光刻技术第15期 | 矢量SMO数值计算与分析-最佳焦面处的成像性能

01/简介

随着集成电路制程向先进节点迭代，光刻成像的焦面精度对图形保真度的影响愈发显著，最佳焦面处的成像性能直接决定芯片制造良率。光源-掩模协同优化（SMO）作为分辨率增强核心技术，其矢量模型因能精准刻画偏振、三维掩模衍射等效应，成为先进制程优化的关键工具，而数值计算的精度与分析深度则是发挥其效能的核心前提。

本文聚焦最佳焦面成像性能，通过搭建标准化仿真条件，开展矢量SMO数值计算；结合多维度性能指标对比仿真结果，明确不同SMO技术的适配场景；基于批量测试验证技术稳定性，最终形成系统的矢量SMO数值计算与性能评估体系，为先进光刻工艺优化提供支撑。

02/仿真条件

密集线条（CD=45nm，占空比1:1）、193nm波长、NA=1.2浸没式光刻、Y偏振照明，所有掩模尺寸为4020nm4020nm，掩模上的像素尺寸为20nm20nm。迭代总次数为150次。

03/仿真结果及其性能指标对比

采用密集线条作为目标图形的仿真结果，并对比SO、MO、SISMO、SESMO、HSMO五种不同的RET。图中第一列为光源图形，从黑色到白色代表[0,1]的连续光强区间；第二列为掩模图形，黑色和白色分别代表阻光区域和透光区域；第三列为光刻胶中的成像。

图(b)为目标图形。图形是CD=45mm，占空比为1：1的密集线条图形。

下图展示了不同技术对密集线条图形的仿真结果，通过PAE（成像误差）指标对比各技术的成像保真度提升效果。

各技术中，HSMO的PAE最低，成像保真度提升效果最显著。

采用矢量模型SO、MO、SISMO、SESMO和HSMO

各种优化技术(SO、MO、SISMO、SESMO和HSMO)的PAE收敛曲线如图所示。

各种技术(SO、MO、SISMO、SSESMO和HSMO)的PAE收敛曲线

04/不同SMO技术的结论

• 收敛特性：SO技术优化初始阶段收敛快，中后期难以有效降低PAE；MO技术初始收敛慢，中后期收敛性能良好。

• 优化自由度与成像误差：各种SMO技术因引入光源变量，比SO和MO技术有更大优化自由度，最终PAE均小于SO和MO技术。

• 局部最优与跨越：SISMO技术每次迭代同步更新光源和掩模，易陷入局部最优点；SESMO技术利用光源和掩模优化的相互转化，易于跨越局部最优点，收敛误差更小。

• 综合性能：HSMO技术综合利用SO、SISMO、MO技术的优势，在初始阶段用SO快速降低PAE，中期用SISMO联合优化光源和掩模，后期用MO进一步降低PAE，具有最佳的综合性能。

• 运算效率：SISMO技术运算效率最低，SESMO和HSMO技术运算效率相仿。

• 性能排序：以PAE为标准，各种技术性能排序为HSMO<SESMO<SISMO<MO<SO。

05/验证SMO技术的稳定性

损失函数收敛：HSMO在30~35次迭代内可有效降低损失函数，可见下图。

采用200次和250次循环的各种仿真结果的成像性能指标

HSMO技术能够比其他算法更有效的提高光刻系统的成像性。例如，在循环250次时，相对于SESMO技术，HSMO技术可将PAE和平均CDE分别降低19%和17%。

06/先进技术与未来发展方向

当前，矢量SMO数值计算技术已达成精准化突破：标准化仿真条件搭建实现最佳焦面成像性能的精准评估，多维度性能指标对比清晰量化不同SMO技术优劣，稳定性验证则为量产应用提供核心支撑，使3nm制程最佳焦面处图形偏差控制在亚纳米级。

未来，技术将向多维深化演进：AI赋能仿真模型实现最佳焦面参数自适应寻优；融入EUV多物理场耦合计算，提升复杂工艺下仿真精度；构建跨流程数值框架，联动刻蚀仿真实现全链路性能预测。针对1nm及以下制程，量子化数值模型与动态稳定性验证体系研发将成为核心，推动光刻成像性能再突破。