နာနိုမျှော်လင့်ချက်အတွက် သော့ချက်! လစ်သိုဂရပီးဖီးများ/ပရိုဘ်စတေရှင်များတွင် ၁၀၀၀-ချက်တွင် တိကျမှုအတိုင်းအတာဖြင့် ပုံစံညှိခြင်း၏ အသုံးချမှုတန်ဖိုး

နာနိုမျှော်လင့်ချက် အစီအစဥ်ချမှတ်ခြင်းသည် ၅ နမ်းမှ အောက်သော ဆဲမီကွန်ဒတ်တာ ပုံစံဖော်မှုအတွက် အရေးကြီးသော အတားအဆီးဖြစ်သည့် အကြောင်းရင်း

EUV မလ်တီ-ပုံစံဖော်မှု စတောက်များတွင် အပေါ်ယံအမှားအမှန် တိုးမြင့်လာခြင်း (>၁.၂ နမ်း)

လုပ်ငန်းစဉ် နောက်ဆုံးအဆင့်များသည် ၅ နမ်းအောက်သို့ သေးငယ်လာသည့်အတွက် အရွယ်အစားအလွန်သေးငယ်သော အူဗီ (EUV) လစ်သိုဂရပ်ဖီ သည် အရေးကြီးသော အလွှာများကို သတ်မှတ်ရန် မလ်တီ-ပုံစံဖော်မှုကို ပိုမိုအသုံးပြုလာရောင်းသည်။ ထိုသို့သော အလွှာတစ်ခုစီတွင် အပိုမှုန်းထုတ်မှုအဆင့်တိုင်းသည် အပေါ်ယံအမှားအမှန်ကို ပိုမိုတိုးမြင့်စေသည်။ ၃ နမ်းနှင့် ၂ နမ်း နောက်ဆုံးအဆင့်များတွင် စုစုပေါင်း အပေါ်ယံအမှားအမှန် ဘတ်ဂျက်သည် ၁.၂ နမ်းအောက်သို့ ပိုမိုကျုံ့သွားခဲ့သည်။ သို့သော် လက်တွေ့တွင် မလ်တီ-ပုံစံဖော်မှု စတောက်များသည် စုစုပေါင်း နေရာချထားမှု မတိကျမှုများကြောင့် ဤကန့်သတ်ချက်ကို မကျော်လွှားနိုင်ဘဲ အများအားဖြင့် ကျော်လွှားသည်။ နေရာချမှုမှားသော ဗီယာတစ်ခုသည် ပြင်းထန်သော အတိုက်အခိုက်ဖော်ပေးမှုကို ဖော်ပေးပြီး အထုတ်လုပ်မှုအရ အလွန်များပြားသော အထုတ်ကုန်များတွင် အလွှာတစ်ခုလျှင် ၂၀% အထက် ထုတ်လုပ်မှုအောင်မှုနှုန်း ကျဆင်းမှုကို ဖော်ပေးသည်။ နာနိုမျှော်လင့်ချက် အစီအစဥ်ချမှတ်မှု ထိန်းချုပ်မှုမရှိပါက ဝေဖာအဆင်း စုစုပေါင်းစရိတ်များ အလွန်များပြားလာပြီး ဈေးကွက်သို့ ရောက်ရှိရန် အချိန်ကြာမှုများသည် ရှောင်လွှဲ၍မရပါ။

အမြစ်အကြောင်းရင်းများ - အပူခံစားမှု ပြောင်းလဲမှု၊ ရက်တီကယ် မုန်းမှုနှင့် စတေးဂ် အပြုအမှုများသည် နေရာချမှု အမှားအမှန်ကို ပိုမိုတိုးမြင့်စေသည်

သမိုင်းကြောင်းအရ ဆက်စပ်နေသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အချက်သုံးခုသည် လက်တွေ့အသုံးချမှုတွင် လွန်ကဲသော နေရာချထားမှုအမှားများကို ဖော်ပေးပါသည်။ ၎င်းတို့မှာ အပူခွဲခြမ်းမှု၊ ရီတီကယ်၏ မုန်းမှုနှင့် စတေဂ်၏ လှုပ်ရှားမှုများ ဖြစ်သည်။ ပတ်ဝန်းကျင်အပူချိန် ၀.၁ °C သာ ပြောင်းလဲမှုသည် ဝိဖြောင်းအောင် ပုံစံထိန်းထားသော ယန္တရားများ (ဥပမါ- ဝိဖြောင်းစတေဂ်နှင့် ရီတီကယ် ဟောလ်ဒါ) တွင် မိုက်ခရွန်အဆင့် ချဲ့ထွင်မှုကို ဖော်ပေးပြီး အချိန်ကြောင့် နေနောမီတာအဆင့် နေရာချထားမှု မသေချာမှုများကို ဖော်ပေးပါသည်။ ရီတီကယ်၏ မုန်းမှုသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ၁၀–၃၀ နေနောမီတာ (peak-to-valley) အထိ ရှိပြီး ပုံရိပ်အမှားအမှင်များကို အနေရာချထားမှု မော်ဒယ်များဖြင့် ဖော်ထုတ်နိုင်ခြင်းမရှိပါ။ ထို့အတူ စတေဂ်၏ လှုပ်ရှားမှုများ (ဥပမါ- အရှိန်မှ ဖော်ပေးသော လှုပ်ရှားမှုများ၊ ဘေရာင်း၏ ဟစ်စတီရီစစ်စ်များနှင့် ပွန်းစားမှုကြောင့် ဖော်ပေးသော နောက်ကောင်းမှုများ) သည် အမြန်နှုန်းမြင့်သော လှုပ်ရှားမှုအတွင်း ခဏတာ အမှားများကို ဖော်ပေးပါသည်။ ဤအကောင်းမှုများသည် မျှတမှုမရှိသော နည်းဖြင့် ပေါင်းစပ်မှုဖော်ပေးပြီး စုစုပေါင်း နေရာချထားမှုအမှားများကို ၁.၂ နေနောမီတာ အပေါ်ယံအမှားအမှင် အဆင့်ကို ကျော်လွန်စေပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပါတ် အမှားအမှင် လျှော့ချရေးအတွက် မော်ရှင်များ၏ လှုပ်ရှားမှုများကို အမြန်နှုန်းဖြင့် ဖော်ပေးနိုင်သော အမြန်နှုန်းမြင့်သော စီမံခန့်ခွဲမှု စနစ်များကို လိုအပ်ပါသည်။

၁၀၀၀ အမှတ်အရေအတွက် တိကျမှု ပေးချေမှုသည် အထောက်အပံ့ပေးသော မော်ဒယ်များကို ကျော်လွန်သော ဒေသခံအမှားအမှင်များကို မည်သို့ ဖော်ပေးသောကြောင့်

မြင့်မားသော မှတ်သားမှုသိပ်သည်းမှုအောက်တွင် စံနစ်အတိုင်း ၄–၉ ချက် ညှိခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များ

စံနစ်အတိုင်း ၄–၉ ချက်သာ အကူအညီပေးသည့် အမှတ်များကို အသုံးပြုသည့် ညှိခြင်းသည် အထောက်အပံ့ပေးသည့် အဖော်အလောင်းများ၊ လှည့်ခြင်းများ သို့မဟုတ် ရွှေ့ပေးခြင်းများကဲ့သို့သော အထောက်အပံ့ပေးသည့် အဖော်အလောင်းများကိုသာ ဖမ်းယူနိုင်ပြီး ဝါဖာ၏ အကွဲအကွဲမှု၊ အပူချိန် ကွာခြားမှုများ သို့မဟုတ် ရီတီကယ်၏ မျက်နှာပုံများ မျှတမှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ဒေသဆိုင်ရာ မျဉ်းမဟုတ်သည့် အဖော်အလောင်းများကို လျစ်လျူရှုထားပါသည်။ အရွယ်အစားများသည် ၅ နမ်းမီတာထက် ပိုမိုသေးငယ်လာသည့်အခါ ဤအမှန်မှန်မှန်မှုများသည် ပုံစံဖော်မှုအလွှာများတွင် စုစုပေါင်းဖြစ်ပေါ်လာပြီး ကျန်ရှိသည့် နေရာချထားမှုအမှားများသည် ၁.၂ နမ်းမီတာထက် ပိုမိုများပါသည်။ အလွန်နည်းပါးသည့် မှတ်သားမှုသည် အဖော်အလောင်းများတွင် အရေးကြီးသည့် နေရာဆိုင်ရာ အပေါ်ယံအမှားများကို မှတ်သားနိုင်ခြင်းမရှိသောကြောင့် အပေါ်ယံအမှားများသည် မှန်ကန်စွာ ညှိပေးခြင်းမရှိဘဲ ကိရိယာများ၏ ထုတ်လုပ်မှုနှုန်းကို တိုက်ရိုက်အနေဖြင့် ထိခိုက်စေပါသည်။

အနေအထားအလိုက် ဖော်ပြသည့် ဂျကိုဘီယန် မော်ဒယ်လင်းခြင်းဖြင့် ထောင်လိမ်းမှု၊ လှည့်ခြင်းနှင့် x/y-အရွယ်အစား ညှိခြင်း

၁၀၀၀-မှတ်ကွက် တိကျမှု ပေးချေမှုသည် သိပ်သော အလုပ်လုပ်သည့် ဧရိယာတွင် ဂျကိုဘီယန် မောဒယ်လင်းကို အသုံးပြု၍ ဤကန့်သတ်ချက်ကို ကျော်လွှားနိုင်ပါသည်။ ထိုသိပ်သော အလုပ်လုပ်သည့် ဧရိယာတွင် အချက်ပေါင်း ၁၀၀၀ ကျော်ကို နေရာချထားပေးထားသော ကိုယ်စားပြီး အမှတ်အသားများကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုမှု အတိုင်းအတာအတွင်း အနေအထား ပြောင်းလဲမှု ဖေက်တာများကို မောပ်ပင်းပေးပါသည်။ ထိုသို့သော အသုံးပြုမှုသည် အနေအထားအလိုက် ပေါင်းစပ်မှု၊ လှည့်ခြင်းနှင့် x/y အကွာအဝေး တစ်ခုချင်းစီကို အလွဲအမှား ပေးချေမှု မက်ထရစ်များကို အသုံးပြုနိုင်စေပါသည်။ ထိုသို့သော မက်ထရစ်များသည် အလွဲအမှား ပေးချေမှုများကို အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းများတွင် မှုန်းထားသော ဒေသဆိုင်ရာ အမှန်တမ်းမဟုတ်သော အပြုအမှုများကို ဖမ်းယူပေးနိုင်ပါသည်။ ထိုသို့သော အနေအထား ပေးချေမှု မောပ်ပင်းများသည် မိုက်ခရွန်အဆင့် အကွာအဝေး အသုံးပြုမှု အတိုင်းအတာကို ရရှိစေပါသည်။ ထိုသို့သော အသုံးပြုမှုသည် ရီတီကယ် ပုံစံပေါင်းစပ်မှုနှင့် အမှန်တမ်းမဟုတ်သော စတေဂ် အပြုအမှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အမှားအမှင်များကို အသေးစိတ် ပေးချေနိုင်စေပါသည်။ ဆီမီကွန်ဒတ်တ် မီတရောလောဂီ လေ့လာမှုများအရ ဤနည်းလမ်းသည် စံနှုန်းအတိုင်း ၉-မှတ်ကွက် ညှိချိန်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အမှတ်အသား အမှားအမှင်ကို ၆၈% အထ do လျော့နည်းစေပါသည်။

မြန်နှုန်းမြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော မှုန်းမှု အက်စစ်များ စီစီမှု စနစ်များကြောင့် အချိန်နှင့်တစ်ပါက နနိုမီတာအဆင့် ပေးချေမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

SPL နှင့် ပရိုဘ် စတေရှင်များတွင် အမှတ်အသား ပြောင်းလဲမှု အချိန်ကြာမှုကို လျော့နည်းစေရန် (>၅၀၀ µm/s)

စကင်နင်ပရိုဘ် လစ်သိုဂရပီ (SPL) နှင့် အဆင့်မြင့်ပရိုဘ်စတေရှင်များတွင် ၅၀၀ မိုက်ခရိုမီတာ/စက္ကန့်ထက်မြင့်မှုဖြင့် ပရိုဘ်ကို ပြန်လည်နေရာချခြင်းသည် ထိန်းချုပ်မှုနောက်ကောက်မှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင်မလုပ်ပါက အလွန်မှုန်းမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ အမြန်နှုန်းမြင့်သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် မှုန်းမှုများစွာပါသော ဆာဗိုစနစ်သည် မှုန်းမှုများကို မိုက်ခရိုစက္ကန့်အောက် အချိန်တိကျမှုဖြင့် တိုက်ပေါ်ချိန်ညှိပေးသည်။ မှုန်းမှုတစ်ခုစီမှ အင်ကိုဒာပေးသည့် ပြန်လည်အသုံးပြုမှုသည် အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ပြင်ဆင်မှုခွင့်ပေးသည့် လုပ်ဆောင်မှုကွင်းဆက်သို့ ပေးပို့ပြီး အားနှင့် အမြန်နှုန်းအမိန့်များကို အလျင်အမြန် ပြင်ဆင်ပေးသည်— နေရာချမှုအမှားအမှင်အဖြစ် ပေါ်လာမှုမှ အလေးချိန်အမှုန်းမှုကို ကာကွယ်ပေးသည်။ ဤအဆောက်အအုပ်သည် အချိန်ကုန်ကုန်သော အချိန်ကို အလွန်အမင်းလျော့နည်းပေးပြီး အလွန်မြန်သော အရှိန်မှုန်းမှုများအောက်တွင်ပါ နနိုမီတာအဆင့် နေရာချမှုကို ထပ်ခါထပ်ခါ အောင်မွေးနိုင်စေသည်။ ဤကဲ့သို့သော နောက်ကောက်မှုကို ထိန်းချုပ်မှုများမရှိပါက ယန္တရားမှုန်းမှုနှင့် ပြန်လည်အသုံးပြုမှုနောက်ကောက်မှုတို့သည် ၅ နနိုမီတာအောက် အမှားအမှင်အတွက် အမှားအမှင်များကို ပိုမိုကြီးမားစေသည်။

တိုက်ပေါ်ချိန်ညှိမှုအဆောက်အအုပ် - မှုန်းမှုထိန်းချုပ်သူ + FPGA အခြေပြု ဆာဗိုကွင်းဆက် + မိုက်ခရိုစက္ကန့်အောက် ပြန်လည်အသုံးပြုမှု

ထိရောက်သော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြင်ဆင်မှုသည် စက်ပစ္စည်းနှင့်ဆော့ဖ်ဝဲ စနစ်တစ်ခု တင်းကျပ်စွာ ပေါင်းစပ်ထားမှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။ ဗဟိုချက်ချိန် လှုပ်ရှားမှု ထိန်းချုပ်ကိရိယာသည် တစ်ခုထက်ပိုသော ဝင်ရိုးများ ညှိနှိုင်းလှုပ်ရှားမှုများကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပြီး FPGA အခြေပြု ဆာဗိုး လွှဲပြောင်းမှုစနစ်သည် တည်နေရာ၊ အလျင်နှင့် လျှပ်စစ်စီးကြောင်း ထိန်းညှိမှုများကို မိုက်ခရိုစက္ကက် (microsecond) တစ်ခုအောက် အဆင့်မြှင့်နှုန်းဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ပေးပါသည်။ FPGA ၏ တစ်ပြိုင်နက် ဆောင်ရွက်နိုင်မှုသည် CPU အခြေပြု ထိန်းချုပ်မှုတွင် ပါဝင်သော အဆင့်ဆင့် ကန့်သတ်ချက်များကို ဖယ်ရှားပေးပြီး ၎င်း၏ သေချာသတ်မှတ်ထားသော အချိန်ကာလသည် ဝင်ရိုးများအကြား အီလက်ထရောနစ် ဂီယာ ညီမျှမှုကို အာမခံပေးပါသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများအားလုံးသည် ပိတ်ထားသော ကွင်းဆက်စနစ်တစ်ခုကို ဖွဲ့စည်းပြီး အပူချိန်ပြောင်းလဲမှု၊ စင်တင် တုန်ခါမှုများနှင့် မတိုင်းရံ ပွန်းပဲ့မှုတို့ကို တက်ကြွစွာ ပြင်ဆင်ပေးကာ အမြင့်ဆုံးထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိသော နာနိုဖက်ရှင် (nanofabrication) လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း တည်နေရာ တိကျမှန်ကန်မှုကို ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။

ပြင်ဆင်ခြင်းမှ ကြိုတင်ထိန်းချုပ်မှုသို့ - နမူနာနှင့် ကိရိယာ ချို့ယွင်းချက်များ လျှော့ချခြင်း

နေရာတက် တိုင်းတာမှုစနစ် ပေါင်းစပ်ထားသော ကွင်းဆက်များဖြင့် ကွေးခြင်းနှင့် အပူချိန်ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သော တည်နေရာ အမှား ၆၈% လျှော့ချပေးခြင်း

နောက်ထပ်မျှော်လင့်ချက်ရှိသော အညီအမျှဖော်မှုသည် တုံ့ပြန်မှုအပေါ်အခြေခံသော အဖြစ်အပ်မှုမှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းသော ထိန်းချုပ်မှုသို့ ပြောင်းလဲလာခဲ့ပါသည်။ ဤစနစ်များသည် ဝိုင်ဖာ၏ ကွေးခြင်း၊ အပူခဪမှုကြောင့် ပေါ်ပေါက်လာသော ပုံပေါင်းပြောင်းလဲမှုများနှင့် ကိရိယာ-နမူနာ အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှုများကို စောင်းကြည့်ခြင်းအတွက် မြင့်မားသော ပုံသောင်းအားရှိသော စက်မှုကိရိယာများကို လီသိုဂရပ်ဖီ (lithography) နှင့် စုံစမ်းခြင်းကိရိယာများအတွင်းသို့ တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းထားပါသည်။ အတွင်း လုပ်ဆောင်မှု။ အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ရရှိသော ဒေတာများသည် နေရာချထားမှု ညှိပေးမှုများကို ပြောင်းလဲပေးရန် အကောင်အထောက်အကူပေးသော အကောင်အထောက်အကူပေးသော အယ်လ်ဂေါရီသမ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ မျှော်လင့်မှုအကြောင်းအရာများအတွက် အရင်က အမှားအမှန်များ စုစည်းလာပြီး ဖွင့်ထားသော လုပ်ဆောင်မှုနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နေရာချထားမှု အမှားအမှန်များကို ၆၈ ရှုရှု လျော့နည်းစေသည်။ အပူခွန်ဒိုင်နမစ် ရှုပ်ထွေးမှု ပေးစွမ်းနေမှုသည် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် စတေဂ် အပူခွန်များ ပြောင်းလဲနေစဉ် အဆက်မပါး လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဝေဖာ ကွေးခြင်းကို ဂျကိုဘီယန် မောဒယ်လင်းခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် ၁၀၀၀ ချက် ကိုးကားမှု ဇယားတူညီသည့် နေရာချထားမှု ပုံစံပြောင်းလဲမှု မော်ဒယ်လင်းခြင်းဖြင့် ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။ အရေးကြီးသည်မှာ ဤကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုသည် အမြန်နှုန်းမြင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် များပါးသော အက်စစ်များ ဆာဗိုစနစ်များနှင့် အပ်စ်လုပ်ဆောင်မှု ပေါင်းစပ်မှုအပေါ် အခြေခံသည်— ပြင်ဆင်မှုများကို မိုက်ခရိုစက်န်ဒ် အောက်ချိန်တွင် အတိအကျ အသုံးပြုနိုင်ရန် သေချာစေသည်။ အဆုံးသတ်အနေဖြင့် မှုန်းမှု အတိအကျမှု တိုးတက်မှုသည့် မှုန်းမှု အမှားအမှန်များကို ပေါင်းစပ်မှုတွင် တိုးတက်မှုသာမက ကြိုတင်သိမှုအရ ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် အလိုအလျောက် လုပ်ငန်းစဉ် အကောင်မောင်းမှုအတွက် အခြေခံ အဆောက်အအုပ်ဖြစ်လာသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

နနိုမီတာ အဆင့် ညှိချက်ခြင်း ဆိုသည်မှာ အဘ what ဖြစ်ပါသည်။

နနိုမီတာ အဆင့် ညှိချက်ခြင်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်း ထုတ်လုပ်မှုတွင် အတိအကျ မှုန်းမှုများကို သေချာစေရန် နနိုမီတာ အဆင့်တွင် အသုံးပြုသည့် အတိအကျ ညှိချက်နည်းလမ်းများ ဖြစ်သည်။

စက်မှုလုပ်ငန်း မှုန်းမှုတွင် မှုန်းမှု အမှားအမှန်များသည် အဘို့ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

အပေါ်လွှမ်းအမှားဟာ အရေးပါပါတယ်၊ အကြောင်းက ၎င်းဟာ semiconductor ပုံစံထုတ်ရာမှာ အလွှာတွေရဲ့ စုပေါင်း မညီမျှမှုကို ကိုယ်စားပြုပြီး ချို့ယွင်းချက်တွေနဲ့ ရလဒ်ကျဆင်းစေနိုင်ပါတယ်။

အပူပိုင်း ရွေ့လျားမှုဟာ semiconductor ပုံစံတွေကို ဘယ်လို သက်ရောက်လဲ။

အပူပိုင်း ရွေ့လျားမှုက စက်ပစ္စည်း အစိတ်အပိုင်းတွေ ကျယ်ပြန့်လာစေပြီး နေရာချထားမှု မသေချာမှုကို ဖြစ်စေပြီး ထပ်ထားတဲ့ အမှားတွေကို ဖြစ်စေပါတယ်။

အချက် ၁၀၀၀ တိကျမှု လျော်ကြေးရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေက ဘာတွေလဲ။

အတိအကျ ၁၀၀၀ မှတ် ကန့်သတ်ချက်သည် အစဉ်အလာ ချိတ်ဆက်မှုနည်းလမ်းများမှ လွတ်သွားသော ဒေသတွင်းအပြောင်းအလဲများကို ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး နေရာချထားမှုအမှားကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည်။