JP2019071405A - 制御装置、リソグラフィ装置、測定装置、加工装置、平坦化装置及び物品製造方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態では、基板にパターンを形成するリソグラフィ装置の一例として、インプリント装置を説明する。図1は、インプリント装置の概略図である。インプリント装置は、基板上に供給されたインプリント材と型とを接触させ、インプリント材に硬化用のエネルギーを与えることにより、型の凹凸パターンが転写された硬化物のパターンを形成する形成部を有する装置である。例えば、インプリント装置は、基板上にインプリント材を供給し、凹凸のパターンが形成されたモールド(型)を基板上のインプリント材に接触させた状態で当該インプリント材を硬化させる。そして、モールドと基板との間隔を広げて、硬化したインプリント材からモールドを剥離(離型)することで、基板上のインプリント材にモールドのパターンを転写することができる。このような一連の処理を、インプリント処理と呼び、基板における複数のショット領域の各々について行われる。つまり、1枚の基板における複数のショット領域の各々に対してインプリント処理を行う場合には、該1枚の基板におけるショット領域の数だけインプリント処理が繰り返し行われることとなる。
次に、図4を用いて第2実施形態を説明する。図4は、制御部1のブロック線図で、第1実施形態と異なるのは、制御器12の出力にオンオフスイッチ31が設けられていることである。オンオフスイッチ31をオフにすると従来の制御系と同じ構成となり、オンにするとニューラルネットワークを用いた制御器12の出力が機能する。つまり、オンオフスイッチ31は、第2制御部から出力される第2操作量の、移動部への入力のオンとオフを切り替える。
次に、図5を用いて実施例3を説明する。図5は制御部1のブロック線図で、実施例1と異なるのは制御器12の入力であるステージ偏差に、所定の帯域を低減(遮断)する帯域フィルタ41を作用させていることである。帯域フィルタ41からの信号を学習制御部に入力する。帯域フィルタ41は、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、バンドパスフィルタ、又は、ノッチフィルタを用いることができる。各フィルタは、低減する帯域を互いに異ならせてもよい。例えば、制御器12に高域のステージ偏差がある場合に性能が落ちる場合は、ローパスフィルタを用いて制御器12を働かせる帯域から高域を落とすことができる。同様に、特定の周波数域が制御器12による制御性能を落とす場合は、ノッチフィルタを用いることができる。制御器11の低域の性能で十分の場合は、低域は制御器11に任せるため帯域フィルタ41にハイパスフィルタを用いることができる。これらのフィルタは組み合わせて使ってもよい。また、インプリント装置のジョブに応じて、使用する帯域フィルタ41を変更して(切り替えて)もよい。この場合、ニューラルネットワークの学習は帯域フィルタ41の種類に合わせて行うので、帯域フィルタ41に応じた制御器12のパラメータに切り替えて制御を行う。つまり、制御器12のパラメータは、第1フィルタを用いた場合に第1帯域の偏差を入力として用いた機械学習によって決定された第1パラメータを有する。また、第2フィルタを用いた場合に第1帯域とは異なる第2帯域の偏差と入力として用いた機械学習によって決定された第2パラメータも有する。
上記実施形態では、インプリント装置にパターン部を有する型を用いたが、パターン部がない型を用いて基板上の樹脂を平坦化するように成形する平坦化装置(成形装置)にも上述の位置制御装置を適用することができる。例えば、型や基板のステージの位置制御に適用できる。
物品の製造方法は、例えば、半導体デバイス等のマイクロデバイスや微細構造を有する素子等の物品を製造するのに好適である。本実施形態の物品の製造方法は、基板に供給(塗布)されたインプリント材に上記のインプリント装置(インプリント方法)を用いてパターンを形成する工程と、かかる工程でパターンを形成された基板を加工する工程とを含む。更に、かかる製造方法は、他の周知の工程(酸化、成膜、蒸着、ドーピング、平坦化、エッチング、レジスト剥離、ダイシング、ボンディング、パッケージング等)を含む。本実施形態の物品の製造方法は、従来の方法に比べて、物品の性能・品質・生産性・生産コストの少なくとも1つにおいて有利である。
Claims (19)
- 制御対象の測定値と目標値との制御偏差に関する情報を入力として、前記制御対象に対する操作量を出力するフィードバック制御装置であって、
前記制御偏差に関する情報を入力として、前記制御対象に対する操作量を出力する第1制御部と、
前記制御偏差に関する情報を入力として、前記制御対象に対する操作量を出力するためのパラメータが機械学習によって決定された学習制御部を含む第2制御部と、
前記第1制御部から出力される第1操作量と前記第2制御部から出力される第2操作量とを加算する加算器と、を有し、
前記加算器で加算された操作量を前記制御対象に出力し、
前記第2制御部は、前記第2制御部から出力される第2操作量を制限する制限部を有することを特徴とするフィードバック制御装置。 - 前記制限部は、前記第2制御部から出力可能な前記第2操作量の範囲を制限することを特徴とする請求項1に記載のフィードバック制御装置。
- 前記学習制御部は、前記第2制御部から出力可能な前記第2操作量の範囲が前記制限部により制限された状態で機械学習がなされた前記パラメータを有する、ことを特徴とする請求項2に記載のフィードバック制御装置。
- 前記第2操作量の範囲は、前記第1操作量の範囲よりも小さいことを特徴とする請求項2又は3に記載のフィードバック制御装置。
- 前記制限部によって前記学習制御部から出力される出力値の範囲が制限されていることを特徴とする請求項1に記載のフィードバック制御装置。
- 前記制限部は、前記第2操作量の前記制御対象への入力のオンとオフを切り替えるスイッチを有することを特徴とする請求項1に記載のフィードバック制御装置。
- 前記制御偏差が許容範囲にあるか否かを判定する判定部と有し、
前記制御偏差が許容範囲にないと判定した場合に前記スイッチをオフにすることを特徴とする請求項6に記載のフィードバック制御装置。 - 前記スイッチのオンとオフを選択する選択部を表示する表示部を有することを特徴とする請求項6に記載のフィードバック制御装置。
- 前記制御対象に対して行われるジョブの種類に応じて前記スイッチのオンとオフを切り替えることを特徴とする請求項6に記載のフィードバック制御装置。
- 前記スイッチがオフになった後に前記機械学習を行うことを特徴とする請求項6乃至9の何れか1項に記載のフィードバック制御装置。
- 前記第2制御部は、前記制御偏差の所定の帯域を遮断するフィルタを有し、
前記フィルタからの信号を前記学習制御部に入力することを特徴とする請求項1に記載のフィードバック制御装置。 - 遮断する帯域が互いに異なる複数の前記フィルタを有し、
前記複数のフィルタを切り替えて用いることを特徴とする請求項11に記載のフィードバック制御装置。 - 前記複数のフィルタとして第1フィルタと第2フィルタを有し、
前記パラメータは、
前記第1フィルタを用いた場合に第1帯域の偏差を入力として用いた機械学習によって決定された第1パラメータと、
前記第2フィルタを用いた場合に前記第1帯域とは異なる第2帯域の偏差と入力として用いた機械学習によって決定された第2パラメータと、を含むことを特徴とする請求項11に記載のフィードバック制御装置。 - 前記制御対象を変化させる駆動部と、
前記制御対象を測定する測定部と、を有し、
前記測定部によって測定された前記制御対象の測定値と目標値との制御偏差に関する情報を入力として、前記駆動部に対する操作量を出力することを特徴とする請求項1乃至13の何れか1項に記載のフィードバック制御装置。 - 請求項1乃至14の何れか1項に記載のフィードバック制御装置と、
前記フィードバック制御装置によって制御された物体を用いてパターンを形成する形成部と、
を有することを特徴とするリソグラフィ装置。 - 請求項1乃至14の何れか1項に記載のフィードバック制御装置と、
前記フィードバック制御装置によって制御された物体を測定する測定部と、
を有することを特徴とする測定装置。 - 請求項1乃至14の何れか1項に記載のフィードバック制御装置と、
前記フィードバック制御装置によって制御された物体を加工する加工部と、
を有することを特徴とする加工装置。 - 請求項1乃至14の何れか1項に記載のフィードバック制御装置を有し、
前記フィードバック制御装置によって制御された物体を用いて組成物を平坦化することを特徴とする平坦化装置。 - 請求項15に記載のリソグラフィ装置を用いて基板上にパターンを形成する工程と、
パターンが形成された基板を加工する工程と、
加工された基板から物品を製造することを特徴とする物品の製造方法。
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