2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、集成電路是當(dāng)今智能化產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),而光刻技術(shù)是集成電路發(fā)展的主要推動力。相較于傳統(tǒng)的掩模光刻技術(shù),數(shù)字光刻技術(shù)具有靈活、速度快、無需物理掩模等優(yōu)點(diǎn)。然而,由于光學(xué)鄰近效應(yīng)的存在,掩模圖形投影到硅片上時會出現(xiàn)畸變,造成掩模失真。本文圍繞提高數(shù)字光刻質(zhì)量進(jìn)行了深入研究,主要內(nèi)容如下:
 ?。?)研究基于像素的數(shù)字光刻成像方法。為了提高數(shù)字光刻的質(zhì)量,我們就必須找出更好的掩模。運(yùn)用傳統(tǒng)的成像算法,不僅計(jì)算復(fù)雜、成像精度低,并且傳統(tǒng)的成像算

2、法把掩模作為整體進(jìn)行優(yōu)化,不利于分析每個像素對光刻成像的影響?;谙袼氐臄?shù)字光刻技術(shù)使用聚焦光學(xué)器件投影圖像,因此單個像素的強(qiáng)度分布可以被認(rèn)為是一個點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),其可以由高斯分布描述。通過仿真實(shí)驗(yàn),證明了該算法具有更快的成像速度和更高的成像精度。
 ?。?)提出了一種基于雙重循環(huán)增加粒子多樣性的改進(jìn)粒子群算法。粒子群算法具有收斂快、易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。但是,傳統(tǒng)的粒子群算法對于復(fù)雜的問題很有可能會陷入局部極值,從而導(dǎo)致過早收斂,無法獲得最

3、優(yōu)解,而導(dǎo)致陷入局部極值的主要原因之一是算法后期粒子多樣性的缺失,為了避免陷入局部極值,我們設(shè)置兩重循環(huán)來增加粒子的多樣性。第一重循環(huán)控制粒子群重新初始化的次數(shù),以此來增加粒子群的多樣性,相應(yīng)的擴(kuò)大搜索范圍;第二重循環(huán)控制每次粒子群更新之后的粒子的更新次數(shù)。將改進(jìn)的粒子群算法與其它幾種粒子群算法在多個測試函數(shù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比,結(jié)果證明該算法具有更好的優(yōu)化性能。
  (3)利用改進(jìn)的粒子群算法對數(shù)字光刻掩模進(jìn)行優(yōu)化。由于基于像素的數(shù)

4、字光刻成像算法會使與照明圖像無關(guān)的像素也獲得光強(qiáng),進(jìn)而會導(dǎo)致成像圖形邊緣比較模糊?;诖耍疚膶ρ谀I舷袼鼗叶戎颠M(jìn)行優(yōu)化。利用改進(jìn)的粒子群算法先對灰度因子進(jìn)行初始化,將其作為當(dāng)前全局最優(yōu)。其次對灰度因子進(jìn)行更新,并將成像結(jié)果與原始掩模進(jìn)行對比,若圖形誤差小于當(dāng)前全局最優(yōu)對應(yīng)的圖形誤差,則全局最優(yōu)更新,否則保持不變,通過不斷迭代,最終找到合適的灰度因子,從而改變成像圖像光強(qiáng)分布,提高成像質(zhì)量。最后對其在不同的掩模圖形上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),證明了算

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