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关键词： 集成电路   可制造性设计   分辨率增强技术   光学邻近效应校正   深度学习   分割网络   Swin Transformer  

摘要： 随着集成电路关键尺寸的进一步缩小,性能不断增强,功耗逐渐降低,集成电路可制造性设计逐渐引起研究人员的关注。在制造过程中,光刻成为了承上启下的重要环节,它将电子设计转化为物理现实。光刻过程中,光穿过掩模会因为光的衍射效应使在晶圆上的成像不能令人满意,影响生产的良率。为了提升成像的分辨率,业界普遍使用分辨率增强技术中的光学邻近效应校正来提升晶圆上图像的分辨率。相比于插入亚分辨率辅助特征,光学临近效应校正技术对优化掩模的容忍度更高,生产的掩模更加精细,更易于制造。 得益于深度学习的快速发展,基于深度学习的方法也逐渐被引入掩模优化领域中。但这些方法仍然存在掩模质量低,训练时间长,优化过程复杂的问题。本研究将基于深度学习中的神经网络和注意力机制,结合光成像理论作为损失函数,提出了基于分割网络的掩模优化模型和基于Swin Transformer的掩模优化模型。具体的研究内容如下: (1)针对现有掩模优化模型生成的掩模质量低,训练时间长的问题,本研究提出一种基于分割网络的轻量化神经网络模型。该模型以Seg Net分割网络作为主干网络,对目标布局进行提取特征,结合下采样的池化索引在上采样网络中重建目标布局从而生成优化掩模。与此同时在主干网络的训练中,加入基于Dice系数的Dice损失,增加主干网络对前景和后景的处理能力。主干网络与损失函数结合生成较好的粗掩模,再经过微调网络细化,最终生成较好的优化掩模。 (2)针对现有掩模优化模型需要微调网络,优化过程复杂的问题,本研究提出一种基于Swin Transformer的掩模优化模型。该模型以Swin Transformer为特征提取模块,提取目标布局的浅层和深层特征。在重建模块中,加入像素重组层,使上采样的过程中不需要加入额外的噪声就可以高效率、高质量地进行特征重建,最终生成较好的优化掩模。损失函数中加入掩模生成的晶圆图像与目标布局进行直接对比,可以看作是一种无监督的学习方式,让掩模的晶圆更加贴近目标布局。依托于Swin Transformer强大的特征提取能力,本模型不需要微调网络对掩模进行细化。 总之,本研究主要研究基于深度学习的掩模优化的研究与实现。围绕基于深度学习的掩模优化算法,依托计算光刻理论,结合分割网络和Swin Transformer,提出掩模优化模型。同时,本研究在掩模优化数据集ICCAD 2013上验证了提出模型的掩模质量,还与现有的掩模优化模型进行性能对比。 图[39]表[9]参[111]

摘要： 《集成电路与嵌入式系统》是由北京航空航天大学主办的综合性学术期刊,聚焦集成电路领域的关键问题,致力于为行业内的专家学者提供交流和分享的平台,为高层次人才自主培养提供重要支撑,促进产学研的深度融合,共同推动我国集成电路产业的稳步发展。征稿范围《集成电路与嵌入式系统》主要刊载与集成电路和嵌入式系统相关的综述和学术论文,具体涵盖电路与系统理论及技术、大规模集成电路设计与制造、嵌入式与系统优化、混沌与非线性电路、传感器与物联网、信号与信息处理系统等方面。投稿方式作者请登录本刊在线投稿系统(http://***)进行在线投稿、查稿等。注册时,请提供真实姓名、单位、详细通信地址、联系电话、邮政编码、电子邮箱等信息。

摘要： ~~

关键词： IP核   集成电路   知识产权  

摘要： IP核是指集成电路设计环节中逐步分离出来的、事先定义且经验证的、可重复使用的功能组块，可在设计环节中直接使用这些功能组块以达到缩短开发周期、降低设计错误发生风险的目的。因此，半导体行业集成电路设计环节中IP核的重复使用变得越来越重要。随着IP核的技术发展，其知识产权保护的需求应运而生。由于IP核不是最终产品，IP软核、IP固核、IP硬核各有特点，目前难以从单一法律视角对其进行全面保护，应从《集成电路布图设计保护条例》《中华人民共和国著作权法》《中华人民共和国专利法》《中华人民共和国反不正当竞争法》等我国现行知识产权法律法规中综合寻找有效路径，形成对集成电路行业IP核知识产权的全面保护。

摘要： 《集成电路与嵌入式系统》是由北京航空航天大学主办的综合性学术期刊,聚焦集成电路领域的关键问题,致力于为行业内的专家学者提供交流和分享的平台,为高层次人才自主培养提供重要支撑,促进产学研的深度融合,共同推动我国集成电路产业的稳步发展。征稿范围《集成电路与嵌入式系统》主要刊载与集成电路和嵌入式系统相关的综述和学术论文,具体涵盖电路与系统理论及技术、大规模集成电路设计与制造、嵌入式与系统优化、混沌与非线性电路、传感器与物联网、信号与信息处理系统等方面。