Optical proximity correction (OPC) and assist feature rules are generated using a process window (PW) analysis. A reference pitch is chosen and the mask bias is found that optimizes the process window. This can be done using standard process window analysis or through a weighted process window (WPW) analysis which accounts for focus and dose distributions that are expected in a real process. The WPW analysis gives not only the optimum mask bias, but also the center focus and dose conditions for the optimum process centering. A series of other pitches and mask biases are then analyzed by finding the common process window with the reference pitch. For the standard PW analysis, a common process window is found. For the WPW analysis, the WPW is computed at the center focus and dose conditions found for the reference pitch. If mask or lens errors are to be accounted for, then multiple structures can be included in the analysis. Once the common process windows for the mask features of interest have been computed, functional fits to the data can be found. Once the functional forms have been found for each of the OPC parameters, the rules table can be determined by solving for the spacings of interest in the design.

Произведены оптически правила характеристики коррекции (OPC) и assist близости использующ отростчатый анализ окна (пиковатта). Тангаж справки выбран и смещение маски найдено оптимизирует отростчатое окно. Это можно сделать использующ стандартный отростчатый анализ окна или до утяжеленный отростчатый анализ окна (WPW) учитывает для распределений фокуса и дозы предположены в реальном процессе. Анализ WPW дает not only оптимальное смещение маски, но условия также разбивочные фокуса и дозы для центризовать оптимальныйа процесс. Серия других тангажей и смещений маски после этого проанализирована путем находить общее отростчатое окно с тангажом справки. Для стандартного анализа пиковатта, найдено общее отростчатое окно. Для анализа WPW, WPW вычислено на разбивочном фокусе и условия дозы нашли для тангажа справки. Если маска или ошибки объектива должны быть учтенным для, то множественные структуры можно включить в анализ. Раз общие отростчатые окна для характеристик маски интереса были вычислены, функциональные пригонки к данным можно найти. Как только функциональные формы были найдены по каждом из из параметры OPC, таблица правил может быть обусловлена путем разрешать для дистанционирований интереса в конструкции.