JP6225787B2 - 解析支援方法、および解析支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、解析支援方法、および解析支援プログラムに関する。

従来、半導体集積回路の試験において故障が検出された場合、故障の要因を特定する技術がある。従来では、半導体集積回路の製造に伴う各工程のＱＣ（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）データの分布図から抽出した特異点のマップが作成され、特異点のマップと不良発生マップとの比較に基づいて不良の原因となった工程が推定される技術が公知である（例えば、以下特許文献１参照。）。

また、従来では、半導体集積回路の全体のレイアウトパターンを用いて露光シミュレーションを行い、レイアウトパターン上に危険度マップが作成されることによって、評価すべき局所パターンが決定される技術が公知である（例えば、以下特許文献２参照。）。

また、従来、露光を起因とした故障は、例えば物理的に剥離して行われる解析や物理的に切断して行われる断面解析などによって特定される。

特開２００８−１０９０９５号公報 特開２００９−１０５２９２号公報

しかしながら、例えば、露光を起因とした故障要因を特定するために物理的な解析が行われる場合には、故障要因の特定に時間がかかるという問題点がある。

１つの側面では、本発明は、故障要因の特定にかかる時間の短縮を図ることができる解析支援方法、および解析支援プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、対象回路に含まれる複数の第１セルの所定層のレイアウトパターンを用いて所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第１特徴値を導出し、前記対象回路に含まれ前記複数の第１セルと異なる複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第２特徴値を導出し、前記複数の第１セルの各々について導出した前記第１特徴値と、前記複数の第２セルの各々について導出した前記第２特徴値と、の間の有意差を示す指標値を算出する解析支援方法、および解析支援プログラムが提案される。

本発明の一態様によれば、露光起因の故障の特定にかかる時間の短縮を図ることができる。

図１は、本発明にかかる解析支援装置による一動作例を示す説明図である。 図２は、積層構造例を示す説明図である。 図３は、線幅と抜き幅との例を示す説明図である。 図４は、システム例を示す説明図である。 図５は、解析支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図６は、解析支援装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図７は、故障候補セル一覧例を示す説明図である。 図８は、露光シミュレーションの出力結果を示す説明図（その１）である。 図９は、露光シミュレーションの出力結果を示す説明図（その２）である。 図１０は、露光シミュレーション結果のテーブル化例を示す説明図である。 図１１は、シミュレーション条件に応じたシミュレーション結果のリスト例を示す説明図である。 図１２は、グループ例を示す説明図である。 図１３は、指標値に基づくランキング例を示す説明図である。 図１４は、解析支援装置による解析支援処理手順例を示すフローチャートである。 図１５は、図１４で示した異常セルの特定処理の詳細な説明を示すフローチャートである。 図１６は、図１４で示した露光シミュレーションテーブルの作成処理の詳細な説明を示すフローチャートである。 図１７は、図１４で示した露光故障要因の分析処理の詳細な説明を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる解析支援方法、および解析支援プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本発明にかかる解析支援装置による一動作例を示す説明図である。解析支援装置１００は、故障の特定を支援するコンピュータである。例えば、解析支援装置１００は、特に露光起因の故障であるか否か、いずれの層の露光起因の故障であるか、いずれの露光条件ｅｃでの露光起因の故障であるかなどの特定を支援する。

図１（１）に示すように、解析支援装置１００は、対象回路に含まれる複数の第１セルｃ１ｎの各々の所定層の転写パターンｔｐの露光シミュレーションに基づく第１特徴値Ｗ１を導出する。転写パターンは、複数の第１セルｃ１ｎの所定層のレイアウトパターンｌｐを用いて所定の露光条件ｅｃによって露光した場合における転写パターンである。また、図１（２）に示すように、解析支援装置１００は、対象回路に含まれ複数の第１セルｃ１ｎと異なる複数の第２セルｃ２ｍの各々の所定層の転写パターンｔｐの露光シミュレーションに基づく第２特徴値Ｗ２を導出する。転写パターンｔｐは、複数の第２セルｃ２ｍの所定層のレイアウトパターンｌｐを用いて所定の露光条件ｅｃによって露光した場合における転写パターンである。

複数の第１セルｃ１ｎは、例えば、対象回路に含まれる複数のセルのうち、異常セルであると推定されたセルである。異常セルについては、例えば、利用者によって指定されてもよいし、本実施の形態で後述するように故障診断結果などに基づいて特定されてもよい。図１の例では、第１セルｃ１１としては、２入力の否定論理和（ＯＲ）セルを挙げ、第１セルｃ１２としては否定（ＩＮＶＥＲＴＥＲ（省略して以下「ＩＮＶ」と表す））セルを挙げてある。複数の第２セルｃ２ｍは、例えば、対象回路に含まれる複数のセルのうち、異常セルでない正常セルである。正常セルは、例えば、利用者によって指定されてもよいし、異常セル以外のセルすべてを正常セルとしてもよい。図１の例では、第２セルｃ２１としては２入力の否定論理積（ＡＮＤ）セルが挙げられ、第２セルｃ２２としてはバッファセルを挙げてある。

所定層については、例えば、露光が行われる層であり、詳細な層例は図２を用いて説明する。レイアウトパターンｌｐは、レイアウト設計において設計されたパターンであり、レイアウトデータによって定義される。図１の例では、複数の第１セルｃ１ｎ（ｎ＞１）のレイアウトパターンｌｐ１ｎと、複数の第２セルｃ２ｍ（ｍ＞１）のレイアウトパターンｌｐ２ｍと、を示す。例えば、第１セルｃ１１の所定層のレイアウトパターンはレイアウトパターンｌｐ１１であり、第１セルｃ１２の所定層のレイアウトパターンはレイアウトパターンｌｐ１２である。また、例えば、第２セルｃ２１の所定層のレイアウトパターンはレイアウトパターンｌｐ２１であり、第２セルｃ２２の所定層のレイアウトパターンはレイアウトパターンｌｐ２２である。

また、所定の露光条件ｅｃは、例えば、露光時のレンズの高さや露光量などの光の強度などが挙げられる。図１の例では、フォーカスとして規定のレンズの高さに対して１０［ｎｍ］高い位置にレンズがある場合と、規定の露光量に対して１０［％］多い露光量である場合と、を露光条件ｅｃとする。露光シミュレーションでは、レイアウトパターンｌｐを用いて露光条件ｅｃに基づき露光することを模擬可能である。

転写パターンｔｐは、レイアウトパターンｌｐを用いて露光された場合に転写されるパターンである。図１の例では、複数の第１セルｃ１ｎの転写パターンｔｐ１ｎと、複数の第２セルｃ２ｍの転写パターンｔｐ２ｍと、を示す。例えば、第１セルｃ１１についての転写パターンは転写パターンｔｐ１１であり、第１セルｃ１２についての転写パターンは転写パターンｔｐ１２である。また、例えば、第２セルｃ２１についての転写パターンは転写パターンｔｐ２１であり、第２セルｃ２２についての転写パターンは転写パターンｔｐ２２である。

第１特徴値Ｗ１および第２特徴値Ｗ２は、例えば、故障を判定可能な値である。例えば、故障となる例の詳細は図３に示す。図１の例では、転写パターンｔｐの最小の配線幅を第１特徴値Ｗ１および第２特徴値Ｗ２とする。図１の例では、複数の第１セルｃ１ｎについての複数の第１特徴値Ｗ１ｎと、複数の第２セルｃ２ｍについての複数の第２特徴値Ｗ２ｍと、を示す。例えば、第１セルｃ１１についての第１特徴値は第１特徴値Ｗ１１であり、第１セルｃ１２についての第１特徴値は第１特徴値Ｗ１２である。例えば、第２セルｃ２１についての第２特徴値は第２特徴値Ｗ２１であり、第２セルｃ２２についての第２特徴値は第２特徴値Ｗ２２である。

また、解析支援装置１００は、第１セルｃ１の各々についての第１特徴値Ｗ１の導出と、第２セルｃ２の各々についての第２特徴値Ｗ２の導出と、を順に行ってもよい。または、解析支援装置１００は、対象回路に含まれるすべてのセルについて特徴値を導出した後に、第１特徴値Ｗ１と、第２特徴値Ｗ２と、グループ分けしてもよい。

図１（３）に示すように、解析支援装置１００は、複数の第１セルｃ１ｎの各々について導出した第１特徴値Ｗ１と、複数の第２セルｃ２ｍの各々について導出した第２特徴値Ｗ２と、の間の有意差を示す指標値ｉｖを算出する。有意差を示す指標値ｉｖとしては、例えば、ｐ値、平均値の差分などが挙げられる。ｐ値は、例えば、導出した第１特徴値Ｗ１と導出した第２特徴値Ｗ２とに基づく、レイアウトパターンｌｐ１を用いて実際に露光した場合の第１特徴値Ｗ１と、レイアウトパターンｌｐ２を用いて実際に露光した場合の第２特徴値Ｗ２と、の間に差がない確率である。平均値の差分とは、例えば、導出した第１特徴値Ｗ１の平均値と、導出した第２特徴値Ｗ２の平均値と、の差分である。

図１（４）の例では、指標値ｉｖをｐ値とする。解析支援装置１００は、算出した指標値ｉｖに基づき有意差があるか否かを判断する。例えば、解析支援装置１００は、指標値ｉｖと閾値ｔｈとを比較することによって有意差があるか否かを判断する。例えば、閾値ｔｈについては、予め利用者によって定められ、解析支援装置１００がアクセス可能な記憶装置に記憶されてある。図１（４）の例では、閾値ｔｈは０．０５である。換言すると、第１特徴値Ｗ１と第２特徴値Ｗ２との間に差がない確率が５［％］以上であるか否かが判断される。５［％］以上であれば、第１特徴値Ｗ１と第２特徴値Ｗ２との間に差がない確率が高いと判断され、５［％］未満であれば、第１特徴値Ｗ１と第２特徴値Ｗ２との間に差がない確率が低いと判断される。そのため、図１（４）の例では、解析支援装置１００は、指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上であれば、有意差がないと判断し、指標値ｉｖが閾値ｔｈ未満であれば、有意差があると判断する。図１（４）の例では、解析支援装置１００は有意差があると判断する。

また、例えば、指標値ｉｖが平均値の差分である場合、例えば、制御部は、閾値ｔｈ以上であるか否かによって有意差があるか否かを判定する。例えば、指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上である場合、制御部は、有意差があると判定する。例えば、指標値ｉｖが閾値ｔｈ未満である場合、制御部は、有意差がないと判定する。例えば、閾値ｔｈについては、予め利用者によって定められ、解析支援装置１００にアクセス可能な記憶部に記憶されてある。

このように、解析支援装置１００は、異常セル群と正常セル群との各々について、同一層の転写パターンｔｐの特徴値を同一の露光条件ｅｃの露光シミュレーションにより導出し、該特徴値の間の有意差を判定する。これにより、層と露光条件ｅｃとの組み合わせにおいて故障が発生した可能性があるかが判定される。

例えば、有意差がないと判定された場合、層と露光条件ｅｃとの組み合わせにおいて故障が発生していないと判定できる。そのため、例えば、故障要因の解析者は、当該組み合わせにおいて、物理的な解析を行う際に、当該組み合わせについての優先順位を下げるなどの判断を行うことができる。物理的な解析とは、物理的な断面解析や物理的な剥離解析である。また、例えば、有意差があると判定された場合、セルと層と露光条件ｅｃとの組み合わせにおいて故障が発生している可能性があると判定され、故障要因の解析者は、当該組み合わせに基づいて物理的な解析を行ってもよい。このように、故障特定にかかる時間の短縮を図ることができる。また、セル単位で露光シミュレーションが行われるため、対象回路全体でシミュレーションを実施する場合よりも露光シミュレーションにかかる時間の短縮を図ることができる。また、同一種類のセルについては、１回の露光シミュレーションでよいため、露光シミュレーションにかかる時間の短縮を図ることができる。

図２は、積層構造例を示す説明図である。図２には、半導体装置内の配線の積層構造について、断面の模式図を示す。セルに含まれるトランジスタは、Ａｃｔｉｖｅ層と、Ｐｏｌｙ層と、配線のＭｅｔａｌ層と、それぞれを接続するＣｏｎｔａｃｔ層やＶｉａ層と、によって形成される。Ａｃｔｉｖｅ層は、ｎチャネルやｐチャネルの活性層である。配線のＭｅｔａｌ層には、例えば、Ｍｅｔａｌ１層、Ｍｅｔａｌ２層、Ｍｅｔａｌ３層などがある。Ｖｉａ層には、例えば、Ｖｉａ１層、Ｖｉａ２層などがある。

Ｃｏｎｔａｃｔ層のＣｏｎｔａｃｔは、例えば、Ｐｏｌｙ層の配線と、Ｍｅｔａｌ１層の配線と、を接続する。Ｖｉａ１層のＶｉａは、例えば、Ｍｅｔａｌ１層の配線と、Ｍｅｔａｌ２層の配線と、を接続する。Ｖｉａ２層のＶｉａは、例えば、Ｍｅｔａｌ２層の配線と、Ｍｅｔａｌ３層の配線と、を接続する。本実施の形態では、Ａｃｔｉｖｅ層、Ｐｏｌｙ層、Ｍｅｔａｌ層などが、露光が行われる層として故障要因の解析対象となる。

図３は、線幅と抜き幅との例を示す説明図である。図３には、レイアウトパターンｌｐと、転写パターンｔｐと、転写パターンｔｐの特徴値と、を示す。レイアウトパターンｌｐは、レイアウト設計によって設計されたパターンである。転写パターンｔｐは、レイアウトパターンｌｐを用いて所定の露光条件ｅｃの露光シミュレーションに基づくパターンである。露光条件ｅｃについては後述する。転写パターンｔｐの特徴値としては、配線幅と、抜き幅と、が挙げられる。配線幅とは配線の幅である。配線幅が小さすぎると、配線が断線してしまうという故障が発生するため、配線幅が最も狭い最小配線幅が転写パターンｔｐの特徴値となる。配線幅による故障をＮｅｃｋｉｎｇとも称する。また、抜き幅とは、配線パターン間の距離であり、抜き幅が狭くなると、配線間がくっついてしまうという故障が発生するため、抜き幅が最も狭い最小抜き幅が転写パターンｔｐの特徴値となる。抜き幅による故障をＢｒｉｄｇｉｎｇとも称する。

図４は、システム例を示す説明図である。システム４００は、対象回路を複数有するウェハを試験可能なテスタ４０１と、解析支援装置１００と、を有する。テスタ４０１と、解析支援装置１００とは、ネットワークＮＥＴを介して接続される。また、解析支援装置１００は、例えば、セルデータ４１２、回路情報４１３、テストパターン４１４、露光シミュレーション結果であるテーブル４１５などを有する。また、テスタ４０１は対象回路を複数有するウェハをテスト可能であり、故障が検出された場合の故障データ４１１を有する。また、解析支援装置１００に含まれる記憶装置に記憶されてあってもよい。解析支援装置１００は、故障診断による異常セルの特定、露光シミュレーション、故障要因分析などの処理を行う。

（解析支援装置１００のハードウェア構成例）
図５は、解析支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図５において、解析支援装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５０３と、ディスクドライブ５０４と、ディスク５０５と、を有する。解析支援装置１００は、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒ／Ｆａｃｅ）５０６と、入力装置５０７と、出力装置５０８と、を有する。また、各部はバス５００によってそれぞれ接続されている。

ここで、ＣＰＵ５０１は、解析支援装置１００の全体の制御を司る。ＲＯＭ５０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。ディスクドライブ５０４は、ＣＰＵ５０１の制御にしたがってディスク５０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク５０５は、ディスクドライブ５０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク５０５としては、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

Ｉ／Ｆ５０６は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークＮＥＴに接続され、このネットワークＮＥＴを介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ５０６は、ネットワークＮＥＴと内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ５０６には、例えばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

入力装置５０７は、キーボード、マウス、タッチパネルなど利用者の操作により、各種データの入力を行うインターフェースである。また、入力装置５０７は、カメラから画像や動画を取り込むこともできる。また、入力装置５０７は、マイクから音声を取り込むこともできる。出力装置５０８は、ＣＰＵ５０１の指示により、データを出力するインターフェースである。出力装置５０８には、ディスプレイやプリンタが挙げられる。

（解析支援装置１００の機能的構成例）
図６は、解析支援装置の機能的構成例を示すブロック図である。解析支援装置１００は、制御部６０１と、記憶部６０２と、を有する。記憶部６０２は、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３、ディスク５０５などによって実現される。制御部６０１の処理は、例えば、ＣＰＵ５０１がアクセス可能な記憶装置に記憶された解析支援プログラムにコーディングされている。そして、ＣＰＵ５０１が記憶装置から解析支援プログラムを読み出して、解析支援プログラムにコーディングされている処理を実行する。これにより、制御部６０１の処理が実現される。また、制御部６０１の処理結果は、例えば、ＲＡＭ５０３、ディスク５０５などの記憶装置に記憶される。

記憶部６０２は、例えば、セルデータ４１２と、回路情報４１３と、テストパターン４１４と、を有する。セルデータ４１２は、対象回路に含まれるセルの各々についてセルを示すレイアウトデータである。また、セルデータ４１２は、図２に示したセルを形成する層ごとにレイアウトパターンｌｐを示す。セルデータ４１２は、例えば、セルの種類ごとに用意されるデータである。セルの種類とは、例えば、性能と演算機能との組み合わせによって定まる。例えば、演算種類が同一であっても端子数が異なる２つのセルは演算機能が異なるため、２つのセルは異なる種類のセルとなる。また、演算機能が同一であってもセルに含まれるトランジスタの能力などの性能が異なる場合があるため、性能が異なる２つのセルは異なる種類のセルとなる。

回路情報４１３は、対象回路を示すネットリストである。回路情報４１３は、例えば、ハードウェア記述言語などによって記述される。テストパターン４１４は、テスタ４０１を用いて対象回路に含まれる入力端子に入力可能な信号を示す情報である。テスタ４０１を用いて対象回路にテストパターン４１４を与えることによって対象回路の所望の故障の発生の有無が検出される。また、テストパターン４１４は複数であってもよい。

また、記憶部６０２は、解析支援装置１００によって作成されるテーブル６１１と、テーブル４１５と、リスト６１２と、ランキング結果６１３と、を有する。解析支援装置１００によって生成される各情報は後述する。

また、制御部６０１による処理は、例えば、＜１＞異常セルを特定する処理と、＜２＞露光シミュレーションテーブルを作成する処理と、＜３＞露光故障要因を分析する処理と、の大きく３つの処理に分類できる。＜１＞異常セルを特定する処理は、図１を用いて説明した複数の第１セルｃ１ｎを特定する処理である。また、＜２＞露光シミュレーションテーブルを作成する処理は、図１で説明した各特徴値を導出する処理である。＜３＞露光故障要因を分析する処理では、図１で説明した有意差を示す指標値ｉｖに基づいて有意差の有無を判定する処理である。

まず、制御部６０１による＜１＞異常セルを特定する処理について詳細に説明する。制御部６０１は、対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ対象回路に故障が発生した場合に対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定する。特定の信号は、例えば、テストパターン４１４である。出力される信号は、故障データ４１１である。ここで、特定したセルは故障候補セルとも称する。

例えば、制御部６０１は、テスタ４０１から、テストパターン４１４を与えた場合に故障であると判定された時の故障データ４１１を取得する。そして、例えば、制御部６０１は、故障データ４１１と、回路情報４１３と、テストパターン４１４と、を用いて故障診断を実行することによって故障候補の位置を特定する。故障診断は、回路情報４１３、テストパターン４１４、故障データ４１１などに基づいて、対象回路の動作をコンピュータ上で再現することにより、故障の候補の位置を論理的に絞り込む技術である。例えば、故障の候補の位置とは、セル間を接続するネット単位で推定されるため、故障の候補の位置は、例えば、故障推定ネットとも称する。

例えば、制御部６０１は、故障診断の推定精度が高く、かつ単一のネットまたは少数ネットまで絞り込まれた場合に、故障推定ネットとして特定する。推定精度が高いとは、例えば、配線単位で断線していることが判別可能な程度まで診断可能な場合である。そして、制御部６０１は、特定した故障推定ネットに接続するセルを特定する。ここでの故障推定ネットに接続するセルが、故障候補の位置に対応するセルである。ここで、特定されたセルを故障候補セルとも称する。

また、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ）マクロにおいて故障が検出された場合において、ＳＲＡＭマクロごとに個別のテスト機構によって試験している場合、制御部６０１は、故障を検出したテストパターン４１４単位で故障候補ＳＲＡＭマクロを特定する。ここでのテスト機構とは、例えば、メモリＢＩＳＴ（Ｂｕｉｌｔ−Ｉｎ Ｓｅｌｆ Ｔｅｓｔ）回路である。

また、例えば、複数のＳＲＡＭマクロを共通のテスト機構によって試験している場合、制御部６０１は、故障を検出したテストパターン４１４と共に不良試験端子やテストパターン４１４の不良サイクル数などから故障候補ＳＲＡＭマクロを特定する。ここでのテスト機構とは、例えば、メモリＢＩＳＴ回路である。また、故障候補ＳＲＡＭマクロが特定されると、制御部６０１は、ＦＢＭ（Ｆａｉｌ Ｂｉｔ Ｍａｐ）試験を用いて、故障候補ＳＲＡＭマクロ内のメモリセルを故障候補セルとして特定することが可能である。ＦＢＭ試験は、テスタ４０１を用いてすべてのメモリセルに対して電気的特性試験を行い、該電気的特性試験の試験結果をそれぞれのメモリセルに対応する位置に表示したものである。

ここでは、例えば、特定した複数の故障候補セルを異常セルとして図１で説明した複数の第１セルｃ１ｎとしてもよい。これにより、実際に故障した対象回路によって異常セル群と正常セル群とが区別される。そのため、故障推定の精度の向上を図ることができる。

また、制御部６０１は、第１基板に含まれる対象回路の各々について、対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定する。出力される信号は、対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ対象回路に故障が発生した場合に対象回路に含まれる出力端子から出力される。また、制御部６０１は、第１基板と同一数の対象回路を有する第２基板に含まれる対象回路の各々について、故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定する。第２基板はウェハであり、ロット単位のように複数であってもよい。

ここで、第１基板はウェハであり、第２基板はウェハであり、ロット単位のように複数であってもよい。ここでは、第１基板は第１ウェハとも称し、第２基板は第２ウェハとも称する。例えば、第１ウェハは、量産レベルに比べて歩留まりが低い異常ウェハである。また、例えば、第２ウェハは、量産レベルの歩留まりの正常なウェハである。また、第１ウェハと第２ウェアとはそれぞれロット単位のように複数であってもよい。第１ウェハを含むロットを第１ロットとも称し、第２ウェハを含むロットを第２ロットとも称する。例えば、第１ロットは、量産レベルに比べて歩留まりが低い異常ロットである。また、例えば、第２ロットは、量産レベルの歩留まりである正常なロットである。また、第１ロットが複数ある場合、第１ロット群と称し、第２ロットが複数ある場合、第２ロット群と称する。

例えば、制御部６０１は、第１ロットについての故障データ４１１と、第２ロットについての故障データ４１１と、をテスタ４０１から取得する。そして、例えば、制御部６０１は、第１ロットについて取得した故障データ４１１を用いて故障診断を実行することによって、故障推定ネットを特定する。制御部６０１は、特定した故障推定ネットに接続する故障候補セルを特定する。また、例えば、制御部６０１は、第２ロットについて取得した故障データ４１１を用いて故障診断を実行することによって、故障推定ネットを特定する。制御部６０１は、特定した故障推定ネットに接続する故障候補セルを特定する。

また、例えば、制御部６０１は、ＳＲＡＭマクロにおいて故障が検出された場合、上述したように故障候補セルを特定することができる。

つぎに、制御部６０１は、特定した故障候補セルを故障候補セル一覧にテーブル化する。テーブル化例は、図７に示す。

図７は、故障候補セル一覧例を示す説明図である。テーブル６１１は、故障候補セルの一覧を示す。テーブル６１１は、ロットＩＤ、ウェハＩＤ、ダイ＃、ロジックセル、ＳＲＡＭマクロのフィールドを有する。各フィールドに情報が設定されることによってレコード（例えば、７００−１〜７００−ｎ）として記憶される。

ロットＩＤのフィールドには、ロットを識別可能な識別情報が設定される。ウェハＩＤのフィールドには、ロット内のウェハを識別可能な識別情報が設定される。ダイ＃のフィールドには、ウェハ内のダイを識別可能な識別情報が設定される。

ロジックセルのフィールドには、ロジックのセルの種類ごとに故障候補セルとして特定されたロジックセルの数が設定される。ロジックのセルの種類とは、例えば、ディジタル回路に用いられるセルの種類であって、演算種類、入出力端子、配線、トランジスタの能力などによって区別される。例えば、２入力のＮＯＲセルと３入力のＮＯＲセルとは、いずれも否定論理和演算であるが、入出力端子数が異なるため、異なる種類のセルとなる。また、例えば、同一演算、同一入出力端子であっても、配線方法やトランジスタが異なると、異なる種類のセルとして扱われる。ＳＲＡＭマクロのフィールドには、ＳＲＡＭマクロの種類ごとに故障候補ＳＲＡＭマクロとして特定されたＳＲＡＭマクロの数が設定される。例えば、レコード７００−１では、故障候補セルとしてセルＢとセルＤとがそれぞれ１個あるが、故障候補ＳＲＡＭマクロはない。例えば、レコード７００−２では、故障候補セルはないが、故障候補ＳＲＡＭマクロとしてＳＲＡＭマクロｂが１個ある。

また、例えば、テーブル６１１には、異常ロット群である第１ロット群についてのレコード７００と、正常ロット群である第２ロット群についてのレコード７００と、が区別なく記憶されてある。そこで、制御部６０１は、テーブル６１１において、第１ロット群についてのレコード７００と、第２ロット群についてのレコード７００と、に区別して記憶させる。

つぎに、制御部６０１は、対象回路に含まれるセルの複数の種類の各々について、第１ウェハについて該種類に該当する故障候補セルの第１数と、第２ウェハについて該種類に該当する故障候補セルの第２数と、を導出する。そして、制御部６０１は、複数の種類のうち、導出した第１数と、導出した第２数と、の差に基づく種類を特定する。第１数と第２数とは、セル不良数とも称する。また、第１ロット群に含まれる対象回路の数と、第２ロット群に含まれる対象回路の数と、は対象チップ数とも称する。例えば、制御部６０１は、以下のように第１ロット群と第２ロット群との各々について、以下式（１）に基づきセル不良発生率を算出する。

セル不良発生率＝セル不良数／対象チップ数・・・（１）

そして、例えば、制御部６０１は、複数の種類のうち、第１ロット群についてのセル不良発生率と、第２ロット群についてのセル不良発生率と、の差分が所定条件を満たす種類を特定する。または、例えば、制御部６０１は、複数の種類のうち、第１ロット群についてのセル不良発生率と、第２ロット群についてのセル不良発生率と、の差分が高い順に所定数の種類を特定してもよい。

また、例えば、制御部６０１は、各ロット群のロット単位、ウェハ単位、チップ単位でセル不良発生率を算出してもよい。ここでは、ロット単位で算出した場合を例に挙げる。そして、例えば、制御部６０１は、複数種類の各々について、第１ロット群の各々について算出した各セル不良発生率と、第２ロット群の各々について算出した各セル不良発生率と、の間の有意差を示す指標値ｉｖを算出する。ここでの指標値ｉｖは、平均値の差分やｐ値などのいずれであってもよい。そして、制御部６０１は、複数の種類のうち、算出した指標値ｉｖに基づき有意差がある種類を特定する。または、例えば、制御部６０１は、複数の種類のうち、算出した指標値ｉｖの順に所定数の種類を特定してもよい。

ここで、特定した種類に該当するセルが異常セルであり、異常セルを図１で説明した複数の第１セルｃ１ｎとする。異常セルは異常の候補のセルである。また、複数の第１セルｃ１ｎの各々は、異なる種類のセルである。また、特定した種類に該当しないセルを正常セルとし、正常セルを図１で説明した複数の第２セルｃ２ｍとする。また、複数の第２セルｃ２ｍの各々は、異なる種類のセルである。

つぎに、上述した＜２＞露光シミュレーションテーブルを作成する処理について説明する。まず、制御部６０１は、複数の第１セルｃ１ｎの各々の所定層の転写パターンｔｐ１の露光シミュレーションに基づく第１特徴値Ｗ１を導出する。転写パターンｔｐ１は、複数の第１セルｃ１ｎの所定層のレイアウトパターンｌｐ１を用いて所定の露光条件ｅｃによって露光した場合における転写パターンである。そして、制御部６０１は、対象回路に含まれ複数の第１セルｃ１ｎと異なる複数の第２セルｃ２ｍの各々の所定層の転写パターンｔｐ２の露光シミュレーションに基づく第２特徴値Ｗ２を導出する。転写パターンｔｐ２は、複数の第２セルｃ２ｍの所定層のレイアウトパターンｌｐ２を用いて所定の露光条件ｅｃによって露光した場合における転写パターンである。

ここでは、上述したように、第１セルｃ１が異常セルであり、第２セルｃ２が正常セルである。所定層とは、露光が行われる層であり、図２を用いて説明したＡｃｔｉｖｅ層、Ｐｏｌｙ層、Ｍｅｔａｌ層などが挙げられる。本実施の形態では、露光が行われるすべての層を露光シミュレーションの対象とする。所定の露光条件ｅｃとしては、フォーカス振りと、露光量振りと、の組み合わせが挙げられる。フォーカス振りとは、露光用のレンズの高さを上下に調整することであり、例えば、規定のレンズの高さに対して、０，±２０，±４０，±６０［ｎｍ］などの条件が挙げられる。露光量振りとは、光源の光の強度を調整することであり、例えば、光源の規定の強度に対して、０，±１０［％］などの条件が挙げられる。また、第１特徴値Ｗ１および第２特徴値Ｗ２としては、図３に示した転写パターンｔｐの最小線幅や最小配線抜き幅が挙げられる。所定層のレイアウトパターンｌｐについては、セル情報が示すセルの各層のレイアウトパターンｌｐから得られる。

本実施の形態では、例えば、制御部６０１は、対象回路に含まれるセルの各々について、層と、露光条件ｅｃと、の組み合わせのすべての露光シミュレーションを行った後に、異常ロット群と、正常ロット群と、のグループにシミュレーション結果を分ける。ここでは、セルの種類ごとに露光シミュレーションが行われる。セルの種類が同一であれば、レイアウトパターンｌｐが同一であるため、露光シミュレーションによって得られる特徴値は同一になる。そのため、上述したように、複数の第１セルｃ１ｎの各々は異なる種類のセルであり、複数の第２セルｃ２ｍの各々は異なる種類のセルである。これにより、様々な種類の特徴値が得られるため、故障推定の精度の向上を図ることができる。

図８および図９は、露光シミュレーションの出力結果を示す説明図である。例えば、図８には、セルＡＡＡについての露光シミュレーション結果を示し、図９には、セルＢＢＢについての露光シミュレーション結果を示す。また、図８と図９については、Ｍｅｔａｌ２層まで示すが、実際には、露光対象となるすべての層について露光シミュレーションが行われる。また、図８と図９についてはセルＡＡＡとセルＢＢＢとの２つの種類のセルについて露光シミュレーション結果を示すが、実際には、例えば、対象回路に搭載されるすべてのセルの種類の各々について露光シミュレーションが行われる。

図１０は、露光シミュレーション結果のテーブル化例を示す説明図である。制御部６０１は、露光シミュレーション結果をテーブル化する。テーブル４１５は、例えば、セル名、層、露光量、フォーカス、抜／線幅、シミュレーション値のフィールドを有する。各フィールドに情報が設定されることによってレコード（例えば、１０００−１，１０００−２など）として記憶される。

セル名のフィールドには、セルの種類を一意に特定可能な識別情報が設定される。上述したように、セルの種類が同一であると、露光シミュレーションによって得られる特徴値は同一である。レコード１０００−１を例に挙げると、セル名のフィールドには、「ＡＡＡ」が設定されてある。層のフィールドには、層を一意に特定可能な識別情報が設定される。レコード１０００−１を例に挙げると、層のフィールドには「Ａｃｔｉｖｅ」が設定されてあり、Ａｃｔｉｖｅ層を示す。

露光量のフィールドには、規定の強度に対して何パーセント増減させたかを示す値［％］が設定される。レコード１０００−１を例に挙げると、露光量のフィールドには「０」が設定されてある。フォーカスのフィールドには、規定の高さに対してどの程度上下させたかを示す値［ｎｍ］である。レコード１０００−１を例に挙げると、フォーカスのフィールドには「０」が設定されてある。

抜／線幅のフィールドには、最小配線抜き幅と、最小線幅と、のいずれのシミュレーション値を示すかが設定される。レコード１０００−１を例に挙げると、「抜き幅」が設定されてある。シミュレーション値のフィールドには、露光シミュレーションによって得られた特徴値である最小配線抜き幅または最小線幅［ｎｍ］が設定される。レコード１０００−１を例に挙げると、「１０」が設定されてある。

つぎに、＜３＞露光故障要因分析について説明する。まず、制御部６０１は、複数のシミュレーション条件のうち、いずれかのシミュレーション条件を選択する。シミュレーション条件は、層と、露光条件ｅｃと、特徴値の種類と、の組み合わせである。層としては上述したように露光が行われる層であり、露光条件ｅｃとしては上述したようにフォーカス振りと露光量振りとが挙げられる。特徴値の種類としては、上述したように最小配線抜き幅と、最小線幅と、が挙げられる。制御部６０１は、テーブル４１５から、選択したシミュレーション条件に対応するレコード１０００を取得する。

図１１は、シミュレーション条件に応じたシミュレーション結果のリスト例を示す説明図である。図１１の例では、リスト６１２は、テーブル４１５から、シミュレーション条件＝｛層＝Ｍｅｔａｌ１，フォーカス＝＋２０，露光量＝−１０［％］，抜／線幅＝抜き幅｝に対応するレコード１０００が取得された結果である。

つぎに、制御部６０１は、リスト６１２について、異常ロット群である第１ロット群と、正常ロット群である第２ロット群と、の２つのグループに分類する。第１ロット群のグループを第１グループと称し、第２ロット群のグループを第２グループと称する。

図１２は、グループ例を示す説明図である。第１グループには、セルＢＢＢとセルＦＦＦとセルＪＪＪとが含まれ、第２グループには、セルＢＢＢとセルＦＦＦとセルＪＪＪ以外のすべてのセルが含まれる。

つぎに、制御部６０１は、複数の第１セルｃ１ｎの各々について導出した第１特徴値Ｗ１と、複数の第２セルｃ２ｍの各々について導出した第２特徴値Ｗ２と、の間の有意差を示す指標値ｉｖを算出する。具体的に、例えば、制御部６０１は、異常候補セルのグループの特徴値と、正常セルのグループの特徴値と、の間の有意差を示す指標値ｉｖを算出する。有意差を示す指標値ｉｖとしては、例えば、ｐ値、平均値の差分などが挙げられる。ｐ値とは、例えば、第１特徴値Ｗ１と、第２特徴値Ｗ２と、の間に差がない確率である。平均値の差分とは、例えば、第１特徴値Ｗ１の平均値と、第２特徴値Ｗ２の平均値と、の差分である。

例えば、指標値ｉｖがｐ値の場合、制御部６０１は、指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上であるか否かによって有意差があるか否かを判定する。例えば、指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上である場合、制御部６０１は、有意差がないと判定する。例えば、指標値ｉｖが閾値ｔｈ未満である場合、制御部６０１は、有意差があると判定する。例えば、閾値ｔｈについては、予め利用者によって定められ、記憶部６０２に記憶されてある。例えば、閾値ｔｈは０．０５とする。

また、例えば、指標値ｉｖが平均値の差分である場合、例えば、制御部６０１は、差分の絶対値である指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上であるか否かによって有意差があるか否かを判定する。例えば、指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上である場合、制御部６０１は、有意差があると判定する。例えば、指標値ｉｖが閾値ｔｈ未満である場合、制御部６０１は、有意差がないと判定する。例えば、閾値ｔｈについては、予め利用者によって定められ、記憶部６０２に記憶されてある。

また、例えば、制御部６０１は、シミュレーション条件の各々について指標値ｉｖを算出した後に、シミュレーション条件と指標値ｉｖとの組み合わせを指標値ｉｖの順に並べてもよい。

図１３は、指標値に基づくランキング例を示す説明図である。図１３の例では指標値ｉｖがｐ値であるため、ランキング結果６１３では、指標値ｉｖが大きい順に並べられてある。ランキング結果６１３は、ランキング、層、抜／線幅、露光量、フォーカス、Ｔ検定ｐ値のフィールドを有する。各フィールドに情報が設定されることによってレコード（例えば、１３００−１，１３００−２など）として記憶される。層、抜／線幅、露光量、フォーカスのフィールドについては、テーブル４１５にあるフィールドと同じであるため、詳細な説明を省略する。ランキングのフィールドには、Ｔ検定ｐ値に基づく順位が設定される。Ｔ検定ｐ値のフィールドには、算出されたＴ検定ｐ値が設定される。例えば、制御部６０１は、ランキングが上位の順に、指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上であるか否かによる有意差があるか否かを判定する。

有意差があると判定された場合、制御部６０１は、シミュレーション条件における露光が故障起因であることを示す情報を出力する。有意差がないと判定された場合、制御部６０１は、シミュレーション条件における露光が故障起因でないことを示す情報を出力する。出力形式としては、例えば、ディスプレイなどの出力装置５０８への出力やネットワークＮＥＴを介して他の装置への出力などが挙げられる。

また、例えば、有意差があると判定された場合、制御部６０１は、あらたにつぎの順位について指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上であるか否かを判断する。また、例えば、有意差がないと判定された場合、制御部６０１は、つぎの順位について指標値ｉｖが閾値ｔｈ以上であるか否かの判定を行わずに終了する。例えば、最もランキングが高いシミュレーション条件についての指標値ｉｖが閾値ｔｈ未満である場合、制御部６０１は、有意差がないため、露光起因による故障の疑いがないことを示す情報を出力してもよい。

（解析支援装置１００による解析支援処理手順例）
図１４は、解析支援装置による解析支援処理手順例を示すフローチャートである。まず、解析支援装置１００は、異常セルの特定処理を行う（ステップＳ１４０１）。解析支援装置１００は、露光シミュレーションテーブルの作成処理を行う（ステップＳ１４０２）。露光シミュレーションテーブルとは、例えば、テーブル４１５である。そして、ステップＳ１４０１およびステップＳ１４０２の処理の後に、解析支援装置１００は、露光故障要因の分析処理を行う（ステップＳ１４０３）。

図１５は、図１４で示した異常セルの特定処理の詳細な説明を示すフローチャートである。解析支援装置１００は、故障データ４１１を取得する（ステップＳ１５０１）。解析支援装置１００は、ロジックの故障診断を実施する（ステップＳ１５０２）。つぎに、解析支援装置１００は、ロジックの故障候補セルを特定する（ステップＳ１５０３）。

解析支援装置１００は、ＳＲＡＭマクロの故障候補セルを特定する（ステップＳ１５０４）。ステップＳ１５０３およびステップＳ１５０４の処理の後に、解析支援装置１００は、故障候補セル一覧であるテーブル６１１を作成する（ステップＳ１５０５）。解析支援装置１００は、異常ロット群と正常ロット群とを区別する（ステップＳ１５０６）。異常ロット群は第１ロット群である。正常ロット群は第２ロット群である。解析支援装置１００は、異常セル群を特定し（ステップＳ１５０７）、一連の処理を終了する。上述したように、異常セル群が複数の第１セルｃ１ｎである。

図１６は、図１４で示した露光シミュレーションテーブルの作成処理の詳細な説明を示すフローチャートである。まず、解析支援装置１００は、層と露光条件ｅｃとの組み合わせの各々についてセルの種類ごとに露光シミュレーションによって各特徴値を導出する（ステップＳ１６０１）。そして、解析支援装置１００は、シミュレーション結果をテーブル化し（ステップＳ１６０２）、一連の処理を終了する。

図１７は、図１４で示した露光故障要因の分析処理の詳細な説明を示すフローチャートである。まず、解析支援装置１００は、未選択のシミュレーション条件があるか否かを判断する（ステップＳ１７０１）。未選択のシミュレーション条件があると判断された場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、解析支援装置１００は、未選択のシミュレーション条件から１つのシミュレーション条件を選択する（ステップＳ１７０２）。

解析支援装置１００は、テーブル４１５から、選択したシミュレーション条件に応じた特徴値を取得する（ステップＳ１７０３）。解析支援装置１００は、異常セル群の第１特徴値と正常セル群の第２特徴値との間の有意差を示す指標値ｉｖを算出し（ステップＳ１７０４）、ステップＳ１７０１へ戻る。異常セル群は複数の第１セルｃ１ｎであり、正常セル群は複数の第２セルｃ２ｍである。未選択のシミュレーション条件がないと判断された場合（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）、解析支援装置１００は、指標値ｉｖに基づきソートする（ステップＳ１７０５）。ソート結果がランキング結果６１３である場合、解析支援装置１００は、未選択のシミュレーション条件があるか否かを判断する（ステップＳ１７０６）。

未選択のシミュレーション条件があると判断された場合（ステップＳ１７０６：Ｙｅｓ）、解析支援装置１００は、未選択のシミュレーション条件から指標値ｉｖが最も高いシミュレーション条件を選択する（ステップＳ１７０７）。解析支援装置１００は、有意差があるか否かを判断する（ステップＳ１７０８）。有意差があると判断された場合（ステップＳ１７０８：Ｙｅｓ）、解析支援装置１００は、シミュレーション条件が故障起因である可能性が高いことを示す情報を出力し（ステップＳ１７０９）、ステップＳ１７０６へ戻る。有意差がないと判断された場合（ステップＳ１７０８：Ｎｏ）、解析支援装置１００は、シミュレーション条件が故障起因である可能性が低いことを示す情報を出力し（ステップＳ１７１０）、一連の処理を終了する。

また、未選択のシミュレーション条件がないと判断された場合（ステップＳ１７０６：Ｎｏ）、解析支援装置１００は、露光による故障である可能性が低いことを示す情報を出力し（ステップＳ１７１１）、一連の処理を終了する。ステップＳ１７０９、ステップＳ１７１０、ステップＳ１７１１における出力形式は、例えば、ネットワークＮＥＴを介して他の装置への出力、ディスプレイなどの出力装置５０８への出力、記憶部への出力などが挙げられる。

以上説明したように、解析支援装置は、異常セル群と正常セル群との各々について、同一層の転写パターンの特徴値を同一の露光条件の露光シミュレーションにより導出し、該特徴値の間の有意差を判定する。これにより、層と露光条件との組み合わせにおいて故障が発生した可能性があるかが判定され、故障特定にかかる時間の短縮を図る。

例えば、有意差がないと判定された場合、層と露光条件との組み合わせにおいて故障が発生していないと判定できる。そのため、例えば、故障要因の解析者は、当該組み合わせにおいて、物理的な解析を行う際に、当該組み合わせについての優先順位を下げるなどの判断を行うことができる。物理的な解析とは、物理的な断面解析や物理的な剥離解析である。また、例えば、有意差があると判定された場合、セルと層と露光条件との組み合わせにおいて故障が発生している可能性があると判定され、故障要因の解析者は、当該組み合わせに基づいて物理的な解析を行ってもよい。このように、故障特定にかかる時間の短縮を図ることができる。また、セル単位で露光シミュレーションが行われるため、対象回路全体でシミュレーションを実施する場合よりも露光シミュレーションにかかる時間の短縮を図ることができる。また、同一種類のセルについては、１回の露光シミュレーションでよいため、露光シミュレーションにかかる時間の短縮を図ることができる。

また、解析支援装置は、故障データに基づいて故障の候補の位置の各々に対応する故障候補セルを異常セル群として特定する。これにより、異常である可能性が高いセルが特定されるため、故障推定の精度の向上を図ることができる。

また、解析支援装置は、複数の種類のうち、異常ウェハについてのセルの種類に該当する故障候補セルの数と、正常ウェハについてのセルの種類に該当する故障候補セルの数と、に基づき特定した種類に該当するセルを異常セルとする。これにより、異常である可能性が高いセルの種類が特定されるため、故障推定の精度の向上を図ることができる。

また、異常セル群の各々は種類が異なるセルである。正常セル群の各々は種類が異なるセルである。これにより、より多くの特徴値が得られるため、故障推定の精度の向上を図ることができる。

また、有意差を示す指標値は、例えば、導出した第１特徴値と導出した第２特徴値とに基づく、異常セル群の各々の実際の所定層の転写パターンの第１特徴値と、正常セル群の各々の実際の所定層の転写パターンの第２特徴値と、の間に差がない確率である。これにより、有意差を判定することができ、故障推定にかかる時間の短縮を図ることができる。

また、有意差を示す指標値は、例えば、第１特徴値の平均値と第２特徴値の平均値との差である。これにより、有意差を判定することができ、故障推定にかかる時間の短縮を図ることができる。

なお、本実施の形態で説明した解析支援方法は、予め用意された解析支援プログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本解析支援プログラムは、磁気ディスク、光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）フラッシュメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、解析支援プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータが、
対象回路に含まれる複数の第１セルの所定層のレイアウトパターンを用いて所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第１特徴値を導出し、
前記対象回路に含まれ前記複数の第１セルと異なる複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第２特徴値を導出し、
前記複数の第１セルの各々について導出した前記第１特徴値と、前記複数の第２セルの各々について導出した前記第２特徴値と、の間の有意差を示す指標値を算出する、
処理を実行することを特徴とする解析支援方法。

（付記２）前記コンピュータが、
前記対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ前記対象回路に故障が発生した場合に前記対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて前記故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定する処理を実行し、
前記複数の第１セルは、特定した前記複数のセルであることを特徴とする付記１に記載の解析支援方法。

（付記３）前記コンピュータが、
前記対象回路を複数有する第１基板に含まれる前記対象回路の各々について、前記対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ前記対象回路に故障が発生した場合に前記対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて前記故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定し、
前記第１基板と異なる第２基板であって前記対象回路を複数有する第２基板に含まれる前記対象回路の各々について、前記対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ前記対象回路に故障が発生した場合に前記対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて前記故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定し、
前記対象回路に含まれるセルの複数の種類の各々について、前記第１基板について特定した前記セルのうち前記種類に該当するセルの第１数と、前記第２基板について特定した前記セルのうち前記種類に該当するセルの第２数と、を導出し、
前記複数の種類から、導出した前記第１数と、導出した前記第２数と、に基づく複数の種類を特定する、
処理を実行し、
前記複数の第１セルは、特定した前記複数の種類のいずれかに該当するセルであることを特徴とする付記１に記載の解析支援方法。

（付記４）前記複数の第１セルの各々は種類が異なるセルであることを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の解析支援方法。

（付記５）前記複数の第２セルの各々は種類が異なるセルであることを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の解析支援方法。

（付記６）前記指標値は、導出した前記第１特徴値と導出した前記第２特徴値とに基づく、前記複数の第１セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの第１特徴値と、前記複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの第２特徴値と、の間に差がない確率であることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の解析支援方法。

（付記７）前記指標値は前記第１特徴値の平均値と前記第２特徴値の平均値との差であることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の解析支援方法。

（付記８）コンピュータに、
対象回路に含まれる複数の第１セルの所定層のレイアウトパターンを用いて所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第１特徴値を導出し、
前記対象回路に含まれ前記複数の第１セルと異なる複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第２特徴値を導出し、
前記複数の第１セルの各々について導出した前記第１特徴値と、前記複数の第２セルの各々について導出した前記第２特徴値と、の間の有意差を示す指標値を算出する、
処理を実行させることを特徴とする解析支援プログラム。

（付記９）対象回路に含まれる複数の第１セルの所定層のレイアウトパターンを用いて所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第１特徴値を導出し、前記対象回路に含まれ前記複数の第１セルと異なる複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第２特徴値を導出し、前記複数の第１セルの各々について導出した前記第１特徴値と、前記複数の第２セルの各々について導出した前記第２特徴値と、の間の有意差を示す指標値を算出する制御部を有することを特徴とする解析支援装置。

（付記１０）コンピュータに、
対象回路に含まれる複数の第１セルの所定層のレイアウトパターンを用いて所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第１特徴値を導出し、
前記対象回路に含まれ前記複数の第１セルと異なる複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第２特徴値を導出し、
前記複数の第１セルの各々について導出した前記第１特徴値と、前記複数の第２セルの各々について導出した前記第２特徴値と、の間の有意差を示す指標値を算出する、
処理を実行させる解析支援プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。

１００ 解析支援装置
４１１ 故障データ
４１４ テストパターン
Ｗ１ 第１特徴値
Ｗ２ 第２特徴値
ｉｖ 指標値
ｌｐ レイアウトパターン
ｔｐ 転写パターン
ｃ１ 第１セル
ｃ２ 第２セル
ｅｃ 露光条件

Claims (6)

1. コンピュータが、
   対象回路に含まれる複数の第１セルの所定層のレイアウトパターンを用いて所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第１特徴値を導出し、
   前記対象回路に含まれ前記複数の第１セルと異なる複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第２特徴値を導出し、
   前記複数の第１セルの各々について導出した前記第１特徴値と、前記複数の第２セルの各々について導出した前記第２特徴値と、の間の有意差を示す指標値を算出する、
   処理を実行することを特徴とする解析支援方法。
2. 前記コンピュータが、
   前記対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ前記対象回路に故障が発生した場合に前記対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて前記故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定する処理を実行し、
   前記複数の第１セルは、特定した前記複数のセルであることを特徴とする請求項１に記載の解析支援方法。
3. 前記コンピュータが、
   前記対象回路を複数有する第１基板に含まれる前記対象回路の各々について、前記対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ前記対象回路に故障が発生した場合に前記対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて前記故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定し、
   前記第１基板と異なる第２基板であって前記対象回路を複数有する第２基板に含まれる前記対象回路の各々について、前記対象回路に含まれる入力端子に特定の信号が入力され、かつ前記対象回路に故障が発生した場合に前記対象回路に含まれる出力端子から出力される信号に基づいて前記故障の候補の位置の各々に対応するセルを特定し、
   前記対象回路に含まれるセルの複数の種類の各々について、前記第１基板について特定した前記セルのうち前記種類に該当するセルの第１数と、前記第２基板について特定した前記セルのうち前記種類に該当するセルの第２数と、を導出し、
   前記複数の種類から、導出した前記第１数と、導出した前記第２数と、に基づく複数の種類を特定する、
   処理を実行し、
   前記複数の第１セルは、特定した前記複数の種類のいずれかに該当するセルであることを特徴とする請求項１に記載の解析支援方法。
4. 前記複数の第１セルの各々は種類が異なるセルであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の解析支援方法。
5. 前記複数の第２セルの各々は種類が異なるセルであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の解析支援方法。
6. コンピュータに、
   対象回路に含まれる複数の第１セルの所定層のレイアウトパターンを用いて所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第１セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第１特徴値を導出し、
   前記対象回路に含まれ前記複数の第１セルと異なる複数の第２セルの前記所定層のレイアウトパターンを用いて前記所定の露光条件によって露光した場合における前記複数の第２セルの各々の前記所定層の転写パターンの露光シミュレーションに基づく第２特徴値を導出し、
   前記複数の第１セルの各々について導出した前記第１特徴値と、前記複数の第２セルの各々について導出した前記第２特徴値と、の間の有意差を示す指標値を算出する、
   処理を実行させることを特徴とする解析支援プログラム。

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