Depth Peeling浅析

本文介绍了一种利用shadowmap技术实现的不计算折射透明度渲染方法。该方法通过将场景分为多个层,并分别对各层进行渲染及alpha混合,最终达到较好的视觉效果。实验表明,增加层数可以提升渲染的真实性。

详情见:Interactive Order-Independent Transparency

 概述:利用shadowmap技术实现不计算折射的透明度渲染。

1.对不同的层利用shadowmap渲染

Layer 0        

                                          

Layer 1


Layer 2


Layer 3


2.对不同的层进行alpha混合

1 layer


2 layers


3 layers


4 layers


3.结论:

采用的层数越多,结果越逼真

<think>好的,用户想了解半导体制造中光刻工艺里的光阻peeling的原因和解决方法。首先,我需要回忆一下光阻peeling的定义,它指的是光刻胶在显影或后续工艺步骤中从基材表面剥离的现象,这会导致图形缺陷,影响良率。 接下来,要分析可能的原因。常见的原因可能包括基材表面处理不当,比如清洗不彻底,残留的污染物或水分影响粘附性。还有光刻胶本身的特性,比如过期或配比不当,导致粘附力不足。另外,工艺参数如前烘(软烘)温度和时间不合适,可能导致溶剂残留或过度固化,影响粘附。曝光和显影的条件也可能有问题,比如曝光剂量不足或显影时间过长,使得光阻结构弱化。还有环境因素,比如湿度过高或温度波动,可能引起应力导致剥离。 然后是解决方案。需要从基材预处理开始,确保彻底清洗,可能使用增强粘附性的处理剂,如HMDS(六甲基二硅氮烷)。检查光刻胶的质量和有效期,确保储存条件正确。优化前烘步骤,调整温度和时间,确保适当去除溶剂而不使胶膜过脆。调整曝光参数,确保足够剂量,避免显影液浓度过高或时间过长。控制工艺环境,保持恒温恒湿。此外,可能需要在工艺后进行后烘(硬烘)以增强粘附。 还要考虑用户可能的深层需求,比如是否涉及特定工艺节点或材料,是否需要具体的参数范围,或者是否有其他相关工艺步骤的影响。例如,在先进制程中,基材的表面粗糙度或薄膜应力可能更为关键,可能需要更精细的表面处理或使用特殊助粘剂。同时,引用相关文献或行业标准来支持建议,增加可信度。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步深入理解,比如如何检测光阻粘附性、HMDS的具体应用方法、不同光刻胶的优化策略等。</think>### 光阻Peeling的原因及解决方案(半导体光刻工艺) #### 一、光阻Peeling的主要原因 1. **基材表面处理不当** - 表面残留污染物(如有机物、金属离子)或水分会降低光阻附着力[^1] - 未使用粘附促进剂(如HMDS)或涂覆不均匀 $$ \text{表面接触角} > 80^\circ \Rightarrow \text{附着力显著下降} $$ 2. **光阻材料问题** - 光阻过期或储存条件不当(温度>25℃/湿度>60%) - 光阻配方与基材不匹配(如金属与聚合物基材差异) 3. **工艺参数异常** | 工艺步骤 | 典型问题参数 | |---|---| | 前烘(Soft Bake) | 温度不足(<90℃)或时间过短(<60s)| | 曝光 | 剂量偏差超过±5%额定值 | | 显影 | 液温波动>±1℃/浓度超标 | 4. **环境控制失效** - 洁净室颗粒物超标(>Class 100) - 温湿度波动(ΔRH>10%/小时) #### 二、系统性解决方案 **1. 基材预处理强化** - 使用$HF/H_2O$溶液清洗硅片(配比1:50) - HMDS气相沉积参数优化: $$ \text{真空度} \leq 1 \text{Torr}, 150^\circ \text{C} \times 3 \text{min} $$ **2. 光阻工艺优化** ```python # 烘烤温度时间优化模型示例 def optimize_bake(temp, time): if temp < 90 or time < 60: return "风险等级A:需增加10-15%参数" elif 90≤temp≤110 and 60≤time≤90: return "优化区间" else: return "过烘警告" ``` **3. 设备维护标准** - 显影喷嘴压力校准周期:≤72小时 - 热板温度均匀性:±0.5℃以内 #### 三、进阶检测方法 1. **附着力量化测试** - 使用ASTM D3359胶带法,要求等级≥4B - 椭圆偏振仪测量膜应力: $$ \sigma = \frac{E}{1-\nu} \cdot \frac{\delta}{t} $$ 其中$E$为弹性模量,$\nu$为泊松比 2. **故障树分析(FTA)** ```mermaid graph TD A[Peeling] --> B[材料问题] A --> C[工艺异常] A --> D[设备故障] B --> B1{光阻批次验证} C --> C1(温度曲线审计) ```
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