基于粒子群优化算法的光刻机光源优化方法

提出了一种基于粒子群优化算法的光刻机光源优化方法。将光源信息编码为粒子,利用图形误差作为评价函数,通过更新粒子的速度与位置信息不断迭代优化光源图形。对周期接触孔阵列和含有交叉门的复杂掩模图形的仿真验证表明,两者的图形误差分别降低了66.1%和27.3%,有效提高了光刻成像质量。与基于遗传算法的光源优化方法相比,该方法具有更快的收敛速度。另外,还研究了像差和离焦对本方法稳健性的影响。     

基于粒子群优化算法的光刻机光源掩模投影物镜联合优化方法

全芯片多参数联合优化是光刻分辨率增强技术的重要发展方向。提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的光源掩模投影物镜联合优化(SMPO)方法。将由像素表征的光源、由离散余弦变换基表征的掩模及由泽尼克系数表征的投影物镜编码为粒子,以图形误差作为评价函数,通过不断迭代更新粒子,实现光源掩模投影物镜联合优化。在标称条件和工艺条件下,采用含有交叉门的复杂掩模图形对所提方法的仿真验证表明,图形误差分别降低了94.2%和93.8%,有效提高了光刻成像质量。与基于遗传算法的SMPO方法相比,该方法具有更快的收敛速度。此外,该方法具有优化自由度高和优化后掩模可制造性强的优点。     

基于二次规划的光刻机光源优化方法

提出一种基于二次规划的光刻机光源优化方法。采用空间像与目标像的图形误差为目标函数,根据空间像强度与不同位置的点光源之间的线性关系,将光源优化转换成二次规划问题。将掩模图形区域分成限制区域和比较区域,对限制区域应用约束条件,对比较区域采用目标函数优化。采用一维孤立空图形和二维接触孔阵列图形对该方法进行验证,分析光刻胶阈值和离焦量对优化结果的影响。仿真表明,提出的光源优化方法获得了光源的全局最优解,提高了光刻成像质量,增大了工艺窗口。     

基于随机并行梯度速降算法的光刻机光源与掩模联合优化方法

随着集成电路特征尺寸进入2Xnm及以下节点,光源与掩模联合优化(SMO)成为了拓展193nm ArF浸没式光刻工艺窗口、减小工艺因子的重要分辨率增强技术(RET)之一。提出了一种基于随机并行梯度速降(SPGD)算法的SMO方法,通过随机扰动进行梯度估计,利用估计梯度来迭代更新光源与掩模,避免了求解梯度解析表达式的过程,降低了优化复杂度。对周期接触孔阵列及十字线、密集线三种掩模图形的仿真验证表明,三种掩模图形误差(PE)值分别降低了75%、80%与70%,该方法较大程度地提高了光刻成像质量。     

基于衍射谱分析的全芯片光源掩模联合优化关键图形筛选

提出了一种全芯片光源掩模联合优化的关键图形筛选方法,用图形的主要频率表征图形的特征,用主要频率的位置和轮廓信息描述主要频率在频域上的分布特征。设计了相应的主要频率提取方法、覆盖规则、聚类方法以及关键图形筛选方法,实现了全芯片光源掩模联合优化的关键图形筛选。采用荷兰ASML公司的商用计算光刻软件Tachyon进行了仿真验证,与ASML公司同类技术的对比结果表明,本方法获得的工艺窗口优于ASML Tachyon方法。     

基于深度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法

提出一种基于深度优先搜索的全芯片光源掩模优化关键图形筛选方法。所提方法采用掩模频谱的投影边界以及增长因子表征掩模的衍射频谱特征。设计了基于深度优先搜索的关键图形筛选算法,实现了全芯片光源掩模优化关键图形筛选,获得了所有关键图形组。相比于现有同类方法,所提方法可以获得覆盖频率分组的所有关键图形组,进而选出更优关键图形组。采用荷兰ASML公司的商用计算光刻软件Tachyon Tflex对所提方法进行了仿真验证,仿真结果表明所提方法获得的工艺窗口优于Tachyon Tflex方法,与现有方法相比,所提方法筛选出的关键图形结果更优。     

基于LED反光杯系统的优化研究

在照明系统设计中,接收面的均匀照明以及光能的充分利用一直是光源设计急需解决的问题。目前在LED光源设计领域中,通常采用斯派罗法则分析和微分方程计算的方式进行照明效果优化,这些方式的优化层面较单一,周期长且误差较大。为了加强LED光源系统优化效率,同步提高光源系统的光照均匀度和能量利用率,论文提出了基于光照均匀度评价函数、能量利用率评价函数和综合性评价函数的优化设计算法。运用数值分析方法对单光源系统的反光杯第二面圆锥常数K与曲率半径R进行优化调整,实现整个反光杯光源系统的光照均匀度和能量利用率的同步优化。研究结果表明：利用该文算法优化后的系统比未优化的光源系统光照均匀度提高了14.2%,能量利用率提高了16.75%,与理想值的接近度提升了14.42%,验证了优化方法的可行性。在此基础上,论文进一步研究多光源系统阵列间距对系统光照均匀度和能量利用率的影响,得出光源阵列系统的最优阵列间距,在此间距下的光照均匀度与理想值的接近度为44.84%,能量利用率为88.84%,最终实现了光照均匀度和能量利用率均较好的矩形阵列光源系统。     

基于光刻胶三维形貌的光刻多参数联合优化方法

多参数联合优化是光刻分辨率增强技术的发展方向。提出了一种以光刻胶三维形貌差异为评价目标的光刻多参数联合优化方法。以多个深度位置的光刻胶图形误差为目标函数,对光源、掩模、投影物镜波前、离焦量和曝光剂量进行联合优化,提高了光刻胶图形三维形貌的质量。为获得较高的优化效率,采用自适应差分进化算法实现光源和掩模的优化,并针对其他参数的特点,采用不同优化方法进行优化。对密集线、含有交叉门的复杂掩模图形和静态随机存储器中的典型图形进行了仿真验证,可用焦深的最大值分别达到237nm、115nm和144.8nm,曝光宽容度的最大值分别达到18.5%、12.4%和16.4%。与基于空间像的光源掩模投影物镜联合优化技术相比,所提方法明显扩大了工艺窗口。     

基于动态适应度函数的光源掩模优化方法

提出了一种基于动态适应度函数的光刻机光源掩模优化方法(SMO)。动态适应度函数方法在遗传算法优化过程中采用动态适应度函数模拟真实光刻工艺条件误差对光刻结果的影响,得到对光刻工艺条件误差不敏感的优化光源和优化掩模。该方法无需优化权重系数,即可获得与权重优化后的加权适应度函数方法相近的工艺宽容度。典型逻辑图形的仿真实验表明,曝光剂量误差为15%时,动态适应度函数方法得到的优化光源和优化掩模的可用焦深达到200 nm,与加权适应度函数方法的优化效果相当。动态适应度函数方法也可用于降低SMO的优化光源和掩模对其他工艺条件误差如彗差的敏感度。     

基于SelPSO算法的紧凑型照明器件优化方法

提出一种基于自然选择的粒子群算法(SelPSO)的扩展光源匀透镜设计方法。该方法通过DDE技术,将TracePro的光线追迹功能与Matlab的信息处理功能有机结合,建立以点光源透镜轮廓为对象的优化模型,进而利用加入平滑度约束的SelPSO算法对模型进行全局优化。以h/d=2.5∶1的紧凑型匀光透镜为例,结果表明:SelPSO算法与PSO算法在相同参数下进行优化,SelPSO算法具有更强且更快的全局收敛能力,优化后透镜表面光滑易加工,且均匀度、光效分别达到87.566%、89.536%;对透镜安装公差进行分析后,将横向、纵向位移误差分别控制在[0 mm,2 mm]内,对照明效果产生的影响较小;此方法还具有较强普适性,可针对不同照明范围的照明系统进行优化,且整体照明效果良好。     

基于遗传算法选择多光源下的光谱反射率重构研究

为解决基于RGB三通道信息值重构光谱反射率精度不理想的问题,提出了一种优化的基于RGB三通道信息的光谱反射率重构算法。首先编码产生随机选择多个光源的个体,RGB三通道值通过多项式回归算法预测多个光源下的三刺激值,并采用伪逆法进行多光源下的光谱反射率重构,然后将样本的重构精度作为个体的适应度评估值,以优胜劣汰,适者生存为原则对个体进行选择、交叉、变异操作,最后得到适用于颜色样本光谱重构的多个光源与基于这些光源重构得到的光谱反射率。实验选用Munsell颜色集作为训练样本集,RC24色卡、SG140色卡作为检测样本集,8个标准光源和82个发光二极管光源作为实验光源,采用该算法从90个光源中选取最优的光源组合并重构得到样本的光谱数据,并与Zhang提出的基于穷举法选择的多光源下的光谱重构方法和A光源下的伪逆法进行了重构精度对比。实验结果显示该研究提出的方法随着光源个数的增加,光谱反射率重构精度提高,特别是光源个数增加到3时,光谱重构精度提高的幅度最大。在三种重构方法中,该方法重构RC24的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.332 4和0.002 9,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.429 3和3.266,平均光谱均方根误差分别为0.029 7和0.004 8;该文方法重构SG140的平均色差和平均光谱均方根误差分别为0.486 2和0.007 3,而Zhang的方法与伪逆法的平均色差分别为0.544 8和3.821 9,平均光谱均方根误差分别为0.035 6和0.013 3。结果表明基于多光源下的光谱反射率重构精度明显优于基于单个光源下的重构精度,而基于遗传算法的多光源选择方法又优于穷举法,它能够根据颜色样本自动寻找到最优光源组合,从而基于最优多光源下的三刺激值重构样本的光谱反射率,提高了光谱反射率重构的精度。     

基于粒子群并行优化的煤矿井下机器人路径规划

路径规划是煤矿井下搜救探测机器人自主导航的关键步骤,矿井是三维的非机构化的环境,机器人行走过程应该具有高度智能的路径规划,传统的自适应能力与处理非线性的问题能力较差,路径规划误差较大,提出基于粒子群并行优化的煤矿井下机器人路径规划方法,充分考虑井下的环境高低变化,采用栅格法对环境建模,将粒子群独立分布在不同容器中分别进行路径建模,不同容器中粒子分别进行优化操作;因为速度和最优子群被分别保留,在机器人路径规划实验阶段,路径规划的时间较传统方法降低20%,避障成功率高达95%,最优路径的出现概率能保持在99%,这种方法具有很强的指导性与实用价值。     

基于可见光通信的LED布局与功率分配的同步优化

本文提出了一种基于融合改进策略的快速鲸鱼优化算法（FWOA），用于解决室内可见光通信（VLC）系统中光信号分布不均匀的问题。该算法通过反向学习和非线性收敛因子提升了收敛速度，采取扰动搜索机制实现全局寻优。在考虑发光二极管（LED）部署高度的光源布局和功率分配方面，采取了同步优化方案。实验结果表明，在优化16个LED布局模型后，系统照度均匀度提升了7.39%～109.03%，接收功率的品质因子由5.25提高到12.23，同步优化后进一步提高至15.12。此外，实验发现，当LED数量存在限制时，通过选择合适的LED数量，可以在系统能量和性能之间达到较好的平衡。     

机器视觉系统前置矩形LED阵列的优化布置

为获得均匀光照,提高视觉测量系统图像的品质,对前置对称安装的矩形发光二极管(LED)光源布置问题进行了研究。考虑到解析法要求光轴与辐照面法线平行,提出采用优化的方法布置光源。根据光源的结构特征,以方差作为主要指标,建立优化目标函数。考虑到目标函数的非凸性,采用模拟退火算法(SA)对问题进行求解。搭建实验平台对照度分布进行了测量,考察均匀度在95%以上的区域,优化方法的结果与实验结果基本一致,误差在4%以内。结果表明,确定的优化目标合理,提出的光源优化布置方法有效。     

基于双光源图像特征的夜间能见度观测方法研究

以视觉方法观测能见度为研究核心,提出了基于双光源图像特征的夜间能见度观测方法,完成在各种不同天气情况下,对能见度的大范围、高精度、高鲁棒观测。首先分析多次散射条件下,光源图像亮度变化与大气消光之间的关系,得出反演能见度的基本模型,接着,研究了准确获取与能见度相关的光源图像特征提取算法,并提出了一种能消除光源波动的双光源能见度计算方法。最后,使用基于双光源图像特征的能见度观测系统在不同气象条件下进行实验,结果表明,在采用35 m基线长度,设定观测上限为15 000 m时, 观测误差均小于20%,能够满足气象与交通部门的要求。     

曲面光源蒙特卡罗建模方法

光源建模方法是光学仿真算法的核心之一,决定了仿真结果的精度。然而对任意面型的光源建模难度高,建模方法很少被公开讨论。本研究系统地介绍曲面光源建模方法。基于均匀性假设,对曲面光源的空间特性、方向特性进行统计学描述,给出采样光线参数应满足的概率密度函数和采样方法。对两个曲面光源实例进行建模,当采样光线数量在107量级时,建模结果在指定接收器上形成的辐照度分布与理论值间最大相对偏差在1%之内,建模精度很高。同时,分析了两种采样方法对曲面光源建模精度和速度的影响,可为曲面光源建模过程提供一定指导。     

第四代同步辐射光源物理设计与优化

近十年来,世界上开始大力发展第四代同步辐射光源——衍射极限储存环光源。目前我国正在建设或立项建设两台第四代同步辐射光源:高能同步辐射光源和合肥先进光源。从储存环磁聚焦结构设计与优化、束流注入与集体效应等方面,对第四代同步辐射光源的物理设计与优化进行了介绍;对国际范围内第四代储存环光源装置的研制情况进行了介绍。     

基于相机rawRGB通过加权多项式和维纳估计方法重建光谱反射率

基于相机RGB预测物体光谱反射率的研究一直备受研究者们的关注。传统方法都是通过单一光源下的信息进行光谱反射率恢复。最近,Zhang等在Color Research & Application报道了一种基于单光源相机RGB信息预测物体光谱反射率的两步方法。首先基于单个光源下的相机响应RGB值,挑选出一定量的训练数据,采用多项式模型和伪逆的方法预测出不同光源下的CIE XYZ值;然后根据预测的多光源下的CIE XYZ值及整体训练数据预估光谱反射率,再通过预估的光谱反射率挑选一定量训练样本,通过伪逆方法预测出物体光谱反射率。尽管仍然基于一个光源下的相机响应RGB,但通过映射到多光源下的色度值XYZ,提高输入信息的维度来优化光谱反射率的重建精度。受Zhang等工作的启发,提出新的基于单一光源下相机的raw RGB响应信息,通过三阶多项式模型扩展的加权最小二乘方法对多光源下的CIE XYZ值进行预测,然后根据预测出的多光源下的CIE XYZ值再通过维纳估计的方法进行光谱反射率重建,通过这样的两步方法实现从相机响应RGB到光谱反射率的重构。该新方法,采用全体训练数据,应用十分方便,避免了Zhang等的方法需要挑选一定量的局部训练样本的问题。同时Zhang等的方法挑选出的局部训练样本同等重要,而该方法在第1步中,根据训练样本与给定的测试样本的接近程度,赋予训练样本不同的权重,以提高预测精度。通过采用140色色卡作为训练样本,24色色卡和自制的44色印刷品样本进行测试,以判断预测和实测反射率接近程度的均方根误差（RMSE）和人感知色差为评价标准进行比较,结果表明,该方法明显优于Zhang等的方法,而且预测精度随着光源数量的增加而提高,当光源个数达到6时,表现最佳。     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%～1%的甲烷、乙烷及0.1%～1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。     

基于粒子群优化的水下成像系统标定

摄像机在水下拍摄时,经过不同介质的成像光线会发生折射,小孔成像模型不再成立,现有标定方法无法准确标定系统参量.针对此问题,本文提出一种基于粒子群优化的水下成像系统标定方法.在空气中应用张正友平面标定法得到摄像机内、外参量,通过求取特征点间相对定位距离,建立系统对水中物体的标定评价函数,并用粒子群算法对其优化,从而标定得到光心到防水罩距离、防水罩平面法向量和防水罩厚度.结果表明:基于粒子群标定算法得到的相对定位误差平均值分别为1.99%和0.62%,而应用高阶畸变折射补偿法得到的相对定位误差平均值分别为3.29%和2.68%;当被测物位于不同拍摄距离以及改变不同姿态时,由本文算法得到的相对定位误差均低于高阶畸变折射补偿法,且本文提出的标定算法可以得到高准确度的系统参量,为水下视觉研究提供了可靠的参量依据.