JPH1038812A - マスク欠陥の検出方法 - Google Patents
マスク欠陥の検出方法Info
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- JPH1038812A JPH1038812A JP18898496A JP18898496A JPH1038812A JP H1038812 A JPH1038812 A JP H1038812A JP 18898496 A JP18898496 A JP 18898496A JP 18898496 A JP18898496 A JP 18898496A JP H1038812 A JPH1038812 A JP H1038812A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 マスク欠陥の検出時間を短縮し、このことに
よりマスクコストの低減を図る。 【解決手段】 リソグラフィの露光工程に用いられるマ
スクの欠陥を検出する方法であって、欠陥の検出が行わ
れる被検出マスクに形成されたパターンを、第１検出領
域と第２検出領域とに分割し、分割された領域毎に検出
感度を変えて被検出マスクの欠陥の検出を行う。
よりマスクコストの低減を図る。 【解決手段】 リソグラフィの露光工程に用いられるマ
スクの欠陥を検出する方法であって、欠陥の検出が行わ
れる被検出マスクに形成されたパターンを、第１検出領
域と第２検出領域とに分割し、分割された領域毎に検出
感度を変えて被検出マスクの欠陥の検出を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体装置製造プ
ロセスのリソグラフィの露光工程に用いられるマスクの
欠陥を検出する方法に関するものである。
ロセスのリソグラフィの露光工程に用いられるマスクの
欠陥を検出する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】半導体装置の製造分野では、半導体集積
回路の最小加工寸法が年々微細化されており、今や０．
２５μｍにまで達している。そして、このことに伴って
フォトリソグラフィ工程に用いるクロム（Ｃｒ）マスク
の欠陥（例えばＣｒの残りやＣｒの欠け）の最小許容寸
法も、年々微細化してきている。０．２５μｍの設計ル
ール半導体装置の場合には、１／５縮小投影露光を前提
にすると、マスクの欠陥の最小許容寸法が０．２μｍ
（ウエハ上で０．０４μｍ）であるとも言われている。
なお、縮小投影露光に用いるマスクは通常レチクルと呼
ばれるが、本明細書中ではこれもマスクと称することに
する。
回路の最小加工寸法が年々微細化されており、今や０．
２５μｍにまで達している。そして、このことに伴って
フォトリソグラフィ工程に用いるクロム（Ｃｒ）マスク
の欠陥（例えばＣｒの残りやＣｒの欠け）の最小許容寸
法も、年々微細化してきている。０．２５μｍの設計ル
ール半導体装置の場合には、１／５縮小投影露光を前提
にすると、マスクの欠陥の最小許容寸法が０．２μｍ
（ウエハ上で０．０４μｍ）であるとも言われている。
なお、縮小投影露光に用いるマスクは通常レチクルと呼
ばれるが、本明細書中ではこれもマスクと称することに
する。
【０００３】ところで、従来より、マスクの微細欠陥の
検出には、欠陥検出装置が用いられる。通常、欠陥検出
装置は、ダイトゥダイ方式またはダイトゥデータベース
方式を採用しており、いずれの方式も２つのものを比較
して、一致するか否かで欠陥を検出している。例えばダ
イトゥダイ方式は、欠陥検出が行われるマスク（以下、
これを被検出マスクと記す）を用いて基板上に形成され
た複数のダイのパターン同士を形状比較して、欠陥を検
出する。またダイトゥデータベース方式は、被検出マス
クを用いて基板上に形成されたパターンとＣＡＤデータ
またはマスクパターン作成装置の入力データとを比較し
て、欠陥を検出する。また従来では、いずれの方式を用
いる場合にも、検出感度を一律にして欠陥検出を行って
いる。
検出には、欠陥検出装置が用いられる。通常、欠陥検出
装置は、ダイトゥダイ方式またはダイトゥデータベース
方式を採用しており、いずれの方式も２つのものを比較
して、一致するか否かで欠陥を検出している。例えばダ
イトゥダイ方式は、欠陥検出が行われるマスク（以下、
これを被検出マスクと記す）を用いて基板上に形成され
た複数のダイのパターン同士を形状比較して、欠陥を検
出する。またダイトゥデータベース方式は、被検出マス
クを用いて基板上に形成されたパターンとＣＡＤデータ
またはマスクパターン作成装置の入力データとを比較し
て、欠陥を検出する。また従来では、いずれの方式を用
いる場合にも、検出感度を一律にして欠陥検出を行って
いる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来のマスク欠陥の検
出方法では、被検出マスクのより微細な欠陥を検出する
には、検出に用いる欠陥検出装置の検出感度を上げなけ
ればならない。ところが、前述したように従来では、検
出感度を一律にして検出を行うため、検出感度を高くす
ると非常に多くの検出時間を要することになる。これを
回避する方法としては、欠陥検出装置を多数台用いるこ
とが考えられる。しかしながら、欠陥検出装置は非常に
高価であるため、欠陥検出装置を多数台用いるとマスク
コストの増大につながる。このことは、特に少量多品種
生産のロジック系の半導体集積回路を製造する場合に顕
著になるため、好ましくない。
出方法では、被検出マスクのより微細な欠陥を検出する
には、検出に用いる欠陥検出装置の検出感度を上げなけ
ればならない。ところが、前述したように従来では、検
出感度を一律にして検出を行うため、検出感度を高くす
ると非常に多くの検出時間を要することになる。これを
回避する方法としては、欠陥検出装置を多数台用いるこ
とが考えられる。しかしながら、欠陥検出装置は非常に
高価であるため、欠陥検出装置を多数台用いるとマスク
コストの増大につながる。このことは、特に少量多品種
生産のロジック系の半導体集積回路を製造する場合に顕
著になるため、好ましくない。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明に係るマスク欠陥の検出方法は、欠陥の検出が
行われる被検出マスクに形成されたパターンを、第１検
出領域と第２検出領域とに分割し、分割された領域毎に
検出感度を変えて被検出マスクの欠陥の検出を行うこと
を特徴とする。
に本発明に係るマスク欠陥の検出方法は、欠陥の検出が
行われる被検出マスクに形成されたパターンを、第１検
出領域と第２検出領域とに分割し、分割された領域毎に
検出感度を変えて被検出マスクの欠陥の検出を行うこと
を特徴とする。
【０００６】通常、リソグラフィの露光工程で用いるマ
スクに形成されたパターンには、同じ層のマスク（同一
レイヤ）内に、高い寸法精度で作成すべき領域と、それ
ほど寸法精度が要求されない、つまりラフでもよい領域
とが存在している。よって、被検出マスクに形成された
パターンにおける高い寸法精度で作成すべき領域、ラフ
でもよい領域をそれぞれ、第１領域、第２領域として分
割すれば、分割された領域毎に検出感度を変えて被検出
マスクの欠陥検出を行うので、高い寸法精度で作成すべ
き領域のみが高い感度で検出され、ラフでもよい領域が
それよりも低い感度で検出される。
スクに形成されたパターンには、同じ層のマスク（同一
レイヤ）内に、高い寸法精度で作成すべき領域と、それ
ほど寸法精度が要求されない、つまりラフでもよい領域
とが存在している。よって、被検出マスクに形成された
パターンにおける高い寸法精度で作成すべき領域、ラフ
でもよい領域をそれぞれ、第１領域、第２領域として分
割すれば、分割された領域毎に検出感度を変えて被検出
マスクの欠陥検出を行うので、高い寸法精度で作成すべ
き領域のみが高い感度で検出され、ラフでもよい領域が
それよりも低い感度で検出される。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るマスク欠陥の
検出方法の実施形態を図面に基づいて説明する。ここで
は、欠陥検出を行うマスク（以下、被検出マスクと記
す）を半導体装置のゲートパターン形成用のマスクにし
た場合について述べる。またダイトゥデータベース方式
の欠陥検出装置、すなわち被検出マスクを用いて基板上
に形成されたパターンを画像処理し、このデータと、被
検出マスクの設計データとを比較して欠陥検出を行う装
置を用いて欠陥検出を行う場合を例に取って述べる。
検出方法の実施形態を図面に基づいて説明する。ここで
は、欠陥検出を行うマスク（以下、被検出マスクと記
す）を半導体装置のゲートパターン形成用のマスクにし
た場合について述べる。またダイトゥデータベース方式
の欠陥検出装置、すなわち被検出マスクを用いて基板上
に形成されたパターンを画像処理し、このデータと、被
検出マスクの設計データとを比較して欠陥検出を行う装
置を用いて欠陥検出を行う場合を例に取って述べる。
【０００８】図１は実施形態に係るマスク欠陥の検出方
法を工程順に示すフローチャートであり、図２は被検出
マスクを用いて基板上に形成されたゲートパターン付近
の拡大平面図である。被検出マスクの欠陥を検出するに
あたっては、まず図１のステップ１（以下、ステップを
ＳＴと記す）に示すように、欠陥検出装置の検出感度を
設定する。この実施形態では、後述する第１検出領域を
検出するための検出感度と、第２検出領域を検出するた
めの検出感度との異なる２つの感度水準を設定する。例
えば第２検出領域を検出するための検出感度を、現在行
われている欠陥検出での通常の感度に設定し、第１検出
領域を検出するための検出感度を、通常の感度よりも高
い感度に設定する。
法を工程順に示すフローチャートであり、図２は被検出
マスクを用いて基板上に形成されたゲートパターン付近
の拡大平面図である。被検出マスクの欠陥を検出するに
あたっては、まず図１のステップ１（以下、ステップを
ＳＴと記す）に示すように、欠陥検出装置の検出感度を
設定する。この実施形態では、後述する第１検出領域を
検出するための検出感度と、第２検出領域を検出するた
めの検出感度との異なる２つの感度水準を設定する。例
えば第２検出領域を検出するための検出感度を、現在行
われている欠陥検出での通常の感度に設定し、第１検出
領域を検出するための検出感度を、通常の感度よりも高
い感度に設定する。
【０００９】なお、欠陥検出装置としては、高速で検出
感度を切り換えることができ、ゲートパターンが形成さ
れた基板を載置するステージを、感度切り替えに追随し
て移動させることができる装置を用いる。現在、レチク
ルのわくデータのような大まかに区切った領域毎に、検
出感度を設定変更できる装置がある。したがって、この
ような既存の装置のソフトウェアを変更することなどに
よって、上記した欠陥検出装置を実現することが可能で
ある。
感度を切り換えることができ、ゲートパターンが形成さ
れた基板を載置するステージを、感度切り替えに追随し
て移動させることができる装置を用いる。現在、レチク
ルのわくデータのような大まかに区切った領域毎に、検
出感度を設定変更できる装置がある。したがって、この
ような既存の装置のソフトウェアを変更することなどに
よって、上記した欠陥検出装置を実現することが可能で
ある。
【００１０】例えば欠陥検出装置が画像処理する際のピ
クセル（画素）の受光量と、被検出マスクの設計デー
タ、例えば電子ビーム（Electoron Beam) 描画装置の入
力データとを比較する際に、差のしきい値をソフト的に
変更することで、高速で検出感度を切り替える装置を得
ることが可能である。また、欠陥検出装置のレンズ倍率
を機械的に変更して行う（ピクセルサイズを変更する）
方法も考えられるが、レンズ倍率の変更に秒単位の時間
を要するので今のところ現実的でない。ただし、レンズ
倍率の変更を高速で行うことが可能になれば、このよう
な方法を採用することも可能である。
クセル（画素）の受光量と、被検出マスクの設計デー
タ、例えば電子ビーム（Electoron Beam) 描画装置の入
力データとを比較する際に、差のしきい値をソフト的に
変更することで、高速で検出感度を切り替える装置を得
ることが可能である。また、欠陥検出装置のレンズ倍率
を機械的に変更して行う（ピクセルサイズを変更する）
方法も考えられるが、レンズ倍率の変更に秒単位の時間
を要するので今のところ現実的でない。ただし、レンズ
倍率の変更を高速で行うことが可能になれば、このよう
な方法を採用することも可能である。
【００１１】欠陥検出装置の感度を設定した後は、次い
でＳＴ２〜ＳＴ４に示す工程を行って、被検出マスクに
形成されたゲートパターン（以下、被検出マスクのゲー
トパターンと記す）を、第１検出領域と第２検出領域と
に分割する。図２に示すように、被検出マスクを用いて
基板１０上に形成されたゲートパターン１３には、比較
的高い寸法精度が要求される領域（図中、ハッチングで
示す部分）１３ａと、それほど寸法精度が要求されない
ラフな領域１３ｂとが存在する。
でＳＴ２〜ＳＴ４に示す工程を行って、被検出マスクに
形成されたゲートパターン（以下、被検出マスクのゲー
トパターンと記す）を、第１検出領域と第２検出領域と
に分割する。図２に示すように、被検出マスクを用いて
基板１０上に形成されたゲートパターン１３には、比較
的高い寸法精度が要求される領域（図中、ハッチングで
示す部分）１３ａと、それほど寸法精度が要求されない
ラフな領域１３ｂとが存在する。
【００１２】すなわち、基板１０には、ＬＯＣＯＳ酸化
膜からなる素子分離領域１２で囲まれた位置に活性領域
１２が形成されており、この活性領域１２上に、２つの
直線状のゲートパターン１３が並んで設けられている。
また各ゲートパターン１３は、その両端が活性領域１２
からさらに素子分離領域１２上へと延びて形成されてい
る。活性領域１２は、欠陥が存在してほしくない領域で
あり、素子分離領域１２は小さな欠陥であれば少々存在
していてもよいラフな領域である。したがってゲートパ
ターン１３も、活性領域１２上に形成された領域が、高
い寸法精度が要求される領域１３ａになり、素子分離領
域１１上がラフな領域１３ｂになる。
膜からなる素子分離領域１２で囲まれた位置に活性領域
１２が形成されており、この活性領域１２上に、２つの
直線状のゲートパターン１３が並んで設けられている。
また各ゲートパターン１３は、その両端が活性領域１２
からさらに素子分離領域１２上へと延びて形成されてい
る。活性領域１２は、欠陥が存在してほしくない領域で
あり、素子分離領域１２は小さな欠陥であれば少々存在
していてもよいラフな領域である。したがってゲートパ
ターン１３も、活性領域１２上に形成された領域が、高
い寸法精度が要求される領域１３ａになり、素子分離領
域１１上がラフな領域１３ｂになる。
【００１３】そこでこの実施形態では、被検出マスクの
ゲートパターンにおいて、高い寸法精度が要求される領
域１０ａに対応する領域を、高感度での検出が必要な第
１検出領域とし、ラフな領域１３ｂに対応する領域を、
通常の感度での検出でよい第２検出領域として、ゲート
パターンの分割を行う。ゲートパターンの分割は、欠陥
検出装置にて、被検出マスクのゲートパターンから第１
検出領域を抽出して設定し、抽出された以外の領域を第
２領域として設定することにより行う。第１検出領域の
抽出は、被検出マスクのデータと、その他の各層（レイ
ヤ）のマスク、特に製造プロセス上の被検出マスクの直
前、直後のマスクのデータとを用いた図形論理演算によ
って容易に行える。
ゲートパターンにおいて、高い寸法精度が要求される領
域１０ａに対応する領域を、高感度での検出が必要な第
１検出領域とし、ラフな領域１３ｂに対応する領域を、
通常の感度での検出でよい第２検出領域として、ゲート
パターンの分割を行う。ゲートパターンの分割は、欠陥
検出装置にて、被検出マスクのゲートパターンから第１
検出領域を抽出して設定し、抽出された以外の領域を第
２領域として設定することにより行う。第１検出領域の
抽出は、被検出マスクのデータと、その他の各層（レイ
ヤ）のマスク、特に製造プロセス上の被検出マスクの直
前、直後のマスクのデータとを用いた図形論理演算によ
って容易に行える。
【００１４】すなわち、まずＳＴ２に示すように、欠陥
検出装置に被検出マスクのゲートパターンのデータを入
力する。続いてＳＴ３に示すように、ゲートパターンの
周辺のパターン形成に用いるマスクに形成されるパター
ンのデータを、欠陥検出装置に入力する。ここでは、図
２に示した素子分離領域１１の形成に用いるマスクの素
子分離領域パターンのデータを入力する。これら欠陥検
出装置に入力するデータには、設計データ、例えばマス
クパターン形成用のＣＡＤ装置やマスクパターン作成装
置の入力データを用いる。
検出装置に被検出マスクのゲートパターンのデータを入
力する。続いてＳＴ３に示すように、ゲートパターンの
周辺のパターン形成に用いるマスクに形成されるパター
ンのデータを、欠陥検出装置に入力する。ここでは、図
２に示した素子分離領域１１の形成に用いるマスクの素
子分離領域パターンのデータを入力する。これら欠陥検
出装置に入力するデータには、設計データ、例えばマス
クパターン形成用のＣＡＤ装置やマスクパターン作成装
置の入力データを用いる。
【００１５】そしてＳＴ４に示すように、図形論理演算
を行って、ゲートパターンのデータと素子分離領域パタ
ーンのデータとのアンドをとることにより、第１検出領
域を抽出し、設定する。また、これ以外の領域を第２検
出領域として設定する。次に、欠陥検出装置による被検
出マスクの欠陥検出を開始する。この際、欠陥検出装置
は、被検出マスクを用いて形成されたゲートパターン１
３において、現在の位置が、第１検出領域の位置にある
か否かを判断し（ＳＴ５）、第２検出領域でないと判断
すると、通常の検出感度で欠陥検出を行う（ＳＴ６）。
またＳＴ５にて現在検出を行っている位置が、第１検出
領域の位置であると判断すると、検出感度を高感度に切
り替えて欠陥検出を行う（ＳＴ７）。
を行って、ゲートパターンのデータと素子分離領域パタ
ーンのデータとのアンドをとることにより、第１検出領
域を抽出し、設定する。また、これ以外の領域を第２検
出領域として設定する。次に、欠陥検出装置による被検
出マスクの欠陥検出を開始する。この際、欠陥検出装置
は、被検出マスクを用いて形成されたゲートパターン１
３において、現在の位置が、第１検出領域の位置にある
か否かを判断し（ＳＴ５）、第２検出領域でないと判断
すると、通常の検出感度で欠陥検出を行う（ＳＴ６）。
またＳＴ５にて現在検出を行っている位置が、第１検出
領域の位置であると判断すると、検出感度を高感度に切
り替えて欠陥検出を行う（ＳＴ７）。
【００１６】ＳＴ６またはＳＴ７にて欠陥検出を行った
後は、欠陥検出装置のステージを移動する（ＳＴ８）。
続いて、欠陥検出は終了か否かを判断する（ＳＴ９）。
欠陥検出は終了でないと判断された場合には、ＳＴ５に
戻って、現在の位置が、第１検出領域の位置にあるか否
かを判断し、欠陥検出を続ける。またＳＴ９にて、欠陥
検出は終了であると判断されると、一連の欠陥検出が終
了になる。
後は、欠陥検出装置のステージを移動する（ＳＴ８）。
続いて、欠陥検出は終了か否かを判断する（ＳＴ９）。
欠陥検出は終了でないと判断された場合には、ＳＴ５に
戻って、現在の位置が、第１検出領域の位置にあるか否
かを判断し、欠陥検出を続ける。またＳＴ９にて、欠陥
検出は終了であると判断されると、一連の欠陥検出が終
了になる。
【００１７】このように、上記した欠陥検出方法では、
高い寸法精度が要求されるために微細な欠陥検出が必要
な第１検出領域のみを高感度で検出でき、それほど寸法
精度が要求されない第２検出領域を第１検出領域よりも
低い感度で検出できる。よって、微細な欠陥を検出しよ
うとすると、時間を要する高感度検出を一律に行わざる
を得なかった従来法に比較して、検出時間を短縮するこ
とができ、しかも必要な領域を高感度に欠陥検出するこ
とができる。したがって、この方法によればマスクコス
トを低減することができので、特に、少量多品種生産の
半導体集積回路を製造する場合に非常に有効な方法にな
る。
高い寸法精度が要求されるために微細な欠陥検出が必要
な第１検出領域のみを高感度で検出でき、それほど寸法
精度が要求されない第２検出領域を第１検出領域よりも
低い感度で検出できる。よって、微細な欠陥を検出しよ
うとすると、時間を要する高感度検出を一律に行わざる
を得なかった従来法に比較して、検出時間を短縮するこ
とができ、しかも必要な領域を高感度に欠陥検出するこ
とができる。したがって、この方法によればマスクコス
トを低減することができので、特に、少量多品種生産の
半導体集積回路を製造する場合に非常に有効な方法にな
る。
【００１８】また上記した欠陥検出方法では、第１検出
領域を設定するための図形論理演算に、既に設計の段階
で存在している被検出マスクの設計データおよび素子分
離領域形成用のマスクの設計データを用いるので、新た
な作業を行うことなく容易にゲートパターンを第１検出
領域、第２検出領域に分割することができる。
領域を設定するための図形論理演算に、既に設計の段階
で存在している被検出マスクの設計データおよび素子分
離領域形成用のマスクの設計データを用いるので、新た
な作業を行うことなく容易にゲートパターンを第１検出
領域、第２検出領域に分割することができる。
【００１９】なお、上記実施形態では、ダイトゥデータ
ベース方式の欠陥検出装置を用いた欠陥検出方法につい
て述べたが、予め座標で指定された領域を区別して行う
ダイトゥダイ方式の欠陥検出装置を用いて欠陥検出を行
うこともできる。この場合には、欠陥検出装置のスキャ
ン方向で検出感度を切り替えるタイミングのデータを欠
陥検出装置に入力しておくことが必要になる。
ベース方式の欠陥検出装置を用いた欠陥検出方法につい
て述べたが、予め座標で指定された領域を区別して行う
ダイトゥダイ方式の欠陥検出装置を用いて欠陥検出を行
うこともできる。この場合には、欠陥検出装置のスキャ
ン方向で検出感度を切り替えるタイミングのデータを欠
陥検出装置に入力しておくことが必要になる。
【００２０】また上記実施形態では、検出感度の水準を
２つに設定した場合について述べたが、本発明はこの例
に限定されない。例えば第１検出領域を複数抽出し、第
１検出領域毎に検出感度が異なるように検出感度の水準
を設定することも可能である。この場合には、よりパタ
ーンの寸法精度の要求に即した欠陥検出を行えるととも
に、検出時間の短縮化を図ることができる。さらに上記
実施形態では、本発明をゲートパターン形成用のマスク
の欠陥検出に適用したが、本発明はリソグラフィ工程に
用いるいずれのマスクの欠陥検出に適用できるのはもち
ろんである。
２つに設定した場合について述べたが、本発明はこの例
に限定されない。例えば第１検出領域を複数抽出し、第
１検出領域毎に検出感度が異なるように検出感度の水準
を設定することも可能である。この場合には、よりパタ
ーンの寸法精度の要求に即した欠陥検出を行えるととも
に、検出時間の短縮化を図ることができる。さらに上記
実施形態では、本発明をゲートパターン形成用のマスク
の欠陥検出に適用したが、本発明はリソグラフィ工程に
用いるいずれのマスクの欠陥検出に適用できるのはもち
ろんである。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように本発明に係るマスク
欠陥の検出方法では、被検出マスクに形成されたパター
ンを分割した領域毎に、検出感度を変えて欠陥検出を行
うので、被検出マスクのパターンを高い寸法精度で作成
すべき領域とラフでもよい領域とに分割すれば、高い寸
法精度で作成すべき領域のみを高感度で検出し、ラフで
もよい領域を低い感度で検出するといった欠陥検出を行
うことができる。よって、必要な領域を高精度に欠陥検
出でき、しかも従来法に比較して検出時間を短縮できる
ので、コストを削減しつつ高精度のマスクを得ることが
できる。したがって、本発明は少量多品種生産の半導体
集積回路を製造する場合に非常に有効な方法になる。
欠陥の検出方法では、被検出マスクに形成されたパター
ンを分割した領域毎に、検出感度を変えて欠陥検出を行
うので、被検出マスクのパターンを高い寸法精度で作成
すべき領域とラフでもよい領域とに分割すれば、高い寸
法精度で作成すべき領域のみを高感度で検出し、ラフで
もよい領域を低い感度で検出するといった欠陥検出を行
うことができる。よって、必要な領域を高精度に欠陥検
出でき、しかも従来法に比較して検出時間を短縮できる
ので、コストを削減しつつ高精度のマスクを得ることが
できる。したがって、本発明は少量多品種生産の半導体
集積回路を製造する場合に非常に有効な方法になる。
【図１】本発明に係るマスク欠陥の検出方法の実施形態
を工程順に示すフローチャートである。
を工程順に示すフローチャートである。
【図２】被検出マスクを用いて形成されたゲートパター
ン付近の平面図である。
ン付近の平面図である。
１３ ゲートパターン
Claims (2)
- 【請求項１】 リソグラフィの露光工程に用いられるマ
スクの欠陥を検出する方法であって、 欠陥の検出が行われる被検出マスクに形成されたパター
ンを、第１検出領域と第２検出領域とに分割する第１工
程と、 前記分割された領域毎に検出感度を変えて被検出マスク
の欠陥の検出を行う第２工程とを有することを特徴とす
るマスク欠陥の検出方法。 - 【請求項２】 前記第１工程では、被検出マスクに形成
されたパターンのデータと、その他の層のマスクに形成
されたパターンのデータとを用いて論理演算を行うこと
によって、前記被検出マスクに形成されたパターンを第
１検出領域と第２検出領域とに分割することを特徴とす
る請求項１記載のマスク欠陥の検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18898496A JP3646415B2 (ja) | 1996-07-18 | 1996-07-18 | マスク欠陥の検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18898496A JP3646415B2 (ja) | 1996-07-18 | 1996-07-18 | マスク欠陥の検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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