JP2020024191A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. デバイスが、マスタ装置に関連するマスタキャリブレーションモデルのマスタベータ係数を取得する取得ステップと、
   前記デバイスが、移行ベータ係数の対を決定するために、制約のセットに従って目的関数の制約最適化を実施する実施ステップと、
   前記デバイスが、前記移行ベータ係数の前記対に基づいて、移行ベータ係数を決定する移行ベータ係数決定ステップと、
   前記デバイスが、前記移行ベータ係数を含む移行ベータ係数のセットに基づいて、最終移行ベータ係数を決定する最終移行ベータ係数決定ステップと、
   を含む方法であり、
   前記マスタベータ係数がターゲット装置のグリッドに存在し、
   前記制約最適化は、移行ベータ係数の初期対、前記マスタベータ係数及びスカウティングセットに関連するスペクトルに基づいて実施され、
   前記最終移行ベータ係数が、前記マスタキャリブレーションモデルに対応し、前記ターゲット装置が使用するための、移行キャリブレーションモデルの生成と関連する、
   方法。
2. 前記移行キャリブレーションモデルが前記最終移行ベータ係数に基づいて生成される、請求項１に記載の方法。
3. 前記移行ベータ係数の前記セットが、他の少なくとも１つの移行ベータ係数を含み、前記他の少なくとも１つの移行ベータ係数がそれぞれ、移行ベータ係数の各初期対に基づく、前記目的関数の制約最適化の各実施に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
4. 前記取得ステップが、
   前記マスタ装置のグリッドが前記ターゲット装置の前記グリッドに一致すると判定するステップと、
   前記マスタキャリブレーションモデルのベータ係数を前記マスタベータ係数として同定するステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記取得ステップが、
   前記マスタ装置のグリッドが前記ターゲット装置の前記グリッドに一致しないと判定するステップと、
   前記マスタ装置の前記グリッドが前記ターゲット装置の前記グリッドに一致しないとの判定に基づいて、挿入キャリブレーションデータを生み出すために、マスタキャリブレーションセットを前記ターゲット装置の前記グリッドに挿入するステップと、
   前記挿入キャリブレーションデータに基づいて、回帰モデルを生成するステップと、
   前記マスタベータ係数を前記回帰モデルのベータ係数として決定するステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記取得ステップが、前記マスタ装置のグリッドが前記ターゲット装置の前記グリッドと一致しないと判定するステップと、
   前記マスタ装置の前記グリッドが前記ターゲット装置の前記グリッドに一致しないとの判定に基づいて、前記マスタキャリブレーションモデルのベータ係数を前記ターゲット装置の前記グリッドに挿入するステップと、
   前記マスタキャリブレーションモデルの前記ベータ係数を前記ターゲット装置の前記グリッドに挿入した結果に基づいて、前記マスタベータ係数を決定するステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記マスタキャリブレーションモデルに関連するマスタキャリブレーションセットが利用できないとの判定に基づいて、前記マスタキャリブレーションモデルの前記ベータ係数を、前記ターゲット装置の前記グリッドに挿入する、請求項６に記載の方法。
8. 前記制約のセットは、前記マスタベータ係数と前記移行ベータ係数の前記対のそれぞれとに関連する相関制約を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記制約のセットは、前記マスタベータ係数と前記移行ベータ係数の前記対のそれぞれとに関連する傾き制約を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記制約のセットは、前記スカウティングセットに関連する予測値に対するキャリブレーション範囲制約を含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記移行ベータ係数の初期対をランダム生成するステップ、ランダム値に関連する一次関数を前記マスタベータ係数に適用するステップ、又はランダム値を前記マスタベータ係数に付加するステップ、の少なくとも１つに基づいて、前記移行ベータ係数の初期対を生成するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
12. マスタキャリブレーションモデルと関連するマスタ装置のグリッドがターゲット装置のグリッドと一致しないと、デバイスが判定するステップと、
    前記デバイスが、前記マスタ装置の前記グリッドが前記ターゲット装置の前記グリッドに一致しないとの判定、及び前記マスタキャリブレーションモデルのベータ係数に基づいて、移行キャリブレーションモデルの生成に関連するマスタベータ係数を決定するステップと、
    前記デバイスが、前記マスタベータ係数に基づいて、移行ベータ係数の対を決定するステップと、
    前記デバイスが、前記移行ベータ係数の対に基づいて、移行ベータ係数を決定するステップと、
    前記デバイスが、前記移行ベータ係数を含む移行ベータ係数のセットに基づいて、最終移行ベータ係数を決定するステップと、
    を含む方法であり、
    前記マスタキャリブレーションモデルに対応する前記移行キャリブレーションモデルが前記ターゲット装置のために生成され、
    前記最終移行ベータ係数が前記移行キャリブレーションモデルの生成と関連する、方法。
13. 前記マスタキャリブレーションモデルに関連するマスタキャリブレーションセットが利用できないとの判定に基づいて、前記マスタキャリブレーションモデルの前記ベータ係数を、前記ターゲット装置の前記グリッドに挿入する、請求項１２に記載の方法。
14. 前記移行ベータ係数の前記対を決定するステップが、移行ベータ係数の対を決定するために、制約のセットに伴って目的関数の制約最適化を実施することを含み、
    移行ベータ係数の初期対、前記マスタベータ係数及びスカウティングセットに関連するスペクトルに基づいて前記制約最適化を実施する、請求項１２に記載の方法。
15. 前記制約のセットは、
    前記マスタベータ係数及び前記移行ベータ係数の対のそれぞれに関連する相関制約と、
    前記マスタベータ係数及び前記移行ベータ係数の対のそれぞれに関連する傾き制約と、
    前記スカウティングセットに関連する予測値に対するキャリブレーション範囲制約と、を含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記移行ベータ係数の初期対をランダム生成するステップ、ランダム値に関連する一次関数を前記マスタベータ係数に適用するステップ、又はランダム値を前記マスタベータ係数に付加するステップ、の少なくとも１つに基づいて、前記移行ベータ係数の初期対を生成するステップを更に含む、請求項１４に記載の方法。
17. 最終移行ベータ係数を決定するステップが、前記移行ベータ係数のセットに基づき、線形モデル補正（ＬＭＣ）技術を用いて、前記最終移行ベータ係数を決定すること、を含む、請求項１２に記載の方法。
18. 前記ＬＭＣ技術の使用に伴い、前記マスタキャリブレーションモデル及びマスタ移行セットに基づいて、スカウティングセットに対する基準値を予測する、請求項１７に記載の方法。
19. デバイスが、キャリブレーションモデルの更新に関連するスカウティングセットを取得するステップと、
    前記デバイスが、前記キャリブレーションモデルに関連するベータ係数を決定するステップと、
    前記デバイスが、前記ベータ係数に基づき線形モデル補正（ＬＭＣ）技術を用いて、前記キャリブレーションモデルの更新に関連する更新ベータ係数を決定するステップと、
    前記デバイスが、前記更新ベータ係数に基づいて、前記キャリブレーションモデルを更新するステップと、
    を含む方法であり、
    前記スカウティングセットが試料のセットと関連するスペクトルを含み、前記スペクトルに基づいて前記キャリブレーションモデルを更新し、
    更新される前記キャリブレーションモデルは、キャリブレーション実施に伴って前記更新ベータ係数を使用する、方法。
20. 前記キャリブレーションモデルの更新が前記デバイスの動作中に実施される、請求項１９に記載の方法。