フレア補正方法およびフレア補正プログラム
【課題】フレア補正を短時間で正確に行うフレア補正方法を提供すること。
【解決手段】パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布をフレアマップとして算出するフレアマップ算出ステップと、フレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンのパターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、基準フレア値でのパターン補正量を基準としてフレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、を含む。
【解決手段】パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布をフレアマップとして算出するフレアマップ算出ステップと、フレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンのパターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、基準フレア値でのパターン補正量を基準としてフレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、を含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フレア補正方法およびフレア補正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路の製造に用いる露光装置が形成するパターンは、年々微細化が進められている。このため、露光装置が用いる露光光は、ハーフピッチ（ＨＰ）３０ｎｍ世代以降ではＡｒＦより波長の短いＥＵＶ（Extreme Ultra Violet）が主流になると考えられている。波長をλ、光学の開口数をＮＡとすると、解像性はλ／ＮＡという数式で表現され、この値が小さいほど微細なパターンを形成できる。よって、ＥＵＶでは短波長化によって露光転写パターンの解像性が上がり、ＡｒＦよりも微細なパターン形成が可能となる。
【０００３】
一方で、この短波長化に伴って装置構成や露光方法などいくつか従来と変わる点がある。大きく変わる点としてレンズとマスクが挙げられる。従来は、レンズ光学系として屈折レンズが用いられていたが、ＥＵＶで露光する場合には、光吸収と屈折率の関係から露光光が透過しないので従来の屈折レンズは使えず、反射光学系（ミラー）を用いる必要がある。
【０００４】
また、パターン転写に用いられる露光用マスクとしては、透明基板上に部分的に遮光領域を設けた従来の透過型マスクではなく、反射型のマスクを使う必要がある。この反射型のマスクは、所望のパターンがレジスト上に露光されるよう部分的に光を反射させる反射領域と露光光を反射させない吸収領域とから構成される。
【０００５】
また、ミラー作製の際には、ミラーの表面を研磨する必要があるが、完全にはミラーをフラットに仕上げることができず、ミラー表面に凸凹（ラフネス）ができてしまう。このようなミラー表面ラフネスがあると、パターン露光の際に、ミラーに照射された露光光がミラー表面で乱反射する。このため、ウエハのレジスト面上の意図しない領域に散乱光が降りかかり、これによりコントラストが低下してパターン像がぼやけ、その結果、仕上がりパターン形状を所望通りに形成できない。乱反射された露光光はフレアと呼ばれ、ＥＵＶ露光ではパターン形成を行う際のパターン形状の精度劣化の大きな要因の１つとされている。
【０００６】
フレアの影響に起因するパターン像のぼやけなどを解消するためには、フレアの影響に起因するパターンの伸縮をキャンセルするようにマスク上のパターン形状を変形させればよい。ところが、フレアは、周辺パターン（反射領域）で反射される散乱光（散乱される反射光）が原因で起こること、実際の回路パターンは複雑で画一性が無いことから、各々の補正箇所において周辺パターンの配置に応じたパターン補正が必要となってくる。
【０００７】
ＯＰＣ（Optical Proximity effect Correction）ではＯＰＥ（Optical Proximity Effect）の範囲（数ミクロン：１０-6ｍ）で周辺パターンを考慮すればパターン補正が可能である。一方、フレアの場合、着目するパターンに対してフレア量を計算するためには、フレアは上述のようにミラーのラフネスに起因するものであるので、少なくともミリメートル（１０-3ｍ）オーダーのロングレンジにある周辺パターンの影響を考慮する必要がある。これは、ＥＵＶフレア補正の大きな特徴の１つである。ロングレンジの影響を補正するためには、動的にシミュレーションやイタレーションなど行わず、予め決めておいたフレア量に対する補正量を付加する単純な補正を行うことが、現在のコンピュータ処理性能からして現実的な時間内に処理できる方法である。
【０００８】
また、特許文献１，２に記載の発明では、回路パターンレイアウトの領域を所定間隔で区画化（グリッドと称する）し、各区画領域に対してパターンの密度を計算している。そして、計算した密度とＰＳＦ（Point Spread Function）とをコンボリューションしフレア計算している。その際、所定の距離以上を荒く区画化（coarse grid）した場合の第１のフレア値と、前記所定の距離までについて細かく区画化（fine grid）した場合の第２のフレア値と、を求めている。そして、第１のフレア値と第２のフレア値とを足し合わせた値を、領域全体のフレア値として求めている。また、フレア値のUniformityが悪い箇所を見つける手段および、フレア値のUniformityが悪い箇所を見つけ出しダミーパターンを付加してフレア均一性を補正する手段が記述されている。
【０００９】
また、特許文献３に記載の発明では、フレア量の計算およびフレア補正を行っている。フレア量の計算としては、まず、回路パターンレイアウト領域を区画化し、各区画領域の明るさ（パターン密度）を計算している。次いで、各領域に対して明るさと点像分布関数（例えばガウシアンやフラクタル関数など）を用いて畳み込み積分することでフレア量を求めている。フレア補正としては、計算により求めたフレア量に応じてエッジをバイアスするもしくは光学像（エアリアル画像）を調整することによってフレア補正を行っている。
【００１０】
また、特許文献４に記載の発明では、まずＰＳＦを求め、ＰＳＦとマスクパターンのエアリアルイメージとをコンボリューション（畳み込み積分）することでフレア量を計算している。次に、予め実験等より求めたフレア量に対するバイアス量を定義したルックアップテーブルを用い、フレア量に応じたバイアス量（補正量）をパターンに付加することで、フレアの影響を打ち消すようパターン補正（フレア補正）が行われている。
【００１１】
上記特許文献３に記載の技術ではフレア量に応じてエッジをバイアスすることが、また、上記特許文献４に記載の技術では、実験用マスクなどを用いて露光実験を行いその結果に基づいて補正量を求めることが記載されており、仮にフレアの影響がない箇所がバイアス０という結果になるとフレア値の高い箇所ではパターンに大きな補正量を付加しなければならないことになる。パターンに大きな補正量を付加すると、パターン間距離やパターン幅が縮まって、マスク作製やマスク検査が困難になるという影響を受ける。また、補正前後でパターン密度が変化することに伴ってフレア値変化による補正精度の劣化が発生したり、ＭＥＦ見積りの若干の誤差が精度劣化につながったり、更には補正対象領域が多くなり補正に要する時間が増えたり、マスク描画データの量が増大したり、とマスク形状と所望形状との間の乖離による諸々の影響を受ける。
【００１２】
このような問題を回避するために、露光時に露光量などを調整することで、フレア補正を行う際の補正量が大きくならないよう補正量を０とする基準フレア値を変更する方法がある。しかしながら、基準値をどこに設定するかは人の経験的な判断によって決定されるのが現状で、システマティックな設定方法が存在していない。
【００１３】
上記特許文献１〜４に記載の技術では、補正基準を変えておらず、基準となるフレア値の求め方については記述されていない。このため、上記特許文献１〜４に記載の技術では、フレア補正を正確に行うことができないという問題があった。また、今日の半導体回路は、微細化や多機能化によってますますレイアウトが複雑化してきており、人の判断で基準値を決定することはかなり困難となってきている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【特許文献１】US 6,625,802 B2 (Intel) Sep. 23, 2003 (Feb. 1, 2002)
【特許文献２】US 6,898,781 B2 (Intel) May 24, 2005 (Jul. 30 2003)
【特許文献３】特表２００７−５２４２５５号公報
【特許文献４】US 6,815,129 B1 (EUV LLC) Nov. 9 2004 (Sep. 26 2000)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、フレア補正を、短時間で正確に行うフレア補正方法およびフレア補正プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本願発明の一態様によれば、パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布をフレアマップとして算出するフレアマップ算出ステップと、前記フレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、を含むことを特徴とするフレア補正方法が提供される。
【００１７】
また、本願発明の一態様によれば、パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布であるフレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするフレア補正プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、フレア補正を、短時間で正確に行うことが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、第１の実施の形態に係るフレア補正装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、フレア補正装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、レイアウトデータの一部を示す上面図である。
【図５】図５は、レイアウトデータの一例を示す図である。
【図６】図６は、メッシュ状に分割されたレイアウトデータのパターン密度マップを示す図である。
【図７】図７は、図６に示したパターン密度マップの一部を拡大して示した図である。
【図８】図８は、フレアマップの一例を示す図である。
【図９】図９は、図８に示したフレアマップを模式的に示した図である。
【図１０】図１０は、面積占有率の第１の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。
【図１１】図１１は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。
【図１２】図１２は、フレア値に対する補正バイアス量がリニアな関係ではない場合の補正バイアス量を示す図である。
【図１３】図１３は、占有率とΔ補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。
【図１４】図１４は、占有率と補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。
【図１５】図１５は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。
【図１６】図１６は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。
【図１８】図１８は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。
【図１９】図１９は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、パターンエッジ占有率の第３の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。
【図２１】図２１は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値とパターンエッジ占有率との関係を示す図である。
【図２２】図２２は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、本発明の実施の形態に係るフレア補正方法およびフレア補正プログラムを詳細に説明する。なお、これらの実施の形態により本発明が限定されるものではない。
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係るフレア補正装置の構成を示す図である。フレア補正装置１は、フレアの影響を解消するパターン補正（フレア補正）を行うコンピュータなどの装置である。
【００２２】
本実施の形態のフレア補正装置１は、フレア補正を行う際にパターン（レイアウトデータ）の補正量（フレア補正量）として０が設定される基準フレア値（フレア補正の際に基準となるフレア量）を、システマティックに決定する。
【００２３】
フレア補正装置１は、入力部１０、記憶部１１、フレアマップ算出部１２、フレア占有率算出部１３、基準フレア値決定部１４、パターン補正部１５、出力部１６を備えている。
【００２４】
入力部１０は、フレア補正の対象となる設計レイアウトデータ（後述のレイアウトデータ４）、基準フレア値の算出に用いる数値データまたは関数などのＰＳＦ（Point Spread Function）、基準フレア値の算出方法を指定する指示情報などを入力する。入力部１０は、レイアウトデータ４やＰＳＦを記憶部１１に送る。また、入力部１０は、基準フレア値の算出方法を指定する指示情報を、基準フレア値決定部１４に送る。記憶部１１は、入力部１０から送られてくるレイアウトデータ４やＰＳＦを記憶するメモリなどである。
【００２５】
フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４とＰＳＦを用いてフレアマップの算出（フレア計算）を行う。フレアマップは、レイアウトデータ４上でのフレア値の分布に関する情報である。
【００２６】
フレア占有率算出部１３は、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値ごとのパターン面積占有率（以下、面積占有率という）を算出する。面積占有率は、各フレア値を有したパターンが、レイアウトデータ４内の全パターン上に占める面積の割合を示す情報（フレア値占有率）である。換言すると、面積占有率は、所定のフレア値を有したパターンの、パターンデータ全面積に対する占有率である。フレア占有率算出部１３は、算出した面積占有率を用いて、階級をフレア値とし、各階級（小区間）（フレア量区分）に入っている度数を面積占有率とした分布（後述のヒストグラム８１）を作成する。これにより、どのフレア値がレイアウトデータ４上でどの程度面積を占めているのかを定量的に判断することが可能となる。なお、フレア占有率算出部１３は、ヒストグラム８１の代わりにヒストグラム８１に対応する度数分布表を作成してもよい。
【００２７】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８１を解析してフレア補正量０とする基準フレア値を決定する。本実施の形態の基準フレア値決定部１４は、例えばフレア値の分布中のうち面積占有率が最も高いフレア値を基準フレア値に決定する。
【００２８】
パターン補正部１５は、基準フレア値決定部１４が決定した基準フレア値を基準としてレイアウトデータ４のバイアス補正（パターン補正）を行う。出力部１６は、基準フレア値決定部１４が決定した基準フレア値やパターン補正部１５がパターン補正したレイアウトデータ４を外部装置などに出力する。
【００２９】
図２は、フレア補正装置のハードウェア構成を示す図である。フレア補正装置１は、半導体装置製造工程の露光処理に用いるフォトマスクのレイアウトデータ（レイアウトデータ４）をフレア補正する装置であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９１、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９３、表示部９４、入力部９５を有している。フレア補正装置１では、これらのＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、表示部９４、入力部９５がバスラインを介して接続されている。
【００３０】
ＣＰＵ９１は、レイアウトデータ４のフレア補正を行うコンピュータプログラムであるフレア補正プログラム９８を用いてレイアウトデータ４のフレア補正を行う。
【００３１】
表示部９４は、液晶モニタなどの表示装置であり、ＣＰＵ９１からの指示に基づいて、レイアウトデータ４、フレアマップ、フレア占有率、基準フレア値、フレア補正後のレイアウトデータ４などを表示する。入力部９５は、マウスやキーボードを備えて構成され、使用者から外部入力される指示情報（基準フレア値の算出に必要なパラメータ等）を入力する。入力部９５へ入力された指示情報は、ＣＰＵ９１へ送られる。
【００３２】
フレア補正プログラム９８は、ＲＯＭ９２内に格納されており、バスラインを介してＲＡＭ９３へロードされる。ＣＰＵ９１はＲＡＭ９３内にロードされたフレア補正プログラム９８を実行する。具体的には、フレア補正装置１では、使用者による入力部９５からの指示入力に従って、ＣＰＵ９１がＲＯＭ９２内からフレア補正プログラム９８を読み出してＲＡＭ９３内のプログラム格納領域に展開して各種処理を実行する。ＣＰＵ９１は、この各種処理に際して生じる各種データをＲＡＭ９３内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。また、フレア補正プログラム９８は、処理時にRAM９３へロードされていれば良く、ＲＯＭだけでなくその他記憶装置（ＣＤ、ＤＶＤ、ハードディスク、ＳＳＤなど。有線もしくは無線でネットワーク接続されている記憶装置も含む）に格納されていても良い。
【００３３】
つぎに、第１の実施の形態に係るフレア補正方法について説明する。なお、以下の説明では、パターン寸法などの距離は全てウエハ面上での数値に換算して記載する。図３は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【００３４】
フレア補正装置１の入力部１０へは、予めレイアウトデータ４、ＰＳＦなどを入力しておく（ステップＳ１０）。入力部１０は、レイアウトデータ４やＰＳＦを記憶部１１に送る。記憶部１１は、入力部１０から送られてくるレイアウトデータ４やＰＳＦを記憶しておく。
【００３５】
フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４を用いてフレアマップの算出を行う（ステップＳ２０）。フレアマップ算出部１２が行うフレアマップの算出方法は、何れの形態でも良く、本実施例では大規模領域のフレアマップの算出として一般的に知られている手法を適用する。フレアマップ算出部１２は、例えば、レイアウトデータ４のレイアウトをメッシュ状に区画化してパターン密度を算出した密度マップと、ＰＳＦと、をコンボリューション（畳み込み積分）することによって、フレアマップを算出する。ＰＳＦは、距離に応じて中心位置に照射される単位面積あたりの露光量を得ることができる数値データもしくは関数である。
【００３６】
図４は、レイアウトデータの一部を示す上面図である。図４に示すラインアンドスペース（Ｌ／Ｓ）パターン３は、レイアウトデータ４内に繰り返して配置される種セルの一例である。ラインアンドスペースパターン３は、５μｍ×５μｍの矩形状領域にラインＬが所定方向を向くようラインＬとスペースＳとが交互に配置されて形成されている。ラインアンドスペースパターン３は、図内の最左端が４０ｎｍのラインＬとスペースＳであり、右方向に行くに従って５ｎｍずつ線幅（ラインＬの寸法）と間隔（スペースＳの寸法）を大きくして配置されている。
【００３７】
図５は、レイアウトデータの一例を示す図である。図５に示すレイアウトデータ４は、５μｍ×５μｍのラインアンドスペースパターン３を種セルとしたレイアウトデータである。レイアウトデータ４は、ラインアンドスペースパターン３が２５０個×２５０個分だけ縦方向および横方向に繰り返してアレイ配置されている。したがって、レイアウトデータ４は、１２５０μｍ×１２５０μｍの領域を有している。本実施の形態では、ラインアンドスペースパターン３が繰り返しアレイ配置されたレイアウトデータ４が製品のレイアウトデータである場合について説明する。なお、本実施の形態では、レイアウトデータ４がラインアンドスペースパターン３を繰り返しアレイ配置した場合について説明するが、製品パターンに対応するレイアウトデータのフレア補正を行う場合には、各製品パターンに対応するレイアウトデータをレイアウトデータ４とする。すなわち、製品パターンに対応するレイアウトデータは、図５に示すレイアウトデータ４に限らず、どのようなレイアウトデータであってもよい。
【００３８】
レイアウトデータ４を１μｍ間隔で区画化（分割）すると１２５０個×１２５０個のメッシュとなる。フレアマップ算出部１２は、区画化された各メッシュのパターン密度を求め、ＰＳＦとコンボリューションを行うことでフレアマップを得る。
【００３９】
図６は、メッシュ状に分割されたレイアウトデータのパターン密度マップを示す図であり、図７は、図６に示したパターン密度マップの一部を拡大したパターン密度マップである。図６では、図５に示したレイアウトデータ４全体のパターン密度を示すパターン密度マップ６１を模式化して上面図として図示している。また、図７では、図６に示したパターン密度マップ６１のうち５０μｍ×５０μｍの領域（Ｘ＝１２００μｍ〜１２５０μｍ、Ｙ＝０μｍ〜５０μｍ）を拡大し、パターン密度マップ６２として模式的に３次元で図示している。パターン密度マップ６１，６２のＸ軸およびＹ軸は、レイアウトデータ４のＸ方向およびＹ方向に対応している。また、パターン密度マップ６２のＺ軸が、パターン密度である。
【００４０】
パターン密度マップ６１，６２内では、パターン密度の値に応じた領域７１〜７５がそれぞれＹ軸と平行な矩形領域として分布している。領域７１は、パターン密度が最も低い領域（パターン密度が約０．４６）であり、領域７５は、パターン密度が２番目に高い領域（パターン密度が約０．５２）である。また、領域７４は、パターン密度が３番目に高い領域（パターン密度が約０．５０）であり、領域７３は、パターン密度が４番目に高い領域（パターン密度が約０．４８）である。また、領域７２は、パターン密度が最も高い領域（パターン密度が約０．５４）である。パターン密度マップ６１，６２内では、領域７１〜７５が、領域７１、領域７５、領域７４、領域７３、領域７２の順番で、Ｘ方向に繰り返し分布している。
【００４１】
領域７１、領域７５、領域７４、領域７３、領域７２からなる１組分のＸ方向の分布が、１つのラインアンドスペースパターン３に対応している。換言すると、５μｍ×５μｍからなるラインアンドスペースパターン３内に、１つずつの領域７１、領域７５、領域７４、領域７３、領域７２が分布している。図７では、１０個×１０個のラインアンドスペースパターン３のパターン密度を示している。
そして、パターン密度は、ラインアンドスペースパターン３の配置周期に対応するよう高低が繰り返されている。
【００４２】
フレアマップ算出部１２は、例えば式（１）を用いてフレアマップを算出する。式（１）では、Flare(x,y)が メッシュ位置(x,y)におけるフレア値であり、Density(X,Y)がメッシュ位置(X,Y)におけるパターン密度である。また、PSF(dist)が距離distにおけるＰＳＦ値（単位面積あたりの照射量）であり、Mesh＿Areaがメッシュ面積である。
【００４３】
【数１】
【００４４】
フレアマップ算出部１２は、例えば図８に示すようなフレアマップを算出する。図８は、フレアマップの一例を示す図である。図８では、左上側にフレアマップ１０１を示し、右下側にフレアマップ１０２を示している。フレアマップ１０１，１０２のＸ軸およびＹ軸は、レイアウトデータ４のＸ方向およびＹ方向に対応している。また、フレアマップ１０１，１０２のＺ軸が、フレア値である。フレアマップ１０１は、レイアウトデータ４全体のフレア値を示すフレアマップであり、フレアマップ１０２は、フレアマップ１０１のうち５０μｍ×５０μｍの領域（Ｘ＝１２００μｍ〜１２５０μｍ、Ｙ＝０μｍ〜５０μｍ）を拡大して示したフレアマップである。
【００４５】
図９は、図８に示したフレアマップを模式的に示した図である。図９では、フレアマップ１０２を模式的に３次元で図示している。フレアマップ１０１，１０２内では、種々の値を示すフレア値が略所定の周期に従って分布している。フレアマップ１０１，１０２内のフレア値は、パターン密度マップ６１，６２内のパターン密度と同様に、ラインアンドスペースパターン３の配置周期と同様の周期で高低が繰り返されている。さらに、フレアマップ１０１，１０２内では、Ｘ＝０の近傍、Ｘ＝１２５０μｍの近傍、Ｙ＝０の近傍、Ｙ＝１２５０μｍの近傍に近づくに従ってフレア値が小さくなっている。換言すると、レイアウトデータ４の外周部近傍に対応する箇所では、外周部近傍に近づくに従ってフレア値が小さくなっている。
【００４６】
従来手法であれば、フレアマップをベースにフレア値０の時をバイアス量０（フレア補正量０）とし、フレア値に応じてパターンをリサイズすることによってフレア補正を行うことになる。ところが、仮にフレア値１パーセントあたり−１ｎｍ分だけパターンエッジにフレア補正が行われるとすると、フレアマップ１０１を用いた場合、最大となるフレア値は４．６％であるので、フレア補正の最大補正量は−４．６ｎｍとなる。しがって、従来手法では、４０ｎｍのラインパターンであれば、補正後のパターンが３０．８ｎｍのラインパターンとなってしまい、マスク作成やマスク検査が困難となる可能性がある。
【００４７】
そこで本実施の形態では、バイアス量を０とするフレア基準値を基準フレア値として決定し、この基準フレア値を用いてフレア補正を行う。具体的には、まずフレア占有率算出部１３が、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値（フレア値の範囲を示す小区間）ごとの面積占有率を算出する（ステップＳ３０）。図１０は、面積占有率の第１の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。フレア占有率算出部１３は、例えば図１０に示すように、パターンＰと所定のフレア値を持つメッシュ（フレアメッシュ２０）とのＡＮＤ演算を行うことでパターンＰのフレアメッシュ２０内での面積を算出し、パターンＰのフレアメッシュ２０内での面積を用いて面積占有率を算出する。
【００４８】
フレア占有率算出部１３は、フレア値を０．００１（０．１％）に区分して面積占有率を算出し、算出した面積占有率を用いて、例えば図１１に示すような分布（ヒストグラム８１）を作成する。図１１は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。図１１では、横軸がフレア値を示し、縦軸が面積占有率を示している。
【００４９】
別の手段として、本実施例では縦軸が面積占有率としたが、仮決めした基準フレア値を変化させた場合の補正バイアスの変化率を求め、該補正バイアスの変化率と面積占有率とを掛け合わせた値（つまり補正によるパターン変化率）を縦軸にとることも考えられる。特に、フレア値と補正量との間にリニアな関係がない場合、面積や後述するエッジの占有率だけの評価では必ずしも補正後のパターン変化率が小さくできるとは限らない。本評価手法を取り入れることでより正しく基準フレア値を決定することが可能となる。
【００５０】
ここで、具体的な例を挙げて説明する。図１２は、フレア値に対する補正バイアス量がリニアな関係ではない場合の補正バイアス量を示す図である。図１２では、基準フレア値を４％と仮決めしたときのフレア値に対する補正バイアス量を表している。図１２に示すようにフレア値に対する補正バイアス量がリニアな関係ではないケースが実際には在る。このような場合に、図１１で示すフレア値毎に、占有率に対しフレア基準が変化したときの補正バイアス量の変化量（Δ補正量）を掛け合わす演算（占有率×Δ補正量）を行う。その結果が図１３となる。
【００５１】
図１３は、占有率とΔ補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。図１３では、横軸がフレア値を示し、縦軸が占有率×Δ補正量を示している。ここでの占有率は、面積占有率であってもよいし、後述するパターンエッジ占有率であってもよい。図１３に示すグラフは、基準フレア値の変化に対し、各フレア値での補正量面積がどれだけ変化するのかの程度を表している。図１３に示すグラフの中で占有率×Δ補正量が大きな箇所（本例では０．０４５のあたり）を基準フレア値にすることで、補正量変化量を小さく抑えることが可能となる。
【００５２】
また、更に別な手段として、図１１で示すフレア値毎に、占有率に対し補正値（補正バイアス量）そのものを掛け合わす演算（占有率×補正量）を行ってもよい。その結果が図１４となる。
【００５３】
図１４は、占有率と補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。図１４では、横軸がフレア値を示し、縦軸が占有率×補正量を示している。ここでの占有率は、面積占有率であってもよいし、後述するパターンエッジ占有率であってもよい。図１４に示すグラフは、仮決めした基準フレア値におけるフレア値毎の補正量変化量の程度を表している。図１４に示すグラフの中で、占有率×補正量が大きな箇所（本例では０．０４６）を基準フレア値とすることで、補正変化量を小さく抑えることが可能となる。また、図１４に示した関係を用いることにより、縦軸の値の合計が補正変化面積総量と同等の意味を持つ値を表すので、この合計値が最小になるようにイタレーションなどの手法を取り入れることにより、最適な基準フレア値を決定することができる。
【００５４】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８１を解析してフレア補正量０となる基準フレア値を決定する（ステップＳ４０）。基準フレア値決定部１４は、例えばフレア値の分布中のうち面積占有率が最も高いフレア値を基準フレア値に決定する。換言すると、ヒストグラム８１中で最も頻度の高いフレア値が基準フレア値に決定される。
【００５５】
例えば、図１１に示すヒストグラム８１の場合、最も面積占有率の高いフレア値である０．０４２（４．２％）が基準フレア値となる。なお、基準フレア値は、面積占有率の最高値である必要はなく、例えばパターン密度（高い面積占有率）が集中しているフレア値領域のほぼ中心に位置するフレア値を基準フレア値としてもよい。図１１に示すヒストグラム８１の場合、パターン密度が集中しているフレア値領域は、０．０４２（４．２％）〜０．０４６（４．６％）であるので、この中間位置である０．０４４（４．４％）のフレア値を基準値フレア値に選択してもよい。
【００５６】
また、基準フレア値決定部１４は、別の方法として、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍に対応するフレア値を基準フレア値に決定してもよい。これにより、最大補正量を最も小さくすることができ、パターン全面において補正精度の向上を図ることができる。図１１に示すヒストグラム８１の場合、レンジが０．０３５〜０．０４６であるので、その中間位置である０．０４のフレア値を基準フレア値とすることで、最大でも０．６ｎｍのフレア補正しか行われないこととなる。
【００５７】
また、基準フレア値決定部１４は、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍であって、且つ面積占有率の高いフレア値を基準フレア値としてもよい。これにより、パターンへの最大補正量を抑えつつ、補正によるパターンの変化量を少なく抑えることが可能となる。
【００５８】
また、基準フレア値決定部１４は、ヒストグラム８１の中で分布の平均位置（重心位置）に対応するフレア値を基準フレア値としてもよい。これにより、全体的な補正面積変動を小さくさせることが可能となる。また、基準フレア値決定部１４は、上述した基準フレア値の決定方法を組み合わせて基準フレア値を選択してもよい。例えば、基準フレア値決定部１４は、上述した基準フレア値の決定方法を複数用いて複数の基準フレア値を決定する。そして、基準フレア値決定部１４は、決定した基準フレア値の平均値などを基準フレア値に決定する。基準フレア値決定部１４へは、フレア基準値の決定方法として予め所定の方法を設定しておいてもよいし、入力部１０から入力される使用者からの指示情報に従ってフレア基準値の決定方法を変えてもよい。
【００５９】
更に、フレア基準を変化させたとき、基準露光量を変えて露光を行うため露光マージン（露光ドーズ変動やフォーカス変動の許容範囲）が十分に取れない場合も想定される。その場合には、マージンが十分に取れるフレア値範囲内で基準フレア値を決定する。
【００６０】
また、フレア補正装置１は、レイアウトデータ４を複数の領域（例えば、パターンが微細な領域とパターンが微細でない領域）に分割し、分割後の各領域に対して基準フレア値を決定してもよい。この場合、領域毎に決定した基準フレア値の平均値などが基準フレア値に決定される。
【００６１】
本実施の形態では、基準フレア値決定部１４は、最も面積占有率の高いフレア値である０．０４２（４．２％）を基準フレア値に選択する。この後、パターン補正部１５は、決定した基準フレア値を基準（補正バイアス量０）としてバイアス補正をパターンに行う。具体的には、基準フレア値（４．２％）を基準として、記憶部１１内のレイアウトデータ４が１％あたり−１ｎｍでフレア補正（パターン補正）される（ステップＳ５０）。レイアウトデータ４にバイアス付加してフレア補正する手段については一般的な方法としてパターンリサイズ処理による補正手法を用いる。例えば、基準フレア値が０．０４２の場合、０．０４３のフレア値を有しているパターンは、０．１ｎｍだけ細くなるようフレア補正され、０．０４４のフレア値を有しているパターンは、０．２ｎｍだけ細くなるようフレア補正される。また、０．０４１のフレア値を有しているパターンは、０．１ｎｍだけ太くなるようフレア補正され、０．０４のフレア値を有しているパターンは、０．２ｎｍだけ太くなるようフレア補正される。このように、フレア補正装置１は、一連の処理フローの中で人の判断を仲介せず自動的に基準フレア値を決定し、フレア補正を行なう。
【００６２】
図１５は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。図１５では、フレア補正量がレイアウト面積でどの程度変化しているか（フレア補正した場合のレイアウト面積の変化率）を結果情報５１として示している。具体的には、図１５では、基準フレア値を設けないでフレア値に応じたフレア補正を行った場合（フレア値０の場合にバイアス０）（従来の方法）の補正変化率（パターン面積の変化率）と、基準フレア値を決定してフレア補正を行った場合（本実施の形態のフレア補正方法）の補正変化率を示している。図１５の補正変化率のうち従来の方法を「基準なし」で示し、本実施の形態のフレア補正方法を「基準４．２％」で示している。「基準なし」の場合の補正変化率は、４．３％であるのに対し、「基準４．２％」での補正変化率は０．２％である。
【００６３】
このように、基準フレア値を設けずにフレア補正を行うと、補正前のオリジナルレイアウトパターンから約４．３％も形状が変化したことになる。一方、本実施の形態のフレア補正方法では、形状変化を０．２％に抑えることができる。したがって、本実施の形態のフレア補正方法では、レイアウトデータ４を、オリジナルパターンからほとんど変形させることなくフレア補正できる。これにより、オリジナルパターンからの乖離を最小限に抑えつつ高精度なフレア補正を行うことが可能となる。したがって、半導体集積回路の製造において、パターン周囲の粗密の影響によってパターン変形が起こる現象をフレア補正によって解消することが可能となる。
【００６４】
レイアウトデータ４のフレア補正が行われた後、フレア補正後のレイアウトデータ４を用いてフォトマスクが作製される。そして、ウエハプロセスにフォトマスクを用いて半導体デバイスなどの半導体装置（半導体集積回路）が製造される。具体的には、露光装置がフォトマスクを用いてウエハへの露光処理を行い、その後、ウエハの現像処理、エッチング処理を行う。半導体装置は、レイヤ毎にレイアウトデータ４のフレア補正、フォトマスクの作製が行われるとともに、露光処理、現像処理、エッチング処理などがレイヤ毎に繰り返されることによって製造される。
【００６５】
なお、本実施の形態では、パターンデータの補正処理としてレイアウトデータ４のフレア補正を行う場合について説明したが、パターンデータの補正処理としてマスクデータやリソターゲットのフレア補正を行ってもよい。この場合、マスクデータやリソターゲットを用いて基準フレア値を算出し、算出した基準フレア値を用いてマスクデータやリソターゲットのフレア補正が行われる。
【００６６】
また、本実施の形態では、ヒストグラム８１を用いて基準フレア値を算出したが、ヒストグラム８１に限らずフレア値と面積占有率との関係を示す他の情報を用いて基準フレア値を算出してもよい。
【００６７】
このように第１の実施の形態によれば、最も面積占有率の高いフレア値を基準フレア値に設定し、この基準フレア値に基づいてフレア補正を行うので、フレアの影響を解消するフレア補正を、短時間で正確に行うことが可能になる。短時間である理由は、補正量が少ないことによるバイアス処理の短縮、およびシステマティックに基準フレア値を決定できることから人の介在が無くなるためである。
【００６８】
また、ヒストグラム８１の中で面積占有率の高いフレア値を基準フレア値（フレア補正量０）に設定する場合、パターン（レイアウトデータ４）の全面において補正前後の面積変動を小さく抑えることが可能となる。
【００６９】
また、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍に対応するフレア値を基準フレア値に設定する場合、最大補正量を最も小さくすることができ、全てのフレア補正を高精度に補償することができる。
【００７０】
また、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍であって、且つ面積占有率の高いフレア値を基準フレア値に設定する場合、パターンへの最大補正量を抑えつつ、パターンの変形量を少なく抑えることが可能となる。
【００７１】
また、ヒストグラム８１の中で分布の平均位置に対応するフレア値を基準フレア値に設定する場合、パターン全面において補正前後の面積変動を小さく抑えることが可能となる。
【００７２】
（第２の実施の形態）
つぎに、図１６〜図１８を用いてこの発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、レイアウトデータ４の中からクリティカルパターンを抽出し、抽出したクリティカルパターンを用いて基準フレア値を算出する。
【００７３】
図１６は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。図１６に示す処理のうち図３に示す第１の実施の形態１に係るフレア補正方法と同様の処理を行う手順に付いては重複する説明を省略する。
【００７４】
フレア補正装置１の入力部１０へは、予めレイアウトデータ４、ＰＳＦなどを入力しておく（ステップＳ１１０）。フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４を用いてフレアマップの算出を行う（ステップＳ１２０）。
【００７５】
この後、フレア占有率算出部１３は、レイアウトデータ４の中からクリティカルパターンを抽出する（ステップＳ１３０）。具体的には、フレア占有率算出部１３は、レイアウトデータ４内から所定線幅以下のパターン（ラインＬ）、所定の間隔幅以下のパターン（スペースＳ）、もしくはこれらの組み合わせで所定の条件（クリティカル寸法の条件）に一致するパターンを抽出する。フレア占有率算出部１３は、例えば、所定線幅以下のラインパターンであって、且つ所定の間隔幅以下のスペースパターンを有したパターンをクリティカルパターンとして抽出する。
【００７６】
なお、フレア占有率算出部１３は、実験やシミュレーションなどによって露光量マージンを算出し、所定マージン以下のパターンをクリティカルパターンとして抽出してもよい。また、フレア占有率算出部１３は、使用者によって指定されたパターンやパターン領域をクリティカルパターンとして抽出してもよい。また、フレア占有率算出部１３は、上述のクリティカルパターンの抽出方法を組み合わせて所定のクリティカルパターンを抽出してもよい。このように、本実施の形態のフレア占有率算出部１３は、パターン形成に精度を要するパターンをクリティカルパターンとして抽出する。
【００７７】
本実施の形態では、フレア占有率算出部１３が線幅５０ｎｍ以下のパターン部をクリティカルパターンとして抽出する場合について説明する。フレア占有率算出部１３は、抽出したクリティカルパターンに対してのみ面積占有率分布を算出する（ステップＳ１４０）。
【００７８】
フレア占有率算出部１３は、フレア値を０．００１（０．１％）に区分して面積占有率を算出し、算出した面積占有率を用いて、例えば図１７に示すような分布（ヒストグラム８２）を作成する。図１７は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。図１７では、横軸がフレア値を示し、縦軸が面積占有率を示している。
【００７９】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８２を解析してフレア補正量０となる基準フレア値を決定する（ステップＳ１５０）。基準フレア値決定部１４は、第１の実施の形態と同様の方法によって基準フレア値を決定する。基準フレア値決定部１４は、例えば、最も面積占有率の高い箇所０．０４６（４．６％）を基準フレア値に決定する。この後、パターン補正部１５は、決定した基準フレア値を基準としてバイアス補正をパターンに行う。具体的には、基準フレア値（４．６％）を基準（補正バイアス量０）として、記憶部１１内のレイアウトデータ４が１％あたり−１ｎｍでフレア補正される（ステップＳ１６０）。
【００８０】
図１８は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。図１８では、図１５と同様に、フレア補正によってレイアウト面積がどの程度変化しているかを結果情報５２として示している。図１５の補正変化率のうち従来の方法を「基準なし」で示し、本実施の形態のフレア補正方法を「基準４．６％」で示している。「基準なし」の場合の補正変化率は、４．３％であるのに対し、「基準４．６％」での補正変化率は０．１９％である。
【００８１】
このように、基準フレア値を設けずにフレア補正を行うと、補正前のオリジナルレイアウトパターンから約４．３％も形状が変化したことになる。一方、本実施の形態のフレア補正方法では、形状変化を０．１９％に抑えることができる。したがって、本実施の形態のフレア補正方法では、レイアウトデータ４を、オリジナルパターンからほとんど変形させることなくフレア補正できる。特にクリティカルパターンに対して補正を最小限に抑えることができるのでレイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも高精度な補正が可能となる。
【００８２】
このように第２の実施の形態によれば、クリティカルパターンを用いて基準フレア値を算出するので、クリティカルパターンへの補正を小さく抑えることができる。したがって、レイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも、フレアの影響を解消するフレア補正を高精度で正確に行うことが可能になる。また、パターン形成に精度を要するパターンをクリティカルパターンとして抽出するので、パターン形成に精度を要するパターンのフレア補正を高精度で正確に行うことが可能になる。
【００８３】
（第３の実施の形態）
つぎに、図１９〜図２２を用いてこの発明の第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、レイアウトデータ４の中からパターンエッジを抽出し、抽出したパターンエッジを用いてパターンエッジ占有率を算出する。そして、算出したパターンエッジ占有率を用いて基準フレア値を算出する。
【００８４】
図１９は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。図１９に示す処理のうち図３に示す第１の実施の形態１に係るフレア補正方法と同様の処理を行う手順に付いては重複する説明を省略する。
【００８５】
フレア補正装置１の入力部１０へは、予めレイアウトデータ４、ＰＳＦなどを入力しておく（ステップＳ２１０）。フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４を用いてフレアマップの算出を行う（ステップＳ２２０）。
【００８６】
この後、フレア占有率算出部１３は、レイアウトデータ４の中からパターンエッジを抽出する（ステップＳ２３０）。具体的には、フレア占有率算出部１３は、フレアメッシュとオーバーラップするパターンエッジを抽出する。フレア占有率算出部１３は、パターンエッジを用いて、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値毎のパターンエッジ占有率を算出する（ステップＳ２４０）。パターンエッジ占有率（フレア占有率）は、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値ごとのパターンエッジ長の占有率である。
【００８７】
図２０は、パターンエッジ占有率の第３の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。フレア占有率算出部１３は、例えば図２０に示すように、パターンエッジＥと所定のフレア値を持つメッシュ（フレアメッシュ２０）とのＡＮＤ演算を行うことでパターンエッジ長を算出し、パターンエッジ長を用いてパターンエッジ占有率を算出する。具体的には、フレア占有率算出部１３は、フレアメッシュ２０とオーバーラップするパターンエッジＥを抽出し、抽出したパターンエッジＥのエッジ長の占有率（全パターン長に対してパターンエッジＥのエッジ長が占める割合）をパターンエッジ占有率として算出する。換言すると、パターンエッジ占有率は、所定のフレア値を有したパターンの、パターンデータの全パターン長に対するエッジ長占有率である。パターンエッジ占有率を求める際、本実施の形態ではパターンエッジＥを１ｎｍの幅を持ったパターンに置き換えて第１の実施の形態と同様の方法によってパターンエッジ占有率を算出する。換言すると、パターンエッジＥを１ｎｍ幅のパターン面積に変換して面積占有率を算出し、算出した面積占有率をパターンエッジ占有率とする。
【００８８】
フレア占有率算出部１３は、フレア値を０．００１（０．１％）に区分してパターンエッジ占有率を算出し、算出したパターンエッジ占有率を用いて、例えば図２１に示すような分布（ヒストグラム８３）を作成する。これにより、どのフレア値がレイアウトデータ４上でどの程度パターンエッジ長を占めているのかを定量的に判断することが可能となる。
【００８９】
図２１は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値とパターンエッジ占有率との関係を示す図である。図２１では、横軸がフレア値を示し、縦軸がパターンエッジ占有率を示している。
【００９０】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８３を解析してフレア補正量０となる基準フレア値を決定する（ステップＳ２５０）。基準フレア値決定部１４は、第１の実施の形態と同様の方法によって基準フレア値を決定する。基準フレア値決定部１４は、例えば、最もパターンエッジ占有率の高い箇所０．０４６（４．６％）を基準フレア値に決定する。この後、パターン補正部１５は、決定した基準フレア値を基準としてバイアス補正をパターンに行う。具体的には、基準フレア値（４．６％）を基準として、記憶部１１内のレイアウトデータ４が１％あたり−１ｎｍでフレア補正される（ステップＳ２６０）。
【００９１】
図２２は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。図２２では、図１５と同様に、フレア補正量によってレイアウト面積がどの程度変化しているかを結果情報５３として示している。図２２の補正変化率のうち従来の方法を「基準なし」で示し、本実施の形態のフレア補正方法を「基準４．６％」で示している。「基準なし」の場合の補正変化率は、４．３％であるのに対し、「基準４．６％」での補正変化率は０．１９％である。
【００９２】
このように、基準フレア値を設けずにフレア補正を行うと、補正前のオリジナルレイアウトパターンから約４．３％も形状が変化したことになる。一方、本実施の形態のフレア補正方法では、形状変化を０．１９％に抑えることができる。したがって、本実施の形態のフレア補正方法では、レイアウトデータ４を、オリジナルパターンからほとんど変形させることなくフレア補正できる。パターンエッジに対して補正を最小限に抑えることができるのでレイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも高精度な補正が可能となる。
【００９３】
実際のフレア補正はパターンエッジＥに対して行われるので、パターンエッジ占有率に基づいて基準フレア値を決定することにより、フレア補正に則した適切なフレア補正を行うことが可能となる。
【００９４】
なお、実施の形態２と同様に、クリティカルパターンのパターンエッジに対してパターンエッジ占有率を算出し、算出したパターンエッジ占有率を用いて基準フレア値を算出してもよい。
【００９５】
このように第３の実施の形態によれば、パターンエッジＥを用いて基準フレア値を算出するので、パターンエッジＥへの補正を小さく抑えることができる。したがって、レイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも、フレアの影響を解消するフレア補正を高精度で正確に行うことが可能になる。
【００９６】
なお、実施の形態１〜３で説明したフレア補正方法を、半導体装置の製造方法に適用してもよい。この場合、フレア補正後のレイアウトデータ４を用いてフォトマスクが作製される。そして、作製したフォトマスクを用いて半導体装置が製造される。また、実施の形態１〜３で説明したフレア補正方法を、フレア補正装置１を用いたフレア補正システムに適用してもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１ フレア補正装置、４ レイアウトデータ、１２ フレアマップ算出部、１３ フレア占有率算出部、１４ 基準フレア値決定部、１５ パターン補正部、６１，６２ パターン密度マップ、８１〜８３ ヒストグラム、１０１，１０２ フレアマップ。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フレア補正方法およびフレア補正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路の製造に用いる露光装置が形成するパターンは、年々微細化が進められている。このため、露光装置が用いる露光光は、ハーフピッチ（ＨＰ）３０ｎｍ世代以降ではＡｒＦより波長の短いＥＵＶ（Extreme Ultra Violet）が主流になると考えられている。波長をλ、光学の開口数をＮＡとすると、解像性はλ／ＮＡという数式で表現され、この値が小さいほど微細なパターンを形成できる。よって、ＥＵＶでは短波長化によって露光転写パターンの解像性が上がり、ＡｒＦよりも微細なパターン形成が可能となる。
【０００３】
一方で、この短波長化に伴って装置構成や露光方法などいくつか従来と変わる点がある。大きく変わる点としてレンズとマスクが挙げられる。従来は、レンズ光学系として屈折レンズが用いられていたが、ＥＵＶで露光する場合には、光吸収と屈折率の関係から露光光が透過しないので従来の屈折レンズは使えず、反射光学系（ミラー）を用いる必要がある。
【０００４】
また、パターン転写に用いられる露光用マスクとしては、透明基板上に部分的に遮光領域を設けた従来の透過型マスクではなく、反射型のマスクを使う必要がある。この反射型のマスクは、所望のパターンがレジスト上に露光されるよう部分的に光を反射させる反射領域と露光光を反射させない吸収領域とから構成される。
【０００５】
また、ミラー作製の際には、ミラーの表面を研磨する必要があるが、完全にはミラーをフラットに仕上げることができず、ミラー表面に凸凹（ラフネス）ができてしまう。このようなミラー表面ラフネスがあると、パターン露光の際に、ミラーに照射された露光光がミラー表面で乱反射する。このため、ウエハのレジスト面上の意図しない領域に散乱光が降りかかり、これによりコントラストが低下してパターン像がぼやけ、その結果、仕上がりパターン形状を所望通りに形成できない。乱反射された露光光はフレアと呼ばれ、ＥＵＶ露光ではパターン形成を行う際のパターン形状の精度劣化の大きな要因の１つとされている。
【０００６】
フレアの影響に起因するパターン像のぼやけなどを解消するためには、フレアの影響に起因するパターンの伸縮をキャンセルするようにマスク上のパターン形状を変形させればよい。ところが、フレアは、周辺パターン（反射領域）で反射される散乱光（散乱される反射光）が原因で起こること、実際の回路パターンは複雑で画一性が無いことから、各々の補正箇所において周辺パターンの配置に応じたパターン補正が必要となってくる。
【０００７】
ＯＰＣ（Optical Proximity effect Correction）ではＯＰＥ（Optical Proximity Effect）の範囲（数ミクロン：１０-6ｍ）で周辺パターンを考慮すればパターン補正が可能である。一方、フレアの場合、着目するパターンに対してフレア量を計算するためには、フレアは上述のようにミラーのラフネスに起因するものであるので、少なくともミリメートル（１０-3ｍ）オーダーのロングレンジにある周辺パターンの影響を考慮する必要がある。これは、ＥＵＶフレア補正の大きな特徴の１つである。ロングレンジの影響を補正するためには、動的にシミュレーションやイタレーションなど行わず、予め決めておいたフレア量に対する補正量を付加する単純な補正を行うことが、現在のコンピュータ処理性能からして現実的な時間内に処理できる方法である。
【０００８】
また、特許文献１，２に記載の発明では、回路パターンレイアウトの領域を所定間隔で区画化（グリッドと称する）し、各区画領域に対してパターンの密度を計算している。そして、計算した密度とＰＳＦ（Point Spread Function）とをコンボリューションしフレア計算している。その際、所定の距離以上を荒く区画化（coarse grid）した場合の第１のフレア値と、前記所定の距離までについて細かく区画化（fine grid）した場合の第２のフレア値と、を求めている。そして、第１のフレア値と第２のフレア値とを足し合わせた値を、領域全体のフレア値として求めている。また、フレア値のUniformityが悪い箇所を見つける手段および、フレア値のUniformityが悪い箇所を見つけ出しダミーパターンを付加してフレア均一性を補正する手段が記述されている。
【０００９】
また、特許文献３に記載の発明では、フレア量の計算およびフレア補正を行っている。フレア量の計算としては、まず、回路パターンレイアウト領域を区画化し、各区画領域の明るさ（パターン密度）を計算している。次いで、各領域に対して明るさと点像分布関数（例えばガウシアンやフラクタル関数など）を用いて畳み込み積分することでフレア量を求めている。フレア補正としては、計算により求めたフレア量に応じてエッジをバイアスするもしくは光学像（エアリアル画像）を調整することによってフレア補正を行っている。
【００１０】
また、特許文献４に記載の発明では、まずＰＳＦを求め、ＰＳＦとマスクパターンのエアリアルイメージとをコンボリューション（畳み込み積分）することでフレア量を計算している。次に、予め実験等より求めたフレア量に対するバイアス量を定義したルックアップテーブルを用い、フレア量に応じたバイアス量（補正量）をパターンに付加することで、フレアの影響を打ち消すようパターン補正（フレア補正）が行われている。
【００１１】
上記特許文献３に記載の技術ではフレア量に応じてエッジをバイアスすることが、また、上記特許文献４に記載の技術では、実験用マスクなどを用いて露光実験を行いその結果に基づいて補正量を求めることが記載されており、仮にフレアの影響がない箇所がバイアス０という結果になるとフレア値の高い箇所ではパターンに大きな補正量を付加しなければならないことになる。パターンに大きな補正量を付加すると、パターン間距離やパターン幅が縮まって、マスク作製やマスク検査が困難になるという影響を受ける。また、補正前後でパターン密度が変化することに伴ってフレア値変化による補正精度の劣化が発生したり、ＭＥＦ見積りの若干の誤差が精度劣化につながったり、更には補正対象領域が多くなり補正に要する時間が増えたり、マスク描画データの量が増大したり、とマスク形状と所望形状との間の乖離による諸々の影響を受ける。
【００１２】
このような問題を回避するために、露光時に露光量などを調整することで、フレア補正を行う際の補正量が大きくならないよう補正量を０とする基準フレア値を変更する方法がある。しかしながら、基準値をどこに設定するかは人の経験的な判断によって決定されるのが現状で、システマティックな設定方法が存在していない。
【００１３】
上記特許文献１〜４に記載の技術では、補正基準を変えておらず、基準となるフレア値の求め方については記述されていない。このため、上記特許文献１〜４に記載の技術では、フレア補正を正確に行うことができないという問題があった。また、今日の半導体回路は、微細化や多機能化によってますますレイアウトが複雑化してきており、人の判断で基準値を決定することはかなり困難となってきている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【特許文献１】US 6,625,802 B2 (Intel) Sep. 23, 2003 (Feb. 1, 2002)
【特許文献２】US 6,898,781 B2 (Intel) May 24, 2005 (Jul. 30 2003)
【特許文献３】特表２００７−５２４２５５号公報
【特許文献４】US 6,815,129 B1 (EUV LLC) Nov. 9 2004 (Sep. 26 2000)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、フレア補正を、短時間で正確に行うフレア補正方法およびフレア補正プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本願発明の一態様によれば、パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布をフレアマップとして算出するフレアマップ算出ステップと、前記フレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、を含むことを特徴とするフレア補正方法が提供される。
【００１７】
また、本願発明の一態様によれば、パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布であるフレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするフレア補正プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、フレア補正を、短時間で正確に行うことが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、第１の実施の形態に係るフレア補正装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、フレア補正装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、レイアウトデータの一部を示す上面図である。
【図５】図５は、レイアウトデータの一例を示す図である。
【図６】図６は、メッシュ状に分割されたレイアウトデータのパターン密度マップを示す図である。
【図７】図７は、図６に示したパターン密度マップの一部を拡大して示した図である。
【図８】図８は、フレアマップの一例を示す図である。
【図９】図９は、図８に示したフレアマップを模式的に示した図である。
【図１０】図１０は、面積占有率の第１の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。
【図１１】図１１は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。
【図１２】図１２は、フレア値に対する補正バイアス量がリニアな関係ではない場合の補正バイアス量を示す図である。
【図１３】図１３は、占有率とΔ補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。
【図１４】図１４は、占有率と補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。
【図１５】図１５は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。
【図１６】図１６は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。
【図１８】図１８は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。
【図１９】図１９は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、パターンエッジ占有率の第３の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。
【図２１】図２１は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値とパターンエッジ占有率との関係を示す図である。
【図２２】図２２は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、本発明の実施の形態に係るフレア補正方法およびフレア補正プログラムを詳細に説明する。なお、これらの実施の形態により本発明が限定されるものではない。
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係るフレア補正装置の構成を示す図である。フレア補正装置１は、フレアの影響を解消するパターン補正（フレア補正）を行うコンピュータなどの装置である。
【００２２】
本実施の形態のフレア補正装置１は、フレア補正を行う際にパターン（レイアウトデータ）の補正量（フレア補正量）として０が設定される基準フレア値（フレア補正の際に基準となるフレア量）を、システマティックに決定する。
【００２３】
フレア補正装置１は、入力部１０、記憶部１１、フレアマップ算出部１２、フレア占有率算出部１３、基準フレア値決定部１４、パターン補正部１５、出力部１６を備えている。
【００２４】
入力部１０は、フレア補正の対象となる設計レイアウトデータ（後述のレイアウトデータ４）、基準フレア値の算出に用いる数値データまたは関数などのＰＳＦ（Point Spread Function）、基準フレア値の算出方法を指定する指示情報などを入力する。入力部１０は、レイアウトデータ４やＰＳＦを記憶部１１に送る。また、入力部１０は、基準フレア値の算出方法を指定する指示情報を、基準フレア値決定部１４に送る。記憶部１１は、入力部１０から送られてくるレイアウトデータ４やＰＳＦを記憶するメモリなどである。
【００２５】
フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４とＰＳＦを用いてフレアマップの算出（フレア計算）を行う。フレアマップは、レイアウトデータ４上でのフレア値の分布に関する情報である。
【００２６】
フレア占有率算出部１３は、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値ごとのパターン面積占有率（以下、面積占有率という）を算出する。面積占有率は、各フレア値を有したパターンが、レイアウトデータ４内の全パターン上に占める面積の割合を示す情報（フレア値占有率）である。換言すると、面積占有率は、所定のフレア値を有したパターンの、パターンデータ全面積に対する占有率である。フレア占有率算出部１３は、算出した面積占有率を用いて、階級をフレア値とし、各階級（小区間）（フレア量区分）に入っている度数を面積占有率とした分布（後述のヒストグラム８１）を作成する。これにより、どのフレア値がレイアウトデータ４上でどの程度面積を占めているのかを定量的に判断することが可能となる。なお、フレア占有率算出部１３は、ヒストグラム８１の代わりにヒストグラム８１に対応する度数分布表を作成してもよい。
【００２７】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８１を解析してフレア補正量０とする基準フレア値を決定する。本実施の形態の基準フレア値決定部１４は、例えばフレア値の分布中のうち面積占有率が最も高いフレア値を基準フレア値に決定する。
【００２８】
パターン補正部１５は、基準フレア値決定部１４が決定した基準フレア値を基準としてレイアウトデータ４のバイアス補正（パターン補正）を行う。出力部１６は、基準フレア値決定部１４が決定した基準フレア値やパターン補正部１５がパターン補正したレイアウトデータ４を外部装置などに出力する。
【００２９】
図２は、フレア補正装置のハードウェア構成を示す図である。フレア補正装置１は、半導体装置製造工程の露光処理に用いるフォトマスクのレイアウトデータ（レイアウトデータ４）をフレア補正する装置であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９１、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９３、表示部９４、入力部９５を有している。フレア補正装置１では、これらのＣＰＵ９１、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、表示部９４、入力部９５がバスラインを介して接続されている。
【００３０】
ＣＰＵ９１は、レイアウトデータ４のフレア補正を行うコンピュータプログラムであるフレア補正プログラム９８を用いてレイアウトデータ４のフレア補正を行う。
【００３１】
表示部９４は、液晶モニタなどの表示装置であり、ＣＰＵ９１からの指示に基づいて、レイアウトデータ４、フレアマップ、フレア占有率、基準フレア値、フレア補正後のレイアウトデータ４などを表示する。入力部９５は、マウスやキーボードを備えて構成され、使用者から外部入力される指示情報（基準フレア値の算出に必要なパラメータ等）を入力する。入力部９５へ入力された指示情報は、ＣＰＵ９１へ送られる。
【００３２】
フレア補正プログラム９８は、ＲＯＭ９２内に格納されており、バスラインを介してＲＡＭ９３へロードされる。ＣＰＵ９１はＲＡＭ９３内にロードされたフレア補正プログラム９８を実行する。具体的には、フレア補正装置１では、使用者による入力部９５からの指示入力に従って、ＣＰＵ９１がＲＯＭ９２内からフレア補正プログラム９８を読み出してＲＡＭ９３内のプログラム格納領域に展開して各種処理を実行する。ＣＰＵ９１は、この各種処理に際して生じる各種データをＲＡＭ９３内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。また、フレア補正プログラム９８は、処理時にRAM９３へロードされていれば良く、ＲＯＭだけでなくその他記憶装置（ＣＤ、ＤＶＤ、ハードディスク、ＳＳＤなど。有線もしくは無線でネットワーク接続されている記憶装置も含む）に格納されていても良い。
【００３３】
つぎに、第１の実施の形態に係るフレア補正方法について説明する。なお、以下の説明では、パターン寸法などの距離は全てウエハ面上での数値に換算して記載する。図３は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【００３４】
フレア補正装置１の入力部１０へは、予めレイアウトデータ４、ＰＳＦなどを入力しておく（ステップＳ１０）。入力部１０は、レイアウトデータ４やＰＳＦを記憶部１１に送る。記憶部１１は、入力部１０から送られてくるレイアウトデータ４やＰＳＦを記憶しておく。
【００３５】
フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４を用いてフレアマップの算出を行う（ステップＳ２０）。フレアマップ算出部１２が行うフレアマップの算出方法は、何れの形態でも良く、本実施例では大規模領域のフレアマップの算出として一般的に知られている手法を適用する。フレアマップ算出部１２は、例えば、レイアウトデータ４のレイアウトをメッシュ状に区画化してパターン密度を算出した密度マップと、ＰＳＦと、をコンボリューション（畳み込み積分）することによって、フレアマップを算出する。ＰＳＦは、距離に応じて中心位置に照射される単位面積あたりの露光量を得ることができる数値データもしくは関数である。
【００３６】
図４は、レイアウトデータの一部を示す上面図である。図４に示すラインアンドスペース（Ｌ／Ｓ）パターン３は、レイアウトデータ４内に繰り返して配置される種セルの一例である。ラインアンドスペースパターン３は、５μｍ×５μｍの矩形状領域にラインＬが所定方向を向くようラインＬとスペースＳとが交互に配置されて形成されている。ラインアンドスペースパターン３は、図内の最左端が４０ｎｍのラインＬとスペースＳであり、右方向に行くに従って５ｎｍずつ線幅（ラインＬの寸法）と間隔（スペースＳの寸法）を大きくして配置されている。
【００３７】
図５は、レイアウトデータの一例を示す図である。図５に示すレイアウトデータ４は、５μｍ×５μｍのラインアンドスペースパターン３を種セルとしたレイアウトデータである。レイアウトデータ４は、ラインアンドスペースパターン３が２５０個×２５０個分だけ縦方向および横方向に繰り返してアレイ配置されている。したがって、レイアウトデータ４は、１２５０μｍ×１２５０μｍの領域を有している。本実施の形態では、ラインアンドスペースパターン３が繰り返しアレイ配置されたレイアウトデータ４が製品のレイアウトデータである場合について説明する。なお、本実施の形態では、レイアウトデータ４がラインアンドスペースパターン３を繰り返しアレイ配置した場合について説明するが、製品パターンに対応するレイアウトデータのフレア補正を行う場合には、各製品パターンに対応するレイアウトデータをレイアウトデータ４とする。すなわち、製品パターンに対応するレイアウトデータは、図５に示すレイアウトデータ４に限らず、どのようなレイアウトデータであってもよい。
【００３８】
レイアウトデータ４を１μｍ間隔で区画化（分割）すると１２５０個×１２５０個のメッシュとなる。フレアマップ算出部１２は、区画化された各メッシュのパターン密度を求め、ＰＳＦとコンボリューションを行うことでフレアマップを得る。
【００３９】
図６は、メッシュ状に分割されたレイアウトデータのパターン密度マップを示す図であり、図７は、図６に示したパターン密度マップの一部を拡大したパターン密度マップである。図６では、図５に示したレイアウトデータ４全体のパターン密度を示すパターン密度マップ６１を模式化して上面図として図示している。また、図７では、図６に示したパターン密度マップ６１のうち５０μｍ×５０μｍの領域（Ｘ＝１２００μｍ〜１２５０μｍ、Ｙ＝０μｍ〜５０μｍ）を拡大し、パターン密度マップ６２として模式的に３次元で図示している。パターン密度マップ６１，６２のＸ軸およびＹ軸は、レイアウトデータ４のＸ方向およびＹ方向に対応している。また、パターン密度マップ６２のＺ軸が、パターン密度である。
【００４０】
パターン密度マップ６１，６２内では、パターン密度の値に応じた領域７１〜７５がそれぞれＹ軸と平行な矩形領域として分布している。領域７１は、パターン密度が最も低い領域（パターン密度が約０．４６）であり、領域７５は、パターン密度が２番目に高い領域（パターン密度が約０．５２）である。また、領域７４は、パターン密度が３番目に高い領域（パターン密度が約０．５０）であり、領域７３は、パターン密度が４番目に高い領域（パターン密度が約０．４８）である。また、領域７２は、パターン密度が最も高い領域（パターン密度が約０．５４）である。パターン密度マップ６１，６２内では、領域７１〜７５が、領域７１、領域７５、領域７４、領域７３、領域７２の順番で、Ｘ方向に繰り返し分布している。
【００４１】
領域７１、領域７５、領域７４、領域７３、領域７２からなる１組分のＸ方向の分布が、１つのラインアンドスペースパターン３に対応している。換言すると、５μｍ×５μｍからなるラインアンドスペースパターン３内に、１つずつの領域７１、領域７５、領域７４、領域７３、領域７２が分布している。図７では、１０個×１０個のラインアンドスペースパターン３のパターン密度を示している。
そして、パターン密度は、ラインアンドスペースパターン３の配置周期に対応するよう高低が繰り返されている。
【００４２】
フレアマップ算出部１２は、例えば式（１）を用いてフレアマップを算出する。式（１）では、Flare(x,y)が メッシュ位置(x,y)におけるフレア値であり、Density(X,Y)がメッシュ位置(X,Y)におけるパターン密度である。また、PSF(dist)が距離distにおけるＰＳＦ値（単位面積あたりの照射量）であり、Mesh＿Areaがメッシュ面積である。
【００４３】
【数１】
【００４４】
フレアマップ算出部１２は、例えば図８に示すようなフレアマップを算出する。図８は、フレアマップの一例を示す図である。図８では、左上側にフレアマップ１０１を示し、右下側にフレアマップ１０２を示している。フレアマップ１０１，１０２のＸ軸およびＹ軸は、レイアウトデータ４のＸ方向およびＹ方向に対応している。また、フレアマップ１０１，１０２のＺ軸が、フレア値である。フレアマップ１０１は、レイアウトデータ４全体のフレア値を示すフレアマップであり、フレアマップ１０２は、フレアマップ１０１のうち５０μｍ×５０μｍの領域（Ｘ＝１２００μｍ〜１２５０μｍ、Ｙ＝０μｍ〜５０μｍ）を拡大して示したフレアマップである。
【００４５】
図９は、図８に示したフレアマップを模式的に示した図である。図９では、フレアマップ１０２を模式的に３次元で図示している。フレアマップ１０１，１０２内では、種々の値を示すフレア値が略所定の周期に従って分布している。フレアマップ１０１，１０２内のフレア値は、パターン密度マップ６１，６２内のパターン密度と同様に、ラインアンドスペースパターン３の配置周期と同様の周期で高低が繰り返されている。さらに、フレアマップ１０１，１０２内では、Ｘ＝０の近傍、Ｘ＝１２５０μｍの近傍、Ｙ＝０の近傍、Ｙ＝１２５０μｍの近傍に近づくに従ってフレア値が小さくなっている。換言すると、レイアウトデータ４の外周部近傍に対応する箇所では、外周部近傍に近づくに従ってフレア値が小さくなっている。
【００４６】
従来手法であれば、フレアマップをベースにフレア値０の時をバイアス量０（フレア補正量０）とし、フレア値に応じてパターンをリサイズすることによってフレア補正を行うことになる。ところが、仮にフレア値１パーセントあたり−１ｎｍ分だけパターンエッジにフレア補正が行われるとすると、フレアマップ１０１を用いた場合、最大となるフレア値は４．６％であるので、フレア補正の最大補正量は−４．６ｎｍとなる。しがって、従来手法では、４０ｎｍのラインパターンであれば、補正後のパターンが３０．８ｎｍのラインパターンとなってしまい、マスク作成やマスク検査が困難となる可能性がある。
【００４７】
そこで本実施の形態では、バイアス量を０とするフレア基準値を基準フレア値として決定し、この基準フレア値を用いてフレア補正を行う。具体的には、まずフレア占有率算出部１３が、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値（フレア値の範囲を示す小区間）ごとの面積占有率を算出する（ステップＳ３０）。図１０は、面積占有率の第１の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。フレア占有率算出部１３は、例えば図１０に示すように、パターンＰと所定のフレア値を持つメッシュ（フレアメッシュ２０）とのＡＮＤ演算を行うことでパターンＰのフレアメッシュ２０内での面積を算出し、パターンＰのフレアメッシュ２０内での面積を用いて面積占有率を算出する。
【００４８】
フレア占有率算出部１３は、フレア値を０．００１（０．１％）に区分して面積占有率を算出し、算出した面積占有率を用いて、例えば図１１に示すような分布（ヒストグラム８１）を作成する。図１１は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。図１１では、横軸がフレア値を示し、縦軸が面積占有率を示している。
【００４９】
別の手段として、本実施例では縦軸が面積占有率としたが、仮決めした基準フレア値を変化させた場合の補正バイアスの変化率を求め、該補正バイアスの変化率と面積占有率とを掛け合わせた値（つまり補正によるパターン変化率）を縦軸にとることも考えられる。特に、フレア値と補正量との間にリニアな関係がない場合、面積や後述するエッジの占有率だけの評価では必ずしも補正後のパターン変化率が小さくできるとは限らない。本評価手法を取り入れることでより正しく基準フレア値を決定することが可能となる。
【００５０】
ここで、具体的な例を挙げて説明する。図１２は、フレア値に対する補正バイアス量がリニアな関係ではない場合の補正バイアス量を示す図である。図１２では、基準フレア値を４％と仮決めしたときのフレア値に対する補正バイアス量を表している。図１２に示すようにフレア値に対する補正バイアス量がリニアな関係ではないケースが実際には在る。このような場合に、図１１で示すフレア値毎に、占有率に対しフレア基準が変化したときの補正バイアス量の変化量（Δ補正量）を掛け合わす演算（占有率×Δ補正量）を行う。その結果が図１３となる。
【００５１】
図１３は、占有率とΔ補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。図１３では、横軸がフレア値を示し、縦軸が占有率×Δ補正量を示している。ここでの占有率は、面積占有率であってもよいし、後述するパターンエッジ占有率であってもよい。図１３に示すグラフは、基準フレア値の変化に対し、各フレア値での補正量面積がどれだけ変化するのかの程度を表している。図１３に示すグラフの中で占有率×Δ補正量が大きな箇所（本例では０．０４５のあたり）を基準フレア値にすることで、補正量変化量を小さく抑えることが可能となる。
【００５２】
また、更に別な手段として、図１１で示すフレア値毎に、占有率に対し補正値（補正バイアス量）そのものを掛け合わす演算（占有率×補正量）を行ってもよい。その結果が図１４となる。
【００５３】
図１４は、占有率と補正量を掛け合わせた値と、フレア値との関係を示す図である。図１４では、横軸がフレア値を示し、縦軸が占有率×補正量を示している。ここでの占有率は、面積占有率であってもよいし、後述するパターンエッジ占有率であってもよい。図１４に示すグラフは、仮決めした基準フレア値におけるフレア値毎の補正量変化量の程度を表している。図１４に示すグラフの中で、占有率×補正量が大きな箇所（本例では０．０４６）を基準フレア値とすることで、補正変化量を小さく抑えることが可能となる。また、図１４に示した関係を用いることにより、縦軸の値の合計が補正変化面積総量と同等の意味を持つ値を表すので、この合計値が最小になるようにイタレーションなどの手法を取り入れることにより、最適な基準フレア値を決定することができる。
【００５４】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８１を解析してフレア補正量０となる基準フレア値を決定する（ステップＳ４０）。基準フレア値決定部１４は、例えばフレア値の分布中のうち面積占有率が最も高いフレア値を基準フレア値に決定する。換言すると、ヒストグラム８１中で最も頻度の高いフレア値が基準フレア値に決定される。
【００５５】
例えば、図１１に示すヒストグラム８１の場合、最も面積占有率の高いフレア値である０．０４２（４．２％）が基準フレア値となる。なお、基準フレア値は、面積占有率の最高値である必要はなく、例えばパターン密度（高い面積占有率）が集中しているフレア値領域のほぼ中心に位置するフレア値を基準フレア値としてもよい。図１１に示すヒストグラム８１の場合、パターン密度が集中しているフレア値領域は、０．０４２（４．２％）〜０．０４６（４．６％）であるので、この中間位置である０．０４４（４．４％）のフレア値を基準値フレア値に選択してもよい。
【００５６】
また、基準フレア値決定部１４は、別の方法として、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍に対応するフレア値を基準フレア値に決定してもよい。これにより、最大補正量を最も小さくすることができ、パターン全面において補正精度の向上を図ることができる。図１１に示すヒストグラム８１の場合、レンジが０．０３５〜０．０４６であるので、その中間位置である０．０４のフレア値を基準フレア値とすることで、最大でも０．６ｎｍのフレア補正しか行われないこととなる。
【００５７】
また、基準フレア値決定部１４は、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍であって、且つ面積占有率の高いフレア値を基準フレア値としてもよい。これにより、パターンへの最大補正量を抑えつつ、補正によるパターンの変化量を少なく抑えることが可能となる。
【００５８】
また、基準フレア値決定部１４は、ヒストグラム８１の中で分布の平均位置（重心位置）に対応するフレア値を基準フレア値としてもよい。これにより、全体的な補正面積変動を小さくさせることが可能となる。また、基準フレア値決定部１４は、上述した基準フレア値の決定方法を組み合わせて基準フレア値を選択してもよい。例えば、基準フレア値決定部１４は、上述した基準フレア値の決定方法を複数用いて複数の基準フレア値を決定する。そして、基準フレア値決定部１４は、決定した基準フレア値の平均値などを基準フレア値に決定する。基準フレア値決定部１４へは、フレア基準値の決定方法として予め所定の方法を設定しておいてもよいし、入力部１０から入力される使用者からの指示情報に従ってフレア基準値の決定方法を変えてもよい。
【００５９】
更に、フレア基準を変化させたとき、基準露光量を変えて露光を行うため露光マージン（露光ドーズ変動やフォーカス変動の許容範囲）が十分に取れない場合も想定される。その場合には、マージンが十分に取れるフレア値範囲内で基準フレア値を決定する。
【００６０】
また、フレア補正装置１は、レイアウトデータ４を複数の領域（例えば、パターンが微細な領域とパターンが微細でない領域）に分割し、分割後の各領域に対して基準フレア値を決定してもよい。この場合、領域毎に決定した基準フレア値の平均値などが基準フレア値に決定される。
【００６１】
本実施の形態では、基準フレア値決定部１４は、最も面積占有率の高いフレア値である０．０４２（４．２％）を基準フレア値に選択する。この後、パターン補正部１５は、決定した基準フレア値を基準（補正バイアス量０）としてバイアス補正をパターンに行う。具体的には、基準フレア値（４．２％）を基準として、記憶部１１内のレイアウトデータ４が１％あたり−１ｎｍでフレア補正（パターン補正）される（ステップＳ５０）。レイアウトデータ４にバイアス付加してフレア補正する手段については一般的な方法としてパターンリサイズ処理による補正手法を用いる。例えば、基準フレア値が０．０４２の場合、０．０４３のフレア値を有しているパターンは、０．１ｎｍだけ細くなるようフレア補正され、０．０４４のフレア値を有しているパターンは、０．２ｎｍだけ細くなるようフレア補正される。また、０．０４１のフレア値を有しているパターンは、０．１ｎｍだけ太くなるようフレア補正され、０．０４のフレア値を有しているパターンは、０．２ｎｍだけ太くなるようフレア補正される。このように、フレア補正装置１は、一連の処理フローの中で人の判断を仲介せず自動的に基準フレア値を決定し、フレア補正を行なう。
【００６２】
図１５は、第１の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。図１５では、フレア補正量がレイアウト面積でどの程度変化しているか（フレア補正した場合のレイアウト面積の変化率）を結果情報５１として示している。具体的には、図１５では、基準フレア値を設けないでフレア値に応じたフレア補正を行った場合（フレア値０の場合にバイアス０）（従来の方法）の補正変化率（パターン面積の変化率）と、基準フレア値を決定してフレア補正を行った場合（本実施の形態のフレア補正方法）の補正変化率を示している。図１５の補正変化率のうち従来の方法を「基準なし」で示し、本実施の形態のフレア補正方法を「基準４．２％」で示している。「基準なし」の場合の補正変化率は、４．３％であるのに対し、「基準４．２％」での補正変化率は０．２％である。
【００６３】
このように、基準フレア値を設けずにフレア補正を行うと、補正前のオリジナルレイアウトパターンから約４．３％も形状が変化したことになる。一方、本実施の形態のフレア補正方法では、形状変化を０．２％に抑えることができる。したがって、本実施の形態のフレア補正方法では、レイアウトデータ４を、オリジナルパターンからほとんど変形させることなくフレア補正できる。これにより、オリジナルパターンからの乖離を最小限に抑えつつ高精度なフレア補正を行うことが可能となる。したがって、半導体集積回路の製造において、パターン周囲の粗密の影響によってパターン変形が起こる現象をフレア補正によって解消することが可能となる。
【００６４】
レイアウトデータ４のフレア補正が行われた後、フレア補正後のレイアウトデータ４を用いてフォトマスクが作製される。そして、ウエハプロセスにフォトマスクを用いて半導体デバイスなどの半導体装置（半導体集積回路）が製造される。具体的には、露光装置がフォトマスクを用いてウエハへの露光処理を行い、その後、ウエハの現像処理、エッチング処理を行う。半導体装置は、レイヤ毎にレイアウトデータ４のフレア補正、フォトマスクの作製が行われるとともに、露光処理、現像処理、エッチング処理などがレイヤ毎に繰り返されることによって製造される。
【００６５】
なお、本実施の形態では、パターンデータの補正処理としてレイアウトデータ４のフレア補正を行う場合について説明したが、パターンデータの補正処理としてマスクデータやリソターゲットのフレア補正を行ってもよい。この場合、マスクデータやリソターゲットを用いて基準フレア値を算出し、算出した基準フレア値を用いてマスクデータやリソターゲットのフレア補正が行われる。
【００６６】
また、本実施の形態では、ヒストグラム８１を用いて基準フレア値を算出したが、ヒストグラム８１に限らずフレア値と面積占有率との関係を示す他の情報を用いて基準フレア値を算出してもよい。
【００６７】
このように第１の実施の形態によれば、最も面積占有率の高いフレア値を基準フレア値に設定し、この基準フレア値に基づいてフレア補正を行うので、フレアの影響を解消するフレア補正を、短時間で正確に行うことが可能になる。短時間である理由は、補正量が少ないことによるバイアス処理の短縮、およびシステマティックに基準フレア値を決定できることから人の介在が無くなるためである。
【００６８】
また、ヒストグラム８１の中で面積占有率の高いフレア値を基準フレア値（フレア補正量０）に設定する場合、パターン（レイアウトデータ４）の全面において補正前後の面積変動を小さく抑えることが可能となる。
【００６９】
また、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍に対応するフレア値を基準フレア値に設定する場合、最大補正量を最も小さくすることができ、全てのフレア補正を高精度に補償することができる。
【００７０】
また、ヒストグラム８１の中で最大フレア値と最小フレア値の中間近傍であって、且つ面積占有率の高いフレア値を基準フレア値に設定する場合、パターンへの最大補正量を抑えつつ、パターンの変形量を少なく抑えることが可能となる。
【００７１】
また、ヒストグラム８１の中で分布の平均位置に対応するフレア値を基準フレア値に設定する場合、パターン全面において補正前後の面積変動を小さく抑えることが可能となる。
【００７２】
（第２の実施の形態）
つぎに、図１６〜図１８を用いてこの発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、レイアウトデータ４の中からクリティカルパターンを抽出し、抽出したクリティカルパターンを用いて基準フレア値を算出する。
【００７３】
図１６は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。図１６に示す処理のうち図３に示す第１の実施の形態１に係るフレア補正方法と同様の処理を行う手順に付いては重複する説明を省略する。
【００７４】
フレア補正装置１の入力部１０へは、予めレイアウトデータ４、ＰＳＦなどを入力しておく（ステップＳ１１０）。フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４を用いてフレアマップの算出を行う（ステップＳ１２０）。
【００７５】
この後、フレア占有率算出部１３は、レイアウトデータ４の中からクリティカルパターンを抽出する（ステップＳ１３０）。具体的には、フレア占有率算出部１３は、レイアウトデータ４内から所定線幅以下のパターン（ラインＬ）、所定の間隔幅以下のパターン（スペースＳ）、もしくはこれらの組み合わせで所定の条件（クリティカル寸法の条件）に一致するパターンを抽出する。フレア占有率算出部１３は、例えば、所定線幅以下のラインパターンであって、且つ所定の間隔幅以下のスペースパターンを有したパターンをクリティカルパターンとして抽出する。
【００７６】
なお、フレア占有率算出部１３は、実験やシミュレーションなどによって露光量マージンを算出し、所定マージン以下のパターンをクリティカルパターンとして抽出してもよい。また、フレア占有率算出部１３は、使用者によって指定されたパターンやパターン領域をクリティカルパターンとして抽出してもよい。また、フレア占有率算出部１３は、上述のクリティカルパターンの抽出方法を組み合わせて所定のクリティカルパターンを抽出してもよい。このように、本実施の形態のフレア占有率算出部１３は、パターン形成に精度を要するパターンをクリティカルパターンとして抽出する。
【００７７】
本実施の形態では、フレア占有率算出部１３が線幅５０ｎｍ以下のパターン部をクリティカルパターンとして抽出する場合について説明する。フレア占有率算出部１３は、抽出したクリティカルパターンに対してのみ面積占有率分布を算出する（ステップＳ１４０）。
【００７８】
フレア占有率算出部１３は、フレア値を０．００１（０．１％）に区分して面積占有率を算出し、算出した面積占有率を用いて、例えば図１７に示すような分布（ヒストグラム８２）を作成する。図１７は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値と面積占有率との関係を示す図である。図１７では、横軸がフレア値を示し、縦軸が面積占有率を示している。
【００７９】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８２を解析してフレア補正量０となる基準フレア値を決定する（ステップＳ１５０）。基準フレア値決定部１４は、第１の実施の形態と同様の方法によって基準フレア値を決定する。基準フレア値決定部１４は、例えば、最も面積占有率の高い箇所０．０４６（４．６％）を基準フレア値に決定する。この後、パターン補正部１５は、決定した基準フレア値を基準としてバイアス補正をパターンに行う。具体的には、基準フレア値（４．６％）を基準（補正バイアス量０）として、記憶部１１内のレイアウトデータ４が１％あたり−１ｎｍでフレア補正される（ステップＳ１６０）。
【００８０】
図１８は、第２の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。図１８では、図１５と同様に、フレア補正によってレイアウト面積がどの程度変化しているかを結果情報５２として示している。図１５の補正変化率のうち従来の方法を「基準なし」で示し、本実施の形態のフレア補正方法を「基準４．６％」で示している。「基準なし」の場合の補正変化率は、４．３％であるのに対し、「基準４．６％」での補正変化率は０．１９％である。
【００８１】
このように、基準フレア値を設けずにフレア補正を行うと、補正前のオリジナルレイアウトパターンから約４．３％も形状が変化したことになる。一方、本実施の形態のフレア補正方法では、形状変化を０．１９％に抑えることができる。したがって、本実施の形態のフレア補正方法では、レイアウトデータ４を、オリジナルパターンからほとんど変形させることなくフレア補正できる。特にクリティカルパターンに対して補正を最小限に抑えることができるのでレイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも高精度な補正が可能となる。
【００８２】
このように第２の実施の形態によれば、クリティカルパターンを用いて基準フレア値を算出するので、クリティカルパターンへの補正を小さく抑えることができる。したがって、レイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも、フレアの影響を解消するフレア補正を高精度で正確に行うことが可能になる。また、パターン形成に精度を要するパターンをクリティカルパターンとして抽出するので、パターン形成に精度を要するパターンのフレア補正を高精度で正確に行うことが可能になる。
【００８３】
（第３の実施の形態）
つぎに、図１９〜図２２を用いてこの発明の第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、レイアウトデータ４の中からパターンエッジを抽出し、抽出したパターンエッジを用いてパターンエッジ占有率を算出する。そして、算出したパターンエッジ占有率を用いて基準フレア値を算出する。
【００８４】
図１９は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法の処理手順を示すフローチャートである。図１９に示す処理のうち図３に示す第１の実施の形態１に係るフレア補正方法と同様の処理を行う手順に付いては重複する説明を省略する。
【００８５】
フレア補正装置１の入力部１０へは、予めレイアウトデータ４、ＰＳＦなどを入力しておく（ステップＳ２１０）。フレアマップ算出部１２は、レイアウトデータ４を用いてフレアマップの算出を行う（ステップＳ２２０）。
【００８６】
この後、フレア占有率算出部１３は、レイアウトデータ４の中からパターンエッジを抽出する（ステップＳ２３０）。具体的には、フレア占有率算出部１３は、フレアメッシュとオーバーラップするパターンエッジを抽出する。フレア占有率算出部１３は、パターンエッジを用いて、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値毎のパターンエッジ占有率を算出する（ステップＳ２４０）。パターンエッジ占有率（フレア占有率）は、所定のフレア値範囲毎に区分化されたフレア値ごとのパターンエッジ長の占有率である。
【００８７】
図２０は、パターンエッジ占有率の第３の実施の形態に係る算出処理を概念的に示した図である。フレア占有率算出部１３は、例えば図２０に示すように、パターンエッジＥと所定のフレア値を持つメッシュ（フレアメッシュ２０）とのＡＮＤ演算を行うことでパターンエッジ長を算出し、パターンエッジ長を用いてパターンエッジ占有率を算出する。具体的には、フレア占有率算出部１３は、フレアメッシュ２０とオーバーラップするパターンエッジＥを抽出し、抽出したパターンエッジＥのエッジ長の占有率（全パターン長に対してパターンエッジＥのエッジ長が占める割合）をパターンエッジ占有率として算出する。換言すると、パターンエッジ占有率は、所定のフレア値を有したパターンの、パターンデータの全パターン長に対するエッジ長占有率である。パターンエッジ占有率を求める際、本実施の形態ではパターンエッジＥを１ｎｍの幅を持ったパターンに置き換えて第１の実施の形態と同様の方法によってパターンエッジ占有率を算出する。換言すると、パターンエッジＥを１ｎｍ幅のパターン面積に変換して面積占有率を算出し、算出した面積占有率をパターンエッジ占有率とする。
【００８８】
フレア占有率算出部１３は、フレア値を０．００１（０．１％）に区分してパターンエッジ占有率を算出し、算出したパターンエッジ占有率を用いて、例えば図２１に示すような分布（ヒストグラム８３）を作成する。これにより、どのフレア値がレイアウトデータ４上でどの程度パターンエッジ長を占めているのかを定量的に判断することが可能となる。
【００８９】
図２１は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法で算出したフレア値とパターンエッジ占有率との関係を示す図である。図２１では、横軸がフレア値を示し、縦軸がパターンエッジ占有率を示している。
【００９０】
基準フレア値決定部１４は、フレア占有率算出部１３が作成したヒストグラム８３を解析してフレア補正量０となる基準フレア値を決定する（ステップＳ２５０）。基準フレア値決定部１４は、第１の実施の形態と同様の方法によって基準フレア値を決定する。基準フレア値決定部１４は、例えば、最もパターンエッジ占有率の高い箇所０．０４６（４．６％）を基準フレア値に決定する。この後、パターン補正部１５は、決定した基準フレア値を基準としてバイアス補正をパターンに行う。具体的には、基準フレア値（４．６％）を基準として、記憶部１１内のレイアウトデータ４が１％あたり−１ｎｍでフレア補正される（ステップＳ２６０）。
【００９１】
図２２は、第３の実施の形態に係るフレア補正方法によってフレア補正した場合の効果を示す図である。図２２では、図１５と同様に、フレア補正量によってレイアウト面積がどの程度変化しているかを結果情報５３として示している。図２２の補正変化率のうち従来の方法を「基準なし」で示し、本実施の形態のフレア補正方法を「基準４．６％」で示している。「基準なし」の場合の補正変化率は、４．３％であるのに対し、「基準４．６％」での補正変化率は０．１９％である。
【００９２】
このように、基準フレア値を設けずにフレア補正を行うと、補正前のオリジナルレイアウトパターンから約４．３％も形状が変化したことになる。一方、本実施の形態のフレア補正方法では、形状変化を０．１９％に抑えることができる。したがって、本実施の形態のフレア補正方法では、レイアウトデータ４を、オリジナルパターンからほとんど変形させることなくフレア補正できる。パターンエッジに対して補正を最小限に抑えることができるのでレイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも高精度な補正が可能となる。
【００９３】
実際のフレア補正はパターンエッジＥに対して行われるので、パターンエッジ占有率に基づいて基準フレア値を決定することにより、フレア補正に則した適切なフレア補正を行うことが可能となる。
【００９４】
なお、実施の形態２と同様に、クリティカルパターンのパターンエッジに対してパターンエッジ占有率を算出し、算出したパターンエッジ占有率を用いて基準フレア値を算出してもよい。
【００９５】
このように第３の実施の形態によれば、パターンエッジＥを用いて基準フレア値を算出するので、パターンエッジＥへの補正を小さく抑えることができる。したがって、レイアウトデータ４内の全パターンを用いて基準フレア値を算出する場合よりも、フレアの影響を解消するフレア補正を高精度で正確に行うことが可能になる。
【００９６】
なお、実施の形態１〜３で説明したフレア補正方法を、半導体装置の製造方法に適用してもよい。この場合、フレア補正後のレイアウトデータ４を用いてフォトマスクが作製される。そして、作製したフォトマスクを用いて半導体装置が製造される。また、実施の形態１〜３で説明したフレア補正方法を、フレア補正装置１を用いたフレア補正システムに適用してもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１ フレア補正装置、４ レイアウトデータ、１２ フレアマップ算出部、１３ フレア占有率算出部、１４ 基準フレア値決定部、１５ パターン補正部、６１，６２ パターン密度マップ、８１〜８３ ヒストグラム、１０１，１０２ フレアマップ。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布をフレアマップとして算出するフレアマップ算出ステップと、
前記フレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、
前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、
前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、
を含むことを特徴とするフレア補正方法。
【請求項２】
前記フレア値占有率は、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータの全面積に対するパターン面積占有率であることを特徴とする請求項１に記載のフレア補正方法。
【請求項３】
前記フレア値占有率は、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータの全パターンエッジ長に対するパターンエッジ長占有率であることを特徴とする請求項１に記載のフレア補正方法。
【請求項４】
前記フレア値占有率は、前記フレア基準値の変化に対するパターン補正量の変化率もしくは補正量そのものを用いて算出した値であることを特徴とする請求項１に記載のフレア補正方法。
【請求項５】
パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布であるフレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、
前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、
前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするフレア補正プログラム。
【請求項１】
パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布をフレアマップとして算出するフレアマップ算出ステップと、
前記フレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、
前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、
前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、
を含むことを特徴とするフレア補正方法。
【請求項２】
前記フレア値占有率は、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータの全面積に対するパターン面積占有率であることを特徴とする請求項１に記載のフレア補正方法。
【請求項３】
前記フレア値占有率は、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータの全パターンエッジ長に対するパターンエッジ長占有率であることを特徴とする請求項１に記載のフレア補正方法。
【請求項４】
前記フレア値占有率は、前記フレア基準値の変化に対するパターン補正量の変化率もしくは補正量そのものを用いて算出した値であることを特徴とする請求項１に記載のフレア補正方法。
【請求項５】
パターンデータに対応するフレア値のパターンデータ上での分布であるフレアマップを用いて、所定のフレア値を有したパターンの前記パターンデータ上での占有率をフレア値占有率としてフレア値毎に算出する占有率算出ステップと、
前記フレア値占有率の分布に基づいて、フレア値の基準とする基準フレア値を決定する基準決定ステップと、
前記基準フレア値でのパターン補正量を基準として前記フレア値に応じたパターン補正を行うパターン補正ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするフレア補正プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図８】
【公開番号】特開２０１１−２７２２（Ｐ２０１１−２７２２Ａ）
【公開日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１４６８９５（Ｐ２００９−１４６８９５）
【出願日】平成２１年６月１９日（２００９．６．１９）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０８０１４３４１）富士通セミコンダクター株式会社 (2,507)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月１９日（２００９．６．１９）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０８０１４３４１）富士通セミコンダクター株式会社 (2,507)
【Ｆターム（参考）】
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