[发明专利]一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法及系统

权利要求书

1.一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，包括如下步骤：

步骤S1，输入初始输入图像，利用迭代采用梯度法，根据目标图形自匹配获得最优输入图形F0；

步骤S2，对于输入图形，根据光学模型进行仿真得到虚像AI；

步骤S3，对虚像AI采用固定参照曝光阈值的光刻胶模型得到轮廓；

步骤S4，将得到的轮廓与目标图形，进行像素差异个数对比，得到像素差异个数值；

步骤S5判断像素差异个数值是否大于可容忍范围；若大于可容忍范围，则进入步骤S6，否则终止OPC修正，得到掩模结果；

步骤S6，利用梯度法求解代价函数最小值得到本轮OPC修正结果，并返回步骤S2。

2.如权利要求1所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：于步骤S1中，初始输入图像的矩阵为0或1。

3.如权利要求2所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：于步骤S1中，利用类似步骤S2-步骤S6的方式进行若干次迭代，得到最优输入图形F0。

4.如权利要求2所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：于步骤S2中，所述光学模型使用相干光源做模拟。

5.如权利要求4所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：于步骤S2中，所述使用相干光源做模拟具体如下：

其中，光源部分的核函数h＝FSPECIAL('gaussian',H_SIZE,σ)为高斯型核函数，滤波参数H_SIZE取10～20，标准差σ在0.6～0.8之间。

6.如权利要求3所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：于步骤S3中，对虚像进行CTR得到轮廓的过程中，使用如下方式近似：

其中CTR使用的阈值为tr＝0.3～0.8，模拟斜率a＝40。

7.如权利要求3所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：于步骤S4中，利用异或进行像素差异个数对比。

8.如权利要求3所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：所述可容忍范围参数取值在50～100之间。

9.如权利要求3所述的一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法，其特征在于：于步骤S6中，所述代价函数如下：

其中M*N为版图的像素大小，(i，j)分别从1到M、1到N，代表矩阵里的每一个矩阵元，即版图上的每一个灰度点，Contour为轮廓，F0为最优输入图像，AI(x,y)为虚像，tr为CTR使用的阈值为，a为模拟斜率。

10.一种自匹配的基于像素的光学邻近修正系统，包括：

自匹配单元，用于输入初始输入图像，利用迭代并采用梯度法，根据目标图形自匹配寻找最优输入图形F0；

迭代单元，用于输入图形F0，利用光学模型对其进行仿真得到虚像，并利用光刻胶模型得到轮廓，根据轮廓与输入图形F0的像素差异个数确定是否采用梯度法求解代价函数最小值以进行迭代。