摘要
MLA露光工程では露光点の数が膨大で、高倍率顕微鏡と手作業の目視検査を併用して露光品質を判定するのは時間と労力を要し、工程コストが高くなる。これを解決するために、検出しやすい円環状パターンを設計し、深層学習の物体検出モデルYolov5を導入したことで、ある程度手作業の目視検査を代替し、露光品質の迅速な判定を可能にした。上述の方法に基づき、異なるフォトレジスト厚さにおける線エネルギー密度の最適範囲とフォトレジストの断面傾斜角を分析した。また、同じ線エネルギー密度下で円形度により露光パターンの歪みを判定した。本研究のMLA露光工程では、フォトレジストの厚さ、レーザー露光パワー、加工プラットフォームの移動速度を独立変数として選択し、露光合格率、フォトレジスト断面傾斜角、露光円形度などの加工品質パラメータを評価することは重要な工学的意義がある。
关键词
マスクレスリソグラフィ;マイクロレンズアレイ;露光合格率;物体検出
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