[发明专利]一种光刻机光源的优化方法

权利要求书

1.一种光刻机光源优化方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

①初始化光源图形J的大小为N_s×N_s，设置光源图形J上发光区域的亮度值为1，不发光区域的亮度值为0，光源图形J的坐标为(f,g)；

初始化掩模图形M的大小为N_m×N_m，设置掩模图形M上透光部分的透射率为1，阻光部分的透射率为0，掩模图形M的坐标为(x,y)；

初始化目标图形I_t＝M；初始化光刻胶阈值t_r和灵敏度α；初始化粒子群规模N、学习因子c₁和c₂、惯性权重最大值ω_max和最小值ω_min；初始化各粒子的位置和速度其中i(1≤i≤N)为粒子编号，j(j≥1)为粒子维度，k(k＝1)为迭代次数；初始化评价函数阈值Fs、最大迭代次数k_m；

②初始化光源图形J对应的控制变量θ，θ(f,g)表示坐标为(f,g)的控制变量θ，对应于某粒子的位置信息x_i,j；

③采用粒子群算法优化控制变量θ，并计算第k次迭代时的光源图形J^(k)，公式如下：

J(k)=1+θ(k)2,]]>

式中，θ^(k)表示第k(1≤k≤k_m，且k为正整数)次迭代时的控制变量θ值；

④采用光刻仿真软件，由光源图形J^(k)和掩模图形M得到第k次迭代时的空间像I_a^(k)，并计算第k次迭代时的光刻胶像I_r^(k)，公式如下：

Ir(k)(x,y)=sig{Ia(k)(x,y)}=11+e-α(Ia(x,y)-tr);]]>

⑤计算第k次迭代时的评价函数值F^(k)，公式如下：

F(k)=||Ir(k)-It||22=ΣyΣx(Ir(k)(x,y)-It(x,y))2;]]>

⑥定义第k次迭代时粒子本身所找到的使得评价函数值最小的位置为第k次迭代时的个体极值

第k次迭代时，将F^(k)与对应的评价函数值比较，如果F^(k)小于对应的评价函数值，则更新为θ^(k)(f,g)，其中θ^(k)(f,g)为第k次迭代时的θ(f,g)；

⑦定义第k次迭代时整个种群中粒子找到的使得评价函数值最小的位置为第k次迭代时的全局极值

第k次迭代时，将F^(k)与对应的评价函数值比较，如果F^(k)小于对应的评价函数值，则更新为θ^(k)(f,g)；

⑧计算粒子第(k+1)次的速度和位置

xi,j(k+1)=xi,j(k)+vi,j(k+1),j=1,2...d,]]>

式中，压缩因子C＝c₁+c₂，

惯性权重ω=ωmax-k(ωmax-ωmin)km,]]>

为第k次迭代时第i个粒子第j维上的

为第k次迭代时第g个粒子第j维上的

⑨如果F^(k)小于Fs，或者k大于k_m，进入步骤⑩，否则返回步骤③；

⑩终止优化，为全局极值p_g，将p_g所表示的信息作为优化后光源输出。