CN115755522A - 一种掩模图形优化方法及掩模板 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及光刻技术领域，特别涉及一种掩模图形优化方法及掩模板。所述方法提供初始掩模版图，将初始掩模版图划分为预设等级的分块，相邻分块间界定原始边界线，原始边界线扩展形成扩展边界线；将分块内掩模图形进行打断获得线段；在线段上放置初始评价点，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像，并将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联以获得评价点的边缘放置误差；基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化并输出分块原始边界线内的优化结果；按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图。解决掩模版图内分块边界优化具有差异性的问题。
Description
【技术领域】
本发明涉及光刻技术领域，特别涉及一种掩模图形优化方法及掩模板。
【背景技术】
光刻技术是用于制造超大规模集成电路的核心技术之一。光刻系统采用光源照射掩模版，将掩模版图上的掩模图形成像形成掩模图像。由于计算光刻的运算量巨大，目前的EDA软件和计算机服务器集群的计算能力还不足以支持一次性优化整个芯片版图(fullchip design)，一般需要把完整的芯片版图划分成微米量级的分块(patch)，对其分块先进行优化，最后将各个优化好的分块掩模结果整合起来得到完整的掩模版图。
掩模优化是指将掩模图形的线段进行移动，以使图形成像形成的掩模图像接近理想掩模图像的过程。通常在掩模优化过程中，分块按照预定的顺序进行优化，然而每个分块在优化的时候其边界需要向外扩展一定的范围保证计算结果的准确性。如某一分块在扩展过程中，该分块与其相邻分块之间的边界线会向相邻分块内移动。由于分块加载的边界结果对优化的评价函数(cost function)产生很大的花费(cost)，因此该分块在优化后会将优化结果保存以避免算力浪费。即优化器在优化该分块时，会通过移动该分块扩展后的边界线附近的掩模图形的边，进而保存该分块扩展后的边界内的优化结果。造成的结果是当优化器优化其相邻分块时，相邻分块内的部分掩模图形已经得到优化保存，即部分掩模图形的边已经发生偏移。导致掩模版图中相邻分块之间边界线附近的掩模优化结果存在较大的差异性问题，严重影响到掩模版图的优化结果。
【发明内容】
为了解决掩模版图中相邻分块之间边界线扩展后造成的边界线附近的优化结果具有较大的差异性的问题，本发明提供一种掩模图形优化方法及掩模板。
本发明为解决上述技术问题，提供如下的技术方案：一种掩模图形优化方法，包括：
提供初始掩模版图，将初始掩模版图划分为预设等级的分块，相邻分块间界定原始边界线，原始边界线扩展形成扩展边界线；
将分块内掩模图形进行打断获得线段；
在线段上放置初始评价点，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像，并将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联以获得评价点的边缘放置误差；
基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化并输出分块原始边界线内的优化结果；
按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图。
优选地，将初始掩模版图划分为预设等级的分块包括：基于预设比例获得阵列分布的分块并按照预设规则获得预设等级的分块；
所述预设规则为：
L＝2×(ro w_i d÷2)+(c o l_id÷2)；
其中，L为分块的等级，ro w_id为分块所在的行数，c o l_id为分块所在的列数。
优选地，将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联包括：
将线段的初始评价点沿与线段相垂直的方向进行投影，投影与理想掩模图像轮廓的交点为第一评价点，投影与实际掩模图像轮廓的交点为第二评价点，通过第一评价点和第二评价点的偏移误差获取评价点的边缘放置误差。
优选地，不同等级分块之间界定原始边界线，优化分块时，原始边界线扩展形成扩展边界线，原始边界线至扩展边界线之间的区域界定为边界扩展区域。
优选地，原始边界线至扩展边界线之间的区域界定为边界扩展区域；所述预设评价函数为：
公式一：
公式二：
其中，EPE为该评价点的边缘放置误差；公式一为分块在原始边界线内部的评价函数，x是指原始边界线内某个位置的评价点，W1为原始边界线内评价点的权重；公式二为分块扩展后在边界扩展区域的评价函数，其中y是指边界扩展区域内某个位置距离原始边界线的距离，L是分块优化过程中边界线向外扩展的最大距离，p是衰减指数，p>0，p∈R，W2为边界扩展区域内评价点的权重。
优选地，所述原始边界线至扩展边界线的距离为0-700nm。
优选地，对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化包括：
基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对边界扩展区域内的掩模图形进行优化。
优选地，对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化时还包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块原始边界内的掩模图形进行优化。
优选地，按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图包括：
优化低等级分块扩展边界线内的掩模图形并输出低等级分块原始边界线内的优化结果；
加载低等级分块边界扩展范围内的优化结果，并优化高等级分块扩展边界线内未优化区域的掩模图形并保存优化结果，输出高等级分块原始边界线内的优化结果；
拼接所有等级分块原始边界线内的优化结果以获得优化掩模版图。
优选地，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像包括：基于预设程序对掩模图形进行模拟获得实际掩模图像和理想掩模图像；所述预设程序为SPICE、PSPICE、EWB、Matlab、SystemView或MMICSAD中的至少一种。
本发明为解决上述技术问题，提供又一技术方案如下：一种掩模板，所述掩模板包括采用上述掩模图形优化方法优化获得的掩模版图。
与现有技术相比，本发明所提供的一种掩模图形优化方法及掩模板，具有如下的有益效果：
1.本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法，包括：提供初始掩模版图，将初始掩模版图划分为预设等级的分块，相邻分块间界定原始边界线，原始边界线扩展形成扩展边界线；将分块内掩模图形进行打断获得线段；在线段上放置初始评价点，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像，并将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联以获得评价点的边缘放置误差；基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化并输出分块原始边界线内的优化结果；按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图。边界扩展区域内的优化效果与评价函数相关，避免了优化高等级分块时，低等级分块扩展边界保存的优化结果对高等级分块内部优化造成影响，使得相邻分块边界优化一致性得到提高，进而提升了掩模版图内掩模图形的优化效果。
2.本发明实施例将初始掩模版图划分以获得预设等级的分块包括：将初始掩模版图划分为预设等级的分块包括：基于预设比例获得阵列分布的分块并按照预设规则获得预设等级的分块；预设规则为：L＝2×(ro w_i d÷2)+(c o l_i d÷2)；其中，L为分块的等级，ro w_i d为分块所在的行数，c o l_i d为分块所在的列数。基于预设规则对分块的等级进行界定，使得掩模版图在优化过程中先优化低等级的分块再优化高等级的分块，避免了优化器的计算能力不足以支撑一次性优化整个掩模版图的问题。
3.本发明实施例将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联包括：将线段的初始评价点沿与线段相垂直的方向进行投影，投影与理想掩模图像轮廓的交点为第一评价点，投影与实际掩模图像轮廓的交点为第二评价点，通过第一评价点和第二评价点的偏移误差获取评价点的边缘放置误差。通过将掩模图形的边进行打断成线段，在对掩模图形进行优化时，通过计算获得实际掩模图像与理想掩模图像之间的边缘放置误差进而获取到线段的偏移值并对线段进行修正，提升了掩模图形优化的精准度。
4.本发明实施例原始边界线至扩展边界线之间的区域界定为边界扩展区域；所述预设评价函数为：
公式一：
公式二：
其中，EPE为该评价点的边缘放置误差；公式一为分块在原始边界线内部的评价函数，x是指原始边界线内某个位置的评价点，W1为原始边界线内评价点的权重；公式二为分块扩展后在边界扩展区域的评价函数，其中y是指边界扩展区域内某个位置距离原始边界线的距离，L是分块优化过程中边界线向外扩展的最大距离，p是衰减指数，p>0，p∈R，W2为边界扩展区域内评价点的权重。通过调整边界扩展区域内的权重的大小，进而降低边界扩展区域内的优化结果对高等级分块边界线内部优化时所造成的影响。
5.本发明实施例对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对边界扩展区域内的掩模图形进行优化。分块扩展可以保证计算结果的准确性。通过调整其边界扩展区域中权重的大小，进而降低边界扩展区域内的优化结果对高等级分块边界线内部优化时所造成的影响。
6.本发明实施例对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化时还包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块原始边界内的掩模图形进行优化。低等级分块原始边界内的掩模图像按照原始权重进行计算，以获得低分级分块原始边界内的优化结果。
7.本发明实施例按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图包括：优化低等级分块扩展边界线内的掩模图形并输出低等级分块原始边界线内的优化结果；加载低等级分块边界扩展范围内的优化结果，并优化高等级分块扩展边界线内未优化区域的掩模图形并保存优化结果，输出高等级分块原始边界线内的优化结果；拼接所有等级分块原始边界线内的优化结果以获得优化掩模版图。避免了优化器的计算能力不足以支撑一次性优化整个掩模版图的问题。
8.本发明实施例还提供一种掩模板，具有与上述一种掩模图形优化方法相同的有益效果，在此不做赘述。
【附图说明】
图1是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法之掩模版图分块示意图一。
图2是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法之掩模版图分块边界线放大示意图。
图3是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法流程示意图。
图4是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法之掩模版图分块示意图二。
图5是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法之掩模图形成像示意图。
图6是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法之掩模图形成像放大示意图。
图7是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法之边界线扩展示意图一。
图8是本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法之边界线扩展示意图二。
图9是本发明实施例提供的一种掩模板结构示意图。
附图标识说明：
1、掩模板；
11、掩模版图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明所提供的实施例中，应理解，“与A对应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必需的。
在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在本发明的附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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，该模块、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方案中，方框中所标注的功能也可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的执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，在此基于涉及的功能而确定。需要特别注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。
光刻系统采用光源照射掩模版，将掩模版图上的掩模图形成像形成掩模图像，它的目的是将掩模上的图形通过光学成像系统转移到涂覆在硅基衬底的光刻胶并进一步转移到硅片上。转移到光刻胶上的图形被称作空间图像，即AI(Aerial Image)；转移到硅片上的图形被称作抗蚀剂图像，即RI(ResistImage)。现将这两种图像统一称作掩模图像。通常由于光学成像系统衍射效应的存在，高阶衍射光无法通过光刻投影物镜参与成像，因而掩模图像将产生变形，特别是当掩模图形特征尺寸很小的时候，掩模图像将无法分辨。这一现象被称为光学邻近效应(Optic al Proximity Effect)。通常对掩模图形进行优化包括两种：
基于规则的光学邻近效应修正：将掩模图形的所有边进行打断，将打断的线段按长度方向与邻近线段的相对位置，相对方向等特征进行分类，建立偏移规则表，每类线段按此表定义的偏移规则进行偏移。
基于模型的光学邻近效应修正：采用光刻成像模型预测出实际掩模图像，根据实际掩模图像与理想掩模图像的差别获得实际掩模图像与理想掩模图像的偏移值；再对掩模图形记性修正，直至实际掩模图像与理想掩模图像的差异足够小。
即上述掩模优化是指对初始的掩模图形的边进行移动，以使其成像后的实际掩模图像和理想掩模图像差异足够小的过程。
另外，由于计算光刻的运算量巨大，目前的EDA软件和计算机服务器集群的计算能力还不足以支持一次性优化整个芯片版图，一般需要把完整的掩模版图划分成微米量级的分块，对其分块先进行优化，最后将各个优化好的分块掩模结果整合起来得到完整的掩模版图。而每个分块在优化的时候其边界需要向外扩展一定的范围保证计算结果的准确性，分块加载的边界结果对优化的评价函数(c o st function)产生很大的花费(c o st)，分块的优化结果通常会得
和L3表示掩模版图的不同等级分块，其中相邻分块之间界定边界线。应理解，L0、L1、L2和L3的优化顺序从低到高，在优化L0时，L0的原始边界线向分块外进行扩展形成扩展边界线(请一并参阅图2所展示的虚线边界线)，因此在优化L0分块的过程中除了会对L0分块原始边界线内的掩模图形进行优化，还会对原始边界线和扩展边界线之间的掩模图形进行优化，即对原始边界线和扩展边界线之间的掩模图形的边进行移动。当L0分块优化完成后接着对L1分块进行优化，但L1分块内部中L0分块的原始边界线和扩展边界线之间的区域已经得到优化，即其区域内掩模图形的边长已经发生移动，造成的结果是L1分块内部，特别是L0分块扩展边界线附近的区域掩模图形出现优化不一致的问题，请一并参阅图2，图示掩模图形P1成像后理想掩模图像为P2，而受到相邻分块拓展边界线附近优化不一致的影响，在依次优化完L0分块和L1分块后，掩模图形P1最终成像后实际掩模图像为P 3。可见其实际掩模图像与理想掩模图像具有极大的差异性，严重影响到掩模版图的优化结果。
请参阅图3，本发明提供一种掩模图形优化方法，包括：
S 1，提供初始掩模版图，将初始掩模版图划分为预设等级的分块，相邻分块间界定原始边界线，原始边界线扩展形成扩展边界线；
S 2，将分块内掩模图形进行打断获得线段；
S 3，在线段上放置初始评价点，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像，并将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联以获得评价点的边缘放置误差；
S 4，基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化并输出分块原始边界线内的优化结果；
S 5，按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图。
可以理解地，本实施例通过先对初始掩模版图进行划分以获得不同等级的分块，先优化低等级分块再优化高等级的分块避免ED A软件和计算机服务器集群的计算能力不足以支持一次性优化整个芯片版图。进一步地，不同等级分块之间界定原始边界线，优化分块时，原始边界线扩展形成扩展边界线，原始边界线至扩展边界线之间的区域界定为边界扩展区域，基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化，进而使得低等级分块扩展后其边界扩展区域内的掩模图形得到优化并保存其优化结果。另外，边界扩展区域内的优化效果与评价函数相关，避免了优化高等级分块时，低等级分块扩展边界保存的优化结果对高等级分块内部优化造成影响，使得相邻分块边界优化一致性得到提高，进而提升了掩模版图内掩模图形的优化效果。
具体地，预设评价函数为：
公式一：
公式二：
其中，EPE为该评价点的边缘放置误差；
公式一为分块在原始边界线内部的评价函数，x是指原始边界线内某个位置的评价点，W1为原始边界线内评价点的权重；公式二为分块扩展后在边界扩展区域的评价函数，其中y是指边界扩展区域内某个位置距离原始边界线的距离，L是分块优化过程中边界线向外扩展的最大距离，p是衰减指数，p>0，p∈R，W2为边界扩展区域内评价点的权重。
示例性地，当对L 0分块进行优化时，L 0分块的原始边界线扩展形成扩展边界线。当优化的区域为L 0分块原始边界线内的区域，则参考上述公式一，通过获取到原始边界线内区域中掩模图形形成的线段的边缘放置误差，即可计算获得评价函数的值，再通过迭代使得评价函数的值收敛，即使得评价函数的值趋于0，即可获得线段的偏移量，进而基于偏移量对原始边界线内的线段进行优化。进一步地，当优化的区域为L0分块扩展后的边界扩展区域时，则参考上述公式二，通过获取边界扩展区域内掩模图形形成的线段的边缘放置误差，即可计算获得评价函数的值，再使评价函数的值收敛即可获得线段的偏移量，进而根据偏移量对边界扩展区域内的线段进行优化。需要说明的是，在边界扩展区域内进行优化时，其评价点的权重随着初始评价点至原始边界线之间距离的增大，其边界扩展区域内评价点的权重W2也会越来越小，即在边界扩展区域内离原始边界线越远，其权重越低。即通过调整边界扩展区域内的权重的大小，进而降低边界扩展区域内的优化结果对高等级分块边界线内部优化时所造成的影响。
上述步骤S1中，将初始掩模版图划分以获得预设等级的分块包括：基于预设比例获得阵列分布的分块并按照预设规则获得预设等级的分块；
其中预设规则为：
L＝2×(ro w_i d÷2)+(c o l_id÷2)；
其中，L为分块的等级，ro w_id为分块所在的行数，c o l_i d为分块所在的列数。请一并参阅图4，掩模版图基于预设比例进行分块，需要说明的是，预定比例的值不做具体限定，根据用户的实际需求而定，即分块的边长不做具体限制。掩模版图划分后获得阵列分布的分块，示例性地，对阵列分布的分块的行数和列数进行命名，由第0行第0开始直至命名至第n行第n列，再基于上述规则获得预设等级的分块。例如，第0行第0列的分块的级数为L＝2×(0÷2)+(0÷2)＝L 0；第1行第0列的分块的级数为L＝2×(1÷2)+(0÷2)＝L2；第1行第1列的分块的级数为L＝2×(1÷2)+(1÷2)＝L3。应理解，基于预设规则对分块的等级进行界定，使得掩模版图在优化过程中先优化低等级的分块再优化高等级的分块，避免了优化器的计算能力不足以支撑一次性优化整个掩模版图的问题。
进一步地，在上述步骤S2中，将分块内掩模图形进行打断获得线段包括：将掩模图形的所有边打断成一系列线段。请参阅图5，图中展示了将掩模图形P1进行打断形成线段。通过将掩模图形的边进行打断成线段，在对掩模图形进行优化时，通过计算获得实际掩模图像与理想掩模图像之间的边缘放置误差进而获取到线段的偏移值并对线段进行修正，提升了掩模图形优化的精准度。需要说明的是，请一并参阅图5，掩模图形P1具体的断点根据掩模图形P1的复杂程度来设置，在本实施例中只是提供一种可能的实施方式，对掩模图形的具体打断位置不做限制。
上述步骤S3中，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像包括：基于预设程序对掩模图形进行模拟获得实际掩模图像和理想掩模图像；所述预设程序为SPICE、PSPICE、EWB、Matlab、SystemView或MMICSAD中的至少一种，应理解，掩模版图进行优化过程中通常采用预设程序对掩模图形进行模拟以获取到对应的掩模图像，其中预设程序不限为SPICE、PSPICE、EWB、Matlab、SystemView或MMICSAD等电子电路设计与仿真工具。
在上述步骤S 3中，将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联包括：将线段的初始评价点沿与线段相垂直的方向进行投影，投影与理想掩模图像轮廓的交点为第一评价点，投影与实际掩模图像轮廓的交点为第二评价点，通过第一评价点和第二评价点的偏移误差获取评价点的边缘放置误差。
可以理解地，将线段的初始评价点沿与线段相垂直的方向进行投影，若投影与理想掩模图像轮廓和实际掩模图像轮廓不存在交点或只和一方存在交点，则丢弃该初始评价点。若投影与理想掩模图像轮廓和实际掩模图像轮廓都存在交点，则将第一评价点与第二评价点相互关联。请一并参阅图6，图6中初始评价点D1沿与线段相垂直的方向进行投影，与理想掩模图形轮廓P2的交点为第一评价点D2，与实际掩模图像轮廓P3的交点为第二评价点D 3，其中第一评价点D 2和第二评价点D 3的偏移误差为评价点的边缘放置误差(EPE)。本实施例通过关联第一评价点D 2和第二评价点D 3之间的偏移误差即可获得该初始评价点的边缘放置误差(EPE)，简单便捷。应理解，边缘放置误差(EPE)越小，表述理想掩模图形轮廓P2与实际掩模图像轮廓P3越接近。
在上述步骤S 4中，对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化时包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块原始边界内的掩模图形进行优化。应理解，基于上述预设评价函数中公式一对原始边界线内的掩模图形进行优化，即可获得分块原始边界内的优化结果，简单便捷。
在上述步骤S 4中，对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对边界扩展区域内的掩模图形进行优化。应理解，分块扩展可以保证计算结果的准确性，而基于上述预设评价函数中公式二对边界扩展区域内的掩模图形进行优化，通过调整其边界扩展区域中权重的大小，进而降低边界扩展区域内的优化结果对高等级分块边界线内部优化时所造成的影响。
可选地，原始边界线至扩展边界线的距离为0-700nm，原始边界线至扩展边界线的距离还可以为0-500nm、0-550nm、0-600nm或0-650nm。应理解，原始边界线至拓展边界线的距离应大于分块扩展时原始边界线所扩展移动的距离，以使得掩模优化过程中边界线附近的区域优化结果更为准确，而原始边界线至扩展边界线的距离不能过大，避免在优化低等级分块时，低等级分块的边界线扩展范围过多，影响高等级分块原始边界线内优化结果的精确性。
进一步地，在上述步骤S 5中，按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图包括：
优化低等级分块扩展边界线内的掩模图形并输出低等级分块原始边界线内的优化结果；
加载低等级分块边界扩展范围内的优化结果，并优化高等级分块扩展边界线内未优化区域的掩模图形并保存优化结果，输出高等级分块原始边界线内的优化结果；
拼接所有等级分块原始边界线内的优化结果以获得优化掩模版图。
请参阅图7，图7展示了分块优化时不同分块边界线扩展示意图，其中不同样式的虚线表述不同分块的原始边界线扩展形成的扩展边界线。其在图示的L0、L 1、L2和L3分块中，先优化低等级分块再优化高等级分块，使得分块可以按照顺序分批次进行，避免了优化器的计算能力不足以支撑一次性优化整个掩模版图的问题。同时在优化高等级分块时一般只能加载到低等级分块边界附近的区域，因此，每次优化一个等级的分块就会对应输出该等级分块原始边界线内的优化结果，以便于最后将所有分块的优化结果进行拼接获得最终的优化掩模版图。示例性地，图示虚线L0、L 1、L2和L3分块在优化过程中形成的扩展边界线，在优化过程中，先对L 0分块扩展边界线内的掩模图形进行优化并并输出L 0分块原始边界线内的优化结果。
接着在优化L1分块时，为了降低优化花费(c o s t)，只需加载L 0分块保存的优化结果，具体地，只需加载L 0分块的边界扩展区域所保存的优化结果(即加载区域A10、区域A21和区域A 30保存的优化结果，其中A10包括A12)以及L1分块边界扩展区域和L 0分块原始边界线内重复的优化结果(即加载区域A 01保存的优化结果)。再对L1分块扩展边界线内未加载区域的掩模图形进行优化保存(即保存区域A 31以及区域L1’内掩模图形优化的优化结果)最后再输出L1分块原始边界线内的优化结果。
接着在加载L 2分块时，只需加载L 0分块的边界扩展区域所保存的优化结果(即加载A20区域、A 21区域和A 30区域所保存的优化结果)以及L2边界扩展区域分别与L 0分块原始边界线和L 1分块原始边界线内重复的优化结果(即加载区域A 02和区域A12所保存的优化结果)，再对L 2分块的扩展边界线内未加载区域的掩模图形进行优化保存(即保存区域A 32以及以及区域L2’内掩模图形优化的优化结果)，并输出L 2分块原始边界线内的优化结果。
最后在加载图示最高等级L 3分块时，只需加载L 0分块、L 1分块和L 2分块分别靠近L 3分块的边界扩展区域所保存的结果(即加载区域A 30、A 31和A 32所保存的优化结果)，再对L 3分块原始边界线内未加载的区域的掩模图形进行优化保存(以及区域L 3’内掩模图形优化的优化结果)即可完成对L 3分块的优化，并输出L 3分块原始边界线内的优化结果。最后将优化后的L0、L 1、L2和L3分块的原始边界线内的优化结果进行拼接即可获得优化的掩模版图。
作为一种可能的实施方式，本实施例中所提供的一种掩模图形优化方法还可以用于单独对相邻分块在边界附近的掩模图形进行优化，用于提升掩模边界优化结果的一致性。即不保存分块原始边界线内的优化结果，仅保持原始边界线预设范围的优化结果，具体地，保存原始边界线附近0-700nm范围内的优化结果。示例性的，请参阅图8，图8展示了分块优化时不同分块边界线扩展示意图，其中不同样式的虚线表述不同分块的原始边界线扩展形成的扩展边界线。在优化L 0分块的边界附近的掩模图形时，仅保存L 0分块原始边界线附近预设范围内的掩模图形优化结果(即保存A 0区域内优化结果)，在优化L1分块时，先加载L 0分块原始边界线附近预设范围内保存的优化结果(即加载A 0区域所保存的优化结果)，再对L1分块原始边界线附近未加载区域的掩模图形进行优化并保存优化结果(即保存图示A 1区域的优化结果)。在优化L 2分块时，先加载L 0分块原始边界线附近预设范围内保存的优化结果(即加载A 0区域所保存的优化结果)以及L 1分块的原始边界线附近预设范围内保存的优化结果(即加载A1区域所保存的优化结果)，再对L 2分块原始边界线附近未加载区域的掩模图形进行优化并保存优化结果(即保存A2区域的优化结果)。在优化最高等级L 3分块边界时，仅需加载L 0、L 1、L 2分块的原始边界线附近预设范围内所保存的结果即可，无需对L 3分块边界进行优化保存。通过上述方法，即可完成对掩模版图中相邻分块边界附近的掩模图形进行优化，无需对每个分块的边界进行单独优化，仅需优化低等级分块边界线附近预设范围内的掩模图形并将其优化结果进行保存，在优化高等级分块边界时，只需加载低等级边界所保存的优化结果，再对高等级边界线附近的预设范围内未加载区域进行优化保存，极大减少了算力花费，且提升了分块边界优化一致性。
请结合图3和图9，本发明实施例还提供一种掩模板1，所述掩模板1包括采用上述掩模图形优化方法优化获得的掩模版图11。
发明实施例提供的掩模板1，具有与上述掩模图形优化方法相同的有益效果，在此不做赘述。
与现有技术相比，本发明所提供的一种掩模图形优化方法及掩模板，具有如下的有益效果：
1.本发明实施例提供的一种掩模图形优化方法，包括：提供初始掩模版图，将初始掩模版图划分为预设等级的分块，相邻分块间界定原始边界线，原始边界线扩展形成扩展边界线；将分块内掩模图形进行打断获得线段；在线段上放置初始评价点，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像，并将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联以获得评价点的边缘放置误差；基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化并输出分块原始边界线内的优化结果；按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图。边界扩展区域内的优化效果与评价函数相关，避免了优化高等级分块时，低等级分块扩展边界保存的优化结果对高等级分块内部优化造成影响，使得相邻分块边界优化一致性得到提高，进而提升了掩模版图内掩模图形的优化效果。
2.本发明实施例将初始掩模版图划分以获得预设等级的分块包括：将初始掩模版图划分为预设等级的分块包括：基于预设比例获得阵列分布的分块并按照预设规则获得预设等级的分块；预设规则为：L＝2×(ro w_i d÷2)+(c o l_i d÷2)；其中，L为分块的等级，ro w_i d为分块所在的行数，c o l_i d为分块所在的列数。基于预设规则对分块的等级进行界定，使得掩模版图在优化过程中先优化低等级的分块再优化高等级的分块，避免了优化器的计算能力不足以支撑一次性优化整个掩模版图的问题。
3.本发明实施例将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联包括：将线段的初始评价点沿与线段相垂直的方向进行投影，投影与理想掩模图像轮廓的交点为第一评价点，投影与实际掩模图像轮廓的交点为第二评价点，通过第一评价点和第二评价点的偏移误差获取评价点的边缘放置误差。通过将掩模图形的边进行打断成线段，在对掩模图形进行优化时，通过计算获得实际掩模图像与理想掩模图像之间的边缘放置误差进而获取到线段的偏移值并对线段进行修正，提升了掩模图形优化的精准度。
4.本发明实施例原始边界线至扩展边界线之间的区域界定为边界扩展区域；所述预设评价函数为：
公式一：
公式二：
其中，EPE为该评价点的边缘放置误差；公式一为分块在原始边界线内部的评价函数，x是指原始边界线内某个位置的评价点，W1为原始边界线内评价点的权重；公式二为分块扩展后在边界扩展区域的评价函数，其中y是指边界扩展区域内某个位置距离原始边界线的距离，L是分块优化过程中边界线向外扩展的最大距离，p是衰减指数，p>0，p∈R，W2为边界扩展区域内评价点的权重。通过调整边界扩展区域内的权重的大小，进而降低边界扩展区域内的优化结果对高等级分块边界线内部优化时所造成的影响。
5.本发明实施例对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对边界扩展区域内的掩模图形进行优化。分块扩展可以保证计算结果的准确性。通过调整其边界扩展区域中权重的大小，进而降低边界扩展区域内的优化结果对高等级分块边界线内部优化时所造成的影响。
6.本发明实施例对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化时还包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块原始边界内的掩模图形进行优化。低等级分块原始边界内的掩模图像按照原始权重进行计算，以获得低分级分块原始边界内的优化结果。
7.本发明实施例按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图包括：优化低等级分块扩展边界线内的掩模图形并输出低等级分块原始边界线内的优化结果；加载低等级分块边界扩展范围内的优化结果，并优化高等级分块扩展边界线内未优化区域的掩模图形并保存优化结果，输出高等级分块原始边界线内的优化结果；拼接所有等级分块原始边界线内的优化结果以获得优化掩模版图。避免了优化器的计算能力不足以支撑一次性优化整个掩模版图的问题。
8.本发明实施例还提供一种掩模板，具有与上述一种掩模图形优化方法相同的有益效果，在此不做赘述。
以上对本发明实施例公开的一种掩模图形优化方法及掩模板进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，凡在本发明的原则之内所做的任何修改，等同替换和改进等均应包含本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种掩模图形优化方法，其特征在于：包括：
提供初始掩模版图，将初始掩模版图划分为预设等级的分块，相邻分块间界定原始边界线，原始边界线扩展形成扩展边界线；
将分块内掩模图形进行打断获得线段；
在线段上放置初始评价点，模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像，并将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联以获得评价点的边缘放置误差；
基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化并输出分块原始边界线内的优化结果；
按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图。
2.如权利要求1所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：将初始掩模版图划分为预设等级的分块包括：基于预设比例获得阵列分布的分块并按照预设规则获得预设等级的分块；
所述预设规则为：
L＝2×(ro w_id÷2)+(c ol_id÷2)；
其中，L为分块的等级，ro w_id为分块所在的行数，c ol_id为分块所在的列数。
3.如权利要求1所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：将初始评价点在实际掩模图像和理想掩模图像的轮廓上的投影进行关联包括：
将线段的初始评价点沿与线段相垂直的方向进行投影，投影与理想掩模图像轮廓的交点为第一评价点，投影与实际掩模图像轮廓的交点为第二评价点，通过第一评价点和第二评价点的偏移误差获取评价点的边缘放置误差。
4.如权利要求1所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：原始边界线至扩展边界线之间的区域界定为边界扩展区域；所述预设评价函数为：
公式一：
公式二：
其中，EPE为该评价点的边缘放置误差；公式一为分块在原始边界线内部的评价函数，x是指原始边界线内某个位置的评价点，W1为原始边界线内评价点的权重；公式二为分块扩展后在边界扩展区域内的评价函数，其中y是指边界扩展区域内某个位置距离原始边界线的距离，L是分块优化过程中边界线向外扩展的最大距离，p是衰减指数，p>0，p∈R，W2为边界扩展区域内评价点的权重。
5.如权利要求4所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：
所述原始边界线至扩展边界线的距离为0-700nm。
6.如权利要求4所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化包括：
基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对边界扩展区域内的掩模图形进行优化。
7.如权利要求4所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：对分块扩展边界线内的掩模图形进行优化时还包括：基于评价点的边缘放置误差和预设评价函数对分块原始边界内的掩模图形进行优化。
8.如权利要求4所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：按照预设次序优化所有分块并拼接分块原始边界线内的优化结果获得优化掩模版图包括：
优化低等级分块扩展边界线内的掩模图形并输出低等级分块原始边界线内的优化结果；
加载低等级分块边界扩展范围内的优化结果，并优化高等级分块扩展边界线内未优化区域的掩模图形并保存优化结果，输出高等级分块原始边界线内的优化结果；
拼接所有等级分块原始边界线内的优化结果以获得优化掩模版图。
9.如权利要求1所述的一种掩模图形优化方法，其特征在于：模拟掩模图形形成实际掩模图像和理想掩模图像包括：基于预设程序对掩模图形进行模拟获得实际掩模图像和理想掩模图像；所述预设程序为SPIC E、P SPIC E、EWB、M atlab、S y stemView或MMIC S AD中的至少一种。
10.一种掩模板，其特征在于：所述掩模板包括采用如权利要求1-9中任一项所述掩模图形优化方法优化获得的掩模版图。
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| CN202211559561.6A CN115755522A (zh) | 2022-12-06 | 2022-12-06 | 一种掩模图形优化方法及掩模板 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116819913A (zh) * | 2023-08-31 | 2023-09-29 | 光科芯图(北京)科技有限公司 | 一种掩模版并行化合成方法、装置、曝光设备及存储介质 |
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-
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