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公开(公告)号：CN113168111B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN201980077324.6
申请日：2019-10-30
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20
Abstract: 描述了一种用于预测与在衬底上制造半导体器件的过程有关的产率的方法，该方法包括：获得将模型化参数转换为产率参数的经训练第一模型，上述模型化参数包括：a)与以下中的一项或多项相关联的几何参数：通过该过程制造的器件元件的几何特性、尺寸或位置，以及b)经训练自由参数；获得包括表征该过程的过程参数的过程参数数据；将过程参数数据转换为几何参数的值；以及使用经训练第一模型和几何参数的值来预测产率参数。
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公开(公告)号：CN114578661A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210274608.8
申请日：2017-12-13
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20 , G05B19/418 , G06T7/00 , H01L21/66
Abstract: 一种用于诸如减少校准时间、改进模型的精确度以及改进整个制造过程的各种目的的方法，其中通过两个不同的过程模型模拟图像的特性的偏差或通过过程模型模拟且通过量测工具测量所述特性的偏差。
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公开(公告)号：CN110121681B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201780081265.0
申请日：2017-12-13
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20 , G05B19/418 , G06T7/00
Abstract: 一种用于诸如减少校准时间、改进模型的精确度以及改进整个制造过程的各种目的的方法，其中通过两个不同的过程模型模拟图像的特性的偏差或通过过程模型模拟且通过量测工具测量所述特性的偏差。
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公开(公告)号：CN110692017A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201880034754.5
申请日：2018-05-04
Applicant: ASML荷兰有限公司
Abstract: 一种方法，包括：获得设计布局的一部分(505)；基于所述部分或所述部分的特性(510)确定(520)辅助特征的特性(530)；和使用包括样本的训练数据(540)来训练(550)机器学习模型，所述样本的特征向量包括所述部分的特性(510)且所述样本的标签包括所述辅助特征的特性(530)。所述机器学习模型可以用于确定(560)设计布局的任何部分的辅助特征的特性，即使所述部分并不是所述训练数据的部分。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116507974A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202180076672.9
申请日：2021-11-02
Applicant: ASML荷兰有限公司
IPC: G03F7/20
Abstract: 公开了一种用于标识衬底上的要检查位置的方法和装置。使用与其他衬底相关联的训练数据集来训练缺陷位置预测模型，以基于与衬底相关联的过程相关数据来生成缺陷预测或无缺陷预测、和与位置中的每个位置的预测相关联的置信度得分。将位置中的由缺陷位置预测模型确定为置信度得分满足置信度阈值的那些位置添加到要由检查系统检查的位置集合。在检查该位置集合之后，获得检查结果数据，并且通过使用位置集合的检查结果数据和过程相关数据作为训练数据来以递增方式训练缺陷位置预测模型。
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公开(公告)号：CN110622069B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201880029609.8
申请日：2018-03-29
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： A·雅玛 , C·E·塔贝里 , S·H·C·范戈尔普 , 林晨希 , D·索恩塔格 , H·E·切克利 , R·阿尔瓦雷斯·桑切斯 , 刘士嵚 , S·P·S·哈斯廷斯 , B·门奇特奇科夫 , C·T·德鲁伊特尔 , P·滕伯格 , M·J·勒塞尔 , 段薇 , P-Y·J·Y·吉特
IPC: G03F7/20
Abstract: 一种用于预测经受工艺的衬底的电特性的方法和相关联的计算机程序。该方法包括：基于电计量数据和包括至少一个参数的测量的工艺计量数据的分析，确定电特性对工艺特性的灵敏度，电计量数据包括从先前处理的衬底测量的电特性，至少一个参数与从先前处理的衬底测量的工艺特性相关；获取与衬底相关的描述至少一个参数的工艺计量数据；以及基于灵敏度和工艺计量数据，预测衬底的电特性。
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公开(公告)号：CN111670445A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201980011358.5
申请日：2019-01-22
Applicant: ASML荷兰有限公司
Abstract: 在过程步骤之前，基于与衬底相关联的预处理数据(404)来对待处理衬底(402)进行分割。使用分割规则(410、412、414)来对数据进行分割，并且根据通过分割而获得的数据的子集将衬底分割为子集(G1-G4)。应用了针对每个子集特定的校正(COR1-COR4)。使用对衬底的训练集(502)的决策树分析来获得分割规则(图5)。所述决策树分析使用在处理前与所述训练衬底相关联的预处理数据(256、260)，以及在经受所述过程步骤之后与训练衬底相关联的后处理数据(262)。基于后处理数据的子集的特性，从多个分割规则(512)中选择出限定所述决策树的分割规则(506)。同时隐含地获得相关联的校正(508)。
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公开(公告)号：CN119882355A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411904294.0
申请日：2020-07-09
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： 苏静 , 程亚娜 , 林晨希 , 邹毅 , D·哈诺坦耶 , E·P·施密特-威尔 , K·巴塔查里亚 , C·J·H·兰姆布列支 , H·亚古比萨德
Abstract: 本文描述一种用于确定用来预测与被图案化的当前衬底相关联的套刻精度数据的模型的方法。该方法涉及：获得（i）与当前衬底的一个或多个先前层和/或当前层相关联的第一数据的集合、（ii）包括与一个或多个先前衬底相关联的套刻精度量测数据的第二数据的集合、以及（iii）与当前衬底的当前层相关联的未被校正的测得的套刻精度数据；以及基于（i）第一数据的集合、（ii）第二数据的集合及（iii）未被校正的测得的套刻精度数据，确定与模型相关联的一组模型参数的值，使得模型预测用于当前衬底的套刻精度数据，其中，将所述值确定为使得成本函数最小化，成本函数包括预测的数据与未被校正的测得的套刻精度数据之间的差。
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公开(公告)号：CN114222949B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202080055725.4
申请日：2020-07-09
Applicant: ASML荷兰有限公司
Inventor： 苏静 , 程亚娜 , 林晨希 , 邹毅 , D·哈诺坦耶 , E·P·施密特-威尔 , K·巴塔查里亚 , C·J·H·兰姆布列支 , H·亚古比萨德
Abstract: 本文描述一种用于确定用来预测与被图案化的当前衬底相关联的套刻精度数据的模型的方法。该方法涉及：获得(i)与当前衬底的一个或多个先前层和/或当前层相关联的第一数据的集合、(ii)包括与一个或多个先前衬底相关联的套刻精度量测数据的第二数据的集合、以及(iii)与当前衬底的当前层相关联的未被校正的测得的套刻精度数据；以及基于(i)第一数据的集合、(ii)第二数据的集合及(iii)未被校正的测得的套刻精度数据，确定与模型相关联的一组模型参数的值，使得模型预测用于当前衬底的套刻精度数据，其中，将所述值确定为使得成本函数最小化，成本函数包括预测的数据与未被校正的测得的套刻精度数据之间的差。
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