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技術 効率的なポリゴン・ピンニング方法を使用するモデルに基づく光学的近接効果補正エンジンにおける性能の改善

出願人 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
発明者 グレッグ・エム・ガラティンエマニュエル・ゴフマンカファイ・ライマーク・エー・レビンマハラージ・ムケルジードヴ・ラムアラン・イー・ローゼンブルスシュロモ・シュラーフマン
出願日 2004年10月25日 (16年2ヶ月経過) 出願番号 2004-309739
公開日 2005年6月23日 (15年6ヶ月経過) 公開番号 2005-165282
状態 特許登録済
技術分野 写真製版における原稿準備・マスク 半導体の露光(電子、イオン線露光を除く) ホトレジスト感材への露光・位置合せ 半導体の露光(電子、イオン線露光を除く) CAD
主要キーワード 境界辺 閉ループ構造 コヒーレント源 レジスト効果 接領域内 トポロジ的 頂点インデックス 双一次変換
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (11)

課題

関心領域(ROI)を有するマスク行列を設けることと、マスク行列内で複数の関心点位置付けることによってモデルに基づく光学的近接効果補正を実行する方法、およびそのような方法を実行するプログラム記憶装置を提供すること。

解決手段

位置付けられた関心点を表す複数の頂点を有する第1ポリゴン200を計算し、その後、その頂点とROI100の間の空間的関係を判定する。第1ポリゴンの頂点を、ROIの境界およびその中にピンニングし、ROI上に第2ポリゴン300を形成する。この処理を、第1ポリゴンのすべての頂点について繰り返し、第2ポリゴンがROI上に縮約されるようにする。この縮約された第2ポリゴンを使用して、光学的近接効果補正する。

概要

背景

半導体デバイスの製造において、フォトリソグラフィとも称する光マイクリソグラフィ処理が、一般に、所望の回路パターン半導体ウェハ上でできる限り良好に転写(複製)する(duplicate)ことを必要とする。この所望の回路パターンは、フォトマスクと呼ぶテンプレート上の不透明領域および完全にまたは部分的に透明な領域として表される。フォトマスク上のパターンが、次に露光システムによる光学結像(opticalimaging)によって、フォトレジスト被覆したウェハ上に投影される。

空間像シミュレータ(aerial image simulator)は、投影光学系によって生成される画像を計算するものであり、集積回路製造に関する光リソグラフィ最新技術を分析し、改善する貴重なツールであることが実証されている。これらのシミュレーションは、位相シフトマスク(PSM:PhaseShifting Mask)、光学的近接効果補正(OPC:Optical Proximity Correction)などの高度なマスク設計および投影光学系の設計に応用分野を見出してきた。空間像のモデリングは、半導体製造の非常に重要な構成要素である。現在のリソグラフィ・ツールでは、部分的にコヒーレント照明が使用されるので、そのようなモデリングは、基本的なパターン以外のすべてについて大量の計算が行われる。マスクによって生成される空間像すなわち、投影光学系の結像面での光強度は、現像されたフォトレジスト構造がマスク設計をどれほど良好に転写するかを左右するので、マイクロリソグラフィにおいて極めて重要な量である。

PCソフトウェアでは、画像強度が、通常は、プロセスの物理的特性記述する特定のカーネル(kernel)関数を有する双一次(bilinear)変換によって計算される。これは、ホプキンス(Hopkin)の積分に対応する光学的カーネルまたはレジスト効果を含む複合カーネルによって達成することができる。たとえば、短距離効果に関して、双一次変換を、SOCS(Sumof Coherent Sources;コヒーレント源の和)法によって単純な線形コンボリューション(convolution;重畳積分)の和に最適に変形することができるが、中距離効果または他の非光学効果に関して、双一次変換を、マスク・パターンと強度カーネルの間の線形コンボリューションに変形することができる。

長距離効果に関して、課題をさらに変形して、粗いグリッドによってマスクを表すことができ、ここで、各画素は、そのグリッド正方形内の構造体(feature)の平均パターン密度である。粗いグリッドとインコヒーレント・カーネルの間のコンボリューションは、たとえば、高速フーリエ変換FFT)が同時にすべての画素のコンボリューションを生成できるので、FFTを介して、または同一の効果をもたらすより新しくより高速の方法によって、非常にすばやく行うことができる。

しかし、短距離および中距離は、個々のポリゴン対処する必要に起因して時間がかかる可能性があるクリティカルな部分である。短距離効果および中距離効果の計算の通常の実行(practice)に、有限許容可能なサイズのテーブルにストアされる基本構成要素セクタのコンボリューションのルックアップ・テーブルを準備するある実用的な仮定によってカーネルを空間的に切り捨てることが含まれる。

上述の従来技術のコンボリューション技法は、一般に、セクタに基づく(sector-based)アルゴリズムまたは辺に基づく(edge-based)アルゴリズムのいずれかを使用してポリゴン(polygon)構造体に対して実行される。このセクタに基づくアルゴリズムは、さまざまな角度でセクタを使用して計算することができるが、このセクタに基づくアルゴリズムを用いると、セクタに対するコンボリューションを、ベース画像として事前に計算し、テーブルまたは行列(matrix)にストアできるようになる。たとえば、セクタに基づくOPCエンジンの従来のやり方(practice)に、ポリゴンを、90°の角度(図1に図示)または45°の角度(図2および3に図示)のいずれかのセクタの集合に分解することを含めることができる。しかし、従来のセクタに基づくOPC計算は、しばしば、時間がかかり、かなりの量のメモリを必要とする。というのは、計算が、正方形の関心領域(ROI)10内のセクタごとに実行され、その後、後の使用のためにテーブル(行列)にストアされるからである。

上記に加えて、セクタに基づくOPC計算は、ある長距離カーネルに対して精度不足こうむる。すなわち、従来、マスク・ポリゴンが分解される解放された(unbound)セクタに対する画像カーネルを分析的に表すことを試みる時の発散(divergence)の問題に部分的に帰することができる光学的近接効果補正計算で、数学的問題が生じる。

たとえば、図1に、正方形ROI10の内部のさまざまな計算された点「X0」のさまざまな90°セクタのルックアップ・テーブル値を示す。厳密に水平または垂直である辺を有するセクタについて、テーブル・ルックアップ区域(カーネル・サポート区域)は、光路長OD)の2倍の辺を有する正方形である。ROI内部の任意の点「X0」において、テーブル値は、直線の輪郭線20のいずれかに沿って一定である。しかし、ROI10の外部にある任意の点「X0」30において、図のように、輪郭線20が、水平方向または垂直方向のいずれかでROIの外に延長され、そのような点「X0」30のコンボリューション値は、同一の輪郭線に沿ったROIの境界では、点「X0*」30’が採用される。この処理を、一般にコンティニュエーション(continuation)と称する。

さらに図1に関して、ROI内にある各点または頂点のすべてのコンボリューション寄与が、事前に計算され、行列にストアされる。ポリゴンに寄与しない、ROIの外部の他のすべての点、たとえば、ROIの左および下の境界を超えた点について、そのような点のコンボリューション値は、0に等しい。次に、カーネルを伴うポリゴンのコンボリューションが、ROI内にあり、寄与する事前に計算されストアされたセクタのそれぞれの寄与を合計することによって計算される。

従来のセクタに基づくOPC計算のもう1つの例では、図2および3に、45°セクタのルックアップ・テーブル値を示す。図からわかるように、45°の角度のセクタについて、上半分で継続される輪郭線が、垂直ではなく、横にスキュー(skew)され、それぞれが上側領域で45°の傾斜を有し、輪郭線に沿って一定の値を有する。この横にスキューされた輪郭線が、オルソ45設計(ortho-45design)に適用可能である。

したがって、点「X0」30が、ROI10上にある時に、値は、ROIの境界にあり、同一の横にスキューされた輪郭線に沿った点「X0*」30’が採用される。同様に、ROI内のすべての点「X0」で、テーブル値は、横にスキューされた45°セクタのいずれか1つに沿って一定である。各45°セクタの頂点でのコンボリューションが、ROI内のすべての点「X0」について、計算され、行列にストアされる。図3のROI10の外部にあるすべての点「X0」のルックアップを簡単にするために、テーブル・ルックアップ区域の上半分が、45°輪郭線と同一の横方向でスキューされる。

しかし、それを行う際の短所が、図3で矢印によって示されているように、スキューされたROI10’の頂点に関する半径の外にある任意の点が、事前に計算される行列の外にあり、したがって、ポリゴンのコンボリューションに寄与を一切追加しないことである。したがって、従来のやり方は、(1−1/√2)×ROIの距離だけスキューされたROI10’をテーブルの4つのすべての辺でこの量だけ延長して、拡張されたROI15を提供することである。これによって、明らかにより大きいルックアップ・テーブルすなわちROI15が作られ、これについて、各45°セクタに沿った点「X0」でのコンボリューション寄与を、事前に計算し、行列にストアしなければならない。より大きいルックアップ・テーブルROI15は、それをストアするためにより増大したメモリを必要とすることのほかに、ROI15内のポリゴンの寄与するコンボリューション頂点のすべてを計算するのにさらに多くの時間およびメモリを必要とするので、望ましくない。さらに、スキューされたルックアップ・テーブルを、その後に、コンピュータ実装するために正方形の行列に変換しなければならず、そこで、すべての頂点に関する座標変換が必要になるので、この手法は望ましくない。

ポリゴン・クロッピング(polygon cropping)手順も、元のポリゴンの頂点の複数ポリゴン表現を形成するのに使用され、これによって、これら複数の新しいポリゴンのそれぞれの頂点が、その後、ROIにピンニングされる。そのような方法の1つを、交差法(intersectionmethod)と称する。これには、アルゴリズムC=A∪B(ただし、形状Aはポリゴン、形状BはROI、交差Cは複数の新しいより小さいポリゴンの世代)を使用して、元のポリゴンの複数のクロッピングされたポリゴンを生成することが含まれる。残念ながら、ポリゴンの多数のレベルおよびさまざまなデータ構造ならびに複雑な階層が作成されるので、これによって、かなりの量のメモリを必要とする多数の割振りテップが手順に導入されると同時に、これらの複数のポリゴンを生成する際の大量の数値オーバーヘッドおよびトポロジ(形状)オーバーヘッドを伴う。その結果、クロッピング手順は、通常は全チップ補正が必要なので、処理時間でのかなりの量のオーバーヘッドも必要とする。一般的なクロッピング手順のもう1つの短所は、元のポリゴンの頂点を表す新しい複数のポリゴンの形成での数値誤差に起因して、元のポリゴンの極性を変更することにつながるチップ・トポロジの形状変更の結果として、手順に数値的不安定性がしばしば導入されることである。

その結果、当技術分野には、光リソグラフィの光学的近接効果補正に使用される、ROI内のポリゴンをコンボリューションする改善された方法を提供する必要がある。

本発明は、モデルに基づくOPC計算で使用される独自のアルゴリズムによって、正確に、効率的に、簡単に、かつコスト効率のよい形で、ROI内に位置付けられたポリゴンの新しい頂点を作成し、そのような頂点をROIにピンニングする、改善されたポリゴン・ピンニング方法を提供することによって、従来技術の上記の問題および不足な所を克服する。
米国特許出願第10/694466号
米国特許出願第10/694465号
米国特許出願第10/694339号
米国特許出願第10/694299号

概要

関心領域(ROI)を有するマスク行列を設けることと、マスク行列内で複数の関心点を位置付けることによってモデルに基づく光学的近接効果補正を実行する方法、およびそのような方法を実行するプログラム記憶装置を提供すること。位置付けられた関心点を表す複数の頂点を有する第1ポリゴン200を計算し、その後、その頂点とROI100の間の空間的関係を判定する。第1ポリゴンの頂点を、ROIの境界およびその中にピンニングし、ROI上に第2ポリゴン300を形成する。この処理を、第1ポリゴンのすべての頂点について繰り返し、第2ポリゴンがROI上に縮約されるようにする。この縮約された第2ポリゴンを使用して、光学的近接効果を補正する。

目的

従来技術の問題および不十分な所を念頭において、本発明の目的は、OPC計算に使用される独自のアルゴリズムを使用して、ROI内に位置付けされた(locate)ポリゴンの新しい頂点を作成し、これを縮約する(collaps)ことによってそのような頂点をROIにピンニングする、改善されたポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

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請求項1

境界と共に関心領域(ROI)を有するマスク行列を設けるステップと、前記マスク行列内で複数の関心点位置付けるステップと、前記位置付けられた複数の関心点を表す複数の頂点を有する第1の単一ループ有限幾何形状を決定するステップと、光学的近接効果補正をするために、前記第1の単一ループ有限幾何形状を前記関心領域上に縮約するステップとを含むモデルに基づく光学的近接効果補正を実施する方法。

請求項2

前記第1の単一ループ有限幾何形状を縮約する前記ステップが、少なくとも前記関心領域の外にある前記第1の単一ループ有限幾何形状の頂点を前記関心領域の前記境界にピンニングすることによって、前記関心領域上に縮約された第2の単一ループ有限幾何形状を形成する、請求項1に記載の方法。

請求項3

前記第1の単一ループ有限幾何形状および前記第2の単一ループ有限幾何形状が、同一の有限幾何形状を有する、請求項2に記載の方法。

請求項4

前記第1の単一ループ有限幾何形状および前記第2の単一ループ有限幾何形状が、異なる有限幾何形状を有する、請求項2に記載の方法。

請求項5

前記第1の単一ループ有限幾何形状および前記第2の単一ループ有限幾何形状が、同一の個数の頂点を有する、請求項2に記載の方法。

請求項6

前記第1の単一ループ有限幾何形状および前記第2の単一ループ有限幾何形状が、異なる個数の頂点を有する、請求項2に記載の方法。

請求項7

前記第1の単一ループ有限幾何形状を決定する前記ステップが、前記複数の関心点と前記関心領域との間の相関に基づいて前記第1の単一ループ有限幾何形状を計算することを含む、請求項2に記載の方法。

請求項8

前記第1の単一ループ有限幾何形状の第1頂点を位置付けるステップと、前記第1の単一ループ有限幾何形状の第2頂点を位置付けるステップと、前記関心領域に関する前記行列内の前記第1頂点および前記第2頂点の位置を決定するステップとをさらに含む、請求項2に記載の方法。

請求項9

前記第1頂点および前記第2頂点が、互いに隣接し、それぞれが、前記マスク行列内の前記複数の関心点の隣接する第1関心点および第2関心点を表す、請求項8に記載の方法。

請求項10

前記位置が、前記関心領域内の前記第1頂点および前記第2頂点の両方を含み、前記方法が、さらに、前記第1頂点を、前記関心領域内の前記第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当てるステップと、前記第1の単一ループ有限幾何形状のすべての頂点について前記ステップを繰り返すステップとをさらに含む、請求項8に記載の方法。

請求項11

前記位置が、前記関心領域内にある前記第1頂点および前記関心領域の外にある前記第2頂点を含み、前記方法が、前記第2頂点を前記関心領域の前記境界との交差の最も近い点にピンニングするステップと、前記第1頂点を前記関心領域内の前記第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当てるステップと、前記ピンニングされた第2頂点を前記関心領域内の前記第2の単一ループ有限幾何形状の第2頂点に割り当てるステップと、前記第1の単一ループ有限幾何形状のすべての頂点について前記ステップを繰り返すステップとをさらに含む、請求項8に記載の方法。

請求項12

前記位置が、前記関心領域の外にある前記第1頂点および前記関心領域内にある前記第2頂点を含み、前記方法が、前記第1頂点を前記関心領域の前記境界との交差の最も近い点にピンニングするステップと、前記ピンニングされた第1頂点を前記関心領域内の前記第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当てるステップと、前記第1の単一ループ有限幾何形状のすべての頂点について前記ステップを繰り返すステップとをさらに含む、請求項8に記載の方法。

請求項13

前記位置が、前記関心領域の外にある前記第1頂点および前記第2頂点の両方を含み、前記方法が、前記第1頂点の前記位置がある前記マスク行列の領域を決定するステップと、前記第1頂点を、前記第1頂点がある前記マスク行列の前記領域に基づいて、前記関心領域の前記境界にピンニングするステップであって、前記第1頂点が、前記関心領域の角に隣接する領域内にある場合に、前記第1頂点を、前記関心領域の最も近い角にピンニングし、前記第1頂点が、前記関心領域の側方辺(稜線)に隣接する領域内にある場合に、前記第1頂点を、前記関心領域の最も近い側方辺にピンニングするステップと前記第1の単一ループ有限幾何形状のすべての頂点について前記ステップを繰り返すステップとをさらに含む、請求項8に記載の方法。

請求項14

前記第1頂点および前記第2頂点を結ぶ前記第1の単一ループ有限幾何形状の側方辺を位置付けるステップと、前記側方辺が2つのピンニングされた点で前記関心領域と交差するかどうかを判定するステップとをさらに含む、請求項13に記載の方法。

請求項15

前記側方辺が2つの点で前記関心領域と交差すると判定され、前記方法が、前記2つのピンニングされた点の第1点を、前記関心領域内の前記第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当てるステップと、前記2つのピンニングされた点の第2点を、前記関心領域内の前記第2の単一ループ有限幾何形状の第2頂点に割り当てるステップとをさらに含む、請求項14に記載の方法。

請求項16

前記側方辺が、2つの点で前記関心領域と交差しないと判定され、前記方法が、前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の同一領域内にあるかどうかを判定することをさらに含む、請求項14に記載の方法。

請求項17

前記第1頂点および前記第2頂点が、同一の領域内にある場合に、前記第1の単一ループ有限幾何形状のすべての頂点について前記ステップを繰り返す前記ステップに進むステップと、前記第1頂点および前記第2頂点が、同一の領域内にない場合に、前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接領域内にあるかどうかを判定するステップとをさらに含む、請求項16に記載の方法。

請求項18

前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接領域内にある場合に、前記第1の単一ループ有限幾何形状のすべての頂点について前記ステップを繰り返す前記ステップに進むステップと、前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接領域内にない場合に、前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接する領域内にないかどうかを判定するステップとをさらに含む、請求項17に記載の方法。

請求項19

前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接する領域にないのではないと判定される場合に、エラーに起因して前記方法を停止するステップと、前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接する領域にないと判定される場合に、前記第1頂点および前記第2頂点を結ぶ前記側方辺が、前記関心領域の外にあり、前記方法が、前記関心領域の前記境界の、前記第1頂点および前記第2頂点を結ぶ前記側方辺に関して最も近い角に、追加頂点を追加するステップとをさらに含む、請求項18に記載の方法。

請求項20

境界と共に関心領域を有するマスク行列を設けるステップと、前記マスク行列内で複数の関心点を位置付けるステップと、前記位置付けされた複数の関心点を表す複数の頂点を有する第1の単一ループポリゴンを計算するステップと、前記第1の単一ループ・ポリゴンの前記複数の頂点の選択された1つを前記関心領域の前記境界にピンニングして、前記関心領域上で第2の単一ループ・ポリゴンを形成するステップであって、前記複数の頂点の前記選択された1つが、前記複数の頂点の前記選択された1つと前記関心領域との空間的関係に基づいて前記関心領域にピンニングされるステップと、前記第2の単一ループ・ポリゴンを使用して光学的近接効果を補正するステップとを含むモデルに基づく光学的近接効果補正を実施する方法。

請求項21

前記位置付けされた複数の関心点が、前記第1の単一ループ・ポリゴンの前記複数の頂点が前記マスク行列内のポリゴンのグループのすべての頂点を表すように、ポリゴンの前記グループを表す、請求項20に記載の方法。

請求項22

前記複数の頂点の選択された1つをピンニングする前記ステップが、前記第1の単一ループ・ポリゴンの第1および第2の隣接する頂点を位置付けることと、前記関心領域に関する前記行列内の前記第1頂点および前記第2頂点のそれぞれの位置を決定することと、前記第1頂点および前記第2頂点の両方の前記位置が前記関心領域内にある時に、前記第1頂点を前記第2の単一ループ・ポリゴンの第1頂点に割り当てることとを含む、請求項20に記載の方法。

請求項23

前記位置が、前記関心領域内にある前記第1頂点および前記関心領域の外にある前記第2頂点を含み、前記方法が、前記第2頂点を前記関心領域の前記境界との交差の最も近い点にピンニングするステップと、前記第1頂点を前記第2の単一ループ・ポリゴンの第1頂点に割り当てるステップと、前記ピンニングされた第2頂点を前記第2の単一ループ・ポリゴンの第2頂点に割り当てるステップとをさらに含む、請求項22に記載の方法。

請求項24

前記位置が、前記関心領域の外にある前記第1頂点および前記関心領域内にある前記第2頂点を含み、前記方法が、前記第1頂点を前記関心領域の前記境界との交差の最も近い点にピンニングするステップと、前記第1頂点を前記第2の単一ループ・ポリゴンの第1頂点に割り当てるステップとをさらに含む、請求項23に記載の方法。

請求項25

前記位置が、前記関心領域の外にある前記第1頂点および前記第2頂点の両方を含み、前記方法が、前記第1頂点の前記位置がある前記マスク行列の領域を決定するステップと、前記第1頂点を、前記第1頂点がある前記マスク行列の前記領域に基づいて、前記関心領域の前記境界にピンニングするステップであって、前記第1頂点が、前記関心領域の角に隣接する領域内にある場合に、前記第1頂点を、前記関心領域の最も近い角にピンニングし、前記第1頂点が、前記関心領域の側方辺に隣接する領域内にある場合に、前記第1頂点を、前記関心領域の最も近い側方辺にピンニングするステップと、前記第1頂点および前記第2頂点を結ぶ前記第1の単一ループ・ポリゴンの側方辺を位置付けるステップと、前記側方辺が2点で前記関心領域と交差するかどうかを判定するステップとをさらに含む、請求項24に記載の方法。

請求項26

前記側方辺が2つの点で前記関心領域と交差すると判定され、前記方法が、前記2つのピンニングされた点の第1点を、前記関心領域上の前記第2の単一ループ・ポリゴンの第1頂点に割り当てるステップと、前記2つのピンニングされた点の第2点を、前記関心領域上の前記第2の単一ループ・ポリゴンの第2頂点に割り当てるステップとをさらに含む、請求項25に記載の方法。

請求項27

前記側方辺が、2つの点で前記関心領域と交差しないと判定され、前記方法が、前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の同一領域内にあるかどうかを判定するステップと、前記第1頂点および前記第2頂点が、同一の領域内にある場合に、前記第1の単一ループ・ポリゴンの第3頂点を位置付けるステップと、前記第1の単一ループ・ポリゴンの前記第2頂点および前記第3頂点について前記ステップを繰り返すステップと、前記第1頂点および前記第2頂点が、同一の領域内にない場合に、前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接領域にあるかどうかを判定するステップとをさらに含む、請求項26に記載の方法。

請求項28

a)前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接領域内にあると判定される場合に、前記第1の単一ループ・ポリゴンの前記第2頂点および前記第3頂点に進み、前記ステップを繰り返すステップと、b)前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接領域内にないと判定される場合に、前記第1頂点および前記第2頂点が実際に前記マスク行列の隣接領域にないかどうかを判定し、i)前記第1頂点および前記第2頂点が、前記マスク行列の隣接領域にないのではないと判定される場合に、エラーに起因して前記方法を停止し、ii)前記第1頂点および前記第2頂点が、実際に前記マスク行列の隣接領域にないと判定される場合に、前記第1頂点および前記第2頂点を結ぶ前記側方辺が、前記関心領域の外にあり、前記方法が、さらに、前記関心領域の前記境界の角で前記第2の単一ループ・ポリゴンに追加頂点を追加するステップであって、前記角が、前記側方辺に最も近い角である、ステップとからなるステップの群から選択されたステップをさらに含む、請求項27に記載の方法。

請求項29

前記第2の単一ループ・ポリゴンが前記関心領域内の前記境界上で縮約されるように、前記第1の単一ループ・ポリゴンのすべての頂点について前記ステップを繰り返すことをさらに含む、請求項28に記載の方法。

請求項30

マシンによって読取可能であり、モデルに基づく光学的近接効果補正を実施する方法ステップを実行するためにマシンによって実行可能な命令プログラムを確実に実施するプログラム記憶装置であって、前記方法ステップが、境界と共に関心領域を有するマスク行列を設けることと、前記マスク行列内で複数の関心点を位置付けることと、前記位置付けられた複数の関心点を表す複数の頂点を有する第1の単一ループ有限幾何形状を決定することと、光学的近接効果を補正するために、前記第1の単一ループ有限幾何形状を前記関心領域上に縮約することとを含む、プログラム記憶装置。

技術分野

0001

本発明は、一般に光リソグラフィの分野に関し、具体的には、光リソグラフィのためのモデルに基づく光学的近接効果補正(OPC:Optical Proximity Correction)で使用される、元のポリゴンの新しい頂点の形成し、その頂点の関心領域(ROI:Regionof Interest)へのピンニング(pinning)を行うポリゴン・ピンニング(polygon pinning)方法に関する。

背景技術

0002

半導体デバイスの製造において、フォトリソグラフィとも称する光マイクリソグラフィ処理が、一般に、所望の回路パターン半導体ウェハ上でできる限り良好に転写(複製)する(duplicate)ことを必要とする。この所望の回路パターンは、フォトマスクと呼ぶテンプレート上の不透明領域および完全にまたは部分的に透明な領域として表される。フォトマスク上のパターンが、次に露光システムによる光学結像(opticalimaging)によって、フォトレジスト被覆したウェハ上に投影される。

0003

空間像シミュレータ(aerial image simulator)は、投影光学系によって生成される画像を計算するものであり、集積回路製造に関する光リソグラフィの最新技術を分析し、改善する貴重なツールであることが実証されている。これらのシミュレーションは、位相シフトマスク(PSM:PhaseShifting Mask)、光学的近接効果補正(OPC:Optical Proximity Correction)などの高度なマスク設計および投影光学系の設計に応用分野を見出してきた。空間像のモデリングは、半導体製造の非常に重要な構成要素である。現在のリソグラフィ・ツールでは、部分的にコヒーレント照明が使用されるので、そのようなモデリングは、基本的なパターン以外のすべてについて大量の計算が行われる。マスクによって生成される空間像すなわち、投影光学系の結像面での光強度は、現像されたフォトレジスト構造がマスク設計をどれほど良好に転写するかを左右するので、マイクロリソグラフィにおいて極めて重要な量である。

0004

PCソフトウェアでは、画像強度が、通常は、プロセスの物理的特性記述する特定のカーネル(kernel)関数を有する双一次(bilinear)変換によって計算される。これは、ホプキンス(Hopkin)の積分に対応する光学的カーネルまたはレジスト効果を含む複合カーネルによって達成することができる。たとえば、短距離効果に関して、双一次変換を、SOCS(Sumof Coherent Sources;コヒーレント源の和)法によって単純な線形コンボリューション(convolution;重畳積分)の和に最適に変形することができるが、中距離効果または他の非光学効果に関して、双一次変換を、マスク・パターンと強度カーネルの間の線形コンボリューションに変形することができる。

0005

長距離効果に関して、課題をさらに変形して、粗いグリッドによってマスクを表すことができ、ここで、各画素は、そのグリッド正方形内の構造体(feature)の平均パターン密度である。粗いグリッドとインコヒーレント・カーネルの間のコンボリューションは、たとえば、高速フーリエ変換FFT)が同時にすべての画素のコンボリューションを生成できるので、FFTを介して、または同一の効果をもたらすより新しくより高速の方法によって、非常にすばやく行うことができる。

0006

しかし、短距離および中距離は、個々のポリゴンに対処する必要に起因して時間がかかる可能性があるクリティカルな部分である。短距離効果および中距離効果の計算の通常の実行(practice)に、有限許容可能なサイズのテーブルにストアされる基本構成要素セクタのコンボリューションのルックアップ・テーブルを準備するある実用的な仮定によってカーネルを空間的に切り捨てることが含まれる。

0007

上述の従来技術のコンボリューション技法は、一般に、セクタに基づく(sector-based)アルゴリズムまたは辺に基づく(edge-based)アルゴリズムのいずれかを使用してポリゴン(polygon)構造体に対して実行される。このセクタに基づくアルゴリズムは、さまざまな角度でセクタを使用して計算することができるが、このセクタに基づくアルゴリズムを用いると、セクタに対するコンボリューションを、ベース画像として事前に計算し、テーブルまたは行列(matrix)にストアできるようになる。たとえば、セクタに基づくOPCエンジンの従来のやり方(practice)に、ポリゴンを、90°の角度(図1に図示)または45°の角度(図2および3に図示)のいずれかのセクタの集合に分解することを含めることができる。しかし、従来のセクタに基づくOPC計算は、しばしば、時間がかかり、かなりの量のメモリを必要とする。というのは、計算が、正方形の関心領域(ROI)10内のセクタごとに実行され、その後、後の使用のためにテーブル(行列)にストアされるからである。

0008

上記に加えて、セクタに基づくOPC計算は、ある長距離カーネルに対して精度不足こうむる。すなわち、従来、マスク・ポリゴンが分解される解放された(unbound)セクタに対する画像カーネルを分析的に表すことを試みる時の発散(divergence)の問題に部分的に帰することができる光学的近接効果補正計算で、数学的問題が生じる。

0009

たとえば、図1に、正方形ROI10の内部のさまざまな計算された点「X0」のさまざまな90°セクタのルックアップ・テーブル値を示す。厳密に水平または垂直である辺を有するセクタについて、テーブル・ルックアップ区域(カーネル・サポート区域)は、光路長OD)の2倍の辺を有する正方形である。ROI内部の任意の点「X0」において、テーブル値は、直線の輪郭線20のいずれかに沿って一定である。しかし、ROI10の外部にある任意の点「X0」30において、図のように、輪郭線20が、水平方向または垂直方向のいずれかでROIの外に延長され、そのような点「X0」30のコンボリューション値は、同一の輪郭線に沿ったROIの境界では、点「X0*」30’が採用される。この処理を、一般にコンティニュエーション(continuation)と称する。

0010

さらに図1に関して、ROI内にある各点または頂点のすべてのコンボリューション寄与が、事前に計算され、行列にストアされる。ポリゴンに寄与しない、ROIの外部の他のすべての点、たとえば、ROIの左および下の境界を超えた点について、そのような点のコンボリューション値は、0に等しい。次に、カーネルを伴うポリゴンのコンボリューションが、ROI内にあり、寄与する事前に計算されストアされたセクタのそれぞれの寄与を合計することによって計算される。

0011

従来のセクタに基づくOPC計算のもう1つの例では、図2および3に、45°セクタのルックアップ・テーブル値を示す。図からわかるように、45°の角度のセクタについて、上半分で継続される輪郭線が、垂直ではなく、横にスキュー(skew)され、それぞれが上側領域で45°の傾斜を有し、輪郭線に沿って一定の値を有する。この横にスキューされた輪郭線が、オルソ45設計(ortho-45design)に適用可能である。

0012

したがって、点「X0」30が、ROI10上にある時に、値は、ROIの境界にあり、同一の横にスキューされた輪郭線に沿った点「X0*」30’が採用される。同様に、ROI内のすべての点「X0」で、テーブル値は、横にスキューされた45°セクタのいずれか1つに沿って一定である。各45°セクタの頂点でのコンボリューションが、ROI内のすべての点「X0」について、計算され、行列にストアされる。図3のROI10の外部にあるすべての点「X0」のルックアップを簡単にするために、テーブル・ルックアップ区域の上半分が、45°輪郭線と同一の横方向でスキューされる。

0013

しかし、それを行う際の短所が、図3で矢印によって示されているように、スキューされたROI10’の頂点に関する半径の外にある任意の点が、事前に計算される行列の外にあり、したがって、ポリゴンのコンボリューションに寄与を一切追加しないことである。したがって、従来のやり方は、(1−1/√2)×ROIの距離だけスキューされたROI10’をテーブルの4つのすべての辺でこの量だけ延長して、拡張されたROI15を提供することである。これによって、明らかにより大きいルックアップ・テーブルすなわちROI15が作られ、これについて、各45°セクタに沿った点「X0」でのコンボリューション寄与を、事前に計算し、行列にストアしなければならない。より大きいルックアップ・テーブルROI15は、それをストアするためにより増大したメモリを必要とすることのほかに、ROI15内のポリゴンの寄与するコンボリューション頂点のすべてを計算するのにさらに多くの時間およびメモリを必要とするので、望ましくない。さらに、スキューされたルックアップ・テーブルを、その後に、コンピュータ実装するために正方形の行列に変換しなければならず、そこで、すべての頂点に関する座標変換が必要になるので、この手法は望ましくない。

0014

ポリゴン・クロッピング(polygon cropping)手順も、元のポリゴンの頂点の複数ポリゴン表現を形成するのに使用され、これによって、これら複数の新しいポリゴンのそれぞれの頂点が、その後、ROIにピンニングされる。そのような方法の1つを、交差法(intersectionmethod)と称する。これには、アルゴリズムC=A∪B(ただし、形状Aはポリゴン、形状BはROI、交差Cは複数の新しいより小さいポリゴンの世代)を使用して、元のポリゴンの複数のクロッピングされたポリゴンを生成することが含まれる。残念ながら、ポリゴンの多数のレベルおよびさまざまなデータ構造ならびに複雑な階層が作成されるので、これによって、かなりの量のメモリを必要とする多数の割振りテップが手順に導入されると同時に、これらの複数のポリゴンを生成する際の大量の数値オーバーヘッドおよびトポロジ(形状)オーバーヘッドを伴う。その結果、クロッピング手順は、通常は全チップ補正が必要なので、処理時間でのかなりの量のオーバーヘッドも必要とする。一般的なクロッピング手順のもう1つの短所は、元のポリゴンの頂点を表す新しい複数のポリゴンの形成での数値誤差に起因して、元のポリゴンの極性を変更することにつながるチップ・トポロジの形状変更の結果として、手順に数値的不安定性がしばしば導入されることである。

0015

その結果、当技術分野には、光リソグラフィの光学的近接効果補正に使用される、ROI内のポリゴンをコンボリューションする改善された方法を提供する必要がある。

0016

本発明は、モデルに基づくOPC計算で使用される独自のアルゴリズムによって、正確に、効率的に、簡単に、かつコスト効率のよい形で、ROI内に位置付けられたポリゴンの新しい頂点を作成し、そのような頂点をROIにピンニングする、改善されたポリゴン・ピンニング方法を提供することによって、従来技術の上記の問題および不足な所を克服する。
米国特許出願第10/694466号
米国特許出願第10/694465号
米国特許出願第10/694339号
米国特許出願第10/694299号

発明が解決しようとする課題

0017

従来技術の問題および不十分な所を念頭において、本発明の目的は、OPC計算に使用される独自のアルゴリズムを使用して、ROI内に位置付けされた(locate)ポリゴンの新しい頂点を作成し、これを縮約する(collaps)ことによってそのような頂点をROIにピンニングする、改善されたポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

0018

本発明のもう1つの目的は、正確に、効率的に、簡単に、かつコスト効率のよい形で、関心領域(ROI)内のポリゴンをコンボリューションするポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

0019

本発明のもう1つの目的は、セクタに基づくOPC計算でのデータ構造の数および数値オーバーヘッドを減らすポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

0020

本発明のもう1つの目的は、ROI内のポリゴンをコンボリューションする速度を増やすことによって計算時間を節約するポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

0021

本発明のもう1つの目的は、OPC計算のポリゴン・コンボリューション計算を実行するのに必要なメモリの量を減らすポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

0022

本発明のもう1つの目的は、ROI内に位置付けられるポリゴンを表す頂点を有する多数のより小さなポリゴンの生成を避けるポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

0023

本発明のもう1つの目的は、OPC計算の数値的安定性を改善するポリゴン・ピンニング方法を提供することである。

0024

本発明の他の目的および長所は、部分的には明白であり、部分的には本明細書から明白になる。

課題を解決するための手段

0025

業者には明らかな上記その他の目的は、第1の態様でモデルに基づく光学的近接効果補正を実施する方法を対象とする本発明で達成される。この方法には、境界と共に関心領域(ROI)を有するマスク行列(mask matrix)を設けることが含まれる。複数の関心点(point of interest)が、マスク行列内に位置付けられ、次に、第1の単一ループ有限幾何形状(finitegeometrical shape)が、位置付けられた複数の関心点を表す複数の頂点を有するように決定される。この第1の単一ループ有限幾何形状を、ROI上に縮約(collapse)して、光学的近接効果を補正する。それを行う際に、第2の縮約された単一ループ有限幾何形状を、ROIの外部にある第1の単一ループ有限幾何形状の頂点をROIの境界にピンニングすることによって、ROI上で形成する。

0026

この態様によれば、第1および第2の単一ループ有限幾何形状を、同一のまたは異なる有限幾何形状を有するものとすることができ、同一のまたは異なる数の頂点を有するものとすることができる。第1の単一ループ有限幾何形状は、複数の関心点とROIの間の相関に基づいて計算されることが好ましい。

0027

計算された第1の単一ループ有限幾何形状の縮約のステップにおいて、そのようなループの第1および第2の隣接する頂点を位置付け、次に、これらの頂点の位置を、ROIに関して行列内で判定する。それを行う際に、この第1および第2の頂点の位置がROI内である場合に、そのような頂点の第1頂点を、ROI内の第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当て、その後、この処理を、第1の単一ループ有限幾何形状の残りのすべての頂点について繰り返す。

0028

その代わりに、第1頂点がROI内にあり、第2頂点がROIの外にある場合に、第2頂点を、ROIの境界との交差(intersection)に最も近い点にピンニングする。第1頂点を、次に前記ROI内の前記第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当て、第2のピンニングされた頂点を、ROI内の第2の単一ループ有限幾何形状の第2頂点に割り当てる。次にこの処理を、第1の単一ループ有限幾何形状の残りのすべての頂点について繰り返す。

0029

その代わりに、第1頂点がROIの外、第2頂点がROI内にある場合に、第1頂点を、ROIの境界との交差に最も近い点にピンニングする。第1のピンニングされた頂点を、ROI内の第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当て、次に、この処理を、第1の単一ループ有限幾何形状の残りのすべての頂点について繰り返す。

0030

第1頂点および第2頂点の位置が、両方ともROIの外にある場合に、第1頂点があるマスク行列の領域を決定し、その後、それがあるマスク行列の領域に基づいてROIの境界に第1頂点をピンニングする。具体的に言うと、第1頂点が、ROIの角(corner)に隣接する領域内にある場合に、第1頂点を、ROIの最も近い角(コーナー)にピンニングする。しかし、第1頂点が、ROIの側方辺(lateraledge)に隣接する領域にある場合に、第1頂点を、ROIの最も近い側方辺にピンニングする。その後、この処理を、第1の単一ループ有限幾何形状の残りのすべての頂点について繰り返す。

0031

第1頂点が、ROIの角または側方辺にピンニングされたならば、第1頂点と第2頂点をつなぐ第1の単一ループ有限幾何形状の側方辺を位置付け、そのような結ぶ辺が2つのピンニングされた点でROIと交差するかどうかを判定する。側方辺が2つのピンニングされた点でROIと交差すると判定される場合に、そのような点のうち第1の点を、第2の単一ループ有限幾何形状の第1頂点に割り当て、そのような点のうち第2の点を、第2の単一ループ有限幾何形状の第2頂点に割り当てる。

0032

その代わりに、側方辺が2つのピンニングされた点でROIと交差しないと判定される場合には、第1頂点および第2頂点が、マスク行列の同一領域内にあるかどうかを判定する。それを行う際に、第1頂点と第2頂点が同一の領域にある場合に、第1の単一ループ有限幾何形状の残りのすべての頂点について、この処理を繰り返す。第1頂点と第2頂点が同一の領域内にないと判定される場合には、第1頂点と第2頂点が、マスク行列の隣接領域にあるかどうかを判定しなければならない。第1頂点と第2頂点が、マスク行列の隣接領域内にある場合には、残りのすべての頂点についてこの処理を繰り返す。しかし、第1頂点と第2頂点が隣接領域内にない場合には、第1頂点と第2頂点がマスク行列の隣接領域内に実際にないかどうかを判定しなければならない。この判定によって、第1頂点と第2頂点がマスク行列の隣接する領域にないのではないという結果がもたらされる場合に、処理は、計算のエラーに起因して停止される。第1頂点と第2頂点が実際にマスク行列の隣接領域にないと判定される場合には、そのような第1頂点と第2頂点を結ぶ側方辺は、ROIの外に存在しなければならない。したがって、追加の頂点を、ROIの境界で、第1頂点と第2頂点を結ぶ側方辺に関してそのROIの近い角に追加する。

0033

第2の態様で、本発明は、境界と共に関心領域(ROI)を有するマスク行列を設けることと、マスク行列内で複数の関心点を位置付けることによってモデルに基づく光学的近接効果補正を実行する方法を対象とする。位置付けられた複数の関心点を表す複数の頂点を有する第1の単一ループ・ポリゴンを、計算し、複数の頂点のうちの選択された頂点を、ROIの境界にピンニングして、ROI上の第2の単一ループ・ポリゴンを形成する。複数の頂点のうちのこれらの選択された頂点を、上述したように、ROIに関する空間的関係に基づいて、ROIにピンニングする。次に、光学的近接効果を、この第2の単一ループ・ポリゴンを使用して補正する。

0034

この態様では、位置付けられた複数の関心点が、マスク行列内のポリゴンのグループを表し、第1の単一ループ・ポリゴンの複数の頂点が、ポリゴンのグループのすべての頂点を表す。本発明の第2の態様のピンニング・ステップを、第1の単一ループ・ポリゴンのすべての頂点について繰り返し、第2の単一ループ・ポリゴンが、ROIの境界およびその内部に縮約されるようにする。

0035

第3の態様で、本発明は、モデルに基づく光学的近接効果補正を実行する方法ステップを実行するためにマシンによって実行可能な命令プログラムを確実に実施する、マシンによって可読のプログラム記憶装置を対象とする。この方法ステップには、境界と共にROIを有するマスク行列を設けることと、マスク行列内の複数の関心点を位置付けることが含まれる。位置付けられた複数の関心点を表す複数の頂点を有する第1の単一ループ有限幾何形状を決定し、第1の単一ループ有限幾何形状を、ROI上で縮約して、光学的近接効果を補正する。

0036

本発明の特徴は、新規であると考えられ、本発明の特性を表す要素は、請求項に具体的に示されている。図面は、例示のみのものであり、原寸通りに描かれてはいない。しかし、本発明自体は、編成および動作の方法の両方に関して、添付図面と共に以下の詳細な説明を参照することによって最もよく理解することができる。

発明を実施するための最良の形態

0037

本発明の実施形態の説明において、図面の図1から図10を参照するが、図面では、同じ符号が同じ要素(feature)を指す。

0038

本発明は、モデルに基づくシミュレーションによる関心領域(ROI)を有する行列内の有限幾何形状を当初に位置付ける、モデルに基づく光学的近接効果補正を対象とする。前述のモデルに基づく光学的近接効果補正(OPC)は、フォトレジストを被覆されたウェハ上への正確な投射のために、所望の回路パターンを有するフォトマスク上の任意のひずみに対して、最終的な補正のために光リソグラフィで使用される。

0039

本発明が、すべての有限幾何形状と共に使用するのに適することを理解されたい。好ましい実施形態では、有限幾何形状が、ポリゴンである。設計におけるポリゴンは、通常は、頂点および対応するシーケンス(sequence)の組によって定義され、たとえば、規約(convention)によって、順方向に進む辺(forward movingedge)の左側を、必ずポリゴンの内側とすることができる。本発明によれば、ポリゴンは、規則的または不規則、凸または凹、あるいはこの組合せとすることができる。さらに、ポリゴンに、三角形四辺形(正方形、長方形平行四辺形)、5角形、6角形、7角形、8角形、9角形、10角形など含む任意の形状を含めることができる。

0040

本発明は、モデルに基づくOPCで使用される改善されたアルゴリズムおよびポリゴン・ピンニング方法を提供する。当初に、モデルに基づくシミュレーションには、ポリゴンまたはポリゴンのグループの頂点を表すものなど、有限形状を表す複数の関心点を位置付けることが含まれる。これらの点は、関心領域を含むモデルに基づくマスク行列内にあるものとすることができる。

0041

これらの位置付けられたポリゴンのコンボリューション寄与を合計するために、本発明の効率的なポリゴン・ピンニング方法およびアルゴリズムでは、行列内の複数の位置付けられた関心点を表す頂点を有する単一の閉ループ・ポリゴンが、そのような位置付けられた点が行列内の単一ポリゴンまたはポリゴンのグループのどちらを表していても、計算される。位置付けられた点が、行列内のポリゴンを表す場合に、本発明の計算された閉ループ・ポリゴンは、そのようなポリゴンのすべてを組み合わせたものよりかなり大きい。

0042

本発明によれば、計算された単一の閉ループ・ポリゴンが、ROIの境界またはROI内あるいはその両方に縮約(collapse)され、第2の(すなわち縮約された)単一閉ループ・ポリゴンが形成され、この第2の単一閉ループ・ポリゴンは、行列内の元の位置付けられた関心点(頂点)を表す頂点を有する。この縮約されたポリゴンは、ROIの外にある位置付けられた関心点をROIの境界およびROI内にピンニングすることによってROIに縮約され、縮約されたポリゴンのすべての頂点が、ROIの境界およびROI内に存在するようになる。この縮約されたポリゴンが、フォトマスク上の任意のひずみの最終的な補正のために、位置付けられた関心点のコンボリューション寄与の後続の合計に使用される。

0043

図面を参照すると、本発明のこの単一ループ・ポリゴンおよび処理フローは、図4および5に示された流れ図の以下の説明によってよりよく理解されるが、この図で、丸の中の文字は、流れ図の他方の部分との接続を示す。

0044

ステップ1000 開始。処理を開始する。

0045

ステップ1005 新ポリゴンS、頂点j=1。本発明の新しい縮約された単一ループ・ポリゴン「S」は、j=1の頂点を有する。

0046

ステップ1010 旧ポリゴンP、頂点k=1。行列内の元の計算されたポリゴン「P」は、k=1の頂点を有する。

0047

ステップ1015 K=Nvertex(N頂点)か。ポリゴン「P」の最後の頂点すなわち点に達したか。そうである場合には、ステップ1020に進み、処理を終了する。そうでない場合には、ステップ1013に進み、処理を継続する。

0048

ステップ1020 終了。処理を終了する。

0049

ステップ1013ポリゴン「P」の2つの隣接する頂点すなわち点、言いかえれば、頂点PkおよびPk+1を位置付ける。ステップ1025に継続する。

0050

ステップ1025 PkおよびPk+1はROI内にあるか。ポリゴン「P」の2つの隣接する頂点PkおよびPk+1の両方がROIにあるか。そうである場合には、ステップ1030に進む。そうでない場合には、ステップ1040に進む。

0051

ステップ1030 Sj=Pk。PkをSjに割り当てる。ステップ1035に継続する。

0052

ステップ1035 j=j+1。ポリゴンPの次の頂点に進む。ステップ2050に継続する。

0053

ステップ1040 PkがROI内、Pk+1がROI外か。ポリゴン「P」の頂点PkがROI内にあり、ポリゴン「P」の頂点Pk+1がROIの外になるか。そうである場合にはステップ1045に進む。そうでない場合にはステップ1055に進む。

0054

ステップ1045 Pk+1を、ROIの境界との最も近い交差点P’k+1にピンニングする。ステップ1050に継続する。

0055

ステップ1050 Sj=Pk、Sj+1=P’k+1、j=j+2。ステップ2050に継続する。

0056

ステップ1055 PkがROI外、Pk+1がROI内か。ポリゴン「P」の頂点PkがROIの外であり、ポリゴン「P」の頂点Pk+1がROIの中か。そうである場合にはステップ1060に進む。そうでない場合にはステップ1070に進む。

0057

ステップ1060 Pkを、ROI境界との最も近い交差点P’kに「ピンニング(Pin)」する。ステップ1065に継続する。

0058

ステップ1065 Sj=Pk’、j=j+1。P’kをSjに割り当て、次に、ステップ2050に継続することによってポリゴン「P」の次の頂点に進む。

0059

ステップ1070 PkおよびPk+1の両方がROIの外か。元のポリゴン「P」の頂点PkおよびPk+1の両方が、ROIの外にあるか。そうである場合にはステップ1075に進む。そうでない場合にはステップ1095に進む。

0060

ステップ1075 Pkは領域[1、3、5、7]内にあるか。元のポリゴン「P」の頂点Pkが、行列の領域1、3、5、または7の中にあるか。そうである場合にはステップ1080に進む。そうでない場合にはステップ1085に進む。

0061

ステップ1080 PkをROIの最も近い角にCorner_pinし、Sj=角、j=j+1。Pkは、行列の領域1、3、5、または7のいずれかにあり、したがって、Pkを、ROIの最も近い角にピンニングする(図10参照)。ステップ2005に継続する。

0062

ステップ1085 Pkは領域[2、4、6、8]内にあるか。元のポリゴン「P」の頂点Pkが、行列の領域2、4、6、または8の中にあるか。そうである場合にはステップ1090に進む。そうでない場合にはステップ1095に進む。

0063

ステップ1090 PkをROIの最も近い辺にOrtho_pinし、Sj=交差、j=j+1。Pkは、行列の領域2、4、6、または8のいずれかにあり、したがって、Pkを、境界辺に直交する方向で最も近いROI境界にピンニングする(図10参照)。ステップ2005に継続する。

0064

ステップ1095エラー。計算にエラーがある。ステップ2000に進み、処理を終了する。

0065

ステップ2000 終了。処理を終了する。

0066

ステップ2005 PkおよびPk+1は、2つの点Q1およびQ2でROIと交差するか。頂点PkおよびPk+1を結ぶポリゴンPの稜線(lateral edge;側方辺)が、2つの点すなわちQ1およびQ2でROIと交差するか(図7参照。図7では、頂点P8およびP9に関するポリゴンPの稜線203が、2つの点Q1およびQ2でROI(0)と交差する)。そうである場合にはステップ2010に進む。そうでない場合にはステップ2015に進む。

0067

ステップ2010 Sj=Q1、Sj+1=Q2、j=j+2。Q1をSjに割り当て、Q2をSj+1に割り当て、Sの頂点インデックスを2増分する。ステップ2050に進む。

0068

ステップ2015 PkとPk+1が同一領域にあるか。頂点PkおよびPk+1が、マスク行列の同一領域にあるか。そうである場合にはステップ2050に進む。そうでない場合にはステップ2020に進む。

0069

ステップ2020 PkとPk+1が直接に隣接するか。頂点PkおよびPk+1が、マスク行列の同一領域内にない場合に、互いに少なくとも1つの辺を共用する(ROI辺を除く)、行列の直接隣接する領域内にあるか。そうである場合にはステップ2050に進む。そうでない場合にはステップ2025に進む。

0070

ステップ2025 PkとPk+1が直接に隣接「しない」か。頂点PkおよびPk+1が、マスク行列の直接に隣接する領域内に「ない」か。そうである場合にはステップ2040に進む。そうでない場合にはステップ2030に進む。

0071

ステップ2030エラー。計算にエラーがある。ステップ2035に進み、処理を終了する。

0072

ステップ2035 終了。処理を終了する。

0073

ステップ2040 Add_corner(Pk、Pk+1)。頂点PkおよびPk+1のセクタ交差が、ROIの外にある(図10のセクタ・セグメント[3、4]、[7、8]、[8、9]を参照)場合に、ROIの角で頂点を追加し、j=j+1。ステップ2050に継続する。

0074

ステップ2050 k=k+1。ポリゴン「P」の次の頂点に進む。ステップ1015に継続する。

0075

好ましい実施形態では、本発明の単一ループ・ポリゴンおよび上記の処理フローを、本発明の下記の擬似コード(pseudo-code)・ピンニング・アルゴリズムによって最もよく表すことができる。
For k=1 to Num_vertex-1
If Pkが内およびPk+1が内
Sj=Pk, j=j+1
Else If Pkが内およびPk+1が外
Pk+1を最も近い交差Pk+1'にピンニングする
Sj=Pk,
Sj+1=交差, j=j+2
Else If Pkが外およびPk+1が内
Pkを最も近い交差Pk'にピンニングする
Sj=Pk', j=j+1
Else ifが外およびPk+1が外
If Pkが領域[1,3,5,7]内
Sj=corner_pin (Pk), j=j+1
Else if Pkが領域[2,4,6,8]内
Sj=ortho_pin (Pk), j=j+1
If Pk, Pk+1が2点Q1,Q2でROIと交差する
Sj=Q1,
Sj+1=Q2, j=j+2
Else if PkおよびPk+1が同一領域内
動作なし
Else if PkおよびPk+1が直接に隣接
動作なし
Else if PkおよびPk+1が直接に隣接する領域にない
Sj=add_corner (Pk,Pk+1), j=j+1
Elseエラー
Else
エラー
End
END

0076

本発明の長所は、このプロセス・フローおよびピンニング・アルゴリズムによって、同時に複数の点に対する任意の角度のセクタから大きい単一ループ・ポリゴンを計算できるようになることである。このポリゴンは、縮約されたポリゴンのコンボリューション寄与の後続の合計のために、その頂点をピンニングすることによってROIに縮約され、縮約されたポリゴンは、元の位置付けられた関心点すなわち、マスク行列内の位置付けられた有限幾何形状の頂点を表す。

0077

図6から9を参照すると、この処理フローおよびピンニング・アルゴリズムが、所定の数の領域または分割(division)を有するマスク行列50内の、参照符号P1からP16のさまざまな点のさまざまな90°セクタについて示されている。たとえば、図6からわかるように、マスク空間またはマスク行列50は、領域(0)から領域(8)までの9つの領域に分割される。しかし、本発明が、マスクの9つの領域への分割に制限されず、所望のフォトマスク上のひずみの最終的な補正に必要な任意の個数のマスク分割と共に使用できることを諒解されたい。さらに、マスク分割が、四辺形として示されているが、マスクを、当技術分野で既知であり、使用されているように、任意の有限幾何分割に分割できることも諒解されたい。

0078

図7からわかるように、領域(0)から領域(8)を有するマスク空間が、破線の図を介して示されている。本発明のモデルに基づくOPC技法の対象区域は、符号100によって示される領域(0)であり、この領域を、関心領域「ROI」と称する。当初に、ポリゴンなどの少なくとも1つの有限幾何形状またはその代わりに複数の有限幾何形状(ポリゴン)を、マスク行列50内に位置付けられる。それを行う際に、複数の関心点、たとえばP1からP16が位置付けられ、これによって、これらの点が、すべての位置付けられた有限幾何形状のすべての頂点を表す。図7からわかるように、これらの点の一部が、ROI100内にあり(たとえば、P2、P6、およびP7)、他の点は、ROIの外にある(たとえば、P1、P3、P4、P5、およびP8からP16)。ROIの外にある点は、マスク行列50のさまざまな他の領域内にある。たとえば、図7からわかるように、点P15およびP16は、領域1内にあり、点P1およびP3は、領域2内にある。

0079

マスク行列内の複数の点P1からP16を使用して、任意の有限幾何形状を有する大きい単一ループ・ポリゴン「P」200が、本発明のピンニング・アルゴリズムを使用して計算される。それを行う際に、ポリゴン「P」200の有限幾何形状は、複数の位置付けられた関心点すなわちP1からP16を表す複数の頂点を有し、これによって、ポリゴン「P」200の各頂点が、そのような点の少なくとも1つを表す。マスク行列の、関心点を有しない領域は、ポリゴンのコンボリューションに寄与しない。たとえば、図7からわかるように、領域(7)および(8)は、その中に点を有しておらず、したがって、ポリゴン200は、この領域に拡張されず、領域(7)および(8)からの後続の寄与がなくなる。

0080

大きい単一ループ・ポリゴン「P」200を計算し、形成したならば、図8および9に示されているように、これをROI100の境界上で縮約する。ポリゴン「P」200を縮約する際に、ポリゴン「P」200を、ROIの表面に、またはROI(0)100の境界上およびその中にコンボリューションを行い、新しいポリゴン「S」300を形成する。この縮約されたポリゴン「S」300は、ROI100の境界またはその中あるいはその両方に沿って形成され、元のポリゴン「P」200と同一の有限幾何形状を有する場合とそうでない場合がある。さらに、元のポリゴン「P」200および縮約されたポリゴン「S」300は、頂点の数が同一の場合と異なる場合がある。たとえば、図8および9に示されているように、ポリゴン「S」300は、頂点1’から8’、8”、および9’から16’(17個の頂点)を有するものとして図示され、これらの頂点は、ポリゴン「P」200の頂点P1からP16(16個の頂点)を表す。それを行う際に、前にROIの外にあったすべての頂点が、ROIの境界上に縮約され、前にROI内にあったすべての頂点は、変更されない。

0081

ポリゴン「S」300は、ROI100の外にあるすべての位置付けられた点をROI(0)の境界およびその中にピンニングすることによって縮約される。それを行う際に、本発明の重要な特徴は、元々はROI100の外にあった点が、新しいポリゴン「S」300内で一緒マージされるかオーバーラップすると同時に、本発明の閉じた単一ループ・ポリゴン構造体が維持されることである。

0082

しかし、本発明の理解を簡単にするために、元々ROI(0)100内にあったP2、P6、およびP7を除くすべての点が、新しいポリゴン「S」300内でROI境界にピンニングされ、単に、縮約されたポリゴン「S」300の単一の閉ループ構造体を示すために、図8および9で別々の点として図示されている。元のROI外の任意の点のピンニングとポリゴン「S」300の単一閉ループ構造体が、本発明に必須である。というのは、これによって、大きい閉ループ・ポリゴン200をROI内のより小さいポリゴンに分割する必要がなくなり、したがって、大きい閉ループ・ポリゴン200内に含まれる階層およびデータが有利に保存されるからである。これによって、つまり処理オーバーヘッドが減ることによって数値的安定性が大幅に高まる。

0083

計算されたポリゴン「P」のすべての頂点をROIの境界およびその中にピンニングしたならば、縮約された閉ループ単一ループ・ポリゴン「S」300が形成される。それを行う際に、縮約されたポリゴンで、元のポリゴン「P」200の頂点の数が保存されない場合がある、すなわち、頂点P1からP16が維持されない。新しい縮約されたポリゴン「S」300は、元の大きいポリゴン「P」200の頂点の数「P#」と比較して、より多数の頂点「P#’」を有する場合があり、あるいはその代わりにより少数の頂点を有する場合がある。すなわち、本発明の上の擬似コードに関して、元の計算された大きい単一ループ・ポリゴン「P」は、頂点Pkを有し、ここで、k=1、2、3、...Nvertex(N頂点)であり、縮約された単一ループ・ポリゴン「S」は、頂点Skを有し、ここで、k=1、2、3、...N’vertexであり、PkおよびSkは、同一または異なるものとすることができる。図8および9を参照すると、縮約されたポリゴン「S」300は、元の大きいポリゴン「P」200より多数の頂点を有する。具体的に言うと、ポリゴン「P」200の頂点P8が、2つの異なる位置8’および8”でROI境界にピンニングされている。これは、コンボリューションに関して、PkのROI内にある部分が変更されないままになることを保証するのに必須である。

0084

カーネル(kernel)を用いる縮約されたポリゴン「S」300のコンボリューションを実行して、所望の結果を得ることができる。これは、ROI(0)内またはその境界上のものだけの各90°セクタからの寄与を合計することによって達成することができる。ROI(0)100の外にある点は、ポリゴンにコンボリューション寄与を追加しない。

0085

図10を参照すると、本発明の処理フローおよびピンニング・アルゴリズムが、マスク行列50内のさまざまな点P1からP8の45°セクタについて示されている。再び、マスク行列50は、領域(0)から(8)を有し、領域(0)が、関心領域(ROI)である。図からわかるように、関心点P1からP9のすべてが、マスク行列50内に配置されている。大きい単一ループ・ポリゴン500が、本発明に従って計算されて、そのような位置付けられた関心点P1からP9のすべてを表す。それを行う際に、この単一ループ・ポリゴン500の頂点が、関心点P1からP9を表し、これによって、そのような頂点の選択された1つ、頂点P3、P4、およびP8などが、45°セクタにある。各45°セクタに関して、そのセクタのROI(0)との交差が、ROI(0)の外にあると判定される場合に、頂点が、ROIの角に追加される。

0086

長所は、OPCに関するこの方法およびアルゴリズムによって、特にポリゴンの稜線からそのポリゴンの次の稜線へ、辺ごとにポリゴンが分析されることである。これは、45°セクタを有するポリゴンに特に有用である。本質的な特徴は、45°ラインによって、頂点のピンニングによってROIの境界およびその中に大きいポリゴン500が縮約された後でも傾斜(slope)が維持されると同時に、本発明の単一ループ・ポリゴン構造体が維持されることである。ピンニングされた頂点は、図10では、ROI(0)の境界に沿った円として示されている。45°セクタに関する本発明のもう1つの長所は、スキューされたテーブルの必要がなくなることである。

0087

本発明のすべての態様で、OPCで使用されるこのピンニング方法およびアルゴリズムによって、カーネルを空間的に切り捨てる必要があるのではなく、マスクを(2×ROI)2のサイズの正方形に切り捨てる、米国特許出願第10/694466号で開示された三角形コンボリューションの使用も容易になることである。すなわち、本発明のテーブル・メモリ・サイズを、45°セクタについても(2×ROI)2以内に減らすことができる(スキューされたテーブルをなくすことによる利益)。

0088

前述の説明に鑑みて、本発明は、従来のカーネル切捨手法(kerneltruncation approach)に対して余分な複雑さを導入しない。本発明のピンニング・アルゴリズムは、複数の点のコンボリューションをROI内のポリゴンの単一の検索で実行できるようにするアルゴリズムを提供することによるコンボリューション処理の高速化という長所を提供する。本発明の重要な特徴は、ゼロ(0)幅のセグメントを有することができる新しい縮約されたポリゴン「S」が形成されると同時に、単一閉ループ・ポリゴンが維持されることである。すなわち、上で述べたように、ROI内のオーバーラップする任意の辺が、本発明の縮約された単一閉ループ・ポリゴンの完成に基づいてセクタのコンボリューションを打ち消される。さらに、本発明の方法およびアルゴリズムは、追加の頂点(8”)が、縮約されたポリゴン「S」の結果としてROIに追加された後であっても、元の計算されたポリゴン「P」の極性が維持されるという長所を有する。

0089

さらに、本発明では、有利なことに、部分的にROI内にあり、位置付けられたポリゴンを表す複数のより小さいポリゴン(従来のクロッピング・モデルに基づくOPC技法では一般的である)の必要がなく、これが作成されない。本発明によれば、当初に位置付けられた関心点のすべてが、ピンニングされて、ROI(0)の境界上またはその中に存在するようになる。それを行う際に、本発明は、かなりの量の処理時間および計算時間を節約すると同時に、従来のOPC技法に関連する処理ステップ、トポロジ的オーバーヘッド、および数値的不安定性を大幅に減らす、効率的なOPC計算を提供する。本発明のOPC技法およびアルゴリズムに必要なメモリの量も、大幅に減る。というのは、本発明で、テーブル・ルックアップを展開する(expand)ためのより小さいポリゴン(より大きいポリゴンを分割することから導出される)のグループの階層に関する記帳(book-keeping)を維持するという時間がかかり単調で退屈な作業の必要がなくなり、スキューされたテーブルまたはテーブル・ルックアップ中の座標変換の必要がなくなり、テーブル・ルックアップ内の継続規約(continuationconvention)の必要がなくなるからである。

0090

この方法は、マシンによって読取可能であり、方法ステップのそれぞれを実行するためにマシンによって実行可能な命令のプログラムを確実に実施するプログラム記憶装置にストアされたコンピュータ・プログラム記録媒体を介して実施することができる。本発明のプログラム記憶装置は、光学特性磁気特性、または電子回路あるいはこれらの組合せを使用して本発明の方法ステップを実行するマシンの構成要素として考案し、作り、使用することができる。プログラム記憶装置には、磁気ディスケット、磁気テープ光ディスク読取専用メモリ(ROM)、フレキシブルディスク半導体チップ、および類似物が含まれるが、これに制限はされない。既知のソース・コード内のコンピュータ可読プログラム・コード手段を使用して、上で説明した方法をコンピュータでの使用のために変換することができる。

0091

本発明を、特定の好ましい実施形態と共に詳細に説明したが、多数の代替形態修正形態、および変形形態が、前述の説明に鑑みて当業者に明白であることは明らかである。したがって、添付請求項は、本発明の真の範囲および趣旨に含まれる、そのような代替形態、修正形態、および変形形態のすべてを含むことが企図されている。

図面の簡単な説明

0092

セクタのコンボリューションをテーブルにストアされた基本画像として事前に計算できるようにするために、ポリゴンを90°角度のセクタの集合に分解するセクタに基づくOPCエンジンを示す、従来技術の概略図である。
セクタのコンボリューションをテーブルにストアされた基本画像として事前に計算できるようにするために、ポリゴンを45°角度のセクタの集合に分解するセクタに基づくOPCエンジンを示す、もう1つの従来技術の概略図である。
テーブル・ルック・アップ区域を、あるx0値を含むように関心領域に類似する形でスキューしなければならないことを示す。図2の従来技術を示す概略図である。
本発明を実施する際に使用される好ましいステップを示す流れ図である。
本発明を実施する際に使用される好ましいステップを示す流れ図である。
セクタに基づくOPCについて、図3に示された処理フローで使用される、関心領域を含む複数の領域を有するマスク行列のモデルを示す、本発明の概略図である。
関心点を位置付け、図6の行列内の位置付けられた関心点を表す複数の頂点を有する90°セクタの大きい単一ループ・ポリゴンを計算するステップを示す、本発明の概略図である。
ROI内およびその境界への図7の大きい単一ループ・ポリゴンの縮約のステップを示す、本発明の概略図である。
ROI内およびその境界にある図8の新しい縮約された単一ループ・ポリゴンを示す、本発明の概略図である。
関心点を位置付け、図6の行列内で位置付けられた関心点を表す複数の頂点を有する45°セクタの大きい単一ループ・ポリゴンを計算するステップを示す、本発明の概略図である。

符号の説明

0093

10 関心領域、ROI
10’スキューされたROI
15拡張されたROI
20輪郭線
30 点「X0」
30’ 点「X0*」
50マスク行列
100 ROI
200単一ループ・ポリゴン「P」
203稜線(側方辺)
300 新しいポリゴン「S」
500 単一ループ・ポリゴン

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