講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-11-15 15:45
配線幅および配線間距離を考慮した特徴量によるリソグラフィホットスポット検出 ○片岡 岳・稲木雅人・永山 忍・若林真一(広島市大) VLD2019-51 DC2019-75 |
抄録 |
(和) |
半導体製造工程の一つであるリソグラフィにおいて発生する,異常な短絡や開放を引き起こす確率の高い回路パターンのことをホットスポットと呼ぶ.ホットスポットの検出に用いられるリソグラフィシミュレーションは非常に長い計算時間を要するため,より高速にホットスポットの候補を検出する手法が求められている.近年,高速なホットスポット候補の検出手法として機械学習を用いた手法が注目されている.我々はこれまで,配線の異常な短絡との相関が考えられる,隣接配線間の距離を考慮した特徴量を学習に用いる手法を提案した.本稿では,これを配線の異常な開放との相関が考えられる配線幅の情報を加えた特徴量に拡張し,有効性を確認したことを報告する. |
(英) |
In lithography, which is one of the semiconductor manufacturing processes, there is a pattern that is highly likely to cause an undesired short- or open-circuit, called a hotspot. Since the lithography simulation used for hotspot detection requires a very long computation time, a method to more quickly detect hotspot candidates is required. In recent years, methods using machine learning have been attracting attention as a method to more quickly detect hotspot candidates. In our previous study, we proposed methods that use feature vectors considering the distance between adjacent wires, which can be correlated with an undesired short-circuit. In this paper, we extend the previously proposed feature vectors to consider the widths of wires, which can be correlated with undesired open-circuits, and confirm its effectiveness. |
キーワード |
(和) |
リソグラフィ / ホットスポット / 機械学習 / 分類精度 / / / / |
(英) |
lithography / hotspot / machine-learning / classification accuracy / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 282, VLD2019-51, pp. 185-190, 2019年11月. |
資料番号 |
VLD2019-51 |
発行日 |
2019-11-06 (VLD, DC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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VLD2019-51 DC2019-75 |
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