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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本申请属于半导体制造技术领域，具体公开了一种晶圆检测配置参数的优化方法及装置，方法包括：将照明光瞳和收集光瞳的图形分别栅格化，得到第一二维分布矩阵和第二二维分布矩阵；基于偏振照明的方式和第一二维分布矩阵，确定照明光瞳的光源点信息；建立目标缺陷类型的无缺陷结构模型和缺陷结构模型，结合光源点信息求解照明光瞳的无缺陷近场分布集合和缺陷近场分布集合；初始化明场显微成像模型，计算无缺陷晶圆的第一空间像和缺陷晶圆的第二空间像；基于第一空间像和第二空间像，确定评价指标和评价函数；基于选定的优化对象和优化方式执行迭代优化流程，更新优化对象的变量矩阵；当更新后的评价指标满足迭代条件时，输出优化后的优化对象。

主权项：1.一种晶圆检测配置参数的优化方法，其特征在于，包括：将照明光瞳和收集光瞳的图形分别栅格化，得到第一二维分布矩阵和第二二维分布矩阵，基于所述照明光瞳的强度分布初始化所述照明光瞳对应的第一变量矩阵，基于是否在所述收集光瞳的图形内初始化所述收集光瞳对应的第二变量矩阵；基于偏振照明的方式和所述第一二维分布矩阵，确定栅格化后每个网格点对应的光源点的光源点信息；建立目标缺陷类型的无缺陷结构模型和缺陷结构模型，结合所述光源点信息求解所述照明光瞳对应的无缺陷近场分布集合和缺陷近场分布集合；初始化明场显微成像模型，计算无缺陷晶圆的第一空间像和缺陷晶圆的第二空间像；基于所述第一空间像和所述第二空间像，确定评价指标，并基于所述评价指标确定评价函数；选定优化对象和优化方式，基于选定的优化对象和优化方式执行迭代优化流程，更新优化对象的变量矩阵，以及更新后的变量矩阵下的评价指标；所述优化对象为所述照明光瞳和或所述收集光瞳；当更新后的评价指标满足预设阈值或迭代次数达到最大次数时，以最后一次所述迭代优化流程更新的优化对象的变量矩阵确定优化对象优化后的图形；其中，所述建立目标缺陷类型的无缺陷结构模型和缺陷结构模型，包括：按照晶圆的结构和图案构建二值图，所述二值图的暗区表示基底，亮区表示图案；根据晶圆端空间分辨大小，划分所述目标缺陷类型的无缺陷二值图和缺陷二值图；给定基底材料、图案材料、基底厚度和图案厚度，完成所述无缺陷结构模型和所述缺陷结构模型的建立；其中，所述基于所述第一空间像和所述第二空间像，确定评价指标，并基于所述评价指标确定评价函数，包括：确定所述第一空间像和所述第二空间像的差异的二范数，以及所述第一空间像的均值；确定所述二范数和所述均值的比值，以所述比值为所述评价指标；确定以最大化所述评价指标为目标的评价函数；其中，所述迭代优化流程包括：确定所述评价函数对所述选定的优化对象的梯度矩阵；基于最速梯度下降法更新优化对象的变量矩阵，以及计算更新后的变量矩阵下的第一空间像、第二空间像和评价指标。

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权利要求：

百度查询： 华中科技大学 晶圆检测配置参数的优化方法及装置