[发明专利]为样品产生模拟输出

权利要求书

1.一种经配置以为样品产生模拟输出的系统，其包括：

一或多个计算机子系统，其经配置以获取针对样品的信息，其中所述信息包括所述样品的实际光学图像、所述样品的实际电子束图像及针对所述样品的设计数据中的至少一者；及

一或多个组件，其由所述一或多个计算机子系统执行，其中所述一或多个组件包括基于学习的模型，其中所述基于学习的模型经配置以映射光学图像、电子束图像与设计数据之间的三角关系，其中所述一或多个计算机子系统经配置以将针对所述样品的所述信息输入到所述基于学习的模型中，且其中所述基于学习的模型将所述三角关系应用到所述输入以借此为所述样品产生模拟输出。

2.根据权利要求1所述的系统，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际光学图像，且其中所述模拟输出包括表示由电子束工具为所述样品产生的实际电子束图像的模拟电子束图像。

3.根据权利要求1所述的系统，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际光学图像，且其中所述模拟输出包括针对所述样品的模拟设计数据。

4.根据权利要求1所述的系统，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际电子束图像，且其中所述模拟输出包括针对所述样品的模拟设计数据。

5.根据权利要求1所述的系统，其中针对所述样品的所述信息进一步包括按光学工具的参数的不同值产生的所述样品的实际光学图像，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际光学图像，且其中所述模拟输出包括表示由电子束工具为所述样品产生的实际电子束图像的所述样品的模拟电子束图像。

6.根据权利要求1所述的系统，其中针对所述样品的所述信息进一步包括按光学工具的参数的不同值产生的所述样品的实际光学图像，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际光学图像，其中到所述基于学习的模型的所述输入进一步包括所述光学工具的所述参数的另一不同值，且其中所述模拟输出包括表示按所述光学工具的所述参数的所述另一不同值产生的光学图像的所述样品的模拟光学图像。

7.根据权利要求1所述的系统，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际光学图像及针对所述样品的所述设计数据，且其中所述模拟输出包括表示由电子束工具为所述样品产生的实际电子束图像的所述样品的模拟电子束图像。

8.根据权利要求1所述的系统，其中针对所述样品的所述信息进一步包括对应于对所述样品执行的工艺的参数的不同值的所述样品的实际光学图像，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际光学图像，其中到所述基于学习的模型的所述输入包括所述工艺的所述参数的另一不同值，且其中所述模拟输出包括对应于所述工艺的所述参数的所述另一不同值的所述样品的模拟光学图像。

9.根据权利要求1所述的系统，其中针对所述样品的所述信息进一步包括按光学工具的参数的不同值产生的所述样品的实际光学图像，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括所述样品的所述实际光学图像及针对所述样品的所述设计数据，且其中所述模拟输出包括针对在所述样品上检测的缺陷的缺陷分类。

10.根据权利要求1所述的系统，其中输入到所述基于学习的模型的所述信息包括运行时间输入，且其中针对所述运行时间输入的所述信息包括用于训练所述基于学习的模型的未包含于到所述基于学习的模型的输入中的图案的信息。

11.根据权利要求1所述的系统，其中所述基于学习的模型未经配置以通过执行像素值内插而为所述样品产生所述模拟输出。

12.根据权利要求1所述的系统，其中所述基于学习的模型未经配置以通过执行像素值外插而为所述样品产生所述模拟输出。