A MACHINE LEARNING MODEL USING TARGET PATTERN AND REFERENCE LAYER PATTERN TO DETERMINE OPTICAL PROXIMITY CORRECTION FOR MASK

• Main Authors: ZHANG, Quan, ZHU, Zhangnan, BOONE, Robert, FONG, Wei-chun, CHEN, Been-Der
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 01.09.2022
• Subjects: APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR; CINEMATOGRAPHY; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; PHOTOGRAPHY; PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES,e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTORDEVICES; PHYSICS

Described are embodiments for generating a post-optical proximity correction (OPC) result for a mask using a target pattern and reference layer patterns. Images of the target pattern and reference layers are provided as an input to a machine learning (ML) model to generate a post-OPC image. The images may be input separately or combined into a composite image (e.g., using a linear function) and input to the ML model. The images are rendered from pattern data. For example, a target pattern image is rendered from a target pattern to be printed on a substrate, and a reference layer image such as dummy pattern image is rendered from dummy pattern. The ML model is trained to generate the post-OPC image using multiple images associated with target patterns and reference layers, and using a reference post-OPC image of the target pattern. The post-OPC image may be used to generate a post-OPC mask. L'invention concerne des modes de réalisation destinés à générer un résultat post-correction de proximité optique (OPC) pour un masque à l'aide d'un motif cible et de motifs de couche de référence. Des images du motif cible et des couches de référence sont fournies en tant qu'entrée à un modèle d'apprentissage machine (ML) pour générer une image post-OPC. Les images peuvent être entrées séparément ou combinées en une image composite (à l'aide d'une fonction linéaire, par exemple) et entrées dans le modèle ML. Les images sont rendues à partir de données de motif. Par exemple, une image de motif cible est rendue à partir d'un motif cible à imprimer sur un substrat, et une image de couche de référence telle qu'une image de motif factice est rendue à partir d'un motif factice. Le modèle ML est entraîné pour générer l'image post-OPC à l'aide de multiples images associées à des motifs cibles et à des couches de référence et à l'aide d'une image post-OPC de référence du motif cible. L'image post-OPC peut être utilisée pour générer un masque post-OPC.