上海精测提出光谱匹配度新指标

光学散射测量方法，也称为光学关键尺寸（OCD）测量方法，与扫描电子显微镜、原子力显微镜等微观形貌测量手段相比，光学散射测量技术具有速度快、成本低、无接触、非破坏等优点，因而在先进工艺在线监测领域获得了广泛应用。

光学散射测量技术获得的测量信号仅是一组关于入射波长或入射角度分布的光谱信号，如反射率、椭偏参数、穆勒矩阵等，需要通过一定的数据分析手段才能从测量信号中提取出样品待测参数。在完成待测参数提取之后，需要通过理论光谱和测量光谱的匹配程度来判断所得结果的可靠性，常用的评价指标有两个：偏差指数和相关系数。

第一个指标偏差指数（DI）反映了测量光谱和理论光谱的绝对偏差，绝对偏差越小，测量光谱和理论光谱匹配度越高；第二个指标相关系数用于反映表征测量光谱和理论光谱波峰和波谷的对齐程度，相关系数越大，二者波峰和波谷的对齐程度越高。

然而，偏差指数和相关系数是两个独立的评价标准，传统的光学散射测量的分析方法只会单独使用偏差指数和相关系数二者之中的一个指标对测量结果进行可靠性评价。若只使用相关系数指标，在偏差指数不同时，测量光谱和理论光谱的波峰和波谷不匹配；若只使用偏差指数指标，当相关系数不同时，测量光谱和理论光谱会出现错峰的现象，由此传统的分析方法难以获得正确的评判结果，难以判断量测结果是否可靠，导致量测的鲁棒性较差，从而不能准确判断加工工艺是否达标。

针对上述这些问题，上海精测半导体在2022年1月10日申请了一项名为“一种光学测量数据分析方法、分析系统及电子设备”的发明专利（申请号：202210022621.4），申请人为上海精测半导体技术有限公司。

根据该方案目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项技术吧。

如上图，为该专利中发明的光学测量数据分析方法的流程示意图，首先，系统会对多个检测样本进行光谱分析，获取每个检测样本的光谱偏差指数和光谱相关系数。其中，偏差指数为光谱偏差指数，相关系数也为光谱相关系数。

其次，结合光谱偏差指数、光谱偏差指数参数、光谱相关系数和光谱相关系数参数创建光谱匹配度指标数学模型，基于数学模型计算并使得每个检测样本的光谱匹配度指标值均大于预设的光谱匹配度指标阈值。

最后，对待测件进行光谱分析，以获取待测件的光谱偏差指数和光谱相关系数，并基于数学模型计算待测件的光谱匹配度指标值。如果待测件的光谱匹配度指标值大于预设光谱匹配度指标阈值，则判断该待测件为正常件；否则，待测件则为异常件。通过光谱分析，可以计算理论光谱与测量光谱的偏差指数和相关系数，并通过调整物理模型中的检测样本特征参数，使得基于物理模型计算所得仿真光谱与测量光谱匹配。

此外，在上述过程中，还采用了全局优化算法和遍历法来更新相关系数参数的初值和偏差指数的初始值，通过遍历算法将相关系数参数和偏差指数参数进行采样，然后遍历选出其中结构最优的参数取值。

如上图，为上述光学测量数据分析系统的结构示意图，该系统中包括有样本分析模块、光谱匹配度指标数学模型创建模块和分析模块。样本分析模块用于对多个检测样本进行光谱分析，获取每个检测样本的光谱偏差指数和光谱相关系数。

光谱匹配度指标数学模型创建模块用于获取光谱偏差指数参数和光谱相关系数参数，结合光谱偏差指数、光谱偏差指数参数、光谱相关系数和光谱相关系数参数创建光谱匹配度指标数学模型。并基于数学模型计算每个检测样本的光谱匹配度指标，使得每一个检测样本的光谱匹配度指标值均大于预设光谱匹配度指标阈值。

分析模块用于对待测件进行光谱分析，获取待测件的光谱偏差指数和光谱相关系数，基于数学模型计算待测件的光谱匹配度指标值，并根据该指标值判断待测件是否正常。

以上就是上海精测半导体发明的光学测量数据分析方法及系统，该方案首创性的将偏差指数和相关系数都纳入光谱匹配度指标中，从而可同时从测量光谱与仿真光谱的绝对偏差和波峰及波谷对应情况两个方面对测量结果的可靠性进行评价，以此提高光谱匹配度的准确性和鲁棒性。