(57)【要約】【課題】  増大するＯＰＣ処理時間の短縮を実現し、半導体デバイスの製造ＴＡＴを短くし、コストを削減するマスクパターン設計方法を提供する。【解決手段】  半導体回路パターンの基本構成をなすセルライブラリパターンにあらかじめ、セルが単独で置かれているときのＯＰＣ（光近接効果補正）処理を行い、ＯＰＣ処理されたセルライブラリパターンを用いて半導体チップを作成する。このとき、あらかじめＯＰＣ処理されたセルライブラリパターンはその周囲のセルライブラリパターンによって、影響されるため、この補正処理をセル境界周辺部のパターン末端部について行う。特に有効なＯＰＣ補正手段として、遺伝的アルゴリズムを用いる。【選択図】  図３
2007086586.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の工程を含むマスクパターン設計方法：
（ａ）セルが単独で配置されたときのパターン転写形成に伴う第１の近接効果補正を施し、そのセル群をセルライブラリに登録する工程；
（ｂ）前記セルライブラリを用いて複数のセルを配置する工程；
（ｃ）前記複数のセルを近接して配置することによりパターン間の相互干渉により生じるパターン変形を補正する第２の近接効果補正工程；
ここで、前記工程（ｃ）において、セル間近接に伴うパターン変形調整箇所は、前記セル内の周辺部のパターン末端部である。
【請求項２】
以下の工程を含むマスクパターン設計方法：
（ｂ１）セルが単独で配置されたときのパターン転写形成に伴う第１の近接効果補正が施されたセル群が登録されたセルライブラリを用いて複数のセルを配置する工程；
（ｃ）前記複数のセルを近接して配置することによりパターン間の相互干渉により生じるパターン変形を補正する第２の近接効果補正工程；
ここで、前記工程（ｃ）において、セル間近接に伴うパターン変形調整箇所は、前記セル内の周辺部のパターン末端部である。
【請求項３】
以下の工程を含むマスクパターン設計方法：
（ｃ１）セルが単独で配置されたときのパターン転写形成に伴う第１の近接効果補正が施されたセル群が登録されたセルライブラリを用いて複数のセルが配置されたパターンに対して、前記複数のセルを近接して配置することによりパターン間の相互干渉により生じるパターン変形を補正する第２の近接効果補正工程；
ここで、前記工程（ｃ１）において、セル間近接に伴うパターン変形調整箇所は、前記セル内の周辺部のパターン末端部である。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン末端部は矩形の形状をなしており、
前記パターン変形調整箇所は配線の長さである。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン末端部はハンマーヘッドの形状をなしており、
前記パターン変形調整箇所は前記ハンマーヘッドの長さと幅である。
【請求項６】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン末端部はハンマーヘッドの形状をなしており、
前記パターン変形調整箇所は、前記ハンマーヘッドの長さと幅と、前記幅方向に対する前記ハンマーヘッドの位置シフト量である。
【請求項７】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン末端部は、セリフが付加された形状をなしており、
前記パターン変形調整箇所は前記セリフの長さと幅である。
【請求項８】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン末端部は、直線部にセリフが付加された形状をなしており、
前記パターン変形調整箇所は、前記セリフの長さと幅と、前記幅方向に対する前記セリフの位置シフト量である。
【請求項９】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン末端部は、直線部にセリフが付加された形状をなしており、
前記パターン変形調整箇所は前記直線部の長さである。
【請求項１０】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン変形調整箇所は、前記セルと外部との境界部から内側に、コンタクト孔を間に挟む最小ゲート配線ピッチの０．８５倍以内の領域にあるパターン末端部である。
【請求項１１】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記第２の近接効果補正に遺伝的アルゴリズムを用いる。
【請求項１２】
請求項４〜９のいずれか１項に記載のマスクパターン設計方法において、
前記パターン変形調整箇所は、前記セルライブラリに登録されている。
【請求項１３】
以下の工程を含んで作製されたマスクを用いた半導体装置の製造方法：
（ａ）セルが単独で配置されたときのパターン転写形成に伴う第１の近接効果補正を施し、そのセル群をセルライブラリに登録する工程；
（ｂ）前記セルライブラリを用いて複数のセルを配置する工程；
（ｃ）前記複数のセルを近接して配置することによりパターン間の相互干渉により生じるパターン変形を補正する第２の近接効果補正工程；
ここで、前記工程（ｃ）において、セル間近接に伴うパターン変形調整箇所は、前記セル内の周辺部のパターン末端部である。
【請求項１４】
以下の工程を含んで作製されたマスクを用いた半導体装置の製造方法：
（ｂ１）セルが単独で配置されたときのパターン転写形成に伴う第１の近接効果補正が施されたセル群が登録されたセルライブラリを用いて複数のセルを配置する工程；
（ｃ）前記複数のセルを近接して配置することによりパターン間の相互干渉により生じるパターン変形を補正する第２の近接効果補正工程；
ここで、前記工程（ｃ）において、セル間近接に伴うパターン変形調整箇所は、前記セル内の周辺部のパターン末端部である。
【請求項１５】
以下の工程を含んで作製されたマスクを用いた半導体装置の製造方法：
（ｃ１）セルが単独で配置されたときのパターン転写形成に伴う第１の近接効果補正が施されたセル群が登録されたセルライブラリを用いて複数のセルが配置されたパターンに対して、前記複数のセルを近接して配置することによりパターン間の相互干渉により生じるパターン変形を補正する第２の近接効果補正工程；
ここで、前記工程（ｃ１）において、セル間近接に伴うパターン変形調整箇所は、前記セル内の周辺部のパターン末端部である。
【請求項１６】
請求項１５記載の半導体装置の製造方法において、
前記パターンは、ゲート配線のパターンである。
【請求項１７】
請求項１６記載の半導体装置の製造方法において、
前記パターン変形調整箇所は、拡散層よりセル境界部近傍にある配線端部である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置の製造技術に関し、特に、光リソグラフィの露光波長より小さいパターンを形成するためのマスクパターン設計工程に適用して有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスは、回路パターンが描かれた原版であるマスクに露光光を照射し、前記パターンを、縮小光学系を介して半導体基板（以下、「ウエハ」と称する）上に転写する光リソグラフィ工程を繰り返し用いることによって、大量生産されている。近年、半導体デバイスの微細化が進み、光リソグラフィの露光波長より小さい寸法を有するパターンの形成が必要となってきた。しかしながら、このような微細領域のパターン転写においては、光の回折の影響が顕著に現れてマスクパターンの輪郭がそのままウエハ上に形成されず、パターンの角部が丸くなったり、長さが短くなったり、形状精度が大幅に劣化する。そこで、この劣化が小さくなるように、マスクパターン形状を逆補正する処理を施し、マスクパターンを設計する。この処理を光近接効果補正（Optical Proximity Correction；以下「ＯＰＣ」と称する）という。
【０００３】
従来のＯＰＣは、マスクパターンの一図形ごとに、その形状や周囲のパターンの影響を考慮して、ルールベースや光シミュレーションを用いたモデルベースで補正している。特許文献３（特開２００２−３０３９６４号公報）では、線幅及び隣接するスペース幅に応じて図形演算することによって、パターン補正を行うルールベースＯＰＣが記載されている。また、特許文献２（特開２００１−２８１８３６号公報）では、線分ベクトル化処理および線分ソート処理を行って線幅およびスペース幅の算出を行い、ハッシュ関数を用いた補正テーブルを参照してパターン補正を行うルールベースＯＰＣが記載されている。また、特許文献４（特開２００４−６１７２０号公報）には、転写実験によりプロセス効果を取り込んだモデルベースＯＰＣが記載されている。
【０００４】
光シミュレータを用いたモデルベースでは、所望の転写パターンを得るまでマスクパターンを変形させて行くのであるが、その追い込み方により様々な方法が提案されている。例えば光学像が部分的に膨らんでいたらその分を細らせ、また細っていたらその分太らせ、その状態で光学像を再計算して次第に追い込んでいく方法、いわゆる逐次改善法などがある。また遺伝的アルゴリズムを用いて追い込んで行く方法も提案されている。遺伝的アルゴリズムを用いた方法では、パターンを複数の線分に分割し、それらの線分の変位を変位コードとして割り当てる。変位コードを染色体とみなして、遺伝の進化を計算し、所望の光学像に追い込む方法である。この遺伝的アルゴリズムを用いたＯＰＣの最適化法は特許文献１（特許第３５１２９５４号公報）に記載されている。
【０００５】
特許文献５（特開２００２−３２８４５７号公報）には、マスクレイアウト全体ではなく、部分ごとに図形を変更する方式が記載されている。その手順は、まず、設計レイアウトデータ中に含まれる補正対象セルの各々について、その対象セルの周囲に他図形が存在するかどうかに応じて、特定の形式で表現された環境プロファイルを決定する。そして、セル置換テーブルを参照して、決定された環境プロファイルに対応して置き換えられるべき補正パターンの名前である置換セル名を読み出し、補正後レイアウトデータを生成する。最後に、読み出した置換セル名に対応する補正パターンをセルライブラリから取り込んで、補正完了済みのマスクデータを生成する。
【特許文献１】特許第３５１２９５４号公報
【特許文献２】特開２００１−２８１８３６号公報
【特許文献３】特開２００２−３０３９６４号公報
【特許文献４】特開２００４−６１７２０号公報
【特許文献５】特開２００２−３２８４５７号公報
【非特許文献１】デビッド・イー・ゴールドバーグ（David E. Goldberg）著、「ジェネリック・アルゴリズム・イン・サーチ・オプティマイゼーション・アンド・マシン・ラーニング（Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning）」、アディソン・ウェスリ・パブリッシング・カンバニ（ADDISON-WESLEY PUBLISHING COMPANY, INC.）、１９８９年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、前記のようなマスクパターン設計技術について、本発明者が検討した結果、以下のようなことが明らかとなった。
【０００７】
例えば、特許文献５の方式では、補正対象セルについて、想定し得る全ての環境プロファイルについて、置き換えられるべき最適な補正パターンを決定し、各補正パターンに置換セル名を与え、前記環境プロファイルと置換セル名とを関連付けて、あらかじめセル置換テーブルに格納しておかねばならない。そのため、事前準備に要するコストが大きく、多くの記憶領域が必要となるなどの課題がある。
【０００８】
遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm；以下「ＧＡ」ともいう）は、集団遺伝学モデルとした探索手法で、対象とする問題に依存せずに高い最適化性能を示せるなどの優れた性能が知られている。ＧＡの参考文献としては、例えば、非特許文献１がある。
【０００９】
ＧＡでは、探索問題の解候補を染色体と呼ばれるビット列で表現し、複数の染色体からなる集団に対して文字列操作を行い、生存競争を行わせる。各染色体は探索問題そのものである目的関数により評価され、その結果はスカラー値である適応度として計算される。高い適応度を持つ染色体には、多くの子孫を残す機会を与える。さらに、集団内での染色体どうしで交叉を行い、突然変異を施すことにより、新しい染色体を生成する。このような処理を繰り返すことにより、より高い適応度を持つ染色体が生成され、適応度の最も高い染色体が最終的な解となる。
【００１０】
図１は、ＧＡの最も基本的な計算手順を示すフローチャートである。各処理の目的や概要は以下のとおりである。
【００１１】
初期化（ステップＳ０２）：解候補としての染色体をランダムに複数生成し、集団を形成する。解くべき最適化問題はスカラー値を返す評価関数として表現される。
【００１２】
染色体の評価（ステップＳ０３）：評価関数を用いて染色体を評価し、各染色体の適応度を計算する。
【００１３】
次世代集団の生成（ステップＳ０４）：遺伝的操作（選択、交叉、突然変異）を用いて、高い適応度を持つ染色体ほど多くの子孫を残せる機会を与える。
【００１４】
探索終了基準判定（ステップＳ０５）：あらかじめ与えられた条件が満たされるまで、染色体の評価と次世代集団の生成を繰り返す。
【００１５】
以下、図１に基づいて遺伝的アルゴリズムの概略を示す。
【００１６】
ステップＳ０２の「初期化」では、「染色体表現の定義」と「評価関数の決定」と「初期染色体集団の発生」を行う。
【００１７】
「染色体表現の定義」では、世代交代の際に親の染色体から子孫の染色体に、どのような内容のデータをどのような形式で伝えるかを定義する。図２に染色体を例示する。ここでは、対象とする最適化問題の解空間の点を表現するD次元の変数ベクトルX ＝ （x1, x2, ..., xD）の各要素xi （i ＝ 1, 2, ..., D）を、M個の記号Ai （i = 1, 2, ..., M）の列で表わすことにし、これをD×Ｍ個の遺伝子からなる染色体とみなす。遺伝子の値Ai としては、ある整数の組、ある範囲の実数値、記号列などを、解くべき問題の性質に応じて用いる。図２は、５次元すなわち５変数（すなわちD=5）の最適化問題の解候補の一つについて、各変数を２種類の記号{0,1}を４個（すなわちM=4）使用して表現したときの例である。このようにして記号化された遺伝子列が染色体である。
【００１８】
「評価関数の決定」では次に、各染色体が環境にどの程度適応しているかを表わす適応度の計算方法を定義する。その際、解くべき最適化問題の解として優れている変数ベクトルに対応する染色体の適応度が高くなるように設計する。
【００１９】
「初期染色体集団の発生」では通常、「染色体表現の定義」で決められた規則に則って、N個の染色体がランダムに発生される。これは、解くべき最適化問題の特性は不明で、どのような染色体が優れているのかはまったく不明なためである。しかし、問題に関する何らかの先見的知識がある場合は、解空間において適応度が高いと予測される領域を中心にして染色体集団を発生させることにより、探索速度や精度を向上できる場合もある。
【００２０】
ステップＳ０３の「染色体の評価」では、集団中の各染色体の適応度を、前記「評価関数の決定」で定義した方法に基づいて計算する。
【００２１】
ステップＳ０４の「次世代集団の生成」では、各染色体の適応度をもとに、染色体集団に遺伝的操作を施して、次世代の染色体集団を生成する。遺伝的操作の代表的な手続きとして、選択、交叉、突然変異などがあり、これらを総称して遺伝的操作と呼ぶ。
【００２２】
「選択」では、現世代の染色体集団から適応度の高い染色体を抽出して、次世代集団に残し、逆に、適応度の低い染色体を取り除く処理を行う。
【００２３】
「交叉」では、選択によって抽出された染色体群の中から、所定の確率で染色体対をランダムに選択し、それらの遺伝子の一部を組み変えることで、新しい染色体を作る操作である。
【００２４】
「突然変異」では、選択によって抽出された染色体群の中から、所定の確率で染色体をランダムに選択し、所定の確率で遺伝子を一定の確率で変化させる。ここで、突然変異が発生する確率を突然変異率と呼ぶ。
【００２５】
ステップＳ０５の「探索終了基準判定」では、生成された次世代の染色体集団が、探索を終了するための基準を満たしているか否かを調べる。基準が満たされた場合は、探索を終了し、その時点での染色体集団中で最も適応度の高い染色体を、求める最適化問題の解とする。終了条件が満たされない場合は、「染色体の評価」の処理に戻って探索を続ける。探索所の終了基準は解くべき最適化問題の性質に依存するが、代表的なものとして次のようなものがある。
【００２６】
（ａ）染色体集団中の最大の適応度が、ある閾値より大きくなった。
【００２７】
（ｂ）染色体集団全体の平均の適応度が、ある閾値より大きくなった。
【００２８】
（ｃ）染色体集団の適応度の増加率が、ある閾値以下の世代が一定の期間以上続いた。
【００２９】
（ｄ）世代交代の回数が、あらかじめ定めた回数に到達した。
【００３０】
上記の遺伝的アルゴリズムを活用した従来の方法では、必要に応じてＯＰＣを、半導体チップの回路パターンを定義するマスクの全図形に対して行っていた。このため微細化に伴う図形数の増大により、処理時間が膨大になっている。実際に９０ｎｍノードデバイスで数十時間の時間を要しているケースがある。また露光にとって極限の解像度でパターンを形成することによる露光コントラストの低下のため、さらなる微細化ではＯＰＣはより複雑かつ図形数の多いものとなる。６５ｎｍノードデバイスではマスクパターン発生にかかる時間は数日にも及ぶようになって来た。一方で、半導体装置の製品サイクルは短くなっており、ＯＰＣ処理時間の短縮は極めて大きな課題となっている。
【００３１】
ＯＰＣ処理時間の増大は、マスクパターン発生を含む半導体デバイスの製造ＴＡＴ （Turn Around Time）を悪化させる一方、コストの増大になっている。
【００３２】
そこで、本発明の目的は、増大するＯＰＣ処理時間の短縮を実現し、半導体デバイスの製造ＴＡＴを短くし、コストを削減するＯＰＣ処理からなるマスクパターン設計技術を提供することにある。
【００３３】
また、本発明の他の目的は、実用的な時間でマスクパターン発生を可能にし、製作期間を短くした電子回路装置および半導体装置の製造技術を提供することにある。
【００３４】
本発明の前記並びにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００３５】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【００３６】
半導体回路パターンの基本構成をなすセルライブラリパターンにあらかじめ、セルが単独で置かれているときのＯＰＣ処理を行い、ＯＰＣ処理されたセルライブラリパターンを用いて半導体チップを作成する。このとき、あらかじめＯＰＣ処理されたセルライブラリパターンはその周囲のセルライブラリパターンによって、影響されるため、補正処理（最適化処理）を行う必要がある。この補正処理を、セル境界周辺部のパターン末端部について行う。代表的な補正はパターン長の補正、ハンマーヘッドの幅や長さの調整、セリフの大きさの補正などである。
【００３７】
また、特に有効なＯＰＣ補正手段として、遺伝的アルゴリズムを用いる。セルライブラリパターンの種類は数１００種あるため、周囲のセルライブラリパターンとの組み合わせは、膨大となる。周囲のセルライブラリパターンとの組み合わせによる補正テーブルを利用した補正方法では、処理時間や管理の複雑さで実用的でない。遺伝的アルゴリズム等の最適化手法は、膨大な組み合わせの最適化を高速に行う方法として優れている。これを利用することで補正処理の時間を高速化し、従来の全パターンＯＰＣ処理に比べ、短時間にできる。これは追い込み工数が短い上に、並列処理に適していることによる。
【発明の効果】
【００３８】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００３９】
（１）セル単位でまずＯＰＣ処理が行われて保存され、この保存されたセルの組み合わせでマスクの全図形を構成し、前記マスクの全図形においてセル間のＯＰＣ調整処理を行うことにより、大幅に処理時間を軽減できる。
【００４０】
（２）半導体装置の製造方法における大規模集積回路のマスクパターン設計を高速、かつ容易にし、従ってマスクパターンを早く、安価に作ることができるという顕著な効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００４２】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１に係るマスクパターン設計方法は、コンピュータ等を用いて実施される。図３を用いて本発明の実施の形態１を説明する。同図は標準セル内にパターン３２が配置された例を示している。
【００４３】
この図に示すようにパターン３２の大部分の末端部はセル境界３１近傍にある。そしてこの末端部は周囲に配置されたセルの影響を受けパターンが歪む。一方、セル境界から距離３３内側のパターンに関しては光近接効果の影響が小さくなって周囲に配置されたセルのパターンからの影響は小さい。パターン３２は特に層が規定されるものではないが、ゲート配線パターンの場合、この影響が及ぶ距離３３は、コンタクトホール３６を挟む最小のパターンピッチ（Ｐ）３７を尺度にして０．８５Ｐであることが様々な検討を行った結果わかった。
【００４４】
再補正境界３４の内側ではセルの周囲に配置された他のセルやパターンの影響が及びにくいので、近接効果によるパターン変形はセル境界３１内のパターン同士の干渉によって起こる。そこで、まずセルが単独で配置された時のパターン変形を通常のＯＰＣ手法で補正してそれをライブラリに登録してこれと同じセルが使われるときはそれを参照した。これはこの製品だけでなく、このセルが使われる他の製品の場合もこのＯＰＣ補正を行ったセルを参照した。
【００４５】
そして、次にセル境界３１と再補正境界３４の間の領域にあるパターン末端部３５を周囲に配置されたパターンの影響を考慮してＯＰＣ再補正を行った。この補正法はモデルベースＯＰＣなどの通常のＯＰＣ法も用いることができるが、後述する実施の形態３で示す遺伝的アルゴリズムを用いると、特に多量のＯＰＣ再補正処理を短時間で行うことができた。セルのコア部分（３４の内側）は再演算することなく繰り返し使えるので、本方法によりＯＰＣ処理時間は全体で約１桁短くすることが可能となった。
【００４６】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２を図４から図７を用いて説明する。図４はある標準セルの例で、４４はセル境界を表す。４１はゲート配線、４２は拡散層、４３はコンタクトホールを示す。前記実施の形態１と同様にゲート配線の末端部の多くはセル境界部近傍にある。
【００４７】
ゲートにとって一番寸法精度が要求されるのがゲート長４９であるが、外周部に近接したゲートパターン４１ｂを除いてセルの周囲に配置された別のセルやパターンの近接効果を受けにくい。これは外部のパターンとの距離が離れていることに加え、ゲートが縦に走っていてゲートの上下に配置されたパターンと横方向の幅であるゲート長とは相互作用を起こしにくい位置関係によることも大きい。横方向に配置されたパターンとは、一番外周部に近いところに配置されたゲートパターン４１ｂ以外は、すでに位置関係が決まった状態でＯＰＣ処理されており、また、一番外周部に近いところに配置されたゲートパターン４１ｂが一種の防波堤になって外部からの近接効果の影響を低減している。特に影響の及ぶ範囲が広いレジストの酸拡散の防波堤になっている。また最外周部のゲートパターン４１ｂもコンタクトを含んだ拡散層を挟んでセル境界に接するので、セル外部パターンからの影響はほどほどである。
【００４８】
次に重要なのは拡散層４２間に挟まれたゲート配線のパターン変形である。これはコンタクトとの接続を含む複雑な取り回しが必要で複雑に屈曲するためこれもまた複雑なＯＰＣが必要となる。この部分はセル境界４４より遠く離れているのでセル内のパターン近接効果補正を一旦かけておけばＯＰＣは完了する。
【００４９】
次に重要なのはゲート配線末端部処理である。拡散層４２からの突き出し量４６を一定以上確保しないとトランジスタ特性が劣化するからである。一般に、セルの上下には基板電位を固定したり、セル間のクロストークを防止する電気的アイソレーションをしたり、また電源を供給する電源線が走ったりする領域４５が配置されている。このため、セル境界４４と拡散層４２との距離４７はほどほど取れている。すなわち、セル境界４４とゲート配線末端部との距離４８はほどほど取れているものの、ゲート配線末端部を必要以上に伸ばしておくこともできない。すなわち、十分なＯＰＣ補正をして寸法管理をする必要がある。
【００５０】
上記のことからセルが単独で置かれたときのＯＰＣをセル全面のパターンに対して行って、前記実施の形態１と同様にライブラリに登録した後、セルやパターンを配置してセル周囲に配置された他のセルパターンの影響を考慮したゲート配線末端部のＯＰＣ再補正処理を行った。
【００５１】
ゲート配線末端部の再ＯＰＣ例を図５に示す。調整変数は本体パターン５１の長さ△Ｌや、ハンマーヘッドを用いた場合はハンマーヘッドの幅Ｈａと長さＨｂ、セリフの場合はその幅Ｓａと長さＳｂなどである。ハンマーヘッドの場合、図６に示すようにその幅Ｈａと長さＨｂに加え、本体パターン幅ｄ方向のハンマーヘッドの位置ズレ量Ｈｃも変数にすることができる。セリフの場合も同様にセリフの位置も変数にできる。また、図７に示すように、セリフ５３の場合、本体パターン５１の長さも変数にすることができる。これらの変数を調整することにより、ゲート配線の突き出し量が所望の範囲に収まるようにＯＰＣ再調整を行った。本方法により、チップ全面に対して従来法より約１桁高速にＯＰＣをかけることが可能となった。
【００５２】
（実施の形態３）
ここでは、遺伝的アルゴリズムを用いたときのパターン端部ＯＰＣ再補正の例を、ハンマーヘッド形状補正について示す。
【００５３】
以下に、遺伝的アルゴリズムの適用方法について述べる。遺伝的アルゴリズムの計算手順は、前記「発明が解決しようとする課題」において述べた通りであるため、ここでは各ステップの詳細について説明する。
【００５４】
「初期化：染色体表現の定義」
本実施の形態３において、各変数は図形の寸法を直接的に示す実数として扱う。すなわち、変数ベクトルＸの各要素xi （i ＝ 1, 2, ..., 8）を実数で表現し、それぞれは図８におけるＰi （i ＝ 1, 2, ..., 8）に対応するものとする。このとき、寸法そのものの値ではなく、設計目標からの差分を遺伝子表現することも可能である。また、寸法そのものの値ではなく、設計目標からの差分を遺伝子表現することも可能である。また、変数ベクトルＸの各要素xiを実数値表現するのではなく、上限値と下限値、量子化ステップ数を決めることで、ｎ進数表現してもよい。
【００５５】
ここで、図８はハンマーヘッドの場合を示し、同図の７１は本体パターン、７２はハンマーヘッドである。７３はセル境界部を示し、パターンが少しズレた位置で対向している。このためハンマーヘッドを本体パターンに対し少しズラさないとパターン先端部は互いに引っ付く方向で曲がる。それを防止するためにＰ３，Ｐ７でハンマーヘッドの位置を少し変えて補正を行うようにした。通常のハンマーヘッドより調整変数は多いが、遺伝的アルゴリズムを用いてそのＯＰＣ再補正処理を高速に行うものである。
【００５６】
メモリなど、同じセルが規則的に繰り返し配置して使用される場合、全セルの変数ベクトルの全てを対象として最適値探索を行うのではなく、グループ化して染色体の長さを縮小し、最適化を容易にすることができる。
【００５７】
例えば、図９において、全てのセルが同種の図形パターンで構成され、その図形が左右対称、上下対称であると仮定した場合、全セルの変数ベクトルを全て最適化対象とするのではなく、タイプＡからＤまでの４種類に分類し、４個のセルの図形を定義する変数ベクトル（X1 X２ .. X4）だけを最適化し、その結果をタイプ別に全てのセルへ適用することで、マスク全体を調整したことと同様の効果を得ることができる。
【００５８】
例えば、図９において、セル８１は周囲８つのセルの内、上側および左側の５つのセルが存在せず、右側および下側の８２，８３，８４の３つのセルが存在する。また、セル９０は左右対称に、セル８７は上下対称にセル８１と周囲のセル（８９，９２，９１や８８，８５，８６）との関係は同様である。従って、セル８１の最適化の結果をセル９０やセル８７にも用いることができる。このようにして最適化の調整過程を省略することができる。
【００５９】
「初期化：評価関数の決定」
適応度を陽関数で定義することはできないため、以下のような、４ステップからなる適応度計算の手続きを採用する。
【００６０】
ステップ（１）：染色体から一意に定まる変数ベクトルを用いて、図形パターンを再構成する。
【００６１】
ステップ（２）：光学シミュレーションを行い、露光パターンを計算する。酸拡散のシミュレーションも併せて行うことにより、レジストパターンをより正確に予測できるようになるため、最適化の精度を向上させることができるようになる。
【００６２】
ステップ（３）：計算された露光パターンについて、パターンの長さと末端直線部の幅を計測し、設計値との誤差の和を計算する。特にパターンがゲート配線の場合、前記実施の形態２に示したように拡散層からの突き出し量（長さ）がトランジスタの特性に影響を与えるのでその量が重要である。
【００６３】
ステップ（４）：ここでの目標は、設計値に限りなく近い露光パターンを得ることであるため、誤差が小さいほど良い。そこで、計測された誤差の和の逆数を適応度とする。なお、ここでは誤差の和の逆数を適応度として採用したが、あらかじめ決めた定数からの減算値を適応度としてもよい。
【００６４】
「初期化：初期染色体集団の発生」
上記「初期化：染色体表現の定義」において決められたルールに従い、ここでは８つの実数値要素からなるベクトルを染色体とする。染色体数Ｎは１００とし、擬似乱数発生器を使用して１００個の染色体をランダムに生成する。なお、探索速度を向上させるために、モデルベースＯＰＣで補正した結果に微小な摂動をかけた初期集団からスタートしてもよい。
【００６５】
「染色体の評価」
上記「初期化：評価関数の決定」において決められた、染色外の評価手順に従って、全ての染色体を評価し、適応度を計算する。
【００６６】
「次世代集団の生成：選択」
本実施の形態３では、ルーレット選択を使用する。これは、各染色体が次世代に生存できる確率を適応度に比例させる方式である。すなわち、適応度が高ければそれだけルーレット上の配置が多くなり、ルーレットを回した時の当たる確率が大きくなる。具体的には、染色体集団のサイズをＮ、i番目の染色体の適応度をＦi、全染色体の適応度の総和をΣとしたとき、各染色体を（Ｆi÷Σ）の確率で抽出する手続きをＮ回繰り返すことで実現される。上記の場合、染色体数は１００なので、１００回繰り返すことにより次世代の染色体１００個が選ばれることになる。なお、トーナメント選択法やランク選択法などの交叉方式や、ＭＧＧ（Minimal Generation Gap）方式などの世代交代モデルを使用してもよい（参考文献：佐藤ら、「遺伝的アルゴリズムにおける世代交代モデルの提案と評価」、 人工知能学会誌、Ｖｏｌ．１２、Ｎｏ．５、１９９７）。
【００６７】
「次世代集団の生成：交叉」
本実施の形態３では、一様交叉を使用する。これは、各染色体集団から２つの染色体を選び出し、各遺伝子座において、遺伝子である変数を交換するかどうかをランダムに決定する方法である。具体的には、選び出された２つの染色体を、それぞれX1＝（x11, x12）とX2＝（x21, x22）とし、１／２の確率で０または１を出力する乱数発生を２回行う。１度目の乱数は、１番目の遺伝子座に対するもので、１ならばx11とx21を交換し、０ならば交換しない。２番目の遺伝子座に対する処理も同様である。その他に、ランダムに選択された遺伝子座を交換するのではなく、荷重平均して得られる値を用いてもよい。
【００６８】
探索速度や精度を向上させるため、実数値表現された染色体向きに開発された交叉方式であるＵＮＤＸ（Unimodal Normal Distribution Crossover）やシンプレクス交叉、ＥＤＸ（Extrapolation-directed Crossover）などを使用してもよい（参考文献：佐久間ら、「実数値ＧＡによる非線形関数の最適化：探索空間の高次元化における問題点とその解決法」、第１５回人工知能学会全国大会  第２回ＡＩ若手の集い  ＭＹＣＯＭ２００１、 ２００１）。
【００６９】
染色体を２値ベクトルで表現する場合には、一様交叉以外に、多点交叉を使用することもできる。
【００７０】
「次世代集団の生成：突然変異」
本実施の形態３では、一様分布に従う突然変異率ＰMで選び出された遺伝子座に対し、正規分布に従って生成された乱数を足し合わせる処理を採用する。ここで、突然変異率ＰM＝1/50、正規分布の平均u＝0、標準偏差σ＝5×10^9に設定した。
【００７１】
「探索の終了条件」
設計値との誤差が０か一定値以下となった場合、あるいは染色体の評価回数が一定値以上になった場合に探索を終了させる。本実施の形態３では、設計値との誤差が０、あるいは染色体の評価を５０００回行ったときに探索を終了することにした。正規分布に従って生成される乱数を用いた突然変異を使用する。探索速度や精度を向上させるため、集団全体の適応度の向上速度を監視し、一定期間以上向上しなかった場合に突然変異率を一時的に増大させるAdaptive Mutation法を併用してもよい。
【００７２】
以上が、本実施の形態３で用いた遺伝的アルゴリズムの説明であるが、山登り法、シンプレックス法、最急降下法、焼きなまし法、動的計画法など、他の探索手法を併用することにより、探索速度や精度を向上させることができる。また、遺伝的アルゴリズム以外にも、進化戦略（Evolution Strategy；ＥＳ）や、遺伝的プログラミング（Genetic Programming；ＧＰ）など、他の盲目的探索手法あるいは確率的探索手法を使い分けることにより、一層の探索速度向上と精度向上を実現できる。
【００７３】
以上において、あらかじめＯＰＣ処理を行ったセルライブラリを用いて半導体チップを作成し、周囲のセルライブラリの影響を高速処理が可能な遺伝的アルゴリズムを利用して最適化するので、従来の全てのパターンに対しＯＰＣ処理を行う方法に比べ１桁以下の処理時間短縮が可能となる。
【００７４】
なお、本実施の形態３ではハンマーヘッドの場合を示したが、セリフの場合も同様にセリフ位置を独立に変えてＯＰＣ再補正することも有効である。セリフの場合変数がハンマーヘッドより多くなり、しかも位置まで独立に変えるとさらに変数は多くなるが遺伝的アルゴリズムを使うと高速に演算することが可能となる。
【００７５】
（実施の形態４）
前記実施の形態１記載のマスクパターン生成方法を用いてＳＲＡＭ部分と論理回路部分を持つシステムＬＳＩを製造した。そのシステムＬＳＩの最小ゲート幅は４０ｎｍで、最小ピッチは１６０ｎｍである。論理回路部は任意ピッチ配線を許し、セル間では最小間隔以外の配置制限も設けていない。このため従来からのＩＰが継承でき、プラットフォームとしての展開性が高く、多品種に応用できるレイアウトルールとなっている。
【００７６】
上記緩いレイアウトルールの下でこの寸法の補正パターンをルールベースＯＰＣで作成すると、拡散層からのゲート配線の突き出しが不足する箇所が生じ、そこのトランジスタ特性を劣化させていた。また露光量変動やフォーカス変動に対する露光マージンが少なく、半導体装置としての歩留まりが低いという問題があった。また市販のモデルベースＯＰＣでマスク作成パターンを生成すると７日という長い時間がかかった。
【００７７】
システムＬＳＩは特定ユーザ向けのものであり、製品サイクルが短く、短期間に製造する必要がある。その期間が生命線で、デバイスとしての価値ばかりでなく、それを組み込んだ製品の市場性をも左右する。枚葉処理で優先的に処理するとウエハプロセス期間は最短で２週間であり、マスク供給迅速となる。実用的な１日というようなマスク作成パターンを生成期間にするためには従来は部分的にルールベースを適用するしかなく、前述のように歩留まりの低下などの問題を引き起こしていた。前記実施の形態１記載のマスクパターン生成方法を適用することにより、マスクパターン生成にかかる時間は１日で、しかもモデルベースを全面適用したのと同等のデバイス特性と歩留まりを得ることができた。なお、ウエハプロセスに枚葉処理を適用することにより、ウエハプロセス待ち時間を低減でき、マスク供給速度とのバランスが取れてシステムＬＳＩの出荷タイミングが早まるという効果が得られた。
【００７８】
以上のことを、図１０を引用しながら説明を加える。図１０はシステムＬＳＩのマスクパターンデータ準備、マスク作製、およびウエハプロセス工程をフローチャートの形で示したものである。左側にマスクパターンデータ準備工程を、中央にマスク作製を、そして右側にウエハプロセス工程とタイミングを示している。
【００７９】
論理設計を基にパターンレイアウト設計を終わると、ＬＳＩの製造が始まる。ウエハプロセスフローとしては、アイソレーション（アクティブ領域間の分離）を作るための成膜、リソグラフィ、エッチング、絶縁膜埋め込み、より平坦化をするためのＣＭＰダミーパターン作製のためのリソグラフィ、エッチング、ＣＭＰと続いてアイソレーションを形成する。その後インプラ打ち分け用のリソグラフィ、インプラを行ってウエル層を形成し、ゲート用成膜、リソグラフィ、エッチング、インプラ打ち分け用のリソグラフィ、インプラ、ＬＤＤ用成膜、ＬＤＤ加工、インプラを行ってゲートを形成する。その後絶縁膜を成膜し、コンタクト孔用リソグラフィ、エッチングを行って導通孔を空け、導電膜を形成後リソグラフィとエッチングを行い、配線層を形成する。その後、図示はしていないが層間絶縁膜の形成と開口の形成、導電膜の被着、ＣＭＰにより層間配線を形成していく。
【００８０】
このウエハプロセスフローに対応するようにマスクを準備する必要がある。マスクは大別して寸法精度の必要なクリティカル層用とノンクリティカル層用とがあり、前者はデータ量の膨大なＯＰＣが必要である。後者は簡易化したＯＰＣか単なる図形演算、あるいはデータそのもので十分である。クリティカル層の代表はアイソレーション、ゲート、コンタクト、第１、第２配線である。この中でもゲートはその要求寸法精度が際立って高いために超クリティカル層である。
【００８１】
マスクパターンＯＰＣデータは、まずクリティカル層か、超クリティカル層か否かを判断後、作製手順に入る。ここでは、特に高い寸法精度が要求される超クリティカル層であるゲート層に前記実施の形態１に示した本発明を適用した。まず、すでに作られているＯＰＥ（Optical Proximity Effect）補正用セルライブラリから適合するものを抽出し、それらのパターンを組み合わせて第０次のＯＰＣずみパターンを組み上げる。そして前記実施の形態３の遺伝的アルゴリズム手法を基にして隣接パターンの影響を考慮した補正を行って最終的なＯＰＣパターンを作り、そのデータを基にマスクを作製する。
【００８２】
ゲート層用リソグラフィまでは大分類での工程数で９工程、洗浄などの詳細工程まで含めると約５０工程（図示せず）かかるが、枚葉処理で処理すると２日で処理できる。この間にゲート層用マスクを準備しないと待機によるロスが生じる。ゲートは極めて高い寸法精度が要求されることからマスク描画、検査に約１日という時間がかかる。本実施の形態４では１日でマスクパターンデータ準備が可能であった。従来法では７日かかった。７日ではパターンデータ作成設備を大型化し、アイソレーションパターン作成と並行してデータ作成に取り掛かってもウエハ処理のスピードに追いつかない。本方法では比較的小型なパターンデータ作成設備で、ウエハプロセス枚葉処理のスピードに合う高速な処理ができ、システムＬＳＩを早期に製造することができた。
【００８３】
ゲートパターンは寸法精度を要求されるので、ルールベースではデバイス特性を十分に確保するのが難しく、かといってモデルベースでは複雑な処理になるのでパターン生成に多大の時間がかかるという問題が他の層より強い。このため本方法は特にゲートパターン作成に有効であった。
【００８４】
従来のＯＰＣ処理は半導体チップの回路パターンを定義するマスクの全図形に対して行っていたため、微細化に伴う図形数の増大により処理時間が膨大になっていた欠点があったが、上記した実施の形態１〜４によれば、セル単位でまずＯＰＣ処理が行われて保存され、この保存されたセルの組み合わせでマスクの全図形を構成し、前記マスクの全図形においてセル間のＯＰＣ調整処理を行うことにより、大幅に処理時間を軽減できる。
【００８５】
これは、セル単位のＯＰＣ処理をあらかじめライブラリとして保有し製品間で共有使用すれば、製品毎のＯＰＣ処理時間は実質的にセル単位間のＯＰＣ処理が主となるので、マスクの全図形に対して行った場合に比較し、組み合わせの数（パラメータの数）が大幅に減少し、従ってこれらの最適化への収束時間も大幅に減少するからである。
【００８６】
また、実施の形態１〜４による光リソグラフィの光近接補正におけるマスクパターン設計方法および設計装置を用いれば、半導体装置の製造方法における大規模集積回路のマスクパターン設計を高速、かつ容易にし、従ってマスクパターンを早く、安価に作ることができるという顕著な効果が得られる。
【００８７】
よって、大規模集積回路を効率的に製造でき、製造された大規模集積回路の断線等の故障の発生も少なく、従って信頼性が向上し、歩留まりも改善される。また、マスクパターンの設計時間が従来より約１桁短縮されることにより、マスクパターンを大量に使うカスタムＩＣ等のコスト・ダウンが図れ、産業上の応用分野も拡大する効果がある。例えば、多品種少量生産のデジタル情報家電に向けたシステムＬＳＩの開発に低コストで対応することができる。
【００８８】
以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
本発明は、半導体装置、電子機器等の製造業において利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の前提として検討した遺伝的アルゴリズムの処理手順を示すフローチャートである。
【図２】本発明の前提として検討したＯＰＣ処理方法に用いられる染色体の表現の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１において、標準セルのパターン配置例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態２において、再調整ＯＰＣ箇所を示すパターン配置例を示す図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、本発明の実施の形態２において、パターンＯＰＣ再調整部の変数を示す説明図である。
【図６】本発明の実施の形態２において、ハンマーヘッド型ＯＰＣの再調整部の変数を示す説明図である。
【図７】（ａ），（ｂ）は、本発明の実施の形態２において、セリフ型ＯＰＣの再調整部の変数を示す説明図である。
【図８】本発明の実施の形態３において、ハンマーヘッド型ＯＰＣの再調整部の変数を示す説明図である。
【図９】本発明の実施の形態３において、相対位置に基づきセルのグループ化を行った例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態４において、半導体装置の製造プロセスを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９１】
３１  セル境界
３２  パターン
３３  距離
３４  再補正境界
３５  パターン末端部
３６  コンタクトホール
３７  パターンピッチ（Ｐ）
４１  ゲートおよびゲート配線
４１ｂ  ゲートパターン
４２  拡散層
４３  コンタクトホール
４４  セル境界
４５  分離領域
４６  突き出し量
４７，４８  距離
４９  ゲート長
５１，７１  本体パターン
５２  ハンマーヘッド
５３  セリフ
７２  ハンマーヘッド
７３  セル境界部
８１〜９２  セル
【図１】
2007086586.tif 000003
【図２】
2007086586.tif 000004
【図３】
2007086586.tif 000005
【図４】
2007086586.tif 000006
【図５】
2007086586.tif 000007
【図６】
2007086586.tif 000008
【図７】
2007086586.tif 000009
【図８】
2007086586.tif 000010
【図９】
2007086586.tif 000011
【図１０】
2007086586.tif 000012