技术领域
本发明涉及半导体领域，更具体地，本发明涉及一种误差扩散和网格移位的算法。
背景技术：
半导体工业经历了指数增长。光刻清晰度持续提高以支持90nm到65nm、45nm、32nm、22nm、16nm以及更多的临界尺寸(CD)。已经开发了光刻的新技术，诸如浸没式光刻、多个图案化、超紫外线(EUV)光刻以及电子束光刻。新式光刻技术产生的挑战不仅在于清晰度上，还在于经济上(诸如，更新的成本和吞吐量的损失)。很多开发都集中于改进清晰度，而不明显减小处理吞吐量。然而，当前方法不在所有方面都满足。
技术实现要素：
为了解决现有技术中所存在的问题，根据本发明的一个方面，提供了一种在光刻处理中使用的方法，包括：在图形数据库系统(GDS)网格中提供集成电路(IC)布局设计；将所述IC布局设计GDS网格转换为子像素曝光网格；对所述子像素曝光网格应用误差扩散技术；对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)应用网格移位技术，以生成网格移位曝光网格；在对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)应用所述网格移位的同时，将所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)转换为具有较大像素尺寸的曝光网格；将所述曝光网格与所述网格移位曝光网格相加，以生成第二曝光网格，其中，所述第二曝光网格使用比所述子像素曝光网格更少的数据量。
在该方法中，所述子像素曝光网格由像素的二维阵列形成，并且其中，所述像素尺寸被选择为大于所述IC布局设计GDS网格的所述像素尺寸。
在该方法中，所述子像素曝光网格的所述像素尺寸在0.5nm到8.0nm的范围内。
在该方法中，所述误差扩散技术包括Floyd-Steinberg误差扩散算法。
在该方法中，所述网格移位包括沿着第一方向移位。
在该方法中，所述网格移位包括沿着第二方向移位。
在该方法中，所述网格移位包括沿着第一方向和第二方向移位。
在该方法中，所述移位等于在每个方向上的所述网格移位子像素曝光网格的像素尺寸的一半。
在该方法中，对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)应用多个网格移位。
在该方法中，所述多个网格移位相互独立地移位。
在该方法中，所述曝光网格使用比所述子像素曝光网格更少的针对灰度级的位。
在该方法中，所述网格移位曝光网格使用比所述子像素曝光网格更少的针对灰度级的位。
根据本发明的另一方面，提供了一种用于在光刻中提供曝光网格的方法，包括：在图形数据库系统(GDS)网格中提供集成电路(IC)布局设计；将所述IC设计布局GDS网格转换为具有0.5nm到8.0nm的像素尺寸的子像素曝光网格，并且使用针对灰度级的k位；对所述子像素曝光网格应用Floyd-Steinberg误差扩散算法，并且使用针对灰度级的少于k位；对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)应用网格移位，以生成网格移位曝光网格，并且使用针对灰度级的少于k位；在对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)应用所述网格移位的同时，将所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)转换为具有比所述子像素曝光网格的像素尺寸更大的像素尺寸的曝光网格；以及结合所述曝光网格与所述网格移位曝光网格，以生成第二曝光网格，其中，所述第二曝光网格使用比所述子像素曝光网格更少的数据量。
在该方法中，所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)使用针对灰度级的(k-1)位。
在该方法中，所述网格移位曝光网格使用针对灰度级的(k-1)位。
在该方法中，所述网格移位曝光网格的像素尺寸是所述子像素曝光网格的像素尺寸的两倍。
在该方法中，所述曝光网格的像素尺寸是所述子像素曝光网格的像素尺寸的两倍。
在该方法中，所述第二曝光网格的像素尺寸大于所述子像素曝光网格的像素尺寸。
在该方法中，进一步包括：沿着不同方向对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)执行多个网格移位。
根据本发明的又一方面，提供了一种提供用于光刻处理的曝光网格的方法，包括：在图形数据库系统(GDS)网格中提供具有像素坐标系统的二维阵列中的多个多边形的集成电路(IC)布局设计；对所述IC布局设计GDS网格应用邻近校正处理；使用大于所述IC布局设计GDS网格的像素尺寸并且使用针对灰度级的k位将所述IC布局GDS网格转换为具有像素坐标系统的二维阵列中的多个多边形的子像素曝光网格；对所述子像素曝光网格应用所述Floyd-Steinberg误差扩散，并且使用针对灰度级的少于k位；对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)应用将多个网格移位，以生成网格移位曝光网格，其中，所述网格移位曝光网格使用针对灰度级的(k-1)位；在对所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)应用所述网格转移的同时，将所述子像素曝光网格(在接受所述误差扩散之后)转换为具有为所述子像素曝光网格的像素尺寸的两倍的像素尺寸的曝光网格；以及将所述曝光网格与所述网格移位曝光网格相加，以生成第二曝光网格，其中，所述第二曝光网格使用比所述子像素曝光网格更少的数据量。
附图说明
当读取附图时，本发明从以下详细说明最好地理解。将强调，根据工业中的标准实践，多种部件不按比例绘制并且仅用于说明目的。事实上，为了论述的清楚起见，多种部件的尺寸可以任意增加或减小。
图1是在根据本发明的多个方面构建的阶段的光刻处理中的数据准备的典型方法的流程图。
图2是在根据本发明的多个方面构建的阶段的光刻处理中的数据准备方法的典型实施例的IC布局设计GDS网格的简化示意图。
图3是根据本发明的多个方面构建的阶段的光刻处理中的数据准备的方法的典型实施例的第一曝光网格的简化示意图。
图4是根据本发明的多个方面构建的阶段的光刻处理中的数据准备的方法的典型实施例的第二曝光网格的生成的简化示意图。
图5是根据本发明的多个方面构建的阶段的光刻处理中的数据准备的方法的典型实施例的灰度级光谱的简化示意图。
具体实施方式
可以理解，以下公开的内容提供用于实现本发明的不同部件的多个不同实施例或实例。以下描述组件和布置的特定实例，以简化本发明。当然，这些仅是实例并且不用于限制。此外，在以下说明中，第一处理在第二处理之前执行可以包括第二处理在第一处理之后被立刻执行的实施例，并且也可以包括附加处理可以在第一和第二处理之间被执行的实施例。为了简单和清楚起见，多种部件可以按不同比例任意绘制。而且，在以下说明中，第一部件在第二部件之上或上形成可以包括第一和第二部件直接接触形成的实施例，并且还可以包括附加部件在第一和第二部件之间形成，使得第一和第二部件可以不直接接触的实施例。
根据本发明的实施例，光刻处理中的数据准备的方法100被示出为图1中的流程图。方法100包括框102-110，每个框都在以下更详细地论述并且参考本发明的多个附加图中的实例。
参考图1和图2，方法100开始于步骤102，在GDS网格200中提供IC布局设计。IC布局设计可以包含多个半导体部件。IC布局设计可以生成为计算机文件，例如，为GDS类型文件或开放式设计图系统交换标准(OASIS)类型文件。GDS或OASIS文件是用于IC布局设计图的数据交换的数据库文件。例如，这些文件可以具有用于表示平面几何图形、文本标记的二进制文件格式，也可以具有用于IC布局的其他布局信息。GDS或OASIS文件每个都可以包含多层。GDS或OASIS文件可以用于重建IC布局设计图，并且同样可以在多种制造工具之间传送或共享。
邻近校正处理也可以应用于GDS网格200。邻近校正处理是一种光刻增强技术，可以用于补偿由于处理故障导致的图象误差。例如，在执行无掩模光刻处理期间的电子散射可能不利地影响接近正被电子束曝光的区域的衬底的区域。因此，这些邻近区域可能无意中被曝光，从而导致期望曝光图案的变化。为了补偿这些图像误差，在无掩模光刻处理中可以采用邻近校正处理技术，诸如剂量修改、形状修改、或背景校正曝光。GDS网格200中的邻近校正处理的执行使所制造的半导体部件图案更准确地类似于期望图案。
为了提供实例，在图2中示出简化的IC布局设计GDS网格200。IC布局设计GDS网格200包括多个电路部分210-230，由多个多边形表示。在所示的实施例中，电路部分210-230可以包括不同逻辑部分和可变尺寸。尺寸可以指电路部分210-230的物理尺寸或包含在每个部分中的数据量。IC布局设计GDS网格200包括像素的二维阵列。像素在坐标系统中通常用点或正方形表示。每个像素都具有曝光光强值(由数字号码表示)和位置地址(对应于其坐标)。
继续图2，GDS网格200的像素尺寸通常被选择为使得布局设计图案(诸如，多边形)的边界与IC布局设计GDS网格200中的像素边界完全对准，如图2所示。IC布局设计GDS网格200中的像素被划分为两种类型：IC布局设计的多边形的内部或外部。对于内部像素(或外部像素)，光刻曝光剂量被设置在最大光强(或在最小光强)，其分别被称为黑色或白色。
方法100继续到步骤104，将IC布局设计GDS网格200转换成第一曝光网格300(机器专用形式)，如图3所示。为了通过光刻机器实现IC布局设计GDS200，执行数据准备处理以形成机器专用数据格式。数据准备处理开始于将IC布局设计GDS网格200转换成机器专用曝光网格，被称为子像素曝光网格300。子像素曝光网格300可以包括坐标系统中的像素的二维阵列。光刻曝光处理一个像素接一个像素地(或多个像素接多个像素地)在将被图案化的衬底的整个表面扫描。子像素曝光网格300的像素尺寸300不仅影响数据准备处理中的计算数据量，而且影响下游或随后处理的吞吐量。
子像素曝光网格300的像素尺寸被选择为通常大于用于获得处理吞吐量的IC布局设计GDS200的像素尺寸。例如，IC布局设计GDS200中的像素尺寸是0.1nm，并且子像素曝光网格300中的像素尺寸是大30倍的3nm。在本实施例中，子像素曝光网格300的像素尺寸被设置为从0.5nm到8.0nm。当子像素曝光网格300的像素尺寸大于IC布局设计GDS网格200时，(IC布局设计的)多边形的边界可能与子像素曝光网格300中的一些位置中的像素边界不匹配，诸如，在310A，310B，320A以及320B中，如图3所示。该不匹配在子像素曝光网格300中生成部分填充像素，被称为像素尺寸截断(pixelsizetruncation)。较大的像素尺寸可能导致下游或随后处理中要求的少量计算，但是引入更多图像误差。
方法100进行至步骤106，将误差扩散应用至子像素曝光网格300，如图4中所示。在接受误差扩散之后，子像素曝光网格300被称为子像素曝光网格300a。误差扩散是计算机图形技术。作为一个实例，误差扩散算法从左到右、从顶部到底部扫描像素网格，一个接一个地量化像素值。曝光光强等级的数据(称为灰度级)被分配给每个像素。在误差扩散算法中，将像素(称为源像素)的灰度级与诸如离散灰阶的预定灰阶进行比较。当源像素完全在多边形(IC布局设计特征)的内部(或外部)时，源像素的灰度级被设计为预定灰阶中的最大(最小)灰度级。当源像素在多边形边缘(因此，不完全在多边形内部也不完全在多边形外部)上时，源像素的灰度级被设置为预定灰阶中的最接近灰度级，现在像素被称为外部像素。在输出像素之后，误差扩散算法计算源像素和输出像素(简单减法)之间的差值，然后将该差值(称为“误差”)传遍邻近像素。
例如，在简单二维误差扩散算法中，误差的一半被添加到下一个右侧像素，误差的四分之一被添加到下一行上的像素，并且误差的另外四分之一被添加到下一行上的像素和之前的一个像素。
又一精确误差扩散算法可以进一步将误差进一步传播到远离当前像素的位置上。在所描述的实施例中，Floyd-Steinberg误差扩散算法被应用至子像素曝光网格300。在Floyd-Steinberg误差扩散算法中，紧挨着正在被量化的像素右侧的像素获得误差的7/16(由于权重增加到16，所以除数是16)，直接在正被量化的像素下面的像素获得误差的5/16，并且正被量化的像素的对角邻近像素获得3/16和1/16。
可替换地，误差扩散算法可以包括修改后的FloydSteinberg误差扩散算法，称为风扇误差扩散(Fanerrordiffusion)。在风扇误差扩散中，紧挨着正被量化的像素的右侧的像素获得误差的7/16，直接在正被量化的像素下面的像素获得误差的5/16，紧挨着正被量化的像素左边并且直接在其下面的像素获得误差的3/16，并且在正被量化的像素左边第二个并且直接在其下面的像素获得误差的1/16(由于权重增加至16，所以除数是16)。
通过使用误差扩散技术，每次量化误差都被转移至邻近像素，但是不影响已经被量化的像素。误差扩散技术可以成功地使数字化系统更加像模拟系统。误差扩散能够增加填充清晰度，而不减小像素尺寸。误差扩散导致像素越向下舍入，下一个像素就越可能向上舍入的这样一种方式。随着平均，量化误差接近零。
在误差扩散处理期间，光刻曝光光强被量化，参考图5，形成从连续灰度级光谱到离散灰阶500B。离散灰阶500B的最大曝光剂量通常被设置为与用于黑色像素的剂量相同，并且离散灰阶500B的最小曝光剂量通常被设置成与用于白色像素的剂量相同，或者反之亦然。当从灰度级光谱转换为离散灰阶时，引入灰度级误差。例如，在灰度级光谱500A中，等级510A和等级510B之间的所有不同灰度级都被转换为离散灰阶500B中的一个灰度级510C。换句话说，一个灰度级510C表示等级510A和510B之间的所有不同等级。由灰度级的量化引入的误差被称为灰度级截断(truncation)。
被传递至每个像素的曝光剂量光强(灰度级)由存储在子像素曝光网格300a中的数据位的量化状态控制。例如，如果使用6位，则在离散灰阶500B中建立总计64个灰度级，从灰度级0(白色)到灰度级63(黑色)。在下游或随后处理中，所划分的离散灰阶500B的等级越多，越接近光谱500A，灰度级越准确，越多位被使用，并且存储并且在数据准备中计算的数据量越大。
像素尺寸截断和灰度级截断可能在临界尺寸(CD)控制和CD均匀性(CDU)中引入误差。解决像素尺寸截断和灰度级截断的传统方法是减少像素并且使用更多数据位用于灰阶，具有更大数据量的成本和数据准备的更长循环时间。
在此引入标准化数据量(NDV)，以估计和在不同数据准备算法之间比较数据量。NDV被限定为每单位面积像素的数据量。NDV可以由以下方式计算：
NDV＝GreyLevel(bit)/(PixelSize)2(nm2)
例如，如果用于灰度级的位数是k，则GreyLevel(bit)是GreyLevel(k)。在该情况下，每个像素的曝光光强(称为灰度级)通过使用k-位-数字编码。NDV表示标准化数据量除以每单位面积的允许灰度级的密度。作为一个实例，当子像素曝光网格300的像素尺寸是pnm并且灰度级使用k位(其允许2至第位数(bit)个位上的权重的不同灰度级)时，子像素曝光网格300的NDV等于GreyLevel(k)/p2。
在所描述的实施例中，子像素曝光网格300a的灰度级(在接受误差扩散之后)可以被选择为小于子像素曝光网格300。例如，如果子像素曝光网格300的灰度级使用k位(其允许2至第位数(bit)个位上的权重的灰度级)，子像素曝光网格300a的灰度级使用(k-1)[其允许2至第位数(bit)个位上的权重的灰度级的一半]。
方法100并行地进行至步骤108a和108b。在步骤108a中，子像素曝光网格300a(在接受误差扩散轴)转换为曝光网格400，如图4中所示。在本实施例中，曝光网格400的像素尺寸被设置为子像素曝光网格300中的像素尺寸的两倍。曝光网格400的灰度级被设置为使用(k-1)位，与子像素曝光网格300a相同。从而，曝光网格400的NDV等于子像素曝光网格300的1/4。
还参考图4，在步骤108b中，网格移位技术被应用至子像素曝光网格300a，以创建网格移位曝光网格410。对于子像素曝光网格300a的二维坐标系统，网格移位可以包括沿着第一方向或者沿着第二方向、或者沿着第一和第二方向移位坐标系统。在本实施例中，子像素曝光网格300a的坐标系统在第一和第二方向上移位子像素曝光网格300a的一个像素尺寸。网格移位曝光网格410可以使用大于子像素曝光网格300的像素尺寸的像素尺寸。网格移位曝光网格410还可以使用比子像素曝光网格300更少的位用于灰度级。在本实施例中，网格移位曝光网格410使用子像素曝光网格300的像素尺寸的两倍的像素尺寸，并且使用(k-1)位用于灰度级。在此，用于网格移位曝光网格410的网格移位被称为1/2网格移位，这是因为每个方向上的网格移位都是网格移位曝光网格410的像素尺寸的一半。网格移位曝光网格410的NDV等于子像素曝光网格300的NDV的1/4。
本发明的更广泛形式的另一个涉及将多次网格移位应用至子像素曝光网格300a。网格移位方向可以相互独立。网格移位的距离(displacement)也可以相互独立。
方法100进行至步骤110，将曝光网格400(从步骤108a)与网格移位曝光网格410(从步骤108b)相加，以形成第二曝光网格450，如图4中所示。在本实施例中，第二曝光网格450的像素尺寸和灰度级与曝光网格400和网格移位曝光网格410相同。从而，第二曝光网格450具有2pnm的像素尺寸并且使用(k-1)位灰度级。第二曝光网格450的NDV是曝光网格400的NDV和网格移位曝光网格410的NDV的总和，如以下所示：
NDV450＝1/4[GreyLevel(k)/p2]+1/4[GreyLevel(k)/p2]＝1/2GreyLevel(k)/p2
＝1/2NDV300
其中，NDV450是第二曝光网格450的NDV，k是用于灰度级的位数，并且NDV300是子像素曝光网格300的NDV。示出第二曝光网格450的数据量(由NDV表示)是子像素曝光网格300的一半。已经证明，通过相当地减小数据量，第二曝光网格450获得了比子像素曝光网格300更低的临界尺寸(CD)误差、较好的CD均匀性和更低的质心误差。
基于以上论述，可以看出，本发明通过应用误差扩散和多网格(MG)移位技术的结合和子像素尺寸网格方式提供新数据准备算法。新数据准备算法显示出质心误差和截断误差的减少和在不增加数据量的情况下的CD控制和均匀性的改进。
以上概述了多个实施例的特征，使得本领域技术人员可以更好地理解本发明的多个方面。本领域技术人员将想到，它们可以容易地使用本发明作为用于设计或修改用于实现与在此介绍的实施例的相同目的和/或实现与其相同优点的其他处理和结构。本领域技术人员还将认识到，这样的等效结构不脱离本发明的精神和范围，并且在不脱离本发明的精神和范围的情况下在此可以作出多种改变、替换和更改。