(57)【要約】  本発明は、材料光学定数の確定方法、材料データベースの拡張方法及び装置に関する。前記材料光学定数の確定方法は、エリプソメトリテストパラメータベクトルを取得し、機械学習モデルにより前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るステップを含む。前記機械学習モデルは、エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む。前記材料光学定数の確定方法は、前記機械学習モデルによりエリプソメトリテストパラメータベクトルの自動的なフィッティングを実現する。前記材料光学定数の確定方法は、機械学習モデルを用いて材料の光学定数を計算することにより、実験者の経験を頼ることなく、作業者に対する要求が低下し、材料の光学定数を計算するときにデータ曲線のフィッティング速度が速くなり、計算効率が高くなる。
2021529935.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料光学定数の確定方法であって、
材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得ステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るステップと、を含み、
前記機械学習モデルは、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルと前記材料光学定数とのマッピング関係を含む、材料光学定数の確定方法。
【請求項２】
前記機械学習モデルの構築方法は、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係に基づいて初期モデルの各ニューラルネットワーク層を構築するステップと、
エリプソメトリテストパラメータベクトル及び材料光学定数を含むサンプルデータを構築するステップと、
前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで、前記機械学習モデルを得るステップと、を含む、請求項１に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項３】
前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで、前記機械学習モデルを得るステップは、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを前記初期モデルに入力し、現在出力データを得るステップと、
前記現在出力データと対応する前記材料光学定数との差を計算し、前記差が所定値以上である場合、前記差に基づいて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層のネットワークパラメータを調整するステップと、
前記差が所定値未満になるまで前記差を反復計算するステップを実行した場合、初期機械学習モデルの各ニューラルネットワーク層が収束すると判断し、前記機械学習モデルを得るステップと、を含む、請求項２に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項４】
前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで、前記機械学習モデルを得るステップは、
前記サンプルデータを訓練セット、検証セット及びテストセットに分けるステップと、
前記訓練セット及び前記検証セットをそれぞれ前記初期モデルに入力し、前記初期モデルを最適化処理し、最適化モデルをリアルタイムで記録するとともに、訓練データの誤差曲線及び検証データの誤差曲線を生成するステップと、
前記検証データの誤差曲線の誤差が減少しなくなった時点での最適化モデルを第１最適化モデルとして取得するステップと、
前記テストセットにおける入力パラメータをそれぞれ前記第１最適化モデルに入力し、前記第１最適化モデルにより計算して第１出力パラメータを取得し、前記第１出力パラメータと前記テストセットにおける出力パラメータの誤差を判断し、前記誤差が所定範囲内である場合、前記第１最適化モデルは前記機械学習モデルであるステップと、を含む、請求項２に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項５】
前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで、前記機械学習モデルを得るステップは、
前記サンプルデータを訓練セット、検証セット及びテストセットに分けるステップと、
前記訓練セット及び前記検証セットをそれぞれ前記初期モデルに入力し、前記初期モデルを最適化処理し、最適化モデルをリアルタイムで記録するとともに、訓練データの誤差曲線及び検証データの誤差曲線を生成するステップと、
全てのモデルから検証セット上でパフォーマンスが最も高いＭ個の最適化モデルを選択し、前記Ｍ個の最適化モデルのパラメータの平均値を計算し、第２最適化モデルを得るステップと、
前記テストセットにおける入力パラメータをそれぞれ前記第２最適化モデルに入力し、前記第２最適化モデルにより計算して第２出力パラメータを取得し、前記第２出力パラメータと前記テストセットにおける出力パラメータの誤差を判断し、前記誤差が所定範囲内である場合、前記第２最適化モデルは前記機械学習モデルであるステップと、を含む、請求項２に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項６】
前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで前記機械学習モデルを得るステップは、
前記サンプルデータを訓練セット、検証セット及びテストセットに分けるステップと、
前記訓練セット及び前記検証セットをそれぞれ前記初期モデルに入力し、前記初期モデルを最適化処理し、最適化モデルをリアルタイムで記録するとともに、訓練データの誤差曲線及び検証データの誤差曲線を生成するステップと、
全てのモデルからＮ個の最適化モデルをランダムに選択し、前記Ｎ個の最適化モデルのパラメータの平均値を計算し、第３最適化モデルを得るステップと、
前記テストセットにおける入力パラメータをそれぞれ前記第３最適化モデルに入力し、前記第３最適化モデルにより計算して第３出力パラメータを取得し、前記第３出力パラメータと前記テストセットにおける出力パラメータの誤差を判断し、前記誤差が所定範囲内である場合、前記第３最適化モデルは前記機械学習モデルであるステップと、を含む、請求項２に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項７】
訓練セット、検証セット及びテストセットにおける前記サンプルデータは、同種データである、請求項３から６のいずれか１項に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項８】
異なるタイプの入力パラメータが同じセットの周波数にあるように前記サンプルデータを調整するステップと、
異なるタイプの前記入力パラメータが同じオーダーとなるように、前記サンプルデータにおける前記入力パラメータを正規化処理するステップと、をさらに含む、請求項２に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項９】
既知のエリプソメトリテストパラメータベクトル及び前記機械学習モデルにより計算して得られた材料光学定数をそれぞれ更新データの入力パラメータ及び更新データの出力パラメータとするステップと、
前記更新データの入力パラメータを前記機械学習モデルに入力し、現在更新出力データを得るステップと、
前記現在更新出力データと前記更新データの出力パラメータとの差を計算し、前記差が所定値以上である場合、前記差に基づいて前記機械学習モデルの各ニューラルネットワーク層のネットワークパラメータを調整するステップと、
前記差が所定値未満になるまで前記差を反復計算するステップを実行した場合、初期機械学習モデルの各ニューラルネットワーク層が収束すると判断し、前記機械学習モデルの更新を完成するステップと、をさらに含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項１０】
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルは、エリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）、材料薄膜の厚さ、材料薄膜の波長、材料薄膜の入射角、ベースの屈折率実部及びベースの屈折率虚部のうちのいずれか１種又は複数種を含む、請求項９に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項１１】
前記機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワーク、完全接続ニューラルネットワーク又は循環ニューラルネットワークのうちの１種又は複数種を含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の材料光学定数の確定方法。
【請求項１２】
材料データベースの拡張方法であって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るステップと、
既知の材料データベース中で前記テスト材料の光学定数を検索するステップと、
前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張するステップと、を含む材料データベースの拡張方法。
【請求項１３】
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属するか否かを検証するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属する場合、未知の新材料の名称を前記既知の材料データベースに拡張するステップと、をさらに含む、請求項１２に記載の材料データベースの拡張方法。
【請求項１４】
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数がいかなる未知の新材料にも属しない場合、前記機械学習モデルをさらに更新するステップをさらに含む、請求項１３に記載の材料データベースの拡張方法。
【請求項１５】
材料光学定数確定装置であって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するエリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュールと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得る材料光学定数確定モジュールと、を含み、
前記機械学習モデルは、エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む、材料光学定数確定装置。
【請求項１６】
材料データベースの拡張装置であって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するエリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュールと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得る材料光学定数確定モジュールと、
既知の材料データベース中で前記テスト材料の光学定数を検索する検索モジュールと、
前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張する拡張モジュールと、を含む、材料データベースの拡張装置。
【請求項１７】
メモリ、プロセッサ、及びメモリに記憶され、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含むコンピュータデバイスであって、
前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行することにより、請求項１から１１のいずれか１項に記載の材料光学定数の確定方法におけるステップ、又は請求項１２から１４のいずれか１項に記載の材料データベースの拡張方法におけるステップが達成される、コンピュータデバイス。
【請求項１８】
コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されることによって、請求項１から１１のいずれか１項に記載の材料光学定数の確定方法におけるステップ、又は請求項１２から１４のいずれか１項に記載の材料データベースの拡張方法におけるステップが達成される、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１９】
エリプソメータ（３００）であって、
検出光線を発生する光源（３１０）と、
前記検出光線の波長及び偏光角を調整する光線選択装置（３２０）と、
検出光線が形成されるように、前記光源（３１０）が発生する検出光線をいかなる他の偏光状態に補正し、前記検出光線を、ベース（４１０）及び前記ベース（４１０）表面の材料薄膜（４２０）を含むテスト試料（４００）の表面に照射させる光線偏光補償装置（３３０）と、
前記検出光線が前記テスト試料（４００）によって反射又は屈折された後の検出光線を取得し、測定結果を得る光線偏光分析装置（３４０）であって、前記測定結果は、前記テスト試料（４００）のエリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）、前記材料薄膜（４２０）の厚さ、前記材料薄膜（４２０）の波長、前記材料薄膜（４２０）の入射角、前記ベース（４１０）の屈折率実部及び前記ベース（４１０）の屈折率虚部のうちのいずれか１種又は複数種を含むものと、
前記測定結果、前記検出光線の波長、前記検出光線の入射角、前記ベース（４１０）の屈折率実部、前記ベース（４１０）の屈折率虚部に基づいて、請求項１から１１のいずれか１項に記載の材料光学定数の確定方法により前記材料薄膜（４２０）の光学定数を確定する材料光学定数確定装置（１００）であって、前記光学定数は、前記材料薄膜（４２０）の屈折率実部及び屈折率虚部のうちのいずれか１種又は２種を含むものと、を含むエリプソメータ（３００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２０１９年０６月１１日に出願された中国特許出願第２０１９１０５００９９５．０号（名称：材料光学定数の確定方法、材料データベースの拡張方法及び装置）の優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、材料科学の技術分野に関し、特に材料光学定数の確定方法、材料データベースの拡張方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
エリプソメータ（Ｅｌｌｉｐｓｏｍｅｔｅｒ）は、材料表面での光波の反射特性の偏光依存性を利用して物質の光学定数（例えば、屈折率、誘電率等）及び薄膜の厚さを測定する機器である。入射光が材料表面で反射される際に、反射光の振幅及び位相は、反射率で計算される。異なる偏光状態の入射光が材料表面で反射される際に、異なる反射率を表す。反射率の差異の大きさは、材料の光学定数及び厚さに関係がある。異なる波長、異なる偏光状態での入射光の反射率の差異特性曲線を測定し、この曲線に対してデータフィッティングを行うことにより、物質の光学定数（例えば、屈折率、誘電率など）及び薄膜の厚さが得られる。測定された曲線のフィッティングを迅速で正確に達成することは、エリプソメータ使用の重要な部分であり、物質の光学定数情報を得る鍵でもある。
【０００４】
従来技術では、実験者は、自分の経験を頼り過ぎ、各フィッティングパラメータの調整を絶えず試行することにより、測定された曲線のフィッティングを実現し、材料の光学定数又は薄膜の厚さを得ていた。しかし、この方法は、実験者が豊富な経験を持つことを要求し、データ曲線のフィッティング速度が遅く、効率が低い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の事情に鑑みて、従来方法における実験者の経験に対する要求が極めて高く、フィッティング速度が遅く、効率が低い問題を解決するために、材料光学定数を自動的で迅速に確定可能な新しい方法及び装置、並びに材料データベースの拡張方法及び装置を提供する必要がある。
【０００６】
材料光学定数の確定方法であって、
エリプソメトリテストパラメータベクトルを取得ステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るステップと、を含み、
前記機械学習モデルは、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルと前記材料光学定数とのマッピング関係を含む、材料光学定数の確定方法。
【０００７】
材料データベースの拡張方法であって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストベクトルに対応する材料光学定数を得るステップと、
既知の材料データベース中で前記テスト材料の光学定数を検索するステップと、
前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張するステップと、を含む材料データベースの拡張方法。
【０００８】
一実施例において、前記方法は、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属するか否かを検証するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属する場合、未知の新材料の名称を前記既知の材料データベースに拡張するステップと、をさらに含む、
【０００９】
一実施例において、前記方法は、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数がいかなる未知の新材料にも属しない場合、前記機械学習モデルをさらに更新するステップをさらに含む
【００１０】
材料光学定数確定装置であって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するエリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュールと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを前記機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得る材料光学定数確定モジュールと、を含み、
前記機械学習モデルは、エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む、材料光学定数確定装置。
【００１１】
材料データベースの拡張装置であって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するエリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュールと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを前記機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得る材料光学定数確定モジュールと、
既知の材料データベース中で前記テスト材料の光学定数を検索する検索モジュールと、
前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張する拡張モジュールと、を含む、材料データベースの拡張装置。
【００１２】
メモリ、プロセッサ、及びメモリに記憶され、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含むコンピュータデバイスであって、
前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行することにより、前記いずれかの方法におけるステップが達成される、コンピュータデバイス。
【００１３】
コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されることによって、前記いずれかの方法におけるステップが達成される、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【００１４】
一実施例において、検出光線を発生する光源と、
前記検出光線の波長及び偏光角を調整する光線選択装置と、
検出光線が形成されるように、前記光源が発生する検出光線をいかなる他の偏光状態に補正し、前記検出光線を、ベース及び前記ベース表面の材料薄膜を含むテスト試料の表面に照射させる光線偏光補償装置と、
前記検出光線が前記テスト試料によって反射又は屈折された後の検出光線を取得し、測定結果を得る光線検出器であって、前記測定結果は、前記テスト試料のエリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）、前記材料薄膜の厚さ、前記材料薄膜の波長、前記材料薄膜の入射角、前記ベースの屈折率実部及び前記ベースの屈折率虚部のうちのいずれか１種又は複数種を含むものと、
前記測定結果、前記検出光線の波長、前記検出光線の入射角、前記ベースの屈折率実部、前記ベースの屈折率虚部に基づいて、前記いずれかの材料光学定数の確定方法により前記材料薄膜の光学定数を確定する材料光学定数確定装置であって、前記光学定数は、前記材料薄膜の屈折率実部及び屈折率虚部のうちのいずれか１種又は２種を含むものと、を含むエリプソメータがさらに提供される。
【００１５】
本発明は、材料光学定数の確定方法、材料データベースの拡張方法及び装置を提供する。前記材料光学定数の確定方法は、エリプソメトリテストパラメータベクトルを取得し、機械学習モデルにより前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るステップを含む。前記機械学習モデルは、エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む。前記材料光学定数の確定方法は、前記機械学習モデルによりエリプソメトリテスト結果の自動的なフィッティングを実現する。前記材料光学定数の確定方法は、機械学習モデルを用いて材料の光学定数を計算することにより、実験者の経験を頼ることなく、作業者に対する要求が低下し、材料の光学定数を計算するときにデータ曲線のフィッティング速度が速くなり、計算効率が高くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施例に係るエリプソメータの動作原理の模式図である。
【図２】本発明の一実施例に係るエリプソメトリテストパラメータ確定の理論モデルである。
【図３】本発明の一実施例に係る材料光学定数の確定方法のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例に係る機械学習モデルを取得するフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例に係る機械学習モデルを取得するフローチャートである。
【図６】本発明の一実施例に係る機械学習モデルを取得するフローチャートである。
【図７】本発明の一実施例に係る機械学習モデルを取得するフローチャートである。
【図８】本発明の一実施例に係る機械学習モデルを取得するフローチャートである。
【図９】本発明の一実施例に係る材料光学定数の確定方法、及び機械学習モデル更新の手順フローチャートである。
【図１０】本発明の一実施例に係る材料データベースの拡張方法のフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施例に係る材料光学定数確定装置の模式図である。
【図１２】本発明の一実施例に係る材料データベース拡張装置の模式図である。
【図１３】本発明の一実施例に係る機械学習モデルを取得する過程における誤差テストのデータ図である。
【図１４】本発明の一実施例において、シリコンをテスト試料として、従来のテスト方法及び本発明に係る材料光学定数の確定方法を採用して得られた比較図である。
【図１５】本発明の一実施例において、二酸化チタンのみをテスト試料として、従来のテスト方法及び本発明に係る材料光学定数の確定方法を採用して得られた比較図である。
【図１６】本発明の一実施例において、金をテスト試料として、従来のテスト方法及び本発明に係る材料光学定数の確定方法を採用して得られた比較図である。
【図１７】本発明の一実施例に係るエリプソメータの構造の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の目的、技術的解決策及び利点をより分かりやすくするために、以下、図面及び実施例により本発明の材料光学定数の確定方法、材料データベースの拡張方法及び装置をさらに詳しく説明する。本明細書の具体的な実施例は、本発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明を限定するものではないことを理解されたい。
【００１８】
エリプソメータは、薄膜の厚さ、光学定数を測定するために用いられる光学測定機器である。測定精度が高く、超薄膜に特に適用され、試料に接触することないため試料を破壊しないなどの利点により、エリプソメータは、非常に魅力的な測定機器となっている。図１に示すように、エリプソメータは、一般的に、光源、偏光板Ｐ、補償板Ｃ、検光板Ａ及び検出器（シングルポイント又はエリアアレイ検出器、略称：Ｄ）を含む。
【００１９】
エリプソメータが使用される際に、連続スペクトル白色光は、格子により周波数選択された後、単色光として出力される。偏光板Ｐ、補償板Ｃを通過した後、楕円偏光として試料に照射される。反射光の偏光状態は、試料のｓ偏光反射率rsとp偏光反射率rpとの差異によって変化される。反射光は、検光板Ａを通過した後、検出器Ｄによりその強度が測定される。
【００２０】
図２は、エリプソメータ測定過程における試料中での光線の進行方向の模式図である。図２に示すように、試料は、ベース層及び薄膜層を含む。光源から出射した光は、偏光板Ｐ及び補償板Ｃを通過した後、空気と薄膜層の境界面から薄膜層に入射する。ここで、入射光の振幅はＥ０、入射光と境界面法線との角度は
2021529935.tif 000003
、薄膜層の厚さはｄである。
【００２１】
2021529935.tif 000004
【００２２】
2021529935.tif 000005
【００２３】
以上は、材料光学定数とエリプソメトリテストパラメータとの関係についての理論的計算である。
【００２４】
以下、エリプソメータの測定方法及び従来のデータフィッティング方法を紹介する。
【００２５】
一、エリプソメータによる異なる試料に対する具体的な測定方式（ここで、偏光板、検光板、補償板などの使用は、エリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）を取得するための方式の１種であり、例えば、光弾性変調器を用いてエリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）を取得するなどの他の多くの方式がある）は、以下を含む。
（１）偏光板角度θＰ及び検光板角度θＡをそれぞれ取得
補償板C及び検光板Aを固定し、偏光板Pを回転させることで、検出器で記録された光強度が最も小さいときの偏光板角度θＰを見つける。偏光板P及び補償板Cを固定し、検光板Aを回転させることで、検出器で記録された光強度が最も小さいときの検光板角度θＡを見つける。
【００２６】
（２）パラメータ変換
エリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）は、前記偏光板角度θＰ、検光板角度θＡ及び補償板の固定した角度θCと関数関係：（Δ，Ψ）＝ｆ（θＰ，θＡ，θC）を満たす。エリプソメータの制御プログラムにより偏光板角度θＰ及び検光板角度θＡの数値を直接読み取って取得し、さらに、関数関係：（Δ，Ψ）＝ｆ（θＰ，θＡ，θC）によりエリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）の数値を取得することができる。
【００２７】
二、エリプソメータで測定されたエリプソメトリテストパラメータベクトルを用いてデータフィッティングを行い、試料の対応する光学定数が得られる。
（１）モデル構築
エリプソメータのフィッティングプログラムにおいて、空気−薄膜層−ベース層のモデルを構築する。空気−薄膜層−ベース層のモデルは、試料の構成と一致する。
【００２８】
（２）フィッティング前の基本パラメータ確定
それぞれ薄膜層及びベース層の材料を選定し、薄膜層厚さの初期値及び範囲を設定する。ベース層材料は、既知（例えば、ＳｉＯ２）として設定することができるため、材料ライブラリからその屈折率ファイルを直接導入することができる。薄膜層材料は、未知であり、屈折率フィッティングが必要であるため、その屈折率曲線が複数の分散線形の重ね合わせとして設定される。
【００２９】
（３）空気−薄膜層−ベース層のモデル及びフィッティング前の基本パラメータに基づく線形及び関連パラメータの手動設定
薄膜層の材料に適切な分散線形を導入し、このモデルにおけるΔ，Ψのフィッティング結果がエリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）の測定結果にできるだけ同じになるように各分散線形の関連パラメータを手動で設定する。
【００３０】
（４）自動的で正確なフィッティング
ステップ（３）は複数回実行することができ、ステップ（３）を実行した毎に、自動的で正確なフィッティングステップを実行することができる。ステップ（４）は、ステップ（３）でパラメータを手動で設定することによりΔ，Ψのフィッティング結果を測定結果に接近させることができないため追加されるものである。本ステップにおいて、プログラムにより自動的に正確にフィッティングすることによって、プログラムによりアルゴリズムを介して正確なフィッティング又は接近フィッティングが行われる。
【００３１】
本発明は、材料光学定数の確定方法及び装置、材料データベースの拡張方法及び装置を提供する。材料光学定数の確定方法及び装置は、従来のエリプソメータと組み合わせて使用することができる。新しいエリプソメータを製造して本発明に係る材料光学定数の確定方法を実現してもよい。
【００３２】
図３に示すように、本発明が提供する材料光学定数の確定方法は、以下のステップを含む。
【００３３】
Ｓ１０：エリプソメトリテストパラメータベクトルを取得する。本ステップにおいて、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルは、エリプソメトリテストパラメータΔ，Ψ、異なるベース材料の屈折率、異なる薄膜層材料の屈折率、異なる薄膜層材料の波長、異なる薄膜層材料の厚さ、及び異なる薄膜層材料の入射角のうちの１種又は複数種を含み得る。
【００３４】
Ｓ２０：前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を取得する。前記機械学習モデルは、エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む。
【００３５】
本ステップにおいて、前記材料光学定数は、材料の屈折率又は材料の誘電率を含んでもよい。具体的なエリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係は、異なる基礎物理学の理論を組み合わせて取得することができる。例えば、単層膜干渉理論、材料薄膜の光学反射／透過理論に基づいてエリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を確定することができる。
【００３６】
本実施例において、機械学習モデルを材料光学定数の確定過程に適用する。前記機械学習モデルにより単純な線形材料、複雑な多線形材料、異方性材料光学定数の迅速且つ正確な確定が達成される。前記機械学習モデルにより材料光学定数を確定することによって、データフィッティングのパラメータの調整に実験者の経験を頼りすぎることなく、高速連続自動補正により測定データ曲線のフィッティングが達成され、最終的には、材料の光学定数が得られる。具体的には、図１４から１６を参照されたい。図中、既知材料を用いて検証試験を行う。
【００３７】
図１４は、シリコン（Ｓｉ）を測定試料とする場合での従来の試験方法と本発明に係る材料光学定数の確定方法との比較図である。図１４から分かるように、本発明に係る材料光学定数の確定方法により得られた半導体シリコンの屈折率ｎ及びκ曲線、（Δ，Ψ）の曲線は、従来のフィッティング方法により得られた半導体シリコンの屈折率ｎ及びκ曲線、（Δ，Ψ）の曲線と基本的に重なり合う。図１４において、５００ｎｍから６００ｎｍの短波帯付近では、本発明に係る材料光学定数の確定方法により得られた半導体シリコンの試験データは、従来のフィッティング方法により得られた半導体シリコンの試験データよりも実際の測定データに近い。図１４のｎ＆κの曲線図から分かるように、データκ曲線は５００ｎｍから６００ｎｍの間に明確な違いが現れる。また、Δ＆Ψ曲線図から分かるように、本発明に係る材料光学定数の確定方法により得られた半導体シリコンのΔデータは、実際の実験測定値により近い（図１４における局所図）。したがって、本発明に係る材料光学定数の確定方法により得られたデータは、従来のフィッティング方法により得られたデータよりも正確である。図１５は、二酸化チタン（ＴｉＯ２）を測定試料とする場合での従来の試験方法と本発明に係る材料光学定数の確定方法との比較図である。図１６は、金を測定試料とする場合での従来の試験方法と本発明に係る材料光学定数の確定方法との比較図である。図１４、図１５及び図１６は、本発明に係る材料光学定数の確定方法が材料の屈折率を正確に測定できることを証明することができる。上記図面に挙げられたシリコン、二酸化チタン及び金の実施例以外、前記材料光学定数の確定方法では、より多くの材料を使用し、前記機械学習モデルによりエリプソメトリ測定結果に対する自動的なフィッティングを実現することもできる。さらに、本発明に係る材料光学定数の確定方法により得られた材料光学定数は、精度が従来方法以上である。
【００３８】
図４に示すように、一実施例において、前記機械学習モデルの構築方法は、以下のステップを含む。
Ｓ２１０：前記エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係に基づいて初期モデルの各ニューラルネットワーク層を構築する。本ステップにおいて、前記初期モデルは、入力層、畳み込み層及び出力層を含み得る。畳み込み層は、畳み込み層、プーリング層又は完全接続層のうちの１種又は複数種を含み得る。
【００３９】
Ｓ２２０：エリプソメトリテストパラメータベクトル及び材料光学定数を含むサンプルデータを構築する。
【００４０】
本ステップにおいて、前記サンプルデータに含まれる前記エリプソメトリテストパラメータベクトルは、前記機械学習モデルの入力パラメータである。一実施例において、前記入力パラメータは、エリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，ψ）、材料薄膜の厚さｄ、入射角Φ、波長λ、ベースの複素屈折率
2021529935.tif 000006
、及び薄膜の複素屈折率
2021529935.tif 000007
などを含む。本ステップにおいて、前記サンプルデータに含まれる前記材料光学定数は、前記機械学習モデルの出力パラメータである。一実施例において、前記出力パラメータは、材料の屈折率
2021529935.tif 000008
又は誘電率（ε）を含み得る。例えば、出力パラメータは、（ｎ、κ）からなるベクトル、（εｒ、εｉ）からなるベクトルであってもよい。サンプルデータの構築過程は、データの処理過程を含み、例えば、サンプルデータを同じ又は近い波長範囲内に設定する必要がある。前記サンプルデータに含まれるデータのタイプは、全面的で、含まれる数量は十分に多くなければならない。例えば、前記サンプルデータは、異なる線形で得られたエリプソメトリテストパラメータベクトル及び材料光学定数を含む。前記線形は、フロッシュ線形、ガウス線形、コーシー線形、ローレンツ線形、ドルーデ線形、スネル線形、ファーノ線形のうちの少なくとも１種を含むが、これらに限定されない。一実施例において、前記材料光学定数は、複数の材料光学定数からなるベクトル、即ち、材料光学定数ベクトルであり得る。
【００４１】
Ｓ２３０：前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで前記機械学習モデルを得る。本ステップにおいて、前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層の訓練過程は、計算及びプログラムの実行過程として理解され得る。
【００４２】
本実施例において、前記機械学習モデルの構築方法を提供する。当該方法は、具体的に初期モデルの各ニューラルネットワーク層を構築すること、サンプルデータを構築すること、及び前記初期モデルが前記機械学習モデルによって達成される必要がある基本機能を持つように前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することを含む。
【００４３】
図５に示すように、一実施例において、前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで前記機械学習モデルを得るステップＳ２３０は、以下のステップＳ２３１〜Ｓ２３３を含む。
【００４４】
Ｓ２３１：前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを前記初期モデルに入力し、現在出力データを得る。本ステップにおいて、得られた前記現在出力データは、前記初期モデルの訓練過程における量である。
【００４５】
Ｓ２３２：前記現在出力データと対応する前記材料光学定数との差を計算し、前記差が所定値以上である場合、前記差に基づいて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層のネットワークパラメータを調整する。本ステップにおいて、前記現在出力データと前記材料光学定数との差は、前記初期モデルの調整すべき程度をある程度に表すことができる。
【００４６】
Ｓ２３３：前記差が所定値未満になるまで前記差を反復計算するステップを実行した場合、前記初期機械学習モデルの各ニューラルネットワーク層が収束すると判断し、前記機械学習モデルを得る。本ステップにおいて、前記所定値は、設定された値であってもよく、例えば、前記所定値は、１０−６又は１０−８であってもよい。
【００４７】
本実施例において、前記サンプルデータを用いて初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで前記機械学習モデルを得る。理解され得るように、試験精度の要求に応じて、多数の異なるタイプの前記機械学習モデルを設置することができる。各タイプの前記機械学習モデルで使用される前記サンプルデータは同じである。このようにして、訓練により得られた前記機械学習モデルの正確率がより高くなる。また、一つのタイプの前記機械学習モデルのみを設置してもよい。このようなタイプの前記機械学習モデルを訓練する場合、異なるタイプの前記サンプルデータを使用することにより、訓練により得られた前記機械学習モデルは、異なる種類のデータの使用を満たすことができる。本実施例において、提供される方法では、前記初期モデルに基づいて１種又は複数種の前記機械学習モデルを取得することができ、具体的には、実際の需要に応じて選択することができる。
【００４８】
図６に示すように、一実施例において、前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで前記機械学習モデルを得るステップＳ２３０は、以下のステップＳ２３４からＳ２３７を含む。
【００４９】
Ｓ２３４：前記サンプルデータを訓練セット、検証セット及びテストセットに分ける。本ステップにおいて、訓練セット、検証セット及びテストセットは、互いに包含しないデータ集合である。例えば、６０００データを含む訓練セット、２０００データを含む検証セット、及び２０００データを含むテストセットを設定してもよい。ここで、前記サンプルデータにおけるデータセットは、他の割合で割り当てられてもよい。訓練セット及び検証セットは、前記初期モデルにおいて同期に行われることにより、訓練しながら効果を検証する効果が達成される。
【００５０】
Ｓ２３５：前記訓練セット及び前記検証セットをそれぞれ前記初期モデルに入力し、前記初期モデルを最適化処理し、最適化モデルをリアルタイムで記録するとともに、訓練データの誤差曲線及び検証データの誤差曲線を生成する。本ステップにおいて、コンピュータにより最適化モデルをリアルタイムで記録するとともに、コンピュータにより誤差曲線を生成することができる。図１３において、訓練セット誤差曲線上で任意に１つの点を取り、その横座標が反復計算の時間又は回数、縦座標が横座標に対応する前記初期モデルを用いて得られた計算結果と実際の材料光学定数との誤差を表す。図１３において、検証セット誤差曲線上で任意に１つの点を取り、その横座標が反復計算の時間又は回数、縦座標が横座標に対応する前記初期モデルを用いて得られた計算結果と実際の材料光学定数との誤差を表す。
【００５１】
Ｓ２３６：前記検証データの誤差曲線の誤差が減少しなくなった時点での最適化モデルを第１最適化モデルとして取得する。本ステップにおいて、前記第１最適化モデルを取得する具体的な方法には、多種の方法があり、例えば、標識検索法であってもよい。前記標識検索法，生成された訓練データの誤差曲線及び検証データの誤差曲線から前記検証データの誤差曲線の誤差が減少しなくなった時点での最適化モデルを前記第１最適化モデルとして検索することである。
【００５２】
Ｓ２３７：前記テストセットにおける入力パラメータをそれぞれ前記第１最適化モデルに入力し、前記第１最適化モデルにより計算して第１出力パラメータを得る。前記第１出力パラメータと前記テストセットにおける出力パラメータの誤差を判断する。前記誤差が所定範囲である場合、前記第１最適化モデルは前記機械学習モデルである。
【００５３】
本実施例において、訓練セットにて機械学習システムを訓練し、検証セットにてその性能を監視し、機械学習システムが検証セットでの性能が向上しなくなったときに訓練を停止すると理解され得る。また、検証セット上で性能が最も良好な機械学習モデルをこのラウンドで優勝した訓練モデルを選択する。この過程を複数回繰り返した後、検証セット上で性能が最も良好なモデルを最終機械学習システムとして選択し、テストセットにてその性能をテストする。
【００５４】
図７に示すように、一実施例において、前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで前記機械学習モデルを得るステップＳ２３０は、以下のステップを含む。
Ｓ２３４：前記サンプルデータを訓練セット、検証セット及びテストセットに分ける。
【００５５】
Ｓ２３５：前記訓練セット及び前記検証セットをそれぞれ前記初期モデルに入力する。前記初期モデルを最適化処理する。最適化モデルをリアルタイムで記録するとともに、訓練データの誤差曲線及び検証データの誤差曲線を生成する。
【００５６】
Ｓ２３８：全てのモデルから検証セット上でパフォーマンスが最も高いＭ個の最適化モデルを選択し、前記Ｍ個の最適化モデルのパラメータの平均値を計算し、第２最適化モデルを得る。
【００５７】
本ステップにおいて、前記訓練セットにおいて形成されたモデルから、パフォーマンスが最も高いＭ個の最適化モデル又はトップＭのパフォーマンスが比較的高い最適化モデルを選択する。Ｍ個の最適化モデルの複数種のパラメータを取得し、前記複数種のパラメータのそれぞれについて平均値を計算し、複数種の平均パラメータを得る。複数種の平均パラメータを第２最適化モデルの複数種のパラメータとする。
【００５８】
Ｓ２３９：前記テストセットにおける入力パラメータをそれぞれ前記第２最適化モデルに入力し、前記第２最適化モデルにより計算して第２出力パラメータを得る。前記第２出力パラメータと前記テストセットにおける出力パラメータの誤差を判断する。前記誤差が所定範囲内である場合、前記第２最適化モデルは前記機械学習モデルである。
【００５９】
本実施例において、選択される最適化モデルが第２最適化モデルである点で前の実施例と相違する。本実施例と前の実施例は、同等の技術的な解決策であり、実際の応用において、必要に応じて選択すればよい。
【００６０】
図８に示すように、一実施例において、前記サンプルデータを用いて前記初期モデルの各ニューラルネットワーク層を訓練することで前記機械学習モデルを得るステップＳ２３０は、以下のステップを含む。
Ｓ２３４：前記サンプルデータを訓練セット、検証セット及びテストセットに分ける。
【００６１】
Ｓ２３５：前記訓練セット及び前記検証セットをそれぞれ前記初期モデルに入力し、前記初期モデルを最適化処理し、最適化モデルをリアルタイムで記録するとともに、訓練データの誤差曲線及び検証データの誤差曲線を生成する。
【００６２】
Ｓ２４０：全てのモデルからＮ個の最適化モデルをランダムに選択し、前記Ｎ個の最適化モデルのパラメータの平均値を計算し、第３最適化モデルを得る。本ステップにおいて、機械学習モデル統合技術により実現することができる。例えば、他の具体的な方法は、Ｎ個の最適化モデルを記憶し、前記サンプルデータの入力パラメータをＮ個の最適化モデルに入力してＮ個の出力パラメータを得、Ｎ個の出力パラメータの平均値を統合モデルの前記出力パラメータとして計算する方法であってもよい。
【００６３】
Ｓ２４１：前記テストセットにおける入力パラメータをそれぞれ前記第３最適化モデルに入力し、前記第３最適化モデルにより計算して第３出力パラメータを得る。前記第３出力パラメータと前記テストセットにおける出力パラメータの誤差を判断し、前記誤差が所定範囲内である場合、前記第３最適化モデルは前記機械学習モデルである。
【００６４】
本実施例において、選択される最適化モデルが第３最適化モデルである点で前の２つの実施例と相違する。本実施例と前の２つの実施例は、同等の技術的な解決策であり、実際の応用において、必要に応じて選択すればよい。
【００６５】
一実施例において、前記訓練セット、前記検証セット及び前記テストセットにおける前記サンプルデータは、同種データである。本実施例において、前記訓練セット、前記検証セット及び前記テストセットにおける前記サンプルデータがカバーする全ての線形下にてエリプソメータでフィッティングしたデータとして表現することもできる。前記訓練セット、前記検証セット及び前記テストセットにおける前記サンプルデータは、全ての方式でテストすることで得られたΔ，Ψ、薄膜厚さｄ、波長λ、入射角
2021529935.tif 000009
、ベース屈折率実部ｎ３、ベース屈折率虚部κ３のうちのいずれか１種又は複数種をカバーする。
【００６６】
一実施例において、前記誤差の前記所定範囲は１０−５から１０−９である。さらに、前記誤差の前記所定範囲は、１０−５から１０−７であってもよく、例えば、前記誤差は１０−６である。
【００６７】
一実施例において、前記材料光学定数の確定方法は、
異なるタイプの前記入力パラメータが同じセットの周波数にあるように前記サンプルデータを調整することをさらに含む。本ステップにおける調整は、同じタイプの前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを前記機械学習モデルの訓練に適した態様に調整することができる。例えば、一実施例において、入射角の角度値をラジアン値に調整する。
【００６８】
異なるタイプの前記入力パラメータが同じオーダーとなるように、前記サンプルデータにおける前記入力パラメータを正規化処理する。例えば、同じタイプの前記入力パラメータを一括して１０００で割ってもよい。
【００６９】
本実施例において、入力データを調整して正規化処理することにより、前記機械学習モデルの各ニューラルネットワーク層の訓練過程はより安定的で実現されやすくなり、前記機械学習モデルの訓練結果はより正確になる。
【００７０】
図９に示すように、一実施例において、前記材料光学定数の確定方法は、前記機械学習モデルを更新するステップをさらに含む。
Ｓ３０：既知のエリプソメトリテストパラメータベクトル及び前記機械学習モデルにより計算して得られた材料光学定数をそれぞれ更新データの入力パラメータ及び更新データの出力パラメータとする。
【００７１】
本ステップにおいて、前記機械学習モデルが既に形成されており、テストされるエリプソメトリテストパラメータベクトル及び計算して得られた材料光学定数を前記機械学習モデルに入力し、前記機械学習モデルをさらに訓練、更新する。
【００７２】
Ｓ４０：前記更新データの入力パラメータを前記機械学習モデルに入力し、現在更新出力データを得る。本ステップにおいて、得られた前記現在更新出力データは、前記初期モデルの訓練過程における一つの量である。
【００７３】
Ｓ５０：前記現在更新出力データと前記更新データの出力パラメータとの差を計算し、前記差が前記所定値以上である場合、前記差に基づいて前記機械学習モデルの各ニューラルネットワーク層のネットワークパラメータを調整する。本ステップにおいて、前記現在更新出力データと前記更新データの出力パラメータとの差は、前記機械学習モデルの調整すべき程度をある程度まで表すことができる。
【００７４】
Ｓ６０：前記差が所定値未満になるまで前記差を反復計算するステップを実行した場合、前記初期機械学習モデルの各ニューラルネットワーク層が収束すると判断し、この場合、前記機械学習モデルに対する更新を完成する。本ステップにおいて、前記所定値は、設定された値であってもよく、例えば、前記所定値は、１０−６又は１０−８であってもよい。
【００７５】
本実施例において、テストされるエリプソメトリテストパラメータ及び前記機械学習モデルにより計算して得られた材料光学定数をそれぞれ更新データの入力パラメータ及び更新データの出力パラメータとして前記機械学習モデルを更新する。本実施例において、提供される方法により、前記機械学習の自己学習機能が達成される。具体的な前記機械学習モデルの更新間隔時間は、実際の必要に応じて設定することができる。
【００７６】
一実施例において、前記機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワーク、完全接続ニューラルネットワーク又は循環ニューラルネットワークのうちの１種又は複数種を含む。本実施例において、前記機械学習モデルは、いずれか１種のニューラルネットワーク又はいずれか複数種のニューラルネットワークの組み合わせを含み得る。前記機械学習モデルを構築する際に、どのニューラルネットワークを使用するかは、実際の需要に応じて決定することができる。
【００７７】
図１０に示すように、本発明は、材料データベースの拡張方法をさらに提供する。当該方法は、以下のステップを含む。
Ｓ１００：テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得する。本ステップにおいて、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルは、エリプソメトリテストパラメータベクトル、波長、異なるベース材料、異なる薄膜層材料、異なる薄膜層厚さ、及び異なる入射角のうちの１種又は複数種を含み得る。
【００７８】
Ｓ２００：前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を得る。本ステップにおいて、前記材料光学定数は、材料の屈折率又は材料の誘電率を含み得る。具体的なエリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係は、異なる基礎物理学の理論を組み合わせて取得することができる。例えば、単層膜干渉理論、材料薄膜の光学反射／透過理論に基づいてエリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を確定することができる。
【００７９】
Ｓ３００：既知の材料データベースから前記テスト材料の光学定数を検索する。本ステップにおいて、前記既知の材料データベースは、材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、材料光学定数（屈折率／誘電率）及び材料名称を含み得る。
【００８０】
Ｓ４００：前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張する。本ステップにおいて、研究者又は他の権威ツールにより前記テスト材料の光学定数の測定を承認した後、さらにテスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張することを含んでもよい。
【００８１】
本実施例は、材料データベースの拡張方法を提供する。前記材料データベースの拡張方法は以下のことを含む。テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、計算して前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を得る。既知の材料データベースにおいて前記テスト材料の光学定数を照合、検索する。前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張する。前記材料データベースの拡張方法により、テスト材料の関連データを既知の材料データベースに正確に拡張することができる。
【００８２】
一実施例において、前記材料データベースの拡張方法は、以下のステップをさらに含む。
Ｓ５００：前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属するか否かを検証する。本ステップにおける検証方式は唯一ではなく、研究者による合理的な推測、試験機器による検出、又は本システムにおける複数回の訓練及び複数回のテストの結果が一致するか否かを監視することにより、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属するか否かを検証することができる。
【００８３】
Ｓ６００：前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属する場合、未知の新材料の名称を前記既知の材料データベースに拡張する。本ステップにおいて、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属すると検証した後、新材料の拡張及び分類方式を提供する。
【００８４】
本実施例において、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数が未知の新材料に属するか否かを検証するステップ及び前記新材料を分類するステップを設計することによって、前記材料データベースの拡張方法はより科学的で厳密である。
【００８５】
一実施例において、前記材料データベースの拡張方法は、以下のステップをさらに含む。
Ｓ７００：前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数がいかなる未知の新材料にも属しない場合、前記機械学習モデルをさらに更新する。
【００８６】
本実施例において、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数がいかなる未知の新材料にも属しない場合、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数の計算が間違っているか否かを判断する必要がある。間違っている場合、前記機械学習モデルを更新する必要がある。前記機械学習モデルを更新する具体的なステップは、Ｓ３０−Ｓ６０を参照して実行することができる。計算が間違っていない場合、テスト材料の関連データを既知の材料データベースに拡張する。
【００８７】
なお、図３−１０のフローチャートにおける各ステップは矢印に示されるように表示されるが、これらのステップは、必ずしも矢印に示される順序に従って実行するわけではない。本明細書に明示的に述べられない限り、これらのステップの実行は、順序に制限されず、他の順序に従って実行されてもよい。また、図３−１０におけるステップの少なくとも一部は、複数のサブステップ又は複数の段階を含んでもよい。これらのサブステップ又は段階は、必ずしも同一の時点で実行を完成せず、異なる時点で実行されてもよい。これらのサブステップ又は段階の実行順序も必ずしも順に実行する訳ではなく、他のステップ又は他のステップのサブステップ若しくは段階の少なくとも一部と交代又は交互に実行されてもよい。
【００８８】
図１１に示すように、本発明に係る材料光学定数確定装置１００は、エリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュール１０及び材料光学定数確定モジュール２０を含む。
【００８９】
前記エリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュール１０は、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するものである。前記材料光学定数確定モジュール２０は、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを前記機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るものである。前記機械学習モデルは、エリプソメトリ測定実験条件、及び得られたテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む。
【００９０】
本実施例において、提供される前記材料光学定数確定装置１００は、機械学習モデルを材料光学定数の確定過程に適用することができる。前記材料光学定数確定装置１００により単純な線形材料、複雑な多線形材料、異方性材料光学定数の迅速且つ正確な確定が達成される。前記材料光学定数確定装置１００により材料光学定数を確定することによって、データフィッティングのパラメータの調整に実験者の経験を頼りすぎることなく、絶えず試行して測定データ曲線のフィッティングを達成し、最終的には、材料の光学定数が得られる。
【００９１】
図１２に示すように、本発明に係る材料データベース拡張装置２００は、エリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュール１０、材料光学定数確定モジュール２０、検索モジュール３０及び拡張モジュール４０を含む。
【００９２】
前記エリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュール１０は、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するものである。
【００９３】
前記材料光学定数確定モジュール２０は、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を得るものである。本ステップにおいて、前記機械学習モデルは、前記材料光学定数確定モジュール２０の一部であってもよい。
【００９４】
前記検索モジュール３０は、既知の材料データベースにおいて前記テスト材料の光学定数を検出するものである。
【００９５】
前記拡張モジュール４０は、前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張するものである。
【００９６】
本実施例において、前記材料データベース拡張装置２００により、テスト材料の関連データを既知の材料データベースに正確に拡張することができる。具体的には、前記エリプソメトリテストパラメータベクトル取得モジュール１０は、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得する。前記材料光学定数確定モジュール２０によりテスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、計算して前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を得る。前記検索モジュール３０は、既知の材料データベースにおいて前記テスト材料の光学定数を照合、検索するものである。前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、前記拡張モジュール４０によりテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張する。
【００９７】
図１７は、本発明の一実施例に係るエリプソメータ３００の構造模式図である。図１７に示すように、前記エリプソメータ３００は、光源３１０、光線選択装置３２０、光線偏光補償装置３３０、光線偏光分析装置３４０、及び材料光学定数確定装置１００を含む。
【００９８】
前記光源３１０は、検出光線を発生する。前記光源３１０は、実験の需要に応じて任意の波長帯域の光源を選択して照射することができる。
【００９９】
前記光線選択装置３２０は、前記検出光線の波長及び偏光角を選択、調整するものである。図１７に示すように、前記光線選択装置３２０は、同一光路に設けられたモノクロメータ３２１、コリメータ３２２及び偏光器３２３をさらに含む。前記モノクロメータ３２１は、広波長帯域の放射線ビームから一連の狭波長帯域の電磁放射を分離するものである。前記モノクロメータ３２１は、プリズムモノクロメータ又は格子モノクロメータであり得る。前記コリメータ３２２は、前に配置された前記モノクロメータ３２１を通過した光線を平行光に変化させ、前記コリメータ３２２は、光を最大効率で結合させて前記偏光器３２３及び後続の光学素子に入らせる。前記偏光器３２３は、光線を特定の方向に沿って偏光させる光学素子又は機器である。
【０１００】
前記光線偏光補償装置３３０は、検出光線が形成されるように、前記光源３１０が発生する検出光線を他のいかなる偏光状態にも補正し、前記検出光線をテスト試料４００の表面に照射させる。前記テスト試料４００は、ベース４１０及び前記ベース４１０表面の材料薄膜４２０を含む。
【０１０１】
前記光線検出器３４０は、前記検出光線が前記テスト試料４００によって反射又は屈折された後の検出光線を取得し、測定結果を得るものである。具体的には、図１７に示すように、前記光線偏光分析装置３４０は、光線偏振検出器３４１及び光線強度検出器３４２を含み得る。前記測定結果は、前記テスト試料４００のエリプソメトリテストパラメータベクトル（Δ，Ψ）、前記材料薄膜４２０の厚さ、前記材料薄膜４２０の波長、前記材料薄膜４２０の入射角、前記ベース４１０の屈折率実部及び前記ベース４１０の屈折率虚部のうちのいずれか１種又は複数種を含む。
【０１０２】
前記材料光学定数確定装置１００は、前記測定結果、前記検出光線の波長、前記検出光線の入射角、前記ベース４１０の屈折率実部及び前記ベース４１０の屈折率虚部に基づいて、上記のいずれかの材料光学定数の確定方法により前記材料薄膜４２０の光学定数を確定するものである。前記光学定数は、前記材料薄膜４２０の屈折率、誘電率などを含む。
【０１０３】
一実施例において、前記エリプソメータ３００は、１００ｎｍから２２００ｎｍの広いスペクトル範囲をカバーすることができる。前記エリプソメータ３００は、部品を自動的に自己選択することでシステムの機能を増強させ、実験需要を満たすことができる。前記エリプソメータ３００には、前記材料光学定数確定装置１００が組み合わせられることにより、高精度及び高感度の検出を達成することができる。
【０１０４】
前記エリプソメータ３００は、バイオ／ライフサイエンス研究分野、化学／ポリマー研究分野、タブレット技術分野、食品／飲料分野、冶金技術分野、ナノ技術分野、顔料／粉末／コーティング分野、薬物／化粧品分野、太陽光発電分野、過程制御分野、シリコン分野、表面分析分野、炭素材料又は他の材料分野に適用することができる。
【０１０５】
例えば、半導体分野では、前記エリプソメータを用いて書き込み可能なディスクのＧｅＳｂ膜に対して特性評価を行うことができ、エリプソメータを用いて有機半導体に対して光学特性評価を行うことができ、位相変調型エリプソメータを用いてIII−∨族半導体に対して特性評価を行うことができ、エリプソメータを用いて強誘電体薄膜に対して特性評価を行うことができる。
【０１０６】
例えば、冶金技術分野では、エリプソメータを用いて陽極酸化アルミニウムの表面特性を評価することができる。
【０１０７】
例えば、太陽光発電分野では、エリプソメータを用いて太陽光発電部材の薄膜品質及び性能を評価することができる。
【０１０８】
例えば、他の材料分野では、エリプソメータを用いてカルコゲナイドガラスの材料性能を評価することができる。
【０１０９】
一実施例において、メモリ、プロセッサ、及びメモリに記憶され、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含むコンピュータデバイスを提供する。プロセッサがコンピュータプログラムを実行することにより、
エリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るステップと、が実現される。
前記機械学習モデルは、エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む。
【０１１０】
一実施例において、プロセッサがコンピュータプログラムを実行することによって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を得るステップと、
既知の材料データベース中で前記テスト材料の光学定数を検索するステップと、
前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張するステップと、がさらに実現される。
【０１１１】
一実施例において、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されることによって、
エリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応する材料光学定数を得るステップと、が実現される。
前記機械学習モデルは、エリプソメトリテストパラメータベクトルと材料光学定数とのマッピング関係を含む。
【０１１２】
一実施例において、コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されることによって、
テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトルを取得するステップと、
前記エリプソメトリテストパラメータベクトルを機械学習モデルに入力し、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を得るステップと、
既知の材料データベース中で前記テスト材料の光学定数を検索するステップと、
前記既知の材料データベースに前記テスト材料の光学定数が存在しない場合、テスト材料のエリプソメトリテストパラメータベクトル、前記エリプソメトリテストパラメータベクトルに対応するテスト材料の光学定数を前記既知の材料データベースに拡張するステップと、がさらに実現される。
【０１１３】
当業者に理解され得るように、上記実施例方法の手順の全部又は一部は、コンピュータプログラムにより、関連するハードウェアに命令することによって達成することができる。前記コンピュータプログラムは、不揮発性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することができる。このコンピュータプログラムが実行される際に、上述した各方法の実施例の手順を含み得る。本発明の各実施例で使用されるメモリ、記憶、データベース又は他の媒体に対するいかなる引用は、いずれも不揮発性及び／又は揮発性メモリを含み得る。不揮発性メモリは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能ＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的にプログラム可能なＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去／プログラムが可能なＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）又はフラッシュメモリを含み得る。揮発性メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は外部高速キャッシュメモリを含み得る。ＲＡＭは、多くの形態で利用可能であり、非制限的な例として、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ）、エンハンストＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクロリンク（Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ）ＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、メモリバス（Ｒａｍｂｕｓ）ダイレクトＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）、ダイレクトメモリバスダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、及びメモリバスダイナミックＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）などである。
【０１１４】
上記実施例の各技術特徴は、任意に組み合わせることができる。簡潔のために、上記実施例の各技術特徴の全ての可能な組み合わせを説明していないが、これらの技術特徴の組み合わせは、矛盾しない限り、本明細書の範囲と見なすべきである。
【０１１５】
上記実施例により、本発明のいくつかの実施形態を具体的で詳しく説明したが、本発明の範囲を制限するものとして理解されるべきではない。当業者であれば、本発明の思想から逸脱しない限り、いくつかの変形及び改良を加えることができ、これらの変形及び改良は、本発明の保護範囲に含まれる。従って、本発明の保護範囲は、添付する特許請求の範囲によって定められるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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