一种基于图形密度的工艺模型建模与修正方法与流程

本发明涉及集成电路制造领域，尤其涉及一种基于图形密度的工艺模型建模与修正方法。

背景技术：

光学邻近校正(optical proximity correction简称OPC)技术已经广泛的应用于深亚微米集成电路的大规模生产中，在90nm技术节点以下的关键层次出版中，普遍采用基于模型的OPC处理方法。

用基于模型的OPC处理方法基本原理是：通过模型模拟曝光后或者刻蚀后图形形状以及尺寸，根据模拟数据与目标数据的偏差作相应的修正，并经过若干次迭代过程后得到最终的掩模板图形。

因此，OPC处理的精度主要取决于两方面，一是模型的准确度，既模型预测曝光(包括刻蚀)工艺流程的能力，二是修正方法的准确性与扩展性。

进入28nm技术节点以下阶段，图像处理工艺的工艺窗口变得很小，由硅片尺寸偏差带来的工艺热点就容易导致图形缺陷，因此，对OPC模型的精度要求变得更高。

在模型建立与校准的发展过程中，为了提高模型的准确度，引入了更多的卷积项，同时也通过诸如描述三维掩模板等方法来更好模拟地实际物理现象。然而，模型的精度仍然受到很多实际工艺因素的影响，比如，底层图形的平坦度的影响，光阻厚度一致性的影响等等。

在OPC模型的建立过程中，通常只考虑短程范围内环境的影响，也即考虑光学半径范围内的图形之间的干涉影响。然而，长程范围内的图形密度大小，不仅会影响掩模板的尺寸，也会通过掩模板透光率的变化影响曝光后的硅片尺寸；因此，长程范围内的图形密度分布也会影响模型的准确度。

在现有技术的模型开发过程中，对于设计好用于校准模型的测试图形，需加入冗余图形，并制成测试掩模板，用于收集硅片数据以校准模型。

请参阅图1，图1为一版图数据金属层的图形密度分布，其图形密度范围为10％～80％(图中以灰度示意密度的大小)。由于测试图形中存在从密集到孤立的图形分布，因此，测试图形的密度分度范围较大；另外，从芯片设计的图形密度看，尽管添加了冗余图形，由于存在着冗余图形禁止添加区域，或者大面积图形区域的影响，其图形密度变化范围也很大。

本领域技术人员清楚，如果采用同一模型模拟这种图形密度变化大的版图数据，模型的准确性难以得到保证。

技术实现要素：

为了克服以上问题，本发明旨在提供一种单位格点几何信息提取方法，该方法通过加入不同图形密度的冗余图形，以及调整OPC测试图形区域面积，得到目标图形密度的测试图形；根据不同图形密度的测试图形收集的硅片数据校准模型，得到不同图形密度情况下OPC模型；在OPC处理过程中，先用代表平均密度的模型修正整个版图数据，然后分析版图密度分布情况，选择低密度和高密度的图形区域，分别用对应的模型进行修正处理，得到最终掩模板图形。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

本发明提供一种基于图形密度的工艺模型建模与修正方法，包括：

步骤S1：提供代表N组不同图形密度范围(D1,D2,…Dx,…,Dn)的OPC测试图形，所述OPC测试图形的图形密度范围代表实际产品不同区域的图形密度范围；其中，N大于等于2，且设定N组不同图形密度范围中的一组图形密度范围为平均图形密度范围(Dx)；

步骤S2：分别对每组图形密度范围(D1,D2,…Dx,…,Dn)所述OPC测试图形收集硅片数据，并根据所述硅片数据对所述工艺模型进行校准，每组OPC测试图形收集的硅片数据对所述工艺模型进行校准后都得到一个OPC模型，共得到N个OPC模型(M1,M2,…Mx,…,Mn)，每个OPC模型表示N组图形密度范围中的某一个图形密度范围下的光刻行为或表现；

步骤S3：进行基于OPC模型M1,M2,…Mx,…,Mn的OPC修正；所述步骤S3具体包括：

步骤S31：确定平均密度平均图形密度范围(Mx)，利用平均密度平均图形密度范围相对应的OPC模型Mx进行初始修正，得到初始修正版图；如果N等于2，执行步骤S32，如果N大于2，执行步骤S33；

步骤S32：对初始修正版图进行图形密度分析，并选择剩下的图形密度范围的版图区域及图形，在初始修正版图基础上，利用剩下的图形密度范围相对应OPC模型对版图区域及图形进行再修正，得到最终的修正版图；

步骤S33：对初始修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为D1的版图区域及图形A1，在初始修正版图基础上，利用M1对A1图形进行再修正，对二次修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为D2的版图图区域及图形A2，在初始修正版图基础上，利用M2对A2图形进行再修正，得到三次修正版图；……，直到对N-1次修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为Dn的版图图区域及图形An，在N-1次修正版图基础上，利用Mn对图形An进行再修正，得到最终修正版图。

优选地，所述步骤S1中提供代表N组不同图形密度范围的OPC测试图形D1,D2,…Dx,…,Dn具体包括如下步骤：

步骤S11：根据版图设计规则和光刻目标设计用于OPC模型校准所需的初始测试图形组，其中，所述测试图形包括描述一维尺寸变化的图形组和/或二维尺寸变化的图形组；

步骤S12：建立N种不同密度的冗余图形填充规则；

步骤S13：对步骤S11产生的初始测试图形组进行冗余图形填充，得到N组不同图形密度范围的OPC测试图形D1,D2,…Dx,…,Dn。

优选地，所述冗余图形密度指冗余图形面积占所填充区域总面积的百分比。

优选地，所述冗余图形填充为根据目标图形密度对初始OPC测试图形填充冗余图形；

目标图形密度＝((Aa-Ad)*Dt+Ad*Dd)/Aa；

其中，Aa为单个测试图形区域总面积；

Ad为冗余图形填充区域面积；

Dt为测试图形区域图形密度；

Dd为冗余图形密度。

优选地，所述N为3，所述3不同的冗余图形填充规则，分别为高密度冗余图形填充规则，平均密度冗余图形填充规则和低密度冗余图形填充规则。

优选地，所述高密度冗余图形填充规则的冗余图形密度为70％，平均密度冗余图形填充规则的冗余图形密度为50％，低密度冗余图形填充规则的冗余图形密度为30％。

从上述技术方案可以看出，本发明提供的一种在建立OPC模型的过程中，通过调整每个单元测试图形区域大小以及使用不同的冗余图形规则，使每个测试图形的图形密度都能够达到或接近目标图形密度，通过本方法建立的OPC模型，能够代表某一图形密度范围内一定光刻条件下的图形成像情况，解决了图形密度对模型准确性的影响。同时，在OPC修正过程中，利用不同图形密度模型对相应密度的版图区域进行模拟，能够提高模拟的准确性，从而提高最终修正的精度。

附图说明

图1为一版图数据金属层的图形密度分布，其图形密度范围为10％～80％(图中以灰度示意密度的大小)

图2为本发明基于图形密度的工艺模型建模与修正方法流程示意图

图3为本发明实施例中最终测试图形组示意图

图4为本发明实施例中高密度测试图形

图5为本发明实施例中平均密度测试图形

图6为本发明实施例中低密度测试图形

图7为本发明实施例中高密度测试图形

图8为本发明实施例中平均密度测试图形

图9为本发明实施例中低密度测试图形

图10为本发明实施例中不同图形密度的最终测试图形组制作成测试掩模板，其中，OPT1为高密度测试图形组，OPT2为低密度测试图形组，OPT3为平均密度测试图形组

具体实施方式

体现本发明特征与优点的实施例将在后段的说明中详细叙述。应理解的是本发明能够在不同的示例上具有各种的变化，其皆不脱离本发明的范围，且其中的说明及图示在本质上当做说明之用，而非用以限制本发明。

以下结合附图，通过具体实施例对本发明的基于图形密度的工艺模型建模与修正方法作进一步详细说明。如前所述，本发明的方法根据不同图形密度分别建立模型，然后，利用不同模型分别对相应图形密度的版图区域进行修正，得到最终的掩模板图形。

本方法的实施主要涉及两个方面，一是建立基于图形密度的OPC模型，二是如何利用基于图形密度的OPC模型进行版图修正。

请参阅图2，图2为本发明基于图形密度的工艺模型建模与修正方法流程示意图。如图所示，基于图形密度的工艺模型建模方法，包括下述步骤S1和步骤S2，基于图形密度的工艺模型修正方法包括步骤S3。

基于图形密度的工艺模型建模方法：

步骤S1：提供代表N组不同图形密度范围(D1,D2,…Dx,…,Dn)的OPC测试图形，该OPC测试图形的图形密度范围代表实际产品不同区域的图形密度范围；其中，N大于等于2，且设定N组不同图形密度范围中的一组图形密度范围为平均图形密度范围(Dx)。

具体地，在本发明的实施例中，为了提高OPC模型的精度，减少图形密度的影响，可以首先设计n组(n≥2)不同图形密度的OPC测试图形，这些测试图形的图形密度范围代表实际产品的图形密度范围。

上述步骤S1中提供代表N组不同图形密度范围D1,D2,…Dx,…,Dn的OPC测试图形的步骤可以具体包括如下分步骤：

步骤S11：根据版图设计规则和光刻目标设计用于OPC模型校准所需的初始测试图形组，其中，所述测试图形包括描述一维尺寸变化的图形组和/或二维尺寸变化的图形组；

步骤S12：建立N种不同密度的冗余图形填充规则；

步骤S13：对步骤S11产生的初始测试图形组进行冗余图形填充，得到N组不同图形密度范围的OPC测试图形D1,D2,…Dx,…,Dn。

进一步地，冗余图形密度可以为冗余图形面积占所填充区域总面积的百分比。冗余图形填充可以为根据目标图形密度对初始OPC测试图形填充冗余图形；即

目标图形密度＝((Aa-Ad)*Dt+Ad*Dd)/Aa；

其中，Aa为单个测试图形区域总面积；

Ad为冗余图形填充区域面积；

Dt为测试图形区域图形密度；

Dd为冗余图形密度。

得到N组不同图形密度范围D1,D2,…Dx,…,Dn的OPC测试图形后，就可以执行收集硅片数据和建立图形密度OPC模型的步骤。

步骤S2：分别对每组图形密度范围D1,D2,…Dx,…,Dn的OPC测试图形收集硅片数据，并根据硅片数据对工艺模型进行校准，每组OPC测试图形收集的硅片数据对所述工艺模型进行校准后都得到一个OPC模型，共得到N个OPC模型(M1,M2,…Mx,…,Mn)，每个OPC模型表示N组图形密度范围中的某一个图形密度范围下的光刻行为或表现。也就是说，步骤S2中收集硅片数据为利用建立的测试图形组，经过掩模板曝光后收集OPC测试图形的硅片数据，每一组硅片数据代表某一图形密度下的曝光结果。所述步骤S2中建立图形密度OPC模型具体为：用收集的硅片数据对OPC模型进行校准，每一组硅片数据校准后得到一个OPC模型。因此可以得到N个OPC模型，每个OPC模型代表了某一个图形密度下的光刻行为或表现。

然后，根据上述方法得到的模型为M1,M2,M3…Mx…,Mn-1,Mn,和与之对应的图形密度范围为D1,D2,D3…Dx…Dn-1,Dn，其中，Dx为产品的平均图形密度范围；这时，基于模型的OPC修正过程可以如下：

步骤S3：进行基于OPC模型M1,M2,…Mx,…,Mn的OPC修正；步骤S3具体包括：

步骤S31：确定平均密度平均图形密度范围(Mx)，利用平均密度平均图形密度范围模型Mx进行初始修正，得到初始修正版图；如果N等于2，执行步骤S32，如果N大于2，执行步骤S33。

情况1：如果N等于2，则执行：

步骤S32：对初始修正版图进行图形密度分析，并选择剩下的图形密度范围的版图区域及图形，在初始修正版图基础上，利用剩下的图形密度范围相对应OPC模型对版图区域及图形进行再修正，得到最终的修正版图。假设，选择图形密度范围D2为平均密度平均图形密度范围，那么，步骤S31是利用平均密度平均图形密度范围D2相对应的OPC模型M2进行初始修正，得到初始修正版图，在步骤S32中，就可以对初始修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为D1的版图区域及图形A1，在初始修正版图基础上，利用M1对A1图形进行再修正，得到最终的修正版图。

情况2：如果N大于2，则执行：

步骤S33：对初始修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为D1的版图区域及图形A1，在初始修正版图基础上，利用M1对A1图形进行再修正，对二次修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为D2的版图图区域及图形A2，在初始修正版图基础上，利用M2对A2图形进行再修正，得到三次修正版图；……，直到对N-1次修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为Dn的版图图区域及图形An，在N-1次修正版图基础上，利用Mn对图形An进行再修正，得到最终修正版图。

具体地，如果N大于2，基于模型的OPC修正过程如下：

首先，利用模型Mx个进行初始修正，得到初始修正版图；

然后，对初始修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为D1的版图图区域及图形A1，在初始修正版图基础上，利用M1对A1图形进行再修正，得到二次修正版图；

接着，对二次修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为D2的版图图区域及图形A2，在初始修正版图基础上，利用M2对A2图形进行再修正，得到三次修正版图；

……

最后，对N-1次修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围为Dn的版图图区域及图形An，在N-1次修正版图基础上，利用Mn对An图形进行再修正，得到最终修正版图。

由于首先已经对图形密度范围Dx进行处理，因此，后续步骤的循环迭代过程中，不包含利用Mx对图形密度范围为Dx的图形的处理过程。

实施例1

本领域技术人员清楚，从实际产品图形密度分析中，如果加入冗余图形处理后，典型的图形密度范围在10％到80％之间，平均图形密度大约为30％到40％，金属层和有源区层图形密度略高，多晶硅层密度略低。

在本实施例中，选择N等于3的情况进行详细说明。

假设以平均密度40％，低密度20％，高密度60％为目标测试图形密度，分别设计三组OPC测试图形，用于建立三个不同图形密度范围的模型，具体步骤可以如下：

①、根据版图设计规则(Design Rule)和光刻目标设计用于OPC模型校准所需的初始测试图形组，这些测试图形可以包括描述一维尺寸变化的图形组和/或二维尺寸变化的图形组。

②、建立三种不同的冗余图形填充规则，分别为高密度冗余图形填充规则，平均密度冗余图形填充规则和低密度冗余图形填充规则，其中，高密度冗余图形填充规则的冗余图形密度为70％，平均密度冗余图形填充规则的冗余图形密度为50％，低密度冗余图形填充规则的冗余图形密度为30％；冗余图形密度指冗余图形面积占所填充区域总面积的百分比。

③、对上述步骤产生的初始测试图形组进行冗余图形填充，得到最终测试图形组。初始测试图形组包含若干面积大小相等的单个测试图形，如图3所示，对于每个单个测试图形,假定单个测试图形区域总面积为Aa，测试图形区域图形密度为Dt，冗余图形填充区域大小(面积)为Ad，则经过冗余图形填充后单个测试图形区域的图形密度为：

目标测试图形密度＝((Aa-Ad)*Dt+Ad*Dd)/Aa

其中，Dd为冗余图形密度，对于单个测试图形来说，通过调整测试图形区域大小(Aa-Ad)，以及使用不同的冗余图形密度Dd，就能得到相应的目标图形密度，这里分别为低密度20％，平均密度40％和高密度60％。

如图4和图7为高密度测试图形，如图5和图8为平均密度测试图形，如图6和图9为低密度测试图形。

④、将不同图形密度范围的最终测试图形组制作成测试掩模板，如图10所示，OPT1为高密度测试图形组，OPT2为低密度测试图形组，OPT3为平均密度测试图形组，掩模板曝光后分别收集三个OPC测试图形组的硅片数据，并分别用收集的硅片数据进行模型校准，得到三个不同图形密度范围的OPC模型，分别为Model1(高密度图形模型)，Model2(低密度图形模型)和Model3(平均密度图形模型)。

在本发明上述基于OPC模型的OPC模型修正实施例中，其首先利用Model3进行初始修正，得到初始修正版图；然后对初始修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围大于60％版图区域及图形，在初始修正版图基础上，利用Model1对图形密度范围大于60％版图区域及图形进行再修正，得到二次修正版图；再对二次修正版图进行图形密度分析，并选择图形密度范围小于20％版图区域及图形，在二次修正版图基础上，利用Model2对图形密度范围小于20％版图区域及图形进行再修正，得到最终修正版图。

以上的仅为本发明的实施例，实施例并非用以限制本发明的专利保护范围，因此凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。