KR20070062427A - 포토마스크의 평가 방법, 평가 장치, 및 반도체 장치의제조 방법 - Google Patents

포토마스크의 평가 방법, 평가 장치, 및 반도체 장치의제조 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일형태의 포토마스크의 평가 방법은, 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고, 상기 윤곽 데이터와 상기 측벽각 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출한다.
포토마스크, 패턴 화상, 측벽각 데이터, 리소그래피 시뮬레이션

Description

포토마스크의 평가 방법, 평가 장치, 및 반도체 장치의 제조 방법{METHOD AND APPARATUS FOR EVALUATING PHOTOMASK, AND METHOD FOR MANUFACTURING SEMICONDUCTOR DEVICE}
도 1의 (a) 및 (b)는, 제1 실시 형태에 따른 ArF―HT 마스크의 SEM상과 SEM상으로부터 추출한 패턴 윤곽 데이터를 도시하는 도면.
도 2는, 제1 실시 형태에 따른 마스크 패턴의 측벽각과 SEM상의 신호 강도와의 관계를 도시하는 도면.
도 3은 제1 실시 형태에 따른 포토마스크의 평가 장치의 구성을 도시하는 블럭도.
도 4는, 제1 실시 형태에 따른 포토마스크의 평가 방법의 수순을 도시하는 플로우차트.
도 5는, 제2 실시 형태에 따른 포토마스크의 평가 장치의 구성을 도시하는 블럭도.
도 6은, 제2 실시 형태에 따른 포토마스크의 평가 방법의 수순을 도시하는 플로우차트.
도 7은, 제2 실시 형태에 따른 마스크 패턴 단면에 있어서의 SEM상의 윤곽 위치와 광학적으로 의미가 있는 윤곽 위치를 도시하는 도면.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1 : 마스크 패턴 화상 취득부
2 : 패턴 측벽각 해석부
4 : 리소그래피 시뮬레이터
3 : 패턴 윤곽 추출부
[비특허문헌 1] W.C. Wang et al. "Mask pattern fidelity quantification method" SPIE Vol. 5256(2003) p.p.266-275
본 출원은 일본국 특허 출원 2005-357935(2005년 12월 12일)에 기초한 것으로서, 그 우선권을 주장하며, 그 전체 내용이 본 명세서에서 참조로서 인용된다.
본 발명은, 포토마스크의 제조에 따른 포토마스크의 평가 방법, 평가 장치,및 반도체 장치의 제조 방법에 관한 것이다.
근년, 반도체 제조 프로세스에 이용되는 포토리소그래피 공정에서의 과제가 현저하게 되고 있다. 반도체 디바이스의 미세화가 진행함에 따라, 포토리소그래피 공정에서의 미세화에 대한 요구가 높아지고 있다. 이미, 디바이스의 설계 룰은 55nm에까지 미세화하고, 제어해야만 하는 패턴 치수 정밀도는, 5nm이하로 극히 엄격한 정밀도가 요구되고 있다. 또한, 마스크 패턴에는 광 근접 효과 보정(OPC)이 행해지고 있기 때문에, 극히 복잡한 형상으로 되어 있다.
그 때문에, 종래와 같은 단순한 패턴 선폭의 측정이나 구멍 직경의 측정과 같은 1차원의 치수 균일성 검사로는 불충분하고, 2차원의 치수 관리가 요청되고 있었다. 그 해답으로서, 마스크 패턴의 화상을 SEM(Scanning Electron Microscope: 주사형 전자 현미경)에 의해 취득하고, 그 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 원하는 리소그래피 여유도가 얻어지는지의 여부로 마스크 패턴이 원하는 치수로 마무리되어 있는지의 여부를 검사하는 방법을 채용하고 있었다. 본 방법의 최대의 장점은, 마스크 패턴의 마무리를, 실제로 웨이퍼에 노광해서 사용하는 조건에 극히 근접한 상태에서 판단할 수 있는 것으로, 불필요하게 엄격한 관리나 역으로 느슨한 관리로 되는 일이 없이, 필요 충분한 관리를 할 수 있다는 점이다.
그러나 본 방법에 있어서도, 작금의 더 엄격한 마스크의 치수 관리에서는, 정밀도적으로 불충분한 점이 눈에 보였다. 그것은, 웨이퍼 노광 장치의 NA(개구율)가 크게 되고, 마스크의 측벽각의 영향을 무시할 수 없게 되었기 때문이다. 구체적으로는, 마스크 패턴의 측벽각이, 마스크 패턴의 피복율이나 마스크면 내의 위치에 따라 서로 다르다. 그 때문에, 종래와 같이 측벽각을 무시해서 일률적으로 SEM상으로부터 패턴의 윤곽을 추출하면, 그 윤곽 데이터로부터 리소그래피 시뮬레이션한 결과와 실제의 웨이퍼 노광의 결과가 맞지 않게 되는 케이스가 발생하게 되었다.
또한, 비특허문헌 1에는, 2D 패턴의 충실도에 있어서의 마스크 품질의 정량적 평가와, OPC모델의 유효성을 평가하는 방법이 기재되어 있다.
본 발명의 일형태의 포토마스크의 평가 방법은, 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고, 상기 윤곽 데이터와 상기 측벽각 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출한다.
본 발명의 다른 형태의 포토마스크의 평가 방법은, 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고, 상기 측벽각 데이터를 기초로 상기 윤곽 데이터의 패턴 윤곽 위치를 보정하고, 보정된 상기 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출한다.
본 발명의 다른 형태의 포토마스크의 평가 장치는, 포토마스크의 패턴 화상을 취득하는 패턴 화상 취득부와, 상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하는 패턴 측벽각 해석부와, 상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하는 패턴 윤곽 추출부와, 상기 패턴 윤곽 추출부에서 생성된 윤곽 데이터와 상기 패턴 측벽각 해석부에서 생성된 측벽각 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하는 리소그래피 시뮬레이터를 구비한다.
본 발명의 다른 형태의 포토마스크의 평가 장치는, 포토마스크의 패턴 화상을 취득하는 패턴 화상 취득부와, 상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하는 패턴 측벽각 해석부와, 상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하는 패턴 윤곽 추출부와, 상기 패턴 측벽각 해석부에서 생성된 측벽각 데이터를 기초로 상기 패턴 윤곽 추출부에서 생성된 윤곽 데이터의 패턴 윤곽 위치를 보정하는 윤곽 데이터 보정부와, 상기 윤곽 데이터 보정부에서 보정된 상기 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하는 리소그래피 시뮬레이터를 구비한다.
본 발명의 다른 형태의 반도체 장치의 제조 방법은, 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고, 상기 윤곽 데이터와 상기 측벽각 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출함으로써 평가된 포토마스크를 이용해서 반도체 기판 상에 회로 패턴을 형성하는 것에 의해 반도체 장치를 제조한다.
본 발명의 다른 형태의 반도체 장치의 제조 방법은, 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고, 상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고, 상기 측벽각 데이터를 기초로 상기 윤곽 데이터의 패턴 윤곽 위치를 보정하고, 보정 된 상기 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출함으로써 평가된 포토마스크를 이용해서 반도체 기판 상에 회로 패턴을 형성하는 것에 의해 반도체 장치를 제조한다.
<실시 형태>
이하, 본 발명의 실시 형태를, 도면을 참조하여 설명한다.
우선, 통상의 포토마스크 제조 프로세스에 의해 제작한 포토마스크인 ArF―하프톤(HT) 마스크를 준비했다. 이 ArF―HT 마스크 상에 형성한 패턴은 55nm 디자인 룰의 메모리 디바이스이며, 이 마스크 패턴에 대하여 리소그래피 마진이 적은 개소(핫 스폿이라고 부른다)를 미리 추출하고 있다. 핫 스폿의 추출은, 설계 데이터에 광 근접 효과 보정(OPC)을 행한 후의 데이터로부터, 칩 전면의 리소그래피 시뮬레이션에 의해 리소그래피 마진이 적은 개소를 특정한 것이다. 금회는 64개소의 핫 스폿을 추출했다.
준비한 ArF―HT 마스크를 탑콘사제 고정밀 SEM(NGR4000)에 세트하고, 핫 스폿의 SEM상을 취득했다. NGR4000은, 8000×8000 화소라는 고정밀 화상을 취득하는 것이 가능한 장치이며, 1화소가 마스크 상에서, 2nm이라는 고분해능이다. 즉, 취득한 화상의 시야는 16㎛각과 같은 것으로 되어, 리소그래피 시뮬레이션을 행하기 위해서는 충분한 크기이다.
도 1의 (a)는 ArF―HT 마스크의 SEM상을 도시하는 도면이며, 도 1의 (b)는 SEM상으로부터 추출한 패턴 윤곽 데이터를 도시하는 도면이다. 도 1의 (a)에 나타내는 취득한 SEM상으로부터, NGR사제 윤곽 추출 소프트웨어에 의해 패턴의 윤곽을 추출하고, 도 1의 (b)에 나타내는 패턴 윤곽 데이터를 취득했다. 다음으로, 도 1의 (a)의 SEM상의 패턴 윤곽을 구성하고 있는 백선의 폭으로부터, 마스크 패턴의 측벽각을 구했다.
도 2는, 마스크 패턴의 측벽각과 SEM상의 신호 강도와의 관계를 도시하는 도면이다. 도 2에 도시한 바와 같이, 마스크 패턴의 측벽각 θ가 작을 때는 SEM상의 백선의 폭(신호 강도가 돌출하는 부분) w가 크게 되고, 측벽각 θ가 클 때는 역으로 백선의 폭 w가 짧게 된다는 원리가 있다. 이 원리를 이용해서 ArF―HT 마스크의 패턴의 측벽각을 구했다. 실제로는, 단순하게 백선의 폭으로부터 뿐만이 아니라, SEM상인 패턴 화상 중의 패턴 윤곽을 구성하는 백선의 강도 프로파일의 미묘한 차를 기초로, 이 강도 프로파일과 미리 구해 둔 측벽각 마다의 강도 프로파일 데이터와의 매칭을 행하고, 측벽각을 구한다. 구한 측벽각에 관해서, 윤곽 마다에 소정의 간격(예를 들면 100화소 마다)으로 패턴 측벽각 데이터와 패턴 윤곽 데이터를 관련지어서 보존했다.
도 3은, 본 제1 실시 형태에 따른 포토마스크의 평가 장치의 구성을 도시하는 블럭도이다. 본 제1 실시 형태의 포토마스크의 평가 방법은, 도 3에 나타내는 하나의 포토마스크의 평가 장치에 의해 실시할 수 있다.
도 3에 도시한 바와 같이, 마스크 패턴 화상 취득부(1)가, 패턴 측벽각 해석부(2)를 통해서 리소그래피 시뮬레이터(4)에 접속되어 있음과 함께, 패턴 윤곽 추출부(3)를 통해서 리소그래피 시뮬레이터(4)에 접속되어 있다. 마스크 패턴 화상 취득부(1)는, 본 장치에 세트된 ArF―HT 마스크 m의 패턴 화상을 취득한다. 패턴 측벽각 해석부(2)는, 취득한 이 패턴 화상으로부터 이 패턴의 측벽각에 관한 정보인 패턴 측벽각 데이터를 생성한다. 패턴 윤곽 추출부(3)는, 취득한 이 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해 패턴 윤곽 데이터를 생성한다. 리소그래피 시뮬레이터(4)는, 패턴 윤곽 데이터와 패턴 측벽각 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행한다.
도 4는, 본 제1 실시 형태의 포토마스크의 평가 방법의 수순을 도시하는 플로우차트이다. 우선 스텝 S1에서, 검사자가 SEM에 의해, ArF―HT 마스크 m의 마스크 패턴에 있어서 SEM상을 취득할 장소를 선정한다. 스텝 S2에서, 마스크 패턴 화상 취득부(1)는, 이 마스크 패턴의 SEM상(패턴 화상)을 취득한다. 스텝 S3에서, 패턴 측벽각 해석부(2)는, 전술한 원리에 의해 SEM상인 패턴 화상으로부터 패턴 측벽각을 산출하고, 스텝 S4에서, 패턴 측벽각 데이터를 얻는다. 스텝 S3의 후, 스텝 S5에서, 패턴 윤곽 추출부(3)는 SEM상인 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출하고, 스텝 S6에서, 패턴 윤곽 데이터를 얻는다.
다음으로, 스텝 S7에서, 상기의 패턴 측벽각 데이터와 패턴 윤곽 데이터를 내장의 리소그래피 시뮬레이터(4)에 입력하고, 제작한 ArF―HT 마스크 m을 사용해서 웨이퍼에 노광할 때에 이용되는 광학 조건에서 리소그래피 시뮬레이션을 행했다.
그 결과, 스텝 S8에서, 웨이퍼 상에서 원하는 패턴 치수가 얻어지는 노광량 여유도는 8%, 초점 심도는 0.21㎛인 것이 산출되었다. 원하는 패턴 치수를 얻는데 필요한 노광량 여유도는 10%이상이고 초점 심도는 0.2㎛이상이므로, 금회의 이 ArF ―HT 마스크 m의 이 핫 스폿의 장소는 노광량 여유도가 스펙 미달이기 때문에, ArF―HT 마스크 m은 불합격품이라고 판정된다. 또한, 상기의 원하는 패턴 치수를 얻는데 필요한 노광량 여유도(노광량의 범위)와 초점 심도, 또는 그것들 중 하나를 노광 여유도라고 칭한다. 또는, 노광 여유도를 최적의 노광량과 최적의 초점 위치로 얻어지는 패턴 치수로 정의해도 된다.
비교를 위해, 측벽각은 일정하게 하고, 단순하게 패턴 윤곽 데이터만으로 같은 시뮬레이션을 실시한 경우, 얻어지는 노광량 여유도는 11%, 초점 심도는 0.23㎛으로 되어, ArF―HT 마스크 m은 합격품이라고 판정되는 결과로 되었다.
그래서, 실제로 이 ArF―HT 마스크 m을 이용해서 웨이퍼 상에 레지스트 패턴을 형성했다. 노광 장치는 니콘사제 액침 노광 장치로서, NA는 0.92이다. 또 편광 조명도 채용하고 있다. 그 결과, 원하는 치수를 얻을 수 있었던 노광량 여유도는 8%이며, 초점 심도는 0.22㎛였다. 이것으로부터, 액침 노광과 같은 큰 NA의 노광에서는 마스크의 측벽각의 영향이 커지는 것을 알 수 있다. 따라서 본 제1 실시 형태와 같이, 마스크의 측벽각의 변동을 고려하는 것에 의해, 더 충실한 리소그래피 시뮬레이션이 가능하게 되어, 마스크의 합격 여부 판정의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
제2 실시 형태로서, 패턴 측벽각 데이터를 기초로 패턴 윤곽 데이터를 보정하는 경우를 설명한다. 핫 스폿의 SEM상으로부터 패턴 측벽각 데이터와 패턴 윤곽 데이터를 취득하기까지의 수순은 전술한 제1 실시 형태와 같다. 서로 다른 점은, 패턴 측벽각 데이터를 기초로 패턴 윤곽 데이터의 윤곽 위치를 보정하는 것에 있 다.
도 5는, 본 제2 실시 형태에 따른 포토마스크의 평가 장치의 구성을 도시하는 블럭도이다. 본 제2 실시 형태의 포토마스크의 평가 방법은, 도 5에 나타내는 하나의 포토마스크의 평가 장치에 의해 실시할 수 있다. 도 5에 있어서 도 3과 동일한 부분에는 동일 부호를 붙이고 있다.
도 5에 도시한 바와 같이, 마스크 패턴 화상 취득부(1)가, 패턴 측벽각 해석부(2)를 통해서 윤곽 데이터 보정부(5)에 접속되어 있음과 함께, 패턴 윤곽 추출부(3)를 통해서 윤곽 데이터 보정부(5)에 접속되어 있다. 윤곽 데이터 보정부(5)는 리소그래피 시뮬레이터(4)에 접속되어 있다. 윤곽 데이터 보정부(5)는, 패턴 측벽각 해석부(2)에서 생성된 패턴 측벽각 데이터를 기초로, 패턴 윤곽 추출부(3)에서 생성된 패턴 윤곽 데이터의 패턴 윤곽 위치를 보정한다. 리소그래피 시뮬레이터(4)는, 윤곽 데이터 보정부(5)에서 보정된 보정필의 패턴 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행한다.
도 6은, 본 제2 실시 형태의 포토마스크의 평가 방법의 수순을 나타내는 플로우차트이다. 우선 스텝 S11에서, 검사자가 SEM에 의해, ArF―HT 마스크 m의 마스크 패턴에 있어서 SEM상을 취득할 장소를 선정한다. 스텝 S12에서, 마스크 패턴 화상 취득부(1)는, 이 마스크 패턴의 SEM상(패턴 화상)을 취득한다. 스텝 S13에서, 패턴 측벽각 해석부(2)는, 전술한 원리에 의해 SEM상인 패턴 화상으로부터 패턴 측벽각을 산출해서 패턴 측벽각 데이터를 얻고, 스텝 S14에서, 패턴 윤곽 추출부(3)는 SEM상인 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 패턴 윤곽 데이터를 얻 고, 윤곽 데이터 보정부(5)는 패턴 측벽각 데이터를 기초로 패턴 윤곽 데이터의 윤곽 위치를 보정하고, 스텝 S15에서, 보정필의 패턴 윤곽 데이터를 얻는다.
다음으로, 스텝 S16에서, 상기의 보정필의 패턴 윤곽 데이터를 내장의 리소그래피 시뮬레이터(4)에 입력하고, 제작한 ArF―HT 마스크 m를 사용해서 웨이퍼에 노광할 때에 이용되는 광학 조건에서 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 스텝 S17에서, 노광 여유도를 산출했다.
상기의 스텝 S14의 처리는, SEM상으로부터 일률의 조건에서 추출한 패턴 윤곽을 광학적으로 의미가 있는 윤곽 위치로 보정하는 것을 의미하고 있다. 본 제2 실시 형태의 처리는, 리소그래피 시뮬레이션에 패턴 측벽각 데이터를 받아들이기 어려운 경우에 유효하다.
도 7은, 마스크 패턴 단면에 있어서의 SEM상의 윤곽 위치와 광학적으로 의미가 있는 윤곽 위치를 도시하는 도면이다. 종래 사용하고 있는 SEM상의 윤곽은, 하프톤 막 두께 h의 약 50%의 높이의 윤곽을 추출하고 있다. 한편, 마스크를 입체 구조가 없는 평면의 것으로서 파악하고 있는 리소그래피 시뮬레이션에 있어서의 광학적으로 의미가 있는 윤곽은, 하프톤 막의 바닥으로부터 약 25%의 부분이다. 즉 도 7에 도시한 바와 같이, 광학적으로 의미가 있는 윤곽 위치는, SEM상으로부터 취득한 윤곽 위치보다도 외측으로 시프트한 윤곽으로 된다. 측벽각 θ가 일정한 경우에는 일률의 시프트량을 SEM상으로부터의 윤곽 위치에 가하면 되는 것이지만, 측벽각이 장소에 따라 서로 다른 경우에는 측벽각에 따른 시프트량을 SEM상으로부터의 윤곽 위치에 가할 필요가 있다. 예를 들면, 측벽각 θ가 작을수록 시프트량은 크게 된다.
본 제2 실시 형태에서는, 이 윤곽 위치의 보정을 패턴 측벽각 데이터에 의해 행한다. 즉, 측벽각에 따라서 윤곽 위치를 시프트시킨다. 이 보정 완료된 패턴을 윤곽 데이터에서 리소그래피 시뮬레이션을 행하는 것에 의해, 전술한 제1 실시 형태와 같은 정도의 마스크의 합격 여부 판정의 정밀도의 향상이 확인되었다.
이상과 같이 각 실시 형태에 따르면, 취득한 SEM상으로부터 마스크 패턴의 측벽각에 관한 정보를 취득하고, 패턴 측벽각 데이터와 패턴 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하거나, 또는, 패턴 측벽각 데이터를 기초로 패턴 윤곽 데이터의 윤곽 위치를 보정하고, 이 보정한 패턴 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행한다. 이에 의해 산출된 노광 여유도가 원하는 노광 여유도인지의 여부를 판단함으로써, 마스크 패턴이 원하는 치수로 마무리되어 있는지의 여부를 검사할 수 있다.
이에 의해, 종래 문제로 되고 있었던 마스크 패턴의 측벽각의 영향을 리소그래피 시뮬레이션에 적절하게 받아들이는 것이 가능해지고, 리소그래피 시뮬레이션의 결과와 실제의 웨이퍼 노광의 결과를 일치시키는 것을 실현할 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 각 실시 형태 만에 한정되지 않고, 요지를 변경하지 않는 범위에서 적절하게 변형하여 실시할 수 있다. 예를 들면, 패턴 측벽각에 관한 정보는 SEM상으로부터가 아니라, 별도 광학적인 방법에 의한 scatterometry법에 의해 취득해도 된다. 또한, 전자 빔을 경사로부터 조사하는 SEM으로부터 취득해도 된다. 또한, 이 실시 형태에서는, 포토마스크의 평가 방법에 대해서 설명했지만, 이 평가 방법에 의해 원하는 사양을 만족한다고 판정된 포토마스크를 이용해서 반도체 기판 상에 회로 패턴을 형성하는 것에 의해 반도체 장치를 제조하는 것이 가능하게 된다.
본 실시 형태에 따르면, 리소그래피 시뮬레이션의 결과와 실제의 웨이퍼 노광의 결과를 일치시킬 수 있는 포토마스크의 평가 방법, 평가 장치, 및 반도체 장치의 제조 방법을 제공할 수 있다.
당 분야의 업자라면 부가적인 장점 및 변경들을 용이하게 생성할 수 있다. 따라서, 광의의 관점에서의 본 발명은 본 명세서에 예시되고 기술된 상세한 설명 및 대표 실시예들에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 첨부된 청구 범위들 및 그 등가물들에 의해 정의된 바와 같은 일반적인 발명적 개념의 정신 또는 범위로부터 벗어나지 않고 다양한 변경이 가능하다.
본 발명에 따르면, 리소그래피 시뮬레이션의 결과와 실제의 웨이퍼 노광의 결과를 일치시킬 수 있는 포토마스크의 평가 방법, 평가 장치, 및 반도체 장치의 제조 방법을 제공할 수 있다.

Claims (18)

  1. 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고,
    상기 윤곽 데이터와 상기 측벽각 데이터를 기초로 리스그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하는 포토마스크의 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측벽각 데이터의 생성은, 주사형 전자 현미경으로 얻은 패턴 화상의 패턴 윤곽을 구성하는 백선의 강도 프로파일을 기초로 행하는 포토마스크의 평가 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 패턴 화상의 취득은, 상기 포토마스크 상의 마스크 패턴에 대하여 리소그래피 마진이 적은 개소의 화상을 취득하는 포토마스크의 평가 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 노광 여유도는, 원하는 패턴 치수를 얻는데도 필요한 노광량의 범위와 초점 심도, 또는 그것들 중 하나를 나타내는 포토마스크의 평가 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 노광 여유도는, 최적의 노광량과 최적의 초점 위치에서 얻어지는 패턴 치수를 나타내는 포토마스크의 평가 방법.
  6. 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고,
    상기 측벽각 데이터를 기초로 상기 윤곽 데이터의 패턴 윤곽 위치를 보정하고,
    보정된 상기 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하는 포토마스크의 평가 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 측벽각 데이터의 생성은, 주사형 전자 현미경으로 얻은 패턴 화상의 패턴 윤곽을 구성하는 백선의 강도 프로파일을 기초로 행하는 포토마스크의 평가 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 패턴 화상의 취득은, 상기 포토마스크 상의 마스터 패턴에 대하여 리소 그래피 마진이 적은 개소의 화상을 취득하는 포토마스크의 평가 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 노광 여유도는, 원하는 패턴 치수를 얻는데 필요한 노광량의 범위와 초점 심도, 또는 그것들 중 하나인 포토마스크의 평가 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 노광 여유도는, 최적의 노광량과 최적의 초점 위치에서 얻어지는 패턴 치수를 나타내는 포토마스크의 평가 방법.
  11. 포토마스크의 패턴 화상을 취득하는 패턴 화상 취득부와,
    상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하는 패턴 측벽각 해석부와,
    상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하는 패턴 윤곽 추출부와,
    상기 패턴 윤곽 추출부에서 생성된 윤곽 데이터와 상기 패턴 측벽각 해석부에서 생성된 측벽각 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하는 리소그래피 시뮬레이터
    를 구비한 포토마스크의 평가 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 패턴 측벽각 해석부는, 주사형 전자 현미경으로 얻은 패턴 화상의 패턴 윤곽을 구성하는 백선의 강도 프로파일을 기초로 측벽각 데이터를 생성하는 포토마스크의 평가 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 패턴 화상 취득부는, 상기 포토마스크 상의 마스크 패턴에 대하여 리소그래피 마진이 적은 개소의 화상을 취득하는 포토마스크의 평가 장치.
  14. 포토마스크의 패턴 화상을 취득하는 패턴 화상 취득부와,
    상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하는 패턴 측벽각 해석부와,
    상기 패턴 화상 취득부에서 취득한 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하는 패턴 윤곽 추출부와,
    상기 패턴 측벽각 해석부에서 생성된 측벽각 데이터를 기초로 상기 패턴 윤곽 추출부에서 생성된 윤곽 데이터의 패턴 윤곽 위치를 보정하는 윤곽 데이터 보정부와,
    상기 윤곽 데이터 보정부에서 보정된 상기 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하는 리소그래피 시뮬레이터
    를 구비한 포토마스크의 평가 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 패턴 측벽각 해석부는, 주사형 전자 현미경으로 얻은 패턴 화상의 패턴 윤곽을 구성하는 백선의 강도 프로파일을 기초로 측벽각 데이터를 생성하는 포토마스크의 평가 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 패턴 화상 취득부는, 상기 포토마스크 상의 마스크 패턴에 대하여 리소그래피 마진이 적은 개소의 화상을 취득하는 포토마스크의 평가 장치.
  17. 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고,
    상기 윤곽 데이터와 상기 측벽각 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하고, 이 노광 여유도가 사양을 만족한다고 판정된 포토마스크를 이용해서 반도체 기판 상에 회로 패턴을 형성하는 것에 의해 반도체 장치를 제조하는 반도체 장치의 제조 방법.
  18. 포토마스크의 패턴 화상을 취득하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴의 측벽각에 관한 측벽각 데이터를 생성하고,
    상기 패턴 화상으로부터 패턴 윤곽을 추출해서 윤곽 데이터를 생성하고,
    상기 측벽각 데이터를 기초로 상기 윤곽 데이터의 패턴 윤곽 위치를 보정하고,
    보정된 상기 윤곽 데이터를 기초로 리소그래피 시뮬레이션을 행하고, 노광 여유도를 산출하고, 이 노광 여유도가 사양을 만족한다고 판정된 포토마스크를 이용해서 반도체 기판 상에 회로 패턴을 형성하는 것에 의해 반도체 장치를 제조하는 반도체 장치의 제조 방법.
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