CN114253087A - 确定样本压射区域的集合的方法和信息处理装置 - Google Patents

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Abstract

公开了确定样本压射区域的集合的方法和信息处理装置。提供了从基板的多个压射区域中确定样本压射区域的集合的方法，在每个样本压射区域中标记的位置要被实际地测量。该方法包括：设定样本压射区域的集合的初始布置，以及向样本压射区域的集合添加在除了初始布置中的样本压射区域之外的压射区域之中的如下压射区域，在该压射区域中指示出使用估计模型获得的标记的位置的测量值的估计值的不确定度的值超出预定阈值。

Description

确定样本压射区域的集合的方法和信息处理装置
技术领域
本发明涉及确定样本压射区域的集合的方法、获得测量值的方法、信息处理装置、光刻装置、存储介质和物品制造方法。
背景技术
伴随着器件的微图案化和更高集成度，对器件对准精度的改善的需求正在增长。为了改善对准精度，有必要以高精度检查对准偏移(在下文中将称作覆盖(overlay))，并基于对准偏移来控制偏移量。因此，对增大的覆盖检查精度的需求也在增长。
为了以高精度执行对准和覆盖检查，有必要增大在测量目标对象(比如晶圆或面板，在下文中将称作基板)上的测量点的数量。然而，增大测量点的数量导致测量/检查时间的增加，并且生产率降低。为了防止这种情况，国际公布No.2018/133999和美国专利No.10545412的每个提出了虚拟量测(Virtual Metrology)系统。这个系统使用基于在装置的操作期间的各种传感器的数据、在器件制造工艺中的操作日志、加工基板的装置的类型等的统计模型来估计没有实际地经历测量/检查的点的值。这实现了测量点的数量的虚拟增加。
虚拟量测系统使得能够减少测量点的数量。然而，目前，测量点的数量是通过试错法来减少，并且没有建立明确的减少方法。
发明内容
本发明提供例如用于确定在基板上的测量位置的技术，该技术在改善基板的对准精度方面是有利的。
本发明在其一方面中提供一种从基板的多个压射区域中确定样本压射区域的集合的方法，在每个样本压射区域中标记的位置要被实际地测量，该方法包括以下步骤：设定样本压射区域的集合的初始布置，以及向样本压射区域的集合添加在除了初始布置中的样本压射区域之外的压射区域之中的如下压射区域，在该压射区域中指示出使用估计模型获得的标记的位置的测量值的估计值的不确定度的值超出预定阈值。
本发明在其第二方面中提供一种获得在基板的多个压射区域中的每个压射区域中的标记的位置的测量值的方法，包括：测量在使用根据第一方面的方法确定的样本压射区域的集合中包括的每个样本压射区域中的标记的位置，以及通过使用估计模型并且基于在样本压射区域的集合中包括的每个样本压射区域中的标记的测量结果，估计在不被包括在样本压射区域的集合中的每个压射区域中的标记的位置的测量值。
本发明在其第三方面中提供一种从基板的多个压射区域中确定样本压射区域的集合的信息处理装置，在每个样本压射区域中的标记的位置要被实际地测量，包括：处理单元，其中处理单元设定样本压射区域的集合的初始布置，并且向样本压射区域的集合添加在除了初始布置中的样本压射区域之外的压射区域之中的如下压射区域，在该压射区域中指示出使用估计模型获得的标记的位置的测量值的估计值的不确定度的值超出预定阈值。
本发明在其第四方面中提供一种光刻装置，包括：被配置成基于使用根据第二方面的方法而获得的标记的位置的测量值来定位基板的基板台。
本发明在其第五方面中提供一种计算机可读存储介质，其存储有用于使计算机执行根据第一方面的方法的各步骤的程序。
本发明在其第六方面中提供一种物品制造方法，包括：通过使用根据第四方面的光刻装置来在基板上形成图案；以及加工其上形成了图案的基板，其中，从加工的基板制造物品。
本发明的进一步特征将根据以下(参考附图)对示例性实施例的描述变得清楚。
附图说明
图1是示出曝光装置的布置的视图；
图2是示出对准检测光学系统的布置的视图；
图3是曝光处理的流程图；
图4是示出在基板上的样本压射区域的布局的示例的视图；
图5是其中在每个样本压射区域中的对准测量值由向量表示来表示的视图；
图6是其中在每个压射区域中的虚拟对准测量值由向量表示来表示的视图；
图7是示出估计对准测量值的虚拟量测系统的配置示例的视图；
图8是示出在对准测量值估计模型的学习期间的数据流的视图；
图9是示例性示出在每个压射区域中的对准测量值的估计误差的概率分布的方差的视图；
图10是示出基于方差而选择的样本压射区域的示例的视图；
图11是图示出确定样本压射区域的处理的流程图；
图12是示出初始样本压射区域的位置和方差的示例的视图；
图13是示出在确定处理后样本压射区域的位置和方差的示例的视图；
图14是示出估计覆盖测量值的虚拟量测系统的配置示例的视图；
图15是示出在覆盖测量值估计模型的学习期间的数据流的视图；以及
图16是图示出确定样本压射区域的处理的流程图。
具体实施方式
在下文中，将参考附图详细地描述实施例。注意，以下的实施例不是意在限制所主张的发明的范围。在实施例中描述了多个特征，但是不限制发明要求所有此类特征，并且多个此类特征可以适当地组合。此外，在附图中，给相同或相似的配置相同的附图标记，并且省略其冗余的描述。
本发明提供用于确定在基板上的测量点的位置的技术，该技术在改善基板的对准精度方面是有利的，并且下面将描述应用有此类技术的光刻装置。作为一个特定的示例，下面将描述其中向曝光装置应用本发明的示例，该曝光装置是光刻装置的一个示例。然而，光刻装置不限于曝光装置而可以是其他光刻装置。例如，光刻装置可以是使用带电粒子束在基板(其上的光敏剂)上执行绘制的绘制装置。可代替地，光刻装置可以是通过使用模具在基板上模制压印材料来在基板上形成图案的压印装置。
<第一实施例>
图1是示出根据实施例的曝光装置1的布置的视图。曝光装置1包括：投影光学系统3、基板卡盘5、基板台6和对准检测光学系统7。要被转印到基板4的图案(例如，电路图案)被绘制在原版2上，原版2也被称作中间掩模版，并且原版2由原版台(未示出)支持。投影光学系统3将其上绘制有图案(例如，电路图案)的原版2投影到基板4上。基板卡盘5保持基板4，在基板4中，下层图案和对准标记已经在在前的步骤中形成。
如图4中所示，多个压射区域41以网格图案被布置在基板4中，每个压射区域是原版2的图案的转印区域。在每个压射区域中，形成有在在前的步骤中转印(形成)的下层图案和对准标记。一般来说，在各个压射区域中形成相同的图案。在多个压射区域41之中的预定压射区域43中，形成在作为粗略对准的预对准中使用的预对准标记11。进一步地，在多个压射区域41之中的预先确定为样本压射区域42的区域中，形成在精细对准中使用的精细对准标记12。
基板台6将基板4定位在预定位置处。对准检测光学系统7可以包括捕获在基板4上的对准标记并且获得标记的图像的成像设备。控制器C总体地控制用于曝光处理的各个单元。控制器C可以由包括CPU和存储器的信息处理装置(计算机)来实现。此类计算器可以包括显示各种信息的显示单元。在该实施例中，控制器C可以用作执行通过处理由对准检测光学系统7获得的图像来获得标记的位置的处理的处理单元。
在示例中，控制器C使用对准检测光学系统7检测在原版2和基板4之间的相对位置，并且通过基于检测结果控制基板台6来执行对准。在这之后，控制器C使照明光学系统(未示出)射出曝光光，并且投影光学系统3使用曝光光将在原版2中绘制的图案投影到基板4上。
图2示出对准检测光学系统7的布置。来自光源8的照明光被分束器9反射、穿过透镜10并照亮在基板4上的对准标记11。来自对准标记的衍射光穿过透镜10、分束器9和透镜13并在传感器14上形成对准标记11的图像。传感器14将形成的图像光电地转换成图像信号，并且将图像信号发送给控制器C。控制器C对接收的图像信号执行位置检测处理以测量对准标记的位置。控制器C对在基板4中的将在后面描述的多个样本压射区域上的测量点执行此类标记位置测量，并且使用虚拟量测技术获得在除了样本压射区域之外的压射区域中的标记的位置的虚拟测量值。基于如上所述地获得的在每个压射区域中的测量值，控制器C将基板台6的位置与原版2对准。
下面将参考图3的流程图描述曝光装置1的从基板的对准到曝光的一系列步骤。在步骤S301中，将基板4装载到曝光装置1中，并且基板4由基板卡盘5保持。
在步骤S302中，执行预对准测量。在预对准测量中，通过对准检测光学系统7检测在基板上的预对准标记11的位置。在用于预对准的多个压射区域上，执行对准检测光学系统7对预对准标记11的检测，在用于预对准的每个压射区域中形成有预对准标记11。基于检测结果，控制器C计算整个基板的偏移和一阶线性分量(倍率和旋转)。
接下来，在步骤S303中，控制器C设定对于精细对准而言最优化的样本压射区域的布置。样本压射区域是在基板的多个压射区域之中的、标记的位置应当被实际地测量的压射区域。后面将描述确定样本压射区域的集合的方法。
之后，在步骤S304中，执行精细对准测量。在精细对准测量中，控制器C基于预对准测量结果来将基板台6驱动到对准检测光学系统7可以观察精细对准标记12的位置。此后，控制器C使用对准检测光学系统7来测量在样本压射区域中的精确对准标记12的位置。
在步骤S305中，控制器C使用标记的位置的测量值(在下文中将称作“对准测量值”)的估计模型估计在除了样本压射区域之外的压射区域中的对准测量值。即，不需要对除了样本压射区域之外的压射区域执行实际的测量。根据样本压射区域的实际测量值和在除了样本压射区域之外的压射区域中的对准测量值的估计值，获得在基板上的所有压射区域的精确的对准测量值。
在步骤S306中，对每个压射区域，控制器C基于在步骤S304和S305中获得的精细对准测量结果来驱动基板台6，经由投影光学系统3将原版2的图案投影到基板上，并且使基板曝光。之后，在步骤S307中，卸载经曝光的基板。
当在基板4中发生畸变时，控制器C具有校正高阶变形分量的功能。将描述该功能。这里，示出了三阶多项式模型的示例，但是校正模型不限于这个实施例中示出的校正模型。可以使用任意阶次的模型或者可以使用除了多项式模型之外的其他模型。
当由三阶多项式模型表示在基板中的变形时，由以下的等式(1)表示每个压射区域的校正值(偏移X(ShiftX)和偏移Y(ShiftY))：
ShiftX＝k1+k3x+k5y+k7x2+k9xy+k11y2+k13x3+k15x2y+k17xy2+k19y3
ShiftY＝k2+k4y+k6x+k8y2+k10xy+k12x2+k14y3+k16xy2+k18x2y+k20x3...(1)其中x和y指示出在基板表面中的压射区域的位置。控制器C根据在每个压射区域中的实际对准测量值获得回归系数k1至k20以计算校正值。
例如，为了获得实际测量数据，可以对基板上的一些压射区域执行对准测量。在此时使用的压射区域被称作样本压射区域。在图4中示出的示例中，设定了包括14个样本压射区域的样本压射区域的集合。为了校正高阶基板变形分量，要求样本压射区域更大数量。然而，由于存在在增大样本压射区域的数量和对准测量时间之间的折衷，所以在考虑器件生产率的情况下确定样本压射区域的数量。
接下来，将描述虚拟量测系统。注意的是，这里示出的模型结构仅是示例，并且本发明不限于这个模型。
这里，假设如图4中所示那样确定了样本压射区域的集合。只在样本压射区域中执行实际的对准测量。在图5中，在每个样本压射区域中获得的对准测量值dx和dy由向量表示来表示。每个向量对应于在每个样本压射区域中的对准测量值。控制器C使用各种数据来估计在不执行实际测量的压射区域(即，除了样本压射区域之外的压射区域)中的对准测量值，并且获得如图6中所示的虚拟对准测量值。这是虚拟量测系统的概述。
下面将描述该系统的估计功能。图7示出虚拟量测系统的配置示例。在这个系统中，以下的数据用作对准测量值估计模型200的输入数据：
·在在前的步骤中的覆盖测量值101(在上层和下层之间的覆盖测量值)；
·器件制造工艺参数102；
·曝光装置传感器数据103；以及
·样本对准测量值104，其是由实际测量获得的在样本压射区域中的对准测量值。
器件制造工艺参数102例如可以包括与器件制造有关的参数，比如，加工了基板的器件制造装置的ID、在器件的制造中发生的基板的翘曲量、以及在基板上应用抗蚀剂时的装置参数。曝光装置传感器数据103例如可以包括：在基板台通过吸力固定基板时的压力值、在基板温度控制时的基板温度、在曝光装置中生成的曝光热负荷的历史、在对准测量时的标记图像数据等。样本对准测量值104对应于如在图5中所示的在样本压射区域中的对准测量值。
基于这些输入数据，对准测量值估计模型200估计在除了样本压射区域之外的压射区域中的对准测量值，并且输出在每个压射区域中的对准测量值的估计值300。估计值300的向量表示如图6中所示。估计模型200是其中已经通过机器学习等预先学习了输入/输出关系的模型。
图8示出在估计模型200的学习期间的数据流。在学习期间，在使用实际测量值400作为教师数据时学习在估计模型内的参数，实际测量值400是在实际地执行对准测量的压射区域中的对准测量值。用作教师数据的实际测量值400的格式与估计值300的格式─即如图6中所示的测量值的格式─类似。
通过使用如上所述地学习的估计模型200，估计在不执行对准测量的压射区域(除了样本压射区域之外的压射区域)中的对准测量值。因此，实现对基板的高阶变形分量的校正，并且能够执行高精度的对准。
接下来，将描述根据实施例的确定样本压射区域的方法。控制器C根据被用于估计模型200的学习的多个基板数据，计算每个压射区域的估计值300的估计误差。估计误差是在实际测量值和估计值之间的差。之后，控制器C计算在每个压射区域中的估计误差的数据间(inter-data)分布(估计误差分布)。这个分布表示估计误差的发生概率的分布，并且表示在压射区域中的估计值的不确定度。例如，当使用估计误差分布的方差时，可以如图9中所示那样表示方差。椭圆的水平直径指示出在x方向上的对准偏移量dx的估计误差分布的方差，并且椭圆的垂直直径指示出在y方向上的对准偏移量dy的估计误差分布的方差。在这个示例中，可以看出，越靠近基板的外围，估计误差分布的方差倾向于越大并且估计的不确定度越高。为了增大估计模型的估计精度，选择其中估计误差分布的方差(估计的不确定度)高的压射区域作为实际执行对准测量的样本压射区域是有利的。因此，在这个实施例中，选择其中估计误差分布的方差超出预定阈值的压射区域作为样本压射区域。
图10示出因为估计误差分布的方差超出预定阈值而选择的样本压射区域的示例。这里，如果估计误差分布的方差(估计的不确定度)高的两个压射区域彼此邻近，那么选择这两个压射区域作为样本压射区域。在以下的描述中，将描述在如上所述的情况中通过选择较少数量的样本压射区域来实现期望效果的方法。
这里，作为示例，示出其中估计模型是多项式回归模型的示例。当根据教师数据学习估计模型时，这个多项式回归模型学习多项式的回归系数。例如，对于三阶多项式，多项式回归模型学习上面描述的等式(1)的各个回归系数k1至k20。注意的是，回归系数k1至k6是一阶线性分量，并且可以在样本压射区域的实际对准测量期间使用实际测量值校正它们。因此，在实践中，多项式回归模型学习剩下的回归系数k7至k20。在此时，控制器C根据在每个教师数据中的回归系数来计算回归系数的分布。之后，基于回归系数的分布，控制器C计算在基板上的每个压射区域中的对准测量值的估计值的分布。籍此，确定用作多项式回归模型的输出值的对准测量值的估计值的分布。控制器C使用这个来改变样本压射区域。下面将参考图11中的流程图描述确定样本压射区域的处理。
在步骤S200中，控制器C确定样本压射区域的最小数量。例如，在三阶多项式的情况中，对于x和y中的每个，存在7个二阶和更高阶系数。更具体而言，用于x的二阶和更高阶系数是k7、k9、k11、k13、k15、k17和k19。用于y的二阶和更高阶系数是k8、k10、k12、k14、k16、k18和k20。因此，在这个情况下，样本压射区域的最小数量被设定为7。
在步骤S201中，控制器C设定样本压射区域的集合的初始布置。当前使用的样本压射区域的位置可以被原样使用，或者除非布置变得不平衡，否则可以从具有根据教师数据计算出的对准测量值的估计值的最高方差的压射区域起依次选择压射区域。图12示出在选择7个样本压射区域的情况中对准测量值的估计值的方差的示例。
在步骤S202中，控制器C核实在除了在初始布置中的样本压射区域之外的压射区域中是否有其中使用估计模型获得的对准测量值的估计值的方差超出预定阈值的样本区域。如果没有其中方差超出阈值的压射区域，那么终止确定处理。如果有其中方差超出阈值的压射区域，那么向样本压射区域的集合添加其中方差超出阈值的压射区域。在实施例中，根据步骤S203执行下面描述的处理。
在步骤S203中，在作为各自具有超出预定阈值的方差的压射区域被提取的压射区域之中，具有最高方差的压射区域被添加到样本压射区域的集合。之后，在步骤S204中，控制器C取得在学习期间获得的回归系数的概率分布作为先验分布信息。在步骤S205中，在假设在当前选择的样本压射区域中的测量值是对准测量值的估计值的最大似然值的同时，控制器C计算回归系数的概率分布的后验分布(第一计算步骤)。例如，可以使用贝叶斯推断来计算后验分布。这里将省略对贝叶斯推断的详细描述。为了在其中为先验分布获得额外的观察数据的情况下计算后验分布，可以使用以下的等式(2)：
p(θ|D)＝p(D|θ)p(θ)/p(D)...(2)
其中θ是模型参数，D是观察数据，p(θ|D)是在其中获得额外的观察数据的情况下的模型参数θ的后验分布，p(D|θ)是表示根据模型参数θ的观察数据D的发生概率的似然函数，p(θ)是模型参数θ的先验分布，p(D)是观察数据D的边际似然。
注意的是，如果不能分析地计算边际似然p(D)，那么例如MCMC(Markov ChainMonte Carlo，马尔科夫链蒙特卡洛)方法可以作为样本方法被用于计算后验分布p(θ|D)。可代替地，也可以使用诸如变分推断之类的近似推断来计算后验分布p(θ|D)，在近似推断中使用近似概率分布执行分析计算。
在步骤S206中，根据最终计算出的回归系数的后验分布，控制器C计算在每个压射区域中的对准测量值的估计值(在下文中也将称作“对准估计值”)的方差(第二计算步骤)。图13示出在此时的方差的示例。在图13中，样本压射区域A被添加到在图12中示出的初始布置。这可以降低在样本压射区域A的附近中的方差(不确定度)。
此后，处理返回到步骤S202。在步骤S202中，控制器C再次核实是否有除了当前选择的样本压射区域之外的其中对准测量值的估计值的方差超出预定阈值的压射区域。因此，重复步骤S202至S206直到没有方差超出预定阈值的压射区域为止。如果在步骤S202中确认没有方差超出预定阈值的压射区域，那么处理终止。由此，可以获得能够以期望精度执行估计的模型。
注意的是，如果模型包括除了样本对准测量值104之外的输入数据(覆盖测量值101，器件制造工艺参数102或曝光装置传感器数据103)，那么每个数据可以被处置为学习数据的最大似然值。可代替地，当，可以在实际估计处理期间获得输入数据的定时使用实际数据。
注意的是，虽然上面已经描述了在样本压射区域中的对准标记被布置在样本压射区域中的一个点处，但是本发明不限于此。在样本压射区域中可以包括多个对准标记，并且可以使用还通过测量多个对准标记来表示样本压射区域的形状的模型。进一步的，虽然关于样本压射区域的测量值已被描述为表示在平行于基板表面的x和y方向的每个中的标记的位置(偏移量)的对准测量值，但本发明不限于此。可以用例如在每个压射区域中的表示在z方向上的偏移量的焦点测量值替换在x和y方向上的偏移量，z方向是垂直于基板的表面的方向。
估计模型可以由例如神经网络形成。这里，神经网络是具有多层网络结构的模型，多层网络结构包括输入层、中间层、输出层等。在估计模型的学习期间，通过使用指示出在输入数据和教师数据之间的关系的学习数据，诸如误差反向传播之类的算法使在神经网络中的耦合加权系数等最优化。误差反向传播方法是调节在神经网络的各个节点之间的耦合加权系数等以使得在输出数据和教师数据之间的误差变小的方法。
由上面描述的方法所确定的样本压射区域的集合的信息可以通过例如在显示单元上显示信息来通知给用户。
<第二实施例>
在第二实施例中，将在下面描述估计覆盖测量值的虚拟量测系统，覆盖测量值是在基板的上层中的覆盖标记和下层中的覆盖标记之间的相对位置。
图14示出根据第二实施例的估计覆盖测量值的虚拟量测系统的配置示例。在这个系统中，以下数据用作覆盖测量值估计模型210的输入数据：
·对准估计值111；
·器件制造工艺参数112；
·曝光装置传感器数据113；以及
·覆盖检查参数114。
对准估计值111可以是估计值300，估计值300是根据第一实施例的估计模型200的输出数据。可代替地，关于对准估计值111，可以原样使用用作估计值300的基础的、根据第一实施例的估计模型200的输入数据作为估计模型210的输入。器件制造工艺参数112例如可以包括处理已经在曝光装置中经历曝光的基板的显影装置的ID、测量参数、要使用的原版的图案信息等。曝光装置传感器数据113例如可以包括基板台和原版台的控制偏差、装置内温度控制时的装置内温度、装置内的加速度计的测量值等。覆盖检查参数114例如可以包括覆盖检查装置的测量信号、装置日志等。
基于如上所述的输入数据，覆盖测量值估计模型210估计在每个压射区域中的覆盖测量值，并且输出在每个压射区域中的覆盖测量值的估计值310。估计模型210是其中已经通过机器学习等预先学习了输入/输出关系的模型。
图15示出在估计模型210的学习期间的数据流。在第二实施例中，覆盖测量被执行的压射区域被称作样本压射区域。在学习期间，在使用实际测量值410作为教师数据时在估计模型内的参数被学习，实际测量值410是在覆盖测量被实际地执行了的压射区域中的覆盖测量值。
通过使用如上所述的学习的估计模型210，估计在覆盖测量被没有执行的压射区域(除了样本压射区域之外的压射区域)中的覆盖测量值。由此，可以减少覆盖检查的频率并且改善生产率。
注意的是，因为仅通过用覆盖测量值替换在第一实施例中的对准测量值来实现方法，所以这里将省略确定样本压射区域的方法的详细描述。同样在这个实施例中，能够通过与在第一实施例中的过程类似的过程来使样本压射区域最优化。
<第三实施例>
在第三实施例中，曝光装置1具有在估计模型的表现力低的情况下向用户给出通知的功能。这个功能可以被应用于根据第一实施例的对准测量值估计模型和根据第二实施例的覆盖测量值估计模型中的任意一个。下面将给出当以根据第一实施例的对准测量值估计模型作为示例时的描述。
参考图16的流程图，将描述根据这个实施例的确定样本压射区域的方法。如在图11的流程图中的相同的步骤标号表示相同的处理步骤，并且将省略其描述。在图16的流程图中，在步骤S202和步骤S203之间添加步骤S207。在步骤S207中，控制器C对每个压射区域计算估计误差的平均值，并且确定是否有平均值超出预定值的压射区域，估计误差是估计值相对于通过实际测量获得的测量值的误差。如果有估计误差平均值超出预定值的压射区域，这意味着在基板表面中的对准测量值的估计中发生了不能由当前使用的估计模型表示的误差。因此，确定模型的表现力是不足的。在这种情况中，在步骤S208中，控制器C向用户通知模型的表现力是不足的。例如通过在显示单元上显示指示出模型的表现力是不足的消息来给出通知。可以通过声音等给出通知。籍此，用户可以掌握需要修改估计模型的定时。
<第四实施例>
在第四实施例中，曝光装置具有检测测量值的异常的功能。可以根据对准测量值估计模型的分布以经验为主地理解在每个压射区域中的对准测量值正常地落入的范围。因此，控制器C确定当在每个样本压射区域中执行对准测量(步骤S304)时获得的测量值是否落入基于根据估计模型计算出的对准测量值的估计值的分布的方差而设定的预定范围内。如果测量值落在该范围外，那么控制器C确定测量值是测量异常值。
如果检测到测量异常值，那么控制器C可以向用户通知这个情况。通过例如在显示单元上显示指示出检测到测量异常值的消息给出通知。可以通过声音等给出通知。籍此，用户可以掌握需要修改估计模型的定时。
<第五实施例>
在第五实施例中，在基板表面中的每个压射区域的位置处的回归系数的概率分布作为图被显示在GUI上，该概率分布是使用根据第一实施例的对准测量值估计模型或根据第二实施例的覆盖测量值估计模型获得的。在显示这个图时的表示例如可以是如图9中所示的表示。用户可以掌握执行步骤改善动作的定时，该步骤改善动作对不确定度高的压射区域给予关注。
<物品制造方法的实施例>
根据本发明的实施例的物品制造方法适用于制造诸如微型器件之类的物品，例如半导体器件或具有微型结构的元件。根据这个实施例的物品制造方法包括：通过使用光刻装置(曝光装置、压印装置、绘制装置等)将原版的图案转印到基板上的步骤，以及加工在在前的步骤中图案被转印到其上的基板的步骤。制造方法还包括其他已知步骤(氧化、薄膜形成、沉积、掺杂、平面化、蚀刻、抗蚀剂去除、划片、接合、封装等)。这个实施例的物品制造方法在物品的性能、质量、生产率和生产成本的至少一个中比传统的方法更有利。
<其他实施例>
本发明的(一个或多个)实施例还可以通过读出并执行记录在存储介质(其也可以被更完整地称为“非瞬态计算机可读存储介质”)上的计算机可执行指令(例如，一个或多个程序)以执行上述(一个或多个)实施例中的一个或多个实施例的功能和/或包括用于执行上述(一个或多个)实施例中的一个或多个实施例的功能的一个或多个电路(例如，专用集成电路(ASIC))的系统或装置的计算机来实现，以及通过例如从存储介质读出并执行计算机可执行指令以执行上述(一个或多个)实施例中的一个或多个实施例的功能和/或控制一个或多个电路执行上述(一个或多个)实施例中的一个或多个实施例的功能而通过由系统或装置的计算机执行的方法来实现。计算机可以包括一个或多个处理器(例如，中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU))，并且可以包括单独计算机或单独处理器的网络，以读出并执行计算机可执行指令。计算机可执行指令可以例如从网络或存储介质提供给计算机。存储介质可以包括例如硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、分布式计算系统的存储装置、光盘(诸如紧凑盘(CD)、数字多功能盘(DVD)或蓝光盘(BD)TM)、闪存设备、存储卡等。
其它实施例
本发明的实施例还可以通过如下的方法来实现，即，通过网络或者各种存储介质将执行上述实施例的功能的软件(程序)提供给系统或装置，该系统或装置的计算机或是中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU)读出并执行程序的方法。
虽然参考示例性实施例描述了本发明，但是应理解本发明不限于公开的示例性实施例。以下的权利要求的范围将被给予最广泛的解释以便包含所有这类修改以及等同的结构和功能。

Claims (19)

1.一种从基板的多个压射区域中确定样本压射区域的集合的方法，在每个样本压射区域中标记的位置要被实际地测量，该方法包括以下步骤：
设定样本压射区域的集合的初始布置；以及
向样本压射区域的集合添加在除了初始布置中的样本压射区域之外的压射区域之中的如下压射区域，在该压射区域中指示出使用估计模型获得的标记的位置的测量值的估计值的不确定度的值超出预定阈值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
估计模型接收输入数据，该输入数据包括在上层和下层之间的覆盖测量值、器件制造工艺参数、在光刻步骤中使用的传感器的参数和通过实际地测量样本压射区域中的标记的位置而获得的测量值，并且输出在除了样本压射区域之外的压射区域中的标记的位置的测量值的估计值。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，
估计模型是如下模型，在该模型中，在使用通过实际地测量样本压射区域中的标记的位置而获得的测量值作为教师数据时，输入/输出关系被学习。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，
估计模型是根据教师数据来学习多项式的回归系数的多项式回归模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，
在添加步骤中，其中指示出不确定度的值超出阈值的压射区域被提取，并且，在提取出的压射区域之中的具有最大的指示出不确定度的值的压射区域被添加到样本压射区域的集合。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括以下步骤：
在添加步骤中添加新的样本压射区域之后，计算回归系数的概率分布的后验分布；以及
根据计算出的后验分布，计算指示出在每个压射区域中的标记的位置的测量值的估计值的不确定度的值，以及
重复地执行添加步骤、计算后验分布的步骤以及计算值的步骤直到没有如下的压射区域为止，该压射区域的在计算值的步骤中计算出的、指示出不确定度的值超出阈值。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，
标记的位置是在与基板的表面平行的方向上的标记的位置。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，
标记的位置是在与基板的表面垂直的方向上的标记的位置。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，
标记的位置是在上层中的覆盖标记和在下层中的覆盖标记之间的相对位置。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：
向用户通知所确定的样本压射区域的集合的信息。
11.根据权利要求1所述的方法，还包括：
计算估计误差的平均值，所述估计误差是估计值相对于通过实际测量获得的测量值的误差；以及
向用户通知是否有其中计算出的平均值超出预定值的压射区域。
12.根据权利要求1所述的方法，还包括：
向用户通知是否通过实际地测量在确定的样本压射区域中的标记的位置而获得的测量值落在基于指示出不确定度的值而设定的预定范围外。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，
指示出估计值的不确定度的值包括估计值的方差。
14.根据权利要求4所述的方法，还包括：
在显示单元上显示回归系数的概率分布的信息。
15.一种获得在基板的多个压射区域中的每个压射区域中的标记的位置的测量值的方法，包括：
测量在使用根据权利要求1所述的方法确定的样本压射区域的集合中包括的每个样本压射区域中的标记的位置，以及
通过使用估计模型并且基于在样本压射区域的集合中包括的每个样本压射区域中的标记的测量结果，估计在不被包括在样本压射区域的集合中的每个压射区域中的标记的位置的测量值。
16.一种从基板的多个压射区域中确定样本压射区域的集合的信息处理装置，在每个样本压射区域中的标记的位置要被实际地测量，包括：
处理单元，
其中，处理单元设定样本压射区域的集合的初始布置，并且
向样本压射区域的集合添加在除了初始布置中的样本压射区域之外的压射区域之中的如下压射区域，在该压射区域中指示出使用估计模型获得的标记的位置的测量值的估计值的不确定度的值超出预定阈值。
17.一种光刻装置，包括：被配置成基于使用根据权利要求15所述的方法而获得的标记的位置的测量值来定位基板的基板台。
18.一种计算机可读存储介质，存储有用于使计算机执行根据权利要求1所述的方法的各步骤的程序。
19.一种物品制造方法，包括：
通过使用根据权利要求17所述的光刻装置来在基板上形成图案；以及
加工其上形成了图案的基板，
其中，从加工的基板制造物品。
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