用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法技术

本发明专利技术公开一种用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法，是禁忌搜索

【技术实现步骤摘要】
用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法


[0001]本专利技术属于投影光刻领域，具体涉及一种用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法。

技术介绍

[0002]投影光刻技术作为超大规模集成电路制造的主流技术。目前，超大规模集成电路性能的提升及微型化是通过减小单个晶体管的特征尺寸、增大同等面积内的晶体管数量来实现。根据瑞利判据，缩短曝光波长和增大物镜数值孔径，能够有效提高光刻成像分辨率。而关键尺寸的不断缩减，导致光学衍射效应加剧，使得在成像过程中，引入较为明显的光学邻近效应，造成光刻成像质量下降。因此，如何提高光刻成像表现性已成为亟待解决的问题。
[0003]基于像素化光源掩模优化的光刻逆优化模型的关键在于光刻的正向成像模型及逆优化模型。其中，正向成像模型主要包含光源模型、掩模模型和光瞳模型。根据Abbe成像理论，按照三者之间的频谱关系，建立正向成型模型获取光刻空间像强度分布。在逆光刻优化模型中，为了符合迭代算法的优化规则，将光刻胶图形与理想图形之间每个元素差值的绝对值之和作为代价函数，即图形误差。其中，光刻胶图形可以用sigmoid函数近似表示光刻胶效应。在光源优化模型中，标记光源有效单元，并将它们作为迭代模型的优化变量。根据照明光源关于光轴对称的特性，仅需要四分之一优化变量，降低优化模型的复杂度，提高优化效率。在掩模优化模型中，采用边缘优化策略，即将特征图形边缘附近单元作为优化变量，并通过迭代不断更新变量值。
[0004]在逆优化模型中，根据优化算法的不同，所得到效果不同。但对于同一种特征图形，被优化的光源强度分布有相似的趋势，而掩模图形的优化结果根据优化策略不同而存在差异。在先技术1 (Yao Peng, Jinyu Zhang, Yan Wang, and Zhiping Yu, "Gradient
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Based Source and Mask Optimization in Optical Lithography," IEEE Trans. on Image Process. 20(10), 2856
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2864 (2011).) 提出梯度下降法的光源掩模优化方法。该方法采用Abbe成像模型完成光源优化，采用相干系统之和(SOCS)完成掩模优化。在光源掩模优化模型中，优化变量的取值范围被余弦函数约束，同时采用阈值函数，根据掩模变量的取值进行二值操作。在先技术2 (X. Ma, C. Han, Y. Li, L. Dong, and G. R. Arce, "Pixelated source and mask optimization for immersion lithography," J. Opt. Soc. Am. A 30(1), 112 (2013).) 提出基于像素表征的梯度方法的光刻光源掩模优化模型。该模型建立以矢量Abbe成像方法的光刻成像模型，并提出同步光源掩模优化模型及序列光源掩模优化模型，对光源强度分布及掩模图形布局进行优化。在先技术3 (C. Yang, S. Li, and X. Wang, "Efficient source mask optimization using multipole source representation," J. Micro/Nanolith. MEMS MOEMS 13(4), 043001 (2014).) 提出基于遗传算法的光源掩模优化方法。该方法采用极坐标方式标记光源有效单元变量的分布。
[0005]在先技术1和2都采用了基于梯度的方法建立优化光源掩模的模型，虽然该方法能够收敛速度很高，但是其代价函数的求导过程较为复杂，且该优化模型易陷于局部最优的情况。在先技术3 采用遗传算法作为优化光源强度分布及掩模图形布局的核，遗传算法作为一种全局优化的启发式算法，具有较为简单的优化结构及搜索速度高等优点。但，由于光刻成像模型及光刻模型较为复杂，导致变量矩阵维度较大，使得该方法容易出现过早收敛的状态，造成该算法收敛效率下降。

技术实现思路

[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法。其采用提取有效特征图形频谱信息的方式实现光刻系统空间像成像过程，降低该过程计算复杂度，同时提高成像模型精度。全局光源掩模优化方法适用于图形误差、边缘放置误差等多种目标函数F，该方法在保证掩模优化结果复杂度低的同时，有效提高了光刻系统成像表现性。
[0007]为达到上述目的，本专利技术采用的技术解决方案如下：一种用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法，其为禁忌搜索
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遗传算法的混合方法，该方法包括如下步骤：步骤1：初始化光刻系统空间像成像模型参数，输入光源S及掩模图形M；步骤2：编码光源及掩模有效单元作为目标函数变量；步骤3：根据启发式优化算法结构，随机产生待优化群体变量全体矩阵P；因此，在该光源掩模优化模型中，随机产生光源及掩模初始群体——光源变量群体矩阵P
S
和掩模变量群体矩阵P
M
，所述光源变量群体矩阵P
S
与掩模变量群体矩阵P
M
分别为P
S
=[S1,S2,S3,
…
,S
P
]，P
M
=[M1,M2,M3,
…
,M
P
]；步骤4：根据初始的光源变量矩阵P
S
，通过上述光刻系统空间像成像模型计算每个个体所产生的空间像强度分布I
S
，实现不同成像条件下空间像预测；并根据目标函数F1和F2计算适应值，并通过对比选出当前最佳初始光源变量个体及适应值；其中，表示在该光刻系统空间像成像模型中，根据不同光源变量群体矩阵P
S
的个体S
P
所得空间像强度分布矩阵I
S
，即，；步骤5：将步骤4所得到的当前最佳初始光源变量个体作为禁忌搜索
‑
遗传算法优化模型的输入条件，进行迭代更新光源变量个体至迭代停止；步骤6：根据迭代停止后的光源变量个体，执行矩阵反转镜像及高斯滤波操纵，恢复光源形貌；步骤7：将上述获得的光源作为掩模优化模型的光源条件；按照掩模变量群体矩阵P
M
计算并记录当前最佳初始掩模变量个体及适应值；步骤8：将步骤7所得到的当前最佳初始掩模变量个体作为禁忌搜索
‑
遗传算法优化模型的输入条件，进行迭代更新掩模变量个体至迭代停止；
步骤9：输出最佳光源强度分布及掩模图形布局。
[0008]进一步地，所述步骤1中，将掩模图形M及输入光源S进行网格化处理，并采用有效频谱提取的方法，提取掩模图形有效特征信息，结合Abbe成像方法，将经过光刻光学系统生成的空间像用下列数学模型表示：其中，I表示空间像强度分布，即部分相干成像的结果；N
'S 表示像素化光源中有效点光源的个数；CCI
i 表示由单个点光源产生的相干本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法，其为禁忌搜索
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遗传算法的混合方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：在基于禁忌搜索
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遗传算法的光刻光源掩模优化模型中，初始化光刻系统空间像成像模型参数，输入光源S及掩模图形M；步骤2：编码光源及掩模有效单元作为目标函数变量；步骤3：根据启发式优化算法结构，随机产生待优化群体变量全体矩阵P；因此，在该光源掩模优化模型中，随机产生光源及掩模初始群体——光源变量群体矩阵P
S 和掩模变量群体矩阵P
M
，所述光源变量群体矩阵P
S
与掩模变量群体矩阵P
M
分别为P
S
=[S1,S2,S3,
…
,S
P
]，P
M
=[M1,M2,M3,
…
,M
P
]；步骤4：根据初始的光源变量矩阵P
S
，通过上述光刻系统空间像成像模型计算每个个体所产生的空间像强度分布I
S
，实现不同成像条件下空间像预测；并根据目标函数F1和F2计算适应值，并通过对比选出当前最佳初始光源变量个体及适应值；其中，表示在该光刻系统空间像成像模型中，根据不同光源变量群体矩阵P
S
的个体S
P
所得空间像强度分布矩阵I
S
，即，；步骤5：将步骤4所得到的当前最佳初始光源变量个体作为禁忌搜索
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遗传算法优化模型的输入条件，进行迭代更新光源变量个体至迭代停止；步骤6：根据迭代停止后的光源变量个体，执行矩阵反转镜像及高斯滤波操纵，恢复光源形貌；步骤7：将上述获得的光源作为掩模优化模型的光源条件；按照掩模变量群体矩阵P
M
计算并记录当前最佳初始掩模变量个体及适应值；步骤8：将步骤7所得到的当前最佳初始掩模变量个体作为禁忌搜索
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遗传算法优化模型的输入条件，进行迭代更新掩模变量个体至迭代停止；步骤9：输出最佳光源强度分布及掩模图形布局。2.根据权利要求1所述的一种用于传感芯片投影光刻机的空间像预测及像质优化方法，其特征在于，所述步骤1中，将掩模图形M及输入光源S进行网格化处理，并采用有效频谱提取的方法，提取掩模图形有效特征信息，结合Abbe成像方法，将经过光刻光学系统生成的空间像...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊伯，孙海峰，张清延，全海洋，杜婧，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：