Advanced Model-Based Hotspot Fix Flow for Layout Optimization with Genetic Algorithm

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説明

Low-k1リソグラフィ・プロセスでは、ホットスポットと呼ばれるリソグラフィ上の欠陥が多数発生するため、その削減が歩留り向上のため急務となっている。これまでホットスポットの解決手法として、ルールベースHSFとパターンマッチングベースHSFが提案されている。ルールベースHSFでは、露光後のパターン幅やパターン間のスペースが所望の寸法より狭くなっている個所を光学シミュレーションによって発見し、事前に決定した修正ルールに従ってパターン間の寸法を拡張して、ホットスポットを取り除く。しかし、微細化が進んだ、32nm,28nmノードのプロセスでは、この手法では修正しきれないホットスポットが発生するようになった。一方パターンマッチングベースHSFは、ホットスポットのパターンを、ライブラリに作成した修正後のパターンに置き換えるため、ルールベースHSFよりも効果的に修正することができるが、置き換えるパターンが存在しない場合にはホットスポットを修正することができない。本講演では我々が提案するモデルベースHSF手法を紹介する。最小寸法と最小スペースを持つパターンを検出した後、エッジの移動でホットスポットの修正をする。移動するエッジの選択と移動量は、遺伝的アルゴリズムを用い決定している。最後に実験で本手法の効果を示す。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1573668927628359808
  • NII論文ID
    110009862572
  • NII書誌ID
    AN10013323
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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