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龙图腾网恭喜中芯国际集成电路制造(上海)有限公司;中芯国际集成电路制造(北京)有限公司申请的专利光学邻近矫正方法及系统、掩膜版、设备与存储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：CN114077774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202010849851.9，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权光学邻近矫正方法及系统、掩膜版、设备与存储介质是由陈巧丽;孟阳;王英芳设计研发完成，并于2020-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本光学邻近矫正方法及系统、掩膜版、设备与存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种光学邻近矫正方法及系统、掩模版、设备与存储介质，所述光学临近矫正的方法包括：提供光学临近矫正模型，所述光学临近矫正模型包括参数集；基于机器学习方法优化所述参数集，通过机器学习训练，筛选出对局部特征尺寸问题具有影响的优化参数，使所述优化参数及参数值能够针对局部特征尺寸误差进行调整。本发明能够优化光学临近矫正模型中的参数集，使光学临近矫正模型能够对图形特征尺寸局部异常问题产生更佳的矫正效果，并提高光学临近矫正的效率。

本发明授权光学邻近矫正方法及系统、掩膜版、设备与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光学邻近矫正的方法，用于改善局部特征尺寸异常问题，其特征在于，包括： 提供光学邻近矫正模型，所述光学邻近矫正模型包括参数集； 基于机器学习方法优化所述参数集，通过机器学习训练，筛选出对局部特征尺寸问题具有影响的优化参数，使所述优化参数及参数值能够针对局部特征尺寸误差进行调整； 基于机器学习方法，优化所述参数集的步骤包括： 定义关键特征尺寸度量规则； 基于模型误差函数对参数集进行第一测试仿真，所述第一测试仿真包括多次迭代计算，根据所述关键特征尺寸度量规则，收集所述参数集中的参数数据； 定义异常问题判断规则；根据所述异常问题判断规则，生成每次迭代的迭代标记，对无异常问题的迭代标记为正常，对出现异常问题的迭代标记为非正常； 将每次迭代的参数集数据和对应的迭代标记作为机器学习的输入数据； 基于所述输入数据，采用决策树分类器计算所述参数集数据中每个参数值的调整范围； 依据重要度对所述参数集中的参数排序，形成参数序列，选择所述参数序列中顶部n个参数及其调整范围建立优化参数集，所述优化参数集用于所述光学邻近矫正模型的第二测试仿真，以确定优化参数集的各参数值，减小所述光学邻近矫正模型的特征尺寸误差。

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