一種掩模圖形灰度化方法
【專利摘要】本發明公開一種掩模圖形灰度化方法，其特征在于，包括：步驟一：將原始掩模圖形轉換后進行特征圖形識別；步驟二：根據已識別出來的所述特征圖形計算各自特征值；步驟三：判斷所述的各自特征值，是否小于一臨界值，依此將所述原始掩模圖形中的所述特征圖像進行分離為HP圖形單元和HE圖形單元；步驟四：對分離后的所述HP圖形單元進行HP灰度化或者對分離后的所述HE圖形單元進行HE灰度化；步驟五：對所述HP灰度化及所述HE灰度化的數字掩模按照所述原始掩模圖形中的位置進行拼接。
【專利說明】
-種掩模圖形灰度化方法
技術領域
[0001] 本發明涉及一種集成電路裝備制造領域，尤其涉及一種掩模圖形灰度化方法。
【背景技術】
[0002] 光學無掩模光刻（0ML)是在傳統光刻技術上的一個拓展，與掩模光刻對比，無掩模 光刻的圖案是通過一種空間光調制器（SLM)的MEMS器件來實現的，SLM是通過百萬的微鏡 像素拼接而成的，每一個微鏡都被一個獨立尋址控制的驅動元件所驅動改變其偏轉方向。 通過獨立控制每一個微鏡的偏轉方向，實現光的空間調制，從而產生期望的圖案。由于微鏡 圖案柵格受到數字微鏡布局的限制是固定的，并且光源為脈沖激光器。因此需要進行柵格 灰度級的空間調制。從而使DMD微鏡拼接而成的掩模圖案的曝光效果與真實掩模的曝光效 果高度一致。送一過程稱為掩模圖形的灰度化。是通過算法來實現的。
[0003] 掩?；叶然哪康目蒞通過圖1來描述。圖中，la是真實的掩模，其中白色區域為 漏光部分，2a是通過算法處理后生成的灰度掩模，由多個DMD微鏡拼接而成，每個DMD的灰 度級通過算法計算而來。
[0004] 由于DMD微鏡尺寸的限制，灰度掩模與真實掩模的曝光效果不可避免的會存在偏 差，送一偏差稱為灰度化算法誤差，灰度化誤差的評價方式是比較其空間像，例如，圖1中， 3a為真實掩模的空間像，4a為灰度掩模的空間像，通過分析空間像，可W獲得灰度化過程 所導致的CD偏差，LER偏差等。
[0005] 所W，評價灰度化算法的好壞的標準有兩個；第一是灰度化導致的CD (特征值)誤 差，CD誤差越小越好；第二在灰度化誤差的前提下，算法時間越短、效率越高越好。
[0006] 掩?；叶然姆椒ㄓ卸喾N，總體上分為3類；面積算法、瞳面匹配算法、空間像比 較迭代算法?？臻g像比較迭代算法精度最高，但是由于其需要進行多次迭代運算，算法效率 最低，瞳面匹配算法精比較高，但是由于瞳面匹配算法在線性回歸運算中需要進行巨大的 矩陣運算，所W算法效率也較低，同時，其內存消耗也是Η種算法中最大的。面積算法最簡 單，速度最快可W是其它兩種算法的上百倍，但是其精度也最低的。
[0007] 在同一張掩模中，會同時存在較大和較小的圖形單元，為了在保證灰度化算法精 度的前提下獲得最大的灰度化效率，W提高產率，需要考慮一種灰度化流程策略，能夠識別 出掩模中不同CD的圖形單元，并對其選取適當的灰度化策略。即高精度（Hi曲Precision ( HP))灰度化策略和高效率化i曲Efficiency (肥)）灰度化。從而兼顧產率和精度的需求。

【發明內容】

[0008] 為了克服現有技術中存在的缺陷，本發明提供一種能夠識別出掩模中不同CD的 圖形單元的掩模圖形灰度化方法。
[0009] 為了實現上述發明目的，本發明公開一種掩模圖形灰度化方法，其特征在于，包 括： 步驟一：將原始掩模圖形轉換后進行特征圖形識別； 步驟二：根據已識別出來的所述特征圖形計算各自特征值； 步驟Η ;判斷所述的各自特征值，是否小于一臨界值？依此將所述原始掩模圖形中的 所述特征圖像進行分離為HP圖形單元和肥圖形單元； 步驟四：對分離后的所述HP圖形單元進行HP灰度化或者對分離后的所述肥圖形單元 進行肥灰度化；步驟五；對所述HP灰度化及所述肥灰度化的數字掩模（DMD)按照所述原 始掩模圖形中的位置進行拼接。
[0010] 更進一步地，所述步驟二中對所述特征圖形計算包括將所述掩模圖形識別為所述 HP灰度化圖形和所述肥灰度化圖形，其中HP灰度化圖形為矩形或L形圖形。
[0011] 更進一步地，該步驟一中對特征圖形識別為基于內角的特征圖形識別。
[0012] 更進一步地，所述步驟二中讀取所述特征圖形的各自特征值，判斷所述各自特征 值中的最小特征值小于所述臨界值時識別為HP灰度化圖形，當所述最小特征值大于所述 臨界值時識別為肥灰度化圖形。
[0013] 更進一步地，所述步驟Η中的所述HP圖形或者肥圖形進行分割，所述分割包括第 一次圖形分割和第二次圖形分割。
[0014] 更進一步地，當所述第一次圖形分割后，沒有割到圖形的區域，則不進入所述第二 次圖形分割流程；反之，則進入所述第二次圖形分割流程。
[0015] 更進一步地，所述步驟一中進行識別的所述特征圖形為矩形、L形圖形、圓形、十字 型、多邊形或者數字。
[0016] 更進一步地，所述步驟Η中原始掩模圖形進行分割為路徑規劃分割。
[0017] 更進一步地，對于矩形和L圖形的所述路徑規劃分割包括： 3. 1計算圖形單元的重必坐標； 3. 2確定所述圖形單元的分割參數，包括：節點數、X方向邊長、Υ方向邊長、重必左邊的 節點數、重必右邊的節點數、重必上方的節點數、重必下方的節點數； 3. 3根據所述分割參數確定六種分割路徑(如圖13)中的一種進行圖形分割。
[0018] 本發明所提供的灰度化策略和流程，能夠自動對掩模的圖形單元進行識別、CD計 算、然后將圖形分離成HP灰度化和肥灰度化的部分，并分別對其采取相應的灰度化算法， 生成灰度圖形。最后，根據送兩部分圖形在原始圖形中的坐標位置，將它們拼接成整個的灰 度掩模。從而兼顧了算法效率和算法精度。實際運行表明，該算法比單純使用HP灰度化算 法，其效率提高百倍W上。
【附圖說明】
[0019] 關于本發明的優點與精神可W通過W下的發明詳述及所附圖式得到進一步的了 解。
[0020] 圖1是真實掩模、灰度掩模及其空間像 圖2是本發明所涉及的掩模圖形灰度化的流程圖； 圖3是CAD掩模圖形的不意圖； 圖4是CAD掩模圖形中的8種圖形的示意圖； 圖5是識別出的特征圖形包含矩形與L bar的示意圖； 圖6是根據CD計算后確定進行HP灰度化的圖形示意圖； 圖7是將原始圖形分離為HE和HP灰度化的兩部分的示意圖； 圖8是肥灰度化與HP灰度化的結果示意圖； 圖9是HE與HP灰度化結果進行原位拼接的示意圖； 圖10是特征圖形截線選取方法的示意圖； 圖11是圖形分割的第一實施例的示意圖； 圖12是圖形分割的第二實施例的示意圖； 圖13是本發明所涉及的掩模圖形灰度化方法的分割路徑規劃示意圖； 圖14是本發明所涉及的掩模圖形灰度化方法的分割路徑規劃流程圖； 圖15是需要進行GO灰度化的圖形塊的示意圖。
[0021] 連施方式 下面結合附圖詳細說明本發明的具體實施例。
[0022] 本發明的目的在于提供一種灰度化策略和流程，能夠自動對掩模的圖形單元進行 識別、CD計算、然后將圖形分離成HP灰度化和HE灰度化的部分，并分別對其采取相應的灰 度化算法，生成灰度圖形。最后，根據送兩部分圖形在原始圖形中的坐標位置，將它們拼接 成整個的灰度掩模，從而兼顧了算法效率和算法精度。
[0023] 本發明所提供的掩模圖形灰度化方法包括W下步驟；101、圖形文件導入灰度化語 言平臺；102、內角特征圖形識別；103、特征圖形CD計算；104、圖形分離；將圖形分離為HP 灰度化和肥灰度化的兩個部分；105、肥灰度化；對肥灰度化圖形進行W下操作；圖形分 害!]、圖形灰度化、圖形拼接；W及HP灰度化：對HP灰度化圖形進行W下操作：圖形分割、圖 形灰度化、圖形拼接；106、將HP灰度化生成的灰度圖與肥灰度化生成的灰度圖按照它們在 原圖中的位置進行拼接。
[0024] 下面，W圖3中的掩模圖形為例，詳細闡述本發明灰度化算法的流程。圖3中，總 共有8種圖形，如圖4所示。其中，定義特征圖形為矩形1，L圖形2,加號圖形3,圓形4,六 邊形5,數字"1"6,數字"2"7和數字"3"8。通過仿真表明，HP灰度化的臨界CD為1 um。
[0025] 步驟1 ;掩模圖形導入掩模圖形導入的目的是將原始掩模圖形轉變成灰度化算法 平臺能夠識別的信號。
[0026] 步驟2、特征圖形識別。本算法中，認為需要進行HP運算的圖形是能夠進行準確定 義的規則圖形。而其他不規則圖形則全部進行肥灰度化。因此，首先需要建立一個需要進 行HP灰度化的圖形的圖形庫，圖形庫中的圖形稱為特征圖形。通過圖形識別算法識別出可 能會進行HP灰度化的候選圖形，即圖5中所示的兩種特征圖形；識別結果如圖6所示。
[0027] 步驟3、特征圖形CD計算 利用識別算法識別出來的特征圖形，最終是否會進行HP灰度化，還要取決于送些圖形 的最小CD,只有當CD小于臨界CD時，才會進行HP灰度化。特征圖形CD計算的目的就是 確定最終進行HP灰度化的圖形單元，如圖6所示。
[002引步驟4、圖形分離 有前面步驟，可W識別出需要進行HP和肥灰度化的圖形。圖形分離的目的是將原始 掩模分離為HP灰度化部分與HE灰度化部分；如圖7所示，將原始圖形分離為HE和HP灰度 化的兩部分。
[002引步驟5、圖形灰度化 分別進行HP與肥灰度化；灰度化的結果如圖8所示。
[0030] 步驟6、圖形拼接 圖形拼接的目的是將HP與HE灰度化的數字掩模按其在原始掩模中的位置拼接，如圖 9所示。
[0031] 下面對灰度化過程中的實施細節進行描述 基于內角的特征圖形識別 基于內角的特征圖形識別方法，是通過計算多邊形的內角來識別圖形單元，例如，對于 圖中的2種定義的特征圖形，其內角從大到小排列，如表1所示。通過內角計算方法計算出 所有掩模圖形的內角，并與表1中定義特征圖形的內角對比，匹配上的及定義為特征圖形 篩選出來。
[0032] 表 1 需要指出的是，由于掩模圖形設計制作的不確定，內角計算采點順序有順時針和逆時 針兩種可能。因此對于同一特征圖形，有可能計算出兩種不同的內角值，送兩種中，只要有 一種與特征圖形內角匹配，即表示其為特征圖形。
[0033] 基于特征圖形cut line的CD計算。
[0034] 每一個特征圖形都有相應的最小CD計算算法，例如，對于矩形和L bar,其最小特 征CD就是從如圖10所示的幾條截線在圖形上截斷的距離的最小值。
[0035] 基于節點距離比較方法的CD計算。
[0036] 通過比較特征圖形所有節點之間的距離，距離最小的，即被認為是特征圖形的最 小CD。
[0037] 利用公式

從所有的挪茄中，找出最小的一個，即被認為是特征圖形的最小CD,騎w。
[0038] 然后將每W與HP算法的臨界CD南化比較，若每W化，則該特征圖形采 取肥度化，若馬KSf〈鳴π*_Μ??Γ則該特征圖形義取HP灰度化。
[0039] 圖形分割(第一次分割） 即使是運行效率較高的面積灰度化算法，處理整個掩模圖形(超過1G像素)也是不可行 的。因此需要先將原始掩模圖形分割成一個一個的小圖形，如圖11所示。由于掩模圖形的 布局，將會割到很多空白的分割塊9,送些分割塊中沒有掩模圖形，是無用的，將不進入面積 灰度化流程，另一些分割塊中有掩模圖形，如10,將進入灰度化流程。
[0040] 為了防止灰度化過程中的邊界效應導致的誤差，在掩模圖形分割時，相鄰分割塊 間需要有重疊區域，重疊區域的寬度由光學仿真確定。
[00川（第）二次分割 分割是要消耗時間的，而上述的分割方法割出大量無用分割塊，浪費大量時間，因此考 慮(第）二次分割方法。
[004引如圖12所示，即先大塊分割，大塊中割到圖形的，例如11，再對其進行小塊分割， 而大塊中沒有割到圖形的，例如12,則不進入(第）二次分割流程。
[0043] 路徑規劃分割 引入分割路徑的規劃算法。即根據特征圖形的坐標，自動計算出特征圖形的分割路徑， 送樣，就只會在有特征圖形的周圍去分割，可W很大提高分割效率。
[0044] 下面，W矩形和L圖形為例，描述分割路徑規劃算法。
[0045] 對于矩形和L圖形，一共有6中情況，因此，也有兩種路徑。分別如圖13中虛線所 示所示。
[0046] 分割路徑規劃流程如圖14示，首先201計算出圖形單元的重必坐標，對于矩形與 L bar,其重必位置如圖13中黑色點13所示。202通過多邊形總節點數、矩形邊長、重必左、 右、上、下方的節點數目。203根據節點數N、X方向邊長、Y方向邊長、重必左邊的節點數、重 必右邊的節點數、重必上方的節點數、重必下方的節點數，可W將送六種情況判斷出來。從 而確定六種分割路徑。
[0047] 分割的起點分別如圖14中白色圓圈14所示，分割方向為圖中箭頭所指方向，分割 的終點，通過分割方向圖形邊界來計算確定。
[0048] 最后的分割結果與圖11比較，經仿真分析，路徑規劃分割的效率為一般分割方法 的60倍W上。為(第）二次分割方法的35倍W上。
[0049] 分割完成后，對分割的圖形塊進行逐個HP灰度化。也可W對具有相同圖形塊的只 進行一次灰度化。
[0050] 例如，對于圖15中的L bar圖形，一共有21個分割塊，但是不同的分割塊只有圖 中的15~19,其它分割塊部分與2相同，部分與5相同，因此，因此，其灰度化結果也必與2 (5)相同?；叶然^程可W省略。同理對于矩形，如圖15所示，13個分割塊中，只需灰度化 20, 21，22圖形塊，送樣可W節省灰度化時間。
[0051] 本發明所提供的灰度化策略和流程，能夠自動對掩模的圖形單元進行識別、CD計 算、然后將圖形分離成HP灰度化和肥灰度化的部分，并分別對其采取相應的灰度化算法， 生成灰度圖形。最后，根據送兩部分圖形在原始圖形中的坐標位置，將它們拼接成整個的灰 度掩模。從而兼顧了算法效率和算法精度。實際運行表明，該算法比單純使用HP灰度化算 法，其效率提高百倍W上。
[0052] 本說明書中所述的只是本發明的較佳具體實施例，W上實施例僅用W說明本發明 的技術方案而非對本發明的限制。凡本領域技術人員依本發明的構思通過邏輯分析、推理 或者有限的實驗可W得到的技術方案，皆應在本發明的范圍之內。
【主權項】
1. 一種掩模圖形灰度化方法，其特征在于，包括： 步驟一：將原始掩模圖形轉換后進行特征圖形識別； 步驟二：根據已識別出來的所述特征圖形計算各自特征值； 步驟三：判斷所述的各自特征值是否小于一臨界值，依此將所述原始掩模圖形中的所 述特征圖形進行分離為HP圖形單元和HE圖形單元； 步驟四：對分離后的所述HP圖形單元進行HP灰度化，對分離后的所述HE圖形單元進 行HE灰度化； 步驟五：對所述HP灰度化及所述HE灰度化的數字掩模按照所述原始掩模圖形中的位 置進行拼接。2. 如權利要求1所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，所述步驟二中對所述特征 圖形計算包括將所述掩模圖形識別為所述HP灰度化的圖形和所述HE灰度化的圖形。3. 如權利要求1所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，所述步驟一中對特征圖形 識別為基于內角的特征圖形識別。4. 如權利要求2所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，所述步驟二中讀取所述特 征圖形的各自特征值，判斷所述各自特征值中的最小特征值小于所述臨界值時識別為HP 灰度化圖形，當所述最小特征值大于所述臨界值時識別為HE灰度化圖形。5. 如權利要求1所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，所述步驟四中的所述HP圖 形單元或者HE圖形單元進行分割，所述分割包括第一次圖形分割和第二次圖形分割。6. 如權利要求5所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，當所述第一次圖形分割后， 沒有割到圖形的區域，則不進入所述第二次圖形分割流程；反之，則進入所述第二次圖形分 割流程。7. 如權利要求1所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，所述步驟一中進行識別的 所述特征圖形為矩形、L形圖形、圓形、十字型、多邊形或者數字。8. 如權利要求7所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，所述步驟三中原始掩模圖 形進行分割為路徑規劃分割。9. 如權利要求8所述的掩模圖形灰度化方法，其特征在于，對于所述矩形或L形圖形的 所述路徑規劃分割包括： 3. 1計算圖形單元的重心坐標； 3. 2確定所述圖形單元的分割參數，包括：節點數、X方向邊長、Y方向邊長、重心左邊的 節點數、重心右邊的節點數、重心上方的節點數、重心下方的節點數； 3. 3根據所述分割參數確定分割路徑進行圖形分割。
【文檔編號】G03F1/76GK105989589SQ201510064898
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年2月9日
【發明人】李玉龍, 施忞, 王天寅, 許琦欣
【申請人】上海微電子裝備有限公司