光学临近修正模型的训练方法技术

本发明专利技术公开了一种光学临近修正模型的训练方法

【技术实现步骤摘要】
光学临近修正模型的训练方法、光学临近修正方法


[0001]本专利技术涉及半导体制造的
，尤其涉及一种光学临近修正模型的训练方法
。

技术介绍

[0002]为实现将图形从掩膜版中转移到硅片表面，通常需要经过曝光步骤
、
曝光步骤之后进行的显影步骤和显影步骤之后的刻蚀步骤
。
在曝光步骤中，光线通过掩膜版中透光的区域照射至涂覆有光刻胶的硅片上，光刻胶在光线的照射下发生化学反应；在显影步骤中，利用感光和未感光的光刻胶对显影剂的溶解程度的不同，形成光刻图案，实现图案从掩膜版到光刻胶上的转移；在刻蚀步骤中，基于光刻胶层所形成的光刻图案对硅片进行刻蚀，将掩膜版的图案进一步转移至硅片上
。
[0003]在半导体制造中，随着设计尺寸的不断缩小，设计尺寸越来越接近光刻成像系统的极限，光的衍射效应变得越来越明显，导致最终对设计图形产生光学影像退化，实际形成的光刻图案相对于掩膜版上的图案发生严重畸变，最终在硅片上经过光刻形成的实际图形和设计图形不同，这种现象称为光学邻近效应
(OPE
：
Optical Proximity Effect)。
[0004]为了修正光学邻近效应，便产生了光学邻近修正
(OPC
：
Optical Proximity Correction)。
光学邻近修正的核心思想就是基于抵消光学邻近效应的考虑建立光学邻近修正模型，根据光学邻近修正模型设计光掩模图形，这样虽然光刻后的光刻图形相对应光掩模图形发生了光学邻近效应，但是由于在根据光学邻近修正模型设计光掩模图形时已经考虑了对该现象的抵消，因此，光刻后的光刻图形接近于用户实际希望得到的目标图形
。
然而，在当前的生产过程一般采用基于规则的
OPC
方法
。
[0005]基于规则的
OPC
方法首先将目标图案边缘分割成许多线段，其长度为几十到几百纳米
。
每个线段上都放置至少一个采样点，在采样点上沿着与线段垂直方向计算模拟图案及目标图案之间的边缘误差
(Edge Placement Error,EPE)。
然后根据
EPE
所得负反馈来通过求解器
(solver)
来计算相应线段的修正量
。
上述修正过程是一个循环迭代过程，预期在循环迭代完成时所有线段上的
EPE
趋近于零
。
求解器通常使用最陡下降法，共轭梯度法，及其他更为先进的梯度搜索法
。
但是线段与附近线段之间存在较高的关联性，通常的求解器很难保证循环迭代能获得收敛的
OPC
结果
。
为了能得到收敛的
OPC
结果，目前有利用雅克比矩阵求解器
(Jacobi Matrix Solver)
来计算，算法基于如下线性响应方程组
。
[0006][0007]其中
n
为所考虑版图切片中的线段总数
。
Δ
f
i
及
EPE
i
是第
i
个线段的修正位移量及
EPE。
等式左边的雅克比矩阵可以由有限差分法得到
。
等式右边是各线段的
EPE
，可以由当前的模拟图形及目标图形确定
。
通过计算雅克比矩阵的逆矩阵，可获得当前各线段的修正量
。
上述过程循环迭代几次后，可以获得收敛较好的
OPC
结果
。
然而，雅克比矩阵的计算及求逆会耗费大量的计算资源，传统的雅克比矩阵
OPC
的速度无法到达生产的要求
。
[0008]另外，目前业界一直在尝试着用基于
NN
的机器学习运用到
OPC
领域
。
譬如，把版图转化像素点矢量，然后
NN
根据输入像素点矢量得到输出像素点矢量
。
输出像素点矢量则代表着修正后
OPC
版图
。
然而这种做法的效果并不理想，因为把版图用像素点矢量来描述，其特征不明显
。
即用像素点矢量无法区分不同的版图
。
这种情况下，
NN
很难根据输入矢量得到正确的输出矢量
。
[0009]如何提供一种可靠的光学临近修正模型是待解决的技术问题
。

技术实现思路

[0010]为了解决现有技术中光学临近修正模型可靠性较低的技术问题，本专利技术提出了一种光学临近修正模型的训练方法
、
光学临近修正方法
。
[0011]本专利技术提出的光学临近修正模型的训练方法，包括：
[0012]对版图的主图形的边缘进行分段；
[0013]对所得到的分段进行分类；
[0014]将每个分段的类别
、
该分段的信息以及该分段的几何环境信息作为光学临近修正模型的输入参数，将每个分段的光学临近修正量作为光学临近修正模型的输出参数，对光学临近修正模型进行训练
。
[0015]进一步，对版图的主图形的边缘进行分段包括：
[0016]定义分段的最小长度范围和最大长度范围；
[0017]遍历每一个边缘；
[0018]对于当前边缘，通过外部边缘投影的方式产生当前边缘的断点，得到当前边缘的初始分段；
[0019]若初始分段的长度大于最大长度范围的最大值，则对初始分段进行均分，使得均分后的每一个边缘分段的长度大于等于最小长度范围的最小值，且小于等于最大长度范围的最大值；
[0020]若初始分段的长度小于最小长度范围的最小值，则将初始分段与其相邻且具有最小空间宽度的分段进行合并，使得合并后的边缘分段的长度大于等于最小长度范围的最小值，且小于等于最大长度范围的最大值
。
[0021]进一步，根据分段在其所属的多边形内的位置对分段进行分类
。
[0022]进一步，所述分段的类别包括凹角边
,
凸角边，线端，线端邻边以及普通边当中的至少一种
。
[0023]进一步，所述分段的信息至少包括分段的长度
、
分段的线宽以及分段的空间宽度
。
[0024]进一步，所述分段的几何环境信息至少包括该分段的前继分段的类别
、
分段信息，后继分段的类别以及分段信息
。
[0025]进一步，所述分段的几何环境信息至少包括该分段的前继分段的类别
、
分段信息，后继分段的类别以及分段信息，内部正对分段的类别
、
分段信息
、
内部正对分段与该分段的
投影长度，外部正对分段的类别
、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种光学临近修正模型的训练方法，其特征在于，包括：对版图的主图形的边缘进行分段；对所得到的分段进行分类；将每个分段的类别
、
该分段的信息以及该分段的几何环境信息作为光学临近修正模型的输入参数，将每个分段的光学临近修正量作为光学临近修正模型的输出参数，对光学临近修正模型进行训练
。2.
如权利要求1所述的光学临近修正模型的训练方法，其特征在于，对版图的主图形的边缘进行分段包括：定义分段的最小长度范围和最大长度范围；遍历每一个边缘；对于当前边缘，通过外部边缘投影的方式产生当前边缘的断点，得到当前边缘的初始分段；若初始分段的长度大于最大长度范围的最大值，则对初始分段进行均分，使得均分后的每一个边缘分段的长度大于等于最小长度范围的最小值，且小于等于最大长度范围的最大值；若初始分段的长度小于最小长度范围的最小值，则将初始分段与其相邻且具有最小空间宽度的分段进行合并，使得合并后的边缘分段的长度大于等于最小长度范围的最小值，且小于等于最大长度范围的最大值
。3.
如权利要求1所述的光学临近修正模型的训练方法，其特征在于，根据分段在其所属的多边形内的位置对分段进行分类
。4.
如权利要求3所述的光学临近修正模型的训练方法，其特征在于，所述分段的类别包括凹角边
,
凸角边，线端，线端邻边以及普通边当中的至少一种
。5.
如权利要求1所述的光学临近修正模型的训练方法，其特征在于，所述分段的信息至少包括分段的长度
、
分段的线宽以及分段的空间宽度
。6.
如权利要求1所述的光学临近修正模型的训练方法，其特征在于，所述分段的几何环境信息至少包括该分段的前继分段的类别
、
分段信息，后继分段的类别以及分段信息
。7.
如权利要求6所述的光学临近修正模型的训练方法，其特征在于，所述分段的几何环境信息至少包括该分段的前继分段的类别
、
分段信息，后继分段的类别以及分段信息，内部正对分段的类别
、
分段信息
、
内部正对分段与该分段的投影长度，外部正对分段的类别
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜杳隽，陈红，
申请(专利权)人：深圳国微福芯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：