微細化がさらに進み65nmノードから45nmノードに移行すると、製造現場では大きな問題に直面することになる。それはマスクにOPC（Optical Proximity Correction）が多用されるようになり、マスクを検証する時間が今以上にかかってしまうことだ。OPC技術では、転写されないパターンを効果的に使う事で、光学近接効果を補正しているが、かえってマスクを複雑にしてしまう。130nmノードや90nmノードの頃は、それほど大きな問題ではなかったが、現在ではマスク製造や開発にコストがかかり、大きな問題となっている。

	図　VeritySEMの解析結果。白線はCADデータを重ね合わせたところ。緑線は画像シミュレーションした結果。その他は実際のSEM画像。（出典：Applied Materials社）

　設計エンジニアやプロセスエンジニアなら十分承知であるが、マスク検証が必須になるような個所がいくつかある。OPCを使用した場合半導体メーカーは、基板にきちんとパターンが形成されているかを確認する必要が出てくる。EDA検証ツールやOPCモデリングツールで、さまざまなテストプログラムを生成し、パターンをチェックする場所を特定できる。パターンの確認はCD-SEM装置で行い、収集されたデータはOPCモデルを最適化するために使われる。OPCモデルの作成とCD-SEM装置での確認は、何度も繰り返されるためOPCモデルの最適化には非常に時間がかかる。
　この過程でEDAツールが、検証する必要のあるユニークなパターンのリストを作成する。このパターンの数は通常数千以上にも及ぶ。計測ミスを最小限し、OPCで十分に補えなかったところを検出するために、エンジニアは同じ場所を何回も測定しなければならない。
　今日使われているEDAからの出力には、計測する場所だけでなく計測の種類も含まれている。これまで、エンジニアは各計測場所でCD-SEMのレシピを手動で操作しなければならなかったので、非常に多くの時間を費やさなければならなかった。まず、経験に基づいてOPCで補正し実際にパターン形成する。次にパターンの計測し、その結果に基づいて再度補正をかける。所望の結果が得られるまで、通常この一連の作業は数回繰り返される。このため、多くのエンジニアが必要になり、CD-SEMの使用時間が長くなる。問題なのは、それでも計測した結果が不安定なことだ。これには、レシピ作成が適切でなかったことなどの人為的なミスが原因となっていることが多い。
　同社CD-SEM「VeritySEM」用にOPCを自動で検証する機能「OPC-Check」を追加した。この装置は自動的にレシピを作成できるため、OPCの最適化にかかる時間を短縮することができる。EDAから測定する場所やその周辺画像などの情報を直接取得できるようになっているため、これまで手動で行っていた作業を自動で行い、シミュレーションやパターン認識技術を使ってCD-SEM上でレシピ作成を行う。OPC-Checkには特別なアルゴリズムが備えられており、自動的にパラメータセットを生成する。パラメータセットには、測定個所やパターン認識、オートフォーカスなどが含まれている。これらの情報が処理されCD-SEMの測定レシピが自動的に作成される。