用于光源-掩膜优化的图形选择方法技术

本发明专利技术提供一种用于光源-掩膜优化的图形选择方法。所述图形选择方法包括：计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度；基于所计算的每个特征图形的功率谱密度计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的差异度；以及在所述多个特征图形中选择彼此之间所述差异度大于或等于预定阈值的特征图形作为测试图形，以用于光源-掩膜优化。本发明专利技术所提供的用于光源-掩膜优化的图形选择方法可以高效快速地选择用于光源-掩膜优化的测试图形，同时不会遗漏任何关键图形，从而实现高效、高精确度的光源-掩膜优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及半导体
，具体而言涉及一种用于光源-掩膜优化(source-maskoptimization，SMO)的图形选择方法。
技术介绍
随着集成电路的复杂度越来越高，特征尺寸也变得越来越小。当集成电路的特征尺寸接近光刻机曝光的系统极限，即特征尺寸接近或小于光刻光源时，硅片上制造出的版图会出现明显的畸变。为此光刻系统必须采用分辨率增强(RET)技术，用以提高成像质量。随着技术往关键尺寸更小的方向发展，仅对掩膜实施优化的常规光学邻近修正(OpticalProximityCorrection,OPC)可能无法满足日益严格的关键尺寸的规格要求。在这种情况下，可以对照射源/光源也进行优化，以提高光刻保真度，即进行光源-掩膜优化(SMO)。光源-掩膜优化是一种重要的分辨率增强技术，该技术对优化过程中使用的测试图形具有较为严重的依赖性。因此，测试图形的选择非常重要。然而，现有技术中对测试图形的选择通常依赖SMO用户的技巧和经验，这样的选择方法效率低下，且结果不可靠。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种用于光源-掩膜优化的图形选择方法，所述图形选择方法包括：计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度；基于所计算的每个特征图形的功率谱密度计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的差异度；以及在所述多个特征图形中选择彼此之间所述差异度大于或等于预定阈值的特征图形作为测试图形，以用于光源-掩膜优化。在本专利技术的一个实施例中，所述计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的差异度进一步包括：计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的矢量余弦角距离(VectorCosineAngleDistance，VCAD)。在本专利技术的一个实施例中，所述计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度进一步包括：对所述每个特征图形进行离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform，DFT)；以及基于所述离散傅里叶变换结果计算所述每个特征图形的功率谱密度。在本专利技术的一个实施例中，所述每个特征图形的功率谱密度通过公式fuv＝|DFT(I)uv|2进行计算，其中DFT(I)uv为特征图形的离散傅里叶变换，其中u和v为频率变量。在本专利技术的一个实施例中，所述每个特征图形的离散傅里叶变换用公式表示为：其中，M和N为所述每个特征图形的衍射级(diffractionorder)。在本专利技术的一个实施例中，所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的矢量余弦角距离的计算用公式表示为：其中，f表示所述多个特征图形中的一个，g表示所述多个特征图形中的另一个。在本专利技术的一个实施例中，所述预定阈值由用户进行定义。在本专利技术的一个实施例中，两个特征图形之间的矢量余弦角距离的大小对所述两个特征图形的节距(pitch)敏感。在本专利技术的一个实施例中，所述多个特征图形包括用来确定曝光能量的图形(anchorpattern)、具有不同节距的一维周期性测试图形、线端测试图形和/或随机逻辑图形。在本专利技术的一个实施例中，所述图形选择方法能够应用于光源-掩膜-偏振优化(source-mask-polarizationoptimization)。本专利技术所提供的用于光源-掩膜优化的图形选择方法可以高效快速地选择用于光源-掩膜优化的测试图形，同时不会遗漏任何关键图形，从而实现高效、高精确度的光源-掩膜优化。附图说明本专利技术的下列附图在此作为本专利技术的一部分用于理解本专利技术。附图中示出了本专利技术的实施例及其描述，用来解释本专利技术的原理。附图中：图1示出了根据本专利技术实施例的用于光源-掩膜优化的图形选择方法的流程图；图2示出了根据本专利技术实施例的多个特征图形的示例；图3示出了图2的多个特征图形中任意两个特征图形之间的矢量余弦角距离的数值列表；图4示出了现有的图形选择方法和根据本专利技术实施例的图形选择方法对各种特征图形的选择数目列表；图5A-图5D示出了使用图4中的各图形选择方法所选择的图形进行光源优化的仿真结果；以及图6示出了图4中的各图形选择方法的运行时间。具体实施方式在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本专利技术更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本专利技术可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本专利技术发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。应当理解的是，本专利技术能够以不同形式实施，而不应当解释为局限于这里提出的实施例。相反地，提供这些实施例将使公开彻底和完全，并且将本专利技术的范围完全地传递给本领域技术人员。在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本专利技术的限制。在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”，当在该说明书中使用时，确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。为了彻底理解本专利技术，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便阐释本专利技术提出的技术方案。本专利技术的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本专利技术还可以具有其他实施方式。SMO是一种重要的分辨率增强技术，该技术对优化过程中使用的测试图形具有较为严重的依赖性。因此，需要仔细选择测试图形，以在光源调整的周期和精度之间进行均衡。现有方法中，通常依靠SMO用户的技巧和经验来选择图形。例如，通常针对目标工艺选择关键图形，作为将被优化的小特征图形(clip)的输入。一方面，选择的图形越多，花费的计算时间越长。另一方面，如果选择的图形量不足，将会影响后期优化的精度。为了从多个特征图形中选择具有代表性的关键图形，需要对这些特征图形进行区分。本专利技术提供一种用于光源-掩膜优化的图形选择方法。根据本专利技术实施例的图形选择方法可以分析多个特征图形，具体地可以将多个特征图形通过傅里叶变换转化到频域空间，通过其频域空间的衍射图形的比较来区分这些特征图形。然后从中选择典型的图形并滤除不需要的图形，以用于光源-掩膜优化，实现在不遗漏关键图形的情况下大大减小时间成本。图1示出了根据本专利技术实施例的用于光源-掩膜优化的图形选择方法100的流程图。如图1所示，图形选择方法100包括以下步骤：步骤101：计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度。其中，多个特征图形可以是代表整个芯片的多个图形，其可以包括进行SMO所需要考虑的具有代表性的图形。例如，多个特征图形可以包括用来确定曝光能量的anchor图形、具有不同节距(例如节距从小到大)的一维周期性测试图形、线端测试图形、SRAM和/或随机逻辑图形。图2示出了根据本专利技术实施例的多个特征图形的示例，稍后将对其进行描述。根据本专利技术的一个实施例，在步骤101中，计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度可以进一步包括：对每个特征图形进行离散傅里叶变换，并基于离散傅里叶变换结果计算每个特征图形的功率谱密度。例如，每个特征图形的功率谱密度可以通过公式fuv＝|DFT(I)uv|2进行计算，其中DFT(I)uv为特本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于光源‑掩膜优化的图形选择方法，其特征在于，所述图形选择方法包括：计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度；基于所计算的每个特征图形的功率谱密度计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的差异度；以及在所述多个特征图形中选择彼此之间所述差异度大于或等于预定阈值的特征图形作为测试图形，以用于光源‑掩膜优化。

【技术特征摘要】
1.一种用于光源-掩膜优化的图形选择方法，其特征在于，所述图形选择方法包括：计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度；基于所计算的每个特征图形的功率谱密度计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的差异度；以及在所述多个特征图形中选择彼此之间所述差异度大于或等于预定阈值的特征图形作为测试图形，以用于光源-掩膜优化。2.如权利要求1所述的图形选择方法，其特征在于，所述计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的差异度进一步包括：计算所述多个特征图形中任意两个特征图形之间的矢量余弦角距离。3.如权利要求2所述的图形选择方法，其特征在于，所述计算多个特征图形中每个特征图形的功率谱密度进一步包括：对所述每个特征图形进行离散傅里叶变换；以及基于所述离散傅里叶变换结果计算所述每个特征图形的功率谱密度。4.如权利要求3所述的图形选择方法，其特征在于，所述每个特征图形的功率谱密度通过公式fuv＝|DFT(I)uv|2进行计算，其中DFT(I)uv为特征图形的离散傅里叶变换，其中u和v为频率变量。5.如权利要求4所述的图形选择方法，其特征在于，所述每个特征图形的离散傅里叶变换用公式表示为：DFT(I)uv=Σn=0N-1&Si...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴金花，
申请(专利权)人：中芯国际集成电路制造上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31