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基于卷积神经网络判定方法的激光微透镜阵列微米级加工工艺

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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.
Micron-level processing technology of microlens array (MLA) photolithography based on convolutional neural network

maskless lithogrophymicrolens arrayqualification rateobject detection

姚宇超、周锐、严星、王振忠、高娜

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厦门大学萨本栋微米纳米科学技术研究院,福建厦门 361005

福建省能源材料科学与技术创新实验室(IKKEM),福建厦门 361005

厦门大学航空航天学院,福建厦门 361102

厦门大学物理科学与技术学院,福建厦门 361005

厦门大学九江研究院,江西九江 332000

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无掩膜光刻 微透镜阵列 曝光合格率 目标检测

国家自然科学基金福建省科技计划嘉庚创新实验室应用基础研究项目

621752032020H0006RD2020050301

2024

10.37188/OPE.20243201.0043

光学精密工程
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国仪器仪表学会

光学精密工程

CSTPCD北大核心
影响因子：2.059
ISSN：1004-924X
年,卷(期)：2024.32(1)
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