一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法技术

本发明专利技术的一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法，包括以下步骤，S1：针对两种缺陷，在已知的、不同的缺陷尺寸的情况下，通过光刻机投影得到空间像分布，分别收集大量bump样本和少量pit样本；S2：整理两种样本数据，分别分出名为训练集和测试集两部分数据；S3：针对bump样本，利用机器学习算法和训练集中的样本数据，建立并调试EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型；S4：采用测试集中的bump样本数据，对EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型进行测试，若测试失败则返回步骤S3，若测试通过进入下一步；S5：在S3和S4训练出的EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型的基础上，采用pit样本的训练集数据，进一步调试EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型，并采用pit样本测试集中的样本数据，对EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型进行测试。

【技术实现步骤摘要】
一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法
本专利技术涉及半导体制造和参数检测
，具体涉及一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法。
技术介绍
在图形转移光刻工艺中，掩膜版上存在的缺陷，会对最终光刻投影结果造成影响。掩膜版的缺陷类型主要为bump(隆块)缺陷以及pit(凹坑)缺陷。目前，已经发展到采用极紫外光刻技术(EUV)进行光刻。EUV采用的是短达13.5nm波长的光源，光学系统和掩模版均被迫采用反射式，且投影物镜也采用物方非远心的形式，受到缺陷的影响更为严重。在EUV掩膜版的制造过程中，缺陷的存在是不可避免的，缺陷的检测也一直是需要重点研究的问题。现有技术的检测精度依赖昂贵的测试机台以及额外的工艺步骤进行辅助检测，会增加检测成本。
技术实现思路
为了克服现有技术中的不足，本专利技术提出一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法，其通过现有的计算机算法建立数学模型，分别对bump样本以及pit样本分量测试数学模型，精确pit样本以及对bump样本的缺陷尺寸。为了实现上述目的，本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法，其特征在于，包括以下步骤，/nS1：针对两种类型的EUV掩膜版缺陷，在已知的、不同的缺陷尺寸的情况下，通过光刻机投影得到空间像分布，分别收集大量bump样本和少量pit样本；/nS2：整理两种样本数据，针对bump样本和pit样本，分别分出名为训练集和测试集两部分数据；/nS3：针对bump样本，利用机器学习算法和训练集中的样本数据，建立并调试EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型；/nS4：采用测试集中的bump样本数据，对EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型进行测试，若测试失败则返回步骤S3，若测试通过进入下一步；/nS5：在S3和S4训练出的EUV掩膜版...

【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法，其特征在于，包括以下步骤，
S1：针对两种类型的EUV掩膜版缺陷，在已知的、不同的缺陷尺寸的情况下，通过光刻机投影得到空间像分布，分别收集大量bump样本和少量pit样本；
S2：整理两种样本数据，针对bump样本和pit样本，分别分出名为训练集和测试集两部分数据；
S3：针对bump样本，利用机器学习算法和训练集中的样本数据，建立并调试EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型；
S4：采用测试集中的bump样本数据，对EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型进行测试，若测试失败则返回步骤S3，若测试通过进入下一步；
S5：在S3和S4训练出的EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型的基础上，采用pit样本的训练集数据，进一步调试EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型，并采用pit样本测试集中的样本数据，对EUV掩膜版缺陷尺寸检测模型进行测试。


2.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法，其特征在于，所述S1中，在EUV掩膜版光板上分别设计bump和pit两种缺陷，并分别设置不同的缺陷尺寸大小，通过光刻机投影，收集在焦平面位置的空间像分布。


3.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习确定EUV掩膜版缺陷尺寸的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈颖，董立松，陈睿，吴睿轩，粟雅娟，韦亚一，
申请(专利权)人：南京诚芯集成电路技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32