[发明专利]为样品产生模拟输出

说明书

本发明提供用于为样品产生模拟输出的方法及系统。一种方法包含使用一或多个计算机系统获取针对样品的信息。所述信息包含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。所述方法还包含将针对所述样品的所述信息输入到基于学习的模型中。所述基于学习的模型包含于由一或多个计算机系统执行的一或多个组件中。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，且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图像。

技术领域

本发明大体上涉及用于使用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的基于学习的模型为样品产生模拟输出的方法及系统。

背景技术

以下描述及实例不因其包含于此章节中而承认其为现有技术。

制造例如逻辑及存储器装置的半导体装置通常包含：使用大量半导体制造工艺来处理例如半导体晶片的衬底以形成半导体装置的各种特征及多个层级。举例来说，光刻是涉及将图案从主光罩转印到布置于半导体晶片上的抗蚀剂的半导体制造工艺。半导体制造工艺的额外实例包含(但不限于)化学机械抛光(CMP)、蚀刻、沉积及离子植入。多个半导体装置可在单个半导体晶片上经制造成一布置且接着被分离成个别半导体装置。

在半导体制造工艺期间的各种步骤中使用检验过程来检测样品上的缺陷以促成制造工艺的较高良率且因此促成较高利润。检验始终为制造半导体装置的重要部分。然而，随着半导体装置的尺寸减小，检验对于可接受半导体装置的成功制造来说变得更重要，这是因为较小缺陷会引起装置故障。

缺陷复检通常涉及：重新检测本身已由检验过程检测的缺陷且使用高倍率光学系统或扫描电子显微镜(SEM)来以较高分辨率产生关于缺陷的额外信息。因此，在其中已由检验检测到缺陷的样品上的离散位置处执行缺陷复检。由缺陷复检产生的缺陷的较高分辨率数据更适合用于确定缺陷的属性，例如轮廓、粗糙度、更精确大小信息等等。

在半导体制造工艺期间的各种步骤中还使用计量过程来监测及控制工艺。计量过程与检验过程的不同点在于：不同于其中检测样品上的缺陷的检验过程，计量过程用于测量无法使用当前所使用的检验工具来确定的样品的一或多个特性。举例来说，计量过程用于测量样品的一或多个特性(例如在工艺期间形成于样品上的特征的尺寸(例如线宽、厚度等等))，使得工艺的性能可从所述一或多个特性确定。另外，如果样品的一或多个特性是不可接受的(例如，超出特性的预定范围)，那么样品的一或多个特性的测量可用于更改工艺的一或多个参数，使得由工艺制造的额外样品具有可接受特性。

计量过程与缺陷复检过程的不同点还在于：不同于其中由检验检测的缺陷在缺陷复检中被重访的缺陷复检过程，计量过程可执行于其中未检测到缺陷的位置处。换句话来说，不同于缺陷复检，其中对样品执行计量过程的位置可与对样品所执行的检验过程的结果无关。特定来说，可独立于检验结果而选择其中执行计量过程的位置。

因此，如上文描述，可为单个样品产生不同信息。此信息可包含样品的设计信息(即，形成于样品上的装置的设计的信息)、由一或多个工具(例如，检验工具)为样品产生的光学图像、由一或多个工具(例如，缺陷复检工具)为样品产生的电子束图像。有时使用不同信息的组合以在样品上或针对样品执行一或多个过程及/或确定用于样品的另外信息可为有益的。举例来说，具有对应于样品的设计内的单个位置的光学图像及电子束图像以帮助诊断在设计内的那个位置中识别的问题可为有益的。