用于过程控制的因果卷积网络制造技术

一种用于配置半导体制造过程的方法，该方法包括：基于与半导体制造过程中的过程步骤的第一个操作相关联的连续测量，获得第一参数的多个第一值；使用因果卷积神经网络基于第一值确定第二参数的预测值；以及在配置半导体制造过程中的过程步骤的后续操作时使用第二参数的预测值

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于过程控制的因果卷积网络
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求
2021
年5月6日提交的欧洲专利申请
21172606.2
和
2021
年6月
15
日提交的欧洲专利申请
21179415.1
的优先权，其全部内容通过引用并入本文
。


[0003]本专利技术涉及确定对过程的校正的方法
、
半导体制造过程
、
光刻装置
、
光刻单元和相关联的计算机程序产品
。

技术介绍

[0004]光刻装置是被构造成将期望图案施加到衬底上的机器
。
光刻装置可以用于例如集成电路
(integrated circuit
，
IC)
的制造
。
光刻装置可以例如将图案化设备
(
例如，掩模
)
处的图案
(
通常也称为“设计布局”或“设计”)
投射到设置在衬底
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.
一种用于配置半导体制造过程的方法，所述方法包括：获得输入向量，所述输入向量由与半导体制造过程相关联的第一参数的多个值组成，所述第一参数的所述多个值基于在所述半导体制造过程的操作的相应多个第一时间处执行的相应测量；使用因果卷积神经网络基于所述输入向量，来确定在第二操作时间处的第二参数的预测值，所述第二操作时间不早于所述第一时间中最后的第一时间；以及使用所述因果连接网络的输出，来配置所述半导体制造过程
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中所述第二操作时间晚于所述第一时间
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中所述因果卷积神经网络依次包括：被配置为接收所述输入向量的输入层
、
一个或多个卷积层
、
以及被配置为输出所述第二参数的所述预测值的输出层
。4.
根据任一前述权利要求所述的方法，其中所述因果卷积层包括至少一个注意力层，所述至少一个注意力层对所述输入值或对基于所述输入值的相应编码值应用逐元素乘法
。5.
根据权利要求4所述的方法，其中所述第一值被分割成多个组，所述多个组中的每个组包括多个输入值，并且存在以分层结构布置的多个注意力层，所述多个注意力层中的第一注意力层被布置为将每组输入值或基于所述组输入值中的输入值的相应编码值乘以相应注意力系数，以获得对应的注意力值
。6.
根据权利要求5所述的方法，其中第二注意力层被布置为将由所述第一注意力层获得的所述注意力值乘以第二注意力系数，以生成第二注意力值
。7.
根据权利要求1所述的方法，其中所述因果卷积网络包括多个卷积层，所述多个卷积层被配置为：每个卷积层的输入是该层中的前一层的输出，每个层的每个输出与所述多个第一时间中的相应第一时间相关联，并且针对每个卷积层，每个输出通过基于核来对所述前一层的与对应第一时间相关联的多个输出应用卷积而生成，所述对应第一时间不晚于所述第一时间中的所述相应第一时间
。8.
根据权利要求7所述的方法，其中与所述前一层的所述多个输出对应的所述第一时间在所述第一时间中根据膨胀因子被间隔开
。9.
根据权利要求7或权利要求8所述的方法，其中层的堆叠包括多个连续的卷积层
。10.
根据权利要求1所述的方法，其中所述第二参数与所述第一参数相同
。11.
根据权利要求
10
所述的方法，其中所述第一参数的所述第一值包括使用第一采样方案获得的第一值，所述方法还包括：使用所述第一参数的所述预测值来确定所述半导体制造过程中的过程步骤的后续操作的控制配方
。12.
根据权利要求1所述的方法，其中所述因果卷积网络包括至少一个注意力层，所述至少一个注意力层操作为：在接收到针对每个所述第一时间的一个或多个值时，针对至少最近的所述第一时间生成针对每个所述第一时间的相应分数，并且生成至少一个和值，所述一个或多个值基于针对所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：ASML，
类型：发明
国别省市：