上海光學精密機械研究所在計算光刻技術研究中取得進展，其關鍵圖形篩選技術是決定光源掩模優(yōu)化技術（SMO—主要計算光刻技術之一）速度與效果的關鍵技術。近期，中科院上海光機所信息光學與光電技術實驗室提出了一種SMO關鍵圖形篩選技術，并聯(lián)合中科院微電子所研究團隊，利用國際主流商用計算光刻軟件進行了仿真驗證，結(jié)果表明該技術優(yōu)于國際同類技術水平。部分研究工作已發(fā)表在《光學快報》[Optics Express]、《光學學報》，入選《光學學報》2020年第21期封面文章，并已申請5項發(fā)明。

光刻機是集成電路制造的核心裝備，光刻分辨率決定了集成電路的集成度。在光刻機軟硬件不變的情況下，采用數(shù)學模型和軟件算法對照明模式、掩模圖形與工藝參數(shù)等進行優(yōu)化，可有效提高光刻分辨率/增大工藝窗口，此類技術即計算光刻技術（Computational Lithography），被認為是二十一世紀推動集成電路芯片按照摩爾定律繼續(xù)發(fā)展的新動力（Ref：Intel公司, “Computational Lithography: The New Enabler of Moore’s Law”, Proc. SPIE Advanced Lithography, 6827, 68271Q, 2007）。在當前光刻機技術水平已逼近工程極限的情況下，計算光刻已經(jīng)成為芯片制造*的關鍵技術。

光源掩模優(yōu)化技術（Source and mask optimization, SMO）是實現(xiàn)28 nm及更小技術節(jié)點集成電路芯片制造的關鍵計算光刻技術之一。為提高優(yōu)化效率，業(yè)界的做法是：利用關鍵圖形篩選技術篩選出少量具有代表性的關鍵圖形。以關鍵圖形代替全芯片圖形集合進行優(yōu)化，通過減少輸入圖形的數(shù)量，提高SMO的優(yōu)化效率。為兼顧SMO的實施速度與效果，一方面要求關鍵圖形篩選技術篩選出的關鍵圖形盡量少，以提高SMO優(yōu)化效率，另一方面要求篩選出的關鍵圖形能夠限度地代表所有圖形的光刻成像特性，以保證SMO的實施效果。因此，關鍵圖形篩選技術是決定SMO速度與效果的主要技術因素之一。

中科院上海光機所研究團隊提出了一種SMO關鍵圖形篩選技術，以圖形的主要頻率表征圖形特征。設計了相應的主要頻率提取方法、覆蓋規(guī)則、聚類方法以及關鍵圖形篩選方法，實現(xiàn)了SMO關鍵圖形的有效篩選。中科院上海光機所研究團隊與中科院微電子所計算光刻研發(fā)中心團隊合作，采用荷蘭ASML公司的TachyonTM商用計算光刻軟件（國際上的商用計算光刻軟件之一）進行了仿真驗證。該技術與ASML的同類技術篩選出的關鍵圖形數(shù)量相同，所獲得的工藝窗口優(yōu)于ASML的同類技術。

相關研究得到了國家02科技重大專項和上海市自然科學基金項目的支持。