KR101657218B1 - 마이크로-리소그래피 인쇄에서의 그레디언트 기반 이미지 리샘플링 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 픽셀 데이터의 리-샘플링에 관한 것으로서, 그 하나의 어플리케이션은 마이크로-리소그래피이다. 특히, 본 발명은 변조기가 래스터화된 이미지를 거쳐 이동하는 방법에 대한 함수로써, 상기 래스터화된 이미지로부터 변조 픽셀들을 추출하는 것에 관한 것이다.
Description
본 출원은 2008년 12월 5일자로 출원된 미국 가출원 번호 제61/200,967호의 이익을 청구한다.
개시되는 기술은 워크피스 또는 하부기판, 예컨대 대형 평판 하부기판을 스캐닝하기 위한, 패턴들 또는 이미지들을 판독 또는 기록하기 위한 시스템에서 구현될 수 있다. 예들은 평면 패널 디스플레이들, 인쇄 회로 기판(PCB)들, 어플리케이션들 및 광전지 패널들을 패키징하기 위한 하부기판들 또는 워크피스들이다. 판독 및 기록은 넓은 의미로 이해되어야 한다. 예컨대, 판독(reading)은 대형 워크피스의 현미경검사법(microscopy), 검사, 도량형학(metrology), 분광학(spectroscopy), 간섭측정법(interferometry), 산란측정법(scatterometry), 등을 의미할 수 있다. 기록(writing)은 포토레지스트를 노출시키는 것, 광 가열에 의한 어닐링, 또는 광 빔에 의해 표면에 대해 임의의 변화를 생성하는 것을 의미할 수 있다. 따라서, 상이한 실시예들이 기판 상에 이미지를 기록하기 위한 패턴 생성기, 예컨대 하나 또는 다수의 이미지-생성 변조기들을 포함하는 패턴 생성기에서 구현될 수 있다. 본 실시예들에서 검사 및/또는 검사 도구는 하나 또는 다수의 검출기들, 센서들, 예컨대 타임 딜레이 및 통합(TDI; Time Delay and Integration) 센서들, 또는 전하 결합 디바이스(CCD; Charged Coupled Device)들과 같은 카메라들을 포함할 수 있다. 개시되는 기술은 3-차원(3D) 기판과 같은 두꺼운 기판 상에 패턴들을 기록하기 위한 패턴 생성기에서 또한 구현될 수 있고, 또는 두꺼운 워크피스 또는 기판의 특정 또는 검사를 위한 도구, 예컨대 2㎛보다 더 두껍고 100㎛까지의 또는 더 두꺼운 포토레지스트에서 3-차원(3D) 패턴을 측정 또는 검사하기 위한 도구에서 구현될 수 있다. 개시되는 기술은 또한 적어도 하나의 디플렉터를 포함하는 음향-광학 다중-빔 시스템과 같은 스캐닝 다중-빔 시스템에서 구현될 수 있다.
일부의 특정한 예에 따르면, 개시되는 기술은 판독 또는 기록 시스템에서, 예컨대 하나 또는 다수의 암(arm)들, 예컨대, 2,3,4,5,6 또는 그 이상의 암들을 포함하는 측정 도구 또는 패턴 생성기에서 구현되고, 여기서 각각의 암은 패턴 또는 이미지를 기록 또는 판독하기 위한 광학 시스템을 포함할 수 있다. 상기 암의 판독/기록 헤드는 정적이거나 또는 필수적으로 정적일 수 있고, 광학 이미지는 회전 축 근처의 위치로부터 그로부터 멀어지는 위치로 광학 시스템을 회전시키거나 또는 진동시킴으로써(swing) 변화된다. 회전 광학 시스템은 간단하고 가벼울 수 있고, 예컨대 단지 두 개의 평행 미러들만으로 구성될 수 있고, 따라서 상기 워크피스 상의 원을 스캐닝한다. 회전 광학 시스템은 또한 하나 또는 수 개의 렌즈들, 예컨대 각각의 암에 대한 최종 렌즈, 및/또는 프리즘들, 예컨대 도브(dove) 프리즘을 포함할 수 있다. 상기 워크피스는 이동가능할 수 있고(예컨대, 적어도 광학장치의 회전 중심에 대해 상대적인 이동으로), 예컨대 연속적으로 또는 단계적으로 이동가능하고, 그에 따라 스캐닝 광학장치가 상기 워크피스의 모든 부분에 도달할 수 있다. 따라서, 미러(들) 또는 광학 시스템 및 상기 워크피스/하부기판 상의 패턴/이미지를 기록/판독하기 위한 위치 사이에는 상대적 이동이 존재하지 않거나 또는 필수적으로 존재하지 않을 수 있고, 상기 광학 시스템은 예컨대 상기 암의 단부(end)에 위치되는 최종 렌즈를 포함한다. 개시되는 기술의 일부 실시예들에 따르면, 제어 시스템은 이동들을 구동하는 액츄에이터로부터 또는 위치 및/또는 각도 인코더들로부터 상기 워크피스의 어떠한 부분이 기록/판독되고 있는지를 인지한다(know). 기록을 위해 제어기는 기록될 의도된 데이터의 어드레싱된 영역으로의 송신을 제어하고, 판독을 위해 판독 이미지 또는 데이터가 그것이 어디로부터 왔는지의 인식으로 레코드되거나 또는 분석된다. 개시되는 기술의 하나의 특성은 광학장치가 광학장치의 회전 동안에 이미지를 회전시키지 않도록 설계될 수 있다는 것이다. 그러므로, 연속적인 픽셀 맵이 기록되기 이전이나 또는 그것이 판독된 이후에, 상기 제어기에서 광학 이미지를 표현하는 상기 연속적인 픽셀 맵을 생성하는 것이 가능하다. 개시되는 기술은 원형 이동이 선형 이동보다 더 제어하기 용이하다는 사실을 이용할 수 있다. 베어링들, 예컨대 유체 베어링들은 회전 중심을 정확하게 정의한다. 회전 부분이 회전 중심 주변의 질량 균형과 주어진 연속 회전 모멘트를 갖는 휠(wheel)로 만들어지면, 단지 스캐닝을 필요로 하는 에너지만이 베어링에서의 손실을 보상하기 위해 필요한 에너지이다. 로터(일부 실시예들에서 사용되는 기계적 지지를 갖는 회전 광학장치)는 완전하게 수동적(passive)일 수 있고 모터들, 냉각기(cooling), 센서들, 등과 같은 모든 활성(active) 부분들이 정적 기계들에 위치될 수 있다.
일부 다른 실시예들이 따르면, 개시되는 기술은 판독 또는 기록 시스템, 예컨대 일 방향으로 상기 워크피스를 나아가게할 수 있는 스테이지를 갖는 측정 도구 또는 패턴 생성기에서 구현될 수 있고, 헤드는 수직 방향에서의 스캐닝일 수 있다. 정적 워크피스들 및 x-y-이동가능한 스캐닝 헤드들 또는 정적 헤드들 및 x-y-이동가능한 스테이지를 갖는 시스템들이 또한 이용될 수 있다. 개시되는 기술은 또한 x-y 스테이지가 모든 이동을 수행하는 시스템에서 이용될 수 있다.
본 개시물은 픽셀 데이터의 리-샘플링(re-sampling)에 관한 것으로, 그 하나의 어플리케이션은 마이크로-리소그래피이다. 특히, 본 개시물은 래스터화된(rasterized) 이미지를 따라 변조기가 어떻게 이동하는지의 함수로써, 래스터화된 이미지로부터 변조기 픽셀들을 추출하는 것에 관한 것이다.
마이크로-리소그래피(micro-lithography)는 방사선 민감 층을 갖는 워크피스(workpiece)에 회로 설계(소위 지오메트리(geometry))를 기록하는 프로세스이고, 상기 방사선 민감 층은 전형적으로 장비를 또는 직접적으로 웨이퍼나 기판상에 노출시키는데 사용하기 위한 포토마스크(photomask)이다. 상기 리소그래피 기록 장비는 레지스트 층을 노출시키기 위해 레이저 또는 차지 빔을 이용하여 상기 워크피스에 상기 지오메트리를 기록한다. 이러한 노출은 상기 레지스트의 분자 구성물을 변화시킨다. 포지티브 레지스트에 대한 현상(development) 프로세스 동안에, 노출된 임의의 레지스트가 제거될 것이다. 일부 어플리케이션들에서는, 노출되지 않았던 레지스트가 현상시 제거될 네가티브 레지스트가 이용된다.
포토마스크들은 전자 회로들의 초소형 이미지들을 포함하는 고정밀 플레이트들이다. 포토마스크들은 전형적으로 한 면에 크롬 층을 갖는 석영 또는 유리의 매우 평평한 피스(piece)들로부터 만들어진다. 상기 크롬에서의 에칭은 전자 회로 설계의 일부분이다. 상기 마스크에 대한 이러한 회로 설계는 또한 때때로 지오메트리로 불린다.
포토마스크들은 웨이퍼 공정에, 대부분 IC(집적 회로)을 만들기 위해 이용된다. IC들은 컴퓨터들, 계산기들, 자동차들, 카메라들, 및 스테레오들과 같은 많은 제품들에서 이용된다. 평판 디스플레이들, 박막 헤드들, PC 보드들, 등을 만들기 위해 포토마스크들이 또한 이용된다.
개발 동안에, 고객은 정보를 디지털로 저장하는 도구들을 이용하여 회로를 설계한다. 상기 고객은 그 후에 각 층에 대한 설계를 포함하는 디지털화된 데이터를 마스크 제조자 또는 직접 기록 벤더(vendor)에 송신한다. 상기 데이터는 디스크, 자기 테이프 상에서, 인터넷 또는 전용 라인들을 통해 송신될 수 있다.
상기 마스크 제조자는 고객의 데이터를 취합하고 마스크들이 만들어진 실제 도구들 또는 시스템들에 대해 그것을 포맷팅한다. 이것은 상기 데이터를 파쇄(fracture)하는 것, 필요한 경우 상기 데이터를 포착(seize)하는 것, 필요한 경우 상기 데이터를 회전시키는 것, 표식점(fiducal)들 및 내부 참조 마크들을 추가하는 것, 및 잡덱(jobdeck)을 만드는 것을 포함하고, 이는 상기 마스크 상의 모든 상이한 패턴들의 배치에 대한 명령들을 포함한다.
상기 데이터를 파쇄하는 것은 고객 데이터를 기록 도구가 이해할 수 있는 언어로 변환(translate)하는 것을 의미한다. 기록 시스템은 전형적으로 직사각형들, 사다리꼴들 및/또는 삼각형들을 이용한다. 상기 고객 데이터는 이러한 형태들로 분할된다(파쇄된다). 파쇄된 데이터를 갖는 상기 잡덱은 데이터 미디어에 놓이고 기록 영역으로 송신되거나 또는 직접적으로 네트워크 소프트웨어를 이용하여 기계들로 당겨진다.
상기 패턴이 인쇄될 수 있기 이전에, 추가적인 패턴 프로세싱이 필요하다. 상기 지오메트리는 공간적으로 재구성되어 도구의 기록 시퀀스와 매칭된다. 일부 시스템들에서, 이는 상기 노출 시스템에 의해 이미지화될 픽셀들로 상기 지오메트리들을 렌더링(render)하는 것을 의미한다. 다른 시스템들에서, 이는 벡터 형태 빔(VBS; Vector Shaped beam)들 또는 레이저 스캐닝에 대해 적합한 포맷으로 상기 지오메트리들을 변환하는 것을 의미한다.
픽셀-기반 노출 시스템에 대해, 인쇄될 픽셀들의 개수는 상기 패턴이 커버하는 영역에 비례한다. 상기 픽셀들의 개수가 일정할지라도, 상기 패턴을 프로세싱하는데에 필요한 연산 자원들에서 상당한 차이를 보일 수 있다. 자원 요구들은 상당히 패턴에 의존하고, 따라서 패턴 프로세싱 시스템의 컴포넌트 사이징(sizing)을 복잡하게 한다.
동일한 마스크/하부기판(멀티패스 인쇄) 상에 또는 별개의 마스크들/하부기판들 상에서 동일한 패턴이 여러 번 인쇄되는 어플리케이션들에 대해, 실제 인쇄되는 패턴이 피스별로(piece-to-piece) 상이할 수 있을 지라도 각각의 인쇄에 대해 전체 패턴 프로세싱을 반복하지 않는 것이 바람직하다.
개시되는 기술은, 실제 인쇄 픽셀들, 소위 변조기 픽셀 맵(MPM; Modulator Pixel Map)이 유도되는 중간 픽셀, 소위 지오메트리 픽셀 맵(GPM; Geometry Pixel Map)을 생성하기 위한 프로세스를 이용하는 데이터 프로세싱 아키텍쳐를 도입함으로써 픽셀-기반 노출 시스템들에 대한 상기의 두 가지의 문제점들을 유용하게 처리한다.
이제부터는 상기 데이터 프로세싱 아키텍쳐가 데이터 경로로서 지칭된다. 상기 데이터 경로는, 기록기 시스템들의 변조기 픽셀들에 의해 인쇄될 이미지의 설계자들의 서술을 변형하도록 구성되는, 실행 유닛들, 데이터 전달, 데이터 저장, 소프트웨어, 펌웨어 및 알고리즘들의 조합이다.
본 개시물은 픽셀 데이터의 리-샘플링에 관한 것으로, 그 하나의 어플리케이션은 마이크로-리소그래피이다. 특히, 본 개시물은 래스터화된 이미지를 따라 변조기가 어떻게 이동하는지의 함수로써, 래스터화된 이미지로부터 변조기 픽셀들을 추출하는 것에 관한 것이다.
도 1 모든 패스(pass)들에 대해 재사용되고 그리고 그에 따라 필드 독립 동작들을 하나의 발생으로 감소시키는 픽셀 맵에 상기 데이터가 렌더링된다.
도 2 상기 데이터 경로 아키텍쳐의 하나의 기능적 블록 구현.
도 3 본래 이미지(블랙) 및 리-샘플링 그리드(적색).
도 4 그래디언트 정보에 의한 재구성된 패턴 세그먼트.
도 5 GPM과 MPM 사이의 글로벌 좌표 변환들.
도 6 GPM과 MPM 사이의 스트립 로컬 좌표 변환들.
도 7 GPM과 MPM 사이의 빔 로컬 좌표 변환들.
도 8 DMD 기록 원리.
도 9 DMD 기록 원리에 대한 스트립 배열
도 10 DMD 기록 원리에 대한 스탬프에서의 슬롯/픽셀 배열
도 11 -12는 그레이 스케일 픽셀 이내에 속하는 코너들을 취급하기 위해 그래디언트가 어떻게 이용될 수 있는지(도 11) 또는 그레이 스케일 픽셀의 경계와 일치하는 코너들을 취급하기 위해 그래디언트가 어떻게 이용될 수 있는지(도 12)를 도시한다.
도 2 상기 데이터 경로 아키텍쳐의 하나의 기능적 블록 구현.
도 3 본래 이미지(블랙) 및 리-샘플링 그리드(적색).
도 4 그래디언트 정보에 의한 재구성된 패턴 세그먼트.
도 5 GPM과 MPM 사이의 글로벌 좌표 변환들.
도 6 GPM과 MPM 사이의 스트립 로컬 좌표 변환들.
도 7 GPM과 MPM 사이의 빔 로컬 좌표 변환들.
도 8 DMD 기록 원리.
도 9 DMD 기록 원리에 대한 스트립 배열
도 10 DMD 기록 원리에 대한 스탬프에서의 슬롯/픽셀 배열
도 11 -12는 그레이 스케일 픽셀 이내에 속하는 코너들을 취급하기 위해 그래디언트가 어떻게 이용될 수 있는지(도 11) 또는 그레이 스케일 픽셀의 경계와 일치하는 코너들을 취급하기 위해 그래디언트가 어떻게 이용될 수 있는지(도 12)를 도시한다.
이하의 상세한 설명은 도면들을 참조하여 기술된다. 선호되는 실시예들은 본 발명을 설명하기 위해서 기술되고, 이는 청구항들에 의해 정의되는 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. 당업자는 후술되는 설명에 대한 다양한 등가 변형들을 인정할 것이다.
본 개시물은:
1. 그래디언트(gradient) 기반 이미지 리-샘플링.
2. 리-샘플링에 의한 인쇄 기판당 패턴 이미지의 개별 조정들.
3. 패턴 의존 프로세싱 및 변조기 의존 프로세싱이 분리(decouple)될 수 있는 데이터 경로 아키텍쳐.
순차적 방식으로 인쇄하는 픽셀-기반 노출 시스템에 대한 데이터는 "평평하고"(모든 데이터가 집결되는 하나의 픽셀에 기여함) 그리고 로컬화될 필요가 있다. 렌더링된 지오메트릭 픽셀 맵(GPM)(121)으로 표현되는 패턴은 이러한 특성들을 충족시키고 중간 스토리지로서 적절한 포맷을 만든다.
리-샘플링 프로세스는 상기 GPM을 변조기 픽셀 맵(MPM 123)에서 변조기 픽셀들로 변환한다. 이미지 프로세싱 및 형태학적 동작들이 또한 이러한 리-샘플링 프로세스 동안에 적용될 수 있다. 상기 노출 시스템 시야(field of view)를 통해, 또는 글로벌하게 상기 패턴을 통해 상기 패턴의 로컬 부분들 모두에서 상기 이미지 프로세싱 및 형태학적 동작들을 적용하는 것이 가능하다. 상기 이미지 프로세싱 및 형태학적 동작들은 스케일링, 변환, 회전, 변형 및 사이징을 포함하지만 이들에 한정되지는 않는다. 이러한 동작들은 상기 노출 시스템이 픽셀들을 상기 마스크들/하부기판에 프로젝팅하는 방법 및 상기 마스크/하부기판의 특성들을 보상하기 위해서 이용될 수 있다.
상기 리-샘플링 프로세스 동안에 잠재적인 정보 손실 및 충실도 요건(fidelity requirement)들 때문에, 상기 중간 픽셀 맵(GPM)(121)은 상기 변조기 픽셀 맵(MPM 123)에 비해 더 높은 해상도(resolution)을 갖는다. 상기 리-샘플링 프로세스에서 그래디언트(435) 정보를 이용함으로써, 상기 GPM(121)의 요건을 충족시키기 위해 필요한 메모리 해상도가 상당하게 감소될 수 있다.
패턴 의존 프로세싱 단계들의 대부분은 상기 GPM(121)의 생성 동안에 수행된다. 상기 리-샘플링은 주로 로컬화된 패턴 의존(형태학적) 동작들을 취급하기 위해 이용된다. 리-샘플링을 로컬화된 패턴 의존 동작들로 제한하는 것이 바람직한데, 이는 이것이 상기 리-샘플링에 대한 연산 노력의 예측성을 향상시키기 때문이다. 예측 가능한 연산 노력은 순차로 프로세싱의 병렬화를 더 용이하게 한다.
중간 스토리지로서 상기 GPM(121)의 이용은 노출 시스템 독립성을 가능하게 하는데, 이는 상기 GPM(121)을 생성하기 위한 프로세싱 단계들이 노출 시스템과 독립적으로 그리고 특유하게 수행될 수 있기 때문이다.
가장 최신의 그리고 가장 유능한 프로세싱 HW를 이용할지라도, 고 해상도 마이크로리소그래피에서 데이터 경로들에 대한 프로세싱 요건들은 매우 도전적이다. 고 해상도 프로세싱 및 고 성능 연산(HPC)의 성공에 대한 기여 인자는 일반적으로 병렬화(parallelization)이다. 고 해상도 프로세싱을 병렬화하는 것은 상기 프로세싱을 작은 피스(piece)들로 분할하는 것을 수반한다. 기술된 상기 데이터 경로들을 이용하는 마이크로리소그래피 어플리케이션들은 지리학적 특성을 갖는 데이터를 프로세싱하고, 상기 지리학적 특성은 좌표 시스템 내에서 작용한다. 이 작업을 분할하기 위한 하나의 편리한 방법은 지향된(oriented) 좌표이다.
개시되는 아키텍쳐에 따른 프로세싱이 오프-라인과 온-라인으로 불리는 두 개의 도메인들에서 기술될 수 있다. 프로세싱은 또한 상이한 데이터 도메인들에서 동작할 수 있다. 이 개시물에서, 상기 지오메트리 픽셀 맵들(121)을 생성하기 위한 프로세싱을 "GPM 프로세싱"으로 지칭한다. 상기 변조기 픽셀 맵(123)을 생성하기 위한 상기 GPM의 리샘플링을 "MPM 프로세싱"으로 지칭한다. 프로세싱의 제1 단계(phase)에서, 변조기 타입과 지오메트리에 독립적인 지오메트리 좌표 시스템에서 동작들이 수행된다. 제2 단계는 특정 변조기에 적응된다. 그것은 변조기로부터 요건들에 따라 배열된 변조기 데이터의 피스들인 타일들(510)(도 5)을 생성한다.
상기 데이터 경로를 논의할 때에, 상기 패턴에 의해 커버되는 영역의 접경 부분들을 "타일들"(510)로 칭한다. 타일들은 지오메트리 좌표들에 의해 충분하게 기술될 수 있다. 상기 좌표 시스템이 상기 GPM 프로세싱과 MPM 프로세싱 간에 매우 상이할 수 있을지라도, 위 프로세싱들 모두에서 타일들을 지칭한다.
상기 GPM 프로세싱의 본원의 설명은 정사각형 타일들(510)을 지칭한다. 특히 직사각형 변조기와 함께 직사각형 타이들이 또한 이용될 수 있음이 이해되어야 한다. 일반적으로, 직사각형 타일들을 이용하는 것은 성능을 감소시킬 것인데, 이는 긴 쪽들을 갖는 타일들이 더 많은 확장 존 영역(515)을 생성할 것이기 때문이다. 긴 쪽들을 갖는 타일들은 또한 정사각형 타일들에 비해 더 많은 셀 경계들을 횡단하거나/가로지를 가능성이 많고, 따라서 데이터를 패치할 때에 불필요한 오버헤드를 발생시킨다.
병렬 프로세싱을 위해 서로 독립적인 타일들을 만들기 위해서, 실제 타일 주변에 "할로(halo)" 또는 가드 바운드(guard bound)가 이용된다. 상기 타일의 내부에서 데이터에 영향을 미치는 이러한 할로에서 데이터가 프로세싱된다. 이러한 "할로"는 확장 존(extension zone)으로 불리고 그리고 상기 타일의 나머지와 다소(more or less) 동일한 방식으로 프로세싱된다. "실제 타일"을 둘러싸는 큰 확장 존은 불필요한 오버헤드를 생성할 것이다. 상기 할로의 사이즈에 영향을 미치는 인자들 중 하나는 파쇄된 패턴 지오메트리들의 사이즈이다. 단순한 지오메트리로부터, 정사각형은 동일한 면적의 임의의 직사각형에 비해 더 적은 확장 존을 가질 것이다. 정사각형 타일들에 대한 선호도에도 불구하고, 본 데이터 경로 구현은 또한 직사각형 형태의 타일들을 지원한다.
확장 존들을 갖는 기본적인 이슈는 처리할 데이터의 관리가능한 피스들을 얻기 위해 작은 타일들을 생성하는 것을 포함한다. 상기 확장 존 사이즈는 실제로 타일의 최소 사이즈를 제한한다. 최소의 실제 사이즈의 타일이 충분히 신속하게 프로세싱될 수 없다면, 기록은 "하드 스톱 이슈(hard stop issue)"를 히트할 것이다. 이러한 문제를 방지하기 위한 하나의 방법은 타일들을 프로세싱하기 위한 HW, 상호작용 범위, 패턴 복잡도 및 각 어플리케이션에 대한 픽셀 사이즈를 밸런싱하는 것이다.
동시에(in paralle) 프로세싱되는 모든 작업들이 거의 동일한 복잡도를 갖고 거의 동일한 연산 시간을 가질 때에 병렬 프로세싱이 스케줄링하기 용이하다. 그렇지 않으면, 상기 프로세싱은 "테일링(tailing)"을 경험할 수 있고, 즉 전체 강력한 연산 클러스터가 하나의 타일이 완료되기를 대기하면서 방치된다. 이를 완화하기 위해, 프로세스에 대해 유사하게 복잡한 타일들을 생성하는 동적 방식(scheme)이 개시된다.
타일-기반 프로세싱의 하나의 구현은 개별 타일들을 기술하는 자율적 데이터 파일들을 실제로 생성하는 것을 포함한다. 이러한 소위 "실제 타일링(true tiling)" 방법은 계층적 데이터를 전개시킨다(unfold). 상계 계층적 데이터를 전개시키는 것은 압축 및 네스팅(nesting)의 장점들을 포기하지만(surrender), 상기 데이터는 벡터 프로세싱 및/또는 렌더링을 위해 추가로 다운스트림으로 전개시켜야 하고, 따라서 전개의 부담이 매우 크지 않을 수 있다.
제2 방법, 소위 "공간 인덱싱(spatial indexing)"은 이러한 조기 전개를 방지한다. 공간 인덱스를 생성하는 것은 타일과 같은 특정한 제한 영역을 구성하기 위해 필요한 정보에 대한 액세스를 촉진한다. 공간 인덱싱은 상기 전개 문제를 감소시킨다. 선택적으로, 전개될 셀들이 둘 이상의(more than one) 공간 영역을 커버하는 약간의 숨겨진 전개(hidden unfold)가 적용될 수 있다. 전개된 데이터를 반복적으로 판독하는 부담은 캐싱(caching)에 의해 완화되어야 한다.
소수의(a handful of) 가이드라인들이 파일-기반 프로세싱을 향상시킬 것이다. 첫째로, 대형 연산 클러스터에서 고정된 수의 타일들, 예컨대 1000개의 타일들은 충분하지 않을 수 있다. 현대 GPU는 100개 이상의 프로세싱 엘리먼트들을 가질 것이다. 천 개의 타일들은 프로세싱 엘리먼트당 단지 10개의 작업들의 할당을 초래할 것이다. 이러한 낮은 수의 작업은 상대적으로 좋지 않은 평균화 및 증가된 테일링의 위험을 생기게 한다.
둘째로, 공간적 대형 타일이 연산 문제를 완료하는데에 실패하거나 또는 다른 방식으로는 연산 문제에 부닥치면, 그 문제를 찾기 위해 큰 영역이 서치될 필요가 있을 것이다. 이것은, 입력 데이터 파일 구성 및 계층이 변화되지 않고 인덱싱이 엄격하게 셀-기반일 경우에 특히 큰 영역일 수 있다.
셋째로, 별개의 셀에 각각의 지오메트리를 위치시키는 극단적 경우가 매우 큰 인덱스 파일을 초래하는 것으로 관측되었다. 일부 경우들에서, 2-3 GB 패턴 파일에 대한 1 GB의 인덱스 파일이 보여졌다. 상기 인덱스 파일이 메모리에서 존재하게 유지되면, 그러한 큰 인덱스는 감소된 성능을 갖는 과도한 스와핑(swapping)을 초래할 수 있다.
넷째로, 큰 중첩 셀들을 갖는 패턴들이 다른 문제를 일으킨다. 노드가 타일을 프로세싱할 때에, 노드는 상기 타일과 중첩되는 모든 셀들로부터의 데이터를 이용해 작동한다. 모든 셀들이 전체 마스크를 커버할지라도, 일부 데이터 포맷들은 패턴이 상이한 셀들에서 구성되는 것을 가능하게 한다. 이러한 타입의 데이터 구성은, 프로세싱 노드가 프로세싱된 각각의 타일에 대해 전체 패턴을 판독하고 프로세싱할 필요가 있다는 것을 의미한다! 상기 패턴 데이터가 스와핑 없이 노드의 메모리에 적합하도록 충분히 작을지라도, 연산 클러스터에서의 I/O 고갈(exhaustion)은 전체 성능을 상당히 떨어뜨릴 수 있다. 연산 노드에 대한 판독 및 생성 데이터 사이의 비율들은 >1000x 만큼 좋지 않을 수 있다.
단독으로 또는 조합하여 이용될 수 있는, 이러한 이슈들에 응답적인 일부 기술들이 이하에서 논의된다.
동적 타일링 - 생성되는 고정된 수의 타일들에 대한 필요가 존재하지 않는다. 타일 사이즈는 패턴 복잡도에 따라 가변할 수 있다. 타일이 표준 시간에 프로세싱하기에 너무 복잡한 것으로 간주되면, 그것은 4개의 새로운 타일들로 분할될 수 있다. 정사각형 타일은 4개의 더 작은 정사각형들로 쉽게 분할된다.
타일 사이즈들에 대한 엄격한 제한(hard limit)들이 없다 - 여전히, 상기 확장 존 사이즈는 타일 사이즈의 실제 하한을 암시한다. 각각의 타일은 고유의 로깅(logging), 스케줄링 등을 이용해 단일 작업으로서 프로세싱될 수 있다. 어플리케이션은 후속 타일 프로세싱을 위해 캐싱 등을 위한 OS 메커니즘들에 의존할 수 있다.
인덱싱은 셀 구조를 재-구성할 것이다 - 인덱싱 동안에 셀들은 데이터 컨텐츠 및 공간 확장 사이에 양호한 관계를 갖도록 재정의될 수 있다. 작은 셀들이 붕괴될 수 있고 그리고 많은 양의 데이터를 갖는 큰 셀들이 더 작은 셀들로 분할된다. 다운-스트림 예외(down-stream exception)들에 응답적인 동적 리-타일링 방식이 구현될 수 있다.
조직적인 반복적 작은 에러들이 없거나, 이들을 억 제하거나 또는 이들의 정정을 지원하는 데이터 경로는 "무라(Mura)"로 알려진 조건의 최소화를 보조할 것이다.
바람직하게, 타일 경계와 교차하는 지오메트리들에 대한 본래 좌표들이 상기 데이터에서 상기 데이터 경로에서의 다운-스트림으로서 가능한 유지될 수 있다. 타일 경계들에서 정수 그리드로 회전시키는 것은, 특히 경사진(slanted) 오프-그리드(off-grid) 지오메트리들에 대해서 무라를 야기시키는 위험일 수 있다.
픽셀-대-픽셀 또는 타일-대-타일 전달(communication)에 대한 필요 없이 로컬화된 무메모리 렌더링을 이용하는 것은 브레슨햄(Bresenham) 알고리즘이 이용될 때에 발생하는 것으로서, 전파 에러 항목들을 최소화하기 위한 다른 방법이다. 렌더링을 대량으로 병렬화하기 위해, 주변 타일들에서의 타일 내에서뿐만 아니라 이웃 픽셀들 사이의 임의의 전달과 독립적으로 렌더링할 수 있는 것이 유용하다. 브레슨햄 렌더링은 이것을 충족하지 않는데, 이는 픽셀 대 픽셀로부터 전파되는 에러 항목 때문이다. 따라서 에러 전파를 감소시키기 위한 하나의 방법은 실제 영역 샘플링을 이용하는 것이고, 이는 픽셀과 접촉하는 모든 객체들/지오메트리들로부터 그 픽셀의 영역 커버리지를 분석적으로 계산한다. 객체들이 비-중첩하고 그리고 충분한 수치 정밀도가 사용되면, 각각의 피쳐(feature) 영역 커버리지가 별개로 계산될 수 있고 그리고 최종 결과는 개별 기여들의 합일 것이다. 픽셀들은 개별적으로 그리고 독립적으로 계산될 수 있다. 또한, 객체들은 개별적으로 또는 독립적으로 계산될 수 있다. 이것은 현대 GPU들에서 동작하는 것과 같은 대량의 병렬 구현들에서의 가속을 위해 유리하다.
의사-랜덤 디더링(dithering)을 도입하는 것은, 예컨대 부동소수점에서 정수로의 라운딩 프로세스에서 긴 의사-이진 시퀀스를 이용하는 것은 조직적인 라운딩 효과들을 감소시킬 수 있다.
도 1은 일반적인 데이터 경로를 도시한다. 상기한 GPM(121) 프로세싱 도메인 및 MPM(123) 프로세싱 도메인에 더하여, 제3 데이터 도메인이 위 논의를 보증한다. 상기 GPM을 생성하기 위해 상기 벡터 데이터 도메인이 래스터화에 선행한다. 그러므로, 3개의 상이한 데이터 도메인들은 벡터 데이터, 통합된 지오메트리 픽셀 맵(상기 GPM(121))에서의 픽셀 데이터, 및 상기 변조기(상기 MPM(123), 변조기 픽셀 맵)에 대해 구성되는 픽셀 데이터이다.
도 2는 두 개의 데이터 포맷들을 이용하는 아키텍쳐의 기능적 블록 지향된 구현을 도시한다. 3개의 도메인들에 대해, 두 개의 데이터 포맷들이 정의된다. 상기 벡터 데이터 포맷은 VECTOR.ros(243)으로 정의되고 그리고 상기 픽셀 데이터 포맷은 PIXEL.ROS로 정의된다. 상기 픽셀 데이터 포맷은 상기 GPM 및 상기 MPM(123) 모두에 대해 이용된다. 4개의 데이터 프로세싱 기능 블록들(231, 233, 235, 237) 및 하나의 지원 기능부(213)가 기술된다.
로스임포트(rosimport, 231)는 포맷 변환들을 취급한다.
로스타일(rostile, 233)은 벡터 도메인 지오메트리 프로세싱을 취급한다.
로스렌더(rosrender, 235)는 GPM 데이터 도메인에서의 렌더링 및 픽셀 도메인 이미지 프로세싱을 취급한다
로스변조(rosmodulate, 237)는 상기 MPM 데이터 도메인 상에서 수행되는 변조기 의존 출력 프로세싱 및 픽셀 도메인 이미지 프로세싱을 취급한다. 어플리케이션 타일데프(tiledef, 213)는 지오메트리 도메인, 벡터 및 GPM에서의 타일 정의들을 지원한다.
인터페이스들
VECTOR.ROS(243)은 상기 데이터 경로 아키텍쳐에 대해 사용되는 공통 내부 벡터 타입 포맷이다. 이것은 OASIS(P39)의 서브세트를 기반으로 한다. 셀 및 셀 경계 정보를 이용함으로써 공간 인덱싱이 부가된다. 일부 추가적인 특성들이 포맷 확장을 위한 P39 방법들에 따라 부가된다. PIXEL.ROS(247)은 상기 데이터 경로 픽셀 포맷이다. GPM에 대해서보다 MPM에 대해 보다 편리한, 계층화를 가능하게 하기 위해서 컨테이너 포맷 HDF 5가 사용된다. 타일 기술(213)은 파일 또는 데이터베이스로서 존재할 수 있고, 프로세싱될 타일들을 기술한다. 각각의 타일에 대해 저장된 정보는, 예컨대 로깅, 전진 등을 위해 타일이 고유하게 식별되어야 할 때마다 이용되는 고유 식별자인 ID; 상기 타일의 크기(extent)를 기술하는 두 개의 좌표 쌍들인 "더 낮은-좌측(lower-left)" 및 "사이즈(size)"; 전형적으로 x 및 y에서 동일한, "할로"의 사이즈인 확장 존 사이즈; 프로세싱되지 않은 것과 같은 타일 프로세싱 상태, 이용가능한 평평한 다각형 데이터, 또는 이용가능한 픽셀들에 대한 상태 정보; 및 데이터 볼륨, 패턴 밀도와 같은 물리 특성들의 기술을 포함한다.
타일 기술은 또한 타일들의 구성 및 계층을 정의한다. 동일한 포맷이 GPM 도메인과 MPM 도메인 모두에서 타일들을 기술하기 위해 이용될 수 있다.
로스임포트(
Rosimport
)
로스임포트(231)는 입력 파일을 VECTOR.ROS(243) 파일로 변환 및 인덱싱한다. 로스임포트(231)의 하나의 버전은 마이크로닉 포맷 파일(241)을 VECTOR.ROS(243)으로 변환한다. 개별 지오메트리 꼭지점들을 취급함으로써 수행될 수 있는 모든 패턴 동작들이 또한 로스임포트에서 수행된다. 그러한 동작들의 예들은 변환, 스케일링, 회전 및 미러(mirror)를 포함한다. 이러한 동작은 전체 데이터 세트를 통해 스풀(spool)할 수 있다. 로스임포트(231)로의 파라미터들은 공간 인덱싱 프로세스를 지원하기 위해 셀들의 재-구성을 제어한다.
로스타일(
Rostile
)
로스타일(233)은 입력 데이터 파일로부터 프로세싱을 위해 필요한 모든 데이터를 추출하여 타일을 생성한다. 상기 프로세싱은 적어도 이하의 단계들을 포함할 수 있다: 힐링(healing)/재-다각형화(re-polygonize), 중첩 제거, 부울 층 동작들 및 사이징. 이러한 동작들을 수행하는 동안에, 상기 데이터 계층들이 전개된다. 그러므로, 상기 출력 데이터가 단일의 지오메트리들을 갖는 하나의 단일의 셀일 것이다. 출력은 아웃라이닝된(outlined) 다각형들이거나 또는 렌더링가능한 지오메트리들로 파쇄되도록 선택될 수 있다.
아웃라이닝/중첩 제거 프로세스는, 교차점 발견 알고리즘으로서 해결되면, n-제곱 러닝 타임을 감소시킬 수 있다. 향상된 벤틀리-오트만(Bentley-Ottman) 알고리즘이 세그먼트 교차점 발견, 중첩 제거, 층 동작 및 사이징을 위해 구현되며, 이는 보다 효율적으로 실행된다.
로스타일(233)의 수 개의 예들이 동시에 실행될 수 있는데, 이는 타일의 프로세싱이 약간 중첩하는 타일들을 생성하기 위해 확장 존들(515)의 사용으로 임의의 다른 타일을 프로세싱하는 것과 독립적이기 때문이다. 각각의 타일에 대해, VECTOR.ROS.243 입력 파일이 액세스되고, 특히 상기 공간 인덱싱 정보가 액세스된다. 양호한 캐싱은 성능을 증가시킨다. 바람직하게 어플리케이션은 인덱싱 또는 유사한 정보의 캐싱을 관리할 필요가 없어야 하는데, 이는 반복된 액세스 요청들이 운영 시스템 캐시들에 존재하는 이러한 정보를 찾아야 하기 때문이다.
로스타일(233)은 또한 패턴 밀도를 계산한다. 모든 세그먼트들을 지오메트리들로 어셈블링하기 이전에 이러한 계산이 세그먼트당 기반하여 수행될 수 있다.
로스타일(233)은 선택적으로 아웃라인 또는 부분적 지오메트리에서 실제 코너들을 식별 및 태깅할 수 있고, 그리고 이러한 정보를 특정 취급을 위해 다운스트림으로 전파할 수 있다. 재-진입 다각형들이 존재할 수 있기 때문에, 모든 다각형 꼭지점들은 실제 코너들이 아니다.
로스렌더(
Rosrender
)
상기 로스렌더(235) 어플리케이션은 VECTOR.ROS(243) 포맷으로 타일을 판독하고 그리고 상기 벡터 데이터의 대응하는 그레이 스케일 맵 근사치를 생성한다. 임의의 다른 좌표 정보를 제공하는 필요가 없이, 입력 데이터는 자기-완비형(self contained)이다. 픽셀 사이즈 및 양자화 레벨들이 파라미터들로서 주어진다. 하나의 렌더링 방법은 32-비트 부동 소수점 산술을 이용하는 소위 실제 영역 샘플링이고, 여기서 각각의 지오메트리에 대한 픽셀들의 영역 커버리지가 분석적으로 계산된다. 렌더링 이전에, 데이터가 VECTOR.ROS 타일에서 파쇄되지 않으면, 다각형들에서 삼각형들 또는 사다리꼴들로 파쇄하는 것이 수행될 수 있다. 로컬 좌표들이 이용된다. 이용되는 렌더링 윈도우 사이즈들이 주어지면 우수한 충분한 그리드를 제공하는 렌더링 윈도우에서 세그먼트 종료점들의 32-비트 부동 소수점 표현을 이용함으로써 무라에 대한 잠재성이 감소될 수 있다.
픽셀들로 렌더링한 이후에, 노출 시스템, 기판 또는 마스크 및 임의의 형태학적 동작들과 독립적인 동작들이 수행될 수 있다. 벡터 변환 동안에, 그래디언트들이 계산되고, 에지 또는 코너를 포함하는 픽셀들을 표현하는 적어도 그레이 픽셀 값들과 함께 저장된다. 이러한 그래디언트는 추후에 해상도를 향상시키기 위한 리-샘플링 프로세스에서 이용된다. 도 11-12는 그레이 스케일 픽셀 이내에 속하는 코너들을 취급하기 위해 그래디언트가 어떻게 이용될 수 있는지(도 11) 또는 그레이 스케일 픽셀의 경계와 일치하는 코너들을 취급하기 위해 그래디언트가 어떻게 이용될 수 있는지(도 12)를 도시한다. 두 개의 도면들은 그레이 쉐이딩(shading)에 의한 어두운 코너의 그레이 스케일링된 측을 표시한다. 예컨대, 그래디언트 화살표는 그레이 스케일링된 픽셀로부터 화이트 픽셀들 쪽으로 가리킨다. 상기 그래디언트에 수직인 점선 의사-에지는 코너의 영역 표현을 산출하고, 이는 커버되는 코너와 상이한 형태를 갖지만 동일한 면적을 갖는다.
GPM과 MPM 픽셀들 사이의 전형적인 해상도 비율은 그래디언트 정보를 이용할 때에 MPM 픽셀 당 5-10 GPM 픽셀들의 범위에 있다. 그래디언트 정보 없이 동일한 정확도를 성취하는 것은 적어도 두 배의 많은 데이터를 필요로 한다.
로스렌더(235)로부터의 출력은 상기 타일을 커버하는 PIXEL.ROS 247 파일이다. 렌더링 이후에, 확장 존(515)이 아닌, 단지 타일(510)만을 커버하기 위해서 데이터가 잘려질 수 있다(cropped). 확장 존 사이즈 정보는 VECTOR.ROS 데이터에서의 정보에 의해 주어진다. 타일 당 하나의 PIXEL.ROS 파일이 존재할 수 있다. 상기 PIXEL.ROS 포맷은 계층을 지원한다. 따라서 타일 PIXEL.ROS 파일들을 하나의 단일 파일로 어셈블링하는 것은 쉬운 작업일 것이다. 이것은 큰 파일을 생성할 것이다. 비압축된 GPM은 쉽게 10 TB를 초과할 수 있다.
실제 렌더링 프로세스는 가속기 엘리먼트를 이용함으로써 가속될 수 있다. 그러한 가속기의 일 예는 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)이고; 다른 예는 필드-프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)이다. 다-코어(many-core) 프로세서 또는 프로세서 뱅크가 또한 이용될 수 있다. GPU의 이용에 대한 기술이 2008년 3월 27일자로 출원된 발명의 명칭이 "RENDERING FOR LITHOGRAPHY ON GPU HARDWARE"인 미국 가출원 번호 제61/040,105호에 기술되고, 이는 참조에 의해 본 출원에 통합된다.
픽셀들과 타일들 사이에 엄격한 정렬이 존재하고, 여기서 타일 경계는 항상 GPM 픽셀 경계와 일치한다.
로스변조(
Rosmodulate
)
로스변조(237) 어플리케이션은 하나 이상의 GPM 타일들(247)로부터의 데이터를 판독하고 그리고 변조기 배열된 픽셀 데이터의 타일을 생성한다. 여기서 "타일"은 전형적으로 스트립(strip), 스탬프(stamp), 또는 심지어 최상의 그리드에서는 하나의 빔(AOM 시스템)에 대한 마이크로-스윕이지만, 또한 전체 패턴일 수도 있다. 사용자 선택가능한 옵션으로서, 룩-업 테이블 기능들을 이용함으로써 출력 픽셀이 조정된 변조기 구동 값들로 변환될 수 있고 또는 출력 픽셀들이 공간 도메인에서 유지될 수 있다.
GPM(227)로부터 MPM(229) 도메인으로의 픽셀들의 변환은 영역 리-샘플링에 의해 수행될 수 있다. MPM 픽셀과 GPM 픽셀 맵 간의 좌표 시스템 변환에 의해, MPM 픽셀에 의해 커버되는 각각의 GPM 픽셀로부터의 기여가 계산될 수 있고, 이는 결과적인 MPM 픽셀 값을 제공한다.
도 3은 GPM(121)과 MPM(123)을 도시한다. 실제로, GPM의 픽셀들은 MPM 픽셀들에 비해 전형적으로 더 작고 더 높은 해상도를 갖는다. a(n,k)로 표시되는 GPM(121) 픽셀들에 대한 진폭 값들이 MPM(123)을 생성하기 위해 GPM을 샘플링하는데에 있어 이용된다.
리-샘플링은 일반적인 영역 샘플링(AS; area sampling)에 의해 수행될 수 있다. 정규화된 A(i,j)는 GPM 그리드(121)에서의 픽셀들이 MPM 그리드(123)에서의 픽셀들과 중첩하는 영역에 비례하는 상기 GPM 그리드(121)에서의 픽셀들로부터의 진폭 기여의 합으로서 계산된다.
하지만, 충분한 정확도를 얻기 위해서는 GPM과 MPM 픽셀들의 비율이 커야 하고, 따라서 저장될 GPM의 사이즈를 증가시킨다.
도 4에 도시되는 바와 같이, 상기 해상도를 증가시키는 것 대신에 상기 GPM 픽셀들, 그래디언트 정보가 픽셀 리-샘플링을 지원하기 위해 이용될 수 있다. 그 결과, 더 작은 비율의 GPM 대 MPM 픽셀들이 이용될 수 있다. 상기 픽셀 그레이 스케일 값 및 상기 픽섹 그래디언트에 기초하여, 라인 세그먼트(433)가 상기 GPM 픽셀을 통해 재구성될 수 있다. 상기 라인 세그먼트(433)는 그래디언트(435)에 수직이고 상기 그레이 스케일 값에 비례하는 위치를 갖는다. GPM(121) 픽셀에서 커버되는 영역은 상기 그레이 스케일 값과 동일하다. 이러한 재구성된 패턴 라인은 그 후에 MPM(123) 픽셀을 이용하여 클리핑(clipping) 마스크로서 잘려지고 MPM(123) 픽셀의 영역 커버리지가 계산된다.
타일데프(
Tiledef
)
타일데프(213) 어플리케이션은 지오메트리 타일링 정의 정보를 관리한다. 그것은 또한 다운 스트림 예외들이 발생하는 타일들(510)의 재-타일링을 처리한다. "빈" 타일 정의 파일로 처음 불릴 때에, 타일데프는 추가적인 패턴 기술 파라미터들, 예컨대 밀도에 기초하여 제1 가정 타일링을 생성한다.
로스변조
(
Rosmodulate
) 예들
로스변조(237) 리-샘플링 프로세스에서, 상기 변조기가 상기 패턴을 트래버스하는 방법으로부터 거슬러올라가는 것에 더하여 보상들이 도입될 수 있다. 하나의 어플리케이션은 하부기판/마스크로의 패턴의 정렬일 것이다. 로스변조에서, 임의의 아핀(affine) 변형(변환, 스케일링, 회전)이 적용될 수 있다. 동일한 패턴이 수 개의 기판상에 인쇄되는 직접 기록 어플리케이션들에서, 각각은 약간 상이한 스케일 및 회전을 갖는다. 일반적으로, GPM으로부터의 리-샘플링은 동일한 GPM이 각각 상이한 리-샘플링을 필요로 하는 다수의 기판에 대해 이용될 수 있게 한다.
형태학적 동작들이 이러한 단계에서 적용될 수 있다. 가장 흔하게 사용되는 형태학적 동작은 직교 축들을 따른 사이징 사이의 바이어스이다.
이하는 GPM과 MPM 사이의 변환들 및 이용될 수 있는 변조기들의 두 개의 예들이다.
AOM
변조기 방식
GPM이 존재하고 인쇄될 예정이라고 가정한다. GPM 그레이 픽셀들과 MPM 그레이 픽셀들 사이의 변환이 리-샘플링(예컨대, 영역 샘플링을 이용하여)에 의해 수행된다. 이러한 변환을 성취하기 위한 하나의 방법은 MPM 픽셀과 중첩하는 GPM 픽셀들을 발견하는 것을 포함한다. 파라미터 제어되는 좌표 변환들의 수 개의 단계들을 통해 이러한 관계가 발견된다. 글로벌 레벨에서, GPM과 MPM 사이의 다수의 변환들이 정의된다(도 5). 축들이 수직이지 않을 때에(Sx' 에러! 객체들이 에디팅 필드 코드들로부터 생성될 수 없다. Sy'를 가정할 수 없을 때에), 상기 변형은 변환(x-x', y-y'), 회전(α), 스케일(sx', Sy') 및 직교성 정정을 포함한다. 직교성 정정을 위해, 에러! 객체들이 에디팅 필드 코드들로부터 생성될 수 없음. = Sx' 
Sy'가 도입될 수 있다. 바람직하게, 이러한 정정들이 파라미터적으로 표현될 수 있어 스토리지 요건들을 감소시킨다. 그렇지않으면, 실제 그리드와 왜곡된 그리드 사이의 차이를 표현하기 위해 벡터들을 이용하는 일반화된 왜곡 그리드로 그들이 표현될 수 있다.
도 6은 스트립 레벨을 도시하고, 여기서 다수의 새로운 변형 파라미터들이 나타난다. 각각 상이한 분리(separation) bi-1,i를 갖는 다수의 빔들이 도시된다. 또한 방위 보상 β가 상기 리-샘플링 변환에 포함된다. 방위각은 상기 빔 분리bi-1,i와 같은, 빔당 개별 파라미터로서 만들어질 수 있다. 상기 리-샘플링(GPM 대 MPM 변환) 동안에 방위각 보상을 수행함으로써, 양방향 인쇄가 가능한데, 이는 상기 방위각이 리턴 스트로크(return stroke)에 인쇄하는 동안에 상이하기 때문이다.
도 7은 변형 계층에서의 다음 레벨을 도시한다 - 빔 및 개별 픽셀들에서. 빔의 형태가 정의되고 상기 변조기는 픽셀 사이즈이다. 일반적인 경우에 빔 궤도는 제n(nth)차 다항식으로서 기술될 수 있다. 상기 픽셀 사이즈는 보통 상기 빔 궤도를 따라 동일하지만, 상기 빔 궤도를 따라 상기 픽셀 사이즈가 변화하는 것을 방지하는 개념에 있어 기본이 존재하지 않는다. 이것은 예컨대 빔들이 인쇄 영역을 완전하게 커버하지 않고 작은 갭들을 남기는 경우에 사용될 수 있다. 이것에 대한 보상은 픽셀 위치 대 사이즈 관계를 이용하는 것 그리고 MPM 리-샘플링 프로세스에서 갭 픽셀들을 더 크게 만드는 것이다.
GPM과 MPM 사이의 복합적 변환 프로세스를 갖도록 언제 결정할지를 수행하기 위한 하나의 고려는 연산 노력 대 성능이다. 이러한 방식을 전체로서 이용하는 것은 각각의 리-샘플링된 픽셀에 대해 풀(full) MPM 픽셀 좌표 계산을 필요로 할 것이고, 이는 리-샘플링을 위한 동작들의 필요한 수를 상당히 증가시킨다.
DMD
변조 방식
DMD 기반 기록 엔진에 대한 기록 원리는 AOM 기록기들에서 이용되는 일반적인 진폭 변조 스캐닝 가우시안 스폿 방법과 꽤 상이하다. 도 8은 높은 PRF 레이저를 이용하여 인쇄된 경사진(tilted) 가우시안 스파스(sparse) 스폿 매트릭스를 도시한다.
상기 스폿들은 "이진"인 온(on)과 오프(off)이지만, 많은 스폿들이 간헐적으로(interstitially) 인쇄되고 그리고 스폿들이 동일한 위치에서 제2 스폿에 의해 오버스트로크될 수 있다. 플레이트 상의 두 개의 인접한 스폿들은 DMD의 매우 상이한 부분들로부터 올 수 있고, 따라서 필드에 걸친 평균화를 제공한다.
데이터 경로의 관점으로부터 상기 로스변조 변환에 관하여 이것은 그렇게 상이할 필요가 없다. 각각의 스폿을 정사각형 픽셀로 간주하고, 그 후에 하나의 플래시로 인쇄되는 전체 스폿 매트릭스가 "스탬프(stamp)"로서 간주될 수 있다. SLM 스탬프와의 하나의 차이는 픽셀들이 인접하지 않지만 경사진다는 것이다. 상기 경사는 이미 위의 AOM 예에서 도입되었으며, 리-샘플링 이전에 각각의 픽셀에 대해 개별적으로 좌표들이 계산될 수 있기 때문에 인접한 픽셀 그리드를 필요로 하는 기본이 존재하지 않는다. 따라서 기본적으로 동일한 리-샘플링 알고리즘이 이용될 수 있다.
상기 픽셀이 이진("두 개의 그레이 스케일 값들, 블랙/흰색")이기 때문에, 임계치 알고리즘, 즉 언제 픽셀이 온 또는 오프될 것인지를 결정하는 방법이 리-샘플링 동안에 필요하다. 리-샘플링된 MPM 픽셀에 대한 결과적인 그레이 값은 임계치이어야 한다. 가장 간단한 방법에서 이것은 일정한 임계치 모델일 수 있지만, 또한 가변 임계치 모델일 수도 있다. 이러한 VT 모델은 "형태학적 의존성(morphological dependent)"(패턴 의존성)일 수 있고, 즉 패턴, 주변의 GPM 픽셀들, 그래디언트 필드, 등에 의존할 수 있고, 임계치 레벨은 변화된다.
DMD 픽셀 레이트가 높기 때문에, 풀 그레이 스케일 값 리-샘플링을 이용하는 성능에 관한 이슈가 존재할 수 있다. 다른 방식은 그래디언트(435)로부터 재-구성된 GPM 라인 세그먼트(433)를 이용하는 것, 그리고 상기 DMD 픽셀이 그 라인의 외부 또는 내부에 있는지를 결정하는 것일 수 있다.
도 9에서, 동일한 글로벌 변환들이 스트립 분해(decomposition)를 제외하고 도 5와 같이 적용된다. 상기 스트립은 스탬프 사이즈보다 훨씬 작은 피치(Ps)를 갖는 약간 경사진(β) 스탬프들로 구성된다.
도 10은 상기 스탬프 내에서 사이즈 X, Y를 갖는 그리고 PPx 및 PPy의 피치를 갖는 K × M 픽셀들의 스파스 어레이를 개시한다. 일정한 피치 및 픽셀 사이즈가 도시되었지만, 그들은 물론 스탬프 위치에 의존적이도록 파라미터화될 수 있다.
상기 리-샘플링 원리는 MPM(123) 픽셀이 단지 직사각형 또는 정사각형이 아니도록 하고, 또한 원들이 이용될 수도 있다. 하지만, 결과적인 픽셀 값을 계산하기 위한 연산 노력이 증가한다. 다른 형태들, 예컨대 육각형이 고려될 수 있다.
데이터 무결성(
data
integrity
)
데이터 무결성은 실제 관심사이다. 경고(warning) 없이 플레이트 상에 에러를 발생시키는 데이터 경로는 바람직하지 않다. 데이터 경로에 의해 처리되는 거대한 양의 데이터에 관하여, 최상의 에러 레이트 숫자(figure)들이 감소하게 낮을 때라도 에러들이 발생할 가능성이 높다. 그러한 에러들을 검출하는 메커니즘들을 갖는 것이 바람직하다.
3가지 부류들의 패턴 무결성이 정의될 수 있다: "데이터 경로 HW 신뢰도" - 프로세싱 엘리먼트들, 데이터 스토리지 또는 전송 링크들에서의 결함들에 기인하여 발생하는 에러들. "데이터 경로 SW 신뢰도"는 패턴 변환 알고리즘에서 또는 실제 구현에서, 변환 프로세스에서의 "미스햅(mishap)들"에 의해서 야기되는 패턴 에러들로서 정의된다. 이러한 에러들, 예컨대 렌더링 에러는 입력 조건의 동일한 세트에 대해서 반복가능하다. "데이터 경로 오퍼레이터 신뢰도"는 특정 패턴 제어 명령들에 대한 부작용들의 불명확한 서술과 같은 순수한 "인간 요소(human factor)"에 의해 야기되는 에러들로서 정의된다.
데이터 경로
HW
신뢰도
프로세싱된 거대한 양의 데이터가 주어지면, 에러 프리(error free) 동작이 보장될 수 없다. 잘해야 작은 에러 레이트가 존재한다. 검출된 에러의 개수가 작으면, 설계가 정확하게 만들어진 경우에 비검출된 에러들의 개수가 더 적은 크기일 것이다. 따라서 검출되고 정정된 에러 무결성을 추적(keep track of)함으로써, 비검출된 에러 무결성 레이트가 예측되어 평가될 수 있다. 이러한 에러 검출은 내장된(built in) 기능성에 의해 유용하게 처리된다.
에러들은 기본적으로 3개의 도메인들에서 발생할 수 있다. 첫째로 그들은 "프로세싱 엘리먼트"에서 계산/변환 동안에 발생하고, 둘째로, 데이터 전송 동안에 발생하며, 또는 셋째로 데이터 스토리지 동안에 발생한다. 후자의 두 개의 현상들은 에러 정정 코딩 또는 에러 검출 코딩에 의해서 보호된다. 페이로드 데이터에서 모든 적용가능한 블록 레벨들로 체크섬(checksum)들을 도입함으로써 상기 데이터 스토리지 보호가 성취된다. 이것은 VECTOR.ROS 및 PIXEL.ROS 포맷들에 대해 제공된다. 유효하게, 이러한 보호 데이터는 상기 페이로드 데이터가 생성되고 저장되는 곳과 매우 근접하게 생성/계산된다. 즉, 상기 픽셀들을 생성하는 동일한 기능에서 체크섬이 생성된다. 에러들의 제1 도메인은 일반적으로 검출하기 어렵다. 계산 에러들을 검출하기 위한 하나의 방법은, 동일한 기능성을 실현하지만 별개의 구현을 갖는 동일한 세트의 입력 데이터 상에서 동시에(in paralle) 동작하는 다수의 시스템들을 갖는 것이다. 상이한 시스템들로부터의 출력 데이터가 그 후에 가중되고 정정될 최고의 가능성을 갖는 출력 결과가 선택된다. 이러한 방식은 일반적으로 비용에 민감한 데이터 경로에서는 추천되지 않는다. 대신에 개시되는 방식은 시간적으로 및/또는 HW를 통해 인터리빙하는 것을 포함한다.
연산 작업들은 "타일들"로 분할되고, "타일"은 노드에서 자율적인 작업으로서 계산된다. 작업은 그 후에 동일한 노드 상에서 여러 번 반복 계산될 수 있다. 이것은 데이터를 다른 노드로 이동시키기 위한 노력을 줄일 수 있고 연속적인 실행(run)들로부터의 결과들(예컨대, 체크섬들)을 비교함으로써, 계산/변환 동안에 발생하는 랜덤 에러들을 검출할 수 있다. 하지만 이러한 방식은 임의의 HW 고장이 생성될 데이터로 하여금 영구적인 에러를 갖게 하는지를 검출하지 않는다. 작업은 상이한 노드들 상에서 계산될 수 있다. 하나 이상의 다른 노드들은 동일한 작업을 재-계산할 수 있고 그리고 작업 관리 기능부는 결과들(예컨대, 체크섬들)과, 이용될 작업으로서 가장 정확할 것 같은 결과를 비교할 수 있다. 이러한 방법은 결함 데이터를 발생하기 시작하는 노드 HW를 검출해야 한다. HW의 동일한 교정이 모든 노드에서 사용되지 않는 이종(heterogenous) 클러스터에서, 이러한 방법은 특정 패턴 데이터 조합들에 대해서만 나타내는(show up) 상이한 HW 사이의 연산 차이들을 찾기 위해서 회귀 테스팅(regression testing)에 대해 또한 이용될 수 있다. 이러한 방법들의 임의의 조합이 이용될 수 있다.
프로세스 모니터링 정보(PMI)는 데이터 무결성 체킹을 위해 이용될 수 있는 다른 세트의 데이터이다. PMI는 또한 생성된 데이터 상의 "지문(fingerprint)" 또는 체크섬의 타입으로서 역할한다. 하지만 실제 체크섬들에 대한 차이들에서 상기 PMI 데이터는 에러 검출 코드들로서 이용되지 않고, 단지 생성된 데이터의 "식별(identification)"로서 사용된다. PMI 데이터는 에러 검출 능력을 가질 필요가 없기 때문에, 그것은 보다 콤팩트하게 만들어질 수 있고 긴 시간 동안 저장될 수 있다. 이것은 동일한 "지문"이 생성되는지를 확인하기 위해 마스크 하우스(mask house)가 고객 거부된 마스크에 의해 재-프로세싱하는 것을 가능하게 한다.
일부 특정
실시예들
본 발명은 본 방법을 실시하도록 적응되는 방법 또는 디바이스로서 실행될 수 있다. 본 발명은, 마이크로리소그래피를 위한 데이터의 컴퓨터-보조 리-샘플링을 실행하기 위한 컴퓨터 명령들을 포함하는 미디어와 같은 제조 물품, 또는 하드웨어와 결합될 때에 본 명세서에 개시되는 디바이스들 중 하나를 생성하는 컴퓨터 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체일 수 있다.
일 실시예는 인쇄가능한 픽셀들을 생성하기 위해서 리샘플링될 수 있는 중간 픽셀들을 생성하는 방법이다. 이러한 중간 픽셀 기술은 해상도를 증가시키기 위해 더 작은 픽셀들에만 의존하는 것에 대한 대안이다. 상기 중간 기술은 벡터 데이터를 래스터화하는 것으로부터 생성되는 픽셀들을 이용한다. 예컨대, 상기 벡터 데이터는 OASISTM 또는 GDSII와 같은 계층적 표현 포맷들에 저장될 수 있다. 상기 벡터 데이터는 분해될 수 있다. 이러한 방법은 화이트, 블랙 및 그레이 스케일 픽셀들로서 래스터화된 벡터 데이터로부터 생성되는 중간 픽셀들의 저장을 포함한다. 래스터 프로세스는 벡터 데이터로부터 중간 픽셀들을 계산하기 위해 이용될 수 있다. 저장된 픽셀들에 대한 코딩 데이터는 픽셀 타입들을 구별하기 위해서 플래그들 또는 단순히 상이한 그레이 스케일 값들을 이용할 수 있다. 예컨대, 화이트 및 블랙 픽셀들은 반대의 풀 스케일 값들에서 그레이 스케일 값들을 가질 수 있다. 그레이 스케일 픽셀들의 적어도 일부에 대해, 이 방법은 상기 벡터 데이터로부터 계산하는 것, 그리고 상기 그레이 스케일 픽셀들 내에 에지 배치를 정의하는 에지 지오메트리 데이터를 메모리에 저장하는 것을 포함한다. 래스터 프로세서와 공동 동작하는 그래디언트 프로세서가 계산을 위해 이용될 수 있다. 상기 에지 배치를 저장하는 것은 정확도를 향상시키기 위해서, 특정 해상도에 대해 필요한 스토리지를 감소시키기 위해서, 또는 스토리지 요건들을 관리하면서 정확도를 향상시키기 위해서 이용될 수 있다. 패턴을 바이어싱 또는 리사이징하는 것과 같은 형태학적 동작들은 2001년 9월 12일자로 출원된 발명의 명칭이 GRAPHICS ENGINE FOR HIGH PRECISION LITHOGRAPHY인 이전의 미국 특허 제7,302,111호에 기술된 바와 같이, 그레이 스케일링된 데이터의 이웃들에 컨볼루션들 또는 다른 연산자들을 적용함으로써 유도되는 그래디언트를 이용하기 보다는 벡터 데이터로부터 유도되는 그래디언트들을 이용하여 보다 정확하게 실행될 수 있다. 일반적인 차이 커넬들, 예컨대 Sobel, Prewitt 및 Harris는 일부 차수의 로우 패스 필터링을 도입할 것인데, 이는 그들이 흥미있는 이웃 환경에 걸쳐 동작하기 때문이다.
본 방법은 에지 지오메트리 데이터를 이용하여 상기 중간 픽셀들을 리샘플링함으로써 인쇄가능한 픽셀들을 생성하는 것으로 확장될 수 있다. 리샘플링 프로세서는 리샘플링을 실행할 수 있다. 7,302,111에서 같이, 인쇄가능한 픽셀들이 선형 기록 스윕(linear writing sweep)으로 매핑될 수 있다. 대안으로, 인쇄가능한 픽셀들이 곡선형 기록 스윕(curved writing sweep)으로 매핑될 수 있다. 어느 경우에건, 상기 인쇄가능한 픽셀들이 왜곡된 그리드, 예컨대 하나 이상의 패터닝 동작들에 의해 왜곡되는 대형 워크피스를 기술하는 그리드 위에 놓여질 수 있다.
이러한 방법의 일 양상을 실시하고, 상기 그레이 스케일 픽셀 내에서 에지 배치를 정의하는 정보는 그래디언트를 포함하며, 상기 그래디언트는 상기 그레이 스케일 픽셀의 그레이 스케일 값과 결합될 때에 에지 위치 및 각도의 추정을 가능하게 한다.
그래디언트는 또한 중간 픽셀 내에 속하는 코너를 표현하는데에 이용될 수 있다.
일부 구현들에서, 상기 중간 픽셀들은 에지를 표현하는 그레이 스케일 픽셀들과 코너를 표현하는 그레이 스케일 픽셀들을 추가로 구별한다. 다른 구현들에서, 어떠한 구별도 필요하지 않다.
코너의 영역과 동일한 픽셀의 영역을 정의하는 에지 배치에 의해서 코너가 표현될 수 있다. 다양한 그래디언트 계산들이 에지 또는 코너의 그래디언트를 계산하기 위해서 이용될 수 있다. 이러한 그래디언트 계산들은 다수의 픽셀들을 이용할 수 있다. 코너를 포함하는 픽셀에 대해 그래디언트가 계산될 때에, 둘 이상의 인접하는 픽셀들이 그래디언트 계산을 향상시키기 위해서 이용될 수 있다.
굵은 측과 얇은 측을 갖는 라인 또는 정렬된 엔드 포인트들을 갖는 세그먼트 또는 그래디언트와 같은 에지 지오메트리 데이터가 또한 패턴 에지 또는 코너가 픽셀 에지와 일치할 때에 화이트 또는 블랙 픽셀들에 대해 유용할 수 있다. 이것은 리샘플링에 대해 불필요할 때일지라도 형태학적 동작들에 대해 유용하다.
선택적으로, 본 방법과 그것의 임의의 양상들, 구현들 또는 특징들과 공동으로, 특정 워크피스 상의 다수의 인쇄 패스들에서 인쇄가능한 픽셀들을 생성하기 위해서 리샘플링을 위한 중간 픽셀들이 재생성 없이 이용될 수 있고, 상기 다수의 인쇄 패스들은 서로서로 오프셋되는 픽셀 그리드들을 이용한다. 그리고/또는, 워크피스들 간의 차이들을 보상하기 위해서 가변하는 변형들을 필요로 하는 다수의 워크피스들에 대해 재생성 없이 중간 픽셀들이 이용될 수 있다.
중간 픽셀 표현은 인쇄가능한 픽셀들에 비해 약 5배 내지 10배의 스토리지를 필요로 할 수 있는 한편, 칩의 2-차원 마이크로리소그래픽 패턴에 대한 패턴을 저장할 때에 상기 인쇄가능한 픽셀들의 해상도의 적어도 64배를 제공한다.
개시되는 다른 방법은 래스터화된 벡터 데이터로부터 중간 픽셀 표현을 준비하는 방법이다. 이러한 방법은 그 자체로서 실시될 수 있거나 또는 이전의 방법 및 본 방법의 임의의 양상들, 구현들 또는 특징들과 결합하여 실시될 수 있다. 이러한 방법은, 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들의 엘리먼트들에 의해 표현되는 2차원 영역의 일부들을 식별하는 공간 인덱스 데이터 엘리먼트들을 생성하기 위해서 프로세스를 이용하여 계층적으로 표현되는 설계 데이터 엘리먼트들을 보충하는 것을 포함한다. 타일 내의 특정 영역에 대해, 이러한 방법은 상기 공간 인덱스 데이터를 이용하여 관련된 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 선택하는 것과 상기 선택된 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 전개시키는 것(unfolding)을 계속한다. 상기 전개된 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들은 프로세싱되어 화이트, 블랙 및 그레이 스케일 픽셀들을 생성하며, 이들은 중간 픽셀들로서 저장된다.
이러한 방법은 추가로 설계 셀 경계 정보 및 셀로부터 상기 공간 인덱스 정보를 유도하여 설계 셀 레벨로 저장하는 것을 포함할 수 있다.
이러한 방법 및 그의 확장들의 일 양상들은 본 방법이 상기 공간 인덱스 데이터 엘리먼트들을 저장하기 위해서 데이터 언어 포맷 확장을 이용하는 것을 추가로 포함할 수 있다는 것이다.
이러한 방법, 그의 확장들, 양상들, 특징들 및 실시예들을 실시하는 것은 중간 픽셀 표현을 생성하기 위해서 다수의 타일들의 병렬 프로세싱을 추가로 포함할 수 있고, 상기 다수의 타일들 각각은 프로세서들의 세트에서 각각의 프로세서에 의해 프로세싱된다.
이러한 방법들의 다양한 양상들을 실시하도록 명명되는 프로세서들은 많은 상이한 아키텍쳐들을 가질 수 있다. 두 개의 특히 유용하고 현재 사용되는 아키텍쳐들은 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)들 및 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)들을 포함하고, 이 둘 모두는 많은 병렬 동작들을 지원할 수 있다. 다른 게이트 어레이들, 신호 프로세서들, CPU들, ASIC들 및 프로세서 아키텍쳐들은 일반적으로 식별된 동작들을 수행하는 기본적 하드웨어일 수 있다.
본 방법 실시예들은 대응하는 디바이스들을 갖는다. 하나의 디바이스는 중간 픽셀들을 생성하고, 상기 중간 픽셀들은 인쇄가능한 픽셀들을 생성하기 위해서 리샘플링될 수 있다. 이러한 중간 기술은 벡터 데이터로부터 래스터 프로세서에 의해 생성되는 픽셀들을 이용한다. 예컨대, 벡터 데이터는 OASISTM 또는 GDSII와 같은 계층적 표현 포맷들로 저장될 수 있다. 상기 벡터 데이터는 분할될 수 있다. 이러한 디바이스는 메모리를 포함하고, 상기 메모리에서 래스터화된 벡터 데이터로부터 생성된 중간 픽셀들이 화이트, 블랙 및 그레이 스케일 픽셀들로서 저장된다. 상기 중간 픽셀들에 대해 저장되는 코딩 데이터는 픽셀 타입들을 구별하기 위해서 플래그(flag)들 또는 단지 상이한 그레이 스케일 값들을 이용할 수 있다. 예컨대, 화이트 및 블랙 픽셀들은 반대의 풀 스케일 값들에서 그레이 스케일 값들을 가질 수 있다. 상기 래스터 프로세서와 협력하는 그래디언트 프로세서는 상기 벡터 데이터로부터 에지 지오메트리 데이터를 계산하고, 이는 상기 그레이 스케일 픽셀들의 적어도 일부에 대해 상기 그레이 스케일 픽셀들 내에서 에지 배치를 정의한다. 상기 그래디언트 프로세서는 메모리에 상기 에지 지오메트리 데이터를 저장한다. 상기 에지 배치를 저장하는 것은 본 방법들의 상황에서 상기한 바와 같이 이용될 수 있다.
본 디바이스는 추가로 리샘플링 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 리샘플링 프로세서는 상기 에지 지오메트리 데이터를 이용하여 상기 중간 픽셀들을 리샘플링함으로써 인쇄가능한 픽셀들을 생성한다. 인쇄가능한 픽셀들은 메모리로의 또는 직접 변조기로의 출력일 수 있다. 인쇄가능한 픽셀들은 US 특허 7,302,111에 개시되는 바와 같이 선형 기록 스윕에 매핑될 수 있다. 대안적으로, 인쇄가능한 픽셀들은 곡선형 기록 스윕에 매핑될 수 있다. 어느 경우이건, 상기 인쇄가능한 픽셀들은 왜곡된 그리드, 예컨대 하나 이상의 패터닝 동작들에 의해서 왜곡되는 대형 워크피스를 기술하는 그리드 상에서 배치될 수 있다.
상기 그래디언트 프로세서에 의해서 생성되는 에지 지오메트리 데이터는 그래디언트를 포함할 수 있고, 상기 그래디언트는 그레이 스케일 픽셀의 그레이 스케일 값과 결합될 때에 에지 위치 및 각도의 추정을 가능하게 한다. 대안적으로, 상기 에지 지오메트리 데이터는 정렬된 엔드 포인트들을 갖는 세그먼트 또는 굵은 측과 얇은 측을 갖는 라인일 수 있다. 상기한 바와 같이, 그레이 스케일링된 픽셀을 추가로 정의하는 보충 정보는 패턴 에지 또는 코너가 픽셀 에지와 일치할 때에 화이트 또는 블랙 픽셀들에 대해 유용할 수 있다. 이것은 리샘플링에 대해 불필요할 때일지라도 형태학적 동작들에 대해 유용하다.
상기 그래디언트 프로세스는 또한 그래디언트 또는 상기 언급된 대안적인 세그먼트 또는 라인에 의해서 중간 픽셀 내에 속하는 코너를 표현할 수 있다. 일부 구현들에서, 상기 중간 픽셀들은 에지를 표현하는 그레이 스케일 픽셀들과 코너를 표현하는 그레이 스케일 픽셀들을 추가로 구별한다. 다른 구현들에서, 구별이 필요하지 않다. 상기 코너는 코너의 영역과 동일한 픽셀의 영역을 정의하는 에지 배치에 의해서 표현될 수 있다. 에지 또는 코너의 그래디언트를 계산하기 위해서 다양한 그래디언트 계산들이 이용될 수 있다. 이러한 그래디언트 계산들은 다수의 픽셀들을 이용할 수 있다. 코너를 포함하는 픽셀에 대해 그래디언트가 계산될 때에, 둘 이상의 인접하는 픽셀들이 그래디언트 계산을 향상시키기 위해서 상기 그래디언트 프로세서에 의해서 이용될 수 있다.
선택적으로, 상기 리샘플링 프로세서는 특정 워크피스 상의 다수의 인쇄 패스들에서 인쇄가능한 픽셀들을 생성하기 위한 리샘플링을 위해, 재생성 없이, 상기 중간 픽셀들을 이용할 수 있고, 상기 다수의 인쇄 패스들은 서로서로 오프셋되는 픽셀 그리드들을 이용한다. 그리고/또는 상기 리샘플링 프로세서는 워크피스들 사이의 차이들을 보상하기 위해서 가변하는 변형들을 필요로 하는 다수의 워크피스들에 대해 재생성 없이 상기 중간 픽셀들을 이용할 수 있다.
다른 디바이스는 공간 인덱싱 프로세서이다. 이 디바이스는 스스로, 또는 전술한 디바이스 및 그의 임의의 양상들, 구현들 또는 특징들과 결합하여 실시될 수 있다. 이러한 공간 인덱싱 프로세서는 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 보충하고 그리고 상기 계층적 설계 데이터의 엘리먼트들에 의해 표현되는 2차원 영역의 부분들을 식별하는 공간 인덱스 엘리먼트들을 생성한다. 타일 내의 특정 영역에 대해, 상기 래스터 프로세서 및 그래디언트 프로세서는 상기 인덱싱 프로세서와 협력하여 관련된 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 선택하고 그리고 선택된 계층적 설계 데이터를 전개시킨다. 상기 전개된 설계 데이터는 중간 픽셀들로서 저장되는 화이트, 블랙 및 그레이 스케일 픽셀들을 생성하기 위해서 프로세싱된다.
이러한 공간 인덱싱 프로세서는 셀 경계 정보 및 셀로부터 공간 인덱스 정보를 유도하여 설계 셀 레벨로 저장한다.
상기 인덱싱 프로세서 및 그의 확장들은 공간 인덱스 데이터 엘리먼트들을 저장하기 위해서 데이터 언어 포맷 확장을 추가로 이용할 수 있다.
이러한 디바이스, 그의 확장들, 양상들, 특징들 및 실시예들을 실시하는 것은 중간 픽셀 표현들을 생성하기 위해서 다수의 타일들 상에서 작동하는 병렬 프로세서들을 추가로 포함할 수 있고, 상기 다수의 타일들 각각은 프로세서들의 세트에서 각각의 프로세서에 의해 프로세싱된다.
Claims (16)
- 인쇄가능한 픽셀들을 생성하기 위해 리샘플링될 수 있는 중간 픽셀 표현의 감소된 메모리 요구조건들을 갖는 래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법으로서,
벡터 데이터를 래스터화하는 것으로부터 생성되는 복수의 중간 픽셀들을 화이트, 블랙 및 그레이 스케일 픽셀들로서 컴퓨터 판독가능한 메모리에 저장하는 단계; 및
상기 그레이 스케일 픽셀들 중 적어도 일부에 대한 에지 지오메트리 데이터(edge geometry data)를 계산하는 단계
를 포함하고,
상기 에지 지오메트리 데이터는 상기 그레이 스케일 픽셀들 내의 패턴 에지 배치를 정의하고, 상기 그레이 스케일 픽셀 내의 상기 패턴 에지 배치를 정의하는 상기 에지 지오메트리 데이터는, 상기 그레이 스케일 픽셀의 그레이 스케일 값과 결합될 때에 에지 위치 및 각도의 추정을 가능하게 하는 그래디언트(gradient)를 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 에지 지오메트리 데이터를 이용하여 인쇄가능한 픽셀들을 생성하기 위해서 상기 중간 픽셀들을 리샘플링하는 단계를 더 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 에지 지오메트리 데이터는 벡터 데이터로부터 계산되고, 화이트, 블랙 및 그레이 스케일로서 상기 중간 픽셀들을 식별하는 코딩 데이터와 별개의 채널의 메모리에 저장되는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 에지 지오메트리 데이터에 대한 참조(reference)가 벡터 데이터로부터 계산되고, 화이트, 블랙 및 그레이 스케일로서 상기 중간 픽셀들을 식별하는 코딩 데이터와 함께 메모리에 저장되는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항에 있어서,
그레이 스케일 픽셀 내에 속하는 코너에 대한 그래디언트를 계산하는 단계 및
상기 코너의 영역과 동일한 픽셀의 영역을 정의하는 에지 배치에 의해 상기 코너를 표현하는 단계
를 더 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 코너에 대한 그래디언트를 계산하는 단계는,
상기 코너가 속하는 픽셀에 인접하는 적어도 두 개의 중간 픽셀들로부터의 정보를 이용하는 단계를 더 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 중간 픽셀들은 에지를 표현하는 그레이 스케일 픽셀들과 코너를 표현하는 그레이 스케일 픽셀들을 추가로 구별하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항에 있어서,
적어도 하나의 블랙 또는 화이트 픽셀의 에지와 일치하는 에지 배치를 갖는 상기 적어도 하나의 블랙 또는 화이트 픽셀과 함께 상기 에지 지오메트리 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
특정한 워크피스 상의 다수의 인쇄 패스(pass)들에서 인쇄가능한 픽셀들을 생성하기 위한 리샘플링을 위해, 재생성 없이, 상기 중간 픽셀들을 이용하는 단계를 더 포함하고,
상기 다수의 인쇄 패스들은 서로서로 오프셋되는 픽셀 그리드들을 이용하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
다수의 워크피스들 사이의 차이들을 보상하기 위해 가변하는 변형들을 필요로 하는 상기 다수의 워크피스들에 대해, 재생성 없이, 상기 중간 픽셀들을 이용하는 단계를 더 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 중간 픽셀 표현은 상기 인쇄가능한 픽셀들의 5배 내지 10배 만큼의 스토리지(storage)를 필요로 하는 한편, 칩의 2-차원 마이크로리소그래픽 패턴에 대한 패턴을 저장할 때에 상기 인쇄가능한 픽셀들의 해상도의 적어도 64배의 해상도를 제공하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 방법은,
벡터 데이터의 래스터화로부터 중간 픽셀 표현을 준비하기 위하여, 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들의 공간 인덱스 데이터 엘리먼트들에 의해 표현되는 2차원 영역의 부분들을 식별하는 상기 공간 인덱스 데이터 엘리먼트들을 생성하기 위해 프로세서를 이용하여 상기 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 보충하는 단계;
타일(tile) 내의 특정한 영역에 대해, 상기 공간 인덱스 데이터 엘리먼트들을 이용하여 관련된 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 선택하고, 그리고 상기 선택된 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 전개(unfold)시키는 단계;
화이트, 블랙 및 그레이 스케일 픽셀들을 생성하기 위해서 전개된 계층적으로 표현된 설계 데이터 엘리먼트들을 프로세싱하는 단계; 및
상기 화이트, 블랙 및 그레이 스케일 픽셀들을 중간 픽셀들로서 저장하는 단계를 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제12항에 있어서,
셀 및 셀 경계 정보로부터 공간 인덱스 정보를 유도하여 설계 셀 레벨로 저장하는 단계를 더 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제12항에 있어서,
상기 공간 인덱스 데이터 엘리먼트들을 저장하기 위해 데이터 언어 포맷 확장을 이용하는 단계를 더 포함하는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법. - 제12항에 있어서,
상기 중간 픽셀 표현을 병렬로 생성하기 위해서 다수의 타일들의 프로세싱을 이용하는 단계를 더 포함하고,
상기 다수의 타일들 각각은 프로세서들의 세트의 각각의 프로세서에 의해서 프로세싱되는,
래스터화된 패턴 표현의 정확도를 향상시키는 방법.
- 삭제
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