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本论文的另一贡献在于提出了广义OPC概念，即光学与工艺邻近效应修正（OpticalandProcessProximityCorrection）。关键尺寸微缩化的半导体工艺对修正方法提出了更高要求，这既针对光学邻近效应，也针对工艺邻近效应。
本论文提出了基于制程窗口的OPC模型，称为偏离标准条件的OPC模型(Off-TargetMOPC,OTMOPC)。OTMOPC的修正布局能够经受住制程参数在一定范围内的变化，确保光罩图形有足够的制程窗口。同时，当制程参数在窗口内变化时，模型不需要重新建立
作为微影成形中的一环,OPC工艺不仅需要使全芯片图形修正到目标图形,而且在先进集成电路制造中逐渐被赋予了一项新的要求,即通过优化OPC版图设计窗口来改善光刻工艺窗口。.本文的研究工作侧重在两个方面:优化亚辅助图形添加规则以提高光刻工艺共同焦深;OPC...
关键词：光刻，光掩膜校准，OPC模型匹配中图分类号：TN305.71．引言近年来随着130纳米技术节点以下的半导体制造工业的发展，基于模型的光学邻近效应修正(Model-basedOPC)已成为光刻工艺中不可或缺的技术。
光学邻近修正(OpticalProximityCorrection，OPC)是一种光刻分辨率增强技术[1]。OPC主要在半导体器件的生产过程中使用。在光刻工艺中，掩膜上的图形通过曝光系统投影在光刻胶上，由于光学系统的不完善性和衍射效应，光刻胶上的图形和掩模上…
针对这一问题,本文基于标准单元进行光学邻近与修正,提出一种基于模型OPC修正原理的版图优化设计方法。在建立基于40nm工艺标准单元库过程中,对金属层版图进行了优化,并对优化后单元进行OPC处理。
基于模型的OPC模型验证方法的优化-电子与通信工程专业论文.docx,论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人...
光刻双重图形技术(DPT)图形拆分光学临近效应修正(OPC)奇数周期本文关键词：一种新型双重图形技术拆分方法更多相关文章：光刻双重图形技术(DPT)图形拆分光学临近效应修正(OPC)奇数周期【摘要】：基于奇数周期理论,提出一种新型快速高效率的双重图形技术(DPT)拆分方法。
基于模型的OPC技术的评估和验证-电子与通信工程专业论文.docx,论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或...
Mentor：比如MachineLearningOPC可以将光学邻近效应修正(OPC)输出预测精度提升到纳米级，同时将执行时间缩短3倍。而在此之前，完成同样的工作量，需要4000个CPU不间断地运行24小时；而在LFD中，通过机器学习既解决了海量未标记…
本论文的另一贡献在于提出了广义OPC概念，即光学与工艺邻近效应修正（OpticalandProcessProximityCorrection）。关键尺寸微缩化的半导体工艺对修正方法提出了更高要求，这既针对光学邻近效应，也针对工艺邻近效应。
本论文提出了基于制程窗口的OPC模型，称为偏离标准条件的OPC模型(Off-TargetMOPC,OTMOPC)。OTMOPC的修正布局能够经受住制程参数在一定范围内的变化，确保光罩图形有足够的制程窗口。同时，当制程参数在窗口内变化时，模型不需要重新建立
作为微影成形中的一环,OPC工艺不仅需要使全芯片图形修正到目标图形,而且在先进集成电路制造中逐渐被赋予了一项新的要求,即通过优化OPC版图设计窗口来改善光刻工艺窗口。.本文的研究工作侧重在两个方面:优化亚辅助图形添加规则以提高光刻工艺共同焦深;OPC...
关键词：光刻，光掩膜校准，OPC模型匹配中图分类号：TN305.71．引言近年来随着130纳米技术节点以下的半导体制造工业的发展，基于模型的光学邻近效应修正(Model-basedOPC)已成为光刻工艺中不可或缺的技术。
光学邻近修正(OpticalProximityCorrection，OPC)是一种光刻分辨率增强技术[1]。OPC主要在半导体器件的生产过程中使用。在光刻工艺中，掩膜上的图形通过曝光系统投影在光刻胶上，由于光学系统的不完善性和衍射效应，光刻胶上的图形和掩模上…
针对这一问题,本文基于标准单元进行光学邻近与修正,提出一种基于模型OPC修正原理的版图优化设计方法。在建立基于40nm工艺标准单元库过程中,对金属层版图进行了优化,并对优化后单元进行OPC处理。
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Mentor：比如MachineLearningOPC可以将光学邻近效应修正(OPC)输出预测精度提升到纳米级，同时将执行时间缩短3倍。而在此之前，完成同样的工作量，需要4000个CPU不间断地运行24小时；而在LFD中，通过机器学习既解决了海量未标记…
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