光学邻近校正模型的训练方法、装置及光学邻近校正方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及光学邻近校正领域，特别是公开了一种光学邻近校正模型的训练方法、装置及光学邻近校正方法，通过确定目标版图，并获取所述目标版图中的扫描单元对应的图案特征信息及透光信号；将所述图案特征信息与所述透光信号输入脉冲神经网络与深度强化学习的复合模型，得到光线

【技术实现步骤摘要】
光学邻近校正模型的训练方法、装置及光学邻近校正方法


[0001]本专利技术涉及光学邻近校正领域，特别是公开了一种光学邻近校正模型的训练方法、装置、设备、计算机可读存储介质及一种光学邻近校正方法。

技术介绍

[0002]光刻是芯片制造过程中的核心工艺，但光学系统，掩模版以及光刻胶系统中的非线性效应会带来芯片制造过程中的从设计图形到晶圆制造中的转移失真。现有掩模版图形优化主要是通过OPC（光学邻近效应修正）技术对掩模版版图进行仿真和优化，来最大化的减少半导体制造过程中由于光学等非线性效应造成的图形失真。
[0003]但传统的EDA/芯片/ASIC、FPGA等技术及其制作工艺，均以电子的角度来传输(包括信号，数据，电平等），这样的方式在一定程度上会发生耗损，失真，相互干涉等缺点，会对产品的精确度造成影响，同时，训练模型所需的计算资源及原料成本也会相应的增加。
[0004]因此，如何寻找一种训练速度快、效率高，同时在训练过程中耗费成本低的光学邻近校正模型的训练方法，是本领域技术人员亟待解决的问题。
专利技术内容
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光学邻近校正模型的训练方法，其特征在于，包括：确定目标版图，并获取所述目标版图中的扫描单元对应的图案特征信息及透光信号；将所述图案特征信息与所述透光信号输入脉冲神经网络与深度强化学习的复合模型，得到光线
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图案模型；所述光线
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图案模型的输入为所述透光信号，输出为所述透光信号对应的图案特征信息；获取掩膜板训练集；对所述掩膜板训练集进行光刻，得到掩膜板透光信号；利用所述掩膜板透光信号，通过所述光线
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图案模型，获得光学邻近校正模型。2.如权利要求1所述的光学邻近校正模型的训练方法，其特征在于，所述将所述图案特征信息与所述透光信号输入脉冲神经网络与深度强化学习的复合模型，得到光线
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图案模型包括：根据所述扫描单元的透光信号及对应的图案特征信息，通过所述脉冲神经网络，得到神经元状态分类模型；根据所述扫描单元的透光信号、对应的图案特征信息，及对应的脉冲神经网络参数，通过深度强化学习算法，得到网络参数辅助辨识图案模型；根据所述神经元状态分类模型及所述网络参数辅助辨识图案模型，确定所述光线
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图案模型；所述光线
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图案模型的输入为所述透光信号，输出为所述透光信号对应的图案特征信息。3.如权利要求2所述的光学邻近校正模型的训练方法，其特征在于，所述脉冲神经网络参数包括活动神经元信息、活动突触信息、电路环境信息及权重信息中的至少一种。4.如权利要求1所述的光学邻近校正模型的训练方法，其特征在于，所述对所述掩膜板训练集进行光刻，得到掩膜板透光信号包括：获取实际光刻参数；根据所述实际光刻参数，对所述掩膜板训练集进行光刻，得到掩膜板透光信号。5.如权利要求1所述的光学邻近校正模型的训练方法，其特征在于，所述透光信号的获取方式包括：使用光学频率梳照射所述目标版图，得到与所述扫描单元对应的所述透光信号。6.如权利要求1所述的光学邻近校...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：华芯程杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：