增加采样率没有所有权的成本惩罚。
由:丹尼尔Doutt *, Ping-ju契那发电厂,Bhargava Ravooria,参选k . Trana埃坦Rothsteinb, Nir Kampelb,理Tamamb,有效率Aboodyb, Avron现场,Harindra Vedalac
文摘
光学临界尺寸(OCD)光谱学是一个可靠的、非破坏性、高通量测量计量技术和过程控制,广泛应用于半导体制造工厂(工厂)。晶片稀疏在线取样,测量约为10 - 20预定位置,提取感兴趣的几何参数。
传统上,这些参数被解麦克斯韦方程推导出特定电影堆栈几何。最近先进的机器学习(ML)模型,或ML和几何模型的组合,已经成为越来越有吸引力是因为这种方法的几个优点。
高级节点流程可以受益于更广泛的数据采样,但这违背了测量周期的目标和总体成本计量工具,导致晶圆厂使用稀疏采样方案。在本文中,我们介绍一种新的方法,使晶片采样稀疏但提供感兴趣的参数就像人口测量。我们展示这种方法允许我们增加数据输出而不影响整体的测量时间,同时保持较高的精度和鲁棒性。这种能力提高过程控制具有深远的意义和更快的产生学习半导体过程中发展。
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