配線間距離を考慮した特徴量に基づくリソグラフィホットスポット検出手法の検討

摘要

LSI製造工程のひとつであるリソグラフィにおいて，故障を引き起こす確率が高いレイアウトパターンをホットスポットと呼ぶ.機械学習を用いたホットスポット検出手法において，局所領域ごとの配線の面積のみ考慮した特徴量であるDensity Based Layout Featureが広く使われている.一方，デザインルールチェックの対象となることからもわかるように，パターン上の配線間の距離が小さい場合，転写された配線が短絡してしまう可能性が高まるため，配線間距離はホットスポット検出において重要な指標である可能性がある.そこで本研究では配線間距離を特微量として考慮するホットスポット検出手法を提案し，実験により効果を確認する.