[發明專利]一種基于神經網絡模型確定芯片全掩模聚焦參數的方法

有效

• 申請號: 201810509566.5
• 申請日: 2018-05-24
• 公開（公告）號: CN108875141B
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 時雪龍;趙宇航;陳壽面;李銘;袁偉;李琛;郭奧
• 申請（專利權）人: 上海集成電路研發中心有限公司
• 主分類號: G06F30/39
• 分類號: G06F30/39;G06N3/08
• 代理公司: 上海天辰知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31275
• 代理人: 吳世華;馬盼

本發明公開了一種基于神經網絡模型確定芯片全掩模聚焦參數的方法，具體包括基于神經網絡模型確定芯片全掩模最佳聚焦分布圖和最佳聚焦窗口深度分布圖的方法，首先訓練神經網絡模型，再利用上述訓練后的神經網絡模型確定芯片最佳聚焦分布圖和最佳聚焦窗口深度分布圖，最后再結合芯片上取樣位置的形貌圖，確定芯片全掩模最佳掃描聚焦表面。本發明計算方法簡單快捷，并且最終確定的全掩模參數準確。

技術領域

本發明涉及神經網絡模型領域，具體涉及一種基于神經網絡模型確定芯片全掩模聚焦參數的方法。

背景技術

隨著半導體產業朝著10nm節點、7nm節點以及更進一步的方向發展，需要的成像高分辨率越來越高，這必然導致成像的聚焦窗口變得越來越小。眾所周知，掩模3D效應從28nm半導體技術節點開始，對光刻性能有不可忽略的影響，并且掩模3D效應隨著朝14nm節點、10nm節點和7nm節點前進而變得越來越突出。可以預計，對于EUV光刻技術，這種掩模3D效應將更為深刻，因為EUV掩模上的3D形貌更為嚴重。掩模3D效應對光刻性能的不利影響主要表現在兩個方面：第一，使得從焦點能量矩陣獲得的波松曲線不再對稱，而是向一邊傾斜了，如附圖1所示；第二，使得不同圖案的最佳聚焦位置變得不同，如附圖2所示。

對于給定的光學鄰近校正之后的圖案，在定義的成像條件下(數值孔徑NA，照明條件和偏振設定)，沿光刻目標層邊緣的任意點的最佳聚焦位置和最佳聚焦窗口深度是確定的。數學上，可以表示為

Best_focus(x,y)＝F(post_OPC_pattern(x,y))；

DOF(x,y)＝G(post_OPC_pattern(x,y))；

雖然嚴格的模擬能夠確定任何點(X，Y)的最佳聚焦位置和最佳聚焦窗口深度，但是在實現全掩模最佳聚焦分布圖和全掩模聚焦窗口分布圖中計算速度太慢。因此，我們必須尋求新的方法來準確定義芯片全掩模最佳聚焦分布圖和最佳聚焦窗口深度分布圖。

目前的光刻掃描機只根據其測量的晶片形貌，計算并設置每個曝光場的掃描聚焦表面，而不考慮掩模上芯片本身的最佳聚焦分布圖和最佳聚焦深度(DOF)分布圖。具體計算方法為：在一個掃描場中，可實現的聚焦面設置是Z(x,y)＝h(x)*g(y)，由于硬件限制，h(x)只能是x的線性函數：h(x)＝ax+b。由于掃描方向沿Y方向，對于任何固定的Y，光刻機優化方程中(a，b)，使下列成本函數最小化，cost＝min(max{|Z_measured(x_j,y_j)-(ax_j+b)y_i|})，(x_j,y_i)為晶片上的取樣點。

上述掃描聚焦表面設置的基本假設是，在全掩模上的所有圖案的最佳聚焦位置是相同的，這種動態掃描聚焦表面的設置，在14nm節點之前可以滿足生產制造的要求，但對于14nm節點之后的技術節點來說是不夠的，特別是對于EUV光刻技術。為了設置真正的最佳掃描聚焦表面，我們需要考慮全掩模最佳聚焦分布圖和最佳聚焦窗口深度分布圖。

發明內容

本發明所要解決的技術問題為提供一種基于神經網絡模型確定芯片全掩模聚焦參數的方法，先確定出芯片全掩模最佳聚焦分布圖和最佳聚焦窗口深度分布圖，再結合芯片上取樣位置的形貌圖，確定芯片全掩模最佳掃描聚焦表面，本發明計算方法簡單快捷，并且最終確定的全掩模參數準確。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：一種基于神經網絡模型確定芯片全掩模最佳聚焦分布圖和最佳聚焦窗口深度分布圖的方法，包括如下步驟：

S01：訓練神經網絡模型，具體包括：

S011：在訓練芯片上選擇M個訓練圖形；將上述每個訓練圖形經過光學鄰近校正之后生成對應的目標圖形，將該目標圖形的邊緣分割成片段，每個片段的中心為一個探測點；