(57)【要約】【課題】本発明は、ダブルパターニング法によって形成されるパターンの評価を、マスクを用いた転写前に適正に行うパターン測定装置、或いはダブルパターニング法によって形成されるパターンのずれの評価を適正に行うパターン測定装置の提供を目的とする。【解決手段】上記目的を達成するために、以下に二重露光に用いられる２つのマスクに対する荷電粒子ビーム照射に基づいて、形成される第１のマスク画像と、第２マスク画像のパターンエッジを輪郭線化したデータについて、露光シミュレーションを実行し、当該露光シミュレーションが行われた２つの輪郭線を、前記マスクの設計データの座標情報に基づいて、重ね合わせるパターン測定装置を提案する。更に二重露光用に分離された分離個所の位置情報に基づいて、荷電粒子ビームによる測定条件を設定するパターン寸法測定装置を提案する。【選択図】  図４
2010199462.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料に対する荷電粒子ビームの照射に基づいて得られる情報に基づいて、前記試料上のパターンを測定するパターン寸法測定装置において、
二重露光に供されるフォトマスクの設計データを記憶する記憶媒体と、
前記二重露光用に分割された第１のフォトマスクと、第２のフォトマスクに対する前記荷電粒子ビームの照射に基づいて得られる第１のフォトマスク画像情報と第２のフォトマスク画像情報のそれぞれに施された露光シミュレーションによって得られる２つの情報を、前記設計データが有するパターンの位置情報に基づいて重ね合わせる演算装置とを備えたことを特徴とするパターン寸法測定装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記第１のフォトマスク画像情報と第２のフォトマスク画像情報は、前記第１のフォトマスク画像と、第２のフォトマスク画像の荷電粒子ビーム画像上のパターンエッジが輪郭線化されたものであることを特徴とするパターン寸法測定装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記演算装置は、重ね合わせられた第１のフォトマスク画像情報と、第２のフォトマスク画像情報上のパターン寸法を測定することを特徴とするパターン寸法測定装置。
【請求項４】
試料に対する荷電粒子ビームの照射に基づいて得られる情報に基づいて、前記試料上のパターンを測定するパターン寸法測定装置において、
二重露光に供されるフォトマスクの設計データを記憶する記憶媒体と、前記試料に対する荷電粒子ビーム照射条件を設定するレシピ設定部を備え、当該レシピ設定部は、前記二重露光用に分割される第１のフォトマスクと、第２のフォトマスクの分離部分の位置情報に基づいて、前記パターン寸法の測定位置を設定することを特徴とするパターン寸法測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体デバイス等の計測方法、及び装置に係り、特に縮小投影型露光装置によるダブルパターニング技術によって形成されるパターンを評価するのに好適な計測方法、及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体素子の製造装置の１つであるステッパ（縮小投影露光装置）は、レジストが塗布された半導体ウェハ上に、フォトマスクやレチクル等に形成されたパターンを、投影レンズにより縮小して投影する装置である。
【０００３】
昨今、形成されるパターンの微細化に伴い、走査電子顕微鏡等によって、形成されたパターンを測定、或いは検査し、その出来栄えを評価する手法が、半導体の測定検査の主流となりつつある。例えば特許文献１には、複数層に重なったパターンの重なりを評価する手法が提案されている。上層と下層の重なりは、上下層間の接続が適正になされているか否かを判断するための重要な評価項目である。
【０００４】
また、非特許文献１には、ＯＰＣ処理を施した設計データに対し、露光シミュレーションを行い、ホットスポットを抽出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２４８０８７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】東芝レビューＶol.６２、Ｎo.１２（２００７）ｐ７４−７７、「ＳｏＣ製造のＤＦＭを実現する情報連携プラットフォーム」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
次世代デバイス製造で要求されるパターンサイズは、ステッパに使用される光源の波長より遙かに小さいサイズとなっている。このような条件下の中、更なる微細化を可能とする技術として、ダブルパターニング技術（二重露光技術）がある。ダブルパターニングは、一層分のデザインデータを２マスク分に分割して複数回の露光を行うリソグラフィ方法で、デザインを分割することによりｋ１値を大きくし、リソグラフィの難易度を下げる技術である。一例として第１パターニング→加工１，第２パターニング→加工２を繰り返して一層分のパターニングをウェハ上に完成させるものがある。
【０００８】
このダブルパターニングで大きな問題となるのが、第１パターニングと第２パターニング間の位置ずれ（重ね合わせ精度，重ね合わせずれ量などと言う）である。理想は、第１パターンと第２パターンの間にずれ量は存在せず、例えばラインパターンならば継ぎ目が無く一本のラインとしてウェハ上に形成されることである。
【０００９】
しかし実際にはパターン接合部における合わせずれやパターンくびれは存在し、ダブルパターニング技術を適用して、微細なパターンを適正に形成するためには、第１パターンと第２パターン間のずれ等を適正に評価し、半導体パターンの設計データや製造プロセスにフィードバックする必要がある。
【００１０】
しかしながら、上述のようなくびれ等は、２つのマスクを用いた転写を行った上で、評価してみなければ、実際のずれを求めることは困難である。また、第一マスクによる露光によって転写されたパターンの一部（スティッチング部）は、第二マスクによる露光によって転写されたパターンに隠れてしまうため、当該隠れた部分の形成状況を正確に把握することが困難であり、結果として、スティッチング部を適正に評価することが難しい。
【００１１】
一方、特許文献１に説明されているような重なりを二次元的に評価する手法は、複数層に跨るパターンを評価する上では非常に有効であるが、第２の露光によって隠れてしまう第１のパターンの形状評価が困難であり、更に両者間の相対的なずれを測定するための技術が十分に確立されていない。
【００１２】
また、非特許文献１に説明されている露光シミュレーションからホットスポットを抽出し、当該ホットスポットをＳＥＭ等で測定する手法は、実際に転写されたパターンと近似するシミュレーション結果に基づく評価が行えるという点において、非常に有効なものであるが、ダブルパターニングによって形成されるパターンを適正に評価する手法については何も説明がされていない。
【００１３】
以下に、ダブルパターニング法によって形成されるパターンの評価を、マスクを用いた転写前に適正に行うことを目的としたパターン測定装置、或いはダブルパターニング法によって形成されるパターンのずれの評価を適正に行うことを目的としたパターン測定装置について、説明する。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、以下に二重露光に用いられる２つのマスクに対する荷電粒子ビーム照射に基づいて、形成される第一のマスク画像と、第二マスク画像のパターンエッジを輪郭線化したデータについて、露光シミュレーションを実行し、当該露光シミュレーションが行われた２つの輪郭線を、前記マスクの設計データの座標情報に基づいて、重ね合わせるパターン測定装置を提案する。更に二重露光用に分離された分離個所の位置情報に基づいて、荷電粒子ビームによる測定条件を設定するパターン寸法測定装置を提案する。
【発明の効果】
【００１５】
上記構成によれば、本来異なる２つのマスク画像を、半導体の設計データが持つ座標情報を用いて重ね合わせているため、正確な重ね合わせに基づく、ダブルパターニング後のパターンを、転写を行うことなく画像化し、それに基づく測定を行うことができる。更に、スティッチング部の評価のために、複数のスティッチング部ごとに、いちいち位置情報を登録することなく、測定条件設定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】ダブルパターンニングにおけるレイアウトデータの分割とマスク製造プロセスを説明するフローチャート。
【図２】スプリットされたパターンの画像形成から、当該画像に基づく合成画像を形成するまでのプロセスを説明する図。
【図３】マスクのＳＥＭ画像取得に基づく、ダブルパターニング後のパターン像（シミュレーション後のパターン像）の形成例を説明する図。
【図４】スプリットされた２つのマスク画像取得に基づいて、ダブルパターニング後の転写画像を作成するプロセスを説明する図。
【図５】ダブルパターニングによって形成されるパターンの寸法変動要因を説明する図。
【図６】寸法測定位置によって、スティッチング部の寸法値が変動する原理を説明する図。
【図７】面積評価に基づいて、スティッチング部の出来栄えを評価する手法を説明する図。
【図８】スティッチング部を二次元的に評価する手法を説明する図。
【図９】スティッチング部の二次元的な評価結果をウェハマップ状に表示した例を説明する図。
【図１０】２つのレイヤーの重ね合わせによって生じるクリティカルな部位の一例を説明する図。
【図１１】複数の転写工程で形成されたパターンの一例を説明する図。
【図１２】ダブルパターニングによって形成されるパターンの妥当性を評価するプロセスを説明する図。
【図１３】半導体ウェハを測定するＳＥＭのレシピ作成プロセスを説明する図。
【図１４】複数露光によって形成されるパターンを測定するためのシステム構成例を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
ダブルパターニング法は、１つの設計データ（レイアウトデータ）から２重露光用の第一のマスクと第二のマスクを作成しそれぞれ単独に露光し最終的に目的の形状の転写を行う手法である。従って、設計データをデザインルールの厳しい場所で分割（Sprit）すると、２つの転写パターン間のつながり部分（スティッチング部）に、パターン形状の変化（パターンの崩れ）が発生する可能性がある。このような個所を、測定装置等による管理ポイント（ホットスポット：Hotspot）とし、適正な評価を行うことで、露光プロセス条件の最適化や設計データの変更を効率良く行うことが可能となる。但し、２つのマスクを用いた露光を、分けて行うため、その合わせ精度は、きわめて厳しい精度が要求され、例えば３ｎｍ以下のオーバレイ精度が要求される。半導体ウェハに転写されたパターンを測定すると、その出来栄えから合わせ精度を評価することができるが、実際に転写した後でなければ、測定ができないため、効率が悪い。また、転写されてしまうと、２つの露光プロセスによって形成されたパターンの一部が重畳したような状態となるため、上層のパターンに隠れた下層のパターンを適正に評価することが難しい。
【００１８】
以下に、２重露光用に２つに分割されたマスクの走査電子顕微鏡画像を設計データをもとに取得し、この画像から、パターンエッジの輪郭線を生成し、当該輪郭線を所定の形式に変換（例えばＧＤＳ形式）した上で、２重露光の転写シミュレーションを行う手法を、スティッチング部の評価手法の一例とした種々の計測手法を説明する。この２つのシミュレーション結果を重ね合わせることで、ウェハを作成すること無く、スティッチング部の妥当性の検査や重ね合わせ精度に対するマージンの評価を高精度に行うことができる。
【００１９】
上述の手法を含めた本実施例にて説明する手法によれば、例えば以下のような効果が期待できる。
（１）実際に露光に使用するマスク形状をシミュレーションに用いることで、高精度化が図れる。
（２）オリジナルの設計データから分割された２つのマスクのスティッチング部のマスクしあがりについて、２つのマスク輪郭線を重ね合わせる事により、その仕上がり形状の妥当性の評価とスティッチング量の管理が可能となる。
（３）さらに上記シミュレーションで得られたホットスポット情報を用いて転写パターンの妥当性評価を行う。
（４）マスク欠陥検査結果を、ショット接続部での擬似欠陥フィルターとして用いたり、当該欠陥情報を用いて欠陥のレビューを行うことが可能となる。
（５）マスク製造プロセスにおいて、コストの低減，製造期間の短縮，品質管理の最適化がはかれる。
（６）ウェハ上のパターン出来栄え管理の最適化、ウェハ上のパターンのシステマティック欠陥管理が行える。
【００２０】
以下、複数露光によって形成されるパターン、或いは複数露光工程の妥当性を判断、或いは測定，検査が可能な手法及び装置を、図面を用いて説明する。図１４は、走査電子顕微鏡画像（以下ＳＥＭ画像と称することもある）上のパターンから、複数露光によって形成されるパターンを測定するためのシステム構成の一例を説明する図である。
【００２１】
なお、以下の説明では、荷電粒子線装置の一態様として、走査電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）を用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を形成する集束イオンビーム（Focused Ion Beam：ＦＩＢ）装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。
【００２２】
図１４は、データ管理装置１４０１を中心として、複数のＳＥＭが接続されたシステムを例示している。特に本実施例の場合、ＳＥＭ１４０２は主に半導体露光プロセスに用いられるフォトマスクやレチクルのパターンの測定や検査を行うためのものであり、ＳＥＭ１４０３は主に、上記フォトマスク等を用いた露光によって半導体ウェハ上に転写されたパターンを測定，検査するためのものである。ＳＥＭ１４０２とＳＥＭ１４０３は、電子顕微鏡としての基本構造に大きな違いはないものの、それぞれウェハとフォトマスクの大きさの違いや、帯電に対する耐性の違いに対応した構成となっている。
【００２３】
各ＳＥＭ１４０２，１４０３にはそれぞれの制御装置１４０４，１４０５が接続され、ＳＥＭに必要な制御が行われる。各ＳＥＭでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。
【００２４】
電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子（Secondary Electron：ＳＥ）或いは後方散乱電子（Backscattered Electron：ＢＳＥ）は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。
【００２５】
また、走査偏向器による走査は任意の大きさ，位置、及び方向について可能であり、後述する画像を形成するための走査やエッジ部分への選択的走査を可能にしている。
【００２６】
以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置１４０４，１４０５にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線１４０６，１４０７を介してデータ管理装置１４０１に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、ＳＥＭによって得られた信号に基づいて測定を行うデータ管理装置を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、データ管理装置にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、ＳＥＭの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。
【００２７】
また、上記データ管理装置或いは制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定、或いは演算が行われる。更にデザインデータ管理装置には、半導体製造工程に用いられるフォトマスク（以下単にマスクと称することもある）やウェハの設計データが記憶されている。この設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、データ管理装置とは別に設けられた記憶媒体にデザインデータを記憶させておいても良い。また、データ管理装置１４０１には、図示しないシミュレータが接続されており、ＳＥＭ画像から抽出された輪郭線を当該シミュレータに伝送すると共に、シミュレータは製造プロセス条件を加味したレイアウト形状を、データ管理装置１４０１に伝送する。なお、シミュレーション用のソフトウェアをデータ管理装置１４０１にて実行することも可能である。
【００２８】
また、データ管理装置１４０１は、ＳＥＭの動作を制御するプログラム（レシピ）を、半導体の設計データに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部としても機能する。具体的には、設計データ上で所望の測定点，オートフォーカス，オートスティグマ，アドレッシング点等のＳＥＭにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、ＳＥＭの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。
【００２９】
次に、２重露光（以下、ダブルパターニングと称することもある）によって形成されるパターンの妥当性を評価するプロセスを、図１２を用いて説明する。
【００３０】
最初に、設計データより読み出したマスクのレイアウトデータを、複数の露光プロセスにて露光を行うべく、分割を行う（ステップ１２０２）。そしてそれぞれのレイアウトデータに基づいて、電子線描画装置などでマスクプレート（ガラス板）などにパターンニングし、マスクを製造する（ステップ１２０３）。
【００３１】
次に、製造した２以上のマスクを、上述したＳＥＭ１４０２を用いて測定し（ステップ１２０４）、ＳＥＭ１４０２によって得られた画像に基づいて、パターンの輪郭線を抽出する（ステップ１２０５）。パターンエッジの輪郭線化は、例えばＳＥＭ画像上のエッジの輝度分布をプロファイル化し、同じ輝度を持つ部分を繋ぎ合せる等の手法によって行われる。なお、輪郭線化は、データ管理装置１４０１で行っても良いし、制御装置１４０４で行うようにしても良い。
【００３２】
ガラス基板上に形成されたパターンは、近接効果補正（Optical Proximity Correction：ＯＰＣ）用のパターン（以下、ＯＰＣパターンと称する）が付加された状態のものであり、半導体ウェハに実際に露光されるパターンの形状とは異なる形状となっている。このようなフォトマスクを用いて、縮小投影露光装置を用いた露光後のパターン形状を予測するために、転写シミュレーション（ステップ１２０６）を行い、２以上に分割されたフォトマスクパターンによる露光後のパターン形状を抽出する。当該処理は、ＳＥＭ１４０２に設けられた制御装置１４０４やデータ管理装置１４０１にて行われる。
【００３３】
次に、データ管理装置１４０１、或いは当該データ管理装置１４０１に接続される他の記憶媒体等に記憶されている設計データを用いて、２以上に分割されたフォトマスクパターンの輪郭線の重ね合わせを行い、２重露光によって、半導体ウェハに転写された予測形状を生成する（ステップ１２０７）。この重ね合わせには、フォトマスクと同等に分割された設計データのレイアウトデータと、上記輪郭線との間でパターンマッチングを行い、設計データの位置情報を利用して、２つに分割された輪郭線データの接続を行うようにしても良い。なお、パターンマッチングは種々の手法の適用が可能であり、特に、輪郭線化されたデータは、ベクトルデータの抽出が容易であるため、ベクトルデータ間のパターンマッチングも可能である。
【００３４】
更にユニークなパターンを用いてレイアウトデータと輪郭線データ間のマッチングを行うことも可能である。
【００３５】
以上のようにして形成された輪郭線データを、位置情報と共に、ＧＤＳデータとして記憶媒体に記憶する（ステップ１２０８）。
【００３６】
上述のようにして形成されたＧＤＳデータに対し、ＤＲＣ（デザインルールチェック：ステップ１２０９），ＯＲＣ（光学的ルールチェック：ステップ１２１０），ＬＰＥ（回路パラメータ抽出：ステップ１２１１）等を実施する。これらの各種検証も、上述のように２重露光後のパターンの輪郭線を正確に形成することによって、高精度に実施することができる。特に、上述のＬＰＥに関しては、ＬＰＥによって得られた結果を当該設計回路のネットリストにバックアノテートする事により、高精度なＳＰＩＣＥ（回路シミュレーション：ステップ１２１２）や遅延計算等を行う事ができる。
【００３７】
次に、ダブルパターンニングに用いられるマスクの設計及び製造プロセスを図１に例示する。
【００３８】
まず、一般的な半導体レイアウト設計と同様に回路パターンを示すレイアウトデータ１１をレイヤー毎にレイアウトする。この設計過程ではＤＲＣ（デザインルールチェック），ＯＲＣ（光学的ルールチェック），ＬＶＳ（回路照合）等の設計検証が完全に行われており、エラーに対して完全にクリーンな状態を保っている。
【００３９】
次に上記のエラーの無いレイアウトデータ１１に対して隣接図形間の距離の判定を行い、２重露光の必要なパターンの抽出を行う。これを一般的には、スプリット処理１２と呼び隣接パターン同士の仮想的なレイヤー番号を互い違いになる様に変更を行い、場所によっては１つの閉図形を分割してそれぞれを異なる仮想的なレイヤーに分割する。
【００４０】
この様にして得られた２つのレイヤーのデータ１３，１４をそれぞれＭＤＰ処理１５を行い、マスク製造１６を行うことで、第一のマスク１７と第二のマスク１８として製造する。なお、ＭＤＰ（Mask Data Preparation）処理とは、レイアウトデータを、電子線描画装置等の描画データに変換する処理のことであり、この変換プロセスにおいて、例えばホットスポットと呼ばれる欠陥候補部位を抽出することも可能である。
【００４１】
次に製造されたマスク像から輪郭形状を抽出する方法について図２を用いて説明する。製造された２つのマスクの画像をマスク用ＣＤ−ＳＥＭ２１により撮像し、第一マスクの画像２２，第二マスクの画像２３を得る。このマスク用ＣＤ−ＳＥＭとは例えば、図１４に例示したＳＥＭ１４０２と同じものである。スプリット処理によって、分離された部分の位置情報を、例えば図１４に例示するデータ管理装置１４０１に伝送し、記憶する。この位置情報は、以下に説明するレシピ作成に用いられる。分離された部分のパターンの形成具合如何では、第一マスクによって露光されたパターンと、第二マスクによって形成されたパターン間の接続が適正に行われない可能性もある。よって、当該部分を測定対象とすべく、上述の位置情報を利用して、マスク用ＣＤ−ＳＥＭのレシピを予め作成しておく。スプリット処理は、外部の半導体製造用ソフトウェアを実行する外部コンピュータ１４０８にて行われ、当該外部コンピュータ１４０８から必要な情報が、データ管理装置１４０１に伝送される。
【００４２】
データ管理装置１４０１では、分離部分の位置情報に基づいて、ＳＥＭ１４０２による画像取得領域の位置を決定し、その情報に基づいて、レシピを作成する。なお、レシピを作成する場合には、所定の条件に基づいて、画像を取得するための視野（Field Of View：ＦＯＶ）の位置を自動的に割り当てることも可能である。
【００４３】
その一例として、分離部分が属する領域の回路的な重要度、パターンの形状や他のパターンとの隣接関係等について、その程度ごとに重み付けの上で数値化、或いはクラス分けを行い、当該数値やクラス、或いはこれらのアンド条件に基づいて算出される値がある基準を超えた場合に、そのパターンを画像取得対象パターンとして選択することが考えられる。また、同じような傾向を持つ複数のパターンの中から、測定対象を選出し、その測定対象を含むように、ＦＯＶを設定することも可能である。
【００４４】
具体的な一例として、設計データの段階でパターン間が近接するような個所は、もともと、測定対象として抽出すべき必要性の高い個所である。このような個所を漏れなくＦＯＶ取得個所としても良いが、このような個所とスプリットされる個所が近接するようなときに選択的にＦＯＶ取得個所として選出するような判断を行うことで、測定効率を向上することができる。
【００４５】
設計データの段階で近接するパターンは、第一マスクによって転写されるパターンと第二マスクによって転写されるパターン間にずれが生じると、より近接し、無関係なパターン同士が接続されてしまう可能性もある。そこで、設計データの段階でパターン間が近接するような個所（領域）の重み付けを強くし、且つスプリットされる個所、或いはその所定周辺領域の重み付けも、他の領域に対して強く設定しておくことで、両者が重畳する領域を、ＦＯＶ取得個所候補として選出することが可能となる。また、単にクリティカル領域が重畳する領域をＦＯＶ取得候補として選出するようにしても良い。
【００４６】
スプリットされた個所は、転写後、接続部分がずれて接続される場合がある。このような部分の位置情報は、スプリット処理、及び２つのパターンの適正な接続のための処理（スティッチング）を行う外部コンピュータ１４０８から取得することが可能であるため、当該位置情報に基づいて、ＦＯＶ取得個所を選定するようにしても良いし、上述のような手法を駆使して、ＦＯＶ取得領域候補を絞り込むようにしても良い。
【００４７】
レシピ作成の際には、測定候補となるスプリット部の位置情報をＧＤＳデータとして登録し、当該データを用いてＦＯＶの取得位置を選択する。取得すべきＦＯＶの大きさ（ＳＥＭの倍率）は、任意に設定することが可能であり、設定されるＦＯＶの大きさに応じて、ＦＯＶの取得位置も変化する。
【００４８】
以上のようにして作成された測定レシピによる、ＳＥＭの自動制御によって、第一マスク画像２２，第二マスク画像２３を取得する。設計データに基づいて作成されたレシピを用いて撮像されたそれぞれの画像は、ＳＥＭのＦＯＶ毎の画像に分割されているため、設計データ情報に重ねるように画像合成（パノラマ化）を行う。そして、パノラマ化された画像上のエッジ部を輪郭線化する輪郭線生成処理２４を行う。
【００４９】
次に、転写形状のシミュレーションを行い、形状を予測する。具体的には、上記により得られた第一のマスクの輪郭線と第二のマスクの輪郭線を用いてそれぞれ個別にＯＰＣシミュレーションを実施し、転写後の半導体ウェハ上に形成されるパターン形状の予測データ（第一マスク輪郭線２５，第二マスク輪郭線２６）を作成する。図３は、転写後のパターン形状のシミュレーション画像の一例を説明する図である。マスク撮像データの輪郭線を用い、シミュレーションを行うことで、転写後のパターン形状を予測できる。
【００５０】
一般的なＯＰＣシミュレーションは、マスクの設計データを用いて行うために、マスク製造過程での各種誤差要因を含んでおらず、正確な予測形状を作成することは困難である。
【００５１】
一方、実際のマスクやレチクルをＳＥＭで撮像した画像から得られる輪郭形状はＣＤ−ＳＥＭの測長値と同等の精度と再現性を有しており、これを用いたＯＰＣシミュレーションは極めて正確な予測を可能とする。
【００５２】
図３に例示するようなシミュレーション画像を形成するための処理プロセスを、図４を用いて説明する。第一マスク画像４５と、第二マスク画像４６のそれぞれを輪郭線化し、シミュレーションを実行する（シミュレーション４５，４６）。シミュレーション４５，４６によって形成された画像を、レイアウトデータ４１を用いて重ね合わせを行う。重ね合わせ処理では、レイアウトデータ４１は、第一マスクと第二マスクのスプリット前の理想的な相対位置関係を表しているため、レイアウトデータ４１が持つパターンの座標情報を用いて、第一のマスクのＯＰＣシミュレーションに基づいて得られるパターンデータと、第二のマスクのＯＰＣシミュレーションに基づいて得られるパターンデータとの重ね合わせを行う（２重露光転写予測形状４８の抽出）。
【００５３】
本実施例では、設計データに対するスプリット処理に基づいて得られる座標情報を用いて、レシピを生成し、当該レシピを用いてＳＥＭによる画像形成を実施している。このようにして取得された画像も、設計データと同じ座標情報を付加して、所定の形式で登録される。即ち、設計データの座標系（例えばＧＤＳ座標系）で表される。従ってシミュレーションに用いる輪郭線及びシミュレーション結果のシリコンパターン（半導体ウェハ上に転写されるパターン）の座標系も全て設計データの座標系で表す事ができる。
【００５４】
即ち、２つのシミュレーション結果に基づいて得られる２つのパターンデータは、設計データと同じ座標系情報を有しているため、もとの設計データ（レイアウトデータ）に基づいて、当該２つのパターンデータを精度良く重ね合わせることができる。
【００５５】
以上のようにして重ね合わせられた２つの輪郭線情報を用いて、パターン間のずれを求めることができる。特に輪郭線情報は、本来であれば、上層レイヤーに隠れて見えない下層レイヤーの輪郭線をも表現しているため、重ね合わせの程度や、重ね合わせ量も正確に求めることができる。
【００５６】
以上説明した、この２つのシミュレーション結果を重ねた結果得られるパターンデータは、露光の際の重ね合わせ誤差を含まない理想的な状態を表現している。このようなパターンデータに、重ね合わせ誤差によって生ずるパターン変動要因を加味することにより、より正確な形状予測や適当な測定条件の設定、重ね合わせのマージン評価等を行うことができる。以下にその具体的を説明する。
【００５７】
まず、スティッチング部の仕上がりを評価する手法について説明する。
【００５８】
一つのレイアウトデータを２重露光のために分割を行う場合、分離された部分の接続を確かなものとするために、分離部に重なりパターンを形成する。このスティッチングによって形成される重なりパターンの大きさ等によっては、接続部分がくびれたり、太ったりする場合がある。
【００５９】
例えば、図５に示すように、第一マスクによって転写されたパターンと第二マスクによって転写されたパターンが、近づいたり、離れたりすることで、寸法が変化する。より具体的には図６に例示するように、図面上下方向（Ｙ方向）における測定位置如何では、寸法値が大幅に変化する。
【００６０】
スティッチング部を適正に評価する手法を、図７を用いて説明する。スティッチング部が適正に評価されているか否かの判断は、重なり部分の崩れ具合を定量化することによって、測定することが望ましい。この場合、単に一次元的な寸法を測定する手法では、測定位置によっては寸法値が異なってしまうため、定量評価が難しい。
【００６１】
そこで、本実施例では、スティッチング部を定量評価するための手法として、スティッチング部の面積を測定する手法を提案する。具体的には図７に例示するように複数の測定位置における寸法値、或いはＳＥＭ画像又は輪郭線画像から抽出されるスティッチング部の面積に基づいて、重なり部分の評価を行う。より具体的には、複数の測定位置にて得られた寸法値を記録し、当該複数の寸法値に基づくフィッティングを行い、得られた関数に基づいて、面積Ｓを計算する。
【００６２】
このような演算によって、崩れ部分の定量化を実現することが可能となる。また、面積Ｓがある基準値より大きければ、重なり量が大きすぎることを意味し、ある基準値より小さければ重なり量が小さ過ぎることを意味する。
【００６３】
例えば、面積評価を行うに当たり、図７に例示するような面積Ｓ０との比較を行い、面積Ｓ１が所定値以上、Ｓ０から乖離している場合に、その旨を表示するようにすれば、オペレータは重なり部分の形成に問題（部分的な問題）があるのか、２つの露光プロセスの重ね合わせずれ等が発生している（露光領域全体の問題）のか判断することが可能となる。なお、面積Ｓ０は理想値であり、レイアウトデータに基づいて作成しても良いし、既存の輪郭線データから作成するようにしても良い。
【００６４】
また、ＦＥＭモデルにてＯＰＣシミュレーションを行う事により、Wafer面内でのStitching部の形状差異に関して計測することができ、当該計測結果をウェハマップ状に表示することにより、より容易に目視確認を行うことができる。
【００６５】
図８は、スティッチング部を評価する他の手法を説明する図である。図８は、Ｌ字状のパターンを２重露光によって形成し、そのスティッチング部を評価するに当たり、２個所の寸法、或いは面積情報を用いる例を説明する図である。スティッチング部を評価するに当たり、図８の下図のように第一のマスクを用いた転写によって形成されたパターン（レイヤー１）と、第二のマスクを用いた転写によって形成されたパターン（レイヤー２）がずれて形成された場合、一部分のずれ評価だけでは、そのずれがどのような性質のものか判断ができない場合がある。図８の下図に示す例の場合、１つのスティッチング部のみに注目すると、レイヤー１に対し単にレイヤー２が線幅方向にずれているようにしか見えないが、２つのスティッチング部の評価を行うと、レイヤー１に対し、レイヤー２が左斜め上にずれて形成されていることが判る。
【００６６】
本実施例では、２以上のスティッチング部のずれを併せて評価することで、図８に例示するようなレイヤー間の二次元的なずれを評価する。より具体的には、スティッチング部の線幅方向のずれを、或るレイヤーの１のパターンにおける複数のスティッチング部であって、異なる方向に測定方向（例えば線幅方向）を持つ部分の測定を併せて行うことによって、２次元的なずれを特定することが可能となる。
【００６７】
複数の測定位置で得られた測定結果から、２つのレイヤーのずれ状態を特定するために、外部コンピュータ１４０８から得られるスプリット部の位置情報等から、Ｘ方向に分割された部分と、Ｙ方向に分割された部分を特定し、それぞれのずれ情報に基づいて、ずれの方向とその距離を演算する。簡単な手法として、ずれの方向はarctan（Ｙ方向のずれ量／Ｘ方向のずれ量）で演算することが可能であり、ずれ量は√（(Ｘ方向のずれ量)2＋(Ｙ方向のずれ量)2）にて演算することが可能である。また、ずれ量の測定位置は、複数の測定候補から代表部分を選択するようにしても良いし、複数のＸ方向のずれ量を測定する位置と、複数のＹ方向のずれ量を測定する位置のそれぞれで統計値を求め、それを評価するようにしても良い。
【００６８】
また、近接するパターンの存在や、パターン形状，パターンが構成する回路の種類等によっても、ずれが発生することによる回路への影響が異なることが考えられるので、パターンの種類毎にずれ量に重み付けを行い、それによって上記統計値を演算するようにしても良い。また、パターンの種類ごとに、ずれ量を演算するようにしても良い。
【００６９】
以上のようにして演算されたずれ量とずれの方向を、図９に例示するようなウェハマップ状に表示することによって、ずれがどのような傾向を持って発生するのか特定することが容易となる。また、パターンの種類ごとにずれ量とずれの方向を表示することによって、特定のパターンの種類にずれが発生するのか、或いはパターンの種類に依らない全体的な傾向であり、光学式露光装置の重ね合わせ精度に原因があるのか等、その原因を特定することが容易になる。
【００７０】
以上のように、複数方向での測定結果に基づいて、レイヤー間の二次元的なずれを求めることによって、種々考えられる、重ね合わせずれ要因の絞込みを行うことが可能となる。
【００７１】
次に、２つのレイヤーの重ね合わせによって生ずる危険部位（以下、ホットスポットと称する）の評価法について、図１０を用いて、説明する。
【００７２】
上述のように第一のマスクと第二のマスクのＳＥＭによる測定に基づいて得られるＯＰＣシミュレーション結果を、重ね合わせ、それによって生じるクリティカルな部位（ホットスポット）を評価する。具体的には、重ね合わせの後に、異なるレイヤーのパターン間が近接する個所をホットスポットとし、当該部分間の寸法を測定することで、重ね合わせ後のパターンの評価を行う。このような構成によれば、半導体ウェハ上に最終的に形成されるパターンの出来栄え評価を行うことができる。すなわち、パターンの幅及びパターン同士の間隔値等、重ね合わせによって生じるクリティカルな場所（Hotspot）に対するパターンの出来栄え検証を正確に行う事ができる。
【００７３】
特に、本実施例の手法によれば、ＳＥＭにて得られた第一マスク，第二マスクの画像のエッジ情報を輪郭線化し、ＧＤＳ等の所定フォーマットに変換しているため、当該データ上での測定が可能であり、更に、第一マスクによる転写にて形成されたパターンと、第二マスクによる転写にて形成されたパターンの別が、情報として記憶されているため、どの部分をホットスポットとすべきかを、当該データから導き出すことができる。
【００７４】
また、図１０のように、設計データを用いて画像を取得しているため、それぞれのパターンと第一マスク，第二マスクとの対応付けがとられており、その識別のための色分け表示ができる。図１０では、斜めハッチングをレイヤー１とし、塗りつぶしパターンをレイヤー２としている。同様の手法によりウェハ上に形成されたシリコンパターンを撮像した場合にも同様な色分け表示が可能となり、ウェハ製造工程でのパターンの識別に有効な手段となる。
【００７５】
次に、他のフォトマスクによる転写によって形成されるレイヤー（例えばレイヤー３とする）と、ダブルパターニングによって形成されるレイヤーとの重ね評価方法について説明する。
【００７６】
ダブルパターンニング手法が適用されるのは主に設計ルールの厳しい、ゲート工程や第一配線工程である。ここでは、前述したダブルパターニングによって形成されるパターンのシミュレーション結果に、例えば、トランジスタを構成する拡散層（アクティブレイヤー）を形成するためのマスクに基づく輪郭線、或いはシミュレーション結果を重ねる。即ちダブルパターニングによって形成されるパターン（レイヤー１，レイヤー２）と、その他のパターン（レイヤー３）を重ねる。このような手法によれば、レイヤー３の存在をも考慮した測定，検査の最適化を図ることができる。
【００７７】
即ち、図１１のように、前述したダブルパターニングによって形成されるゲートのマスク形状からシミュレーションした転写形状と、拡散工程に使用する単一のマスクの輪郭線を用いてＯＰＣシミュレーションを実施した形状とを重ねる事で、例えば、以下のような高機能な検査を行う事ができる。１つにホットスポットの重み付けに基づく、測定対象の選択，測定、及び測定に基づく判定を行うことができる。具体的には、トランジスタを構成する拡散層とゲート層の位置関係や重なりの程度は、トランジスタの性能を決定する重要な評価項目であるのに対し、ラインパターン等は、トランジスタ程の厳しい評価を行う必要がない場合が多い。そこで、ダブルパターニングで形成されるパターンの中でも拡散層に重畳するゲート層部分については評価基準（ずれの許容度）を厳しく設定し、それ以外の部分については、評価基準を緩やかに設定することが考えられる。
【００７８】
また、回路の電気的な観点での測定，検査，重ね合わせの２次元的なマージン（輪郭線の仕上がり形状ベース）評価、或いは面積評価（重なり部や突き出し部）を容易に実現することも可能である。
【００７９】
仕上がりパターンの出来栄え検査では、均一的なデザインルール（配線幅や間隔）の他に、回路特性的な観点を加味した重み付けを行い、パターンの出来栄えの良否を判定する事で擬似的なエラーを削減し、歩留まりに大きなインパクトを与えるエラーを容易に検出することができる。
【００８０】
ゲートと拡散を重ねる事により、マスクの重ね合わせの精度を考慮したゲートの突き出し部分の重要度について重なり量により重要度のランク付けを行い検査を行う。また、トランジスタを構成する拡散とゲート部の図形的な論理演算を行い、その部分の正確な面積計算を実施し、トランジスタ特性を管理することができる。
【００８１】
次に、検出されたマスク欠陥を修正する手法について説明する。マスクの修正には、例えば図１４に例示する集束イオンビーム装置１４０９を用いる。集束イオンビーム装置１４０９は、イオンビームの照射によって、マスクのパターンの一部をスパッタリングによって、エッチングを行ったり、化合物ガスをイオンビームと併せて吹き付けることで、デポジションを行う装置である。
【００８２】
まず、ダブルパターンニングに用いる第一のマスクと第二のマスクに対してマスク欠陥検査を行い、その欠陥座標をもとにＣＤ−ＳＥＭを用いてレビューを実施する。
【００８３】
この際、予め対象となる欠陥座標と設計データとの相関を求めることにより、パターン転写に影響を与えない欠陥は擬似エラーとしてレビュー対象から除外することができる。
【００８４】
尚、ゲート用のマスクの場合は欠陥座標がゲートパターン以外の場所であっても拡散の位置である場合は擬似欠陥では無い可能性があるため、レビュー対象とする判定を行う。
【００８５】
また、上記のレビュー後に、当該欠陥の位置をＣＤ−ＳＥＭで撮像したマスク画像から抽出して輪郭線にてＯＰＣシミュレーションを実施する事で欠陥の転写性に与える影響を判定することができる。
【００８６】
この様に設計データを用いて欠陥の重要殿の判定やシミュレーションを用いて欠陥の転写性に与える影響を検査し、その後、マスク修正が必要な部分に関してのみ、上述のような集束イオンビームを用いたマスク修正装置にてマスク修正を実施する。
【００８７】
上記の欠陥の重要度判定を行うことにより、マスクの検査コスト及び修正コストを削減することが可能でする。
【００８８】
更にマスク修正箇所を再度ＣＤ−ＳＥＭを用いて測定を行い、その画像から抽出した輪郭形状を用いてシミュレーションを行うことで修正箇所の転写性を確認することができる。
【００８９】
集束イオンビーム装置１４０９の制御装置１４１０は、データ管理装置１４０１から得られる位置情報を元に、試料ステージの移動，偏向器によるビーム偏向によって、所望の加工対象位置にイオンビームを照射する。
【００９０】
以上のように、データ管理装置１４０１に登録されたＳＥＭ画像に基づいて形成される輪郭線，シミュレーション結果、及び、これらのデータをデザインデータと同じデータ形式に変換したデータを用いて、複数の荷電粒子線装置を制御することによって、各装置で得られる固有の情報を利用した、他の装置の制御等を実現することが可能となる。
【００９１】
図１３は、その一例を説明するための図であり、先に図１４を用いて説明したＳＥＭ１４０３のレシピ作成プロセスを説明する図である。前述したように、ＳＥＭ１４０３は、主に、上記フォトマスク等を用いた露光によって半導体ウェハ上に転写されたパターンを測定，検査するためのものである。
【００９２】
図１４のフローチャートは、スプリット処理によって製造された２つのマスクのＳＥＭ測定に基づくシミュレーション結果から、これらマスクによって、実際に転写されたパターンの測定のためのレシピを作成するプロセスを説明している。即ち、フォトマスク等を測定するＳＥＭ１４０２の測定結果に基づいて、半導体ウェハ等を測定するＳＥＭ１４０３のレシピを作成するプロセスを説明している。
【００９３】
具体的には、２つのシミュレーション結果の重ね合わせ結果から、半導体ウェハとして測定，検査すべき個所を抽出し、その個所にＦＯＶが設定されるように、レシピを作成する。半導体ウェハ上で測定，検査すべき個所は、半導体の製造者の開発思想等に応じて、種々変化するものであるが、１つに重ね合わせによって生じるクリティカルな部位を、測定位置とすることが考えられる。当該部位はプロセスの変動等によっては、欠陥となる可能性が高い個所である。よって、マスクの製造段階だけではなく、転写後の評価個所として選択することが考えられる。重ね合わせによって生じるクリティカルな部位の位置情報も、データ管理装置１４０１に蓄積されているため、データ管理装置１４０１は、この情報に基づいて、ＳＥＭ１４０３のレシピを作成することができる。
【符号の説明】
【００９４】
１４０１  データ管理装置
１４０２  ＳＥＭ（フォトマスク測定用）
１４０３  ＳＥＭ（半導体ウェハ測定用）
１４０４，１４０５  制御装置
１４０６，１４０７  通信回線
１４０８  外部コンピュータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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