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光源掩模协同优化
资料介绍
一、算法概述
光源掩模协同优化（Source-Mask Optimization, SMO）是光刻技术中用于提升成像质量的关键计算光刻方法。该算法通过同时优化照明光源形状与掩模图形，实现对光刻成像过程的精准控制，有效解决先进制程中因光学邻近效应（OPE）、衍射极限等带来的图形失真问题。
二、核心原理
1. 光学成像模型
基于标量衍射理论，光刻成像过程可表示为：
I(x,y) = |H(x,y) * O(x,y)|²
其中：I(x,y)为晶圆表面光强分布，H(x,y)为光学系统传递函数，O(x,y)为掩模图形函数，*表示卷积运算。
2. 协同优化机制
SMO算法通过构建目标函数，将光源形状参数（如光源 pupil 函数）和掩模图形参数作为优化变量，采用迭代优化方法实现两者的协同调整。典型目标函数包含：
成像保真度：实际光强分布与目标图形的均方误差
工艺窗口：焦深（DOF）、曝光 latitude 等工艺容限指标
掩模复杂度：限制掩模图形的曼哈顿距离、拐角数量等
三、算法流程
1. 初始化
输入目标芯片图形（GDSII格式）
设定初始光源（如传统环形光源、四极光源）
初始化掩模图形（与目标图形一致）
2. 迭代优化
光源优化：固定掩模，通过调整光源强度分布（如像素化光源的每个像素权重），优化成像质量
掩模优化：固定光源，采用光学邻近校正（OPC）技术修改掩模图形（如添加亚分辨率辅助图形SRAF、调整边缘位置）
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| 光源掩模协同优化.docx | 14K |
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