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．
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