本申请提供了一种基于版图设计文件的全晶圆光刻图形定位方法。该方法包括：使用带电粒子束设备采集一个晶粒范围中任意位置图形的图像，记录采集当前图像的实际物理坐标值；提取图形相对于其所属晶粒图形左上角起始点坐标的偏移值；使用上述图形的图像与偏移值信息进行深度学习模型训练，得到一个训练的深度学习模型；基于深度学习模型对未知图形预测当前图形在晶粒中的偏移值；根据版图设计文件中的光刻图形数据信息计算当前晶粒图形的起始点坐标；重复进行上述步骤，步进光刻机曝光缩小比例计算晶粒的实际物理长度与宽度，可得到全晶圆光刻图形的物理坐标；据本申请实施例，能够节省人力和时间、提高定位准确性和效率，以及避免人为定位误差。以及避免人为定位误差。以及避免人为定位误差。
【技术实现步骤摘要】
一种基于版图设计文件的全晶圆光刻图形定位方法
[0001]本申请属于全晶圆光刻图形定位的
，尤其涉及一种基于版图设计文件的全晶圆光刻图形的定位方法。
技术介绍
[0002]在光刻曝光工艺中，随着晶圆的尺寸不断增大，如果仍然采用1：1比例的掩膜，就需要更大尺寸的透镜，同时对透镜折射率均匀性，表面均匀性，以及光学像差等提出了更高的要求。为了解决这一问题，步进式光刻技术(Steppers: Step and repeat systems )随之出现。步进式光刻的基本思想是：透镜尺寸不变，曝光区域由原来的整个晶圆变为单个晶粒，采用小区域曝光。首先把晶圆分成无数个小方块晶粒，通常尺寸为22mmX22mm，然后通过4：1或者5：1的比例制作一个晶粒的掩膜(传统掩膜和晶圆是1：1)。曝光时，首先从第一个晶粒开始曝光，完成一个晶粒的曝光后，光源和掩膜都不需要移动，只需要通过步进器(Stepper)调整晶圆位置，使得下一个晶粒对准曝光区域，然后进行曝光。反复进行以上过程，直到整个晶圆都被曝光完毕。
[0003]通常由步进式光刻机在晶圆上光刻得到的图形，由于步进式光刻机运动平台在微纳尺度上存在较大误差，晶圆上的所有晶粒的位置存在一个初始的偏差，同时在晶粒和晶粒之间位置存在着较大的定位偏差。
[0004]然而，采用上述步进式光刻机在晶圆上光刻得到的图形，在使用电子显微镜采集图像时，由于光刻图形在微纳尺度上定位偏差较大，同时电子显微镜采集图像的视场一般在100微米级别，导致在需要采集目标光刻图形的图像时，需要大量的时间进行人工定位，并且为引入人工定位误差。
[0005]由于以上原因，在不经过任何中间导航定位的情况下，我们直接使用电子显微镜来进行微纳级别量测的时候，量测显微镜的视场一般不会超过100微米，因此这些偏差会对我们量测过程中找光刻图形定位的时候产生较大的影响，大大降低了量测的自动化效率，因此我们设计了这样的一种方法进行定位，并在采集电子显微镜图像后，进行多种图像处理。
[0006]同时，对全晶圆所有不同晶粒上相同图形进行定位并采集电子显微镜图像时，在微纳尺度上，更需要花费更大量的时间，造成工作效率低下。
[0007]因此，如何节省人力和时间、提高光刻图形定位效率，以及避免人为误差是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0008]本申请实施例要解决的技术问题在于光刻图形传统定位方法的不足，提高光刻图形定位效率，减小人为误差，提出一种基于版图设计文件的全晶圆光刻图形定位方法。
[0009]一种基于版图设计文件的全晶圆光刻图形定位方法,内容包括：使用带电粒子束设备采集一个晶粒范围中任意位置图形的图像；并记录采集当前
图像的实际物理坐标值；提取图形相对于其所属晶粒图形左上角起始点坐标的偏移值。
[0010]根据采集图形的图像与偏移值信息进行深度学习模型训练，得到一个训练的深度学习模型；基于深度学习模型对未知图形的图像预测当前图形在晶粒中的偏移值；根据当前图形在晶粒中的偏移值加上当前图形采集的坐标可计算当前晶粒的起始点坐标。
[0011]根据版图设计文件中的光刻图形数据信息与步进光刻机曝光缩小比例计算晶粒的实际物理长度与宽度，以及前一个晶粒的起始点坐标，计算下一个晶粒的理论起始点坐标；再根据当前图形的图像预测当前图形在晶粒中的偏移值，根据上述偏移值计算当前晶粒图形的起始点坐标。
[0012]重复进行上述晶粒起始点坐标定位步骤，可得到全晶圆光刻晶粒图形起始点坐标；而根据版图设计文件中的光刻图形数据信息，可得到全晶圆范围任意图形的坐标。
[0013]在全晶圆晶粒起始点坐标定位的基础上，本专利技术还可以作出以下但不限于以下改进。
[0014]可选的，与版图设计文件中的图形进行比对。
[0015]可选的，对图像中光刻图形进行测量。
附图说明
[0016]附图作为本专利技术的一部分，用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但不构成对本专利技术的不当限定。
[0017]图1为本专利技术实施例提供的使用带电粒子束设备采集的光刻图形的图像示意图；图2为本专利技术实施例提供的使用带电粒子束设备采集的一个晶粒范围内所有光刻图形的图像示意图；图3为本专利技术实施例提供的基于深度学习的模型示意图；图4为本专利技术实施例提供的全晶圆光刻图形定位示意图；图5为本专利技术实施例提供的实现晶粒中光刻图形定位方法示意图。
[0018]需要说明的是，这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本专利技术的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本专利技术的概念。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0020]首先对本专利相关背景知识进行说明。
[0021]在半导体大规模集成电路制造过程中，经常使用带电粒子束扫描成像设备，例如：扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscopy，SEM)一类设备，用于对半导体晶圆(Wafer)进行工艺检测。所述设备工作中绝大部分涉及有图形晶圆(Patterned Wafer)。
[0022]在所述设备对半导体晶圆的应用中主要分为两类：一类为用了对晶圆中的缺陷进行检测的设备，通常称为：Inspection SEM；另一类为对晶圆中的结构进行关键尺寸量测的设备，通常称为：Critical Dimension SEM,或CD
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SEM。但本专利技术实施例中晶圆对准(wafer alignment，WA)是其正常工作的先决条件。
[0023]目前的WA方法主要通过以下方式实现。
[0024]在创建WA Recipe时，半导体设备为保证其正常工作时的对准精度，通常其WA有3级，晶圆上片后，首先使用光学显微成像系统进行对准，因为光学显微成像系统 (O p t i c a l Microscope，OM)的光学图像视场(Field of View，FOV)较大，便于搜索目标，因此用于初级 W A ， 成功后后续WA用SEM图像，放大倍率逐渐变大(FOV逐渐变小)，进行1或多级(通常2级，低放大倍率LM 的和高放大倍率HM的)WA，使得晶圆取向和位置的确定达到所需精度要求。
[0025]图像定位时通常使用模板匹配 (Pattern Matching，PM)方法，如使用NCC或基于特征的模板匹配，结果为相似度在[0，1]之间。取其中匹配成功(相似度达到既定阈值，通常0 .65以上)，并对对准结果进行调整(例如电子扫描角度)，然后转入更高一级晶粒对准，直到完成全部各级WA。
[0026]在执行WA Recipe时，晶圆上片后自动执行WA Recipe。
[0027]以上实施方法需要多级WA成功，WA时间长且WA Recipe过程复杂。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于版图设计文件的全晶圆光刻图形定位方法，其特征在于：使用带电粒子束设备采集图像；训练一个深度学习模型，用于预测当前图形相对于晶粒起始点的偏移值；根据偏移值计算晶粒起始点坐标；并根据版图设计文件计算得到全晶圆范围内任意图形的坐标。2.根据权利要求1所述的图像，其特征在于：使用带电粒子束设备采集一个晶粒范围中任意位置图形的图像，并记录采集当前图像的实际物理坐标值，提取图形相对于其所属晶粒图形左上角起始点坐标的偏移值。3.根据权利要求1所述的深度学习模型，其特征在于：根据权利要求2所述的采集图形的图像与偏移值信息进行深度学习模型训练，得到一个训练的深度学习模型；基于深度学习模型对未知图形的图像预测当前图形在所属晶粒中的偏移值。4.根据权利要求1所述的计算晶粒起始点坐标，其特征在于：根...
【专利技术属性】
技术研发人员：李国庆，夏长城，黄华程，王鹏，
申请(专利权)人：华研芯测半导体苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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