申请/专利权人：应用材料公司

申请日：2019-10-07

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116415691B

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00;H01L21/67

优先权：["20181009 US 16/155,773","20181009 US 16/155,779","20181210 US 16/214,550"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.07.28#实质审查的生效;2023.07.11#公开

摘要：构建了一种空间模型以预测处理腔室的性能。所述空间模型用于在工艺开发阶段期间更快地收敛至期望的工艺。一种用于在制造期间控制器件性能变化性的系统包括工艺平台、板上计量OBM工具、以及基于机器学习的工艺控制模型。所述系统接收SEM计量数据，并使用机器学习技术来定期地例如晶片到晶片、批次到批次、腔室到腔室等等更新工艺控制模型。对工艺控制模型的定期更新可考虑到腔室到腔室变化性。

主权项：1.一种计算机实现的方法，所述方法用于构建正在晶片上制造的器件的一个或多个感兴趣的维度的空间分布的预测模型，所述方法包括：通过在工艺空间内改变处理腔室的关键旋钮来处理最优数量的晶片，其中所述关键旋钮是指对所述一个或多个感兴趣的维度具有最大影响的变量；在所述最优数量的晶片的处理期间，收集与所述一个或多个感兴趣的维度相关的腔室计量数据；通过对晶片的样品集执行电子束检验和计量来收集与所述一个或多个感兴趣的维度相关的产线内计量数据；通过机器学习引擎来组合所述腔室计量数据和所述产线内计量数据以生成与所述一个或多个感兴趣的维度相关的自定义计量数据；通过所述机器学习引擎来确定所述自定义计量数据与所述工艺空间内的所识别的关键旋钮设置的相关性；获得用于在所述处理腔室中运行的特定工艺的经验工艺模型；由所述机器学习引擎通过使用所确定的所述自定义计量数据与所识别的关键旋钮设置的相关性来将所述经验工艺模型精细化以构建预测模型，所述预测模型在与所述工艺相关联的各种旋钮在所述工艺空间内虚拟地变化时预测跨晶片的所述一个或多个感兴趣的维度的空间分布，其中所述旋钮是指能被控制以控制所述工艺的变量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 应用材料公司 用于构建器件的维度的空间分布的预测模型的方法和系统

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