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J-GLOBAL ID：201902210185952635   整理番号：19A1604257

先進リソグラフィーノードのためのMPCモデル構築のための方法論【JST・京大機械翻訳】

Methodology for Building MPC Model for Advanced Lithography Nodes

著者 (5件)： Ramadan Mohamed (Photronics Inc. 10136 S. Federal Way, Boise, ID 83716, USA) ,  Dillon Brian (Nippon Control System Corporation, Shibuya-ku, Tokyo 150-0013, Japan) ,  Green Michael (Photronics Inc. 10136 S. Federal Way, Boise, ID 83716, USA) ,  Ham Young (Photronics Inc. 10136 S. Federal Way, Boise, ID 83716, USA) ,  Progler Chris (Photronics Inc. 10136 S. Federal Way, Boise, ID 83716, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CSTIC  ページ： 1-3  発行年： 2019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： 高度なリソグラフィーノードにおいて,設計次元の縮小として,従来のマスクプロセス補正法を用いたマスクプロセス誘起誤差の補正は,それらの限界を始める。誤差がより複雑になるにつれて,一次元微分バイアスのような簡単な仮定と補正が破壊し始める。補正モデルの必要性はマスクプロセス誤差を補償し,収率を改善するのに重要である。マスクプロセス補正(MPC)モデルを構築することは,マスク製作のターンアラウンド時間(TAT)に影響を与えることができ,そこでは,多重反復が最適化されたモデルに必要である。本論文では,高度なリソグラフィーノードのためのMPCモデルを構築する方法についての方法論を紹介する。MPCモデルを構築し検証するために必要な各ステップに対する最良の既知の方法(BKM)を強調する。Copyright 2019 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： バイアス ,  *モデル ,  最適化 ,  一次元 ,  多重化 ,  *リソグラフィー ,  微分 ,  *モデリング ,  ターンアラウンド時間
準シソーラス用語： 補正法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： リソグラフィー ,  ノード ,  MPC ,  モデル構築 ,  方法論