热点预测方法、装置及记录介质制造方法及图纸

本公开提供一种热点预测方法、装置及记录介质。此方法包括下列步骤：取得布局图形，并从布局图形中撷取多个局部图形；定义对布局图形进行光刻所使用光源的光源图；以及利用图形分类算法分析各个局部图形与光源图的相关性，并根据此相关性预测局部图形中的热点。根据此相关性预测局部图形中的热点。根据此相关性预测局部图形中的热点。

【技术实现步骤摘要】
热点预测方法、装置及记录介质


[0001]本公开的实施例是有关于一种热点预测方法、装置及记录介质。

技术介绍

[0002]光刻(photolithography)是半导体产业的主要制程之一，其是利用光学成像的原理，为电路布局图形(pattern)设计掩模及光源，以将图形投影至晶圆上，制作出所需的电路。而随着集成电路中的组件数目不断增加，电路布局图形中组件的尺寸及彼此间距不断微缩，此将使得光刻制程的难度增加，这是因为光通过掩模后所产生的衍射(diffraction)光会累加在曝光图形上，使得所制作出的电路布局与原始布局图形有所差异。
[0003]光学近接修正(optical proximity correction，OPC)是用于补偿上述差异所发展的一种分辨率增强技术(Resolution Enhancement Techniques，RETs)，其藉由对掩模的布局图形进行修正，使得曝光图形在经由衍射光累加后仍可符合当初设计的图形。尽管使用了增强技术，布局图形的某些局部区域在成像后仍可能存在缺陷，此类区域即为所谓的热点(hotspot)，需要藉由进一步检测曝光图形以对其进行预测及修正。然而，目前的预测方法需对经光学近接修正的布局图形进行制程操作范围(Process window simulation)仿真，以分析多种图像指标并据以判别热点。此类方法的运算复杂度高，使得预测及修正整体过程相当耗费时间。

技术实现思路

[0004]本公开的实施例提供一种热点预测方法，适用于具有处理器的电子装置，此方法包括下列步骤：取得布局图形，并从布局图形中撷取多个局部图形；定义对布局图形进行光刻所使用的光源的光源图；以及利用图形分类算法分析各个局部图形与光源图的相关性，并根据此相关性预测局部图形中的热点。
[0005]本公开的实施例提供一种热点预测装置，其包括数据存取装置、存储装置及处理器。其中，数据存取装置用以连接外部装置以存取数据。存储装置用以存储计算机程序。处理器耦接数据存取装置及存储装置，经配置以加载并执行计算机程序以：利用数据存取装置取得布局图形，并从布局图形中撷取多个局部图形；定义对布局图形进行光刻所使用的光源的光源图；以及利用图形分类算法分析各个局部图形与光源图的相关性，并根据此相关性预测局部图形中的热点。
[0006]本公开的实施例提供一种计算机可读取记录介质，记录程序，此程序经处理器加载以执行：取得布局图形，并从布局图形中撷取多个局部图形；定义对布局图形进行光刻所使用的光源的光源图；以及利用图形分类算法分析各个局部图形与光源图的相关性，并根据此相关性预测局部图形中的热点。
附图说明
[0007]当结合附图阅读时，从以下详细描述最好地理解本公开内容的各方面。应注意，根
据行业中的标准惯例，各种特征未按比例绘制。实际上，为了论述清楚起见，可任意增大或减小各种特征的尺寸。
[0008]图1是根据本公开实施例所绘示的热点预测装置的方块图。
[0009]图2是根据本公开实施例所绘示的热点预测方法的流程图。
[0010]图3是根据本公开实施例所绘示的热点预测方法的流程图。
[0011]图4是根据本公开实施例所绘示的热点预测方法的范例。
[0012]图5是根据本公开实施例所绘示的热点的范例。
[0013]图6是根据本公开实施例所绘示的热点预测方法的流程图。
[0014]图7是根据本公开实施例所绘示的热点预测方法的流程图。
[0015]图8是根据本公开实施例所绘示的热点预测方法的范例。
[0016]附图标号说明：
[0017]10：热点预测装置
[0018]12：数据存取装置
[0019]14：存储装置
[0020]16：处理器
[0021]42、44、80、82：局部图形
[0022]42a、44a、46a、84：频谱图
[0023]42b、44b：差值图
[0024]50：图像
[0025]52：梳状结构
[0026]54、56：标记
[0027]S202～S206、S302～S312、S602～S612、S702～S712：步骤
具体实施方式
[0028]以下公开内容提供用于实施所提供主题的不同特征的许多不同实施例或实例。下文描述组件和布置的特定实例以简化本公开内容。当然，这些组件和布置仅是实例且并不意欲为限制性的。举例来说，在以下描述中，第一特征在第二特征上方或上的形成可包含第一特征和第二特征直接接触地形成的实施例，且还可包含额外特征可形成于第一特征与第二特征之间以使得第一特征和第二特征可不直接接触的实施例。此外，本公开内容可在各种实例中重复参考标号和/或字母。这种重复是出于简化和清楚的目的，且本身并不指示所论述的各种实施例和/或配置之间的关系。
[0029]此外，为易于描述，如“在
…
下方”、“在
…
下”、“下部”、“在
…
上方”、“上部”等的空间相对术语可在本文中用于描述如图式中所说明的一个元件或特征与另一(一些)元件或特征的关系。除图式中所描绘的定向以外，空间相关术语意欲包涵装置在使用或操作中的不同定向。设备可以其它方式定向(旋转90度或处于其它定向)，且本文中所使用的空间相对描述词同样可相应地进行解释。
[0030]图1是根据本公开实施例所绘示的热点预测装置的方块图。请参考图1，本实施例的热点预测装置10包括数据存取装置12、存储装置14及处理器16，这些组件的功能分述如下：
[0031]数据存取装置12例如是用以外部装置连接并传输数据的任意的有线或无线的接口装置。对于有线方式而言，连接装置可以是通用串行总线(universal serial bus，USB)、RS232、通用异步接收发送设备(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)、内部整合电路(I2C)或串行外部接口(serial peripheral interface，SPI)，但不限于此。对于无线方式而言，连接装置可以是支持无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)、RFID、蓝芽、红外线、近场通信(near-field communication，NFC)或装置对装置(device-to-device，D2D)等通信协议的装置，亦不限于此。
[0032]存储装置14例如是任意型式的固定式或可移动式随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、闪存(Flash memory)、硬盘等记录介质，而用以存储可由处理器26执行的计算机程序以及由数据存取装置12取得的数据。
[0033]处理器16例如是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可编程的一般用途或特殊用途的微处理器(Mic本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热点预测方法，适用于具有处理器的电子装置，其中所述方法包括下列步骤：取得布局图形，并从所述布局图形中撷取多个局部图形；定义对所述布局图形进行光刻所使用的光源的光源图；以及利用图形分类算法分析各所述局部图形与所述光源图的相关性，并根据所述相关性预测所述局部图形中的热点。2.如权利要求1所述的方法，其中利用图形分类算法分析各所述局部图形与所述光源图的相关性，并根据所述相关性预测所述局部图形中的热点的步骤包括：分别对各所述局部图形与所述光源图进行区块式快速傅里叶变换，并计算变换后各所述局部图形与变换后所述光源图之间的相关性；以及将所计算的所述相关性与预设阈值比较，以预测所述局部图形中的所述热点。3.如权利要求2所述的方法，其中所述相关性包括差值总和、内积、相关系数、变异系数、协方差或其组合。4.如权利要求1所述的方法，其中利用图形分类算法分析各所述局部图形与所述光源图的相关性，并根据所述相关性预测所述局部图形中的热点的步骤包括：利用经训练的学习模型辨识各所述局部图形与所述光源图的多个特征，以预测所述局部图形中的所述热点，其中所述学习模型是利用机器学习算法建立，并学习由不同的多个布局图形中撷取出的所述多个局部图形及定义出的所述光源图与对应的热点检测结果之间的关系。5.如权利要求1所述的方法，其中从所述布局图形中撷取多个局部图形的步骤包括：撷取从所述布局图形中等分出的多个局部图形，或是撷取所述布局图形中具有预定特征的组件周围的多个局部图形。6.如权利要求5所述的方法，其中所述预定特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖景鸿，黄志仲，
申请(专利权)人：台湾积体电路制造股份有限公司，
类型：发明
国别省市：