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公开(公告)号：CN114930153B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202180008209.0
申请日：2021-01-06
申请人： 诺威有限公司
摘要： 提供了一种用于OCD计量的系统和方法，包括：接收多个第一组散射数据，将每个组分为k个子向量，并且以自我监督的方式训练，将k个子向量中的每个映射到彼此的k2个自动编码器神经网络。随后，接收多组各自的参考参数和多个相应的第二组散射数据，并训练转移神经网络(NN)。初始层包括k2个编码器神经网络的并行排列。转移NN训练的目标输出设置为多组参考参数，特征输入设置为多个相应的第二组散射数据，以使转移NN被训练以从随后测量的散射数据集中估计新的晶片图案参数。
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公开(公告)号：CN117892689A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410055033.X
申请日：2021-04-06
申请人： 诺威有限公司
IPC分类号： G06F30/398 , H01L21/66 , H01L21/67 , G06F111/20 , G06F111/06
摘要： 本公开涉及用于半导体制造的系统、方法及存储介质。用于半导体制造中的先进过程控制(APC)的系统和方法，包括：对于多个晶片站点中的每个晶片站点，接收在实施处理步骤之前测量的散射测量训练数据的预处理集合，接收在实施处理步骤之后测量的散射测量训练数据的相应后处理集合，以及接收指示在实施处理步骤期间应用的过程控制旋钮设置的过程控制旋钮训练数据集合；以及生成机器学习模型，该机器学习模型将在散射测量训练数据的预处理集合与相应的过程控制旋钮训练数据中的变化和散射测量训练数据的相应后处理集合相关联，以训练机器学习模型来推荐对过程控制旋钮设置的更改，对预处理散射测量数据中的变化进行补偿。
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公开(公告)号：CN115867925B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202180047252.8
申请日：2021-07-06
申请人： 诺威有限公司
摘要： 本发明提供了一种用于控制各种样本的参数的测量的系统和方法。该系统包括被配置为计算机系统的控制单元，该计算机系统包括数据输入和输出实用程序、存储器和数据处理器，并且被配置为与测量数据提供器通信，以接收指示对样本的测量的测量数据。数据处理器被配置为利用至少一个预定模型对测量数据执行基于模型的处理，并且对于样本的一个或多个感兴趣的参数的一个或多个测量中的每个测量，确定单独测量的误差值的估计上限，并且生成指示该估计上限的输出数据。
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公开(公告)号：CN115428135B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202180029438.0
申请日：2021-04-06
申请人： 诺威有限公司
IPC分类号： H01L21/66 , G01B11/00 , G01N21/93 , G01N21/95 , G01N21/956
摘要： 用于半导体制造中的先进过程控制(APC)的系统和方法，包括：对于多个晶片站点中的每个晶片站点，接收在实施处理步骤之前测量的散射测量训练数据的预处理集合，接收在实施处理步骤之后测量的散射测量训练数据的相应后处理集合，以及接收指示在实施处理步骤期间应用的过程控制旋钮设置的过程控制旋钮训练数据集合；以及生成机器学习模型，该机器学习模型将在散射测量训练数据的预处理集合与相应的过程控制旋钮训练数据中的变化和散射测量训练数据的相应后处理集合相关联，以训练机器学习模型来推荐对过程控制旋钮设置的更改，对预处理散射测量数据中的变化进行补偿。
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公开(公告)号：CN114930153A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202180008209.0
申请日：2021-01-06
申请人： 诺威有限公司
摘要： 提供了一种用于OCD计量的系统和方法，包括：接收多个第一组散射数据，将每个组分为k个子向量，并且以自我监督的方式训练，将k个子向量中的每个映射到彼此的k2个自动编码器神经网络。随后，接收多组各自的参考参数和多个相应的第二组散射数据，并训练转移神经网络(NN)。初始层包括k2个编码器神经网络的并行排列。转移NN训练的目标输出设置为多组参考参数，特征输入设置为多个相应的第二组散射数据，以使转移NN被训练以从随后测量的散射数据集中估计新的晶片图案参数。
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公开(公告)号：CN115867925A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202180047252.8
申请日：2021-07-06
申请人： 诺威有限公司
IPC分类号： G06N20/00
摘要： 本发明提供了一种用于控制各种样本的参数的测量的系统和方法。该系统包括被配置为计算机系统的控制单元，该计算机系统包括数据输入和输出实用程序、存储器和数据处理器，并且被配置为与测量数据提供器通信，以接收指示对样本的测量的测量数据。数据处理器被配置为利用至少一个预定模型对测量数据执行基于模型的处理，并且对于样本的一个或多个感兴趣的参数的一个或多个测量中的每个测量，确定单独测量的误差值的估计上限，并且生成指示该估计上限的输出数据。
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公开(公告)号：CN114930117A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202080092010.6
申请日：2020-12-31
申请人： 诺威有限公司
摘要： 提供了一种用于OCD计量的系统和方法，包括接收参考参数、接收多组测量散射数据、和接收设计为根据一组图案参数生成一组或多组模型散射数据的光学模型，以及通过在训练期间应用包括参考参数的目标特征以及通过应用包括测量散射数据集和模型散射数据集的输入特征来训练机器学习模型，使得训练后的机器学习模型从后续测量的散射数据集估算新的晶片图案参数。
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公开(公告)号：CN115428135A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202180029438.0
申请日：2021-04-06
申请人： 诺威有限公司
IPC分类号： H01L21/66 , G01B11/00 , G01N21/93 , G01N21/95 , G01N21/956
摘要： 用于半导体制造中的先进过程控制(APC)的系统和方法，包括：对于多个晶片站点中的每个晶片站点，接收在实施处理步骤之前测量的散射测量训练数据的预处理集合，接收在实施处理步骤之后测量的散射测量训练数据的相应后处理集合，以及接收指示在实施处理步骤期间应用的过程控制旋钮设置的过程控制旋钮训练数据集合；以及生成机器学习模型，该机器学习模型将在散射测量训练数据的预处理集合与相应的过程控制旋钮训练数据中的变化和散射测量训练数据的相应后处理集合相关联，以训练机器学习模型来推荐对过程控制旋钮设置的更改，对预处理散射测量数据中的变化进行补偿。
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