"リソグラフィプロセスのフォーカス露光モデルを作成するための方法であって、リソグラフィプロセスのモデルを選択することであって、前記モデルが、光学モデルモジュールを含み、前記モデルが、フォーカスと、露光と、可変値を有する1組のフィッティングパラメータとを含む1組のモデルパラメータを有する、該選択すること、フォーカス露光空間内で前記リソグラフィプロセスのためのプロセスウィンドウを定義すること、前記モデルに対する1組の初期フィッティングパラメータ値を選択すること、前記プロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置を選択することであって、前記複数のサンプリング位置が、公称条件を含み、かつ前記プロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の部分集合である、該選択すること、前記初期フィッティングパラメータ値を一定に保ちながら、前記プロセスウィンドウ内の前記複数のサンプリング位置に対応するフォーカスおよび露光の変更値を用いて前記リソグラフィプロセスをシミュレーションすることによって、前記1組の初期フィッティングパラメータ値を有する前記モデルを使用して、前記プロセスウィンドウ内の前記複数のサンプリング位置のそれぞれでの前記リソグラフィプロセスのシミュレーション結果を生成すること、前記プロセスウィンドウ内の前記複数のサンプリング位置のそれぞれで前記シミュレーション結果を前記リソグラフィプロセスの実結果と比較して、前記複数のサンプリング位置のすべてでの前記シミュレーション結果と前記実結果の間の合計差分測定値を作成すること、前記プロセスウィンドウ内の前記複数のサンプリング位置のそれぞれで前記1組のフィッティングパラメータ値を修正し、追加のシミュレーション結果を生成して、前記実結果と最適フィッティングパラメータ値を使用して作成されたシミュレーション結果との間の前記合計差分測定値が最小化される、または所定の閾値未満となるような前記最適フィッティングパラメータ値を識別すること、および前記フォーカス露光モデルを前記最適フィッティングパラメータ値を含むモデルとして定義することであって、前記フォーカス露光モデルが、全プロセスウィンドウ内のいずれの位置でも前記リソグラフィプロセスをシミュレーションすることが可能である、該定義することを含む、方法。前記フォーカス露光モデルが、前記プロセスウィンドウ内の単一の位置で前記リソグラフィプロセスをシミュレーションするために使用される、請求項1に記載の方法。前記フォーカス露光モデルが、前記最適フィッティングパラメータ値を変更することなく、第1の原理に従って、前記プロセスウィンドウ内の前記位置に対応するフォーカス値および露光値を前記フォーカス露光モデルに適用することによって、前記複数のサンプリング位置の1つではない前記プロセスウィンドウ内のある位置で前記リソグラフィプロセスをシミュレーションするために使用される、請求項1に記載の方法。前記1組のモデルパラメータが、フォーカスおよび露光に加えて1つまたは複数の第1の原理パラメータをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記1つまたは複数の第1の原理パラメータが、照射源、開口数、および光学収差のうちの1つまたは複数を含む、請求項4に記載の方法。前記リソグラフィプロセスのモデルが、レジストモデルモジュールをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記リソグラフィプロセスのモデルが、マスクモデルモジュールをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記複数のサンプリング位置が、公称露光およびフォーカスの変更値でのサンプリング位置のみを含む、請求項1に記載の方法。前記複数のサンプリング位置が、公称条件、公称露光条件での正のデフォーカス条件、および公称露光条件での負のデフォーカス条件のみを含む、請求項1に記載の方法。テストマスクのための1組のテストパターンを選択することであって、前記1組のテストパターンが、前記リソグラフィプロセスの特性である近接相互作用の全範囲をカバーしている、該選択すること、ウェハ上の前記1組のテストパターンをプリントして、1組のテスト構造を形成すること、および前記1組のテスト構造を使用して、前記実結果を作成することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記シミュレーション結果および前記実結果が、クリティカルディメンション測定値である、請求項1に記載の方法。前記合計差分測定値が、二乗平均平方根差である、請求項1に記載の方法。リソグラフィプロセスのフォーカス露光モデルを作成するための方法であって、リソグラフィプロセスの所定のプロセスウィンドウ内の1組のプロセス条件を選択することであって、前記1組のプロセス条件が、前記プロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の部分集合であり、各プロセス条件が、露光値およびデフォーカス値である、該選択すること、前記リソグラフィプロセスのモデルを選択することであって、前記モデルが、光学モデルモジュールを含み、前記モデルが、フォーカスと、露光と、可変値を有する1組のフィッティングパラメータとを含む1組のモデルパラメータを有する、該選択すること、前記モデルを使用する前記1組のプロセス条件のそれぞれで前記リソグラフィプロセスをシミュレーションして、シミュレーション結果を作成することであって、前記フォーカスおよび露光パラメータの値が前記1組のプロセス条件に対応するように変更され、かつ前記フィッティングパラメータ値が一定に保持される、該シミュレーション及び作成すること、および前記1組のプロセス条件のすべてで前記シミュレーション結果を前記リソグラフィプロセスの実結果と比較することによって前記モデルをキャリブレーションして、前記所定のプロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件で前記リソグラフィプロセスをシミュレーションすることが可能である単一のフォーカス露光モデルを作成することを含む、方法。前記フォーカス露光モデルが、前記1組のプロセス条件の1つではない所定のプロセスウィンドウ内のプロセス条件で、前記リソグラフィプロセスをシミュレーションするために使用される、請求項13に記載の方法。前記1組のモデルパラメータが、フォーカスおよび露光に加えて1つまたは複数の第1の原理パラメータをさらに含む、請求項13に記載の方法。前記1つまたは複数の第1の原理パラメータが、照射源、開口数、および光学収差のうちの1つまたは複数を含む、請求項15に記載の方法。前記リソグラフィプロセスのモデルが、レジストモデルモジュールをさらに含む、請求項13に記載の方法。リソグラフィプロセスのモデルが、マスクモデルモジュールをさらに含む、請求項13に記載の方法。前記1組のプロセス条件が、公称露光およびフォーカスの変更値でのプロセス条件のみを含む、請求項13に記載の方法。前記1組のプロセス条件が、公称条件、公称露光条件での正のデフォーカス条件、および公称露光条件での負のデフォーカス条件のみを含む、請求項13に記載の方法。テストマスクのため1組のテストパターンを選択することであって、前記1組のテストパターンが、リソグラフィプロセスの特性である近接相互作用の全範囲をカバーする、該選択すること、前記1組のテストパターンをウェハ上にプリントして、1組のテスト構造を形成すること、および前記1組のテスト構造を使用して、実結果を作成することをさらに含む、請求項13に記載の方法。前記シミュレーション結果および前記実結果が、クリティカルディメンション測定値である請求項13に記載の方法。全プロセスウィンドウにわたってリソグラフィプロセスをシミュレーションすることが可能な前記リソグラフィプロセスのフォーカス露光モデルを生成するための方法であって、1組のプロセス条件のそれぞれでリソグラフィプロセスを使用してウェハ上にプリントされた1組のテスト構造の測定値を得ることであって、前記1組のプロセス条件が、露光デフォーカス空間内のプロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の部分集合である、該得ること、前記リソグラフィプロセスのモデルを使用して前記1組のプロセス条件のそれぞれで前記リソグラフィプロセスをシミュレーションして、シミュレーション結果を作成することであって、前記モデルが、フォーカスと、露光と、可変値を有する1組のフィッティングパラメータとを含むモデルパラメータを含む、該シミュレーション及び作成すること、前記1組のプロセス条件のすべてで前記1組のテスト構造の前記測定値に最良にフィットするシミュレーション結果を作成する前記フィッティングパラメータの最適値を決定すること、および前記フォーカス露光モデルを前記フィッティングパラメータの前記最適値を有するモデルとして定義することを含む、方法。前記フォーカス露光モデルが、フィッティングパラメータの最適値を変更することなく、第1の原理に従って、前記プロセスウィンドウ内の前記プロセス条件に対応するフォーカス値および露光値を前記フォーカス露光モデルに適用することによって、前記1組のプロセス条件の1つではない前記プロセスウィンドウ内のあるプロセス条件でリソグラフィプロセスをシミュレーションするために使用される、請求項23に記載の方法。前記モデルパラメータが、フォーカスおよび露光に加えて1つまたは複数の第1の原理パラメータを含む、請求項23に記載の方法。前記1つまたは複数の第1の原理パラメータが、照射源、開口数、および光学収差のうちの1つまたは複数を含む、請求項25に記載の方法。前記リソグラフィプロセスのモデルが、レジストモデルモジュールを含む、請求項23に記載の方法。前記リソグラフィプロセスのモデルが、マスクモデルモジュールを含む、請求項23に記載の方法。前記1組のプロセス条件が、公称露光およびフォーカスの変更値でのプロセス条件のみを含む、請求項23に記載の方法。前記1組のプロセス条件が、公称条件、公称露光条件での正のデフォーカス条件、および公称露光条件での負のデフォーカス条件のみを含む、請求項23に記載の方法。テストマスクのため1組のテストパターンを選択することであって、前記1組のテストパターンが、リソグラフィプロセスの特性である近接相互作用の全範囲をカバーする、該選択すること、およびウェハ上に前記1組のテストパターンをプリントして、1組のテスト構造を形成することをさらに含む、請求項23に記載の方法。前記1組のテスト構造の前記測定値および前記シミュレーション結果が、クリティカルディメンション測定値である、請求項23に記載の方法。リソグラフィプロセスの能力を予測するための単一のプロセスウィンドウモデルを生成するためのシステムであって、情報を記憶するための記憶領域、入力デバイス、出力デバイス、前記記憶領域内に記憶された物理的なモデル情報、およびモデルキャリブレーションモジュールを備え、前記記憶領域が、選択された物理的なモデル情報が前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、前記入力デバイスが、プロセスウィンドウを定義するプロセスウィンドウ定義情報が、前記モデルキャリブレーションモジュールにとって使用可能にされることができるように、かつ、前記定義されたプロセスウィンドウ内の異なるテスト条件の下でのウェハの測定値から得られた個別の測定値情報が、前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、前記モデルキャリブレーションモジュールが、前記プロセスウィンドウ定義情報および前記個別の測定値情報を使用することによって単一のプロセスウィンドウモデルを生成し、前記選択された物理的なモデル情報をキャリブレーションして、前記定義されたプロセスウィンドウにわたるリソグラフィプロセスの性能が2つの連続的に調節可能な光学パラメータで記載されることができるように、構成され、前記単一のプロセスウィンドウモデルの生成が、前記個別の測定値情報をシミュレーションされた測定値と比較することを含み、前記シミュレーションされた測定値が、前記物理的なモデル情報内のすべての他のパラメータを一定に保ちながら、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを変更することによって、前記選択された物理的なモデル情報を使用して前記リソグラフィプロセスをシミュレーションすることによって作成される、システム。前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータが、フォーカスおよび露光である、請求項33に記載のシステム。前記シミュレーションされた測定値が、公称露光およびフォーカスの変更値でのみ、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを使用して作成される、請求項34に記載のシステム。前記シミュレーションされた測定値が、公称条件、公称露光条件での正のデフォーカス条件、および公称露光条件での負のデフォーカス条件でのみ、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを使用して作成される、請求項34に記載のシステム。前記物理的なモデル情報が、照射源、開口数、および光学収差のうちの1つまたは複数を含む、請求項33に記載のシステム。前記物理的なモデル情報が、レジストモデル情報を含む、請求項33に記載のシステム。前記物理的なモデル情報が、マスクモデル情報を含む、請求項33に記載のシステム。リソグラフィプロセスのモデルを作成するための方法であって、リソグラフィプロセスの所定のプロセスウィンドウ内の1組のプロセス条件を選択することであって、前記1組のプロセス条件が、前記プロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の部分集合であり、各プロセス条件が、少なくとも1つのパラメータに対する値である、該選択すること、前記リソグラフィプロセスのモデルを選択することであって、前記モデルが、前記プロセス条件の少なくとも1つのパラメータおよび1組のフィッティングパラメータを含む1組のモデルパラメータを有する、該選択すること、前記モデルを使用して前記1組のプロセス条件のそれぞれでリソグラフィプロセスをシミュレーションして、シミュレーション結果を作成することであって、前記少なくとも1つのパラメータの前記値が、前記フィッティングパラメータ値を一定に保ちながら前記1組のプロセス条件に対応するように変更される、該シミュレーション及び作成すること、および前記1組のプロセス条件のすべてで前記シミュレーション結果を前記リソグラフィプロセスの実結果と比較することによって、前記モデルをキャリブレーションして、所定のプロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件で前記リソグラフィプロセスをシミュレーションすることを可能にする単一のモデルを作成することを含む、リソグラフィプロセスのモデルを作成するための方法。前記少なくとも1つのパラメータが、光学パラメータである、請求項40に記載の方法。前記光学パラメータが、フォーカスである、請求項41に記載の方法。前記光学パラメータが、リソグラフィ露光ツールの開口数である、請求項41に記載の方法。前記少なくとも1つのパラメータが、レジストパラメータである、請求項40に記載の方法。前記少なくとも1つのパラメータが、光学パラメータおよびレジストパラメータを含む、請求項40に記載の方法。公称条件で使用するためのリソグラフィプロセスの単一のモデルを作成するための方法であって、リソグラフィプロセスの所定のプロセスウィンドウ内の1組のプロセス条件を選択することであって、前記1組のプロセス条件が、前記所定のプロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の部分集合であり、前記1組のプロセス条件が、公称条件を含み、各プロセス条件が、少なくとも1つのパラメータに対する値である、該選択すること、前記プロセス条件の前記少なくとも1つのパラメータおよび1組のフィッティングパラメータを含むモデルパラメータを有する前記リソグラフィプロセスのモデルを選択すること、前記モデルを使用して前記1組のプロセス条件のそれぞれで前記リソグラフィプロセスをシミュレーションして、シミュレーション結果を作成することであって、前記少なくとも1つのパラメータの前記値が、前記フィッティングパラメータ値を一定に保ちながら前記1組のプロセス条件に対応するように変更される、該シミュレーション及び作成すること、および前記1組のプロセス条件のすべてで前記シミュレーション結果と前記リソグラフィプロセスの実結果との間の合計差分測定値を最小化することによって前記モデルをキャリブレーションして、単一のモデルを作成することを含み、前記単一のモデルが、前記公称条件で前記リソグラフィプロセスをモデリングするために使用される、方法。前記少なくとも1つのパラメータが、フォーカスである、請求項46に記載の方法。前記少なくとも1つのパラメータが、照射源、開口数、および光学収差のうちの1つまたは複数を含む、請求項46に記載の方法。テストマスクに対して1組のテストパターンを選択すること、ウェハ上に前記1組のテストパターンをプリントして、1組のテスト構造を形成すること、および前記1組のテスト構造を使用して、実結果を作成することをさらに含む、請求項46に記載の方法。前記モデルのキャリブレーションが、前記1組のプロセス条件のすべてで前記シミュレーション結果を前記リソグラフィプロセスの実結果と比較して、前記シミュレーション結果と前記実結果の間の合計差分測定値を作成すること、前記1組のプロセス条件で前記フィッティングパラメータの値を修正し、追加のシミュレーション結果を生成して、前記実結果と最適フィッティングパラメータ値を使用して作成された前記シミュレーション結果との間の合計差分測定値が最小化される、または所定の閾値未満となるような前記最適フィッティングパラメータ値を識別すること、および前記単一のモデルを前記最適フィッティングパラメータ値を含むモデルとして定義することをさらに含む、請求項46に記載の方法。前記合計差分測定値が、二乗平均平方根差である、請求項46に記載の方法。前記1組のプロセス条件が、公称露光およびフォーカスの変更値でのプロセス条件のみを含む、請求項46に記載の方法。前記1組のプロセス条件が、公称条件、公称露光条件での正のデフォーカス条件、および公称露光条件での負のデフォーカス条件のみを含む、請求項46に記載の方法。コンピュータに以下の実行によりリソグラフィプロセスのフォーカス露光モデルを作成させるための命令を記憶するコンピュータ読取可能媒体であって、リソグラフィプロセスのモデルを記憶することであって、前記モデルが、光学モデルモジュールを含み、前記モデルが、フォーカスと、露光と、可変値を有する1組のフィッティングパラメータとを含む1組のモデルパラメータを有する、該記憶すること、前記モデルのための1組の初期フィッティングパラメータ値を記憶すること、フォーカス露光空間内のプロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置を記憶することであって、前記複数のサンプリング位置が、公称条件を含み、かつ前記プロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の部分集合である、該記憶すること、前記初期フィッティングパラメータ値を一定に保ち保ながら、前記複数のサンプリング位置に対応するフォーカスおよび露光の変更値を用いて前記リソグラフィプロセスをシミュレーションすることによって、前記1組の初期フィッティングパラメータ値を有する前記モデルを使用して、前記プロセスウィンドウ内の前記複数のサンプリング位置のそれぞれでの前記リソグラフィプロセスのシミュレーション結果を生成すること、前記複数のサンプリング位置のそれぞれで前記シミュレーション結果を前記リソグラフィプロセスの実結果と比較して、前記複数のサンプリング位置のすべてでの前記シミュレーション結果と前記実結果との間の合計差分測定値を作成すること、最適フィッティングパラメータ値を使用して作成された前記実結果の間の前記合計差分測定値が最小化される、または所定の閾値未満となるように、前記複数のサンプリング位置のそれぞれで前記1組のフィッティングパラメータ値を修正し、追加のシミュレーション結果を生成すること、および前記フォーカス露光モデルを前記最適フィッティングパラメータ値を含むモデルとして定義することであって、前記フォーカス露光モデルが、前記プロセスウィンドウ内のいかなる位置でも前記リソグラフィプロセスをシミュレーションすることが可能である、該定義すること、コンピュータ読取可能媒体。前記1組のモデルパラメータが、フォーカスおよび露光に加えて1つまたは複数の第1の原理パラメータをさらに備える、請求項54に記載のコンピュータ読取可能媒体。前記1つまたは複数の第1の原理パラメータが、照射源、開口数、および光学収差のうちの1つまたは複数を含む、請求項55に記載のコンピュータ読取可能媒体。前記リソグラフィプロセスのモデルが、レジストモデルモジュールをさらに含む、請求項54に記載のコンピュータ読取可能媒体。前記リソグラフィプロセスのモデルが、マスクモデルモジュールをさらに含む、請求項54に記載のコンピュータ読取可能媒体。前記複数のサンプリング位置が、公称露光でのプロセス条件およびフォーカスの変更値でのサンプリング位置のみを含む、請求項54に記載のコンピュータ読取可能媒体。前記複数のサンプリング位置が、公称条件、公称露光条件での正のデフォーカス条件、および公称露光条件での負のデフォーカス条件のみを含む、請求項54に記載のコンピュータ読取可能媒体。合計差分測定値が、平方根二乗平均差である、請求項54に記載のコンピュータ読取可能媒体。0021フォーカス露光モデルを作成するためのシステムおよび方法が、リソグラフィシミュレーションモデルのキャリブレーションのために導入される。システムおよび方法は、特に露光-デフォーカスプロセスウィンドウ空間内の、パラメータ変動の複数の次元に沿ったキャリブレーションデータを使用する。システムおよび方法は、公称プロセス条件でのシミュレーションのよりよい精度および堅固性、ならびに、再キャリブレーションの必要なく、完全なプロセスウィンドウ領域全体を通じたいずれかの点で、リソグラフィの性能を予測するために可能性を結果としてもたらす、モデルパラメータ値の統合された組を提供する。0022一実施形態では、リソグラフィプロセスのフォーカス露光モデルを作成するための方法は、リソグラフィプロセスのモデルを選択するステップであって、モデルが光学モデルモジュールを含み、モデルがフォーカスと、露光と、可変値を有する1組のフィッティングパラメータとを含む1組のモデルパラメータを有するステップと、フォーカス露光空間内でリソグラフィプロセスのためのプロセスウィンドウを定義するステップと、モデルに対する1組の初期フィッティングパラメータ値を選択するステップと、プロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置を選択するステップであって、複数のサンプリング位置が、公称条件を含み、かつプロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の部分集合である、ステップと、初期フィッティングパラメータ値を一体に保ちながら、プロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置に対応するフォーカスおよび露光の変更値を用いてリソグラフィプロセスをシミュレーションすることによって、1組の初期フィッティングパラメータ値を有するモデルを使用して、プロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置のそれぞれでのリソグラフィプロセスのシミュレーション結果を生成するステップと、プロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置のそれぞれでシミュレーション結果を実結果と比較して、複数のサンプリング位置のすべてでシミュレーション結果とリソグラフィプロセスの実結果との間の合計差分測定値を作成するステップと、プロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置のそれぞれで前記1組のフィッティングパラメータ値を修正し、追加のシミュレーション結果を生成して、実結果と最適フィッティングパラメータ値を使用して作成されたシミュレーション結果との間の合計差分測定値が最小化される、または所定の閾値未満となるような最適フィッティングパラメータ値を識別するステップと、フォーカス露光モデルを最適フィッティングパラメータ値を含むモデルとして定義するステップであって、フォーカス露光モデルが、全プロセスウィンドウ内のいずれかの位置でリソグラフィプロセスをシミュレートすることが可能である、ステップとを含む。0023一実施形態では、フォトリソグラフィプロセスの能力を予測するための単一のプロセスウィンドウモデルを生成するためのシステムは、情報を記憶するための記憶領域と、入力デバイスと、出力デバイスと、記憶領域内に記憶された物理的なモデル情報と、モデルキャリブレーションモジュールとを備える。記憶領域は、選択された物理的なモデル情報がモデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、モデルキャリブレーションモジュールと連絡する。入力デバイスは、プロセスウィンドウを定義するプロセスウィンドウ定義情報が、モデルキャリブレーションモジュールによって使用可能であるように、および定義されたプロセスウィンドウ内の異なるテスト条件の下でウェハの測定値から得られた個別の測定値情報が、モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、モデルキャリブレーションモジュールと連絡する。また、モデルキャリブレーションモジュールは、プロセスウィンドウ定義情報および個別の測定値情報を使用することによって単一のプロセスウィンドウモデルを生成し、選択された物理的なモデル情報をキャリブレーションして、定義されたプロセスウィンドウにわたるフォトリソグラフィシステムの性能が2つの連続的に調節可能な光学パラメータで記載されることができるように、構成されている。単一のプロセスウィンドウモデルを生成するステップは、個別の測定値情報をシミュレーションされた測定値と比較することを含み、シミュレーションされた測定値が、物理的なモデル情報内の他のすべてのパラメータを一定に保ちながら、2つの連続的に調節可能な光学パラメータを変更することによって、選択された物理的なモデル情報を使用して、リソグラフィプロセスをシミュレーションすることによって作成される。0036プロセスウィンドウの中心での公称条件だけでなく、中心からある距離にあるプロセスウィンドウ内の様々な位置でのデータ点を組み込むことに頼っている、モデル作成およびモデルキャリブレーションに基づくシステムおよび方法が、開示される。最小値では、キャリブレーションデータが、少なくとも1つのプロセスパラメータたとえば、デフォーカスパラメータを変更しながら収集され、かつ変更されたプロセスパラメータの様々な値によるすべての収集されたキャリブレーションデータが、モデルのフィッティングパラメータのキャリブレーションのために使用される。リソグラフィプロセスのモデルは、光学モデルモジュールを備え、かつレジストモデルモジュール、マスクモデルモジュール、およびその他の適切なモデルモジュールをオプションで備えてもよい。リソグラフィプロセスのモデルのモデルモジュールは、簡略化のために、モデル、たとえば光学モデルおよびレジストモデルと本明細書で称される。0037好ましい実施例では、プロセスウィンドウ空間を形成するために、露光ドーズおよびデフォーカスのパラメータを変更しながら、キャリブレーションデータが収集される。方法は、プロセスウィンドウ内のいずれかの位置でのリソグラフィプリントプロセスを予測することができる、1組のキャリブレーションされたフィッティングパラメータを見つけるために、露光ドーズおよびデフォーカスのすべての値でのテスト構造のジョイントフィッティングを提供する。キャリブレーション方法は、フォーカスおよび露光パラメータおよび1組のフィッティングパラメータを含むリソグラフィプロセスのモデルを使用して、プロセスウィンドウ内の1組のサンプリング位置のそれぞれでのリソグラフィプロセスの性能をシミュレートすることを含む。ここでは、光学モデルのフォーカスおよび露光パラメータは、第1の原理に従って変更されるが、一方、フィッティングパラメータすなわち、他のすべてのモデルパラメータは変更されない。キャリブレーションされた1組のフィッティングパラメータ値を有するモデルを本明細書でフォーカス露光モデルfocusexposuremodelFEMと称する。フォーカスは、露光ツールの光学パラメータの設定であり、かつときどきデフォーカスとも称される。フォーカスおよびデフォーカスと言う用語は、本明細書で互換的に使用される。0038全プロセスウィンドウ全体を通じたいくつかの位置でキャリブレーションされたフォーカス露光モデルは、物理的な現実性をより正確に反映し、ある公称プロセス条件でのみキャリブレーションされたモデルよりも、より予測可能、正確、かつ堅固である。リソグラフィシミュレーションは、多次元モデルキャリブレーションから有利である。1プロセスウィンドウ内の良くフィーチャ付けられたサンプリング位置の間の補間に頼ることによる、公称または最良な設定でのより良好なモデル精度、予測可能性、堅固性、2プロセスウィンドウ内のいずれかの補間された位置でのパターン挙動を予測する可能性、および3フォーカス露光モデルキャリブレーションが、プロセスウィンドウ内の異なる個別の位置での複数の別個分かれたモデルのキャリブレーションよりも、少ない測定値の全体数によって達成されることができる。0039フォーカス露光モデルをキャリブレーションする方法のキーとなるフィーチャは、光学モデルが実際に真の光学効果を正確に捕捉する一方、レジスト関連パラメータが、光学設定によって、たとえばフォーカス設定を通じて変化しないという意味での、光学およびレジストモデルの良好な分離可能性である。プリントされたパターンのデフォーカス挙動が、いくつかの物理的なレジスト効果、たとえば酸拡散によって、デフォーカスデータを含むジョイントキャリブレーションなしで、部分的に補償されるため、デフォーカスレジストパラメータ空間内に複数の二乗平均平方根RIMS最小値があることになる。これらの最小値のうちの1つのみが、物理的であり、正しい。プロセスウィンドウ全体を通したジョイントキャリブレーションは、デフォーカスによる傾向挙動が、レジスト挙動に直交するため、モデルを正しい最小値点に自動的に拘束する。したがって、偽のパラメータ集合化効果が回避され、かつ、結果としてのキャリブレーションされたモデルが、公称露光条件においてさえもより正確かつ堅固になる。言い換えれば、公称プロセス条件においてさえも、キャリブレーションされたフォーカス露光モデルが、公称プロセス条件でのみキャリブレーションされたモデルよりも良好なパターン挙動を予測することができる。0040プロセスウィンドウが、二次元露光デフォーカス空間内で最も頻繁に定義されるが、本明細書で説明される方法は、この定義に制限されない。この定義は、フォーカスおよびドーズの変化が、通常、リソグラフィプロセス性能に支配的な影響を有することを反映している。しかし、調節または変更されることができるより多くの、または異なるパラメータ次元を使用することによって、プロセスウィンドウ概念を一般化することが可能である。このような一般化は、これらの追加のパラメータ変更に対するプロセスマージンを捕捉することを助け、また、モデルフィッティングにさらなる拘束を追加する。追加の拘束は、キャリブレーションされたモデルをより物理的に、およびしたがってより正確かつ予測可能にすることを助ける。たとえば、現代の露光ツールでは、たとえば、照射波長または線幅、レンズ設定、およびそれによる、光学収差、および広範囲のイルミネータ調節を含む、多くの光学設定が、ある程度まで調節可能である。同様に、レジスト層特性に直接関連するパラメータが、変更または調節されることができる。これらのまたは類似のパラメータのいずれかが、モデルの堅固性または精度の改善のためにモデルキャリブレーションに含まれてもよい。キャリブレーションプロセスはまた、生産環境内で1組の公称上同一な露光ツールからテストデータを使用してもよい。0041図2Aは、本発明の一実施形態による、リソグラフィプロセスのフォーカス露光モデルを作成するための方法ステップ200のフローチャートである。ステップ212で、テストマスク上に製造され、かつリソグラフィ露光ツールを使用してテストウェハ上にプリントされることになる1組のテストパターンが、定義される。これらのテストパターンは、問題になっているリソグラフィプロセスのフィーチャである近接相互作用の全範囲をカバーする必要がある。様々なピッチ疎から密へを有する広範囲のライン/スペースパターン、および様々なギャップサイズを有するライン/スペース端部などの二次元のパターンが含まれるべきである。ライン/スペースパターンは、一次元の空間的な周波数空間にわたるが、一方線端部パターンは、ラインエンドプルバック、ピンチングなどの二次元の効果をカバーする。パターン曲率によって二次元の空間を定義し、それに応じてテストパターンを作成すること、またはリソグラフィモデルが使用されるデザインで見いだされる典型的な形状を表す、より複雑な二次元のテストパターンを使用することも可能である。0042上記で議論されたように、光学およびレジスト効果を分離することが重要であるとき、他のものよりもある効果に対してより感受性の強いパターンタイプを含むことによってキャリブレーションを強化することも可能である。考えられる例は特定の光学収差または迷光フレアなどの光学効果に対して、これらの効果が、シミュレーションツールの光学モデル内に組み込まれている場合、特に感受性の強いテストパターンである。たとえば、コマ収差に対しての線の対、および三つ葉模様に対してのレンガ壁パターンなど、あるパターンタイプが、光学効果に対して特定の感受性を示すことは周知である。このような光学収差またはフレアテストパターンは、おそらく対応するプロセス変更と相俟って、モデルの分離およびキャリブレーション性能をさらに改善する。一般に特定のパターンタイプが、特定のモデルパラメータと特に相関する。これらのパターンタイプは、たとえば、感受性解析によって識別されることができ、モデル最適化中、対応する重みを与えられることができる。0043モデルキャリブレーションにおいて光学収差を考慮する別の方法は、光学収差測定用に特に設計されたツールを使用して別々に測定された光学収差を直接使用することである。光学収差測定ツールのいくつかの例は、ASMLによるILIAS、およびLitelCorpによるその他のツールなど、スキャナ供給メーカーによって提供される、オンスキャナステージ自己測定ツールを含む。この場合、モデルキャリブレーションに光学収差感受性のテストパターンを含む必要がない。光学収差パラメータは、モデルキャリブレーション中にキャリブレーションされるように調節可能なパラメータではなく、光学モデル内で既知のパラメータとして固定される。固定された光学パラメータの典型的な例は、ソースマップ、すなわち、イルミネータの厳密なグレースケール形状および値であり、これは、モデルキャリブレーション中に調節されない既知の存在として測定され、提供されることがある。いかなる既知の光学パラメータたとえば、ソースマップ、光学収差および瞳孔形状に対しても、これらは、モデルキャリブレーション中の光学モデル内で、固定された光学パラメータとして処理される。00441組のテストパターンが定義された後、ステップ214で、プロセスウィンドウが定義され、プロセスウィンドウ内の位置が、キャリブレーション値として選択される。プロセスウィンドウは、モデルキャリブレーションのために変更されることになるプロセス条件、およびこれらの変更の範囲を選択することによって定義される。典型的な用途に対して、期待されるプロセスウィンドウに適切に適合する、またはそれを超える露光デフォーカス空間が、サンプリング位置によってカバーされることになる。このカバー範囲が、露光-デフォーカス空間300内でのサンプリング位置の5つの領域312、314、316、318、および320を示す図3Aに示されている。図3Bは、露光-デフォーカスE-D空間320内での期待されるプロセスウィンドウ322および5つのサンプリング位置324、326、328、330、および332の一実施形態を示している。これらは、プロセスウィンドウ322の中央332ならびにそれらの境界の近くの4つの追加のサンプリング位置324、326、328、および330での公称または最良の条件を示している。実際、5個よりも多いまたは少ないサンプリング位置が使用されてもよい。0045各サンプリング位置324~332に対して、ステップ212で定義されたテストパターンの組が、フィッティングパラメータを生成するために使用される。サンプリング位置のいくつかでパターンタイプの数を減らすことで良好なフィッティングを、得ることができる。通常約数千であるテストパターンの完全な組が、プロセスウィンドウ322の中央332で測定される一方、たとえば、全体の10~20パーセントの、かなり少ない数のパターンが、プロセスウィンドウ322の周縁でのサンプリング位置324~330で使用される。結果として、フォーカス露光モデルキャリブレーションのために必要とされるテストパターン測定値の総数は、他の既存のキャリブレーション方法によって現在必要とされる、個々のサンプリング位置に対して別々に行われる複数のモデルキャリブレーションよりもかなり少ない。0046前に述べられたように、図3Aおよび3Bに示されている露光デフォーカス空間が通常、多次元キャリブレーションのための基礎として使用されるが、代替となるおよび追加のパラメータ次元が、等価な方式で同様に使用されてもよい。0047図2Aに戻ると、ステップ216では、テストパターンおよびプロセス条件の定義された組が、当該パラメータ空間が十分良くカバーされているかを確認するために解析される。ステップ216の実施は、テストパターンの二次元周波数空間解析、公称の、最善の、すなわちデフォルトのシミュレーションパラメータを使用した算定されたプロセスウィンドウの解析、またはその他の方法を含んでもよい。定義されたテストパターンおよびプロセス条件がパラメータ空間の十分なカバー範囲を提供しない場合、ステップ218で、追加のテストパターンまたはプロセスウィンドウ内の位置が定義される。方法は次に、ステップ216へ戻る。ステップ216の解析は、パターンおよびパラメータ選択の整数部分とみなされているが、図2Aではこの問題の重要性をハイライトするために別個のステップとして示されている。追加のデータ点が、より完全な当該パラメータ空間のより完全なカバー範囲を提供しなければ、より多くのテストパターンをキャリブレーションに追加することが自動的には精度を改善しないことが、文献に示されている。0048定義されたテストパターンおよびプロセス条件がパラメータ空間の十分なカバー範囲を提供する場合、方法が、ステップ220へと継続する。ステップ220では、半導体製造における現在の最新技法である光学投影リソグラフィでの適用例に対して、キャリブレーションされたフォーカス露光モデルによって説明されるリソグラフィプロセスで使用されるものと同じマスク技法および製造方法を使用してテストマスクが製造される。テストマスクは前に定義されたテストパターンの全組を含んでいる。これは、問題となっているリソグラフィプロセスに応じて、たとえばバイナリマスク、減衰型位相シフトマスク、またはレベンソン型位相シフト、またはクロムレス位相シフトマスクとすることができる。将来のリソグラフィについては、光マスクレス技術が、固定された、可変でないテンプレートレチクルの代わりに、たとえば空間的な光モジュレータを使用して導入されてもよい。フォーカス露光モデルキャリブレーションが、マスク製造ステップが仮想的なものとみなされることができるところのこれらの技術に対して等しく適用可能であり、かつ有用である。光マスクレスリソグラフィOpticalMasklessLithographyOMLでは、選択されたテストパターンOMLシステムのためのいずれかの選択された削除アルゴリズムによって計算されるに対応する空間的な光モジュレータ設定が、テストマスクの代わりに使用される。0049ステップ222では、テストマスクを使用して、テストウェハが、デバイス製造プロセスと同一のレジストパラメータおよびプロセス条件を使用して、問題となっているリソグラフィプロセスを代表する露光ツール内でプリントされる。このプリントプロセスは、1つまたは複数の追加の反射防止層を通常有するウェハ上のレジスト層、プレ露光ベークステップ、テストマスクからレジスト被覆されたウェハ上へ画像を投影することによるスキャナまたはステッパ内での露光、ポスト露光ベークステップ、およびレジスト現像を含む。プリンティングプロセスはまた、このようなものがシミュレーションモデルの一部である場合、ウェハをエッチングする追加のステップを含む。テストパターンのプリンティングは、プロセスウィンドウ内でサンプリング位置として前に定義されたすべてのプロセス設定を使用して行われる。サンプリング位置のすべてに対してのテストパターンのプリンティングは、単一の基板上で繰り返される露光の間で段階的にパラメータを変更することによって、またはいくつかのテストウェハを別々に露光させることによって行うことができる。0050ステップ224では、完全に処理されたウェハ上のテストパターンが、実結果を生成するために適切なメトロロジーツールを使用して測定される。ステップ224は、CD-SEMまたはCD-AFMを使用した線幅および線端部プルバック測定、二次元のSEM画像データの生成および解析、CDの光散乱解析、またはフォーカス露光モデルから派生した予測されるパターンパラメータと相互に関連することができるその他の測定値を含んでもよい。0051プリントされたテストパターンから派生した実結果は、選択されたリソグラフィプロセスのモデルからのシミュレーションされたテストパターンによってマッチングされることを必要とする。リソグラフィプロセスのモデルは、リソグラフィプロセスを表す1つまたは複数のモデルモジュールを含む。モデルは、少なくとも1つの光学モデルを含み、レジストモデル、マスクモデル、適用可能な場合、たとえばレジストモデルの後のエッチングモデルなどの他のいずれかの適切なモデルをオプションで含んでもよい。図2Aの方法では、モデルは、例示を容易にするために、光学モデルおよびレジストモデルのみを含む。ステップ226では、光学モデルに対する、初期フィッティングパラメータ値が選択され、ステップ228で、レジストモデルに対する初期フィッティングパラメータ値が、選択される。光学モデルおよびレジストモデルに対する初期フィッティングパラメータ値は、フィッティングパラメータに対する公称、デフォルトまたは最善値であってよい。光学モデルに対して、フィッティングパラメータは、光学モデルのすべての調節可能なパラメータである。露光ドーズおよびデフォーカスは、調節可能なパラメータとしてみなされないが、プロセスウィンドウ内の選択されたサンプリング位置に対応するように第1の原理に従って変更されることになる。ステップ230では、プリントされたテストパターンが、光学モデルおよびレジストモデルを使用してシミュレートされる。好ましい実施形態では、ステップ230のシミュレーションが、米国特許第7,003,758号に開示されているシステムおよび方法を使用して実施される。一実施形態では、図8と相俟って以下で説明される、リソグラフィシミュレーションシステム800が、ステップ230を行うために使用される。ステップ230では、シミュレーションが、すべてのテストパターンに対して、およびステップ212~216で定義されたプロセスウィンドウ内のすべての位置に対して、シミュレーション結果を作成するために行われる。シミュレーション中、モデルの露光ドーズおよびデフォーカスパラメータが、第1の原理に従って変更され、レジストモデルのフィッティングパラメータのすべてを含むモデルのフィッティングパラメータの値は、変化しないままである。0052次に、ステップ232では、シミュレーション結果のパターンパラメータが、たとえばシミュレーションされたライン/スペースまたはギャップ幅を対応するCD-SEM測定値と比較することによって、実結果に対して比較される。別法として、測定が、予測される二次元プリントパターンを表す、シミュレーションされたレジストまたはエッチングされた輪郭線上で行われ、シミュレーションされたパターン上でのこれらの測定値が、プリントされたパターンの等価な測定値と比較される。測定値は、CDまたは線端部プルバック、エッジ配置誤差、対応する二次元の形状のより複雑な評価などのスカラー値を含む。CD測定値が、例示の目的のために以下の議論で使用され、かつ他のいずれのパターンパラメータの測定値が、同様の方式で使用されてもよく、本発明の範囲内にある。0053シミュレーション結果と実結果の間の一致を定量化するために、ステップ232で、プロセスウィンドウ内の各サンプリング位置に対してプリントされたテストパターンとシミュレーションされたテストパターンの間の差の測定値が計算される。一実施形態では、式1で以下で定義されるような、二乗平均平方根RMSでシミュレーションされた値と測定された値の間の距離を反映するために計算されることができるコスト関数によって差が表される。式1では、RMSkは、コスト関数のk番目の反復の後のシミュレーションされたCD値と測定されたCD値の間の距離である。Mは、プロセスウィンドウ内でのサンプリング位置の総数、Nは、プロセスウィンドウ内の各サンプリング位置での測定される予定のテストパターンの数、CDmeansEi、Fi、TPJは、プロセスウィンドウ内のi番目のサンプリング位置でフォーカス値および露光値によって作成されたj番目のテストパターンTPでの実際のCD測定値Ei、Fi、ここで、Eは露光ドーズ値、Fはフォーカス値、およびは、プロセスウィンドウのi番目のサンプリング位置でのフォーカス値および露光値を使用した、対応するテストパターンのシミュレーションされたCD測定値である。ここで、は1組のフィッティングパラメータであり、Lは、光学モデルおよびレジストモデルのフィッティングパラメータの総数、およびkは、k番目の反復の後の調節されたフィッティングパラメータを示す。コスト関数の定義は、データ点の変更またはその他の調節のための異なる重み計数、Wijを含んでもよい。0054式1によって計算されたコスト関数値は、シミュレーション結果と実結果の間のRMS差と呼ばれ、一実施形態では、ステップ232での差の測定値として使用される。コスト関数の大きさは、シミュレーション結果と実結果の間のフィッティングの品質の測定値である。キャリブレーションプロセスの目標は、コスト関数、たとえば、式2に示されているようなRMSkを最小化するように調節可能なフィッティングパラメータを変更することによって、フォーカス露光モデルを最適化することである。0055ステップ234では、計算された差の測定値が所定の閾値未満であるかどうかの決定が行われる。別法として、差分測定値の全体的な最小値が探求される。差分測定値が最小化されていない、すなわち所定の閾値未満でない場合、方法がステップ236で継続し、このステップで、光学モデルモジュールおよびレジストモデルモジュールのフィッティングパラメータ値が、ある順序で調節または調整される。方法は次に、光学モデルおよびレジストモデルに対する調節されたフィッティングパラメータ値を使用して、プリントされたテストパターンをシミュレートするために、ステップ230に戻る。次に、ステップ232で、新しいシミュレーションされたテストパターンとプリントされたテストパターンの間の差の測定値が計算され、差分測定値が、ステップ234で評価される。ステップ236、230、232、および234が、現在の差分測定値が最小化されるまたは所定の閾値未満になるまで繰り返される。0056次に、ステップ238で、光学モデルおよびレジストモデルに対する現在のフィッティングパラメータ値が、キャリブレーションされたフォーカス露光モデルに対するフィッティングパラメータ値として指定される。キャリブレーションされたフォーカス露光モデルが次に、プロセスウィンドウ内のいずれかの位置でのリソグラフィプロセスをシミュレートするために使用されることができる。0057フォーカス露光モデルのキャリブレーションのキー特性は、対応する制限をキャリブレーション手順中にフィッティングパラメータ値上に位置させながら、露光デフォーカスプロセスウィンドウ空間内でのいくつかのプロセス設定を通常含む、テストパターンのシミュレーション中にプロセスパラメータのいくつかの次元に沿ったデータ点を含むことである。このことは、サンプリング位置間のテストウェハプリンティングプロセス内で実際に調節された光学モデル内のプロセス条件のみが、サンプリング位置でのテストパターンのシミュレーションの第1の原理、たとえば図2Aの方法におけるフォーカスおよび露光ドーズに、従って変化することを許され、そして、モデルの他のすべてのフィッティングパラメータが、プロセスウィンドウ内のサンプリング位置間で一定に保たれることを、単に意味している。単一の、普遍的な、モデルパラメータ値の組が、このようにして、キャリブレーションプロセスから導出され、キャリブレーションのために使用される厳密な位置ではなく、プロセスウィンドウの初期サンプリング領域の妥当な近傍でのいずれかの露光-ドーズ設定で、新しいモデルすなわち、予測されるパターンを生成するために使用されることができる。リソグラフィプロセスが公称条件でシミュレーションされるのみである場合であっても、プロセスウィンドウの中央だけでなくプロセスウィンドウの中央からある距離の複数の位置にて収集されたデータを使用してフォーカス露光モデルが構成されるときより、良い性能が達成される。0058図2Bは、本発明の一実施形態による、プロセスウィンドウ内のいずれかの位置でモデルを生成するための方法ステップのフローチャートである。ステップ252で、フォーカス露光モデルが、図2Aと相俟って上記で説明された方法に従ってキャリブレーションされる。ステップ254で、リソグラフィプロセスがシミュレーションされるところのプロセスウィンドウ内の位置が選択される。選択された位置はプロセスウィンドウ内のどこであってもよい、すなわち、選択される位置は、フォーカス露光モデルのキャリブレーション中に使用されたサンプリング位置の1つであってよいが、そうである必要はない。次に、ステップ256で、第1の原理に従ってキャリブレーションされたフォーカス露光モデルに対するプロセスウィンドウ内の選択された位置に対応する、変更されたモデルパラメータたとえば、露光およびフォーカスに対する値の組を提供することによってモデルが生成されるが、他のキャリブレーションされたモデルパラメータすなわち、フィッティングパラメータのすべては、FEMの最終的にフィッティングされた値に保持される。モデルが次に、プロセスウィンドウ内の選択された位置でリソグラフィプロセスの性能をシミュレートするために使用されてもよい。005965nmリソグラフィプロセスに対するフォーカス露光モデルの例示的なキャリブレーションが行われた。約2000個の一次元および二次元のテストパターンの全組が、この65nmプロセスでのモデルキャリブレーションのために定義された。プロセスウィンドウ内の11個の位置が、キャリブレーションに対して選択される。これらの位置は、図4Aに概略的に示されている。テストウェハが、プロセスウィンドウ内のこれらの11個の位置に対してプリントされた。図4Bに示されているように、これらの位置は、/-100nmおよび/-150nmのフォーカスずれ、/-2.41から/-4.82の公称値からの露光の変更を含む。いくつかのキャリブレーション実行が、図4Bに示されている11個の位置の様々な部分集合サブセットsubsetに対して行われた。11個すべてよりも少ない位置がキャリブレーションのために使用される場合、残りのデータが、測定されたテストパラメータ値からシミュレーションされたものの偏差を決定することによってモデル確認のために使用された。約2000テストパターンのフルセットが、公称条件プロセスウィンドウの中央で使用され、300、すなわちテストパターンの15の他のすべてのサンプリング位置のみが、含まれていた。すべての測定値は、スカラーCD測定値であり、モデルの精度が、シミュレーションされたCD値と測定されたCD値の間のRMS偏差によって定量化された。0060図5は、キャリブレーション実行の結果を示している。第2列は、キャリブレーションのために使用されたプロセスウィンドウ内のサンプリング位置の図形的な表示を与えている。すべての残りの場所からのデータが、モデル確認のために使用された。第2列の各セルに示されている点は、図4Bに示されている等価な位置に対応する。キャリブレーションおよび確認場所の数が、それぞれ、図5の列3および4に示されている。列5はすべての部位およびパターンにわたるnm単位での全RMSを列挙しており、一方単一のサンプリング位置での最大RMSが、最終列に示されている。数は、11個すべてのサンプリング位置からのデータを使用するとき、最良の全体フィッティングが得られるが、サンプリング位置の数をデフォーカス方向に沿って3だけ減少させた後でさえもフィッティング品質の極めて小さい偏差しかないことを示している。したがって、プロセスウィンドウ内の3個、公称条件、公称露光での正のデフォーカス条件、および公称露光での負のデフォーカス条件のみのサンプリング位置で収集されたデータを使用してフォーカス露光モデルをキャリブレーションすることが好ましい最良の実行である。また、露光変更によるサンプリング位置のみが選択される、露光のみの場合を除いて、他のすべての結果は、モデル精度が、プロセスウィンドウ内でのサンプリング位置の実際の選択に対して感受性がないことを示している。キャリブレーションされたフォーカス露光モデルを作成するための方法はさらに、キャリブレーションデータによってカバーされるパラメータ範囲外への外挿を修正することが可能である。0061デフォーカスデータがキャリブレーションに含まれない露光のみの場合では、ドーズの小さな変更でさえも、パラメータフィッティングプロセスが、悪い光学パラメータを結果として生じさせる。結果は、さほど驚くべきものではない。前に議論されたように、デフォーカス効果が、レジストパラメータ、たとえ拡散定数によって模倣されてもよい。フォーカスを通るデータなしでは、フィッティングは、正確なモデルパラメータ値を生成するために十分拘束されない。したがって、モデルキャリブレーションのために公称から外れたサンプリング位置を選択するための基準は、フィッティングパラメータに対する正確な最終値を得るために公称フォーカスから外れた少なくとも1つのサンプリング位置を含むことである。0062本発明の方法は、プロセスウィンドウ内の異なる個別の点に対して別個にモデルをキャリブレーションすることの現在の実施に対してかなり利益を提供する。図6は、2つのキャリブレーションアプローチ、すなわちそれぞれフォーカス露光モデルのキャリブレーションと複数の個別のモデルのキャリブレーションの間の比較をそれぞれ提供する。図6では、サンプリング位置のそれぞれがN個の測定値を必要とすること、および過度のサンプリング位置の数と公称サンプリング位置の和がxであることを仮定している。従来技法の複数の個別のモデルでは、すべての1x位置に対して必要とされる測定値の総数は、したがって1xNである。逆に、上記で述べたように、フォーカス露光モデルが、余分なすなわち、公称でないサンプリング位置では測定値の15しか必要としないため、すべての1x位置に対して必要とされる測定値の総数は、10.15xNにしかならない。また、従来技法の複数の個別のモデルは、1x位置のそれぞれでの別個のキャリブレーションを必要とするが、フォーカス露光モデルは、同時に考慮されるプロセスウィンドウ内のすべての位置での測定値に対して1つのキャリブレーションのみしか必要としない。また、従来技法の複数の個別のモデルとは違い、フォーカス露光モデルは、分離可能な共通のマスク項、光項、レジスト項を有する。さらに、フォーカス露光モデルは、図2Bに示すように、サンプリング位置によって定義された全境界内で、制限されない追加のモデルを生成することが可能であるすなわち、プロセスウィンドウ内の制限されない位置で正確な予測を作成するが、従来技法の複数の個別のモデルは、別個のキャリブレーションが行われた1x位置でしか正確であり得ない。0063図7は、本発明によるリソグラフィプロセスのフォーカス露光モデルを作成するためのシステム700の一実施形態のブロック図である。システム700は入力デバイス712、モデルキャリブレーションモジュール714、出力デバイス716および記憶領域718を含むが、それに限定されない。記憶領域718は、物理的なモデル情報720を含むが、それに限定されない。光学モデル情報720は、光学モデル情報722およびレジストモデル情報724を含むが、それに限定されない。光学モデル情報722は、光学モデルおよび各光学モデルパラメータに対する1組の考えられる値を含み、レジストモデル情報724は、レジストモデルおよび各レジストモデルパラメータに対する1組の考えられる値を含む。モデルキャリブレーションモジュール714が、入力デバイス712を介してプロセスウィンドウ定義情報およびプリントされたテストパターン測定値を受信する。モデルキャリブレーションモジュール714が、キャリブレーションされたフォーカス露光モデルを生成するために、プロセスウィンドウ定義情報およびプリントされたテストパターン測定値を、光学モデル情報722およびレジストモデル情報724と相俟って使用する。キャリブレーションされたフォーカス露光モデルは、少なくとも2つの連続的に調節可能な光学パラメータによって記述されたプロセスウィンドウ上にリソグラフィプロセスの性能を記述することが可能である。0064図8は、本発明によるリソグラフィシミュレーションシステム800の一実施形態の図である。システム800は、アプリケーション処理システム814aおよびフロントエンド処理システム814bを含むが、それに限定されない1つまたは複数の凡用型の数値計算システムを含むが、それに限定されない。アプリケーション処理システム814aは、システム800の全体動作のジョブ管理を扱うように適切に構成されている。特に、一実施形態では、アプリケーション処理システム814aは、アプリケーション処理デバイス836およびアプリケーションSCSIRAID838aを含む。アプリケーション処理デバイス836は、システム800の様々な構成要素の動作の管理を提供するように適切にプログラムされている。この点で、たとえば、アプリケーション処理デバイス836は、アクセラレータシステム816の様々な構成要素のための設計データベースを分割するようにプログラムされ、それによって、アクセラレータシステム816の構成要素によって行われる個々のジョブ、機能またはプロセスを特定する。アプリケーションSCSIRAIDハードディスクアレイ838aは、アプリケーション処理デバイス836によって使用されるプログラムおよびデータたとえば、設計データベースのための記憶を提供する。0065フロントエンド処理システム814bは、ユーザまたはオペレータすなわち外部世界に、その直接の相互作用を扱うまたは行うように適切にプログラムされたフロントエンド処理デバイス840、たとえば、ジョブ設定および/または結果報告/解析のためのシステム800へのオペレータまたはユーザのアクセスを提供するクライアントコンピュータ図示せずを含む。フロントエンドSCSIRAID838bは多数のシミュレーションジョブの結果および画像を記憶するために使用されるため、フロントエンド処理デバイス840に関連付けられた、フロントエンドSCSIRAIDハードディスクアレイ838bは、大容量記憶デバイスであるべきである。フロントエンド処理システム814bはまた、アプリケーションSCSIRAID838aたとえば、設計データベースからデータを提供する、またはそこからデータを引き出すためにアプリケーション処理システム814aと通信し、かつユーザまたはオペレータによって命令されたとき、ジョブを開始するようにアプリケーション処理システム814aに命令する。0066アプリケーション処理システム814aおよびフロントエンド処理システム814bは、たとえば、高速スイッチたとえば、ギガビットイーサネット登録商標スイッチ842aおよび842bを通じて、アクセラレータシステム816と接続している。スイッチ842aおよび842bはDellComputer米国テキサス州、オースチンによって製造および提供されている、Dell5224PowerConnectであってよい。Dell5224PowerConnectの実装および動作は、アプリケーションノート、技術/雑誌記事およびデータシートに詳細に記載されており、それらのすべてが、参照によって本明細書に組み込まれる。0067一実施形態では、リソグラフィシミュレーションの実際にコンピュータ強化タスクのすべてまたはほとんどすべてが、アクセラレータシステム816によって、および特に、1つまたは複数のアクセラレータ成分816a~nによって行われてもよい、この構造は、アクセラレータハードウェア構成要素816a~nの数を変更することによって拡張可能な数値計算容量を可能にする。さらに、この構造はまた、システム800の全体的な耐故障性を可能にするまたは強化することを可能にする。たとえば、所与のアクセラレータハードウェア構成要素816a~nが故障した場合、そのジョブが、他のアクセラレータハードウェア構成要素816a~nに再割当されることができ、このようにして、システム800がその動作条件/状態を維持する。0068特に、アクセラレータシステム816は、マイクロプロセッササブシステム844a~n1つまたは複数のマイクロプロセッサを備える、1つまたは複数のアクセラレータサブシステム846a~n、および関連するマイクロプロセッササブシステム844a~nと結合された、ローカルまたはレジデントメモリストレージ848a~nのうちの1つをそれぞれ備える、1つまたは複数のアクセラレータ構成要素816a~nを備えてもよい。ハードウェア加速能力の程度または量は、実行される数値計算の程度または量に応じて、マイクロプロセッササブシステム844a~nと釣り合わされる。0069一実施形態では、マイクロプロセッササブシステム844a~nはそれぞれ、Intel米国カリフォルニア州、サンタクララによって製造された2つのXeonマイクロプロセッサを含む。アクセレータサブシステム846a~nはそれぞれ、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuit、SpecialPurposeDSPIntegratedCircuit、および/またはプログラマブルゲートアレイたとえば、フィールドプログラムマブルゲートアレイFPGAを含む。実際、アクセラレータサブシステム846a~nはそれぞれ、複数のアクセラレータサブシステムを含んでよく、たとえば、アクセラレータサブシステム846aは、図8に示されているように、アクセラレータサブシステム846a1~6axのすべてを含んでもよい。このようにして、完全に使用されるとき、アクセラレータサブシステム846a~nはそれぞれ、約25個のXeonマイクロプロセッサの数値計算容量を含む。0070バス850a~nが、マイクロプロセッササブシステム844a~nと関連付けられたアクセラレータサブシステム846a~nの間の高速通信を容易にする。バス850a~n上の通信プロトコルおよび技法は、PCI、PCIX、または高速通信プロトコルおよび技法であってよい。実際、現在公知であるまたは最近開発された、いかなる高速技法もバス850a~nに実装されてもよい。特に、一実施形態では、バスインターフェイスが、InternationalBusinessMachinesCorporation米国、ニューヨーク市アーモンクによる21P100BGCPCI-Xブリッジ64ビット/133MHzを使用して実装されてもよい。21P100BGCの実装および動作は、アプリケーションノート、技術/雑誌記事およびデータシートに詳細に記載されており、それらのすべてが、参照によって本明細書に組み込まれる。0071本発明が、特定の実施形態を参照にして上記で説明された。しかし、様々な修正および変更が、添付の特許請求の範囲で説明されたような本発明の広義の精神および範囲を逸脱することなく、本発明に対して行われてもよい。前の説明および図面はしたがって、限定的な意味でなく例示的な意味で考慮されるべきである。"