校正光学邻近校正模型的方法技术

一种校正光学邻近校正模型的方法，包括：提供具有图形的半导体衬底；对图形进行数据采样，获得采样数据；将采样数据分成第一组数据和第二组数据；利用第一组数据校正待校正的光学邻近校正模型，获得校正的光学邻近校正模型；利用校正的光学邻近校正模型获得模拟图形，对模拟图形进行数据采样获得模拟数据，与第一组数据对应的模拟数据与第一组数据之间的误差小于预定值；判断第二组数据对应的模拟数据与第二组数据之间的误差是否小于预定值；如果判断结果为是，将校正的光学邻近校正模型作为校正好的光学邻近校正模型；如果判断结果为否，重新校正待校正的光学邻近校正模型。本技术方案对待校正光学邻近校正模型进行校正耗费的时间相对很短。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】一种，包括：提供具有图形的半导体衬底；对图形进行数据采样，获得采样数据；将采样数据分成第一组数据和第二组数据；利用第一组数据校正待校正的光学邻近校正模型，获得校正的光学邻近校正模型；利用校正的光学邻近校正模型获得模拟图形，对模拟图形进行数据采样获得模拟数据，与第一组数据对应的模拟数据与第一组数据之间的误差小于预定值；判断第二组数据对应的模拟数据与第二组数据之间的误差是否小于预定值；如果判断结果为是，将校正的光学邻近校正模型作为校正好的光学邻近校正模型；如果判断结果为否，重新校正待校正的光学邻近校正模型。本技术方案对待校正光学邻近校正模型进行校正耗费的时间相对很短。【专利说明】
本专利技术涉及半导体
，尤其涉及。
技术介绍
在半导体制造过程中，光刻工艺是集成电路生产中最重要的工艺步骤之一。随着半导体制造技术的发展，特征尺寸越来越小，对光刻工艺中分辨率的要求就越来越高。光刻分辨率是指通过光刻机在娃片表面能曝光的最小特征尺寸(critical dimension,⑶),是光刻技术中重要的性能指标之一。然而，随着半导体技术的发展，半导体器件的特征尺寸越来越小，当特征尺寸接近甚至小于光刻工艺中所使用的光波波长时，由于光的衍射和干涉现象，实际硅片上得到的光刻图形与掩膜版上的图形之间存在一定的变形和偏差，这种现象称为光学邻近效应(OPE, Optical Proximity Effect)。为了消除光刻中的光学邻近效应,一种有效的方法是光学邻近效应矫正(OPC,Optical Proximity Correction)方法,使形成在掩模版上的图形为经过光学邻近校正后的图形，之后将掩模版上的图形转移至光刻胶层上时，就不会产生光学邻近效应。现有技术中，由于掩模版上的图形具有多样性，如果在制作掩模版时，对每一种图形均进行光学邻近校正，光学邻近校正的处理时间很长，造成掩模版制造成本增加。为了缩短进行光学邻近校正的时间，现有技术中提出了一种基于模型的光学邻近校正。光学邻近校正模型的建立方法通常为:首先采用测试掩模版进行曝光，通过测量实际曝光后在硅片上所获得的曝光图形的尺寸，获得测试数据；然后根据所述采用的测试掩模版上的测试图形模拟光刻过程，通过测量模拟结果的尺寸，获得模拟数据；接着，对比所述测试数据和模拟数据，建立光学邻近校正模型，使得将该光学邻近校正模型应用于所述模拟数据时，能够获得与实际的测试数据相同的结果。以上所述建模过程有一个成熟的公式。现有技术中，由于目标图形的多样性，为了使基于模型的光学邻近校正可以最优化，需要对每一种目标图形的光学邻近校正模型进行优化，使光学邻近校正模型达到最优化，从而保证对目标图形的光学邻近校正可以最优化。图1为现有技术中校正光学邻近校正模型的流程示意图，参考图1，现有技术中，通常为:步骤SI，数据采样，具体为:提供具有图形的半导体衬底，对图形进行数据采样，获得实际数据；步骤S2，设定优化校正模型的参数；步骤S3，利用设定的参数对待校正的光学邻近校正模型进行校正，获得校正的光学邻近校正模型；步骤S4,计算拟合误差(fitting error),具体为:利用校正的光学邻近校正模型模拟获得模拟图形，对模拟图形进行数据采样，获得模拟数据；计算模拟数据和实际数据的拟合误差；步骤S5，判断拟合误差是否小于设定值，如果判断结果为是，执行步骤S6，进行检验，检验模拟数据与实际数据的误差是否在设定的范围内，如果步骤S6的检验结果失败，返回步骤S2 ;如果步骤S6的检验结果通过，结束光学邻近校正模型的校正过程。然而，现有技术中对光学邻近校正模型进行校正耗时相对来说仍然较长，例如对32nm的接触孔的光学邻近校正模型进行校正需要花费超过两周的时间，并且大部分的时间在等待校正的结果。更多基于模型的光学邻近校正模型的内容，可以参考2011年I月5日公布的公布号为CN101937171A的中国专利文献。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是现有技术中对光学邻近校正模型进行校正耗时长。为解决上述问题，本专利技术提供一种，包括:提供具有图形的半导体衬底；对所述图形进行数据采样，获得采样数据；将所述采样数据分成第一组数据和第二组数据，且所述第一组数据包括所述图形中基准点的采样数据，所述基准点为决定曝光能量大小的图形；提供待校正的光学邻近校正模型；利用所述第一组数据校正所述待校正的光学邻近校正模型，获得校正的光学邻近校正模型；利用所述校正的光学邻近校正模型获得模拟图形，对所述模拟图形进行数据采样获得模拟数据，与所述第一组数据对应的模拟数据与所述第一组数据之间的误差小于预定值；判断所述第二组数据对应的模拟数据与所述第二组数据之间的误差是否小于所述预定值；如果判断结果为是，将所述校正的光学邻近校正模型作为校正好的光学邻近校正模型；如果判断结果为否，重新校正所述待校正的光学邻近校正模型。可选的，所述重新校正所述待校正的光学邻近校正模型包括:重复所述获得校正的光学邻近校正模型、获得模拟图形、对模拟图形进行数据采样以及判断步骤，直至判断结果为是。可选的，所述提供具有图形的半导体衬底包括:提供半导体衬底；提供测试掩模版；在所述半导体衬底上形成光刻胶层；利用所述测试掩模版对所述光刻胶层进行曝光；对曝光后的光刻胶层进行显影，将所述光刻胶层图形化；以图形化后的光刻胶层为掩模，刻蚀所述半导体衬底，在所述半导体衬底上形成图形，之后去除图形化后的光刻胶层。可选的，对所述图形进行数据采样的方法包括:利用扫描电镜对所述图形进行测量。可选的，根据概率统计确定所述第一组数据和第二组数据的数量。可选的，随机将所述采样数据分成第一组数据和第二组数据。可选的，所述利用第一组数据校正所述待校正的光学邻近校正模型，获得校正的光学邻近校正模型的步骤包括:设定校正策略；基于所述校正策略，校正所述待校正的光学邻近校正模型，获得中间校正模型；基于所述中间校正模型模拟光刻过程，获得中间模拟图形；对所述中间模拟图形进行数据采样获得中间模拟数据，判断所述第一组数据对应的中间模拟数据与所述第一组数据之间的误差是否小于预定值；如果判断结果为是，将所述中间校正模型作为校正的光学邻近校正模型；如果判断结果为否，重新利用所述第一组数据校正所述待校正的光学邻近校正模型。可选的，重新利用所述第一组数据校正所述待校正模型的步骤包括:重新设定校正策略，之后，重复所述获得中间校正模型、获得中间模拟图形、获得中间模拟数据以及判断的步骤，直至判断结果为是。可选的，所述校正策略包括:校正光学邻近校正模型所采用的公式、公式中系数的参数、以及软件进行计算时所采用的范围和步长。可选的，利用所述校正的光学邻近校正模型获得模拟图形的步骤包括:提供具有图形的掩模版；利用所述校正的光学邻近校正模型对掩模版上的图形进行模拟，获得模拟图形。可选的，利用扫描电镜对所述模拟图形进行数据采样获得模拟数据。可选的，对所述图形进行数据采样的步骤包括:找出所述图形中的基准点，对所述基准点进行数据采样；对除基准点之外的图形进行数据采样。可选的，对除基准点之外的图形进行数据采样的步骤包括:将所述除基准点之外的图形进行η次数据采样，η大于等于2 ；计算每一个采样点的η次采样数据的平均值；根据所述平均值计算每一采样本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种校正光学邻近校正模型的方法，其特征在于，包括：提供具有图形的半导体衬底；对所述图形进行数据采样，获得采样数据；将所述采样数据分成第一组数据和第二组数据，且所述第一组数据包括所述图形中基准点的采样数据，所述基准点为决定曝光能量大小的图形；提供待校正的光学邻近校正模型；利用所述第一组数据校正所述待校正的光学邻近校正模型，获得校正的光学邻近校正模型；利用所述校正的光学邻近校正模型获得模拟图形，对所述模拟图形进行数据采样获得模拟数据，与所述第一组数据对应的模拟数据与所述第一组数据之间的误差小于预定值；判断所述第二组数据对应的模拟数据与所述第二组数据之间的误差是否小于所述预定值；如果判断结果为是，将所述校正的光学邻近校正模型作为校正好的光学邻近校正模型；如果判断结果为否，重新校正所述待校正的光学邻近校正模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宜斌，
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：