JP7275370B2 - 先進の半導体プロセス最適化および生産中の適応制御 - Google Patents
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Description
本開示の諸態様は、半導体処理機器(「チャンバ」とも呼ばれる)の動作を空間デジタルDoEを用いて予測するための空間モデルを構築することが対象とされている。この空間モデルはまた、プロセス空間内の任意の条件のセットに対する仮想方策をデジタル的に生成することもできる。用語の「仮想方策」とは、物理的ウエハまたはクーポンではなく、ウエハの空間デジタルモデル、すなわち仮想ウエハを使用して生成されるプロセス方策を意味する。用語の「仮想ウエハ」は、ウエハだけでなく、マスクベースの計測学を実行するためのマスクなどの他のものも同様に包含する。空間モデルでは、計測学データと様々なノブとの間の相乗効果を活用するために機械学習を使用する。用語の「ノブ」は、プロセスを制御するために操作することができる変数を示すために用いられる。ノブは場合により、プロセス制御変数、または簡単にプロセス変数とも呼ばれる。開示された手法は、新半導体処理機器および新技術(たとえば5nm以下)のためにプロセス適性を促進し、経験的には調査できない著しく大きいプロセス空間を包含し、また、機器ハードウェア、最終デバイス動作およびその他のプロセスパラメータに対するプロセスウィンドウおよびその相互関係を特定する。研究開発段階中に、開示されたシステムおよび方法は、限られた数の試験ウエハだけを使用して、ターゲットプロセス方策に向けてのより速い収束を実現する。大量生産(HVM)につながるプロダクションランプ(production ramp)中、開示されたシステムおよび方法は、プロセスウィンドウのより厳密な制御をウエハ内だけでなく、単一のロット内のウエハ間(ウエハ間制御)、またはウエハの別々のロット間(ロット間制御)でも可能にする。プロセス制御頻度およびモデル適応化頻度は、それがウエハ間であるか(高頻度)、ロット間であるか(中頻度)、またはPM間であるか(すなわち定期補修(PM)ごとに1回)に応じて変わり得る。
本開示の中心にあるのは、機械学習技法を用いて経験的空間モデルを構築して、対象の1つまたは複数の寸法の変動を完全ウエハまたはウエハの一部分にわたって予測することである。用語の「空間」とは、ウエハ全体にわたって複数の場所を指し、たとえばウエハの中心、ウエハの縁などを指す。場所の典型的な数は、数十から数千まで変わり得る。対象の寸法は、ウエハ上の物理的フィーチャの幾何学的寸法とすることができ、たとえば線幅、構造物の高さ、側壁角度、上部限界寸法(TCD)、下部限界寸法(BCD)または他の任意のフィーチャレベルの三次元プロファイル情報とすることができる。しかし、本開示の範囲は、幾何学的寸法の空間分布だけに限定されない。空間プロセス測定の非限定的な例としては、ウエハ全体にわたる特定の核種のドーピング濃度の分布、ウエハ全体にわたる多孔性などが挙げられる。計測学は、空間プロセス変動を測定するためにも強力なツールになり得る。
上で論じた空間モデルは、ウエハ全体にわたる空間プロファイルを生成する。厳しいデバイス規格値(たとえば、5nmの技術以上のもの)では、フィーチャレベル3D空間プロファイリング制度要件は非常に困難なものになる。寸法精度要件を満たすために、1つのウエハから別のウエハまで、より厳密なプロセスの制御が大量生産中に必要とされる。1つの処理機器の中に、または製造プラットフォーム全体にわたる多数の処理機器の中に分散された複数のチャンバの場合には、デバイス動作変動と相関関係があるデバイス寸法変動を招くハードウェア変動の故に、チャンバマッチングがウエハ間のプロセス変動を最小限にするために重要である。
図12は、図を簡単にするために単一のチャンバを示している技術構成ブロック図を示すが、当業者には、複数のチャンバが単一のプラットフォームの一部であり得ることが理解されよう。プロセスプラットフォーム1220は、プロセスモデリングミニサーバ1208を有する。このプロセスモデルは、ウエハ全体にわたる対象の1つまたは複数の寸法の空間変動を引き起こす、チャンバ内のプロセスの物理的現象を捕捉する。モデルはチャンバ固有であってもよく、あるいは1つの共通モデルが複数のチャンバに使用されてもよい。共通モデルは、1つまたは複数のチャンバを較正するための基準として使用されるので、「ゴールデンモデル」と呼ばれることがある。ミニサーバ1208は、チャンバ1204内のセンサからのセンサデータ1205(すなわち、VMデータ)と、OBMツール1202からの生データ1203(たとえば、放射スペクトル)とを受け取る。VMおよびOBMに基づいて、プロセスモデリングミニサーバ1208は、(空間モデルを使用して計算された)多ノブ推奨1209をホストコンピュータ1210内のfab先進のプロセスコントローラ(APC)へ送出する。この推奨は、プロセス制御ノブまたは他の任意のチャンバパラメータ(たとえば、ソース電力、圧力などを調整する)に適用されるべきオフセットを含み得る。fab APC 1210はまた、TEM、電気試験ツールなどの他の試験ツールからデータ1207を受け取る。電気試験データは、デバイスパラメータおよび歩留まりのデータを含み得る。Fab APC 1210はまた、多次元カスタム化計測学データ1214を生成するSEM 1212からインライン高精度計測学データを受け取る。機械学習ベースのモデル構築設定サーバ1216は、カスタム化計測学データ1214、TEMおよび他のデバイスのパラメータおよび歩留まりのデータ1270、生OBMデータ1203ならびにセンサデータ1205を受け取って、プロセスモデルを適応的に調整する。機械学習エンジンは、ミニサーバ1208、Fab APC 1210および設定サーバ1216のうちの1つまたは複数に存在し得る。プロセスモデリングミニサーバ1208と機械学習ベースのモデル構築設定サーバ1216とは、リンク1217を介して互いに結合され、それにより、プロセスモデリングミニサーバ1208によって生成された空間モデルは、SEM1212からの大量のインライン計測学データを必要に応じて使用して、ウエハ間またはロット間変動制御に適応させることができる。加えて、チャンバ間変動は、チャンバ内部のプロセスの物理的現象を捕捉する基準チャンバモデルに基づき各チャンバを較正することによって、制御することができる。基準チャンバモデル自体は、機械学習に基づいて適応的に較正することができ、それにより、改善された基準モデルを用いて較正された各チャンバは、基準チャンバに期待されるオンウエハ動作と対等になることができる。適応的較正は、異なるチャンバからのウエハの周期的なサンプリングに基づいており、それにより、チャンバ間変動は実質的に補償される。ホットスポットベースのサンプリングの一例が、図10に提示されている。
Claims (20)
- ウエハ上に製造されているデバイス中の対象の1つまたは複数の寸法の空間分布の予測モデルを構築するためのコンピュータで実装される方法であって、
プロセス空間内の処理チャンバの重要ノブを変化させることにより、使用される実際のウエハの数を最適化して、最適な数のウエハを処理することと、
前記最適な数のウエハを処理する間に、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するチャンバ計測学データを収集することと、
ウエハのサンプルセットに対してeビーム検査および計測を実行することにより、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するインライン計測学データを収集することと、
機械学習エンジンによって、前記チャンバ計測学データおよび前記インライン計測学データを結合して、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するカスタム化計測学データを生成することと、
前記機械学習エンジンによって、前記カスタム化計測学データと前記プロセス空間内の特定された重要ノブ設定との相関関係を決定することと、
処理チャンバ内で実行される特定のプロセスに対する経験的プロセスモデルを取得することと、
前記機械学習エンジンによって、前記カスタム化計測学データと前記特定された重要ノブ設定との決定された相関関係を使用して、前記経験的プロセスモデルを洗練し、前記プロセスに関連する様々なノブが前記プロセス空間内で仮想的に変化したときに、ウエハ全体にわたる対象の1つまたは複数の寸法の空間分布を予測する予測モデルを構築することとを含む、方法。 - 前記チャンバ計測学データを収集することは、前記最適な数のウエハの処理中のチャンバセンサの時間追跡を含む仮想計測学(VM)データを収集することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記チャンバ計測学データを収集することは、前記最適な数のウエハの処理中に、前記対象の1つまたは複数の寸法の直接測定値からオンボード計測学(OBM)データを収集することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記経験的プロセスモデルを洗練することは、前記機械学習エンジンによって、1つまたは複数の重要ノブの少なくともいくつかを前記プロセス空間内で同時に変化させたとき、1つまたは複数の重要ノブ設定の相互作用を特定することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- どんな別のウエハも物理的に処理することなく、空間デジタル実験計画法(DoE)を実行することをさらに含み、前記空間デジタルDoEが、処理チャンバに対する、およびウエハ全体にわたる前記対象の1つまたは複数の寸法に対する、前記プロセスの多制約最適化を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記機械学習エンジンによって、ウエハ全体にわたる前記対象の1つまたは複数の寸法の空間分布を予測する予測モデルを逆にすることによって、空間デジタルDoEのための1または複数の仮想方策を予測することをさらに含む、請求項5に記載の方法。
- 処理されている前記デバイスのフィーチャレベルの三次元プロファイル情報を提供する更新されたインライン計測学データを使用して、前記予測モデルを定期的に較正することをさらに含み、前記プロファイル情報は前記対象の1つまたは複数の寸法を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記機械学習エンジンによって使用される機械学習技法は、線形回帰分析、部分最小二乗回帰分析、ガウス回帰分析、多項式回帰分析、回帰の畳み込みニューラルネットワーク、および回帰木のうちの1つまたは複数に基づく、請求項1に記載の方法。
- 機械学習エンジンのプロセッサによって実行されると、ウエハ上に製造されているデバイス中の対象の1つまたは複数の寸法の空間分布の予測モデルを構築するための動作をプロセッサに実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記動作は、
プロセス空間内の処理チャンバの重要ノブを変化させることにより、使用される実際のウエハの数を最適化して、最適な数のウエハを処理する間に、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するチャンバ計測学データを受信することと、
ウエハのサンプルセットに対してeビーム検査および計測を実行することにより、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するインライン計測学データを受信することと、
前記チャンバ計測学データおよび前記インライン計測学データを結合して、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するカスタム化計測学データを生成することと、
前記カスタム化計測学データと前記プロセス空間内の特定された重要ノブ設定との相関関係を決定することと、
処理チャンバ内で実行される特定のプロセスに対する経験的プロセスモデルを取得することと、
前記カスタム化計測学データと前記特定された重要ノブ設定との決定された相関関係を使用して、前記経験的プロセスモデルを洗練し、前記プロセスに関連する様々なノブが前記プロセス空間内で仮想的に変化したときに、ウエハ全体にわたる対象の1つまたは複数の寸法の空間分布を予測する予測モデルを構築することとを含む、非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記チャンバ計測学データを受信する動作は、前記最適な数のウエハの処理中のチャンバセンサの時間追跡を含む仮想計測学(VM)データを収集することと、
前記最適な数のウエハの処理中に、前記対象の1つまたは複数の寸法の直接測定値からオンボード計測学(OBM)データを受信することと
をさらに含む、請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記経験的プロセスモデルを洗練する動作は、前記機械学習エンジンによって、1つまたは複数の重要ノブの少なくともいくつかを前記プロセス空間内で同時に変化させたとき、1つまたは複数の重要ノブ設定の相互作用を特定することをさらに含む、請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記プロセッサによって実行される動作は、どんな別のウエハも物理的に処理することなく、空間デジタル実験計画法(DoE)を実行することをさらに含み、前記空間デジタルDoEが、処理チャンバに対する、およびウエハ全体にわたる前記対象の1つまたは複数の寸法に対する、前記プロセスの多制約最適化を含む、請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記プロセッサによって実行される動作は、前記機械学習エンジンによって、ウエハ全体にわたる前記対象の1つまたは複数の寸法の空間分布を予測する予測モデルを逆にすることによって、空間デジタルDoEのための1または複数の仮想方策を予測することをさらに含む、請求項12に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
- 前記プロセッサによって実行される動作は、処理されている前記デバイスのフィーチャレベルの三次元プロファイル情報を提供する更新されたインライン計測学データを使用して、前記予測モデルを定期的に較正することをさらに含み、前記プロファイル情報は前記対象の1つまたは複数の寸法を含む、請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- システムであって、
メモリと、
機械学習エンジンのプロセッサであって、前記メモリに動作可能に結合され、
ウエハ上に製造されているデバイス中の対象の1つまたは複数の寸法の空間分布の予測モデルを構築するための動作を実行する、プロセッサと
を含み、
前記動作は、
プロセス空間内の処理チャンバの重要ノブを変化させることにより、使用される実際のウエハの数を最適化して、最適な数のウエハを処理する間に、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するチャンバ計測学データを受信することと、
ウエハのサンプルセットに対してeビーム検査および計測を実行することにより、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するインライン計測学データを受信することと、
前記チャンバ計測学データおよび前記インライン計測学データを結合して、前記対象の1つまたは複数の寸法に関連するカスタム化計測学データを生成することと、
前記カスタム化計測学データと前記プロセス空間内の特定された重要ノブ設定との相関関係を決定することと、
処理チャンバ内で実行される特定のプロセスに対する経験的プロセスモデルを取得することと、
前記カスタム化計測学データと前記特定された重要ノブ設定との決定された相関関係を使用して、前記経験的プロセスモデルを洗練し、前記プロセスに関連する様々なノブが前記プロセス空間内で仮想的に変化したときに、ウエハ全体にわたる対象の1つまたは複数の寸法の空間分布を予測する予測モデルを構築することとを含む、システム。 - 前記チャンバ計測学データを受信する動作は、前記最適な数のウエハの処理中のチャンバセンサの時間追跡を含む仮想計測学(VM)データを収集することと、
前記最適な数のウエハの処理中に、前記対象の1つまたは複数の寸法の直接測定値からオンボード計測学(OBM)データを受信することと
をさらに含む、請求項15に記載のシステム。 - 前記経験的プロセスモデルを洗練する動作は、1つまたは複数の重要ノブの少なくともいくつかを前記プロセス空間内で同時に変化させたとき、1つまたは複数の重要ノブ設定の相互作用を特定することをさらに含む、請求項15に記載のシステム。
- 前記プロセッサによって実行される動作は、どんな別のウエハも物理的に処理することなく、空間デジタル実験計画法(DoE)を実行することをさらに含み、前記空間デジタルDoEが、処理チャンバに対する、およびウエハ全体にわたる前記対象の1つまたは複数の寸法に対する、前記プロセスの多制約最適化を含む、請求項15に記載のシステム。
- 前記プロセッサによって実行される動作は、ウエハ全体にわたる前記対象の1つまたは複数の寸法の空間分布を予測する予測モデルを逆にすることによって、空間デジタルDoEのための1または複数の仮想方策を予測することをさらに含む、請求項18に記載のシステム。
- 前記プロセッサによって実行される動作は、処理されている前記デバイスのフィーチャレベルの三次元プロファイル情報を提供する更新されたインライン計測学データを使用して、前記予測モデルを定期的に較正することをさらに含み、前記プロファイル情報は前記対象の1つまたは複数の寸法を含む、請求項15に記載のシステム。
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US11592812B2 (en) * | 2019-02-19 | 2023-02-28 | Applied Materials, Inc. | Sensor metrology data integration |
KR20220083811A (ko) * | 2019-10-23 | 2022-06-20 | 램 리써치 코포레이션 | 반도체 제작을 위한 레시피의 결정 (determination) |
US11815819B2 (en) * | 2020-04-06 | 2023-11-14 | Nova Ltd. | Machine and deep learning methods for spectra-based metrology and process control |
US11901204B2 (en) * | 2020-05-22 | 2024-02-13 | Applied Materials, Inc. | Predictive wafer scheduling for multi-chamber semiconductor equipment |
USD977504S1 (en) | 2020-07-22 | 2023-02-07 | Applied Materials, Inc. | Portion of a display panel with a graphical user interface |
US11688616B2 (en) * | 2020-07-22 | 2023-06-27 | Applied Materials, Inc. | Integrated substrate measurement system to improve manufacturing process performance |
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US20220066411A1 (en) * | 2020-08-31 | 2022-03-03 | Applied Materials, Inc. | Detecting and correcting substrate process drift using machine learning |
JP2022045616A (ja) * | 2020-09-09 | 2022-03-22 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板処理方法および基板処理装置 |
US20220114438A1 (en) * | 2020-10-09 | 2022-04-14 | Kla Corporation | Dynamic Control Of Machine Learning Based Measurement Recipe Optimization |
KR20230124043A (ko) * | 2020-12-21 | 2023-08-24 | 램 리써치 코포레이션 | 반도체 제작 장비의 프로세스 제어를 위한 적응형 모델 트레이닝 (adaptive model training) |
US20220210525A1 (en) * | 2020-12-24 | 2022-06-30 | Applied Materials Israel Ltd. | Prediction of electrical properties of a semiconductor specimen |
US11532525B2 (en) * | 2021-03-03 | 2022-12-20 | Applied Materials, Inc. | Controlling concentration profiles for deposited films using machine learning |
US20220284342A1 (en) * | 2021-03-04 | 2022-09-08 | Applied Materials, Inc. | Systems and methods for process chamber health monitoring and diagnostics using virtual model |
WO2022256194A1 (en) * | 2021-06-01 | 2022-12-08 | Lam Research Corporation | In situ sensor and logic for process control |
US20220392809A1 (en) * | 2021-06-03 | 2022-12-08 | Kla Corporation | Adaptive modeling misregistration measurement system and method |
US11860591B2 (en) * | 2021-09-13 | 2024-01-02 | Applied Materials, Inc. | Process recipe creation and matching using feature models |
US20230078146A1 (en) * | 2021-09-15 | 2023-03-16 | Applied Materials, Inc. | Virtual measurement of conditions proximate to a substrate with physics-informed compressed sensing |
CN113539909A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-10-22 | 深圳市信润富联数字科技有限公司 | 一种故障检测方法、装置、终端设备及存储介质 |
US20230163002A1 (en) * | 2021-11-23 | 2023-05-25 | Applied Materials, Inc. | Accelerating preventative maintenance recovery and recipe optimizing using machine-learning based algorithm |
US20230195074A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-22 | Applied Materials, Inc. | Diagnostic methods for substrate manufacturing chambers using physics-based models |
CN116542351A (zh) * | 2022-01-21 | 2023-08-04 | 联华电子股份有限公司 | 半导体制造工艺预测模型的训练方法与预测装置 |
US11961030B2 (en) | 2022-01-27 | 2024-04-16 | Applied Materials, Inc. | Diagnostic tool to tool matching methods for manufacturing equipment |
JP2023120961A (ja) * | 2022-02-18 | 2023-08-30 | 株式会社Screenホールディングス | 基板処理条件の設定方法、基板処理方法、基板処理条件の設定システム、及び、基板処理システム |
US20230295799A1 (en) * | 2022-03-16 | 2023-09-21 | Applied Materials, Inc. | Process characterization and correction using optical wall process sensor (owps) |
USD1031743S1 (en) | 2022-05-06 | 2024-06-18 | Applied Materials, Inc. | Portion of a display panel with a graphical user interface |
WO2023220680A1 (en) * | 2022-05-13 | 2023-11-16 | Lam Research Corporation | Virtual semiconductor fab environment |
US20230367288A1 (en) * | 2022-05-16 | 2023-11-16 | Applied Materials, Inc. | Physically-informed multi-system hardware operating windows |
US20240062097A1 (en) * | 2022-08-22 | 2024-02-22 | Applied Materials, Inc. | Equipment parameter management at a manufacturing system using machine learning |
US20240086597A1 (en) * | 2022-09-14 | 2024-03-14 | Applied Materials, Inc. | Generation and utilization of virtual features for process modeling |
WO2024072670A1 (en) * | 2022-09-26 | 2024-04-04 | Lam Research Corporation | Automated control of process chamber components |
US20240176334A1 (en) * | 2022-11-28 | 2024-05-30 | Applied Materials, Inc. | Adjusting chamber performance by equipment constant updates |
US20240176336A1 (en) * | 2022-11-28 | 2024-05-30 | Applied Materials, Inc. | Chamber matching by equipment constant updates |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007528985A (ja) | 2003-06-27 | 2007-10-18 | ティンバー テクノロジーズ,インコーポレイティド | 機械学習システムを用いた半導体ウェハ上に形成された構造の光学測定 |
JP2008511986A (ja) | 2004-08-27 | 2008-04-17 | 東京エレクトロン株式会社 | 仮想モジュールを用いた半導体処理方法 |
US20140031968A1 (en) | 2012-07-25 | 2014-01-30 | International Business Machines Corporation | Run-to-Run Control Utilizing Virtual Metrology in Semiconductor Manufacturing |
US20140107828A1 (en) | 2012-10-15 | 2014-04-17 | International Business Machines Corporation | Method and System for Wafer Quality Predictive Modeling based on Multi-Source Information with Heterogeneous Relatedness |
WO2017083411A1 (en) | 2015-11-09 | 2017-05-18 | Applied Materials, Inc. | Wafer point by point analysis and data presentation |
WO2017117568A1 (en) | 2015-12-31 | 2017-07-06 | Kla-Tencor Corporation | Accelerated training of a machine learning based model for semiconductor applications |
Family Cites Families (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6408219B2 (en) * | 1998-05-11 | 2002-06-18 | Applied Materials, Inc. | FAB yield enhancement system |
US6910947B2 (en) * | 2001-06-19 | 2005-06-28 | Applied Materials, Inc. | Control of chemical mechanical polishing pad conditioner directional velocity to improve pad life |
US6913938B2 (en) * | 2001-06-19 | 2005-07-05 | Applied Materials, Inc. | Feedback control of plasma-enhanced chemical vapor deposition processes |
US7201936B2 (en) * | 2001-06-19 | 2007-04-10 | Applied Materials, Inc. | Method of feedback control of sub-atmospheric chemical vapor deposition processes |
WO2003104921A2 (en) * | 2002-06-07 | 2003-12-18 | Praesagus, Inc. | Characterization adn reduction of variation for integrated circuits |
JP4008899B2 (ja) * | 2003-09-08 | 2007-11-14 | 株式会社東芝 | 半導体装置の製造システムおよび半導体装置の製造方法 |
US7902991B2 (en) | 2006-09-21 | 2011-03-08 | Applied Materials, Inc. | Frequency monitoring to detect plasma process abnormality |
US20080076046A1 (en) * | 2006-09-26 | 2008-03-27 | Tokyo Electron Limited | accuracy of optical metrology measurements |
US8352062B2 (en) | 2009-03-11 | 2013-01-08 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Advanced process control for gate profile control |
US8437870B2 (en) * | 2009-06-05 | 2013-05-07 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | System and method for implementing a virtual metrology advanced process control platform |
US8452439B2 (en) | 2011-03-15 | 2013-05-28 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Device performance parmeter tuning method and system |
US8501499B2 (en) * | 2011-03-28 | 2013-08-06 | Tokyo Electron Limited | Adaptive recipe selector |
KR20140011064A (ko) | 2012-07-17 | 2014-01-28 | 서울과학기술대학교 산학협력단 | 이상치 탐지 기법을 이용한 가상 계측 결과의 신뢰도 추정 방법 |
US10242142B2 (en) | 2013-03-14 | 2019-03-26 | Coventor, Inc. | Predictive 3-D virtual fabrication system and method |
US20140303912A1 (en) | 2013-04-07 | 2014-10-09 | Kla-Tencor Corporation | System and method for the automatic determination of critical parametric electrical test parameters for inline yield monitoring |
RS57470B1 (sr) * | 2013-07-02 | 2018-09-28 | Ancosys Gmbh | In-situ stvaranje otiska za elektrohemijsko taloženje i/ili elektrohemijsku obradu |
CN104900549A (zh) * | 2014-03-04 | 2015-09-09 | 上海华虹宏力半导体制造有限公司 | 一种监控晶圆加工机台生产效率的方法 |
KR102521159B1 (ko) * | 2014-11-25 | 2023-04-13 | 피디에프 솔루션즈, 인코포레이티드 | 반도체 제조 공정을 위한 개선된 공정 제어 기술 |
US10030965B2 (en) * | 2015-05-08 | 2018-07-24 | Kla-Tencor Corporation | Model-based hot spot monitoring |
US11580375B2 (en) * | 2015-12-31 | 2023-02-14 | Kla-Tencor Corp. | Accelerated training of a machine learning based model for semiconductor applications |
US10043261B2 (en) * | 2016-01-11 | 2018-08-07 | Kla-Tencor Corp. | Generating simulated output for a specimen |
US10197908B2 (en) * | 2016-06-21 | 2019-02-05 | Lam Research Corporation | Photoresist design layout pattern proximity correction through fast edge placement error prediction via a physics-based etch profile modeling framework |
KR101801023B1 (ko) | 2016-09-02 | 2017-12-20 | 주식회사 프라임솔루션 | 반도체 공정의 가상계측을 이용한 사전공정제어 방법 |
US9972478B2 (en) | 2016-09-16 | 2018-05-15 | Lam Research Corporation | Method and process of implementing machine learning in complex multivariate wafer processing equipment |
US10254641B2 (en) * | 2016-12-01 | 2019-04-09 | Lam Research Corporation | Layout pattern proximity correction through fast edge placement error prediction |
US10262910B2 (en) * | 2016-12-23 | 2019-04-16 | Lam Research Corporation | Method of feature exaction from time-series of spectra to control endpoint of process |
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JP2008511986A (ja) | 2004-08-27 | 2008-04-17 | 東京エレクトロン株式会社 | 仮想モジュールを用いた半導体処理方法 |
US20140031968A1 (en) | 2012-07-25 | 2014-01-30 | International Business Machines Corporation | Run-to-Run Control Utilizing Virtual Metrology in Semiconductor Manufacturing |
US20140107828A1 (en) | 2012-10-15 | 2014-04-17 | International Business Machines Corporation | Method and System for Wafer Quality Predictive Modeling based on Multi-Source Information with Heterogeneous Relatedness |
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