JP5572973B2 - パターン検証方法、検証装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、半導体素子、磁気素子等の各種電子デバイスの製造におけるデバイスパターンの形成に用いられるパターン検証方法、検証装置及びプログラムに関する。

近年の電子デバイス、例えば半導体素子では、デバイスパターンの更なる微細化及び高集積化が進行している。デバイスパターンの微細化及び高集積化に伴って、素子製造上の位置ズレ基準が厳しくなる。そのため、デバイスパターンの寸法精度を向上させるべく、いわゆるＯＰＣ（光近接効果補正）技術が採用されている。ＯＰＣは、作成された設計原図に対して、基板上でターゲット寸法通りのデバイスパターンが加工されるように、数ｎｍ単位で辺を移動させるという補正技術である。

一般的に、ＯＰＣ処理の後には、リソ・シミュレータによりパターンデータ（設計原図のパターンをＯＰＣ処理等で適宜補正したパターンのデータ）を用いたリソグラフィーのシミュレーションを行ってコンター図形を作成し、コンター図形に生じるエラーを検証する。リソ・シミュレータにより検出された、エラーを有するコンター図形（以下、エラーコンター図形と言う。）は、例えばパターンマッチング等を用いてエラーカテゴリ別に分類（グルーピング）され、パターン検証が実行されている。

ＯＰＣ処理が施されたパターンデータの形状は、デバイスパターンの微細化及び高集積化の要請に対応して、複雑な形状となる場合が多い。そのため、デバイスパターンの微細化及び高集積化が進むにつれて、エラーコンター図形のグルーピングにおけるパターンマッチングの適合率が低下し、正確なパターン検証を行うには膨大な工数及び時間が必要となる。

特開２００７−２６６３９１号公報

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、データ上でエラーを有すると判断されたパターンのグルーピング率を大幅に向上させ、簡易で正確且つ迅速なパターン検証を行うことを可能とするパターン検証方法、検証装置及びプログラムを提供することを目的とする。

パターン検証方法の一態様は、複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する工程と、前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を、第１のパターンを有する複数の第２のデータとして認識する工程と、前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する工程と、前記第１のパターンに対応する前記基本図形を第１の基本図形とし、前記第１の基本図形と同一の形状を有する図形又は前記第１の基本図形を回転又は反転させた図形を前記複数の設計原図パターンの前記基本図形から抽出して第２の基本図形とし、前記第１の基本図形及び前記第２の基本図形に対応する前記複数の第２のデータを第１のカテゴリーとして分類する工程と、分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定する工程とを含む。

パターン検証装置の一態様は、複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する補正部と、前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を、第１のパターンを有する複数の第２のデータとして認識する判定部と、前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する抽出部と、前記第１のパターンに対応する前記基本図形を第１の基本図形とし、前記第１の基本図形と同一の形状を有する図形又は前記第１の基本図形を回転又は反転させた図形を前記複数の設計原図パターンの前記基本図形から抽出して第２の基本図形とし、前記第１の基本図形及び前記第２の基本図形に対応する前記複数の第２のデータを第１のカテゴリーとして分類する分類部と、分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定する重畳判定部とを含む。

プログラムの一態様は、複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する工程と、前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を、第１のパターンを有する複数の第２のデータとして認識する工程と、前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する工程と、前記第１のパターンに対応する前記基本図形を第１の基本図形とし、前記第１の基本図形と同一の形状を有する図形又は前記第１の基本図形を回転又は反転させた図形を前記複数の設計原図パターンの前記基本図形から抽出して第２の基本図形とし、前記第１の基本図形及び前記第２の基本図形に対応する前記複数の第２のデータを第１のカテゴリーとして分類する工程と、分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定するステップとをコンピュータに実行させるものである。

上記した各態様によれば、データ上でエラーを有すると判断されたパターンのグルーピング率を大幅に向上させ、簡易で正確且つ迅速なパターン検証を行い、信頼性の高いリソグラフィーを行うことが可能となる。

実施形態によるパターン検証装置の概略構成を示すブロック図である。 本実施形態によるパターン検証方法をステップ順に示すフロー図である。 各種パターンを示す模式図である。 対応するパターンを示す模式図である。 本実施形態におけるグルーピングを説明するための模式図である。 設計原図のセルを把握するための一手法を示す模式図である。 ミラー、回転の異なるエラーコンター図形を示す模式図である。 本実施形態におけるグルーピングを説明するための模式図である。 本実施形態におけるエラーコンター図形の重ね合わせ検証を説明するための模式図である。 図２のコンピュータの内部構成を示す模式図である。

本実施形態では、グルーピングの際に、グルーピングの参照図形としてシミュレーション結果図形（例えばエラーコンター図形）を用いる。
光強度シミュレーションによりシミュレーション結果図形を検出、例えば、リソ・シミュレータによりエラーコンター図形を検出した後、エラーコンター図形をグルーピングする際に、各エラーコンター図形の設計原図（又はＯＰＣ処理前の後述するプレ・バイアス処理が施されたパターンデータ）の基本図形（セル）を利用する。即ち、エラーコンター図形の設計原図パターンの基本図形（又は同一形状の領域）を抽出する。多数のエラーコンター図形を、設計原図パターンの基本図形ごとのカテゴリーにまとめて分類することにより、グルーピング率が大幅に向上し、エラーコンター図形について簡易で正確且つ迅速なパターン検証が可能となる。

本実施形態では、設計原図ごとに分類されたエラーコンター図形を、対応する基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせ、当該基本図形に基づいて規定された許容範囲を判定基準として各エラーコンター図形の良否を判定する。例えば、基本図形の外形線を中心として内外に一対の基準線を設定し、基準線で規定された許容範囲内にエラーコンター図形の外形線が収まるか逸脱するかで、当該エラーコンター図形の良否を決定することが考えられる。一対の基準線は、基本図形の外形線を中心とした同一幅とする以外にも、内方又は外方に偏りを持たせて許容範囲を設定しても良い。このように許容範囲を設定することにより、基本図形の種類又はエラーの種類に応じたきめ細かなパターン検証が可能となり、簡易且つ迅速にエラーコンター図形の良否を判定することができる。

また、所定のエラー、例えばデバイスパターンに部分的に切断が生じるネッキング、デバイスパターンに部分的に接着が生じるブリッジング等のエラーに着目する場合には、重畳処理により重ね合わせられたエラーコンター図形の差分を算出する。エラーコンター図形の差分は、対比するエラーコンター図形の外形線の差分とする。エラーコンター図形の差分処理において、ネッキングであれば最小値をとるエラーコンター図形、ブリッジングであれば最大値をとるエラーコンター図形を確認すれば良い。このように、特に着目したネッキング、ブリッジング等のエラーを検証対象とすることにより、当該基本図形のカテゴリーに含まれるエラーコンター図形におけるエラーコンター図形の良否を極めて迅速に検証することができる。

また、重畳処理により重ね合わせられたエラーコンター図形の差分を算出することにより、当該基本図形に対応したエラーコンター図形の分布を検知することも可能となる。これにより、当該エラーの発生傾向等を知得することができる。当該差分を算出する際に、上記した基本図形を用いた判定基準に加えることにより、コンター図形に生じたエラーの絶対的な分布のみならず、コンター図形の良否判定の基準となる基本図形との関係に基づく情報が付加された相対的な分布（当該分布内に上記の規定範囲を含むか、更には当該分布内のどの位置に含むか等）をも得ることができる。

以下、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施形態によるパターン検証装置の概略構成を示すブロック図である。図２は、本実施形態によるパターン検証方法をステップ順に示すフロー図である。

このパターン検証装置は、リソグラフィーにより形成されるデバイスパターンをデータ上で検証するものである。図１に示すように、１は、デバイスパターンの設計原図のパターンを補正してパターンデータを作成する補正部である。２は、リソ・シミュレータとして、コンター図形の寸法が許容範囲内であるか否かを判定し、許容範囲を超えたコンター図形をエラーコンター図形として認識する判定部である。３は、エラーコンター図形の設計原図パターンの基本図形を抽出し、エラーコンター図形を基本図形ごとのカテゴリーに分類する分類部である。４は、分類されたエラーコンター図形を、対応する基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせてエラーコンター図形の良否を判定する重畳判定部である。

補正部１は、デバイスパターンの設計原図のパターンにプレ・バイアス処理を施して修正するプレ・バイアス処理部１１と、プレ・バイアス処理で修正されたパターンデータにＯＰＣ処理を施して修正するＯＰＣ処理部１２とを有して構成される。
ルールベースのＯＰＣ処理では、存在するパターンデータの場所により、予定された形状とならない場合がある。そのため、事前にＯＰＣ処理後の形状を想定し、パターンデータの形状を修正（プレ・バイアス処理）した後、ＯＰＣ処理を実行する。プレ・バイアス処理とは、ＯＰＣ処理により過補正となってパターンデータにエラーが発生しないように、データパターンに対してＯＰＣ処理の言わば逆補正を施す技術である。

判定部２は、リソ・シミュレータとして、パターンデータに基づいて実際に形成されるデバイスパターンをシミュレーションで予測し、コンター図形を作成する。このコンター図形について寸法が許容範囲内であるか否かのエラー判定を行い、エラーが存すると判定されたコンター図形をエラーコンター図形であると認識する。

分類部３は、判定部２で認識されたエラーコンター図形について、その設計原図パターンの基本図形を抽出する基本図形抽出部１３と、エラーコンター図形を抽出された基本図形ごとのカテゴリーにまとめて分類するグルーピング部１４とを有して構成される。
重畳判定部４は、エラーコンター図形の対応する基本図形を判定基準として、基本図形の所定部位を原点として重ね合わせる重畳部１５と、重ね合わせられたエラーコンター図形を、エラーコンター図形の対応する基本図形に基づいて規定された許容範囲と比較することにより、エラーコンター図形の良否を判定するエラー検証部１６とを有して構成される。検証部１６では更に、重ね合わせられたエラーコンター図形の差分を算出し、エラーコンター図形の良否を判定する。このとき、当該基本図形を基とするエラーコンター図形の分布を作成することもできる。

以下、上記のように構成されたパターン検証装置を用いた検証方法について、図２〜図９を用いて説明する。
先ず、プレ・バイアス処理部１１は、設計データの格納部１０に格納されたデバイスパターンの設計原図の設計原図パターンを読み出し、設計原図パターンに適宜プレ・バイアス処理を施して、第１の補正データを作成する（ステップＳ１）。プレ・バイアス処理において、補正パラメータは、例えばＯＰＣ過補正シフト等が用いられる。

図３（ａ）には、設計原図パターンの一例として、同一のセル名で管理された設計原図パターン２１，２２を、図３（ｂ）には、設計原図パターン２１，２２がプレ・バイアス処理されてなる第１の補正データ２１Ａ，２２Ａを示す。第１の補正データ２１Ａ，２２Ａにおいて、プレ・バイアス処理された部位をプレ・バイアス補正部２１ａ，２２ａとする。ここでは、プレ・バイアス補正部２１ａ，２２ａが相異なるため、プレ・バイアス処理の段階において、第１の補正データ２１Ａ，２２Ａは相異なる形状となる。

続いて、ＯＰＣ処理部１２は、第１の補正データにＯＰＣ処理を施し、第２の補正データを作成する（ステップＳ２）。ＯＰＣ処理において、補正パラメータは、例えばＯＰＣパラメータ等が用いられる。
図３（ｃ）には、第１の補正データ２１Ａ，２２ＡがＯＰＣ処理されてなる第２の補正データ２１Ｂ，２２Ｂを示す。ＯＰＣ処理により、第２の補正データ２１Ｂ，２２Ｂは各部位で微細段差が形成され、相異なる形状となる。

続いて、判定部２は、リソ・シミュレータにより第２の補正データのリソ検証を行う（ステップＳ３）。リソ検証では、パターンデータに基づいて実際に形成されるデバイスパターンをシミュレーションで予測し、コンター図形を作成する。このコンター図形に基づいてエラー判定を行い、エラー部が存すると判定されたコンター図形をエラーコンター図形であると認識する。リソ検証において、補正パラメータは、光強度パラメータ（開口数ＮＡ、リソグラフィーの際の露光条件、ディストーション等）、エッチング補正パラメータ等が用いられる。コンター図形のエラー判定を行う際の基準値は、例えばコンター図形の幅寸法の補正限界値が用いられる。

図３（ｄ）には、左側に第２の補正データ２１Ｂ，２２Ｂから作成されたコンター図形２１Ｃ，２２Ｃを、右側にコンター図形２１Ｃ，２２Ｃのうちのエラーコンター図形におけるエラー部２１ｂ，２２ｂをそれぞれ示す。エラーコンター図形２１Ｃ，２２Ｃは、エラー部２１ｂ，２２ｂが異なるため、相異なる形状となる。

続いて、分類部３は、エラーコンター図形の設計原図パターンの基本図形を抽出し、エラーコンター図形を基本図形ごとのカテゴリーにグルーピングする（ステップＳ４，Ｓ５）。
ステップＳ３，Ｓ４の説明に先立って、本実施形態の比較例における、グルーピングの参照図形、例えばエラーの存するコンター図形であるエラーコンター図形のグルーピングについて述べる。

比較例では、例えば図４（ａ）に示すように、エラーコンター図形であるコンター図形２３Ｃについて、所定の原点を中心として指定された領域のデータを切り出し、コンター図形２３Ｃと同一である（一致する）と判断されたエラーコンター図形を集めてまとめる。切り出すデータ領域は、コンター図形２３Ｃの原点から距離ａ，ｂを例えば１５０μｍ程度となる領域とする。この場合、上述のように、エラー部が異なればコンター図形は異なるものと判定されるため、異なるカテゴリーに分類される。

また、エラー部が同一である場合でも、切り出すデータ領域に依存して異なるエラーコンター図形であると判定される場合がある。
図４（ｂ）では、破線枠で示すデータ領域内に、エラー部２３ｂを有するコンター図形２３Ｃと共に、その周囲にあるコンター図形２４Ｃの一部が存する。図４（ｃ）では、破線枠で示すデータ領域内に、エラー部２３ｂを有するコンター図形２３Ｃのみが存する。比較例のグルーピングでは、データ領域内に存する図形を認識するため、図４（ｂ）と図４（ｃ）とでは同一のコンター図形２３Ｃを分類対象とするにも係わらず、両者は異なるものとして分類されてしまう。

このように、比較例のグルーピングでは、グルーピング率（グルーピングされたグループ数に基づく値であって、その値が小さいほど優れていると判断される。）は極めて劣悪である。近時ではデバイスパターンの微細化及び形状複雑化が著しく、甚だしくは殆ど全てのエラーコンター図形が相異なるものとして分類され、共通図形として検証することができないことが多く、パターン検証には膨大な手間と長時間を要する。

本実施形態では、先ずステップＳ４において、基本図形抽出部１３は、判定部２で認識されたエラーコンター図形について、設計原図パターンの基本図形を抽出する。
詳細には、先ず図５（ａ）に示すように、基本図形抽出部１３は、エラーコンター図形のエラー部（図中、×印で示す。）を出力し、イメージ領域（例えばチップイメージ）に座標展開する。
次に図５（ｂ）に示すように、基本図形抽出部１３は、座標展開されたエラーコンター図形に基づいて、設計データの格納部１０からその対応する設計原図パターンの基本図形（例えば最下層セル）のセル情報を読み出す。セル情報は、セル名、座標、ミラー、回転、オフセット（セル原点とエラー部との相対的位置関係）等である。一般的に設計原図では、設計原図パターンに適宜階層を持たせており、セル（マクロ）単位で同じ名称（セル名）とされている。ここで、基本図形としては、設計原図のデータ内の最下層セルとするが、場合に応じて、適宜そのいくつか上層のセルとしても良い。

セル情報において、セル名の代わりに、基本図形の各部の座標、或いは基本図形の各部の長さ及び幅を用いても良い。前者の例では、図６（ａ）に示すように、基本図形２３の外形における８点の座標を用いる。後者の例では、図６（ｂ）に示すように、基本図形２３の２種の長さ及び２種の幅を用いる。特に後者では、その情報量が比較的少なくて済む。

図７にミラー、回転の情報が異なる、基本図形を同じくする設計原図の一例を示す。原点を×印で示し、回転方向は反時計回りを正値とする。ここでは、検証対象となる設計原図２５と共に、設計原図パターン２５の近傍に配置された設計原図パターン２６を示す。
（ａ）の設計原図パターン２５をミラー無し／回転無しとする。（ｂ）の設計原図パターン２５はミラー無し／回転有り（２７０°）である。（ｃ）の設計原図２５はミラー無し／回転有り（１８０°）である。（ｄ）の設計原図パターン２５はミラー有り（Ｙ方向）／回転無しである。これらのミラー、回転の情報を取得することにより、（ａ）〜（ｄ）の設計原図パターン２５は全て基本図形を同じくするものであることが判る。

続いて、ステップＳ５において、グルーピング部１４は、エラーコンター図形を抽出された基本図形ごとのカテゴリーにまとめて分類する。
詳細には、図５（ｃ）に示すように、図５（ｂ）におけるエラーコンター図形から抽出された基本図形を図形Ａ，Ｂとし、図５（ｄ）に示すように、グルーピング部１４は、各図形（ここでは図形Ａを例示する。）に対応するエラーコンター図形（基本図形を同じくするエラーコンター図形）をその平面座標（（Ｘ１，Ｙ１），（Ｘ２，Ｙ２）・・・）等で整理して分類する。

本実施形態では、分類部３によるステップＳ４，Ｓ５において、例えば図８（ａ）に示すように、エラーコンター図形から抽出された基本図形、ここでは図形Ａ，Ｂ，Ｃごとにまとめて分類する。従って、例えば図８（ｂ）に示すように、図形Ａに対応するエラーコンター図形の近傍に図形Ｂ，Ｃに対応するエラーコンター図形が存する場合でも、上記した比較例とは異なり、各図形Ａ，Ｂ，Ｃを適宜抽出することができる。図４（ｄ）に、比較例の図４（ａ）〜（ｃ）との対比として、コンター図形２３Ｃに対応する基本図形２３を示す。
このように本実施形態では、エラーコンター図形を基本図形のカテゴリーごとにまとめて分類するため、上記した比較例に較べてグルーピング率が格段に向上し、パターン検証に要する手間及び時間を大幅に短縮することができる。

続いて、重畳部１５は、エラーコンター図形の対応する基本図形の所定部位を原点として、同一原点でエラーコンター図形を重ね合わせる（ステップＳ６）。
図９（ａ）に、エラーコンター図形であるコンター図形２１Ｃ，２２Ｃ，・・・を、対応する基本図形を判定基準として重ね合わせる様子を示す。

ここで、基本図形の所定部位を原点として、同一原点でエラーコンター図形を重ね合わせることに加え、又はそれに代えて、エラーコンター図形の夫々のエラー部でエラーコンター図形を重ね合わせることが考えられる。また、エラーコンター図形の最小幅部位の中点を中心としてエラーコンター図形を重ね合わせることも考えられる。

続いて、エラー検証部１６は、重ね合わせられたエラーコンター図形を、エラーコンター図形の対応する基本図形に基づいて規定された許容範囲と比較することにより、エラーコンター図形の良否を判定する（ステップＳ７）。
詳細には、図９（ａ）の円Ｃ内を拡大した図９（ｂ）に示すように、基本図形の外形線Ｌ０を中心として内外に一対の基準線Ｌ１，Ｌ２を適宜設定し、基準線Ｌ１，Ｌ２で規定された許容範囲内にエラーコンター図形の外形線が収まるか逸脱するかで、各エラーコンター図形の良否を決定することが考えられる。一対の基準線Ｌ１，Ｌ２は、基本図形の外形線Ｌ０を中心とした同一幅とする以外にも、図示のように、内方又は外方に偏りを持たせて（図示の例では外方に偏りを持たせている。）許容範囲を設定しても良い。このように許容範囲を設定することにより、基本図形の種類又はエラーの種類に応じたきめ細かなパターン検証が可能となり、簡易且つ迅速にエラーコンター図形の良否を判定することができる。

ステップＳ７において、所定のエラー、例えばデバイスパターンに部分的に切断が生じるネッキング、デバイスパターンに部分的に接着が生じるブリッジング等のエラーに着目する場合には、エラー検証部１６は、重畳処理により重ね合わせられたエラーコンター図形の差分を算出する。エラーコンター図形の差分は、対比するエラーコンター図形の外形線の差分とする。エラーコンター図形の差分処理において、ネッキングであれば最小値をとるエラーコンター図形、ブリッジングであれば最大値をとるエラーコンター図形を確認すれば良い。このように、特に着目したネッキング、ブリッジング等のエラーを検証対象とすることにより、当該基本図形のカテゴリーに含まれるエラーコンター図形におけるエラーコンター図形の良否を極めて迅速に検証することができる。

ステップＳ７において、所定の基本図形に対応して重ね合わせられたエラーコンター図形のうち、外形線が基準線Ｌ１，Ｌ２で規定された許容範囲から逸脱するエラーコンター図形が確認された場合には、本実施形態のパターン検証方法では、以下の動作を行う。
ステップＳ５〜Ｓ７の結果の情報に基づいて、当該エラーコンター図形の座標とエラー部の情報を得ることができる。パターン検証装置は、当該情報により、当該エラーコンター図形の当該エラー部を基本図形との関係で修正ように、逆変換値を算出し、例えばステップＳ１のプレ・バイアス処理、ステップＳ２のＯＰＣ処理等に適宜フィードバックする。

上記のように検証され、各基本図形に対応するエラーコンター図形が適正と判断された設計データに基づいて、実際のデバイスパターンを形成する。
例えば、フォトリソグラフィーにより、半導体基板上、或いは半導体基板に形成された加工対象膜上のレジストにデバイスパターンを形成する場合には、上記の設計データに基づいて、各層に対応するフォトマスクを形成する。これらのフォトマスクを用いて、例えばステッパーによりレジストにフォトマスクのマスクパターンを露光し、現像等を行う。これにより、レジストが加工されてレジストパターンが形成される。レジストパターンをマスクとして用いて、各種のエッチング（ドライエッチング又はウェットエッチング）、イオン注入等を行う。その後、レジストパターンは灰化処理等により除去されることが多い。以上により、半導体基板、或いは半導体基板上の絶縁膜又は導電膜等が加工されてなる各種のデバイスパターン（ゲート電極、所定の絶縁構造物、配線、不純物領域等）が形成され、各種の半導体装置（ＭＩＳトランジスタ、半導体メモリ（ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＦｅＲＡＭ等）、バイポーラトランジスタ等）とされる。

なお、本実施形態の技術は、フォトリソグラフィーを行う際のフォトマスクを形成する場合のみならず、例えば電子線露光装置を用いて設計データのパターンをレジストに直接的に電子線露光する場合にも適用可能である。

以上説明したように、本実施形態によれば、エラーを有すると判断されたコンター図形のグルーピング率を大幅に向上させ、簡易で正確且つ迅速なパターン検証を行い、信頼性の高いリソグラフィーを行うことが可能となる。ネッキング、ブリッジング等の所定のエラーに着目する場合には、特に迅速にパターン検証が可能となる。

上述した本実施形態によるパターン検証装置の各構成要素（図１の補正部１、判定部２、分類部３、重畳判定部４等）の機能は、例えば図２のコンピュータのＲＡＭやＲＯＭ等に記憶されたプログラムであるソフトウェアＡ，Ｂが動作することによって実現できる。ここで、ソフトウェアＡは補正部１に、ソフトウェアＢは判定部２、分類部３及び重畳判定部４にそれぞれ対応している。
同様に、電子線ホログラフィー装置の調節方法の各ステップ（図２のステップＳ１〜Ｓ７等）は、例えば図２のコンピュータのＲＡＭやＲＯＭ等に記憶されたプログラムであるソフトウェアＡ，Ｂが動作することによって実現できる。このプログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は本実施形態に含まれる。

具体的に、前記プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭのような記録媒体に記録し、或いは各種伝送媒体を介し、コンピュータに提供される。前記プログラムを記録する記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることができる。他方、前記プログラムの伝送媒体としては、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワークシステムにおける通信媒体を用いることができる。ここで、コンピュータネットワークとは、ＬＡＮ、インターネットの等のＷＡＮ、無線通信ネットワーク等であり、通信媒体とは、光ファイバ等の有線回線や無線回線等である。

また、本実施形態に含まれるプログラムとしては、供給されたプログラムをコンピュータが実行することにより上述の実施形態の機能が実現されるようなもののみではない。例えば、そのプログラムがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）或いは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合にも、かかるプログラムは本実施形態に含まれる。また、供給されたプログラムの処理の全て或いは一部がコンピュータの機能拡張ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実施形態の機能が実現される場合にも、かかるプログラムは本実施形態に含まれる。

例えば、図１０は、図２に示したコンピュータの内部構成を示す模式図である。この図１０において、１２００はＣＰＵ１２０１を備えたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）である。ＰＣ１２００は、ＲＯＭ１２０２またはハードディスク（ＨＤ）１２１１に記憶された、又はフレキシブルディスクドライブ（ＦＤ）１２１２より供給されるデバイス制御ソフトウェアを実行する。このＰＣ１２００は、システムバス１２０４に接続される各デバイスを総括的に制御する。

ＰＣ１２００のＣＰＵ１２０１、ＲＯＭ１２０２またはハードディスク（ＨＤ）１２１１に記憶されたプログラム（例えば図２のソフトウェアＡ，Ｂ）により、本実施形態の図２におけるステップＳ１〜Ｓ７の手順等が実現される。

１２０３はＲＡＭであり、ＣＰＵ１２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。１２０５はキーボードコントローラ（ＫＢＣ）であり、キーボード（ＫＢ）１２０９や不図示のデバイス等からの指示入力を制御する。

１２０６はＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）であり、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）１２１０の表示を制御する。１２０７はディスクコントローラ（ＤＫＣ）である。ＤＫＣ１２０７は、ブートプログラム、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶するハードディスク（ＨＤ）１２１１、及びフレキシブルディスク（ＦＤ）１２１２とのアクセスを制御する。ここで、ブートプログラムとは、起動プログラム：パソコンのハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラムである。

１２０８はネットワーク・インターフェースカード（ＮＩＣ）で、ＬＡＮ１２２０を介して、ネットワークプリンタ、他のネットワーク機器、或いは他のＰＣと双方向のデータのやり取りを行う。

以下、諸態様を付記としてまとめて記載する。

（付記１）複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する工程と、
前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を複数の第２のデータとして認識する工程と、
前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する工程と、
前記複数の第２のデータを前記基本図形ごとに分類する工程と
を含むことを特徴とするパターン検証方法。

（付記２）分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定する工程を更に含むことを特徴とする付記１に記載のパターン検証方法。

（付記３）前記複数の第２のデータの良否を判定する際に、前記複数の第２のデータの対応する前記基本図形に基づいて規定された許容範囲を判定基準とすることを特徴とする付記２に記載のパターン検証方法。
（付記４）前記重ね合わせられた前記複数の第２のデータの差分に基づいて、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする付記２又は３に記載のパターン検証方法。

（付記５）前記複数の第２のデータの前記基本図形の抽出は、予め定められた前記基本図形の名称、前記基本図形の各部の座標、前記基本図形の各部の長さ及び幅のうちのいずれか１種に基づいて行われることを特徴とする付記１〜４のいずれか１項に記載のパターン検証方法。

（付記６）前記複数の第１のデータは、前記複数の設計原図パターンを光近接効果補正することにより作成されることを特徴とする付記１〜５のいずれか１項に記載のパターン検証方法。

（付記７）前記複数の第１のデータは、前記光近接効果補正の後に当該光近接効果補正を修正する補正をすることにより作成されることを特徴とする付記６に記載のパターン検証方法。

（付記８）複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する補正部と、
前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を複数の第２のデータとして認識する判定部と、
前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する抽出部と、
前記複数の第２のデータを前記基本図形ごとに分類する分類部と
を含むことを特徴とするパターン検証装置。

（付記９）分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定する重畳判定部を更に含むことを特徴とする付記８に記載のパターン検証装置。

（付記１０）前記重畳判定部は、重ね合わせられた前記複数の第２のデータを、前記複数の第２のデータの対応する前記基本図形に基づいて規定された許容範囲と比較することにより、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする付記９に記載のパターン検証装置。

（付記１１）前記重畳判定部は、前記重ね合わせられた前記複数の第２のデータの差分に基づいて、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする付記９又は１０に記載のパターン検証装置。

（付記１２）前記分類部は、前記複数の第２のデータの前記基本図形の抽出を、予め定められた前記基本図形の名称、前記基本図形の各部の座標、前記基本図形の各部の長さ及び幅のうちのいずれか１種に基づいて行うことを特徴とする付記８〜１１のいずれか１項に記載のパターン検証装置。

（付記１３）前記補正部は、前記複数の第１のデータを、前記複数の設計原図パターンを光近接効果補正することにより作成することを特徴とする付記８〜１２のいずれか１項に記載のパターン検証装置。

（付記１４）前記補正部は、前記複数の第１のデータを、前記光近接効果補正の後に当該光近接効果補正を修正する補正をすることにより作成することを特徴とする付記１３に記載のパターン検証装置。

（付記１５）複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する工程と、
前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を複数の第２のデータとして認識する工程と、
前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する工程と、
前記複数の第２のデータを前記基本図形ごとに分類する工程と
をコンピュータに実行させるプログラム。

（付記１６）
分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定するステップを更にコンピュータに実行させる付記１５に記載のプログラム。

（付記１７）
前記第２のデータの良否を判定する際に、前記複数の第２のデータの対応する前記基本図形に基づいて規定された許容範囲を判定基準とすることを特徴とする付記１６に記載のプログラム。

（付記１８）
前記重ね合わせられた前記複数の第２のデータの差分に基づいて、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする付記１６又は１７に記載のプログラム。

（付記１９）
前記複数の第２のデータの前記基本図形の抽出は、予め定められた前記基本図形の名称、前記基本図形の各部の座標、前記基本図形の各部の長さ及び幅のうちのいずれか１種に基づいて行われることを特徴とする付記１５〜１８のいずれか１項に記載のプログラム。

本件によれば、エラーを有すると判断されたパターンのグルーピング率を大幅に向上させ、簡易で正確且つ迅速なパターン検証を行い、信頼性の高いリソグラフィーを行うことが可能となる。

１ 補正部
２ 判定部
３ 分類部
４ 重畳判定部
１１ プレ・バイアス処理部
１２ ＯＰＣ処理部
１３ 基本図形抽出部
１４ グルーピング部
１５ 重畳部
１６ エラー検証部
２１，２２，２５，２６ 設計原図パターン
２３ 基本図形
２１Ａ，２２Ａ 第１の補正データ
２１ａ，２２ａ プレ・バイアス補正部
２１Ｂ，２２Ｂ 第２の補正データ
２１Ｃ，２２Ｃ，２３Ｃ，２４Ｃ コンター図形
２１ｂ，２２ｂ エラー部

Claims (16)

1. 複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する工程と、
   前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を、第１のパターンを有する複数の第２のデータとして認識する工程と、
   前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する工程と、
   前記第１のパターンに対応する前記基本図形を第１の基本図形とし、前記第１の基本図形と同一の形状を有する図形又は前記第１の基本図形を回転又は反転させた図形を前記複数の設計原図パターンの前記基本図形から抽出して第２の基本図形とし、前記第１の基本図形及び前記第２の基本図形に対応する前記複数の第２のデータを第１のカテゴリーとして分類する工程と、
   分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定する工程と
   を含むことを特徴とするパターン検証方法。
2. 前記複数の第２のデータの良否を判定する際に、前記複数の第２のデータの対応する前記基本図形に基づいて規定された許容範囲を判定基準とすることを特徴とする請求項１に記載のパターン検証方法。
3. 前記重ね合わせられた前記複数の第２のデータの差分に基づいて、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載のパターン検証方法。
4. 前記複数の第２のデータの前記基本図形の抽出は、予め定められた前記基本図形の名称、前記基本図形の各部の座標、前記基本図形の各部の長さ及び幅のうちのいずれか１種に基づいて行われることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のパターン検証方法。
5. 前記複数の第１のデータは、前記複数の設計原図パターンを光近接効果補正することにより作成されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のパターン検証方法。
6. 前記複数の第１のデータは、前記光近接効果補正の後に当該光近接効果補正を修正する補正をすることにより作成されることを特徴とする請求項５に記載のパターン検証方法。
7. 複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する補正部と、
   前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を、第１のパターンを有する複数の第２のデータとして認識する判定部と、
   前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する抽出部と、
   前記第１のパターンに対応する前記基本図形を第１の基本図形とし、前記第１の基本図形と同一の形状を有する図形又は前記第１の基本図形を回転又は反転させた図形を前記複数の設計原図パターンの前記基本図形から抽出して第２の基本図形とし、前記第１の基本図形及び前記第２の基本図形に対応する前記複数の第２のデータを第１のカテゴリーとして分類する分類部と、
   分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定する重畳判定部と
   を含むことを特徴とするパターン検証装置。
8. 前記重畳判定部は、重ね合わせられた前記複数の第２のデータを、前記複数の第２のデータの対応する前記基本図形に基づいて規定された許容範囲と比較することにより、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする請求項７に記載のパターン検証装置。
9. 前記重畳判定部は、前記重ね合わせられた前記複数の第２のデータの差分に基づいて、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする請求項７又は８に記載のパターン検証装置。
10. 前記分類部は、前記複数の第２のデータの前記基本図形の抽出を、予め定められた前記基本図形の名称、前記基本図形の各部の座標、前記基本図形の各部の長さ及び幅のうちのいずれか１種に基づいて行うことを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載のパターン検証装置。
11. 前記補正部は、前記複数の第１のデータを、前記複数の設計原図パターンを光近接効果補正することにより作成することを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項に記載のパターン検証装置。
12. 前記補正部は、前記複数の第１のデータを、前記光近接効果補正の後に当該光近接効果補正を修正する補正をすることにより作成することを特徴とする請求項１１に記載のパターン検証装置。
13. 複数の設計原図パターンを補正して、複数の第１のデータを作成する工程と、
    前記複数の第１のデータについて光強度シミュレーションを行った複数のシミュレーション結果図形の許容の可否を判定し、前記複数のシミュレーション結果図形のうち許容されないと判定された複数のシミュレーション結果図形を、第１のパターンを有する複数の第２のデータとして認識する工程と、
    前記複数の第２のデータのそれぞれに対応する前記複数の設計原図パターンの基本図形を抽出する工程と、
    前記第１のパターンに対応する前記基本図形を第１の基本図形とし、前記第１の基本図形と同一の形状を有する図形又は前記第１の基本図形を回転又は反転させた図形を前記複数の設計原図パターンの前記基本図形から抽出して第２の基本図形とし、前記第１の基本図形及び前記第２の基本図形に対応する前記複数の第２のデータを第１のカテゴリーとして分類する工程と、
    分類された前記複数の第２のデータを、対応する前記基本図形の所定部位を原点として同一原点で重ね合わせて前記複数の第２のデータの良否を判定するステップと
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
14. 前記第２のデータの良否を判定する際に、前記複数の第２のデータの対応する前記基本図形に基づいて規定された許容範囲を判定基準とすることを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
15. 前記重ね合わせられた前記複数の第２のデータの差分に基づいて、前記複数の第２のデータの良否を判定することを特徴とする請求項１３又は１４に記載のプログラム。
16. 前記複数の第２のデータの前記基本図形の抽出は、予め定められた前記基本図形の名称、前記基本図形の各部の座標、前記基本図形の各部の長さ及び幅のうちのいずれか１種に基づいて行われることを特徴とする請求項１３〜１５のいずれか１項に記載のプログラム。

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