基于机器学习的光刻坏点检测研究进展

基于机器学习的坏点检测技术已经成为光刻坏点检测的重要研究方向,在新技术节点开发与物理设计验证中具有重要意义。按照基于机器学习的光刻坏点检测技术的流程,依次介绍了特征提取、机器学习模型建模和待测样本提取等步骤中面临的问题,综述了近年研究中针对以上问题提出的关键技术及其优劣。对基于机器学习的坏点检测技术的发展方向和面临的挑战进行了展望。目前,完全基于机器学习技术的坏点检测技术中数据生成成本巨大,精度尚不满足集成电路行业应用的要求,因此与光刻仿真模型、图形匹配等传统方法的结合是基于机器学习的坏点检测技术最容易应用于实际生产的技术途径。

基于PSS刻蚀平台的真空微气压控制研究

针对当前图形化蓝宝石衬底ICP干法工艺刻蚀流程,对工艺腔室真空环境微气压调节非线性特征进行了动态监测,本文提出了一种基于自适应模糊PID的微气压控制算法。该算法利用质量流量计MFC及真空泵组减压阀的参数调节,实现真空环境微气压调节。通过Matlab仿真及刻蚀流程气压控制测试表明,工艺腔室的真空微气压自适应模糊PID控制基本符合仿真结果。在气压为0.13～20Pa的真空环境下,工艺腔室气压动态控制效果良好,具有鲁棒性强、超调量小、过渡时间短等特点,满足工艺刻蚀流程中正常刻蚀速率、选择比及均匀性等指标。

石墨烯/金属接触研究进展

石墨烯/金属接触是石墨烯应用在集成电路领域的一个重要问题,按照其接触方式的不同,介绍了近年来关于石墨烯/金属接触的研究,主要分析了面接触与边缘接触的接触机理以及不同接触方式的器件结构,比较了各种接触方式的优劣。由于金属与石墨烯的电流主要通过边缘传输,通过在石墨烯与金属的接触界面引入边缘接触,增加了电流流经的路径,从而减小石墨烯与金属的接触电阻率。最后总结出边缘接触是最可能优化其接触电阻率的技术方案,并展望了石墨烯/金属接触的研究前景。

二硫化钼场效应晶体管金属接触的研究进展

二硫化钼(MoS2)作为一种代表性的半导体二维原子晶体材料,具有优异的物理及电学特性,这使其在光电器件尤其是逻辑器件的应用中具有广泛的前景。总结了MoS2的表面电荷转移掺杂和替位掺杂,并分析了不同掺杂方法的优劣,同时介绍了降低费米能级钉扎效应的两种接触电阻的优化方法。依据肖特基理论改变金属功函数可以调节金属与MoS2的肖特基势垒高度,但由于金属与MoS2之间存在费米能级钉扎效应,接触时会产生较大的肖特基势垒,降低载流子的发射效率,从而增加金属与MoS2之间的接触电阻。最后,指出MoS2器件接触电阻的研究趋势并展望了MoS2的应用前景。

氧等离子体对少层MoS2及其场效应晶体管的影响研究

通过氧等离子体对MoS2材料及其场效应晶体管进行处理,用AFM、拉曼光谱、XPS和I-V测试对材料和器件性能进行表征,系统研究了氧等离子体对MoS2材料及其器件性能的影响。实验结果表明,氧等离子体处理可以有效去除MoS2材料和器件制备过程中引入的有机杂质,将MoS2的表面粗糙度降低到了0.27 nm。同时氧等离子体将表层MoS2氧化成MoO3,降低了器件接触区域MoS2与金属之间的费米能级钉扎效应,使器件开关比高达3.3×10^6。对MoS2器件沟道进行处理时,氧离子穿过MoO3插入到MoS2晶格中从而对沟道形成p型掺杂。