講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-04 16:50
リソグラフィホットスポット検出用既存訓練データの修正による訓練データの追加生成 ○片岡 岳・稲木雅人・永山 忍・若林真一(広島市大) VLD2019-107 HWS2019-80 |
抄録 |
(和) |
半導体製造工程の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要因となるため,設計の段階で検出し除去する必要がある.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が,既存の回路パターンデータセットは,データ数が少量であることや,どのようなリソグラフィ条件を想定の下でのラベルであるかが不明瞭などの問題がある.本稿では,光学シミュレーションを用いて,既存の回路パターンデータセットで与えられるラベルの妥当性を分析し,さらにデータセットに修正を加えることで,訓練データの追加生成を行う. |
(英) |
In lithography, a circuit pattern that is highly likely to cause an undesired open- and short-circuit after transfer is called a hotspot.Since hotspots cause a lower yield, they need to be detected and removed at the design stage.In recent years, several methods based on machine learning have been proposed as a fast hotspot candidates detection methods, but there have been problems in the number of data of existing circuit pattern data set and the validities of the original labels.In this study, the validities of the labels given in the existing circuit pattern data set is analyzed using the optical simulation, and additionally generate the training data by modifying the data set. |
キーワード |
(和) |
リソグラフィ / ホットスポット / データセット / 光学シミュレーション / / / / |
(英) |
lithography / hotspot / data set / optical simulation / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 443, VLD2019-107, pp. 77-82, 2020年3月. |
資料番号 |
VLD2019-107 |
発行日 |
2020-02-26 (VLD, HWS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
VLD2019-107 HWS2019-80 |
|