通過機器學習啟用散射法的非選擇性SIGE結節缺陷的在線表征
撰寫者：Dexin Kong，Robin Chao，Mary Breton，Chi-Chun Liu，Gangadhara Raja Muthinti，Soon-Cheon Seo，Nicolas J. Loubet，Pietro Montanini，John Gaudiello，John Gaudiello，Veeraraghavan Basker，Aron Cepler，Aron Cepler，Susan ng-ng-emansbach，Mattheb，Matthew，Matthew，Matthew，Matthew，Matthew，Matthew，Itzik Kaplan，Gilad Barak，Daniel Schmidt，Julien Frougier |SPIE 2018，2018年2月1日
抽象的
隨著設備縮放的繼續，與結節的形式相關的與非外皮sige成核有關的缺陷正在變成
更多問題。這些是在源/流量外延生長過程中產生的，難以控製，
措施。在這項工作中，基於散射法和機器學習的新方法是準確和
全麵測量SIGE結節。將基於散射測量的缺陷測量結果與上迪進行比較
掃描電子顯微鏡（SEM），橫截麵SEM和透射電子顯微鏡（TEM）。與
基於散射法的缺陷測量計量學的進步，我們證明了如此快，定量和
SIGE結節缺陷的全麵測量可用於改善計量吞吐量和設備的產量。
關鍵字：散射法，大門周圍，結節，機器學習
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