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龍圖騰網恭喜ASML荷蘭有限公司申請的專利用于確定圖案化過程中的圖案的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113892059B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202080024772.2，技術領域涉及：G03F7/20；該發明授權用于確定圖案化過程中的圖案的方法是由馬紫陽;程進;羅亞;鄭雷武;郭欣;王禎祥;范永發;陳峰;陳怡吟;張辰驥;盧彥文設計研發完成，并于2020-03-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于確定圖案化過程中的圖案的方法在說明書摘要公布了：一種用于訓練圖案化過程模型的方法，所述圖案化過程模型被配置成預測將形成在圖案化過程上的圖案。所述方法涉及：獲得與期望的圖案相關聯的圖像數據，襯底的測量圖案，包括第一參數集合的第一模型，和包括第二參數集合的機器學習模型；和迭代地確定所述第一參數集合和所述第二參數集合的值以訓練圖案化過程模型。迭代涉及：使用所述圖像數據來執行所述第一模型和所述機器學習模型以協作地預測所述襯底的印制圖案；和修改所述第一參數集合和所述第二參數集合的值以使得所述測量圖案與所述圖案化過程模型的預測圖案之間的差減小。

本發明授權用于確定圖案化過程中的圖案的方法在權利要求書中公布了：1.一種用于訓練圖案化過程模型的方法，所述圖案化過程模型被配置成預測將形成在圖案化過程上的圖案，所述方法包括：獲得（i）與期望的圖案相關聯的圖像數據，（ii）襯底的測量圖案，所述測量圖案與所述期望的圖案相關聯，（iii）與所述圖案化過程的第一方面相關聯且為對所述圖案化過程的所述第一方面進行建模的非機器學習模型的第一模型，所述第一模型包括第一參數集合，和（iv）包括對所述圖案化過程的第二方面進行建模的神經網絡的機器學習模型，所述機器學習模型包括第二參數集合，其中所述第一方面和所述第二方面彼此不同，且所述第一方面和所述第二方面中的每個方面與曝光后過程相關聯且包括：抗蝕劑焙烤、抗蝕劑顯影和或蝕刻；和通過神經網絡訓練過程迭代地確定所述第一參數集合和所述第二參數集合的值以訓練圖案化過程模型，其中迭代包括：使用所述圖像數據來執行所述第一模型和所述機器學習模型以協作地預測所述襯底的印制圖案；和基于所述測量圖案與所述圖案化過程模型的預測圖案，修改所述第一參數集合和所述第二參數集合的值。

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