基于来自经印刷的衬底的测量反馈确定图案分级

    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

    IPC分类号: G03F7/20

    摘要: 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。

    缺陷预测
    2.
    发明授权

    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

    IPC分类号: G03F7/20

    摘要: 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。

    缺陷预测
    5.
    发明公开

    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

    IPC分类号: G03F7/20

    摘要: 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。