JPH08160598A - マスクパターン検査方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 光近接効果の補正時に生じる異常な補正部分
も確実に検出することができるマスクパターン検査方法
を得る。 【構成】 光近接効果補正前の設計データ１よりそのパ
ターン形状が当該設計データと同一の異常補正検出用検
査データ１４を作成し、製作されたマスクのマスクパタ
ーン、あるいはウェハー上に転写されたレジストパター
ンとこの異常補正検出用検査データとの照合結果に基づ
いて異常補正部分の検出を行う。また、光近接効果補正
前後のデータ間で図形間論理演算を行い、抽出された両
者の相違部分にサイジング処理を施して異常補正部分の
検出を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ＬＳＩ、ＶＬＳＩな
どの半導体集積回路の製造に用いるマスクのマスクパタ
ーン検査方法、特にその光近接効果補正時に生じる異常
補正部分を検出するマスクパターン検査方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】図１０は従来のマスクパターン検査方法
を説明するための、マスク製作用の電子ビーム描画デー
タなどのデータ作成フローを示す説明図である。図にお
いて、１はマスクの設計データ、２はこの設計データ１
の光近接効果の補正する光近接効果補正工程、３はこの
光近接効果補正工程２によって得られた補正データ、４
はこの補正データ３より電子ビーム描画データを作成す
る電子ビーム描画データ作成工程、５はこの電子ビーム
描画データ作成工程４によって得られた電子ビーム描画
データ、６はこの電子ビーム描画データ５よりマスク検
査用データを作成するマスク検査用データ作成工程、７
はこのマスク検査用データ作成工程６によって得られた
マスク検査用データである。

【０００３】次にそのデータ作成動作について説明す
る。６４ＭＤＲＡＭ、２５６ＭＤＲＡＭのような最先端
のデバイスでは、そのパターン寸法は０．２５〜０．３
５μｍの領域に達している。このようなパターンをシリ
コンなどのウェハー上に形成するために、現在は水銀ラ
ンプのｉ線やエキシマレーザを用いた縮小投影型のステ
ッパーを用いている。しかしながら、上述のように形成
しようとするパターンの寸法が非常に微細化し、光源の
波長と同程度になってくると、マスクの近接するパター
ンを透過してきた光が互いに干渉する効果が大きくな
り、結果としてウェハー上のレジストに吸収される光強
度分布は、設計データ１による理想とするパターンに対
して大きな差が生じてくる。

【０００４】以下にその一例を図１１および図１２を用
いて説明する。ここで、図１１は設計データ１のパター
ンの一例を示す平面図であり、図１２は当該パターンの
投影例を示す平面図である。マスクはこの図１１に示し
た設計データ１のパターンに所定の倍率（通常、５倍、
４倍もしくは２倍）を乗算した値で忠実に形成される。
しかしながら、このようなマスク上のパターンをステッ
パーを用いてウェハー上に縮小投影して露光し、レジス
トパターンを形成した場合には、図１２に示すように、
パターンの線幅の不均一、および長辺方向の長さの短縮
等の不具合が生じる。このようなパターンの歪は一般的
に光近接効果と呼ばれている。

【０００５】このような不具合を解消するため、光近接
効果補正工程２においてその光近接効果の補正を行って
いる。この光近接効果の補正には、一般的に次のような
手法が取られている。すなわち、設計データ１のパター
ンに忠実に形成されたマスクを用いてウェハー上に転写
した場合の、ウェハー上の光強度分布をシミュレーショ
ンによって計算し、得られた光強度分布から現像後に形
成されるレジストパターン寸法を推測し、この推測した
パターンと設計上のパターンの寸法差を計算して、その
寸法差をマスク上のパターンにフィードバックするとい
う手法である。光近接効果補正工程２はこのような手法
を用いて設計データ１の光近接効果の補正を行い、補正
データ３を作成している。

【０００６】電子ビーム描画データ作成工程４はこの補
正データ３を入力として、それを電子ビーム露光装置で
描画可能なフォーマットに変換し、電子ビーム描画デー
タを作成する。その後、マスク検査用データ作成工程６
では、この電子ビーム描画データ５を入力として、マス
ク製作プロセス内のデータ照合検査に用いるマスク検査
用データ７を作成する。

【０００７】また、図１３は従来のマスクパターン検査
方法を説明するための、マスクの製作フローを示す説明
図である。図において、８は電子ビーム描画データ５に
基づいてマスク上にマスクパターンを描画する電子ビー
ム描画工程、９はこの電子ビーム描画工程８で描画され
たパターンをマスク上に形成するマスクパターン形成工
程、１０はこのマスクパターン形成工程９で形成された
マスクパターンをマスク検査用データ７と照合して検査
するデータ照合検査工程、１１はデータ照合検査工程１
０で検出された欠陥を修正した後、マスクの洗浄を行う
欠陥修正・洗浄工程、１２は洗浄がすんでできあがった
マスクの出荷を行うマスク出荷工程である。

【０００８】次にそのマスク製作動作について説明す
る。まず電子ビーム描画工程８において、電子ビーム描
画データ５が電子ビーム露光装置に入力され、当該電子
ビーム描画データ５に基づいたマスクパターンがマスク
上に露光されて描画される。次に、この電子ビーム描画
工程８で露光・描画されたパターンが、マスクパターン
形成工程９でレジスト現像され、さらにエッチングが行
われてマスクパターンが形成される。データ照合検査工
程１０では、マスク検査用データ７が入力されていて、
前記マスクパターン形成工程９で形成された実際のマス
ク上のパターンがこのマスク検査用データ７と比較・照
合され、欠陥の有無が判定される。このデータ照合検査
工程１０において欠陥が検出された場合には、欠陥修正
・洗浄工程１１でその欠陥を修正した後、そのマスクの
洗浄を行う。なお、欠陥が検出されなかった場合には、
この欠陥修正・洗浄工程１１ではマスクの洗浄のみが行
われる。このようにして、マスクパターンに欠陥がな
く、洗浄も終わったマスクはマスク出荷工程１２にて出
荷される。

【０００９】なお、このような従来のマスクパターン検
査方法に関連した技術が記載された文献としては、例え
ば特開昭６０−１１７６２３号公報、特開昭６０−９１
２１号公報などがある。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】従来のマスクパターン
検査方法は以上のように構成されているので、電子ビー
ム描画工程８で用いた電子ビーム描画データ５のパター
ンデータと、電子ビーム描画工程８で実際にマスク上に
形成されたパターンとの相違は検出できるが、光近接効
果の補正時に生じた異常な補正部分（光近接効果補正工
程２におけるこの光近接効果の補正は、複雑な光学計算
と図形処理を必要とするため、異常な補正部分が生じる
ことがあり、それを完全に防止することは不可能であ
る）は検出することができないなどの問題点があった。

【００１１】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、光近接効果の補正時に生じる異
常な補正部分も確実に検出することができるマスクパタ
ーン検査方法を得ることを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明に
係るマスクパターン検査方法は、光近接効果補正前の設
計データより作成された、そのパターン形状が当該設計
データと同一の異常補正検出用検査データと、光近接効
果補正後の補正データに基づいたマスクとの比較・照合
を行い、その結果より異常補正部分を検出するものであ
る。

【００１３】また、請求項２に記載の発明に係るマスク
パターン検査方法は、正常な光近接効果の補正量の範囲
を超える相違部分についてのみ、それを異常補正部分と
して検出するために、パターン相違部分の検出感度を低
下させたものである。

【００１４】また、請求項３に記載の発明に係るマスク
パターン検査方法は、光近接効果の正常補正時と異常補
正時におけるパターン変形の違いを学習させたニューラ
ルネットワークを用い、画像マッチングによって異常補
正部分の検出を行うものである。

【００１５】また、請求項４に記載の発明に係るマスク
パターン検査方法は、光近接効果補正後の補正データに
基づくマスクによってウェハー上に転写されたレジスト
パターンと、光近接効果補正前の設計データに基づく正
常補正検出用検査データとの比較・照合を行い、その結
果より異常補正部分を検出するものである。

【００１６】また、請求項５に記載の発明に係るマスク
パターン検査方法は、光近接効果補正前の設計データと
当該光近接効果補正後の補正データの間で行った図形間
論理演算によって両者の相違部分を抽出し、その相違部
分に対してサイジング処理を施して異常補正部分の検出
を行うものである。

【００１７】

【作用】請求項１に記載の発明におけるマスクパターン
検査方法は、光近接効果補正前の設計データよりそのパ
ターン形状が当該設計データと同一の異常補正検出用検
査データを作成し、それと光近接効果補正後の補正デー
タに基づくマスクとの比較・照合の結果によって異常補
正部分を検出することにより、光近接効果の補正時に生
じる異常な補正部分についても確実に検出できるマスク
パターン検査方法を実現する。

【００１８】また、請求項２に記載の発明におけるマス
クパターン検査方法は、パターン相違部分の検出感度を
低下させることにより、正常な光近接効果の補正量の範
囲内にある相違部分は無視し、その範囲を超えた相違部
分のみを異常補正部分として検出する。

【００１９】また、請求項３に記載の発明におけるマス
クパターン検査方法は、ニューラルネットワークに光近
接効果の正常補正時と異常補正時におけるパターン変形
の違いを学習させておくことにより、このニューラルネ
ットワークによる画像マッチングによってさらに正確な
異常補正部分の検出を可能とする。

【００２０】また、請求項４に記載の発明におけるマス
クパターン検査方法は、マスクによってウェハー上に転
写されたレジストパターンを異常補正検出用検査データ
と比較・照合することにより、異常補正部分の検出を可
能にすると同時に、ウェハー上のレジストパターン形成
に対して、真に問題となる部分のみを検出することを可
能とする。

【００２１】また、請求項５に記載の発明におけるマス
クパターン検査方法は、光近接効果補正前後のデータの
図形間論理演算によって両者の相違部分を抽出し、その
相違部分にサイジング処理を施すことにより、マスク作
成前にそのマスクパターンの異常補正部分の検出を可能
とする。

【００２２】

【実施例】

実施例１．以下、この発明の実施例１を図について説明
する。図１はこの発明の一実施例によるマスクパターン
検査方法における電子ビーム描画データなどのデータ作
成フローを示す説明図である。図において、１は設計デ
ータ、２は光近接効果補正工程、３は補正データ、４は
電子ビーム描画データ作成工程、５は電子ビーム描画デ
ータ、６はマスク検査用データ作成工程、７はマスク検
査用データであり、図１０に同一符号を付した従来のそ
れらと同一、もしくは相当部分であるため詳細な説明は
省略する。また、１３は光近接効果補正がなされていな
い設計データ１より異常補正検出用検査データを直接作
成する異常補正検出用検査データ作成工程であり、１４
はこの異常補正検出用検査データ作成工程１３によって
作成された異常補正検出用検査データである。

【００２３】次にそのデータ作成動作について説明す
る。まず、異常補正検出用検査データ作成工程１３によ
って、マスク製作プロセス内の異常補正検出検査に用い
られる異常補正検出用検査データ１４が、設計データ１
を直接入力として作成される。この異常補正検出用検査
データ１４は光近接効果補正工程２で補正される以前の
設計データ１より直接作成されているため、そのパター
ン形状は設計データ１のものと同一となっている。な
お、以後の補正データ３、電子ビーム描画データ５、マ
スク検査用データ７の作成については、図１０に示した
従来の場合と同様であるため、その説明は割愛する。

【００２４】また、図２はこの発明の一実施例によるマ
スクパターン検査方法におけるマスクの製作フローを示
す説明図である。図において、５は電子ビーム描画デー
タ、７はマスク検査用データ、８は電子ビーム描画工
程、９はマスクパターン形成工程、１０はデータ照合検
査工程、１１は欠陥修正・洗浄工程、１２はマスク出荷
工程であり、図１３に同一符号を付した従来のそれらと
同一、もしくは相当部分であるため詳細な説明は省略す
る。また、１４は前記異常補正検出用検査データであ
り、１５は欠陥修正・洗浄工程１１による洗浄の終わっ
たマスクと、異常補正検出用検査データ１４との照合検
査を行って光近接効果補正時の異常補正部分を検出する
異常補正部分検出検査工程である。

【００２５】次にそのマスク製作動作について説明す
る。電子ビーム描画工程８が光近接効果の補正を受けた
電子ビーム描画データ５に基づいて、マスク上に露光・
描画したパターンをレジスト現像・エッチングしてマス
クパターンを形成し、それをデータ照合検査工程１０で
光近接効果補正後の補正データより作成されたマスク検
査用データ７と比較・照合して欠陥検出を行い、検出さ
れた欠陥の修正、およびそのマスクの洗浄を欠陥修正・
洗浄工程１１で行う。ここまでの動作は、図１３で説明
した従来の場合と同様である。この欠陥修正・洗浄工程
１１で洗浄されたマスクは異常補正部分検出検査工程１
５に送られ、異常補正検出用検査データ１４との照合検
査が行われる。すなわち、異常補正部分検出検査工程１
５では、光近接効果補正が行われる以前の設計データ１
より直接作成された異常補正検出用検査データ１４が入
力されており、それと欠陥修正・洗浄が行われた光近接
効果補正後のデータに基づくマスクのパターン形状とを
比較・照合する。このデータ照合検査を合格したマスク
はマスク出荷工程１２にて出荷される。

【００２６】実施例２．なお、上記実施例１の異常補正
部分検出検査工程１５における、光近接効果補正後の補
正データ３に基づいたマスクパターンと、光近接効果補
正前の設計データ１に基づいた異常補正検出用検査デー
タ１４との比較・照合に際しては、パターン相違部分を
検出するための検出感度を低下させて、正常な光近接効
果の補正量の範囲内である相違についてはそれを無視す
るようにしてもよい。それによって、光近接効果の補正
量の正常範囲を超えた、真に異常補正されている部分の
みを検出することが可能となる。

【００２７】実施例３．また、上記実施例２では、正常
な光近接効果の補正量の範囲内にある相違部分を無視す
る方法として、パターン相違部分の検出感度を低下させ
るものについて説明したが、ニューラルネットワークに
よる画像マッチングを用いたものであってもよい。すな
わち、ニューラルネットワークにあらかじめ、光近接効
果の正常補正時のパターン変形と異常補正時のパターン
変形との違いを学習させておき、それと光近接効果補正
後の補正データ３に基づいたマスクのマスクパターンと
の画像マッチングによって、異常補正部分の検出を行
う。なお、この場合には、異常補正部分の検出感度を低
下させる必要がなくなるため、さらに正確な異常補正部
分の検出が可能となる。

【００２８】実施例４．次に、この発明の実施例４を図
について説明する。図３はこの発明のさらに他の実施例
によるマスクパターン検査方法を示す説明図で、相当部
分には図２と同一符号を付してその説明を省略する。図
において、１６はマスク出荷工程１２で出荷されたマス
クのパターンをウェハー上に転写してレジストパターン
を形成するウェハー転写工程である。

【００２９】次に動作について説明する。ここで、この
実施例４における電子ビーム描画データ５、マスク検査
用データ７、異常補正検出用検査データ１４などを作成
するデータ作成フローは図１に示した実施例１の場合と
同様であり、また、それらのデータによってマスクが製
作・出荷されるまでのマスク製作フローは、図１３に示
した従来の場合、あるいは図２に示した実施例１の場合
と同様であるため、それらの説明は省略する。

【００３０】前記マスク製作フローに従って製作・出荷
されたマスクを用いたウェハー上へのレジストパターン
の形成が、まずウェハー転写工程１６において行われ
る。次に、異常補正部分検出検査工程１５ではこの実際
にウェハー上に形成されたレジストパターンを、前記デ
ータ作成フローで光近接効果補正前の設計データ１から
作成された異常補正検出用検査データ１４と比較・照合
し、異常補正部分の検出を行う。そのため、マスクパタ
ーンの光近接効果の補正が理想的に行われていれば、光
近接効果補正前の設計データ１から作成された異常補正
検出用検査データ１４と、ウェハー上に形成されたレジ
ストパターンとは一致、あるいはほとんど差のない状態
となっている。従って、マスクパターンにおける異常補
正部分の検出が可能になると同時に、ウェハー上のレジ
ストパターンに対して、真に問題となる部分のみを検出
することが可能となる。なお、これはマスク上での検査
やデータ処理上の検査では困難なことである。

【００３１】実施例５．次に、この発明の実施例５を図
について説明する。図４はこの発明のまたさらに他の実
施例によるマスクパターン検査方法を示す説明図で、相
当部分には図１と同一符号を付してその説明を省略す
る。図において、１７は設計データ１と光近接効果が補
正された補正データ３の間で図形間論理演算およびサイ
ジング処理を行って、光近接効果補正時に生ずる異常補
正部分の検出を行う異常補正部分検出処理工程である。

【００３２】次にその動作を図５のフローチャートに従
って説明する。異常補正部分検出処理工程１７はまず、
設計データ１と光近接効果が補正された補正データ３の
間で図形間論理演算を実行することによって、両者の相
違部分を抽出する（ステップＳＴ１）。その様子を図６
〜図８に示す。図６は光近接効果が補正される前の設計
データ１を示すものであり、図７は光近接効果が補正さ
れた後の補正データ３を示すものである。なお、この図
７には光近接効果補正時に生じた異常補正部分がダブル
ハッチングを施して示してある。このような設計データ
１と補正データ３の間で図形間論理演算を実施すると、
図８に示した両者の相違部分を抽出することができる。

【００３３】このようにして抽出された図８に示す相違
部分に対して、次にサイジング処理を施す（ステップＳ
Ｔ２）。すなわち、予想される最大補正量の１／２、あ
るいは１／２よりも多少大きな値（１／２＋α）で、前
記相違部分を抽出したパターンをアンダーサイズする。
１／２＋αでアンダーサイズした後の状態を図９に示
す。この図９では、図７にダブルハッチングで示した異
常補正部分のパターンに相当する部分のみが残存図形と
して残っている。次に、このような残存図形の有無をチ
ェックし（ステップＳＴ３）、なければ異常補正部分な
しと判定する（ステップＳＴ４）。一方、残存図形があ
る場合にはグラフィックによる確認を行って（ステップ
ＳＴ５）、その残存図形が真に異常補正によるものであ
るか否かを判定する（ステップＳＴ６）。その結果、異
常補正によるものでない場合には異常補正部分なしと判
定し（ステップＳＴ７）、異常補正によるものである場
合には異常補正部分ありと判定する（ステップＳＴ
８）。このように、この実施例５によれば、マスク作成
前にそのマスクパターンの異常補正部分を検出すること
が可能になる。

【００３４】なお、上記実施例５では、最大許容補正量
以上の補正がなされた部分のみを異常補正部分として検
出するものについて説明したが、そのチェック方法を変
更することによって、微小スリット、細線、孤立パター
ン、孤立ホールなどの異常図形についても、それを検出
することが可能となる。

【００３５】

【発明の効果】以上のように、請求項１に記載の発明に
よれば、光近接効果補正前の設計データより作成した、
そのパターン形状が設計データと同一の異常補正検出用
検査データと、光近接効果補正後の補正データに基づく
マスクとを比較・照合し、その結果より異常補正部分を
検出するように構成したので、光近接効果の補正時に生
じる異常な補正部分についても確実に検出できるマスク
パターン検査方法が得られ、多量のデバイス製作に適用
する前に、光近接効果を補正したマスクの異常補正部分
を検出することが可能となるため、異常補正によって生
じるパターン欠陥に起因する不良デバイスの発生を未然
に回避することができる効果がある。

【００３６】また、請求項２に記載の発明によれば、パ
ターン相違部分の検出感度を低下させることにより、正
常な光近接効果の補正量の範囲内である相違部分につい
てはそれを無視するように構成したので、正常な光近接
効果の補正量の範囲を逸脱した相違部分のみを異常補正
部分として検出することができ、より正確な異常補正部
分の検出を可能にできる効果がある。

【００３７】また、請求項３に記載の発明によれば、ニ
ューラルネットワークに光近接効果の正常補正時と異常
補正時におけるパターン変形の違いを学習させて、この
ニューラルネットワークに画像マッチングを行わせて異
常補正部分の検出を行うように構成したので、異常補正
部分の検出感度を低下させる必要がなくなり、異常補正
部分をさらに正確に検出することを可能にできる効果が
ある。

【００３８】また、請求項４に記載の発明によれば、マ
スクによってウェハー上に転写されたレジストパターン
を異常補正検出用検査データと比較・照合することで、
異常補正部分の検出を行うように構成したので、異常補
正部分の検出が可能になると同時に、マスク上での検査
やデータ処理上の検査では困難な、ウェハー上のレジス
トパターン形成に対して、真に問題となる部分のみを検
出することを可能にできる効果がある。

【００３９】また、請求項５に記載の発明によれば、光
近接効果補正の前と後のデータに対して図形間論理演算
を行って両者の相違部分を抽出し、その相違部分にサイ
ジング処理を施すことで異常補正部分の検出を行うよう
に構成したので、マスク作成の前にそのマスクパターン
の異常補正部分を検出することを可能にできる効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施例１によるマスクパターン検
査方法におけるデータ作成フローを示す説明図である。

【図２】 上記実施例によるマスクパターン検査方法に
おけるマスクの製作フローを示す説明図である。

【図３】 この発明の実施例４によるマスクパターン検
査方法を示す説明図である。

【図４】 この発明の実施例５によるマスクパターン検
査方法を示す説明図である。

【図５】 上記実施例における異常補正部分検出処理工
程の動作アルゴリズムを示すフローチャートである。

【図６】 上記実施例の異常補正部分検出処理工程に入
力される設計データの一例を示す平面図である。

【図７】 上記実施例の異常補正部分検出処理工程に入
力される補正データの一例を示す平面図である。

【図８】 上記実施例の異常補正部分検出処理工程で抽
出された相違部分の一例を示す平面図である。

【図９】 上記実施例の異常補正部分検出処理工程にお
けるサイジング処理結果の一例を示す平面図である。

【図１０】 従来のマスクパターン検査方法におけるデ
ータ作成フローを示す説明図である。

【図１１】 従来のマスクパターン検査方法における設
計データの一例を示す平面図である。

【図１２】 当該設計データのマスクパターンの投影例
を示す平面図である。

【図１３】 従来のマスクパターン検査方法におけるマ
スク製作フローを示す説明図である。

【符号の説明】

１ 設計データ、３ 補正データ、５ 電子ビーム描画
データ、１４ 異常補正検出用検査データ。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 設計データに光近接効果補正を行った後
   の補正データに基づく電子ビーム描画データにて形成さ
   れる、半導体集積回路作成のためのマスクのマスクパタ
   ーンに、前記光近接効果補正によって生じた異常補正部
   分を検出するためのマスクパターン検査方法において、
   光近接効果補正を行う前の前記設計データより、そのパ
   ターン形状が当該設計データと同一の異常補正検出用検
   査データを作成し、前記マスクのマスクパターンと前記
   異常補正検出用検査データとを比較・照合し、その結果
   に基づいて前記異常補正部分を検出することを特徴とす
   るマスクパターン検査方法。
2. 【請求項２】 前記マスクのマスクパターンと前記異常
   補正検出用検査データとの比較・照合に際して、相違部
   の検出感度を低下させて、正常な補正がされた部分を相
   違部分として検出せずに、前記光近接効果の補正量の正
   常な範囲を逸脱した相違部分についてのみ、それを前記
   異常補正部分として検出することを特徴とする請求項１
   に記載のマスクパターン検査方法。
3. 【請求項３】 前記マスクのマスクパターンと前記異常
   補正検出用検査データとの比較・照合に際して、前記光
   近接効果の正常補正時のパターン変形と異常補正時のパ
   ターン変形の違いをニューラルネットワークに学習させ
   ておき、前記ニューラルネットワークによる画像マッチ
   ングによって前記異常補正部分の検出を行うことを特徴
   とする請求項１に記載のマスクパターン検査方法。
4. 【請求項４】 設計データに光近接効果補正を行った後
   の補正データに基づく電子ビーム描画データにて形成さ
   れる、半導体集積回路作成のためのマスクのマスクパタ
   ーンに、前記光近接効果補正によって生じた異常補正部
   分を検出するためのマスクパターン検査方法において、
   光近接効果補正を行う前の前記設計データより、そのパ
   ターン形状が当該設計データと同一の異常補正検出用検
   査データを作成し、前記マスクによってウェハー上に転
   写されたレジストパターンと前記異常補正検出用検査デ
   ータとを比較・照合し、その結果に基づいて前記異常補
   正部分を検出することを特徴とするマスクパターン検査
   方法。
5. 【請求項５】 設計データに光近接効果補正を行った後
   の補正データに基づく電子ビーム描画データにて形成さ
   れる、半導体集積回路作成のためのマスクのマスクパタ
   ーンに、前記光近接効果補正によって生じた異常補正部
   分を検出するためのマスクパターン検査方法において、
   光近接効果補正を行う前の前記設計データと、当該設計
   データを光近接効果補正した後の補正データについて、
   それらの間で図形間論理演算を行って両者の相違部分を
   抽出し、抽出された前記相違部分に対してサイジング処
   理を施すことによって、前記異常補正部分の検出を行う
   ことを特徴とするマスクパターン検査方法。