[发明专利]图案特征的识别方法

说明书

本发明提供一种图案特征的识别方法，其识别结果应用于光学邻近效应校正，所述图案特征的识别方法包括提供多个具有参考图案特征的参考图像，再通过图像识别装置对参考图像进行识别与分类，并存储识别结果。然后，通过图像识别装置将具有实际图案特征的图像与存储的识别结果进行比对，以将具有实际图案特征的图像进行识别与分类。通过图像识别装置根据分类的结果来计算实际图案特征的角度特征值和/或距离特征值，以得到图案特征的识别结果。

技术领域

本发明涉及一种识别结果可应用于光学邻近效应校正的图案特征的识别方法。

背景技术

半导体元件制造中，通常称最小线宽为临界尺寸(critical dimension，CD)。随着设计法则(design rule)及临界尺寸的微缩，在布局上有时需要特别的斜角度(tilt)或弯曲(wiggle shape)的图案设计。此外，受限于光刻工艺与蚀刻工艺的限制，通常会使用光学邻近效应校正(optical proximity correction,OPC)来修正光掩膜的图案，以形成精准的图案。

目前，在进行光学邻近效应校正之前，通常会通过人工的方式针对由扫瞄式电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)所获得的图案图像来量测图案的特征值(例如图案弯曲的角度、相邻图案之间的距离等)。之后，将所量测的特征值应用至光学邻近效应校正中作为补偿值，以制作可形成精准图案的光掩膜。

然而，利用人工方式来量测图案的特征值十分耗时且容易存在人为判断误差，因而影响最终所形成的图案的精准度。

发明内容

本发明提供一种图案特征的识别方法，其利用图像识别装置来得到图案特征的识别结果。

本发明的一种图案特征的识别方法，其识别结果应用于光学邻近效应校正，所述图案特征的识别方法包括提供多个具有参考图案特征的参考图像，再通过图像识别装置对参考图像进行识别与分类，并存储识别结果。然后，通过图像识别装置将具有实际图案特征的图像与存储的识别结果进行比对，以将具有实际图案特征的图像进行识别与分类。并且，通过图像识别装置根据分类的结果来计算实际图案特征的角度特征值和/或距离特征值，以得到图案特征的识别结果。

基于上述，在本发明中，利用图像识别装置来得到图案特征的识别结果，可避免人为判断误差的发生。并且，通过图像识别装置对具有实际图案特征的图像进行比对及分类，可一次性的计算图像中多个角度特征值和/或距离特征值，进而有效提升半导体元件制造的效率。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本发明一实施例的图案特征的识别方法的流程图。

图2是经分割的参考图像的扫瞄式电子显微镜(SEM)照片。

图3A是第一类图像的扫瞄式电子显微镜(SEM)照片。

图3B是表示第一类图像的示意图。

图4A是第二类图像的扫瞄式电子显微镜(SEM)照片。

图4B是表示第二类图像的示意图。

图5是表示图案特征的识别结果的扫瞄式电子显微镜(SEM)照片。

【符号说明】

200：参考图像

210、210a、210b、210c：次图像

212：边界

214：顶点

216：白边

300：第一类图像

310、312、314：重心