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。

基于动态适应度函数的光源掩模优化方法

提出了一种基于动态适应度函数的光刻机光源掩模优化方法(SMO)。动态适应度函数方法在遗传算法优化过程中采用动态适应度函数模拟真实光刻工艺条件误差对光刻结果的影响,得到对光刻工艺条件误差不敏感的优化光源和优化掩模。该方法无需优化权重系数,即可获得与权重优化后的加权适应度函数方法相近的工艺宽容度。典型逻辑图形的仿真实验表明,曝光剂量误差为15%时,动态适应度函数方法得到的优化光源和优化掩模的可用焦深达到200 nm,与加权适应度函数方法的优化效果相当。动态适应度函数方法也可用于降低SMO的优化光源和掩模对其他工艺条件误差如彗差的敏感度。

基于多染色体遗传算法的像素化光源掩模优化方法

提出了一种基于多染色体遗传算法(GA)的像素化光源掩模优化(SMO)方法。该方法使用多染色体遗传算法,实现了像素化光源和像素化掩模的联合优化。与采用矩形掩模优化的单染色体GASMO方法相比,多染色体GASMO方法具有更高的优化自由度,可以获得更优的光刻成像质量和更快的优化收敛速度。典型逻辑图形的仿真实验表明,多染色体方法得到的最优光源和最优掩模的适应度值比单染色体方法小7.6%,提高了光刻成像质量。仿真实验还表明,多染色体方法仅需132代进化即可得到适应度值为5200的最优解,比单染色体方法少127代,加快了优化收敛速度。

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。

光源掩模协同优化的原理与应用

当半导体技术节点缩小至14 nm及以下时,光刻技术也逐渐接近了其物理极限。光源掩模协同优化(SMO)作为一种新型的分辨率增强技术,能够显著提升极限尺寸下半导体光刻的重叠工艺窗口,有效延伸当前常规光刻技术的生存周期。综述了SMO这一技术,分析了SMO的原理,介绍了该技术的发展和在半导体制造工艺中的应用,重点探讨了其在先进光刻节点研发中的应用,并对其挑战和发展趋势进行了展望,认为SMO不仅是193 nm浸润式光刻技术的重要组成部分,也将是EUV光刻中必不可少的一种技术。

集成电路掩模分辨率增强技术

随着大规模集成电路技术的飞速发展,掩模分辨率增强技术变得越来越重要。介绍了掩模分辨率增强技术中的相移掩模技术、光学邻近效应修正技术和光源掩模协同优化技术,重点介绍了3种技术的作用和具体做法。

基于随机并行梯度速降算法的光刻机光源与掩模联合优化方法

随着集成电路特征尺寸进入2Xnm及以下节点,光源与掩模联合优化(SMO)成为了拓展193nm ArF浸没式光刻工艺窗口、减小工艺因子的重要分辨率增强技术(RET)之一。提出了一种基于随机并行梯度速降(SPGD)算法的SMO方法,通过随机扰动进行梯度估计,利用估计梯度来迭代更新光源与掩模,避免了求解梯度解析表达式的过程,降低了优化复杂度。对周期接触孔阵列及十字线、密集线三种掩模图形的仿真验证表明,三种掩模图形误差(PE)值分别降低了75%、80%与70%,该方法较大程度地提高了光刻成像质量。

基于粒子群优化算法的光刻机光源掩模投影物镜联合优化方法

全芯片多参数联合优化是光刻分辨率增强技术的重要发展方向。提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的光源掩模投影物镜联合优化(SMPO)方法。将由像素表征的光源、由离散余弦变换基表征的掩模及由泽尼克系数表征的投影物镜编码为粒子,以图形误差作为评价函数,通过不断迭代更新粒子,实现光源掩模投影物镜联合优化。在标称条件和工艺条件下,采用含有交叉门的复杂掩模图形对所提方法的仿真验证表明,图形误差分别降低了94.2%和93.8%,有效提高了光刻成像质量。与基于遗传算法的SMPO方法相比,该方法具有更快的收敛速度。此外,该方法具有优化自由度高和优化后掩模可制造性强的优点。

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。

基于二次规划的光刻机光源优化方法

提出一种基于二次规划的光刻机光源优化方法。采用空间像与目标像的图形误差为目标函数,根据空间像强度与不同位置的点光源之间的线性关系,将光源优化转换成二次规划问题。将掩模图形区域分成限制区域和比较区域,对限制区域应用约束条件,对比较区域采用目标函数优化。采用一维孤立空图形和二维接触孔阵列图形对该方法进行验证,分析光刻胶阈值和离焦量对优化结果的影响。仿真表明,提出的光源优化方法获得了光源的全局最优解,提高了光刻成像质量,增大了工艺窗口。

基于粒子群优化算法的光刻机光源优化方法

提出了一种基于粒子群优化算法的光刻机光源优化方法。将光源信息编码为粒子,利用图形误差作为评价函数,通过更新粒子的速度与位置信息不断迭代优化光源图形。对周期接触孔阵列和含有交叉门的复杂掩模图形的仿真验证表明,两者的图形误差分别降低了66.1%和27.3%,有效提高了光刻成像质量。与基于遗传算法的光源优化方法相比,该方法具有更快的收敛速度。另外,还研究了像差和离焦对本方法稳健性的影响。

基于光刻胶三维形貌的光刻多参数联合优化方法

多参数联合优化是光刻分辨率增强技术的发展方向。提出了一种以光刻胶三维形貌差异为评价目标的光刻多参数联合优化方法。以多个深度位置的光刻胶图形误差为目标函数,对光源、掩模、投影物镜波前、离焦量和曝光剂量进行联合优化,提高了光刻胶图形三维形貌的质量。为获得较高的优化效率,采用自适应差分进化算法实现光源和掩模的优化,并针对其他参数的特点,采用不同优化方法进行优化。对密集线、含有交叉门的复杂掩模图形和静态随机存储器中的典型图形进行了仿真验证,可用焦深的最大值分别达到237nm、115nm和144.8nm,曝光宽容度的最大值分别达到18.5%、12.4%和16.4%。与基于空间像的光源掩模投影物镜联合优化技术相比,所提方法明显扩大了工艺窗口。

深紫外计算光刻技术研究

光刻机是极大规模集成电路制造的核心装备,深紫外光刻机是用于先进技术节点芯片制造的主流光刻设备。光刻机的成像质量直接影响光刻机性能指标,是光刻机正常工作的前提。作为提高光刻成像质量的重要手段,计算光刻技术在光刻机软硬件不变的条件下,采用数学模型和软件算法对照明光源、掩模图形和工艺参数等进行优化,使目标图形高保真度地成像到硅片上。光刻成像模型是计算光刻技术的基础,成像模型仿真精度和速度的不断提高支撑了计算光刻技术的发展。结合本团队的研究工作,介绍了光刻成像模型的发展,总结了光学邻近效应修正技术、光源掩模优化技术和逆向光刻技术这三种主要计算光刻技术的研究进展。