СПОСОБ СОПОСТАВЛЕНИЯ СТРУКТУР ТОПОЛОГИИ СЛОЯ МИКРОЭЛЕКТРОННОГО КОМПОНЕНТА Российский патент 2024 года по МПК G03F7/75 G06T7/10 G06N3/02 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[1] Заявленное техническое решение в общем относится к области литографических процессов, а в частности к способу сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента со структурами топологии спроектированного слоя.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[2] В литографии для достижения наилучшего приближения геометрической формы и размеров результирующих структур топологии слоя микроэлектронного компонента к проектируемым нормам попытки исправить эффекты оптической близости (сокращенно OPC – Optical Proximity Correction) начались с простого смещения элементов чертежа структуры или добавления искусственных элементов к исходной структуре. Эти методы относилось к первому поколению OPC и назывались основанными на правилах (первые основополагающие работы были опубликованы в 1980-х годах ([Saleh and Sayegh, 1981], [Nashold and Saleh, 1985]). Затем, когда размеры чипов продолжали уменьшаться, а доступные вычислительные ресурсы возросли, OPC стал более сложным и превратился в подход, основанный на SRAF. Примерно в это же время появилась концепция технологии обратной литографии ILT - технология (обратный подход), которая определяет форму маски, позволяющую получить желаемый результат на пластине, рассматривается в мире как многообещающее решение многих проблем литографии с усовершенствованными узлами, будь то оптической или EUV.

[3] В силу особенностей литографического процесса при создании чипа на основе технологии OPC-ILT необходимо получение достоверного набора данных, включающего в себя: знание о геометрии изолированных структур; знание о данных и параметрах съемки; информацию о положении и угле поля зрения СЭМ (сканирующего электронного микроскопа) относительно исходной топологии чертежа слоя микроэлектронного компонента; информацию о калибровке режима экспозиции литографа; информацию, позволяющую надежно идентифицировать структуры размещаемые на чертеже и определить ее точное положение на серии снимков СЭМ.

[4] Литографический процесс включает в себя множество стадий производства, оказывающие сильное влияние на конечный результат: от стадии освещения фотомаски, процессов экспонирования, химических процессов проявки, закрепления и очистки, каждая из которых, зачастую, сама входит в итеративный (повторяющийся) процесс, что может приводить к накапливаемой ошибки конечного результата.

[5] Для минимизации ошибок влияния ограничений разрешающей способности литографического процесса, в процессах производства интегральных схем (ИС) незавершенные или готовые компоненты схемы проверяются, чтобы убедиться, что они изготовлены в соответствии с проектом и не имеют дефектов. Например, посредством проверки соответствия геометрии структур, полученных на кремниевой пластине с задуманным на стадии проектирования, а также проверки соответствия условиям MRC (Mask rule check) на реальном оборудовании предприятия – изготовителя.

[6] Результатом таких проверок, как промежуточного, так и итогового результата OPC-ILT является точное соотнесение полученной структуры ILT проектируемому чертежу.

[7] На начальных этапах подготовки слоя микроэлектронного компонента, такого как фотошаблон (ФШ), структуры, предлагаемые к размещению, могут быть распределены по поверхности чертежа не равномерно. В процессе съемки и калибровки структуры, прошедшие посредством разрабатываемой технологии через модель оптимизатора OPC-ILT и симулятор оборудования претерпевают изменения. Их форма, координаты центра и границы контура могут смещаться относительно общей системы координат чертежа. Размеры данных структур могут варьироваться в широких пределах, что может приводить к существенным величинам накопленной ошибки. Предприятие - изготовитель физически изготавливает маску-ФШ в несколько этапов, включающих промежуточные тесты целевой топологии в соответствии со своим технологическим процессом и изготовление тестовых ФШ. Качество полученных ФШ контролируется по результатам съемки всей поверхности фоторезиста либо его части посредством технологии СЭМ.

[8] Фотографирование изготовленного ФШ средствами СЭМ, последующий поиск и сопоставление кадра с соответствующей группой в векторном формате исходного чертежа топологии является сложной технической задачей в следствии того, что снимаемый ФШ имеет кривизну поверхности, которая проявляется виде накапливаемой систематической ошибки позиционирования последовательности кадров в течении всего времени сканирования в СЭМ и приводит к существенным ошибкам вычисления координат структур; при установке ФШ в кювету для съемки поверхность шаблона может иметь наклон относительно плоскости формирования изображения в СЭМ; при съемке с переменным разрешением может потребоваться сопоставление кадров съемки как соседних фреймов так и, возможно, промежуточных; при съемке криволинейных структур OPC геометрическая форма меняется относительно исходной топологии, т.е. их центр тяжести может сместится значительно, что при итерационном процессе ILT даст набор отличающихся координат одной и той же структуры.

[9] В настоящее время идентификация структур и соотнесение их с чертежом на реальном производстве выполняется посредством вмешательства оператора.

[10] Известный подход, основанный на ручной идентификации структур и соотнесение их с чертежом имеет ряд недостатков.

[11] Так, очевидными недостатками указанного подхода является необходимость ручной съемки каждой структуры слоя, низкая точность соотнесения структур, полученных посредством съемки СЭМ и структур чертежа, ввиду работы с изображениями на границах технологических норм окна процесса. Кроме того, ручной процесс занимает существенное время и вычислительные ресурсы, что, как следствие, увеличивает время литографического процесса в целом.

[12] Также из уровня техники известно решение, раскрытое в источнике № WO2023/144548 A1 (CAMBRIDGE ENTPR LTD [GB]), опубл. 03.08.2023. Указанное решение раскрывает способ обнаружения структур на основе позиционной метки.

[13] Недостатками указанного решения является низкая точность при автоматической съемке ввиду низкой точности идентификации позиционных маркеров на границах технологических норм окна процесса из-за сильных искажений, что, как следствие приводит к низкой точности сопоставления топологии слоя микроэлектронного компонента со спроектированным слоем.

[14] Соответственно, целью настоящего технического решения является создание способа автоматической съемки и соотнесения структур топологии слоя при создании микроэлектронного компонента c исходным чертежом с высокой точностью. Данное решение должно сократить время проектирования топологии слоя микроэлектронного компонента и обеспечить возможность своевременного выявления неточностей при изготовлении микроэлектронного компонента.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[15] В заявленном техническом решении предлагается новый подход к сопоставлению структур топологии слоя микроэлектронного компонента с соответствующими структурами топологии спроектированного слоя.

[16] Решается техническая проблема сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента.

[17] Техническим результатом, достигающимся при решении данной проблемы, является повышение точности сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента со структурами топологии спроектированного слоя.

[18] Дополнительным техническим результатом, проявляющимся при решении вышеуказанной проблемы, является обеспечение возможности автоматической съемки и сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента со структурами топологии спроектированного слоя.

[19] Указанные технические результаты достигаются благодаря осуществлению способа сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента со структурами топологии спроектированного слоя, содержащего этапы, на которых:

получают структуру спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

получают по меньшей мере один снимок поверхности изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

осуществляют обработку по меньшей мере одного снимка, полученного на этапе b), с помощью модели машинного обучения на базе нейронной сети, обученной на разметку структур топологии слоя микроэлектронного компонента, причем, в ходе обучения осуществляют:

формирование набора изображений структур топологии спроектированного слоя микроэлектронного компонента;

обработку сформированного набора с помощью модели симулятора литографа;

создание обучающего набора данных, на основе данных, полученных на шаге ii, содержащего синтетические снимки изготовленных слоев кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

формируют по меньшей мере одно размеченное изображение по меньшей мере одной структуры топологии слоя микроэлектронного компонента, на основе данных, полученных на этапе c);

сопоставляют по меньшей мере одно размеченное изображение структуры топологии слоя изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента со структурой спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

формируют набор изображений, содержащий по меньшей мере одну пару изображений, соответствующую изображению структуры спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента и изображению этой же структуры на снимке изготовленного слоя.

[20] В одном из частных вариантов реализации способа структуры спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента выполнены в векторном формате.

[21] В другом частном варианте реализации способа по меньшей мере один снимок поверхности изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента получают посредством сканирующей электронной микроскопии.

[22] В другом частном варианте реализации способа структуры топологии слоя микроэлектронного компонента представляют собой аналоговый или цифровой блок физической топологии, или ее составную часть, реализующую требуемую логическую функцию и/или несущую информационную составляющую.

[23] В другом частном варианте реализации способа структуры топологии слоя микроэлектронного компонента представляют собой соединение между блоками и их составных частей или элементами ввода-вывода, блоки памяти, умножители, простейшие или составные маркера, представленные по меньшей мере в виде одиночных или периодических элементарных геометрических фигур и их комбинаций, выполненных в виде прозрачных и непрозрачных участков эквивалентных простейшим элементам электрической цепи.

[24] В другом частном варианте реализации способа в ходе обработки снимка моделью машинного обучения осуществляют:

обработку снимка и построение вероятностного распределения, характеризующего положение и границы обнаруживаемых позиционных маркеров для каждого изображения фрейма, содержащего по меньшей мере одну структуру;

выделение позиционных маркеров на каждом полученном изображении фрейма;

соотнесение обнаруженных позиционных маркеров с известными данными о их взаимном расположении;

обнаружение положения выбранной структуры на основе данных, полученных на шаге iii;

присвоение координат и уникального идентификационного номера позиционным маркерам.

[25] В другом частном варианте реализации способ дополнительно содержит определение полноты структуры на размеченном изображении фрейма топологии слоя изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента.

[26] В другом частном варианте реализации способа выполняют сшивку соседних изображений в случае отсутствия полной структуры на изображении.

[27] В другом частном варианте реализации способа в ходе сшивки соседних изображений осуществляют:

выбор по меньшей мере двух соседних изображений кремниевой пластины для выравнивания;

выбор первого из двух изображений в качестве опорного изображения и второго из двух изображений в качестве объекта сопоставления;

определение параметров функции выравнивания искаженного изображения;

выравнивание искаженного изображения на основе функции выравнивания;

склейку по меньшей мере двух изображений;

обрезку изображений в соответствии с размерами сопоставляемых структур топологии кремниевой пластины.

[28] В другом частном варианте реализации способа обработка сформированного набора изображений структур топологии спроектированного слоя микроэлектронного компонента дополнительно включает внесение шумов, характеризующих эффект съемки электронным микроскопом.

[29] В другом частном варианте реализации способа синтетические снимки представляют собой снимки, имитирующие характеристики изготовленных слоев микроэлектронного компонента снятых с поверхности кремниевой пластины методом СЭМ.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[30] Признаки заявленного технического решения и подробное описание приведено ниже в виде прилагаемых чертежей.

[31] Фиг. 1 иллюстрирует блок-схему выполнения заявленного способа.

[32] Фиг. 2 иллюстрирует частный пример организованной структуры в векторном формате с уникальным позиционным кодом.

[33] Фиг. 3 иллюстрирует частный пример организации фрейма с позиционным кодом.

[34] Фиг. 4 иллюстрирует пример обнаружения целевой структуры на снимке СЭМ.

[35] Фиг. 5 иллюстрирует результат работы СЭМ.

[36] Фиг. 6 иллюстрирует вероятностное распределение характеризующее положение и границы обнаруживаемых позиционных маркеров для изображения фрейма слоя микроэлектронного компонента, снятого при разной дозе экспозиции.

[37] Фиг. 7 иллюстрирует блок-схему принципа работы модели МО.

[38] Фиг. 8 иллюстрирует пример формирования топологии чертежа слоя микроэлектронного компонента в виде групп, включающих последовательность выбранных ранее фреймов.

[39] Фиг. 9 иллюстрирует пример создания синтетического набора данных.

[40] Фиг. 10 иллюстрирует пример снимков СЭМ со вписанным и неполным фреймом.

[41] Фиг. 11 иллюстрирует алгоритм сшивки изображений.

[42] Фиг. 12 иллюстрирует пример результирующего набора изображений, содержащий изображение структуры сопоставленной спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента и изображение этой же структуры на снимке изготовленного слоя.

[43] Фиг. 13 иллюстрирует пример общего вида вычислительного устройства, которое обеспечивает реализацию заявленного решения.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[44] Ниже будут описаны понятия и термины, необходимые для понимания данного технического решения.

[45] Модель в машинном обучении (МО) — совокупность методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.

[46] Фотошаблон (ФШ) - плоскопараллельная кремниевая пластина, на которую нанесен рисунок, состоящий из сочетания прозрачных и непрозрачных для света определенной длины волны участков, характеризующих топологию полупрозрачного слоя микросхемы или группы слоев (изготавливается литографическим способом).

[47] Маска - то, что требуется отпечатать на ФШ (требует своего литографического процесса). Размер маски, обычно, в несколько раз меньше размеров ФШ.

[48] Контрольные структуры (КС) Стандартные топологические элементы с известными параметрами геометрии предназначенные для подтверждения разработанной OPC-ILT технологии.

[49] Graphic design system (GDS) - или GDSII - формат файлов баз данных, являющийся промышленным стандартом для обмена данными по интегральным схемам и их топологиям. Данный формат описывает плоские геометрические формы, текстовые метки и иную информацию в иерархической форме.

[50] Структуры топологии слоя микроэлектронного компонента – аналоговый или цифровой блок (блоки) реальной топологии, или ее составной части (частей), реализующей требуемую логическую функцию либо несущую иную информационную составляющую, осуществляющих соединение между блоками, элементами ввода-вывода (контактные площадки), блоки памяти, умножители, простейшие или составные маркера и другие компоненты и/или их составные части представленные по меньшей мере в виде одиночных или периодических элементарных геометрических фигур (квадраты, прямоугольники, окружности) и их комбинаций выполненных в виде прозрачных и непрозрачных участков эквивалентных простейшим элементам электрической цепи на изображении схемы или ее части исходно представленной в векторном формате и физически изготовленных на кремниевой пластине.

[51] Фрейм - уникальная рамка, помещаемая вокруг целевых структур и содержащая информацию, позволяющую идентифицировать и позиционировать структуры внутри фрейма на GDS и изображениях микроскопа.

[52] Сканирующая электронная микроскопия (СЭМ) - растровая электронная микроскопия. Предназначена для получения изображения поверхности объекта (для частного случая описываемого решения – плоскопараллельной кремниевой пластины) с высоким пространственным разрешением, также информации о составе, строении и некоторых других свойствах приповерхностных слоёв. Основан на принципе взаимодействия электронного пучка с исследуемым объектом.

[53] Заявленное техническое решение предлагает новый подход в создании способа автоматической съемки и соотнесения структур топологии слоя при создании микроэлектронного компонента c исходным чертежом с высокой точностью. Кроме того, заявленное изобретение обеспечивает возможность выравнивания и кадрирования поверхности слоя микроэлектронного компонента относительно исходного чертежа при съемке.

[54] Заявленное техническое решение может быть реализовано на компьютере, в виде автоматизированной информационной системы (АИС) или машиночитаемого носителя, содержащего инструкции для выполнения вышеупомянутого способа.

[55] Техническое решение также может быть реализовано в виде распределенной компьютерной системы или вычислительного устройства.

[56] В данном решении под системой подразумевается компьютерная система, электронно-вычислительная машина (ЭВМ), числовое программное управление (ЧПУ), программируемый логический контроллер (ПЛК), компьютеризированные системы управления и любые другие устройства, способные выполнять заданную, чётко определённую последовательность вычислительных операций (действий, инструкций).

[57] Так, система может представлять собой или включать в себя по меньшей мере устройство обработки команд. Под устройством обработки команд подразумевается электронный блок либо интегральная схема (микропроцессор), исполняющая машинные инструкции (программы).

[58] Устройство обработки команд считывает и выполняет машинные инструкции (программы) с одного или более устройства хранения данных, например, таких устройств, как оперативно запоминающие устройства (ОЗУ) и/или постоянные запоминающие устройства (ПЗУ). В качестве ПЗУ могут выступать, но, не ограничиваясь, жесткие диски (HDD), флэш-память, твердотельные накопители (SSD), оптические носители данных (CD, DVD, BD, MD и т.п.) и др.

[59] Программа — последовательность инструкций, предназначенных для исполнения устройством управления вычислительной машины или устройством обработки команд.

[60] Термин «инструкции», используемый в этой заявке, может относиться, в общем, к программным инструкциям или программным командам, которые написаны на заданном языке программирования для осуществления конкретной функции, такой как, например, кодирование и декодирование текстов, фильтрация, ранжирование, трансляция текстов в диалоговую систему и т. п. Инструкции могут быть осуществлены множеством способов, включающих в себя, например, объектно-ориентированные методы. Например, инструкции могут быть реализованы, посредством языка программирования Python, C++, Java, Python, различных библиотек (например, MFC; Microsoft Foundation Classes) и т. д. Инструкции, осуществляющие процессы, описанные в этом решении, могут передаваться как по проводным, так и по беспроводным каналам передачи данных, например, Wi-Fi, Bluetooth, USB, WLAN, LAN и т. п.

[61] На Фиг. 1 представлена блок схема способа 100 сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента с структурами топологии спроектированного слоя (система 200). Указанный способ 100 заключается в выполнении этапов, направленных на обработку изображений, полученных с устройств СЭМ. Обработка, как правило, выполняется с помощью системы, например, системы 200, которая также может представлять, например, сервер, компьютер, сканирующий электронный микроскоп, вычислительное устройство и т. д. Элементы системы 200 более подробно раскрываются на Фиг. 13.

[62] Заявленное техническое решение может быть использовано для проверки соответствия изготавливаемой структуры топологии слоя микроэлектронного компонента желаемой (спроектированной) структуре топологии слоя микроэлектронного компонента. Указанная проверка является неотъемлемой частью литографического процесса и существенно влияет на итоговый результат (возникновение отклонений спроектированной и изготовленной структуры топологии влечет за собой ряд последствий, связанных с работоспособностью микроэлектронного компонента).

[63] На этапе 110 система, такая как система 200 получает структуру спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента.

[64] Так, на указанном этапе 110, система, такая как система 200, например, посредством каналов взаимодействий, таких как соединительная шина (например, обращение к памяти), каналы передачи данных, такие как Интернет, ЛВС (локальная вычислительная сеть) и т.д., получает структуру спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента. В одном частном варианте осуществления, структура может быть загружена посредством носителей информации, таких как съемные носители информации.

[65] В еще одном частном варианте осуществления, структура спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента может быть выполнена в векторном формате, например, в формате GDS.

[66] Под микроэлектронным компонентом в данном решении следует понимать электронные компоненты, которые изготавливаются с использованием микроэлектронных технологий. Они включают в себя интегральные схемы, транзисторы, диоды, резисторы, конденсаторы и другие элементы, которые могут быть интегрированы на кристаллическую подложку. Так, в одном частном варианте осуществления микроэлектронный компонент может представлять собой микросхему, интегральный чип и т.д., не ограничиваясь.

[67] Как указано выше, структура может представлять собой аналоговый или цифровой блок (блоки) реальной топологии, или ее составной части (частей), реализующей требуемую логическую функцию, либо несущую иную информационную составляющую. Так, структура может описывать набор элементов, реализующих какой-либо блок микросхемы, организованных в определенном порядке. В еще одном частном варианте осуществления структура может представлять собой набор простейших элементов электрической цепи микросхемы, таких как, например, транзисторы и т.д. Кроме того, в еще одном частном варианте осуществления, структура может представлять собой набор элементов, предназначенных для настройки оборудования литографа или СЭМ либо, представлять собой информацию о выборе дозы экспонирования фокуса и т.д.

[68] В свою очередь топологии включают в себя наборы целевых структур, предназначенные для последующей оптимизации и сборки, а также структуры кодировки, маркеры позиционирования, отладочные, калибровочные, контрольные структуры и другие элементы.

[69] Так, для сопоставления спроектированных структур применяются позиционные маркера, которые представляют собой искусственные структуры, символы или изображения, помещенные на чертеж топологии слоя микроэлектронного компонента. Когда система распознает позиционный маркер, его можно использовать для определения его местоположения, ориентации или закодированной информации.

[70] Как правило, в литографии используются маркеры, такие как массивы квадратов или крестов, чтобы облегчить обнаружение особенностей на пластинах. Также, помимо указанной формы маркеров, могут использоваться маркеры с любой геометрией. Геометрия маркеров и их взаимное расположение является конкретным признаком которые можно использовать для нахождения соотношений структур с массивами маркеров и контроля характеристик на последующих этапах изготовления структур.

[71] Стоит отметить, что указанный подход неэффективен в случаях, когда такие маркера попадают на границу изображения, т.к. процесс съемки происходит на границе технической нормы (нано-структуры), что, соответственно, вносит сильные искажения, и не позволяет определить указанные маркера. Так, в целях расширения технологического окна процесса при изменении доз и фокусов экспозиции возможны дополнительные искажения, при которых ряд маркеров либо не будет обнаруживаться с требуемой точностью, либо будут обнаружены иные структуры и приняты за позиционные маркера (см. Фиг. 6)

[72] Целью настоящего изобретения, в том числе, является преодоление указанной проблемы.

[73] Возвращаясь к этапу 110, структура спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента может быть представлена в векторном формате, например, в виде чертежа GDS. В одном частном варианте осуществления, указанная структура может быть предварительно организована и дополнена уникальным позиционным кодом. Так, топологические целевые структуры могут быть объединены в ячейки (фреймы) прямоугольной формы, ячейки иерархически входят в группы, группы формируют топологию кристалла. Такой подход, в частности, позволяет однозначно отождествить снимок СЭМ с аналогичным чертежом ячейки в GDS. Пример организации указанной структуры показан на Фиг. 2.

[74] Соответственно, позиционные маркера несут в себе информацию о координатах группы и/или ячейки на топологии кристалла, границах фрейма, координатах фрейма в двоичном коде и другую полезную информацию, см. Фиг. 3.

[75] На Фиг. 3 изображена предлагаемая организация фрейма (ячейки) в группе на ФШ: красными кружками обозначены позиционные маркера активного фрейма, фиолетовым обозначены соседние позиционные маркера, зеленым обозначены вертикальные и горизонтальные маркера, несущие иную технологическую информацию в виде заданной кодировки.

[76] Таким образом, на этапе 110 получают спроектированную топологию слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента в виде набора структур, организованных специальным образом в частности в фреймы.

[77] Далее, на этапе 120 получают по меньшей мере один снимок поверхности изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента посредством СЭМ.

[78] Как указывалось выше, для минимизации влияния нежелательных эффектов процесса, влияющих на результирующее отклонение реализованной структуры относительно параметров проектирования, необходимо изготовить образец слоя микроэлектронного компонента с спроектированной структурой, т.к. предлагаемые к размещению структуры (спроектированные) могут быть распределены по поверхности чертежа не равномерно.

[79] Так, для реализации способа 100 необходимо: обнаружить требуемые элементы позиционирования на чертеже слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента (Обозначено как: 1 - 3 на Фиг. 4). Обнаружить аналогичные элементы позиционирования на снимке изготовленного слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента (Обозначено как 1 - 3 на Фиг. 4). Обнаружить и сопоставить целевую структуру на чертеже и снимке изготовленного слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента (Обозначено как 4 на Фиг. 4). Где указанные обозначения 1 - позиционные маркера, 2 - система кодирования ячейки, 3 - система кодирования (обозначение границ / калибровочная сетка), 4 - целевая структура (объект сопоставления). Стоит отметить, что цифрой 2 обозначены граничные маркера, которые могут иметь вид, например, крестиков под разными углами и т.д., не ограничиваясь. Указанные маркера могут быть использованы в качестве технической информации при автоматизированной съемке в виде двоичного кода.

[80] Сложность такого метода заключается в том, что в процессе съемки и калибровки структуры, прошедшие посредством разрабатываемой технологии через модель оптимизатора OPC-ILT и симулятор оборудования, претерпевают изменения. Их форма, координаты центра и границы контура могут смещаться относительно общей системы координат чертежа. Размеры данных структур могут варьироваться в широких пределах. Предприятие - изготовитель физически изготавливает маску-ФШ в несколько этапов, включающих промежуточные тесты целевой топологии в соответствии со своим технологическим процессом и изготовление тестовых ФШ. Кроме того, в процессе распознавания позиционных маркеров на полученном изображении, ввиду вышеуказанных искажений, указанные маркеры не всегда могут быть определены. Также, еще одной сложностью является смещение изображение, что также усложняет сопоставление структур.

[81] Качество полученных ФШ контролируется по результатам съемки всей поверхности фоторезиста либо его части, получаемых с помощью средств съемки.[81] Качество полученных ФШ контролируется по результатам съемки всей поверхности фоторезиста либо его части, получаемых с помощью средств съемки.

[82] Устройство получения изображения поверхности кремниевой пластины может представлять собой по меньшей мере одно из следующих устройств: сканирующего электронного микроскопа, атомно-силового микроскопа, система электронного лучевого контроля и т.д.

[83] Электронный микроскоп, относящийся к приборам СЭМ, выполнен с возможностью создания изображения образца путем сканирования поверхности сфокусированным пучком электронов. Электроны взаимодействуют с атомами в образце, создавая различные сигналы, которые содержат информацию о топографии поверхности и составе образца. Электронный луч сканируется в виде растрового изображения, и положение луча комбинируется с интенсивностью обнаруженного сигнала для получения изображения.

[84] В одном частном варианте осуществления, на этапе 120, получают по меньшей мере один снимок изготовленного слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента, например, маску фотошаблона, посредством съемки СЭМ. Так, в еще одном частном варианте осуществления при работе СЭМ в режиме сканирования по заданной программе образуется последовательность кадров (возможно, разного физического размера и полученных из разных участков ФШ, см. Фиг. 5, где 1 - контрольные элементы (позиционные маркера), соответствующие 1 на Фиг. 4, а 4 на Фиг. 5 - изображения полезных структур.

[85] Как видно из Фиг. 5, последовательность фреймов может быть сдвинута относительно друг друга, что, как указывалось выше, затрудняет сопоставление структур топологий.

[86] Полученное изображение (снимок) может поступать в систему, такую как система 200 посредством проводных или беспроводных каналов связи. В еще одном частном варианте осуществления, снимок может быть сохранен в память СЭМ для дальнейшего сопоставления с структурой спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента.

[87] На этапе 130 осуществляют обработку по меньшей мере одного снимка, полученного на этапе 120, с помощью модели МО, обученной на разметку структур топологии слоя микроэлектронного компонента, причем, в ходе обучения осуществляют: формирование набора изображений структур топологии спроектированного слоя микроэлектронного компонента; обработку сформированного набора с помощью модели симулятора литографа; создание обучающего набора синтетических данных, содержащего синтетические снимки изготовленных слоев кремниевой пластины микроэлектронного компонента.

[88] Так, указанный этап 130 может выполняться посредством модели МО, например, сверточной нейронной сети, предназначенной для обнаружения объектов и их координат на исходном изображении. Например, такой, как модель, описанной в источнике, см. [Zhou et al., 2019] Zhou, X., Wang, D., and Kra‥henbu‥hl, P. (2019). Objects as points. In arXiv preprint arXiv:1904.07850.

[89] Задача разметки топологии предполагает нахождение системы позиционных маркеров на изображении снимка микроскопа (указанные маркера расположены на чертеже структуры, см. этап 110) и их соотнесении с чертежом в векторном представлении.

[90] Для реализации указанной задачи (разметки маркеров на изображении) в настоящем техническом решении была реализована доработка нейронной сети модели МО.

[91] Так, результатом работы вышеприведенной модели, является распределение вероятностей при анализе, которого по выбранному классу определяются соответствующие координаты центров объектов.

[92] Ввиду того, что целевые структуры, размещаемые на чертеже, являются специфическими и редко встречающимися, а также по причинам, относящимся к вариабельности окна технологического процесса, надежность обнаружения только по карте вероятности обнаруживаемых структур не может является достаточной.

[93] Как показано на Фиг. 6, в некоторых случаях (при изменении дозы, характеристик съемки, в силу геометрии структур и т.д.), иные структуры модель идентифицирует как позиционные элементы (обозначено цифрой 3). На Фиг. 6 отображена визуализация карты вероятностей: Слева - полученная на выходе оригинальной модели ML; Справа - после доработки (1 - правильно обнаруженные позиционные структуры, 2 - неправильное обнаружение, 3 – коррекция ложного обнаружения после доработки).

[94] Соответственно, для решения указанной проблемы и повышения эффективности сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента, осуществлена доработка модели, которая включает в себя модификацию результирующего слоя модели, отвечающую за соотнесение информации о всех соседних метках (На Фиг. 7). В исходном исполнении модель МО имеет три выхода обозначенных на Фиг. 7 как heatmap, H и W, offset. Heatmap формирует распределение вероятности положения центров позиционных маркеров которые условно можно представить в виде ограниченного набора классов. Символами W и H обозначены прогнозируемые размеры обнаруженных маркеров в виде ширины и высоты относительно вычисленных центров. offset – определенное моделью прогнозируемое смещение положения обнаруженных маркеров после пространственного восстановления. Доработка в виде heatmap union предполагает совместную обработку всех параметров исходной модели и их фильтрацию с учетом знания об и спроектированном распределении и местоположении.

[95] На Фиг. 7 схематично приведен процесс доработки модели машинного обучения. Так, на указанной фигуре, слева на право: исходное изображение с микроскопа; оригинальная модель рассчитывает карту вероятностей; дополненная модель соотносит карту вероятностей с информацией о соседних метках; на выходе получается маркированное (размеченное) изображение.

[96] Для реализации указанной особенности модель МО была обучена на искусственно созданных синтетических изображениях фреймов GDS прошедших через модель симулятора литографа и микроскопа, которая имитирует шум литографа и микроскопа

[97] Для создания, обучающего набора данных (датасета) выполнялись следующие действия, подробно раскрытые ниже.

[98] На первом шаге выполнялось обнаружение группы фреймов на общем чертеже GDS; обнаружение конкретного фрейма в выбранной группе на общем чертеже GDS; определение координат фрейма и целевой структуры; разрезание чертежа GDS на последовательность выбранных фреймов. Так, из исходной топологии в векторном формате вырезалась целевая группа и осуществлялось последующее разрезание группы на соответствующие ячейки (фреймы) ровно по их границам. Пример указанного шага показан на Фиг. 8.

[99] Далее, на втором шаге, на основе фреймов осуществлялось создание искусственного набора данных.

[100] На указанном шаге из исходной топологии в векторном формате формировался искусственный набор данных который, в максимальном приближении, описывает ожидаемый результат с выхода СЭМ.

[101] Для создания указанного набора данных, изображения чертежа подвергались обработке моделью симулятора литографа, которая имитируют эффекты, происходящие внутри литографического оборудования, а также эффекты, полученные в результате серийной съемки с микроскопа.

[102] Результатом обработки являлось создание по всем выбранным ячейкам топологии чертежа GDS множества пар изображений в виде, представленном на Фиг. 9.

[103] На приведенной Фиг. 9 слева на право: выбранная ячейка в векторном формате; та же ячейка в растровом формате изображения; изображение, пропущенное через строгую модель симулятора литографа; изображение после симулятора с добавленным шумом, имитирующим съемку с микроскопа.

[104] В качестве модели симулятора литографа может быть использована модель аналитического симулятора, которая относится к семейству моделей, обобщенно называемых моделью дифракционно-ограниченного симулятор либо физической моделью. Например, метод Neural-ILT, основанный на сквозном обучении нейронной сети для получения структур OPC путем прогнозирования эффектов искривления изображения маски (см., например, источник, найдено в Интернет: https://www.cse.cuhk.edu.hk/~byu/papers/C103-ICCAD2020-Neural-ILT.pdf), Neural-ILT включает в себя модель обученную на данных и принимающую на вход параметры описывающие оптическую , дозу экспозиции, вариабельность фокуса и пороговую модель фоторезиста.

[105] В еще одном частном варианте осуществления может применяться собственная разработанная модель, которая относится к семейству моделей обобщенно называемых – моделью дифракционно-ограниченного симулятора. Данная модель включает в себя оптическую модель и модель резиста учитывающую параметры литографа.

[106] После обработки изображений по всем выбранным ячейкам топологии чертежа GDS создается множество пар изображений, содержащих как исходные изображения ячейки топологии чертежа GDS, так и синтетические изображения.

[107] Далее, из указанных пар изображений формируется обучающий набор данных, содержащий синтетические снимки изготовленных слоев кремниевой пластины микроэлектронного компонента.

[108] Таким образом, посредством обучения и рассмотренной выше доработки модели МО на синтетических данных, повышается качество разметки и обнаружения структур.

[109] Теперь рассмотрим непосредственно процесс обработки снимка, полученного на этапе 120 указанной моделью МО.

[110] На первом этапе снимок, поступивший в модель, обрабатывается. Под обработкой снимка моделью МО понимается выделение полезного сигнала нейронами из шума. Далее, на основе результатов обработки, осуществляется построение вероятностного распределения положения и границ обнаруживаемых позиционных маркеров для каждого изображения фрейма, содержащего по меньшей мере одну структуру.

[111] На следующем шаге осуществляется выделение позиционных маркеров на каждом полученном изображении. Указанное выделение основано на наибольших вероятностях, полученных на предыдущем шаге. Т.е. на указанном этапе выбираются маркера с наибольшей вероятностью, как это показано на Фиг. 6.

[112] На третьем шаге осуществляется соотнесение обнаруженных позиционных маркеров с известными данными о их взаимном расположении.

[113] Далее осуществляется обнаружение положения выбранной структуры.

[114] Так, у конкретной структуры нет маркера, при этом маркер относится к фрейму. Соответственно положение структуры определяется на основе соответствующих размеров структуры относительно координат фрейма, отсчитываемых от маркеров.

[115] Результатом работы модели машинного обучения на этапе 130 является присвоение координат и уникального идентификационного номера позиционным маркерам структуры.

[116] Как указывалось выше, указанные маркера позволяют однозначно соотнести структуру, полученную посредством съемки СЭМ с структурой чертежа.

[117] На этапе 140 формируют по меньшей мере одно размеченное изображение по меньшей мере одной структуры топологии слоя микроэлектронного компонента.

[118] На указанном этапе 140, посредством обработки снимка моделью МО, в ходе которой получают исходное изображение с микроскопа, рассчитывают карту вероятностей и соотносят карту вероятностей с информацией о соседних метках, получают размеченное (маркированное) изображение. Размеченное изображение – это изображение, в котором найдены и определены координаты позиционных маркеров, определяющих границы структуры. Пример маркированного изображения был показан на Фиг. 7.

[119] В одном частном варианте осуществления при съемке поверхности кремниевой пластины посредством СЭМ, например, в автоматическом режиме, изображения, снятые автоматически, могут не содержать цельного фрейма и иметь разное физическое разрешение. См. Фиг. 10. Так, на Фиг. 10 Слева - кадр со вписанным целиком фреймом, справа - наблюдаемый сдвиг положения фрейма на кадре СЭМ.

[120] При получении такого фрейма полезная структура может быть не полной, что не позволит соотнести полученный фрейм с чертежом. Для устранения указанной проблемы, в одном частном варианте осуществления способ 100 дополнительно может содержать этап определения полноты структуры на размеченном изображении слоя изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента. Путем определения наличия всех позиционных маркеров на изображении фрейма. В еще одном частном варианте осуществления, полнота структуры определяется наличием по меньшей мере всех соответствующих фрейму позиционных маркеров и, при необходимости, других элементов фрейма.

[121] Так, при отсутствии полной структуры на изображении, выполняют сшивку соседних изображений.

[122] Сшивка изображений может выполняться также посредством системы, такой как система 200. В ходе сшивки соседних изображений осуществляют: выбор по меньшей мере двух соседних изображений кремниевой пластины для выравнивания; выбор первого из двух изображений в качестве опорного изображения и второго из двух изображений в качестве искаженного; определение параметров функции выравнивания искаженного изображения; выравнивание искаженного изображения на основе функции выравнивания; склейку по меньшей мере двух изображений; обрезку изображений в соответствии с размерами сопоставляемых структур топологии кремниевой пластины.

[123] Изображения, содержащие полный фрейм, нуждаются лишь в его кадрировании, в то время как изображения второго типа нуждаются в сопоставлении и сшивке с другими изображениями, содержащими один и тот же фрейм.

[124] Определение полноты структуры может выполняться посредством определения взаимного расположения кадров. Взаимное расположение кадров может быть получено из структуры метаданных изображений СЭМ, состав которой варьируется в зависимости от типа микроскопа. В общем виде структура метаданных включает в себя: Название изображения, содержащее информацию о позиционировании; Размер пикселя в метрах (ширина и высота); Размер кадра в метрах (ширина и высота); Координаты положения микроскопа в собственной системе отсчета микроскопа (X, Y, Z); Размер получаемого изображения в пикселях (ширина и высота); Разрешение кадра в пикселях. Полнота фрейма определяется по наличию всех позиционных маркеров по краям изображения согласно известным размерам группы или фрейма в группе на GDS.

[125] На этапе 140 происходит анализ размеченных изображений. В случае отсутствия полного фрейма на изображении, выполняется процедура сшивки соседних кадров, основываясь на их взаимном расположении позиционных маркеров (как показано на Фиг. 11).

[126] Для осуществления процесса сшивки осуществляется выравнивание изображения в виде минимизации функции подбора параметров преобразования перспективы изображения топологии микроэлектронного компонента.

[127] Так, выбираются по меньшей мере два соседних изображения кремниевой пластины для выравнивания. Одно изображение принимается за опорное T (x, y), второе как объект выравнивания I (x, y) (искаженное изображение).

[128] Поскольку двумерное изображение относится к евклидовому пространству, то любое искажение изображения имеет обратную функцию преобразования над элементами этого изображения такую что:

,

где x, y – координаты элемента изображения I, p – набор параметров, W – функция выравнивания.

[129] Далее, выполняется нахождение параметров p в функции выравнивания. Указанный шаг осуществляется путем решения оптимизационной задачи в виде итерационного нелинейного приближения, оценки и последующего улучшения градиентными методами (сам алгоритм выравнивания доступен по ссылке, найдено в Интернет: https://core.ac.uk/download/pdf/148003547.pdf ):

.

[130] Далее выполняют выравнивание изображения путем применения к нему весовой функции с параметрами p.

[131] После этого осуществляется склейка по меньшей мере двух изображений и обрезка изображений в соответствии с размерами сопоставляемых структур топологии кремниевой пластины.

[132] Далее способ 100 переходит к этапу 150.

[133] На этапе 150 сопоставляют по меньшей мере одно размеченное изображение структуры топологии слоя изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента с структурой спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента.

[134] На указанном этапе 150 размеченное изображение сопоставляется с спроектированным фреймом на основе позиционных маркеров. Т.е. по известным координатам позиционных маркеров сопоставляются изображения, полученные с СЭМ с спроектированными изображениями.

[135] На этапе 160 формируют набор изображений, содержащий по меньшей мере одну пару изображений, соответствующую изображению структуры спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента и изображению этой же структуры на снимке изготовленного слоя.

[136] На этапе 160 формируется набор изображений, содержащий сопоставленные структуры для последующего конструирования и обучения цифрового двойника литографа и при необходимости введение изменений в параметры технического процесса для повышения процента выхода годных и сокращения времени (циклов) литографического процесса.

[137] Так, по итогу набор данных будет включать в себя соответствующие изображения топологии печатной структуры в виде изображения и изображение этой же структуры на снимке с микроскопа. Пример сформированного набора изображений показан на Фиг. 12

[138] На Фиг. 13 представлен пример общего вида вычислительной системы 200, которая обеспечивает реализацию заявленного способа или является частью компьютерной системы, например, сервером, персональным компьютером, частью вычислительного кластера, обрабатывающим необходимые данные для осуществления заявленного технического решения.

[139] В общем случае система 200 содержит такие компоненты, как: один или более процессоров 201, по меньшей мере одну память 202, средство хранения данных 203, интерфейсы ввода/вывода 204, средство В/В 205, средство сетевого взаимодействия 206, которые объединяются посредством универсальной шины.

[140] Процессор 201 выполняет основные вычислительные операции, необходимые для обработки данных при выполнении способа 100. Процессор 201 исполняет необходимые машиночитаемые команды, содержащиеся в оперативной памяти 202.

[141] Память 202, как правило, выполнена в виде ОЗУ.

[142] Средство хранения данных 203 может выполняться в виде HDD, SSD дисков, рейд массива, флэш-памяти, оптических накопителей информации (CD, DVD, MD, Blue-Ray дисков) и т. п. Средства 203 позволяют выполнять долгосрочное хранение различного вида информации, например, изображений, полученных с СЭМ, структуру спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента и т. п.

[143] Для организации работы компонентов системы 200 и организации работы внешних подключаемых устройств применяются различные виды интерфейсов ввода/вывода (В/В) 204. Выбор интерфейса зависит от конкретного исполнения вычислительного устройства, которые могут представлять собой, не ограничиваясь: PCI, AGP, PS/2, IrDa, FireWire, LPT, COM, SATA, IDE, Lightning, USB (2.0, 3.0, 3.1, micro, mini, type C), TRS/Audio jack (2.5, 3.5, 6.35), HDMI, DVI, VGA, Display Port, RJ45, RS232 и т. п.

[144] Выбор интерфейсов 204 зависит от конкретного исполнения системы 200, которая может быть реализована на базе широко класса устройств, например, персональный компьютер, ноутбук, серверный кластер, смартфон, сервер и т. п.

[145] В качестве средств В/В данных 205 может использоваться: клавиатура, джойстик, дисплей (сенсорный дисплей), монитор, сенсорный дисплей, тачпад, манипулятор мышь, световое перо, стилус, сенсорная панель, трекбол, динамики, микрофон, средства дополненной реальности, оптические сенсоры, планшет, световые индикаторы, проектор, камера, и т. п.

[146] Средства сетевого взаимодействия 206 выбираются из устройств, обеспечивающий сетевой прием и передачу данных, например, Ethernet карту, WLAN/Wi-Fi модуль, Bluetooth модуль, BLE модуль, NFC модуль, IrDa, RFID модуль, GSM модем и т. п. С помощью средств 205 обеспечивается организация обмена данными между, например, системой 200, представленной в виде сервера и устройством захвата изображения, на котором могут отображаться полученные данные по проводному или беспроводному каналу передачи данных.

[147] Конкретный выбор элементов системы 200 для реализации различных программно-аппаратных архитектурных решений может варьироваться с сохранением обеспечиваемого требуемого функционала.

[148] Представленные материалы заявки раскрывают предпочтительные примеры реализации технического решения и не должны трактоваться как ограничивающие иные, частные примеры его воплощения, не выходящие за пределы испрашиваемой правовой охраны, которые являются очевидными для специалистов соответствующей области техники. Таким образом, объем настоящего технического решения ограничен только объемом прилагаемой формулы.

Заявленное изобретение относится к области литографических процессов. Технический результат заключается в повышении точности сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента со структурами топологии спроектированного слоя. Технический результат достигается за счет этапов, на которых: получают структуру спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента; получают по меньшей мере один снимок поверхности изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента; осуществляют обработку по меньшей мере одного снимка с помощью модели машинного обучения на базе нейронной сети, обученной на разметку структур топологии слоя микроэлектронного компонента, формируют по меньшей мере одно размеченное изображение по меньшей мере одной структуры топологии слоя микроэлектронного компонента; сопоставляют по меньшей мере одно размеченное изображение структуры топологии слоя изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента со структурой спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента; формируют набор изображений, содержащий по меньшей мере одну пару изображений, соответствующую изображению структуры спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента и изображению этой же структуры на снимке изготовленного слоя. 10 з.п. ф-лы, 13 ил.

1. Способ сопоставления структур топологии слоя микроэлектронного компонента со структурами топологии спроектированного слоя, содержащий этапы, на которых:

a) получают структуру спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

b) получают по меньшей мере один снимок поверхности изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

c) осуществляют обработку по меньшей мере одного снимка, полученного на этапе b), с помощью модели машинного обучения на базе нейронной сети, обученной на разметку структур топологии слоя микроэлектронного компонента, причем в ходе обучения осуществляют:

i. формирование набора изображений структур топологии спроектированного слоя микроэлектронного компонента;

ii. обработку сформированного набора с помощью модели симулятора литографа;

iii. создание обучающего набора данных на основе данных, полученных на шаге ii, содержащего синтетические снимки изготовленных слоев кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

d) формируют по меньшей мере одно размеченное изображение по меньшей мере одной структуры топологии слоя микроэлектронного компонента на основе данных, полученных на этапе c);

e) сопоставляют по меньшей мере одно размеченное изображение структуры топологии слоя изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента с структурой спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента;

f) формируют набор изображений, содержащий по меньшей мере одну пару изображений, соответствующую изображению структуры спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента и изображению этой же структуры на снимке изготовленного слоя.

2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что структуры спроектированной топологии слоя кремниевой пластины микроэлектронного компонента выполнены в векторном формате.

3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что по меньшей мере один снимок поверхности изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента получают посредством сканирующей электронной микроскопии.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что структуры топологии слоя микроэлектронного компонента представляют собой аналоговый или цифровой блок физической топологии, или ее составную часть, реализующую требуемую логическую функцию и/или несущую информационную составляющую.

5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что структуры топологии слоя микроэлектронного компонента представляют собой соединение между блоками или элементами ввода-вывода, блоки памяти, умножители, простейшие или составные маркера, представленные по меньшей мере в виде одиночных или периодических элементарных геометрических фигур и их комбинаций, выполненных в виде прозрачных и непрозрачных участков эквивалентных простейшим элементам электрической цепи.

6. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что в ходе обработки снимка моделью машинного обучения осуществляют:

i. обработку снимка и построение вероятностного распределения, характеризующего положение и границы обнаруживаемых позиционных маркеров для каждого изображения фрейма, содержащего по меньшей мере одну структуру;

ii. выделение позиционных маркеров на каждом полученном изображении фрейма;

iii. соотнесение обнаруженных позиционных маркеров с известными данными о их взаимном расположении;

iv. обнаружение положения выбранной структуры на основе данных, полученных на шаге iii;

v. присвоение координат и уникального идентификационного номера позиционным маркерам.

7. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что дополнительно содержит определение полноты структуры на размеченном изображении структуры топологии слоя изготовленной кремниевой пластины микроэлектронного компонента.

8. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что выполняют сшивку соседних изображений в случае отсутствия полной структуры на изображении.

9. Способ по п. 8, характеризующийся тем, что в ходе сшивки соседних изображений осуществляют:

i. выбор по меньшей мере двух соседних изображений кремниевой пластины для выравнивания;

ii. выбор первого из двух изображений в качестве опорного изображения и второго из двух изображений в качестве искаженного;

iii. определение параметров функции выравнивания искаженного изображения;

iv. выравнивание искаженного изображения на основе функции выравнивания;

v. склейку по меньшей мере двух изображений;

vi. обрезку изображений в соответствии с размерами сопоставляемых структур топологии кремниевой пластины.

10. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что обработка сформированного набора изображений структур топологии спроектированного слоя микроэлектронного компонента дополнительно включает внесение шумов, характеризующих эффект съемки электронным микроскопом.

11. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что синтетические снимки представляют собой снимки, имитирующие характеристики изготовленных слоев микроэлектронного компонента снятых с поверхности кремниевой пластины методом СЭМ.