[发明专利]启用人工智能的过程终点检测有效

专利信息
申请号: 202010381259.0 申请日: 2020-05-08
公开(公告)号: CN111915551B 公开(公告)日: 2022-09-13
发明(设计)人: T.G.米勒;J.F.弗拉纳根四世;B.小劳思;R.杨;B.拉森;A.什罗特尔 申请(专利权)人: FEI公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06N20/00;G06N3/04
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 张凌苗;陈岚
地址: 美国俄*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 启用 人工智能 过程 终点 检测
【说明书】:

启用人工智能的过程终点检测。公开了用于实施启用人工智能的制备终点检测的方法和系统。示例方法至少包含:获得样品的表面的图像,所述样品包含多个特征;对所述图像进行分析以确定是否已经到达终点,所述终点基于可在所述图像中观察到的所述多个特征中的感兴趣的特征;以及基于未到达所述终点,从所述样品的所述表面去除一材料层。

技术领域

发明总体上涉及启用人工智能(AI)的过程控制,并且具体地涉及用于带电粒子显微镜中的样品制备的启用AI的制备终点检测。

背景技术

在工业和研究的许多领域中,执行小结构的分析和测量以用于产品/过程开发、质量控制、医疗评估等。可以使用各种类型的检验工具来执行此类分析和测量,这有可能包含形成一个或多个感兴趣的结构的图像。例如,在半导体工业中,带电粒子显微镜用于在纳米尺度上对电路结构进行成像,这通常成为分析和测量任务的基础。在这种实例中,在执行测量之前,需要从电路元件所处的晶片或芯片的部分中获取所讨论的电路结构的图像,这些部分需要被去除。然而,这种去除通常需要高度熟练的操作人员确定在哪里去除包含感兴趣的特征的部分。在去除所述部分之后,所述部分通常可能经历另外的处理,例如薄化,以确保所期望的电路结构对于随后的成像(例如,透射电子显微镜)是可视的。尽管此过程中的某些过程可以是自动化的,但是由于电路结构形状和布局的变化,因此另外的处理难以自动化,这使得如果不适用于所述技术,则传统模式识别会变得不可靠。

尽管多年来进行了许多简化和/或自动化此类过程的尝试,但是这些尝试通常未能提供所期望的结果,并且高度熟练的技术人员的使用保持不变。如此,期望对至少另外的处理进行更鲁棒的自动化控制以形成这些成像结构,例如薄片。

发明内容

公开了用于实施启用人工智能的制备终点检测的方法和系统。示例方法至少包含:获得样品的表面的图像,所述样品包含多个特征;对所述图像进行分析以确定是否已经到达终点,其中所述终点基于可在所述图像中观察到的所述多个特征中的感兴趣的特征;以及基于未到达所述终点,从所述样品的所述表面去除一材料层。

示例系统可以是带电粒子显微镜,所述带电粒子显微镜至少包含用于提供聚焦离子束的离子柱、用于提供电子束的电子柱和控制器。所述控制器可以包含代码或耦合到存储器,所述存储器包含当由所述控制器执行时使所述带电粒子显微镜执行以下操作的代码:获得样品的表面的图像,所述样品包含多个特征;对所述图像进行分析以确定是否已经到达终点,其中所述终点基于可在所述图像中观察到的所述多个特征中的感兴趣的特征;基于未到达所述终点,由所述聚焦离子束研磨所述样品的所述表面以去除一材料层;并且基于到达所述终点,停止材料去除。

附图说明

图1是根据本公开的实施例的带电粒子显微镜系统的实例。

图2是根据本公开的实施例的用于使用人工智能确定过程终点的示例方法。

图3是根据本公开的实施例的用于训练用于终点检测的人工神经网络的示例方法。

图4是根据本文所公开的实施例的包含图像的相关联的ANN分析的示例图像序列。

图5是计算系统的示例功能框图,本发明的实施例可以在所述计算系统上实施。

贯穿附图的若干视图,相似的附图标记指代对应的部分。

具体实施方式

本发明的实施例涉及AI增强的终点检测。在一些实例中,AI方面辅助确定何时到达所期望的处理终点,这可以基于图像中的可观察到的结构。例如,样品的表面被研磨以去除一材料层,然后对所述表面进行成像,并且由神经网络对图像进行分析以确定所述结构是否指示了研磨过程的终点。如果神经网络确定所述结构指示终点,则过程结束,否则可以重复研磨过程。然而,应当理解,本文所描述的方法通常适用于各种不同的AI增强的计量,并且不应认为是限制性的。

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