[發明專利]用于圖案的語義分段的深度學習

在審

• 申請號: 201980014791.4
• 申請日: 2019-02-15
• 公開（公告）號: CN111886606A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: A·C·M·庫普曼;S·A·米德萊布魯克斯;A·G·M·基爾斯;M·J·馬斯洛
• 申請（專利權）人: ASML荷蘭有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/04;G06K9/66;G03F7/20
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 王璐璐

本發明描述了一種用于訓練圖案化過程的深度學習模型的方法。該方法包括獲得(i)訓練數據，該訓練數據包括具有多個特征的襯底的至少一部分的輸入圖像和真實圖像；(ii)類別集，每個類別對應于輸入圖像內襯底的多個特征的特征；和(iii)深度學習模型，被配置為接收訓練數據和類別集；通過使用輸入圖像對深度學習模型進行建模和/或模擬來生成被預測的圖像；基于被預測的圖像中的特征與真實圖像中的對應特征的匹配將類別集中的類別分配給被預測的圖像中的特征；和通過使用損失函數迭代地分配權重并通過建模和/或模擬來生成訓練后的深度學習模型。

相關申請的交叉引用

本申請要求于2018年2月23日提交的美國申請62/634,540的優先權，該美國申請的全部內容以引用的方式并入本文中。

技術領域

本公開涉及改良器件制造過程的性能的技術。該技術可以與光刻設備或量測設備結合使用。

背景技術

光刻設備是一種將所期望的圖案施加到襯底的目標部分上的機器。光刻設備例如能夠用于制造集成電路(IC)。在這種情況下，可以將可替代地稱為掩模或掩模版的圖案形成裝置用于生成對應于集成電路的單個層上的電路圖案，且該圖案能夠被成像到具有輻射敏感材料(抗蝕劑)層的襯底(例如硅晶片)上的目標部分(例如包括管芯的一部分、一個或更多個管芯)上。通常，單個襯底將包含被連續曝光的相鄰目標部分的網絡。已知的光刻設備包括所謂的步進器和所謂的掃描器，在步進器中通過將整個圖案一次性地曝光到目標部分上來輻照每個目標部分；在掃描器中通過利用在給定方向(“掃描”方向)上的束掃描圖案來輻照每個目標部分的同時，同步地掃描與該方向平行或反平行的襯底。

在將電路圖案從圖案形成裝置轉印到襯底之前，襯底可經歷各種工序，諸如涂底料、抗蝕劑涂覆和軟焙烤。在曝光之后，可以對襯底進行其它工序，諸如曝光后焙烤(PEB)、顯影、硬焙烤和所轉印的電路圖案的測量/檢查。該工序陣列用作制作器件(例如IC)的單個層的基礎。然后，襯底可以經歷各種過程，諸如蝕刻、離子注入(摻雜)、金屬化、氧化、化學機械拋光等，所有這些都旨在完成器件的單個層。如果器件中需要多個層，則對每個層重復整個工序或其變型。最終，器件將呈現于襯底上的每個目標部分中。然后通過諸如切割或鋸切的技術將這些器件彼此分開，從而能夠將單個器件安裝在載體上，連接到引腳等。

因而，制造諸如半導體器件之類的器件典型地涉及使用多個制作過程來處理襯底(例如，半導體晶片)以形成器件的各種特征和多層。典型地使用例如沉積、光刻、蝕刻、化學機械拋光和離子注入來制造和處理這樣的層和特征。可以在襯底上的多個管芯上制作多個器件，然后將其分離成單獨的器件。該器件制造過程可以被認為是圖案化過程。圖案化過程涉及圖案化步驟，諸如使用光刻設備中的圖案形成裝置進行光學和/或納米壓印光刻術，以將圖案形成裝置上的圖案轉印到襯底上，并且典型地但可選地涉及一個或更多個有關的圖案處理步驟,諸如，通過顯影設備進行的抗蝕劑顯影、使用焙烤工具進行的襯底焙烤、使用蝕刻設備蝕刻圖案等。

發明內容

根據一實施例，提供了一種用于訓練圖案化過程的深度學習模型的方法。該方法包括獲得(i)訓練數據，所述訓練數據包括具有多個特征的襯底的至少一部分的輸入圖像和與所述輸入圖像相對應的真實圖像；(ii)類別集，每個類別對應于輸入圖像內襯底的多個特征的特征；以及(iii)深度學習模型，所述深度學習模型被配置為接收所述訓練數據和所述類別集；通過使用輸入圖像對深度學習模型進行建模和/或模擬來生成被預測的圖像，其中所述深度學習模型利用包括多個權重的至少一個擴張核迭代地執行卷積運算；基于被預測的圖像內的特征與真實圖像內的對應特征的匹配，將類別集中的類別分配給被預測的圖像內的特征；和通過使用損失函數基于通過深度學習模型的反向傳播而迭代地將權重分配給至少一個擴張核使得被預測的圖像重現輸入圖像的多個特征，通過建模和/或模擬，生成訓練后的深度學習模型。