Characterization of the surface contamination of deep X-ray lithography mirrors exposed to synchrotron radiation
Notice bibliographique
Résumé
In deep X-ray lithography (DXRL), synchrotron radiation is applied to pattern polymer microstructures. At the Synchrotron Laboratory for Micro and Nano Devices (SyLMAND), Canadian Light Source, a chromium-coated grazing-incidence X-ray double-mirror system is applied as a tunable low-pass filter. In a systematic study, the surface conditions of the two mirrors are analyzed to determine the mirror reflectivity for DXRL process optimization, without the need for spectral analysis or surface probing: PMMA resist foils were homogeneously exposed and developed to determine development rates for mirror angles between 6 mrad and 12 mrad as well as for white light in the absence of the mirrors. Development rates cover almost five orders of magnitude for nominal exposure dose (deposited energy per volume) values of 1 kJ cm −3 to 6 kJ cm −3 . The rates vary from case to case, indicating that the actual mirror reflectivity deviates from that of clean chromium assumed for the experiments. Fitting the mirror-based development rates to the white-light case as a reference, reflectivity correction factors are identified, and verified by experimental and numerical results of beam calorimetry. The correction factors are related to possible combinations of a varied chromium density, chromium oxidation and a carbon contamination layer. The best fit for all angles is obtained assuming 7.19 g cm −3 nominal chromium density, 0.5 nm roughness for all involved layers, and an oxide layer thickness of 25 nm with a carbon top coat of 50 nm to 100 nm. A simulation tool for DXRL exposure parameters was developed to verify that the development rates for all cases do coincide within a small error margin (achieving a reduction of the observed errors by more than two orders of magnitude) if the identified mirror surface conditions are considered when calculating the exposure dose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».