リソグラフィホットスポット検出のための画像スペクトルに基づく特徴量についての一検討

摘要

LSI製造におけるリソグラフィ工程において，レイアウトパターンがデザインルールを満たしているのにも関らず，意図しない配線の短絡や開放が発生する確率の高い箇所，あるはそのような箇所を含む部分パターンを，ホットスポットと呼ぶ．ホットスポットは歩留まり低下の原因となり，かつ製造開始後にホットスポットが発見された場合の手戻りコストは非常に大きいため，製造開始前にそれらを発見し除去する必要がある．製造開始前の機械学習に基づくホットスポット検出のため，これまでいくつかの特徴童が提案されている．本稿では，同形状の繰り返しパターンの終端やリズムの崩れた箇所でホットスポットが発生し易いという経験的知見に基づき，人工的に生成した簡易なホットスポットパターンに対して周波数領域での特徴の抽出を試みる．