背景技术：
2. 光源掩模协同优化(source mask optimization, SMO)是一种同时考虑光源照明模式和掩膜图形的方法。与传统分辨率增强技术(opc)相比，SMO具有更大的自由度，被认为是进一步提高光刻分辨率和工艺窗口的关键技术之一。SMO的仿真计算基本原理类似于基于模型的邻近效应修正方法。首先对掩模图形边缘进行移动，并计算其与晶圆上目标图形的偏差，即边缘放置误差。接着在优化过程中，模型中故意引入曝光剂量、聚焦度、掩模版上图形尺寸的扰动，然后计算这些扰动导致的晶圆上像的边缘放置误差。评价函数和优化都是基于边缘放置误差实现的。SMO计算出的结果不仅包含一个像素化的光源，还包括对输入设计做的邻近效应修正。由于光照参数和掩模上的图形可以同时变化，因此优化计算的结果可能不是唯一的。
技术实现要素：
4. 本发明旨在解决提高光源和掩膜版协同优化效率的问题。
5. 为了解决上述问题，本发明公开了一种提高光源和掩膜版协同优化效率的方法，包括以下步骤：
6. 步骤s1:产生初始光学模型(opc),并生成模拟计算图形；
7. 步骤s2:按照SMO流程设置各种参数，并选定n个不同的归一化能量剂量和m个不同的焦距数值；
8. 步骤s3:同时运行n×m个SMO优化进程，得到n×m个SMO任务的过程记录以及初步结果；
9. 步骤s4:比较n×m个SMO照明光源形状的相似度，并对比预设参数及时间；
10. 步骤s5:根据比较结果确定最优的能量剂量和设定焦距数值，进行SMO优化；
11. 优选地，步骤s1中还应包括以下步骤：
12. 步骤s11:收集实际掩模版三维结构参数、薄膜的光学参数、光刻机棱镜系统的数值孔径、晶圆上光阻和薄膜材料的光学参数等信息，根据这些信息生成相应的初始opc光学模型。
步骤S12:根据线宽或孔层级的设计规则，整理线宽或孔的关键尺寸表格。规划一维和二维模拟计算图形以及特殊计算图形，并产生所有的模拟计算图形。
优选地，在工艺窗口条件界面设置n个不同的归一化能量剂量和m个不同的焦距数值。
步骤S3:初步结果包括：n×m个smo照明光源的形状、相对应的所有模拟计算图形的评价参数的数值结果以及完成n×m个smo任务所使用的cpu资源和时间。
优选地，所述步骤S3中的初步结果包括：n×m个smo照明光源的形状、相对应的所有模拟计算图形的评价参数的数值结果以及完成n×m个smo任务所使用的cpu资源和时间。
优选地，所述评价参数包括cdof、ils、nils或meef。选择最佳的dose和foucs数值的方法为：用每个所述评判参数来评价所述dose和foucs,且一个所述评价参数评价一个dose和foucs数后产生一个评价结果；从所有的最佳评判结果中选出被最多数量的评判参数评判为最佳的焦距和能量的参数设置。
优选地，所述时间为完成smo任务所需要的时间，时间最短为最佳结果。
优选地，所述评价参数为nils时，数值最大的为最佳结果。
优选地，所述评价参数为cdof时，数值最大的为最佳结果。
本发明基于由设计规则得到的关键图形，通过调整不同的焦距和能量的参数设置。根据cdof(common depth of focus共同的聚焦深度),ils(image log slope图像光强对数斜率),nils(normalized image log slope归一化图像光强对数斜率),meef(mask error enhancement factor掩模版误差增强因子)等关键参数结果，选取其中最佳的焦距和能量的参数设置。从而提高smo优化效率，加快smo优化速度，同时也为smo输出适合的照明光源形状奠定坚实的基础。
附图说明：
22. 图1为本发明的提高光源和掩膜版协同优化效率的方法流程示意图。
23. 图2-图4为使用本发明的提高光源和掩膜版协同优化效率的方法后不同dose/focus组合，smo source优化结果示意图。
24. 图5为本发明步骤五中对比n×m个smo照明光源形状的相似度的示意图。
本发明基于由设计规则得到的关键图形，通过调整不同的焦距和能量参数设置，根据cdof(common depth of focus共同的聚焦深度),ils(image log slope图像光强对数斜率),nils(normalized image log slope归一化图像光强对数斜率),meef(mask error enhancement factor掩模版误差增强因子)等关键参数结果，选取其中最佳的焦距和能量参数设置，从而提高smo优化效率，加快smo优化速度，同时也为smo输出适合的照明光源形状奠定坚实的基础。具体方法和流程如图1所示：
26.步骤s1:产生opc初始光学模型，并产生模拟计算图形；此步骤可以包括以下两个分步骤：
27.步骤s11,根据eda软件产生opc光学模型的需要，收集实际掩模版三维结构参数和薄膜的光学参数、光刻机棱镜系统的数值孔径、晶圆上光阻和薄膜材料的光学参数，根据这些信息用eda软件产生相应的初始opc光学模型，并导入到smo的输入界面。
28.步骤s12,然后根据相关线宽或孔层级的设计规则，整理线宽或孔的关键尺寸表格，规划常规的一维和二维模拟计算图形，以及其他热点特殊计算图形，并用相关软件产生所有的模拟计算图形；将所有模拟计算图形的坐标和尺寸信息整理成统一格式的数据文件，将计算图形和数据文件导入到eda软件的smo输入界面。
29.步骤s2:在eda软件的smo设置界面中，按照smo流程对各种参数进行相关设置。特别地，在pw condition(process window condition,工艺窗口条件)界面，设置n个不同的归一化dose(能量剂量)和m个不同的focus(焦距)数值，如dose_1/focus_1,dose_2/focus_1
...
dose_n/focus_m。因此可以产生n×m个除dose和focus外其他设置一样的smo任务。
30.步骤s3:在步骤s2的基础上，运行这n×m个已经完成参数设置的smo任务，从而得到n×m个smo任务的过程记录以及smo的初步结果：n×m个smo照明光源的形状、相对应的所有模拟计算图形的cdof、ils、nils、meef等评价参数的数值结果，以及完成n×m个smo任务所使用的cpu资源和时间。
31.步骤s4:在步骤s3的基础上，对比n×m个smo任务的结果，选择最优的照明光源形状及其相关参数设置。
本发明提供了一种基于图像处理的照明光源形状优化方法，通过调整不同的焦距和能量的参数设置，根据cdof(common depth of focus共同的聚焦深度),ils(image log slope图像光强对数斜率),nils(normalized image log slope归一化图像光强对数斜率),meef(mask error enhancement factor掩模版误差增强因子)等关键参数结果，选取其中最佳的焦距和能量的参数设置，从而提高smo优化效率，加快smo优化速度，同时也为smo输出适合的照明光源形状奠定坚实的基础。
具体实施方式中，首先根据输入图像计算出模拟计算图形；接着根据初始opc模型、光源形状对称性、偏振方向、光瞳填充度和光瞳填充区域范围、不同的焦距和能量的条件等可调整的输入参数进行smo任务计算。然后综合比较cdof、ils、nils、meef等评价参数，以及完成smo任务所需要的时间。最后选择其中最佳的dose和foucs数值dose_i/focus_j,从而提高smo优化效率，加快smo优化速度。
在本发明的方法中，选择最佳的dose和foucs数值的方法为：用每个所述评判参数来评价所述dose和foucs,且一个所述评价参数评价一个dose和foucs数后产生一个评价结果；从所有的评判结果中选出被最多数量的评判参数评判为最佳的焦距和能量的参数设置。
需要注意的是，由于smo cost function(代价函数)的计算基于确定的焦距和能量，因此焦距和能量的参数设置对smo的结果有着至关重要的影响。此外，smo技术可调整的输入参数非常多，包括模拟计算图形、初始opc模型、光源形状对称性、偏振方向、光瞳填充度和光瞳填充区域范围、不同的焦距和能量的条件等等。
虽然本文已经详细说明了本发明的方法，但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员还可做出许多变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围。
