(57)【要約】【課題】シミュレーションモデルの精度を向上させることができるシミュレーションモデル作成方法を提供すること。【解決手段】実施形態のシミュレーションモデル作成方法では、マスクのパターンを露光量及びフォーカス値を変化させて第１の基板上に転写することでレジストパターンを形成し、前記レジストパターンの線幅を計測する。そして、計測値内から前記露光量及びフォーカス値のばらつきに起因して第１の許容変動範囲外となる計測値を削除する。さらに、計測値内からパターン特徴量に起因して第２の許容変動範囲外となる計測値をパターン特徴量毎に判定して削除する。また、計測値内からマスクのパターン線幅のばらつきに起因して第３の許容変動範囲外となる計測値を削除する。そして、削除されなかった計測値を用いてシミュレーションモデルを作成する。【選択図】図４
2013004672.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マスクのパターンを露光量及びフォーカス値を変化させて第１の基板上に転写することでレジストパターンを形成する形成工程と、
前記レジストパターンの線幅を計測する計測工程と、
前記露光量及びフォーカス値をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第１の関数を算出し、前記計測結果と前記第１の関数上の近似値との差分値を第１の差分として算出する第１の差分算出工程と、
前記線幅の許容変動範囲として前記露光量のばらつき及び前記フォーカス値のばらつきから算出された第１の許容変動範囲と、前記第１の差分と、を比較し、前記計測結果内に前記第１の許容変動範囲より前記第１の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果にフィッティングする第１の関数を再算出する第１の削除工程と、
前記第１の差分が前記第１の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第１の削除工程を繰り返す第１の繰り返し工程と、
前記パターンの特徴量であるパターン特徴量に関する情報をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第２の関数を前記パターン特徴量毎に算出し、前記計測結果と前記第２の関数上の近似値との差分値を第２の差分として前記パターン特徴量毎に算出する第２の差分算出工程と、
前記線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン形状に関する特徴量であるパターン特徴量毎に算出された第２の許容変動範囲と、前記第２の差分と、を前記パターン特徴量毎に比較し、前記計測結果内に前記第２の許容変動範囲より前記第２の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果にフィッティングする第２の関数を再算出する第２の削除工程と、
前記第２の差分が前記第２の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第２の削除工程を繰り返す第２の繰り返し工程と、
前記第１の許容変動範囲より前記第１の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果に基づいて作成したシミュレーションモデルを用いて、前記マスクに対してリソグラフィシミュレーションを実行し、第２の基板上に形成されるパターンの予測線幅を算出する線幅予測工程と、
前記第１の許容変動範囲より前記第１の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果と前記予測線幅との差分値を第３の差分として算出する第３の差分算出工程と、
前記予測線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン線幅の平均値及びばらつきから算出された第３の許容変動範囲と、前記第３の差分と、を比較し、前記第３の許容変動範囲より前記第３の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果に基づいてシミュレーションモデルを作成するモデル作成工程と、
を含むことを特徴とするシミュレーションモデル作成方法。
【請求項２】
前記第１の差分が前記第１の許容変動範囲より小さくなった後、削除後の前記計測結果を用いて、前記計測値の平均値及びばらつきから前記第２の許容変動範囲を算出する許容変動範囲算出工程をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーションモデル作成方法。
【請求項３】
前記計測値を前記パターン特徴量毎に分類する分類工程をさらに含み、
前記第２の関数は、分類されたパターン特徴量毎の計測値に基づいて算出されることを特徴とする請求項１または２に記載のシミュレーションモデル作成方法。
【請求項４】
前記パターン特徴量に関する情報は、パターンの形状や寸法であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のシミュレーションモデル作成方法。
【請求項５】
前記計測値を前記パターン特徴量毎に分類する際には、前記レジストパターンの形状に関する情報に基づいて、前記計測値を分類することを特徴とする請求項３に記載のシミュレーションモデル作成方法。
【請求項６】
前記線幅は、前記第１の基板上に形成されたレジストパターンの寸法データまたは前記レジストパターンの上面観測イメージを用いて計測されることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載のシミュレーションモデル作成方法。
【請求項７】
前記第２の関数は、前記パターン特徴量に依存した計測結果のばらつきに応じた定量モデルであり、当該定量モデルは、分類した計測値に基づいて前記パターン特徴量毎に算出されることを特徴とする請求項３〜６のいずれか１つに記載のシミュレーションモデル作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、シミュレーションモデル作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＬＳＩの微細化に伴い、露光用マスクのパターンと基板（ウエハ）上で得られるパターンとの間に寸法変動や形状変化が生じるという、いわゆる光近接効果（ＯＰＥ：Optical  Proximity  Effect）が問題になっている。そのため、光近接効果の影響を予め考慮してマスクパターンに補正を加える光近接効果補正（ＯＰＣ：Optical  Proximity  Correction）が用いられるようになった。
【０００３】
高い補正精度が得られるＯＰＣ技術として、リソグラフィシミュレーションに基づいて適切なマスク寸法の調整量を算出するモデルベースＯＰＣが知られている。光近接効果補正のためのモデルは、基板上に形成されるマスクパターンの形状を表現するようにレジストの酸拡散やマスク形状などのモデルパラメータを合わせ込んでいくことで作成する。ところが、マスクパターンのＣＤ（Critical Dimension）測長値の測長誤差が大きい場合などには、異常値に対する合わせ込みも行なうこととなるため、信頼性・精度が低いモデルとなる。このため、ＣＤ測長値の異常値を適切に除外することにより、シミュレーションモデルの精度を向上させることが望まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２２９４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、シミュレーションモデルの精度を向上させることができるシミュレーションモデル作成方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、シミュレーションモデル作成方法が提供される。シミュレーションモデル作成方法では、マスクのパターンを露光量及びフォーカス値を変化させて第１の基板上に転写することでレジストパターンを形成する。そして、前記レジストパターンの線幅を計測する。その後、前記露光量及びフォーカス値をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第１の関数を算出し、前記計測結果と前記第１の関数上の近似値との差分値を第１の差分として算出する。そして、前記線幅の許容変動範囲として前記露光量のばらつき及び前記フォーカス値のばらつきから算出された第１の許容変動範囲と、前記第１の差分と、を比較し、前記計測結果内に前記第１の許容変動範囲より前記第１の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値に対して第１の削除処理を行い、削除後の前記計測結果にフィッティングする第１の関数を再算出する。さらに、前記第１の差分が前記第１の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第１の削除処理を繰り返す。その後、前記パターンの特徴量であるパターン特徴量に関する情報をパラメータとして含む多項式であり前記線幅の計測結果にフィッティングする第２の関数を前記パターン特徴量毎に算出し、前記計測結果と前記第２の関数上の近似値との差分値を第２の差分として前記パターン特徴量毎に算出する。そして、前記線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン形状に関する特徴量であるパターン特徴量毎に算出された第２の許容変動範囲と、前記第２の差分と、を前記パターン特徴量毎に比較し、前記計測結果内に前記第２の許容変動範囲より前記第２の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値に対して第２の削除処理を行い、削除後の前記計測結果にフィッティングする第２の関数を再算出する。さらに、前記第２の差分が前記第２の許容変動範囲より小さくなるまで、前記第２の削除処理を繰り返す。その後、前記第１の許容変動範囲より前記第１の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果に基づいて作成したシミュレーションモデルを用いて、前記マスクに対してリソグラフィシミュレーションを実行し、第１の基板上に形成されるパターンの予測線幅を算出する。そして、前記第１の許容変動範囲より前記第１の差分が大きくなる計測値の削除後の前記計測結果と前記予測線幅との差分値を第３の差分として算出する。その後、前記予測線幅の許容変動範囲として前記マスクのパターン線幅の平均値及びばらつきから算出された第３の許容変動範囲と、前記第３の差分と、を比較し、前記第３の許容変動範囲より前記第３の差分が大きくなる計測値がある場合は、この計測値を削除し、削除後の前記計測結果に基づいてシミュレーションモデルを作成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法の概念を説明するための図である。
【図２】図２は、フィッティングパターンのパターン例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成装置の構成を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、ＦＥＭウエハを説明するための図である。
【図６】図６は、フィッティングパターンの寸法測定結果例を示す図である。
【図７】図７は、ＣＤ測長値に対する回帰直線を示す図である。
【図８】図８は、ＣＤ測長値の近似曲線を模式的に示す図である。
【図９】図９は、シミュレーションモデル作成装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【０００９】
（実施形態）
図１は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法の概念を説明するための図である。シミュレーションモデルは、例えばリソグラフィシミュレーション（光近接効果補正など）などのパターン形成シミュレーションのモデルであり、適切なマスク寸法の調整量を算出するモデルベースＯＰＣなどに用いられる。
【００１０】
実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法では、ＯＰＥ特性取得のための実験として、ウエハ（基板）上にテストパターン（フィッティングパターン）を形成し、このフィッティングパターンの寸法（形状）をＣＤ−ＳＥＭ（Critical  Dimension-Scanning  Electron  Microscope：測長走査型電子顕微鏡）等を用いて計測する。これにより、フィッティングパターンのＣＤ測長値（実測データ）が取得される（ステップＳ１０）。基板上に形成されるフィッティングパターンは、例えば、レジストパターンである。
【００１１】
シミュレーションモデルを作成する際には、種々の寸法や種々の形状を有したフィッティングパターンを複数種類準備しておく。フィッティングパターンは、シミュレーションモデルのモデルパラメータの合わせ込みに用いられるパターンであり、例えば、ＬＳＩ回路における代表的な寸法、形状を有したパターンである。フィッティングパターンには、デザインルールの範囲内で種々のパターンが設定される。本実施形態では、フィッティングパターンの種類（パターン特徴量）毎にＣＤ測長値の異常値を除去し、これにより、適切なＣＤ測長値を用いてシミュレーションモデルを作成する。
【００１２】
フィッティングパターンのＣＤ測長値を取得した後、フィッティングパターンのパターン特徴量毎に、ＣＤ測長値の分類が行われる（ステップＳ２０）。図２は、フィッティングパターンのパターン例を示す図である。
【００１３】
図２の（ａ）に示すフィッティングパターンは、孤立ラインパターンＬ１１である。孤立ラインパターンＬ１１は、周辺に他のパターンが配置されていないラインパターンであり、測長箇所Ｌ１の寸法が測定される。測長箇所Ｌ１は、孤立ラインパターンＬ１１の略中央部であり、孤立ラインパターンＬ１１の短手方向の寸法（幅）である。
【００１４】
図２の（ｂ）に示すフィッティングパターンは、高密度ラインパターンＬ１２である。高密度ラインパターンＬ１２は、パターン密度が大きなラインパターン群内に配置されたラインパターンである。ラインパターン群内では、複数のラインパターンが平行に並ぶよう配置され、高密度ラインパターンＬ１２がラインパターン群内の略中央部に配置されている。高密度ラインパターンＬ１２では、測長箇所Ｌ２の寸法が測定される。測長箇所Ｌ２は、高密度ラインパターンＬ１２の略中央部であり、高密度ラインパターンＬ１２の短手方向の寸法（幅）である。
【００１５】
図２の（ｃ）に示すフィッティングパターンは、孤立スペースパターンＬ１３である。孤立スペースパターンＬ１３は、大きなパターンに挟まれたパターン間のスペースパターンであり、測長箇所Ｌ３の寸法が測定される。測長箇所Ｌ３は、孤立スペースパターンＬ１３の略中央部であり、孤立スペースパターンＬ１３の短手方向の寸法（幅）である。
【００１６】
図２の（ｄ）に示すフィッティングパターンは、高密度突き当てラインパターン（ライン端パターン）Ｌ１４である。高密度突き当てラインパターンＬ１４は、パターン密度が大きなラインパターン群内に配置されたラインパターンである。ラインパターン群は、複数のラインパターンが平行に並ぶ１組のラインパターン組を２組用いて構成されている。一方のラインパターン組と他方のラインパターン組とは、ラインパターンの長手方向の先端部同士が対向するよう、配置されている。そして、高密度突き当てラインパターンＬ１４は、一方のラインパターン組内の略中央部に配置されている。高密度突き当てラインパターンＬ１４では、測長箇所Ｌ４の寸法が測定される。測長箇所Ｌ４は、高密度突き当てラインパターンＬ１４の先端部（他方のラインパターン組側）（先端部同士が対向する側）であり、高密度突き当てラインパターンＬ１４の短手方向の寸法（幅）である。
【００１７】
図２の（ｅ）に示すフィッティングパターンは、アイランドパターンＬ１５である。アイランドパターンＬ１５は、横方向および縦方向に一定の間隔で配置されたアイランド状のパターンであり、測長箇所Ｌ５の寸法が測定される。測長箇所Ｌ５は、アイランドパターンＬ１５の略中央部であり、アイランドパターンＬ１５の短手方向の寸法（幅）である。
【００１８】
ＣＤ測長値の分類が行われた後、ＣＤ測長値に多変量解析など適用して、露光量およびフォーカス変動に対する定量モデルと、パターン特徴量毎の定量モデルを算出する（ステップＳ３０）。そして、定量モデルで算出されたパターン寸法と、ＣＤ測長値と、の差分を算出する。この差分と、差分の許容範囲と、を比較することにより、ＣＤ測長値の異常値があるか否かが判定される（ステップＳ４０）。
【００１９】
ＣＤ測長値のうち、許容範囲外を示す差分に対応するＣＤ測長値が、異常値となる。異常値がある場合には（ステップＳ４０、Ｙｅｓ）。この異常値が削除される（ステップＳ５０）。
【００２０】
そして、削除後のＣＤ測長値に多変量解析など適用して、露光量、フォーカス、パターン特徴量毎に定量モデルを算出する（ステップＳ３０）。異常値がなくなるまで、ステップＳ３０〜Ｓ５０の処理が繰り返される。本実施形態では、パターン特徴量毎に定量モデルを算出し、パターン特徴量毎に異常値の許容範囲を設定しておく。そして、パターン特徴量毎にＣＤ測長値の異常判定を行い、パターン特徴量毎に異常値を削除しておく。
【００２１】
全ての異常値が削除されると（ステップＳ４０、Ｎｏ）、削除されなかったＣＤ測長値（補正後の寸法データ）を用いて、リソグラフィなどに関するシミュレーションモデルが作成される（ステップＳ６０）。
【００２２】
図３は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成装置の構成を示す図である。シミュレーションモデル作成装置１０は、フィッティングパターンのパターン特徴量（パターンの形状や寸法など）毎にＣＤ測長値の異常値を抽出して削除し、正常値を示すＣＤ測長値を用いてリソグラフィなどのシミュレーションモデルを作成するコンピュータなどである。
【００２３】
シミュレーションモデル作成装置１０は、入力部１と、ＣＤ値記憶部２と、許容誤差算出部３と、異常点削除部４と、シミュレーションモデル作成部５と、シミュレーション実行部６と、マスクパターン幅記憶部７と、マスクパターン記憶部８と、出力部９と、パターン分類部２０と、を有している。
【００２４】
入力部１は、フィッティングパターンのＣＤ測長値、マスクパターン幅に関する情報（マスクパターン幅の平均値およびばらつき量）（以下、マスクパターン幅情報という）、マスクパターン（パターンデータ）などを入力する。入力部１は、入力したＣＤ測長値をＣＤ値記憶部２に送り、入力したマスクパターン幅情報をマスクパターン幅記憶部７に送る。また、入力部１は、入力したマスクパターンをマスクパターン記憶部８に送る。
【００２５】
ＣＤ値記憶部２は、ＣＤ測長値を記憶するメモリなどであり、マスクパターン幅記憶部７は、マスクパターン幅情報を記憶するメモリなどであり、マスクパターン記憶部８はマスクパターンを記憶するメモリなどである。ＣＤ値記憶部２内では、ＣＤ測長値と、フィッティングパターンのパターン特徴量と、露光条件（露光量、フォーカス値など）と、が対応付けされて記憶されている。ＣＤ値記憶部２は、異常点削除部４によって削除されずに残っているＣＤ測長値を記憶しておく。また、ＣＤ値記憶部２は、異常点削除部４によって削除されたＣＤ測長値の代わりに、所望の条件（例えばセンタードーズ）におけるモデルＣＤ値を記憶しておく（ＣＤ測長値をモデルＣＤ値に置き換える）。
【００２６】
パターン分類部２０は、ＣＤ値記憶部２内のＣＤ測長値をパターン特徴量毎に分類する。パターン分類部２０は、例えば、図２に示したフィッティングパターン毎にＣＤ測長値を分類する。パターン分類部２０は、分類したＣＤ測長値をパターン特徴量に対応付けしてＣＤ値記憶部２に記憶させる。
【００２７】
許容誤差算出部３は、ＣＤ値記憶部２内のＣＤ測長値を用いて、露光条件のばらつきに対するＣＤ測長値の許容誤差範囲（後述の許容誤差範囲Ｒ１）、フィッティングパターンのパターン特徴量に応じたＣＤ測長値の許容誤差範囲（後述の許容誤差範囲Ｒ２）を算出する。本実施形態の許容誤差算出部３は、フィッティングパターンのパターン特徴量毎に許容誤差範囲Ｒ２を算出する。また、許容誤差算出部３は、マスクパターン幅記憶部７内のマスクパターン幅情報を用いて、マスクＣＤの許容誤差範囲（後述の許容誤差範囲Ｒ３）を算出する。
【００２８】
異常点削除部４は、ＣＤ測長値のばらつきのうち、露光条件のばらつきとして許容されない異常値を、許容誤差範囲Ｒ１に基づいて削除する。また、異常点削除部４は、ＣＤ測長値のばらつきのうち、フィッティングパターンのパターン特徴量毎のばらつきとして許容されない異常値を、許容誤差範囲Ｒ２に基づいて削除する。具体的には、異常点削除部４は、パターン特徴量毎にパターン特徴量を多項式関数で表現し、この多項式関数からのＣＤ測長値のずれ量（後述する差分Ｒ’’）と、許容誤差範囲Ｒ２と、を比較する。そして、異常点削除部４は、許容誤差範囲Ｒ２よりも大きい差分Ｒ’’を有するＣＤ測長値をＣＤ値記憶部２から削除する。
【００２９】
また、異常点削除部４は、ＣＤ測長値のばらつきのうち、マスクＣＤのばらつきとして許容されない異常値を、許容誤差範囲Ｒ３に基づいて削除する。具体的には、異常点削除部４は、シミュレーション実行部６によって導出されたウエハ上パターンの寸法と、ＣＤ測長値と、の間のずれ量（後述する差分Ｒ’’’）を算出する。そして、異常点削除部４は、許容誤差範囲Ｒ３よりも大きい差分Ｒ’’’を有するＣＤ測長値をＣＤ値記憶部２から削除する。異常点削除部４は、削除したＣＤ測長値の代わりに、マスクパターンなどから求めたモデルＣＤ値をＣＤ値記憶部２に記憶させる。
【００３０】
シミュレーションモデル作成部５は、許容誤差範囲Ｒ１〜Ｒ３を用いた削除処理によって削除されなかったＣＤ測長値を用いて、シミュレーションモデルを作成する。シミュレーションモデル作成部５が作成するシミュレーションモデルは、例えば、マスクパターンを用いてウエハ上にレジストパターンを形成した場合の、レジストパターンの形状や寸法を導出するモデル（所望形状のパターンを形成するためのマスクパターンを導出するためのモデル）である。シミュレーションモデル作成部５は、作成したシミュレーションモデルをシミュレーション実行部６に送る。
【００３１】
シミュレーション実行部６は、マスクパターン記憶部８内のマスクパターンに、シミュレーションモデル作成部５が作成したシミュレーションモデルを適用して、ウエハ上に形成されるレジストパターンを導出する。出力部９は、シミュレーションモデル作成部５が作成したシミュレーションモデルを、外部装置などに出力する。
【００３２】
シミュレーションモデル作成装置１０では、許容誤差範囲Ｒ３に基づいて削除する異常値が無くなると、異常値が無くなったことを、異常点削除部４がシミュレーションモデル作成部５に通知する。これにより、シミュレーションモデル作成部５は、最新のシミュレーションモデルを出力部９に送る。
【００３３】
図４は、実施形態に係るシミュレーションモデル作成方法の処理手順を示すフローチャートである。ウエハ上にフィッティングパターンを形成するため、ＦＥＭ（Focus  Exposure  Matrix）ウエハを作成する（ステップＳ１１０）。
【００３４】
図５は、ＦＥＭウエハを説明するための図である。ＦＥＭウエハＷａには、マトリクス状に露光ショット１１が配置される。例えば、ＦＥＭウエハＷａの中心に位置する露光ショット１１へは、露光条件としてベストフォーカス値かつベスト露光量が設定される。
【００３５】
そして、マトリクス状に並べられた各露光ショット１１に対し、例えば縦方向１３（Ｙ方向）の露光ショット１１間で露光量条件が種々設定され、横方向１４（Ｘ方向）の露光ショット１１間でフォーカス条件が種々設定される。例えば、縦方向にＮ個（Ｎは自然数）の露光ショット１１が並べられている場合、Ｎ個の露光ショットでそれぞれ異なる露光量条件となるよう各露光ショットに露光条件を設定する。同様に、例えば、横方向にＭ個（Ｍは自然数）の露光ショット１１が並べられている場合、Ｍ個の露光ショットでそれぞれ異なるフォーカス条件となるよう各露光ショットに露光条件を設定する。これにより、ＦＥＭウエハＷａには、露光量条件とフォーカス条件とが種々組み合わされた露光ショット１１が設定される。
【００３６】
露光装置は、設定露光量、設定フォーカスを振りながら（変えながら）ＦＥＭウエハＷａ上のレジスト膜にマスクパターンを転写し、レジストパターン（フィッティングパターン）を作製する。
【００３７】
ＦＥＭウエハＷａを作成した後、ＦＥＭウエハＷａ上に形成されたフィッティングパターンの寸法をＣＤ−ＳＥＭ等を用いて測長（ＣＤ計測）する（ステップＳ１２０）。これにより、フィッティングパターンのＣＤ測長値が取得される。ここでのＦＥＭウエハＷａの測長処理が、上述したフィッティングパターンのＣＤ測長値の取得処理（ステップＳ１０）に対応している。
【００３８】
本実施形態では、マスク（各露光ショット１１）に、上述した種々のフィッティングパターン（特徴量の異なるパターン）が配置されている。したがって、種々の露光条件で露光された種々のフィッティングパターンからＣＤ測長値を取得することが可能となる。
【００３９】
図６は、フィッティングパターンの寸法測定結果例を示す図である。図６は、ライン／スペースのうちの一方の線幅を固定し、他方を変化させたフィッティングパターンに対して、リソグラフィプロセスにおける露光条件（露光量など）を変動させた場合のフィッティングパターン（レジストパターン）の寸法を示している。ここでは、露光条件を条件（１）〜（５）まで変化させた場合の各ＣＤ測長値を示している。
【００４０】
同図に示すように、ラインパターンＡ〜Ｅは、それぞれ設計上のライン寸法がｘ１で同じである。そして、ラインパターンＡ〜Ｅは、設計上のスペース寸法が、それぞれａ〜ｅである。また、スペースパターンＦ〜Ｉは、それぞれ設計上のスペース寸法がｘ２で同じである。そして、スペースパターンＦ〜Ｉは、設計上のライン寸法が、それぞれｆ〜ｉである。
【００４１】
例えば、ラインパターンＡのＣＤ測長値は、条件（１）でＬａ１である。同様に、ラインパターンＡは、条件（２）〜（５）で、それぞれＬａ２〜Ｌａ５である。また、ラインパターンＢ〜Ｅは、条件（１）〜（５）で、それぞれＬｂ１〜Ｌａ５、Ｌｃ１〜Ｌｃ５、Ｌｄ１〜Ｌｄ５、Ｌｅ１〜Ｌｅ５である。また、スペースパターンＦ〜Ｉは、条件（１）〜（５）で、それぞれＳｆ１〜Ｓｆ５、Ｓｇ１〜Ｓｇ５、Ｓｈ１〜Ｓｈ５、Ｓｉ１〜Ｓｉ５である。
【００４２】
一般に、フィッティングパターンの線幅Ｗは、露光量Ｅ、フォーカス値Ｄ、及びマスク線幅Ｍの関数として次の式（１）で表すことができる。
【数１】
2013004672.tif 000003
【００４３】
フィッティングパターンに対して計測された線幅Ｗ（ＣＤ測長値）のばらつきとして分散σW2を求める場合について説明する。露光量のばらつきの分散をσE2、フォーカス値のばらつきの分散をσD2とし、マスク線幅Ｍを固定すると、分散σW2は、次の式（２）で表すことができる。
【数２】
2013004672.tif 000004
【００４４】
そして、分散σW2を用いて露光量のばらつき、フォーカス値のばらつきに対する許容誤差範囲Ｒ１を算出する（ステップＳ１３０）。換言すると、分散σW2を用いて露光量、フォーカス値における線幅の許容誤差範囲Ｒ１を算出する。許容誤差範囲Ｒ１は、線幅の誤差として許容される範囲であり、例えば、許容誤差範囲Ｒ１はＲ１＝３×σWである。ここでは、許容誤差範囲Ｒ１をσWの３倍としたが、３倍でなくてもよく、要求される精度に応じて増減することができる。
【００４５】
なお、許容誤差範囲Ｒ１は、例えばＣＤ理想値とＣＤ測長値との誤差（比率）であってもよい。例えば、許容誤差範囲Ｒ１を１％に設定した場合、ＣＤ理想値とＣＤ測長値の差が１％以上であれば、異常値と判断されることとなる。ＣＤ理想値は、例えば、各露光量におけるスペース依存性の結果を、多変量解析で数値化することにより算出できる。
【００４６】
例えば、各ラインパターンＡ〜Ｅは、種々の露光条件（露光量、フォーカス値）で露光が行われる。そして、ラインパターンＡ〜Ｅは、露光量ばらつきやフォーカスばらつきが原因で、種々の寸法誤差（理想値からのずれ量）を有することとなる。この寸法誤差のうち許容する範囲が許容誤差範囲Ｒ１となる。
【００４７】
フィッティングパターンのＣＤ測長値（測長結果）は、入力部１に入力され、ＣＤ値記憶部２で記憶される。許容誤差算出部３は、フィッティングパターンのＣＤ測長値を露光量とフォーカス値の多項式関数で表現して、差分Ｒ’を算出する（ステップＳ１４０）。
【００４８】
具体的には、許容誤差算出部３は、ＣＤ測長値として取得した線幅Ｗを、露光量Ｅとフォーカス値Ｄをパラメータとして含む多項式関数でフィッティングする。フィッティングに用いる多項式関数（フィッティング関数）は、例えば露光量Ｅを用いて次のような式（３）や式（４）で表すことができる。式（３）、式（４）でのＷ１、Ｗ２は、それぞれ線幅Ｗの一例である。
【数３】
2013004672.tif 000005
【数４】
2013004672.tif 000006
ここで、ａ’、ａ、ｂ、ｂ’、ｃ、ｃ’はフィッティングで決まる係数である。
【００４９】
許容誤差算出部３は、ＣＤ測長値と、式（３）または式（４）で求めた線幅Ｗ１の近似値または線幅Ｗ２の近似値と、の差分を差分Ｒ’として算出する。換言すると、各ドーズにおけるＣＤ測長値に対する回帰直線を計算し、センタードーズにおける寸法を理想のＣＤ測長値として算出する。そして、理想のＣＤ測長値とＣＤ測長値と、の差分を差分Ｒ’として算出する。
【００５０】
異常点削除部４は、差分Ｒ’が、許容誤差範囲Ｒ１より大きい計測点（ＣＤ測長値）の有無を判定する。具体的には、異常点削除部４は、各計測点がＲ１≦Ｒ’を満たすか否かを判定し（ステップＳ１５０）、Ｒ１≦Ｒ’を満たすＣＤ測長値を抽出する。そして、異常点削除部４は、Ｒ１≦Ｒ’を満たすＣＤ測長値を抽出できた場合には（ステップＳ１５０、Ｎｏ）、このＣＤ測長値を異常点としてＣＤ値記憶部２内から削除する（ステップＳ１６０）。
【００５１】
異常点削除部４は、異常点として削除した点のＣＤ測長値に、マスクパターンなどから求めたＣＤ理想値を適用する。そして、異常点削除部４は、再度フィッティングパターンのＣＤ測長値を露光量、フォーカス値の多項式関数で表現して、差分Ｒ’を算出する（ステップＳ１４０）。さらに、異常点削除部４は、Ｒ１≦Ｒ’を満たすか否かを判定し（ステップＳ１５０）、Ｒ１≦Ｒ’を満たすＣＤ測長値を抽出する。そして、異常点削除部４は、ＣＤ測長値を抽出した場合には、このＣＤ測長値を異常点としてＣＤ値記憶部２内から削除する（ステップＳ１６０）。異常点削除部４は、Ｒ１≦Ｒ’を満たすＣＤ測長値が抽出されなくなるまで、ステップＳ１４０〜Ｓ１６０の処理を繰り返す。
【００５２】
Ｒ１≦Ｒ’を満たすＣＤ測長値を抽出できなくなると（ステップＳ１５０、Ｙｅｓ）、異常点削除部４は、Ｒ１≦Ｒ’を満たすＣＤ測長値が無くなったことをパターン分類部２０に通知する。
【００５３】
パターン分類部２０は、パターン特徴量に基づいて、ＣＤ値記憶部２内のＣＤ測長値を分類する。具体的には、パターン分類部２０は、フィッティングパターンを、マスクのパターン特徴量毎にパターン分類し（ステップＳ１７０）、パターン分類の分類結果に基づいてＣＤ測長値を分類する。
【００５４】
パターン特徴量は、例えばフィッティングパターンの形状やフィッティングパターンの寸法であってもよいし、光学像などであってもよい。許容誤差算出部３は、パターン特徴量に応じて分類したＣＤ測長値に対し、パターン依存の許容誤差範囲Ｒ２を算出する（ステップＳ１８０）。換言すると、許容誤差算出部３は、ＣＤ測長値に対し、パターン形状依存のばらつきなどに基づいて、許容誤差範囲Ｒ２を算出する。許容誤差範囲Ｒ２は、線幅の誤差として許容される範囲であり、パターン特徴量毎に算出される。
【００５５】
例えば、フィッティングパターンとしては、ラインパターンＡ〜ＥなどがＦＥＭウエハＷａ上に形成される。この場合、パターン特徴量をフィッティングパターンの形状とすると、フィッティングパターンは、ラインパターンＡ〜Ｅにパターン分類される。
【００５６】
各ラインパターンＡ〜Ｅは、パターン特徴量の違いが原因で種々の寸法誤差（理想値からのずれ量）を有することとなる。この寸法誤差のうちパターン特徴量毎に許容する範囲が、パターン特徴量毎の許容誤差範囲Ｒ２となる。
【００５７】
例えば、パターン線幅Ｐ（ＣＤ測長値）の変動（誤差）の平均値をＰmeanとし、ばらつきの分散をσP2とすると、許容誤差範囲Ｒ２は、以下の式（５）で表すことができる。露光量のばらつき、フォーカス値のばらつきの効果は取り除かれており、許容誤差範囲Ｒ２を算出する際には、式（５）に示すように、パターン線幅Ｐの変動のみを考慮すればよい。
【数５】
2013004672.tif 000007
【００５８】
次に、異常点削除部４は、ＣＤ測長値をパターン依存の多項式関数で表現して、差分Ｒ’’を算出する（ステップＳ１９０）。具体的には、異常点削除部４は、多変量解析を用い、パターン特徴量毎に定量モデルを算出する。この定量モデルは、パターン特徴量に依存したＣＤ測長値のばらつきに応じたモデルであり、ＣＤ測長値を用いてパターン特徴量毎に算出される。例えば、ＣＤ測長値として取得した線幅Ｗを、パターン特徴量に関する情報をパラメータとして含む多項式関数でフィッティングする。フィッティングに用いる多項式関数（フィッティング関数）は、例えば以下の式（６）などである。式（６）でのＷ３が、線幅である。また、ここでのａnはフィッティングで決まる係数であり、Ｐはパターンの種類であり、ｎはＰによって決まる次数である。
【数６】
2013004672.tif 000008
【００５９】
異常点削除部４は、ＣＤ測長値と、式（６）で求めた線幅Ｗ３の近似値と、の差分を差分Ｒ’’として算出する。異常点削除部４は、差分Ｒ’’が、許容誤差範囲Ｒ２より大きい計測点（計測結果）の有無を判定する。具体的には、異常点削除部４は、Ｒ’’≦Ｒ２を満たすか否かを判定し（ステップＳ２００）、Ｒ’’≦Ｒ２を満たすＣＤ測長値を抽出する。そして、異常点削除部４は、Ｒ’’≦Ｒ２を満たすＣＤ測長値を抽出できた場合には（ステップＳ２００、Ｎｏ）、このＣＤ測長値を異常点としてＣＤ値記憶部２内から削除する（ステップ２１０）。換言すると、異常点削除部４は、定量モデルによる近似値と、測長したＣＤ測長値と、の差分Ｒ’’が許容誤差範囲Ｒ２よりも大きいＣＤ測長値を異常値と判定して削除する。
【００６０】
異常点削除部４は、異常点として削除した点のＣＤ測長値に、マスクパターンなどから求めたモデルＣＤ値を適用する。そして、異常点削除部４は、異常値削除後のフィッティングパターンのＣＤ測長値をパターン依存の多項式関数で表現して、再度定量モデルを作成し、差分Ｒ’’を算出する（ステップＳ１９０）。さらに、異常点削除部４は、Ｒ’’≦Ｒ２を満たすか否かを判定し（ステップＳ２００）、Ｒ’’≦Ｒ２を満たすＣＤ測長値を抽出する。そして、異常点削除部４は、ＣＤ測長値を抽出した場合には、このＣＤ測長値を異常点としてＣＤ値記憶部２内から削除する（ステップＳ２１０）。異常点削除部４は、Ｒ’’≦Ｒ２を満たすＣＤ測長値が抽出されなくなるまで、ステップＳ１９０〜Ｓ２１０の処理を繰り返す。すなわち、定量モデルによる近似値とＣＤ測長値との差分Ｒ’’が許容誤差範囲Ｒ２に収まるまで、ステップＳ１９０〜Ｓ２１０の処理が繰り返される。
【００６１】
Ｒ’’≦Ｒ２を満たすＣＤ測長値を抽出できなくなると（ステップＳ２００、Ｙｅｓ）、異常点削除部４は、Ｒ’’≦Ｒ２を満たすＣＤ測長値が無くなったことをシミュレーションモデル作成部５に通知する。シミュレーションモデル作成部５は、異常点削除後のＣＤ測長値およびフィッティング関数を用いて、所望のパターン線幅から基準露光量、基準フォーカス値を求める。例えば、所望のパターン線幅がフィッティング関数の極大値となるような露光量が基準露光量となり、その時のフォーカス値が基準フォーカスとなる。
【００６２】
また、許容誤差算出部３は、マスクパターンのＣＤ（マスク線幅Ｍ）のばらつきを設定して、許容誤差範囲Ｒ３を算出する（ステップＳ２２０）。具体的には、許容誤差算出部３は、マスクパターン幅記憶部７内のマスクパターン幅情報（マスクパターンの平均値およびばらつき量）を用いて、許容誤差範囲Ｒ３を算出する。これにより、許容誤差算出部３は、マスク線幅Ｍに依存したパターン線幅の許容誤差範囲Ｒ３を算出する（ステップＳ２２０）。
【００６３】
マスク線幅Ｍの変動（誤差）の平均値をＭmeanとし、ばらつきの分散をσM2とすると、許容誤差範囲Ｒ３は、以下の式（７）で表すことができる。露光量のばらつき、フォーカス値のばらつき及びパターン特徴量の効果は取り除かれており、許容誤差範囲Ｒ３を算出する際には、式（７）に示すように、マスク線幅の変動のみを考慮すればよい。
【数７】
2013004672.tif 000009
【００６４】
続いて、シミュレーションモデル作成部５は、ＣＤ測長値に定量モデルを適用して、所望条件における近似値を算出し、各近似値を最終的なＣＤ測長値としてシミュレーションモデルを作成する（モデリング）（ステップＳ２３０）。このとき、シミュレーションモデル作成部５は、露光装置の照明条件、マスクパターン、投影光学系の条件等を考慮してシミュレーションモデルを作成する。シミュレーションモデルには、例えば、異常点削除部４が算出した基準露光量、基準フォーカス値が適用される。シミュレーションモデル作成部５は、作成したシミュレーションモデルをシミュレーション実行部６に送る。
【００６５】
シミュレーション実行部６は、マスクパターン記憶部８内のマスクパターンにシミュレーションモデルを適用して、リソグラフィシミュレーションを行う（ステップＳ２４０）。これにより、マスクパターンを用いてウエハ上にレジストパターンを形成した場合の、レジストパターンの形状や寸法が導出される。シミュレーション実行部６は、導出したレジストパターンの形状や寸法を予測パターン線幅として異常値削除部４に送る。
【００６６】
そして、異常値削除部４は、異常値として除外されていないＣＤ測長値と、リソグラフィシミュレーションにより求められた予測パターン線幅と、の差分Ｒ’’’を算出する（ステップＳ２５０）。
【００６７】
異常値削除部４は、差分Ｒ’’’が、許容誤差範囲Ｒ３より大きい計測点（計測結果）の有無を判定する。具体的には、異常値削除部４は、Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすか否かを判定し（ステップＳ２６０）、Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすＣＤ測長値を抽出する。そして、異常値削除部４は、Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすＣＤ測長値を抽出できた場合には（ステップＳ２６０、Ｎｏ）、このＣＤ測長値を異常点としてＣＤ値記憶部２内から削除する（ステップ２７０）。換言すると、異常値削除部４は、ＣＤ測長値と、リソグラフィシミュレーションにより求められる予測パターン線幅と、の差分Ｒ’’’が許容誤差範囲Ｒ３よりも大きいＣＤ測長値を異常値と判定して削除する。
【００６８】
異常値削除部４は、異常点として削除した点のＣＤ測長値に、マスクパターンデータなどから求めたモデルＣＤ値を適用する。そして、シミュレーションモデル作成部５は、異常値削除後のフィッティングパターンのＣＤ測長値を用いて、再度シミュレーションモデルを作成する（ステップＳ２３０）。このシミュレーションモデルは、以前に作成したシミュレーションと置き換えられる（上書きされる）。そして、シミュレーション実行部６は、最新のシミュレーションモデルを用いてリソグラフィシミュレーションを行う（ステップＳ２４０）。
【００６９】
そして、異常点削除部４は、異常値として除外されていないＣＤ測長値（ＣＤ測長値）と、リソグラフィシミュレーションにより求められる予測パターン線幅と、の差分Ｒ’’’を算出する（ステップＳ２５０）。さらに、異常点削除部４は、Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすか否かを判定し（ステップＳ２６０）、Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすＣＤ測長値を抽出する。そして、異常点削除部４は、ＣＤ測長値を抽出した場合には、このＣＤ測長値を異常点としてＣＤ値記憶部２内から削除する（ステップＳ２７０）。異常点削除部４は、Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすＣＤ測長値が抽出されなくなるまで、ステップＳ２３０〜Ｓ２７０の処理を繰り返す。すなわち、モデルによる近似値とＣＤ測長値との差分Ｒ’’’が許容誤差範囲Ｒ３に収まるまで、ステップＳ２３０〜Ｓ２７０の処理が繰り返される。
【００７０】
Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすＣＤ測長値を抽出できなくなると（ステップＳ２６０、Ｙｅｓ）、異常点削除部４は、Ｒ’’’≦Ｒ３を満たすＣＤ測長値を抽出できなくなったことをシミュレーションモデル作成部５に通知する。これにより、シミュレーションモデル作成部５は、最新のシミュレーションモデルをシミュレーションモデルとして適用し、シミュレーションモデルの作成処理を終了する。最新のシミュレーションモデルは、出力部９から外部装置に出力される。
【００７１】
なお、異常点を削除する際には、露光量Ｅ、フォーカス値Ｄをパラメータとした線幅Ｗの近似式を用いて、各測定点におけるマハラノビス距離ｄを算出し、マハラノビス距離ｄが所定の閾値以上となるＣＤ測長値を削除するようにしてもよい。
【００７２】
マハラノビス距離ｄは、次に示す式（８）で表すことができる。
【数８】
2013004672.tif 000010
ここでのｗｆは各設定露光量／フォーカス値における近似値であり、σは全測定点におけるｗ−ｗｆの標準偏差である。
【００７３】
作成したシミュレーションモデルを用いて設計データからＯＰＣ後のマスクデータが生成される。さらに、生成されたマスクデータに基づいてフォトマスクが作製される。このようにして作製されたフォトマスクに形成されたマスクパターンが、露光処理によってウエハ（半導体基板）上のフォトレジストに転写され、フォトレジストが現像されてレジストパターンが形成される。このレジストパターンをマスクとしてエッチングが行なわれ、ウエハ上にパターンが形成される。半導体装置（半導体集積回路）を製造する際には、上述した露光処理、現像処理、エッチング処理がレイヤ毎に繰り返される。
【００７４】
ところで、ＣＤ測長値としては、レジストパターンの寸法データ、あるいはＳＥＭによる観測画像（上面観測イメージの輪郭）を用いることができる。また、ＣＤ測長値としては、露光量のみならずフォーカス条件を変動させた場合や光学条件を変更させた場合のレジストパターンの寸法などでもよい。また、ＣＤ測長値は、レジストパターンではなくエッチングプロセス後の加工後パターンの寸法であってもよい。
【００７５】
つぎに、パターン特徴量に応じたＣＤ測長値の分類（グループ分け）について説明する。図７は、ＣＤ測長値に対する回帰直線を示す図である。図７では、第１〜第３の露光量（ドーズ）を用いた場合のＣＤ測長値に対して算出された回帰直線を示している。図７の横軸は露光量であり、縦軸はＣＤ測長値である。
【００７６】
図７は、ラインパターンとスペースパターンとで構成されたＬ／Ｓパターンに対して、ライン幅を固定しスペース幅を種々変えた場合のフィッティングパターンの解析結果である。
【００７７】
第１のＬ／Ｓパターン寸法に対する露光量とＣＤ測長値との関係に対して算出された回帰直線が回帰直線２１である。同様に、第２のＬ／Ｓパターン寸法に対する露光量とＣＤ測長値との関係に対して算出された回帰直線が回帰直線２２であり、第３のＬ／Ｓパターン寸法に対する露光量とＣＤ測長値との関係に対して算出された回帰直線が回帰直線２３である。
【００７８】
ＣＤ測長値の分類は、例えば図２に示したフィッティングパターン（孤立ラインパターンＬ１１や高密度突き当てラインパターンＬ１４など）やＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）パターンなどのＬ／Ｓパターン以外のパターンに対しても同様に分類することができる。
【００７９】
つぎに、異常値を削除した後の近似曲線について説明する。図８は、フィッティングパターンのスペース寸法の近似曲線を模式的に示す図である。図８では、それぞれＬ／Ｓパターンに対して、ライン幅を固定しスペース幅を種々変えた場合のフィッティングパターンの解析結果を示している。図８の各グラフは、縦軸がスペース寸法である。
【００８０】
図８の（ａ）は、露光量とＣＤ測長値（スペース寸法）との関係を示し、図８の（ｂ）は、フォーカス値とＣＤ測長値（スペース寸法）との関係を示している。また、図８の（ｃ）は、パターン特徴量（例えば、Ｌ／Ｓパターンのスペース寸法など）とＣＤ測長値（スペース寸法）との関係を示している。
【００８１】
図８の（ａ）〜（ｃ）において、ＣＤ測長値３０ｄ，３０ｆ，３０ｓ，３１ｄ，３１ｆ，３１ｓは、それぞれ実際に測定されたＣＤ測長値（生データ）である。このうち、ＣＤ測長値３１ｄ，３１ｆ，３１ｓは、異常値である。また、近似曲線４１ｄ，４１ｆ，４１ｓは、実際に測定されたＣＤ測長値に対する近似曲線である。
【００８２】
露光量とＣＤ測長値との関係を算出する際に用いる異常値除去のための多項式近似は、例えば線形近似である。また、フォーカス値とＣＤ測長値との関係を算出する際に用いる異常値除去のための多項式近似は、例えば２次近似である。また、パターン特徴量とＣＤ測長値との関係を算出する際に用いる異常値除去のための多項式近似は、例えば孤立パターンの場合が３次近似であり、密集パターンの場合が４次近似である。
【００８３】
図８の（ａ）に示すように、ＣＤ測長値３０ｄ，３１ｄに対する近似曲線４１ｄは、ＣＤ測長値３０ｄ，３１ｄに対してばらつきが大きい。この場合において、異常値であるＣＤ測長値３１ｄを除去して（理想値に置き換えて）近似曲線４２ｄを算出すると、近似曲線４２ｄ上のＣＤ測長値３３ｄ（補正後のＣＤ測長値３３ｄ）は、近似曲線４２ｄからのずれ量が小さくなる。
【００８４】
同様に、図８の（ｂ）に示すように、ＣＤ測長値３０ｆ，３１ｆに対する近似曲線４１ｆは、ＣＤ測長値３０ｆ，３１ｆに対してばらつきが大きい。この場合において、異常値であるＣＤ測長値３１ｆを除去して（理想値に置き換えて）近似曲線４２ｆを算出すると、近似曲線４２ｆ上のＣＤ測長値３３ｆ（補正後のＣＤ測長値３３ｆ）は、近似曲線４２ｆからのずれ量が小さくなる。
【００８５】
また、図８の（ｃ）に示すように、ＣＤ測長値３０ｓ，３１ｓに対する近似曲線４１ｓは、ＣＤ測長値３０ｓ，３１ｓに対してばらつきが大きい。この場合において、異常値であるＣＤ測長値３１ｓを除去して（理想値に置き換えて）近似曲線４２ｓを算出すると、近似曲線４２ｓ上のＣＤ測長値３３ｓ（補正後のＣＤ測長値３３ｓ）は、近似曲線４２ｓからのずれ量が小さくなる。
【００８６】
本実施形態では、露光量が原因の異常値と、フォーカス値が原因の異常値と、をそれぞれ図８の（ａ）、図８の（ｂ）に示した異常値除去によって除去する。そして、パターン特徴量の相違が原因の異常値を図８の（ｃ）に示した異常値除去によって除去する。これにより、高精度に異常値を除去することが可能となる。これは、パターン特徴量に起因する異常値を削除することにより、ＣＤ測長値の異常値を適切に除外することができるからである。
【００８７】
本実施形態では、多変量解析を用い、パターン特徴量に基づいて異常値を抽出している。そして、抽出した異常値を除去した後のＣＤ測長値を用いて再度定量モデルを作成している。このため、寸法データの測定誤差やランダムエラー／システマチックエラーに起因する異常値を効果的に除去することができる。
【００８８】
また、半導体集積回路を作製する際の光近接効果補正のモデリングでは、シミュレーション結果が実測値に近づくようにモデル関数を多項式で表現している。そのため、測定誤差の影響を低減することで、多項式が異常値に近づく頻度が減るので、シミュレーションモデルのモデル精度を向上させることが可能になる。
【００８９】
また、リソグラフィプロセスにおける露光量やフォーカス値を変動させて基板上にレジストパターンを作成することで、プロセスマージンを考慮した実験データ（ＣＤ測長値）を得ることができる。換言すると、プロセスマージンを考慮した実験データのスクリーニングを適切に行うことが可能となる。このため、この実験データを用いてシミュレーションモデルを作成することでプロセス変動を高精度に再現できるシミュレーションモデルを得ることができる。
【００９０】
つぎに、シミュレーションモデル作成装置１０のハードウェア構成について説明する。図９は、シミュレーションモデル作成装置のハードウェア構成を示す図である。シミュレーションモデル作成装置１０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）９１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）９３、表示部９４、入力部９５を有している。シミュレーションモデル作成装置１０では、これらのＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、表示部９４、入力部９５がバスラインを介して接続されている。
【００９１】
ＣＰＵ９１は、コンピュータプログラムであるシミュレーションモデル作成プログラム９７を用いてパターンの判定を行う。表示部９４は、液晶モニタなどの表示装置であり、ＣＰＵ９１からの指示に基づいて、フィッティングパターンのＣＤ測長値、パターン特徴量（パターン形状など）、マスクパターン幅情報、マスクパターン、露光条件、許容誤差範囲Ｒ１〜Ｒ３、差分Ｒ’，Ｒ’’，Ｒ’’’、シミュレーションモデル、異常点などを表示する。入力部９５は、マウスやキーボードを備えて構成され、使用者から外部入力される指示情報（シミュレーションモデルの作成に必要なパラメータ等）を入力する。入力部９５へ入力された指示情報は、ＣＰＵ９１へ送られる。
【００９２】
シミュレーションモデル作成プログラム９７は、ＲＯＭ９２内に格納されており、バスラインを介してＲＡＭ９３へロードされる。図９では、シミュレーションモデル作成プログラム９７がＲＡＭ９３へロードされた状態を示している。
【００９３】
ＣＰＵ９１はＲＡＭ９３内にロードされたシミュレーションモデル作成プログラム９７を実行する。具体的には、シミュレーションモデル作成装置１０では、使用者による入力部９５からの指示入力に従って、ＣＰＵ９１がＲＯＭ９２内からシミュレーションモデル作成プログラム９７を読み出してＲＡＭ９３内のプログラム格納領域に展開して各種処理を実行する。ＣＰＵ９１は、この各種処理に際して生じる各種データをＲＡＭ９３内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。
【００９４】
シミュレーションモデル作成装置１０で実行されるシミュレーションモデル作成プログラム９７は、許容誤差算出部３と、異常点削除部４と、シミュレーションモデル作成部５と、シミュレーション実行部６と、を含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。
【００９５】
なお、パターン分類処理は、許容誤差範囲Ｒ２を算出する前であれば何れのタイミングでもよい。また、本実施の形態では、露光条件が露光量、フォーカス値である場合について説明したが、露光条件は露光量、フォーカス値に限らない。
【００９６】
また、許容誤差範囲Ｒ１は、Ｒ’’’≦Ｒ３の判定前であれば何れのタイミングで算出してもよい。同様に、許容誤差範囲Ｒ２，Ｒ３は、それぞれＲ’’≦Ｒ２、Ｒ’’’≦Ｒ３の判定前であれば何れのタイミングで算出してもよい。
【００９７】
このように実施形態によれば、マスクパターンの特徴量毎にＣＤ測長値の異常値を除去するので、高精度に異常値を除去することができる。このため、測定誤差の影響を低減させることができ、その結果、高精度な光近接効果補正のシミュレーションモデルを作成することが可能となる。
【００９８】
また、ＣＤ測長値の取得から異常点の削除までをプログラムの実行等により人手を介さず自動的に行うことができるため、データ処理効率が良い。
【００９９】
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】
【０１００】
２…ＣＤ値記憶部、３…許容誤差算出部、４…異常点削除部、５…シミュレーションモデル作成部、６…シミュレーション実行部、７…マスクパターン幅記憶部、８…マスクパターン記憶部、１０…シミュレーションモデル作成装置、２０…パターン分類部、２１〜２３…回帰直線、３１〜３４…近似曲線、Ｗａ…ウエハ
【図１】
2013004672.tif 000011
【図２】
2013004672.tif 000012
【図３】
2013004672.tif 000013
【図４】
2013004672.tif 000014
【図５】
2013004672.tif 000015
【図６】
2013004672.tif 000016
【図７】
2013004672.tif 000017
【図８】
2013004672.tif 000018
【図９】
2013004672.tif 000019