JP2021057489A - 情報処理装置、判定方法、インプリント装置、リソグラフィシステム、物品の製造方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】基板上に形成されたパターンの形成不良の有無を判定するのに有利な情報処理装置を提供する。【解決手段】型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置であって、前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られた前記パターンを含む画像を用いて、前記複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成する作成部と、前記インプリント処理が行われた基板を撮像して得られた前記パターンを含む画像を、前記作成部で作成された複数の学習モデルのそれぞれに入力して、前記複数の学習モデルのそれぞれから前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の判定結果を取得する取得部と、前記取得部で取得された複数の仮の判定結果に基づいて、前記インプリント処理が行われた基板における前記パターンの形成不良の有無を判定する判定部と、を有することを特徴とする情報処理装置を提供する。【選択図】図８

Description

本発明は、情報処理装置、判定方法、インプリント装置、リソグラフィシステム、物品の製造方法及びプログラムに関する。

基板上に微細なパターンを形成する技術として、原版のパターンを投影光学系を介して基板に転写する露光装置を用いたリソグラフィ技術が知られている。また、近年では、基板上のインプリント材を型（モールド）で成形して、型に形成された微細なパターンを基板上に形成するインプリント技術も注目されている（特許文献１参照）。

インプリント技術では、インプリント材の硬化法の１つとして光硬化法がある。光硬化法は、基板上のショット領域に供給されたインプリント材と型とを接触させた状態で光を照射してインプリント材を硬化させ、硬化したインプリント材から型を引き離すことでインプリント材のパターンを基板上に形成する。

特開２０１９−８００４７号公報

しかしながら、インプリント技術を用いて基板上にパターンを形成する際に、基板上に供給されるインプリント材の量が多いと、かかるインプリント材がショット領域外にはみ出してしまうことがある（以下、「浸み出し」と称する）。一方、基板上に供給されるインプリント材の量が少ないと、ショット領域上に部分的にパターンが形成されていない箇所が発生してしまうことがある（以下、「未充填」と称する）。浸み出しが発生すると、インプリント材がはみ出した箇所が不良となるとともに、インプリント材がはみ出した先のショット領域にパターンを形成する際に、はみ出したインプリント材と型とが接触して型のパターンが破損してしまう可能性がある。また、未充填が発生すると、ショット領域上に部分的にパターンが形成されていないため、半導体デバイスとして不良となる可能性がある。

そこで、インプリント処理の後に浸み出しや未充填の有無を観察（確認）し、基板上に供給するインプリント材の量や位置を調整して、浸み出しや未充填の発生を抑える必要がある。但し、浸み出しや未充填が発生している箇所は微小な領域であるため、観察範囲が狭く、高倍率の顕微鏡で得られた膨大な数の観察画像を確認する必要があるが、このような膨大な数の観察画像を人が確認することは現実的ではない。従って、人手を介さずに、観察画像から浸み出しや未充填を検査して、浸み出しや未充填に起因するパターンの形成の不良（以下、「形成不良」と称する）を判定する技術が要求されている。

また、顕微鏡で得られる観察画像は、基板表面の反射率や基板上に形成された層（インプリント材の膜）での薄膜干渉に応じて、その明るさが変動する。そのため、基板上に形成された層の厚さ（膜厚）のばらつきによって、観察画像の見え方が変化する。更に、浸み出しや未充填が発生した箇所の膜厚も一定であるとは限らず、浸み出しや未充填が発生した箇所が必ずしも周囲と異なる明るさになる（十分なコントラストが得られる）とは限らない。

本発明は、このような従来技術の課題に鑑みてなされ、基板上に形成されたパターンの形成不良の有無を判定するのに有利な情報処理装置を提供することを例示的目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一側面としての情報処理装置は、型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置であって、前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られた前記パターンを含む画像を用いて、前記複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成する作成部と、前記インプリント処理が行われた基板を撮像して得られた前記パターンを含む画像を、前記作成部で作成された複数の学習モデルのそれぞれに入力して、前記複数の学習モデルのそれぞれから前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の判定結果を取得する取得部と、前記取得部で取得された複数の仮の判定結果に基づいて、前記インプリント処理が行われた基板における前記パターンの形成不良の有無を判定する判定部と、を有することを特徴とする。

本発明の更なる目的又はその他の側面は、以下、添付図面を参照して説明される実施形態によって明らかにされるであろう。

本発明によれば、例えば、基板上に形成されたパターンの形成不良の有無を判定するのに有利な情報処理装置を提供することができる。

本発明の一側面としてのインプリント装置の構成を示す概略図である。 広角アライメント計測部の構成の一例を示す概略図である。 リソグラフィシステムの構成を示す概略図である。 図１に示すインプリント装置や図３に示すリソグラフィシステムの動作を説明するためのフローチャートである。 基板上のインプリント材と型とが接触している状態を示す側面図である。 図４に示すＳ１０８で取得される画像の一例を示す図である。 オートエンコーダの概要を説明するための図である。 本実施形態における検査処理を模式的に示す図である。 本実施形態における学習モデルを作成する際の処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態における形成不良の有無を実際に検査する際の処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態における検査処理を模式的に示す図である。 物品の製造方法を説明するための図である。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。更に、添付図面においては、同一もしくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

図１（ａ）及び図１（ｂ）は、本発明の一側面としてのインプリント装置１００の構成を示す概略図である。インプリント装置１００は、型（モールド）を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理を行うリソグラフィ装置である。インプリント装置１００は、基板上に供給された未硬化の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、型のパターンが転写された硬化物のパターンを形成する。

インプリント材としては、硬化用のエネルギーが与えられることにより硬化する材料（硬化性組成物）が使用される。硬化用のエネルギーとしては、電磁波や熱などが用いられる。電磁波は、例えば、その波長が１０ｎｍ以上１ｍｍ以下の範囲から選択される光、具体的には、赤外線、可視光線、紫外線などを含む。このように、硬化性組成物は、光の照射、或いは、加熱により硬化する組成物である。光の照射により硬化する光硬化性組成物は、少なくとも重合性化合物と光重合開始剤とを含有し、必要に応じて、非重合性化合物又は溶剤を更に含有してもよい。非重合性化合物は、増感剤、水素供与体、内添型離型剤、界面活性剤、酸化防止剤、ポリマー成分などの群から選択される少なくとも一種である。硬化性組成物の粘度（２５℃における粘度）は、例えば、１ｍＰａ・ｓ以上１００ｍＰａ・ｓ以下である。

基板の材料としては、例えば、ガラス、セラミックス、金属、半導体、樹脂などが用いられる。必要に応じて、基板の表面に、基板とは別の材料からなる部材が設けられてもよい。基板は、例えば、シリコンウエハ、化合物半導体ウエハ、石英ガラスを含む。

本明細書及び添付図面では、基板Ｓの表面に平行な方向をＸＹ平面とするＸＹＺ座標系で方向を示す。ＸＹＺ座標系におけるＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸のそれぞれに平行な方向をＸ方向、Ｙ方向及びＺ方向とし、Ｘ軸周りの回転、Ｙ軸周りの回転及びＺ軸周りの回転のそれぞれをθＸ、θＹ及びθＺとする。Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に関する制御又は駆動は、それぞれ、Ｘ軸に平行な方向、Ｙ軸に平行な方向、Ｚ軸に平行な方向に関する制御又は駆動を意味する。また、θＸ軸、θＹ軸、θＺ軸に関する制御又は駆動は、それぞれ、Ｘ軸に平行な軸の周りの回転、Ｙ軸に平行な軸の周りの回転、Ｚ軸に平行な軸の周りの回転に関する制御又は駆動を意味する。また、位置は、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の座標に基づいて特定される情報であり、姿勢は、θＸ軸、θＹ軸及びθＺ軸の値で特定される情報である。位置決めは、位置及び／又は姿勢を制御することを意味する。位置合わせは、基板及び型の少なくとも一方の位置及び姿勢の制御を含む。

インプリント装置１００は、基板Ｓを保持する基板保持部１０２と、基板保持部１０２を駆動することで基板Ｓを移動させる基板駆動機構１０５と、基板保持部１０２を支持するベース１０４と、基板保持部１０２の位置を計測する位置計測部１０３とを有する。基板駆動機構１０５は、例えば、リニアモータなどのモータを含む。

また、インプリント装置１００は、型Ｍを保持する型保持部１２１と、型保持部１２１を駆動することで型Ｍを移動させる型駆動機構１２２と、型駆動機構１２２を支持する支持構造体１３０とを有する。型駆動機構１２２は、例えば、ボイスコイルモータなどのモータを含む。

基板駆動機構１０５及び型駆動機構１２２は、基板Ｓと型Ｍとの相対位置（及び相対姿勢）が調整されるように、基板Ｓ及び型Ｍの少なくとも一方を移動させる移動機構を構成する。かかる移動機構による基板Ｓと型Ｍとの相対位置の調整は、基板Ｓの上のインプリント材と型Ｍとの接触のための駆動や基板Ｓの上の硬化したインプリント材からの型Ｍの分離のための駆動を含む。また、移動機構による基板Ｓと型Ｍとの相対位置の調整は、基板Ｓと型Ｍとの位置合わせを含む。基板駆動機構１０５は、基板Ｓを複数の軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸及びθＺ軸の３軸、好ましくは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、θＸ軸、θＹ軸、θＺ軸の６軸）に関して駆動するように構成されている。型駆動機構１２２は、型Ｍを複数の軸（例えば、Ｚ軸、θＸ軸及びθＹ軸の３軸、好ましくは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、θＸ軸、θＹ軸及びθＺ軸の６軸）に関して駆動するように構成されている。

インプリント装置１００は、型Ｍを搬送（搬入及び搬出）する型搬送機構１４０と、型クリーナ１５０とを有する。

型搬送機構１４０は、例えば、型Ｍを型保持部１２１に搬送したり、型Ｍを型保持部１２１からストッカ（不図示）や型クリーナ１５０に搬送したりするように構成されている。型クリーナ１５０は、紫外線や薬液などを用いて型Ｍをクリーニング（洗浄）する。

型保持部１２１は、型Ｍの裏面（基板Ｓに転写すべきパターンが形成されたパターン領域ＭＰとは反対側の面）の側に圧力制御空間ＣＳを形成するための窓部材１２５を含む。インプリント装置１００は、図１（ｂ）に示すように、圧力制御空間ＣＳの圧力（キャビティ圧）を制御することで、型Ｍのパターン領域ＭＰを基板Ｓに向かって凸形状に変形させる変形機構１２３を有する。

また、インプリント装置１００は、硬化部１０７と、撮像部１１２と、光学部材１１１と、アライメント計測部１０６と、広角アライメント計測部１５１とを有する。

硬化部１０７は、基板Ｓと型Ｍとの間の空間に充填されたインプリント材ＩＭを硬化させるためのエネルギー（例えば、紫外線などの光）を、光学部材１１１を介してインプリント材ＩＭに照射して、かかるインプリント材ＩＭを硬化させる。

撮像部１１２は、光学部材１１１及び窓部材１２５を介して、基板Ｓ、型Ｍ及びインプリント材ＩＭを撮像する。

アライメント計測部１０６は、基板Ｓに設けられたアライメントマークと型Ｍに設けられたアライメントマークとを照明し、それらのマークを撮像（検出）することで、マーク間の相対位置を計測する。アライメント計測部１０６は、撮像対象のアライメントマークの位置に応じて、駆動機構（不図示）によって位置決めされる。

広角アライメント計測部１５１は、アライメント計測部１０６よりも広い視野を有する。広角アライメント計測部１５１は、基板Ｓに設けられたアライメントマークを照明し、かかるマークを撮像（検出）することで、基板Ｓの位置を計測する。広角アライメント計測部１５１で基板Ｓの位置を計測することで、アライメント計測部１０６の視野内に基板Ｓに設けられたアライメントマークを移動させることが可能となる。

広角アライメント計測部１５１は、アライメントマークを照明する光（照明光）の波長を切り換える機能を有していてもよい。例えば、広角アライメント計測部１５１は、波長フィルタと、かかる波長フィルタを切り換える機構とを含んでいてもよい。

また、広角アライメント計測部１５１は、図２に示すように、複数の波長の画像を同時に取得（撮像）できるように構成されてもよい。具体的には、広角アライメント計測部１５１は、光源ＬＳと、光路を分岐する複数のハーフミラー１６２と、互いに異なる波長の光を透過する複数の波長フィルタ１６３と、複数の撮像素子１６４とを含み、互いに異なる波長の画像を同時に取得する。

また、広角アライメント計測部１５１は、照明光の光量を切り換える機能を有していてもよい。例えば、広角アライメント計測部１５１は、ＮＤ（Ｎｅｕｔｒａｌ Ｄｅｎｓｉｔｙ）フィルタと、かかるＮＤフィルタを切り換える機構とを含んでいてもよい。

また、広角アライメント計測部１５１は、明視野光学系や暗視野光学系などを含む複数の光学系と、アライメントマークからの光が通過する光学系を切り換える機構とを含んでいてもよい。

また、広角アライメント計測部１５１は、照明光又はアライメントマークからの光の偏光を切り換える機能を有していてもよい。例えば、広角アライメント計測部１５１は、複数の偏光フィルタと、かかる複数の偏光フィルタを切り換える機構とを含んでいてもよい。

インプリント装置１００は、基板Ｓの上にインプリント材ＩＭを配置、供給又は分配するためのディスペンサ１０８を有する。ディスペンサ１０８は、例えば、基板上でのインプリント材ＩＭの配置を示すドロップレシピに従って、かかる配置が再現されるように、基板Ｓに対してインプリント材ＩＭを吐出（供給）する。

インプリント装置１００は、インプリント装置１００の各部を制御する制御部１１０を有する。制御部１１０は、汎用又は専用の情報処理装置（コンピュータ）で構成されている。なお、制御部１１０は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によって構成されてもよい。また、制御部１１０は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）によって構成されてもよい。

図３は、半導体デバイスなどの物品を製造するためのリソグラフィシステム１００１の構成を示す概略図である。リソグラフィシステム１００１は、１つ又は複数のインプリント装置１００と、１つ又は複数の検査装置１００５と、１つ又は複数の処理装置１００６と、１つ又は複数の形成不良検査装置１００７と、制御装置１００３とを有する。なお、リソグラフィシステム１００１は、１つ又は複数の露光装置を更に有していてもよい。

検査装置１００５は、例えば、重ね合わせ検査装置、ＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）検査装置、欠陥検査装置、電気特性検査装置などを含む。処理装置１００６は、例えば、エッチング装置や成膜装置などを含む。インプリント装置１００と、検査装置１００５と、処理装置１００６と、形成不良検査装置１００７と、制御装置１００３とは、ネットワーク１００２を介して、互いに接続されている。リソグラフィシステム１００１において、インプリント装置１００、検査装置１００５、処理装置１００６及び形成不良検査装置１００７は、インプリント装置１００とは異なる外部装置である制御装置１００３によって制御される。

形成不良検査装置１００７は、汎用又は専用の情報処理装置（コンピュータ）に、形成不良検査に関するプログラムを組み込むことによって構成される。なお、形成不良検査装置１００７は、ＦＰＧＡなどのＰＬＤによって構成されてもよいし、ＡＳＩＣによって構成されてもよい。また、形成不良検査装置１００７は、インプリント装置１００の制御部１１０や制御装置１００３を用いて（併用して）実現してもよい。

形成不良検査装置１００７は、インプリント処理が行われた基板Ｓについて、パターンの形成不良の有無を判定する機能を有し、かかる機能を実現するためのモジュールとして、作成部１０１７と、取得部１０２７と、判定部１０３７とを含む。作成部１０１７は、複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られたパターンを含む画像を用いて、複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成する機能を実現する。取得部１０２７は、基板Ｓを撮像して得られたパターンを含む画像を、複数の学習モデルのそれぞれに入力して、複数の学習モデルのそれぞれからパターンの形成不良の有無を暫定的に示す検査結果を取得する機能を実現する。判定部１０３７は、取得部１０２７で取得された複数の検査結果に基づいて、基板Ｓにおけるパターンの形成不良の有無を最終的に判定する機能を実現する。形成不良検査装置１００７は、作成部１０１７、取得部１０２７及び判定部１０３７で実現される機能を統合して、基板Ｓにおけるパターンの形成不良の有無を検査する検査処理を実行するが、かかる検査処理については後で詳細に説明する。

図４を参照して、インプリント装置１００やインプリント装置１００を含むリソグラフィシステム１００１の動作について説明する。かかる動作は、制御部１１０及び制御装置１００３のうちの少なくとも一方によって制御される。本実施形態では、インプリント処理を行った後に、インプリント処理を行ったショット領域（パターンを形成すべき領域）の周辺部の画像を取得し、かかる画像を用いて浸み出し及び未充填（に起因するパターンの形成不良）を検査（検出）する。また、本実施形態では、浸み出し及び未充填を検査する際には、機械学習を用い、かかる機械学習では、複数の条件に対応した学習モデルを用いることで、画像の見え方の変化に柔軟な対応が可能な検査を実現することができる。

Ｓ１０１では、インプリント装置１００に基板Ｓを搬入する。具体的には、基板搬送機構（不図示）を用いて、基板Ｓを搬送元（前処理装置との中継部）から基板保持部１０２に搬送して、基板Ｓを基板保持部１０２に保持させる。基板保持部１０２に保持された基板Ｓの位置は、基板Ｓに設けられたアライメントマークを広角アライメント計測部１５１で検出することによって計測され、かかる計測結果に基づいて基板Ｓを位置決めする。

Ｓ１０２乃至Ｓ１０６は、基板上の複数のショット領域のうち、インプリント対象のショット領域に対するインプリント処理（パターンの形成）の各工程を示している。

Ｓ１０２では、基板上のインプリント対象のショット領域にインプリント材ＩＭを配置（供給）する。具体的には、基板駆動機構１０５によって基板Ｓを移動させながら、ディスペンサ１０８からインプリント材ＩＭを吐出することで、インプリント対象のショット領域にインプリント材ＩＭを配置する。

Ｓ１０３では、インプリント対象のショット領域上のインプリント材ＩＭと型Ｍ（のパターン領域ＭＰ）とを接触させる。具体的には、基板駆動機構１０５及び型駆動機構１２２の少なくとも一方によって基板Ｓと型Ｍとを相対的に移動させることで、インプリント対象のショット領域上のインプリント材ＩＭと型Ｍとを接触させる。例えば、インプリント対象のショット領域上のインプリント材ＩＭに型Ｍが接触するように、型駆動機構１２２によって型Ｍを移動させる。なお、インプリント対象のショット領域上のインプリントＩＭと型Ｍとを接触させる際には、変形機構１２３によって、型Ｍのパターン領域ＭＰを基板Ｓに向かって凸形状に変形させるとよい。

Ｓ１０４では、基板Ｓと型Ｍとのアライメント（位置合わせ）、具体的には、インプリント対象のショット領域と型Ｍのパターン領域ＭＰとのアライメントを行う。具体的には、アライメント計測部１０６によってインプリント対象のショット領域のアライメントマークと型Ｍのアライメントマークとの相対位置を計測しながら、かかる相対位置が目標相対位置の許容範囲に収まるように、アライメントを行う。例えば、基板駆動機構１０５及び型駆動機構１２２の少なくとも一方によって基板Ｓと型Ｍとを相対的に移動させることで、それらの相対位置を目標相対位置の許容範囲に収める。目標装置位置は、例えば、重ね合わせ検査装置で得られた過去の結果などから決められた補正値に応じて設定される。

Ｓ１０５では、インプリント対象のショット領域上のインプリント材ＩＭと型Ｍとを接触させた状態において、インプリント材ＩＭを硬化させる。具体的には、インプリント材ＩＭを硬化させるためのエネルギーを、硬化部１０７から基板Ｓと型Ｍのパターン領域ＭＰとの間のインプリント材ＩＭに照射する。これにより、インプリント材ＩＭが硬化し、インプリント対象のショット領域にインプリント材ＩＭの硬化物（パターン）が形成される。

Ｓ１０６では、インプリント対象のショット領域上の硬化したインプリント材ＩＭから型Ｍを引き離す（離型）。具体的には、インプリント材ＩＭの硬化物と型Ｍのパターン領域ＭＰとが分離されるように、基板駆動機構１０５及び型駆動機構１２２の少なくとも一方によって基板Ｓと型Ｍとを相対的に移動させる。例えば、インプリント対象のショット領域上のインプリント材ＩＭの硬化物から型Ｍが分離するように、型駆動機構１２２によって型Ｍを移動させる。なお、インプリント対象のショット領域上の硬化したインプリントＩＭから型Ｍを引き離す際には、変形機構１２３によって、型Ｍのパターン領域ＭＰを基板Ｓに向かって凸形状に変形させるとよい。また、撮像部１１２によって、基板Ｓ、型Ｍ及びインプリント材ＩＭを撮像して画像を取得し、かかる画像に基づいてインプリント材ＩＭと型Ｍとの分離の状態を観察する。

Ｓ１０７では、基板上の全てのショット領域に対してインプリント処理（Ｓ１０２乃至Ｓ１０６）を行っているかどうかを判定する。全てのショット領域に対してインプリント処理を行っていない場合には、次のインプリント対象のショット領域にインプリント処理を行うために、Ｓ１０２に移行する。一方、全てのショット領域に対してインプリント処理を行っている場合には、Ｓ１０８に移行する。

Ｓ１０８では、インプリント処理が行われた基板Ｓのショット領域（及び周辺部）を撮像して、かかるショット領域に形成されたパターンを含む画像を取得する。基板上の各ショット領域の撮像には、例えば、広角アライメント計測部１５１を用いればよい。ショット領域に対して、広角アライメント計測部１５１の視野が狭い場合には、基板駆動機構１０５によって基板Ｓの位置を変更しながら複数回の撮像を行うことで所望の領域（ショット領域）の画像を取得すればよい。

Ｓ１０８で取得された画像は、後述するように、基板Ｓにおけるパターンの形成不良の有無を検査（判定）する処理に関して、学習用の画像として用いる場合もあるし、検査用の画像として用いる場合もある。本実施形態では、広角アライメント計測部１５１を用いて画像を取得する場合を例に説明するが、これに限定されるものではない。例えば、アライメント計測部１０６や撮像部１１２などを用いて同様の画像を取得してもよい。

また、本実施形態では、基板上の全てのショット領域に対してインプリント処理を行った後に各ショット領域を撮像して画像を取得しているが、これに限定されるものではない。例えば、基板上の１つのショット領域に対してインプリント処理を行った後（Ｓ１０６の後）に、かかるショット領域を撮像して画像を取得してもよい。また、インプリント装置１００から基板Ｓを搬出した後に、外部装置で基板上の各ショット領域を撮像して画像を取得してもよい。

Ｓ１０９では、インプリント装置１００から基板Ｓを搬出する。具体的には、基板搬送機構（不図示）を用いて、基板Ｓを基板保持部１０２から搬送先（例えば、後処理装置との中継部）に搬送する。

なお、複数の基板で構成されるロットを処理する場合には、複数の基板のそれぞれに対して、図４に示す各工程が行われる。

次に、本実施形態において、インプリント処理の後に行われる、基板Ｓにおけるパターンの形成不良の有無を検査する検査処理（パターンの形成不良の有無を判定する判定方法）について説明する。パターンの形成不良は、上述したように、浸み出しや未充填に起因して発生する。

図５（ａ）及び図５（ｂ）は、基板上のインプリント材ＩＭと型Ｍとが接触している状態（例えば、Ｓ１０５）を示す側面図である。浸み出しとは、図５（ａ）に示すように、基板上のショット領域（型Ｍ）からインプリント材ＩＭがはみ出していること（パターンを形成すべき領域外へのインプリント材ＩＭのはみ出し）を意味する。また、未充填とは、図５（ｂ）に示すように、型Ｍと基板Ｓとの間にインプリント材ＩＭが充填されていない箇所が発生していることを意味する。

図６（ａ）、図６（ｂ）及び図６（ｃ）を参照して、図５（ａ）に示す浸み出しや図５（ｂ）に示す未充填が発生した場合に、Ｓ１０８で取得される画像について説明する。通常、即ち、浸み出しや未充填が発生していない場合には、図６（ａ）に示すように、ショット領域の境界１６１まで、インプリント材ＩＭが充填されてパターンが形成される。なお、図６（ａ）乃至図６（ｃ）では、画像上部のショット領域にパターンを形成した例を示している。一方、未充填が発生した場合には、図６（ｂ）に示すように、インプリント材ＩＭがショット領域の境界１６１まで充填されてない箇所が白く（又は黒く）撮像される。また、浸み出しが発生した場合には、図６（ｃ）に示すように、ショット領域の境界１６１からはみ出したインプリント材ＩＭが黒く（又は白く）撮像される。

本実施形態における検査処理では、パターンが形成された複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られた複数の画像を用いて、複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成する。本実施形態では、機械学習の一手法であるオートエンコーダ（Ａｕｔｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）を用いて、複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成し、複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルにより検査を行う。

図７（ａ）及び図７（ｂ）は、オートエンコーダの概要を説明するための図である。オートエンコーダは、図７（ａ）に示すように、正常な入力データ（例えば、画像）を、そのまま教師データとして用いて、学習モデルを作成するものである。十分な量のデータで学習した学習モデルに対して、異常なデータ（正常なデータとは異なる部分を含むデータ）を入力すると、図７（ｂ）に示すように、異常な部分が除去されたデータが出力（推定）される。

本実施形態では、形成不良がない正常なデータ（画像）を入力データ及び教師データとして用いて、学習モデルを事前に作成する。そして、検査処理において、形成不良を検査（判定）すべき画像を学習モデルに入力して、出力データを取得する。上述したように、正常なデータ（形成不良がない画像）を入力した場合には、出力データとして、入力データと同一のデータが出力される。一方、異常なデータ（形成不良（浸み出し及び未充填）がある画像）を入力した場合には、出力データとして、入力データから推測される正常なデータ（形成不良がない画像）が出力される。従って、図７（ｂ）に示すように、入力データ（入力画像）と出力データ（出力画像）との差分が形成不良の部分を表しており、かかる差分の有無から、形成不良（浸み出しや未充填）の有無を検査（判定）する。

形成不良の有無の検査に用いる画像について詳細に説明する。形成不良の有無の検査に用いる画像の明暗（各画素の明るさ）は、基板の対応する部分の反射率及び薄膜（インプリント材が硬化した膜）の薄膜干渉の状態などに依存する。薄膜干渉は、薄膜上面で反射した光と基板表面（薄膜下面）で反射した光との干渉であり、薄膜の厚さと照明光の波長で光の強度が変化する。

基板上に形成されるパターン（薄膜）は、半導体デバイスの製造の観点からは十分に安定した膜厚で製造されるが、薄膜干渉の観点からは影響を与える程度の変動がある。従って、学習モデルを作成する際に用いた画像と形成不良の有無の検査に用いる画像との間で、基板上に形成されたパターンの膜厚が異なると、画像の明暗が異なる場合がある。このため、例えば、形成不良がない画像であっても、形成不良があると判定してしまう可能性がある。

そこで、本実施形態では、複数の照明条件で撮像して得られた複数の画像を用いて、複数の照明条件に１対１で対応する複数の学習モデルを作成する。そして、複数の学習モデルのそれぞれから取得される形成不良の有無を暫定的に示す仮の判定結果（複数の仮の判定結果）に基づいて、形成不良の有無を最終的に判定する。照明条件としては、例えば、照明光（基板を照明する光）の波長や照明光の光量などを含む。

図８は、本実施形態における検査処理を模式的に示す図である。図８に示すように、本実施形態における検査処理は、学習モデルを作成する際（学習時）の処理と、形成不良の有無を実際に検査する際（検査時）の処理とに大別される。図９は、本実施形態における学習モデルを作成する際の処理を説明するためのフローチャートであり、図１０は、本実施形態における形成不良の有無を実際に検査する際の処理を説明するためのフローチャートである。ここでは、照明条件として照明光の波長を採用した場合、即ち、互いに異なる複数の波長の照明光を用いる場合を例に説明する。本実施形態の検査処理は、上述したように、形成不良検査装置１００７で行ってもよいし、インプリント装置１００の制御部１１０や制御装置１００３で行ってもよい。

図８及び図９を参照して、学習モデルを作成する際の処理について説明する。図９に示すＳ２０１、Ｓ２０２及びＳ２０３を繰り返すことで、各波長に対する学習モデルが作成されて保存される。

Ｓ２０１では、学習用の画像を取得する。具体的には、検査用の画像を取得する際に用いる照明光の波長、及び、かかる波長の前後の波長の照明光のそれぞれでパターンが形成された基板を照明した状態において、かかる基板を撮像してパターンを含む画像（学習用の画像）を取得する。学習用の画像の取得は、複数の基板のそれぞれに対して、且つ、かかる基板の各ショット領域に対して行われる。学習用の画像は多い方が好ましい。Ｓ２０１は、図８に示す工程１７０に相当する。

Ｓ２０２では、Ｓ２０１で取得した複数の画像に基づいて、各波長に対する学習モデルを作成する。具体的には、事前に作成したニューラルネットワークの入力データ及び出力データ（教師データ）として、同一の画像１８１を用いて、かかるニューラルネットワークの最適化を行う。これにより、各波長に対する学習モデル１８２（ニューラルネットワーク）を作成する。Ｓ２０２は、図８に示す工程１７１に相当する。

Ｓ２０３では、Ｓ２０３で作成した学習モデルを保存する。Ｓ２０３は、図８に示す工程１７２の一部に相当する。

Ｓ２０４では、事前に設定された全ての波長に対する学習モデルを作成したかどうか（全ての波長の照明光に対してＳ２０１乃至Ｓ２０３が行われたかどうか）を判定する。全ての波長に対する学習モデルを作成していない場合には、次の波長に対する学習モデルを作成するために、Ｓ２０１に移行する。一方、全ての波長に対する学習モデルを作成した場合には、処理を終了する。

このように、照明光の波長を互いに異なる複数の波長に変更することで、基板上に形成されるパターンの膜厚のばらつきを擬似的に再現することができる。従って、照明光の波長を変更しながら得られた複数の画像は、それぞれ、基板上に形成されたパターンの膜厚に関する情報を含んでいる。

図８及び図１０を参照して、形成不良の有無を実際に検査する際の処理について説明する。

Ｓ３０１では、検査用の画像を取得する。具体的には、Ｓ１０８で取得された画像（事前に設定された波長の照明光を用いて得られた画像）を、検査用の画像として取得する。Ｓ３０１は、図８に示す工程１７３に相当する。

Ｓ３０２では、Ｓ２０３で保存した学習モデル１８２を読み込む。Ｓ３０２は、図８に示す工程１７２の一部に相当する。

Ｓ３０３では、Ｓ３０１で取得した画像１８３を、Ｓ３０２に読み込んだ学習モデル１８２に入力して、出力画像１８４（出力データ）を取得する。Ｓ３０３は、図８に示す工程１７４に相当する。

Ｓ３０４では、Ｓ３０１で取得した画像１８３と、Ｓ３０３で取得した出力画像１８４との差分を求め、かかる差分に基づいて、形成不良の有無を暫定的に示す検査結果１８５（仮の判定結果）を取得する。例えば、画像１８３と出力画像１８４との差分が事前に設定した閾値よりも大きい場合には、形成不良（浸み出しや未充填）があるという検査結果１８５が得られる。一方、画像１８３と出力画像１８４との差分が事前に設定した閾値以下である場合には、形成不良がないという検査結果１８５が得られる。Ｓ３０４は、図８に示す工程１７５に相当する。

Ｓ３０５では、全ての学習モデル１８２から検査結果を取得したかどうか（即ち、Ｓ２０２で作成した全ての学習モデル１８２に対してＳ３０２乃至Ｓ３０４が行われたかどうか）を判定する。全ての学習モデル１８２から検査結果を取得していない場合には、次の学習モデル１８２から検査結果を取得するために、Ｓ３０２に移行する。一方、全ての学習モデル１８２から検査結果を取得した場合には、Ｓ３０６に移行する。

このように、Ｓ２０２で作成した複数の学習モデル１８２のそれぞれに対して、Ｓ３０２乃至Ｓ３０４を行うことで、複数の学習モデル１８２のそれぞれに１対１で対応する複数の検査結果１８５を取得する。

Ｓ３０６では、Ｓ３０４で取得した各学習モデル１８２に対応する各検査結果１８５（複数の検査結果）に基づいて、インプリント処理が行われた基板Ｓにおけるパターンの形成不良の有無を最終的に判定して、最終検査結果１８６を取得する。具体的には、例えば、複数の検査結果１８５のうち、少なくとも１つの検査結果１８５が形成不良がないことを示す場合には、基板Ｓにおけるパターンの形成不良はないと最終的に判定する。一方、全ての検査結果１８５が形成不良があることを示す場合には、基板Ｓにおけるパターンの形成不良があると最終的に判定する。これは、形成不良がない場合は、複数の学習モデル１８２のうち、いずれかの学習モデル（即ち、パターンの膜厚と照明光の波長との関係が基板Ｓに近い学習モデル）で形成不良がないと判定されると考えられるからである。但し、複数の検査結果１８５のうち、形成不良がないことを示す検査結果１８５の数が、形成不良があることを示す検査結果１８５の数よりも多い場合に、基板Ｓにおけるパターンの形成不良はないと最終的に判定してもよい。このように、各検査結果１８５の多数決から最終検査結果１８６を取得してもよい。Ｓ３０６は、図８に示す工程１７６に相当する。

本実施形態では、照明光の波長を切り換えて複数の画像を取得する場合を例に説明したが、例えば、図２に示す構成を有する広角アライメント計測部１５１を用いることで、複数の波長の画像を同時に取得することができる。

また、本実施形態では、照明条件として照明光の波長を採用した場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、照明条件として照明光の光量を採用し、学習時に、照明光の波長を変更する代わりに、照明光の光量を変更しながら複数の画像を取得してもよい。

また、照明条件に代えて、取得される画像が大きく異なる条件を用いて取得した画像を用いて、学習モデルを作成してもよい。具体的には、異なる検出方式（例えば、明視野と暗視野）で取得された画像や複数の偏光フィルタ（第１偏光フィルタ、第２偏光フィルタ）を用いて取得した画像を用いて、学習モデルを作成することも可能である。図１１は、暗視野と明視野とを切り換えて複数の画像を取得する場合における検査処理を模式的に示す図である。この場合、パターンが形成された複数の基板のそれぞれを明視野及び暗視野のそれぞれで撮像して得られた画像を用いて、明視野に対する学習モデル（第１学習モデル）及び暗視野に対する学習モデル（第２学習モデル）を作成する。次いで、インプリント処理が行われた基板Ｓを明視野で撮像して得られた画像を、明視野用の学習モデルに入力して形成不良の有無を暫定的に示す検査結果（仮の第１判定結果）を取得する。同様に、インプリント処理が行われた基板Ｓを暗視野で撮像して得られた画像を、暗視野用の学習モデルに入力して形成不良の有無を暫定的に示す検査結果（仮の第２判定結果）を取得する。そして、明視野用の学習モデル及び暗視野用の学習モデルのそれぞれから得られた検査結果に基づいて、インプリント処理が行われた基板Ｓにおけるパターンの形成不良の有無を最終的に判定して、最終検査結果を取得する。なお、取得される画像が大きく異なる条件を採用する場合には、各学習モデルから取得された各検査結果の多数決から最終検査結果を取得するとよい。また、各学習モデルからの出力画像における形成不良の部分の面積の平均値を最終的な形成不良の面積とし、事前に設定した閾値と比較することで、最終検査結果を取得してもよい。この場合、より多くの情報から最終検査結果を取得することができるため、検査精度を向上させることができる。また、複数の偏光フィルタを切り替えて複数の画像を取得する場合も同様に、複数の偏光フィルタのそれぞれに対する学習モデルを作成し、それぞれの学習モデルから得られた結果に基づいて、パターンの形成不良の有無を判定する。

このように、本実施形態では、基板上に形成されたパターンの膜厚のばらつきによって、検査用の画像の見え方が変化する場合であっても、上述したように、複数の学習モデルを用いることで、パターンの形成不良の有無を高精度に検出することができる。従って、本実施形態によれば、基板上に形成されたパターンの形成不良の有無を判定するのに有利な技術、即ち、より高い精度でパターンの形成不良の検査を行うことができる技術を提供することができる。

インプリント装置１００やリソグラフィシステム１００１を用いて形成した硬化物のパターンは、各種物品の少なくとも一部に恒久的に、或いは、各種物品を製造する際に一時的に、用いられる。物品とは、電気回路素子、光学素子、ＭＥＭＳ、記録素子、センサ、或いは、型などである。電気回路素子としては、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＭＲＡＭなどの揮発性又は不揮発性の半導体メモリや、ＬＳＩ、ＣＣＤ、イメージセンサ、ＦＰＧＡなどの半導体素子などが挙げられる。型としては、インプリント用のモールドなどが挙げられる。

硬化物のパターンは、上述の物品の少なくとも一部の構成部材として、そのまま用いられるか、或いは、レジストマスクとして一時的に用いられる。基板の加工工程においてエッチング又はイオン注入などが行われた後、レジストマスクは除去される。

次に、物品の具体的な製造方法について説明する。図１２（ａ）に示すように、絶縁体などの被加工材が表面に形成されたシリコンウエハなどの基板を用意し、続いて、インクジェット法などにより、被加工材の表面にインプリント材を付与する。ここでは、複数の液滴状になったインプリント材が基板上に付与された様子を示している。

図１２（ｂ）に示すように、インプリント用の型を、その凹凸パターンが形成された側を基板上のインプリント材に向け、対向させる。図１２（ｃ）に示すように、インプリント材が付与された基板と型とを接触させ、圧力を加える。インプリント材は、型と被加工材との隙間に充填される。この状態で硬化用のエネルギーとして光を型を介して照射すると、インプリント材は硬化する。

図１２（ｄ）に示すように、インプリント材を硬化させた後、型と基板を引き離すと、基板上にインプリント材の硬化物のパターンが形成される。この硬化物のパターンは、型の凹部が硬化物の凸部に、型の凸部が硬化物の凹部に対応した形状になっており、即ち、インプリント材に型の凹凸のパターンが転写されたことになる。

図１２（ｅ）に示すように、硬化物のパターンを耐エッチングマスクとしてエッチングを行うと、被加工材の表面のうち、硬化物がない、或いは、薄く残存した部分が除去され、溝となる。図１２（ｆ）に示すように、硬化物のパターンを除去すると、被加工材の表面に溝が形成された物品を得ることができる。ここでは、硬化物のパターンを除去したが、加工後も除去せずに、例えば、半導体素子などに含まれる層間絶縁用の膜、即ち、物品の構成部材として利用してもよい。

本発明は、上述の実施形態の１つ以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１つ以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１００：インプリント装置 １００７：形状不良検査装置 １０１７：作成部 １０２７：取得部 １０３７：判定部

Claims (18)

1. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置であって、
   前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られた前記パターンを含む画像を用いて、前記複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成する作成部と、
   前記インプリント処理が行われた基板を撮像して得られた前記パターンを含む画像を、前記作成部で作成された複数の学習モデルのそれぞれに入力して、前記複数の学習モデルのそれぞれから前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の判定結果を取得する取得部と、
   前記取得部で取得された複数の仮の判定結果に基づいて、前記インプリント処理が行われた基板における前記パターンの形成不良の有無を判定する判定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記照明条件は、前記複数の基板を照明する光の波長を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記複数の照明条件で撮像して得られた前記パターンを含む画像は、前記パターンの膜厚に関する情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記複数の照明条件は、少なくとも、前記インプリント処理が行われた基板を撮像する際の照明条件を含むことを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記作成部は、オートエンコーダを用いて、前記複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成し、
   前記取得部は、前記複数の照明条件のそれぞれに対する前記学習モデルから前記仮の判定結果を取得することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記判定部は、前記複数の仮の判定結果のうち、少なくとも１つの仮の判定結果が前記パターンの形成不良がないことを示す場合に、前記パターンの形成不良はないと判定することを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記判定部は、前記複数の仮の判定結果のうち、前記パターンの形成不良がないことを示す仮の判定結果の数が前記パターンの形成不良があることを示す仮の判定結果の数よりも多い場合に、前記パターンの形成不良はないと判定することを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記照明条件は、前記複数の基板を照明する光の光量を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
9. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置であって、
   前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを明視野及び暗視野のそれぞれで撮像して得られた画像を用いて、明視野に対する第１学習モデル及び暗視野に対する第２学習モデルを作成する作成部と、
   前記インプリント処理が行われた基板を明視野で撮像して得られた画像を前記第１学習モデルに入力して前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の第１判定結果を取得し、前記インプリント処理が行われた基板を暗視野で撮像して得られた画像を前記第２学習モデルに入力して前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の第２判定結果を取得する取得部と、
   前記仮の第１判定結果及び前記仮の第２判定結果に基づいて、前記インプリント処理が行われた基板における前記パターンの形成不良の有無を判定する判定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
10. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置であって、
    前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを第１偏光フィルタ及び第２偏光フィルタを用いて撮像して得られた画像を用いて、第１偏光フィルタに対する第１学習モデル及び前記第２偏光フィルタに対する第２学習モデルを作成する作成部と、
    前記インプリント処理が行われた基板を前記第１偏光フィルタを用いて撮像して得られた画像を前記第１学習モデルに入力して前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の第１判定結果を取得し、前記インプリント処理が行われた基板を前記第２偏光フィルタを用いて撮像して得られた画像を前記第２学習モデルに入力して前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の第２判定結果を取得する取得部と、
    前記仮の第１判定結果及び前記仮の第２判定結果に基づいて、前記インプリント処理が行われた基板における前記パターンの形成不良の有無を判定する判定部と、
    を有することを特徴とする情報処理装置。
11. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置であって、
    前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られた前記パターンを含む画像を用いて作成された前記複数の照明条件に対する複数の学習モデルのそれぞれに対して、前記インプリント処理が行われた基板を撮像して得られた前記パターンを含む画像を入力して、前記複数の学習モデルのそれぞれから前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の判定結果を取得する取得部と、
    前記取得部で取得された複数の仮の判定結果に基づいて、前記インプリント処理が行われた基板における前記パターンの形成不良の有無を判定する判定部と、
    を有することを特徴とする情報処理装置。
12. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定するための学習モデルを作成する情報処理装置であって、
    前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られた前記パターンを含む画像を用いて、前記複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成する作成部、
    を有することを特徴とする情報処理装置。
13. 前記パターンの形成不良は、前記基板上の前記パターンを形成すべき領域外への前記インプリント材のはみ出し、及び、前記基板上の前記パターンを形成すべき領域における前記インプリント材の未充填の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
14. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する判定方法であって、
    前記パターンが形成された複数の基板のそれぞれを互いに異なる複数の照明条件で撮像して得られた前記パターンを含む画像を用いて、前記複数の照明条件のそれぞれに対する学習モデルを作成する第１工程と、
    前記インプリント処理が行われた基板を撮像して得られた前記パターンを含む画像を、前記第１工程で作成された複数の学習モデルのそれぞれに入力して、前記複数の学習モデルのそれぞれから前記パターンの形成不良の有無を暫定的に示す仮の判定結果を取得する第２工程と、
    前記第２工程で取得された複数の仮の判定結果に基づいて、前記インプリント処理が行われた基板における前記パターンの形成不良の有無を判定する第３工程と、
    を有することを特徴とする判定方法。
15. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理を行うインプリント装置であって、
    前記インプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置を有し、
    前記情報処理装置は、請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の情報処理装置を含むことを特徴とするインプリント装置。
16. 型を用いて基板上にインプリント材のパターンを形成するインプリント処理を行うインプリント装置と、
    前記インプリント処理が行われた基板について、前記パターンの形成不良の有無を判定する情報処理装置と、
    を有し、
    前記情報処理装置は、請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の情報処理装置を含むことを特徴とするリソグラフィシステム。
17. 請求項１５に記載のインプリント装置を用いてパターンを基板に形成する工程と、
    前記工程で前記パターンが形成された前記基板を処理する工程と、
    処理された前記基板から物品を製造する工程と、
    を有することを特徴とする物品の製造方法。
18. 請求項１４に記載の判定方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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