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[发明专利]用于调整图案化过程的方法-CN202180048684.0在审
发明人：郭超群;S·S·克德卡;A·P·根德伯拉;林晨希;H·J·卡斯蒂尔斯;陈宏伟;S·H·邦德;李兆泽;S·I·马萨瓦特;邹毅;A·伊普玛;张幼平;G·迪克尔;E·K·施泰因迈尔;K·范贝尔克;J·J·博德尔;A·胡包克斯;A·V·霍洛德;J·M·冈萨雷斯韦斯卡;F·B·阿尔登 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2021-06-14 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：描述了产生用于图案化过程的控制输出。接收控制输入。所述控制输入用于控制所述图案化过程。所述控制输入包括在所述图案化过程中使用的一个或更多个参数。利用经训练的机器学习模型，基于所述控制输入来产生所述控制输出。所述机器学习模型是利用从模拟所述图案化过程和/或实际过程数据所产生的训练数据来训练。所述训练数据包括1)与所述图案化过程的多个操作条件相对应的多个训练控制输入，其中所述图案化过程的所述多个操作条件与所述图案化过程的随时间变化的特定于操作条件的行为相关联；和2)使用物理模型、基于所述训练控制输入而产生的训练控制输出。
用于调整图案过程方法

[发明专利]在半导体制造过程中用于确定对于一组衬底的检查策略的方法-CN202180026334.4在审
发明人： E·库利拉吉斯;C·兰希亚;J·M·冈萨雷斯韦斯卡;A·伊普玛;D·格科鲁;R·沙雷伊恩 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：描述了一种用于确定针对至少一个衬底的检查策略的方法，所述方法包括：使用预测模型，基于与所述衬底相关联的预处理数据以及与所述至少一个衬底相关联的任何可用的后处理数据中的一者或两者来量化与顺应品质要求的预测相关的顺应性指标的顺应性指标值；和基于以下各项来决定对于所述至少一个衬底的检查策略：所述顺应性指标值、与所述检查策略相关联的预期成本、以及描述在与所述预测模型相关的至少一个目标权利要求所述检查策略的预期值的至少一个目标值。
半导体制造过程用于确定对于一组衬底检查策略方法

[发明专利]用于优化光刻工艺的方法和装置-CN202210953036.6在审
发明人： M·豪普特曼;E·C·莫斯;寇伟田;A·伊普玛;M·库珀斯;刘贤优;韩敏燮 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：对由多个衬底组成的半导体衬底集合执行光刻工艺。作为工艺的一部分，衬底集合被划分为多个子集。该划分可以基于与衬底上的第一层相关联的特性集合。然后，针对衬底集合的至少一个衬底确定性能参数的指印。在一些情况下，针对每个衬底子集中的每个衬底确定指印。指印与至少第一层相关联。然后导出与后续层的施加相关联的性能参数的校正，该校正基于所确定的指印以及衬底集合的划分。
用于优化光刻工艺方法装置

[发明专利]用于过程指标的感知过程控制的系统和方法-CN202180016587.3在审
发明人： M·拉兰纳加;D·格科鲁;A·伊普玛 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：本文描述一种方法，所述方法包括：确定对象的状态的序列，所述状态是基于与所述对象相关联的处理信息来被确定的，其中所述状态的序列包括所述对象的一个或更多个未来状态；基于所述状态的序列内的所述状态和所述一个或更多个未来状态中的至少一个状态来确定与所述对象相关联的过程指标，所述过程指标包括对于所述状态的序列中的单独的状态来说，对所述对象的处理要求是否得到满足的指示；以及基于(1)所述状态和所述一个或更多个未来状态中的至少一个状态以及(2)所述过程指标，开始对处理的调整，所述调整被配置成针对所述状态的序列中的所述单独的状态增强所述过程指标，使得对所述对象的最终处理要求得到满足。
用于过程指标感知控制系统方法

[发明专利]用于优化光刻工艺的方法和装置-CN201880027615.X有效
发明人： M·豪普特曼;E·C·莫斯;寇伟田;A·伊普玛;M·库珀斯;刘贤优;韩敏燮 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：对由多个衬底组成的半导体衬底集合执行光刻工艺。作为工艺的一部分，衬底集合被划分为多个子集。该划分可以基于与衬底上的第一层相关联的特性集合。然后，针对衬底集合的至少一个衬底确定性能参数的指印。在一些情况下，针对每个衬底子集中的每个衬底确定指印。指印与至少第一层相关联。然后导出与后续层的施加相关联的性能参数的校正，该校正基于所确定的指印以及衬底集合的划分。
用于优化光刻工艺方法装置

[发明专利]从数据集提取特征-CN202080018832.X在审
发明人： M·拉兰纳加;D·格科鲁;F·哈西毕;A·伊普玛 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2020-02-06 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：一种从数据集提取特征的方法包括：基于数据集内所包括的残差图案的可视化(238)从数据集提取特征(244)，其中特征不同于在先前迭代中提取的特征，并且残差图案的可视化使用在先前迭代中提取的特征。使用在先前迭代中提取的特征可视化(234)数据集可以包括：生成属性数据的与目标数据相关的残差图案。使用在先前迭代中提取的特征可视化(234)数据集可以涉及：基于在先前迭代中提取的特征，将集群约束添加到数据集。附加地或备选地，使用在先前迭代中提取的特征可视化(234)数据集可以涉及：定义以在先前迭代中提取的特征为条件的条件概率。
数据提取特征

[发明专利]确定图案化过程的校正的方法-CN202110757769.8在审
发明人：寇伟田;A·伊普玛;M·豪普特曼;M·屈珀斯;L·M·韦尔甘-于泽;E·J·M·瓦勒博斯;E·H·A·德尔维涅;W·S·C·勒洛夫斯;H·E·采克利;S·C·T·范德山登;C·D·格乌斯塔;D·F·S·德克尔;M·焦洛;I·多夫博什 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：公开了一种确定与衬底上的光刻过程相关的过程参数的校正的方法和相关联的设备。所述光刻过程包括多次运行，在多次运行中的每一次运行期间将图案施加到一个或更多个衬底。所述方法包括获得用于描述所述衬底的属性的曝光前的量测数据；获得曝光后的量测数据，所述曝光后的量测数据包括已经对一个或更多个先前曝光的衬底执行的过程参数的一个或更多个测量值；基于所述曝光前的量测数据，将来自一个或更多个组的组员关系状态分配给所述衬底；和基于所述组员关系状态和所述曝光后的量测数据确定所述过程参数的校正。
确定图案过程校正方法

[发明专利]用于性质联合插值和预测的设备和方法-CN201980090994.1在审
发明人： F·哈西毕;L·P·范戴克;M·拉兰纳加;A·伊普玛;R·J·F·范哈恩 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：根据本公开的一个方面，提供了一种用于预测与产品单元相关联的性质的方法。所述方法可以包括：获得多个数据集，其中所述多个数据集中的每一个数据集包括与参数的跨越所述产品单元的空间分布相关联的数据；将所述多个数据集中的每一个数据集表示为多维对象；获得利用先前获得的多维对象和先前产品单元的性质所训练的卷积神经网络模型；以及将卷积神经网络模型应用于表示多个数据集的多个多维对象，以预测与产品单元相关联的性质。
用于性质联合预测设备方法

[发明专利]确定图案化过程的校正的方法-CN201780065318.X有效
发明人：寇伟田;A·伊普玛;M·豪普特曼;M·屈珀斯;L·M·韦尔甘-于泽;E·J·M·瓦勒博斯;E·H·A·德尔维涅;W·S·C·勒洛夫斯;H·E·采克利;S·C·T·范德山登;C·D·格乌斯塔;D·F·S·德克尔;M·焦洛;I·多夫博什 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：公开了一种确定与衬底上的光刻过程相关的过程参数的校正的方法和相关联的设备。所述光刻过程包括多次运行，在多次运行中的每一次运行期间将图案施加到一个或更多个衬底。所述方法包括获得用于描述所述衬底的属性的曝光前的量测数据；获得曝光后的量测数据，所述曝光后的量测数据包括已经对一个或更多个先前曝光的衬底执行的过程参数的一个或更多个测量值；基于所述曝光前的量测数据，将来自一个或更多个组的组员关系状态分配给所述衬底；和基于所述组员关系状态和所述曝光后的量测数据确定所述过程参数的校正。
确定图案过程校正方法

[发明专利]用于控制工业过程的方法和设备-CN201680072108.9有效
发明人： A·伊普玛;D·F·S·德克尔;F·G·C·比基恩;R·J·F·范哈恩;寇伟田 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2016-09-21 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：在光刻过程中，在不同的上下文中处理一系列晶片(W(i))。接收物体数据(ODAT/PDAT)，该物体数据可以是例如表示针对之前已经处理的晶片的集合所测量的重叠的性能数据(PDAT)。上下文数据(CDAT)表示在所述集合内的晶片之间变化的光刻过程的参数。通过该性能数据的主分量分析或其它统计分析(410)，晶片的集合分割成两个或更多个子集(412)。使用晶片的第一分割和上下文数据(414)来识别一个或更多个相关的上下文参数(418)，该上下文参数是被观察为与第一分割最强地相关的光刻过程的参数。通过参考已识别的相关的上下文参数针对于新晶片控制光刻设备(400)。描述了具有反馈控制和前馈控制的实施例。
用于控制工业过程方法设备

[发明专利]基于过程参数的衬底标记方法-CN201980011358.5在审
发明人： V·巴斯塔尼;A·伊普玛;D·松塔格;E·C·摩斯;H·E·采克利;林晨希 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：在过程步骤之前，基于与衬底相关联的预处理数据(404)来对待处理衬底(402)进行分割。使用分割规则(410、412、414)来对数据进行分割，并且根据通过分割而获得的数据的子集将衬底分割为子集(G1‑G4)。应用了针对每个子集特定的校正(COR1‑COR4)。使用对衬底的训练集(502)的决策树分析来获得分割规则(图5)。所述决策树分析使用在处理前与所述训练衬底相关联的预处理数据(256、260)，以及在经受所述过程步骤之后与训练衬底相关联的后处理数据(262)。基于后处理数据的子集的特性，从多个分割规则(512)中选择出限定所述决策树的分割规则(506)。同时隐含地获得相关联的校正(508)。
基于过程参数衬底标记方法

[发明专利]产生用于控制或监控生产过程的所预测的数据-CN201780084076.9在审
发明人： A·伊普玛;D·格科鲁;G·齐萝扬尼斯;托马斯·利奥·玛丽亚·胡根鲍姆;R·J·F·范哈恩 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：本发明产生用于控制或监控生产过程以改进感兴趣的参数的所预测的数据。获得与所述生产过程(504)的操作相关联的情境数据(502)。对所述生产过程(504)的产品(506)执行量测/测试(508)，由此获得性能数据(510)。提供情境对性能的模型以基于用性能数据对所述情境数据(502)进行标记来产生所预测的性能数据(526)。这为半监督学习的示例。该情境对性能的模型包括执行半监督标记的学习机器(522)。使用与该情境数据和/或该性能数据的品质相关的预测信息来修改该情境对性能的模型。预测信息可以包括相关性信息，该相关性信息与该所获得的情境数据和/或该所获得的性能数据与该感兴趣的参数的相关性相关。该预测信息可以包括与所述所预测的性能数据的不确定性相关的模型不确定性信息。
性能数据情境数据生产过程预测信息预测不确定性半监督学习学习机器半监督监控量测测试关联改进

[发明专利]用于控制工业过程的方法和设备-CN201780064966.3在审
发明人：寇伟田;A·伊普玛;M·奥普特曼;M·屈珀斯;韩敏燮 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2017-09-21 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：在多个半导体晶片(900；1020)上执行一种光刻过程。所述方法包括选择一个或更多个晶片作为样本晶片(910‑914；1030‑1034)。仅在所选择的样本晶片上执行量测步骤(922；1042)。基于所选择的样本产品单元的量测结果(924；1046)，限定用于控制所述晶片或未来晶片的处理的校正。样本产品单元的选择至少部分地基于关于晶片测量的物体数据(902；1006)的统计分析。可以使用相同的物体数据或其它数据用于将晶片分组成多个组。选择样本晶片可以包括选择通过所述统计分析识别为它们的组中最具代表性的晶片的晶片(910‑914；1030‑1034)。选择样本晶片可以包括去除被识别为不具有代表性的产品单元(916；1036)。
晶片样本晶片产品单元物体数据统计分析样本控制工业过程半导体晶片方法和设备光刻过程量测结果量测去除校正测量分组

[发明专利]用于获得与工业过程有关的诊断信息的方法和设备-CN201480064342.8有效
发明人： A·伊普玛;J·门格尔;大卫·德克斯;大卫·汉;A·库普曼;I·里尤利纳;S·米德尔布鲁克斯;理查德·范哈伦;J·文登伯格 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2014-09-05 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：在光刻处理中，诸如半导体晶片的产品单元经历光刻图案化操作和化学和物理处理操作。在处理的执行过程中在各阶段形成对准数据或其它测量以获得对象数据，所述对象数据代表在跨每一个晶片空间分布的点处测量的位置偏差或其它参数。该对象数据被用于通过执行多变量分析以将代表在所述多维空间中的晶片的所述矢量组分解为一个或多个分量矢量而获得诊断信息。关于工业过程的诊断信息使用所述分量矢量被提取。对于后续产品单元的工业过程的性能可以基于所提取的诊断信息被控制。
用于获得工业过程有关诊断信息方法设备

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