JP5100405B2

JP5100405B2 - データベースの作成方法およびデータベース装置

Info

Publication number: JP5100405B2
Application number: JP2008007165A
Authority: JP
Inventors: 志門前田; 憲之本田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2008-01-16
Filing date: 2008-01-16
Publication date: 2012-12-19
Anticipated expiration: 2028-01-16
Also published as: US8195697B2; JP2009169680A; US20090187590A1

Description

本発明は、データベースの作成方法およびデータベース装置に関する。

従来より、半導体集積回路の設計データの評価は以下のように行われている（特許文献１）。すなわち、ｎ個の製品の中から一つの製品を選び、この選んだ製品の設計データに対してＯＰＣ（近接効果補正）を行い（第１のステップ）、このＯＰＣが行われた設計データのＯＰＣ検証値を算出し（第２のステップ）、このＯＰＣ検証値に基づいてＯＰＣが行われた設計データを評価する（第３のステップ）。その後、残りの製品のそれぞれについても、同様に、第１−第３のステップを行う。

半導体集積回路の設計データの量は膨大である。そのため、上記の方法では、設計データの評価に多大な時間を要する。
米国特許第６４７０４８９号明細書

本発明の目的は、半導体集積回路の設計データの評価に要する時間の増加を抑制できるデータベースの作成方法およびデータベース装置を提供することにある。

本発明に係るデータベースの作成方法は、複数の半導体集積回路のそれぞれについて、前記半導体集積回路の設計データを構成する複数の機能ブロックセルと、前記複数の機能ブロックセルに対する複数の評価値とを関連付けて登録してなるデータベースの作成方法であって、所望の半導体集積回路の設計データに関し、前記設計データを構成する複数の機能ブロックセルが、前記データベースに登録されているか否かをコンピュータにより判断する工程と、前記所望の半導体集積回路の設計データを構成する前記複数の機能ブロックセルのなかに、前記データベースに登録されていないものがあるとコンピュータにより判断された場合、前記登録されていない機能ブロックセルの評価値をコンピュータにより算出する工程と、コンピュータにより前記登録されていない機能ブロックセルとその評価値とを関連付けて前記データベースに登録して、前記データベースを更新する工程とを含み、前記評価値は、前記機能ブロックセルに対応するパターンの近接効果補正もしくはプロセス近接効果補正の検証値、前記機能ブロックセルに対応するパターンのクリティカルエリア値、前記機能ブロックセルに対応するパターン中に危険箇所もしくは歩留まりを下げる故障箇所が含まれる確率、または、プロセス条件毎における前記検証値、前記クリティカルエリア値もしくは前記確率であることを特徴する。

本発明に係るデータベース装置は、複数の半導体集積回路のそれぞれについて、前記半導体集積回路の設計データを構成する複数の機能ブロックセルと、前記複数の機能ブロックセルに対する複数の評価値とを関連付けて登録してなるデータベースと、所望の半導体集積回路の設計データに関し、前記設計データを構成する複数の機能ブロックセルが、前記データベースに登録されているか否かを判断するための判断手段と、前記判断手段により、前記所望の半導体集積回路の設計データを構成する前記複数の機能ブロックセルのなかに、前記データベースに登録されていないものがあると判断された場合、前記登録されていない機能ブロックセルの評価値を算出するための算出手段と、前記データベースを更新するための更新手段であって、前記登録されていない機能ブロックセルとその評価値とを関連付けて前記データベースに登録する前記更新手段とを具備してなり、前記評価値は、前記機能ブロックセルに対応するパターンの近接効果補正もしくはプロセス近接効果補正の検証値、前記機能ブロックセルに対応するパターンのクリティカルエリア値、前記機能ブロックセルに対応するパターン中に危険箇所もしくは歩留まりを下げる故障箇所が含まれる確率、または、プロセス条件毎における前記検証値、前記クリティカルエリア値もしくは前記確率であることを特徴する。

本発明によれば、半導体集積回路の設計データの評価に要する時間の増加を抑制できるデータベースの作成方法およびデータベース装置を実現できるようになる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャートである。

本実施形態のデータベースの作成方法は、
複数の半導体集積回路のそれぞれについて、前記半導体集積回路の設計データを構成する複数の機能ブロックセル（以下、単にセルという。）と、前記複数のセルに対する複数の評価値とを関連付けて登録してなるデータベースの作成方法であって、
製品Ｐｉ（ｉ＝１，２，…）内の所望の半導体集積回路の設計データＤｉに関し、設計データＤｉを構成する複数のセルＣｉｊ（ｊ＝１，２，…）が、データベース４に登録されているか、もしくは、未登録であるかを判断するステップＳ１と、
設計データＤｉを構成する前記複数のセルＣｉｊのなかに、データベースに登録されていないセル（未登録セル）があると判断された場合、前記未登録セルの評価値を算出するステップＳ２と、
前記未登録セルとその評価値とを関連付けて前記データベースに登録して、前記データベースを更新するステップＳ３とを含む。

半導体集積回路の設計データＤｉは、ＧＤＳおよびＬＥＦ（library-exchange format）を含む。通常は、さらに、ＬＥＦ（library-exchange format）も含む。

セルは、ＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴ等の基本論理演算を行うセル、あるいは、複数の基本論理演算で構成され、所定の論理機能動作を行うセルである。

前記未登録セルの形状およびセル名を含む情報が、評価値とを関連付けられてデータベース４に登録される。セルの形状に係る情報はＧＤＳに含まれている。セル名に係る情報はＬＥＦに含まれている。上記の形状は寸法（サイズ）も含めてもの形状の場合もある。

ステップＳ１−Ｓ３は全てのセルＣｉｊに対して行われる。ただし、ステップＳ２，Ｓ３は未登録のセルに対してのみ行われる。

具体的には、半導体集積回路を構成する一層目のパターンに係る複数のセルの中から一つのセル取り出し、この取り出したセルに対してステップＳ１を行い、未登録セルの場合には、さらにステップＳ，Ｓ３も行う。このようなフローを残りの一層目のパターンに係る複数のセルに対しても行う。その後、残りの層のパターンについても同様のフローを行う。半導体集積回路を構成するレイヤー名（例えば、POLY、 Metal）毎にセルの取り出しを行っても構わない。

前記評価値は、後述するように、代表的には、近接効果補正（ＯＰＣ: Optical Proximity Correction）の検証結果、プロセス近接効果補正（ＰＰＣ: Process Proximity Correction）の検証結果やＣＡ値である。

なお、データベースの作成開始の際には、データベースには一つのセルＣｉｊも登録されていないので、ステップＳ１の判断はＮＯ（未登録）となる。

図２は、本実施形態のデータベースの作成方法を実施するためのデータベース装置を模式的に示す図である。

本実施形態のデータベースの作成方法を実施するためのデータベース装置を模式的に示す図である。

本実施形態のデータベース装置は、
複数の半導体集積回路のそれぞれについて、前記半導体集積回路の設計データを構成する複数のセルと、前記複数のセルに対する複数の評価値とを関連付けて登録してなるデータベース４と、
製品Ｐｉ（ｉ＝１，２，…）内の所望の半導体集積回路の設計データＤｉに関し、設計データＤｉを構成する複数のセルＣｉｊ（ｊ＝１，２，…）が、データベース４に登録されているか、もしくは、未登録であるかを判断するための判断部１と、
判断部１により、設計データＤｉを構成する複数のセルＣｉｊのなかに、データベース４に登録されていないセル（未登録セル）があると判断された場合、前記未登録セルの評価値を算出するための算出部２と、
データベース４を更新するためのものであり、前記未登録セルとその評価値とを関連付けてデータベース４に登録するデータベース更新部３と
を備えている。

製品Ｐｉ内の半導体集積回路の設計データＤｉを構成する複数のセルＣｉｊと、製品Ｐｉとは異なる別の製品Ｐｋ内の半導体集積回路の設計データＤｋを構成する複数のセルＣｌｍとの間には、同じセルがある可能性がある。本実施形態の場合、既に登楼されているセルと同じセルについてはその評価（ステップＳ２）は行わない。これにより、異なる製品間に同じセルがある場合に、同じセルに対して評価を繰り返して行うこと（重複評価）がなくなるので、データベースの作成に要する時間の増加を抑制できるようになる。

なお、本実施形態では、製品Ｐｉ（ｉ＝１，２，…）内の所望の半導体集積回路の設計データＤｉの場合について説明したが、製品（製品名）と関連づけされていない所望の半導体集積回路の設計データに対しても、実施形態のデータベースの作成方法およびデータベース装置は実施できる（他の実施形態も同様）。

（第２の実施形態）
図３は、本発明の第２の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャートである。なお、既出の図と対応する部分には、既出の図と同一符号を付してあり、詳細な説明は省略する（他の実施形態も同様）。

本実施形態は、ステップＳ２（未登録セルの評価値の算出）で、評価値がＯＰＣ検証値の場合の例である。

ステップＳ２は、未登録セルに対してＯＰＣを施すステップＳ２₁と、ＯＰＣが施された未登録セルのＯＰＣ検証値を算出するステップＳ２₂とを含む。ＯＰＣ検証値の算出はＯＰＣ後のセル形状と基準となるセル形状とを比較し、その差をＯＰＣ検証値とする。

本実施形態の場合、評価値としてＯＰＣ検証値が登録される（ステップＳ３）。

本実施形態のデータベースの作成方法に対応したデータベース装置は、未登録セルの評価値の算出部２がステップＳ２₁およびステップＳ２₂に対応した演算処理を行い、データベース更新部３が評価値としてＯＰＣ検証値を登録するものとなる。

このように実施形態のデータベースの作成方法と、それに対応したデータベース装置との関係は明確なので、以下の説明では、実施形態のデータベースの作成方法に対応したデータベース装置の説明は省略する。

（第３の実施形態）
図４は、本発明の第３の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャートである。

本実施形態が第２の実施形態と異なる点は、未登録セルの周囲にセルを配置し（ステップＳ２₀）、その後、未登録セルとその周囲に配置したセルとを一つにまとめたものを未登録セルと見立てて、ステップＳ２₁、ステップＳ２₂を行うことにある。

本実施形態によれば、周囲のセルの影響を考慮したＯＰＣを行うことにより、より精度の高いＯＰＣ検証値を取得することができ、データベースに登録されるデータの信頼性を高めることが可能となる。

（第４の実施形態）
図５は、本発明の第４の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャートである。

本実施形態は、第２の実施形態において、設計データとして、ＧＤＳおよびＬＥＦを含むデータを用いた例である。ＧＤＳおよびＬＥＦに加えて、ＤＥＦを含んでいても構わない。

まず、製品Ｐｉ内の半導体集積回路の設計データＤｉから複数のセルＣｉｊを取り出し（ステップＳ２ａ）、複数のセルＣｉｊのセル名のリストＬ１を作成する。

セル名は、ＬＥＦに登録されている。リストＬ１の作成の際に、ＤＥＦを併用しても構わない。この場合、ＬＥＦに登録し忘れたセルをＤＥＦで発見することができる。そのため、複数のセルＣｉｊの全てをリストＬ１に確実に載せることが可能となる。

なお、最初は、半導体集積回路を構成する一層目のパターンに係るセルＣｉｊを取り出す。一層目のパターンは、例えば、基板上に形成されるＭＯＳトランジスタを構成するパターンである。ステップＳ２ｂ−Ｓ３の終了後、半導体集積回路を構成する２層目のパターンに係るセルＣｉｊを取り出し（ステップＳ２ａ）、ステップＳ２ｂ−Ｓ３を行う。２層目のパターンは、例えば、ＭＯＳトランジスタのソース／ドレインと接続されるプラグを構成するパターンである。以下、同様に、残りの層のパターンについても順次ステップ２ａ−Ｓ３を行う。

次に、データベース４内のＳＱＬデータベース４ｂ（セル名、レイヤー名）を参照し、リストＬ１に登録されたセル名が、ＳＱＬデータベース４ｂに登録されたセル名か否かを判断し（ステップＳ２ｂ）、ＳＱＬデータベース４ｂに登録されているセル名のリストＬ２を作成する。

次に、ＳＱＬデータベース４ｂ（ＧＤＳ）を参照し、リストＬ２に登録されたセル名に対応するパターンの形状が、ＳＱＬデータベース４ｂに登録されたＧＤＳに登録されているか否かを判断し（ステップＳ２ｂ）、ＳＱＬデータベース４ｂに登録されている場合には、その登録セルをセルリストＬ３に登録する。

一方、ステップＳ２ｂ，２ｃでＮＯと判断されたセル（未登録セル）もセルリストＬ３に登録される。

このように本実施形態では、まず、セル名が登録されていないセルは未登録セルと判断し、さらに、セル名が登録されていても、形状が登録されていないものは未登録セルと判断する。

次に、セルリストＬ３から未登録セルを取り出し、ステップＳ２₁，Ｓ２₂を行う。この際、ステップＳ２₁，Ｓ２₂に必要なＯＰＣプログラム、ＯＰＣ検証プログラムは、データベース４内のデータベース４ｃから読み込まれる。

次に、ステップＳ３が行われる。未登録セルおよびＯＰＣ検証値は、更新情報として、一旦、データベース４内のデータベース４ａに登録される。その後、データベース４ａからデータベース４ｂに更新情報が移され、登録されたセルとして扱われるようにする。

その後、上述したように、残りの層のパターンについても順次ステップＳ２ａ−Ｓ３を行う。

なお、ステップＳ２₁において、ＯＰＣの代わりにＰＰＣを行っても構わない。この場合、図５のＳ２₂および４ｃ中のＯＰＣをＰＰＣと読み替える。

（第５の実施形態）
図６は、本発明の第５の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャートである。

本実施形態は、ステップＳ２（未登録セルの評価値の算出）で、評価値がクリティカルエリア（ＣＡ: Critical Area）値の場合の例である。本実施形態の場合、評価値としてＣＡ値が登録される（ステップＳ３）。クリティカルエリアは、パーティクル（欠陥）が存在すると、ウェハ上にライン間のショート不良やオープン不良などの致命的な不良が起こるエリアである。

図７は、ＣＡ値の算出方法の一例を説明するためのフローチャートである。

まず、パーティクル・サイズのリスト１０から抽出した一つのサイズに対し、検査範囲の範囲を決定する（ステップＳ２１）。

パーティクルのサイズに対して検査範囲が広すぎると、検査する必要がない領域まで検査することがあり得る。例えば、ある一定の広さの領域があって、その領域内にはパターンが存在しない場合、その領域内にパーティクルが存在しても、ショート不良やオープン不良は起こらない。このような領域を検査することは無駄である。

ここでは、パターンとして配線パターン、パーティクルの形状として正方形を想定し、パーティクルのサイズを正方形の一辺の長さとする。

次に、配線パターン間のスペース方向の距離を検査する（ステップＳ２２）。具体的には、図８（ａ）に示すように、配線パターン２１間のスペース方向の距離Ｌがパーティクル２２の一辺の長さ以下となる領域（第１の危険領域）を探し出す。この第１の危険領域は、ショート欠陥を起こす領域となる。

次に、第１の危険領域の面積Ｓ１を算出する（ステップＳ２３）。具体的には、図８（ｂ）に示すように、配線パターン２１の長さと距離Ｌとの積が面積Ｓ１となる。

ステップＳ２２およびステップＳ２３では、簡単のため、検査範囲内の一つの第１の危険領域について説明したが、実際には、複数の第１の危険領域が存在する場合もある。また、第１の危険領域がない場合もある。

同様に、配線パターンの幅方向の距離を検査し、オープン不良を起こす領域（第２の危険領域）を探し出し（ステップＳ２４）、第２の危険領域の積が面積Ｓ２を算出する（ステップＳ２５）。第２の危険領域も複数存在する場合もあるし、また、存在しない場合もある。

次に、面積Ｓ１と面積Ｓ２とからＣＡ値（＝Ｓ１＋Ｓ２）を算出する。

残りのサイズについても同様に、ＣＡ値を算出する。

ここでは、面積Ｓ１を算出した後に、面積Ｓ２を算出したが、その逆でも構わないし、あるいは、面積Ｓ１の算出処理と面積Ｓ２の算出処理とを並列に行い、面積Ｓ１と面積Ｓ２とを同時に算出するようにしても構わない。

（第６の実施形態）
図９は、本発明の第６の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャートである。

本実施形態は、ステップＳ２（未登録セルの評価値の算出）で、評価値が、未登録セルに対応するパターン中に危険箇所が含まれる確率（Failure Rate）の場合の例である。本実施形態の場合、評価値としてFailure Rateが登録される（ステップＳ３）。危険箇所は、最初から欠陥であると判断することが困難な箇所であって、実際にパターンを形成してみないと、欠陥であるか否かの判断が困難な箇所である。

図１０は、Failure Rateの算出方法の一例を説明するためのフローチャートである。

まず、未登録セルに対してＯＰＣを施す（ステップＳ３１）。

次に、ＯＰＣを施した未登録セルに対応したウェハ上のパターンをリソグラフィシミュレーションにより予測する（ステップＳ３２）。

次に、危険箇所を発生させる要因のリスト３１および各要因の評価値を算出するための計算式３２を参照し、予測したパターンについて、危険箇所を発生させる各要因の評価値を算出する（ステップＳ３３）。

穴のカバレッジの評価値は、例えば、穴を覆うべき導電膜がその穴をどの程度覆っているか（被覆率）である。遅延の評価値は、例えば、セルに信号が入力されてからセルから信号が出力されるまでの時間（遅延時間）である。ＣＡの評価値は、ＣＡ値である。ダブルヴィア率の評価値は、全ヴィア中に占めるダブルヴィアの割合である。リソグラフィマージンは、例えば、ＤＯＦ（depth of focus）である。

次に、各要因の評価値に基づいて、各要因に起因する危険箇所の発生確率を見積もる（ステップＳ３４）。

穴のカバレッジに起因する危険箇所の発生確率は、例えば、被覆率が低いほど危険箇所の発生確率が高くなるように見積もる。

遅延に起因する危険箇所の発生確率は、例えば、遅延時間が長いほど危険箇所の発生確率が高くなるように見積もる。

ＣＡに起因する危険箇所の発生確率は、例えば、ＣＡ値が大きいほど危険箇所の発生確率が高くなるように見積もる。

ダブルヴィア率に起因する危険箇所の発生確率は、例えば、ダブルヴィアの割合が低いほど危険箇所の発生確率が高くなるように見積もる。

リソグラフィマージンに起因する危険箇所の発生確率は、例えば、ＤＯＦが小さいほど危険箇所の発生確率が高くなるように見積もる。

そして、各要因に起因する危険箇所の発生確率にそれぞれ重み付けを付けて、重み付けした各要因の発生確率の総和を求める（ステップＳ３５）。この総和をFailure Rateとする。

（第７の実施形態）
図１１は、本発明の第７の実施形態に係る設計データの評価方法を説明するためのフローチャートである。

まず、実施形態のデータベースの作成方法により作成されたデータベース４から、所望の半導体集積回路の設計データを構成する複数のセルと関連付けられた複数の評価値を抽出する（ステップＳ４１）。データベース４には、複数の半導体集積回路のそれぞれについて、複数のセルとそれに対する複数の評価値とが関連付けられて登録されている。

次に、抽出した複数の評価値に基づいて、設計データの良否を判断する（ステップＳ４２）。

設計データの良否の判断は、例えば、複数の評価値のうち、一つでも基準を満たさないものがあったら、設計データは不良であると判断する。

例えば、評価値がＣＡ値、基準がＣＡ値＜８０を良とする場合、図１２に示すように、あるセルの評価値を抽出したところ、ＣＡ値＝７５の箇所が０個、ＣＡ値＝８０の箇所が３個、ＣＡ値＝８５の箇所が０個であれば、ＣＡ値≧８０となる箇所があるので、設計データは不良であると判断する。

ステップＳ４２において、設計データが良（ＯＫ）と判断された場合には、次工程（設計データに基づいたマスク製造等の工程）に進む。

一方、ステップＳ４２において、設計データが不良（ＮＧ）と判断された場合には、基準を満たさないセル（ＮＧセル）に係る情報（ＮＧセル情報）をデータベース４の外部の記憶装置へ出力する（ステップＳ４３）。

例えば、評価値がＣＡ値の場合、図１２に示すように、ＮＧセル情報は、ＮＧセルのセル名と、ＮＧ箇所のＣＡ値と、ＮＧ箇所の座標とを含む。また、記憶装置は、特に限定はなく、ＨＤＤ等の磁気記録媒体、半導体メモリ、ＤＶＤ等の光学式記録媒体などが使用可能である。

以上、第１−第７の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、図１３に示すように、各セル名ＣＮｉ（ｉ＝１，２，…）において、評価値として、プロセス条件Ｒｎ_POLY，プロセス条件Ｒｎ_Metal（ｎ＝１，２，…）毎に求めた評価値（ＯＰＣ検証値、ＰＰＣ検証値、ＣＡ値またはFailure Rate）を用いても構わない。このプロセス条件Ｒｎ_POLY，プロセス条件Ｒｎ_Metal毎に求めた評価値はデータベース内に登録される。したがって、データベス内におけるセル名と評価値との関連づけは、同じセル名の同じレイヤー名（階層）であっても、プロセス条件の数だけあることになる。プロセス条件も考慮することで、精度の高いデータベースを構築できるようになる。

図１４に、プロセス条件の内訳の一例を示す。図１４の例では、プロセス条件は、露光プロセスに係る条件と、加工プロセスに係る条件とに大別されている。

露光プロセスに係る条件は、露光装置パラメータ（例えば、開口数ＮＡ、波長λ、光学半径σ、輝度分布（ガードバンド））などの照明系の条件、マスクの立体構造パラメータ（例えば、マスクの厚さ、マスクの側面の傾き（垂直な側面（設計形状）からのずれ）などのマスク系の条件、収差などのレンズ系の条件、ウェハの立体構造パラメータ（例えば、ウェハの厚さ）などのウェハ系の条件である。露光装置パラメータ毎に評価値を求めることは、露光装置毎にデータベースを作成することになる場合もある。一方、加工プロセスに係る条件は、レジストの被覆率などの加工プロセスパラメータである。

さらに、評価値として、未登録セルに対応するパターン中に歩留まりを下げる故障箇所が含まれる確率を採用しても構わない。この場合も、プロセス条件毎に求めても構わない。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。

本発明の第１の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャート。第１の実施形態に係るデータベースの作成方法を実施するためのデータベース装置を模式的に示す図。本発明の第２の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャート。本発明の第３の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャート。本発明の第４の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャート。本発明の第５の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャート。ＣＡ値の算出方法の一例を説明するためのフローチャート。図６のフローチャートのステップＳ２２およびステップ２３の処理内容の一例を説明するための図。本発明の第６の実施形態に係るデータベースの作成方法を説明するためのフローチャート。 Failure Rateの算出方法の一例を説明するためのフローチャート。本発明の第７の実施形態に係る設計データの評価方法を説明するためのフローチャート。設計データの良否の判断の一例を説明するための図。プロセス条件Ｒｎ（ｎ＝１，２，…）毎に評価値を求める例を説明するための図。プロセス条件の例を説明するための図。

符号の説明

１…判断部、２…算出部、３…データベース更新部、４…データベース。

Claims

複数の半導体集積回路のそれぞれについて、前記半導体集積回路の設計データを構成する複数の機能ブロックセルと、前記複数の機能ブロックセルに対する複数の評価値とを関連付けて登録してなるデータベースの作成方法であって、
所望の半導体集積回路の設計データに関し、前記設計データを構成する複数の機能ブロックセルが、前記データベースに登録されているか否かをコンピュータにより判断する工程と、
前記所望の半導体集積回路の設計データを構成する前記複数の機能ブロックセルのなかに、前記データベースに登録されていないものがあるとコンピュータにより判断された場合、前記登録されていない機能ブロックセルの評価値をコンピュータにより算出する工程と、
コンピュータにより前記登録されていない機能ブロックセルとその評価値とを関連付けて前記データベースに登録して、前記データベースを更新する工程と
を含み、前記評価値は、前記機能ブロックセルに対応するパターンの近接効果補正もしくはプロセス近接効果補正の検証値、前記機能ブロックセルに対応するパターンのクリティカルエリア値、前記機能ブロックセルに対応するパターン中に危険箇所もしくは歩留まりを下げる故障箇所が含まれる確率、または、プロセス条件毎における前記検証値、前記クリティカルエリア値もしくは前記確率であることを特徴するデータベースの作成方法。
複数の半導体集積回路のそれぞれについて、前記半導体集積回路の設計データを構成する複数の機能ブロックセルと、前記複数の機能ブロックセルに対する複数の評価値とを関連付けて登録してなるデータベースと、
所望の半導体集積回路の設計データに関し、前記設計データを構成する複数の機能ブロックセルが、前記データベースに登録されているか否かを判断するための判断手段と、
前記判断手段により、前記所望の半導体集積回路の設計データを構成する前記複数の機能ブロックセルのなかに、前記データベースに登録されていないものがあると判断された場合、前記登録されていない機能ブロックセルの評価値を算出するための算出手段と、
前記データベースを更新するための更新手段であって、前記登録されていない機能ブロックセルとその評価値とを関連付けて前記データベースに登録する前記更新手段と
を具備してなり、前記評価値は、前記機能ブロックセルに対応するパターンの近接効果補正もしくはプロセス近接効果補正の検証値、前記機能ブロックセルに対応するパターンのクリティカルエリア値、前記機能ブロックセルに対応するパターン中に危険箇所もしくは歩留まりを下げる故障箇所が含まれる確率、または、プロセス条件毎における前記検証値、前記クリティカルエリア値もしくは前記確率であることを特徴するデータベース装置。