概括
深度强化学习优化了用于高级光刻的极紫外线 (EUV) 照明光学. 这种新的方法提高了照明效率和均性,这对于高数值光圈 (NA) 形态无形EUV投影系统至关重要.
科学领域:
- 光学工程的光学工程.
- 石版印刷技术的技术
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
背景情况:
- 设计用于高数值光圈 (NA) 异形极紫外 (EUV) 投影系统的照明光学对先进技术节点提出了重大挑战.
- 传统的EUV照明光学设计方法在效率和统一性方面存在局限,原因是继电器配置和匹配方法的限制.
- 现有的方法往往无法同时解决影响照明均性的多个因素.
研究的目的:
- 开发高传输继电器系统的先进设计方法,以及用于NA 0.55形态无形EUV照明光学双面的匹配方法.
- 通过使用深度强化学习 (RL) 来克服传统方法的局限性.
- 为了提高EUV光刻的照明效率和统一性.
主要方法:
- 设计了一个单镜继电器系统,从使用矩阵光学计算的同轴球形初始配置开始.
- 一个离轴继电镜被安装在一个形表面上,倾斜和去中心,以防止射线遮蔽.
- 深度强化学习 (RL) 用于确定领域和学生方面之间的分配关系,考虑多个统一性因素.
主要成果:
- 拟议的单镜继电器系统实现了26.24%的照明效率.
- 在不同的照明模式中,照明均性在面具上达到了99%.
- 深度RL方法成功地管理了影响照明均性的多个因素.
结论:
- 开发的基于深度RL的方法在设计NA 0.55形态无形EUV照明光学方面取得了重大进展.
- 这种方法有效地提高了照明效率和统一性,解决了EUV石版的关键挑战.
- 该研究证明了深度RL在半导体制造中优化复杂光学系统的潜力.
