(57)【要約】      （修正有）【課題】回路パターンデータ及びＯＰＣデータに基づき算出されたマスクパターンの検証の精度を向上できるマスクパターン検証方法及びそのプログラムを提供する。【解決手段】マスクパターンデータを算出する工程と、光学像及びレジスト像を算出する工程と、複数のアルゴリズムを用いて、レジスト像の第１パターンに関する第１特徴量及び第１パターンと第１パターンに隣接する第２パターンとに関する第２特徴量をそれぞれ算出する工程と、複数のアルゴリズムの各々において、第１特徴量と第１閾値とを比較し、第１パターンにおける危険点候補を検出する工程と、複数のアルゴリズムの各々において、第２特徴量と第２閾値とを比較し、第１パターンにおける危険点を検出する工程と、複数のアルゴリズムの少なくとも１つを選択して、選択されたアルゴリズムに対応する危険点の検出結果を表示させる工程とを含む。【選択図】図２
2019139008.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回路パターンデータ及びＯＰＣ（optical proximity correction）処理に基づきマスクパターンデータを算出する工程と、
前記マスクパターンデータに基づいて光学像及びレジスト像を算出する工程と、
複数のアルゴリズムを用いて、前記レジスト像の第１パターンに関する第１特徴量及び前記第１パターンと前記第１パターンに隣接する第２パターンとに関する第２特徴量をそれぞれ算出する工程と、
前記複数のアルゴリズムの各々において、前記第１特徴量と第１閾値とを比較し、前記第１パターンにおける危険点候補を検出する工程と、
前記複数のアルゴリズムの各々において、前記第２特徴量と第２閾値とを比較し、前記第１パターンにおける危険点を検出する工程と、
前記複数のアルゴリズムの少なくとも１つを選択して、選択されたアルゴリズムに対応する前記危険点の検出結果を表示させる工程と
を備えるマスクパターン検証方法。
【請求項２】
前記複数のアルゴリズムは、ＣＤ（critical dimension）値に基づくアルゴリズム、ＮＩＬＳ（normalized image log slope）値に基づくアルゴリズム、光学像強度分布のピーク強度値に基づくアルゴリズム、及び積分強度値に基づくアルゴリズムの少なくとも１つを含む
請求項１記載のマスクパターン検証方法。
【請求項３】
前記第２特徴量は、前記第２パターンに関する第１特徴量の絶対値である
請求項１記載のマスクパターン検証方法。
【請求項４】
前記第２特徴量は、前記第１パターンに関する前記第１特徴量と前記第２パターンに関する第１特徴量との差分の大きさである
請求項１記載のマスクパターン検証方法。
【請求項５】
前記第１及び第２パターンのレイアウトに基づく第３特徴量を算出する工程と、
前記第３特徴量と第３閾値とを比較し、前記第１パターンにおける前記危険点を検出する工程を更に備える
請求項１記載のマスクパターン検証方法。
【請求項６】
前記第３特徴量は、前記第１パターンと前記第２パターンとの距離、前記第２パターンの幅、及び前記第１パターンに対する前記第２パターンの被覆率の少なくとも１つに基づく
請求項５記載のマスクパターン検証方法。
【請求項７】
回路パターンデータ、ＯＰＣデータ、並びに第１及び第２閾値が入力される入力部と、前記回路パターンデータ、前記ＯＰＣデータ、並びに前記第１及び第２閾値を記憶する記憶部と、危険点を検出するように構成された制御回路と、前記危険点の判定結果を表示可能な表示部と、を備えるマスクパターン検証装置に使用されるマスクパターン検証プログラムであって、
前記回路パターンデータ及び前記ＯＰＣデータに基づきマスクパターンデータを算出する処理と、
前記マスクパターンデータに基づいて光学像及びレジスト像を算出する処理と、
複数のアルゴリズムを用いて、前記レジスト像の第１パターンに関する第１特徴量及び前記第１パターンと前記第１パターンに隣接する第２パターンとに関する第２特徴量をそれぞれ算出する処理と、
前記複数のアルゴリズムの各々において、前記第１パターンの前記第１特徴量と第１閾値とを比較し、前記第１パターンにおける危険点候補を検出する処理と、
前記複数のアルゴリズムの各々において、前記第２特徴量と第２閾値とを比較し、前記第１パターンにおける前記危険点を検出する処理と、
前記複数のアルゴリズムの少なくとも１つを選択して、選択されたアルゴリズムに対応する前記危険点の検出結果を表示させる処理と
を前記マスクパターン検証装置に実行させるマスクパターン検証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、マスクパターン検証方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路のマスク設計においては、回路パターンデータ及びＯＰＣ（optical proximity correction；光近傍効果補正）処理に基づいてマスクパターンが算出され、マスクパターンに対してＬＣＣ（lithography compliance check）等を用いた検証が行われている。これにより、マスクパターンデータの危険点、すなわち、マスクパターンデータに基づいて作製されたマスクを用いて露光した際にレジストパターンの形成不良が発生する可能性が高い箇所、が検出され、回路パターンデータまたはＯＰＣ条件の修正が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５９１７３３７号公報
【特許文献２】米国特許第８６１２８９９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
マスクパターン検証の精度を向上できるマスクパターン検証方法及びそのプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係るマスクパターン検証方法は、回路パターンデータ及びＯＰＣ処理に基づきマスクパターンデータを算出する工程と、マスクパターンデータに基づいて光学像及びレジスト像を算出する工程と、複数のアルゴリズムを用いて、レジスト像の第１パターンに関する第１特徴量及び第１パターンと第１パターンに隣接する第２パターンとに関する第２特徴量をそれぞれ算出する工程と、複数のアルゴリズムの各々において、第１特徴量と第１閾値とを比較し、第１パターンにおける危険点候補を検出する工程と、複数のアルゴリズムの各々において、第２特徴量と第２閾値とを比較し、第１パターンにおける危険点を検出する工程と、複数のアルゴリズムの少なくとも１つを選択して、選択されたアルゴリズムに対応する危険点の検出結果を表示させる工程とを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法に用いられるマスクパターン検証装置のブロック図である。
【図２】図２は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法における検証動作のフローチャートである。
【図３】図３は、マスクパターン及びレジスト像の例図である。
【図４】図４は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法におけるＣＤ値に基づく第１及び第２特徴量を示す図である。
【図５】図５は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法におけるＮＩＬＳ値に基づく第１及び第２特徴量を示す図である。
【図６】図６は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法におけるピーク値に基づく第１及び第２特徴量を示す図である。
【図７】図７は、第１実施形積分強度
【図８】図８は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法に用いられるマスクパターン検証装置の備える表示部におけるマスクパターン検証結果の表示画面である。
【図９】図９は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法に用いられるマスクパターン検証装置の備える表示部におけるマスクパターン検証結果の表示画面である。
【図１０】図１０は、第１実施形態に係るマスクパターン検証方法に用いられるマスクパターン検証装置の備える表示部におけるマスクパターン検証結果の表示画面である。
【図１１】図１１は、第２実施形態に係るマスクパターン検証方法におけるＣＤ値に基づく第１及び第２特徴量を示す図である。
【図１２】図１２は、第２実施形態に係るマスクパターン検証方法におけるＮＩＬＳ値に基づく第１及び第２特徴量を示す図である。
【図１３】図１３は、第２実施形態に係るマスクパターン検証方法におけるピーク値に基づく第１及び第２特徴量を示す図である。
【図１４】図１４は、第２実施形態に係るマスクパターン検証方法における積分強度値に基づく第１及び第２特徴量を示す図である。
【図１５】図１５は、第３実施形態に係るマスクパターン検証方法における検証動作のフローチャートである。
【図１６】図１６は、第４実施形態に係るマスクパターン検証方法における検証動作のフローチャートである。
【図１７】図１７は、第５実施形態に係るマスクパターン検証方法における検証動作のフローチャートである。
【図１８】図１８は、第５実施形態に係るマスクパターン検証方法における検証動作のフローチャートである。
【図１９】図１９は、第６実施形態に係るマスクパターン検証方法における検証動作のフローチャートである。
【図２０】図２０は、複数の仮想線を定義してマスクパターンの検証をおこなう例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態につき図面を参照して説明する。この説明に際し、全図にわたり、共通する部分には共通する参照符号を付す。
【０００８】
１．第１実施形態
第１実施形態に係るマスクパターン検証方法及びそのプログラムについて説明する。
【０００９】
１．１  マスクパターン検証装置の全体構成
まず、マスクパターン検証装置の全体構成について、図１を用いて説明する。
【００１０】
図１に示すように、マスクパターン検証装置１は、入力部１０、表示部２０、出力部３０、入出力制御回路４０、制御回路５０、ＲＡＭ（random access memory）６０、及び ＲＯＭ（read only memory）７０を含む。
【００１１】
入力部１０は、ユーザがデータ等を入力するためのキーボード及びマウス等を含む。また、入力部１０は、入力回路を含む。入力回路は、回路パターンデータ及びＯＰＣ条件等を外部機器（回路設計装置または外部データベース等）から入力する際のインターフェース処理を実行する。例えば、無線通信により外部機器からデータが入力される場合、マスクパターン検証装置１は、アンテナを含む通信部（不図示）を備え、入力回路は、通信部に接続される。
【００１２】
表示部２０は、制御回路５０による処理結果をユーザに伝えるために使用され、ディスプレイ（液晶モニタ等）を含む。
【００１３】
出力部３０は、制御回路５０による処理結果を、外部機器に出力するための出力回路を含む。出力回路は、データを外部機器に出力する際のインターフェース処理を実行する。例えば、無線通信により外部機器にデータを出力する場合、出力回路は、通信部に接続される。また、出力部３０は、例えば、制御回路５０による処理結果を出力するためのプリンタを含んでいてもよい。
【００１４】
入出力制御回路４０は、入力部１０、表示部２０、及び出力部３０と、制御回路５０との間のインターフェース処理を実行する。
【００１５】
ＲＡＭ６０は、入力データ及びマスクパターン検証時に生成されたデータを一時的に格納する。入力データには、回路パターンデータ、ＯＰＣ（optical proximity correction；光近傍効果補正）条件、露光条件（露光量、露光波長、及びＮＡ（numerical aperture）等)、プロセス条件（下地構造及びレジスト条件等）、及びユーザが入力したデータ等が含まれる。
【００１６】
ＲＯＭ７０は、マスクパターン検証を実現するためのプログラムが格納された記憶媒体であり、制御回路５０がＲＯＭ７０に格納されたプログラムに基づいて演算処理を実行することで、マスクパターン検証を行うことができる。
【００１７】
制御回路５０は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ：central processing unit）から構成され、マスクパターン検証装置１の全体を制御する。制御回路５０は、ＯＰＣ処理回路５１、光学像算出回路５２、レジスト像算出回路５３、特徴量算出回路５４、及び危険点検出回路５５を含む。
【００１８】
ＯＰＣ処理回路５１は、回路パターンデータのＯＰＣ処理を行い、マスクパターンを算出する。
【００１９】
光学像算出回路５２は、マスクパターン及び露光条件等に基づいて、光学像を算出する。
【００２０】
レジスト像算出回路５３は、例えば、酸の拡散モデルを用いて、マスクパターンデータ、光学像データ、及びプロセス条件等に基づくレジスト像を算出する。算出されたレジスト像は、例えば、表示部２０に表示される。
【００２１】
特徴量算出回路５４は、ユーザにより予め選択されたマスクパターン検証領域（以下、単に「検証領域」と呼ぶ）内のユーザが設定した計算領域において、複数のアルゴリズムを用いて第１及び第２特徴量をそれぞれ算出する。検証領域及び計算領域は、ユーザにより任意に設定可能である。例えば、計算領域として、光学半径、すなわち露光波長の約１０倍の大きさが設定されてもよい。特徴量算出回路５４は、ウェハー上の光学像強度分布のＣＤ（critical dimension）値、ＮＩＬＳ（normalized image log slope）値、ピーク値、及び光学像強度分布の積分強度値に対応する４つのアルゴリズムを有している。そして、特徴量算出回路５４は、４つのアルゴリズムに対して、第１及び第２特徴量をそれぞれ算出する。
【００２２】
ＣＤ値は、任意の光強度Ｉ０における光学像強度分布の幅を示している。光強度Ｉ０は、レジスト像のスライスレベルにおける光強度を示している。レジスト像の寸法が目標の寸法となるように露光量は調整され、このときの光強度がＩ０として設定される。従って、例えば、光強度Ｉ０におけるＣＤ値が、レジスト幅と定義される。ＮＩＬＳ値は、光強度Ｉ０における光学像強度分布の傾きをＣＤ値で規格した値である。ＮＩＬＳ値は光強度のコントラストを示し、ＮＩＬＳ値が大きいほど、レジスト像が解像しやすい。すなわち、レジスト像の断面における裾引きを低減しやすい。積分強度値は、光強度Ｉ０以上となる光学像強度を積分し、ＣＤ値に基づく面積で規格した値である。
【００２３】
第１特徴量は、レジスト像の選択されたレジストパターン形状（以下、「選択パターン」と呼ぶ）に関する特徴量を示し、第２特徴量は、隣接パターンの特徴量の大きさを示す。以下、本実施形態では、第２特徴量として、隣接パターンにおける第１特徴量の絶対値を示す。なお、第２特徴量は、隣接パターンにおける第１特徴量の絶対値に限定されない。例えば、選択パターンの第１特徴量と、隣接パターンの第１特徴量との和算、減算（差分）、乗算、または除算の大きさであってもよい。
【００２４】
なお、特徴量算出回路５４が有するアルゴリズムは、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値に対応する４つのアルゴリズムに限定されない。特徴量算出回路５４は、４つのアルゴリズムのうち、少なくとも１つ以上を有していればよく、また、他のアルゴリズムを有していてもよい。例えば、一般的なメトリックのＭＥＥＦ(mask error enhancement factor)、ＩＬＳ(image log slope)、コントラスト、ＰＶ(process variation)バンド、または、平均像の光強度だけではなく各レジスト高さでの光強度に対応するアルゴリズムの少なくとも１つを含んでいてもよい。
【００２５】
危険点検出回路５５は、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値に対応する４つのアルゴリズムを用いて算出された第１及び第２特徴量を用いて危険点の判定及び検出を行う。すなわち、危険点検出回路５５は、４つの検出方法を用いて、それぞれの検出方法における危険点を検出する。より具体的には、危険点検出回路５５は、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値の各々に対応する第１及び第２特徴量を第１及び第２閾値に基づいてそれぞれ判定し、危険点候補及び危険点を検出する。第１閾値は、第１特徴量を判定するための閾値であり、危険点検出回路５５は、第１特徴量が第１閾値未満である選択パターンを危険点候補として検出する。同様に、第２閾値は、第２特徴量を判定するための閾値であり、危険点検出回路５５は、危険点候補に対して、第２特徴量が第２閾値以上である選択パターンを危険点として検出する。危険点候補は、危険点として検出される可能性がある選択パターンを示し、危険点は、露光不良、すなわち、パターン形成不良となる可能性が高い選択パターンを示す。第１及び第２閾値は、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値の各々に対応してそれぞれ設定される。例えば、第１及び第２閾値は、他のマスクパターンと、そのマスクパターンを用いて露光されたレジストパターンとによる検証結果に基づいて、経験的に求められた値であってもよい。
【００２６】
１．２  マスクパターン検証方法
次に、マスクパターン検証方法について、図２を用いて説明する。
【００２７】
図２に示すように、マスクパターン検証装置１には、入力部１０を介して、検証するマスクパターンに関するデータが入力される（ステップＳ１０）。より具体的には、例えば、入力データには、回路パターンデータ、ＯＰＣ条件、露光条件、プロセス条件、光強度Ｉ０、並びに第１及び第２閾値等が含まれる。これらのデータは、ＲＡＭ６０に格納される。例えば、回路パターンデータ及びＯＰＣ条件は、入力部１０の入力回路を介して外部機器から入力され、露光条件、プロセス条件、光強度Ｉ０、並びに第１及び第２閾値等は、ユーザのキーボード操作により入力される。なお、例えば、光強度Ｉ０、並びに第１及び第２閾値等は、ＲＡＭ６０に格納されている以前に行ったマスクパターン検証の際の値が用いられてもよい。
【００２８】
次に、ＯＰＣ処理回路５１は、回路パターンデータ及びＯＰＣ条件等に基づいてＯＰＣ処理を実行し、マスクパターンを算出する（ステップＳ１１）。算出されたマスクパターンのデータは、ＲＡＭ６０に格納される。
【００２９】
次に、制御回路５０は、光学像及びレジスト像を算出する（ステップＳ１２）。より具体的には、まず、光学像算出回路５２が、マスクパターン及び露光条件等に基づいて、光学像を算出する。その後、レジスト像算出回路５３が、光学像及びプロセス条件等に基づいて、レジスト像を算出する。算出された光学像及びレジスト像のデータは、ＲＡＭ６０に格納される。なお、制御回路５０は、光学像またはレジスト像を表示部２０に表示してもよい。例えば、ユーザは、表示部２０に表示されたレジスト像を参照して、計算領域を設定する。
【００３０】
次に、特徴量算出回路５４は、設定された計算領域において、各アルゴリズムにおける第１特徴量を算出する（ステップＳ１３）。より具体的には、特徴量算出回路５４は、ＣＤ値に対応するアルゴリズムに基づく第１特徴量、ＮＩＬＳ値に対応するアルゴリズムに基づく第１特徴量、ピーク値に対応するアルゴリズムに基づく第１特徴量、及び積分強度値に対応するアルゴリズムに基づく第１特徴量を算出する。
【００３１】
次に、危険点検出回路５５は、アルゴリズム毎に第１特徴量と第１閾値とを比較し、危険点候補を検出する（ステップＳ１４）。
【００３２】
４つのアルゴリズムに基づく第１特徴量が第１閾値以上である場合（ステップＳ１４＿Ｙｅｓ）、危険点検出回路５５は、計算領域に危険点はない、すなわち、マスクパターンのエラーは無いと判定する。制御回路５０は、例えば、表示部２０に検出結果を表示し、選択された計算領域におけるマスクパターンの検証を終了する。なお、異なる計算領域においてマスクパターンの検証を継続する場合、ステップＳ１３に戻り、異なる計算領域における第１特徴量の算出を行う。
【００３３】
少なくとも１つのアルゴリズムに基づく第１特徴量が第１閾値未満である場合（ステップＳ１４＿Ｎｏ）、特徴量算出回路５４は、該当選択パターンを危険点候補として検出する。特徴量算出回路５４は、検出した危険点候補すなわち、第１特徴量に対して、対応するアルゴリズムを用いて第２特徴量を算出する（ステップＳ１５）。
【００３４】
次に、危険点検出回路５５は、第２特徴量と第２閾値とを比較し、危険点を検出する（ステップＳ１６）。
【００３５】
第２特徴量が第２閾値未満である場合（ステップＳ１６＿Ｎｏ）、危険点検出回路５５は、計算領域に危険点はないと判定する。制御回路５０は、表示部２０に検出結果を表示し、選択された計算領域におけるマスクパターンの検証を終了する。例えば、検証されたマスクパターンデータは、出力部３０を介して外部機器に出力され、このマスクパターンデータに基づいてマスクが製造される。なお、制御回路５０は、表示部２０に、計算領域のレジスト像及び第１閾値未満の第１特徴量に対応する危険点候補を表示してもよい。
【００３６】
第２特徴量が第２閾値以上である場合（ステップＳ１６＿Ｙｅｓ）、危険点検出回路５５は、該当箇所を危険点として検出する。
【００３７】
制御回路５０は、表示部２０に危険点を表示する（ステップＳ１７）。より具体的には、ユーザが表示部２０の表示に基づいて１つまたは複数のアルゴリズムを選択すると、制御回路５０は、表示部２０に、計算領域のレジスト像及びユーザにより選択された１つまたは複数のアルゴリズム、すなわち、選択された検出方法に対応する危険点を表示する。ユーザは、表示部２０の表示により、危険点の有無を確認する。
【００３８】
ユーザは、選択アルゴリズムを変更してもよい（ステップＳ１８）。ユーザによりアルゴリズムが変更された場合（ステップＳ１８＿Ｙｅｓ）、制御回路５０は、ステップＳ１７に戻り、表示部２０に変更されたアルゴリズムに対応する危険点を表示する。ユーザによりアルゴリズムが変更されない場合（ステップＳ１８＿Ｎｏ）、選択されたアルゴリズムによる表示状態が維持される。
【００３９】
また、ユーザは、第２閾値を変更してもよい（ステップＳ１９）。ユーザにより第２閾値が変更された場合（ステップＳ１９＿Ｙｅｓ）、制御回路５０は、ステップＳ１６に戻り、変更された第２閾値に基づいて、再度第２特徴量の判定及び危険点の検出を行う。ユーザにより第２閾値が変更されない場合（ステップＳ１９＿Ｎｏ）、選択された第２閾値による表示状態が維持される。
【００４０】
また、ユーザは、第１閾値を変更してもよい（ステップＳ２０）。ユーザにより第１閾値が変更された場合（ステップＳ２０＿Ｙｅｓ）、制御回路５０は、ステップＳ１４に戻り、変更された第１閾値に基づいて、再度第１特徴量の判定及び危険点候補の検出を行う。ユーザにより第１閾値が変更されない場合（ステップＳ２０＿Ｎｏ）、選択された第１閾値による表示状態が維持される。
【００４１】
次に、危険点を解消するために、ユーザにより回路パターンデータまたはＯＰＣ条件が修正される（ステップＳ２１）。以下では、マスクパターン検証装置１により、回路パターンデータまたはＯＰＣ条件が修正可能な場合を示す。例えば、ユーザがＯＰＣ条件を修正した場合、ステップＳ１１に戻り、ＯＰＣ処理回路５１は、修正されたＯＰＣ条件に基づいてＯＰＣ処理を再度実行する。また、例えば、ユーザが回路パターンデータを修正した場合、制御回路５０は、修正された回路パターンデータがＤＲＣ（design rule check）に違反していないか確認し、違反していなければ、ＲＡＭ６０に格納されている回路パターンデータを更新する。そして、ステップＳ１１に戻り、ＯＰＣ処理回路５１は、更新された回路パターンデータのＯＰＣ処理を実行する。更新された回路パターンデータ及びＯＰＣデータ（ＯＰＣ条件）は、出力部３０を介して、外部機器に出力される。
【００４２】
なお、図２の例では、危険点候補として検出された選択パターンについてのみ第２特徴量を算出する場合について説明したが、全ての選択パターンに対して第２特徴量を算出してもよい。この場合、例えばステップＳ１３において、第１及び第２特徴量が算出され、ステップＳ１５が廃される。
【００４３】
また、マスクパターン検証装置１は、回路パターンデータまたはＯＰＣ条件の修正機能を有していなくてもよい。この場合、ステップＳ１０に戻り、外部の回路設計装置において修正された回路パターンデータまたはＯＰＣデータが入力部１０に入力される。
【００４４】
１．３  ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値に対応するアルゴリズム
次に、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値に対応するアルゴリズムについて説明する。図３は、マスクパターンの側面及びこれに対応するレジスト像の上面を示す例図である。図３の例では、マスクパターンを介して光が当たった部分に５本の配線Ｌ１〜Ｌ５が形成されている。そして、レジスト像のＡＡ−ＡＢ線に沿って、マスクパターンを検証した結果、配線Ｌ３に危険点がある場合を示している。以下、ＡＡ−ＡＢ線に沿って、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値に対応するアルゴリズムを適用した場合について、それぞれ説明する。なお、ＡＡ−ＡＢ線はマスクパターン検証のための仮想線であり、ＡＡ−ＡＢ線の方向は任意に設定可能である。
【００４５】
１．３．１  ＣＤ値に対応するアルゴリズム
まず、ＣＤ値に対応するアルゴリズムを適用した場合について、図４を用いて説明する。図４は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図４の上段のグラフは、ＣＤ値に基づく第１特徴量を示しており、図４の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００４６】
図４の上段のグラフに示すように、ＡＡ−ＡＢ線に沿った光学像強度分布において、配線Ｌ１〜Ｌ５に対応するＣＤ値をそれぞれＣＤ１〜ＣＤ５とする。そして、ＣＤ値の第１閾値をＴｈ１ａとする。図４の上段のグラフでは、ＣＤ値ＣＤ３、ＣＤ４、及びＣＤ５がＣＤ値の第１閾値Ｔｈ１ａ未満であり、配線Ｌ３〜Ｌ５は、危険点候補として検出される。
【００４７】
図４の下段のグラフに示すように、ＣＤ値ＣＤ３、ＣＤ４、及びＣＤ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線について、その隣接する配線のＣＤ値の絶対値の大きさがＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３の一方に隣接する配線Ｌ２のＣＤ値ＣＤ２の絶対値の大きさと、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１とを比較すると、｜ＣＤ２｜≧Ｔｈ２ａ１の関係にある。従って、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、隣接する配線Ｌ３のＣＤ値ＣＤ３の絶対値｜ＣＤ３｜と、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１とを比較すると、｜ＣＤ３｜＜Ｔｈ２ａ１の関係にある。更に、隣接する配線Ｌ５のＣＤ値ＣＤ５の絶対値｜ＣＤ５｜と、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１とを比較すると、｜ＣＤ５｜＜Ｔｈ２ａ１の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。また、配線Ｌ５に着目し、隣接する配線Ｌ４のＣＤ値ＣＤ４の絶対値｜ＣＤ４｜と、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１とを比較すると、｜ＣＤ４｜＜Ｔｈ２ａ１の関係にある。従って、配線Ｌ５も、危険点として検出されない。
【００４８】
なお、選択パターンのＣＤ値と隣接パターンのＣＤ値との和算、減算、乗算、または除算の大きさを第２特徴量として設定し、それを適宜設定した第２閾値と比較してもよい。
【００４９】
１．３．２  ＮＩＬＳ値に対応するアルゴリズム
次に、ＮＩＬＳ値に対応するアルゴリズムを適用した場合について、図５を用いて説明する。図５は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図５の上段のグラフは、ＮＩＬＳ値に基づく第１特徴量を示しており、図５の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００５０】
図５の上段のグラフに示すように、ＡＡ−ＡＢ線に沿った光学像強度分布において、配線Ｌ１〜Ｌ５に対応するＣＤ値をそれぞれＣＤ１〜ＣＤ５とし、ＮＩＬＳ値をそれぞれＮＩＬＳ１〜ＮＩＬＳ５とする。より具体的には、例えば、配線Ｌ１において、光強度Ｉ０における光学像強度分布の傾きをｄＩ１／ｄｘとすると、ＮＩＬＳ１は下記の式で求められる。
ＮＩＬＳ１＝（１／Ｉ０）×（ｄＩ１／ｄｘ）×ＣＤ１
同等に、配線Ｌ２〜Ｌ５において、光強度Ｉ０における光学像強度分布の傾きを、それぞれｄＩ２／ｄｘ〜ｄＩ５／ｄｘとすると、ＮＩＬＳ２〜ＮＩＬＳ５は、下記の式で求められる。
ＮＩＬＳ２＝（１／Ｉ０）×（ｄＩ２／ｄｘ）×ＣＤ２
ＮＩＬＳ３＝（１／Ｉ０）×（ｄＩ３／ｄｘ）×ＣＤ３
ＮＩＬＳ４＝（１／Ｉ０）×（ｄＩ４／ｄｘ）×ＣＤ４
ＮＩＬＳ５＝（１／Ｉ０）×（ｄＩ５／ｄｘ）×ＣＤ５
【００５１】
ＮＩＬＳ値の第１閾値をＴｈ１ｂとすると、図５の上段のグラフでは、ＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ３、ＮＩＬＳ４、及びＮＩＬＳ５がＮＩＬＳ値の第１閾値Ｔｈ１ｂ未満であり、配線Ｌ３〜Ｌ５は、危険点候補として検出される。
【００５２】
図５の下段のグラフに示すように、ＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ３、ＮＩＬＳ４、及びＮＩＬＳ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線について、その隣接する配線のＮＩＬＳ値の絶対値の大きさがＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ１以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３の一方に隣接する配線Ｌ２のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ２の絶対値の大きさと、ＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ１とを比較すると、｜ＮＩＬＳ２｜≧Ｔｈ２ｂ１の関係にある。従って、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、隣接する配線Ｌ３のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ１の絶対値｜ＮＩＬＳ３｜と、ＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ１とを比較すると、｜ＮＩＬＳ３｜＜Ｔｈ２ｂ１の関係にある。更に、隣接する配線Ｌ５のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ５の絶対値｜ＮＩＬＳ５｜と、ＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ１とを比較すると、｜ＮＩＬＳ５｜＜Ｔｈ２ｂ１の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。また、配線Ｌ５に着目し、隣接する配線Ｌ４のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ４の絶対値｜ＮＩＬＳ４｜と、ＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ１とを比較すると、｜ＮＩＬＳ４｜＜Ｔｈ２ｂ１の関係にある。従って、配線Ｌ５も、危険点として検出されない。
【００５３】
なお、選択パターンのＮＩＬＳ値と隣接パターンのＮＩＬＳ値との和算、減算、乗算、または除算の大きさを第２特徴量として設定し、それを適宜設定した第２閾値と比較してもよい。
【００５４】
１．３．３  ピーク値に対応するアルゴリズム
次に、ピーク値に対応するアルゴリズムを適用した場合について、図６を用いて説明する。図６は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図６の上段のグラフは、ピーク値に基づく第１特徴量を示しており、図６の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００５５】
図６の上段のグラフに示すように、ＡＡ−ＡＢ線に沿った光学像強度分布において、配線Ｌ１〜Ｌ５に対応するピーク値をそれぞれＩｐ１〜Ｉｐ５とする。そして、光強度Ｉ０に対して予め設定された比率で増加した値をピーク値の第１閾値Ｔｈ１ｃとする。図６の上段のグラフでは、ピーク値Ｉｐ３、Ｉｐ４、及びＩｐ５がピーク値の第１閾値Ｔｈ１ｃ未満であり、配線Ｌ３〜Ｌ５は、危険点候補として検出される。
【００５６】
図６の下段のグラフに示すように、ピーク値Ｉｐ３、Ｉｐ４、及びＩｐ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線について、その隣接する配線のピーク値の絶対値の大きさがピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ１以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３の一方に隣接する配線Ｌ２のピーク値Ｉｐ２の絶対値の大きさと、ピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ１とを比較すると、｜Ｉｐ２｜≧Ｔｈ２ｃ１の関係にある。従って、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、隣接する配線Ｌ３のピーク値Ｉｐ３の絶対値｜Ｉｐ３｜と、ピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ１とを比較すると、｜Ｉｐ３｜＜Ｔｈ２ｃ１の関係にある。更に、隣接する配線Ｌ５のピーク値Ｉｐ５の絶対値｜Ｉｐ５｜と、ピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ１とを比較すると、｜Ｉｐ５｜＜Ｔｈ２ｃ１の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。また、配線Ｌ５に着目し、隣接する配線Ｌ４のピーク値Ｉｐ４の絶対値｜Ｉｐ４｜と、ピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ１とを比較すると、｜Ｉｐ４｜＜Ｔｈ２ｃ１の関係にある。従って、配線Ｌ５も、危険点として検出されない。
【００５７】
なお、選択パターンのピーク値と隣接パターンのピーク値との和算、減算、乗算、または除算の大きさを第２特徴量として設定し、それを適宜設定した第２閾値と比較してもよい。
【００５８】
１．３．４  積分強度値に対応するアルゴリズム
次に、積分強度値に対応するアルゴリズムを適用した場合について、図７を用いて説明する。図７は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図７の上段のグラフは、積分強度値に基づく第１特徴量を示しており、図７の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００５９】
図７の上段のグラフに示すように、ＡＡ−ＡＢ線に沿った光学像強度分布において、配線Ｌ１〜Ｌ５に対応するＣＤ値ＣＤ１〜ＣＤ５に基づく面積をそれぞれＳ１〜Ｓ５とし、面積Ｓ１〜Ｓ５上の、光学像強度の積分値をそれぞれＶ１〜Ｖ５とする。更に、配線Ｌ１〜Ｌ５に対応する積分強度値をそれぞれＩＩ１〜ＩＩ５とする。すると、例えば、面積Ｓ１と積分値Ｖ１と積分強度値ＩＩ１とは、ＩＩ１＝Ｖ１／Ｓ１の関係にある。積分強度値ＩＩ２〜ＩＩ５も同様に、ＩＩ２＝Ｖ２／Ｓ２、ＩＩ３＝Ｖ３／Ｓ３、ＩＩ４＝Ｖ４／Ｓ４、及びＩＩ５＝Ｖ５／Ｓ５の関係にある。また、積分強度値の第１閾値をＴｈ１ｄとすると、図７の上段のグラフでは、積分強度値ＩＩ３、ＩＩ４、及びＩＩ５が積分強度値の第１閾値Ｔｈ１ｄ未満であり、配線Ｌ３〜Ｌ５は、危険点候補として検出される。
【００６０】
図７の下段のグラフに示すように、積分強度値ＩＩ３、ＩＩ４、及びＩＩ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線について、その隣接する配線の積分強度値の絶対値の大きさが積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ１以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３の一方に隣接する配線Ｌ２の積分強度値ＩＩ２の絶対値の大きさと、積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ１とを比較すると、｜ＩＩ２｜≧Ｔｈ２ｄ１の関係にある。従って、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、隣接する配線Ｌ３の積分強度値ＩＩ３の絶対値｜ＩＩ３｜と、積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ１とを比較すると、｜ＩＩ３｜＜Ｔｈ２ｄ１の関係にある。更に、隣接する配線Ｌ５の積分強度値ＩＩ５の絶対値｜ＩＩ５｜と、積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ１とを比較すると、｜ＩＩ５｜＜Ｔｈ２ｃ１の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。また、配線Ｌ５に着目し、隣接する配線Ｌ４の積分強度値ＩＩ４の絶対値｜ＩＩ４｜と、積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ１とを比較すると、｜ＩＩ４｜＜Ｔｈ２ｄ１の関係にある。従って、配線Ｌ５も、危険点として検出されない。
【００６１】
なお、選択パターンの積分強度値と隣接パターンの積分強度値との和算、減算、乗算、または除算の大きさを第２特徴量として設定し、それを適宜設定した第２閾値と比較してもよい。
【００６２】
更に、積分強度値は、光学像強度分布の面積をＣＤ値で規格化した値であってもよい。
【００６３】
１．４  危険点表示の具体例
次に、表示部２０における危険点表示の具体例について、図８〜図１０を用いて説明する。図８〜図１０は表示部２０の表示画面をそれぞれ示している。図８及び図９の例は、ＣＤ値に対応するアルゴリズムが選択される場合を示しており、図１０の例は、ＣＤ値に対応するアルゴリズムとピーク値に対応するアルゴリズムが選択される場合を示している。マスクパターン検証装置１は、例えば、ＧＵＩ（graphical user interface）を含み、ユーザは、マウスまたはキーボード等の操作により、表示条件を設定する。
【００６４】
図８に示すように、表示画面１００には、例えば、レジスト像表示ウィンドウ１０１、アルゴリズム選択テーブル１０２、危険点数表示ウィンドウ１０３、及び第２閾値設定表示ウィンドウ１０４が表示される。
【００６５】
レジスト像表示ウィンドウ１０１は、例えば、計算領域におけるレジスト像の上面図及び選択されたアルゴリズムにおける危険点を表示する。なお、レジスト像に限らず、回路パターンデータ、マスクパターンデータ、または、光学像が表示されてもよい。
【００６６】
アルゴリズム選択テーブル１０２は、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値を選択するためのテーブルであり、選択する場合は、例えば、テーブルの左列（列“ＯＮ”）を、マウス等によりクリックする。図８の例では、ＣＤ値が選択されており、ＣＤ値に対応する危険点（記号△）が、レジスト像表示ウィンドウ１０１に表示される。また、表示画面１００の右側に、選択されたＣＤ値に関する危険点数表示ウィンドウ１０３及び第２閾値設定表示ウィンドウ１０４が表示される。
【００６７】
危険点数表示ウィンドウ１０３は、隣接パターンの第１特徴量の絶対値に対応する危険点数の分布図であり、図８の例では、隣接ＣＤ値、すなわち隣接パターンのＣＤ値の絶対値に対応する危険点数の分布が示されている。
【００６８】
第２閾値設定表示ウィンドウ１０４は、選択されたアルゴリズムに対応する第２閾値を設定するウィンドウである。図８の例では、隣接ＣＤ値、すなわち、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１として“７２”が設定され、これに対応する危険点が、レジスト像表示ウィンドウ１０１に表示されている。
【００６９】
従って、表示部２０において、ユーザがアルゴリズムとこれに対応する第２閾値を選択すると、選択されたアルゴリズムと第２閾値に対応する危険点が表示される。
【００７０】
図９に示すように、ユーザは、マウス等により第２閾値設定表示ウィンドウ１０４の第２閾値設定マーク（図９の黒塗りの▽記号）を移動させることにより、第２閾値を変更できる。図９の例では、第２閾値設定表示ウィンドウ１０４において、隣接ＣＤ値、すなわち、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１が“７２”から“７４”に変更され、レジスト像表示ウィンドウ１０１に表示される危険点が減少している。
【００７１】
図１０に示すように、アルゴリズムは複数選択されてもよい。図１０の例では、ＣＤ値に対応するアルゴリズムとピーク値に対応するアルゴリズムが選択されている。この場合、レジスト像表示ウィンドウ１０１には、ＣＤ値に対応する危険点（記号△）及びピーク値に対応する危険点（記号Ｘ）が、表示されている。また、表示画面１００の右側には、ＣＤ値に関する危険点数表示ウィンドウ１０３ａ及び第２閾値設定表示ウィンドウ１０４ａと、ピーク値に関する危険点数表示ウィンドウ１０３ｂ及び第２閾値設定表示ウィンドウ１０４ｂとが表示される。ＣＤ値に対応する危険点数表示ウィンドウ１０３ａ及び第２閾値設定表示ウィンドウ１０４ａは前述の通りである。第２閾値設定表示ウィンドウ１０４ａにおいては、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ１が“７２”から“７４”に変更され、レジスト像表示ウィンドウ１０１に表示される危険点（記号△）が減少している。
【００７２】
危険点数表示ウィンドウ１０３ｂは、隣接ピーク値、すなわち隣接パターンのピーク値の絶対値に対応する危険点数の分布図である。第２閾値設定表示ウィンドウ１０４ｂは、ピーク値に関する第２閾値を設定するウィンドウである。図１０の例では、第２閾値設定表示ウィンドウ１０４ｂにおいて、隣接ピーク値、すなわち、第２閾値Ｔｈ２ｃ１として“４”が選択されている。
【００７３】
なお、危険点数表示ウィンドウ１０３は、隣接パターンの第１特徴量の絶対値に対応する危険点数の分布図に限定されない。例えば、選択パターンの第１特徴量に対応する危険点数の分布図でもよく、この場合、第２閾値設定表示ウィンドウ１０４の代わりに、第１閾値設定表示ウィンドウが表示されてもよい。
【００７４】
１．５  本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、マスクパターン検証の信頼性を向上できる。以下、本効果につき、詳述する。
【００７５】
マスクパターンの検証では、選択パターンの特徴量がある閾値を満たさない場合に危険点として検出される場合が多い。この場合、選択パターンの特徴量だけで危険点を検出しているため、隣接パターンの影響による危険点の検出精度が低い傾向がある。また、選択パターンの特徴量だけで危険点を検出する場合、危険点の検出精度を向上させるために光学像及びレジスト像を算出するレジストモデルが複雑となり、処理時間が長くなる傾向がある。
【００７６】
これに対し、本実施形態に係る構成であれば、選択パターンの特徴量を第１閾値で判定し、危険点候補とされた選択パターンの隣接パターンの特徴量を用いて第２閾値で判定している。このため、隣接パターンの影響を考慮することにより、危険点となりやすい選択パターンを高精度に検出することができる。従って、マスクパターン検証の信頼性を向上させることができる。
【００７７】
更に、本実施形態に係る構成であれば、隣接パターンの特徴量も考慮して危険点を検出しているため、例えば、酸の拡散モデルのような簡略なレジストモデルを適用できる。従って、光学像及びレジスト像の算出時間の増加を抑制でき、マスクパターン検証の処理時間の増加を抑制できる。
【００７８】
更に、本実施形態に係る構成であれば、ＣＤ値、ＮＩＬＳ値、ピーク値、及び積分強度値に対応するアルゴリズムを適用した複数の検出方法により、危険点を検出できる。従って、複数のアルゴリズムを適用することにより、危険点となりやすい選択パターンをより高精度に検出することができる。
【００７９】
更に、本実施形態に係る構成であれば、選択された複数のアルゴリズムにより検出された危険点を１つの表示画面上に表示できる。更に、表示画面上で、選択アルゴリズムを変更できる。これにより、ユーザが危険点をより容易に確認しやすくなり、マスクパターン検証装置の操作性を向上できる。
【００８０】
更に、本実施形態に係る構成であれば、表示画面上で、選択されたアルゴリズムに対応する第２閾値を変更できる。これにより、ユーザが危険点をより容易に確認しやすくなり、マスクパターン検証装置の操作性を向上できる。
【００８１】
２．第２実施形態
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、選択パターンの第１特徴量と隣接パターンの第１特徴量との減算、すなわち差分の大きさを第２特徴量とした場合について説明する。以下、第１実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【００８２】
２．１  ＣＤ値に対応するアルゴリズム
まず、ＣＤ値に対応するアルゴリズムについて、図１１を用いて説明する。図１１は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図１１の上段のグラフは、ＣＤ値に基づく第１特徴量を示しており、図１１の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００８３】
図１１の上段のグラフに示すように、ＣＤ値における第１特徴量の算出は、第１実施形態の図４と同じである。
【００８４】
図１１の下段のグラフに示すように、ＣＤ値ＣＤ３、ＣＤ４、及びＣＤ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線のＣＤ値に対して、隣接する配線のＣＤ値との差分を求め、その差分の大きさがＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ２以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３のＣＤ値ＣＤ３と、配線Ｌ３の一方に隣接する配線Ｌ２のＣＤ値ＣＤ２との差分の大きさ｜ＣＤ２−ＣＤ３｜と、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ２とを比較すると、｜ＣＤ２−ＣＤ３｜≧Ｔｈ２ａ２の関係にある。従って、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、配線Ｌ４のＣＤ値ＣＤ４と配線Ｌ３のＣＤ値ＣＤ３との差分の大きさ｜ＣＤ３−ＣＤ４｜と、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ２とを比較すると、｜ＣＤ３−ＣＤ４｜＜Ｔｈ２ａ２の関係にある。更に、配線Ｌ４のＣＤ値ＣＤ４と配線Ｌ５のＣＤ値ＣＤ５との差分の大きさ｜ＣＤ４−ＣＤ５｜と、ＣＤ値の第２閾値Ｔｈ２ａ２とを比較すると、｜ＣＤ４−ＣＤ５｜＜Ｔｈ２ａ２の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。同様に、配線Ｌ５も、｜ＣＤ４−ＣＤ５｜＜Ｔｈ２ａ２の関係から、危険点として検出されない。
【００８５】
２．２  ＮＩＬＳ値に対応するアルゴリズム
次に、ＮＩＬＳ値に対応するアルゴリズムについて、図１２を用いて説明する。図１２は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図１２の上段のグラフは、ＮＩＬＳ値に基づく第１特徴量を示しており、図１２の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００８６】
図１２の上段のグラフに示すように、ＮＩＬＳ値における第１特徴量の算出は、第１実施形態の図５と同じである。
【００８７】
図５の下段のグラフに示すように、ＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ３、ＮＩＬＳ４、及びＮＩＬＳ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線のＮＩＬＳ値に対して、隣接する配線のＮＩＬＳ値との差分を求め、その差分の大きさがＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ２以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ３と配線Ｌ２のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ２との差分の大きさ｜ＮＩＬＳ２−ＮＩＬＳ３｜と、ＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ２とを比較すると、｜ＮＩＬＳ２−ＮＩＬＳ３｜≧Ｔｈ２ｂ２の関係にある。従って、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、配線Ｌ４のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ４と配線Ｌ３のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ３との差分の大きさ｜ＮＩＬＳ３−ＮＩＬＳ４｜と、ＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ２とを比較すると、｜ＮＩＬＳ３−ＮＩＬＳ４｜＜Ｔｈ２ｂ２の関係にある。更に、配線Ｌ４のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ４と配線Ｌ５のＮＩＬＳ値ＮＩＬＳ５との差分の大きさ｜ＮＩＬＳ４−ＮＩＬＳ５｜と、ＮＩＬＳ値の第２閾値Ｔｈ２ｂ２とを比較すると、｜ＮＩＬＳ４−ＮＩＬＳ５｜＜Ｔｈ２ｂ２の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。同様に、配線Ｌ５も、｜ＮＩＬＳ４−ＮＩＬＳ５｜＜Ｔｈ２ｂ２の関係から、危険点として検出されない。
【００８８】
２．３  ピーク値に対応するアルゴリズム
次に、ピーク値に対応するアルゴリズムについて、図１３を用いて説明する。図１３は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図１３の上段のグラフは、ピーク値に基づく第１特徴量を示しており、図１３の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００８９】
図１３の上段のグラフに示すように、ピーク値における第１特徴量の算出は、第１実施形態の図６と同じである。
【００９０】
図１３の下段のグラフに示すように、ピーク値Ｉｐ３、Ｉｐ４、及びＩｐ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線のピーク値に対して、隣接する配線のピーク値との差分を求め、その差分の大きさがピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ２以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３のピーク値Ｉｐ３と配線Ｌ３の一方に隣接する配線Ｌ２のピーク値Ｉｐ２との差分の大きさ｜Ｉｐ２−Ｉｐ３｜と、ピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ２とを比較すると、｜Ｉｐ２−Ｉｐ３｜≧Ｔｈ２ｃ２の関係にある。この場合、配線Ｌ３のピーク値Ｉｐ３と、配線Ｌ３の他方に隣接する配線Ｌ４のピーク値Ｉｐ４との差分の大きさに関わらず、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、配線Ｌ４のピーク値Ｉｐ４と配線Ｌ３のピーク値Ｉｐ３との差分の大きさ｜Ｉｐ３−Ｉｐ４｜と、ピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ２とを比較すると、｜Ｉｐ３−Ｉｐ４｜＜Ｔｈ２ｃ２の関係にある。更に、配線Ｌ４のピーク値Ｉｐ４と配線Ｌ５のピーク値Ｉｐ５との差分の大きさ｜Ｉｐ４−Ｉｐ５｜と、ピーク値の第２閾値Ｔｈ２ｃ２とを比較すると、｜Ｉｐ４−Ｉｐ５｜＜Ｔｈ２ｃ２の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。同様に、配線Ｌ５も、｜Ｉｐ４−Ｉｐ５｜＜Ｔｈ２ｃ２の関係から、危険点として検出されない。
【００９１】
２．４  積分強度値に対応するアルゴリズム
次に、積分強度値に対応するアルゴリズムについて、図１４を用いて説明する。図１４は、ＡＡ−ＡＢ線に沿ったウェハー上の光学像強度分布を示している。図１４の上段のグラフは、積分強度値に基づく第１特徴量を示しており、図１４の下段のグラフは、第１特徴量を用いて算出された第２特徴量を示している。
【００９２】
図１４の上段のグラフに示すように、積分強度値における第１特徴量の算出は、第１実施形態の図７と同じである。
【００９３】
図１４の下段のグラフに示すように、積分強度値ＩＩ３、ＩＩ４、及びＩＩ５に対して、第２特徴量が求められる。より具体的には、危険点候補とされた配線の積分強度値に対して、隣接する配線の積分強度値との差分を求め、その差分の大きさが積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ２以上である場合、該当の配線、すなわち、選択パターンが危険点として検出される。例えば、配線Ｌ３に着目し、配線Ｌ３の積分強度値ＩＩ３と配線Ｌ２の積分強度値ＩＩ２との差分の大きさ｜ＩＩ２−ＩＩ３｜と、積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ２とを比較すると、｜ＩＩ２−ＩＩ３｜≧Ｔｈ２ｄ２の関係にある。従って、配線Ｌ３は、危険点として検出される。また、例えば、配線Ｌ４に着目し、配線Ｌ４の積分強度値ＩＩ４と配線Ｌ３の積分強度値ＩＩ３との差分の大きさ｜ＩＩ３−ＩＩ４｜と、積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ２とを比較すると、｜ＩＩ３−ＩＩ４｜＜Ｔｈ２ｄ２の関係にある。更に、配線Ｌ４の積分強度値ＩＩ４と配線Ｌ５の積分強度値ＩＩ５との差分の大きさ｜ＩＩ４−ＩＩ５｜と、積分強度値の第２閾値Ｔｈ２ｄ２とを比較すると、｜ＩＩ４−ＩＩ５｜＜Ｔｈ２ｄ２の関係にある。従って、配線Ｌ４は、危険点として検出されない。同様に、配線Ｌ５も、｜ＩＩ４−ＩＩ５｜＜Ｔｈ２ｄ２の関係から、危険点として検出されない。
【００９４】
２．５  本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第１実施形態と同様の効果が得られる。
【００９５】
３．第３実施形態
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、第２特徴量の代わりに、選択パターン及び隣接パターンのレイアウトを考慮した第３特徴量を用いて、マスクパターンを検証する場合について説明する。以下、第１実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【００９６】
３．１  マスクパターン検証方法
マスクパターン検証方法について、図１５を用いて説明する。
【００９７】
図１５に示すように、ステップＳ１０〜Ｓ１４までの処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【００９８】
第１特徴量が第１閾値未満である場合（ステップＳ１４＿Ｎｏ）、特徴量算出回路５４は、該当箇所を危険点候補として検出する。特徴量算出回路５４は、検出された危険点候補に対して、第３特徴量を算出する（ステップＳ３０）。本実施形態における特徴量算出回路５４は、選択パターンと隣接パターンとのレイアウトに基づいて、第３特徴量を算出する。第３特徴量は、回路パターンの形状に起因する特徴量であり、例えば、選択パターンと隣接パターンとの距離、隣接パターンの幅、及び選択パターンに対する隣接パターンの被覆率、のいずれか１つが設定される。被覆率は、選択パターンの配線長に対し、隣接パターンが並行に配置されている長さの割合を示す。
【００９９】
次に、危険点検出回路５５は、第３特徴量と第３閾値とを比較し、危険点を検出する（ステップＳ３１）。第３閾値は、第３特徴量を判定するための閾値であり、ユーザにより任意に設定される。
【０１００】
第３特徴量が第３閾値を満たす場合（ステップＳ３１＿Ｙｅｓ）、危険点検出回路５５は、計算領域に危険点はないと判定する。より具体的には、例えば、第３特徴量が選択パターンと隣接パターンとの距離である場合、危険点検出回路５５は、第３特徴量が第３閾値以下であれば、第３特徴量が第３閾値を満たすと判定する。また、例えば、第３特徴量が隣接パターンの幅である場合、危険点検出回路５５は、第３特徴量が第３閾値以下であれば、第３特徴量が第３閾値を満たすと判定する。制御回路５０は、表示部２０に検出結果を表示し、選択された計算領域におけるマスクパターンの検証を終了する。なお、制御回路５０は、表示部２０に、計算領域のレジスト像及び第１閾値未満の第１特徴量に対応する危険点候補を表示してもよい。
【０１０１】
第３特徴量が第３閾値を満たさない場合（ステップＳ３１＿Ｎｏ）、危険点検出回路５５は、該当の選択パターンを危険点として検出する。
【０１０２】
ステップＳ１７及びＳ１８の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１０３】
ユーザは、表示部２０の表示を確認し、第３閾値を変更してもよい（ステップＳ３２）。ユーザにより第３閾値が変更された場合（ステップＳ３２＿Ｙｅｓ）、制御回路５０は、ステップＳ３１に戻り、変更された第３閾値に基づいて、再度第３特徴量の判定及び危険点の検出を行う。ユーザにより第３閾値が変更されない場合（ステップＳ３２＿Ｎｏ）、選択された第３閾値による表示状態が維持される。
【０１０４】
ステップＳ２０及びＳ２１の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１０５】
なお、図１１の例では、危険点候補として検出された選択パターンについてのみ第３特徴量を算出する場合について説明したが、全ての選択パターンに対して第３特徴量を算出してもよい。この場合、例えばステップＳ１３において、第１及び第３特徴量が算出され、ステップＳ３０が廃される。
【０１０６】
３．２  本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第１及び第２実施形態と同様の効果が得られる。
【０１０７】
更に、本実施形態に係る構成であれば、選択パターンに隣接する隣接パターンのレイアウトに基づいて第３特徴量を算出し、危険点を検出できる。選択パターンと隣接パターンとの距離が異なると、隣接パターンによる危険点発生への影響は異なる。例えば、選択パターンに対し隣接パターンが１μｍ以上離れている場合、隣接パターンによる影響は小さいと考えられる。また、例えば、選択パターンと隣接パターンとの距離が同じでも、隣接パターンの配線幅または被覆率により隣接パターンの影響が異なる。従って、隣接パターンのレイアウトの影響を考慮することにより、危険点をより高精度に検出できる。
【０１０８】
４．第４実施形態
次に、第４実施形態について、説明する。第４実施形態では、第３実施形態における、第１特徴量の判定及び第３特徴量の判定を一括して行う場合について説明する。以下、第１乃至第３実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【０１０９】
４．１  マスクパターン検証方法
マスクパターン検証方法について、図１６を用いて説明する。
【０１１０】
図１６に示すように、ステップＳ１０〜Ｓ１２までの処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１１１】
特徴量算出回路５４は、検証領域の全ての選択パターンに対して、第１及び第３特徴量を算出する（ステップＳ４０）。
【０１１２】
次に、危険点検出回路５５は、第１特徴量と第１閾値との比較、及び第３特徴量と第３閾値との比較を行い、危険点を検出する（ステップＳ４１）。より具体的には、危険点検出回路５５は、第１特徴量が第１閾値未満であり、且つ第３特徴量が第３閾値を満たさない点を危険点として検出する。
【０１１３】
第１及び第３特徴量が第１及び第３閾値を満たす場合（ステップＳ４１＿Ｙｅｓ）、危険点検出回路５５は、検証領域に危険点はないと判定する。制御回路５０は、表示部２０に検出結果を表示し、選択された検証領域におけるマスクパターンの検証を終了する。
【０１１４】
第１及び第３特徴量が第１及び第３閾値を満たさない場合（ステップＳ４１＿Ｎｏ）、特徴量算出回路５４は、該当の選択パターンを危険点として検出する。
【０１１５】
ステップＳ１７及びＳ１８の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１１６】
ユーザは、表示部２０の表示を確認し、第１及び第３閾値を変更してもよい（ステップＳ４２）。ユーザにより第１閾値及び第３閾値の少なくとも１つが変更された場合（ステップＳ４２＿Ｙｅｓ）、制御回路５０は、ステップＳ４１に戻り、変更された第１閾値及び／または第３閾値に基づいて、再度第１及び第３特徴量の判定及び危険点の検出を行う。ユーザにより第１及び第３閾値が変更されない場合（ステップＳ４２＿Ｎｏ）、選択された第１及び第３閾値による表示状態が維持される。
【０１１７】
ステップＳ２１の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１１８】
なお、本実施形態では、第１及び第３特徴量について一括して判定する場合について説明したが、第１及び第２特徴量について一括して判定してもよい。この場合、図１６のフローチャートにおいて、第３特徴量を第２特徴量とし、第３閾値を第２閾値とする。
【０１１９】
４．２  本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第１乃至第３実施形態と同様の効果が得られる。
【０１２０】
更に、本実施形態に係る構成であれば、第１特徴量及び第３特徴量の判定を一括して行うため、マスクパターン検証の処理速度を向上できる。
【０１２１】
５．第５実施形態
次に、第５実施形態について説明する。第５実施形態では、第１〜第３特徴量を用いて、マスクパターンを検証する場合について説明する。以下、第１乃至第４実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【０１２２】
５．１  マスクパターン検証方法
マスクパターン検証方法について、図１７及び図１８を用いて説明する。
【０１２３】
図１７及び図１８に示すように、ステップＳ１０〜Ｓ１６までの処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１２４】
第２特徴量が第２閾値以上である場合（ステップＳ１６＿Ｙｅｓ）、特徴量算出回路５４は、第３特徴量を算出する（ステップＳ３０）。
【０１２５】
次に、危険点検出回路５５は、第３特徴量と第３閾値とを比較する（ステップＳ３１）。
【０１２６】
第３特徴量が第３閾値を満たす場合（ステップＳ３１＿Ｙｅｓ）、危険点検出回路５５は、計算領域に危険点はないと判定する。制御回路５０は、表示部２０に検出結果を表示し、選択された計算領域におけるマスクパターンの検証を終了する。なお、制御回路５０は、表示部２０に、計算領域のレジスト像及び第２閾値以上の第２特徴量に対応する危険点候補を表示してもよい。
【０１２７】
第３特徴量が第３閾値を満たさない場合（ステップＳ３１＿Ｎｏ）、危険点検出回路５５は、該当の選択パターンを危険点として検出する。
【０１２８】
ステップＳ１７の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１２９】
ユーザは、第１実施形態の図２及び第２実施形態の図１１と同様にステップＳ１８、Ｓ３２、Ｓ１９、及びＳ２０の各ステップにおいて、アルゴリズム、並びに第１〜第３閾値のいずれかを変更してもよい。
【０１３０】
ステップＳ２１の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１３１】
なお、全ての選択パターンに対して第１〜第３特徴量を算出してもよい。この場合、例えばステップＳ１３において、第１〜第３特徴量が算出され、ステップＳ１５及びＳ３０が廃される。
【０１３２】
５．２  本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第１乃至第４実施形態と同様の効果が得られる。
【０１３３】
６．第５実施形態
次に、第６実施形態について、説明する。第６実施形態では、第５実施形態における、第１〜第３特徴量の判定を一括して行う場合について説明する。以下、第１乃至第５実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【０１３４】
６．１  マスクパターン検証方法
マスクパターン検証方法について、図１９を用いて説明する。
【０１３５】
図１９に示すように、ステップＳ１０〜Ｓ１２までの処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１３６】
特徴量算出回路５４は、計算領域の全ての選択パターンに対して、第１〜第３特徴量を算出する（ステップＳ５０）。
【０１３７】
次に、危険点検出回路５５は、第１特徴量と第１閾値との比較、第２特徴量と第２閾値との比較、及び第３特徴量と第３閾値との比較を行い、危険点を検出する（ステップＳ５１）。より具体的には、危険点検出回路５５は、第１特徴量が第１閾値未満であり、第２特徴量が第２閾値以上であり、且つ第３特徴量が第３閾値を満たさない点を危険点として検出する。
【０１３８】
第１〜第３特徴量がそれぞれ第１〜第３閾値を満たす場合（ステップＳ５１＿Ｙｅｓ）、危険点検出回路５５は、計算領域に危険点はないと判定する。制御回路５０は、表示部２０に検出結果を表示し、選択された計算領域におけるマスクパターンの検証を終了する。
【０１３９】
第１〜第３特徴量が第１〜第３閾値を満たさない場合（ステップＳ５１＿Ｎｏ）、特徴量算出回路５４は、該当の選択パターンを危険点として検出する。
【０１４０】
ステップＳ１７及びＳ１８の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１４１】
ユーザは、第１〜第３閾値を変更してもよい（ステップＳ５２）。ユーザにより第１〜第３閾値の少なくとも１つが変更された場合（ステップＳ５２＿Ｙｅｓ）、制御回路５０は、ステップＳ５１に戻り、変更された第１〜第３閾値に基づいて、再度第１〜第３特徴量の判定及び危険点の検出を行う。ユーザにより第１及び第３閾値が変更されない場合（ステップＳ５２＿Ｎｏ）、選択された第１及び第３閾値による表示状態が維持される。
【０１４２】
ステップＳ２１の処理は、第１実施形態の図２と同じである。
【０１４３】
６．２  本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第５実施形態と同様の効果が得られる。
【０１４４】
更に、本実施形態に係る構成であれば、第１〜第３特徴量の判定を一括して行うため、マスクパターン検証の処理速度を向上できる。
【０１４５】
７．変形例等
上記実施形態に係るマスクパターン検証方法は、回路パターンデータ及びＯＰＣ処理に基づきマスクパターンデータを算出する工程と、マスクパターンデータに基づいて光学像及びレジスト像を算出する工程と、複数のアルゴリズムを用いて、レジスト像の第１パターンに関する第１特徴量及び第１パターンと第１パターンに隣接する第２パターンとに関する第２特徴量をそれぞれ算出する工程と、複数のアルゴリズムの各々において、第１特徴量と第１閾値とを比較し、第１パターンにおける危険点候補を検出する工程と、複数のアルゴリズムの各々において、第２特徴量と第２閾値とを比較し、第１パターンにおける危険点を検出する工程と、複数のアルゴリズムの少なくとも１つを選択して、選択されたアルゴリズムに対応する危険点の検出結果を表示させる工程とを含む。
【０１４６】
上記実施形態を適用することにより、マスクパターン検証の精度を向上できるマスクパターン検証方法を提供できる。
【０１４７】
なお、実施形態は上記説明した形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。
【０１４８】
例えば、第１実施形態において、第１特徴量の判定及び第２特徴量の判定を一括しておこなってもよい。
【０１４９】
更に、第１実施形態においては、マスクパターン検証のための仮想線であるＡＡ−ＡＢ線を１方向のみに設定した例を示したが、仮想線の方向は任意に設定可能である。あるレジスト像に対して、０°≦θ＜１８０°の範囲で回転させた複数の仮想線で、それぞれ、第１特徴量の判定と第２特徴量の判定をおこなってもよい。
【０１５０】
例えば、図２０に示すように、同じレジスト像について、ある仮想線ＩＬ１を定義するとともに、それに対して４５°、９０°、１３５°の角度を持つ仮想線ＩＬ２、ＩＬ３、ＩＬ４を定義してもよい。そして、仮想線ＩＬ１、ＩＬ２、ＩＬ３、及びＩＬ４のそれぞれを用いて判定を行い、その結果としていずれかの仮想線について危険点として検出された配線があった場合に、表示部２０の表示画面へ表示させてもよい。このようにすることで、仮想線の方向による影響を抑制して、判定の精度をさらに高めることができる。
【０１５１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１５２】
１…マスクパターン検証装置、１０…入力部、２０…表示部、３０…出力部、４０…入出力制御回路、５０…制御回路、５１…ＯＰＣ処理回路、５２…光学像算出回路、５３…レジスト像算出回路、５４…特徴量算出回路、５５…危険点検出回路、６０…ＲＡＭ、７０…ＲＯＭ、１００…表示画面、１０１…レジスト像表示ウィンドウ、１０２…アルゴリズム選択テーブル、１０３、１０３ａ、１０３ｂ…危険点数表示ウィンドウ、１０４、１０４ａ、１０４ｂ…第２閾値設定表示ウィンドウ。
【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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