【技术实现步骤摘要】
【】本专利技术涉及光刻，其特别涉及一种光刻胶模型优化方法、计算机程序产品、设备及存储介质。
技术介绍
0、
技术介绍
1、计算光刻是利用光学和光刻胶模型来对光刻过程进行仿真的技术，仿真硅片表面的光学和化学过程，从理论上探索增大光刻分辨率和工艺窗口的途径，指导工艺参数的优化。计算光刻的核心是光刻模型的构建，模型构建通常包含两部分，分别是光学模型和光刻胶模型。光学模型通过数学公式进行描述的，是一个严格的计算模型，而光刻胶模型则是在光学模型的基础上通过设计一系列参数项实现的，对这些参数项的参数和系数进行优化，通过图像处理实现掩模板图像到光刻胶图像的转化。
2、光刻胶模型的确立需要花费大量的时间和精力，因为不同的光源和光刻胶材料需要不同的参数项组合进行适配，这个经验模型的确立通常是通过手动更换不同的参数项组合来观察该模型的rms(root mean square)是否符合要求，当机台量测数据较多时，调试一次该模型将花费大量的时间，大大增加了光刻胶建模的难度。
技术实现思路
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技术实现思路
1、为了解决现有光刻胶模型调试耗费时间长的技术问题，本专利技术提供一种光刻胶模型优化方法、计算机程序产品、设备及存储介质。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下的技术方案：一种光刻胶模型优化方法，包括以下步骤：获取光刻胶模型调试过程中所需的参数项，并将其作为初始参数项组合输入至光刻胶模型中；遍历所述初始参数项组合中所有可能的参数项组合，生成候选
3、优选地，每次迭代中，使用自动替换命令将当前候选参数项组合替换在光刻胶模型中的初始参数项组合，计算并记录每个候选参数项组合对应的光刻胶模型的偏差值，直至遍历完候选参数项组合列表。
4、优选地，每次迭代中，使用自动替换命令将当前候选参数项组合替换在光刻胶模型中的初始参数项组合，包括以下步骤：将生成的候选参数项组合列表划分为多个小组；为每个小组设置循环或迭代逻辑，通过自动替换命令将每个小组的候选参数项组合依次替换初始参数项组合。
5、优选地，将生成的候选参数项组合列表划分为多个小组进一步包括以下步骤：使用分组脚本，根据预设规则计算小组数量，并创建相应数量的子文件夹；将候选参数项组合列表分配到相应的小组中，使用文件管理命令复制原始的光刻胶模型脚本，并根据该小组的候选参数项组合修改相应的配置。
6、优选地，为每个小组设置循环或迭代逻辑，通过自动替换命令将每个小组的候选参数项组合依次替换初始参数项组合，包括以下步骤：为每个小组设置并行调试任务，并在多个计算机节点上同时执行，依次计算并记录每个小组中每个候选参数项组合对应光刻胶模型的均方根误差；将每个小组的候选参数项组合及其对应光刻胶模型的均方根误差进行汇总。
7、优选地，所述偏差值为均方根误差，所述预设阈值为预设均方根阈值。
8、优选地，生成候选参数项组合列表进一步包括：去除所有可能的参数项组合中的空集。
9、优选地，基于深度优先搜索算法遍历所述初始参数项组合中所有可能的参数项组合。
10、优选地，记录每个参数项组合对应的光刻胶模型的偏差值包括：创建日志模块，记录每个候选参数项组合及其对应的光刻胶模型的偏差值；和/或创建pandas模块，记录每个候选参数项组合及其对应光刻胶模型的偏差值。
11、本专利技术为解决上述技术问题，提供又一技术方案如下：一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的光刻胶模型优化方法。
12、本专利技术为解决上述技术问题，提供又一技术方案如下：一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在储存器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上述的光刻胶模型优化方法的步骤。
13、本专利技术为解决上述技术问题，提供又一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的光刻胶模型优化方法。
14、与现有技术相比，本专利技术所提供的一种光刻胶模型优化方法、计算机程序产品、设备及存储介质，具有如下的有益效果：
15、1.本专利技术的光刻胶模型优化方法，在光刻胶建模过程中自动化搜索参数项组合，对搜索出每种可能的候选参数项组合进行调试光刻胶模型，这种全面搜索的方法能够确保不会遗漏任何潜在的优选参数项组合，为后续筛选提供丰富的数据基础。并抓取该候选参数项组合构建的光刻胶模型对应的偏差值，从中选出偏差值最小的候选参数项组合作为优选参数项组合，通过脚本自动运行光刻胶模型调试程序，可以快速地筛选出优选参数项组合，大幅缩短了光刻胶模型调试的时间。通过设置预设阈值，让系统可以自动筛选出符合性能要求的参数组合，这一机制简化了决策过程，确保了模型优化结果的标准化和可靠性。本方法可以自动化完成光刻胶模型调试过程，大大减轻了光刻胶模型调试过程中的人力成本，使用该方法并不需要具备光刻胶模型调试经验，降低了光刻胶模型调试过程中的难度。
16、2.本专利技术的光刻胶模型优化方法，使用自动替换命令计算均方根误差，自动化程度高，实现了高效的参数评估，与循环遍历等动作共同实现了光刻胶模型的自动化的调试过程，每个候选组合的偏差值都能够被自动计算并记录，使得调试过程无需人工干预，显著提升了调试的速度和准确性。
17、3.本专利技术的光刻胶模型优化方法，采用候选参数项组合对应的光刻胶模型的均方根误差与预设的均方根阈值进行比较，选择均方根误差小于或等于预设的均方根阈值的候选参数项组合作为优选参数项组合。均方根误差是衡量模型预测值与实际值差异的重要指标，选择均方根误差较小的候选参数项组合，有助于减少模型在预测过程中的误差累积，从而提高模型的预测精度。
18、4.本专利技术的光刻胶模型优化方法，生成候选参数项组合列表进一步包括去除所有可能的参数项组合中的空集，可以显著减少需要处理的数据量，从而进一步提高程序的执行效率，减少错误和异常的发生。
19、5.本专利技术的光刻胶模型优化方法，记录每个候选参数项组合及其对应的光刻胶模型的偏差值，可以在后续的分析过程中快速定位到某个特定参数组合的性能表现。在遇到问题时，可以回溯日志，查看哪些参数组合导致了不理想的偏差值，从而有针对性地调整参数或算法。同时日志模块的记录，可以将光刻胶模型的调试过程在终端实时显示，方便观测调试过程，及时进行优化。创建pandas模块记录每个候选参数项组合及其对应光刻胶模型的偏差值，可以方便地对参数组合和对应的光刻胶模型的偏差值等数据进行持久化保存、查询、排序和筛选等操作，方便比较各个候选参数项组合构建的光刻胶模型之间的性能差异。
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1.一种光刻胶模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：每次迭代中，使用自动替换命令将当前候选参数项组合替换在光刻胶模型中的初始参数项组合，计算并记录每个候选参数项组合对应的光刻胶模型的偏差值，直至遍历完候选参数项组合列表。
3.如权利要求2所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：每次迭代中，使用自动替换命令将当前候选参数项组合替换在光刻胶模型中的初始参数项组合，包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：将生成的候选参数项组合列表划分为多个小组进一步包括以下步骤：
5.如权利要求3所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：为每个小组设置循环或迭代逻辑，通过自动替换命令将每个小组的候选参数项组合依次替换初始参数项组合，包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：所述偏差值为均方根误差，所述预设阈值为预设均方根阈值。
7.如权利要求1所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：生成候选参数项组合列表进一步包括：去除所有
8.如权利要求1所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：基于深度优先搜索算法遍历所述初始参数项组合中所有可能的参数项组合。
9.如权利要求1所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：记录每个参数项组合对应的光刻胶模型的偏差值包括：
10.一种计算机程序产品，其特征在于：所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的光刻胶模型优化方法。
11.一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在储存器上的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1-9任一项所述的光刻胶模型优化方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的光刻胶模型优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光刻胶模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：每次迭代中，使用自动替换命令将当前候选参数项组合替换在光刻胶模型中的初始参数项组合，计算并记录每个候选参数项组合对应的光刻胶模型的偏差值，直至遍历完候选参数项组合列表。
3.如权利要求2所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：每次迭代中，使用自动替换命令将当前候选参数项组合替换在光刻胶模型中的初始参数项组合，包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：将生成的候选参数项组合列表划分为多个小组进一步包括以下步骤：
5.如权利要求3所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：为每个小组设置循环或迭代逻辑，通过自动替换命令将每个小组的候选参数项组合依次替换初始参数项组合，包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的光刻胶模型优化方法，其特征在于：所述偏差值为均方根误差，所述预设阈值为预设均方根阈值。
【专利技术属性】
技术研发人员：杜林玉，袁枫，
申请(专利权)人：深圳晶源信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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