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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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公开(公告)号：CN111788589A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201980015018.X
申请日：2019-02-20
Applicant: ASML荷兰有限公司
Abstract: 本文描述了训练与图案化过程相关的机器学习模型的不同方法。本文描述了一种用于训练被配置成预测掩模图案的机器学习模型的方法。该方法包括获得：(i)图案化过程的被配置成预测衬底上的图案的过程模型，其中该过程模型包括一个或更多个经训练的机器学习模型；和(ii)目标图案；以及由硬件计算机系统基于过程模型和成本函数来训练被配置成预测掩模图案的机器学习模型，该成本函数确定预测图案与目标图案之间的差异。
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公开(公告)号：CN110121681A
公开(公告)日：2019-08-13
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：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：CN118401901A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202280083272.5
申请日：2022-12-13
Applicant: ASML荷兰有限公司
Abstract: 描述了一种与自适应权重图进行图像模板匹配的方法。图像模板设置有权重图，所述权重图基于在模板匹配期间基于所述图像模板在所述图像上的位置而被自适应地更新。描述一种在组合模板中模板匹配伪影或分组图案的方法，其中所述图案包括比所述图像模板加权得更少的不强调区域。描述一种基于合成图像产生图像模板的方法。所述合成图像可以基于过程和图像建模来产生。描述一种选择分组图案或伪影和产生组合模板的方法。描述一种每层图像模板匹配的方法。
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Patent Agency Ranking
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：CN114222949A
公开(公告)日：2022-03-22
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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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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公开(公告)号：CN113168111A
公开(公告)日：2021-07-23
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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