容変動範囲を規定する上限値Ｔｕと下限値Ｔｌの幅を広く取ることができる。このように許容変動範囲はデバイスの特性により異なる大きさを設定できる。

図１２は、一端部にコンタクトホール（コンタクトパターンＣＰ）が接続されるフリンジパターン４１、４２を隣接して配置した場合を示している。このようなフリンジパターン４１、４２に許容変動範囲を設定する場合、矢印Ｃで示すパターン４１、４２の相互間隔が狭い領域は、隣接するパターン４１、４２がショートする危険性を有している。したがって、この領域は、高い寸法精度が要求されるため、上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌにより規定される許容変動範囲は狭い。

これに対して、矢印Ｄで示すパターン４１、４２の並び方向と直交する方向は、隣接するパターンがなく、他のパターンとのショートする危険性が小さい。したがって、この領域は、上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌにより規定される許容変動範囲を広くすることができる。このようにパターンの配置状況により異なる大きさの許容変動範囲を設定できる。

図１３は、隣接して配線パターン５１、５２が配置され、さらに、配線パターン５１に上層からコンタクトホール（コンタクトパターンＣＰ）が形成される場合を示している。コンタクトパターンＣＰが接続される配線パターン５１はコンタクトパターンＣＰとのオープンを避ける必要がある。このため、矢印Ｅで示すようにパターン５１の長さ方向一端部からコンタクトパターンＣＰの一辺との間の領域において、下限値Ｔｌで規定される許容変動範囲を狭くする必要がある。

これに対して、コンタクトパターンが接続されない配線パターン５２は、矢印Ｆで示す領域において、コンタクトパターンとのオープンを考慮する必要がない。このため、下限値Ｔｌで規定される許容変動範囲を広くすることができる。

図１４は、配線パターン６１の近傍に上層からコンタクトホールが形成される場合を示している。この場合、配線パターン６１とコンタクトパターンＣＰとの位置合わせが厳しい。このため、矢印Ｇで示す配線パターン６１とコンタクトパターンＣＰがショートする危険性がある領域は、上限値Ｔｕで規定される許容変動範囲が狭く設定されている。矢印Ｇで示す以外の領域は、上限値Ｔｕで規定される許容変動範囲を広く設定することができる。このように上層のパターンと下層のパターンの位置関係に応じて異なる大きさの許容変動範囲を設定できる。

なお、前記プロセスは、少なくとも露光マスクを作成するステップ、露光マスクを用いて基板上にレジストパターンを転写するステップ、及び基板上に形成されたレジストパターンを加工するステップを含んでいる。

また、次のようなパターンが検証対象となる。（１）ＯＰＣが施されたパターン。ＯＰＣが適正かどうか検証する必要があるためである。（２）光リソグラフィーシミュレーションにより抽出されるパターンであり、プロセス変動による寸法及び形状の変化が非常に大きいパターン。このパターンは、シミュレーションの際にリソグラフィの露光量、フォーカス、レンズの収差等のプロセス変動要因を変化させた場合、寸法変動の大きいパターン、すなわち、リソグラフィマージンの小さいパターンとして抽出される。（３）回路パターンを変更又は修正した領域のパターン。変更が適正に反映されているか検証が必要であるためである。

上記実施形態によれば、ターゲットデータに対応して許容変動範囲としての公差データを設定し、この公差データと基板上に形成されたパターンから抽出された輪郭データとの交差部の有無を判定することにより、基板に形成されたパターンを検証している。このため、従来の寸法測定だけでは評価が困難であった複雑な形状のパターンでも容易に合否を判定することができる。

また、公差データは、ターゲットパターンの幅、ターゲットパターンの面積、ターゲットパターンの角からの距離、隣接するパターン間の距離、配線パターンにコンタクトパターンが接続される場合、コンタクトパターンの周囲から配線パターンの周囲までの距離、及び配線パターンと隣接してコンタクトパターンが形成される場合、配線パターンとコンタクトパターンとの距離に応じて上限値及び下限値を有している。このため、従来よりも適正にパターンを検証することができる。

しかも、ターゲットパターンに対して適性に公差データを設定することにより、パターン間に必要以上に広いマージンを設定する必要がなく、素子の微細化を図ることも可能である。

さらに、データ合成部１７は、輪郭データＣＤと上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌを極座標データに変換し、この極座標データに変換された輪郭データＣＤと上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌの交差部を検出することにより、パターンの良否を判定している。このため、従来の測長方法に比べて判定に要する時間を短縮することができる。

しかも、輪郭データＣＤと上限値Ｔｕ及び下限値Ｔｌを極座標データに変換することにより、輪郭データＣＤと公差データのパターン形状を正確に把握することができる。このため、例えば複雑なパターン形状やデバイス上の特徴を正確に検証することができる。

尚、上記実施形態において、データ合成部１７は、公差データの上限値Ｔｕ、及び下限値Ｔｌと、基板上のパターン画像から抽出された輪郭データＣＤとを重ね合わせ、輪郭データＣＤが許容変動範囲内に入っているかどうかを判定した。しかし、これに限らず、交差判定は目視により行なってもよい。すなわち、データ合成部１７は、単に公差データの上限値Ｔｕ、及び下限値Ｔｌと、基板上のパターン画像から抽出された輪郭データＣＤとを重ね合わせ、この重ね合わされたデータを表示装置２０に表示し、表示装置２０に表示されたデータを目視により判定することも可能である。

また、図１に示す例えばターゲット設定部１２にシミュレータを設け、このシミュレータによりデータ記憶装置１１から供給される設計データに基づき、各プロセスをシミュレーションし、このシミュレーションにより生成されたデータをターゲットパターン（ターゲットデータ）としてもよい。この場合、公差データ生成部１６は、シミュレーションにより生成されたターゲットデータに応じて公差データを生成する。データ合成部１７は、公差データ生成部１６から供給される交差データ及びターゲット設定部１２から供給されるシミュレーションにより生成されたターゲットデータとを合成し、これらの交差部の有無を判定する。データ合成部１７の判定結果は、ターゲット設定部１２にフィードバックされる。ターゲット設定部１２は、このフィードバックされた判定結果に基づき、各プロセスのシミュレーションデータを変更したり、ＯＰＣのパラメータを変更したりする。

このような構成とすることにより、シミュレーション精度を向上できるとともに、ＯＰＣのパラメータを適確に設定することができる。

その他、本発明の要旨を変えない範囲において種々変形実施可能なことは勿論である。

集積回路パターン検証装置の一実施形態を示す構成図。 図２（ａ）はレジストパターンの一例を示し、図２（ｂ）は図２（ａ）に示すレジストパターンに対応するリソグラフィ後のターゲットを示す平面図。 レジストパターンに設定された公差データの一例を示す平面図。 図４（ａ）、図４（ｂ）は、図３の一部の領域を拡大して示す平面図。 交差判定の一例を示す平面図。 図６（ａ）（ｂ）は、パターンデータを極座標データに変換する例を示す平面図。 図６に示すパターンデータに対応する極座標データを示す図。 図８（ａ）（ｂ）は、交差判定の一例を示す平面図。 図８（ａ）（ｂ）に示すパターンデータに対応する極座標データを示す図。 図１に示す検証装置の動作を説明するために示すフローチャート。 交差データの変形例を示す平面図。 交差データの他の変形例を示す平面図。 交差データの他の変形例を示す平面図。 交差データの他の変形例を示す平面図。 従来のパターン検証の一例を示す平面図。

符号の説明

１１…データ記憶装置、１２…ターゲット設定部、１６…公差データ生成部、１７…データ合成部、１８…撮像装置、１９…輪郭抽出部、ＴＤ…ターゲットデータ、Ｔｕ…上限値、Ｔｌ…下限値。

Claims (12)

1. 半導体装置の設計データに基づき設定されたターゲットパターンに対応した公差データを生成する第１の生成部と、
   前記ターゲットパターンに基づき形成された半導体装置のパターンの画像データを生成する第２の生成部と、
   前記第２の生成部から供給される画像データより前記パターンの輪郭データを抽出する抽出部と、
   前記第１の生成部から供給される前記公差データと、前記抽出部から供給される前記輪郭データが供給され、前記公差データと前記輪郭データを極座標に変換し、極座標に変換された前記公差データと、極座標に変換された輪郭データとの交差部の有無を判定するデータ合成部と
   を具備することを特徴とする集積回路パターン検証装置。
2. 前記データ合成部は、前記公差データと前記輪郭データとの交差部がある場合、少なくとも前記設計データの修正指示、ターゲットの再設定、又は公差データの修正指示を出力することを特徴とする請求項１記載の集積回路パターン検証装置。
3. 前記ターゲットパターンは、シミュレーションにより生成されたパターンであることを特徴とする請求項１記載の集積回路パターン検証装置。
4. 所定のプロセスにより基板上に形成されたパターンの画像データを生成し、
   前記生成された画像データより前記パターンの輪郭データを抽出し、
   前記プロセスにおけるターゲットパターンに基づき生成された公差データを極座標に変換し、この極座標に変換された前記公差データと、極座標に変換された輪郭データとの交差部の有無を判定する
   ことを特徴とする集積回路パターン検証方法。
5. 前記プロセスは、少なくとも露光マスクを作成するステップ、前記露光マスクを用いて前記基板上にレジストパターンを転写するステップ、前記基板上に形成されたレジストパターンを加工するステップを含むことを特徴とする請求項４記載の集積回路パターン検証方法。
6. 前記公差データは、ターゲットパターンの幅、ターゲットパターンの面積、ターゲットパターンの角からの距離、隣接するパターン間の距離、上層のパターンと下層のパターンの位置関係のうちの１つに応じた上限値及び下限値を有することを特徴とする請求項４記載の集積回路パターン検証方法。
7. 前記公差データは、配線パターンにコンタクトパターンが接続される場合、コンタクトパターンの少なくとも一辺からこの一辺と前記配線パターンの平行する一辺までの距離、及び配線パターンと隣接してコンタクトパターンが形成される場合、配線パターンとコンタクトパターンとの距離のうちの１つに応じた上限値及び下限値を有することを特徴とする請求項４記載の集積回路パターン検証方法。
8. 前記上限値及び下限値は、ターゲットパターンの各部所において必要とされる寸法精度に応じた値を有することを特徴とする請求項６又は７記載の集積回路パターン検証方法。
9. 前記基板上に形成された検証対象としてのパターンは、光近接効果補正が施されたパターンであることを特徴とする請求項４記載の集積回路パターン検証方法。
10. 前記基板上に形成された検証対象としてのパターンは、光リソグラフィーシミュレーションにより抽出されるパターンであることを特徴とする請求項４記載の集積回路パターン検証方法。
11. 前記基板上に形成された検証対象としてのパターンは、回路パターンを変更又は修正した領域のパターンであることを特徴とする請求項４記載の集積回路パターン検証方法。
12. 前記判定の結果、前記公差データと前記輪郭データとの交差部がある場合、少なくとも前記各プロセスの修正指示、又は公差データの修正指示を出力することを特徴とする請求項４記載の集積回路パターン検証方法。

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