(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価用マスクパターンの設計データをルールベースＯＰＣにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、
前記シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースＯＰＣの評価を行なう評価ステップと、
を含むことを特徴とするルールベースＯＰＣの評価方法。
【請求項２】
前記テスト用マスクのテストパターンの設計データに対する前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データのばらつきは、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を表現するものであることを特徴とする請求項１記載のルールベースＯＰＣの評価方法。
【請求項３】
前記マスクパターンを補正する際の最小単位である補正グリッドを設定する補正グリッド設定ステップを含み、前記マスクパターン補正ステップによる前記評価用マスクパターンの設計データの補正処理は前記補正グリッドに基づいて行なわれることを特徴とする請求項１記載のルールベースＯＰＣの評価方法。
【請求項４】
前記実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記補正グリッド設定ステップで設定された補正グリッドの評価を行なう補正グリッド評価ステップを含むことを特徴とする請求項３記載のルールベースＯＰＣの評価方法。
【請求項５】
前記実測データと前記シミュレーションデータは線幅寸法を示すデータであることを特徴とする請求項１記載のルールベースＯＰＣの評価方法。
【請求項６】
前記シミュレーションステップおけるシミュレーションベースＯＰＣモデルによる設計データに対するシミュレーションは、前記設計データの全てに対して行なわれることを特徴とする請求項１記載のルールベースＯＰＣの評価方法。
【請求項７】
評価用のマスクパターンの設計データを第１シミュレーションベースＯＰＣモデルにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
前記補正データに基づいて評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされた第２シミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、
前記第２シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用のマスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記第１シミュレーションベースＯＰＣモデルの評価を行なう評価ステップと、
を含むことを特徴とするシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法。
【請求項８】
前記テスト用マスクのテストパターンの設計データに対する前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データのばらつきは、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を表現するものであることを特徴とする請求項７記載のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法。
【請求項９】
前記マスクパターンを補正する際の最小単位である補正グリッドを設定する補正グリッド設定ステップを含み、前記マスクパターン補正ステップによる前記評価用マスクパターンの設計データの補正処理は前記補正グリッドに基づいて行なわれることを特徴とする請求項７記載のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法。
【請求項１０】
前記実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記補正グリッド設定ステップで設定された補正グリッドの評価を行なう補正グリッド評価ステップを含むことを特徴とする請求項９記載のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法。
【請求項１１】
前記実測データと前記シミュレーションデータは線幅寸法を示すデータであることを特徴とする請求項７記載のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法。
【請求項１２】
前記シミュレーションステップおける第２シミュレーションベースＯＰＣモデルによる設計データに対するシミュレーションは、前記設計データの全てに対して行なわれることを特徴とする請求項７記載のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法。
【請求項１３】
評価用マスクパターンの設計データをルールベースＯＰＣにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、
前記シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースＯＰＣの評価を行なう評価ステップと、
前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースＯＰＣに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップと、
を含むことを特徴とするマスクの製造方法。
【請求項１４】
評価用マスクパターンの設計データをルールベースＯＰＣにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、
前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、
前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、
前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、
プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、
前記シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、
前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースＯＰＣの評価を行なう評価ステップと、
前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースＯＰＣに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップと、
前記マスク製造ステップによって製造された前記マスクを用いて半導体装置を製造する半導体装置製造ステップと、
を含むことを特徴とする半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、光近接効果に基づくパターンの変形を見込んでマスクパターンの形状を予め補正するＯＰＣマスクを製作するためのルールベースＯＰＣの評価方法およびシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法並びにマスクの製造方法および半導体装置の製造方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、半導体の高集積化が進み、ゲート長の微細化に拍車がかかっている。このため、マスクからウェハに対するマスクパターンの転写の際には、露光装置で用いられる光の波長以下の寸法のパターンを解像することが求められている。
光の波長よりも短い線幅のパターンを忠実に解像するために、光近接効果によるウェハ上のパターンの変形を考慮して、予めマスクパターンの形状を補正する技術であるＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ：光近接効果補正）技術が用いられる。前記ＯＰＣ技術はＰＰＣ（Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  Ｅｆｆｅｃｔ  Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ：プロセス近接効果補正）技術ともいう。
このようなＯＰＣ技術としてルールベースＯＰＣがある。
前記ルールベースＯＰＣは次のように行なわれる。すなわち、設計上許可している全てのパターンを表すテストパターンでテスト用のマスクパターンを製作し、このマスクパターンでウェハ上にパターンを転写してエッチングを行ない、テスト用のウェハを製作する。
このテスト用ウェハ上のパターンの形状の測長データ（測定データ）と、前記テスト用のマスクパターンの設計データとに基づいて設計ルール、つまりマスクパターンの設計データに加えるバイアスデータを決定するための設計ルール、すなわちルールベースＯＰＣを生成する。そして、ルールベースＯＰＣに基づいてマスクパターンの補正を行なう。この補正は、マスクパターンのレイアウトＣＡＤの段階で行なわれる。また、このような光近接効果補正が行なわれて製作されたマスクをＯＰＣマスクという。
【０００３】
また、前記ルールベースＯＰＣとは別にシミュレーションベースＯＰＣという技術がある。
シミュレーションベースＯＰＣでは、予め用意された少ない数のテストパターンの測長結果に基づいて光近接効果を考慮した転写のプロセスを表現するシミュレーションベースＯＰＣモデル（カーネルまたはプロセスモデルともいう）を生成し、マスクパターンの形状と、該マスクパターンによりウェハに転写されたパターンの形状との差異を前記シミュレーションベースＯＰＣモデルによってシミュレーション計算して求め、このシミュレーション結果に基づいてマスクパターンの補正を行なっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
近年、ゲートパターンの微細化にともない、ゲートパターンとそのパターンに隣接するパターンとの間の間隔（スペース）の寸法の増減、換言すればパターン間の間隔の疎密に応じてパターンの線幅が影響を受ける現象であるスペース依存性が顕著になり、ゲートパターンの線幅制御性の劣化が問題となっている。
したがって、上述したルールベースＯＰＣおよびシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価を行なう上で線幅制御性の良否を正確に分析することが重要である。
従来、線幅制御性の良否を分析するためには、ルールベースＯＰＣまたはシミュレーションベースＯＰＣモデルに基づいて評価用マスクを製作し、その評価用マスクに基づいて製作した評価用ウェハ上のゲートパターンの線幅を実測し、スペースの寸法に対する線幅の実測データの誤差やばらつきを求めている。
ところが、前記評価用ウェハ上のゲートパターンの数は膨大なものであり、ゲートパターンの全ての線幅を実測することは不可能である。このため、ゲートパターンの中から選択した箇所の線幅について実測データを求めている。ところが、選択した実測データが前記評価用ウェハ上のゲートパターンを代表するものとして妥当か否かを判定することが難しいため、線幅制御性の評価の正確さが不足していた。
そこで本発明の目的は、線幅制御性の評価を正確に行なうことができるルールベースＯＰＣの評価方法およびシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法を提供することにある。
また、本発明の目的は、このようなルールベースＯＰＣの評価方法で評価されたルールーベースＯＰＣに基づいてマスクを製造するマスク製造方法およびこのようなマスク製造方法で製造されたマスクを用いて半導体装置を製造する半導体製造方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明のルールベースＯＰＣの評価方法は、前記目的を達成するため、評価用マスクパターンの設計データをルールベースＯＰＣにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、前記シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースＯＰＣの評価を行なう評価ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記ルールベースＯＰＣに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なう。
【０００６】
本発明のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法は、前記目的を達成するため、評価用のマスクパターンの設計データを第１シミュレーションベースＯＰＣモデルにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされた第２シミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、前記第２シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用のマスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記第１シミュレーションベースＯＰＣモデルの評価を行なう評価ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記第１シミュレーションベースＯＰＣモデルに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なう。
また、本発明のマスク製造方法は、評価用マスクパターンの設計データをルールベースＯＰＣにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、前記シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースＯＰＣの評価を行なう評価ステップと、前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースＯＰＣに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記ルールベースＯＰＣに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なうことによって得た前記ルールベースＯＰＣに基づいてマスクの製造を行なうことができる。
また、本発明の半導体装置の製造方法は、評価用マスクパターンの設計データをルールベースＯＰＣにより補正処理することによって補正データを得るマスクパターン補正ステップと、前記補正データに基づいて、評価用マスクパターンを評価用マスクに形成する評価用マスク製作ステップと、前記評価用マスクに基づいて、評価用ゲートパターンを評価用ウェハに形成する評価用ウェハ製作ステップと、前記評価用ウェハに形成された前記評価用ゲートパターンの測長を行なうことにより評価用ゲートパターンの実測データを取得する実測ステップと、プロセスキャリブレーションを行なうためのテスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用マスクに基づいて製作されたテスト用ウェハのゲートパターンの実測データとに基づいてプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデル生成ステップと、前記シミュレーションベースＯＰＣモデルによって前記評価用マスクパターンの設計データに対してシミュレーションを行なうことによりシミュレーションデータを得るシミュレーションステップと、前記評価用ゲートパターンの実測データと前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースＯＰＣの評価を行なう評価ステップと、前記評価ステップによる評価がなされた前記ルールベースＯＰＣに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップと、前記マスク製造ステップによって製造された前記マスクを用いて半導体装置を製造する半導体装置製造ステップとを含むことを特徴とする。
そのため、評価対象となる前記ルールベースＯＰＣに基づいて製作した評価用ゲートパターンの実測データと、前記評価用マスクパターンの設計データに対して得たシミュレーションデータとの比較を行なうことによって得た前記ルールベースＯＰＣに基づいてマスクを製造し、該マスクを用いて半導体装置を製造することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明のルールベースＯＰＣの評価方法の実施の形態について説明する。
図２は、評価対象となるルールベースＯＰＣを示すブロック図である。
図２に示すように、本実施の形態において、ルールベースＯＰＣ１０は、コンピューター上で動作するソフトウェアによって実現されるものであって、マスクパターンの設計データに対応して、光近接効果を考慮したバイアスデータを前記設計データに加えることにより、補正データを出力するように構成されている。このルールベースＯＰＣ１０は、前記バイアスデータの最小単位、すなわち前記マスクパターンを補正する際の最小単位である補正グリッドが設定されることにより、この補正グリッドに基づいて前記補正データを出力するように構成されている。
【０００８】
図３は、前記ルールベースＯＰＣ１０を評価するためのシミュレーションデータを生成して出力するシミュレーションツール２０を示すブロック図である。
前記シミュレーションツール２０は、コンピューター上で動作するソフトウェアによって実現されるものであって、マスクパターンの転写のプロセスを表すシミュレーションモデル（カーネル）２２を含んで構成されている。前記シミュレーションモデル２２は、後述するプロセスキャリブレーションを行なうことによって生成される。
前記シミュレーションツール２０は、３に示すように、ウェハ上に形成すべき所望のパターンの設計データ（マスクパターンの設計データ）が入力されると、前記シミュレーションモデル２２のシミュレーション計算により、前記マスクパターンによりウェハ上に形成されるパターンの形状を示すシミュレーションデータを出力するように構成されている。
【０００９】
次に、図１を参照して前記ルールベースＯＰＣの評価手順について具体的に説明する。
まず、前記補正グリッドを前記ルールベースＯＰＣ１０に設定する（ステップＳ１０）。
次に、前記ルールベースＯＰＣ１０に評価用マスクのマスクパターンの設計データを入力することにより、前記評価用マスクのマスクパターンの補正データを得る（ステップＳ１２）。
次いで、前記補正データに基づいて評価用マスクを製作し（ステップＳ１４）、この評価用マスクを用いてウェハに対して露光およびエッチングを行なうことにより評価用ウェハを製作する（ステップＳ１６）。
そして、製作された評価用ウェハのゲートパターンの線幅について測長を行なう（ステップＳ１８）。
なお、前記評価用ウェハに形成されるゲートパターンは、線幅寸法および隣接するパターン間のスペースの寸法を異ならせて複数種類構成されている。また、前記ゲートパターンは、前記評価用ウェハの全面にわたって多数（例えば数千ゲート）設けられているため、評価用ウェハのゲートパターンの線幅の測長は、前記複数種類のゲートパターンの中から選ばれたゲートパターンの箇所について選択的に行なわれる。
【００１０】
一方、前記評価用ウェハの製作とは別に、前記シミュレーションベースＯＰＣモデルのプロセスキャリブレーションを行なうためにテスト用マスクがテスト用マスクのテストパターンの設計データに基づいて製作される（ステップＳ２０）。
次に、前記テスト用マスクに基づいてウェハに対して露光およびエッチングを行なうことにより、テスト用ゲートパターンが形成されたテスト用ウェハが製作される（ステップＳ２２）。
次に、前記テスト用ウェハのゲートパターンを測長することで実測データを得る（ステップＳ２４）。
ここで、前記テスト用マスクのテストパターンの設計データに対する前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データのばらつきは、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を表現するものである。
したがって、図３に示すように、前記テスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データとがシミュレーションツール２０に入力されることにより、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を考慮したプロセスキャリブレーションがなされたシミュレーションベースＯＰＣモデル２２が前記シミュレーションツール２０によって生成される（ステップＳ２６）。
【００１１】
次に、図４に示すように、前記評価用マスクのマスクパターンの設計データの全てが前記シミュレーションツール２０に入力されることにより、前記シミュレーションベースＯＰＣモデル２２によってシミュレーション計算がなされ、前記評価用ウェハ全面のゲートパターンに対応するシミュレーションデータが出力される（ステップＳ２８）。
【００１２】
次に、前記ステップＳ１８で得た前記評価用ゲートパターンの実測データと、前記ステップ２８で得た前記シミュレーションデータを比較することによって、前記ルールベースＯＰＣ１０の評価を行なう（ステップＳ３０）。
また、前記ステップＳ１０で設定した前記補正グリッドの評価を行なう（ステップＳ３２）。
図５、図６を参照して、前記ステップＳ３０、Ｓ３２について詳しく説明する。
図５（Ａ）は、前記補正グリッドを５ｎｍに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図であり、横軸にゲートパターン間のスペース（μｍ）をとり、縦軸に前記線幅の実測データの設計データからの誤差ＣＤ（ｎｍ）をとっている。図中、実線は各実測データの平均値を示している。
図５（Ａ）に示すように、各スペース毎の実測データの平均値は±５ｎｍの範囲に収まっており、補正グリッドを５ｎｍに設定した結果として良好であると判断できる。
なお、各スペース毎の実測データのばらつきは、ゲートパターンの線幅方向の両側に±５ｎｍずつばらつくことから、補正グリッドの２倍のプラスマイナスの範囲、すなわち±２＊５ｎｍ＝±１０ｎｍの範囲に収まっていれば良好と判断できるが、図５（Ａ）は±１０ｎｍの範囲に収まっているため良好と判断できる。
【００１３】
次に、図５（Ａ）の実測データが妥当なものか、すなわち前記評価用ウェハのゲートパターンの線幅のデータとして妥当なものかどうかについてシミュレーションデータとの比較検討を行なう。
図５（Ｂ）は、前記ステップＳ２８によって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図であり、横軸に全体に占める占有率（％）、縦軸に前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差ＣＤ（ｎｍ）をとっている。
図５（Ｂ）に示すように、±５ｎｍの範囲にほとんどのシミュレーションデータが分布していることが分かり、これにより、図５（Ａ）の実測結果が妥当なものであると判断することができる。また、前記ステップＳ１８で測長したゲートパターンの選択が妥当なものであると判断することができる。
【００１４】
図５（Ｃ）は、前記ステップＳ２８によって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を３次元で示す分布図であり、Ｘ軸とＹ軸が前記評価用ウェハ上における２次元の座標軸を示し、これらＸ軸とＹ軸に直交する縦軸（Ｚ軸）が前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差ＣＤ（ｎｍ）をとっている。
つまり、図５（Ｃ）にプロットされている点が各ゲートパターンの誤差ＣＤに対応している。
【００１５】
次に、前記補正グリッドを５ｎｍから２．５ｎｍに変更して設定した場合について、図１に示すフローチャートと同様の手順で評価を行なった結果について図６（Ａ）乃至（Ｃ）を参照して説明する。
図６（Ａ）乃至（Ｃ）のそれぞれは、図５（Ａ）乃至（Ｃ）のそれぞれに相当している。
図６（Ａ）からわかるように、スペース毎の平均値は±２．５ｎｍの範囲に収まっており、補正グリッドを５ｎｍに設定した結果として良好であると判断できる。
また、各スペース毎の実測データのばらつきは、ほぼ±２＊２．５ｎｍ＝±５ｎｍの範囲に収まっており良好と判断できる。
図６（Ａ）と（Ｂ）を比較してわかるように、±２．５ｎｍの範囲にほとんどのシミュレーションデータが分布していることが分かり、これにより、図６（Ａ）の実測結果が妥当なものであると判断することができる。また、前記ステップＳ１８で測長したゲートパターンの選択が妥当なものであると判断することができる。
また、図５（Ｃ）と図６（Ｃ）を比較してわかるように、後者の方が縦軸方向のばらつき、すなわちシミュレーションデータの誤差ＣＤのばらつきが抑制されていることがわかる。
【００１６】
以上説明したように、本実施の形態のルールベースＯＰＣの評価方法によれば、前記ルールベースＯＰＣの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、前記補正グリッドの設定を変えた場合に、実測データのばらつきが妥当な範囲に収まっているかどうかを評価することができ、これにより補正グリッドの最適化を行なうことが可能となる。
また、図５（Ｃ）、図６（Ｃ）に示したような各ゲートパターンのシミュレーションデータのばらつきの情報をマスクパターンのレイアウト設計にフィードバックすることにより、ウェハ上に形成されるゲートパターンの誤差を抑制したマスクパターンの設計を図ることができる。
また、上述したルールベースＯＰＣの評価方法によって評価された前記ルールベースＯＰＣに基づいてマスクを製造するマスク製造ステップを実行することにより、正確な評価がなされたルールベースＯＰＣに基づいてマスクを製造するマスク製造方法を提供することができる。
また、このようなマスク製造方法で製造されたマスクを用いて半導体装置を製造する半導体製造ステップを実行することにより、正確な評価がなされたルールベースＯＰＣに基づいて製造されたマスクを用いて製造半導体装置を製造する半導体製造方法を提供することができる。
【００１７】
次に、補正グリッドをより小さな値に設定した場合について考える。
補正グリッドを小さくすれば、実測データのばらつきをより低減化することが期待できる。
ただし、この場合には、前記ルールベースＯＰＣを構築するために、ゲート線幅とスペースの寸法とを補正グリッドの単位で異ならせたゲートパターンを形成したウェハを作成するとともに、そのウェハに形成された各ゲートパターンの測長を行なわなくてはならない。
一般的に補正グリッドの寸法を半分にすると、ルールベースＯＰＣを構築するために必要な測長箇所が４倍になる。したがって、例えば補正グリッドを２．５ｎｍから０．５ｎｍと１／５に小さくすると、測長箇所が１６倍以上となり、各ゲートパターンの測長のために膨大な時間（例えば１年程度）かかってしまうため現実的ではない。
このため、補正グリッドの微細化を図る場合には、大量の測長が不要なシミュレーションベースＯＰＣモデルを用いることが有利である。
そして、以下に説明するようにシミュレーションベースＯＰＣモデルに関しても先の実施の形態と同様の手順で評価を行なうことができる。
【００１８】
本発明のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法の実施の形態について説明する。
図７は本実施の形態におけるシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価手順を示すフローチャートである。なお、図７において図１と同一の処理については同一のステップ番号を付して説明を簡略化する。
また、本実施の形態では、評価対象となるシミュレーションベースＯＰＣモデルを第１シミュレーションベースＯＰＣモデルとし、前記評価用ウェハのゲートパターンのシミュレーションデータを生成するシミュレーションベースＯＰＣモデルを第２シミュレーションベースＯＰＣモデルとし、第１、第２シミュレーションベースＯＰＣモデルのシミュレーションツールをそれぞれ第１、第２シミュレーションツールとする。
まず、図８に示すように、前記補正グリッドを第１ルールベースＯＰＣ３０に設定する（ステップＳ１０）。
次に、前記ルールベースＯＰＣ１０に評価用マスクのマスクパターンの設計データを入力することにより、前記評価用マスクのマスクパターンの補正データを得る（ステップＳ１２Ａ）。
次いで、前記補正データに基づいて評価用マスクを製作し（ステップＳ１４）、この評価用マスクを用いてウェハに対して露光およびエッチングを行なうことにより評価用ウェハを製作し（ステップＳ１６）、製作された評価用ウェハのゲートパターンの線幅の測長を行なう（ステップＳ１８）。
【００１９】
一方、前記評価用ウェハの製作とは別に、前記第２シミュレーションベースＯＰＣモデルのプロセスキャリブレーションを行なうためにテスト用マスクがテスト用マスクのテストパターンの設計データに基づいて製作され（ステップＳ２０）、テスト用ウェハが製作され（ステップＳ２２）、前記テスト用ウェハのゲートパターンを測長することで実測データを得る（ステップＳ２４）。
したがって、図９に示すように、前記テスト用マスクのテストパターンの設計データと、前記テスト用ウェハのゲートパターンの実測データとが前記第２シミュレーションツール４０に入力されることにより、光近接効果によるスタティックなばらつき成分を考慮したプロセスキャリブレーションがなされた第２シミュレーションベースＯＰＣモデル４２が第２シミュレーションツール４０によって生成される（ステップＳ２６Ａ）。
【００２０】
次に、図１０に示すように、前記評価用マスクのマスクパターンの設計データの全てが前記第２シミュレーションツール４０に入力されることにより、前記第２シミュレーションベースＯＰＣモデル４２によってシミュレーション計算がなされ、前記評価用ウェハ全面のゲートパターンに対応するシミュレーションデータが出力される（ステップＳ２８Ａ）。
【００２１】
次に、前記ステップＳ１８Ａで得た前記評価用ゲートパターンの実測データと、前記ステップ２８Ａで得た前記シミュレーションデータを比較することによって、前記第１シミュレーションベースＯＰＣモデル３２の評価を行なう（ステップＳ３０Ａ）。
また、前記ステップＳ１０で設定した前記補正グリッドの評価を行なう（ステップＳ３２Ａ）。
【００２２】
図１１を参照して、前記ステップＳ３０Ａ、Ｓ３２Ａについて詳しく説明する。
図１１（Ａ）は、前記補正グリッドを０．５ｎｍに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図であり、横軸にゲートパターン間のスペース（μｍ）をとり、縦軸に前記線幅の実測データの設計データからの誤差ＣＤ（ｎｍ）をとっている。図中、実線は各実測データの平均値を示している。
図１１（Ａ）に示すように、各スペース毎の実測データの平均値は±２．５ｎｍの範囲に収まっており、補正グリッドが２．５ｎｍの実測データを示す図６（Ａ）よりも各スペース毎の実測データの平均値の範囲がさらに抑制されていると判断できる。
【００２３】
次に、図１１（Ａ）の判断結果が妥当なものかどうかについてシミュレーションデータとの比較検討を行なう。
図１１（Ｂ）は、前記ステップＳ２８Ａによって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図であり、横軸に全体に占める占有率（％）、縦軸に前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差ＣＤ（ｎｍ）をとっている。
図１１（Ｂ）に示すように、±２．５ｎｍの範囲にほとんどのシミュレーションデータが分布していることが分かり、これにより、図１１（Ａ）の実測結果が妥当なものであると判断することができる。また、前記ステップＳ１８Ａで測長したゲートパターンの選択が妥当なものであると判断することができる。
【００２４】
図１１（Ｃ）は、前記ステップＳ２８Ａによって得られた前記評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を３次元で示す分布図であり、Ｘ軸とＹ軸が前記評価用ウェハ上における２次元の座標軸を示し、これらＸ軸とＹ軸に直交する縦軸（Ｚ軸）が前記線幅の実測データの設計データに対するシミュレーションデータの誤差ＣＤ（ｎｍ）をとっている。
図６（Ｃ）と図１１（Ｃ）を比較してわかるように、後者の方が縦軸方向のばらつき、すなわちシミュレーションデータの誤差ＣＤのばらつきが抑制されていることがわかる。
【００２５】
以上説明したように、本実施の形態のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法によれば、前記シミュレーションベースＯＰＣモデルの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、前記補正グリッドの設定を変えた場合に、実測データのばらつきが妥当な範囲に収まっているかどうかを評価することができ、これにより補正グリッドの最適化を行なうことが可能となる。
また、図１１（Ｃ）に示したような各ゲートパターンのシミュレーションデータのばらつきの情報をマスクパターンのレイアウト設計にフィードバックすることにより、ウェハ上に形成されるゲートパターンの誤差を抑制したマスクパターンの設計を図ることができる。
【００２６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明のルールベースＯＰＣの評価方法によれば、前記ルールベースＯＰＣの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、本発明のシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価方法によれば、前記シミュレーションベースＯＰＣモデルの線幅制御性を実測データとシミュレーションデータに基づいて正確に評価することができる。
また、本発明のマスク製造方法によれば、前記ルールベースＯＰＣの評価方法で正確に評価されたルールーベースＯＰＣに基づいてマスクを製造することができる。
また、本発明の半導体製造方法によれば、前記ルールベースＯＰＣの評価方法で正確に評価されたルールーベースＯＰＣに基づいて製造されたマスクを用いて半導体装置を製造することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態のルールベースＯＰＣの評価方法の評価手順を示すフローチャートである。
【図２】ルールベースＯＰＣのブロック図である。
【図３】ルールベースＯＰＣを評価するためのシミュレーションデータを生成して出力するシミュレーションツールを示すブロック図である。
【図４】シミュレーションベースＯＰＣモデルを生成するシミュレーションツールのブロック図である。
【図５】（Ａ）は、前記補正グリッドを５ｎｍに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図、（Ｂ）は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図、（Ｃ）は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を３次元で示す分布図である。
【図６】（Ａ）は、前記補正グリッドを２．５ｎｍに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図、（Ｂ）は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図、（Ｃ）は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を３次元で示す分布図である。
【図７】本実施の形態におけるシミュレーションベースＯＰＣモデルの評価手順を示すフローチャートである。
【図８】第１ＯＰＣシミュレーションツールのブロック図である。
【図９】第２シミュレーションベースＯＰＣモデルを生成する第２シミュレーションツールのブロック図である。
【図１０】第１シミュレーションベースＯＰＣモデルを評価するためのシミュレーションデータを生成して出力する第２シミュレーションツールを示すブロック図である。
【図１１】（Ａ）は、前記補正グリッドを０．５ｎｍに設定した場合における前記評価用ゲートパターンの線幅の実測データのスペース依存性を示す線図、（Ｂ）は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を示す分布図、（Ｃ）は評価用ウェハ全てのゲートパターンのシミュレーションデータの分布を３次元で示す分布図である。
【符号の説明】
１０……ルールベースＯＰＣ、２０……シミュレーションツール、２２……シミュレーションベースＯＰＣモデル、３０……第１シミュレーションツール、３２……第１シミュレーションベースＯＰＣモデル、４０……第２シミュレーションツール、４２……第２シミュレーションベースＯＰＣモデル。
【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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