JP4008934B2

JP4008934B2 - 画像データの補正方法、リソグラフィシミュレーション方法、プログラム及びマスク

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Publication number: JP4008934B2
Application number: JP2005151063A
Authority: JP
Inventors: 光代浅野; 正光伊藤; 栄二山中; 真司山口
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2004-05-28
Filing date: 2005-05-24
Publication date: 2007-11-14
Anticipated expiration: 2025-05-24
Also published as: JP2006014292A

Description

本発明は、画像データの補正方法及びリソグラフィシミュレーション方法等に関する。

半導体装置の高集積化及び微細化にともない、フォトマスク上に実際に形成されたマスクパターンからリソグラフィ裕度を高精度で予測することが重要となってきている。

実際のマスクの仕上がり形状からリソグラフィ裕度を予測する方法として、特許文献１には、マスクパターン画像をＳＥＭによって取得し、取得画像パターンの輪郭を抽出し、その輪郭データを用いてリソグラフィシミュレーションを行う、という方法が提案されている。

マスクパターンの画像は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）等の画像取得装置によって取得することが可能である。しかしながら、画像取得装置には一般に画像歪みが存在するため、微細パターンの画像を忠実に取得することは困難である。例えばＳＥＭでは、スキャンビームの歪みに起因した画像歪みが存在する。歪みを持つ画像から抽出される輪郭データのエッジ位置誤差が、リソグラフィシミュレーション結果に大きく影響を及ぼすことが問題となる。

画像歪みを補正する方法としては、特許文献２には、参照パターンの画像データから補正データを予め求めておき、この補正データを用いて目的とするパターンの画像データを補正する、といった方法が提案されている。

しかしながら、従来の方法では、目的とするパターン全体の画像データを補正するため、データ量が膨大となり、補正計算に多大な時間を要するといった問題が生じる。したがって、従来は、画像パターンを少ないデータ量で高速且つ高精度で補正することが困難であった。
特開２００４−３７５７９号公報特許第２６８７７８１号公報

本発明の目的は、画像パターンを少ないデータ量で高速且つ高精度で補正することが可能な画像データの補正方法及びリソグラフィシミュレーション方法等を提供することにある。

本発明に係る画像データの補正方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、を備える。

本発明に係るリソグラフィシミュレーション方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、前記所望パターンに対するリソグラフィシミュレーションを前記補正された輪郭データを用いて行う工程と、を備える。

本発明に係るプログラムは、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを取得する手順と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する手順と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する手順と、をコンピュータに実行させるものである。

本発明に係るマスクは、所望パターンと、画像取得部によって得られた前記所望パターンの輪郭データを補正するための補正データを算出するために用いるテストパターンと、を備える。

本発明によれば、輪郭データに対して補正を行うことにより、所望パターンの画像歪みを少ないデータ量で高速且つ高精度で補正することが可能となる。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

（実施形態１）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像データの補正システムの構成を説明するための説明図である。

画像取得部（画像取得装置）１０は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）によって構成されている。画像取得部１０では、電子線供給部１１からの電子線を、ステージ１２上に載置されたフォトマスク１３に照射し、フォトマスク１３の表面で反射した電子線を検出部１４で検出することで、フォトマスク１３に形成されたパターンの画像を取得する。検出された画像情報は、信号増幅部１５を介してコンピュータ２０に供給される。

コンピュータ２０には、コンピュータ２０に指示を与えるための操作部２１（キーボード等）、及び画像取得部１０で取得された画像等を表示する画像表示部２２（ＣＲＴ等）が接続されている。

画像データ記憶部３１は、画像取得部１０で取得された画像の画像データを記憶するものである。ＬＳＩ等の半導体装置を形成する際に実際に用いるフォトマスク１３が、ステージ１２上に載置されている場合には、フォトマスク１３に形成された配線パターンやコンタクトホールパターン等のデバイスパターン（所望パターン）の画像データが画像データ記憶部３１に記憶される。また、補正データ作成用の基準パターンが形成されたフォトマスク１３が、ステージ１２上に載置されている場合には、基準パターンの画像データが画像データ記憶部３１に記憶される。

輪郭データ記憶部３２は、上述したデバイスパターンの輪郭データを記憶するものである。輪郭データは、画像データ記憶部３１に記憶された画像データに所定の処理を施すことによって抽出される。

補正データ記憶部３３は、画像取得部１０によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを記憶するものである。補正データは、上述した基準パターンの画像データを用いて後述する処理を行うことによって作成される。

補正済み輪郭データ記憶部３４は、画像歪みが補正された輪郭データを記憶するものである。補正データ記憶部３３に記憶された補正データを用いて、輪郭データ記憶部３２に記憶された輪郭データを補正することで、画像歪みが補正された補正済み輪郭データが得られる。

リソグラフィ条件記憶部３５は、フォトマスク上に形成されたデバイスパターンを半導体ウエハ上のフォトレジストに転写してフォトレジストパターンを形成する際のリソグラフィ条件のデータを記憶するものである。

シミュレーションデータ記憶部３６は、補正済み輪郭データ記憶部３４に記憶された補正済み輪郭データと、リソグラフィ条件記憶部３５に記憶されたリソグラフィ条件のデータとを用いて行われるリソグラフィシミュレーションの結果を記憶するものである。リソグラフィシミュレーションによって得られるシミュレーション結果には、上述したフォトレジストパターンを形成する際のリソグラフィ裕度の予測結果等が含まれる。

なお、上述した各種データの作成処理やリソグラフィシミュレーション等は、コンピュータ２０によって実行される。

次に、図１に示したシステムを用いて行われる処理について、図２に示したフローチャート等を参照して説明する。

まず、基準パターンが形成されたフォトマスクを画像取得部１０内のステージ１２上に載置し、基準パターンの画像データを取得する（Ｓ１１）。画像取得条件は、加速電圧１５００Ｖ、試料電流８ｐＡ、画素数２０４８×２０４８、倍率２００００倍とする。基準パターンには、図３に示すように、ライン幅及びスペース幅が一定のラインアンドスペース（Ｌ／Ｓ）パターンを用いる。画像取得部１０で取得された基準パターンの画像データはコンピュータ２０に送られ、輪郭データ（エッジデータ）が算出される。

続いて、得られた輪郭データから、ラインアンドスペースパターンの１ピッチに含まれる画素数を算出する。フォトマスク上のＬ／Ｓなどの周期的パターンは、ライン幅（Ｗｌ）及びスペース幅（Ｗｓ）が場所により寸法のばらつきがある場合でも、ラインアンドスペースパターンの１ピッチは比較的高精度に一定に仕上がっている。そのため、画像取得部１０で得られた画像に歪みがなければ、ラインアンドスペースパターンの１ピッチ（１ピッチの幅はＷｌ＋Ｗｓ）に含まれる画素数も、場所によらず一定であると考える。しかしながら、実際の画像取得部１０には必ず画像歪みが存在するため、ラインアンドスペースパターンの１ピッチに含まれる画素数は、場所に応じて変化する。したがって、１ピッチに含まれる画素数の面内分布を求めることで、画素サイズの面内分布を求めることができる。本実施形態では、以下の２次曲面近似式（１）によって、画素サイズの面内分布を表わしている。

Ｐsx＝Ａx＋Ｂx・Ｘ＋Ｃx・Ｙ＋Ｄx・Ｘ²＋Ｅx・Ｘ・Ｙ＋Ｆx・Ｙ²
Ｐsy＝Ａy＋Ｂy・Ｘ＋Ｃy・Ｙ＋Ｄy・Ｘ²＋Ｅy・Ｘ・Ｙ＋Ｆy・Ｙ² （１）
ただし、Ｐsxは座標（Ｘ、Ｙ）におけるＸ方向の画素サイズ、Ｐsyは座標（Ｘ、Ｙ）におけるＹ方向の画素サイズであり、Ａx、Ｂx、Ｃx、Ｄx、Ｅx、Ｆx、Ａy、Ｂy、Ｃy、Ｄy、Ｅy及びＦyは係数である。

本実施形態では、上記のようにして求められた測定結果から、図４に示すような係数が得られる。また、上記２次曲面近似式に基づく画素サイズの面内分布は、図５のようになる。なお、図５（ａ）において、領域Ａ１はＸ方向の画素サイズが１．０２から１．０３の範囲にある画素の分布領域、領域Ａ２はＸ方向の画素サイズが１．０１から１．０２の範囲にある画素の分布領域、領域Ａ３はＸ方向の画素サイズが１．００から１．０１の範囲にある画素の分布領域、領域Ａ４はＸ方向の画素サイズが０．９９から１．００の範囲にある画素の分布領域を示している。図５（ｂ）において、領域Ｂ１はＹ方向の画素サイズが０．８９から０．９０の範囲にある画素の分布領域、領域Ｂ２はＹ方向の画素サイズが０．８８から０．８９の範囲にある画素の分布領域、領域Ｂ３はＹ方向の画素サイズが０．８７から０．８８の範囲にある画素の分布領域を示している。

このようにして、画像取得部１０で得られた画像の歪みを補正するための補正データが算出される（Ｓ１２）。算出された補正データは補正データ記憶部３３に記憶される。

次に、ＬＳＩ等の半導体装置を形成する際に用いるデバイスパターンの輪郭データを用いてリソグラフィシミュレーションを行う工程について説明する。

まず、配線パターンやコンタクトホールパターン等のデバイスパターンが形成されたフォトマスクを画像取得部１０内のステージ１２上に載置し、デバイスパターンの画像データを取得する（Ｓ２１）。画像取得条件は、加速電圧１５００Ｖ、試料電流８ｐＡ、画素数２０４８×２０４８、倍率２００００倍とする。ここでは、図６に示すようなデバイスパターンがフォトマスク上に形成されているものとする。

画像取得部１０で取得されたデバイスパターンの画像データはコンピュータ２０に送られ、輪郭データ（エッジデータ）が抽出される（Ｓ２２）。輪郭の抽出にはしきい値法を用い、しきい値は例えば５０％とする。また、輪郭抽出の結果出力されるＸＹ座標の数は３６０００箇所とする。得られた輪郭データは、輪郭データ記憶部３２に送られる。

次に、補正データ記憶部３３に記憶されている補正データを用いて輪郭データを補正する（Ｓ２３）。これにより、画像取得部１０に起因した画像歪みが補正された輪郭データが得られる。具体的には、輪郭データ記憶部３２に記憶されている輪郭データを補正データを用いて再配列することにより、補正済み輪郭データが得られる。補正済み輪郭データは補正済み輪郭データ記憶部３４に記憶される。

本実施形態では、パターンの輪郭（エッジ）を抽出して、抽出された輪郭に対して補正を行う。そのため、補正処理に費やされる計算時間を大幅に短縮することができるとともに、補正結果を記憶するための記憶容量を大幅に削減することができる。本実施形態では、全画素数が２０４８×２０４８である。そのため、仮にパターン全体の画素について補正を行うとすると、Ｘ方向及びＹ方向でそれぞれ２０４８×２０４８回の補正計算が必要である。これに対して、本実施形態のように輪郭に対して補正を行う場合には、輪郭を抽出した箇所についてのみ補正を行えばよい。そのため、Ｘ方向及びＹ方向でそれぞれ３６０００回の補正計算を行えばよい。また、輪郭を抽出した箇所についてのみデータを記憶すればよいため、データ保存のための記憶容量も大幅に低減される。

次に、上記のようにして得られた補正済み輪郭データを用いて、リソグラフィシミュレーションを行う（Ｓ２４）。

図７は、シミュレーションによって得られた像強度のプロファイルを示したものである。ラインａは輪郭補正を行わない場合の像強度、ラインｂはＸＹ倍率補正を行った場合の像強度、ラインｃは輪郭補正を行った場合（本実施形態の方法）の像強度、ラインｄはマスク設計データを用いた場合（画像歪みがないと仮定した場合に対応）の像強度である。なお、Ｐ１〜Ｐ７は図６に示したパターンの位置を示している。

図８は、図７に示した各ラインのピーク値における強度差を示したものである。図８に示したラインａ、ｂ及びｃはそれぞれ、図７に示したラインａとラインｄとの強度差、ラインｂとラインｄとの強度差、ラインｃとラインｄとの強度差に対応している。

図７及び図８からわかるように、輪郭補正を行わない場合（図７及び図８のラインａ）及びＸＹ倍率補正を行った場合（図７及び図８のラインｂ）では、マスク設計データを用いた場合に対する像強度差が大きくなっている。特に、画像の外側ほど像強度差が増大している。これは、画像取得部１０で生じる画像歪みの影響により、輪郭位置に誤差が生じているためである。

一方、本実施形態の方法によって輪郭補正を行った場合（図７及び図８のラインｃ）には、マスク設計データを用いた場合に対する像強度差が小さくなっている。また、画像位置によらず像強度差はほぼ一定となっている。これは、本実施形態の方法によって輪郭補正を行った場合には、画像歪みの影響が大幅に低減され、輪郭位置の誤差が非常に小さくなるためである。したがって、本実施形態の方法によって輪郭補正を行ったデータを用いてリソグラフィシミュレーションを行うことにより、リソグラフィ裕度を精度よく予測することが可能である。

なお、上述した本実施形態の方法の少なくとも一部は、上述した方法の手順をコンピュータによって実行することが可能なプログラムによって提供することが可能である。

以上述べたように、本実施形態によれば、画像取得部によって得られたパターンの輪郭を抽出し、抽出された輪郭に対して画像歪みを補正するための補正処理を行う。そのため、補正処理に必要なデータ量を大幅に低減することができる。その結果、計算時間を大幅に短縮できるとともに、データ記憶容量を大幅に削減することが可能となる。また、データ量を大幅に削減しても画像歪みを精度よく補正することができ、高精度でパターンを取得することが可能となる。

なお、上述した実施形態では、画像取得部の倍率と画像歪みとの関係については特に言及しなかったが、以下に述べるように、倍率と画像歪みとの関係を考慮して画像歪みの補正を行うようにしてもよい。

走査型電子顕微鏡等の画像取得部では、倍率が変われば画像歪みの状態も変化する。図９は、倍率１００００倍（１０ｋ倍）の場合の画素サイズの分布を示したものである。図９（ａ）はＸ方向の画素サイズの分布、図９（ｂ）はＹ方向の画素サイズの分布である。図５の場合（倍率２００００倍（２０ｋ倍））と比べると、画素サイズの分布が変化していることがわかる。

このように、画像取得部の倍率が変われば画像歪みの状態も変化するため、先に述べた２次曲面近似式の係数も倍率に依存して変化する。図１０は、倍率と係数Ａx、Ｂx、Ｃx、Ｄx、Ｅx、Ｆx、Ａy、Ｂy、Ｃy、Ｄy、Ｅy及びＦyとの関係を示した図である。図１０に示したような関係を補正テーブルとして記憶することで、倍率に応じた適正な補正を行うことが可能となる。

また、上述した実施形態は、画像取得部で取得される画像に含まれるパターンの占有率と画像歪みとの関係については特に言及しなかったが、以下に述べるように、パターン占有率と画像歪みとの関係を考慮して画像歪みの補正を行うようにしてもよい。

例えば、図１１に示すようなパターンと図６に示したパターンとでは、パターン占有率（フォトマスク上のパターン被覆率）が異なっている。パターン被覆率が異なると、画像取得部（電子顕微鏡）で画像を取得する際のフォトマスクの表面電位が異なる。そのため、画像歪みの状態が変化するおそれがある。

このように、パターン被覆率が変われば画像歪みの状態も変化するため、先に述べた２次曲面近似式の係数もパターン被覆率に依存して変化する。そこで、倍率の場合と同様に、パターン被覆率と係数との関係を補正テーブルとして記憶することで、パターン被覆率（パターン占有率）に応じた適正な補正を行うことが可能となる。

その他に、パターン観察時のフォーカス位置によって画像歪みの状態が変化することも考えられる。この場合も、フォーカス位置に応じた補正テーブルを用意し、所望パターン観察時のフォーカス位置に応じた補正を行えばよい。

また、上述した実施形態では、測定対象としてフォトマスクを例に説明したが、ＥＵＶ露光用マスクやＥＢ露光用マスクを用いた場合にも、上述した実施形態と同様の方法を適用することが可能である。また、上述した実施形態では、画像取得部（画像取得装置）として走査型電子顕微鏡を用いたが、走査型電子顕微鏡以外の画像取得装置を用いることも可能である。

（実施形態２）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、基本的なシステム構成（図１参照）や基本的な方法は、第１の実施形態と同様である。したがって、特に断らない限り、第１の実施形態で述べた事項は本実施形態においても適用可能である。

図１２は、本実施形態の方法を示したフローチャートである。

まず、基準パターンが形成されたフォトマスクを用意し、画像取得部（ＳＥＭ等）によって基準パターンの画像測定を行う。その測定結果は、基準画像測定結果としてデータ格納部に格納される。また、測定結果から基準画像歪み係数を算出し、データ格納部に格納する（Ｓ５１）。基準画像歪み係数には、例えば、第１の実施形態の式（１）に示された係数Ａx、Ｂx、Ｃx、Ｄx、Ｅx、Ｆx、Ａy、Ｂy、Ｃy、Ｄy、Ｅy及びＦyが含まれる。

次に、デバイスパターン（所望パターン）及びテストパターンが形成されたフォトマスクを用意し、画像取得部によってテストパターンの画像測定を行う（Ｓ５２）。

例えば、フォトマスク上に形成されたデバイスパターンの被覆率（占有率）が異なると、画像取得部（ＳＥＭ）で画像を取得する際のフォトマスクの表面電位も異なる。そのため、画像歪みの状態が変化するおそれがある。また、フォトマスク基板の厚さには一般的にばらつきがある。そのため、フォーカス位置がずれて倍率誤差が生じ、画像歪みの状態が変化するおそれがある。このように、画像取得部で取得した画像には、フォトマスクに起因した歪みが含まれる場合がある。そこで、本実施形態では、デバイスパターンが形成されたフォトマスク上にテストパターンを形成し、このテストパターンを用いて、フォトマスクに起因した歪みを補正する。

図１３は、デバイスパターン及びテストパターンが形成されたフォトマスクを模式的に示した図である。フォトマスク５０の露光領域５１にデバイスパターン５３が形成され、フォトマスク５０の非露光領域５２にテストパターン部５４及びアライメントマーク５５等が形成されている。

図１４及び図１５はそれぞれ、テストパターン部５４に配置されるテストパターンの一例を示した図である。図１４に示したテストパターンは、基準画像歪み係数を求める際に用いるパターンと同じパターンであり、主としてデバイスパターン５３の倍率誤差を補正するために用いる。図１５示したテストパターンは、主としてデバイスパターン５３の被覆率に基づく誤差を補正するために用いる。図１４及び図１５に示したテストパターンのいずれか一方がテストパターン部５４上に形成されていてもよいし、両方がテストパターン部５４上に形成されていてもよい。図１６は図１４に示したテストパターンの歪み測定結果を示した図であり、図１７は図１５に示したテストパターンの歪み測定結果を示した図である。実線は測定結果に基づく格子を、破線は設計データに基づく格子を示している。

図１５示したテストパターンは、デバイスパターン５３の所定領域における被覆率（遮光部の比率）と同等の被覆率を有していることが望ましい。上記所定領域は、デバイスパターン５３が形成されている領域全体であってもよいし、画像取得部の観察領域に対応した領域であってもよい。この場合、テストパターン部５４のパターンは、デバイスパターン５３のパターンと実質的に同じパターンであることが望ましい。ただし、デバイスパターン５３には通常、光近接効果補正（ＯＰＣ）が施されている。ＯＰＣが施されたパターンは、一般に複雑な形状を有している。そのため、テストパターン部５４にもＯＰＣが施されたパターンを用いると、画像歪み計測が複雑になる。したがって、テストパターン部５４には、ＯＰＣが施されていないパターンを用いることが望ましい。デバイスパターン５３の中の画像取得箇所は、マスクパターン設計時にはすでに決められているので、それぞれの画像取得箇所の被覆率に応じたテストパターンを複数配置することができる。

上述したようなテストパターン部５４を用いてテストパターンの画像測定を行った後、テストパターン画像測定結果を、データ格納部に記憶されている基準画像測定結果と比較する（Ｓ５３）。さらに、比較結果が所定の条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ５４）。例えば、テストパターン画像測定結果の基準画像測定結果に対する誤差が、所定の範囲内であるか否かを判断する。

例えば、図１４に示したテストパターンを用いた場合を想定する。この場合には、図１４に示したパターンと同じパターンが基準パターンとして形成されたフォトマスク（図１３のフォトマスクとは別の基準パターン画像取得用のフォトマスク）を用いて、画像取得部により予め基準パターンの画像を測定しておく。この測定結果が、Ｓ５１のステップの基準画像測定結果として、データ格納部に記憶されている。画像取得部によって取得された基準パターンの画像にも、画像歪みは含まれている。この歪みに基づく誤差（設計データに対する誤差）は、式（２）によって表される。

Ｅx(j)＝Ｍx×Ｘ(j)−(Rot＋Skew)×Ｙ(j)
Ｅy(j)＝Ｍy×Ｙ(j)＋Rot×Ｘ(j) （２）
Ｅx(j)及びＥy(j)はそれぞれ、ｊ点におけるＸ方向及びＹ方向の誤差である。Ｘ(j)及びＹ(j)はそれぞれ、ｊ点のＸ方向及びＹ方向の位置を示している。Ｍx及びＭyはそれぞれ、倍率に関するＸ方向及びＹ方向の誤差成分である。Rot及びSkewはそれぞれ、回転及びスキューに関する誤差成分である。

同時に、第１の実施形態で述べたＳ１１〜Ｓ１２のステップで求められる画素サイズの面内分布を補正するための補正係数も、基準画像歪み係数として、データ格納部に格納されている。

テストパターン部５４が形成されたフォトマスク（図１３のフォトマスク）についても、上述したのと同様にして、設計データに対する誤差Ｅx(j)'及びＥy(j)'を求め、誤差成分Ｍx'、Ｍy'、Rot'及びSkew'を取得する。

Ｓ５４のステップで、所定の条件を満たしていると判断された場合には、Ｓ６１〜Ｓ６４のステップを実行する。Ｓ６１〜Ｓ６４のステップで行われる基本的な処理は、第１の実施形態のＳ２１〜Ｓ２４で述べた処理と同様である。すなわち、フォトマスク５０上に形成されたデバイスパターン５３の画像を画像取得部によって取得する（Ｓ６１）。続いて、取得された画像から、輪郭データ（エッジデータ）を抽出する（Ｓ６２）。さらに、データ格納部に記憶されている基準画像歪み係数（補正データ）を用いて、輪郭データを補正する（Ｓ６３）。このようにして得られた補正済み輪郭データを用いて、リソグラフィシミュレーションを行う（Ｓ６４）。

Ｓ５４のステップで、所定の条件を満たしていないと判断された場合には、Ｓ７１〜Ｓ７５のステップを実行する。Ｓ７１〜Ｓ７５のステップで行われる基本的な処理も、第１の実施形態のＳ２１〜Ｓ２４で述べた処理と同様である。ただし、Ｓ７１〜Ｓ７５のステップでは、テストパターン画像測定結果を反映させた補正を行う。

まず、テストパターン画像測定結果に基づいて歪み補正係数を算出する（Ｓ７１）。ここでは、上述したように、Ｓ５２のステップで取得した倍率に関する誤差成分Ｍx'及びＭy'がＳ５４のステップで所定の条件を満たしていなかったため、倍率補正に関してテストパターン部５４の歪計測パターン画像測定結果を反映させる場合について説明する。この場合には、第１の実施形態の式（１）は
Ｐsx'＝（１＋Ｍx'）×Ｐsx
Ｐsy'＝（１＋Ｍy'）×Ｐsy （３）
と表される。すなわち、式（１）の係数Ａx、Ｂx、Ｃx、Ｄx、Ｅx及びＦxは（１＋Ｍx'）倍され、係数Ａy、Ｂy、Ｃy、Ｄy、Ｅy及びＦyは（１＋Ｍy'）倍される。これらの（１＋Ｍx'）倍或いは（１＋Ｍy'）倍された係数が、歪み補正係数となる。

このようにして歪み補正係数を算出した後、フォトマスク５０上に形成されたデバイスパターン５３の画像を画像取得部によって取得する（Ｓ７２）。続いて、取得された画像から、輪郭データ（エッジデータ）を抽出する（Ｓ７３）。さらに、Ｓ７１のステップで算出された歪み補正係数（補正データ）を用いて、輪郭データを補正する（Ｓ７４）。このようにして得られた補正済み輪郭データを用いて、リソグラフィシミュレーションを行う（Ｓ７５）。

デバイスパターン５３の被覆率に基づく誤差を補正する場合には、Ｓ７１のステップで、画像取得部と同等の被覆率を持つ図１５に示した歪計測パターンの歪み測定結果（図１７）を反映させればよい。

以上述べたように、本実施形態においても第１の実施形態と同様、画像取得部によって得られたパターンの輪郭を抽出し、抽出された輪郭に対して画像歪みを補正するための補正処理を行う。そのため、第１の実施形態と同様、補正処理に必要なデータ量を大幅に低減することができる。その結果、計算時間を大幅に短縮できるとともに、データ記憶容量を大幅に削減することが可能となる。また、データ量を大幅に削減しても画像歪みを精度よく補正することができ、高精度でパターンを取得することが可能となる。

また、本実施形態では、デバイスパターンが配置されたフォトマスクにテストパターンが配置されている。そのため、フォトマスクに起因した歪みを考慮した補正を行うことができ、より高精度でパターンを取得することが可能となる。

図１８は、上述した第１及び第２の実施形態で示したフォトマスクを用いた半導体装置（半導体集積回路）の製造方法の概略を示したフローチャートである。まず、フォトマスクを用意し（Ｓ１０１）、フォトマスク上のマスクパターン（デバイスパターン）をウェハ（半導体基板）上のフォトレジストに投影する（Ｓ１０２）。続いて、フォトレジストを現像することでフォトレジストパターンが形成される（Ｓ１０３）。さらに、フォトレジストパターンをマスクとして半導体基板上の導電膜や絶縁膜等をエッチングすることで、所望のパターンが形成される（Ｓ１０４）。

また、上述した第１及び第２の実施形態の方法の手順は、該方法の手順が記述されたプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって、実現することが可能である。上記プログラムは、磁気ディスク等の記録媒体或いはインターネット等の通信回線（有線回線或いは無線回線）によって提供することが可能である。

以上まとめると、本発明の実施形態に係る画像データの補正方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、を備える。

前記画像データの補正方法において、前記補正データを用意する工程は、前記画像取得部によって基準パターンの画像データを取得する工程と、前記基準パターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む。

前記画像データの補正方法において、前記補正データは、前記画像取得部によって得られる画像の歪みの分布に基づくものである。

前記画像データの補正方法において、前記補正データは、前記画像取得部によって得られる画像の倍率に依存したものである。

前記画像データの補正方法において、前記補正データは、前記画像取得部によって得られる画像に含まれるパターンの占有率に依存したものである。

前記画像データの補正方法において、前記補正データを用意する工程は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する工程と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む。

前記画像データの補正方法において、前記テストパターンは、前記所望パターンが配置された露光領域の外側の非露光領域に配置されている。

前記画像データの補正方法において、前記テストパターンは、前記画像取得部によって取得された前記所望パターンの倍率誤差を補正するために用いられる。

前記画像データの補正方法において、前記テストパターンは、前記所望パターンの占有率に対応した占有率を有する。

前記画像データの補正方法において、前記画像取得部によって取得されたテストパターンの画像データが所定の条件を満たしていない場合に、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データが算出される。

前記画像データの補正方法において、前記画像取得部は、電子顕微鏡を含む。

本発明の実施形態に係るリソグラフィシミュレーション方法は、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、前記所望パターンに対するリソグラフィシミュレーションを前記補正された輪郭データを用いて行う工程と、を備える。

本発明の実施形態に係る画像データの補正システムは、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを記憶する補正データ記憶部と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを記憶する輪郭データ記憶部と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する補正部と、を備える。

本発明の実施形態に係るプログラムは、画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを取得する手順と、前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する手順と、前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する手順と、をコンピュータに実行させる。

本発明の実施形態に係るマスクは、所望パターンと、画像取得部によって得られた前記所望パターンの輪郭データを補正するための補正データを算出するために用いるテストパターンと、を備える。

前記マスクにおいて、前記テストパターンは、前記所望パターンが配置された露光領域の外側の非露光領域に配置されている。

本発明の実施形態に係る半導体装置の製造方法は、前記マスクを用意する工程と、前記マスクに配置された前記所望パターンを半導体基板上のレジスト膜に投影する工程と、を備える。

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施することが可能である。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示された構成要件を適宜組み合わせることによって種々の発明が抽出され得る。例えば、開示された構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、所定の効果が得られるものであれば発明として抽出され得る。

本発明の第１の実施形態に係る画像データの補正システムの構成を説明するための説明図である。本発明の第１の実施形態に係る画像データの補正方法を説明するためのフローチャートである。本発明の第１の実施形態に係り、基準パターンの一例を示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、補正データとして利用する近似式の係数の一例を示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、画素サイズの面内分布の一例を示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、デバイスパターンの一例を示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、シミュレーションによって得られた像強度のプロファイルの一例を示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、像強度のプロファイルから求められた強度差の一例示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、画素サイズの面内分布の他の例を示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、補正データとして利用する近似式の係数の他の例を示した図である。本発明の第１の実施形態に係り、デバイスパターンの他の例を示した図である。本発明の第２の実施形態に係る画像データの補正方法を説明するためのフローチャートである。本発明の第２の実施形態に係り、フォトマスクの一例を示した図である。本発明の第２の実施形態に係り、テストパターンの一例を示した図である。本発明の第２の実施形態に係り、テストパターンの他の例を示した図である。本発明の第２の実施形態に係り、テストパターンの測定結果を示した図である。本発明の第２の実施形態に係り、テストパターンの測定結果を示した図である。本発明の実施形態に係り、半導体装置の製造方法について示したフローチャートである。

符号の説明

１０…画像取得部１１…電子線供給部
１２…ステージ１３…フォトマスク
１４…検出部１５…信号増幅部
２０…コンピュータ２１…操作部２２…画像表示部
３１…画像データ記憶部３２…輪郭データ記憶部
３３…補正データ記憶部３４…補正済み輪郭データ記憶部
３５…リソグラフィ条件記憶部３６…シミュレーションデータ記憶部
５０…フォトマスク５１…露光領域
５２…非露光領域５３…デバイスパターン
５４…テストパターン５５…アライメントマーク

Claims

画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、
前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、
前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、
を備え、
前記補正データを用意する工程は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する工程と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む
ことを特徴とする画像データの補正方法。
画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを用意する工程と、
前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する工程と、
前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する工程と、
前記所望パターンに対するリソグラフィシミュレーションを前記補正された輪郭データを用いて行う工程と、
を備え、
前記補正データを用意する工程は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する工程と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する工程と、を含む
ことを特徴とするリソグラフィシミュレーション方法。
画像取得部によって得られる画像の歪みを補正するための補正データを取得する手順と、
前記画像取得部によって得られた所望パターンの輪郭データを取得する手順と、
前記補正データを用いて前記所望パターンの輪郭データを補正する手順と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記補正データを取得する手順は、前記所望パターンが配置されたマスクに配置されたテストパターンの画像データを前記画像取得部によって取得する手順と、前記テストパターンの画像データを用いて前記補正データを算出する手順と、を含む
ことを特徴とするプログラム。
所望パターンと、
画像取得部によって得られた前記所望パターンの輪郭データを補正するための補正データを算出するために用いるテストパターンと、
を備えたことを特徴とするマスク。