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J-GLOBAL ID：201802274464281864   整理番号：18A1905666

リソグラフィーホットスポット検出のためのワイヤ間距離を考慮した新しい特徴ベクトル【JST・京大機械翻訳】

Novel Feature Vectors Considering Distances between Wires for Lithography Hotspot Detection

著者 (4件)： Kataoka Gaku ,  Inagi Masato ,  Nagayama Shinobu ,  Wakabayashi Shin’ichi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DSD  ページ： 85-90  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： 本論文では,機械学習に基づくホットスポット検出のためのリソグラフィーホットスポットの特性をより良く表現するいくつかの特徴ベクトルを提案した。LSI製造プロセスの一つであるリソグラフィープロセスにおいて,高い故障確率を持つ局所レイアウトパターンがホットスポットと呼ばれている。LSI製造のためのフォトマスクの再生は巨大なコストを要するので,製造プロセスを開始する前にこのようなホットスポットを見出し除去することが望ましい。特徴ベクトルはワイヤ間の距離を考慮し,ウエハ上に開発された画像の精度に大きな影響を与え,ホットスポットを効率的に見出す。実験結果は,提案した特徴ベクトルが,良く知られたものを含むいくつかの既存のものと比較して,より低い非検出誤り確率を達成したことを示した。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： フォトマスク ,  画像 ,  機械学習 ,  *リソグラフィー ,  生産工程 ,  故障率 ,  *ホットスポット ,  LSI【IC】 ,  *金属線 ,  *特徴ベクトル ,  マスク
準シソーラス用語： 誤り確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ワイヤ ,  特徴ベクトル