KR20220083736A - CMOS Color Image Sensors with Metamaterial Color Segmentation - Google Patents
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Abstract
제조 프로세스에 의해 부과되는 엄격한 요구사항들을 준수하면서 다기능 산란 구조물들을 구축하는 방법들이 설명된다. 설명되는 방법들 및 디바이스들은 공극들을 형성하여 목표 기능을 수행하기 위해, 3D 구조물들에 매립된 와이어 네트워크들을 에칭하는 것에 기초하고 있다. 제조 요구사항에 부합하는 2진화된 디바이스들을 설계하기 위한 최적화 알고리즘이 또한 개시된다.Methods are described for building multifunctional scattering structures while complying with stringent requirements imposed by the manufacturing process. The methods and devices described are based on etching wire networks embedded in 3D structures to form voids to perform a target function. An optimization algorithm for designing binarized devices to meet manufacturing requirements is also disclosed.
Description
[01] 본 출원은 2019년 10월 17일에 출원되고 발명의 명칭이 "3D 엔지니어링 물질에 기초한 컬러 및 다중-스펙트럼 이미지 센서"(첨부 문서번호: P2404-US)인 미국 특허출원 제16/656,156호에 관한 것으로서, 이 특허 출원의 내용들은 그 전체가 참조로 본원에 포함된다. [01] This application relates to U.S. Patent Application Serial No. 16/656,156, filed on October 17, 2019 and entitled "Color and Multi-Spectral Image Sensor Based on 3D Engineered Materials" (Attachment No. P2404-US) As such, the contents of this patent application are incorporated herein by reference in their entirety.
[02] 본 발명은 DARPA에 의해 부여된 승인번호 HR0011-17-2-0035 하에 정부 지원으로 이루어졌다. 정부는 본 발명에 대한 특정 권리들을 갖고 있다.[02] This invention was made with government support under Grant No. HR0011-17-2-0035 awarded by DARPA. The government has certain rights in this invention.
[03] 본 발명은 이미지 센서들에 관한 것으로, 특히 CMOS 제조 기술을 사용하여 제조된 메타물질 스펙트럼 분할기들(metamaterial spectrum splitters)에 관한 것이다.[03] FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to image sensors, and more particularly to metamaterial spectrum splitters fabricated using CMOS fabrication technology.
[04] 광학 시스템들은 전형적으로 복합 기능들을 달성하기 위해 요소들의 모듈식 조합들을 통해 설계된다. 예를 들어, 초분광(hyperspectral) 이미징을 수행하기 위해, 렌즈들 및 회절 광학장치들이 조합된다. 이런 접근방식은 직관적이고 유연하여, 제한된 요소들의 세트로부터 광범위한 기능들로의 액세스를 제공한다. 그러나 광학 시스템의 전체 크기 및 중량이 그 적용 범위들을 제한할 수 있다. 최근의 나노제조(nanofabrication)에서의 발전들은 부피가 큰 요소들을, 서브-파장 두께를 갖는 공진 나노구조물들의 평탄한 어레이들인 메타표면들로 대체함으로써 이런 제약사항을 완화시킬 수 있다. 어레이 내 개별 요소들의 산란을 엔지니어링함으로써, 이들 디바이스들은 단일 요소에서 복합 광학 시스템들의 다중-기능성을 재현할 수 있다. 그러나 더욱 복합적인 기능성을 위해 다중 메타표면들을 조합하려는 노력들은, 동시 작업들의 수에 반비례하게 스케일링되는 산란 효율 저하로 인해 방해를 받았다.[04] Optical systems are typically designed through modular combinations of elements to achieve complex functions. For example, to perform hyperspectral imaging, lenses and diffractive optics are combined. This approach is intuitive and flexible, providing access to a wide range of functions from a limited set of elements. However, the overall size and weight of the optical system may limit its scope of application. Recent advances in nanofabrication can alleviate this constraint by replacing bulky elements with metasurfaces, which are planar arrays of resonant nanostructures with sub-wavelength thicknesses. By engineering the scattering of individual elements in the array, these devices can reproduce the multi-functionality of complex optical systems in a single element. However, efforts to combine multiple metasurfaces for more complex functionality have been hampered by reduced scattering efficiency that scales inversely with the number of simultaneous operations.
[05] 이들 시스템들에서 다중-기능성과 효율성 사이의 고유한 균형(trade-off)은, 디바이스의 체적 및 최대 굴절률 대비에 따라 스케일링되는 유한한 개수의 자유도들에 기인하고 있다. 특히 이는 주파수, 편광, 및 입사각에 따라 광을 분류하는 것처럼, 임의의 초박형 시스템에 의해 달성 가능한 독립적인 기능들의 범위를 제한한다. 이와는 대조적으로, 파장보다 더 큰 두께를 갖는 3차원 산란 요소들은, 일반적으로 많은 동시 기능들을 인코딩하지만, 미약한 산란 및 낮은 굴절률 대비로 인해 지금까지는 효율성이 낮았다.[05] The inherent trade-off between multi-functionality and efficiency in these systems is due to a finite number of degrees of freedom that scale according to the device's volume and maximum refractive index contrast. In particular, this limits the range of independent functions achievable by any ultrathin system, such as classifying light according to frequency, polarization, and angle of incidence. In contrast, three-dimensional scattering elements with a thickness greater than the wavelength, although generally encoding many simultaneous functions, have hitherto been ineffective due to weak scattering and low refractive index contrast.
[06] 역사적으로, 광학 설계는 광학 설정들을 구축하고 그리고 재구성하는 직관적인 방법을 제공하는 패러다임인 모듈식이었다. 나노제조 기술들의 발전으로, 더욱 복합적인 설정들의 기능성을 조합하는 다중-기능성 광학 요소들을 가능하게 하는 서브-파장 특징부 크기로 구조물들을 제조하는 것이 가능해졌다. 이런 예들은 상이한 편광 및 스펙트럼 대역들을 분할할 수 있는 메타표면 렌즈들을 포함한다. 그러나 메타표면들 및 기타 평면 구조물들로 달성될 수 있는 성능 및 기능성의 정도는, 본질적으로 제어될 수 있는 광학 모드들의 수에 의해 제한된다.[06] Historically, optical design has been modular, a paradigm that provides an intuitive way to build and reconfigure optical settings. Advances in nanofabrication techniques have made it possible to fabricate structures at sub-wavelength feature sizes that enable multi-functional optical elements that combine the functionality of more complex settings. Examples of these include metasurface lenses capable of splitting different polarization and spectral bands. However, the degree of performance and functionality that can be achieved with metasurfaces and other planar structures is inherently limited by the number of optical modes that can be controlled.
[07] 서브-파장 스케일에서 고대비로 굴절률을 구조화하면, 다중-기능성 광학 요소들을 시연하는 데 활용될 수 있는 광범위한 광학 설계 공간을 제공한다. 지금까지, 이는 2차원 구조물들 또는 메타표면들에서 주로 사용되었다. 그러나 그 성능은 이용 가능한 광학 자유도들에 의해 제한된다.[07] Structuring the refractive index with high contrast at the sub-wavelength scale provides a broad optical design space that can be utilized to demonstrate multi-functional optical elements. So far, it has been mainly used in 2D structures or metasurfaces. However, its performance is limited by the available optical degrees of freedom.
[08] 이하의 섹션들에서 본 발명의 교시들의 이점들을 강조하기 위해, 여기에서는 이미지 센서들의 예가 고려된다. 현재 대부분의 센서들은 흡수 필터들을 사용하여 컬러를 기록한다. 도 1a는 4개의 인접 픽셀들의 각각이 상부에 흡수성 컬러 필터를 갖는, 종래 기술의 이미지 센서를 도시하고 있으며; 그 중 2개는 녹색용, 하나는 청색용, 그리고 하나는 적색용이다. 이러한 이미지 센서의 문제점은, 그 대부분의 광이 흡수되기 때문에 효율이 약 30%로 제한된다는 것이다. 컬러 이미지 센서들은 휴대폰들, 카메라들, 및 다양한 종류의 기기들 어디에나 있다. 컬러는 각각의 픽셀의 상부에 직접 위치된 간단한 흡수 필터들에 의해 검출된다. 필터들의 흡수 특성은 광의 2/3 이상이 실제로 흡수에 의해 손실되고, 즉 예를 들어 녹색 픽셀 상에 입사되는 적색 및 청색 광은 흡수되고, 오직 녹색만 통과한다는 것을 의미한다.[08] In order to highlight the advantages of the teachings of the present invention in the following sections, an example of image sensors is considered herein. Currently, most sensors use absorption filters to record color. 1A shows a prior art image sensor, each of four adjacent pixels having an absorptive color filter thereon; Two of them are for green, one for blue, and one for red. The problem with these image sensors is that their efficiency is limited to about 30% because most of their light is absorbed. Color image sensors are ubiquitous in cell phones, cameras, and devices of all kinds. Color is detected by simple absorption filters placed directly on top of each pixel. The absorptive nature of the filters means that more than two-thirds of the light is actually lost by absorption, ie red and blue light incident on a green pixel, for example, is absorbed, and only green passes through.
[09] 예를 들어, 보다 높은 효율로 베이어 패턴(Bayer pattern) 상의 컬러 분할을 허용하는 복합적인 3차원(3D) 산란 구조물들이 본 출원에 개시된다. 편광 정보를 제공하는 설계들도 설명된다.[09] For example, complex three-dimensional (3D) scattering structures are disclosed herein that allow color division on a Bayer pattern with higher efficiency. Designs that provide polarization information are also described.
[010] 이러한 구조물들의 비용 효율적인 그리고 대규모(large-scale)의 제조는, 설계 프로세스에 상당한 난제들을 제기한다. 그 목적은 대용량 CMOS 제조 프로세스들과 관련된 고유의 제약사항이 주어졌을 때 최고의 성능을 달성하는 것이다.[010] The cost-effective and large-scale manufacturing of such structures poses significant challenges to the design process. The goal is to achieve the best performance given the inherent constraints associated with high-volume CMOS manufacturing processes.
[011] 개시된 방법들 및 디바이스들은 설명된 난제들을 해결하며, 그리고 전술한 문제점에 대한 실용적인 솔루션들을 제공한다.[011] The disclosed methods and devices solve the described difficulties, and provide practical solutions to the aforementioned problems.
[012] 특히, 개시된 방법들 및 디바이스들은 스케일러블한(scalable) 제조 프로세스를 사용하여 3D 산란 구조물들을 설계하기 위한 다양한 단계들을 교시하고 있다. 현재 100 nm보다 더 작은 치수들을 취급할 수 있는 최대로 스케일러블한 제조는, CMOS 파운드리(foundry) 제조 프로세스이다. CMOS 프로세스에서는, 서로의 상부에 적층되어 SiO2에 매립되는 구리 와이어들의 매우 복잡한 네트워크들을 제조하는 것이 가능하다. 도 1b는 이러한 네트워크들의 예를 도시하고 있으며, 여기서 밝은 회색 및 어두운 회색은 금속 및 SiO2를 각각 나타낸다. 그러나 본 발명의 실시예에 따라, 와이어들은 액체 에칭액들을 사용하여 에칭될 수 있어서, 최종 3D 산란 구조물은 SiO2에 공극(void)들로 구성된다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 3D 산란 구조물은 SiO2에 공극들로서 남겨질 수 있으며, 또는 공극들은 원자층 증착 프로세스들을 사용하여 TiO2와 같은 고굴절률 물질들로 채워질 수 있다.[012] In particular, the disclosed methods and devices teach various steps for designing 3D scattering structures using a scalable manufacturing process. The most scalable fabrication currently capable of handling dimensions smaller than 100 nm is the CMOS foundry fabrication process. In the CMOS process, it is possible to fabricate very complex networks of copper wires stacked on top of each other and embedded in SiO2. Figure 1b shows an example of such networks, where light gray and dark gray represent metal and SiO2, respectively. However, according to an embodiment of the present invention, the wires can be etched using liquid etchants such that the final 3D scattering structure consists of voids in SiO2. According to another embodiment of the present invention, the 3D scattering structure may be left as voids in SiO2, or the voids may be filled with high refractive index materials such as TiO2 using atomic layer deposition processes.
[013] 본 발명의 제1 양태에 따라, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법이 기재되며, 이 방법은 금속 와이어들의 네트워크 및 제1 유전체를 포함하는 유전체 구조물을 형성하는 단계 ―금속 와이어들의 위치, 형상, 및 크기는 하나 이상의 목표 기능들에 따라 선택됨―; 및 유전체 구조물로부터 금속 와이어들을 에칭하여(etching away), 공극들 및 제1 유전체로 채워진 공간들을 포함하는 구조물을 형성하는 단계 ―공극들의 위치, 형상, 및 크기는 하나 이상의 목표 기능들에 따름―를 포함하며, 이렇게 형성된 3D 광 산란 구조물은 하나 이상의 목표 기능들에 따라 전자기파들을 수신하도록 그리고 전자기파들을 산란시키도록 구성된다.[013] According to a first aspect of the present invention, a method for building a three-dimensional (3D) scattering structure is described, the method comprising: forming a dielectric structure comprising a first dielectric and a network of metal wires - the locations of the metal wires , shape, and size selected according to one or more target functions; and etching away the metal wires from the dielectric structure to form a structure comprising voids and spaces filled with the first dielectric, the location, shape, and size of the voids according to one or more target functions. wherein the 3D light scattering structure thus formed is configured to receive and scatter electromagnetic waves in accordance with one or more target functions.
[014] 본 발명의 추가의 양태들이 본 출원의 발명의 상세한 설명, 도면들, 및 청구범위들에 제공된다.[014] Additional aspects of the invention are provided in the description, drawings, and claims of the present application.
[015]
도 1a는 종래 기술의 이미지 센서를 도시하고 있다.
[016]
도 1b는 100 nm 미만의 특징부 크기들을 갖는, CMOS 파운드리 제조 기술들을 사용하여 실현될 수 있는 종래 기술의 와이어들의 구조물을 도시하고 있다.
[017]
도 2a-2aa는 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 3차원(3D) 산란 구조물들을 도시하고 있다.
[018]
도 2b-2c는 도 2a 및 2aa의 실시예의 파장 분할 기능성을 도시하고 있다.
[019]
도 3a-3c는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 예시적인 3차원(3D) 산란 구조물을 도시하고 있다.
[020]
도 3d는 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 최적화 알고리즘의 다중 단계들을 도시하고 있다.
[021]
도 4a는 본 발명의 실시예에 따라 유전체로 제조되고 그리고 와이어 네트워크들을 포함하는 예시적인 3D 구조물을 도시하고 있다.
[022]
도 4b는 본 발명의 추가의 실시예에 따른, 3D 구조물 내의 와이어 네트워크를 에칭하는 예시적인 프로세스를 도시하고 있다.
[023]
도 5는 본 발명의 교시들에 따라 3D 산란 구조물을 설계하는 다양한 단계들을 나타내는 예시적인 흐름도를 도시하고 있다.
[024]
도 6은 수평 포지션을 따라 굴절률 분포를 나타내는 예시적인 그래프를 도시하고 있다.
[025]
도 7a-7c는 본 발명의 교시들에 따라 구현된 3D 산란 구조물의 성능을 나타내는 그래프들을 도시하고 있다.1A shows a prior art image sensor.
1B shows the structure of prior art wires that can be realized using CMOS foundry fabrication techniques, with feature sizes of less than 100 nm.
[017] Figures 2a-2aa show exemplary three-dimensional (3D) scattering structures in accordance with an embodiment of the present invention.
[018] Figures 2b-2c illustrate the wavelength division functionality of the embodiment of Figures 2a and 2aa.
3A-3C show exemplary three-dimensional (3D) scattering structures in accordance with another embodiment of the present invention.
3D illustrates multiple steps of an exemplary optimization algorithm according to an embodiment of the present invention.
4A shows an exemplary 3D structure made of a dielectric and comprising wire networks in accordance with an embodiment of the present invention.
4B shows an exemplary process for etching a wire network in a 3D structure, in accordance with a further embodiment of the present invention.
[023] Figure 5 shows an exemplary flow diagram representing the various steps of designing a 3D scattering structure in accordance with the teachings of the present invention.
6 shows an exemplary graph showing a refractive index distribution along a horizontal position.
7A-7C show graphs representing the performance of a 3D scattering structure implemented in accordance with the teachings of the present invention.
[026]
도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 센서(200)를 도시하고 있다. 이미지 센서(200)는 스펙트럼 분할기로서 기능하는 3차원(3D) 산란 구조물(201)을 포함한다. 3D 산란 구조물(201)은 소정의 패턴으로 광을 산란시키도록 형성된 다수의 유전체 필러들(205)을 포함한다. 3D 산란 구조물(201)을 통과한 입사 광(202)은, 유전체 필러들로부터 산란된다. 하나 이상의 목표 기능들에 따른 유전체 필러들(205)의 배열들을 통해, 산란 패턴은 원하는 기능을 수행하도록 조정된다. 일 예로, 3D 산란 구조물(201)은 입사 광(202)을 임의의 수의 파장들(λ1, ...,λn)로 동시에 분류하여 집속하기 위한 스펙트럼 분할기로서 설계될 수 있으며, 그 각각은 도 2a에 도시된 바와 같이, 3D 산란 구조물(201) 아래에 위치된 집속면(203) 상에 개별적인 픽셀로 지향된다. 본 발명의 실시예에 따라, 3D 산란 구조물(201)은 다공성 폴리머 정육면체이거나, 또는 SiO2 매트릭스에 매립된 유전체 또는 반도체(예를 들어, Si) 입자들의 클러스터일 수 있다. 본 발명의 추가의 실시예에 따라, 3D 산란 구조물(201)은 다공성 폴리머 정육면체이거나, 또는 저굴절률 매트릭스로 매립된 고굴절률 입자들의 클러스터일 수 있다.2A shows an
[027]
본 기술분야의 숙련자라면, 도 1a의 종래 기술의 이미지 센서(100)와는 달리, 도 2a의 이미지 센서(200)는 흡수에 기초하여 기능하지 않으며, 따라서 기존의 솔루션들에 비해 실질적인 효율성의 개선을 제공한다는 것을 인식할 것이다. 이는 본 교시들의 예시적인 실시예들을 사용하여 나중에 정량화될 것이다. 또한 본 발명의 전체에 걸쳐 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 개시된 디바이스들 및 방법들은 기존의 솔루션들에 대해 다음과 같은 추가의 이점들을 제공한다.[027]
It will be appreciated by those skilled in the art that, unlike the prior art image sensor 100 of FIG. 1A , the
도 2a의 3D 산란 구조물(201)은 알려져 있는 그리고 스케일러블한 리소그래피 프로세스들을 통해 제조될 수 있다. The
도 2a의 3D 산란 구조물(201)은 적외선, 중적외선(mid-infrared) 등과 같은 임의의 스펙트럼 대역에 대한 스펙트럼 분할기로서 기능하도록 설계될 수 있다. 환언하면, 초분광 이미징과 함께, 열 이미징(thermal imaging)은 개시된 교시들의 또 다른 잠재적 응용이다. The
스펙트럼 분할 기능은 편광 분할과 같은 다른 원하는 기능들과 조합될 수 있다. The spectral division function can be combined with other desired functions such as polarization division.
본 발명에 따른 실시예들은 또한, 엣지 검출을 위해 가버 필터링(Gabor filtering)과 같은 광학 이미지 프로세싱을 수행하도록 설계될 수도 있다. Embodiments according to the present invention may also be designed to perform optical image processing such as Gabor filtering for edge detection.
[028]
도 2aa는 본 발명의 실시예에 따라, 스펙트럼 필터로서 기능하는 예시적인 3차원(3D) 산란 구조물(21)을 포함하는 이미지 센서(200')를 도시하고 있다. 위로부터 들어오는 입사 광(22)은 3D 산란 구조물(21)을 통과하면서 산란되어, 적색, 청색, 녹색(x-편광), 및 녹색(y-편광)으로 도시된 4개의 서브-픽셀들로 구성된 집속면(23)에서 분류된다. 또한 도 2aa에 도시된 바와 같이, 적색(600 nm - 700 nm) 및 청색(400 nm - 500 nm) 스펙트럼 대역은, 대향의 사분면들로 분류된다. 더욱이, 녹색(500 nm - 600 nm) 스펙트럼 대역은 선형 편광에 따라 추가로 분할된다. 적색 및 청색 사분면들은 편광 독립적일 수 있다.[028]
2AA illustrates an image sensor 200' comprising an exemplary three-dimensional (3D) scattering
[029]
본 발명의 실시예들에 따라, 3D 산란 구조물(21)은 수반 변수법(adjoint variable method)을 사용하여 설계될 수 있으며, 이는 특정의 목적 함수(objective function)를 최적화하는 구조물을 생성한다. 예를 들어, 도 2aa를 참조하면, 목적 함수는 주파수 및 편광에 따라 4개의 목표 영역들 중 하나의 영역 내로의 입사 광의 집속 효율에 기초하여 선택될 수 있다. 비어있는 체적에서 시작하여, 전파 유한차 시간-도메인(full-wave finite-difference time-domain)(FDTD) 시뮬레이션들이 구현되어, 굴절률의 섭동들에 대한 이런 성능 지수(figure of merit)의 감도를 계산한다. 규정된 산란 구조물이 형성되어, 반복적으로 업데이트된다. 환언하면, 기하학적 형상에 대한 초기의 반복적인 업데이트를 통해 최적의 설계가 생성되고, 각각의 단계에서 성능을 향상시킨다. 감도는 단 두 번의 시뮬레이션들로부터 계산될 수 있으므로, 적절한 리소스들로 3D 디바이스들의 효율적인 최적화를 허용한다. 가시 스펙트럼에 걸쳐 다중 입사 파장들에 대한 감도가 계산될 수 있어서, 각각의 스펙트럼 대역을 상이한 사분면으로: 즉, 적색(600 nm - 700 nm) 및 녹색(500 nm - 600 nm) 그리고 청색(400 nm - 500 nm)으로 할당할 수 있다. 그 후, 디바이스의 굴절률을 업데이트하기 위해, 스펙트럼 평균 감도가 사용될 수 있다.[029]
According to embodiments of the present invention, the
[030]
도 2b-2c는 도 2aa의 3D 산란 구조물(21) 내에서 시뮬레이트된 입사 광 강도를 도시하고 있다. 강도는 도 2aa의 적색 및 청색 사분면들을 교차하는 대각선 횡단면을 따라 분석된다. 각각의 파장은 그 각각의 목표 영역에 집속되기 전에 다중 산란을 겪는다. 도 2c는 2개의 직교 입력 편광들에 대해 녹색 픽셀들을 통한 대각선 횡단면 내에서 입사 광의 강도 분포를 도시하고 있다. 두 경우 모두, 위로부터 입사하는 평면파(λ = 550 nm)는 그 편광에 대응하는 픽셀로 우선적으로 라우팅된다. 반면에, 두 편광들 모두는 적색 및 청색 스펙트럼 대역들에 대해 동일한 영역이 할당되어, 목적 함수의 거울 대칭을 유지한다.[030]
2B-2C show simulated incident light intensity within the
[031]
본 발명의 실시예에 따라, 도 2aa의 3D 산란 구조물(21)은 적색, 녹색, 및 청색 광을 84%, 60%, 및 87% 효율로 각각 분류한다. 본 발명의 전체를 통해, 효율은 디바이스가 설계된 스펙트럼, 즉 도 2aa의 실시예에 대한 가시 스펙트럼에 걸쳐 평균적인 목표 사분면에 도달하는 디바이스 상에 입사하는 총 전력의 비율로 정의된다.[031]
According to an embodiment of the present invention, the
[032] 도 2a 및 2aa를 참조하면, 본 기술분야의 숙련자라면 개시된 개념은 임의의 입사 편광, 각도, 또는 주파수에 대한 독립적인 제어와 함께, 목표 산란 기능을 정의하는 데 실질적인 유연성을 제공한다는 점을 인식할 것이다. 그러나 복합적인 3차원 구조물들은 그 제조에 상당한 난제를 제시한다. 가시 파장들의 이미지 센서들에서 이들 디바이스들의 대규모 구현은, 100 nm 미만의 해상도로 높은 제조 처리량을 요구할 것이다. 이는 반복되는 물질 증착 및 패터닝을 통해 3차원 디바이스들이 구성되는, 다층 리소그래피에 의해 달성될 수 있다. 여기서 각각의 층은 고굴절률 유전체로 구성된 일련의 패턴화된 메사들로 구성된다. 틈새 공간은 저굴절률 유전체로 채워져서, 후속 층들을 위한 기판으로서 작용하는 평탄면을 형성한다.[032] 2A and 2A, those skilled in the art will appreciate that the disclosed concepts provide substantial flexibility in defining the target scattering function, with independent control over any incident polarization, angle, or frequency. will be. However, complex three-dimensional structures present significant challenges to their fabrication. Large-scale implementation of these devices in image sensors of visible wavelengths will require high manufacturing throughput with sub 100 nm resolution. This can be achieved by multilayer lithography, in which three-dimensional devices are constructed through repeated material deposition and patterning. Here, each layer consists of a series of patterned mesas composed of a high refractive index dielectric. The interstitial space is filled with a low refractive index dielectric to form a planar surface that serves as a substrate for subsequent layers.
[033]
전술한 적층 제조 접근방식을 더욱 명확히 하기 위해, 도 3c의 3D 산란 구조물(31)의 적층형 설계를 나타내는 도 3a 및 3c를 참조한다. 환언하면, 도 3c의 3D 산란 구조물(31)은 도 3a의 다수의 층들(301, ..., 305)을 서로의 상부에 적층시킴으로써 구성될 수 있다. 제조 프로세스는 CMOS-호환 가능하며, 여기서 제조 제약사항은 설계 알고리즘에 직접 통합될 수 있다. 각각의 층(301, ..., 305)은 리소그래피를 사용하여 생성될 수 있다. 3D 산란 구조물(31)은 가시 주파수들에서 투명한 물질들인 TiO2 및 SiO2로 구성될 수 있다. 층들(301, ..., 305)은 2 um x 2 um 층들일 수 있으며, 그 각각의 높이는 400 nm이다. 본 기술분야의 숙련자라면, 이들은 설명을 위한 예시적인 치수들이고, 그리고 본 발명에 따른 실시예들, 그리고 위에서 언급된 이외의 층들의 치수들 및 개수들도 가능할 수 있음을 인식할 것이다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 각각의 층은 SiO2로 둘러싸인 불규칙한 TiO2 메사들의 세트를 포함할 수 있다. 도 3ba를 참조하면, 리소그래피 프로세스는 기판(예를 들어, SiO2)의 상부에 유전체(예를 들어, TiO2)의 얇은 층을 성장시킴으로써 시작할 수 있다. 리소그래피에 의해 층 상에 패턴이 전사되며, 그리고 보호되지 않은 물질이 에칭되어, 2차원 유전체 구조물을 생성한다. 마지막으로, 표면은 저굴절률 유전체로 코팅(증착)되어, 기계적으로 폴리싱된다(평탄화). 각각의 층에 대해 동일한 프로세스를 반복하고 그리고 층들을 적층함으로써, 원하는 3D 구조물이 생성된다. 이러한 리소그래피 프로세스는 물질 설계에 유연성을 제공하며, 그리고 전술한 바와 같이 산업-표준 CMOS 제조 프로세스와 호환 가능하다.[033]
To further clarify the additive manufacturing approach described above, reference is made to FIGS. 3A and 3C , which illustrate the stacked design of the 3D scattering structure 31 of FIG. 3C . In other words, the 3D scattering structure 31 of FIG. 3C may be constructed by stacking
최적화 알고리즘들Optimization Algorithms
경사 하강법(Gradient descent)Gradient descent
[034]
다시 도 2aa-3c를 참조하면, 그리고 전술한 바와 같이, 목표 광학 산란 기능을 수행하도록 최적화된 3차원 유전체 구조물들이 본 발명의 교시들에 따라 설계된다. 도 2aa-3c에 도시된 예시적인 실시예들의 경우, 이러한 목표 산란 기능은 주파수 및 편광에 따라 입사 평면파들을 상이한 포지션들에 집속시키는 단계로 구성되어 있다. 예시적인 3차원(3D) 산란 구조물들(21, 31)은, 입방체 설계 영역 내에서 공간-의존적 굴절률 분포[]에 의해 정의된다. 이는 확장된 설계 공간을, 복합적인 광학 다중-기능성을 광범위하게 표현하는 능력으로 나타낸다. 그러나 주어진 목표 기능에 대한 최적의 지수 분포를 식별하는 것은, 특히 강한 산란 디바이스들에 대해 난제시되는 역설계(inverse design) 문제점으로 남아 있다.[034] Referring again to Figures 2aa-3c, and as described above, three-dimensional dielectric structures optimized to perform a target optical scattering function are designed in accordance with the teachings of the present invention. 2aa-3c, this target scattering function consists in focusing the incident plane waves at different positions depending on frequency and polarization. Exemplary three-dimensional (3D) scattering
[035] 이러한 난제를 극복하기 위해, 본 발명의 교시들에 따라, 경사 하강법에 의해 안내되는 반복적 접근이 구현될 수 있으며, 여기서는 초기 지수 분포로부터 시작하여 굴절률의 섭동들에 대한 집속 효율의 감도를 계산하기 위해 전파 시뮬레이션들(FDTD)이 사용된다. 감도는 단 두 번의 시뮬레이션들로부터 계산될 수 있어서, 적당한 리소스들로 3차원 디바이스들의 효율적인로 최적화를 허용한다. 제조 제약사항들을 준수하면서 성능을 최대화하기 위해, 감도에 기초하여 초기 설계가 수정된다. 이런 업데이트 프로세스는 최적화된 디바이스가 목표 기능을 효율적으로 수행할 수 있을 때까지 반복된다.[035] To overcome this challenge, in accordance with the teachings of the present invention, an iterative approach guided by gradient descent can be implemented, wherein, starting from an initial exponential distribution, calculating the sensitivity of the focusing efficiency to perturbations of the refractive index For this purpose, propagation simulations (FDTD) are used. The sensitivity can be calculated from only two simulations, allowing efficient optimization of three-dimensional devices with reasonable resources. To maximize performance while adhering to manufacturing constraints, the initial design is modified based on sensitivity. This update process is repeated until the optimized device can efficiently perform the target function.
[036]
전술한 바를 보다 명확히 하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 경사 기반 최적화 알고리즘의 다중 단계들을 나타내는 도 3d를 참조한다. 알고리즘은 균일한 굴절률 분포[ ]로 초기화되며[단계(81)], 여기서 및 은 굴절률의 최대값 및 최소값을 각각 나타낸다. 분포는 집속면[ ]의 목표 위치에서 전자기 강도를 최대화하기 위해 지속적으로 업데이트된다. 이 목적 함수는 감도 계산을 단순화하면서 집속 효율성을 위한 프록시로서 작용한다. 감도[]는 이하의 식에 따라 2개의 FDTD 시뮬레이션들(순방향 및 수반)[단계(72, 73)]에서 전자기장으로부터 연산된다[단계(74)].[036] To further clarify the foregoing, reference is made to FIG. 3D, which illustrates multiple steps of a gradient-based optimization algorithm according to an embodiment of the present invention. The algorithm is a uniform refractive index distribution[ ] [step 81], where and denotes the maximum and minimum values of the refractive index, respectively. The distribution is the focal plane[ ] is continuously updated to maximize the electromagnetic strength at the target location. This objective function acts as a proxy for focusing efficiency while simplifying sensitivity calculations. Sensitivity[ ] is computed from the electromagnetic field in two FDTD simulations (forward and accompanying) (
(1) (One)
여기서 는, 위로부터 평면파로 조명되었을 때[단계(72)] 입방체 내의 전기장이며, 는 목표 위치에서 아래로부터 포인트 소스(point source)로 조명되었을 때[단계(73)] 입방체 내의 전기장이다. 포인트 소스의 위상 및 진폭은 순방향 시뮬레이션에서 목표 위치의 전기장에 의해 주어진다. 감도는 가시 스펙트럼에 걸쳐 다중 입사 파장들 및 편광들에 대해 계산될 수 있어서, 각각의 스펙트럼 대역을 상이한 사분면에: 적색(600 nm - 700 nm), 녹색(500 nm - 600 nm), 및 청색(400 nm - 500 nm)에 할당한다. 그리고 스펙트럼 평균 감도는 아래의 식을 사용하여 디바이스의 굴절률을 업데이트하는 데 사용된다[단계(74)].here is the electric field in the cube when illuminated with a plane wave from above (step 72), is the electric field in the cube when illuminated with a point source from below at the target location (step 73). The phase and amplitude of the point source are given by the electric field of the target position in the forward simulation. Sensitivity can be calculated for multiple incident wavelengths and polarizations across the visible spectrum, placing each spectral band in a different quadrant: red (600 nm - 700 nm), green (500 nm - 600 nm), and blue ( 400 nm - 500 nm). And the spectral average sensitivity is used to update the refractive index of the device using the equation below (step 74).
(2) (2)
단계 크기(α)는 굴절률의 변화가 선형 영역에서 섭동으로 처리될 수 있도록 보장하기 위해, 작은 부분(예를 들어, α=0.001)에서 고정될 수 있다. 감도는 각각의 업데이트 후 다시 계산된다. 몇 번의 반복 후에, 알고리즘은 최적화된 설계로 수렴되며[단계(75)], 여기서 결과적인 구조물은 입사 광을 원하는 효율로 집속시킨다.The step size α can be fixed at a small fraction (eg α=0.001) to ensure that changes in refractive index can be treated as perturbations in the linear region. The sensitivity is recalculated after each update. After several iterations, the algorithm converges to an optimized design (step 75), where the resulting structure focuses the incident light with the desired efficiency.
[037]
도 4a는 유전체로 제조된 3D 산란 구조물(410)를 도시하고 있으며, 3D 구조물(410)은 산란 구조물(410)의 내측에 매립된 와이어 네트워크(415)를 포함한다. 유전체는 SiO2와 같은 산화물로 제조될 수 있으며, 와이어 네트워크(415)는 금속으로, 예를 들어 구리로 제조될 수 있다. 전술한 바와 같이, 목표 기능을 수행하는 복합적인 3D 산란 요소들을 생성하기 위해, 3D 산란 구조물(410) 내에서 초기에 제조된 와이어 네트워크(415)를 에칭함으로써 3D 구조물(410) 내에 공극들이 형성될 수 있다. 이를 수행하기 위해, 이제 도 4a-4b를 참조하면, 본 발명의 추가의 실시예들에 따라, 비아들(via)(420)은 유전체에서 에칭되어, 와이어 네트워크(405)에서 와이어들의 단부들에 액세스하며, 그 후 공극들(415')을 얻기 위해 액체 에칭액을 사용하여 와이어들을 에칭한다.[037]
4A shows a
[038]
본 발명의 전체에 걸쳐, "와이어 피치(wire pitch)"라는 용어는 3D 구조물 내에서 와이어 네트워크의 2개의 인접한 와이어들이 서로 이격될 수 있는 최소값으로 지칭될 것이다. 또한 제조 프로세스의 제약사항들에 의해 최소한의 와이어 특징부 크기가 부과된다. 이에 따라, 와이어들을 에칭함으로써 3D 구조물 내에 공극들을 형성할 때, 최소 와이어 피치는 최소 유전체 특징부 크기를 설정하고, 최소 와이어 크기는 최소 공극/공기 특징부 크기를 설정한다. 이하에는, 제조 프로세스 제약사항을 고려하면서 3D 산란 구조물(410)를 설계하기 위한 본 발명의 교시에 따른 방법들의 예시적인 단계들이 설명된다.[038]
Throughout the present invention, the term “wire pitch” will be referred to as the minimum value at which two adjacent wires of a wire network within a 3D structure can be spaced apart from each other. A minimum wire feature size is also imposed by the constraints of the manufacturing process. Accordingly, when forming voids in a 3D structure by etching the wires, the minimum wire pitch sets the minimum dielectric feature size, and the minimum wire size sets the minimum void/air feature size. Exemplary steps of methods according to the teachings of the present invention for designing a
자유, 연속 최적화(free, continuous optimization)free, continuous optimization
[039] 이하에는, 목표 기능에 따라 공극들이 형성되는, 유전체로 제조된 3D 구조물이 설명될 것이다. 프로세스는 도 2a-3d와 관련하여 이전 섹션들에 설명된 바와 같이, 자유 최적화로 시작할 수 있으며, 여기서 굴절률은 공기(n = 1.0)와 저굴절률 물질인 SiO2(n = 1.5) 사이에서 연속적으로 변하는 것이 허용된다. 예를 들어, 설계 영역의 모든 지점들에서 굴절률 변화에 대한 목적 함수의 민감도를 계산하는 경사 하강 알고리즘이 사용될 수 있다. 도 2aa 및 3c의 예를 참조하면, 최적화될 목적 함수는 상이한 파장 대역들에 대해 상이한 집속 지점들에서의 전계 강도로서 선택될 수 있다. 이러한 목적 함수는 파장 분할기가 설계되었을 때 사용될 수 있다. 자유 및 연속 최적화에 의해 얻어진 설계는, 제조로 인한 제약사항들에 의해 부과된 요구사항들과는 일치하지 않을 수 있다. 본 문서 전체를 통해, "자유 최적화(free optimization)"라는 용어는 제조 제약사항들이 부과되지 않는 최적화 방법들을 나타내며, "연속 최적화(continuous optimization)"라는 용어는 특정의 제조 제약사항이 해제되는 최적화 방법들을 나타낸다. 예를 들어, 이러한 최적화 방법들에 있어서, 굴절률은 극한값들 뿐만 아니라 설정 범위 내에서의 임의의 값을 취할 수 있다. 이하의 단락들에서 상세히 기재되는 바와 같이, 개시된 방법들은 굴절률의 2진화(binarization)를 구현하고, 이어서 예를 들어 제조 제약사항들을 준수하면서 경사 하강 접근법을 사용하여 설계의 추가적인 최적화에 의해 이런 문제점을 해결한다.[039] Hereinafter, a 3D structure made of a dielectric in which pores are formed according to a target function will be described. The process can begin with a free optimization, as described in the previous sections with respect to Figs. 2a-3d, where the refractive index is continuously varied between air (n = 1.0) and the low refractive index material SiO2 (n = 1.5). it is allowed For example, a gradient descent algorithm that calculates the sensitivity of the objective function to the refractive index change at all points in the design domain may be used. Referring to the example of FIGS. 2A and 3C , the objective function to be optimized may be selected as the field strength at different focal points for different wavelength bands. This objective function can be used when the wavelength divider is designed. The design obtained by free and continuous optimization may not be consistent with the requirements imposed by constraints due to manufacturing. Throughout this document, the term "free optimization" refers to optimization methods in which no manufacturing constraints are imposed, and the term "continuous optimization" refers to an optimization method in which certain manufacturing constraints are lifted. represent them For example, in these optimization methods, the refractive index may take any value within a set range as well as extreme values. As detailed in the following paragraphs, the disclosed methods implement binarization of the refractive index and then address this problem by further optimization of the design, for example using a gradient descent approach while adhering to manufacturing constraints. solve it
2차원(2D) 형상 표현 및 2진화Two-dimensional (2D) shape representation and binarization
[040] 본 문서 전체를 통해, "2진화(binarization)"라는 용어는 소수의 물질들만 선택될 수 있으므로 연속적인 지수 분포가 허용되지 않는, 제조 제약사항을 지칭한다. 예를 들어 CMOS 기술은 이러한 제조 제약사항을 부과한다. 2D 형상의 예를 고려하면, 이러한 형상의 명시적 표현은 이러한 형상의 경계를 정의하는 2D 평면에서의 일련의 점들일 수 있다. 직사각형의 경우, 그 형상은 평면의 4개의 점들로서 정의될 수 있다. 직사각형들과 같은 특정 형상들이나 또는 임의의 형상들을 나타내는 또 다른 방법은, 암시적 표현을 사용하는 것이다. 본 문서 전체를 통해, "레벨 설정 기능(level set function)"이라는 용어는, 기하학적 형상의 암시적 표현인 기능을 지칭한다. 예를 들어, 2차원 형상의 경우, 레벨 설정 함수는 함수[f(x, y)]로써, 또는 환원하면 3차원의 표면으로 정의될 수 있다. f(x, y) = 상수(예를 들어, 상수는 0임)에 의해 정의된 윤곽(contour)은, 2차원에서 형상의 경계를 정의한다.[040] Throughout this document, the term “binarization” refers to a manufacturing constraint that does not allow a continuous exponential distribution as only a small number of substances can be selected. CMOS technology, for example, imposes these manufacturing constraints. Considering the example of a 2D shape, an explicit representation of such a shape could be a series of points in the 2D plane that define the boundary of this shape. In the case of a rectangle, its shape can be defined as four points in a plane. Another way to represent certain shapes or arbitrary shapes, such as rectangles, is to use an implicit representation. Throughout this document, the term “level set function” refers to a function that is an implicit representation of a geometric shape. For example, in the case of a two-dimensional shape, the level setting function may be defined as a function [f(x, y)] or, in short, a three-dimensional surface. A contour defined by f(x, y) = constant (eg, constant equals 0) defines the boundary of the shape in two dimensions.
[041] 상세히 후술되는 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따라, 자유, 연속 최적화 알고리즘에 의해 허용되는 바와 같은 자유 형태 형상들 대신에, 직사각형과 같은 기하학적 형상들을 갖는 특징부들을 나타내는 레벨 설정 기능이 구상될 수 있다. 후술되는 바와 같이, 이런 접근방식은 제조 프로세스에 의해 부과되는 엄격한 요구사항들을 부합하면서 최적화된 설계를 허용한다. 그 후, 형상의 경계가 설계를 개선하는 방식으로 이동하도록, 연속 최적화 방법으로부터의 경사 정보가 레벨 설정 기능의 섭동들에 맵핑될 수 있다. 특징부들을, 예를 들어 직사각형 형상(또는 일부 다른 파라미터화 가능한 형상)으로 단순화 했을 때, 이런 경계 섭동(boundary perturbatiion)은 예를 들어 직사각형의 경우, 중심점 및 2개의 폭들과 같은 특징부 파라미터들의 섭동으로 변환될 수 있다. 이하에서는, 직사각형 이외의 형상들을 갖는 특징부들이 구상될 수도 있음을 염두에 두고, 본 발명의 교시들을 설명하기 위해, 직사각형 형상들을 구비하는 특징부들의 예가 사용될 것이다.[041] As will be described below in detail, in accordance with an embodiment of the present invention, a level setting function representing features having geometric shapes such as rectangles can be envisioned, instead of freeform shapes as allowed by free, continuous optimization algorithms. have. As discussed below, this approach allows for an optimized design while meeting the stringent requirements imposed by the manufacturing process. The slope information from the continuous optimization method can then be mapped to the perturbations of the level setting function so that the boundary of the shape moves in a way that improves the design. When features are simplified to, for example, a rectangular shape (or some other parameterizable shape), this boundary perturbation is a perturbation of the feature parameters, such as the center point and two widths, for example in the case of a rectangle. can be converted to In the following, examples of features having rectangular shapes will be used to illustrate the teachings of the present invention, with the mind that features having shapes other than rectangular may be envisioned.
레벨 설정 표현(Level set representation)Level set representation
[042]
본 발명의 실시예들에 따라, 전술한 3D 구조물들의 설계는 입력 소스의 전파 방향으로 층상화(layering)를 시행하면서 2D로 구현된다. 환언하면, 예를 들어 직사각형 형상들을 참조하면, 특징부들의 포지션 및 폭은 제어되는 파라미터들이다. 도 5는 본 발명의 실시예들에 따른, 설계 프로세스의 다양한 단계들을 기재하는 흐름도(500)를 도시하고 있다. 흐름도(500)에서 알 수 있는 바와 같이, 먼저 자유/연속 최적화에 기초하는 초기의 최적화된 설계가 제공된다(단계 510). 이런 설계는 본질적으로 각각의 층의 수평 방향들을 따라 굴절률 분포를 제공할 것이며, 그리고 이러한 초기 설계를 생성할 때는 제조 제약사항이 부과되지 않는다. 그 후, 각각의 층에 대해, 이하의 단계들이 취해진다.[042]
According to embodiments of the present invention, the design of the 3D structures described above is implemented in 2D while performing layering in the propagation direction of the input source. In other words, referring to, for example, rectangular shapes, the position and width of the features are parameters that are controlled. 5 depicts a
1. 공극 지수 분포에서 정점들(peaks)을 식별하기 위한 절차가 진행된다(단계 520). 이런 방식에서 발견되는 최소값은, 전술한 자유/연속 최적화에 따라 반드시 완전하게 비어 있을 필요는 없는 공극 영역들을 나타낸다. 환언하면, 일부 영역들은 국소 최소값을 나타낼 수 있다.1. The procedure proceeds to identify peaks in the void exponential distribution (step 520). The minimum values found in this way represent void regions that are not necessarily completely empty according to the free/continuous optimization described above. In other words, some regions may exhibit local minima.
2. 식별된 영역들은 그 후 그들이 공극에 얼마나 가까운지에 기초하여 순위가 매겨진다(단계 530). 이는 전술한 자유/연속 최적화 알고리즘에 기초한 설계 결과를 사용하여 수행된다. 환언하면, 공극 특징부들은 자유 설계에서 가장 원하는 것으로 보이는 위치에 우선적으로 위치된다.2. The identified regions are then ranked based on how close they are to the void (step 530). This is done using the design result based on the free/continuous optimization algorithm described above. In other words, the void features are preferentially located in the position most likely to be desired in the free design.
3. 공극 특징부들의 가장 높은 순위로부터 가장 낮은 순위로의 진행에 있어서, 각각의 공극은 본래의 지수 분포에 근사하는 직사각형으로 대체된다(단계 540). 직사각형의 치수들은 본래의 분포와 동일한 체적-평균 굴절률을 유지하도록 선택되어, 2진-지수 대체를 제공한다. 이는, 지수 분포 대 수평 포지션을 나타내는 예시적인 그래프가 도시된 도 6에 도시되어 있다.3. In the progression from highest to lowest rank of void features, each void is replaced with a rectangle approximating the original exponential distribution (step 540). The dimensions of the rectangle are chosen to keep the volume-averaged refractive index equal to the original distribution, providing a binary-exponential replacement. This is illustrated in FIG. 6 , in which an exemplary graph showing an exponential distribution versus horizontal position is shown.
4. 제조(예를 들어, CMOS 프로세스) 제약사항은 각각의 특징부에 의해 부합될 것이 요구된다(단계 550-570). 환언하면, 각각의 특징부의 폭은 전술한 바와 같이 제조 가능한 최소 와이어 크기로 설정된 최소 폭 요구사항에 부합될 것이 요구된다. 인접한 특징부들의 중심들 사이의 거리들은, 제조 피치 요구사항에 부합할 것이 요구된다. 이러한 임의의 요구사항들에 부합하지 않는 임의의 특징부는, 무시될 수 있다.4. Manufacturing (eg, CMOS process) constraints are required to be met by each feature (steps 550-570). In other words, the width of each feature is required to meet the minimum width requirement set as the minimum manufacturable wire size as described above. The distances between the centers of adjacent features are required to meet manufacturing pitch requirements. Any feature that does not meet any of these requirements may be ignored.
5. 이전 단계들에서 발견되는 바와 같이 각각의 특징부의 중심/폭을 사용하면, 레벨 설정 기능이 생성되어, 각각의 특징부에 할당된다(단계 580). 후술되는 바와 같이, 생성된 레벨 기능들은 2진화된 설계의 성능을 개선하도록 업데이트될 것이다(단계 580).5. Using the center/width of each feature as found in the previous steps, a level setting function is created and assigned to each feature (step 580). As described below, the generated level functions will be updated to improve the performance of the binarized design (step 580).
2진화 설계의 성능 향상Improving the performance of binary designs
전술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따라 그리고 제조 제약사항들에 부합하도록, 3D 구조물들이 직사각형 바아(bar)들과 같은 특정 형상들에 기초하여 설계될 수 있다. 자유/연속 최적화를 사용하는 설계들에서 전형적인 바와 같이, 이러한 설계들은 이미 기존 솔루션들에 비해 전체적으로 향상된 성능을 제공한다. 그러나 자유 형상들에 기초한 설계는 보다 구체적인 특징부들에 기초한 것들에 비해 전체적인 성능이 여전히 더 좋을 수 있다. 본 발명의 교시들에 따라, 그리고 2진화된 디바이스로부터 시작하여, 경사 정보는 전체적인 성능을 추가로 개선하기 위해 설계를 반복적으로 업데이트하는 데 사용될 수 있다. 도 5의 플로우차트(500)[단계(580)]에 의해 도시된 바와 같이, 자유/연속 최적화 방법으로부터의 경사 정보는 2진화된 설계[도 5의 단계(580)]에 사용된 모든 직사각형 특징부들의 폭/중심의 섭동들에 맵핑될 수 있다. 환언하면, 지표 분포에 대한 목적 함수의 경사는 해밀턴-야코비 방정식(Hamilton-Jacobi equation)을 통해 경계들의 섭동에 맵핑될 수 있다. 이는 연속적인 등급형-지수 구조물을 최적화하는 데 사용되는 동일한 정보를 사용하여 경계(여기서는, 폭들)를 업데이트할 수 있음을 의미한다. 본 발명자들은 이러한 접근방식을 채택하였을 때 그리고 여러 번의 반복 후에, 제조 프로세스(예를 들어, CMOS 프로세스)에 의해 부과된 제약사항들을 동시에 준수하면서, 2진화된 설계의 이미 우수한 성능에 대해 상당한 개선이 얻어질 것이라는 점에 주목했다. 이하에서, 기재된 설계 접근방식의 성능은 본 발명의 예시적인 실시예들을 사용하여 설명될 것이다.As described above, in accordance with embodiments of the present invention and to meet manufacturing constraints, 3D structures may be designed based on specific shapes, such as rectangular bars. As is typical for designs using free/continuous optimization, these designs already provide overall improved performance over existing solutions. However, designs based on free shapes may still perform better overall compared to those based on more specific features. In accordance with the teachings of the present invention, and starting from a binarized device, gradient information can be used to iteratively update the design to further improve overall performance. As illustrated by flowchart 500 (
[043]
도 7a-7c는 단일 편광 및 3색 초점(예를 들어, 적색, 녹색, 및 청색)에 최적화된 예시적인 3D 산란 구조물과 관련된 성능 결과들을 도시하고 있다. 3D 구조물은 전술한 방법들을 사용하여 공기 갭(n = 1)이 형성되는, SiCOH(n = 1.3)로 제조된다. 8개 층(450 nm/층)을 사용하여, 전술한 2D 접근방식이 사용되었다. 도 7a는 자유/연속 최적화에 기초한 설계와 관련된 투과 스펙트럼들을 도시하고 있다. 그래프들(701A, 702A, 703A)은 컬러들(청색, 녹색, 적색)에 대한 파장의 함수로써 투과율의 플롯들을 각각 나타내고 있다. 도 7b는 2진화 설계와 관련된 투과 스펙트럼들을 도시하고 있다. 그래프들(701B, 702B, 703B)은 상이한 집속 영역들에 대한 파장의 함수로써 투과율의 플롯들을 나타내고 있다. 자유 최적화의 경우에 얻어진 결과들에 비해 성능 저하가 나타난다. 도 7c는 자유/연속 최적화 방법으로부터의 경사 정보가 2진화 설계에 사용된 모든 직사각형 특징부들의 폭/중심 섭동들에 맵핑된 후, 2진화된 설계를 추가로 최적화한 후에 얻은 투과 스펙트럼들을 도시하고 있다. 그래프들(701C, 702C, 703C)은 컬러(청색, 녹색, 적색)에 대한 파장의 함수로써 투과율의 플롯들을 각각 나타내고 있다. 2진화 설계의 성능에 비해 상당한 개선을 알 수 있다.[043]
7A-7C show performance results associated with an exemplary 3D scattering structure optimized for single polarization and three color foci (eg, red, green, and blue). The 3D structure is fabricated from SiCOH (n = 1.3), where an air gap (n = 1) is formed using the methods described above. Using 8 layers (450 nm/layer), the 2D approach described above was used. Figure 7a shows the transmission spectra associated with a design based on free/continuous optimization.
Claims (13)
금속 와이어들의 네트워크 및 제1 유전체를 포함하는 유전체 구조물을 형성하는 단계 ―상기 금속 와이어들의 위치, 형상, 및 크기는 하나 이상의 목표 기능들에 따라 선택됨―; 및
상기 유전체 구조물로부터 상기 금속 와이어들을 에칭하여(etching away), 공극(void)들 및 상기 제1 유전체로 채워진 공간들을 포함하는 구조물을 형성하는 단계 ―상기 공극들의 위치, 형상, 및 크기는 상기 하나 이상의 목표 기능들에 따름―
를 포함하며, 이렇게 형성된 3D 광 산란 구조물은 전자기파들을 수신하도록 그리고 상기 하나 이상의 목표 기능들에 따라 상기 전자기파들을 산란시키도록 구성되는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.A method for constructing a three-dimensional (3D) scattering structure, comprising:
forming a dielectric structure comprising a network of metal wires and a first dielectric, wherein the location, shape, and size of the metal wires are selected according to one or more target functions; and
etching away the metal wires from the dielectric structure to form a structure comprising voids and spaces filled with the first dielectric, the location, shape, and size of the voids being selected from the one or more According to target functions-
wherein the 3D light scattering structure so formed is configured to receive electromagnetic waves and to scatter the electromagnetic waves in accordance with the one or more target functions.
상기 공극들을 상기 제1 유전체와는 상이한 제2 유전체로 채워, 2개의 상이한 유전체들로 이루어진 3D 광 산란 구조물을 얻는 단계를 더 포함하는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.According to claim 1,
filling the voids with a second dielectric different from the first dielectric to obtain a 3D light scattering structure made of two different dielectrics.
상기 에칭은 상기 3D 산란 구조물에 비아(via)들을 생성함으로써 수행되는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.3. The method of claim 1 or 2,
wherein the etching is performed by creating vias in the 3D scattering structure.
상기 형성하는 단계는 CMOS 프로세스를 통해 수행되는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
wherein the forming step is performed through a CMOS process.
제1 유전체 물질 및 제2 유전 물질은 각각 SiCOH 및 TiO2를 포함하는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.3. The method of claim 2,
wherein the first dielectric material and the second dielectric material comprise SiCOH and TiO2, respectively.
상기 형성하는 단계는 적층된 층들을 사용하여 수행되는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.6. The method according to any one of claims 1 to 5,
wherein the forming step is performed using stacked layers.
상기 공극들의 위치 및 크기는 경사 하강법(gradient descent)에 기초한 최적화 방법을 사용하여 제공되는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.7. The method of claim 6,
wherein the location and size of the pores are provided using an optimization method based on gradient descent.
각각의 층 내의 상기 공극들은 하나 또는 이상의 파라미터들에 의해 각각 표현되는 기하학적 형상들을 갖는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.8. The method of claim 7,
wherein the voids in each layer have geometric shapes each represented by one or more parameters.
각각의 기하학적 형상은 직사각형이고, 그리고 상기 하나 이상의 파라미터들은 중심, 및 수평 방향들을 따른 2개의 폭들을 포함하는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.9. The method of claim 8,
wherein each geometric shape is rectangular, and wherein the one or more parameters include a center and two widths along horizontal directions.
상기 최적화 방법은 각각의 층 내에서 수평 방향들을 따라 굴절률 분포를 발생시키도록, 연속 최적화 알고리즘을 사용하여 초기 3D 패턴을 제공하는 단계를 포함하는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.10. The method of claim 9,
wherein the optimization method comprises providing an initial 3D pattern using a continuous optimization algorithm to generate a distribution of refractive index along horizontal directions within each layer.
상기 최적화 방법은, 각각의 층에 대해:
상기 공극들의 위치를 제공하기 위해 상기 굴절률 분포의 최소값을 식별하는 단계;
상기 연속 최적화 알고리즘에 기초하여, 각각의 공극이 어떻게 2진화되었는지를 나타내기 위해 공극의 순위를 매기는 단계;
가장 높은 순위로부터 가장 낮은 순위의 공극으로 진행하여, 각각의 공극에 대해 상기 2개의 폭들 및 상기 중심을 설정하는 단계;
허용 가능한 공극들의 세트를 제공하기 위해, 설정된 크기 및 설정된 피치 요구사항에 대해 각각의 공극을 체크하는 단계; 및
상기 3D 산란 구조물의 전체 성능을 추가로 최적화하고 개선하기 위해, 상기 연속 최적화 알고리즘에 기초하여 상기 허용 가능한 공극들의 세트 중의 공극들의 상기 2개의 폭들을 섭동시키는(perturbing) 단계
를 포함하는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.11. The method of claim 10,
The optimization method is, for each layer:
identifying a minimum value of the refractive index distribution to provide a location for the voids;
ranking the voids to represent how each void is binarized based on the successive optimization algorithm;
proceeding from highest to lowest ranked void, setting the two widths and the center for each void;
checking each void against a set size and set pitch requirement to provide a set of acceptable voids; and
perturbing the two widths of voids in the set of allowable voids based on the successive optimization algorithm to further optimize and improve the overall performance of the 3D scattering structure.
A method for constructing a three-dimensional (3D) scattering structure comprising:
상기 설정된 크기 및 피치 요구사항들은 CMOS 제조 제약사항들과 관련되는, 3차원(3D) 산란 구조물을 구축하기 위한 방법.12. The method of claim 11,
wherein the size and pitch requirements established above are related to CMOS manufacturing constraints.
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