毕业论文范文——无掩膜光刻图形的数据提取技术

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时间:2018-12-02

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1、学校代码:学号:上海理工大学硕士学位论文无掩膜光刻图形的数据提取技术姓名系别光电学院专业测试计量技术及仪器研究方向精密测量指导教师学位论文完成日期年月摘要信息技术产业的日益发展需要集成电路的不断进步,作为集成电路制作的主要方法,光刻技术也在不断地寻求突破。近年来,空间光调制器(SLM,SpatialLightModulator)无掩膜光刻技术在微电子及相关领域的得到了广泛关注。空间光调制器无掩膜光刻作为数字投影光刻技术以SLM为图形发生器,可便捷、灵敏、并行、低成本和高速的产生曝光图形。因其在高分辨集成电路制

2、作上的极大优势,SLM无掩膜光刻技术已经成为国际光刻系统制造领域的重要研究内容,也有可能成为下一代微纳加工的一个重要技术。本论文以介绍SLM无掩膜光刻的原理为基础,分析了SLM无掩膜光刻系统的组成,重点研究了无掩膜光刻图形的数据提取技术,并设计了系统的数据提取软件。研究内容包括:1.对光刻技术的发展进行简单的介绍,分析了几种无掩膜光刻技术,着重介绍SLM无掩膜光刻的成像原理和作为数字掩膜的数字微镜(DMD,DigitalMicromirrorDevice)器件,并阐述无掩膜光刻机中数据提取的重要意义以及研究方

3、向。2.分析掩膜版图的几种常用格式和每种版图格式的具体参数,为数据提取奠定基础。3.数据提取软件包括两部分,分别是对掩膜图形进行灰度调制和生成曝光所用的数据。掩膜图形的灰度调制分为三个步骤,首先对DXF格式的图形进行数据提取;再根据得到的数据通过软件生成与DXF格式的图形一样的矢量图;最后对再现的矢量图形运用栅格化法,生成灰度图形,实现图形的灰度调制。根据基于数字微镜的无掩膜光刻技术的原理和曝光方式的不同,对曝光图形进行晶圆分布和图形分割,生成曝光所用的图形数据。关键词:SLM无掩膜光刻数据提取灰度调制ABS

4、TRACTThedevelopmentofITindustryneedstheadvanceofintegratedcircuits,asthemainmethodofintegratedcircuitproduction,lithography technologyareconstantlyseekingabreakthrough.Inrecentyears,theSpatialLightModulator(SLM)masklesslithographytechnologyhasbeenwidespread

5、attentioninmicroelectronicsandrelatedfields.TheSpatialLightModulatorasadigitalmasklesslithographylithographytechniques,ituseSLMasthepatterngeneratorcanbeconvenient,sensitive,parallel,low-costandhigh-speedforexposurepattern.Becauseofitsgreatadvantagesinthehi

6、gh-resolutionintegratedcircuitfabrication,SLMmasklesslithographytechnologyhasbecomeimportantresearchinthefabricationofinternationallithographysystems,itisexpectedtobecometheimportanttechnologyfornextgenerationofmicro-nanofabrication.ThispaperintroducetheSLM

7、masklesslithographysystembasedonprinciplesofSLMmasklesslithography,depthstudyforthesystemofdataextractionsoftware.Thestudyincludes:1.Thesimpleintroductionofthedevelopmentaboutlithographyandanalysisofseveralmasklesslithographytechnologies,introducetheimaging

8、theoryofSLMmasklesslithographyanddigitalmicromirror(DMD)devicewhichasadigitalmask.ProvideatheoreticalbasisforSLMmasklesslithographysystems.Explainthesignificanceandresearchdirectionsofthedataextraction

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