계측 데이터 변환 방법

훈련된 기계 학습(ML) 모델을 통해 계측 데이터를 변환하는 계측 시스템 및 방법이 설명된다. 상기 방법은 제1 SEM(scanning electron metrology) 시스템에 의해 획득된 제1 SEM 데이터 세트(예를 들어, 이미지, 윤곽 등) 및 제2 SEM 시스템에 의해 획득된 제2 SEM 데이터 세트에 액세스하는 단계(상기 제1 SEM 데이터 세트 및 상기 제2 SEM 데이터 세트는 패터닝된 기판과 연관됨)를 포함한다. 제1 SEM 데이터 세트 및 제2 SEM 데이터 세트를 훈련 데이터로 사용하여, 기계 학습(ML) 모델은 훈련(상기 훈련된 ML 모델은 제2 SEM 시스템에 의해 획득되는 계측 데이터 세트를 제1 SEM 시스템에 의해 획득되는 계측 데이터와 유사한 특성을 갖는 변환된 데이터 세트로 변환하도록 구성됨)된다. 또한, 변환된 SEM 데이터를 기반으로 측정값이 결정될 수 있다. Described herein is a metrology system and a method for converting metrology data via a trained machine learning (ML) model. The method includes accessing a first (MD1) SEM data set (e.g., images, contours, etc.) acquired by a first scanning electron metrology (SEM) system (TS1) and a second (MD2) SEM data set acquired by a second SEM system (TS2), where the first SEM data set and the second SEM data set being associated with a patterned substrate. Using the first SEM data set and the second SEM data set as training data, a machine learning (ML) model is trained (P303) such that the trained ML model is configured to convert (P307) a metrology data set (310) acquired (P305) by the second SEM system to a converted data set (311) having characteristics comparable to metrology data being acquired by the first SEM system. Furthermore, measurements may be determined based on the converted SEM data.