基于广度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法

提出一种基于广度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法。通过广度优先搜索算法得到所有图形数最少的关键图形组。以45 nm标准单元库测试图形集为例,采用商用计算光刻软件Tachyon Tflex对本文方法的筛选结果进行仿真验证。结果表明,本文方法获得的关键图形组的工艺窗口优于Tachyon Tflex中的同类技术。相比于基于深度优先搜索的全芯片SMO关键图形筛选方法,本文方法只筛选出所有图形数量最少的关键图形组,图形筛选效率更高。

基于预训练VGG11模型的光刻坏点检测方法

模型性能表现和模型训练时间影响着基于迁移学习坏点检测方法的应用,而选用模型和迁移学习策略是模型性能表现和模型训练时间的重要影响因素。提出了一种基于预训练VGG11模型的坏点检测方法,通过微调基于ImageNet数据集预训练的VGG11模型获得坏点检测的待训练模型。采用保留预训练模型权重、冻结卷积层的策略进行模型训练,采用ICCAD 2012数据集进行模型训练和测试。与现有方法相比,所提方法的模型综合性能表现更好,所需的模型训练时间更少。所提方法有助于提高掩模版图的坏点检测效率,缩短集成电路生产的周期。

基于衍射谱分析的全芯片光源掩模联合优化关键图形筛选

提出了一种全芯片光源掩模联合优化的关键图形筛选方法,用图形的主要频率表征图形的特征,用主要频率的位置和轮廓信息描述主要频率在频域上的分布特征。设计了相应的主要频率提取方法、覆盖规则、聚类方法以及关键图形筛选方法,实现了全芯片光源掩模联合优化的关键图形筛选。采用荷兰ASML公司的商用计算光刻软件Tachyon进行了仿真验证,与ASML公司同类技术的对比结果表明,本方法获得的工艺窗口优于ASML Tachyon方法。

光源掩模联合优化技术研究

光刻机是集成电路制造的核心装备,光刻分辨率是光刻机的重要性能指标。作为提高光刻机分辨率的重要手段,分辨率增强技术可以推动芯片向更高集成度发展。光源掩模联合优化(SMO)通过同时优化光源和掩模图形提高光刻分辨率,是28 nm及以下技术节点必不可少的分辨率增强技术之一。光源与掩模的准确表征是SMO技术的基础,高效的优化算法是对光源和掩模进行优化的核心手段。SMO技术应用于全芯片的前提是进行关键图形筛选。本文回顾了SMO技术的发展历史,并结合本团队对SMO技术的研究,介绍了关键图形筛选方法、光源与掩模表征方法和优化算法的基本原理和国内外的研究进展。

有序ZnO纳米阵列的制备及其光学特性

纳米球刻蚀技术和磁控溅射方法在普通玻璃衬底上制备有序氧化锌(ZnO)纳米阵列。利用扫描电子显微镜对样品表面形貌进行了观测,并对样品进行荧光(PL)光谱测试。结果表明,相比于普通ZnO薄膜,ZnO纳米阵列的有序结构可以提高在紫外区域的发光性能,减少蓝绿光的发射缺陷。研究了不同ZnO纳米阵列粒径大小和不同ZnO纳米阵列的厚度对其光学性质的影响。溅射时间30min的有序ZnO纳米阵列样品的质量和结晶状态较好,随着聚苯乙烯(PS)纳米球粒径的减小,样品吸收峰和荧光光谱均发生"蓝移"。

基于深度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法

提出一种基于深度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法。所提方法采用掩模频谱的投影边界以及增长因子表征掩模的衍射频谱特征。设计了基于深度优先搜索的关键图形筛选算法,实现了全芯片光源掩模优化关键图形筛选,获得了所有关键图形组。相比于现有同类方法,所提方法可以获得覆盖频率分组的所有关键图形组,进而选出更优关键图形组。采用荷兰ASML公司的商用计算光刻软件Tachyon Tflex对所提方法进行了仿真验证,仿真结果表明所提方法获得的工艺窗口优于Tachyon Tflex方法,与现有方法相比,所提方法筛选出的关键图形结果更优。