CN108303856B - 一种基于dmd的光刻机3d灰度图像曝光优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光优化方法，该方法包括以下步骤：（1）对图形数据进行灰度图像预处理，得到待处理的数据。（2）根据公式B=(((J+N‑1)/N)+T‑1)/(T)，确定合适的线程数和线程块的数量；其中，B表示线程块的数量，J表示待处理的数据的字节数，N表示每个线程处理的字节数，T表示线程数。（3）将待处理的数据进行分段处理。（4）将分段处理后的数据进行重组，抽去无效数据。本发明通过上位机利用CUDA对DMD灰度曝光图像进行按像素压缩，利用网络接口传输压缩后的数据，能够减少数据传输的带宽限制，提高光刻机的灰度扫描曝光效率。

Description

一种基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光优化方法
技术领域
本发明涉及直写光刻设备技术领域，具体涉及一种基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光优化方法。
背景技术
3D灰度曝光技术是近年来光刻领域研究的热点，由于需要制作出具有连续表面微结构的复杂器件，灰度曝光一般以具有一定灰阶的灰度掩膜板为基础，并且灰度等级越高，器件表面的微结构越平滑。具有灰度的掩膜板制作非常复杂，成本也相当昂贵，基于DMD的光刻机(激光直写)技术以其低成本、高性能的特点也逐渐被应用到灰度曝光技术的研究中。基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光采用扫描曝光方式，DMD(数字微镜器件)图像滚动输出与运动平台移动同步来实现大面积曝光。运动平台的每一个扫描步长DMD都需要滚动刷新新的一帧灰度曝光图像，这使得DMD的曝光图像的数据量非常大。由于数据传输的带宽限制，导致曝光效率很低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光优化方法，该方法可有效提高光刻设备的灰度扫描曝光效率。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光优化方法，该方法包括以下步骤：
(1)对图形数据进行灰度图像预处理，得到待处理的数据。
(2)根据公式B＝(((J+N-1)/N)+T-1)/(T)，确定合适的线程数和线程块的数量；其中，B表示线程块的数量，J表示待处理的数据的字节数，N表示每个线程处理的字节数，T表示线程数。
(3)将待处理的数据进行分段处理。
(31)对每一段数据进行CUDA压缩，将压缩后的数据存储在CUDA的共享内存SM1中。
(32)将各线程块中共享内存SM1中的数据拷贝到全局内存GM1中。
(33)记录每个线程压缩后的数据大小K，同时将数据保存在共享内存SM2中。
(34)将各线程块中共享内存SM2中的数据拷贝到全局内存GM2中。
(4)将分段处理后的数据进行重组，抽去无效数据。
进一步的，步骤(31)中，采用逐像素压缩算法对每一段数据进行CUDA压缩，所述逐像素压缩算法为：每个线程依次读取分段数据中的每一字节数据，按像素压缩数据，依次比较像素对连续存储的像素进行计数，当计数值大于最大值时，重新计数统计，直到没有数据。
本发明中的DMD表示数字微镜器件，CUDA表示并行计算架构。
由以上技术方案可知，本发明通过上位机利用CUDA(并行计算架构)对DMD(数字微镜器件)灰度曝光图像进行按像素压缩，利用网络接口传输压缩后的数据，能够减少数据传输的带宽限制，提高光刻机的灰度扫描曝光效率。本发明充分利用了图形显卡的并行计算能力，使得压缩耗时很低；且采用逐像素压缩算法保证了一个较高的压缩比。本发明利用下位机FPGA(可编程逻辑器件)的强大的并行计算能力，只需添加解压模块就能做到快速解压。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是逐像素压缩算法流程图；
图3是分段处理后的数据重组示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1所示的一种基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光优化方法，该方法包括以下步骤：
(1)对图形数据进行灰度图像预处理，得到待处理的数据。所述灰度图像预处理包括分割、栅格化和灰度赋值变换。
(2)根据公式B＝(((J+N-1)/N)+T-1)/(T)，确定合适的线程数和线程块的数量；其中，B表示线程块的数量；J表示待处理的数据的字节数；N表示每个线程处理的字节数，N的取值范围受显卡的共享内存限制，经验值一般取16或32；T表示线程数。
(3)将待处理的数据进行分段处理。
(31)设灰阶用M表示，采用逐像素压缩算法对每一段数据N＝32字节进行CUDA压缩，将压缩后的数据存储在CUDA的共享内存SM1中。灰阶M的取值可以为1、2、4、8，本发明以M＝4为例，一个字节存储2个像素信息。
具体地说，如图2所示，所述逐像素压缩算法为：每个线程依次读取分段数据中的每一字节数据，按像素压缩数据，依次比较像素对连续存储的像素进行计数，当计数值大于最大值时(高4位代表连续像素点的个数，低4位表示像素点信息)，重新计数统计，直到没有数据。
(32)将各线程块中共享内存SM1中的数据拷贝到全局内存GM1中。
(33)记录每个线程压缩后的数据大小K，同时将数据保存在共享内存SM2中。
(34)将各线程块中共享内存SM2中的数据拷贝到全局内存GM2中。
(4)将分段处理后的数据进行重组，抽去无效数据。如图3所示，白色部分代表压缩处理后的数据段中的无效数据，黑色部分代表压缩处理后的数据段中的有效数据。由于共享内存GM2中依次存储了每个数据段中有效数据的长度，因此，可结合全局内存GM2中的数据，将全局内存GM1中的无效数据并行处理剔除。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于DMD的光刻机3D灰度图像曝光优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
（1）对图形数据进行灰度图像预处理，得到待处理的数据；
（2）根据公式B = (((J+N-1)/N) + T-1)/(T)，确定合适的线程数和线程块的数量；其中，B表示线程块的数量，J表示待处理的数据的字节数，N表示每个线程处理的字节数，T表示线程数；
（3）将待处理的数据进行分段处理；
（31）对每一段数据进行CUDA压缩，将压缩后的数据存储在CUDA的共享内存SM1中；
（32）将各线程块中共享内存SM1中的数据拷贝到全局内存GM1中；
（33）记录每个线程压缩后的数据大小K，同时将数据保存在共享内存SM2中；
（34）将各线程块中共享内存SM2中的数据拷贝到全局内存GM2中；
（4）将分段处理后的数据进行重组，抽去无效数据；
步骤（31）中，采用逐像素压缩算法对每一段数据进行CUDA压缩，所述逐像素压缩算法为：每个线程依次读取分段数据中的每一字节数据，按像素压缩数据，依次比较像素对连续存储的像素进行计数，当计数值大于最大值时，重新计数统计，直到没有数据。
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