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申请/专利权人：ASML荷兰有限公司
摘要：描述一种使用神经网络进行的对重叠测量结果的误差的校正，其考虑了目标结构不对称性。根据本公开的实施例，可以通过考虑目标结构中的多个扰动和或不对称性扰动来改善重叠量度准确性。描述一种经训练的神经网络，其基于用于在多个波长下的不对称性测量的度量至原点的距离的输入产生用于重叠测量的校正值。基于所述校正值和可以不考虑目标结构不对称性的实际测量的重叠测量结果，确定真实的重叠测量结果，所述真实的重叠测量结果与没有校正值相比可以展现改善的准确性且减少不确定性。
主权项：1.一种方法，包括：获得不对称性量度，其中，所述不对称性量度至少部分地基于目标结构的电磁测量结果；和基于所述不对称性量度并至少部分地基于经训练的机器学习模型确定用于所述目标结构的重叠量度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： ASML荷兰有限公司 用于不对称性引发的重叠误差的校正的机器学习模型
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