嵌段共聚物引导自组装是制备sub-10 nm尺寸半导体器件的潜在技术方案之一.然而由于缺少高效准确的实验室分析工具,难以对嵌段共聚物自组装/引导自组装的结构进行深入定量分析,特别是对其组装结构的缺陷密度及线边粗糙度等进行定量研究.本文参考图形分析中的图像增强算法和模板匹配算法,采用二值化和骨架化算法对嵌段共聚物自组装/引导自组装图像进行处理,构建相应的卷积核并利用卷积运算分析和定位组装结构中的缺陷,并对缺陷密度进行统计.经验证,该算法能够减少噪点对统计结果的影响,区分图像边缘截断所产生的断点和组装缺陷,快速准确地自动统计自组装/引导自组装图像中的端点、分叉和岛缺陷结构.同时对分析所需的图片放大倍率和幅面尺寸极限进行了探索,结果表明嵌段共聚物本征相分离周期与像素尺寸的比值至少为6.69,有效统计嵌段共聚物自组装缺陷所需的视场面积至少为1.5 μm2.缺陷分析速度测试表明,本文算法相较于邻近像素判断法快136 ～147倍.
嵌段共聚物 自组装 引导自组装 卷积 缺陷统计