一、文献综述
（一）国内外研究现状
机器学习是计算机技术在不断革新中产生的一种对数据进行处理分析并据此构建概率模型对数据做出预测的技术。通过对现有数据的识别归纳，机器学习能从中提取数据的特征，抽象出数据的模型，获取新的规律和知识，学习的内容越多，其对于结果的预测越可能接近正确值。这不仅实现了计算机某些方面性能的提高，也让人们可以从大量的数据追踪发现新规律，掌握新知识。根据机器学习不同的学习方式，可以将其分为监督式学习 (Supervised Learning)、 无监督式学习(Unsupervised Learning)和半指导式学习(Semi -Supervised Learning)。机器学习建立在计算机和网络之上，根据有限的训练数据的集合，确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合，确定模型选择的准则，实现求解最优模型的算法，即学习的算法，通过学习方法得出最优模型，利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析。
微电子生产技术是我国当前社会发展的重要技术，集成电路的应用体现在生活的方方面面，因此集成电路的制造是非常值得重视的，随着集成电路制造技术的不断发展，人们的生活也不断的被改编着，本文将重点说明的就是集成电路制造技术中为当前主流的光学光刻技术。
集成电路的发明是人类历史上极为重要的一项成就，它通过把一个电路中需要电阻、电容等元器件直接制作在一小块或几小块半导体介质基片上然后进行封装的方式，实现了电路的结构整体化、微小型化。集成电路又叫微电路或微芯片，由于其特别的生产方式，能够做到较少的焊接点和引线，因此在实际的应用过程中，表现稳定，具有很长的使用寿命，其无可取代的优势也使得它在当今社会的各个方面有着极为广泛的应用。
（二）研究主要成果
集成电路的不断发展与其制造工艺——光刻技术的发展联系无疑十分紧密的。光刻技术是利用光化学反应原理和化学、物理刻蚀的方法将掩模板上的图案传递到晶圆的工艺技术。光刻的原理起源于印刷技术中的照相制版，是在一个平面上加工形成微图形。在当前光刻技术的实际应用中，光学光刻技术的应用是较为广泛的，因此光学光刻的技术进步能够很大程度上在生产实际的过程中发挥大的改进作用。摩尔定律已经指出，集成电路制造工艺的进步是迅疾而高效的，在这个过程中，光学光刻技术在曝光方式上，从接触或接近到等倍数投影，又从缩小步进到步进扫描投影；光源的更新也从未停止，从波长为436纳米的G线发展到波长为365纳米的I线，一直到248纳米的KrF光源、193纳米的ArF光源；技术节点也经历了1.5mu;m、1mu;m、0.5mu;m、90nm、45nm、22nm、16nm的进步。
光学光刻技术作为微电子的工艺基础，在这种积极不断的进步中持续推动着集成电路制造应用，集成电路的制造越来越追求小型化和高集成度。而这种技术归纳起来，实质上属于图形的转移，因此可以归纳为图形数据处理及格式转换技术、图形曝光（包括光掩模制造、传统的曝光技术以及分辨率增强技术等）和图形蚀刻技术（包括湿法与干法蚀刻、抗蚀剂研发应用以及电子束光刻技术等）。
关于光刻分辨率增强技术（resolution enhancement technology, RET）的研究和探讨也一直在进行，以此不断挖掘光学光刻技术的潜力以适应日益增长的制造需求。集成电路制造工艺中在半导体基片上成像的最小特征尺寸被称为光学投影光刻技术的光学分辨率，其具体数值由瑞利公式来判定：R=K1lambda;/NA ，k1为工艺因子，在单次曝光的条件下其数值通常为一常数0.25，lambda;为光波长，NA为投影物镜的光学数值孔径，由此可知，改进光学分辨率的方法有三种途径：增大数值孔径、缩短曝光波长和减小工艺因子，其中除k1之外的其他因子都要通过光源或者光刻设备的改进来实现，这一点无疑需要耗费大量的科研力量和财力物力才能做到，而在光学光刻系统中使用分辨率增强技术，能够降低k1因子的数值，从而实现改进光学分辨率。
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