[发明专利]使用预测模型的过程监控和调节

权利要求书

1.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括其中所储存的指令，所述指令在由一个或更多个处理器执行时引起执行一种预测与制造过程相关联的衬底几何形状的方法的操作，所述方法包括：

接收输入信息，所述输入信息包括衬底的几何形状信息和制造过程信息；和

使用机器学习预测模型、基于所述输入信息，预测输出衬底几何形状。

2.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述衬底包括与半导体器件相关联的叠层。

3.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包括基于所述预测调节所预测的输出衬底几何形状，所述调节包括：将所述输出衬底几何形状与相对应的实体衬底测量结果和/或来自不同的非机器学习预测模型的预测结果进行比较；和基于所述比较来产生损失函数；以及优化所述损失函数。

4.根据权利要求3所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述调节包括叠层调节，其中：

叠层调节输入包括：(1)与来自相对应的实体叠层的测量结果相关联的信号；(2)所述几何形状信息，所述几何形状信息包括所述实体叠层的名义几何形状；和(3)所述制造过程信息，并且

叠层调节输出包括所述输出衬底几何形状。

5.根据权利要求4所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述输出衬底几何形状被调节，使得基于所述输出衬底几何形状而确定的模拟信号对应于与来自所述实体叠层的测量结果和/或所述实体叠层的所述名义几何形状相关联的信号。

6.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包括：利用所述机器学习预测模型、基于所述输出衬底几何形状，预测重叠信号。

7.所述非暂时性计算机可读介质，还包括：使用所述机器学习预测模型、基于所述输出衬底几何形状，预测对准信号。

8.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述机器学习预测模型包括神经网络。

9.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述几何形状信息包括针对半导体器件的一个或更多个层的目标或标记设计的一个或更多个尺寸。

10.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述制造过程信息包括在半导体器件的一个或更多个层上所执行的一个或更多个制造过程的一个或更多个参数。

11.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包括：利用包括用于训练衬底的几何形状、图案、和制造过程参数的训练信息以及相对应的实体衬底测量结果和/或来自非机器学习预测模型的预测结果，训练所述机器学习预测模型。

12.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包括：利用所述机器学习预测模型、基于所述一个或更多个输入信号，确定所述制造过程中的变化。

13.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法还包括：基于所述制造过程中的变化确定针对半导体器件制造设备的调整，其中与在半导体器件制造过程期间接收重叠信号和/或对准信号大致实时地执行确定所述调整。

14.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述制造过程中的变化包括以下的一种或更多种：所述制造过程的处理参数的变化、在所述制造过程中所使用的一种或更多种材料的材料性质的变化、或所述一种或更多种材料的光学性质的变化。

15.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述训练包括：基于所述制造过程中的已知扰动，训练所述机器学习预测模型。