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采用梯度算法的极紫外光刻光源—掩模优化方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第10-12页
    1.3 研究目的及意义第12页
    1.4 研究内容概述第12-13页
    1.5 创新点第13-14页
第2章 极紫外光刻系统的成像模型第14-21页
    2.1 Abbe光刻空间成像模型第15-16页
    2.2 考虑杂散光效应的光刻空间成像模型第16页
    2.3 考虑杂散光效应和光刻胶效应的光刻成像模型第16-17页
    2.4 掩模阴影效应模型第17-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第3章 极紫外光源-掩模优化算法第21-37页
    3.1 极紫外光源-掩模优化问题的数学模型第21-27页
        3.1.1 基于模块的掩模模型第21-24页
        3.1.2 参数化和像素化光源模型第24-25页
        3.1.3 SMO优化问题的目标函数第25-27页
    3.2 目标函数梯度计算方法第27-29页
        3.2.1 目标函数对掩模梯度的计算方法第27-28页
        3.2.2 目标函数对光源梯度的计算方法第28-29页
    3.3 光源-掩模优化算法流程第29-36页
        3.3.1 SMO算法主流程第31-35页
        3.3.2 SMO算法子流程第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 仿真实验与分析第37-52页
    4.1 22nm技术节点的参数化和像素化SMO仿真结果分析第37-43页
        4.1.1 22nm技术节点参数化SMO仿真结果分析第37-42页
        4.1.2 22nm技术节点像素化SMO仿真结果分析第42-43页
    4.2 16nm技术节点的参数化和像素化SMO仿真结果分析第43-48页
        4.2.1 16nm技术节点参数化SMO仿真结果分析第43-47页
        4.2.2 16nm技术节点像素化SMO仿真结果分析第47-48页
    4.3 参数化SMO和像素化SMO仿真结果对比第48-49页
    4.4 掩模阴影效应补偿第49-51页
    4.5 本章小结第51-52页
结论第52-54页
附录A第54-56页
附录B第56-57页
附录C第57-58页
附录D第58-60页
参考文献第60-64页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第64-65页
致谢第65页

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