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US06272392B1 Methodology for extracting effective lens aberrations using a neural network 有权
使用神经网络提取有效镜片像差的方法

  • 专利标题： Methodology for extracting effective lens aberrations using a neural network
  • 专利标题（中）： 使用神经网络提取有效镜片像差的方法
  • 申请号： US09205898
    申请日： 1998-12-04
  • 公开(公告)号： US06272392B1
    公开(公告)日： 2001-08-07
  • 发明人: Luigi Capodieci
  • 申请人： Luigi Capodieci
  • 主分类号： G06F1900
  • IPC分类号： G06F1900
Methodology for extracting effective lens aberrations using a neural network
摘要：
A method (250) of extracting effective imaging system aberrations from test data collected from test structures (220) constructed from a lithography system having an imaging system associated therewith includes inputting (264) experimental critical dimension data corresponding to fabricated features (220) on a substrate (212) to a neural network (208). The method (250) also includes inputting (266) nominal critical dimension data corresponding to the fabricated features on the substrate (212) to the neural network (208) and determining (268) the effective aberrations of the imaging system associated with the lithography system used to fabricate the features (220) using the neural network (208).
摘要（中）：

从由具有与其相关联的成像系统的光刻系统构成的测试结构（220）收集的测试数据中提取有效的成像系统像差的方法（250）包括：输入（264）对应于制造特征（220）的实验临界尺寸数据 衬底（212）到神经网络（208）。 方法（250）还包括将对应于衬底（212）上的制造特征的标称临界尺寸数据输入（266）到神经网络（208），并且确定（268）与光刻系统相关联的成像系统的有效像差 用于使用神经网络（208）制造特征（220）。

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