ocd光学线宽测量和cd-sem的区别

SEM作为显微镜，可以放大微观物体形态，一般允许误差在放大倍数±5%。在相同工作条件下，放大倍数一般不会漂移，精度可靠。但随着温湿度变化，随着电磁环境变化，可能会有漂移。因为SEM放大和光学显微镜放大完全不同，完全靠扫描线圈和电器元件控制，电器元件的老化，可能会引起放大倍数漂移，因此过两年需要校准放大倍数。另外SEM图像尺寸测量精度问题，这个情况和方舟子质疑韩2身高有些类似，许多人用图像测量得出的结果误差很大。但相同的测量方法精度很高！还有SEM作为材料分析平台，做化学成分分析，晶体结构分析。偏差可以保证2%以内。最后总结：精度靠方法和条件保证！前提是方法一致，条件不要变化！！

对于快速地检测电子束曝光制造出的小纳米结构的尺寸和缺陷并保证其不受到损伤是纳米加工进入10nm尺度面临的另一重大技术问题。同时,在集成电路制造中,多层制造需要对标记进行极高精度的检测"显然,光学的无损伤检测方式己无法应用于10nm尺度范围,因此基于能量束的检测方法是必须采取的方式"。

目前工业界采用CD一SEM对小特征尺寸进行测量。

其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。

采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制：

（1）不允许有多个因变量或输出变量

（2）中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中

（3）预测因子假设为没有测量误差

（4）预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释

（5）结构方程模型不受这些方面的限制

SEM的优点：

（1）SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验；

（2）回归系数，均值和方差同时被比较，即使多个组间交叉；

（3）验证性因子分析模型能净化误差，使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染；

（4）拟合非标准模型的能力，包括灵活处理追踪数据，带自相关误差结构的数据库（时间序列分析），和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。

构方程模型最为显著的两个特点是：

（1）评价多维的和相互关联的关系；

（2）能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系，而且能够在评价的过程中解释测量误差。

1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线（或者直线）方程。

其思想是：设y和x之间的关系可以用一个公式在表示，但其系数为待定系数。然后，将各个点的实测数据与计算求得的数据相减，得到“误差”或者不符值（有正有负，但其平方都是正的），将这些不符值的平方相加，得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数，使得误差平方和最小，那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。

2、而极大似然估计值，是用于概率领域的一种方法，和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法，让某一个公式求导值为0，再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

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