2019 Fiscal Year Annual Research Report
Large area of 3D fabrication by atomic Moire using graphene and electron beam
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18K18811
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
水谷 康弘 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (40374152)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高谷 裕浩 大阪大学, 工学研究科, 教授 (70243178)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | 3次元リソグラフィ / タルボット効果 / ホログラフィ / 機械学習 / 高アスペクト比構造 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，高アスペクト比構造を一括露光するための光学プロセスの実証と，機械学習を用いることで任意形状が作製可能なホログラフィ露光プロセスの開発を行った．また，技術に共通的に必要となる露光量を光子カウントを可能とすることで，厳密に管理した．
高アスペクト比構造の作製では，露光用の光軸と回折格子を斜めにすることにより，共通光路型の2光波干渉を作り出した．2光波干渉を発生させるための入射角度の条件を解析的に求めることができた．また，数値解析による厳密解析を行うことで断面方向の光の分布が直線上になることを確認した．ネガ型レジストをお持ちいて実験したところ，厚さ6umに対して，溝幅350nmの高アスペクト比構造を作製することに成功した．
ホログラフィ露光プロセスでは，光学系に空間位相変調器(SLM)を導入することで新たな露光光学系を構築した．ここでは，SLMを用いて回折格子上に位相と振幅を制御した光を入射させる．回折格子を入射させた後の光は，干渉現象により，任意の場所で強弱を制御する．回折格子透過後の光の振幅は逆問題として解くことが困難であるため，畳み込みニューラルネットワークを利用した機械学習により，所望の光強度分布から必要な入射光の位相と振幅を導いた．その結果，完全に任意の形状が作製できるところまではできなかったが，構造の一部を消滅させるような繰り返しパターンの作製に成功した．これは，機械学習の学習精度や，そもそものネットワークの構造をさらに深化させることで対応可能であり，今後の研究の新たな知見と展開が得られた．
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