KR102500711B1 - 리소그래피 광학기 조정 및 모니터링 - Google Patents
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Abstract
광학 시스템의 광학 요소들에 대한 손상 정도를 나타내는 정보를 추출하는 광학 시스템에 의해 생성된 빔의 이미지를 프로세싱하기 위한 방법 및 장치. 또한, 다수의 위치들 중 임의의 위치에서 빔의 이미지를 획득할 수 있는 빔 이미지 및 분석 툴이 개시된다.
Description
본 발명은 집적 회로 광 리소그래피 제조 프로세스들에 사용되는 것과 같은 레이저-생성 광원 내의 광학기에 관한 것이다.
본 출원은 2016년 7월 12일에 출원된 출원 번호 제15/208,152호의 일부 계속 출원으로, 그 전체 내용이 본 명세서에 참고로 포함된다.
반도체 광 리소그래피를 위한 광원들에 사용되는 광학 요소들은 시간이 지남에 따라 저하되고, 결국 시스템이 생산되는 동안에는 해결될 수 없는 광원 성능이 저하된다. 예컨대, 플루오르화 칼슘(CaF2)은 윈도우들, 빔 스플리터들, 및 반사기들과 같은 다양한 분야들을 위한 심자외선(DUV, deep ultra-violet) 광원들에 일반적으로 사용되는 결정성 재료이다. CaF2는 리소그래피 시스템들에서의 장시간 사용을 위한 견고한 재료이지만, CaF2의 분해는 여러 메커니즘들 중 임의의 하나를 통해 발생할 수 있다. 치명적인 균열(fracture)을 제외하고, 이러한 메커니즘들은 천천히 CaF2 광학 성능을 저하시키는 경향이 있다. 초기에, 그러한 저하는 상대적으로 중요하지 않을 수 있지만, 결과적으로 영향을 받는 요소의 광학 성능이 충분히 저하되어 광학기 또는 광학기를 포함하는 모듈을 대체하기 위해 광원을 오프 라인으로 분리해야 한다.
하나의 특정한 광학 저하 메커니즘은 슬립 평면(slip plane)들의 형성을 포함한다. 슬립 평면들은 열-기계적 응력들이 CaF2 결정 격자에서 미묘한 균열을 유도할 때 발생한다. 시각적으로, 슬립 평면들은 결정 격자의 방향에 대해 잘 정의된 각도들로 배치된 광학기(optic) 상의 라인들로 나타난다. 육안 검사는 손상된 광학기가 광원에서 제거된 후에만 실용적이며, 상기 광원은 생산에서 제거된 경우에만 발생할 수 있다.
또 다른 광학 저하 메커니즘은 라인 손상의 형성이며, 그 하나의 형태는 코팅을 갖는 광학기 상에 빔의 다수의 부분들의 중첩으로부터 초래된다. 이들 다수의 부분들의 결합된 에너지는 상기 광학기 상의 코팅에 대한 손상 임계값을 초과할 수 있다. 이것이 발생하면 중첩 영역에서 코팅을 손상시키며, 광을 회절시킬 수 있는 뚜렷한 라인을 만든다. 상기 라인 손상은 모듈 수명을 단축시키는 빔 프로파일에 왜곡들을 유발할 수 있으므로 문제이다. 라인 손상의 존재 및 범위를 검출할 수 있는 것이 유리할 것이다.
광학 저하 메커니즘의 또 다른 양상은 시스템 내의 일부 위치에서 광학기 상의 입자들로 인한 점-형태의(point-like) 결함들의 존재이다. 이러한 입자들은 그 수가 적기 때문에, 일반적으로 광학 성능에 지나친 불리한 영향을 미치지 않지만, 이미지 처리에 영향을 미칠 수 있다. 점 같은 결함들의 존재, 위치, 및 공칭 크기를 식별할 수 있는 것이 유리할 것이다.
광학 저하 메커니즘의 또 다른 양상은 광학 성능을 저하시키는 OPuS 빔 스플리터들 상의 코팅 손상과 관련된 빔 이미지 내에 웜-형태 피처들(worm-like features)의 존재이다. 웜-형태 피처들의 존재, 위치, 및 공칭 크기를 식별할 수 있는 것이 유리할 것이다.
광학 성능을 저하시키는 추가적인 손상 메커니즘은 수상 돌기 형성들의 시작 및 성장이다. 이러한 수상 돌기들은 흰색 솜털을 닮아 있으며, 일반적으로 그러한 것으로 알려져 있다. 수상 돌기들의 존재는 수상 돌기들의 부근의 광학기의 국부적인 가열을 초래하는, 코팅 실패를 나타낸다. 가열은 코팅 실패를 악화시키므로, 상기 광학기의 영향을 받은 영역이 팽창하여, 국부적인 가열을 더욱 악화시키고 열 렌징(thermal lensing)을 일으킨다. 그러면 레이저의 광학 성능이 저하되고, 결국 영향을 받는 광학기들이 교체되어야 한다. 수상 돌기 형성의 시작 및 진행을 검출할 수 있는 것이 유리할 것이다.
이러한 손상 메커니즘들과 관련된 과제들의 공통적인 측면은 이러한 결함들과 관련된 저레벨 신호들을 검출하고 식별하는 방법, 및 이러한 신호들을 특정 결함 타입들에 귀속시키는 방법에 대한 필요성이다. 광원 광학 성능이 충분히 감소하여 광학기 또는 모듈이 교체되어야 하기 전에 얼마나 많은 시간이 남았는지 예측할 수 있는 이러한 결함들의 진전을 모니터링하는 방법에 대한 추가적인 필요성이 존재한다.
광학 요소들의 변화들을 검출하는 하나의 방법은 요소들을 통과한 레이저 빔의 일부를 이미징하는 단계를 포함한다. 이 방법은 전형적으로 시스템의 출구 개구(aperture)에서 빔의 근거리 필드(near field) 및 원거리 필드(far field) 이미지 모두를 획득하는 단계를 포함한다. 이러한 방법은 광학 손상을 검출하는 데 효과적이지만 일반적으로 광학 경로의 어느 부분에서 손상이 발생했는지 정확히 찾아낼 수는 없다. 상기 빔의 이미지들이 상기 출구 개구에 추가적으로 위치들에서 획득될 수 있는 시스템을 갖는 것이 유리할 것이다.
결국, 광원은 생산 용도에서 제거되어야 하므로 저하된 모듈들 및 광학기들이 대체될 수 있다. 이것은 분명히 스캐너의 가동중지시간을 초래한다. 가능한 한 최대 범위로 가동중단시간(downtime)을 최소화하는 것이 바람직하다. 유지 보수 이벤트들을 계획하는 것은 생산 시간 손실의 악영향을 줄일 수 있지만, 모든 가동중단시간은 칩 제조업체들에게 상당한 비용으로 다가온다. 광원이 생산 중단된 총 시간은 종종 "그린-투-그린(green-to-green)" 시간이라고 지칭된다.
유지 보수 동안, 임의의 요구되는 교체 모듈들 및 광학기들이 설치되면, 광원은 재조정되어야 한다. 언급한 바와 같이, 광원들은 모듈들의 세트로 구현될 수 있다. 이러한 경우들에, 정렬은 일반적으로 몇몇 경우들에서 모듈들 내의 개별 광학 요소들을, 그리고 다른 경우들에 전체 모듈들을 기울이는(tip and/or tilt) 위치 설정기(positioner)를 조정하는 것을 포함한다. 일단 정렬되면, 추가적인 조정 없이 상당한 시간 동안 광원이 사용될 수 있다. 광학기들 및 모듈들을 재조정하는 데 필요한 시간은 그린-투-그린 시간에 불리하게 추가된다. 정렬은 기계적 정렬 액추에이터들의 사용에 의해 수행될 수 있지만 이것은 과도하게 시간 소모가 클 수 있다.
정렬 프로세스의 한 부분은 챔버 공진들을 보상하기 위해 수행될 수 있다. 반도체 광 리소그래피를 위한 레이저 방사선은 전형적으로 특정 반복율로 일련의 펄스로서 공급된다. 챔버 공진들은 일부 반복 속도들에서 발생할 수 있으며, 공진 주파수들 부근에서 성능 메트릭(metric)들을 급격히 증가시키며(예컨대, 포인팅 및 발산), 공진에 인접한 주파수들에서 낮은 골(valley)들 또는 플로어(floor)들을 갖는다. 성능 메트릭들을 사양 내에서 유지하기 위해 정렬 중에 추가적인 시간과 노력이 필요할 수 있지만, 모든 데이터 점들이 사양 내에 남아 있으면 공진들의 존재 자체가 허용될 수 있다. 또한 성능 메트릭들의 고저간(peak-to-valley) 차이들로 인한 공진이 스캐너 설계 및 제어에 기술적인 문제를 야기할 수 있다.
그린-투-그린 시간의 총 양을 최소화하는 수단들은 유지 보수 이벤트들의 횟수를 줄이는 것과 유지 보수 이벤트가 발생할 때 유지 보수 이벤트들의 시간을 줄이는 것을 모두 포함한다. 유지 보수 이벤트들의 횟수는 모듈들과 광학기들의 작동 수명을 연장함으로써 그리고 현장에서 광학기 손상의 양을 결정할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법 가짐으로써 감소될 수 있다. 교체 모듈들과 광학기들을 정렬하는 데 필요한 시간을 줄임으로써 유지 보수 이벤트들의 시간을 줄일 수 있다.
다음은 본 발명의 기본적인 이해를 제공하기 위해 하나 이상의 실시예들의 단순화된 요약을 제시한다. 이 요약은 모든 고려된 실시예들의 광범위한 개관이 아니며, 모든 실시예들의 핵심적이거나 중요한 요소들을 식별하거나 또는 임의의 또는 모든 실시예들의 범위를 기술하지도 않는다. 그것의 유일한 목적은 후술되는 보다 상세한 설명의 서두로서 간략화된 형태로 하나 이상의 실시예들의 일부 개념들을 제시하는 것이다.
일 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 가동중단시간을 감소시키는 방법을 제공함으로써 현재의 가동중단시간이 너무 길다는 문제를 다룬다. 본 발명의 주제는 또한 모듈들 및 광학기들의 수명을 연장시키는 문제를 다룬다. 본 발명의 주제는 또한 챔버 공진에서의 또는 그 부근의 반복 속도들에서 스캐너 성능을 개선하는 것을 다룬다.
본 발명의 주제는 순전히 기계적 정렬 액추에이터들 대신에 광학 요소들 및 모듈들을 조정하기 위해 전기적으로 작동되고 제어되는 정렬 액추에이터들을 사용함으로써 적어도 부분적으로 이러한 문제들을 다룬다. 본 발명의 주제는 또한 정렬 상태를 나타내는 형광 정렬 스크린들을 이미징하기 위한 광학 센서들 예컨대 카메라들의 제공을 통해 적어도 부분적으로 이러한 문제들을 다룬다. 본 발명의 주제는 정렬을 안내하기 위해 결합된 오토셔터 계측 모듈("CASMM")과 같은 빔 이미저로부터의 데이터를 사용함으로써 적어도 부분적으로 이러한 문제들을 다룬다. 이 정렬은 여러 작동 모드들 중 임의의 하나에서 수행될 수 있다. 예컨대, 이하에서 보다 상세히 설명하는 바와 같이, 정렬은 수동 모드, 반자동 모드, 완전 자동 모드, 광원 지향 모드, 또는 스캐너 지향 모드에서 수행될 수 있다.
다른 측면에 따르면, 온-보드 제어기를 갖는 전기적으로 조정 가능한 액추에이터의 제공은 생산 사용 중 일시 정지 동안 조정들 및 확인을 수행하면서, 동적으로 광원 정렬을 수행하는 능력을 생성한다. 또한 지속적인 성능 메트릭 평탄화(즉, 최대값과 최소값 간의 차이 감소)를 수행할 수 있는 능력이 생성된다. 예컨대, 스캐너가 챔버 공진 주파수 근처에 있는 특정 반복 속도 변화에서 작동을 지시할 때, 광원은 공진 피크를 감소시킴으로써 공진을 보상하도록 하나 이상의 광학기들을 조정할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 검출이 자동적일 수 있는, 그리고 시간의 함수로서 슬립 평면들의 진전이 감지되고 정량화되는, 근거리 필드 이미지들로부터 하나 이상의 슬립 평면들의 존재를 검출하는 문제를 다룬다. 여기 및 다른 곳에서, "시간"은 측정된 연대순 시간, 예컨대 일, 주 또는 달 등, 또는 예컨대, 시스템의 누적 작동 시간에 의해 측정된 작동 시간, 또는 연대순 시간 및 작동 시간 모두의 함수로서 결정되는 일부 하이브리드 시간을 지칭할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 적어도 부분적으로 간섭성 있는 레이저 빔이 개구의 에지와 같은 장애물에 부딪혀서 회절할 때 발생하는 회절을 검출함으로써 레이저 빔이 광원 내의 개구를 클리핑(clipping)하는지 여부를 결정하는 것을 다룬다.
다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 라인 손상의 존재를 감지하는 것을 다룬다.
보다 일반적으로, 다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 잡음이 많은 백그라운드 신호에 내포된(embeded) 라인들의 존재를 검출하는 것을 다룬다.
다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 광학기 상의 입자들과 같은 점-형태의 결함들의 존재를 감지하는 것을 다룬다.
다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 빔 이미지 내에서 웜-형태 피처(worm-like feature)들의 존재를 감지하는 것을 다룬다.
다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 근거리 필드의 이미지의 에지에 평행하고 바로 인접한 무늬(fringe)들의 존재로부터 몇몇 타입의 광학 오정렬을 검출하는 것을 다룬다.
다른 측면에 따르면, 본 발명의 주제는 근거리 필드 및 원거리 필드의 이미지들 이외에 빔 경로를 따라 이미지들을 얻는 것에 대한 필요성을 다룬다.
일 측면에 따르면, 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 상태를 자동으로 검출하는 방법이 개시되며, 상기 방법은, 상기 광원에 의해 생성된 광 빔의 이미지를 획득하는 단계, 상기 이미지로부터 일부를 추출하는 단계, 상기 일부로부터 이미지 데이터를 획득하는 단계, 정합 필터를 이용하여 상기 이미지 데이터를 필터링하는 단계, 상기 필터링 작업의 결과들을 데이터베이스 내에 저장하는 단계를 포함하며, 상기 단계들은 상기 상태를 반복적으로 검출하기 위해 일정 기간 동안 반복적으로 수행된다. 이 방법은 또한 상기 필터링 작업의 복수의 저장된 결과들을 비교하여 시간 경과에 따른 상기 상태의 진전을 결정하는 단계 및 상기 시간 경과에 따른 상기 상태의 진전에 적어도 부분적으로 기초하여 지속 기간을 갖는 일정 기간 후에 상기 광원에 대한 유지 보수를 수행하는 단계를 포함한다. 상기 상태는 이미지 내에 웜-형태 피처들의 존재일 수 있다. 상기 상태는 상기 광원 내의 적어도 하나의 광학 요소에 슬립 평면 결함들의 존재의 규모일 수 있다.
다른 측면에 따르면, 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 상태를 자동으로 검출하는 방법이 개시되며, 상기 방법은, 상기 소스에 의해 생성된 광 빔의 이미지를 획득하는 단계, 상기 이미지로부터 일부를 추출하는 단계, 상기 일부로부터 이미지 데이터를 획득하는 단계, 정합 필터를 이용하여 상기 이미지 데이터를 필터링하는 단계, 상기 단계들의 수행에 대한 복수의 이전 결과들을 포함하는 데이터베이스에 상기 필터링 연산의 결과들을 첨부하는 단계, 상기 데이터베이스 내에 저장된 복수의 결과들을 비교하여 시간 경과에 따른 상기 상태의 진전을 결정하는 단계, 시간 경과에 따른 상태의 진전에 적어도 부분적으로 기초한 지속 기간을 갖는 일정 기간 후에 상기 광원에 대한 유지 보수를 수행하는 단계를 포함한다.
상기 상태는 상기 이미지 내의 웜-형태 피처들의 존재일 수 있다. 상기 상태는 상기 광원 내의 적어도 하나의 광학 요소에서의 슬립 평면 결함들의 존재일 수 있다. 상기 상태는 상기 광원 내의 적어도 하나의 광학 요소에서의 슬립 평면 결함들의 존재의 규모일 수 있다.
필터링 작업의 결과들을 복수의 이전 결과들을 포함하는 데이터베이스에 첨부하는 단계는 랩-어라운드 인덱싱을 사용하여 수행될 수 있다. 상기 필터링 작업의 결과들을 복수의 이전 결과들을 포함하는 데이터베이스에 첨부하는 단계는 비트 시프팅을 이용하여 수행될 수 있다. 상기 방법은 상기 데이터베이스 내에 저장된 결과들로부터 비디오 이미지를 생성하는 추가적인 단계를 포함할 수 있다.
다른 형태에 따르면, 레이저 빔을 생성하기 위한 레이저 소스, 상기 광원의 광학 경로를 통과한 후에 상기 레이저 빔을 이미징하는 이미저를 포함하는 광 리소그래피 장치가 개시되며, 상기 광학 경로는 복수의 광학 요소들을 포함하며, 상기 이미저는 상기 레이저 빔의 적어도 일부에 의해 충돌될 때 상기 레이저 빔의 적어도 일부를 수광하고 상기 레이저 빔의 이미지를 생성하도록 배치된 스크린 요소, 상기 스크린 요소 상에 상기 레이저 빔의 상기 이미지를 획득하기 위해 상기 스크린 요소를 관측하도록 배치된 카메라, 및 복수의 광학 요소들 및 상기 스크린 요소 사이에 배치된 광학 모듈을 포함하며, 상기 광학 모듈은 상기 스크린 상의 상기 이미지를 변경하기 위한 적어도 하나의 이동 가능한 광학 요소를 포함한다.
상기 광학 모듈은 가변적인 초점 렌즈를 포함할 수 있다. 상기 광학 모듈은 동초점렌즈를 포함할 수 있다. 상기 장치는 구동기에 기계적으로 결합되는 상기 적어도 하나의 이동 가능한 광학 요소를 갖는 구동기를 추가적으로 포함할 수 있다. 상기 구동기는 스테퍼 모터를 포함할 수 있다. 상기 구동기는 압전 변환기를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 이동 가능한 광학 요소는 트랙 상에 장착된 구동기에 기계적으로 결합될 수 있다. 상기 장치는 상기 구동기에 전기적으로 연결된 제어기를 더 포함할 수 있으며, 상기 제어기는 상기 구동기를 제어하기 위한 제어 신호를 생성한다.
도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 광 리소그래피 시스템의 전체적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 조명 시스템의 전체적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 3A는 빔 이미저(imager), 조합된 오토 셔터 계측 모듈("CASMM")의 예에 대한 전반적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 3B는 빔 경로를 따라 다수의 점들에서 이미지들을 얻도록 적응 된 빔 이미저의 예에 대한 전반적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 3C는 빔 경로를 따라 다수의 점들에서 이미지들을 얻도록 적응 된 빔 이미저의 다른 예에 대한 전반적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 측면에 따른 전기적으로 작동되는 벽관통형(through-the-wall) 조정기의 전체적인 넓은 개념도에서 부분적으로 절단된, 정밀도가 아닌, 개략도이다.
도 5는 본 발명의 일 측면에 따른 전기적으로 작동되는 벽관통형 조정기들을 위한 액추에이터들의 그룹을 제어하기 위한 시스템의 전반적인 넓은 개념도에서 부분적으로 절단된, 정밀도가 아닌, 개략도이다.
도 6은 본 발명의 일 측면에 따른 조명 시스템의 요소들을 정렬하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 측면에 따른 전기적으로 작동되는 벽관통형 조정기들에 대한 하나 이상의 액추에이터들을 제어하기 위한 GUI의 전반적인 넓은 개념의 그래픽 표현이다.
도 8은 본 발명의 일 측면에 따른 개구 클리핑(clipping)을 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 측면에 따른 중심 이동을 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 측면에 따른 챔버 공진을 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 CASMM 근거리 필드 이미지에 존재할 수 있는 피처들의 그래픽 표현이다.
도 12는 본 발명의 일 측면에 따른 CASMM 근거리 필드 이미지 내에 존재할 수 있는 피처들을 추출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 다른 측면에 따른 슬립 평면 결함들을 나타낼 가능성이 있는 CASMM 이미지에 존재하는 피처들을 추출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 다른 측면에 따른 결함들을 나타낼 가능성이 있는 CASMM 이미지에 존재할 수 있는 웜-형태 피처들을 추출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 15는 본 발명의 다른 측면에 따른 슬립 평면 손상을 위한 광원 광학기들을 모니터링하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 다른 측면에 따른 결함 시그니처(signature)들을 개별적으로 저장하지 않고 누적 어레이에 결함 시그니처들을 부가하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 다른 측면에 따른 비디오 이미지가 생성되는 이미지 결함 추적 어레이들을 형성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 18은 본 발명의 다른 측면에 따른 비트-시프팅(bit-shifting)을 사용하여 이미지 결함 추적 어레이를 업데이트하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 19는 본 발명의 다른 측면에 따른 랩 어라운드 인덱싱을 이용하여 이미지 결함 추적 어레이를 업데이트하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 20은 본 발명의 다른 측면에 따른 결함들을 검출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 21은 본 발명의 다른 측면에 따른 랩 어라운드 인덱싱을 이용하여 생성된 빔 이미지 결함 추적 어레이를 보는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 22는 누적 어레이로부터 신호들을 부가하는 본 발명의 다른 실시예에 따른 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 조명 시스템의 전체적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 3A는 빔 이미저(imager), 조합된 오토 셔터 계측 모듈("CASMM")의 예에 대한 전반적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 3B는 빔 경로를 따라 다수의 점들에서 이미지들을 얻도록 적응 된 빔 이미저의 예에 대한 전반적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 3C는 빔 경로를 따라 다수의 점들에서 이미지들을 얻도록 적응 된 빔 이미저의 다른 예에 대한 전반적인 넓은 개념의 정밀도가 아닌 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 측면에 따른 전기적으로 작동되는 벽관통형(through-the-wall) 조정기의 전체적인 넓은 개념도에서 부분적으로 절단된, 정밀도가 아닌, 개략도이다.
도 5는 본 발명의 일 측면에 따른 전기적으로 작동되는 벽관통형 조정기들을 위한 액추에이터들의 그룹을 제어하기 위한 시스템의 전반적인 넓은 개념도에서 부분적으로 절단된, 정밀도가 아닌, 개략도이다.
도 6은 본 발명의 일 측면에 따른 조명 시스템의 요소들을 정렬하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 측면에 따른 전기적으로 작동되는 벽관통형 조정기들에 대한 하나 이상의 액추에이터들을 제어하기 위한 GUI의 전반적인 넓은 개념의 그래픽 표현이다.
도 8은 본 발명의 일 측면에 따른 개구 클리핑(clipping)을 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 측면에 따른 중심 이동을 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 측면에 따른 챔버 공진을 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 CASMM 근거리 필드 이미지에 존재할 수 있는 피처들의 그래픽 표현이다.
도 12는 본 발명의 일 측면에 따른 CASMM 근거리 필드 이미지 내에 존재할 수 있는 피처들을 추출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 다른 측면에 따른 슬립 평면 결함들을 나타낼 가능성이 있는 CASMM 이미지에 존재하는 피처들을 추출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 다른 측면에 따른 결함들을 나타낼 가능성이 있는 CASMM 이미지에 존재할 수 있는 웜-형태 피처들을 추출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 15는 본 발명의 다른 측면에 따른 슬립 평면 손상을 위한 광원 광학기들을 모니터링하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 다른 측면에 따른 결함 시그니처(signature)들을 개별적으로 저장하지 않고 누적 어레이에 결함 시그니처들을 부가하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 다른 측면에 따른 비디오 이미지가 생성되는 이미지 결함 추적 어레이들을 형성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 18은 본 발명의 다른 측면에 따른 비트-시프팅(bit-shifting)을 사용하여 이미지 결함 추적 어레이를 업데이트하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 19는 본 발명의 다른 측면에 따른 랩 어라운드 인덱싱을 이용하여 이미지 결함 추적 어레이를 업데이트하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 20은 본 발명의 다른 측면에 따른 결함들을 검출하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 21은 본 발명의 다른 측면에 따른 랩 어라운드 인덱싱을 이용하여 생성된 빔 이미지 결함 추적 어레이를 보는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 22는 누적 어레이로부터 신호들을 부가하는 본 발명의 다른 실시예에 따른 방법을 나타내는 흐름도이다.
도면들을 참조하여 다양한 실시예들이 이제 설명되며, 동일한 참조 번호들은 동일한 요소들을 지칭하는데 사용된다. 이하의 설명에서, 설명의 목적들을 위해, 다수의 특정 세부 사항들이 하나 이상의 실시예들의 완전한 이해를 촉진하기 위해 설명된다. 그러나 아래에 설명된 임의의 실시예는 아래에 설명 된 특정 설계 세부 사항들을 채택하지 않고도 실시될 수 있다는 것은 일부 또는 모든 경우들에서 명백할 수 있다. 다른 예들에서, 잘 알려진 구조들 및 장치들은 하나 이상의 실시예들의 설명을 용이하게 하기 위해 블록도로 도시된다. 다음은 실시예들의 기본적인 이해를 제공하기 위해 하나 이상의 실시예들의 단순화된 요약을 제시한다. 이 요약은 모든 고려된 실시예들의 광범위한 개관이 아니며, 모든 실시예들의 핵심적이거나 중요한 요소들을 식별하거나 또는 임의의 또는 모든 실시예들의 범위를 기술하지도 않는다.
도 1을 참조하면, 광 리소그래피 시스템(100)은 조명 시스템(105)을 포함한다. 이하에서 보다 상세히 기술되는 바와 같이, 조명 시스템(105)은 펄스 광 빔(110)을 생성하고 이를 웨이퍼(120) 상에 마이크로 전자 피처들을 패턴화하는 광 리소그래피 노광 장치 또는 스캐너(115)로 지향하게 하는 광원을 포함한다. 웨이퍼(120)는 웨이퍼(120)를 홀딩하도록 구성되고 특정 파라미터들에 따라 웨이퍼(120)를 정확히 위치시키도록 구성된 위치 설정기에 연결된 웨이퍼 테이블(125) 상에 배치된다.
광 리소그래피 시스템(100)은 예컨대, 248 나노미터(nm) 또는 193 nm의 파장들을 갖는 심자외선(DUV, deep ultraviolet) 범위 내의 파장을 갖는 광 빔(110)을 사용한다. 웨이퍼(120) 상에 패터닝 된 마이크로 전자 피처들의 크기는 광 빔(110)의 파장에 의존하고, 더 낮은 파장은 더 작은 최소 피처 크기를 초래한다. 광 빔(110)의 파장이 248 nm 또는 193 nm 일 때, 마이크로 전자 피처들의 최소 크기는 예컨대 50 nm 이하일 수 있다. 광 빔(110)의 대역폭은 광 빔(110)의 광학 에너지가 상이한 파장들에 걸쳐 어떻게 분포되는지에 관한 정보를 포함하는, 그것의 광 스펙트럼 (또는 방사 스펙트럼)의 실제 순간 대역폭일 수 있다. 스캐너(115)는 예컨대 하나 이상의 집광 렌즈들, 마스크 및 대물 렌즈 배치부를 갖는 광학 배치부(arrangement)를 포함한다. 마스크는 광 빔(110)의 광축을 따라 또는 상기 광축에 수직인 평면 내에서와 같이 하나 이상의 방향들을 따라 이동 가능하다. 상기 대물 렌즈 배치부는 투영 렌즈를 포함하고, 마스크로부터 웨이퍼(120) 상의 포토레지스트까지 이미지 전사가 일어날 수 있게 한다. 조명 시스템(105)은 마스크에 충돌하는 광 빔(110)에 대한 각도 범위를 조정한다. 또한, 조명 시스템(105)은 마스크를 가로 질러 광 빔(110)의 강도 분포를 균질화(균일화) 한다.
스캐너(115)는 다른 피처들 중에서 리소그래피 제어기(130), 공기 조절 장치들, 및 다양한 전기 구성 요소들을 위한 전원을 포함할 수 있다. 리소그래피 제어기(130)는 층들이 웨이퍼(120) 상에 인쇄되는 방법을 제어한다. 리소그래피 제어기(130)는 프로세스 레시피들과 같은 정보를 저장하는 메모리를 포함한다. 프로세스 프로그램 또는 레시피는 마스크가 사용된 웨이퍼(120) 상의 노광의 길이뿐만 아니라 노광에 영향을 미치는 다른 요인들을 결정한다. 리소그래피 동안, 광 빔(110)의 다수의 펄스들은 웨이퍼(120)의 동일한 영역을 조사하여 조사선량을 구성한다.
또한, 광 리소그래피 시스템(100)은 제어 시스템(135)을 포함하는 것이 바람직하다. 일반적으로, 제어 시스템(135)은 하나 이상의 디지털 전자 회로, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 및 소프트웨어를 포함한다. 제어 시스템(135)은 또한 판독 전용 메모리 및/또는 랜덤 액세스 메모리일 수 있는 메모리를 포함한다. 컴퓨터 프로그램 명령들 및 데이터를 유형적으로 구현하기에 적합한 저장 장치들은 예컨대 EPROM, EEPROM, 및 플래시 메모리 장치들; 내부 하드 디스크들 및 이동식 디스크들과 같은 자기 디스크들; 광자기 디스크들; 및 CD-ROM 디스크들과 같은 반도체 메모리 장치들을 포함하는 모든 형태의 비 휘발성 메모리를 포함한다.
제어 시스템(135)은 또한 하나 이상의 입력 장치들(키보드, 터치 스크린, 마이크로폰, 마우스, 휴대용 입력 장치 등과 같은) 및 하나 이상의 출력 장치들(스피커 또는 모니터와 같은)을 포함할 수 있다. 제어 시스템(135)은 또한 하나 이상의 프로그램 가능한 프로세서들, 및 하나 이상의 프로그램 가능한 프로세서들에 의한 실행을 위해 기계-판독 가능한 저장 장치에 유형적으로 구현 된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품들을 포함한다. 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서들은 각각 입력 데이터를 조작하고 적절한 출력을 생성함으로써 원하는 기능들을 수행하기 위해 명령들의 프로그램을 실행할 수 있다. 일반적으로, 프로세서들은 메모리로부터 명령들 및 데이터를 수신한다. 상술한 사항 중 임의의 것은 특별히 고안된 ASIC(특수 용도의 집적 회로)로 보완되거나 통합될 수 있다. 제어 시스템(135)은 광 리소그래피 시스템(100) 전체에 걸쳐 집중되거나 부분적으로 또는 전체적으로 분포될 수 있다.
도 2를 참조하면, 예시적인 조명 시스템(105)은 광 빔(110)으로서 펄스 화된 레이저 빔을 생성하는 펄스화 된 레이저 소스이다. 도 2는 일반적으로 본 발명의 넓은 원리들의 설명을 용이하게 하기 위해 엄격한 구성 요소들 및 광 경로의 하나의 특정 어셈블리를 도시하며, 본 발명의 원리들이 다른 구성요소들 및 구성들을 갖는 레이저들에 유리하게 적용될 수 있다는 것은 당업자에게 명백할 것이다.
도 2는 본 발명의 특정 측면들의 실시예에 따른 가스 방전 레이저 시스템을 예시적으로 그리고 블록도로 도시한다. 가스 방전 레이저 시스템은 예컨대, 솔리드 스테이트 또는 가스 방전 시드 레이저 시스템(seed laser system)(140), 파워 링 증폭기(power ring amplifier, "PRA") 스테이지(145), 릴레이 광학기들(relay optics)(150) 및 레이저 시스템 출력 서브 시스템(160)과 같은 증폭 스테이지를 포함할 수 있다. 시드 시스템(140)은, 예컨대 마스터 오실레이터("MO") 챔버(165)를 포함하며, 당 업계에 공지된 바와 같이, 라인 협소화 모듈(line narrowing module, "LNM")(170) 내에서 선택된 상대적으로 매우 좁은 대역폭 및 중심 파장으로 좁혀지는 라인일 수 있는 비교적 광대역의 방사선을 생성하기 위해, 예컨대, 전극들(도시되지 않음) 사이의 전기적 방전은 레이징 가스 내에서 레이징 가스 방전을 일으켜 예컨대 Ar, Kr 또는 Xe를 포함하는, 에너지 분자들의 반전 분포(inverted population)를 생성할 수 있다.
또한, 시드 레이저 시스템(140)은 시드 레이저(140)가 시드 레이저 출력 펄스를 형성하기 위해, 즉 마스터 오실레이터("MO")를 형성하기 위해 진동하는 공동 오실레이터(oscillator cavity), LNM(170) 내의 반사형 격자(도시되지 않음)와 함께 형성되는 부분 반사 미러를 포함할 수 있는 마스터 오실레이터 출력 커플러("MO OC")(175)를 포함한다. 상기 시스템은 또한 라인-센터 분석 모듈(LAM)(180)을 포함할 수 있다. LAM(180)은 미세 파장 측정을 위한 에탈론 분광계 및 개략적 분해능 격자 분광기를 포함할 수 있다. MO 웨이브 프론트 엔지니어링 박스(MO wavefront engineering box, "WEB")(185)는 MO 시드 레이저 시스템(140)의 출력을 증폭 스테이지(145)를 향해 재지향하는 역할을 할 수 있으며, 예컨대, 광학 지연 경로(optical delay path)(도시되지 않음)의 형태 내에서의 가간섭성 부스팅(coherence busting), 및 예컨대 멀티 프리즘 빔 확장기(도시되지 않음)를 갖는 예컨대 빔 확장기를 포함할 수 있다.
증폭 스테이지(145)는, 예컨대 PRA WEB(210) 내로 통합될 수 있으며 빔 반전기(beam reverser)(220)에 의해 챔버(200) 내에서 이득 매질을 통해 다시 재지향될 수 있는 출력 커플링 광학기들(도시되지 않음) 및 시드 빔 주입에 의해 형성된 오실레이터일 수 있는, 예컨대, 레이징 챔버(200)를 포함할 수 있다. PRA WEB(210)는 공칭 작동 파장(예컨대, ArF 시스템의 경우 약 193nm) 및 하나 이상의 프리즘들에 대해 부분 반사형 입력/출력 커플러(도시되지 않음) 및 최대 반사형 미러를 포함할 수 있다.
증폭 스테이지(145)의 출력에서의 대역폭 분석 모듈("BAM")(230)은 증폭 스테이지로부터의 펄스들의 출력 레이저 광 빔을 수광할 수 있고, 예컨대 출력 대역폭 및 펄스 에너지를 측정하기 위한 계측 목적들을 위해 광 빔의 일부를 추출할 수 있다. 펄스들의 레이저 출력 광 빔은 이후 광학 펄스 신장기(optical pulse stretcher)("OPuS")(240) 및 또한 펄스 에너지 미터의 위치일 수 있는, 오토셔터 계측 모듈("CASMM")(250)에 결합된, 출력부를 통과한다. OPuS(240)의 한 가지 목적은 예컨대 단일 출력 레이저 펄스를 펄스 트레인으로 변환하는 것이다. 최초의 단일 출력 펄스로부터 생성된 2차 펄스들은 서로에 대해 지연될 수 있다. 최초의 레이저 펄스 에너지를 2차 펄스들의 열로 분배함으로써, 레이저의 유효 펄스 길이가 확장될 수 있고 동시에 피크 펄스 강도가 감소될 수 있다. 따라서 OPuS(240)는 BAM(230)을 통해 PRA WEB(210)로부터 레이저 빔을 수광할 수 있고, OPU(240)의 출력을 CASMM(250)에 지향시킬 수 있다.
CASMM(250)은 빔 파라미터들에 관한 정보를 제공하는 빔 이미징/분석 툴이다. 상기 CASMM은 레이저 빔을 샘플링하여 단일 카메라 이미지 내에서 빔의 근거리 필드 및 원거리 필드 프로파일들을 캡쳐한다. 상기 근거리 필드 이미지는 레이저 출구에서의 빔 프로파일이며, 상기 원거리 필드 이미지는 빔 포인팅(beam pointing) 및 발산(divergence)과 같은 정보를 제공한다. 빔 프로파일의 왜곡들은 광학 결함들을 검출하기 위해 연구될 수 있는 근거리 필드 이미지에 의해 캡쳐된다. 이 연구는 고급 이미지 처리 기술들이 요구된다. CASMM 이미지에서 얻은 지식은 높은 빔 품질을 유지하는 데 도움이 될 수 있는 시스템 내의 적절한 변경 사항들을 결정하는 데 이용될 수 있다.
도 3A는 CASMM(250)에 대한 가능한 배치의 고도로 단순화되고 일반화 된 블록도이다. 도시된 바와 같이, CASMM(250)은 제자리에서 레이저 성능을 모니터링하기 위해 사용되는 오토셔터(252) 및 추가적인 계측부(metrology)(254)를 포함한다. CASMM(250)은 빔 스플리터(256)에 의해 분리된 입력 빔을 수광한다. 오토셔터(252)는 폐쇄될 때 레이저 빔의 비분리 부분(258)을 차단하고 개방될 때 간섭 없이 레이저 빔이 빠져 나가도록 배치되고 구성된다. 오토셔터(252)는 차단된 빔을 수냉식 빔 덤프(미도시)로 지향하게 하기 위해 전반사를 이용하는 코팅되지 않은 CaF2 회전 프리즘을 포함할 수 있다.
계측부(254)는 빔의 분리 부분(260)을 수광하도록 배치되며, 바람직하게는 다양한 광 검출기들 및 위치 검출기들을 포함한다. 도 3B에 도시된 바와 같이, 또한, 바람직하게는 빔의 근거리 필드 및 원거리 필드 2D 이미지들일 수 있지만 중간 이미지들을 포함할 수도 있는, 빔의 이미지들을 캡쳐하는 이미지 센서(274), 예컨대 2D 카메라 및 광학 시스템(264)을 포함한다. 따라서 CASMM(250)의 하나의 출력은 빔 프로파일의 강도의 2 차원(2D) 단면이다. 이 2D 단면은 빔 프로파일을 측정하고 왜곡들 또는 불규칙성들을 검출하는 데 사용될 수 있다. 제어 시스템(135)은 계측부(254) 내에서 2D 카메라로부터 데이터를 수집한다. 제어 시스템(135)은 데이터를 처리하여 빔 편광, 프로파일, 발산, 및 즉각적인 관찰을 위한 포인팅뿐만 아니라 장기간의 저장 및 검색을 위한 포인팅에 관한 유용한 정보를 도출한다. 데이터의 즉각적인 관찰은 레이저들의 필드 서비스 이벤트들(정렬, 문제 해결)의 일부일 수 있다. 저장 및 검색은 예방 유지 보수 목적들로 시간 경과에 따른 이벤트 조사들 또는 레이저 성능 동향 분석(trending)의 일부일 수 있다.
이미지들은 빔 전파의 방향에 수직인 평면 내에서 캡쳐된다. 카메라 획득을 위한 가시 파장으로의 193nm 하향 변환을 위한 적절한 조사 깊이 및 감쇠 시간의 형광 유리 스크린(266)이 빔의 가시 이미지(visible image)를 생성하는데 사용된다. 근거리 필드 및 원거리 필드 2D 이미징은 바람직하게는 레이저 작동 중에 동시적이고 연속적이다. 근거리 필드 이미지는 OPuS(240) 내의 시스템 하드 개구를 포함하는 평면의 이미지일 수 있다.
근거리 필드는 조사 요소의 중요한 특성인 조사 프로파일에 관한 고유 정보를 제공한다. 단면을 가로지르는 분포는 리소그래피 산업에서 매우 중요하다. 빔 스플리터들의 대부분에서 발생하는 슬립 평면들, 수상돌기 성장(빔 스플리터 코팅의 품질 저하), 오정렬, 클램프-유도 응력 및 먼지 입자 오염은 모두 근거리 필드 이미지에서 관측될 수 있거나 근거리 필드 이미지의 분석에 의해 추출될 수 있는 모든 고유한 피처들을 갖는다. 또 다른 이미지 피처는 라인 결함에 의한 회절에 의해 야기된 짧은 라인 클러스터이다. 이것은 종종 피처의 방향이 PRA WEB 내의 특정 광학기에 대한 CASMM 이미저(imager)의 방향에 따라 다르지만 항상 수직이 아닐지라도 "수직 라인 손상" 이라고 지칭된다. 이것은 수직으로 향한 상대적으로 짧은 라인의 형태로 광학기 내에서 관찰된 손상과 관련이 있으며, 따라서 이름이다. 이 손상의 증거는 상대적으로 짧은 간섭무늬의 클러스터의 형태로 CASMM 이미지 내에 나타난다.
이전에 구현된 바와 같은 CASMM과 같은 빔 이미징/분석 도구는 레이저 정렬 및 편광 비와 같은 파라미터들을 평가하는데 효과적이다. 또한 광학 펄스 신장기들 및 빔 스플리터들과 같은 시스템 내의 광학 구성 요소들의 상태를 평가하는 것도 효과적이다. 그러나 그러한 도구들은 통상적으로 광 펄스 신장기들 및 빔 스플리터들 이전에 빔 경로를 따르는 위치들에서 빔을 관측하는 능력이 부족하다. 결과적으로, 정상 레이저 작동 중에, 광학 펄스 신장기들 및 빔 스플리터들의 업스트림에 있는 하나 이상의 광학 구성 요소들이 손상될 가능성이 있는 경우, 광학 경로 내에서 광학기들 또는 강도 분포를 현장에서 관측하는 방법이 없으므로 손상된 위치(즉, 모듈)를 정확하게 특정할 능력이 없다. 또한 광학 펄스 신장기들 및 빔 스플리터들의 손상을 제외하고, 손상의 양의 추정 및 부품들의 사전 교체를 허용하는 이전에 사용된 광학 손상 추적 방법이 없다.
이러한 잠재적인 문제들을 해결하기 위해, CASMM(250)과 같은 빔 이미징/분석 툴에 가변적인 초점 길이를 갖는 렌즈를 장착하는 것이 유리하다. 이것은 예컨대, 초점 거리(및 배율)가 변함에 따라 초점이 변경되는 가변초점렌즈 또는 렌즈가 줌(초점 거리 및 배율 변경) 될 때 초점을 유지하는 동초점("참(true") 줌 렌즈일 수 있다.
다시 말해서, 본 발명의 일 측면에 따르면, CASMM(250)의 계측부(254)에는 형광 스크린(266) 상에 빔을 이미징하기 전에 렌즈들의 초점 길이를 동적으로 조정하는 시스템이 제공된다. 하나의 이러한 시스템 도 3B에 도시된다. 도 3B에서, 광학 시스템은 도시된 바와 같이 볼록 및 오목 프리즘들의 조합 일 수 있는 무한초점 줌 시스템(afocal zoom system)(264)을 포함하는 다수의 포커싱 요소들을 포함한다. 무한초점 줌 시스템(264)의 구성 요소들은 고정된 채로 유지되는 포커싱 렌즈에 대해 이동하도록 배치될 수 있다.
무한초점 줌 시스템(264)의 구성 요소들의 이동을 제공하기 위해, 렌즈들은 트랙(276) 상에 배치될 수 있으며, 여기서 하나 이상의 렌즈들의 위치는 초점을 변화 시키도록 조정될 수 있다. 렌즈들의 위치는 예컨대 스테퍼 또는 압전 변환기(PZT)들 구동기들일 수 있는 구동기들(270a, 270b, 및 270c)을 사용하여 이동될 수 있다. 구동기들(270a, 270b, 및 270c)로의 신호는 이동에 대한 명령들을 수신하기 위해 사용자와 인터페이스할 수 있는 소프트웨어가 구비된 로컬 제어기(local controller)(272)에 의해 공급될 수 있다. 구동기들(270a, 270b 및 270c)의 이동은 또한 이력을 생성하기 위한 그리고 CASMM의 업스트림의 광학 구성 요소들의 작동을 특성화하기 위한 시도로 이미지들을 수집하기 위해 광학 요소들을 일상적으로 이동시키도록 자동화될 수 있다. 초점을 변화시킴으로써, 스크린(266) 상의 이미지 및 카메라(274)에 의해 획득된 이미지는 광학 경로(예컨대, OPuS(240), PRA WEB(210) 등)를 따르는 상이한 위치들로부터 올 것이며 그리고 이들의 구성요소들에서 광의 강도 분포와 같은 양상들이 분석될 수 있다. 로컬 제어기(272)에는 빔 경로를 따라 미리 선택된 위치들 상에 무한초점 줌 시스템(264)을 포커싱하는 사전 설정들이 제공될 수 있다.
이 시스템은, 소프트웨어 또는 하드웨어 십자선 타겟들을 갖추고 있으면, 또한 레이저 광 경로를 따라 상이한 위치들에서 광학기들에 부딪치는 빔의 위치를 평가하는데 사용될 수 있다; 프리즘의 에지 근처에 위치된 빔은 레이저의 점화 패턴이 변화할 때 이동할 수 있고, 에너지 및/또는 대역폭 효율을 저하시킬 잠재성을 갖는다.
다른 실시예에서, 하나 이상의 고정 렌즈 어셈블리들의 세트들이 무한초점 줌 시스템(264) 대신에 사용될 수 있다. 이것은 무한초점 줌 시스템(264) 대신에 고정 렌즈 어셈블리들(265a, 265b, 265c, 265d, 및 265e)의 그룹(265)이 있는 도 3C에 도시되어 있다. 그룹(265)은 5개의 고정 렌즈 어셈블리들을 갖는 것으로 도시되어 있지만, 그룹(265)은 보다 적은 또는 더 많은 고정 렌즈 어셈블리들을 가질 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 또한, 각각의 고정 렌즈 어셈블리가 렌즈로서 도시되어 있지만, 각각의 고정 렌즈 어셈블리는 몇 개의 렌즈들, 프리즘들 등으로 이루어질 수 있음을 알 것이다. 고정 렌즈 어셈블리(265a)는 출력 개구에 포커싱하는 종래의 고정 렌즈 어셈블리일 수 있으며, 고정 렌즈 어셈블리(265b)는 출력 개구로부터 제1 광학기 업스트림(즉, 빔 경로 내에서 더 일찍)에 포커싱하도록 선택될 수 있으며, 고정 렌즈 어셈블리(265c)는 출력 개구로부터 업스트림의 제2 광학기에 포커싱한다. 로컬 제어기(272)는 렌즈 위치 설정기(273)를 제어하여 원하는 고정 렌즈를 빔 경로 내에 위치시킨다. 고정 렌즈 어셈블리들 중 하나를 광 경로 내에 선택적으로 위치시키기 위한 그룹(265)의 움직임은, 바람직하게는 광축을 따라 광학기들을 이동시키도록 배치되는 가변적인 초점 길이 렌즈 제어 시스템과는 대조적으로, 바람직하게는 광축(빔(260)의 전파 방향)을 가로지른다.
상기 시스템은 광학기의 고장을 예측하는 능력을 향상시키며, 고객 작업들과의 간섭을 최소화하고 예기치 않은 레이저 가동중지시간을 줄이기 위해 서비스 이벤트들을 스케줄링하는 능력을 향상시킨다. 언급된 바와 같이, 시스템은 CASMM(250)의 계측부(254)에 배치되는 것이 바람직하다. 이는 빔 경로 내의 다수의 원하는 위치들에 포커싱하는 능력을 제공한다. 즉, 이 위치의 빔은 본질적으로 출력 서브 시스템 내의 모든 광학기들을 통과했기 때문에, 상기 계측부는 이 위치로부터 많은 이러한 광학기들을 본질적으로 관측할 수 있다. 또한, 조명 시스템(105) 내의 광학 요소들의 알려진 위치에 포커싱하기 위해 시스템은 도 3B에 도시된 시스템 내의 사전 설정들의 사용 또는 도 3C에 도시된 시스템 내의 고정 렌즈의 선택을 통해 구성될 수 있다.
상술한 모듈들 중 다수는 모듈 및/또는 그 내부의 광학기들을 정렬하기위한 설비(provision)를 포함한다. 청구 범위를 포함하여 본 명세서 및 명세서의 다른 곳에서 사용된 바와 같이, "광학 요소"는 모듈 내의 광학기 또는 모듈을 의미한다. 유사하게, 광학 요소를 점진적으로 조정한다는 것은 광학 요소의 위치 또는 방향의 전체 조정 범위와 비교하여 작은 하나 이상의 음의 또는 양의 증가량으로 광학 요소의 위치 및/또는 방향을 변경하는 것을 의미한다. 점진적으로 조절 가능한 광학 요소들의 예들로서, LNM(170)은 그것의 수직 팁(tip)의 위치를 조정하는 설비를 포함할 수 있다. MO OC(175)의 팁(tip) 및/또는 틸트(tilt)는 바람직하게 조정 가능하다. MO WEB(185)은 조정 가능한 팁 또는 틸트를 갖는 폴딩 미러를 포함할 수 있다. BR(220)은 조정 가능한 수평 이동 및 틸트를 갖는 프리즘을 포함할 수 있다. PRA WEB(210)은 조정 가능한 광 출력 커플러 및/또는 조정 가능한 팁 또는 틸트를 갖는 폴딩 미러를 가질 수 있다.
전형적으로, 이들 구성 요소들에 대한 조정들은 각각 벽관통형 조정기("TWA")를 사용하여 수행된다. 이것들은 수작업으로 조작되는 육각 구동기가 광학기 또는 모듈을 팁(tip)하거나 틸트(tilt)하거나 이동시킬(translate) 것을 요구한다. TWA들은 예컨대 밀봉된 기계적 피드-스루(feed-through)를 거쳐 커버들을 통해 액세스되는, 특정한 조정들에 대해 밀봉된 기계적 피드 스루를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 수동으로 작동되는 TWA 대신에 전기적으로 작동되는 TWA로 조정이 수행된다. 모터가 TWA에 기계적으로 연결된다. 예컨대, 상기 모터는 육각 어댑터가 부착된 샤프트를 가질 수 있으므로 모터가 샤프트를 회전시킬 때 16 진수 구동기 또한 회전하여, TWA의 끝이 샤프트의 회전 방향에 따른 축을 따라 이동하도록 야기한다. 바람직하게는, 모터는 다수의 이산 단계들에서 어느 방향으로도 회전될 수 있는 스테퍼 모터이다. TWA는 바람직하게 매우 미세한(예컨대, 1/4 - 80) 나사(thread) 피치를 가지므로, 스테퍼 모터는 TWA를 작은 거리로 이동시키기 위해 비교적 많은 단계들을 필요로 한다.
이러한 배치가 도 4에 도시된다. 도 4에서, TWA(300)는 모듈 벽(310) 내의 부싱(bushing)(305)을 통해 돌출되고, 광학 피처(315)의 일부 양상(예컨대, 위치, 틸트, 팁)을 제어하기 위해 광학 피처에 기계적으로 결합된다. 상기 광학 피처는 상술한 바와 같은 광학 요소 또는 광학 요소의 전부 또는 일부일 수 있다. TWA(300)는 모터(320)에 의해 그것의 축을 중심으로 회전되어 TWA(300)의 연장 또는 단축을 유도한다. 모터(320)는 샤프트(330)에 의해 TWA(300)에 기계적으로 연결된다. TWA(300)가 암 육각 소켓(female hex socket)을 갖는 기존의 디자인인 경우, 샤프트(330)는 수 육각 구동기 팁(male hex driver tip)을 구비할 수 있다. 모터(320)는 도시된 바와 같이 모터(320) 및 TWA(305)의 상대 이동을 제한하도록 부싱(305) 상으로 고정될 수 있는 클램핑 배치부(340)에 의해 모듈 벽(310)에 고정된다. 모터(320)는 도시된 것과 같은 제어 시스템(135)으로부터 제어 신호들을 수신하며, 전원(도시되지 않음)에 연결된다.
도 5에 도시된 바와 같이, 전체 시스템은 다수의 액추에이터들(320)을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이, 액추에이터(320)는 스테퍼 모터일 수 있지만, 다른 장치들, 예컨대 스테퍼 모터들이 아닌 모터들 또는 밸브들, 압력 제어 장치들, 압전 장치들, 선형 모터들, 유압 액추에이터들, 보이스 코일들 등과 같은 다른 장치들이 사용될 수 있다. 도시된 바와 같이, 액추에이터들(320)은 제어 시스템(135)의 제어 하에 있도록 배치된다. 정렬 동안, 예컨대, 제어 시스템(135)은 액추에이터들(135)에 직접 또는 간접적으로 신호들을 인가하여, 액추에이터들이 적절하게 정렬된 위치 및/또는 방향에 그들 각각의 광학적 피처(315)를 위치시키도록 한다. 정렬 절차의 일부 단계들에서, 제어 시스템(135)은 액추에이터가 형광 스크린을 갖는 광학 요소를 빔 라인 및 작은 카메라의 시야 내에 삽입하도록 야기하여, 그 요소까지의 정렬이 수행되고 검증될 수 있다. 이 정렬은 여러 작동 모드들 중 임의의 하나에서 수행될 수 있다. 예컨대, 이하 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 정렬은 수동 모드, 반자동 모드, 완전 자동 모드, 광원 지향 모드 또는 스캐너 지향 모드에서 수행될 수 있다.
예컨대, 수동 모드에서, 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스("GUI")와 같은 컴퓨터 기반 인터페이스를 갖는 입력 장치(400)를 통해 개별적인 액추에이터들(320)을 조정할 수 있다. 일부 실시예들에서, GUI는 레이저 소스 내의 광학 경로를 따라 하나 이상의 위치들에서 검출된 것과 같은 빔 프로파일에 관한 정보를 디스플레이 하도록 구성될 수 있다. 상기 위치들은 근거리 필드 또는 원거리 필드 이미지들이 획득되는 위치들일 수 있으며, 또는 상기 빔 분석 및 이미징 도구가 명세서 내의 다른 곳에서 설명되는 가변적인 초점을 갖는 경우, 추가적인 위치들이 사용될 수 있다. 예컨대, 빔 프로파일 정보 프로파일은 2 차원 강도 맵, 다른 강도 정보, 빔 폭 정보, 또는 다른 프로파일 정보를 포함할 수 있다. 상기 빔 프로파일 정보는 빔 또는 빔의 일부를 갖는 인광 표면을 조사함으로써, 및/또는 계측 모듈(예컨대, CASMM(250)과 같은)로부터 정보를 수신함으로써 획득될 수 있다. 이 정보는 예컨대 진단 정보를 얻거나 및/또는 레이저 소스의 광학 요소들을 수동으로 조정하는 데 유용할 수 있다. 다른 예로서, 반자동 모드에서, 동작들의 조합들은 입력 장치(400)로부터의 단일 사용자 입력으로 시작될 수 있다. 이러한 동작들은, 예컨대, 정렬 순서 내의 업무들의 하나를 완료하기 위해 선택된 액추에이터들의 자동 스윕(sweep)을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 자동 모드에서, 정렬 프로토콜에서 일련의 작업들의 자동 완료가 완료될 수 있다. 반자동 모드 또는 자동 모드의 다양한 실시예들에서, 하나 이상의 동작들은 빔 프로파일 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 반자동 모드 또는 자동 모드의 다양한 실시예들에서, 빔 프로파일 정보가 수집될 수 있고, 광원으로부터의 광을 수광하는 스캐너로부터 수신된 요청 신호에 기초하여 조정들이 이루어질 수 있다.
다른 예로서, 광원 지향 모드에서, 광원(105) 내의 CASMM(250)으로부터의 이미지 데이터에 기초하여 하나 이상의 광학기들이 조정될 수 있다. 예컨대, 조정은 빔을 모니터하기 위해 CASMM(250)을 사용하여 회절 무늬를 보정하는 것에 기초할 수 있다. 여기 및 다른 곳에서, 조정은 렌즈, 미러, 프리즘, 또는 다른 광학기를 재배치 및/또는 위치 조정하는 단계; 이벤트 또는 측정들의 타이밍을 수정하는 단계; 유지 보수 이벤트들의 스케줄을 변경하는 단계; 다른 단계들과의 협력으로; 또는 이들의 조합들을 포함한다.
예컨대, 상기 빔이 개구로부터 회절하는 경우, 상기 무늬는 CASMM(250)으로부터의 근거리 필드 이미지 내에서 검출될 수 있다. 이러한 무늬는, 예컨대 전기적으로 작동되는 TWA(320)를 사용하여 하나 이상의 미러들을 조정함으로써 억제될 수 있다.
가능한 정렬 절차가 도 6에 도시된다. 단계(S60)에서, 초기 정렬 위치 정보가 수집된다. 단계(S62)에서, 기준선 데이터가 수집된다. 이후, 다양한 서브 시스템들과 광학기들이 정렬될 수 있다. 예컨대, 단계(S64)에서, MO 서브 시스템(140)이 정렬될 수 있다. 이후, 단계(S66)에서 MO WEB(185) 및 PRA WEB(210) 내의 폴딩 미러들이 정렬될 수 있다. 이후, 단계(S68)에서 빔 반전기(220) 내의 프리즘이 조정될 수 있다. 이후, 단계(S70)에서 MOPRA의 초기 조정이 수행될 수 있다. 단계(S72)에서, MO 시드 정렬을 최적화하기 위해 폴드 미러를 사용하여 조정이 수행될 수 있다. 이후, 단계(S74)에서 MOPA 모드 정렬이 최적화될 수 있다. 이후, 단계(S76)에서 OPuS(240)가 정렬될 수 있다. 최종 정렬 및 사양은 단계(S78)에서 검증될 수 있다. 이후, 전체 시스템 성능이 단계(S80)에서 확인될 수 있다.
상술한 바와 같이, 정렬 시스템은 몇몇 모드들 중 임의의 하나에 따라 동작될 수 있다. 수동 모드에서, 이용 가능한 광학기들의 위치 및/또는 방향을 직접 수정하기 위해, 기술자 또는 업계 서비스 엔지니어와 같은 사용자는 도 7에 도시된 GUI의 형태로 입력 장치(410)를 사용할 수 있다. 도시된 바와 같이, GUI는, 형광 스크린의 이미지 또는 그래픽 표현들(430, 432, 및 434) 내의 다른 빔 특성들과 같은 강도 프로파일들, 및 CASMM(250)으로부터의 2D 이미지(440)와 함께, 전기적으로 작동된 TWA가 조정되는 그래픽 표시(representation)(420)를 포함할 수 있다. 도시된 예에서는 3개의 그래픽 표현들이 있지만, 보다 적은 또는 보다 많은 그래픽 표현들이 제공될 수 있음을 이해할 것이다.
정렬 시스템은 또한 사용자가 단일 입력으로 동작들의 조합들을 개시할 수 있는 반자동 모드로 동작될 수 있다. 이러한 동작들은 선택된 액추에이터의 자동 스윕들을 포함하는 것으로부터 도 6에 도시된 작업 시퀀스 내의 작업들 중 하나를 완료하는 것까지 다양할 수 있다.
정렬을 위해, 근거리 필드 이미지를 사용하는 것뿐만 아니라 원거리 필드 이미지를 사용하는 것이 바람직할 수 있음을 주의해야 한다. 원거리 필드 이미지는, 예컨대, 광 빔이 적절한 방향을 가리키고 있는지를 결정하는데 사용될 수 있다.
도 8은 개구 클리핑(aperture clipping)으로부터 회절 무늬들을 보정하는 프로세스에 대한 흐름도이다. 도면에 도시되어 있고 단일 광학기에 적용하는 것으로 이하에서 설명되지만, 이 공정은 2개 이상의 광학기에 체계적으로 순차적으로 적용될 수 있음을 이해할 것이다. 단계(S82)에서, 이용 가능한 자유도(예컨대, 팁/틸트/이동)에 대한 미러와 같은 광학 요소의 현재 상태가 기본 설정으로서 기록된다. 단계(S84)에서, 근거리 필드 이미지 내의 어느 에지 또는 에지들이 개구 클리핑으로 인해 회절 무늬를 나타내는지에 대한 결정이 이루어진다. 근거리 필드 이미지는 직사각형이므로, 4면 모두는 회절 무늬가 있는지 검사된다. 단계(S86)에서, 근거리 필드 이미지의 하나보다 많은 에지 상에 회절 무늬들이 존재하는지에 대한 결정이 이루어진다. 존재한다면, 단계(S88)에서 무늬들이 근거리 필드 이미지의 반대면 (수직 또는 수평) 상에 있는지에 대한 결정이 이루어진다. 단계(S88)에서의 결정이 긍정이면, 단계(S90)에서 광학 요소의 팁 또는 틸트의 단순 조정이 빔이 개구를 지나치게 채우기 때문에 개구 클리핑을 완전히 분해하기에 불충분할 것이라고 가정한다. 광학 요소의 팁 또는 틸트 각에서의 작은 조정들은 빔의 에너지 중심 및 포인팅 방향이 사양(specification) 내에 남아 있다는 제약이 있는 회절 무늬들의 규모의 균형을 맞추기 위해 수행될 수 있으며, 프로세스는 종료된다. 한편, 단계(S88)에서, 회절 무늬들이 반대면에 있지 않고 그 대신에 인접한 에지 상에 있는 것으로 결정되면, 이후 프로세스의 로직은 두 방향들에서의 조정들이 이루어지는 정보(knowledge)와 함께 단계(S92)로 이동한다. 단계(S92)에서, 상기 이미지 이동 방향은, 단계(S88)의 평가가 2개의 인접한 에지들이 회절 무늬들을 나타내는 경우, 수평 및 수직이고, 단계(S86)의 평가가 회절 무늬들이 단지 한쪽 측면에만 존재하는 경우 수평 또는 수직이다. 프로세스의 로직은 단계(S94)로 이동하여, 단계(S92)에서 추론된 이미지 시프트 방향에 따라 광학기가 팁 및 틸팅되거나, 또는 팁만 또는 틸팅만 된다. 단계(S96)에서, 단계(S94)에서 취해진 동작이 개구 클리핑의 적어도 부분적 완화를 나타내는 무늬를 개선, 즉 억제하였는지를 결정한다. 예(yes)인 경우, 그리고 단계(S98)에서 개선이 충분하다고 결정되면, 프로세스는 종료된다. 단계(S98)에서 개선이 충분하지 않다고 결정되면, 프로세스 흐름은 단계(S94)로 되돌아간다. 단계(S96)에서 무늬들이 개선되지 않았다고 결정되면, 단계(S100)에서 프로세스가 실행될 것으로 예측되는지에 대한 결정이 이루어진다. 예(yes)인 경우, 프로세스 흐름은 단계(S94)로 되돌아간다. 그렇지 않다면, 단계(S102)에서 광학 요소의 팁/틸트/이동 상태가 단계(S82)에서 기록된 기본 설정들로 되돌아가고, 그리고 프로세스가 종료된다. S92에서 결정된 이미지 이동 방향이 (S88에서 결정된 인접한 에지들 상의 무늬들의 존재로 인해) 두 방향들로의 조정들이 필요하다는 것을 나타낸다면, S94, S96, S100, S102 및 S98에 대해 기술된 동작들이 각 조정 방향에 대해 수행된다.
광원 지향 모드에서의 가능한 동작의 다른 예로서, 조정은 예컨대, 빔 중심과 같은 빔 파라미터에서 공간 바이어스를 유도하는 광학기 내에서의 슬립 평면들의 형성과 같은 손상을 보정하는 것에 기초할 수 있다. 이전의 예에서와 같이, CASMM(250)으로부터의 근거리 필드 이미지가 분석될 것이다. 슬립 평면들의 형성의 표시들이 있다면, 하나 이상의 광학 요소들이 빔을 중앙으로 맞추도록 조정될 수 있다.
또한, 도 9는 슬립 평면들로 인한 빔 중심의 이동을 보상하기 위한 프로세스에 대한 흐름도이다. 도면에 도시되어 있고 단일 광학기에 적용하는 것으로 이하에서 설명되지만, 이 프로세스는 2개 이상의 광학 소자에 체계적으로 순차적으로 적용될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 단계(S202)에서, 미러와 같은 광학 요소의 이용 가능한 자유도들(예컨대, 팁/틸트/이동)에 대한 현재 상태가 기본 설정으로서 기록된다. 단계(S204)에서, 슬립 평면들이 존재하는지에 대한 결정이 이루어진다. 이것은 도 12와 관련하여 이하에서 보다 상세하게 기술되는 것과 같은 프로세스를 사용하여 달성될 수 있다. 단계(S206)에서, 슬립 평면들이 근거리 필드 이미지의 중심에 있는지 여부 또는 이들이 대신 근거리 필드 이미지의 중심으로부터 오프셋 되는지 여부에 관한 결정이 이루어진다. 슬립 평면들이 근거리 필드 이미지의 중심에 있다면, 단계(S208)에서 아무런 조치도 취하지 않는다는 결정이 내려지고 프로세스는 종료된다. 슬립 평면들이 근거리 필드 이미지 내의 중심에 있지 않으면, 단계(S210)에서 근거리 필드 이미지의 중심이 슬립 평면 오프셋과 동일한 방향으로 오프셋 되는지의 여부가 결정된다. 근거리 필드 이미지의 중심이 슬립 평면 오프셋과 동일한 방향으로 오프셋 되지 않으면, 단계(S208)에서 아무런 조치도 취하지 않는 것으로 결정되고 처리가 종료된다. 근거리 필드 이미지의 중심이 슬립 평면 오프셋과 동일한 방향으로 오프셋 되면, 단계(S212)에서 슬립 평면 이동 방향이 결정된다. 프로세스의 로직은 단계(S212)에서 추론된 슬립 평면 이동 방향에 따라 광학기가 팁 및 틸팅되거나 또는 팁만 또는 틸팅만 되는 단계(S214)로 이동한다. 단계(S216)에서, 단계(S212)에서 취해진 동작이 중심의 위치를 개선했는지가 결정된다. 예인 경우, 단계(S218)에서 개선이 충분하다고 결정되면, 프로세스는 종료된다. 단계(S218)에서 개선이 충분하지 않다고 결정되면, 프로세스 흐름은 단계(S214)로 되돌아간다. 단계(S216)에서 중심이 개선되지 않았다고 결정되면, 단계(S220)에서 프로세스가 수행될 것으로 예상될 수 있는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 예인 경우, 프로세스 흐름은 단계(S214)로 되돌아간다. 그렇지 않다면, 단계(S222)에서 광학 요소의 팁/틸트/이동 상태가 단계(S202)에서 기록된 기본 세팅으로 복귀되고 프로세스가 종료된다.
이 프로세스는 슬립 평면들에 기인한 중심 이동을 보정하는 것으로 설명되지만, 그 원리들은 슬립 평면에 기인한 중심 이동을 보정하는 것에 특정하지 않으며, 프로세스는 또한 예컨대, CaF2 광학기들에 대한 높은 UV 영향 하에서 압축하기 때문에, 예컨대, 빔 풋프린트(footprint) 상의 흰색 퍼즈(fuzz)의 시작과 같은 다른 요인들에 기인한 중심 이동을 보정하는데 유리하게 적용될 수 있다.
가능한 동작 모드의 다른 예로서, 스캐너 지향 모드에서, 스캐너는 챔버 공진 주파수 근처에 있는 특정 반복 속도의 사용을 명령할 수 있다. 그러한 상황에서, 광원은 포인팅 전체 포함 범위("TIR")를 감소시킴으로써 포인팅을 향상시키기 위해 하나 이상의 광학기들을 조정함으로써 응답할 수 있다. 도 10은 스캐너가 챔버 공진에 대응하는 반복 속도로 동작을 명령하면, 광원이 과도한 포인팅(즉, 포인팅 TIR이 특정 값보다 크다)을 보상할 수 있는 프로세스의 흐름도이다. 이 과정은 과도한 포인팅을 보상하기 위해 PRA OC를 팁하거나 틸팅하는 단계를 포함한다. 공진 피크가 낮아지거나 플로어(floor)가 올라가거나 또는 둘의 조합이 이루어져 TIR이 감소한다. 공진 피크의 영향을 보상하는 데 필요한 시간을 최소화하기 위해 미리 결정된 팁/틸트 조정 값들을 제공하기 위해 룩업 테이블을 사용하는 것이 유리하다.
보다 구체적으로는, 도 10에 도시된 바와 같이, 단계(S302)에서, 미러와 같은 광학 요소의 이용 가능한 자유도들(예컨대, 팁/틸트/이동)에 대한 현재 상태가 기본 설정으로서 기록된다. 단계(S304)에서, 스캐너가 새로운 반복 속도(도면에서 "RR")를 요구했는지가 결정된다. 단계(S306)에서, 새로운 반복 속도가 챔버에 대한 공진 주파수에 근접한지의 여부에 관한 결정이 이루어진다. 새로운 반복 속도가 챔버에 대한 공진 주파수에 근접하지 않으면, 단계(S308)에서 아무런 조치도 취하지 않는 것으로 결정되고 프로세스는 종료된다. 새로운 반복 속도가 챔버에 대한 공진 주파수에 근접하면, 단계(S310)에서 룩업 테이블(312)에서 사전-이동(pre-shift) 값을 찾는다. 이 사전-이동 값은 공진에 대한 최적의 보상을 제공하도록 선택된다. 보다 구체적으로, 사전-이동 값은 선험적으로, 즉 엄격한 시스템 특성 및 생산 교정을 통해 결정된 값이다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 조심스럽게 광학 정렬을 수행하고 조정 가능한 광학기들의 위치를 기본 설정으로 기록하는 것이다. 이 프로세스는 오프라인으로 행해지지만, 그렇지 않으면 도 10의 제1 단계와 동일하다. 반복 속도 및 듀티 사이클과 같은 작동 조건들은 사용 케이스들의 범위에 따라 달라지며, 성능 파라미터들에 미치는 영향이 기록된다. 성능 파라미터들을 향상시키는, 특히 공진 주파수 근처에서 선택된 광학기들에 대한 조정들이 이루어지고, 조정 가능한 광학기들의 각 위치들이 기록된다. 이 프로세스는 룩업 테이블을 생성하는 일련의 동작 조건들에 대해 반복된다.
프로세스의 로직은 단계(S310)에서 획득된 사전-이동에 대한 값에 따라 광학기가 팁 및 틸팅되거나 또는 팁만 또는 틸팅만 되는 단계(S314)로 이동한다. 단계 (S316)에서, 단계(S314)에서 취해진 동작이 포인팅을 충분히 개선했는지가 결정된다. 예라면, 프로세스는 종료된다. 단계(S316)에서 개선이 충분하지 않다고 결정되면, 프로세스는 단계(S318)로 진행하여 포인팅을 향상시키는 허용된 시도들의 최대 수가 초과되었는지 여부가 결정된다. 그렇지 않다면, 프로세스는 단계(S314)로 되돌아간다. 최대 시도 횟수를 초과한 경우 프로세스가 종료된다. 모듈들 및 광학 요소들이 오래됨에 따라, 룩업 테이블(312)에 저장된 팁/틸트 설정들은 더 이상 공진들에 대한 최적의 보상을 제공하지 않을 수 있으므로, 단계(S318)는 공진 효과에 대한 보상을 최적화하도록 제공한다. CASMM 이미지들은 발산을 모니터하고, 발산 성능을 향상시키기 위해 OPuS(240)를 디 튜닝(detune)하는데 사용될 수도 있다.
본 발명 이전에, 포인팅의 임의의 조정은 도구를 제품(production)에서 제외하는 것을 필요로 하였는데, 이것은 칩 제조사의 수익 손실을 의미한다는 것을 알아야 한다. 본 발명의 한 가지 이점은 제품 정지시, 예컨대, 웨이퍼 노광 사이에 보정이 이루어질 수 있다는 것이다. 또한 어떤 자동-정렬 모드가 사용되는지에 따라 툴-다운(tool-down) 이벤트 중에 포인팅 보정이 가능하지만 순전히 수동 조정을 사용하는 것보다 훨씬 적은 시간이 소요된다.
기술된 바와 같이, 본 발명의 일 측면에 따른 시스템에서, 근거리 필드 CASMM 이미지들의 자동 파싱(parsing), 추출 및 프로세싱이 제공된다. 이것은 결함들의 발생을 모니터링하는 기능을 제공한다. 이미지들 내에서 라인들과 원형 객체들과 같은 매우 낮은 콘트라스트 피처들의 검출은 기본 이미지 프로세싱 기술들 이상의 기술들이 필요하다. 레이저 빔들은 심하게 왜곡되고 링(ring)들이나 라인들의 자동 검출 작업은 간단하지 않다. 문제의 복잡성은 주로 콘트라스트가 낮은 라인들과 링들이 크게 왜곡된 빔 프로파일 맨 위에 위치한다는 사실 때문에 발생한다. 그러나 CASMM 이미지들 내의 낮은 레벨 피처들의 강도를 추적함으로써, 구성 요소 오류들의 진전을 모니터링하고 슬립 평면들과 관련된 이미지 왜곡들을 계량화하고 다양한 수준의 구성 요소 오류들을 추정하는 것이 가능하다. 또한 정량화된 이미지 왜곡들을 CASMM 로그 데이터와 연관시키고 다른 저하 메커니즘과 관련된 새로운 시그니처들을 식별하는 것도 가능하다.
슬립 평면들의 존재와 같은 현장에서 상태를 결정하기 위해 사용되는 상기 프로세스들 중 몇몇은 조합된 오토셔터 계측 모듈(250) 또는 CASMM(250)의 사용을 포함한다. CASMM(250)은 광원 출구 포트(exit port)에서 조명 소스(105)에 부착된다. 그 기능들 중에는 하나의 이미지에서 근거리 필드 및 원거리 필드를 얻을 수 있는 기능이 있다. 위의 예들에서 근거리 필드가 사용된다. 근거리 필드 이미지들을 주의 깊게 검사함으로써, 매우 희미한 직선들을 선택된 각도들, 예컨대, ±15° 또는 ±30° 로 지각할 수 있다. 이들은 피처(510)로서 도 11의 CASMM 근거리 필드 이미지(500)의 표현으로 도식적으로 도시된다. 그러나 이 라인들은 관측이 어려우며 간과하기 쉽다. 또한, 도 11에서, 개구 클리핑의 존재는 CASMM 근거리 필드 이미지(500)의 하나 이상의 에지들에서 일련의 수직 또는 수평 라인들로서 나타날 것으로 예상될 수 있다. 이것은 피처(520)로서 도 11에 도시되어 있다. 또한 도 11에서, 점 형태의 결함의 존재는 CASMM 근거리 필드 이미지(500)에서 원형 이미지 또는 "링"으로서 그 자체로 나타날 것으로 예상될 수 있으며, 이는 피처(530)로 도시되어 있다. 슬립 평면들과 마찬가지로, 이들 피처들은 관측하기 어려우며 간과하기 쉽고, 그리고 현재는 자동적으로 이들을 검출할 방법이 없으며, 시간 경과에 따라 이러한 피처들을 생성하는 결함들의 진행을 모니터하는 것도 불가능하다. 또한, 도 11은 레이저 빔이 통과하는 하나 이상의 구성 요소들의 광학적 손상과 또한 관련되는 위에서 기술된 소위 "웜-형태(worm-like)" 피처들을 도시한다. 이것은 피처(540)로서 도 11에 도시된다.
도 12는 슬립 평면 라인들 및 링들을 개별적으로 검출할 수 있는 방법을 도시한다. 도 12를 참조하면, 플로우 차트의 좌측의 프로세스들은 간섭 링들을 검출하는데 사용되며, 플로우 차트의 우측의 프로세스들은 슬립 평면들을 검출하기 위해 사용된다. 도 12의 제1블록의 단계(S120)는, 이미지 획득이다; 이는 CASMM(250)으로부터 이미지를 검색하는 단계 및 근거리 필드 이미지를 추출하는 단계를 포함한다. 언급한 바와 같이, 근거리 및 원거리 필드 2D 이미지들은 빔 전파 방향에 수직인 평면에서 캡처된다. 형광 유리의 스크린은 빔의 가시 이미지를 생성하는 데 사용된다. 2D 카메라와 같은 이미지 센서는 빔의 근거리 필드 및 원거리 필드 2D 이미지들을 캡처한다. 근거리 필드 이미지는 이후 간섭 링들을 검출하기 위한 전처리 단계(S122)에서 처리된다. 유사한 전처리 단계(S124)가 슬립 평면들을 검출하기 위해 수행된다. 간섭 링들을 검출하기 위한 전처리 단계(S122)는 주파수 응답들이, 검출되는 피처 타입에 따라 다를 수 있다는 것을 제외하고는 슬립 평면들을 검출하기 위한 전처리 단계(S124)와 본질적으로 동일하다. 상기 이미지 데이터는 바람직하게는 언샤프 (unsharp) 필터를 통과한다. 언샤프 필터는 원래의 이미지로부터 이미지의 언샤프 또는 평활화된(smoothed) 버전을 뺀 절차를 통해 에지들 (및 이미지 내의 다른 고주파 구성요소들)을 개선한다는 사실에서 그 이름을 파생시킨 단순한 샤프닝(sharpening) 연산자이다. 때로는 라플라시안 필터(Laplacian filter)의 네거티브라고도 지칭된다. 이후 이미지 데이터는 원치 않는 주파수들을 제거하는 대역통과 필터를 통과한다. 대역통과 필터의 주파수 응답은 출력 이미지 내에서 가장 뚜렷한 왜곡들을 얻기 위해 경험적으로 선택될 수 있다. 따라서, 간섭 링들을 검출하는 데 사용될 수 있는 주파수 응답은 슬립 평면 라인들과 같은 선형 피처들을 검출하는데 사용되는 주파수 응답과 다를 수 있다. 대역통과 필터의 출력은 이미지의 대비를 향상시키기 위해 늘릴 수 있는 히스토그램(픽셀 강도 값들 대(vs) 픽셀 강도 값들의 주파수)을 갖는다.
바람직하게는, 근거리-필드 이미지 내의 원형 피처들은, 원형 허프 변환(Circle Hough Transform, "CHT")이 원형 피처들을 추출하고 그들을 검출하는데 사용되는 두 가지 기술들을 사용하여 추출된다. CHT는 허프 변환(Hough Transform)의 전문 분야이다. 상기 기술의 목적은 불완전한 이미지 입력들 내에서 원(circle)들을 찾는 것이다. 원형 허프 변환(Circular Hough Transform)은 각 픽셀의 값이 왜곡 링 중심이 특정 픽셀에 존재할 가능성에 해당하도록, 입력 이미지를 기초로 이미지(누적 어레이(accumulation array))를 생성하는 데 의존한다. 생성된 이미지는 중심들의 합리적인 위치를 찾고 해당 반경을 추정하기 위해 처리된다. 누적 어레이를 구축하는 프로세스는 때때로 투표라고 지칭된다. 따라서 도 12에서, 단계(S126)에서 2D 누적 어레이 (또는 누적기 매트릭스)가 구축된다. 따라서 누적 어레이는 기본적으로 왜곡 링의 중심이 될 가능성이 높은 픽셀들에서 높은 값들을 갖는 이미지이다. 첫 번째 단계는 입력 이미지의 그래디언트(gradient) 필드를 찾고 임계값을 사용하여 이 임계값보다 큰 그래디언트 값을 갖는 픽셀을 찾는 것이다. 이 시점에서 누적 어레이는 모든 픽셀에서 0 값으로 초기화된다. 이후 그래디언트 필드 내의 각 벡터에 대해, 이 벡터의 동일한 방향에 있는 모든 픽셀들이 결정되고 누적 어레이 내의 값들이 증가된다. 픽셀들의 범위는 예상되는 가장 큰 링 반경의 반경과 관련된 고정 값에 의해 결정된다. 높은 그래디언트 값을 갖는 픽셀들은 입력 이미지 내의 강한 에지들에 해당한다.
누적 어레이를 구축하기 위해 다른 접근법이 사용될 수 있다. 그래디언트 필드 내의 각 벡터 범위 내에서 픽셀들을 증가시키는 대신 템플릿이 사용될 수 있다. 템플릿은 기본적으로 사전 정의된 그리고 고정된 방식으로 벡터들을 포함하는 이미지일 것이다. 누적 어레이를 구축하기 위해, 템플릿의 중심이 그래디언트 필드 내의 픽셀(말하자면 X)에 배치된다. 이후 템플릿 내의 모든 벡터들 및 픽셀들과 그래디언트 필드 내의 해당 벡터들 사이에 내적이 얻어지고 값들이 더해지며, 합계들이 픽셀 X의 값으로 누적 어레이에 저장된다. 링이 템플릿과 동일한 반경을 갖는 픽셀 X에 중심이 맞춰지면, 모든 벡터들이 정확하게 정렬될 것이며, 픽셀 X는 매우 높은 값을 갖게 될 것이다. 하나의 템플릿이 전체 이미지에 사용되는 것이 바람직하다. 이 접근법을 사용하면 서로 다른 형상들을 갖는 템플릿들을 생성하거나 레이저들을 작동시키는 것으로부터 실제 왜곡들을 사용할 수 있다.
단계(S128)에서 로컬 최대값이 발견되고, 단계(S130)에서 원 반경이 추정된다.
프로세스의 다른 브랜치(branch)에서, 단계(S132)에서 다중 레벨 누적 어레이가 구축된다. 단계(S134)에서, 각 레벨에 대해 로컬 최대값이 발견된다.
단계(136)에서, 2 개의 CHT 분석들의 결과가 결합된다.
슬립 평면들의 검출을 위해, 다시 프로세스 흐름이 2 개의 브랜치들에서 발생한다. 하나의 브랜치에서, 표준 허프 변환(Standard Hough Transform, "SHT")은 단계(S138)에서 누적 어레이를 먼저 구축함으로써 수행된다. 이후, 단계(S140)에서 로컬 최대값이 식별된다. 이후 단계(S142)에서 라인 세그먼트(line segment)의 단부들이 추정된다. 다른 브랜치에서, 라돈 변환(radon transform)은 단계(S144)에서 먼저 2D 라돈 변환 어레이를 구축함으로써 수행된다. 라돈 변환은 특정 각도로 지향된 방사형 라인을 따라 이미지 강도를 투영하는 것이다. 변환 내의 각 열은 다른 각도를 갖는 투영을 나타낸다. 그 결과들은 단계(S146)에서 로컬 최대값을 평활화(smooth), 필터링 및 발견하는데 사용된다. 이 정보는 단계(S148)에서 라인 세그먼트 단부들을 추정하는데 사용된다. 2 개의 브랜치들의 결과들은 단계(S150)에서 결합된다. 이후, 처리된 근거리 필드 이미지를 생성하도록, 단계(S136 및 S150)의 결과들은 단계(S152)에서 결합되는 것이 바람직하다. 처리된 근거리 필드 이미지는 그들이 더 명확하게 보이는 추출된 형태의 피처들을 포함할 것이며, 더 쉽게 자동 검출될 수 있다.
다수의 저레벨 피처들이 존재하는 경우들에서, 라돈 변환 (또는 표준 허프 변환)은 견고한 검출 결과들을 산출하지 않을 수 있다. 그러한 경우들에서, 대안적인 접근법은 특정 각도들에서의 라인들을 검출하기 위해 정합 필터들의 뱅크를 사용하는 것일 수 있다. 각각의 필터는 이미지를 처리하기 위한 유한 임펄스 응답(finite impulse response, "FIR") 필터일 수 있다.
상기 프로세스의 한 가지 이점은 이미지들이 일정 기간 동안 선택된 간격들로 검색되고 처리될 수 있다는 것이다. 시간이 지남에 따라, 슬립 평면들의 존재를 나타내는 피처(510)는 슬립 평면 형성이 광범위해지거나 뚜렷해질 때 증가할 것으로 예상될 수 있다. 이 정보는 유지 보수 이벤트가 예정되어야만 할 때를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
슬립 평면 저하의 규모의 정량화된 척도를 얻기 위해, 바이너리 카운터 어레이는 슬립 평면들의 개시 이전에 미리 설정된 값(예컨대, 0)으로 초기화될 수 있다. 새로운 슬립 평면들로부터의 신호들은 후속 이미지들 내에 그들이 표시될 때 카운터 어레이에 추가될 수 있다. 상기 카운터 어레이는 1 차원이며 시간-의존적인 양자화 된 슬립 평면 신호를 형성하기 위해 이미지 단위로 통합될 수 있다.
각각의 이미지는 또한 측정 가능한 수의 입사광 펄스들과 상관되기 때문에, 이 양자화 된 슬립 평면 신호는 또한 펄스 카운트의 함수로서 고려될 수 있다. 이 대체 신호는 누적된 펄스-관련 저하를 평가할 수 있는 정보를 제공한다. 또한 이것은 낮은 사용 및 높은 사용 광원들의 광학적 저하의 비교를 허용한다.
카운터 어레이의 바이너리 특성은, 이전에 검출되었지만 조명되지 않았기 때문에 일시적으로 검출할 수 없는 슬립 평면들로부터의 기여가 그들이 다시 나타날 때 "새로운" 슬립 평면들로 오인되지 않도록 보장한다. 이 프로세스의 또 다른 이점은 양자화된 슬립 평면 신호의 노이즈를 줄이면 광학기가 언제 교체되어야 하는지를 결정하기 위한 노력에서 이 신호를 쉽게 사용할 수 있다는 것이다.
카운터 크기는 픽셀들에서의 이미지 크기와 동일할 수 있다. 이 프로세스는 과도한 슬립 평면들을 갖는 광학기가 교체될 때까지 시간이 경과함에 따라 증가하는 양자화된 슬립 평면 신호로 이어진다. 또한, 슬립 평면 검출 방법의 검출 각을 조정함으로써, 몇몇 타입의 레이저 오정렬이 검출될 수 있다.
따라서 처리된 근거리 필드 이미지들은 슬립 평면들을 점(point) 결함들 및 개구로부터의 회절로부터 성공적으로 구별할 수 있다. 이 방법은 수직 라인 손상을 검출하기 위해 사용될 수도 있다.
따라서 다음의 단계들을 포함하는 것으로 생각될 수 있는 슬립 평면 결함들을 자동으로 검출하는 방법: (1) 바이너리 소스 이미지 데이터를 포함하는 파일을 파싱하고 그것을 분석에 적합한 형태로 변환하는 단계; (2) 근거리 필드의 위치를 검출하는 단계(이 위치는 이미지마다, 그리고 CASMM마다 상이하다); (3) CASMM 이미지로부터 상기 근거리 필드에 해당하는 부분을 추출하는 단계; (4) 언샤프 필터, 대역통과 필터 및 콘트라스트 확산 함수(contrast spreading function)를 순차적으로 적용함으로써 자동 분석에 보다 도움이 되는 피처들을 생성하기 위해 근거리 필드 이미지를 개선하는 단계; (5) 라인들의 에지들을 따라 위치할 확률이 높은 위치들에 높은 값들을 갖는 누적 어레이를 구축하고 로컬 최대값을 찾고 라인 세그먼트의 단부들을 추정함으로써 허프 변환을 수행하는 단계; (6) 라돈 변환을 이용하여 라돈 변환 어레이를 먼저 구축하고 로컬 최소값을 평활화하고, 필터링하며 및 찾아내는 단계; (7) 허프 변환(단계 5) 및 라돈 변환(단계 6)의 결과들을 결합하는 단계; (8) 결합된 결과들을 (진단 값들 및/또는 구성 가능한 값들, 데이터 로그들 등을 통해) 데이터베이스에 전달하는 단계.
점-형태의 결함들을 자동 검출하는 방법은 다음의 단계를 포함하는 것으로 생각될 수 있다: (1) 바이너리 소스 이미지 데이터를 포함하는 파일을 파싱하고 그것을 분석에 적합한 형태로 변환하는 단계; (2) 근거리 필드의 위치를 검출하는 단계(이 위치는 이미지마다, 그리고 CASMM마다 상이하다); (3) CASMM 이미지로부터 상기 근거리 필드에 해당하는 부분을 추출하는 단계; (4) 언샤프 필터, 대역통과 필터 및 콘트라스트 확산 함수를 순차적으로 적용함으로써 자동 분석에 보다 도움이 되는 피처들을 생성하기 위해 근거리 필드 이미지를 개선하는 단계; (5) 제1 보정된 원형 허프 변환(CHT)을 사용하여 링들을 따라 위치할 확률이 높은 위치들에 높은 값들을 갖는 누적 어레이를 구축하고, 각 레벨 내에서 로컬 최대값을 찾는 단계; (6) 제2 보정된 원형 허프 변환을 사용하여 멀티-레벨 누적 어레이를 구축하고, 로컬 최소값을 평활화하고, 필터링하며 및 찾아내는 단계; (7) 제1 보정된 원형 허프 변환(단계 5) 및 제2 보정된 허프 변환(단계 6)의 결과들을 결합하는 단계; 및 간섭 링의 중심이 될 가능성이 더 높은 위치들에 높은 값들을 갖는 누적 어레이를 구축하는 단계; (8) 로컬 최대값을 찾고 원 반경을 추정하는 단계; (9) 결과들을 데이터베이스에 전달하는 단계(진단 값들 및/또는 구성 가능한 값들, 데이터 로그 등).
슬립 평면들 및 점-형태의 결함들을 자동으로 검출하는 방법은 다음의 단계들을 포함하는 것으로 생각될 수 있다: (1) 바이너리 소스 이미지 데이터를 포함하는 파일을 파싱하고 그것을 분석에 적합한 형태로 변환하는 단계; (2) 근거리 필드의 위치를 검출하는 단계(이 위치는 이미지마다 그리고 CASMM마다 상이하다); (3) CASMM 이미지로부터 근거리 필드에 해당하는 부분을 추출하는 단계; (4) 자동 분석에 보다 도움이 되는 피처들을 생성하기 위해 근거리 필드 이미지를 개선하는 단계; (5) 간섭 링 또는 라인의 중심이 될 가능성이 높은 위치들에 높은 값들을 갖는 누적 어레이를 구축하는 단계; (6) 로컬 최대값을 찾고 원 반경 및 라인 길이들을 추정하는 단계; (7) 로컬 최대값을 찾고 라인 세그먼트의 단부를 추정하는 단계; (8) 결과들을 데이터베이스에 전달하는 단계(진단 값들 및/또는 구성 가능한 값들, 데이터 로그 등).
CASMM을 갖는 각각의 레이저 광원에 대한 CASMM 이미지들을 검색하고 처리하는 방법은 다음의 단계들을 포함하는 것으로 생각될 수 있다: (1) 광원에 고유한 식별자(예컨대, 일련 번호(SN))를 확인하는 단계; (2) 상기 광원에 대한 획득 날짜를 확인하는 단계; (3) 메모리 소스로부터, 예컨대 서버 상의 파일로부터, 획득 날짜에 대응하는 CASMM 이미지 파일을 검색하는 단계; (4) 상기 파일을 파싱하고 근거리 이미지 데이터를 추출하는 단계; (5) 근거리 필드 이미지 데이터를 처리하고 왜곡들(예컨대, 라인들 및 원들)을 검출하는 단계; (6) 왜곡 정보를 요약하는 단계; (7) 상기 왜곡 정보를 보고하는 단계; 및 (8) CASMM을 갖는 각각의 광원에 대해 단계 1 내지 단계 7을 반복하는 단계.
CASMM을 갖는 광원에 대한 CASMM 이미지들의 시퀀스를 검색하고 처리하는 방법은 다음 단계들을 포함하는 것으로 생각될 수 있다: (1) 특정 광원에 고유한 값(예컨대, 일련 번호)을 확인하는 단계; (2) 상기 광원에 대한 제1 획득 날짜를 확인하는 단계; (3) 상기 광원에 대한 최종 획득 날짜를 확인하는 단계; (4) 최초 획득 날짜와 최종 획득 날짜 사이의 날짜들의 범위에 대해, 메모리 소스로부터, 예컨대 서버 상의 파일로부터, CASMM 이미지 파일들의 선택을 검색하는 단계로서, 각 이미지가 타임 스탬프를 갖는, 상기 검색하는 단계; (5) 시간 순으로 취해진 각 이미지 파일에 대해, 상기 파일을 파싱하고 근거리 필드 이미지 데이터를 추출하는 단계; (6) 근거리 필드 이미지 데이터를 처리하고 왜곡들(예컨대, 라인들 및 원들)을 검출하는 단계; (7) 제1 획득 날짜의 시간에 걸친 정량화 된 슬립 평면 신호를 형성하기 위한 라인들로부터 각 이미지의 타임 스탬프까지 왜곡 신호를 통합하는 단계; (8) 상기 왜곡 정보를 보고하는 단계; 및 (9) CASMM을 갖는 각각의 광원에 대해 단계 1 내지 단계 8을 반복하는 단계. 단계 (7) 후에 다음 실패까지의 시간을 추정하기 위한 왜곡 정보를 추정하는 단계가 있을 수 있다("장애 복구 시간").
CASMM을 갖는 광원에 대한 CASMM 이미지들의 시퀀스를 검색하고 처리하는 방법은 다음 단계들을 포함하는 것으로 생각될 수 있다: (1) 특정 광원에 고유한 값을 확인하는 단계; (2) 제1 획득 날짜를 확인하는 단계; (3) 최종 획득 날짜를 확인하는 단계; (4) 최초 획득 날짜와 최종 획득 날짜 사이의 날짜 범위에 대해, 메모리 소스로부터, 예컨대 서버 상의 파일로부터, CASMM 이미지 파일들의 선택을 검색하는 단계로서, 각 이미지가 타임 스탬프를 갖는, 상기 검색하는 단계; (5) 시간 순으로 취해진 각 이미지 파일에 대해, 상기 파일을 파싱하고 근거리 필드 이미지 데이터를 추출하는 단계; (6) 근거리 필드 이미지 데이터를 처리하고 왜곡들(예컨대, 라인들 및 원들)을 검출하는 단계; (7) 각각의 근거리 필드 이미지에 대한 최대 개별 라인 왜곡들을 수집(compile)함으로써 각 이미지의 타임 스탬프까지 제1 획득 날짜의 시간에 걸친 정량화된 슬립 평면 신호를 형성하는 단계; (8) 상기 왜곡 정보를 보고하는 단계; 및 (9) CASMM을 갖는 각각의 광원에 대해 단계 1 내지 단계 8을 반복하는 단계.
양자화된 슬립 평면 신호를 생성하는 방법은 또한 다음의 단계들을 포함하는 것으로 생각될 수 있다: (1) 슬립 평면들의 방위와 일치하는 방식으로 배향된 라인들을 드러내도록 처리된 완전히 처리된 CASMM 이미지들의 시퀀스를 생성하는 단계(바이너리, 즉 각 픽셀이 0 또는 1 중 어느 하나인 형태로); (2) 슬립 평면들의 개시 이전에 바이너리 카운터 어레이를 0으로 초기화하는 단계; (3) 새로운 슬립 평면들로부터 그들이 나타내는 바와 같이 바이너리 카운터 어레이에 신호들을 추가하는 단계; (4) 1 차원의, 시간-의존적인, 양자화된 슬립 평면 신호를 형성하기 위해 이미지 단위로 카운터 어레이를 통합하는 단계; (5) 상기 완전히 처리된 CASMM 이미지들 내의 슬립 평면 인디케이터들의 실질적으로 모두가 사라진 경우 (그리고 광원이 사용중인 상태인 경우) 바이너리 카운터를 리셋하는 단계.
양자화 된 슬립 평면(plane) 신호를 생성하는 방법은 또한 다음의 단계들을 포함하는 것으로 고려 될 수 있다 : (1) 라인 손상(바이너리(binary) 형태, 즉 각 픽셀이 0 또는 1 인 경우)의 방향(orientation)과 일치하는 방식으로 지향(orient)된 라인들을 드러내도록 완전히 처리된 CASMM 이미지들의 시퀀스를 생성하는 단계; (2) 슬립 평면들의 개시(onset) 이전에 바이너리 카운터 어레이(counter array)를 0으로 초기화하는 단계; (3) 새로운 슬립 평면들로부터의 신호들이 나타나면 그것들을 바이너리 카운터 어레이에 신호를 부가하는 단계; (4) 1차원의, 시간 의존적이며, 양자화 된 슬립 평면 신호를 형성하기 위해 이미지 단위로 카운터 어레이를 통합하는 단계; 및 (5) 완전히 처리된 CASMM 이미지들 내의 슬립 평면 인디케이터(indicator)들의 실질적인 모두가 사라지면 (그리고 광원이 사용 중 상태이면) 상기 바이너리 카운터를 리셋하는 단계를 포함한다.
전술한 슬립 평면들을 검출하는 방법은 슬립 평면들인 것으로 잘못 해석되는 랜덤하게 지향 된 짧은 라인들 형태의 노이즈에 민감하다. 이러한 짧은 선들을 슬립 평면들과 구별하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 방법들은 특히 일부 CASMM 이미지들에서 볼 수 있는 소위 웜-형태(worm-like) 피처들의 검출에 관한 것이 아니다. 이러한 특징들은 광학 성능을 저하시키는 OPuS 빔 스플리터의 코팅 손상과 관련이 있다. 예기치 않은 정지 시간(downtime)을 최소화하기 위해 다른 유지 보수와 일치하도록 그 교체 작업을 계획할 수 있도록, OPuS 빔 스플리터가 실패하기 시작했다는 정보를 얻는 것이 바람직하다.
또한, 몇몇 방법들에서, 많은 CASMM 이미지들은 시간의 함수로서 특정 결함의 진행을 나타내는 광학 이미지 결함 신호를 생성하기를 원할 때마다 처리되어야한다. 각각의 경우에 처리되어야하는 이미지들의 수를 줄여서 업데이트 된 광학 이미지 결함 신호를 생성하는 데 필요한 계산 시간을 줄이는 것이 바람직하다. 이는 이미 처리 된 이미지들을 사용하고 증분(incremental) 업데이트(update)를 수행하여 수행된다. 사실상, 데이터는 시간(T1, 예컨대 바로 이전 주(week)까지 사전 처리(pre-process)되며 이 사전 처리 결과들은 저장된다. 그 다음, 이들 사전 처리된 결과들을 추가의 (예컨대, 이번 주(week)의) 데이터로 업데이트 하고자 하는 경우, 상기 추가 데이터만을 처리하고, 그 다음, 상기 이전에 처리된 결과를 검색하고, 상기 처리된 추가 데이터를 첨부(append)할 필요가 있다. 이러한 증분 업데이트는 상기 데이터 전부(이전 데이터와 추가 데이터를 모두)를 완전히 다시 처리하는 것보다 훨씬 빠르다.
빔 이미지 분석 툴을 사용함에 있어 또 다른 문제점(issue)은 이미지들이 일정 기간 동안 축적되어야 한다는 것이다. 결함 신호를 얻으려면 빔 방향의 변화들을 고려해야 한다. 슬립 평면들 및/또는 웜-형태 피처들과 같은 결함 시그니처(signature)들의 검출은 한 개의 이미지(하루)로부터 그 다음 이미지로 향하는 빔 변경들의 영향을 고려하여 일정 기간 동안 누적되어야 한다. 빔 방향의 변경들은 불균일한 조명으로 귀결되어, 감지 결과에 영향을 준다. 빔 포인팅의 변경은 렙 레이트(rep rate, 반복 비율) 및 듀티 사이클을 포함한 여러 요인에 의해 발생한다. 검출된 피처(feature)들의 누적은 빔 포인팅의 변화들로 인한 불균일성을 제거(even out)한다. 누적은 단조롭게 증가하는 함수(function)로 귀결되며, 이는 CASMM 이미지 내의 웜-형태 피처들의 크기를 추정하는 데도 도움이 된다. 그러나 빔 방향의 변화들에 대한 보정을 신뢰할 수 없도록 만드는 이미지들 간(image-to-image) 가변(variable) 오프셋이 있다.
잡음 신호를 얻는 지의 여부를 판정하는데 핵심적인 역할을 하므로, 상기 통합된 신호를 효과적으로 계산하는 것이 중요하다. 이전 방법에서, 연구된 각 이미지는 CASMM에 의해 캡처한 이미지들의 특성 때문에 그 크기가 서로 다르다. 따라서 일정 기간 동안 신호들을 축적하기 위해, 모든 이미지들이 서로 맞춰지기 위해 늘이거나 줄어들었다. 이로 인해 불규칙적인 통합 신호들이 발생할 수 있다. 이 문제는 연구된 모든 CASMM 이미지들의 크기가 동일하도록 보장함으로써 해결할 수 있다. 이렇게 하려면, 중심 픽셀 pxlctr을 선택하고, 분석 영역은 [pxlctr - nx : pxlctr + nx]의 x 좌표 범위와 [pxlctr - ny : pxlctr + ny] 범위의 y 좌표 범위를 갖는 어레이를 선택함으로써 정의된다. 결과 어레이를 정사각형으로 만들려면 nx와 ny가 동일한 값으로 선택된다.
다른 말로, 본 명세서에 개시된 결함 검출 방법들의 적용으로부터 생성된 흑백 이미지들은 고려 중인 광학 요소에 대한 손상 정도를 정량화하는데 사용된다. 예컨대, 흰색인 픽셀(결함 특징의 존재를 나타내는 흰색 픽셀)들의 수를 사용하여 손상 범위를 추정할 수 있다. 즉, 더 많은 광학 손상을 갖는 광원은 더 적은 광학 손상을 갖는 광원으로부터 얻어진 CASMM 이미지에 비해 더 많은 수의 흰색 픽셀들을 갖는 CASMM 이미지를 산출할 것이다.
일반적으로, 다수의 CASMM 이미지들을 분석하는 것이 바람직하다. 단일 CASMM 이미지를 분석하는 것은 빔 바운싱(beam bounding)의 영향들을 고려해야하기 때문에 일반적으로 충분하지 않다. 따라서 일단 결함이 검출되면, 일련의 이미지들이 바람직하게 분석된다. 이는 일련의 이미지들 각각으로부터 각각의 결함 특징들을 누적함으로써 달성 될 수 있다. 이런 방식으로 여러 CASMM 이미지들에서 결함 특징들의 누적은, 행과 열의 수가 동일해야한다는 의미에서, CASMM 이미지들의 크기가 동일할 것을 요구한다. 그러나 CASMM에서 추출된 근거리 필드(near field) 이미지들이, 조명의 변화들로 인해 항상 동일한 크기를 가질 필요는 없다.
CASMM 이미지들을 모두 동일한 크기로 만드는 한 가지 방법은 배율 값을 사용하여 이미지를 신장 또는 수축시키는 것을 포함한다. 그러나 이 방법은 또한 결함 특징들을 늘리거나 줄여서 누적된 결함 신호의 잘못된 추정을 초래한다는 단점이 있다. 일반적으로 이 방법은 결함 신호에 대해 과장된 값들을 산출한다.
CASMM 이미지들을 모두 동일한 크기로 만드는 또 다른 방법은, 모든 CASMM 이미지들에 대하여, 이미지의 중심을 찾고, 상기 중심의 왼쪽 및 오른쪽에 미리 설정된 개수의 열들(columns) 및 상기 중심의 위와 아래에 미리 설정된 개수의 행들(rows)을 취하는 것을 포함한다. 필요에 따라 사전 설정 값은 광원마다 변경할 수 있다. 이 방법은 이미지들과 여기에 포함된 결함 특징들을 축소하거나 늘리지 않고 모든 이미지들이 동일한 크기가 되도록 한다. 충분한 행들과 열들이 부족하다는 의미에서 너무 작은 CASMM 이미지는 손상된 CASMM 이미지로서 버려질 수 있다. 이 방법은 광원에서의 광학적 손상의 정도를 더 신뢰성 있게 정량화할 수 있다.
전술한 일부 장치들에서, 결함 진행은 경과 시간 또는 동작 시간의 함수로서 결정된다. 그러나 프레임 펄스 카운트, 모듈 펄스 카운트 등과 같은 다른 파라미터들의 함수로서 결함 진행을 결정하는 것이 바람직한 상황이 있을 수 있다.
또한, 특정 결함의 진행을 나타내는 업데이트된 광학 이미지 결함 신호를 생성하기 위한 하나의 기술은 새로운 이미지 데이터가 이용 가능한 때에 그것을 추가하는 단계와, 적어도 한 번 이상 이미 분석된 이미지들을 포함하는 전체 데이터 세트를 분석하는 단계를 포함한다. 이 프로세스는 매우 많은 시간이 걸릴 수 있다.
검출 방법이 존재하는 각각의 타입의 광학 결함에 대해 빔 이미지들의 세트들을 분석하고 결함 신호를 개별적으로 생성하는 것이 가능하다. 모든 세트들을 업데이트하는 데는 추가로 시간이 필요하다.
따라서, 저-레벨 피처(feature)들을 검출하고 식별하는 방법 및 이러한 피처들을 특정 결함 타입들로 귀결(attribute)시키는 방법이 필요하다. 광원 광학 성능이 충분히 저하되어 광학기 또는 모듈을 교체해야하기 전에 얼마나 많은 시간이 남았는지 예측할 수 있는 이러한 특징들의 진전(evolution)을 모니터링하고 효율적으로 업데이트하는 방법에 대한 필요성이 더 존재한다.
도 13은 예컨대 단선들(short lines)의 존재로 인해 발생하는 잡음과 같은 잡음에 특히 민감하지 않은 또 다른 슬립 평면 검출 알고리즘을 도시한다. 일반적인 CASMM 이미지는 원거리 필드(far field) 이미지인 작은 밝은 점과 근거리 필드(near field) 이미지인 직사각형 필드를 갖는다. CASMM 이미지는 도 12의 단계(S120)와 유사한 단계(S160)에서 판독된다. 상기 CASMM 이미지의 근거리 필드를 추출하는 단계(S162)에서, 상기 전체 이미지는 바이너리 형태로 변환된다. 이 변환은 각 픽셀을 임계 강도 값과 비교하여 수행된다. 이 임계값을 초과하는 강도를 갖는 모든 픽셀들에는 1(흰색)의 숫자 값이 지정되고 다른 것들은 0(검정색)으로 지정된다. 연속적인 흰색 픽셀들의 각 세트에는 레이블이 지정된다. 흰색 픽셀들 수가 최대인 세트는 근거리 필드의 범위를 정의한다. 이러한 픽셀들의 위치를 추출하면 근거리 필드 이미지가 제공된다. 이러한 접근법은 저품질 CASMM 이미지들 내에서 근거리 필드 성분의 검출을 돕는다. 단계(S164)에서, 도 12의 단계 (S124)와 관련하여 전술한 바와 같이 언샤프(unsharp) 필터가 적용된다. 단계(S166)에서, 대역통과 필터는 도 12의 단계(S124)와 관련하여 전술한 바와 같이 또한 적용된다. 단계(S168)에서, 필터링 된 이미지의 그래디언트가 획득된다.
단계(S170)에서, 필터링 된 이미지의 그래디언트의 정합 필터링이 템플릿의 그래디언트에 대해 수행된다. 단계(S172)에서 템플릿이 정의되고, 정의된 템플릿의 그래디언트를 단계(S174)에서 구한다. 언급한 바와 같이, 템플릿은 예컨대 미리 결정된 길이보다 길고 수직으로부터 30도 이상의 각도의 일련의 라인들일 수 있다.
단계(S170)에서 적용된 정합 필터링은 신호대잡음비(SNR)를 개선하기 위해 신호 처리에 사용된다. 이것은 템플릿이 알려지지 않은 신호와 상관관계가 있는 프로세스이다. 상기 템플릿은 관찰된 신호에서 예상되는, 즉 CASMM 이미지에 내장되어 쉽게 관찰되지 않는 알려진 신호이다. 이를 통해 CASMM 이미지의 템플릿과 유사한(template-resembling) 부분들의 존재를 감지할 수 있다. 다른 말로, 템플릿은 예상 신호의 일반적인 템플릿일 수 있다. 이것은 SNR을 향상시키기 위해 관찰된 신호와 상관관계가 있다. 패칭된 필터링된 신호의 피크의 발생은 상기 신호 내에 상기 템플릿이 있음을 나타낸다. 피크의 위치는 신호에서 템플릿의 위치를 나타낸다.
따라서 현재 기술된 실시예에서, 필터링된 CASMM 이미지들을 템플릿들과 정합시킴으로써 슬립 평면 검출이 실행된다. 이 프로세스는 CASMM 이미지 내의 각 픽셀과 상기 템플릿 간의 상관관계를 보여주는 이미지를 생성한다. 슬립 평면 피처가 상기 이미지 내에 존재하면 해당 위치에서 상관값은 높을 것이다. 단계(S176)에서 상기 상관에 대한 임계값이 적용된다. 명확한 결과들을 생성하는 임계값은 경험적으로 결정될 수 있다.
노이즈는 특정 라인 길이 임계값보다 짧은 라인으로서 분류된다. 이 임계값은 슬립-평면들과 그 길이들을 연구하여 결정될 수 있다. 예컨대 슬립-평면으로 분류할 라인을 정의하기 위하여, 여러 서로 다른 CASMM 이미지들에서 슬립 평면 길이들을 검토하면 이미지 내의 라인의 길이가 연속 10개 픽셀을 초과해야 한다는 요구 사항이 제시된다. 따라서 상기 검출 프로세스에서, 10개 픽셀 길이보다 짧은 라인들 스크린 아웃(screen out)될 수 있다. 이 스크리닝 프로세스는 단계(S178)에서 발생한다. 그 결과들은 단계(S180)에서 누적 어레이 내에 저장된다. 단계(S182)에서, 상기 방법은 모든 템플릿들이 검사되었는지 여부를 결정한다. 그렇지 않다면, 단계(S184)에서 템플릿 배향이 변경되고, 이 새로운 템플릿 배향은 패칭된 필터링을 위해 사용된다. 도 13의 프로세스는, 모든 템플릿들이 점검되면 종료된다.
도 14는 웜-형태 피처를 검출하는 방법을 도시한다. 앞서 언급했듯이, 웜-형태 피처들은 CASMM 이미지들 내에 나타나며 결함이 있는 OPuS 빔 스플리터들과 같은 업스트림 광학 요소들 내의 결함들로 인해 발생하는 것으로 보인다. 정합 필터링은 도 13과 관련하여 전술한 바와 같이 수행된다.
상기 정합 필터링 프로세스는 결과가 가장 높은 수치 값 및 가장 낮은 수치 값에 기초하여 정규화되는 출력을 생성한다. 이 정규화 프로세스는 0 이상 1 이하의 값을 갖는 각 픽셀을 유도할 것이다. 그레이-스케일 컬러 맵에서, 0은 흑색으로 표시되고 1은 흰색으로 표시된다. 0과 1 사이의 값들은 0과 1 사이의 값들을 갖는 중간 그레이-스케일 컬러에 매핑된다. 그래픽 표현을 위해, 이러한 밝기 값들은 컬러 맵에 매핑된다. 편리한 컬러 맵은 그레이-스케일이다. 따라서 강도 값이 0이면 픽셀은 검은 색으로 표시된다. 만일 강도 값이 1이면 픽셀은 흰색으로 표시된다. 0과 1 사이의 값들은 중간 그레이-스케일 색상에 매핑된다.
노이즈가 존재하기 때문에, 가변 임계값을 사용하여 웜-형태 피처(worm-like feature)들의 검출을 수행하는 것이 바람직하다. 처음에는 웜-형태 피처들의 존재를 확인하기 위해, 초기 임계값이 높게 유지된다. 웜-형태 피처들의 검출이 이 값을 초과하면, 웜-형태 피처들의 존재가 확인된 것으로 여기고, 웜-형태 피처의 임프린트(imprint)가 누적 어레이에 추가된다. 웜-형태 피처들을 처음 탐지하고 기록한 후 상기 임계값이 감소한다. 이는 빔의 바운싱(bouncing)에 기인한 효과의 수용을 허용한다. 즉, 빔은 웜-형태 피처들을 야기하는 결함들을 갖는 광학 요소의 일부분을 충분히 조명하지(illuminate) 않기 때문에 사익 빔은 웜-형태 피처들을 나타내지 않을 수 있다. 웜-형태 피처들이 사라지면 (유지관리 이벤트 이후) 탐지 알고리즘은 웜-형태 피처들을 탐지하지 않으며 상기 알고리즘에 의해 반환되는 값은 사용된 낮은(lower) 임계값보다 훨씬 작을 것이다. 완전한 검은 색 이미지가 누적 어레이에 기록될 것이다. 이러한 상황이 발생하면 상기 임계값은 처음에 사용 된 높은 값으로 되돌아간다.
도 14에서, 단계(S172)에서, 웜-형태 피처 검출을 위한 수직선 템플릿은 전체 피처를 포착하기 위해 수직의 양측으로 약 10도 만큼 회전된다. 단계(S176)에서, 0.8 이상의 강도 값을 갖는 픽셀들은 웜-형태 피처들의 존재를 지시한다. 단계(S186)에서, 작은 스페클(speckle)들이 노이즈로서 스크린 아웃된다. 도 14의 프로세스는 또한 템플릿 정합을 사용하여 원들(circles)을 스크린 아웃하는 선택적인 단계(S188)를 포함한다. 어떤 경우에는 오류가 없는 검색이 필요하다. 원들은 드물기 때문에 자주 필요하지는 않다. 도 14의 프로세스는 또한 이미지의 좌측 및 우측 에지에 근접한 부분들을 블랙 아웃(blacking out)하는 단계(S190)를 포함한다. 이 단계는 존재할 수 있는 회절 무늬(diffraction fringe)가 웜-형태 피처들로서 해석되지 않도록 하기 위해 수행된다.
도 15는 상기 슬립 평면 검출 방법을 사용하여 슬립 평면 손상을 위한 광원 광학계들을 모니터링하는 방법의 예를 도시한다. 레이저들 리스트는 데이터베이스(403)로부터 단계(S400)에서 획득되고, 레이저 카운터는 상기 레이저들 리스트 내의 각 레이저에 수치 시퀀스를 고유하게 연관시키도록 정의된다. 단계(S402)에서, 상기 리스트 상의 모든 레이저들이 처리되었는지 여부가 결정된다. 그렇지 않다면, 단계(S404)에서 다음 레이저를 처리하기 위해 레이저 카운터가 증가된다. 단계(S406)에서, 그 레이저에 대한 이력 누적 어레이가 메모리(405)로부터 검색된다. 이력 누적 어레이가 존재하지 않으면, 누적 어레이가 초기화된다. 단계(S408)에서, 슬립 평면 검출 방법은 누적 어레이에 포함되지 않은 가장 초기의 이미지에 적용된다. 단계 (S410)는 상기 검출 방법이 과도한 수의 슬립 평면 결함들을 나타내는지 여부를 결정한다. 단계(S410)에서의 판정이 긍정이면, 상기 슬립 평면 신호는 단계(S412)에서 메모리(405)와 분리되거나 분리되지 않을 수 있는 메모리(407) 내에 이력(historical) 슬립 평면 누적 어레이에 첨부된다. 단계(S410)에서의 판정이 부정이면, 상기 프로세스는 단계(S402)로 되돌아간다. 단계(S414)에서, 처리될 추가 이미지들이 있는지가 결정된다. 이 판정이 긍정이면, 사익 프로세스는 단계(S408)로 되돌아간다. 이 판정이 부정이면, 단계(S416)에서, 레이저는 슬립 평면 손상을 갖는 적어도 하나의, 가능하면 하나를 초과하는 광학 요소를 갖는 것으로 플래그되고, 상기 플래그된 레이저의 표시가 데이터베이스(403)에 저장된다. 상기 프로세스는 상기 리스트에 있는 모든 레이저가 연구될 때까지 계속된다. 단계(S418)에서, 상기 리스트 상의 모든 레이저들에 대해 발견된 결함들을 요약하는 리포트가 생성된다.
도 15에 도시된 방법의 프로세스는 한 번에 하나의 결함 타입을 분석하기 위한 것이다. 도 15의 프로세스가 다른 타입의 결함, 예컨대 웜-형태 피처들을 처리하도록 조정될 수 있다는 것이 명백함에도 불구하고도 15에서 참조된 결함의 구체적인 예는 슬릿 평면들이다.
도 16은 결함 시그니처들을 개별적으로 저장하지 않고 누적 어레이에 CASMM 결함 시그니처들을 부가하는 프로세스를 도시한다. 도 16의 프로세스는 슬립 평면들, 웜-형태 피처들, 애퍼처 클리핑으로 인한 간섭 줄무늬들, 라인 손상으로 인한 간섭 줄무늬들 등을 포함할 수 있는 다수의 결함 타입들을 다룬다. 도 16의 프로세스는 분석 및 저장을 위해 필요한 만큼 많은 타입의 피처들로 확장 가능하다.
단계 16에서 단계들은 도 15와 동일한 지정(designation)으로 실질적으로 동일하게 수행된다. 도 16의 단계(S420)에서, 이미지는 데이터베이스(403)로부터 현재의 레이저로부터 검색된다. 이 이미지는 레이저 또는 다른 이미지로부터의 가장 최근의 이미지일 수 있다. 단계(S407)에서, M개 타입의 결함 시그니처들의 앙상블의 각각의 멤버에 대한 이력 누적 어레이가 메모리(409)로부터 검색된다. 단계(S422)에서, 상기 결함 검출 방법이 수행되어, M개 타입의 결함 시그니처들의 앙상블의 각각의 멤버에 대하여 이미지 내에 결함 시그니처가 존재하는지를 확인한다. 단계(S424)에서, 현재 이미지로부터의 결함 시그니처 신호들이 상기 누적 어레이에 첨부된다. 선택적으로, 고려 중인 시간 범위를 시간 및/또는 펄스의 수 (예컨대, 10 주, 20 주 등)의 관점에서 한정된 소정의 윈도우로 제한하기 위해 상기 어레이로부터 데이터가 제거될 수 있다. 단계(S410)에서, M개 타입의 결함 시그니처들의 앙상블의 각각의 멤버에 대한 상기 결함 시그니처 신호가 각각의 임계값을 초과하는지 여부를 판정한다. 다수의 손상 메카니즘들을 위해 광원 광학계들을 모니터링 하고자 하는 경우, 단계(S416)는 결함들이 발견되었음을 나타내기 위해 데이터베이스에 플래그들을 설정하는 단계를 또한 포함하는 보고서를 원한다면 생성 및 저장하는 단계로 대체되거나 보완될 수 있다.
하나의 가능한 실시 예에서, 누적 어레이가 구현될 수 있고, 각 어레이 어드레스(픽셀)가 0 또는 1 중 하나를 저장하는 각각의 결함 타입에 대한 바이너리 누적 어레이일 수 있다. 강도의 레벨들 간을 구별하는데 더 큰 입상성(granularity)이 요구되는 경우, 상기 누적 어레이는 각 어레이 어드레스가 1비트를 초과하여 저장하도록, 즉 각 어드레스가 픽셀 깊이, 즉 예컨대 8 비트, 16 비트 등을 갖도록 구성될 수 있다. 이 접근법에서, 예컨대, 8 비트 픽셀이 전술 한 바와 같이 그레이 스케일 레벨을 할당하는데 사용될 수 있다. 또한 여러 비트 픽셀을 사용하여 1개를 초과하는 타입의 피처에 대한 바이너리 데이터를 인코딩할 수 있다. 예컨대, 8 비트 픽셀은 슬립 평면 손상을 나타내는 데 사용되는 비트 0, 웜-형태 피처들에 사용되는 비트 1 등과 같은 8 가지 서로 다른 타입들의 피처들에 대한 바이너리 데이터를 저장하는 데에 사용될 수도 있다. 또한 다중 워드(multiword) 픽셀을 사용할 수도 있다. 예컨대, 32 비트 픽셀은 방금 설명한대로 사용되는 4 x 8 비트로 볼 수 있다. 예컨대, 8 비트 픽셀은 또한 4 개의 상이한 타입의 피처들에 대해 8 비트의 데이터를 저장하는데 사용될 수 있는데, 예컨대 비트 0-7이 슬립 평면 손상의 레벨을 나타내는 데 사용되며, 비트 8-15는 웜-형태 피처들의 존재 수준을 나타낸다. 또한, 메모리 공간은 몇몇 피처 또는 피처들에 대한 바이너리(1-비트) 표현의 조합 및 다른 피처 또는 다른 피처들에 대한 워드(다수 비트) 표현의 조합을 저장하도록 구성될 수 있음이 명백할 것이다.
도 17은 비디오 이미지가 생성되는 이미지 결함 추적 어레이들을 형성하는 방법을 도시한다. 룩백 윈도우는 단계(S224)에서 정의된다. 단계(S226)에서, 이미지 카운터가 초기화되며, 여기서 n = 1, 2, ..., N이며, n = 1은 상기 룩백 윈도우의 제1 간격 (예컨대, 일(day))에 대응하고, N은 상기 룩백 윈도우 내에서 샘플링 될 CASMM 이미지들의 개수이다. 단계(S228)에서, 결함 누적 어레이 DefectTypeMArray는 고려 중인 결함 m의 각각의 타입에 대해 초기화되며, m = 1, 2, ..., M이고, 여기서 M은 검출 가능한 결함 타입들의 총 개수이며, 각각의 어레이는 Nx ㅧ Ny ㅧ N이고, Nx와 Ny는 CASMM 이미지의 근거리 필드의 x 및 y 방향의 픽셀 수이다. 단계(S230)에서, 이미지 n이 검색되고, 각각의 결함 타입에 대한 각각의 카운터 및 누적 어레이가 초기화된다. 단계(S232)에서, 샘플 n으로부터의 데이터는 고려 중인 결함의 존재에 대해 평가되고, 결함 m이 임계값을 초과하는 모든 픽셀들에 대해 DefectTypeMArray의 평면 n 내의 모든 비트들이 1로 설정된다. 단계(S234)에서, 이 방법은 샘플 n에 대한 데이터의 픽셀 수가 고려 중인 특정 결함에 대한 미리 결정된 임계값을 초과하는지 여부를 결정한다. 단계(S234)에서의 결정이 긍정적인 경우, 그 데이터에 대응하는 이미지 내의 결함의 존재를 나타내는 플래그가 단계(S236)에서 설정된다. 그 후, 또는 단계(S234)에서의 판정이 부정이면, 단계(S238)에서 모든 타입의 결함들이 평가되었는지 여부가 결정된다. 단계(S238)에서의 판정이 부정이면, 단계(S240)에서 결함 타입 카운터가 증가되고, 프로세스는 단계(S232)로 되돌아간다. 단계(S238)에서의 결정이 긍정이면, 단계(S242)에서 이미지 카운터가 증가된다. 단계(S244)에서, 이 방법은 모든 이미지들이 분석되었는지 여부를 결정한다. 단계(S244)에서의 판정이 부정이면, 프로세스는 단계(S230)로 되돌아간다. 단계(S244)에서의 판정이 긍정이면, 단계(S246)에서 결함 타입 어레이가 시간 인덱스로서 이미지 카운터 n를 갖는 비디오로 변환되는 경우. 원하는 경우, 상기 시간 인덱스를 펄스 카운트 인덱스로 바꿀 수 있다. 상기 누적 어레이는 3차원이며, 각 이미지는 상기 3차원 누적 어레이의 특정 2차원 어레이에 해당한다.
도 18은 비트-시프팅을 이용하여 이미지 결함 추적 어레이를 업데이트하는 방법을 도시한다. 단계(S250)에서 CASMM 이미지 결함 추적 어레이를 업데이트 하고자 하는 레이저 SN이 식별된다. 결함 타입 카운터는 단계(S252)에서 초기화된다. 단계(S254)에서, 결함 타입 m에 대한 결함 타입 어레이 DefectTypeMArray가 검색된다. 이 어레이의 크기는 Nx × Ny × N이다. 레이저의 가장 최근 CASMM 이미지('New')가 단계(S256)에서 검색된다. 단계(258)에서, CASMM 이미지는 고려 중인 결함의 특정 타입 m에 대해 분석된다. 단계(S260)에서, 모든 Nx × Ny × N 비트에 대해, DefectTypeMArray의 평면 n의 비트 값은, n=2:N에 대해 평면 n-1로 시프트되고, 평면 1 내의 상기 비트들을 제거하며, 평면 N 내에서 새로운(New) 샘플을 위한 공간을 만든다. DefectTypeMArray는 3D 매트릭스이므로 결과에 대한 캐리오버(carry over)가 없다. 단계(S262)에서, 상기 새로운 데이터에 대해, 상기 이미지는 결함 m의 존재에 대해 평가되고, 상기 평면 내의 비트들은 결함 타입 신호가 소정의 임계값을 초과하는 모든 픽셀들에 대해 1로 설정된다. 즉, '새로운 N'으로부터의 데이터에 대해 결함 m을 평가하고 결함 m이 임계값을 초과하는 모든 픽셀들에 대해 DefectTypeMArray의 평면 N 내의 비트들을 1로 설정한다. 단계(S264)에서, 사익 임계값이 초과된 모든 평면들에 플래그가 붙여진다. 도 18에 도시된 방법의 나머지 단계들은, 동일한 참조 부호를 갖는 상술한 것들과 동일하다.
도 19는 후술하는 랩-어라운드(wraparound) 인덱싱 방법을 사용하여 이미지 결함 추적 어레이를 업데이트하는 방법을 나타낸다. 도 19에 도시된 방법의 단계들은 동일한 참조 부호들을 갖는 단계들에 대해 상술한 것들과 동일하다. 또한, 단계(S270)에서, 이미지 데이터는 이하에 설명되는 방법에 따라 분석되고 저장된다. 단계(S272)에서, 최대값 n에 도달했는지 여부, 즉 모든 이미지들이 분석되었는지 그리고 저장된 이미지들에 대한 데이터가 저장되었는지 여부가 결정된다. 단계(S272)에서의 판정이 부정이면, n은 1만큼 증가되고, 프로세스는 단계(S270)로 되돌아간다. 단계(S272)에서의 결정이 긍정적이면 그 다음에 모든 결함 타입들이 상술한 바와 같이 평가되었는지 여부에 관해 결정된다.
전술한 바와 같이 단계(S270)를 구현하기 위한 하나의 방법이 도 20에 도시된다. 도시된 바와 같이, 단계(S280)는 고려 중인 특정 타입의 결함에 대해 결함 타입 어레이가 존재하는지 여부를 결정한다. 판정이 부정이면, 상기 어레이는 단계(S282)에서 생성된다. 단계(280)에서의 결정이 긍정이면, 단계(S284)는 결함 타입 어레이를 검색한다. 단계(286)에서, 포인터가 설정되거나 검색된다. 어레이 포인터는 DefectTypeMArray 내의 어느 평면이 채워졌는지, 즉 그 다음 사용 가능한 평면을 지정한다. 도 21과 관련하여 이하에서 설명되는 바와 같이, 상기 어레이 포인터는 상기 어레이 중 어느 평면들이 채워졌는지를 지정한다. 즉, 어레이 포인터는 그 다음 사용 가능한 평면을 지정한다. 단계(S288)에서, 랩-어라운드 인디케이터가 검색되거나 설정된다. 고려 중인 레이저에 대한 가장 최근의 이미지는 단계(S290)에서 검색된다. 이 이미지는 단계(S292)에서 고려 중인 결함 타입에 대해 분석된다. 단계(S294)는 '새로운 N'으로부터의 데이터에 대해 결함 m을 평가하고, 결함 m이 임계값을 초과하는 평면 '새로운 N' 내의 모든 픽셀들에 대해 DefectTypeMArray의 평면 '새로운 N'(어레이 포인터로 표시됨)의 비트를 1로 설정한다. 단계(S296)에서, 상기 평면과 관련된 정보가 저장된다. 이 정보에는 상기 이미지의 식별 정보, 상기 이미지가 캡처된 날짜, 상기 어레이 포인터, 랩 어라운드 인디케이터, 프레임 펄스 카운트 등이 포함될 수 있다. 단계(S297)에서, 단계(S296)의 세이브 연산의 결과가 누적 어레이에 첨부된다. 설명된 예에서, 누적 어레이의 크기는 전술한 바와 같이 룩백 윈도우의 크기에 의해 결정된다. 단계(S299)는 상기 어레이 포인터가 룩백 윈도우 샘플들의 수보다 큰 평면 식별을 나타내는지 여부를 결정한다. 단계(S299)에서의 결정이 긍정이면, 단계(S298)에서 평면 포인터 1 내의 데이터가 겹쳐 쓰이고 그리고 상기 프로세스가 종료하도록 상기 어레이 포인터가 1(또는 만일 제로베이스 인덱싱을 사용하는 경우 0)로 설정된다. 그 후, 단계(S300)에서 랩-어라운드 인디케이터가 설정된다. 단계(S299)에서의 판정이 부정이면, 프로세스는 종료한다.
도 21은 랩-어라운드 인덱싱을 사용하여 생성된 CASMM 이미지 결함 추적 어레이를 보는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방법을 도시한다. CASMM 이미지 결함 추적 어레이를 보고자 하는 레이저가 단계(S320)에서 식별된다. 단계(S322)에서, 결함 타입 어레이가 그 레이저에 대해 검색된다. 단계(S324)에서, 결함 타입 어레이에 관한 정보가 또한 검색된다. 즉, 예컨대 레이저 SN, CASMM 이미지 날짜, 어레이 포인터, 랩-어라운드 인디케이터 등 DefectTypeMArray와 관련된 정보가 검색된다. 단계(S326)는 랩-어라운드 인디케이터가 설정되었는지 여부를 결정한다. 단계(S326)에서의 결정이 긍정이면, 상기 어레이 포인터에 1을 더한 값에 의해 지시되는 평면으로부터 상기 어레이의 끝까지 단계(S328)에서 평면 단위로(plane by plane) 누적 어레이들이 세트가 추출된다. 이것은 제1 세트의 평면들을 만든다. 단계(S330)에서, 누적 어레이들은 평면 1로부터 상기 어레이 포인터에 의해 표시된 평면까지 평면 단위로 추출된다. 이렇게 하면 제2세트의 평면들이 만들어진다. 단계(S332)에서, 상기 제1세트의 평면들과 상기 제2세트의 평면들이 조합되어 제3세트의 평면들을 형성하는데, 이는 시간상 순차적이거나 샘플들이 취해진 순서이다. 단계(S326)에서의 판정이 부정이면, 단계(S334)에서, 대안적(alternative) 누적 어레이가 하나로부터 상기 어레이 포인터에 의해 지시된 평면까지 평면 단위로 추출된다. 단계(S334) 또는 단계(S332) 이후에, 단계(S336)가 수행되어, 결함 데이터가 원하는 포맷, 예컨대, 영화, 라인 플롯 (line-plot), 레이저 파라미터와의 비교, 편극(polarization), 지시(pointing), 발산(divergence), 모듈 펄스 카운트 등으로 제공된다. 그 다음 상기 프로세스가 종료된다.
도 22는 누적 어레이로부터의 신호들을 부가하는 본 발명의 다른 실시예에 따른 방법을 도시한다. 단계(S340)에서, 주어진 레이저에 대해 성기 누적 어레이가 검색되고 고려 중인 결함의 결함 인덱스 m이 초기화된다. 단계(S342)에서, 누적된 결함 신호 DefectM는 고려 중인 주어진 타입의 결함에 대한 상기 누적 어레이의 제1어레이로 초기화된다. 단계(S344)에서, 레이저 인덱스 n이 증가되고 그 레이저에 대한 어레이가 상기 누적 어레이로부터 검색된다. 단계(S346)는 상기 결함 신호의 크기가 미리 결정된 임계값보다 작은지 여부를 결정한다. 단계(S346)에서의 결정이 긍정적인 경우, 단계(S348)에서 상기 누적된 결함 신호는 0으로 리셋된다. 단계(S346)에서의 판정이 부정이면, 상기 검색된 신호는 단계(S350)에서 상기 누적된 결함 신호에 첨부된다. 어느 경우에나, 단계(S352)에서 상기 레이저에 대한 인덱스가 상기 누적 어레이의 크기와 동일한지 여부가 결정된다. 단계(S352)에서의 판정이 부정이면, 프로세스는 단계(S344)로 되돌아간다. 단계(S352)에서의 결정이 긍정이면, 단계(S354)에서 관심 있는 모든 결함 타입들 m = 1, ..., M에 대해 프로세스가 완료되었는지에 대한 결정이 이루어진다. 단계(S354)에서의 판정이 부정이면, 단계(S356)에서 결함 타입 인덱스 m가 증가되고 프로세스는 단계(S342)로 되돌아간다. 판단 단계(S354)가 긍정이면, 프로세스는 종료된다.
전술한 바와 같이, 도 21과 관련하여 설명된 프로세스에서, 랩-어라운드 인디케이터가 설정되었는지에 관한 결정이 단계(S326)에서 이루어진다. 랩-어라운드 인디케이터는 룩백 윈도우에 대응하는 이용 가능한 N개 평면의 데이터가 채워 졌는지 여부의 표시일 뿐이다. 아래 다이어그램은 크기가 N인 선형 어레이에 대한 네 가지 조건을 보여준다.
가장 왼쪽의 어레이에서, 상기 어레이 내의 비어있는 위치(평면)에 새로운 데이터가 추가되고 있다. 이러한 형태의 추가 인덱싱은 랩-어라운드 인덱싱이 아니므로 랩-어라운드 인디케이터가 true로 설정되지 않는다. 그 대신, 상기 저장된 랩-어라운드 인디케이터는 랩-어라운드 인덱싱이 사용되지 않음을 나타내는 false 값을 갖는다. 상기 랩-어라운드 인디케이터가 설정되었는지 여부를 판별하는 것은 상기 인디케이터가 true로 설정되었는지 여부를 판별하는 것이다. 상기 다이어그램의 다른 예들에서 새로운 데이터는 상기 어레이의 점유된 위치에 추가된다. 이것은 랩-어라운드 인덱싱이며, 랩-어라운드 인디케이터가 true로 설정된다.
지시된 바와 같이, 간단한 순차적인 인디케이터 이외의 값들이 인덱스 n으로서 사용될 수 있다. 예컨대, 타임 스탬프는 아래와 같이 인덱스로 사용할 수 있다:
대안적으로, 프레임 펄스 카운트는 아래에 도시된 바와 같이 인덱스로서 사용될 수 있다:
이들 값들의 일부 조합은 또한 인덱스로서 사용될 수 있다. 인덱스는 추가 관련 정보를 추적하는 데 사용될 수도 있다. 예컨대 타임 스탬프가 인덱스로서 사용되면 레이저 번호, 프레임 펄스 카운트 및 기타 정보를 아래 표시된 것처럼 해당 타임 스탬프와 연결할 수 있다.
설명된 바와 같이, 본 발명의 일 양상은 광원 근거리 필드 이미지들에서 슬립 평면들의 시그니처를 검출할 때에 노이즈를 감소시킬 수 있는 방법이다. 또 다른 양상은 광원 내의 광학계에서 근거리 필드 이미지들로부터 웜-형태 피처들을 검출할 수 있는 방법이다. 또 다른 양상은 광원 근거리 필드 이미지들에서 다수의 열화 메커니즘들의 시그너처를 검출할 수 있는 방법이다. 또 다른 양상은 신호를 레이저 성능과 비교하는데 도움이되는 결함 서명을 더 신뢰성 있게 만들어, 결함 신호들을 기반으로 레이저 손상을 정량화하는 방법을 제공한다. 또 다른 양상은 어레이들 내에 결함 시그니처들을 저장하는 방법으로, 매번 비디오를 만드는 것보다 계산상으로 더 효율적이다.
상기 설명은 단지 예시의 목적으로 CASMM과 같은 빔 분석 도구에 대한 근거리 필드 이미지들의 분석의 관점에서 우세하다. 상기 방법들은 근접 필드 이미지들을 얻는데 사용되는 위치들 이외의 빔 경로를 따라 위치들에서 취해진 빔 이미지 내에서 피처들을 찾는 데에도 적용될 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다.
조정을 수행하는 것의 일부 예는, 다른 것들 중에서, 렌즈, 거울, 프리즘 또는 다른 광학기를 재정렬 및/또는 재 위치시키는 것; 이벤트들 또는 측정들의 타이밍을 수정하는 것; 유지보수 이벤트들의 스케줄을 변경하는 것; 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 의미할 수 있다.
상기 설명은 다수의 실시예들의 예들을 포함한다. 물론, 전술한 실시예들을 설명할 목적으로 요소들 또는 방법들의 모든 가능한 조합을 설명하는 것은 불가능하지만, 당업자는 다양한 실시예들의 많은 추가 조합 및 변경이 가능하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 설명된 실시예들은 첨부된 청구범위의 사상 및 범위 내에 있는 그러한 모든 변경들, 수정들 및 변동들을 포함하는 것으로 의도된다. 또한, 용어 "포함한다(includes)"가 상세한 설명 또는 청구범위에서 사용되는 한, 그러한 용어는, "포함하는(comprising)"이 청구항 내에서 과도적 단어(transitional word)로서 채용될 때에 해석되는 바와 같이, 용어 "포함하는(comprising)"과 유사한 방식으로 포괄적인 것으로 의도된다.
또한, 기재된 양상들 및/또는 실시예들의 요소들이 단수로 기술되거나 청구될 수 있지만, 단수로의 제한이 명시적으로 기술되지 않는다면, 복수형이 고려될 수 있다. 또한, 임의의 양상 및/또는 실시예의 전부 또는 일부는 다르게 언급되지 않는 한, 임의의 다른 양상 및/또는 실시예의 전부 또는 일부와 함께 이용될 수 있다.
Claims (19)
- 광 리소그래피 장치로서,
하우징 내에 위치하는 적어도 하나의 광학 요소를 갖는 광원;
상기 하우징의 벽을 통해 연장되고, 상기 적어도 하나의 광학 요소에 기계적으로 결합되며, 신호에 응하여 상기 적어도 하나의 광학 요소를 점진적으로 조정하도록 구성되는 액추에이터 - 상기 신호에 응하여 상기 액추에이터에 운동을 부여하기 위한 상기 액추에이터의 일 구성요소는 상기 하우징의 외부에 위치함 -;
상기 광원으로부터 광 빔의 근거리 필드(near field) 이미지를 획득하도록 되어 있는 모듈;
상기 근거리 필드 이미지로부터 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈; 및
적어도 부분적으로 상기 근거리 필드 이미지로부터 추출된 상기 정보에 응하여 상기 신호를 생성하기 위한 제어 시스템
을 포함하는, 광 리소그래피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 제어 시스템은 적어도 부분적으로 사용자에 의해 입력되는 명령에 응하여 상기 신호를 생성하는, 광 리소그래피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 광원으로부터 광 빔의 근거리 필드 이미지를 획득하도록 되어 있는 모듈은 상기 광원으로부터 광 빔의 원거리 필드(far field) 이미지를 획득하도록 더 구성되며, 광 리소그래피 장치는 상기 원거리 필드 이미지로부터 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈을 더 포함하고, 상기 제어 시스템은 적어도 부분적으로 상기 근거리 필드 이미지와 원거리 필드 이미지 중 적어도 하나로부터 추출된 정보에 응하여 상기 신호를 생성하는, 광 리소그래피 장치. - 제1항에 있어서,
상기 이미지로부터 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈은 상기 광학 요소의 정렬 상태를 나타내는 정보의 추출을 수행하는, 광 리소그래피 장치. - 제4항에 있어서,
상기 제어 시스템은 상기 광학 요소의 정렬 상태를 나타내는 정보에 기초하여 제어 신호를 생성하고 상기 광학 요소에 기계적으로 결합된 상기 액추에이터는 상기 제어 신호에 응하여 상기 광학 요소를 이동시키는, 광 리소그래피 장치. - 광 리소그래피 장치로서,
적어도 하나의 광학 요소를 구비하는 광원;
상기 광원으로부터 광 빔의 근거리 필드 이미지와 원거리 필드 이미지를 획득하도록 되어 있는 모듈;
상기 근거리 필드 이미지로부터 상기 광학 요소의 정렬 상태를 나타내는 근거리 필드 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈;
상기 원거리 필드 이미지로부터 상기 광학 요소의 정렬 상태를 나타내는 원거리 필드 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈;
적어도 부분적으로 상기 근거리 필드 정보와 원거리 필드 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제어 신호를 생성하기 위한 제어 시스템; 및
상기 적어도 하나의 광학 요소에 기계적으로 결합되고, 상기 제어 시스템에 응답하도록 연결되며, 상기 제어 신호에 응하여 상기 적어도 하나의 광학 요소의 정렬을 점진적으로 조정하도록 구성되는 액추에이터
를 포함하는, 광 리소그래피 장치. - 광 리소그래피 장치에 사용되는 광학 요소 모듈로서,
하우징;
하우징 내에 위치하는 광학 요소;
상기 하우징의 벽을 통해 연장되고, 상기 광학 요소에 기계적으로 결합되며, 신호에 응하여 적어도 하나의 광학 요소를 점진적으로 조정하도록 구성되는 액추에이터 - 상기 신호에 응하여 상기 액추에이터에 운동을 부여하기 위한 상기 액추에이터의 일 구성요소는 상기 하우징의 외부에 위치함 -;
광원으로부터 광 빔의 근거리 필드 이미지를 획득하도록 되어 있는 모듈;
상기 근거리 필드 이미지로부터 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈; 및
적어도 부분적으로 상기 근거리 필드 이미지로부터 추출된 상기 정보에 응하여 상기 신호를 생성하기 위한 제어 시스템
을 포함하는, 광 리소그래피 장치에 사용되는 광학 요소 모듈. - 제7항에 있어서,
상기 액추에이터는:
상기 광학 요소에 결합된 나사형 샤프트를 포함하고,
상기 액추에이터에 운동을 부여하기 위한 상기 액추에이터의 구성요소는, 상기 나사형 샤프트에 결합되어 상기 나사형 샤프트를 회전시키도록 되어 있는 모터를 포함하는, 광 리소그래피 장치에 사용되는 광학 요소 모듈. - 제8항에 있어서,
상기 모터는 스테퍼 모터를 포함하는, 광 리소그래피 장치에 사용되는 광학 요소 모듈. - 광 리소그래피 장치로서,
적어도 하나의 광학 요소를 갖는 광원;
상기 광원으로부터 광 빔의 근거리 필드 이미지를 획득하도록 되어 있는 모듈;
상기 근거리 필드 이미지로부터 이미지 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈;
상기 이미지 정보를 수신하도록 되어 있고 적어도 부분적으로 상기 이미지 정보에 응하여 신호를 생성하기 위한 제어 시스템; 및
상기 적어도 하나의 광학 요소에 기계적으로 결합되며, 상기 신호를 수신하고 신호에 응하여 상기 적어도 하나의 광학 요소를 점진적으로 조정하도록 구성되는 액추에이터
를 포함하는, 광 리소그래피 장치. - 광 리소그래피 시스템에서 광원 내의 광학 요소를 조정하기 위한 방법으로서,
광원을 이용해 광 빔을 생성하는 단계;
상기 광 빔을 나타내는 근거리 필드 이미지를 획득하는 단계;
이미지로부터 근거리 필드 정보를 추출하는 단계;
상기 근거리 필드 이미지로부터의 근거리 필드 정보에 응하여 제어 신호를 생성하는 단계; 및
상기 광원 내의 광원 요소에 기계적으로 결합되는 액추에이터에 상기 제어 신호를 가함으로써 상기 제어 신호에 응하여 상기 광학 요소를 점진적으로 조정하는 단계
를 포함하는, 광 리소그래피 시스템에서 광원 내의 광학 요소를 조정하기 위한 방법. - 제11항에 있어서,
상기 방법은, 상기 광 빔을 나타내는 원거리 필드 이미지를 획득하는 단계; 및 상기 원거리 필드 이미지로부터 원거리 필드 정보를 추출하는 단계를 더 포함하고,
상기 제어 신호를 생성하는 단계는 근거리 필드 정보 및 원거리 필드 정보 중 적어도 하나에 응하여 상기 제어 신호를 생성하는 것을 포함하는, 광 리소그래피 시스템에서 광원 내의 광학 요소를 조정하기 위한 방법. - 제11항에 있어서,
상기 정보는 상기 광학 요소의 정렬 상태를 나타내는 것인, 광 리소그래피 시스템에서 광원 내의 광학 요소를 조정하기 위한 방법. - 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 정렬을 자동으로 검출하고 조정하기 위한 방법으로서,
광원에 의해 생성된 광 빔의 이미지를 획득하는 단계;
상기 이미지로부터 근거리 필드 부분을 추출하는 단계;
상기 근거리 필드 부분으로부터 이미지 데이터를 획득하는 단계;
상기 이미지 데이터에 대해 변환 작업(transform operation)을 수행하는 단계;
상기 변환 작업의 결과를 데이터베이스에 저장하는 단계; 및
상기 변환 작업의 결과에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 광원 내의 적어도 하나의 광학 요소를 점진적으로 조정하는 단계
를 포함하는, 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 정렬을 자동으로 검출하고 조정하기 위한 방법. - 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 상태를 자동으로 검출하기 위한 방법으로서,
(a) 광원에 의해 생성된 광 빔의 이미지를 획득하는 단계;
(b) 상기 이미지로부터 근거리 필드 부분을 추출하는 단계;
(c) 상기 근거리 필드 부분으로부터 이미지 데이터를 획득하는 단계;
(e) 상기 이미지 데이터에 대해 변환 작업을 수행하는 단계; 및
(f) 상기 변환 작업의 결과를 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하되,
단계 (a) 내지 (f)는 기간에 걸쳐 반복적으로 수행되어 상기 상태를 반복적으로 검출하고 상기 변환 작업의 복수 개의 결과를 데이터베이스에 저장하게 되며,
상기 변환 작업의 복수 개의 저장된 결과를 비교하여 시간에 걸친 상기 상태의 진전(evolution)을 결정하는 단계; 및
시간에 걸친 상기 상태의 진전에 적어도 부분적으로 기초하여 지속시간을 갖는 기간 이후에 상기 광원에 대해 유지보수를 수행하는 단계
를 포함하는, 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 상태를 자동으로 검출하기 위한 방법. - 제15항에 있어서,
상기 변환 작업은, 원형 허프 변환(Circle Hough Transform), 표준 허프 변환(Standard Hough Transform), 및 라돈 변환(Radon Transform) 중 적어도 하나인, 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 상태를 자동으로 검출하기 위한 방법. - 제15항에 있어서,
상기 상태는 상기 광원 내의 적어도 하나의 광학 요소에서의 슬립 평면 결함들의 존재의 규모인, 반도체 광 리소그래피를 위한 광원의 상태를 자동으로 검출하기 위한 방법. - 광 리소그래피 장치로서,
하우징 내에 위치하는 적어도 하나의 광학 요소를 갖는 광원;
상기 하우징의 벽을 통해 연장되고, 상기 적어도 하나의 광학 요소에 기계적으로 결합되며, 신호에 응하여 상기 적어도 하나의 광학 요소를 점진적으로 조정하도록 구성되는 액추에이터 - 상기 신호에 응하여 상기 액추에이터에 운동을 부여하기 위한 상기 액추에이터의 일 구성요소는 상기 하우징의 외부에 위치함 -;
상기 광원으로부터의 광 빔의 이미지를 획득하도록 되어 있는 조합된 오토셔터 계측 모듈;
상기 이미지로부터 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈; 및
적어도 부분적으로 상기 이미지로부터 추출된 상기 정보에 응하여 상기 신호를 생성하기 위한 제어 시스템
을 포함하는, 광 리소그래피 장치. - 광 리소그래피 장치로서,
하우징 내에 위치하는 적어도 하나의 광학 요소를 갖는 광원;
상기 하우징의 벽을 통해 연장되고, 상기 적어도 하나의 광학 요소에 기계적으로 결합되며, 신호에 응하여 상기 적어도 하나의 광학 요소를 점진적으로 조정하도록 구성되는 액추에이터 - 상기 신호에 응하여 상기 액추에이터에 운동을 부여하기 위한 상기 액추에이터의 일 구성요소는 상기 하우징의 외부에 위치함 -;
상기 광원으로부터의 광 빔의 이미지를 획득하도록 되어 있는 모듈;
원형 허프 변환(Circle Hough Transform), 표준 허프 변환(Standard Hough Transform), 및 라돈 변환(Radon Transform) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 이미지로부터 피처 정보를 추출하도록 되어 있는 모듈; 및
적어도 부분적으로 상기 이미지로부터 추출된 상기 정보에 응하여 상기 신호를 생성하기 위한 제어 시스템
을 포함하는, 광 리소그래피 장치.
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| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |