Critical Defect Detection at 3nm Technology Node: Enhanced Detection Using DUV Optical Inspection Technology With AI-Based Algorithm

水准点(测量) 算法 GSM演进的增强数据速率 计算机科学 节点(物理) 自动光学检测 钥匙(锁) 薄脆饼 人工智能 工程类 材料科学 纳米技术 操作系统 大地测量学 结构工程 地理
作者
Shao-Chien Chiu,Mark Peng,Yuan-Chung Wei,Kai-Yuan Cheng,To-Yu Chen,Heng-Yu Chou,Meng-Che Wu,Kuan Hua Su,Nofar Shushan,A. Mizrahi,Sidharth Maurya,Guy Danieli,Gilad Reut
标识
DOI:10.1109/asmc61125.2024.10545367
摘要

In this paper, we present the results of a study conducted using cutting-edge deep-ultraviolet (DUV) brightfield wafer inspection technology, enhanced by a new artificial intelligence (AI) based image enhancer algorithm. The study focused on the most advanced design rule technology and demonstrated a reduction of up to 2.8x in the number of defects that are sent for Scanning Electron Microscope (SEM) review, while maintaining an equal or better Capture Rate of key Defects of Interest (DOI) compared to the benchmark inspection recipe. These results highlight the potential value of the AI-based algorithm in achieving tighter defect control and enabling higher yield, all while minimizing the Fab Cost of Ownership.
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