JP2001183811A - マスクパターン形状評価装置および形状評価方法並びに形状評価プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】フォトマスクのパターン形状評価装置におい
て、微細なパターンを含むフォトマスクのパターン形状
評価に関して新たな評価手段を用いることにより、正確
かつ高精度な形状評価装置及び形状評価方法並びに形状
評価プログラムを記録した記録媒体を提供する。 【解決手段】マスクパターン画像を入力してこれをコン
ピュータ処理してパターン形状データを抽出し比較評価
することにより、マスクパターン形状の面内分布や面間
分布、および設計データ比較等によるパターン形状の解
析評価が行えることを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は半導体製造のリソグ
ラフィ工程に用いられるフォトマスクのパターン形状を
パターン画像から抽出し、所定のパターン形状を比較評
価するためのマスクパターン形状評価装置及び形状評価
方法並びに形状評価プログラムを記録した記録媒体に関
する。

【０００２】

【従来の技術】近年の半導体ＬＳＩパターンの微細化に
伴い、パターン原版としてのフォトマスクも同様に微細
化への対応を迫られており、同時に高精度化への要求は
非常に厳しい。従来、フォトマスク品質における重要項
目として、欠陥・寸法精度・アライメントの３項目が特
に重視されており、半導体の微細化が進む現在ではそれ
ぞれの項目を計測するための高精度なフォトマスク専用
検査装置が開発され使用されている。しかしフォトマス
クパターンの微細化による高精度化への要求は、前記３
項目以外のあらゆる品質項目（パターン形状、パターン
データ保証、耐久性、クリーン度等）においても同様に
なりつつあり、特にパターン形状の精度については直接
ＬＳＩ回路の精度および性能に関わることから、かなり
重視されるようになってきた。

【０００３】フォトマスクのパターン形状は、半導体回
路のマスクレイアウト設計において設計されたマスクパ
ターンの設計図面通りのパターンが精度良くマスク上に
再現されていることが望ましいのは当然である。しか
し、実際にはリソグラフィ技術を用いてガラス上の金属
薄膜に微細なパターンを加工しているため、マスクパタ
ーンと設計パターンとは完全に同一形状ではなく、寸法
差やコーナー部の丸みなど、微小な違いが存在する。こ
の違いはマスク上で数十〜数百ナノメートル程度の大き
さであることがほとんどであるが、近年の超ＬＳＩの微
細化の進展によって、これが半導体回路の特性に影響を
与えることが懸念され始めている。すなわち、微細なパ
ターンであるほど、パターン自体に対して前記のパター
ン形状の違いが相対的に大きくなり、特性値に影響する
ようになってきたということである。

【０００４】また、近年の急激な微細化に伴い、投影露
光技術において光学原理を積極的に利用することで前記
のパターン形状の問題を改善しようという試みが盛んに
なってきている。その代表例は光近接効果補正マスク
（以下ＯＰＣマスクと称する）である。ここでＯＰＣマ
スクについて説明する。ＯＰＣマスクは、ウェハ露光転
写時に回路パターン形状が精度良く転写されるように、
本来の回路パターンに近接あるいは接触するようにして
微細な光近接効果補正パターン（以下ＯＰＣパターンと
称する）が付加されているマスクである。ＯＰＣパター
ンは、投影露光転写時に光学的近接効果が原因で生じる
転写パターン形状の劣化に対して、近接するパターン同
士の光干渉効果を利用して形状補正し、本来の設計パタ
ーンが精度よく転写可能にすることを目的とするパター
ンであり、本来の回路パターンの四隅や隣接するパター
ンと最も近接する部分に配置されることが多い。また最
近では回路パターン全体を複雑に変形させるような種類
のＯＰＣパターンも提案されている。ただし、本来の回
路パターンとしては不要なため、ＯＰＣパターン自身は
転写されない程度に微細でなければならない。従って、
ＯＰＣパターンは従来のパターンよりもかなり微細であ
るため、マスクパターンの寸法ルールが従来のマスクよ
りも飛躍的に微細化することになり、マスク製造技術の
点では非常に高度な微細加工技術を必要とする。もちろ
ん、微細化の点では従来型のフォトマスクも同様に進展
していくことは確実であり、やはり高度な微細加工技術
が要求されるようになっている。そこでフォトマスク製
造及び検査技術の課題として重視されるようになったの
が、前述のパターン形状精度の問題である。

【０００５】マスクパターン形状の評価方法について
は、マスク検査工程の中で以下に述べるような評価が行
われている。まずマスク形状の項目について説明する。
マスク品質項目としてパターン形状を評価する場合、様
々な項目がある。例えば、パターンコーナー部の丸み
（＝コーナー形状丸み）、直線パターンエッジ部のギザ
ツキ（＝エッジ粗さ）、描画時のパターンズレ（＝バッ
ティングエラー）、形状歪み、テーパー形状など、パタ
ーンの各部分ごとにチェックすべき項目がある。なお、
括弧内はフォトマスク検査工程で通常使われている項目
名である。

【０００６】次に現在一般的なマスク検査工程で行われ
ている形状評価方法を説明する。図３に、現在のフォト
マスク製造工程におけるパターン形状検査のフローを示
す。まず高倍率顕微鏡検査２１において、光学的手段で
ある光学顕微鏡を用いてマスクパターンの形状観察を行
う。一般には６００倍から１０００倍程度の倍率でパタ
ーンを目視観察し、パターンエッジのギザツキやテーパ
ー形状（パターンエッジが垂直でなく斜めにエッチング
された形状）、パターンコーナー部の形状丸み等の項目
について異常がないかどうかを判定する。以上の場合、
形状の判定はすべて検査者の目視観察による判断のみで
なされる。

【０００７】次に欠陥検査２２において、自動欠陥検査
機を用いて欠陥の有無を検査するが、この際に欠陥部分
を検査機のモニター画面及び付属の光学顕微鏡によって
観察することができ、形状異常の有無を判定できる。た
だし自動欠陥検査機によって検出された欠陥部分のみモ
ニター画面で観察するため、主として疑似欠陥であるか
否かの判断が重視され、形状異常については目立つ場合
に偶然検出される程度に過ぎず、検査者の目視判定によ
るため客観的な信頼性に欠ける問題がある。ここで疑似
欠陥とは、検査機では欠陥として認識されたが、モニタ
ーによる目視観察によって真の欠陥ではないと判定され
たものである。疑似欠陥の原因は多くの場合欠陥部分と
比較するパターン（検査期の方式により、同一マスク上
のパターンと比較する場合と、パターンデータと比較照
合する方式がある）画像との微小なズレに起因する認識
エラーで、このズレは装置の検出感度・アライメント精
度やパターン位置精度、あるいはパターンの寸法差によ
り起こると推定される。

【０００８】前記のようなパターン形状検査での評価方
法では、光学顕微鏡（レーザー顕微鏡や共焦点顕微鏡等
の、同様に高倍率での観察を目的とするパターン観察装
置も含む）による形状の判定は検査者の主観によるた
め、検査者によって微妙な判定の差違が生じるおそれが
あった。また、欠陥検査機による欠陥部分の形状判定
も、最終判定はモニター画面での検査者の主観的な判定
によるため、同様な問題があった。さらに、欠陥検査機
によって形状を判定する場合、欠陥として検出された箇
所しか判定できないという問題があった。また欠陥に比
べパターン形状異常を検出するためには欠陥よりも微小
な部分を観察する必要があり、そのためには装置の感度
を欠陥の規格を超えた高感度に設定して走査しなければ
ならず、本来は規格内となるような非常に微小な欠陥ま
でが過剰に検出されたり、さらに検査時間が増大しスル
ープットが低下するという重大な問題が発生する。さら
に、感度を高くしたために疑似欠陥も増大してしまうこ
とがあった。このように、欠陥検査機による検査ではパ
ターン形状を精度よく評価するには重大な問題点があっ
た。

【０００９】また、前記のような形状検査工程では判定
は検査者の主観によるため、検査者によってばらつきの
ある判定となるおそれがあった。これは、パターン形状
は定量的な計測方法が確立されておらず数値表現が困難
であること、またパターンが一定しないために計測方法
・計測箇所を同一にできず、判定基準が曖昧であること
が原因と考えられる。つまり、他の品質項目の場合に
は、欠陥は欠陥個数や大きさ、寸法は寸法値、アライメ
ントはズレ量といったように測定装置が専用に開発され
数値測定が可能であるのに対して、形状の場合は明確な
規格が定められていないために検査者の目視観察による
官能検査的な手法を用いているという問題があった。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】本発明は上記の問題点
を鑑みてなされたもので、微細なパターンを含むフォト
マスクのパターン形状評価に関して新たな評価手段を用
いることにより、正確かつ高精度な形状評価装置及び形
状評価方法並びに形状評価プログラムを記録した記録媒
体を提供することを課題とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明はかかる課題を解
決するものであり、請求項１の発明は、マスクのパター
ン形状評価装置において、マスクパターン画像を入力し
てこれをコンピュータ処理してパターン形状データを抽
出し比較評価することにより、マスクパターン形状の面
内分布や面間分布、および設計データ比較等によるパタ
ーン形状の解析評価が行えることを特徴とする、マスク
パターン形状評価装置としたものである。

【００１２】本発明の請求項２の発明は、請求項１のマ
スクパターン形状評価装置において、フォトマスクパタ
ーンを光学的手段を用いてマスクパターン画像を得る任
意に拡大観察可能なマスクパターン観察手段と、マスク
パターン画像を入力して画像処理用のパターン画像デー
タに変換するパターン画像入力・変換手段と、変換して
得られたパターン画像データをコンピュータ処理するこ
とによりパターン形状データを抽出するパターン形状抽
出手段と、所望のパターン形状データを用いてパターン
形状同士あるいは前記パターン画像データとを重ね合わ
せることにより形状を比較評価するパターン形状比較評
価手段とを備えたことを特徴とする、マスクパターン形
状評価装置としたものである。

【００１３】本発明の請求項３の発明は、フォトマスク
のパターン形状評価方法において、パターン画像データ
から任意のパターン形状データを抽出し、複数の同種パ
ターンの形状データを記録した後、これらのパターン形
状データを比較することによりマスクパターン形状を解
析評価することを特徴とする、マスクパターン形状評価
方法としたものである。

【００１４】本発明の請求項４の発明は、前記請求項３
のマスクパターン形状評価方法において、複数のパター
ン形状データを記録しておき、目的のパターン形状に対
して基準となる形状データを抽出してこれらの形状デー
タを画像処理により重ね合わせて比較評価することを特
徴とする、マスクパターン形状評価方法としたものであ
る。

【００１５】本発明の請求項５の発明は、前記請求項３
のマスクパターン形状評価方法において、パターン画像
データに対してコンピュータ処理による平滑化処理、２
値化処理、輪郭抽出処理、細線化処理等の画像処理アル
ゴリズムを組み合わせて用いることにより、任意のパタ
ーンの形状データを抽出することを特徴とする、マスク
パターン形状評価方法としたものである。

【００１６】本発明の請求項６の発明は、プログラムに
よってマスクパターンの形状評価するための形状評価プ
ログラムを記録した記録媒体において、前記形状評価プ
ログラムはコンピュータにマスクパターン画像を入力さ
せ、これを処理してパターン形状データを抽出し比較評
価させることにより、パターン形状の面内分布や面間分
布、および設計データ比較等によるパターン形状の解析
評価させることを特徴とする、マスクパターン形状計測
評価プログラムを記録した記録媒体としたものである。

【００１７】本発明の請求項７の発明は、請求項６に記
載のマスクパターン形状評価プログラムを記録した記録
媒体において、前記形測評価プログラムはコンピュータ
にマスクパターン画像データを入力させ画像処理用デー
タに変換させるパターン画像入力・変換手段と、変換さ
せて得られたマスクパターン画像を処理させてパターン
形状データを抽出させるパターン形状抽出処理手段と、
所望のパターン形状データを用いてパターン形状同士あ
るいは前記パターン画像データとを重ね合わせることに
より形状を比較評価するパターン形状比較評価手段とを
備えたことを特徴とする、マスクパターン形状評価プロ
グラムを記録した記録媒体としたものである。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
の実施の形態を詳述する。図１は本発明のマスクパター
ン形状評価装置の構成の一実施例を示すブロック図であ
る。図１において、マスクパターン観察手段１に目的試
料のフォトマスクを装填し、マスクパターンを観察す
る。このマスクパターン観察手段で観察されたパターン
画像は画像入力・変換手段２に送られ、所定のデジタル
画像形式のデータに変換される。

【００１９】ここで、前記マスクパターン観察手段１は
通常のマスク検査工程で使用されるような拡大観察可能
な高倍率のパターン観察機能及びパターン画像撮影の機
能を持てばよい。例えば、前述の光学顕微鏡や自動欠陥
検査機、あるいは測長ＳＥＭ（電子顕微鏡）等の装置が
持つ観察機構はこれらの機能を満たす。

【００２０】画像入力・変換手段２において、写真のよ
うなアナログ画像が入力された場合はこれをデジタル画
像に変換する。ここでの画像データは観察されたマスク
パターンの画像であり、デジタル画像データは所定の形
式（ほとんどの場合ビットマップ形式で、圧縮形式を用
いる場合もある）で画像の濃淡や色の階調が画素単位で
記録されている。

【００２１】なお、画像データのアナログからデジタル
への変換はハードウェア処理またはソフトウェア処理の
どちらでも技術的に変換可能かつ選択可能であり、どの
段階で変換を行ってもよい。また、前記マスクパターン
観察手段１に直接デジタル画像出力機能が組み込まれて
いる場合には最初からデジタル画像データで出力される
ため、このデータ変換は不要となる。

【００２２】また、前記画像入力・変換手段２におい
て、画像データは目的の画像を選択して入力することが
できる。すなわち前記観察された画像データが複数ある
場合には、その中から希望する処理順に選択したり、画
像の範囲が広い場合は所望のパターン領域のみを切り取
ったり、あるいは画像品質が不適切であった場合は種々
の画像変換手段を用いて適切な画像処理を行うなど、適
宜その後の処理を考慮して選択することができる。

【００２３】次にパターン形状抽出手段３において、入
力されたパターン画像データからパターン形状データが
抽出される。パターン形状データは、前記パターン画像
データに対してコンピュータによる画像処理技術を用い
ることにより、パターンの輪郭線データを抽出したもの
である。このデータは、公知の各種画像処理アルゴリズ
ムを組み合わせた、あるいは独自に作成したアルゴリズ
ムに基づいた形状抽出処理ソフトウェアを用いることに
より、実現される。なお、パターン形状抽出データは形
状の輪郭線部分とそれ以外の部分との２値のみのデータ
となっている。データ形式としては画素単位のビットマ
ップ形式またはそれに準じた形式か、あるいは目的用途
によってはベクトルデータ形式に変換されることもあ
る。

【００２４】さらに、情報記録手段９によって、前記抽
出したパターン形状データを外部記録媒体に記録してお
く。このデータは情報抽出手段１０によっていつでもデ
ータ抽出・引用が可能になっている。そこで、前記のパ
ターン画像入力・変換処理、およびパターン形状抽出処
理を複数のパターン画像に対して繰り返し行うことによ
り、複数のパターン形状データが前記情報記録手段９を
用いて蓄積される。

【００２５】そして前記情報抽出手段１０によりこれら
のデータの中から適宜抽出して、パターン形状比較手段
４を用いてパターン形状を比較評価することができる。
さらに、前記情報抽出手段１０によって系統的なデータ
を任意に抽出することができるので、一枚のマスク内、
あるいは複数のマスク間から共通要素を抽出し、統計的
手法を用いて解析評価を行うことも可能である。

【００２６】ここで、図４を用いてパターン形状データ
の比較評価について一実施例を示す。図４（ａ）は前記
従来の技術で述べたＯＰＣマスクの一部分から抽出した
ＯＰＣパターンの形状データであり、パターン範囲は約
２μｍ角になる。ただし、マスクパターンはウェハの５
倍サイズである。このパターン形状は良好と判定される
ものであって、良品の形状として基準にできる。一方、
図４（ｂ）は別のＯＰＣマスクの一部分から抽出したパ
ターン形状である。さらに図４（ｃ）は、前記パターン
形状データ（ａ）と（ｂ）を重ね合わせて表示した図で
あり、この図では（ａ）を実線で、（ｂ）を点線で示し
てある。実際にはパターン形状データはデジタル画像情
報として保持されているので、コンピュータモニター上
にそのまま表示することも、同時に重ね合わせて表示す
ることもできる。また形状データは、点線でなく線の色
で区別してもよい。図４（ｃ）のように重ね合わせて表
示することで、ＯＰＣパターンの形状の差違が一目瞭然
となる。これにより、同種のパターン形状を比較評価で
きることになる。また、図のパターンの寸法スケールが
わかっているとき、モニター画面上でスケーリングする
ことにより任意の形状の差違のある部分について寸法計
測できる。

【００２７】通常、このようなパターン形状を比較する
場合、パターンは微細加工技術での最先端デバイスルー
ルに近い大きさ、例えば現在なら０．８μｍ近辺（５倍
体マスク）を評価対象パターンとすることが多い。図４
（ｂ）のパターンは（ａ）と比較してコーナー部分がや
や丸みを帯びている。これをコーナー形状丸みと称して
いるが、この現象はリソグラフィ技術における特有のパ
ターン劣化現象であって、電子線描画・現像・エッチン
グ等の各工程にそれぞれ要因が存在する。

【００２８】前記の形状抽出のための画像処理手順とし
ては、基本的にはエッジ検出処理、２値化処理、細線化
処理の順で画像処理を施すことが多い。ただし、元の画
像品質によっては、同じ処理手順では画像のノイズが大
きいため形状データ抽出に悪影響を与えることがあるた
め、その場合には処理手順の変更や別の画像処理アルゴ
リズムを用いる等、各種画像処理の組み合わせを適宜変
更して、最適な形状データが得られる処理手順を設定す
ればよい。

【００２９】次に、図１の説明に戻る。図１の前記説明
において、マスクパターン観察手段１を除くすべての手
段及び処理はコントロールプロセッサ５により制御され
る。これらの手段及び処理内容についてはモニター６の
画面を通じて操作者が確認し判断できる。処理の内容は
入力手段７を用いて指示が送られ、処理の結果は出力手
段８を用いて出力することができる。これらの処理内容
は前記情報記録手段９を用いて情報の保存が可能であ
る。

【００３０】情報抽出手段１０は形状データや元の画像
データ、それ以外の関連情報等を整理して蓄積しておく
ことができ、かつ必要な場合にいつでも所望のデータを
引き出すことができるようになっている情報データベー
スソフトウェアである。なお、前記モニター６はコンピ
ュータ用ディスプレーであり、入力手段７はコンピュー
タ用キーボード、あるいはマウス等の一般的なコンピュ
ータ入力器具を単独または併用して用いることができ、
出力手段８はプリンタ、光磁気ディスク、フロッピーデ
ィスク等の出力装置を用いればよい。

【００３１】また情報記録手段９は画像データを蓄積す
るために大容量の記録媒体が適しており、ハードディス
クやネットワークファイルサーバ等にデータを蓄積する
ことが望ましい。以上の装置構成により、マスクパター
ン画像からパターン形状データを抽出し、それらの結果
を比較評価することが可能となった。

【００３２】次に、図２は本発明のマスクパターン形状
比較評価方法の手順を示すフローチャートである。図２
のパターン形状観察１１において、目的のフォトマスク
を高倍率で観察可能な光学顕微鏡あるいは測長ＳＥＭ等
の観察機構を用いてパターン観察する。この際、形状を
評価すべきパターンを決定し、観察機構に付属する画像
撮影機能を用いてパターン画像を撮影する。この際画像
はコンピュータに取り込める画像データとしなければな
らない。画像撮影機構がデジタルカメラ、ＣＣＤカメ
ラ、光学カメラなどの場合に分けて、後述の画像データ
変換処理において適宜画像データの変換処理方法を選択
する。

【００３３】次のパターン画像入力・変換処理１２にお
いては、画像が光学写真であれば、スキャナーを用いて
写真をスキャンし画像データに変換することができる。
ＣＣＤカメラもしくはモニタカメラによるアナログ画像
であれば、アナログ画像をやはりスキャナー等を用いて
画像を取り込み、デジタル画像データに変換する。これ
は画像データをコンピュータ処理するために、デジタル
情報に変換する必要があるためである。

【００３４】そしてパターン形状抽出処理１３におい
て、所定の画像処理アルゴリズムを用いてデータを処理
してパターン形状データを抽出する。さらに形状データ
情報記録処理１４において、前記抽出したパターン形状
データおよび付属する関連情報を記録媒体に記録する。

【００３５】次に、抽出し記録したパターン形状データ
について、評価実施判断１５を行う。これは、当該形状
データに対して比較基準となる形状データが既に前記情
報記録処理によって記録されている場合に、そのデータ
を抽出して比較評価を行うかどうかを決定する処理のこ
とである。ここで評価を実施すると判断した場合は、比
較用形状データ抽出処理１６を行う。もし評価を実施し
ない場合は、次のパターン形状データを処理するために
手順の最初であるパターン形状観察１１に戻り、再びパ
ターン形状データを抽出する。

【００３６】次の比較用形状データ抽出処理１６では、
既に記録保存された形状データから所望のデータを抽出
し、これを比較用の基準データとする。そして比較評価
１７において、前述のようにパターン形状データを重ね
合わせて比較することにより、形状の差違を評価判定す
る。その結果基準データに対して基準内と判定すればそ
のパターン形状は合格とし、基準外と判定すれば不合格
とする。以上の手順によりパターン形状の比較評価を行
うことができる。

【００３７】

【発明の効果】以上のように、マスクパターン形状の検
査工程において本発明のマスクパターン形状比較評価装
置及び形状比較評価方法を用いることにより、従来は顕
微鏡観察による官能検査あるいは欠陥検査装置による欠
陥部分のみの観察によって行っていたパターン形状評価
が基準形状データとの直接比較によって正確かつ高精度
な評価が可能となった。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のマスクパターン形状評価装置の一実施
例の構成を示すブロック図である。

【図２】本発明のマスクパターン形状評価方法の一実施
例の手順を示すフローチャートである。

【図３】従来のパターン形状検査工程を説明するフロー
チャートである。

【図４】マスクパターン形状データの比較評価の説明図
で、（ａ）は形状データの説明図、（ｂ）は他の形状デ
ータの説明図、（ｃ）は形状データを比較した説明図で
ある。

【符号の説明】

１・・・マスクパターン観察手段 ２・・・画像入力・変換手段 ３・・・パターン形状抽出手段 ４・・・パターン形状比較評価手段 ５・・・コントロールプロセッサ ６・・・モニター ７・・・入力手段 ８・・・出力手段 ９・・・情報記録手段 １０・・・情報抽出手段 １１・・・パターン形状観察 １２・・・パターン画像入力・変換操作 １３・・・パターン形状抽出処理 １４・・・形状データ情報記録処理 １５・・・形状評価実施判定 １６・・・比較用形状データ抽出処理 １７・・・形状比較評価 ２１・・・高倍光学顕微鏡検査 ２２・・・欠陥検査

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】マスクのパターン形状評価装置において、
   マスクパターン画像を入力してこれをコンピュータ処理
   してパターン形状データを抽出し比較評価することによ
   り、マスクパターン形状の面内分布や面間分布、および
   設計データ比較等によるパターン形状の解析評価が行え
   ることを特徴とする、マスクパターン形状評価装置。
2. 【請求項２】請求項１のマスクパターン形状評価装置に
   おいて、フォトマスクパターンを光学的手段を用いてマ
   スクパターン画像を得る任意に拡大観察可能なマスクパ
   ターン観察手段と、マスクパターン画像を入力して画像
   処理用のパターン画像データに変換するパターン画像入
   力・変換手段と、変換して得られたパターン画像データ
   をコンピュータ処理することによりパターン形状データ
   を抽出するパターン形状抽出手段と、所望のパターン形
   状データを用いてパターン形状同士あるいは前記パター
   ン画像データとを重ね合わせることにより形状を比較評
   価するパターン形状比較評価手段とを備えたことを特徴
   とする、マスクパターン形状評価装置。
3. 【請求項３】フォトマスクのパターン形状評価方法にお
   いて、パターン画像データから任意のパターン形状デー
   タを抽出し、複数の同種パターンの形状データを記録し
   た後、これらのパターン形状データを比較することによ
   りマスクパターン形状を解析評価することを特徴とす
   る、マスクパターン形状評価方法。
4. 【請求項４】前記請求項３のマスクパターン形状評価方
   法において、複数のパターン形状データを記録してお
   き、目的のパターン形状に対して基準となる形状データ
   を抽出してこれらの形状データを画像処理により重ね合
   わせて比較評価することを特徴とする、マスクパターン
   形状評価方法。
5. 【請求項５】前記請求項３のマスクパターン形状評価方
   法において、パターン画像データに対してコンピュータ
   処理による平滑化処理、２値化処理、輪郭抽出処理、細
   線化処理等の画像処理アルゴリズムを組み合わせて用い
   ることにより、任意のパターンの形状データを抽出する
   ことを特徴とする、マスクパターン形状評価方法。
6. 【請求項６】プログラムによってマスクパターンの形状
   評価するための形状評価プログラムを記録した記録媒体
   において、前記形状評価プログラムはコンピュータにマ
   スクパターン画像を入力させ、これを処理してパターン
   形状データを抽出し比較評価させることにより、パター
   ン形状の面内分布や面間分布、および設計データ比較等
   によるパターン形状の解析評価させることを特徴とす
   る、マスクパターン形状評価プログラムを記録した記録
   媒体。
7. 【請求項７】請求項６に記載のマスクパターン形状評価
   プログラムを記録した記録媒体において、前記形状評価
   プログラムはコンピュータにマスクパターン画像データ
   を入力させ画像処理用データに変換させるパターン画像
   入力・変換手段と、変換させて得られたマスクパターン
   画像を処理させてパターン形状データを抽出させるパタ
   ーン形状抽出処理手段と、所望のパターン形状データを
   用いてパターン形状同士あるいは前記パターン画像デー
   タとを重ね合わせることにより形状を比較評価するパタ
   ーン形状比較評価手段とを備えたことを特徴とする、マ
   スクパターン形状評価プログラムを記録した記録媒体。