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摘要:高纵横比结构在 MEMS 器件中的重要性日益凸显。对高纵横比结构进行原位、实时关键尺寸和深度测量对于优化深蚀刻工艺至关重要。离焦扫描光学显微镜 (TSOM) 是一种高通量且廉价的光学测量方法,可用于关键尺寸和深度测量。迄今为止,TSOM 仅用于测量尺寸为 1 µ m 或更小的目标,这对于 MEMS 来说远远不够。深度学习是一种强大的工具,它可以利用额外的强度信息来提高 TSOM 的性能。在本文中,我们提出了一种基于卷积神经网络模型的 TSOM 方法,用于测量硅上单个高纵横比沟槽,其宽度可达 30 µ m,深度可达 440 µ m。进行了实验演示,结果表明,该方法适用于测量高纵横比沟槽的宽度和深度,标准偏差和误差约为一百纳米或更小。所提出的方法可应用于半导体领域。