基于卷积运算的嵌段共聚物自组装图像缺陷分析统计方法

嵌段共聚物引导自组装是制备sub-10 nm尺寸半导体器件的潜在技术方案之一。然而由于缺少高效准确的实验室分析工具,难以对嵌段共聚物自组装/引导自组装的结构进行深入定量分析,特别是对其组装结构的缺陷密度及线边粗糙度等进行定量研究。本文参考图形分析中的图像增强算法和模板匹配算法,采用二值化和骨架化算法对嵌段共聚物自组装/引导自组装图像进行处理,构建相应的卷积核并利用卷积运算分析和定位组装结构中的缺陷,并对缺陷密度进行统计。经验证,该算法能够减少噪点对统计结果的影响,区分图像边缘截断所产生的断点和组装缺陷,快速准确地自动统计自组装/引导自组装图像中的端点、分叉和岛缺陷结构。同时对分析所需的图片放大倍率和幅面尺寸极限进行了探索,结果表明嵌段共聚物本征相分离周期与像素尺寸的比值至少为6.69,有效统计嵌段共聚物自组装缺陷所需的视场面积至少为1.5μm^(2)。缺陷分析速度测试表明,本文算法相较于邻近像素判断法快136~147倍。

先进嵌段共聚物光刻胶设计

嵌段共聚物光刻胶引导自组装是先进制程半导体制造的候选方案之一。第一代嵌段共聚物光刻胶的典型代表是聚苯乙烯-聚甲基丙烯酸甲酯二嵌段共聚物,受限于自身较低的相互作用参数(χ),最小半周期(0.5L0)为11 nm。第二代嵌段共聚物光刻胶的特征是具有高相互作用参数(实现10 nm以下图案化),但是由于两个嵌段的表面能(γ)差异较大,需要引入额外的溶剂退火或者涂层工艺。为了解决上述问题,国内外学者发展了第三代嵌段共聚物光刻胶,不仅具有较高的相互作用参数,还具有接近的表面能(高χ近γ),适用于工业友好的热退火工艺引导自组装。最近,基于材料基因组计划概念,将多种共变特性赋予单一材料的第四代嵌段共聚物光刻胶问世,可以实现高通量合成建立嵌段共聚物库,通过调控χ和χN满足不同的应用场景(0.5L0=4~10 nm),还可以免除热退火工艺中涂覆中性层步骤,简化了工艺流程。本文总结了第三代和第四代先进嵌段共聚物光刻胶的设计,并且对相关领域存在的挑战与机遇进行了探讨和展望。