掩膜版图确定模型的训练、掩膜版图的确定方法及装置与流程
- 国知局
- 2024-09-14 14:50:28
本技术实施例涉及集成电路,特别涉及一种掩膜版图确定模型的训练、掩膜版图的确定方法及装置。
背景技术:
1、在集成电路(integrated circuit,ic)技术中,需要先设计出ic版图,然后调用光刻机将ic版图曝光在感光胶上得到掩膜版图,接着,再次调用光刻机将掩膜版图曝光在晶圆片上得到晶圆版图。
2、其中,ic版图也可称为芯片版图。随着设计尺寸的不断缩小,芯片版图的设计尺寸已经接近或者小于光刻过程中使用的光源波长,导致干涉效应和衍射效应变得越来越明显,致使实际形成的晶圆版图相较于掩膜版图发生严重畸变,从而致使晶圆版图与芯片版图不同。基于此,如何得到掩膜版图成为一个亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本技术提供了一种掩膜版图确定模型的训练、掩膜版图的确定方法及装置,可以提高掩膜版图的质量,使得基于掩膜版图确定的晶圆版图与芯片版图具有较高的相似度,所述技术方案包括如下内容。
2、第一方面,提供了一种掩膜版图确定模型的训练方法,所述方法包括:
3、获取标注掩膜版图和样本芯片版图,所述标注掩膜版图是在基准光刻工艺参数的条件下确定的所述样本芯片版图的掩膜版图;
4、通过神经网络模型确定所述样本芯片版图的预测掩膜版图,所述预测掩膜版图是通过预测得到的所述样本芯片版图的掩膜版图;
5、通过第一晶圆版图确定模型确定所述预测掩膜版图的第一晶圆版图,所述第一晶圆版图确定模型包括实际光刻工艺参数,所述第一晶圆版图是通过预测得到的所述预测掩膜版图的晶圆版图;
6、通过所述标注掩膜版图、所述预测掩膜版图、所述样本芯片版图和所述第一晶圆版图,对所述神经网络模型进行训练,得到掩膜版图确定模型,所述掩膜版图确定模型用于确定目标芯片版图的目标掩膜版图。
7、第二方面,提供了一种掩膜版图的确定方法,所述方法包括:
8、获取目标芯片版图;
9、通过掩膜版图确定模型确定所述目标芯片版图的目标掩膜版图,所述掩膜版图确定模型是按照第一方面任一项所述的掩膜版图确定模型的训练方法训练得到的,所述目标掩膜版图是通过预测得到的所述目标芯片版图的掩膜版图。
10、第三方面,提供了一种掩膜版图确定模型的训练装置,所述装置包括:
11、获取模块,用于获取标注掩膜版图和样本芯片版图,所述标注掩膜版图是在基准光刻工艺参数的条件下确定的所述样本芯片版图的掩膜版图;
12、确定模块,用于通过神经网络模型确定所述样本芯片版图的预测掩膜版图,所述预测掩膜版图是通过预测得到的所述样本芯片版图的掩膜版图;
13、所述确定模块,还用于通过第一晶圆版图确定模型确定所述预测掩膜版图的第一晶圆版图,所述第一晶圆版图确定模型包括实际光刻工艺参数,所述第一晶圆版图是通过预测得到的所述预测掩膜版图的晶圆版图;
14、训练模块,用于通过所述标注掩膜版图、所述预测掩膜版图、所述样本芯片版图和所述第一晶圆版图,对所述神经网络模型进行训练,得到掩膜版图确定模型,所述掩膜版图确定模型用于确定目标芯片版图的目标掩膜版图。
15、在一种可能的实现方式中,所述获取模块,用于基于所述样本芯片版图生成初始掩膜版图;通过第二晶圆版图确定模型确定所述初始掩膜版图的第二晶圆版图,所述第二晶圆版图确定模型包括所述基准光刻工艺参数,所述第二晶圆版图是通过预测得到的所述初始掩膜版图的晶圆版图;基于所述样本芯片版图和所述第二晶圆版图,对所述初始掩膜版图进行调整,得到所述标注掩膜版图。
16、在一种可能的实现方式中,所述获取模块,用于通过所述第二晶圆版图确定模型基于所述初始掩膜版图,确定基准光强分布信息,所述基准光强分布信息是在所述基准光刻工艺参数的条件下,所述初始掩膜版图在晶圆片上成像的光强分布;通过所述第二晶圆版图确定模型基于所述基准光强分布信息,确定所述第二晶圆版图。
17、在一种可能的实现方式中,所述获取模块,用于基于所述样本芯片版图和所述第二晶圆版图之间的第一差异信息,确定第一参考子损失;基于所述第一参考子损失确定参考损失;确定所述参考损失相对于所述初始掩膜版图的第一梯度;基于所述第一梯度对所述初始掩膜版图进行调整,得到所述标注掩膜版图。
18、在一种可能的实现方式中,所述获取模块,用于获取第二参考子损失、第三参考子损失、第四参考子损失、第五参考子损失、第六参考子损失中的至少一项,所述第二参考子损失基于所述初始掩膜版图确定,所述第三参考子损失基于所述样本芯片版图和所述初始掩膜版图之间的第二差异信息确定,所述第四参考子损失基于所述第一差异信息和边缘修正信息确定,所述第五参考子损失基于所述初始掩膜版图和所述边缘修正信息确定,所述第六参考子损失基于所述第二差异信息和所述边缘修正信息确定,所述边缘修正信息是对所述样本芯片版图的边缘进行修正的信息;基于所述第二参考子损失、所述第三参考子损失、所述第四参考子损失、所述第五参考子损失、所述第六参考子损失中的至少一项和所述第一参考子损失,确定参考损失。
19、在一种可能的实现方式中,所述获取模块,用于基于所述第一梯度确定调整步长;基于所述调整步长和所述第一梯度,对所述初始掩膜版图进行调整,得到调整后的掩膜版图;在所述调整后的掩膜版图满足调整结束条件的情况下,对所述调整后的掩膜版图进行激活处理,得到所述标注掩膜版图。
20、在一种可能的实现方式中,所述获取模块,还用于在所述调整后的掩膜版图不满足所述调整结束条件的情况下,通过所述第二晶圆版图确定模型确定所述调整后的掩膜版图的第三晶圆版图,所述第三晶圆版图是在所述基准光刻工艺参数的条件下,通过预测得到的所述调整后的掩膜版图的晶圆版图;基于所述样本芯片版图和所述第三晶圆版图,对所述调整后的掩膜版图进行调整,得到所述标注掩膜版图。
21、在一种可能的实现方式中,所述确定模块,用于通过所述神经网络模型对所述样本芯片版图进行编码处理,得到所述样本芯片版图的版图特征;通过所述神经网络模型对所述样本芯片版图的版图特征进行解码处理,得到所述预测掩膜版图。
22、在一种可能的实现方式中,所述确定模块,用于通过所述第一晶圆版图确定模型基于所述预测掩膜版图,确定实际光强分布信息,所述实际光强分布信息是在所述实际光刻工艺参数的条件下,所述预测掩膜版图在晶圆片上成像的光强分布;通过所述第一晶圆版图确定模型基于所述实际光强分布信息,确定所述第一晶圆版图。
23、在一种可能的实现方式中,所述训练模块,用于通过所述标注掩膜版图和所述预测掩膜版图之间的第三差异信息,确定第一目标子损失;通过所述样本芯片版图和所述第一晶圆版图之间的第四差异信息,确定第二目标子损失;基于所述第一目标子损失和所述第二目标子损失,确定目标损失;确定所述目标损失相对于所述神经网络模型的模型参数的第二梯度;基于所述第二梯度对所述神经网络模型的模型参数进行调整,得到所述掩膜版图确定模型。
24、在一种可能的实现方式中,所述训练模块,用于获取第三目标子损失、第四目标子损失、第五目标子损失、第六目标子损失、第七目标子损失中的至少一项,所述第三目标子损失基于所述预测掩膜版图确定,所述第四目标子损失基于所述样本芯片版图和所述预测掩膜版图之间的第五差异信息确定,所述第五目标子损失基于所述第四差异信息和边缘修正信息确定,所述第六目标子损失基于所述预测掩膜版图和所述边缘修正信息确定,所述第七目标子损失基于所述第五差异信息和所述边缘修正信息确定,所述边缘修正信息是对所述样本芯片版图的边缘进行修正的信息;基于所述第三目标子损失、所述第四目标子损失、所述第五目标子损失、所述第六目标子损失、所述第七目标子损失中的至少一项、所述第一目标子损失和所述第二目标子损失,确定目标损失。
25、第四方面,提供了一种掩膜版图的确定装置,所述装置包括:
26、获取模块,用于获取目标芯片版图;
27、确定模块,用于通过掩膜版图确定模型确定所述目标芯片版图的目标掩膜版图,所述掩膜版图确定模型是按照第一方面任一项所述的掩膜版图确定模型的训练方法训练得到的,所述目标掩膜版图是通过预测得到的所述目标芯片版图的掩膜版图。
28、在一种可能的实现方式中,所述确定模块,用于通过所述掩膜版图确定模型对所述目标芯片版图进行编码处理,得到所述目标芯片版图的版图特征;通过所述掩膜版图确定模型对所述目标芯片版图的版图特征进行解码处理,得到所述目标掩膜版图。
29、第五方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条计算机程序,所述至少一条计算机程序由所述处理器加载并执行,以使所述电子设备实现上述第一方面任一所述的掩膜版图确定模型的训练方法或者实现上述第二方面任一所述的掩膜版图的确定方法。
30、第六方面,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序,所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行,以使电子设备实现上述第一方面任一所述的掩膜版图确定模型的训练方法或者实现上述第二方面任一所述的掩膜版图的确定方法。
31、第七方面,还提供了一种计算机程序或计算机程序产品,所述计算机程序或计算机程序产品中存储有至少一条计算机程序,所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行,以使电子设备实现上述第一方面任一所述的掩膜版图确定模型的训练方法或者实现上述第二方面任一所述的掩膜版图的确定方法。
32、本技术提供的技术方案至少带来如下有益效果:
33、本技术提供的技术方案通过神经网络模型确定样本芯片版图的预测掩膜版图,并基于预测掩膜版图确定考虑实际光刻工艺参数的第一晶圆版图。通过标注掩膜版图、预测掩膜版图、样本芯片版图和第一晶圆版图,训练神经网络模型得到掩膜版图确定模型,使得通过掩膜版图确定模型确定的目标掩膜版图更符合实际光刻工艺参数,能够在实际光刻工艺参数的条件下,得到与目标芯片版图高度相似的晶圆版图,提高了目标掩膜版图的质量。
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