一种基于神经网络模型的光学邻近校正方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络模型的光学邻近校正方法，包括以下步骤：S01：训练神经网络模型，包括在训练光罩上选择M个测试图案；分别获得上述M个测试图案所对应的目标图案；利用已知的感知神经网络模拟出类强度函数利用类强度函数和目标图案，对上述感知神经网络进行训练，得出神经网络模型；S02：利用上述训练的神经网络模型实现光学邻近校正：包括利用得到的神经网络模型得出待处理光罩的类强度函数用切割阈值切割上述类强度函数生成含有目标图案的光罩；采用上述含有目标图案的光罩作为光学邻近校正之后的掩模板进行光刻。本发明供公开的光学邻近校正方法，同时兼顾校正后的图像质量以及较快的实现速度。