JP3699948B2 - フォトマスクの評価方法およびプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体プロセス、特にリソグラフィプロセスに使用されるフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、半導体記憶装置の製造においては、回路を構成する素子や配線などの高集積化や、素子や配線などのパターンの微細化が進められている。例えば、代表的な半導体記憶装置であるＤＲＡＭ(Dynamic Random Access Memory)の場合、１Ｇ ＤＲＡＭの作製では設計ルール０．１３μｍのパターン形成が必要と言われている。また、微細化に伴い回路パターンを形成するためのフォトマスクに求められている寸法精度および欠陥スペックは急速に厳しくなり、フォトマスクの製造工程における歩留まりの低下が問題となっている。
【０００３】
フォトマスクの面内には、デザインルールが同じであっても、各部分で種々のサイズのパターンが配置されている。ＤＲＡＭを例にとると、デザインルールと同等のパターンサイズが配置されているセル部、デザインルールよりも大きなパターンサイズが配置されている周辺回路部があげられる。
【０００４】
セル部の中には、マスク欠陥の影響が大きな箇所や小さな箇所が含まれていると考えられる。マスク欠陥の影響とは、例えば、マスク欠陥がウェハ上のレジストパターン（転写パターン）に与える影響や、マスク欠陥がウェハ上に形成されるデバイスの動作（特性）に与える影響である。
【０００５】
したがって、フォトマスクの管理は、ウェハに対して厳しいパターンを用いてフォトマスク面内を一律の厳しさで行うことよりも、むしろ、厳しい箇所と緩い箇所に分けて行うことが望ましいと考えられる。
【０００６】
以上のことから、従来は、不良として認定されて処分されていたフォトマスクの中にも、ウェハの観点からは良品として認定されるべきフォトマスクは存在しており、フォトマスクの製造工程における歩留まり向上、さらには、フォトマスクの価格低下という意味でも、ウェハの観点からフォトマスクの管理を行っていくことが、今後、益々重要になってくる。
【０００７】
ところで、回路設計技術から生まれたウェハの歩留まり予測法の一つとして、クリティカルエリア(Critical Area)解析が知られている。クリティカルエリアの計算方法に関しては、例えば、配線幅拡張法（ジオメトリ法）とモンテカルロ法という２通りの方法が、特開２００２−１００５４８号公報に開示されている。
【０００８】
クリティカルエリアとは、欠陥の中心が存在すると、ウェハ上にライン間のショート不良などの致命的な不良を引き起こすエリアのことである。また、この種の欠陥は、キラー(Killer)欠陥と呼ばれている。
【０００９】
図１５に、従来の回路設計技術で使われているジオメトリ法によるキラー欠陥およびクリティカルエリアの概念図を示す。
【００１０】
図１５（ａ）は、キラー欠陥となる異物（左側）と、キラー欠陥とならない異物（右側）とを示している。ジオメトリ法では、異物としてウェハ上の円形の導電性異物を想定している。配線間が異物で繋がると、ショート不良が発生する。
【００１１】
図１５（ｂ）は、クリティカルエリアとなるエリアを示しており、異物の中心が存在すると、配線間が異物で繋がる最小面積のエリアがクリティカルエリアである。
【００１２】
図１５（ｃ）は、クリティカルエリアの算出方法を示しており、隣り合う二つの配線（Line）について互いに向き合った側のエッジを異物の半径Ｒ／２だけそれぞれ配線幅を太らして残った、配線間の領域がクリティカルエリアとなる。
【００１３】
クリティカルエリアは異物のサイズ毎にあり、異物のサイズに対して分布を構成する。異物のサイズとそれに対応したクリティカルエリアの面積との関係を示す関数により、クリティカルエリア分布は与えられる。
【００１４】
フォトマスクの歩留まりを予測する方法として、上述のクリティカルエリア解析を用いることが考えられるが、クリティカルエリア解析をそのままフォトマスクの歩留まりに適用しても、フォトマスクの歩留まり予測を実現することは困難である。その理由は以下の通りである。
【００１５】
フォトマスクのパターンはウェハ上に転写されるものであるが、フォトマスク上の異物がそのままの形を保ち、ウェハ上に転写されることはない。そのため、フォトマスク上の異物がウェハ上に形成される配線パターンに及ぼす影響と、ウェハ上の異物が配線パターンに及ぼす影響とは必ずしも同じではない。
【００１６】
したがって、従来のクリティカルエリア解析を用いてフォトマスクの歩留まり予測法を行った場合、不良として認定されたフォトマスクの中には、ウェハの観点からは良品として認定されるべきフォトマスクが存在することになり、フォトマスクの歩留まり予測を誤ることになる。
【００１７】
また、フォトマスク上にはウェハに影響を及ぼす欠陥の代表として、黒欠陥（本来、抜きパターンである箇所の透明基板上に遮光膜もしくは半透明膜が残ってしまった欠陥）、白欠陥（本来、残しパターンである箇所の透明基板上の遮光膜もしくは半透明膜が剥がれ落ちてしまった欠陥）が存在する。
【００１８】
そのため、フォトマスクの歩留まりを予測するためには、黒欠陥と白欠陥に関して別々にクリティカルエリアを計算する必要があるが、ウェハには黒欠陥、白欠陥という概念が無いので、従来のクリティカルエリア解析では、黒欠陥、白欠陥のクリティカルエリアは計算されていない。
【００１９】
要するに、従来のクリティカルエリア解析はそもそもウェハの歩留まりを予測するための手法であるため、フォトマスクの歩留まりを予測するために有効な情報、すなわち、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報（マスク欠陥情報）は考慮されていない、したがって、従来のクリティカルエリア解析をそのままフォトマスクの歩留まりに適用しても、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現することは困難である。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
上述の如く、ウェハの歩留まり予測に使用されるクリティカルエリア解析を、フォトマスクの歩留まり予測に適用しても、マスク欠陥情報が考慮されていないため、フォトマスクの歩留まりを予測することは困難である。
【００２１】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、その目的とするところは、クリティカルエリア解析を用いてフォトマスクの評価を行える実用的なフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行するためのプログラムを提供することにある。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば下記の通りである。
【００２３】
すなわち、上記目的を達成するために、本発明に係るフォトマスクの評価方法は、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報を用い、前記フォトマスクの設計パターンデータに、前記欠陥に関する情報を反映させた、欠陥考慮パターンデータを生成する工程と、前記欠陥考慮パターンデータに対してクリティカルエリアを算出し、かつ、前記フォトマスク上の欠陥のサイズと、該サイズの欠陥の前記フォトマスク上の単位面積当たりの数との関係についての欠陥密度分布を見積もる工程と、前記クリティカルエリアと前記欠陥密度分布とに基づいて、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報を取得する工程と、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報に基づいて、前記フォトマスクを評価する工程とを有することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報を用い、前記フォトマスクの設計パターンデータに、前記欠陥に関する情報を反映させた、欠陥考慮パターンデータを生成させる手順と、前記欠陥考慮パターンデータに対してクリティカルエリアを算出し、かつ、前記フォトマスク上の欠陥のサイズと、該サイズの欠陥の前記フォトマスク上の単位面積当たりの数との関係についての欠陥密度分布を見積もらせる手順と、前記クリティカルエリアと前記欠陥密度分布とに基づいて、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報を取得させる手順と、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報に基づいて、前記フォトマスクを評価させる手順とを実行させるためのものである。
【００２５】
本発明によれば、クリティカルエリア解析を用いてフォトマスクを評価する際に、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報が反映されるので、クリティカルエリア解析を用いた実用的なフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行するためのプログラムを実現できるようになる。
【００２６】
本発明の上記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記載および添付図面によって明らかになるであろう。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００２８】
まず、図１に、本発明に係る実施形態のフォトマスクの歩留まり予測方法の基本概念を示す。また、比較のため、図２に、従来の技術で述べたウェハの歩留まり予測方法の基本概念を示す。なお、図２において、図１と対応する部分には図１と同一符号を付してある。
【００２９】
まず、ＣＡＤデータ中のフォトマスクの設計パターンデータと、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報（マスク欠陥情報）とから、設計パターンデータにマスク欠陥情報を反映させたデータ（欠陥考慮パターンデータ）を作成し、該データに基づいて各サイズ（半径Ｒ）の黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリアＡｃ（Ｒ）を算出する（ステップＳ１）。
【００３０】
マスク欠陥情報としては、例えば、マスク欠陥スペック、マスク欠陥がウェハ上の転写パターンやデバイスに与える影響度があげられる。
【００３１】
また、ステップＳ１の前後または同時に、黒欠陥データおよび白欠陥データに基づいて、黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にフォトマスク上の欠陥サイズに対する欠陥密度分布Ｄ（Ｒ）を見積もる（ステップＳ２）。
【００３２】
次に、黒欠陥クリティカルエリアと黒欠陥密度分布とを積算して黒欠陥のキラー欠陥数λｏを算出し、白欠陥クリティカルエリアと白欠陥密度分布とを積算して白欠陥のキラー欠陥数λｃを算出し（ステップＳ３）、さらにキラー欠陥数λｏとキラー欠陥数λｃとを加算してトータルのキラー欠陥数λを算出する。
【００３３】
次に、キラー欠陥数λをＹｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）の式に当てはめて歩留まり計算を行い、フォトマスクの歩留まりを予測する（ステップＳ４）。Ｙｉｅｌｄ値が大きいほど、歩留まりは高いと予測することができる。
【００３４】
このようにマスク欠陥情報を考慮するとともに、黒欠陥、白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリア解析を行うことにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現できる。
【００３５】
また、ステップＳ１〜４の手順をコンピュータに実行させることにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測のプログラムも実現できるようになる。
【００３６】
さらに、Ｙｉｅｌｄ値を用いて歩留まり以外の評価を行うこともできる。例えば、欠陥の修正工程に要するコストや、フォトマスクの作成期間も評価できる。すなわち、Ｙｉｅｌｄ値が小さいフォトマスクは、良品として出荷するために、欠陥の修正工程にコストがかかると評価することができる。また。Ｙｉｅｌｄ値が小さいフォトマスクは、良品として出荷するために、欠陥の修正工程に時間がかかるので、フォトマスクの作成期間が長くなると評価することができる。
【００３７】
（第１の実施形態）
本実施形態のフォトマスクの歩留まり予測方法は、クリティカルエリア解析をフォトマスクの歩留まり予測に適用するに際して、マスク欠陥情報の一つであるマスク欠陥スペック、つまり各デザインルール毎に対して決められた、フォトマスク上において検出するべき欠陥のサイズ（ここでは、各デザインルール毎に一つ）を用いるとともに、黒欠陥と白欠陥に関して別々にクリティカルエリア等を計算するというものである。以下、本実施形態の詳細について説明する。
【００３８】
まず、図３に示すように、回路レイアウトの設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）１を準備する。設計パターンデータ１はＣＡＤデータ中に含まれている。マスク欠陥スペックは、各デザインルール毎に準備されており、本実施形態で用いる０．１７５μｍルールデバイスでは、黒欠陥、白欠陥に対して、それぞれ１５０ｎｍ□、１６０ｎｍ□と一律に決まっている。これらよりも小さなマスク欠陥は、検査装置で検出しない。これにより、フォトマスク上で検出される擬似欠陥の数を減少させることが可能となる。擬似欠陥とは、本来はマスク欠陥とは見なされないような箇所であるが、マスク欠陥として検出されるものをいう。
【００３９】
次に、図４に示すように、マスク欠陥スペックに基づいて、設計パターンデータ１を補正（変形）する。すなわち、設計パターンデータ１に対して、黒欠陥が存在するラインは、両端のエッジをそれぞれマスク欠陥スペックΔＬ＝１５０ｎｍ□に相当する分だけ太らせ、白欠陥が存在するラインは、両端のエッジをそれぞれマスク欠陥スペックΔＬ＝１６０ｎｍ□に相当する分だけ細らせる。このように、本実施形態では、設計パターンデータ１に対して、黒欠陥、白欠陥別々にマスク欠陥スペックを考慮したリサイズを行う。黒欠陥および白欠陥が存在するラインは、ΔＬ＝１５０ｎｍ□に相当する分だけ太らせるか、もしくはΔＬ＝１６０ｎｍ□に相当する分だけ細らせる。
【００４０】
以下、黒欠陥および白欠陥のマスク欠陥スペックを考慮してリサイズされた設計パターンデータ１をそれぞれ黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータという。
【００４１】
次に、図５に示すように、黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータに対して、フォトマスク上で半径Ｒ＝０、５０、７５、１００、１２５、１５０、１７５、２００、２２５、２５０、２７５、３００ｎｍ□のサイズに相当する黒欠陥および白欠陥についてのクリティカルエリアをジオメトリ法により求める。Ｒ＝０，５０，…，３００ｎｍ以外の欠陥サイズについてのクリティカルエリアは例えば補間により求める。このようにしてクリティカルエリア分布が求まる（以下、クリティカルエリアＡｃ（Ｒ）と表記する。）。
【００４２】
本実施形態のクリティカルエリア分布は、フォトマスクに関するものであるので、欠陥考慮パターンデータ（黒欠陥考慮パターンデータ、白欠陥考慮パターンデータ）で規定されるパターン上に欠陥（黒欠陥、白欠陥）を仮想的に設けた場合の、前記パターン上の欠陥（黒欠陥、白欠陥）のサイズと、該サイズの欠陥（黒欠陥、白欠陥）の中心が存在すると、前記パターン上に不良を生じさせる領域の最小面積との関係についての分布となる。
【００４３】
黒欠陥についてのクリティカルエリアは、図１５に示した従来のクリティカルエリアと同様の手法に算出でき、白欠陥についてのクリティカルエリアは、図１５の配線（Line）および異物をスペースに置き換えることにより、従来のクリティカルエリアと同様に算出できる。
【００４４】
次に、１世代前の欠陥修正工程のデータベースから得られる、フォトマスク上の欠陥のサイズと、各サイズの欠陥のフォトマスク上の単位面積当たりの数とに関するデータ（黒欠陥データ、白欠陥データ）に基づいて、フォトマスク上の欠陥のサイズに対する、該フォトマスク上の単位面積当たりの欠陥数についての欠陥密度分布Ｄ（Ｒ）を、黒欠陥および前記白欠陥に対してそれぞれ別々に取得する。
【００４５】
なお、１世代前の欠陥修正工程のデータベースの代わりに、現世代の欠陥修正工程のデータベースがあれば、それを使用しても構わない。さらに、１世代前および現世代の欠陥修正工程のデータベースを併用しても構わない。
【００４６】
次に、黒欠陥、白欠陥に対応する各Ａｃ（Ｒ）とＤ（Ｒ）とを用いて、ウェハに影響を与えると考えられるマスク欠陥の数（キラー（Killer）欠陥数）を以下の定義に従って、黒欠陥、白欠陥各々に対して計算により求める。
【００４７】
キラー欠陥数＝∫Ａｃ（Ｒ）Ｄ（Ｒ）ｄＲ
ここでのキラー欠陥数は、ウェハ上に欠陥を生じさせると考えらるフォトマスク上の欠陥の数である。
【００４８】
図６に、キラー欠陥数、クリティカルエリアＡｃ（Ｒ）、欠陥密度Ｄ（Ｒ）の関係を模式的に示す。
【００４９】
次に、１世代前の欠陥修正工程のデータベースから、欠陥修正すべき欠陥中どの程度修正ができるかできないかの情報を黒欠陥、白欠陥別々に取得し、修正の対象となるキラー欠陥数に対する修正可能なキラー欠陥数の比を、黒欠陥、白欠陥別々に算出し、黒欠陥、白欠陥各々の修正可能関数を得る。この関数は欠陥サイズを変数とする修正可能なキラー欠陥数の関数である。この場合も、現世代の欠陥修正工程のデータベース、あるいは１世代前および現世代の欠陥修正工程のデータベースを併用しても構わない。
【００５０】
次に、上記黒欠陥、白欠陥各々の修正可能係数、上記黒欠陥、白欠陥のキラー欠陥数に基づいて、修正可能不可能を考慮した黒欠陥のキラー欠陥数λｏおよび修正可能不可能を考慮した白欠陥のキラー欠陥数λｃを算出し、修正可能不可能を考慮した全欠陥のキラー欠陥数λを以下の式で算出する。
【００５１】
λ＝λｏ＋λｃ
さらに、マスク歩留まりは、以下に表現される式で予測する。
【００５２】
Ｙｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）
この値が大きいほど、例えば、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、歩留まりは容易に高められると予測される。一方、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合に比べて、歩留まりは一般には低くなると予想される。しかし、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合であっても、欠陥の修復工程に時間・コストをかければ、歩留まりを高くできると予想される。
【００５３】
そして、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝６０に比べて易しく、フォトマスクの製造コストを低くでき、逆に、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝８０に比べて難しく、フォトマスクの製造コストが高くなることを意味している。すなわち、Ｙｉｅｌｄ値が大きいほどフォトマスクの製造コストを低くできると予想することができる。
【００５４】
このように本実施形態によれば、マスク欠陥スペックを考慮し、さらに黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリア解析を行うことにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現でき、その結果として、フォトマスクの価格設定もしくはデザイン変更を、フォトマスクの設計段階で予め予測することができるようになる。
【００５５】
なお、本実施形態では、マスク欠陥情報として、各デザインルール毎に決められたマスク欠陥スペックを用いたが、フォトマスクのユーザーから提示される欠陥サイズを用いても構わない。この場合、デザインルールが同じでも、ウェハ上のデバイスを構成する各層毎に異なる欠陥サイズが提示されることもある。
【００５６】
（第２の実施形態）
本実施形態が第１の実施形態と異なる点は、マスク欠陥情報として、フォトマスク上の欠陥（マスク欠陥）が、ウェハに与える影響度を用いることである。マスク欠陥がウェハに与える影響度としては、例えば、ウェハ上に転写されるパターン（転写パターン）に与える影響度（リソグラフィ的観点）、あるいはウェハ上に形成されるデバイスの特性（デバイス特性）に与える影響度（デバイス的観点）がある。以下、マスク欠陥がウェハに与える影響度としては、ウェハ上の転写パターンに与える影響度を用いた例について、本実施形態の詳細について説明する。
【００５７】
まず、図７に示すように、設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）１１を準備する。図中、破線で囲まれた領域は基本セル１２を示している。設計パターンデータ１１はＣＡＤデータ中に含まれている。
【００５８】
次に、図８に示すように、基本セル１２上に形状が正方形の欠陥Ｄ１〜Ｄ７を付加した七つのパターンを準備する。欠陥Ｄ１〜Ｄ４は黒欠陥、欠陥Ｄ５〜Ｄ７は白欠陥を示している。
【００５９】
欠陥Ｄ１〜Ｄ７が存在する設計パターンデータ上の箇所（欠陥部）は、これらの箇所に対応したフォトマスク上にマスク欠陥が存在した場合に、互いに転写パターンに対する影響が異なる箇所であることが好ましい。なお、転写パターンに対する影響が互いに異なる箇所であることを確認するための作業を省くために、単に、パターンの顔が違う箇所を複数選択しても構わない。何故なら、一般に、パターンの顔が異なれば、転写パターンに対する影響が異なるからである。
【００６０】
次に、図９に示すように、欠陥Ｄ１の一辺のサイズ（欠陥サイズ）ａを、５０、１００、１５０、２００ｎｍ□と振ったパターンを準備し、さらに、欠陥Ｄ２〜Ｄ７の欠陥サイズａを同様に５０、１００、１５０、２００ｎｍ□と振ったパターンを準備する。
【００６１】
次に、図８の七つのパターンのそれぞれについてａ＝５０、１００、１５０、２００ｎｍ□を変更させたパターン、および欠陥が配置されていない基本セル（無欠陥パターン）について、l＝２４８ｎｍ、ＮＡ＝０．６８、s＝０．７５、２／３輪帯照明を用いた場合にウェハ上のレジストに形成される光強度分布を算出する。
【００６２】
次に、無欠陥パターンについての光強度分布から無欠陥パターンを露光する際に必要となる露光量（しきい値）Ｉｅを計算により取得し、さらに、図８の七つのパターンのそれぞれについてａ＝５０、１００、１５０、２００ｎｍ□を変更させたパターンを露光量Ｉｅで露光した場合に、ウェハ上のレジストに転写される欠陥部の寸法ＣＤdef を、上記算出した光強度分布から取得する。
【００６３】
図１０に、無欠陥パターン（ａ＝０）および図２（ａ）のパターン（ａ＝１００）の光強度分布の算出例を示す。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の横方向に延びた点線で示された箇所を通過した露光光により、ウェハ上のレジストに形成される光強度分布を示している。また、図１０（ｂ）のＸ＝０．２２〜０．４４の範囲の光強度分布は、図１０（ａ）の中心線Ｃ間における光強度分布である。
【００６４】
図１１に、レジスト上に転写される図８（ａ）のパターン（ａ＝１００）の欠陥部の寸法ＣＤdef の算出例を示す。光強度＝Ｉｅ’（露光量Ｉｅに相当する光強度）と図８（ａ）のパターン（ａ＝１００）の光強度分布との二つの交点の間の距離がＣＤdef である。また、レジスト上に転写される図８（ａ）のパターン（ａ＝０）の欠陥部、つまり無欠陥部の寸法ＣＤnon は、光強度＝Ｉｅ’と図８（ａ）のパターン（ａ＝０）の光強度分布との二つの交点の間の距離である。
【００６５】
次に、上記算出された欠陥部の転写パターンの寸法ＣＤdef と無欠陥部の転写パターンの寸法ＣＤnon との差（ＣＤdef −ＣＤnon ）を算出し、この算出した差を無欠陥部のパターンの寸法ＣＤnon で割り、１００掛けたものを寸法変動率と定義する。すなわち、寸法変動率＝｛（ＣＤdef −ＣＤnon ）／ＣＤnon ｝×１００である。図１２に、欠陥Ｄ１〜Ｄ７についての、欠陥サイズａと寸法変動率との関係を示す。
【００６６】
次に、図１２から、ウェハ上に形成される転写パターン（レジストパターン）の許容法変動率に対応する欠陥サイズ（許容欠陥サイズ）を、各欠陥Ｄ１〜Ｄ７に対して算出する。
【００６７】
図１３に、欠陥Ｄ１〜Ｄ７の許容欠陥サイズの算出結果を示す。本実施形態では、転写パターン（レジストパターン）の許容寸法変動率を±１０％とした。許容寸法変動率は、１００×（転写パターンの寸法変動量）／（転写パターンの設計寸法）で与えられる。上記算出された欠陥サイズが、フォトマスク上の許容欠陥サイズである。この許容欠陥サイズに対応した領域上のマスク欠陥は、ウェハに影響を与えないので、検査装置で検出する必要ない。これにより、擬似欠陥の検出数を減らすことができるようになる。
【００６８】
次に、図１４に示すように、欠陥Ｄ１〜Ｄ７を配置した七つの場所のそれぞれに対して、上記算出された各許容欠陥サイズ分（第１の実施形態のΔＬに相当）だけ、設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）に対して黒欠陥、白欠陥別々にリサイズを行う。以下、黒欠陥および白欠陥の許容欠陥サイズを考慮してリサイズされた設計パターンデータ１１を、第１の実施形態と同様に、それぞれ黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータと呼ぶ。
【００６９】
次に、第１の実施形態の図５と同様に、黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータに対して、フォトマスク上で半径Ｒ＝０、５０、７５、１００、１２５、１５０、１７５、２００、２２５、２５０、２７５、３００ｎｍ□のサイズに相当する黒欠陥および白欠陥についてのクリティカルエリアをジオメトリ法により求め、クリティカルエリアＡｃ（Ｒ）を取得する。
【００７０】
このように、黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータに対して取得されたクリティカルエリア（本実施形態）は、マスク欠陥がウェハに与える影響度に基づいたリサイズ補正がなされていない設計パターンデータ１１に対して取得されたクリティカルエリアよりも小さいことがある。
【００７１】
これは、比較例では不良として認定されるフォトマスクであっても、本実施形態の方法では良品として認定されることがあることを意味している。すなわち、設計パターンデータにマスク欠陥がウェハに与える影響度の情報を反映させたデータを用いることにより、良品を不良品と認定するという誤りが減り、その結果として、フォトマスクの歩留まり予測を低い方に誤るという可能性を低くできるようになる。
【００７２】
次に、第１の実施形態と同様に、フォトマスク上の欠陥のサイズと、各サイズの欠陥のフォトマスク上の単位面積当たりの数とに関するデータ（黒欠陥データ、白欠陥データ）に基づいて、欠陥密度分布Ｄ（Ｒ）を、黒欠陥および前記白欠陥に対してそれぞれ別々に取得する。
【００７３】
次に、黒欠陥、白欠陥に対応する各Ａｃ（Ｒ）とＤ（Ｒ）とを用いて、ウェハに影響を与えると考えられるキラー欠陥数を以下の定義に従って、黒欠陥、白欠陥各々に対して計算により求める。
【００７４】
キラー欠陥数＝∫Ａｃ（Ｒ）Ｄ（Ｒ）ｄＲ
ここでのキラー欠陥数は、転写パターンの寸法に影響を与えると考えられるマスク欠陥の数である。
【００７５】
次に、第１の実施形態と同様に、欠陥修正すべき欠陥中どの程度修正ができるかできないかの情報を黒欠陥、白欠陥別々に取得し、修正の対象となるキラー欠陥数に対する修正可能なキラー欠陥数の比を、黒欠陥、白欠陥別々に算出し、黒欠陥、白欠陥各々の修正可能関数を得る。
【００７６】
次に、上記黒欠陥、白欠陥各々の修正可能係数、上記黒欠陥、白欠陥のキラー欠陥数に基づいて、修正可能不可能を考慮した黒欠陥のキラー欠陥数λｏおよび修正可能不可能を考慮した白欠陥のキラー欠陥数λｃを算出し、修正可能不可能を考慮した全欠陥のキラー欠陥数λを以下の式で算出する。
【００７７】
λ＝λｏ＋λｃ
さらに、マスク歩留まりは、以下に表現される式で予測する。
【００７８】
Ｙｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）
この値が大きいほど、例えば、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、歩留まりは容易に高められると予測される。一方、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合に比べて、歩留まりは一般には低くなると予想される。しかし、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合であっても、欠陥の修復工程に時間・コストをかければ、歩留まりを高くできると予想される。
【００７９】
そして、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝６０に比べて易しく、フォトマスクの製造コストを低くでき、逆に、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝８０に比べて難しく、フォトマスクの製造コストが高くなることを意味している。すなわち、Ｙｉｅｌｄ値が大きいほどフォトマスクの製造コストを低くできると予想することができる。
【００８０】
このように本実施形態によれば、マスク欠陥がウェハ上に形成される転写パターンに与える影響度を考慮し、さらに黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリア解析を行うことにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現でき、その結果として、フォトマスクの価格設定もしくはデザイン変更を、フォトマスクの設計段階で予め予測することができるようになる。
【００８１】
また、第１の実施形態と第２の実施形態とを比較したところ、第２の実施形態のフォトマスクの歩留まり予測の方が高精度であることが明らかになった。その理由としては、第１の実施形態では、設計パターンデータのパターン幅を一律に太くまたは細くしたが、第２の実施形態では、設計パターンデータのパターン幅を場所毎に変えていることがあげられる。言い換えれば、第２の実施形態で使用しているマスク欠陥情報の方が、第２の実施形態で使用しているマスク欠陥情報よりも有効な情報であるといえる。
【００８２】
なお、本実施形態では、マスク欠陥がウェハ上に転写されるパターンに与える影響度を考慮したが、ウェハ上に形成されるデバイス動作（特性）に与える影響度を考慮しても構わない。デバイス動作とは、例えばゲートがオフのときのリーク電流や、正確に書き込み読み出しが出来るかなどのデバイス動作に影響を及ぼす一般的にチェックされるべきデバイスに関する各動作である。
【００８３】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、クリティカルエリアを算出する際に、設計データから許容欠陥サイズ分のリサイズをセル部のみに適用したが、セル部のみに限定するのではなく周辺回路部をも含む領域でリサイズを行っても良い。
【００８４】
さらに、許容欠陥サイズを算出する際に形状が正方形の欠陥をパターンデータに配置してリソグラフィーシミュレーションを行っていたが、設計データからの許容欠陥サイズ分（各場所に対応する欠陥検査レベル）だけリサイズを行うことも可能である。
【００８５】
さらに、クリティカルエリアを算出する際に、欠陥を用いたが、フォトマスク上の寸法エラー（ＣＤエラー）を用いても同様の計算を行うことが可能である。また、クリティカルエリアの計算をジオメトリ法により行ったが、モンテカルロ法により行っても構わない。
【００８６】
また、上記実施形態では、フォトマスクの歩留まりを予測するために、Ｙｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）の式を用いたが、他の式（方式）により歩留まり予測を行っても構わない。
【００８７】
また、対象となるフォトマスクとしては、例えば、ＫｒＦ露光、ＡｒＦ露光、Ｆ2 露光、ＥＵＶ露光等の光露光に用いられるハーフトーンマスクや、ハーフトーンマスク以外のマスク、例えばレベンソンマスク、ＣＯＧマスク等、あるいはＥＢステッパ、Ｘ線等の非光学系露光に使用されるマスクがあげられる。
【００８８】
また、上記実施形態では、設計パターンデータの形式はＧＤＳであったが、他の形式であっても構わない。
【００８９】
また、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題を解決できる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００９０】
その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。
【００９１】
【発明の効果】
以上詳説したように本発明によれば、クリティカルエリア解析を用いてフォトマスクを評価する際に、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報が反映されるので、クリティカルエリア解析を用いた実用的なフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行するためのプログラムを実現できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施形態のフォトマスクの歩留まり予測方法を示す基本概念図
【図２】従来のウェハの歩留まり予測方法を示す基本概念図
【図３】第１の実施形態の設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）を示す図
【図４】図３の設計パターンデータに対してマスク欠陥スペックだけ黒欠陥、白欠陥別々にリサイズを行う工程（手順）を示す図
【図５】図４の設計パターンデータに基づいて黒欠陥、白欠陥別々にクリティカルエリアを取得する工程（手順）を示す図
【図６】キラー欠陥数とクリティカルエリアと欠陥密度分布の関係を模式的に示す図
【図７】第２の実施形態の設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）を示す図
【図８】基本セル上に形状が正方形の欠陥を付加したパターンの平面図
【図９】欠陥サイズａ＝５０、１００、１５０、２００ｎｍ□と振ったパターンを示す図
【図１０】無欠陥パターンおよび図８（ａ）のパターンの光強度分布の算出例を示す図
【図１１】レジスト上に転写される図８（ａ）のパターン（ａ＝１００）の欠陥部の寸法の算出例を示す図
【図１２】欠陥サイズと寸法変動率との関係を示す図
【図１３】許容欠陥サイズの算出結果を示す図
【図１４】設計パターンデータに対して許容欠陥サイズ分だけ黒欠陥、白欠陥別々にリサイズを行う工程（手順）を示す図
【図１５】キラー欠陥、クリティカルエリアの概念図
【符号の説明】
１，１１…設計パターンデータ
１２…基本セル
Ｄ１〜Ｄ７…欠陥
Ｓ１…黒欠陥・白欠陥クリティカルエリアを取得するステップ
Ｓ２…黒欠陥・白欠陥欠陥密度分布を見積もるステップ
Ｓ３…黒欠陥・白欠陥キラー欠陥数を取得するステップ
Ｓ４…前記キラー欠陥数を取得するステップ
Ｓ５…フォトマスクの歩留まりを予測するステップ
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体プロセス、特にリソグラフィプロセスに使用されるフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、半導体記憶装置の製造においては、回路を構成する素子や配線などの高集積化や、素子や配線などのパターンの微細化が進められている。例えば、代表的な半導体記憶装置であるＤＲＡＭ(Dynamic Random Access Memory)の場合、１Ｇ ＤＲＡＭの作製では設計ルール０．１３μｍのパターン形成が必要と言われている。また、微細化に伴い回路パターンを形成するためのフォトマスクに求められている寸法精度および欠陥スペックは急速に厳しくなり、フォトマスクの製造工程における歩留まりの低下が問題となっている。
【０００３】
フォトマスクの面内には、デザインルールが同じであっても、各部分で種々のサイズのパターンが配置されている。ＤＲＡＭを例にとると、デザインルールと同等のパターンサイズが配置されているセル部、デザインルールよりも大きなパターンサイズが配置されている周辺回路部があげられる。
【０００４】
セル部の中には、マスク欠陥の影響が大きな箇所や小さな箇所が含まれていると考えられる。マスク欠陥の影響とは、例えば、マスク欠陥がウェハ上のレジストパターン（転写パターン）に与える影響や、マスク欠陥がウェハ上に形成されるデバイスの動作（特性）に与える影響である。
【０００５】
したがって、フォトマスクの管理は、ウェハに対して厳しいパターンを用いてフォトマスク面内を一律の厳しさで行うことよりも、むしろ、厳しい箇所と緩い箇所に分けて行うことが望ましいと考えられる。
【０００６】
以上のことから、従来は、不良として認定されて処分されていたフォトマスクの中にも、ウェハの観点からは良品として認定されるべきフォトマスクは存在しており、フォトマスクの製造工程における歩留まり向上、さらには、フォトマスクの価格低下という意味でも、ウェハの観点からフォトマスクの管理を行っていくことが、今後、益々重要になってくる。
【０００７】
ところで、回路設計技術から生まれたウェハの歩留まり予測法の一つとして、クリティカルエリア(Critical Area)解析が知られている。クリティカルエリアの計算方法に関しては、例えば、配線幅拡張法（ジオメトリ法）とモンテカルロ法という２通りの方法が、特開２００２−１００５４８号公報に開示されている。
【０００８】
クリティカルエリアとは、欠陥の中心が存在すると、ウェハ上にライン間のショート不良などの致命的な不良を引き起こすエリアのことである。また、この種の欠陥は、キラー(Killer)欠陥と呼ばれている。
【０００９】
図１５に、従来の回路設計技術で使われているジオメトリ法によるキラー欠陥およびクリティカルエリアの概念図を示す。
【００１０】
図１５（ａ）は、キラー欠陥となる異物（左側）と、キラー欠陥とならない異物（右側）とを示している。ジオメトリ法では、異物としてウェハ上の円形の導電性異物を想定している。配線間が異物で繋がると、ショート不良が発生する。
【００１１】
図１５（ｂ）は、クリティカルエリアとなるエリアを示しており、異物の中心が存在すると、配線間が異物で繋がる最小面積のエリアがクリティカルエリアである。
【００１２】
図１５（ｃ）は、クリティカルエリアの算出方法を示しており、隣り合う二つの配線（Line）について互いに向き合った側のエッジを異物の半径Ｒ／２だけそれぞれ配線幅を太らして残った、配線間の領域がクリティカルエリアとなる。
【００１３】
クリティカルエリアは異物のサイズ毎にあり、異物のサイズに対して分布を構成する。異物のサイズとそれに対応したクリティカルエリアの面積との関係を示す関数により、クリティカルエリア分布は与えられる。
【００１４】
フォトマスクの歩留まりを予測する方法として、上述のクリティカルエリア解析を用いることが考えられるが、クリティカルエリア解析をそのままフォトマスクの歩留まりに適用しても、フォトマスクの歩留まり予測を実現することは困難である。その理由は以下の通りである。
【００１５】
フォトマスクのパターンはウェハ上に転写されるものであるが、フォトマスク上の異物がそのままの形を保ち、ウェハ上に転写されることはない。そのため、フォトマスク上の異物がウェハ上に形成される配線パターンに及ぼす影響と、ウェハ上の異物が配線パターンに及ぼす影響とは必ずしも同じではない。
【００１６】
したがって、従来のクリティカルエリア解析を用いてフォトマスクの歩留まり予測法を行った場合、不良として認定されたフォトマスクの中には、ウェハの観点からは良品として認定されるべきフォトマスクが存在することになり、フォトマスクの歩留まり予測を誤ることになる。
【００１７】
また、フォトマスク上にはウェハに影響を及ぼす欠陥の代表として、黒欠陥（本来、抜きパターンである箇所の透明基板上に遮光膜もしくは半透明膜が残ってしまった欠陥）、白欠陥（本来、残しパターンである箇所の透明基板上の遮光膜もしくは半透明膜が剥がれ落ちてしまった欠陥）が存在する。
【００１８】
そのため、フォトマスクの歩留まりを予測するためには、黒欠陥と白欠陥に関して別々にクリティカルエリアを計算する必要があるが、ウェハには黒欠陥、白欠陥という概念が無いので、従来のクリティカルエリア解析では、黒欠陥、白欠陥のクリティカルエリアは計算されていない。
【００１９】
要するに、従来のクリティカルエリア解析はそもそもウェハの歩留まりを予測するための手法であるため、フォトマスクの歩留まりを予測するために有効な情報、すなわち、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報（マスク欠陥情報）は考慮されていない、したがって、従来のクリティカルエリア解析をそのままフォトマスクの歩留まりに適用しても、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現することは困難である。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
上述の如く、ウェハの歩留まり予測に使用されるクリティカルエリア解析を、フォトマスクの歩留まり予測に適用しても、マスク欠陥情報が考慮されていないため、フォトマスクの歩留まりを予測することは困難である。
【００２１】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、その目的とするところは、クリティカルエリア解析を用いてフォトマスクの評価を行える実用的なフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行するためのプログラムを提供することにある。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば下記の通りである。
【００２３】
すなわち、上記目的を達成するために、本発明に係るフォトマスクの評価方法は、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報を用い、前記フォトマスクの設計パターンデータに、前記欠陥に関する情報を反映させた、欠陥考慮パターンデータを生成する工程と、前記欠陥考慮パターンデータに対してクリティカルエリアを算出し、かつ、前記フォトマスク上の欠陥のサイズと、該サイズの欠陥の前記フォトマスク上の単位面積当たりの数との関係についての欠陥密度分布を見積もる工程と、前記クリティカルエリアと前記欠陥密度分布とに基づいて、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報を取得する工程と、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報に基づいて、前記フォトマスクを評価する工程とを有することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報を用い、前記フォトマスクの設計パターンデータに、前記欠陥に関する情報を反映させた、欠陥考慮パターンデータを生成させる手順と、前記欠陥考慮パターンデータに対してクリティカルエリアを算出し、かつ、前記フォトマスク上の欠陥のサイズと、該サイズの欠陥の前記フォトマスク上の単位面積当たりの数との関係についての欠陥密度分布を見積もらせる手順と、前記クリティカルエリアと前記欠陥密度分布とに基づいて、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報を取得させる手順と、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報に基づいて、前記フォトマスクを評価させる手順とを実行させるためのものである。
【００２５】
本発明によれば、クリティカルエリア解析を用いてフォトマスクを評価する際に、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報が反映されるので、クリティカルエリア解析を用いた実用的なフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行するためのプログラムを実現できるようになる。
【００２６】
本発明の上記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記載および添付図面によって明らかになるであろう。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００２８】
まず、図１に、本発明に係る実施形態のフォトマスクの歩留まり予測方法の基本概念を示す。また、比較のため、図２に、従来の技術で述べたウェハの歩留まり予測方法の基本概念を示す。なお、図２において、図１と対応する部分には図１と同一符号を付してある。
【００２９】
まず、ＣＡＤデータ中のフォトマスクの設計パターンデータと、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報（マスク欠陥情報）とから、設計パターンデータにマスク欠陥情報を反映させたデータ（欠陥考慮パターンデータ）を作成し、該データに基づいて各サイズ（半径Ｒ）の黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリアＡｃ（Ｒ）を算出する（ステップＳ１）。
【００３０】
マスク欠陥情報としては、例えば、マスク欠陥スペック、マスク欠陥がウェハ上の転写パターンやデバイスに与える影響度があげられる。
【００３１】
また、ステップＳ１の前後または同時に、黒欠陥データおよび白欠陥データに基づいて、黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にフォトマスク上の欠陥サイズに対する欠陥密度分布Ｄ（Ｒ）を見積もる（ステップＳ２）。
【００３２】
次に、黒欠陥クリティカルエリアと黒欠陥密度分布とを積算して黒欠陥のキラー欠陥数λｏを算出し、白欠陥クリティカルエリアと白欠陥密度分布とを積算して白欠陥のキラー欠陥数λｃを算出し（ステップＳ３）、さらにキラー欠陥数λｏとキラー欠陥数λｃとを加算してトータルのキラー欠陥数λを算出する。
【００３３】
次に、キラー欠陥数λをＹｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）の式に当てはめて歩留まり計算を行い、フォトマスクの歩留まりを予測する（ステップＳ４）。Ｙｉｅｌｄ値が大きいほど、歩留まりは高いと予測することができる。
【００３４】
このようにマスク欠陥情報を考慮するとともに、黒欠陥、白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリア解析を行うことにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現できる。
【００３５】
また、ステップＳ１〜４の手順をコンピュータに実行させることにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測のプログラムも実現できるようになる。
【００３６】
さらに、Ｙｉｅｌｄ値を用いて歩留まり以外の評価を行うこともできる。例えば、欠陥の修正工程に要するコストや、フォトマスクの作成期間も評価できる。すなわち、Ｙｉｅｌｄ値が小さいフォトマスクは、良品として出荷するために、欠陥の修正工程にコストがかかると評価することができる。また。Ｙｉｅｌｄ値が小さいフォトマスクは、良品として出荷するために、欠陥の修正工程に時間がかかるので、フォトマスクの作成期間が長くなると評価することができる。
【００３７】
（第１の実施形態）
本実施形態のフォトマスクの歩留まり予測方法は、クリティカルエリア解析をフォトマスクの歩留まり予測に適用するに際して、マスク欠陥情報の一つであるマスク欠陥スペック、つまり各デザインルール毎に対して決められた、フォトマスク上において検出するべき欠陥のサイズ（ここでは、各デザインルール毎に一つ）を用いるとともに、黒欠陥と白欠陥に関して別々にクリティカルエリア等を計算するというものである。以下、本実施形態の詳細について説明する。
【００３８】
まず、図３に示すように、回路レイアウトの設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）１を準備する。設計パターンデータ１はＣＡＤデータ中に含まれている。マスク欠陥スペックは、各デザインルール毎に準備されており、本実施形態で用いる０．１７５μｍルールデバイスでは、黒欠陥、白欠陥に対して、それぞれ１５０ｎｍ□、１６０ｎｍ□と一律に決まっている。これらよりも小さなマスク欠陥は、検査装置で検出しない。これにより、フォトマスク上で検出される擬似欠陥の数を減少させることが可能となる。擬似欠陥とは、本来はマスク欠陥とは見なされないような箇所であるが、マスク欠陥として検出されるものをいう。
【００３９】
次に、図４に示すように、マスク欠陥スペックに基づいて、設計パターンデータ１を補正（変形）する。すなわち、設計パターンデータ１に対して、黒欠陥が存在するラインは、両端のエッジをそれぞれマスク欠陥スペックΔＬ＝１５０ｎｍ□に相当する分だけ太らせ、白欠陥が存在するラインは、両端のエッジをそれぞれマスク欠陥スペックΔＬ＝１６０ｎｍ□に相当する分だけ細らせる。このように、本実施形態では、設計パターンデータ１に対して、黒欠陥、白欠陥別々にマスク欠陥スペックを考慮したリサイズを行う。黒欠陥および白欠陥が存在するラインは、ΔＬ＝１５０ｎｍ□に相当する分だけ太らせるか、もしくはΔＬ＝１６０ｎｍ□に相当する分だけ細らせる。
【００４０】
以下、黒欠陥および白欠陥のマスク欠陥スペックを考慮してリサイズされた設計パターンデータ１をそれぞれ黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータという。
【００４１】
次に、図５に示すように、黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータに対して、フォトマスク上で半径Ｒ＝０、５０、７５、１００、１２５、１５０、１７５、２００、２２５、２５０、２７５、３００ｎｍ□のサイズに相当する黒欠陥および白欠陥についてのクリティカルエリアをジオメトリ法により求める。Ｒ＝０，５０，…，３００ｎｍ以外の欠陥サイズについてのクリティカルエリアは例えば補間により求める。このようにしてクリティカルエリア分布が求まる（以下、クリティカルエリアＡｃ（Ｒ）と表記する。）。
【００４２】
本実施形態のクリティカルエリア分布は、フォトマスクに関するものであるので、欠陥考慮パターンデータ（黒欠陥考慮パターンデータ、白欠陥考慮パターンデータ）で規定されるパターン上に欠陥（黒欠陥、白欠陥）を仮想的に設けた場合の、前記パターン上の欠陥（黒欠陥、白欠陥）のサイズと、該サイズの欠陥（黒欠陥、白欠陥）の中心が存在すると、前記パターン上に不良を生じさせる領域の最小面積との関係についての分布となる。
【００４３】
黒欠陥についてのクリティカルエリアは、図１５に示した従来のクリティカルエリアと同様の手法に算出でき、白欠陥についてのクリティカルエリアは、図１５の配線（Line）および異物をスペースに置き換えることにより、従来のクリティカルエリアと同様に算出できる。
【００４４】
次に、１世代前の欠陥修正工程のデータベースから得られる、フォトマスク上の欠陥のサイズと、各サイズの欠陥のフォトマスク上の単位面積当たりの数とに関するデータ（黒欠陥データ、白欠陥データ）に基づいて、フォトマスク上の欠陥のサイズに対する、該フォトマスク上の単位面積当たりの欠陥数についての欠陥密度分布Ｄ（Ｒ）を、黒欠陥および前記白欠陥に対してそれぞれ別々に取得する。
【００４５】
なお、１世代前の欠陥修正工程のデータベースの代わりに、現世代の欠陥修正工程のデータベースがあれば、それを使用しても構わない。さらに、１世代前および現世代の欠陥修正工程のデータベースを併用しても構わない。
【００４６】
次に、黒欠陥、白欠陥に対応する各Ａｃ（Ｒ）とＤ（Ｒ）とを用いて、ウェハに影響を与えると考えられるマスク欠陥の数（キラー（Killer）欠陥数）を以下の定義に従って、黒欠陥、白欠陥各々に対して計算により求める。
【００４７】
キラー欠陥数＝∫Ａｃ（Ｒ）Ｄ（Ｒ）ｄＲ
ここでのキラー欠陥数は、ウェハ上に欠陥を生じさせると考えらるフォトマスク上の欠陥の数である。
【００４８】
図６に、キラー欠陥数、クリティカルエリアＡｃ（Ｒ）、欠陥密度Ｄ（Ｒ）の関係を模式的に示す。
【００４９】
次に、１世代前の欠陥修正工程のデータベースから、欠陥修正すべき欠陥中どの程度修正ができるかできないかの情報を黒欠陥、白欠陥別々に取得し、修正の対象となるキラー欠陥数に対する修正可能なキラー欠陥数の比を、黒欠陥、白欠陥別々に算出し、黒欠陥、白欠陥各々の修正可能関数を得る。この関数は欠陥サイズを変数とする修正可能なキラー欠陥数の関数である。この場合も、現世代の欠陥修正工程のデータベース、あるいは１世代前および現世代の欠陥修正工程のデータベースを併用しても構わない。
【００５０】
次に、上記黒欠陥、白欠陥各々の修正可能係数、上記黒欠陥、白欠陥のキラー欠陥数に基づいて、修正可能不可能を考慮した黒欠陥のキラー欠陥数λｏおよび修正可能不可能を考慮した白欠陥のキラー欠陥数λｃを算出し、修正可能不可能を考慮した全欠陥のキラー欠陥数λを以下の式で算出する。
【００５１】
λ＝λｏ＋λｃ
さらに、マスク歩留まりは、以下に表現される式で予測する。
【００５２】
Ｙｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）
この値が大きいほど、例えば、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、歩留まりは容易に高められると予測される。一方、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合に比べて、歩留まりは一般には低くなると予想される。しかし、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合であっても、欠陥の修復工程に時間・コストをかければ、歩留まりを高くできると予想される。
【００５３】
そして、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝６０に比べて易しく、フォトマスクの製造コストを低くでき、逆に、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝８０に比べて難しく、フォトマスクの製造コストが高くなることを意味している。すなわち、Ｙｉｅｌｄ値が大きいほどフォトマスクの製造コストを低くできると予想することができる。
【００５４】
このように本実施形態によれば、マスク欠陥スペックを考慮し、さらに黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリア解析を行うことにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現でき、その結果として、フォトマスクの価格設定もしくはデザイン変更を、フォトマスクの設計段階で予め予測することができるようになる。
【００５５】
なお、本実施形態では、マスク欠陥情報として、各デザインルール毎に決められたマスク欠陥スペックを用いたが、フォトマスクのユーザーから提示される欠陥サイズを用いても構わない。この場合、デザインルールが同じでも、ウェハ上のデバイスを構成する各層毎に異なる欠陥サイズが提示されることもある。
【００５６】
（第２の実施形態）
本実施形態が第１の実施形態と異なる点は、マスク欠陥情報として、フォトマスク上の欠陥（マスク欠陥）が、ウェハに与える影響度を用いることである。マスク欠陥がウェハに与える影響度としては、例えば、ウェハ上に転写されるパターン（転写パターン）に与える影響度（リソグラフィ的観点）、あるいはウェハ上に形成されるデバイスの特性（デバイス特性）に与える影響度（デバイス的観点）がある。以下、マスク欠陥がウェハに与える影響度としては、ウェハ上の転写パターンに与える影響度を用いた例について、本実施形態の詳細について説明する。
【００５７】
まず、図７に示すように、設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）１１を準備する。図中、破線で囲まれた領域は基本セル１２を示している。設計パターンデータ１１はＣＡＤデータ中に含まれている。
【００５８】
次に、図８に示すように、基本セル１２上に形状が正方形の欠陥Ｄ１〜Ｄ７を付加した七つのパターンを準備する。欠陥Ｄ１〜Ｄ４は黒欠陥、欠陥Ｄ５〜Ｄ７は白欠陥を示している。
【００５９】
欠陥Ｄ１〜Ｄ７が存在する設計パターンデータ上の箇所（欠陥部）は、これらの箇所に対応したフォトマスク上にマスク欠陥が存在した場合に、互いに転写パターンに対する影響が異なる箇所であることが好ましい。なお、転写パターンに対する影響が互いに異なる箇所であることを確認するための作業を省くために、単に、パターンの顔が違う箇所を複数選択しても構わない。何故なら、一般に、パターンの顔が異なれば、転写パターンに対する影響が異なるからである。
【００６０】
次に、図９に示すように、欠陥Ｄ１の一辺のサイズ（欠陥サイズ）ａを、５０、１００、１５０、２００ｎｍ□と振ったパターンを準備し、さらに、欠陥Ｄ２〜Ｄ７の欠陥サイズａを同様に５０、１００、１５０、２００ｎｍ□と振ったパターンを準備する。
【００６１】
次に、図８の七つのパターンのそれぞれについてａ＝５０、１００、１５０、２００ｎｍ□を変更させたパターン、および欠陥が配置されていない基本セル（無欠陥パターン）について、l＝２４８ｎｍ、ＮＡ＝０．６８、s＝０．７５、２／３輪帯照明を用いた場合にウェハ上のレジストに形成される光強度分布を算出する。
【００６２】
次に、無欠陥パターンについての光強度分布から無欠陥パターンを露光する際に必要となる露光量（しきい値）Ｉｅを計算により取得し、さらに、図８の七つのパターンのそれぞれについてａ＝５０、１００、１５０、２００ｎｍ□を変更させたパターンを露光量Ｉｅで露光した場合に、ウェハ上のレジストに転写される欠陥部の寸法ＣＤdef を、上記算出した光強度分布から取得する。
【００６３】
図１０に、無欠陥パターン（ａ＝０）および図２（ａ）のパターン（ａ＝１００）の光強度分布の算出例を示す。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の横方向に延びた点線で示された箇所を通過した露光光により、ウェハ上のレジストに形成される光強度分布を示している。また、図１０（ｂ）のＸ＝０．２２〜０．４４の範囲の光強度分布は、図１０（ａ）の中心線Ｃ間における光強度分布である。
【００６４】
図１１に、レジスト上に転写される図８（ａ）のパターン（ａ＝１００）の欠陥部の寸法ＣＤdef の算出例を示す。光強度＝Ｉｅ’（露光量Ｉｅに相当する光強度）と図８（ａ）のパターン（ａ＝１００）の光強度分布との二つの交点の間の距離がＣＤdef である。また、レジスト上に転写される図８（ａ）のパターン（ａ＝０）の欠陥部、つまり無欠陥部の寸法ＣＤnon は、光強度＝Ｉｅ’と図８（ａ）のパターン（ａ＝０）の光強度分布との二つの交点の間の距離である。
【００６５】
次に、上記算出された欠陥部の転写パターンの寸法ＣＤdef と無欠陥部の転写パターンの寸法ＣＤnon との差（ＣＤdef −ＣＤnon ）を算出し、この算出した差を無欠陥部のパターンの寸法ＣＤnon で割り、１００掛けたものを寸法変動率と定義する。すなわち、寸法変動率＝｛（ＣＤdef −ＣＤnon ）／ＣＤnon ｝×１００である。図１２に、欠陥Ｄ１〜Ｄ７についての、欠陥サイズａと寸法変動率との関係を示す。
【００６６】
次に、図１２から、ウェハ上に形成される転写パターン（レジストパターン）の許容法変動率に対応する欠陥サイズ（許容欠陥サイズ）を、各欠陥Ｄ１〜Ｄ７に対して算出する。
【００６７】
図１３に、欠陥Ｄ１〜Ｄ７の許容欠陥サイズの算出結果を示す。本実施形態では、転写パターン（レジストパターン）の許容寸法変動率を±１０％とした。許容寸法変動率は、１００×（転写パターンの寸法変動量）／（転写パターンの設計寸法）で与えられる。上記算出された欠陥サイズが、フォトマスク上の許容欠陥サイズである。この許容欠陥サイズに対応した領域上のマスク欠陥は、ウェハに影響を与えないので、検査装置で検出する必要ない。これにより、擬似欠陥の検出数を減らすことができるようになる。
【００６８】
次に、図１４に示すように、欠陥Ｄ１〜Ｄ７を配置した七つの場所のそれぞれに対して、上記算出された各許容欠陥サイズ分（第１の実施形態のΔＬに相当）だけ、設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）に対して黒欠陥、白欠陥別々にリサイズを行う。以下、黒欠陥および白欠陥の許容欠陥サイズを考慮してリサイズされた設計パターンデータ１１を、第１の実施形態と同様に、それぞれ黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータと呼ぶ。
【００６９】
次に、第１の実施形態の図５と同様に、黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータに対して、フォトマスク上で半径Ｒ＝０、５０、７５、１００、１２５、１５０、１７５、２００、２２５、２５０、２７５、３００ｎｍ□のサイズに相当する黒欠陥および白欠陥についてのクリティカルエリアをジオメトリ法により求め、クリティカルエリアＡｃ（Ｒ）を取得する。
【００７０】
このように、黒欠陥考慮パターンデータおよび白欠陥考慮パターンデータに対して取得されたクリティカルエリア（本実施形態）は、マスク欠陥がウェハに与える影響度に基づいたリサイズ補正がなされていない設計パターンデータ１１に対して取得されたクリティカルエリアよりも小さいことがある。
【００７１】
これは、比較例では不良として認定されるフォトマスクであっても、本実施形態の方法では良品として認定されることがあることを意味している。すなわち、設計パターンデータにマスク欠陥がウェハに与える影響度の情報を反映させたデータを用いることにより、良品を不良品と認定するという誤りが減り、その結果として、フォトマスクの歩留まり予測を低い方に誤るという可能性を低くできるようになる。
【００７２】
次に、第１の実施形態と同様に、フォトマスク上の欠陥のサイズと、各サイズの欠陥のフォトマスク上の単位面積当たりの数とに関するデータ（黒欠陥データ、白欠陥データ）に基づいて、欠陥密度分布Ｄ（Ｒ）を、黒欠陥および前記白欠陥に対してそれぞれ別々に取得する。
【００７３】
次に、黒欠陥、白欠陥に対応する各Ａｃ（Ｒ）とＤ（Ｒ）とを用いて、ウェハに影響を与えると考えられるキラー欠陥数を以下の定義に従って、黒欠陥、白欠陥各々に対して計算により求める。
【００７４】
キラー欠陥数＝∫Ａｃ（Ｒ）Ｄ（Ｒ）ｄＲ
ここでのキラー欠陥数は、転写パターンの寸法に影響を与えると考えられるマスク欠陥の数である。
【００７５】
次に、第１の実施形態と同様に、欠陥修正すべき欠陥中どの程度修正ができるかできないかの情報を黒欠陥、白欠陥別々に取得し、修正の対象となるキラー欠陥数に対する修正可能なキラー欠陥数の比を、黒欠陥、白欠陥別々に算出し、黒欠陥、白欠陥各々の修正可能関数を得る。
【００７６】
次に、上記黒欠陥、白欠陥各々の修正可能係数、上記黒欠陥、白欠陥のキラー欠陥数に基づいて、修正可能不可能を考慮した黒欠陥のキラー欠陥数λｏおよび修正可能不可能を考慮した白欠陥のキラー欠陥数λｃを算出し、修正可能不可能を考慮した全欠陥のキラー欠陥数λを以下の式で算出する。
【００７７】
λ＝λｏ＋λｃ
さらに、マスク歩留まりは、以下に表現される式で予測する。
【００７８】
Ｙｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）
この値が大きいほど、例えば、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、歩留まりは容易に高められると予測される。一方、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合に比べて、歩留まりは一般には低くなると予想される。しかし、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合であっても、欠陥の修復工程に時間・コストをかければ、歩留まりを高くできると予想される。
【００７９】
そして、Ｙｉｅｌｄ＝８０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝６０に比べて易しく、フォトマスクの製造コストを低くでき、逆に、Ｙｉｅｌｄ＝６０の場合、フォトマスクの製造は、Ｙｉｅｌｄ＝８０に比べて難しく、フォトマスクの製造コストが高くなることを意味している。すなわち、Ｙｉｅｌｄ値が大きいほどフォトマスクの製造コストを低くできると予想することができる。
【００８０】
このように本実施形態によれば、マスク欠陥がウェハ上に形成される転写パターンに与える影響度を考慮し、さらに黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリア解析を行うことにより、実用的なフォトマスクの歩留まり予測方法を実現でき、その結果として、フォトマスクの価格設定もしくはデザイン変更を、フォトマスクの設計段階で予め予測することができるようになる。
【００８１】
また、第１の実施形態と第２の実施形態とを比較したところ、第２の実施形態のフォトマスクの歩留まり予測の方が高精度であることが明らかになった。その理由としては、第１の実施形態では、設計パターンデータのパターン幅を一律に太くまたは細くしたが、第２の実施形態では、設計パターンデータのパターン幅を場所毎に変えていることがあげられる。言い換えれば、第２の実施形態で使用しているマスク欠陥情報の方が、第２の実施形態で使用しているマスク欠陥情報よりも有効な情報であるといえる。
【００８２】
なお、本実施形態では、マスク欠陥がウェハ上に転写されるパターンに与える影響度を考慮したが、ウェハ上に形成されるデバイス動作（特性）に与える影響度を考慮しても構わない。デバイス動作とは、例えばゲートがオフのときのリーク電流や、正確に書き込み読み出しが出来るかなどのデバイス動作に影響を及ぼす一般的にチェックされるべきデバイスに関する各動作である。
【００８３】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、クリティカルエリアを算出する際に、設計データから許容欠陥サイズ分のリサイズをセル部のみに適用したが、セル部のみに限定するのではなく周辺回路部をも含む領域でリサイズを行っても良い。
【００８４】
さらに、許容欠陥サイズを算出する際に形状が正方形の欠陥をパターンデータに配置してリソグラフィーシミュレーションを行っていたが、設計データからの許容欠陥サイズ分（各場所に対応する欠陥検査レベル）だけリサイズを行うことも可能である。
【００８５】
さらに、クリティカルエリアを算出する際に、欠陥を用いたが、フォトマスク上の寸法エラー（ＣＤエラー）を用いても同様の計算を行うことが可能である。また、クリティカルエリアの計算をジオメトリ法により行ったが、モンテカルロ法により行っても構わない。
【００８６】
また、上記実施形態では、フォトマスクの歩留まりを予測するために、Ｙｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）の式を用いたが、他の式（方式）により歩留まり予測を行っても構わない。
【００８７】
また、対象となるフォトマスクとしては、例えば、ＫｒＦ露光、ＡｒＦ露光、Ｆ2 露光、ＥＵＶ露光等の光露光に用いられるハーフトーンマスクや、ハーフトーンマスク以外のマスク、例えばレベンソンマスク、ＣＯＧマスク等、あるいはＥＢステッパ、Ｘ線等の非光学系露光に使用されるマスクがあげられる。
【００８８】
また、上記実施形態では、設計パターンデータの形式はＧＤＳであったが、他の形式であっても構わない。
【００８９】
また、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題を解決できる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００９０】
その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。
【００９１】
【発明の効果】
以上詳説したように本発明によれば、クリティカルエリア解析を用いてフォトマスクを評価する際に、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報が反映されるので、クリティカルエリア解析を用いた実用的なフォトマスクの評価方法およびそれをコンピュータに実行するためのプログラムを実現できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施形態のフォトマスクの歩留まり予測方法を示す基本概念図
【図２】従来のウェハの歩留まり予測方法を示す基本概念図
【図３】第１の実施形態の設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）を示す図
【図４】図３の設計パターンデータに対してマスク欠陥スペックだけ黒欠陥、白欠陥別々にリサイズを行う工程（手順）を示す図
【図５】図４の設計パターンデータに基づいて黒欠陥、白欠陥別々にクリティカルエリアを取得する工程（手順）を示す図
【図６】キラー欠陥数とクリティカルエリアと欠陥密度分布の関係を模式的に示す図
【図７】第２の実施形態の設計パターンデータ（ＧＤＳデータ）を示す図
【図８】基本セル上に形状が正方形の欠陥を付加したパターンの平面図
【図９】欠陥サイズａ＝５０、１００、１５０、２００ｎｍ□と振ったパターンを示す図
【図１０】無欠陥パターンおよび図８（ａ）のパターンの光強度分布の算出例を示す図
【図１１】レジスト上に転写される図８（ａ）のパターン（ａ＝１００）の欠陥部の寸法の算出例を示す図
【図１２】欠陥サイズと寸法変動率との関係を示す図
【図１３】許容欠陥サイズの算出結果を示す図
【図１４】設計パターンデータに対して許容欠陥サイズ分だけ黒欠陥、白欠陥別々にリサイズを行う工程（手順）を示す図
【図１５】キラー欠陥、クリティカルエリアの概念図
【符号の説明】
１，１１…設計パターンデータ
１２…基本セル
Ｄ１〜Ｄ７…欠陥
Ｓ１…黒欠陥・白欠陥クリティカルエリアを取得するステップ
Ｓ２…黒欠陥・白欠陥欠陥密度分布を見積もるステップ
Ｓ３…黒欠陥・白欠陥キラー欠陥数を取得するステップ
Ｓ４…前記キラー欠陥数を取得するステップ
Ｓ５…フォトマスクの歩留まりを予測するステップ
Claims (12)
- フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報を用い、前記フォトマスクの設計パターンデータに、前記欠陥に関する情報を反映させた、欠陥考慮パターンデータを生成する工程と、
前記欠陥考慮パターンデータに対してクリティカルエリア分布を算出し、かつ、前記フォトマスク上の欠陥のサイズと、該サイズの欠陥の前記フォトマスク上の単位面積当たりの数との関係についての欠陥密度分布を見積もる工程と、
前記クリティカルエリア分布と前記欠陥密度分布とに基づいて、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報を取得する工程と、
前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報に基づいて、前記フォトマスクを評価する工程と
を有することを特徴とするフォトマスクの評価方法。 - 前記クリティカルエリア分布は、前記欠陥考慮パターンデータで規定されるパターン上に欠陥を仮想的に設けた場合の、前記パターン上の前記欠陥のサイズと、該サイズの欠陥の中心が存在する、前記パターン上に不良を生じさせる領域の最小面積との関係についての分布であることを特徴とする請求項１に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記欠陥検査情報は、各デザインルール毎に対して決められた、前記フォトマスク上において検出するべき欠陥のサイズを含むことを特徴とする請求項１または２に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記フォトマスク上において検出するべき欠陥のサイズの種類は、各デザインルール毎に一つであることを特徴とする請求項３に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記欠陥検査情報は、前記マスクパターンの複数の箇所のそれぞれについて、前記箇所上の欠陥のウェハへの影響度を含むことを特徴とする請求項１または２に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記欠陥のウェハへの影響度は、前記ウェハ上に形成される転写パターンの寸法への影響度、または前記ウェハ上に形成されるデバイスの特性への影響度であることを特徴とする請求項５に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記欠陥考慮パターンデータを生成する工程において、前記フォトマスク上で検出される擬似欠陥の数が減少するように、前記設計パターンデータに前記フォトマスク上の欠陥に関する情報を反映させることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記フォトマスク上のパターンよりも前の世代のデザインルールのパターンの欠陥修正工程に関するデータベースおよび前記フォトマスク上のパターンと同世代のデザインルールのパターンの欠陥修正工程に関するデータベースの少なくとも一方に基づいて、前記欠陥密度分布を見積もることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記クリティカルエリア分布を算出する際に、黒欠陥および白欠陥に対してそれぞれ別々にクリティカルエリア分布を算出し、前記欠陥密度分布を見積もる際に、前記黒欠陥および前記白欠陥に対してそれぞれ別々に欠陥密度分布を見積もり、前記欠陥数に係る情報を取得する際に、前記黒欠陥のキラー欠陥数と前記白欠陥のキラー欠陥数との和を取得することを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載のフォトマスクの評価方法。
- 前記欠陥数に係る情報に基づいてフォトマスクを評価する工程において、前記フォトマスクの歩留まりを予測することを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載のフォトマスクの評価方法。
- Ｙｉｅｌｄ＝ｅｘｐ（−λ）
λ：黒欠陥のキラー欠陥数と白欠陥のキラー欠陥数との和
の式に基づいて、前記フォトマスクの歩留まりを予測することを特徴とする請求項１０に記載のフォトマスクの評価方法。 - コンピュータに、フォトマスク上の欠陥を検査するときに使用される欠陥検査情報を用い、前記フォトマスクの設計パターンデータに、前記欠陥に関する情報を反映させた、欠陥考慮パターンデータを生成させる手順と、
前記欠陥考慮パターンデータに対してクリティカルエリア分布を算出し、かつ、前記フォトマスク上の欠陥のサイズと、該サイズの欠陥の前記フォトマスク上の単位面積当たりの数との関係についての欠陥密度分布を見積もらせる手順と、前記クリティカルエリア分布と前記欠陥密度分布とに基づいて、前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報を取得させる手順と、
前記フォトマスク上の欠陥数に係る情報に基づいて、前記フォトマスクを評価させる手順と
を実行させるためのプログラム。
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