摘要
在MLA曝光工艺中,曝光点的数量庞大,通过高倍率显微镜配合人工目检来判定曝光质量耗时耗力,造成工艺成本偏高.为了解决这个问题,设计了一种便于检测的圆环形图案并引入深度学习中的目标检测Yolov5模型,一定程度上能够取代人工目检,完成对曝光质量的快速判定.基于上述方法,分析了不同光刻胶厚度之下,线能量密度的最优区间与光刻胶的剖面倾角.并在同等线能量密度下通过圆度判定曝光图案失真情况.在本研究的MLA曝光工艺中,选取光刻胶厚度、激光曝光功率以及加工平台移动速度作为自变量,评价曝光合格率、光刻胶剖面倾角以及曝光圆度等加工质量参数具有重要的工程意义.
基金项目
国家自然科学基金(62175203)
福建省科技计划(2020H0006)
嘉庚创新实验室应用基础研究项目(RD2020050301)
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