基于双采样率像素化掩模图形的快速光学邻近效应修正方法技术

一种基于双采样率像素化掩模图形的快速光学邻近效应修正方法，以低采样率掩模图形的透过率矩阵作为目标图形，以高采样率掩模图形的透过率矩阵作为待修正图形。从待修正图形的频谱中提取出低频部分作为低采样率掩模图形的频谱，利用光刻成像模型计算出光刻胶图形。根据光刻胶图形与目标图形计算成像异常。根据成像异常类型，自适应地选择待修正区域，通过对高采样率掩模图形的透过率矩阵进行局部调整，实现掩模图形的修正，使光刻胶图形轮廓逐渐逼近目标图形轮廓。本发明专利技术采用两种采样率对掩模图形进行采样，兼顾了掩模修正精度和修正效率；同时，自适应地选择修正区域，进一步提高了掩模修正效率。

【技术实现步骤摘要】
基于双采样率像素化掩模图形的快速光学邻近效应修正方法
本专利技术属于光刻分辨率增强
，尤其涉及一种基于双采样率像素化掩模图形的快速光学邻近效应修正方法。
技术介绍
光刻是极大规模集成电路制造的关键技术之一，光刻分辨率决定了集成电路图形的特征尺寸。随着集成电路图形特征尺寸不断减小，掩模衍射效应逐渐变得不可忽略，使得硅片上的曝光图形与目标图形产生较大偏差，这种现象称为光学邻近效应(OpticalProximityEffect,OPE)。在光刻工艺中，采用光学邻近效应修正(OpticalProximityCorrection,OPC)方法对掩模图形进行预先修正，使得在硅片上获得的曝光图形与目标图形尽可能接近。在无特别声明的情况下，本专利中的掩模图形均为暗场掩模图形。光学邻近效应修正方法包括基于规则的光学邻近效应修正(Rule-basedOpticalProximityCorrection,RBOPC)方法和基于模型的光学邻近效应修正(Model-basedOpticalProximityCorrection,MBOPC)方法。基于模型的光学邻近本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双采样率像素化掩模图形的快速光学邻近效应修正方法，其特征在于，该方法包括如下步骤为：/n(1)输入初始设计掩模图形M

【技术特征摘要】
1.一种基于双采样率像素化掩模图形的快速光学邻近效应修正方法，其特征在于，该方法包括如下步骤为：
(1)输入初始设计掩模图形MI，采用两种采样率对初始设计掩模图形MI进行采样，得到目标图形MT和待修正图形MC
根据低采样率SRL对初始设计掩模图形MI进行采样，得到低采样率掩模图形ML，以低采样率掩模图形ML的透过率矩阵作为目标图形MT，大小为NT×NT，目标图形MT中各像素取值为0或1，NT为奇数；
根据高采样率SRH对初始设计掩模图形MI进行采样，得到高采样率掩模图形MH，以高采样率掩模图形MH的透过率矩阵作为待修正图形MC，大小为NC×NC，待修正图形MC中各像素取值为0或1，NC为奇数；
两种采样率之比定义为SRR为正整数；
(2)根据光刻系统中的光源图形S、光瞳函数H，计算出表征光刻成像系统的传递交叉系数矩阵TCC；
(3)计算光刻胶图形与成像异常
根据FFT计算出当前待修正图形MC的频谱SC，从频谱SC中提取出低频部分作为低采样率掩模图形ML的频谱SS，即



将TCC矩阵与低采样率掩模图形的频谱SS代入Hopkins成像公式，计算出空间像AI，大小为NT×NT；采用常阈值模型CTM作为光刻胶模型，光刻胶阈值为tr，此光刻胶阈值根据观测位置(一条线段)的成像结果及实际线宽计算得到；
通过比较空间像AI与光刻胶阈值tr的大小，计算出显影后的光刻胶图形RC，RC＝AI≥tr，即AI大于等于tr的像素位置，RC取值为1；AI小于tr的像素位置，RC取值为0，RC的大小为NT×NT；
将光刻胶图形RC与目标图形MT之间的差异定义为差异矩阵Difference，公式为：
Difference＝MT-RC
差异矩阵Difference中各像素取值为0或±1，取值0表示光刻胶图形与目标图形对应位置的透过率一致；取值1表示在目标图形中该位置透光，但是在光刻胶图形中该位置不透光，即发生成像异常；取值-1表示在目标图形中该位置不透光，但是在光刻胶图形中该位置透光，即发生成像异常；
(4)成像异常分类
根据成像异常所在的方位、光刻胶图形轮廓与目标图形轮廓的相对位置关系，将成像异常分为以下类型：
水平方向内缩异常，是指在水平方向一定范围内光刻胶图形轮廓位于目标图形内侧；
水平方向外扩异常，是指在水平方向一定范围内光刻胶图形轮廓位于目标图形外侧；
竖直方向内缩异常，是指在竖直方向一定范围内光刻胶图形轮廓位于目标图形内侧；
竖直方向外扩异常，是指在竖直方向一定范围内光刻胶图形轮廓位于目标图形外侧；
凸角点处的内缩异常，是指凸角点处光刻胶图形轮廓位于目标图形内侧；
凹角点处的外扩异常，是指凹角点处光刻胶图形轮廓位于目标图形外侧；
(5)根据成像异常类型设置异常检测位置，构造异常检测模板：
①设置成像异常检测位置
构造水平方向边界提取模板HBET：



水平方向内侧边界逻辑矩阵IBH为：
IBH＝(convH＝＝3)&(MT＝＝1)
式中，
水平方向外侧边界逻辑矩阵OBH为：
OBH＝(convH＝＝3)&(MT＝＝0)
构造竖直方向边界提取模板VBET:



竖直方向内侧边界逻辑矩阵IBV为：
IBV＝(convV＝＝3)&(MT＝＝1)
式中，
竖直方向外侧边界逻辑矩阵OBV为：
OBV＝(convV＝＝3)&(MT＝＝0)
构造5个辅助矩阵center、left、right、bottom、top，分别表示不包含最外侧边界的目标图形中各个像素及其邻域内左、右、下、上四个方向像素的透过率：
center＝MT(2:NT-1,2:NT-1)
left＝MT(2:NT-1,1:NT-2)
right＝MT(2:NT-1,3:NT)
bottom＝MT(1:NT-2,2:NT-1)
top＝MT(3:NT,2:NT-1)
这些辅助矩阵的取值组合对应各类凸角点的逻辑矩阵；
左上凸角点的逻辑矩阵LTconvex计算过程如下：
temp＝(center＝＝1)&(left＝＝0)&(top＝＝0)&(right＝＝1)&(bottom＝＝1)
LTconvex＝zeros(NT,NT)，LTconvex(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
左下凸角点的逻辑矩阵LBconvex计算过程如下：
temp＝(center＝＝1)&(left＝＝0)&(bottom＝＝0)&(right＝＝1)&(top＝＝1)
LBconvex＝zeros(NT,NT)，LBconvex(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
右上凸角点的逻辑矩阵RTconvex计算过程如下：
temp＝(center＝＝1)&(right＝＝0)&(top＝＝0)&(left＝＝1)&(bottom＝＝1)
RTconvex＝zeros(NT,NT)，RTconvex(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
右下凸角点的逻辑矩阵RBconvex计算过程如下：
temp＝(center＝＝1)&(right＝＝0)&(bottom＝＝0)&(left＝＝1)&(top＝＝1)
RBconvex＝zeros(NT,NT)，RBconvex(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
左上凹角点的逻辑矩阵LTconcave计算过程如下：
temp＝(center＝＝0)&(left＝＝1)&(top＝＝1)&(right＝＝0)&(bottom＝＝0)
LTconcave＝zeros(NT,NT)，LTconcave(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
左下凹角点的逻辑矩阵LBconcave计算过程如下：
temp＝(center＝＝0)&(left＝＝1)&(bottom＝＝1)&(right＝＝0)&(top＝＝0)
LBconcave＝zeros(NT,NT)，LBconcave(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
右上凹角点的逻辑矩阵RTconcave计算过程如下：
temp＝(center＝＝0)&(right＝＝1)&(top＝＝1)&(left＝＝0)&(bottom＝＝0)
RTconcave＝zeros(NT,NT)，RTconcave(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
右下凹角点的逻辑矩阵RBconcave计算过程如下：
temp＝(center＝＝0)&(right＝＝1)&(bottom＝＝1)&(left＝＝0)&(top＝＝0)
RBconcave＝zeros(NT,NT)，RBconcave(2:NT-1,2:NT-1)＝temp
②构造成像异常检测模板
水平方向内缩异常检测模板，用于检测水平方向内侧边界处是否存在连续的像素在差异矩阵Difference中取值为1；
水平方向外扩异常检测模板，用于检测水平方向外侧边界处是否存在连续的像素在差异矩阵Difference中取值为-1；
竖直方向内缩异常检测模板，用于检测竖直方向内侧边界处是否存在连续的像素在差异矩阵Difference中取值为1；
竖直方向外扩异常检测模板，用于检测竖直方向外侧边界处是否存在连续的像素在差异矩阵Difference中取值为-1；
水平方向内缩异常检测模板HSDT：
HSDT＝zeros(Ntemplate)，
水平方向外扩异常检测模板HEDT：
HEDT＝zeros(Ntemplate)，
竖直方向内缩异常检测模板VSDT：
VSDT＝zeros(Ntemplate)，
竖直方向外扩异常检测模板VEDT：
VEDT＝zeros(Ntemplate)，
异常区域的检测范围取决于异常检测模板的参数Ntemplate，Ntemplate为奇数，可根据当前掩模图形的特征尺寸CD与掩模稀疏采样步长ΔSparse进行设置，
(6)不同类型成像异常的检测及修正
依次检测不同类型的成像异常，针对某个局部区域的成像异常，通过对高采样率掩模图形的透过率矩阵中相应位置做局部调整，使得该局部区域内光刻胶图形轮廓与目标图形轮廓尽可能接近，根据成像异常类型制定不同的修正机制，需要考虑局部成像异常的范围、成像异常修正时序等因素；
(7)重复执行步骤(6)，直至达到设定的循环次数nLoop，输出此时的高采样率掩模图
形作为光学邻近效应修正后的掩模图形。


2.根据权利要求1所述的基于双采样率像素化掩模图形的快速光学邻近效应修正方法，其特征在于，步骤(6)不同类型成像异常的检测及修正，具体如下：
步骤6.1水平方向内缩异常的检测及修正：
6.1.1初始化成像异常重复检测标志flagRepeat为1，成像异常检测跳过标志flagSkip为0，设置成像异常检测阈值errH；
6.1.2计算差异矩阵Difference，并对差异矩阵Difference做符号屏蔽处理，即将Difference中取值不为1的元素全部重新赋值为0，得到经过符号屏蔽处理的差异矩阵Difference_shield；
6.1.3提取成像异常片段；
根据Difference_shield和HSDT卷积的结果，提取出异常范围不小于阈值errH的异常片段；设异常片段最小长度minLength＝ratio×errH，ratio取值范围为0.2～0.5，设异常片段最大长度maxLength＝errH；
6.1.4对单个成像异常片段进行修正；
在对当前异常片段对应的水平方向内缩异常区域进行修正之前，如果该异常片段对应的Difference信息发生改变，则将flagSkip设置为1，暂时跳过对当前水平方向内缩异常区域的修正；
如果当前异常片段的长度小于minLength，则不对该异常片段对应的水平方向内缩异常区域进行修正，进入下一成像异常片段修正流程；
如果当前异常片段的长度大于maxLength，则将flagRepeat设置为1；
根据台阶形状的透光区域边界设置修正起始边；
对于每个水平方向内缩异常区域，定义一个异常修正方向direction与异常深度depth；
从修正起始边开始外扩修正，修正目标是该异常片段的差异矩阵中只有一个元素发生更新，每步外扩操作均要保证当前透光区域不与其他透光区域发生连接，并且不会超过掩模图形边界；
根据异常深度进行预修正后，重新计算差异矩阵Difference，如果该异常片段的差异矩阵中没有元素发生更新，则撤销此修正，返回步骤6.1.4，开始下一个异常片段的修正流程；反之，在该异常片段的差异矩阵中存在元素发生更新，说明产生了修正效果，沿着反方向对透光区域进行收缩，找到临界状态，即该异常片段的差异矩阵相对于修正之前的差异矩阵，恰好只有一个元素更新，且进一步收缩后则无元素更新；
将此临界状态的高采样率掩模图形的透过率矩阵作为当前异常片段修正的输出，返回步骤6.1.4，开始下一个水平方向内缩异常片段的修正流程，直至所有水平方向内缩异常片段修正完成；
6.1.5当所有水平方向内缩异常片段修正完成之后，判断两个标志flagRepeat和flagSkip的取值：当两个标志取值不全为0时，进入步骤6.1.2，重新对水平方向内缩异常进行检测及修正；否则，进入步骤6.1.6；
6.1.6如果目标图形满足上下对称，对高采样率掩模图形的透过率矩阵执行强制对称处理，处理方法如下：

tmp(tmp＜1/2)＝0,tmp(tmp≥1/2)＝1
MC＝tmp
经过强制对称处理的高采样率掩模图形的透过率矩阵作为新的待修正图形MC；
步骤6.2竖直方向内缩异常的检测及修正：
6.2.1初始化成像异常重复检测标志flagRepeat为1，成像异常检测跳过标志flagSkip为0，设置成像异常检测阈值errV；
6.2.2计算差异矩阵Difference，并对差异矩阵Difference做符号屏蔽处理，即将Difference中取值不为1的元素全部重新赋值为0，得到经过符号屏蔽处理的差异矩阵Difference_shield；
6.2.3提取成像异常片段；
根据Dif...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈国栋，李思坤，王向朝，
申请(专利权)人：中国科学院上海光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31