CN116203807B - 一种面向dmd无掩模光刻的mbopc方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向DMD无掩模光刻的MBOPC方法，一方面，以夫琅禾费衍射理论为基础建立了光刻成像模型，另一方面利用遗传算法作为掩模优化算法，并通过MATLAB实现两者的有机结合，以完成对初始数字掩模图案的像素级灰度优化，来修正其曝光时在光刻胶上的光强分布，即显著提高了在高微缩比例(微缩比大于10:1)的DMD无掩模光刻系统中小尺寸图案图形化的保真度，又极大地解放了掩模优化过程中所需的人工成本。
Description
技术领域
本发明属于无掩模投影光刻领域，更具体的，涉及一种面向DMD无掩模光刻的MBOPC方法。
背景技术
光刻作为微纳器件制备中最为关键的工艺流程之一，其重要性不言而喻。在传统的掩模光刻技术中，由于物理掩模版的使用，导致了高昂的制版费用与较长的加工周期，因此，为降低光刻系统的使用成本，无掩模光刻技术成为了较优的替代方案。
基于数字微镜器件(Digital Micromirror Device，DMD)的无掩模光刻技术，凭借其低成本、优异的数字化掩模特性及灰度调制功能，成为了微纳器件加工领域中的一种常见手段。DMD是一种高度集成的微反射镜阵列器件(通常总的微镜数目在百万量级)，其中每一微反射镜受到对应CMOS单元的二进制信号控制来改变其偏转角度(一般地，信号“1”下微镜偏转+12°，信号“0”下微镜偏转-12°，在两种偏转状态下入射光被分开48°，其中偏转+12°的微镜所反射的光束携带了掩模信息被后续投影系统收集完成曝光，而偏转-12°的微镜所反射的杂光则被特定介质吸收)，因此，通过加载不同的数字掩模图案，即可通过DMD微镜的反射来获取所需的曝光光场完成图形化加工。此外，得益于DMD极高的微镜偏转频率，研究人员通过引入脉冲宽度调制技术在DMD上实现了对入射光光强的像素级灰度调制，常见的灰度等级为8Bit，即一次曝光过程中，不同微镜反射的光强可以分为256个强度等级，这一技术为DMD无掩模光刻技术应用于灰度光刻、三维微立体光刻建立了良好的基础。
然而，在高微缩比例的DMD无掩模光刻系统中，由于光学衍射现象的存在导致了光刻成像的畸变，如线端和拐角的圆化、线宽变化等等，这一现象称之为光学邻近效应(Optical Proximity Effect，OPE)，尤其是，当刻写的图形由少量像素点组成时，这一畸变效果将十分明显，严重影响了其在光刻胶上的图形化质量。
专利CN110456609B公布了一种适用于无掩模数字光刻的光学邻近效应校正(Optical Proximity Correction，OPC)方法，以基于经验的OPC(Rule-based OPC，RBOPC)方法出发，通过建立特定掩模图形的像素级灰度查找表，以实现对曝光图形畸变的优化。但此方法在前期需要进行大量的曝光实验以建立特定掩模图形的灰度查找表，需要付出较大的人工成本，在掩模图形较为复杂时尤为困难。因此，利用DMD的像素级灰度调制功能，探索一种基于智能优化算法的面向DMD无掩模光刻的基于模型的OPC(Mode-based OPC，MBOPC)方法，对解放人工成本及推动DMD无掩模光刻技术节点的发展具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，对DMD无掩模光刻中的图形畸变现象做出优化，提高其图形化加工的保真度。
为实现本发明的目的，本发明的技术方案如下：提出一种面向DMD无掩模光刻的MBOPC方法，本方法通过建立正确的光刻成像模型并利用遗传算法作为掩模优化算法完成对初始数字掩模图案的像素级灰度优化，来修正其曝光时在光刻胶上的光强分布，以提高在高微缩比例(微缩比大于10:1)的DMD无掩模光刻系统中小尺寸图案图形化的保真度。
所述光刻成像模型的成像理论及具体形式在本发明中不做限制，但需保证成像模型本身的正确性及对曝光实验的指导性。优选地，本发明所建立的光刻成像模型如下：
优选地，以本发明所使用的DMD无掩模光刻系统为例，所述光刻系统使用DLP7000型DMD(微镜数量为1024×768，微镜间距为13.68μm，下文称DLP7000光刻系统)，所述DLP7000光刻系统的微缩比例为100：9，即理论上单个微镜在光刻胶上成像后的单边尺寸约为1.23μm，与曝光波长(405nm)处于同一量级，且投影系统在经过无限远共轭矫正后，单个DMD微镜在光刻胶上的成像为其无限远处的成像，因此单个DMD微镜在光刻胶上的光强分布模型可近似认为是夫琅禾费矩形孔衍射模型：
其中，
其中，I0为单个DMD微镜在光刻胶上光强分布的归一化光强值，a，b为单个DMD微镜在物镜入瞳处的等效像的长和宽，λ为曝光光源的中心波长，f为物镜的焦距，(x，y)为光刻胶上的坐标信息，为方便分析，定义DMD全幅面曝光中心的坐标为(0，0)，(m，n)为DMD微镜单元在DMD微镜阵列中的位置信息，d为所述DMD芯片两相邻微镜经投影微缩系统缩小后，在光刻胶上成像的中心距；
简化地，由于所述DLP7000光刻系统使用的紫外LED光源为非相干光源，因此可以认为所述DMD上连续多个微镜所生成的数字掩模图形在光刻胶上的光强分布可近似认为是每一微镜在光刻胶上光强分布的叠加：
其中，M，N为DMD在x，y方向的微镜总数，经过实验验证，该光刻成像模型可以用来预测所述DLP7000光刻系统的实际加工效果。
所述遗传算法用于数字掩模的像素级灰度优化以实现对DMD无掩模光刻系统的图形畸变修正，其算法实现如下，优选地，以其MATLAB实现为例：
S1：染色体定义。将待优化数字掩模的像素灰度值矩阵进行列向量化，列向量化后的向量空间即作为一条染色体(优化问题中的一个可行解)，染色体中每一个像素对应的灰度值即为一个基因。在本发明中，待优化的数字掩模尺寸为20×20像素，一方面为了减少计算量，另一方面线条像素宽度大于20的掩模图形其曝光图形的畸变量可以忽略；
S2：输入种群大小Num、交叉概率pacr、变异概率pvar、迭代总次数gall及光刻胶阈值；
S3：初始化种群。初始种群中的个体(即一条染色体)按照如下思路设置：为降低计算量，迭代过程的灰度值被限定为(0,1]之间的随机数，等待迭代结束后再将所得到的灰度掩模进行8位灰度量化，在种群初始化过程中，参与光刻成像的掩模区域像素灰度值设置为1，其它掩模区域像素灰度值设置为0(即不参与优化过程)，这是因为DMD的微镜尺寸远大于投影物镜的极限分辨率，在数字掩模图案中增减像素点会带来更为明显的图案畸变；
S4：个体的适应度值计算。将迭代过程中产生的新个体(第一代为初始种群中的个体)按照上述光刻成像模型在MATLAB中成像后，其成像结果以光强矩阵I1(光刻阈值以下的光强值归零)的方式储存在计算机内，在本发明中光强矩阵的采样步长设置为0.1μm，如在1μm×1μm区域内其对应的矩阵元素数为100个，而将初始数字掩模理想成像的结果以光强矩阵(对应区域光强值设为光刻胶阈值)储存在计算机内。进行上述设置后，适应度函数的返回值(即适应度值)fitness由下式决定：
其中，以上三式均为MATLAB语言，式①中“|”表示将I0与I1按矩阵元素进行或操作，在MATLAB中进行逻辑操作时，大于0的数值会被认为是1，sum(sum(I))表示将矩阵I中各元素进行相加后得到的值；式②中“&”表示将I0与I1按矩阵元素进行与操作；式③中所计算的适应度值fitness的大小即为实际像I1与理想像I0之间相异的像素数，即表征了实际像与理想像之间的差异大小。显然，用此标准来衡量当前迭代过程中的数字掩模的适应程度是十分合适的；
S5：排序选择。在依次对个体的适应度值完成计算后，按照它们适应度值的大小从小到大进行排序，并选择排序在前Num的个体作为下一代种群；
S6：染色体交叉。为加快最优个体的出现，本发明采取的交叉策略如下：即排序后相邻的个体之间发生才能发生染色体交叉，如1号与2号交叉，3号与4号交叉，以此类推，交叉概率为pacr。染色体交叉的具体操作为可以发生交叉的染色体之间按相同的基因位置在设置好的概率下(本发明设为0.5)进行遍历交叉，交叉结束后保存为两条新染色体(也即两个新个体)；
S7：基因变异。变异操作的策略是染色体上基因变异概率pvar应当随迭代次数g的增加而减小，目的是在迭代的前期加快最优个体的出现而在迭代的后期尽可能保留优良基因，基因变异概率pvar的下降趋势在本发明中选择以迭代次数g为变量的线性下降：pvar＝p0(1-g/gall)；
S8：种群经交叉变异操作后，新旧种群的个体数为2Num，重复S4-S7，直到迭代次数g大于迭代总次数gall，在迭代结束后的最终种群中，排序第一的个体即为所求的最优个体，将该个体转化为对应的灰度掩模即实现了对S1中所述待优化数字掩模图形的光学邻近效应修正。
本发明通过建立正确的光刻成像模型并利用遗传算法作为掩模优化算法提出了一种面向DMD无掩模光刻的MBOPC方法，其有益效果如下：
1)在高微缩比例(微缩比大于10:1)的DMD无掩模光刻系统中，能够显著地优化由光学邻近效应导致的小尺寸图案的曝光图形畸变；2)在完成了对光刻成像模型和优化算法的MATLAB实现后，本方法的掩模优化过程均由计算机完成，极大地解放了掩模优化过程中所需的人工成本。
附图说明：
图1为实施例1中所绘制的数字掩模图案，其中1为初始数字掩模，2为算法优化后的数字掩模(8Bit灰度图)。
图2为实施例1中算法迭代过程的收敛曲线，横坐标为迭代次数g，纵坐标为当代种群中最优个体的适应度值。
图3为实施例1中所用到的DMD无掩模光刻系统，3为光源系统，4为DMD，5为微缩投影系统，6为位移系统，7为控制系统。
图4为实施例1中对图1所示数字掩模图案进行曝光实验的结果(光学显微镜拍摄)。
具体实施方式：
下面结合附图及实施例1对本发明进一步说明。
实施例1：
本实施例中，掩模优化算法的初始化参数如下：种群大小Num＝50，交叉概率pacr＝0.9，变异概率pvar＝0.1，迭代总次数gall＝1000，光刻胶阈值为1.5(所述光刻成像模型对单个微镜成像的峰值光强做归一化)，初始种群中的所有个体均设置为初始数字掩模(1)列向量化后的结果。
在上述初始化条件下进行算法的迭代优化，最终得到的算法优化后的数字掩模(2)如图1右图所示，它被保存为一幅8Bit位图，从图中可以看出算法优化后的数字掩模(2)在线端处和外拐角处保留了较高的的像素灰度值，而在内拐角处设置了较低的像素灰度值，这是为了缓解由于光学邻近效应带来的线端及拐角圆化，可见优化的方向基本正确。
迭代过程中的收敛曲线如图2所示，横坐标为迭代次数g，纵坐标为当代种群中最优个体的适应度值，在本发明中，个体的适应度值越小意味着适应度越强，即与理想成像的误差最小。从图中可以发现，整个算法优化过程中在迭代的前期算法的优化速度极快，在迭代次数为113时，最优个体的适应度值已经减小到252接近收敛值；此后的迭代过程中，算法的优化结果接近收敛，当迭代次数为368时，算法完成收敛，最优个体的适应度值为249。本实施例中，算法优化的总用时约为3.8h，完成收敛时用时1.4h。
为验证掩模优化算法对光学邻近效应的校正效果，本实施例利用如图3所示的DMD无掩模光刻系统对初始数字掩模(1)和算法优化后的数字掩模(2)进行了曝光实验。所述DMD无掩模光刻系统包括光源系统(3)、DMD(4)、微缩投影系统(5)、位移系统(6)及控制系统(7)。其中光源系统(3)、DMD(4)和位移系统(6)受到控制系统(7)的统一调配来完成曝光任务，首先通过控制系统将待曝光的数字掩模加载到DMD(4)(TI公司生成，微镜总数为为1024×768，微镜间距为13.68μm)中；其次，在控制系统中设置合适的曝光时间后即可开始曝光，曝光过程中紫外光经光源系统(3)准直匀光整形后投射到DMD(4)上完成对入射光的调制(即加载掩模信息)，随后由DMD(4)反射的调制光被微缩投影系统收集、缩小后投射至光刻胶上完成曝光操作；最后，对曝光后的样品进行显影即完成了对应数字掩模在光刻胶上的图形化。
本实施例中，上述曝光实验的结果如图4所示，图中白色虚线所包围的图形为初始数字掩模(1)所对应的理想的图形化效果，初始数字掩模(1)所对应的实际图形化效果如左图(8)，算法优化后的数字掩模(2)所对应的实际图形化效果如右图(9)。从图中可以看出，经掩模优化算法优化后的曝光图形在线端、线宽及拐角处的畸变程度明显优于未优化的曝光图形，从实验的角度上也验证了本发明的有益效果。
显然，本发明的上述实施实施例仅仅是为了更加清楚地说明本发明所做的举例，而并非对本发明实施方式的限定。凡在本发明的精神和原则之内的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权力要求的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种面向DMD无掩模光刻的MBOPC方法，其特征在于，本方法通过建立正确的光刻成像模型并利用遗传算法作为掩模优化算法完成对初始数字掩模图案的像素级灰度优化，来修正其曝光时在光刻胶上的光强分布，以提高在微缩比大于10:1的DMD无掩模光刻系统中小尺寸图案图形化的保真度：
所述光刻成像模型的成像理论及具体形式不做限制，但需保证成像模型本身的正确性及对曝光实验的指导性；
所述遗传算法用于数字掩模的像素级灰度优化以实现对DMD无掩模光刻系统的图形畸变修正，其算法的MATLAB实现如下：
S1：染色体定义：将待优化数字掩模的像素灰度值矩阵进行列向量化，列向量化后的向量空间即作为一条染色体，染色体中每一个像素对应的灰度值即为一个基因；
S2：输入种群大小Num、交叉概率pacr、变异概率pvar、迭代总次数gall及光刻胶阈值；
S3：初始化种群：初始种群中的个体，即一条染色体，按照如下思路设置：为降低计算量，迭代过程的灰度值被限定为(0,1]之间的随机数，等待迭代结束后再将所得到的灰度掩模进行8位灰度量化，在种群初始化过程中，参与光刻成像的掩模区域像素灰度值设置为1，其它掩模区域像素灰度值设置为0；
S4：个体的适应度值计算：将迭代过程中产生的新个体按照上述光刻成像模型在MATLAB中成像后，其成像结果以光强矩阵I1的方式储存在计算机内，其中光刻阈值以下的光强值设为零，而将初始数字掩模理想成像的结果以光强矩阵I0储存在计算机内，对应区域光强值设为光刻胶阈值，进行上述设置后，适应度函数的返回值fitness由下式决定：
其中，以上三式均为MATLAB语言，式①中“|”表示将I0与I1按矩阵元素进行或操作，在MATLAB中进行逻辑操作时，大于0的数值会被认为是1，sum(sum(I))表示将矩阵I中各元素进行相加后得到的值；式②中“&”表示将I0与I1按矩阵元素进行与操作；式③中所计算的适应度值fitness的大小即为实际像I1与理想像I0之间相异的像素数，即表征了实际像与理想像之间的差异大小；
S5：排序选择：在依次对个体的适应度值完成计算后，按照它们适应度值的大小从小到大进行排序，并选择排序在前Num的个体作为下一代种群；
S6：染色体交叉：为加快最优个体的出现，采取的交叉策略如下：即排序后相邻的个体之间发生才能发生染色体交叉，如1号与2号交叉，3号与4号交叉，以此类推，交叉概率为pacr，染色体交叉的具体操作为可以发生交叉的染色体之间按相同的基因位置以交叉概率0.5进行遍历交叉，交叉结束后保存为两条新染色体；
S7：基因变异：变异操作的策略是染色体上基因变异概率pvar应当随迭代次数g的增加而减小，目的是在迭代的前期加快最优个体的出现而在迭代的后期尽可能保留优良基因，基因变异概率pvar的下降趋势选择以迭代次数g为变量的线性下降：pvar＝p0(1-g/gall)；
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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