[发明专利]计算机实施的方法

权利要求书

1.一种计算机实施的方法，包括：

采集多个集成电路图案，所述多个集成电路图案包括能够被制造的第一组图案及不能被制造的第二组图案；

使用所述多个集成电路图案来训练机器学习模型；

通过所述机器学习模型产生用于验证集成电路布局的预测模型；

通过所述预测模型接收包括一组测试图案的数据，所述一组测试图案包括集成电路图案的扫描电子显微镜图像；

基于所述扫描电子显微镜图像及所述多个集成电路图案来确定与集成电路布局相关联的设计违例；以及

为所述集成电路布局的进一步特征化提供所述设计违例的概述。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述设计违例通过以下操作来确定：

通过所述预测模型产生多个像素图案的编译，所述多个像素图案的所述编译包含能够被制造的第一组像素图案及不能被制造的第二组像素图案；

接收用于验证的所述集成电路布局；以及

鉴别所述集成电路布局与所述第一组像素图案及所述第二组像素图案之间的差异，其中所述设计违例包括所述差异。

3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，更包括：

通过所述机器学习模型来确定置信度分数，所述置信度分数与确定所述设计违例相关联；

基于低于阈值的所述置信度分数来鉴别不属于所述第一组图案或所述第二组图案的新图案；

确定所述新图案是否能够被制造；以及

基于所述确定来更新所述第一组图案或所述第二组图案以包含所述新图案。

4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，更包括：

用经更新的所述第一组图案或经更新的所述第二组图案再训练所述机器学习模型；以及

通过再训练的所述机器学习模型来再产生新预测模型。

5.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其中所述第二组像素图案包含缺陷热点。

6.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其中使用所述集成电路布局、所述第一组像素图案以及所述第二组像素图案的图像处理来确定所述设计违例。

7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述集成电路布局先前已使用设计规则检查编码来评估。

8.一种计算机实施的方法，包括：

通过预测模型来接收包括一组测试图案的数据，所述一组测试图案包括集成电路图案的扫描电子显微镜图像，其中所述预测模型是通过经训练的机器学习模型产生的，且其中所述经训练的机器学习模型是使用多个集成电路图案训练的，所述多个集成电路图案包括能够被制造的第一组图案及不能被制造的第二组图案；

基于所述扫描电子显微镜图像及所述多个集成电路图案来确定与集成电路布局相关联的设计违例；以及

为所述集成电路布局的进一步特征化提供所述设计违例的概述。

9.一种计算机实施的方法，包括：

采集多个集成电路图案，所述多个集成电路图案包括能够被制造的第一组图案及不能被制造的第二组图案；

使用所述多个集成电路图案来训练机器学习模型；以及

通过所述机器学习模型来产生用于验证集成电路布局的预测模型，其中所述预测模型是基于包括集成电路图案的扫描电子显微镜图像的一组测试图案及所述多个集成电路图案来用于与所述集成电路布局相关联的设计违例。

10.根据权利要求9所述的计算机实施的方法，其中所述设计违例通过以下来确定：

通过所述预测模型产生的多个像素图案的编译，所述编译包含能够被制造的第一组像素图案及不能被制造的第二组像素图案；以及

鉴别所述集成电路布局与所述第一组像素图案及所述第二组像素图案之间的差异，其中所述设计违例包括所述差异。