MACHINE LEARNING BASED YIELD PREDICTION

• Main Authors: LINSHIZ JASMIN SONIA, PRES SHAUL, TAL NOAM, CHOONA LILACH, LEVANT BORIS, YOGEV SHAY, YACOBY RAN, ARIEL ASSAF
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 29.08.2024
• Subjects: BASIC ELECTRIC ELEMENTS; CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; ELECTRIC SOLID STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; ELECTRICITY; PHYSICS; SEMICONDUCTOR DEVICES

반도체 시편의 검사의 시스템 및 방법이 제공된다. 방법은, 시편 상의 주어진 구조의 주어진 층을 나타내는 e-빔 이미지를 런타임으로 획득하는 단계, ML 모델을 사용하여 적어도 e-빔 이미지를 처리하는 단계, 및 전기 시험을 수행하기 전에, 주어진 구조에 대한 수율 관련 예측을 획득하는 단계를 포함한다. ML 모델은 훈련 세트를 사용하여 미리 훈련되고, 훈련 세트는 하나 이상의 훈련 시편 상의 주어진 구조의 다수의 부위들에 대응하는 e-빔 이미지들의 다수의 스택들 - e-빔 이미지들의 각각의 스택은 각각의 부위의 적어도 주어진 층을 나타냄 -; 및 다수의 부위들에서 수행되는 전기 시험으로부터 취득되고 훈련 시편들의 실제 수율에 관련된 시험 데이터를 포함하고, 시험 데이터는 e-빔 이미지들의 스택들과 각각 상관되고 그의 실측 정보로서 사용된다. There is provided a system and method of examination of a semiconductor specimen. The method includes obtaining an e-beam image representative of a given layer of a given structure on the specimen in runtime, processing at least the e-beam image using a ML model, and obtaining yield related prediction with respect to the given structure prior to performing an electrical test. The ML model is previously trained using a training set comprising multiple stacks of e-beam images corresponding to multiple sites of the given structure on one or more training specimens, each stack of e-beam images representative of the at least given layer of a respective site; and test data acquired from an electrical test performed at the multiple sites and related to actual yield of the training specimens, the test data respectively correlated with the stacks of e-beam images and used as ground truth thereof.