(57)【要約】【課題】マスク描画データ間の本質的な差異をコンピュータで機械的に絞り込むことができるマスク描画データの検証方法を実現する。【解決手段】本発明のマスク描画データの検証方法は、マスク描画データＡとマスク描画データＢとの差分をＸＯＲ演算により差分形状データ１０１として生成するＳＴ１１と、抽出基準１０２に基づいて差分形状データ１０１の一部を拡張してパターンマッチ情報１０３を生成し、パターンマッチ情報１０３を差分形状データ１０１の残りに追加して評価対象データ１０４を生成するＳＴ１２と、評価対象データ１０４からの評価対象図形に基づいて、マスク描画データＡの物理パターンとマスク描画データＢの物理パターンとの間のパターン変動量を評価判定基準１０８と比較し、パターン変動量が評価判定基準１０８より小さい場合に当該評価対象図形を評価対象データ１０４から削除するＳＴ１３を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のマスク描画データと第２のマスク描画データとの差分をＸＯＲ（排他的論理和）演算により差分形状データとして生成する第１のステップと、
あらかじめ定められた第１の抽出基準に基づいて前記差分形状データの各差分図形を処理対象である第１の差分図形と処理対象外である第２の差分図形とに分類し、あらかじめ定められた第２の抽出基準に基づいて前記第１の差分図形を拡大してクリッピング領域を形成し、前記第１または第２のマスク描画データ、および注目している前記第１の差分図形の周囲にある他の前記第１の差分図形を前記クリッピング領域により切り出して抽出図形を生成し、前記注目している第１の差分図形と前記抽出図形とでパターンマッチ情報を生成し、前記第１の差分図形についてそれぞれ生成された前記パターンマッチ情報を全ての前記第２の差分図形に追加して評価対象データとして生成する第２のステップと、
前記評価対象データからの各評価対象図形に基づいて、前記第１のマスク描画データを基に形成される物理パターンと前記第２のマスク描画データを基に形成される物理パターンとの間のパターン変動量をあらかじめ定められた評価判定基準と比較し、前記パターン変動量が前記評価判定基準より小さい場合に対象である前記評価対象図形を前記評価対象データから削除し前記評価対象データの絞り込みを行う第３のステップを有することを特徴とするマスク描画データの検証方法。
【請求項２】
前記第３のステップは、前記評価対象データからの各評価対象図形における長辺が前記第１または第２のマスク描画データを基にマスクレティクル上に形成されるマスクパターンの形成可能な最小パターンサイズ値より小さい場合に、対象である前記評価対象図形を前記評価対象データから削除し前記評価対象データの絞り込みを行う第４のステップを備えたことを特徴とする請求項１に記載のマスク描画データの検証方法。
【請求項３】
前記第３のステップは、前記評価対象データからの各評価対象図形に基づいて、前記第１のマスク描画データを基にウエハ上に形成されるレジストパターンと前記第２のマスク描画データを基にウエハ上に形成されるレジストパターンとの間のレジストパターン変動量をあらかじめ定められた変動許容値と比較し、前記レジストパターン変動量が前記変動許容値より小さい場合に、対象である前記評価対象図形を前記評価対象データから削除し前記評価対象データの絞り込みを行う第５のステップを備えていることを特徴とする請求項１に記載のマスク描画データの検証方法。
【請求項４】
前記レジストパターン変動量は、対応する前記第１のマスク描画データと前記第２のマスク描画データの差分にＭＥＦ（Mask Error enhanced Factor）を乗じた値であることを特徴とする請求項３に記載のマスク描画データの検証方法。
【請求項５】
前記第５のステップは、
前記評価対称図形に近接または重複する位置にある前記第１または第２のマスク描画データの辺に対して垂直方向の前記評価対称図形のサイズにＭＥＦを乗じた値が、あらかじめ定められた許容差分絶対値より小さい場合に、対象である前記評価対象図形を前記評価対象データから削除し前記評価対象データの絞り込みを行う第６のステップと、
前記評価対称図形に近接または重複する位置にある前記第１および第２のマスク描画データが対応する配線パターンである場合で、かつ、前記第１のマスク描画データの配線幅と前記第２のマスク描画データの配線幅との差分にＭＥＦを乗じた値があらかじめ定められた線幅変動許容値より小さい場合に、対象である前記評価対象図形を前記評価対象データから削除し前記評価対象データの絞り込みを行う第７のステップと、
前記評価対称図形に近接または重複する位置にある前記第１および第２のマスク描画データが対応する配線パターンである場合で、かつ、前記第１のマスク描画データの配線位置と前記第２のマスク描画データの配線位置とのズレ量にＭＥＦを乗じた値があらかじめ定められた配線位置ズレ許容値より小さい場合に、対象である前記評価対象図形を前記評価対象データから削除し前記評価対象データの絞り込みを行う第８のステップを備えていることを特徴とする請求項３に記載のマスク描画データの検証方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体集積回路装置の製造に用いるマスク描画データの検証方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体製造プロセスの微細化に伴い、レイアウト設計時に作成した回路パターンデータをそのままマスク描画データとして用いることが少なくなり、回路パターンデータに光学的、プロセス技術的な近接効果補正（Optical Proximity Correction：以下、「ＯＰＣ」という。）を行ってマスク描画データを作成することが増加してきている。さらに、ＯＰＣを施したマスク描画データを用いてウエハ上にレジストパターンを形成する際には、ＭＥＦ（Mask Error enhanced Factor）に起因するレジストパターンの異常が発生する可能性があり、ＯＰＣ値を決定するには、マスク描画データの補正値によるレジストパターンの寸法変動を光学、プロセスシミュレーションにより算出し、ＭＥＦを確認する必要がある（例えば、「特許文献１」を参照。）。
【０００３】
ところで、設計回路パターンデータに対しＯＰＣを施すに際し、無限に細かな凹凸を有したマスク描画データを作成することは、データサイズ的にも、描画後のマスクレティクル上での精度の点でも意味がなく、現実的にはあるサイズの粗さで設計回路パターンを分割し、その分割素片単位で補正処理を行うことが一般的である。このため、同一光学条件でも、例えば、分割の粗さといったパラメータのわずかな差によって完全に一意なマスク描画データが生成されないことが起こり得る。また、ＯＰＣ処理を行うツール（ソフトウェア）のアルゴリズムやバージョンが変更されることでも、このマスク描画データの同一性問題は発生する場合がある。
【０００４】
このため、ＯＰＣを施したマスク描画データは、同じ設計回路パターンデータから作成され本質的には等価なはずのマスク描画データであっても、それらマスク描画データ相互のデータ検証に際し、コンピュータによる機械的なデータ検証に困難を生じさせていた。すなわち、単純なＸＯＲ（排他的論理和）演算などによる従来のマスク描画データの検証方法では、ＭＥＦに起因するＯＰＣ値の変更などによる本質的なマスク描画データの差異とともに、上述したツールのバージョン変更などによる本質的ではない差異が検出され、そのため、これらすべての差異について光学、プロセスシミュレーションを行って、その結果に基づいてそれが本質的な差異であるかを技術者が判断して検証しなければならないという問題があった。したがって、従来のマスク描画データの検証方法では、シミュレーションと差異判定に膨大な処理時間を必要とし、マスク描画データの検証に多大な処理コストがかかるという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−６２４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、マスク描画データ間の本質的な差異をコンピュータで機械的に絞り込むことができるマスク描画データの検証方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、第１のマスク描画データと第２のマスク描画データとの差分をＸＯＲ（排他的論理和）演算により差分形状データとして生成する第１のステップと、あらかじめ定められた第１の抽出基準に基づいて前記差分形状データの各差分図形を処理対象である第１の差分図形と処理対象外である第２の差分図形とに分類し、あらかじめ定められた第２の抽出基準に基づいて前記第１の差分図形を拡大してクリッピング領域を形成し、前記第１または第２のマスク描画データ、および注目している前記第１の差分図形の周囲にある他の前記第１の差分図形を前記クリッピング領域により切り出して抽出図形を生成し、前記注目している第１の差分図形と前記抽出図形とでパターンマッチ情報を生成し、前記第１の差分図形についてそれぞれ生成された前記パターンマッチ情報を全ての前記第２の差分図形に追加して評価対象データとして生成する第２のステップと、前記評価対象データからの各評価対象図形に基づいて、前記第１のマスク描画データを基に形成される物理パターンと前記第２のマスク描画データを基に形成される物理パターンとの間のパターン変動量をあらかじめ定められた評価判定基準と比較し、前記パターン変動量が前記評価判定基準より小さい場合に対象である前記評価対象図形を前記評価対象データから削除し前記評価対象データの絞り込みを行う第３のステップを有することを特徴とするマスク描画データの検証方法が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、マスク描画データ間の本質的な差異をコンピュータで機械的に絞り込むことができるので、マスク描画データの検証時間を短縮し、検証コストを大幅に低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法を示すフロー図。
【図２】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法における対象データ抽出ステップ（ＳＴ１２）の一例を示すイメージ図（１）。
【図３】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法における対象データ抽出ステップ（ＳＴ１２）の一例を示すイメージ図（２）。
【図４】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法におけるマスク上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１４）の一例を示すイメージ図。
【図５】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法におけるウエハ上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１５）の一例を示すフロー図。
【図６】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法における差分量絶対値判定ステップ（ＳＴ５１）の一例を示すイメージ図。
【図７】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法における配線幅変動判定ステップ（ＳＴ５２）の一例を示すイメージ図。
【図８】本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法における配線位置ズレ判定ステップ（ＳＴ５３）の一例を示すイメージ図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【実施例】
【００１１】
図１は、本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法を示すフロー図である。ここでは、主に、２つのマスク描画データ（ＯＰＣ後パターン）に対するルールベースによる絞り込み判定にかかわる部分を示した。
【００１２】
本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法は、パターンＸＯＲステップ（ＳＴ１１）、対象データ抽出ステップ（ＳＴ１２）、および対象データ絞り込みステップ（ＳＴ１３）を備えている。
【００１３】
ＳＴ１１では、比較対象となる２つのマスク描画データ（ＡおよびＢ）のＸＯＲ演算が行われ、それらの間の一致しない部分（差分図形）が全て抽出され、差分形状データ１０１として生成される。
【００１４】
ＳＴ１２では、抽出基準１０２に基づいて、ＳＴ１１で生成された差分形状データ１０１が分類され、必要に応じて差分図形を拡張したパターンマッチ情報１０３が生成され、絞り込み判定の対象となる評価対象データ１０４が生成される。
【００１５】
すなわち、まず、一定のサイズ制限値１０５を基準として差分形状データ１０１の各差分図形が比較され、サイズ制限値１０５より小さい差分図形はパターンマッチ対象として分類され、サイズ制限値１０５以上の大きい差分図形はパターンマッチ対象外として分類される。
【００１６】
次に、パターンマッチ対象に分類された差分図形に対して、ＯＰＣ光学計算距離１０６を基準として、その周囲にある他の差分図形およびマスク描画データ（ＡまたはＢ）が切り出されて抽出図形が生成され、注目している差分図形と合わせてパターンマッチ情報１０３が生成される。
【００１７】
このようにしてパターンマッチ対象として分類された全ての差分図形に対してパターンマッチ情報１０３が繰り返し生成され、パターンマッチ情報１０３のリストが生成される。このリストには同じ図形が複数含まれるので、同一図形の重複を避けるためにリストはユニーク化される。パターンマッチ情報１０３のユニーク化は、次のＳＴ１３で同じ絞り込み判定が繰り返されることを回避し、効率的に絞り込みを行うために実行される。
【００１８】
最後に、ユニーク化されたパターンマッチ情報１０３が対象外に分類された全ての差分図形（対象外の差分図形１０７）に追加され、評価対象データ１０４が生成される。
【００１９】
ここで、パターンマッチ情報１０３の生成方法について具体的な一例を図２および図３を用いて説明する。  
まず、図２に示したように、注目している差分図形２１の外形矩形２２がＯＰＣ光学計算距離１０６の半径サイズにより四方に拡大され、クリッピング領域２３が形成される。次に、図３に示したように、注目している差分図形２１の周辺のマスク描画データ（ＡまたはＢ）と差分図形２１の周囲にある他の差分図形とがクリッピング領域２３によって切り出されて抽出図形３１が生成され、注目している差分図形２１、クリッピング領域２３のサイズ、およびクリッピング領域２３で切り出された結果の全ての抽出図形３１でパターンマッチ情報１０３が構成される。
【００２０】
ＳＴ１３では、評価対象データ１０４からの各評価対象図形に基づいて、マスク描画データＡを基に形成される実際のマスクパターンもしくはレジストパターンと、マスク描画データＢを基に形成される実際のマスクパターンもしくはレジスパターンとの間のパターン変動量が評価判定基準１０８と比較され、パターン変動量が評価判定基準１０８より小さい場合に、その評価対象図形は評価対象データ１０４から削除される。パターン変動量が評価判定基準１０８以上の場合には、その評価対象図形は評価対象データ１０４に残される。
【００２１】
このような絞り込み判定が評価対象データ１０４の全ての評価対象図形に対して繰り返され、最後に残った評価対象図形が光学、プロセスシミュレーションによる形状予測、検証判断を必要とするパターンデータ（Ｃ）として出力される。光学、プロセスシミュレーションによる形状予測、検証判断の方法は従来と同様であるので、説明は省略する。
【００２２】
本実施例により評価対象データ１０４を絞り込むことで、必要な光学、プロセスシミュレーションの回数を大幅に削減することができる。
【００２３】
以下、絞り込み判定方法の詳細な実施例を説明する。なお、マスクレティクル上の物理的なマスクパターンサイズとウエハ上の物理的なレジストパターンサイズは大きく異なり、また、マスク描画データの座標系も一般的にはこれらとは違うため、対応するそれらパターンの実際の数値は異なっている。しかし、これらは簡単な座標変換によって一意に対応づけることができるので、ここでは、例えば、具体的な評価判定基準１０８などの用語は、マスク描画データ上、マスクレティクル上、およびウエハ上の座標系に対して同じ用語を使用する。
【００２４】
対象データ絞り込みステップ（ＳＴ１３）には、図１に示したように、大きく分けて、マスクレティクル上に形成されるマスクパターンの変動量に基づいて絞り込み判定を行うマスク上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１４）と、ウエハ上に形成されるレジストパターンの変動量に基づいて絞り込み判定を行うウエハ上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１５）がある。
【００２５】
ＳＴ１４では、図４に一例を示したように、評価対象データ１０４からの評価対象図形（差分図形４１：マスクパターン変動量に対応する。）における長辺、つまり、マスク描画データＡまたはＢ（ＯＰＣ後パターン４２）の辺に対して平行な成分（ａ）がマスクレティクル上に形成可能な最小パターンサイズ値１０９より小さい場合に、すなわち、
差分図形４１のサイズ ＜ 形成可能な最小パターンサイズ１０９  ……（１）
である場合に、評価対象である差分図形４１が評価対象データ１０４から削除される。差分図形４１が（１）式に合致しない場合は、その評価対象図形は光学、プロセスシミュレーションの対象候補として評価対象データ１０４に残される。
【００２６】
これは、形成可能な最小パターンサイズ値１０９より小さな差異（図４の差分図形４１に相当。）は、たとえマスク描画データに存在したとしても、直接マスクレティクル上にそのパターンが形成されることはなく、したがって、マスク描画データＡを基に形成されるマスクパターンとマスク描画データＢを基に形成されるマスクパターンとの間におけるこのような差異に起因するマスクパターン変動量は、少なくともマスクレティクル上での形成可能な最小パターンサイズ値１０９より小さく無視できるためである。
【００２７】
ＳＴ１５では、評価対象データ１０４からの評価対象図形に基づいて、マスク描画データＡを基にウエハ上に形成されるレジストパターン（以下、「パターンＡ」という。）とマスク描画データＢを基に形成されるレジストパターン（以下、「パターンＢ」という。）との間のレジストパターン変動量を一定の変動許容値（評価判定基準１０８）と比較し、レジストパターン変動量が変動許容値より小さい場合に、評価対象である評価対象図形が評価対象データ１０４から削除される。レジストパターン変動量が変動許容値以上の場合には、その評価対象図形は光学、プロセスシミュレーションの対象候補として評価対象データ１０４に残される。
【００２８】
ここで、レジストパターン変動量は、評価対象である評価対象図形の注目している差分量、つまり、パターンＡとパターンＢの注目している差分にＭＥＦを乗じた値である。ＭＥＦを考慮することで、実際にウエハ上に形成されるレジストパターンの差異判定を精度良くルールベースで機械的に処理することができる。
【００２９】
図５は、本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法におけるウエハ上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１５）の一例を示すフロー図である。  
本発明の実施例に係るマスク描画データの検証方法におけるＳＴ１５は、差分量絶対値判定ステップ（ＳＴ５１）、配線幅変動判定ステップ（ＳＴ５２）、および配線位置ズレ判定ステップ（ＳＴ５３）を備えている。
【００３０】
ＳＴ５１では、評価対象データ１０４からの評価対象図形について、その評価対象図形に近接しているマスク描画データ（パターンＡまたはＢに相当。）の辺に対して垂直方向の評価対象図形のサイズ（差分量：図４のｂに相当）にＭＥＦを乗じた値が、許容差分絶対値１１０より小さい場合に、評価対象である評価対象図形が評価対象データ１０４から削除される。
【００３１】
例えば、図６に示したように、パターンＢがパターンＡに対して凸部欠陥（図６の差分図形６１に相当。）を有する場合は、差分図形６１に近接するＯＰＣ後パターン６２（パターンＡに相当。）の辺に対して垂直方向の差分量にＭＥＦを乗じた値を許容差分絶対値１１０と比較する。これが、
差分量×ＭＥＦ ＜ 許容差分絶対値１１０    ……………………（２）
であれば、差分図形６１は評価対象データ１０４から削除され、（２）式に合致しなければ、光学、プロセスシミュレーションの対象候補として評価対象データ１０４に残される。
【００３２】
図６では、凸部欠陥の判定方法の一例を示したが、例えば、パターンＢがパターンＡに対して凹部欠陥を有する場合にも同様の判定方法を適用することができる。この場合、図６との違いは差分図形６１がＯＰＣ後パターン６２と重複する位置になることである。
【００３３】
ＳＴ５２では、評価対象データ１０４からの評価対象図形について、その評価対象図形に近接または重複する位置にある２つのＯＰＣ後パターン（パターンＡおよびＢに相当。）が対応する配線パターンである場合で、かつ、それらの配線幅の差分にＭＥＦを乗じた値が線幅変動許容値１１１より小さい場合に、評価対象である評価対象図形が評価対象データ１０４から削除される。
【００３４】
例えば、図７に示したように、ＯＰＣ後パターン７２（パターンＢに相当。）がＯＰＣ後パターン７１（パターンＡに相当。）に対して細くなる場合は、評価対象図形はＯＰＣ後パターン７２の両辺に近接する位置に抽出され、また、ＯＰＣ後パターン７１の両辺に沿って重複する位置に抽出される。
【００３５】
したがって、評価対象図形の位置からこれら対応する配線パターンは容易に抽出でき、これらの線幅の差分（レジストパターン変動量に相当。）が、
｜(Ａの線幅)−(Ｂの線幅)｜× ＭＥＦ ＜ 線幅変動許容値１１１  ……（３）
である場合に、その評価対象図形が評価対象データ１０４から削除され、（３）式に合致しなければ、光学、プロセスシミュレーションの対象候補として評価対象データ１０４に残される。
【００３６】
ＳＴ５３では、評価対象データ１０４からの評価対象図形について、その評価対象図形に近接または重複する位置にある２つのＯＰＣ後パターン（パターンＡおよびＢに相当。）が対応する配線パターンである場合で、かつ、それらの配線位置のズレ量にＭＥＦを乗じた値が配線位置ズレ許容値１１２より小さい場合に、評価対象である評価対象図形が評価対象データ１０４から削除される。
【００３７】
例えば、図８に示したように、ＯＰＣ後パターン８１（パターンＡに相当。）とＯＰＣ後パターン８２（パターンＢに相当。）が位置ズレを起こす場合は、評価対象図形はＯＰＣ後パターン８１および８２の辺に沿って近接または重複する位置に抽出される。
【００３８】
したがって、評価対象図形の位置からこれら対応する配線パターンは容易に抽出でき、これら配線の位置ズレ量（レジストパターン変動量に相当。）が、
｜(Ａの位置)−(Ｂの位置)｜× ＭＥＦ ＜ 配線位置ズレ許容値１１２  …（４）
である場合に、その評価対象図形が評価対象データ１０４から削除され、（４）式に合致しなければ、光学、プロセスシミュレーションの対象候補として評価対象データ１０４に残される。
【００３９】
上述の実施例の説明では、マスク描画データは主にＯＰＣ後パターンであるとしたが、２つのマスク描画データの本質的でない差異は必ずしもＯＰＣ処理に由来するとは限らない。ＯＰＣ処理を施していないマスク描画データであっても、例えば、ツールのバージョン変更などに伴って本質的ではない差異が発生する場合がある。
【００４０】
本実施例では、２つのマスク描画データをＸＯＲ演算して得られた差分図形をその形状、サイズなどの特性に合わせて分類、拡張し、ルールベースの複数の絞り込み判定ステップで機械的にそれらを絞り込むことにより、光学、プロセスシミュレーションによる形状予測、検証判断の回数を大幅に減少させている。
【００４１】
上記実施例によれば、マスク描画データ間の本質的な差異をコンピュータで機械的に絞り込むことができるので、マスク描画データの検証時間を短縮し、検証コストを大幅に低減することができる。
【００４２】
上述の実施例では、対象データ絞り込みステップ（ＳＴ１３）はマスク上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１４）とウエハ上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１５）を備えているとしたが、本発明はこれに限られるものではなく、どちらか一方だけでも原理的には適用可能である。
【００４３】
また、上述の実施例では、ウエハ上サイズ起因判定ステップ（ＳＴ１５）は差分量絶対値判定ステップ（ＳＴ５１）、配線幅変動判定ステップ（ＳＴ５２）、および配線位置ズレ判定ステップ（ＳＴ５３）を備えているとしたが、本発明はこれに限られるものではなく、ＳＴ５１〜ＳＴ５３のいずれか１つ、または、ＳＴ５１〜ＳＴ５３のうち任意の２つを組み合わせて適用することもできる。さらに、ＳＴ５１〜ＳＴ５３の適用順序はこれに限られない。
【００４４】
さらに、上述の実施例では、パターンマッチ情報１０３はユニーク化されるとしたが、本発明はこれに限られるものではなく、ユニーク化されていないパターンマッチ情報１０３をもとに対象データ絞り込みステップ（ＳＴ１３）を実行しても良い。ＳＴ１３はルールベースで機械的に評価対象データ１０４を絞り込むので、コンピュータの能力が十分であれば、本実施例の効果を損なうことはない。
【符号の説明】
【００４５】
ＳＴ１１  パターンＸＯＲステップ
ＳＴ１２  対象データ抽出ステップ
ＳＴ１３  対象データ絞り込みステップ
ＳＴ１４  マスク上サイズ起因判定ステップ
ＳＴ１５  ウエハ上サイズ起因ステップ
１０１  差分形状データ
１０２  抽出基準
１０３  パターンマッチ情報
１０４  評価対象データ
１０５  サイズ制限値
１０６  ＯＰＣ光学計算距離
１０７  対象外の差分図形
１０８  評価判定基準
１０９  形成可能な最小パターンサイズ値
１１０  許容差分絶対値
１１１  線幅変動許容値
１１２  配線位置ズレ許容値
【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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