マスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置
【課題】マスクの欠陥のレビュー時間を短縮可能なマスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置を提供する。
【解決手段】検査結果である複数の欠陥からレビューする欠陥を選択する(S102)。選択された欠陥が設計データ上で繰り返し表現されたパターンの欠陥である場合、設計データ上で繰り返し表現された他のパターンを抽出し(S106)、他のパターンにある欠陥を抽出する(S108)。選択された欠陥の周辺パターンと、抽出された欠陥の周辺パターンとを抽出し(S110)、抽出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別する(S112)。周辺パターンが相互に類似する場合、選択された欠陥と、抽出された欠陥とをグループ化する(S114)。選択された欠陥が実欠陥か擬似欠陥かを判定し(S128)、その判定結果をグループ化された他の欠陥に適用する(S130)。
【解決手段】検査結果である複数の欠陥からレビューする欠陥を選択する(S102)。選択された欠陥が設計データ上で繰り返し表現されたパターンの欠陥である場合、設計データ上で繰り返し表現された他のパターンを抽出し(S106)、他のパターンにある欠陥を抽出する(S108)。選択された欠陥の周辺パターンと、抽出された欠陥の周辺パターンとを抽出し(S110)、抽出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別する(S112)。周辺パターンが相互に類似する場合、選択された欠陥と、抽出された欠陥とをグループ化する(S114)。選択された欠陥が実欠陥か擬似欠陥かを判定し(S128)、その判定結果をグループ化された他の欠陥に適用する(S130)。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、マスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置に関する。
【背景技術】
【0002】
半導体デバイスの製造過程において、ウェハ上に回路パターンを形成するためにレチクルもしくはフォトマスク(以下「マスク」という)が用いられている。マスクが欠陥を有すると、回路パターンに欠陥が転写されるため、マスクに対して無欠陥が要求される。従って、作製したマスクの光学画像と基準画像とを比較するマスク欠陥検査が行われている。
【0003】
マスク欠陥検査としては、ダイ・トゥ・ダイ(Die-to-Die)検査と、ダイ・トゥ・データベース(Die-to-Database)検査とが知られている。ダイ・トゥ・ダイ検査では、1枚のマスクの異なる位置に描画された同一パターンの光学画像同士が比較されるが、そのうちの一方の光学画像を基準画像とし、他方の光学画像との差異を比較し検出する。従って、ダイ・トゥ・ダイ検査によって検出された欠陥も光学画像と基準画像との比較により検出された欠陥に含まれる。これに対し、ダイ・トゥ・データベース検査では、マスク作製時に使用した設計データ(CADデータ)から生成した参照画像(基準画像)と、マスクに描画されたパターンの光学画像とが比較される。
【0004】
これら光学画像と基準画像との比較により検出された欠陥について、オペレータが実欠陥であるか擬似欠陥であるかを最終的に判断するマスク欠陥レビュー(以下「レビュー」と略す)を行うことが知られている(例えば、特許文献1参照。)。
【0005】
ここで、擬似欠陥とは、マスク検査装置が欠陥として判定した結果の中で、本来は欠陥ではないと判定できるもののことである。擬似欠陥は、例えば、マスク検査装置の誤動作、マスク表面の歪み、マスク検査中の環境変化(温度、湿度、気圧等)等によって発生する。
【0006】
ところで、近年の半導体デバイスの高集積化及び微細化に伴い、マスク作製用の設計データのデータ量が増大する傾向がある。設計データのデータ量を減らすため、複数の位置に配置される同一形状のパターンを繰り返し表現で記述する設計データのフォーマットが提案されている。この設計データのフォーマットによれば、パターンの形状と、そのパターンを描画する複数の位置情報とが定義されている。
【0007】
上記の繰り返し表現で記述された設計データに基づき作製されたマスクの光学画像では、例えば、図4に示すように、同一形状の4つのパターン10が同一ピッチP1で並んでいる。尚、図4に示す矩形のパターンは、設計データ上では繰り返し表現で記述されていない。
【0008】
マスク検査装置においてこの光学画像と基準画像を比較した結果、図4に示すように、3つのパターン10の対応する位置又はその近傍で欠陥Da、Db、Ddが検出されたとすると、これらの欠陥Da、Db、Ddのレビュー結果は同じである可能性が高い。
【0009】
然し、上記特許文献1記載のレビューによれば、上記比較により検出された全ての欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかの詳細なレビューが行われていたため、レビュー時間が長くなる問題があった。
【特許文献1】特開2005−134347号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明の課題は、マスクの欠陥のレビュー時間を短縮可能なマスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置を提供することにある。
【0011】
本発明の他の課題および利点は、以下の記載から明らかとなるであろう。
【課題を解決するための手段】
【0012】
上記課題を解決するため、本発明の第1の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【0013】
本発明の第2の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【0014】
この第2の態様において、パターン抽出ステップで抽出されたパターン形状が同一又は類似する複数のパターンは、光学画像と基準画像との比較を行うマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンであるとすることができる。このマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンとは、例えば、光学近接効果補正後のパターンである。
【0015】
これら第1及び第2の態様において、欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、該欠陥を抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することが好適である。
尚、周辺パターンを切り出す所定領域のサイズは、パターン抽出ステップで抽出されるパターンのサイズに応じて適宜設定するようにしてもよい。
【0016】
本発明の第3の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥を取得する欠陥取得手段と、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出手段と、欠陥取得手段により取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出手段により抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、欠陥抽出手段により抽出された欠陥をグループ化するグループ化手段と、グループ化手段によりグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定手段とを備えたことを特徴とする。
【0017】
尚、本発明において、欠陥抽出ステップで欠陥を抽出する際及び欠陥抽出手段により欠陥を抽出する際の「近傍」については、適宜設定することができる。
【発明の効果】
【0018】
本発明の第1の態様では、マスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥の中から、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥が抽出され、抽出された欠陥がグループ化される。そして、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかが判定され、その判定結果がグループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第1の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0019】
本発明の第2の態様では、マスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥の中から、マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥が抽出され、抽出された欠陥がグループ化される。ここで、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンは、光学近接効果補正後のパターンであるとすることができる。そして、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかが判定され、その判定結果がグループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第2の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0020】
本発明の第3の態様では、マスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥が欠陥取得手段により取得され、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンがパターン抽出手段により抽出される。そして、複数の欠陥の中から、複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥がグループ化手段によりグループ化される。グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果が、グループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第3の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0021】
図1は、本発明の実施の形態によるマスク検査装置100の構成を示す概念図である。マスク検査装置100は、検査対象であるマスク101を保持するステージ102を備えている。
【0022】
ステージ102は、図示省略するモータにより、X方向及びY方向に駆動可能である。ステージ102の駆動制御は、制御部150によって実行される。制御部150は、マスク検査に関する全体的な制御を実行するものである。
【0023】
ステージ102のY方向及びX方向に平行な側面にはそれぞれミラー111、113が設けられている。これらミラー111、113に対向してX軸レーザ干渉計112及びY軸レーザ干渉計114が配置されている。
【0024】
X軸及びY軸レーザ干渉計112、114は、ミラー111、113に向けてレーザ光を発し、ミラー111、113による反射光を受光することにより、ステージ102のX方向及びY方向の位置を測定するものである。
【0025】
X軸及びY軸レーザ干渉計112、114の測定結果は、光学画像メモリ116に送信され、光学画像を格納する際に用いられる。
【0026】
また、マスク検査装置100は、レーザ光を発する光源104を備えている。光源104からのレーザ光は、透過照明光学系(例えば、コレクタレンズ)106を介して、マスク101に照射される。
【0027】
マスク101を透過したレーザ光は、対物レンズ108を介して画像センサ110に結像される。画像センサ110は、例えば、2048画素×512画素の撮像領域を有するTDIセンサである。尚、1画素のサイズは、マスク面換算で例えば70nm×70nmである。
【0028】
図示省略するが、画像センサ110は、TDI方向(電荷蓄積方向)に並ぶ複数段(例えば、512段)のラインによって構成され、各ラインはTDI方向に垂直な方向に並ぶ複数の画素(例えば、2048画素)によって構成されている。尚、画像センサ110は、蓄積した電荷を双方向から出力可能に構成されている。
【0029】
画像センサ110は、TDI方向とステージ102のX方向が一致するように配置されている。従って、ステージ102をX方向に移動させると、画像センサ110がマスク101に対して相対的に移動するため、画像センサ110によりマスク101のパターンが撮像される(図2参照)。
【0030】
画像センサ110の1ライン分の出力(光学画像)は、図示しないアンプにより増幅された後、光学画像メモリ116に格納される。このとき、上記X軸及びY軸レーザ干渉計112、114により測定されたX方向及びY方向の位置と関連づけて光学画像が格納される。
【0031】
図2に示すように、マスク101の被検査領域Rは、Y方向に沿って短冊状の複数の検査ストライプに仮想分割される。各検査ストライプの幅(スキャン幅)は、画像センサ110のライン長に応じて設定される。
【0032】
マスク101を保持した状態でステージ102をX方向に連続移動させながら、上記仮想分割された1つの検査ストライプの光学画像を画像センサ110によって撮像する。その検査ストライプの終端に達すると、ステージ102をY方向にステップ移動させる。その後、ステージ102を反対のX方向に連続移動させながら、次の検査ストライプの光学画像を画像センサ110によって撮像する。
【0033】
光学画像メモリ116に格納された1検査ストライプ分の光学画像は、画像比較部120に入力される。
【0034】
また、図1に示すマスク検査装置100は、参照画像生成部118を備えている。参照画像生成部118は、記憶装置152に格納されたマスク101作製時の設計データ(CADデータ)から参照画像を基準画像として生成するものである。参照画像生成部118により生成されたマスク101の参照画像は、画像比較部120に入力される。
【0035】
尚、記憶装置152には、マスク101の設計データのほか、後述する所定の配列規則(パターンの配置座標)が格納されている。
【0036】
画像比較部120は、光学画像メモリ116から入力された光学画像と、参照画像生成部118から入力された参照画像とを検査ストライプ単位で比較し、その比較による相違部分を欠陥として出力するものである。画像比較部120の検査結果、例えば、図3に示すように複数の欠陥がその座標と共に列挙された欠陥リストは、光学画像と共に記憶装置122に格納される。
【0037】
また、図1に示すマスク検査装置100は、レビュー装置200を備えている。レビュー装置200は、上記画像比較部120による比較結果である欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを最終的に判断するレビューを行うものである。
【0038】
レビュー装置200は、処理部202、表示部204及び入力部206を備えている。処理部202は、レビューに関する全体的な制御、具体的には、後述する図10に示す制御ルーチンを実行するものである。
【0039】
表示部204は、図3に示す欠陥リストや、この欠陥リストに列挙された欠陥周辺の光学画像を表示するモニタである。入力部206は、表示部204に表示された欠陥リストの中からレビュー対象となる欠陥の選択(ID入力)や、表示部204に表示された欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを入力するためのキーボード等である。
【0040】
ところで、近年の半導体デバイスの高集積化及び微細化に伴い、マスク作製用の設計データのデータ量が増大する傾向がある。その結果、マスク検査装置100において、設計データを記憶する記憶装置152の容量が増大したり、記憶装置152から参照画像生成部118への設計データの転送時間が増大したりするなどの不都合が生じる。
【0041】
このような不都合を解消するため、同一形状を有する複数のパターンを繰り返し表現で記述する設計データのフォーマット(例えば、OASIS(登録商標)フォーマット)が知られている。
【0042】
図4に示す光学画像の例では、4つのパターン10が、ピッチP1で配置されている。これら4つのパターン10は、その形状が共に「エ」字状であり、設計データ上では繰り返し表現で記述されたものである。この光学画像と基準画像とを比較した結果、これら4つのパターン10のうち3つのパターン10の対応する位置又はその近傍で欠陥Da、Db、Ddが検出されている。これらの欠陥Da、Db及びDdは、その形状、大きさ及び種別などが共通する可能性が高いため、レビュー結果が共通する可能性が高い。
【0043】
然しながら、例えば、上記特許文献1に記載の従来のレビュー方法では、全ての欠陥を詳細にレビューしていたため、レビュー時間が長くなる問題があった。
【0044】
そこで、本実施の形態では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する少なくとも2以上の欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥をレビューし、そのレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用することで、レビュー時間の短縮が図れる。
【0045】
つまり、図4に示す例では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン10の対応する位置又はその近傍に存する複数の欠陥Da、Db及びDdがグループ化される。そして、例えば、欠陥Daを最初にレビューし、そのレビュー結果が、他の欠陥Db及びDdに適用される。従って、他の欠陥Db及びDdについて詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0046】
一方、図5に示すように、繰り返し表現された複数のパターン10の著しく異なる部分に存する欠陥Da、Db’は、図4に示す欠陥Da、Db及びDdとは異なり、レビュー結果が共通する可能性が低いため、グループ化しないことが望ましい。
【0047】
そこで、欠陥のグループ化に当たり、各欠陥の周辺のパターン(以下「周辺パターン」という)を切り出し、切り出した周辺パターンが互いに類似するか否かを判別することで、各欠陥が複数のパターンの対応する位置又はその近傍にあるか否かを判定する。
【0048】
詳細には、図6に示すように各欠陥Da乃至Ddを中心とした所定サイズの領域Ra乃至Rdのパターンを光学画像又は設計データ上で切り出す。ここで、領域Ra乃至Rdのサイズは、繰り返し表現されたパターン10のサイズに応じて適宜設定することができる。即ち、周辺パターンの類似性が判別可能なように、領域Ra乃至Edのサイズを適宜設定することができる。
【0049】
そして、例えば、図7に示すように、領域Raのパターンと領域Rbのパターンとの排他的論理和(XOR)を算出し、算出した排他的論理和に基づいて周辺パターンが相互に類似するか否かを判定する。この排他的論理和は、切り出された周辺パターンの差分(相違分)である。従って、その差分の面積が基準値よりも小さい場合に、周辺パターンが相互に類似すると判定することができ、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に当該欠陥が存すると判定することができる。
【0050】
また、近年のパターンの微細化により、光学近接効果が発生することが知られている。その対策として、設計データの光学近接効果補正(OPC)が行われている。この光学近接効果補正後の設計データが、上記マスク検査装置100に入力され、上記記憶装置152に格納されている。
【0051】
この光学近接効果補正による設計データのパターンの変化を図8に示す。
【0052】
図8に示すように、光学近接効果補正前の設計データでは「エ」字状のパターンが繰り返し表現されている。これに対し、光学近接効果補正後の設計データでは、図中で破線により囲んで示す部分が相違することから、設計データ上で複数のパターンのパターン形状が同一ではなく類似となり、設計データ上でこれらのパターンが繰り返し表現できなくなる。
【0053】
このように光学近接効果補正等により設計データ上で複数のパターンが繰り返し表現できなくても、設計データ上でパターン形状が類似する複数のパターンが、所定の配列規則に従う場合がある。この場合も、複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する複数の欠陥は、そのレビュー結果が共通する可能性が高く、グループ化することが好ましい。
【0054】
ここで、所定の配列規則として、例えば、SEMIのP39−1105「OASIS(登録商標)−オープン・アートワーク・システム・インターチェンジ・スタンダード」に規定された配列規則を例示することができる。
【0055】
本実施の形態では、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一又は類似する複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する少なくとも2以上の欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。
【0056】
図9に示す例において、レビュー対象として欠陥D1が選択された場合、選択された欠陥D1と、この欠陥D1が存するパターンP1と所定の配列規則R1に従うパターンP3、P5、P8、P10及びP11の対応する位置又はその近傍に存する他の欠陥D3、D5、D8、D10及びD11とがグループ化される。これによれば、他の欠陥D3、D5、D8、D10及びD11の詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0057】
また、図9に示す例において、レビュー対象として欠陥D3が選択された場合、選択された欠陥D3と、この欠陥D3が存するパターンP3と所定の配列規則R2に従うパターンP4、P5、P6及びP8の対応する位置又はその近傍に存する欠陥D4、D5、D6及びD8とがグループ化される。これによれば、他の欠陥D4、D5、D6及びD8の詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0058】
尚、図9に示す欠陥D1乃至D11が存するパターンP1乃至P11の形状は互いに同一又は類似するものとする。また、図9に示す例では、欠陥D2、D7及びD9はグループ化されないため、各欠陥D2、D7及びD9について詳細なレビューがそれぞれ行われる。
【0059】
次に、図10を参照して、本実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法の具体的制御について説明する。図10は、本実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。図10に示すルーチンは、レビュー装置200の処理部202により起動されるものである。尚、制御部150により本ルーチンを起動してもよい。
【0060】
図10に示すルーチンによれば、先ず、マスクの光学画像と基準画像(例えば、参照画像)とを比較することで得られた検査結果である複数の欠陥を取得する(ステップS100)。このステップS100では、記憶装置122に格納された検査結果が読み出される。具体的には、図3に示すように、複数の欠陥の位置情報(X座標及びY座標)が列挙された欠陥リストが読み出される。
【0061】
次に、上記ステップS100で取得された複数の欠陥から、レビューする欠陥を選択させる(ステップS102)。このステップS102では、表示部204に上記欠陥リストを表示させると共に、この上記欠陥リストのうちレビューを行う欠陥のIDをオペレータに入力部206を用いて入力させる。
【0062】
そして、上記ステップS102で選択された欠陥が、設計データ上で繰り返し表現されたパターンの欠陥であるか否かを判別する(ステップS104)。このステップS104では、記憶装置152から読み出した設計データに基づいて、該欠陥が存するパターンが設計データ上で繰り返し表現されているパターンであるか否かが判別される。
【0063】
上記ステップS104で繰り返し表現されたパターンの欠陥でないと判別された場合、後述するステップS116の処理に移行する。図8に示すように光学近接効果補正後の設計データ上でパターン形状が相違することとなったパターンの欠陥は、上記ステップS104において繰り返し表現されたパターンの欠陥ではないと判別される。
【0064】
一方、上記ステップS104で繰り返し表現されたパターンの欠陥であると判別された場合、設計データ上で繰り返し表現された他のパターンを抽出する(ステップS106)。図6に示す例において、上記ステップS104で欠陥Daが繰り返し表現されたパターン10aの欠陥であると判別されたとすると、このステップS106では欠陥Daがあるパターン10a以外の3つのパターン10b、10c、10dが抽出される。
【0065】
次に、上記ステップS106で抽出された他のパターンに存する欠陥を抽出する(ステップS108)。このステップS108では、図6に示す3つのパターン10b、10c、10dに存する欠陥Db、Dc及びDdが、図3に示す欠陥リストから抽出される。
【0066】
続いて、上記ステップS102で選択された欠陥の周辺パターンと、上記ステップS108で抽出された他の欠陥の周辺パターンとを抽出する(ステップS110)。このステップS110では、図6に示す各欠陥Da乃至Ddを中心とした領域Ra乃至Rd内にあるパターンがそれぞれ切り出される。
【0067】
尚、上記ステップS110における周辺パターンの抽出(切り出し)は、光学画像上で行ってもよいし、設計データ上で行ってもよい。
【0068】
そして、上記ステップS110で抽出された周辺パターンが相互に類似するか否かを判別する(ステップS112)。このステップS112では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥が存するか否かが判別される。
【0069】
図6に示す例では、領域Raのパターンと、領域Rb、Rc及びRdのパターンとが類似するか否かがそれぞれ判別される。例えば、領域Ra内の欠陥Daの周辺パターンと領域Rb内の欠陥Dbの周辺パターンとの類否を判別するとき、図7に示すように、欠陥Daの周辺パターンと欠陥Dbの周辺パターンとの排他的論理和(差分)が算出され、算出された排他的論理和に基づいて類否が判別される。つまり、算出した排他的論理和が基準値以下であれば、各欠陥Da、Dbの周辺パターンが互いに類似すると判別される。その結果、欠陥Da、Dbは、パターン10a、10bの対応する位置又はその近傍にあると判別される。
【0070】
上記ステップS112で欠陥の周辺パターンが互いに類似すると判別された場合、つまり、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にそれぞれ欠陥が存すると判別された場合、上記ステップS102で選択された欠陥と、上記ステップS108で抽出された欠陥とをグループ化する(ステップS114)。このステップS114では、例えば、図7に示す欠陥DaとDbとがグループ化される。その後、ステップS116の処理に移行する。
【0071】
一方、上記ステップS112で周辺パターンが非類似であると判別された場合、例えば、図5に示すように欠陥Da、Db’の位置が著しく相違する場合、欠陥のグループ化を行うことなく、ステップS116の処理に移行する。
【0072】
ステップS116では、上記ステップS102で選択された欠陥が所定の配列規則に従うパターンの欠陥であるか否かを判別する。ここで、配列規則とは、例えば、上述したSEMIのP39−1105「OASIS(登録商標)−オープン・アートワーク・システム・インターチェンジ・スタンダード」に規定された規則をいう。
【0073】
このステップS116では、記憶装置152から読み出した設計データ及び配列規則と、上記ステップS102で選択された欠陥の位置情報とに基づいて、この欠陥が配列規則に従うパターンの欠陥であるか否かが判別される。
【0074】
上記ステップS116で配列規則に従うパターンの欠陥ではないと判別された場合、欠陥のグループ化を行うことなく、後述するステップS128の処理に移行する。
【0075】
一方、上記ステップS116で配列規則に従うパターンの欠陥であると判別された場合、この配列規則に従う他のパターンを抽出する(ステップS118)。次に、上記ステップS118で抽出された他のパターンにある欠陥を抽出する(ステップS120)。
【0076】
図9に示す欠陥D1が上記ステップS102で選択されている場合、ステップ118では、欠陥D1が存するパターンP1と配列規則R1に従う他のパターンP3、P5、P8、P10及びP11が抽出される。その後、ステップ120では、欠陥D3、D5、D8、D10及びD11が、図3に示す欠陥リストから抽出される。
【0077】
次に、上記ステップS110と同様に、上記ステップS102で選択された欠陥の周辺のパターンと、上記ステップS120で抽出された欠陥の周辺パターンとを抽出する(ステップS122)。続いて、上記ステップS112と同様に、上記ステップS122で抽出された周辺パターンが互いに類似するか否かを判別する(ステップS124)。このステップS124の処理により、配列規則に従う複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥が存するか否かが判別される。
【0078】
上記ステップS124で周辺パターンが互いに非類似であると判別された場合、グループ化を行うことなく、ステップS128の処理に移行する。
【0079】
一方、上記ステップS124で周辺パターンが互いに類似すると判別された場合、つまり、設計データ上で配列規則に従う複数のパターンの対応する位置又はその近傍に欠陥があると判別された場合、上記ステップS102で選択された欠陥と、上記ステップS120で抽出された欠陥とをグループ化する(ステップS126)。その後、ステップS128の処理に移行する。
【0080】
ステップ128では、上記ステップS102で選択された欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかをオペレータに判定させるレビューを行う。このステップS128では、表示部204に欠陥の画像を拡大表示すると共に、その欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかをオペレータに入力部206を用いて入力させる。レビュー結果は、欠陥リストのうち上記選択された欠陥の部分に反映される。
【0081】
その後、上記ステップS128での判定結果(即ち、レビュー結果)を、上記ステップS114及びS126でグループ化された他の欠陥に適用する(ステップS130)。このステップS130では、欠陥リストの他の欠陥にレビュー結果が反映される。
【0082】
最後に、全ての欠陥のレビューが終了したか否かを判別する(ステップS132)。このステップS132では、欠陥リストにレビュー結果がない欠陥が存在するか否かが判別される。このステップS132で全ての欠陥のレビューが終了していないと判別された場合、上記ステップS102の処理に戻る。
【0083】
一方、上記ステップS128で全ての欠陥のレビューが終了したと判別された場合、本ルーチンを終了する。
【0084】
以上述べたように、本実施の形態では、設計データ上で繰り返し表現されたパターンの対応する位置又はその近傍にある複数の欠陥をグループ化し、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。これにより、他の欠陥について詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0085】
また、本実施の形態では、所定の配列規則に従うパターンの対応する位置又はその近傍にある複数の欠陥をグループ化し、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。これにより、光学近接効果補正などにより設計データ上で繰り返し表現できないパターンの対応する位置又はその近傍に存する欠陥をグループ化することができる。
【0086】
また、本実施の形態では、上記グループ化に際し、各欠陥の周辺パターンを抽出し、抽出した周辺パターンが類否を判別する。そして、周辺パターンが類似する場合に、複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥があると判別する。これにより、レビュー結果が共通する可能性が高い欠陥をグループ化することができる。従って、レビュー時間の短縮と共に、レビューの精度を向上させることができる。
【0087】
尚、本実施の形態においては、レビュー装置200の処理部202が、ステップS100の処理を実行することにより本発明における「欠陥取得手段」が、ステップS104及びS106、又は、ステップS116及びS118の処理を実行することにより本発明における「パターン抽出手段」が、ステップS102及びS108、又は、ステップS102及びS120の処理を実行することにより本発明における「欠陥抽出手段」が、ステップS114又はS126の処理を実行することにより本発明における「グループ化手段」が、ステップS128及びS130の処理を実行することにより本発明における「判定手段」が、それぞれ実現されている。
【0088】
また、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々変形して実施することができる。例えば、上記実施の形態では透過照明を用いてマスク101をスキャンして光学画像を取得しているが、本発明はこれに限られるものではなく、反射照明もしくは透過照明と反射照明の両方を用いて光学画像を取得する場合にも本発明を適用可能である。
【0089】
また、上記実施の形態では、マスク検査装置100内にレビュー装置200が設けられた構成としているが、マスク検査装置100の外部にレビュー装置200を設け、これらの装置間を通信インターフェイスで接続する場合にも本発明を適用可能である。即ち、レビュー装置200でオフラインレビューを行う場合にも本発明を適用可能である。
【0090】
また、図10に示すルーチンによれば、配列規則に従う他のパターンを抽出し(ステップS118)、抽出した他のパターンにある欠陥を抽出しているが(ステップS120)、パターンの抽出を行わずに、ステップS102で選択された欠陥の位置情報と所定の配列規則に従う位置情報を有する他の欠陥を直接抽出するように構成してもよい。
【0091】
また、図4に示す例では「エ」字状のパターン10が設計データ上で繰り返し表現されているが、図11に示すようにパターン10を構成する図形パターンが繰り返し表現された場合にも本発明を適用することができる。図11に示す光学画像の例では、「エ」字状のパターン10が5つの図形パターン10−1乃至10−5により構成されており、そのうちの1つの図形パターン10−1が繰り返し表現されている。上記実施の形態で説明したように、設計データ上で繰り返し表現された複数の図形パターン10−1のそれぞれ対応する位置又はその近傍で少なくとも2以上の欠陥が検出された場合、検出された欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥をレビューし、そのレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用することで、レビュー時間の短縮を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0092】
【図1】本発明の実施の形態によるマスク検査装置の構成を示す概念図である。
【図2】マスクの被検査領域と検査ストライプを説明する概念図である。
【図3】画像比較部による比較結果である欠陥リストを示す概念図である。
【図4】設計データ上で繰り返し表現されたパターンの光学画像における欠陥を示す概念図である。
【図5】設計データ上で繰り返し表現されたパターンの異なる部分に位置する欠陥を示す概略図である。
【図6】欠陥の周辺パターンの抽出を示す概念図である。
【図7】抽出したパターンの排他的論理和の算出結果を示す概念図である。
【図8】光学近接効果補正により設計データ上では繰り返し表現できなくなったパターンの例を説明する概略図である。
【図9】所定の配列規則を有するパターン及び欠陥を示す概念図である。
【図10】本発明の実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。
【図11】パターンを構成する図形パターンが設計データ上で繰り返し表現される場合を示す概念図である。
【符号の説明】
【0093】
100 マスク検査装置
120 画像比較部
150 制御部
200 レビュー装置
202 処理部
204 表示部
206 入力部
【技術分野】
【0001】
本発明は、マスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置に関する。
【背景技術】
【0002】
半導体デバイスの製造過程において、ウェハ上に回路パターンを形成するためにレチクルもしくはフォトマスク(以下「マスク」という)が用いられている。マスクが欠陥を有すると、回路パターンに欠陥が転写されるため、マスクに対して無欠陥が要求される。従って、作製したマスクの光学画像と基準画像とを比較するマスク欠陥検査が行われている。
【0003】
マスク欠陥検査としては、ダイ・トゥ・ダイ(Die-to-Die)検査と、ダイ・トゥ・データベース(Die-to-Database)検査とが知られている。ダイ・トゥ・ダイ検査では、1枚のマスクの異なる位置に描画された同一パターンの光学画像同士が比較されるが、そのうちの一方の光学画像を基準画像とし、他方の光学画像との差異を比較し検出する。従って、ダイ・トゥ・ダイ検査によって検出された欠陥も光学画像と基準画像との比較により検出された欠陥に含まれる。これに対し、ダイ・トゥ・データベース検査では、マスク作製時に使用した設計データ(CADデータ)から生成した参照画像(基準画像)と、マスクに描画されたパターンの光学画像とが比較される。
【0004】
これら光学画像と基準画像との比較により検出された欠陥について、オペレータが実欠陥であるか擬似欠陥であるかを最終的に判断するマスク欠陥レビュー(以下「レビュー」と略す)を行うことが知られている(例えば、特許文献1参照。)。
【0005】
ここで、擬似欠陥とは、マスク検査装置が欠陥として判定した結果の中で、本来は欠陥ではないと判定できるもののことである。擬似欠陥は、例えば、マスク検査装置の誤動作、マスク表面の歪み、マスク検査中の環境変化(温度、湿度、気圧等)等によって発生する。
【0006】
ところで、近年の半導体デバイスの高集積化及び微細化に伴い、マスク作製用の設計データのデータ量が増大する傾向がある。設計データのデータ量を減らすため、複数の位置に配置される同一形状のパターンを繰り返し表現で記述する設計データのフォーマットが提案されている。この設計データのフォーマットによれば、パターンの形状と、そのパターンを描画する複数の位置情報とが定義されている。
【0007】
上記の繰り返し表現で記述された設計データに基づき作製されたマスクの光学画像では、例えば、図4に示すように、同一形状の4つのパターン10が同一ピッチP1で並んでいる。尚、図4に示す矩形のパターンは、設計データ上では繰り返し表現で記述されていない。
【0008】
マスク検査装置においてこの光学画像と基準画像を比較した結果、図4に示すように、3つのパターン10の対応する位置又はその近傍で欠陥Da、Db、Ddが検出されたとすると、これらの欠陥Da、Db、Ddのレビュー結果は同じである可能性が高い。
【0009】
然し、上記特許文献1記載のレビューによれば、上記比較により検出された全ての欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかの詳細なレビューが行われていたため、レビュー時間が長くなる問題があった。
【特許文献1】特開2005−134347号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明の課題は、マスクの欠陥のレビュー時間を短縮可能なマスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置を提供することにある。
【0011】
本発明の他の課題および利点は、以下の記載から明らかとなるであろう。
【課題を解決するための手段】
【0012】
上記課題を解決するため、本発明の第1の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【0013】
本発明の第2の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【0014】
この第2の態様において、パターン抽出ステップで抽出されたパターン形状が同一又は類似する複数のパターンは、光学画像と基準画像との比較を行うマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンであるとすることができる。このマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンとは、例えば、光学近接効果補正後のパターンである。
【0015】
これら第1及び第2の態様において、欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、該欠陥を抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することが好適である。
尚、周辺パターンを切り出す所定領域のサイズは、パターン抽出ステップで抽出されるパターンのサイズに応じて適宜設定するようにしてもよい。
【0016】
本発明の第3の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥を取得する欠陥取得手段と、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出手段と、欠陥取得手段により取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出手段により抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、欠陥抽出手段により抽出された欠陥をグループ化するグループ化手段と、グループ化手段によりグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定手段とを備えたことを特徴とする。
【0017】
尚、本発明において、欠陥抽出ステップで欠陥を抽出する際及び欠陥抽出手段により欠陥を抽出する際の「近傍」については、適宜設定することができる。
【発明の効果】
【0018】
本発明の第1の態様では、マスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥の中から、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥が抽出され、抽出された欠陥がグループ化される。そして、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかが判定され、その判定結果がグループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第1の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0019】
本発明の第2の態様では、マスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥の中から、マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥が抽出され、抽出された欠陥がグループ化される。ここで、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンは、光学近接効果補正後のパターンであるとすることができる。そして、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかが判定され、その判定結果がグループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第2の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0020】
本発明の第3の態様では、マスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥が欠陥取得手段により取得され、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンがパターン抽出手段により抽出される。そして、複数の欠陥の中から、複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥がグループ化手段によりグループ化される。グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果が、グループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第3の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0021】
図1は、本発明の実施の形態によるマスク検査装置100の構成を示す概念図である。マスク検査装置100は、検査対象であるマスク101を保持するステージ102を備えている。
【0022】
ステージ102は、図示省略するモータにより、X方向及びY方向に駆動可能である。ステージ102の駆動制御は、制御部150によって実行される。制御部150は、マスク検査に関する全体的な制御を実行するものである。
【0023】
ステージ102のY方向及びX方向に平行な側面にはそれぞれミラー111、113が設けられている。これらミラー111、113に対向してX軸レーザ干渉計112及びY軸レーザ干渉計114が配置されている。
【0024】
X軸及びY軸レーザ干渉計112、114は、ミラー111、113に向けてレーザ光を発し、ミラー111、113による反射光を受光することにより、ステージ102のX方向及びY方向の位置を測定するものである。
【0025】
X軸及びY軸レーザ干渉計112、114の測定結果は、光学画像メモリ116に送信され、光学画像を格納する際に用いられる。
【0026】
また、マスク検査装置100は、レーザ光を発する光源104を備えている。光源104からのレーザ光は、透過照明光学系(例えば、コレクタレンズ)106を介して、マスク101に照射される。
【0027】
マスク101を透過したレーザ光は、対物レンズ108を介して画像センサ110に結像される。画像センサ110は、例えば、2048画素×512画素の撮像領域を有するTDIセンサである。尚、1画素のサイズは、マスク面換算で例えば70nm×70nmである。
【0028】
図示省略するが、画像センサ110は、TDI方向(電荷蓄積方向)に並ぶ複数段(例えば、512段)のラインによって構成され、各ラインはTDI方向に垂直な方向に並ぶ複数の画素(例えば、2048画素)によって構成されている。尚、画像センサ110は、蓄積した電荷を双方向から出力可能に構成されている。
【0029】
画像センサ110は、TDI方向とステージ102のX方向が一致するように配置されている。従って、ステージ102をX方向に移動させると、画像センサ110がマスク101に対して相対的に移動するため、画像センサ110によりマスク101のパターンが撮像される(図2参照)。
【0030】
画像センサ110の1ライン分の出力(光学画像)は、図示しないアンプにより増幅された後、光学画像メモリ116に格納される。このとき、上記X軸及びY軸レーザ干渉計112、114により測定されたX方向及びY方向の位置と関連づけて光学画像が格納される。
【0031】
図2に示すように、マスク101の被検査領域Rは、Y方向に沿って短冊状の複数の検査ストライプに仮想分割される。各検査ストライプの幅(スキャン幅)は、画像センサ110のライン長に応じて設定される。
【0032】
マスク101を保持した状態でステージ102をX方向に連続移動させながら、上記仮想分割された1つの検査ストライプの光学画像を画像センサ110によって撮像する。その検査ストライプの終端に達すると、ステージ102をY方向にステップ移動させる。その後、ステージ102を反対のX方向に連続移動させながら、次の検査ストライプの光学画像を画像センサ110によって撮像する。
【0033】
光学画像メモリ116に格納された1検査ストライプ分の光学画像は、画像比較部120に入力される。
【0034】
また、図1に示すマスク検査装置100は、参照画像生成部118を備えている。参照画像生成部118は、記憶装置152に格納されたマスク101作製時の設計データ(CADデータ)から参照画像を基準画像として生成するものである。参照画像生成部118により生成されたマスク101の参照画像は、画像比較部120に入力される。
【0035】
尚、記憶装置152には、マスク101の設計データのほか、後述する所定の配列規則(パターンの配置座標)が格納されている。
【0036】
画像比較部120は、光学画像メモリ116から入力された光学画像と、参照画像生成部118から入力された参照画像とを検査ストライプ単位で比較し、その比較による相違部分を欠陥として出力するものである。画像比較部120の検査結果、例えば、図3に示すように複数の欠陥がその座標と共に列挙された欠陥リストは、光学画像と共に記憶装置122に格納される。
【0037】
また、図1に示すマスク検査装置100は、レビュー装置200を備えている。レビュー装置200は、上記画像比較部120による比較結果である欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを最終的に判断するレビューを行うものである。
【0038】
レビュー装置200は、処理部202、表示部204及び入力部206を備えている。処理部202は、レビューに関する全体的な制御、具体的には、後述する図10に示す制御ルーチンを実行するものである。
【0039】
表示部204は、図3に示す欠陥リストや、この欠陥リストに列挙された欠陥周辺の光学画像を表示するモニタである。入力部206は、表示部204に表示された欠陥リストの中からレビュー対象となる欠陥の選択(ID入力)や、表示部204に表示された欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを入力するためのキーボード等である。
【0040】
ところで、近年の半導体デバイスの高集積化及び微細化に伴い、マスク作製用の設計データのデータ量が増大する傾向がある。その結果、マスク検査装置100において、設計データを記憶する記憶装置152の容量が増大したり、記憶装置152から参照画像生成部118への設計データの転送時間が増大したりするなどの不都合が生じる。
【0041】
このような不都合を解消するため、同一形状を有する複数のパターンを繰り返し表現で記述する設計データのフォーマット(例えば、OASIS(登録商標)フォーマット)が知られている。
【0042】
図4に示す光学画像の例では、4つのパターン10が、ピッチP1で配置されている。これら4つのパターン10は、その形状が共に「エ」字状であり、設計データ上では繰り返し表現で記述されたものである。この光学画像と基準画像とを比較した結果、これら4つのパターン10のうち3つのパターン10の対応する位置又はその近傍で欠陥Da、Db、Ddが検出されている。これらの欠陥Da、Db及びDdは、その形状、大きさ及び種別などが共通する可能性が高いため、レビュー結果が共通する可能性が高い。
【0043】
然しながら、例えば、上記特許文献1に記載の従来のレビュー方法では、全ての欠陥を詳細にレビューしていたため、レビュー時間が長くなる問題があった。
【0044】
そこで、本実施の形態では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する少なくとも2以上の欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥をレビューし、そのレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用することで、レビュー時間の短縮が図れる。
【0045】
つまり、図4に示す例では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン10の対応する位置又はその近傍に存する複数の欠陥Da、Db及びDdがグループ化される。そして、例えば、欠陥Daを最初にレビューし、そのレビュー結果が、他の欠陥Db及びDdに適用される。従って、他の欠陥Db及びDdについて詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0046】
一方、図5に示すように、繰り返し表現された複数のパターン10の著しく異なる部分に存する欠陥Da、Db’は、図4に示す欠陥Da、Db及びDdとは異なり、レビュー結果が共通する可能性が低いため、グループ化しないことが望ましい。
【0047】
そこで、欠陥のグループ化に当たり、各欠陥の周辺のパターン(以下「周辺パターン」という)を切り出し、切り出した周辺パターンが互いに類似するか否かを判別することで、各欠陥が複数のパターンの対応する位置又はその近傍にあるか否かを判定する。
【0048】
詳細には、図6に示すように各欠陥Da乃至Ddを中心とした所定サイズの領域Ra乃至Rdのパターンを光学画像又は設計データ上で切り出す。ここで、領域Ra乃至Rdのサイズは、繰り返し表現されたパターン10のサイズに応じて適宜設定することができる。即ち、周辺パターンの類似性が判別可能なように、領域Ra乃至Edのサイズを適宜設定することができる。
【0049】
そして、例えば、図7に示すように、領域Raのパターンと領域Rbのパターンとの排他的論理和(XOR)を算出し、算出した排他的論理和に基づいて周辺パターンが相互に類似するか否かを判定する。この排他的論理和は、切り出された周辺パターンの差分(相違分)である。従って、その差分の面積が基準値よりも小さい場合に、周辺パターンが相互に類似すると判定することができ、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に当該欠陥が存すると判定することができる。
【0050】
また、近年のパターンの微細化により、光学近接効果が発生することが知られている。その対策として、設計データの光学近接効果補正(OPC)が行われている。この光学近接効果補正後の設計データが、上記マスク検査装置100に入力され、上記記憶装置152に格納されている。
【0051】
この光学近接効果補正による設計データのパターンの変化を図8に示す。
【0052】
図8に示すように、光学近接効果補正前の設計データでは「エ」字状のパターンが繰り返し表現されている。これに対し、光学近接効果補正後の設計データでは、図中で破線により囲んで示す部分が相違することから、設計データ上で複数のパターンのパターン形状が同一ではなく類似となり、設計データ上でこれらのパターンが繰り返し表現できなくなる。
【0053】
このように光学近接効果補正等により設計データ上で複数のパターンが繰り返し表現できなくても、設計データ上でパターン形状が類似する複数のパターンが、所定の配列規則に従う場合がある。この場合も、複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する複数の欠陥は、そのレビュー結果が共通する可能性が高く、グループ化することが好ましい。
【0054】
ここで、所定の配列規則として、例えば、SEMIのP39−1105「OASIS(登録商標)−オープン・アートワーク・システム・インターチェンジ・スタンダード」に規定された配列規則を例示することができる。
【0055】
本実施の形態では、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一又は類似する複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する少なくとも2以上の欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。
【0056】
図9に示す例において、レビュー対象として欠陥D1が選択された場合、選択された欠陥D1と、この欠陥D1が存するパターンP1と所定の配列規則R1に従うパターンP3、P5、P8、P10及びP11の対応する位置又はその近傍に存する他の欠陥D3、D5、D8、D10及びD11とがグループ化される。これによれば、他の欠陥D3、D5、D8、D10及びD11の詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0057】
また、図9に示す例において、レビュー対象として欠陥D3が選択された場合、選択された欠陥D3と、この欠陥D3が存するパターンP3と所定の配列規則R2に従うパターンP4、P5、P6及びP8の対応する位置又はその近傍に存する欠陥D4、D5、D6及びD8とがグループ化される。これによれば、他の欠陥D4、D5、D6及びD8の詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0058】
尚、図9に示す欠陥D1乃至D11が存するパターンP1乃至P11の形状は互いに同一又は類似するものとする。また、図9に示す例では、欠陥D2、D7及びD9はグループ化されないため、各欠陥D2、D7及びD9について詳細なレビューがそれぞれ行われる。
【0059】
次に、図10を参照して、本実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法の具体的制御について説明する。図10は、本実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。図10に示すルーチンは、レビュー装置200の処理部202により起動されるものである。尚、制御部150により本ルーチンを起動してもよい。
【0060】
図10に示すルーチンによれば、先ず、マスクの光学画像と基準画像(例えば、参照画像)とを比較することで得られた検査結果である複数の欠陥を取得する(ステップS100)。このステップS100では、記憶装置122に格納された検査結果が読み出される。具体的には、図3に示すように、複数の欠陥の位置情報(X座標及びY座標)が列挙された欠陥リストが読み出される。
【0061】
次に、上記ステップS100で取得された複数の欠陥から、レビューする欠陥を選択させる(ステップS102)。このステップS102では、表示部204に上記欠陥リストを表示させると共に、この上記欠陥リストのうちレビューを行う欠陥のIDをオペレータに入力部206を用いて入力させる。
【0062】
そして、上記ステップS102で選択された欠陥が、設計データ上で繰り返し表現されたパターンの欠陥であるか否かを判別する(ステップS104)。このステップS104では、記憶装置152から読み出した設計データに基づいて、該欠陥が存するパターンが設計データ上で繰り返し表現されているパターンであるか否かが判別される。
【0063】
上記ステップS104で繰り返し表現されたパターンの欠陥でないと判別された場合、後述するステップS116の処理に移行する。図8に示すように光学近接効果補正後の設計データ上でパターン形状が相違することとなったパターンの欠陥は、上記ステップS104において繰り返し表現されたパターンの欠陥ではないと判別される。
【0064】
一方、上記ステップS104で繰り返し表現されたパターンの欠陥であると判別された場合、設計データ上で繰り返し表現された他のパターンを抽出する(ステップS106)。図6に示す例において、上記ステップS104で欠陥Daが繰り返し表現されたパターン10aの欠陥であると判別されたとすると、このステップS106では欠陥Daがあるパターン10a以外の3つのパターン10b、10c、10dが抽出される。
【0065】
次に、上記ステップS106で抽出された他のパターンに存する欠陥を抽出する(ステップS108)。このステップS108では、図6に示す3つのパターン10b、10c、10dに存する欠陥Db、Dc及びDdが、図3に示す欠陥リストから抽出される。
【0066】
続いて、上記ステップS102で選択された欠陥の周辺パターンと、上記ステップS108で抽出された他の欠陥の周辺パターンとを抽出する(ステップS110)。このステップS110では、図6に示す各欠陥Da乃至Ddを中心とした領域Ra乃至Rd内にあるパターンがそれぞれ切り出される。
【0067】
尚、上記ステップS110における周辺パターンの抽出(切り出し)は、光学画像上で行ってもよいし、設計データ上で行ってもよい。
【0068】
そして、上記ステップS110で抽出された周辺パターンが相互に類似するか否かを判別する(ステップS112)。このステップS112では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥が存するか否かが判別される。
【0069】
図6に示す例では、領域Raのパターンと、領域Rb、Rc及びRdのパターンとが類似するか否かがそれぞれ判別される。例えば、領域Ra内の欠陥Daの周辺パターンと領域Rb内の欠陥Dbの周辺パターンとの類否を判別するとき、図7に示すように、欠陥Daの周辺パターンと欠陥Dbの周辺パターンとの排他的論理和(差分)が算出され、算出された排他的論理和に基づいて類否が判別される。つまり、算出した排他的論理和が基準値以下であれば、各欠陥Da、Dbの周辺パターンが互いに類似すると判別される。その結果、欠陥Da、Dbは、パターン10a、10bの対応する位置又はその近傍にあると判別される。
【0070】
上記ステップS112で欠陥の周辺パターンが互いに類似すると判別された場合、つまり、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にそれぞれ欠陥が存すると判別された場合、上記ステップS102で選択された欠陥と、上記ステップS108で抽出された欠陥とをグループ化する(ステップS114)。このステップS114では、例えば、図7に示す欠陥DaとDbとがグループ化される。その後、ステップS116の処理に移行する。
【0071】
一方、上記ステップS112で周辺パターンが非類似であると判別された場合、例えば、図5に示すように欠陥Da、Db’の位置が著しく相違する場合、欠陥のグループ化を行うことなく、ステップS116の処理に移行する。
【0072】
ステップS116では、上記ステップS102で選択された欠陥が所定の配列規則に従うパターンの欠陥であるか否かを判別する。ここで、配列規則とは、例えば、上述したSEMIのP39−1105「OASIS(登録商標)−オープン・アートワーク・システム・インターチェンジ・スタンダード」に規定された規則をいう。
【0073】
このステップS116では、記憶装置152から読み出した設計データ及び配列規則と、上記ステップS102で選択された欠陥の位置情報とに基づいて、この欠陥が配列規則に従うパターンの欠陥であるか否かが判別される。
【0074】
上記ステップS116で配列規則に従うパターンの欠陥ではないと判別された場合、欠陥のグループ化を行うことなく、後述するステップS128の処理に移行する。
【0075】
一方、上記ステップS116で配列規則に従うパターンの欠陥であると判別された場合、この配列規則に従う他のパターンを抽出する(ステップS118)。次に、上記ステップS118で抽出された他のパターンにある欠陥を抽出する(ステップS120)。
【0076】
図9に示す欠陥D1が上記ステップS102で選択されている場合、ステップ118では、欠陥D1が存するパターンP1と配列規則R1に従う他のパターンP3、P5、P8、P10及びP11が抽出される。その後、ステップ120では、欠陥D3、D5、D8、D10及びD11が、図3に示す欠陥リストから抽出される。
【0077】
次に、上記ステップS110と同様に、上記ステップS102で選択された欠陥の周辺のパターンと、上記ステップS120で抽出された欠陥の周辺パターンとを抽出する(ステップS122)。続いて、上記ステップS112と同様に、上記ステップS122で抽出された周辺パターンが互いに類似するか否かを判別する(ステップS124)。このステップS124の処理により、配列規則に従う複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥が存するか否かが判別される。
【0078】
上記ステップS124で周辺パターンが互いに非類似であると判別された場合、グループ化を行うことなく、ステップS128の処理に移行する。
【0079】
一方、上記ステップS124で周辺パターンが互いに類似すると判別された場合、つまり、設計データ上で配列規則に従う複数のパターンの対応する位置又はその近傍に欠陥があると判別された場合、上記ステップS102で選択された欠陥と、上記ステップS120で抽出された欠陥とをグループ化する(ステップS126)。その後、ステップS128の処理に移行する。
【0080】
ステップ128では、上記ステップS102で選択された欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかをオペレータに判定させるレビューを行う。このステップS128では、表示部204に欠陥の画像を拡大表示すると共に、その欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかをオペレータに入力部206を用いて入力させる。レビュー結果は、欠陥リストのうち上記選択された欠陥の部分に反映される。
【0081】
その後、上記ステップS128での判定結果(即ち、レビュー結果)を、上記ステップS114及びS126でグループ化された他の欠陥に適用する(ステップS130)。このステップS130では、欠陥リストの他の欠陥にレビュー結果が反映される。
【0082】
最後に、全ての欠陥のレビューが終了したか否かを判別する(ステップS132)。このステップS132では、欠陥リストにレビュー結果がない欠陥が存在するか否かが判別される。このステップS132で全ての欠陥のレビューが終了していないと判別された場合、上記ステップS102の処理に戻る。
【0083】
一方、上記ステップS128で全ての欠陥のレビューが終了したと判別された場合、本ルーチンを終了する。
【0084】
以上述べたように、本実施の形態では、設計データ上で繰り返し表現されたパターンの対応する位置又はその近傍にある複数の欠陥をグループ化し、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。これにより、他の欠陥について詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。
【0085】
また、本実施の形態では、所定の配列規則に従うパターンの対応する位置又はその近傍にある複数の欠陥をグループ化し、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。これにより、光学近接効果補正などにより設計データ上で繰り返し表現できないパターンの対応する位置又はその近傍に存する欠陥をグループ化することができる。
【0086】
また、本実施の形態では、上記グループ化に際し、各欠陥の周辺パターンを抽出し、抽出した周辺パターンが類否を判別する。そして、周辺パターンが類似する場合に、複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥があると判別する。これにより、レビュー結果が共通する可能性が高い欠陥をグループ化することができる。従って、レビュー時間の短縮と共に、レビューの精度を向上させることができる。
【0087】
尚、本実施の形態においては、レビュー装置200の処理部202が、ステップS100の処理を実行することにより本発明における「欠陥取得手段」が、ステップS104及びS106、又は、ステップS116及びS118の処理を実行することにより本発明における「パターン抽出手段」が、ステップS102及びS108、又は、ステップS102及びS120の処理を実行することにより本発明における「欠陥抽出手段」が、ステップS114又はS126の処理を実行することにより本発明における「グループ化手段」が、ステップS128及びS130の処理を実行することにより本発明における「判定手段」が、それぞれ実現されている。
【0088】
また、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々変形して実施することができる。例えば、上記実施の形態では透過照明を用いてマスク101をスキャンして光学画像を取得しているが、本発明はこれに限られるものではなく、反射照明もしくは透過照明と反射照明の両方を用いて光学画像を取得する場合にも本発明を適用可能である。
【0089】
また、上記実施の形態では、マスク検査装置100内にレビュー装置200が設けられた構成としているが、マスク検査装置100の外部にレビュー装置200を設け、これらの装置間を通信インターフェイスで接続する場合にも本発明を適用可能である。即ち、レビュー装置200でオフラインレビューを行う場合にも本発明を適用可能である。
【0090】
また、図10に示すルーチンによれば、配列規則に従う他のパターンを抽出し(ステップS118)、抽出した他のパターンにある欠陥を抽出しているが(ステップS120)、パターンの抽出を行わずに、ステップS102で選択された欠陥の位置情報と所定の配列規則に従う位置情報を有する他の欠陥を直接抽出するように構成してもよい。
【0091】
また、図4に示す例では「エ」字状のパターン10が設計データ上で繰り返し表現されているが、図11に示すようにパターン10を構成する図形パターンが繰り返し表現された場合にも本発明を適用することができる。図11に示す光学画像の例では、「エ」字状のパターン10が5つの図形パターン10−1乃至10−5により構成されており、そのうちの1つの図形パターン10−1が繰り返し表現されている。上記実施の形態で説明したように、設計データ上で繰り返し表現された複数の図形パターン10−1のそれぞれ対応する位置又はその近傍で少なくとも2以上の欠陥が検出された場合、検出された欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥をレビューし、そのレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用することで、レビュー時間の短縮を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0092】
【図1】本発明の実施の形態によるマスク検査装置の構成を示す概念図である。
【図2】マスクの被検査領域と検査ストライプを説明する概念図である。
【図3】画像比較部による比較結果である欠陥リストを示す概念図である。
【図4】設計データ上で繰り返し表現されたパターンの光学画像における欠陥を示す概念図である。
【図5】設計データ上で繰り返し表現されたパターンの異なる部分に位置する欠陥を示す概略図である。
【図6】欠陥の周辺パターンの抽出を示す概念図である。
【図7】抽出したパターンの排他的論理和の算出結果を示す概念図である。
【図8】光学近接効果補正により設計データ上では繰り返し表現できなくなったパターンの例を説明する概略図である。
【図9】所定の配列規則を有するパターン及び欠陥を示す概念図である。
【図10】本発明の実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。
【図11】パターンを構成する図形パターンが設計データ上で繰り返し表現される場合を示す概念図である。
【符号の説明】
【0093】
100 マスク検査装置
120 画像比較部
150 制御部
200 レビュー装置
202 処理部
204 表示部
206 入力部
【特許請求の範囲】
【請求項1】
パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、
前記マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
前記取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
前記欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とするマスク欠陥レビュー方法。
【請求項2】
パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、
前記マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
前記取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
前記欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とするマスク欠陥レビュー方法。
【請求項3】
前記パターン抽出ステップで抽出された前記パターン形状が同一又は類似する複数のパターンは、前記光学画像と基準画像との比較を行うマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンであることを特徴とする請求項2記載のマスク欠陥レビュー方法。
【請求項4】
前記欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、前記周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、該欠陥を前記抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項記載のマスク欠陥レビュー方法。
【請求項5】
パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥を取得する欠陥取得手段と、
前記マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、前記設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出手段と、
前記欠陥取得手段により取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出手段により抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
前記欠陥抽出手段により抽出された欠陥をグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によりグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定手段とを備えたことを特徴とするマスク欠陥レビュー装置。
【請求項1】
パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、
前記マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
前記取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
前記欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とするマスク欠陥レビュー方法。
【請求項2】
パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、
前記マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
前記取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
前記欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含むことを特徴とするマスク欠陥レビュー方法。
【請求項3】
前記パターン抽出ステップで抽出された前記パターン形状が同一又は類似する複数のパターンは、前記光学画像と基準画像との比較を行うマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンであることを特徴とする請求項2記載のマスク欠陥レビュー方法。
【請求項4】
前記欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、前記周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、該欠陥を前記抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項記載のマスク欠陥レビュー方法。
【請求項5】
パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥を取得する欠陥取得手段と、
前記マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、前記設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出手段と、
前記欠陥取得手段により取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出手段により抽出された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも2以上の欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
前記欠陥抽出手段により抽出された欠陥をグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によりグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定手段とを備えたことを特徴とするマスク欠陥レビュー装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【公開番号】特開2010−96690(P2010−96690A)
【公開日】平成22年4月30日(2010.4.30)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2008−269469(P2008−269469)
【出願日】平成20年10月20日(2008.10.20)
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】(出願人による申告)国等の委託研究の成果に係る特許出願(平成20年度独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構「マスク設計・描画・検査総合最適化技術開発」委託研究、産業技術力強化法第19条の適用を受ける特許出願)
【出願人】(504162958)株式会社ニューフレアテクノロジー (669)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成22年4月30日(2010.4.30)
【国際特許分類】
【出願日】平成20年10月20日(2008.10.20)
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】(出願人による申告)国等の委託研究の成果に係る特許出願(平成20年度独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構「マスク設計・描画・検査総合最適化技術開発」委託研究、産業技術力強化法第19条の適用を受ける特許出願)
【出願人】(504162958)株式会社ニューフレアテクノロジー (669)
【Fターム(参考)】
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