神經(jīng)光刻：彌合計算光學中設計到制造的差距

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引言
計算光學改變了光學元件的設計，實現(xiàn)了超越傳統(tǒng)光學的先進功能。然而，關鍵挑戰(zhàn)仍然存在：即"設計到制造的差距"，其中制造出的光學元件往往與預期設計有顯著偏差。本文介紹了神經(jīng)光刻，這是新穎方法，將學習到的光刻模擬器集成到光學設計過程中，以解決這一差距[1]。

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神經(jīng)光刻的概念
0 K, g$ ?+ Z# R. ~神經(jīng)光刻旨在通過將光刻系統(tǒng)的數(shù)字孿生納入設計循環(huán)來縮小計算光學中的設計到制造差距。這種方法允許設計者在優(yōu)化過程中考慮制造約束，從而提高制造出的光學元件的性能。
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. s. C7 u! G0 D0 B) y, e圖1說明了用于改善制造光學質(zhì)量的神經(jīng)光刻框架。顯示了將學習到的光刻系統(tǒng)數(shù)字孿生集成到光學設計過程中。
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神經(jīng)光刻流程由兩個主要部分組成：
0 Q4 ]2 o. B& S# C& m1. 低級優(yōu)化：學習神經(jīng)光刻模擬器
( [& K4 g% c3 |+ J1 U+ F# {第一步涉及創(chuàng)建真實光刻系統(tǒng)的數(shù)字孿生。通過對從制造結(jié)構(gòu)中收集的實驗數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)。模擬器學習根據(jù)輸入布局預測制造結(jié)構(gòu)的高度剖面。


圖2顯示了光刻數(shù)字孿生的結(jié)構(gòu)，說明了輸入布局如何通過光學和光刻膠模型轉(zhuǎn)換為預測最終制造結(jié)構(gòu)高度。

2. 高級優(yōu)化：考慮制造約束設計光學元件
一旦訓練好神經(jīng)光刻模擬器，就將其集成到光學設計過程中。這允許設計者在考慮預測制造結(jié)果的同時優(yōu)化輸入布局，從而產(chǎn)生制造后性能更好的設計。
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數(shù)據(jù)收集和模型訓練
+ v/ Q5 g$ l/ {9 c為了訓練神經(jīng)光刻模擬器，收集了輸入布局和相應制造結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集。使用雙光子光刻（TPL）系統(tǒng)制造結(jié)構(gòu)，并使用原子力顯微鏡（AFM）進行表征。


; d2 V% I' J, T; r圖3顯示了用于學習神經(jīng)光刻模擬器的實驗數(shù)據(jù)集示例，比較了輸入布局與輸出打印，并突出顯示了高度偏差。

, \; b% r3 O0 g( Z; _3 ?  i: l神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過訓練，以最小化其預測與實際制造結(jié)構(gòu)之間的差異。比較了各種模型架構(gòu)，包括基于物理學習（PBL）、參數(shù)化物理模型和傅里葉神經(jīng)算子（FNO），以找到最準確的模擬器。
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# t0 L1 X! ?3 O圖4展示了學習到的光刻模擬器的前向預測能力，比較了不同建模方法的損失曲線和誤差圖。
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計算光學中的應用
通過兩個具有代表性的計算光學任務展示了神經(jīng)光刻的有效性：
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! H1 J; j* q& T5 y% r5 m: {1. 全息光學元件（HOE）
5 z. v& e$ G5 iHOE是用于生成所需圖像或衍射圖案的微結(jié)構(gòu)光學組件。神經(jīng)光刻方法被應用于設計用于在線全息系統(tǒng)的HOE。
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圖5顯示了設計HOE的性能比較，展示了在設計過程中使用神經(jīng)光刻模擬器時圖像質(zhì)量的改善。
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* p+ ~9 d) z; D' b. X, ^0 e- c2. 多級衍射透鏡（MDL）
MDL是傳統(tǒng)折射透鏡的緊湊替代品。神經(jīng)光刻流程用于設計直接成像和計算成像任務的MDL。


圖6展示了設計MDL的成像性能，展示了在使用神經(jīng)光刻方法時直接成像中對比度的增強和計算成像中高頻成像性能的改善。
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結(jié)果和性能提升
6 m8 K/ C' F' F: P8 ]# [  I; W將神經(jīng)光刻模擬器集成到設計過程中導致制造的光學元件性能顯著提升：

1. 對于HOE，使用神經(jīng)光刻模擬器優(yōu)化的設計產(chǎn)生了質(zhì)量更高的全息圖像，具有更好的對比度和改進的SSIM和PSNR分數(shù)。
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. y+ W; `9 k$ v- v2. 在MDL的情況下，神經(jīng)光刻方法導致：
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直接成像應用中成像對比度增強

點擴散函數(shù)（PSF）更亮、更集中

計算成像任務中高頻成像能力提升
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這些結(jié)果表明，通過在設計過程中考慮制造約束，神經(jīng)光刻可以緩解設計到制造的差距，并產(chǎn)生制造后性能更好的光學元件。
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' Q+ v2 s  B' A3 c( h+ c- K局限性和未來工作
雖然神經(jīng)光刻顯示了有希望的結(jié)果，但仍需考慮一些局限性：

該方法的準確性基本上受到制造和測量過程中噪聲的限制。

神經(jīng)光刻模擬器缺乏理論保證，這可能在病態(tài)反問題設計中導致不利設計。

模擬和真實光學系統(tǒng)之間仍存在差距，可能影響性能。
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5 D+ _9 `+ C, s) _% J/ A* w1 n神經(jīng)光刻的未來研究方向包括：

將該方法適應于其他光刻技術，如極紫外（EUV）光刻或電子束光刻。

探索先進建模技術，如神經(jīng)架構(gòu)搜索或隱式神經(jīng)場，以提高預測準確性和設計效率。

研究神經(jīng)光刻在更復雜的計算光學任務中的應用，如深度感知或光計算。
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結(jié)論
: I3 T" P0 x: l( p神經(jīng)光刻代表了彌合計算光學中設計到制造差距的重要進展。通過將學習到的光刻過程數(shù)字孿生集成到設計循環(huán)中，這種方法能夠創(chuàng)建制造后性能更好的光學元件。隨著該領域不斷發(fā)展，神經(jīng)光刻有潛力加速各種應用中先進計算光學系統(tǒng)的開發(fā)和商業(yè)化。
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參考文獻
[1] C. Zheng, G. Zhao, and P. T. C. So, "Close the Design-to-Manufacturing Gap in Computational Optics with a 'Real2Sim' Learned Two-Photon Neural Lithography Simulator," in SIGGRAPH Asia 2023 Conference Papers (SA Conference Papers '23), December 12-15, 2023, Sydney, NSW, Australia. ACM, New York, NY, USA, 9 pages. https://doi.org/10.1145/3610548.3618251
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