一种套刻标记工艺扰动的评估方法和装置与流程

本公开涉及半导体制造，尤其涉及一种套刻标记工艺扰动的评估方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、半导体制造过程中量测设备通过套刻标记测量曝光图案的套刻误差，套刻标记本身的制备质量和工艺稳定性直接影响套刻误差的测量精度。在芯片制造过程中，套刻标记经历沉积、涂胶、光刻曝光、刻蚀、化学机械抛光等复杂工艺步骤，会引起套刻标记外形发生非预期的微小变化，即工艺扰动。工艺扰动造成套刻标记几何参数变化，会影响量测设备探测光束衍射效率等评价指标结果，进而影响量测设备的测量精度。

2、衡量套刻标记设计质量的评价指标主要包括：衍射效率de、叠层灵敏度ss和测量灵敏度k等。de、ss和k的常规评估方式是以工艺扰动、套刻标记几何参数、工艺叠层结构参数、套刻量测设备的光学参数为输入，采用严格耦合波法（rcwa，rigorous coupled waveanalysis）、层吸收法（sam，slice absorption method）、时域有限差分法（fdtd，finitedifference time domain）、频域有限差分法（fdfd，finite difference frequencydomain）等方法，获得de、ss和k的计算值。但上述方法均为典型的正向模型，这种基于解析方法建立的正向模型虽然能够得到各个评价指标的精确计算结果和误差估计，但实际工艺过程中的真实工艺扰动难以直接获得，这种正向模型难以对实际工艺过程的工艺扰动进行逆向溯源。

技术实现思路

1、本公开实施例的目的在于提供一种套刻标记工艺扰动的评估方法、装置、存储介质及电子设备，用以解决现有技术中存在的问题。

2、本公开的实施例采用如下技术方案：一种套刻标记工艺扰动的评估方法，包括：构建训练数据集，所述训练数据集中至少包括：套刻标记的几何参数信息、套刻标记的工艺参数信息、套刻量测设备参数信息、套刻标记的评价指标以及工艺扰动参数；以所述套刻标记的几何参数信息、所述套刻标记的工艺参数信息、所述套刻量测设备参数信息和所述套刻标记的评价指标作为输入，以所述工艺扰动参数作为输出，对工艺扰动评估模型进行训练，得到训练好的工艺扰动评估模型；将待评价的套刻标记的几何参数信息、套刻标记的工艺参数信息、套刻量测设备参数信息和套刻标记的评价指标输入至所述工艺扰动评估模型，得到所述待评价的套刻标记的工艺扰动参数。

3、本公开实施例还提供了一种套刻标记工艺扰动的评估装置，包括：数据集构建模块，用于构建训练数据集，所述训练数据集中至少包括套刻标记的几何参数信息、套刻标记的工艺参数信息、套刻量测设备参数信息、套刻标记的评价指标以及工艺扰动参数；训练模块，用于以所述套刻标记的几何参数信息、所述套刻标记的工艺参数信息、所述套刻量测设备参数信息和所述套刻标记的评价指标作为输入，以所述工艺扰动参数作为输出，对工艺扰动评估模型进行训练，得到训练好的工艺扰动评估模型；评估模块，用于将待评价的套刻标记的几何参数信息、套刻标记的工艺参数信息、套刻量测设备参数信息和套刻标记的评价指标输入至所述工艺扰动评估模型，得到所述待评价的套刻标记的工艺扰动参数。

4、本公开实施例还提供了一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的套刻标记工艺扰动的评估方法的步骤。

5、本公开实施例还提供了一种电子设备，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述的套刻标记工艺扰动的评估方法的步骤。

6、本公开实施例的有益效果在于：基于机器学习的逆向模型建立方法，以套刻标记的几何参数信息、套刻标记的工艺参数信息、套刻量测设备参数信息和套刻标记的评价指标作为评估模型的输入参数，以套刻标记的工艺扰动参数作为评估模型的输出参数，通过训练套刻标记的工艺扰动评估模型来捕捉复杂的工艺扰动特征，实现评估模型精度的提升，对工艺扰动参数进行精确估计，帮助完成工艺过程中的问题逆向定位和误差溯源，提高套刻精度。

1.一种套刻标记工艺扰动的评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的套刻标记工艺扰动的评估方法，其特征在于，述套刻标记的评价指标包括以下至少一种：衍射效率、叠层灵敏度和套刻误差；

3.根据权利要求1所述的套刻标记工艺扰动的评估方法，其特征在于，所述套刻标记的几何参数信息至少包括：套刻标记的几何结构和所述几何结构的几何参数；其中，所述几何参数包括以下至少一种：结构类型、标记尺寸、周期、占空比；

4.根据权利要求1所述的套刻标记工艺扰动的评估方法，其特征在于，所述构建训练数据集，包括：

5.根据权利要求4所述的套刻标记工艺扰动的评估方法，其特征在于，所述对工艺扰动评估模型进行训练，包括：

6.根据权利要求5所述的套刻标记工艺扰动的评估方法，其特征在于，所述利用所述微调数据集对冻结后的模型进行微调，包括：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的套刻标记工艺扰动的评估方法，其特征在于，所述工艺扰动评估模型包括以下任意一种：神经网络模型、决策树模型、随机森林模型、支持向量回归模型、高斯过程回归模型、k临近算法模型；

8.一种套刻标记工艺扰动的评估装置，其特征在于，包括：

9.一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的套刻标记工艺扰动的评估方法的步骤。

10.一种电子设备，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的套刻标记工艺扰动的评估方法的步骤。