JP2756202B2 - 露光データの生成方法、露光方法及び露光データの生成装置 - Google Patents
露光データの生成方法、露光方法及び露光データの生成装置Info
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- JP2756202B2 JP2756202B2 JP16479491A JP16479491A JP2756202B2 JP 2756202 B2 JP2756202 B2 JP 2756202B2 JP 16479491 A JP16479491 A JP 16479491A JP 16479491 A JP16479491 A JP 16479491A JP 2756202 B2 JP2756202 B2 JP 2756202B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、露光データの生成方
法、露光方法及び露光データの生成装置に係り、詳しく
は、荷電粒子ビームによるパターン露光の分野に用いて
好適な、電子線により透過マスクを用いてウエハ露光を
行う際に、適切な露光パターンデータを作成する露光デ
ータの生成方法、露光方法及び露光データの生成装置に
関する。近年、例えば、ＬＳＩ（Large Scale Integrat
ed circuit）等の集積密度が高く、大規模な半導体集積
回路のウエハに対し、透過マスクを介して所定のパター
ンデータを電子ビーム等により露光する露光装置が数多
く開発されている。
法、露光方法及び露光データの生成装置に係り、詳しく
は、荷電粒子ビームによるパターン露光の分野に用いて
好適な、電子線により透過マスクを用いてウエハ露光を
行う際に、適切な露光パターンデータを作成する露光デ
ータの生成方法、露光方法及び露光データの生成装置に
関する。近年、例えば、ＬＳＩ（Large Scale Integrat
ed circuit）等の集積密度が高く、大規模な半導体集積
回路のウエハに対し、透過マスクを介して所定のパター
ンデータを電子ビーム等により露光する露光装置が数多
く開発されている。
【０００２】この露光装置にあっては、効率よく露光を
行うために、適切なパターンデータの作成処理が要求さ
れる。
行うために、適切なパターンデータの作成処理が要求さ
れる。
【０００３】
【従来の技術】従来のこの種の露光装置としては、例え
ば、図１８に示すように、電子ビームＢにより試料であ
るウエハに対して直接露光する電子ビーム描画装置が知
られている。電子ビーム描画装置は、ビーム径に相当す
る極めて微細なパターンを描画できるとともに、偏向フ
ィールド内部の歪みと収差とが電気的に補正できるた
め、制御技術次第で精度を上げることができるというメ
リットがあり、ＬＳＩ開発ツール、及びマスク製造ツー
ルとして広く使用され、特に集積密度が高く大規模な半
導体集積回路の製造に用いられている。
ば、図１８に示すように、電子ビームＢにより試料であ
るウエハに対して直接露光する電子ビーム描画装置が知
られている。電子ビーム描画装置は、ビーム径に相当す
る極めて微細なパターンを描画できるとともに、偏向フ
ィールド内部の歪みと収差とが電気的に補正できるた
め、制御技術次第で精度を上げることができるというメ
リットがあり、ＬＳＩ開発ツール、及びマスク製造ツー
ルとして広く使用され、特に集積密度が高く大規模な半
導体集積回路の製造に用いられている。
【０００４】しかし、このような電子ビーム描画装置
は、電界放射型、または熱電子銃を用いたガウシアンビ
ームや可変ビームによって、いわゆる一筆書きの要領で
ウエハ上にパターンを描画するものであったため、描画
パターンが微細で複雑になればなる程、ショット数が増
えて描画時間が長くなり、スループットが低下するとい
う欠点がある。
は、電界放射型、または熱電子銃を用いたガウシアンビ
ームや可変ビームによって、いわゆる一筆書きの要領で
ウエハ上にパターンを描画するものであったため、描画
パターンが微細で複雑になればなる程、ショット数が増
えて描画時間が長くなり、スループットが低下するとい
う欠点がある。
【０００５】さらに、ガウシアンビームによる描画では
パターンの寸法はビームスポットの整数倍としなければ
ならず、また、４５度以外の斜め線を滑らかに精度良く
描画することは難しいといった問題点があり、可変矩形
ビームによる描画においても斜め線の部分ではパターン
を細かい矩形に分解しなければ滑らかに精度良く描画で
きないという問題点があり、結果として、電子ビームに
よる露光は微細ＬＳＩの量産には不向きである。
パターンの寸法はビームスポットの整数倍としなければ
ならず、また、４５度以外の斜め線を滑らかに精度良く
描画することは難しいといった問題点があり、可変矩形
ビームによる描画においても斜め線の部分ではパターン
を細かい矩形に分解しなければ滑らかに精度良く描画で
きないという問題点があり、結果として、電子ビームに
よる露光は微細ＬＳＩの量産には不向きである。
【０００６】そこで、一般に半導体集積回路は、その基
本回路の多くが同一パターンを繰り返していることに着
目し、それぞれの繰り返しパターン形状に対応する、多
数の透過孔を形成したマスク（以下、ブロックマスクと
いう）を備えたブロック露光装置が提供されている。か
かる装置における露光手順は、まず、所定の「配置デー
タ」に基づいてウエハ上の露光位置を指定し、この指定
位置に対し、所定の「パターンデータ」に基づいてブロ
ックマスク上の透過孔によって整形された電子ビームを
照射することにより行うものであり、透過孔単位にショ
ット露光できることから、露光時間が大幅に短縮化でき
る。
本回路の多くが同一パターンを繰り返していることに着
目し、それぞれの繰り返しパターン形状に対応する、多
数の透過孔を形成したマスク（以下、ブロックマスクと
いう）を備えたブロック露光装置が提供されている。か
かる装置における露光手順は、まず、所定の「配置デー
タ」に基づいてウエハ上の露光位置を指定し、この指定
位置に対し、所定の「パターンデータ」に基づいてブロ
ックマスク上の透過孔によって整形された電子ビームを
照射することにより行うものであり、透過孔単位にショ
ット露光できることから、露光時間が大幅に短縮化でき
る。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の露光装置にあっては、例えば、同一の透過
孔、すなわち、同一のパターンデータを使用してウエハ
の多数位置を露光する場合には、あらかじめ配置データ
に露光位置情報として露光数や露光開始座標、及び繰り
返し露光ピッチ等の情報を与え、この配置データに基づ
いてウエハ上の多数位置に同一パターンを順次に形成す
るという構成となっていたため、配置データ、及びパタ
ーンデータの与え方いかんによっては、全体的なショッ
ト数を減らすことで処理の高速化を図ろうとするブロッ
ク露光の目的が阻害されるという問題点があった。
うな従来の露光装置にあっては、例えば、同一の透過
孔、すなわち、同一のパターンデータを使用してウエハ
の多数位置を露光する場合には、あらかじめ配置データ
に露光位置情報として露光数や露光開始座標、及び繰り
返し露光ピッチ等の情報を与え、この配置データに基づ
いてウエハ上の多数位置に同一パターンを順次に形成す
るという構成となっていたため、配置データ、及びパタ
ーンデータの与え方いかんによっては、全体的なショッ
ト数を減らすことで処理の高速化を図ろうとするブロッ
ク露光の目的が阻害されるという問題点があった。
【０００８】すなわち、半導体集積回路が大規模化した
場合、露光パターン数が極めて膨大な量、例えば、６４
ＭＤＲＡＭでは４０００×１０６ものショット数となる
が、このショット数は、パターンデータをどのようにブ
ロック化するかによって変化し、繰り返し性の高いパタ
ーンデータを有効に利用できるかどうかで全体的なショ
ット数が決定される。
場合、露光パターン数が極めて膨大な量、例えば、６４
ＭＤＲＡＭでは４０００×１０６ものショット数となる
が、このショット数は、パターンデータをどのようにブ
ロック化するかによって変化し、繰り返し性の高いパタ
ーンデータを有効に利用できるかどうかで全体的なショ
ット数が決定される。
【０００９】［目的］そこで本発明は、適切な露光パタ
ーンデータの生成により、処理の高速化を図った露光装
置を提供することを目的としている。
ーンデータの生成により、処理の高速化を図った露光装
置を提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
露光すべき所定データの中から、繰り返し使用されるパ
ターンをパターンデータとして抽出し、該パターンデー
タを所定サイズ毎に分割して候補ブロックデータとする
とともに、該候補ブロックデータに対して露光ショット
総数減少の有効性で順位を設定し、該候補ブロックデー
タの中から、該順位に従って選択的に所定数のブロック
パターンを抽出することを特徴とする。 請求項２記載の
発明は、請求項１記載の方法により生成した露光データ
に基づいてマスク上の透過孔の形状を決定し、該透過孔
により整形された荷電粒子ビームによって、試料上の露
光位置に該露光データに基づいたパターンを露光するこ
とを特徴とする。 請求項３記載の発明は、所定データか
ら、繰り返し使用されるパターンをパターンデータとし
て抽出し、パターンテーブルを作成する工程と、該パタ
ーンテーブルから、パターン分類の基準となる基準パタ
ーンを選択し、該基準パターンと同形状のパターンまた
は同形状部を含むパターンを分割して得られるパターン
を分類し、分類テーブルを作成する工程と、該分類テー
ブルの各パターンデータを、始点座標、ピッチ及び個数
を含む情報により表現し、マトリクス認識するためのマ
トリクステーブルを作成する工程と、該マトリクステー
ブルの各パターンデータを所定領域内にまとめ、パター
ン数、配置数、出現数及び図形形状を含む情報からなる
ブロックテーブルを作成する工程と、該ブロックテーブ
ルの情報から、ブロックパターンとしての有効性の高い
順に所定数のブロックパターンを選択する工程と、を有
することを特徴とする。 請求項４記載の発明は、請求項
３記載の方法により生成した露光データに基づいてマス
ク上の透過孔の形状を決定し、該透過孔により整形され
た荷電粒子ビームによって、試料上の露光位置に該露光
データに基づいたパターンを露光することを特徴とす
る。 請求項５記載の発明は、露光すべき所定データの中
から、繰り返し使用されるパターンをパターンデータと
して抽出する手段と、該パターンデータを所定サイズ毎
に分割して候補ブロックデータとする手段と、該候補ブ
ロックデータに対し て露光ショット総数減少の有効性で
順位を設定し、該候補ブロックデータの中から、該順位
に従って選択的に所定数のブロックパターンを抽出する
手段と、を有することを特徴とする。 請求項６記載の発
明は、所定データから、繰り返し使用されるパターンを
パターンデータとして抽出し、パターンテーブルを作成
するパターンテーブル作成部と、該パターンテーブルか
ら、パターン分類の基準となる基準パターンを選択し、
該基準パターンと同形状のパターンまたは同形状部を含
むパターンを分割して得られるパターンを分類し、分類
テーブルを作成する分類テーブル作成部と、該分類テー
ブルの各パターンデータを、始点座標、ピッチ及び個数
を含む情報により表現し、マトリクス認識するためのマ
トリクステーブルを作成するマトリクステーブル作成部
と、該マトリクステーブルの各パターンデータを所定領
域内にまとめ、パターン数、配置数、出現数及び図形形
状を含む情報からなるブロックテーブルを作成するブロ
ックテーブル作成部と、該ブロックテーブルの情報か
ら、ブロックパターンとしての有効性の高い順に所定数
のブロックパターンを選択するブロック抽出部と、を有
することを特徴とする。
露光すべき所定データの中から、繰り返し使用されるパ
ターンをパターンデータとして抽出し、該パターンデー
タを所定サイズ毎に分割して候補ブロックデータとする
とともに、該候補ブロックデータに対して露光ショット
総数減少の有効性で順位を設定し、該候補ブロックデー
タの中から、該順位に従って選択的に所定数のブロック
パターンを抽出することを特徴とする。 請求項２記載の
発明は、請求項１記載の方法により生成した露光データ
に基づいてマスク上の透過孔の形状を決定し、該透過孔
により整形された荷電粒子ビームによって、試料上の露
光位置に該露光データに基づいたパターンを露光するこ
とを特徴とする。 請求項３記載の発明は、所定データか
ら、繰り返し使用されるパターンをパターンデータとし
て抽出し、パターンテーブルを作成する工程と、該パタ
ーンテーブルから、パターン分類の基準となる基準パタ
ーンを選択し、該基準パターンと同形状のパターンまた
は同形状部を含むパターンを分割して得られるパターン
を分類し、分類テーブルを作成する工程と、該分類テー
ブルの各パターンデータを、始点座標、ピッチ及び個数
を含む情報により表現し、マトリクス認識するためのマ
トリクステーブルを作成する工程と、該マトリクステー
ブルの各パターンデータを所定領域内にまとめ、パター
ン数、配置数、出現数及び図形形状を含む情報からなる
ブロックテーブルを作成する工程と、該ブロックテーブ
ルの情報から、ブロックパターンとしての有効性の高い
順に所定数のブロックパターンを選択する工程と、を有
することを特徴とする。 請求項４記載の発明は、請求項
３記載の方法により生成した露光データに基づいてマス
ク上の透過孔の形状を決定し、該透過孔により整形され
た荷電粒子ビームによって、試料上の露光位置に該露光
データに基づいたパターンを露光することを特徴とす
る。 請求項５記載の発明は、露光すべき所定データの中
から、繰り返し使用されるパターンをパターンデータと
して抽出する手段と、該パターンデータを所定サイズ毎
に分割して候補ブロックデータとする手段と、該候補ブ
ロックデータに対し て露光ショット総数減少の有効性で
順位を設定し、該候補ブロックデータの中から、該順位
に従って選択的に所定数のブロックパターンを抽出する
手段と、を有することを特徴とする。 請求項６記載の発
明は、所定データから、繰り返し使用されるパターンを
パターンデータとして抽出し、パターンテーブルを作成
するパターンテーブル作成部と、該パターンテーブルか
ら、パターン分類の基準となる基準パターンを選択し、
該基準パターンと同形状のパターンまたは同形状部を含
むパターンを分割して得られるパターンを分類し、分類
テーブルを作成する分類テーブル作成部と、該分類テー
ブルの各パターンデータを、始点座標、ピッチ及び個数
を含む情報により表現し、マトリクス認識するためのマ
トリクステーブルを作成するマトリクステーブル作成部
と、該マトリクステーブルの各パターンデータを所定領
域内にまとめ、パターン数、配置数、出現数及び図形形
状を含む情報からなるブロックテーブルを作成するブロ
ックテーブル作成部と、該ブロックテーブルの情報か
ら、ブロックパターンとしての有効性の高い順に所定数
のブロックパターンを選択するブロック抽出部と、を有
することを特徴とする。
【００１１】
【作用】本発明では、露光すべき所定データの中から繰
り返し使用されるパターンデータが所定サイズ毎に分割
されて候補ブロックデータとされ、この候補ブロックデ
ータ中から有効度の高いブロックパターンが所定数抽出
されることにより適切な露光パターンが生成される。
り返し使用されるパターンデータが所定サイズ毎に分割
されて候補ブロックデータとされ、この候補ブロックデ
ータ中から有効度の高いブロックパターンが所定数抽出
されることにより適切な露光パターンが生成される。
【００１２】すなわち、適切な露光パターンデータの生
成により、露光時間が短縮化され、処理の高速化が図ら
れる。
成により、露光時間が短縮化され、処理の高速化が図ら
れる。
【００１３】
【実施例】以下、本発明を図面に基づいて説明する。図
１は本発明に係る露光データの生成方法、露光方法及び
露光データの生成装置の一実施例を示す図であり、露光
データ生成装置（以下「露光装置」と略す）の概略構成
を示すブロック図である。まず、構成を説明する。
１は本発明に係る露光データの生成方法、露光方法及び
露光データの生成装置の一実施例を示す図であり、露光
データ生成装置（以下「露光装置」と略す）の概略構成
を示すブロック図である。まず、構成を説明する。
【００１４】本実施例の露光装置は、大別して、露光手
段１、及び露光データ生成手段２からなり、露光データ
生成手段２は、データ格納手段３、ブロックパターン抽
出手段４を備えており、ブロックパターン抽出手段４
は、パターンテーブル作成部５、分類テーブル作成部
６、マトリクステーブル作成部７、ブロックテーブル作
成部８、ブロック抽出部９から構成されている。
段１、及び露光データ生成手段２からなり、露光データ
生成手段２は、データ格納手段３、ブロックパターン抽
出手段４を備えており、ブロックパターン抽出手段４
は、パターンテーブル作成部５、分類テーブル作成部
６、マトリクステーブル作成部７、ブロックテーブル作
成部８、ブロック抽出部９から構成されている。
【００１５】パターンテーブル作成部５は、データ格納
手段３に格納されたデータから繰り返し使用されるパタ
ーンをパターンデータとして抽出し、パターンテーブル
を作成するものである。分類テーブル作成部６は、パタ
ーンテーブル作成部５によって作成されたパターンテー
ブルからパターン分類の基準となる基準パターンを選択
し、この基準パターンと同形状のパターン、または同形
状部を含むパターンを分割して得られるパターンを分類
し、分類テーブルを作成するものである。
手段３に格納されたデータから繰り返し使用されるパタ
ーンをパターンデータとして抽出し、パターンテーブル
を作成するものである。分類テーブル作成部６は、パタ
ーンテーブル作成部５によって作成されたパターンテー
ブルからパターン分類の基準となる基準パターンを選択
し、この基準パターンと同形状のパターン、または同形
状部を含むパターンを分割して得られるパターンを分類
し、分類テーブルを作成するものである。
【００１６】マトリクステーブル作成部７は、分類テー
ブル作成部６によって作成された分類テーブルの各パタ
ーンデータを、例えば、始点座標，ピッチ，個数等の情
報により表し、マトリクス認識するためのマトリクステ
ーブルを作成するものである。ブロックテーブル作成部
８は、マトリクステーブル作成部７によって作成された
マトリクステーブルの各パターンデータを所定領域内に
まとめ、例えば、パターン数、配置数、出現数、図形形
状等の情報からなるブロックテーブルを作成するもので
ある。
ブル作成部６によって作成された分類テーブルの各パタ
ーンデータを、例えば、始点座標，ピッチ，個数等の情
報により表し、マトリクス認識するためのマトリクステ
ーブルを作成するものである。ブロックテーブル作成部
８は、マトリクステーブル作成部７によって作成された
マトリクステーブルの各パターンデータを所定領域内に
まとめ、例えば、パターン数、配置数、出現数、図形形
状等の情報からなるブロックテーブルを作成するもので
ある。
【００１７】ブロック抽出部９は、ブロックテーブル作
成部８によって作成されたブロックテーブルの情報から
ブロックパターンとして有効性の高い順に候補ブロック
の中から選択的に所望のブロック数分ブロックパターン
を抽出するものである。次に作用を説明する。まず、デ
ータ格納手段３のデータ中に、例えば、抽出対象範囲と
してＬＳＩパターン内のメモリのセル部、デコーダ部、
センスアンプ部等のように、繰り返しパターンが多く存
在する場合、ブロックパターン抽出手段４によってブロ
ックパターンとなり得る可能性の高いパターン領域が抽
出される。
成部８によって作成されたブロックテーブルの情報から
ブロックパターンとして有効性の高い順に候補ブロック
の中から選択的に所望のブロック数分ブロックパターン
を抽出するものである。次に作用を説明する。まず、デ
ータ格納手段３のデータ中に、例えば、抽出対象範囲と
してＬＳＩパターン内のメモリのセル部、デコーダ部、
センスアンプ部等のように、繰り返しパターンが多く存
在する場合、ブロックパターン抽出手段４によってブロ
ックパターンとなり得る可能性の高いパターン領域が抽
出される。
【００１８】なお、図２に示すように、ＬＳＩパターン
の１層分のデータ、すなわちブロックパターンのパター
ン群をグループと呼び、グループの大きさがブロックの
大きさ以下の場合、抽出処理は行われない（以下、大き
さを□で示し、グループの大きさはＧ□、パターンの大
きさはＰ□、ブロックの大きさはＢ□で表すものとす
る）。
の１層分のデータ、すなわちブロックパターンのパター
ン群をグループと呼び、グループの大きさがブロックの
大きさ以下の場合、抽出処理は行われない（以下、大き
さを□で示し、グループの大きさはＧ□、パターンの大
きさはＰ□、ブロックの大きさはＢ□で表すものとす
る）。
【００１９】すなわち、ＬＳＩパターンの１層分にデー
タについてブロックパターンが抽出されるとともに、各
層毎にブロックパターン抽出処理が行われることより１
チップ分のデータが得られ、この操作によってデータ処
理時間が短縮される。ちなみに、パターンはシェープ化
表現で記述されたデータとなっている。以下、図３〜８
に示すフローチャートに基づいて、その処理動作を詳し
く説明する。
タについてブロックパターンが抽出されるとともに、各
層毎にブロックパターン抽出処理が行われることより１
チップ分のデータが得られ、この操作によってデータ処
理時間が短縮される。ちなみに、パターンはシェープ化
表現で記述されたデータとなっている。以下、図３〜８
に示すフローチャートに基づいて、その処理動作を詳し
く説明する。
【００２０】ブロックパターン抽出手段４による抽出処
理は、図３に示すように、 前処理（パターンテーブル作成）、 パターンの分類処理（分類テーブル作成）、 マトリクス認識処理（マトリクステーブル作成）、 ブロック化処理（ブロックテーブル作成）、 グループ内まとめ処理（ブロックパターン抽出）、 後処理（ブロックパターン決定）、 の各ステップ１〜６からなり、上記の処理はパターン
テーブル作成部５、の処理は分類テーブル作成部６、
の処理はマトリクステーブル作成部７、の処理はブ
ロックテーブル作成部８、そして、，の処理はブロ
ック抽出部９において実行されるものである。
理は、図３に示すように、 前処理（パターンテーブル作成）、 パターンの分類処理（分類テーブル作成）、 マトリクス認識処理（マトリクステーブル作成）、 ブロック化処理（ブロックテーブル作成）、 グループ内まとめ処理（ブロックパターン抽出）、 後処理（ブロックパターン決定）、 の各ステップ１〜６からなり、上記の処理はパターン
テーブル作成部５、の処理は分類テーブル作成部６、
の処理はマトリクステーブル作成部７、の処理はブ
ロックテーブル作成部８、そして、，の処理はブロ
ック抽出部９において実行されるものである。
【００２１】［前処理］図９は前処理（パターンテー
ブル作成）を説明するための図である。まず、図４に示
すように、パターンテーブル作成部５によりデータ格納
手段３に格納されたグループ内のデータから繰り返し使
用されるパターンがパターンデータとして抽出され、パ
ターンデータが始点座標に基づいてソートされる（ステ
ップ１１）。
ブル作成）を説明するための図である。まず、図４に示
すように、パターンテーブル作成部５によりデータ格納
手段３に格納されたグループ内のデータから繰り返し使
用されるパターンがパターンデータとして抽出され、パ
ターンデータが始点座標に基づいてソートされる（ステ
ップ１１）。
【００２２】次に、パターンの始点以外の各点が始点か
らの相対座標で定義されるとともに、Ｐ□が始点を原点
としたｍｉｎ−ｍａｘ値で定義され、Ｐ□がＢ□以下で
あるかどうかのフラグがセットされることによりパター
ンテーブルが作成される（ステップ１２）。そして、Ｇ
□＞Ｂ□であれば、パターン分類処理（分類テーブル
作成）に、Ｇ□≦Ｂ□であれば、ブロック化処理（ブ
ロックテーブル作成）に処理が移される（ステップ１
３）。
らの相対座標で定義されるとともに、Ｐ□が始点を原点
としたｍｉｎ−ｍａｘ値で定義され、Ｐ□がＢ□以下で
あるかどうかのフラグがセットされることによりパター
ンテーブルが作成される（ステップ１２）。そして、Ｇ
□＞Ｂ□であれば、パターン分類処理（分類テーブル
作成）に、Ｇ□≦Ｂ□であれば、ブロック化処理（ブ
ロックテーブル作成）に処理が移される（ステップ１
３）。
【００２３】［パターンの分類処理］図１０はパター
ンの分類処理（分類テーブル作成）を説明するための図
である。まず、図５に示すように、分類テーブル作成部
６によって前述のパターンテーブル作成部５により作成
されたパターンテーブル内に未処理パターンがあるかど
うかが調べられ（ステップ２１）、未処理パターンがあ
る場合、Ｐ□とＢ□との大きさが比較され（ステップ２
２）、Ｐ□≦Ｂ□の場合、パターンテーブル内で最初に
出現する大きさがＢ□以内の大きさのパターンが基準パ
ターンとされ、Ｐ□＞Ｂ□の場合、すなわち、大きさが
Ｂ□以内のものがない場合はパターンテーブル内で最も
始めに現れる未処理のパターンが基準パターンとされる
（ステップ２３）。
ンの分類処理（分類テーブル作成）を説明するための図
である。まず、図５に示すように、分類テーブル作成部
６によって前述のパターンテーブル作成部５により作成
されたパターンテーブル内に未処理パターンがあるかど
うかが調べられ（ステップ２１）、未処理パターンがあ
る場合、Ｐ□とＢ□との大きさが比較され（ステップ２
２）、Ｐ□≦Ｂ□の場合、パターンテーブル内で最初に
出現する大きさがＢ□以内の大きさのパターンが基準パ
ターンとされ、Ｐ□＞Ｂ□の場合、すなわち、大きさが
Ｂ□以内のものがない場合はパターンテーブル内で最も
始めに現れる未処理のパターンが基準パターンとされる
（ステップ２３）。
【００２４】次に、基準パターンのポインタ、すなわ
ち、パターンテーブルのアドレスと始点座標とが分類テ
ーブルに情報として格納され（ステップ２４）、次のパ
ターンデータの処理が未処理状態であるかどうかが判定
される（ステップ２５）。判定の結果、未処理である場
合、基準パターンと同形状であるかどうかが調べられ
（ステップ２６）、同形状でなければ、さらに基準パタ
ーンと同形の部分が含まれているかどうかが調べられ
（ステップ２７）、それでも含まれていなければ、上記
ステップ２５からの処理に戻る。
ち、パターンテーブルのアドレスと始点座標とが分類テ
ーブルに情報として格納され（ステップ２４）、次のパ
ターンデータの処理が未処理状態であるかどうかが判定
される（ステップ２５）。判定の結果、未処理である場
合、基準パターンと同形状であるかどうかが調べられ
（ステップ２６）、同形状でなければ、さらに基準パタ
ーンと同形の部分が含まれているかどうかが調べられ
（ステップ２７）、それでも含まれていなければ、上記
ステップ２５からの処理に戻る。
【００２５】ここで、基準パターンと同形の部分が含ま
れていた場合、すなわち、Ｂ□よりも大きなパターンが
基準パターンを含んでいた場合、基準パターンと同形の
部分が切り離されて分割され、パターンテーブルが更新
される（ステップ２８）。そして、この更新されたデー
タは、上記ステップ２６の処理において未処理であるパ
ターンが基準パターンと同形状であった場合と同様に、
分類テーブル内に同形状パターンの始点座標が格納され
て基準パターンの始点を含めた座標値がソートされ、基
準の始点以外の各点座標値が同じであるパターンのパタ
ーンテーブルに処理済フラグがセットされる（ステップ
２９）。
れていた場合、すなわち、Ｂ□よりも大きなパターンが
基準パターンを含んでいた場合、基準パターンと同形の
部分が切り離されて分割され、パターンテーブルが更新
される（ステップ２８）。そして、この更新されたデー
タは、上記ステップ２６の処理において未処理であるパ
ターンが基準パターンと同形状であった場合と同様に、
分類テーブル内に同形状パターンの始点座標が格納され
て基準パターンの始点を含めた座標値がソートされ、基
準の始点以外の各点座標値が同じであるパターンのパタ
ーンテーブルに処理済フラグがセットされる（ステップ
２９）。
【００２６】以上、上記ステップ２５〜２９の処理がパ
ターンテーブル内の全パターンについて行われ、パター
ンテーブル内で未処理のパターンがなくなったら、ステ
ップ２５，２１からマトリクス認識処理（マトリクステ
ーブル作成）に処理が移される。 ［マトリクス認識処理］図１１〜１４はマトリクス認
識処理（マトリクステーブル作成）を説明するための図
である。
ターンテーブル内の全パターンについて行われ、パター
ンテーブル内で未処理のパターンがなくなったら、ステ
ップ２５，２１からマトリクス認識処理（マトリクステ
ーブル作成）に処理が移される。 ［マトリクス認識処理］図１１〜１４はマトリクス認
識処理（マトリクステーブル作成）を説明するための図
である。
【００２７】まず、図６に示すように、マトリクステー
ブル作成部７によって前述の分類テーブル作成部６によ
り作成された分類テーブル内の始点座標（図１１，１２
参照）がチェックされ、Ｙ座標の値が同じデータの中か
らＸ座標のピッチが等間隔であるものが調べられ、これ
がピッチ、及び個数で表現されて、図１３に示すよう
に、マトリクステーブルに格納される（ステップ３
１）。
ブル作成部７によって前述の分類テーブル作成部６によ
り作成された分類テーブル内の始点座標（図１１，１２
参照）がチェックされ、Ｙ座標の値が同じデータの中か
らＸ座標のピッチが等間隔であるものが調べられ、これ
がピッチ、及び個数で表現されて、図１３に示すよう
に、マトリクステーブルに格納される（ステップ３
１）。
【００２８】次に、図１３に示すマトリクステーブルに
格納された情報からＸ座標の値が同じデータの中からＹ
座標のピッチが等間隔であるものが調べられ、前述のス
テップ３１と同様に、ピッチ、及び個数で表現されて、
図１４に示すように、マトリクステーブルが完成する
（ステップ３２）。 ［ブロック化処理］図１５，１６はブロック化処理
（ブロックテーブル作成）を説明するための図である。
格納された情報からＸ座標の値が同じデータの中からＹ
座標のピッチが等間隔であるものが調べられ、前述のス
テップ３１と同様に、ピッチ、及び個数で表現されて、
図１４に示すように、マトリクステーブルが完成する
（ステップ３２）。 ［ブロック化処理］図１５，１６はブロック化処理
（ブロックテーブル作成）を説明するための図である。
【００２９】まず、図７に示すように、ブロックテーブ
ル作成部８によって前述のマトリクステーブル作成部７
により作成されたマトリクステーブルの情報からピッ
チ、及び個数がＸ，Ｙ共に同じで、かつ、それらのパタ
ーン同士がＢ□以内に存在するパターンがまとめられ
（ステップ４１）、Ｘ方向配置数（ＸＮ）の約数の大き
い方から順に、パターン存在範囲がＢ□以内になる数が
求められる（ステップ４２）。
ル作成部８によって前述のマトリクステーブル作成部７
により作成されたマトリクステーブルの情報からピッ
チ、及び個数がＸ，Ｙ共に同じで、かつ、それらのパタ
ーン同士がＢ□以内に存在するパターンがまとめられ
（ステップ４１）、Ｘ方向配置数（ＸＮ）の約数の大き
い方から順に、パターン存在範囲がＢ□以内になる数が
求められる（ステップ４２）。
【００３０】具体的には、図１５中、■と▲との場合を
例に採ると、■，▲のマトリクスＸ方向配置数（ＸＮ＝
４）の場合、約数は大きい順に４，２，１となり、この
場合、Ｂ□以内の数は２となる。そして、Ｙ方向配置数
（ＹＮ）についても同様にまとめられ、ブロックテーブ
ルに格納される（ステップ４３）。
例に採ると、■，▲のマトリクスＸ方向配置数（ＸＮ＝
４）の場合、約数は大きい順に４，２，１となり、この
場合、Ｂ□以内の数は２となる。そして、Ｙ方向配置数
（ＹＮ）についても同様にまとめられ、ブロックテーブ
ルに格納される（ステップ４３）。
【００３１】前述のステップ４２の処理と同様に、図１
５中、■と▲との場合を例に採ると、■，▲のマトリク
スＹ方向配置数（ＹＮ＝２）の場合、約数は大きい順に
２，１となり、この場合、Ｂ□以内の数は１となる。ま
た、同様にして◆の４つのパターンも１まとまりにな
る。次に、ブロックテーブルの情報からピッチ、及び個
数がＸ，Ｙ共に同じで、かつ、それらのパターン同士が
Ｂ□以内に存在するパターン（例えば、図１５の◆と
★）がまとめられ（ステップ４４）、ブロックパターン
決定時の情報として、例えば、パターン数、配置数、繰
り返し出現数、図形形状（矩形、微細図形、任意角図
形、曲線図形）等が、図１６に示すように、ブロックテ
ーブルに格納される（ステップ４５）。
５中、■と▲との場合を例に採ると、■，▲のマトリク
スＹ方向配置数（ＹＮ＝２）の場合、約数は大きい順に
２，１となり、この場合、Ｂ□以内の数は１となる。ま
た、同様にして◆の４つのパターンも１まとまりにな
る。次に、ブロックテーブルの情報からピッチ、及び個
数がＸ，Ｙ共に同じで、かつ、それらのパターン同士が
Ｂ□以内に存在するパターン（例えば、図１５の◆と
★）がまとめられ（ステップ４４）、ブロックパターン
決定時の情報として、例えば、パターン数、配置数、繰
り返し出現数、図形形状（矩形、微細図形、任意角図
形、曲線図形）等が、図１６に示すように、ブロックテ
ーブルに格納される（ステップ４５）。
【００３２】そして、分類テーブルのデータが終了する
まで、前述のマトリクス認識処理、及びブロック化処理
が繰り返される。 ［グループ内まとめ処理］図１７はグループ内まとめ
処理（ブロックパターン抽出）を説明するための図であ
る。
まで、前述のマトリクス認識処理、及びブロック化処理
が繰り返される。 ［グループ内まとめ処理］図１７はグループ内まとめ
処理（ブロックパターン抽出）を説明するための図であ
る。
【００３３】まず、図８に示すように、ブロック抽出部
９によって前述のブロックテーブル作成部８により作成
されたブロックテーブルの大きさよりも大きいパターン
が、Ｂ□内に収まるように分割され（ステップ５１）、
ブロックテーブルの情報からピッチ、及び個数がＸＹ共
に同じならば、Ｂ□以内に存在するパターンがまとめら
れる（ステップ５２）。
９によって前述のブロックテーブル作成部８により作成
されたブロックテーブルの大きさよりも大きいパターン
が、Ｂ□内に収まるように分割され（ステップ５１）、
ブロックテーブルの情報からピッチ、及び個数がＸＹ共
に同じならば、Ｂ□以内に存在するパターンがまとめら
れる（ステップ５２）。
【００３４】ちなみに、全グループのデータに対しては
前述の前処理、パターンの分類処理、マトリクス
認識処理、ブロック化処理、グループ内まとめ処理
が行われることにより、ブロックテーブルが完成され
る。 ［後処理］図８に示すように、ブロック抽出部９によ
って前述のグループ内まとめ処理によって作成されたブ
ロックテーブルの情報からブロック露光としてより有効
なものが選択され、１層分のブロックパターンが決定さ
れる（ステップ６１）。
前述の前処理、パターンの分類処理、マトリクス
認識処理、ブロック化処理、グループ内まとめ処理
が行われることにより、ブロックテーブルが完成され
る。 ［後処理］図８に示すように、ブロック抽出部９によ
って前述のグループ内まとめ処理によって作成されたブ
ロックテーブルの情報からブロック露光としてより有効
なものが選択され、１層分のブロックパターンが決定さ
れる（ステップ６１）。
【００３５】このように、本実施例では、得られるパタ
ーンの中から、メモリのセル部などの繰り返して使用さ
れるパターンが、ブロックサイズを意識しつつ、分割さ
れ、候補ブロックパターンとして抽出される。そして、
候補ブロックパターンの情報から最終的に決められた数
のブロックパターンが有効、かつ、効率的に抽出される
ことにより、以下に述べるように、速度、及び画質の面
で優れた効果が得られる。
ーンの中から、メモリのセル部などの繰り返して使用さ
れるパターンが、ブロックサイズを意識しつつ、分割さ
れ、候補ブロックパターンとして抽出される。そして、
候補ブロックパターンの情報から最終的に決められた数
のブロックパターンが有効、かつ、効率的に抽出される
ことにより、以下に述べるように、速度、及び画質の面
で優れた効果が得られる。
【００３６】すなわち、速度の面では、パターンのブロ
ックデータを作成しておけば、ブロック露光でパターン
の形状を持ったビームを形成することができ、ガウシア
ンビームや可変矩形ビームで数１０ショットを要するパ
ターンでも、１ショットで露光が可能であり、また、１
ブロック内に形成できるパターンであれば微細化はスル
ープットに直接影響を与えない。
ックデータを作成しておけば、ブロック露光でパターン
の形状を持ったビームを形成することができ、ガウシア
ンビームや可変矩形ビームで数１０ショットを要するパ
ターンでも、１ショットで露光が可能であり、また、１
ブロック内に形成できるパターンであれば微細化はスル
ープットに直接影響を与えない。
【００３７】例えば、試料面上のブロックの寸法を５μ
ｍ以内とする場合、パターンルールを０．３μｍとする
と数１０個のメモリセルが同時に１つのブロックパター
ンとして抽出できる。画質の面では、ブロック露光にお
いては、１枚のマスク上にパターンを１００倍〜１００
０倍で製作し、転写することが可能であり、パターン寸
法や角度に制限なく、どのような形状のパターンでも高
精度に転写することができる。
ｍ以内とする場合、パターンルールを０．３μｍとする
と数１０個のメモリセルが同時に１つのブロックパター
ンとして抽出できる。画質の面では、ブロック露光にお
いては、１枚のマスク上にパターンを１００倍〜１００
０倍で製作し、転写することが可能であり、パターン寸
法や角度に制限なく、どのような形状のパターンでも高
精度に転写することができる。
【００３８】したがって、電子ビーム図形選択露光は、
従来の電子ビーム露光方法に比べ高速・高画質であり、
本実施例では、ＬＳＩパターンの中で繰り返し頻度が高
く使用される小領域のパターン群がブロックとして抽出
され、このブロックがステンシルマスク上の開孔パター
ンデータとして作成されることにより、例えば、電子ビ
ーム図形選択露光におけるＬＳＩパターン描画が可能と
なり、微細ＬＳＩ生成の量産化が実現される。
従来の電子ビーム露光方法に比べ高速・高画質であり、
本実施例では、ＬＳＩパターンの中で繰り返し頻度が高
く使用される小領域のパターン群がブロックとして抽出
され、このブロックがステンシルマスク上の開孔パター
ンデータとして作成されることにより、例えば、電子ビ
ーム図形選択露光におけるＬＳＩパターン描画が可能と
なり、微細ＬＳＩ生成の量産化が実現される。
【００３９】具体的には、本発明のブロック露光データ
抽出で、電子ビーム図形選択露光データを作成すること
により、例えば、０．２μｍルール以下の微細パターン
においても高速描画が可能となり、２５６ＭＤＲＡＭ以
上の大規模なＬＳＩパターンの量産が実現できる。
抽出で、電子ビーム図形選択露光データを作成すること
により、例えば、０．２μｍルール以下の微細パターン
においても高速描画が可能となり、２５６ＭＤＲＡＭ以
上の大規模なＬＳＩパターンの量産が実現できる。
【００４０】
【発明の効果】本発明では、露光すべき所定データの中
から繰り返し使用されるパターンデータを所定サイズ毎
に分割して候補ブロックデータとし、この候補ブロック
データ中から有効度の高いブロックパターンを所定数抽
出することにで、適切な露光パターンを生成できる。
から繰り返し使用されるパターンデータを所定サイズ毎
に分割して候補ブロックデータとし、この候補ブロック
データ中から有効度の高いブロックパターンを所定数抽
出することにで、適切な露光パターンを生成できる。
【００４１】したがって、適切な露光パターンデータの
生成によって、露光時間を短縮化でき、処理の高速化を
図ることができる。
生成によって、露光時間を短縮化でき、処理の高速化を
図ることができる。
【図１】本発明一実施例の概略構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図２】本実施例の処理概要を示す図である。
【図３】本実施例の動作例を説明するためのフローチャ
ートである。
ートである。
【図４】パターンテーブル作成の動作例を説明するため
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図５】分類テーブル作成の動作例を説明するためのフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図６】マトリクステーブル作成の動作例を説明するた
めのフローチャートである。
めのフローチャートである。
【図７】ブロックテーブル作成の動作例を説明するため
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図８】ブロックパターン抽出、及びブロックパターン
決定の動作例を説明するためのフローチャートである。
決定の動作例を説明するためのフローチャートである。
【図９】前処理を説明するための図である。
【図１０】パターンの分類処理を説明するための図であ
る。
る。
【図１１】マトリクス認識処理を説明するための図であ
る。
る。
【図１２】マトリクス認識処理を説明するための図であ
る。
る。
【図１３】マトリクス認識処理を説明するための図であ
る。
る。
【図１４】マトリクス認識処理を説明するための図であ
る。
る。
【図１５】ブロック化処理を説明するための図である。
【図１６】ブロック化処理を説明するための図である。
【図１７】グループ内まとめ処理を説明するための図で
ある。
ある。
【図１８】従来例の要部構成を示す概略図である。
１ 露光手段 ２ 露光データ生成手段 ３ データ格納手段 ４ ブロックパターン抽出手段 ５ パターンテーブル作成部 ６ 分類テーブル作成部 ７ マトリクステーブル作成部 ８ ブロックテーブル作成部 ９ ブロック抽出部
Claims (6)
- 【請求項１】 露光すべき所定データの中から、繰り返
し使用されるパターンをパターンデータとして抽出し、
該パターンデータを所定サイズ毎に分割して候補ブロッ
クデータとするとともに、該候補ブロックデータに対し
て露光ショット総数減少の有効性で順位を設定し、該候
補ブロックデータの中から、該順位に従って選択的に所
定数のブロックパターンを抽出することを特徴とする露
光データの生成方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の方法により生成した露光
データに基づいてマスク上の透過孔の形状を決定し、該
透過孔により整形された荷電粒子ビームによって、試料
上の露光位置に該露光データに基づいたパターンを露光
することを特徴とする露光方法。 - 【請求項３】 所定データから、繰り返し使用されるパ
ターンをパターンデータとして抽出し、パターンテーブ
ルを作成する工程と、 該パターンテーブルから、パターン分類の基準となる基
準パターンを選択し、該基準パターンと同形状のパター
ンまたは同形状部を含むパターンを分割して得られるパ
ターンを分類し、分類テーブルを作成する工程と、 該分類テーブルの各パターンデータを、始点座標、ピッ
チ及び個数を含む情報により表現し、マトリクス認識す
るためのマトリクステーブルを作成する工程と、 該マトリクステーブルの各パターンデータを所定領域内
にまとめ、パターン数、配置数、出現数及び図形形状を
含む情報からなるブロックテーブルを作成する工程と、 該ブロックテーブルの情報から、ブロックパターンとし
ての有効性の高い順に所定数のブロックパターンを選択
する工程と、を有することを特徴とする露光データの生
成方法。 - 【請求項４】 請求項３記載の方法により生成した露光
データに基づいてマスク上の透過孔の形状を決定し、該
透過孔により整形された荷電粒子ビームによって、試料
上の露光位置に該露光データに基づいたパターンを露光
することを特徴とする露光方法。 - 【請求項５】 露光すべき所定データの中から、繰り返
し使用されるパターンをパターンデータとして抽出する
手段と、 該パターンデータを所定サイズ毎に分割して候補ブロッ
クデータとする手段と、 該候補ブロックデータに対して露光ショット総数減少の
有効性で順位を設定し、該候補ブロックデータの中か
ら、該順位に従って選択的に所定数のブロックパターン
を抽出する手段と、を有することを特徴とする露光デー
タ生成装置。 - 【請求項６】 所定データから、繰り返し使用されるパ
ターンをパターンデータとして抽出し、パターンテーブ
ルを作成するパターンテーブル作成部と、該 パターンテーブルから、パターン分類の基準となる基
準パターンを選択し、該基準パターンと同形状のパター
ンまたは同形状部を含むパターンを分割して得られるパ
ターンを分類し、分類テーブルを作成する分類テーブル
作成部と、 該分類テーブルの各パターンデータを、始点座標、ピッ
チ及び個数を含む情報により表現し、マトリクス認識す
るためのマトリクステーブルを作成するマトリクステー
ブル作成部と、 該マトリクステーブルの各パターンデータを所定領域内
にまとめ、パターン数、配置数、出現数及び図形形状を
含む情報からなるブロックテーブルを作成するブロック
テーブル作成部と、 該ブロックテーブルの情報から、ブロックパターンとし
ての有効性の高い順に所定数のブロックパターンを選択
するブロック抽出部と、を有することを特徴とする露光
データ生成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16479491A JP2756202B2 (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | 露光データの生成方法、露光方法及び露光データの生成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16479491A JP2756202B2 (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | 露光データの生成方法、露光方法及び露光データの生成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0513313A JPH0513313A (ja) | 1993-01-22 |
| JP2756202B2 true JP2756202B2 (ja) | 1998-05-25 |
Family
ID=15800067
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16479491A Expired - Fee Related JP2756202B2 (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | 露光データの生成方法、露光方法及び露光データの生成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2756202B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3191710B2 (ja) * | 1997-01-20 | 2001-07-23 | 日本電気株式会社 | 図形一括電子線描画用マスク及び図形一括電子線描画用マスク作成方法並びに図形一括電子線描画装置 |
| JP4268233B2 (ja) | 1998-02-25 | 2009-05-27 | 富士通マイクロエレクトロニクス株式会社 | 半導体装置の製造方法 |
| WO2001041198A1 (fr) * | 1999-11-30 | 2001-06-07 | Hitachi, Ltd | Dispositif a circuit integre a semi-conducteurs et procede de fabrication de ce dernier |
| JP4146059B2 (ja) | 2000-03-24 | 2008-09-03 | 株式会社東芝 | キャラクタ抽出方法およびコンピュータ読取り可能な記録媒体 |
| JP4503154B2 (ja) * | 2000-08-09 | 2010-07-14 | 富士通セミコンダクター株式会社 | 描画データ作成方法及び装置 |
-
1991
- 1991-07-05 JP JP16479491A patent/JP2756202B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0513313A (ja) | 1993-01-22 |
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