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[发明专利]一种基于深度学习的用于超紫外光刻的模拟仿真方法-CN202210020545.3有效
发明人：肖理业;易俊男;请求不公布姓名 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：一种基于深度学习的用于超紫外光刻的模拟仿真方法，涉及电磁正演仿真计算。包括小尺寸掩膜模拟仿真和大尺寸掩膜模拟仿真；小尺寸掩膜仿真功能用于进行与训练集尺寸(128nm×128nm)相同的掩膜模拟仿真，大尺寸掩膜仿真功能用于仿真尺寸大于训练集尺寸(256nm×256nm及以上)的掩膜模拟仿真。设计掩膜形状，建立双层U‑Net深度学习训练模型，输入需要仿真的光刻掩膜图像，输出掩膜堆叠上方平面上对应的远近场。可降低仿真所需的时长和占用的设备资源，具备与全波模拟相近的仿真精度，并满足仿真掩膜线宽变化范围为2～19nm的超紫外光刻需求。能计算的掩膜的尺寸，相对于超紫外波长比较大，具有较广应用范围。
一种基于深度学习用于紫外光刻模拟仿真方法

[发明专利]一种基于深度学习的用于超紫外的光学邻近校正方法-CN202110412412.6有效
发明人：肖理业;赵乐一;易俊男;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：厦门大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的用于超紫外的光学邻近校正方法，包括：正演模块和反演模块两部分；其中，正演模块用于快速准确地将掩膜映射到堆叠上方平面对应的近远场，反演模块用于快速准确地将目标成像映射到校正后的掩膜。本发明提供的方法与传统的全波模拟相比，正演模块可以大大提高计算效率，包括所需的运行时间和内存；同时，与耗时的迭代OPC方法不同的是利用训练好的反演模块输入目标成像即可得到修正后的掩膜。
一种基于深度学习用于紫外光学邻近校正方法