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1. (WO2017194281) IDENTIFICATION DE POINTS CHAUDS OU DE DÉFAUTS PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
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N° de publication :    WO/2017/194281    N° de la demande internationale :    PCT/EP2017/059328
Date de publication : 16.11.2017 Date de dépôt international : 20.04.2017
CIB :
G03F 7/20 (2006.01), G06K 9/00 (2006.01), G06F 17/50 (2006.01)
Déposants : ASML NETHERLANDS B.V. [NL/NL]; P.O. Box 324 5500 AH Veldhoven (NL)
Inventeurs : SU, Jing; (US).
ZOU, Yi; (US).
LIN, Chenxi; (US).
HUNSCHE, Stefan; (US).
JOCHEMSEN, Marinus; (NL).
LU, Yen-Wen; (US).
CHEONG, Lin, Lee; (US)
Mandataire : PETERS, John; (NL)
Données relatives à la priorité :
62/335,544 12.05.2016 US
Titre (EN) IDENTIFICATION OF HOT SPOTS OR DEFECTS BY MACHINE LEARNING
(FR) IDENTIFICATION DE POINTS CHAUDS OU DE DÉFAUTS PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé : front page image
(EN)Disclosed herein are various methods of identifying a hot spot from a design layout or of predicting whether a pattern in a design layout is defective, using a machine learning model. An example method disclosed herein includes obtaining sets of characteristics of performance of hot spots, respectively, under a plurality of process conditions, respectively, in a device manufacturing process; determining, for each of the process conditions, for each of the hot spots, based on the characteristics under that process condition, whether that hot spot is defective; obtaining characteristics of each of the process conditions; obtaining characteristics of each of the hot spots; and training a machine learning model using a training set comprising the characteristics of one of the process conditions, the characteristics of one of the hot spots, and whether that hot spot is defective under that process condition.
(FR)L'invention concerne divers procédés permettant d'identifier un point chaud à partir d'un agencement de conception ou de prédire si un motif présent dans un agencement de conception est défectueux, à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique. Un exemple de procédé décrit ici consiste à obtenir des ensembles de caractéristiques de performances de points chauds respectifs, dans une pluralité de conditions de traitement respectives, dans un processus de fabrication de dispositif ; à déterminer, pour chacune des conditions de traitement, pour chacun des points chauds, sur la base des caractéristiques observées dans ces conditions de traitement, si ce point chaud est défectueux ; à obtenir des caractéristiques de chacune des conditions de traitement ; à obtenir des caractéristiques de chacun des points chauds ; et à effectuer l'apprentissage d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide d'un ensemble d'apprentissage comprenant les caractéristiques de l'une des conditions de traitement, les caractéristiques de l'un des points chauds, et une indication signalant si ce point chaud est défectueux dans ces conditions de traitement.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)