TWI845444B - 針對墊子厚度使用機器學習及補償的拋光裝置、拋光系統、方法及電腦儲存媒體 - Google Patents

Abstract

針對感測器的每次掃描，從原位監測系統所接收的資料包括層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值。基於來自該原位監測系統的該資料決定該拋光墊的厚度。針對每次掃描，基於該拋光墊的該厚度來調整該等量測到的訊號值的一部分。針對該複數次掃描中的每次掃描及該複數個不同位置中的每個位置，產生表示該位置處的該層的厚度的值。此包括以下步驟：使用藉由機器學習來配置的一或更多個處理器處理該等調整後訊號值。基於表示該複數個不同位置處的該等厚度的該等值，偵測拋光終點，或更改拋光參數。

Description

針對墊子厚度使用機器學習及補償的拋光裝置、拋光系統、方法及電腦儲存媒體

本揭示內容係關於拋光基板期間的原位監測。

積體電路一般藉由在矽晶圓上依序沉積導電的、半導電的、或絕緣的層及藉由依序處理該等層來形成於基板（例如半導體晶圓）上。

一個製造步驟涉及將填料層沉積在非平坦面上方，且平面化該填料層直到非平坦面被暴露為止。例如，可以將導電填料層沉積於圖案化的絕緣層上以填充絕緣層中的溝槽或孔洞。接著拋光填料層直到絕緣層的凸起的圖樣被暴露為止。在平面化之後，導電層留存在絕緣層的凸起圖案之間的部分形成了在基板上的薄膜電路之間提供導電路徑的通孔（via）、插頭、及線路。此外，可以使用平面化來平面化用於光刻術的基板表面。

化學機械拋光（CMP）是一個被接受的平坦化方法。此平坦化方法一般需要將基板安裝在載具頭上。基板的暴露面抵著旋轉的拋光墊而安置。載具頭提供了基板上的可控制的負載以將基板推抵拋光墊。拋光液（例如具有磨料顆粒的漿體）被供應到拋光墊的表面。

在半導體處理期間，決定基板或基板上的層的一或更多個特性可能是重要的。例如，在CMP製程期間知道導電層的厚度，使得該製程可以在正確的時間終止可能是重要的。可以使用許多方法來判定基板特性。例如，可以將光感測器用於化學機械拋光期間的基板的原位監測。替代性地（或附加性地），可以使用渦電流感測系統來在基板上的導電區域中感應渦電流以決定例如為導電區域的局部厚度的參數。

在一個態樣中，一種拋光基板的方法包括以下步驟：使該基板與拋光墊接觸；相對於該拋光墊移動該基板以拋光該基板上的層；及用原位監測系統的感測器在拋光站處在拋光期間監測該層。感測器相對於該基板移動以跨該基板提供該感測器的複數次掃描，且該原位監測系統產生資料，針對該複數次掃描中的每次掃描，該資料包括該層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值。基於來自該原位監測系統的該資料決定該拋光墊的厚度。針對該複數次掃描中的每次掃描，基於該拋光墊的該厚度來調整該複數個量測到的訊號值的至少一部分，以提供複數個調整後訊號值。針對該複數次掃描中的每次掃描，針對該複數個不同位置中的每個位置，產生表示該位置處的該層的厚度的值，藉此提供表示該複數個不同處的厚度的複數個值。該產生步驟包括以下步驟：使用藉由機器學習來配置的一或更多個處理器處理至少該複數個調整後訊號值。基於表示該複數個不同位置處的該等厚度的該複數個值，偵測拋光終點，及/或更改拋光參數。

在另一個態樣中，拋光系統包括：拋光墊的支撐物；載具，用來將基板固持為與該拋光墊接觸；原位監測系統，具有感測器；馬達，用來在該感測器與該基板之間產生相對運動，使得該感測器跨該基板進行複數次掃描；及控制器。該原位監測系統被配置為產生資料，針對該複數次掃描中的每次掃描，該資料包括該層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值。該控制器被配置為：從該原位監測系統接收該資料；基於來自該原位監測系統的該資料決定該拋光墊的厚度；針對該複數次掃描中的每次掃描，基於該拋光墊的該厚度來調整該複數個量測到的訊號值的至少一部分，以提供複數個調整後訊號值；針對該複數次掃描中的每次掃描，針對該複數個不同位置中的每個位置，產生表示該位置處的該層的厚度的值，藉此提供表示該複數個不同位置處的厚度的複數個值，其中該產生步驟包括以下步驟：使用藉由機器學習來配置的一或更多個處理器來處理至少該複數個調整後訊號值；及執行以下步驟中的至少一者：基於表示該複數個不同位置處的該等厚度的該複數個值，偵測拋光終點或更改拋光參數。

在另一個態樣中，一種電腦儲存媒體被編碼有指令，該等指令在被一或更多個電腦執行時使得該一或更多個電腦執行操作。從該原位監測系統接收資料，針對該原位監測系統的感測器的該複數次掃描中的每次掃描，該資料包括該層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值。基於來自該原位監測系統的該資料決定該拋光墊的厚度。針對該複數次掃描中的每次掃描，基於該拋光墊的該厚度來調整該複數個量測到的訊號值的至少一部分，以提供複數個調整後訊號值。針對該複數次掃描中的每次掃描，針對該複數個不同位置中的每個位置，產生表示該位置處的該層的厚度的值，藉此提供表示該複數個不同處的厚度的複數個值。藉由以下步驟來產生該值：使用藉由機器學習來配置的一或更多個處理器處理至少該複數個調整後訊號值。基於表示該複數個不同位置處的該等厚度的該複數個值，偵測拋光終點，或更改拋光參數。

實施方式可以包括以下特徵中的一或更多者。

可以將該拋光墊的該厚度表示為該拋光墊的墊子磨損量或表示為該拋光墊的實際厚度。

可以量測針對該基板的增益，且可以從相關函數決定該拋光墊的該厚度，該相關函數提供為增益的函數的墊子厚度值。針對該基板決定該增益的步驟可以包括以下步驟：基於表示發生在該層的拋光操作的初始部分中的複數次掃描的厚度的該複數個值，決定該層的估算起始厚度值。可以在拋光之前量測該層的初始厚度值，其中決定該增益的步驟包括以下步驟：將該估算起始厚度值與該量測到的起始厚度值進行比較。該感測器可以產生複數個原始厚度值，且在決定該增益之後，可以將該複數個原始厚度值乘以該增益以產生該複數個量測到的訊號值。

可以在該複數個量測到的訊號值的至少該部分上執行卷積，以調整該複數個量測到的訊號值的至少該部分。該卷積可以是該拋光墊的磨損量的高斯函數，以依據墊子磨損度為零處的訊號值將該量測到的訊號值按比例縮放。

該層上的該複數個不同位置可以包括該基板的邊緣區域中的至少一個邊緣位置、該基板的中心區域中的至少一個中心位置、及該中心區域與該邊緣區域之間的錨定區域中的至少一個錨定位置。該複數個量測到的訊號值的該至少一部分可以包括與該邊緣區域對應的量測到的訊號值，且可以包括與該錨定區域對應的量測到的訊號值，但不需要包括與該中心區域對應的量測到的訊號值。

處理至少該複數個調整後訊號值的步驟可以包括以下步驟：輸出更改後的訊號值。可以使用相關曲線來計算表示厚度的該複數個值，該相關曲線提供作為訊號值的函數的層厚度值。該複數個量測到的訊號值的該至少一部分可以包括小於該複數個量測到的訊號值中的所有量測到的訊號值。

可以基於該複數個更改後的訊號值從表示厚度的該複數個值計算第一組值，且可以基於不在該複數個量測到的訊號值的該部分中的量測到的訊號值的其餘部分從表示厚度的該複數個值計算第二組值。該第一組值可以包括來自該基板的邊緣區域中的位置的值，而該第二組值可以包括來自該基板的中心區域中的位置的值。

處理至少該複數個調整後訊號值的步驟可以包括以下步驟：將該複數個調整後訊號值輸入到類神經網路。該類神經網路可以包括一或更多個類神經網路層，該一或更多個類神經網路層包括輸入層、輸出層、及一或更多個隱藏層。每個類神經網路層可以包括一或更多個類神經網路節點，且可以將每個類神經網路節點配置為依據一組參數處理輸入來產生輸出。

可以接收該層的一或更多個不同位置中的每個位置的厚度實況量，可以計算每個位置的該厚度估算量與該位置的該對應厚度實況量之間的誤差量，且可以基於該誤差量來更新該類神經網路系統的該等參數。該實況量可以是使用四點探針法的量測值。

該原位監測系統可以包括渦電流監測系統。相對於該拋光墊移動該基板的步驟可以包括以下步驟：旋轉平臺板，固持該平臺板及該感測器以便使得該感測器對整個該基板進行複數次掃掠。

某些實施方式可以包括以下優點中的一或更多者。一種原位監測系統（例如渦電流監測系統）可以在感測器對整個基板掃描時產生訊號。即使在拋光墊的厚度有改變的情況下，該系統也可以補償該訊號與基板邊緣對應的一部分中的失真。可以將該訊號用於終點控制及/或拋光參數（例如載具頭壓力）的閉環控制，因此改善了晶圓內不均勻性（WIWNU）及晶圓間不均勻性（WTWNU）。

一或更多個實施方式的細節被闡述在附圖及以下的說明中。將藉由說明書及繪圖及藉由請求項理解其他的態樣、特徵、及優點。

拋光裝置可以使用原位監控系統（例如渦電流監測系統）來偵測基板上被拋光的外層的厚度。在外層的拋光期間，原位監測系統可以決定基板上的層的不同位置的厚度。可以使用厚度量測值來觸發拋光終點及/或實時調整拋光製程的處理參數。例如，基板載具頭可以調整基板的背側上的壓力以增加或減少外層的該等位置的拋光速率。可以調整拋光速率使得層的該等位置的厚度在拋光之後實質相同。CMP系統可以調整拋光速率，使得層的該等位置的拋光在大約相同的時間完成。可以將此類分佈控制稱為實時分佈控制（RTPC）。

對於靠近基板邊緣的位置處的量測值而言，原位監測系統可能容易受到訊號失真的影響。例如，渦電流監測系統可以產生磁場。在基板邊緣附近，因為磁場僅部分重疊基板的導電層，訊號可能是不自然地低的。若拋光裝置使用類神經網路來基於由原位監測系統所產生的量測到的訊號產生更改後訊號，則該裝置可以補償基板邊緣處的失真（例如減少的訊號強度）。

遺憾的是，拋光墊厚度的改變可能造成渦電流感測器的靈敏度的改變，即使給定補償技術，此可能仍會在基板邊緣處造成不準確的訊號。假設，可以用來自多個不同墊子厚度的資料訓練類神經網路，且墊子厚度量被用作對類神經網路的輸入。儘管可行，但遺憾的是，獲取此類資料可能是麻煩且耗時的。然而，墊子厚度可以用來調整輸入到類神經網路的訊號，藉此抵消由墊子厚度的改變引起的訊號失真。

圖1A及1B繪示拋光裝置100的實例。拋光裝置100包括可旋轉的碟狀平臺板120，拋光墊110位在該平臺板上。平臺板可操作來圍繞軸125而旋轉。例如，馬達121可以轉動驅動軸桿124以旋轉平臺板120。拋光墊110可以是具有外拋光層112及較軟的背層114的兩層式拋光墊。

拋光裝置100可以包括端口130以將拋光液132（例如漿體）分配到拋光墊110上。

拋光裝置也可以包括拋光墊調理器170以磨蝕拋光墊110以將拋光墊110維持在一致的磨蝕狀態下。此外，調理操作改善了基板與拋光墊之間的摩擦力的一致性。拋光墊調理器170可以包括調理器頭172，該調理器頭容許調理器頭172在平臺板120旋轉時在拋光墊110上方徑向掃掠。調理器頭172可以將調理器碟176（例如具有磨料（例如鑽石粒）的金屬碟）固持在下表面上。調理製程往往隨時間磨損拋光墊110，直到需要替換拋光墊110為止。因此，在拋光了每個基板10之後，拋光墊110往往是稍微較薄的。墊子磨損率可以是動態的，例如跨多個基板的拋光操作而變化，且可以取決於消耗品及製程條件。

拋光裝置100包括至少一個載具頭140。載具頭140可操作來抵著拋光墊110固持基板10。載具頭140可以獨立控制與每個各別的基板相關聯的拋光參數（例如壓力）。

詳細而言，載具頭140可以包括固位環142以將基板10固定在柔性膜片144下方。載具頭140也包括由膜片所界定的複數個可獨立控制的可加壓腔室（例如三個腔室146a-146c），該等腔室可以向柔性膜片144上的相關聯的區且因此向基板10上的相關聯的區施加可獨立控制的壓力。儘管為了容易說明起見在圖1中只有繪示三個腔室，但可以存在一或兩個腔室，或四或更多個腔室，例如五個腔室。

載具頭140從支撐結構150（例如迴轉料架或軌路）懸掛，且由驅動軸桿152連接到載具頭旋轉馬達154使得載具頭可以圍繞軸155而旋轉。可選地，載具頭140可以側向振盪，例如在迴轉料架150或軌路上的滑件上側向振盪；或藉由迴轉料架本身的旋轉振盪而側向振盪。操作時，平臺板圍繞其中心軸125而旋轉，且載具頭圍繞該載具頭的中心軸155而旋轉且在拋光墊的整個頂面側向平移。

儘管只示出了一個載具頭140，但可以提供更多個載具頭來固持額外的基板，使得可以高效地使用拋光墊110的表面區域。

拋光裝置100也包括原位監測系統160。原位監測系統160產生時變的值序列，該時變的值序列取決於基板上的層的厚度。原位監測系統160包括感測器頭，量測值在該感測器頭處產生；由於基板與感測器頭之間的相對移動，將在基板上的不同位置處截取量測值。

原位監測系統160可以是渦電流監測系統。渦電流監測系統160包括驅動系統及感測系統，該驅動系統用來在基板上的導電層中感應渦電流，該感測系統用來偵測由驅動系統在導電層中所感應的渦電流。監測系統160包括定位在凹口128中以與平臺板一起旋轉的磁心162、圍繞磁心162的一部分而纏繞的至少一個線圈164、及由配線168連接到線圈164的驅動及感測電路系統166。磁心162與線圈164的組合可以提供感測器頭。在一些實施方式中，磁心162凸出於平臺板120的頂面上方，例如凸出到拋光墊110的底部中的凹口118中。

驅動及感測電路系統166被配置為向線圈164施加振盪的電訊號及量測生成的渦電流。對於驅動及感測電路系統而言及對於線圈的配置及位置而言，各種配置是可能的，例如如在第6,924,641、7,112,960、及8,284,560號的美國專利中及在第2011-0189925及2012-0276661號的美國專利公開文件中所描述的。驅動及感測電路系統166可以定位在平臺板120的相同的凹口128或不同的位置中，或可以定位在平臺板120外部且通過旋轉電管套接129耦接到平臺板中的部件。

操作時，驅動及感測電路系統166驅動線圈164以產生振盪的磁場。磁場的至少一部分延伸通過拋光墊110且進入基板10。若基板上10存在導電層，則振盪的磁場在導電層中產生渦電流。渦電流使得導電層充當耦接到驅動及感測電路系統166的阻抗源。隨著導電層的厚度改變，阻抗改變，且此可以被驅動及感測電路系統166偵測到。

替代性或附加性地，可以將光學監測系統（其可充當反射計或干涉計）固定到平臺板120在凹口128中。若使用兩個系統，則光學監測系統及渦電流監測系統可以監測基板的相同部分。

CMP裝置100也可以包括位置感測器180（例如光學斷續器）以感測磁心162何時在基板10下方。例如，可以將光學斷續器安裝在與載具頭140相反的固定點處。標誌182被附接到平臺板的周邊。標誌182的附接點及長度被選定為使其在磁心162在基板10下方掃掠的同時中斷感測器180的光學訊號。替代性或附加性地，CMP裝置可以包括編碼器以決定平臺板的角位置。

控制器190（例如通用可程式化數位電腦）從渦電流監測系統160接收強度訊號。控制器190可以包括處理器、記憶體、及I/O設備，以及輸出設備192（例如監視器）及輸入設備194（例如鍵盤）。

訊號可以從渦電流監測系統160通過旋轉電管套接129傳遞到控制器190。或者，電路系統166可以藉由無線訊號與控制器190通訊。

因為磁心162隨著平臺板的每次旋轉在基板下方掃掠，因此關於導電層厚度的資訊原位地且是在連續實時的基礎上累積（平臺板每次旋轉累積一次）。可以將控制器190程式化為在基板大致覆蓋磁心162（由位置感測器所決定）時從監測系統採樣量測值。隨著拋光的進行，導電層的厚度改變，且採樣的訊號隨時間而變化。可以將時變的採樣訊號稱為跡線。可以在拋光期間將來自監測系統的量測值顯示在輸出設備192上，以容許設備的操作員目視地監視拋光操作的進度。

操作時，CMP裝置100可以使用渦電流監測系統160來決定填料層的主體已在何時移除及/或決定下層的停止層已在何時實質暴露。偵測器邏輯的可能的製程控制及終點準則包括局部的最小值或最大值、斜率的改變、振幅或斜率的臨界值、或上述項目的組合。

也可以將控制器190連接到控制由載具頭140所施加的壓力的壓力機構、連接到載具頭旋轉馬達154以控制載具頭的旋轉速率、連接到平臺板旋轉馬達121以控制平臺板的旋轉速率、或連接到漿體分佈系統130以控制供應到拋光墊的漿體組成。此外，可以將電腦190程式化為將來自在基板下方的每次掃掠的來自渦電流監測系統160的量測值分成複數個採樣區，以計算每個採樣區的徑向位置，及將振幅量測值分類成多個徑向範圍，如第6,399,501號的美國專利中所論述的。在將量測值分類成多個徑向範圍之後，可以將關於膜厚度的資訊實時饋送到閉環控制器中以週期性地或連續地更改由載具頭所施加的拋光壓力分佈以提供改善的拋光均勻性。

控制器190可以使用相關曲線來產生被拋光的層的厚度的估算量，該相關曲線將由原位監測系統160所量測到的訊號與在基板10上被拋光的層的厚度相關。圖3中示出了相關曲線303的實例。在圖3中所描繪的座標系統中，水平軸表示從原位監測系統160所接收的訊號的值，而垂直軸表示基板10的層的厚度的值。對於給定的訊號值，控制器190可以使用相關曲線303來產生對應的厚度值。可以將相關曲線303視為「靜態」公式，因為其針對每個訊號值預測厚度值，無論感測器頭獲得該訊號的時間或位置如何。可以藉由各種函數表示相關曲線，例如多項式函數，或與線性內插結合的查找表（LUT）。

參照圖1B及2，感測器頭相對於基板10的位置的改變可以造成來自原位監測系統160的訊號的改變。即，在感測器頭對整個基板10進行掃描時，原位監測系統160將針對基板10上的不同位置處的多個區域94（例如量測點）進行量測。區域94可以是部分重疊的（參照圖2）。

圖4繪示圖表420，該圖表示出在感測器頭單次經過基板10下方的期間來自原位監測系統160的訊號401。儘管繪示為實線，但訊號401是由在感測器頭在基板下方掃掠時來自感測器頭的一系列個別量測值所組成的。圖表420可以是量測時間的函數或基板上量測的位置（例如徑向位置）的函數。在任一情況下，訊號401的不同部分與基板10上由感測器頭掃描的不同位置處的量測點94對應。因此，圖表420針對基板由感測器頭掃描的給定位置描繪來自訊號401的對應的量測到的訊號值。

參照圖2及4，訊號401包括第一部分422、第二部分424、及第三部分426，該第一部分與在感測器頭橫越基板10的前緣時的基板10的邊緣區域203中的位置對應，該第二部分與基板10的中心區域201中的位置對應，該第三部分與在感測器頭橫越基板10的後緣時的邊緣區域203中的位置對應。訊號也可以包括部分428，部分428與基板外量測值（即在感測器頭掃描圖2中的基板10的邊緣204之外的區域時產生的訊號）對應。

邊緣區域203可以與感測器頭的量測點94重疊基板邊緣204的基板一部分對應。中心區域201可以包括與邊緣區域203相鄰的環形錨定區域202及被錨定區域202圍繞的內區域205。感測器頭可以在其路徑210上掃描該等區域，及產生與沿著路徑210的位置序列對應的量測值序列。

在第一部分422中，訊號強度從初始強度（一般是在不存在基板及不存在載具頭時生成的訊號）逐漸升高到較高的強度。此是由於監測位置從起初在基板的邊緣204處僅稍微重疊基板（產生初始的較低的值）轉移到幾乎完全重疊基板的監測位置（產生較高的值）所造成的。類似地，在第三部分426中，訊號強度在監測位置轉移到基板的邊緣204時逐漸降低。

儘管第二部分424被繪示為是扁平的，但此是為了簡單起見，且第二部分424中的實際訊號會可能包括由雜訊引起及由層厚度的變化引起的波動。第二部分424與掃描中心區域201的監測位置對應。第二部分424包括由掃描中心區域201的錨定區域202的監測位置所造成的子部分421及423及由掃描中心區域201的內區域205的監測位置所造成的子部分427。

如上所述，區域422、426中的訊號強度的變化部分地是由感測器重疊基板邊緣的量測區域所造成的，而不是由被監測的層的厚度或導電率的固有變化所造成的。從而，訊號401中的此失真可能造成計算基板邊緣附近的基板的特徵值（例如層的厚度）時的誤差。為了解決此問題，控制器190可以包括模組196，該模組由機器學習配置以基於與基板10的一或更多個位置對應的量測到的訊號產生與彼等位置對應的更改後訊號。例如，模組196可以包括類神經網路，例如圖7的類神經網路500，且可以用軟體來實施。模組被配置為在適當訓練時，產生更改後訊號，該等更改後訊號減少及/或除去基板邊緣附近的計算訊號值的失真。

然而，在量測到的訊號被輸入到模組196之前，可以更改該等訊號以補償環境參數（例如渦電流感測器本身的溫度及/或拋光墊的厚度）的漂移。

可以將來自直列式或獨立式度量站的基板的量測值與來自原位渦電流感測器的量測值結合使用以校正渦電流監測系統的增益。例如，可以基於來自度量站的量測值及校正曲線來決定來自原位渦電流感測器的所需的起始訊號。可以接著基於將預期的起始訊號與來自原位渦電流感測器的實際起始訊號進行比較來計算增益或增益的調整。

在一些實施方式中，可以使用以下的等式(1)來執行校正以計算增益： G = (S _E-K)/(S ₀-K)    (1) 其中S ₀是起始訊號值，即在拋光開始時量測到的渦電流訊號，S _E是在給定已知的起始層厚度的情況下在拋光開始時所預期的訊號，而K是常數，該常數表示在為零的層厚度下或在晶圓外位置下的所需值。可以將K設定為預設值。

詳細而言，參照圖3，在拋光之前，在直列式或獨立式度量站處量測待拋光的層的起始厚度T _S。可以使用相關曲線303來計算預期訊號S _E。

圖5繪示時變訊號450，即跡線，例如由個別的訊號值452所組成。在一些實施方式中，從在某個時段內累積的多個訊號值選定或結合一或更多個訊號值，而該等訊號值被用來形成跡線450。例如，對於每次渦電流感測器跨基板的掃描，可以基於在掃掠期間累積的各種訊號值產生一個值452。例如，對於每次掃掠，可以取來自與基板10的中心區域201中的位置對應的第二部分424的訊號值（參照圖3）的平均值。然而，許多其他的技術是可能的；可以使用所有訊號值，或可以使用來自該次掃掠的最高或最低值。此外，可以藉由基板上的區以及針對每個區產生的單獨跡線來劃分訊號值；在此情況下，可以使用中心區來決定S ₀。

一旦拋光開始，就可以量測或計算基板的起始訊號值S ₀。例如，可以將函數460（例如線性函數）與在拋光製程的初始部分462期間累積的訊號值擬合。可以從擬合的函數計算初始時間T ₀處的起始值S ₀。時間T ₀不一定是拋光操作的精確起始時間（例如基板被下降為與拋光墊接觸的時間），而可以是其後的幾秒，例如2或3秒。儘管不希望受限於任何特定的理論，但使用基板被下降為與拋光墊接觸的時間可能給予不自然地高的訊號值，因為拋光速率可能起初是受限的，例如由於平臺板仍然正在逐漸增加到目標的旋轉速率的事實。

在決定了起始訊號值S ₀及預期的訊號值S _E的情況下，可以計算增益，例如計算為G = (S _E-K)/(S ₀-K)。對於拋光操作的其餘部分482，可以將來自感測器的原始訊號值乘以增益G以產生調整後訊號值472，該等調整後訊號值提供了調整後跡線470。可以將函數480（例如線性函數）與在拋光製程的其餘部分482期間累積的訊號值擬合。可以在函數480到達臨界訊號值S _T的計算時間處呼叫終點。

除了如上文所論述地藉由增益來調整訊號以外，可以基於拋光墊的厚度按比例增減來自掃描的訊號中的一些訊號或所有訊號以補償拋光墊的厚度的改變。在一些實施方式中，只有來自邊緣區域及錨定區域的訊號部分（例如區域422、421、423、及426（參照圖4））被調整。在一些實施方式中，只有來自邊緣區域的訊號部分被調整。可以將拋光墊厚度表示為實際的厚度（例如墊子的拋光面與底面之間的深度）或表示為墊子磨損量（例如墊子的起始實際厚度與目前厚度之間的差）。

為了調整拋光墊厚度，需要決定墊子磨損度或墊子厚度。可以藉由來自渦電流感測器的量測值來決定墊子磨損度或墊子厚度。用於決定墊子磨損度或墊子厚度的各種技術是可能的。

例如，也可以使用針對基板的拋光所計算的增益G來決定墊子磨損度。圖6繪示相關函數490，該相關函數示出增益G與墊子磨損度Z之間的關係。因為訊號強度往往隨著實際的墊子厚度減少及墊子磨損度增加而增加，相關函數490可以具有負的斜率。

可以從在拋光多個基板的期間所計算的增益值根據經驗產生相關函數490。下文論述了用於產生此類相關函數的一個技術。可以在拋光墊被安裝在平臺板上之前或之後但在基板已被拋光之前量測拋光墊的起始厚度P ₀。接著使用拋光墊來拋光一系列基板，計算及儲存每個基板的增益G，且在每個基板被拋光的期間及/或之後調理墊子。此產生了增益值序列G ₀、G ₁、…G _F。

可以量測拋光墊的最終厚度P _F，例如在已經從平臺板移除拋光墊之後量測。起始厚度P ₀與最終厚度P _F之間的差提供了墊子磨損量Z _F。

可以假設拋光墊是用線性的速率磨損的；此容許藉由分別從起始墊子磨損值Z ₀（可能是0）及最終墊子磨損值Z _F進行內插針對每個增益值計算墊子磨損值。例如，若拋光100個基板，則可以將第25個基板的墊子厚度值計算為0與Z _F之間的25%。增益與墊子磨損值的對偶在增益與墊子磨損度的關係的2D空間中提供了一組點492。可以將函數（例如線性或多項式函數）與此組點擬合，因此產生了相關函數490。可以藉由各種技術來實施相關函數490，例如多項式函數，或與線性內插結合的查找表（LUT）。可以接著使用相關函數490針對任意增益Gx計算墊子磨損量Zx。

替代性或附加性地，可以在拋光墊仍然在平臺板上的同時在該系列基板的拋光的運行期間的一或更多個時間（例如用規則或不規則的區間）量測拋光墊的厚度。此容許產生額外的具體量測的墊子磨損值，例如Z _A、Z _B。可以藉由僅將函數與具體量測的墊子磨損值與其相關聯的增益值的對偶擬合來產生相關函數490。或者，可以針對來自相鄰的具體量測的墊子磨損值的每個增益值內插值計算具體量測的墊子磨損值之間的墊子磨損值。在此情況下，可以藉由將函數與特定的墊子磨損值及內插的墊子磨損值（及其相關聯的增益值）擬合來產生相關函數。

又例如，可以量測在感測器經過已知厚度的導體（例如調理碟176（參照圖1））下方時的訊號值。一般而言，導體越靠近感測器（即拋光墊110越薄），訊號強度就越強。可以使用實驗決定的校正曲線（例如被儲存為查找表）來計算拋光墊厚度。

一旦已經決定了拋光墊厚度（作為磨損量或實際厚度），就可以基於拋光墊厚度來調整來自掃描的訊號的選定部分。此可以補償由拋光墊的厚度改變所引起的感測器的靈敏度改變。如上所述，在一些實施方式中，訊號的選定部分僅是來自邊緣區域及錨定區域的部分，例如區域422、421、423、及426（參照圖4）。

在一些實施方式中，訊號的選定部分經受卷積以產生訊號的校正部分。此卷積可以是墊子磨損度的函數。

例如，可以依據以下等式來計算校正訊號： (2) 其中f(y)是校正分佈，RAW(x)是訊號強度，該訊號強度是徑向位置x的函數（可能已經使用上述的等式1針對增益調整過）。函數Gσ可以由以下等式給定： 其中 σ = k * Z 其中Z是基板的墊子磨損量，而k是從經驗資料決定的常數，例如k=0.278。

一旦計算了校正分佈f(y)，就可以將該校正分佈輸入到模組196。

拋光裝置100可以使用類神經網路500來產生更改後訊號。可以接著使用更改後訊號來針對基板的第一組位置中的每個位置（例如邊緣區域（且可能是錨定區域）中的位置）決定厚度。例如，返回參看圖4，邊緣區域的更改後的訊號值可以提供訊號401的更改後部分430。

可以使用靜態公式（例如相關曲線）將更改後的訊號值430轉換成厚度量測值。例如，控制器190可以使用類神經網路500來決定基板的邊緣位置及一或更多個錨定位置的厚度。相比之下，控制器190可以直接使用靜態公式針對其他區域（例如內區域205）產生厚度量測值。即，可以將來自其他區域（例如內區域205）的訊號值在未被類神經網路更改的情況下轉換成厚度值。

在一些實施方式中，一或更多個更改後的訊號值與未更改的訊號值重新結合（例如使用加權平均來重新結合），且使用靜態公式（例如相關曲線）將生成的結合訊號值轉變成厚度值。例如，可以藉由更改後的訊號值（由類神經網路所產生）與原始量測值的加權平均數來產生與邊緣區域203與中心區域（訊號427）之間的區域中的位置（例如錨定區域202中的位置）對應的結合訊號值。加權可以作為基板上的量測位置的函數而變化。詳細而言，可以將較靠近中心的位置朝向量測到的訊號值加權得相對更重，而可以將較靠近邊緣的位置朝向更改後的訊號值加權得更重。此可以提供由類神經網路所產生的訊號部分與不是由類神經網路所產生的訊號部分之間的平滑轉變。在一些實施方式中，訊號值被重新組合的區域可以延伸達基板的邊緣。

現參照圖7，類神經網路500接收一組輸入505，且通過一或更多個類神經網路層處理輸入505以產生一組輸出550。類神經網路500的層包括輸入層510、輸出層530、及一或更多個隱藏層520。

類神經網路500的每個層包括一或更多個類神經網路節點。類神經網路層中的每個類神經網路節點接收一或更多個節點輸入值（來自對類神經網路500的輸入505或來自先前的類神經網路層的一或更多個節點的輸出），依據一或更多個參數值處理節點輸入值以產生啟動值，及可選地將非線性變換函數（例如S形（sigmoid）或 tanh函數）施用於啟動值以產生類神經網路節點的輸出。

輸入層510中的每個節點接收對類神經網路500的輸入505中的一者作為節點輸入值。

對類神經網路的輸入505包括針對基板10上的多個不同位置來自原位監測系統160的量測到的訊號值，例如第一量測到的訊號值501、第二量測到的訊號值502、到第 n量測到的訊號值503。量測到的訊號值可以是訊號401中的值序列中的個別值。

一般而言，多個不同位置包括基板10的邊緣區域203及錨定區域202中的位置。在一些實施方式中，多個不同位置僅在邊緣區域203及錨定區域202中。在其他實施方式中，多個不同位置跨越基板的所有區域。

該等量測到的訊號值在訊號輸入節點544處被接收。可選地，類神經網路500的訊號輸入節點544也可以包括一或更多個狀態輸入節點516，該一或更多個狀態輸入節點接收一或更多個製程狀態訊號504（例如拋光裝置100的墊子110的磨損量）。

隱藏層520及輸出層530的節點被繪示為從先前的層的每個節點接收輸入。完全連接的前饋類神經網路就是此種情況。然而，類神經網路500可以是不完全連接的前饋類神經網路或非前饋類神經網路。並且，類神經網路500可以包括以下項目中的至少一者：一或更多個完全連接的前饋層；一或更多個不完全連接的前饋層；及一或更多個非前饋層。

類神經網路在輸出層530的節點（即輸出節點560）處產生一組更改後的訊號值550。在一些實施方式中，來自原位監測系統且饋送到類神經網路500的每個量測到的訊號都有輸出節點560。在此情況下，輸出節點560的數量可以與輸入層510的訊號輸入節點544的數量對應。

例如，訊號輸入節點544的數量可以等於邊緣區域203及錨定區域202中的量測值的數量，且可以存在相等數量的輸出節點560。因此，每個輸出節點560產生更改後訊號，該等更改後訊號與被供應作對訊號輸入節點544的輸入的各別的量測到的訊號對應，例如第一更改後訊號551與第一量測到的訊號501對應，第二更改後訊號552與第二量測到的訊號502對應，而第 n更改後訊號553與第 n量測到的訊號503對應。

在一些實施方式中，輸出節點560的數量小於輸入節點505的數量。在一些實施方式中，輸出節點560的數量小於訊號輸入節點544的數量。例如，訊號輸入節點544的數量可以等於邊緣區域203中的量測值的數量，或等於邊緣區域203及錨定區域202中的量測值的數量。再次地，輸出層530的每個輸出節點560產生更改後訊號，該等更改後訊號與被供應為訊號輸入節點505的各別的量測到的訊號對應，例如第一更改後訊號551與第一量測到的訊號501對應，但僅用於從邊緣區域203接收訊號的訊號輸入節點544。

在一些實施方式中，對於與給定的量測位置對應的更改後的訊號值，可以將類神經網路500配置為使得只有來自該給定位置的預定距離內的量測位置的輸入訊號值被用於決定更改後的訊號值。例如，若接收與路徑210上的N個連續位置處的量測值對應的訊號值S ₁、S ₂、..、S _M、…S _N，則與第M個位置（指示於R _M處）對應的更改後的訊號值Sʹ _M可以僅使用訊號值S _{M-L( 最小值 1)}、…S _M、…S _{M+L( 最大值 N)}來計算更改後的訊號值Sʹ _M。可以將L的值選定為使得使用分開達約2-4 mm的量測值來產生給定的更改後的訊號值Sʹ _M；可以使用量測值S _M的位置內約1-2 mm內（例如1.5 mm）的量測值。例如，L可以是來自0到4的範圍的數字，例如1或2。例如，若使用3 mm內的量測值，且量測值之間的間隔是1 mm，則L可以是1；若間隔是0.5 mm，則L可以是2；若間隔是0.25，則L可以是4。然而，此可以取決於拋光裝置的配置及處理條件。仍然可以將其他參數（例如墊子磨損度）的值用於計算更改後的訊號值Sʹ _M。

例如，可以存在該一或更多個隱藏層520的許多隱藏節點570，即「隱藏節點」570等於訊號輸入節點544的數量，其中每個隱藏節點570與各別的訊號輸入節點544對應。可以將每個隱藏節點570與跟相對於對應輸入節點的量測值的位置大於預定距離的位置的量測值對應的訊號輸入節點544斷接（或對於該等訊號輸入節點544的參數值為零）。例如，可以將第M個隱藏節點與第1個到第(M-L-1)個訊號輸入節點544及第(M+L+1)個到第N個輸入節點斷接（或對於該等輸入節點的參數值為零）。類似地，可以將每個輸出節點560與跟相對於輸出節點的量測值的位置大於預定距離的位置的更改後訊號對應的隱藏節點570斷接（或對於該等隱藏節點的參數值為零）。例如，可以將第M個輸出節點與第1個到第(M-L-1)個隱藏節點570及第(M+L+1)個到第N個隱藏節點斷接（或對於該等隱藏節點的參數值為零）。

在一些實施例中，拋光裝置100可以使用靜態公式來決定第一組基板的多個位置（例如邊緣區域內的位置）的厚度。可以使用該等基板來產生用來訓練類神經網路的訓練資料。接著，拋光裝置100可以使用類神經網路500來產生更改後訊號，該等更改後訊號被用來決定第二組基板的多個位置（例如邊緣區域內的位置）的厚度。例如，拋光裝置100可以施用靜態公式以決定第一組基板的厚度值，及使用訓練過的類神經網路500來產生更改後訊號，該等更改後訊號被用來決定第二組基板的厚度值。

圖8是用於拋光基板10的示例製程600的流程圖。可以由拋光裝置100執行製程600。

拋光裝置100拋光（602）基板10上的層，及在拋光期間監測（604）層，以針對層上的不同位置產生量測到的訊號值。層上的位置可以包括基板的邊緣區域203內的一或更多個位置（與訊號401的區域422/426對應），及基板上的錨定區域202內的一或更多個位置（與訊號的區域421/423對應）。錨定區域202與基板邊緣204隔開且在基板的中心區域201內，且因此不受到由基板邊緣204所產生的失真的影響。然而，錨定區域202可以與邊緣區域203相鄰。錨定區域202也可以圍繞中心區域201的內區域205。錨定位置的數量可以取決於原位監測系統160的量測點大小及量測頻率。在一些實施例中，錨定位置的數量不能超過最大值，例如最大值4。

拋光裝置100基於不同位置中的每個位置的量測到的訊號針對該位置產生厚度估算量（606）。此包括通過類神經網路500處理量測到的訊號。

對類神經網路500的輸入可以是由原位監測系統160針對不同位置所產生的原始的量測到的訊號或更新的量測到的訊號。在一些實施例中，裝置100藉由正規化訊號的值來更新每個量測到的訊號。此類正規化可以增加對類神經網路系統500的輸入505中的至少一些落在特定範圍內的可能性，此轉而可以增加類神經網路的訓練品質及/或由類神經網路500所作出的推斷的準確度。此正規化是可選的，且在一些實施例中是不執行的。

類神經網路500的輸出是更改後訊號，每個更改後訊號與一個輸入的量測到的訊號對應。若量測到的訊號是正規化值，則與量測到的訊號對應的更改後訊號也將是正規化值。因此，拋光裝置100可能需要在使用更改後訊號來估算基板的厚度之前將此類更改後訊號轉換成非正規化值。

拋光裝置100基於每個厚度估算量來偵測（608）拋光終點及/或更改拋光參數。

圖9是用於使用類神經網路500產生估算的厚度量的示例製程700的流程圖。可以由控制器190執行製程700。

控制器接收該組位置中的每個位置的量測到的訊號值（702）。該等位置可以是在跨基板的一次掃掠中。控制器190識別哪些位置與邊緣區域對應，哪些位置與錨定區域對應，及哪些位置與基板的中心區域對應（704）。在一些實施例中，錨定位置是與基板的邊緣隔開的。

控制器接著將增益施用於量測到的訊號（706）。可以將此增益施用於所有訊號值，包括來自基板的邊緣區域、錨定區域、及中心區域的量測值。

控制器選定訊號的一部分（708）。選定部分可以是與錨定區域及邊緣區域對應的量測值。

可選地，控制器190可以基於錨定位置的量測到的訊號強度正規化（710）選定部分中的每個量測到的訊號值以更新量測到的訊號，例如藉由將每個選定部分中的量測到的訊號值除以錨定位置的量測到的訊號強度來正規化。

此外，控制器190可以基於拋光墊厚度來調整選定部分中的每個量測到的（及可選地正規化的）訊號值（712）。例如，可以使用墊子磨損度的高斯函數在訊號上執行卷積。

控制器190接著通過類神經網路500處理更新的量測到的訊號值以針對每個調整後訊號產生更改後的訊號值（714）。若是藉由除以錨定區域中的訊號強度來正規化量測到的訊號值，則控制器190可以使用錨定位置的量測到的訊號強度將更改後的訊號值轉換回非正規化的調整後訊號值以更新量測到的訊號值（716），例如藉由將每個量測到的訊號值乘以錨定位置的量測到的訊號強度來轉換。然而，若不正規化量測到的訊號值，則可省略此步驟。

可以接著針對訊號的選定部分從更改後的訊號值及針對未選定的部分（即其餘部分）從原始的量測到的訊號值建構表示跨基板的完整掃描的訊號（718）。在一些實施方式中，可以例如使用基於量測位置來加權的平均值將更改後的訊號值與未更改的訊號值結合以產生結合訊號值。

控制器190接著使用訊號值（更改後的或原始的或結合的訊號值）來例如使用相關函數產生每個位置的厚度估算量（參照圖8中的步驟606）。如此，控制器190使用更改後的訊號值來產生輸入到類神經網路500的量測值的該組位置中的每個位置的厚度估算量。

圖10是用於訓練類神經網路500以產生一組量測到的訊號的更改後訊號的示例製程800的流程圖。可以由配置為訓練類神經網路500的一或更多個電腦的系統執行製程800。

系統獲得（802）由類神經網路500基於輸入值所產生的厚度估算量，該等輸入值包括基板的一組位置中的每個位置的量測到的訊號。系統也獲得（804）該組位置中的每個位置的厚度的實況（ground truth）量。系統可以使用電阻抗量測法（例如四點探針法）來產生厚度實況量。

系統計算（806）厚度估算量與厚度實況量之間的誤差量，且基於該誤差量來更新類神經網路500的一或更多個參數。為此，系統可以使用一種訓練演算法，該訓練演算法與反向傳播法一起使用梯度下降法。

可以將監測系統用在各種拋光系統中。拋光墊或載具頭或兩者可以移動以提供拋光面與基板之間的相對移動。拋光墊可以是固定到平臺板的圓形的（或某些其他形狀）墊子、延伸於供應輥及收取輥之間的窄帶、或連續的皮帶。可以將拋光墊固定在平臺板上、在拋光操作之間在平臺板上漸進地推進、或在拋光期間連續驅動跨過整個平臺板。可以在拋光期間將墊子固定到平臺板，或在拋光期間在平臺板與拋光墊之間可以存在流體軸承。拋光墊可以是標準（例如具有或不具有填料的聚胺酯）的粗糙墊、軟墊、或固定式磨料的墊子。

儘管以上論述聚焦於渦電流監測系統，但可以將校正技術施用於掃描過基板邊緣的其他種類的監測系統，例如光學監測系統。此外，儘管以上論述聚焦於拋光系統，但可以將校正技術施用於包括掃描過基板邊緣的原位監測系統的其他種類的基板處理系統，例如沉積或蝕刻系統。

可以用數位電子電路系統、或用電腦軟體、韌體、或硬體（包括此說明書中所揭露的結構性手段及其結構等效物）、或用上述項目的組合實施此說明書中所描述的所有功能性操作。可以將實施例實施為一或更多個電腦程式產品（即有形地實施於資訊載體中（例如非暫時性機器可讀取儲存媒體中或傳播訊號中）的一或更多個電腦程式）以供由資料處理裝置（例如可程式化處理器、電腦、或多個處理器或電腦）執行或控制該資料處理裝置的操作。可以用任何形式的程式語言（包括編譯的或解譯的語言）撰寫電腦程式（也稱為程式、軟體、軟體應用程式、或代碼），且可以用任何形式部署該電腦程式（包括部署為獨立程式、或部署為模組、部件、子常式、或適於用在計算環境中的其他單元）。電腦程式不一定與檔案對應。可以將程式儲存在檔案容納其他程式或資料的一部分中、儲存在專用於所論述的程式的單個檔案中、或儲存在多個協同檔案（例如儲存一或更多個模組、子程式、或代碼部分的檔案）中。可以將電腦程式部署為在一個電腦上執行、或在一個場所處或跨多個場所分佈且由通訊網路互連的多個電腦上執行。

可以藉由執行一或更多個電腦程式以藉由在輸入資料上進行操作及產生輸出執行功能的一或更多個可程式化處理器，來執行此說明書中所述的製程及邏輯流程。也可以藉由以下項目來執行製程及邏輯流程，且也可以將裝置實施為以下項目：特殊用途邏輯電路系統（例如FPGA（現場可程式化閘極陣列）或ASIC（特定應用積體電路））。

已描述了許多實施例。儘管如此，將瞭解到，可以在不脫離此揭示內容的精神及範圍的情況下作出各種更改。因此，其他的實施例是在以下請求項的範圍內的。

10 基板 94 區域 100 拋光裝置 110 拋光墊 112 外拋光層 114 背層 118 凹口 120 平臺板 121 馬達 124 驅動軸桿 125 軸 128 凹口 129 旋轉電管套接 130 端口 132 拋光液 140 載具頭 142 固位環 144 柔性膜片 146a 腔室 146b 腔室 146c 腔室 150 支撐結構 152 驅動軸桿 154 載具頭旋轉馬達 155 軸 160 原位監測系統 162 磁心 164 線圈 166 驅動及感測電路系統 168 配線 170 拋光墊調理器 172 調理器頭 176 調理器碟 180 位置感測器 182 標誌 190 控制器 192 輸出設備 194 輸入設備 196 模組 201 中心區域 202 錨定區域 203 邊緣區域 204 基板邊緣 205 內區域 210 路徑 211 量測點 303 相關曲線 401 訊號 420 圖表 421 子部分 422 第一部分 423 子部分 424 第二部分 426 第三部分 427 子部分 428 部分 430 更改後部分 450 時變訊號 452 值 460 函數 462 初始部分 470 調整後跡線 472 調整後訊號值 480 函數 482 其餘部分 490 相關函數 492 點 500 類神經網路 501 第一量測到的訊號值 502 第二量測到的訊號值 503 第 n量測到的訊號 504 輸入節點 510 輸入層 520 隱藏層 530 輸出層 544 訊號輸入節點 550 輸出節點 551 第一更改後訊號 552 第二更改後訊號 553 第 n更改後訊號 560 輸出節點 570 隱藏節點 600 製程 602 步驟 604 步驟 606 步驟 608 步驟 700 製程 702 步驟 704 步驟 706 步驟 708 步驟 710 步驟 712 步驟 714 步驟 716 步驟 718 步驟 800 製程 802 步驟 804 步驟 806 步驟 808 步驟

圖1A是包括渦電流監測系統的化學機械拋光站的部分橫截面示意側視圖。

圖1B是化學機械拋光站的示意俯視圖。

圖2是被拋光裝置的感測器頭掃描的基板的示意俯視圖。

圖3是訊號強度的示意圖，該訊號強度是基板上的層的厚度的函數。

圖4是在感測器的單次掃描中對整個基板獲得的量測到的訊號的示意圖。

圖5是量測到的訊號的示意圖，該等量測到的訊號是時間（在基板的多次掃描內）的函數。

圖6是作為增益的函數的墊子厚度的示意圖。

圖7是類神經網路的示意說明。

圖8是用於拋光基板的示例製程的流程圖。

圖9是用於使用類神經網路產生估算的厚度量的示例製程的流程圖。

圖10是用於訓練類神經網路以產生一組量測到的訊號的更改後訊號的示例製程的流程圖。

各種繪圖中的類似參考符號指示類似的元件。

國內寄存資訊 (請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無

國外寄存資訊 (請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無

800 製程 802 步驟 804 步驟 806 步驟 808 步驟

Claims (15)

1. 一種電腦儲存媒體，編碼有指令，該等指令在被一或更多個電腦執行時使得該一或更多個電腦執行包括以下步驟的操作： 從一原位渦電流監測系統接收資料，針對該原位渦電流監測系統的一感測器對被一拋光墊拋光的一基板的一導電層進行的複數次掃描中的每次掃描，該資料包括該導電層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值； 基於來自該原位監測系統的該資料決定該拋光墊的一量測到的厚度； 針對該複數次掃描中的每次掃描，針對該複數個不同位置中的每個位置，產生表示該位置處的該導電層的一厚度的一值，藉此提供表示該複數個不同位置處的厚度的複數個值，其中該產生步驟包括以下步驟：使用藉由機器學習來配置的一或更多個處理器來處理至少該複數個量測到的訊號值及該拋光墊的該量測到的厚度；及 執行以下步驟中的至少一者：基於表示該複數個不同位置處的該等厚度的該複數個值，偵測一拋光終點或更改一拋光參數。
2. 如請求項1所述的電腦儲存媒體，其中處理至少該複數個量測到的訊號值及該拋光墊的該量測到的厚度的步驟包括以下步驟：將該複數個量測到的訊號值中的至少一些應用於一訓練過的神經路的複數個第一輸入節點，以及將該拋光墊的該量測到的厚度應用於該訓練過的神經網路的一第二輸入節點。
3. 如請求項2所述的電腦儲存媒體，其中該等操作包括以下步驟：將少於所有的該複數個量測到的訊號值的一組量測到的訊號值應用於該複數個第一輸入節點。
4. 如請求項3所述的電腦儲存媒體，其中該複數個量測到的訊號值包括來自該基板的一邊緣區域中的位置的第一組值和來自該基板的一中心區域中的位置的第二組值。
5. 如請求項4所述的電腦儲存媒體，其中該等操作包括以下步驟：將該第一組值應用於該複數個第一輸入節點。
6. 如請求項5所述的電腦儲存媒體，其中該第二組值未被應用於該神經網路。
7. 如請求項1所述的電腦儲存媒體，其中決定該拋光墊的該厚度的步驟包括以下步驟：針對該基板決定一增益，及根據一相關函數決定該拋光墊的該厚度，該相關函數提供墊厚度值作為增益的一函數。
8. 如請求項7所述的電腦儲存媒體，其中針對該基板決定該增益的步驟包括以下步驟：基於表示發生在該層的一拋光操作的一初始部分中的複數次掃描的厚度的該複數個值，決定該層的一估算起始厚度值；在拋光之前接收該層的一初始厚度值;及將該估算起始厚度值與接收到的該初始厚度值進行比較。
9. 如請求項8所述的電腦儲存媒體，其中該等操作包括以下步驟：從該感測器接收複數個原始厚度值，並且其中該等操作包括以下步驟：在決定該增益之後，將該複數個原始厚度值與該增益相乘，以產生該複數個量測到的訊號值。
10. 一種拋光系統，包括： 用於一拋光墊的一支撐件； 一載體，用於將一基板保持為與該拋光墊接觸； 一原位渦電流監測系統，具有一感測器； 一馬達，用於在該感測器與該基板之間產生相對運動，使得該感測器跨越該基板進行複數次掃描，該原位監測系統被配置為產生資料，針對該複數次掃描中的每次掃描，該資料包括該基板的一導電層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值；及 一控制器，被配置為： 從該原位渦電流監測系統接收資料，針對該感測器的複數次掃描中的每次掃描，該資料包括該導電層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值； 基於來自該原位監測系統的該資料決定該拋光墊的一量測到的厚度； 針對該複數次掃描中的每次掃描，針對該複數個不同位置中的每個位置，產生表示該位置處的該導電層的一厚度的一值，藉此提供表示該複數個不同位置處的厚度的複數個值，其中該控制器被配置為使用由機器學習來配置的一或更多個處理器來處理至少該複數個量測到的訊號值及該拋光墊的該量測到的厚度，以產生表示該導電層的該厚度的該值；及 執行以下步驟中的至少一者：基於表示該複數個不同位置處的該等厚度的該複數個值，偵測一拋光終點或更改一拋光參數。
11. 如請求項10所述的系統，其中該控制器被配置為藉由以下方式處理至少該複數個量測到的訊號值及該拋光墊的該量測到的厚度：將該複數個量測到的訊號值中的至少一些應用於一訓練過的神經網路的複數個第一輸入節點，以及將該拋光墊的該量測到的厚度應用於該訓練過的神經網路的一第二輸入節點。
12. 如請求項11所述的系統，其中該控制器被配置為將少於所有的該複數個量測到的訊號值的一組量測到的訊號值應用於該複數個第一輸入節點。
13. 一種拋光一基板的方法，包括以下步驟： 使該基板與一拋光墊接觸； 相對於該拋光墊移動該基板以拋光該基板上的一層； 用一原位監測系統的一感測器在拋光站處進行的拋光期間監測該層，該感測器相對於該基板移動以跨越該基板提供該感測器的複數次掃描，該原位監測系統產生資料，針對該複數次掃描中的每次掃描，該資料包括該層上的複數個不同位置的複數個量測到的訊號值； 基於來自該原位監測系統的該資料決定該拋光墊的一量測到的厚度； 針對該複數次掃描中的每次掃描，針對該複數個不同位置中的每個位置，產生表示該位置處的該導電層的一厚度的一值，藉此提供表示該複數個不同位置處的厚度的複數個值，其中該產生步驟包括以下步驟：使用由機器學習來配置的一或更多個處理器來處理至少該複數個量測到的訊號值和該拋光墊的量測到的厚度；及 執行以下步驟中的至少一者：基於表示該複數個不同位置處的該等厚度的該複數個值，偵測一拋光終點或更改一拋光參數。
14. 如請求項13所述的方法，包括以下步驟：藉由將該複數個量測到的訊號值中的至少一些應用於一訓練過的神經網路的複數個第一輸入節點，以及將該拋光墊的該量測到的厚度應用於該訓練過的神經網路的一第二輸入節點，來處理至少該複數個量測到的訊號值和該拋光墊的該量測到的厚度。
15. 如請求項14所述的方法，包括以下步驟：將少於所有的該複數個量測到的訊號值的一組量測到的訊號值應用於該複數個第一輸入節點。