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申请/专利权人：中芯国际集成电路制造(上海)有限公司
摘要：一种光学邻近修正模型的获取方法，包括：提供若干设计图形；在设计图形上设置若干评价点；获取设计图形若干关键设计特征向量；获取若干历史晶圆的真实图形轮廓数据；将部分设计图形的各评价点的初始权重、若干关键特征向量、以及部分历史晶圆的真实图形轮廓数据输入至机器学习系统中训练；将另一部分设计图形的各评价点的初始权重、若干关键特征向量输入至机器学习系统，由机器学习系统输出模拟图形轮廓数据；将模拟图形轮廓数据与相对应的真实图形轮廓数据进行边缘放置误差的对比，直至机器学习系统的预测准确率高于预设阈值为止，获取光学邻近修正模型，以此提升由机器学习系统建立的光学邻近修正模型的拟合精度。
主权项：1.一种光学邻近修正模型的获取方法，其特征在于，包括：提供若干设计图形；对每个所述设计图形进行分段处理，获取若干分割段；在每段所述分割段上设置若干评价点，并赋予每个所述评价点初始权重；获取每个所述设计图形若干关键设计特征向量；将若干设计图形划分为训练图形组和测试图形组；获取若干历史晶圆的与若干所述设计图形相对应的真实图形轮廓数据；将若干历史晶圆划分为训练晶圆组和测试晶圆组；将训练图形组中每个所述设计图形的每个所述评价点的初始权重、每个所述设计图形的若干关键特征向量、以及所述训练晶圆组中相对应的若干所述历史晶圆的所述真实图形轮廓数据输入至机器学习系统中进行所述光学邻近修正模型的训练；在所述光学邻近修正模型的训练之后，将所述测试图形组中所述设计图形的每个所述评价点的初始权重、每个所述设计图形的若干关键特征向量输入至所述机器学习系统，由所述机器学习系统输出相对应的若干模拟图形轮廓数据；基于各个所述评价点，将所述机器学习系统输出的若干所述模拟图形轮廓数据与所述测试晶圆组中相对应的若干所述真实图形轮廓数据进行边缘放置误差的对比，直至所述机器学习系统的误差率位于预设误差内为止，获取由所述机器学习系统建立的所述光学邻近修正模型。
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权利要求：
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