Comments
Description
Transcript
C−12 ニューラルネットワークを用いた 電子線描画のドーズ量決定手法
C−12 ニューラルネットワークを用いた 電子線描画のドーズ量決定手法 情報電子部 電子・光材料系 森脇耕介 佐藤和郎 福田宏輝 情報電子部 四谷 任 ■あらまし 電子線リソグラフィは100nm以下の微細加工を可能にする主要技術のひとつである.主に作製するのは 平面のレジストパターンであるが,アナログ型感度特性を持つ電子線レジストを使用し,ドーズ量(電子線 強度)を制御することで,微細光素子などの厚み分布のある構造を作 製することも可能である.▼このときある位置に対するドーズ量は, 電子線 近傍からの電子線の散乱(近接効果,右図→)を考慮する必要があり, レジスト面上全位置が意図した残膜量になるようなドーズ量の最適分 レジスト レジストでの前方散乱 布の決定が課題となる.▼レジストの残膜量ー電子線量の非線形性な どもあって,試作前にドーズ量分布の最適解を得るのは困難であり, 基板 基板からの後方散乱 試行錯誤 ∼特に少量の研究的試作では∼ に任せる場合が多い.▼こ の電子線ドーズ量最適分布の決定を簡便化することを目的に,ニュー 近接効果 ラルネットワーク(以下NN)の利用を試み,良好な結果を得た. ■提案手法描画フロー /予備描画と本描画の2ステップで済ませられないか ドーズ量初期条件 3層階層型NN, ユニット数: 入力121,中間40,出力1 レジスト残膜量 around 着目点 of 予備描画結果 予備描画 [加工物の一部] 一般の試作手順 ∼ 試行錯誤的反復 予備描画時ドーズ量 on 着目点 初期条件 予備描画 [加工物の一部] 浪費 トの ス 的コ ・物 的 人 ×全測定点 レジスト残膜量分布測定 学習 着目点とその周囲(11× 11点)の残膜量121点分 NN学 習 40×40点 学習済みNN NN想 起 レジスト残膜量 around 着目点 ドーズ量分布推定条件 本描画時ドーズ量 on 着目点 本描画[全体] 本描画[全体] ×全測定点 想起 完成 ■実験例 /ポジ型アナログレジストによるCGH(計算機ホログラム)作製 本描画 設計形状 目的CGHの一部(8レベル,40×40要素) 設計と近い本描画結果 ドーズ量初期条件 (pop) 適当に 200 150 100 50 50 100 学習済みNNで設計形状 からドーズを想起させ... 150 (mC/cm2) 本描画すると... させ... NN学習 レジスト残膜量測定 レジスト: OEBR1000 (pop) 20 予備描画/設計 NN想起ドーズ量分布 描画してみると 多数のレベルが発生 比を見れば 本描画で設 計値に非常 に近づいて いる (pop) 40 (pop) 100 15 本描画/設計 30 10 80 20 60 5 10 40 0.2 0.5 0.75 1.0 1.25 1.5 (mm) 50 100 150 (mC/cm2) 20 0.5 1 1.5 (ratio) 特許出願済:森脇ほか,特願 2005-90743「微細構造体の製造方法」,2005年3月28日. お問い合わせ TEL:0725-51-2611,e-mail:[email protected]