基于BP神经网络的刻蚀偏差预测模型

作者：胡浩儒; 闫江^*; 张永华

来源：贵州大学学报(自然科学版), 2019, 36(04): 88-92.

DOI：10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2019.04.16

• 刻蚀偏差
• 版图特征
• BP神经网络
• 孔径效应
• 微负载效应

刻蚀是将设计版图转化为到晶圆图形的重要步骤,刻蚀质量的好坏直接关系到芯片或集成电路的性能,而影响刻蚀质量(蚀刻偏差)的孔径效应和微负载效应在很大程度上取决于版图密度、图案间距等布局特征。为了探究在固定刻蚀工艺参数下的版图特征对刻蚀偏差影响,本文提出了基于BP神经网络的刻蚀偏差预测模型。首先,对一维版图的特征提取并建立用于训练模型和测试模型的训练集与测试集,然后,训练和优化该BP神经网络模型。实验结果表明,该模型预测值的绝对误差可达±2 nm以下,而相对于真实刻蚀偏差的相对误差可达10%以下。因此在较大技术节点下,这种基于BP神经网络模型的预测精度是可以接受的。

• 单位
  电子信息工程学院; 贵州大学; 北方工业大学