基于多染色体遗传算法的像素化光源掩模优化方法

发布时间：2017-11-07 17:25

  本文关键词：基于多染色体遗传算法的像素化光源掩模优化方法

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【摘要】：提出了一种基于多染色体遗传算法(GA)的像素化光源掩模优化(SMO)方法。该方法使用多染色体遗传算法,实现了像素化光源和像素化掩模的联合优化。与采用矩形掩模优化的单染色体GASMO方法相比,多染色体GASMO方法具有更高的优化自由度,可以获得更优的光刻成像质量和更快的优化收敛速度。典型逻辑图形的仿真实验表明,多染色体方法得到的最优光源和最优掩模的适应度值比单染色体方法小7.6%,提高了光刻成像质量。仿真实验还表明,多染色体方法仅需132代进化即可得到适应度值为5200的最优解,比单染色体方法少127代,加快了优化收敛速度。
【作者单位】： 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;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金(61275207,61205102,61405210,61474129)
【分类号】：TN305.7
【正文快照】： 光刻是超大规模集成电路制造的关键技术之一[1]。光刻分辨率决定集成电路图形的特征尺寸,影响集成电路的性能[2]。光源掩模优化方法(SMO)同时优化光源照明模式和掩模图形。与传统分辨率增强技术如光学临近修正技术(OPC)相比,SMO具有更大的优化自由度,是进一步提高光刻的分辨率

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