JP2007266391A - パターン検査方法及びマスクの製造方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】検証すべき領域を複数の小領域に分割し、前記複数の小領域のそれぞれにおいて、目標となるパターンと、検査すべきパターンと、を比較し、両者の形状差が第1の許容値を超えている危険点の座標値を抽出し、前記抽出された危険点の座標値のうちで、前記複数の小領域の周辺部の座標値を削除し、前記削除した後に残った前記危険点の座標値におけるパターンを危険パターンとして前記目標となるパターンから抽出し、前記危険パターンのうちで互いに異なるものを代表パターンとして抽出することを特徴とするパターン検査方法を提供する。
【選択図】図1
Description
図1は、本発明の実施形態であるパターン検査方法を表すフロー図である。
図2は、図1に表す選別方法により得られた危険点を説明する模式図である。
一方、「同類の危険点」とは、後述するように、パターンフィルタリングを用いて危険パターンを分類する際に、特定の危険パターンが反転、回転、縮小あるいは拡大したものをいう。
まず、図2に表すように、分割された小領域1、2a、2b、3、4、5、6、7、8の周辺部に発生する「疑似の危険点」を削除する(ステップS120)。すなわち、疑似の危険点は、分割した小領域1、2a、2b、3、4、5、6、7、8の周辺部(境界部)に多く存在する。したがって、例えば、抽出された危険点の座標が、これら小領域1、2a、2b、3、4、5、6、7、8の周辺部(境界部)にある場合には、その危険点を「類似の危険点」であると判断して、座標リストから削除すればよい。
図5は、本実施形態に係るマスクの製造方法を表す概念図である。
本製造方法は、図1に例示した危険パターンの選別方法を含んでいる。目標パターン30は、ウェーハ上に形成すべき目標のパターンであり、例えばそのウェーハの設計データから生成できる。この場合、ウェーハの設計データは、例えば、GDS2形式のバイナリー・データである。
一方、形状比較を行うためのマスクの転写パターンは、マスクの設計データにもとづいて光学シミュレーションにより得られる(S300)。この時、マスクの設計データは、OPCを施したOPCデータとすることができる。OPCデータの初期値としては、マスクの初期の設計データに対して一回目のOPC処理を施したものとすることができる。2回目以降は、危険パターン抽出(S310)、危険パターン選別(S320)、パターン修正(S340)を行って得られた結果を反映させ、マスクの設計データに修正を加えることによりOPCデータとすることができる。
図6は、パターンフィルタリングにより分類される危険パターンの第2具体例を例示する模式図である。すなわち、図6(a)は、パターンフィルタリングを行う前を表す模式図であり、図6(b)は、パターンフィルタリングを行った後を表す模式図である。
ここで、図7(a)に表すように、パターン形状の異なる第1パターン60、第2パターン62、第3パターン63及び第4パターン64が設けられている。第2パターン62と第4パターン64は同一の形状をしている。
第1パターン60及び第3パターン63の端部には、それぞれ危険点65と危険点69が存在する。また、第2パターン62と第4パターン64の中央右部には、それぞれ危険点67と危険点71がある。
以下、本発明におけるパターンフィルタリングの実施例について説明する。
本実施例では、危険点抽出手段の解析ソフトウエアとして、Synopsys社のLRC(リソグラフィー・ルール・チェック)を用いた。LRCは、設計パターンとシミュレーションによって得られたパターンとの比較を行い、危険点を予測・抽出するソフトウエアである。
図10に表したリストにおいて、「項目1」は後続の座標データの単位をmmの逆数で表す。すなわち例では「4000」とあるが、これは座標の単位が1/4000mm(=0.25μm)であることを表す。
「項目2」は、エラーの種類を表し、例えばオープンエラーとショートエラーをカテゴリ分けして表示するのに使われる。
「項目3」は、エラー種毎のエラー数およびエラーが出力された日付を表している。行頭に出てくる数字がエラー数を表す。この例では2個のエラーがout_l3と名づけられたエラーに存在することが分かる。
「項目5」は、各危険点の冒頭に記述される識別子兼危険点の通し番号であると同時に危険点の頂点数情報を表している。識別子としての役割は、危険点と危険点を区切るセパレータの役目を負っている。通し番号とは、各エラー種毎に1から振られる番号で、「p」の次に記述されている数字である。この数字の最大値は、「項目3」の行頭で最初に出てくる数に一致していなくてはならない。また、通し番号の次に出現する数字は危険点の頂点数を表している。この例では、8角形形状の危険点であることが分かる。
同一形状弁別手段においては、各危険点の項目6に相当する絶対座標を読み取り、これを一旦相対座標に変換する。相対座標への変換手法は、どの座標を基準とするかによって異なってくるため、任意の手法によって変換処理を行う。
次に、相対座標情報を用いて全ての危険点間で総当り形状比較を行う。比較の結果、同一であると判断された危険点形状に対しては、これを一つだけ残し、その他は全て(情報が格納されている場所が主記憶上であればそこから)削除する。
全ての危険点間で形状比較と冗長情報の削除が行われた後はこれをファイルあるいは標準出力として出力を行う。
また、危険点形状の形状比較を行う方法についても、辺の長さ、面積、円度などを適宜考慮してもよい。
また、危険点形状比較を行う前段階の処理として、比較パタンの回転、縮小、拡大、反転など形状変換を行った後、比較を行っても良い。
さらに、危険点形状だけでなく、危険点周辺のパタン情報をも用いて比較を行っても良い。すなわち、危険点形状と周辺パタン形状の双方が合致した場合のみ、削除対象とするなどの施策を実行してもよい。
また、危険点形状比較時に、完全一致だけではなくある一定の許容度を設け、類似の形状についてもこれを合致とし、削除対象としても良い。
Claims (7)
- 検証すべき領域を複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれにおいて、目標となるパターンと、検査すべきパターンと、を比較し、両者の形状差が第1の許容値を超えている危険点の座標値を抽出し、
前記抽出された危険点の座標値のうちで、前記複数の小領域の周辺部の座標値を削除し、
前記削除した後に残った前記危険点の座標値におけるパターンを危険パターンとして前記目標となるパターンから抽出し、
前記危険パターンのうちで互いに異なるものを代表パターンとして抽出する
ことを特徴とするパターン検査方法。 - マスクの検証すべき領域を複数の小領域に分割し、
前記複数の小領域のそれぞれにおいて、ウェーハ上に形成すべきパターンと、検査すべきパターンと、を比較し、両者の形状差が第1の許容値を超えている危険点の座標値を抽出し、
前記抽出された危険点の座標値のうちで、前記複数の小領域の周辺部の座標値を削除し、
前記削除した後に残った前記危険点の座標値におけるパターンを危険パターンとして前記形成すべきパターンから抽出し、
前記危険パターンのうちで互いに異なるものを代表パターンとして抽出する
ことを特徴とするパターン検査方法。 - 前記ウェーハ上に形成すべきパターンは、設計データから生成されることを特徴とする請求項2記載のパターン検査方法。
- 前記検査すべきパターンは、前記マスクのパターンを前記ウェーハ上に転写したパターンであることを特徴とする請求項2または3に記載のパターン検査方法。
- 前記転写したパターンは、前記マスクのパターンに基づき光学シミュレーションにより生成したものであることを特徴とする請求項4記載のパターン検査方法。
- 前記互いに異なるものを抽出するときは、第1の危険パターンと、その危険パターンに反転及び回転の少なくともいずれかを施したものと同一の第2の危険パターンと、を同類と判断することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載のパターン検査方法。
- 請求項4〜6のいずれか1つに記載のパターン検査方法を実行し、
前記抽出された代表パターンの数が許容値よりも大であれば不適合、許容値以下であれば適合とし、
不適合の場合は、前記マスクのパターンを修正し、適合の場合は、前記マスクを製作することを特徴とするマスクの製造方法。
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