【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及半导体领域，尤其涉及一种图形密度分析以及建立图形密度分析模型的方法。
技术介绍
1、随着集成电路(ic)器件的临界尺寸的缩小，极紫外(extreme ultra-violet，euv)光刻正在成为ic制造的前沿技术。在极紫外光刻过程中，由于反射光学组件和膜版表面的粗糙度，不需要的散射光(即散光)将从组件和掩膜版反射出去。这些散光将引起关键尺寸的失真和均匀性，且不均匀的版图图形将引起散光波动。因此，我们可以通过在长程范围内控制图形密度分布来降低散光水平和波动。
2、然而，现有的图形密度分析方法要么简单但不够精确，要么精确但会带来很高的计算成本。因此，现有的图形密度分析方法有待进一步改进。
技术实现思路
1、本专利技术解决的技术问题是提供一种图形密度分析以及建立图形密度分析模型的方法，以提高图形密度分析的速度及精确性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术技术方案提供一种建立图形密度分析模型的方法，包括：提供版图；将所述版图分成若干取样单元；获取各个所述取样...
【技术保护点】
1.一种建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，对所述初始图形密度模型进行拟合的方法包括：根据初始图形密度模型DENeffective＝A*C+B获取成本模型；采用所述成本模型，通过若干所述图形密度参考值和对应的若干所述图形面积测量值获取优化图形密度模型DENu＝A*c+b。
3.如权利要求2所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，所述初始图形密度模型为线性函数，斜率C＝[C1，C2，C3，......，CN]T，截距B＝[B1，B2，B3，......，BN]T，M为...
【技术特征摘要】
1.一种建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，对所述初始图形密度模型进行拟合的方法包括：根据初始图形密度模型deneffective＝a*c+b获取成本模型；采用所述成本模型，通过若干所述图形密度参考值和对应的若干所述图形面积测量值获取优化图形密度模型denu＝a*c+b。
3.如权利要求2所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，所述初始图形密度模型为线性函数，斜率c＝[c1，c2，c3，......，cn]t，截距b＝[b1，b2，b3，......，bn]t，m为取样单元的数量，n为所述窗口模型中的窗口数量；所述拟合方法包括：获取斜率c的拟合值c和截距b的拟合值b，其中c＝[c1，c2，......，cm]t，b＝[b1，b2，......，bm]t。
4.如权利要求2所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，所述图形面积其中，ai,j表示以第i个取样单元为中心，所述窗口模型中第j个窗口内的版图图形的图形面积，i的取值范围为1至m，j的取值范围为1至n，m为取样单元的数量，n为所述窗口模型中的窗口数量；获取各所述窗口内的版图图形的图形面积测量值的方法包括：对第i个取样单元，测量以所述第i个取样单位为中心的窗口模型中第j个窗口内的版图图形的图形面积，以获得ai,j的测量值。
5.如权利要求4所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，所述成本模型其中，
6.如权利要求5所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，
7.如权利要求6所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，所述核函数为高斯核函数，
8.如权利要求1所述的建立图形密度分析模型的方法，其特征在于，还包括：根据所述优化图形密度模型对所述窗口模型进行优化，获得优化窗口模型，所述优化窗口模型包括：优化窗口模型参数，所述优化窗口模型参数包括窗口数量、以及各窗口半径尺寸。
9.一种图形密度分析方法，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的图形密度分析方法，其特征在于，所述优化图形密度模型为线性函数denu＝a*c+b，其中，denu为各取样单元的图形密度组成的转置矩阵，denu＝[den1，den2，......，denm]t，deni表示第i个取样单元的图形密度，ai,j表示以第i个取样单元为中心，所述窗口模型中第j个窗口内的版图图形的图形面积，i的取值范围为1至m，j的取值范围为1至n，m为取样单元的数量，n为所述窗口模型中的窗口数量，c和b为已知的拟合值，c＝[c1，c2，......，cm]t，b＝[b1，b2，......，bm]t。
11....
【专利技术属性】
技术研发人员：姚赛楠，王健，张迎春，
申请(专利权)人：中芯国际集成电路制造上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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