(57)【要約】ウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データを予測する方法は、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、第１の画像データおよび度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含む。
2021533570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、
ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、前記第１の画像データおよび前記度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、前記少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルによって、前記第２の画像データに基づいて、前記第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２のウェーファー・ロットに関する度量衡測定データを受け取らないステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記予測モデルによって、前記第２のウェーファー・ロットに関する前記第２の仮想度量衡データまたは前記第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップが、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取ることなく前記第２の仮想度量衡データまたは前記第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップを含むことを特徴とする、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した前記度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの前記度量衡測定データを、訓練度量衡データおよび評価度量衡データへとフィルタリングするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１、２、または３に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連した前記第１の画像データを、訓練画像データ、評価画像データ、および度量衡なしの画像データへとフィルタリングするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１、２、または３に記載の方法。
【請求項８】
イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、
前記第１の画像データおよび前記度量衡測定データを用いて機械学習モデルを訓練するステップと、
ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、前記第１の画像データおよび前記度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、
前記イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルによって、前記第２の画像データに基づいて、前記第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
前記１つまたは複数の機械学習手法が、２次回帰分析、ロジスティック回帰分析、サポート・ベクトル・マシン、ガウス過程回帰、アンサンブル・モデル、その他の回帰分析、決定樹学習、回帰ツリー、ブーストツリー、勾配ブーストツリー、多層パーセプトロン、１対その他、ナイーブベイズ、ｋ近傍法、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、深層学習、およびパターン認識から成るリストから選択されることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第２の仮想度量衡データが、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットの中のウェーファーのフィーチャーの厚さおよび限界寸法に関連したデータを含むことを特徴とする、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の仮想セル計量データが、所与のダイの中央値の閾値電圧、所与のダイの内部の閾値電圧の変化、所与のダイの動作電圧窓、所与のダイの読取りサイクルおよび／もしくは書込みサイクルの耐久性、所与のダイの寿命、所与のダイの内部の記憶の持続性、または所与のダイの様々な製品等級へのビニングに関連したデータを含むことを特徴とする、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１２】
前記イメージャー・システムから、少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットに関連する第３の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットの前記度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを、前記少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットに関連した前記第３の画像データおよび前記度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の画像データが、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの中のウェーファーの赤色、緑色、および青色の強度を含むことを特徴とする、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１４】
前記度量衡機器が散乱計または偏光分析器のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１５】
前記第１の画像データが、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの中のすべてのウェーファーの画像を含み、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの前記度量衡測定データが、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットのウェーファーの一部のみに関する度量衡測定値を含むことを特徴とする、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１６】
イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、
前記第１の画像データに基づいて、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連したいかなる度量衡測定データも受け取ることなく、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】
少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した前記度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記イメージャー・システムから、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、
前記第２の画像データに基づいて前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データを生成するために、前記少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを検証するステップが、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する前記生成された第２の仮想度量衡データおよび前記度量衡測定データの適合度を判定するステップを含むことを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記適合度の決定係数が閾値未満である場合に、前記少なくとも１つの生成された予測モデルの再訓練を起動するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記適合度の決定係数が０．６０未満である場合に、前記少なくとも１つの生成された予測モデルの再訓練を起動するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを生成するために、別のウェーファー・ロットに関連した画像データおよび度量衡測定データに対して１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１６または２０に記載の方法。
【請求項２３】
電源に対して動作可能に結合され、光をウェーファーに向けて放射するように配向された、調整可能な光源と、
前記調整可能な光源と前記ウェーファーの間に配設されたディフューザーと、
前記調整可能な光源によって放射された光を検知するように構成されて、前記調整可能な光源と前記ウェーファーの間に配設された少なくとも１つのダイオードと、
前記光の色強度のバランスをとるために、前記少なくとも１つのダイオードから信号を受け取り、前記電源が前記調整可能な光源に供給する電流を、前記受け取った信号に基づいて調節するように構成されたコントローラーとを備えることを特徴とするイメージャー・システム。
【請求項２４】
電荷結合素子カメラと、
前記ウェーファーの表面からの反射光を前記電荷結合素子カメラの方へ向けるように配向されたミラーとをさらに備えることを特徴とする、請求項２３に記載のイメージャー・システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権主張
この出願は、２０１８年８月１０日に出願された「ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＰＲＥＤＩＣＴＩＮＧ  ＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳ  ＯＦ  ＳＴＲＵＣＴＵＲＥＳ，  ＩＭＡＧＥＲ  ＳＹＳＴＥＭ，  ＡＮＤ  ＲＥＬＡＴＥＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ」という名称の米国特許出願第１６／１００，７２９号の利益を主張するものである。
【０００２】
この開示は、一般に、画像データに基づく機械学習手法によってウェーファーの仮想度量衡データおよび仮想セル計量データを生成し、かつ断定する方法に関するものである。この開示は、光源からの色の強度のバランスをとるための画像システムにも関する。
【背景技術】
【０００３】
半導体デバイスおよび他のマイクロ電子デバイスは、一般的にはウェーファーまたは他のバルク基板として構成されたワークピース上に製造され、ワークピースは半導体材料を含み、能動面上の配列に多数の個々のダイ位置を有する。各ウェーファーは、いくつかの異なるプロシージャーを経て、スイッチ、キャパシタ、導電性相互接続、およびデバイスの他のコンポーネントを構築する。たとえば、ウェーファーは、リソグラフィー、打込み、エッチング、堆積、平坦化、アニーリング、および微細構造の形態の高密度のフィーチャーを構築するために繰り返される他のプロシージャーを使用して処理される。マイクロ電子デバイスの製造の一態様には、各ダイ位置の微細構造が所望の仕様の範囲に入ることを保証するためにワークピースを評価することがある。たとえば、プロセスエンジニアは、製作プロセスを精細に調整して所望のデバイス・ジオメトリーを保証するために、そのような表面フィーチャーの様々な限界寸法（「ＣＤ」）および厚さならびにダイ位置を含むウェーファーの全体の能動面にわたる表面凹部を正確に測定することができなければならない。
【０００４】
散乱測定法は、微細構造のいくつかのパラメーター（たとえば限界寸法および厚さ）を評価するための技術の１つである。例として、反射率測定法の一種である散乱測定法は、散乱表面から周期的に反射される光の強さの変化を記録し、かつ分析する非破壊光学技術である。パターニングされた周期のサンプルから回折された光を測定し、かつ分析することによって、周期構造の寸法が測定され得る。ある特定のタイプの散乱測定法では、広い分光組成を有する光がワークピース上に固定角で向けられ得、光の強度は波長の変化に関連して変化する。半導体デバイスに関して、フィルム厚さ、ライン間隔、トレンチ深さ、トレンチ幅、および微細構造の他の態様を評価するために散乱測定法が使用される。既存の散乱測定機器を使用して評価され得る周期構造をもたらすために、多くの半導体ウェーファーが、たとえば個々のダイ間のスクライブ・レーンに回折格子を含む。１つの既存の散乱測定プロセスは、ワークピース上のそのような周期構造に照光して、周期構造から戻る散乱放射の表現を取得するステップを含む。次いで、微細構造の１つまたは複数のパラメーターを推定するために、戻り放射の表現が分析される。異なるタイプの基板上の微細構造および／またはフィルムの異なる態様を評価するために、いくつかの異なる散乱計および方法が開発されている。
【０００５】
いくつかの散乱測定システムは、反射光を受け取るための光リレー・システムおよび反射光を結像するためのセンサ配列を含む。国際公開第ＷＯ２００５／０２６７０７ならびに米国特許第６，８０４，００１号、米国特許第６，５５６，２８４号、米国特許第５，８８０，８４５号、および米国特許第５，７０３，６８６号は、散乱計の様々な世代を開示している。
【０００６】
偏光分析法は、微細構造のパラメーター（たとえば限界寸法および厚さ）を評価するための技術である。当技術において知られているように、偏光分析法は、薄膜の誘電特性（複雑な屈折率または誘電関数）を調査するための光学技術である。偏光分析法は、反射または伝送に際しての偏光の変化を測定して、これをモデルと比較するものである。詳細には、偏光分析法は、組成、粗度、厚さ（深さ）、結晶の性質、ドーピング濃度、導電率および他の材料特性を特徴づけるために使用され得る。偏光分析法は、調査されている材料と相互作用する入射光の光応答における変化に対して非常に高感度である。
【０００７】
偏光分析法を利用するとき、測定される信号は、入射光が（既知の状態で）対象の材料構造と相互作用する（反射される、吸収される、分散される、または伝送される）ときの偏光の変化である。偏光の変化は振幅比および位相差によって定量化される。その上、信号が厚さならびに材料特性に依拠するため、偏光分析法は、フィルムの厚さおよび光学定数を非接触判定するための用途の広いツールである。
【０００８】
散乱測定法および／または偏光分析法を使用して微細構造を評価することの課題の１つには、測定は、スクライブにおける特別に設計された散乱ボックス上でしか実行され得ないことがある。加えて、これらのプロセスは一般的には比較的遅く、散乱ボックスからのデータは、スクライブにおける処理ダメージによって実際のダイから逸脱している可能性がある。加えて、ワークピース（たとえばウェーファー）は、処理ツールの内部でｉｎ−ｓｉｔｕで評価されるのではなく一般的にはオフラインで評価されるように、たとえば数分の計算時間が必要となり得る。たとえば、当業者によって認識されるように、散乱計および／または偏光分析器による度量衡データの収集は比較的時間がかかり、結果として、度量衡データを収集するために時間を要するので、収集できる度量衡データが少なくなり、コスト効率の良い状態に保つことの妨げになる。それゆえに、所与のウェーファー・ロットの中の限られた数のウェーファーに関して収集されるのは、一般的には比較的少数のデータポイントのみである。言い換えれば、ウェーファー・ロットの中のすべてのウェーファーが、普通処理中に散乱計および／または偏光分析器によって分析されるとは限らない。
【０００９】
加えて、当技術において知られているように、ウェーファーの微細構造のパラメーターを評価する際に、様々な形態のイメージャーも利用される。一般的には、発光ダイオード（「ＬＥＤ」）光が光源として利用され、ウェーファーに向けて放射される。反射光は、従来、相補金属酸化物（「ＣＭＯＳ」）イメージャーによって収集される。ＣＭＯＳイメージャーは、ウェーファーの複合画像ならびにＲＧＢ画像（たとえばトゥルー・カラー画像）を取り込む。ＣＭＯＳイメージャーを利用すると、データ収集が比較的高速になり、全体のウェーファーの画像がもたらされる。しかしながら、ＲＧＢ画像によって取得するＲＧＢ比率は厚さおよび限界寸法に対して比較的高感度であるが、ＣＭＯＳイメージャーによって取得されるデータは、従来の度量衡ツール（たとえば散乱測定法および／または偏光分析法）の精度で限界寸法および厚みデータを抽出するためには使用されていない。
【００１０】
セル計量またはプローブ計量は、たとえば、１）ダイの中央値の閾値電圧、２）ダイの内部の閾値電圧の変化、３）ダイの動作電圧窓、４）読出し／書込みサイクルに対する耐久性、５）ダイの寿命、６）記憶の持続性、および７）ダイの製品等級などのパラメーターを定量化するために半導体ダイに対して実行される電気測定である。一般的には、これらの測定は、いくつかの事例では数か月を要することもあるすべての処理ステップが完了してからでないと、達成することができない。ウェーファー間、または同一のウェーファーのダイ間の上記のパラメーターの変化は、厚さおよびＣＤのようなプロセス中の変化によってもたらされ得る。
【発明の概要】
【００１１】
本開示の１つまたは複数の実施形態は、ウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データを予測する方法を含む。この方法は、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、第１の画像データおよび度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含み得る。
【００１２】
本開示のいくつかの実施形態は、ウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データを予測する方法を含む。この方法は、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、画像データおよび度量衡測定データを用いて機械学習モデルを訓練するステップと、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、第１の画像データおよび度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの生成された予測モデルによって、第２の画像データに基づいて、第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップとを含み得る。
【００１３】
本開示の１つまたは複数の実施形態は、ウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データを予測する方法を含む。この方法は、第１の画像データに基づいて、第１のウェーファー・ロットに関連した第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連するいかなる度量衡測定データも受け取ることなく、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの生成された予測モデルを利用して、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関する第１の画像データを受け取るステップを含み得る。
【００１４】
本開示のさらなる実施形態はイメージャー・システムを含む。イメージャー・システムは、調整可能な光源、ディフューザー、少なくとも１つのダイオード、およびコントローラーを含み得る。調整可能な光源は、光をウェーファーに向けて放射するように配向されてよく、電源に対して動作可能に結合し得る。調整可能な光源とウェーファーの間にディフューザーが配設され得る。少なくとも１つのダイオードは、調整可能な光源によって放射された光を検知するように構成されて、調整可能な光源とウェーファーの間に配設され得る。コントローラーは、光の色強度のバランスをとるために、少なくとも１つのダイオードから信号を受け取り、調整可能な光源に電源が供給する電流を、受け取った信号に基づいて調節するように構成され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
本開示の詳細な理解のために、以下の発明を実施するための形態が添付図面とともに取り入れられるべきであり、添付図面では類似の要素は一般に類似の数字を用いて指定されている。
【００１６】
【図１】本開示の１つまたは複数の実施形態に従って予測的な度量衡およびセル計量のシステムが動作することができる環境の概略図である。
【図２】予測システムが、機械学習モデルを訓練し、度量衡パラメーターおよび／またはセル計量に関連した１つまたは複数の予測モデルを生成し、少なくとも１つのウェーファーに関連する度量衡パラメーターおよび／またはセル計量を予測するために利用し得る、簡素化されたシーケンス流れの図である。
【図３Ａ】従来手法によって取得された度量衡データと本開示の予測システムによって生成された仮想度量衡データの例示の比較を示す図である。
【図３Ｂ】従来手法によって取得された度量衡データと本開示の予測システムによって生成された仮想度量衡データの例示の比較を示す図である。
【図４Ａ】従来手法によって取得された度量衡データと本開示の予測システムによって生成された仮想度量衡データのさらなる比較を示す図である。
【図４Ｂ】従来手法によって取得された度量衡データと本開示の予測システムによって生成された仮想度量衡データのさらなる比較を示す図である。
【図５Ａ】従来手法によって取得された度量衡データと本開示の予測システムによって生成された仮想度量衡データのさらなる比較を示す図である。
【図５Ｂ】従来手法によって取得された度量衡データと本開示の予測システムによって生成された仮想度量衡データのさらなる比較を示す図である。
【図６】本開示の１つまたは複数の実施形態によるイメージャー・システムの概略図である。
【図７】白色光の内部の色のバランスがとれた強度を表すグラフである。
【図８】図６のイメージャー・システムの上面図である。
【図９】本開示の１つまたは複数の実施形態による例示のコンピューティングデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本明細書で提示された図解は、何らかの画像システム、予測システム、またはそれの何らかの構成要素の実際の図ではなく、単に理想化された表現であり、本発明の実施形態を説明するために採用されたものである。
【００１８】
本明細書で使用されるように、「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」および「その（ｔｈｅ）」に続く単数形は、文脈がはっきりと別様に示さなければ、複数形も含むように意図されている。
【００１９】
材料、構造、特徴、または方法の行為に関して本明細書で使用されるような「〜でよい」という用語は、そのようなものが、本開示の一実施形態の実施例に用いるように企図されていることを指示し、そのような用語は、一緒に使用可能な他の適合する材料、構造、特徴、および方法を除外するべき、または除外する必要がある、といったいかなる含意も回避するために、より限定的な「である」という用語に優先して使用される。
【００２０】
本明細書で使用されるように、「第１の」、「第２の」、「上記の」などの何らかの関係語は、本開示および添付図面を理解する際の明瞭さおよび便宜のために使用されるものであり、文脈が明らかに別様に指示するのでなければ、特定の選好もしくは順序を暗示すること、またはこれに依拠することはない。たとえば、これらの用語は、通常の配向における予測システムの要素、ウェーファー、および／またはイメージャー・システムの配向を指すことがある。その上、これらの用語は、予測システムの要素、ウェーファー、および／またはイメージャー・システムの図示のような配向を指すことがある。
【００２１】
本明細書で所与のパラメーター、特性、または条件に関連して使用されるように、「実質的に」という用語は、当業者なら、許容できる製造公差の範囲内などの少しの差異で所与のパラメーター、特性または条件を満たすことを理解するはずの程度を意味し、かつ含む。例として、実質的に満たされる特定のパラメーター、特性、または条件に依拠して、パラメーター、特性、または条件は、少なくとも９０．０％、少なくとも９５．０％、少なくとも９９．０％、さらには少なくとも９９．９％満たされ得る。
【００２２】
本明細書で使用されるように、所与のパラメーターに関連して使用される「約」という用語は、規定された値を含み、文脈によって規定された意味を有する（たとえば、所与のパラメーターの測定に関連した誤差の程度、ならびに製造公差に由来する偏差などを含む）。
【００２３】
本明細書で使用されるように、「ウェーファー」という用語は、マイクロメートル規模やナノメートル規模のフィーチャー寸法を含む構造が部分的または完全に、上や中に製作される材料を意味し、かつ含む。そのような用語は、従来の半導体（たとえばシリコン）ウェーファー、ならびに半導体および他の材料のバルク基板を含む。そのような構造は、たとえば（能動や受動の）集積回路、ＭＥＭＳデバイス、およびこれらの組合せを含み得る。便宜のために、そのような構造は以下で「ウェーファー」として参照される。
【００２４】
本開示の実施形態が含む予測的な度量衡およびセル計量のシステムは、画像データに基づき、機械学習手法によって、ウェーファーの度量衡およびセル計量を予測するための１つまたは複数の予測モデルを生成するものである。いくつかの実施形態では、予測システムは、１つまたは複数のウェーファー・ロットからの画像データおよび度量衡測定データに基づいて１つまたは複数の予測モデルを訓練してよい。画像データは、所与のウェーファー・ロットのウェーファーの現在の状態（たとえば層）の画像データ（たとえば最新の処理ステップの後に収集された画像）を含み得る。加えて、画像データは、現在の収集された赤色、緑色、および青色（「ＲＧＢ」）のレベル（たとえば強度）、ならびに／あるいは画像システムによって取り込まれた所与のウェーファー・ロットの各ウェーファーの割合を含み得る。その上、画像データは、処理の以前のステップ（たとえばレベル・ステップ）における所与のウェーファー・ロットのウェーファーの各々の画像を含み得る。たとえば、画像データは、早期のプロセス中の所与のウェーファーの各々のウェーファーの画像（たとえば以前に適用されたマスク、積層、エッチング、露光、パターン、パッケージングなど）を含み得る。度量衡データは、所与のウェーファーのフィーチャー（たとえば層および／またはフィルム）の厚さおよび／またはウェーファーのフィーチャー（たとえばフォト・リソグラフィー、乾式エッチング、湿式エッチング、または他の半導体処理技術を用いてウェーファー上にパターニングされたフィーチャー）の寸法などの測定された度量衡パラメーターを含み得る。加えて、画像データおよび／または度量衡データは、たとえば所与のダイの中央値の閾値電圧、所与のダイの内部の閾値電圧の変化、所与のダイの動作電圧窓、読込みサイクルおよび／または書込みサイクルに対する耐久性、所与のダイの寿命、ダイの内部の記憶の持続性、所与のダイの様々な製品等級へのビニングなどの、セル計量データに関連したデータを含み得る。動作において、予測システムは、度量衡データおよび／またはセル計量データに対する画像データを用いて１つまたは複数の予測モデルを訓練し得る。言い換えれば、予測システムは、画像データ（たとえば色データ）と度量衡データ（たとえばウェーファー・フィーチャー）の間の関係を判定し得る。
【００２５】
本開示の実施形態は、１つまたは複数の予測モデルの訓練（たとえば生成）に際して、ウェーファー・ロットに関連した画像データに基づき、１つまたは複数の予測モデルを利用して、度量衡データにわずかしか基づくことなく、または全く基づくことなく、所与のウェーファー・ロットに関する度量衡データを予測する（たとえば推定する）予測システムを含む。予測システムは、所与のウェーファー・ロットの画像データに対して１つまたは複数の予測モデルを適用することにより、所与のウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データ（たとえば予測された度量衡データ）を判定し、かつ生成し得る。予測システムは、たとえば所与のウェーファー・ロットの画像データに基づき、１つまたは複数の生成された予測モデルによって、度量衡機器を用いる何らかの測定は必ずしも行うことなく、所与のウェーファー・ロットと相関する仮想度量衡データおよび／または仮想セル計量データを予測し得る。いくつかの実施形態では、仮想度量衡データは、ウェーファー・ロットのフィーチャーの予測された厚さおよび／または限界寸法に関連したデータを含み得る。たとえば、仮想度量衡データは、従来の度量衡機器によって達成可能な測定のいずれかに関連したデータを含み得る。その上、仮想度量衡データは、たとえば所与のダイの中央値の閾値電圧、所与のダイの内部の閾値電圧の変化、所与のダイの動作電圧窓、読込みサイクルおよび／または書込みサイクルに対する耐久性、所与のダイの寿命、ダイの内部の記憶の持続性、所与のダイの様々な製品等級へのビニングなどの、セル計量に関連したデータを含み得る。
【００２６】
本開示の１つまたは複数の実施形態はイメージャー・システムを含む。イメージャー・システムは当技術において知られている任意の適切なイメージャー・システムとして構成され得る。しかしながら、イメージャー・システムは、画像システムの光源によって放射された光を検知してイメージャー・システムのコントローラーにフィードバックを供給するための１つまたは複数のフォトダイオードをさらに含み得る。コントローラーは、検出光を基に、光源の内部のＬＥＤバンクへの電力（たとえば電流）を調節して（たとえば調整して）、個々のＬＥＤバンクの強度（たとえば光源の色）のバランスをとってよい。たとえば、以下でより詳細に論じられるように、本明細書で説明された仮想度量衡を生成する要件は、画像データを収集するために利用されるイメージャー・ツールや、ウェーファーの内部で画像データが収集される位置とは無関係に、出力ＲＧＢ値における一貫性を得ることである。それゆえに、イメージャー・システムは、ＬＥＤバンクによって放射された光の中の個々の色の強度を較正するための機構を含み得る。加えて、イメージャー・システムは、イメージャー・システムの照明領域の範囲内の種々の位置における光強度を較正することができる。
【００２７】
上記を鑑みれば、当業者なら、以前は、半導体ダイにおけるフィルムの多層およびパターニングの複雑さが、フィルム厚さおよびＣＤを計算するために使用され得る数学モデルを生成することの妨げになっていたことを認識するであろう。したがって、以前は、半導体ダイの厚さおよびＣＤにおける変動性は色差から実験的に観察され得たが、以前は製品の大量のダイ流れに対する実測は達成不可能であった。その上、インライン撮像に基づく計量の予測性が、仕様を最適化すること、および所与のウェーファーが実測のために調査される前にドリフトを検知することを支援し得る。
【００２８】
図１は、本開示の１つまたは複数の実施形態に従って予測的な度量衡およびセル計量のシステム１０２（以下、「予測システム１０２」）が動作することができる環境１００の概略図である。１つまたは複数の実施形態では、予測システム１０２は、度量衡機器１０４およびイメージャー・システム１０６の内部で、またはこれらとともに動作する。加えて、環境１００は、アプリケーション１１８を有するユーザーデバイス１１０を含み得る。いくつかの実施形態では、予測システム１０２、度量衡機器１０４、イメージャー・システム１０６、およびユーザーデバイス１１０は、ネットワークを通じて通信することができる。
【００２９】
いくつかの実施形態では、度量衡機器１０４は、散乱計および／または偏光分析器のうちの１つまたは複数を含み得る。たとえば、度量衡機器１０４は、前述の散乱測定システムおよび／または偏光分析システムのいずれかを含み得る。加えて、度量衡機器１０４は、任意の既知の散乱測定システム、偏光分析システム、および／またはＣＤ走査電子顕微鏡検査（「ＳＥＭ」）システムも含み得る。加えて、度量衡機器１０４は、予測システム１０２に対して動作可能に結合され得て、予測システム１０２に、度量衡測定データ（たとえばウェーファーのフィーチャーの厚さおよび限界寸法の測定に関連したデータ）を供給し得る。その上、度量衡機器１０４は、イメージャー・システム１０６とともに協調して動作し得る。
【００３０】
イメージャー・システム１０６は、半導体デバイスを撮像するために利用される任意の既知のイメージャーを含み得る。たとえば、イメージャー・システム１０６は、前述のように相補金属酸化物（「ＣＭＯＳ」）イメージャーを含み得る。別の非限定的な例として、イメージャー・システム１０６はウェーファー・インテリジェント・スキャナーを含み得る。たとえば、イメージャー・システム１０６は、ＣＬＥＡＮ  ＴＲＡＣＫ（商標）  ＬＩＴＨＩＵＳ  Ｐｒｏ（商標）プラットフォームの一部を形成し得る。たとえば、イメージャー・システム１０６はウェーファー・インテリジェント・スキャナー（「ＷＩＳ」）を含み得る。１つまたは複数の実施形態では、イメージャー・システム１０６はフォト・トラック（たとえばフォトリソグラフィー・ツール）に一体化されてよく、またはスタンド・アロンの個々の機器を含み得る。別の非限定的な例として、イメージャー・システム１０６はＡＭＡＴ（登録商標）（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）イメージャーを含み得る。いくつかの実施形態では、イメージャー・システム１０６は化学機械平坦化ツールの内部に一体化され得る。加えて、イメージャー・システム１０６は、予測システム１０２に対して動作可能に結合され得て、予測システム１０２に画像データを供給し得る。
【００３１】
図２〜図５Ｂに関して以下でより詳細に説明されるように、予測システム１０２は、１つまたは複数のウェーファー・ロットについて、度量衡機器１０４からの度量衡測定データおよびイメージャー・システム１０６からの画像データを受け取り得る。その上、予測システム１０２は、受け取られた度量衡測定データおよび画像データに基づき、機械学習システム１１４を利用して、ウェーファー・ロットの度量衡パラメーターおよび／またはセル計量を予測するための１つまたは複数の予測モデルを生成し得る。本明細書で使用されるように、「度量衡パラメーター」という用語は、所与のウェーファーに関する厚さおよび限界寸法のデータを指し得る。たとえば、度量衡パラメーターは、所与のウェーファーのフィーチャー（たとえば層および／またはフィルム）の厚さおよび／または所与のウェーファーのフィーチャー（たとえばフォト・リソグラフィー、乾式エッチング、湿式エッチング、または他の半導体処理技術を用いて所与のウェーファー上にパターニングされたフィーチャー）の寸法などを指し得る。本明細書で使用されるように、「セル計量」という用語は、セルの健全性を表す計量を指し得る。たとえば、セル計量（たとえば電気的性能の計量）は、所与のダイの中央値の閾値電圧、所与のダイの内部の閾値電圧の変化、所与のダイの動作電圧窓、読込みサイクルおよび／または書込みサイクルに対する耐久性、所与のダイの寿命、ダイの内部の記憶の持続性、所与のダイの様々な製品等級へのビニングなどを指し得る。その上、予測システム１０２は、所与のウェーファー・ロットについて利用可能な度量衡データが最少もしくはゼロのとき、および／または収集された度量衡データが最少もしくはゼロのときには、所与のウェーファー・ロットに関して利用可能な生成された予測モデルおよび画像データを利用して、所与のウェーファー・ロットに関して１つまたは複数の度量衡パラメーターおよび／またはセル計量を予測してよい。
【００３２】
図１に示されるように、ユーザー１１１は、たとえば予測システム１０８を利用して仮想度量衡データおよび／または仮想セル計量データを生成するために、ユーザーデバイス１１０とインターフェースをとることができる。ユーザー１１１は、個人（すなわちユーザー）、企業、グループまたはその他のエンティティであり得る。図１にはユーザーデバイス１１０に関連した１人のユーザー１１１しか示されていないが、環境１００は、それぞれが対応するクライアントデバイスを使用して環境１００と相互作用する任意数のユーザーを含み得る。
【００３３】
いくつかの実施形態では、ユーザーデバイス１１０にはクライアント・アプリケーション１１２がインストールされている。クライアント・アプリケーション１１２は予測システム１０２に関連づけられ得る。たとえば、クライアント・アプリケーション１１２により、ユーザーデバイス１１０は、予測システム１０２と直接的または間接的にインターフェースをとることが可能になる。またクライアント・アプリケーション１１２により、ユーザー１１１は、イメージャー・システム１０６、度量衡機器１０４、および予測システム１０２（たとえば１つまたは複数の予測モデル）によるウェーファー・ロットの分析を開始することができ、ユーザーデバイス１１０は、予測された度量衡およびセル計量データを受け取ることができる。
【００３４】
ユーザーデバイス１１０と予測システム１０２の両方が、ユーザーと相互作用することができる様々なタイプのコンピューティングデバイスを表す。たとえば、ユーザーデバイス１１０および／または予測システム１０２は、モバイルデバイス（たとえば携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレット型コンピューター、ラップトップコンピューター、腕時計、ウェアラブルデバイスなど）であり得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、ユーザーデバイス１１０および／または予測システム１０２は、非モバイルデバイス（たとえばデスクトップコンピューターまたはサーバー）であり得る。ユーザーデバイス１１０および予測システム１０２に関するさらなる詳細を、図７に関して以下で論じる。
【００３５】
図２は、予測システム１０２の例示のプロセス２００を概略流れ図によって示すものである。たとえば、図２が示す簡素化されたシーケンス流れの１つまたは複数の実施形態は、予測システム１０２が、機械学習モデルを訓練し、度量衡パラメーターおよび／またはセル計量（たとえばセルの健全性）を予測するための１つまたは複数の予測モデル（たとえば予測アルゴリズム）を生成して、少なくとも１つのウェーファーの度量衡パラメーターおよび／またはセル計量を予測するために利用するものである。本明細書で使用されるように、「予測モデル」という慣用句は、少なくとも１つのウェーファーの度量衡パラメーターおよびセル計量を予測する（たとえば推定する）ための訓練された機械学習モデルを指し得る。当業者には認識されるように、予測モデルの中で指示された値は、信頼区間の範囲内で判定され得る。その上、本明細書で説明されるように、予測システム１０２によって判定され、かつ／または予測されたあらゆる値が信頼区間の範囲内で提示され得る。
【００３６】
いくつかの実施形態では、プロセス２００は、図２の行為２０２に示されるようにイメージャー・システム１０６から画像データの第１のセットを受け取るステップを含み得る。たとえば、プロセス２００は、予測システム１０２がイメージャー・システム１０６から画像データの第１のセットを受け取るステップを含み得る。画像データの第１のセットは、所与のウェーファー・ロットの中のすべてのウェーファー（たとえば分析されるウェーファー）の画像（たとえば実画像）を含み得る。言い換えれば、画像データの第１のセットは、所与のウェーファー・ロット（たとえば第１のウェーファー・ロット）のウェーファーの１００％の画像を含み得る。１つまたは複数の実施形態では、画像データの第１のセットは、所与のウェーファー・ロットのウェーファーの現在の状態（たとえば層）の画像データ（たとえば最新の処理ステップの後に収集された画像）を含み得る。加えて、画像データの第１のセットは、現在の赤色、緑色、および青色（「ＲＧＢ」）のレベル（たとえば強度）、ならびに／あるいはイメージャー・システム１０６によって取り込まれた所与のウェーファー・ロットの各ウェーファーの割合を含み得る。言い換えれば、画像データの第１のセットは信号データとノイズデータの両方を含み得る。当業者には理解されるように、画像データの第１のセットは、ウェーファー・ロット全体の各ウェーファーの全体にわたって取り込まれたＲＧＢレベル（以下「色データ」）を含み得る。
【００３７】
前述のように、画像データの第１のセットは、ウェーファー・ロットのウェーファーに向けてＬＥＤ光を放射し、イメージャー・システム１０６（たとえばイメージャー・システム１０６のカメラ）を用いてウェーファー・ロットからの反射光を収集することによって収集され得る。その上、当技術において知られているように、色データはウェーファー・フィーチャー（たとえば厚さおよび限界寸法）を表現し得る（たとえばウェーファー・フィーチャーの関数であり得る）。その上、当業者には認識されるように、所与のウェーファー・ロットの中のウェーファーが同一のやり方によって処理されるときさえ、所与のウェーファー・ロットの各ウェーファーの色データは、かなり異なり得て、ウェーファー・フィーチャーにおける差を指示し得る。
【００３８】
加えて、プロセス２００は、図２の行為２０４に示されるようにイメージャー・システム１０６から画像データの第２のセットを受け取るステップを含み得る。たとえば、プロセス２００は、予測システム１０２がイメージャー・システム１０６から画像データの第２のセットを受け取るステップを含み得る。画像データの第１のセットに類似して、画像データの第２のセットは、画像データの第１のセットが受け取られた所与のウェーファー・ロットの中のすべてのウェーファーの画像（たとえば実画像）を含み得る。言い換えれば、画像データの第２のセットは、所与のウェーファー・ロットのウェーファーの１００％の画像を含み得る。１つまたは複数の実施形態では、画像データの第２のセットは、処理の以前のステップ（たとえばレベル・ステップ）における所与のウェーファー・ロットの各々のウェーファーの画像を含み得る。たとえば、画像データの第２のセットは、早期のプロセス中の所与のウェーファーの各々のウェーファーの画像（たとえば以前に適用されたマスク、積層、エッチング、露光、パターン、パッケージングなど）を含み得る。
【００３９】
加えて、画像データの第２のセットは、処理の以前のステップからの色データを含み得る。その上、画像データの第２のセットは、（たとえば）処理の各レベルにおける所与のウェーファー・ロットの各ウェーファーの色データの比較を含み得る。それゆえに、以下でより詳細に説明されるように、予測システム１０２は、処理ステップの全体にわたって色データの比較を利用して、ウェーファーの以前の処理ステップにあるウェーファーの以前のフィーチャー（たとえば厚さおよび限界寸法）の現在の色データに対する影響を判定し得る。たとえば、多層の処理が、所与のウェーファー・ロットのウェーファーの現在の色データに影響を与える可能性がある。結果として、画像データの第２のセットはノイズデータを含み得る。
【００４０】
いくつかの実施形態では、画像データの細分性（たとえばデータ部が細分されるサイズ）は、ウェーファー・レベル（すなわちダイレベルまたはサブダイレベルまたはポイントレベル）よりも小さい。以下でより詳細に説明されるように、所与のウェーファーの特定のポイントに関する度量衡測定は、所与のウェーファーの特定のポイントにおけるダイまたはそのポイントの次のダイの測定されたＲＧＢ値および画像データに対して照合され得る。度量衡データと所与のウェーファーの内部の画像データのＲＧＢデータの両方が、ポイントごとに変化し得る。いくつかの実施形態では、ポイントのレベルデータ（すなわちウェーファーの各測定ポイントからのデータ）は、分析のために個別に検討され得る。
【００４１】
その上、プロセス２００は、図２の行為２０６に示されるように、度量衡機器１０４から度量衡測定データを受け取るステップを含み得る。たとえば、プロセス２００は、予測システム１０２が度量衡機器１０４から度量衡測定データを受け取るステップを含み得る。上記で論じられたように、いくつかの実施形態では、度量衡機器１０４は散乱計または偏光分析器のうちの１つまたは複数を含み得る。前述のように、度量衡データは、従来手法によって測定された所与のウェーファーのフィーチャー（たとえば層および／またはフィルム）の厚さおよび／またはウェーファーのフィーチャー（たとえば、パターン、スクラッチ、トポグラフィー、マスク、ライン、ホール、マーク）の寸法などの測定された度量衡パラメーターを含み得る。
【００４２】
いくつかの実施形態では、度量衡測定データは、第１および第２の画像データセットが受け取られたのと同一のウェーファー・ロットの度量衡測定データを含み得る。前述のように、従来の度量衡機器（たとえば散乱計および／または偏光分析器）を利用すると、時間制約のために、所与の時間フレームの中で適切に収集され得るデータポイントの数が制限される。それゆえに、度量衡測定データは、第１および第２の画像データセットが受け取られたのと同一のウェーファー・ロットに関係するときさえ、所与のウェーファー・ロットのすべてのウェーファーに関するデータを含むとは限らない可能性がある。たとえば、いくつかの実施形態では、受け取られた度量衡測定データは、ウェーファーの一部のみ、所与のウェーファー・ロットのウェーファーの一部のみなどから、断続的に集められたものでしかない可能性がある。
【００４３】
さらなる実施形態では、度量衡測定データは、第１および第２の画像データセットが受け取られたのと同一のウェーファー・ロットに関係していなくてよい。たとえば、度量衡測定データは、他の分析されたウェーファー・ロットに関する以前に受け取られた画像データに関係してよい。以下でより詳細に説明されるように、度量衡測定データセットは、予測システム１０２によって、機械学習モデルを訓練して１つまたは複数の予測モデルを生成するために利用され得る。加えて、予測システム１０２は、度量衡データを利用して、以前に生成された予測モデルを検証し得る。非限定的な例として、予測システム１０２は、第１のウェーファー・ロットに関する画像データ（たとえば画像データの第１のセットおよび第２のセット）および度量衡データを受け取り得る。以下でより詳細に論じられるように、予測システム１０２は、機械学習モデル（すなわち予測モデル）を訓練するために第１のウェーファー・ロットの画像データおよび度量衡データを利用し得る。その上、予測システム１０２は、第２のウェーファー・ロット、第３のウェーファー・ロット、第４のウェーファー・ロットなどに関する画像データのみを受け取り得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、予測システム１０２は、後のウェーファー・ロットに関する度量衡データは断続的に受け取ってよい。
【００４４】
引き続き図２を参照して、プロセス２００は、図２の行為２０５に示されるように、画像データの第１および第２のセットを受け取ったとき、これらをフィルタリングするステップをさらに含み得る。たとえば、予測システム１０２は、画像データの第１および第２のセットを少なくとも３つのカテゴリへとフィルタリングしてよい。たとえば、予測システム１０２は、画像データの第１および第２のセットを、（行為２０７に示されるような）訓練画像データ、（行為２０９に示されるような）評価画像データ、および（行為２１１に示されるような）測定された利用可能かつ／または関連する度量衡データがない画像データ（以下では「度量衡なし画像データ」と称する）へとフィルタリングしてよい。加えて、予測システム１０２は、前述のカテゴリの各々の内部で、個々のウェーファーが以前に処理された方法（たとえばエッチング、露光、層状化、形成など）に基づいてデータをグループ化してよい。その上、予測システム１０２は、各カテゴリから外れ値（たとえば外れ値のダイデータ）を識別して除去し得る。たとえば、所与のウェーファー・ロットの中の１つまたは複数のウェーファーが所与のウェーファー・ロットの中のその他のウェーファーとは異なって処理された場合、予測システム１０２は、この１つまたは複数のウェーファーを外れ値データであると識別し得る。加えて、予測システム１０２は、外れ値を識別するために、画像データ（すなわち画像データの第１および第２のセット）に対して１つまたは複数の適合関数（たとえば平均値分析、平均平方分析、平均相関係数分析、性能指数分析、最小２乗誤差分析など）を適用してよい。その上、予測システム１０２は、さらなる分析およびモデル化から任意の識別された外れ値を除外し得る。
【００４５】
加えて、プロセス２００は、図２の行為２０８に示されるように、受け取られた度量衡測定データをフィルタリングするステップを含み得る。たとえば、予測システム１０２は、度量衡測定データを少なくとも２つのカテゴリへとフィルタリングしてよい。詳細には、予測システム１０２は、度量衡測定データを、（行為２１０に示されるような）訓練度量衡データおよび（行為２１２に示されるような）評価度量衡データへとフィルタリングしてよい。以下でより詳細に説明されるように、予測システム１０２は、訓練度量衡データを利用して機械学習モデルを訓練し、所与のウェーファー・ロットの度量衡パラメーターおよびセル計量データを予測するための１つまたは複数の予測モデルを生成し得る。その上、予測システム１０２は、予測システム１０２によって度量衡パラメーターおよびセル計量に関してなされた予測を、評価度量衡データを利用して検証し得る。１つまたは複数の実施形態では、度量衡測定データをフィルタリングするステップは、外れ値を識別して度量衡測定データから除去するステップを含み得る。たとえば、予測システム１０２は、度量衡測定データに対して、前述の適合関数または外れ値を識別するその他の既知の方法のいずれかを適用してよい。
【００４６】
１つまたは複数の実施形態では、プロセス２００は、図２の行為２１３に示されるように、所与のウェーファー・ロットの受け取られた訓練画像データおよび度量衡訓練データに対して１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップを含み得る。たとえば、予測システム１０２は、所与のウェーファー・ロット（たとえば少なくとも１つのウェーファー・ロット）の受け取られた訓練画像データおよび度量衡訓練データに対して、１つまたは複数の機械学習手法を適用してよい。１つまたは複数の実施形態では、機械学習手法は、回帰モデル（たとえば変数の関係を推定するための統計的プロセスのセット）、分類モデル、および／または現象モデルのうちの１つまたは複数を含み得る。加えて、機械学習手法は、２次回帰分析、ロジスティック回帰分析、サポート・ベクトル・マシン、ガウス過程回帰、アンサンブル・モデルまたはその他の回帰分析を含み得る。その上、さらに他の実施形態では、機械学習手法は、決定樹学習、回帰ツリー、ブーストツリー、勾配ブーストツリー、多層パーセプトロン、１対その他、ナイーブベイズ、ｋ近傍法、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、深層学習、パターン認識、またはその他のタイプの機械学習を含み得る。さらに他の実施形態では、機械学習手法は多変数補間分析を含み得る。
【００４７】
その上、プロセス２００は、所与のウェーファーの受け取られた訓練画像データおよび訓練度量衡データに対して１つまたは複数の機械学習手法を適用することにより、受け取られた画像データに基づいて、図２の行為２１４に示されるように、ウェーファー・ロット（たとえば所与のウェーファー・ロットおよび他のウェーファー・ロット）の度量衡パラメーターを予測するための１つまたは複数の予測モデルを生成するステップをさらに含み得る。たとえば、予測システム１０２は、ウェーファーの画像データから度量衡データを予測するための１つまたは複数の予測モデル（たとえば予測アルゴリズム）を訓練するために、画像訓練データおよび度量衡訓練データを利用し得る。言い換えれば、予測システム１０２は、機械学習モデル技術によって、ウェーファーの画像データ（たとえば色データ）と度量衡データ（たとえばフィーチャー・データ）の間の相関関係を学習してよい。言い換えれば、予測システムは、ウェーファーの画像データと度量衡データの間の関係を学習してよい。たとえば、当技術において理解されるように、予測システム１０２および生成された予測モデルは、（たとえばウェーファー・ロットの１００％の画像といった）所与のウェーファー・ロットの入力値の所与のセット（たとえば画像データ）に関して、前述の従来の度量衡機器によって実際に測定されたものと同一の出力値（すなわち度量衡データ（厚さ、限界寸法、セル計量））を生成することが予期される。詳細には、予測モデルは、度量衡機器によって、比較的多数の入力値セットに対して訓練プロセスを繰り返すことによって測定された値に相当する、少なくとも１つのウェーファー・ロットの入力値の所与のセットの値（たとえば画像データ）を生成するように訓練される。言い換えれば、予測モデルは訓練度量衡データに対して訓練される。予測モデルは、十分な繰返し回数の後に、訓練された予測モデルになる。以下でより詳細に説明されるように、予測モデルが一旦生成されて訓練されると、受け取られた度量衡データが使用されるのは、予測モデルの検証のためのみであるが、場合によっては予測モデルを再訓練するためにも使用され得る。訓練された予測モデルは、訓練された後に、次いで予測システム１０２によって、ウェーファー・ロットの画像データから度量衡データ（以下では「仮想度量衡データ」と称される）をシミュレートするかまたは予測する（たとえば推定する）ために利用され得る。予測モデルは、当技術において知られている任意のやり方によって訓練されてよい。その上、本明細書では、予測モデルはウェーファー・ロットからのデータに対して訓練されると説明されているが、本開示はそのように限定されるわけではない。むしろ、予測モデルは、履歴データ（たとえば他のウェーファーおよび／またはウェーファー・ロットに対して実行された以前の分析からのデータ（画像および度量衡データ））に対して訓練されてもよい。
【００４８】
引き続き図２を参照して、プロセス２００は、図２の行為２１６に示されるように、度量衡なしの画像データ（たとえば関連する度量衡データを有しないウェーファー・ロットからの画像データ）に対して１つまたは複数の予測モデルを適用するステップを含み得る。たとえば、プロセス２００は、予測システム１０２が、度量衡なしの画像データに対して１つまたは複数の予測モデルを適用するステップを含み得る。いくつかの実施形態では、度量衡なしの画像データに対して１つまたは複数の予測モデルを適用するステップは、ウェーファー・ロットの度量衡なしの画像データの全体（たとえば１００％）に対して予測モデルを適用するステップを含み得る。
【００４９】
プロセス２００は、度量衡なしの画像データに対して１つまたは複数の予測モデルを適用することにより、図２の行為２１８に示されるように、度量衡なしの画像データが受け取られたウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データ（たとえば予測され、かつ／または推定された度量衡データ）を判定し、かつ生成するステップを含み得る。予測システム１０２は、たとえば所与のウェーファー・ロットに関する受け取られた度量衡なしの画像データに基づき、生成された予測モデルによって、度量衡機器１０４を用いるいかなる測定も行うことなく、所与のウェーファー・ロットの関連する仮想度量衡データおよび／または仮想セル計量データを予測し得る。いくつかの実施形態では、仮想度量衡データは、ウェーファー・ロットのフィーチャーの予測された厚さおよび／または限界寸法に関連したデータを含み得る。たとえば、仮想度量衡データは、前述のように、従来の度量衡機器によって達成可能な測定のいずれかに関連したデータを含み得る。その上、仮想度量衡データは、たとえば所与のダイの中央値の閾値電圧、所与のダイの内部の閾値電圧の変化、所与のダイの動作電圧窓、読込みサイクルおよび／または書込みサイクルに対する耐久性、所与のダイの寿命、ダイの内部の記憶の持続性、所与のダイの様々な製品等級へのビニングなどの、前述のセル計量のいずれかに関連したデータを含み得る。たとえば、仮想度量衡は、従来の度量衡機器によって判定可能な任意のセル計量データを含み得る。加えて、仮想度量衡データは、説明された仮想度量衡データのいずれかに関連した予測区間（たとえば予測（たとえば将来の観測）が、既に観測されたものを所与として、ある特定の確率で収まる期間の推定）を含み得る。いくつかの実施形態では、生成された仮想度量衡は１つまたは複数の統計的プロセス制御（「ＳＰＣ」）図を含み得る。ＳＰＣ図は、ウェーファー・ロットに対してプロットされた出力データ（たとえば仮想度量衡データ）を含み得る。仮想度量衡データおよび仮想セル計量データが、図３Ａ〜図５Ｂに関連して以下でより詳細に説明される。
【００５０】
上記を鑑みれば、図２の行為２１４に関連して上記で簡単に論じられたように、予測システム１０２は、生成された予測モデルによって、従来の度量衡機器からのいかなる度量衡データもなしで、所与のウェーファー・セットの入力値の所与のセット（たとえば画像データ）に関する度量衡データをシミュレートするかまたは予測してよい（たとえば推定してよい）。したがって、画像データの取込みに限定されている従来のイメージャー・システムと異なり、本開示の予測システム１０２は、画像データから、従来の度量衡機器を使用して達成された精度に類似の精度で度量衡データおよびセル計量データを抽出することができる。その上、予測システム１０２は、予測モデルを訓練した後に主として画像データを利用するので、ウェーファー・ロットの度量衡データの判定が従来の度量衡機器と比較して大幅により高速になる。したがって、予測システム１０２は、半導体デバイスの原価の削減およびより高速の全体的処理をもたらし得る。その上、本開示の予測システム１０２は、より優れたプロセス制御（たとえばフィードバックおよびフィードフォワード機構を利用する）をもたらし得る。加えて、本開示の予測システム１０２は、プロセスおよびツールのドリフトや不整合の識別をもたらし得る。同様に、本開示の予測システム１０２は、ウェーファー・ロットの利用可能な度量衡データが増加するので、ダイ損失のより優れた予測をもたらし得る。
【００５１】
その上、従来の度量衡機器による測定はかなりの時間を必要とするため、本開示の予測システム１０２は、従来の度量衡機器と比較して、類似の時間を与えられれば、１００倍超の量の所与のウェーファー・ロットに関する度量衡データを生成し、かつ予測し得る。その上、予測システム１０２の予測モデルが度量衡測定データに対して訓練されるため、予測システム１０２は、度量衡機器１０４によって供給される度量衡データの精度（たとえば理解）の向上をもたらし得る。本開示の予測システム１０２は、従来の度量衡機器の使用および／または必要性を低減することにより、ウェーファー・ロットのすべてのウェーファーのすべてのダイの度量衡データおよびセル計量データを判定する一方でコストおよび処理時間を低減する効率的な方法を提供するものである。
【００５２】
上記を鑑みれば、本開示の予測システムは、利用可能な度量衡データが最少またはゼロのウェーファー・ロットの画像データを基に仮想度量衡データを生成し得るものである。それゆえに、本開示の予測システム１０２は、ウェーファー・ロットの度量衡データを判定する従来の方法と比較して、必要とする度量衡測定データがかなり少ない。
【００５３】
引き続き図２を参照して、プロセス２００は、図２の行為２２０に示されるように、ウェーファー・ロットの画像評価データに対して１つまたは複数の予測モデルを適用するステップをさらに含み得る。たとえば、予測システム１０２は、図２の行為２１６に関する前述のやり方のいずれかによって、画像評価データに対して１つまたは複数の予測モデルを適用してよい。プロセス２００は、図２の行為２２２に示されるように、画像評価データに対して１つまたは複数の予測モデルを適用することによって画像評価データに関する仮想評価度量衡データを生成するステップを含み得る。たとえば、予測システム１０２は、所与のウェーファー・ロットの仮想評価度量衡データおよび／またはセル計量データを判定し、かつ／または予測するために、度量衡機器を用いるいかなる測定もすることなく、所与のウェーファー・ロットに関する利用可能な画像評価データに基づいて予測モデルを適用し得る。仮想評価度量衡データは、仮想度量衡データおよび仮想セル計量データおよび図２の行為２１８に関して上記で説明されたデータのうち任意のものを含み得る。
【００５４】
いくつかの実施形態では、プロセス２００は、図２の行為２２４に示されるように、測定された評価度量衡データに対して仮想評価度量衡データを検証するステップも含み得る。たとえば、生成された仮想評価度量衡は、１つまたは複数の適合度（「ＧＯＦ」）図を含み得る。言い換えれば、予測システム１０２は、出力データ（たとえば仮想度量衡データ）および測定データ（たとえば度量衡測定データ）の適合度を判定し得る。当技術において知られているように、適合度は、観測値に基づく予測のために使用される統計的方法である回帰分析の要素である。言い換えれば、適合度は、実際の観測のグループ（すなわち度量衡測定データ）の、モデルの予測（すなわち仮想度量衡データ）に対する相関の程度の測定値である。たとえば、予測システム１０２は、１つまたは複数のＧＯＦ図を介して、仮想評価度量衡データを測定された評価度量衡データと比較してよい。
【００５５】
当技術において知られているように、適合度のレベルは、０．０〜１．０の範囲の決定係数（Ｒ２）によって表され、割合が高ければ適合がより優れていることを指示する。いくつかの実施形態では、予測システム１０２は、ウェーファー・ロットに関する仮想評価度量衡データが、測定された評価度量衡データに対する低い適合度を指示すると判定した場合には、さらなる評価および補正（たとえば機械学習モデルの再訓練）のために、度量衡機器による追加の度量衡データの収集を起動してよい。たとえば、適合度が特定の閾値（たとえば０．８０、０．６０、または０．５０）未満の決定係数（Ｒ２）を指示する場合には、予測システム１０２は予測モデルのさらなる評価および補正のために、度量衡機器による追加の度量衡データの収集を起動してよい。加えて、１つまたは複数の実施形態では、予測システム１０２は、複数のウェーファーまたはウェーファー・ロットの閾値にわたって低い適合度が連続的に測定されていると判定した場合には、予測モデルの再訓練（たとえば予測モデル評価のやり直し）を起動してよい。さらなる実施形態では、予測システム１０２は、測定された評価度量衡データに対して仮想評価度量衡データを２乗平均平方根誤差（「ＲＭＳＥ」）分析によって検証してよい。そのような実施形態では、予測システム１０２は、ＲＭＳＥが特定の閾値を上回る場合には予測モデルの再訓練を起動してよい。上記の結果として、予測システム１０２は、予測モデルの予測精度を最大化するために、予測モデルを連続的に検証し、かつ再訓練してよい。予測システム１０２は、決定係数（Ｒ２）またはＲＭＳＥを使用してモデルのドリフトを適切に識別することができない場合には、予測モデルの周期的再訓練を起動してよい。予測モデルは、当技術において知られている任意の方法によって再訓練され得る。いくつかの実施形態では、予測システム１０２は、所与の時間間隔（たとえば毎時、毎日、毎週、毎月など）で予測モデルを自動的に再訓練してよい。さらなる実施形態では、たとえば新規のセルが導入されて、基礎となるウェーファー・ロットの材料特性が変化した場合には、予測システム１０２は予測モデルを臨時で再訓練してよい。
【００５６】
本明細書では、測定された評価度量衡データに対して仮想評価度量衡データを検証する特定の方法が説明されているが、本開示はそのように限定されるわけではない。むしろ、当技術において知られている、予測データを測定データと比較するためのあらゆる方法および／または分析が、予測システム１０２によって利用され得る。
【００５７】
引き続き図２を参照して、図２の行為２２６に示されるように、プロセス２００は仮想度量衡データの誤差補正をさらに含み得る。たとえば、プロセス２００は、予測システム１０２が、外れ値、ランダム誤差、系統的誤差、またはその他のタイプの誤差を判定するために、仮想度量衡データのデータに対して前述の適合度関数のいずれかを適用するステップを含み得る。たとえば、予測システム１０２は、平均分析、平均平方分析、平均相関係数分析、性能指数分析、最小２乗誤差分析、標準偏差分析、ｚ値分析または極値分析、近接度に基づくノンパラメトリック・モデル、高次元の外れ値検知方法などを適用し得る。予測システム１０２は、外れ値の判定に加えて、さらなる分析およびモデリングから、外れ値を補正し、かつ／または除去してよい。
【００５８】
図３Ａおよび図３Ｂは、従来手法によって取得された度量衡データ（図３Ａ）と、本開示の予測システム１０２が画像データに予測モデルを適用することによって生成した仮想度量衡データ（図３Ｂ）との、例示の比較を示すものである。図３Ａに示されるように、また当業者には認識されるように、従来の度量衡機器の時間制約のために、（たとえばウェーファー・ロットの測定されたウェーファーについて）データポイントが制限されており、各ウェーファーについてデータポイントが含まれているわけではない。反対に、図３Ｂに示されるように、訓練された予測モデルから、ウェーファー・ロットのウェーファーの画像データに基づいて生成された仮想度量衡データは、ウェーファー・ロットの各ウェーファーについて（すなわちすべてのウェーファーについて）かなり多くのデータポイントを含む。その上、当業者には認識されるように、データがより多ければ、より優れた処理、ダイ性能のより優れた予測、より優れた不良ダイ検知などがもたらされる。たとえば、非限定的な例として、従来の度量衡機器は所与のウェーファー・ロットについて約１００のデータポイントをもたらし得、本開示の予測システム１０２は同じ所与のウェーファー・ロットについて約４２００のデータポイントをもたらし得る。加えて、従来の度量衡機器は、所与のウェーファー・ロットの中の各ウェーファーについてデータポイントをもたらすわけではないが、本開示の予測システム１０２は、ウェーファー・ロットのすべてのウェーファーについてデータポイントをもたらし得る。
【００５９】
図４Ａおよび図４Ｂは、従来手法によって取得された度量衡データ（図４Ａ）と、本開示の予測システム１０２が生成した仮想度量衡データ（図４Ｂ）との、さらなる比較を示すものである。たとえば、図４Ａは、従来の度量衡機器によってウェーファー・ロットの所与のウェーファーについて取得された度量衡データの例示の等高線図を示し、図４Ｂは、前述の予測モデルによって判定され、かつ生成された仮想度量衡データの例示の等高線図を示す。図４Ａおよび図４Ｂに示されるように、仮想度量衡データは、度量衡測定データと比較して、著しくより明確な等高線図をもたらす。
【００６０】
図５Ａおよび図５Ｂは、従来手法によって取得された度量衡データ（図５Ａ）と、本開示の予測システム１０２が生成した仮想度量衡データ（図５Ｂ）との、さらなる比較を示すものである。たとえば、図４Ａは、従来の度量衡機器によってウェーファー・ロットの所与のウェーファーについて取得された度量衡データの例示の変動性プロットを示し、図４Ｂは、前述の予測モデルによって判定され、かつ生成された仮想度量衡データの例示の変動性プロットを示す。図５Ａおよび図５Ｂに示されるように、仮想度量衡データは、度量衡測定データと比較して、著しくより明確な変動性プロットをもたらす。その上、図５Ａおよび図５Ｂに示されるように、本開示の予測システム１０２は度量衡測定データの内部の隙間を埋めるように利用され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、所与のウェーファー・ロットについて利用可能な度量衡データが最小限しかないことがあり、前述のやり方のいずれかによって仮想度量衡データを用いて度量衡データを補足し、かつ増強するために、本開示の予測システム１０２が利用され得る。
【００６１】
図６は、本開示の１つまたは複数の実施形態によるイメージャー・システム６００の概略図である。図６に示されるように、イメージャー・システム６００は、調整可能な光源６０２、ディフューザー６０４、ミラー６０６、１つまたは複数のフォトダイオード６０８、コントローラー６１０、光源の電源６１２、および電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラ６１４を含み得る。
【００６２】
当業者には理解されるように、イメージャー・システムの従来の光源は白色のＬＥＤ光源を含む。その上、従来の白色のＬＥＤ光源の発光スペクトルは一般的には平坦でなく、白色のＬＥＤ光源によって放射された白色光中で個々の色（たとえば赤色、緑色、および青色）の強度に偏りがあり得る。個々の色の強度に偏りがあると、画像データおよび／または結果として生じる（前述の）仮想度量衡データに偏りが生じる可能性がある。それゆえに、図６に関連して説明されたイメージャー・システム６００は、従来の度量衡機器と相互較正されて調和した確実な画像データを提供することができるように、白色光の中のすべての波長について色（たとえば赤色、緑色、および青色）の強度バランスをもたらすものである。
【００６３】
調整可能な光源６０２は、チャック６１８上に配設されたウェーファー６１６に対して光を鋭角および／または鈍角で放射するように配向され得る。ディフューザー６０４は、調整可能な光源６０２とウェーファー６１６の間に配設されてよく、調整可能な光源６０２によって放射された光を散乱させるように構成されてよい。１つまたは複数の実施形態では、フォトダイオード６０８は、調整可能な光源６０２によって放射された光を検知して取り込むように、ディフューザー６０４内部に、または近接して配設され得る。フォトダイオード６０８は、コントローラー６１０に対して動作可能に結合されてよく、コントローラー６１０と通信し得る。加えて、光源の電源６１２は、コントローラー６１０に対して動作可能に結合されてよく、コントローラー６１０によって動作され得る。
【００６４】
ミラー６０６は、ウェーファー６１６および／またはチャック６１８の上に置かれてよく、ウェーファー６１６から反射された光をＣＣＤカメラ６１４の方へ反射するように配向され得る。ＣＣＤカメラ６１４は、ウェーファー６１６の画像データ（たとえば図１〜図５Ｂに関連して説明された画像データのいずれか）を取り込んでよく、コントローラー６１０に画像データを供給し得る。
【００６５】
いくつかの実施形態では、調整可能な光源６０２はＬＥＤの配列を含み得る。その上、ＬＥＤの各々が調整可能であり得る。言い換えれば、ＬＥＤの強度は調整可能（たとえば調節可能）であり得る。より具体的には、イメージャー・システム６００の照光された領域の全体にわたって、光源の個々の波長の強度が調整可能であり得る。たとえば、照光された領域の第１の部分が照光された領域の第２の部分とは異なるＲＧＢ強度を有する場合には、光源の個々の波長の強度が、照光された領域のそれぞれの部分について所望のＲＧＢ強度を達成するように調整可能であり得る。１つまたは複数の実施形態では、ＣＣＤカメラ６１４は安定したスペクトル感度を示し得る。その上、ＣＣＤカメラ６１４は、空気を通さないように密封して２段階冷却されたカラーカメラを含み得る。加えて、いくつかの実施形態では、ミラー６０６は、保護された金、保護された銀、ＵＶ増強アルミニウム、または保護されたアルミニウムのうちの１つまたは複数を含み得る。たとえば、ミラーは保護された銀を含み得る。
【００６６】
いくつかの実施形態では、ＣＣＤカメラ６１４およびフォトダイオード６０８のうちの１つまたは複数が、コントローラー６１０に対して、調整可能な光源６０２によって放射された光の色の強度に関するフィードバックを供給し得る。たとえば、ＣＣＤカメラ６１４およびフォトダイオード６０８のうちの１つまたは複数が、調整可能な光源６０２によって放射された光の各色（たとえば赤色、青色、および緑色）の現在の強度を指示するデータをコントローラー６１０に供給してよい。
【００６７】
その上、コントローラー６１０は、ＣＣＤカメラ６１４および／またはフォトダイオード６０８から受け取ったフィードバックに基づいて、電源６１２による、調整可能な光源６０２の１つまたは複数のＬＥＤへの電流（ｃｕｒｒｅｎｔ）（たとえば電流（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ｃｕｒｒｅｎｔ））を調節し得る。たとえば、コントローラー６１０は、調整可能な光源６０２によって放射される光の色の強度が実質的に同一になるように、調整可能な光源６０２の１つまたは複数のＬＥＤに対する電流を調節し得る。たとえば、コントローラー６１０は、図７に表された強度を達成するために、調整可能な光源６０２の１つまたは複数のＬＥＤに対する電流を調節し得る。いくつかの実施形態では、イメージャー・システム６００は、ウェーファー６１６の比較的高解像度の画像をもたらし得る。たとえば、イメージャー・システム６００は、所与のダイの配列領域および周囲の領域から差別化するほどの高い分解能（たとえばダイレベルの分解能）を有する画像をもたらし得る。非限定的な例として、イメージャー・システム６００は、８〜１２メガピクセルの分解能を有する画像をもたらし得る。加えて、イメージャー・システム６００のコントローラー６１０は、コンピューター図面（たとえばコンピューター支援の図面）からダイ境界および配列境界を識別するためにダイ設計のコンピューター図面を利用し得る。その上、いくつかの実施形態では、コントローラー６１０は、各ダイ、周囲以外のダイの配列、およびサブ配列領域からＣＣＤカメラ６１４の方へ反射された光の色の個々の強度の平均値、中央値および標準偏差を生成し得る。
【００６８】
いくつかの実施形態では、本開示のイメージャー・システム６００により、ウェーファーの画像の画素のＲＧＢ値のダイレベルの平均値、中央値、および標準偏差の判定が可能になり得る。たとえば、本開示のイメージャー・システム６００により、所与のダイの配列領域のみから、画素のＲＧＢ値のダイレベルの平均値、中央値、および標準偏差の判定が可能になり得る。ダイの周囲領域、スクライブ、およびすべての非配列領域からの画像の画素は、いかなる画像データも生成する前に除去されてよい。後続のプロセスが含み得るサブダイレベルの画像データでは、画像の画素の平均値、中央値、および標準偏差は、所与のダイの内部の個々の配列バンクについて判定される。
【００６９】
図８はウェーファー６１６の概略図であり、ウェーファー６１６の上にはミラー６０６が配設されており、調整可能な光源６０２の照明領域６２０がある。いくつかの実施形態では、ＣＣＤカメラ６１４は、調整可能な光源６０２によって結像される領域にわたって均一に（たとえば各色について同一の強度で）照明された矩形の画像を取り込んでよい。ウェーファー６１６を移動させることによって複数の画像を収集することができる。複数の画像は、ウェーファー画像全体を生成するために互いに整列され得る。ミラー６０６、調整可能な光源６０２、およびハンドラー（たとえばウェーファー・ハンドラー）の構成は、当技術において知られている任意の構成を含み得る。
【００７０】
図９は、本開示の１つまたは複数の実施形態による予測システム１０２および／またはユーザーデバイス１１０のブロック図である。１つまたは複数のコンピューティングデバイス９００が予測システム１０２および／またはユーザーデバイス１１０を実施し得ることが認識されよう。予測システム１０２および／またはユーザーデバイス１１０は、プロセッサ９０２、メモリー９０４、記憶デバイス９０６、入出力インターフェース９０８、および通信インターフェース９１０を備えることができ、これらは通信インフラストラクチャー９１２によって通信可能に結合され得る。図９にはコンピューティングデバイスの一例が示されているが、図９に示された構成要素は限定するようには意図されていない。他の実施形態では、追加の構成要素または代替構成要素が使用され得る。その上、ある特定の実施形態では、コンピューティングデバイス９００には、図９に示されたものよりも少ない構成要素が含まれ得る。ここで、図９に示されたコンピューティングデバイス９００の構成要素をさらに詳細に説明する。
【００７１】
１つまたは複数の実施形態では、プロセッサ９０２は、コンピューター・プログラムを構築するものなどの命令を実行するためのハードウェアを含む。非限定的な例として、プロセッサ９０２は、命令を実行するために、内部レジスター、内部キャッシュ、メモリー９０４、または記憶デバイス９０６から命令を取り出し（または取得し）、復号化して、実行し得る。１つまたは複数の実施形態では、プロセッサ９０２は、データ、命令、またはアドレス用の１つまたは複数の内部キャッシュを含み得る。非限定的な例として、プロセッサ９０２は、１つまたは複数の命令キャッシュ、１つまたは複数のデータキャッシュ、および１つまたは複数の変換索引バッファー（ＴＬＢ）を含み得る。命令キャッシュの中の命令は、メモリー９０４または記憶デバイス９０６の中の命令のコピーでよい。
【００７２】
メモリー９０４は、データと、メタデータと、プロセッサ（複数可）によって実行するためのプログラムとを記憶するように使用され得る。メモリー９０４は、ランダムアクセスメモリー（「ＲＡＭ」）、読取り専用メモリー（「ＲＯＭ」）、ソリッドステート・ディスク（「ＳＳＤ」）、フラッシュ・メモリー、相変化メモリー（「ＰＣＭ」）、または他のタイプのデータストレージなどの揮発性メモリーおよび不揮発性メモリーのうちの１つまたは複数を含み得る。メモリー９０４は内部メモリーまたは分散型メモリーでよい。
【００７３】
記憶デバイス９０６はデータまたは命令を記憶するための記憶装置を含む。非限定的な例として、記憶デバイス９０６は前述の非一時的記憶媒体を備えることができる。記憶デバイス９０６は、ハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、フロッピーディスク・ドライブ、フラッシュ・メモリー、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、またはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）ドライブ、またはこれらのうちの２つ以上の組合せを含み得る。記憶デバイス９０６は、必要に応じて、取外し可能媒体または取外し不可能媒体（すなわち固定媒体）を含み得る。記憶デバイス９０６は、コンピューティングデバイス９００の内部または外部にあってよい。１つまたは複数の実施形態では、記憶デバイス９０６は不揮発性のソリッドステート・メモリーである。他の実施形態では、記憶デバイス９０６は読取り専用メモリ（ＲＯＭ）を含む。必要に応じて、このＲＯＭは、マスク・プログラムされたＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去・書込み可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気的消去再書込みＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、もしくはフラッシュ・メモリー、またはこれらのうちの２つ以上の組合せでよい。
【００７４】
入出力インターフェース９０８により、ユーザー１１１は、コンピューティングデバイス９００との間で入出力のやり取りやデータのやり取りが可能になる。入出力インターフェース９０８は、マウス、キーパッドまたはキーボード、タッチ・スクリーン、カメラ、光学式スキャナー、ネットワーク・インターフェース、モデム、他の既知の入出力デバイス、またはそのような入出力インターフェースの組合せを含み得る。入出力インターフェース９０８が含み得る、ユーザー１１１に対して出力を提示するための１つまたは複数のデバイスは、限定されるものではないが、グラフィック・エンジン、表示器（たとえば表示スクリーン）、１つまたは複数の出力ドライバー（たとえば表示ドライバー）、１つまたは複数の音声スピーカー、および１つまたは複数のオーディオドライバーを含む。ある特定の実施形態では、入出力インターフェース９０８は、ユーザー１１１に対してプレゼンテーションするための表示器にグラフィックデータを供給するように構成されている。グラフィックデータは、１つまたは複数のグラフィカルユーザーインターフェースおよび／または特定の実施例に役立ち得るその他のグラフィカルコンテンツを表し得る。
【００７５】
通信インターフェース９１０は、ハードウェア、ソフトウェア、または両方を含むことができる。いずれにせよ、通信インターフェース９１０は、コンピューティングデバイス９００と１つまたは複数の他のコンピューティングデバイスまたはネットワークとの間の通信（たとえばパケット・ベースの通信など）のための１つまたは複数のインターフェースをもたらすことができる。非限定的な例として、通信インターフェース９１０は、イーサネットまたは他の有線ベースのネットワークと通信するためのネットワーク・インターフェース・コントローラー（ＮＩＣ）またはネットワーク・アダプター、あるいはＷＩ−ＦＩなどの無線ネットワークと通信するための無線ＮＩＣ（ＷＮＩＣ）または無線アダプターを含み得る。
【００７６】
それに加えて、またはその代わりに、通信インターフェース９１０は、アドホック・ネットワーク、パーソナル・エリア・ネットワーク（ＰＡＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、都市域ネットワーク（ＭＡＮ）、あるいはインターネットの１つまたは複数の部分またはこれらのうちの２つ以上の組合せとの通信を助長し得る。１つまたは複数のこれらのネットワークのうちの、１つまたは複数の部分は、有線でも無線でもよい。一例として、通信インターフェース９１０は、無線ＰＡＮ（ＷＰＡＮ）（たとえばＢＬＵＥＴＯＯＴＨ  ＷＰＡＮなど）、ＷＩ−ＦＩネットワーク、ＷＩ−ＭＡＸネットワーク、携帯電話ネットワーク（たとえばグローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ（ＧＳＭ）ネットワークなど）、もしくは他の適切な無線ネットワークまたはこれらの組合せとの通信を助長し得る。
【００７７】
加えて、通信インターフェース９１０は、様々な通信プロトコルの通信を促進し得る。使用され得る通信プロトコルの例は、限定されるものではないが、データ伝送媒体、通信デバイス、伝送制御プロトコル（「ＴＣＰ」）、インターネット・プロトコル（「ＩＰ」）、ファイル転送プロトコル（「ＦＴＰ」）、Ｔｅｌｎｅｔ、ハイパーテキスト転送プロトコル（「ＨＴＴＰ」）およびハイパーテキスト転送プロトコル・セキュア（「ＨＴＴＰＳ」）、セッション開始プロトコル（「ＳＩＰ」）、簡易オブジェクト・アクセス・プロトコル（「ＳＯＡＰ」）、拡張マークアップ言語（「ＸＭＬ」）およびその変形、簡易メール転送プロトコル（「ＳＭＴＰ」）、リアルタイム・トランスポート・プロトコル（「ＲＴＰ」）、ユーザー１１０データグラム・プロトコル（「ＵＤＰ」）、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ（「ＧＳＭ」）技術、符号分割多元接続（「ＣＤＭＡ」）技術、時分割多元接続（「ＴＤＭＡ」）技術、ショート・メッセージ・サービス（「ＳＭＳ」）、マルチメディア・メッセージ・サービス（「ＭＭＳ」）、無線周波数（「ＲＦ」）シグナリング技術、ロングタームエボリューション（「ＬＴＥ」）技術、無線通信技術、帯域内シグナリング技術および帯域外シグナリング技術、ならびに他の適切な通信ネットワークおよび技術を含む。
【００７８】
通信インフラストラクチャー９１２は、コンピューティングデバイス９００の構成要素を互いに結合するハードウェア、ソフトウェア、または両方を含み得る。非限定的な例として、通信インフラストラクチャー９１２は、アクセラレイテッド・グラフィック・ポート（ＡＧＰ）または他のグラフィックス・バス、拡張産業標準アーキテクチャー（ＥＩＳＡ）バス、フロントサイドバス（ＦＳＢ）、ＨＹＰＥＲＴＲＡＮＳＰＯＲＴ（ＨＴ）相互接続、産業標準アーキテクチャー（ＩＳＡ）バス、ＩＮＦＩＮＩＢＡＮＤ相互接続、ロウピンカウント（ＬＰＣ）バス、メモリーバス、マイクロチャネル・アーキテクチャー（ＭＣＡ）バス、周辺部品相互接続（ＰＣＩ）バス、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩｅ）バス、シリアル・アドバンスト・テクノロジー・アタッチメント（ＳＡＴＡ）バス、ビデオ電子装置規格化協会のローカル（ＶＬＢ）バス、もしくは別の適切なバスまたはこれらの組合せを含み得る。
【００７９】
本開示の１つまたは複数の実施形態は、ウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データを予測する方法を含む。この方法は、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、第１の画像データおよび度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含み得る。
【００８０】
本開示のいくつかの実施形態は、ウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データを予測する方法を含む。この方法は、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、画像データおよび度量衡測定データを用いて機械学習モデルを訓練するステップと、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、第１の画像データおよび度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの生成された予測モデルによって、第２の画像データに基づいて、第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップとを含み得る。
【００８１】
本開示の１つまたは複数の実施形態は、ウェーファー・ロットに関する仮想度量衡データを予測する方法を含む。この方法は、第１の画像データに基づいて、第１のウェーファー・ロットに関連した第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連するいかなる度量衡測定データも受け取ることなく、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの生成された予測モデルを利用して、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関する第１の画像データを受け取るステップを含み得る。
【００８２】
本開示のさらなる実施形態はイメージャー・システムを含む。イメージャー・システムは、調整可能な光源、ディフューザー、少なくとも１つのダイオード、およびコントローラーを含み得る。調整可能な光源は、光をウェーファーに向けて放射するように配向されてよく、電源に対して動作可能に結合し得る。調整可能な光源とウェーファーの間にディフューザーが配設され得る。少なくとも１つのダイオードは、調整可能な光源によって放射された光を検知するように構成されて、調整可能な光源とウェーファーの間に配設され得る。コントローラーは、光の色強度のバランスをとるために、少なくとも１つのダイオードから信号を受け取り、調整可能な光源に電源が供給する電流を、受け取った信号に基づいて調節するように構成され得る。
【００８３】
上記で説明され、添付図面に示された本開示の実施形態は、添付の特許請求の範囲およびそれらの法的等価物の範囲に包含される本開示の範囲を制限するものではない。あらゆる等価な実施形態がこの開示の範囲内にある。実際は、本明細書で示され、かつ説明されたものに加えて、説明された要素の代替の役立つ組合せなどの本開示の様々な修正形態は、説明から当業者には明らかになるはずである。そのような修正形態および実施形態も、添付の特許請求の範囲および等価物の範囲に含まれる。
【図１】
2021533570.tif 000003
【図２】
2021533570.tif 000004
【図３Ａ】
2021533570.tif 000005
【図３Ｂ】
2021533570.tif 000006
【図４Ａ】
2021533570.tif 000007
【図４Ｂ】
2021533570.tif 000008
【図５Ａ】
2021533570.tif 000009
【図５Ｂ】
2021533570.tif 000010
【図６】
2021533570.tif 000011
【図７】
2021533570.tif 000012
【図８】
2021533570.tif 000013
【図９】
2021533570.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】令和3年4月1日(2021.4.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、
ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、前記第１の画像データおよび前記度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、前記少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルによって、前記第２の画像データに基づいて、前記第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２のウェーファー・ロットに関する度量衡測定データを受け取らないステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記予測モデルによって、前記第２のウェーファー・ロットに関連した前記第２の仮想度量衡データまたは前記第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップが、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取ることなく、前記第２の仮想度量衡データまたは前記第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップを含むことを特徴とする、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した前記度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの前記度量衡測定データを、訓練度量衡データおよび評価度量衡データへとフィルタリングするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１、２、または３に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連した前記第１の画像データを、訓練画像データ、評価画像データ、および度量衡なしの画像データへとフィルタリングするステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１、２、または３に記載の方法。
【請求項８】
前記１つまたは複数の機械学習手法が、２次回帰分析、ロジスティック回帰分析、サポート・ベクトル・マシン、ガウス過程回帰、アンサンブル・モデル、その他の回帰分析、決定樹学習、回帰ツリー、ブーストツリー、勾配ブーストツリー、多層パーセプトロン、１対その他、ナイーブベイズ、ｋ近傍法、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、深層学習、およびパターン認識から成るリストから選択されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の仮想度量衡データが、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットの中のウェーファーのフィーチャーの厚さおよび限界寸法に関連したデータを含むことを特徴とする、請求項１または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第２の仮想セル計量データが、所与のダイの中央値の閾値電圧、所与のダイの内部の閾値電圧の変化、所与のダイの動作電圧窓、所与のダイの読取りサイクルおよび／もしくは書込みサイクルの耐久性、所与のダイの寿命、所与のダイの内部の記憶の持続性、または所与のダイの様々な製品等級へのビニングに関連したデータを含むことを特徴とする、請求項１または８に記載の方法。
【請求項１１】
前記イメージャー・システムから、少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットに関連する第３の画像データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットの前記度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを、前記少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットに関連した前記第３の画像データおよび前記度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項１または８に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の画像データが、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの中のウェーファーの赤色、緑色、および青色の強度を含むことを特徴とする、請求項１または８に記載の方法。
【請求項１３】
前記度量衡機器が散乱計または偏光分析器のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１または８に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の画像データが、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの中のすべてのウェーファーの画像を含み、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの前記度量衡測定データが、前記少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットのウェーファーの一部のみに関する度量衡測定値を含むことを特徴とする、請求項１または８に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取るステップと、
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した前記度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記イメージャー・システムから、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、
前記第２の画像データに基づいて前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データを生成するために、前記少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとをさらに含むことを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを検証するステップが、前記少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する前記生成された第２の仮想度量衡データおよび前記度量衡測定データの適合度を判定するステップを含むことを特徴とする、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記適合度の決定係数が閾値未満である場合に、前記少なくとも１つの生成された予測モデルの再訓練を起動するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記適合度の決定係数が０．６０未満である場合に、前記少なくとも１つの生成された予測モデルの再訓練を起動するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記少なくとも１つの生成された予測モデルを生成するために、別のウェーファー・ロットに関連した画像データおよび度量衡測定データに対して１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１または１８に記載の方法。
【請求項２１】
電源に対して動作可能に結合され、光をウェーファーに向けて放射するように配向された、調整可能な光源と、
前記調整可能な光源と前記ウェーファーの間に配設されたディフューザーと、
前記調整可能な光源によって放射された光を検知するように構成されて、調前記整可能な光源と前記ウェーファーの間に配設された少なくとも１つのダイオードと、
前記光の色強度のバランスをとるために、前記少なくとも１つのダイオードから信号を受け取り、前記調整可能な光源に前記電源が供給する電流を、前記受け取った信号に基づいて調節するように構成されたコントローラーとを備えることを特徴とするイメージャー・システム。
【請求項２２】
電荷結合素子カメラと、
前記ウェーファーの表面からの反射光を前記電荷結合素子カメラの方へ向けるように配向されたミラーとをさらに備えることを特徴とする、請求項２１に記載のイメージャー・システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
優先権主張
この出願は、２０１９年７月１２日に出願された国際特許出願ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０４１６９３の国内段階への移行であり、２０２０年２月１３日に日本を指定して国際特許公開ＷＯ  ２０２０／０３３１０７  Ａ１として英語で公開されており、２０１８年８月１０日に出願された「ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＰＲＥＤＩＣＴＩＮＧ  ＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳ  ＯＦ  ＳＴＲＵＣＴＵＲＥＳ，  ＩＭＡＧＥＲ  ＳＹＳＴＥＭ，  ＡＮＤ  ＲＥＬＡＴＥＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ」という名称の米国特許出願第１６／１００，７２９号の利益を特許協力条約第８条のもとに主張するものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
図５Ａおよび図５Ｂは、従来手法によって取得された度量衡データ（図５Ａ）と、本開示の予測システム１０２が生成した仮想度量衡データ（図５Ｂ）との、さらなる比較を示すものである。たとえば、図５Ａは、従来の度量衡機器によってウェーファー・ロットの所与のウェーファーについて取得された度量衡データの例示の変動性プロットを示し、図５Ｂは、前述の予測モデルによって判定され、かつ生成された仮想度量衡データの例示の変動性プロットを示す。図５Ａおよび図５Ｂに示されるように、仮想度量衡データは、度量衡測定データと比較して、著しくより明確な変動性プロットをもたらす。その上、図５Ａおよび図５Ｂに示されるように、本開示の予測システム１０２は度量衡測定データの内部の隙間を埋めるように利用され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、所与のウェーファー・ロットについて利用可能な度量衡データが最小限しかないことがあり、前述のやり方のいずれかによって仮想度量衡データを用いて度量衡データを補足し、かつ増強するために、本開示の予測システム１０２が利用され得る。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
本開示のさらなる実施形態はイメージャー・システムを含む。イメージャー・システムは、調整可能な光源、ディフューザー、少なくとも１つのダイオード、およびコントローラーを含み得る。調整可能な光源は、光をウェーファーに向けて放射するように配向されてよく、電源に対して動作可能に結合し得る。調整可能な光源とウェーファーの間にディフューザーが配設され得る。少なくとも１つのダイオードは、調整可能な光源によって放射された光を検知するように構成されて、調整可能な光源とウェーファーの間に配設され得る。コントローラーは、光の色強度のバランスをとるために、少なくとも１つのダイオードから信号を受け取り、調整可能な光源に電源が供給する電流を、受け取った信号に基づいて調節するように構成され得る。
例示の実施形態は以下を含む。
実施形態１。イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、第１の画像データおよび度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含むことを特徴とする方法。
実施形態２。イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの生成された予測モデルによって、第２の画像データに基づいて、第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップとをさらに含むことを特徴とする、実施形態１に記載の方法。
実施形態３。第２のウェーファー・ロットに関する度量衡測定データを受け取らないステップをさらに含むことを特徴とする、実施形態２に記載の方法。
実施形態４。予測モデルによって、第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップが、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取ることなく、第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップを含むことを特徴とする、実施形態２または３に記載の方法。
実施形態５。少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取るステップと、少なくとも１つの生成された予測モデルを、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、実施形態４に記載の方法。
実施形態６。少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの度量衡測定データを、訓練度量衡データおよび評価度量衡データへとフィルタリングするステップをさらに含むことを特徴とする、実施形態１、２、または３に記載の方法。
実施形態７。少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連した第１の画像データを、訓練画像データ、評価画像データ、および度量衡なしの画像データへとフィルタリングするステップをさらに含むことを特徴とする、実施形態１、２、または３に記載の方法。
実施形態８。イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、
第１の画像データおよび度量衡測定データを用いて機械学習モデルを訓練するステップと、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの予測モデルを生成するために、第１の画像データおよび度量衡測定データに１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップと、イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの生成された予測モデルによって、第２の画像データに基づいて、第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データまたは第２の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するステップとを含むことを特徴とする方法。
実施形態９。１つまたは複数の機械学習手法が、２次回帰分析、ロジスティック回帰分析、サポート・ベクトル・マシン、ガウス過程回帰、アンサンブル・モデル、その他の回帰分析、決定樹学習、回帰ツリー、ブーストツリー、勾配ブーストツリー、多層パーセプトロン、１対その他、ナイーブベイズ、ｋ近傍法、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、深層学習、およびパターン認識から成るリストから選択されることを特徴とする、実施形態８に記載の方法。
実施形態１０。第２の仮想度量衡データが、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットの中のウェーファーのフィーチャーの厚さおよび限界寸法に関連したデータを含むことを特徴とする、実施形態８または９に記載の方法。
実施形態１１。第２の仮想セル計量データが、所与のダイの中央値の閾値電圧、所与のダイの内部の閾値電圧の変化、所与のダイの動作電圧窓、所与のダイの読取りサイクルおよび／もしくは書込みサイクルの耐久性、所与のダイの寿命、所与のダイの内部の記憶の持続性、または所与のダイの様々な製品等級へのビニングに関連したデータを含むことを特徴とする、実施形態８または９に記載の方法。
実施形態１２。イメージャー・システムから、少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットに関連する第３の画像データを受け取るステップと、少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットの度量衡機器から、度量衡測定データを受け取るステップと、少なくとも１つの生成された予測モデルを、少なくとも１つの第３のウェーファー・ロットに関連した第３の画像データおよび度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、実施形態８または９に記載の方法。
実施形態１３。第１の画像データが、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの中のウェーファーの赤色、緑色、および青色の強度を含むことを特徴とする、実施形態８または９に記載の方法。
実施形態１４。度量衡機器が散乱計または偏光分析器のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、実施形態８または９に記載の方法。
実施形態１５。第１の画像データが、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの中のすべてのウェーファーの画像を含み、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットの度量衡測定データが、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットのウェーファーの一部のみに関する度量衡測定値を含むことを特徴とする、実施形態８または９に記載の方法。
実施形態１６。イメージャー・システムから、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連する第１の画像データを受け取るステップと、第１の画像データに基づいて、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関する第１の仮想度量衡データまたは第１の仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの第１のウェーファー・ロットに関連したいかなる度量衡測定データも受け取ることなく、ウェーファー・ロットの仮想度量衡データまたは仮想セル計量データのうちの少なくとも１つを予測するための少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとを含むことを特徴とする方法。
実施形態１７。少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データを受け取るステップと、少なくとも１つの生成された予測モデルを、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連した度量衡測定データに対して検証するステップとをさらに含むことを特徴とする、実施形態１６に記載の方法。
実施形態１８。イメージャー・システムから、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する第２の画像データを受け取るステップと、第２の画像データに基づいて少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関する第２の仮想度量衡データを生成するために、少なくとも１つの生成された予測モデルを利用するステップとをさらに含むことを特徴とする、実施形態１７に記載の方法。
実施形態１９。少なくとも１つの生成された予測モデルを検証するステップが、少なくとも１つの第２のウェーファー・ロットに関連する生成された第２の仮想度量衡データおよび度量衡測定データの適合度を判定するステップを含むことを特徴とする、実施形態１８に記載の方法。
実施形態２０。適合度の決定係数が閾値未満である場合に、少なくとも１つの生成された予測モデルの再訓練を起動するステップをさらに含むことを特徴とする、実施形態１９に記載の方法。
実施形態２１。適合度の決定係数が０．６０未満である場合に、少なくとも１つの生成された予測モデルの再訓練を起動するステップをさらに含むことを特徴とする、実施形態１９に記載の方法。
実施形態２２。少なくとも１つの生成された予測モデルを生成するために、別のウェーファー・ロットに関連した画像データおよび度量衡測定データに対して１つまたは複数の機械学習手法を適用するステップをさらに含むことを特徴とする、実施形態１６または２０に記載の方法。
実施形態２３。電源に対して動作可能に結合され、光をウェーファーに向けて放射するように配向された、調整可能な光源と、調整可能な光源とウェーファーの間に配設されたディフューザーと、調整可能な光源によって放射された光を検知するように構成されて、調整可能な光源とウェーファーの間に配設された少なくとも１つのダイオードと、光の色強度のバランスをとるために、少なくとも１つのダイオードから信号を受け取り、調整可能な光源に電源が供給する電流を、受け取った信号に基づいて調節するように構成されたコントローラーとを備えることを特徴とするイメージャー・システム。
実施形態２４。電荷結合素子カメラと、ウェーファーの表面からの反射光を電荷結合素子カメラの方へ向けるように配向されたミラーとをさらに備えることを特徴とする、実施形態２３に記載のイメージャー・システム。
【国際調査報告】
2021533570.tif 000015
2021533570.tif 000016
2021533570.tif 000017