针对半导体应用由低分辨率图像产生高分辨率图像制造技术

本发明专利技术提供用于由样品的一或多个低分辨率图像产生所述样品的高分辨率图像的方法及系统。一个系统包含经配置用于获取样品的一或多个低分辨率图像的一或多个计算机子系统。所述系统还包含由所述一或多个计算机子系统执行的一或多个组件。所述一或多个组件包含模型，所述模型包含经配置用于产生所述一或多个低分辨率图像的表示的一或多个第一层。所述模型还包含经配置用于由所述一或多个低分辨率图像的所述表示产生所述样品的高分辨率图像的一或多个第二层。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】针对半导体应用由低分辨率图像产生高分辨率图像
本专利技术大体上涉及用于针对半导体应用由低分辨率图像产生高分辨率图像的方法及系统。
技术介绍
以下描述及实例不因为其包含于此章节中而被视为是现有技术。制造例如逻辑及存储器装置的半导体装置通常包含使用大量半导体制造工艺处理例如半导体晶片的衬底以形成半导体装置的各种特征及多个层级。举例来说，光刻是涉及将图案从光罩转印到布置于半导体晶片上的抗蚀剂的半导体制造工艺。半导体制造工艺的额外实例包含(但不限于)化学机械抛光(CMP)、蚀刻、沉积及离子植入。可在单个半导体晶片上的布置中制造多个半导体装置，且接着将其分离成个别半导体装置。在半导体制造工艺期间的各个步骤使用检验过程以检测样品上的缺陷以驱动制造工艺中的更高良率及因此更高利润。检验始终是制造半导体装置的重要部分。然而，随着半导体装置的尺寸减小，检验对于成功制造可接受半导体装置变得更加重要，这是因为更小缺陷可导致装置故障。缺陷复检通常涉及重新检测本身由检验过程检测的缺陷及使用高倍率光学系统或扫描电子显微镜(SEM)而以更高分辨率产生关于缺陷的额外信息。因此，在样品(其中已通过检验检测到缺陷)上的离散位置处执行缺陷复检。通过缺陷复检产生的缺陷的更高分辨率数据更适用于确定缺陷的属性，例如轮廓、粗糙度、更精确的大小信息等。在半导体制造工艺期间的各个步骤还使用计量过程来监测且控制工艺。计量过程与检验过程不同之处在于，不同于其中在样品上检测缺陷的检验过程，计量过程用于测量无法使用当前所使用的检验工具确定的样品的一或多个特性。举例来说，计量过程用于测量样品的一或多个特性(例如在工艺期间形成于样品上的特征的尺寸(例如，线宽、厚度等))，使得可从所述一或多个特性确定工艺的性能。另外，如果样品的一或多个特性是不可接受的(例如，在所述特性的预定范围外)，那么可使用样品的一或多个特性的测量以更改工艺的一或多个参数，使得由所述工艺制造的额外样品具有可接受特性。计量过程与缺陷复检过程不同之处还在于，不同于其中在缺陷复检中重访由检验检测到的缺陷的缺陷复检过程，可在未检测缺陷的位置处执行计量过程。换句话来说，不同于缺陷复检，在样品上执行计量过程的位置可独立于在样品上执行的检验过程的结果。特定来说，可独立于检验结果选择执行计量过程的位置。因此，如上文描述，归因于执行检验(光学及有时电子束检验)的有限分辨率，通常需要样品以针对在所述样品上检测到的缺陷的缺陷复检而产生额外更高分辨率图像，此可包含验证所述检测到的缺陷、对所述检测到的缺陷分类及确定所述缺陷的特性。另外，如在计量中，通常需要更高分辨率图像来确定形成于所述样品上的图案化特征的信息，而不管在所述图案化特征中是否检测到缺陷。因此，缺陷复检及计量可为耗时过程，其需要使用物理样品自身及产生更高分辨率图像所需的额外工具(除检验器外)。然而，缺陷复检及计量并非可简单消除以省时且省钱的过程。举例来说，归因于执行检验过程的分辨率，一般来说，检验过程并不产生可用于确定检测到的缺陷的信息(其足以对缺陷分类及/或确定所述缺陷的根本原因)的图像信号或数据。另外，归因于执行检验过程的分辨率，一般来说，检验过程并不产生可用于以足够精确度确定形成在样品上的图案化特征的信息的图像信号或数据。因此，开发不具有上文描述的缺点的一或多者的用于产生样品的高分辨率图像的系统及方法将为有利的。
技术实现思路
各种实施例的下列描述绝不应解释为限制所附权利要求书的标的物。一个实施例涉及一种经配置以由样品的一或多个低分辨率图像产生所述样品的高分辨率图像的系统。所述系统包含经配置用于获取样品的一或多个低分辨率图像的一或多个计算机子系统。所述系统还包含由所述一或多个计算机子系统执行的一或多个组件。所述一或多个组件包含模型，所述模型包含经配置用于产生所述一或多个低分辨率图像的表示的一或多个第一层。所述模型还包含经配置用于由所述一或多个低分辨率图像的所述表示产生所述样品的高分辨率图像的一或多个第二层。可如本文中描述那样进一步配置所述系统。额外实施例涉及另一种经配置以由样品的一或多个低分辨率图像产生所述样品的高分辨率图像的系统。此系统如上文所描述那样配置。此系统还包含经配置用于产生所述样品的所述一或多个低分辨率图像的成像子系统。在此实施例中，所述计算机子系统经配置用于从所述成像子系统获取所述一或多个低分辨率图像。所述系统的此实施例可如本文中描述那样进一步配置。另一实施例涉及一种计算机实施方法，其用于由样品的一或多个低分辨率图像产生所述样品的高分辨率图像。所述方法包含获取样品的一或多个低分辨率图像。所述方法还包含通过将所述一或多个低分辨率图像输入到模型的一或多个第一层中而产生所述一或多个低分辨率图像的表示。另外，所述方法包含基于所述表示产生所述样品的高分辨率图像。由所述模型的一或多个第二层执行产生所述高分辨率图像。由一或多个计算机系统执行所述获取、产生所述表示及产生所述高分辨率图像步骤。由所述一或多个计算机系统执行一或多个组件，且所述一或多个组件包含所述模型。可如本文中进一步描述那样进一步执行上文描述的方法的步骤中的每一者。另外，上文描述的方法的实施例可包含本文中描述的任何其它方法的任何其它步骤。此外，可由本文中描述的所述系统中的任何者执行上文描述的方法。另一实施例涉及一种非暂时性计算机可读媒体，其存储可在一或多个计算机系统上执行以执行用于由样品的一或多个低分辨率图像产生所述样品的高分辨率图像的计算机实施方法的程序指令。所述计算机实施方法包含上文描述的方法的步骤。可如本文中描述那样进一步配置所述计算机可读媒体。可如本文中进一步描述那样执行所述计算机实施方法的步骤。另外，所述计算机实施方法(可针对其执行所述程序指令)可包含本文中描述的任何其它方法的任何其它步骤。附图说明所属领域的技术人员在获益于优选实施例的以下详细描述的情况下且在参考附图之后将变得明白本专利技术的另外优点，其中：图1及1a是说明如本文中描述那样配置的系统的实施例的侧视图的示意图；图2是说明可输入到本文中描述的模型的低分辨率图像及可由本文中描述的模型产生的高分辨率图像的一个实例的示意图；图3到5是说明可包含于本文中描述的模型中的层的各种实施例的流程图；图6是说明可包含于本文中描述的模型中的层的实施例的示意图；及图7是说明存储用于使一或多个计算机系统执行本文中描述的计算机实施方法的程序指令的非暂时性计算机可读媒体的一个实施例的框图。虽然本专利技术易受各种修改及替代形式影响，但在图式中通过实例展示且在本文中详细描述其特定实施例。图式可不按比例绘制。然而，应理解，图式及其详细描述并不希望将本专利技术限于所揭示的特定形式，而相反地，意图是涵盖落于如由所附权利要求书界定的本专利技术的精神及范围内的全部修改、等效物及替代。具体实施方式如在本文中可交换地使用的术语“设计”、“设计数据”及“设计信息”大体上是指IC的物理设计(布局)及通过复杂模拟或简单几何及布尔(Boolean)运算从所述物理设计导出的数据。另外，由光罩检验系统获取的光罩的图像及/或其导出物可用作用于设计的“代理”或“若干代理”。此光罩图像或其导出物可在使用设计的本文中描述的任何实施例中充当对于设计布局的替代物。设计可包含2009年8月4日颁予扎尔本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种经配置以由样品的一或多个低分辨率图像产生所述样品的高分辨率图像的系统，其包括：一或多个计算机子系统，其经配置用于获取样品的一或多个低分辨率图像；及一或多个组件，其由所述一或多个计算机子系统执行，其中所述一或多个组件包括：模型，其中所述模型包括：一或多个第一层，其经配置用于产生所述一或多个低分辨率图像的表示；及一或多个第二层，其经配置用于由所述一或多个低分辨率图像的所述表示产生所述样品的高分辨率图像。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.01.04 US 62/274,731;2017.01.02 US 15/396,8001.一种经配置以由样品的一或多个低分辨率图像产生所述样品的高分辨率图像的系统，其包括：一或多个计算机子系统，其经配置用于获取样品的一或多个低分辨率图像；及一或多个组件，其由所述一或多个计算机子系统执行，其中所述一或多个组件包括：模型，其中所述模型包括：一或多个第一层，其经配置用于产生所述一或多个低分辨率图像的表示；及一或多个第二层，其经配置用于由所述一或多个低分辨率图像的所述表示产生所述样品的高分辨率图像。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述模型是深度学习模型。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述模型是机器学习模型。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述模型是生成模型。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述模型是神经网络。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述模型是卷积神经网络。7.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个第一层包括其后接着编码器的一或多个卷积及汇集层，且其中所述一或多个第二层包括其后接着一或多个卷积及汇集层的解码器。8.根据权利要求7所述的系统，其中由所述一或多个第一层产生的所述一或多个低分辨率图像的所述表示包括所述一或多个低分辨率图像的紧凑表示。9.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个第一层包括一或多个第一卷积及汇集层，且其中所述一或多个第二层包括一或多个第二卷积及汇集层。10.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个第一层包括离散余弦变换层，其中所述一或多个第一及第二层包括深度信念网，且其中所述一或多个第二层包括逆离散余弦变换层。11.根据权利要求10所述的系统，其中所述一或多个低分辨率图像的所述表示包括由所述深度信念网产生的隐式表示。12.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个低分辨率图像是使用成像系统的单个模式产生。13.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个低分辨率图像是使用成像系统的多个模式产生。14.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个低分辨率图像是使用成像系统的焦点参数的多个值产生。15.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个低分辨率图像是使用成像系统的光谱参数的多个值产生。16.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个低分辨率图像是使用成像系统的偏光参数的多个值产生。17.根据权利要求1所述的系统，其中所述一或多个第二层进一步经配置用于由所述一或多个低分辨率图像的所述表示产生所述样品的至少一个额外高分辨率图像，且其中所述高分辨率图像及所述至少一个额外高分辨率图像表示使用高分辨率成像系统的不同模式针对所述样品产生的不同图像。18.根据权利要求1所述的系统，其中所述高分辨率图像表示由高分辨率电子束系统产生的所述样品的图像。19.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晶，G·H·陈，K·巴哈斯卡尔，K·韦尔斯，白楠，P·谷，高理升，
申请(专利权)人：科磊股份有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US