寬頻電漿光學測量結合機器學習　磊晶圓圖案缺陷檢測更有效率

2020 年 02 月 03 日
KLA Surfscan無圖案晶圓檢測系統的Haze量測一直以來都是產線上主要用於磊晶沉積層晶體品質的非破壞性的檢測方法，但是，這種量測目前僅用於無圖案的晶圓。 本文介紹了一種在產線上針對無圖案晶圓及圖案晶圓之非破壞性光學量測方法。該技術採取一種新穎的快速機器學習方法，並且可以用於圖案化和未圖案化的磊晶圓。該方法採用了寬頻電漿(BBP)光學缺陷量測期間所獲得的背景雜訊。這種機器學習方法名為iDO...
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