KR102027208B1 - 전자 빔 장치 및 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법 - Google Patents

전자 빔 장치 및 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 태양의 전자 빔 장치는, 변곡점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 패턴 밀도에 의존하는 조합 함수를 이용하여, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역의 대전량 분포를 연산하는 대전량 분포 연산부와, 얻어진 상기 대전량 분포를 이용하여, 전자 빔의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 위치 이탈량 연산부와, 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 보정부와, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사하는 컬럼을 구비한 것을 특징으로 한다.

Description

전자 빔 장치 및 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법 {ELECTRON BEAM APPARATUS AND POSITIONAL DISPLACEMENT CORRECTING METHOD OF ELECTRON BEAM}
본 발명은, 전자 빔 장치 및 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법에 관한 것이며, 예를 들면, 전자 빔을 이용하여 시료에 패턴을 묘화하는 전자 빔 묘화 장치 및 방법에 관한 것이다.
반도체 디바이스의 미세화의 진전을 담당하는 리소그래피 기술은 반도체 제조 프로세스 중에서도 유일하게 패턴을 생성하는 매우 중요한 프로세스이다. 최근, LSI의 고집적화에 수반하여 반도체 디바이스에 요구되는 회로 선폭은 해마다 미세화되고 있다. 이러한 반도체 디바이스에 원하는 회로 패턴을 형성하기 위해서는, 고정밀도의 원화 패턴(레티클 혹은 마스크라고도 한다.)이 필요하다. 여기서, 전자선(EB：Electron beam) 묘화 기술은 본질적으로 뛰어난 해상성을 가지고 있어, 고정밀도의 원화 패턴의 생산에 이용된다.
도 15은, 가변 성형형 전자선 묘화 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이다. 가변 성형형 전자선 묘화 장치는, 이하와 같이 동작한다. 제 1 애퍼쳐(410)에는, 전자선(330)을 성형하기 위한 직사각형의 개구(411)가 형성되어 있다. 또한, 제 2 애퍼쳐(420)에는, 제 1 애퍼쳐(410)의 개구(411)를 통과한 전자선(330)을, 원하는 직사각형 형상으로 성형하기 위한 가변 성형 개구(421)가 형성되어 있다. 하전 입자 소스(430)로부터 조사되고, 제 1 애퍼쳐(410)의 개구(411)를 통과한 전자선(330)은, 편향기에 의해 편향되어 제 2 애퍼쳐(420)의 가변 성형 개구(421)의 일부를 통과하여, 소정의 한 방향(예를 들면, X 방향으로 한다)으로 연속적으로 이동하는 스테이지 상에 탑재된 시료(340)에 조사된다. 즉, 제 1 애퍼쳐(410)의 개구(411)와 제 2 애퍼쳐(420)의 가변 성형 개구(421)의 양쪽 모두를 통과할 수 있는 직사각형 형상이, X 방향으로 연속적으로 이동하는 스테이지 상에 탑재된 시료(340)의 묘화 영역에 묘화된다. 제 1 애퍼쳐(410)의 개구(411)와 제 2 애퍼쳐(420)의 가변 성형 개구(421)의 양쪽 모두를 통과시켜 임의의 형상을 작성하는 방식을 가변 성형 방식 (VSB 방식)이라고 한다.
마스크 등의 기판에 전자 빔을 조사하는 경우에, 과거에 조사한 전자 빔에 의해 조사 위치 또는 그 주위가 대전되어 버린다. 종래, 이 빔 조사 위치 이탈을 없애는 방법의 하나로서, 기판 상에 대전 방지막(CDL：Charge Dissipation Layer)을 형성하여 기판 표면의 대전을 방지하는 방법이 알려져 있다. 그러나, 이 대전 방지막은, 기본적으로 산의 특성을 가지고 있기 때문에, 기판 상에 화학 증폭형 레지스트가 도포되어 있는 경우 등에 있어서 상성(相性)이 좋지 않다. 또한, 대전 방지막을 형성하기 위해 새로운 설비를 설치할 필요가 있고, 예를 들면, 포토마스크를 제조하는 경우 등에, 그 제조 코스트가 더욱 증대되어 버린다. 이 때문에, 대전 방지막을 이용하지 않고, 대전 효과 보정(CEC：charging effect correction)을 행하는 것이 바람직하게 되어 있다. 또한, 대전 현상에 기인한 조사 위치의 위치 이탈은, 전자 빔 묘화 장치에 한정되지 않고, 전자 빔 등의 하전 입자 빔으로 패턴을 검사하는 검사 장치 등, 목표로 한 위치에 하전 입자 빔을 조사함으로써 얻어지는 결과를 이용하는 하전 입자 빔 장치에 있어서 마찬가지로 발생할 수 있다.
이에, 이러한 대전 현상에 기인한 위치 이탈에 대하여, 대전량 분포를 구하여 빔 조사 위치의 보정량을 산출하고, 해당 보정량에 기초하여 보정된 위치에 빔을 조사하는 대전 효과 보정의 수법을 이용한 묘화 장치가 제안되어 있다(예를 들면, 특개 2009-260250호 공보, 특개 2011-040450호 공보 참조). 그러나, 근래에 미세화에 따른 더욱 높은 치수 정밀도가 요구되는 중에, 이러한 대전 효과 보정으로는, 일부 영역에 있어서 보정이 충분치 않다고 하는 문제가 생기고 있다.
본 발명의 일 태양은, 대전 효과 보정이 불충분해지는 일부의 영역을 포함하여, 대전 현상에 기인한 위치 이탈을 보정하는 것이 가능한 전자 빔 장치 및 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법을 제공한다.
본 발명의 일 태양의 전자 빔 장치는, 변곡점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 패턴 밀도에 의존하는 조합 함수를 이용하여, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역(照射域)의 대전량 분포를 연산하는 대전량 분포 연산부와, 얻어진 대전량 분포를 이용하여, 전자 빔의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 위치 이탈량 연산부와, 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 보정부와, 전자 빔을 방출하는 방출원과, 상기 전자 빔을 편향하는 편향기를 가지고, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사하는 컬럼을 구비한 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 태양의 전자 빔 장치는, 극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 무한원(無限遠)으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 이용하여, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역의 대전량 분포를 연산하는 대전량 분포 연산부와, 얻어진 상기 대전량 분포를 이용하여, 상기 전자 빔의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 위치 이탈량 연산부와, 상기 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 보정부와, 전자 빔을 방출하는 방출원과, 상기 전자 빔을 편향하는 편향기를 가지고, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사하는 컬럼을 구비한 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 태양의 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법은, 극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 이용하여, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역의 대전량 분포를 연산하고, 얻어진 대전량 분포를 이용하여, 전자 빔의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하고, 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하고, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 태양의 전자 빔 장치는, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사량 분포를 연산하는 조사량 분포 연산부와, 극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 입출력 변환 함수로서 사용하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여, 조사량 분포에 기초한 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 위치 이탈량 연산부와, 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 보정부와, 전자 빔을 방출하는 방출원과, 상기 전자 빔을 편향하는 편향기를 가지고, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사하는 컬럼을 구비한 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 태양의 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법은, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사량 분포를 연산하고, 극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 입출력 변환 함수로서 사용하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여, 조사량 분포에 기초한 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하고, 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하고, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사하는 것을 특징으로 한다.
도 1은, 실시 형태 1에 있어서의 묘화 장치의 요부 구성의 일례를 나타내는 개념도이다.
도 2는, 실시 형태 1에 있어서의 스테이지 이동의 모습을 설명하기 위한 도이다.
도 3(a) 내지 도 3(c)는, 실시 형태 1의 비교예에 있어서의 빔의 조사역의 위치 이탈량을 측정한 결과의 일례를 나타내는 도이다.
도 4는, 실시 형태 1의 비교예에 있어서의 빔의 조사역의 대전량과 패턴 밀도의 관계와 대전량의 근사식의 일례를 가리키는 도이다.
도 5는, 실시 형태 1의 비교예의 개량예에 있어서의 대전량의 근사식의 일례를 나타내는 도이다.
도 6(a) 내지 도 6(c)는, 실시 형태 1에 있어서의 빔의 조사역의 대전량의 근사식의 구성을 설명하기 위한 도이다.
도 7은, 실시 형태 1에 있어서의 빔의 조사역의 대전량과 패턴 밀도의 관계와 대전량의 근사식의 일례를 가리키는 도이다.
도 8은, 실시 형태 1에 있어서의 대전량의 근사식을 이용하여 패턴 밀도에 의존한 빔의 조사역의 대전량을 근사한 경우의 시뮬레이션 결과를 나타내는 도이다.
도 9는, 실시 형태 1에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 10은, 실시 형태 1에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 다른 일례를 나타내는 순서도이다.
도 11은, 실시 형태 2에 있어서의 묘화 장치의 구성을 나타내는 개념도이다.
도 12는, 실시 형태 2에 있어서의 멀티 빔의 조사 영역과 묘화 대상 화소와의 일례를 나타내는 도이다.
도 13은, 실시 형태 2에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 14(a) 및 도 14(b)는, 실시 형태 2에 있어서의 위치 이탈 보정 방법의 일례를 설명하기 위한 도이다.
도 15는, 가변 성형형 전자선 묘화 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 16은, 실시 형태 3에 있어서의 묘화 장치의 요부 구성의 일례를 나타내는 개념도이다.
도 17은, 실시 형태 3에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 18은, 실시 형태 3에 있어서의 뉴럴 네트워크의 구성의 일례를 나타내는 개념도이다.
도 19는, 실시 형태 3에 있어서의 평가 패턴의 맵 구성의 일례를 나타내는 개념도이다.
도 20은, 실시 형태 3에 있어서의 복수의 평가 패턴의 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다.
이하, 실시 형태에서는, 대전 효과 보정이 불충분해지는 일부의 영역을 포함하여, 대전 현상에 기인한 위치 이탈을 보정하는 장치 및 방법에 대해 설명한다.
실시 형태 1.
도 1은, 실시 형태 1에 있어서의 묘화 장치의 요부 구성의 일례를 나타내는 개념도이다. 도 1에서, 묘화 장치(100)는, 묘화부(150) 및 제어부(160)를 구비하고 있다. 묘화 장치(100)는, 하전 입자 빔 묘화 장치의 일례이다. 또한, 묘화 장치(100)는, 하전 입자 빔 장치의 일례이다. 묘화부(150)는, 전자 경통(1)과 묘화실(14)을 가지고 있다. 전자 경통(1) 내에는, 전자 총(5), 조명 렌즈(7), 제 1 애퍼쳐(8), 투영 렌즈(9), 편향기(10), 제 2 애퍼쳐(11), 대물 렌즈(12), 편향기(13), 및 정전 렌즈(15)가 배치된다. 또한, 묘화실(14) 내에는, XY 스테이지(3)가 배치된다. XY 스테이지(3) 상에는, 묘화 대상이 되는 시료(2)가 배치된다. 시료(2)에는, 반도체 제조의 노광에 이용하는 포토마스크 또는 반도체 장치를 형성하는 반도체 웨이퍼 등이 포함된다. 또한, 묘화되는 포토마스크에는, 아직 아무것도 묘화되어 있지 않은 마스크 블랭크스가 포함된다. 묘화될 때에는, 시료 상에는 전자 빔에 의해 감광하는 레지스트막이 형성되어 있음은 말할 필요도 없다. 또한, XY 스테이지(3) 상에는, 시료(2)가 배치되는 위치와는 다른 위치에 스테이지 위치 측정용의 미러(4)가 배치된다.
제어부(160)는, 제어 계산기(110, 120), 스테이지 위치 검출 기구(45), 스테이지 제어 기구(46), 편향 제어 회로(130), 메모리(142), 자기 디스크 장치 등의 기억 장치(21, 140), 및 외부 인터페이스(I/F) 회로(146)를 가지고 있다. 제어 계산기(110, 120), 스테이지 위치 검출 기구(45), 스테이지 제어 기구(46), 편향 제어 회로(130), 메모리(142), 기억 장치(21, 140), 및 외부 I/F 회로(146)는, 도시하지 않은 버스에 의해 서로 접속되어 있다. 편향 제어 회로(130)는 편향기(10, 13)에 접속된다.
제어 계산기(110) 내에는, 묘화 제어부(30), 패턴 면적 밀도 분포 연산부(31), 도스량 분포 산출부(32), 조사량 분포 산출부(33), 포깅 전자량 분포 산출부(34), 대전량 분포 산출부(대전량 분포 연산부)(35), 묘화 경과 시간 연산부(37), 누적 시간 연산부(38), 및 위치 이탈량 분포 연산부(위치 이탈량 연산부)(36)라고 하는 기능이 배치된다. 묘화 제어부(30), 패턴 면적 밀도 분포 연산부(31), 도스량 분포 산출부(32), 조사량 분포 산출부(33), 포깅 전자량 분포 산출부(34), 대전량 분포 산출부(35), 묘화 경과 시간 연산부(37), 누적 시간 연산부(38), 및 위치 이탈량 분포 연산부(36)라고 하는 각 「~부」는, 처리 회로(processing circuitry)를 포함하고, 그 처리 회로에는, 전기 회로, 컴퓨터, 프로세서, 회로 기판, 양자 회로, 혹은 반도체 장치 등이 포함된다. 또한, 각 「~부」는, 공통되는 처리 회로(동일한 처리 회로)를 이용하여도 된다. 혹은, 다른 처리 회로(별도의 처리 회로)를 이용하여도 된다. 묘화 제어부(30), 패턴 면적 밀도 분포 연산부(31), 도스량 분포 산출부(32), 조사량 분포 산출부(33), 포깅 전자량 분포 산출부(34), 대전량 분포 산출부(35), 묘화 경과 시간 연산부(37), 누적 시간 연산부(38), 및 위치 이탈량 분포 연산부(36) 내에 필요한 입력 데이터 혹은 연산된 결과는 그때마다 메모리(142)에 기억된다.
제어 계산기(120) 내에는, 샷 데이터 생성부(41) 및 위치 이탈 보정부(42)라고 하는 기능이 배치된다. 샷 데이터 생성부(41) 및 위치 이탈 보정부(42)라고 하는 각 「~부」는, 처리 회로를 포함하고, 그 처리 회로에는, 전기 회로, 컴퓨터, 프로세서, 회로 기판, 양자 회로, 혹은 반도체 장치 등이 포함된다. 또한, 각 「~부」는, 공통되는 처리 회로(동일한 처리 회로)를 이용하여도 된다. 혹은, 다른 처리 회로(별도의 처리 회로)를 이용하여도 된다. 샷 데이터 생성부(41) 및 위치 이탈 보정부(42) 내에 필요한 입력 데이터 혹은 연산된 결과는 그때마다 도시하지 않은 메모리에 기억된다.
편향 제어 회로(130) 내에는, 성형 편향기 제어부(43) 및 대물 편향기 제어부(44)라고 하는 기능이 배치된다. 성형 편향기 제어부(43) 및 대물 편향기 제어부(44)라고 하는 각 「~부」는, 처리 회로를 포함하고, 그 처리 회로에는, 전기 회로, 컴퓨터, 프로세서, 회로 기판, 양자 회로, 혹은, 반도체 장치 등이 포함된다. 또한, 각 「~부」는, 공통되는 처리 회로(동일한 처리 회로)를 이용하여도 된다. 혹은, 다른 처리 회로(별도의 처리 회로)를 이용하여도 된다. 성형 편향기 제어부(43) 및 대물 편향기 제어부(44) 내에 필요한 입력 데이터 혹은 연산된 결과는 그때마다 도시하지 않은 메모리에 기억된다.
또한, 묘화되기 위한 복수의 도형 패턴이 정의되는 묘화 데이터(레이아웃 데이터)가 묘화 장치(100)의 외부로부터 입력되어, 기억 장치(140)에 격납된다.
도 1에서는, 본 실시 형태 1를 설명하는데 있어서 필요한 구성 부분 이외에 대해서는 기재를 생략하고 있다. 묘화 장치(100)에 있어서, 통상, 필요한 그 밖의 구성이 포함되는 것은 말할 필요도 없다.
전자 총(5)(방출원)으로부터 방출된 전자 빔(6)은, 조명 렌즈(7)에 의해 직사각형의 홀을 가지는 제 1 애퍼쳐(8) 전체를 조명한다. 여기서, 전자 빔(6)을 우선 직사각형으로 성형한다. 그리고, 제 1 애퍼쳐(8)를 통과한 제 1 애퍼쳐 상의 전자 빔(6)은, 투영 렌즈(9)에 의해 제 2 애퍼쳐(11) 상에 투영된다. 이러한 제 2 애퍼쳐(11) 상에서의 제 1 애퍼쳐상의 위치는, 성형 편향기 제어부(43)에 의해 제어된 편향기(10)에 의해 편향 제어되어, 빔 형상과 치수를 변화시킬 수 있다(가변 성형). 그리고, 제 2 애퍼쳐(11)를 통과한 제 2 애퍼쳐상의 전자 빔(6)은, 대물 렌즈(12)에 의해 초점을 맞추어 대물 편향기 제어부(44)에 제어된, 예를 들면 정전형의 편향기(13)에 의해 편향되어 이동 가능하게 배치된 XY 스테이지(3) 상의 시료(2)의 원하는 위치에 조사된다. XY 스테이지(3)는 스테이지 제어 기구(46)에 의해 구동 제어된다. 그리고, XY 스테이지(3)의 위치는, 스테이지 위치 검출 기구(45)에 의해 검출된다. 스테이지 위치 검출 기구(45)에는, 예를 들면, 미러(4)에 레이저를 조사하고, 입사광과 반사광의 간섭에 기초하여 위치를 측정하는 레이저 측장 장치가 포함된다. 정전 렌즈(15)는, 시료(2)면의 요철에 대응하고, 동적으로 전자 빔(6)의 초점 위치를 보정한다(다이나믹 포커스).
도 2는, 실시 형태 1에 있어서의 스테이지 이동의 모습을 설명하기 위한 도이다. 시료(2)에 묘화하는 경우에는, XY 스테이지(3)를, 예를 들면 X 방향으로 연속 이동시키면서, 묘화(노광)면을 전자 빔(6)이 편향 가능한 직사각형 형상의 복수의 스트라이프 영역(SR)에 묘화 영역(R)이 가상 분할된 시료(2)의 1 개의 스트라이프 영역 상을 전자 빔(6)이 조사한다. XY 스테이지(3)의 X 방향의 이동은, 예를 들면 연속 이동으로 하고, 동시에 전자 빔(6)의 샷 위치도 스테이지 이동에 추종시킨다. 연속 이동시킴으로써 묘화 시간을 단축시킬 수 있다. 그리고, 1 개의 스트라이프 영역의 묘화가 끝나면 XY 스테이지(3)를 Y 방향으로 스텝 이송하여 X 방향(이번에는 역방향)으로 다음의 스트라이프 영역의 묘화 동작을 행한다. 각 스트라이프 영역의 묘화 동작을 사행(蛇行)시키도록 진행함으로써, XY 스테이지(3)의 이동 시간을 단축할 수 있다. 또한, 묘화 장치(100)에서는, 레이아웃 데이터(묘화 데이터)를 처리하는 것에 있어서는, 묘화 영역을 직사각형 형상의 복수의 프레임 영역으로 가상 분할하고, 프레임 영역마다 데이터 처리가 행해진다. 그리고, 예를 들면, 다중 노광을 행하지 않는 경우에는, 통상, 프레임 영역과, 상술한 스트라이프 영역이 같은 영역이 된다. 다중 노광을 행하는 경우에는, 다중도에 따라 프레임 영역과, 상술한 스트라이프 영역이 이탈되게 된다. 혹은, 다중도에 따른 스트라이프 영역과 같은 영역이 되는 복수의 프레임 영역에 묘화 영역이 가상 분할되어, 프레임 영역마다 데이터 처리가 행해진다. 이와 같이, 시료(2)의 묘화 영역은, 복수의 묘화 단위 영역이 되는 프레임 영역(스트라이프 영역)으로 가상 분할되고, 묘화부(150)는 이러한 프레임 영역(스트라이프 영역)마다 묘화한다.
도 3(a) 내지 도 3(c)은, 실시 형태 1의 비교예에 있어서의 빔의 조사역의 위치 이탈량을 측정한 결과의 일례를 나타내는 도이다. 도 3(a) 내지 도 3(c)에서, 세로축이 x 방향의 위치 이탈량을 나타낸다. 가로축이 x 방향의 위치를 나타낸다. 실시 형태 1의 비교예에서는, 전자 빔의 조사역의 대전량(CE)을 다음의 식 (1)으로 근사한다.
(1) CE=d0＋d1×ρ＋d2×D＋d3×E
식 (1)에서는, 패턴 밀도(ρ), 도스 분포(D), 조사량 분포(E(=ρD)), 및 계수(d0, d1, d2, d3)를 이용하여 정의한다. 도 3(a)에서는, 패턴 밀도(ρ)가 5%의 패턴을 이용하여, 측정한 결과를 나타낸다. 도 3(b)에서는, 패턴 밀도(ρ)가 10%의 패턴을 이용하여, 측정한 결과를 나타낸다. 도 3(c)에서는, 패턴 밀도(ρ)가 25%의 패턴을 이용하여, 측정한 결과를 나타낸다. 패턴 밀도(ρ)가 25%인 경우에 비해, 패턴 밀도(ρ)가 5%인 경우 및 패턴 밀도(ρ)가 10%인 경우에서는, 빔의 조사 위치에 따라서는 위치 이탈량이 증대해 버린다.
도 4는, 실시 형태 1의 비교예에 있어서의 빔의 조사역의 대전량과 패턴 밀도의 관계와 대전량의 근사식의 일례를 가리키는 도이다. 빔의 조사역의 대전량은, 패턴 밀도(ρ)의 변화에 의해, 대전량이 제로부터 서서히 대전량이 증가해 정(正)의 대전량의 피크를 맞이하고, 피크 후는 서서히 감소하고, 대전량이 정에서부터 부(負)가 되고, 그리고, 부의 대전량으로 수렴한다. 그러나, 실시 형태 1의 비교예에서는, 식 (1)에 도시한 바와 같이, 리니어 함수(1 차 비례 함수)로 조사역의 대전량(CE)을 근사하므로, 도 4에 도시한 바와 같이, 정의 대전량의 피크 부근(A부)과 부의 대전량으로 수렴하는 수렴역(B부)의 중간의 밀도역에서는 근사 정밀도가 높지만, 정의 대전량의 피크 부근(A부)과 부의 대전량으로 수렴하는 수렴역(B부)에서, 실시 형태 1의 비교예에 있어서의 근사 함수(식 (1))부터 크게 괴리해 버린다. 그 때문에, 실시 형태 1의 비교예에 의해 행해지는 대전 효과 보정의 수법에서는, 근사 함수부터 크게 괴리하는 패턴 밀도로 전자 빔(6)을 조사하면, 도 3(a) 및 도 3(b)에 도시한 바와 같이, 빔의 조사 위치에 따라서는 위치 이탈량이 증대해 버리게 된다. 부의 대전량으로 수렴하는 수렴역(B부)에 비해, 특히, 정의 대전량의 피크 부근(A부)에 있어서 위치 이탈량이 현저하게 커져버린다.
도 5는, 실시 형태 1의 비교예의 개량예에 있어서의 대전량의 근사식의 일례를 나타내는 도이다. 상술한 바와 같이, 정의 대전량의 피크 부근(A부)에 있어서 위치 이탈량이 현저하게 커짐으로써, 실시 형태 1의 비교예를 개량한다. 도 5에 도시한 바와 같이, 패턴 밀도(ρ)가 제로부터 정의 대전량의 피크 위치까지를 다른 리니어 함수 1(1 차 비례 함수)로 정의하도록 조사역의 대전량(CE)의 근사식을 리니어 함수 1과 실시 형태 1의 비교예로 이용한 리니어 함수 2와의 조합 함수에 의해 정의한다. 그러나, 이러한 리니어 함수 1와 리니어 함수 2와의 조합 함수로 정의해도, 여전히 정의 대전량의 피크 부근(A부)에 있어서 위치 이탈량이 허용 범위를 초과하여 생기게 된다. 이에, 실시 형태 1에서는, 더욱 개량하고, 이하와 같이, 조사역의 대전량(CE)을 근사한다.
도 6(a) 내지 도 6(c)은, 실시 형태 1에 있어서의 빔의 조사역의 대전량의 근사식의 구성을 설명하기 위한 도이다. 도 6(a)에서는, 패턴 밀도와 대전량과의 관계를 나타내는, 대전량의 피크(변곡점：극대점)을 형성하는 지수 함수(피크 함수)의 모델을 나타내고 있다. 도 6(b)에서는, 패턴 밀도와 대전량과의 관계를 나타내는, 1 차 비례 함수(리니어 함수)의 모델을 나타내고 있다. 도 6(c)에서는, 패턴 밀도와 대전량과의 관계를 나타내는, 대전량이 무한원으로 수렴하는 지수 함수(수렴 함수)의 모델을 나타내고 있다. 실시 형태 1에서는, 이러한 피크 함수와 리니어 함수와 수렴 함수를 조합한 조합 함수를 빔의 조사역의 대전량의 근사식으로서 이용한다. 실시 형태 1에 있어서의 조합 함수는, 이하의 식 (2)로 정의할 수 있다.
(2) CE=d0＋d1×ρ＋d2×D
＋d3×(ρD)＋d4 × (1-exp(d5 × (ρD))
＋d6 × (ρD)·exp(d7 × (ρD))
=d0＋d1×ρ＋d2×D
＋d3×E＋d4 × (1-exp(d5×E))
＋d6×E·exp(d7×E)
식 (2)에서는, 실시 형태 1의 비교예에서 나타낸 식 (1)의 제 4 항목의 것(d3×E)을, 리니어 함수(d3 × (ρD))와, 수렴 함수(d4 × (1-exp(d5 × (ρD)))와, 피크 함수(d6 × (ρD) exp(d7 × (ρD))의 합으로 치환한다. 식 (2)에서는, 패턴 밀도(ρ), 도스 분포(D), 조사량 분포(E(=ρD)), 및 계수(d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7)를 이용하여 정의한다.
도 7은, 실시 형태 1에 있어서의 빔의 조사역의 대전량과 패턴 밀도의 관계와, 대전량의 근사식의 일례를 가리키는 도이다. 빔의 조사역의 대전량은, 상술한 바와 같이, 패턴 밀도(ρ)의 변화에 의해, 대전량이 제로부터 서서히 대전량이 증가해 정의 대전량의 피크를 맞이하고, 피크 후는 서서히 감소하고, 대전량이 정에서부터 부가되고, 그리고 부의 대전량으로 수렴한다. 도 7의 A부에서, 정의 대전량의 피크는 패턴 밀도(ρ)가 3~7%의 범위에 생긴다. 실시 형태 1에서는, 식 (2)에 도시한 바와 같이, 리니어 함수(d3 × (ρD))와, 수렴 함수(d4 × (1-exp(d5 × (ρD)))와, 피크 함수(d6 × (ρD) exp(d7 × (ρD))의 조합에 의해, 조사역의 대전량(CE)을 근사하기 위해, 도 7에 도시한 바와 같이, 정의 대전량의 피크 부근(A부)에 있어서 근사 정밀도를 높힐 수 있다. 물론, 정의 대전량의 피크 부근보다 후부터 부의 대전량으로 수렴하기 전의 패턴 밀도역에서는, 근사 정밀도가 높다. 또한, 부의 대전량으로 수렴하는 수렴역(B부)에서 근사 정밀도를 높힐 수 있다.
도 8은, 실시 형태 1에 있어서의 대전량의 근사식을 이용하여 패턴 밀도에 의존한 빔의 조사역의 대전량을 근사한 경우의 시뮬레이션 결과를 나타내는 도이다. 도 8에 도시한 바와 같이, 패턴 밀도의 전 범위에서 근사 정밀도를 높힐 수 있음을 알 수 있다.
도 9는, 실시 형태 1에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 일례를 나타내는 순서도이다. 도 9에서, 실시 형태 1에 있어서의 묘화 방법은, 패턴 면적 밀도 분포(ρ(x, y)) 연산 공정(S100)과, 도스량 분포(D(x, y)) 산출 공정(S102)과, 조사량 분포(E(x, y)) 산출 공정(S104)과, 포깅 전자량 분포(F(x, y, σ)) 산출 공정(S106)과, 묘화 경과 시간(T(x, y)) 연산 공정(S107)과, 누적 시간(t) 연산 공정(S108)과, 대전량 분포(C(x, y)) 산출 공정(S109)과, 위치 이탈량 분포(p(x, y)) 연산 공정(S110)과, 편향 위치 보정 공정(S112)과, 묘화 공정(S114)이라고 하는 일련의 공정을 행한다.
패턴 면적 밀도 분포(ρ(x, y)) 연산 공정(S100)으로서, 패턴 면적 밀도 분포 연산부(31)는, 기억 장치(140)로부터 묘화 데이터를 읽어내고, 묘화 영역(혹은 프레임 영역)이 소정 치수(그리드 치수)로 메쉬 형상으로 가상 분할된 복수의 메쉬 영역의 메쉬 영역마다, 묘화 데이터로 정의되는 도형 패턴의 배치 비율을 나타내는 패턴 밀도(ρ(x, y))를 연산한다. 그리고, 메쉬 영역마다의 패턴 밀도의 분포(ρ(x, y))를 작성한다.
도스량 분포(D(x, y)) 산출 공정(S102)으로서, 도스량 분포 산출부(32)는, 패턴 밀도 분포(ρ(x, y))를 이용하여, 메쉬 영역마다의 도스량의 분포(D(x, y))를 산출한다. 도스량의 연산에는, 후방 산란 전자에 의한 근접 효과 보정을 행하면 매우 바람직하다. 도스량(D)은 이하의 식 (3)으로 정의할 수 있다.
(3) D=D0×｛(1＋2×η)/(1＋2×η×ρ)｝
식 (3)에서, D0는 기준 도스량이며, η는 후방 산란율이다.
이들 기준 도스량(D0) 및 후방 산란율(η)은, 해당 묘화 장치(100)의 유저에 의해 설정된다. 후방 산란율(η)은, 전자 빔(6)의 가속 전압, 시료(2)의 레지스트 막 두께나 기초 기판의 종류, 프로세스 조건(예를 들면, PEB 조건이나 현상 조건) 등을 고려해 설정할 수 있다.
조사량 분포(E(x, y)) 산출 공정(S104)으로서, 조사량 분포 산출부(33)는, 패턴 밀도 분포(ρ(x, y))의 각 메쉬값과 도스량 분포(D(x, y))의 대응 메쉬값을 곱하므로써, 메쉬 영역마다의 조사량 분포(E(x, y))(「조사 강도 분포」라고도 한다)를 연산한다.
포깅 전자량 분포(F(x, y, σ)) 산출 공정(S106)으로서, 포깅 전자량 분포 산출부(34)(포깅 하전 입자량 분포 연산부)는, 포깅 전자의 분포 함수(g(x, y))와, 상술한 조사량 분포(E(x, y)) 산출 공정에 의해 산출된 조사량 분포(E(x, y))를 합성곱 적분함으로써, 포깅 전자량 분포(F(x, y, σ))(포깅 하전 입자량 분포)(=E·g)를 연산한다. 이하, 구체적으로 설명한다.
우선, 포깅 전자의 확산 분포를 나타내는 분포 함수(g(x, y))는, 포깅 효과의 영향 반경(σ)을 이용하여, 이하의 식 (4-1)으로 정의할 수 있다. 여기에서는, 일례로서 가우스 분포를 이용하고 있다.
(4-1) g(x, y)=(1/πσ2) × exp｛-(x2＋y2)/σ2｝
포깅 전자량 분포(F(x, y, σ))는, 이하의 식 (4-2)으로 정의할 수 있다.
(4-2) F(x, y, σ)=∫∫g(x-x＇, y-y＇) E(x＇, y＇) dx＇dy＇
묘화 경과 시간(T(x, y)) 연산 공정(S107)으로서, 묘화 경과 시간 연산부(37)는, 시료(2) 상의 각 위치에 대해 묘화 개시 시각(레이아웃 선두 혹은 선두 프레임의 묘화를 개시하는 시각)으로부터 실제로 묘화하는 시각까지의 경과 시간(T(x, y))을 연산한다. 예를 들면, 해당하는 프레임 영역(스트라이프 영역)이 i 번째의 제 i 프레임 영역인 경우에는, 묘화 개시 위치(S(0, 0))의 묘화를 개시하는 묘화 개시 시각으로부터 1 개 전의 제 i-1 프레임 영역(스트라이프 영역)까지의 각 위치(x, y)를 묘화할 때까지의 예상 시간을 경과 시간(T(x, y))으로서 연산한다.
누적 시간(t)연산 공정(S108)으로서, 누적 시간 연산부(38)은, 이미 묘화가 종료된 묘화 단위 영역이 되는, 예를 들면 프레임 영역(스트라이프 영역)의 묘화에 걸린 묘화 시간을 누적한 누적 시간(t)을 연산한다. 예를 들면, 현재, 해당하는 프레임 영역이 i 번째의 제 i 프레임 영역인 경우에는, 제 1 프레임 영역을 묘화하기 위한 시간(t(1)), 제 2 프레임 영역을 묘화하기 위한 시간(t(2)), ···제 i 프레임 영역을 묘화하기 위한 시간(t(i))까지를 누적 가산한 가산치를 산출한다. 이에 의해, 해당하는 프레임 영역까지의 누적 시간(t)을 얻을 수 있다.
여기서, 현재, 처리를 행하고 있는 해당 프레임 영역 내를 실제로 묘화하는 경우, 1 개전의 프레임 영역까지는 묘화가 이미 완료되어 있으므로, 1 개 전까지의 프레임 영역 내에서 전자 빔(6)이 조사된 개소는 대전 부분이 된다. 따라서, 해당 프레임 영역의 누적 시간(t)으로부터 대전 부분이 있는 1 개 전까지의 프레임 영역 내의 각 위치(x, y)의 묘화 경과 시간(T(x, y))을 뺀 차분치(t-T)가 대전 부분을 묘화한 후의 경과 시간이 된다.
대전량 분포(C(x, y)) 산출 공정(S109)으로서, 대전량 분포 산출부(35)는, 조사량 분포(E(x, y))와, 포깅 전자량 분포(F(x, y, σ))와, 시간의 경과에 따른 대전 감쇠량을 이용하여, 대전량 분포(C(x, y))를 산출한다.
먼저, 대전량 분포(C(x, y))를 구하기 위한 함수(C(E, F, T, t))를 가정했다. 구체적으로는, 조사 전자가 기여하는 변수(CE(E))와, 포깅 전자가 기여하는 변수(CF(F))와, 경과 시간이 기여하는 대전 감쇠분(CT(T, t))으로 분리했다. 함수(C(E, F, T, t))는, 이하의 식 (5)으로 정의한다.
(5) C(x, y)=C(E, F, T, t)
=CE(E)＋CF(F)＋CT(T, t)
=(d0＋d1×ρ＋d2×D
＋d3×(ρD)＋d4×(1-exp(d5× (ρD)))
＋d6×(ρD)·exp(d7×(ρD))
＋(e1×F＋e2×F2＋e3×F3)
＋κ(ρ)·exp｛-(t-T)/λ(ρ)｝
상술한 바와 같이, 실시 형태 1에서, 대전량 분포 산출부(35)는, 기판(2) 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역의 대전량 분포(CE(E))를, 대전량의 피크(극대점 또는 극소점)를 가진 피크 함수(제 1 지수 함수)와 리니어 함수(1 차 비례 함수)와 대전량이 무한원으로 수렴하는 수렴 함수(제 2 지수 함수)를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는(패턴 밀도에 의존한다) 조합 함수(식 (2))을 이용하여 연산한다. 또한, 피크(극대점)가 정의 대전량을 가지도록 조합 함수의 계수를 설정한다. 이에 의해, 위치 이탈이 현저한 대전량의 피크 부근(A부)의 근사 정밀도를 높힐 수 있다. 또한, 패턴 밀도(ρ)가 3~7%의 범위 내에 대전량의 피크(극대점)가 위치하므로, 근사하는 실험 혹은 시뮬레이션 결과에 맞추어, 패턴 밀도(ρ)가 3~7%의 범위 내에 피크(극대점)가 위치하도록, 조합 함수의 계수를 설정한다. 이에 의해, 위치 이탈이 현저한 대전량의 피크 부근(A부)의 근사 정밀도를 더욱 높힐 수 있다. 게다가 부의 대전량으로 수렴하도록 조합 함수의 계수가 설정된다. 이에 의해, 위치 이탈이 생길 수 있는 수렴부 부근(B부)의 근사 정밀도를 높힐 수 있다.
여기서는, 피크 함수와 리니어 함수와 수렴 함수의 3 개를 모두 조합하고 있으나, 이에 한정되지 않는다. 피크 함수와 리니어 함수 혹은 수렴 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 패턴 밀도에 의존하는 조합 함수를 이용하여도 된다. 이에 의해, 특히, 위치 이탈이 현저한 대전량의 피크 부근(A부)의 근사 정밀도를 높힐 수 있다.
또한, 상술한 예에서는, 정의 대전량의 피크(극대점)를 가진 피크 함수(제 1 지수 함수)와 리니어 함수(1 차 비례 함수)와 대전량이 무한원으로 부의 대전량으로 수렴하는 수렴 함수(제 2 지수 함수)를 조합한 조합 함수를 이용하는 경우에 대해 설명했으나, 이에 한정되지 않는다. 부의 대전량의 피크(극소점)를 가진 피크 함수(제 1 지수 함수)와 리니어 함수(1 차 비례 함수)와 대전량이 무한원으로 정의 대전량으로 수렴하는 수렴 함수(제 2 지수 함수)를 조합한 조합 함수를 이용하는 경우여도 된다. 또한, 극대점 또는 극소점을 주는 입력 변수 x가 x＞0이 되도록 조합 함수가 설정되면 매우 바람직하다. 또한, 수렴 개소는, 무한원으로 한정되지 않는다. 소정의 패턴 밀도 이후는 수렴해도 좋다. 예를 들면, 패턴 밀도(ρ)가 75% 정도로 수렴해도 좋다.
또한, 식 (5)에 이용되는, 패턴 면적 밀도(ρ)에 의존한 대전 감쇠량(κ(ρ))은, 예를 들면, 이하의 식 (6)으로 근사할 수 있다. 여기에서는, 식 (6)이 2 차 함수로 되어 있으나, 이에 한정되지 않고, 더욱 고차의 함수여도 되고, 저차의 함수여도 된다.
(6) κ(ρ)=κ0＋κ1ρ＋κ2ρ2
그리고, 식 (5)에 이용되는, 패턴 면적 밀도(ρ)에 의존한 대전 감쇠 완화 시간 상수(λ(ρ))은, 예를 들면, 다음의 식 (7)으로 근사할 수 있다. 여기에서는, 식 (7)이 2 차 함수로 되어 있으나, 이에 한정되지 않고, 더욱 고차의 함수여도 되고, 저차의 함수여도 된다.
(7) λ(ρ)=λ0＋λ1ρ＋λ2ρ2
또한, 식 (5)~식 (7)의 각 계수 d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, e1, e2, e3, κ0, κ1, κ2, λ0, λ1, λ2에 대해서는, 상술한 특개 2009-260250호 공보, 특개 2011-040450호 공보와 같이, 실험 결과 및/혹은 시뮬레이션 결과를 피팅(근사)하여 구하면 된다. 일례로서, 구체적으로는, 이하와 같이 구한다.
우선, 대전 감쇠량(κ)과, 대전 감쇠 완화 시간 상수(λ)과, 묘화 경과 시간(t)을 이용하여, 각 패턴 면적 밀도(ρ)의 대전량(C)의 감쇠 곡선은, 지수 함수로 나타낸 다음의 식 (8)으로 근사할 수 있다.
(8) C=κ·exp(-t/λ)
또한, 패턴 면적 밀도(ρ)(패턴 면적율(ρ))가, 25%, 50%, 75% 및 100%의 각 경우에 대하여, 소정의 대전용 패턴의 묘화 직후의 측정 위치와 묘화로부터 50 분 후의 측정 위치와의 차이를 피팅함으로써, 식 (6)에서 근사한 패턴 면적 밀도(ρ)에 의존한 대전 감쇠량(κ(ρ))을 얻을 수 있다.
또한, 패턴 면적 밀도(ρ)(패턴 면적율(ρ))가, 25%, 50%, 75% 및 100%의 각 경우에 대하여, 소정의 대전용 패턴의 묘화 직후부터 50 분 후까지의 복수의 타이밍에서의 측정 위치와 묘화로부터 50 분 후의 측정 위치와의 각 차를 피팅함으로써, 식 (7)에서 근사한 패턴 면적 밀도(ρ)에 의존한 대전 감쇠 완화 시간 상수(λ(ρ))을 얻을 수 있다.
이상의 결과로부터, 이러한 소정의 대전용 패턴이 묘화된 조사부의 각 위치(좌표(x, y))에 있어서의 대전량(C(x, y))은, 다음의 식 (9)으로 근사할 수 있다.
(9) C(x, y)=κ(ρ)·exp(-t/λ(ρ))
그리고, 상술한 바와 같이, 차분치(t-T)가 대전 부분을 묘화한 후의 경과 시간이 되므로, 식 (9)을 이용한 CT(T, t)는, 다음의 식 (10)으로 변형할 수 있다.
(10) CT(T, t)=κ(ρ)·exp｛-(t-T)/λ(ρ)｝
또한, 식 (9)에서는, 대전용 패턴 내의 대전 감쇠량(κ(ρ))이 모든 위치에서 한결같다고 하는 가정 하에서 가늠되고 있다. 그 때문에, 패턴 면적 밀도(ρ)가 25%에서 75%로 증가함에 따라 부의 전하 감쇠(κ(ρ))의 크기는 증가하지만, 100%의 패턴 면적 밀도(ρ)에서 부의 전하 감쇠(κ(ρ))는 다시 감소한다. 실제로는, 복수의 프레임 영역에 걸치는듯한 소정의 사이즈의 대전용 패턴을 묘화하는 경우에, 최초에 묘화된 개소와 최후에 묘화되는 개소에서는 상당한 시간이 경과하고 있다. 관측되는 위치 이탈량(Y)으로부터 일 태양 분포를 가정해 구한 대전 감쇠량(κ(ρ))에 대해, 대전이 감쇠하는 대전 감쇠 완화 시간 상수(λ)을 적용해 설정된 보정 후의 대전 감쇠량(κ”(ρ))으로부터 위치 이탈량(Y”)을 구하면, Y”쪽이 Y보다 작아진다. 이에, 위치 이탈량(Y”)이 원래의 위치 이탈량(Y)과 같아지는듯한 보정식(κ”=L(λ)·κ)을 이용하여 대전 감쇠량(κ(ρ))을 보정해도 좋다.
예를 들면, 복수의 대전 감쇠 완화 시간 상수(λ)을 이용하여, 각 대전 감쇠 완화 시간 상수(λ)에서의 κ”/κ를 플롯한 결과를 피팅함으로써, 보정식(κ”=L(λ)·κ)을 얻을 수 있다. 예를 들면, κ”=(1＋3.1082·λ-1.0312)·κ을 얻을 수 있다.
예를 들면, 패턴 면적 밀도(ρ)가, 75%의 경우와 100%의 경우에서 대전 감쇠량이 역전하는 경우가 있으나, 이러한 보정에 의해, 이러한 역전 현상은 해소되고, 보정 후의 대전 감쇠량(κ”(ρ))은, 패턴 면적 밀도(ρ)가 25%, 50%, 75%, 100%로 증가함에 따라 순서대로 증가 혹은 감소된다.
또한, 실시 형태 1에 있어서의 모델에서는, 우선은, 대전 감쇠분(CT(T, t))을 무시하고, 조사역의 함수는, 변수 CF(F)=0, 즉, C(E, F, T, t)=CE(E)로 가정했다. 한편, 비조사역의 함수는, 변수 CE(E)=0, 즉, C(E, F)=CF(F)로 가정했다. 또한, 조사역 내는 균일하게 대전하는 것으로 가정했다. 즉, CE(E)=cO로 가정했다. 이 cO는 정수이며, 예를 들면, 1이다.
또한, 비조사역에서는, 포깅 전자량 강도(F)가 커질수록 대전(CF(F)이 포화한다. 이에, 비조사역의 변수(CF(F)를 다음의 식 (11)과 같이 나타내는 것으로 했다.
(11) CF(F)=-c1×Fα
상기 식 (11) 중의 α는, 0＜α＜1의 조건을 충족한다. 본 발명자의 실험에 의하면, α=0.3-0.4일 때에 가장 실험 결과에 가깝게 되며, 매우 바람직함을 알 수 있었다. 이 매우 바람직한 α의 범위는, 사용하는 전자 빔 묘화 장치에 따라 바꿀 수 있다.
여기서, 상기 식 (11)과 같이 함수 CF(F)를 규정한 이유에 대해 설명한다.
포깅 전자량 강도(F)는, 4 종류의 패턴 밀도(100%, 75%, 50%, 25%) 중, 패턴 밀도 100%인 때의 포깅 전자량 강도(F)를 F100로 하면, 각 패턴 밀도에서의 강도는, 패턴 밀도에 비례하여 각각 F100, 0.75×F100, 0.5×F100, 0.25×F100이 된다. 그러나, CF(F)는, 미지의 함수이다. 때문에, CF(F100), CF(0.75×F100), CF(0.5×F100), CF(0.25×F100)는 강도 비례하지 않고, 게다가 각 패턴 밀도에서 분포 형상이 서로 다를 가능성이 있다. 이와 같이 각 패턴 밀도에서의 분포 형상이 다르면, 패턴 밀도마다 CF(F)을 규정하지 않으면 안되므로 해석 상 불편하다.
이에, 임의의 F에 대해, 패턴 밀도가 변화해도, 상사(相似)형의 분포 형상을 얻을 수 있는 함수 CF(F)로 했다. 즉, 함수 CF(F)가 다음 식 (12)의 관계를 충족시키도록 규정했다. 다음 식 (12)에 있어서의 a는 패턴 밀도이며, A는 정수이다.
(12) CF(aF)/CF(F)=A
상사형의 함수이면, CF(F) 전체의 강도는 패턴 면적 밀도의 변화에 비례하지 않아도, 분포 형상이 변하지 않는다. 강도에 대해서는, 상기 파라미터 c0, c1의 조합에 의해 조정할 수 있다. 따라서, CF(F)를 패턴 밀도마다 규정할 필요는 없고, 1 개의 σ에 대해 1 개의 CF(F)를 규정하기만 하면 되므로, 해석을 간단히 할 수 있다.
이어서, 상기 파라미터 c0, c1, σi의 최적인 조합을 결정한다. 조사역에 대해서는, co라고 하는 크기의 스텝 형상의 대전량 분포 CE(E)를 가정하고, 이 대전량 분포 CE(E)와 미리 계산해 둔 응답 함수 r(x)를 합성곱 적분함으로써, 위치 이탈량 p0(x)을 산출한다.
또한, 비조사역에 대해서는, 어느 α와 포깅 전자 확산 반경(이하, 「포깅 반경」이라고 한다)(σ)을 가정하여 CF(F)를 계산한다. 이 CF(F)를 복수의 포깅 반경(σ)에 대해 구한다. 예를 들면, 포깅 반경(σ)은 1 mm~24 mm까지 1 mm 간격으로 가정된다. 그리고, 포깅 반경(σ1~σi)에 대한 대전량 분포 CF(F)와 응답 함수 r를 이용하여, 위치 이탈량 p1(x)~pi(x)를 구한다.
이들 조사역 및 비조사역의 위치 이탈량 p(x)을 합성하면, 다음 식 (13)와 같이 나타내진다.
(13) p(x)=c0×p0(x)＋c1×pi(x)
그리고, 상기 식 (13)이 실험 결과를 가장 잘 적합(피팅)한 파라미터 c0, c1, σ의 조합을 구한다. 예를 들면, 레지스트 A, B, C에 대해, 피팅에 의해 구해진 파라미터 c0, c1, σ의 최적인 조합을 구한다. 그러나, 같은 종류의 레지스트를 사용하는 경우에도, 패턴 밀도가 다르면 최적의 포깅 반경(σ)이 달라지는 것을 알 수 있었다. 물리적으로, 패턴 밀도에 의존해 포깅 반경(σ)이 변화하지 않는 것이 바람직하다. 또한, 레지스트 A에 대해서는 양호한 피팅 결과를 얻을 수 있었지만, 레지스트 B, C에 대해서는 레지스트 A만큼 양호한 피팅 결과를 얻을 수 없었다. 본 발명자의 검토에 의하면, 이러한 결과는, 조사부의 대전을 CE(E)=c0와 플랫에 가정한 것에 의한 것이라고 생각된다.
이에, 본 발명자는, 조사역의 대전량 분포에 대해서도 포깅 전자의 영향을 기술하도록 상기 모델을 수정했다. 이러한 모델에서는, 조사역에서의 대전량 분포를 다음 식 (14)과 같이 나타냈다. 단, 비조사부의 대전량 분포는, 상기 모델과 마찬가지로 했다.
(14) C(E, F)=CE(E)＋CFe(F)=c0-c1×Fα
수정된 모델에 대해 파라미터 c0, c1, σ의 조합을 구한다. 수정된 모델은, 포깅 반경(σ)이 패턴 밀도 의존성을 더 가지고 있다. 게다가 피팅에 의해 구해진 c1는, 다음의 식 (15)의 곡선을 곱해야 하지만, 곱하지 않음을 알 수 있었다.
(15) C(E, F)=CE(E)＋CF(F)
이에, 우선, 비조사역의 대전량 분포(CF(F))와 포깅 전자량 강도(F)와의 관계를, 다음 식 (16)과 같은 다항식 함수에 의해 나타냈다. 다음 식 (16)에서, f1, f2, f3는 정수이다.
(16) CF(F)=f1×F＋f2×F2＋f3×F3
이어서, 각 패턴 밀도에 대해 y=0에 있어서의 대전량 분포(C(x, 0))를 산출한다. 또한, y=0으로 한정되지 않고, 2 차원에서 대전량 분포(C(x, y))를 산출함으로써, 이하에 실시하는 피팅의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
그리고, 비조사역의 대전량 분포 C(x, 0)와 상기 식 (15)의 CF(F)가 가장 바람직한듯한 최적의 포깅 반경(σ)을 구한다. 포깅 반경(σ)이 과소한 경우 또는 포깅 반경(σ)이 과대한 경우에는, 양호한 피팅 결과를 얻을 수 없다. 즉, 포깅 반경(σ)이 과소 혹은 과대가 되면, 각 패턴 밀도의 데이터가 서로 이격되어 버리므로, 상기 파라미터 f1, f2, f3를 구할 수 없다. 이에 대해, 최적의 포깅 반경(σ)이 구해지면 양호한 피팅 결과를 얻을 수 있어, 상기 파라미터 f1, f2, f3를 구할 수 있다.
이어서, 상기 구한 최적의 포깅 반경(σ)을 이용하여, 조사역의 포깅 전자량 분포(F)를 구한다. 그리고, 조사역의 대전량 분포(C(E, F))를 조사량 분포(E)와, 상기 식 (3)에서 구해진 포깅 전자량 분포(F)를 이용하여, 다음 식 (16)과 같은 다항식 함수에 의해 나타냈다. 다음 식 (16)에서는, 포깅 전자가 기여하는 대전량 분포(CFe(F))가 고려되고 있다.
(17) C(E, F)=CE(E)＋CFe(F)
=(d0＋d1×ρ＋d2×D
＋d3×(ρD)＋d4×(1-exp(d5× (ρD)))
＋d6×(ρD)·exp(d7×(ρD))
＋(e1×F＋e2×F2＋e3×F3)
그리고, 조사역의 대전량 분포(C(x, 0))와, 상기 식 (17)의 대전량 분포(C(E, F))가 가장 바바람직한듯한 파라미터 d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, e1, e2, e3를 구한다.
이 모델에서는, 상기한 상사형의 함수를 이용한 모델과는 달리, 패턴 밀도가 변화해도, 최적의 포깅 반경(σ)은 변함없다.
그리고, 상기 식 (17)에서 나타낸 조사역의 대전량 분포(C(E, F))에, 추가로 대전 감쇠에 기인한 대전량 분포를 가산하면, 상술한 식 (5)을 얻을 수 있다. 이에 의해, 대전 감쇠분을 보정할 수 있다.
위치 이탈량 분포(p(x, y)) 연산 공정(S110)으로서, 위치 이탈량 분포 연산부(36)(위치 이탈량 연산부)는, 얻어진 대전량 분포(C(x, y))를 이용하여, 전자 빔(6)의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산한다. 구체적으로는, 위치 이탈량 분포 연산부(36)는, 대전량 분포(C(x, y))의 각 대전량(C)에 응답 함수(r(x, y))를 합성곱 적분함으로써, 대전량 분포(C(x, y))의 각 위치(x, y)의 대전량에 기인한 묘화 위치(x, y)의 위치 이탈량(P)을 연산한다. 이 대전량 분포(C(x, y))를 위치 이탈량 분포(P(x, y))로 변환하는 응답 함수 r(x, y)를 가정한다. 여기에서는, 대전량 분포(C(x, y))의 각 위치에서 나타나는 대전 위치를 (x＇, y＇)로 나타내고, 현재, 데이터 처리를 행하고 있는 해당하는 프레임 영역(예를 들면, 제 i 프레임 영역)의 빔 조사 위치를 (x, y)로 나타낸다. 여기서, 빔의 위치 이탈은, 빔 조사 위치 (x, y)로부터 대전 위치 (x＇, y＇)까지의 거리의 함수로서 나타낼 수 있으므로, 응답 함수를 r(x-x＇, y-y＇)와 같이 기술할 수 있다. 응답 함수 r(x-x＇, y-y＇)는, 미리 실험을 행하고, 실험 결과와 적합하듯이 미리 구해두면 된다. 이하, 실시 형태 1에서, (x, y)는, 현재, 데이터 처리를 행하고 있는 해당하는 프레임 영역의 빔 조사 위치를 나타낸다.
그리고, 위치 이탈량 분포 연산부(36)는, 해당하는 프레임 영역의 묘화하고자 하는 각 위치(x, y)의 위치 이탈량(P)으로부터 위치 이탈량 분포 Ｐｉ（ｘ，ｙ） (혹은, 위치 이탈량 맵 Ｐｉ（ｘ，ｙ）라고도 한다)를 작성한다. 연산된 위치 이탈량 맵 Ｐｉ（ｘ，ｙ）은, 기억 장치(21)에 격납됨과 동시에, 제어 계산기(120)로 출력된다.
한편, 제어 계산기(120) 내에서는, 샷 데이터 생성부(41)가, 기억 장치(140)로부터 묘화 데이터를 읽어내어, 복수단의 데이터 변환 처리를 행하여, 묘화 장치(100) 고유의 포맷의 샷 데이터를 생성한다. 묘화 데이터에 정의되는 도형 패턴의 사이즈는, 통상, 묘화 장치(100)가 1 회의 샷으로 형성할 수 있는 샷 사이즈보다 크다. 때문에, 묘화 장치(100) 내에서는, 묘화 장치(100)가 1 회의 샷으로 형성 가능한 사이즈가 되도록, 각 도형 패턴을 복수의 샷 도형으로 분할한다(샷 분할). 그리고, 샷 도형마다, 도형종을 나타내는 도형 코드, 좌표, 및 사이즈라고 하는 데이터를 샷 데이터로서 정의한다.
편향 위치 보정 공정(S112)(위치 이탈 보정 공정)으로서 위치 이탈 보정부(42)(보정부)는, 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정한다. 여기에서는, 각 위치의 샷 데이터를 보정한다. 구체적으로는, 샷 데이터의 각 위치(x, y)에 위치 이탈량 맵 Pi(x, y)이 가리키는 위치 이탈량을 보정하는 보정치를 가산한다. 보정치는, 예를 들면, 위치 이탈량 맵 Pi(x, y)이 가리키는 위치 이탈량의 정부(正負)의 부호를 반대로 한 값을 이용하면 매우 바람직하다. 이에 의해 전자 빔(6)이 조사되는 경우에, 그 조사처의 좌표가 보정되므로, 대물 편향기(13)에 의해 편향되는 편향 위치가 보정되게 된다. 샷 데이터는 샷 순으로 배열되도록 데이터 파일에 정의된다.
묘화 공정(S114)으로서, 편향 제어 회로(130) 내에서는, 샷 순으로, 성형 편향기 제어부(43)가, 샷 도형마다, 샷 데이터에 정의된 도형종 및 사이즈로부터 전자 빔(6)을 가변 성형하기 위한 성형 편향기(10)의 편향량을 연산한다. 동일 시기에, 대물 편향기 제어부(44)가, 해당 샷 도형을 조사하는 시료(2) 상의 위치에 편향하기 위한 대물 편향기(13)의 편향량을 연산한다. 바꾸어 말하면, 대물 편향기 제어부(44)가, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 편향하는 편향량을 연산한다. 그리고, 전자 경통(1)(컬럼)은, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사한다. 구체적으로는, 전자 경통(1)(컬럼) 내에 배치된 대물 편향기(13)가, 연산된 편향량에 따라 전자 빔을 편향함으로써, 보정된 조사 위치에 전자 빔을 조사한다. 이에 의해 묘화부(150)는, 시료(2)의 대전 보정된 위치에 패턴을 묘화한다.
도 10은, 실시 형태 1에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 다른 일례를 나타내는 순서도이다. 도 10에서, 도 9의 도스량 분포(D(x, y)) 산출 공정(S102) 대신에, 패턴 밀도 분포(ρ(x, y))에 관계없이 고정의 도스량 분포(D(x, y))를 이용하는 점 외에는 도 9와 같다.
이상과 같이, 실시 형태 1에 의하면, 대전 효과 보정이 불충분하다고 여겨진 패턴 밀도로 일부의 영역을 포함해 대전 현상에 기인한 위치 이탈을 보정할 수 있다. 그 결과, 고정도의 조사 위치에 빔을 조사할 수 있다. 따라서, 고정도의 위치에 빔의 조사 패턴을 형성할 수 있다.
실시 형태 2.
실시 형태 1에서는, 싱글 빔을 이용한 묘화 장치에 대전 효과 보정을 적용한 경우에 대해 설명했으나, 이에 한정되지 않는다. 실시 형태 2에서는, 멀티 빔을 이용한 묘화 장치에 대전 효과 보정을 적용한 경우에 대해 설명한다.
도 11은, 실시 형태 2에 있어서의 묘화 장치의 구성을 나타내는 개념도이다. 도 11에서, 묘화 장치(300)는, 묘화부(350)와 제어부(360)를 구비하고 있다. 묘화 장치(300)는, 멀티 하전 입자 빔 묘화 장치의 일례임과 동시에, 멀티 하전 입자 빔 노광 장치의 일례이다. 묘화부(350)는, 전자 경통(102)과 묘화실(103)을 구비하고 있다. 전자 경통(102) 내에는, 전자 총(201), 조명 렌즈(202), 성형 애퍼쳐 어레이 부재(203), 블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204), 축소 렌즈(205), 제한 애퍼쳐 부재(206), 대물 렌즈(207), 정전 렌즈(212), 및 편향기(208, 209)가 배치되어 있다. 묘화실(103) 내에는, XY 스테이지(105)가 배치된다. XY 스테이지(105) 상에는, 묘화시(노광시)에는 묘화 대상 기판이 되는 마스크 등의 시료(101)가 배치된다. 시료(101)에는, 반도체 장치를 제조할 때의 노광용 마스크, 혹은, 반도체 장치가 제조되는 반도체 기판(실리콘 웨이퍼) 등이 포함된다. 또한, 시료(101)에는, 레지스트가 도포된, 아직 아무것도 묘화되지 않은 마스크 블랭크스가 포함된다. XY 스테이지(105) 상에는, 추가로 XY 스테이지(105)의 위치 측정용의 미러(210)가 배치된다.
제어부(360)는, 제어 계산기(110, 120), 메모리(112), 편향 제어 회로(130), 디지털·아날로그 변환(DAC) 앰프 유닛(132, 134), 스테이지 제어 기구(138), 스테이지 위치 측정기(139), 외부 인터페이스(I/F) 회로(146), 및 자기 디스크 장치 등의 기억 장치(21, 140, 142)를 가지고 있다. 제어 계산기(110, 120), 메모리(112), 편향 제어 회로(130), 스테이지 제어 기구(138), 스테이지 위치 측정기(139), 외부 I/F 회로(146), 및 기억 장치(21, 140, 142)는, 도시하지 않은 버스를 통해 서로 접속되어 있다. 기억 장치(140)(기억부)에는, 묘화 데이터가 묘화 장치(300)의 외부로부터 입력되어 격납되어 있다. 편향 제어 회로(130)에는, DAC 앰프 유닛(132, 134) 및 블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204)가 도시하지 않은 버스를 통해 접속되어 있다. 스테이지 위치 측정기(139)는, 레이저광을 XY 스테이지(105) 상의 미러(210)에 조사하고, 미러(210)로부터의 반사광을 수광한다. 그리고, 이러한 입사광과 반사광과의 간섭의 정보를 이용하여 XY 스테이지(105)의 위치를 측정한다.
제어 계산기(110) 내의 구성은, 도 1과 같다. 제어 계산기(120) 내에는, 샷 데이터 생성부(41) 및 조사량 변조부(47)라고 하는 기능이 배치된다. 샷 데이터 생성부(41) 및 조사량 변조부(47)라고 하는 각 「~부」는, 처리 회로를 포함하고, 그 처리 회로에는, 전기 회로, 컴퓨터, 프로세서, 회로 기판, 양자 회로, 혹은, 반도체 장치 등이 포함된다. 또한, 각 「~부」는, 공통되는 처리 회로(동일한 처리 회로)를 이용하여도 된다. 혹은, 다른 처리 회로(별도의 처리 회로)를 이용하여도 된다. 샷 데이터 생성부(41) 및 조사량 변조부(47) 내에 필요한 입력 데이터 혹은 연산된 결과는 그때마다 도시하지 않은 메모리에 기억된다.
여기서, 도 11에서는, 실시 형태 2를 설명하는데 있어서 필요한 구성을 기재하고 있다. 묘화 장치(300)에 있어서, 통상, 필요한 그 밖의 구성을 구비하고 있어도 상관없다.
성형 애퍼쳐 어레이 부재(203)에는, 세로(y 방향) p 열×횡(x 방향) q 열(p, q≥2)의 홀(개구부)이 소정의 배열 피치로 매트릭스 형상으로 형성되어 있다. 예를 들면, 종횡(x, y 방향)에 512×512 열의 홀이 형성된다. 각 홀은, 모두 같은 치수 형상의 직사각형으로 형성된다. 블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204)는, 성형 애퍼쳐 어레이 부재(203)의 매트릭스 형상으로 형성된 복수의 홀에 대응하는 위치에, 멀티 빔의 각각의 빔의 통과용의 통과 홀(개구부)이 개구된다. 그리고, 각 통과 홀의 근방 위치에, 해당하는 통과 홀을 사이에 두고 블랭킹 편향용의 제어 전극과 대향 전극의 조(블랭커：블랭킹 편향기)가 각각 배치된다. 또한, 각 통과 홀의 근방에는, 제어 전극에 편향 전압을 인가하는 제어 회로(로직 회로)가 배치된다. 대향 전극은 그라운드 접속된다. 각 통과 홀을 통과하는 전자 빔은, 각각 독립하여 쌍이 되는 제어 전극과 대향 전극의 조에 인가되는 전압에 의해 편향된다. 이러한 편향에 의해 블랭킹 제어된다. 멀티 빔 중의 대응 빔을 각각 블랭킹 편향한다. 통과 홀마다 배치되는 제어 전극과 대향 전극의 조와 그 제어 회로에 의해 개별 블랭킹 기구가 구성된다. 이와 같이, 복수의 블랭커가, 성형 애퍼쳐 어레이 부재(203)의 복수의 홀(개구부)을 통과한 멀티 빔 중, 각각 대응하는 빔의 블랭킹 편향을 행한다.
실시 형태 1에서는, 상술한 개별 블랭킹 제어용의 각 제어 회로에 의한 빔 ON/OFF 제어를 이용하여, 각 빔의 블랭킹 제어를 행한다. 실시 형태 2에 있어서의 묘화 동작은, 도 2에서 설명한 바와 같이, 스트라이프 영역마다 진행된다.
전자 총(201)(방출부)으로부터 방출된 전자 빔(200)은, 조명 렌즈(202)에 의해 거의 수직으로 성형 애퍼쳐 어레이 부재(203) 전체를 조명한다. 성형 애퍼쳐 어레이 부재(203)에는, 직사각형의 복수의 홀(개구부)이 형성되고, 전자 빔(200)은, 모든 복수의 홀이 포함되는 영역을 조명한다. 복수의 홀의 위치에 조사된 전자 빔(200)의 각 일부가, 이러한 성형 애퍼쳐 어레이 부재(203)의 복수의 홀을 각각 통과함으로써, 예를 들면 직사각형 형상의 복수의 전자 빔(멀티 빔)(20a~e)이 형성된다. 이러한 멀티 빔(20a~e)은, 블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204)의 각각 대응하는 블랭커(제 1 편향기：개별 블랭킹 기구) 내를 통과한다. 이러한 블랭커는, 편향 제어 회로(130) 및 개별 블랭킹 기구의 제어 회로에 의해 제어되어, 각각, 적어도 개별적으로 통과하는 전자 대응 빔(20)을 설정된 묘화 시간(조사 시간)은 빔 ON, OFF 상태를 유지한다. 바꾸어 말하면, 블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204)는, 멀티 빔의 조사 시간을 제어한다.
블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204)를 통과한 멀티 빔(20a~e)은, 축소 렌즈(205)에 의해 축소되어, 제한 애퍼쳐 부재(206)에 형성된 중심의 홀을 향해 나아간다. 여기서, 블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204)의 블랭커에 의해 편향된 전자 빔(20a)은, 제한 애퍼쳐 부재(206)(블랭킹 애퍼쳐 부재)의 중심의 홀에서 위치가 이탈되어, 제한 애퍼쳐 부재(206)에 의해 차폐된다. 한편, 블랭킹 애퍼쳐 어레이 기구(204)의 블랭커에 의해 편향되지 않았던 전자 빔(20b~e)은, 도 11에 도시한 바와 같이, 제한 애퍼쳐 부재(206)의 중심의 홀을 통과한다. 이와 같이, 제한 애퍼쳐 부재(206)는, 개별 블랭킹 기구에 의해 빔 OFF 상태가 되도록 편향된 각 빔을 차폐한다. 그리고, 빔 ON가 되고 나서 빔 OFF가 되기까지 형성된, 제한 애퍼쳐 부재(206)를 통과한 빔에 의해, 1 회분의 샷의 각 빔이 형성된다. 제한 애퍼쳐 부재(206)를 통과한 멀티 빔(20)은, 대물 렌즈(207)에 의해 초점이 합쳐져, 원하는 축소율의 패턴상이 되어, DAC 앰프 유닛(134)으로부터의 편향 전압에 의해 제어되는 편향기(208) 및 DAC 앰프 유닛(132)으로부터의 편향 전압에 의해 제어되는 편향기(209)에 의해, 제한 애퍼쳐 부재(206)를 통과한 각 빔(멀티 빔(20) 전체)이 동일 방향으로 한꺼번에 편향되어, 각 빔의 시료(101) 상의 각각의 조사 위치에 조사된다. 또한, 예를 들면 XY 스테이지(105)가 연속 이동하고 있을 때, 빔의 조사 위치가 XY 스테이지(105)의 이동에 추종하도록 편향기(208)에 의해 제어된다. 한 번에 조사되는 멀티 빔(20)은, 이상적이게는 성형 애퍼쳐 어레이 부재(203)의 복수의 홀의 배열 피치에, 상술한 원하는 축소율을 곱한 피치로 배열되게 된다. 이와 같이, 전자 경통(102)(컬럼)은, 전자 빔에 의해 구성되는 멀티 빔을 시료(101) 상에 조사한다. XY 스테이지(105)는 스테이지 제어 기구(138)에 의해 구동 제어된다. 그리고, XY 스테이지(105)의 위치는, 스테이지 위치 측정기(139)에 의해 검출된다. 스테이지 위치 측정기(139)에는, 예를 들면, 미러(210)에 레이저를 조사하고, 그 입사광과 반사광과의 간섭에 기초해 위치를 측정하는 레이저 측장 장치가 포함된다. 정전 렌즈(212)는, 시료(101) 면의 요철에 대응하여, 동적으로 멀티 빔(20)의 초점 위치를 보정한다(다이나믹 포커스).
도 12은, 실시 형태 2에 있어서의 멀티 빔의 조사 영역과 묘화 대상 화소와의 일례를 나타내는 도이다. 도 12에서, 스트라이프 영역(332)은, 예를 들면, 멀티 빔의 빔 사이즈로 메쉬 형상의 복수의 메쉬 영역에 분할된다. 이러한 각 메쉬 영역이, 묘화 대상 화소(336)(단위 조사 영역, 혹은 묘화 위치)가 된다. 묘화 대상 화소(336)의 사이즈는, 빔 사이즈로 한정되지 않고, 빔 사이즈와는 관계없이 임의의 크기로 구성되는 것이어도 상관없다. 예를 들면, 빔 사이즈의 1/n(n는, 1 이상의 정수)의 사이즈로 구성되어도 상관없다. 도 12의 예에서는, 시료(101)의 묘화 영역이, 예를 들면 y 방향으로, 1 회의 멀티 빔(20)의 조사로 조사 가능한 조사 영역(334)(묘화 필드)의 사이즈와 실질적으로 같은 폭 사이즈로 복수의 스트라이프 영역(332)에 분할된 경우를 나타내고 있다. 또한, 스트라이프 영역(332)의 폭은, 이에 한정되지 않는다. 조사 영역(334)의 n 배(n은, 1 이상의 정수)의 사이즈이면 매우 바람직하다. 그리고, 조사 영역(334) 내에, 1 회의 멀티 빔(20)의 샷으로 조사 가능한 복수의 화소(328)(빔의 묘화 위치)가이 나타내어지고 있다. 바꾸어 말하면, 서로 인접한 화소(328) 간의 피치가 멀티 빔의 각 빔 간의 피치가 된다. 도 12의 예에서는, 서로 인접한 4 개의 화소(328)로 둘러싸임과 동시에, 4 개의 화소(328) 중의 1 개의 화소(328)를 포함한 정방형의 영역에서 1 개의 그리드(329)를 구성한다. 도 12의 예에서는, 각 그리드(329)는, 4×4 화소로 구성되는 경우를 나타내고 있다.
예를 들면, 편향기(208)에 의해, 조사 영역(334)이 시료(101) 상의 1 점에 고정(트래킹 제어)되면, 그리드(329) 내의 행 혹은 열을 같은 빔이 편향기(209)에 의해 시프트하면서 각 샷을 행한다. 그리고, 그리드(329) 내의 행 혹은 열의 화소(336)군의 조사가 종료되면, 트래킹 제어를 리셋하고, 조사 영역(334)을, 예를 들면 1 화소(336)분 늦추어 고정(트래킹 제어)한다. 그 때, 그리드(329)를 담당하는 빔은, 전회의 빔과는 다른 빔이 이용되도록 제어된다. 이러한 동작을 반복함으로써, 스트라이프 영역(332) 내의 모든 화소(336)가 조사 대상이 된다. 그리고, 필요한 화소(336)에 멀티 빔 중 몇 개의 빔을 조사함으로써, 전체적으로 원하는 도형 패턴을 묘화하게 된다.
도 13은, 실시 형태 2에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 일례를 나타내는 순서도이다. 도 13에서, 실시 형태 2에 있어서의 묘화 방법은, 편향 위치 보정 공정(S112) 대신에, 조사량 변조 공정(S113)을 실시하는 점 이외에는 도 9와 같다. 또한, 이하에 설명하는 점 이외의 내용은 실시 형태 1과 같다.
패턴 면적 밀도 분포(ρ(x, y)) 연산 공정(S100)부터 위치 이탈량 분포(p(x, y)) 연산 공정(S110)까지의 각 공정의 내용은 실시 형태 1과 같다. 실시 형태 1에서는, 위치 이탈을 보정하기 위해, 샷 데이터에 정의되는 각 샷 도형의 조사 위치(좌표)를 보정하고, 보정된 위치에 편향하도록 편향량을 연산했다. 한편, 실시 형태 2에서는, 멀티 빔을 이용하여, 필요한 화소(336)로의 빔 조사의 유무 및 조사량의 조정에 의해 패턴 형성한다. 또한, 빔 편향은 편향기(208, 209)를 사용하여 멀티 빔 전체로 일괄적으로 편향한다. 때문에, 개별의 빔의 편향 위치를 보정하는 것은 곤란하다. 이에, 실시 형태 2에서는, 대전에 기인하여 위치 이탈하는 화소(336) 및 그 화소(336)의 주변의 화소의 조사량을 변조함으로써, 조사 후에 형성되는 조사 패턴(화소 패턴)의 위치를 보정한다.
여기서, 샷 데이터 생성부(41)는, 각 화소(336)로의 조사 시간을 연산한다. 조사 시간은, 도스량 분포(D(x, y))로 정의되는 도스량을 전류 밀도(J)로 나눔으로써 구할 수 있다.
조사량 변조 공정(S113)으로서, 조사량 변조부(47)(보정부의 일례)는, 위치 이탈량 분포(맵)가 가리키는 위치 이탈량을 참조하고, 멀티 빔(20)이 조사된 결과, 보정해야할 조사 위치에 조사 패턴이 형성되도록, 멀티 빔 중의 대응 빔이 조사되는 화소(336)(조사 단위 영역)와 해당 화소(336)의 주변의 화소(336)에 조사되는 각각의 조사량을 변조한다.
도 14(a)와 도 14(b)는, 실시 형태 2에 있어서의 위치 이탈 보정 방법의 일례를 설명하기 위한 도이다. 도 14(a)의 예에서는, 좌표(x, y)의 화소에 조사된 빔(a＇)이 ＋x, ＋y 측에 위치 이탈을 일으켰을 경우를 나타내고 있다. 이러한 위치 이탈이 생기고 있는 빔(a＇)에 의해 형성되는 패턴의 위치 이탈을, 도 14(b)와 같이 좌표(x, y)의 화소에 맞는 위치로 보정하려면, 이탈된 만큼의 조사량을, 이탈된 주위의 화소의 방향과는 반대측의 화소로 분배함으로써 보정할 수 있다. 도 14(a)의 예에서는, 좌표(x, y＋1)의 화소에 이탈된 만큼의 조사량은, 좌표(x, y-1)의 화소로 분배되면 된다. 좌표(x＋1, y)의 화소에 이탈된 만큼의 조사량은, 좌표(x-1, y)의 화소로 분배되면 된다. 좌표(x＋1, y＋1)의 화소에 이탈된 만큼의 조사량은, 좌표(x-1, y-1)의 화소로 분배되면 된다.
조사량 변조부(47)는, 해당 화소(x, y)의 빔의 위치 이탈에 의한 이탈된 면적의 비율에 따라, 해당 화소(x, y)의 빔의 변조율과 해당 화소(x, y)의 주위의 화소(x, y-1)(x-1, y)(x-1, y-1)의 빔의 변조율을 연산한다. 구체적으로는, 빔이 이탈되고, 빔의 일부가 겹쳐진 주위의 화소마다, 이탈된 만큼의 면적(겹쳐진 빔 부분의 면적)을 빔 면적으로 나눈 비율을, 겹쳐진 화소와는 반대 측에 위치하는 화소로의 분배량(빔의 변조율)으로서 연산한다.
도 14(a)의 예에서, 좌표(x, y＋1)의 화소로 이탈된 면적비는, (x 방향 빔 사이즈 - x 방향 이탈량) × y 방향 이탈량/(x 방향 빔 사이즈 × y 방향 빔 사이즈)로 연산할 수 있다. 따라서, 보정을 위해 좌표(x, y-1)의 화소로 분배하기 위한 분배량(빔의 변조율)(U)은, (x 방향 빔 사이즈 - x 방향 이탈량) × y 방향 이탈량/(x 방향 빔 사이즈 × y 방향 빔 사이즈)로 연산할 수 있다.
도 14(a)의 예에서, 좌표(x＋1, y＋1)의 화소로 이탈된 면적비는, x 방향 이탈량 × y 방향 이탈량/(x 방향 빔 사이즈 × y 방향 빔 사이즈)로 연산할 수 있다. 따라서, 보정을 위해 좌표(x-1, y-1)의 화소로 분배하기 위한 분배량(빔의 변조율)(V)은, x 방향 이탈량 × y 방향 이탈량/(x 방향 빔 사이즈 × y 방향 빔 사이즈)로 연산할 수 있다.
도 14(a)의 예에서, 좌표(x＋1, y)의 화소로 이탈된 면적비는, x 방향 이탈량 × (y 방향 빔 사이즈 -y 방향 이탈량)/(x 방향 빔 사이즈 × y 방향 빔사이즈)로 연산할 수 있다. 따라서, 보정을 위해 좌표(x-1, y)의 화소로 분배하기 위한 분배량(빔의 변조율)(W)은, x 방향 이탈량 × (y 방향 빔 사이즈 -y 방향 이탈량)/(x 방향 빔 사이즈 × y 방향 빔 사이즈)로 연산할 수 있다.
그 결과, 분배되지 않고 남은 만큼이 되는, 좌표(x, y)의 화소의 빔의 변조율(D)은, 1-U-V-W로 연산할 수 있다.
그리고, 조사량 변조부(47)는, 얻어진 변조율을 대응하는 화소의 조사량(조사 시간)에 곱하므로써 화소(336)의 조사량 변조를 행한다.
묘화 공정(S114)으로서, 전자 경통(102)(컬럼)은, 대상 화소(336)와 해당 화소(336)의 주변의 화소(336)에 각각 변조된 조사량의 빔을 조사한다. 이에 의해, 묘화부(350)는 시료(101)의 대전 보정된 위치에 패턴을 묘화한다.
이상과 같이, 실시 형태 2에 의하면, 멀티 빔을 이용한 경우에도, 대전 효과 보정이 불충분하다고 여겨진 패턴 밀도(ρ)로 빔의 조사가 행해지는 일부의 영역을 포함해 대전 현상에 기인한 위치 이탈을 보정할 수 있다. 그 결과, 고정도의 조사 위치에 빔을 조사할 수 있다.
실시 형태 3.
상술한 각 실시 형태에서는, 대전량 분포 등의 연산 처리를 실시하고 있었으나, 이에 한정되지 않는다. 실시 형태 3에서는, 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 대전량 분포 등의 연산 처리를 행하지 않고, 직접 위치 이탈 분포를 연산하는 구성에 대해 설명한다.
도 16은, 실시 형태 3에 있어서의 묘화 장치의 요부 구성의 일례를 나타내는 개념도이다. 도 16에서, 제어부(160)는, 제어 계산기(110, 120), 스테이지 위치 검출 기구(45), 스테이지 제어 기구(46), 편향 제어 회로(130), 메모리(142), 자기 디스크 장치 등의 기억 장치(140, 144), 및 외부 I/F 회로(146)를 가지고 있다. 제어 계산기(110, 120), 스테이지 위치 검출 기구(45), 스테이지 제어 기구(46), 편향 제어 회로(130), 메모리(142), 기억 장치(140, 144), 및 외부 I/F 회로(146)는, 도시하지 않은 버스에 의해 서로 접속되어 있다. 제어 계산기(110) 내에는, 묘화 제어부(30), 패턴 면적 밀도 분포 연산부(31), 도스량 분포 산출부(32), 조사량 분포 산출부(33), NN 연산부(39), 및 위치 이탈량 분포 연산부(36)가 배치된다. 그 밖의 점은 도 1과 같다.
묘화 제어부(30), 패턴 면적 밀도 분포 연산부(31), 도스량 분포 산출부(32), 조사량 분포 산출부(33), NN 연산부(39), 및 위치 이탈량 분포 연산부(36)라고 하는 각 「~부」는, 처리 회로를 포함하고, 그 처리 회로에는, 전기 회로, 컴퓨터, 프로세서, 회로 기판, 양자 회로, 혹은, 반도체 장치 등이 포함된다. 또한, 각 「~부」는, 공통되는 처리 회로(동일한 처리 회로)를 이용하여도 된다. 혹은, 다른 처리 회로(별도의 처리 회로)를 이용하여도 된다. 묘화 제어부(30), 패턴 면적 밀도 분포 연산부(31), 도스량 분포 산출부(32), 조사량 분포 산출부(33), NN 연산부(39), 및 위치 이탈량 분포 연산부(36) 내에 필요한 입력 데이터 혹은 연산된 결과는 그때마다 메모리(142)에 기억된다.
도 17은, 실시 형태 3에 있어서의 묘화 방법의 요부 공정의 일례를 나타내는 순서도이다. 도 17에서, 실시 형태 3에 있어서의 묘화 방법은, 뉴럴 네트워크 연산 공정(S90), 패턴 면적 밀도 분포(ρ(x, y)) 연산 공정(S100)과, 도스량 분포(D(x, y)) 산출 공정(S102)과, 조사량 분포(E(x, y)) 산출 공정(S104)과, 위치 이탈량 분포(p(x, y)) 연산 공정(S111)과, 편향 위치 보정 공정(S112)과, 묘화 공정(S114)이라고 하는 일련의 공정을 실시한다.
뉴럴 네트워크 연산 공정(S90)으로서 NN 연산부(39)는, 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여, 평가 패턴의 조사량 분포(E)와, 평가 패턴의 실제의 위치 이탈량 분포(p)를 이용하여, 중량 계수 g(j, i), 및 중량 계수 R(k, j)를 학습한다.
도 18은, 실시 형태 3에서의 뉴럴 네트워크의 구성의 일례를 나타내는 개념도이다. 일반적으로, 인간의 뇌는 다수의 뉴런(신경 세포)으로 이루어진 대규모 네트워크라고 말해지고 있고, 뉴럴 네트워크는 이것을 모델화한 것이다. 도 18에 도시한 바와 같이, 입력층과 중간층의 서로의 층 간의 중량 계수 g(j, i)와 중간층과 출력층의 서로의 층 간의 중량 계수 R(k, j)에 대해, 바람직하다고 생각되는 교사 데이터와 실제로 얻어진 출력과의 제곱 오차가 최소가 되도록 구하는 것이다. 구체적으로는, 각 층의 노드 간은, 입력층측의 노드로부터의 출력치를 무게를 매겨 적화(積和) 연산한 합계치를 입출력 변환 함수에 의해 변환하여 출력측으로의 입력치로서 전파(傳播)한다. 그리고, 최종 출력층의 출력 결과를 가지고 위치 이탈량의 분포 데이터를 형성한다. 그리고, 뉴럴 네트워크 모델에서는, 최소 오차치가 되도록 중량 계수를 바꾸어 가는 것을 학습이라고 부르고 있다.
도 19은, 실시 형태 3에 있어서의 평가 패턴의 맵 구성의 일례를 나타내는 개념도이다. 도 19에서는, 조사 영역과 조사 영역을 둘러싸는 비조사 영역을 설정하고, 조사 영역 내에 평가 패턴을 배치한다. 그리고, 조사 영역과 비조사 영역과의 전체 영역을, x, y 방향으로 각각 자연수 m＋1 개의 그리드선에 의해, m×m 개의 메쉬 형상의 복수의 메쉬 영역으로 분할한다. 따라서, m×m 개의 메쉬 영역 가운데, 중심부의 n×n 개의 메쉬 영역이 조사 영역이 된다. 예를 들면, x, y 방향으로 40×40 개의 메쉬 영역 가운데, 중심부의 20×20 개의 메쉬 영역을 조사 영역으로 한다. 상술한 도 3에서의 측정 결과는, 도 19의 평가 패턴의 세로 방향 중앙부 부근을 횡방향으로 일직선으로 측정함으로써 얻어진 결과이다.
도 20은, 실시 형태 3에 있어서의 복수의 평가 패턴의 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다. 묘화 장치(100)는, 레지스트가 도포된 평가 기판(300) 상에, 도 20에 도시한 바와 같이, 패턴 면적 밀도가 다른 복수의 평가 패턴(302)을 묘화한다. 도 20의 예에서는, 패턴 면적 밀도(ρ)가 3%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25%, 50%, 75%, 및 100%의 9 종류의 평가 패턴(302)을 묘화한다. 묘화 후에는, 평가 기판(300)을 현상하고, 애싱함으로써 각 평가 패턴(302)의 레지스트 패턴을 얻을 수 있다. 그리고, 각 평가 패턴(302)의 레지스트 패턴의 위치를 측정한다. 혹은, 추가로 각 평가 패턴(302)의 레지스트 패턴을 마스크로 하여 하층의 예를 들면 크롬(Cr)막 등의 차광막을 에칭해도 좋다. 이러한 경우에는, 에칭된 차광막의 위치를 측정하면 된다. 측정 위치는, 각 그리드선의 교점을 측정하면 된다. 따라서, 측정 데이터는, 평가 패턴(302)마다, x, y 방향 각각에 대해 (m＋1) × (m＋1) 개의 위치에 대해 얻을 수 있다. 평가 패턴(302)으로서, 예를 들면, 라인 앤드 스페이스 패턴 등을 이용하면 매우 바람직하다. 이러한 복수의 평가 패턴에 대해 x, y 방향 각각, m×m 개의 메쉬 영역의 메쉬 영역마다의 조사량과 (m＋1) × (m＋1) 개의 위치 이탈량이 쌍이 된 교사 데이터를 작성하고, 묘화 장치(100) 외부로부터 입력하여 기억 장치(144)에 격납한다.
그리고, NN 연산부(39)는, 기억 장치(144)로부터 교사 데이터를 읽어내고, 뉴럴 네트워크 모델의 입력층의 각 데이터로서 조사량 분포(E(i))의 데이터를 이용하여 출력층의 각 데이터로서 평가 패턴의 실제의 위치 이탈량 분포(p(k))의 데이터를 이용하여, 중량 계수 g(j, i), 및 중량 계수 R(k, j)를 연산한다. 실제로 얻어진 위치 이탈량 분포(p(k))의 데이터로부터 역전파시키면 된다. 연산된 중량 계수 g(j, i), 및 중량 계수 R(k, j)는, 기억 장치(144)에 일시적으로 기억된다. 학습에 따라 순차 갱신되면 된다.
여기서, 중량 계수 g(j, i)의 커널로서, 분포 함수(g)를 이용한다. 따라서, 뉴럴 네트워크 모델의 중간층으로의 입력치는, 포깅 전자량 분포(F)의 데이터에 상당하고, 또한, 중간층으로부터의 출력치는, 대전량 분포(C)의 데이터에 상당한다. 또한, 중간층의 입출력 변환 함수로서, 극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로서 가지는 조합 함수를 이용한다. 구체적으로는, 중간층의 입출력 변환 함수로서 상술한 식 (2) 혹은 식 (5)의 조합 함수가 이용된다. 이들 식 가운데, 식 (2)(혹은 식 (5))에는, 대전량의 피크(극대점 또는 극소점)를 가진 피크 함수(제 1 지수 함수)와, 리니어 함수(1 차 비례 함수)와, 대전량이 무한원으로 수렴하는 수렴 함수(제 2 지수 함수)를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수가 포함된다.
조합 함수가 수렴 함수(제 2 지수 함수)를 이용하는 경우이며, 피크 함수(제 1 지수 함수)가 정의 극대점을 가지는 경우에, 수렴 함수(제 2 지수 함수)에 대해 부의 값으로 수렴하도록 조합 함수의 계수가 설정된다. 반대로, 조합 함수가 수렴 함수(제 2 지수 함수)를 이용하는 경우이며, 피크 함수(제 1 지수 함수)가 부의 극소점을 가지는 경우에, 수렴 함수(제 2 지수 함수)에 대해 부의 값으로 수렴하도록 조합 함수의 계수가 설정된다.
NN 연산부(39)는, 9 종류의 평가 패턴에 대해, 순서대로 연산 처리함으로써 학습하고, 중량 계수 g(j, i), 및 중량 계수 R(k, j)를 일반화시킨다. 또한, 각 평가 패턴에 대해, x 방향의 위치 이탈 분포와 y 방향의 위치 이탈 분포를 얻을 수 있으므로, 출력층(p(k))의 노드수는 (m＋1)2의 2 배가 된다. 여기서, 상술한 바와 같이, 대전량 분포(C)의 계산에서, 조사 영역과 비조사 영역에서 계산식을 바꾸고 있다. 따라서, 중량 계수 R(k, j)를 얻기 위해 사용하는 입출력 변환 함수에 대해서도, 조사 영역용의 입출력 변환 함수와 비조사 영역용의 입출력 변환 함수를 준비하고, 조사 영역의 입력 데이터와 비조사 영역용의 입력 데이터로서 연산할 때에 입출력 변환 함수를 변경하는(노드를 변경하는) 것이 바람직하다. 조사량 분포(E(i))의 데이터는, 조사 영역에 위치하는 n×n 개의 메쉬 영역뿐만이 아니라, 그 주위의 비조사 영역에 위치하는 메쉬 영역을 포함한 m×m 개의 메쉬 영역으로 구성된다. 따라서, NN 연산부(39)는, 조사량 분포(E(i))의 데이터의 입력치로부터 조사 영역과 비조사 영역을 판단하면 된다. 예를 들면, 입력치가 제로인 경우, 이러한 메쉬 영역은 비조사 영역 노드라고 판단하고, 입력치가 제로가 아닌 경우, 이러한 메쉬 영역은 조사 영역 노드라고 판단한다. 이러한 노드에 따라 중간층의 입출력 변환 함수를 선택하면 된다. 바꾸어 말하면, 조사량 분포에 있어서 조사량이 제로인 위치에 대해서는 비조사 영역으로서 뉴럴 네트워크 모델에 적용된다.
패턴 면적 밀도 분포(ρ(x, y)) 연산 공정(S100)과, 도스량 분포(D(x, y)) 산출 공정(S102)과, 조사량 분포(E(x, y)) 산출 공정(S104)의 내용은 실시 형태 1과 같다.
위치 이탈량 분포(p(x, y)) 연산 공정(S111)으로서, NN 연산부(39)(위치 이탈량 연산부)는, 극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 1 차 비례 함수 혹은 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중, 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 이용한 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여, 조사량 분포(E)에 기초한 위치 이탈량(P)를 연산한다. 구체적으로는, NN 연산부(39)는, 기억 장치(144)에 격납된 최신의 중량 계수 g(j, i), 및 중량 계수 R(k, j)를 이용한 뉴럴 네트워크 모델의 입력층에, 조사량 분포(E)의 데이터를 입력하여, 출력층으로부터 위치 이탈량 분포(p(x, y))의 데이터를 출력한다. 조사량 분포(E)는, 묘화 영역(혹은 프레임 영역) 전체에 대해 작성되어 있으므로, 입력층에 입력 가능한 데이터수마다 연산해 나가면 된다. 그 때, NN 연산부(39)는, 조사량 분포(E)의 데이터의 입력치로부터 조사 영역과 비조사 영역을 판단하면 된다. 예를 들면, 입력치가 제로인 경우, 이러한 메쉬 영역은 비조사 영역 노드라고 판단하고, 입력치가 제로가 아닌 경우, 이러한 메쉬 영역은 조사 영역 노드라고 판단한다. 이러한 노드에 따라, 중간층의 입출력 변환 함수를 선택하면 된다. 바꾸어 말하면, 조사량 분포에서, 조사량이 제로인 위치에 대해서는 비조사 영역으로서 뉴럴 네트워크 모델에 적용된다. 그리고, 위치 이탈량 분포 연산부(36)는, 뉴럴 네트워크 모델의 출력층으로부터 출력된 데이터를 사용하여, 조사량 분포(E)에 기초한 위치 이탈량(P)을 연산(작성)한다. 뉴럴 네트워크 모델을 이용함으로써, 실시 형태 1, 2에서 설명한 포깅 전자량 분포(F(x, y, σ)) 산출 공정(S106)과, 대전량 분포(C(x, y)) 산출 공정(S109)의 각 연산을 대체할 수 있다. 또한, 중간층의 입출력 변환 함수에 식 (5)에서 나타내듯이, 묘화 경과 시간(T)과 누적 시간(t)과의 항목도 더하여, 마찬가지의 묘화 경과 시간(T)과 누적 시간(t)을 경과한 평가 패턴을 묘화한 평가 기판을 작성하고, 그러한 위치 이탈량을 측정하여, 측정 결과를 학습시킴으로써, 묘화 경과 시간(T(x, y)) 연산 공정(S107)과, 누적 시간(t) 연산 공정(S108)의 각 연산을 대체하는 것도 가능케 할 수 있다.
이하에 도 18을 베이스로 구체적인 계산 수법을 설명한다. 또한, 편의 상, x의 위치 이탈량의 계산분만큼 기재하지만, y의 위치 이탈량의 계산에 대해서도 마찬가지이다. 우선, 만일 최초의 프레임 묘화에 상당하는 입력층 E이 i=4부터 시작되는 것으로 한다. 즉, i＜4의 E(1), E(2), E(3)는 비조사 영역의 입력층 노드가 된다. 또한, 최초의 프레임 묘화의 직하의 출력층 p은 k=3라고 한다. p(3)는 최초의 프레임 묘화보다 전이므로 p(3)=0이 된다. 제 1 프레임 직상의 p(4)는, 제 1 프레임 상당의 입력층이 E(4)로서 묘화되어 있으므로, 뉴럴 네트워크를 통해 위치 이탈을 계산한다. 이 때, 제 1 프레임에 상당하는 중간층 C(4)은 조사 영역 노드로서의 작용으로 변화된다.
다음의 제 2 프레임 묘화에 상당하는 입력층을 E(5)로 한다. 마찬가지로, 중간층의 C(5)가 조사 영역으로서의 작용으로 변화되어, 제 2 프레임 직상의 p(5)는 네트워크를 통해 계산된다. 이 때, 이미 묘화가 끝난 입력층 E(4), 중간층 C(4)의 작용은 그대로 남는다. 한편, 출력층 p(4)의 위치 이탈은 이미 제 1 프레임 묘화 시에 확정되어 있으므로, 제 2 프레임 묘화 후에 재계산할 필요는 없다.
이상과 같이 하여, 프레임 묘화를 조사 영역의 최후까지 이어감으로써, 조사 영역에 대응하는 모든 출력층 노드의 위치 이탈량을 계산하면 된다.
편향 위치 보정 공정(S112)과 묘화 공정(S114)의 각 공정의 내용은 실시 형태 1과 마찬가지이다.
이상과 같이, 실시 형태 3에 의하면, 뉴럴 네트워크 모델을 이용함으로써, 포깅 전자량 분포(F(x, y, σ))나 대전량 분포(C(x, y))의 연산을 행하지 않고, 조사량 분포로부터 직접적으로 위치 이탈량 분포를 얻을 수 있다. 따라서, 계산 프로그램을 보다 단순화할 수 있음과 동시에, 보다 고정밀도로 위치 이탈을 보정할 수 있다. 그 결과, 고정도의 조사 위치에 빔을 조사할 수 있다.
또한, 실시 형태 3에 있어서의 뉴럴 네트워크 모델을 이용한 위치 이탈량 분포의 연산은, 실시 형태 1의 싱글 빔을 이용한 묘화 장치에 한정되지 않고, 실시 형태 2의 멀티 빔을 이용한 묘화 장치에 대해서도 적용할 수 있다.
이상, 구체적인 예를 참조하면서 실시 형태에 대해 설명했다. 그러나, 본 발명은, 이러한 구체적인 예에 한정되지 않는다. 대전 현상에 기인한 조사 위치의 위치 이탈은, 전자 빔 묘화 장치에 한정되지 않는다. 본 발명은, 전자 빔으로 패턴을 검사하는 검사 장치 등, 목표로 한 위치에 하전 입자 빔을 조사함으로써 얻어지는 결과를 이용하는 전자 빔 장치에 적응할 수 있다.
또한, 장치 구성이나 제어 수법 등, 본 발명의 설명에 직접 필요하지 않는 부분 등에 대해서는 기재를 생략했으나, 필요하게 되는 장치 구성이나 제어 수법을 적절히 선택하여 이용할 수 있다. 예를 들면, 묘화 장치(100)를 제어하는 제어부 구성에 대해서는, 기재를 생략했으나, 필요하게 되는 제어부 구성을 적절히 선택해 이용하는 것은 말할 필요도 없다. 예를 들면, 도 1 등에 있어서의 제어 계산기(110, 120)는, 추가로 도시하고 있지 않은 버스를 통해, 기억 장치의 일례가 되는 RAM(RAM), ROM, 자기 디스크(HD) 장치, 입력 수단의 일례가 되는 키보드(K/B), 마우스, 출력 수단의 일례가 되는 모니터, 프린터, 혹은, 입력 출력 수단의 일례가 되는 FD, DVD, CD 등에 접속되어 있어도 상관없다.
그 밖에, 본 발명의 요소를 구비하고, 당업자가 적절히 설계 변경할 수 있는 모든 하전 입자 빔 장치 및 하전 입자 빔의 위치 이탈 보정 방법은, 본 발명의 범위에 포함된다.
본 발명의 몇가지 실시 형태를 설명했으나, 이러한 실시 형태는, 예로서 제시한 것이며, 발명의 범위를 한정하는 것은 의도하고 있지 않다. 이들 신규의 실시 형태는, 그 밖의 여러가지 형태로 실시되는 것이 가능하고, 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서, 다양한 생략, 치환, 변경을 행할 수 있다. 이들 실시 형태나 그 변형은, 발명의 범위나 요지에 포함됨과 동시에, 특허 청구의 범위에 기재된 발명과 그 균등 범위에 포함된다.

Claims (10)

  1. 변곡점을 가진 제 1 지수 함수와, 그리고 1 차 비례 함수 및 수렴하는 제 2 지수 함수 중 적어도 일방의 함수를 조합한, 패턴 밀도에 의존하는 조합 함수를 이용하여, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역(照射域)의 대전량 분포를 연산하는 대전량 분포 연산부와,
    얻어진 상기 대전량 분포를 이용하여, 상기 전자 빔의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 위치 이탈량 연산부와,
    상기 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 보정부와,
    상기 전자 빔을 방출하는 방출원과, 상기 전자 빔을 편향하는 편향기를 포함하고, 보정된 조사 위치에 상기 전자 빔을 조사하는 컬럼을 구비하고,
    상기 변곡점은 극대점 또는 극소점이고, 상기 극대점이 정(正)의 대전량을 가지도록, 또는 상기 극소점이 부(負)의 대전량을 가지도록, 상기 조합 함수의 계수가 설정되는 것인, 전자 빔 장치.
  2. 극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 그리고 1 차 비례 함수 및 무한원(無限遠)으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 이용하여, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역의 대전량 분포를 연산하는 대전량 분포 연산부와,
    얻어진 상기 대전량 분포를 이용하여, 상기 전자 빔의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 위치 이탈량 연산부와,
    상기 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 보정부와,
    상기 전자 빔을 방출하는 방출원과, 상기 전자 빔을 편향하는 편향기를 포함하고, 보정된 조사 위치에 상기 전자 빔을 조사하는 컬럼을 구비하고,
    상기 극대점이 정의 대전량을 가지도록, 또는 상기 극소점이 부의 대전량을 가지도록, 상기 조합 함수의 계수가 설정되는 것인, 전자 빔 장치.
  3. 삭제
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 조합 함수가 상기 제 2 지수 함수를 이용하는 경우에, 최대 패턴 밀도에 대해 부의 대전량으로 수렴하도록 상기 조합 함수의 계수가 설정되는 것인, 전자 빔 장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 패턴 밀도가 3~7%인 범위 내에 상기 극대점이 위치하도록, 상기 조합 함수의 계수가 설정되는 것인, 전자 빔 장치.
  6. 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법으로서,
    극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 그리고 1 차 비례 함수 및 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 이용하여, 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사역의 대전량 분포를 연산하는 단계;
    얻어진 상기 대전량 분포를 이용하여, 상기 전자 빔의 조사에 기인해 형성되는 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 단계;
    상기 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 단계; 및
    보정된 조사 위치에 상기 전자 빔을 조사하는 단계
    를 포함하고,
    상기 극대점이 정의 대전량을 가지도록, 또는 상기 극소점이 부의 대전량을 가지도록, 상기 조합 함수의 계수가 설정되는 것인, 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법.
  7. 기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사량 분포를 연산하는 조사량 분포 연산부와,
    극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 그리고 1 차 비례 함수 및 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 입출력 변환 함수로서 사용하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여, 상기 조사량 분포에 기초한 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 위치 이탈량 연산부와,
    상기 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 보정부와,
    상기 전자 빔을 방출하는 방출원과, 상기 전자 빔을 편향하는 편향기를 포함하고, 보정된 조사 위치에 상기 전자 빔을 조사하는 컬럼을 구비한 전자 빔 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 조합 함수가 상기 제 2 지수 함수를 이용하는 경우이며, 상기 제 1 지수 함수가 정의 극대점을 가지는 경우에, 상기 제 2 지수 함수에 대해 부의 값으로 수렴하도록 상기 조합 함수의 계수가 설정되는 것인, 전자 빔 장치.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 조합 함수가 상기 제 2 지수 함수를 이용하는 경우이며, 상기 제 1 지수 함수가 부의 극소점을 가지는 경우에, 상기 제 2 지수 함수에 대해 부의 값으로 수렴하도록 상기 조합 함수의 계수가 설정되는 것인, 전자 빔 장치.
  10. 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법으로서,
    기판 상에 전자 빔이 조사된 경우의 조사량 분포를 연산하는 단계;
    극대점 또는 극소점을 가진 제 1 지수 함수와, 그리고 1 차 비례 함수 및 무한원으로 수렴하는 제 2 지수 함수 중 적어도 일방의 함수를 조합한, 적어도 패턴 밀도를 변수로 가지는 조합 함수를 입출력 변환 함수로서 사용하는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여, 상기 조사량 분포에 기초한 조사 패턴의 위치 이탈량을 연산하는 단계;
    상기 위치 이탈량을 이용하여 조사 위치를 보정하는 단계; 및
    보정된 조사 위치에 상기 전자 빔을 조사하는 단계
    를 포함하는 전자 빔의 위치 이탈 보정 방법.
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