CN110568719A - Opc优化方法及掩膜版的制备方法 - Google Patents

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    • 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

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Abstract

本发明揭示了一种OPC优化方法，所述OPC优化方法包括：提供待优化图形；对所述待优化图形执行OPC循环处理，在每个循环过程中，分别计算掩膜误差放大因子，并依据算得的每个循环过程中的掩膜误差放大因子进行OPC调整。由此，通过在每个循环过程中分别计算掩膜误差放大因子，密切关联了每次循环后的图形变化，使得每次的OPC调整更合理，从而可以迅速提高OPC优化的收敛程度，避免难以收敛的情况，从而提高了生产效率，并有助于获得高质量的图形。

Description

OPC优化方法及掩膜版的制备方法
技术领域
本发明涉及半导体技术领域，特别涉及一种OPC优化方法及掩膜版的制备方法。
背景技术
光刻技术是半导体制造加工过程中的关键技术。降低集成电路的线宽在很大程度上依赖于光刻精度的提高，以决定是否可以制作出更为精密的图形。
但是，电路结构在从掩膜转移到硅片的过程中，会产生失真。尤其是到了亚微米及以下制造工艺阶段，如果不去改正这种失真的话会造成整个制造技术的失败。导致失真的原因主要是光学临近效应(Optical Proximity Effect，OPE)。
为了改善这一状况，光学临近修正(Optical Proximity Correction，OPC)进行图形的优化被广泛运用。然而，如何确保OPC优化的高效、准确，一直是一个难题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种OPC优化方法及掩膜版的制备方法，提高OPC优化效率，并提高优化质量。
为解决上述技术问题，本发明提供一种OPC优化方法，包括：
提供待优化图形；对所述待优化图形执行OPC循环处理，在每个循环过程中，分别计算掩膜误差放大因子，并依据算得的每个循环过程中的掩膜误差放大因子进行OPC调整。
可选的，对于所述的OPC优化方法，对所述待优化图形执行OPC循环处理之前，将所述待优化图形划分为多个分段图形。
可选的，对于所述的OPC优化方法，所述OPC调整为依据所述掩膜误差放大因子对所述待优化图形在OPC时的分段图形进行移动，包括分段图形向边的外侧移动及分段图形向边的内侧移动。
可选的，对于所述的OPC优化方法，在第1个循环过程中，掩膜误差放大因子依据边缘位置误差获得。
可选的，对于所述的OPC优化方法，自第2个循环过程起，在每个循环过程中掩膜误差放大因子由如下公式获得：MEEFi＝(EPEi-EPEi-1)/Movementi-1，其中i≥2，i为整数；Movementi-1表示第i-1个循环过程中所述移动的值，EPE为每个循环过程中的边缘位置误差。
可选的，对于所述的OPC优化方法，
若MEEFi≥SPEC，则Movementi＝(MEEFi/k)-1*feedback*EPEi；
若MEEFi＜SPEC，则Movementi＝feedback*EPEi；
其中，SPEC为参考值，feedback为OPC反馈值，k为常数。
可选的，对于所述的OPC优化方法，所述循环的次数为3-10次。
可选的，对于所述的OPC优化方法，采用并行处理模式同时对所述多个分段图形进行所述OPC循环处理。
可选的，对于所述的OPC优化方法，依次对每个所述分段图形进行所述OPC循环处理。
可选的，对于所述的OPC优化方法，每个所述分段图形进行所述OPC循环处理的循环次数不全相同。
本发明还提供一种掩膜版的制备方法，包括如上所述的OPC优化方法。
本发明提供的OPC优化方法中，所述OPC优化方法包括：提供待优化图形；对所述待优化图形执行OPC循环处理，在每个循环过程中，分别计算掩膜误差放大因子，并依据算得的每个循环过程中的掩膜误差放大因子进行OPC调整。由此，通过在每个循环过程中分别计算掩膜误差放大因子，密切关联了每次循环后的图形变化，使得每次的OPC调整更合理，从而可以迅速提高OPC优化的收敛程度，避免难以收敛的情况，从而提高了生产效率，并有助于获得高质量的图形。
附图说明
图1为一种OPC优化方法的示意图；
图2为本发明一个实施例中OPC优化方法的示意图；
图3为按照图1的方法进行OPC优化后的统计图；
图4为本发明OPC优化方法进行OPC优化后的统计图。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明的OPC优化方法及掩膜版的制备方法进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明，而仍然实现本发明的有利效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。
在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
如图1所示，发明人研究了一种OPC优化方法，包括，对待优化图形执行OPC循环处理，在每个循环过程中，分别计算EPE(Edge Placement Error，边缘位置误差)，并依据算得的每个循环过程中的EPE进行OPC调整，具体调整为依据设定的反馈值(feedback)，与EPE相乘，从而获得OPC时图形的移动距离，由此循环直至循环次数(i)到达设定次数(NUM)。
其中，待优化图形可以分为多个分段图形(fragments)，不同的分段图形其结构、位置不同，从而具有不同的MEEF(Mask Error Enhancement Factor，掩膜误差放大因子)，对于MEEF较大的情况，较小的移动就很可能带来较大的EPE，因此，这导致实际优化难度很大，图形的边界会在多次循环后呈现震荡状态，收敛性差。
发明人在大量的实验和分析后认为，导致这一因素的一个主要因素是每次循环会使得MEEF产生变化，若只依据feedback*EPE的形式作为调整，就忽略了MEEF变化带来的扰动，从而使得OPC调整不准确。
于是，本发明提供了一种OPC优化方法，该方法包括：
提供待优化图形；对所述待优化图形执行OPC循环处理，在每个循环过程中，分别计算掩膜误差放大因子，并依据算得的每个循环过程中的掩膜误差放大因子进行OPC调整。
下面结合图2-图4对本发明的OPC优化方法进行详细说明。
如图2所示，本发明的OPC优化方法，在对待优化图形进行OPC循环处理时，第一次循环时，先算得掩膜误差放大因子，这里的MEEF主要是依据EPE得到，例如，可以是在EPE的基础上，结合先验知识给出。接着，比较掩膜误差放大因子与参考值SPEC的大小，依据比较结果获得OPC调整量。
在一个实施例中，对所述待优化图形执行OPC循环处理之前，将所述待优化图形划分为多个分段图形。
在一个实施例中，若MEEF≥SPEC，则第一次循环时进行的OPC调整量为Movement＝(MEEF/k)-1*feedback*EPE，具体的，所述OPC调整为依据所述掩膜误差放大因子对所述待优化图形在OPC时的分段图形进行移动，包括分段图形向边的外侧移动及分段图形向边的内侧移动，Movement即表示该循环过程中所述移动的值；feedback为OPC反馈值，通常feedback可以是一个固定值，例如在进行OPC之前提供，也可以依据实际OPC情况，在OPC循环过程中进行调整；k为常数，可以是在MEEF的基础上，结合先验知识获得。
在一个实施例中，若MEEF＜SPEC，则Movement＝feedback*EPE。
之后，进行后续循环过程，其中，在自第2个循环过程起，在每个循环过程中掩膜误差放大因子由如下公式获得：MEEFi＝(EPEi-EPEi-1)/Movementi-1，其中i≥2，i为整数；Movementi-1表示第i-1个循环过程中所述移动的值，EPE为边缘位置误差。在获得掩膜误差放大因子之后，比较掩膜误差放大因子与参考值SPEC的大小，依据比较结果获得OPC调整量。
在一个实施例中，若MEEFi≥SPEC，则第i次循环时进行的OPC调整量为Movementi＝(MEEFi/k)-1*feedback*EPEi，具体的，所述OPC调整为依据所述掩膜误差放大因子对所述待优化图形在OPC时的分段图形进行移动，包括分段图形向边的外侧移动及分段图形向边的内侧移动，Movementi即表示该第i次循环过程中所述移动的值；feedback为OPC反馈值，通常feedback可以是一个固定值，例如在进行OPC之前提供，也可以依据实际OPC情况，在OPC循环过程中进行调整；k为常数，可以是在MEEF的基础上，结合先验知识获得。
在一个实施例中，若MEEFi＜SPEC，则Movementi＝feedback*EPEi。
在一个实施例中，所述OPC优化方法的所述循环的次数为3-10次，例如4次、6次、8次等，当然，依据实际需求及优化情况，可以适当增加循环次数。实际上，采用本发明的OPC优化方法，进行3～4次循环就基本上可以优化成功，获得较佳的收敛性。
可以理解的是，由于所述待优化图形划分为了多个分段图形，在一个实施例中，可以采用并行处理模式同时对所述多个分段图形进行所述OPC循环处理。
在一个实施例中，也可以采用依次对每个所述分段图形进行所述OPC循环处理。
由于不通过分段图形的图形结构、所处位置等各不相同，因此每个所述分段图形进行所述OPC循环处理的循环次数不全相同。
在本发明提出的OPC优化方法后，与如图1所示的方法进行了比较，针对某一图形进行OPC优化，结果如下表1、表2及图3、图4所示，其中，表1对应于图3，为采用图1所示方法获得的OPC优化后的情况，表2对应于图4，为采用本发明的方法获得的OPC优化后的情况。
feedback EPE disp goal Movement EPE<sub>i</sub>-EPE<sub>i-1</sub> MEEF
1 -0.4 -20 0 6 6 -20
2 -0.4 -3.573 6 7.25 1.25 16.43 2.74
3 -0.4 1.451 7.25 6.75 -0.5 5.02 4.02
4 -0.4 3.693 6.75 5.25 -1.5 2.24 -4.48
5 -0.4 3.041 5.25 4 -1.25 -0.65 0.43
6 -0.4 1.994 4 3.25 -0.75 -1.05 0.84
7 -0.2 1.223 3.25 3 -0.25 -0.77 1.03
8 -0.2 0.968 3 2.75 -0.25 -0.26 1.02
表1
表2
其中，disp表示本次循环离目标位置的位移；goal表示经过本次循环的移动后所希望达到的位置(例如希望分段图形的某个边达到某一位置)；movement的正负代表移动的方向，可以依据实际情况设定正方向，例如，若算得movement为正，则代表分段图形向边的外侧移动(即正方向)，若算得movement为负，则代表分段图形向边的内侧移动。其中，在一次循环过程中，在获得本次循环的feedback和EPE后，就能得到这一次的movement(例如是feedback*EPE)，在disp的基础上加上movement就得到goal。
在表2中，第3次循环及之后movement＝0，意味着优化到位，则disp和goal保持不变。
图3对应表1，图4对应表2，可见，在图3中，8次循环后，OPC参数并未得到较好的收敛，而图4中，在第3次循环之后，OPC参数已经收敛。因此能够得知本发明的OPC优化方法效果极佳。
基于上述内容，本发明还提出一种掩膜版的制备方法，包括采用如上所述的OPC优化方法。
综上所述，本发明提供的OPC优化方法中，所述OPC优化方法包括：提供待优化图形；对所述待优化图形执行OPC循环处理，在每个循环过程中，分别计算掩膜误差放大因子，并依据算得的每个循环过程中的掩膜误差放大因子进行OPC调整。由此，通过在每个循环过程中分别计算掩膜误差放大因子，密切关联了每次循环后的图形变化，使得每次的OPC调整更合理，从而可以迅速提高OPC优化的收敛程度，避免难以收敛的情况，从而提高了生产效率，并有助于获得高质量的图形。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (11)

1.一种OPC优化方法，其特征在于，包括：
提供待优化图形；对所述待优化图形执行OPC循环处理，在每个循环过程中，分别计算掩膜误差放大因子，并依据算得的每个循环过程中的掩膜误差放大因子进行OPC调整。
2.如权利要求1所述的OPC优化方法，其特征在于，对所述待优化图形执行OPC循环处理之前，将所述待优化图形划分为多个分段图形。
3.如权利要求2所述的OPC优化方法，其特征在于，所述OPC调整为依据所述掩膜误差放大因子对所述待优化图形在OPC时的分段图形进行移动，包括分段图形向边的外侧移动及分段图形向边的内侧移动。
4.如权利要求3所述的OPC优化方法，其特征在于，在第1个循环过程中，掩膜误差放大因子依据边缘位置误差获得。
5.如权利要求3所述的OPC优化方法，其特征在于，自第2个循环过程起，在每个循环过程中掩膜误差放大因子由如下公式获得：MEEFi＝(EPEi-EPEi-1)/Movementi-1，其中i≥2，i为整数；Movementi-1表示第i-1个循环过程中所述移动的值，EPE为边缘位置误差。
6.如权利要求5所述的OPC优化方法，其特征在于，
若MEEFi≥SPEC，则Movementi＝(MEEFi/k)-1*feedback*EPEi；
若MEEFi＜SPEC，则Movementi＝feedback*EPEi；
其中，SPEC为参考值，feedback为OPC反馈值，k为常数。
7.如权利要求1～6中任意一项所述的OPC优化方法，其特征在于，所述循环的次数为3-10次。
8.如权利要求2所述的OPC优化方法，其特征在于，采用并行处理模式同时对所述多个分段图形进行所述OPC循环处理。
9.如权利要求2所述的OPC优化方法，其特征在于，依次对每个所述分段图形进行所述OPC循环处理。
10.如权利要求8或9所述的OPC优化方法，其特征在于，每个所述分段图形进行所述OPC循环处理的循环次数不全相同。
11.一种掩膜版的制备方法，其特征在于，包括如权利要求1-10中任意一项所述的OPC优化方法。
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