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公开(公告)号：CN113227907A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201980086667.9
申请日：2019-12-04
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20
Abstract: 本文中描述了用于训练过程模型并且确定模拟图案(例如，对应于热点)的分级的方法。训练图案化过程的机器学习模型的方法涉及获得训练数据集合，训练数据集合包括：(i)与要印刷在衬底上的掩模图案相关联的模拟图案，(ii)使用掩模图案成像在衬底上的印刷图案的检查数据，以及(iii)在掩模图案在衬底上的成像期间应用的图案化过程的参数的测量值；基于训练数据集合训练机器学习模型以预测模拟图案和印刷图案的特性的差异。经训练的机器学习模型还用于确定热点的分级。在另一种方法中，基于测量数据训练模型以预测热点的分级。
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公开(公告)号：CN113168115B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN201980079479.3
申请日：2019-10-30
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： A·史拉奇特 , W·T·特尔 , D·M·斯劳特布姆 , V·Y·蒂莫斯科夫 , K·W·C·A·范德斯特拉顿 , B·门奇奇科夫 , 西蒙·飞利浦·斯宾塞·哈斯廷斯 , C·E·塔贝里 , M·P·F·格宁 , 张幼平 , 邹毅 , 林晨希 , 程亚娜
IPC: G03F7/20
Abstract: 一种用于分析过程的方法，该方法包括：获得表示多个过程参数的值的期望分布的多维概率密度函数；获得将过程参数的值与过程的性能度量相关的性能函数；以及使用性能函数将概率密度函数映射到以过程参数作为自变量的性能概率函数。
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公开(公告)号：CN110869854B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201880046240.1
申请日：2018-06-20
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20
Abstract: 一种方法，包括获得由器件制造过程产生的衬底上的多个图案的特征验证值；使用非概率模型获得特征计算值；基于验证值和计算值获得非概率模型的残差值；以及基于残差值获得残差分布的属性。本文还公开了计算由器件制造过程产生的衬底上的缺陷的概率的方法，以及获得非概率模型残差分布的属性的方法。
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公开(公告)号：CN113168116A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980079801.2
申请日：2019-11-04
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： 林晨希 , C·E·塔贝里 , H·E·采克利 , 西蒙·飞利浦·斯宾塞·哈斯廷斯 , B·门奇奇科夫 , 邹毅 , 程亚娜 , M·P·F·格宁 , 陈子超 , D·哈诺坦耶 , 张幼平
Abstract: 描述了一种用于确定影响在衬底上制造器件的过程中的产率的根本原因的方法，该方法包括：获得产率分布数据，产率分布数据包括产率参数在整个衬底或其一部分上的分布；获得量测数据的集合，每个集合包括在整个衬底或其一部分上与衬底的不同层相对应的过程参数的空间变化；基于相似度度量来比较产率分布数据和量测数据，相似度度量描述产率分布数据与量测数据的集合中的单独集合之间的空间相似度；从测量数据组中确定量测数据的第一相似集合，就对应层的处理顺序而言，量测数据的第一相似集合是量测数据的第一集合，量测数据的第一相似集合被确定为与产率分布数据相似。
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公开(公告)号：CN113168115A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980079479.3
申请日：2019-10-30
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： A·史拉奇特 , W·T·特尔 , D·M·斯劳特布姆 , V·Y·蒂莫斯科夫 , K·W·C·A·范德斯特拉顿 , B·门奇奇科夫 , 西蒙·飞利浦·斯宾塞·哈斯廷斯 , C·E·塔贝里 , M·P·F·格宁 , 张幼平 , 邹毅 , 林晨希 , 程亚娜
IPC: G03F7/20
Abstract: 一种用于分析过程的方法，该方法包括：获得表示多个过程参数的值的期望分布的多维概率密度函数；获得将过程参数的值与过程的性能度量相关的性能函数；以及使用性能函数将概率密度函数映射到以过程参数作为自变量的性能概率函数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110869854A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201880046240.1
申请日：2018-06-20
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20
Abstract: 一种方法，包括获得由器件制造过程产生的衬底上的多个图案的特征验证值；使用非概率模型获得特征计算值；基于验证值和计算值获得非概率模型的残差值；以及基于残差值获得残差分布的属性。本文还公开了计算由器件制造过程产生的衬底上的缺陷的概率的方法，以及获得非概率模型残差分布的属性的方法。
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公开(公告)号：CN113227907B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN201980086667.9
申请日：2019-12-04
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20
Abstract: 本文中描述了用于训练过程模型并且确定模拟图案(例如，对应于热点)的分级的方法。训练图案化过程的机器学习模型的方法涉及获得训练数据集合，训练数据集合包括：(i)与要印刷在衬底上的掩模图案相关联的模拟图案，(ii)使用掩模图案成像在衬底上的印刷图案的检查数据，以及(iii)在掩模图案在衬底上的成像期间应用的图案化过程的参数的测量值；基于训练数据集合训练机器学习模型以预测模拟图案和印刷图案的特性的差异。经训练的机器学习模型还用于确定热点的分级。在另一种方法中，基于测量数据训练模型以预测热点的分级。
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公开(公告)号：CN113196174B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN201980083961.4
申请日：2019-11-14
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： N·P·M·布兰吉斯 , M·考克斯 , B·门奇奇科夫 , C·E·塔贝里 , 张幼平 , 邹毅 , 林晨希 , 程亚娜 , 西蒙·飞利浦·斯宾塞·哈斯廷斯 , M·P·F·格宁
Abstract: 公开了一种用于确定与半导体制造过程的性能度量相关的校正的方法，该方法包括：获得第一组预处理量测数据；通过将预处理量测数据分解成一个或多个分量来处理第一组预处理量测数据，该一个或多个分量：a)与性能度量相关；或者b)能够至少部分地通过作为半导体制造过程的一部分的控制过程进行校正；以及将经训练的模型应用于经处理的第一组预处理量测数据以确定对上述半导体制造过程的校正。
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公开(公告)号：CN113168116B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201980079801.2
申请日：2019-11-04
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： 林晨希 , C·E·塔贝里 , H·E·采克利 , 西蒙·飞利浦·斯宾塞·哈斯廷斯 , B·门奇奇科夫 , 邹毅 , 程亚娜 , M·P·F·格宁 , 陈子超 , D·哈诺坦耶 , 张幼平
Abstract: 描述了一种用于确定影响在衬底上制造器件的过程中的产率的根本原因的方法，该方法包括：获得产率分布数据，产率分布数据包括产率参数在整个衬底或其一部分上的分布；获得量测数据的集合，每个集合包括在整个衬底或其一部分上与衬底的不同层相对应的过程参数的空间变化；基于相似度度量来比较产率分布数据和量测数据，相似度度量描述产率分布数据与量测数据的集合中的单独集合之间的空间相似度；从测量数据组中确定量测数据的第一相似集合，就对应层的处理顺序而言，量测数据的第一相似集合是量测数据的第一集合，量测数据的第一相似集合被确定为与产率分布数据相似。
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公开(公告)号：CN113196174A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201980083961.4
申请日：2019-11-14
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： N·P·M·布兰吉斯 , M·考克斯 , B·门奇奇科夫 , C·E·塔贝里 , 张幼平 , 邹毅 , 林晨希 , 程亚娜 , 西蒙·飞利浦·斯宾塞·哈斯廷斯 , M·P·F·格宁
Abstract: 公开了一种用于确定与半导体制造过程的性能度量相关的校正的方法，该方法包括：获得第一组预处理量测数据；通过将预处理量测数据分解成一个或多个分量来处理第一组预处理量测数据，该一个或多个分量：a)与性能度量相关；或者b)能够至少部分地通过作为半导体制造过程的一部分的控制过程进行校正；以及将经训练的模型应用于经处理的第一组预处理量测数据以确定对上述半导体制造过程的校正。
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