一种应用于曲线掩膜的优化方法

本发明属于计算光刻，具体涉及一种应用于曲线掩膜的优化方法。

背景技术：

1、近几年，随着曲线掩膜技术的兴起，研究人员发现，与传统的曼哈顿图形相比，曲线掩膜能够提高归一化成像光强的对数斜率(nils)和焦深，并在一定程度上有利于工艺窗口的提升。为了提升最终刻蚀在晶圆表面的打印图案和目标图案之间的保真度，光学临近效应(opc)技术已经被广泛的使用。不同于基于像素化opc方法需要较大的数据存储空间和较长的优化运行时间，为了提高优化过程中计算资源的有效利用率，通常采用参数化的光学临近效应矫正(opc)方法对曲线掩膜进行优化。然而，现有的参数化曲线掩膜opc方法主要通过对掩膜进行边缘提取，并在掩膜轮廓上设定边缘控制点。通过移动边缘控制点并使用曲线(如：贝塞尔曲线等)将边缘控制点之间进行有效连接来实现对曲线掩膜的优化。由于控制点个数直接影响存储数据的大小和优化结果的好坏，因此控制点在掩膜边缘上的分布位置和数目多少非常重要。

2、但是现阶段控制点的选取依赖一些复杂的算法(如：根据掩膜图案局部曲率的大小来进行选取、设定控制点之间的直接距离等)，因此算法的效率较低。并且在使用相同连接曲线的情况下，这种直接移动边缘控制点的方法对曲线掩膜进行优化仍然需要较大的存储空间，并且容易导致边缘控制点的交叉现象，存在一定的局限性。

3、现有的曲线掩膜优化方法主要通过直接移动边缘控制点来进行，这需要存储每个边缘控制点(假设控制点数目为n)的横纵坐标，导致存储数据量至少为控制点数目的两倍(2n)。在优化过程中，设定边缘控制点较大的移动范围和密集的分布有助于优化结果的提升，但是容易在后续流程中引起控制点的交叉现象，因此这种方法在实际应用中存在局限性。

4、为了解决交叉现象，可以在整体优化之前保存边缘控制点之间的连接顺序，但这意味着存储空间的进一步增加。如果不保存连接顺序，在优化之后再搜寻最近的边缘控制点进行连接，可能会忽略一些控制点，导致优化资源的浪费。因此该方法优化过程中也存在一定的局限性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的是提供一种应用于曲线掩膜的优化方法，不仅可以促进曲线掩膜的高效迭代优化，而且在确保成像保真度的同时，实现了数据量的降低。一种应用于曲线掩膜的优化方法，包括：

2、步骤一、初始化光源、初始化掩膜和有关参数；

3、步骤二、提取初始掩膜的边界信息并计算初始掩膜对应的质心点坐标；

4、为了便于描述本发明中所使用的质心点均由质心点公式计算得到，具体为：

5、

6、

7、px,py分别代表掩膜图案上任意一个边缘点p的横、纵坐标；cx,cy分别代表质心点的横、纵坐标，rp,θp分别代表在质心角函数中p点对应的角度和距离；

8、步骤三、构建质心角函数；

9、定义掩膜质心为a点，任意一个轮廓点为b点，将ab作为极轴，构建质心角函数，轮廓点为从边缘点中选择的一系列的点；记r为轮廓点到质心点的距离，θ为轮廓点与质心点a的连线与极轴ab之间的角度，以角度θ为横轴，以轮廓点到质心点的距离r为纵轴，构建质心角函数f(θ,r)，其定义域在[-π,π]；

10、步骤四、对质心角函数f(θ,r)进行采样，得到离散后的质心角函数

11、步骤五、对于离散后的质心角函数根据前后两个采样点，计算每个采样点的二阶导数；

12、步骤六、基于采样点、质心角函数的二阶导数对质心角函数进行优化；

13、步骤七、将优化后的质心角函数重构出优化后的掩膜图案包括：

14、将步骤六中优化后的质心角函数进行插值，使其成为一条光滑的曲线。

15、根据掩膜图案对应的质心位置，按照以下公式对插值后的质心角函数进行重构：

16、

17、较佳的，所述步骤六中，采用的优化算法包括灰狼算法和遗传算法。

18、较佳的，所述步骤六包括如下步骤：

19、s61：输入待优化的离散后质心角函数

20、s62：初始化相关参数，如：迭代轮次，光源的内外相关因子等。并生成多个随机变量其中每一个随机变量为1×ns的向量，ns为采样点的个数。

21、s63：根据质心角函数二阶导数的正负性，设定每一个随机变量中对应采样点数值的正负性，则每一个随机变量对应得到一个修正向量，记为

22、s64：将每个修正向量叠加到质心角函数上，则每个采样点得到修正,由此可得到多个质心角函数并评估每个质心角函数的适应度。

23、s65：根据适应度的高低顺序，将适应度最高的三个质心角函数设定α,β,δ狼，将剩下的设定为ω狼，在“狩猎”过程中ω狼跟随着这三只狼。

24、s66：根据α,β,δ狼的位置更新狼群的位置；

25、s67：判断狼群是否越界，如有越界则将其调整；之后，计算经过更新后所产生的新狼群的适应度；并根据适应度的高低替换掉原始的α,β,δ狼；

26、s68:判断当前α狼的适应度是否小于初始设定的阈值或者迭代次数是否到达上限，如是，则停止优化并将α狼对应的质心角函数作为优化后的质心角函数；反之，则返回s66，继续更新狼群位置。

27、较佳的，所述s64中，采用图形误差作为质心角函数的适应度。

28、较佳的，所述s64中，采用图形误差作为质心角函数的适应度的具体方法包括：

29、先将每一个质心角函数重构出掩膜图案，然后采用阿贝矢量成像模型计算当前光源和掩膜图案所对应的空间像，并使用硬阈值模型得到光刻胶中的成像，然后计算出对应的图形误差。

30、较佳的，所述s64中，图形误差定义为：

31、

32、其中,是初始的掩膜目标图形在坐标(x,y)处的值，z(x,y)是重构后得到的掩膜在光刻胶中成像在坐标(x,y)处的值；n表示掩膜的尺寸大小。

33、本发明具有如下有益效果：

34、本发明提出了一种应用于曲线掩膜的优化方法，该方法通过将二维掩膜图案的边缘信息转换为一维质心角函数，实现了在不降低光刻胶中成像图案保真度的情况下，有效的减少了存储的数据量；并且，采样对质心角函数进行采样的方法能给有效的降低设定边缘控制点算法的复杂程度并有效的增加了选取流程的合理性和简洁性，同时，利用质心角函数的二阶导数来指导优化过程使得本发明能够进一步提升整体的优化效率；此外，由于质心角函数被用作整体优化的基础，边缘控制点的数量和分布等与后续操作得到了有机的结合；综上所述，本发明不仅促进了曲线掩膜的高效迭代优化，而且在确保成像保真度的同时，实现了数据量的降低。

技术特征：

1.一种应用于曲线掩膜的优化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种应用于曲线掩膜的优化方法，其特征在于，所述步骤六中，采用的优化算法包括灰狼算法和遗传算法。

3.如权利要求1所述的一种应用于曲线掩膜的优化方法，其特征在于，所述步骤六包括如下步骤：

4.如权利要求3所述的一种应用于曲线掩膜的优化方法，其特征在于，所述s64中，采用图形误差作为质心角函数的适应度。

5.如权利要求4所述的一种应用于曲线掩膜的优化方法，其特征在于，所述s64中，采用图形误差作为质心角函数的适应度的具体方法包括：

6.如权利要求5所述的一种应用于曲线掩膜的优化方法，其特征在于，所述s64中，图形误差定义为：

技术总结
本发明提出了一种应用于曲线掩膜的优化方法，该方法通过将二维掩膜图案的边缘信息转换为一维质心角函数，实现了在不降低光刻胶中成像图案保真度的情况下，有效的减少了存储的数据量；并且，采样对质心角函数进行采样的方法能给有效的降低设定边缘控制点算法的复杂程度并有效的增加了选取流程的合理性和简洁性，同时，利用质心角函数的二阶导数来指导优化过程使得本发明能够进一步提升整体的优化效率；此外，由于质心角函数被用作整体优化的基础，边缘控制点的数量和分布等与后续操作得到了有机的结合；综上所述，本发明不仅促进了曲线掩膜的高效迭代优化，而且在确保成像保真度的同时，实现了数据量的降低。

技术研发人员：李艳秋,黄炜晨,刘克
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10