論文の概要: Fast inverse lithography based on a model-driven block stacking convolutional neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14599v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 07:42:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:16.041804
• Title: Fast inverse lithography based on a model-driven block stacking convolutional neural network
• Title（参考訳）: モデル駆動型ブロック積み重ね畳み込みニューラルネットワークによる高速逆リソグラフィ
• Abstract要約: 本稿では,光近接補正(OPC)に対する新しい逆リソグラフィー手法を提案する。 モデル駆動でブロックを積み重ねるディープラーニングフレームワークを採用しており、製造に寄与するマスクの生成を迅速化する。 数値実験により,提案手法の有効性が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.170465557304897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of lithography, Optical Proximity Correction (OPC) is a crucial resolution enhancement technique that optimizes the transmission function of photomasks on a pixel-based to effectively counter Optical Proximity Effects (OPE). However, conventional pixel-based OPC methods often generate patterns that pose manufacturing challenges, thereby leading to the increased cost in practical scenarios. This paper presents a novel inverse lithographic approach to OPC, employing a model-driven, block stacking deep learning framework that expedites the generation of masks conducive to manufacturing. This method is founded on vector lithography modelling and streamlines the training process by eliminating the requirement for extensive labeled datasets. Furthermore, diversity of mask patterns is enhanced by employing a wave function collapse algorithm, which facilitates the random generation of a multitude of target patterns, therefore significantly expanding the range of mask paradigm. Numerical experiments have substantiated the efficacy of the proposed end-to-end approach, highlighting its superior capability to manage mask complexity within the context of advanced OPC lithography. This advancement is anticipated to enhance the feasibility and economic viability of OPC technology within actual manufacturing environments.
• Abstract（参考訳）: リソグラフィーの分野では、光学近接補正(OPC)は、光学近接効果(OPE)を効果的に対抗するために、画素ベースのフォトマスクの伝送機能を最適化する重要な分解能向上技術である。 しかし、従来の画素ベースのOPC手法は、しばしば製造上の課題を生じさせるパターンを生成するため、実用的なシナリオではコストが増大する。 本稿では,OPC に対する新しい逆リソグラフィー手法を提案する。 この方法はベクトルリソグラフィーに基づいて構築され、広範囲なラベル付きデータセットの要求を排除してトレーニングプロセスの合理化を行う。 さらに,多数のターゲットパターンをランダムに生成し,マスクパラダイムの範囲を大きく拡大する波動関数崩壊アルゴリズムを用いることにより,マスクパターンの多様性が向上する。 OPCリソグラフィーの文脈においてマスクの複雑さを管理する能力が優れていることを強調して,提案手法の有効性を実証した。 この進歩は、実際の製造環境におけるOPC技術の実現可能性と経済性を高めることが期待されている。

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