采用梯度算法的極紫外光刻光源—掩模優(yōu)化方法研究
[Abstract]:With the further reduction of the key dimensions of integrated circuits, the development of a new generation of ultra-ultraviolet (EUV) lithography system has attracted the attention of researchers in related fields. EUV lithography technology is likely to replace the current deep ultraviolet (DUV) lithography technology. 22nm and the following technology node integrated circuit manufacturing technology in the main lithography technology. In order to further improve the imaging performance of lithography system, resolution enhancement technology (RET) is widely used to improve the imaging resolution and graphic fidelity of lithography system. The commonly used RET includes optical proximity correction (OPC), off-axis illumination (OAI), phase shift mask (PSM) and lamp-mask optimization (SMO). The SMO technology optimizes the combination of light source and mask. Compared with the OPC technology which can optimize the mask alone, the optimization degree of freedom is further improved, and the imaging quality of lithography system can be improved more effectively. At present, the research on SMO technology of DUV lithography system is relatively deep, but the research on SMO technology of EUV lithography system is not perfect. In this paper, we consider the optical proximity effect, stray light effect, photoresist effect and mask shadow effect for the EUV lithography system of the 22-16nm and below technical nodes, and consider the optical proximity effect, the stray light effect, the photoresist effect and the mask shadow effect. Based on the spatial imaging model and gradient optimization algorithm of EUV lithography system, four optimization algorithms of parameterized synchronous SMO, mixed SMO, pixel synchronous SMO and pixel hybrid SMO are developed. Through the simulation analysis of 22nm and 16nm nodes, it is verified that the above SMO algorithm can effectively improve the imaging performance of EUV lithography system. At the same time, the performance of OPC algorithm and SMO algorithm are compared and studied.
【學位授予單位】:北京理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TN305.7
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,本文編號:2373285
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