| 研究課題/領域番号 |
22KJ1106
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| 補助金の研究課題番号 |
22J22125 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分18020:加工学および生産工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
管 一兆 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | FDTD / 超解像 / 深さ計測 / 光計測 / RCWA / Depth measurement / Dark-field Microscopy / Microgroove / 位相差顕微鏡 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、暗視野光学系を構築し、提案手法を実験的に検証する。円偏光を片側から入射させ、偏光カメラで暗視野観察を行うことにより、通常干渉しないP偏光とS偏光成分を干渉させる装置を開発する。偏光カメラの機能を利用し、位相シフト法による位相差計測を実現する。周期・幅・深さが異なるラインアンドスペースなどの基本的な超微細周期溝構造を計測し、シミュレーションで得られる結果と比較しながら検証を行う。この研究は、次世代超微細機能構造の深さの非破壊光計測の実現を目指す画期的なアプローチである。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、次世代の超微細機能構造に対する非破壊深さ計測および三次元超解像形状計測を目指し、新たな光学ナノ計測法の開発を行っています。この技術は、半導体や光学素材などの先端技術分野における製造プロセスの精度向上と品質保証に貢献することを目的としています。特に、非破壊でありながら高精度な深さ情報と、微細構造の詳細な三次元形状を把握する能力は、従来の技術では実現が難しいとされていた領域です。
研究の主軸となるのは、光学的深さ計測における新手法の提案であり、P偏光とS偏光の差を利用して超微細溝構造の深さを非接触で計測します。FDTD法に基づく数値解析を通じて、周期溝構造の計測限界を探り、提案手法の実験的検証を暗視野光学系を用いて実施しました。さらに、実際の半導体プロセスにおける超微細構造を用いたシステム性能の総合的評価、および面内超解像技術と融合した三次元形状計測法の開発にも取り組んでいます。
この研究成果は、複数の国際的な学術雑誌や会議で発表され、特に「Super-resolution Imaging of Sub-diffraction-limited Pattern with Superlens based on Deep Learning」という論文は、IJPEMにて2024年3月に採録されました。また、同研究はISMTII 2023の国際会議でにおいて最優秀論文賞を受賞しました。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
申請時の研究計画は、以下の4つの項目から構成されています。項目(1)周期溝構造に対するシミュレーション（採用前～1年目前半）、項目(2)提案手法の実験的検証（採用前～2年目）、項目(3)実サンプルを用いたシステム性能の総合的評価（1年目後半～2年目）、および項目(4)三次元超解像装置の開発（2年目～3年目）です。
今年度の研究実施状況では、計画に従い項目(1),(2)を達成した上で、項目(3)と(4)の実験検討を行いました。
項目（1）と（2）は２０２３年時点で完成した。提案した計測手法の計測限界については計測対象の周期溝構造のピッチサイズ・幅・深さによる影響を明らかにしました。暗視野光学系も構築できました。
項目（３）と（４）は実サンプルの作成と実験で検証する予定です。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の推進方法は研究計画通りに進めます。
項目（3）では、半導体プロセスで加工した実サンプルを準備している。東京大学の武田先端知クリンルームの講習を受け、装置の使い方を学んでいる。シリコンウェーハに周期溝構造のピッチサイズ・幅・深さを振るパターンを作ることで、提案手法と従来断面電子線顕微鏡から得た結果と比較し、提案手法の実験検証を行う。
項目（４）に関しては、周期構造を用いる面内超解像の研究を行った。自己組織化ナノ粒子の周期性を利用した基板型構造照明顕微鏡の提案と数値検証を行い、その結果は論文に投稿した。そこで、従来基板型構造照明顕微鏡は複数枚の位相シフト画像から超解像を再構成という効率向上の問題に対して、周期構造を用いたスーパーレンズを研究した。機械学習を用いたスーパーレンズの超解像再構成には一枚の像から再構成できるというポテンシャルを着目した。その結果は国際会議で受賞を頂き、論文に投稿した。
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