(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計形状データを入力するステップと、
露光装置によるマスクパターンのウェハ上への投影像を計算する際にラフモデルを用いたモデルベース補正技術によるラフ補正処理を適用して前記設計形状データからラフ補正処理後マスクパターン形状データを取得するステップと、
前記投影像を計算する際に厳密モデルを用いたモデルベース補正技術による厳密補正処理を適用して前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データからマスクパターンの補正後形状データを取得するステップ
とを含むことを特徴とする露光用マスクパターンの補正方法。
【請求項２】
前記ラフ補正処理は、
前記設計形状データの周辺に評価点を配置し、前記設計形状データのエッジの分割を行うステップと、
前記ラフモデルを用いたモデルベース補正技術により、前記評価点において前記設計形状データのラフ補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量を評価するステップと、
前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量がラフ判定基準値より大きい場合は,前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量に従って前記設計形状データを変形し、前記予測転写形状を計算する段階に戻り、前記評価点において前記ラフモデルを用いて、前記設計形状データを変形したマスクパターンの新たなラフ補正の予測転写形状を計算し、更に前記設計形状データからの前記新たなラフ補正の予測転写形状のずれ量を評価する処理を、前記新たなラフ補正の予測転写形状のずれ量が前記ラフ判定基準値以下になるまで繰り返すステップ
とを、更に含むことを特徴とする請求項１に記載の露光用マスクパターンの補正方法。
【請求項３】
前記ラフ判定基準値が、所定の許容エラー量に１を超える係数を乗じた値であることを特徴とする請求項２に記載の露光用マスクパターンの補正方法。
【請求項４】
前記厳密補正処理は、
前記設計形状データの周辺に評価点を配置し、前記設計形状データのエッジの分割を行うステップと、
前記評価点において前記厳密モデルを用いて前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データの厳密補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記厳密補正の予測転写形状のずれ量を評価するステップと、
前記厳密補正の予測転写形状のずれ量に従って前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データを変形するステップと、
前記評価点において前記厳密モデルを用いて、前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データを変形したマスクパターンの新たな厳密補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記新たな厳密補正の予測転写の新たなずれ量を評価する処理を、前記新たな厳密補正の予測転写の新たなずれ量が所定の許容ずれ量以下になるまで繰り返すステップ
とを、更に含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の露光用マスクパターンの補正方法。
【請求項５】
設計形状データを入力するステップと、
露光装置によるマスクパターンのウェハ上への投影像を計算する際にラフモデルを用いたモデルベース補正技術によるラフ補正処理を適用して前記設計形状データからラフ補正処理後マスクパターン形状データを取得するステップと、
前記投影像を計算する際に厳密モデルを用いたモデルベース補正技術による厳密補正処理を適用して前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データからマスクパターンの補正後形状データを取得するステップ
とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
マスクブランクを描画装置に装着するステップと、
設計形状データを入力するステップと、
露光装置によるマスクパターンのウェハ上への投影像を計算する際にラフモデルを用いたモデルベース補正技術によるラフ補正処理を適用して前記設計形状データからラフ補正処理後マスクパターン形状データを取得するステップと、
前記投影像を計算する際に厳密モデルを用いたモデルベース補正技術による厳密補正処理を適用して前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データからマスクパターンの補正後形状データを取得するステップと、
前記マスクパターンの補正後形状データを前記描画装置に出力して、前記マスクブランクに描画するステップ
とを含むことを特徴とするマスクパターン形成方法。
【請求項７】
前記ラフ補正処理は、
前記設計形状データの周辺に評価点を配置し、前記設計形状データのエッジの分割を行うステップと、
前記ラフモデルを用いたモデルベース補正技術により、前記評価点において前記設計形状データのラフ補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量を評価するステップと、
前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量がラフ判定基準値より大きい場合は,前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量に従って前記設計形状データを変形して、前記ラフ補正の予測転写形状を計算する段階に戻り、前記評価点において前記ラフモデルを用いて前記設計形状データを変形したマスクパターンの新たなラフ補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記新たなラフ補正の予測転写形状のずれ量を評価する処理を、前記新たなラフ補正の予測転写形状のずれ量が前記ラフ判定基準値以下になるまで繰り返すステップ
とを、更に含むことを特徴とする請求項６に記載のマスクパターン形成方法。
【請求項８】
前記ラフ判定基準値が、所定の許容エラー量に１を超える係数を乗じた値であることを特徴とする請求項７に記載のマスクパターン形成方法。
【請求項９】
前記厳密補正処理は、
前記設計形状データの周辺に評価点を配置し、前記設計形状データのエッジの分割を行うステップと、
前記評価点において前記厳密モデルを用いて前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データの厳密補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記厳密補正の予測転写形状のずれ量を評価するステップと、
前記厳密補正の予測転写形状のずれ量に従って前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データを変形するステップと、
前記評価点において前記厳密モデルを用いて、前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データを変形したマスクパターンの新たな厳密補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記新たな厳密補正の予測転写の新たなずれ量を評価する処理を、前記新たな厳密補正の予測転写の新たなずれ量が所定の許容ずれ量以下になるまで繰り返すステップ
とを、更に含むことを特徴とする請求項６〜９のいずれか１項に記載のマスクパターン形成方法。
【請求項１０】
設計形状データを入力するステップ、露光装置によるマスクパターンのウェハ上への投影像を計算する際にラフモデルを用いたモデルベース補正技術によるラフ補正処理を適用して設計形状データからラフ補正処理後マスクパターン形状データを取得するステップ、前記投影像を計算する際に厳密モデルを用いたモデルベース補正技術による厳密補正処理を適用して前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データからマスクパターンの補正後形状データを取得するステップ、前記厳密補正マスクパターンを前記描画装置に出力して、マスクブランクに描画するステップにより、マスクを作製する工程と、
レジストを塗布したウェハを露光装置に搭載する工程と、
前記マスクを前記ウェハに投影し、前記レジストに前記マスクのマスクパターンを転写し、回路パターンを形成する工程と、
前記回路パターンをマスクとして前記ウェハを加工する工程
とを含むことを特徴とする半導体装置の製造方法。
【請求項１１】
前記ラフ補正処理は、
前記設計形状データの周辺に評価点を配置し、前記設計形状データのエッジの分割を行うステップと、
前記ラフモデルを用いたモデルベース補正技術により、前記評価点において前記設計形状データのラフ補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量を評価するステップと、
前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量がラフ判定基準値より大きい場合は,前記ラフ補正の予測転写形状のずれ量に従って前記設計形状データを変形し、前記予測転写形状を計算する段階に戻り、前記評価点において前記ラフモデルを用いて、前記設計形状データを変形したマスクパターンの新たなラフ補正の予測転写形状を計算し、更に前記設計形状データからの前記新たなラフ補正の予測転写形状のずれ量を評価する処理を、前記新たなラフ補正の予測転写形状のずれ量が前記ラフ判定基準値以下になるまで繰り返すステップ
とを、更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の半導体装置の製造方法。
【請求項１２】
前記ラフ判定基準値が、所定の許容エラー量に１を超える係数を乗じた値であることを特徴とする請求項１１に記載の半導体装置の製造方法。
【請求項１３】
前記厳密補正処理は、
前記設計形状データの周辺に評価点を配置し、前記設計形状データのエッジの分割を行うステップと、
前記評価点において前記厳密モデルを用いて前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データの厳密補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記厳密補正の予測転写形状のずれ量を評価するステップと、
前記厳密補正の予測転写形状のずれ量に従って前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データを変形するステップと、
前記評価点において前記厳密モデルを用いて、前記ラフ補正処理後マスクパターン形状データを変形したマスクパターンの新たな厳密補正の予測転写形状を計算して、前記設計形状データからの前記新たな厳密補正の予測転写の新たなずれ量を評価する処理を、前記新たな厳密補正の予測転写の新たなずれ量が所定の許容ずれ量以下になるまで繰り返すステップ
とを、更に含むことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、露光用マスクパターンの光近接効果を是正するための露光用マスクパターンの補正方法等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年のＬＳｌ微細化に伴い、様々な露光技術を用いて通常得られるより微細なパターンを得ることが可能となってきている。例えば、変形照明や位相シフトマスクの使用により、いわゆるｋ１値（パターン寸法を、露光波長λ、投影光学系の開口数ＮＡを用いて規格化した値：ｋ１＝ＣＤ×ＮＡ／λ）で０．５を大きく下回るパターンを解像することが可能となってきている。
【０００３】
このような露光条件下では、設計通りにウェハ上にパターンが転写できなくなる現象、即ち光近接効果（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  Ｅｆｆｅｃｔｓ：ＯＰＥ）も顕在化してきており、補正を加えたマスクパターンを用いることで転写後形状を所望の設計パターン通りに仕上げる技術である光近接効果補正（Ｏｐｔｉｃａ１  Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ：ＯＰＣ）が必要となってきている。
【０００４】
該技術導入により、ウェハ上のＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ：微小寸法）変動を抑制することが可能となり、より微細なパターンまでウェハ上に設計通り忠実に仕上げられるようになってきている。この結果、逆にウェハ上での所望パターン形状（設計値）に対し、実際にマスクパターンとして必要な形伏は大きく異なって来ている。
【０００５】
光近接効果補正技術として、これまで、ルールベース補正技術やモデルベース補正技術が提案されてきている。
【０００６】
ルールベース補正技術は、例えば、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＳＰＩＥ（１９９６）ｖｏｌ．２８８４，ｐｐ．４２５−４３４において、「Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｆｏｒ  ｒｕｌｅｓ−ｂａｓｅｄ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ」という題で、Ｏ．Ｏｔｔｏらが示しているように、マスクパターン配置情報を基に、対応するマスクパターン補正量を予めルールテーブル化しておき、補正時にテーブルを参照しながら補正していく手法である。ルールテーブル作成は、通常、実験結果から求める。本補正手法の問題点として、実際の半導体回路パターンのバリエーションを全てルールテーブル化するのが困難な点が挙げられる。
【０００７】
ルールベース補正手法の内、最も単純な手法としては、図１０（ａ），（ｂ）に示すように、マスクパターン（９１，９２）の隣接スペースまでの距離（Ｄ１，Ｄ２）に従って補正（Ｚ１，Ｚ２）を行うという手法があり、補正量Ｚ１，Ｚ２は、図１０（ｂ）のようなテーブルによって求められる。
【０００８】
しかし、一般的に光学系では、図１１（ａ）に示すように同一距離（Ｓ）離れたパターン（Ｗ，Ｗ１）であっても、図１１（ｂ）のグラフで示すように転写時にウェハ上で得られる光強度分布が異なることが理論的に示されている（図１１（ａ），（ｂ）では、パターン幅Ｗと距離Ｓを固定とし、パターン幅Ｗ１を変化させた例を示す）。この点から、少なくとも隣接スペース距離の一価関数として補正量を対応付けることは補正精度の点から好ましくないことが分かっている。
【０００９】
精度を上げるためにルールを複雑化する手法も検討されているが、ルールの複雑化によってルール数そのものが増大することで処理の複雑化、ルールそのものをどのようにして取得するかという問題が生ずる。
【００１０】
一方、モデルベース補正技術は、マスクパターン情報、並びにウェハプロセス条件、例えば露光条件や加工条件を基に、ウェハ上に転写される形状を予測し、所望値を得られるようにマスクに補正を加えていく手法である。
【００１１】
モデルベース補正のアルゴリズムについての例を図１２に示す。
【００１２】
まず、マスクパターン形状データ（ターゲットパターン：図１３（ａ）の１０１）を入力し（ステップＳ５１）、評価点（図１３（ｂ）のＱ）の配置と共に（ステップＳ５２）、エッジ（図１３（ｂ）のＥ）の分割を行う（ステップＳ５３）。
【００１３】
そして、使用モデルを基に所望エッジ位置からのずれ量を計算すべく、前記各評価点Ｑ近傍においての光強度計算を行う（ステップＳ５４）。次いで、各エッジＥにおいて、ずれ量に従ってマスクパターン補正量を求め（ステップＳ５６）、エッジの移動、つまりマスクパターンを変形する（ステップＳ５７、図１３（ｃ）の１０２）。
【００１４】
変形後のパターンに対してずれ量を評価し（ステップＳ５５）、また補正を繰り返し、ある一定量以下にずれ量が追い込めた場合、補正を終了する。
【００１５】
ここで、ずれ量に対してマスクパターンをどの程度移動するか、という点が重要となる。通常、ずれ量に比例した値だけマスクパターンを移動させるが、その比例係数を設定するのが容易ではない。
【００１６】
図１４に、マスクパターンを単位寸法変化させた場合に、ウェハ上でそれに対応する寸法が幾つ変動するかを示す指数（ＭＥＦ：Ｍａｓｋ  ｅｒｒｏｒ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  Ｆａｃｔｏｒ）を計算した結果を示す。図１４から明らかなようにＭＥＦの値はパターン毎に異なり、そのため、図１５に示すように一度だけの補正で十分な精度が得られることはまれである。ここで、図１５において、１１０はターゲットパターンであり、１１１は、ターゲットパターン１１０を補正せずにマスクとして用いた場合の転写形状である。１２０は補正したマスクパターンの形状であり、１２１は補正したマスクパターン１２０をマスクとして用いた場合の転写形状である。
【００１７】
この点から、補正には通常、数回評価／補正を繰り返さざるを得ず、その結果、評価に要する時間を極力抑えることが補正時間を抑えこむためには重要な要素となっている。
【００１８】
しかし一般的には、高速計算を実現するためには、ある程度計算精度を犠牲にしていることが多い。また、より厳密には、レジスト膜厚やベクトル結像等も考慮する必要がある。
【００１９】
図１６は、レジスト膜厚及び結像モデルとしてベクトルモデルを考慮した場合と空間像＋スカラーモデルを考慮した場合とにおいてのＯＰＥ予測結果を比較したグラフである。図中のｄＬと示してあるのは、レジストの解像性能、ＯＰＥ特性に対応するｆｉｔｔｉｎｇパラメータであるが、掲記モデルが異なる場合においては、空間像モデル＋ｄＬでベクトルモデルによるＯＰＥ予測結果を再現することが困難であることが分かる。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
以上に述べたように従来の手法では、高精度補正を行おうとすると、モデルベース補正が必要となるが、その場合に高精度モデルを使用すると補正計算の回数分予測計算が必要となり、高精度モデルと低精度モデルでの処理速度の比率分、補正時間が増大してしまう。その結果、所望の補正精度を実用的な補正時間で得ることが困難となっている。
【００２１】
本発明は、上述の如き従来の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、露光用マスクパターンの光近接効果の補正処理において、高精度な補正形状を高速に得ることが可能な露光用マスクパターンの補正方法等を提供することである。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る露光用マスクパターンの補正方法では、半導体露光装置を用いて半導体基板上にマスクパターンの投影像を転写する際に生ずる光近接効果を補正するために、転写形状予測モデルに基づく補正手段により前記マスクパターンの形状に補正を施す露光用マスクパターンの補正方法において、第一の補正精度で前記マスクパターンの補正形状を求める第一の補正手段と、前記第一の補正精度よりも厳密な第二の補正精度で前記マスクパターンの補正形状を求める第二の補正手段とを前記補正手段として用意し、前記第一の補正手段により前記第一の補正精度の第一の補正形状を求めた後、該第一の補正形状を初期値として前記第二の補正手段により前記第二の補正精度の第二の補正形状を求め、この第二の補正形状を前記マスクパターンの最終形状とすることを特徴とする。
【００２３】
第２の発明に係る露光用マスクパターンの補正方法では、半導体露光装置を用いて半導体基板上にマスクパターンの投影像を転写する際に生ずる光近接効果を補正するために、補正手段により前記マスクパターンの形状に補正を施す露光用マスクパターンの補正方法において、入力パターン形状に対して補正形状を定めたテーブルを用いて前記マスクパターンの補正形状を求める第一の補正手段と、転写形状予測モデルを用いて前記マスクパターンの補正形状を求める第二の補正手段とを前記補正手段として用意し、前記第一の補正手段により第一の補正形状を求めた後、該第一の補正形状を初期値として前記第二の補正手段により所定の補正精度の第二の補正形状を求め、この第二の補正形状を前記マスクパターンの最終形状とすることを特徴とする。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００２５】
［第一実施形態］
＜パターン形状補正装置＞
図１は、本発明の第一実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法を実現するためのパターン形状補正装置を示す図である。
【００２６】
このパターン形状補正装置１０は、コンピューター等で構成され、マスクパターンの設計形状データ（ターゲットパターン）を入力し、この設計形状データに対して、後述する図３に示すアルゴリズムに従って、光近接効果を考慮した補正を行い、補正後形状データを出力する構成となっている。
【００２７】
また、図３に示すアルゴリズムに従ったプログラムコードを上記パターン形状補正装置１０内の記憶装置に格納し、該補正装置１０のＣＰＵやＭＰＵが記憶装置に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによって、以下に述べる補正方法を実現させることが可能となる。
【００２８】
さらに、図３に示すアルゴリズムに従ったプログラムコードが格納された記憶媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭ等）を上記パターン形状補正装置１０に供給し、該補正装置１０のＣＰＵやＭＰＵが前記記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行するような構成であっても、本発明の補正方法を実現することは可能である。
【００２９】
＜マスクパターンの補正方法＞
次に、第一実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法について説明する。
【００３０】
本実施形態では、補正後パターンの段差部分（ジョグ）や膨らみ部分（セリフ）の発生位置、及び評価点を先に定義し、各評価点において、ラフモデルを用いて補正計算を実行して補正量を求め（ラフ補正処理）、その収束条件に達した後、厳密モデルを用いて補正計算を更に実行する（厳密補正処理）。
【００３１】
初めに、厳密補正処理に用いるモデル（厳密モデル）について説明する。
【００３２】
厳密モデルとは、例えば、部分コヒーレント光学結像式：
Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｆ−１｛∫ＴＣＣ（ｆ，ｇ；ｆ’，ｇ’）ｍ（ｆ，ｇ）ｍ＊（ｆ’，ｇ’）ｄｆｄｇｄｆ’ｄｇ’｝…（１）
ここで、
Ｆ｛｝はフーリエ変換であり、Ｆ−１｛｝はフーリエ逆変換である。また、ＴＣＣは相互透過係数（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｒｏｓｓ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）であり、ＴＣＣを求めるための積分領域を図２に示す（図中の斜線部分Ｗが積分領域）。
【００３３】
ＴＣＣ（ｆ，ｇ：ｆ’，ｇ’）＝∫Ｓ（ｆ”，ｇ”）Ｐ（ｆ＋ｆ”，ｇ＋ｇ”）Ｐ＊（ｆ’＋ｆ”，ｇ’＋ｇ”）ｄｆ”ｄｇ”…（２）
ここで、Ｓは有効光源分布であり、
もし、
√（ｆ２，ｇ２）≦σＮＡ／λ，α：コヒーレンスファクタ
であれば、
Ｓ（ｆ，ｇ）＝１
そうでなければ、
Ｓ（ｆ，ｇ）＝０
また、式（２）のＰは瞳関数であり、
もし、
√（ｆ２＋ｇ２）≦ＮＡ／λ
であれば、
0003592666.tif 000002
そうでなければ、
Ｐ（ｆ，ｇ）＝０
また、式（１）のｍ（ｆ，ｇ）は、マスクパターンより得られる回折光分布であり、
Ｆ−１｛ｍ（ｆ，ｇ）｝＝ｍ（ｘ，ｙ）…（３）
となり、ｍ（ｘ，ｙ）はマスクパターンの複素振幅透過率分布を示している。
【００３４】
この式（３）に従ってウェハ上の像強度分布を求め、得られた像強度分布に従って、現像シミュレーション、エッチングシミュレーションを用いてウェハ上の仕上がり形状を求めることを指している。
【００３５】
ここで示した結像式はスカラー計算式を示したが、更に厳密性を求める場合には、レジスト中の光強度を求めるモデルや、ベクトル結像計算を使用することが必要となる。
【００３６】
一方、ラフ補正処理に用いるモデル（ラフモデル）として、例えば、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａ  Ａ／Ｖｏｌ．１１，Ｎｏ．９／ｐｌ．２４３８−２４５２／Ｓｅｐ．（１９９４）にて、Ｙ．Ｃ．Ｐａｔｉらが「Ｐｈａｓｅ−ｓｈｉｆｔｉｎｇ  ｍａｓｋｓ  ｆｏｒ  ｍｉｃｒｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ：ａｕｔｏｍａｔｅｄｄｅｓｉｇｎ  ａｎｄ  ｍａｓｋ  ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ」の中で説明しているＯＣＡ（Ｏｐｔｉｍａ１  Ｃｏｈｅｒｅｎｔ  Ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ）手法に従って固有値展開して得られた式を利用する手法等が考えられる。ＯＣＡによる結像式は次のように表される。
【００３７】
Ｉ（ｘ，ｙ）≒Ｆ−１｛Σσｋ（（φｋ・ｍ（ｆ，ｇ）☆（φｋ・ｍ（ｆ，ｇ））＊）｝
ここで、
σｋはＴＣＣを固有関数核Φｋ（ｋ＝０，ｌ，２．．Ｎ）にて最適展開した際の固有値であり、φｋはΦｋのフーリエ変換であり、☆は相関（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）計算を表している。
【００３８】
図３は、本発明の第一実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【００３９】
まず、ステップＳ１１からステップＳ１３までの処理は、図１２で説明したステップＳ５１からステップＳ５３までの処理と同じである。すなわち、設計形状データ（ターゲットパターン：図１３（ａ）の１０１）を入力し（ステップＳ１１）、評価点（図１３（ｂ）のＱ）の配置と共に（ステップＳ１２）、ジョグ／セリフの発生位置を定義するためにエッジ（図１３（ｂ）のＥ）の分割を行う（ステップＳ１３）。
【００４０】
次に、ステップＳ１４からステップＳ１７までは、上述したラフモデルを用いたモデルベース補正技術によりラフ補正処理を行う。まず、図４（ａ）に示すように、ターゲットパターン３１を基に所望エッジ位置から予測転写形状３１ａまでのずれ量Ｔ１を計算すべく、各評価点においての光強度計算を行う（ステップＳ１４）。次いで、各エッジにおいて、ずれ量Ｔ１に従ってマスクパターンのラフ補正量を求め（ステップＳ１５）、エッジの移動、つまりマスクパターンを変形する（ステップＳ１６、図４（ｂ）の３２）。
【００４１】
さらに、図４（ｂ）に示すように、変形後のパターン３２に対して、予測転写形状３２ａまでのずれ量Ｔ２を評価し（ステップＳ１７）、また補正を繰り返し、ある一定量以下にずれ量を追い込めた場合に、本ラフ補正処理を終了する。
【００４２】
その後、ラフ補正処理後に得られたマスクパターン形状データを初期値として用い、所望エッジ位置から予測転写形状までのずれ量が無くなるまで、上述した厳密モデルを用いたモデルベース補正技術で厳密補正処理を行う（ステップＳ１９からステップＳ２２まで）。その結果、図４（ｃ）の３３に示すようにマスクパターンが変形し、予測転写形状３３ａが所望の設計形状に忠実に補正される。
【００４３】
ここで、Ｎ×β＞＞Ｎ１×α＋Ｎ２×β
Ｎ：厳密計算単独使用時に必要とする補正イタレーション回数（補正繰り返し回数）
Ｎ１，Ｎ２：本実施形態の補正手法を用いた場合に必要とするイタレーション回数
α：ラフ補正の１回あたりの処理時間
β：厳密補正の１回あたりの処理時間
を達成するためには、
α＜＜β、  Ｎ＞Ｎ２
であることが必要である。Ｎ２は１〜２回であることが望ましい。
【００４４】
また、図３中ステップＳ１４のラフ判定の判定基準は、所望精度より緩めに設定してあり、且つそれ以内で追い込まれたパターンを初期値として厳密モデルによる計算を開始した場合に、上記Ｎ２が１〜２回程度で補正が完了できる値に設定してあることが望ましい。例えば、ラフ補正処理中に得られる補正エラー評価量と、予め設定された許容エラー量に１を超える係数を乗じた値とを比較して、その比較結果に応じて、ラフ補正処理の収束判定を行う。
【００４５】
このように本実施形態では、ラフ補正処理によって補正がある程度進んでいることによって、厳密補正処理による補正イタレーション回数を大きく低減することが可能である。
【００４６】
すなわち、従来では、露光用マスクパターンの光近接効果補正に関して、高精度な補正を行おうとした場合、厳密な形状予測モデルを使用せざるを得ず、その結果、処理時間が増大してしまうという難点があった。これに対して本実施形態では、ラフな補正である程度補正形伏を追い込んだ上で、最後に厳密な形状予測モデルに従った補正を行うので、同じ補正精度を得るのに必要な処理時間を短縮することが可能となる。
【００４７】
＜マスク製作工程＞
図５は、本実施形態に係るマスク製作工程を示すイメージ図である。
【００４８】
上述した露光用マスクパターンの補正方法によりパターン形状補正装置１０で作成された補正後形状データは、描画データとして描画データ格納部４１に格納され、電子ビーム描画装置４０へ供給される。
【００４９】
電子ビーム描画装置４０は、前記描画データに従って、電子ビームを用いてマスクブランク４２上にマスクパターンを描画する。例えばラスタスキャン方式では、電子ビームを一定方向に走査し、描画データに応じて電子ビームをオン／オフすることにより、マスクブランク４２上にマスクパターンを形成する。
【００５０】
＜露光工程＞
図６は、本実施形態に係る露光工程を実施するための露光装置の概略構成図である。
【００５１】
この露光装置は、超高圧水銀灯などの光源５１、絞り５２、照明光学系５３、マスクステージ５４、投影光学系５５、及びウェハステージ５６で構成されている。マスクステージ５４上には、上述のマスク製作工程で製作されたマスク４２が搭載され、さらにウェハステージ５６上には、表面にレジストが塗布された半導体ウェハ６０が搭載されている。
【００５２】
光源５１から発光された光は、絞り５２及び照明光学系５３を通してマスクステージ５４上のマスク４２に照射され、そのマスクパターンの投影像が投影光学系５５を通して半導体ウェハ６０上に転写される。
【００５３】
このようにして、半導体ウェハ６０上に塗布されたレジストに回路パターンが形成されるが、本実施形態のマスク４２を用いて形成された回路パターンは、所望の設計形状を、より忠実に反映したものとなる。
【００５４】
［第二実施形態］
本実施形態では、露光用マスクパターンの補正方法のみが上記第一実施形態と異なる。上記第一実施形態の露光用マスクパターンの補正方法では、モデルベース補正技術のみを用いたものであったが、本実施形態の補正方法では、モデルベース補正技術とルールベース補正技術とを用いて行うものである。本実施形態では、まずルールベース補正技術を用いてラフ補正処理を行い、その補正終了後、さらにモデルベース補正技術を用いて厳密補正処理を行う。
【００５５】
図７は、本発明の第二実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【００５６】
まず、ステップＳ３１からステップＳ３３までの処理は、図１２で説明したステップＳ５１からステップＳ５３までの処理と同じである。すなわち、設計形状データ（ターゲットパターン：図１３（ａ）の１０１）を入力し（ステップＳ３１）、評価点（図１３（ｂ）のＱ）の配置と共に（ステップＳ３２）、ジョグ／セリフの発生位置を定義するためにエッジ（図１３（ｂ）のＥ）の分割を行う（ステップＳ３３）。
【００５７】
次に、ステップＳ３４とステップＳ３５では、ルールベース補正によりラフ補正処理を行う。
【００５８】
本実施形態のルールベース補正は、図８（ａ）で示すターゲットパターン４１の線幅Ｗのライン端に対してライン端方向のスペースＳの場合に、ライン端に付けるセリフサイズを図９に示すようなルールテーブルより選択し、パターン形状を変更する補正を行うものである。
【００５９】
まずステップＳ３４では、ターゲットパターン４１のパターンサイズ（線幅Ｗ，スペースＳ）をチェックし、続くステップＳ３５では、このパターンサイズに基づいて上記ルールテーブルより各エッジの補正量を選択して適用する。
【００６０】
こうして、ルールベース補正後のパターン形状４２（図８（ｂ）参照）を得る（ステップＳ３６）。
【００６１】
その後、上記ルールベース補正で得られたパターン形状データ４２を初期値として用い、所望エッジ位置から予測転写形状までのずれ量が殆ど無くなるまで、モデルベース補正技術で上述した厳密補正処理を行う（ステップＳ３７からステップＳ４０まで）。その結果、図８（ｃ）の４３に示すようにマスクパターンが変形し、予測転写形状４３ａが所望の設計形状に忠実に補正される。
【００６２】
このように本実施形態では、パターンに特徴的なパラメータの組み合わせで補正量を記述したルールテーブルを適用するルールベース補正を行うことにより、ある程度まで補正を行うことは可能となり、ルールベース補正を行った後のパターン形状を続いて行うモデルベース補正での初期値として使用することによって、収束までに必要なイタレーション回数を減らすことが可能となる。
【００６３】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように本発明によれば、露光用マスクパターンの光近接効果の補正処理において、高精度な補正形状を高速に得ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法を実現するためのパターン形状補正装置を示す図である。
【図２】ＴＣＣを求めるための積分領域を示す図である。
【図３】本発明の第一実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】第一実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法を説明するパターン形状図である。
【図５】マスク製作工程を示すイメージ図である。
【図６】露光工程を実施するための露光装置の概略構成図である。
【図７】本発明の第二実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図８】第二実施形態に係る露光用マスクパターンの補正方法を説明するパターン形状図である。
【図９】第二実施形態に係るルールテーブルを示す図である。
【図１０】従来のルールベース補正手法を説明する図である。
【図１１】ルールベース補正での問題点を示す図である。
【図１２】従来のモデルベース補正を示すフローチャートである。
【図１３】従来の露光用マスクパターンの補正方法を説明するパターン形状図である。
【図１４】パターンサイズ毎のＭＥＦを示す図である。
【図１５】一律ＭＥＦ補正の際の問題を示す図である。
【図１６】スカラー計算とベクトル潜像計算によるＯＰＥ予測結果比較グラフである。
【符号の説明】
１０  パターン形状補正装置
３１，４１  ターゲットパターン
３１ａ  予測転写形状
３２，４２  変形後のパターン
３２ａ，４２ａ  予測転写形状
３３ａ，４３ａ  予測転写形状
４２  マスク
６０  半導体ウェハ
【図１】
0003592666.tif 000003
【図２】
0003592666.tif 000004
【図３】
0003592666.tif 000005
【図４】
0003592666.tif 000006
【図５】
0003592666.tif 000007
【図６】
0003592666.tif 000008
【図７】
0003592666.tif 000009
【図８】
0003592666.tif 000010
【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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【図１５】
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【図１６】
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