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1. 发明专利

TWI643026B 用於調整微影投影裝置之電腦實施方法及電腦程式產品有权
简体标题：用于调整微影投影设备之电脑实施方法及电脑进程产品
公开(公告)号：TWI643026B
公开(公告)日：2018-12-01
申请号：TW105114462
申请日：2016-05-10
申请人：荷蘭商ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B. V.
发明人：鄒毅 , ZOU, YI , 蘇靜 , SU, JING , 蘇洽羅伯特約翰 , SOCHA, ROBERT JOHN , 史賓斯克里斯多福艾倫 , SPENCE, CHRISTOPHER ALAN , 徐端孚 , HSU, DUAN-FU STEPHEN
IPC分类号： G03F7/20 , G06F17/50

2. 发明专利

TWI639887B 用於辨識熱點之方法及電腦程式產品有权
简体标题：用于辨识热点之方法及电脑进程产品
公开(公告)号：TWI639887B
公开(公告)日：2018-11-01
申请号：TW106115229
申请日：2017-05-09
申请人：荷蘭商ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B. V.
发明人：蘇靜 , SU, JING , 鄒毅 , ZOU, YI , 林晨希 , LIN, CHENXI , 亨奇史蒂芬 , HUNSCHE, STEFAN , 喬錢森馬利那 , JOCHEMSEN, MARINUS , 盧彥文 , LU, YEN-WEN , 鍾玲莉 , CHEONG, LIN LEE
IPC分类号： G03F1/70 , G06F17/50 , H01L21/027

3. 发明专利

TWI681250B 獲得輔助特徵之特性的方法及電腦程式產品有权
简体标题：获得辅助特征之特性的方法及电脑进程产品
公开(公告)号：TWI681250B
公开(公告)日：2020-01-01
申请号：TW107116367
申请日：2018-05-15
申请人：荷蘭商ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B.V.
发明人：蘇靜 , SU, JING , 鄒毅 , ZOU, YI , 林晨希 , LIN, CHENXI , 曹宇 , CAO, YU , 盧彥文 , LU, YEN-WEN , 陳炳德 , CHEN, BEEN-DER , 張權 , ZHANG, QUAN , 巴倫斯坦尼斯拉斯雨果路易斯 , BARON, STANISLAS HUGO LOUIS , 羅亞 , LUO, YA
IPC分类号： G03F1/38 , G06F17/50 , G03F1/42

4. 发明专利

TW201921151A 機器學習輔助光學接近誤差校正的訓練方法审中-公开
简体标题：机器学习辅助光学接近误差校正的训练方法
公开(公告)号：TW201921151A
公开(公告)日：2019-06-01
申请号：TW107131404
申请日：2018-09-07
申请人：荷蘭商ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B.V.
发明人：蘇靜 , SU, JING , 盧彥文 , LU, YEN-WEN , 羅亞 , LUO, YA
IPC分类号： G03F7/20 , G03F1/36 , G06F17/50 , G06N99/00
摘要：一種方法包括：獲得用於一訓練設計圖案之一在空間上移位版本的一光學接近校正；及使用關於該訓練設計圖案之資料及基於用於該訓練設計圖案之該在空間上移位版本之該等光學接近校正之資料訓練一機器學習模型，該機器學習模型經組態以針對設計圖案預測光學接近校正。
简体摘要：一种方法包括：获得用于一训练设计图案之一在空间上移位版本的一光学接近校正；及使用关于该训练设计图案之数据及基于用于该训练设计图案之该在空间上移位版本之该等光学接近校正之数据训练一机器学习模型，该机器学习模型经组态以针对设计图案预测光学接近校正。

5. 发明专利

TWI699627B 機器學習輔助光學接近誤差校正的訓練方法有权
简体标题：机器学习辅助光学接近误差校正的训练方法
公开(公告)号：TWI699627B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：TW107131404
申请日：2018-09-07
申请人：荷蘭商ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B.V.
发明人：蘇靜 , SU, JING , 盧彥文 , LU, YEN-WEN , 羅亞 , LUO, YA
IPC分类号： G03F7/20 , G03F1/36 , G06F30/00 , G06N99/00

6. 发明专利

TWI696125B 用於計算微影之機器學習模型的訓練方法有权
简体标题：用于计算微影之机器学习模型的训练方法
公开(公告)号：TWI696125B
公开(公告)日：2020-06-11
申请号：TW108105945
申请日：2019-02-22
申请人：荷蘭商ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B.V.
发明人：曹宇 , CAO, YU , 羅亞 , LUO, YA , 盧彥文 , LU, YEN-WEN , 陳炳德 , CHEN, BEEN-DER , 何威爾羅福 C , HOWELL, RAFAEL C. , 鄒毅 , ZOU, YI , 蘇靜 , SU, JING , 孫德政 , SUN, DEZHENG
IPC分类号： G06N20/00 , G06F17/50

7. 发明专利

TW201706724A 著色感知最佳化审中-公开
简体标题：着色感知最优化
公开(公告)号：TW201706724A
公开(公告)日：2017-02-16
申请号：TW105114462
申请日：2016-05-10
申请人： ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B. V.
发明人：鄒毅 , ZOU, YI , 蘇靜 , SU, JING , 蘇洽羅伯特約翰 , SOCHA, ROBERT JOHN , 史賓斯克里斯多福艾倫 , SPENCE, CHRISTOPHER ALAN , 徐端孚 , HSU, DUAN-FU STEPHEN
IPC分类号： G03F7/20 , G06F17/50
CPC分类号： G03F7/70433 , G03F7/70466
摘要：本文中揭示一種電腦實施方法，其包含：獲得包含為一效能限制點之一區域之一子佈局；調整該區域中之圖案之顏色；判定該區域是否仍為效能限制點。另一方法包含：將一設計佈局中之圖案分解成多個子佈局；針對該等子佈局中之一者中之至少一個區域，判定一優值超出其所允許範圍之似然性；若該似然性高於一臨限值，則彼一個子佈局具有一效能限制點。所揭示之又一方法包含：獲得包含一第一圖案群組及一第二圖案群組之一設計佈局，其中不允許該第一圖案群組之顏色改變且允許該第二圖案群組之顏色改變；共同最佳化至少該第一圖案群組、該第二圖案群組及一微影裝置之一源。
简体摘要：本文中揭示一种电脑实施方法，其包含：获得包含为一性能限制点之一区域之一子布局；调整该区域中之图案之颜色；判定该区域是否仍为性能限制点。另一方法包含：将一设计布局中之图案分解成多个子布局；针对该等子布局中之一者中之至少一个区域，判定一优值超出其所允许范围之似然性；若该似然性高于一临限值，则彼一个子布局具有一性能限制点。所揭示之又一方法包含：获得包含一第一图案群组及一第二图案群组之一设计布局，其中不允许该第一图案群组之颜色改变且允许该第二图案群组之颜色改变；共同最优化至少该第一图案群组、该第二图案群组及一微影设备之一源。

8. 发明专利

TW201741762A 藉由機器學習之熱點或缺陷辨識审中-公开
简体标题：借由机器学习之热点或缺陷辨识
公开(公告)号：TW201741762A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：TW106115229
申请日：2017-05-09
申请人： ASML荷蘭公司 , ASML NETHERLANDS B. V.
发明人：蘇靜 , SU, JING , 鄒毅 , ZOU, YI , 林晨希 , LIN, CHENXI , 亨奇史蒂芬 , HUNSCHE, STEFAN , 喬錢森馬利那 , JOCHEMSEN, MARINUS , 盧彥文 , LU, YEN-WEN , 鍾玲莉 , CHEONG, LIN LEE
IPC分类号： G03F1/70 , G06F17/50 , H01L21/027
CPC分类号： G03F7/705 , G03F7/70525 , G06F17/5081 , G06K9/6255 , G06K2209/19 , G06T7/0004 , G06T2207/20081 , G06T2207/30148
摘要：本文中揭示使用一機器學習模型自一設計佈局辨識一熱點或預測一設計佈局中之一圖案是否有缺陷的各種方法。本文中所揭示之一實例方法包括：獲得熱點分別在一器件製造程序中分別在複數個處理程序條件下之效能特性的集合；針對該等處理程序條件中之每一者，針對該等熱點中之每一者，基於彼處理程序條件下之該等特性來判定彼熱點是否有缺陷；獲得該等處理程序條件中之每一者的特性；獲得該等熱點中之每一者的特性；及使用一訓練集來訓練一機器學習模型，該訓練集包含該等處理程序條件中之每一者的該等特性、該等熱點中之每一者的該等特性及彼熱點在彼處理程序條件下是否有缺陷。
简体摘要：本文中揭示使用一机器学习模型自一设计布局辨识一热点或预测一设计布局中之一图案是否有缺陷的各种方法。本文中所揭示之一实例方法包括：获得热点分别在一器件制造进程中分别在复数个处理进程条件下之性能特性的集合；针对该等处理进程条件中之每一者，针对该等热点中之每一者，基于彼处理进程条件下之该等特性来判定彼热点是否有缺陷；获得该等处理进程条件中之每一者的特性；获得该等热点中之每一者的特性；及使用一训练集来训练一机器学习模型，该训练集包含该等处理进程条件中之每一者的该等特性、该等热点中之每一者的该等特性及彼热点在彼处理进程条件下是否有缺陷。

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