CN102759862A - 光学邻近修正的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种光学邻近修正的方法,包括:提供测试图形,所述测试图形与待曝光图形对应;根据所述待曝光图形,提供至少两组光学邻近修正参数;利用光学邻近修正参数对所述测试图形进行光学邻近修正模拟,获得至少两组模拟图形;将所述至少两组模拟图形分别与所述测试图形比较,获得至少两个偏差值,每个偏差值分别与每组光学邻近修正参数对应;选择所述至少两个偏差值中最小的偏差值,将所述最小的偏差值对应的光学邻近修正参数作为最优光学邻近修正参数;利用所述最优光学邻近修正参数对所述待曝光图形进行光学邻近修正。本发明实施例减小了光学邻近修正的循环时间,节省了半导体代工厂的生产成本。
Description
技术领域
本发明涉及半导体技术领域,特别涉及一种光学邻近修正的方法。
背景技术
在半导体制造工艺中,为了克服由于关键尺寸(Critical Dimension,CD)的缩小而带来的一系列光学邻近效应(Optical Proximity Effect,OPE),业界采用了很多分辨率增强技术(Resolution Enhancement Technology,RET),包括光学邻近修正、相移掩模版(Phase Shifting Mask,PSM)和偏轴照明(OffAxis Illumination,OAI)等技术。
基于模型的光学邻近修正(MBOPC)方法是光学邻近修正方法的一种,又叫做仿真式光学邻近修正方法,主要是将待曝光模拟图形与目标图形进行比对,建立待曝光图形的修正模式,再利用仿真器依据光照条件以及先前曝光结果等参数,进行一连串复杂的修正计算。随着半导体技术工艺节点的不断向下延伸,MBOPC在可制造性设计中的地位变得越来越重要,但是随之而来的是OPC过程的循环时间(Turn-around time)会变得非常长,这大大制约了半导体代工厂的芯片制造效率。
在公开号为CN 1776695A的中国专利申请中可以发现与基于模型的校验光学邻近修正的方法相关的信息。
现有技术还公开了一种基于模型的校验光学邻近修正方法,下面结合附图加以说明。
如图1所述的现有的基于模型的校验光学邻近修正方法的流程图。执行步骤S101,提供至少一幅经过光学邻近修正后的待曝光图形;执行步骤S102,对整个待曝光图形进行校验,用校验软件模拟出待曝光模拟图形的形状,找出待曝光图形中的弱点(Weak point);执行步骤S103,对待曝光图形中的弱点进行光学邻近修正,得到新的待曝光图形;执行步骤S104,对整个新的待曝光图形再进行校验,用校验软件模拟出新的待曝光模拟图形的形状;执行步骤S105,判断在新的待曝光模拟图形中间距或者图形尺寸变化的范围是否超过了临界值;如果在新的待曝光图形中有弱点,执行步骤S106,优化光学邻近修正工艺菜单,重新执行步骤S103~S105;如果在新的待曝光图形中无弱点,执行步骤S107,结束校验。
在上述现有的基于模型的校验光学邻近修正的方法中,一旦发现弱点,就需要对整个待曝光图形在所有不同的校验条件下进行校验,并且需要对光学邻近修正工艺菜单(OPC recipe)进行优化,这样使得整个光学邻近修正过程的循环时间变得很长,增加了半导体代工厂的生产成本。
发明内容
本发明解决的问题是提供了一种光学邻近修正的方法,减小了光学邻近修正的循环时间,节省了半导体代工厂的生产成本。
为解决上述问题,本发明提供一种光学邻近修正的方法,包括:
提供测试图形,所述测试图形与待曝光图形对应;
根据所述待曝光图形,提供至少两组光学邻近修正参数;
利用光学邻近修正参数对所述测试图形进行光学邻近修正模拟,获得至少两组模拟图形;
将所述至少两组模拟图形分别与所述测试图形比较,获得至少两个偏差值,每个偏差值分别与每组光学邻近修正参数对应;
选择所述至少两个偏差值中最小的偏差值,将所述最小的偏差值对应的光学邻近修正参数作为最优光学邻近修正参数;
利用所述最优光学邻近修正参数对所述待曝光图形进行光学邻近修正。
可选地,所述光学邻近修正参数包括:光学邻近修正迭代次数;最小分段;最大分段;线端分段;转角分段和客户标记。
可选地,所述偏差值为特征尺寸变化、间距变化和图形变化的加权平均值。
可选地,所述特征尺寸变化、间距变化、图形变化的权重相同。
可选地,对所述待曝光图形进行的光学邻近修正为全局校验。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明在对待曝光图形进行光学邻近修正前,利用至少一组光学邻近修正参数分别对测试图形进行光学邻近修正,获得多组偏差值,将偏差值最小的光学邻近修正参数作为对待曝光图形进行光学邻近修正的参数,从而在对待曝光图形进行光学邻近修正前,确保了光学邻近修正的参数为最优参数,避免了在对待曝光图形进行光学邻近修正时反复修改光学邻近修正参数的问题,节约了工艺时间。
附图说明
图1是现有的基于模型的校验光学邻近修正方法的流程图。
图2是本发明实施例的获得最优光学邻近修正参数的方法流程示意图。
图3~图5为本发明一个实施例的测试图形的形状示意图。
具体实施方式
发明人发现,光学邻近修正过程中需要对光学邻近修正程序的光学邻近修正参数进行多次调整,这使得光学邻近修正的时间较长,并且无法验证光学邻近修正参数是否为最佳,从而使得光学邻近修正的效果并不一定是最优的效果,并且,随着半导体特征尺寸的缩小,随光学邻近修正参数的调整更加频繁,从而进一步增加了光学邻近修正的时间。
发明人考虑到,如果能够在对待曝光的图形进行光学邻近修正前,确定最优的光学邻近修正参数,从而利用所述最优的光学邻近修正参数对所述待曝光的程序进行光学邻近修正,不需要在对待曝光的程序进行光学邻近修正期间对光学邻近修正的参数进行调整,从而可以减小光学邻近修正的时间。
为了解决上述问题,发明人提出一种光学邻近修正的方法,请参考图2所示,所述光学邻近修正的方法包括:
步骤S1,提供测试图形,所述测试图形与待曝光图形对应;
步骤S2,根据所述待曝光图形,提供至少两组光学邻近修正参数;
步骤S3,利用光学邻近修正参数对所述测试图形进行光学邻近修正模拟,获得至少两组模拟图形;
步骤S4,将所述至少两组模拟图形分别与所述测试图形比较,获得至少两个偏差值,每个偏差值分别与每组光学邻近修正参数对应;
步骤S5,选择所述至少两个偏差值中最小的偏差值,将所述最小的偏差值对应的光学邻近修正参数作为最优光学邻近修正参数;
步骤S6,利用所述最优光学邻近修正参数对所述待曝光图形进行光学邻近修正。
下面结合具体实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
首先,提供测试图形,所述测试图形与待曝光图形对应。所述待曝光图形通常包括了半导体衬底上要形成的所有的图形,例如,所述待曝光图形包括金属互连线的图形、栅极的图形、源极的图形、漏极的图形、导电插塞的图形中的一种或多种,所述待曝光图形也是半导体衬底上要形成的理想的图形。
所述测试图形是待曝光图形的一部分,所述测试图形应能够反映待曝光图形的复杂度和受光学邻近效应影响的程度,即对所述测试图形和待曝光图形进行相同的曝光工艺,其发生的光学邻近效应一致(线条的弯曲变形、转交的变形、图形的变形均一致),且利用测试图形获得的光学邻近修正参数对该测试图形进行光学邻近修正,如果能够消除该测试图形的光学邻近效应,那么利用所述光学邻近修正参数对该待曝光图形进行光学邻近修正,也能够消除该待曝光图形的光学邻近效应。
作为本发明的一个实施例,所述测试图形可以选取待曝光图形中的最复杂的部分图形和/或在曝光中经常出现问题的部分图形。其中所述待曝光图形中的最复杂的部分图形是指,该图形中的线条较多、转角较多,且图形的密度大,线条和图形之间的间距小,受到光学邻近效应的影响可能会较多,本领域技术人员可以直接从待曝光的图形中选取最复杂的图形作为测试图形;所述在曝光中经常出现问题的部分图形,是指该图形在经过曝光后变形的频率大于其他的图形,本领域技术人员可以根据经验和以往的曝光数据进行分析和判断,判断哪些图形经常出现问题,从而将该部分图形作为测试图形。
所述测试图形用于后续进行光学邻近修正模拟,确定最优的光学邻近修正参数,作为最终对待曝光图形的光学邻近修正参数。由于待曝光图形的不同、测试图形的不同、客户的要求不同等可能导致本领域技术人员需要对光学邻近修正工艺菜单进行优化,从而会使得光学邻近修正过程的时间较长,增加了半导体代工厂的生产成本。
光学邻近修正模拟是利用多组光学邻近修正参数进行,根据所述光学邻近修正模拟的结果从中选择最优的光学邻近修正参数,从而该光学邻近修正参数将用于对待曝光的图形进行修正。所述光学邻近修正模拟是利用计算机程序进行。
作为一个实施例,所述测试图形的形状请参考图3~图5,图3示出了第一测试图形100,其为E型图形,所述第一测试图形100具有多个转角和多条边。图4和图5分别示出了第二测试图形200和第三测试图形300。所述第一测试图形100、第二测试图形200和第三测试图形300均可以作为待曝光测试图形。本领域技术人员可以选择其中的一个或多个用于后续步骤的光学邻近修正。
然后,根据所述待曝光图形,提供至少两组光学邻近修正参数。所述光学邻近修正参数包括:光学邻近修正迭代次数(OPC iteration number);最小分段(min fragment);最大分段(max fragment);线端分段(line end fragment);转角分段(corner fragment)和客户标记(custom tags)。其中,最小片段和最大片段以及线端分段用于限定待曝光图形和测试图形的每条边是如何划分的,转角片段限定待曝光图形和测试图形的转角如何划分,光学邻近修正迭代次数用于限定光学邻近修正的次数。
所述多种光学邻近修正参数可以根据待曝光图形,结合本领域技术人员的经验进行设置。
接着,利用光学邻近修正参数对所述测试图形进行光学邻近修正模拟,获得至少两组模拟图形。所述光学邻近修正模拟为利用所述光学邻近修正参数对测试图形进行模拟修正,并且对修正后的图形进行模拟曝光,模拟曝光获得的图形就是模拟图形。所述模拟图形能够反映各组光学邻近修正参数对测试图形分别进行光学邻近修正后,测试图形的变形程度,将模拟图形与模拟前的测试图形进行曝光,即可以获得模拟图形与模拟前的测试图形的偏差,从所述偏差中选择较小的模拟图形,该模拟图形对应的光学邻近修正参数即为该测试图形对应的最优的光学邻近修正参数,从而该最优的光学邻近修正参数可以作为待曝光图形的光学邻近修正参数,对待曝光图形进行模拟。
然后,将所述模拟图形分别与所述测试图形比较,获得至少两个偏差值,每个偏差值分别与每组光学邻近修正参数对应。所述偏差值反映了光学邻近修正模拟后,测试图形的变化程度,所述偏差值越小,说明该模拟图形与光学邻近修正前的测试图形越接近,则光学邻近修正参数对光学邻近修正前的测试图形的修正效果越好。
所述偏差值为特征尺寸变化、间距变化和图形变化的加权平均值。作为一个实施例,所述特征尺寸变化、间距变化、图形变化的权重相同。然后,选择所述多个偏差值中最小的偏差值,将所述最小的偏差值对应的光学邻近修正参数作为最优光学邻近修正参数。最后,利用所述最优光学邻近修正参数对所述待曝光图形进行光学邻近修正。所述光学邻近修正为所述待曝光图形中包括的所有图形进行修正,基于上述最后光学邻近修正参数对待曝光图形修正后,进行模拟曝光,获得模拟曝光图形,所述模拟曝光图形与所述待曝光图形的偏差满足工艺要求。对所述待曝光图形进行的光学邻近修正为全局校验。由于所述最优光学邻近修正参数是通过对所述测试图形进行模拟获得,需要确认该最优光学邻近修正参数能够对所述待曝光图形进行光学邻近修正,因此需要利用所述最优光学邻近修正参数对待曝光图形的每一个局部图形进行光学邻近修正模拟,以确保所述光学邻近修正参数同样适用于该全局图形。需要说明的是,所述全局校验仅为确认步骤,通常,根据所述测试图形获得的最优光学邻近修正参数,同样能够用于对待曝光图形进行光学邻近修正。
综上,本发明实施例在对待曝光图形进行光学邻近修正前,利用至少一组光学邻近修正参数分别对测试图形进行光学邻近修正,获得多组偏差值,将偏差值最小的光学邻近修正参数作为对待曝光图形进行光学邻近修正的参数,从而在对待曝光图形进行光学邻近修正前,确保了光学邻近修正的参数为最优参数,避免了在对待曝光图形进行光学邻近修正时反复修改光学邻近修正参数的问题,节约了工艺时间。
本发明虽然以较佳实施例公开如上,但其并不是用来限定本发明,任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内,都可以做出可能的变动和修改,因此本发明的保护范围应当以本发明权利要求所界定的范围为准。
Claims (5)
1.一种光学邻近修正的方法,其特征在于,包括:
提供测试图形,所述测试图形与待曝光图形对应;
根据所述待曝光图形,提供至少两组光学邻近修正参数;
利用光学邻近修正参数对所述测试图形进行光学邻近修正模拟,获得至少两组模拟图形;
将所述至少两组模拟图形分别与所述测试图形比较,获得至少两个偏差值,每个偏差值分别与每组光学邻近修正参数对应;
选择所述至少两个偏差值中最小的偏差值,将所述最小的偏差值对应的光学邻近修正参数作为最优光学邻近修正参数;
利用所述最优光学邻近修正参数对所述待曝光图形进行光学邻近修正。
2.如权利要求1所述的光学邻近修正的方法,其特征在于,所述光学邻近修正参数包括:光学邻近修正迭代次数;最小分段;最大分段;线端分段;转角分段和客户标记。
3.如权利要求1所述的光学邻近修正的方法,其特征在于,所述偏差值为特征尺寸变化、间距变化和图形变化的加权平均值。
4.如权利要求3所述的光学邻近修正的方法,其特征在于,所述特征尺寸变化、间距变化、图形变化的权重相同。
5.如权利要求1或2所述的光学邻近修正的方法,其特征在于,对所述待曝光图形进行的光学邻近修正为全局校验。
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