一種采用壓縮感知技術的光源優化方法技術

本發明專利技術提供一種采用壓縮感知技術的光源優化方法。本方法首先選定一組標準正交基，使得光源圖形在該標準正交基上是稀疏的。之后，本方法將光源圖形在該標準正交基上展開得到系數向量并將SO優化問題構造為在線性限制條件下求解的最小L1范數的圖像恢復問題。其中線性限制條件為在晶片處設定的若干觀測點上的光刻膠中成像與目標圖形一致。較之傳統的采用共軛梯度法的SO算法，本發明專利技術所涉及的SO方法能夠更為有效的提高運算效率，提高優化后光源的可制造性，以及光刻系統的工藝窗口。同時本發明專利技術采用矢量成像模型描述光刻系統的成像過程，優化后的光源不但適用于小NA的情況，也適用于NA>0.6的情況，滿足高NA浸沒式光刻系統的仿真精度要求。

【技術實現步驟摘要】
【專利摘要】本專利技術提供。本方法首先選定一組標準正交基，使得光源圖形在該標準正交基上是稀疏的。之后，本方法將光源圖形在該標準正交基上展開得到系數向量并將SO優化問題構造為在線性限制條件下求解的最小L1范數的圖像恢復問題。其中線性限制條件為在晶片處設定的若干觀測點上的光刻膠中成像與目標圖形一致。較之傳統的采用共軛梯度法的SO算法，本專利技術所涉及的SO方法能夠更為有效的提高運算效率，提高優化后光源的可制造性，以及光刻系統的工藝窗口。同時本專利技術采用矢量成像模型描述光刻系統的成像過程，優化后的光源不但適用于小NA的情況，也適用于NA>0.6的情況，滿足高NA浸沒式光刻系統的仿真精度要求。【專利說明】
本專利技術涉及，屬于光刻分辨率增強
。
技術介紹
當前的大規模集成電路普遍采用光刻系統進行制造。光刻系統主要包括:照明系統(包括光源和聚光鏡)、掩模、投影系統及晶片四部分。光源發出的光線經過聚光鏡聚焦后入射至掩模，掩模的開口部分透光；經過掩模后，光線經由投影系統入射至涂有光刻膠的晶片上，這樣掩模圖形就復制在晶片上。目前主流的光刻系統是193nm的ArF深度紫外光刻系統，隨著光刻技術節點進Λ 45nm-22nm,電路的關鍵尺寸已經遠遠小于光源的波長。因此光的干涉和衍射現象更加顯著，導致光刻成像產生扭曲和模糊。為此光刻系統必須采用分辨率增強技術，用以提高成像質量。光源優化(source optimization,簡稱SO)是一種重要的光刻分辨率增強技術。作為一種獨立使用的分辨率增強技術，SO技術可以有效提高光刻系統在某些關鍵掩模圖形處成像的工藝窗口。同時SO技術還可以與傳統的光學鄰近效應校正(opticalproximity correction,簡稱0PC)技術相結合，形成光源-掩模聯合優化(source maskoptimization,簡稱SM0)技術,從而提高傳統OPC技術的優化自由度，進一步改善光刻系統的成像質量。但是，隨著光刻技術節點的不斷下移，集成電路的集成度和整體尺寸不斷上升，導致SO技術需要處理的數據量大幅增加。另一方面，為了滿足目前浸沒式光刻系統的仿真精度要求，必須采用基于矢量成像模型的SO技術對浸沒式光刻系統中的光源進行優化。相比傳統的標量成像模型，矢量成像模型具有較高的計算復雜度。上述原因均導致現有的SO算法的計算復雜度較高，運算效率較低。相關文獻(Optics Express, 2012，20:8161-8174)提出了一種較為高效的基于共軛梯度法的SO方法，在晶片處標定若干觀測點，通過SO優化使這些觀測點處的成像盡量接近于目標圖形，從而提高整個像面上的成像質量。但是以上方法具有以下四方面的不足:第一、采用上述方法獲得的SO優化結果的精度會隨晶片處觀測點數目的減小而明顯降低，因此無法通過減少觀測點數目的方式降低運算復雜度，從而限制了該算法運算效率的提升；第二、采用上述方法優化的光源圖形較為復雜，不利于制造；第三、上述方法將SO優化目標函數構造為空間像與目標圖形之差的二次函數，因此不利于提高優化后的光刻成像對比度，同時無法充分擴展光刻系統的工藝窗口 ；第四、上述SO方法基于光刻系統的標量成像模型，因此不適用于高NA的光刻系統。綜上所述，現有SO方法在優化效率、光源可制造性、光刻系統工藝窗口和仿真精度四個方面均有待進一步改善和提高。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種采用壓縮感知技術的SO方法。該方法根據壓縮感知理論，將SO優化問題轉換為在線性限制條件下求解L-1范數的圖像恢復問題，采用線性布萊格曼算法對光源圖形進行優化。相比現有SO算法，采用本專利技術中的SO方法可以有效提高的優化效率、光源的可制造性、光刻成像對比度，并擴展光刻系統的工藝窗口 ；另外本專利技術中的SO方法采用光刻系統的矢量成像模型構造優化目標函數，可滿足高NA浸沒式光刻系統的仿真精度要求。實現本專利技術的技術方案如下: 一種采用壓縮感知技術的SO方法，具體步驟為:步驟101、將光源初始化為大小SNsXNs的光源圖形J，將掩模圖形M和目標圖形Z柵格化為NXN的圖形，其中Ns和N為整數；步驟102、對目標圖形之進行從左上至右下的逐行掃描，并將之轉化為N2X I的向量Z，向量f的元素值為目標圖像之的像素值；對光源圖形J進行從左上至右下的逐行掃描，并將J轉化為N2XI的向量J，向量《7的元素值為光源圖像J的像素值；步驟103、選定一組標準正交基，使得向量J在該標準正交基上是稀疏的，即向量J在該標準正交基上展開后的大部分系數為O或絕對值小于設定閾值，并將上述標準正交基對應的變換矩陣記為Ψ ;將向量J在Ψ上展開得到J = MW ,其中沒為展開后的系數；步驟104、采用掩模圖形M計算照明交叉系數(illumination crosscoefficient，簡稱 ICC)矩陣 I。。，其大小為 N2XNs2 ；步驟105、在晶片處選擇K個觀測點，選取向量f中對應上述K個觀測點的K個元素，組成一個壓縮后的向量f ,其大小為KX I ;選取I。。矩陣中對應上述K個觀測點的K行，組成一個壓縮后的ICC矩陣Is。。，其大小為KXNs2 ；步驟106、將SO構造為如下形式:【權利要求】1.，其特征在于，具體步驟為: 步驟101、將光源初始化為大小SNsXNs的光源圖形J，將掩模圖形M和目標圖形/柵格化為NXN的圖形； 步驟102、對目標圖形i進行從左上至右下的逐行掃描，并將之轉化為N2X I的向量Z ;對光源圖形J進行從左上至右下的逐行掃描，并將J轉化為N2X I的向量J ； 步驟103、選定一組標準正交基，使得向量J在該標準正交基上是稀疏的，并將上述標準正交基對應的變換矩陣記為Ψ ;將向量_；在Ψ上展開得到= ,其中#為展開后的系數: 步驟104、采用掩模圖形M計算照明交叉系數矩陣I。。； 步驟105、在晶片處選擇K個觀測點，選取向量f中對應上述K個觀測點的K個元素，組成一個壓縮后的向量r;選取I。。矩陣中對應上述K個觀測點的K行，組成一個壓縮后的TCC矩陣Is。。； 步驟106、將光源優化SO構造為如下形式: 2.根據權利要求1所述采用壓縮感知技術的光源優化方法，其特征在于，所述步驟104計算I。。矩陣的具體步驟為: 步驟201、將光源圖形J柵格化為NsXNs個子區域，每個子區域作為一個點光源: 步驟202、針對單個點光源(xs，ys)，獲取該點光源照明時對應晶片位置上的空間像I (xs，ys)，采用從左上至右下的逐行掃描方法，將I (xs，ys)轉化為N2X I的向量/(弋5>'.); 步驟203、判斷是否已經計算出所有點光源對應晶片位置上的空間像，若是，則進入步驟204，否則返回步驟202 ； 步驟204、針對光源圖形J進行左上至右下的逐行掃描，并根據掃描的先后順序，將每個點光源對應的向量AnJ從左到右排列，形成大小為N2XNs2的I。。矩陣。3.根據權利要求2所述采用壓縮感知技術的光源優化方法，其特征在于，所述步驟202中針對單個點光源(xs，ys)獲取該點光源照明時對應晶片位置上的空間像I (xs，ys)的具體過程為: 設定光軸的方向為Z軸,并依據左手坐標系原則建立全局坐標系；(α，β，Y 本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種采用壓縮感知技術的光源優化方法，其特征在于，具體步驟為：步驟101、將光源初始化為大小為Ns×Ns的光源圖形J，將掩模圖形M和目標圖形柵格化為N×N的圖形；步驟102、對目標圖形進行從左上至右下的逐行掃描，并將轉化為N2×1的向量對光源圖形J進行從左上至右下的逐行掃描，并將J轉化為N2×1的向量步驟103、選定一組標準正交基，使得向量在該標準正交基上是稀疏的，并將上述標準正交基對應的變換矩陣記為Ψ；將向量在Ψ上展開得到其中為展開后的系數：步驟104、采用掩模圖形M計算照明交叉系數矩陣Icc；步驟105、在晶片處選擇K個觀測點，選取向量中對應上述K個觀測點的K個元素，組成一個壓縮后的向量選取Icc矩陣中對應上述K個觀測點的K行，組成一個壓縮后的TCC矩陣Iscc；步驟106、將光源優化SO構造為如下形式：s.t.其中為向量的1范數，s.t.表示以作為線性限制條件；步驟107、采用線性布萊格曼算法求解步驟106中SO的形式，獲得對應最優光源圖形的向量步驟108，計算優化后的光源圖形為

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：馬旭，宋之洋，高杰，李艷秋，
申請(專利權)人：北京理工大學，
類型：發明
國別省市：北京;11