CN104765246B - 集成目标图形优化与光学邻近修正的方法 - Google Patents
集成目标图形优化与光学邻近修正的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104765246B CN104765246B CN201510144598.6A CN201510144598A CN104765246B CN 104765246 B CN104765246 B CN 104765246B CN 201510144598 A CN201510144598 A CN 201510144598A CN 104765246 B CN104765246 B CN 104765246B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- targeted graphical
- line segment
- cutting line
- optimization
- optimal parameters
- 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.)
- Active
Links
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
本发明公开了一种目标图形优化与OPC修正的集成方法,包括对金属层的目标图形的边进行切割,形成多个切割线段;模拟目标图形并计算每一切割线段的影像对数斜率;对每一切割线段产生一目标图形优化参数,其为影像对数斜率、目标图形与通孔层的通孔图形的重合度、以及特征尺寸三者的乘积;根据各切割线段的目标图形优化参数优化目标图形;对优化的目标图形进行光学邻近修正;判断修正的目标图形是否符合要求,若符合,结束处理;若不符合,则以修正的目标图形为当前目标图形并返回模拟目标图形并计算切割线段影像对数斜率的步骤。本发明的方法能够适用于结构复杂的二维图形且可改善工艺窗口。
Description
技术领域
本发明涉及半导体制造技术领域,特别涉及一种集成目标图形优化与光学邻近修正的方法。
背景技术
半导体工业正根据摩尔定律不断地缩小特征尺寸,然而光刻工艺的光波波长却一直维持在193nm而驻足不前,由此在对小于曝光波长的设计图形的亚波长光刻工艺中,图形特征会产生严重的技术问题,如硅片表面成像相对于原始版图出现边角圆化,线端缩短,线宽偏差等不一致。因此,在目前,即便按照既定设计规则进行版图设计,由于光刻成像的真实性受到多种因素影响,光刻工艺后也很难使所有的设计都真实可靠地转移到硅片上,特别是二维结构的图形,在光刻工艺发生变动的情况下更容易受到影响并导致严重的工艺缺陷。
这种原始版图与硅片表面实际产生图形之间图形转移失真现象,被称为光学邻近效应(OPE,Optical Proximity Effect)。图形失真现象最终将造成集成电路电学特性的偏差,从而影响最后产品的性能参数并降低集成电路的生产成品率。为了减轻以及抵消亚波长光刻工艺产生的日益严重的光学邻近效应,业界提出并广泛采用了光学邻近修正(OPC,Optical Proximity Correction)。同时为了提高光刻的工艺窗口,在进行光学邻近修正之前,通常会采对低工艺窗口图形进行调整或优化,以达到增加整体工艺窗口的目的。现有的目标图形调整或优化方法采用选择性目标尺寸调整,具体指将需要调整尺寸的图形选出后按照一定的规则进行尺寸调整的做法,其根据图形密度进行调整,解决潜在的的工艺窗口狭小的问题。通常同一尺寸的密集图形的工艺窗口较大,而相对不够密集的图形的工艺窗口偏小,可以把不密集图形尺寸进行放大,以提高该图形的工艺窗口。图1所示为现有目标图形优化与光学邻近修正方法的整个过程,首先对原始版图(设计图形)进行基于规则的目标调整或优化,然后采用基于模型的光学邻近修正算法进行修正。光学邻近修正包括先根据一定的规则对调整或优化后的目标图形边进行切割成线段,然后模拟目标图形的成像结果,根据模拟轮廓与目标图形的边缘位置偏差(EPE)进行修正,修正后再次进行模拟并与目标图形进行比对,如果反复进行数个迭代,得到最终光学临近修正的结果。然而上述方法却存在以下缺陷:
一方面,基于规则的目标图形调整或优化方法对复杂的二维结构图形的调整效果却并不理想,因为二维结构图形本身对工艺条件变化的敏感度非常大,难以用简单的规则处理二维结构图形的工艺窗口问题。
另一方面,当选择性目标尺寸调整应用于金属层图形修正过程中,虽然通过对金属线宽或间距的调整可以提高金属层的综合工艺窗口,比如将部分孤立的的金属线进行放大,或者把金属线之间的间距放大,但在做这些调整时如果不考虑金属层与通孔之间的互连接触,可能会导致局部的金属线与通孔互连失效或者连接工艺窗口偏小。如图2a所示的设计图形在经过目标图形调整或优化以后,增加了金属线之间的间距,导致通孔部分位于目标图形以外(如图2b所示),然后进行光学邻近修正处理(如图2c所示)并模拟金属层的轮廓(如图2d所示),金属层对通孔的重合度比较差,在上下层对准(overlay)变差的情况下,甚至会导致局部的连接失效。
发明内容
本发明的主要目的旨在提供一种能够应用于金属层二维图形的集成目标图形优化与光学邻近修正的方法,在改善工艺窗口的同时,克服金属层与通孔连接失效的缺陷。
为达成上述目的,本发明提供一种集成目标图形优化与光学邻近修正的方法,包括以下步骤:
S1:输入版图,所述版图包括金属层和通孔层;
S2:对所述金属层的目标图形的边进行切割,形成多个切割线段;
S3:模拟所述目标图形并计算每一所述切割线段的影像对数斜率;
S4:对每一所述切割线段产生一目标图形优化参数,所述目标图形优化参数为该切割线段的影像对数斜率、所述目标图形与所述通孔层的通孔图形的重合部分与该切割线段相对应部分占所述通孔图形与该切割线段相对应部分的比值、以及该切割线段的特征尺寸三者的乘积;
S5:根据各所述切割线段的目标图形优化参数优化所述目标图形;
S6:对优化的所述目标图形进行光学邻近修正;
S7:判断修正的所述目标图形是否符合要求,若符合,结束目标图形优化与光学邻近修正;若不符合,则以修正的所述目标图形为当前所述目标图形并返回步骤S3。
优选地,所述切割线段的特征尺寸包括该切割线段所对应的所述目标图形的线宽和所述目标图形与相邻图形的间距。
优选地,每一所述切割线段的目标图形优化参数包括线宽参数和间距参数。
优选地,步骤S5中通过查表的方式根据各所述切割线段的目标图形优化参数对每一所述切割线段移动以优化所述目标图形。
优选地,步骤S5包括:建立一记录所述目标图形优化参数的线宽参数和间距参数的不同组合下所述切割线段的移动值的表格;以及根据每一所述切割线段的图形优化参数的线宽参数和间距参数通过查询所述表格移动该切割线段。
优选地,在步骤S4中,基于每一所述切割线段的中间点产生该切割线段的目标图形优化参数。
优选地,在步骤S1中根据指定的规则对所述目标图形进行切割。
优选地,步骤S6包括:模拟优化的所述目标图形;以及根据模拟轮廓与优化的所述目标图形的边缘位置误差对每一所述切割线段进行移动。
优选地,步骤S7中通过对修正的目标图形再次进行模拟后得到的模拟轮廓与该修正的目标图形之间的边缘位置偏差是否小于预定值判断该修正的目标图形是否符合要求。
优选地,步骤S6中,以与步骤S3相同的模型进行模拟。
本发明所提出的集成目标图形优化和光学邻近修正的方法,在目标图形优化过程中同样采用了基于模型的方法,具有更好的扩展性,与传统的基于规则的目标图形优化相比不仅更加精确,并且可以应用到各种二维结构的图形优化;此外,也能够降低局部图形的工艺条件变化敏感度从而改善光刻成像工艺窗口。
附图说明
图1显示了现有技术的目标图形优化与光学邻近修正的示意图;
图2a~2d显示了现有技术的目标图形优化和光学邻近修正应用于金属层时,金属线与通孔的结构示意图;
图3显示了本发明一实施例的集成目标图形优化与光学邻近修正的方法的流程图;
图4显示了根据现有技术和根据本发明的集成目标图形优化与光学邻近修正的方法在工艺条件变化下处理目标图形得到的结果。
具体实施方式
为使本发明的内容更加清楚易懂,以下结合说明书附图,对本发明的内容作进一步说明。当然本发明并不局限于该具体实施例,本领域内的技术人员所熟知的一般替换也涵盖在本发明的保护范围内。
以下将结合图3说明本发明一具体实施例的集成目标图形优化与光学邻近修正的方法。
如图3所示,集成目标图形优化与光学邻近修正的方法包括以下步骤:
步骤S1,首先输入版图,该版图包括金属层和通孔层。
步骤S2:对金属层的目标图形的边进行切割,形成多个切割线段;
本步骤中,例如可根据指定的规则对目标图形的边进行切割。
接下来,对每一切割线段产生一目标图形优化参数CDSE,本发明的目标图形的优化过程中,考虑了切割线段的影像对数斜率ILS、目标图形与通孔层通孔图形的重合部分与该切割线段相对应部分占通孔图形与该切割线段相对应部分的比值Enclosure、以及该切割线段的特征尺寸CD这三个参数的影响,并以这三个参数得到的目标图形优化参数来优化目标图形。
在光刻工艺中,Dose(曝光能量)与Focus error(焦距误差)是影响光刻工艺的两个主要条件,其中焦距误差(Δf)来源于成像平面的波动,这些波动来自硅片平整度,透镜相差等;曝光能量误差(Δd)在OPC(光学邻近修正)模型中可近似等同为入射光强度的变化(ΔI)。入射光光强变化越为迅速,图形边界的定义就越为清晰,也就能能够更好地控制光刻图形尺寸。入射光强度的变化引起的光学影像边缘差(Δx)可以用影像斜率(ImageSlope)来表示。
其中fnom为最佳焦距,CD为特征尺寸,影像斜率▽I为一个较小的曝光能量变化(ΔI)引起的成像变化(Δx),近似估算为ΔI/Δx。则影像对数斜率(Image Log Slop)
上述公式表明当影像对数斜率ILS越高时,特征尺寸变化Δx对曝光能量的变化Δd就越不敏感,对成像稳定性也就越有利,工艺窗口也就越大。
因此,在目标图形优化时,首先进行步骤S3,通过模拟目标图形计算每一切割线段的影像对数斜率ILS。本步骤中,较佳的以与后续光学邻近修正相同的OPC模型进行模拟,在曝光量微小变化(ΔI)的情况下分别进行模拟得到模拟图形的边缘差(Δx),由此得到每个切割线段的影像对数斜率。
另一方面,如背景技术中所描述的,在对金属层图形进行优化过程中,如果不考虑金属层与通孔之间的互连接触,可能会导致局部的金属线与通孔互连失效或者连接工艺窗口偏小。因此,本发明中也将目标图形与通孔层的通孔图形的重合部分占通孔图形的比值Enclosure(金属线与通孔的重合度)作为目标图形优化的一个衡量因素。参数在没有进行目标图形优化且在正常情况下,比值Enclosure应为100%,而在目标图形优化过程中,如果金属线的切割线段往图形外部移动,则该切割线段所对应的Enclosure保持为100%;反之,如果金属线的切割线段往图形内部移动,则该切割线段所对应的Enclosure可能会降低。
此外,每个切割线段的特征尺寸CD作为影响目标图形优化的第三个因素。其中特征尺寸包括切割线段所对应的金属线的线宽(width)和切割线段对应的金属线与相邻金属线的间距(space)。
步骤S4中,根据对每个切割线段产生基于上述三个参数的目标图形优化参数CDSE。
每个切割线段的目标图形优化参数CDSE为影像对数斜率ILS、目标图形与通孔图形的重合部分占通孔图形的比值Enclousre、以及特征尺寸CD三者的乘积,即满足公式:
CDSE=CD×ILS×Enclosure
由于切割线段的特征尺寸具有线宽和间距两个值,因此每个切割线段也会对应具有两个目标图形优化参数CDSE值,分别是与线宽对应的线宽参数WCDSE=CDwidth×ILS×Enclosure和与间距对应的间距参数SCDSE=CDspace×ILS×Enclosure。
由以上可知,本发明的目标图形优化参数CDSE是综合了三个参数计算得到的,因此以CDSE值来判定工艺窗口的大小,并以其优化目标图形来提高工艺窗口的可靠性较高。
接着,进行步骤S5,根据各切割线段的目标图形优化参数CDSE优化目标图形。
本步骤是通过查表的方式,根据各切割线段的目标图形优化参数CDSE对每一个切割线段进行移动,来实现目标图形的优化。具体来说,首先,建立一表格,该表格记录了目标图形优化参数的线宽参数WCDSE和间距参数SCDSE的不同组合下切割线段的移动值,如表1所示(表1仅显示WCDSE和SCDSE值的变化趋势,未示出具体值)。该表格可通过以不同组合的WCDSE和SCDSE进行多次实验获得的工艺窗口数据分析绘制。
目标图形优化-移动值
表1
然后,根据每一个切割线段的图形优化参数的线宽参数WCDSE和间距参数SCDSE通过查询表格得到的移动值去移动切割线段,负值代表向图形内部移动,正值代表向图形外部移动,由此完成目标图形的优化。
目标图形优化后,进行光学邻近修正步骤,包括对优化后的目标图形进行模拟,然后根据模拟轮廓与该优化的目标图形的边缘位置误差(EPE)对每个切割线段移动,完成对目标图形的光学邻近修正。其中,也可选用每个切割线段的中间点作为评估点,当EPE为正时(模拟图形超过评估点)将切割线段往图形内部移动,反之当EPE为负时将切割线段往图形外部移动。较佳的,本步骤中对目标图形的模拟与步骤S3中的模拟是基于相同的OPC模型进行,因此对整体图形处理时间的影响较小。
步骤S3至步骤S6为本发明目标图形优化与光学邻近修正集成方法的一次迭代过程,完成一次迭代后,判断修正后的目标图形是否已经符合要求,如果符合要求则目标图形优化与光学邻近修正过程结束,如果仍不符合,则继续下一次迭代过程,即以修正的目标图形作为当前目标图形重新执行步骤S3至步骤S6,反复进行多次迭代过程直到最终得到的目标图形符合要求。在本实施例中,通过对修正的目标图形再次进行模拟后得到的模拟轮廓与该修正的目标图形之间的边缘位置偏差EPE是否小于预定值判断该修正的目标图形是否符合要求。
如图4所示为在工艺条件变化的情况下,基于同一个OPC模型的OPC结果模拟图,左图为现有技术的模拟结果,右图为本发明的模拟结果,带宽band代表工艺条件变化的情况下OPC模拟结果的范围。从图中可以看出经过优化后的目标图形对工艺条件变化的敏感度显著降低,工艺窗口得到明显改善。
综上所述,相较于现有技术中基于规则的目标优化方法,本发明在目标优化和光学邻近修正的处理过程中均是基于模型,具有更好的扩展性和精确性,并且可以适用于到各种复杂的二维结构的图形。此外,本发明集成目标优化与光学邻近修正的方法通过降低局部图形的工艺条件变化敏感度更改善了光刻成像的工艺窗口。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上,然所述诸多实施例仅为了便于说明而举例而已,并非用以限定本发明,本领域的技术人员在不脱离本发明精神和范围的前提下可作若干的更动与润饰,本发明所主张的保护范围应以权利要求书所述为准。
Claims (10)
1.一种集成目标图形优化与光学邻近修正的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:输入版图,所述版图包括金属层和通孔层;
S2:对所述金属层的目标图形的边进行切割,形成多个切割线段;
S3:模拟所述目标图形并计算每一所述切割线段的影像对数斜率;
S4:对每一所述切割线段产生一目标图形优化参数,所述目标图形优化参数为该切割线段的影像对数斜率、所述目标图形与所述通孔层的通孔图形的重合部分与该切割线段相对应部分占所述通孔图形与该切割线段相对应部分的比值、以及该切割线段的特征尺寸三者的乘积;
S5:根据各所述切割线段的目标图形优化参数优化所述目标图形;
S6:对优化的所述目标图形进行光学邻近修正;
S7:判断修正的所述目标图形是否符合要求,若符合,结束目标图形优化与光学邻近修正;若不符合,则以修正的所述目标图形为当前所述目标图形并返回步骤S3。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述切割线段的特征尺寸包括该切割线段所对应的所述目标图形的线宽和所述目标图形与相邻图形的间距。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,每一所述切割线段的目标图形优化参数包括线宽参数和间距参数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S5中通过查表的方式根据各所述切割线段的目标图形优化参数对每一所述切割线段移动以优化所述目标图形。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤S5包括:
建立一记录所述目标图形优化参数的线宽参数和间距参数的不同组合下所述切割线段的移动值的表格;以及
根据每一所述切割线段的图形优化参数的线宽参数和间距参数通过查询所述表格移动该切割线段。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S4中,基于每一所述切割线段的中间点产生该切割线段的目标图形优化参数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S1中根据指定的规则对所述目标图形进行切割。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S6包括:
模拟优化的所述目标图形;以及
根据模拟轮廓与优化的所述目标图形的边缘位置误差对每一所述切割线段进行移动。
9.根据权利要求1至8任一项所述的方法,其特征在于,步骤S7中通过对修正的目标图形再次进行模拟后得到的模拟轮廓与该修正的目标图形之间的边缘位置偏差是否小于预定值判断该修正的目标图形是否符合要求。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,步骤S6中,以与步骤S3相同的模型进行模拟。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510144598.6A CN104765246B (zh) | 2015-03-30 | 2015-03-30 | 集成目标图形优化与光学邻近修正的方法 |
US14/753,192 US20160291458A1 (en) | 2015-03-30 | 2015-06-29 | Method integrating target optimization and optical proximity correction |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510144598.6A CN104765246B (zh) | 2015-03-30 | 2015-03-30 | 集成目标图形优化与光学邻近修正的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104765246A CN104765246A (zh) | 2015-07-08 |
CN104765246B true CN104765246B (zh) | 2019-04-05 |
Family
ID=53647167
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510144598.6A Active CN104765246B (zh) | 2015-03-30 | 2015-03-30 | 集成目标图形优化与光学邻近修正的方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20160291458A1 (zh) |
CN (1) | CN104765246B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10852644B2 (en) | 2018-10-19 | 2020-12-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Optical proximity correction method and method of fabricating lithography mask by using the same |
CN109543330A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-03-29 | 上海华力微电子有限公司 | 一种自匹配的基于像素的光学邻近修正方法及系统 |
CN110398879B (zh) * | 2019-07-25 | 2023-03-24 | 上海华力微电子有限公司 | Opc修正程序的mrc取值方法 |
CN112882348B (zh) * | 2019-11-29 | 2022-10-21 | 长鑫存储技术有限公司 | 一种光学临近效应修正方法及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101201874A (zh) * | 2006-12-11 | 2008-06-18 | 国际商业机器公司 | 用于执行opc验证的方法和系统 |
CN101349863A (zh) * | 2008-08-19 | 2009-01-21 | 浙江大学 | 用轮廓采样的多边形边动态切分的光学临近效应校正方法 |
CN101458719A (zh) * | 2007-12-13 | 2009-06-17 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 校验光学邻近修正方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8321818B2 (en) * | 2009-06-26 | 2012-11-27 | International Business Machines Corporation | Model-based retargeting of layout patterns for sub-wavelength photolithography |
-
2015
- 2015-03-30 CN CN201510144598.6A patent/CN104765246B/zh active Active
- 2015-06-29 US US14/753,192 patent/US20160291458A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101201874A (zh) * | 2006-12-11 | 2008-06-18 | 国际商业机器公司 | 用于执行opc验证的方法和系统 |
CN101458719A (zh) * | 2007-12-13 | 2009-06-17 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 校验光学邻近修正方法 |
CN101349863A (zh) * | 2008-08-19 | 2009-01-21 | 浙江大学 | 用轮廓采样的多边形边动态切分的光学临近效应校正方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104765246A (zh) | 2015-07-08 |
US20160291458A1 (en) | 2016-10-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108828896B (zh) | 添加亚分辨率辅助图形的方法及该方法的应用 | |
US10325060B2 (en) | Hotspot correction method | |
KR100673014B1 (ko) | 포토 마스크의 제조 방법 | |
US8762900B2 (en) | Method for proximity correction | |
CN104765246B (zh) | 集成目标图形优化与光学邻近修正的方法 | |
US10520829B2 (en) | Optical proximity correction methodology using underlying layer information | |
CN110456610B (zh) | 优化通孔层工艺窗口的辅助图形及方法 | |
KR101757743B1 (ko) | 플레어 보정방법 및 euv 마스크 제조방법 | |
JP2008026822A (ja) | フォトマスクの製造方法及び半導体装置の製造方法 | |
JP2019083306A (ja) | エッチング効果予測方法及び入力パラメーター決定方法 | |
US20190332019A1 (en) | Method for adding assist features | |
US7820346B2 (en) | Method for collecting optical proximity correction parameter | |
US11080458B2 (en) | Lithography simulation method | |
CN105093808B (zh) | 避免大长宽比图形的孔洞层光学邻近修正方法 | |
KR20200028169A (ko) | Opc 방법, 및 그 opc 방법을 이용한 마스크 제조방법 | |
JP2000098584A (ja) | マスクパタ―ン補正方法及びマスクパタ―ン補正プログラムを記録した記録媒体 | |
JP2005037367A (ja) | 寸法測定方法と寸法測定システム及び寸法測定プログラム | |
TWI421908B (zh) | 光學鄰近校正模型的建立方法 | |
CN103744265B (zh) | 改善工艺窗口的光学临近修正方法 | |
TWI465839B (zh) | 產生輔助圖案的方法 | |
US8701052B1 (en) | Method of optical proximity correction in combination with double patterning technique | |
US10831977B1 (en) | Curvilinear mask models | |
CN103777460A (zh) | 一种提高光学邻近效应修正模型精度的方法 | |
KR102238742B1 (ko) | 마스크 패턴의 측정 관심 영역 그룹화 방법 및 이를 이용한 마스크 패턴의 선폭 계측 방법 | |
US6261724B1 (en) | Method of modifying a microchip layout data set to generate a predicted mask printed data set |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |