MODEL-BASED ASSIST FEATURE PLACEMENT USING AN INVERSE IMAGING APPROACH

Some embodiments provide techniques and systems to identify locations in a target mask layout for placing assist features. During operation, an embodiment can determine a spatial sampling frequency to sample the target mask layout, wherein sampling the target mask layout at the spatial sampling freq...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: BARNES, LEVI D, POONAWALA, AMYN A, PAINTER, BENJAMIN D
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:Some embodiments provide techniques and systems to identify locations in a target mask layout for placing assist features. During operation, an embodiment can determine a spatial sampling frequency to sample the target mask layout, wherein sampling the target mask layout at the spatial sampling frequency prevents spatial aliasing in a gradient of a cost function which is used for computing an inverse mask field. Next, the system can generate a grayscale image by sampling the target mask layout at the spatial sampling frequency. The system can then compute the inverse mask field by iteratively modifying the grayscale image. The system can use the gradient of the cost function to guide the iterative modification process. Next, the system can filter the inverse mask field using a morphological operator, and use the filtered inverse mask field to identify assist feature locations in the target mask layout. Certains modes de réalisation concernent des techniques et systèmes permettant d'identifier des emplacements d'un agencement de masque cible afin d'y placer des fonctions d'assistance. Pendant l'utilisation, un mode de réalisation peut déterminer une fréquence d'échantillonnage spatiale afin d'échantillonner l'agencement du masque cible, cet échantillonnage à la fréquence d'échantillonnage spatiale évitant un crénelage spatial dans un gradient d'une fonction de coût qui est utilisée pour calculer un champ de masque inverse. Ensuite, le système peut générer une image à niveaux de gris en échantillonnant l'agencement de masque cible à la fréquence d'échantillonnage spatiale. Le système peut ensuite calculer le champ de masque inverse en modifiant de manière itérative l'image à niveaux de gris. Le système peut utiliser le gradient de la fonction de coût pour guider le processus de modification itérative. Ensuite, le système peut filtrer le champ du masque inverse à l'aide d'un opérateur morphologique et utiliser le champ de masque inverse filtré afin d'identifier des emplacements de fonctions d'assistance dans l'agencement du masque cible.