CN113962185A - 一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统 - Google Patents
一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113962185A CN113962185A CN202111200406.0A CN202111200406A CN113962185A CN 113962185 A CN113962185 A CN 113962185A CN 202111200406 A CN202111200406 A CN 202111200406A CN 113962185 A CN113962185 A CN 113962185A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- mask
- mask data
- imaging
- field
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 111
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 238000001259 photo etching Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 164
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 93
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 66
- 238000001459 lithography Methods 0.000 claims abstract description 62
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 53
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 34
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 29
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 20
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 12
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 12
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 11
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 229920002120 photoresistant polymer Polymers 0.000 description 35
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 16
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 11
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 11
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 5
- 230000001795 light effect Effects 0.000 description 4
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 125000006850 spacer group Chemical group 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 2
- 238000000206 photolithography Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 108010001267 Protein Subunits Proteins 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000001808 coupling effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/39—Circuit design at the physical level
- G06F30/392—Floor-planning or layout, e.g. partitioning or placement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/39—Circuit design at the physical level
- G06F30/398—Design verification or optimisation, e.g. using design rule check [DRC], layout versus schematics [LVS] or finite element methods [FEM]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Architecture (AREA)
- Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
Abstract
本公开提供了一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，包括：获取第一掩模数据并对其进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据；根据第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差；对第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；根据正向场数据和伴随场数据计算成像误差相对于第一掩模数据的梯度矩阵；根据梯度矩阵对第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形。本公开还提供了一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的系统、电子设备、计算机可读存储介质和程序产品。本公开能够解决现有近场光刻图案畸变的问题，补偿亚波长电磁结构中的强耦合现象。
Description
技术领域
本公开涉及集成电路技术领域，具体涉及一种表面等离子体近场光刻(SurfacePlasmon Lithography，SPL)掩模拓扑优化的方法及系统。
背景技术
在现代复杂微电子集成电路制造中，需要先设计集成电路的掩模版图案，而后再通过光刻技术将掩模版图案转移到半导体芯片上。目前主流的光刻系统是193nm的深紫外(Deep Ultraviolet Lithography，DUV)光刻系统，而表面等离子体近场成像光刻具有吞吐量大、分辨率高、纵横比高、保真度高、一步曝光等优点，是替代复杂昂贵的现代投影光刻技术的潜在技术方案。
同时，在集成电路制造过程中必须严格控制光刻中的图像保真度，以提高半导体器件的性能、效率和产量。然而，在对高密度集成的复杂掩模版图案进行曝光转移处理时，会表现出较差的对比度、较差的保真度和不均匀性。为了提高光刻系统的分辨率和成像保真度，逆向光刻技术(Inverse Lithography Technology，ILT)，尤其是光学邻近效应矫正(Optical Proximity Correction，OPC)被广泛地用于通过变形掩模来补偿光学邻近效应、杂散光效应、掩模阴影效应等不利影响引起的图像失真。由于非线性成像模型和非线性光刻胶效应，传统的OPC方法难以应用于具有亚波长电磁结构的表面等离子体近场光刻中。
因此，本领域技术人员亟需一种高效、快速、低成本的光学邻近效应补偿方法，对目标图案进行调整补偿，以满足面积误差的要求，提高产品良率。基于像素的逆向光刻技术可以有效地提高优化自由度，但同时巨大的变量吞吐量对计算复杂度带来了重大挑战，并增加了图案优化的运行时间。
发明内容
(一)要解决的技术问题
针对上述问题，本公开提供了一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统，用于至少部分解决表面等离子体近场光刻中如何进行光学邻近效应补偿等技术问题。
(二)技术方案
本公开一方面提供了一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，包括：获取第一掩模数据并对其进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据；根据第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差；对第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；根据正向场数据和伴随场数据计算成像误差相对于第一掩模数据的梯度矩阵；根据梯度矩阵对第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形。
进一步地，计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差包括：判断成像误差是否小于阈值或者当前累积迭代次数是否大于设定值：若是，则输出当前掩模数据作为优化的掩模数据；否则，继续进行迭代计算。
进一步地，进行正向计算包括：采用曝光光源激励源进行仿真；利用时域有限差分算法求解得到成像数据和正向场数据。
进一步地，进行伴随计算包括：采用伴随激励源进行仿真；利用时域有限差分算法求解得到伴随场数据。
进一步地，获取第一掩模数据包括：基于预期成像图形获取初始掩模图形；对初始掩模图形进行像素化处理，得到初始掩模数据并得到预期成像数据；将初始掩模数据或更新后的掩模数据作为第一掩模数据进行模糊处理与投影处理。
进一步地，模糊处理包括：
采用下式进行模糊处理：
其中，
Rfilt为模糊半径，ρ(r)为初始掩模数据或更新后的掩模数据，即第一掩模数据，
为模糊处理后的掩模数据，r为当前掩模数据中任意点的坐标，
表示在r坐标处遍历当前掩模数据中所有坐标点rj进行求和。
进一步地，投影处理包括：
采用下式进行二值化投影处理：
其中β为二值化参数，η为二值化阈值，
为模糊处理后的掩模数据，
为投影处理后的掩模数据，即第二掩模数据。
进一步地，计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差包括：
采用下式计算成像误差F：
F＝∑|Pa(x，y)-Pd(x，y)|2/(m×n)×100％
其中，Pa(x，y)为当前掩模数据在预设的表面等离子体近场光刻的条件下对应的成像数据，Pd(x，y)为预期成像数据，(x，y)为成像数据中的坐标，m和n为成像数据对应的x与y方向的采样点数。
进一步地，根据正向场数据和伴随场数据计算成像误差相对于第一掩模数据的梯度矩阵包括：
采用下式计算梯度矩阵：
G(r)为梯度矩阵，n(r)为当前掩模数据的折射率分布，Efor(r)为正向场数据，Eadj(r)为伴随场数据。
进一步地，根据梯度矩阵对第一掩模数据进行更新包括：
采用下式计算更新后的掩模数据：
ρk+1(r)＝ρk(r)+s·G(r)
其中，s为预先设定的优化步长，ρk(r)为当前掩模数据，ρk+1(r)为更新后的掩模数据，G(r)为梯度矩阵，k为当前迭代代数；其中，将更新后的掩模数据所有的像素值限定在[0，1]范围内，其中大于1的像素值设定为1，小于0的像素值设定为0，介于[0，1]范围内的像素值保持不变。
进一步地，输出最终掩模图形包括：将当前掩模数据输出作为优化的掩模数据，采用边缘平滑方法提取优化的掩模数据的边缘并去除像素化锯齿后，输出最终掩模图形，其中，输出的优化的掩模数据为当前的第二掩模数据。
本公开还有一方面提供了一种表面等离子体近场光刻的方法，包括：获取第一掩模数据，对第一掩模数据进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据；根据第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差；对第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；根据正向场数据和伴随场数据计算成像误差相对于第一掩模数据的梯度矩阵；根据梯度矩阵对第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形；根据最终掩模图形进行表面等离子体近场光刻。
本公开还有一方面提供了一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的系统，包括：掩模处理模块，用于获取第一掩模数据并对其进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据；获取模块，用于根据第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；成像误差计算模块，用于计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差；伴随场数据计算模块，用于对第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；梯度矩阵计算模块，用于根据正向场数据和伴随场数据计算成像误差相对于第一掩模数据的梯度矩阵；迭代计算模块，用于根据梯度矩阵对第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形。
本公开还有一方面提供了一种电子设备，包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，使得处理器执行如前述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
本公开还有一方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如前述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
本公开还有一方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
(三)有益效果
本公开提供的一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统，在正向计算的基础上引入伴随计算，得到优化梯度并对掩模拓扑形态进行调整补偿，以提高成像保真度与产品良率，不仅能够用于解决现有的近场光刻图案畸变问题，而且能够补偿光学邻近效应、杂散光效应和掩模阴影效应等亚波长电磁结构中的强耦合现象。本公开在掩模优化过程中，模糊滤除小于设定阈值的不能加工的微小结构，保证掩模图形任何部分的最小尺寸均大于或等于设定阈值，确保了掩模特征尺寸满足可制造性约束条件；还通过对像素化掩模图形中无法制造的边缘锯齿进行修正，进一步提高了掩模的可制造性。
附图说明
为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：
图1示意性示出了根据本公开实施例表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法的应用场景示意图；
图2示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法流程图；
图3示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法中获取第一掩模数据的方法流程图；
图4示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法中进行伴随计算的方法流程图；
图5示意性示出了根据本公开一个示例性实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法流程图；
图6示意性示出了根据本公开实施例一中的初始掩模数据、模糊处理后的掩模数据、投影处理后的掩模数据所对应的图形示意图；
图7示意性示出了根据本公开实施例一中的初始掩模数据及其对应光刻胶中的成像数据所对应的图形示意图；
图8示意性示出了根据本公开实施例一中掩模拓扑优化过程中第二掩模数据所对应的图形的迭代演变图；
图9示意性示出了根据本公开实施例一中优化得到的掩模数据及其对应光刻胶中的成像数据所对应的图形示意图；
图10示意性示出了根据本公开实施例二中采用结构101的基于本方法优化前后的掩模数据及其对应光刻胶中的成像数据所对应的图形示意图；
图11示意性示出了根据本公开实施例三中采用结构102的基于本方法优化前后的掩模数据及其对应光刻胶中的成像数据所对应的图形示意图；
图12示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的系统的方框图；
图13示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。
本公开所提供的基于伴随算法的针对表面等离子体近场光刻掩模的拓扑优化技术是一种重要的光刻分辨率增强技术，其通过优化掩模拓扑图形调制入射到光刻胶的光场强度分布，从而提高光刻系统的分辨率和图像保真度。掩模由像素化图形表征，具有高优化自由度，同时基于格林函数(Green’s function)的互易性，仅需要两次仿真计算即可评估掩模拓扑形状沿着光刻成像质量优化方向的梯度更新信息，大大降低了计算吞吐量、提升了优化速度。
在本公开中，为了便于说明，仅预期成像图形、初始掩模图形和最终掩模图形被称为图形，而拓扑优化中的计算过程和成像过程所得结果均被称为数据，可以理解的是，过程中的数据均能够对应输出相应的图形。
图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用于表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法的应用场景示意图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的应用场景的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1所示，本公开实施例的表面等离子体近场光刻结构可以如101所示，包括掩模(SiO2+Cr)、空气间隔层(Air)、金属层(Ag)、光刻胶(Pr)、金属反射层(Ag)和基底(SiO2)的结构。表面等离子体近场光刻结构的界面图如102、103所示，光刻结构还可以包括掩模(SiO2+Cr)、空气间隔层(Air)、光刻胶(Pr)、金属反射层(Ag)和基底(SiO2)的结构(如102所示)，也可以为包括掩模(SiO2+Cr)、空气间隔层(Air)、金属层(Ag)、光刻胶(Pr)和基底(SiO2)的结构(如103所示)，只要能够实现表面等离子近场光刻的结构实际都可以。近场表面等离子体光刻中，将掩模上的图案转移至半导体芯片时，会表现出较差的对比度、较差的保真度和不均匀性。
基于此，本公开提供了基于伴随算法的针对表面等离子体近场光刻的掩模拓扑优化方法，能够针对实际需求提供效果更优良的掩模图形，补偿表面等离子体近场光刻系统中的光学邻近效应、杂散光效应、掩模阴影效应等亚波长电磁影响。
图2示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法的流程图。
如图2所示，该表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法包括：
在操作S0，获取第一掩模数据并对其进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据。
基于预期成像图形获取初始掩模图形，对该初始掩模图形进行像素化处理，得到初始掩模数据并得到预期成像数据。之后，将初始掩模数据或更新后的掩模数据作为第一掩模数据进行模糊处理与投影处理即可得到第二掩模数据。
在操作S1，根据第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据。
本步骤基于设定的表面等离子体近场光刻结构评估掩模的表面等离子体近场成像性能。本步骤通过计算掩模图形在曝光光源激励源下在光刻胶中的成像性能，同时获得正向场数据用于后续伴随算法的梯度更新，此过程在本公开中即为正向计算或正向仿真。需要说明的是，光通过掩模之后在光刻胶中成像形成光强分布，即为成像数据；此处的正向场数据指的是掩模中的矢量电场数据。
在操作S2，计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差。
本操作旨在计算当前成像的掩模在对应光刻胶中的成像图形与目标图形各像素之间的误差，具体通过数据计算实现。本公开设定的误差针对的是图形面积误差，其取值需依据所优化的掩模复杂程度、像素化网格大小、总体掩模大小等具体问题以及预期可容忍的图形畸变程度来选定，对于一般的集成电路掩模，常常需要优化后的成像面积误差控制在1％～3％以内。
在操作S3，对第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据。
基于本公开提出的伴随算法，对第二掩模数据进行伴随计算。本步骤在正向计算的基础上，将光刻胶中的成像监视器更换为特定伴随源的计算称为伴随计算，利用正向计算与伴随计算的结果得到梯度矩阵并更新掩模的优化算法称为伴随算法。需要说明的是，伴随场是基于一个给出的伴随激励源模拟计算得到的掩模中的矢量电场数据。
在操作S4，根据正向场数据和伴随场数据计算成像误差相对于第一掩模数据的梯度矩阵。
根据步骤S1中正向计算的结果和步骤S3中伴随计算的结果，计算得到每个像素对成像质量的贡献正负与大小，即得到梯度矩阵。
在操作S5，根据梯度矩阵对第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形。
根据步骤S4所得的梯度矩阵更新像素化的掩模数据，并循环进行步骤S0至S5，直到步骤S2中的成像性能满足设计指标。
本公开的方法在正向仿真的基础上，增加伴随仿真、梯度计算、掩模处理，基于先验物理信息快速迭代收敛，在提高优化速度的同时，获得更适应于表面等离子体光刻且效果更优良的掩模图形。
在上述实施例的基础上，计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差包括：判断成像误差是否小于阈值或者当前累积迭代次数是否大于设定值：若是，则输出当前掩模数据作为优化的掩模数据；否则，继续进行迭代计算。
本公开中描述所使用的当前掩模数据代表当前迭代周期内相应步骤中所处理的掩模数据，可以是第一掩模数据，也可以是第二掩模数据，本领域技术人员能够基于不同的处理步骤了解当前掩模数据的含义。例如，在上面的步骤中，输出的当前掩模数据为当前迭代周期内满足判断依据的第二掩模数据，以便于实际掩模加工。
判断掩模图形的成像性能是否在预先设定的阈值内，或迭代次数是否超过最大迭代次数。该成像性能在本公开中用成像误差函数来表示，当小于阈值或迭代次数大于最大迭代次数时输出当前掩模数据作为优化后的掩模数据，否则进入步骤S0，进行迭代计算。对于一般的集成电路掩模，常常需要优化后的成像面积误差控制在1％～3％以内。本公开所需优化迭代次数常需要100～300代即可达到收敛最优值。
图3示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法中获取第一掩模数据的方法流程图。
如图3所示，获取第一掩模的方法包括：
在操作S11，基于预期成像图形获取初始掩模图形。其中，预期成像图形即目标图形。
在操作S12，对初始掩模图形进行像素化处理，得到初始掩模数据并得到预期成像数据。其中，将初始掩模数据作为第一代迭代的第一掩模数据，预期成像数据与初始掩模数据相对应。
确定预期成像图形即目标图形后，基于该目标图形确定初始掩模图形，对该初始掩模图形进行像素化处理即可得到初始掩模数据。本步骤中定义图形的数据为二值化、像素化的矩阵。
具体地，预期成像数据为Pd(x，y)，初始掩模数据作为第一代迭代的第一掩模数据ρ1(r)，为便于程序识别处理，将初始掩模图形栅格化分割为等间距的m×n的像素化网格，此时每个像素块的中心坐标取值为离散值。
在操作S13，将初始掩模数据或更新后的掩模数据作为第一掩模数据进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据。
本步骤中对初始掩模数据或更新后的掩模数据进行模糊处理，去除掉无法加工的小于最小设计规则的结构；再对模糊处理后的掩模数据进行二值化投影处理，得到满足实际物理模型的投影后的掩模数据，再进行后续计算，本步骤能够满足实际的掩模加工需求。
在上述实施例的基础上，对初始掩模数据ρ(r)或更新后的掩模数据进行线性模糊得到
与二值化投影处理得到
线性模糊函数为：
其中，
Rfilt为模糊半径，ρ(r)为初始掩模数据或更新后的掩模数据，即第一掩模数据，
为模糊处理后的掩模数据，r为当前掩模数据中任意点的坐标，
表示在r坐标处遍历当前掩模数据中所有坐标点rj进行求和。
通过线性模糊处理，可实现去噪目的，使图像更光滑，同时也能使掩模分布更平滑，满足实际加工需求。
在上述实施例的基础上，二值化投影函数为：
其中β为二值化参数，η为二值化阈值，
为模糊处理后的掩模数据，
为投影处理后的掩模数据，即第二掩模数据。
经过二值化处理后的第二掩模数据的掩模矩阵数值将靠近0或1，满足实际掩模只有透明或不透明两个状态的物理意义。
在上述实施例的基础上，基于给定的表面等离子体光刻结构评估掩模图形的SPL成像性能，得到当前掩模数据在光刻胶中的成像数据。
本公开适用于任意掩模图形的优化，针对具有多个方向的复杂掩模图形，采用两次独立曝光的TM/TE偏振平面波作为正向计算的曝光光源激励源。因此，针对独立曝光TM/TE双偏振平面波光源，光刻胶中的电场由时域有限差分算法可以严格计算，全波计算中会考虑亚波长结构间的复杂耦合及杂散光对空间像所造成的影响。当前掩模数据所对应的光刻胶中的成像结果即为电场的三个分量强度之和。显影过程可以由二值化函数Γ{·}表征，因此实际光刻成像数据表示为Pa＝Г{|ETM(x，y)|2+|ETE(x，y)|2-Ith}，其中为Ith为光刻胶阈值。同时监测掩模中的矢量场，称为正向场Efor(r)。例如，702为实施例一中光线通过初始掩模图形并经由SPL系统后在光刻胶中的光强分布数据所对应的图形，703为二值化后成像数据所对应的曝光图形。
在上述实施例的基础上，本公开将成像误差函数F定义为：目标图形与当前掩模图形对应的光刻胶中成像图形各像素之差的平方和，具体通过数据计算，即F＝∑|Pa(x，y)-Pd(x，y)|2/(m×n)×100％，其中Pa(x，y)为掩模数据在预设的表面等离子体近场光刻的条件下对应的成像数据，Pd(x，y)为预期成像数据，(x，y)为成像数据中的坐标，m和n为成像数据对应的x和y方向的采样点数。
如果当前计算出成像误差函数值满足设定的阈值，或迭代次数大于最大迭代次数，则输出当前掩模数据作为优化的掩模数据，否则继续进行迭代计算。
图4示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法中进行伴随计算的方法流程图。
如图4所示，对第二掩模数据进行伴随计算的方法包括：
在操作S41，采用伴随激励源进行仿真。
根据格林函数的互易性发现，保持当前的掩模数据
不变的情况下，将成像监视器更换为如下的激励源进行仿真时，掩模上的伴随场Eadj(r)会携带优化所需的梯度信息，由于此时成像监视器与源位置调换，故称此为伴随计算。
给出的伴随激励源如下：
在操作S42，利用时域有限差分算法求解得到伴随场数据。
其中由于函数Pa(x，y)不满足柯西-黎曼条件，不利于梯度优化，故此处采用实际成像图形的Sig(·)形函数近似的Pa(x，y)表示当前成像图形，即
伴随计算可以利用时域有限差分算法进行严格求解，监测掩模中的矢量场分量继而可得到伴随场Eadj(r)。
在上述实施例的基础上，基于步骤S1所得正向场Efor(r)与步骤S3所得伴随场Eadj(r)的矢量电场数据，计算成像误差函数F相对于第一掩模数据ρ(r)的梯度矩阵
其中n(r)为当前掩模数据的折射率分布，所得梯度矩阵代表当前掩模数据每个像素对成像质量的贡献正负与大小。
在上述实施例的基础上，根据上述步骤计算所得的梯度矩阵，对第一掩模数据进行一次更新，更新后的掩模矩阵ρk+1(r)由当前掩模矩阵ρk(r)与梯度矩阵组合获得，即ρk+1(r)＝ρk(r)+s·G(r)，其中k为当前迭代次数，s为预先设定的优化步长，s的经验值一般为0.01～0.1且可以随着迭代次数的增加而减少，以提高算法的收敛稳定性。
在更新后，将更新后的掩模数据所有像素值限定在[0，1]范围内，以保证掩模数据符合实际物理含义，其中大于1的像素值设定为1，小于0的像素值设定为0，介于[0，1]范围内的像素值保持不变，随后返回到步骤S1。
在上述实施例的基础上，输出当前掩模数据作为优化的掩模数据并输出最终掩模图形，包括：将当前掩模数据输出作为优化的掩模数据，采用边缘平滑方法提取优化的掩模数据的边缘并去除像素化锯齿后，输出最终掩模图形。其中，输出的优化的掩模数据为当前的第二掩模数据，以满足实际加工需求。
本公开将掩模的像素化密度参数作为优化参数，并通过拓扑优化最终确定优化掩模图形的形状。本公开中的掩模处理部分是将掩模图形分割为像素化的网格并得到像素化的掩模数据，每个像素可以用0-1之间的值表示，其中0表示透明的掩模，1表示不透明的掩模。在正向计算的基础上引入伴随计算，得到优化梯度并对掩模拓扑形态进行调整补偿，以提高成像保真度与产品良率。通过正向与伴随两次仿真计算，得到每一代的优化梯度方向，进而快速收敛到最优的掩模结构参数，同时实现亚波长电磁邻近效应的补偿，得到较高的成像保真度。进一步地，还可以将前述获取的优化后的掩模用于表面等离子体近场光刻的方法中。
下面以一具体实施例对本方法的各步骤进行进一步说明，该方法的完整流程图如图5所示。
具体地，本公开的方法包括以下步骤：
步骤501：确定预期成像图形即目标图形，基于该目标图形确定初始掩模图形，对该初始掩模图形进行像素化处理，得到并输入初始掩模数据。本步骤中定义的掩模数据为二值化、像素化的矩阵。
将初始掩模数据定义为第一代迭代的第一掩模数据，而后迭代得到的更新后的掩模数据由上一代的第一掩模数据与梯度矩阵共同决定。
步骤502：对第一掩模数据，即初始掩模数据或更新后的掩模数据，进行模糊处理与投影处理得到第二掩模数据。本步骤中对初始掩模数据或更新后的掩模数据进行模糊处理，去除掉无法加工的小于最小设计规则的结构；再对模糊处理后的掩模数据进行二值化投影处理得到投影处理后的掩模数据，使其满足实际的物理模型。
步骤503：基于设定的表面等离子体近场光刻结构评估当前掩模数据的表面等离子体近场成像性能。本步骤通过计算当前掩模数据在曝光光源激励下在光刻胶中的成像性能，同时获得正向场数据用于后续伴随算法的梯度更新，这里掩模中的矢量电场分布值即正向场，此过程在本公开中即为正向计算或正向仿真，相当于前述S1。
步骤504：判断当前掩模数据的成像性能是否在预先设定的阈值内，或迭代次数是否超过最大迭代次数。该成像性能在本公开中用成像误差函数来表示，其定义为当前掩模数据在对应光刻胶中的成像图形与预期成像数据各像素之差的平方。当小于阈值或迭代次数大于最大迭代次数时跳到步骤508，否则进入步骤505，相当于前述S2。
步骤505：基于本公开提出的伴随算法，对第二掩模数据进行伴随计算。本步骤在正向计算的基础上，将光刻胶中的成像监视器更换为特定伴随源的计算称为伴随计算，伴随计算用于根据给出的伴随激励源模拟计算得到虚拟的伴随场数据，利用正向计算与伴随计算的结果得到梯度更新掩模的优化算法称为伴随算法，相当于前述S3。
在步骤503、505中，正向计算与伴随计算可采用时域有限差分方法进行快速精准计算。
步骤506：根据步骤503中正向计算的结果和步骤505中伴随计算的结果，计算得到每个像素对成像质量的贡献正负与大小，即得到梯度矩阵，相当于前述S4。
步骤507：根据步骤506所得的梯度矩阵更新像素化的第一掩模数据得到更新后的掩模矩阵，并循环进行步骤502至507，直到步骤504中的成像性能满足设计指标，相当于前述S5。
步骤508：在优化结束后将当前掩模数据输出作为优化的掩模数据，采用边缘平滑方法提取边缘并去除无用且无法制作的像素化边缘锯齿，得到拓扑优化后的最终掩模图形。
按照上述步骤501～508，提供如下三个实施例：
实施例一：
图1中101为包括掩模、空气间隔层、金属层、光刻胶、金属反射层和基底的结构，本实施例中设置掩模厚度为50nm，空气间隔20nm，光刻胶上层金属层20nm，下层金属层70nm，光刻胶厚40nm。
图6中依次示出了601初始掩模数据ρ1(r)、602模糊处理后的掩模数据
603二值化投影处理后的掩模数据
所对应的图形示意图
接下来评估当前掩模数据的SPL成像性能。如图7所示，701为初始掩模数据所对应的图形，对应于预期成像图形即目标图形，其中白色区域表示透明的部分，黑色表示非透明的掩模部分，其关键特征尺寸为70nm；702表示以701作为掩模图形通过SPL系统在光刻胶中的光强分布数据所对应的图形，703表示二值化后的曝光数据所对应的图形，其中光刻胶曝光二值化阈值设为2(Ith＝2)。
计算得到成像误差为9.1911％，将成像误差的阈值设为1.5％，优化迭代次数设为250代，可见不满足设定的阈值。
根据步骤502至508，基于伴随场数据和正向场数据得到梯度矩阵并进行第一掩模数据的像素值更新，反复进行迭代，第二掩模数据所对应图形的迭代演变参见图8中801～806所示，最终得到优化的掩模数据并输出得到最终掩模图形。
图9为采用本公开方法优化得到的掩模数据及其对应光刻胶中的成像数据所对应的图形示意图。901为采用本公开方法拓扑优化得到的掩模数据所对应的图形，902为以901作为掩模图形后通过SPL系统在光刻胶中的光强分布数据所对应的图形，903是902光强二值化后的曝光数据所对应的图形，其中光刻胶曝光二值化阈值为2，成像误差为1.6944％。
对比图7和图9可知，本公开的方法可以有效补偿SPL光刻系统中的光学邻近效应、杂散光效应、掩模阴影效应等近场强耦合影响，针对表面等离子体光刻的实际需求提供效果更优良的掩模图形。
实施例二：
图10表示在图1中101所示的SPL光刻结构中，采用本公开基于伴随算法的掩模拓扑优化方法优化前后的掩模数据以及对应光刻胶中的成像数据所对应的图形示意图，列出了三种掩模图形优化前后的情况。1001、1005、1009为初始掩模图形；1002、1006、1010为二值化曝光处理后所对应的光刻胶成像图形；1003、1007、1011为迭代完成后输出的最终掩模图形；1004、1008、1012为最终的成像图形。
其中，设置掩模厚度为40nm，空气间隔30nm，光刻胶上层金属层20nm，下层金属层50nm，光刻胶厚30nm，掩模的特征尺寸均为60nm。三种掩模图形经过本公开的优化后对应的成像误差值分别从12.3％、3％、6.8％降至2.1％、2.1％、2.7％。本实施例的成像误差阈值均设为2％，迭代次数为200代。
实施例三：
图11表示在图1中102所示的SPL光刻结构中，采用本公开基于伴随算法的掩模拓扑优化方法优化前后的掩模数据以及对应光刻胶中的成像数据所对应的图形示意图，列出了三种掩模图形优化前后的情况。1101、1105、1109为初始掩模图形；1102、1106、1110为二值化曝光处理后所对应的光刻胶成像图形；1103、1107、1111为迭代完成后输出的最终掩模图形；1104、1108、1112为最终的成像图形。
其中设置掩模厚度为40nm，空气间隔20nm，光刻胶厚30nm，下层金属层70nm，掩模的特征尺寸均为70nm。三种掩模图形经过本公开的优化后对应的成像误差值分别从4.2％、6.1％、4.7％降至0.7％、0.6％、1.4％。本实施例的成像误差阈值均设为0.5％，迭代次数为120代。
图12示意性示出了根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的系统的方框图。
如图12所示，该表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的系统1200包括：掩模处理模块1210、获取模块1220、成像误差计算模块1230、伴随场数据计算模块1240、梯度矩阵计算模块1250、迭代计算模块1260。
掩模处理模块1210，用于获取第一掩模数据并对其进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据。根据本公开的实施例，掩模处理模块1210例如可以用于执行上文参考图2所描述的S1步骤，在此不再赘述。
获取模块1220，用于根据掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；根据本公开的实施例，获取模块1220例如可以用于执行上文参考图2所描述的S2步骤，在此不再赘述。
成像误差计算模块1230，用于计算成像数据与预期成像数据之间的成像误差；根据本公开的实施例，该成像误差计算模块1230例如可以用于执行上文参考图2所描述的S3步骤，在此不再赘述。
伴随场数据计算模块1240，用于对掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；根据本公开的实施例，该伴随场数据计算模块1240例如可以用于执行上文参考图2所描述的S4步骤，在此不再赘述。
梯度矩阵计算模块1250，用于根据正向场数据和伴随场数据计算成像误差相对于第一掩模数据的梯度矩阵；根据本公开的实施例，该梯度矩阵计算模块1250例如可以用于执行上文参考图2所描述的S5步骤，在此不再赘述。
迭代计算模块1260，用于根据梯度矩阵对第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形；根据本公开的实施例，该迭代计算模块1260例如可以用于执行上文参考图2所描述的S6步骤，在此不再赘述。
需说明的是，根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
例如，掩模处理模块1210、获取模块1220、成像误差计算模块1230、伴随场数据计算模块1240、梯度矩阵计算模块1250、迭代计算模块1260中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，掩模处理模块1210、获取模块1220、成像误差计算模块1230、伴随场数据计算模块1240、梯度矩阵计算模块1250、迭代计算模块1260中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，掩模处理模块1210、获取模块1220、成像误差计算模块1230、伴随场数据计算模块1240、梯度矩阵计算模块1250、迭代计算模块1260中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
图13示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的电子设备的方框图。图13示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图13所示，本实施例中所描述的电子设备1300，包括：处理器1301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1302中的程序或者从存储部分1308加载到随机访问存储器(RAM)1303中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1301例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器1301还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1301可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 1303中，存储有系统1300操作所需的各种程序和数据。处理器1301、ROM1302以及RAM 1303通过总线1304彼此相连。处理器1301通过执行ROM 1302和/或RAM 1303中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，程序也可以存储在除ROM 1302和RAM 1303以外的一个或多个存储器中。处理器1301也可以通过执行存储在一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例，电子设备1300还可以包括输入/输出(I/O)接口1305，输入/输出(I/O)接口1305也连接至总线1304。系统1300还可以包括连接至I/O接口1305的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分1306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1307；包括硬盘等的存储部分1308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1309。通信部分1309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1310也根据需要连接至I/O接口1305。可拆卸介质1311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1308。
根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1311被安装。在该计算机程序被处理器1301执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 1302和/或RAM 1303和/或ROM1302和RAM 1303以外的一个或多个存储器。
本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
在该计算机程序被处理器1301执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分1309被下载和安装，和/或从可拆卸介质1311被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1311被安装。在该计算机程序被处理器1301执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
需要说明的是，在本公开各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。
Claims (16)
1.一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，包括：
获取第一掩模数据并对其进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据；
根据所述第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；
计算所述成像数据与预期成像数据之间的成像误差；
对所述第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；
根据所述正向场数据和所述伴随场数据计算所述成像误差相对于所述第一掩模数据的梯度矩阵；
根据所述梯度矩阵对所述第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形。
2.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述计算所述成像数据与预期成像数据之间的成像误差包括：
判断所述成像误差是否小于阈值或者当前累积迭代次数是否大于设定值：若是，则输出当前掩模数据作为优化的掩模数据；否则，继续进行迭代计算。
3.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述正向计算包括：
采用曝光光源激励源进行仿真；
利用时域有限差分算法求解得到所述成像数据和正向场数据。
4.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述伴随计算包括：
采用伴随激励源进行仿真；
利用时域有限差分算法求解得到所述伴随场数据。
5.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述获取第一掩模数据包括：
基于预期成像图形获取初始掩模图形；
对所述初始掩模图形进行像素化处理，得到初始掩模数据并得到预期成像数据；
将所述初始掩模数据或更新后的掩模数据作为第一掩模数据进行模糊处理与投影处理。
6.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述模糊处理包括：
采用下式进行模糊处理：
其中，
B(r，rj)＝max{0，Rfilt-||r-rj||}，Rfilt为模糊半径，ρ(r)为初始掩模数据或更新后的掩模数据，即第一掩模数据，
为模糊处理后的掩模数据，r为当前掩模数据中任意点的坐标，
表示在r坐标处遍历当前掩模数据中所有坐标点rj进行求和。
7.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述投影处理包括：
采用下式进行二值化投影处理：
其中β为二值化参数，η为二值化阈值，
为模糊处理后的掩模数据，
为投影处理后的掩模数据，即第二掩模数据。
8.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述计算所述成像数据与预期成像数据之间的成像误差包括：
采用下式计算所述成像误差F：
F＝∑|Pa(x，y)-Pd(x，y)|2/(m×n)×100％
其中，Pa(x，y)为当前掩模数据在预设的表面等离子体近场光刻的条件下对应的成像数据，Pd(x，y)为所述预期成像数据，(x，y)为成像数据中的坐标，m和n为成像数据对应的x与y方向的采样点数。
9.根据权利要求8所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述根据所述正向场数据和所述伴随场数据计算所述成像误差相对于所述第一掩模数据的梯度矩阵包括：
采用下式计算所述梯度矩阵：
G(r)为所述梯度矩阵，n(r)为当前掩模数据的折射率分布，Efor(r)为所述正向场数据，Eadj(r)为所述伴随场数据。
10.根据权利要求9所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述根据所述梯度矩阵对所述第一掩模数据进行更新包括：
采用下式计算更新后的掩模数据：
ρk+1(r)＝ρk(r)+s·G(r)
其中，s为预先设定的优化步长，ρk(r)为当前掩模数据，ρk+1(r)为更新后的掩模数据，G(r)为所述梯度矩阵，k为当前迭代代数；
其中，将更新后的掩模数据所有的像素值限定在[0，1]范围内，其中大于1的像素值设定为1，小于0的像素值设定为0，介于[0，1]范围内的像素值保持不变。
11.根据权利要求1所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法，其特征在于，所述输出最终掩模图形包括：
将当前掩模数据输出作为优化的掩模数据，采用边缘平滑方法提取所述优化的掩模数据的边缘并去除像素化锯齿后，输出最终掩模图形，其中，输出的所述优化的掩模数据为当前的第二掩模数据。
12.一种表面等离子体近场光刻的方法，其特征在于，包括：
获取第一掩模数据，对所述第一掩模数据进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据；
根据第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；
计算所述成像数据与预期成像数据之间的成像误差；
对所述第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；
根据所述正向场数据和所述伴随场数据计算所述成像误差相对于所述第一掩模数据的梯度矩阵；
根据所述梯度矩阵对所述第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形；
根据所述最终掩模图形进行表面等离子体近场光刻。
13.一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的系统，其特征在于，包括：
掩模处理模块，用于获取第一掩模数据并对其进行模糊处理与投影处理，得到第二掩模数据；
获取模块，用于根据第二掩模数据和预设的表面等离子体近场光刻的条件进行正向计算，得到成像数据以及正向场数据；
成像误差计算模块，用于计算所述成像数据与预期成像数据之间的成像误差；
伴随场数据计算模块，用于对所述第二掩模数据进行伴随计算，得到伴随场数据；
梯度矩阵计算模块，用于根据所述正向场数据和所述伴随场数据计算所述成像误差相对于所述第一掩模数据的梯度矩阵；
迭代计算模块，用于根据所述梯度矩阵对所述第一掩模数据进行更新，重复上述步骤进行迭代计算，直至获得优化的掩模数据并输出最终掩模图形。
14.一种电子设备，包括：
处理器；
存储器，其存储有计算机可执行程序，该程序在被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1～11中任意一项所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～11中任意一项所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～11中任意一项所述的表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111200406.0A CN113962185B (zh) | 2021-10-14 | 2021-10-14 | 一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111200406.0A CN113962185B (zh) | 2021-10-14 | 2021-10-14 | 一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113962185A true CN113962185A (zh) | 2022-01-21 |
| CN113962185B CN113962185B (zh) | 2023-08-11 |
Family
ID=79464022
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111200406.0A Active CN113962185B (zh) | 2021-10-14 | 2021-10-14 | 一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113962185B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116819903A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-29 | 安徽国芯智能装备有限公司 | 一种直写式光刻机的曝光及图形补偿方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120040280A1 (en) * | 2010-08-13 | 2012-02-16 | International Business Machines Corporation | Simultaneous Optical Proximity Correction and Decomposition for Double Exposure Lithography |
| CN108073035A (zh) * | 2016-11-08 | 2018-05-25 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 一种光刻掩膜版和光刻掩膜版缺陷的修复方法 |
| CN110806679A (zh) * | 2019-08-28 | 2020-02-18 | 北京理工大学 | 全视场低像差敏感度一体化光刻方法及光刻系统 |
| CN113495435A (zh) * | 2021-05-26 | 2021-10-12 | 暨南大学 | 一种数字掩模投影光刻优化方法及系统 |
-
2021
- 2021-10-14 CN CN202111200406.0A patent/CN113962185B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120040280A1 (en) * | 2010-08-13 | 2012-02-16 | International Business Machines Corporation | Simultaneous Optical Proximity Correction and Decomposition for Double Exposure Lithography |
| CN108073035A (zh) * | 2016-11-08 | 2018-05-25 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 一种光刻掩膜版和光刻掩膜版缺陷的修复方法 |
| CN110806679A (zh) * | 2019-08-28 | 2020-02-18 | 北京理工大学 | 全视场低像差敏感度一体化光刻方法及光刻系统 |
| CN113495435A (zh) * | 2021-05-26 | 2021-10-12 | 暨南大学 | 一种数字掩模投影光刻优化方法及系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116819903A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-29 | 安徽国芯智能装备有限公司 | 一种直写式光刻机的曝光及图形补偿方法 |
| CN116819903B (zh) * | 2023-07-11 | 2024-06-04 | 安徽国芯智能装备有限公司 | 一种直写式光刻机的曝光及图形补偿方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113962185B (zh) | 2023-08-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20200279065A1 (en) | Modeling of a design in reticle enhancement technology | |
| US11119401B2 (en) | Simulating near field image in optical lithography | |
| WO2023060505A1 (zh) | 一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统 | |
| US8683396B2 (en) | Determining source patterns for use in photolithography | |
| US8082524B2 (en) | Mask patterns for use in multiple-exposure lithography | |
| US8918743B1 (en) | Edge-based full chip mask topography modeling | |
| US8473878B2 (en) | Lithographically enhanced edge determination | |
| JP7497537B1 (ja) | レベルセットアルゴリズムに基づく超解像リソグラフィのリバース光近接効果補正方法 | |
| CN108535952A (zh) | 一种基于模型驱动卷积神经网络的计算光刻方法 | |
| WO2007041600A2 (en) | Mask-pattern determination using topology types | |
| WO2023193428A1 (zh) | 应用于超分辨光刻的像素化光学邻近效应修正方法及系统 | |
| US20200096876A1 (en) | Dose Map Optimization for Mask Making | |
| US10578963B2 (en) | Mask pattern generation based on fast marching method | |
| US10571799B1 (en) | Hessian-free calculation of product of Hessian matrix and vector for lithography optimization | |
| CN113962185B (zh) | 一种表面等离子体近场光刻掩模拓扑优化的方法及系统 | |
| JP5869942B2 (ja) | マスクのデザイン方法、プログラムおよびマスクデザインシステム | |
| CN117192889A (zh) | 超分辨光刻中工艺窗口相关的光学邻近效应修正方法 | |
| CN117196978A (zh) | 基于Unet深度卷积网络的超分辨光刻光学邻近效应修正方法 | |
| US8875066B2 (en) | Performing image calculation based on spatial coherence | |
| US20130125070A1 (en) | OPC Checking and Classification | |
| CN116802556A (zh) | 用于确定晶圆图形尺寸的方法、装置、设备、介质以及程序产品 | |
| JP2024526224A (ja) | 表面プラズモン近接場リソグラフィにおけるマスクのトポロジ最適化の方法及びシステム | |
| CN117331288A (zh) | 对线栅图形进行双重图形成像的修正方法及光刻方法 | |
| US8510683B2 (en) | Spatial map of mask-pattern defects | |
| CN117031871A (zh) | 基于级联网络的光学邻近效应修正方法及系统、光刻方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |