CN105068374B - 光学临近修正中的二维图形快速识别方法 - Google Patents

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Abstract

一种光学临近修正中的二维图形快速识别方法，包括：在图形边沿放置一系列法线方向采样点，并利用快速卷积算法获得法线方向采样点光学强度；采用法线方向采样点光学强度对法线方向采样点做三次样条拟合，根据光学模型中光强反应临近值估计光学边界，随后在图形的光学边界处计算一阶差分以估算图形边沿处的斜率；在图形边沿放置一系列切线方向采样点，并利用快速卷积算法，以获得采样的切线采样点光强；计算每个切线采样点光强和参考点光强的差值，并且利用所述差值并根据斜率来估算切线漂移；利用所述光学边界估算步骤中估计出的光学边界、以及切向边界漂移，执行二维弯曲估算。

Description

光学临近修正中的二维图形快速识别方法
技术领域
本发明涉及OPC(Optical Proximity Correction，光学临近修正)领域，更具体地说，本发明涉及一种光学临近修正中的二维图形快速识别方法。
背景技术
在光刻工艺中，晶圆上的最终图形由光照的强度分布和光刻胶的化学反应决定。由于图形的二维弯曲不同，与光刻胶中光酸的接触面积不同，造成最终的成像差异。OPC建模和仿真中要对不同二维图形做进一步修正，以提高精度。
根据现有技术，一般可以根据图形的突出程度进行二维图形分类，但是分类精细度差，难以处理复杂的二维图形。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在上述缺陷，提供一种光学临近修正中的二维图形快速识别方法，该方法能够根据光学模型识别图形弯曲度。
为了实现上述技术目的，根据本发明，提供了一种光学临近修正中的二维图形快速识别方法，包括：光学强度法线采样步骤：在晶圆的图形边沿放置一系列法线方向采样点，并利用快速卷积算法，以获得法线方向采样点光学强度；光学边界估算步骤：采用法线方向采样点光学强度对法线方向采样点做三次样条拟合，而且根据光学模型中光强反应临近值估计光学边界，随后在图形的光学边界处计算一阶差分，以估算图形边沿处的斜率；光学强度切线采样步骤：在图形边沿放置一系列切线方向采样点，并利用快速卷积算法，以获得采样的切线采样点光强；切线边界漂移估算步骤：计算每个切线采样点光强和参考点光强的差值，并且利用所述差值并根据所述光学边界估算步骤中估算出的斜率来估算切线漂移；二维弯曲估算步骤：利用所述光学边界估算步骤中估计出的光学边界、以及所述切线边界漂移估算步骤中估算出的切向边界漂移，执行二维弯曲估算。
优选地，所述二维弯曲估算步骤包括如下步骤：以所述光学边界估算步骤中估计出的光学边界为参考点建立坐标系；在所述坐标系下采用二次曲线拟合所述切线边界漂移估算步骤中估算出的切向边界漂移：Y＝aX^2+bX+c，其中，a、b、c为拟合参数；利用拟合参数估算弯曲值Q：Q＝2a/(1+b^2)^(2/3)；计算归一化参数K＝arctan(Q)/(pi/2)，作为表示二维弯曲估算的参数。
优选地，所述二维弯曲估算步骤还包括：对归一化参数K加权，以修正图形的二维结构。
优选地，K的值域为[0,1)。
优选地，所述法线方向采样点的间距为10-20nm。
优选地，所述法线方向采样点的个数为7-15个。
优选地，所述切线方向采样点的间距为10-20nm。
优选地，所述切线方向采样点的个数为3-5个。
根据本发明的光学临近修正中的二维图形快速识别方法具有如下优势：由于采用快速卷积算法，光学采样很快，二维完全估算也很快；可以自动适应各种结构；由于估算参数K只影响二维图形，在建模时可以把一维数据拟合与二维数据的步骤分开，有利于模型的建立，和精度的提高；由于采用光学强度估算弯曲度，对于版图上的小拐角并不敏感，提到了参数的稳定性；各个采样点的计算没有依赖性，适合分布式并行计算。
附图说明
结合附图，并通过参考下面的详细描述，将会更容易地对本发明有更完整的理解并且更容易地理解其伴随的优点和特征，其中：
图1示意性地示出了根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法的流程图。
图2示意性地示出了根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法采用的光学强度法线采样步骤。
图3示意性地示出了根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法采用的光学边界估算的原理示意图。
图4示意性地示出了根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法采用的光学强度切线采样步骤。
图5示意性地示出了根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法采用的切线边界漂移估算的原理示意图。
图6示意性地示出了根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法采用的二维弯曲估算的原理示意图。
需要说明的是，附图用于说明本发明，而非限制本发明。注意，表示结构的附图可能并非按比例绘制。并且，附图中，相同或者类似的元件标有相同或者类似的标号。
具体实施方式
为了使本发明的内容更加清楚和易懂，下面结合具体实施例和附图对本发明的内容进行详细描述。
图1示意性地示出了根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法的流程图。
如图1所示，根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法包括：
光学强度法线采样步骤S1：在晶圆的图形边沿放置一系列法线方向采样点(优选地，法线方向采样点的间距为10-20nm；而且优选地，法线方向采样点的个数为7-15个)，并利用快速卷积算法，以获得法线方向采样点光学强度；
具体地，如图2所示(其中实线串接的五个原点表示法线方向采样点)，在晶圆的图形边沿中存在第一形态10(平坦)、第二形态20(略微突出)、第三形态30(更高地突出)以及第四形态40(呈现波纹突出)。
光学边界估算步骤S2：如图3所示，采用法线方向采样点光学强度，对法线方向采样点做三次样条拟合，而且根据光学模型中光强反应临近值(Ref Intensity)估计光学边界(Ref Edge)，随后在图形的光学边界处计算一阶差分，以估算图形边沿处的斜率；
光学强度切线采样步骤S3：在图形边沿放置一系列切线方向采样点(优选地，切线方向采样点的间距为10-20nm；而且优选地，切线方向采样点的个数为3-5个)，并利用快速卷积算法，以获得采样的切线采样点光强。在该步骤中，切线位置由光学边界决定，不同结构会有不同漂移。
具体地，如图4所示，其中实线串接的三个原点表示切线方向采样点。
切线边界漂移估算步骤S4：如图5所示，计算每个切线采样点光强和参考点光强的差值，并且利用所述差值并根据所述光学边界估算步骤S2中估算出的斜率来估算切线漂移。
二维弯曲估算步骤S5：如图6所示，利用所述光学边界估算步骤S2中估计出的光学边界、以及所述切线边界漂移估算步骤S4中估算出的切向边界漂移，执行计算以修正图形的二维结构。
举例来说，所述二维弯曲估算步骤S5具体可包括如下步骤：
1)以所述光学边界估算步骤S2中估计出的光学边界为参考点建立坐标系(XY坐标系)。
2)在所述坐标系下采用二次曲线拟合所述切线边界漂移估算步骤S4中估算出的切向边界漂移：
Y＝aX^2+bX+c；
其中，a、b、c为拟合参数；
3)根据曲率半径估算弯曲值Q：
Q＝2a/(1+b^2)^(2/3)
4)计算归一化参数
K＝arctan(Q)/(pi/2)
K的值域为[0,1)
5)对于一维边界，二次拟合中系数a为零，最终的K也为零。也就是该参数K只对二维图形起作用，而不影响一维图形的拟合。在模型中对归一化参数K加上权重，就可以修正不同的二维结构。
根据本发明优选实施例的光学临近修正中的二维图形快速识别方法具有如下优势：由于采用快速卷积算法，光学采样很快，二维完全估算也很快；可以自动适应各种结构；由于估算参数K只影响二维图形，在建模时可以把一维数据拟合与二维数据的步骤分开，有利于模型的建立，和精度的提高；由于采用光学强度估算弯曲度，对于版图上的小拐角(jog)并不敏感，提到了参数的稳定性；各个采样点的计算没有依赖性，适合分布式并行计算。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案作出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (7)

1.一种光学临近修正中的二维图形快速识别方法，其特征在于包括：
光学强度法线采样步骤：在晶圆的图形边沿放置一系列法线方向采样点，并利用快速卷积算法，以获得法线方向采样点光学强度；
光学边界估算步骤：采用法线方向采样点光学强度对法线方向采样点做三次样条拟合，而且根据光学模型中光强反应临近值估计光学边界，随后在图形的光学边界处计算一阶差分，以估算图形边沿处的斜率；
光学强度切线采样步骤：在图形边沿放置一系列切线方向采样点，并利用快速卷积算法，以获得采样的切线采样点光强；
切线边界漂移估算步骤：计算每个切线采样点光强和参考点光强的差值，并且利用所述差值并根据所述光学边界估算步骤中估算出的斜率来估算切线漂移；
二维弯曲估算步骤：利用所述光学边界估算步骤中估计出的光学边界、以及所述切线边界漂移估算步骤中估算出的切向边界漂移，执行二维弯曲估算；所述二维弯曲估算步骤包括如下步骤：
以所述光学边界估算步骤中估计出的光学边界为参考点建立坐标系；
在所述坐标系下采用二次曲线拟合所述切线边界漂移估算步骤中估算出的切向边界漂移：Y＝aX^2+bX+c，其中，a、b、c为拟合参数；
利用拟合参数估算弯曲值Q：Q＝2a/(1+b^2)^(2/3)；
计算归一化参数K＝arctan(Q)/(pi/2)，作为表示二维弯曲估算的参数。
2.根据权利要求1所述的二维图形快速识别方法，其特征在于，所述二维弯曲估算步骤还包括：对归一化参数K加权，以修正图形的二维结构。
3.根据权利要求1所述的二维图形快速识别方法，其特征在于，K的值域为[0,1)。
4.根据权利要求1所述的二维图形快速识别方法，其特征在于，所述法线方向采样点的间距为10-20nm。
5.根据权利要求1所述的二维图形快速识别方法，其特征在于，所述法线方向采样点的个数为7-15个。
6.根据权利要求1所述的二维图形快速识别方法，其特征在于，所述切线方向采样点的间距为10-20nm。
7.根据权利要求1所述的二维图形快速识别方法，其特征在于，所述切线方向采样点的个数为3-5个。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110716385B (zh) * 2018-07-13 2023-03-24 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 光学近似修正方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101750877A (zh) * 2008-12-22 2010-06-23 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 用于光学临近修正的确定图形外轮廓的方法
JP2011039201A (ja) * 2009-08-07 2011-02-24 Fujitsu Semiconductor Ltd パターンデータの作成方法及び半導体装置の製造方法
CN102486606A (zh) * 2010-12-03 2012-06-06 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 光刻方法
CN102759864A (zh) * 2011-04-22 2012-10-31 东友精细化工有限公司 用于防止图案膜上的图案弯曲的控制装置
CN103376644A (zh) * 2012-04-23 2013-10-30 上海微电子装备有限公司 一种掩模图形修正方法
US8856695B1 (en) * 2013-03-14 2014-10-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for generating post-OPC layout in consideration of top loss of etch mask layer

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4351928B2 (ja) * 2004-02-23 2009-10-28 株式会社東芝 マスクデータの補正方法、フォトマスクの製造方法及びマスクデータの補正プログラム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101750877A (zh) * 2008-12-22 2010-06-23 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 用于光学临近修正的确定图形外轮廓的方法
JP2011039201A (ja) * 2009-08-07 2011-02-24 Fujitsu Semiconductor Ltd パターンデータの作成方法及び半導体装置の製造方法
CN102486606A (zh) * 2010-12-03 2012-06-06 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 光刻方法
CN102759864A (zh) * 2011-04-22 2012-10-31 东友精细化工有限公司 用于防止图案膜上的图案弯曲的控制装置
CN103376644A (zh) * 2012-04-23 2013-10-30 上海微电子装备有限公司 一种掩模图形修正方法
US8856695B1 (en) * 2013-03-14 2014-10-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for generating post-OPC layout in consideration of top loss of etch mask layer

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