使用深度神经网络的衬底映射制造技术

技术编号:41729603 阅读:33 留言:0更新日期:2024-06-19 12:51
各种示例包括映射衬底载体内的衬底(例如,诸如晶圆盒内的硅晶圆)的系统和网络,每个衬底的状态的分类,以及衬底所放置的载体。在本文所提供的各种示例中,图像获取系统(诸如相机)获取载体内的衬底的多个图像。然后用深度卷积神经网络处理一个或多个图像,以相对于包括空槽、占用槽(例如,适当装载的槽)、双装载槽、交叉槽和突出槽(其中衬底没有完全装载到槽中)的衬底槽来对衬底的状态进行分类。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

所公开的主题总体上涉及半导体及相关产业(例如,平板显示器和太阳能电池生产设施)中使用的衬底检查和计量工具的领域。更具体地,在各种实施方案中,所公开的主题涉及能够用衬底载体(例如,晶圆盒)确定衬底(例如,晶圆)的分类状态的映射系统。


技术介绍

1、各种类型的衬底(诸如半导体晶圆)典型地被放置在各种类型的衬底载体(诸如晶圆盒)中,以用于制造设施(例如,诸如集成电路制造设施)内的处理和计量操作。然而,在开始操作之前,期望获知载体内的所有衬底是否都被适当地装载在载体内,以及载体内的哪些衬底槽被衬底占据。


技术实现思路

1、除其他方面以外,本专利技术文档描述了衬底载体内的衬底的映射,每个衬底的状态及其所放置的载体的分类。在本文所提供的各种示例中,图像获取系统(诸如相机)获取载体内的衬底的一个或多个图像。然后,用深度卷积神经网络处理图像,以对载体的衬底槽的状态进行分类,包括空槽、占用槽(例如,适当装载的槽)、双装载槽、交叉槽和凸出槽(其中衬底没有完全装载到槽中)。

2、在各种实施方案中,所公开的主题是一种用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于对衬底载体中的多个位置内的多个衬底的状态进行分类的方法,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,还包括:训练所述神经网络以对所述衬底位置的状态进行分类。

3.根据权利要求1所述的方法,其中所述自动标记包括将所述多个位置中的每个位置分类为选自包括以下的类型的至少一种分类类型:适当装载、交叉开槽、双装载、突出和空。

4.根据权利要求1所述的方法,还包括:针对至少一个衬底特性标识所述多个衬底的所述部分中的每一者,所述至少一个衬底特性包括选自衬底厚度、衬底弯曲、衬底翘曲和衬底下垂的特性,其中所述至少一个特性被提供以调整机器人末端执行器与所述多...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于对衬底载体中的多个位置内的多个衬底的状态进行分类的方法,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,还包括:训练所述神经网络以对所述衬底位置的状态进行分类。

3.根据权利要求1所述的方法,其中所述自动标记包括将所述多个位置中的每个位置分类为选自包括以下的类型的至少一种分类类型:适当装载、交叉开槽、双装载、突出和空。

4.根据权利要求1所述的方法,还包括:针对至少一个衬底特性标识所述多个衬底的所述部分中的每一者,所述至少一个衬底特性包括选自衬底厚度、衬底弯曲、衬底翘曲和衬底下垂的特性,其中所述至少一个特性被提供以调整机器人末端执行器与所述多个衬底中的一个或多个衬底的位置。

5.根据权利要求1所述的方法,其中所述分类还包括从所述多个衬底的所述部分中标识所述衬底载体内的多种衬底类型。

6.根据权利要求1所述的方法,还包括:基于所述衬底载体内的所述衬底的反射特性、所述衬底载体内的所述衬底的透射特性、以及所述衬底上的薄膜或涂层中的至少一者来选择用于捕获所述一个或多个图像的光源的波长。

7.根据权利要求6所述的方法,还包括:选择所述光源的入射角、偏振状态和辐射强度。

8.根据权利要求1所述的方法,还包括:将所述一个或多个图像中的每个图像缩放成经训练的convnet尺寸。

9.一种衬底映射系统,包括:

10.根据权利要求9所述的衬底映射系统,还包括光源,所述光源用于照射所述衬底中的至少一些和所述衬底载体中的所述衬底的所述潜在位置。

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【专利技术属性】
技术研发人员:J·P·雷米拉德J·D·内文四世S·W·因图
申请(专利权)人:昂图创新有限公司
类型:发明
国别省市:

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