JPH09128421A - データ処理方法およびマスクパターンのデータ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 マスクデータが巨大化しているため、効率的
なデータの圧縮が必要であり、また露光情報のような非
幾何学的情報を形状情報やサイズ情報のような幾何学的
情報と同時に取り扱えるようにする必要があった。 【解決手段】 認識された多数の情報を用いたデータ処
理方法において、多数の情報Ia(1) 〜Ic(3) のうちの特
定の複数の情報Ia(1) 〜Ia(3) を一つの情報として認識
してインデックス１を与え、このインデックス１ととも
に残りの情報Ib(1) 〜Ic(3) を用いて、データを圧縮し
て処理を行う方法である。また、多数の情報Ia(1) 〜Ic
(3) が、幾何学的情報と非幾何学的情報とからなる場合
に、非幾何学的情報を仮想的な幾何学的情報として取り
扱うことで、両者を同時にデータ処理する。また、繰り
返しセンタトラッキングによって繰り返し表れるセルの
領域を認識し、さらにセルの構成要素の継承関係を求め
るとによってデータの圧縮を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、データ処理方法お
よびマスクパターンのデータ処理方法に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】近年のマスクデータ処理の発展により、
データボリュームが巨大化する傾向がある。伝統的なチ
ップ設計では、高密度化と複雑化とによって、既に巨大
なマスクデータを出力するようになっている。例えば、
０．３５μｍ未満のデザインルールにおいては、光近接
効果補正、位相シフト技術等のパターン変形をともなう
プロセス補正技術等により、データの大きさはさらに増
大する可能性が高い。このような状況から、現実的にマ
スク製作工程における制約（最大ファイルサイズなど）
を越える可能性が非常に高くなってきているために、効
率の良いマスクデータの圧縮が要求されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ＬＳＩのマスクパターンの圧縮機能は、マスクパターン
描画装置のマスクデータ変換システムに含まれているた
め、データの圧縮を独立して実行することは困難であっ
た。その上、従来のシステムにはパターンのサイズのよ
うな幾何学的情報ではない、例えば露光量を設定するよ
うな非幾何学的情報を取り込む機能は無かった。そのた
め、露光量を補正した後のデータを入力して圧縮するこ
とはできなかった。そこで、幾何学的情報に非幾何学的
情報を付加してデータを取り扱うデータ処理において
も、データ圧縮が必要となっていた。

【０００４】本発明は、幾何学的情報とともに非幾何学
的情報も取り扱えるようにするとともに、データを効率
的に圧縮するのに優れたデータ処理方法およびマスクパ
ターンのデータ処理方法を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するためになされたデータ処理方法およびマスクパタ
ーンのデータ処理方法である。

【０００６】すなわち、第１のデータ処理方法は、認識
された多数の情報のうちの特定の複数の情報を一つの情
報として認識してインデックスを与え、そのインデック
スとともに残りの情報とを用いて、データ処理を行う。
その際、多数の情報は、幾何学的情報、例えば図形の形
状情報やサイズ情報と、非幾何学的情報、例えば露光量
情報とからなり、上記非幾何学的情報を仮想的な幾何学
的情報として取り扱う。

【０００７】上記データ処理方法では、特定の複数の情
報を一つの情報として認識してインデックスを与えるこ
とから、データが圧縮される。そして、そのインデック
スとともに残りの情報を用いて、データ処理を行うこと
から、データ処理に必要なメモリ数が削減される。ま
た、例えば露光量のような非幾何学的情報を仮想的な幾
何学的情報として取り扱うことから、従来は、例えば図
形の形状情報やサイズ情報のような幾何学的情報ととも
には取り扱いができなかった非幾何学的情報を幾何学的
情報とともにデータ処理することが可能になる。

【０００８】第２のデータ処理方法は、複数または単数
のパターンからなるものでかつパターン配置が同一であ
るセルが繰り返し出現する領域を認識する処理を備えた
データ処理方法である。すなわち、ｘ−ｙ座標系におい
て、ｘ軸方向およびｙ軸方向に繰り返す状態に配置され
た複数のセルのうちの一つのセルをこのセルを含むｙ軸
方向のセル群の中心に位置させることと、上記セルをこ
のセルを含むｘ軸方向のセル群の中心に位置させること
とを順に繰り返して行うことで、上記セルをｘ軸方向お
よびｙ軸方向に繰り返す状態に配置された複数のセル領
域の中心に位置させる。

【０００９】上記第２のデータ処理方法では、一つのセ
ルを、このセルを含むｙ軸方向のセル群の中心に位置さ
せることと、上記セルを、このセルを含むｘ軸方向のセ
ル群の中心に位置させることとを順に繰り返すことか
ら、大きい繰り返し領域に対して、任意の位置をその領
域の認識の開始点としても、上記領域を分割することな
く、その領域はより大きい一つの繰り返し領域として認
識される。そのため、従来は複数の領域群に分割されて
いた繰り返し領域をより大きく少ない繰り返し領域とす
ることが可能となるので、データ数は削減される。

【００１０】第３のデータ処理方法は、認識された複数
のセルからなるセル群を第１レベルとし、各セルに同じ
パターン集合が存在することを基本にして、この第１レ
ベルのセルからその一部のパターンを受け継いで第１レ
ベルよりも上の第２レベルに新しいセルを構成するセル
継承操作を、上記第１レベルのセルおよび新しく構成し
たセルに対して順次行って、第１レベルのセルからの継
承関係を有するセルをツリー状に構成する。そして、各
セルについてデータを圧縮するための効果を計算し、最
もデータを圧縮するのに効果的なセルを選択して出力す
る。さらに、上記セル継承操作によって、残ったセルか
ら継承関係を有する新しいセルをツリー状に再構成する
操作を、第１レベルのセルが無くなるまであるいはセル
継承操作によって継承するセルが見つからなくなるまで
繰り返す。

【００１１】上記第３のデータ処理方法では、第１レベ
ルのセルからその一部のパターンを受け継いで第１レベ
ルよりも上の第２レベルに新しいセルを構成するセル継
承操作を、第１レベルのセルおよび新しく構成したセル
に対して順次行うことから、各セルからの継承関係、す
なわち、第１レベルのセルおよび新しく構成したセルと
共通するパターンを有するセルがツリー状に構成される
ことになる。そして、これら認識したセルおよび継承に
より導出されたセルの中より、最も効率のよいセルから
順番に利用することで、最適化されたセル表現が実現さ
れる。したがって、複数のセルからなるデータは圧縮さ
れる。

【００１２】マスクパターンのデータ処理方法は、上記
第１〜第３のデータ処理方法を用いてマスクパターンの
データ処理を行うものである。

【００１３】上記マスクパターンのデータ処理方法で
は、上記データ処理方法をマスクパターンのデータ処理
方法に適用したことから、マスクパターンのデータが圧
縮され、従来よりも少ないメモリ数で、従来では処理す
ることができないような巨大なマスクパターンのデータ
が処理される。そのため、高精度かつ高密度なマスクパ
ターンの製作が可能となる。

【００１４】

【発明の実施の形態】本発明の第１実施形態の一例を図
１によって以下に説明する。

【００１５】図１に示すように、認識された多数の情報
として、Ｉａ（１），Ｉａ（２），Ｉａ（３），Ｉｂ
（１），Ｉｂ（２），Ｉｂ（３），Ｉｃ（１），Ｉｃ
（２），Ｉｃ（３）という情報があるとする。上記各情
報のうちの特定の複数の情報を一つの情報として認識し
てインデックスを与える。例えば、情報Ｉａ（１），Ｉ
ａ（２），Ｉａ（３）を一つの情報として、インデック
ス１を作成する。そして、インデックス１を参照情報と
して残りの情報Ｉｂ（１）〜Ｉｂ（３），Ｉｃ（１）〜
Ｉｃ（３）とともに、データ処理する。このように、複
数の特定の情報を一つの情報に圧縮することによって、
データ処理に必要なメモリ数の削減が可能となる。その
ため、巨大データの処理が可能となる。なお、インデッ
クスの作成は、上記組み合わせに限定されることはな
い。したがって、例えば、Ｉａ（１）とＩｂ（２）とで
インデックスを作成してもよく、他の情報の組み合わせ
でインデックスを作成してもよい。

【００１６】また、上記各情報を、例えばマスクパター
ンを構成する各セル（パターン情報）として、マスクパ
ターンを構成する複数のセルのうち、各セルにおいてパ
ターン配置が同一のものでインデックスを作成すること
も可能である。さらに上記各データを、例えばマスクパ
ターンを構成する各セルとして、そのセルが繰り返し出
現する領域を一つのセルとして認識してインデックスを
作成することも可能である。すなわち、マスクパターン
に対してインデックスを適用することが可能である。

【００１７】ここでセル表現できるパターンの繰り返し
を、図２によって説明する。図２に示すように、例えば
セルの集合を同じ３つのパターン（例えば○□△）の繰
り返しであるとする。ここで、先に示した全てのパター
ンの定義のかわりに、繰り返されている３つのパターン
をもつセルを定義し、セルの繰り返し参照情報を作成す
る。この例での繰り返しパラメータは繰り返しピッチ
（ｄｘ，ｄｙ），繰り返し数（５，２）となる。

【００１８】このように、多くのパターンデータフォー
マットは、単数あるいは複数のパターンをまとめてセル
として構成し、同一パターン群のｘ軸，ｙ軸に沿った繰
り返しを、このセルの繰り返し参照情報として表現する
ことが可能となる。この方法による一つのセル参照情報
は、ｘ軸方向，ｙ軸方向のそれぞれの繰り返し数、繰り
返し間隔あるいは繰り返し領域サイズで表現される。こ
れにより、同じ繰り返しをもつパターンの定義を圧縮す
ることができる。したがって、圧縮されたマスクパター
ンデータを作成することができる。

【００１９】次にパターンデータハッシングについて説
明する。まず、配列と比較することによりハッシングテ
ーブルを説明する。例えば、プログミング言語の一つで
あるＣ言語では、以下のような基本的配列が可能であ
る。 ａ

〔０〕，ａ〔１〕，ａ〔２〕，・・・，ａ〔ｎ−１〕 しかしこれには、２つの大きい制約がある。 （１）アレイサイズが固定であること（配列サイズｎ
は、実行前に定義しなければならない）。 （２）アレイインデックスは整数のみである（Ｃ言語に
おける〔〕内の数値）。

【００２０】一方、マスクデータ処理においては、パタ
ーンデータ補正等のために可変長の配列が必要となる。
また、より複雑なデータ構造をサポートできる配列イン
デックスも必要となる。これらの課題を解決するために
ハッシュテーブルを利用する。このハッシュテーブルで
は、例えば、矩形集合の場合、 ａ〔形状情報１〕，ａ〔形状情報２〕，ａ〔形状情報
３〕，・・・ のように、取り扱う図形の形状情報（幅、高さなどの複
雑な情報）をインデックスとして、目的の図形を取り出
すことができる。このハッシュテーブルは、インデック
スが複雑なデータ構造であることを除いて、配列のよう
に動作する。

【００２１】例えば、特定の矩形を示すデータ構造は、
矩形のサイズにより、〔幅，高さ〕であり、さらに、描
画時にパターン毎に露光量を指定できるＥＢ描画装置の
ための入力フォーマットの場合は、仮想的な幾何学情報
（非幾何学的情報）として描画露光量を追加して、従来
は個々に取り扱っていた〔幅，高さ，露光量〕に対して
インデックスを与えることができる。このようにハッシ
ュ技術により、無理なくデータの拡張ができる。すなわ
ち、インデックスの与え方に制約がない。

【００２２】また、パターンデータハッシングを使用す
ることで、計算機メモリの節約が可能となる。例えば、
幅＝２μｍ、高さ＝３μｍの矩形を番号１、幅＝２μ
ｍ、高さ＝４μｍの矩形を番号２とするように、それぞ
れのパターンの形状に対して番号を割り当てておくこと
で、形状情報をこの番号で参照することができる。同一
形状のパターンは同じ番号になるため、例えば番号１に
割り当てた矩形の配置は、間接的参照により、図形の番
号とオフセット量のみで表現することができる。このオ
フセット量は図形の位置を示すことになる。

【００２３】直接的な表現であるｘ座標、ｙ座標、幅、
高さとを比較すると、直接的な表現では、 ｘ１＝．．； ｙ１＝．．； ｘ２＝．．； ｙ２＝．．； となるが、間接的な表現では、 ｘ＝．．； ｙ＝．．； ｉｄ＝１； 〔＊＊＊〕 となる。したがって、直接的な表現であった幅と高さと
がインデックスｉｄを作成することによって１つの情報
になるため、１つ分の情報が省略できる。

【００２４】また、パターンデータハッシングによる他
の利点としては、高速なパターン認識ができることがあ
げられる。与えられたインデックスにより、ハッシュテ
ーブルから、非常に速く関連データを取り出すことがで
きる。さらに、セルなどのパターン集合のように複雑な
データ構造でさえも、パターン集合を、仮想的な幾何学
的情報として追加することにより、ハッシュテーブルで
取り扱うことができ、それによってセルマッチングが可
能になる。

【００２５】次にセル認識について説明する。マスクデ
ータフォーマットは一般的に小領域に分割されており、
セルの繰り返しは、この領域の中に完全に入っている。
したがって、領域毎に独立してセルや繰り返しを認識す
ることができる。それぞれの領域について、パターンデ
ータは計算機メモリ上のハッシュテーブルに入力され、
同じパターンの中から繰り返しを認識する。

【００２６】セルの繰り返しを認識するステップとして
は、図３の（１）に示すように、ｘ軸方向、ｙ軸方向の
最大の一次元的に繰り返される同一パターン（０印で示
す、＊印は検索中のセルを示す）を検索する。次に図３
の（２）に示すように、最大の二次元的に繰り返される
同一パターン（０印で示す、＊印は検索中のセルを示
す）を検索する。さらに図３の（３）に示すように、最
大の同一パターンの繰り返し領域を選択する操作を行
い、繰り返しがなくなった時点で検索を終了する。認識
された繰り返し領域は０印で示す。認識された繰り返し
領域のパラメータは保存され、そのパラメータに該当す
る実際のパターンはハッシュテーブルから削除される。

【００２７】次に、同じ繰り返し領域に所属するパター
ンを集めてセルを作成する。同じセルは任意の小領域か
ら参照することができる。そのため、セルの重複定義を
避けるため、セルハッシングによるマッチングを行う。
そして最後の領域を処理した後、完成したセルとセル参
照情報とが出力可能となる。

【００２８】例えば、図４に示すフローチャートはセル
認識のシステムを示すものである。このシステムは２回
入力データを読み込む。最初の読み込みでは、セルとそ
の繰り返しと認識する。例えば電子線描画の場合では、
単位領域データの入力でまず一つのフィールド領域を認
識させ、続いてフィールド領域の全領域を検索して認識
させる。そしてフィールド領域のセルを作成する。続い
てセルの出力で、フォーマットの範囲内でデータの圧縮
効率のよいセルを出力する。そして２回目の読み込み
で、各フィールド領域に対して、セルの繰り返し参照と
非圧縮パターンを出力する。この２回の読み込み処理
は、出力すべき巨大な非圧縮データを、メモリに格納し
ないほうが好ましいためである。

【００２９】次に本発明の第２実施形態の一例を図５の
繰り返しセンタトラッキングの説明図によって説明す
る。

【００３０】図５に示すように、この繰り返しセンタト
ラッキングは、繰り返し認識開始点となるセルを、ｘ軸
方向、ｙ軸方向のより大きい繰り返しセル群の中心にな
るまで移動する操作である。すなわち、ｘ軸方向および
ｙ軸方向に連続的に配置された繰り返しセルＦＳのうち
の繰り返し認識開始点となるセルＦを、（１）上記セル
Ｆを含むｙ軸方向のセル群Ｆｇｙの中心に位置させる第
１操作、（２）上記セルＦを含むｘ軸方向のセル群Ｆｇ
ｘの中心に位置させる第２操作、とを順に繰り返し行う
ことで、上記繰り返し認識開始点となるセルＦをｘ軸方
向およびｙ軸方向に連続的にセルが配置されたセルの繰
り返し領域ＦＳの中心に位置させるデータ処理方法であ
る。

【００３１】上記繰り返しセンタトラッキングでは、一
つのセルＦを、それを含むｙ軸方向のセル群Ｆｇｙの中
心に位置させることと、またセルＦを、それを含むｘ軸
方向のセル群Ｆｇｘの中心に位置させることとを順に繰
り返すことから、セルの繰り返し領域ＦＳに対して、任
意の位置をその領域の認識の開始点としても、上記領域
を分割することなく、その領域は一つの繰り返し領域と
して認識される。そのため、従来は複数の領域群に分割
されていた繰り返し領域をより大きくより少ない繰り返
し領域とすることが可能となるので、データ数は削減さ
れる。

【００３２】次に、上記繰り返しセンタトラッキングを
図６のフローチャートおよび前記図５によって具体的に
説明する。

【００３３】図６に示すように、「ＳＴＡＲＴ」でフロ
ーを開始する。まず、「ｎ＝Ｎ」で、最大繰り返し数を
Ｎとして、繰り返し数ｎ＝Ｎに設定する。次いで「ｎ＞
０？」によって、繰り返し数が上限になっているか否か
を判断する第１判断を行う。

【００３４】上記第１判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちｎ＞０の場合には、ｘ軸方向およびｙ軸方向に連続的
に配置された繰り返しセルＦＳ（以下、セルＦＳに関し
ては図５参照）のうちの一つのセルＦ〔以下、セルＦに
関しては図５参照〕に着目する。そして、上記セルＦが
このセルＦを含むｙ軸方向のセル群Ｆｇｙ（以下、セル
Ｆｇｙに関しては図５参照）を、「ｙ軸方向の繰り返し
セル群Ｆｇｙを得る」によって求める。その後、「セル
Ｆの位置≠セル群Ｆｇｙの中心？」によって、上記セル
Ｆが上記セル群Ｆｇｙの中心に位置していないか否かを
判断する第２判断を行う。

【００３５】前記第２判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちセルＦがそれを含むｙ軸方向のセル群Ｆｇｙの中心に
位置しない場合には、「セルＦの位置をセル群Ｆｇｙの
中心に移動」によって、セルＦを上記ｙ軸方向のセル群
Ｆｇｙの中心に移動する。そして、「ｎ＝ｎ−１」によ
って、繰り返し数を１減じて、上記第２判断を繰り返し
行う。

【００３６】前記第２判断の結果、「ＮＯ」、すなわち
セルＦがそれを含むｙ軸方向のセル群Ｆｇｙの中心に位
置する場合には、セルＦがこのセルＦを含むｘ軸方向の
セル群Ｆｇｘ（以下、セルＦｇｘに関しては図５参照）
を、「ｘ軸方向の繰り返しセル群Ｆｇｘを得る」によっ
て求める。そして「セルＦの位置≠セル群Ｆｇｘの中心
？」によって、上記セルＦが上記セル群Ｆｇｘの中心に
位置していないか否かを判断する第３判断を行う。

【００３７】上記第３判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちセルＦがそれを含むｘ軸方向のセル群Ｆｇｘの中心に
位置していない場合には、「セルＦの位置をセル群Ｆｇ
ｘの中心に移動」によって、セルＦを上記ｘ軸方向のセ
ル群Ｆｇｘの中心に移動する。そして、「ｎ＝ｎ−１」
によって、繰り返し数を１減じて、上記第２判断を繰り
返し行う。

【００３８】前記第３判断の結果、「ＮＯ」、すなわち
セルＦがそれを含むｘ軸方向のセル群Ｆｇｘの中心に位
置する場合には、上記セルＦの位置をｘ軸方向およびｙ
軸方向に連続的に配置された繰り返しセルの中心として
終了する。また、上記第１判断の結果、「ＮＯ」、すな
わちｎ≦０ならば終了する。

【００３９】なお、上記フローチャートでは、理論的な
無限トラッキングを避けるために最大繰り返し数Ｎを設
定した。もし、最大繰り返し数Ｎを設定しない場合に
は、例えば、図７に示すような繰り返しセルの場合には
無限トラッキングを行うことになる。

【００４０】すなわち、ｙ軸方向のセル群Ｆｇｙ１の中
心のセルＦｙ１に対して、ｘ軸方向のセル群Ｆｇｘ１の
中心のセルは、セルＦｘ１になる。このセルＦｘ１に対
して、ｙ軸方向のセル群Ｆｇｙ２の中心のセルは、セル
Ｆｙ２になる。そしてセルＦｙ２に対して、ｘ軸方向の
セル群Ｆｇｘ２の中心のセルは、セルＦｘ２になる。さ
らにセルＦｘ２に対して、ｙ軸方向のセル群Ｆｇｙ３
（＝セル群Ｆｇｙ１）の中心のセルは、セルＦｙ１にな
る。このように繰り返すことによって、初めのセルＦｙ
１の位置に戻るため、上記のように最大繰り返し数Ｎを
設定する必要がある。

【００４１】上記繰り返しセンタトラッキングによれ
ば、より大きな繰り返し領域を分割することがなくな
る。すなわち、同一データの繰り返しを認識する際、任
意の場所を認識の開始点とすると、より大きな繰り返し
領域を分割してしまう危険性がある。例えば図８に、繰
り返し開始点により大きい繰り返し領域を分割してしま
う例を示す。

【００４２】図８の（１）に示すように、セルＦＳにお
いて、例えば図面の左側のセルからｘ軸方向に繰り返し
セルを認識する。そして、＊印の位置では、ｙ軸方向の
繰り返しはないため、ｘ軸方向のみの繰り返しとして、
セル群Ｆｇｘを認識して登録することとなる。

【００４３】続いてセルＦＳの他の繰り返しを認識す
る。図８の（２）に示すように、上記セル群Ｆｇｘは登
録したので、セルＦＳは二つのセル群ＦＳ１とＦＳ２と
に分割された状態になる。このように大きい繰り返し領
域となるセルＦＳを分割してしまうと、より大きく効果
的な繰り返しを構成する機会を減らしてしまうことにな
る。したがって、上記繰り返しセンタトラッキングを用
いれば、常に繰り返し領域の中心に向かって、中心の位
置を検索するため、上記のような問題は回避される。そ
のため、より大きなデータを一つのデータと認識するこ
とが可能となるので、データの圧縮効率は高くなる。

【００４４】上記繰り返しセンタトラッキングは、マス
クパターンのデータ処理に適用することが可能である。
すなわち、一つのセルＦを、このセルＦを含むｙ軸方向
のセル群Ｆｇｙの中心に位置させることと、セルＦを、
このセルＦを含むｘ軸方向のセル群Ｆｇｘの中心に位置
させることとを順に繰り返すことから、マスクパターン
の大きな繰り返し領域に対して、任意の位置をその領域
の認識の開始点としても、上記領域を分割することな
く、その領域は一つの繰り返し領域として認識される。
そのため、従来は複数の領域群に分割されていた繰り返
し領域をより大きくより少ない繰り返し領域とすること
が可能となるので、マスクパターンのデータ数は削減さ
れる。

【００４５】次に本発明の第３実施形態の一例を、図９
のセル継承ツリーの説明図によって説明する。

【００４６】図９に示すように、認識された複数のセル
を第１レベルとする。そして、例えばＡ（１），Ａ
（２），Ａ（３），Ａ（４）に同じパターン集合が存在
することを基本にして、第１レベルのセル、Ａ（１）〜
Ａ（４）からその一部のパターンを受け継いで第１レベ
ルよりも上の第２レベルに新しいセル、例えばＢ
（１），Ｂ（２），Ｂ（３）を構成するセル継承操作
を、第１レベルのセル、Ａ（１）〜Ａ（４）および新し
く構成したセル、Ｂ（１）〜Ｂ（３），Ｃ（１），Ｃ
（２），Ｄ（１）に対して順次行って、第１レベルのセ
ル、Ａ（１）〜Ａ（４）からの継承関係を有するセル、
Ｂ（１）〜Ｂ（３），Ｃ（１），Ｃ（２），Ｄ（１）を
ツリー状に構成する。

【００４７】続いて、認識されたセル、Ａ（１）〜Ａ
（４）、および各新しいセル、Ｂ（１）〜Ｂ（３），Ｃ
（１），Ｃ（２），Ｄ（１）についてデータを圧縮する
ための効果を計算し、データを圧縮するのに最も効果的
なセルを選択して出力する。その後、上記セル継承操作
によって、残ったセルから継承関係を有する新しセルを
ツリー状に再構成する操作を、第１レベルのセルが無く
なるまであるい上記記セル継承操作によって継承するセ
ルが見つからなくなるまで繰り返す。

【００４８】上記セル継承操作では、第１レベルのセル
からその一部のパターンを受け継いで第１レベルよりも
上の第２レベルに新しいセルを構成するセル継承操作
を、第１レベルのセルおよび新しく構成したセルに対し
て順次行うことから、各セルからの継承関係、すなわ
ち、第１レベルのセルおよび新しく構成したセルと共通
するパターンを有するセルがツリー状に構成されること
になる。そのため、共通するパターンを有するセルを用
いて、第１レベルのセルを表すことによって、第１レベ
ルの各セルを構成する個々のパターンを全て登録する必
要がなくなる。したがって、複数のセルからなるデータ
は圧縮される。

【００４９】上記セル継承操作は、マスクパターンのデ
ータ処理に適用することが可能である。すなわち、マス
クパターンとして認識された複数のセルに同じパターン
集合が存在することを基本にして、マスクパターンのセ
ルからその一部のパターンを受け継いで上位レベルに新
しいセルを構成するセル継承操作を、マスクパターンの
セルおよび新しく構成したセルに対して順次行って、マ
スクパターンののセルからの継承関係を有するセルをツ
リー状に構成する。

【００５０】続いて、各新しいセルについてデータを圧
縮するための効果を計算して、最もデータを圧縮するの
に効果的なセルを選択して出力する。その後、上記セル
継承操作によって、残ったセルから継承関係を有する新
しセルをツリー状に再構成する操作を、マスクパターン
のセルが無くなるまで、あるいは上記記セル継承操作に
よって継承するセルが見つからなくなるまで繰り返す。

【００５１】上記のように、マスクパターンに対してセ
ル継承操作を行うことで、マスクパターンは共通するパ
ターンを有するセルを用いて表すことが可能となる。そ
のため、マスクパターンを構成する各パターンを個別に
登録する必要が無くなるために、マスクパターンのデー
タは圧縮されることになる。

【００５２】次に、上記セル継承ツリーを形成するため
のセル継承操作を、図１０のフローチャートによって具
体的に説明する。ここでは、指定されたlevel にあるデ
ータ処理方法ＴＲＥＥ〔level 〕の実行を説明する。

【００５３】まず、「ａ（level ）＝１」によって、ａ
（level ）＝１とする。そして「ａ（level ）≦Ｎlibs
〔level 〕？」によって、指定されたlevel に登録され
ているセル数Ｎlibs〔level 〕がａ（level ）≦Ｎlibs
〔level 〕か否かを判断する第１判断を行う。

【００５４】上記第１判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちａ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕の場合には、「Ａ＝
ｌｉｂｓ〔level 〕〔ａ（level ）〕」によって、指定
されたlevel のａ（level ）番目に登録されているセル
ｌｉｂｓ〔level 〕〔ａ（level ）〕をセルＡとする。
続いて、「ｂ（level ）＝ａ（level ）＋１」によっ
て、ｂ（level ）を求める。その後、「ｂ（level ）≦
Ｎlibs〔level 〕？」によって、指定されたlevelに登
録されているセル数Ｎlibs〔level 〕が、ｂ（level ）
≦Ｎlibs〔level 〕か否かを判断する第２判断を行う。

【００５５】上記第２判断の結果、「ＮＯ」、すなわち
ｂ（level ）＞Ｎlibs〔level 〕の場合には、「ａ（le
vel ）＝ａ（level ）＋１」によって、ａ（level ）に
１を加算して新たなａ（level ）を求めてから、上記第
１判断を繰り返し行う。

【００５６】上記第２判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちｂ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕の場合には、「Ｂ＝
ｌｉｂｓ〔level 〕〔ｂ（level ）〕」によって、指定
されたlevel のｂ（level ）番目に登録されているセル
ｌｉｂｓ〔level 〕〔ｂ（level ）〕をセルＢとする。
続いて「Ａ∩Ｂ＝Ｃが空？」によって、上記セルＡと上
記セルＢとに共通するセルＣを構成し、セルＣが空か否
か、すなわちセルＣが存在しないか否かを判断する第３
判断を行う。

【００５７】上記第３判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちセルＣが空である場合には、「ｂ（level ）＝ｂ（le
vel ）＋１」によって、ｂ（level ）に１を加算して新
たなｂ（level ）を求める。そして上記第２判断を繰り
返し行う。

【００５８】上記第３判断の結果、「ＮＯ」、すなわち
セルＣが空でない場合には、「セルＣと同一パターンの
セットを持つセルが存在しないか？」既に登録されてい
るセルにセルＣと同一パターンのセットを持つセルが存
在しないか否かを判断する第４判断を行う。

【００５９】上記第４判断の結果、「ＮＯ」、すなわち
Ｃと同一パターンのセットを持つセルが存在する場合に
は、「ｂ（level ）＝ｂ（level ）＋１」によって、ｂ
（level ）に１を加算して新たなｂ（level ）を求め
る。そして、上記第２判断を繰り返し行う。

【００６０】上記第４判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちＣと同一パターンのセットを持つセルが存在しない場
合には、「Ｎlibs〔level ＋１〕＝Ｎlibs〔level ＋
１〕＋１」によって、上記level よりも一つ上のレベル
にセルｌｉｂｓ〔level ＋１〕〔Ｎlibs〔level ＋
１〕〕を増設する。そして、「ｌｉｂｓ〔level ＋１〕
〔Ｎlibs〔level ＋１〕〕＝Ｃ」によって、増設したセ
ルにＣを割り当てて登録する。続いて「level ＝level
＋１」によって、上記level に１を加算して、一つ上の
level を求める。さらに「ＴＲＥＥ〔level 〕」によっ
て、一つ上のlevel に対してＴＲＥＥ〔level 〕を再帰
的に実行するため、上記「ＳＴＡＲＴ」に戻る。

【００６１】一方、上記第１判断の結果、「ＮＯ」、す
なわちａ（level ）＞Ｎlibs〔level 〕の場合には、
「level ≦１？」によってlevel が１以下か否かを判断
する第５判断を行う。

【００６２】上記第５判断の結果、「ＮＯ」、すなわち
level ＞１の場合には、「level ＝level −１」によっ
て、level から１を減じて一つ下の新たなlevel を求め
る。そして、一つ前のlevel の「ＴＲＥＥ〔level 〕」
に戻り、「ｂ（level ）＝ｂ（level ）＋１」によっ
て、ｂ（level ）に１を加算して新たなｂ（level ）を
求める。そして、上記第２判断を繰り返し行い、

【００６３】上記第５判断の結果、「ＹＥＳ」、すなわ
ちlevel ≦１の場合には、「ＥＮＤ」になり終了する。

【００６４】次に上記セル継承ツリーを用いてデータの
圧縮を行った場合の効果を、図１１の実験データによっ
て説明する。図では、縦軸にセル展開図形数（Ｌｏｇ）
を示し、横軸にセルの種類を圧縮効率の高い順に示す。
また、０印はセル継承ツリーを用いない場合で、＋印は
セル継承ツリーを用いてデータを圧縮した場合である。
図に示すようにセル継承ツリーを用いて共通セルを見い
だすことによって、少ないセルの種類で多くのパターン
数が表現される。すなわち、セル継承ツリーを用いるこ
とによって、データの圧縮率は向上する。

【００６５】なお、上記説明したデータの圧縮において
は、圧縮されなかったパターンデータの出力時には、デ
ータは既に分類されている。そのため、同じ図形種（矩
形，台形等）の図形を連続して出力することができる。
さらに、冗長な図形種の再定義を省略ができるマスクパ
ターンのフォーマットであれば、さらにデータを圧縮す
ることができる。

【００６６】例えば、図形種を任意の順番に配列して出
力した場合に以下のようになるとする。 rectangle ♯1 、 coordinates ♯1 、 x-trapezoid ♯2 、 coordinates ♯2 、 rectangle ♯3 、 coordinates ♯3 、 x-trapezoid ♯4 、 coordinates ♯4 、 rectangle ♯5 、 coordinates ♯5 、

【００６７】ここで、上記出力した図形種の配列は、同
一図形種の連続出力として、以下のようになる。 rectangle ♯1 、 coordinates ♯1 、 coordinates ♯3 、 coordinates ♯5 、 x-trapezoid ♯2 、 coordinates ♯2 、 coordinates ♯4 、 〔＊＊＊＊＊＊＊〕、 〔＊＊＊＊＊＊＊〕、 〔＊＊＊＊＊＊＊〕、 すなわち、初めに、「rectangle ♯1 、coordinates ♯
1 」が出力されているため、次に出てくる「rectangle
♯3 、coordinates ♯3 」は「coordinates ♯3 」で代
表されて「rectangle ♯3 」は省略される。同様に、
「coordinates ♯4 」、「coordinates ♯5 」で代表さ
れる「x-trapezoid ♯4 」、「rectangle♯5 」も省略
される。そのため、データの圧縮が可能となる。

【００６８】上記説明したようなマスクデータの圧縮技
術をプログラミング言語Ｃで作成して、１３５ＭＩＰＳ
のＵＮＩＸワークステーションによって、０．２５μｍ
ルールの多くのメモリをもつＡＳＩＣのパターンデータ
でテストを行った。マスクデータフォーマットには、こ
こでは、ＪＥＯＬ５２フォーマットを用いた。これは、
セルをライブラリという名称で実現している。上記条件
にて、本発明の方法による露光量情報も考慮に入れたデ
ータ圧縮処理では、８８５．４Ｍｂｙｔｅｓのデータを
７．２Ｍｂｙｔｅｓに３．５時間で圧縮することができ
た。

【００６９】従来のシステム（例えば、並列プロセッサ
の合計３２０ＭＩＰＳのシステム）によるデータ圧縮処
理では、単独での圧縮処理ができないため、アウトライ
ン処理、描画データへの分割処理を含め、ほぼ同じ処理
時間でファイルサイズは約２倍であった。またこの処理
では、露光量情報は取り扱えないため、考慮していな
い。

【００７０】以上、条件が異なるため、単純な比較は困
難ではあるが、本発明の方法を用いることによって、高
効率かつ高圧縮率のデータ処理が実現できる。一般的
に、露光量を設定したデータは展開され、そのままでは
ファイルサイズが描画装置の許容範囲を越えてしまうケ
ースがある。そこで、データを圧縮することにより初め
て描画が可能となる。本発明のデータ処理方法によれば
より大規模なデータも描画することが可能になる。

【００７１】

【発明の効果】以上、説明したように本発明によれば、
認識された多数の情報のうちの特定の複数の情報を一つ
の情報として認識してインデックスを与えるので、デー
タを圧縮することが可能になる。また、非幾何学的情報
を仮想的な幾何学的情報として取り扱うので、従来は取
り扱えなかった露光量情報のような非幾何学的情報も幾
何学的情報とともに処理することが可能になる。そのた
め、従来は大規模に展開する必要があった非幾何学的情
報の規模が小さくなる。したがって、データ処理に必要
なメモリ数が削減されるので、より大規模なデータ処理
が可能になる。

【００７２】また、一つのセルをこのセルを含むｙ軸方
向のセル群の中心に位置させることと、上記セルをこの
セルを含むｘ軸方向のセル群の中心に位置させることと
を順に繰り返す、いわゆる繰り返しセンタトラッキング
によれば、パターンの大きな繰り返し領域に対して、任
意の位置をその領域の認識の開始点としても、上記領域
を分割することなく、その領域は一つの繰り返し領域と
して認識することが可能になる。そのため、従来は複数
の領域群に分割されていた繰り返し領域をより大きくよ
り少ない繰り返し領域とすることが可能となるので、デ
ータ数を削減することができる。

【００７３】さらに、第１レベルのセルからその一部の
パターンを受け継いで第１レベルよりも上の第２レベル
に新しいセルを構成するセル継承操作を、第１レベルの
セルおよび新しく構成したセルに対して順次行うので、
各セルからの継承関係、すなわち、第１レベルのセルお
よび新しく構成したセルと共通するパターンを有するセ
ルがツリー状に構成できる。そして、これら認識したセ
ルおよび継承により導出されたセルの中より、最も効率
の良いセルから順番に利用することで、最適化されたセ
ル表現が実現できる。したがって、複数のセルからなる
データを圧縮することが可能になるので、より大規模な
データ処理が可能になる。

【００７４】またさらに、本発明のデータ処理方法をマ
スクパターンのデータ処理方法に適用したので、マスク
パターンのデータが圧縮され、従来よりも少ないメモリ
数で、従来では処理することができないような巨大なマ
スクパターンのデータを処理することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる第１実施形態のインデックスの
説明図である。

【図２】セル表現できるパターンの繰り返しの説明図で
ある。

【図３】セルの繰り返しを認識するステップの説明図で
ある。

【図４】セル認識のシステムのフローチャートである。

【図５】第２実施形態の繰り返しセンタトラッキングの
説明図である。

【図６】繰り返しセンタトラッキングのフローチャート
である。

【図７】無限トラッキングの説明図である。

【図８】繰り返し認識時の副作用の説明図である。

【図９】第３実施形態のセル継承ツリーの説明図であ
る。

【図１０】セル継承操作のフローチャートである。

【図１１】データ圧縮の効果の説明図である。

【符号の説明】 １ インデックス Ａ（１）〜Ａ（４） 第１レベルのセル Ｂ（１）〜Ｂ（３） 新しいセル Ｃ（１），Ｃ（３） 新しいセル Ｄ（１） 新しいセル Ｆ セル Ｆｙｇ ｙ軸方向のセル群 Ｆｙｘ ｘ軸方向のセル群 Ｉａ（１）〜Ｉａ（３） 情報 Ｉｂ（１）〜Ｉｂ（３） 情報 Ｉｃ（ｌ）〜Ｉｃ（３） 情報

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 認識された多数の情報を用いたデータ処
   理方法において、 前記多数の情報のうちの特定の複数の情報を一つの情報
   として認識してインデックスを与え、該インデックスと
   ともに残りの情報を用いて、データ処理することを特徴
   とするデータ処理方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載のデータ処理方法におい
   て、 前記多数の情報は、幾何学的情報と非幾何学的情報とか
   らなり、 前記非幾何学的情報を仮想的な幾何学的情報として取り
   扱うことを特徴とするデータ処理方法。
3. 【請求項３】 複数または単数のパターンからなるもの
   でかつパターン配置が同一であるセルが繰り返し出現す
   る領域を認識する処理を備えたデータ処理方法であっ
   て、 ｘ−ｙ座標系において、ｘ軸方向およびｙ軸方向に繰り
   返す状態に配置された複数のセルのうちの一つのセルを
   該セルを含むｙ軸方向のセル群の中心に位置させること
   と、前記セルを該セルを含むｘ軸方向のセル群の中心に
   位置させることとを順に繰り返して行うことで、 前記セルをｘ軸方向およびｙ軸方向に繰り返す状態に配
   置された複数のセル領域の中心に位置させることを特徴
   とするデータ処理方法。
4. 【請求項４】 前記請求項３記載のデータ処理方法であ
   って、 最大繰り返し数をＮとして、繰り返し数ｎ＝Ｎとし、 まずｎ＞０か否かを判断する第１判断を行い、 前記第１判断の結果、ｎ＞０ならば、ｘ軸方向およびｙ
   軸方向に連続的に配置された繰り返しセルのうちの一つ
   のセルが、該セルを含むｙ軸方向のセル群の中心に位置
   していないか否かを判断する第２判断を行い、 前記第２判断の結果、前記セルが、該セルを含むｙ軸方
   向のセル群の中心に位置しない場合には、前記セルを前
   記ｙ軸方向のセル群の中心にずらし、かつｎ＝ｎ−１と
   して、前記第２判断を繰り返し行い、 前記第２判断の結果、前記セルが、該セルを含むｙ軸方
   向のセル群の中心に位置している場合には、該セルを含
   むｘ軸方向のセル群の中心に位置していないか否かを判
   断する第３判断を行い、 前記第３判断の結果、前記セルが、該セルを含むｘ軸方
   向のセル群の中心に位置していない場合には、前記セル
   を前記ｘ軸方向のセル群の中心にずらし、かつｎ＝ｎ−
   １として、前記第２判断を繰り返し行い、 前記第３判断の結果、前記セルが、該セルを含むｘ軸方
   向のセル群の中心に位置している場合には、該セルの位
   置をｘ軸方向およびｙ軸方向に連続的に配置された繰り
   返しセル領域の中心とし、そして終了し、 前記第１判断の結果、ｎ≦０ならば終了することを特徴
   とするデータ処理方法。
5. 【請求項５】 認識された複数のセルからなるセル群を
   第１レベルとし、各セルに同じパターン集合が存在する
   ことを基本にして、前記第１レベルのセルからその一部
   のパターンを受け継いで前記第１レベルよりも上の第２
   レベルに新しいセルを構成するセル継承操作を、前記第
   １レベルのセルおよび新しく構成したセルに対して順次
   行って、前記第１レベルのセルからの継承関係を有する
   セルをツリー状に構成し、 続いて、各セルについてデータを圧縮するための効果を
   計算して、最もデータを圧縮するのに効果的なセルを選
   択して出力し、 その後、前記セル継承操作によって、残ったセルから継
   承関係を有する新しセルをツリー状に再構成する操作
   を、前記第１レベルのセルが無くなるまであるいは前記
   セル継承操作によって継承するセルが見つからなくなる
   まで繰り返すことを特徴とするデータ処理方法。
6. 【請求項６】 前記請求項５記載のデータ処理方法にお
   いて、 前記セル継承操作は、 指定されたlevel にあるデータ処理方法ＴＲＥＥ〔leve
   l 〕を実行するに際して、ａ（level ）＝１とし、 指定されたlevel に登録されているセル数Ｎlibs〔leve
   l 〕がａ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕か否かを判断す
   る第１判断を行い、 前記第１判断の結果、ａ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕
   の場合には、指定されたlevel のａ（level ）番目に登
   録されているセルｌｉｂｓ〔level 〕〔ａ（level ）〕
   をセルＡとし、続いてｂ（level ）＝ａ（level ）＋１
   とし、 続いて、指定されたlevel に登録されているセル数Ｎli
   bs〔level 〕が、ｂ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕か否
   かを判断する第２判断を行い、 前記第２判断の結果、ｂ（level ）＞Ｎlibs〔level 〕
   の場合には、ａ（level ）＝ａ（level ）＋１とし、前
   記第１判断を繰り返し行い、 前記第２判断の結果、ｂ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕
   の場合には、指定されたlevel のｂ（level ）番目に登
   録されているセルｌｉｂｓ〔level 〕〔ｂ（level ）〕
   をセルＢとし、 続いて前記セルＡと前記セルＢとに共通するセルＣを構
   成し、該セルＣが空であるか否かを判断する第３判断を
   行い、 前記第３判断の結果、セルＣが空である場合には、ｂ
   （level ）＝ｂ（level）＋１として、前記第２判断を
   繰り返し行い、 前記第３判断の結果、セルＣが空でない場合には、すで
   に登録されているセルにセルＣと同一パターンのセット
   を持つセルが存在するか否かを判断する第４判断を行
   い、 前記第４判断の結果、セルＣと同一パターンのセットを
   持つセルが存在する場合には、ｂ（level ）＝ｂ（leve
   l ）＋１として、前記第２判断を繰り返し行い、 前記第４判断の結果、セルＣと同一パターンのセットを
   持つセルが存在しない場合には、当該レベルよりも一つ
   上のレベルにＮlibs〔level ＋１〕＋１番目のセルを増
   設し、Ｎlibs〔level ＋１〕＝Ｎlibs〔level ＋１〕＋
   １とし、該増設したセルｌｉｂｓ〔level ＋１〕〔Ｎli
   bs〔level ＋１〕〕に前記セルＣを割り当てて登録し、 続いてlevel ＝level ＋１として、一つ上のlevel に対
   してＴＲＥＥ〔level〕を再帰的に実行するため、前記
   ａ（level ）＝１に戻り、 前記第１判断の結果、ａ（level ）＞Ｎlibs〔level 〕
   の場合には、level ≦１か否かを判断する第５判断を行
   い、 前記第５判断の結果、level ＞１の場合には、level ＝
   level −１として、一つ前のlevel のＴＲＥＥ〔level
   〕に戻り、ｂ（level ）＝ｂ（level ）＋１として、
   前記第２判断を繰り返し行い、 前記第５判断の結果、level ≦１の場合には、終了する
   ことを特徴とするデータ処理方法。
7. 【請求項７】 認識された多数のパターン情報を用いた
   マスクパターンのデータ処理方法において、 前記多数のパターン情報のうちの特定の複数のパターン
   情報を一つのパターン情報として認識してインデックス
   を与え、該インデックスとともに残りのパターン情報を
   用いて、データ処理することを特徴とするマスクパター
   ンのデータ処理方法。
8. 【請求項８】 請求項７記載のマスクパターンのデータ
   処理方法において、 前記多数のパターン情報は、幾何学的情報と非幾何学的
   情報とからなり、 前記非幾何学的情報を仮想的な幾何学的情報として取り
   扱うことを特徴とするマスクパターンのデータ処理方
   法。
9. 【請求項９】 複数または単数のパターンからなるもの
   でかつ露光装置に入力されるマスクパターン配置が同一
   であるセルが繰り返し出現する領域を認識する処理を備
   えたマスクパターンのデータ処理方法であって、 ｘ−ｙ座標系において、ｘ軸方向およびｙ軸方向に繰り
   返す状態に配置された複数のセルのうちの一つのセルを
   該セルを含むｙ軸方向のセル群の中心に位置させること
   と、前記セルを該セルを含むｘ軸方向のセル群の中心に
   位置させることとを順に繰り返して行うことで、 前記セルをｘ軸方向およびｙ軸方向に繰り返す状態に配
   置された複数のセル領域の中心に位置させることを特徴
   とするマスクパターンのデータ処理方法。
10. 【請求項１０】 請求項９記載のマスクパターンのデー
    タ処理方法であって、 最大繰り返し数をＮとして、繰り返し数ｎ＝Ｎとし、 まずｎ＞０か否かを判断する第１判断を行い、 前記第１判断の結果、ｎ＞０ならば、ｘ軸方向およびｙ
    軸方向に連続的に配置されたマスクパターンを構成する
    繰り返しセルのうちの一つのセルが、該セルを含むｙ軸
    方向のセル群の中心に位置するか否かを判断する第２判
    断を行い、 前記第２判断の結果、前記セルが、該セルを含むｙ軸方
    向のセル群の中心に位置しない場合には、前記セルを前
    記ｙ軸方向のセル群の中心にずらし、かつｎ＝ｎ−１と
    して、前記第２判断を繰り返し行い、 前記第２判断の結果、前記セルが、該セルを含むｙ軸方
    向のセル群の中心に位置している場合には、該セルを含
    むｘ軸方向のセル群の中心に位置していないか否かを判
    断する第３判断を行い、 前記第３判断の結果、前記セルが、該セルを含むｘ軸方
    向のセル群の中心に位置していない場合には、前記セル
    を前記ｘ軸方向のセル群の中心にずらし、かつｎ＝ｎ−
    １として、前記第２判断を繰り返し行い、 前記第３判断の結果、前記セルが、該セルを含むｘ軸方
    向のセル群の中心に位置している場合には、該セルの位
    置をｘ軸方向およびｙ軸方向に連続的に配置された繰り
    返しセルの中心とし、そして終了し、 前記第１判断の結果、ｎ≦０ならば終了することを特徴
    とするマスクパターンのデータ処理方法。
11. 【請求項１１】 認識されたものでかつ露光装置に入力
    されるマスクパターンを構成する複数のセルからなるセ
    ル群を第１レベルとし、各セルに同じパターン集合が存
    在することを基本にして、前記第１レベルのセルからそ
    の一部のパターンを受け継いで前記第１レベルよりも上
    の第２レベルに新しいセルを構成するセル継承操作を、
    前記第１レベルのセルおよび新しく構成したセルに対し
    て順次行って、前記第１レベルのセルからの継承関係を
    有するセルをツリー状に構成し、 続いて、各セルについてデータを圧縮するための効果を
    計算して、最もデータを圧縮するのに効果的なセルを選
    択して出力し、 その後、前記セル継承操作によって、残ったセルから継
    承関係を有する新しセルをツリー状に再構成する操作
    を、前記第１レベルのセルが無くなるまであるいは前記
    セル継承操作によって継承するセルが見つからなくなる
    まで繰り返すことを特徴とするマスクパターンのデータ
    処理方法。
12. 【請求項１２】 請求項１１記載のマスクパターンのデ
    ータ処理方法であって、 前記セル継承操作は、 指定されたlevel にあるデータ処理方法ＴＲＥＥ〔leve
    l 〕を実行するに際して、ａ（level ）＝１とし、 指定されたlevel に登録されているセル数Ｎlibs〔leve
    l 〕がａ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕か否かを判断す
    る第１判断を行い、 前記第１判断の結果、ａ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕
    の場合には、指定されたlevel のａ（level ）番目に登
    録されているセルｌｉｂｓ〔level 〕〔ａ（level ）〕
    をセルＡとし、続いてｂ（level ）＝ａ（level ）＋１
    とし、 続いて、指定されたlevel に登録されているセル数Ｎli
    bs〔level 〕が、ｂ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕か否
    かを判断する第２判断を行い、 前記第２判断の結果、ｂ（level ）＞Ｎlibs〔level 〕
    の場合には、ａ（level ）＝ａ（level ）＋１とし、前
    記第１判断を繰り返し行い、 前記第２判断の結果、ｂ（level ）≦Ｎlibs〔level 〕
    の場合には、指定されたlevel のｂ（level ）番目に登
    録されているセルｌｉｂｓ〔level 〕〔ｂ（level ）〕
    をセルＢとし、 続いて前記セルＡと前記セルＢとに共通するセルＣを構
    成し、該セルＣが空であるか否かを判断する第３判断を
    行い、 前記第３判断の結果、セルＣが空である場合には、ｂ
    （level ）＝ｂ（level）＋１として、前記第２判断を
    繰り返し行い、 前記第３判断の結果、セルＣが空でない場合には、すで
    に登録されているセルにセルＣと同一パターンのセット
    を持つセルが存在するか否かを判断する第４判断を行
    い、 前記第４判断の結果、セルＣと同一パターンのセットを
    持つセルが存在する場合には、ｂ（level ）＝ｂ（leve
    l ）＋１として、前記第２判断を繰り返し行い、 前記第４判断の結果、セルＣと同一パターンのセットを
    持つセルが存在しない場合には、当該レベルよりも一つ
    上のレベルにＮlibs〔level ＋１〕＋１番目のセルを増
    設し、Ｎlibs〔level ＋１〕＝Ｎlibs〔level ＋１〕＋
    １とし、該増設したセルｌｉｂｓ〔level ＋１〕〔Ｎli
    bs〔level ＋１〕〕に前記セルＣを割り当てて登録し、 続いてlevel ＝level ＋１として、一つ上のlevel に対
    してＴＲＥＥ〔level〕を再帰的に実行するため、前記
    ａ（level ）＝１に戻り、 前記第１判断の結果、ａ（level ）＞Ｎlibs〔level 〕
    の場合には、level ≦１か否かを判断する第５判断を行
    い、 前記第５判断の結果、level ＞１の場合には、level ＝
    level −１として、一つ前のlevel のＴＲＥＥ〔level
    〕に戻り、ｂ（level ）＝ｂ（level ）＋１として、
    前記第２判断を繰り返し行い、 前記第５判断の結果、level ≦１の場合には、終了する
    ことを特徴とするマスクパターンのデータ処理方法。