Виртуальная метрология

Эта научная статья незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

В производстве полупроводников виртуальная метрология относится к методам прогнозирования свойств пластины на основе параметров машины и данных датчиков производственного оборудования без выполнения (дорогостоящих) физических измерений свойств пластины. Для выполнения такой задачи используются статистические методы, такие как классификация и регрессия. В зависимости от точности этих виртуальных данных их можно использовать при моделировании для других целей, таких как прогнозирование урожайности, профилактический анализ и т. д. Эти виртуальные данные полезны для методов моделирования, на которые отрицательно влияет отсутствие данных. Другой вариант обработки недостающих данных — использовать методы вменения набора данных, но виртуальная метрология во многих случаях может быть более точным методом.

Примеры виртуальной метрологии включают:

предсказание нитрида кремния ( $Si_{3}N_{4}$ ) толщина слоя в процессе химического осаждения из паровой фазы (CVD) с использованием многомерной регрессии ; методов ^[1]
прогнозирование критического размера в фотолитографии с использованием многоуровневых подходов и подходов регуляризации ; ^[2]
прогнозирование ширины слоя при травлении . ^[3]

Ссылки

^ Первинс, Хендрик; Бернд, Барак; Наги, Ахмед; Энгель, Райнер; Хёкеле, Уве; Кек, Эндрю; Черла, Шрикант; Ленц, Бенджамин; Пфайфер, Гюнтер; Вайнцирль, Курт (2014). «Методы регрессии для виртуальной метрологии толщины слоя при химическом осаждении из паровой фазы» (PDF) . Транзакции IEEE/ASME по мехатронике . 19 (1): 1–8. дои : 10.1109/TMECH.2013.2273435 . S2CID 12369827 .
^ Сусто, Джан Антонио; Пампури, Симона; Ширру, Андреа; Беги, Алессандро; Де Николао, Джузеппе (01 января 2015 г.). «Многоэтапная виртуальная метрология для производства полупроводников: многоуровневый подход, основанный на методах регуляризации». Компьютеры и исследования операций . 53 : 328–337. дои : 10.1016/j.cor.2014.05.008 .
^ Сусто, Джорджия; Джонстон, AB; О'Хара, PG; МакЛун, С. (1 августа 2013 г.). «Виртуальная метрология позволила прогнозировать на ранних стадиях и улучшить контроль многоэтапных производственных процессов». Международная конференция IEEE по науке и технике автоматизации (CASE) , 2013 г. стр. 201–206. дои : 10.1109/CoASE.2013.6653980 . ISBN 978-1-4799-1515-6 . S2CID 15432891 .

[1] Первинс, Хендрик; Бернд, Барак; Наги, Ахмед; Энгель, Райнер; Хёкеле, Уве; Кек, Эндрю; Черла, Шрикант; Ленц, Бенджамин; Пфайфер, Гюнтер; Вайнцирль, Курт (2014). «Методы регрессии для виртуальной метрологии толщины слоя при химическом осаждении из паровой фазы» (PDF) . Транзакции IEEE/ASME по мехатронике . 19 (1): 1–8. дои : 10.1109/TMECH.2013.2273435 . S2CID 12369827 .

[2] Сусто, Джан Антонио; Пампури, Симона; Ширру, Андреа; Беги, Алессандро; Де Николао, Джузеппе (01 января 2015 г.). «Многоэтапная виртуальная метрология для производства полупроводников: многоуровневый подход, основанный на методах регуляризации». Компьютеры и исследования операций . 53 : 328–337. дои : 10.1016/j.cor.2014.05.008 .

[3] Сусто, Джорджия; Джонстон, AB; О'Хара, PG; МакЛун, С. (1 августа 2013 г.). «Виртуальная метрология позволила прогнозировать на ранних стадиях и улучшить контроль многоэтапных производственных процессов». Международная конференция IEEE по науке и технике автоматизации (CASE) , 2013 г. стр. 201–206. дои : 10.1109/CoASE.2013.6653980 . ISBN 978-1-4799-1515-6 . S2CID 15432891 .

[1]

[2]

[3]