SAILES I-ETCH-ML
产品以SEM图像轮廓作为输入，通过卷积神经网络模型，实现对刻蚀偏差(Etch Bias)后晶片轮廓的精准建模与预测。相较于传统方法，该模型预测精度大幅提升，有效支撑日益严苛的边缘放置误差要求。突破性的三维刻蚀轮廓建模能力，能够精准模拟刻蚀后的三维形貌，为基于模型的图形补偿(Model-based Retargeting, MBR)提供可靠输入。
产品以SEM图像轮廓作为输入，通过卷积神经网络模型，实现对刻蚀偏差(Etch Bias)后晶片轮廓的精准建模与预测。相较于传统方法，该模型预测精度大幅提升，有效支撑日益严苛的边缘放置误差要求。突破性的三维刻蚀轮廓建模能力，能够精准模拟刻蚀后的三维形貌，为基于模型的图形补偿(Model-based Retargeting, MBR)提供可靠输入。
