JP2007108716A - Model-based pattern characterization to generate rule for rule-model-based hybrid optical proximity correction - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、一般的には、半導体製造プロセスによる製作のための集積回路の設計、または集積回路設計の技術ノード間の移転のためのシステムおよび方法に関し、更に特定すれば、集積回路設計レイアウトのために光学近接効果補正を行うシステムおよび方法に関する。 The present invention relates generally to systems and methods for designing integrated circuits for fabrication by a semiconductor manufacturing process, or transferring between technology nodes of an integrated circuit design, and more particularly, for integrated circuit design layout. The present invention relates to a system and method for performing optical proximity effect correction.
本願は、METHOD FOR MODEL BASED GEOMETRICAL CHARACTERIZATION TO GENERATE RULES FOR RULE-MODEL BASED HYBRID OPTICAL PROXIMITY CORRECTION（ルールモデルベース・ハイブリッド光学近接効果補正に対するルールを発生するためのモデルに基づく幾何学的特徴化方法）と題し、２００４年１０月１５日に出願された米国仮特許出願第６０／６１９，２０８号に関係する。 This application is titled “METHOD FOR MODEL BASED GEOMETRICAL CHARACTERIZATION TO GENERATE RULES FOR RULE-MODEL BASED HYBRID OPTICAL PROXIMITY CORRECTION” (Model-Based Geometric Characterization Method for Generating Rules for Rule Model-Based Hybrid Optical Proximity Effect Correction) , U.S. Provisional Patent Application No. 60 / 619,208, filed Oct. 15, 2004.
半導体製造業界は、半導体の設計および製作プロセスを発展させ、製造する設計の外形を増々小型化して生産するためのプロセスを開発し続けている。半導体デバイスは、構成するジオメトリが小さい程、大きなジオメトリを有するデバイスよりも消費電力が少なく、発生する熱が少なく高速で動作する。更に、ジオメトリが小さい程、多くの回路エレメントをシリコン・チップに内蔵することができ、したがって集積回路（ＩＣ）を複雑化することができ、単一のシリコン・ウエハ上に生産することができる同一ダイのコピー数を増加させることができる。現在、単一の半導体チップは１０億パターン以上を内蔵するものもある。その結果、数百の処理ステップが関与する場合もあるため、ＩＣの設計および半導体製作プロセスは、過度に複雑となっている。設計またはプロセス・ステップのいずれにおいける間違いや小さな誤差の発生も再設計を必要とし、さもなければ最終半導体生産物における歩留まり低下の原因となり得る。歩留まりとは、プロセスによって生産される機能デバイスの数の不良デバイスがないと仮定した場合に生産することができる理論的なデバイス数に対する比較と定義することができる。 The semiconductor manufacturing industry has continued to develop semiconductor design and fabrication processes, and to develop processes for producing smaller and more compact designs. Semiconductor devices operate at higher speed with less power consumption and less heat generation than devices with larger geometries. Furthermore, the smaller the geometry, the more circuit elements can be built into the silicon chip, thus making the integrated circuit (IC) more complex and the same that can be produced on a single silicon wafer. The number of die copies can be increased. Currently, some single semiconductor chips contain over one billion patterns. As a result, IC design and semiconductor fabrication processes are overly complex because hundreds of processing steps may be involved. The occurrence of errors or small errors in either the design or process steps will require redesign, otherwise it can cause yield loss in the final semiconductor product. Yield can be defined as a comparison to the theoretical number of devices that can be produced assuming that there are no defective devices in the number of functional devices produced by the process.
市場までの時間および歩留まりを改善することは、半導体製造業界においては死活問題であり、半導体業界に対して直接的な経済的な影響がある。即ち、市場までの時間の短縮、および歩留まりの向上は、早期に入手できること、および製造業者が販売できるデバイスが増加することと解釈することができる。 Improving time to market and yield is a vital issue in the semiconductor manufacturing industry and has a direct economic impact on the semiconductor industry. That is, shortening time to market and improving yield can be interpreted as being available early and increasing the number of devices that manufacturers can sell.
ＩＣ設計レイアウトは、ポリゴンの形態とした多数のジオメトリから成る。ポリゴンは、寸法のような所要の幾何学的特性によって通例特徴付けられるポリゴン全体またはその一部から成る異なるフィーチャ(feature)を構築するために用いられる。各フィーチャは、フィーチャの１つ以上のエッジを表す１つ以上の形状を構成する。互いに隣接するフィーチャの組み合わせにより、トポロジ構成を形成する。これは、多くの場合、パターンまたは構造と呼ばれている。したがって、ＩＣレイアウトは、多数の繰り返しパターンを構成すると見なすこともでき、このようなパターンは、いずれの数であっても、ＩＣレイアウトの一部を構成する。ＩＣレイアウトのこれらのパターンは、主にリソグラフィと呼ばれるプロセスによってシリコン・ウエハに転写される。フォトリソグラフィと呼ばれている、最も一般的に用いられているリソグラフィ・プロセスでは、１つのＩＣレイアウトにおける構造を表す透明および不透明領域を有するマスクまたはレティクル(reticle)を、光源によって照明する。次いで、マスクから出射する光をウェハ上に被着したフォトレジスト層上に合焦させる。次いで、除去したレジストの部分およびエッチングしたウェハの部分を有するようにウェハを現像し、所望の幾何学的パターンを形成する。通例、フィーチャの寸法が大きなＩＣの設計では、設計上のパターンは精度高くマスクに転写され、次いでリソグラフィ・プロセスによってウェハに精度高く転写され、一般にＷＹＳＩＷＹＧ（"What you see is what you get")と呼ばれている現象に到達する。 The IC design layout consists of a number of geometries in the form of polygons. Polygons are used to build different features consisting of the whole polygon or a part of it that is typically characterized by the required geometric properties such as dimensions. Each feature constitutes one or more shapes that represent one or more edges of the feature. A topology configuration is formed by a combination of adjacent features. This is often referred to as a pattern or structure. Therefore, the IC layout can be regarded as constituting a large number of repeated patterns, and any number of such patterns constitutes a part of the IC layout. These patterns of the IC layout are transferred to the silicon wafer mainly by a process called lithography. In the most commonly used lithography process, referred to as photolithography, a mask or reticle having transparent and opaque areas representing structures in one IC layout is illuminated by a light source. Next, the light emitted from the mask is focused on the photoresist layer deposited on the wafer. The wafer is then developed to have the removed resist portions and etched wafer portions to form the desired geometric pattern. Typically, in IC designs with large feature dimensions, the design pattern is transferred to the mask with high accuracy and then transferred to the wafer with a lithography process, commonly referred to as WYSIWYG ("What you see is what you get"). Reach the phenomenon called.
フィーチャのサイズの絶え間ない縮小、パターンの高密度化、およびＩＣ製造機器の発達において生ずる困難さにより、最新のＩＣ設計の製造には、フィーチャの寸法が光源の波長以下となる、波長近傍および波長未満領域において大きな傷害および付随する歩留まりの問題に直面している。波長近傍および波長未満領域では、撮像の回折が制限されるために、以前からのＷＹＳＩＷＹＧの枠組みが消失する原因となった。波長近傍および波長未満のリソグラフィの出現により、リソグラフィ・プロセスを通じてウェハに投射されるパターンが激しく歪むようになっている。図１（ａ）に示すように、典型的な歪みは、ライン・エッジ形状には希ではないライン・エッジの変位、角の形状が呈する角の丸み、およびライン終端形状に生ずるライン終端短縮を含む。 Due to the ever-decreasing size of features, higher pattern density, and difficulties arising in the development of IC manufacturing equipment, the manufacture of modern IC designs has feature dimensions near and at wavelengths that are below the wavelength of the light source. Faced with major injuries and attendant yield problems in the sub-region. In the vicinity of the wavelength and in the sub-wavelength region, the diffraction of imaging is limited, which caused the previous WYSIWYG framework to disappear. With the advent of near-wavelength and sub-wavelength lithography, patterns projected onto the wafer through the lithographic process have become severely distorted. As shown in FIG. 1 (a), typical distortions are line edge displacements that are not rare in line edge shapes, rounded corners exhibited by corner shapes, and line end shortening that occurs in line end shapes. Including.
波長近傍および波長未満領域における設計の製造可能性との間のギャップが広がりつつあることに鑑み、光学近接効果補正（ＯＰＣ：optical proximity correction）のような光学分解能向上技法（ＲＥＴ：resolution enhancement techniques）の使用が、０．１８μｍ以下のフィーチャ・サイズを生産するために、設計および生産方式の多くにおいて普及している。通例、例えば、ＧＤＳＩＩの形態の設計テープ・アウト(design tape-out)がＲＥＴ実施(RET implementation)、例えば、ＯＰＣデータ変換に入力され、入力されたＧＤＳＩＩ設計テープ・アウトを基準として用いて、新たなＧＤＳＩＩデータを発生する。 In view of the growing gap between near-wavelength and sub-wavelength design manufacturability, optical enhancement enhancement techniques (RET) such as optical proximity correction (OPC) Is popular in many designs and production schemes to produce feature sizes of 0.18 μm and below. Typically, for example, a design tape-out in the form of GDSII is input to a RET implementation (RET implementation), eg, OPC data conversion, and a new GDSII design tape out is used as a reference GDSII data is generated.
ＯＰＣは、設計テープ・アウトからの物理的レイアウトを修正して、光回折、レジスト現像、エッチング、およびリソグラフィ・プロセスの間に発生するその他の望ましくない影響によって生ずるパターンの歪みを補正するプロセスである。ＯＰＣには２種類の手法が知られている。１つは、ルールベースＯＰＣであり、この場合、予め補正ルールを決定しておき、考慮する形状、例えば、幅および間隔を有するフィーチャに関連する何らかの単純な尺度に応じて、どのようにして異なる幾何学的形状を修正すればよいか指定する。ルールベースＯＰＣには主に３つの種類がある。１つめの種類は、ハンマヘッド(hammerhead)であり、図１（ｄ）に示すように、ライン端形状に適用され、ライン端短縮を補正する。別の種類にセリフ(serif)があり、図１（ｅ）に示すように、角に適用し、角の丸みを補正する。最後の種類はエッジ・バイアス(edge bias)であり、図１（ｆ）に示すように、ライン・エッジ変位を補正する。更に複雑な補正は個々のエッジ・バイアスの集合体によって表されるので、バイアス補正はより包括的な補正形態である。例えば、セリフまたはハンマヘッド補正は、個々のバイアスを２つ以上の連続するエッジ・セグメントに適用することと見なすことができ、セリフの場合には、図１（ｇ）に示すように、コーナを塗りつぶす。１つのポリゴンが多数の形状を内包する可能性があり、図１（ｂ）に示す例において実証するように、３つの種類の補正全てが必要となる可能性がある。ルールベースＯＰＣは、通常ジオメトリに基づき、単純で高速である。しかしながら、ルールベースＯＰＣは非常に正確という訳ではなく、したがって、０．２５μｍ以上の技術ノード、または精度要件が緩い、比較的大きなジオメトリのみを内包する金属または層のような、更に高度な技術ノード（０．１８μ以下）の重要でない層上でしか用いられない。更に、補正ルールの生成は体系的でなく、経験が必要となる場合が多く、ジオメトリの複雑度が高くなるに連れて、ルールの数が増加し、そして恐らくはルールの複雑度も高くなり、これらを維持するのが困難となる。 OPC is a process that modifies the physical layout from the design tape out to correct pattern distortions caused by light diffraction, resist development, etching, and other undesirable effects that occur during the lithography process. . Two types of methods are known for OPC. One is rule-based OPC, where the correction rules are determined in advance and how they vary depending on the shape to be considered, eg some simple measure related to features with width and spacing Specifies whether to correct the geometric shape. There are three main types of rule-based OPC. The first type is a hammerhead, which is applied to the line end shape, as shown in FIG. Another type is serif, which is applied to corners to correct corner rounding, as shown in FIG. The last type is edge bias, which corrects line edge displacement as shown in FIG. Bias correction is a more comprehensive form of correction since more complex corrections are represented by a collection of individual edge biases. For example, serif or hammerhead correction can be viewed as applying individual biases to two or more consecutive edge segments, and in the case of serifs, as shown in FIG. Fill. One polygon may contain many shapes, and as demonstrated in the example shown in FIG. 1 (b), all three types of corrections may be required. Rule-based OPC is usually simple and fast based on geometry. However, rule-based OPC is not very accurate, and therefore more advanced technology nodes such as technology nodes greater than 0.25 μm, or metals or layers with loose accuracy requirements and containing only relatively large geometries. Only used on insignificant layers (less than 0.18μ). Furthermore, the generation of correction rules is not systematic and often requires experience, and as the complexity of the geometry increases, the number of rules increases, and perhaps the complexity of the rules also increases. Is difficult to maintain.
他のＯＰＣ手法に、モデルベースＯＰＣがある。モデルベースＯＰＣでは、光学部品の影響および全体的なレイアウトをシリコン・パターン転写プロセスに取り込むリソグラフィ・モデルを用いて、レイアウト・パターンをシミュレートし、ウェハ上における対応するパターンを予測し、これに基づいて、各ジオメトリ形状に対して必要な補正を計算し適用する。リソグラフィ・モデルは、ａ）光学モデル、およびｂ）化学薬品、エッチング、およびその他の要因を含むその他のプロセスの影響から成る。光学モデルは、通例、近接範囲と呼ばれる有限範囲内において動作する。光学画像を、一般に評価点と呼ばれる位置についてシミュレートする場合、評価点を中心とする近接範囲の半径以内にあるレイアウト・ジオメトリのみを考慮し、この範囲の外側にあるジオメトリを無視する。較正したリソグラフィ・モデルは、光学モデルおよびその他のプロセスの影響を組み込む。較正したモデルを得るために、検査マスクを照明し、ウェハ画像を形成し、測定を行い、次いでデータをはめ込む。リソグラフィ・モデルは、物理的レイアウトとは独立している。 Another OPC technique is model-based OPC. Model-based OPC uses a lithography model that incorporates the effects of the optical components and the overall layout into the silicon pattern transfer process to simulate and predict the corresponding pattern on the wafer. And calculate and apply the necessary corrections for each geometry shape. The lithography model consists of a) the optical model, and b) the effects of other processes including chemicals, etching, and other factors. Optical models typically operate within a finite range called the proximity range. When simulating an optical image for a position commonly referred to as an evaluation point, only layout geometries that are within the radius of a proximity range centered on the evaluation point are considered, and geometry outside this range is ignored. The calibrated lithography model incorporates the effects of the optical model and other processes. To obtain a calibrated model, the inspection mask is illuminated, a wafer image is formed, measurements are taken, and then the data is fitted. The lithography model is independent of the physical layout.
モデルベースＯＰＣプロセスは、通例、ディセクション(dissection)と呼ばれる工程を伴い、この工程では、ポリゴンをエッジ・セグメントに分解し、これらを個別に移動させて、各セグメントを補正することができる。セグメント上において評価点を指定し、そこでモデルを評価して、図１（ｃ）に示すように、エッジ変位のような、ある種のウェハ特性を計算する。シミュレートしたエッジ変位を最少に抑えるように、必要なエッジの移動を現場で計算する。モデルおよび補正アルゴリズムの使用のために、補正は先験的に補正ルールを必要とせず、通常ルールベース手法によって補正したものよりは精度が高い。他方、補正の粒度が高いため、モデルベース手法によって得られた補正レイアウトは、通例、ルールベース手法によるものよりも複雑である。したがって、一般には、０．１８μｍ以下の設計の重要な層に、完全なモデルベースＯＰＣが用いられる。 Model-based OPC processes typically involve a step called dissection, where polygons can be broken down into edge segments and these can be moved individually to correct each segment. An evaluation point is specified on the segment, and the model is evaluated there to calculate certain wafer characteristics, such as edge displacement, as shown in FIG. The required edge movement is calculated in the field to minimize the simulated edge displacement. Because of the use of models and correction algorithms, correction does not require correction rules a priori and is usually more accurate than those corrected by the rule-based approach. On the other hand, due to the high granularity of correction, the correction layout obtained by the model-based method is typically more complex than that by the rule-based method. Thus, in general, complete model-based OPC is used for critical layers of designs of 0.18 μm or less.
重要な層であっても、ルールベース手法で十分な非重要フィーチャを内包する場合もあるので、ハイブリッドＯＰＣ手法を用いて、ＯＰＣのターンアラウンド時間の短縮、およびＯＰＣ複雑度の簡素化を図る場合もある。このような選択的ハイブリッドＯＰＣは、米国特許第６，５８４，６０９号に開示されているように、通例非重要フィーチャまたは大きなフィーチャを内包するレイアウトの一部を、ルールベースＯＰＣによって補正し、重要フィーチャまたは小さなフィーチャを内包するレイアウトの別の部分をモデルベースＯＰＣによって補正するのが通例である。ルールベースＯＰＣを必要とするエリアが広い程、ターンアラウンド時間が短くなり、出力の複雑度が低下する。しかしながら、選択ルールの判断は、補正ルールの判断と同様、なおも手作業のプロセスのままであり、通常時間がかかり、その場限りのプロセスである。更に、これらのルールの精度性能では、先験的に定量化することが困難である。したがって、これらを適用する場合に、補正結果の精度を予測することが困難である。 Even if it is an important layer, the rule-based method may include sufficient non-important features. Therefore, when the hybrid OPC method is used to reduce the OPC turnaround time and simplify the OPC complexity. There is also. Such selective hybrid OPC, as disclosed in U.S. Pat. No. 6,584,609, typically corrects parts of the layout that contain non-critical or large features with rule-based OPC It is customary to correct another part of the layout containing features or small features by model-based OPC. The larger the area that requires rule-based OPC, the shorter the turnaround time and the lower the output complexity. However, the selection rule determination, like the correction rule determination, is still a manual process, usually takes time, and is an ad hoc process. Furthermore, the accuracy performance of these rules is difficult to quantify a priori. Accordingly, when applying these, it is difficult to predict the accuracy of the correction result.
したがって、ハイブリッドＯＰＣ用途において、ルールベースＯＰＣに対して選択および補正ルールを生成するためのＩＣ設計システムおよび方法を提供することができれば望ましいであろう。即ち、体系的なパターンの特徴かおよびルールの生成を行し、更に対応するＯＰＣ結果の定量的予測も可能とする、モデルベース手法が求められている。本発明はこれを目的とする。 Accordingly, it would be desirable to be able to provide an IC design system and method for generating selection and correction rules for rule-based OPC in hybrid OPC applications. That is, there is a need for a model-based technique that generates systematic pattern features and rules, and that also enables quantitative prediction of the corresponding OPC results. The present invention aims at this.
本発明によれば、集積回路（ＩＣ）レイアウトのモデルベースＯＰＣに用いられ、通例経験データに対して較正した、リソグラフィ・モデルを用いたシミュレーションによって、設計ルール集合にしたがって一連のレイアウト・パターンを列挙し分析するシステムおよび方法を提供する。このような分析により、選択ルール集合が得られ、モデルベースＯＰＣによって補正するはずであったがルールベースＯＰＣによって補正可能なＩＣレイアウトの部分と、モデルベースＯＰＣによって補正する必要があるＩＣレイアウトの部分とを識別するために、ＩＣレイアウトに適用することができる。本発明のシステムおよび方法は、パターンの異なるばらつきの下において予め指定してある性能メトリックに応じて、パターン毎に、補正ルールを発見することができるか否か判定することが好ましい。補正ルールを発見することができるパターンは、ルールベースＯＰＣに適していると見なされる。補正ルールを発見することができないパターンは、モデルベースＯＰＣを必要とすると考えられる。本方法およびシステムは、オプションとして、選択ルールと共に、補正ルールを生成することができる。加えて、ルール補正可能なレイアウト部分を選択するために生成したルールを用い、対応する補正ルールを適用し、ルールベース補正を考慮に入れて、モデルベースＯＰＣを用いて残りのレイアウトを補正する、物理的レイアウトのＯＰＣのためのシステムおよび方法を提供する。 In accordance with the present invention, a series of layout patterns are enumerated according to a set of design rules by simulation using a lithography model, typically used for model-based OPC of integrated circuit (IC) layout, calibrated against empirical data. And systems and methods are provided. By such an analysis, a selection rule set was obtained, and the IC layout portion that should have been corrected by the model base OPC, but the IC layout portion that needs to be corrected by the model base OPC. Can be applied to the IC layout. The system and method of the present invention preferably determines whether a correction rule can be found for each pattern according to a performance metric specified in advance under different variations of patterns. Patterns that can find correction rules are considered suitable for rule-based OPC. Patterns that cannot find correction rules are considered to require model-based OPC. The method and system can optionally generate a correction rule along with a selection rule. In addition, using the rules generated to select a layout part that can be rule-corrected, applying the corresponding correction rule, taking into account the rule-based correction, and correcting the remaining layout using the model-based OPC, Systems and methods for physical layout OPC are provided.
本発明の前述のそしてその他の目的、形態、および利点は、添付図面を参照しながら進める、以下の種々の実施形態の詳細な説明から一層容易に明らかとなろう。 The foregoing and other objects, aspects and advantages of the invention will become more readily apparent from the following detailed description of various embodiments, which proceeds with reference to the accompanying figures.
本発明の理解を促進するために、図面の添付図と関連付けながら、本発明の種々の実施形態について説明する。図においては、同様の参照番号は同様の要素を示すものとする。
本発明は、特に、リソグラフィ・モデルベースパターンの特徴化およびルール生成を実行し、ＩＣ設計レイアウトを補正するために、生成したルールを用いてハイブリッド光学近接効果補正（ＯＰＣ）を適用することによってＩＣ設計を生成するための、コンピュータ上に実装するソフトウェアに基づくＩＣ設計システムに適用可能であり、本発明の種々の実施形態について説明するのはこの文脈においてである。しかしながら、本発明の種々の実施形態による、ハイブリッドＯＰＣを行うためのＩＣ設計システムおよび方法はそれ以上の有用性があることは認められよう。何故なら、これらはハードウェアでも実施可能であり、ここに記載しない他のモジュールまたは機能性も組み込むことができるからである。
To facilitate an understanding of the present invention, various embodiments of the present invention will be described in connection with the accompanying drawings of the drawings. In the figures, like reference numerals indicate like elements.
The present invention specifically provides an IC by applying hybrid optical proximity effect correction (OPC) with generated rules to perform lithographic model-based pattern characterization and rule generation and to correct IC design layout. It is in this context that various embodiments of the present invention are described, which is applicable to software-based IC design systems for generating designs. However, it will be appreciated that IC design systems and methods for performing hybrid OPC according to various embodiments of the present invention have additional utility. Because they can be implemented in hardware, other modules or functionality not described here can be incorporated.
図２は、リソグラフィ・モデルベースパターンの特徴化およびルール生成を行うためのＩＣ設計システム１０をパーソナル・コンピュータ１２上に実装した場合の一例を示すブロック図である。即ち、パーソナル・コンピュータ１２は、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ等とすることができるディスプレイ・ユニット１４、処理ユニット１６、およびパーソナル・コンピュータが実行するソフトウェア・アプリケーションとユーザが双方向処理を行うことを可能にする１つ以上の入出力デバイス１８を備えている。図示の例では、入出力デバイス１８は、キーボード２０およびマウス２２を含むことができるが、他の周辺デバイス、例えば、プリンタ、スキャナ等も含むことができる。処理ユニット１６は、更に、中央演算装置（ＣＰＵ）２４、ハード・ディスク、テープ・ドライブ、光ディスク・システム、リムーバブル・ディスク・システムなどのような永続的記憶装置２６、およびメモリ２８も含むことができる。ＣＰＵ２４は、永続的記憶装置２６およびメモリ２８を制御することができる。通例、ソフトウェア・アプリケーションを永続的記憶装置２６内に永続的に格納することができ、次いでこのソフトウェア・アプリケーションをＣＰＵ２４によって実行するときに、メモリ２８内にロードすることができる。図示の例では、メモリ２８は、リソグラフィ・モデルのシミュレーション、ＩＣの物理的レイアウト・パターンの分析、ならびにモデルおよびルールベースＯＰＣを行うＩＣ設計ツール３０を収容することができる。ＩＣ設計ツール３０は、ＣＰＵ２４が実行する１つ以上のソフトウェア・モジュールとして実施することができる。
FIG. 2 is a block diagram showing an example in which an IC design system 10 for characterizing a lithography model base pattern and generating rules is mounted on a
本発明によれば、モデルベース・レイアウト・パターン特徴化およびルール生成、ならびにルールモデルベース・ハイブリッドＯＰＣを行うＩＣ設計システム１０は、ハードウェアを用いて実施することもでき、クライアント／サーバ・システム、ウェブ・サーバ、メインフレーム・コンピュータ、ワークステーション等のような異なる種類のコンピュータ・システム上で実施することもできる。また、ＩＣ設計システム１０は、ＣＰＵが１つよりも多いコンピュータ・システム、および／またはコンピュータのネットワークにおいても実施することができる。ソフトウェア・モジュールの一部または全ては、専用集積回路のようなハードウェアによって実現することもできる。これより、ソフトウェアでのＩＣ設計システム１０の実現例について、更に詳細に説明する。 According to the present invention, the IC design system 10 that performs model-based layout pattern characterization and rule generation, and rule model-based hybrid OPC can also be implemented using hardware, client / server system, It can also be implemented on different types of computer systems, such as web servers, mainframe computers, workstations, etc. The IC design system 10 can also be implemented in computer systems and / or computer networks with more than one CPU. Some or all of the software modules can also be realized by hardware such as a dedicated integrated circuit. Now, an implementation example of the IC design system 10 in software will be described in more detail.
本発明の一実施形態は、ＩＣ設計テープ・アウトのためにハイブリッドＯＰＣを行う。例えば、ＩＣ設計テープ・アウトは、ＧＤＳまたはＯＡＳＩＳファイル、あるいはその他のフォーマットを有するファイルとすることができる。 One embodiment of the present invention performs hybrid OPC for IC design tape out. For example, an IC design tape out can be a GDS or OASIS file, or a file having other formats.
本発明の一実施形態は、ルールベースＯＰＣを適用することができるＩＣレイアウトの部分を特定するための選択ルール、および補正を適用するためにルールベースＯＰＣが用いる補正ルールを、１つ以上の性能メトリック(performance metric)の既定の指定に基づいて自動的に決定する、モデルベース手法を提供する。例えば、メトリックは、限定ではなく、画像の傾斜、画像のコントラスト、マスク誤差増大要因（ＭＥＥＦ）、焦点変動に対する感度、収差に対する感度、エッジ配置誤差（ＥＰＥ）、およびフィーチャのその他の重要な寸法（ＣＤ）、あるいはこれらおよびその他のメトリックの１つ以上のいずれの組み合わせをも含む。本発明の一実施形態によれば、既定の許容範囲仕様が、好ましくは、モデルベースＯＰＣと同様の性能メトリックと共に用いられる。許容範囲は、性能メトリックに対する下限および上限を指定する。パターンをシミュレートするとき、リソグラフィ・モデルを用いて、構造的に設計したパターンのばらつきの集合に対する１つ以上の構成形状に、この許容範囲データを適用する。パターンの形状の近接効果を、全てのばらつきに対する許容範囲仕様以内にするように補正することができる補正ルールを求めることができるか否かに基づいて、これらの形状のいずれかのルールを補正することができるか否か判定を行うことができる。パターンのばらつきは、当該パターンの環境摂動(environmental perturbation)を注入することによって得ることが好ましい。ルールが求められた場合、パターンを特徴付ける幾何学的パラメータが、このようなパターン形状をレイアウトにおいて発見するための選択ルールを決定し、パターンの補正を許容範囲の範囲内で行うことができると考えられる対応の補正ルールが、自動的にルールベースＯＰＣのルールとなる。許容範囲仕様を満たす補正ルールを求めることができない場合、このようなパターン形状にはモデルベースＯＰＣが必要であるかもしれないと推論する。このプロセスは、選択ルールを特定するだけでなく、ルールベースＯＰＣ自体の補正ルールも決定する。想定される修正の１つでは、補正ルールの存在を検査する代わりに、補正ルールの予想を提示し、これを検査して、これらの予想した補正ルールのいずれか１つ以上が、許容範囲の範囲内にある全てのパターンばらつきの下において全ての性能メトリックが得られるパターン形状に適用可能か否か決定することができる。これは、ハイブリッドＯＰＣを適用するのに便利なだけでなく、単純な発見に基づいて得るよりも、効率的で正確である。選択および補正ルールは、別個のルール集合でも、組み合わせた形態でもよい。本発明の一実施形態では、選択ルールは、補正ルールによって推論する。 One embodiment of the present invention provides a selection rule for identifying a portion of an IC layout to which a rule-based OPC can be applied, and a correction rule used by the rule-based OPC to apply a correction. Provides a model-based approach that automatically determines based on the default specification of performance metrics. For example, metrics may include, but are not limited to, image tilt, image contrast, mask error enhancement factor (MEEF), sensitivity to focus variation, sensitivity to aberrations, edge placement error (EPE), and other important dimensions of features ( CD), or any combination of one or more of these and other metrics. According to one embodiment of the present invention, a predefined tolerance specification is preferably used with performance metrics similar to model-based OPC. The tolerance range specifies the lower and upper limits for the performance metric. When simulating a pattern, the tolerance data is applied to one or more features for a set of structurally designed pattern variations using a lithography model. Based on whether a correction rule that can correct the proximity effect of the pattern shape to be within an allowable range specification for all variations can be obtained, the rule of any of these shapes is corrected It can be determined whether or not it can be performed. The pattern variation is preferably obtained by injecting environmental perturbation of the pattern. If a rule is sought, the geometric parameters that characterize the pattern determine the selection rules for finding such pattern shapes in the layout and think that the pattern can be corrected within an acceptable range. The corresponding correction rule is automatically a rule based OPC rule. If a correction rule that satisfies the tolerance specification cannot be determined, it is inferred that such a pattern shape may require model-based OPC. This process not only identifies the selection rules, but also determines the correction rules for the rule-based OPC itself. One possible modification is to present a correction rule expectation instead of checking for the existence of a correction rule, and to check this so that any one or more of these predicted correction rules are within acceptable limits. It can be determined whether or not it can be applied to a pattern shape in which all performance metrics are obtained under all pattern variations within the range. This is not only convenient for applying hybrid OPC, but also more efficient and accurate than obtained based on simple discoveries. The selection and correction rules may be separate rule sets or combined forms. In one embodiment of the invention, the selection rule is inferred by a correction rule.
本発明の一実施形態によれば、ルールベースＯＰＣにおいて用いられる補正ルールは、多変数の関数として表すことができ、すなわち、（ｂ１,ｂ２,．．．,ｃ１,ｃ２,．．．）＝ｆ（ｇ１，ｇ２，．．．，ｄ１，ｄ２）であり、ｇｉは、ライン・エッジ、ライン端、角、ゲート、コンタクト・エンクロージャ(contact enclosure)、あるいは多数の設計層にまがたり複素ブーリアンまたは幾何学的演算によって特定される形状というような、形状の種類であり、ｄｉは、幅、間隔、高さ、エンクロージャ・マージン、あるいは複素式によって測定した多数の寸法の関数である。ルールの出力は、パターン形状に適用される補正を与える１つ以上のバイアス補正量ｂｉと、バイアスを適用する形状の部分を正確に特定する補助パラメータｃｉとから成る。通例、形状を予め選択しておき（例えば、エッジまたはエッジの一部）、その形状をそれ以上分解させず、ルール関数が（ｂ１，ｂ２，．．．）＝ｆ（ｇ１，ｇ２，．．．，ｄ１，ｄ２，．．．）に簡略化するようにしている。形状が単一のエッジ・セグメントから成る場合、ルール関数はｂ＝ｆ（ｇ１，ｇ２，．．．ｄ１，ｄ２，．．．）に簡略化する。ここで、ｂはエッジ・セグメントに適用されるバイアスである。これは、従来技術の章で説明したように、それ以外のもっと複雑な形状を単一のエッジ・セグメントの集合体に分解することができるので、包括的表現である。 According to one embodiment of the present invention, the correction rules used in rule-based OPC can be expressed as a multivariable function, ie, (b 1 , b 2 ,..., C 1 , c 2 ,. ..) = F (g 1 , g 2 ,..., D 1 , d 2 ), and g i is the line edge, line end, corner, gate, contact enclosure, or many design layer such that shape specified by Magatari complex Boolean or geometric calculation of a variety of shapes, d i is measured width, spacing, height, enclosure margins or by a complex formula, It is a function of a number of dimensions. The output of the rule is composed of one or more bias correction amounts b i that give correction applied to the pattern shape, and auxiliary parameters c i that accurately specify the portion of the shape to which the bias is applied. Typically, the shape is pre-selected (eg, an edge or part of an edge) and the rule function is (b 1 , b 2 ,...) = F (g 1 , g 2 ,..., D 1 , d 2 ,. If the shape consists of a single edge segment, the rule function simplifies to b = f (g 1 , g 2 ,... D 1 , d 2 ,...). Where b is the bias applied to the edge segment. This is a comprehensive representation as other more complex shapes can be decomposed into a collection of single edge segments as described in the prior art section.
完全なルール集合は、テーブル・フォーマットにすれば便利に表すことができる。例えば、エッジ・セグメント・ルールの定式化ｂ＝ｆ（ｇ１，ｇ２，．．．，ｄ１，ｄ２，．．．）の場合、ｇ１，ｇ２，．．．，ｄ１，ｄ２，．．．およびｂの値を有する各ルールがエントリを構成し、ｇ１，ｇ２，．．．，ｄ１，ｄ２，．．．はエントリに対する「キー」の列であり、ｂはエントリの「値」列である（データベースにおけるように）。 A complete rule set can be conveniently expressed in a table format. For example, in the case of edge segment rule formulation b = f (g 1 , g 2 ,..., D 1 , d 2 ,...), G 1 , g 2 ,. . . , D 1 , d 2 ,. . . Each rule with values of and b constitutes an entry, g 1 , g 2 ,. . . , D 1 , d 2 ,. . . Is the “key” column for the entry, and b is the “value” column for the entry (as in the database).
図３（ａ）は、本発明による実施形態を示し、考慮対象の形状が規則的なライン・エッジであり、寸法変数(dimension variable)が３つの寸法、ライン幅、近隣間隔、およびライン・エッジ長またはフィーチャの高さから成る。図３（ａ）に示すように、ルールはｂ＝ｆ（ｅ，ｗ，ｓ，ｈ）というように書かれ、ｅはライン・エッジを表し、ｗ，ｓおよびｈは対応する幅、間隔、および高さの量をそれぞれ表し、ｂは所与の幅、近隣間隔、および高さの量に対応する、このような種類のライン・エッジに適用するバイアス値である。これは、ＯＰＣルールの典型的なパラメータ化であり、補正は、幅の変更、近隣間隔の変更、および高さの変更というような、即座の変更のみに基づく。１つのこのようなルール・テーブルの一部の例は、次の通りである。 FIG. 3 (a) shows an embodiment according to the invention, where the shape being considered is a regular line edge, the dimension variable is three dimensions, line width, neighborhood spacing, and line edge. Consists of length or feature height. As shown in FIG. 3 (a), the rule is written as b = f (e, w, s, h), where e represents the line edge, w, s and h are the corresponding width, spacing, And b represents the amount of height, respectively, and b is the bias value applied to such kind of line edge, corresponding to a given width, neighborhood spacing, and height amount. This is a typical parameterization of OPC rules, and the correction is based only on immediate changes, such as width changes, neighborhood spacing changes, and height changes. Some examples of one such rule table are as follows:
これらのパラメータによって特徴付けられたパターンは、図３（ａ）における破線のボックス内に示す（ｗ＋ｓ）×ｈエリアの中でないとわからない。このエリアを「視野領域」と呼ぶ。視野領域の外側のエリアは未知であり、任意のジオメトリを内包してもよい。図３（ｂ）、図３（ｃ）、および図３（ｄ）は、視野鑞域内に同一の幾何学的パターンを有し、したがって、幅、近隣間隔、および高さに基づいてパターン特徴化によって区別が可能である３つの異なるパターンのばらつきの例である。 The pattern characterized by these parameters is not known unless it is in the (w + s) × h area shown in the dashed box in FIG. This area is called a “field of view”. The area outside the field of view is unknown and may contain any geometry. FIGS. 3 (b), 3 (c), and 3 (d) have the same geometric pattern in the field of view and thus pattern characterization based on width, neighborhood spacing, and height It is an example of the variation of three different patterns that can be distinguished by.
図４（ａ）において、陰影を付けたエリアは、視野領域の外側であるが近隣範囲内であり、このエリアにおけるいずれのジオメトリも、考慮しているエッジの印刷(printing)に影響を及ぼすようになっている。このエリアを「不確実エリア」と呼ぶ。 In FIG. 4 (a), the shaded area is outside the field of view but within the neighborhood, so that any geometry in this area affects the printing of the considered edge. It has become. This area is called an “uncertain area”.
視野領域が小さすぎる場合、不確実エリアにおいて可能なばらつきは大きくなる。したがって、単一の補正ルールで、可能な全てのばらつきの下で、例えば、図３（ｂ）、図３（ｃ）、および図３（ｄ）に示す３つの場合において精度高く所与のパターンを補正することは困難である。これは、ルールベースＯＰＣにおける低精度の主な原因である。 If the field of view is too small, the possible variation in the uncertainty area is large. Thus, under all possible variations with a single correction rule, for example, a given pattern with high accuracy in the three cases shown in FIGS. 3 (b), 3 (c), and 3 (d). Is difficult to correct. This is the main cause of low accuracy in rule-based OPC.
本発明の好適な実施形態によれば、可能なばらつきが視野領域を超えた場合（不確実エリア内）、これらを無視する。これが意味するのは、このようなばらつきはいずれも１種類の補正で許容されてはならず、さもないとパターンがルールベースＯＰＣに適さなくなるということである。ばらつきは、一般に、二次元効果および長範囲効果によって特徴付けられる。図３（ｂ）は、典型的な長範囲効果を示し、主フィーチャ３１の背後にあるジオメトリ３２は、視野領域の内側では見えず、考慮しているエッジに十分に近い場合、主フィーチャの印刷に重大な影響となる（通例、パターン幅が小さいときに当てはまる）。同様に、図３（ｂ）と図３（ｃ）を比較すると、面するジオメトリ３４が主フィーチャ３１に対して同じ近隣間隔となり、異なる幅を有する場合があるため、間隔が小さいと、主フィーチャに対して重大な影響を及ぼすことになり得ることを観察することができる。図３（ｄ）は、二次元効果の例を示し、図３（ａ）、図３（ｂ）、または図３（ｃ）と比較すると、参照番号３５、３６、および３７で示すように、視野領域の外側にあるパターンの上下双方にジオメトリがあり、フィーチャの高さが低い場合、主フィーチャの印刷に重大な影響を及ぼす可能性がある。したがって、視野領域を超えるばらつきが形状の印刷に及ぼす影響が限られている場合にのみ、即ち、対応するフィーチャの幅、近隣間隔、および高さが比較的大きく、補正後において、このようなばらつきの下におけるパターンの印刷変化がなおも許容範囲仕様の範囲内である補正量が存在する場合にのみ、パターンの形状は、ルールベースＯＰＣを適用するのに適している潜在的可能性がある。尚、所与の幅、近隣間隔、および高さの値または範囲に対して補正ルールが存在しており、可能性のあるあらゆるばらつきの下でも性能メトリックを許容範囲の範囲内にもっていける場合、これらの寸法によって特徴付けられるこのようなパターンは、ルールベースＯＰＣに適用するのに適していることは理解されよう。
According to a preferred embodiment of the present invention, if possible variations exceed the field of view (within the uncertainty area), these are ignored. This means that any such variation must not be allowed with one type of correction or the pattern will not be suitable for rule-based OPC. Variations are generally characterized by two-dimensional effects and long range effects. FIG. 3 (b) shows a typical long-range effect, where the geometry 32 behind the
本発明の一実施形態によれば、図４（ａ）に示すように、パターン形状に沿った数個の離散評価点においてパターンをシミュレートする。評価点は、しかるべく選択されていれば、通常、所与のリソグラフィ・モデルの下におけるパターンの挙動を十分に表している。シミュレーション結果を用いて、これらの評価点に対して性能メトリックを計算し、これらが許容範囲仕様（複数）の範囲内にあるか否か判断するために検査する。これは、モデルベースＯＰＣが用いる典型的な手法である。 According to one embodiment of the present invention, as shown in FIG. 4A, a pattern is simulated at several discrete evaluation points along the pattern shape. The evaluation points, if selected accordingly, usually adequately represent the behavior of the pattern under a given lithography model. Using the simulation results, performance metrics are calculated for these evaluation points and inspected to determine whether they are within the tolerance specification (s). This is a typical approach used by model-based OPC.
本発明の別の実施形態によれば、視野領域を超えるパターンのばらつきをシミュレートするために、何らかの劇的な摂動（非常に大きいまたは非常に小さい）を追加し、パターン形状のエッジ配置誤差または重要寸法（ＣＤ）のような、少なくとも１つの性能メトリックの変化を評価してもよい。補正ルールが求められるのは、性能メトリックのばらつきを最小化しできるだけ許容範囲の範囲内に近づけるプロセスにおいてである。図３（ｂ）および図３（ｃ）は、主パターンの背後にあるフィーチャが、何の影響もないゼロ・サイズ（存在しない）であるか、あるいは参照番号３２で示すように、重大な影響となる非常に大きなサイズである例を示す。尚、これは、視野領域を超えて適用することができる摂動の例を図示したものであることを記しておく。実際には、近接効果は必ずしも摂動のサイズには比例しない。したがって、考慮するパターン形状のプリンティングに最も大きな影響を与えるものを十分に表す摂動を設計するために、リソグラフィ・モデルの挙動を考慮しなければならない場合もある。通例、統計的に可能性のあるばらつきの範囲(coverage)を得るには異なるサイズを有するより多くの種類のジオメトリ摂動を用い、より多くの種類の摂動のヒントを見出すためにリソグラフィ・モデルの特性を考慮する必要がある。 In accordance with another embodiment of the present invention, some dramatic perturbations (very large or very small) are added to simulate pattern variations across the field of view, and pattern shape edge placement errors or Changes in at least one performance metric, such as critical dimension (CD), may be evaluated. Correction rules are required in the process of minimizing performance metric variations and bringing them as close as possible to an acceptable range. FIGS. 3 (b) and 3 (c) show that the feature behind the main pattern is zero size (non-existent) with no effect or significant impact, as indicated by reference numeral 32. Here is an example of a very large size. It should be noted that this is an example of perturbation that can be applied beyond the field of view. In practice, the proximity effect is not necessarily proportional to the size of the perturbation. Therefore, the behavior of the lithography model may have to be considered in order to design a perturbation that adequately represents what has the greatest impact on the printing of the pattern shape being considered. Typically, more types of geometric perturbations with different sizes are used to obtain statistically possible variability coverage, and lithography model properties to find more types of perturbation hints Need to be considered.
本発明の一実施形態によれば、近隣形状の幅（「近隣幅」）または主パターン背後の間隔（「背後間隔」）のような、余分な寸法尺度を追加して、ばらつきの量を低減し、したがってルールベースＯＰＣを適用するのに適したパターン形状をより多く発見する確率を高めることができるようにする。図４（ａ）および図４（ｂ）は、近隣幅および背後間隔を考慮する場合およびしない場合における、視野範囲または不確実エリアを比較する。図４（ａ）および図４（ｂ）に示すように、不確実エリアは、視野領域が既知の近隣幅および背後間隔の量だけ拡大すると、縮小する。設計ルールに準ずるレイアウトにおいて容易に利用可能な余分な寸法の一種に、最少幅および間隔があり、物理的レイアウトにおけるいずれの適法なフィーチャであっても、最少幅以上の幅を有していなければならず、レイアウトにおける２つのフィーチャ間のいずれの適法なフィーチャであっても最少間隔よりも大きくなければならない。 In accordance with one embodiment of the present invention, an extra dimensional measure is added to reduce the amount of variation, such as the width of the neighboring shape (“neighboring width”) or the spacing behind the main pattern (“backing spacing”). Therefore, the probability of finding more pattern shapes suitable for applying the rule-based OPC can be increased. 4 (a) and 4 (b) compare the field of view range or the uncertain area with and without considering the neighborhood width and back spacing. As shown in FIGS. 4 (a) and 4 (b), the uncertain area shrinks when the viewing area is enlarged by an amount of known neighborhood width and back spacing. One extra dimension that is readily available in layouts that conform to design rules is the minimum width and spacing, and any legitimate feature in the physical layout must have a width greater than or equal to the minimum width. Rather, any legitimate feature between two features in the layout must be larger than the minimum spacing.
本発明の更に別の実施形態では、垂直クリアランスまたはフィル・エリア(fill area)は、パターンの可能なばらつきを更に制限するために指定することができる。垂直クリアランス・エリアとは、図４（ｃ）において示す参照番号４０で示すように、フィーチャが存在することがわからないパターンの高さの終端（上および／または下）上のエリアである。これは、ライン端の場合のような物理的レイアウトの別の典型的な構成である。垂直フィル・エリアは、図４（ｄ）に示す参照番号４２で示すように、垂直クリアランスの逆であり、同様に、フィーチャが充填されることがわかっているエリアが規定される。この種の構成も、逆ライン端の場合のように、物理的レイアウトにおいて頻繁に現れる（図１（ｄ）に示すように、空間ラインまたはスロット端と呼ばれることもある）。図４（ｃ）および図４（ｄ）の比較によって示されるように、垂直クリアランスまたはフィル・エリアの仕様によって、不確実エリア（陰影エリアの縮小に注目）および可能なばらつきが減少し、したがって補正ルールを見出す確率を高めることができる。
In yet another embodiment of the present invention, a vertical clearance or fill area can be specified to further limit possible variations in the pattern. The vertical clearance area is the area on the end of the pattern height (above and / or below) where the feature is not known, as indicated by
同じ原理にしたがって、形状または寸法尺度を追加する程、不確実エリア、または当該不確実エリア内において可能なパターンのばらつきによって生ずる不確実を減少させることができる。潜在的な欠点は、ルール関数にパターン・タイプおよび寸法を追加する程、選択または補正ルール集合のサイズが大きくかつ複雑になり、対応するルール選択またはルールベースＯＰＣプロセスの効率が低下する場合もあり得ることである。ルールベースＯＰＣが非常に複雑となりモデルベースＯＰＣと性能および効率が殆ど同等となる点がある可能性がある。ルールベースＯＰＣの利点を最大限実現するためには、ルールはできるだけ簡素であることが好ましい。 In accordance with the same principle, the more shapes or dimensional scales are added, the less uncertainty is caused by the uncertainty area or possible pattern variations within the uncertainty area. A potential disadvantage is that the more pattern types and dimensions are added to a rule function, the larger and more complex the selection or correction rule set may be, and the corresponding rule selection or rule-based OPC process may become less efficient. Is to get. There is a possibility that the rule-based OPC becomes very complicated, and the performance and efficiency are almost equal to the model-based OPC. In order to achieve the full benefits of rule-based OPC, the rules are preferably as simple as possible.
図５は、本発明の一実施形態によるモデルベースパターンの特徴化およびルール生成方法を適用するフローを示す。最初に、図５に示すステップ１０１で示すように、ルール関数に用いる変数を選択する。先に述べたように、ルール集合を簡素にして、サイズを管理可能に保つためには、変数集合は小さい方が好ましい。次に、図５に示すステップ１０５で示すように、設計ルール１０３にしたがって変数値を列挙し、変数毎に間隔を形成する。例えば、設計ルールが最少フィーチャ幅を９０ｎｍに指定し、モデルの近接範囲が１μｍである場合、幅間隔は、（９０、１１０）、（１１０、１３０）、．．．、（９７０、９９０）、（９９０、１０００）（＞１０００）というように、２０ｎｍの刻みサイズを用いて列挙する。次いで、図５に示すステップ１０７に示すように、変数値および間隔の集合毎に、図５に示すステップ１０９で示すように、しかるべき検査パターンを構築する。また、図５に示すステップ１１１に示すように、視野領域を計算し、視野領域の外側にある異なる種類の極端であるが代表的な摂動を適用する。次に、図５に示すステップ１１５に示すように、図５に示すリソグラフィ・モデル１１３を用いて、印刷画像をシミュレートし、図５に示すステップ１１７で示すように、ばらつきの各々について性能メトリックを計算する。図５に示す続くステップ１１９において、図５に示す既定の許容範囲仕様１２１に向けてばらつきの全てについての性能メトリックを最適化するために補正を計算する。次いで、図５に示すステップ１２３で示すように、検査パターンのばらつき毎に補正を適用し、印刷画像の再計算および性能メトリックの決定を行い、これによってパターンのばらつきに関連する性能メトリックの値が得られる。パターンのばらつきの全てについてこれらの値を収集することにより、性能メトリックの値の集合が得られる。これらの性能メトリック値が許容範囲仕様の範囲内であると図５に示すステップ１２５において判定した場合、図５に示すステップ１２７で示すように、この種のパターンを、ルールベースＯＰＣに適していると判定し、補正ルールも確認されており、ルール集合に追加することが好ましい。そうでない場合、図５に示すステップ１２９で示すように、この種のパターンはモデルベースＯＰＣを受ける必要がある。何故なら、視野領域を超えるばらつき全てを許容できる程に十分ロバストな単一のルールが存在しないからである。このプロセスは、ルール関数変数値および間隔の全てについて繰り返される。このように、本発明によるシステムおよび方法は、ルール関数変数範囲による区分に基づいて、パターン空間を、図５に示すパターン・データベース１３１で示すような、モデルベースＯＰＣを必要とするものと、図５に示すパターン・データベース１３３で示すような、対応する補正ルールと共にルールベースＯＰＣのみを必要とする別のものとに区分する。
FIG. 5 shows a flow for applying a model-based pattern characterization and rule generation method according to one embodiment of the invention. First, as shown in
研究する各パターン周囲における有限で恐らくは少数の摂動を列挙するだけでよいので、可能なばらつき全てを完全にカバーすることは不可能である。このような予測不可能な場合の「漏れ」を補償するために、本発明の一実施形態によれば、最初に、通常容認可能でありより多くの許容範囲マージンを許容する性能メトリック許容範囲を厳格化するとよいと考えられる。例えば、性能メトリックとしてＣＤを用い、±５ｎｍの許容範囲が与えられる場合、最初にそれを２０％厳格化して±４ｎｍとし、次いで、研究するパターンにおいてルールを定性化する際に、この±４ｎｍを実際の許容範囲として用いる。 Since it is only necessary to enumerate a finite and possibly a small number of perturbations around each pattern studied, it is impossible to completely cover all possible variations. In order to compensate for such “prediction” “leakage”, according to one embodiment of the present invention, first, a performance metric tolerance range that is normally acceptable and allows more tolerance margin. It is considered better to tighten. For example, if CD is used as the performance metric and a tolerance of ± 5 nm is given, it is first tightened by 20% to ± 4 nm, and then this ± 4 nm is used when qualifying the rules in the pattern being studied. Use as actual tolerance.
許容範囲の仕様は好ましいが、性能メトリック仕様（performance metric specification)は異なる形態でも可能である。例えば、性能メトリック仕様は、有効な値の集合体、重複しない間隔の集合体（例えば、多数の許容範囲の連合体）、あるいは２つ以上の性能メトリックの場合、性能メトリック値に関係する式、または１組の式とすることができる。 While acceptable specifications are preferred, the performance metric specification can be in different forms. For example, a performance metric specification may be a set of valid values, a set of non-overlapping intervals (eg, a multiple tolerance alliance), or, for two or more performance metrics, an expression related to the performance metric value, Or it can be a set of expressions.
図５に関連付けて説明した方法は、補正ルールを求め検証することによって、パターン毎に少なくとも１つの補正ルールの存在を検査する。このように、補正ルールは、ルール補正可能と見なされるパターン毎に自動的に決定される。しかしながら、この方法は、ルール補正可能パターンのための、その他の潜在的に一層優れた補正ルールを除外するのではない。したがって、実際の補正ルールは、前述のプロセスによって得られるものとは異なることも想定している。更に、他の方法によって、補正の存在を実際に発見することなくこれを確認することができ、その場合、プロセスは選択ルールだけを生成することができるが、補正ルールを生成することはできない。 The method described with reference to FIG. 5 checks for the existence of at least one correction rule for each pattern by obtaining and verifying the correction rule. In this way, the correction rule is automatically determined for each pattern that is considered to be capable of rule correction. However, this method does not exclude other potentially better correction rules for rule correctable patterns. Therefore, it is assumed that the actual correction rules are different from those obtained by the process described above. Furthermore, other methods can confirm this without actually discovering the existence of the correction, in which case the process can only generate selection rules, but not correction rules.
パターンのばらつきを受ける性能メトリックの計算は、視野領域の外側にある摂動を加算し、ばらつき毎にシミュレーションをやり直す以外の方法でも実行することができる。代替方法の１つは、光学モデルの数学的特性を研究することによって、得られる性能メトリックばらつき範囲を控えめにすることである。例えば、以下の投影光学撮像システムのホプキンスの定式化から得られる周知の光学モデル式を検討する（参考文献：Y.C. Pati and T. Kailath, "Phase-shifting masks for microlithography: automated design and mask requirements," J. Opt. Soc. Am. A11, no.9 (1994): p2438)。 The calculation of the performance metric that receives the pattern variation can also be executed by a method other than adding the perturbation outside the visual field region and restarting the simulation for each variation. One alternative is to conserve the resulting performance metric variation range by studying the mathematical properties of the optical model. For example, consider the well-known optical model formula obtained from the Hopkins formulation of the following projection optical imaging system (reference: YC Pati and T. Kailath, "Phase-shifting masks for microlithography: automated design and mask requirements," J. Opt. Soc. Am. A11, no. 9 (1994): p2438).
ここで、Ｇ（ｘ，ｙ）は、｜Ｇ（ｘ，ｙ）｜≦１を満たす、位置ｘ，ｙにおけるマスク伝達関数の振幅および位相を表す透過関数(transmission function)であり、ｋｎ（ｘ，ｙ）はいわゆるｎ次畳み込みカーネル、そしてＩ（ｘ，ｙ）は位置ｘ，ｙにおける強度である。積分は二次元空間全体であり、これによって、視野領域およびその相補（不確実エリア）に分解することができる。積分の線形性から、以下の式を推論することができる。 Here, G (x, y) is a transmission function representing the amplitude and phase of the mask transfer function at positions x and y that satisfies | G (x, y) | ≦ 1, and k n ( x, y) is the so-called nth order convolution kernel, and I (x, y) is the intensity at position x, y. The integral is the entire two-dimensional space, which can be decomposed into the field of view and its complement (uncertain area). From the linearity of the integral, the following equation can be inferred.
ここで、 here,
視野領域の内側における透過関数Ｇ（ｘ，ｙ）は既知であり（レイアウトのジオメトリおよびマスクの透過特性によって決定される）、計算することができる。その結果、Ｅｎを計算することができる。Ｆｎについて、以下の式が成り立つ。 The transmission function G (x, y) inside the field of view is known (determined by the layout geometry and the transmission characteristics of the mask) and can be calculated. As a result, it is possible to calculate the E n. For F n , the following equation holds:
ここで、Ｒｎ（ｘ，ｙ）は既知量を示す。何故なら、畳み込みカーネルｋｎ（ｘ，ｙ）は光学モデルからわかっているからである。その結果、以下の式が成り立つ。 Here, R n (x, y) represents a known amount. Because, the convolution kernel k n (x, y) is because it has been found from the optical model. As a result, the following expression is established.
これは、強度Ｉ（ｘ，ｙ）の下限および上限を定める。明らかに、これらの限界が有意であるのは、Ｒｎ（ｘ，ｙ）が、｜Ｅｎ（ｘ，ｙ）｜２と比較して、相対的に小さい場合だけであり、このためには不確実エリアが小さくなければならず、そうでなければ、限界間が広すぎて、何の役にも立たなくなる。この強度範囲を用いると、更に、ＥＰＥの範囲、ＣＤ、強度傾斜、またはその他の性能メトリックを推論することが可能となる。異なる形態の光学モデルを用いる場合、同様の方法を適用することができる。更に、このように強度限界を評価する方法を、他の効果から成る較正リソグラフィ・モデルに代入して、予測したＥＰＥまたはＣＤの限界も得ることができる。このように、各パターンについての性能メトリックの限界は、摂動を使用せずに、適用することができる。このようにして確定した限界は、しかしながら、非常に控えめであるのが常である。 This defines the lower and upper limits of intensity I (x, y). Clearly, that these limitations are significant, R n (x, y) is, | E n (x, y ) | 2 as compared to, and only when relatively small, since this is The uncertainty area must be small, otherwise the limits are too wide and useless. Using this intensity range, it is also possible to infer EPE ranges, CDs, intensity gradients, or other performance metrics. Similar methods can be applied when using different forms of optical models. In addition, this method of evaluating intensity limits can be substituted into a calibrated lithography model of other effects to obtain predicted EPE or CD limits. In this way, the performance metric limits for each pattern can be applied without using perturbations. The limits established in this way are, however, always very modest.
本発明の一実施形態によれば、本願と同一日付に出願し、CREATING AND APPLYING VARIABLE BIAS RULES IN RULE-BASED OPTICAL PROXIMITY CORRECTION FOR REDUCED COMPLEXITY（複雑度を低減するためのルールベース光学近接効果補正における可変バイアス・ルールの作成および適用）と題する同時係属中の米国特許出願に記載されているように、ここのパターンに対して、容認可能な補正集合に関して補正ルールを指定する。この内容は、ここで引用したことにより、その全体が本願にも含まれるものとする。例えば、モデルベース分析を行うと、４ｎｍおよび６ｎｍの間であればいずれのエッジ・バイアスでも性能メトリックを満たしているが、５ｎｍが最良であり、計算した性能メトリックと許容範囲仕様との間のずれが最少量となったことを発見することができる。 In accordance with one embodiment of the present invention, the application is filed on the same date as the present application, and CREATING AND APPLYING VARIABLE BIAS RULES IN RULE-BASED OPTICAL PROXIMITY CORRECTION FOR REDUCED COMPLEXITY (variable in rule-based optical proximity effect correction to reduce complexity) For the pattern here, specify correction rules with respect to an acceptable correction set, as described in a co-pending US patent application entitled Bias Rule Creation and Application. This content is incorporated herein by reference in its entirety. For example, in a model-based analysis, any edge bias between 4 nm and 6 nm meets the performance metric, but 5 nm is the best, and the deviation between the calculated performance metric and the tolerance specification Can be found to be the minimum amount.
本発明の別の実施形態では、ルールベースＯＰＣによる使用のためにエクスポートする前に、図５に示す、個別に生成したルール１３３を融合して、ルール集合におけるルールの総数を削減する。例えば、先に記載したルール表をここで繰り返し、再度検討する。
In another embodiment of the invention, before exporting for use by rule-based OPC, the individually generated
４つのルールの各々が同じバイアス量を有し、幅、近隣間隔、および高さ間隔を合同してもっと大きな間隔を形成できることが分かり、これらのルールを以下のような単一のルール集合に融合することができる。 We can see that each of the four rules has the same amount of bias and can combine width, neighborhood spacing, and height spacing to form a larger spacing and merge these rules into a single set of rules such as: can do.
以上の例は、バイアス値が同一の４つの異なるルールを示し、これらを融合して１つにすることができる。あるいは、CREATING AND APPLYING VARIABLE BIAS RULES IN RULE-BASED OPTICAL PROXIMITY CORRECTION FOR REDUCED COMPLEXITY（複雑度を低減するためのルールベース光学近接効果補正における可変バイアス・ルールの作成および適用）と題する同時係属中の米国特許出願に記載されているように、ルールのバイアスが範囲について指定されている場合、バイアス範囲が少なくともある量だけ重複していれば、ルールを融合することができる。例えば、以下のルールを検討する。 The above example shows four different rules with the same bias value, which can be merged into one. Alternatively, a co-pending US patent entitled CREATING AND APPLYING VARIABLE BIAS RULES IN RULE-BASED OPTICAL PROXIMITY CORRECTION FOR REDUCED COMPLEXITY (creating and applying variable bias rules in rule-based optical proximity correction to reduce complexity) As described in the application, if rule bias is specified for a range, the rules can be merged if the bias ranges overlap at least by some amount. For example, consider the following rules:
これらのルールは、以下のように、融合して単一のルールにすることができる。 These rules can be merged into a single rule as follows.
列挙した全てのパターンを分析すると、パターンは２つの分類に集められる。一方はルールベースＯＰＣのために選択することができ、他方は選択することができない。垂直クリアランスのような追加のルール関数変数を導入し、後者のパターン分類を再度分析すると、ルールは多少複雑となるが、追加のパターンをルールベースＯＰＣによって補正可能として識別することが可能となる。何故なら、追加の変数を導入することにより、視野範囲を広げることができ、したがってばらつきを低減することができるからである。これによって、物理的レイアウトにおいてルール補正可能なパターンをより多く発見することが可能となる。図６は、増分分析(incremental analysis)を行う本発明の実施形態による方法のフロー・チャートであり、ルール関数変数の数を徐々に増加させていく。ステップ５０１から始まり、最少数のルール関数変数を選択する。次に、ステップ５０２において、変数毎に値および間隔を列挙する。次いで、ステップ５０３において、図５と関連付けて先に説明したように、検査パターンを構築し、摂動を追加し、シミュレーションを実行し、性能メトリックを計算することにより、列挙した数値毎に分析を行う。その結果、ルール５０４の集合が、列挙の一部について生成される。ステップ５０６で示すように、未だルール補正可能とは見なされていない残りの列挙数値について、ステップ５０５において別のルール関数変数を追加することにより、分析を継続し、ステップ５０７において実現可能であると見なされた場合、分析を継続する。このように、ルール集合５０４は、ステップ５０７において追加することができる新たなルール関数変数がないと判定されるまで、増大し続ける。これによって、最も単純なルールを最初に特定し、次いでルール発見プロセスの繰り返しにおいて、徐々に複雑になるルールを発見する。この手法を用いる場合、得られるルールが同じフォーマットでない場合もあり（例えば、複雑なルールは、ルール関数において有する変数が多い場合や、ルール表における列が単純なルールよりも多い場合がある）、したがってルールベースＯＰＣを用いたルール照合プロセスはルールのフォーマットを一致させる必要があることを念頭に入れておく必要がある。
When all the listed patterns are analyzed, the patterns are collected in two categories. One can be selected for rule-based OPC and the other cannot be selected. If additional rule function variables such as vertical clearance are introduced and the latter pattern classification is re-analyzed, the rules are somewhat complicated, but the additional patterns can be identified as correctable by the rule-based OPC. This is because by introducing additional variables, the field of view can be expanded and thus variations can be reduced. This makes it possible to find more patterns that can be corrected for rules in the physical layout. FIG. 6 is a flow chart of a method according to an embodiment of the present invention for performing incremental analysis, where the number of rule function variables is gradually increased. Beginning at
図７は、前述のパターン特徴化およびルール生成システムによって生成した選択および補正ルールを用いて、選択的にルールおよびモデルベースＯＰＣを適用するハイブリッドＯＰＣ方法のフロー・チャートである。最初に、ステップ６０１において、入力したレイアウトを受け取る。次いで、図７に示すパターン選択ルール６０６に基づいて、本方法はステップ６０２においてルール補正可能なレイアウト・パターンを選択する。ステップ６０３において、対応する補正ルール６０６を用いて、ルールベースＯＰＣをこれらのパターンに適用する。ルールの性に選択されなかった残りのパターンは、ステップ６０４において、近接効果に対してステップ６０３において適用したルール補正を考慮しつつ、モデルベースＯＰＣを受ける。全てのレイアウト・パターンを補正した後、ステップ６０５において最終レイアウトを出力し、ＯＰＣが完了する。
FIG. 7 is a flow chart of a hybrid OPC method that selectively applies rules and model-based OPC using the selection and correction rules generated by the pattern characterization and rule generation system described above. First, in
本発明の別の実施形態によれば、図７の方法はパターン選択を実行するだけであり、一方異なるＯＰＣシステムを用いると、ハイブリッドＯＰＣをレイアウトに適用することができる。本発明による更に別の実施形態では、本方法は、パターン選択およびルールベースＯＰＣを実行し、一方湖となるＯＰＣシステムは、レイアウトの残り部分に対してモデルベースＯＰＣを実行する。しかしながら、同じシステム上では、同一パスにおいて、少なくともパターン選択およびルールベースＯＰＣを実行して、効率を向上させることが好ましい。何故なら、選択ルールおよび補正ルールは通常相関があるからである。 According to another embodiment of the present invention, the method of FIG. 7 only performs pattern selection, while using a different OPC system, hybrid OPC can be applied to the layout. In yet another embodiment according to the present invention, the method performs pattern selection and rule-based OPC, while the lake OPC system performs model-based OPC on the rest of the layout. However, on the same system, it is preferable to improve efficiency by executing at least pattern selection and rule-based OPC in the same path. This is because the selection rule and the correction rule are usually correlated.
図８に示すように、選択および補正ルールの実際の適用を拡大することもできる。この例では、フィーチャの幅、近隣間隔、および高さに基づく単純な三次元ルールを示す。図８（ａ）は、ポリゴン・エッジ全体が条件を満たす一定の幅および近隣間隔を有し、したがって、ルールによって指定された量ｂ０だけバイアスされているという単純な状況を示す。図８（ｂ）では、エッジは可変幅および近隣間隔を有し、現状の幅／間隔対の全てが、ルールによって指定された条件を満たし、したがって、ルールが適用される。図８（ｃ）でも、図８（ｂ）と同様に、エッジは可変幅および近隣間隔を有するが、予め指定したしきい値量ｈＴ未満である小さな高さｈ３２およびｈ３３が、幅および間隔条件に違反している。パターン形状は、ルールを満たしていると考えられ、したがってこの場合でも補正を適用することは可能である。この状況は、単純なしきい値比較方式によって、ルール条件の小さな違反をどのように処理できるかを例示する。同じ概念にしたがって異なるしきい値比較方式を用いることができる。図８（ｄ）は、ポリゴン・エッジの一部（この場合、角に隣接する部分）が別の処置（例えば、角ルール照合またはモデルベースＯＰＣを適用する）を受けるために、これらをルール照合から除外する場合を示す。図８（ｅ）は、小さなジョグによって接続されており、可変幅および近隣間隔を有する２つのエッジの部分によって形成されるパターン形状を、ルール照合において考慮する場合を示す。このパターン形状についてルール条件が満たされる場合、ジョグｊ５のサイズは予め指定されているしきい値ｊＴ以下であり、したがって、形状を構成するエッジは、補正ルールが指定する同じ量だけバイアスされる。 As shown in FIG. 8, the actual application of selection and correction rules can be expanded. This example shows a simple three-dimensional rule based on feature width, neighborhood spacing, and height. FIG. 8 (a) shows a simple situation where the entire polygon edge has a constant width and neighborhood spacing that meets the condition and is therefore biased by the amount b 0 specified by the rule. In FIG. 8 (b), the edges have variable widths and neighborhood spacing, and all of the current width / spacing pairs satisfy the conditions specified by the rules, so the rules are applied. Also in FIG. 8C, as in FIG. 8B, the edges have a variable width and a neighboring interval, but small heights h 32 and h 33 that are less than a predetermined threshold amount h T have a width of And violates the interval condition. The pattern shape is considered to satisfy the rules, and therefore it is possible to apply the correction even in this case. This situation illustrates how small violations of rule conditions can be handled by a simple threshold comparison scheme. Different threshold comparison schemes can be used according to the same concept. FIG. 8 (d) shows that part of the polygon edge (in this case, the part adjacent to the corner) is subjected to another action (for example, applying corner rule matching or model-based OPC) and rule matching The case where it excludes from is shown. FIG. 8E shows a case where a pattern shape formed by two edge portions connected by a small jog and having a variable width and a neighboring interval is considered in rule matching. If the rule condition for this pattern is satisfied, the size of the jog j 5 is less than or equal to the threshold value j T specified in advance, therefore, the edge constituting the shape is biased by the same amount of correction rule specifies The
前述のモデルベースパターン特徴化およびルール生成システムおよび方法、ならびに対応するハイブリッドＯＰＣシステムおよび方法は、単純な単一露光に基づく二進または減衰位相シフト・マスク（ＰＳＭ）プロセスや、多重露光環境において多数の位相領域があるマスクまたは多数のマスクを用いるというような、もっと複雑な製造プロセスを受けることによって製造する設計にも適用することができる。 The aforementioned model-based pattern characterization and rule generation systems and methods, and corresponding hybrid OPC systems and methods, are numerous in simple single exposure based binary or attenuated phase shift mask (PSM) processes and multiple exposure environments. It can also be applied to designs manufactured by undergoing more complex manufacturing processes, such as using a mask with multiple phase regions or multiple masks.
以上の説明は、本発明の特定的な実施形態を参照して行ったが、本発明の原理および精神から逸脱することなく、これらの実施形態に対する変更も可能であることは当業者には認められよう。したがって、本発明の範囲は、添付した特許請求の範囲を参照してのみ確認できるものとする。 Although the foregoing description has been made with reference to specific embodiments of the invention, those skilled in the art will recognize that modifications may be made to these embodiments without departing from the principles and spirit of the invention. I will be. Accordingly, the scope of the invention can only be ascertained with reference to the appended claims.
Claims (78)
複数の変数値を識別するために前記パターンを分析するステップと、
前記変数値に基づいて、視野領域を計算するステップと、
適切な補正ルールを求める前記パターンの前記少なくとも１つの形状について、少なくとも１つの性能メトリック仕様を指定するステップと、
リソグラフィ・モデルを用いて前記パターンをシミュレートすることにより、前記視野領域の外側にある不確実によって誘発される、前記少なくとも１つの性能メトリックに対して可能な値の範囲を計算するステップと、
少なくとも１つの補正ルールが前記少なくとも１つの形状に対して存在するか否かに応じて、前記少なくとも１つの形状をルールベース光学近接効果補正によって補正可能か否か判定し、前記補正ルールを適用したときに、前記少なくとも１つの性能メトリックの前記可能な値の範囲が前記少なくとも１つの性能メトリック仕様の範囲内となるようにするステップと、
を備えた、方法。 A method of analyzing a layout pattern with one or more features to determine whether at least one shape of the pattern is suitable for rule-based optical proximity correction, comprising:
Analyzing the pattern to identify a plurality of variable values;
Calculating a viewing area based on the variable value;
Specifying at least one performance metric specification for the at least one shape of the pattern for which an appropriate correction rule is sought;
Calculating a range of possible values for the at least one performance metric induced by uncertainties outside the field of view by simulating the pattern using a lithography model;
According to whether or not at least one correction rule exists for the at least one shape, it is determined whether or not the at least one shape can be corrected by rule-based optical proximity effect correction, and the correction rule is applied Sometimes the range of possible values of the at least one performance metric is within the range of the at least one performance metric specification;
With a method.
ばらつきを生じさせるために、前記視野領域の外側における複数の摂動を追加するステップと、
前記リソグラフィ・モデルを用いて摂動毎に前記パターンをシミュレートし、前記少なくとも１つの性能メトリックを計算するステップと、
前記少なくとも１つの性能メトリックについての範囲を形成するために、前記少なくとも１つの性能メトリックの全ての値を組み合わせるステップと、
を備えた、方法。 The method of claim 1, wherein a range of possible values for at least one performance metric induced by uncertainty outside the field of view by simulating the pattern using a lithography model. Said step of calculating
Adding a plurality of perturbations outside the field of view to produce variation;
Simulating the pattern for each perturbation using the lithography model and calculating the at least one performance metric;
Combining all values of the at least one performance metric to form a range for the at least one performance metric;
With a method.
入力レイアウトを受け取るステップと、
ルールベース光学近接効果補正を用いてルール補正可能である前記少なくとも１つの形状を有するレイアウト・パターンを特定するステップと、
を備えた、方法。 The method of claim 1, wherein the range of possible values of the at least one performance metric is within the range of the at least one performance metric specification such that the at least one shape is rule correctable. Furthermore,
Receiving an input layout;
Identifying a layout pattern having the at least one shape that is rule correctable using rule based optical proximity correction;
With a method.
補正ルールを前記特定したルール補正可能なパターンに適用するステップを備えた、方法。 15. The method of claim 14, further comprising:
Applying a correction rule to the identified rule-correctable pattern.
前記光学近接効果補正プロセスを完了するために、前記レイアウトの残り部分に対してモデルベース光学近接効果補正を適用するステップを備えた、方法。 The method of claim 15, further comprising:
Applying a model-based optical proximity correction to the remainder of the layout to complete the optical proximity correction process.
少なくとも２つのルール関数変数を選出するステップと、
変数毎に少なくとも２つの値を選択するステップと、
所与の設計ルール集合にしたがう前記選択した変数値を用いて、少なくとも１つの検査パターンを構築するステップと、
ａ）前記変数値に基づいて視野領域を計算し、
ｂ）適切な補正ルールを求める前記パターンの前記少なくとも１つの形状について、少なくとも１つの性能メトリック仕様を指定し、
ｃ）リソグラフィ・モデルを用いて前記パターンをシミュレートすることにより、前記視野領域の外側にある不確実によって誘発される、前記少なくとも１つの性能メトリックに対して可能な値の範囲を計算し、
ｄ）少なくとも１つの補正ルールが前記少なくとも１つの形状に対して存在するか否かに応じて、前記少なくとも１つの形状をルールベース光学近接効果補正によって補正可能か否か判定し、前記補正ルールを適用したときに、前記少なくとも１つの性能メトリックの前記可能な値の範囲が前記少なくとも１つの性能メトリック仕様の範囲内となるようにする、
ことによって各パターンがルール補正可能か否か判定するステップと、
を備えた、方法。 A method of analyzing layout patterns,
Selecting at least two rule function variables;
Selecting at least two values for each variable;
Constructing at least one test pattern using the selected variable values according to a given set of design rules;
a) calculating the field of view based on the variable values;
b) specifying at least one performance metric specification for the at least one shape of the pattern for which an appropriate correction rule is sought;
c) calculating a range of possible values for the at least one performance metric induced by uncertainties outside the field of view by simulating the pattern using a lithography model;
d) determining whether the at least one shape can be corrected by rule-based optical proximity correction according to whether at least one correction rule exists for the at least one shape; When applied, such that the range of possible values of the at least one performance metric is within the range of the at least one performance metric specification;
Determining whether or not each pattern can be corrected by a rule,
With a method.
ばらつきを生じさせるために、前記視野領域の外側における複数の摂動を追加するステップと、
前記リソグラフィ・モデルを用いて摂動毎にパターンをシミュレートし、前記少なくとも１つの性能メトリックを計算するステップと、
前記少なくとも１つの性能メトリックについての範囲を形成するために、前記少なくとも１つの性能メトリックの全ての値を組み合わせるステップと、
を備えた、方法。 18. The range of possible values for at least one performance metric induced by uncertainty outside the field of view by simulating the pattern using a lithographic model, according to claim 17. The step of calculating
Adding a plurality of perturbations outside the field of view to produce variation;
Simulating a pattern for each perturbation using the lithography model and calculating the at least one performance metric;
Combining all values of the at least one performance metric to form a range for the at least one performance metric;
With a method.
ルール補正可能でないと判定されたパターンを選択するステップと、
少なくとも１つの余分なルール関数変数を追加するステップであって、該少なくとも１つの余分なルール関数変数が、前記少なくとも２つのルール関数変数とは異なる、ステップと、
前記余分なルール関数変数に対して少なくとも１つの値を選択するステップと、
以前にルール補正可能でないと見なされた変数空間に対して、ステップａ）からｄ）を繰り返すステップと、
を備えた、方法。 The method of claim 17, further comprising:
Selecting a pattern determined not to be rule-correctable;
Adding at least one extra rule function variable, wherein the at least one extra rule function variable is different from the at least two rule function variables;
Selecting at least one value for the extra rule function variable;
Repeating steps a) to d) for a variable space that was previously deemed not rule correctable;
With a method.
入力レイアウトを受け取るステップと、
ルールベース光学近接効果補正を用いてルール補正可能である前記少なくとも１つの形状を有するレイアウト・パターンを特定するステップと、
を備えた、方法。 The method of claim 17, further comprising:
Receiving an input layout;
Identifying a layout pattern having the at least one shape that is rule correctable using rule based optical proximity correction;
With a method.
補正ルールを前記特定したルール補正可能なパターンに適用するステップを備えた、方法。 34. The method of claim 33, further comprising:
Applying a correction rule to the identified rule-correctable pattern.
前記光学近接効果補正プロセスを完了するために、前記レイアウトの残り部分に対してモデルベース光学近接効果補正を適用するステップを備えた、方法。 35. The method of claim 34, further comprising:
Applying a model-based optical proximity correction to the remainder of the layout to complete the optical proximity correction process.
複数の変数値を識別するために前記パターンを分析するステップと、
前記変数値に基づいて、視野領域を計算するステップと、
少なくとも１つの性能メトリック仕様を指定するステップと、
前記形状を補正するために前記所与のルールを適用するステップと、
前記リソグラフィ・モデルを用いて、前記補正形状を含む前記パターンをシミュレートすることにより、視野領域外側における１つ以上の不確実によって誘発される前記少なくとも１つの性能メトリックに対して可能な値の範囲を計算するステップと、
前記所与のルールを適用したときに、前記少なくとも１つの性能メトリックの前記可能な値の範囲が、前記少なくとも１つの性能メトリック仕様の範囲内にあるか否か判定するステップと、
を備えた、方法。 A method of analyzing a layout pattern with one or more features by simulating with a lithography model to determine whether the shape of the pattern is suitable for correction by a given rule, comprising:
Analyzing the pattern to identify a plurality of variable values;
Calculating a viewing area based on the variable value;
Specifying at least one performance metric specification;
Applying the given rule to correct the shape;
A range of possible values for the at least one performance metric induced by one or more uncertainties outside the field of view by simulating the pattern including the corrected shape using the lithography model A step of calculating
Determining whether the range of possible values of the at least one performance metric is within the range of the at least one performance metric specification when applying the given rule;
With a method.
入力レイアウトを受け取るステップと、
ルールベース光学近接効果補正を用いてルール補正可能である前記少なくとも１つの形状を有するレイアウト・パターンを特定するステップと、
を備えた、方法。 40. The method of claim 36, further comprising:
Receiving an input layout;
Identifying a layout pattern having the at least one shape that is rule correctable using rule based optical proximity correction;
With a method.
補正ルールを前記特定したルール補正可能なパターンに適用するステップを備えた、方法。 38. The method of claim 37, further comprising:
Applying a correction rule to the identified rule-correctable pattern.
前記光学近接効果補正プロセスを完了するために、前記レイアウトの残り部分に対してモデルベース光学近接効果補正を適用するステップを備えた、方法。 40. The method of claim 38, further comprising:
Applying a model-based optical proximity correction to the remainder of the layout to complete the optical proximity correction process.
複数の変数値を識別するために前記パターンを分析する手段と、
前記変数値に基づいて、視野領域を計算する手段と、
適切な補正ルールを求める前記パターンの前記少なくとも１つの形状について、少なくとも１つの補正ルールに基づいて少なくとも１つの性能メトリック仕様を指定する手段と、
リソグラフィ・モデルを用いて前記パターンをシミュレートすることにより、前記視野領域の外側にある不確実によって誘発される、前記少なくとも１つの性能メトリックに対して可能な値の範囲を計算する手段と、
少なくとも１つの補正ルールが前記少なくとも１つの形状に対して存在するか否かに応じて、前記少なくとも１つの形状をルールベース光学近接効果補正によって補正可能か否か判定し、前記補正ルールを適用したときに、前記少なくとも１つの性能メトリックの前記可能な値の範囲が前記少なくとも１つの性能メトリック仕様の範囲内となるようにする手段と、
を備えた、システム。 A system for analyzing a layout pattern with one or more features to determine whether at least one shape of the pattern is suitable for rule-based optical proximity correction, comprising:
Means for analyzing the pattern to identify a plurality of variable values;
Means for calculating a field of view based on the variable values;
Means for specifying at least one performance metric specification based on at least one correction rule for the at least one shape of the pattern for which an appropriate correction rule is sought;
Means for simulating the pattern using a lithography model to calculate a range of possible values for the at least one performance metric induced by uncertainties outside the field of view;
According to whether or not at least one correction rule exists for the at least one shape, it is determined whether or not the at least one shape can be corrected by rule-based optical proximity effect correction, and the correction rule is applied Means for causing the range of possible values of the at least one performance metric to be within the range of the at least one performance metric specification;
With a system.
ばらつきを生じさせるために、前記視野領域の外側における複数の摂動を追加する手段と、
前記リソグラフィ・モデルを用いて摂動毎にパターンをシミュレートし、前記少なくとも１つの性能メトリックを計算する手段と、
前記少なくとも１つの性能メトリックについての範囲を形成するために、前記少なくとも１つの性能メトリックの全ての値を組み合わせる手段と、
を備えた、システム。 41. A range of possible values for at least one performance metric induced by uncertainties outside the field of view by simulating the pattern using a lithography model, according to claim 40. The means to calculate is
Means for adding a plurality of perturbations outside the field of view to produce variation;
Means for simulating a pattern for each perturbation using the lithography model and calculating the at least one performance metric;
Means for combining all values of the at least one performance metric to form a range for the at least one performance metric;
With a system.
入力レイアウトを受け取る手段と、
ルールベース光学近接効果補正を用いてルール補正可能である前記少なくとも１つの形状を有するレイアウト・パターンを特定する手段と、
を備えた、システム。 41. The system of claim 40, wherein a range of possible values for the at least one performance metric is within the at least one performance metric specification such that the at least one shape is rule correctable; ,
A means of receiving an input layout;
Means for identifying a layout pattern having said at least one shape that is rule correctable using rule based optical proximity correction;
With a system.
補正ルールを前記特定したルール補正可能なパターンに適用する手段を備えた、システム。 54. The system of claim 53, further comprising:
A system comprising means for applying a correction rule to the identified rule-correctable pattern.
前記光学近接効果補正プロセスを完了するために、前記レイアウトの残り部分に対してモデルベース光学近接効果補正を適用する手段を備えた、システム。 55. The system of claim 54, further comprising:
A system comprising means for applying model-based optical proximity correction to the rest of the layout to complete the optical proximity correction process.
少なくとも２つのルール関数変数を選出する手段と、
変数毎に少なくとも２つの値を選択する手段と、
所与の設計ルール集合にしたがう前記選択した変数値を用いて、少なくとも１つの検査パターンを構築する手段と、
ａ）前記変数値に基づいて視野領域を計算する手段と、
ｂ）適切な補正ルールを求める前記パターンの前記少なくとも１つの形状について、少なくとも１つの性能メトリック仕様を指定する手段と、
ｃ）リソグラフィ・モデルを用いて前記パターンをシミュレートすることにより、前記視野領域の外側にある不確実によって誘発される、前記少なくとも１つの性能メトリックに対して可能な値の範囲を計算する手段と、
ｄ）少なくとも１つの補正ルールが前記少なくとも１つの形状に対して存在するか否かに応じて、前記少なくとも１つの形状をルールベース光学近接効果補正によって補正可能か否か判定し、前記補正ルールを適用したときに、前記少なくとも１つの性能メトリックの前記可能な値の範囲が前記少なくとも１つの性能メトリック仕様の範囲内となるようにする手段と、
によって各パターンがルール補正可能か否か判定する手段と、
を備えた、システム。 A system for analyzing layout patterns,
Means for selecting at least two rule function variables;
Means for selecting at least two values for each variable;
Means for constructing at least one test pattern using said selected variable values according to a given set of design rules;
a) means for calculating a field of view based on the variable values;
b) means for designating at least one performance metric specification for the at least one shape of the pattern for which an appropriate correction rule is sought;
c) means for calculating a range of possible values for the at least one performance metric induced by uncertainties outside the field of view by simulating the pattern using a lithography model; ,
d) determining whether the at least one shape can be corrected by rule-based optical proximity correction according to whether at least one correction rule exists for the at least one shape; Means for, when applied, such that the range of possible values of the at least one performance metric is within the range of the at least one performance metric specification;
Means for determining whether or not each pattern can be corrected by a rule,
With a system.
ばらつきを生じさせるために、前記視野領域の外側における複数の摂動を追加する手段と、
前記リソグラフィ・モデルを用いて摂動毎にパターンをシミュレートし、前記少なくとも１つの性能メトリックを計算する手段と、
前記少なくとも１つの性能メトリックについての範囲を形成するために、前記少なくとも１つの性能メトリックの全ての値を組み合わせる手段と、
を備えた、システム。 57. A range of possible values for at least one performance metric induced by uncertainties outside the field of view by simulating the pattern using a lithography model, according to claim 56. The means to calculate is
Means for adding a plurality of perturbations outside the field of view to produce variation;
Means for simulating a pattern for each perturbation using the lithography model and calculating the at least one performance metric;
Means for combining all values of the at least one performance metric to form a range for the at least one performance metric;
With a system.
ルール補正可能でないと判定されたパターンを選択する手段と、
少なくとも１つの余分なルール関数変数を追加する手段であって、該少なくとも１つの余分なルール関数変数が、前記少なくとも２つのルール関数変数とは異なる、手段と、
前記余分なルール関数変数に対して少なくとも１つの値を選択する手段と、
以前にルール補正可能でないと見なされた変数空間に対して、手段ａ）からｄ）を繰り返す手段と、
を備えた、システム。 57. The system of claim 56, further comprising:
Means for selecting a pattern determined not to be rule-correctable;
Means for adding at least one extra rule function variable, wherein the at least one extra rule function variable is different from the at least two rule function variables;
Means for selecting at least one value for the extra rule function variable;
Means for repeating means a) to d) for a variable space previously considered not rule correctable;
With a system.
入力レイアウトを受け取る手段と、
ルールベース光学近接効果補正を用いてルール補正可能である前記少なくとも１つの形状を有するレイアウト・パターンを特定する手段と、
を備えた、システム。 57. The system of claim 56, further comprising:
A means of receiving an input layout;
Means for identifying a layout pattern having said at least one shape that is rule correctable using rule based optical proximity correction;
With a system.
補正ルールを前記特定したルール補正可能なパターンに適用する手段を備えた、システム。 The system of claim 72, further comprising:
A system comprising means for applying a correction rule to the identified rule-correctable pattern.
前記ＯＰＣプロセスを完了するために、前記レイアウトの残り部分に対してモデルベースＯＰＣを適用する手段を備えた、システム。 74. The system of claim 73, further comprising:
A system comprising means for applying model-based OPC to the rest of the layout to complete the OPC process.
複数の変数値を識別するために前記パターンを分析する手段と、
前記変数値に基づいて、視野領域を計算する手段と、
少なくとも１つの性能メトリック仕様を指定する手段と、
前記形状を補正するために前記所与のルールを適用する手段と、
前記リソグラフィ・モデルを用いて、前記補正形状を含む前記パターンをシミュレートすることにより、前記視野領域の外側における１つ以上の不確実によって誘発される前記少なくとも１つの性能メトリックに対して可能な値の範囲を計算する手段と、
前記所与のルールを適用したときに、前記少なくとも１つの性能メトリックの前記可能な値の範囲が、前記少なくとも１つの性能メトリック仕様の範囲内にあるか否か判定する手段と、
を備えた、システム。 A system for analyzing a pattern with one or more features by simulating with a lithography model to determine whether the shape of the pattern is suitable for correction by a given rule,
Means for analyzing the pattern to identify a plurality of variable values;
Means for calculating a field of view based on the variable values;
Means for specifying at least one performance metric specification;
Means for applying the given rule to correct the shape;
Possible values for the at least one performance metric induced by one or more uncertainties outside the field of view by simulating the pattern including the corrected shape using the lithography model Means for calculating the range of
Means for determining whether the range of possible values of the at least one performance metric is within the range of the at least one performance metric specification when applying the given rule;
With a system.
入力レイアウトを受け取る手段と、
ルールベース光学近接効果補正を用いてルール補正可能である前記少なくとも１つの形状を有するレイアウト・パターンを特定する手段と、
を備えた、システム。 The system of claim 75, further comprising:
A means of receiving an input layout;
Means for identifying a layout pattern having said at least one shape that is rule correctable using rule based optical proximity correction;
With a system.
補正ルールを前記特定したルール補正可能なパターンに適用する手段を備えた、システム。 77. The system of claim 76, further comprising:
A system comprising means for applying a correction rule to the identified rule-correctable pattern.
前記光学近接効果補正プロセスを完了するために、前記レイアウトの残り部分に対してモデルベース光学近接効果補正を適用する手段を備えた、システム。 78. The system of claim 77, further comprising:
A system comprising means for applying model-based optical proximity correction to the rest of the layout to complete the optical proximity correction process.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US11/221,528 US7627837B2 (en) | 2004-10-15 | 2005-09-08 | Model-based pattern characterization to generate rules for rule-model-based hybrid optical proximity correction |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2007108716A true JP2007108716A (en) | 2007-04-26 |
Family
ID=38034582
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2006243594A Pending JP2007108716A (en) | 2005-09-08 | 2006-09-08 | Model-based pattern characterization to generate rule for rule-model-based hybrid optical proximity correction |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2007108716A (en) |
-
2006
- 2006-09-08 JP JP2006243594A patent/JP2007108716A/en active Pending
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