CN113219785A - 验证光学邻近效应校正的方法 - Google Patents

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Abstract

一种验证光学邻近效应校正的方法，包括：生成包括目标图案的设计图案布局、通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局生成校正图案布局、使用校正图案布局生成包括图像图案的轮廓图像、从轮廓图像的图像图案中检测缺陷图案、以及使用缺陷图案的数据校正来校正图案布局。检测缺陷图案包括获取目标图案的重心的位置数据、获取图像图案的重心的位置数据、以及通过将缺陷图案检测基准与目标图案的重心和图像图案的重心之间的距离进行比较来确定图像图案是否为缺陷图案。

Description

验证光学邻近效应校正的方法
相关申请的交叉引用
本申请要求享有2020年2月5日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请第10-2020-0013705号的优先权，该韩国专利申请的公开内容通过引用全文合并于此。
技术领域
与本公开一致的装置和方法涉及验证光学邻近效应校正的方法。
背景技术
随着小型且高度集成的半导体设备的发展，图案之间的距离可能非常短，并且掩模图案的尺寸可能接近光源的波长。由于图案之间的这种接近性，可能发生光的干涉和衍射，从而在基板上形成与期望的图案形状不同的畸变图案。为了解决此问题，已经开发了诸如光学邻近效应校正的分辨率提高技术。
发明内容
本公开的示例实施例提供了验证光学邻近效应校正的方法，其用于检测具有缺陷对称性的缺陷图案。
一种验证光学邻近效应校正的方法可以包括生成包括目标图案的设计图案布局、通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局生成校正图案布局、使用校正图案布局生成包括图像图案的轮廓图像、从轮廓图像的图像图案中检测缺陷图案、以及使用缺陷图案的数据校正来校正图案布局，其中，检测缺陷图案可以包括获取目标图案的重心的位置数据、获取图像图案的重心的位置数据、以及通过将缺陷图案检测基准与目标图案的重心和图像图案的重心之间的距离进行比较确定图像图案是否为缺陷图案，以及其中，获取图像图案的重心的位置数据可以包括将图像图案分割成多个精细图案、以及收集所述多个精细图案中的每个的重心的位置数据。
一种验证光学邻近效应校正的方法可以包括生成包括目标图案的设计图案布局、通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局生成校正图案布局、通过使用校正图案布局执行模拟生成模拟图案、以及从模拟图案中检测缺陷图案，其中，检测缺陷图案可以包括获取目标图案的重心的位置数据、获取模拟图案的重心的位置数据、以及使用目标图案的重心的位置数据和模拟图案的重心的位置数据确定模拟图案是否为缺陷图案。
一种验证光学邻近效应校正的方法可以包括生成包括目标图案的设计图案布局、通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局生成校正图案布局、使用校正图案布局在晶片上形成晶片图案、生成包括与晶片图案对应的图像图案的轮廓图像、以及从轮廓图像的图像图案中检测缺陷图案，其中，检测缺陷图案可以包括设置缺陷图案检测基准、获取图像图案的重心的位置数据、以及使用缺陷图案检测基准和图像图案的重心的位置数据确定晶片图案是否为缺陷图案，其中，获取图像图案的重心的位置数据可以包括将图像图案分割成多个精细图案、收集所述多个精细图案中的每个的重心的位置数据、以及计算图像图案的重心的位置数据，图像图案的重心的位置数据(CoM)由以下表达式表示：
Figure BDA0002723811760000021
其中，i是等于或大于1且等于或小于n的自然数，n是等于或大于2的自然数，
Figure BDA0002723811760000022
是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的重心的位置数据，di是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的面积，D是所述多个精细图案的整个面积。
一种计算机可读记录介质可以在其上记录有用于运行该方法的程序。
一种程序可以存储在用于在计算机中运行该方法的介质中。
附图说明
图1是示出根据本发明构思的一些实施例的验证光学邻近效应校正的方法的示意性流程图。
图2是示出根据本发明构思的一些实施例的包括在设计图案布局中的目标图案和使用该目标图案形成的在晶片上的真实图案的概念图。
图3是示出根据本发明构思的一些实施例的包括在校正图案布局中的标准图案和校正图案以及使用该标准图案和该校正图案形成的在晶片上的真实图案的概念图。
图4是示出根据本发明构思的一些实施例的图1的用于检测缺陷图案的操作的流程图。
图5示出了根据本发明构思的一些实施例的轮廓图像的目标图案和图像图案。
图6是示出根据本发明构思的一些实施例的图4的轮廓图像的重心的位置数据的流程图。
图7是示出根据本发明构思的一些实施例的其中轮廓图像的图像图案被分割成精细图案的示例的概念图。
图8是示出根据本发明构思的一些实施例的验证光学邻近效应校正的方法的示意性流程图。
图9是示出根据本发明构思的一些实施例的验证光学邻近效应校正的方法的示意性流程图。
图10示出了根据本发明构思的一些实施例的用于验证光学邻近效应校正的系统。
具体实施例
图1是示出根据本发明构思的一些实施例的验证光学邻近效应校正的方法的示意性流程图。图2是用于解释包括在设计图案布局中的目标图案10和使用该目标图案10形成的在晶片上的真实图案20的概念图。图3是用于解释包括在校正图案布局30中的标准图案12和校正图案15以及使用该标准图案12和该校正图案15形成的在晶片上的真实图案21的概念图。图2和图3所示的图案的形状为了对本公开的示例实施例的理解而被示出，并且不限制本公开的示例性实施例。
参照图1，该方法的一些实施例可以包括生成设计图案布局(S101)、通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局生成校正图案布局(S102)、使用校正图案布局生成包括图像图案的轮廓图像(S103)、检测轮廓图像的图像图案之中的缺陷图案(S104)、以及校正校正图案布局(S105)。
参照图1和图2，该方法可以包括生成包括目标图案10的设计图案布局1(S101)。设计图案布局1可以包括目标图案的布局。目标图案10可以是指初始设计图案，其形成在曝光工艺中使用的掩模图案上以形成将要在诸如晶片的基板上体现的真实图案20。即，可以通过曝光工艺将掩模图案上的目标图案10转移到基板，并且可以在基板上形成真实图案20。一般地，根据曝光工艺的特性，真实图案20的布局可能由于光的干涉、衍射等而具有来自目标图案10的布局的形状的畸变形状。
设计图案布局1可以包括各种形状的目标图案。设计图案布局1可以配置有各种多边形的组合。例如，设计图案布局1可以包括线图案、接触图案、拐角图案和狭槽图案中的一种或更多种。设计图案布局1可以包括设计数据。例如，可以从CAD系统提供设计数据作为设计图案布局1的轮廓的坐标值。设计图案1布局的生成可以包括设计布局和/或从数据库获取设计数据。
参照图1至图3，该方法的一些实施例可以包括通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局1生成校正图案布局30(S102)。光学邻近效应校正可以是指用于校正设计图案布局1以减少或防止在用于将设计图案布局1体现在晶片上的光刻工艺或图案转移工艺中可能发生的畸变现象的技术。例如，光学邻近效应校正可以包括以下中的一项或更多项：调整设计图案布局1的每个图案的整体尺寸和处理拐角部分，移动图案的边缘、添加多边形等。例如，对其执行光学邻近效应校正的校正图案布局30的图案可以包括作为主图案的标准图案12和添加到标准图案12的校正图案15。例如，与图2所示的真实图案20相比，可以创建图3所示的校正图案布局30以形成其圆化现象得到抑制的真实图案21。
光学邻近效应校正可以包括仅将单个模型应用于全芯片的基于模型的光学邻近效应校正方法、或将一种类型的规则应用于全芯片的基于规则的光学邻近效应校正方法。
在基于模型的光学邻近效应校正中，可以形成具有预设数量的测试图案的测试掩模，并且可以使用该测试掩模来形成测试基板。基于测试基板的图案的长度的测量结果，考虑到光学邻近效应，可以使用光学邻近效应校正模型来表示转移工艺。在基于模型的光学邻近效应校正中，可以使用光学邻近效应校正模型来模拟测试掩模上的图案与从测试掩模转移到基板的图案之间的形状差异，并且可以根据模拟结果来校正掩模图案。
在基于规则的光学邻近效应校正中，可以形成具有指示设计中允许的所有图案的测试图案的测试掩模，可以将测试掩模的测试图案转移到基板，并且可以蚀刻基板以形成测试基板。可以生成用于基于测试基板的图案形状的长度测量信息和测试掩模的图案设计信息来改变测试图案设计信息的设计规则。在基于规则的光学邻近效应校正中，可以基于设计规则来校正测试掩模的测试图案。
可以使用以上方法来执行光学邻近效应校正，并且可以生成校正图案布局，图案的形状或位置在该校正图案布局上从设计图案布局被改变。校正图案布局可以包括提供在轮廓的坐标值中的校正图案布局数据。校正图案布局30可以是显示在计算机监视器上而不是形成在掩模基板上的布局。
该方法的一些实施例可以包括使用所生成的校正图案布局来生成包括图像图案的轮廓图像(S103)。生成轮廓图像可以包括通过模拟从校正图案布局生成模拟图案的方法、以及使用校正图案布局30在晶片上生成晶片图案并相对于晶片图案生成轮廓图案的方法。可以将模拟图案和轮廓图案显示在计算机监视器上，而不是实际形成在掩模基板上，这将在下面参照图8和图9进行详细描述。
该方法的一些实施例可以包括检测轮廓图像的图像图案之中的缺陷图案(S104)，这将在下面参照图4进行详细描述。
该方法的一些实施例可以包括使用关于缺陷图案的数据来校正校正图案布局(S105)。例如，可以根据轮廓图像的图像图案之中的被确定为缺陷图案的图案的重心的位置数据来偏移校正校正图案15相对于标准图案12的位置，并且可以校正校正图案布局30。
图4是示出根据本发明构思的一些实施例的图1的用于检测缺陷图案的操作(S104)的流程图。图5示出了根据本发明构思的一些实施例的轮廓图像的目标图案10以及图像图案41和42。在一些实施例中，缺陷图案可以是不对称图案，使用常规的评估点误差(EPE)方法不能从该不对称图案中检测出缺陷。例如，缺陷图案的EPE可以收敛到0，但是实际图案可以具有与理想的真实图案不同的形状。
参照图4，缺陷图案的检测(S104)可以包括设置缺陷图案检测基准(S104a)、获取目标图案和轮廓图像的重心的位置数据(S104b)、以及使用重心的位置数据来确定图案是否对应于缺陷图案(S104c)。缺陷图案的检测(S104)可以进一步包括提取缺陷图案信息。在一些实施例中，位置数据可以是相对于X轴和Y轴的坐标值。
设置缺陷图案检测基准(S104a)可以包括相对于目标图案的重心与轮廓图像的图像图案的重心之间的距离设置基准值以确定轮廓图像的图像图案是否对应于缺陷图案。可以根据设计图案的布局来确定基准值。例如，可以基于图像图案的形状、尺寸、类型、密集度等中的一项或更多项来确定基准值。在其它实施例中，基准值可以由用户任意设置。当基准值被预设时，可以从根据本发明构思的一些实施例的操作中省略缺陷图案检测基准的设置。
在一些实施例中，设置缺陷图案检测基准(S104a)可以进一步包括在晶片上设置位置数据和/或在轮廓图像中设置位置数据、以及选择轮廓图像的图像图案之中的作为缺陷图案确定目标的图案。
获取目标图案的重心的位置数据(S104b)可以包括基于晶片上的任意点作为原点来计算目标图案的重心的位置。在一些实施例中，可以将目标图案的重心的位置数据设置为具有晶片上的原点(0,0)(网格坐标)。
下面将参照图6详细描述获取轮廓图像的重心的位置数据(S104b)。
确定缺陷图像(S104)可以包括计算目标图案的重心与轮廓图像的重心之间的距离、以及将计算出的距离与缺陷图案检测基准进行比较以确定缺陷图案。参照图5，图5A示出了目标图案10的重心，图5B和图5C示出了使用图5A的目标图案10生成的轮廓图像的任意图像图案41和42。图5A、图5B和图5C所示的图案10、41和42可以具有不同的形状，并且可以针对重心具有不同的值。可以看出，图5B的具有与任意设置的目标图案10的重心(0,0)相距较远地定位的重心的图像图案41具有比图5C的图像图案42低的对称度。这样，作为相对于需要具有对称形状的图像图案计算重心的结果，当图像图案具有不同的形状时，重心也可以具有不同的值。此外，随着重心离原点的距离增加，图像图案的对称度可以降低。即，可以通过重心定量地表示图像图案的对称度。因此，当目标图案的重心与轮廓图像的图像图案的重心之间的距离大于任意缺陷图案的检测基准时，可以将对应的图像图案确定为缺陷图案。
在一些实施例中，提取缺陷图案信息可以包括提取缺陷图案的坐标、以及指明图像图案之中的被确定为缺陷图案的缺陷图案。
图6是示出根据本发明构思的一些实施例的图4的轮廓图像的重心的位置数据(S104b)的流程图。图7是示出其中轮廓图像的图像图案40被分割成精细图案的示例的概念图。
参照图6和图7，获取包括在轮廓图像中的目标图案的重心的位置数据(S104b)可以包括将轮廓图像的图像图案分割成多个精细图案(S104-b1)、以及使用所述多个精细图案来计算图像图案的重心的位置数据(S104-b2)。
如图7所示，可以将轮廓图像的图像图案40分割成多个精细图案40(40-1、40-2、40-3、……40-i，其中i是等于或大于1且等于或小于n的自然数，n是等于或大于2的自然数)。在本说明书中，“分割”可能并不总是意味着轮廓图像的图像图案在物理上被分割。精细图案50可以被成形为像接近于具有窄的宽度和长的长度的线形的矩形。精细图案50可以具有相同的宽度并且可以具有不同的长度。多个精细图案50可以在纵向方向上彼此相邻地布置。类似于积分原理，多个精细图案50可以形成为基本上对应于轮廓图像的图像图案。即，轮廓图像的图像图案40的面积可以与多个精细图案50的面积之和基本相同。
为了计算轮廓图像的图像图案40的重心的位置数据，可以收集每个精细图案50的重心的位置数据。在这样的实施例中，可以假设轮廓图像的图像图案40中的密集度，即多个精细图案50的密集度相同。因此，多个精细图案50中的每个的重心55的位置可以是每个精细图案50的中心。
可以将收集到的多个精细图案50中的每个的重心的位置数据插入到以下等式中，以获取轮廓图像的重心的位置数据CoM。
[等式]
Figure BDA0002723811760000071
这里，i是等于或大于1且小于或等于n的自然数，n是等于或大于2的自然数，
Figure BDA0002723811760000072
是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的重心的位置数据，
di是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的面积，D是所述多个精细图案的整个面积。
图8是示出根据本发明构思的一些实施例的用于验证光学邻近效应校正的操作的示意性流程图。图8所示的验证光学邻近效应校正(OPC)的方法的实施例可以包括使用模拟模型的验证方法实施例，该模拟模型用于验证体现光刻工艺或图案转移工艺的方法。即，图8示出了当根据参照图1描述的方法实施例生成轮廓图像时执行模拟的实施例。
参照图8，该方法的实施例可以包括如以上在图1中描述的生成设计图案布局(S201)以及通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局生成校正图案布局(S202)，然后，可以通过使用校正图案布局执行模拟来生成模拟图案(S203)。通过模拟，可以预测实际体现在晶片上的校正图案布局的形状。例如，可以使用包括数学表达式的模拟模型来执行模拟，该数学表达式用于描述或表示将校正图案布局转移并体现到晶片的过程。可以将校正图案布局输入到模拟模型以执行模拟，并且可以获取包括掩模图案的接近于实际测量的设计数据的模拟图案作为模拟结果。可以将模拟图案提供为包括多个图像图案的轮廓图像。
然后，可以从获取的模拟图案(即，轮廓图像的图像图案)中检测缺陷图案(S204)，并且可以根据检测结果来校正校正图案布局(S205)。在其它实施例中，根据检测结果，可以校正模拟模型。
图9是示出根据本发明构思的一些实施例的验证光学邻近效应校正的方法的示意性流程图。图9所示的验证光学邻近效应校正的方法可以包括使用晶片图案的轮廓图像的验证方法，该晶片图案通过用于将半导体设备体现在晶片上的光刻工艺或图案转移工艺体现在晶片上。即，图9示出了当在参照图1描述的方法实施例中生成轮廓图像时生成晶片图案的轮廓图像的实施例。
参照图9，根据一些实施例，操作可以包括在通过执行光学邻近效应校正从设计图案布局生成校正图案布局之后使用校正图案布局生成轮廓图像(S302)，并且生成轮廓图像可以包括使用校正图案布局在晶片上形成晶片图案(S303)、获取晶片图案的扫描电子显微镜(SEM)图像(S304)、以及从SEM图像中提取轮廓图像(S304)。
可以在透明基板上形成根据校正图案布局的掩模图案，并且可以制造将要在曝光工艺中使用的光掩模。可以通过使用涂覆在玻璃基板上的铬膜描绘布局图案来制造光掩模。可以执行使用制造的光掩模的曝光和蚀刻工艺以在晶片上形成晶片图案(S303)。
晶片图案可以是在对晶片执行曝光工艺时形成的光致抗蚀剂图案、或通过使用光致抗蚀剂图案作为蚀刻掩模的选择性蚀刻工艺形成的绝缘层或导电层的图案，例如，以形成用于存储器半导体设备中包括的各种类型的晶体管的栅极图案。
可以使用扫描电子显微镜(SEM)设备来获取晶片图案的扫描电子显微镜(SEM)图像(S304)。可以捕获SEM图像以包含形成在晶片上的晶片图案中的至少一些。晶片可以包括与划片槽一起被分开的多个芯片区域。晶片图案可以形成在芯片区域上以形成半导体设备。可以捕获SEM图像以包含形成在晶片上的一个芯片区域中的所有图案。在一些实施例中，可以捕获SEM图像以包含形成在晶片上的所有晶片图案，即全芯片区域。
可以使用SEM测量设备提取SEM图像的轮廓图像(S305)。例如，轮廓图像可以以GDS文件格式存储。GDS文件可以用于查看和制作各种图片文件，并且可以对应于用于显示许多图片的文件格式。轮廓图像可以包括与晶片图案对应的多个轮廓图案(即，图像图案)。
然后，可以从所获取的轮廓图像中的轮廓图案检测缺陷图案(S306)，并且可以根据检测结果来校正校正图案布局(S307)。
图10示出了根据本发明构思的一些实施例的用于验证光学邻近效应校正的系统100。
参照图10，根据本发明构思的一些实施例的用于执行验证光学邻近效应校正的操作的计算机系统130可以是通用计算机或工作站。计算机系统130可以是独立的或网络类型的，可以包括用于执行计算的单处理器或多处理器核心，并且可以是根据各种实施例的并行处理计算机系统。计算机系统130可以执行一系列可运行的命令，该一系列可运行的命令被记录在例如紧凑盘(CD)或数字视盘(DVD)的程序存储介质110中，或者通过诸如互联网的有线和无线通信网络被传送。计算机系统130可以从布局文件存储120(例如，数据库或其它存储介质)接收包含关于设计图案布局的信息的文件，并且可以运行用于读取该文件的命令。计算机系统可以配置为执行以上关于图1-图9描述的一个或更多个操作。例如，计算机系统130可以对布局执行根据本发明构思的一些实施例的光学邻近效应校正，可以形成校正图案布局，可以使用校正图案布局形成轮廓图像，并且可以生成包含校正图案布局和轮廓图像的文件。然后，在计算出轮廓图像的重心之后，可以将计算出的重心与缺陷图案验证基准进行比较，以确定是否形成了满足设计图案布局的布局，并且当检测到缺陷图案时，可以校正校正图案布局。然后，可以将布局发送到掩模记录设备140，因此，可以制造光掩模。
系统100可以包括配置为提供设计图案布局的提供模块或机构、配置为设置设计图案布局的光学邻近效应校正的设置模块或机构、配置为使用光学邻近效应校正来形成设计图案布局的校正图案布局的形成模块或机构、用于使用校正图案布局来生成轮廓图像的生成模块或机构、用于计算轮廓图像的重心的计算模块或机构、以及用于使用重心来检测缺陷图案的检测模块或机构。
根据本发明构思的示例实施例的用于验证光学邻近效应校正的操作可以使用重心定量地检查包括轮廓图像的图像图案的对称性，因此，可以更快速且准确地检测具有作为错误原因的图案形状的缺陷图案。因此，可以更有效地验证光学邻近效应校正的结果。
用于执行以上关于图1-9描述的一个或更多个操作的计算机可读代码可以存储在计算机可读记录介质上。该计算机可读记录介质可以是可存储随后可由计算机读取的数据的任何数据存储设备。计算机可读记录介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘、光学数据存储设备、闪存等。示例还可以包括载波。计算机可读记录介质还可以分布在网络耦合的计算机系统上，使得计算机可读代码以分布式方式被存储和运行。这里，存储在记录介质中的程序以在具有数据处理能力的设备(诸如计算机)内直接或间接地使用的一系列指令来表达。因此，术语“计算机”包括具有其中根据程序使用存储器、输入/输出设备和算术逻辑来执行特定功能的数据处理能力的所有设备。
虽然已经参照附图描述了本公开的实施例，但是本领域技术人员应理解，在不脱离本公开的范围并且不改变其基本特征的情况下，可以进行各种修改。因此，上述实施例应仅在描述性的意义上被考虑，而不是出于限制的目的。

Claims (20)

1.一种验证光学邻近效应校正的方法，包括：
生成包括目标图案的设计图案布局；
通过执行光学邻近效应校正，从设计图案布局生成校正图案布局；
使用校正图案布局生成包括图像图案的轮廓图像；
从轮廓图像的图像图案中检测缺陷图案；以及
使用缺陷图案的数据校正校正图案布局，
其中，检测缺陷图案包括：
获取目标图案的重心的位置数据；
获取图像图案的重心的位置数据；以及
通过将缺陷图案检测基准与目标图案的重心和图像图案的重心之间的距离进行比较，确定图像图案是否为缺陷图案；以及
其中，获取图像图案的重心的位置数据包括：
将图像图案分割成多个精细图案；以及
收集所述多个精细图案中的每个的重心的位置数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，图像图案的重心的位置数据(CoM)由以下表达式表示：
Figure FDA0002723811750000011
其中，i是等于或大于1且小于或等于n的自然数，n是等于或大于2的自然数，
Figure FDA0002723811750000012
是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的重心的位置数据，di是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的面积，并且D是所述多个精细图案的整个面积。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定图像图案是否为缺陷图案包括：
当目标图案的重心与图像图案的重心之间的距离大于缺陷图案检测基准时，确定图像图案为缺陷图案。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，缺陷图案检测基准是目标图案的重心与图像图案的重心之间的距离的基准值。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，生成轮廓图像包括通过使用校正图案布局执行模拟来生成图像图案作为模拟图案。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，生成轮廓图像包括：
使用校正图案布局在晶片上形成晶片图案；
获取晶片图案的扫描电子显微镜(SEM)图像；以及
从SEM图像中提取轮廓图像。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，校正图案布局包括标准图案和校正图案，以及
其中，校正校正图案布局包括基于图像图案的重心的位置数据偏移校正校正图案相对于标准图案的位置。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，设置缺陷图案检测基准包括在晶片上设置位置数据、以及选择轮廓图像的图像图案之中的缺陷图案确定目标图案。
9.如权利要求1所述的方法，其中，获取目标图案的重心的位置数据包括将目标图案的重心设置为原点。
10.一种验证光学邻近效应校正的方法，包括：
生成包括目标图案的设计图案布局；
通过执行光学邻近效应校正，从设计图案布局生成校正图案布局；
通过使用校正图案布局执行模拟，生成模拟图案；以及
从模拟图案中检测缺陷图案，
其中，检测缺陷图案包括：
获取目标图案的重心的位置数据；
获取模拟图案的重心的位置数据；以及
使用目标图案的重心的位置数据和模拟图案的重心的位置数据确定模拟图案是否为缺陷图案。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，获取模拟图案的重心的位置数据包括：
将模拟图案分割成多个精细图案；以及
收集所述多个精细图案中的每个的重心的位置数据。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，模拟图案的重心的位置数据(CoM)由以下表达式表示：
Figure FDA0002723811750000031
其中，i是等于或大于1且小于或等于n的自然数，n是等于或大于2的自然数，
Figure FDA0002723811750000032
是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的重心的位置数据，di是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的面积，D是所述多个精细图案的整个面积。
13.根据权利要求10所述的方法，其中，确定模拟图案是否为缺陷图案包括：
计算目标图案的重心与模拟图案的重心之间的距离，并将计算出的距离与缺陷图案检测基准进行比较。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，确定模拟图案是否为缺陷图案包括：
当计算出的距离大于缺陷图案检测基准时，确定模拟图案为缺陷图案。
15.根据权利要求13所述的方法，进一步包括：
在检测到缺陷图案之后，提取缺陷图案的坐标。
16.一种验证光学邻近效应校正的方法，包括：
生成包括目标图案的设计图案布局；
通过执行光学邻近效应校正，从设计图案布局生成校正图案布局；
使用校正图案布局在晶片上形成晶片图案；
生成包括与晶片图案对应的图像图案的轮廓图像；以及
从轮廓图像的图像图案中检测缺陷图案，
其中，检测缺陷图案包括：
设置缺陷图案检测基准；
获取图像图案的重心的位置数据；以及
使用缺陷图案检测基准和图像图案的重心的位置数据确定晶片图案是否为缺陷图案，
其中，获取图像图案的重心的位置数据包括：
将图像图案分割成多个精细图案；
收集所述多个精细图案中的每个的重心的位置数据；以及
计算图像图案的重心的位置数据，图像图案的重心的位置数据(CoM)由以下表达式表示：
Figure FDA0002723811750000041
其中，i是等于或大于1且等于或小于n的自然数，n是等于或大于2的自然数，
Figure FDA0002723811750000042
是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的重心的位置数据，di是所述多个精细图案之中的第i个精细图案的面积，D是所述多个精细图案的整个面积。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，生成轮廓图像包括：
获取晶片图案的扫描电子显微镜(SEM)图像；以及
从SEM图像中提取轮廓图像。
18.根据权利要求16所述的方法，其中，设置缺陷图案检测基准包括设置目标图案的重心与图像图案的重心之间的距离的基准值。
19.根据权利要求16所述的方法，其中，设置缺陷图案检测基准包括将目标图案的重心设置为原点(0,0)。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，确定晶片图案是否为缺陷图案包括：
计算原点与轮廓图像的重心之间的距离；以及
将计算出的距离与缺陷图案检测基准进行比较。
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