(57)【要約】      （修正有）【課題】所望の断面形状を有する微細構造体の製造を容易に且つ精度良く行うことができる微細構造体の製造方法を提供する。【解決手段】基板上の表面にレジストが形成された学習用サンプルに照射線を照射することにより、該学習用サンプルの表面に高さ分布を形成するステップ（Ｓ２）と、学習用サンプルから抽出した領域の高さ分布を測定するステップ（Ｓ３）と、測定した高さ分布を入力信号とし、抽出領域への照射量を教師信号として学習することにより、高さ分布に対する照射量を把握するためのニューラルネットワークを形成するステップ（Ｓ４）と、ニューラルネットワークにより、目的とする微細構造体の高さ分布の設計値に対する照射量分布を取得するステップ（Ｓ５）と、取得した照射量分布に基づいて、基板上のレジストに照射線を照射するステップとを備える（Ｓ６）ことにより、所望の断面形状を有する微細構造体を製造する。【選択図】 図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上のレジストに照射線を照射することにより、所望の断面形状を有する微細構造体を製造する方法であって、
表面にレジストが形成された学習用サンプルに照射線を照射することにより、該学習用サンプルの表面に高さ分布を形成するステップと、
前記学習用サンプルから抽出した領域の高さ分布を測定するステップと、
測定した前記学習用サンプルの高さ分布を入力信号とし、前記抽出領域への照射量を教師信号として学習を行うことにより、高さ分布に対する照射量を把握するためのニューラルネットワークを形成するステップと、
前記ニューラルネットワークにより、目的とする被露光体の高さ分布の設計値に対する照射量分布を取得するステップと、
取得した前記照射量分布に基づいて、基板上のレジストに照射線を照射するステップとを備える微細構造体の製造方法。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークは、階層型ネットワークであり、学習アルゴリズムは、逆誤差伝搬法である請求項１に記載の微細構造体の製造方法。
【請求項３】
前記学習用サンプルのレジストの材質及び厚みは、前記基板上のレジストの材質及び厚みとそれぞれ同じである請求項１又は２に記載の微細構造体の製造方法。
【請求項４】
前記照射量分布を取得するステップの後、
前記ニューラルネットワークにより取得した前記照射量分布に基づいて、表面にレジストが形成された再学習用サンプルに照射線を照射するステップと、
前記再学習用サンプルから抽出した領域の高さ分布を測定するステップと、
測定した前記再学習用サンプルの高さ分布を入力信号とし、前記抽出領域への照射量を教師信号として学習を行うことにより、前記ニューラルネットワークの結合係数を修正するステップと、
修正された前記ニューラルネットワークにより、目的とする被露光体の高さ分布の設計値に対する照射量分布を再取得するステップとを備え、
再取得された照射量分布に基づいて、前記基板上のレジストへの照射線照射が行われる請求項１から３のいずれかに記載の微細構造体の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、微細構造体の製造方法に関し、より詳しくは、リソグラフィ技術を利用して所望の断面形状を有する微細構造体を製造する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
微細構造体の一例として、高い回折効率が得られるように溝の形状をブレーズ化したブレーズ型回折格子などの回折光学素子が知られている。このような回折光学素子の製造方法として、基板に塗布したレジストの表面に電子線などの照射線を照射して露光し、現像することによりブレーズを形成する方法が広く用いられている。この製造方法においては、レジストの残膜厚みが設計通りとなるように照射線の照射量を高精度で制御する必要があるが、レジスト中の電子散乱によって生じる近接効果により所望の溝形状を得ることが困難である。そこで、従来より、近接効果を補正するための種々のシミュレーションツールの開発が行われている。
【０００３】
ところが、シミュレーションにより形状補正を行う方法は、所望の厚みを得るためのレジスト種類と露光量との非線形特性や、基板の材質や厚み、レジストの塗布厚みなど、多くの条件を考慮しなければならないことから、必要なデータが膨大になり、補正処理に長時間を要するという問題があった。このため、試作品など多種多様な回折光学素子を少量ずつ生産するような場合には、照射線の照射量分布を最適化するまでの時間や負担が過大なものとなるため実際に採用するのが難しく、作業者の経験に基づく試行錯誤に頼らざるを得ないのが現状である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明は、所望の断面形状を有する回折光学素子の製造を容易に且つ精度良く行うことができる微細構造体の製造方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の前記目的は、基板上のレジストに照射線を照射することにより、所望の断面形状を有する微細構造体を製造する方法であって、表面にレジストが形成された学習用サンプルに照射線を照射することにより、該学習用サンプルの表面に高さ分布を形成するステップと、前記学習用サンプルから抽出した領域の高さ分布を測定するステップと、測定した前記学習用サンプルの高さ分布を入力信号とし、前記抽出領域への照射量を教師信号として学習を行うことにより、高さ分布に対する照射量を把握するためのニューラルネットワークを形成するステップと、前記ニューラルネットワークにより、目的とする微細構造体の高さ分布の設計値に対する照射量分布を取得するステップと、取得した前記照射量分布に基づいて、基板上のレジストに照射線を照射するステップとを備える微細構造体の製造方法により達成される。
【０００６】
この微細構造体の製造方法において、前記ニューラルネットワークは、階層型ネットワークとすることができ、学習アルゴリズムは、逆誤差伝搬法とすることができる。
【０００７】
また、上記微細構造体の製造方法において、前記学習用サンプルのレジストの材質及び厚みは、前記基板上のレジストの材質及び厚みとそれぞれ同じであることが好ましい。
【０００８】
また、上記微細構造体の製造方法において、前記照射量分布を取得するステップの後、前記ニューラルネットワークにより取得した前記照射量分布に基づいて、表面にレジストが形成された再学習用サンプルに照射線を照射するステップと、前記再学習用サンプルから抽出した領域の高さ分布を測定するステップと、測定した前記再学習用サンプルの高さ分布を入力信号とし、前記抽出領域への照射量を教師信号として学習を行うことにより、前記ニューラルネットワークの結合係数を修正するステップと、修正された前記ニューラルネットワークにより、目的とする微細構造体の高さ分布の設計値に対する照射量分布を再取得するステップとを備えることができ、再取得された照射量分布に基づいて、前記基板上のレジストへの照射線照射が行われるようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、所望の断面形状を有する微細構造体の製造を容易に且つ精度良く行うことができる微細構造体の製造方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態に係る微細構造体の製造方法について、計算機ホログラムなどの回折光学素子を例として、図１に示すフローチャートを適宜参照しながら説明する。
【００１１】
本発明の微細構造体の製造方法は、ニューラルネットワークを利用するものであるため、まず、ニューラルネットワークの学習に用いるデータを得るための学習用サンプルを生成する（ステップＳ１）。図２に示すように、学習用サンプル１０は、サンプル板１上に、レジスト２をスピンコートなどにより均一な膜厚となるように塗布したものであり、基板１１上にレジスト１２が形成された露光前の回折光学素子と同様の構造を有している。
【００１２】
サンプル板１及びレジスト２の材質及び厚みは、目的とする回折光学素子の基板１１及びレジスト１２の材質及び厚みとそれぞれ同じものを選択することが好ましい。サンプル板１及び基板１１の材質としては、石英、シリコン、サファイアなどを例示することができ、レジスト２，１２は、ネガ型又はポジ型のいずれであってもよい。製造される回折光学素子の具体例としては、ホログラフィック光学素子、計算機ホログラム、反射防止素子、回折格子、フレネルレンズ、ピックアップレンズなどを挙げることができる。
【００１３】
次に、学習用サンプル１０に電子線などの照射線を照射して露光し、現像することにより、表面に高さ分布を形成する（ステップＳ２）。照射線の照射量分布は、学習用サンプル１０の表面に高さ分布が形成されるように学習用サンプル１０の全体が均一でない限り、特に限定されない。
【００１４】
ついで、学習用サンプル１０から所定の範囲の領域を抽出し、抽出された領域表面の高さ分布を測定する（ステップＳ３）。高さ分布の測定は、例えば、レジスト２の残膜厚み分布を、白色光干渉法や触針法など公知の膜厚測定方法により測定することで、行うことができる。学習用サンプル１０からの抽出領域は、ある照射線の照射位置を中心として、当該照射線の近接効果が及ぶ範囲が好ましく、例えば、２０μｍ四方である。こうして、任意の照射線の照射量に対応する高さ分布のデータが得られる。
【００１５】
そして、抽出領域の高さ分布を入力信号とし、当該抽出領域の中心に照射された照射線の照射量を教師信号として学習を行うことにより、高さ分布に対する照射量を把握するためのニューラルネットワークを形成する（ステップＳ４）。学習アルゴリズムは、教師あり学習として公知の方法を用いることができ、例えば、非線形問題を解決可能な逆誤差伝搬法（バックプロパゲーション法）を好ましく挙げることができる。逆誤差伝搬法は、入力層、中間層及び出力層からなる階層型ネットワークにおいて、最急降下法を用いて出力層の各ユニットの出力と教師信号との誤差が最小となるように、入力層から中間層及び中間層から出力層への各結合係数を調節する方法である。
【００１６】
次に、こうして得られたニューラルネットワークにより、目的とする回折光学素子の高さ分布の設計値に対する照射量分布を取得する（ステップＳ５）。すなわち、基板１１に形成されたレジスト１２の表面を、上述した抽出領域を単位として複数に分割し、分割された各領域の高さ分布の設計値をニューラルネットワークの入力値として、各領域の中心に照射される照射線の照射量を想起結果として出力する。
【００１７】
そして、取得した照射量分布に基づいて、基板上のレジストに照射線を照射する（ステップＳ６）。こうして露光を行った後、現像することにより（ステップＳ７）、所望の断面形状を有する回折光学素子を得ることができる。光学素子の断面形状は、全体にわたって均一であってもよく、或いは、各断面で異なるものであってもよく、いずれの場合も本実施形態の製造方法により製造することができる。
【００１８】
本実施形態の微細構造体の製造方法によれば、学習用サンプルを用いて実際に照射線を照射することで得られたデータに基づきニューラルネットワークを形成し、このニューラルネットワークにより微細構造体を製造するための照射量分布を取得することができるので、シミュレーションを行うための膨大なデータの入力や作業者の経験などに基づく試行錯誤が不要になり、所望の断面形状を有する微細構造体の製造を容易に且つ精度良く行うことができる。また、学習用サンプルへの照射は、実際に回折光学素子を製造するための照射に比べて小さい領域面積でよいため、このような作業に要する負担を最小限に抑えることができる。以上より、人的・物的コストの削減が可能になり、生産性の向上が図れ、特に少量生産や少量試作などにおいて顕著な効果を奏する。
【００１９】
本実施形態に係る微細構造体の製造方法は、基板上のレジストへの照射線の照射を、ニューラルネットワークにより取得した照射量分布に基づいて行うものであるが、ニューラルネットワークにより取得した照射量分布は、必ずしも本実施形態のようにすぐに回折光学素子の製造に反映させる必要はなく、再学習用サンプルに反映させてもよい。すなわち、図３にフローチャートで示すように、ニューラルネットワークにより、目的とする回折光学素子の高さ分布の設計値に対する照射量分布を取得した後（ステップＳ５）、取得した照射量分布の一部又は全部に基づいて、表面にレジストが形成された再学習用サンプルに照射線を照射し、現像することにより高さ分布を形成する（ステップＳ１１）。尚、図３において、図２に示すステップと同様のステップには、同一のステップ番号を付している。
【００２０】
ついで、学習用サンプルの場合と同様に、再学習用サンプルから抽出した領域の高さ分布を測定した後（ステップＳ１２）、測定した再学習用サンプルの高さ分布を入力信号とし、抽出領域への照射量を教師信号として学習を行うことにより、ニューラルネットワークの結合係数を修正する（ステップＳ１３）。そして、修正されたニューラルネットワークにより、目的とする回折光学素子の高さ分布の設計値に対する照射量分布を再取得する（ステップＳ１４）。基板上のレジストに照射線を照射するステップＳ６においては、ステップＳ１４において再取得した照射量分布に従って照射が行われる。このような方法により、回折光学素子の断面形状の精度をより高めることができる。再取得した照射量分布は、別の学習用サンプルに再度反映させるようにしてもよい。
【００２１】
また、本実施形態においては、基板上に形成したレジストを露光して現像することにより、レジストが所望の厚み分布を有する回折光学素子を製造しているが、このレジストの厚み分布をマスクとして、石英などからなる基板にドライエッチングを施すことにより、基板にレジストの厚み分布を反映させることができるので、基板が所望の厚み分布を有する回折光学素子を製造することができる。
【００２２】
また、ニューラルネットワークのモデルや学習アルゴリズムは、学習用サンプルへの照射線の照射量と高さ分布との対応関係を学習し、高さ分布の設計値の入力に対して照射量分布を想起結果として出力できるものであれば、必ずしも本実施形態のものに限定されない。
【００２３】
また、本実施形態においては、微細構造体の一例として回折光学素子を挙げたが、その他の微細構造体として、例えば、マイクロ流体デバイス、バイオチップ、マイクロ電気機械システム（ＭＥＭＳ）などへの応用が考えられる。
【実施例】
【００２４】
以下の実施例に基づき、本発明を更に詳細に説明する。但し、本発明の具体的な態様は、以下の実施例に限定されるものではない。
【００２５】
本実施例においては、回折光学素子として５１２×５１２の画素数を有する計算機ホログラムを製造するために、４０×４０の画素数に相当する学習用サンプルを形成し、強度が８段階の電子線を、図４（ａ）に示すように、それぞれ所定の頻度となるように照射した。そして、この学習用サンプルから２０μｍ四方の領域を抽出し、この抽出領域およびその周辺部における表面深さを、Ｚｙｇｏ社の白色光干渉顕微鏡を用いて測定した。この結果を図４（ｂ）に示す。図４（ｂ）は、学習用サンプルの表面深さを横軸としたときの頻度を示しており、図４（ａ）に示す電子線照射に対し、近接効果による深さのムラを生じている様子がわかる。
【００２６】
この後、１１×１１の高さ分布データを入力信号とし、この中心における電子線強度を教師信号として、３層ニューラルネットワークを形成した。ユニット数は、入力層を１２１、中間層を４０，出力層を１とし、学習アルゴリズムは、逆誤差伝搬法とした。こうして形成されたニューラルネットワークにより、高さ分布の設計値に対する照射量分布を取得し、この照射量分布に従って実際に露光することにより、計算機ホログラムを製造した。
【００２７】
図５及び図６は、それぞれ異なる断面における断面形状（横軸が水平位置、縦軸が高さ）を示しており、真ん中の設計形状に対し、上が実施例、下が比較例である。比較例は、近接効果の影響がないと仮定した場合の表面深さと電子線強度との関係から算出した形状である。図５及び図６のいずれにおいても、比較例に比べて実施例の方が設計形状に近似しており、本発明に係る回折光学素子の製造方法の有効性を確認した。  
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態に係る微細構造体の製造方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】学習用サンプルの概略構成図である。
【図３】本発明の他の実施形態に係る微細構造体の製造方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】学習用サンプルに電子線を照射したときの表面深さ分布の一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施例により製造された回折光学素子のある断面形状を、比較例と比較した図である。
【図６】本発明の一実施例により製造された回折光学素子の他の断面形状を、比較例と比較した図である。
【符号の説明】
【００２９】
１  サンプル板
２  レジスト
１０  学習用サンプル
１１  基板
１２  レジスト    
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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