基于超图卷积网络的光源掩模联合优化方法与系统

本发明公开了一种基于超图卷积网络的光源掩模联合优化方法与系统，有效提升了光刻系统的成像质量、工艺鲁棒性以及SMO的优化效率。该方法具体为：基于代表性典型掩模片段采用SD‑SO方法优化光源图形。然后搭建MHGCN‑OPC网络模型，用DCCST对训练掩模进行采样并生成特征矩阵组，其中训练掩模的特征和典型掩模片段相似。构建HGCN编码器，其输入为特征矩阵组，输出为OPC掩模。随后，构建基于最优光源和矢量光刻成像模型的解码器，其输入为OPC掩模，输出为理想焦面和离焦焦面的成像结果。将编码器与解码器首尾相连，训练HGCN编码器。最后通过DCCST和训练好的HGCN编码器来预测初始典型掩模片段的OPC结果。最终基于MHGCN‑SMO方法获得最优光源和OPC掩模图形。