了解到隨著摩爾定律的不斷發(fā)展，掩模版圖經(jīng)過曝光后的成像由于光學(xué)鄰近效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生畸變，無法獲得預(yù)期的芯片電路，導(dǎo)致芯片最終無法使用。因此設(shè)計(jì)的掩模版圖需要通過光學(xué)鄰近效應(yīng)修正（OPC）才能在曝光后的芯片上獲得高品質(zhì)的成像圖形。

然而當(dāng)技術(shù)節(jié)點(diǎn)來到28nm以下，僅僅對(duì)掩模版圖進(jìn)行光學(xué)鄰近效應(yīng)修正（OPC），已經(jīng)沒有辦法滿足分辨率和工藝窗口的要求，這個(gè)時(shí)候我們需要在對(duì)掩模進(jìn)行優(yōu)化的同時(shí)也對(duì)曝光時(shí)的光源進(jìn)行優(yōu)化，即光源掩模協(xié)同優(yōu)化（Source Mask Optimization, SMO）。

“獨(dú)一無二”的圖形

在實(shí)際的芯片制造過程中，我們的***通過照明系統(tǒng)將光傳送到掩模版上，再通過投影系統(tǒng)，將包含掩模版圖信息的光打在了晶圓上，最終在晶圓表面形成我們需要的芯片結(jié)構(gòu)。由此可見，對(duì)光源和掩模版的協(xié)同優(yōu)化，雖然復(fù)雜，但是對(duì)提高芯片制造的精度和良率有著極大的好處。

?

好比我們?cè)谂恼盏臅r(shí)候，為了得到一張清晰好看的圖片，會(huì)不斷調(diào)整光線的強(qiáng)度和方向，同時(shí)調(diào)整模特的姿勢(shì)和位置，再通過調(diào)整光圈大小和聚焦位置，從而最終獲得令人滿意照片的道理是一樣的。

由于SMO優(yōu)化的結(jié)果是要應(yīng)用到整塊芯片上去的，而對(duì)所有的圖形進(jìn)行SMO是極為耗時(shí)的，因此，我們需要使用關(guān)鍵圖形篩選技術(shù)提前將重復(fù)或者冗余的圖形剔除，以保證優(yōu)化的速度。

?

這一關(guān)鍵技術(shù)就好比是從14億人中找出2000個(gè)人大代表，既要保證能找到各個(gè)地區(qū)，各個(gè)行業(yè)，各個(gè)年齡段等等的代表，不漏選，又要保證各個(gè)代表相互不完全相同，不多選。

圖片3.?關(guān)鍵圖形篩選過程

可以想像，這一關(guān)鍵技術(shù)作為SMO優(yōu)化的前提，其重要性不言而喻，ASML的Brion團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套基于頻譜分析的圖形篩選方法，能夠很好地滿足這一要求。

不同光源掩模表征方法

在完成關(guān)鍵圖形的挑選工作之后，接下來我們就可以開始進(jìn)行優(yōu)化工作，而進(jìn)行優(yōu)化的基礎(chǔ)是如何對(duì)光源和掩模進(jìn)行表征，將其處理成計(jì)算機(jī)容易識(shí)別且便于運(yùn)算的形態(tài)。目前針對(duì)光源的表征方法主要有兩種，一種是參數(shù)化表征方法，另一種是像素化表征方法。

參數(shù)化光源

參數(shù)化光源，顧名思義，就是通過定制化參數(shù)的方法來表示光源，由于其涉及的參數(shù)少，優(yōu)化自由度較少，因此只能產(chǎn)生較簡(jiǎn)單的定制化光源，但其優(yōu)點(diǎn)是優(yōu)化速度快。

像素化光源

像素化光源則是將整個(gè)光源劃分成若干個(gè)像素塊（類似若干個(gè)小燈泡），然后通過優(yōu)化，確定哪些燈泡需要點(diǎn)亮，點(diǎn)亮的強(qiáng)度是多大，這就給了光源極大的優(yōu)化自由度，可以產(chǎn)生更多更復(fù)雜的光源，但是由于自由度過多，導(dǎo)致優(yōu)化效率較低，這個(gè)時(shí)候就需要更加出色的優(yōu)化算法。

對(duì)于這兩種不同表征方法的光源，目前可以通過兩種不同的組件獲取，一個(gè)是DOE，即Diffraction?Optical?Element，一個(gè)是FlexRay。

通過這兩種組件我們可以得到不同類型的光源，下圖展示了多種DOE光源以及一個(gè)FlexRay獲取的光源示意圖。

圖片4.?兩種典型的光源表征：

參數(shù)化光源(左)和像素化光源(右)

而對(duì)于掩模的表征，也有兩種方法，一種是多邊形表征方法，另一種是像素化表征方法。

多邊形表征方法

多邊形表征方法是將負(fù)責(zé)的掩模圖形分解成多個(gè)多邊形的組合，然后對(duì)不同的多邊形分別進(jìn)行優(yōu)化，這種方法的優(yōu)點(diǎn)是優(yōu)化速度快，缺點(diǎn)是優(yōu)化自由度少，導(dǎo)致優(yōu)化不完全。

像素化表征方法

想要優(yōu)化得更精確，我們需要將掩模圖形分解得更加精細(xì)，這就是像素化表征方法的精髓，我們將掩模分解成若干多個(gè)細(xì)小的像素化小方塊，這樣一來就可以對(duì)整個(gè)掩模進(jìn)行更加精細(xì)的優(yōu)化，但是隨之帶來的就是優(yōu)化自由度的指數(shù)化增長(zhǎng)，這對(duì)我們的優(yōu)化算法提出了很高的要求。

圖片5.?不同的掩模表征方法：

多邊形表征圖形(左)和像素化表征圖形(右)

高效可靠的算法

可以看出，無論是對(duì)于光源的優(yōu)化，還是對(duì)掩模的優(yōu)化，高效精確的算法將直接決定SMO的最終結(jié)果。目前關(guān)于SMO的優(yōu)化算法主要有兩類。

梯度優(yōu)化算法

這類算法在給定的初始光源和掩模的基礎(chǔ)上，通過光刻模型的梯度信息對(duì)它們進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)達(dá)到給定的收斂條件，隨即停止優(yōu)化，輸出結(jié)果，其優(yōu)化速度快，但是容易掉進(jìn)局部最優(yōu)解中，因此對(duì)初始參數(shù)設(shè)定要求較高。

啟發(fā)式優(yōu)化算法

通過結(jié)合各種不同的優(yōu)化機(jī)制，可以很好的避免“掉坑”情況的發(fā)生，保證最終找到的優(yōu)化結(jié)果一定是全域最優(yōu)解，但是這類算法優(yōu)化效率較低。

目前市面上SMO的算法都是基于這兩類算法的改進(jìn)衍生。

砌好了灶，架好了鍋，油鹽醬醋以及各種食材都已備齊，接下來就是如何烹飪一道SMO的大菜了。而判斷我們的SMO這道大菜是否完美的標(biāo)準(zhǔn)就是成像圖形是否達(dá)到最優(yōu)。

首先，我們會(huì)在計(jì)算之初根據(jù)目標(biāo)掩模圖形設(shè)置一個(gè)理想且完美的成像圖形。然后，不斷優(yōu)化改變光源和掩模。每一步優(yōu)化，我們都會(huì)計(jì)算得到一個(gè)成像圖形，將這個(gè)計(jì)算出來的圖形與理想的圖形進(jìn)行對(duì)比，然后將它們的差值作為一個(gè)關(guān)于光源，掩模等因素的函數(shù)，不斷優(yōu)化，直到相鄰兩次優(yōu)化結(jié)果的差異小于我們的預(yù)設(shè)值，達(dá)到收斂標(biāo)準(zhǔn)，即完成優(yōu)化。

由此可見，影響SMO優(yōu)化的因素諸多，就好比油鹽醬醋的量都會(huì)影響整道菜肴的口味一樣。

綜上對(duì)SMO進(jìn)行的簡(jiǎn)單介紹，可以看出通過光源和掩模的協(xié)同優(yōu)化，可以極大地提高成像質(zhì)量，為先進(jìn)節(jié)點(diǎn)芯片的量產(chǎn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和重要的保障，推動(dòng)著芯片制造向著更先進(jìn)技術(shù)節(jié)點(diǎn)持續(xù)發(fā)展。

編輯：黃飛

?