基于卷积运算的嵌段共聚物自组装图像缺陷分析统计方法

作者：田昕; 赖翰文; 刘亚栋^*; 季生象^*

来源：应用化学, 2021, 38(09): 1199-1208.

DOI：10.19894/j.issn.1000-0518.210121

• 嵌段共聚物
• 自组装
• 引导自组装
• 卷积
• 缺陷统计

嵌段共聚物引导自组装是制备sub-10 nm尺寸半导体器件的潜在技术方案之一。然而由于缺少高效准确的实验室分析工具,难以对嵌段共聚物自组装/引导自组装的结构进行深入定量分析,特别是对其组装结构的缺陷密度及线边粗糙度等进行定量研究。本文参考图形分析中的图像增强算法和模板匹配算法,采用二值化和骨架化算法对嵌段共聚物自组装/引导自组装图像进行处理,构建相应的卷积核并利用卷积运算分析和定位组装结构中的缺陷,并对缺陷密度进行统计。经验证,该算法能够减少噪点对统计结果的影响,区分图像边缘截断所产生的断点和组装缺陷,快速准确地自动统计自组装/引导自组装图像中的端点、分叉和岛缺陷结构。同时对分析所需的图片放大倍率和幅面尺寸极限进行了探索,结果表明嵌段共聚物本征相分离周期与像素尺寸的比值至少为6.69,有效统计嵌段共聚物自组装缺陷所需的视场面积至少为1.5μm2。缺陷分析速度测试表明,本文算法相较于邻近像素判断法快136～147倍。

• 单位
  中国科学院; 中国科学院长春应用化学研究所; 中国科学技术大学