(57)【要約】【課題】    迅速且つ正確にパターン検証が可能な電子ビーム露光パターンの検証方法を提供することを目的とする。【解決手段】       設計データに含まれるパターンの外周上に複数のサンプル点を抽出する第１のステップと、前記複数のサンプル点のそれぞれにおける電子ビーム露光の露光強度を描画データに基づき計算する第２のステップと、前記複数のサンプル点のそれぞれにおいて得られた前記露光強度が許容範囲内にあるかを判定する第３のステップと、を備え、前記第２のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンの密度、寸法、隣接するパターン間距離、及び前記パターンについてのビームブラーに関する情報の少なくともいずれかに基づいて前記サンプル点の抽出を実行することを特徴とする電子ビーム露光パターンの検証方法を提供する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子ビーム露光に用いるパターンの設計データを加工して得られた描画データのパターン精度を検証する電子ビーム露光パターンの検証方法であって、
前記設計データに含まれるパターンの外周上に複数のサンプル点を抽出する第１のステップと、
前記複数のサンプル点のそれぞれにおける電子ビーム露光の露光強度を前記描画データに基づき計算する第２のステップと、
前記複数のサンプル点のそれぞれにおいて得られた前記露光強度が許容範囲内にあるかを判定する第３のステップと、
を備え、
前記第２のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンの密度、寸法、隣接するパターン間距離、及び前記パターンについてのビームブラーに関する情報の少なくともいずれかに基づいて前記サンプル点の抽出を実行することを特徴とする電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項２】
前記第１のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンの密度が高い時、それらパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることを特徴とする請求項１記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項３】
前記パターンの密度に関する情報は、前記描画データを生成する際に用いた情報を流用することを特徴とする請求項２記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項４】
前記第１のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンの寸法が小さい時、そのパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることを特徴とする請求項１記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項５】
前記第１のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンに隣接するパターン間距離が小さい時、それらパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることを特徴とする請求項１記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項６】
前記第１のステップにおいて、前記パターンについてのビームブラーが大きい時、そのパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることを特徴とする請求項１記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項７】
前記第１のステップにおいて、前記サンプル点を前記パターンの外周の全体に亘って均等な間隔で抽出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項８】
前記第１のステップにおいて、前記パターンを複数の領域に分割し、前記複数の領域のいずれか１つの領域と他のいずれか１つの領域とで、前記サンプル点の抽出密度を変えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項９】
前記パターンを辺毎に分割することを特徴とする請求項８記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【請求項１０】
前記第２のステップにおいて、前記描画データを生成するアルゴリズムとは異なるアルゴリズムを用いて前記露光強度を計算することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の電子ビーム露光パターンの検証方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子ビーム露光パターンの検証方法に関し、特に、電子ビーム露光に用いられるパターンの設計データを加工して得られた描画データのパターン精度を迅速且つ正確に検証する電子ビーム露光パターンの検証方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスの微細化の進展を担うリソグラフィ技術は半導体製造プロセスのなかでも唯一パターンを生成する極めて重要なプロセスである。従来、半導体デバイスの生産では光露光技術が用いられてきたが、近年、先端デバイスのパターン寸法が限界解像度に近づきつつあり、高解像露光技術の開発が急務となっている。
【０００３】
電子ビーム露光技術は本質的に優れた解像性を有しており、ＳＯＣ（System On a Chip）を代表とする最先端デバイスの開発や一部ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）の生産に用いられている。しかし、従来の可変成形露光法ではパターンを一筆描きの要領で描画するため単位時間当たりのウェーハ処理能力すなわちスループットが低く、デバイスの量産には不向きであった。
【０００４】
現在、次世代の露光技術として電子ビームプロジェクション（分割縮小転写）（Electron Projection Lithography：ＥＰＬ）技術が提案されており、その研究開発が行われている。
【０００５】
図１５は、ＥＰＬの露光原理について説明するための図である。
【０００６】
同図において、例えば、貫通した開口部１５０による開口パターンを形成した散乱マスクの一例としてのステンシルマスク１００に、１００ｋＶで加速した電子を照射する。ステンシルマスク１００の材料として通常厚さ２μｍ程度のシリコン（Ｓｉ）が用いられる。ステンシルマスク１００の開口部１５０ではない部分に入射した電子ビーム３３０は、開口部１５０ではない部分で大きく散乱される。散乱されたマスク散乱電子３３１は、対物レンズ３８０の後方焦平面に置かれた制限アパチャ３７０でそのほとんどが阻止される。
【０００７】
一方、開口部１５０を透過した像形成電子３３２は、開口部１５０を自由通過するため、角度広がりがなく、像形成電子３３２のほとんどの電子が制限アパチャ３７０を通過することができる。このアパチャ透過率の違いによりウェーハ３００上にマスク像のコントラストが形成される。これを散乱コントラストと呼ぶ。そして、ウエハ３００が、その後に現像されると、図１５に示すネガレジスト像３０１が形成されることになる。なお、マスクとしてはステンシルのほかマスクパターン全面が薄いメンブレンで保持されるメンブレンマスクも利用可能である。
【０００８】
図１６は、代表的材料で製造されたステンシルマスクとメンブレンマスクの例を示す図である。図１６（ａ）（ｂ）では、特に、パターン部分だけを示し、その他は省略している。図１６（ａ）において、ステンシルマスク１００は、例えば、２μｍの厚さのＳｉで形成された例を示す。また、図１６（ｂ）において、メンブレンマスク２００は、３０〜５０ｎｍの厚さのダイアモンドライクカーボン（ＤＬＣ）メンブレン上にパターンが形成された６００ｎｍ程度の厚さのＤＬＣ散乱層が形成された例を示す。
【０００９】
ステンシルマスクの場合、開口部に入射する電子は散乱を受けずに通過するため、全ての電子が露光に寄与することができる。しかし、電子ビームが通過する開口が完全に貫通しているため、開口パターンがドーナッツのように閉じていると、その内側のマスク部材が欠落してしまう。これを避けるために、パターンを２つ以上の相補マスクに分割する対策が必要となる。これは、「相補分割」と呼ばれる。
【００１０】
図１７は、パターンの相補分割例を示す図である。  
図１７（ａ）では、開口パターンがドーナッツ状のように閉じている例を示している。ここで、ステンシルマスク１００をＥＰＬ露光装置にマスクとして用いた場合、電子ビームが通過する部分は完全に貫通しているため、開口パターンがドーナッツ状のように閉じている形状であるとその内側のマスク部材が欠落してしまう。これを避けるために、パターンを２つ以上の相補マスクに分割する対策が必要となる。例えば、ドーナッツ状パターンの場合、図１７（ａ）に示すように、第１の相補パターン１１１と第２の相補パターン１１２とにマスクを分割して、第１と第２の相補マスクを用意し、それぞれの相補マスクをＥＰＬ露光装置に配置し、第１と第２の相補マスクをそれぞれ１度ずつ、すなわち、２度露光することによりウェハ上にパターンを完成させる。その他、大きなマスク部材を小さな支持部で支えているような機械的強度に問題のあるパターンについても分割する必要がある。例えば、図１７（ｂ）には、開口パターンがリーフ状の例を示している。図１７（ｃ）には、開口パターンがＬ字状の例を示している。
【００１１】
現在開発されている露光装置では、電子ビームが一度に照射できる領域（サブフィールド）はマスク上で１ｍｍ角であり、マスクパターンは縮小率１／４の投影光学系を通してウェハ上に０．２５ｍｍに縮小転写される。マスクパターンはこのサブフィールド毎にステップアンドスキャン方式で順次転写される。
【００１２】
図１８は、電子ビーム露光における電子ビームの軌跡を例示する模式断面図である。  
すなわち、電子ビーム露光では、電子がレジストに侵入した際にレジスト構成原子と衝突（前方散乱）をしながらエネルギーを与える。この時、レジストから基板に入射した電子の一部が基板の構成原子との散乱で広がりながら跳ね返り、後方散乱電子として再びレジストに侵入する。そのため、レジストには、電子入射点以外にも広範囲にわたりエネルギーが蓄積され広がる。
【００１３】
この広がりのため、電子ビームの入射点以外にもエネルギーが与えられ、電子ビーム露光特有の「近接効果」が生じる。特に、後方散乱電子によるエネルギー蓄積は広範囲に及ぶためパターン密度によって露光強度が変化する。例えば、１００ｋＶで加速された電子のシリコン（Ｓｉ）での後方散乱径は、約３０ミクロン程度である。また、描画パターンの寸法がブラーと同程度となると、隣り合うパターンの前方散乱が重なり、寸法が急激に太ってしまう。
【００１４】
露光強度は、電子入射点からの距離ｒの関数ｆ（ｒ）として表すことができる。このｆ（ｒ）を、露光強度分布（ＥＩＤ：Exposure Intensity Distribution）関数と呼ぶ。ＥＩＤ関数は、前方散乱や後方散乱などによる電子ビームの広がりを表す関数であり、近接効果の補正に用いられる。ＥＩＤ関数は、例えば、２つのガウシアン関数によって近似することができる。
【数１】
2006196706.tif 000003
ここで、前方散乱と後方散乱によるガウス分布の広がりを、それぞれ「前方散乱径（βｆ）」、「後方散乱径（βｂ）」と呼ぶ。また、前方散乱によるエネルギー蓄積の総量と後方散乱によるエネルギー蓄積の総量の比を反射係数（η）と呼ぶ。
【００１５】
図１９は、ＥＩＤ関数を２つのガウシアン関数により表した例を表すグラフ図である。
【００１６】
このようなＥＩＤ関数を利用して近接効果を補正する具体的な手法としては、例えば、「露光量補正法」や「マスクバイアス法」を用いることができる。  
露光量補正法は、ＥＩＤ関数を利用して近接効果を計算し、これによるパターンのエッヂなどでのパターン幅の設計寸法からのずれを補正するように、露光量を調整する補正方法である。
【００１７】
一方、マスクバイアス法では、パターン密度の違いや前方散乱の重なりにより変化するパターン寸法をマスクサイズを調整（マスクバイアス）することにより近接効果を補正する。
【００１８】
図２０は、マスクバイアス法を説明するための模式図である。  
すなわち、同図（ａ）は、密集した開口パターンが設けられたマスクの断面図である。また、同図（ｂ）は、このマスクを介した電子ビームの露光強度を表すグラフ図である。さらに、同図（ｃ）は、露光されたレジストのパターン形状を表す断面図である。
【００１９】
開口パターンが密集している場合、周囲の開口パターンを介して入射した電子ビームの後方散乱効果などにより、近接効果が生ずる。ところが、これら密集部分の端においては、近接効果が低下するために、図２０（ｂ）に表したように、露光強度が低下する傾向が見られる。この低下を補正するため、マスクの開口をやや拡げて、露光強度を上げる必要がある。このようなマスクの開口の調節量を「マスクバイアス」と呼ぶ。図２０に表した具体例の場合、開口パターンの密集領域の端部において、マスクの開口に、それぞれＢ／２のマスクバイアスを与えることにより、露光強度の低下を補正し、レジストパターンの幅を目標値に近づけることができる。密集部分の中心部のマスク開口幅を端部に比べて狭くすることによっても、同様の効果が得られる。
【００２０】
一度に露光されるエリアが後方散乱径よりも大きな場合には、露光量補正が不可能であるため、マスクバイアス法は有効な手法である。バイアス量は、ＥＩＤ関数を用いて露光強度を計算し、パターンが設計通りの寸法になるよう計算機により求められる。
【００２１】
以上説明したように、ＥＰＬではサブフィールド分割、相補分割や近接効果補正など種々のパターン処理が施され、マスクパターンが作成される。
【００２２】
図２１は、ＥＰＬのパターンデータ処理の流れを例示する概念図である。  
すなわち、ＥＰＬのパターンデータ処理に際しては、設計データをサブフィールドに分割し、輪郭化し、階層抽出を行い、相補分割し、近接効果を補正して、マスクレイアウトをする。このようにして得られたマスクデータを元に、ＥＰＬのマスクが作成される。
【００２３】
このようにマスクを用いてパターンの転写を行うＥＰＬ露光法では、一度マスクを作ると転写後にパターンの抜けや重複が見つかった場合、そのマスクを修正するのは困難である。特に、マスクバイアスによる近接効果補正を施したマスクの修正は不可能である。そのため、マスクを作製する前に、設計パターンデータとマスクパターンデータを比較し検証することが極めて重要である。
【００２４】
すなわち、従来の検証方法では、ある処理を施したデータのパターンの輪郭線上からサンプル点を抽出し、その点を基準とした露光強度の等高線を、物理モデルを用いて計算により求め、元データの図形と比較していた。
【００２５】
図２２は、パターンデータの検証方法を説明するための模式図である。  
すなわち、同図（ａ）に表したような設計データ（元データ）１０１の局所的な領域を小さなメッシュ、あるいはピクセルと呼ばれる領域に分割し、それぞれのピクセルにおける蓄積エネルギーを物理モデルに基づくシミュレーションにより計算する。そして、図２２（ｂ）に表したように蓄積エネルギーの等高線１０２と設計データ１０１の図形とを比較することにより、補正が正しく行われているか否かを判定する。
【００２６】
この際、図２３に表したように、サンプル点は、例えば元データ内の図形の各頂点の他に、各辺の中点を起点として等間隔に抽出していた。例えば、１００ｎｍルールのパターンでは、概ね１０ｎｍ以下の間隔で抽出するのが望ましいとされている（特許文献１）。
【特許文献１】特開２００３−１４９７８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
しかし、上述した手法ではサンプル点が膨大な数となり、膨大な計算時間を要し、実用的でない欠点がある。一方で計算時間を短縮するためにサンプル点の間隔を広げると検証の精度が低下する。
【００２８】
本発明は、かかる課題の認識に基づいてなされたものであり、その目的は、迅速且つ正確にパターン検証が可能な電子ビーム露光パターンの検証方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２９】
上記目的を達成するために、本発明の一態様によれば、
電子ビーム露光に用いるパターンの設計データを加工して得られた描画データのパターン精度を検証する電子ビーム露光パターンの検証方法であって、
前記設計データに含まれるパターンの外周上に複数のサンプル点を抽出する第１のステップと、
前記複数のサンプル点のそれぞれにおける電子ビーム露光の露光強度を前記描画データに基づき計算する第２のステップと、
前記複数のサンプル点のそれぞれにおいて得られた前記露光強度が許容範囲内にあるかを判定する第３のステップと、
を備え、
前記第２のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンの密度、寸法、隣接するパターン間距離、及び前記パターンについてのビームブラーに関する情報の少なくともいずれかに基づいて前記サンプル点の抽出を実行することを特徴とする電子ビーム露光パターンの検証方法が提供される。
【００３０】
ここで、前記第１のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンの密度が高い時、それらパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることができる。
【００３１】
またさらに、前記パターンの密度に関する情報は、前記描画データを生成する際に用いた情報を流用することができる。  
また、前記第１のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンの寸法が小さい時、そのパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることができる。  
また、前記第１のステップにおいて、前記設計データに含まれる前記パターンに隣接するパターン間距離が小さい時、それらパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることができる。
【００３２】
また、前記第１のステップにおいて、前記パターンについてのビームブラーが大きい時、そのパターンについて前記サンプル点の抽出密度を高くすることができる。  
また、前記第１のステップにおいて、前記サンプル点を前記パターンの外周の全体に亘って均等な間隔で抽出することができる。  
または、前記第１のステップにおいて、前記パターンを複数の領域に分割し、前記複数の領域のいずれか１つの領域と他のいずれか１つの領域とで、前記サンプル点の抽出密度を変えることができる。
【００３３】
またさらに、前記パターンを辺毎に分割することができる。
【００３４】
また、前記第２のステップにおいて、前記描画データを生成するアルゴリズムとは異なるアルゴリズムを用いて前記露光強度を計算することができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、迅速且つ正確にパターン検証が可能な電子ビーム露光パターンの検証方法を提供することができ、産業上のメリットは多大である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。  
本発明においては、電子ビーム露光パターンの検証のためのサンプル点を抽出するに際して、パターン密度、パターン寸法、隣接パターン間距離、ビームブラーなどの情報を用いる。
【００３７】
図１は、本発明の実施の形態にかかるパターン検証方法の概要を示すフローチャートである。  
すなわち、本実施形態の検証方法は、パターン外周上およびその近傍に複数のサンプル点を抽出し、これらサンプル点における蓄積エネルギー強度とその変化率を用いることで、高精度な描画データ検証を行うものである。この検証は、設計データ２００と、設計データ２００から近接効果補正などの方法によって求めた描画データ３００とを比較することによって行う。  
検証の処理は、例えば図１おいてステップＳ１０２〜Ｓ１０６により表した一連のステップに基づいて実行される。判定の際（ステップＳ１０６）には、ユーザから与えられた判定条件が格納された判定条件ファイル４００が適宜用いられる。
【００３８】
パターン検証の手順の概要は、まず、図１に表したように、ステップＳ１０２で設計データ２００内のパターン外周上においてサンプル点を抽出する。次のステップＳ１０４では、サンプル点上での蓄積エネルギーの強度、エネルギー強度変化率の計算を行う。強度計算は、描画データ３００のパターン情報を参照して行う。また、露光強度の計算に際しては、描画データ３００を得るために用いたアルゴリズムとは異なるアルゴリズムを用いることが望ましい。描画データ３００の生成処理と同一のアルゴリズムを用いると、描画データ３００のアルゴリズムの特性に起因する問題点を抽出しにくいからである。
【００３９】
次に、ステップＳ１０６では、蓄積エネルギーが判定条件を満たしているか否かを判定し、判定条件を満たしていない評価点に関して警告データ５００を発生させる。これらステップＳ１０４及びＳ１０６の詳細については、例えば、特許文献１に開示されている方法を用いることができる。
【００４０】
そして、本実施形態においては、以上説明した検証方法のステップＳ１０２において、パターン密度、パターン寸法、隣接パターン間距離、ビームブラーなどの情報を用いてサンプル点を抽出する。  
図２は、ステップＳ１０２において実行される処理の一例を表したフローチャートである。  
すなわち、設計データ２００のパターンの密度が高い場合（ステップＳ１０２Ａ）にサンプル点の密度を上げる。また、同様に、設計データ２００のパターンの寸法が小さい場合（ステップＳ１０２Ｂ）、パターン間距離が小さい場合（ステップＳ１０２Ｃ）、ビームブラー（blur）が大きい場合（ステップＳ１０２Ｄ）などに、サンプル点の密度を上げる（ステップＳ１０２Ｅ）。
【００４１】
図３は、パターン密度と露光強度コントラストとの関係を説明するための模式図である。
【００４２】
一般に、露光強度コントラストＣは、露光強度の一番高い部分をＩmax、一番低い部分をＩminとすると、次式により表される。
Ｃ＝（Ｉmax−Ｉmin）／（Ｉmax＋Ｉmin）        （１）
図３（ａ）〜（ｃ）に表したように、パターン密度が低いと露光強度コントラストは高く、パターン密度が高くなるに従って、露光強度コントラストは低くなる傾向がある。露光強度コントラストＣはレジストパターンの変形と大きく関係しており、露光強度コントラストＣが低くなるとレジストパターンの変形が大きくなり、寸法精度が低下する危険性が大きい。さらに、露光強度コントラストＣが低下するとレジストが解像しなくなり、重大な欠陥を生じる。
【００４３】
従って、露光強度コントラストＣの低下が予測される、パターン密度の高い領域のパターンを選択的に抽出し、抽出されたパターンに対して重点的に検証を行うことにより、検証の精度を落とさずに検証時間の短縮が可能となる。  
ここで、パターン密度に関する情報としては、例えば、近接効果の補正処理のようにマスクデータ処理の過程で得られた情報を流用することができる。このようにすると、新たにパターン密度の計算をする必要がなく、高速且つ正確な処理が可能となる。
【００４４】
図４は、パターン密度に応じてサンプル点の密度を変化させる具体例を表す模式図である。  
例えば、同図（ｃ）に表したように、パターン密度が高い場合には、各ポリゴン１０１に対して２４箇所のサンプル点Ｓを抽出する。従来の方法では、検査精度を高くする観点から、一番厳しい条件のパターンに対してサンプル点の抽出間隔が決定され、パターン密度によらず全てのポリゴンに対して同一間隔でサンプル点が抽出される。従って、例えば図５に表したように、設計データの中に、パターン密度が低い部分と、中程度の部分と、高い部分とが混在しているような場合であっても、従来の方法の場合には、各ポリゴン１０１あたりのサンプル点Ｓの数は一律に２４箇所とされる。
【００４５】
これに対して、本発明においては、図４に表したように、コントラスト低下が小さいと考えられるパターンではサンプル点Ｓを減少する。サンプル点Ｓの間隔を概ね２倍とすると、パターン密度中（図４（ｂ））および密度低（図４（ａ））の場合には、サンプル点Ｓの数は、それぞれ１２と８となる。よって、パターン密度中および低の場合にはサンプル点Ｓの数が少なくなり、その数の割合はそれぞれ、５０％（１２／２４）、３３％（８／２４）となる。パターン検証の処理時間がサンプル点Ｓの数に比例すると仮定すると、パターン密度情報を用いたサンプル点の抽出方法では、パターンにも依存するが、処理時間を約５０％程度にまで削減することも可能となる。
【００４６】
なお、図４に表した具体例では、コントラスト低下が小さいと考えられるパターンではサンプル点Ｓの間隔を倍としたが、実際には種々の情報から予測されるコントラストの低下に応じて間隔を適宜設定することが望ましい。
【００４７】
次に、図６は、パターン寸法と露光強度プロファイルとの関係を説明するための模式図である。  
パターン寸法がビームブラーに比較して小さいと露光強度プロファイルが劣化し、レジスト形状が劣化する。従って、パターン寸法が小さい場合に、検証を重点的に実施することが効率的である。  
図７は、パターン寸法情報を用いたサンプル点Ｓの具体的な抽出方法を例示する模式図である。  
同図（ｂ）に表したように、パターン寸法が小さい場合は、例えば、各ポリゴン１０１に対して３８箇所のサンプル点Ｓを抽出する。これに対して、図７（ａ）に表したように、
パターン寸法が大きいポリゴンが混在している場合には、それら大きなポリゴン１０１に対するサンプル点を２０箇所に減らす。従来の方法の場合には、このようにパターン寸法が大きいポリゴンが混在している場合でも、これらポリゴンに対して、３８箇所のサンプル点Ｓが抽出されていた。
【００４８】
従って、本具体例の場合、本発明によれば、サンプル点Ｓの数の割合は約５３％となる。大きなポリゴンに対して高い密度でサンプル点Ｓを抽出すると、サンプル点Ｓの数は膨大となる。従って、本具体例の如く、パターン寸法が大きい場合にサンプル点Ｓの抽出密度を下げる効果は非常に大きい。
【００４９】
次に、図８は、隣接パターン間距離と露光強度コントラストとの関係を説明するための模式図である。  
図８（ａ）に表したように、隣接するパターン間の距離が大きいと露光強度コントラストは高く、図８（ｂ）に表したように、パターン間距離が小さくなるに従って前方散乱が重なり始め、露光強度コントラストは低くなる傾向がある。従って、図３に関して前述したように、露光強度コントラストＣの低下が予測される、パターン間距離の小さい領域のパターンを選択的に抽出し、抽出されたパターンに対して重点的に検証を行うことにより、検証の精度を落とさずに検証時間の短縮が可能となる。
【００５０】
図９は、隣接パターン間距離情報を用いたサンプル点の具体的抽出方法を例示する模式図である。  
隣接パターン間距離が小さい場合は、同図（ｂ）に表したように、各ポリゴン１０１に対して３８箇所のサンプル点Ｓを抽出するが、隣接パターン間距離が大きい場合は、図９（ａ）に表したように、サンプル点Ｓを２０箇所とする。本具体例の場合も、これらポリゴンが混在している場合、サンプル点Ｓの総数は、従来と比較して約５３％にまで減少する。
【００５１】
次に、図１０は、ビームブラーと露光強度コントラストとの関係を説明するための模式図である。  
同図に表したように、ビームブラーが大きくなるにつれて、露光強度の最大値Ｉmaxと最小値Ｉminとの差が小さくなる。従って、前述した（１）式から分かるように、露光強度コントラストＣが低下する。
【００５２】
従って、図３に関して前述したように、露光強度コントラストＣの低下が予測される、ビームブラーの大きい領域のパターンを選択的に抽出し、抽出されたパターンに対して重点的に検証を行うことにより、検証の精度を落とさずに検証時間の短縮が可能となる。
【００５３】
図１１は、ビームブラー情報を用いたサンプル点の具体的抽出方法を例示する模式図である。    
ビームブラーが大きい場合は、図１１（ｂ）に表したように、例えば各ポリゴンに対して３８箇所のサンプル点Ｓを抽出するが、ビームブラーの小さな場合は、図１１（ａ）に表したように、サンプル点Ｓの抽出数を２０箇所とする。この具体例の場合も、一律の密度でサンプル点Ｓを抽出する従来の方法と比較して、サンプル点Ｓの総数は約５３％にまで減少する。
【００５４】
以上説明したように、露光強度コントラストＣの低下や露光強度プロファイルの劣化が予測される、パターン密度の高い領域のパターン、パターン寸法の小さなパターン、隣接パターン間距離の小さなパターン、ビームブラーの大きな領域のパターンを選択的に抽出し、抽出されたパターンに対して重点的に検証を行うことにより、検証の精度を落とさずに検証時間の短縮が可能となる。
【００５５】
ここで、以上説明した具体例においては、それぞれのポリゴン１０１毎にサンプル点Ｓの抽出密度を決定し、ポリゴン内では均一の密度でサンプル点Ｓを抽出している。しかし、本発明はこれには限定されない。
【００５６】
すなわち、ポリゴン１０１を複数の領域に分割して、それら領域毎に、サンプル点Ｓの密度を決定してもよい。
【００５７】
図１２は、隣接パターン間距離の情報を用いてサンプル点Ｓの抽出密度を決定する具体例を表す模式図である。  
例えば、図９に例示した具体例の場合には、ポリゴン内の各辺に対して均等な密度でサンプル点Ｓを抽出している。これに対して、図１２に表した具体例の場合、ポリゴン１０１の各辺ごとに独立にサンプル点Ｓを抽出する。すなわち、本具体例の場合、パターンが隣接する側の辺以外ではサンプル点Ｓを減らしている。図９に表した具体例に対する本具体例のサンプル点Ｓの数は、約７７％（（２７＋３４＋２７）／（３８×３））にまで減少する。
【００５８】
図４や図７などに関して前述した具体例においても、同様に、ポリゴンを複数の領域に分割して、それら領域毎に、サンプル点Ｓの密度を変えることにより、サンプル点Ｓの数をさらに減少させることが可能である。
【００５９】
またさらに、本発明においては、以上説明した、パターン密度、パターン寸法、隣接パターン間距離、ビームブラーのうちの複数の情報を組み合わせてサンプル点Ｓを抽出してもよい。  
図１３は、パターン密度、パターン寸法及び隣接パターン間距離の情報を組み合わせてサンプル点Ｓを抽出する具体例を表す模式図である。  
すなわち、ポリゴン１０１Ａは、パターン寸法が大きく、隣接するパターン間の距離も大きいので、サンプル点Ｓの抽出密度を最も下げることができる。また、ポリゴン１０１Ｂは、パターン寸法は大きいが、隣接するポリゴン１０１Ｃとパターン間距離が小さいので、サンプル点Ｓの抽出密度を中程度とする。次に、ポリゴン１０１Ｃは、パターン寸法が小さく、隣接するポリゴン１０１Ｂとのパターン間距離も小さいので、サンプル点Ｓの抽出密度を最も高くする。一方、ポリゴン１０１Ｄは、パターン寸法は小さいが、隣接するパターン間の距離は大きいので、サンプル点Ｓの抽出密度を中程度とする。本具体例の場合、一律に最も高い密度でサンプリングした場合と比較して、サンプル点Ｓの総数は約５５％まで減らすことができる。
【００６０】
このように、パターン密度、パターン寸法、隣接パターン間距離、ビームブラーのうちの複数の情報を組み合わせてサンプル点Ｓを抽出することにより、パターン検証の精度を実質的に低下させることなく、サンプル点Ｓの数をさらに効率的に減らすことができる。
【００６１】
また、図１３に表した具体例は、それぞれのポリゴン内ではサンプル点Ｓの密度を均一としたが、ポリゴンを複数の領域に分割してサンプリングしてもよい。  
図１４は、図１３と同様のパターンデータにおいて、ポリゴン内の各辺に対して独立にサンプル点Ｓを配置する具体例を表す模式図である。  
本具体例の場合、ポリゴン１０１Ｂとポリゴン１０１Ｃの隣接する側の辺においてサンプル点Ｓの抽出密度を高くし、その他の辺においては、抽出密度を下げている。このようにすれば、サンプル点Ｓをさらに削減することができる。本具体例のサンプル点Ｓの数は、一律に最も高い密度でサンプリングする従来法の約４５％まで減らすことができる。このように、それぞれのポリゴンのうちで、レジストパターンが変形しやすい領域に重み付けをしてサンプル点の抽出を行うと、最も危険な個所を高い精度で検証することができ、不必要な計算を省くことができる。
【００６２】
以上具体例を参照しつつ本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。  
例えば、強度計算（ステップＳ１０４）や判定（ステップＳ１０６）の具体的な方法については、当業者が公知の範囲から適宜選択し、あるいはそれに変更を加えたものであっても、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に包含される。
【００６３】
またさらに、近接補正処理の方法やマスクバイアスの方法などについても、当業者が公知の範囲から適宜選択し、あるいはそれに変更を加えたものであっても、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に包含される。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の形態にかかるパターン検証方法の概要を示すフローチャートである。
【図２】ステップＳ１０２において実行される処理の一例を表したフローチャートである。
【図３】パターン密度と露光強度コントラストとの関係を説明するための模式図である。
【図４】パターン密度に応じてサンプル点の密度を変化させる具体例を表す模式図である。
【図５】各ポリゴン１０１あたりのサンプル点Ｓの数を一律にした具体例を表す模式図である。
【図６】パターン寸法と露光強度プロファイルとの関係を説明するための模式図である。
【図７】パターン寸法情報を用いたサンプル点Ｓの具体的な抽出方法を例示する模式図である。
【図８】隣接パターン間距離と露光強度コントラストとの関係を説明するための模式図である。
【図９】隣接パターン間距離情報を用いたサンプル点の具体的抽出方法を例示する模式図である。
【図１０】ビームブラーと露光強度コントラストとの関係を説明するための模式図である。
【図１１】ビームブラー情報を用いたサンプル点の具体的抽出方法を例示する模式図である。
【図１２】隣接パターン間距離の情報を用いてサンプル点Ｓの抽出密度を決定する具体例を表す模式図である。
【図１３】パターン密度、パターン寸法及び隣接パターン間距離の情報を組み合わせてサンプル点Ｓを抽出する具体例を表す模式図である。
【図１４】図１３と同様のパターンデータにおいて、ポリゴン内の各辺に対して独立にサンプル点Ｓを配置する具体例を表す模式図である。
【図１５】ＥＰＬの露光原理について説明するための図である。
【図１６】代表的材料で製造されたステンシルマスクとメンブレンマスクの例を示す図で
【図１７】パターンの相補分割例を示す図である。
【図１８】電子ビーム露光における電子ビームの軌跡を例示する模式断面図である。
【図１９】ＥＩＤ関数を２つのガウシアン関数により表した例を表すグラフ図である。
【図２０】マスクバイアス法を説明するための模式図である。
【図２１】ＥＰＬのパターンデータ処理の流れを例示する概念図である。
【図２２】パターンデータの検証方法を説明するための模式図である。
【図２３】サンプル点を元データ内の図形の各頂点の他に各辺の中点を起点として等間隔に抽出する方法を表す模式図である。
【符号の説明】
【００６５】
１００ ステンシルマスク
１５０ 開口部
２００ メンブレンマスク
３００ ウェーハ
３０１ レジスト像
３３０ 電子ビーム
３３１ マスク散乱電子
３３２ 像形成電子
３６０ 投影レンズ
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２１】
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