深紫外计算光刻技术研究

陈国栋; 张子南; 李思坤; 王向朝

doi:doi:10.3788/LOP202259.0922007

激光与光电子学进展, 2022, 59 (9): 0922007, 网络出版: 2022-05-10

深紫外计算光刻技术研究下载： 2352次特邀综述

Study on Deep Ultraviolet Computational Lithography Techniques

陈国栋 ^1,2张子南 ^1,2李思坤 ^1,2王向朝 ^1,2,*

作者单位

¹ 中国科学院上海光学精密机械研究所信息光学与光电技术实验室，上海 201800

² 中国科学院大学材料与光电研究中心，北京 100049

图 & 表

图 1. 典型的光学邻近效应^［9］

Fig. 1. Typical optical proximity effects^[9]

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图 2. 四种修正规则示意图^［9］

Fig. 2. Schematic of four correction rules^[9]

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图 3. EBOPC技术和PBOPC技术原理示意图^［42］

Fig. 3. Schematic of the principles of EBOPC and PBOPC^[42]

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图 4. 基于虚拟边的成像异常修正^［17］。（a）水平方向外扩异常；（b）水平方向内缩异常

Fig. 4. Imaging anomaly correction based on virtual edge^[17]. (a) Horizontal extension anomaly; (b) horizontal shrinkage anomaly

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图 5. 基于双相采样的成像异常修正^［17］。（a）凸角点内缩异常；（b）水平边外扩异常

Fig. 5. Imaging anomaly correction based on biphasic sampling^[17]. (a) Shrinkage anomaly around the convex corner; (b) horizontal extension anomaly

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图 6. SMO技术原理示意图^［9］

Fig. 6. Schematic of the principle of SMO techniques^[9]

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图 7. 不同优化算法的SMO结果^［23］

Fig. 7. SMO results of different optimization algorithms^[23]

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图 8. ILT原理示意图^［42］

Fig. 8. Schematic of the principle of ILT^[42]

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图 9. 基于调制区块叠加和SRAF种子插入的ILT优化流程^［25］

Fig. 9. Optimization flow of ILT based on block modulation overlapping and SRAF seed insertion^[25]

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图 10. 掩模数据准备阶段的图形简化策略^［119］

Fig. 10. Strategies for pattern simplification during mask data preparation^[119]

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陈国栋, 张子南, 李思坤, 王向朝. 深紫外计算光刻技术研究[J]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(9): 0922007. Guodong Chen, Zinan Zhang, Sikun Li, Xiangzhao Wang. Study on Deep Ultraviolet Computational Lithography Techniques[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2022, 59(9): 0922007.

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图 1. 典型的光学邻近效应^［9］

Fig. 1. Typical optical proximity effects^[9]

图 2. 四种修正规则示意图^［9］

Fig. 2. Schematic of four correction rules^[9]

图 3. EBOPC技术和PBOPC技术原理示意图^［42］

Fig. 3. Schematic of the principles of EBOPC and PBOPC^[42]

图 4. 基于虚拟边的成像异常修正^［17］。（a）水平方向外扩异常；（b）水平方向内缩异常

Fig. 4. Imaging anomaly correction based on virtual edge^[17]. (a) Horizontal extension anomaly; (b) horizontal shrinkage anomaly

图 5. 基于双相采样的成像异常修正^［17］。（a）凸角点内缩异常；（b）水平边外扩异常

Fig. 5. Imaging anomaly correction based on biphasic sampling^[17]. (a) Shrinkage anomaly around the convex corner; (b) horizontal extension anomaly

图 6. SMO技术原理示意图^［9］

Fig. 6. Schematic of the principle of SMO techniques^[9]

图 7. 不同优化算法的SMO结果^［23］

Fig. 7. SMO results of different optimization algorithms^[23]

图 8. ILT原理示意图^［42］

Fig. 8. Schematic of the principle of ILT^[42]

图 9. 基于调制区块叠加和SRAF种子插入的ILT优化流程^［25］

Fig. 9. Optimization flow of ILT based on block modulation overlapping and SRAF seed insertion^[25]

图 10. 掩模数据准备阶段的图形简化策略^［119］

Fig. 10. Strategies for pattern simplification during mask data preparation^[119]

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图 1. 典型的光学邻近效应［9］

Fig. 1. Typical optical proximity effects[9]

图 2. 四种修正规则示意图［9］

Fig. 2. Schematic of four correction rules[9]

图 3. EBOPC技术和PBOPC技术原理示意图［42］

Fig. 3. Schematic of the principles of EBOPC and PBOPC[42]

图 4. 基于虚拟边的成像异常修正［17］。（a）水平方向外扩异常；（b）水平方向内缩异常

Fig. 4. Imaging anomaly correction based on virtual edge[17]. (a) Horizontal extension anomaly; (b) horizontal shrinkage anomaly

图 5. 基于双相采样的成像异常修正［17］。（a）凸角点内缩异常；（b）水平边外扩异常

Fig. 5. Imaging anomaly correction based on biphasic sampling[17]. (a) Shrinkage anomaly around the convex corner; (b) horizontal extension anomaly

图 6. SMO技术原理示意图［9］

Fig. 6. Schematic of the principle of SMO techniques[9]

图 7. 不同优化算法的SMO结果［23］

Fig. 7. SMO results of different optimization algorithms[23]

图 8. ILT原理示意图［42］

Fig. 8. Schematic of the principle of ILT[42]

图 9. 基于调制区块叠加和SRAF种子插入的ILT优化流程［25］

Fig. 9. Optimization flow of ILT based on block modulation overlapping and SRAF seed insertion[25]

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Fig. 10. Strategies for pattern simplification during mask data preparation[119]

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图 2. 四种修正规则示意图^［9］

Fig. 2. Schematic of four correction rules^[9]

图 3. EBOPC技术和PBOPC技术原理示意图^［42］

Fig. 3. Schematic of the principles of EBOPC and PBOPC^[42]

图 4. 基于虚拟边的成像异常修正^［17］。（a）水平方向外扩异常；（b）水平方向内缩异常

Fig. 4. Imaging anomaly correction based on virtual edge^[17]. (a) Horizontal extension anomaly; (b) horizontal shrinkage anomaly

图 5. 基于双相采样的成像异常修正^［17］。（a）凸角点内缩异常；（b）水平边外扩异常

Fig. 5. Imaging anomaly correction based on biphasic sampling^[17]. (a) Shrinkage anomaly around the convex corner; (b) horizontal extension anomaly

图 6. SMO技术原理示意图^［9］

Fig. 6. Schematic of the principle of SMO techniques^[9]

图 7. 不同优化算法的SMO结果^［23］

Fig. 7. SMO results of different optimization algorithms^[23]

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图 9. 基于调制区块叠加和SRAF种子插入的ILT优化流程^［25］

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图 10. 掩模数据准备阶段的图形简化策略^［119］

Fig. 10. Strategies for pattern simplification during mask data preparation^[119]