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J-GLOBAL ID：201702237923497527   整理番号：17A0402528

機械学習に基づく高速と製造に優しい光近接効果補正【Powered by NICT】

A fast and manufacture-friendly optical proximity correction based on machine learning

著者 (6件)： Ma Xu (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China, School of Optoelectronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Jiang Shangliang (Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California at Berkeley, CA 94706, U.S.A) ,  Wang Jie (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China, School of Optoelectronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Wu Bingliang (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China, School of Optoelectronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Song Zhiyang (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China, School of Optoelectronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Li Yanqiu (Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China, School of Optoelectronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China)
資料名： Microelectronic Engineering  (Microelectronic Engineering)
巻： 168  ページ： 15-26  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0406B  ISSN： 0167-9317  CODEN： MIENEF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画素ベース光近接効果補正(PBOPC)は,光リソグラフィーの分解能限界を推進する重要な分解能向上法をされている。しかし,スケール,密度および現代の集積回路の複雑さは,OPC計算強度とマスク製造可能性の両方に新しい課題を提起している。PBOPC実行時間とマスクの複雑さを効果的に低減するために機械学習技法に基づく実用的なOPCアルゴリズム開発を目的とする。最初のターゲットレイアウトコーナーとエッジ断片の周りの小領域に分割する。ノンパラメトリックカーネル回帰法を用いて,これらの小領域を予め計算したライブラリーから選択された訓練OPC例のサブセットの加重線形組合せで充填されている。画像忠実度とマスクの複雑さの間のバランスを維持するために,OPCエッジベース(EBOPC)ライブラリーを用いる非臨界領域におけるOPCパターンを合成するために,ホットスポットのもう一つのPBOPCライブラリーを使用するものである。添加では,最終的な画像忠実度とマスク製造可能性を保証するために回帰OPCパターンを精密化するために開発した後処理法。実験結果は,現在専門PBOPCソフトウェアと比較して,提案したアルゴリズムは約二倍高速化とより製造に優しいOPCパターンを達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分集合 ,  分解能 ,  高速化 ,  後処理 ,  線形性 ,  画素 ,  *機械学習 ,  ホットスポット ,  フォトリソグラフィー ,  *高速度 ,  精密化
準シソーラス用語： 複雑性 ,  実行時間 ,  製造可能性 ,  *光近接効果補正 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 光リソグラフィー ,  光近接効果補正 ,  機械学習 ,  ノンパラメトリックカーネル回帰 ,  製造可能性

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習 ,  光近接効果補正