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神經(jīng)光刻:彌合計(jì)算光學(xué)中設(shè)計(jì)到制造的差距

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發(fā)表于 2024-11-3 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
引言- ]$ R) u; R# C$ z" K: M: k
計(jì)算光學(xué)改變了光學(xué)元件的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了超越傳統(tǒng)光學(xué)的先進(jìn)功能。然而,關(guān)鍵挑戰(zhàn)仍然存在:即"設(shè)計(jì)到制造的差距",其中制造出的光學(xué)元件往往與預(yù)期設(shè)計(jì)有顯著偏差。本文介紹了神經(jīng)光刻,這是新穎方法,將學(xué)習(xí)到的光刻模擬器集成到光學(xué)設(shè)計(jì)過程中,以解決這一差距[1]。+ E3 Z2 i+ ?! j. v4 Y. d$ u

* E0 o+ G( o: [" A' t2 k* j' [+ g2 m, M1 S9 ~* n
經(jīng)光刻的概念8 f: a* e6 L8 k9 p( N
神經(jīng)光刻旨在通過將光刻系統(tǒng)的數(shù)字孿生納入設(shè)計(jì)循環(huán)來縮小計(jì)算光學(xué)中的設(shè)計(jì)到制造差距。這種方法允許設(shè)計(jì)者在優(yōu)化過程中考慮制造約束,從而提高制造出的光學(xué)元件的性能。4 L' Q* M7 u, d: K

% k' M* `) B5 q7 y3 k6 k2 c圖1說明了用于改善制造光學(xué)質(zhì)量的神經(jīng)光刻框架。顯示了將學(xué)習(xí)到的光刻系統(tǒng)數(shù)字孿生集成到光學(xué)設(shè)計(jì)過程中。
" h/ J8 d; Y& q* T4 W4 ^6 N: v: B' \6 s
神經(jīng)光刻流程由兩個(gè)主要部分組成:
# \* N5 k' i/ E6 p' @3 c1. 低級(jí)優(yōu)化:學(xué)習(xí)神經(jīng)光刻模擬器
+ V( V  B! ]' \" D  K第一步涉及創(chuàng)建真實(shí)光刻系統(tǒng)的數(shù)字孿生。通過對(duì)從制造結(jié)構(gòu)中收集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。模擬器學(xué)習(xí)根據(jù)輸入布局預(yù)測(cè)制造結(jié)構(gòu)的高度剖面。
' H% i; h& P# l9 T) u  t: k' b+ r- m) t( Y

9 Z, L& G# H, s6 |4 P/ v圖2顯示了光刻數(shù)字孿生的結(jié)構(gòu),說明了輸入布局如何通過光學(xué)和光刻膠模型轉(zhuǎn)換為預(yù)測(cè)最終制造結(jié)構(gòu)高度。
3 R, m, Y$ f4 `7 ]- y# |8 v" Q: E/ H: `8 q
2. 高級(jí)優(yōu)化:考慮制造約束設(shè)計(jì)光學(xué)元件
) Q- K- l' }, m+ T3 C一旦訓(xùn)練好神經(jīng)光刻模擬器,就將其集成到光學(xué)設(shè)計(jì)過程中。這允許設(shè)計(jì)者在考慮預(yù)測(cè)制造結(jié)果的同時(shí)優(yōu)化輸入布局,從而產(chǎn)生制造后性能更好的設(shè)計(jì)。
6 I2 {' t/ w& }, r9 k* x' X3 P- {9 B' }
數(shù)據(jù)收集和模型訓(xùn)練+ F# r6 L7 s. k# ]9 b! v$ }
為了訓(xùn)練神經(jīng)光刻模擬器,收集了輸入布局和相應(yīng)制造結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集。使用雙光子光刻(TPL)系統(tǒng)制造結(jié)構(gòu),并使用原子力顯微鏡(AFM)進(jìn)行表征。
& Y. u  ]9 j; H) }, G
* Z+ U! D' W* f( j) y- d 2 c0 W, E; T  E6 d" b. H! n% l
圖3顯示了用于學(xué)習(xí)神經(jīng)光刻模擬器的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集示例,比較了輸入布局與輸出打印,并突出顯示了高度偏差。5 i8 @) t1 Z# e: `8 @  R
# ]6 C9 ]0 K* r7 y9 l. |- K: i4 s2 k& J
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練,以最小化其預(yù)測(cè)與實(shí)際制造結(jié)構(gòu)之間的差異。比較了各種模型架構(gòu),包括基于物理學(xué)習(xí)(PBL)、參數(shù)化物理模型和傅里葉神經(jīng)算子(FNO),以找到最準(zhǔn)確的模擬器。% S8 M+ _/ _& |( ?2 i! I- U

& v' _. Z4 W# E" F% F # \  O4 _' M, `. N2 Z( J" B" T' Y
圖4展示了學(xué)習(xí)到的光刻模擬器的前向預(yù)測(cè)能力,比較了不同建模方法的損失曲線和誤差圖。
' ]* R# h; a* j" T: l2 [7 b9 v0 b& |3 G- s' |$ `
計(jì)算光學(xué)中的應(yīng)用4 u/ `) h) n( T6 v) V# w% m
通過兩個(gè)具有代表性的計(jì)算光學(xué)任務(wù)展示了神經(jīng)光刻的有效性:
8 A- O+ |. F  X4 E
: b" f' v, d" b6 R; N1. 全息光學(xué)元件(HOE)
3 X6 x; T- e# A8 o2 i1 C: v2 aHOE是用于生成所需圖像或衍射圖案的微結(jié)構(gòu)光學(xué)組件。神經(jīng)光刻方法被應(yīng)用于設(shè)計(jì)用于在線全息系統(tǒng)的HOE。, D' z8 F: `% Z  J

" x+ O' P; `$ h0 F) s8 \9 \6 o/ Y
0 d" c! c; y: U圖5顯示了設(shè)計(jì)HOE的性能比較,展示了在設(shè)計(jì)過程中使用神經(jīng)光刻模擬器時(shí)圖像質(zhì)量的改善。
* {7 O, Z  m% W* t+ N5 _# E+ P) E$ o3 U1 y8 O' H
2. 多級(jí)衍射透鏡(MDL)8 q6 [0 A0 ]/ e% B' s* z
MDL是傳統(tǒng)折射透鏡的緊湊替代品。神經(jīng)光刻流程用于設(shè)計(jì)直接成像和計(jì)算成像任務(wù)的MDL。" w+ m2 m+ \0 r2 S2 N9 D3 K
( F! n7 h8 ]; H) |
" }% {3 W' C3 c9 o
圖6展示了設(shè)計(jì)MDL的成像性能,展示了在使用神經(jīng)光刻方法時(shí)直接成像中對(duì)比度的增強(qiáng)和計(jì)算成像中高頻成像性能的改善。" K( ~# T! O2 l, \* x/ v

; e. z1 t) F4 H: m  M: I2 s% e結(jié)果和性能提升
5 u: r& r) ~4 ]3 E  H/ M3 V將神經(jīng)光刻模擬器集成到設(shè)計(jì)過程中導(dǎo)致制造的光學(xué)元件性能顯著提升:
' @" o! V- f! A* }5 l& E% `9 r/ \1 H, {* u' o2 {
1. 對(duì)于HOE,使用神經(jīng)光刻模擬器優(yōu)化的設(shè)計(jì)產(chǎn)生了質(zhì)量更高的全息圖像,具有更好的對(duì)比度和改進(jìn)的SSIM和PSNR分?jǐn)?shù)。" a1 x. m, A& O: G* G" z
5 [7 E4 H- a" L( g1 P2 f
2. 在MDL的情況下,神經(jīng)光刻方法導(dǎo)致:* e* l3 Z7 J8 `8 _( a  e
  • 直接成像應(yīng)用中成像對(duì)比度增強(qiáng)
  • 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)更亮、更集中
  • 計(jì)算成像任務(wù)中高頻成像能力提升8 S# U. z" B( B7 R% `
    / M' B% P8 i2 \3 F6 \& r( f
    這些結(jié)果表明,通過在設(shè)計(jì)過程中考慮制造約束,神經(jīng)光刻可以緩解設(shè)計(jì)到制造的差距,并產(chǎn)生制造后性能更好的光學(xué)元件。
    / F3 ?" o$ i$ b$ q8 t$ }) Z9 M. V% t7 d# _" M0 X$ ]5 R( j; A& l
    局限性和未來工作) p2 e# ~6 y  d
    雖然神經(jīng)光刻顯示了有希望的結(jié)果,但仍需考慮一些局限性:+ H1 z! g: S! p" [0 X. F9 A
  • 該方法的準(zhǔn)確性基本上受到制造和測(cè)量過程中噪聲的限制。
  • 神經(jīng)光刻模擬器缺乏理論保證,這可能在病態(tài)反問題設(shè)計(jì)中導(dǎo)致不利設(shè)計(jì)。
  • 模擬和真實(shí)光學(xué)系統(tǒng)之間仍存在差距,可能影響性能。, c+ ]# r: V* ~

    , i; I" j: C" b2 H2 h神經(jīng)光刻的未來研究方向包括:
  • 將該方法適應(yīng)于其他光刻技術(shù),如極紫外(EUV)光刻或電子束光刻。
  • 探索先進(jìn)建模技術(shù),如神經(jīng)架構(gòu)搜索或隱式神經(jīng)場(chǎng),以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和設(shè)計(jì)效率。
  • 研究神經(jīng)光刻在更復(fù)雜的計(jì)算光學(xué)任務(wù)中的應(yīng)用,如深度感知或光計(jì)算。
    " {" I. z0 ~# {2 h, z+ o7 K) y[/ol]1 G/ ]. N4 d/ W  x! X. K) H
    結(jié)論
    & [4 n( c8 c# J+ c6 I3 C神經(jīng)光刻代表了彌合計(jì)算光學(xué)中設(shè)計(jì)到制造差距的重要進(jìn)展。通過將學(xué)習(xí)到的光刻過程數(shù)字孿生集成到設(shè)計(jì)循環(huán)中,這種方法能夠創(chuàng)建制造后性能更好的光學(xué)元件。隨著該領(lǐng)域不斷發(fā)展,神經(jīng)光刻有潛力加速各種應(yīng)用中先進(jìn)計(jì)算光學(xué)系統(tǒng)的開發(fā)和商業(yè)化。% Q, o: b8 [- W# D% d6 n' P
    ! o5 @& Q8 ]5 {) ?
    參考文獻(xiàn)- g& p% M3 ^( c; @, O/ X
    [1] C. Zheng, G. Zhao, and P. T. C. So, "Close the Design-to-Manufacturing Gap in Computational Optics with a 'Real2Sim' Learned Two-Photon Neural Lithography Simulator," in SIGGRAPH Asia 2023 Conference Papers (SA Conference Papers '23), December 12-15, 2023, Sydney, NSW, Australia. ACM, New York, NY, USA, 9 pages. https://doi.org/10.1145/3610548.3618251
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