[发明专利]一种光刻机光源的优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及光刻机，尤其涉及一种用于光刻机的光源优化方法。

背景技术

光刻技术是极大规模集成电路制造中最为关键的技术之一，光刻分辨率决定集成电路图形的特征尺寸。在曝光波长与数值孔径一定的情况下，需要通过改善光刻胶工艺和采用分辨率增强技术来减小工艺因子，从而提高光刻分辨率。光源优化(Source Optimization，SO)作为一种重要的分辨率增强技术，通过改变光源强度分布来调整入射光的强度和方向。SO既可以单独使用，也可以作为光源掩模优化(Source Mask Optimization，SMO)的一部分使用以提高光刻成像性能。

SO具有成本低、容易实现的优点，因而得到了广泛的研究。近来，FlexRay等自由照明技术为SO提供了更高的自由度。Granik对光源的不同表达方式和优化目标函数进行了分类(参见在先技术1，Granik,Y,“Source optimization for image fidelity and throughput”,Journal of Microlithography Microfabrication and Microsystems,2004.3(4):p.509-522)。Kehan等从理论和仿真上对基于像素表示的SO的优点进行了证明(参见在先技术2，Kehan,T.,et al,“Benefits and trade-offs of global source optimization in optical lithography”,Proceedings of the SPIE-The International Society for Optical Engineering,2009.7274:p.72740C(12pp.)-72740C(12pp.))。另一方面，SO是SMO的重要组成部分。自Rosenbluth等首先提出光源与掩模联合优化的思想以来，已有许多算法应用于SMO。其中，Erdmann等提出的基于遗传算法的SMO(参见在先技术3，Erdmann,A.,et al,“Toward automatic mask and source optimization for optical lithography”,Microlithography 2004.International Society for Optics and Photonics)，不需要掌握光刻的先验知识，可以选择任意的成像模型和优化目标，具有潜在并行性，避免了解析方法难以应用于复杂优化的问题。然而，遗传算法编码比较复杂，其交叉和变异都具有典型的组合特征，优化过程只对染色体的片段操作，收敛速度较慢。另外，在先技术3中的光源图形由描述常规照明、环形照明、二极照明或四极照明的简单参数表示，其优化的自由度受到很大的限制。

发明内容

本发明提供一种基于粒子群优化算法的光刻机光源优化方法。本方法将像素化的光源编码为粒子，利用含有线性递减惯性权重和压缩因子的粒子群算法，通过更新粒子的速度与位置信息不断迭代优化光源图形。该方法原理简单，易于实现，增加了优化自由度，有效提高了光源优化效率。本方法适用于需要光源优化的光刻系统。

本发明的技术解决方案如下：

一种基于粒子群优化算法的光源优化方法，具体步骤为：

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：