プロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価プログラム
【課題】プロセスモデルを適切に評価又は生成することが可能なプロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価プログラムを提供する。
【解決手段】複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、所定のパターンから第一のパターンを得るためのプロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求め、第二のパターンのうち寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標によりプロセスモデルを評価する。
【解決手段】複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、所定のパターンから第一のパターンを得るためのプロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求め、第二のパターンのうち寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標によりプロセスモデルを評価する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体製造工程における各種プロセスをモデル化したプロセスモデルのプロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
微細化された半導体回路パターンを設計通りに形成するためには、回路パターンを形成するためのプロセス（マスク作成プロセス、リソグラフィプロセス、エッチングプロセスなど）におけるプロセス近接効果を考慮してマスクパターンを設計することが必要不可欠である。
【０００３】
プロセス近接効果補正の方法の一つとしてモデルベース補正がある（例えば、特許文献１参照。）。モデルベース補正では、使用材料・装置や装置パラメータ等の各種プロセス条件に応じて、設計されたマスクパターンデータとそのマスクパターンデータを用いて各種プロセスを実施した後の最終的に形成されたパターンとの関係を忠実に表現できるモデルを利用することが必要である。
【０００４】
モデルの妥当性の評価にあたっては、モデルで計算されたパターンと実際にプロセスを実行して形成されたパターンとの寸法ずれの二乗平均の根（Ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ：RMS）を評価指標に用いる場合がある。
【０００５】
しかし、この評価方法では、大部分のパターンにおいて寸法ずれが小さいが、ごく一部のパターンで大きな寸法ずれがあった場合に、全パターンに対する評価指標の値が悪化してしまい、適切なモデル評価をできない恐れがある。
【特許文献１】特開２０００−２３２０５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、プロセスモデルを適切に評価又は生成することが可能なプロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価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】
【０００７】
上記目的を達成するための、本発明の一態様のプロセスモデル評価方法は、複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める工程と、前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する工程と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
上記目的を達成するための、本発明の一態様のプロセスモデル生成方法は、複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成される第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算される第二のパターンとの寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる前記第二のパターンの個数に基づく評価指標が、所定の条件を満たすように前記プロセスモデルを生成することを特徴とする。
【０００９】
上記目的を達成するための、本発明の一態様のプロセスモデル評価プログラムは、複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める手順と、前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、プロセスモデルを適切に評価又は生成することが可能なプロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１２】
(実施形態)
本発明の実施形態に係るプロセスモデル評価方法を、図１を参照して説明する。図１は、本実施形態に係るプロセスモデル評価方法を説明するフローチャートである。
【００１３】
まず、図１のS１に示すように、半導体装置の製造プロセスにおいて利用される所定のパターンを用意する。所定のパターンには、複数の個々のパターンが含まれている。パターンは、半導体装置の回路パターンを示す設計パターン、マスク基板に形成されるマスクパターン、マスクパターンを描画するための描画パターン、露光装置を用いた光照射により半導体基板上のレジスト膜にマスクパターンを転写することにより形成される光学像強度パターン（光学像強度分布）、レジスト膜を現像して得られるレジストパターン、レジストパターンをマスクに下層膜（被加工膜）をエッチング加工して形成される被加工膜パターンである。設計パターンやレジストパターン等のサイズとしては、例えば、半導体装置の製造プロセスの一つであるリソグラフィプロセスにおいて光近接効果が生じる程度に、数十ｎｍの間隔をもって密に配置された幅数十ｎｍのパターンである。
【００１４】
次に、図１のS２に示すように、半導体装置の製造プロセスをモデリングしたプロセスモデルを用意する。
【００１５】
半導体装置の製造プロセスは、例えば、マスク製造プロセス、リソグラフィプロセス、エッチングプロセスの少なくとも一つを含む一連のプロセスである。
【００１６】
ここで、マスク製造プロセスは、半導体装置の回路パターンの設計パターンから作成された描画データをもとに、描画装置等を使用してマスク基板にマスクパターンを形成するプロセスである。さらに、マスク製造プロセスは、描画装置を用いて描画データをマスク基板上の膜材料に描画する描画プロセス、膜材料に描画された描画パターンを現像プロセス及びエッチングプロセスを通してマスク基板に転写してマスクパターンを形成する転写プロセスを含む。
【００１７】
リソグラフィプロセスは、マスクパターンが形成されたマスクを用いて、露光装置によりマスクパターンを半導体基板上のレジスト膜に転写してレジスト膜にパターン（光学像）を形成する露光プロセス、露光後にレジスト膜をベークして露光によりレジスト膜中に発生した酸を拡散させるベークプロセス、ベーク後のレジスト膜に現像液を供給してレジスト膜の一部を溶解することによりレジストパターンを形成する現像プロセスを含む。
【００１８】
エッチングプロセスは、レジストパターンをマスクに、レジストパターン下に形成された被加工膜を加工し被加工膜パターンを形成するプロセスである。被加工膜パターンは、例えば、ゲート電極や配線等の回路パターンを規定する。
【００１９】
これら製造プロセスをモデリングしたプロセスモデルとは、所定のパターンに対してプロセスを実際に適用した際に、プロセスを適用する前のパターンとプロセスを適用して得られたパターンとの関係をモデル化した変換モデルである。ここで、所定のパターンとは、例えば、上述したような半導体装置の製造プロセスで形成される各種パターンの形状、パターンの幅、パターンのスペース幅等である。
【００２０】
以下、本実施形態では、主にリソグラフィプロセスをモデル化したリソグラフィモデルを用いた場合のプロセスモデル評価方法について説明する。
【００２１】
図１のS3に示すように、リソグラフィモデルを用いたシミュレーション計算により、S1にて用意されたマスクパターン（所定のパターン）のパターンデータから、レジスト膜に形成されるレジストパターンの予測パターン（第一のパターン）を計算して求める。なお、マスクパターンには、複数の個々のパターンが含まれている。
【００２２】
一方、図１のS４に示すように、S１にて用意されたマスクパターンが形成されたマスクを用いて、実際にリソグラフィプロセスを実施することにより、半導体基板上に形成されたレジスト膜にレジストパターン（第二のパターン）を形成する。
【００２３】
次に、図１のS５に示すように、S3にて計算により求められたレジストパターン（第一のパターン）と、S4にて実際に求められたレジストパターン（第二のパターン）との寸法を比較して寸法ずれ量を測定する。
【００２４】
寸法ずれ量の測定の一例を説明する。まず、シミュレーション及び実際のプロセスの適用対象となるマスクパターンに対して、パターンの輪郭上に測定エッジ又は測定点を設定する。続いて、S3及びS4によりレジストパターンを求める際に、上述のマスクパターン上の測定エッジ又は測定点と対応するレジストパターン上の測定エッジ又は測定点を求める。最後に、S3及びS4によりそれぞれ求められたレジストパターンの測定エッジ間の距離又は測定点間の距離を測定し、測定した距離を寸法ずれ量とする。
【００２５】
なお、寸法ずれ量は他の方法によって求めることも可能である。例えば、S3及びS4により求められたそれぞれのレジストパターンのパターン輪郭上の任意のエッジ間距離又は最小のエッジ間距離、同じく任意の点の間の距離、最小の点の間の距離を寸法ずれ量とすることもできる。
【００２６】
次に、図１のＳ６に示すように、Ｓ５で求められた寸法ずれ量をもとに、リソグラフィモデルの精度を評価する。すなわち、寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる第二のパターンの個数に基づきモデルを評価する。以下、Ｓ６について更に説明する。
【００２７】
図２は、寸法ずれを発生するパターン（寸法ずれ発生パターン）について、寸歩ずれ量毎に寸法ずれ発生パターンの個数を表したグラフである。図２の横軸は寸法ずれ量を表し、縦軸は寸法ずれ発生パターンの個数を表している。また、寸法ずれ発生パターンの個数が最も大きくなる寸法ずれ量が横軸の中心となるように表現されている。図２の横軸近傍の矢印は、評価指標に考慮されるパターンの寸法ずれ量の所定のしきい値（評価レンジ）を表している。すなわち、寸法ずれ量が評価レンジの範囲（しきい値以下の範囲）内であるパターンの個数をもとに評価指標が求められる。
【００２８】
プロセスモデルの評価指標は、図２で示した寸法ずれ発生パターンの個数と寸法ずれ量の関係に基づき、評価式（Σi M( 1 - n/N)）により求められる。この評価式において、Mは評価レンジの最大値（ｎｍ）、ｉは評価レンジ（ｎｍ）、Ｎはモデルが適用される全てのパターンの個数、nはモデルが適用され発生する寸法ずれが評価レンジ内となるパターンの個数である。
【００２９】
図３に、本評価式により算出されたモデル評価指標を示す。図３の横軸は寸法ずれ量を表し、縦軸は寸法ずれ発生パターンの個数を表している。図３の斜線領域が、上述の評価式で求められた評価指標である。評価指標は常に正の値を取り、寸法ずれが小さくなるほど評価指標の値も小さくなるので、この評価指標の値が小さいほどプロセスモデルの精度が高いといえる。
【００３０】
以上の工程により、本実施形態に係るプロセスモデルの評価方法により、プロセスモデルの評価を行うことができる。
【００３１】
従来のプロセスモデル評価方法では、RMSを評価指標としていたため、実際にプロセスを実施した際のパターンとの寸法ずれ量の大きなパターンがモデル全体の評価において支配的にならざるを得ず、適切なモデル評価を行うことができなかった。しかし、本実施形態に係るモデル評価方法では、所定のしきい値以下の寸法ずれ発生パターンの個数をもとに評価指標を定めているため、寸法ずれ量の大きなパターンがモデル全体の評価において支配的になることはなく、寸法ずれ量の大きさの程度によってモデル評価が不正確になる恐れがない。
【００３２】
また、本実施形態に係るプロセスモデルの評価方法により評価を実施して、評価指標が所望の条件を満たすようにプロセスモデルを作成することが可能である。この際、必要であれば、プロセスモデルの評価を繰り返し、評価指標が所望の値以下となるようにプロセスモデルの所定のパラメータを随時補正して生成することも可能である。
【００３３】
図４を参照して、本実施形態に係るプロセスモデル評価方法の評価指標に関する条件を満たすように作成したプロセスモデル（以下プロセスモデルＡと呼ぶ）と従来技術に係るプロセスモデル評価方法のRMSに基づく評価指標に関する条件を満たすように作成したプロセスモデル（以下プロセスモデルＢと呼ぶ）の精度について比較説明する。図４の縦軸は、モデルが適用される全パターンのうち所定の寸法ずれ量以下となるパターン数の割合（積算）であり、横軸はパターンの寸法ずれ量を示している。
【００３４】
図４に示す比較では、１４０個のマスクパターンを対象に、両プロセスモデルにより計算されたパターンと実際のプロセスを適用して得られる実パターンとの寸法ずれを測定し、測定結果をもとに両モデルの精度の比較を行った。なお、プロセスモデルＡの評価方法では評価レンジを寸法ずれ量５０ｎｍ以内として評価指標を設定した。
【００３５】
図４によれば、プロセスモデルＡを用いて計算されたパターンのうち８０％弱のパターンが寸法ずれ５ｎｍ以下の範囲に収まっているのに対し、プロセスモデルＢを用いて計算されたパターンのうち６０％弱のパターンしか寸法ずれ５ｎｍ以下の範囲に収まっていない。すなわち、プロセスモデルＢに比較して、プロセスモデルＡは、より多くの対象パターンについて、実際のプロセスを適用して得られるパターンとの寸法ずれの小さいパターンを予測することができ、実際のプロセスをより忠実に反映しているということがわかる。
【００３６】
本実施形態に係るプロセスモデル評価方法及びプロセスモデル作成方法は、プロセスモデル評価装置（システム）及び作成装置（システム）を用いて実行することができる。また、プロセスモデル評価装置及び作成装置には、上述した各種工程を実行させるプログラムが備わっている。図５に、プロセスモデル評価装置の構成の一例を示す。
【００３７】
図５に示すように、プロセスモデル評価プログラム１は、プロセスモデル評価装置２のＲＯＭ３内に格納され、バスライン４を介してＲＡＭ５へロードされる。ＣＰＵ６はＲＡＭ５内にロードされたプログラム１を実行する。具体的には、例えば、プロセスモデル評価装置２では、使用者による入力部からの指示入力に従って、ＣＰＵ６がＲＯＭ３内からプロセスモデル評価プログラム１を読み出してＲＡＭ５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。ＣＰＵ６は、この各種処理に際して生じる各種データをＲＡＭ５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。
【００３８】
本実施形態のプロセスモデル評価装置２で実行されるプロセスモデル評価プログラム１は、寸法ずれ量入力部１１、評価指標計算部１２、評価指標出力を１３を含むモジュール構成となっている。寸法ずれ量入力部１１に入力された寸法ずれ量をもとに、評価指標計算部１２により評価指標が計算され、得られた結果が評価指標出力部１３により出力される。上記各部が主記憶装置上にロードされ、上記各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００３９】
なお、本実施形態のプロセスモデル評価装置２で実行されるモデル評価プログラム１を、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態のプロセスモデル評価装置２で実行されるモデル評価プログラム１をインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、本実施形態のモデル評価プログラム１を、ＲＯＭ等に予め組み込んでプロセスモデル評価装置２に提供するように構成してもよい。
【００４０】
上述の本実施形態では、プロセスモデルとしてリソグラフィプロセスモデルを用いて、マスクパターンからレジストパターンを計算する例を中心に説明した。しかし、プロセスモデルとしてリソグラフィプロセスモデル以外のプロセスモデルを用いることもできる。すなわち、プロセスモデルとしてマスク製造プロセスを用いて描画データからマスク上に形成されるパターン（第一のパターン）を計算し、計算上のパターンと実際のマスク製造プロセスを適用してマスク上に形成されたパターン（第二のパターン）とを比較することでプロセスモデルを評価し、さらには評価指標を満足するようにプロセスモデルを作成することもできる。また同様に、プロセスモデルとしてエッチングプロセスを用いてレジストパターンから半導体基板上の被加工膜に形成されるパターン（第一のパターン）を計算し、計算上のパターンと実際のエッチングプロセスを適用して被加工膜に形成されたパターン（第二のパターン）とを比較することでプロセスモデルを評価し、さらには評価指標を満足するようにプロセスモデルを作成することもできる。
【００４１】
また、プロセスモデルとして、マスク製造プロセス、リソグラフィプロセス及びエッチングプロセスの少なくとも２つの連続するプロセスをまとめた一連のプロセスのモデルを評価／作成してもよい。
【００４２】
一方、プロセスモデルとして、マスク製造プロセス、リソグラフィプロセス及びエッチングプロセスの各プロセス中の一部のプロセスのモデルを評価／作成してもよい。ここで、マスク製造プロセスの一部のプロセスとは、マスク基板上の膜材料に描画データを描画する描画プロセス、膜材料に描画された描画パターンをマスク基板に転写してマスクパターンを形成する転写プロセス等である。リソグラフィプロセスの一部のプロセスとは、露光装置によりレジスト膜にパターン（光学像）を形成する露光プロセス、露光後にレジスト膜をベークするベークプロセス、レジスト膜に現像液を供給してレジストパターンを形成する現像プロセス等である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態に係るモデル評価方法を示すフローチャート
【図２】本発明の実施形態に係るモデルにより計算されたパターンの寸法ずれ量毎の個数を表すグラフ
【図３】本発明の実施形態に係るモデル評価方法の評価指標を示すグラフ
【図４】本発明の実施形態に係るモデル評価指標に関する条件を満たすプロセスモデルと従来技術に係るモデル評価指標に関する条件を満たすプロセスモデルの精度の比較を表すグラフ
【図５】本発明の実施形態に係るモデル評価装置の構成図
【符号の説明】
【００４４】
１：プロセスモデル評価プログラム
１１：寸法ずれ量入力部
１２：評価指標計算部
１３：評価指標出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体製造工程における各種プロセスをモデル化したプロセスモデルのプロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
微細化された半導体回路パターンを設計通りに形成するためには、回路パターンを形成するためのプロセス（マスク作成プロセス、リソグラフィプロセス、エッチングプロセスなど）におけるプロセス近接効果を考慮してマスクパターンを設計することが必要不可欠である。
【０００３】
プロセス近接効果補正の方法の一つとしてモデルベース補正がある（例えば、特許文献１参照。）。モデルベース補正では、使用材料・装置や装置パラメータ等の各種プロセス条件に応じて、設計されたマスクパターンデータとそのマスクパターンデータを用いて各種プロセスを実施した後の最終的に形成されたパターンとの関係を忠実に表現できるモデルを利用することが必要である。
【０００４】
モデルの妥当性の評価にあたっては、モデルで計算されたパターンと実際にプロセスを実行して形成されたパターンとの寸法ずれの二乗平均の根（Ｒｏｏｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ：RMS）を評価指標に用いる場合がある。
【０００５】
しかし、この評価方法では、大部分のパターンにおいて寸法ずれが小さいが、ごく一部のパターンで大きな寸法ずれがあった場合に、全パターンに対する評価指標の値が悪化してしまい、適切なモデル評価をできない恐れがある。
【特許文献１】特開２０００−２３２０５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、プロセスモデルを適切に評価又は生成することが可能なプロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価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】
【０００７】
上記目的を達成するための、本発明の一態様のプロセスモデル評価方法は、複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める工程と、前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する工程と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
上記目的を達成するための、本発明の一態様のプロセスモデル生成方法は、複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成される第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算される第二のパターンとの寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる前記第二のパターンの個数に基づく評価指標が、所定の条件を満たすように前記プロセスモデルを生成することを特徴とする。
【０００９】
上記目的を達成するための、本発明の一態様のプロセスモデル評価プログラムは、複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める手順と、前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、プロセスモデルを適切に評価又は生成することが可能なプロセスモデル評価方法、プロセスモデル生成方法、及びプロセスモデル評価プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１２】
(実施形態)
本発明の実施形態に係るプロセスモデル評価方法を、図１を参照して説明する。図１は、本実施形態に係るプロセスモデル評価方法を説明するフローチャートである。
【００１３】
まず、図１のS１に示すように、半導体装置の製造プロセスにおいて利用される所定のパターンを用意する。所定のパターンには、複数の個々のパターンが含まれている。パターンは、半導体装置の回路パターンを示す設計パターン、マスク基板に形成されるマスクパターン、マスクパターンを描画するための描画パターン、露光装置を用いた光照射により半導体基板上のレジスト膜にマスクパターンを転写することにより形成される光学像強度パターン（光学像強度分布）、レジスト膜を現像して得られるレジストパターン、レジストパターンをマスクに下層膜（被加工膜）をエッチング加工して形成される被加工膜パターンである。設計パターンやレジストパターン等のサイズとしては、例えば、半導体装置の製造プロセスの一つであるリソグラフィプロセスにおいて光近接効果が生じる程度に、数十ｎｍの間隔をもって密に配置された幅数十ｎｍのパターンである。
【００１４】
次に、図１のS２に示すように、半導体装置の製造プロセスをモデリングしたプロセスモデルを用意する。
【００１５】
半導体装置の製造プロセスは、例えば、マスク製造プロセス、リソグラフィプロセス、エッチングプロセスの少なくとも一つを含む一連のプロセスである。
【００１６】
ここで、マスク製造プロセスは、半導体装置の回路パターンの設計パターンから作成された描画データをもとに、描画装置等を使用してマスク基板にマスクパターンを形成するプロセスである。さらに、マスク製造プロセスは、描画装置を用いて描画データをマスク基板上の膜材料に描画する描画プロセス、膜材料に描画された描画パターンを現像プロセス及びエッチングプロセスを通してマスク基板に転写してマスクパターンを形成する転写プロセスを含む。
【００１７】
リソグラフィプロセスは、マスクパターンが形成されたマスクを用いて、露光装置によりマスクパターンを半導体基板上のレジスト膜に転写してレジスト膜にパターン（光学像）を形成する露光プロセス、露光後にレジスト膜をベークして露光によりレジスト膜中に発生した酸を拡散させるベークプロセス、ベーク後のレジスト膜に現像液を供給してレジスト膜の一部を溶解することによりレジストパターンを形成する現像プロセスを含む。
【００１８】
エッチングプロセスは、レジストパターンをマスクに、レジストパターン下に形成された被加工膜を加工し被加工膜パターンを形成するプロセスである。被加工膜パターンは、例えば、ゲート電極や配線等の回路パターンを規定する。
【００１９】
これら製造プロセスをモデリングしたプロセスモデルとは、所定のパターンに対してプロセスを実際に適用した際に、プロセスを適用する前のパターンとプロセスを適用して得られたパターンとの関係をモデル化した変換モデルである。ここで、所定のパターンとは、例えば、上述したような半導体装置の製造プロセスで形成される各種パターンの形状、パターンの幅、パターンのスペース幅等である。
【００２０】
以下、本実施形態では、主にリソグラフィプロセスをモデル化したリソグラフィモデルを用いた場合のプロセスモデル評価方法について説明する。
【００２１】
図１のS3に示すように、リソグラフィモデルを用いたシミュレーション計算により、S1にて用意されたマスクパターン（所定のパターン）のパターンデータから、レジスト膜に形成されるレジストパターンの予測パターン（第一のパターン）を計算して求める。なお、マスクパターンには、複数の個々のパターンが含まれている。
【００２２】
一方、図１のS４に示すように、S１にて用意されたマスクパターンが形成されたマスクを用いて、実際にリソグラフィプロセスを実施することにより、半導体基板上に形成されたレジスト膜にレジストパターン（第二のパターン）を形成する。
【００２３】
次に、図１のS５に示すように、S3にて計算により求められたレジストパターン（第一のパターン）と、S4にて実際に求められたレジストパターン（第二のパターン）との寸法を比較して寸法ずれ量を測定する。
【００２４】
寸法ずれ量の測定の一例を説明する。まず、シミュレーション及び実際のプロセスの適用対象となるマスクパターンに対して、パターンの輪郭上に測定エッジ又は測定点を設定する。続いて、S3及びS4によりレジストパターンを求める際に、上述のマスクパターン上の測定エッジ又は測定点と対応するレジストパターン上の測定エッジ又は測定点を求める。最後に、S3及びS4によりそれぞれ求められたレジストパターンの測定エッジ間の距離又は測定点間の距離を測定し、測定した距離を寸法ずれ量とする。
【００２５】
なお、寸法ずれ量は他の方法によって求めることも可能である。例えば、S3及びS4により求められたそれぞれのレジストパターンのパターン輪郭上の任意のエッジ間距離又は最小のエッジ間距離、同じく任意の点の間の距離、最小の点の間の距離を寸法ずれ量とすることもできる。
【００２６】
次に、図１のＳ６に示すように、Ｓ５で求められた寸法ずれ量をもとに、リソグラフィモデルの精度を評価する。すなわち、寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる第二のパターンの個数に基づきモデルを評価する。以下、Ｓ６について更に説明する。
【００２７】
図２は、寸法ずれを発生するパターン（寸法ずれ発生パターン）について、寸歩ずれ量毎に寸法ずれ発生パターンの個数を表したグラフである。図２の横軸は寸法ずれ量を表し、縦軸は寸法ずれ発生パターンの個数を表している。また、寸法ずれ発生パターンの個数が最も大きくなる寸法ずれ量が横軸の中心となるように表現されている。図２の横軸近傍の矢印は、評価指標に考慮されるパターンの寸法ずれ量の所定のしきい値（評価レンジ）を表している。すなわち、寸法ずれ量が評価レンジの範囲（しきい値以下の範囲）内であるパターンの個数をもとに評価指標が求められる。
【００２８】
プロセスモデルの評価指標は、図２で示した寸法ずれ発生パターンの個数と寸法ずれ量の関係に基づき、評価式（Σi M( 1 - n/N)）により求められる。この評価式において、Mは評価レンジの最大値（ｎｍ）、ｉは評価レンジ（ｎｍ）、Ｎはモデルが適用される全てのパターンの個数、nはモデルが適用され発生する寸法ずれが評価レンジ内となるパターンの個数である。
【００２９】
図３に、本評価式により算出されたモデル評価指標を示す。図３の横軸は寸法ずれ量を表し、縦軸は寸法ずれ発生パターンの個数を表している。図３の斜線領域が、上述の評価式で求められた評価指標である。評価指標は常に正の値を取り、寸法ずれが小さくなるほど評価指標の値も小さくなるので、この評価指標の値が小さいほどプロセスモデルの精度が高いといえる。
【００３０】
以上の工程により、本実施形態に係るプロセスモデルの評価方法により、プロセスモデルの評価を行うことができる。
【００３１】
従来のプロセスモデル評価方法では、RMSを評価指標としていたため、実際にプロセスを実施した際のパターンとの寸法ずれ量の大きなパターンがモデル全体の評価において支配的にならざるを得ず、適切なモデル評価を行うことができなかった。しかし、本実施形態に係るモデル評価方法では、所定のしきい値以下の寸法ずれ発生パターンの個数をもとに評価指標を定めているため、寸法ずれ量の大きなパターンがモデル全体の評価において支配的になることはなく、寸法ずれ量の大きさの程度によってモデル評価が不正確になる恐れがない。
【００３２】
また、本実施形態に係るプロセスモデルの評価方法により評価を実施して、評価指標が所望の条件を満たすようにプロセスモデルを作成することが可能である。この際、必要であれば、プロセスモデルの評価を繰り返し、評価指標が所望の値以下となるようにプロセスモデルの所定のパラメータを随時補正して生成することも可能である。
【００３３】
図４を参照して、本実施形態に係るプロセスモデル評価方法の評価指標に関する条件を満たすように作成したプロセスモデル（以下プロセスモデルＡと呼ぶ）と従来技術に係るプロセスモデル評価方法のRMSに基づく評価指標に関する条件を満たすように作成したプロセスモデル（以下プロセスモデルＢと呼ぶ）の精度について比較説明する。図４の縦軸は、モデルが適用される全パターンのうち所定の寸法ずれ量以下となるパターン数の割合（積算）であり、横軸はパターンの寸法ずれ量を示している。
【００３４】
図４に示す比較では、１４０個のマスクパターンを対象に、両プロセスモデルにより計算されたパターンと実際のプロセスを適用して得られる実パターンとの寸法ずれを測定し、測定結果をもとに両モデルの精度の比較を行った。なお、プロセスモデルＡの評価方法では評価レンジを寸法ずれ量５０ｎｍ以内として評価指標を設定した。
【００３５】
図４によれば、プロセスモデルＡを用いて計算されたパターンのうち８０％弱のパターンが寸法ずれ５ｎｍ以下の範囲に収まっているのに対し、プロセスモデルＢを用いて計算されたパターンのうち６０％弱のパターンしか寸法ずれ５ｎｍ以下の範囲に収まっていない。すなわち、プロセスモデルＢに比較して、プロセスモデルＡは、より多くの対象パターンについて、実際のプロセスを適用して得られるパターンとの寸法ずれの小さいパターンを予測することができ、実際のプロセスをより忠実に反映しているということがわかる。
【００３６】
本実施形態に係るプロセスモデル評価方法及びプロセスモデル作成方法は、プロセスモデル評価装置（システム）及び作成装置（システム）を用いて実行することができる。また、プロセスモデル評価装置及び作成装置には、上述した各種工程を実行させるプログラムが備わっている。図５に、プロセスモデル評価装置の構成の一例を示す。
【００３７】
図５に示すように、プロセスモデル評価プログラム１は、プロセスモデル評価装置２のＲＯＭ３内に格納され、バスライン４を介してＲＡＭ５へロードされる。ＣＰＵ６はＲＡＭ５内にロードされたプログラム１を実行する。具体的には、例えば、プロセスモデル評価装置２では、使用者による入力部からの指示入力に従って、ＣＰＵ６がＲＯＭ３内からプロセスモデル評価プログラム１を読み出してＲＡＭ５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。ＣＰＵ６は、この各種処理に際して生じる各種データをＲＡＭ５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。
【００３８】
本実施形態のプロセスモデル評価装置２で実行されるプロセスモデル評価プログラム１は、寸法ずれ量入力部１１、評価指標計算部１２、評価指標出力を１３を含むモジュール構成となっている。寸法ずれ量入力部１１に入力された寸法ずれ量をもとに、評価指標計算部１２により評価指標が計算され、得られた結果が評価指標出力部１３により出力される。上記各部が主記憶装置上にロードされ、上記各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００３９】
なお、本実施形態のプロセスモデル評価装置２で実行されるモデル評価プログラム１を、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態のプロセスモデル評価装置２で実行されるモデル評価プログラム１をインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、本実施形態のモデル評価プログラム１を、ＲＯＭ等に予め組み込んでプロセスモデル評価装置２に提供するように構成してもよい。
【００４０】
上述の本実施形態では、プロセスモデルとしてリソグラフィプロセスモデルを用いて、マスクパターンからレジストパターンを計算する例を中心に説明した。しかし、プロセスモデルとしてリソグラフィプロセスモデル以外のプロセスモデルを用いることもできる。すなわち、プロセスモデルとしてマスク製造プロセスを用いて描画データからマスク上に形成されるパターン（第一のパターン）を計算し、計算上のパターンと実際のマスク製造プロセスを適用してマスク上に形成されたパターン（第二のパターン）とを比較することでプロセスモデルを評価し、さらには評価指標を満足するようにプロセスモデルを作成することもできる。また同様に、プロセスモデルとしてエッチングプロセスを用いてレジストパターンから半導体基板上の被加工膜に形成されるパターン（第一のパターン）を計算し、計算上のパターンと実際のエッチングプロセスを適用して被加工膜に形成されたパターン（第二のパターン）とを比較することでプロセスモデルを評価し、さらには評価指標を満足するようにプロセスモデルを作成することもできる。
【００４１】
また、プロセスモデルとして、マスク製造プロセス、リソグラフィプロセス及びエッチングプロセスの少なくとも２つの連続するプロセスをまとめた一連のプロセスのモデルを評価／作成してもよい。
【００４２】
一方、プロセスモデルとして、マスク製造プロセス、リソグラフィプロセス及びエッチングプロセスの各プロセス中の一部のプロセスのモデルを評価／作成してもよい。ここで、マスク製造プロセスの一部のプロセスとは、マスク基板上の膜材料に描画データを描画する描画プロセス、膜材料に描画された描画パターンをマスク基板に転写してマスクパターンを形成する転写プロセス等である。リソグラフィプロセスの一部のプロセスとは、露光装置によりレジスト膜にパターン（光学像）を形成する露光プロセス、露光後にレジスト膜をベークするベークプロセス、レジスト膜に現像液を供給してレジストパターンを形成する現像プロセス等である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態に係るモデル評価方法を示すフローチャート
【図２】本発明の実施形態に係るモデルにより計算されたパターンの寸法ずれ量毎の個数を表すグラフ
【図３】本発明の実施形態に係るモデル評価方法の評価指標を示すグラフ
【図４】本発明の実施形態に係るモデル評価指標に関する条件を満たすプロセスモデルと従来技術に係るモデル評価指標に関する条件を満たすプロセスモデルの精度の比較を表すグラフ
【図５】本発明の実施形態に係るモデル評価装置の構成図
【符号の説明】
【００４４】
１：プロセスモデル評価プログラム
１１：寸法ずれ量入力部
１２：評価指標計算部
１３：評価指標出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める工程と、
前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する工程と、
を含むことを特徴とするプロセスモデル評価方法。
【請求項２】
前記評価指標は、前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる前記パターンの個数の総和に基づくことを特徴とする請求項１記載のプロセスモデル評価方法。
【請求項３】
前記所定のしきい値は、前記第二のパターンのうちの寸法ずれ量の最大値よりも小さいことを特徴とする請求項１記載のプロセスモデル評価方法。
【請求項４】
複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成される第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算される第二のパターンとの寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる前記第二のパターンの個数に基づく評価指標が、所定の条件を満たすように前記プロセスモデルを生成することを特徴とするプロセスモデル生成方法。
【請求項５】
複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める手順と、
前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する手順と、
をコンピュータに実行させるためのプロセスモデル評価プログラム。
【請求項１】
複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める工程と、
前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する工程と、
を含むことを特徴とするプロセスモデル評価方法。
【請求項２】
前記評価指標は、前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる前記パターンの個数の総和に基づくことを特徴とする請求項１記載のプロセスモデル評価方法。
【請求項３】
前記所定のしきい値は、前記第二のパターンのうちの寸法ずれ量の最大値よりも小さいことを特徴とする請求項１記載のプロセスモデル評価方法。
【請求項４】
複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成される第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算される第二のパターンとの寸法ずれ量が所定のしきい値以下となる前記第二のパターンの個数に基づく評価指標が、所定の条件を満たすように前記プロセスモデルを生成することを特徴とするプロセスモデル生成方法。
【請求項５】
複数の所定のパターンについて実際にプロセスを適用して形成された第一のパターンと、前記所定のパターンから前記第一のパターンを得るための前記プロセスをモデル化したプロセスモデルを用いて前記複数の所定のパターンに基づいて計算された第二のパターンとの寸法ずれ量を求める手順と、
前記第二のパターンのうち前記寸法ずれ量が所定のしきい値以下となるパターンの個数に基づく評価指標により前記プロセスモデルを評価する手順と、
をコンピュータに実行させるためのプロセスモデル評価プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１０−８７２９９（Ｐ２０１０−８７２９９Ａ）
【公開日】平成２２年４月１５日（２０１０．４．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２５５６３６（Ｐ２００８−２５５６３６）
【出願日】平成２０年９月３０日（２００８．９．３０）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年４月１５日（２０１０．４．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年９月３０日（２００８．９．３０）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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