[发明专利]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

说明书

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。所述方法利用主要频率的边界和增长因子表征掩模图形的主要频率特征，并基于频率覆盖规则实现主要频率的聚类，以获得所有关键图形组合为原则设计了关键图形筛选方法，实现了全芯片光源掩模优化关键图形筛选。本发明通过深度优先搜索算法获得所有能够覆盖全部主频率分组的关键图形组合，利用本发明的筛选结果进行全芯片光源掩模优化获得的工艺窗口更大。

技术领域

本发明涉及光刻分辨率增强技术，特别涉及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。

背景技术

光刻技术是集成电路制造关键技术之一。光刻分辨率决定集成电路的特征尺寸。光源掩模优化技术(SMO)是关键光刻分辨率增强技术之一，常用于28nm及更小技术节点集成电路制造。SMO通过联合优化光源和掩模图形提高光刻分辨率、增大工艺窗口，相比于单独优化光源的光源优化技术或者单独优化掩模图形的光学邻近效应修正技术，优化自由度更高，对分辨率和工艺窗口的优化能力更强。但是高优化自由度导致SMO的计算速度很慢，一般不能直接进行全芯片光源掩模优化。目前全芯片光源掩模优化的做法是首先使用关键图形筛选技术筛选出少量关键掩模图形。以关键掩模图形进行SMO后得到优化光源。然后以优化光源为照明条件对整个掩模图形进行光学邻近效应修正、添加亚分辨率辅助图形。分两步完成全芯片光源掩模优化。以关键掩模图形进行SMO，通过减少参与SMO的掩模图形数量，提高优化速度，实现全芯片光源掩模优化。

荷兰ASML公司提出的基于掩模图形衍射谱分析的关键图形筛选技术(参见在先技术1,Hua-Yu Liu,Luoqi Chen,Hong Chen,Zhi-pan Li,Selection of optimum patternsin a design layout based on diffraction signature analysis,PatentNo.:US8543947B2)是目前最先进的技术之一。该技术的效果受到衍射谱特征描述方法、衍射谱之间的覆盖规则、以及关键图形筛选方法等多种关键技术的影响，利用该技术筛选出的关键掩模图形进行全芯片光源掩模优化的效果并没有达到最优。中国科学院上海精密机械研究所提出了基于轮廓表征的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法(参见在先技术2，李思坤，廖陆峰，王向朝，基于轮廓表征的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法，CN111399336A)。该方法利用主频率轮廓表征频率，设计覆盖规则实现主频率的聚类，以贪心算法思想实现关键图形筛选，获得了更大的工艺窗口。但在先技术1和在先技术2都没有筛选出全部的关键图形组合，没有得到关键图形组合的最优解。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供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，利用深度优先搜索实现了全芯片光源掩模优化关键图形筛选，选出最佳关键图形组，增大了全芯片光源掩模优化的工艺窗口。

本发明的技术解决方案如下：

一种用于全芯片光源掩模优化的关键图形筛选方法，包括如下步骤：

步骤1.计算掩模图形的衍射谱：

计算每个掩模图形P_i的衍射谱，公式如下：

F_i＝FFT{P_i},

其中，F_i表示第i个掩模图形P_i的衍射谱，i＝1,…,N。

步骤2.主要频率提取：

步骤2.1对掩模图形的衍射谱进行预处理：

e.计算衍射谱的强度，衍射谱的强度为F_i的绝对值，表示为|F_i|，并建立所有强度值的列表I_list。

f.移除衍射谱的所有衍射级次中无法进入光刻机投影物镜的衍射级次以及零级。