申请/专利权人：智腾科技股份有限公司

申请日：2021-10-29

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114002911B

主分类号：G03F1/36

分类号：G03F1/36;G03F7/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.02.22#实质审查的生效;2022.02.01#公开

摘要：本发明属于芯片制造领域，提出了基于自适应混合共轭梯度下降的光学临近修正掩膜方法。该方法提出了一种可自我调节的混合共轭梯度下降策略。通过利用上一次循环的经验，指导下一次循环修正过程所选择具体采用的共轭梯度方法，做到自主调节梯度搜索的步长和方向，从而更好的搜索到最优解。解空间更大，新设计的优化函数可以使产生的掩膜质量更优；实现光刻加速模型，算法效率高；产生的掩膜版能更有效对抗工艺偏差。优化芯片制造掩膜版，使得光刻之后的图案有较高的保真度。

主权项：1.基于自适应混合共轭梯度下降的光学临近修正掩膜方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1，输入目标图片Zt，光刻核h1,…,hk及对应权重系数μ1,…,μk；步骤2，初始化；步骤2.1，掩膜版初始化为与目标图片Zt同样形状，并计算初始水平集函数φ0，计算φ0的几何梯度步骤2.2，经过光刻模拟后获得初始优化损失函数F0，计算初始优化损失函数对掩膜信息的梯度G0；F＝αFepe+βFpvb其中，F为优化损失函数，Fepe为EPE损失函数，Fpvb为PVBand损失函数，α，β分别是EPE损失函数和PVBand损失函数的常数系数；将F初始化为F0；步骤2.3，计算初始边界演化速度步骤3，进入第i个循环，i0：步骤3.1计算边界演化时间步长Δti；步骤3.2计算水平集函数的变化量：Δφix,y＝vi+λivi-1Δti； 其中，v为掩膜轮廓各处移动速度，G为优化损失函数对掩膜信息的梯度，φ为水平集函数，λ为共轭系数；i为迭代次数；采用自适应混合共轭梯度下降法获得λi； 其中， 步骤3.3更新水平集函数：φix,y＝φi-1x,y+Δφix,y；步骤3.4平面各点根据φix,y的正负决定掩膜矩阵数值；若为正数，则掩膜矩阵取值取1代表在掩膜内，反之取0代表此处位于掩膜外；步骤3.5将更新的掩膜进行光刻模拟，获得最优条件和最大偏差条件下生成的打印图片，所述最优条件：透镜成像处刚好是接收平面处，曝光剂量也标准化为1；所述最大偏差条件：透镜成像平面最大可偏离于接收平面正负25nm，曝光剂量范围为0.98～1.02；进行评估并获得新的损失函数值Fi，更新损失函数梯度Gi；步骤3.6计算新的边界演化速度vi；步骤3.7进行判断，若平面各点速度的绝对值最大值小于设定阈值，则认为收敛完成，输出掩膜M*，反之重回步骤3.1，进行下一循环。

全文数据：

权利要求：

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