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Enregistrement W2057495316 · doi:10.1117/12.714216

Realizing "value-added" metrology

2007· article· en· W2057495316 sur OpenAlexaff
Benjamin Bunday, Pete Lipscomb, John A. Allgair, Dilip Patel, Mark Caldwell, Eric Solecky, Chas Archie, J. Morningstar, Bryan J. Rice, Bhanwar Singh, Jason P. Cain, Iraj Emami, Bill Banke, Alfredo Herrera, Vladamir Ukraintsev, Jerry Schlessinger, J. Ritchison

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetrologyDesign for manufacturabilityDimensional metrologyComputer scienceManufacturing engineeringProcess (computing)Quality (philosophy)Systems engineeringReliability engineeringKey (lock)EngineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conventional premise that metrology is a "non-value-added necessary evil" is a misleading and dangerous assertion, which must be viewed as obsolete thinking. Many metrology applications are key enablers to traditionally labeled "value-added" processing steps in lithography and etch, such that they can be considered integral parts of the processes. Various key trends in modern, state-of-the-art processing such as optical proximity correction (OPC), design for manufacturability (DFM), and advanced process control (APC) are based, at their hearts, on the assumption of fine-tuned metrology, in terms of uncertainty and accuracy. These trends are vehicles where metrology thus has large opportunities to create value through the engineering of tight and targetable process distributions. Such distributions make possible predictability in speed-sorts and in other parameters, which results in high-end product. Additionally, significant reliance has also been placed on defect metrology to predict, improve, and reduce yield variability. The necessary quality metrology is strongly influenced by not only the choice of equipment, but also the quality application of these tools in a production environment. The ultimate value added by metrology is a result of quality tools run by a quality metrology team using quality practices. This paper will explore the relationships among present and future trends and challenges in metrology, including equipment, key applications, and metrology deployment in the manufacturing flow. Of key importance are metrology personnel, with their expertise, practices, and metrics in achieving and maintaining the required level of metrology performance, including where precision, matching, and accuracy fit into these considerations. The value of metrology will be demonstrated to have shifted to "key enabler of large revenues," debunking the out-of-date premise that metrology is "non-value-added." Examples used will be from critical dimension (CD) metrology, overlay, films, and defect metrology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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