(57)【要約】本開示は画素データの再サンプリングに関し、特定のアプリケーションはマイクロリソグラフィである。本開示は特に、変調器がラスタライズ画像上を横断する方法に応じてラスタライズ画像から変調器画素を抽出することに関する。
2012511168.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
再サンプリングされて印刷可能な画素を生成しうる中間画素表現のメモリ削減要件を有するラスタライズされたパターン表現の精度を向上させる方法であって、
白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素としてベクトルデータをラスタライズすることから生成される複数の中間画素をコンピュータ可読メモリに記憶すること、
前記ベクトルデータから計算し、前記グレイスケール画素の少なくとも一部に対するエッジ・ジオメトリ・データを前記メモリに記憶することであって、前記エッジ・ジオメトリ・データは前記グレイスケール画素内のパターンエッジ配置を定義する、前記記憶すること、を含む方法。
【請求項２】
前記中間画素を再サンプリングして前記エッジ・ジオメトリ・データを用いて印刷可能な画素を生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記エッジ・ジオメトリ・データは前記中間画素を白色、黒色、およびグレイスケールとして識別するコーディングデータから独立したチャンネルに記憶される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記エッジ・ジオメトリ・データの基準が前記中間画素を白色、黒色、およびグレイスケールとして識別するコーディングデータとともに記憶される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
前記グレイスケール画素内の前記パターンエッジ配置を定義する前記エッジ・ジオメトリ・データは、前記グレイスケール画素のグレイスケール値と組み合わせられる場合、エッジ位置および角度の推定を可能にする勾配を含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
グレイスケール画素内に含まれるコーナーの勾配を計算すること、
前記コーナーの領域に等しい前記画素の領域を定義するエッジ配置によって前記コーナーを表わすこと、をさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記コーナーの勾配を計算することは前記コーナーを含む前記画素に隣接する少なくとも２つの中間画素からの情報を使用することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記中間画素はエッジを表わすグレイスケール画素とコーナーを表わすグレイスケール画素とをさらに区別する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記黒色画素または白色画素のエッジと一致するエッジ配置を有する少なくとも１つの黒色画素または白色画素を有する前記エッジ・ジオメトリ・データを記憶することをさらに含む、請求項１または５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
特定加工対象物の複数の印刷パスで印刷可能な画素を生成するために再生なしで再サンプリングする前記中間画素を使用することであって、前記複数の印刷パスは互いに相殺される画素格子を使用する、前記中間画素を使用することをさらに含む、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記加工対象物間の差を補償するために様々な変換を必要とする複数の加工対象物に対して再生なしで前記中間画素を使用することをさらに含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記中間画素表現は印刷可能な画素の約５〜１０倍のメモリを必要とするが、チップの二次元マイクロリソグラフィパターンに対するパターンを記憶するときに前記印刷可能な画素の分解能の少なくとも６４倍の分解能を提供する、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１〜１２のいずれからも独立して、あるいはこれらの請求項のいずれかに従属して存在する、ベクトルデータのラスタリゼーションから中間画素表現を作成する方法であって、
プロセッサを用いて階層的に表現された設計データ要素を補完して階層的に表現された設計データ要素によって表わされる二次元領域の一部を識別する空間インデックスデータ要素を生成すること、
タイル内の特定領域に対して、前記空間インデックスデータ要素を用いて関連する階層的に表現された設計データ要素を選択し、前記選択された階層的に表現された設計データ要素を展開すること、
前記展開された階層的に表現された設計データ要素を処理して白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素を生成すること、
中間画素として、前記白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素を記憶すること、を含む方法。
【請求項１４】
設計セルレベルで記憶される、セルからの前記空間インデックス情報とセル境界情報とを生成することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
データ言語フォーマット拡張を使用して前記空間インデックスデータ要素を記憶することをさらに含む、請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項１６】
複数のタイルを処理して前記中間画素表現を並列に生成することをさらに含み、前記複数のタイルのそれぞれは一連のプロセッサの各プロセッサによって処理される、請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は画素データの再サンプリングに関し、一態様はマイクロリソグラフィである。特に、本開示は、変調器がラスタライズ画像全体に渡って処理する方法に従ってラスタライズ画像から変調画素を抽出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、２００８年１２月５日に出願された米国特許仮出願第６１／２００，９６７号の便益を主張するものである。
マイクロリソグラフィは放射線感受性層を有する加工対象物、すなわち典型的には露光装置で使用されるフォトマスクに対し、あるいは直接ウエハまたは基板に対し回路設計（いわゆるジオメトリ）を書き込むプロセスである。リソグラフィ書込み装置は、レーザまたは荷電ビームを用いてジオメトリを加工対象物に書き込んでレジスト層を露光する。この露光によってレジストの分子組成が変化する。ポジレジストの現像プロセス中に、露光されたいかなるレジストも除去される。一部のアプリケーションでは、ネガレジストが使用されて露光されなかったレジストが現像において除去される。
【０００３】
フォトマスクは、電子回路の微細な画像を含む高精度プレートである。フォトマスクは典型的に、片側にクロムの層を有する非常に平坦な石英片またはガラス片から作られる。クロムにおいてエッチングされるのは、電子回路設計の部分である。このマスク上の回路設計もジオメトリと呼ばれることがある。
【０００４】
フォトマスクは、主にＩＣ（集積回路）を作るためにウエハ製造で使用される。ＩＣは、コンピュータ、計算機、車両、カメラ、およびステレオなどの多くの製品で使用される。また、フォトマスクは、フラット・パネル・ディスプレイ、薄膜ヘッド、ＰＣ基板などを作るために使用される。
【０００５】
開発中、情報をデジタル的に記憶するツールを用いて顧客が回路を設計する。この後、顧客は、各層の設計を含むデジタル化データをマスクメーカーまたは直接書込みベンダーに送る。データは、インターネットまたは専用回線を経由してディスク、磁気テープに送られうる。
【０００６】
マスクメーカーは、顧客のデータを受け取り、マスクを作る実際のツールまたはシステムに合わせてこれをフォーマットする。これには、データの破砕(fracturing)、必要に応じたデータのサイジング、必要に応じたデータの回転、基準および内部基準マークの追加、ならびにマスクにすべての様々なパターンを配置する命令を含むジョブデックの作成を含む。
【０００７】
データの破砕は、顧客データを書込みツールが理解しうる言語に翻訳することを意味する。書込みシステムでは典型的に、長方形、台形、および／または三角形が使用される。顧客データは、これらの形状に分割（破砕）される。破砕データを有するジョブデックはデータ媒体に格納され、書込み領域に送られるかまたはネットワークソフトウェアを用いて直接マシンにダウンロードされる。
【０００８】
パターンの印刷が可能になる前に、さらなるパターン処理が必要である。ジオメトリは、ツールの書込み順序に合わせて空間的に認識される。一部のシステムでは、これは、露光システムによって画像化される画素にジオメトリをレンダリングすることを意味する。他のシステムでは、これは、ジオメトリをベクトル成形ビーム（vector shaped beams:ＶＳＢ）またはレーザースキャニングに適したフォーマットに変換することを意味する。
【０００９】
画素ベースの露光システムでは、印刷される画素の数はパターンがカバーする面積に比例する。画素の数が一定であっても、パターンの処理に必要な計算資源に著しい差がありうる。資源需要はパターンに大きく依存し、それゆえ、パターン処理システムの部品サイジングが複雑になる。
【００１０】
同じパターンが複数回印刷される態様では、同じマスク／基板（マルチパス印刷）あるいは個別のマスク／基板のいずれに対しても、たとえ印刷される実際のパターンが部分ごとに異なる可能性があっても各印刷に対するパターン処理全体を反復しないことが望ましい。
【００１１】
開示された技術は、プロセッサを用いてデータ処理アーキテクチャを導入することによって、画素ベースの露光システムに関する上記２つの問題に有効に対処する。このプロセッサは、実際に印刷された画素、いわゆる変調画素マップ（modulator pixel map:MPM）を生成する中間画素、いわゆる幾何学的画素マップ（Geometrical Pixel Map:GPM）を生成するためのものである。
【００１２】
これ以降、データ処理アーキテクチャをデータ経路と呼ぶ。データ経路は、ライターシステムの変調画素によって印刷される画像についての設計者の記述を変換するように体系化された演算実行部、データ輸送、データ記憶、ソフトウェア、ファームウェア、およびアルゴリズムの組合せである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本開示は画素データの再サンプリングに関し、一態様はマイクロリソグラフィである。本開示は特に、変調器がラスタライズ画像全体に渡って処理する方法に従ってラスタライズ画像から変調画素を抽出することに関する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】データは、すべてのパスに対して再使用されてフィールドに無関係な演算の発生を１回に減少させる画素マップにレンダリングされる。
【図２】データ経路アーキテクチャの一機能ブロックの実施例。
【図３】原画像（黒）および再サンプリング格子（赤）。
【図４】勾配情報によって再構成されたパターンセグメント。
【図５】ＧＰＭとＭＰＭとの間のグローバル座標変換。
【図６】ＧＰＭとＭＰＭとの間のストリップのローカル座標変換。
【図７】ＧＰＭとＭＰＭとの間のビームのローカル座標変換。
【図８】ＤＭＤ書込み原理。
【図９】ＤＭＤ書込み原理のストリップ配置。
【図１０】ＤＭＤ書込み原理のスタンプにおけるスポット／画素配置。
【図１１】グレイスケール画素内に含まれるコーナーに対処するために勾配を使用する方法を示す。
【図１２】グレイスケール画素の境界に一致するコーナーに対処するために勾配を使用する方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図を参照して以下で詳細な説明を行なう。本発明を例示するために好ましい実施形態を説明するが、これは特許請求の範囲によって定義される本発明の範囲を限定するものではない。当業者は、以下の説明に関して様々な同等の変形形態に気付くであろう。
【００１６】
本開示は下記に関する。
１．勾配を援用した画像再サンプリング
２．再サンプリングによって印刷された基板当たりのパターン画像の個別調整
３．パターン依存処理と変調依存処理が分離されうるデータ経路アーキテクチャ
順番に印刷する画素ベースの露光システムのデータは、「一様であり」（１つの画素に関係するすべてのデータが集められている）局在化される必要がある。レンダリングされる幾何学的画素マップ（ＧＰＭ１２１）として表わされるパターンは、これらの性質を満たすとともに中間記憶装置として適切なフォーマットを形成する。
【００１７】
再サンプリングプロセスがＧＰＭを変調画素マップ（ＭＰＭ１２３）の変調画素に変換する。また、この再サンプリング処理中に、画像処理およびモルフォロジー演算が用いられうる。露光システムの見える範囲のようなパターンの局所、あるいはパターンの全域のいずれにも、画像処理およびモルフォロジー演算を用いることが可能である。画像処理およびモルフォロジー演算は、スケーリング、平行移動、回転、変形、およびサイジングを含むが、これらに限定されない。これらの演算は、露光システムによるマスク／基板への画像の投影状況と、マスク／基板の性質との両方を補償するために使用されうる。
【００１８】
再サンプリングプロセス中の忠実性要件と潜在的な情報損失とによって、中間画素マップ（ＧＰＭ１２１）は変調画素マップ（ＭＰＭ１２３）よりも高い分解能を有する。再サンプリングプロセスにおいて勾配情報４３５を使用することによって、ＧＰＭ１２１の要件を満足するために必要なメモリ分解能は大幅に低減されうる。
【００１９】
パターンに依存する処理ステップの大多数は、ＧＰＭ１２１の生成中に行なわれる。再サンプリングは、主に、局在パターンに依存する（モルフォロジー）演算に対処するために使用される。再サンプリングを局在化パターンに依存する演算に制限すると再サンプリングに対する計算量の予測可能性が改善されるので有利である。計算量が予測可能になることによって、さらに、処理の並列化が容易になる。
【００２０】
中間記憶装置としてＧＰＭ１２１を使用すると、ＧＰＭ１２１を生成するための処理ステップが包括的になるとともに露光システムから独立した状態になりうるので、露光システムを独立させることができる。
【００２１】
高分解能マイクロリソグラフィにおけるデータ経路の処理要件は、最新の最も有能な処理ＨＷを使用してもきわめて困難である。高分解能処理および高性能コンピューティング（ＨＰＣ）における成功の要因は、一般に並列化である。高分解能処理の並列化には処理を小片に分割することを伴う。前述のデータ経路を使用するマイクロリソグラフィアプリケーションでは幾何学的性質を有するデータを処理し、この処理は座標系内で行なわれる。タスクを分割する１つの便利な方法は、座標に基づくものである。
【００２２】
開示されたアーキテクチャに従った処理は、オフラインおよびオンラインと呼ばれる２つのドメインに記載されうる。また、処理は種々のデータドメインにおいて動作する。本開示では、幾何学的画素マップ１２１を生成するための処理を「ＧＰＭ処理」と呼ぶ。変調画素マップ１２３を生成するためのＧＰＭの再サンプリングを「ＭＰＭ処理」と呼ぶ。処理の第１段階では、変調器のタイプおよびジオメトリと無関係である幾何学的座標系において演算が行なわれる。第２段階は、特定の変調器に適合される。第２段階は、変調器からの要求に従って配置された変調データの要素であるタイル５１０（図５）を生成する。
【００２３】
データ経路を論じる際、パターンによってカバーされた領域の隣接部を「タイル」５１０と呼ぶ。タイルは、幾何学的座標系によって完全に記述されうる。ＧＰＭ処理とＭＰＭ処理とでは座標系が全く異なる可能性があるが、これらの処理のいずれにおいてもタイルに言及する。
【００２４】
ＧＰＭ処理の説明では正方形タイル５１０に言及する。しかし一方で、長方形タイルも、特に長方形変調器とともに使用されうることを認識されたい。一般に、長方形タイルを使用すると、長い辺を有するタイルはより多くの拡張ゾーン領域５１５を生成するので性能が低下することになる。また、長い辺を有するタイルは、正方形タイルよりも多くのセル境界を横断／交差する可能性が高くなり、それによって、データをフェッチするときに不要なオーバーヘッドを生成する。
【００２５】
タイルを互いに独立させて並列処理するために、実際のタイルの周囲にガードバウンドまたは「ハロー（halo）」を使用する。タイルの内部のデータに影響を与えるこのハローでデータを処理する。この「ハロー」は拡張ゾーンと呼ばれ、残りのタイルとほぼ同じように処理される。「真のタイル」領域を包囲する大きい拡張ゾーン領域は、不要なオーバーヘッドを生成する。ハローのサイズに影響を与える要因の１つは、破砕パターンジオメトリのサイズである。単純なジオメトリから、正方形は、同じ面積のいかなる長方形よりも小さい拡張ゾーン領域を有する。正方形タイルが好まれるものの、本データ経路の実施例も長方形タイルをサポートする。
【００２６】
拡張ゾーンに関する基本的な問題は、対処するデータの管理可能なデータ要素を得るために小さいタイルを生成することを伴う。拡張ゾーンサイズは実際に、タイルの最小サイズを制限する。実用的な最小サイズのタイルが十分迅速に処理されない場合は、書込みに「急停止問題」が起きる。この問題を回避するための１つの方法は、各アプリケーションに対してタイルの処理、相互作用領域、パターンの複雑さ、および画素サイズについてＨＷのバランスを取ることである。
【００２７】
並列処理は、並列に処理されるすべてのタスクがほぼ同じ複雑さでありかつほぼ同じ計算時間を有するとき予定を定めるのが容易である。さもなければ、処理は「テイリング」、すなわち、強力なコンピュートクラスタ全体が１つのタイルの終了を待ち続ける状態に見舞われる可能性がある。これを軽減するために、処理が同様に厄介であるタイルを生成するダイナミックな方式が開示される。
【００２８】
タイルベース処理の一実施例は、個々のタイルを表わす自律データファイルを実際に生成することを含む。このいわゆる「真のタイリング」法は、階層データを展開する。階層データを展開すると、圧縮およびネスティングの優位性が放棄されるが、データはベクトル処理および／またはレンダリングのためにさらにダウンストリームで展開されなければならず、したがって、展開することの負担はあまり大きくないかもしれない。
【００２９】
第２の方法、いわゆる、「空間インデックス作成」はこの初期の展開を回避する。空間インデックスを生成すると、タイルなど、特定の制限された領域を構成するのに必要な情報へのアクセスが容易になる。空間インデックス作成によって、展開問題が軽減される。オプションとして、展開されるセルが複数の空間領域に及ぶ場合に、わずかに隠された展開が適用されてもよい。展開されたデータを繰り返して読み出す負担は、キャッシングによって軽減されるはずである。
【００３０】
わずかな指針がファイルベース処理を改善する。第一に、大きいコンピュートクラスタでは、一定数のタイル、たとえば、１０００枚は十分ではなさそうである。最近のＧＰＵは１００個を上回る処理要素を有している。１０００枚のタイルは、処理要素当たりわずか１０個のタスクを割り当てることになる。この少ない数のタスクは、相対的に品質の低い平均化とテイリングのリスクの増加とをもたらす。
【００３１】
第二に、空間的に大きいタイルが終了しなかったり、他の何らか経緯で計算上の問題に遭遇したりすると、問題を見つけるために大きい領域の検索が必要になる。これは、入力データファイル編成および階層が変更されず、かつインデックス作成が厳密にセルベースである場合は特に大きい領域になりうる。
【００３２】
第三に、各ジオメトリを独立したセルに配置する極端な場合では、インデックスファイルが非常に大きくなることが観察されている。ある場合には、２〜３ＧＢパターンファイルに対して１ＧＢのインデックスファイルが見られた。インデックスファイルがメモリに常駐し続ける場合、このような大きいインデックスは過度なスワッピングを生じて性能を損なう可能性がある。
【００３３】
第四に、大きい重複セルを有するパターンは、別の問題を引き起こす。ノードがタイルを処理するとき、ノードはタイルと重複するすべてのセルのデータと連携する。一部のデータフォーマットでは、すべてのセルがマスク全体をカバーしていてもパターンを種々のセルで編集することができる。このタイプのデータ編成は、処理ノードが読出しを必要として、処理される各タイルのパターン全体を処理することが必要になることを意味するであろう！たとえ、パターンデータがスワッピングなしでノードのメモリに適合するほど小さくても、コンピュートクラスタのＩ／Ｏを使い果たすことによって、全体的性能を著しく低下させる可能性がある。コンピュートノードの読出しデータと生成データとの比は、１０００ｘを上回るほど悪化しうる。
【００３４】
上記の問題に対応する一部の技術は、単独であるいは組み合わせて使用されうるものだが、その技術について以下で述べる。
動的なタイリング−一定数のタイルを生成する必要がない。タイルサイズは、パターンの複雑さに応じて変化しうる。標準時間で処理するにはタイルがあまりに複雑すぎると思われる場合、タイルは４つの新たなタイルに分割されうる。正方形タイルは４つのより小さいタイルに容易に分割される。
【００３５】
タイルサイズには厳しい制限がない−それでも、拡張ゾーンサイズは、タイルサイズの実用的な下限を暗示する。各タイルは、それ自身のロギング、スケジューリングなどによって単一のタスクとして処理されうる。アプリケーションは、後続のタイル処理に対するキャッシングなどのＯＳ機構に依存しうる。
【００３６】
インデックス作成はセル構造を再編成する−インデックス作成中に、セルはデータ内容と空間的拡大との間で良好な関係を有するように再定義されうる。小さいセルは崩壊されうるし、大量のデータを有する大きいセルはより小さいセルに分割されうる。ダウンストリームの例外に対応する動的な再タイリング方式が実施されうる。
【００３７】
小さい反復系統誤りがなく、この誤りを抑制し、あるいはこの誤りの訂正をサポートするデータ経路は、「ムラ」として知られる状態を最小化するのに役立つであろう。
好ましくは、タイル境界と交わるジオメトリに対する最初の座標は、データ経路内の可能な限り離れたダウンストリームのデータ経路に保存されうる。タイル境界で整数格子に丸めることによって、特に、斜めになっている格子ジオメトリに対してムラを生じるリスクがある。
【００３８】
画素間またはタイル間の通信を必要とせずに局在化メモリなしのレンダリングを用いることは、ブレセンハム（Ｂｒｅｓｅｎｈａｍ）のアルゴリズムを使用するときに発生する伝播誤り項を最小化するための別の方法である。大規模な平行レンダリングにとって、隣接画素間の通信とは無関係に、周囲のタイルのタイル内と同様にレンダリングできることは有用である。ブレセンハムレンダリングは、画素間で伝播される誤り項に起因してこれを満たさない。したがって、誤り伝播を抑制する１つの方法は真の領域サンプリングを用いることであり、これはその画素に接するすべてのオブジェクト／ジオメトリから画素の領域範囲を解析的に計算する。オブジェクトが重なっておらず、かつ十分な数値精度が採用される場合、各特徴領域範囲を個別に計算することができ、最終結果は個々の寄与の和になる。画素は個別かつ独立に計算されうる。また、オブジェクトは個別かつ独立に計算されうる。このことは、最近のＧＰＵで起動している実施例など、大規模な同様の実施例を促進する上で好適である。
【００３９】
疑似ランダムディザリングを導入すると、たとえば、浮動小数点から整数への丸めプロセスにおける長い疑似２進数列を使用して系統丸めの影響を低減しうる。
図１は包括的なデータ経路を示す。前述のＧＰＭ１２１の処理ドメインおよびＭＰＭ１２３の処理ドメインに加えて、第３のデータドメインは議論を必要とする。ベクトル・データ・ドメインは、ＧＰＭを生成するためのラスタリゼーションに先行する。したがって、３つの異なるデータドメインは、ベクトルデータ、統合された幾何学的画素マップ（ＧＰＭ）１２１における画素データ、および変調用に編成された画素データ（ＭＰＭ１２３、変調画素マップ）である。
【００４０】
図２は、２つのデータフォーマットを用いるアーキテクチャの機能ブロック指向の実施例を示す。３つのドメインでは、２つのデータフォーマットが定義されている。ベクトル・データ・フォーマットはＶＥＣＴＯＲ．ｒｏｓ２４３として定義され、画素データフォーマットはＰＩＸＥＬ．ＲＯＳとして定義される。画素データフォーマットは、ＧＰＭおよびＭＰＭ１２３の両方に対して使用される。４つのデータ処理機能ブロック２３１、２３３、２３５、２３７と１つのサポート機能２１３とが示される。
【００４１】
Ｒｏｓインポート（Ｒｏｓｉｍｐｏｒｔ）２３１は、フォーマット変換に対処する。
Ｒｏｓタイル（Ｒｏｓｔｉｌｅ）２３３は、ベクトル・ドメイン・ジオメトリ処理に対処する。
【００４２】
Ｒｏｓレンダー（Ｒｏｓｒｅｎｄｅｒ）２３５は、レンダリングとＧＰＭデータドメインにおける画素ドメイン画像処理とに対処する。
ロス変調（Ｒｏｓｍｏｄｕｌａｔｅ）２３７は、変調に依存する出力処理とＭＰＭデータドメインで実施される画素ドメイン画像処理とに対処する。アプリケーション・タイルデフ（application tiledef）２１３は、幾何学的ドメインにおけるタイル定義、ベクトル、およびＧＰＭをサポートする。
インターフェース
ＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳ２４３は、データ経路アーキテクチャに使用される共通内部ベクトル型フォーマットである。ＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳ２４３は、ＯＡＳＩＳ(Ｐ３９)のサブセットに基づく。空間インデックス作成は、セル情報およびセル境界情報を使用することによって追加される。一部の追加特性は、フォーマット拡張のＰ３９方法に従って追加される。ＰＩＸＥＬ．ＲＯＳ２４７は、データ経路画素フォーマットである。ＧＰＭの場合よりもＭＰＭの場合に対して好都合な階層を有効にするために、コンテナフォーマットＨＤＦ５が採用される。タイル記述２１３は、ファイルまたはデータベースとして存在し、処理されるタイルを記述する。各タイルに対して格納される情報はＩＤを含み、ＩＤは、たとえばロギングや進捗など、つまり；タイルの範囲を記述する２つの座標対である「左下」および「サイズ」；ｘおよびｙにおいて典型的に同じ「ハロー」のサイズである拡張ゾーンサイズ；処理されていない有効な均一多角形データ、または有効な画素などのタイル処理状態に関するステータス情報；データ量、パターン密度などの物理的特性の記述、に対してタイルが一意的に識別されなければならないときはいつでも使用される固有の識別子である。
【００４３】
また、タイル記述は、タイルの編成および階層を定義する。ＧＰＭドメインとＭＰＭドメインにおいてタイルを記述する場合に両方に対して同じフォーマットが用いられうる。
Ｒｏｓインポート
Ｒｏｓインポート２３１は、入力ファイルをＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳ２４３ファイルに変換してインデックスを作成する。ｒｏｓインポート２３１の１つのバージョンは、マイクロニック・フォーマット（Micronic format）２４１をＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳ２４３に変換する。また、個々のジオメトリ頂点に対処することによって行なわれうるすべてのパターン演算がｒｏｓインポートにおいて行われる。このような演算の例として、平行移動、スケーリング、回転、およびミラーが挙げられる。この演算は、データセット全体をスプールしうる。ｒｏｓインポート２３１に対するパラメータは、セルの再構築を制御して空間インデックス作成プロセスをサポートする。
Ｒｏｓタイル
Ｒｏｓタイル２３３は、処理に必要なすべてのデータを抽出し、入力データファイルからタイルを生成する。処理は、少なくとも修復／再多角形化、重複除去、ブーリアン（Ｂｏｏｌｅａｎ）層演算、およびサイジングの各ステップを含んでいてもよい。これらの演算を実施する過程で、データ階層が展開される。したがって、出力データは単一ジオメトリを有する単一セルになる。出力は、概略多角形であるように選択されるか、あるいはレンダリング可能なジオメトリに破砕されるように選択されうる。
【００４４】
概要説明／重複除去プロセスは、交差検出アルゴリズムとして解かれる場合、ｎの二乗の実行時間を必要とする場合がある。セグメント交差検出、重複除去、層演算、およびサイジングに対して拡張Ｂｅｎｔｌｅｙ−Ｏｔｔｍａｎアルゴリズムが実施されており、これは比較的効率よく実行される。
【００４５】
わずかに重複するタイルを生成するために拡張ゾーン５１５を用いることによってタイルの処理は他のタイルの処理から独立しているので、ｒｏｓタイル２３３のいくつかの例は並行して実行されうる。各タイルでは、ＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳ２４３入力ファイル、特に、空間インデックス作成情報がアクセスされる。優れたキャッシングが性能を向上させる。反復アクセスの要求によってオペレーティング・システム・キャッシュに常駐するこの情報が検出されるはずであるため、好ましくは、アプリケーションはインデックス作成または同様の情報のキャッシングを管理する必要がないはずである。
【００４６】
また、ｒｏｓタイル２３３はパターン密度を計算する。この計算は、すべてのセグメントをジオメトリに仕上げる前にセグメントごとに実施されうる。
ｒｏｓタイル２３３は、オプションとして、輪郭または部分的ジオメトリの真のコーナーを識別してタグを付け、この情報を特別な対処のためにダウンストリームに伝えることができる。凹角多角形が存在する場合があるので、すべての多角形頂点が真のコーナーであるとは限らない。
Ｒｏｓレンダー
Ｒｏｓレンダー２３５の態様はＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳ２４３フォーマットでタイルを読み出し、ベクトルデータの対応するグレイスケール画素マップ近似を生成する。入力データは、他のいかなる座標情報の提供も必要としない自己完結型である。画素サイズおよび量子化レベルは、パラメータとして与えられる。１つのレンダリング方法は、少なくとも３２ビットの浮動小数点演算を用いる、いわゆる真の領域サンプリングであり、各ジオメトリに対する画素の領域範囲は解析的に計算される。レンダリングの前に、データがＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳタイルに破砕されなければ、多角形から三角形または台形への破砕が実施されうる。ローカル座標が用いられる。ムラの可能性は、使用されるレンダリングウィンドウが所与として、十分に細かい格子を与えるレンダリングウィンドウでセグメント端点の３２ビット浮動小数点表示を使用することによって低減されうる。
【００４７】
画素へのレンダリングの後、露光システム、基板、またはマスクとは無関係な演算とモルフォロジー演算とが実施されうる。ベクトル変換中に、勾配が計算されてエッジまたはコーナーを含む画素を表わす少なくともグレイ画素値で記憶される。この勾配は後に、分解能を向上させるために再サンプリングプロセスで使用される。図１１〜１２は、グレイスケール画素内に含まれるコーナーに対処するために勾配を使用する方法（図１１）とグレイスケール画素の境界に一致するコーナーに対処するために勾配を使用する方法（図１２）とを示す。２つの図は、グレイの濃淡によって暗いコーナーのグレイスケール側を示す。勾配矢印は、たとえば、グレイスケール画素から白色画素の方向を指している。勾配に垂直な点線の疑似エッジは、形状は異なるがカバーされるコーナーと同じ領域を有するコーナーの領域表現を生み出す。
【００４８】
ＧＰＭ画素とＭＰＭ画素との間の典型的な分解能比は、勾配情報を使用するとき、ＭＰＭ画素につき５〜１０のＧＰＭ画素の範囲にある。勾配情報なしで同じ精度を実現するためには、少なくとも２倍のデータを必要とする。
【００４９】
ｒｏｓレンダー２３５からの出力は、タイルをカバーするＰＩＸＥＬ．ＲＯＳファイル２４７である。レンダリングの後、拡張ゾーン５１５ではなくタイル５１０をカバーするためにのみデータが取り込まれうる。拡張ゾーンのサイズ情報は、ＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳデータの情報によって与えられる。タイル当たり１つのＰＩＸＥＬ．ＲＯＳファイルがありうる。ＰＩＸＥＬ．ＲＯＳフォーマットは階層をサポートする。それゆえ、タイルＰＩＸＥＬ．ＲＯＳファイルを単一ファイルに仕上げることは容易なことであろう。これによって大きいファイルが生成されることになる。圧縮されていないＧＰＭは１０ＴＢを容易に超える可能性がある。
【００５０】
実際のレンダリングプロセスは、アクセラレータ素子を使用することによって促進されうる。このようなアクセラレータの１つの例は、図形処理ユニット（ＧＰＵ）であり、もう１つの例はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）である。多くのコアプロセッサおよびプロセッサバンクも使用されうる。ＧＰＵの使用に関する技術は、２００８年３月２７日に出願された「ＧＰＵハードウェアのリソグラフィのためのレンダリング（ＲＥＮＤＥＲＩＮＧ  ＦＯＲ  ＬＩＴＨＧＲＡＰＨＹ  ＯＮ  ＧＰＵ  ＨＡＲＤＷＡＲＥ）」と題する添付の仮出願第６１／０４０，１０５号明細書に記載されており、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００５１】
画素とタイルとの間には厳密な位置合せがあり、タイル境界はＧＰＭ画素境界と必ず一致する。
Ｒｏｓ変調
Ｒｏｓ変調アプリケーション２３７は、１つまたは複数のＧＰＭタイル２４７からデータを読み出して、変調配置画素データのタイルを生成する。本明細書では、「タイル」は典型的にストリップ、スタンプ、または、さらにその最も微細な格子の１つのビームに対するマイクロスイープ（ＡＯＭシステム）でもあるが、パターン全体でもありうる。ユーザー選択可能なオプションとして、出力画素は、参照テーブル機能を使用することによって較正された変調器駆動値に変換されうるか、あるいは空間ドメインに留まりうる。
【００５２】
ＧＰＭ２２７からＭＰＭ２２９ドメインへの画素の変換は、領域の再サンプリングによって行なわれうる。ＭＰＭ画素とＧＰＭ画素マップとの間の座標系変換によって、ＭＰＭ画素によりカバーされる各ＧＰＭ画素からの寄与が計算され、結果としてＭＰＭ画素値がもたらされうる。
【００５３】
図３はＧＰＭ１２１およびＭＰＭ１２３を示す。実際には、ＧＰＭの画素は典型的に、ＭＰＭ画素よりも小さく分解能が高い。ａ（ｎ、ｋ）によって表示されるＧＭＰ１２１画素の振幅値は、ＧＰＭをサンプリングしてＭＰＭ１２３を生成するために使用される。
【００５４】
再サンプリングは、従来の領域サンプリング（ＡＳ）によって行なわれうる。正規化Ａ（ｉ、ｊ）は、ＧＰＭ格子１２１の画素がＭＰＭ格子１２３の画素に重なる領域に比例するＧＰＭ格子１２１の画素からの振幅寄与の和として計算される。
【００５５】
【数１】
2012511168.tif 000003
【００５６】
しかしながら、十分な精度を得るために、ＧＰＭ画素とＭＰＭ画素との比は大きくあるべきであり、それゆえ、記憶されるＧＰＭのサイズを増加させる。
図４に示すように、ＧＰＭ画素の分解能を高める代わりに、画素再サンプリングをサポートするために勾配情報が採用されうる。その結果、ＧＰＭ画素とＭＰＭ画素との比較的小さい比が用いられうる。画素グレイスケール値と画素勾配とに基づいて、ラインセグメント４３３がＧＰＭ画素によって再構成されうる。このラインセグメント４３３は、グレイスケール値に比例する位置で勾配４３５に垂直である。ＧＰＭ１２１の画素においてカバーされる領域はグレイスケール値に等しい。この再構成されたパターンラインは、この後、ＭＰＭ画素１２３のクリッピングマスクと領域範囲とが計算されるとＭＰＭ画素１２３を用いてクリップされる。
Ｔｉｌｅデフ
タイルデフアプリケーション２１３は、幾何学的タイリング定義情報を管理する。また、タイルデフアプリケーション２１３は、ダウンストリームで例外が発生した場合にタイル５１０の再タイリングに対処する。タイルデフは、「空」タイル定義ファイルで初めて呼び出されると、新たなパターン記述パラメータ、たとえば、密度に基づいて第１の推定タイリングを生成する。
Ｒｏｓ変調の例
ｒｏｓ変調の再サンプリングプロセス２３７では、変調器がパターンを処理する状況に由来する補償に加えて複数の補償が導入されうる。一態様は、基板／マスクに対するパターンの整列であろう。ｒｏｓ変調では、いかなるアフィン変換（平行移動、スケール、回転）も適用されうる。直接書込み用途では、各々がわずかに異なるスケールおよび回転を有する複数の基板に同じパターンが印刷される。一般に、ＧＰＭからの再サンプリングによって、各々が異なる再サンプリングを必要とする複数の基板に同じＧＰＭを使用することができる。
【００５７】
このステップでは、モルフォロジー演算が適用されうる。最も一般的に使用されるモルフォロジー演算は、直交軸に沿ったサイジング（sizing）間のバイアスである。
以下は、使用が可能でかつＧＰＭとＭＰＭとの間の変換を行なう２つの変調器の例である。
ＡＯＭ変調方式
ＧＰＭが存在しており印刷されているものとしよう。ＧＰＭグレイ画素とＭＰＭグレイ画素との間の変換が再サンプリング（たとえば、領域サンプリング）によって行なわれる。この変換を達成するための１つの方法には、ＭＰＭ画素と重なるＧＰＭ画素の検出が関与する。この関係は、パラメータ制御される座標変換の複数のステップを通じて見られる。グローバルなレベルで、ＧＰＭとＭＰＭとの間の多くの変換が定義される（図５）。軸が垂直でないとき（Ｓｘ’  Ｓｙ’を想定することができないとき、）、変換は、平行移動（ｘ−ｘ’、ｙ−ｙ’）、回転（α）、スケール（Ｓｘ’、Ｓｙ’）、および直交性訂正を含む。直交性訂正では、  ＝Ｓｘ’≧Ｓｙ’を導入することができる。好ましくは、これらの訂正は、必要メモリを削減するためにパラメータ的に表現されうる。さもなければ、これらの訂正は、真の格子とゆがんだ格子との差を表わすためにベクトルを使用する一般化された歪み格子で表現されうる。
【００５８】
図６はストリップレベルを示しており、ここでは多くの新たな変換パラメータが現われる。各々が異なる分離ｂｉ−１、ｉを有する多くのビームが示される。また、方位補償βが再サンプリング変換に含まれる。方位角は、ビーム分離ｂｉ−１、ｉのように、ビーム当たりの個別パラメータとして形成されうる。再サンプリング（ＧＰＭからＭＰＭへの変換）中に方位補償を行なうことによって、戻り工程で印刷している間の方位角が異なるので双方向印刷が可能となる。
【００５９】
図７は、ビームおよび個々の画素における変換階層の次のレベルを示す。ビームの形状が定義され、変調器は画素サイズである。一般の場合、ビーム軌道はｎ次多項式として記述されうる。画素サイズは、通常、ビーム軌道に沿って同じであるが、ビーム軌道に沿って画素サイズが変化するのを阻止しようとする基本的な概念は何もない。これは、たとえば、ビームが印刷領域を完全にはカバーせず小さい空白を残す場合に用いられる可能性がある。この補償では、画素位置対サイズの関係を使用してＭＰＭ再サンプリングプロセスで空白画素を大きくすることになる。
【００６０】
ＧＰＭとＭＰＭとの間に複雑な変換プロセスを有するように決定するに当たって行なわれる１つの検討事項は、計算量対性能である。この方式を存分に利用するには、再サンプリングされる各画素に対して十分なＭＰＭ画素座標計算を必要とすることになり、これによって再サンプリングに必要な演算回数が実質的に増加する。
ＤＭＤ変調方式
ＤＭＤベースの書込みエンジンの書込み原理は、ＡＯＭライターで使用される従来の振幅変調走査ガウススポット法とは全く異なる。図８は、高ＰＲＦレーザを用いて印刷される傾斜ガウス疎スポットマトリクスを示す。
【００６１】
スポットは、「２進」、オンまたはオフであるが、多くのスポットは間隔をあけて印刷され、スポットは同じ位置で第２のスポットによって重ね打ちされうる。プレート上の２つの隣接するスポットは、ＤＭＤの全く異なる部分に由来する場合があり、このため、フィールドの平均を与える。
【００６２】
ｒｏｓ変調変換に関するデータ経路図から、これは大差ないに違いない。各スポットを正方形画素と見なすと、一瞬に印刷されるスポットマトリクス全体は、「スタンプ」と見なされうる。ＳＬＭスタンプとの１つの違いは、画素が隣接せずに傾いていることである。傾きは上記のＡＯＭの例で既に導入されており、座標は再サンプリングの前に各画素に対して個別に計算されうるので、隣接する画素格子を必要とする根拠は何もない。したがって、基本的には、同じ再サンプリングアルゴリズムが用いられうる。
【００６３】
画素は２進（「２つのグレイスケール値、黒／白」）であるので、閾値アルゴリズム、すなわち、再サンプリング中のどの時点で画素をオンまたはオフにするべきかを決定する方法が必要である。再サンプリングされるＭＰＭ画素に対して得られるグレイ値は、閾値であるはずである。最も簡単な方法では、これは一定の閾値モデルでありうるが、変動する閾値モデルでもありうる。このＶＴモデルは、「形態依存性」（パターン依存性）、すなわち、パターン、周囲のＧＰＭ画素、傾斜フィールドなどに依存する可能性があり、閾値レベルが変化する。
【００６４】
ＤＭＤ画素レートは高いので、フル・グレイ・スケール値の再サンプリングを用いる性能に関する問題がありうる。つぎに、別の方式として、勾配４３５から再構成されるＧＰＭラインセグメント４３３を用いてＤＭＤ画素がそのラインの外側、内側のいずれにあるかを判断することが考えられる。
【００６５】
図９では、ストリップ分解を別にすれば図５の場合と同じグローバル変換が適用される。ストリップは、スタンプサイズよりもはるかに小さいピッチ（Ｐｓ）を有するわずかに傾斜した（β）スタンプからなる。
【００６６】
図１０は、スタンプ内部にサイズＸ、Ｙと、ＰＰｘおよびＰＰｙのピッチとを有するＫ×Ｍ画素のスパースアレイ（sparse array）を開示している。一定のピッチおよび画素サイズが示されているが、これらは当然、スタンプ位置に依存するようにパラメータ化されうる。
【００６７】
再サンプリング原理では、ＭＰＭ１２３画素を単に長方形や正方形としうるだけでなく、円も用いられうる。しかしながら、得られる画素値を計算するための計算量が増大する。六角形など、他の形状も考えられうる。
データ完全性
データ完全性は現実世界の関心事である。プレート上で何の前触れもなく誤りを引き起こすデータ経路は望ましくない。データ経路によって対処される大量のデータに関して、最良の誤り率の数値が次第に低くなっていくときでも誤りは発生する可能性がある。このような誤りを検出する機構を有することが望ましい。
【００６８】
３種類のパターン完全性が定義されうる。「データ経路のＨＷ信頼性」は、処理要素、データメモリ、または転送リンクの不完全性によって生じる可能性のある誤りに関する。「データ経路ＳＷ信頼性」は、パターン変換アルゴリズムまたは実際の実施例のいずれかで変換プロセスにおける「エラー」によって生じるパターン誤りによって定義される。これらの誤りは、同じ一連の入力条件、たとえば、レンダリング誤りに関して反復される可能性がある。「データ経路のオペレータ信頼性」は一定のパターン制御コマンドに対する副次的な影響の不明瞭な記述など、純粋な「人的要因」によって生じる誤りとして定義される。
データ経路ＨＷ信頼性
処理された大量のデータを考慮すると、誤りのない演算は保証されえない。最良の場合でも小さい誤り率が存在する。設計が正しくなされているならば、検出される誤りの数が小さければ、検出されない誤りの数も少ない。したがって、検出されて訂正された誤りの集中度を追跡することによって、検出されない誤り強度の割合が予測されて評価されうる。この誤り検出は、組込み機能によって有用に対処される。
【００６９】
誤りは基本的に３つのドメインで発生しうる。第一に、誤りは「処理要素」における計算／変換中に発生し、第二に、データ転送中に発生し、第三に、データ記憶中に発生する。２つの後者の現象は、誤り訂正コーディングまたは誤り検出コーディングのいずれかによって保護される。データ記憶保護は、ペイロードデータにおけるすべての適用可能なブロックレベルでチェックサムを導入することによって実現される。これは、ＶＥＣＴＯＲ．ＲＯＳフォーマットおよびＰＩＸＥＬ．ＲＯＳフォーマットで提供される。有効であるために、この保護データは、ペイロードデータが生成されて記憶される場所の近くで生成／計算される。すなわち、チェックサムは、画素を生成する機能と同じ機能で生成される。誤りの第１のドメインは、一般に、検出することが難しい。計算誤りを検出するための１つの方法は、同じ機能性を別の実施例で実現する同じ一連の入力データで並列に動作する多くのシステムを有することである。種々のシステムの出力データが、この後、重みを付けられ、正しいという確率が最も高い出力結果が選択される。この方式は一般に、費用重視のデータ経路には推奨されない。代りに、開示された方式は、時間内のかつ／またはＨＷに対するインターリービングを含む。
【００７０】
コンピュートタスクは「タイル」に分割され、ある「タイル」がノードにおける自律タスクとして計算される。タスクはこの後、同じノードで何回か繰り返して計算されうる。こうすることで、データを別のノードに移動する手間が省け、連続実行による結果（たとえば、チェックサム）を比較することによって、計算／変換中に発生するランダム誤りを検出しうる。しかしながら、この方式は、データを生成させる何らかのＨＷ障害が持続的な誤りを有するかどうかを検出しない。タスクは種々のノードで計算されうる。１つまたは複数の他のノードは同じタスクを再計算することができ、タスク管理機能は結果（たとえば、チェックサム）を比較し、使用されるタスクとして最も正しそうなものを選択することができる。この方法は、欠陥のあるデータの生成を開始するノードＨＷを検出するはずである。同じ版のＨＷがあらゆるノードで使用されない不均一クラスタにおいて、この方法は、回帰試験でも用いられて一定のパターンデータの組合せに対してのみ現われる種々のＨＷ間の計算上の差異を見つけうる。これらの方法の任意の組合せが用いられうる。
【００７１】
プロセス監視情報（ＰＭＩ）は、データ完全性チェックに利用されうるもう１つの一連のデータである。また、ＰＭＩは、生成されたデータに対する一種のチェックサムまたは「指紋（fingerprint）」の機能を果たす。しかしながら、実際のチェックサムに対する差では、ＰＭＩデータは誤り検出コードとしてでなく、単に生成されたデータの「識別」として使用される。ＰＭＩデータは、誤り検出能力を有する必要がないので、よりコンパクト化されて長時間記憶されうる。これにより、同じ「指紋」が生成されるかどうかを確認するために、マスクハウス（mask house）は後に顧客によって不合格となったマスクを再処理することができる。
本発明の技術分野
開示された技術は、パターンまたは画像を読み書きするために、加工対象物または基板、たとえば、大型平坦基板を走査するシステムにおいて実施されてもよい。例として、フラット・パネル・ディスプレイ、プリント基板（ＰＣＢ）、パッケージング用途用の基板または加工対象物、および光起電性パネルがある。読み書きは広い意味で理解されるべきである。たとえば、読出しは、大型加工対象物の顕微鏡法、検査、計測、分光法、干渉分光法、光波散乱計測などを意味する場合がある。書込みは、フォトレジストの露光、光学加熱による焼鈍、剥離、または光ビームによる何らかの表面変化の生成を意味する場合がある。それゆえ、種々の実施形態が、基板に画像を書き込むパターン発生器、たとえば、１つまたは複数の画像生成変調器を備えるパターン発生器で実施されてもよい。実施形態の測定および／または検査ツールは、１つまたは複数の検出器、センサ、たとえば時間遅延および積分（ＴＤＩ）センサ、あるいは、たとえば電荷結合素子（ＣＣＤ）などのカメラを備えていてもよい。また、開示された技術は、三次元（３Ｄ）基板などの厚い基板にパターンを書き込むパターン発生器で実施されてもよく、あるいは、厚い加工対象物または基板を測定または検査するツール、たとえば２μｍよりも厚く１００μｍまでの、あるいはさらに厚いフォトレジストの三次元（３Ｄ）パターンを測定または検査するツールで実施されてもよい。さらに、開示された技術は、少なくとも１つの偏向器を備える音響光学マルチ・ビーム・システムなど、走査マルチ・ビーム・システムで実施されてもよい。
【００７２】
一部の特定の実施形態によると、開示された技術は、読出しまたは書込みシステム、たとえば、１つまたは複数のアーム（arm）、たとえば２個、３個、４個、５個、６個またはそれ以上のアームを備え、各アームはパターンまたは画像を読み書きする光学システムを備えていてもよい測定ツールまたはパターン発生器で実施される。アームの読出し／書込みヘッドは固定されていてもあるいは基本的に固定されていてもよく、光学像は回転軸に近い位置からさらに離れている位置まで回転または揺動光学系によって移動される。回転光学システムは、簡素かつ軽量であってもよく、たとえば、２つの平行なミラーのみからなってもよく、したがって、加工対象物表面で円を走査してもよい。また、回転光学システムは、１個または数個のレンズ、たとえば、各アームに対して最終レンズ、および／またはプリズム、たとえば、ダブプリズムを備えていてもよい。加工対象物は、たとえば、連続的または段階的に可動であってもよく（少なくとも、光学系の回転中心に対する相対運動に関して）、したがって、走査光学系は加工対象物のすべての部分に達しうる。それゆえ、たとえば、アームの端部に配置される最終レンズを含むミラーまたは光学系と、加工対象物／基板表面のパターン／画像を読み書きする位置との間に相対運動がなくてもあるいは基本的になくてもよい。開示された技術の一部の実施形態によると、制御システムは、運動を駆動するアクチュエータから、あるいは位置および／または角度エンコーダから、加工対象物のどの部分に書き込まれており／どの部分から読み出されているかを識別する。書き込む場合、コントローラはアドレスされた領域に書き込まれる目的データの送信を制御し、読み出す場合、読み出される画像またはデータはその発信元を認識して記録または解析される。そのとき、開示された技術の１つの特徴は、光学系の回転中に画像が回転しないように光学系が設計されうることであろう。したがって、画像が書き込まれる前でも読み出された後でも、コントローラ内の光学像を表わす切れ目のない画素マップを生成することが可能である。開示された技術では、円運動が直線運動よりも制御が容易であるという事実を用いてもよい。ベアリング、たとえば、流体ベアリングは回転の中心を正確に定める。回転部分が回転の中心を軸に平衡質量を有するホイールとして作られる場合に連続回転運動を考慮すると、キャンニング（canning）に必要な唯一のエネルギーはベアリングの損失の補償に必要なエネルギーである。ロータ（一部の実施形態で使用される機械的支持を有する回転光学系）は完全に受動的であってもよく、モータ、冷却、センサなどのすべての能動部品は静止機構に設置されてもよい。
【００７３】
他の実施形態によると、開示された技術は、読出しまたは書込みシステム、たとえば、加工対象物を一方向に前進させてもよくヘッドが垂直方向に走査していてもよいステージを有する測定ツールまたはパターン発生器で実施されてもよい。静止した加工対象物およびｘ−ｙ可動走査ヘッド、あるいは静止ヘッドおよびｘ−ｙ可動ステージを有するシステムが用いられてもよい。また、開示された技術は、ｘ−ｙステージがすべての運動を行なうシステムで使用されてもよい。
特定の実施形態
本発明は、方法または方法を実施するように適合された装置として実施されてもよい。本発明は、マイクロリソグラフィ用のデータのコンピュータ支援再サンプリングを実行するためのコンピュータ命令を含む媒体、あるいはハードウェアと組み合わせられて本明細書に開示された装置の１つを作り出す、コンピュータ命令を含むコンピュータ可読記憶媒体などの製造品であってもよい。
【００７４】
一実施形態は、印刷可能な画素を生成するために再サンプリングされうる中間画素を生成する方法である。この中間画素技術は、分解能を向上させるために比較的小さい画素のみに頼ることの代替案である。中間技術では、ベクトルデータをラスタライズすることから生成される画素を使用する。たとえば、ベクトルデータは、ＯＡＳＩＳ（商標）またはＧＤＳＩＩなどの階層的表示フォーマットで記憶されてもよい。ベクトルデータは断片化されてもよい。この方法は、白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素としてのラスタライズされたベクトルデータから生成される中間画素を記憶することを含む。ベクトルデータから中間画素を計算するためにラスタープロセッサが使用されてもよい。記憶された画素のコーディングデータには、画素タイプを識別するためにフラグまたは単に異なるグレイスケール値を使用してもよい。たとえば、白色画素および黒色画素は対向するフルスケール値のグレイスケール値を有していてもよい。グレイスケール画素の少なくとも一部では、この方法はベクトルデータから計算してグレイスケール画素内のエッジ配置を定義するエッジ幾何学的データをメモリに記憶することを含む。ラスタープロセッサと協働する勾配プロセッサは、計算することに使用されてもよい。エッジ配置を記憶することは、精度を向上させて特定分解能に必要なメモリを削減するために、あるいは必要メモリを管理しながら精度を向上させるために使用されうる。パターンのバイアシング（biasing）またはリサイジングなどのモルフォロジー演算は、２００１年９月１２日に出願された「高精度リソグラフィのためのグラフィック  エンジン（ＧＲＡＰＨＩＣＳ  ＥＮＧＩＮＥ  ＦＯＲ  ＨＩＧＨ  ＰＲＥＣＩＳＩＯＮ  ＬＩＴＨＯＧＲＡＰＨＹ）」と題する先行する米国特許第７，３０２，１１１号明細書に記載されるように、グレイ・スケール・データの近傍に畳み込みなどの演算子を適用することによって得られる勾配を用いる場合よりもベクトルデータから得られる勾配を用いる方が正確に実行されうる。従来の差分カーネル、たとえば、ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）、プルウィット（Ｐｒｅｗｉｔｔ）、およびハリス（Ｈａｒｒｉｓ）では、低域フィルタリングが関心画素の近隣環境で動作するので、ある程度の低域フィルタリングを導入することになる。
【００７５】
方法は、エッジ幾何学的データを用いて中間画素を再サンプリングすることによって印刷可能な画素を生成することに拡張されてもよい。再サンプリングプロセッサは、再サンプリングを実行しうる。印刷可能な画素は、米国特許第７，３０２，１１１号明細書に記載されるように直線書込み掃引に写像されうる。あるいは、印刷可能な画素は、曲線書込み掃引に写像されうる。いずれの場合も、印刷可能な画素は、ゆがんだ格子、たとえば、１つまたは複数のパターン演算によってゆがめられた大きい加工対象物を表わす格子に配置されうる。
【００７６】
当該方法の一態様を実施することでは、グレイスケール画素内のエッジ配置を定義する情報は、グレイスケール画素のグレイスケール値と組み合わせられるとき、エッジ位置および角度の推定を可能にする勾配を含む。
【００７７】
また、中間画素内に含まれるコーナーを表わすために勾配が使用されうる。
一部の実施例では、中間画素はエッジを表わすグレイスケール画素とコーナーを表わすグレイスケール画素とをさらに区別する。他の実施例では、区別が不要である。
【００７８】
コーナーは、コーナーの領域に等しい画素の領域を定義するエッジ配置によって表わされうる。エッジまたはコーナーのいずれかの勾配を計算するために様々な勾配計算が用いられうる。これらの勾配計算では、複数の画素を使用しうる。コーナーを含む画素に対して勾配を計算するとき、勾配計算を促進するために２つまたはそれ以上の隣接画素が使用されうる。
【００７９】
また、順序付けられた終点を有する勾配またはセグメントあるいは暗い側と明るい側を有するラインなどのエッジの幾何学的データは、パターンエッジまたはコーナーが画素エッジと一致するときに白色または黒色の画素にとって有用でありうる。エッジの幾何学的データは、再サンプリングにとって別に必要でないときでもモルフォロジー演算にとって有用である。
【００８０】
オプションとして、当該方法とその態様、実施例、または特徴のいずれかとを組み合わせると、再サンプリングして特定加工対象物の複数の印刷パスで印刷可能な画素を生成するために再生なしで中間画素を使用することができ、複数の印刷パスでは互いに相殺される画素格子を使用する。および／または、加工対象物間の差を補償するために様々な変換を必要とする複数の加工対象物に対して再生なしで中間画素を使用することができる。
【００８１】
中間画素表現は印刷可能な画素の約５〜１０倍のメモリを必要とする場合があるが、チップの二次元マイクロリソグラフィパターンに対するパターンを記憶するとき印刷可能な画素の分解能の少なくとも６４倍の分解能を提供する。
【００８２】
開示された別の方法は、ラスタライズされたベクトルデータから中間画素表現を作成する方法である。この方法は、単独で、あるいは前述の方法とその態様、実施例、または特徴のいずれかと組み合わせて実施されうる。当該方法は、階層的に表現された設計データ要素の要素によって表わされる二次元領域の一部を識別する空間インデックスデータ要素を生成するためにプロセッサを用いて階層的に表現された設計データ要素を補完することを含む。タイル内の特定領域では、当該方法は、空間インデックスデータ要素を用いて関連性のある階層的に表現された設計データ要素を選択し、選択されて階層的に表現された設計データ要素を展開することを続ける。展開され階層的に表現された設計データ要素は処理されて、白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素を生成し、これらは中間画素として記憶される。
【００８３】
当該方法は、設計セルレベルで記憶される、セルからの空間インデックス情報とセル境界情報とを導くことをさらに含んでいてもよい。
当該方法の一態様とその拡張は、データ言語フォーマット拡張を使用して当該方法が空間インデックスデータ要素を記憶することをさらに含んでいてもよいことである。
【００８４】
当該方法、その拡張、態様、特徴、および実施形態を実施することは、中間画素表現を生成するために、複数のタイルを並列処理することをさらに含んでいてもよく、複数のタイルのそれぞれは一連のプロセッサの各プロセッサによって処理される。
【００８５】
上記の方法の様々な態様を実行するように指定されたプロセッサには、多くの異なるアーキテクチャがありうる。２つの特に有用な現在のアーキテクチャは、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）および図形処理ユニット（ＧＰＵ）を含み、このいずれも多くの並列演算をサポートしうる。他のゲートアレイ、信号プロセッサ、ＣＰＵ、ＡＳＩＣＳ、およびプロセッサのアーキテクチャは一般に、確定された演算を実施する基本的なハードウェアとなりうる。
【００８６】
方法の実施形態は対応する装置を有する。特定の装置は、再サンプリングして印刷可能な画素を生成されうる中間画素を生成する。中間技術では、ベクトルデータからラスタープロセッサによって生成された画素を使用する。たとえば、ベクトルデータは、ＯＡＳＩＳ（商標）またはＧＤＳＩＩなどの階層表現フォーマットで記憶されてもよい。ベクトルデータは断片化されてもよい。この装置はメモリを含み、メモリには、ラスタライズされたベクトルデータから生成された中間画素が白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素として記憶される。中間画素のために記憶されたコーディングデータは、画素タイプを区別するためにフラグまたは単に異なるグレイスケール値を使用してもよい。たとえば、白色画素および黒色画素は、反対のフルスケール値のグレイスケール値を有していてもよい。ラスタープロセッサと協働する勾配プロセッサは、グレイスケール画素の少なくとも一部に対するグレイスケール画素内のエッジ配置を定義するベクトルデータからのエッジ幾何学的データを計算する。勾配プロセッサは、エッジ幾何学的データをメモリに記憶する。当該方法との関連で前述したように、エッジ配置を記憶することが採用されうる。
【００８７】
装置はさらに、エッジ・ジオメトリ・データを用いて中間画素を再サンプリングすることによって印刷可能な画素を生成する再サンプリングプロセッサを含んでいてもよい。印刷可能な画素は、米国特許第７，３０２，１１１号明細書に開示されるように、直線書込み掃引に写像されうる。あるいは、印刷可能な画素は曲線書込み掃引に写像されうる。いずれの場合も、印刷可能な画素は、ゆがんだ格子、たとえば、１つまたは複数のパターン演算によってゆがめられた大きい加工対象物を表わす格子に配置されうる。
【００８８】
勾配プロセッサによって生成されるエッジ幾何学的データは、グレイスケール画素のグレイスケール値と組み合わせられるとき、エッジ位置および角度の推定を可能にする勾配を含んでいてもよい。あるいは、エッジ幾何学的データは、順序付けられた終点を有するセグメントあるいは暗い側と明るい側を有するラインであってもよい。前述のように、グレイスケール画素をさらに定義する補完情報は、パターンエッジまたはコーナーが画素エッジと一致するとき、白色画素または黒色画素にとって有用でありうる。この補完情報は、再サンプリングにとって別に必要でないときでもモルフォロジー演算にとって有用である。
【００８９】
勾配プロセスはまた、勾配によって中間画素内に含まれるコーナー、あるいは前述の代替セグメントまたはラインを表わしうる。一実施例では、中間画素は、エッジを表わすグレイスケール画素とコーナーを表わすグレイスケール画素とを区別する。他の実施例では、区別が不要である。コーナーは、コーナーの領域に等しい画素の領域を定義するエッジ配置によって表わされうる。エッジまたはコーナーのいずれかの勾配を計算するために様々な勾配計算が用いられうる。これらの勾配計算では、複数の画素を使用しうる。コーナーを含む画素に対して勾配を計算するとき、２つまたはそれ以上の隣接画素が勾配プロセッサによって使用されて勾配計算を促進する。
【００９０】
オプションとして、再サンプリングプロセッサでは、再サンプリングして特定加工対象物の複数の印刷パスで印刷可能な画素を生成するために再生なしで中間画素を使用することができ、複数の印刷パスでは互いに相殺される画素格子を使用する。および／または、再サンプリングプロセッサでは、加工対象物間の差を補償するために様々な変換を必要とする複数の加工対象物に対して再生なしで中間画素を使用することができる。
【００９１】
別の装置は空間インデックス作成プロセッサである。当該装置は、単独で、あるいは、前述の装置、および前述の装置のいずれかの態様、実施例、または特徴と組み合わせて実施されうる。当該空間インデックス作成プロセッサは、階層的に表現された設計データ要素を補完し、階層設計データの要素によって表わされる二次元領域の一部を識別する空間インデックスデータ要素を生成する。タイル内の特定領域では、ラスタープロセッサおよび勾配プロセッサがインデックス作成プロセッサと協働して関連する階層的に表わされた設計データ要素を選択し、選択された階層設計データを展開する。展開された設計データは処理されて、白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素を生成し、これらは中間画素として記憶される。
【００９２】
この空間インデックス作成プロセッサは、設計セルレベルで記憶される、セルからの空間インデックス情報とセル境界情報とを生成してもよい。
インデックス作成プロセッサとその拡張では、データ言語フォーマット拡張をさらに使用して空間インデックスデータ要素を記憶してもよい。
【００９３】
当該装置の実施、その拡張、態様、特徴、および実施例は、複数のタイルに作用して中間画素表現を生成する並列プロセッサをさらに含んでいてもよく、複数のタイルのそれぞれは一連のプロセッサの各プロセッサによって処理される。
【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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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年9月22日(2010.9.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
再サンプリングされて印刷可能な画素を生成しうる中間画素表現のメモリ削減要件を有するラスタライズされたパターン表現の精度を向上させる方法であって、
白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素としてベクトルデータをラスタライズすることから生成される複数の中間画素をコンピュータ可読メモリに記憶すること、
前記ベクトルデータから計算し、前記グレイスケール画素の少なくとも一部に対するエッジ・ジオメトリ・データを前記メモリに記憶することであって、前記エッジ・ジオメトリ・データは前記グレイスケール画素内のパターンエッジ配置を定義する点で特徴付けられ、前記グレイスケール画素内の前記パターンエッジ配置を定義する前記エッジ・ジオメトリ・データは、前記グレイスケール画素のグレイスケール値と組み合わせられる場合、エッジ位置および角度の推定を可能にする勾配を含む、前記記憶すること、を含む方法。
【請求項２】
前記中間画素を再サンプリングして前記エッジ・ジオメトリ・データを用いて印刷可能な画素を生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記エッジ・ジオメトリ・データは前記中間画素を白色、黒色、およびグレイスケールとして識別するコーディングデータから独立したチャンネルに記憶される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記エッジ・ジオメトリ・データの基準が前記中間画素を白色、黒色、およびグレイスケールとして識別するコーディングデータとともに記憶される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
グレイスケール画素内に含まれるコーナーの勾配を計算すること、
前記コーナーの領域に等しい前記画素の領域を定義するエッジ配置によって前記コーナーを表わすこと、をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記コーナーの勾配を計算することは前記コーナーを含む前記画素に隣接する少なくとも２つの中間画素からの情報を使用することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記中間画素はエッジを表わすグレイスケール画素とコーナーを表わすグレイスケール画素とをさらに区別する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記黒色画素または白色画素のエッジと一致するエッジ配置を有する少なくとも１つの黒色画素または白色画素を有する前記エッジ・ジオメトリ・データを記憶することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
特定加工対象物の複数の印刷パスで印刷可能な画素を生成するために再生なしで再サンプリングする前記中間画素を使用することであって、前記複数の印刷パスは互いに相殺される画素格子を使用する、前記中間画素を使用することをさらに含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記加工対象物間の差を補償するために様々な変換を必要とする複数の加工対象物に対して再生なしで前記中間画素を使用することをさらに含む、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記中間画素表現は印刷可能な画素の約５〜１０倍のメモリを必要とするが、チップの二次元マイクロリソグラフィパターンに対するパターンを記憶するときに前記印刷可能な画素の分解能の少なくとも６４倍の分解能を提供する、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれ１項に記載の従属ベクトルデータのラスタリゼーションから中間画素表現を作成する方法であって、
プロセッサを用いて階層的に表現された設計データ要素を補完して階層的に表現された設計データ要素によって表わされる二次元領域の一部を識別する空間インデックスデータ要素を生成すること、
タイル内の特定領域に対して、前記空間インデックスデータ要素を用いて関連する階層的に表現された設計データ要素を選択し、前記選択された階層的に表現された設計データ要素を展開すること、
前記展開された階層的に表現された設計データ要素を処理して白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素を生成すること、
中間画素として、前記白色画素、黒色画素、およびグレイスケール画素を記憶すること、を含む方法。
【請求項１３】
設計セルレベルで記憶される、セルからの前記空間インデックス情報とセル境界情報とを生成することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
データ言語フォーマット拡張を使用して前記空間インデックスデータ要素を記憶することをさらに含む、請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
複数のタイルを処理して前記中間画素表現を並列に生成することをさらに含み、前記複数のタイルのそれぞれは一連のプロセッサの各プロセッサによって処理される、請求項１２〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【国際調査報告】
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