Measurement methods for curvilinear patterns and application in lithography process development for silicon photonics
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to traditional logic devices, silicon photonics devices are characterized by a large number of curvilinear patterns. Conventional critical dimension scanning electron microscopes (CD-SEM) are generally only capable of measuring critical dimension (CD), line edge roughness (LER), and line width roughness (LWR) of Manhattan-type structures. When measuring curvilinear patterns on masks and wafers, these tools typically treat them as linear features, resulting in significant measurement inaccuracies that adversely affect lithography process performance. To address this issue, this paper proposes a CD measurement algorithm based on edge extraction. The method extracts the contours of curvilinear patterns from CDSEM images and outputs CD, LER, LWR, and power spectral density (PSD) curves. Due to the high sensitivity of silicon photonic devices to LER, the proposed method is employed to compare the LER performance of curvilinear masks fabricated by two different processes with the single-beam writer tool. The experimental results demonstrate that when the mask exposure shot size is reduced to a specific value, high-frequency fluctuations along the mask pattern edges are not transferred to the wafer. Therefore, without compromising wafer pattern quality, the exposure shot size during mask fabrication can be appropriately reduced, thereby shortening mask writing time, and lowering manufacturing costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».