小随机库方法与在光学关键维度测量中进行局部搜索相结合
Applied optics
|January 31, 2024
概括
本研究介绍了一种更有效的光学临界维度 (OCD) 测量方法. 通过使用更小,优化的库和本地搜索算法,它显著减少了准备时间,并提高了格子制造的准确性.
科学领域:
- 光学和光子学 在光学和光子学.
- 纳米技术纳米技术
- 计量学 计量学 计量学
背景情况:
- 网格的临界尺寸 (CD) 对光学性能至关重要,需要高分辨率的测量技术.
- 基于模型的光学临界维度 (OCD) 测量使用圆测量或散射测量是标准的,但需要广泛的预模拟库.
- 由于需要大型图书馆来掩盖制造错误,现有的方法耗时且资源密集.
研究的目的:
- 开发一种更有效,更准确的OCD测量方法.
- 为了减少建造测量库所需的时间和资源.
- 提高网格开发和制造检查的效率.
主要方法:
- 提出了一个较小的,随机填充的图书馆,对强迫症测量有不均的分辨率.
- 使用自家制造的光谱圆仪验证了该方法.
- 与随机库实现了本地搜索算法,以提高测量准确度.
主要成果:
- 拟议的方法显著减少了OCD测量准备时间.
- 与传统方法相比,实现了更好的测量精度和性能.
- 证明了一个较小,分布不均的分辨率库的有效性.
结论:
- 优化的OCD测量方法提高了格开发和制造检查效率.
- 一个更小,智能设计的图书馆大大减少了准备时间和资源.
- 这种方法为高通量网格制造和质量控制提供了实用解决方案.


