[发明专利]一种基于多目标优化的光刻工艺分辨率增强方法及装置有效
申请号: | 201911123888.7 | 申请日: | 2019-11-18 |
公开(公告)号: | CN110597023B | 公开(公告)日: | 2020-03-17 |
发明(设计)人: | 周洁云;崔绍春;陈雪莲 | 申请(专利权)人: | 墨研计算科学(南京)有限公司 |
主分类号: | G03F7/20 | 分类号: | G03F7/20 |
代理公司: | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人: | 逯长明;许伟群 |
地址: | 210031 江苏省南京市江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 多目标 优化 光刻 工艺 分辨率 增强 方法 装置 | ||
1.一种基于多目标优化的光刻工艺分辨率增强方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据优化掩模图形的周期,建立优化光源的区域划分,所述优化光源的区域划分通过多个圆重叠实现,所述多个圆相交的重叠圆,所述重叠圆的半径与所述优化光源半径一致,所述重叠圆的圆心对应掩模函数的采样频率;
在Hopkins计算光刻模型中通过离散方式计算光强分布得到非对应掩模图形的光强波峰位置,从而确定亚分辨率辅助图形SRAF位置变量的初始位置用于优化掩膜;
基于所述亚分辨率辅助图形SRAF位置变量的初始位置和所述优化光源的区域划分,使用实数编码的方法建立优化变量的种群;
针对所述种群中单一染色体通过计算光刻模型确定多目标优化策略的评价标准函数;
使用遗传进化算法对当前所述种群重复进行“评价-选择-交叉-变异”计算,获得所述评价标准函数的迭代更新;
当所述种群内染色体的数量及染色体不再变化时得到最终种群,通过解码所述最终种群得到多目标优化策略的解集帕累托支撑解。
2.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的光刻工艺分辨率增强方法,其特征在于,所述优化光源的区域划分对应的单独区域的光照强度相同。
3.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的光刻工艺分辨率增强方法,其特征在于,确定亚分辨率辅助图形SRAF位置变量的初始位置包括以下步骤:
S1、在Hopkins计算光刻模型中,通过离散方式计算的到光阻层上位置光强分布,其表示为:
其中,为降维的交叉传递函数,为傅里叶逆变换;
S2、基于所述位置光强分布,得到时降维交叉传递函数的函数的傅里叶变换,表示为:
其中,为空间上的光源响应函数,为空间上的光瞳响应函数,*表示函数共轭,为光线在光瞳透镜上的入瞳位置;
S3、基于上述降维交叉传递函数的函数的傅里叶变换,通过卷积核方法计算卷积得到得到得到时的光强分布,表示如下:
S4、根据上述光强分布,确定在光阻层内非对应掩模图形的光强波峰位置既为初始亚分辨率辅助图形SRAF的放置位置。
4.一种基于多目标优化的光刻工艺分辨率增强装置,其特征在于,包括:
优化光源的区域划分模块,用于根据优化掩模图形的周期,通过划分多个圆重叠的方法得到优化光源的区域划分;
辅助图形位置确定模块,用于在Hopkins计算光刻模型中通过离散方式计算光强分布得到非对应掩模图形的光强波峰位置,从而确定亚分辨率辅助图形SRAF位置变量的初始位置;
多目标问题建立模块,设计多目标评价策略函数,对优化光源和掩膜进行实数编码建立优化变量的种群;
多目标问题求解模块,所述模块采用遗传进化算法,用于实现对所述种群中单一染色体通过计算光刻模型确定多目标优化策略的评价标准函数;使用遗传进化算法对当前所述种群重复进行“评价-选择-交叉-变异”计算,获得所述评价标准函数的迭代更新;当所述种群内染色体的数量及染色体不再变化时得到最终种群,通过解码所述最终种群得到多目标优化策略的解集帕累托支撑解。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于墨研计算科学(南京)有限公司,未经墨研计算科学(南京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911123888.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。