抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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集積回路の設計と製造により、超小型ミクロン(VDSM)の段階に入ると、特徴寸法はすでにリソグラフィープロセスに使用される光波波長より近く、そのため、フォトリソグラフィー過程において、光の回折と干渉現象がある。実際のシリコンウエハ上で得られたフォトレジストパターンとマスク図形の間には一定の変形と偏差が存在し、リソグラフィ中のこの誤差は直接に回路の性能と生産歩留りに影響する。この誤差をできるだけ除去するために,効果的な方法は,光学近接効果補正(OPC)である。現在、OPCの矯正処理時間が長いため、発生したファイルの大きさは指数的に増加し、マスクの製造コストを倍増的に増加させる。本文では、まずOPCの矯正技術について深く研究し、図形分類前処理機能を持つ自己適応OPC矯正技術を提案し、チップ図形をその性能に与える影響をキー図形と一般図形に分け、2種類の図形に対して異なる許容度を採用し、OPC処理効率を向上させた。第二に,本論文は,区分的分類のためのモデルベースのOPCアルゴリズムを提案して,矯正精度を保証して,矯正効率を改良した。本論文は,汎用性,簡潔性,および包括性を有するOPCの修正規則を提案し,ルールベースの自動構築とルールベースの探索と応用を実現し,効率的で拡張性の高い規則ベースのマスクアルゴリズムを実現した。このアルゴリズムは,規則的データを効果的に記述し,蓄積し,処理することにより,リソグラフィーの実用化効率を改善した。第三に、高効率、高精度の光学近接効果矯正システムMR-OPCを設計、実現し、規則に基づくOPC矯正技術とモデルに基づくOPC矯正技術を総合的に応用し、矯正精度と矯正効率の矛盾をうまく解決し、最適な矯正最適化結果を得た。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】