(57)【要約】【課題】本発明は、パターンの形状にかかわらず形状予測の精度を向上させることができ、かつ解析効率を向上させることができる形状予測方法、フォトマスクの製造方法、電子部品の製造方法、および形状予測プログラムを提供する。【解決手段】入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて求め、前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて求め、入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて求め、前記入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を行うこと、を特徴とする形状予測方法が提供される。【選択図】図１
2009086293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて求め、前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて求め、入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて求め、前記入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を行うること、を特徴とする形状予測方法。
【請求項２】
入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて求め、前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて求め、入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて求め、前記入射量分布を表示させ、前記表示に基づいて形状予測点を操作者が選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を行うこと、を特徴とする形状予測方法。
【請求項３】
前記形状の予測を、前記入射量と形状の実測値との相関関係に基づいて行うこと、を特徴とする請求項１または２に記載の形状予測方法。
【請求項４】
前記相関関係に基づいて多変量解析法、または応答曲面法により前記形状の予測を行うこと、を特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の形状予測方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１つに記載の形状予測方法により予測した形状に基づいて、設計パターンデータに対するプロセス変換差補正を行い、露光パターンデータを作成すること、を特徴とするフォトマスクの製造方法。
【請求項６】
光近接効果補正を併せて行うこと、を特徴とする請求項５記載のフォトマスクの製造方法。
【請求項７】
請求項５または６に記載のフォトマスクの製造方法によりフォトマスクを作成し、前記フォトマスクを用いて露光すること、を特徴とする電子部品の製造方法。
【請求項８】
請求項１〜４のいずれか１つに記載の形状予測方法により予測した形状に基づいて、パターンデータを検証すること、を特徴とする電子部品の製造方法。
【請求項９】
コンピュータに、
入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて演算させ、
前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて演算させ、
入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて演算させ、
前記入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を実行させること、を特徴とする形状予測プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて演算させ、
前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて演算させ、
入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて演算させ、
前記入射量分布を表示させ、
前記表示に基づいて形状予測点を操作者が選定し、
前記選定された形状予測点における形状の予測を実行させること、を特徴とする形状予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、形状予測方法、フォトマスクの製造方法、電子部品の製造方法、および形状予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置などの成膜プロセスやエッチングプロセスなどにおいては、プラズマ処理による非常に高い精度の成膜やエッチングが行われている。      
しかしながら、近年の半導体装置などにおいては、パターンの微細化が目覚ましく、設計ルールが微細化するに伴い設計パターンをウェーハ上において所望の形状、寸法通りに転写することが困難になってきている。
【０００３】
ここで、フォトリソグラフィ工程およびエッチング工程においては、形成したいパターンの周辺に配置された他のパターンのレイアウト環境が、そのパターンの寸法精度に大きな影響を及ぼす。そのため、開口パターンの対向するエッジ間の距離に応じて段階的に定められた寸法変換差の値を用いるプロセス変換差補正処理が提案されている（特許文献１を参照）。
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示をされた技術は、線状のパターンに対しては形状予測の精度を向上させることができるが、非線状のパターン（例えば、パターンが断続的であったり、環状のパターンであったりする場合）に対しては、パターン形状などの影響を受けるために形状予測の精度向上に改善の余地があった。
【０００５】
また、プラズマ処理により形成されるパターンなどの形状を予測する技術が提案されている（特許文献２を参照）。    
しかしながら、特許文献２に開示をされた技術は、ウェーハ全面における形状予測を行うようにしている。そのため、近年の大型化、高集積化された半導体装置においては、解析データが膨大となるため演算に時間を要し、また、必要のない部分の演算をも行うことになるなど解析効率の向上に改善の余地があった。  
【特許文献１】特開２００４−３６３３９０号公報
【特許文献２】特開２００６−７４０４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、パターンの形状にかかわらず形状予測の精度を向上させることができ、かつ解析効率を向上させることができる形状予測方法、フォトマスクの製造方法、電子部品の製造方法、および形状予測プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて求め、前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて求め、入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて求め、前記入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を行うこと、を特徴とする形状予測方法が提供される。
【０００８】
また、本発明の他の一態様によれば、入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて求め、前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて求め、入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて求め、前記入射量分布を表示させ、前記表示に基づいて形状予測点を操作者が選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を行うこと、を特徴とする形状予測方法が提供される。
【０００９】
また、本発明の他の一態様によれば、上記の形状予測方法により予測した形状に基づいて、設計パターンデータに対するプロセス変換差補正を行い、露光パターンデータを作成すること、を特徴とするフォトマスクの製造方法が提供される。
【００１０】
また、本発明の他の一態様によれば、上記のフォトマスクの製造方法によりフォトマスクを作成し、前記フォトマスクを用いて露光すること、を特徴とする電子部品の製造方法が提供される。
【００１１】
また、本発明の他の一態様によれば、上記の形状予測方法により予測した形状に基づいて、パターンデータを検証すること、を特徴とする電子部品の製造方法が提供される。
【００１２】
また、本発明の他の一態様によれば、コンピュータに、入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて演算させ、前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて演算させ、入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて演算させ、前記入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を実行させること、を特徴とする形状予測プログラムが提供される。
【００１３】
また、本発明の他の一態様によれば、 コンピュータに、入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて演算させ、前記入射量予測点における入射量を前記入射角とプロセス条件データに基づいて演算させ、入射量分布を複数の前記入射量予測点における入射量に基づいて演算させ、前記入射量分布を表示させ、前記表示に基づいて形状予測点を操作者が選定し、前記選定された形状予測点における形状の予測を実行させること、を特徴とする形状予測プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、パターンの形状にかかわらず形状予測の精度を向上させることができ、かつ解析効率を向上させることができる形状予測方法、フォトマスクの製造方法、電子部品の製造方法、および形状予測プログラムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について例示をする。尚、各図面中、同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。  
図１は、本発明の実施の形態に係る形状予測方法を例示するためのフローチャートである。      
図２は、図１に例示をしたフローチャートの主要なステップにおける様子を例示するための模式図である。      
尚、図２（ｂ）、（ｃ）においては、色の濃い部分ほど入射物の入射量が少ないことを表している。    
図３は、比較例に係る形状予測方法を例示するための模式図である。尚、図３（ａ）は設計パターンの模式平面図、図３（ｂ）はウェーハ上に転写されたパターンの模式平面図である。
【００１６】
まず、図３に示す比較例に係る形状予測方法について説明をする。図３に示す形状予測方法は、本発明者が発明をするに至った過程で検討を加えたものである。    
図３（ａ）に示す設計パターンをそのままウェーハ上に転写すると、図３（ｂ）に示すようにライン長Ｌが短くなる。また、その他にも、設計上９０度のはずのコーナーが丸くなったり、ライン長Ｌが長くなったりするようなことも生じ得る。
【００１７】
このような現象を起こす要因の１つに、エッチングの影響（例えば、エッチング速度のパターン依存性など）などに起因するプロセス変換差と呼ばれているものがある。
【００１８】
半導体装置としての所望の電気特性を達成するため、パターンの断線やブリッジなどによる不良発生を抑制するためには、ウェーハ上において設計パターン通りの寸法を実現させる必要がある。そのため、寸法変換差を予め予測（形状予測）して、リソグラフィ工程で用いられるフォトマスク上のパターン形状を補正することが必要となる。
【００１９】
ここで、形成したいパターンの周辺に配置された他のパターンのレイアウト環境が、そのパターンの寸法精度に大きな影響を及ぼす。    
図４は、寸法変換差とスペース長Ｓとの関係を例示するための模式グラフ図である。    図４に示すように、スペース長Ｓが大きくなるに従い、寸法変換差も大きくなる。ただし、スペース長Ｓと寸法変換差とが必ずしも比例関係にあるとはいえない。そこで、形状予測を行う部分（以下、形状予測点という）におけるライン長Ｌとスペース長Ｓとに基づいて、予め段階的に定められた範囲から寸法変換差の値を選択して形状予測を行うようにすれば便利である。
【００２０】
表１は、ライン長Ｌとスペース長Ｓとに基づいて、段階的に定められた寸法変換差の値を例示するための表である。この場合、寸法変換差の値は、予め実験などを行い求めるようにしている。尚、ライン長Ｌは、２００ｎｍ（ナノメートル）の場合である。    
【表１】
2009086293.tif 000003
このように、周辺に配置された他のパターンとのレイアウト環境をも考慮すれば、形状予測の精度を向上させることができる。しかしながら、実際のパターンの形状は、図３に例示をした線状のパターン形状のみとは限らず、パターンの形状が非線状となった場合には、形状予測に誤差が生ずることになる。
【００２１】
図５は、パターンの形状が非線状となる場合を例示するための模式図である。尚、図５（ａ）はパターン形状が断続的な場合、図５（ｂ）はパターン形状が環状の場合である。  図５（ａ）に示すように、隣接するパターンが途切れた部分におけるスペース長Ｓ１は、隣接するパターンが存在する部分におけるスペース長Ｓ２よりも長くなる。そのため、スペース長Ｓ１に基づいて上記の表１などから寸法変換差の値を求めるようにすれば、誤差が生じることになる。    
同様に、図５（ｂ）に示すものの場合においても、スペース長Ｓ３、Ｓ４の長さが異なるので、それに基づいて求められる寸法変換差の値に誤差が生じることになる。
【００２２】
また、このような形状予測をウェーハ全面において行うようにすれば、近年の大型化、高集積化された半導体装置においては、解析データが膨大となるため演算に多大の時間を要することになる。また、形状が適正であることが予想され解析する必要のない部分の演算をも行うことになり、解析効率が低下するおそれもある。
【００２３】
本発明者は検討の結果、パターンデータ（例えば、設計パターンデータやリソグラフィーシミュレーション後の配線パターンデータなど）に基づいて入射角を求め、入射角とプロセス条件データ（例えば、入射物の角度分布など）とから入射量とその分布を求め、前記入射量と形状の実測値との相関関係を解析することで、形状予測するようにすれば、パターンの形状にかかわらず形状予測の精度を向上させることができるとの知見を得た。また、所定の閾値を設けるなどして形状予測点を選定するようにすれば、演算時間を大幅に短縮することができ、解析効率も大幅に改善することができるとの知見を得た。
【００２４】
次に、図１、図２に戻って、本発明の実施の形態に係る形状予測方法を例示する。尚、説明の便宜上、ウェーハ上に形成された薄膜がレジストパターンをマスクとして、エッチングされる場合を例にとって説明をする。
【００２５】
図１に示すように、まず、パターンデータから、スペース長Ｓ、ライン長Ｌ、高さＨ、パターンのレイアウト環境などのデータが抽出される（ステップＳ１０ａ）。    
この場合、パターンデータは、設計時の設計パターンデータであってもよいし、リソグラフィーシミュレーション後の配線パターンデータなどのような他のパターンデータであってもよい。
【００２６】
また、プロセス条件データから入射物の角度分布などのデータが抽出される（ステップＳ１０ｂ）。    
図２（ａ）は、パターンのレイアウトデータの一例を例示するための模式図である。
【００２７】
次に、入射量予測点における入射角をパターンデータ（スペース長Ｓや高さＨなど）に基づいて演算し、入射量予測点における入射量を入射角とプロセス条件データに基づいて演算し、入射量分布を複数の入射量予測点における入射量に基づいて演算する（ステップＳ１１）。    
図２（ｂ）は、入射量分布の様子を例示するための模式図である。尚、色の濃い部分ほど入射物の入射量が少ないことを表している。
【００２８】
次に、入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定する（ステップＳ１２）。    
例えば、入射量の分布と所定の閾値とに基づいて形状予測点を選定するようにすることもできるし、製造履歴データなどにより危険部位が予め予想できる場合には、その部分を形状予測点として選定することもできる。
【００２９】
次に、選定された形状予測点における具体的な形状が演算され、形状の予測が行われる（ステップＳ１３）。      
図２（ｃ）は、形状予測点の選定と、選定された形状予測点における具体的な形状の演算結果を例示するための模式図である。尚、色の濃い部分ほど入射物の入射量が少ないことを表している。    
例えば、予め定められた閾値に基づいて、入射量の多い部分と少ない部分とを選定し、その部分における具体的な形状の演算を行う。図２（ｃ）の右側の図は、入射量の多い部分の演算結果を表し、図２（ｃ）の左側の図は、入射量の少ない部分の演算結果を表している。
【００３０】
次に、前述の各ステップの内容を詳細に例示する。        
まず、パターンデータから求められる入射角について例示をする。        
図６は、入射角を例示するための模式図である。また、図６（ａ）は模式断面図、図１（ｂ）は模式平面図、図６（ｃ）はパターンが断続的な場合を例示するための模式平面図である。尚、図６（ａ）は、図６（ｂ）におけるＡ−Ａ矢視断面図である。
【００３１】
図６に示すように、入射角はトレンチ（溝部）Ｔの底面の入射量予測点Ｂにおいて演算するものとした。尚、入射量予測点Ｂの位置と数は、求めようとする入射量分布の精密度などに応じて適宜変更することができる。
【００３２】
入射角は、入射量予測点Ｂを中心として出る半直線が動くことで形成される球面のうち、半直線が近接するレジストパターン３や絶縁膜２のパターンと干渉しない部分の角度とする。そのため、入射角は、立体角で表される。このような入射角は、パターンデータに基づいて求めることができる。
ここで、説明の便宜上、前述のようにして形成される「立体」のうちの代表的な断面を用いて入射角をさらに説明する。尚、代表的な断面における角度は、平面角で表されることになる。
【００３３】
例えば、ウェーハ１の主面と垂直な方向における角度（平面角）は、図６（ａ）に示すようにθ１となる。また、ウェーハ１の主面と平行な方向における角度（平面角）は、図１（ｂ）に示すようにθ２となる。
【００３４】
この場合、隣接するパターンに途切れた部分がある場合には、図６（ｃ）に示すようにθ３の分だけ大きくなることになる。そして、隣接するパターンに途切れた部分がある場合には、ウェーハ１の主面と垂直な方向においても、図６（ａ）に示すようにθ４の分だけ大きくなることになる。
【００３５】
また、ウェーハ１の主面と垂直な方向における角度θ１は、スペース長Ｓとパターンの高さＨにより変動する。すなわち、スペース長Ｓが長くなれば角度θ１は大きくなり、高さＨが低くなれば角度θ１は大きくなる。
【００３６】
図７は、高さＨとスペース長Ｓとが、ウェーハ１の主面と垂直な方向における角度θ１に与える影響を例示するための模式グラフ図である。尚、図中のＨ１〜Ｈ３の線図は、高さＨ毎にスペース長Ｓとウェーハ１の主面と垂直な方向における角度θ１との関係を解析したものであり、Ｈ１は高さＨが５０ｎｍ（ナノメートル）程度、Ｈ２は高さＨが１００ｎｍ（ナノメートル）程度、Ｈ３は高さＨが１５０ｎｍ（ナノメートル）程度の場合である。
【００３７】
図７に示すように、スペース長Ｓが長くなれば角度θ１は大きくなり、スペース長Ｓが同じであっても高さＨが低くなれば角度θ１は大きくなる。    
このように、高さＨ毎にスペース長Ｓとウェーハ１の主面と垂直な方向における角度θ１との関係を予め解析しておけば、高さＨをパラメータとして角度θ１を容易に演算することができる。
【００３８】
次に、入射量と入射量分布について例示をする。        
入射角は、入射量予測点Ｂにおける入射物（例えば、ラジカルやイオンなど）の入射量に影響を与え、形状が変化する（パターン寸法が変動する）要因となる。すなわち、入射角が大きくなればその分だけ入射量予測点Ｂに入射可能となる入射物の量が増えることになり、エッチング量が増加してライン長Ｌが短くなりやすくなる。
【００３９】
そのため、形状予測において入射角を考慮するものとすれば、比較例の場合に比べて多方向のレイアウト環境を反映した形状予測をすることができるので、パターンの形状にかかわらず形状予測の精度を向上させることができる。
【００４０】
また、本実施の形態においては、入射物の角度分布をも考慮して入射量を求め形状予測を行うようにしている。ここで、入射物としては、例えば、反応性ガスをプラズマ状態にして発生させたラジカルＲやイオンＩを例示することができる。
【００４１】
この場合、スペース長Ｓ、ライン長Ｌ、高さＨ、レイアウト環境などはパターンデータから知ることができ、入射物の角度分布、ラジカルＲとイオンＩの割合などはプロセス条件データから知ることができる。すなわち、入射物の入射量はパターンデータ、プロセス条件データに基づいて求めることができることになる。
【００４２】
図８、図９は、入射物の角度分布を例示するための模式図である。      
図８に示すように、イオンＩは、拡がりが小さく垂直な方向の角度分布を持って入射量予測点Ｂに入射する。一方、図９に示すようにラジカルＲは、拡がりが大きくほぼ等方的な角度分布を持って入射量予測点Ｂに入射する。
【００４３】
そのため、トレンチＴの上方（開口部付近）においては、ラジカルＲの方が多く入射しやすく、拡がりが小さく垂直な方向の角度分布を持つイオンＩは、トレンチＴの底面にも比較的容易に入射することができる。このように、入射物の角度分布とトレンチＴの深さ、アスペクト比などを考慮することで入射量の予測精度を向上させることができる。
【００４４】
また、図８においては、入射量予測点Ｂへの直接入射成分を例示しているが、トレンチＴの側壁面でのＮ次反射成分をも含むようにすることができる。
【００４５】
また、ドライエッチング装置においては、その方式によりエッチングに用いられるラジカルＲとイオンＩの割合が異なる。例えば、ＣＤＥ（Chemical Dry Etching)装置においてはラジカルＲが主体のエッチングが行われ、反応性イオンエッチングにおいてはラジカルＲとイオンＩの相乗効果によりエッチングが行われる。そのため、エッチングに用いられるラジカルＲとイオンＩの割合をも考慮して入射物の入射量を求めるようにすることもできる。
【００４６】
また、ドライエッチングのプロセス条件によっても入射物の入射量が変化し得る。例えば、処理圧力が高ければイオンＩとガス粒子との衝突頻度が高くなり、角度分布が拡がりやすくなる。一方、処理圧力が低くければ、イオンＩとガス粒子との衝突頻度が低くなるので、角度分布が狭くなりやすくなる。そのため、ドライエッチングのプロセス条件をも考慮して入射物の入射量を求めるようにすることもできる。
【００４７】
このように入射角、入射物の角度分布などを考慮して入射量予測点Ｂにおける入射物の入射量を求めるようにすれば、入射量分布の精度を向上させることができる。
【００４８】
そして、予め定められた複数の入射量予測点Ｂにおいて入射物の入射量を求めれば、入射量分布が得られることになる。すなわち、入射量分布を複数の入射量予測点Ｂにおける入射量に基づいて求めることができる。
【００４９】
次に、形状予測点の選定について例示をする。      
形状予測をウェーハ全面において行うようにすれば、近年の大型化、高集積化された半導体装置においては、解析データが膨大となるため演算に多大の時間を要することになる。また、形状が適正であることが予想され解析する必要のない部分の演算をも行うことにもなり、解析効率が低下するおそれもある。
【００５０】
そのため、本実施の形態においては、形状予測点を選定し、選定された形状予測点における形状のみを演算するようにしている。この場合、選定された形状予測点のみで具体的な形状が演算されるので、演算にかかる負荷を大幅に軽減することができる。
【００５１】
形状予測点の選定は、前述のようにして求められた入射量分布と、予め定められた所定の閾値とに基づいて行うようにすることができる。前述したように入射量が多くなればエッチング量が増加してライン長Ｌが短くなりやすくなる。また、入射量が少なくなればエッチング量が減少してライン長Ｌが長くなりやすくなる。そのため、実験や経験則などにより決められた閾値を用いれば、入射量分布から不良発生が予想される危険部位を選定することができる。
【００５２】
また、製造履歴データなどにより危険部位が予め予想できる場合には、その部分を形状予測点として選定することもできる。例えば、以前にエッチングを行った類似のパターンを有するウェーハの製造履歴データなどに基づいて危険部位を特定し、それにより形状予測点を選定することができる。    
また、閾値による選定と製造履歴データなどによる選定とを組み合わせることで形状予測点を選定することもできる。
【００５３】
次に、形状予測点における形状の予測について例示をする。    
図１０は、形状予測点における形状の予測について例示をするための模式図である。    前述のようにして選定された形状予測点において、具体的にパターンの形状を演算して形状の予測を行う。
【００５４】
図１０に示すように、形状の演算位置Ｃをレジストパターン３の表面から下方（ウェーハ１の方向）に向けて寸法ｈの位置とする。そして、形状予測を行うにあたり演算位置Ｃにおける入射角を前述した入射量予測点Ｂの場合と同様にして求める。
この際、ウェーハ１の主面と垂直な方向における角度θ５については、スペース長Ｓが設計時に決定されるので、寸法ｈを変数とした関数とすることができる。そのため、平面角である角度θ５を包含する関係にある立体角である入射角も寸法ｈを変数とした関数θ（ｈ）とすることができる。    
そして、入射角と入射物の角度分布などから求められる入射量も寸法ｈを変数とした関数Ｗ（ｈ）とすることができる。
【００５５】
その結果、例えば、形状変化量としての寸法変換差ＣＤを以下の（１）式のような関数式で表すことができる。
【００５６】
寸法変換差ＣＤ＝α＋β×入射量Ｗ（ｈ）  ・・・（１）    
尚、α、βは係数であり、以下に説明をする回帰分析法などにより決定することができる。
【００５７】
回帰分析法により、（１）式の係数α、βを決定する際には、最小二乗法を用いることができる。すなわち、寸法変換差の実測値（実験値）と演算値との差の二乗平均が最小となるような係数α、βを求めるようにする。また、この際、実測値との誤差が最小となるような寸法ｈを選択して前述の演算を行うようにすることもできる。
【００５８】
また、形状の演算位置ＣをトレンチＴの側壁部分としているが、演算位置ＣをトレンチＴの底面部分にすれば、底面部分の形状を演算することができる。
【００５９】
図１１は、寸法変換差の実測値（実験値）を例示するための模式グラフ図である。  
図１１に示すような寸法変換差の実測値（実験値）を所定の寸法ｈ毎に測定し、データベース化しておけば、前述の係数α、βの決定を円滑に行うことができる。
【００６０】
図１２は、寸法変換差の式による値と実測値（実験値）との関係を例示するための模式グラフ図である。尚、グラフ図中の「●」は寸法変換差の実測値（実験値）を表し、「直線」は寸法変換差の関数式（（１）式）を表している。
【００６１】
図１２からは、回帰分析法により求めた寸法変換差の式による寸法変換差の値と、寸法変換差の実測値（実験値）とが近似していることがわかる。そのため、寸法変換差の式を用いて寸法変換差を求め、形状予測点における形状の予測を行うようにすれば、精度の高い形状予測を行うことができる。
【００６２】
尚、係数α、βの値は、種々の具体的条件下で測定された寸法変換差の実測値（実験値）に基づいて適宜決定される。
【００６３】
また、入射量に基づいて、段階的に寸法変換差の値を定めるようにすることもできる。  例えば、回帰分析法などを用いて寸法変換差を段階的に求めるようにすれば、実測値（実験値）からの乖離を少なくすることができる。そして、段階的に定められた寸法変換差の値に基づいて、形状予測点における形状の予測を行うようにすれば、精度の高い形状予測を行うことができる。
【００６４】
また、解析方法として多変量解析法の一種である回帰分析法を例示したが、これに限定されるわけではない。例えば、その他の多変量解析法、応答曲面法などを用いて入射量と寸法変換差の実測値（実験値）との相関関係を解析することでコンパクトモデル化を行い、そのモデルに基づいて種々の具体的条件下における形状予測を行うことができる。
【００６５】
また、前述したものでは、形状予測点の選定を入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて行うようにしているが、操作者が形状予測点の選定を行うようにすることもできる。
【００６６】
その場合は、前述したものと同様にして、入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて求め、入射量予測点における入射量を入射角とプロセス条件データに基づいて求め、入射量分布を複数の入射量予測点における入射量に基づいて求める。そして、求められた入射量分布を表示装置などに表示させ、その表示内容に基づいて形状予測点を操作者が選定し、選定された形状予測点における形状の予測を行うようにすればよい。      そのようにすれば、操作者が有する経験をも反映させることができる。
【００６７】
以上説明したように、本実施の形態によれば、パターンの形状にかかわらず形状予測の精度を向上させることができる。そのため、パターンが変形することによる電気特性の劣化、パターンのブリッジや断線などを抑制することができ品質の向上とともに生産性をも向上させることができる。  
また、危険点などの抽出も的確に行うことができるので、設計パターンデータの検証精度を向上させることもできる。
【００６８】
また、形状予測点を選定し、選定された形状予測点における形状のみの演算を行うようにしているため、演算にかかる負荷を大幅に軽減させることができ、解析効率を向上させることもできる。
【００６９】
次に、本発明の実施の形態に係るフォトマスクの製造方法について例示をする。    
図１３は、本発明の実施の形態に係るフォトマスクの製造方法について例示をするためのフローチャート図である。尚、ステップＳ２０〜Ｓ２４に関しては、前述した形状予測方法と同様であるので、その説明は適宜省略する。
【００７０】
まず、設計パターンデータ（ウェーハ上に形成されるパターンのデータ）を作成する（ステップＳ２０）。    
次に、設計パターンデータから、スペース長Ｓ、ライン長Ｌ、高さＨ、パターンのレイアウト環境などのデータが抽出される。また、プロセス条件データから入射物の角度分布などのデータが抽出される（ステップＳ２１）。
【００７１】
次に、スペース長Ｓや高さＨなどのデータから入射角が演算され、入射角と入射物の角度分布などのデータとから入射量とその分布が演算される（ステップＳ２２）。    
次に、形状予測点を選定する（ステップＳ２３）。    
この場合、例えば、入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定するようにすることができる。
【００７２】
次に、選定された形状予測点における具体的な形状が演算され、形状の予測が行われる（ステップＳ２４）。        
この場合、例えば、寸法変換差の実測値（実験値）と、入射量をパラメータとした寸法変換差の演算式と、の相関関係が解析され、解析により求められた演算式に基づいて寸法変換差の予測値を演算して形状の予測を行うようにすることができる。      
尚、入射角、入射量の演算や相関関係の解析、形状予測点の選定などについては、前述したものと同様のためその説明は省略する。
【００７３】
次に、求められた形状（寸法変換差の値）を用いてプロセス変換差補正を行う（ステップＳ２５）。      
この場合、光近接効果補正を併せて行うようにすることもできる。尚、光近接効果補正に関しては、既知の技術を適用させることができるので、その説明は省略する。    
また、補正後の設計パターンデータに設計ルールを満たさない部分がある場合には、設計パターンデータの修正が行われ、修正後のデータに対して再度プロセス変換差補正や光近接効果補正を行うようにすることができる。
【００７４】
次に、補正後の設計パターンデータから露光パターンデータを作成する（ステップＳ２６）。    
以上のように、前述した形状予測方法により予測された形状（寸法変換差）に基づいて、設計パターンデータに対する補正が行われ、露光パターンデータが作成される。
【００７５】
次に、作成された露光パターンデータに基づいて、エッチングによりフォトマスクを作成する（ステップＳ２７）。
【００７６】
図１４は、フォトマスクの製造方法のブロック図である。    
図１４に示すように、設計パターンデータに対してプロセス変換差補正を行うことで露光パターンデータを作成する。その際、前述したような入射量の演算を行い、それと実測値との相関関係を解析し、それに基づいて形状予測（寸法変換差予測）を行うようにする。
【００７７】
本実施の形態によれば、パターンの形状にかかわらず形状予測の精度を向上させることができるので、的確な補正を行うことができる。そのため、寸法変換差の少ないフォトマスクを得ることができる。また、危険点の抽出、配線抵抗容量計算なども的確に行うことができるので、製品歩留まりに優れたフォトマスクを得ることができる。
【００７８】
次に、本発明の実施の形態に係る電子部品の製造方法を半導体装置の製造方法を例にとり説明する。      
半導体装置の製造方法は、成膜・レジスト塗布・露光・現像・エッチング・レジスト除去などによりウェーハ上にパターンを形成する工程、検査工程、洗浄工程、熱処理工程、不純物導入工程、拡散工程、平坦化工程などの複数の工程を繰り返すことにより実施される。そして、このような半導体装置の製造方法において、前述したフォトマスクの製造方法によりフォトマスクが製造され、また、そのようにして製造されたフォトマスクを用いて露光が行われる。また、前述した形状予測方法により予測された形状に基づいて、危険点の抽出などの設計パターンデータの検証が行われる。    
尚、前述した形状予測方法、フォトマスクの製造方法以外のものは、既知の各工程の技術を適用することができるので、その説明は省略する。
【００７９】
図１５は、フォトマスクの製造と露光とを例示するためのブロック図である。    
図１５に示すように、設計パターンデータに対して形状予測（寸法変換差予測）によるプロセス変換差補正を行い、補正後の設計パターンデータから露光パターンデータを作成する。この場合、光近接効果補正を併せて行うようにすることもできる。そして、露光パターンデータに基づいてフォトマスクを作成し、そのフォトマスクを用いて露光・現像・エッチング・レジスト除去などを行いウェーハ上にパターンを形成する。この場合、補正後の設計パターンデータから危険点を抽出したり、配線抵抗容量計算をしたりする際の精度を向上させることができる。
次に、本実施の形態に係る形状予測プログラムについて例示をする。    
本実施の形態に係る形状予測プログラムは、コンピュータに、入射物の入射量に基づいた形状予測方法を実行させるためのものである。
図１６は、本発明の実施の形態に係る形状予測プログラムの動作手順を例示するためのフローチャートである。    
まず、コンピュータに入力されたパターンデータから、スペース長Ｓ、ライン長Ｌ、高さＨ、パターンのレイアウト環境などのデータが抽出される。また、プロセス条件データから入射物の角度分布などのデータが抽出される（ステップＳ１００）。    
この場合、パターンデータは、設計時の設計パターンデータであってもよいし、リソグラフィーシミュレーション後の配線パターンデータなどのような他のパターンデータであってもよい。
次に、入射量予測点における入射角をパターンデータ（スペース長Ｓや高さＨなど）に基づいて演算し、入射量予測点における入射量を入射角とプロセス条件データに基づいて演算し、入射量分布を複数の入射量予測点における入射量に基づいて演算する（ステップＳ１０１）。
【００８０】
次に、入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて形状予測点を選定する（ステップＳ１０２）。      
次に、選定された形状予測点における具体的な形状が演算され、形状の予測が行われる（ステップＳ１０３）。
【００８１】
この場合、例えば、コンピュータに入力された寸法変換差の実測値（実験値）と、入射量をパラメータとした寸法変換差の演算式と、の相関関係が解析され、解析により求められた演算式に基づいて寸法変換差の予測値を演算して形状の予測を行うようにすることができる。
【００８２】
尚、入射角、入射量の演算や相関関係の解析、形状予測点の選定などについては、前述したものと同様のためその説明は省略する。また、コンピュータ、入力装置、表示装置などの構成も既知の技術を適用することができるので、その説明は省略する。
【００８３】
また、前述したものでは、形状予測点の選定を入射量分布と、所定の閾値または製造履歴データと、に基づいて行うようにしているが、操作者が形状予測点の選定を行うようにすることもできる。
【００８４】
その場合は、前述したものと同様にして、入射量予測点における入射角をパターンデータに基づいて演算し、入射量予測点における入射量を入射角とプロセス条件データに基づいて演算し、入射量分布を複数の入射量予測点における入射量に基づいて演算する。そして、入射量分布を表示装置などに表示させ、その表示内容に基づいて形状予測点を操作者が選定、入力し、選定（入力）された形状予測点における形状の予測を実行させるようにすればよい。そのようにすれば、操作者が有する経験をも反映させることができる。
【００８５】
また、説明の便宜上、本発明の実施の形態に係る形状予測方法、フォトマスクの製造方法、電子部品の製造方法、形状予測プログラムを半導体装置の製造に用いる場合を例にとり説明したが、本発明はこれに限定されるわけではない。例えば、液晶表示装置の製造（例えば、カラーフィルタやアレイ基板の製造）におけるパターンの形成などのようにフォトリソグラフィ技術を用いる電子部品の製造にも広く適用させることができる。
【００８６】
また、本発明の実施の形態に係る形状予測方法、フォトマスクの製造方法、電子部品の製造方法、形状予測プログラムをパターンのエッチングを例にとり説明をしたが、本発明はこれに限定されるわけではない。例えば、ウェーハや電子部品の成膜などにも適用させることができる。
【００８７】
図１７は、エッチングとスパッタリング（成膜）の場合における入射物の入射量について例示するための模式図である。      
尚、図１７（ａ）はエッチングの場合、図１７（ｂ）はスパッタリング（成膜）の場合である。また、上側の図は模式平面図、下側の図は模式側面図である。
【００８８】
図１７（ａ）に例示をするエッチングの場合は、プラズマＰ中で生成されたラジカルやイオンなどのプラズマ生成物がウェーハ１の表面に向かって飛来し入射物となる。この時、レジストパターン３や絶縁膜２のパターンと干渉しないラジカルやイオンなどのプラズマ生成物Ｒ１のみがトレンチＴ内に入射し、トレンチＴ内のエッチングが進行する。一方、レジストパターン３や絶縁膜２のパターンと干渉するラジカルやイオンなどのプラズマ生成物Ｒ２はトレンチＴ内に入射できず、トレンチＴ内のエッチングには寄与しない。    そのため、前述したように、トレンチＴ内のエッチングに寄与する入射物の入射量を入射角に基づいて求めることができ、形状の予測ができることになる。
【００８９】
図１７（ｂ）に例示をするスパッタリング（成膜）の場合は、プラズマ中の正イオンによりターゲット１０からはじき出されたターゲット原子がウェーハ１の表面に向かって飛来し入射物となる。この時、ウェーハ１表面の溝部分に入射するターゲット原子１０ａにより溝内部の成膜が進行する。一方、装置内の構造物１１と干渉するターゲット原子１０ｂや、ウェーハ１表面における干渉で溝部分に入射できなかったターゲット原子１０ｃは溝内部の成膜には寄与しない。
そのため、この場合においても、溝内部の成膜に寄与する入射物の入射量を入射角に基づいて求めることができ、形状（ステップガバレッジ）の予測ができることになる。    
また、装置内の構造物１１と干渉する場合は、装置内の構造物の位置データなどがプロセス条件データとして入力されており、これを考慮して入射量の演算がされる。    
尚、図１７（ａ）に例示をするエッチング装置、図１７（ｂ）に例示をするスパッタリング装置は、既知の技術を適用させることができるので、その説明は省略する。      
このように、本発明は、スパッタリング（成膜）にも適用させることができ、形状の予測をすることができる。
【００９０】
また、トレンチＴ内のエッチングに限られるわけではなく、コンタクトホールのエッチング、コンタクトホールや配線の埋め込みなどにも適用させることができる。
【００９１】
また、設計パターンデータのみならず、他のパターンデータに基づいて形状予測を行うようにすることもできる。例えば、リソグラフィーシミュレーション後の配線パターンデータに基づいてエッチングやスパッタリング（成膜）などにおける形状予測を行うようにすることもできる。
【００９２】
以上、本発明の実施の形態について例示をした。しかし、本発明はこれらの記述に限定されるものではない。    
前述の実施の形態に関して、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。    
また、前述した各実施の形態が備える各要素は、可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明の実施の形態に係る形状予測方法を例示するためのフローチャートである。
【図２】図１に例示をしたフローチャートの主要なステップにおける様子を例示するための模式図である。
【図３】比較例に係る形状予測方法を例示するための模式図である。
【図４】寸法変換差とスペース長との関係を例示するための模式グラフ図である。
【図５】パターンの形状が非線状となる場合を例示するための模式図である。
【図６】入射角を例示するための模式図である。
【図７】高さとスペース長とが、ウェーハの主面と垂直な方向における角度に与える影響を例示するための模式グラフ図である。
【図８】入射物の角度分布を例示するための模式図である。
【図９】入射物の角度分布を例示するための模式図である。
【図１０】形状予測点における形状の予測について例示をするための模式図である。
【図１１】寸法変換差の実測値（実験値）を例示するための模式グラフ図である。
【図１２】寸法変換差の式による値と実測値（実験値）との関係を例示するための模式グラフ図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係るフォトマスクの製造方法について例示をするためのフローチャート図である。
【図１４】フォトマスクの製造方法のブロック図である。
【図１５】フォトマスクの製造と露光とを例示するためのブロック図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る形状予測プログラムの動作手順を例示するためのフローチャートである。
【図１７】エッチングとスパッタリング（成膜）の場合における入射物の入射量について例示するための模式図である。
【符号の説明】
【００９４】
１  ウェーハ、２  絶縁膜、３  レジストパターン、Ｂ  入射量予測点、Ｃ  演算位置、Ｈ  高さ、ｈ  寸法、Ｉ  イオン、Ｌ  ライン長、Ｒ  ラジカル、Ｒ１  プラズマ生成物、Ｒ２  プラズマ生成物、Ｓ  スペース長、θ１〜θ５  角度  
【図１】
2009086293.tif 000004
【図３】
2009086293.tif 000005
【図４】
2009086293.tif 000006
【図５】
2009086293.tif 000007
【図６】
2009086293.tif 000008
【図７】
2009086293.tif 000009
【図８】
2009086293.tif 000010
【図９】
2009086293.tif 000011
【図１０】
2009086293.tif 000012
【図１１】
2009086293.tif 000013
【図１２】
2009086293.tif 000014
【図１３】
2009086293.tif 000015
【図１４】
2009086293.tif 000016
【図１５】
2009086293.tif 000017
【図１６】
2009086293.tif 000018
【図１７】
2009086293.tif 000019
【図２】
2009086293.tif 000020