(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データに近接効果補正処理を行う工程と、
該近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、該露光結果から前記露光強度分布関数のパラメタを抽出する工程と、
該抽出したパラメタを用いて目的とする露光データの近接効果補正処理を行う工程と、
該近接効果補正処理を行った露光データに従って露光を行う工程を有し、
前記露光強度分布関数として、前方散乱項をなすガウス分布関数と後方散乱項をなすガウス分布関数とを足し合わせたダブルガウシアンを用い、
前記パラメタ抽出用パターン・データとして、前方散乱長、後方散乱比率及び後方散乱長の３つのパラメタを別々に抽出するデータを用い、
前記前方散乱長の抽出工程は、
幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない範囲でいくつか振った所定の長さを持つ孤立ライン・データを作成する工程と、
前記前方散乱長をいくつか振って、前記孤立ライン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正した孤立ライン・データに従って露光し、前記前方散乱長として、孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱長を抽出する工程を有し、
前記後方散乱比率の抽出工程は、
一辺が前記後方散乱長の予想最大値の５倍以上の正方形領域に、長さを前記正方形領域の一辺と同一とし、幅が前記前方散乱長の予想最大値の５倍のラインを配列したライン・アンド・スペース・パターン・データを、面積密度をいくつか振って作成する工程と、
前記後方散乱比率をいくつか振って、前記ライン・アンド・スペース・パターン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正したライン・アンド・スペース・パターン・データに従ってライン・アンド・スペース・パターンを露光し、前記後方散乱比率として、前記ライン・アンド・スペース・パターンの中心にあるラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱比率を抽出する工程を有し、
前記後方散乱長の抽出方法は、
前記前方散乱長の予想最大値の５倍に固定したスペースで配置した２つのパターン・データを、幅をいくつか振って作成する工程と、
前記後方散乱長をいくつか振って、前記２つのパターン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正した２つのパターン・データに従って２つのパターンを露光し、前記後方散乱長として、前記スペースの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱長を抽出する工程を有する
ことを特徴とする荷電粒子ビーム露光方法。
【請求項２】
露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データに近接効果補正処理を行う工程と、
該近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、該露光結果から前記露光強度分布関数のパラメタを抽出する工程と、
該抽出したパラメタを用いて目的とする露光データの近接効果補正処理を行う工程と、
該近接効果補正処理を行った露光データに従って露光を行う工程を有し、
前記露光強度分布関数として、前方散乱項をなすガウス分布関数と後方散乱項をなすガウス分布関数とを足し合わせたダブルガウシアンを用い、
前記パラメタ抽出用パターン・データとして、前方散乱長、後方散乱比率及び後方散乱長の３つのパラメタを別々に抽出するデータを用い、
前記前方散乱長の抽出工程は、
幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない範囲でいくつか振った前記後方散乱長の５倍以上の長さを持つ孤立ライン・データを作成する工程と、
前記前方散乱長をいくつか振って、前記孤立ライン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正した孤立ライン・データに従って露光し、前記前方散乱長として、孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱長を抽出する工程を有し、
前記後方散乱比率の抽出工程は、
一辺が前記後方散乱長の予想最大値の５倍以上の正方形領域に、長さを前記正方形領域の一辺と同一とし、幅が前記前方散乱長の予想最大値の５倍のラインを配列したライン・アンド・スペース・パターン・データを、面積密度をいくつか振って作成する工程と、
前記後方散乱比率をいくつか振って、前記ライン・アンド・スペース・パターン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正したライン・アンド・スペース・パターン・データに従ってライン・アンド・スペース・パターンを露光し、前記後方散乱比率として、前記ライン・アンド・スペース・パターンの中心にあるラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱比率を抽出する工程を有し、
前記後方散乱長の抽出方法は、
前記前方散乱長の予想最大値の５倍に固定したスペースで配置した２つのパターン・データを、幅をいくつか振って作成する工程と、
前記後方散乱長をいくつか振って、前記２つのパターン・データを近接効果補正する工程と、
該近接効果補正した２つのパターン・データに従って２つのパターンを露光し、前記後方散乱長として、前記スペースの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱長を抽出する工程を有する
ことを特徴とする荷電粒子ビーム露光方法。
【請求項３】
前記３つのパラメタを前記前方散乱長、前記後方散乱比率、前記後方散乱長の順で抽出することを特徴とする請求項１又は２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【請求項４】
前記３つのパラメタを前記後方散乱比率、前記後方散乱長、前記前方散乱長の順で抽出することを特徴とする請求項１又は２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【請求項５】
前記３つのパラメタを、最初は、前記前方散乱長、前記後方散乱比率、前記後方散乱長の順で抽出し、それ以後は、前記後方散乱比率、前記後方散乱長、前記前方散乱長の順で抽出することを特徴とする請求項１又は２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、露光強度分布（ＥＩＤ：Exposure Intensity Distribution）関数に基づいて近接効果補正処理を行った露光データに従って荷電粒子ビーム露光を行う荷電粒子ビーム露光方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
荷電粒子ビーム露光方法、例えば、電子ビーム露光方法は、電子ビームを非常に細かく絞ることができ、また、電気的手段により電子ビームの制御が容易である等の理由によって微細パターンの形成が可能である。しかし、近接効果の影響により露光パターンの疎密に応じて解像線幅が異なってしまうという問題点がある。
【０００３】
そこで、通常は、露光強度分布関数に基づいて露光パターンごとに露光量を計算し、最終的には各露光パターンが同じ吸収エネルギーを得られるように、各露光パターンの露光量を最適化する近接効果補正が行われる。露光強度分布関数としては、例えば、数１に示すように、２つのガウス分布関数を足し合わせたダブルガウシアンが用いられる。
【０００４】
【数１】
0003975757.tif 000002
【０００５】
ここに、βf、η、βbはパラメタであり、βfは前方散乱長、ηは後方散乱比率、βbは後方散乱長である。また、第１項は前方散乱項、第２項は後方散乱項と呼ばれており、前方散乱は狭い範囲に大きな影響を与えるが、後方散乱は広い範囲に比較的小さな影響を及ぼすものであり、その全体の影響を積分した値の前方散乱の影響に対する比が後方散乱比率ηである。
【０００６】
パラメタβf、η、βbは、通常、モンテカルロ・シミュレーションや実験により求められる。モンテカルロ・シミュレーションによるパラメタ抽出法は、入射電子がレジストや基板で散乱される軌跡と、入射電子の散乱過程で生成した２次電子の軌跡とを乱数を使ってシミュレーションすることによって露光強度分布を求め、パラメタβf、η、βbを求める方法である。実験によるパラメタ抽出法は、実際にパターンを露光した結果から、パラメタβf、η、βbを求める方法である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
モンテカルロ・シミュレーションによるパラメタ抽出法では、純粋な前方散乱長と後方散乱長を求めることはできるが、ビームぼけやエッチング工程での酸の拡散など、パターンの形成に大きく影響する要素が含まれていないため、目的とする露光データの高精度な近接効果補正は難しいという問題点があった。
【０００８】
実験によるパラメタ抽出法によれば、ビームぼけやエッチング工程での酸の拡散などの影響も含んだパラメタを抽出することが可能である。しかし、数１に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，ｙ）は、あくまで近似式であるため、実際の露光強度分布とは完全に一致するわけではない。そのため、実験により求めたパラメタβf、η、βbに基づいて近接効果補正をしたとしても、設計寸法通りのパターンが得られるとは限らないという問題点があった。
【０００９】
本発明は、かかる点に鑑み、露光データの近接効果補正処理に最適な露光強度分布関数のパラメタを抽出し、寸法精度の高いパターンを作成することができるようにした荷電粒子ビーム露光方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の荷電粒子ビーム露光方法は、露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データに近接効果補正処理を行い、この近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、この露光結果から露光強度分布関数のパラメタを抽出し、この抽出したパラメタを用いて目的とする露光データの近接効果補正処理を行い、この近接効果補正処理を行った露光データに従って露光を行うというものである。
【００１１】
本発明によれば、近接効果補正処理を行った露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、この露光結果から露光強度分布関数のパラメタを抽出するとしているので、目的とする露光データの近接効果補正処理に最適な露光強度分布関数のパラメタを抽出することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図１〜図８を参照して、本発明の第１実施形態及び第２実施形態について、露光強度分布関数として数１に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，ｙ）を用いる場合を例にして説明する。
【００１３】
図１は本発明の第１実施形態の概要を示すフロー図である。本発明の第１実施形態は、前方散乱長βfの抽出と、後方散乱比率ηの抽出と、後方散乱長βbの抽出と、抽出したパラメタβf、η、βbを用いた目的とする露光データの近接効果補正処理と、近接効果補正処理を行った露光データに従った露光を、この順に行うというものである（ステップＳ１−１〜Ｓ１−５）。
【００１４】
図２は前方散乱長βfの抽出手順を示すフロー図である。前方散乱長βfの抽出には、前方散乱長抽出用パターンを用いるが、前方散乱長抽出用パターンは後方散乱の影響を受けないような形状とすることが重要である。
【００１５】
そこで、まず、長さＬを４μｍ程度とし、幅Ｗを振った孤立ライン・データを作成する（ステップＳ２−１）。このとき、幅Ｗは、クーロン効果に起因するビームぼけの影響がない程度の大きさにする。図３Ａは孤立パターンのデータ構成例である。
【００１６】
次に、所定の近接効果補正プログラムを使用して、前方散乱長βfをいくつか振って、先の孤立ライン・データを近接効果補正する（ステップＳ２−２）。このとき、孤立パターンの長さＬは４μｍ程度と後方散乱長βbに比べて短いものであるから、後方散乱の影響は殆どないので、後方散乱比率η＝０としても良い。
【００１７】
次に、各前方散乱長βfの孤立ライン・データに従って実際に孤立ラインの露光を行い、作成された孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との関係を示すグラフを作成する（ステップＳ２−３）。図３Ｂはグラフ例である。
【００１８】
最後に、前方散乱長βfとして、孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱長βf、すなわち、最も寸法リニアリティの良い前方散乱長βfを採用する（ステップＳ２−４）。図３Ｂに示すグラフ例では、最も寸法リニアリティの良い前方散乱長βfは２０ｎｍである。
【００１９】
図４は後方散乱比率ηの抽出手順を示すフロー図である。後方散乱比率ηの抽出には、後方散乱比率抽出用パターンを用いるが、後方散乱比率抽出用パターンは、前方散乱長の変化による影響を受けない形状であることが重要である。
【００２０】
そこで、まず、一辺が後方散乱長βbの予想最大値βb.maxの５倍以上の正方形領域に、長さＬをこの正方形領域の一辺と同一とし、幅Ｗを前方散乱長βfの予想最大値βf.maxの５倍程度とするラインを配列したライン・アンド・スペース（Ｌ／Ｓ）パターン・データを面積密度をいくつか振って作成する（ステップＳ４−１）。図５Ａはライン・アンド・スペース・パターンのデータ構成例であり、前方散乱長βfの予想最大値βf.maxとして１００ｎｍ、後方散乱長βbの予想最大値βb.maxとして３０μｍを想定している。
【００２１】
次に、所定の近接効果補正プログラムを使用して、後方散乱比率ηをいくつか振って、先のライン・アンド・スペース・パターン・データを近接効果補正する（ステップＳ４−２）。このとき、前方散乱長βfはβf＜βf.max、後方散乱長βbはβb＝βb.maxとする。
【００２２】
次に、各後方散乱比率ηのライン・アンド・スペース・パターン・データに従って実際にライン・アンド・スペース・パターンの露光を行い、作成されたライン・アンド・スペース・パターンの面積密度と中心にあるラインの出来上がり幅との関係を示すグラフを作成する（ステップＳ４−３）。図５Ｂはグラフ例である。
【００２３】
最後に、後方散乱比率ηとして、ライン・アンド・スペース・パターンの中心にあるラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱比率η、すなわち、最も疎密依存の少ない後方散乱比率ηを採用する（ステップＳ４−４）。図５Ｂのグラフ例では、最も疎密依存の少ない後方散乱比率ηは、０.６〜０.７である。
【００２４】
図６は後方散乱長βbの抽出手順を示すフロー図である。後方散乱長βbの抽出には、後方散乱長抽出用パターンを用いるが、後方散乱長抽出用パターンは前方散乱長の変化による影響を受けない形状であることが重要である。
【００２５】
そこで、まず、前方散乱長βfの予想最大値βf.maxの５倍程度のスペースＳを開けた、線対称の幅Ｗの２つのパターンを配置した２パターン・データを、幅Ｗをいくつか振って作成する（ステップＳ６−１）。
【００２６】
このとき、２つのパターンの幅を一律とする部分の長さＬは、後方散乱長βbの予想最大値βb.maxの５倍以上とする。また、２つのパターンは、クーロン効果に起因するビームぼけの影響がない大きさ（例えば、１μｍ2程度）に分割しておく。図７Ａは２パターンのデータ構成例であり、前方散乱長βfの予想最大値βf.maxとして６０ｎｍ、後方散乱長βbの予想最大値βb.maxとして３０μｍを想定している。
【００２７】
次に、所定の近接効果補正プログラムを使用して、後方散乱長βbをいくつか振って、先の２パターン・データを近接効果補正する（ステップＳ６−２）。このとき、前方散乱長βfはβf＜βf.max、後方散乱比率ηは、後方散乱長βbに影響を与えるため、図４に示す手順で求めた値を使う。
【００２８】
次に、各後方散乱長βbの２パターン・データに従って実際に２パターンの露光を行い、作成された２パターンの幅Ｗの設計値とスペースＳとの関係を示すグラフを作成する（ステップＳ６−３）。図７Ｂはグラフ例である。
【００２９】
最後に、後方散乱長βbとして、スペースＳの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さな後方散乱長βb、すなわち、スペースＳの変化が最も小さい後方散乱長βbを採用する（ステップＳ６−４）。図７Ｂのグラフ例では、スペースＳの変化が最も小さい後方散乱長βbは、１０μｍである。
【００３０】
以上のように、本発明の第１実施形態によれば、数１に示す露光強度分布関数ｆ（ｘ，ｙ）のパラメタ抽出用パターン・データとして、３つのパラメタβf、η、βbを別々に求めるデータを用いるとしているので、各パラメタの要素分解が容易となる。
【００３１】
また、電子ビーム系の変更やプロセス条件の変化によって最も顕著に変化する前方散乱長βfを最初に抽出するとしているので、後方散乱比率ηと後方散乱長βbを抽出するためのデータ作成基準を早い段階で決定することができる。
【００３２】
また、前方散乱長抽出用パターン・データとして、長さを４μｍ程度とし、幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない程度の範囲でいくつか振った孤立ライン・データを作成するとしているので、前方散乱長βfに後方散乱の影響やクーロン効果の要素を取り込むことがないようにすることができる。
【００３３】
また、後方散乱比率抽出用パターン・データとして、一辺が後方散乱長βbの予想最大値βb.maxの５倍以上の正方形領域に、長さＬを前記正方形領域の一辺と同一とし、幅Ｗが前方散乱長βfの予想最大値βf.maxの５倍程度のラインを配列したライン・アンド・スペース・パターン・データを作成するとしているので、ラインのエッジ部分における前方散乱の影響が飽和した状態となり、この結果、エッジ部分の前方散乱強度が一定となり、後方散乱比率ηを抽出するのに、前方散乱長βfの変化による影響を受けることがない。
【００３４】
また、後方散乱長抽出用パターン・データとして、前方散乱長βfの予想最大値βf.maxの５倍程度に固定したスペースで配置した２つの大きなパターンの幅をいくつか振ったデータを作成するとしているので、２つの大きなパターン同士の前方散乱の重なりはなく、また、スペース内では後方散乱強度が一定とみなせるため、前方散乱長βfの変化による影響を受けることなく後方散乱長βbを抽出することができる。
【００３５】
更に、所定の近接効果補正プログラムを使用して、パラメタ抽出用パターン・データの近接効果補正処理を行い、この近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・データに従って実際にパラメタ抽出用パターンの露光を行い、パラメタβf、η、βbを抽出するとしているので、目的とする露光データの近接効果補正処理にとって最適なパラメタβf、η、βbを抽出することができ、寸法精度の高いパターンを作成することができる。
【００３６】
［第２実施形態・・図８］
図８は本発明の第２実施形態の概要を示すフロー図である。本発明の第２実施形態は、後方散乱比率ηの抽出と、後方散乱長βbの抽出と、前方散乱長βfの抽出と、抽出したパラメタβf、η、βbを用いた目的とする露光データの近接効果補正処理と、近接効果補正処理を行った露光データに従った露光を、この順に行うというものである（ステップＳ８−１〜Ｓ８−５）。
【００３７】
本発明の第２実施形態は、前方散乱長βfの取り得る範囲が予め分かっている場合に有効である。例えば、既に同じプロセス条件などでパラメタ抽出を行った実績があり、微少な条件変化にも影響を受けやすい前方散乱長βfを確認するために抽出する場合などに有効である。
【００３８】
ここで、後方散乱比率η、後方散乱長βb及び前方散乱長βfの抽出は、本発明の第１実施形態の場合と同様に行う。但し、前方散乱長βfの抽出に使用する孤立ラインの長さは、後方散乱長βbの５倍以上に十分長くしても良い。このようにすると、前方散乱長βfの抽出に後方散乱比率ηと後方散乱長βbの影響を受けることになるが、後方散乱比率η及び後方散乱長βbを先に抽出して既知としているので、パラメタ抽出と同時に孤立ラインに対する近接効果補正の寸法精度の評価が可能となる。
【００３９】
また、前方散乱長βfの抽出時には、後方散乱比率ηと後方散乱長βbは既知となっているので、前方散乱長βfの抽出用パターンとしては、孤立ラインに限らず、様々なパターン、例えば、ライン幅のライン・アンド・スペース・パターンや、目的としている露光データに含まれているパターンなどを使用することもできる。
【００４０】
以上のように、本発明の第２実施形態によれば、後方散乱比率η、後方散乱長βb及び前方散乱長βfの抽出は、本発明の第１実施形態の場合と同様に行うとしているので、目的とする露光データの近接効果補正処理にとって最適なパラメタβf、η、βbを抽出することができ、寸法精度の高いパターンを作成することができると共に、後方散乱比率η、後方散乱長βb、前方散乱長βfの順にパラメタを抽出するとしているので、電子ビーム系やプロセス条件の少しの変化に対しては、大きく影響を受ける前方散乱長βfを求め直すだけで十分である。
【００４１】
なお、最初は、前方散乱長βf、後方散乱比率η、後方散乱長βbの順で抽出し、それ以後は、後方散乱比率η、後方散乱長βb、前方散乱長βfの順で抽出するようにしても良い。このように、最初だけ前方散乱長βfを１番目に抽出することで、後方散乱比率η及び後方散乱長βbを抽出するためのデータの作成基準を早い段階で求めることができ、電子ビーム系やプロセス条件が殆ど変化しなければ、２回目以降のパラメタ抽出においては、前方散乱長βfを求め直すだけで良いことになる。
【００４２】
ここで、本発明を整理すると、本発明には、以下の荷電粒子ビーム露光方法が含まれる。
【００４３】
（付記１）露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データに近接効果補正処理を行う工程と、該近接効果補正処理を行ったパラメタ抽出用パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、該露光結果から前記露光強度分布関数のパラメタを抽出する工程と、該抽出したパラメタを用いて目的とする露光データの近接効果補正処理を行う工程と、該近接効果補正処理を行った露光データに従って露光を行う工程を有することを特徴とする荷電粒子ビーム露光方法。
【００４４】
（付記２）前記露光強度分布関数として、前方散乱項をなすガウス分布関数と後方散乱項をなすガウス分布関数を足し合わせたダブルガウシアンを用い、前記パラメタ抽出用パターン・データとして、前方散乱長、後方散乱比率及び後方散乱長の３つのパラメタを別々に抽出するデータを用いることを特徴とする付記１記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４５】
（付記３）前記３つのパラメタを前方散乱長、後方散乱比率、後方散乱長の順で抽出することを特徴とする付記２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４６】
（付記４）前記３つのパラメタを後方散乱比率、後方散乱長、前方散乱長の順で抽出することを特徴とする付記２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４７】
（付記５）前記３つのパラメタを、最初は、前方散乱長、後方散乱比率、後方散乱長の順で抽出し、それ以後は、後方散乱比率、後方散乱長、前方散乱長の順で抽出することを特徴とする付記２記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４８】
（付記６）前記前方散乱長の抽出工程は、幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない範囲でいくつか振った所定の長さを持つ孤立ライン・データを作成する工程と、前方散乱長をいくつか振って、前記孤立ライン・データを近接効果補正する工程と、該近接効果補正した孤立ライン・データに従って露光し、前方散乱長として、孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱長を抽出する工程を有することを特徴とする付記３、４又は５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００４９】
（付記７）前記前方散乱長の抽出工程は、幅をクーロン効果に起因するビームぼけの影響がない範囲でいくつか振った後方散乱長の５倍以上の長さを持つ孤立ライン・データを作成する工程と、前方散乱長をいくつか振って、前記孤立ライン・データを近接効果補正する工程と、該近接効果補正した孤立ライン・データに従って露光し、前方散乱長として、孤立ラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい前方散乱長を抽出する工程を有することを特徴とする付記４又は５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００５０】
（付記８）前記後方散乱比率の抽出工程は、一辺が後方散乱長の予想最大値の５倍以上の正方形領域に、長さを前記正方形領域の一辺と同一とし、幅が前方散乱長の予想最大値の５倍のラインを配列したライン・アンド・スペース・パターン・データを、面積密度をいくつか振って作成する工程と、後方散乱比率をいくつか振って、前記ライン・アンド・スペース・パターン・データを近接効果補正する工程と、該近接効果補正したライン・アンド・スペース・パターン・データに従ってライン・アンド・スペース・パターンを露光し、後方散乱比率として、前記ライン・アンド・スペース・パターンの中心にあるラインの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱比率を抽出する工程を有することを特徴とする付記３、４又は５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００５１】
（付記９）前記後方散乱長の抽出方法は、前方散乱長の予想最大値の５倍に固定したスペースで配置した２つのパターン・データを、幅をいくつか振って作成する工程と、後方散乱長をいくつか振って、前記２つのパターン・データを近接効果補正する工程と、該近接効果補正した２つのパターン・データに従って２つのパターンを露光し、後方散乱長として、前記スペースの設計幅と出来上がり幅との誤差が最も小さい後方散乱長を抽出する工程を有することを特徴とする付記３、４又は５記載の荷電粒子ビーム露光方法。
【００５２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、近接効果補正処理を行った露光強度分布関数のパラメタ抽出用パターン・データに従ってパラメタ抽出用パターンの露光を行い、この露光結果から露光強度分布関数のパラメタを抽出するとしているので、目的とする露光データの近接効果補正処理に最適な露光強度分布関数のパラメタを抽出することができ、寸法精度の高いパターンを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態の概要を示すフロー図である。
【図２】本発明の第１実施形態で実行する前方散乱長βfの抽出手順を示すフロー図である。
【図３】本発明の第１実施形態で実行する前方散乱長βfの抽出手順を説明するための図である。
【図４】本発明の第１実施形態で実行する後方散乱比率ηの抽出手順を示すフロー図である。
【図５】本発明の第１実施形態で実行する後方散乱比率ηの抽出手順を説明するための図である。
【図６】本発明の第１実施形態で実行する後方散乱長βbの抽出手順を示すフロー図である。
【図７】本発明の第１実施形態で使用する後方散乱長βbの抽出方法を説明するための図である。
【図８】本発明の第２実施形態の概要を示すフロー図である。
【符号の説明】
【図１】
0003975757.tif 000003
【図２】
0003975757.tif 000004
【図３】
0003975757.tif 000005
【図４】
0003975757.tif 000006
【図５】
0003975757.tif 000007
【図６】
0003975757.tif 000008
【図７】
0003975757.tif 000009
【図８】
0003975757.tif 000010