툴 정합을 자동-학습하기 위한 방법
    1.
    发明公开
    툴 정합을 자동-학습하기 위한 방법 审中-实审
    自动学习工具匹配方法

    公开(公告)号:KR1020160016960A

    公开(公告)日:2016-02-15

    申请号:KR1020157037192

    申请日:2014-06-03

    CPC classification number: G01N21/9501 G01N2201/126

    Abstract: 본개시물은핵심파라미터들의라이브러리를업데이트하기위하여자동-학습피드백루프를채용하는툴 정합의방법에대한것이다. 방법에따르면, 정합되고있는프로세스/분석툴과연관된파라미터들의세트를수집하기위하여, 제어웨이퍼에대해측정들이수행된다. 편차가생긴파라미터들이정정가능한툴 조건(즉, 툴정합이벤트)에상관될때, 파라미터들은핵심파라미터들의라이브러리에추가된다. 이핵심또는임계파라미터들은정정가능한툴 조건과정합할강한가능성을가지는편차들을식별하기위하여더욱빈번하게모니터링될수도있다. 툴정합방법론은유리하게도, 매번제어웨이퍼로부터수집된파라미터들의전체세트를쳐다볼 것을필요로하는대신에, 핵심파라미터들의자동으로업데이트된리스트의모니터링을허용한다. 이와같이, 툴정합은더욱빈번하게수행될수 있다.

    비편향 웨이퍼 결함 샘플
    2.
    发明公开
    비편향 웨이퍼 결함 샘플 审中-实审
    未经消除的波形缺陷样品

    公开(公告)号:KR1020150084976A

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:KR1020157015452

    申请日:2013-11-08

    Abstract: 비편향(unbiased) 웨이퍼결함샘플들을발생시키기위한방법및 시스템이제공된다. 하나의방법은, 각각의스캔에걸쳐다양한결함세트가선택되도록하나이상의결함속성들에있어서최대다양성을갖는, 웨이퍼에대해수행된복수의스캔들각각에의해검출된결함들을선택하는것을포함한다. 또한, 방법은, 선택되어진, 그리고스캔들중의둘 이상에공통인임의의결함이두 번씩선택되지않도록결함들을선택하는것을포함할수 있고, 선택되는임의의결함은공통의선택된결함과관련하여다양한것이다. 또한, 결함들의선택전에결함들의어떠한샘플링, 비닝, 또는분류도수행되지않을수 있으며, 그리하여샘플링된결함들은임의의샘플링, 비닝, 또는분류방법에의해비편향이다.

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