JP2016018114A - Generation method of storage data, generation program of storage data, and generation device of storage data - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、保存データの生成方法、保存データの生成プログラム、及び、保存データ生成装置に関する。 The present invention relates to a storage data generation method, a storage data generation program, and a storage data generation apparatus.
近年、半導体装置の微細化に伴い、半導体装置の製造工程で扱う製造データの量が飛躍的に増加している。例えば、６５ｎｍ（nanometre：ｎｍ）テクノロジーのある製造データの総容量は、１００ＧＢ（GigaByte：ＧＢ）になる。この場合、例えば、年間数十〜数百ＴＢ（TeraByte：ＴＢ）以上の容量が必要になる。これにより、製造データを保存するための設備投資（ストレージデバイスの増強等）が定期的に行われており、コストが発生している。 In recent years, with the miniaturization of semiconductor devices, the amount of manufacturing data handled in the manufacturing process of semiconductor devices has increased dramatically. For example, the total capacity of manufacturing data with 65 nm (nanometre: nm) technology is 100 GB (GigaByte: GB). In this case, for example, a capacity of several tens to several hundreds of TB (TeraByte: TB) per year is required. As a result, capital investment (storage device enhancement, etc.) for storing manufacturing data is regularly made, and costs are incurred.
保存するデータの容量を抑えるために、半導体装置の設計工程で生成される設計データを機能ブロックごとに階層化して保存する。設計データの保存については、例えば、特許文献１〜３に記載される。 In order to reduce the amount of data to be stored, design data generated in the design process of the semiconductor device is stored hierarchically for each functional block. About preservation | save of design data, it describes in patent documents 1-3, for example.
しかし、設計データから生成される描画データ（レチクル描画データ、ＥＢ（Electron Beam：ＥＢ）直描（直接描画）データ等）は、フラットデータに変換される。したがって、描画データを階層化して保存することは困難であり、保存するデータ容量を抑えることが困難であった。 However, drawing data (reticle drawing data, EB (Electron Beam: EB) direct drawing (direct drawing) data, etc.) generated from the design data is converted into flat data. Therefore, it is difficult to store drawing data in a hierarchy, and it is difficult to reduce the data capacity to be stored.
１つの側面は、本発明は、重複した描画データの保存を抑止し、描画データを効率的に保存する、保存データの生成方法、保存データの生成プログラム、及び、保存データ生成装置を提供する。 In one aspect, the present invention provides a storage data generation method, a storage data generation program, and a storage data generation apparatus that suppress storage of duplicate drawing data and efficiently store drawing data.
第１の側面は、処理部は、機能ブロックごとの光近接効果補正後の描画データから、前記機能ブロックの外縁領域を除外した第１の内側データを取得する取得工程と、前記機能ブロックの光近接効果補正の処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する判定工程と、比較すると判定した場合、前記第１の内側データと前記第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、前記第１の内側データを前記記憶部に保存する保存工程と、を有する。 In the first aspect, the processing unit obtains first inner data excluding the outer edge region of the functional block from the drawing data after the optical proximity effect correction for each functional block, and the light of the functional block When it is determined that the first inner data is compared with the second inner data stored in the storage unit based on the processing condition of the proximity effect correction, the first inner data is determined to be compared. A storing step of comparing patterns of the inner data and the second inner data and storing the first inner data in the storage unit according to the comparison result.
第１の側面によれば、重複した描画データの保存を抑止し、描画データを効率的に保存する。 According to the first aspect, storage of duplicate drawing data is suppressed, and drawing data is efficiently stored.
以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the technical scope of the present invention is not limited to these embodiments, but extends to the matters described in the claims and equivalents thereof.
［保存データ生成装置の構成］
図１は、本実施の形態例における保存データ生成装置のハードウェア構成を説明する図である。保存データ生成装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：ＣＰＵ）１０１、メモリ１０２、通信インタフェース部１０３、表示部１０５、入力部１０６、外部インタフェース部１０７を有する。各部は、バス１０４を介して相互に接続する。
[Configuration of saved data generator]
FIG. 1 is a diagram for explaining a hardware configuration of a saved data generation apparatus according to the present embodiment. The saved
メモリ１０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory：ＲＡＭ）２０１、不揮発性メモリ２０２を有する。不揮発性メモリ２０２は、ＨＤＤ（Hard disk drive：ＨＤＤ）、不揮発性半導体メモリ等で構成される。表示部１０５は、例えば、ディスプレイ等の表示画面を示し、入力部１０６は、例えば、キーボードやマウス等を示す。外部インタフェース部１０７は、例えば、外部のストレージサーバ３２０と接続する。
The
ＣＰＵ１０１は、バス１０４を介してメモリ１０２等と接続すると共に、保存データ生成装置１０全体の制御を行う。通信インタフェース部１０３は、ネットワーク５０を介して、外部の通信機器と接続する。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ１０１が処理を行うデータ等を記憶する。不揮発性メモリ２０２は、ＣＰＵ１０１が実行するＯＳ（Operating System：ＯＳ）のプログラムを格納する領域（図示せず）、保存データ生成プログラムを格納する領域２１０、図形及びＯＰＣ（Optical Proximity Correction：ＯＰＣ）プログラムを格納する領域２１４を備える。
The
ストレージサーバ３２０は、データ格納領域３１０を有するストレージデバイス３００を備える。ストレージデバイス３００は、例えば、ＨＤＤである。データ格納領域３１０は、設計工程で生成されるレイアウトデータや保存データを格納する。レイアウトデータとは、半導体装置を構成する各セルパターンの配置データを示す。保存データの詳細は、後述する。
The
図形及びＯＰＣプログラム領域２１４に記憶された図形及びＯＰＣプログラム（以下、図形ＯＰＣ及びプログラム２１４と称する）は、ＣＰＵ１０１の実行によって、本実施の形態例における図形処理と、ＯＰＣ処理とを実現する。図形処理、及び、ＯＰＣ処理については、図３にしたがって後述する。
The graphic and OPC program (hereinafter referred to as graphic OPC and program 214) stored in the graphic and
また、保存データ生成プログラム領域２１０に記憶された保存データ生成プログラム（以下、保存データ生成プログラム２１０と称する）は、ＣＰＵ１０１の実行によって、本実施の形態例における保存データの生成処理を実現する。保存データ生成処理は、描画データに基づいて保存データを生成し、ストレージデバイス３００のデータ格納領域３１０に記憶する。本実施の形態例における描画データは、例えば、ＯＰＣ処理後のレチクル描画データや、ＥＢ（Electron Beam：ＥＢ）直描（直接描画）データ等である。
A saved data generation program stored in the saved data generation program area 210 (hereinafter referred to as a saved data generation program 210) implements saved data generation processing in the present embodiment by execution of the
［保存データ生成装置のソフトウェアモジュール構成］
図２は、図１に示した保存データ生成プログラム２１０のソフトウェアモジュール構成図である。保存データ生成プログラム２１０は、図２に示すように、機能ブロック抜き取りモジュール２１１、パターン一致予測モジュール２１２、及び、パターン検索モジュール２１３を有する。機能ブロック対応テーブルＴ１、及び、パターン検索判断基準テーブルＰ１は、メモリ１０２に格納されている。
[Software module configuration of saved data generation device]
FIG. 2 is a software module configuration diagram of the saved
機能ブロック対応テーブルＴ１は、製品ごとに、描画データが有する機能ブロックと保存データとの対応情報や機能ブロックの情報等を有するテーブルである。機能ブロックとは、半導体装置を構成するセルパターンの集合であって、機能単位のセルパターンを示す。機能ブロック対応テーブルＴ１の詳細については、図６にしたがって後述する。また、パターン検索判断基準テーブルＰ１については、図１７にしたがって後述する。 The functional block correspondence table T1 is a table having correspondence information between functional blocks of drawing data and stored data, functional block information, and the like for each product. A functional block is a set of cell patterns constituting a semiconductor device and indicates a cell pattern of a functional unit. Details of the functional block correspondence table T1 will be described later with reference to FIG. The pattern search determination reference table P1 will be described later with reference to FIG.
機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、描画データから、機能ブロックの領域を識別する。そして、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックごとに、機能ブロックの外縁領域を除外した内側データと、外縁領域の外側データとを取得する。内側データ及び外側データの詳細、及び、機能ブロック抜き取りモジュール２１１の処理の詳細については、図１２〜図１５にしたがって後述する。
The functional
パターン一致予測モジュール２１２は、パターン検索判断基準テーブルＰ１に基づいて、取得した内側データのパターンが、既に保存されている内側データのパターンと一致する可能性があるか否かを予測する。具体的に、パターン一致予測モジュール２１２は、機能ブロックのＯＰＣ処理の条件にしたがって、一致する可能性があるか否かを予測する。パターン一致予測モジュール２１２の処理の詳細は、図１６、図１７にしたがって後述する。
The pattern
そして、パターン検索モジュール２１３は、パターン一致予測モジュール２１２が一致する可能性があると予測した場合、取得した内側データのパターンと、データ格納領域３１０に既に保存されている内側データのパターンとを比較する。いずれかの内側データのパターンと同一または類似する場合、パターン検索モジュール２１３は、取得した内側データをデータ格納領域３１０に保存しない。つまり、同一または類似する内側データは、取得した内側データと共通で使用の内側データとして保存される。
If the
一方、いずれの内側データのパターンとも同一ではなく類似もしていない場合、パターン検索モジュール２１３は、取得した内側データをデータ格納領域３１０に保存する。つまり、既にデータ格納領域３１０に保存されている内側データと、取得した内側データとは、個別にデータ格納領域３１０に保存される。パターン検索モジュール２１３の処理の詳細については、図１６にしたがって後述する。
On the other hand, when the pattern of any inner data is not identical or similar, the
［保存データ生成処理の概要］
図３は、本実施の形態例における、図２のモジュール２１１〜２１３による保存データ生成処理の概要を模式的に説明する図である。図３の例では、保存データ生成装置１０が、例えば、２つの製品（製品Ａ、製品Ｂ）の描画データ６０−Ａ、６０−Ｂの保存データを生成する場合を例示する。描画データ６０−Ａは製品Ａの描画データを、描画データ６０−Ｂは製品Ｂの描画データを示す。描画データ６０−Ａ、６０−Ｂは、例えば、ＳＯＣ（System-On-a-Chip：ＳＯＣ）の描画データである。
[Overview of saved data generation processing]
FIG. 3 is a diagram for schematically explaining the outline of the stored data generation processing by the
図１に示した図形ＯＰＣプログラム２１４は、レイアウトデータ６１−Ａ、６１−Ｂを入力として、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂを生成する。レイアウトデータ６１−Ａは製品Ａのレイアウトデータを、レイアウトデータ６１−Ｂは製品Ｂのレイアウトデータを示す。レイアウトデータ６１−Ａ、６１−Ｂは、階層化されたデータである。
The
図形ＯＰＣ処理プログラム２１４は、レイアウトデータ６１−Ａ、６１−Ｂに対して図形処理、及び、ＯＰＣ処理を行うことによって、フラットデータである描画データ６０−Ａ、６０−Ｂを生成する。
The graphic
図形ＯＰＣ処理プログラム２１４は、図形処理として、レイアウトデータ６１−Ａ、６１−Ｂに対し、サイジング処理や回転処理等の処理を行う。また、図形ＯＰＣ処理プログラム２１４は、ＯＰＣ処理として、光近接効果による影響の予測に基づいて、レイアウトデータの通りの現像パターンが得られるように、パターンの形状を補正する。
The graphic
なお、図形ＯＰＣ処理プログラム２１４は、他の製品についても同様にして、レイアウトデータ６１−Ｃ、６１−Ｄを入力として、描画データ（図示せず）を生成する。
The figure
レイアウトデータ６１−Ａ、６１−Ｂのそれぞれは、複数の機能ブロックのパターンを有する。また、双方のレイアウトデータ６１−Ａ、６１−Ｂは、パターンが同一の機能ブロックを有することがある。ただし、ＯＰＣ処理では、パターンが同一であっても、その周辺のパターンやパターンの向き等に応じて、パターンの補正内容が異なる。 Each of the layout data 61-A and 61-B has a plurality of functional block patterns. Further, both layout data 61-A and 61-B may have functional blocks having the same pattern. However, in the OPC process, even if the pattern is the same, the correction content of the pattern differs depending on the surrounding pattern, the pattern direction, and the like.
したがって、レイアウトデータ６１−Ａ、６１−Ｂが、パターンが同一の機能ブロックを有する場合であっても、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂにおける機能ブロックのパターンの形状は、異なってくることがある。この場合、機能ブロックの周辺の機能ブロックが異なることにより、ＯＰＣ処理による、機能ブロックの外縁部分のパターンの補正内容が異なることを示す。ＯＰＣ処理によるパターンの変化については、図７、図８にしたがって後述する。 Therefore, even if the layout data 61-A and 61-B have the same functional block, the shape of the functional block pattern in the drawing data 60-A and 60-B may be different. is there. In this case, it is shown that the correction contents of the pattern of the outer edge portion of the functional block by the OPC process are different because the functional blocks around the functional block are different. The pattern change due to the OPC process will be described later with reference to FIGS.
また、ＯＰＣ処理後の描画データ６０−Ａ、６０−Ｂは、階層化されていないフラットデータであるため、データ容量が大きい。また、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂのパターンの形状は、データ処理を行う環境（ＯＳ、ＯＰＣツール、ツールのバージョン等）に応じて変化する。このため、過去に生成した描画データ６０−Ａ、６０−Ｂと同一のデータを、再度、生成することが困難な場合がある。このため、過去に生成した描画データ６０−Ａ、６０−Ｂを長期間、保持しておく必要が生じ、データを保存するために多くの容量が必要になる。 In addition, the drawing data 60-A and 60-B after the OPC processing are flat data that is not hierarchized, and thus have a large data capacity. Further, the pattern shapes of the drawing data 60-A and 60-B change according to the environment (OS, OPC tool, tool version, etc.) in which data processing is performed. For this reason, it may be difficult to generate again the same data as the drawing data 60-A and 60-B generated in the past. For this reason, it is necessary to hold the drawing data 60-A and 60-B generated in the past for a long period of time, and a large capacity is required to store the data.
したがって、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂが有する各機能ブロックの領域のうち、ＯＰＣ処理の結果、周辺の機能ブロックに応じてパターンが変化する外縁の領域を除外し、内側データを切り出す。つまり、内側データの領域は、ＯＰＣ処理において、周辺の機能ブロックに応じたパターンの変化が生じない領域である。このため、同一のパターンを有する２つの機能ブロックの内側データは、ＯＰＣ処理後でも同一のパターンを有する。また、保存データ生成装置１０は、機能ブロックの外縁の領域を外側データとして切り出す。
Therefore, the saved
そして、保存データ生成装置１０は、パターンが同一の機能ブロックの内側データを、共通で使用するデータとしてデータ格納領域３１０（図１）保存する。保存データ生成装置１０は、外側データについては、機能ブロックごとに個別にデータ格納領域３１０に保存する。保存データは、このようにデータ格納領域３１０に保存された、内側データ及び外側データを示す。
Then, the saved
このように、保存データ生成装置１０は、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂの機能ブロックごとの内側データのうち、他の内側データとパターンが同一の内側データを重複して保存しないことで、データ格納領域３１０に保存する容量を抑える。
As described above, the storage
ただし、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂは画像データであることから、比較処理には時間がかかる。また、ＯＰＣ処理によって、小刻みにパターンが補正されることから、内側データのパターンも複雑な形状を有する。また、膨大な数の内側データと比較する場合、対象の内側データとパターンが同一の内側データを検索する処理には多大な処理時間を要する。 However, since the drawing data 60-A and 60-B are image data, the comparison process takes time. Further, since the pattern is corrected in small steps by the OPC process, the pattern of the inner data also has a complicated shape. Further, when comparing with a vast number of inner data, a process for searching for inner data having the same pattern as the target inner data requires a great deal of processing time.
したがって、保存データ生成装置１０は、ＯＰＣの処理条件に基づいて、対象の内側データを、既に保存されている内側データのいずれかと一致する可能性があるか否かを判定する。そして、一致する可能性がある場合に、保存データ生成装置１０は、内側データのパターンを、既に保存されている内側データのパターンと比較する。
Therefore, the saved
図３において、まず、保存データ生成装置１０の機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、製品Ａ、Ｂの描画データ６０−Ａ、６０−Ｂから、機能ブロックごとに、内側データ及び外側データを切り出す（抜き取る）。
3, first, the functional
図３の例において、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、製品Ａの描画データ６０−Ａから、機能ブロックＡ−１、機能ブロックＡ−２の領域を識別する。そして、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックＡ−１の内側データＡ−１−１、及び、外側データＡ−１−２を取得する。また、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックＡ−２の内側データＡ−２−１、及び、外側データＡ−２−２を取得する。
In the example of FIG. 3, the functional
機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、取得した外側データＡ−１−２、Ａ−２−２を、保存データとして、データ格納領域３１０に格納する。また、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックと、外側データＡ−１−２、Ａ−２−２との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に更新する。
The functional
また、パターン一致予測モジュール２１２は、内側データＡ−１−１、Ａ−２−１を、既に保存されている内側データと一致する可能性があるか否かを判定する。一致する可能性が低いと予測した場合、パターン一致予測モジュール２１２は、内側データＡ−１−１、Ａ−２−１を、保存データとしてデータ格納領域３１０に保存する。また、パターン一致予測モジュール２１２は、機能ブロックと、内側データＡ−１−１、Ａ−２−１との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に更新する。
Further, the pattern
一方、一致する可能性があると判定した場合、パターン検索モジュール２１３は、内側データＡ−１−１、Ａ−２−１を、既に機能ブロック対応テーブルＴ１に登録されている内側データと比較する。内側データＡ−１−１、Ａ−２−１と一致または類似している内側データがある場合、パターン検索モジュール２１３は、内側データＡ−１−１、Ａ−２−１を、保存データとしてデータ格納領域３１０に保存しない。また、パターン一致予測モジュール２１２は、機能ブロックと、一致または類似している内側データとの対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に更新する。
On the other hand, if it is determined that there is a possibility of matching, the
図３の例では、製品Ａの描画データ６０−Ａが、既に保存されており、新たに製品Ｂの描画データ６０−Ｂを保存する場合を例示する。つまり、既に、製品Ａの機能ブロックＡ−１、Ａ−２が、機能ブロック対応テーブルＴ１に登録され、内側データＡ−１−１、Ａ−２−１及び外側データＡ−１−２、Ａ−２−２がデータ格納領域３１０に保存されている場合を示す。
In the example of FIG. 3, the drawing data 60-A of the product A is already stored, and the drawing data 60-B of the product B is newly stored. That is, the function blocks A-1 and A-2 of the product A are already registered in the function block correspondence table T1, and the inner data A-1-1 and A-2-1 and the outer data A-1-2 and A A case where 2-2 is stored in the
同様にして、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックＢ−１の内側データＢ−１−１及び外側データＢ−１−２と、機能ブロックＢ−２の内側データＢ−２−１及び外側データＢ−２−２とを取得する。そして、パターン検索モジュール２１３は、内側データＢ−１−１、Ｂ−２−１のそれぞれが、既に保存されている内側データ（Ａ−１−１、Ａ−２−１を含む）と一致する可能性があるか否かを判定する。
Similarly, the function
図３の例では、パターン検索モジュール２１３は、内側データＢ−１−１、Ｂ−２−１のそれぞれが一致する可能性がある旨、判定する。また、図３の例では、内側データＢ−２−１は、既に保存されている内側データＡ−２−１と、同一のパターンを有するものとする。したがって、パターン検索モジュール２１３は、内側データＢ−２−１をデータ格納領域３１０に保存せず、機能ブロックＢ−２と内側データＡ−２−１との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に更新する。これにより、内側データＢ−２−１の保存に要する容量を抑制する。
In the example of FIG. 3, the
また、図３の例において、内側データＢ−１−１は、既に保存されている内側データと、パターンが同一ではなく類似もしていないものとする。この場合、パターン検索モジュール２１３は、内側データＢ−１−１をデータ格納領域３１０に保存し、機能ブロックＢ−１と内側データＢ−１−１との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に更新する。
In the example of FIG. 3, it is assumed that the inner data B-1-1 is not the same as or similar to the already stored inner data. In this case, the
ここで、図３で示した、製品Ａ、製品Ｂの描画データ６０−Ａ、６０−Ｂの一例を図４、図５にしたがって説明する。その後、機能ブロック対応テーブルＴ１の一例を図６にしたがって説明する。 Here, an example of the drawing data 60-A and 60-B of the products A and B shown in FIG. 3 will be described with reference to FIGS. Thereafter, an example of the functional block correspondence table T1 will be described with reference to FIG.
図４、図５は、図３で説明した製品Ａ、Ｂ（例えば、ＳＯＣ）の描画データ６０−Ａ、６０−Ｂの一例を説明する図である。図４、図５における描画データ６０−Ａ、６０−Ｂは、レチクル（マスク）描画データである。図４、図５の描画データ６０−Ａ、６０−Ｂは、例えば、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory：ＳＲＡＭ）やＩ／Ｏ（Input／Output：Ｉ／Ｏ）コントローラ、ＣＰＵ（Central Processing Unit：ＣＰＵ）コア等の機能ブロックを有する。 4 and 5 are diagrams illustrating examples of the drawing data 60-A and 60-B of the products A and B (for example, SOC) described in FIG. Drawing data 60-A and 60-B in FIGS. 4 and 5 are reticle (mask) drawing data. The drawing data 60-A and 60-B in FIGS. 4 and 5 are, for example, SRAM (Static Random Access Memory: SRAM), I / O (Input / Output: I / O) controller, CPU (Central Processing Unit: CPU). ) It has functional blocks such as a core.
図４は、製品Ａのレチクル描画データ６０−Ａの一例を説明する図である。図４によると、製品Ａのレチクル描画データ６０−Ａは、機能ブロックＡ−１、Ａ−２、Ａ−３、Ａ−４の領域を有する。また、図４によると、レチクル描画データ６０−Ａにおける機能ブロックＡ−１の領域の中心座標は、（Ｘ，Ｙ）＝（−１５００，０）である。他の機能ブロックＡ−２、Ａ−３、Ａ−４の領域も同様にして、中心座標を有する。 FIG. 4 is a diagram for explaining an example of the reticle drawing data 60-A of the product A. According to FIG. 4, the reticle drawing data 60-A of the product A has areas of functional blocks A-1, A-2, A-3, and A-4. Further, according to FIG. 4, the center coordinates of the area of the functional block A-1 in the reticle drawing data 60-A are (X, Y) = (− 1500, 0). Similarly, the other functional blocks A-2, A-3, and A-4 have center coordinates.
図５は、製品Ｂのレチクル描画データ６０−Ｂの一例を説明する図である。図５によると、製品Ｂのレチクル描画データ６０−Ｂは、機能ブロックＢ−１、Ｂ−２、Ｂ−３、Ｂ−４の領域を有する。また、図５によると、レチクル描画データ６０−Ｂにおける機能ブロックＢ−１の領域の中心座標は、（Ｘ，Ｙ）＝（−１５００，２０００）である。他の機能ブロックＢ−２、Ｂ−３、Ｂ−４の領域も同様にして、中心座標を有する。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of reticle drawing data 60-B for product B. In FIG. According to FIG. 5, the reticle drawing data 60-B of the product B has areas of functional blocks B-1, B-2, B-3, and B-4. Further, according to FIG. 5, the center coordinates of the area of the functional block B-1 in the reticle drawing data 60-B are (X, Y) = (− 1500, 2000). Similarly, the other functional blocks B-2, B-3, and B-4 have center coordinates.
図４、図５に示すように、機能ブロックの数や座標（位置）、及び、サイズは、製品に応じて異なる。また、たとえ、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂが同一の種類の機能ブロックを有する場合であっても、当該機能ブロックのパターンの形状や、機能ブロックの領域や位置等は、描画データ６０−Ａ、６０−Ｂ間で、異なることが多い。なお、図４、図５の例では、レチクル描画データ６０−Ａ、６０−Ｂが有する各機能ブロックの領域は矩形であるが、矩形に限定されるものではない。 As shown in FIGS. 4 and 5, the number, coordinates (position), and size of the functional blocks differ depending on the product. Further, even if the drawing data 60-A and 60-B have the same type of functional block, the shape of the functional block pattern, the area and position of the functional block, etc. are the same as the drawing data 60- There are many differences between A and 60-B. In the examples of FIGS. 4 and 5, the area of each functional block included in the reticle drawing data 60-A and 60-B is a rectangle, but is not limited to a rectangle.
図６は、図３で示した機能ブロック対応テーブルＴ１の一例を説明する図である。図３で前述したとおり、機能ブロック対応テーブルＴ１は、製品ごとに、機能ブロックの情報を管理するデータベースである。また、図６の機能ブロック対応テーブルＴ１は、図４、図５のレチクル描画データ６０−Ａ、６０−Ｂに対応する。 FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the functional block correspondence table T1 shown in FIG. As described above with reference to FIG. 3, the functional block correspondence table T1 is a database for managing functional block information for each product. The functional block correspondence table T1 in FIG. 6 corresponds to the reticle drawing data 60-A and 60-B in FIGS.
図６に示す機能ブロック対応テーブルＴ１は、内側データ識別名、外側データ識別名、中心座標、傾き情報（回転、Ｘ反転、Ｙ反転）、機能ブロックの種類、ＯＰＣ条件、最終参照日、を有する。 The function block correspondence table T1 illustrated in FIG. 6 includes an inner data identification name, an outer data identification name, center coordinates, inclination information (rotation, X inversion, Y inversion), a function block type, an OPC condition, and a last reference date. .
内側データ識別名は、複数の内側データを識別する名前である。外側データ識別名は、複数の外側データを識別する名前である。中心座標は、図４、図５で示したように、機能ブロックの中心の座標を示す。また、傾き情報の回転は、機能ブロックの回転角度を示す。傾き情報のＸ反転は、機能ブロックがＸ軸方向に反転する場合の角度を示す。傾き情報のＹ反転は、機能ブロックがＹ軸方向に反転する場合の角度を示す。 The inner data identification name is a name for identifying a plurality of inner data. The outer data identification name is a name for identifying a plurality of outer data. The center coordinates indicate the coordinates of the center of the functional block as shown in FIGS. Further, the rotation of the tilt information indicates the rotation angle of the functional block. The X inversion of the tilt information indicates an angle when the functional block is inverted in the X-axis direction. The Y inversion of the tilt information indicates an angle when the functional block is inverted in the Y-axis direction.
また、機能ブロックの種類は、機能ブロックが実現する機能の種類を示す。機能ブロックの種類は、例えば、ＳＯＣチップでは、ＳＲＡＭやＩ／Ｏコントローラ、ＣＰＵコア等である。ＯＰＣ条件は、ＯＰＣ処理の実行時の条件である。ＯＰＣ処理の実行時の条件とは、例えば、ＯＰＣ処理を実行したツール名（プログラム名）、ツールのバージョン情報、ＯＰＣ処理の実行日時等である。また、最終参照日は、内側データが、データ格納領域３１０から読み出された日付を示す。
The type of function block indicates the type of function realized by the function block. The type of functional block is, for example, an SRAM, an I / O controller, or a CPU core in the SOC chip. The OPC condition is a condition at the time of executing the OPC process. The conditions at the time of executing the OPC process include, for example, the name of the tool (program name) that executed the OPC process, the version information of the tool, the execution date and time of the OPC process, and the like. The last reference date indicates the date when the inner data is read from the
具体的に、図６の機能ブロック対応テーブルＴ１によると、製品Ａは、４つの機能ブロックを有する。製品Ａの機能ブロックのうち、１番目の機能ブロックＡ−１の内側データ識別名は「Ａ−１−１」であって、外側データ識別名は「Ａ−１−２」である。また、図４で示したとおり、機能ブロックＡ−１の中心座標は（Ｘ，Ｙ）＝（−１５００，０）である。また、機能ブロックＡ−１の回転角度は９０度であって、種類はＣＰＵコアである。 Specifically, according to the functional block correspondence table T1 in FIG. 6, the product A has four functional blocks. Among the functional blocks of the product A, the inner data identification name of the first functional block A-1 is “A-1-1” and the outer data identification name is “A-1-2”. As shown in FIG. 4, the center coordinates of the functional block A-1 are (X, Y) = (− 1500, 0). The rotation angle of the function block A-1 is 90 degrees, and the type is a CPU core.
さらに、機能ブロック対応テーブルＴ１によると、機能ブロックＡ−１は、バージョン「Ｖｅｒ２.１.１」のＯＰＣプログラム「Ｐｒｏｇｒａｍ−Ａ」にしたがって、「２０１４／０２／２８」にＯＰＣ処理が行われたことを示す。また、機能ブロック対応テーブルＴ１によると、機能ブロックＡ−１の内側データＡ−１−１は、未だ、参照されていないことを示す。 Furthermore, according to the functional block correspondence table T1, the functional block A-1 is subjected to the OPC process on “2014/02/28” in accordance with the OPC program “Program-A” of the version “Ver 2.1.1”. It shows that. Further, according to the functional block correspondence table T1, the inner data A-1-1 of the functional block A-1 is not yet referred to.
同様にして、２番目の機能ブロックＡ−２の内側データ識別名は「Ａ−２−１」であって、外側データ識別名は「Ａ−２−２」である。また、図４で示したとおり、機能ブロックＡ−２の中心座標は（Ｘ，Ｙ）＝（１５００，２０００）である。また、機能ブロックＡ−２は回転しておらず、種類は機能ブロックＡ−１と同様にして、ＣＰＵコアである。つまり、製品Ａの半導体装置は、ＣＰＵコアを２つ搭載することを示す。 Similarly, the inner data identification name of the second functional block A-2 is “A-2-1” and the outer data identification name is “A-2-2”. As shown in FIG. 4, the center coordinates of the functional block A-2 are (X, Y) = (1500, 2000). Further, the functional block A-2 is not rotated, and the type is the CPU core in the same manner as the functional block A-1. That is, the semiconductor device of the product A indicates that two CPU cores are mounted.
なお、機能ブロックＡ−１と同一の製品であることから、機能ブロックＡ−１〜Ａ−４のＯＰＣ条件は共通である。また、機能ブロック対応テーブルＴ１によると、機能ブロックＡ−２の内側データＡ−２−１の最終参照日は、日付「２０１４／０３／０１」である。これは、日付「２０１４／０３／０１」に、内側データＡ−２−１が参照されたことを示す。 Since the product is the same as the functional block A-1, the OPC conditions of the functional blocks A-1 to A-4 are common. Further, according to the functional block correspondence table T1, the last reference date of the inner data A-2-1 of the functional block A-2 is the date “2014/03/01”. This indicates that the inner data A-2-1 was referred to on the date “2014/03/01”.
機能ブロック対応テーブルＴ１は、他の機能ブロックＡ−３、Ａ−４についても、同様にして情報を有する。なお、図６に示す、内側データ識別名「Ａ−０」は、製品Ａの描画データ６０−Ａにおける、機能ブロックＡ−１〜Ａ−４以外の領域の情報を示す。 The functional block correspondence table T1 has information in the same manner for the other functional blocks A-3 and A-4. Note that the inner data identification name “A-0” illustrated in FIG. 6 indicates information of an area other than the functional blocks A-1 to A-4 in the drawing data 60-A of the product A.
また、図６の機能ブロック対応テーブルＴ１によると、製品Ｂの機能ブロックのうち、２番目の機能ブロックＢ−２の内側データ識別名は「Ａ−２−１」、外側データ識別名は「Ｂ−２−２」である。即ち、製品Ｂの機能ブロックＢ−２の内側データ識別名に、製品Ａの機能ブロックＡ−２の内側データ識別名が対応付けられている。 Further, according to the functional block correspondence table T1 of FIG. 6, among the functional blocks of the product B, the inner data identification name of the second functional block B-2 is “A-2-1” and the outer data identification name is “B”. -2-2 ". That is, the inner data identification name of the product B functional block B-2 is associated with the inner data identification name of the product A functional block A-2.
これは、図３で説明したとおり、機能ブロックＢ−２の内側データと、製品Ａの機能ブロックＡ−２の内側データＡ−２−１とが、一致または類似していることを示す。この場合、内側データＡ−２−１は、機能ブロックＢ−２の内側データと共通で使用されるデータとして、データ格納領域３１０に保存される。このとき、内側データＡ−２−１が参照されることから、製品Ａ、及び、製品Ｂの内側データＡ−２−１の最終参照日に、例えば、製品Ｂのデータを保存した日付「２０１４／０３／０１」が登録される。
This indicates that the inner data of the function block B-2 and the inner data A-2-1 of the function block A-2 of the product A match or are similar as described with reference to FIG. In this case, the inner data A-2-1 is stored in the
［ＯＰＣ処理］
次に、図３で説明した、ＯＰＣ処理前後の機能ブロックのパターンの変化を説明する。図３で説明したとおり、同一のパターンを有する機能ブロック間で、周辺の機能ブロックの配置や向き等が異なる場合、ＯＰＣ処理後における、双方の機能ブロックの外縁部分のパターンの形状が異なることがある。この点を、図７にしたがって説明する。
[OPC processing]
Next, changes in the functional block pattern before and after the OPC process described in FIG. 3 will be described. As described with reference to FIG. 3, when the arrangement and orientation of peripheral functional blocks are different between functional blocks having the same pattern, the shape of the pattern of the outer edge portions of both functional blocks after OPC processing may be different. is there. This point will be described with reference to FIG.
図７は、ＯＰＣ処理前後の機能ブロックのパターンの変化を模式的に説明する第１の図である。図７は、半導体装置Ｘ（製品Ｘに対応、例えばＳＯＣ）、半導体装置Ｙ（製品Ｙに対応、例えばＳＯＣ）のそれぞれの、ＯＰＣ処理前のレイアウトデータ６１−Ｘ、６１−Ｙと、ＯＰＣ処理後の描画データ６０−Ｘ、６０−Ｙの一例を示す。図７のＯＰＣ処理２１４は、図１で説明した図形ＯＰＣプログラム２１４の処理に対応する。
FIG. 7 is a first diagram schematically illustrating changes in the functional block pattern before and after the OPC process. FIG. 7 shows layout data 61-X and 61-Y before the OPC process, and the OPC process of the semiconductor device X (corresponding to the product X, for example, SOC) and the semiconductor device Y (corresponding to the product Y, for example, the SOC). An example of the subsequent drawing data 60-X, 60-Y is shown. The
図７の半導体装置Ｘのレイアウトデータ６１−Ｘは、３つの機能ブロックａ〜ｃを有する。また、半導体装置Ｙのレイアウトデータ６１−Ｙは、５つの機能ブロックｄ〜ｈを有する。図７の例において、レイアウトデータ６１−Ｘの機能ブロックａと、レイアウトデータ６１−Ｙの機能ブロックｄとは、同一のパターンを有する（Ｙ１）。 The layout data 61-X of the semiconductor device X in FIG. 7 has three functional blocks ac. The layout data 61-Y of the semiconductor device Y has five functional blocks d to h. In the example of FIG. 7, the functional block a of the layout data 61-X and the functional block d of the layout data 61-Y have the same pattern (Y1).
また、図７の描画データ６０−Ｘ、６０−Ｙは、レイアウトデータ６１−Ｘ、６１−ＹのＯＰＣ処理２１４を実行することによって生成した描画データである。したがって、図７に示すように、描画データ６０−Ｘ、６０−Ｙの機能ブロックａｘ〜ｆｘのパターンの形状は、レイアウトデータ６１−Ｘ、６１−Ｙの機能ブロックａ〜ｆと異なっている。
Further, the drawing data 60-X and 60-Y in FIG. 7 are drawing data generated by executing the
前述したとおり、レイアウトデータ６１−Ｘ、６１−Ｙにおける、機能ブロックａと機能ブロックｄとは、パターンが同一である（Ｙ１）。ただし、機能ブロックａと機能ブロックｄとでは、周辺に位置する機能ブロックが異なる。具体的に、レイアウトデータ６１−Ｘにおける機能ブロックａの周辺には、機能ブロックｂ、機能ブロックｃが位置し、機能ブロック間の距離は大きい。一方、レイアウトデータ６１−Ｙにおける機能ブロックｄの周辺には、機能ブロックｅ、機能ブロックｇ、機能ブロックｈが位置し、機能ブロック間の距離は小さい。 As described above, the function block a and the function block d in the layout data 61-X and 61-Y have the same pattern (Y1). However, functional blocks located in the periphery are different between the functional block a and the functional block d. Specifically, the functional block b and the functional block c are located around the functional block a in the layout data 61-X, and the distance between the functional blocks is large. On the other hand, the functional block e, the functional block g, and the functional block h are located around the functional block d in the layout data 61-Y, and the distance between the functional blocks is small.
これにより、図７に示すように、ＯＰＣ処理２１４の結果、描画データ６０−Ｘの機能ブロックａｘと、描画データ６０−Ｙの機能ブロックｄｘとでは、機能ブロックの外縁部分のパターンの形状が異なっている（Ｙ２）。
As a result, as shown in FIG. 7, as a result of the
図８は、ＯＰＣ処理前後の機能ブロックのパターンの変化を模式的に説明する第２の図である。図８のレイアウトデータ６１−Ｘ、６１−Ｙは、図７と同様である。図８では、図７の描画データ６０−Ｘ、６０−Ｙに対して、ＯＰＣ処理２１４において、周囲の機能ブロックに応じてパターンの形状が変化する領域が網点で表されている。描画データ６０−Ｘ、６０−Ｙの機能ブロックの領域の網点で表される領域は、機能ブロックの外縁領域であって、ＯＰＣ処理２１４によって周囲の機能ブロックの影響を受ける領域を示す。
FIG. 8 is a second diagram for schematically explaining the change of the functional block pattern before and after the OPC process. The layout data 61-X and 61-Y in FIG. 8 are the same as those in FIG. In FIG. 8, in the
ＯＰＣ処理２１４は、網点で表される領域の内側の領域（例えば、ａｘ−１、ｄｘ−１）に位置するパターンに対しても行われている。ただし、網点で表される領域の内側に位置するパターンは、周囲の機能ブロックの配置や向き等の影響を受けない。したがって、同一のパターンであれば、ＯＰＣ処理の結果、同一のパターンの形状に補正される。したがって、描画データ６０−Ｘにおける機能ブロックａの内側領域ａｘ−１と、６０−Ｙにおける機能ブロックｄの内側領域ｄｘ−１とでは、パターンが一致する（Ｙ３）。
The
次に、図８で説明した、ＯＰＣ処理２１４によって周囲の機能ブロックの影響を受ける、機能ブロックの外縁領域を、詳細に説明する。
Next, the outer edge area of the functional block that is affected by the surrounding functional blocks by the
図９は、ＯＰＣ処理によって、周囲の機能ブロックの影響を受ける、機能ブロックの外縁領域を説明する第１の図である。図９は、ＯＰＣ処理２１４によって機能ブロックのパターンが縮小する場合を説明する。
FIG. 9 is a first diagram illustrating an outer edge area of a functional block that is affected by the surrounding functional blocks by the OPC process. FIG. 9 illustrates a case where the functional block pattern is reduced by the
図９において、機能ブロックｈの領域６１ｈ、及び、機能ブロックｉの領域６１ｉは、ＯＰＣ処理前のレイアウトデータにおけるパターンを示す。また、図９において、機能ブロックｈの領域６０ｈ、及び、機能ブロックｉの領域６０ｉは、ＯＰＣ処理後の描画データにおけるパターンを示す。
In FIG. 9, a function
図９の例において、例えば、機能ブロックｈの領域６１ｈと、機能ブロックｉの領域６１ｉとの間隔が狭い。機能ブロックの間隔が狭い場合、ＯＰＣ処理２１４を行わない場合、パターン同士がつながってブリッジが生じてしまうことがある。このため、ＯＰＣ処理２１４では、機能ブロック間のパターンのブリッジを回避するために、機能ブロックｈ、ｉのパターンを削って縮小する。描画データの機能ブロックｈの領域６０ｈ、及び、機能ブロックｉの領域６０ｉにおける横線領域は、ＯＰＣ処理によってパターンが削られた領域を示す。
In the example of FIG. 9, for example, the distance between the
つまり、機能ブロックｈの領域６０ｈ、及び、機能ブロックｉの領域６０ｉにおける外周から点線までの領域が、図７で網点によって示した、周囲の機能ブロックの影響を受ける外縁領域に相当する。領域６０ｈ−１、６０ｉ−１は、機能ブロックｈの領域６０ｈ、及び、機能ブロックｉの領域６０ｉの外周から、図９に示す幅Ｃ１分の領域を除外した点線内の領域を示す。即ち、領域６０ｈ−１、６０ｉ−１は、内側データの領域に相当する。
That is, the
なお、内側データの領域６０ｈ−１、６０ｉ−１は、例えば、ＯＰＣ処理２１４によって、周囲の機能ブロックの影響を受けて生じる変化の度合いが、許容できる程度まで小さい領域を示す。
The
図１０は、ＯＰＣ処理によって、周囲の機能ブロックの影響を受ける、機能ブロックの外縁領域を説明する第２の図である。図１０は、ＯＰＣ処理２１４によって機能ブロックのパターンが拡張する場合を説明する。
FIG. 10 is a second diagram illustrating an outer edge region of a functional block that is affected by the surrounding functional blocks by the OPC process. FIG. 10 illustrates a case where the functional block pattern is expanded by the
図１０において、機能ブロックｊの領域６１ｊ、及び、機能ブロックｋの領域６１ｋは、ＯＰＣ処理前のレイアウトデータにおけるパターンを示す。また、図１０において、機能ブロックｊの領域６０ｊ、及び、機能ブロックｋの領域６０ｋは、ＯＰＣ処理後の描画データにおけるパターンを示す。
In FIG. 10, the
図１０の例において、例えば、機能ブロックｊの領域６１ｊと、機能ブロックｋの領域６１ｋとの間隔が広い。機能ブロックの間隔が広い場合、パターンを広くしてもパターン同士のブリッジが発生する可能性は低い。このため、ＯＰＣ処理では、機能ブロックｊ、ｋのパターンを拡張する。これにより、幅の狭いパターンの断線（ネック）が回避できる。描画データの機能ブロックｊ、ｋの領域６０ｊ、６０ｋにおける横線領域は、ＯＰＣ処理によってパターンが拡張された領域を示す。
In the example of FIG. 10, for example, the distance between the
つまり、機能ブロックｊの領域６０ｊ、及び、機能ブロックｋの領域６０ｋにおける外周から点線までの領域が、図７で網点によって示した、周囲の機能ブロックの影響を受ける外縁領域に相当する。領域６０ｊ−１、６０ｋ−１は、機能ブロックｊの領域６０ｊ、及び、機能ブロックｋの領域６０ｋの外周から、図１０に示す幅Ｃ１分の領域を除外した点線内の領域を示す。即ち、領域６０ｊ−１、６０ｋ−１は、内側データの領域に相当する。
That is, the
図９、図１０で説明した、機能ブロックの内側データを画定する幅Ｃ１は、例えば、光源によって露光された部分からの距離と光の強度分布等にしたがって、実験的に測定される。幅Ｃ１は、例えば、保存データ生成装置１０に対して、予め設定される。
The width C1 that defines the inner data of the functional block described with reference to FIGS. 9 and 10 is experimentally measured according to, for example, the distance from the portion exposed by the light source and the light intensity distribution. The width C1 is set in advance for the saved
図３〜図１０で説明してきたように、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、機能ブロックごとのＯＰＣ処理後の描画データから、機能ブロックの外縁領域を除外した内側データを取得する。そして、保存データ生成装置１０は、機能ブロックのＯＰＣの処理条件に基づいて、取得した内側データを、データ格納領域３１０が保存する内側データと比較するか否か判定する。そして、保存データ生成装置１０は、比較すると判定した場合、取得した内側データと、データ格納領域３１０が保存する内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、取得した内側データをデータ格納領域３１０に保存する。
As described with reference to FIGS. 3 to 10, the saved
このように、保存データ生成装置１０は、同一のパターンを有する複数の機能ブロック間で、ストレージデバイス３００に内側データを重複して保存することを抑制する。これにより、保存データ生成装置１０は、ストレージデバイス３００に保存する保存データのデータ容量を低減させることができる。
As described above, the storage
また、保存データ生成装置１０は、検索処理の前に、取得した内側データが、既に保存されている内側データと比較して一致する可能性があるか否かを予測する。そして、保存データ生成装置１０は、一致する可能性がある場合に、取得した内側データと、既に保存されている内側データと比較する。さらに、保存データ生成装置１０は、比較処理に時間を要するか否かを予測する。
Further, the stored
これにより、保存データ生成装置１０は、比較の結果一致する可能性が低く、比較処理に時間を要することが予測される場合、内側データの比較処理を回避することができる。このため、保存されている内側データの数が多い場合でも、保存データ生成装置１０は、高速に、保存データ生成処理を行うことができる。したがって、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、重複した描画データの保存を抑止するとともに、高速に、描画データを保存することができる。
As a result, the stored
また、保存データ生成装置１０は、機能ブロックごとの描画データから、機能ブロックの外縁領域の外側データを取得し、外側データとデータ格納領域３１０が保存する外側データとを、個別にデータ格納領域３１０に保存する。保存データ生成装置１０は、ＯＰＣ処理において周辺の機能ブロックの影響を受ける外側データについては、機能ブロックごとに保存する。
Further, the saved
次に、図３〜図１０で説明してきた、本実施の形態例における保存データ生成処理をフローチャート図にしたがって説明する。初めに、保存データ生成処理の概要を、図１１のフローチャート図にしたがって説明する。 Next, the stored data generation processing in the present embodiment, which has been described with reference to FIGS. First, the outline of the stored data generation process will be described with reference to the flowchart of FIG.
［保存データ生成処理の概要］
図１１は、本実施の形態例における保存データ生成処理の概要を説明するフローチャート図である。図１１のフローチャート図において、描画データ６０を蓄積して保存する工程Ｆ１は、工程Ｓ１１〜Ｓ１９を有する。また、保存した描画データ６０に基づいて、ある製品の描画データ６０を再生する工程Ｆ２は、工程Ｓ２０を有する。
[Overview of saved data generation processing]
FIG. 11 is a flowchart for explaining the outline of the stored data generation processing in the present embodiment. In the flowchart of FIG. 11, the process F1 for accumulating and storing the drawing
Ｓ１１：図形ＯＰＣ処理プログラム２１４（図３）は、レイアウトデータ６１（図３〜図５の６１−Ａ、６１−Ｂ、図７〜図８の６１−Ｘ、６１−Ｙに対応）を入力として、図形処理及びＯＰＣ処理を行う。そして、図形ＯＰＣ処理プログラム２１４は、サマリーレポート６４、描画データ６０（図３〜図５の６０−Ａ、６０−Ｂ、図７〜図８の６０−Ｘ、６０−Ｙに対応）を生成する。サマリーレポート６４は、ＯＰＣ処理実行時のパラメータや、ＯＰＣ処理結果を有するログ情報である。
S11: The graphic OPC processing program 214 (FIG. 3) receives layout data 61 (corresponding to 61-A and 61-B in FIGS. 3 to 5 and 61-X and 61-Y in FIGS. 7 to 8) as input. Perform graphic processing and OPC processing. Then, the figure
Ｓ１２：保存データ生成装置１０の機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、描画データ６０と結線情報６２とセルネーミングルール６３とに基づいて、描画データ６０の機能ブロックの領域を識別する。結線情報６２、及び、セルネーミングルール６３は、メモリ１０２に格納されている。
S12: The functional
結線情報６２は、電子回路における端子間の接続情報のデータを示す情報であって、例えば、ネットリスト等である。また、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、識別した機能ブロックごとに、内側データ６０−１（例えば、図３のＡ−１−１に対応）及び外側データ６０−２（例えば、図３のＡ−１−２に対応）を取得し、仮保存する。処理の詳細については、図１２のフローチャート図にしたがって後述する。
The
Ｓ１３：保存データ生成装置１０のパターン一致予測モジュール２１２は、サマリーレポート６４からＯＰＣ処理実行時のパラメータを取得する。ＯＰＣ処理実行時のパラメータについては、図１６のフローチャート図に従って、後述する。
S13: The pattern
Ｓ１４：パターン一致予測モジュール２１２は、工程Ｓ１３で取得したパラメータに基づいて、パターン検索判断基準テーブルＰ１を参照する。そして、パターン一致予測モジュール２１２は、描画データ６０が有する機能ブロックの内側データ６０−１が、既に保存されている他の内側データ６０−１のいずれかと、一致または類似する可能性があるか否かを予測する。処理の詳細については、図１６のフローチャート図にしたがって後述する。
S14: The pattern
Ｓ１５：一致または類似する可能性があると予測した場合（Ｓ１４のＹＥＳ）、保存データ生成装置１０のパターン検索モジュール２１３は、保存対象の描画データ６０が有する各機能ブロックの内側データ６０−１を、既に保存されている内側データ６０−１と比較する。
S15: When it is predicted that there is a possibility of coincidence or similarity (YES in S14), the
Ｓ１６：内側データ６０−１が、既に保存されている内側データ６０−１と一致せず類似もしていない場合（Ｓ１５のＮＯ）、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロックと内側データ６０−１との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に更新する。また、パターン検索モジュール２１３は、内側データ６０−１のパターンをデータ格納領域３１０（図１）に、正式に保存する。
S16: When the inner data 60-1 does not match and is not similar to the already stored inner data 60-1 (NO in S15), the
Ｓ１７：内側データ６０−１が、既に保存されている内側データ６０−１と一致、または類似している場合（Ｓ１４のＹＥＳ）、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロックと、一致または類似している内側データ６０−１との対応情報を、機能ブロック対応テーブルＴ１に更新する。このとき、パターン検索モジュール２１３は、工程Ｓ１２で仮保存した内側データ６０−１削除する。
S17: When the inner data 60-1 matches or resembles the already stored inner data 60-1 (YES in S14), the
Ｓ１８：パターン検索モジュール２１３は、機能ブロックと外側データ６０−２との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に更新するとともに、取得した外側データ６０−２のパターンをデータ格納領域３１０に保存する。
S18: The
Ｓ１９：保存データ生成装置１０は、描画データが保存されている製品の再注文や、不良な機能ブロックを有する製品の調査要求等を受け付ける。
S19: The stored
Ｓ２０：保存データ生成装置１０は、製品の再注文に応じて、機能ブロック対応テーブルＴ１を参照し、データ格納領域３１０が記憶する内側データ６０−１と外側データ６０−２とを読み出すことにより、描画データ６５を再生成する。このように、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、機能ブロック対応テーブルＴ１と、データ格納領域３１０が保存する保存データ（内側データ６０−１及び外側データ６０−２）とに基づいて、描画データを再生成できる。
S20: The stored
また、保存データ生成装置１０は、製品の調査要求に応じて機能ブロック対応テーブルＴ１を参照し、障害が発生する可能性がある機能ブロックを有する製品を抽出する。製品の障害が検出された場合、データ格納領域３１０に保存された描画データに基づいて、障害の波及範囲を検知することが求められる場合がある。前述したとおり、描画データは階層化されていないデータであり、同一のパターンの有する機能ブロックであってもＯＰＣ処理によってパターンの形状が変化している場合がある。したがって、障害が発生した機能ブロックが検知されている場合でも、描画データに基づいて、同一の機能ブロックを有する製品を抽出することが困難であった。
Further, the saved
これに対し、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、同一のパターンを有する複数の機能ブロック間で、内側データを共通で使用する。したがって、保存データ生成装置１０は、同一のパターンを有する機能ブロックを容易に検出することができる。
On the other hand, the stored
例えば、保存データ生成装置１０は、不良な機能ブロックを特定する。そして、保存データ生成装置１０は、機能ブロック対応テーブルＴ１に基づいて、不良な機能ブロックと、内側データ６０−１を共通で使用する機能ブロックを検出する。そして、保存データ生成装置１０は、検出した機能ブロックが構成する製品を抽出することによって、障害が発生する可能性がある製品の範囲を調査できる。
For example, the saved
このように、保存データ生成装置１０は、障害が発生した機能ブロックと内側データを共有する機能ブロックを検索することで、障害が発生する可能性がある製品を効率的に検出することができる。したがって、保存データ生成装置１０は、機能ブロック対応テーブルＴ１と、データ格納領域３１０が保存する保存データ（内側データ６０−１及び外側データ６０−２）とに基づいて、障害の波及範囲を短時間で、容易に検出することができる。
As described above, the saved
［機能ブロック抜き取り処理（図１１のＳ１２）］
図１２は、機能ブロック抜き取りモジュール２１１（図２）の処理（図１１のＳ１２）を説明するフローチャート図である。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、描画データ６０が有する各機能ブロックについて、工程Ｓ２１〜Ｓ２６の処理を行う。
[Function Block Extraction Processing (S12 in FIG. 11)]
FIG. 12 is a flowchart for explaining the process (S12 in FIG. 11) of the functional block extraction module 211 (FIG. 2). The functional
Ｓ２１：機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、結線情報６２とセルネーミングルール６３とに基づいて、機能ブロックの情報を取得する。ネットリストの各セルは、機能ブロックに対応する。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、ネットリストの各セル名に基づいて、セルネーミングルール６３を参照し、セル名に対応するデバイスパターン（機能ブロックの種類）を取得する。
S <b> 21: The functional
Ｓ２２：機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、セル名に基づいてレイアウトデータ６１を参照し、機能ブロックの中心座標（Ｘ，Ｙ）を取得する。この例において、座標は、描画データ６０の左下部を座標（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）とした場合の相対的な座標である。ここで、工程Ｓ２１、Ｓ２２の処理を図１３にしたがって説明する。
S22: The functional
図１３は、図１２の工程Ｓ２１及びＳ２２を説明する図である。図１３は、結線情報６２、セルネーミングルール６３、及び、レイアウトデータ６１の一例を有する。
FIG. 13 is a diagram for explaining steps S21 and S22 of FIG. FIG. 13 includes an example of
図１３の結線情報６２は、ネット名ごとに結線情報６２と、対応するセル名の情報を有する。図１３の結線情報６２は、ネット名「Ｎｅｔ１」に対応して、結線情報６２「Ａ−１---Ａ−２」及びセル名「Ａ１１１１」を有する。同様にして、図１３の結線情報６２は、ネット名「Ｎｅｔ２」に対応して、結線情報６２「Ａ−２１---Ａ−１２」及びセル名「Ａ２２２２」を有する。
The
図１３のセルネーミングルール６３は、セル名ごとにデバイスパターン（機能ブロックの種類）を有する。図１３のセルネーミングルール６３は、セル名「Ａ１１１１」に対応して、デバイスパターン「ＳＲＡＭ１」を有する。同様にして、図１３のセルネーミングルール６３は、セル名「Ａ２２２２」に対応して、デバイスパターン「ＳＲＡＭ２」を有する。また、図１３のレイアウトデータ６１は、セル名ごとに、セルの領域を示す座標情報を有する。
The
具体的に、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、結線情報６２に基づいて、セル名「Ａ１１１１」を取得する。そして、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、セル名「Ａ１１１１」に基づいて、セルネーミングルール６３を参照し、セル名「Ａ１１１１」に対応する機能ブロックの種類「ＳＲＡＭ１」を取得する（図１２のＳ１１）。
Specifically, the functional
そして、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、セル名「Ａ１１１１」に基づいて、レイアウトデータ６１を参照して、セル名「Ａ１１１１」が位置する座標を取得する。そして、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、取得した座標に基づいて、セル名「Ａ１１１１」の中心座標（Ｘ，Ｙ）を算出する（図１２のＳ１２）。
Then, the function
このように、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、結線情報６２、セルネーミングルール６３、及び、レイアウトデータ６１に基づいて、機能ブロックごとの種類、及び、中心座標（Ｘ，Ｙ）を取得する。図１２のフローチャート図に戻る。
In this manner, the functional
Ｓ２３：機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、外側データを画定する外縁領域の幅「Ｃ１」を算出する。外縁領域の幅「Ｃ１」は、図９、図１０で説明した、ＯＰＣ処理で周囲のパターンに応じて影響が生じる、機能ブロックの外縁領域の幅「Ｃ１」に対応する。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、外縁領域の幅「Ｃ１」を、例えば式１にしたがって求める。
Ｃ１＝ＯＰＣ処理時の周辺取り込み幅＋ＭＡＳＫ最小グリッド…式１
式１における、ＯＰＣ処理時の周辺取り込み幅は、例えば、実験的に測定された実測値に基づいて算出される。この例では、ＯＰＣ処理時の周辺取り込み幅は、例えば、「１ｕｍ」である。ＯＰＣ処理時の周辺取り込み幅は、ＯＰＣ処理で周囲のパターンに応じて影響が生じる距離範囲である。また、式１における、ＭＡＳＫ最小グリッドは、描画データ６０の（マスクの）グリッドの最小単位である。式１における、ＭＡＳＫ最小グリッドは、例えば、「０．０５ｍｍ」である。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、ＭＡＳＫ最小グリッドを加算して値「Ｃ１」を算出することによって、グリッドによる誤差を吸収する。
S23: The functional
C1 = peripheral capture width during OPC processing + MASK minimum grid ...
The peripheral capture width at the time of OPC processing in
Ｓ２４：機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、工程Ｓ２３で算出した外縁領域の幅「Ｃ１」に基づいて、ＯＰＣ処理で周囲のパターンによって影響を受けない内側データ６０−１の領域を画定する。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、内側データ６０−１の領域「Ｂ１」を、例えば式２にしたがって求める。
Ｂ１=（ｌｘ＋Ｃ１,ｌｙ−Ｃ１,ｒｘ−Ｃ１,ｒｙ＋Ｃ１）…式２
式２における座標「ｌｘ，ｌｙ，ｒｘ，ｒｙ」は、機能ブロックの領域を画定する座標である。例えば、座標「ｌｘ，ｌｙ（＝Ｘ，Ｙ）」は、機能ブロックの左上の座標であって、座標「ｒｘ，ｒｙ（＝Ｘ，Ｙ）」は、機能ブロックの右下の座標である。前述したとおり、座標は、描画データ６０の左下部を座標（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）とした場合の相対的な座標である。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、例えば、レイアウトデータ６１に基づいて、機能ブロックを画定する座標を取得する。そして、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、式２にしたがって、機能ブロックの領域から外縁領域の幅「Ｃ１」分、狭くした内側データ６０−１の領域「Ｂ１」の座標を取得する。
S24: The functional
B1 = (lx + C1, ly-C1, rx-C1, ry + C1) ...
The coordinates “lx, ly, rx, ry” in
Ｓ２５：機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、描画データ６０から、工程Ｓ２４で算出した領域「Ｂ１」のデータを抜き取り、内側データ６０−１として一時的に保存する。
S25: The functional
Ｓ２６：機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックの領域から、内側データ６０−１の領域「Ｂ１」を除いた外縁領域の外側データ６０−２を、データ格納領域３１０に保存する。また、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、さらに、描画データ６０における、機能ブロックの領域以外の領域のデータを、データ格納領域３１０に保存する。
S <b> 26: The functional
図１４、図１５は、図１２のフローチャート図にしたがって、図４、図５に示した製品Ａ、製品Ｂの描画データ６０−Ａ、６０−Ｂから切り出した、内側データ６０−１及び外側データ６０−２を表す図である。 14 and 15 show the inner data 60-1 and the outer data cut out from the drawing data 60-A and 60-B of the products A and B shown in FIGS. 4 and 5 according to the flowchart of FIG. It is a figure showing 60-2.
図１４は、図４に示した製品Ａの描画データ６０−Ａの内側データ６０−１及び外側データ６０−２を示す図である。図１４に示すように、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックＡ−１、Ａ−２、Ａ−３、Ａ−４のそれぞれについて、内側データ６０−１、及び、網点で表す外側データ６０−２を切り出す。
FIG. 14 is a diagram showing the inner data 60-1 and the outer data 60-2 of the drawing data 60-A of the product A shown in FIG. As illustrated in FIG. 14, the functional
図１４の例において、機能ブロックＡ−１の内側データ識別名は「Ａ−１−１」であって、外側データ識別名は「Ａ−１−２」である。同様にして、機能ブロックＡ−２の内側データ識別名は「Ａ−２−１」であって、外側データ識別名は「Ａ−２−２」である。他の機能ブロックＡ−３、Ａ−４についても同様である。これらの識別名は、図６の機能ブロック対応テーブルＴ１に対応する。 In the example of FIG. 14, the inner data identification name of the functional block A-1 is “A-1-1”, and the outer data identification name is “A-1-2”. Similarly, the inner data identification name of function block A-2 is “A-2-1” and the outer data identification name is “A-2-2”. The same applies to the other functional blocks A-3 and A-4. These identification names correspond to the functional block correspondence table T1 in FIG.
図１５は、図５に示した製品Ｂの描画データ６０−Ｂの内側データ６０−１及び外側データ６０−２を示す図である。図１５に示すように、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、機能ブロックＢ−１、Ｂ−２、Ｂ−３、Ｂ−４のそれぞれについて、内側データ６０−１、及び、網点で表す外側データ６０−２を切り出す。
FIG. 15 is a diagram illustrating the inner data 60-1 and the outer data 60-2 of the drawing data 60-B of the product B illustrated in FIG. As illustrated in FIG. 15, the functional
図１５の例において、機能ブロックＢ−１の内側データ識別名は「Ｂ−１−１」であって、外側データ識別名は「Ｂ−１−２」である。同様にして、機能ブロックＢ−２の内側データ識別名は「Ｂ−２−１」であって、外側データ識別名は「Ｂ−２−２」である。他の機能ブロックＢ−３、Ｂ−４についても同様である。図１４と同様にして、これらの識別名は、図６の機能ブロック対応テーブルＴ１に対応する。 In the example of FIG. 15, the inner data identification name of the functional block B-1 is “B-1-1” and the outer data identification name is “B-1-2”. Similarly, the inner data identification name of the functional block B-2 is “B-2-1” and the outer data identification name is “B-2-2”. The same applies to the other functional blocks B-3 and B-4. As in FIG. 14, these identification names correspond to the functional block correspondence table T1 in FIG.
［パターン一致予測処理（図１１のＳ１４）、パターン検索処理（図１１のＳ１５〜Ｓ１８）］
図１６は、パターン一致予測モジュール２１２（図２）の処理（図１１のＳ１４）、及び、パターン検索モジュール２１３（図２）の処理（図１１のＳ１５〜Ｓ１８）を説明するフローチャート図である。
[Pattern Match Prediction Process (S14 in FIG. 11), Pattern Search Process (S15 to S18 in FIG. 11)]
FIG. 16 is a flowchart for explaining the process of the pattern match prediction module 212 (FIG. 2) (S14 of FIG. 11) and the process of the pattern search module 213 (FIG. 2) (S15 to S18 of FIG. 11).
図１６のフローチャート図おいて、工程Ｓ３１〜Ｓ３３の処理は、パターン一致予測モジュール２１２の処理（図１１のＳ１４）に対応する。また、図１６のフローチャート図おいて、工程Ｓ３４〜Ｓ３９の処理は、パターン検索モジュール２１３の処理（図１１のＳ１５〜Ｓ１８）に対応する。 In the flowchart of FIG. 16, the processes of steps S31 to S33 correspond to the process of the pattern match prediction module 212 (S14 of FIG. 11). Further, in the flowchart of FIG. 16, the processes in steps S34 to S39 correspond to the processes of the pattern search module 213 (S15 to S18 in FIG. 11).
Ｓ３１：パターン一致予測モジュール２１２は、ＯＰＣ処理２１４（図３）が出力するサマリーレポート６４から、ＯＰＣ処理実行時のパラメータを取得する。パラメータは、例えば、ＯＰＣツールのプログラム名やバージョン、処理した機能ブロックのパターンの密度平均値、処理した機能ブロックの、辺の数が基準値「ｘ」以上のパターン数等である。ＯＰＣツールのプログラム名は、図６で前述したとおり、ＯＰＣ処理を実行したプログラム名を示す。また、バージョンは、ＯＰＣ処理を実行したプログラムのバージョンを示す。
S31: The pattern
機能ブロックのパターンの密度平均値は、機能ブロックの領域における、パターンの密度の平均値を示す。機能ブロックのパターンの密度平均値は、例えば、機能ブロックの領域のサイズと、機能ブロックが有するパターンの数、及び、各パターンのサイズ等に基づいて、算出される。機能ブロックのパターンの密度平均値は、例えば、機能ブロックの領域に位置するパターンの数が多いほど大きい。 The functional block pattern density average value indicates an average pattern density value in the functional block region. The density average value of the functional block patterns is calculated based on, for example, the size of the functional block area, the number of patterns included in the functional block, the size of each pattern, and the like. For example, the density average value of the functional block patterns increases as the number of patterns located in the functional block area increases.
また、機能ブロックの辺の数は、ＯＰＣ処理後の機能ブロックの各パターンが有する辺の数を示す。また、辺の数の基準値「ｘ」は、例えば、「１００」である。したがって、機能ブロックの辺の数が基準値以上のパターン数は、機能ブロックが有するパターンのうち、辺の数が「１００」以上の辺を有するパターンの数を示す。ＯＰＣ処理の結果、機能ブロックが有するパターンは小刻みに補正される。したがって、辺の数が「１００」を超えるパターンが生じ得る。ただし、辺の数の基準値「ｘ」は、この例に限定されるものではなく、実測値等に基づいて調整される。 The number of sides of the functional block indicates the number of sides of each pattern of the functional block after the OPC process. Further, the reference value “x” of the number of sides is “100”, for example. Therefore, the number of patterns in which the number of sides of the functional block is equal to or larger than the reference value indicates the number of patterns having sides having the number of sides of “100” or more among the patterns of the functional block. As a result of the OPC process, the pattern of the functional block is corrected in small increments. Therefore, a pattern in which the number of sides exceeds “100” may occur. However, the reference value “x” of the number of sides is not limited to this example, and is adjusted based on an actual measurement value or the like.
Ｓ３２：パターン一致予測モジュール２１２は、サマリーレポート６４から取得したパラメータに基づいて（Ｓ３１）、パターン検索判断基準テーブルＰ１が有する各項目（条件）に該当するか否かを判定する。パターン一致予測モジュール２１２は、描画データ６０の機能ブロックごとに、パターン検索判断基準テーブルＰ１が有する複数の条件に該当する度合いに応じて、パターンが一致する可能性を示すスコアを算出する。
S32: The pattern
Ｓ３３：パターン一致予測モジュール２１２は、工程Ｓ３２で算出したスコアが、基準値「Ｘ」以上であるか否か（スコア≧基準値「Ｘ」）を判定する。この例において、基準値「Ｘ」は、値「３」である。
S33: The pattern
スコアが基準値「Ｘ」未満である場合（Ｓ３３のＮＯ）、パターン一致予測モジュール２１２は、対象の機能ブロックの内側データ６０−１が、既に保存されている内側データ６０−１と一致する可能性があると判定する。この場合、パターン検索モジュール２１３は、後述する工程Ｓ３４〜Ｓ３６で、対象の機能ブロックの内側データ６０−１を、既に保存されている内側データ６０−１と比較する。
When the score is less than the reference value “X” (NO in S33), the pattern
一方、スコアが基準値「Ｘ」以上の場合（Ｓ３３のＹＥＳ）、パターン一致予測モジュール２１２は、対象の機能ブロックの内側データ６０−１が、既に保存されている内側データ６０−１と一致する可能性が低いと予測する。また、スコアが基準値「Ｘ」以上の場合（Ｓ３３のＹＥＳ）、パターン一致予測モジュール２１２は、さらに、比較処理に長時間を要すると予測する。
On the other hand, when the score is greater than or equal to the reference value “X” (YES in S33), the pattern
図１７は、パターン検索判断基準テーブルＰ１の一例を説明する図である。図１７のパターン検索判断基準テーブルＰ１は、ＯＰＣの処理条件に対応する４つの項目（条件）を有する。また、パターン検索判断基準テーブルＰ１は、項目ごとに重みを有する。重みは、機能ブロックが項目の条件に該当する場合における、スコアへの寄与率を示す。 FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the pattern search determination criterion table P1. The pattern search determination reference table P1 in FIG. 17 has four items (conditions) corresponding to the OPC processing conditions. The pattern search determination reference table P1 has a weight for each item. The weight indicates the contribution rate to the score when the functional block satisfies the item condition.
パターン検索判断基準テーブルＰ１の１つ目の項目（条件）は、ＯＰＣツールの実績が無い場合を示す。具体的に、対象の機能ブロックを処理したＯＰＣツールが、既に保存されている保存データ（内側データ及び外側データ）を処理した実績が無い場合を示す。 The first item (condition) in the pattern search determination reference table P1 indicates a case where there is no record of the OPC tool. Specifically, a case where the OPC tool that has processed the target functional block has no record of processing stored data (inner data and outer data) that has already been stored is shown.
ＯＰＣ処理は、内側データが含むパターンに対しても行われる。ＯＰＣ処理の内容は、ＯＰＣツールによって異なる場合がある。このため、ＯＰＣツールが異なることによって、内側データのパターンが同一であっても、ＯＰＣ処理後の内側データのパターンが異なる場合がある。このため、対象の機能ブロックを処理したＯＰＣツールの実績が無い場合、ＯＰＣ処理前に同一のパターンを有する内側データが保存されている場合でも、一致または類似しない可能性が高くなる。 The OPC process is also performed on the pattern included in the inner data. The contents of the OPC process may vary depending on the OPC tool. For this reason, even if the pattern of the inner data is the same due to the different OPC tools, the pattern of the inner data after the OPC process may be different. For this reason, when there is no track record of the OPC tool that processed the target functional block, there is a high possibility that even if the inner data having the same pattern is stored before the OPC process, they are not coincident or similar.
この例では、ＯＰＣツールの実績が無いという条件に該当した場合の重みは、「２」に設定される。前述したとおり、基準値「Ｘ」は、値「３」である。したがって、１つ目の項目のみに該当した場合、スコアは基準値「Ｘ」を超えない。ただし、他の項目にも該当した場合、スコアは基準値「Ｘ」を超える。 In this example, the weight when the condition that there is no record of the OPC tool is satisfied is set to “2”. As described above, the reference value “X” is the value “3”. Therefore, when only the first item is applicable, the score does not exceed the reference value “X”. However, when other items are applicable, the score exceeds the reference value “X”.
パターン検索判断基準テーブルＰ１の２つ目の項目（条件）は、ＯＰＣツールのバージョンの実績が無い場合を示す。具体的に、対象の機能ブロックを処理したバージョンのＯＰＣツールが、既に保存されている保存データ（内側データ及び外側データ）を処理した実績が無い場合を示す。 The second item (condition) in the pattern search determination reference table P1 indicates a case where there is no record of the OPC tool version. Specifically, a case where the version of the OPC tool that has processed the target functional block has no record of processing stored data (inner data and outer data) that has already been stored is shown.
同一のＯＰＣツールであっても、ツールがバージョンアップすることによって、補正の精度が向上することや、補正の機能が追加されることがある。このため、ＯＰＣ処理の内容は、ＯＰＣツールのバージョンによって異なる場合がある。したがって、ＯＰＣツールのバージョンが異なることによって、内側データのパターンが同一であっても、ＯＰＣ処理後の内側データのパターンが異なる場合がある。このため、対象の機能ブロックを処理したＯＰＣツールのバージョンの実績が無い場合、ＯＰＣ処理前に同一のパターンを有する内側データが保存されている場合でも、一致または類似しない可能性が高くなる。 Even with the same OPC tool, the accuracy of correction may be improved or a correction function may be added by upgrading the tool. For this reason, the contents of the OPC process may differ depending on the version of the OPC tool. Therefore, even if the inner data pattern is the same due to the different versions of the OPC tool, the pattern of the inner data after the OPC process may be different. For this reason, when there is no track record of the version of the OPC tool that has processed the target functional block, there is a high possibility that even if the inner data having the same pattern is stored before the OPC process, they do not match or resemble.
この例では、ＯＰＣツールのバージョンの実績が無いという条件に該当した場合の重みは、「２」に設定される。前述したとおり、基準値「Ｘ」は、値「３」である。したがって、２つ目の項目のみに該当した場合、スコアは基準値「Ｘ」を超えない。ただし、他の項目にも該当した場合、スコアは基準値「Ｘ」を超える。 In this example, the weight when the condition that there is no record of the version of the OPC tool is set to “2”. As described above, the reference value “X” is the value “3”. Therefore, when only the second item is applicable, the score does not exceed the reference value “X”. However, when other items are applicable, the score exceeds the reference value “X”.
また、パターン検索判断基準テーブルＰ１の３つ目の項目（条件）は、機能ブロックが有するパターンの密度の平均値が基準値「ｎ１」を超える場合を示す。機能ブロックが有するパターンの密度の平均値が基準値「ｎ１」を超える場合、機能ブロックが有するパターンが多く、パターンが密集していることを示す。この場合、機能ブロックの内側データのパターンが、既に保存された内側データと一致する可能性は低く、パターンの比較処理にも時間を要することが予測される。 The third item (condition) of the pattern search determination reference table P1 indicates a case where the average value of pattern densities of the functional blocks exceeds the reference value “n1”. When the average density of the patterns of the functional blocks exceeds the reference value “n1”, it indicates that the functional blocks have many patterns and the patterns are dense. In this case, the inner data pattern of the functional block is unlikely to match the already stored inner data, and it is predicted that the pattern comparison process will take time.
この例では、機能ブロックが有するパターンの密度の平均値が基準値「ｎ１」を超えるという条件に該当した場合の重みは、「３」に設定される。したがって、３つ目の項目の条件に該当する場合、他の項目の条件に該当しない場合であっても、スコアは基準値「Ｘ」以上の値になる。 In this example, the weight when the condition that the average value of the density of the patterns of the functional blocks exceeds the reference value “n1” is set to “3”. Therefore, when the condition of the third item is met, even if the condition of the other item is not met, the score is a value equal to or higher than the reference value “X”.
このように、パターン一致予測モジュール２１２は、機能ブロックが有する密度の平均値が基準値「ｎ１」以上の場合、対象の機能ブロックの内側データが、既に保存された内側データと一致しない可能性が高く、比較処理にも長い時間を要する旨、予測する。なお、基準値「ｎ１」は、例えば、実測値等に基づいて設定される。
As described above, the pattern
また、パターン検索判断基準テーブルＰ１の４つ目の項目（条件）は、機能ブロックが有する、辺の数が「ｘ」個以上のパターン数が、基準値「ｎ２」を超える場合を示す。前述したとおり、辺の数「ｘ」は、例えば、「１００」である。辺の数「ｘ」、及び、基準値「ｎ２」は、例えば、実測値等に基づいて設定される。機能ブロックが有する、辺の数が「ｘ」個以上のパターン数が、基準値「ｎ２」を超える場合、機能ブロックが複雑な形状のパターンを多数、有することを示す。この場合、機能ブロックの内側データのパターンが、既に保存された内側データと一致する可能性は低く、パターンの比較処理にも時間を要することが予測される。 The fourth item (condition) of the pattern search determination criterion table P1 indicates a case where the number of patterns having “x” or more sides included in the functional block exceeds the reference value “n2”. As described above, the number of sides “x” is, for example, “100”. The number of sides “x” and the reference value “n2” are set based on, for example, actual measurement values. When the number of patterns having “x” or more sides included in the functional block exceeds the reference value “n2”, this indicates that the functional block has a large number of patterns having complicated shapes. In this case, the inner data pattern of the functional block is unlikely to match the already stored inner data, and it is predicted that the pattern comparison process will take time.
この例では、辺の数が「ｘ」個以上のパターン数が、基準値「ｎ２」を超えるという条件に該当した場合の重みは、「３」に設定される。したがって、４つ目の項目の条件に該当する場合、他の項目の条件に該当しない場合であっても、スコアは基準値「Ｘ」以上の値になる。このように、パターン一致予測モジュール２１２は、辺の数が「ｘ」個以上のパターン数が、基準値「ｎ２」を超える場合、対象の機能ブロックの内側データが、既に保存された内側データと一致しない可能性が高く、比較処理にも長い時間を要する旨、予測する。なお、基準値「ｎ２」は、例えば、実測値等に基づいて設定される。
In this example, the weight when the number of patterns having the number of sides of “x” or more exceeds the reference value “n2” is set to “3”. Therefore, when the condition of the fourth item is met, even if the condition of the other item is not met, the score is a value equal to or higher than the reference value “X”. As described above, when the number of patterns having “x” or more sides exceeds the reference value “n2”, the pattern
パターン一致予測モジュール２１２は、サマリーレポート６４から取得したＯＰＣの処理条件に係るパラメータに基づいて、パターン検索判断基準テーブルＰ１の各項目のフラグをセットする。パターン一致予測モジュール２１２は、項目の条件に該当する場合に、フラグ「１」を、該当しない場合にフラグ「０」をセットする。そして、パターン一致予測モジュール２１２は、項目のフラグの値に重みを乗算し、各項目の小計を算出する。パターン一致予測モジュール２１２は、各項目の小計を合計したスコアを算出する。
The pattern
図１７の例では、例えば、対象の機能ブロックは、当該機能ブロックを処理したＯＰＣツールの実績、及び、バージョンの実績は無く、辺の数が「ｘ」個以上のパターン数が、基準値「ｎ２」を超える。したがって、スコアは、値「７」となる。このため、パターン一致予測モジュール２１２は、対象ブロックが、既に保存された内側データと一致しない可能性が高い旨、判定する。
In the example of FIG. 17, for example, the target function block has no record of the OPC tool that processed the function block and no record of version, and the number of patterns having “x” or more sides is the reference value “ n2 ". Therefore, the score is the value “7”. For this reason, the pattern
このように、パターン一致予測モジュール２１２は、複数のＯＰＣの処理条件（項目）に基づいて、内側データを、データ格納領域３１０が保存する内側データと比較するか否か判定する。これにより、パターン一致予測モジュール２１２は、不要な比較処理が発生することを抑制することができるとともに、比較処理に時間がかかることを抑制することができる。したがって、パターン一致予測モジュール２１２は、保存データの生成処理を高速に行うことができる。
As described above, the pattern
また、パターン一致予測モジュール２１２は、複数の項目に基づいて、内側データが、既に保存されている内側データが一致する可能性、及び、比較処理にかかる時間を予測する。複数の要素に基づいて予測することにより、パターン一致予測モジュール２１２は、内側データが一致または類似する可能性があるか否かを、より高精度に予測することができる。これにより、パターン一致予測モジュール２１２は、効率的に、保存データの生成処理を行うことができる。
The pattern
また、複数の処理条件は、機能ブロックが含むパターンの平均密度、機能ブロックが含むパターンの辺の数、光近接効果補正を実行するプログラムの実績の有無、当該プログラムのバージョンの実績の有無のいずれか、または、その組み合わせである。これにより、パターン一致予測モジュール２１２は、一致する可能性を予測可能な処理条件に組み合わせに基づいて、内側データが一致または類似する可能性があるか否かを、高精度に予測することができる。
In addition, the plurality of processing conditions include any of the average density of the pattern included in the functional block, the number of sides of the pattern included in the functional block, the presence / absence of the program executing the optical proximity effect correction, and the presence / absence of the version of the program. Or a combination thereof. As a result, the pattern
また、複数の処理条件は、重みを有する。そして、パターン一致予測モジュール２１２は、機能ブロックが処理条件に該当する場合に重みを適用した値を算出し、複数の処理条件の値の合計値に基づいて、比較するか否かを判定する。これにより、パターン一致予測モジュール２１２は、処理条件の重みを柔軟に調整することが可能になり、内側データが一致または類似する可能性があるか否かを、より適切に予測することができる。
The plurality of processing conditions have weights. Then, the pattern
また、図１７の例では、パターンの平均密度、及び、パターンの辺の数の重みは、プログラムの実績の有無、及び、当該プログラムのバージョンの実績の有無の重みより大きい。このように、条件に該当した場合に一致しない可能性がより高くなることが予測される条件の重みにより大きな値が設定される。これにより、パターン一致予測モジュール２１２は、内側データが一致または類似する可能性があるか否かを、適切に予測することができる。
In the example of FIG. 17, the average density of the pattern and the weight of the number of sides of the pattern are larger than the weight of the presence / absence of the program performance and the presence / absence of the performance of the version of the program. In this way, a larger value is set for the weight of the condition that is predicted to be more likely not to match when the condition is met. Thereby, the pattern
なお、各項目の重みは、図１７の例に限定されるものではない。各項目の重みは、例えば、実績や経験則にしたがって設定される。例えば、新たに、実績が無いＯＰＣツールや、実績が無いバージョンのＯＰＣツールを採用する場合、使用の初期段階では重みの値を設定することは容易ではない。したがって、パターン一致予測モジュール２１２は、例えば、使用の初期段階では、項目の重みを、単独で条件に該当した場合に基準値「Ｘ」を超えない値に設定しておく。そして、パターン一致予測モジュール２１２は、例えば、一定の期間における比較の実績に基づいて、重みの値を調整する。
Note that the weight of each item is not limited to the example of FIG. The weight of each item is set in accordance with, for example, actual results or empirical rules. For example, when newly adopting an OPC tool having no record or a version having no record, it is not easy to set a weight value at an initial stage of use. Therefore, for example, in the initial stage of use, the pattern
なお、この例において、基準値「Ｘ」は、値「３」である。しかしながら、この例に限定されるものではない。基準値「Ｘ」の値は、比較結果や比較処理に要する時間に応じて、調整されてもよい。図１６のフローチャート図に戻る。 In this example, the reference value “X” is the value “3”. However, it is not limited to this example. The value of the reference value “X” may be adjusted according to the comparison result and the time required for the comparison process. Returning to the flowchart of FIG.
Ｓ３４：スコアが基準値「Ｘ」未満の場合（Ｓ３３のＮＯ）、まず、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１（図６）を参照し、種類が同一の内側データ６０−１を検索する。機能ブロックの種類が異なる場合、パターンが一致しない可能性が高い。したがって、パターン検索モジュール２１３は、既に記憶されている内側データ６０−１のうち、機能ブロックの種類が同一の内側データ６０−１を比較の対象とする。
S34: When the score is less than the reference value “X” (NO in S33), first, the
また、パターン検索モジュール２１３は、検索した内側データ６０−１のうち、ＯＰＣ処理の設定が同一または類似する内側データ６０−１を検索する。ＯＰＣ処理の設定とは、図１２のフローチャート図で説明した、ＯＰＣ処理時の周辺取り込み幅や、ＭＡＳＫ最小グリッドの設定値等である。ＯＰＣ処理の設定が大きく異なる場合、内側データの領域範囲が異なることによって、パターンが一致しない可能性が高くなる。
Further, the
したがって、パターン検索モジュール２１３は、既に記憶されている内側データ６０−１のうち、ＯＰＣ処理の設定が同一の内側データ６０−１を比較の対象とする。このように、パターン検索モジュール２１３は、対象の内側データを、データ格納領域３１０に保存された内側データのうち、外縁領域の幅が対象の内側データと同一の内側データと比較する。これにより、パターン検索モジュール２１３は、ＯＰＣ処理の設定に基づいて、既に保存されている内側データ６０−１のうち、一致しない可能性の高い内側データ６０−１を、予め、比較対象から除外する。これにより、パターン検索モジュール２１３は、パターンの比較処理を効率的に行うことができる。
Therefore, the
そして、パターン検索モジュール２１３は、検索によって抽出した内側データ６０−１の識別名を、処理日時（ＯＰＣ条件、図６）、もしくは、最終参照日の新しい順に並び替えた、内側データ識別名のリストを生成する。最終参照日は、図６で前述したとおり、内側データ６０−１が、データ格納領域３１０から読み出された日付を示す。処理日時が新しいほど、処理日が近いことから、一致または類似する可能性が高いことが想定される。また、最終参照日が新しいほど、最近、参照されたデータであることにより、一致または類似する可能性が高いことが想定される。このように、日付の新しい順に並び替えることにより、パターン検索モジュール２１３は、より速く一致または類似する内側データ６０−１を検索することができる。
Then, the
Ｓ３５：パターン検索モジュール２１３は、内側データ識別名のリストの日付の新しい順に、比較対象とする内側データ識別名を選択する。また、パターン検索モジュール２１３は、選択した内側データ識別名の内側データ６０−１が、所定の期間（この例では、３６５日）内に参照されたデータであるか否かを判定する。具体的に、パターン検索モジュール２１３は、比較対象として選択した内側データ６０−１の「現在の日付−最終参照日≦３６５（Ｙ）」であるか否かを判定する。
S35: The
Ｓ３６：比較対象として選択した内側データ６０−１が、「現日付−最終参照日≦３６５（Ｙ）」に該当する場合（Ｓ３５のＹ以下）、パターン検索モジュール２１３は、選択した内側データ６０−１を、データ格納領域３１０から読み出す。そして、パターン検索モジュール２１３は、対象の機能ブロックの内側データ６０−１と、読み出した内側データ６０−１のパターンを比較する。
S36: When the inner data 60-1 selected as the comparison target corresponds to “current date−last reference date ≦ 365 (Y)” (Y or less in S35), the
パターン検索モジュール２１３は、工程Ｓ３４で生成した内側データ識別名のリストのうち、「現在の日付−最終参照日≦３６５（Ｙ）」を満たす内側データを対象として（工程Ｓ３５のＹ以下）、順次、パターンの比較処理を行う。なお、パターン検索モジュール２１３は、図６の機能ブロック対応テーブルＴ１の傾き情報（回転、Ｘ反転、Ｙ反転）を有する場合は、傾き情報を加味して、パターンを比較する。
The
一方、比較対象として選択した内側データ６０−１が「現日付−最終参照日＞３６５（Ｙ）」に該当する場合（Ｓ３５のＹを超過）、パターン検索モジュール２１３は、パターンの比較を行わない。つまり、パターン検索モジュール２１３は、既に保存されている内側データ６０−１のうち、最後に参照された日付から１年以上経過している内側データ６０−１を比較の対象外とする。
On the other hand, when the inner data 60-1 selected as the comparison target corresponds to “current date−last reference date> 365 (Y)” (exceeds Y in S35), the
最後に参照された日付から長い期間が経過している場合、ＯＰＣ実行時の環境が大きく変化していることが予測される。ＯＰＣ実行時の環境とは、例えば、ＯＰＣ処理を実行するＯＳや、パターンの集積度等である。ＯＰＣ実行時の環境が大きく変化している場合、パターンが一致しない可能性が高くなる。したがって、パターン検索モジュール２１３は、既に保存されている内側データ６０−１のうち、最後に参照された日付から長い期間が経過している内側データ６０−１を比較の対象から除外する。
If a long period has elapsed since the last referenced date, it is predicted that the environment during OPC execution has changed significantly. The environment at the time of executing OPC is, for example, an OS that executes an OPC process, a pattern integration degree, or the like. When the environment at the time of OPC execution has changed greatly, there is a high possibility that the patterns do not match. Therefore, the
なお、パターン検索モジュール２１３は、比較対象として選択した内側データ６０−１が、「現日付−処理日付（ＯＰＣ条件、図６）＞３６５（Ｙ）」に該当する場合に、パターンの比較を行わない旨、判定してもよい。同様にして、ＯＰＣ処理が行われた日付から長い期間が経過している場合、ＯＰＣ実行時の環境が大きく変化していることが予測される。したがって、パターン検索モジュール２１３は、既に保存されている内側データ６０−１のうち、ＯＰＣ処理が行われた日付から長い期間が経過している内側データ６０−１を比較の対象から除外する。
The
このように、パターン検索モジュール２１３は、さらに、内側データを、データ格納領域３１０に保存された内側データのうち、基準の期間内にデータ格納領域３１０から読み出された内側データと比較する。これにより、パターン検索モジュール２１３は、既に保存されている内側データ６０−１のうち、一致しない可能性の高い内側データ６０−１を、予め、比較対象から除外する。このため、パターン検索モジュール２１３は、パターンの比較処理を効率的に行うことができる。
Thus, the
Ｓ３７：パターン検索モジュール２１３は、対象の機能ブロックの内側データ６０−１のパターンが、既に保存されている内側データ６０−１のパターンのいずれかと、一致または類似するか否かを判定する。
S37: The
Ｓ３８：一致または類似する内側データ６０−１があった場合（Ｓ３７のＹＥＳ）、パターン検索モジュール２１３は、対象の機能ブロックと、一致または類似していた内側データの識別名との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に登録する。そして、パターン検索モジュール２１３は、一時的に保存した（図１２のＳ２５）、対象の機能ブロックの内側データ６０−１を削除する。
S38: When there is a matching or similar inner data 60-1 (YES in S37), the
Ｓ３９：一致または類似する内側データ６０−１がない場合（Ｓ３７のＹＥＳ）、パターン検索モジュール２１３は、対象の機能ブロックの内側データに識別名を付与する。そして、パターン検索モジュール２１３は、対象の機能ブロックと、付与した内側データの識別名との対応情報を機能ブロック対応テーブルＴ１に登録する。また、パターン検索モジュール２１３は、スコアが基準値「Ｘ」以上の場合（Ｓ３３のＹＥＳ）にも同様の処理を行う。
S39: If there is no matching or similar inner data 60-1 (YES in S37), the
このように、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、既に保存されている内側データ６０−１とパターンが同一または類似する内側データ６０−１を重複して保存しない。そして、保存データ生成装置１０は、対象の機能ブロックに、パターンが同一または類似する内側データ６０−１の識別名を関連付ける。これにより、保存データ生成装置１０は、パターンが同一の内側データ６０−１を共通で使用することができる。
As described above, the saved
［具体例］
図１８は、機能ブロック抜き取りモジュール２１１の処理の具体例を説明する図である。図１８に示す描画データ６０は、例えば、ＣＰＵコア、ＧＰＵコア、メモリインターフェース、Ｉ／Ｏコントローラ、ビデオコントローラ等の機能ブロックの領域を有する。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、図１８に示す各機能ブロックの領域を判断し、ＯＰＣ処理が影響する外縁領域分、小さくした内側データの領域を切り出す（図１２のＳ２１〜Ｓ２６）。
[Concrete example]
FIG. 18 is a diagram for explaining a specific example of the processing of the function
具体的に、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、例えば、ＣＰＵコア６０１の領域Ｃ−１を切り出し、内側データＣ−１−１と外側データＣ−１−２とを取得する。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、例えば、内側データＣ−１−１及び外側データＣ−１−２をデータ格納領域３１０に保存する。
Specifically, the functional
また、機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、例えば、Ｉ／Ｏコントローラ６０２の領域Ｃ−２を切り出し、内側データＣ−２−１と外側データＣ−２−２とを取得する。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、例えば、内側データＣ−２−１及び外側データＣ−２−２をデータ格納領域３１０に保存する。機能ブロック抜き取りモジュール２１１は、他の機能ブロックについても同様にして、内側データ及び外側データを取得し、データ格納領域３１０に保存する。
Further, the functional
次に、パターン一致予測モジュール２１２は、機能ブロックごとに、対象の機能ブロックの内側データが、既に保存されている内側データと一致する可能性があるか否かを判定する（図３１〜図３３）。具体例では、パターン一致予測モジュール２１２は、ＣＰＵコア６０１の内側データＣ−１−１、及び、Ｉ／Ｏコントローラ６０２の内側データＣ−２−１が、既に保存されている内側データと一致する可能性がある旨、判定する（図１６のＳ３３のＮＯ）。
Next, the pattern
そして、パターン検索モジュール２１３は、ＣＰＵコア６０１の内側データＣ−１−１、及び、Ｉ／Ｏコントローラ６０２の内側データＣ−２−１を、既に保存されている内側データと比較する。
Then, the
図１９は、図１８で示した機能ブロックの内側データと同一または類似する内側データが検出される場合の例を示す図である。図１９には、データ格納領域３１０に保存されている、機能ブロックの種類ごとの内側データ群８０〜８２を示す。例えば、ＣＰＵコア６０１の内側データ群８０は、内側データＸ-１-１、Ｙ-１-１、Ｚ-１-１を有する。また、Ｉ／Ｏコントローラ６０２の内側データ群８１は、内側データＸ-２-１、Ｙ-２-１、Ｚ-２-１を有する。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example when inner data that is the same as or similar to the inner data of the functional block illustrated in FIG. 18 is detected. FIG. 19 shows
パターン検索モジュール２１３は、各機能ブロックの内側データ群８０〜８２を、処理日付または参照日付のうち新しい日付をキーにして、ソートする。図１９の例において、ＣＰＵコア６０１の内側データ群８０は、内側データＹ-１-１、Ｘ-１-１、Ｚ-１-１の順にソートされる（図１６のＳ３４）。
The
また、この例において、内側データＹ-１-１、Ｘ-１-１、Ｚ-１-１の最終参照日は、１年以内である（図１６のＳ３５のＹ以下）。したがって、パターン検索モジュール２１３は、内側データＹ-１-１から順に、ＣＰＵコア６０１の内側データＣ−１−１と比較する（Ｓ３６）。
In this example, the last reference date of the inner data Y-1-1, X-1-1, and Z-1-1 is within one year (Y or less in S35 in FIG. 16). Accordingly, the
図１９の例では、ＣＰＵコア６０１の内側データＣ−１−１と、登録されている内側データＹ-１-１とが一致する（図１６のＳ３７のＹＥＳ）。したがって、パターン検索モジュール２１３は、データ格納領域３１０に保存された、内側データＣ−１−１を削除する。また、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１の機能ブロックＣ−１の内側データ識別名に、識別名「Ｙ-１-１」を更新する（Ｓ３８）。また、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１に、機能ブロックＣ−１の外側データ識別名「Ｃ-１-２」、種類「ＣＰＵコア」、及び、処理日等を更新する。
In the example of FIG. 19, the inner data C-1-1 of the
同様にして、図１９の例では、Ｉ／Ｏコントローラ６０２の内側データＣ−２−１と、登録されている内側データＺ-２-１とが一致する（図１６のＳ３７のＹＥＳ）。したがって、パターン検索モジュール２１３は、データ格納領域３１０に保存された、内側データＣ−２−１を削除する。また、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１の機能ブロックＣ−２の内側データ識別名に、識別名「Ｚ-２-１」を更新する（Ｓ３８）。また、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１に、機能ブロックＣ−２の外側データ識別名「Ｃ-２-２」、種類「Ｉ／Ｏコントローラ」、及び、処理日等を更新する。
Similarly, in the example of FIG. 19, the inner data C-2-1 of the I /
図２０は、図１８で示した機能ブロックの内側データと同一または類似する内側データが検出されない場合の例を示す図である。図２０の機能ブロックの種類ごとの内側データは、図１９と同様である。 FIG. 20 is a diagram illustrating an example when inner data that is the same as or similar to the inner data of the functional block illustrated in FIG. 18 is not detected. The inner data for each type of functional block in FIG. 20 is the same as in FIG.
図２０の例では、ＣＰＵコア６０１の内側データＣ−１−１と、登録されている内側データＹ-１-１、Ｘ-１-１、Ｚ-１-１とは一致せず、類似もしていない（図１６のＳ３７のＮＯ）。したがって、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１の機能ブロックＣ−１の内側データ識別名に、識別名「Ｃ-１-１」を更新する（Ｓ３９）。また、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１に、機能ブロックＣ−１の外側データ識別名「Ｃ-１-２」、種類「ＣＰＵコア」、及び、処理日等を更新する。
In the example of FIG. 20, the inner data C-1-1 of the
同様にして、Ｉ／Ｏコントローラ６０２の内側データＣ−２−１と、登録されている内側データＸ-２-１、Ｙ-２-１、Ｚ-２-１とは一致せず、類似もしていない（図１６のＳ３７のＮＯ）。したがって、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１の機能ブロックＣ−２の内側データ識別名に、識別名「Ｃ-２-１」を更新する（Ｓ３９）。また、パターン検索モジュール２１３は、機能ブロック対応テーブルＴ１に、機能ブロックＣ−２の外側データ識別名「Ｃ-２-２」、種類「Ｉ／Ｏコントローラ」、及び、処理日等を更新する。
Similarly, the inner data C-2-1 of the I /
以上のように、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、機能ブロックごとのＯＰＣ処理後の描画データから、機能ブロックの外縁領域を除外した第１の内側データを取得する。また、保存データ生成装置１０は、機能ブロックのＯＰＣ処理の処理条件に基づいて、第１の内側データを、記憶部（データ格納領域３１０）が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する。そして、保存データ生成装置１０は、比較すると判定した場合、第１の内側データと第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、第１の内側データを記憶部に保存する。
As described above, the saved
このように、保存データ生成装置１０は、同一のパターンを有する複数の機能ブロック間で、内側データを重複して保存することを抑制し、保存データのデータ容量を低減させることができる。また、保存データ生成装置１０は、対象の内側データが、既に保存されている内側データと比較して一致する可能性があるか否かを予測することにより、一致する可能性が低く、比較処理に時間を要する内側データの比較処理を抑制することができる。これにより、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、重複した描画データの保存を抑止するとともに、高速に、描画データを保存することができる。
As described above, the stored
図２１は、保存された内側データ及び外側データと、機能ブロック対応テーブルＴ１に基づいて描画データ６０を再現する処理を説明する図である（図１１のＳ２０）。初めに、保存データ生成装置１０は、機能ブロック対応テーブルＴ１を参照し、対象の製品の描画データ６０が有する機能ブロックを抽出する。次に、保存データ生成装置１０は、抽出した機能ブロックの内側データと外側データの識別名を取得する。
FIG. 21 is a diagram for explaining a process of reproducing the drawing
例えば、保存データ生成装置１０は、ＣＰＵコア６０１の機能ブロックの内側データの識別名「Ｙ−１−１」、及び、外側データの識別名「Ｃ−１−２」を取得する。そして、保存データ生成装置１０は、データ格納領域３１０に保存されている内側データＹ−１−１、及び、外側データＣ−１−２（図示せず）を読み出す。
For example, the saved
また、保存データ生成装置１０は、機能ブロック対応テーブルＴ１を参照し、機能ブロックの中心座標情報に基づいて、読み出した内側データＹ−１−１、及び、外側データＣ−１−２を配置する。保存データ生成装置１０は、他の機能ブロックについても同様にして、データ格納領域３１０から、内側データ及び外側データを読み出して配置する。これにより、保存データ生成装置１０は、保存データ（内側データ及び外側データ）、及び、機能ブロック対応テーブルＴ１に基づいて、図２１に示す描画データ６０を再現することができる。
Further, the saved
このように、本実施の形態例における保存データ生成装置１０は、データ格納領域３１０が保存する外側データと、複数の機能ブロックで共通に使用する内側データとに基づいて、機能ブロックの描画データを生成することができる。これにより、保存データ生成装置１０は、描画データの重複を抑制して保存する場合であっても、元の描画データを生成することができる。
As described above, the saved
［他の実施の形態例］
上記の実施の形態例では、製品間で、同一のパターンを有する内側データを共通で使用するデータとして保存する場合を例示した。ただし、この例に限定されるものではない。保存データ生成装置１０は、同一の製品が有する、同一のパターンを有する内側データを共通で使用するデータとして保存してもよい。
[Other Embodiments]
In the above-described embodiment, the case where the inner data having the same pattern is stored as data to be used in common between products is illustrated. However, it is not limited to this example. The saved
これにより、保存データ生成装置１０は、同一の製品を構成する、複数の機能ブロック間で、内側データを重複して保存することを抑制し、さらに、保存データのデータ容量を低減させることができる。
Thereby, the storage
以上の実施の形態をまとめると、次の付記のとおりである。 The above embodiment is summarized as follows.
（付記１）
処理部は、
機能ブロックごとの光近接効果補正後の描画データから、前記機能ブロックの外縁領域を除外した第１の内側データを取得する取得工程と、
前記機能ブロックの光近接効果補正の処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する判定工程と、
比較すると判定した場合、前記第１の内側データと前記第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、前記第１の内側データを前記記憶部に保存する保存工程と、
を有する保存データの生成方法。
(Appendix 1)
The processing unit
An acquisition step of acquiring first inner data excluding the outer edge region of the functional block from the drawing data after the optical proximity effect correction for each functional block;
A determination step of determining whether or not to compare the first inner data with the second inner data stored in the storage unit based on the processing conditions of the optical block effect correction of the functional block;
If it is determined to compare, the pattern of the first inner data and the second inner data is compared, and according to the comparison result, the first inner data is stored in the storage unit,
A method for generating saved data.
（付記２）
付記１において、
前記判定工程は、複数の前記処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成方法。
(Appendix 2)
In
The determination step is a storage data generation method that determines whether or not the first inner data is compared with second inner data stored in the storage unit based on a plurality of the processing conditions.
（付記３）
付記２において、
前記複数の処理条件は、前記機能ブロックが含むパターンの平均密度、前記機能ブロックが含む前記パターンの辺の数、前記光近接効果補正を実行するプログラムの実績の有無、当該プログラムのバージョンの実績の有無の組み合わせである、保存データの生成方法。
(Appendix 3)
In
The plurality of processing conditions include an average density of patterns included in the functional block, the number of sides of the pattern included in the functional block, presence / absence of a program that executes the optical proximity correction, and a record of a version of the program A method for generating stored data that is a combination of presence and absence.
（付記４）
付記２または３において、
前記複数の処理条件はそれぞれ重みを有し、
前記判定工程は、前記機能ブロックが前記処理条件に該当する場合に前記重みを適用した値を算出し、前記複数の処理条件の前記値の合計値に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成方法。
(Appendix 4)
In
Each of the plurality of processing conditions has a weight,
The determination step calculates a value to which the weight is applied when the functional block meets the processing condition, and based on a total value of the values of the plurality of processing conditions, the first inner data is calculated. A storage data generation method for determining whether or not to compare with second inner data stored in the storage unit.
（付記５）
付記４において、
前記パターンの平均密度、及び、前記パターンの辺の数の前記重みは、前記プログラムの実績の有無、及び、当該プログラムのバージョンの実績の有無の前記重みより大きい、保存データの生成方法。
(Appendix 5)
In
The stored data generation method, wherein the weight of the average density of the pattern and the number of sides of the pattern is larger than the weight of the presence / absence of the program and the presence / absence of the version of the program.
（付記６）
付記１乃至５のいずれかにおいて、
前記判定工程は、さらに、前記第１の内側データを、前記第２の内側データのうち、基準の期間内に前記記憶部から読み出された前記第２の内側データと比較する、保存データの生成方法。
(Appendix 6)
In any one of
The determining step further compares the first inner data with the second inner data read from the storage unit within a reference period of the second inner data. Generation method.
（付記７）
付記１乃至６のいずれかにおいて、
前記判定工程は、さらに、前記第１の内側データを、前記第２の内側データのうち、前記外縁領域の幅が、前記第１の内側データと同一の前記第２の内側データと比較する、保存データの生成方法。
(Appendix 7)
In any one of
The determination step further compares the first inner data with the second inner data having the same width as the first inner data among the second inner data. Generation method of saved data.
（付記８）
付記１乃至７のいずれかにおいて、
前記取得工程は、さらに、前記機能ブロックごとの描画データから、前記機能ブロックの外縁領域の第１の外側データを取得し、
前記保存工程は、さらに、前記第１の外側データを、前記記憶部が保存する第２の外側データと個別に前記記憶部に保存する、
保存データの生成方法。
(Appendix 8)
In any one of
The obtaining step further obtains first outer data of an outer edge region of the functional block from the drawing data for each functional block,
The storing step further stores the first outer data in the storage unit separately from the second outer data stored in the storage unit.
Generation method of saved data.
（付記９）
付記８において、さらに、
前記記憶部が保存する前記第１の外側データと、前記記憶部が保存する複数の機能ブロックで共通に保存する内側データとに基づいて、前記機能ブロックの描画データを生成する生成工程を有する、保存データの生成方法。
(Appendix 9)
In Appendix 8,
A generation step of generating drawing data of the functional block based on the first outer data stored by the storage unit and inner data stored in common by a plurality of functional blocks stored by the storage unit; Generation method of saved data.
（付記１０）
機能ブロックごとの光近接効果補正後の描画データから、前記機能ブロックの外縁領域を除外した第１の内側データを取得し、
前記機能ブロックの光近接効果補正の処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定し、
比較すると判定した場合、前記第１の内側データと前記第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、前記第１の内側データを前記記憶部に保存する、
処理をコンピュータに実行させる保存データ生成プログラム。
(Appendix 10)
From the drawing data after the optical proximity effect correction for each functional block, obtain first inner data excluding the outer edge region of the functional block,
Determining whether to compare the first inner data with the second inner data stored in the storage unit based on the processing condition of the optical block effect correction of the functional block;
If it is determined to compare, the pattern of the first inner data and the second inner data are compared, and the first inner data is stored in the storage unit according to the comparison result.
A stored data generation program that causes a computer to execute processing.
（付記１１）
付記１０において、
複数の前記処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成プログラム。
(Appendix 11)
In
A storage data generation program for determining whether to compare the first inner data with second inner data stored in the storage unit based on a plurality of the processing conditions.
（付記１２）
付記１１において、
前記複数の処理条件は、前記機能ブロックが含むパターンの平均密度、前記機能ブロックが含む前記パターンの辺の数、前記光近接効果補正を実行するプログラムの実績の有無、当該プログラムのバージョンの実績の有無の組み合わせである、保存データの生成プログラム。
(Appendix 12)
In Appendix 11,
The plurality of processing conditions include an average density of patterns included in the functional block, the number of sides of the pattern included in the functional block, presence / absence of a program that executes the optical proximity correction, and a record of a version of the program A saved data generation program that is a combination of presence and absence.
（付記１３）
付記１１または１２において、
前記複数の処理条件はそれぞれ重みを有し、
前記機能ブロックが前記処理条件に該当する場合に前記重みを適用した値を算出し、前記複数の処理条件の前記値の合計値に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成プログラム。
(Appendix 13)
In Appendix 11 or 12,
Each of the plurality of processing conditions has a weight,
When the functional block satisfies the processing condition, a value to which the weight is applied is calculated, and the storage unit stores the first inner data based on a total value of the values of the plurality of processing conditions. A storage data generation program for determining whether or not to compare with the second inner data.
（付記１４）
付記１３において、
前記パターンの平均密度、及び、前記パターンの辺の数の前記重みは、前記プログラムの実績の有無、及び、当該プログラムのバージョンの実績の有無の前記重みより大きい、保存データの生成プログラム。
(Appendix 14)
In Appendix 13,
The storage data generation program, wherein the weight of the average density of the pattern and the number of sides of the pattern is greater than the weight of the presence / absence of the program and the presence / absence of the version of the program.
（付記１５）
付記１０乃至１４のいずれかにおいて、
さらに、前記第１の内側データを、前記第２の内側データのうち、基準の期間内に前記記憶部から読み出された前記第２の内側データと比較する、保存データの生成プログラム。
(Appendix 15)
In any one of
Furthermore, a storage data generation program for comparing the first inner data with the second inner data read from the storage unit within a reference period of the second inner data.
（付記１６）
処理部と、
第２の内側データを記憶する記憶部と、を有し、
前記処理部は、機能ブロックごとの光近接効果補正後の描画データから、前記機能ブロックの外縁領域を除外した第１の内側データを取得し、前記機能ブロックの光近接効果補正の処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定し、比較すると判定した場合、前記第１の内側データと前記第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、前記第１の内側データを前記記憶部に保存する、保存データ生成装置。
(Appendix 16)
A processing unit;
A storage unit for storing second inner data,
The processing unit obtains first inner data excluding the outer edge region of the functional block from the drawing data after the optical proximity effect correction for each functional block, and based on the processing condition of the optical proximity effect correction of the functional block Determining whether or not to compare the first inner data with the second inner data stored in the storage unit, and determining that the first inner data and the second inner data are to be compared, A stored data generation device that compares the patterns and stores the first inner data in the storage unit according to the comparison result.
（付記１７）
付記１６において、
前記処理部は、複数の前記処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成装置。
(Appendix 17)
In Appendix 16,
The processing unit is a storage data generation device that determines whether to compare the first inner data with second inner data stored in the storage unit based on a plurality of the processing conditions.
（付記１８）
付記１７において、
前記複数の処理条件は、前記機能ブロックが含むパターンの平均密度、前記機能ブロックが含む前記パターンの辺の数、前記光近接効果補正を実行するプログラムの実績の有無、当該プログラムのバージョンの実績の有無の組み合わせである、保存データの生成装置。
(Appendix 18)
In
The plurality of processing conditions include an average density of patterns included in the functional block, the number of sides of the pattern included in the functional block, presence / absence of a program that executes the optical proximity correction, and a record of a version of the program A device for generating stored data that is a combination of presence and absence.
（付記１９）
付記１７または１８において、
前記複数の処理条件はそれぞれ重みを有し、
前記処理部は、前記機能ブロックが前記処理条件に該当する場合に前記重みを適用した値を算出し、前記複数の処理条件の前記値の合計値に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成装置。
(Appendix 19)
In
Each of the plurality of processing conditions has a weight,
The processing unit calculates a value to which the weight is applied when the functional block satisfies the processing condition, and based on a total value of the values of the plurality of processing conditions, the first inner data is calculated. A storage data generation device that determines whether or not to compare with second inner data stored in the storage unit.
（付記２０）
付記１９において、
前記パターンの平均密度、及び、前記パターンの辺の数の前記重みは、前記プログラムの実績の有無、及び、当該プログラムのバージョンの実績の有無の前記重みより大きい、保存データの生成装置。
(Appendix 20)
In
The saved data generation apparatus, wherein the weight of the average density of the pattern and the number of sides of the pattern is greater than the weight of the presence / absence of the program and the presence / absence of the version of the program.
１０：保存データ生成装置、１０１：ＣＰＵ、１０２：メモリ、１０３：通信インタフェース部、１０５：表示部、１０６：入力部、１０７：外部インタフェース部、３００：ストレージデバイス、３１０：データ格納領域、３２０：ストレージサーバ、２１１：機能ブロック抜き取りモジュール、２１２：パターン一致予測モジュール、２１３：パターン検索モジュール、Ｔ１：機能ブロック対応テーブル、Ｐ１：パターン検索判断基準テーブル 10: saved data generation device, 101: CPU, 102: memory, 103: communication interface unit, 105: display unit, 106: input unit, 107: external interface unit, 300: storage device, 310: data storage area, 320: Storage server 211: Function block extraction module 212: Pattern match prediction module 213: Pattern search module T1: Function block correspondence table P1: Pattern search determination criteria table
Claims (11)
機能ブロックごとの光近接効果補正後の描画データから、前記機能ブロックの外縁領域を除外した第１の内側データを取得する取得工程と、
前記機能ブロックの光近接効果補正の処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する判定工程と、
比較すると判定した場合、前記第１の内側データと前記第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、前記第１の内側データを前記記憶部に保存する保存工程と、
を有する保存データの生成方法。 The processing unit
An acquisition step of acquiring first inner data excluding the outer edge region of the functional block from the drawing data after the optical proximity effect correction for each functional block;
A determination step of determining whether or not to compare the first inner data with the second inner data stored in the storage unit based on the processing conditions of the optical block effect correction of the functional block;
If it is determined to compare, the pattern of the first inner data and the second inner data is compared, and according to the comparison result, the first inner data is stored in the storage unit,
A method for generating saved data.
前記判定工程は、複数の前記処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成方法。 In claim 1,
The determination step is a storage data generation method that determines whether or not the first inner data is compared with second inner data stored in the storage unit based on a plurality of the processing conditions.
前記複数の処理条件は、前記機能ブロックが含むパターンの平均密度、前記機能ブロックが含む前記パターンの辺の数、前記光近接効果補正を実行するプログラムの実績の有無、当該プログラムのバージョンの実績の有無の組み合わせである、保存データの生成方法。 In claim 2,
The plurality of processing conditions include an average density of patterns included in the functional block, the number of sides of the pattern included in the functional block, presence / absence of a program that executes the optical proximity correction, and a record of a version of the program A method for generating stored data that is a combination of presence and absence.
前記複数の処理条件はそれぞれ重みを有し、
前記判定工程は、前記機能ブロックが前記処理条件に該当する場合に前記重みを適用した値を算出し、前記複数の処理条件の前記値の合計値に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定する、保存データの生成方法。 In claim 2 or 3,
Each of the plurality of processing conditions has a weight,
The determination step calculates a value to which the weight is applied when the functional block meets the processing condition, and based on a total value of the values of the plurality of processing conditions, the first inner data is calculated. A storage data generation method for determining whether or not to compare with second inner data stored in the storage unit.
前記パターンの平均密度、及び、前記パターンの辺の数の前記重みは、前記プログラムの実績の有無、及び、当該プログラムのバージョンの実績の有無の前記重みより大きい、保存データの生成方法。 In claim 4,
The stored data generation method, wherein the weight of the average density of the pattern and the number of sides of the pattern is larger than the weight of the presence / absence of the program and the presence / absence of the version of the program.
前記判定工程は、さらに、前記第１の内側データを、前記第２の内側データのうち、基準の期間内に前記記憶部から読み出された前記第２の内側データと比較する、保存データの生成方法。 In any one of Claims 1 thru | or 5,
The determining step further compares the first inner data with the second inner data read from the storage unit within a reference period of the second inner data. Generation method.
前記判定工程は、さらに、前記第１の内側データを、前記第２の内側データのうち、前記外縁領域の幅が、前記第１の内側データと同一の前記第２の内側データと比較する、保存データの生成方法。 In any one of Claims 1 thru | or 6.
The determination step further compares the first inner data with the second inner data having the same width as the first inner data among the second inner data. Generation method of saved data.
前記取得工程は、さらに、前記機能ブロックごとの描画データから、前記機能ブロックの外縁領域の第１の外側データを取得し、
前記保存工程は、さらに、前記第１の外側データを、前記記憶部が保存する第２の外側データと個別に前記記憶部に保存する、
保存データの生成方法。 In any one of Claims 1 thru | or 7,
The obtaining step further obtains first outer data of an outer edge region of the functional block from the drawing data for each functional block,
The storing step further stores the first outer data in the storage unit separately from the second outer data stored in the storage unit.
Generation method of saved data.
前記記憶部が保存する前記第１の外側データと、前記記憶部が保存する複数の機能ブロックで共通に保存する内側データとに基づいて、前記機能ブロックの描画データを生成する生成工程を有する、保存データの生成方法。 The claim 8, further comprising:
A generation step of generating drawing data of the functional block based on the first outer data stored by the storage unit and inner data stored in common by a plurality of functional blocks stored by the storage unit; Generation method of saved data.
前記機能ブロックの光近接効果補正の処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定し、
比較すると判定した場合、前記第１の内側データと前記第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、前記第１の内側データを前記記憶部に保存する、
処理をコンピュータに実行させる保存データ生成プログラム。 From the drawing data after the optical proximity effect correction for each functional block, obtain first inner data excluding the outer edge region of the functional block,
Determining whether to compare the first inner data with the second inner data stored in the storage unit based on the processing condition of the optical block effect correction of the functional block;
If it is determined to compare, the pattern of the first inner data and the second inner data are compared, and the first inner data is stored in the storage unit according to the comparison result.
A stored data generation program that causes a computer to execute processing.
第２の内側データを記憶する記憶部と、を有し、
前記処理部は、機能ブロックごとの光近接効果補正後の描画データから、前記機能ブロックの外縁領域を除外した第１の内側データを取得し、前記機能ブロックの光近接効果補正の処理条件に基づいて、前記第１の内側データを、前記記憶部が保存する第２の内側データと比較するか否か判定し、比較すると判定した場合、前記第１の内側データと前記第２の内側データとのパターンを比較し、比較結果に応じて、前記第１の内側データを前記記憶部に保存する、保存データ生成装置。 A processing unit;
A storage unit for storing second inner data,
The processing unit obtains first inner data excluding the outer edge region of the functional block from the drawing data after the optical proximity effect correction for each functional block, and based on the processing condition of the optical proximity effect correction of the functional block Determining whether or not to compare the first inner data with the second inner data stored in the storage unit, and determining that the first inner data and the second inner data are to be compared, A stored data generation device that compares the patterns and stores the first inner data in the storage unit according to the comparison result.
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