공정에 대한 보정 결정

반도체 제조 공정을 구성하는 방법이 개시되며, 상기 방법은: 제 1 샘플링 방식 및 반도체 제조 공정에서의 공정 단계의 제 1 작업과 연계된 측정들에 기초하여 제 1 파라미터의 제 1 값을 얻는 단계; 순환 신경망을 사용하여, 제 1 값에 기초하여 제 1 파라미터의 예측된 값을 결정하는 단계; 및 반도체 제조 공정에서의 공정 단계의 후속 작업을 구성할 때 제 1 파라미터의 예측된 값을 사용하는 단계를 포함한다. A method for determining a correction to a semiconductor manufacturi...

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Main Authors HULSEBOS EDO MARIA, WERKMAN ROY, ROY SARATHI, RUAN JUNRU
Format Patent
LanguageKorean
Published 10.06.2021
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Summary:반도체 제조 공정을 구성하는 방법이 개시되며, 상기 방법은: 제 1 샘플링 방식 및 반도체 제조 공정에서의 공정 단계의 제 1 작업과 연계된 측정들에 기초하여 제 1 파라미터의 제 1 값을 얻는 단계; 순환 신경망을 사용하여, 제 1 값에 기초하여 제 1 파라미터의 예측된 값을 결정하는 단계; 및 반도체 제조 공정에서의 공정 단계의 후속 작업을 구성할 때 제 1 파라미터의 예측된 값을 사용하는 단계를 포함한다. A method for determining a correction to a semiconductor manufacturing process, the method comprising:- obtaining first sparse data (504) representing measured values of a parameter across one or more substrate subject to the process, measured (502) using a sparse sampling layout;- obtaining dense data (512) representing measured values of the parameter across one or more substrate subject to the process, measured (510) using a dense sampling layout that is more spatially dense than the sparse sampling layout;- applying (506) a model (508) to the sparse data and dense data to determine a sparse-to-dense mismatch;- obtaining second sparse data (522) representing measured values of the parameter across the substrate subject to the process, measured (516) using a sparse sampling layout;- adapting (524) the model (508) based on the sparse-to-dense mismatch;- applying the adapted model to the second sparse data to determine a sparse model result (526); and- determining (542) a correction to the process based on the sparse model result (526).
Bibliography:Application Number: KR20217013667