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J-GLOBAL ID：201802226437359955   整理番号：18A1044539

系統的弱点発見最適化の設計【JST・京大機械翻訳】

Design systematic weak point discovery optimization

著者 (6件)： Singh Sonal (Contamination Free Manufacturing, GLOBALFOUNDRIES Inc., Malta, NY 12020 USA) ,  Venkatachalam Panneer Selvam (Contamination Free Manufacturing, GLOBALFOUNDRIES Inc., Malta, NY 12020 USA) ,  Lee Julie (Contamination Free Manufacturing, GLOBALFOUNDRIES Inc., Malta, NY 12020 USA) ,  Daino Michael (KLA-Tencor Corporation, One Technology Drive, Milpitas, CA 95035 USA) ,  Saville Barry (KLA-Tencor Corporation, One Technology Drive, Milpitas, CA 95035 USA) ,  Lenox Chet (KLA-Tencor Corporation, One Technology Drive, Milpitas, CA 95035 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ASMC  ページ： 18-22  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 設計システムは,特に28nm以下の設計ルールを持つ論理に対して,最新の技術ノードの開発に対して重要な問題を提起している。より速い設計システムを同定し,より高速で,技術は大量生産に成熟することができる。高度な設計ルールに対して,これらのシステムのコストは時間とともに指数関数的に増加し,従って早期検出は投資に対して高い利益をもたらす。本論文では,検査層を改訂することにより,PWQ(プロセスウィンドウ量子化)検査のためのキラー欠陥捕獲率の2つの増加について報告する。さらに,著者らは,ポストCMPにおける実際のインラインプロセス監視装置に対して,単一ライン開口(SLOs)に対する信号対雑音比(SNR)も改善できることを見出した。SLOsに対する実験的に測定したSNRを,広帯域プラズマ(BBP)検査システムからのDOIs(興味のある欠陥)の予想されるSNRをシミュレートするための新しい計算ツールと比較した。報告したシミュレーションツールは入力物理的欠陥モデルの関数として実験的SNRに適合することが分かった。物理的欠陥モデルが実際のウエハとより密接に整合したので,予測は測定したSNRに近かった。この新しいツールは,与えられたDOIに対する最良の光学状態の発見に役立つことができ,したがって,現在の方法よりも系統的に高速な最小設計の検出を可能にする。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 捕獲 ,  高速度 ,  開口 ,  プラズマ ,  指数関数 ,  *最適化 ,  大量生産 ,  広帯域 ,  SN比
準シソーラス用語： シミュレーションツール ,  検査システム ,  プロセス監視 ,  プロセスウィンドウ ,  設計規則 ,  設計システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 系統 ,  発見 ,  最適化 ,  設計