Anwendung von Neuronalen Netzen zur Charakterisierung optischer Schichtsysteme

Die klassische Auswertung ellipsometrischer Meßdaten zur optischen Charakterisierung von Schichtstrukturen erfolgt mittels iterativer Minimierung der Differenz zwischen gemessenen und simulierten optischen Spektren durch Anpassen der zu bestimmenden optischen Schichtparameter. Als ergänzendes Verfahren zur klassischen Analyse der optischen Spektren kann eine Population von “Error Back Propagation Networks“ (EBPN) herangezogen werden. Diese EBPN sind in der Lage, die funktionale Beziehung zwischen simulierten ellipsometrischen Spektren (EBPN-Eingabe) und optischen Schichtparametern (EBPN-Ausgabe) durch einen Lernprozess in Netzwerkgewichten zu speichern. Die trainierten EBPN erlauben dann eine instantane quantitative optische Charakterisierung von sich dynamisch verändernden Schichtstrukturen (online Prozeß) oder eine gleichzeitige Auswertung von mehren Hunderten von Spektren (offline Prozeß). Darüber hinaus liefern die EBPN sinnvolle Startwerte für die klassischen Verfahren zur Bestimmung optischer Schichtparameter.