2012 Fiscal Year Annual Research Report
多重解像度メッシュモデルを用いた高精度なＭＥＭＳデバイス工程設計支援の研究
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23656112
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
金井 理 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (90194878)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊達 宏昭 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (20374605)
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| Keywords | MEMS / 工程設計 / 形状モデリング |
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| Research Abstract |
(1) 製造がより容易な実デバイスモデル形状の推定機能の開発
前年度に開発されたMEMSデバイスモデルからのFabrication Featur抽出機能と工程探索機能により導出された全工程の中から設計者が選択した１工程の順序で製造されるデバイスの最終形状や工程途中の３次元形状を推定する機能を，メッシュモデルに対するオフセット・スイープ・集合演算を活用し開発した．堆積層形状はFabrication Featureの面オフセット和演算，エッチング後の形状はマスクジオメトリのスイープ領域との差演算で推定した．また，ある工程の前形状のメッシュモデルと，次工程で堆積すべきFabrication Featureの投影形状同志の集合演算から，エッチング工程用のフォトレジストマスクのパターンを自動生成する機能を開発した．以上の機能を用い，複雑な層構造をもつMEMSマイクロ酸素センサに関し，製造工程と実デバイスモデルを導出できることを確認した．さらに，これらの妥当性を，市販のMemsONEプロセスエミュレータによる工程の確認，ならびに研究協力者であるMEMS製造の専門家による判断により検証できた．
(2) デバイス・工程連動設計変更機能の開発
導出された実デバイスモデルは設計したデバイスモデルと形状が異なる可能性が高いため，必ずしも設計仕様を満たした形状である保証はない．そのため，製造工程の構成パラメータと実デバイスモデルの寸法パラメータを関連付けることで，実デバイスモデルの設計変更を行うだけで，関連する製造工程が自動的に修正されるデバイスとプロセスの連動再設計機能を開発した．ただし製造工程の構成パラメータのうち，本研究では，堆積厚さおよびマスクジオメトリの2パラメータのみを連動修正可能なパラメータとし，MEMSマイクロヒンジモデルの工程設計を対象に，本機能が有効に働くことを確認できた．
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