[发明专利]用于预测晶圆上测量值的使用多级LSTM的工具控制

权利要求书

1.一种用于在制造过程的当前过程步骤期间实时控制所述制造过程的方法，所述方法包括：

获取在所述制造过程的先前产品上采集的历史后过程测量值；

获取在所述当前过程步骤的先前迭代期间在先前工件上采集的历史过程中测量值；

响应于相对应的历史过程中测量值，并且响应于所述历史后过程测量值的子集，训练神经网络以预测所述历史后过程测量值中的至少一个历史后过程测量值，所述历史后过程测量值的子集在将要被预测的所述历史后过程测量值中的所述至少一个历史后过程测量值之前；

在所述当前过程步骤期间获取对目前工件的目前过程中测量值；

通过将所述目前过程中测量值和所述历史后过程测量值作为所述神经网络的输入提供，预测针对所述目前工件的未来后过程测量值；以及

响应于对所述未来后过程测量值的所述预测，调整所述制造过程的至少一个可控制变量；

其中所述神经网络合并第一长短期记忆层，所述第一长短期记忆层将所述目前过程中测量值作为输入，并且产生所述未来后过程测量值的原始预测以作为输出；

其中所述神经网络合并第二长短期记忆层，所述第二长短期记忆层将历史后过程测量值和所述后过程测量值的所述原始预测作为输入，并且产生所述未来后过程测量值的知情预测以作为输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述原始预测包括第一原始预测，并且其中所述神经网络合并第二长短期记忆层，所述第二长短期记忆层将来自对所述目前工件的所述当前过程步骤之前的先前过程步骤的过程中测量值作为输入，并且产生所述未来后过程测量值的第二原始预测以作为输出。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述神经网络合并第三长短期记忆层，所述第三长短期记忆层将所述第一原始预测、所述第二原始预测和历史后过程测量值作为输入，并且产生所述未来后过程测量值的知情预测以作为输出。

4.根据权利要求1所述的方法，其中调整所述至少一个可控制变量包括重复地获取至少一个过程中测量值和预测所述未来后过程测量值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中调整所述至少一个可控制变量包括：将所述至少一个可控制变量改变为与针对相对于所述至少一个可控制变量的所述未来后过程测量值的经验误差函数一致。

6.一种包含计算机可执行指令的非瞬态计算机可读介质，所述计算机可执行指令在由计算机执行时，使所述计算机促进根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法用于在制造过程的当前过程步骤期间实时控制所述制造过程。

7.一种过程控制系统，包括：

存储器，所述存储器包含计算机可执行指令；以及

至少一个处理器，所述至少一个处理器被耦合到所述存储器，并且由所述计算机可执行指令操作以促进根据权利要求1至5中任一项所述的方法，所述方法用于在制造过程的当前过程步骤期间实时控制所述制造过程。