Auteur / Autrice : | Jérôme Reche |
Direction : | Cécile Gourgon, Patrice Gergaud |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Nanoélectronique et nanotechnologie |
Date : | Soutenance le 15/10/2019 |
Etablissement(s) : | Université Grenoble Alpes (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire BrainTech (Grenoble) |
Jury : | Président / Présidente : Yves Jourlin |
Examinateurs / Examinatrices : Tatiana Novikova, Raluca Tiron | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Yves Jourlin, David Babonneau |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La détermination de la rugosité sub-nanométrique sur les flancs des motifs, dont les dimensions critiques atteignent une taille inférieure à 10nm, devient une étape primordiale. Mais à ce jour aucune technique de métrologie n'est suffisamment robuste pour garantir un résultat juste et précis. Une voie actuellement en cours d'exploration pour la mesure dimensionnelle consiste à hybrider différentes techniques de métrologie. Pour ce faire, des algorithmes de fusion de données sont développés afin de traiter les informations issues de multiples équipements de métrologie. Le but étant donc d’utiliser ce même type de méthode pour la mesure de rugosité de ligne. Ces travaux de thèse explicitent tout d’abord les progrès de méthodologie de mesure de rugosité de ligne au travers de la décomposition fréquentielle et des modèles associés. Les différentes techniques utilisées pour la mesure de rugosité de lignes sont présentées avec une nouveauté importante concernant le développement et l’utilisation de la technique SAXS pour ce type de mesure. Cette technique possède un potentiel élevé pour la détermination de motifs sub nanométriques. Des étalons de rugosités de ligne sont fabriqués, sur la base de l’état de l’art comportant des rugosités périodiques, mais aussi, des rugosités plus complexes déterminées par un modèle statistique utilisé normalement pour la mesure. Ces travaux se focalisent finalement sur les méthodes d’hybridation et plus particulièrement sur l’utilisation de réseaux de neurones. Ainsi, la mise en place d’un réseau de neurones est détaillée au travers de la multitude de paramètres qu’il comporte. Le choix d’un apprentissage du réseau de neurones sur simulation mène à la nécessité de savoir générer les différentes métrologies en présence.