在纳米制造中,光刻是控制微芯片大小的基本制版步骤.在光刻过程中,一个低波长的电源是通过光学条件下的图像,然后缩小到一个光敏的化学薄膜覆盖基板,通常是硅。重复这一步骤,直到基底上的所有可用表面积都用相同的图像曝光;结果被称为一个层。为了制造构成芯片的复杂微观结构,需要多个暴露层。为了防止由于层之间的连接失败而产生的问题,层之间的所有模式必须按预期排列。
为了确保层对齐不影响吞吐量,ASML的TWINSCAN光刻系统必须限制曝光步骤前测量的对齐标记的数量。一般的规则是,测量对准标记所需的时间不能超过曝光顺序中前一个晶圆所需的时间。由于正确的叠加模型校正需要大量的叠加标记,对TWINSCAN系统输出的每个晶圆进行测量是不可行的。
ASML使用MATLAB®和Statistics and Machine Learning Toolbox™开发虚拟叠加计量软件。该软件应用机器学习技术,利用校准计量数据,对每个晶圆的覆盖计量进行预测。
ASML的应用开发工程师Emil schmidt - weaver说:“我们在MATLAB和机器学习方面所做的工作表明,在最好地利用现有计量技术方面,我们处于行业领先地位。”“我们发表的关于这项工作的论文引起了客户的兴趣,他们希望改进ASML产品的制造工艺。”下载188bet金宝搏