(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
露光するデバイスパターンの設計データであって、図形セルに関して階層構造を有する設計データを用意し、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記図形セルに対応する前記デバイスパターンの領域をキャラクタ・プロジェクション方式の電子ビーム露光により露光を行なうときに必要となるキャラクタの種類数および露光ショット数、ならびに、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記図形セルに対応する前記デバイスパターンの領域を可変成形ビーム方式の露光により露光を行なうときに必要となるＶＳＢショット数を求める第１のステップと、
前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記キャラクタの種類数、前記露光ショット数および前記ＶＳＢショット数をそれぞれＣＰ種類数、ＣＰショット数およびＶＳＢショット数とした場合、｛（ＶＳＢショット数）−（ＣＰショット数）｝／｛（ＣＰショット数）×（ＣＰ種類数）｝で定義されるＣＰ化効率を求める第２のステップであって、複数のＣＰ種類が求められうる図形セルについては、各ＣＰ種類毎に前記ＣＰ化効率を求め、その値が最も大きいものを前記図形セルのＣＰ化効率として採用する前記第２のステップと、
前記設計パターン内のすべての階層の図形セルの中から、前記ＣＰ化効率の値が大きい図形セルから順に優先的に抽出する第３のステップであって、この抽出した図形セルに対応した前記デバイスパターンの領域がキャラクタ・プロジェクション方式の電子ビームにより露光する領域である前記第３のステップと
を有することを特徴とするキャラクタ抽出方法。
【請求項２】
前記キャラクタに対応する図形セルの候補の数が使用可能なキャラクタの数よりも多い場合、前記キャラクタに対応する図形セルの候補の中から、前記ＣＰ化効率の値が大きいものから順に優先的に抽出することを特徴とする請求項１に記載のキャラクタ抽出方法。
【請求項３】
コンピュータに、露光するデバイスパターンの設計データであって、図形セルに関して階層構造を有する設計データを読み込ませ、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記図形セルに対応する前記デバイスパターンの領域をキャラクタ・プロジェクション方式の電子ビーム露光により露光を行なうときに必要となるキャラクタの種類数および露光ショット数、ならびに、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記図形セルに対応する前記デバイスパターンの領域を可変成形ビーム方式の露光により露光を行なうときに必要となるＶＳＢショット数を求めさせ、
前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記キャラクタの種類数、前記露光ショット数および前記ＶＳＢショット数をそれぞれＣＰ種類数、ＣＰショット数およびＶＳＢショット数とした場合、｛（ＶＳＢショット数）−（ＣＰショット数）｝／｛（ＣＰショット数）×（ＣＰ種類数）｝で定義されるＣＰ化効率を求めさせ、かつ、複数のＣＰ種類が求められうる図形セルについては、各ＣＰ種類毎に前記ＣＰ化効率を求めさせ、その値が最も大きいものを前記図形セルのＣＰ化効率として採用させ、
前記設計パターン内のすべての階層の図形セルの中から、前記ＣＰ化効率の値が大きい図形セルから順に優先的に抽出させ、この抽出した図形セルに対応した前記デバイスパターンの領域がキャラクタ・プロジェクション方式の電子ビームにより露光する領域とさせるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、キャラクタ・プロジェクション方式の電子ビーム露光方法における、デバイスパターンの露光を行なう単位となるキャラクタを抽出するキャラクタ抽出方法およびコンピュータ読取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子ビーム露光技術は、半導体素子の微細化がますます進む半導体加工技術には欠かせないものとなってきている。代表的な電子ビーム露光方法である可変成形ビーム（ＶＳＢ）露光方法においては、図５に示すように、電子源６０からの電子ビーム６１を２枚の四角形の電子ビーム透過窓を有したビーム成形アパーチャ６２1 ，６２2 の組み合わせにより、露光を行なうパターンを微小矩形に分割してひとつづつショットして露光を行なっているため、ショット数が多くなり、その結果として露光時間の長大化、スループットの低下という問題が生じている。なお、図中、６３はビーム成形アパーチャ６２1 による成形後の電子ビーム、６４は縮小レンズ、６５は試料を示している。
【０００３】
そこで、ある程度の大きさのパターンを一度にショットできるキャラクタ・プロジェクション（ＣＰ）露光技術が開発されてきている。ＣＰ方式の電子ビーム露光装置は、図６に示すように、電子ビーム６１をビーム成形アパーチャ６２1 により矩形に成形し、キャラクタ・アパーチャ６２2 ’上に形成した複数のキャラクタ形状のビーム透過孔から任意のキャラクタを選択して、上記矩形に成形された電子ビーム６３を所望のキャラクタ形状に成形して、試料６５の所望の部分を露光する。
【０００４】
ＣＰ露光技術は、試料に照射する電子ビームを所望の形状の透過窓を有するキャラクタ・アパーチャを用いて成形することにより、数マイクロメートル角のパターンを一括して露光することができる。これにより、複数回のＶＳＢ露光を一回のＣＰ露光で行えるようになり、電子ビームのショット数を減らすことができる。
【０００５】
例えば、図７に示すパターンでは、ＶＳＢ方式では、パターンを１１個の長方形に分割し、順次、これら長方形の形状にビームを成形して露光をするため、１１回の露光を繰り返すことになる。それに対して、ＣＰ方式では、このパターンが電子ビームの最大サイズ以下であれば、一回の露光で済むことになり、このパターンについては、露光時間は１／１１となる。
【０００６】
しかし、露光時に選択することのできるキャラクタの数は、電子ビームの偏向領域内に納めることができる数を上限として制限され、複雑な半導体デバイスを露光するのに必要なキャラクタを用意することは不可能であり、いくつかの繰り返し露光されるパターンについてはキャラクタ・アパーチャを用意してＣＰ露光し、残りのパターンはＶＳＢ露光することになる。
【０００７】
これまでのＣＰ方式の露光装置は、使用できるキャラクタ・アパーチャの数が数個から数十個であるが、１００から数百個のキャラクタを使用できるような装置の開発も考えられている。
【０００８】
しかし、一つのデバイスチップをすべてＣＰ露光しようとすると、メモリセルのような簡単で繰り返しの多い部分以外を含むような複雑な半導体デバイスではまだまだキャラクタ数が不足し、露光を行なうデバイスパターンの中から、キャラクタ数およびショット数が最も少なくなるように、キャラクタとしてＣＰ露光を行なうパターンを抽出する必要がある。
【０００９】
このキャラクタの抽出方法については、例えば、パターン中に配置されるキャラクタに対して、配置位置や隣接するキャラクタとの周期的な関係を抽出し、ＣＰ露光を行なうキャラクタとして採用する方法がある。
【００１０】
しかし、設計パターンデータ内の階層構造を平坦化して、莫大な数の図形データから、それらの露光回数や配置位置の周期性を調べたり、複数の図形間の関係を調べたりするのは、たいへん手間がかかり、コンピュータを使用してもその処理時間は膨大なものとなってしまう。したがって、ＣＰ露光を行なうキャラクタを効率よく抽出することはできない。
【００１１】
他のキャラクタの抽出方法としては、特定のパターンに設計段階でＣＰ露光を行なうことを定義しておく方法がある。
【００１２】
しかし、設計段階でＣＰ露光を行なうキャラクタの指定がなされていないパターンや、ライブラリの中にないパターンの場合はすべてＶＳＢ方式の露光を行なわなくてはならないため、ＣＰ露光を行なえる装置をもっていても、なんらメリットがない、ということになってしまう。したがって、この場合も、ＣＰ露光を行なうキャラクタを効率よく抽出することはできない。
【００１３】
その他、設計パターンを見ながら、手作業でＣＰ露光を行なうキャラクタを抜き出す方法や、ＣＰ露光を行なうパターンのライブラリをあらかじめ用意しておき、パターンデータの露光データへの変換の際に、ライブラリ内で定義されているパターンをＣＰ露光用キャラクタに割り当てる方法や、ライン＆スペースパターンのような同一のキャラクタの繰り返しで表されるパターンについて、その繰り返しの単位または露光を行なう際のショットサイズに納まる範囲内で、その繰り返し単位を複数個配置したものをＣＰ露光を行なうキャラクタとして抽出する方法があるが、いずれの方法も、先に述べた方法と同様に、ＣＰ露光を行なうキャラクタを効率よく抽出することはできないという問題がある。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
上述後の如く、従来のデバイスパターンの中からＣＰ露光を行なうパターンを抽出する方法としては、特定のパターンに設計段階でＣＰ露光を行なうことを定義しておく方法や、特定のパターンに設計段階でＣＰ露光を行なうことを定義しておく方法などを含む種々の方法が提案されていたが、いずれの方法においてもＣＰ露光を行なうキャラクタを効率よく抽出することはできないという問題がある。
【００１５】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、その目的とするところは、ＣＰ露光を行なうキャラクタを効率よく抽出することができるキャラクタ抽出方法およびコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
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下記の通りである。
【００１７】
すなわち上記目的を達成するために、本発明に係るキャラクタ抽出方法は、露光するデバイスパターンの設計データであって、図形セルに関して階層構造を有する設計データを用意し、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記図形セルに対応する前記デバイスパターンの領域をキャラクタ・プロジェクション方式の電子ビーム露光により露光を行なうときに必要となるキャラクタの種類数および露光ショット数、ならびに、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記図形セルに対応する前記デバイスパターンの領域を可変成形ビーム方式の露光により露光を行なうときに必要となるＶＳＢショット数を求める第１のステップと、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルのそれぞれについて、前記キャラクタの種類数、前記露光ショット数および前記ＶＳＢショット数をそれぞれＣＰ種類数、ＣＰショット数およびＶＳＢショット数とした場合、｛（ＶＳＢショット数）−（ＣＰショット数）｝／｛（ＣＰショット数）×（ＣＰ種類数）｝で定義されるＣＰ化効率を求める第２のステップであって、複数のＣＰ種類が求められうる図形セルについては、各ＣＰ種類毎に前記ＣＰ化効率を求め、その値が最も大きいものを前記図形セルのＣＰ化効率として採用する前記第２のステップと、前記設計パターン内のすべての階層の図形セルの中から、前記ＣＰ化効率の値が大きい図形セルから順に優先的に抽出する第３のステップであって、この抽出した図形セルに対応した前記デバイスパターンの領域がキャラクタ・プロジェクション方式の電子ビームにより露光する領域である前記第３のステップとを有することを特徴とする。
【００１８】
このような構成であれば、設計パターンデータが有する図形セルに関する階層構造を利用することにより、実際のパターンの形状、パターンの配置情報（パターン間の関係、配置の周期）などを考慮せずに済むため、ＣＰ露光を行なうキャラクタを効率よく抽出することができるようになる。
【００１９】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記載および添付図面によって明らかになるであろう。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態（以下、実施形態という）を説明する。
【００２１】
（実施形態１）
本発明では、電子ビームを所望の形状の透過窓を有するアパーチャにより所望の形状に形成し、試料に照射・露光を行なうキャラクタ・プロジェクション（ＣＰ）方式の電子ビーム露光方法において、露光を行なうパターン、特にサブマイクロメートル以下の微細なパターンの設計データから露光を行なう単位となるキャラクタを抽出する際に、パターンデータのもつ図形の階層構造を利用することにより、パターンの露光を行なうのに必要なキャラクタ数の計算および露光のショット数の見積もりを行なう。
【００２２】
上記の計算方法は、パターンデータ内の各階層における図形を露光するのに必要なキャラクタ数および露光のショット数を計算し、その中から、露光を行なうのに採用できるキャラクタ数以内で、合計のショット数が最も少なくなるようなキャラクタの選択を行ない、選択からもれたキャラクタについては、従来の可変成形ビーム（ＶＳＢ）方式による露光を行なう。
【００２３】
ＣＰ方式の露光を行なうためには、露光を行なうキャラクタの形状に電子ビームの成形を行なうためのビーム成形用マスク（キャラクタ・アパーチャ）を電子光学系の中に配置する必要がある。上記の方法により抽出したＣＰ露光用のキャラクタの形状をした透過孔を、キャラクタ・アパーチャ上に配置して作り込むとともに、ＶＳＢによるビーム成形用矩形透過窓を一つ以上配置することにより、上記のようなＣＰ方式の露光を行なうことが可能となる。
【００２４】
これにより、露光に必要なキャラクタ数および露光のショット数を低減させることができ、電子ビーム露光におけるスループットの向上を達成することが可能となる。
【００２５】
以下、本発明の実施形態を具体的に説明する。本発明者は、１２８ｋビットメモリセルのゲート層（ゲート電極、ゲート配線）の露光を、ＣＰ露光で行なうときに必要となるキャラクタの種類数およびショット数を計算し、さらにＶＳＢ露光を行なうときに必要となるショット数を計算し、ＣＰ露光とＶＳＢ露光と比較を比較した。上記計算は、実際のメモリセルのパターンデータを用いて行なった。ここでは、試料上に照射できる電子ビームの最大サイズを１０μｍ□として計算を行なった。
【００２６】
図１（ａ）に使用したパターンの概観図を示す。セルアレイ１はライン＆スペースパターンとなっており、その両端に特徴的な形状をした引き出し部２がついている典型的なパターンである。
【００２７】
ここで、図１（ｂ）に示すように、拡大して見れば、どのようなパターンで構成されているのかがわかり、どのパターンをＣＰ露光を行なうキャラクタとして抽出するか容易に行えるように思われる。しかし、実際には、パターンの形状や、配置位置をすべてのパターンについて見たうえで、どのようにキャラクタに切り分けるかを計算するのは、このような単純なパターンでも比較的難しく、コンピュータ上での計算でも、計算量は大きなものとなる。
【００２８】
本実施形態では、配置しているパターンの形状や、配置位置、他のパターンとの相関関係などを考慮しなくても、最適な手法で計算できることを示す。露光するデバイスパターンの設計データ（パターンデータ）としては、一般的に用いられているＧＤＳＩＩ  ＳＴＲＥＡＭ形式のものを使用する。
【００２９】
この形式のパターンデータ中では、いくつかの図形セルが名前をつけられて定義されており、これらの図形セルを指定した場所に一つだけ置くシングル参照配置と、アレイ状に指定した数だけ配置するアレイ参照配置を任意の数だけ配置することにより、階層的に図形セルのｔｒｅｅ構造ができる。
【００３０】
各図形セルには、上記の参照配置のほか、実際の図形データである多角形や、線分およびそれを接続したラインパターンの頂点座標列が含まれる。図形セルそのものをＳＴＲＵＣＴＵＲＥ、シングル参照配置をＳＲＥＦ、アレイ参照配置をＡＲＥＦ、多角形およびラインパターンの頂点座標列をそれぞれＢＯＵＤＡＲＹおよびＰＡＴＨと呼んでいる。
【００３１】
図２に、パターンデータ内で定義されているＳＴＲＵＣＴＵＲＥの配置の一例を示す。ここで示したＳＴＲＵＣＴＵＲＥは、一番上の階層のＳＴＲＵＣＴＵＲＥ（CellTop）上にＳＲＥＦおよびＡＲＥＦで配置されているものであり、ｃｅｌｌ０，ｃｅｌｌ１等は一つ下の階層のＳＴＲＵＣＴＵＲＥということができる。もちろん、これらのＳＴＲＵＣＴＵＲＥ上にもいくつかのＳＴＲＵＣＴＵＲＥおよびＢＯＵＮＤＡＲＹが配置されており、ＳＴＲＵＣＴＵＲＥの階層構造ができている。
【００３２】
図２では、各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥの外形を長方形で示しており、それぞれにつけられた名前と、ＡＲＥＦでの繰り返し配置回数を“（列×行）”の形で示してある。配置回数のないものはＳＲＥＦによる配置である。
【００３３】
また、図３に、中央のセルアレイ部分の大部分を占める図形セル“ｃｅｌｌ５”以下のＳＴＲＵＣＴＵＲＥの階層構造を示す。この場合の各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥの後に記した数値のうち、“（）”がついていないものは、図形セルの外形サイズを“幅×高さ”で示したものであって、その単位はμｍである。ｃｅｌｌ４は、図２に示すように他のところにも配置されている。
【００３４】
以下、図２のパターンデータを用いたキャラクタ抽出方法について説明する。
【００３５】
［ステップ１］
まず、図２に示したパターンデータに含まれるすべての図形セル（ＳＴＲＵＣＴＵＲＥ）について、外形サイズ、ＣＰ露光を行なうキャラクタの種類数、ならびにデバイスパターンの全てをＣＰ露光およびＶＳＢ露光する場合におけるそれぞれのショット数などを計算により求める。
【００３６】
図４に、図２に示したパターンデータのＳＴＲＵＣＴＵＲＥ構造、ならびに計算により求めた、外形サイズ（幅×高さ）、ＣＰ露光を行なうキャラクタの種類数、デバイスパターンの全てをＣＰ露光およびＶＳＢ露光する場合におけるそれぞれのショット数、さらには配置数、配置角度、反転配置、ＢＯＵＤＮＡＲＹを含むＳＴＲＵＣＴＵＲＥについて“（ｂ：ＣＰショット数，ＶＳＢショット数）”の形でショット数を示す。
【００３７】
外形サイズ等上記計算は、ＳＴＲＵＣＴＵＲＥの階層の平坦化（ＳＲＥＦ、ＡＲＥＦで配置されたＳＴＲＵＣＴＵＲＥの展開）などを行なわないため、比較的容易に、短時間で計算することができる。
【００３８】
ＳＴＲＵＣＴＵＲＥ（CellTop）は、ＢＯＵＮＤＡＲＹのみで構成されるＳＴＲＵＣＴＵＲＥ“Ａ”〜“Ｈ”の８種類、および、参照配置とともにＢＯＵＮＤＡＲＹを含むＳＴＲＵＣＴＵＲＥの９種類の組み合わせで構成されていることがわかる。これらのＳＴＲＵＣＴＵＲＥの大きさも非常に小さく設計されており、すべてがビームサイズよりも小さいため、ＣＰ露光を行なうキャラクタとしては、１７種類あればよいことになる。
【００３９】
しかし、ＶＳＢによるショット数と、上記の方法でＣＰ露光を行なった場合のショット数とをそれぞれ求めてやると、
ＶＳＢ              ２８０，２９２
ＣＰ（１７種類）    １３８，３１１
となり、ＣＰ露光を行なってもＶＳＢの時の半分程度にしかショット数の削減が見込めないことがわかる。
【００４０】
［ステップ２］
ステップ１でのＳＴＲＵＣＴＵＲＥ（CellTop）の階層構造を用いて、どのＳＴＲＵＣＴＵＲＥをＣＰ露光を行なうキャラクタとして抽出するのかを、一番上の階層から順番に見ていき、判断する。このとき、同じＳＴＲＵＣＴＵＲＥ上に配置されている異なるＳＴＲＵＣＴＵＲＥ同士の関係はわからないものとし、ＳＴＲＵＣＴＵＲＥの名前が異なるもの、あるいは同じものでも回転や反転して配置されているものは異なるキャラクタとして扱う。
【００４１】
したがって、この場合は“ＣｅｌｌＴｏｐ”に配置されるすべてのＳＴＲＵＣＴＵＲＥは、まったく異なる形状をしているものと考えて、別のキャラクタに割り当てることになる。
【００４２】
各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥの大きさを見ると、“ｃｅｌｌ５”以外はすべて１０μｍ□以下であるので、これらをそれぞれ１種類のキャラクタとして抽出することとする。例えばｃｅｌｌ０の場合は、ｃｅｌｌ０に含まれるＢＯＵＮＤＡＲＹと参照配置している“Ａ”および２種類の配置のされ方をしている“Ｂ”のＢＯＵＮＤＡＲＹにより構成されるパターンをひとつのキャラクタとする。
【００４３】
［ステップ３］
次に、一つのキャラクタとして抽出できなかったｃｅｌｌ５をどのようにしてＣＰ露光を行なうかを決定する。
【００４４】
図３およびステップ１の結果から、ｃｅｌｌ５はｃｅｌｌ５１の横と横に４列×縦４行のアレイ配置で構成されることがわかっている。ｃｅｌｌ５１の大きさは３８．２５μｍ×３８．４μｍであるため、これを１０μｍ□のビームサイズで分割すると横４列×縦４行の１６ショットになることがわかる。この段階では、ｃｅｌｌ５１をＣＰ露光を行なうのに必要となるキャラクタの種類はわからないので、最大１６種類ということになる。
【００４５】
ｃｅｌｌ５１をＣＰ露光を行なうキャラクタとして採用するとなると、ｃｅｌｌ５を露光するのに必要なショット数は、１６×（４×４）で２５６ショットである。
【００４６】
［ステップ４］
さらに、ｃｅｌｌ５１の下の階層を見ると、ｃｅｌｌ５２の大きさは１９．０５μｍ×１９．２μｍで、ショット４つ分であるため、ｃｅｌｌ５２をＣＰ露光を行なうキャラクタとして抽出したならば、ｃｅｌｌ５を露光するのに必要なＣＰ種類は最大４で、ショット数は４×（２×２）×（４×４）で２５６ショットと同じである。
【００４７】
しかし、ｃｅｌｌ５２の下のｃｅｌｌ４をＣＰ露光を行なうキャラクタとして採用すると、ｃｅｌｌ４を露光するのにはＣＰ種類、ショット数ともに１であるが、ｃｅｌｌ５２上にｃｅｌｌ４は１６×３２の５１２回配置されているため、ｃｅｌｌ５の露光には１×５１２×４×１６＝３２，７６８のショットが必要となるため、ｃｅｌｌ５２をＣＰ露光を行なうキャラクタとして抽出する方が、総ショット数の低減の効果が大きいことがわかる。
【００４８】
［ステップ５］
ここで、ｃｅｌｌ５２はｃｅｌｌ４のアレイ配置のみで構成されており、縦方向および横方向とも偶数回の参照になっているので（素数ではない数の参照になっているので）、ｃｅｌｌ５２の大きさだけで見た最大４種類のキャラクタというのは、１種類でよいことになる。
【００４９】
［ステップ６］
また、ＧＤＳＩＩ  ＳＴＲＥＡＭ形式のパターンデータの場合、ＡＲＥＦによるアレイ配置の際には、アレイ配置後の外形サイズおよび、縦・横の配置回数をそれぞれ指定するため、縦・横方向の配置の間隔（ピッチ）を容易に知ることができる。
【００５０】
この情報を用いれば、例えばｃｅｌｌ１についてみてみると、ＡＲＥＦの指定時の外形サイズは１．８μｍ×１５６．６μｍに対してｃｅｌｌ１を１×２６１回配置することから、ピッチが縦方向に０．６μｍであることがわかる。ここで、以下の３通りのＣＰ露光を行なうキャラクタへの割り当ての方法がある。
【００５１】
１．ＣＰ露光を繰り返しても余りが生じないように、参照回数の約数回繰り返したパターンをキャラクタとして選択する。
【００５２】
２．最大ビームサイズ内に入る最大個数のＳＴＲＵＣＴＵＲＥをひとつのキャラクタとして抽出し、ＣＰ露光できないような余りの部分ができた場合は、その余りの部分を新たにＣＰ露光を行なうキャラクタとする。
【００５３】
３．上記２の場合に、余りはＶＳＢ方式により露光を行なう。
【００５４】
そこで、これらの場合についてｃｅｌｌ１のアレイ配置したパターンを露光するのに必要なＣＰキャラクタ種類数と、ショット数を見積もってみる。
【００５５】
まず１の場合、繰り返し回数の２６１＝９×２９であることから、ｃｅｌｌ１を９個、あるいは２９個をピッチ０．６μｍでつなげたパターンをＣＰ露光を行なうキャラクタとして採用することができる。したがって、ビームサイズが１０μｍ□であることから、９個つなげたものをキャラクタとすることになる。このときのＣＰキャラクタ数は１で、ショット数は、２９である。
【００５６】
次に２の場合、１０μｍ□のビーム中には、最大１６個のｃｅｌｌ１を含めることができる。そのときのＣＰ露光を行なうことができるｃｅｌｌ１の数は、１６×１６の２５６個までであり、残りの５個分が余ってしまう。したがって、キャラクタ数は２で、ショット数は１７となる。
【００５７】
最後に、３の場合では、ｃｅｌｌ１をＶＳＢ方式で露光すると、８回のショットになるため、１６＋８×５＝５６ショット必要であることがわかる。この場合のキャラクタ数は１である。
【００５８】
したがって、キャラクタ数を増加させないためには１の方法、ショット数をできるだけ少なくしたい場合には２の方法を選ぶのがよいことがわかる。
【００５９】
［ステップ７］
他のＡＲＥＦによる配置を行なっている９個のＳＴＲＵＣＴＵＲＥについても、ステップ６と同様の計算を行なう。例えば、ｈｋｄｓ２では、ちょうど余りができないため、１種類のキャラクタを用いて、１６ショットでＣＰ露光を行なうことができる。
【００６０】
以上のようにして計算を行なった結果を、表１に示す。
【００６１】
【表１】
0004146059.tif 000002
【００６２】
ステップ６の１および２の場合について二通りの値を示した。この結果から、今回用いた１２８ｋメモリセルパターンをＣＰ方式で電子ビーム露光を行なうためには、ＣＰ露光を行なうキャラクタとして１９および２１種類が必要であり、ＣＰ露光のショット数はそれぞれ、４５０および４２６となり、すべてＶＳＢ方式で露光を行なったときの２８０，２９２に較べて、１／６２０〜１／６６０にまでショット数を削減できることがわかった。
【００６３】
本実施形態で使用したＣＰ露光キャラクタの抽出方法では、パターンの形状や、複数のパターン間の相互関係、図形セル中に参照配置されている図形セルをパターンデータに展開することなしに、キャラクタ抽出を行なえるため、この作業を行なうコンピュータでの処理も簡略化することができ、データ処理にかかる時間も短くすることができる。言い換えれば、本抽出方法を用いることで、簡単なアルゴリズムで、コンピュータに対する負荷も小さく、効率よくＣＰ露光を行なうキャラクタを抽出できるようになる。
【００６４】
また、基本的に図形セルの階層構造は、参照配置により構成されているため、抽出したキャラクタパターンを、独立したパターンとして抜き出したり、抽出部分を取り除いたパターンデータを作成するのも、容易に行なうことができるため、例えば、ＣＰ露光を行なうパターンを抽出後の残りのパターンを、ＶＳＢにより露光する場合には、ＶＳＢパターンデータを作成しなくてはならないが、その作業にかかる処理を非常に簡略化することができる。
【００６５】
また、照射できるビームサイズがかかわった場合など、条件の変化があった場合に再計算を行なうときでも、図形セル内のパターンが分割されていたり、別のパターンと統合されていたりしていないため、前回計算を行なった結果を用いて、より簡単にパターンの抽出の最適化や、ショット数の計算などを行なうことが可能となる。
【００６６】
以下、本発明の他の実施形態について説明するが、主に本実施形態との違いを中心に説明し、使用する装置、作用効果など本実施形態で説明した事項は必要でない限り省略する。
【００６７】
（実施形態２）
先の実施形態１では、パターンの形状や配置情報を詳しく調べることなしに、デバイスの設計パターンデータからＣＰ露光を行なうキャラクタの抽出を行なうことで、ショット数を削減できるパターン抽出方法について説明した。本実施形態では、パターンの形状や配置情報を詳しく調べることなしに、デバイスの設計パターンデータからＣＰ露光を行なうキャラクタ種類数およびショット数を削減できるパターン抽出方法について説明する。
【００６８】
すなわち、本実施形態では、パターンデータ中に記述されている参照配置情報（シングル配置では配置位置座標、アレイ配置ではアレイ配置後の外形サイズと繰り返し数）および計算により求めた各配置図形の外形サイズのみを用いて、抽出したキャラクタをグループ化することにより、さらにＣＰ露光を行なうキャラクタ数およびショット数を削減する方法に説明する。
【００６９】
［ステップ１］
実施形態１におけるステップ１〜７の手法でＣＰ露光を行なうキャラクタの抽出を行なう。このとき、ｃｅｌｌ１およびｃｅｌｌ８でｃａｓｅ１およびｃａｓｅ２のどちらの場合でもよいとする。
【００７０】
［ステップ２］
ステップ１で抽出したキャラクタを構成するＳＴＲＵＣＴＵＲＥの配置情報だけを参照して、複数の抽出キャラクタをまとめたキャラクタとすることが可能であるかを調べる。
【００７１】
図２に示したＳＴＲＵＣＴＵＲＥの階層構造は複雑であっても、その中から抽出したキャラクタの配置は比較的単純化されている。そこで、例えば、ｈｋｄｓ０とｃｅｌｌ０は両方ともＳＲＥＦによる一度だけの配置であり、一番上の階層に接した形で配置されている。
【００７２】
これらの二つのＳＴＲＵＣＴＵＲＥに対する外形サイズを求めてみると、ビームの最大サイズ以下であることがわかる。したがって、これらを一つのキャラクタとして定義しなおすと、キャラクタ数２、ショット数２だったものがそれぞれ半分の１になる。
【００７３】
このような調査を行なうためには、ＳＲＥＦで配置されている座標がＧＤＳＩＩ  ＳＴＲＥＡＭ形式のデータの中に記されているため、各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥの配置座標についてソートして並べることにより、容易にまとめられるキャラクタの候補を得ることができる。この方法により、ＳＲＥＦで定義されているＳＴＲＵＣＴＵＲＥに対して、ＣＰ露光を行なうキャラクタにまとめることができるかどうかを調べることができる。
【００７４】
その結果、ｃｅｌｌ０とｈｋｄｓ０、ｃｅｌｌ２とｈｋｄｓ１、ｃｅｌｌ７とｈｋｄｓ６、そして、ｃｅｌｌ９とｈｋｄｓ７をそれぞれ一つのキャラクタとして定義しなおし、実施形態１の結果に較べて、キャラクタ数を４つ減らすことができ、ショット数も４回分削減できる。
【００７５】
［ステップ３］
次に、ＧＤＳＩＩ  ＳＴＲＥＡＭ形式のパターンでのＡＲＥＦによりアレイ配置されているＳＴＲＵＣＴＵＲＥで構成されるキャラクタについて調べる。この場合は、ステップ２のＳＲＥＦの場合と同様に配置座標によるソートを行なって並べ換えることにより、キャラクタとしてまとめることができるＳＴＲＵＣＴＵＲＥを探すとともに、アレイ配置されている領域の幅または高さが等しいものを候補として抽出する。実施形態１で述べたように、ＡＲＥＦで配置される領域はパターンデータの中に記述してあるので、この作業も容易に行なうことができる。
【００７６】
１．ｃｅｌｌ１とｃｅｌｌ８は縦方向に２６１個のアレイ配置であり、配置される領域のｙ座標がともに等しいが、横方向に離れているため、これらの一部分ずつをまとめてＣＰ露光を行なうことはできない。
【００７７】
２．ｈｋｄｓ２，ｈｋｄｓ３，ｃｅｌｌ３，ｃｅｌｌ４，ｃｅｌｌ５（ｃｅｌｌ５２の８×８のアレイ配置）、ｃｅｌｌ４，ｃｅｌｌ６，ｈｋｄｓ４およびｈｋｄｓ５のアレイ配置部分が、すべて配置される領域のｘ座標が等しく、同時に幅も等しい。
【００７８】
３．これらのＳＴＲＵＣＴＵＲＥのうち、ｃｅｌｌ５の部分は図３に示したように、これの上下に存在するｃｅｌｌ４が１２８×２５６だけアレイ配置されているものであるが、このように下の階層のＳＴＲＵＣＴＵＲＥに展開して計算を行なうと、計算量が増大し、処理に大きな付加がかかるため、このような展開はしないものとする。そのため、ｃｅｌｌ５の部分は、それ以上分割できないものと認識をすることにより、上下のｃｅｌｌ４と統合して、同じキャラクタを用いたＣＰ露光を行なうことができないと判断をすることとする。
【００７９】
４．先に示したアレイ配置した幅と横の位置が等しいＳＴＲＵＣＴＵＲＥのうち、ｃｅｌｌ５の部分がまとめたキャラクタでＣＰ露光できないとわかったので、その上下のｈｋｄｓ２，ｈｋｄｓ３，ｃｅｌｌ３，ｃｅｌｌ４のグループと、ｃｅｌｌ４，ｃｅｌｌ６，ｈｋｄｓ４，ｈｋｄｓ５のグループがそれぞれ候補として残ることになる。これらグループの間はｃｅｌｌ５の部分で最大ビームサイズ以上隔てられているため、これら二つのグループそれぞれについて、キャラクタを統合できないか調べればよいことがわかる。
５．上下それぞれのグループをまとめた外形サイズを調べると繰り返し配置のされていない縦方向の高さは最大ビームサイズ以下であることから、これらを縦方向についてまとめて、同じキャラクタを横方向に繰り返しＣＰ露光できるかもしれないということがわかる。
【００８０】
６．もし４つのＳＴＲＵＣＴＵＲＥによる外形サイズの高さが最大ビームサイズよりも大きい場合は、これらをさらに複数のグループに分けて考えればよい。
【００８１】
７．上下それぞれのグループについて、アレイ配置の繰り返し数について、この場合は４つのＳＴＲＵＣＴＵＲＥのグループであり４つのＳＴＲＵＣＴＵＲＥの横方向の繰り返し数を見るとすべて１２８であることから、縦方向に並べた各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥを一つのキャラクタとして定義しなおして、横方向に１２８回繰り返して露光すればよいことがわかる。この場合は、実施形態１のステップ６および７で、それぞれＳＴＲＵＣＴＵＲＥ８個分を一つのキャラクタとして、１６×１のアレイ配置に変換されているので、実施形態１では１６（ショット）×４種類であったものが１６ショット×１種類にキャラクタ種類およびショット数が削減できることがわかる。
【００８２】
８．今回は繰り返し数がすべて同じであったが、異なるＡＲＥＦ間のグループ化ができるかどうかは、それぞれの繰り返し回数の公約数を調べればよい。公約数があれば、それらのＳＴＲＵＣＴＵＲＥをまとめて、公約数の回数のキャラクタのショットに変換することができる。
【００８３】
本実施形態によるＣＰ露光を行なうキャラクタ種類数およびショット数の削減の効果を、表２に示す。
【００８４】
【表２】
0004146059.tif 000003
【００８５】
表２から、本実施形態によれば、実施形態１に比べて、ＣＰ露光を行なうキャラクタ種類数を１０種類削減でき、ショット数を１００回削減することができることがわかる。すなわち、
0004146059.tif 000004
と、ＶＳＢ露光の場合の１／８００以下のショット数に削減することが可能である。
【００８６】
本実施形態においては、あらかじめパターンデータ内に記述されている、参照配置に関する情報を、実施形態１のキャラクタ抽出方法に加えるだけで、さらにキャラクタ数およびショット数を減らすことができる。
【００８７】
本実施形態のキャラクタ抽出方法も、図形の外形サイズのみの計算により、キャラクタのグループ化や、アレイ配置の繰り返し単位の複数の繰り返しによる図形を効率よく再定義することができるため、非常に効果的にキャラクタ数およびショット数を減少させることを、データ処理にかかる負荷を最小限に抑制して行なうことができる。さらに、本キャラクタ抽出方法でも、グループ化を行なう図形は、設計パターンデータ内で個別に定義された図形セルの参照配置情報の再定義だけで再構成できるため、パターンデータの生成を簡単に効率よく行なうことができる。
【００８８】
（実施形態３）
本実施形態では、ＣＰ露光を行なうキャラクタとして抽出できるキャラクタ数が、露光装置上の制約などにより限られている場合について、ＣＰ露光を行えないパターンに対してはＶＳＢ方式で露光を行なうということを前提として、どのパターンをＣＰ露光を行なうキャラクタとし、どれをＶＳＢ露光を行なうのかの決定を行なう方法を用いたキャラクタ抽出方法を説明する。使用する設計パターンデータは、実施形態１，２と同じものである。
【００８９】
［ステップ１］
実施形態１，２の方法により、ＣＰ露光を行なうキャラクタの候補を抽出する。実施形態１で抽出し、実施形態２で最適化したキャラクタとショット数の関係を、表３に示す。
【００９０】
【表３】
0004146059.tif 000005
【００９１】
［ステップ２］
表３の各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥに対して、以下の式で定義される“ＣＰ化効率”を計算する。
【００９２】
ＣＰ化効率＝｛（ＶＳＢショット数）−（ＣＰショット数）｝／｛（ＣＰショット数）×（ＣＰ種類数）｝
ここでいうＣＰ種類数は、そのＳＴＲＵＣＴＵＲＥをＣＰ方式により露光するのに必要なキャラクタ数であり、ＣＰおよびＶＳＢショット数はそれぞれＳＴＲＵＣＴＵＲＥを露光するのに必要なショット数である。
【００９３】
例えば、ｃｅｌｌ１対してｃａｓｅ１およびｃａｓｅ２についてＣＰ化効率Ｅcell1,1 およびＥcell1,2 を計算すると、
Ｅcell1,1 ＝（2,088−29）／（29×1）＝77.0
Ｅcell1,2 ＝（2,088−17）／（17×2）＝60.9
となり、この場合はＣＰ種類数が少なくなるようにした方が、ＣＰショット数が少なくなるようにキャラクタの抽出を行なったときの方よりもＣＰ化効率が大きいことがわかる。
【００９４】
［ステップ３］
全キャラクタの中からステップ２で計算したＣＰ化効率の大きいものから順番に、ＣＰ露光できるキャラクタを抽出すれば、ＣＰ露光を行なうキャラクタの数に制限がある露光装置においても、ＣＰ露光を行なえないパターンはＶＳＢ露光を行なう方式の電子ビーム露光方法に対して、設計パターンデータの露光に必要なショット数の削減を効率よく行なうことができる。
【００９５】
表４に、表３の各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥに対してＣＰ化効率を求めて、ＣＰ化効率の大きい順に上から並べ、各ＳＴＲＵＣＴＵＲＥをＣＰ化効率の大きいものからＣＰ露光キャラクタとして採用した場合の、必要なキャラクタ数および、ＣＰ露光およびＶＳＢ露光の全ショット数を示す。
【００９６】
【表４】
0004146059.tif 000006
【００９７】
表４から、例えばＣＰ露光を行なうことができるキャラクタ数が５つの電子ビーム露光装置について、ｃａｓｅ１のＣＰ抽出を行なった場合、１２８ｋメモリセル全体を露光するのにかかる全ショット数は４７４となる。それに対して、ｃａｓｅ２のＣＰ抽出を行なった場合、表４から、同じ５つのキャラクタを用いたＣＰ露光を行なっても、全ショット数は２，５２１とｃａｓｅ１に較べて大幅にショット数が増加することが分かる。
【００９８】
このように、選択できるＣＰキャラクタ数が限定されており、すべてのパターンをＣＰ露光により形成することができないような場合は、本実施形態で示したＣＰ化効率をパラメータとして用いて、最適なＣＰ露光を行なうキャラクタの抽出を行なうことは、ショット数の低減に対して非常に有効である。また、本方法により抽出したキャラクタをＣＰ露光で形成することにより、用いる電子ビーム露光装置の最大スペックでのスループットを期待することが可能となる。
【００９９】
さらに、実施形態１のステップ６で示したように、幾通りものキャラクタ選択の選択肢がある場合、このＣＰ化効率を用いることにより、簡単に最適なキャラクタの組み合わせを正確に決定することができる。
【０１００】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、露光するデバイスパターンの設計データ（パターンデータ）としてはＧＤＳＩＩ  ＳＴＲＥＡＭ形式のものを使用したが、これに限定されるものではない。
【０１０１】
以上述べたパターン抽出方法は、コンピュータに所定の手順を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ）として実施することもできる。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。
【０１０２】
【発明の効果】
以上詳説したように本発明によれば、設計パターンデータが有する図形セルに関する階層構造を利用することにより、実際のパターンの形状や、パターン間の関係、配置の周期などを考慮せずに済むため、ＣＰ露光を行なうキャラクタを効率よく抽出することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】露光するべきパターンの概観図
【図２】パターンデータ内で定義されているＳＴＲＵＣＴＵＲＥの配置の一例を示す図
【図３】ｃｅｌｌ５以下のＳＴＲＵＣＴＵＲＥの階層構造を示す図
【図４】パターンデータ内で定義されているＳＴＲＵＣＴＵＲＥ構造、外形サイズ、配置数、配置角度、反転配置およびＢＯＵＤＮＡＲＹを含むＳＴＲＵＣＴＵＲＥのショット数を示す図
【図５】可変成形ビーム方式の露光方法を説明するための図
【図６】キャラクタ・プロジェクション方式の露光方法を説明するための図
【図７】キャラクタ・プロジェクション方式の露光方法の利点を説明するための図
【符号の説明】
１…セルアレイ
２…引き出し部
ｃｅｌｌ０〜ｃｅｌｌ９，ｈｋｄｓ０〜ｈｋｄｓ７…図形セル
【図１】
0004146059.tif 000007
【図２】
0004146059.tif 000008
【図３】
0004146059.tif 000009
【図４】
0004146059.tif 000010
【図５】
0004146059.tif 000011
【図６】
0004146059.tif 000012
【図７】
0004146059.tif 000013