(57)【要約】【課題】製造問題を発生する可能性のある、マスクレイアウト内の領域を好適に識別する方法を提供する。【解決手段】本発明の一実施形態は、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標とするプロセスモデルと、１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標としないプロセスモデルとを作成し（２０２、２０４）、目標であるプロセスモデルと、目標でないプロセスモデルとを用いて、多次元関数によって表され得るプロセス感度モデルを計算する（２０６）。また、プロセス感度モデルを用いてマスクレイアウト内の問題領域を識別することによって、問題領域の訂正が可能となり、マスクレイアウトの製造可能性が改善される。さらに、問題領域の識別にプロセス感度モデルを用いることによって、問題領域の識別に必要な計算時間が短縮される。【選択図】図２
2006235600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マスクレイアウト内の、製造問題を発生する可能性のある領域を識別する方法であって、該方法は、
名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標であるプロセスモデルを作成することと、
１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することと、
該目標であるプロセスモデルと、該１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、プロセス感度モデルを計算することであって、該プロセス感度モデルが多次元関数によって表され得る、ことと、
該プロセス感度モデルを用いて該マスクレイアウト内の問題領域を識別することであって、該問題領域を識別することによって該問題領域を訂正することが可能となり、それによって該マスクレイアウトの製造可能性を改善する、ことと
を包含し、
該問題領域を識別するために該プロセス感度モデルを用いることが、該問題領域を識別するのに必要な計算時間を低減する、方法。
【請求項２】
前記目標であるプロセスモデルと、前記１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて前記プロセス感度モデルを計算することが、該１つ以上の目標でないプロセスモデルの中の各目標でないプロセスモデルを該目標であるプロセスモデルから引くことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記マスクレイアウト内の前記問題領域を識別することが、
前記プロセス感度モデルに、該マスクレイアウトを表す多次元関数を繰り込むことによって、問題標識子を計算することと、
該マスクレイアウト内の該問題領域を識別するために、該問題標識子の値を閾値と比較することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記目標であるプロセスモデルを作成することが、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含み、
前記１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することが、任意の（たとえば最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスのためのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
光学近接効果補正（ＯＰＣ）プロセスが前記マスクレイアウト上で実行される前に、前記方法が実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記半導体製造プロセスが、
フォトリソグラフィか、
エッチか、
化学機械的研磨（ＣＭＰ）か、
トレンチ充填か、
レチクル製造か
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、１つ以上の解像度向上技術が前記マスクレイアウトに適用された後に実行され、該解像度向上技術が、
ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ位相シフトマスクか、
アシストフィーチャか、
二重双極照明か、
クロムレス位相リソグラフィ（ＣＰＬ）か
を含むことが可能である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コンピュータによって実行される際に、マスクレイアウト内の、製造問題を発生する可能性のある領域を識別する方法を該コンピュータに実行させる命令を格納した、コンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、
名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標であるプロセスモデルを作成することと、
１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することと、
該目標であるプロセスモデルと、該１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、プロセス感度モデルを計算することであって、該プロセス感度モデルが多次元関数によって表され得る、ことと、
該プロセス感度モデルを用いて該マスクレイアウト内の問題領域を識別することであって、該問題領域を識別することによって該問題領域を訂正することが可能となり、それによって該マスクレイアウトの製造可能性を改善する、ことと
を包含し、
該問題領域を識別するために該プロセス感度モデルを用いることが、該問題領域を識別するのに必要な計算時間を低減する、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項９】
前記目標であるプロセスモデルと、前記１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、前記プロセス感度モデルを計算することが、該１つ以上の目標でないプロセスモデルの中の、目標でないプロセスモデルの各々を、該目標であるプロセスモデルから引くことを含む、請求項８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記マスクレイアウト内の前記問題領域を識別することが、
前記プロセス感度モデルに、該マスクレイアウトを表す多次元関数を繰り込むことによって、問題標識子を計算することと、
該マスクレイアウト内の該問題領域を識別するために、該問題標識子の値を閾値と比較することとを含む、請求項８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記目標であるプロセスモデルを作成することが、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含み、
前記１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することが、任意の（たとえば最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含む、請求項８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
前記方法は、光学近接効果補正（ＯＰＣ）プロセスが前記マスクレイアウト上で実行される前に、実行される、請求項８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記半導体製造プロセスが、
フォトリソグラフィか、
エッチか、
化学機械的研磨（ＣＭＰ）か、
トレンチ充填か、
レチクル製造か
を含むことが可能である、請求項８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
前記方法は、１つ以上の解像度向上技術が前記マスクレイアウトに適用された後に実行され、該解像度向上技術は、
ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ位相シフトマスクか、
アシストフィーチャか、
二重双極照明か、
クロムレス位相リソグラフィ（ＣＰＬ）か
を含むことが可能である、請求項８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
未訂正のマスクレイアウトまたは一部訂正されたマスクレイアウトまたは完全に訂正されたマスクレイアウト内の、製造問題領域を、プロセス感度モデルを用いて識別する方法えであって、該方法は、
該プロセス感度モデルを表す第１の多次元関数に、該マスクレイアウトを表す第２の多次元関数を繰り込むことによって、問題標識子を計算することと、
該問題標識子を用いて、該マスクレイアウト内の該製造問題領域を識別することと
を包含し、
該第１の多次元関数はプロセス感度情報を全て取り込み、それによって該製造問題領域を識別するのに必要な計算の量を実質的に低減する、方法。
【請求項１６】
該製造問題領域を識別することが、該問題の標識子を１つ以上の問題閾値と比較することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記プロセス感度モデルを表す前記第１の多次元関数に、前記マスクレイアウトを表す前記第２の多次元関数を繰り込むことが、
基底関数の集合を用いて該第１の多次元関数を概算することと、
該基底関数に該第２の多次元関数を繰り込むことと
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
未訂正のマスクレイアウト、一部訂正されたマスクレイアウト、または完全に訂正されたマスクレイアウトの、製造可能性を改善する方法であって、該方法は、
プロセス感度情報を全て取り込む第１の多次元関数によって表され得る、プロセス感度モデルを用いて、該マスクレイアウト内の問題領域を識別することを包含し、
該問題領域を識別することが、該問題領域を訂正することを可能にし、それによって該マスクレイアウトの製造可能性が改善される、方法。
【請求項１９】
前記プロセス感度モデルが、
名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標であるプロセスモデルを作成することと、
１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することと、
該目標であるプロセスモデルと、該１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、該プロセス感度モデルを作成することと
によって作成される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記問題領域を識別することが、
前記プロセス感度モデルに、前記マスクレイアウトを表す第２の多次元関数を繰り込むことと、
該繰り込みの結果を用いて該問題領域を識別することと
を含む、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は集積回路の製造に関する。より詳細には、本発明は、プロセス感度モデルを用いて、レイアウト内の製造問題領域を識別する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積密度における劇的な改良は、その大部分が半導体製造技術における対応する改良を通じて達成された。
【０００３】
半導体製造技術は、一般的に複雑な物理的相互作用および化学的相互作用を含む多くのプロセスを含んでいる。これらの複雑な物理的相互作用および化学的相互作用を完全に制御することはほぼ不可能であるため、一般的にこれらのプロセスには変動があり、その変動によって実際の集積回路の特性が所望の特性とは異なる可能性がある。この差異が大きすぎる場合、集積回路の歩留まりおよび／または性能を低下させかねない製造問題につながる可能性がある。
【０００４】
したがって、経済的に実行可能であるために、半導体製造プロセスはプロセスの変動に対して耐性がなければならない。すなわち、半導体製造プロセスは、十分に広いプロセスの変動範囲を許容できなければならない。（本発明は「焦点深度」の点について説明される。通常、焦点深度はフォトリソグラフィにおけるプロセスの変動を指す。ただし本発明が、ドーズ量の変動、レジスト膜厚の変動、エッチの変動、ドーピングの変動等、その他の製造プロセスの変動を含むよう容易に応用され得るということは当業者にとっては自明であろう。
【０００５】
詳細には、焦点深度を改善すればコストの節約に直結する。これは、焦点深度を改善すると、装置の点検、修理およびメンテナンスに費やされる時間の量を短縮することによって本質的に処理能力を向上させることができるからである。また、製造中に直面する実際のプロセスの条件は、様々な原因によって変化し得る。たとえば、化学機械的研磨プロセスのステップにおける欠陥により、ウエハ上の地形的な変動が生じる場合がある。その結果、焦点深度を改善することによって、これらのプロセスの変動が存在する状態において製造されるチップの歩留まりを向上させることができる。
【０００６】
不都合にも、焦点深度を改善することは、特にディープサブミクロン規模においては非常に困難であり得る。集積回路の製造可能性を改善するため、一般的に設計者は、フィーチャのどのような寸法および形状が設計の中に描かれ得るかを指定する設計ルールテーブルを用いる。不都合にも、ディープサブミクロン規模においては設計ルールテーブルは極度に大きく、扱いにくくなり得る。さらに、設計ルールテーブルは、設計者が最良のデバイス性能を達成できるのを妨げるような、過度に限定的なものになり得る。
【０００７】
したがって、マスクレイアウト内の製造問題領域を訂正できるようにするために識別し、それによってマスクレイアウトの製造可能性を改善する、方法および装置が必要である。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態は、製造問題を発生する可能性のある、マスクレイアウト内の領域を識別するシステムを提供する。動作中、システムは、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標とするプロセスモデルを作成する。また、システムは、１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標としないプロセスモデルを作成する。次に、システムは、目標であるプロセスモデルと、目標でないプロセスモデルとを用いて、プロセス感度モデルを計算する。プロセスモデル（目標であるものまたは目標でないものまたはプロセス感度）を、多次元（たとえば二次元の）関数によって表すことができるという点に留意されたい。次いで、システムは、プロセス感度モデルを用いて、マスクレイアウト内の問題領域を識別する。詳細には、システムは、マスクレイアウトを表す多次元関数をプロセス感度モデルに繰り込むことによって、問題標識子を計算することができる。次に、システムは、問題の標識子の値を閾値と比較することによって問題領域を識別することができる。問題領域を識別することによって問題領域を訂正することが可能となり、マスクレイアウトの製造可能性が改善されるという点に留意されたい。さらに、問題領域を識別するためにプロセス感度モデルを用いることによって、問題領域を識別するのに必要な計算時間が短縮される。詳細には、プロセス感度モデルによって、複合的なプロセス条件を直ちに調査することが可能になる。さらに、プロセス感度モデルは、エンドユーザに対し問題領域を直接識別する。その結果、エンドユーザは、１つのフィーチャまたはフィーチャのグループに関連するプロセスエラーの量を質的または量的に決定するための複雑な計算を一切行なう必要がない。
【０００９】
本実施形態の変形において、システムは、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることによって、目標であるプロセスモデルを作成する。
【００１０】
本実施形態の変形において、システムは、任意の（たとえば最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることにより、１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成する。
【００１１】
本実施形態の変形において、システムは、光学近接効果補正（ＯＰＣ）プロセスがマスクレイアウト上で実行される前に、動作する。本実施形態のさらなる変形において、システムは、ＯＰＣプロセスがマスクレイアウト上で実行された後に、動作する。
【００１２】
本実施形態の変形において、半導体製造プロセスは、フォトリソグラフィか、エッチか、化学機械的研磨（ＣＭＰ）か、トレンチ充填か、レチクル製造かを包含する。
【００１３】
本実施形態の変形において、システムは、ＯＰＣが行われる前に動作するが、その後、その他の解像度向上技術がマスクレイアウトに適用される。本実施形態のさらなる変形において、システムは、１つ以上の解像度向上技術（ＯＰＣを含む）がマスクレイアウトに適用された後に、動作する。解像度向上技術として、これらに限定するのではないが、ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ位相シフトマスク、アシストフィーチャ、二重双極照明、クロムレス位相リソグラフィ（ＣＰＬ）、またはその他の照明技術が含まれるという点に留意されたい。
【００１４】
本発明は、さらに以下の手段を提供する。
【００１５】
（項目１）
マスクレイアウト内の、製造問題を発生する可能性のある領域を識別する方法であって、該方法は、
名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標である（ｏｎ−ｔａｒｇｅｔ）プロセスモデルを作成することと、
１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標でない（ｏｆｆ−ｔａｒｇｅｔ）プロセスモデルを作成することと、
該目標であるプロセスモデルと、該１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、プロセス感度モデルを計算することであって、該プロセス感度モデルが多次元関数によって表され得る、ことと、
該プロセス感度モデルを用いて該マスクレイアウト内の問題領域を識別することであって、該問題領域を識別することによって該問題領域を訂正することが可能となり、それによって該マスクレイアウトの製造可能性を改善する、ことと
を包含し、
該問題領域を識別するために該プロセス感度モデルを用いることが、該問題領域を識別するのに必要な計算時間を低減する、方法。
【００１６】
（項目２）
上記目標であるプロセスモデルと、上記１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて上記プロセス感度モデルを計算することが、該１つ以上の目標でないプロセスモデルの中の各目標でないプロセスモデルを該目標であるプロセスモデルから引くことを含む、項目１に記載の方法。
【００１７】
（項目３）
上記マスクレイアウト内の上記問題領域を識別することが、
上記プロセス感度モデルに、該マスクレイアウトを表す多次元関数を繰り込むことによって、問題標識子を計算することと、
該マスクレイアウト内の該問題領域を識別するために、該問題標識子の値を閾値と比較することとを含む、項目１に記載の方法。
【００１８】
（項目４）
上記目標であるプロセスモデルを作成することが、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含み、
上記１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することが、任意の（たとえば最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスのためのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含む、項目１に記載の方法。
【００１９】
（項目５）
光学近接効果補正（ＯＰＣ）プロセスが上記マスクレイアウト上で実行される前に、上記方法が実行される、項目１に記載の方法。
【００２０】
（項目６）
上記半導体製造プロセスが、
フォトリソグラフィか、
エッチか、
化学機械的研磨（ＣＭＰ）か、
トレンチ充填か、
レチクル製造か
を含む、項目１に記載の方法。
【００２１】
（項目７）
上記方法は、１つ以上の解像度向上技術が上記マスクレイアウトに適用された後に実行され、該解像度向上技術が、
ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ位相シフトマスクか、
アシストフィーチャか、
二重双極（ｄｕａｌ  ｄｉｐｏｌｅ）照明か、
クロムレス位相リソグラフィ（ＣＰＬ）か
を含むことが可能である、項目１に記載の方法。
【００２２】
（項目８）
コンピュータによって実行される際に、マスクレイアウト内の、製造問題を発生する可能性のある領域を識別する方法を該コンピュータに実行させる命令を格納した、コンピュータ可読記憶媒体であって、該方法は、
名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標であるプロセスモデルを作成することと、
１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することと、
該目標であるプロセスモデルと、該１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、プロセス感度モデルを計算することであって、該プロセス感度モデルが多次元関数によって表され得る、ことと、
該プロセス感度モデルを用いて該マスクレイアウト内の問題領域を識別することであって、該問題領域を識別することによって該問題領域を訂正することが可能となり、それによって該マスクレイアウトの製造可能性を改善する、ことと
を包含し、
該問題領域を識別するために該プロセス感度モデルを用いることが、該問題領域を識別するのに必要な計算時間を低減する、コンピュータ可読記憶媒体。
【００２３】
（項目９）
上記目標であるプロセスモデルと、上記１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、上記プロセス感度モデルを計算することが、該１つ以上の目標でないプロセスモデルの中の、目標でないプロセスモデルの各々を、該目標であるプロセスモデルから引くことを含む、項目８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【００２４】
（項目１０）
上記マスクレイアウト内の上記問題領域を識別することが、
上記プロセス感度モデルに、該マスクレイアウトを表す多次元関数を繰り込むことによって、問題標識子を計算することと、
該マスクレイアウト内の該問題領域を識別するために、該問題標識子の値を閾値と比較することとを含む、項目８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【００２５】
（項目１１）
上記目標であるプロセスモデルを作成することが、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含み、
上記１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することが、任意の（たとえば最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスのプロセスデータに分析モデルを適合させることを含む、項目８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【００２６】
（項目１２）
上記方法は、光学近接効果補正（ＯＰＣ）プロセスが上記マスクレイアウト上で実行される前に、実行される、項目８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【００２７】
（項目１３）
上記半導体製造プロセスが、
フォトリソグラフィか、
エッチか、
化学機械的研磨（ＣＭＰ）か、
トレンチ充填か、
レチクル製造か
を含むことが可能である、項目８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【００２８】
（項目１４）
上記方法は、１つ以上の解像度向上技術が上記マスクレイアウトに適用された後に実行され、該解像度向上技術は、
ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ位相シフトマスクか、
アシストフィーチャか、
二重双極照明か、
クロムレス位相リソグラフィ（ＣＰＬ）か
を含むことが可能である、項目８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【００２９】
（項目１５）
未訂正のマスクレイアウトまたは一部訂正されたマスクレイアウトまたは完全に訂正されたマスクレイアウト内の、製造問題領域を、プロセス感度モデルを用いて識別する方法えであって、該方法は、
該プロセス感度モデルを表す第１の多次元関数に、該マスクレイアウトを表す第２の多次元関数を繰り込むことによって、問題標識子を計算することと、
該問題標識子を用いて、該マスクレイアウト内の該製造問題領域を識別することと
を包含し、
該第１の多次元関数はプロセス感度情報を全て取り込み、それによって該製造問題領域を識別するのに必要な計算の量を実質的に低減する、方法。
【００３０】
（項目１６）
該製造問題領域を識別することが、該問題の標識子を１つ以上の問題閾値と比較することを含む、項目１５に記載の方法。
【００３１】
（項目１７）
上記プロセス感度モデルを表す上記第１の多次元関数に、上記マスクレイアウトを表す上記第２の多次元関数を繰り込むことが、
基底（ｂａｓｉｓ）関数の集合を用いて該第１の多次元関数を概算することと、
該基底関数に該第２の多次元関数を繰り込むことと
を含む、項目１５に記載の方法。
【００３２】
（項目１８）
未訂正のマスクレイアウト、一部訂正されたマスクレイアウト、または完全に訂正されたマスクレイアウトの、製造可能性を改善する方法であって、該方法は、
プロセス感度情報を全て取り込む第１の多次元関数によって表され得る、プロセス感度モデルを用いて、該マスクレイアウト内の問題領域を識別することを包含し、
該問題領域を識別することが、該問題領域を訂正することを可能にし、それによって該マスクレイアウトの製造可能性が改善される、方法。
【００３３】
（項目１９）
上記プロセス感度モデルが、
名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標であるプロセスモデルを作成することと、
１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の目標でないプロセスモデルを作成することと、
該目標であるプロセスモデルと、該１つ以上の目標でないプロセスモデルとを用いて、該プロセス感度モデルを作成することと
によって作成される、項目１８に記載の方法。
【００３４】
（項目２０）
上記問題領域を識別することが、
上記プロセス感度モデルに、上記マスクレイアウトを表す第２の多次元関数を繰り込むことと、
該繰り込みの結果を用いて該問題領域を識別することと
を含む、項目１８に記載の方法。
（摘要）
本発明の一実施形態は、製造問題を発生する可能性のある、マスクレイアウト内の領域を識別するシステムを提供する。動作中、システムは、名目上の（たとえば最適な）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、目標とするプロセスモデルを作成する。また、システムは、１つ以上の任意の（たとえば、最適でない）プロセス条件下における半導体製造プロセスをモデル化する、１つ以上の、目標としないプロセスモデルを作成する。次に、システムは、目標とするプロセスモデルおよび目標としないプロセスモデルを用いて、プロセス感度モデルを計算する。プロセスモデル（目標であるものまたは目標でないものまたはプロセス感度）を、多次元（たとえば二次元の）関数によって表すことができるという点に留意されたい。次いで、システムは、プロセス感度モデルを用いて、マスクレイアウト内の問題領域を識別する。問題領域を識別することによって問題領域を訂正することが可能となり、マスクレイアウトの製造可能性が改善されるという点に留意されたい。さらに、問題領域を識別するためにプロセス感度モデルを用いることによって、問題領域を識別するのに必要な計算時間が短縮される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
（集積回路のデザインと製造）
図１は、本発明の一実施形態にしたがった、集積回路のデザインおよび製造における様々なステップを示す。プロセスは製品アイデアから始まる（ステップ１００）。次に、製品アイデアは集積回路を利用し、実現され、それはコンピュータによる設計の自動化（ＥＤＡ）ソフトウェア（ステップ１１０）を利用してデザインされる。いったん、回路のデザインが確定されれば、テープアウトされる（ステップ１４０）。テープアウトの後、プロセスは製造（ステップ１５０）、パッキング、および組み立て（ステップ１６０）に進む。そのプロセスは、最終的に、チップを製造にて終わる（ステップ１７０）。
【００３６】
ＥＤＡソフトウェアデザインステップ１１０は、順に、主に、システムデザイン（ステップ１１２）、ロジックデザインおよび機能確認（ステップ１１４）、合成およびテストデザイン（ステップ１１６）、デザイン計画（ステップ１１８）、ネットリスト確認（１２０）、物理的実施（１２２）、分析および抽出（１２４）、物理的確認（１２６）、解像度向上（１２８）、および、マスクデータ準備（１３０）などの多くのサブステップを含む。
【００３７】
本発明は、一つ以上の上記のステップの間にて使用され得る。特に、Ｓｙｎｏｐｓｙｓ社の製品、ＳｉＶＬ（登録商標）は、マスクレイアウトにおける問題領域を識別するために、本発明を使用するように、適切に修正され得る。
【００３８】
（プロセス変動）
半導体製造技術は、通常、複雑な物理および化学的相互作用を含む多くのプロセスを含む。これらの複雑な物理および化学的相互作用を完全に制御することは、ほぼ不可能であるゆえ、これらのプロセスは、通常、実際の集積回路の特徴を、所望される特徴とは異なるようにさせ得るプロセス変動を有する。この差異が大きすぎる場合、その生産を減少させ、および／または、集積回路の性能を低減させ得る、製造における問題を導き得る。
【００３９】
プロセス変動は様々な原因により生じ得る。例えば、フォトリソグラフィにおいて、支軸の回転速度における変化が、レジスト厚を変化させ得、反射率における変化を生じさせ得る。それは、次に、パターンの像に、所望されない変化を生じさせ得る。同様に、ベイクプレート（ｂａｋｅ  ｐｌａｔｅ）は、ウエハから、溶媒を使い、フォトレジストにおけるパターンを形成するために使用されるのであるが、それは、高温のまたは低温の部分を有し得、限界寸法（ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）（ＣＤ）における変化を生じさせ得る。同様に、スピンコーティングの間、ウエハを保持するチャック（ｃｈｕｃｋ）は、リソグラフィの間、ピンぼけを生じさせ得る、ウエハの表面上の、「丘（ｈｉｌｌ）」を作成する微小粒子を含み得る。ピンぼけはまた、他の理由の中でも、チャックがレベルから外れ、または、レンズが異常を有し、または、完全に平らではない、などの理由により、生じ得ることに注意したい。
プロセス変動を、ランダムおよびシステムの、二つのタイプに分類することは役に立つ。（「焦点深度」という言葉は、しばしば、ランダムおよびシステムのプロセス変動の量を記載するための、包括的語句として使用されることに注意したい。）ランダムプロセス変動は、分析モデルを使用してモデルとされないプロセス変動である。他方、システムプロセス変動は、通常、分析モデルを使用してモデルとされるプロセス変動である。例えば、主軸速度の変化は、通常、ランダムプロセス変動として分類されるが、他方で、ウエハトポロジー変化は、通常、システムプロセス変化として分類される。しかし、リサーチャーは、ランダムプロセス変化をモデルとする分析モデルを作成することによって、ランダムプロセス変化をシステムプロセス変化へと、継続的に変換しようとすることに注意したい。
【００４０】
（製造上の問題）
経済的な見地からすると、半導体の製造プロセスは、プロセス変動に関しては、堅固である。例えば、プロセス変動の幅広い範囲に耐えることができる。プロセスの堅固さ（または、焦点深度）の改善は、コスト削減に繋がることに注意したい。これは、焦点深度の改善が、備品の検査、整備、およびメンテナンスにかかる時間を低減し、それによって、実行されるウエハの数を増加させるからである。さらに、焦点深度の改善は、その生産を増加させる。これらの理由から、焦点深度の改善は、実質的に利益を増加させる。
【００４１】
さらに、焦点深度の改善の重要性は、製造プロセスがその規模を小さくするほど、増すのである。なぜならば、これらのプロセスにおける特有の焦点深度は、急速に小さくなっているからである。特に、ディープサブミクロンの規模において、焦点深度の小さな改善でさえ、製造コストにおいて、何百万ドルをも節約することが可能なのである。
【００４２】
残念なことに、焦点深度の改善は、特に、ディープサブミクロンの規模において、非常に困難なものであり得る。集積回路の製造可能性を改善するために、設計者は、通常、いつ、どのように回路の特性を引き出すかを特定する、設計ルールテーブルを使用する。残念なことに、ディープサブミクロンの規模において、これらの設計ルールテーブルは、極端に大きく、扱いにくい場合があり得る。さらに、設計ルールテーブルは、不必要に、設計者に、最良の性能を達成し得ることをさせないほどに、過度に制限的であり得る。
【００４３】
（マスクレイアウトにおいて、製造の問題領域を識別する）
半導体製造における困難な問題の一つは、マスクレイアウト上での一つの位置において、プロセス変動情報を、一挙で得ることである。この困難な問題を成し遂げた場合、パターンが製造される前に、マスクレイアウトにおける問題領域を識別し、訂正することができ、それによって、マスクレイアウトの製造可能性を改善し得る。例えば、ライン端（ｌｉｎｅ−ｅｎｄ）が製造中に、４０ナノメートル引き戻す場合、設計者は、それが描かれている間に、そのパターンをサイズ変更するために、この情報を使用し得る。
【００４４】
さらに、実質的な計算時間を使用することなしに、これらの問題領域を識別することは、非常に重要である。問題領域は、様々なプロセス状況をシミュレートすることにより、および、製造可能性に問題を生じさせ得る領域を決定するために、結果として得られたパターンを比較することによって、識別され得る。残念なことに、このアプローチは、相当な計算時間を要し得る。というのも、それは、多数の複雑なシミュレーションモデル（例えば、ＯＰＣモデルなど）を含むからである。
【００４５】
その代わり、必要とされているのは、構造が実行可能なプロセスウィンドウ内において、安定しているかどうかを、迅速に判断し得るプロセスである（例えば、それが、設計の許容範囲に従って機能するように、適切に出力すること、など）。（構造が安定しているかどうかを決定することは、層のタイプに依存するわけではないことに注意したい。例えば、金属層において、重要なＣＤ変化は、それらが回路におけるショートまたは開放を生じない限りにおいて、許容可能であり得る。対照に、ポリシリコン層においては、たとえ非常に小さなＣＤ変化でも、許容可能であり得る。）
本発明の一実施形態は、製造における問題を生じ易いマスクレイアウトにおける領域を識別するシステムを提供する。特に、本発明における一実施形態において、システムは、パターンをクエリし、および、マスクレイアウト上の任意の位置において生じると考えられるプロセス変動の量を指示する問題標識子を生成するために、「プロセス感度モデル」（それは、パラメータ化された多次元関数および一連の基底ファイル（ｂａｓｉｓ  ｆｉｌｅ）を使用して表され得る）を使用する。プロセス変動に基づいて、設計者は、それが製造中に問題を生じ易いかどうか、および、その特性を動かし、および広げることなどのような、適切な対抗手段を取るかどうかを決定することができる。
【００４６】
さらに本発明の一実施形態において、システムは、コンターを生成するために、計算された問題の表示を使用する。特に、コンターは、その問題標識子と閾値とを比較することによって生成され得る。コンターを生成することは、プロセス変動のデータを解釈し、問題領域を直接的に識別するゆえに、非常に役に立ち得ることに注意したい。さらに、そのコンターは、Ｓｙｎｏｐｓｙｓ社からの、適切に修正されたバージョンの、ＩＣＷｏｒｋｂｅｎｃｈ（登録商標）ツールなどのような、標準の光強度表示ツールを使用し、表示され得る。
【００４７】
本発明の鍵となる利点は、単一の多次元関数において、全てのプロセス感度の情報を取り込むことができることである。（計算の能率を改善するために、多次元関数はしばしば、一連の多次元関数の一次結合を使用して表され、それらは、通常、基底関数と呼ばれることに注意したい。しかし、数学的見地からは、プロセス感度モデルは、単一の多次元関数として見られ得る。）さらに、これは、システムが直接に、問題領域を識別させる。特に、システムは、マスクレイアウトを表す他の多次元関数を有する、プロセス感度モデルを単に繰り込むことによって、問題標識子を迅速に計算し得る。システムは、次いで、製造上の問題領域を識別するために、問題標識子と閾値とを比較し、それによって、製造上の問題領域を識別するために必要とされる計算時間を実質的に低減させる。
（プロセス感度モデルの問題領域を識別するための使用）
図２は、本発明の実施形態に従う問題領域の識別の処理を示すフローチャートを表す。
【００４８】
処理は、名目上の（例えば、最適の）処理条件の下において半導体処理技術を形作る目標とするプロセスモデルを作成することによって、開始する（ステップ２０２）。半導体処理技術が、フォトリソグラフィ、エッチ、化学的―機械的な研磨（ＣＭＰ）、トレンチ充填、および／または他の技術、および前述の組み合わせを含む事に留意されたい。
【００４９】
次に、システムは、１つ以上の任意の（例えば、最適でない）処理条件の下において、半導体処理技術を形作る１つ以上の目標としないプロセスモデルを作成する（ステップ２０４）。
【００５０】
本発明の一実施形態において、目標とする（または、目標としない）プロセスモデルは、多次元関数によって表される。本発明の他の実施形態において、目標とする（または、目標としない）プロセスモデルは、パラメータ表示される多次元関数、および基底ファイルセットと用いて表される。さらに、本発明の一実施形態において、目標とするプロセスモデルを作成は、名目上の（例えば、最適の）処理条件の下においての半導体処理技術のために、分析モデルをプロセスデータに当てはめることを含む。反対に、１つ以上の目標としないプロセスモデルの作成は、任意の（例えば、最適でない）処理条件の下においての半導体処理技術のために、分析モデルをプロセスデータに当てはめることを含む。本発明の一実施形態において、１つ以上の目標としないプロセスモデルが、目標とするプロセスモデルの分析的に幾分手を加えることによって作成されることができる。
【００５１】
そして、システムは、目標とするプロセスモデル、および、１つ以上の目標としないプロセスモデルを用いてプロセス感度を計算する（ステップ２０６）。
【００５２】
図３Ａは、本発明の実施形態に従う目標とするプロセスモデルを表す二次元関数のプロットを示す。
【００５３】
図３Ｂは、本発明の実施形態に従う目標としないプロセスモデルを表す二次元関数のプロットを示す。
【００５４】
図３Ｃは、本発明の実施形態に従うプロセス感度モデルのプロットを示す。
【００５５】
図３Ａにて示される二次関数は、空間周波数領域においての目標とするプロセスモデルを表し、図３Ｂにて示される二次関数は、空間周波数領域においての目標としないプロセスモデルを表すことに留意されたい。さらに、図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃにて、ＸおよびＹ軸は、空間周波数成分（単位は、ラジアン／ミクロン）を識別し、Ｚ軸は、特定の空間周波数値成分を指す。それらのプロセスモデルは、空間領域のような異なった領域においての二次関数を用いて表されることも可能である。
【００５６】
本発明の一実施形態において、システムは、目標とするプロセスモデルから、１つ以上の目標としないプロセスモデルにおいての各々の目標としないプロセスモデルを引くことによってプロセス感度モデルを計算する。プロセス感度モデルが、焦点ぼけの間に失われたパターン特徴を形作ることに留意されたい。
【００５７】
特に、光学リソグラフィのケースが検討される。焦点が合わされる場合、Ｐｔは目標とするプロセスモデルを表す、すなわち、Ｐｔは光学リソグラフィプロセスを形作る。さらに、焦点ぼけの場合、Ｐｄは目標としないプロセスモデルを表す、すなわち、Ｐｄは光学リソグラフィプロセスを表す。そして、プロセス感度モデルＦｐは、ΔＰｄ（単位は長さ）が焦点オフセットであるＦｐ＝（Ｐｔ−Ｐｄ／ΔＰｄ）として計算されることができる。
【００５８】
上記の実施例において、単一の目標とされないプロセスモデルを検討することに留意されたい。しかし、２つ以上の目標とされないプロセスモデルが検討されることも可能である。通常、プロセス感度モデルＦｐは、以下のように計算され、
【００５９】
【数１】
2006235600.tif 000003
Ｐｌ．．．ｎは、任意（例えば、最適でない）の処理条件を形作る目標としないプロセスモデル、Ｐｔは、名目上の（最適の）処理条件を形作る目標とするプロセスモデル、および、ΔＰｌ．．．ｎは、最適の処理条件と任意（ｌ．．．ｎ）の処理条件との間の処理条件においての相対する変化である。
【００６０】
例えば、焦点が合わされる場合、Ｐｔは、光学リソグラフィプロセスを形作る。さらに、焦点ぼけの場合、すなわち、レンズとウエハとの間の距離が目標とする距離より短い場合、Ｐｄｎは、光学リソグラフィプロセスを表す。加えて、正の焦点ぼけ（ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ  ｄｅｆｏｃｕｓｅｄ）の場合、すなわち、レンズとウエハの距離が目標とされる距離よりも長い場合、Ｐｄｐは、光学リソグラフィプロセスを表す。そして、プロセス感度モデルＦｐは、以下のように計算され、
【００６１】
【数２】
2006235600.tif 000004
ここで、ΔＰｄｎ（単位は長さ）は、負の焦点オフセット、およびΔＰｄｐ（単位は長さ）は、正の焦点オフセットである。
【００６２】
（Ｐｔ−Ｐｄｎ）／ΔＰｄｎは、負の焦点ぼけの間に失われたパターン特徴を形作り、（Ｐｔ−Ｐｄｐ）／ΔＰｄｐは正の焦点ぼけの間に失われたパターン特徴を形作ることに留意されたい。上記の実施例において、プロセス感度モデルＦｐは、（Ｐｔ−Ｐｄｎ）／ΔＰｄｎとＰｔ−Ｐｄｐ）／ΔＰｄｐとを足し、規格化するために、それを２で割ることにより計算される。（本発明を機能させるにおいて規格化は必要ではないことに留意されたい。）
次に、システムは、プロセス感度モデルを用いて、マスクレイアウトにおいての問題領域を識別する。特に、システムは、まず、マスクレイアウトを表す多次元関数（例えば、二次元関数）にプロセス感度モデルを繰り込むことによって問題標識子を計算する（ステップ２０８）。（繰り込み作業のために、プロセス感度モデルは、空間領域においての二次関数を用いて通常表されることに留意されたい。）
次に、システムは、マスクレイアウトにおいての問題を識別するために、問題標識子の値と閾値を比較することによって、マスクレイアウトにおいての問題を識別する（ステップ２１０）。
【００６３】
適切な目標でないプロセスモデルを用いることによって、上述の処理は、マスクレイアウトに関連する様々な理由によって起こる製造問題を容易に識別することができる。それらは、二次元効果（例えば、ライン端プルバック）、近接問題、湾曲部サイジング（ｊｏｇ  ｓｉｚｉｎｇ）、および位相シフトマスクを含むが、これらだけには限定しない。
【００６４】
図４Ａは、本発明の実施形態に従う問題標識子の一次元プロットを示す。問題標識子は通常二次元（２−Ｄ）関数であるが、明確にするために、図４Ａにおいて一次元（１−Ｄ）として示すことに留意されたい。Ｘ軸は、マスクレイアウトの直線に沿った位置と対応し、Ｙ軸は、その位置の問題標識子の値と対応する。
【００６５】
問題標識子４００の値は、問題領域４１０、４１２、および４１４のような問題領域を識別するために、閾値４０２、４０４、４０６、および４０８のような１つ以上の閾値と比較されることができる。
【００６６】
さらに、問題標識子の値は、問題のタイプおよび問題の度合を指摘することができる。特に、閾値４０２は、空間問題を指摘するよう、および、閾値４０８は、ポリゴン問題を指摘するように選ばれることができる。例えば、明視野ケースにおいて、システムは、問題標識子４００を閾値４０２と比較することによって空間問題領域４１０を識別することができ、また、問題標識子４００を閾値４０８と比較することによってポリゴン問題領域４１２を識別することができる。（指定されない限り、現在考慮中のアプリケーションは、明視野レチクルの状況にて記載される。しかし、当業者にとって、本発明が暗視野のケースにおいても容易に適用されることは明らかである。例えば、暗視野のケースにおいて、問題領域のタイプは、明視野の反対である、すなわち、問題領域４１０はポリゴン問題に、問題領域４１２は空間問題に対応する。）
同様に、閾値４０４は、潜在的な空間問題を指摘するよう、および、閾値４０６は、潜在的なポリゴン問題を指摘するように選ばれることができる。例えば、システムは、問題標識子４００を閾値４０６と比較することによって潜在的なポリゴン問題領域４１４を識別することができる。
【００６７】
図４Ｂは、本発明の実施形態に従って、問題標識子が問題閾値の上、または下であるマスクレイアウトの領域を示す。（マスクレイアウトは、明確にするために示されていないことに留意されたい。）
特に、問題標識子の値は、領域４２０、４２２、および４２４において空間問題閾値よりも大きい。これは、それらの領域においての空間問題を表す。反対に、問題標識子の値は、領域４２６、４２８、および４３０においてポリゴン問題閾値よりも小さい。これは、それらの領域においてのポリゴン問題を表す。
【００６８】
図５は、本発明の実施形態に従ってどのようにプロセス感度モデルが、製造問題を引き起こし易いマスクレイアウトにおいての領域を識別するのに使用されることができるのかを示す。（実線は修正されたマスクレイアウトを描写し、陰影をつけられた領域は実施パターンを描写する。）
マスクレイアウトは、通常、ウエハ上に所望のパターンを形成するために設計されるパターン５０２、および５０４のような多数のパターンを含む（明確にするために、示されていない。）。不都合にも、半導体製造処理は、複雑な物理的および化学的な相互作用を含むため、有効パターン５０６または５０８のような有効（実際の）パターンは、通常、所望のパターン５０４とは異なる。この差異が大きすぎる場合、歩留りを下げる、および／または集積回路の性能変動を引き上げる製造問題へつながる。
【００６９】
本発明の一実施形態において、システムは、製造問題を引き起こす可能性のあるマスクレイアウトにおいての領域（または、領域）を明確に識別するコンター５１０、または５１２のようなコンターを設定する。
【００７０】
例えば、有効パターン５０６は、ライン端５１４にて最小の引き戻し（ｐｕｌｌｂａｃｋ）を有する。結果として、システムは、ライン端５１４の近接にてコンターを設定しない。反対に、ライン端５１６においての引き戻し度は、製造問題を潜在的に引き起こすのに十分大きい。従って、システムは、潜在的製造問題領域としてライン端５１６の近接に領域を明確に識別するコンター５１０を設定する。
【００７１】
同様に、エッジ５１８においての縮小度が最小であるため、システムはエッジ５１８のコンターを設定しない。反対に、有効パターン５０８は、エッジ５２０にて相当な縮小を有する。従って、システムは、潜在的製造問題領域としてエッジ５２０の近接に領域を明確に識別するコンター５１２を設定する。
【００７２】
システムは、問題標識子を問題閾値と比較することによってコンターを設定する。さらに、本発明の一実施形態において、システムは、標準光学強度ビューイングツールを用いてコンターを表示する。
【００７３】
さらに、システムは、補正されていない、一部補正済みの、または完全に補正済みのマスクレイアウトにおいて問題領域を識別することができる。例えば、システムは、ＯＰＣ処理がマスクレイアウトに行われる前のマスクレイアウトにおいての問題領域を識別することができる。特に、本発明の一実施形態において、システムは、補正されていないパターンへのＯＰＣのための、有効に補正するために問題閾値を調節する。
【００７４】
反対に、システムは、通常、特定の超解像技術（ＲＥＴ）がマスクレイアウトへ適用される後、機能する。ＲＥＴは、ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ位相シフトマスク、アシストフィーチャ、二重双極照明、またはクロムレス位相リソグラフィ（ＣＰＬ）を含むが、これらだけに限定はしない。
【００７５】
ＯＰＣ処理は通常、マスクレイアウトの空間周波数成分または位相特性を実質的には変化しないので、システムは、ＯＰＣ処理が行われる以前に機能することができる。反対に、例えば、アシストフィーチャは、マスクレイアウトの空間周波数成分を実質的に変化することができる。従って、ＲＥＴは通常、システムがマスクレイアウトの問題領域を識別するために使用される前に、行われる。
（結論）
前述記載のデータ構造およびコードは、通常、コンピュータシステムによって使用されるためのコード、および／または、データを記憶するこのとできる任意の装置または媒体であり得るコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。これは、ディスクドライブ、磁気テープ、ＣＤ（コンパクトディスク）およびＤＶＤ（デジタル多面的ディスクまたはデジタルビデオディスク）、および、送信媒体において含まれるコンピュータ命令信号（信号が変調される搬送波を有する、有さないにかかわらず）を含むが、これらに限定はされない。例えば、送信媒体は、インターネットのような通信ネットワークを含み得る。
【００７６】
さらに、本発明の実施形態の前述の記載は、図示および記載目的のためにのみ提案された。これらは、網羅的な、または本開示に本発明を限定するためのものではない。従って、多数の修正、および変更は容易に明らかである。付け加え、上記の開示は、本発明を限定するためのものではない。本発明の範囲は、添付の請求項によって規定される。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の一実施形態に従う、集積回路のデザインおよび製造における様々なステップを示す。
【図２】本発明の実施形態に従う、問題領域の識別の処理を示すフローチャートを表す。
【図３Ａ】本発明の実施形態に従う、目標とするプロセスモデルを表す二次元関数のプロットを示す。
【図３Ｂ】本発明の実施形態に従う、目標としないプロセスモデルを表す二次元関数のプロットを示す。
【図３Ｃ】本発明の実施形態に従う、プロセス感度モデルのプロットを示す。
【図４Ａ】本発明の実施形態に従う、問題標識子の一次元プロットを示す。
【図４Ｂ】本発明の実施形態に従う、問題標識子が問題閾値の上、または下であるマスクレイアウトの領域を示す。
【図５】本発明の実施形態に従って、どのようにプロセス感度モデルが、製造問題を引き起こし易いマスクレイアウトにおいての領域を識別するのに使用されることができるのかを示す。
【符号の説明】
【００７８】
４００  問題標識子
４０２、４０４、４０６、４０８  閾値
４１０、４１２、４１４  問題領域
【図１】
2006235600.tif 000005
【図２】
2006235600.tif 000006
【図３Ａ】
2006235600.tif 000007
【図３Ｂ】
2006235600.tif 000008
【図３Ｃ】
2006235600.tif 000009
【図４Ａ】
2006235600.tif 000010
【図４Ｂ】
2006235600.tif 000011
【図５】
2006235600.tif 000012