Виртуальная метрология - Википедия - Virtual metrology

Эта научная статья заглушка. Вы можете помочь Википедии расширяя это.

В производство полупроводников, виртуальная метрология относится к методам прогнозирования свойств объекта вафля 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 в моделировании для других целей, таких как прогнозирование урожайности, превентивный анализ и т. Д. Эти виртуальные данные полезны для методов моделирования, на которые отрицательно влияют отсутствующие данные. Другой вариант обработки недостающих данных - использовать методы вменения в наборе данных, но виртуальная метрология во многих случаях может быть более точным методом.

Примеры виртуальной метрологии включают:

предсказание нитрида кремния ( ${ displaystyle Si_ {3} N_ {4}}$ ) толщины слоя в процесс химического осаждения из паровой фазы (CVD), используя многомерная регрессия методы;^[1]
предсказание критического измерения в фотолитография, используя многоуровневые и регуляризация подходы;^[2]
прогноз ширины слоя в травление.^[3]

Рекомендации

^ Пурвинс, Хендрик; Бернд, Барак; Наги, Ахмед; Энгель, Райнер; Хокеле, Уве; Kyek, Андреас; Черла, Шрикантх; Ленц, Бенджамин; Пфайфер, Гюнтер; Weinzierl, 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 (01.01.2015). «Многоступенчатая 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.
^ Susto, G.A .; Johnston, A. B .; O'Hara, P.G .; Маклоун, С. (1 августа 2013 г.). Виртуальная метрология обеспечивает возможность прогнозирования на ранних стадиях для улучшенного контроля многоступенчатых производственных процессов.. Международная конференция IEEE 2013 по науке и технике автоматизации (CASE). С. 201–206. Дои:10.1109 / CoASE.2013.6653980. ISBN 978-1-4799-1515-6. S2CID 15432891.

[1] Пурвинс, Хендрик; Бернд, Барак; Наги, Ахмед; Энгель, Райнер; Хокеле, Уве; Kyek, Андреас; Черла, Шрикантх; Ленц, Бенджамин; Пфайфер, Гюнтер; Weinzierl, 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 (01.01.2015). «Многоступенчатая 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] Susto, G.A .; Johnston, A. B .; O'Hara, P.G .; Маклоун, С. (1 августа 2013 г.). Виртуальная метрология обеспечивает возможность прогнозирования на ранних стадиях для улучшенного контроля многоступенчатых производственных процессов.. Международная конференция IEEE 2013 по науке и технике автоматизации (CASE). С. 201–206. Дои:10.1109 / CoASE.2013.6653980. ISBN 978-1-4799-1515-6. S2CID 15432891.

[1]

[2]

[3]