[发明专利]确定对过程的校正

权利要求书

1.一种用于配置半导体制造过程的方法，所述方法包括：

-基于与所述半导体制造过程中的过程步骤的第一操作相关联的测量以及第一采样方案来获得第一参数的第一值；

-使用递归神经网络基于所述第一值来确定所述第一参数的预测值；以及

-将所述第一参数的所述预测值用于配置所述半导体制造过程中的所述过程步骤的后续操作。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

-基于使用第二采样方案的测量来获得第二参数的第二值，所述第二采样方案在空间上没有所述第一采样方案密集；以及

-将所述第二参数的所述第二值用于配置所述半导体制造过程中的所述过程步骤的所述后续操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第二值基于所述过程步骤的所述后续操作处的测量来获得。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第二值基于对支撑在相同衬底台上的相同衬底执行的测量来获得，在所述衬底处，所述过程步骤的所述后续操作被执行，其中所述过程步骤的所述后续操作使用所述第二值来配置。

5.根据权利要求2所述的方法，其中所述半导体制造过程为对衬底进行图案化的分批过程，并且其中所述第一采样方案的测量频次为每5批至每10批，并且所述第二采样方案的测量频次为每批一次。

6.根据权利要求2所述的方法，其中所述半导体制造过程是使用曝光场对衬底进行图案化的过程，并且其中所述第一采样方案的空间密度为每个曝光场200个至300个测量点，并且所述第二采样方案的空间密度为每个曝光场2个至3个测量点。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于使用所述第一采样方案的测量来获得所述第一参数的后续值，以及使用所述后续值来更新所述递归神经网络。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述参数包括曝光放大参数，并且所述过程步骤包括光刻曝光。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述递归神经网络包括长短期记忆网络。

10.一种半导体制造过程，包括根据权利要求1所述的方法的用于配置半导体制造过程的方法。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于所述第一参数的所述预测值和基于使用所述第一采样方案的测量所获得的所述第一参数的所述第一值，来确定与半导体制造过程的控制器所使用的模型相关联的参数的值。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述确定基于比较所述第一参数的所述预测值与所述第一参数的值，所述第一参数的值通过将所述模型应用于所获得的所述第一参数的所述第一值而获得。

13.根据权利要求11所述的方法，其中所述模型为指数加权移动平均模型，并且所述参数为与所述指数加权移动平均模型相关联的平滑常数。

14.一种计算机程序产品，包括机器可读指令，所述机器可读指令用于使得通用数据处理装置执行根据权利要求1所述的方法的步骤。

15.一种光刻装置，包括：

-照射系统，被配置为提供投影辐射束；

-支撑结构，被配置为支撑图案形成设备，所述图案形成设备被配置为根据期望图案对所述投影束进行图案化；

-衬底台，被配置为保持衬底；

-投影系统，被配置为将经图案化的束投影到所述衬底的目标部分上；以及

-处理单元，被配置为根据权利要求1所述的方法配置所述半导体制造过程。