基于遗传算法的磁控溅射调速曲线反演方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于极紫外光刻技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的磁控溅射调速曲 线反演方法。
【背景技术】
[0002] 极紫外光刻（Extreme Ultraviolet Lithography，EUVL)技术是使用EUV波段，主 要是13.5nm波段，进行光刻的微纳加工技术。目前，EUVL技术已经能够实现7nm线宽的刻蚀 工艺，并具备进一步缩小刻蚀线宽的可能性。这在大规模集成电路制造领域具有重要意义， 能够实现更大密度的元件集成，以及更低的能耗。
[0003] 极紫外光刻使用波长为10-14nm光源照明，由于几乎所有已知光学材料在这一波 段都具有强吸收，无法采用传统的折射式光学系统，所以极紫外光刻系统的照明系统、掩模 和投影物镜均采用反射式设计，其反射光学元件需镀有周期性多层膜以提高反射率。目前 用于极紫外光刻系统多层膜制备的沉积方法主要有磁控溅射、离子束溅射和电子束蒸发三 种，其中磁控溅射以其工艺参数稳定和设备维护成本低成为极紫外多层膜制备的主要方 法。极紫外光刻系统需要高性能的极紫外多层膜，包括高反射率、低应力、高稳定性和高均 匀性。对于投影物镜系统，为实现波长匹配和面形保持，必须对物镜基底上的多层膜的膜厚 分布实现深亚纳米级别精度的控制。在磁控溅射装置中，一般通过控制镀膜基底的公转速 度曲线来实现如此高精度的膜厚控制，该方法需要已知磁控溅射速率空间分布和膜厚分布 目标曲线来反算与之相对应的公转速度调制曲线。但是，调速曲线的反演是一个非常复杂 的数学问题，由于存在多值解，如果采用局部寻优算法，反演过程极易陷入局部极小值。 [0004]遗传算法是一种基于自然群体遗传演化机制的随机搜索算法，具有全局寻优的特 点，即可以用整体的最小量快速而准确地找到根，而不过分依赖于初始条件，并且计算精度 高。但是现有技术中，还未见基于遗传算法确定磁控溅射调速曲线的方法。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是解决现有技术中磁控溅射调速曲线的反演方法极易陷入局部极 小值的问题，提供一种基于遗传算法的磁控溅射调速曲线反演方法。
[0006] 本发明解决上述技术问题采取的技术方案如下。
[0007] 基于遗传算法的磁控溅射调速曲线反演方法，步骤如下:通过目标膜厚分布曲线， 采用遗传算法反演磁控溅射公转速度曲线。
[0008] 进一步的，所述遗传反演的过程为：以式(5)为评价函数，采用遗传算法寻找使得F 值最小的磁控溅射公转速度曲线；
[0009]
(5)
[0010] 式(5)中，m为整数，?^(η，ω(θ))为计算膜厚分布曲线，TgQal(ri)为目标膜厚分布 曲线。
[0012] …
[0011] 进一步的，所述计算膜厚分布曲线通过式(1)得到；
(1)
[0013] 式（1)中，
[0014] (2)
[0015] (3)
[0016] (4)
[0017] Χτ为靶平面上某点的X轴坐标，yT为靶平面上某点的y轴坐标，D(XT， yT)为靶的溅射 产额分布，Μ为遮挡因子，Θ为公转角，ω (Θ)为公转速度曲线，k为溅射角分布特性参数，α为 溅射角；
[0018] 式(2)中，h为基片的高度；
[0019] 式(3)中，w=_f〇)Sfsiny /-GGsy J.，. 为自转角，γ为基片相对于基片平 面的倾角，Τ为靶平面上某点的坐标，包括χτ和yT，,S为基片平面上某点的坐标，包括Xs，y s， Zs：
[0020]
[0021 ]式中，R为公转半径，r为自转半径，θ〇为初始公转角，为自转角，卿为初始自转 角，ω为公转速度，cos为自转速度，t为运行时间。
[0022]进一步的，所述公转速度曲线为步进式调速曲线。
[0023]进一步的，所述遗传算法的种群数为100，交叉概率为0.5，变异概率为0.02，迭代 数为50代。
[0024] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0025] 本发明的基于遗传算法的磁控溅射调速曲线反演方法采用全局寻优算法一一遗 传算法来完成调速曲线的反演，提高了反演过程的稳定性，避免了反演过程陷入局部最小 值，由该方法反演得到的调速曲线所对应的膜厚曲线与目标膜厚曲线误差很小，从而提高 了物镜基底上极紫外多层膜膜厚分布控制精度。
【附图说明】
[0026] 图1为本发明的基于遗传算法的磁控溅射调速曲线反演方法的原理图；
[0027] 图2为磁控溅射源进行磁控溅射的示意图；
[0028] 图3为基片的行星运动轨迹的示意图；
[0029]图4为物镜主镜的尺寸示意图；
[0030] 图5为物镜主镜的目标膜厚分布曲线；
[0031] 图6中，（a)为单纯形法反演得到的公转速度曲线，（b)为其对应的膜厚分布曲线与 目标膜厚分布曲线的对比；
[0032]图7中，（a)为遗传算法反演得到的公转速度曲线，（b)为其对应的膜厚分布曲线与 目标膜厚分布曲线的对比；
【具体实施方式】
[0033]以下结合附图进一步说明本发明。
[0034]如图1所示，如果已知溅射源分布特性参数就可以计算得到溅射速率空间分布，再 给定溅射源的公转速度曲线和基片高度，根据磁控溅射计算模型就可以计算得到膜厚分布 曲线，这是一个正向问题。相反地，本发明的基于遗传算法的磁控溅射调速曲线反演方法， 是在已知膜厚分布曲线的情况下，反演溅射源的公转速度曲线。为了降低反演过程的复杂 性，溅射源的公转速度曲线采用步进式调速曲线，调速曲线控制参数为每一步的公转速度 和两个步进间的过渡角度。
[0035] 基于遗传算法的磁控溅射调速曲线反演方法，步骤如下：
[0036] 根据已知的目标膜厚分布曲线，以式(5)为评价函数，采用遗传算法寻找使得F值 最小的磁控溅射公转速度曲线，该磁控溅射公转速度曲线即为磁控溅射公转速度曲线；
[0037]
(5)
[0038] 式(5)中，m为整数，^^，《⑷丨为计算膜厚分布曲线仏^^丨为目标膜厚分布 曲线。
[0039] 上述方法中，为使算法迭代收敛速度最快，遗传算法的参数选择如下：种群数为 100，交叉概率为0.5，变异概率为0.02，代数为200代，也可以根据实际情况，选择其他参数。
[0040] 计算膜厚分布曲线的确定方法如下：
[0041] 如图2所示，上方为靶平面，下方为基片平面。磁控