JP4621076B2 - 電子ビーム露光装置 - Google Patents

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Description

本発明は、電子ビーム露光における近接効果の補正を行う電子ビーム露光装置に関する。
近年、半導体装置等の製造におけるリソグラフィ工程において、微細パターンを形成するために、電子ビーム露光装置が使用されるようになってきている。
電子ビーム露光装置では、入射電子がレジスト内で散乱する、いわゆる近接効果の影響により、レジスト上に転写されるパターンの線幅等が設計値と異なる現象が発生することが知られている。
図1は、電子ビームの前方散乱、後方散乱によって生じる近接効果を概略的に示す図である。図1(a)に示すような平行な矩形型のパターンP1、P2を露光する場合、所望のパターンを表す設計パターンに従って電子ビーム露光を行うと、露光後のパターンは図1(b)に示すようなパターンP1a、P2aになってしまう。すなわち、パターンの間の中央部において、パターンの幅が設計値よりも広がってしまう。これは、パターンの各部分からの電子ビームの後方散乱の影響が強いためである。
このような近接効果に対して、電子ビームの散乱状況を予測し、露光量を変化させて設計値どおりのパターンを得るために近接効果を補正する方法が種々検討されている。
図1(c)は、電子ビームの照射強度を変更することにより、近接効果を補正する方法である。パターンを露光する場合、パターン内の全面積を同一強度で露光すると、図1(b)に示すように近接効果が発生してしまう。そこで、他のパターンに近接している部分(図1(c)ではP3、P4の部分)において、電子ビームの照射強度を低減することにより近接効果を補正する。
これに関する技術として、例えば、特許文献1には、ショット寸法を細かくすることなく高精度な露光量マップを作成することのできる電子線描画装置が開示されている。
また、特許文献2では、近接効果補正処理を行った露光強度分布関数のパラメータ抽出用パターン・データに従ってパラメータ抽出用パターンの露光を行い、この露光結果から露光強度分布関数のパラメータを抽出し、寸法精度の高いパターンを作成する荷電粒子ビーム露光方法が開示されている。
特許第3340387号公報 特開2003−218014号公報
上記したように、近接効果に対して、各露光パターンが同じ吸収エネルギーを得られるように各露光パターンの露光量を最適化するために、露光強度分布関数や蓄積エネルギー分布関数に基づいて露光パターン毎に露光量を計算する近接効果補正が行われる。蓄積エネルギー分布関数は、露光強度分布関数と畳み込み積分を用いて表される。例えば式(1)に示すように、後方散乱の影響をガウス分布関数で表した式が用いられる。
Figure 0004621076
ここで、pはパターンの面積密度(メッシュ内部の平均被覆率)、Dは与えた露光量分布、Eは蓄積エネルギー、ηは後方散乱の比率を表す係数である。また、βは後方散乱長であり、例えば8μm程度の長さの次元をもつ量である。これらのパラメータは基板の材質や電子ビームの加速電圧によって変化する。
式(1)の右辺の第1項は前方散乱項、第2項は後方散乱項と呼ばれている。前方散乱は狭い範囲に大きな影響を及ぼし、後方散乱は広い範囲に比較的小さな影響を及ぼすものである。ここでは、前方散乱の効果を無視して、与えた露光量分布がそのまま感光に寄与するエネルギー分布であるとしている。例えば、50kV程度の電子ビーム加速電圧では、前方散乱長が0.05μm以下であり、近接効果補正計算において前方散乱の影響を無視することができる。
式(1)をDについて解くことにより、適切な露光量を求めることが可能である。従来は、このような式を解く際に、CPUを使用し、割り算を多量に含む式の演算を行っていた。このため、処理速度が遅いという問題が生じていた。また、近接効果補正のためにCPUを使用するため、CPUの効率的使用ができず、露光装置の稼働率にも影響を及ぼしていた。
これに対し、CPUのクラスタ化により処理速度の高速化を図ることも考えられているが、クラスタ間のデータ転送に時間がかかり、効果的な解決策にはなっていない。
また、式(1)を解くに際して、Dを逐次代入して適切な露光量を求める方法が採られるが、従来は、解が収束するか否かの判定は困難であるため、ある程度まで計算して打ち切っており、精度の良い値が得られる保証はなかった。
本発明は、かかる従来技術の課題に鑑みなされたものであり、電子ビーム露光における近接効果の補正を精度良くかつ高速に行う電子ビーム露光装置を提供することを目的とする。
上記した課題は、電子ビームが照射される一定の領域をメッシュにより区分けし、各区分けされた領域の面積に対する該区分けされた領域に照射される予定のパターン面積の比率を求めて面積密度マップを作成する面積密度マップ作成手段と、2次元配列データの積和演算を行う積和演算手段と2次元配列データの加算演算を行う加算手段とを備え前記面積密度マップを参照して電子ビームの露光量を補正する近接効果補正手段とを有し、前記近接効果補正手段は、前記各メッシュに含まれるパターンの面積密度の2次元配列データを第1のメモリに格納し、Eを蓄積エネルギー、Dを露光量分布、M 1 を蓄積エネルギーEに寄与するエネルギーを示す行列、ηを後方散乱の比率を表す係数、M=(2η/π)M 1 としたとき、前方散乱を無視した式(A)で表される露光量分布と蓄積エネルギーの関係式を式(B)に変形して、式(B)における右辺のDの係数が0に収束するようにし、前記蓄積エネルギーEを前記面積密度とおいて、前記積和演算手段及び加算手段により積和演算及び加算を所定の回数行って、前記式(B)の左辺のDを右辺のDに代入する操作を繰り返し行い、前記面積密度の2次元配列データを線形変換して算出し、近接効果の補正に用いる露光量データの2次元配列データとして第2のメモリに格納することを特徴とする電子ビーム露光装置により解決する。
本発明では、チップを複数のメッシュに分割して面積密度マップを作成したあと、各メッシュの面積密度を2次元配列データとして、テクスチャメモリ(第1のメモリ)に転送している。そして、面積密度のデータ変換を繰り返し行うことにより適切な露光量データを算出している。データ変換は、式(1)で表される蓄積エネルギー分布関数をDについて逐次代入法により解くことに対応している。これらの処理を、グラフィックプロセッサのシェーダーを用いて行うことにより、データの変換を並列処理することが可能になり、近接効果の補正を高速に行うことができる。
また、上記の形態に係る電子ビーム露光装置において、前記積和演算手段は、第1の2次元配列データを入力して得られる第2の2次元配列データの絶対値の最大値が、該第1の2次元配列データの絶対値の最大値より小さくなることを特徴とする。
式(1)で表される蓄積エネルギー分布関数を逐次代入により解く場合には、計算結果が収束することが要求される。本発明では、線形演算器の出力(第2の2次元配列データ)の絶対値の最大値が入力(第1の2次元配列データ)の絶対値の最大値よりも小さくなるような演算結果をもたらすことにより、演算を複数回行った場合の結果が収束することを保証している。これにより、精度良く近接効果の補正を行うことができる。
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
はじめに、電子ビーム露光装置の構成及び制御部について説明し、近接効果補正を行う近接効果補正部の構成及び露光データの流れについて説明する。次に、近接効果補正処理について説明し、簡単な具体例に適用した場合について説明する。最後に、近接効果補正のシミュレーション計算結果について説明する。
(電子ビーム露光装置の構成)
図2は、本実施形態に係る電子ビーム露光装置の構成図である。
この電子ビーム露光装置は、電子光学系コラム100と、電子光学系コラム100の各部を制御する制御部200とに大別される。このうち、電子光学系コラム100は、電子ビーム生成部130、マスク偏向部140及び基板偏向部150によって構成され、その内部が減圧される。
電子ビーム生成部130では、電子銃101から生成した電子ビームEBが第1電磁レンズ102で収束作用を受けた後、ビーム整形用マスク103の矩形アパーチャ103aを透過し、電子ビームEBの断面が矩形に整形される。
その後、電子ビームEBは、マスク偏向部140の第2電磁レンズ105によって露光マスク110上に結像される。そして、電子ビームEBは、第1、第2静電偏向器104、106により、露光マスク110に形成された特定のパターンSに偏向され、その断面形状がパターンSの形状に整形される。
なお、露光マスク110はマスクステージ123に固定されるが、そのマスクステージ123は水平面内において移動可能であって、第1、第2静電偏向器104、106の偏向範囲(ビーム偏向領域)を超える部分にあるパターンSを使用する場合、マスクステージ123を移動することにより、そのパターンSをビーム偏向領域内に移動させる。
露光マスク110の上下に配された第3、第4電磁レンズ108、111は、それらの電流量を調節することにより、電子ビームEBを基板W上で結像させる役割を担う。
露光マスク110を通った電子ビームEBは、第3、第4静電偏向器112、113の偏向作用によって光軸Cに振り戻された後、第5電磁レンズ114によってそのサイズが縮小される。
マスク偏向部140には、第1、第2補正コイル107、109が設けられており、それらにより、第1〜第4静電偏向器104、106、112、113で発生するビーム偏向収差が補正される。
その後、電子ビームEBは、基板偏向部150を構成する遮蔽板115のアパーチャ115aを通過し、第1、第2投影用電磁レンズ116、121によって基板W上に投影される。これにより、露光マスク110のパターンの像が、所定の縮小率、例えば1/60の縮小率で基板Wに転写されることになる。
基板偏向部150には、第5静電偏向器119と電磁偏向器120とが設けられており、これらの偏向器119、120によって電子ビームEBが偏向され、基板Wの所定の位置に露光マスクのパターンの像が投影される。
更に、基板偏向部150には、基板W上における電子ビームEBの偏向収差を補正するための第3、第4補正コイル117、118が設けられる。
基板Wは、モータ等の駆動部125により水平方向に移動可能なウェハステージ124に固定されており、ウェハステージ124を移動させることで、基板Wの全面に露光を行うことが可能となる。
(制御部の説明)
一方、制御部200は、電子銃制御部202、電子光学系制御部203、マスク偏向制御部204、マスクステージ制御部205、ブランキング制御部206、基板偏向制御部207、ウェハステージ制御部208及び近接効果補正部1を有する。これらのうち、電子銃制御部202は電子銃101を制御して、電子ビームEBの加速電圧やビーム放射条件等を制御する。また、電子光学系制御部203は、電磁レンズ102、105、108、111、114、116及び121への電流量等を制御して、これらの電磁レンズが構成される電子光学系の倍率や焦点位置等を調節する。ブランキング制御部206は、ブランキング電極127への印加電圧を制御することにより、露光開始前から発生している電子ビームEBを遮蔽板115上に偏向し、露光前に基板W上に電子ビームEBが照射されるのを防ぐ。
基板偏向制御部207は、第5静電偏向器119への印加電圧と、電磁偏向器120への電流量を制御することにより、基板Wの所定の位置上に電子ビームEBが偏向されるようにする。ウェハステージ制御部208は、駆動部125の駆動量を調節して基板Wを水平方向に移動させ、基板Wの所望の位置に電子ビームEBが照射されるようにする。上記の各部202〜208は、近接効果補正部1によって適切な露光量等になるように計算されたデータを基に、ワークステーション等の統合制御系201によって統合的に制御される。
図3は、近接効果補正部1の構成を示すブロック図である。近接効果補正部1は近接効果補正計算部2と面積密度計算部3を含んで構成される。
面積密度計算部3は、試料の露光領域を所定の大きさのメッシュに分割し、各メッシュの領域に対する照射される予定のパターンの占める割合(面積密度)を計算する。そして、各メッシュの面積密度を表した面積密度マップを作成する。
近接効果補正計算部2は、面積密度が計算されたデータを入力する入力部4と、入力データを格納するテクスチャメモリ8と、テクスチャメモリ8のデータを加工する積和演算部6と加算部7及びこれらのデータの加工手順を制御する近接効果補正制御部5で構成される。
(露光データの流れ)
図4は、露光データの流れを示す図である。
露光パターンや回路情報が含まれるCADデータ41が記憶装置42に入力された後、このデータを基にして近接効果の補正処理を行う。
CPU43は記憶装置42から露光データを抽出し、面積密度計算等を行った後、近接効果補正計算部2にデータを転送する。近接効果補正計算部2では、電子ビームの後方散乱の影響を考慮した蓄積エネルギー分布関数の式(1)を基に、シェーダーを利用して逐次代入法によりD(露光量分布)を求める。
計算された露光量分布は、CPU43に再び転送され、CPU43においてメインメモリ44を使用して計算した電子ビームの前方散乱の影響を考慮した露光量分布と合算し、適切な露光データを算出して記憶装置42に格納する。この適切な露光データを露光装置45のデータ管理ボード46に転送し、このデータを基に露光量等を制御して電子ビーム露光を行い、所望のサイズのパターンを得る。
図5は、近接効果補正計算部2の内部でのデータの流れを示す図である。近接効果補正計算部2の内部は、GPU(Graphical Processing Unit)5及びGPU5によって並列にアクセスすることができるテクスチャメモリ8で構成される。
テクスチャメモリ8には、後述するように複数のメッシュに分割されて計算された面積密度がメッシュの数分の配列データとして格納される。また、テクスチャメモリ8は、4つ用意され、そのうちの3つのテクスチャメモリ8を用いて面積密度を表した2次元配列データを加工し、最終的に適切な露光量データを得るようにGPU5によって制御する。
(近接効果補正処理)
以下、近接効果の補正の処理について図6のフローチャートを参照して説明する。
本実施形態では、前方散乱の影響はないものとし、後方散乱の影響だけを考慮した式を対象としている。上述したように、近接効果を考慮した電子ビームの蓄積エネルギー分布関数は式(1)のように表される。式(1)について、ノイマン級数展開をして、D(露光量分布)について解き、面積密度に応じた各メッシュに照射される必要な電子ビームのエネルギーを求める。これを基にして適切な露光量を算出することができる。
まず、ステップS11で、形成するパターンの描画データを入力する。
次に、ステップS12で、電子ビームが照射される一定の描画領域を所定の大きさのメッシュに分割する。例えば、チップを約2.048mmの四角形に分割し、それぞれの四角形の中を1辺が1μmの2048×2048個のメッシュに分割する。
次に、ステップS13で、面積密度計算を行う。面積密度計算は面積密度計算部3で行われ、各メッシュに含まれる所望のパターンの面積値を基に計算する。例えば、1辺が1μmのメッシュに含まれるパターンの面積を求め、各メッシュ領域の面積に対する比率を求める。
次に、ステップS14で、メッシュの数分の2次元配列を用意する。例えば、2048×2048の2次元配列E(x、y)を用意する。
次に、ステップS15で、面積密度計算部3で計算された面積密度を2次元配列E(x、y)に格納する。例えば、配列要素は、メッシュ領域がすべてパターンで塗りつぶされる場合は1、パターンが無ければ0というように、0から1の値をとるようにする。
次に、ステップS16で、2次元配列E(x、y)に格納した面積密度データをテクスチャメモリ8に転送する。テクスチャメモリは、2次元のピクセルデータ配列構成になっている。従って、2次元配列E(x、y)の配列要素を同じ形式でテクスチャメモリに格納することができる。
なお、テクスチャメモリの各ピクセルのデータは、RGBA(3原色強度とアルファブレンディング係数)を表すことができ、ハードウエアに依存するが、それぞれ、8ビット、16ビット又は32ビットの情報量で表すことができる。従って、1メッシュの面積密度データをR,G,B,Aのいずれかに対応させることによりテクスチャサイズの4倍のメッシュのデータを処理することができる。
次に、ステップS17で、テクスチャメモリ8に格納されたテクスチャデータに対してレンダリング(描画処理)を行い面積密度の加工をする。
次に、ステップS18で、レンダリングを所定の回数実行したか否かを判定する。レンダリングを所定の回数実行した場合は近接効果補正処理を終了する。所定の回数実行していない場合にはステップS17にもどり、レンダリングを継続する。
本実施形態では、以下に示すGX,GY,ADD,PRODの4種類のレンダリングアルゴリズムを用いる。これらのアルゴリズムは、HLSL(High Level Shader Language)やGLSL(openGL Shader Language)などのピクセルパイプラインを制御するための言語により、シェーダーの1パス(1レンダリング)として実装することができる。
GX:X方向へのガウス分布とピクセルデータの畳み込みを行う。各ピクセル(本実施形態では、4個分のメッシュに対応する)の出力は、図7に示すように、対応する入力ピクセルのX方向に隣接するデータにガウス分布の重みをつけて和をとったものになる。
GY:Y方向へのガウス分布とピクセルデータの畳み込みを行う。各ピクセルの出力は、図7に示すように、対応する入力ピクセルのY方向に隣接するデータにガウス分布の重みをつけて和をとったものになる。
ADD:加算を行う。図7に示すように、2つのテクスチャデータ(Ina、Inb)の各ピクセル要素毎に指定した重みをつけて加算し、出力テクスチャに書き出す。さらに、任意の定数を各ピクセルに加算する機能も有する。
PROD:積算を行う。図7に示すように、2つのテクスチャデータ(Ina、Inb)の各ピクセル要素毎に積をとり、出力テクスチャに書き出す。
これらの、テクスチャデータからテクスチャデータへのレンダリング操作(描画操作)を繰り返し行い、近接効果補正に必要な露光量分布を求める。
このように、本実施形態では、テクスチャメモリ8間のデータの変換を加算と乗算だけで行っている。従って、除算の処理がないため、計算の実行速度を速くすることができる。さらに、シェーダーに実装することにより、テクスチャメモリ8に対する並列演算処理が可能となり、高速に実行することができる。並列度はハードウエアに依存するが、例えば、16パイプライン処理を実現することができる。
また、後方散乱の影響をGPU5で計算処理をすることにより、その間CPU43に余裕ができる。よって、GPU5での後方散乱の影響の計算と、CPU43での前方散乱の影響の計算とを同時に行うことができ、近接効果補正を効率的に実行することができる。
(具体例)
以下、式(1)で表した蓄積エネルギー分布関数に基づいて近接効果補正を行う例について説明する。ここでは、図8に示すようにメッシュ領域が2つ(領域81a及び領域81b)の場合を例にとって説明する。例えば、メッシュサイズが1μmで切られており、縦1μm×横2μmの領域にパターンがすべて入っているような場合である。
式(1)は行列を使用して式(2)のように書くことができる。
Figure 0004621076
式(2)も式(1)と同様に、右辺の第1項は、前方散乱を無視して、与えた露光量だけ蓄積エネルギーEに寄与するとしたものである。また、第2項は、後方散乱項であり、対角成分はある領域へ電子ビームが照射された後、同じ領域へ跳ね返って蓄積エネルギーEに寄与するエネルギーを示している。非対角成分は、ある領域へ電子ビームが照射され、別の領域へ跳ね返って蓄積エネルギーEに寄与するエネルギーを示している。この別の領域へ跳ね返る比率は領域同士の距離をパラメータとしたガウス分布になっている。なお、πは2次元ガウス分布の規格化定数である。
右辺の行列をMとおくと、式(3)のように書ける。
Figure 0004621076
右辺第2項の一部を右辺第1項に移動すると式(4)のようになる。
Figure 0004621076
さらに変形すると式(5)のように書ける。
Figure 0004621076
式(5)について、ノイマン級数展開を行うことにより、Dについて解くことができる。すなわち、式(5)の右辺のDに左辺のDを逐次代入し、右辺のDの係数項が0になるか、又は0に近似できれば、DをEで表すことができる。これにより、適切な露光量を算出することができる。
ここで、右辺のDの係数が0に収束するか否かは、(M−η)/(1+η)の固有値のうちの絶対値の最大値が1より小さいか否かで判定できる。本実施形態の場合、β、p81a、p81b、ηの値がとり得る範囲内でどのような値をとったとしても、(M−η)/(1+η)の固有値のうちの絶対値の最大値は1より小さくなることが計算により求められた。
従って、2次元配列データ(M−η)/(1+η)を入力としてレンダリング操作GX、GYを行って得られる(M−η)/(1+η)の絶対値は、入力の絶対値よりも必ず小さくなる。
このように式(1)を式(5)のように変形することによって、式(5)の右辺のDの係数が0に収束することになり、精度良いDの値を得ることが保証される。
なお、レンダリング操作を繰り返し実行して、式(5)の右辺のDに左辺のDを7回代入する7次まで逐次代入をすると、係数行列が0に収束する。よって、7次まで逐次代入を行い、式(5)の右辺のDをEで置き換えた級数和を近似解としている。
また、ここでは、2つのメッシュ領域について説明したが、実際には、露光量分布を精度良く求めるために分割領域の数は多くなる。例えば、10mm×10mmのチップを1μm角のメッシュで分割した場合、分割領域の数は10個になる。この場合でも、行列の要素数が多くなるだけであり、適切な露光データを求める計算の手順は本実施形態で説明した方法と同様である。
以下に、式(5)を用いて、適切な露光量を算出する例を示す。
図9は面積密度から適切な露光量を求めるレンダリングアルゴリズムの適用例である。
なお、ここでは単位面積あたりの電子ビームの照射エネルギーを一定としている。この場合、近接効果がなければ蓄積エネルギーEは面積密度pの定数倍であらわすことができるので、式(5)の蓄積エネルギーEを面積密度pとおいて解を導出する。
また、ここでは、テクスチャメモリはB〜Bの4つを用いる。このうち、Bは読み込み専用であり、B〜Bは読み込み書込み兼用である。
まず、各メッシュにおけるパターンの被覆率を表す面積密度pを読み出し専用バッファBに格納する。
次に、図9に示すように、レンダリングアルゴリズムのGXを用いてBのデータ(面積密度)を変換してBに転送する。これは、元の面積密度についてX方向へのガウス分布とピクセル(メッシュに含まれるパターン面積)データの畳み込み(Convolution)演算を行うことに対応している。すなわち、ある位置のメッシュに対して±3β以内の各メッシュからの後方散乱の影響を足し合わせた値を計算している。
次に、レンダリングアルゴリズムのGYを用いてBのデータを変換してBに転送する。ここでは、X方向の後方散乱の影響を計算した面積密度について、Y方向の後方散乱の影響を足し合わせた値を計算している。
次に、レンダリングアルゴリズムのADDを用いてBのデータとBのデータを加算してBに転送する。ここでは、XY方向の後方散乱の影響を計算した面積密度と元の面積密度とを足し合わせている。これにより、周囲の後方散乱の影響を考慮した面積密度を得ることができる。
ここまでの処理で図9の1次のレンダリング操作を行い、式(5)について1次の計算を行ったことになる。すなわち、式(5)の右辺のDをEとおいて計算をしたことになる。
続けて、図9の2次のレンダリング操作を実行すると、式(5)について2次までの計算を行ったことになる。すなわち、式(5)の右辺のDに1次のレンダリングを実行した結果を代入したことになる。
上記のような計算を所定のパスの回数だけ繰り返して行う。例えば、n次まで求めるには、4n−1回のパス(変換操作)が必要となり、7次までの計算では27回の変換操作が必要となる。この操作にかかる時間は、例えば、動作クロックがコア300MHz、メモリ500MHzのグラフィックチップGeForce6600を使用すると、約3分で行うことができる。
(シミュレーション計算結果)
図10に、本実施形態の近接効果補正を所定のパターンに対して行った結果を示す。ここでは、図10(a)に示すような、領域91、92内にパターン91a〜91c及び92a〜92cが存在する場合を対象とした。
図10(b)は、図10(a)のパターンに対して本実施形態の近接効果補正方法により露光量分布をシミュレーション計算して求めた結果を示す図である。図10(b)の横軸は位置を表し、縦軸は蓄積エネルギー量を示している。図10(b)の●でプロットした線は図10(a)に示すパターンの面積密度で与えられる蓄積エネルギー量分布を表している。また、×でプロットした線は、元の面積密度で与えられた蓄積エネルギー量分布が後方散乱の影響で変化する様子を示している。また、○でプロットした線は、本実施形態の近接効果補正方法により7次の近接効果補正を行ったシミュレーション計算結果を示している。なお、ここでは、電子ビーム照射によるエネルギーは、単位面積あたり一定であるとしている。
図10(b)の×でプロットした線に示すように、後方散乱の影響により元の面積密度で与えられた蓄積エネルギー量分布は領域91の周辺部に行くに従って低くなっている。また、領域92では領域91の境界周辺から反対側の周辺にかけて蓄積エネルギー量分布が徐々に低くなっている。
このような近接効果を補正するためには、蓄積エネルギー量分布が図10(b)の○でプロットした線になるように露光量を補正すれば良いことが分かる。例えば、領域91の周辺に行くに従って蓄積エネルギー量分布が高くなっている。従って、領域91の周辺に行くほど露光量を多く与えなければならないことになり、その場所の露光ショット時間を長くとれば、所望のパターンを形成することが可能になる。
なお、7次までの計算は、従来の除算を含んだ式を並列処理をしないでCPUを用いて実行する場合には、10数時間を要していたが、本実施形態の近接効果補正処理方法では、約3分で実行でき、実行速度が格段に向上することを確認した。
以上説明したように、本実施形態では、面積密度マップを作成したあと、各メッシュの面積密度を2次元配列データに対応させ、テクスチャメモリ8に転送している。テクスチャメモリ8に転送した面積密度データは所定の回数だけデータ変換を繰り返し実行している。これによって、蓄積エネルギー分布関数をノイマン級数展開して、Dについて逐次代入によって解き、近接効果補正を行うことができる。この場合に、乗算と加算だけを用い除算を使用していないため、高速に近接効果補正を行うことができる。
また、上記の処理をシェーダーを用いて行うことにより、データ変換を並列処理することが可能になり、従来に比べ格段に速く近接効果補正を行うことが可能になる。
さらに、線形演算器の出力の絶対値の最大値が入力の絶対値の最大値より小さくなるような演算結果をもたらすことにより、演算結果が収束することが保証される。これにより、近接効果の補正を精度良く行うことが可能となる。
図1(a)〜(c)は、電子ビーム露光による近接効果を説明するための図である。 本発明の実施形態で使用される電子ビーム露光装置の構成図である。 図2に係る電子ビーム露光装置の近接効果補正部の構成図である。 露光データの流れを示す図である。 近接効果補正計算部内の露光データの流れを示す図である。 本実施形態の近接効果補正処理のフローチャートである。 本実施形態で使用するレンダリングアルゴリズムを説明する図である。 本実施形態の具体例を説明するための図である。 本実施形態の具体例で使用するレンダリングアルゴリズムの適用例を示す図である。 図10(a)は、近接効果補正のシミュレーションの対象としたパターンの例を示す図である。図10(b)は、近接効果補正方法のシミュレーション結果を示す図である。
符号の説明
1…近接効果補正部、2…近接効果補正計算部(近接効果補正手段)、3…面積密度計算部(面積密度マップ作成手段)、5…近接効果補正制御部(GPU)、6…積和演算部、7…加算部、8…テクスチャメモリ、100…電子光学系コラム、101…電子銃、102…第1電磁レンズ、103…ビーム整形用マスク、103a…矩形アパーチャ、104…第1静電偏向器、105…第2電磁レンズ、106…第2静電偏向器、107…第1補正コイル、108…第3電磁レンズ、109…第2補正コイル、110…露光用マスク、111…第4電磁レンズ、112…第3静電偏向器、113…第4静電偏向器、114…第5電磁レンズ、115…遮蔽板、115a…アパーチャ、116…第1投影用電磁レンズ、117…第3補正コイル、118…第4補正コイル、119…第5静電偏向器、120…電磁偏向器、121…第2投影用電磁レンズ、123…マスクステージ、124…ウェハステージ、125…駆動部、127…ブランキング電極。

Claims (8)

  1. 電子ビームが照射される一定の領域をメッシュにより区分けし、各区分けされた領域の面積に対する該区分けされた領域に照射される予定のパターン面積の比率を求めて面積密度マップを作成する面積密度マップ作成手段と、
    2次元配列データの積和演算を行う積和演算手段と2次元配列データの加算演算を行う加算手段とを備え前記面積密度マップを参照して電子ビームの露光量を補正する近接効果補正手段とを有し、
    前記近接効果補正手段は、前記各メッシュに含まれるパターンの面積密度の2次元配列データを第1のメモリに格納し、Eを蓄積エネルギー、Dを露光量分布、M 1 を蓄積エネルギーEに寄与するエネルギーを示す行列、ηを後方散乱の比率を表す係数、M=(2η/π)M 1 としたとき、前方散乱を無視した式(A)で表される露光量分布と蓄積エネルギーの関係式を式(B)に変形して、式(B)における右辺のDの係数が0に収束するようにし、前記蓄積エネルギーEを前記面積密度とおいて、前記積和演算手段及び加算手段により積和演算及び加算を所定の回数行って、前記式(B)の左辺のDを右辺のDに代入する操作を繰り返し行い、前記面積密度の2次元配列データを線形変換して算出し、近接効果の補正に用いる露光量データの2次元配列データとして第2のメモリに格納することを特徴とする電子ビーム露光装置。
    Figure 0004621076
  2. 前記積和演算手段は、第1の2次元配列データから第2の2次元配列データへの線形変換を行う際に、該第1の2次元配列データの前記各メッシュの周囲のデータに重みをつけて加算することを特徴とする請求項1に記載の電子ビーム露光装置。
  3. 前記周囲のデータにつける重みは、当該周囲の領域が当該メッシュに影響を与える度合いを示すガウス分布の値であることを特徴とする請求項2に記載の電子ビーム露光装置。
  4. 前記積和演算手段は、各メッシュのx方向に隣接するメッシュのデータとガウス分布の値との畳み込み積分及び各メッシュのy方向に隣接するメッシュのデータとガウス分布の値との畳み込み積分を行うことを特徴とする請求項1に記載の電子ビーム露光装置。
  5. 前記積和演算手段において、第1の2次元配列データを入力して得られる第2の2次元配列データの絶対値の最大値は、該第1の2次元配列データの絶対値の最大値より小さくなることを特徴とする請求項1に記載の電子ビーム露光装置。
  6. 前記加算手段は、2つの2次元配列データの各要素にそれぞれ所定の重みをつけて該各要素毎に加算することを特徴とする請求項1に記載の電子ビーム露光装置。
  7. 前記積和演算及び加算はシェーダーによって行うことを特徴とする請求項1に記載の電子ビーム露光装置。
  8. 前記近接効果補正手段によって得られる露光量データに基づいて電子ビーム露光を行うことを特徴とする請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の電子ビーム露光装置。
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