CN103019027A - 从曝光结果改进光学邻近模拟的方法 - Google Patents

从曝光结果改进光学邻近模拟的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103019027A
CN103019027A CN2012101747446A CN201210174744A CN103019027A CN 103019027 A CN103019027 A CN 103019027A CN 2012101747446 A CN2012101747446 A CN 2012101747446A CN 201210174744 A CN201210174744 A CN 201210174744A CN 103019027 A CN103019027 A CN 103019027A
Authority
CN
China
Prior art keywords
parameter
adjustment
photomask
exposure
result
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012101747446A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103019027B (zh
Inventor
黄登烟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanya Technology Corp
Original Assignee
Nanya Technology Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanya Technology Corp filed Critical Nanya Technology Corp
Publication of CN103019027A publication Critical patent/CN103019027A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103019027B publication Critical patent/CN103019027B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F1/00—Originals for photomechanical production of textured or patterned surfaces, e.g., masks, photo-masks, reticles; Mask blanks or pellicles therefor; Containers specially adapted therefor; Preparation thereof
    • G03F1/36—Masks having proximity correction features; Preparation thereof, e.g. optical proximity correction [OPC] design processes

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用以改进光学邻近模拟的方法，其包含下列步骤：首先，判定多个曝光数据；提供对应所述曝光数据且从多个原始模拟参数中产生的一原始模拟结果。之后，检验来自所述原始模拟结果与所述曝光结果的原始误差值来判定其是否位于一预定范围内。接下来，所述原始模拟参数会被调整来获得调整后的模拟参数。所述调整后误差值位于预定范围内的调整后模拟参数会被收集来获得一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。

Description

从曝光结果改进光学邻近模拟的方法
技术领域
本发明与一种根据实际曝光结果来改善光学邻近模拟的方法有关，以在光掩模上输出正确的图形。更特定来说，本发明是关于一种根据实际曝光结果来改善光学邻近模拟的方法，其通过收集误差值小于一预定值的调整后模拟参数，以在光掩模上输出正确的图形。
背景技术
在建构光学邻近效应修正(optical proximity correction,OPC)模型时，晶圆上线宽量测数据的质量是其最重要的指标之一。现今的线宽量测中广泛地采用fitting logic法及maximal algorithm法来进行。然，现有用以建构OPC模型的OPC数据收集作法中仍有一些问题存在。
一般而言，建构一个好的OPC模型其所需要的OPC数据是越多越好，但是这也代表会需要花费许多时间来满足此需求。其它的问题尚有：难以厘清线宽量测的变量、SEM线宽量测机台仅能提供宽度与长度的信息、以及无法显示角落信息等。
目前，业界已有人提出了优化SEM线宽量测机台的量测参数的方法，其可通过数个取样点的数据来尽量降低量测变量的影响，以获得较佳质量结果或是改变其平均值。
发明内容
本发明提出了一种根据曝光结果来改进光学邻近模拟的方法，以在光掩模上输出正确的图形。首先，判定一曝光结果的曝光信息中的多个曝光数据。提供一对应所述曝光结果且根据多个原始模拟参数产生的原始模拟结果。之后，检验从原始模拟结果获得的原始误差值与从曝光结果获得的原始误差值以确认其是否位于一预定范围内。如果没有，所述原始模拟参数会受到调整，以获得调整后的模拟参数以及一调整后模拟结果。从所述调整后模拟结果获得的调整后误差值与所述曝光结果获得的调整后误差值在其原始误差值未位于所述预定范围内时会受到检验。所述调整后模拟参数会受到连续的调整直到其位于所述预定范围内为止。之后调整后误差值未于预定范围内的调整后模拟参数会被收集来获得一光学邻近修正模型，以在光掩模上输出一图形。
在本发明一实施例中，曝光信息牵涉到一曲线图形，如一圆形或椭圆形。
在本发明另一实施例中，曝光数据会包含至少一第一取样数据、一第二取样数据、一第三取样数据、以及一第四取样数据。
在本发明另一实施例中，所述第一取样数据为所述曲线图形的最大半径与最小半径的其中一个。
在本发明另一实施例中，所述第二取样数据、第三取样数据、以及第四取样数据会分别对应到上述曲线图形的最大半径与最小半径的其中一个上一点的尺度，且该点会通過下列公式来判定：
k /2n
其中n为比2大的自然数，而k为比2n小的奇数。
在本发明另一实施例，每一第二取样数据、第三取样数据、以及第四取样数据是从非对称点获得。
在本发明另一实施例，取样点是从3/(2n)到(2n-3)/(2n)的群组中所选出。
在本发明另一实施例中，原始模拟结果包含至少一第一原始模拟数据、一第二原始模拟数据、一第三原始模拟数据、以及一第四原始模拟数据，其分别对应到曝光数据的第一取样数据、第二取样数据、第三取样数据、以及第四取样数据。
在本发明另一实施例中，曝光数据是通过将曝光结果的影像数据与数字数据作比对而获得。
在本发明另一实施例中，原始模拟参数包含数值孔径(N.A)、sigma in/out值,dsigma in/out值、影像模糊值(image diffusion)、切趾损失(apodization loss)、def start值中的其中一个。
在本发明另一实施例中，原始误差值为一均方根值。
在本发明另一实施例中，调整原始模拟参数的动作可能更包含下列步骤。首先，将原始模拟参数的一第一参数调整至最小值。调整后的误差值会被检验以确认其是否位于预定范围内或是小于先前的误差值。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。所述第一参数在其调整后最小误差值小于原始误差值时会被固定。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。所述第一参数会被调整至最大值并在第一参数调整后最小的误差值不小于先前误差值时会受到检验来确认所述调整后误差值是否位于预定范围内或是小于先前的误差值。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。首先，调整后模拟数据的下一参数会被调整至最小值。接着，从调整后的模拟结果、曝光结果、所述下一参数、及所述固定后的第一参数来获得一下一调整后误差值并判定其是否位于预定范围内或是小于其先前误差值。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。在现有调整后误差值变得小于先前的调整后误差值时固定所述下一参数。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。在最大值的第一参数的所述调整后误差值仍未小于原始误差值或是先前误差值时结束所述第一参数的调整动作。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。首先，将原始模拟参数的一第一参数调整至一第一可能值的一半。接着，检验所述调整后误差值来判定其是否位于预定范围内。
在本发明另一实施例中，所述第一可能值为一最小值或一最大值中的其中一个。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。在所述调整后误差值小于原始误差值或是先前误差值时固定所述第一参数。
在本发明另一实施例中，其方法可能更包含下列步骤。在所述第一参数的调整后误差值大于原始误差值或先前误差值时将所述第一参数调整至一第二可能值的一半并进行检验来判定所述调整后误差值是否位于预定范围内。
在本发明另一实施例中，所述第二可能值为一最小值与一最大值中的其中一个，而所述第一可能值与所述第二可能值不相同。
无疑地，本发明的这类目的与其它目的在阅读的人读过下文以多种图示与绘图来描述的优选实施例细节说明后将变得更为显见。
附图说明
图1-3描绘出本发明经由一曝光结果来改进光学邻近模拟的方法。
其中，附图标记说明如下：
无附图说明
具体实施方式
本发明方法可借由收集可接受的调整后模拟参数来得到一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。这些调整后的模拟参数可经由本发明方法获得，且其调整后误差值会位于一预定范围内。
图1-3说明了根据本发明一曝光结果来改进光学邻近模拟的本发明方法。图1绘示出本发明方法的一流程图。首先，先提供一来自实际曝光结果的曝光信息。曝光信息中会有多种的曝光数据，此即代表，为了要达到成功的曝光动作以及获得成功的曝光结果，从曝光结果的曝光信息中所获得的多个曝光数据中都要加以判定。举例来说，上述的曝光数据可能包含有数值孔径(Numerical Aperture,NA)、衍射光学元件(Diffractive Optical Elements，DOE)设定(包含环形或一般)、sigma in值或sigma out值等信息。
在本发明一实施例中，曝光信息来自一曲线图形。所述曲线图案可能为圆形、椭圆形、或类似的形状。在本发明另一实施例中，曝光数据会含有多个曝光数据，如至少四个曝光资料。就简单的例子来说，曝光数据会含有至少一第一取样数据、一第二取样数据、一第三取样数据、以及一第四取样数据。曝光数据可借由将实际曝光结果的影像数据来与曝光结果的数字数据作比对而获得。上述的影像数据可能来自SEM照片。影像数据亦可能为从SEM线宽量测机台所获得的数据，而数字数据则可为从上述SEM照片所获得的资料。
举例来说，光掩模上来自数字数据的图形会经由一曝光程序而转移到基材上以形成影像数据。影像数据与数字数据理论上应实质相同。故此，曝光数据可通过比对实际曝光结果的影像数据与曝光结果的数字数据而获得。上述图形的对准标记可用来作为影像数据与数字数据两个比对的参照物，以获得曝光数据。
现在请参照图2A与图2B。在曲线图形的例子中，其可能是如图2A中所示圆形般、具有单一直径的曲线图形，或是如图2B中所示椭圆形般、具有一最长直径与一最短直径的曲线图形。第一取样数据最好是上述圆形图案的直径，或是上述曲线图形的最长或最短直径。
再来，如图2A与图2B所示，第二取样数据、第三取样数据、及第四取样数据最好分别对应到所述曲线图形一直径上、或是最长或最短直径其中一个上的一取样点的尺寸。而所述多个第二取样数据、第三取样数据、及第四取样数据最好也能是从所述直径上所获得的不对称点。举例来说，所述多个点可选自下列公式所定义出的群组：
k /2n
其中n为比2大的自然数，而k为比2n小的奇数。当n=3时，k可为1,3,5及7。当n=4时，k可为1,3,5,7,9,11,13及15。在较佳的情况下，n大于3时最小的k值(k=1)与最大的k值(k=2n-1)可以加以省略。图2A中描绘出3/16、5/16、及9/16等点，而图2B中则描绘出5/16、7/16、及13/16等点。
在本发明中，对应曝光结果的原始模拟结果会被提供来用于后续流程中。所述原始模拟结果并非是使用实体的光刻装置获得，而是得自模拟一曝光结果的光学模拟。上述的光学模拟可以从progen模型获得，其结果应与曝光结果越像越好。
为了要获得与曝光结果相近的良好模拟结果，原始的模拟结果中会有多种相关的模拟参数。一旦使用不同的所述多种相关模拟参数，所得的模拟结果也会因此跟着改变。这些与原始模拟结果直接相关的参数就称作原始模拟参数。在实作中存有多种不同的原始模拟参数，如数值孔径(N.A)、sigma in/out值,dsigma in/out值、图像模糊值(image diffusion)、切趾损失(apodization loss)、def start值等。本发明的目的即在于获得与实际曝光结果最相近的优化后模拟参数。这类模拟参数将可帮助建构一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。
如图3所示，其比较出实际曝光结果与原始模拟结果两个间的不同。为了简明之故，下列的例子将仅绘示出一圆形图像的曝光型态，但同样的原理可以应用到其它的曲线图形中。在理想状态下，原始模拟结果会与实际曝光结果一模一样。但由于原始“模拟结果”是从一原始模拟参数群组中模拟而得，故原始模拟结果可能不会与实际的曝光结果相近，或是有些偏差存在。
因为原始模拟参数是用来判定原始模拟结果相似程度的决定性因素，故原始模拟参数需要进行调整，以判定其原始模拟结果是否已实质上偏离了实际的曝光结果。
原始模拟结果对实际曝光结果之间的相似度是以一个称为误差值的数值来判定的。那些直接对应原始模拟参数的误差值称为“原始误差值”。同样地，与一调整后模拟参数直接对应的误差值则称为“调整后误差值”。换句话说，从原始模拟结果获得的原始误差值与从曝光结果获得的原始误差值需要进行检验，来确认原始误差值是否有位于一预定范围内，以代表所述两结果(即模拟结果与实际结果)之间的相似程度。
在本发明一实施例中，假如原始误差值有在一预定范围内，如未超过2.0，其模拟结果会被认为是与实际曝光结果够近似，这些模拟参数将可被收集来获得一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。在本发明另一实施例中，假如原始误差值超出一预定范围外，原始模拟参数将会需要进行调整与实质优化，以获得改良后的模拟参数。此流程会一直重复到所述误差值位于一预定范围内为止。
因为模拟结果要对应到实际的曝光结果，故模拟结果应与曝光数据具有相同的模拟数据数目。在一态样中，假如曝光数据共含有四个取样数据，模拟数据亦可能会具有四个模拟数据。在另一态样中，假如曝光数据含有至少四个取样数据或是超过四个取样数据，模拟数据亦可能会具有至少四个取样数据或是超过四个取样数据。
换句话说，第一原始模拟数据(X1)、第二原始模拟数据(X2)、第三原始模拟数据(X3)、及第四原始模拟数据(X4)会分别对应到曝光数据中的第一取样数据(S1)、第二取样数据(S2)、第三取样数据(S3)、及第四取样数据(S4)。在本发明一实施例中，误差值可能为模拟数据与取样数据的均方根值。假设实作中共有n个模拟数据(Xi)与n个取样数据(Si)，其误差值将可以下列公式来表示：
误差值＝[∑(Si-Xi)2/n]1/2
假如来自原始模拟参数的原始误差值并未位于一预定范围内，则所述原始模拟参数将会需要进行进一步的调整与实质优化，以获得改良后的模拟参数。其后，从调整后的模拟数据获得的新误差值(现在称为调整后误差值)需要被检验来判定从所述调整后模拟数据以及所述曝光数据获得的调整后误差值是否位于预定范围内。同样地，所述误差值亦是使用上述公式来求得。
在第一阶段直接进行调整的原始模拟参数可称为“第一调整后模拟参数”。所述第一调整后模拟参数是用在模拟步骤中来获得一调整后的模拟结果，其可称为第一调整后模拟结果。由于所使用的模拟参数不同，调整后的模拟结果应会与原始的模拟结果不同，且因此会有新的模拟数据产生，称之为调整后仿真数据。举例来说，假如曝光数据含有四个取样数据，也就是第一取样数据、第二取样数据、第三取样数据、及第四取样数据，新的模拟数据也会含有四个调整后的模拟数据，其可个别对应到前述曝光数据的第一取样数据、第二取样数据、第三取样数据、及第四取样数据。图3即绘示出一原始模拟结果(之前)与一调整后的模拟结果(之后)。
下列步骤将演示出一调整原始模拟参数的可能流程。首先，从原始模拟参数中选出一参数(也就是第一参数)。所述第一参数可为一逻辑选择，例如一数值孔径。接着，所述原始模拟参数的第一参数会被调整为一最小值。之后，根据上述原理将可获得一调整后误差值并可对其进行检验以确认所述调整后误差值是否位于一预定范围内。
上述作法将会有两种可能结果产生，一个为所述调整后的误差值位于预定范围内，一个为所述调整后的误差值不位于预定范围内。假如所述调整后的误差值位于一预定范围内，例如不超过2.0，这些调整后误差值位于预定范围内的调整后模拟参数将可被收集起来获得一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。或者，假如所述调整后误差值并未位于一预定范围内，则所述调整后的模拟参数将会需要进行进一步的调整与实质优化以获得改良后的模拟参数。
在本发明一实施例中，当第一参数处于最小值的调整后误差值小于先前/原始误差值时，其第一参数在下列步骤中将会保持不变(即固定在所述最小值)。在本发明另一实施例中，假如第一参数处于最小值的调整后误差值未小于原始误差值时，所述第一参数则会被调整为最大值。当所述调整后误差值使用最大值的第一参数时，所述调整后误差值会再一次被检验来判定其是否位于预定范围内或是是否小于先前具有最小值的(调整后)误差值。
当第一参数为最大值的调整后误差值小于原始误差值时，所述第一参数在之后的步骤中会保持不变(即固定在所述最大值)。假如第一参数为最大值的调整后误差值仍不小于具有最小值的先前(调整后)调整后误差值，其可能意味着所述第一参数的灵敏度与重要性已不足以用来调整模拟数据，故所述第一参数之后将不会再进行任何调整(或调整步骤结束)，并因而再从原始模拟参数中选出另一参数(称为下一参数或第二参数)来导入进一步的调整中。
根据上述流程，由于流程中舍弃了第一参数的调整，接着便由一下一参数(即调整后模拟参数的第二参数)来根据上述原理进行调整。举例来说，所述下一参数会被调整成最大值或最小值以确认下一调整后的误差值是否会位于预定范围内或是小于先前的误差值。
假如某些下一参数可使得对应的下一调整后误差值位于预定范围内，则这些调整后误差值位于预定范围内的调整后模拟参数将可被收集来获得一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。假如某些下一参数可使所对应的下一调整后误差值小于先前的误差值，则所述多个下一参数在之后的步骤中同样都会被固定在其现有值。上述选择、调整、及检验等流程将会一直重复进行，直到下一调整后误差值位于预定范围内为止。
下述的步骤中将演示出另一可能用来调整原始模拟参数的流程。首先，从原始模拟参数中选出一参数(也就是一第一参数)。所述第一参数可为一逻辑选择，如一数值孔径。接着，所述来自原始模拟参数的第一参数会被调整成一第一可能值的一半。视其选择，所述第一可能值可能为一最小值或一最大值。之后，来自第一参数的调整后误差值会根据前述原则被检验来判定其是否位于一预定范围内或是否小于先前的误差值。
上述作法将会有多种的可能结果产生。如所述调整后误差值会位于一预定范围内，或是所述调整后误差值仍未位于预定范围内。假如调整后误差值位于预定范围内，例如不大于2.0，则所述多个调整后误差值位于预定范围内的调整后模拟参数将可被收集来获得一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。或者，假如调整后误差值未位于一预定范围内，则所述多个调整后的模拟参数将会需要进一步的调整与实质优化以获得改良后的模拟参数。
在本发明一实施例中，假如来自第一参数的调整后误差值小于先前误差值但却不位于预定的范围内，则所述第一参数在之后的步骤中将会保持不变(即固定在现有值)。
在本发明另一实施例中，假如来自第一参数的调整后误差值不小于先前的误差值，原始模拟参数中的第一参数会因此被调整为另一可能值(也就是一第二可能值)的一半。前述第一可能值与第二可能值互不相同。同样地，假如来自所述第一参数的调整后误差值(所述另一可能值的一半)位于预定范围内，则所述多个调整后误差值位于预定范围内的调整后模拟参数将可被收集来获得一用以在光掩模上输出图形的的光学邻近修正模型。
或者，假如来自第一参数的调整后误差值小于先前的误差值，所述第一参数在之后的步骤中将会保持不变(即固定在某值)。
在本发明另一实施例中，假如所述来自另一可能值的调整后误差值未小于所述先前误差值，则原始模拟参数的第一参数将不会受到调整，且会因而再从原始模拟参数中选出另一参数(称为下一参数或第二参数)来导入进一步的调整中。
根据上述所言，由于流程中舍弃了第一参数的调整，故另由下一参数(即调整后模拟参数的第二参数)来根据上述原则进行调整。举例来说，所述下一参数会被调整成一第一可能值的一半或是一第二可能值的一半。上述第一可能值与第二可能值可为一最小值或一最大值，且互不相同。同样地，下一调整后误差值会被进行检验来判别其是否位于预定范围内或是小于先前的误差值。
假如一下一参数可使得对应的下一调整后误差值位于预定范围内，则所述多个调整后误差值位于预定范围内的调整后模拟参数将可被收集来获得一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。或者，假如所述下一调整后误差值小于先前误差值但却未位于预定范围内，则下一参数同样会在之后的步骤中被固定在一现有值。上述选择、调整、及检验等流程将会一直重复进行，直到一下一参数能使得对应的下一调整后误差值位于预定范围内为止，如此这些调整后误差值位于预定范围内的调整后模拟参数可被收集来获得一用以在光掩模上输出图形的光学邻近修正模型。
本发明使用SEM图像来取得建构光学邻近修正模型所需的信息。本发明至少具有下列优点：第一，不需要建置额外的机台；第二，本发明可经由省下量测机台的时间以及模型建构的周期时间来减少生产线上的OPC量测时间；第三，本发明可避免第二次量测时图形将会变大的缩减效应；第四，本发明可减少线上量测所导致的线宽变数。第五，本发明可提供良好的尺度信息以及高分辨率的线宽量测；第六，本发明可获得较多用于建构OPC模型的信息(如多重线宽值)。本发明亦可获得准确且必要的圆角化(corner rounding)信息。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (22)

1.一种从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，包含：
判定来自一曝光结果的曝光信息的多个曝光数据；
提供对应所述曝光结果且从多个原始模拟参数所产生的一原始模拟结果；
检验从所述原始模拟结果及从所述曝光结果所获得的一原始误差值是否位于一预定范围内；
调整所述多个原始模拟参数以获得调整后的模拟参数及一调整后的模拟结果，并在所述原始误差值未位于所述预定范围内时检验从所述调整后模拟结果以及从所述曝光结果所获得的一调整后误差值；
调整所述调整后模拟参数直到所述调整后误差值位于所述预定范围内为止；以及
收集所述调整后误差值位于所述预定范围内的所述调整后模拟参数，以获得用以在光掩模上输出图形的一光学邻近修正模型。
2.根据权利要求1所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述曝光信息涉及一曲线图形。
3.根据权利要求2所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述曝光信息包含至少一第一取样数据、一第二取样数据、一第三取样数据、以及一第四取样数据。
4.根据权利要求3所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述第一取样数据为所述曲线图形的最长半径与最短半径的其中一个。
5.根据权利要求3所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述第二取样数据、所述第三取样数据、以及所述第四取样数据分别对应到设置在所述曲线图形的最长半径与最短半径的其中一个上的一取样点的尺度，且所述取样点是从下列公式所定义出的群组中所选出：
k/2n
其中n为一大于2的自然数而k为一小于2n的奇数。
6.根据权利要求5所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述第二取样数据、所述第三取样数据、以及所述第四取样数据的每一个皆是从不对称的所述取样点所获得。
7.根据权利要求5所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述取样点是从3/2n至2n-3/2n的群组中所选出。
8.根据权利要求1所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述原始模拟结果包含至少一第一原始模拟数据、一第二原始模拟数据、一第三原始模拟数据、以及一第四原始模拟数据，所述多个原始模拟数据分别对应到所述曝光数据的所述第一取样数据、所述第二取样数据、所述第三取样数据、以及所述第四取样数据。
9.根据权利要求1所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述曝光数据是通过将所述曝光结果的一影像数据与所述曝光结果的一数字数据作比对而获得。
10.根据权利要求1所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述原始资料参数包含一数值孔径、一sigmain/out值、一dsigma in/out值、一影像模糊值、一切趾损失、或一def start值。
11.根据权利要求1所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述原始误差值为一均方根值。
12.根据权利要求1所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，调整所述原始模拟参数的步骤包含：
将所述原始模拟参数的一第一参数调整至最小值；以及
检验所述调整后的误差值是否位于所述预定范围内。
13.根据权利要求12所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，更包含：
在所述第一参数为最小值的所述调整后误差值小于所述原始误差值时将所述第一参数固定。
14.根据权利要求12所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，更包含：
将所述第一参数调整到最大值，并在所述第一参数为最小值的所述调整后误差值大于所述原始误差值时检验所述调整后误差值是否位于所述预定范围内。
15.根据权利要求13所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，更包含：
将所述调整后模拟参数的一下一参数调整为最小值；以及
检验从所述调整后模拟结果、所述曝光结果、所述下一参数、以及
所述被固定的第一参数中所获得的一下一调整后误差值是否位于所述预定范围内。
16.根据权利要求15所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，更包含：
在现有所述调整后误差值变得比先前所述调整后误差值还小时将所述下一参数固定。
17.根据权利要求14所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，更包含：
当所述第一参数为最大值的所述调整后误差值仍大于所述原始误差值时退出所述第一参数的调整步骤。
18.根据权利要求1所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，调整所述原始模拟参数的步骤包含：
将所述原始模拟参数的一第一参数调整为一第一可能值的一半；以及
检验所述调整后误差值是否为于所述预定范围内。
19.根据权利要求18所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述第一可能值为一最小值与一最大值的其中一个。
20.根据权利要求18所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，更包含：
在所述调整后误差值小于所述原始误差值时将所述第一参数固定。
21.根据权利要求18所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，更包含：
将所述第一参数调整为一第二可能值的一半，并在所述第一参数的所述调整后误差值大于所述原始误差值时检验所述调整后误差值是否位于所述预定范围内。
22.根据权利要求21所述的从曝光结果改进光学邻近模拟以在光掩模上输出图形的方法，其特征在于，所述第二可能值为一最小值与一最大值的其中一者，且所述第一可能值与所述第二可能值不同。
CN201210174744.6A 2011-09-22 2012-05-31 从曝光结果改进光学邻近模拟的方法 Active CN103019027B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/239,409 2011-09-22
US13/239,409 US20130080981A1 (en) 2011-09-22 2011-09-22 Method for improving optical proximity simulation from exposure result

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103019027A true CN103019027A (zh) 2013-04-03
CN103019027B CN103019027B (zh) 2014-07-30

Family

ID=47912683

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210174744.6A Active CN103019027B (zh) 2011-09-22 2012-05-31 从曝光结果改进光学邻近模拟的方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20130080981A1 (zh)
CN (1) CN103019027B (zh)
TW (1) TWI456358B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106873315A (zh) * 2017-03-16 2017-06-20 上海集成电路研发中心有限公司 一种通孔层opc建模方法
CN110121681A (zh) * 2016-12-28 2019-08-13 Asml荷兰有限公司 在制造过程中引导过程模型和检查的方法
WO2020062455A1 (zh) * 2018-09-30 2020-04-02 武汉华星光电技术有限公司 一种掩膜版的量测补值方法、掩膜版及掩膜版的制备方法
CN113438425A (zh) * 2021-08-25 2021-09-24 深圳市大道智创科技有限公司 一种自动曝光调整方法及系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4104018B1 (en) 2020-02-12 2023-10-25 ASML Netherlands B.V. Computer-implemented method for controlling a manufacturing process

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030082463A1 (en) * 2001-10-09 2003-05-01 Thomas Laidig Method of two dimensional feature model calibration and optimization
CN1570760A (zh) * 2003-07-15 2005-01-26 南亚科技股份有限公司 接触孔洞光学邻近效应修正和掩模及半导体装置制造方法
CN101305320A (zh) * 2005-09-09 2008-11-12 睿初科技公司 采用独立掩模误差模型的掩模验证系统和方法
US20100251202A1 (en) * 2009-03-31 2010-09-30 Christophe Pierrat Lithography Modelling And Applications
CN102096309A (zh) * 2009-12-15 2011-06-15 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 光学邻近校正方法
US20110202898A1 (en) * 2010-02-16 2011-08-18 Mentor Graphics Corporation Contour Alignment For Model Calibration

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030082463A1 (en) * 2001-10-09 2003-05-01 Thomas Laidig Method of two dimensional feature model calibration and optimization
CN1570760A (zh) * 2003-07-15 2005-01-26 南亚科技股份有限公司 接触孔洞光学邻近效应修正和掩模及半导体装置制造方法
CN101305320A (zh) * 2005-09-09 2008-11-12 睿初科技公司 采用独立掩模误差模型的掩模验证系统和方法
US20100251202A1 (en) * 2009-03-31 2010-09-30 Christophe Pierrat Lithography Modelling And Applications
CN102096309A (zh) * 2009-12-15 2011-06-15 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 光学邻近校正方法
US20110202898A1 (en) * 2010-02-16 2011-08-18 Mentor Graphics Corporation Contour Alignment For Model Calibration

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110121681A (zh) * 2016-12-28 2019-08-13 Asml荷兰有限公司 在制造过程中引导过程模型和检查的方法
US11183434B2 (en) 2016-12-28 2021-11-23 Asml Netherlands B.V. Methods of guiding process models and inspection in a manufacturing process
CN110121681B (zh) * 2016-12-28 2022-04-01 Asml荷兰有限公司 在制造过程中引导过程模型和检查的方法
CN106873315A (zh) * 2017-03-16 2017-06-20 上海集成电路研发中心有限公司 一种通孔层opc建模方法
CN106873315B (zh) * 2017-03-16 2018-10-16 上海集成电路研发中心有限公司 一种通孔层opc建模方法
WO2020062455A1 (zh) * 2018-09-30 2020-04-02 武汉华星光电技术有限公司 一种掩膜版的量测补值方法、掩膜版及掩膜版的制备方法
CN113438425A (zh) * 2021-08-25 2021-09-24 深圳市大道智创科技有限公司 一种自动曝光调整方法及系统
CN113438425B (zh) * 2021-08-25 2021-11-19 深圳市大道智创科技有限公司 一种自动曝光调整方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20130080981A1 (en) 2013-03-28
TW201314375A (zh) 2013-04-01
TWI456358B (zh) 2014-10-11
CN103019027B (zh) 2014-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103019027B (zh) 从曝光结果改进光学邻近模拟的方法
CN105830069B (zh) 依据要求的目标及工艺灵敏度分析
CN101258498B (zh) 用于形成光刻工艺的焦点曝光模型的系统和方法
TW539913B (en) Method of evaluating rule-based OPC and method of evaluating simulation-based OPC model
JP2017508273A5 (zh)
CN103597579B (zh) Euv光刻杂散光计算和补偿
TW436666B (en) Design rule generation system and recording medium recording program thereof
TWI354300B (en) A method of operating a nuclear reactor core
EP2133745A1 (en) Method of and program for determining an exposure parameter, exposure method, and device manufacturing method
US7080349B1 (en) Method of developing optimized optical proximity correction (OPC) fragmentation script for photolithographic processing
KR100878613B1 (ko) 노광방법
CN110262191A (zh) 一种计算光刻建模方法及装置
TWI448838B (zh) 決定曝光條件及掩模圖案之程式儲存媒體與方法
US8423920B2 (en) Method of forming photomask by collecting verification data based on a layout of contour patterns
CN109711897A (zh) 日活跃用户数量预测方法及装置
CN111443569B (zh) 一种修正模型的建立方法及装置、掩模优化方法及装置
CN103424982A (zh) 运用多个程序的光学邻近校正方法和用于该方法的系统
EP1465206A3 (en) Method and arrangement for developing core loading patterns in nuclear reactors
JP4138318B2 (ja) リソグラフィプロセスマージン評価装置、リソグラフィプロセスマージン評価方法およびリソグラフィプロセスマージン評価プログラム
CN102129173A (zh) 一种光刻机投影物镜波像差现场测量方法
CN106707681B (zh) 一种增强opc处理精度的方法
US7966580B2 (en) Process-model generation method, computer program product, and pattern correction method
US20170242941A1 (en) Method of and system for optimizing nurbs surfaces for an imaging system
Mack et al. Improved model for focus-exposure data analysis
US7895547B2 (en) Test pattern based process model calibration

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant