CN112764316B - 步进曝光机的控制设备与控制方法 - Google Patents

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Abstract

一种步进曝光机的控制设备与控制方法。步进曝光机的控制设备包括输入装置、生成装置及处理装置。输入装置用以输入多个样本显影图。这些样本显影图由多个样本焦距值所获得。生成装置用以通过深度学习算法，产生对应于多个生成焦距值的多个生成分类。处理装置用以根据这些生成分类，分析在线显影图的估测焦距值。

Description

步进曝光机的控制设备与控制方法
技术领域
本发明是关于一种控制设备与控制方法，且特别是关于一种步进曝光机的控制设备与控制方法。
背景技术
随着半导体技术的发展，各式电子装置不断推陈出新。在芯片的制造过程中，需要经过曝光、显影、蚀刻等制程。光阻经由曝光制程后，于显影制程中呈现出遮罩图样，并通过此遮罩图样蚀刻金属层，以形成层线路。
因此，曝光制程的控制精准度将严重影响到蚀刻后的线路。传统上，操作人员可以调整步进曝光机的曝光能量，以期光阻能够显影出精准的图样。然而，在线宽尺寸要求越来越精细的情况下，步进曝光机需要更精准的调整，才能够形成更精密的线路。
发明内容
本发明是有关于一种步进曝光机的控制设备与控制方法，其利用人工智能技术来调校步进曝光机的光束焦距和/或曝光能量，以增进步进曝光机的精准度。
根据本发明的一方面，提出一种步进曝光机的控制设备。步进曝光机的控制设备包括输入装置、生成装置及处理装置。输入装置用以输入多个样本显影图。这些样本显影图由多个样本焦距值所获得。生成装置用以通过深度学习算法，产生对应于多个生成焦距值的多个生成分类。处理装置用以根据这些生成分类，分析在线显影图的估测焦距值。
根据本发明的另一方面，提出一种步进曝光机的控制方法。步进曝光机的控制方法包括以下步骤。根据多个样本焦距值，获得多个样本显影图。通过深度学习算法，产生对应于多个生成焦距值的多个生成分类。获得在线显影图。根据这些生成分类，分析在线显影图的估测焦距值。
为了对本发明的上述及其他方面有更佳的了解，下文特举实施例，并配合附图详细说明如下：
附图说明
图1示出根据一实施例的步进曝光机的控制设备的示意图。
图2示出根据一实施例的步进曝光机的控制方法的流程图。
图3说明图2的各步骤的示意图。
图4示出根据另一实施例的步进曝光机的控制方法的流程图。
图5说明图4的各步骤的示意图。
图6示出根据另一实施例的步进曝光机的控制方法的流程图。
图7说明图6的各步骤的示意图。
具体实施方式
请参照图1，其示出根据一实施例的步进曝光机(stepper)700的控制设备100的示意图。控制设备100包括输入装置110、生成装置120及处理装置130。输入装置110用以输入各种数据，例如是有线网络端口、无线网络收发模块、传输线、或USB端口。生成装置120用以进行数据的训练/生成等程序。处理装置130用以进行各种处理/分析的程序。生成装置120与处理装置130例如是电路、电路板、芯片、数组程序代码或储存程序代码的记录装置。
在本实施例中，生产线上的步进曝光机700对光阻完成曝光且进行显影后，由扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)800采集在线(On-line)显影图P70，并输入至控制设备100。控制设备100利用人工智能技术进行分析，即可获得估测焦距值F7。如此一来，可以通过估测焦距值F7来调校步进曝光机700的光束焦距，以使步进曝光机700的光束准确聚焦于光阻上，增进步进曝光机700的精准度。以下还通过流程图详细说明上述各项元件的运作。
请参照图2及图3，图2示出根据一实施例的步进曝光机700的控制方法的流程图，图3说明图2的各步骤的示意图。在步骤S110中，根据多个样本焦距值F1(示出于图3)，输入装置110获得多个样本显影图P10。样本焦距值F1为步进曝光机700所设定的，根据不同的样本焦距值F1，可以获得不同的样本显影图P10。这些样本显影图P10是由步进曝光机700对光阻实际进行曝光，且显影后由扫描电子显微镜800实际进行影像采集所获得。步进曝光机700对于样本焦距值F1的调准尺度有限，故样本焦距值F1与其对应的样本显影图P10数量有限。
接着，在步骤S120中，生成装置120通过深度学习算法，产生对应于多个生成焦距值F1’的多个生成分类CF1。深度学习算法包括自编码器算法(auto-encoder algorithm)及生成对抗网络算法(Generative Adversarial Network,GAN)。如图3所示，在此步骤中，样本显影图P10经由自编码器算法及生成对抗网络算法转换为已编码图P11，在产生已编码图P11的过程中，归类出对应于不同生成焦距值F1’的生成分类CF1。这些生成分类CF储存于数据库900中。
也就是说，生成焦距值F1’并非步进曝光机700所设定的，而是经由自编码器算法及生成对抗网络算法所生成。生成焦距值F1’的尺度比样本焦距值F1的尺度还要细，即生成焦距值F1’的数量多于样本焦距值F1的数量。
举例来说，步进曝光机700的设定有限，仅能以10组样本焦距值F1进行设定，而于步骤S110仅获得10张样本显影图P10。在步骤S120中，可以经由生成装置120来生成对应于100组生成焦距值F1’的100个生成分类CF1。
在步骤S130中，输入装置110在生产线运作时，获得待测的在线显影图P70。在线显影图P70是由步进曝光机700对生产线上的光阻实际进行曝光，且于显影后由扫描电子显微镜800实际进行影像采集所获得。
然后，在步骤S140中，处理装置130根据生成分类CF1，分析在线显影图P70的估测焦距值F7。如图3所示，在此步骤中，处理装置130依据在线显影图P70与各个生成分类CF1的隐藏层近似度进行分析。也就是说，在线显影图P70经过由编码器算法及生成对抗网络算法转换为已编码图P71，在此过程中的隐藏层特征HL71得以与生成分类CF1的隐藏层特征进行比对，找出最近似的一组生成分类CF1。得知最近似的一组生成分类CF1后，则可将对应的生成焦距值F1’视为估测焦距值F7。
接着，在步骤S150中，处理装置130即可根据估测焦距值F7输出控制指令CS1至步进曝光机700，以调校步进曝光机700的光束焦距。
如此一来，通过上述人工智能技术，步进曝光机700的光束焦距得以调校至最精准的数值，使得步进曝光机700的精准度能够大幅提升。
此外，本公开的人工智能技术除了能够调校步进曝光机700的光束焦距，还可一并调校步进曝光机700的曝光能量。请参照图4及图5，图4示出根据另一实施例的步进曝光机700的控制方法的流程图，图5说明图4的各步骤的示意图。在步骤S210中，根据多个样本焦距值F1及样本能量值E1，输入装置110获得多个样本显影图P10。样本焦距值F1与样本能量值E1为步进曝光机700所设定。根据不同的样本焦距值F1与样本能量值E1，可以获得不同的样本显影图P10。这些样本焦距值F1与这些样本能量值E1组成一矩阵。步进曝光机700对于样本焦距值F1与样本能量值E1的调准尺度有限，故样本焦距值F1、样本能量值E1与其对应的样本显影图P10的数量有限。
接着，在步骤S220中，生成装置120通过深度学习算法，产生对应于多个生成焦距值F1’与多个生成能量值E1’的多个生成分类CF2。在此步骤中，样本显影图P10经由自编码器算法及生成对抗网络算法转换为已编码图P12，在产生已编码图P12的过程中，归类出对应于生成焦距值F1’与生成能量值E1’的多个生成分类CF2。也就是说，生成焦距值F1’与生成能量值E1’并非步进曝光机700所设定的，而是经由自编码器算法及生成对抗网络算法所生成。生成焦距值F1’的尺度比样本焦距值F1的尺度还要细，即生成焦距值F1’的数量多于样本焦距值F1的数量。生成能量值E1’的尺度比样本能量值E1的尺度还要细，即生成能量值E1’的数量多于样本能量值E1的数量。
举例来说，步进曝光机700的设定有限，仅能以10组样本焦距值F1与10组样本能量值E1(组成10*10的矩阵)进行设定，而于步骤S210仅能获得100张样本显影图P10。在步骤S120中，可以经由生成装置120来生成对应于100组生成焦距值F1’与100组生成能量值E1’(组成100*100的矩阵)的10000个生成分类CF2。
在步骤S230中，输入装置110在生产线运作时，获得待测的在线显影图P70。在线显影图P70是由步进曝光机700对生产线上的光阻实际进行曝光，且于显影后由扫描电子显微镜800实际进行影像采集所获得。
然后，在步骤S240中，处理装置130根据生成分类CF2，分析在线显影图P70的估测焦距值F7与估测能量值E7。如图5所示，在此步骤中，处理装置130依据在线显影图P70与各个生成分类CF2的隐藏层近似度进行分析。也就是说，在线显影图P70经过由编码器算法及生成对抗网络算法转换为已编码图P72，在此过程中的HL71得以与生成分类CF2的隐藏层特征进行比对，找出最近似的一组生成分类CF2。得知最近似的一组生成分类CF2后，则可将对应的生成焦距值F1’与生成能量值E1’分别视为估测焦距值F7与估测能量值E7。
接着，在步骤S250中，处理装置130即可根据估测焦距值F7与估测能量值E7输出控制指令CS2至步进曝光机700，以调校步进曝光机700的光束焦距与曝光能量。
如此一来，通过上述人工智能技术，步进曝光机700的光束焦距与曝光能量得以调校至最精准的数值，使得步进曝光机700的精准度能够大幅提升。
此外，本公开的人工智能技术亦可应用于仅调校步进曝光机700的曝光能量的情况。请参照图6及图7，图6示出根据另一实施例的步进曝光机700的控制方法的流程图，图7说明图6的各步骤的示意图。在步骤S310中，根据多个样本能量值E1，输入装置110获得多个样本显影图P10。样本能量值E1为步进曝光机700预先设定的，根据不同的样本能量值E1，可以获得不同的样本显影图P10。步进曝光机700对于样本能量值E1的调准尺度有限，故样本能量值E1与其对应的样本显影图P10数量有限。
接着，在步骤S320中，生成装置120通过深度学习算法，产生对应于多个生成能量值E1’的多个生成分类CF3。在此步骤中，样本显影图P10经由自编码器算法及生成对抗网络算法转换为已编码图P13，在产生已编码图P13的过程中，归类出对应于生成能量值E1’的多个生成分类CF3。也就是说，生成能量值E1’并非步进曝光机700所设定的，而是经由自编码器算法及生成对抗网络算法所生成。生成能量值E1’的尺度比样本能量值E1的尺度还要细，即生成能量值E1’的数量多于样本能量值E1的数量。
举例来说，步进曝光机700的设定有限，仅能以10组样本能量值E1进行设定，而于步骤S310获得10张样本显影图P10。在步骤S320中，可以经由生成装置120来生成对应于100组生成能量值E1’的100个生成分类CF3。
在步骤S330中，输入装置110在生产线运作时，获得待测的在线显影图P70。在线显影图P70是由步进曝光机700对生产线上的光阻实际进行曝光，且于显影后由扫描电子显微镜800实际进行影像采集所获得。
然后，在步骤S340中，处理装置130根据生成分类CF3，分析在线显影图P70的估测能量值E7。如图5所示，在此步骤中，处理装置130依据在线显影图P70与各个生成分类CF3的隐藏层近似度进行分析。也就是说，在线显影图P70经过由编码器算法及生成对抗网络算法转换为已编码图P73，在此过程中的隐藏层特征HL71得以与生成分类CF3的隐藏层特征进行比对，找出最近似的一组生成分类CF3。得知最近似的一组生成分类CF3后，则可将对应的生成能量值E1’视为估测能量值E7。
接着，在步骤S350中，处理装置130即可根据估测能量值E7输出控制指令CS3至步进曝光机700，以调校步进曝光机700的光束焦距与曝光能量。
如此一来，通过上述人工智能技术，步进曝光机700的曝光能量得以调校至最精准的数值，使得步进曝光机700的精准度能够大幅提升。
综上所述，虽然本发明已以实施例公开如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视后附的权利要求所界定者为准。

Claims (20)

1.一种步进曝光机的控制设备，包括：
输入装置，用以输入从连接至所述步进曝光机的扫描电子显微镜而来的多个样本显影图，所述样本显影图由多个样本焦距值所获得；
生成装置，用以通过深度学习算法，产生对应于多个生成焦距值的多个生成分类，所述生成焦距值是经由自编码器算法及生成对抗网络算法所生成的，并且所述生成焦距值不同于所述样本焦距值；以及
处理装置，用以根据由所述生成装置生成的所述生成分类，分析在线显影图的估测焦距值，以调校所述步进曝光机的光束焦距。
2.如权利要求1所述的步进曝光机的控制设备，其中所述样本显影图根据所述样本焦距值及多个样本能量值所获得。
3.如权利要求2所述的步进曝光机的控制设备，其中所述样本焦距值与所述样本能量值组成一矩阵。
4.如权利要求2所述的步进曝光机的控制设备，其中所述生成分类对应于所述样本焦距值及多个生成能量值。
5.如权利要求4所述的步进曝光机的控制设备，其中所述生成能量值的数量多于所述样本能量值的数量。
6.如权利要求5所述的步进曝光机的控制设备，其中该处理装置还根据所述生成分类，分析该在线显影图的估测能量值。
7.如权利要求1所述的步进曝光机的控制设备，其中该深度学习算法包括自编码器算法。
8.如权利要求1所述的步进曝光机的控制设备，其中该深度学习算法包括生成对抗网络算法。
9.如权利要求1所述的步进曝光机的控制设备，其中所述生成焦距值的数量多于所述样本焦距值的数量。
10.如权利要求1所述的步进曝光机的控制设备，其中该处理装置依据该在线显影图与每个生成分类的隐藏层近似度进行分析。
11.一种步进曝光机的控制方法，包括：
根据多个样本焦距值，获得从连接至所述步进曝光机的扫描电子显微镜而来的多个样本显影图；
通过深度学习算法，产生对应于多个生成焦距值的多个生成分类，所述生成焦距值是经由自编码器算法及生成对抗网络算法所生成的，并且所述生成焦距值不同于所述样本焦距值；
获得在线显影图；以及
根据由所述步进曝光机的生成装置生成的所述生成分类，分析该在线显影图的估测焦距值，以调校所述步进曝光机的光束焦距。
12.如权利要求11所述的步进曝光机的控制方法，其中在根据所述样本焦距值，获得所述样本显影图的步骤中，所述样本显影图是由所述样本焦距值及多个样本能量值所获得。
13.如权利要求12所述的步进曝光机的控制方法，其中所述样本焦距值与所述样本能量值组成一矩阵。
14.如权利要求12所述的步进曝光机的控制方法，其中在通过该深度学习算法，产生对应于所述生成焦距值的所述生成分类的步骤中，所述生成分类对应于所述生成焦距值及多个生成能量值。
15.如权利要求14所述的步进曝光机的控制方法，其中所述生成能量值的数量多于所述样本能量值的数量。
16.如权利要求15所述的步进曝光机的控制方法，其中在根据所述生成分类，分析该在线显影图的该估测焦距值的步骤中，还分析该在线显影图的估测能量值。
17.如权利要求11所述的步进曝光机的控制方法，其中在通过该深度学习算法，产生对应于所述生成焦距值的所述生成分类的步骤中，该深度学习算法包括自编码器算法。
18.如权利要求11所述的步进曝光机的控制方法，其中在通过该深度学习算法，产生对应于所述生成焦距值的所述生成分类的步骤中，该深度学习算法包括生成对抗网络算法。
19.如权利要求11所述的步进曝光机的控制方法，其中所述生成焦距值的数量多于所述样本焦距值的数量。
20.如权利要求11所述的步进曝光机的控制方法，其中在根据所述生成分类，分析该在线显影图的该估测焦距值的步骤中，依据该在线显影图与每个生成分类的隐藏层近似度进行分析。
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