中国科学院微电子研究所马乐获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院微电子研究所申请的专利表面等离子体光刻掩膜图形优化方法、装置、系统和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116224723B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310118541.3，技术领域涉及：G03F7/20；该发明授权表面等离子体光刻掩膜图形优化方法、装置、系统和介质是由马乐;韦亚一;张利斌设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本表面等离子体光刻掩膜图形优化方法、装置、系统和介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种表面等离子体光刻掩膜图形优化方法、装置、系统和介质，训练集包括：历史目标光刻胶图形的特征尺寸和历史实际光刻胶图形的特征尺寸；利用训练集学习历史目标光刻胶图形的特征尺寸和历史实际光刻胶图形的特征尺寸之间的映射关系；将当前目标光刻胶图形的特征尺寸输入预先训练的神经网络模型，输出当前仿真光刻胶图形的特征尺寸；计算当前目标光刻胶图形的特征尺寸和当前仿真光刻胶图形的特征尺寸之间的第一误差值；利用多元优化算法确定当前掩膜图形的优化步长；根据当前目标光刻胶图形的特征尺寸和当前掩膜图形的优化步长，得到优化后掩膜图形的特征尺寸。神经网络模型可对光刻掩膜图形进行快速优化，以高效的方式降低了图形误差。
本发明授权表面等离子体光刻掩膜图形优化方法、装置、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种表面等离子体光刻掩膜图形优化方法，其特征在于，包括： 获取当前目标光刻胶图形的特征尺寸； 获取初始神经网络模型的训练集，所述训练集包括：历史目标光刻胶图形的特征尺寸和历史实际光刻胶图形的特征尺寸； 利用所述训练集学习所述历史目标光刻胶图形的特征尺寸和所述历史实际光刻胶图形的特征尺寸之间的映射关系； 根据所述映射关系确定所述初始神经网络模型的模型参数，以得到预先训练的神经网络模型； 将所述当前目标光刻胶图形的特征尺寸输入所述预先训练的神经网络模型，所述预先训练的神经网络模型输出当前仿真光刻胶图形的特征尺寸； 计算所述当前目标光刻胶图形的特征尺寸和所述当前仿真光刻胶图形的特征尺寸之间的第一误差值； 根据所述第一误差值，利用多元优化算法确定当前掩膜图形的优化步长； 根据所述当前目标光刻胶图形的特征尺寸和所述当前掩膜图形的优化步长，计算得到优化后掩膜图形的特征尺寸。
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