光刻技术第3期 | 光刻中的SMO技术

01/技术背景与必要性

随着半导体技术节点向28纳米以下持续缩小，仅依靠光学邻近效应修正（OPC）已无法满足光刻分辨率和工艺窗口的要求。在28纳米及以上技术节点，通常采用固定形状光源（如环型、双极型等），并基于既定光源通过OPC修正掩模形状。但当技术节点推进至14纳米及以下时，图形尺寸逼近193纳米浸没式光刻的物理极限，传统光源难以提供足够工艺窗口，光源掩模协同优化（SMO）技术应运而生。

02/SMO的基本概念与必要性

光源掩模协同优化（SMO）是面向极小尺寸图形光刻的核心分辨率增强技术，核心目标是通过同步优化光刻工艺中的光源与掩模参数，改善超小尺寸技术节点的光刻工艺窗口与光学成像表现。

在28纳米及以上技术节点，光刻工艺通常采用环形、双极型等固定形状光源，光学邻近效应校正（OPC）技术仅需基于既定光源对掩模形状进行修正，即可满足工艺需求。但当技术节点推进至14纳米及以下时，图形尺寸逼近193纳米浸没式光刻的物理极限，传统固定光源已无法提供足够工艺窗口，此时SMO技术成为破解这一瓶颈的有效方案。

03/关键技术要素

关键图形筛选

由于SMO需覆盖整块芯片，对所有图形直接优化耗时巨大，因此需通过关键图形筛选技术提前剔除重复或冗余图形。ASML Brion团队开发的基于频谱分析的图形筛选方法具有代表性：通过分析图形衍射级次，优先选择小节距图形作为计算对象，确保筛选出的关键图形能在频谱上代表所有输入图形，大幅降低计算复杂度。

光源表征方法

- 参数化表征：通过定制化参数描述光源，参数少、优化自由度低，但优化速度快，适用于生成简单定制化光源。

- 像素化表征：将光源划分为若干像素块，通过优化每个像素的点亮状态和强度实现复杂光源设计，自由度高但优化效率低，需依赖高效优化算法。

两种表征的光源可通过衍射光学元件（DOE）或FlexRay组件实现。

掩模表征方法

- 多边形表征：将掩模图形分解为多个多边形组合分别优化，速度快但自由度有限。

- 像素化表征：将掩模分解为细小像素方块，可实现精细优化，但自由度呈指数增长，对优化算法要求更高。

04/优化过程与工作流程

优化过程（基于边缘放置误差EPE）

在仿真中，于图形的边、角按规则插入评估点，对各照明条件下的EPE加权求和形成成本函数。通过迭代修饰光源和掩模，使成本函数值最小，直至相邻优化结果差异小于预设值（收敛标准）。

优化算法分为两类：

- 梯度优化算法：基于光刻模型梯度信息优化，速度快但易陷入局部最优。

- 启发式优化算法：结合多种机制保障全域最优，但效率较低。

工作流程

1. 图形选择：用测试图形（如through pitch线宽、尖端对尖端等）结合SRAM结构和工艺弱點，通过频谱分析筛选关键图形。

2. 仿真计算：建立光刻仿真条件（机台信息、照明方式、薄膜堆栈等），开展SMO计算。

3. 优化与验证：以重叠工艺窗口（DOF、EL、MEEF、ILS等指标）为评价标准；若满足需求，进行掩模优化验证（OPC模拟+晶圆数据比对）；若发现新弱点，迭代优化直至符合要求。

05/重要性与应用前景

SMO通过协同优化光源和掩模，大幅提升光刻工艺窗口指标（DOF、EL、MEEF等），为14纳米及以下技术节点芯片量产提供了坚实基础。同时，SMO仿真可获取图形极限值（最小节距、最小尖端距离等），为设计规则制定和工艺优化提供依据。

在先进制程中，SMO的成功实施需要SMO、OPC、设计、工艺等多领域人员紧密协作，是推动芯片制造技术持续进步的关键手段。