[发明专利]用于确定影响半导体制造过程中的产率的根本原因的方法

权利要求书

1.一种用于确定影响在衬底上制造器件的过程中的产率的根本原因的方法，所述方法包括：

获得产率分布数据，所述产率分布数据包括产率参数在整个所述衬底或所述衬底的部分上的分布；

获得量测数据的集合，每个集合包括在整个所述衬底或所述衬底的部分上与所述衬底的不同层相对应的过程参数的空间变化；

基于相似度度量来比较所述产率分布数据和量测数据，所述相似度度量描述所述产率分布数据与所述量测数据的所述集合中的单独集合之间的空间相似度；以及

从所述量测数据的所述集合中确定量测数据的第一相似集合，就对应层的处理顺序而言，所述量测数据的第一相似集合是量测数据的第一集合，所述量测数据的第一相似集合被确定为与所述产率分布数据相似。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述比较包括基于编码成信息性语义特征向量来执行所述产率分布数据与量测数据之间的相关性分析。

3.根据权利要求1所述的方法，包括根据所述相似度度量对所述量测数据的所述集合进行分级。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定量测数据的第一相似集合包括：确定超过阈值的所述第一相似度度量和/或确定紧接在所述相似度阈值的跳跃之后的第一相似度度量。

5.根据权利要求1所述的方法，包括标记与对应所述量测数据的第一相似集合的层有关的上下文以用于进一步的根本原因分析。

6.根据权利要求5所述的方法，包括向与对应所述量测数据的第一相似集合的所述层之后的所有层有关的上下文赋予较小权重或零权重。

7.根据权利要求1所述的方法，包括执行成分分析以从所述量测数据中提取一个或多个衬底到衬底的量测数据变化分布；以及

将每个衬底的这些衬底到衬底的量测数据变化分布的激活和/或得分与衬底级产率得分或衬底到衬底的产率分布数据变化分布的对应激活和/或得分相关。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述比较使用被训练为分类和/或检测分布图案的模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述模型是已经在包括标记的产率分布数据的训练数据上被训练的机器学习模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述机器学习模型包括卷积神经网络模型。

11.根据权利要求8所述的方法，还包括在监测用于制造衬底的制造过程的监测步骤中使用所述模型，所述步骤包括使用所述模型以基于生产量测数据来标记潜在问题。

12.根据权利要求1所述的方法，其中所述量测数据的所述集合与在层的曝光之前作为准备步骤的部分由光刻设备执行的量测相关。

13.根据权利要求1所述的方法，其中所述产率分布数据包括电气分类测试数据。

14.一种计算机程序，包括程序指令，所述程序指令能够操作以当在合适的设备上运行时执行根据权利要求1所述的方法。

15.一种非暂态计算机程序载体，包括根据权利要求14所述的计算机程序。