TW202234182A - 獲得基板上的多個區域的陣列的方法、曝光設備、製造物品的方法、非暫時性儲存媒體及資訊處理設備 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種獲得基板上的多個區域的陣列的方法，該方法包括：使用表示用於估計該陣列的回歸模型的參數的概率分佈的先驗分佈，獲得表示參數的概率分佈的第一後驗分佈；使用第一後驗分佈作為表示參數的概率分佈的先驗分佈，獲得表示參數的概率分佈的第二後驗分佈；以及通過基於第二後驗分佈決定參數來更新回歸模型，並使用更新的回歸模型，依據第二位置測量資料，獲得基板上的多個區域的陣列。

Description

獲得基板上的多個區域的陣列的方法、曝光設備、製造物品的方法、非暫時性儲存媒體及資訊處理設備
本發明涉及獲得基板上多個區域的陣列(array)的方法、曝光設備、製造物品的方法、非暫時性儲存媒體和資訊處理設備。
曝光設備將10層或更多層圖案(電路圖案)疊置並將這些圖案轉印到基板。如果這些層之間圖案的疊置精度不高，則可能會在電路特性上出現不便。在這種情況下，晶片不能滿足預定的特性而成為次品，導致成品率低。因此，需要將基板上多個要曝光的區域中的各區域與原版的圖案精確地定位(對準)。 在曝光設備中，檢測基板上各區域中佈置的對準標記，並且基於對準標記的位置資訊和原版圖案的位置資訊，將基板上各區域與原版圖案對準。理想地，當對基板上的所有區域進行對準標記檢測時，可以進行最精確的對準。然而，從生產率的角度來看，這是不現實的。如日本特開第S61-44429號或S62-84516號公報中所公開的，用於基板和原版的當前主流對準方法是全域對準方法。 在全域對準方法中，假定基板上各區域的相對位置可以用區域的位置坐標的函數模型來表示，則測量僅在基板上的多個(4至16個)樣本區域中佈置的對準標記的位置。接下來，使用類似回歸分析的統計操作處理，根據假設的函數模型和對準標記位置的測量結果來估計函數模型的參數。使用該參數和函數模型，計算各區域在載台坐標系上的位置坐標(基板上的區域的陣列)，由此進行對準。如日本特開第H6-349705號公報中所公開的，在全域對準方法中，使用載台坐標作為變量的多項式模型通常被使用，並且主要使用為載台坐標的一階多項式的定標(scaling)、旋轉、均勻偏置(uniform offset)等。在日本專利第3230271號中還提出了一種使用回歸模型的技術，該回歸模型甚至將基板上的區域的陣列的高階分量作為參數考慮。 隨著設備小型化和積體化發展，對準精度也需要提高。由此，需要通過使用高階分量作為函數模型的多項式的次數，來增加函數模型的自由度。然而，如果用於測量基板中對準標記的位置的測量點的數量相對於函數模型的自由度較小，則發生過度擬合，並且未測量區域的校正誤差增加。另一方面，如果為了抑制過度擬合而增加用於測量對準標記的位置的測量點的數量，則測量時間增加，並且生產率降低。由於這些具有折衷關係，因此需要一種技術，其能夠使用少量測量點和高自由度的函數模型來精確地預測包括高階分量的基板上的區域的陣列。
本發明提供了一種有利於精確地獲得基板上的區域的陣列的技術。 根據本發明的第一方面，提供了一種獲得基板上的多個區域的陣列的方法，該方法包括：使用表示用於估計該陣列的回歸模型的參數的概率分佈的先驗分佈，依據對第一基板上的多個區域中的第一數量的樣本區域分配的標記的第一位置測量資料，獲得表示參數的概率分佈的第一後驗分佈；使用第一後驗分佈作為表示參數的概率分佈的先驗分佈，依據對要在第一基板之後處理的第二基板上的多個區域中的第二數量的樣本區域分配的標記的第二位置測量資料，獲得表示參數的概率分佈的第二後驗分佈，該第二數量小於該第一數量；並且通過基於第二後驗分佈決定參數來更新回歸模型，並使用更新的回歸模型，依據第二位置測量資料，獲得第二基板上的多個區域的陣列。 根據下面參照所附圖式對示例性實施例的描述，本發明的另外的方面將變得清楚。
在下文中，將參照隨附圖式詳細地描述實施例。應當注意，以下實施例不旨在限制所附申請專利範圍的範圍。在實施例中，描述了多個特徵。並不是多個特徵中的所有特徵對本發明都是必要的，並且多個特徵可以任意組合。此外，在所有隨附圖式中，相同的參考編號表示相同的或相似的部分，並且將省略重複的描述。 圖1是示出根據本發明的一個方面的曝光設備1的配置的示意圖。曝光設備1是在諸如半導體元件的設備的製造程序中使用的光刻設備。在本實施例中，曝光設備1經由投影光學系統3將原版2(分劃板或光罩)的圖案投影到基板4上，並對基板4進行曝光。 如圖1所示，曝光設備1包括投影(縮小投影)在原版2上形成的圖案的投影光學系統3以及保持基板4的卡盤5，在基板4上，通過預處理形成有基礎圖案或對準標記。曝光設備1還包括保持卡盤5並將基板4定位在預定位置處的基板載台6、測量配設在基板4上的對準標記的位置的對準光學系統7、控制單元CN以及儲存單元SU。 控制單元CN由例如包括CPU、記憶體等的電腦(資訊處理設備)形成，並且通常根據儲存在儲存單元SU等中的程式來控制曝光設備1的單元。在本實施例中，控制單元CN除了控制經由原版2對基板4進行曝光的曝光處理外，還充當被配置為獲得基板上的多個照射區域(基板上的多個區域)的陣列(照射陣列或區域陣列)的處理單元。 儲存單元SU儲存通過控制曝光設備1的各單元來執行對基板4進行曝光的曝光處理所需的程式和各種資訊(資料)。儲存單元SU還儲存控制單元CN獲得照射陣列所需的程式和各種資訊(資料)。 圖2是示出對準光學系統7的配置的示意圖。對準光學系統7具有光學地檢測對基板4上的各照射區域分配的標記並獲取位置測量資料的功能，並且，在本實施例中，對準光學系統7包括光源8、分束器9、透鏡10和13以及感測器14。 來自光源8的光被分束器9反射，並經由透鏡10照射配設在基板4上的對準標記11或12。由對準標記11或12衍射的光經由透鏡10、分束器9和透鏡13被感測器14接收。 將參照圖3描述曝光設備1的曝光處理。這裡將描述在基板4被對準並曝光之前的處理的概要。在步驟S101中，基板4被裝載到曝光設備1中。在步驟S102中，執行預對準。更具體地，通過對準光學系統7檢測配設在基板4上的用於預對準的對準標記11，由此粗略地獲得基板4的位置。此時，對基板4上的多個照射區域進行對準標記11的檢測，並獲得整個基板4的偏移(shift)和一階線性分量(放大率或旋轉)。 在步驟S103中，執行精對準。更具體地，首先，基於預對準的結果，將基板載台6驅動到對準光學系統7能夠檢測到用於精對準的對準標記12的位置。然後，通過對準光學系統7檢測在基板4上的多個照射區域的各區域中配設的對準標記12，由此精確地獲得整個基板4的偏移和一階線性分量(放大率或旋轉)。此時，可以通過獲得多個照射區域的位置來精確地獲得基板4的高階變形分量。這使得可以獲得基板4上的各照射區域的精確位置，即，照射陣列。 在步驟S104中，對基板4進行曝光。更具體地，在執行精對準之後，原版2的圖案經由投影光學系統3被轉印到基板4上的各照射區域。在步驟S105中，從曝光設備1卸載基板4。 在本實施例中，如果在基板4中發生畸變，則在步驟S103的精對準中校正高階變形分量。作為用於估計照射陣列的回歸模型，作為示例將描述三次多項式模型。然而，本發明不限於此。例如，作為回歸模型，可以使用任意次數模型，或者可以使用多項式以外的模型(三角函數模型或對數模型)。 如果基板4的變形由三次多項式模型表示，則各照射區域的位置偏差(ShiftX，ShiftY)由下式(1)表示。請注意，各照射區域的位置偏差也可以被認為是用於校正位置偏差的校正值。
Figure 02_image001
其中，x和y是基板4上的照射區域的位置(解釋變量)。式(1)中的係數k 1至k 20由基板4上的各照射區域的實際位置測量資料決定。然後，基於決定了係數的式(1)獲得各照射區域的位置偏差。 為了獲得位置測量資料，例如，如圖4所示，對準光學系統7檢測分配給一些照射區域的對準標記，即，多個照射區域的所謂的樣本照射區域(樣本區域)。在圖4中，樣本照射區域的數量為14。為了校正基板4的高階變形分量，需要將大量照射區域設置為樣本照射區域。然而，樣本照射區域數量的增加與測量時間(對準時間)具有折衷關係。因此，實際上，在考慮到裝置的生產率的情況下決定樣本照射區域的數量。 下面將參照圖5來描述本實施例中對被配置為估計照射陣列的模型的參數的優化(模型的更新)。 首先，對於一批中的第一基板4A(第一基板)，將樣本照射區域的數量設置為不會導致模型的自由度過度擬合而又足以滿足模型的自由度的數量(第一數量)。然後，通過對準光學系統7檢測對基板4A上的各樣本照射區域分配的對準標記，由此獲取第一位置測量資料。 接下來，由第一位置測量資料(D)、模型和模型的參數，來計算資料似然度(第一似然度資料)P(D|θ)。參數是指式(1)的係數k 1至k 20。 接下來，定義參數的先驗分佈P(θ)。對於先驗分佈，如果沒有資料的先驗資訊，則將非資訊性先驗分佈定義為先驗分佈P(θ)。作為非資訊性先驗分佈，典型地使用均勻分佈、方差設置為較大的常態分佈、傑弗裡斯(Jeffreys)先驗分佈等。 接下來，使用先驗分佈P(θ)和資料似然度P(D|θ)，通過使用貝葉斯定理的貝葉斯推論來計算參數的後驗分佈(第一後驗分佈)p(θ|D)。請注意，貝葉斯定理表示為
Figure 02_image003
其中，θ是模型的參數，D是位置測量資料，而p(θ|D)是當獲得新位置測量資料時參數θ的後驗分佈。另外，p(D|θ)是資料似然度(似然度函數)，其表示由參數θ生成資料的概率，p(θ)是參數θ的先驗分佈，p(D)是位置測量資料D的外圍似然度。 請注意，當計算後驗分佈p(D|θ)時，如果不能解析地計算外圍似然度p(D)，則可以使用近似推理。近似推理包括，例如，為採樣方法的馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC，Markov Chain Monte Carlo)方法，以及用於使用近似概率分佈進行解析計算的變分推論。後驗分佈p(D|θ)是通過由設計者設置的模型決定的概率分佈(模型參數的概率分佈)。作為貝葉斯推論的特性特徵，分佈的方差被解釋為各參數值的“確定性”。請注意，在本實施例中，模型是以基板坐標(基板的位置)為變量的多項式模型，並且ShiftX和ShiftY各有10個參數。 接下來，對於該批中的第二或隨後的基板4B(要在第一基板之後處理的第二基板)，將樣品照射區域的數量(第二數量)設置為小於為基板4A設置的樣品照射區域數量的數量。然後，通過對準光學系統7檢測對基板4B上的各樣本照射區域分配的對準標記，由此獲取第二位置測量資料。 這裡，例如，在三次多項式模型中，如果將基板4A上的樣本照射區域的數量設置為16，則將基板4B上的樣本照射區域的數量設置為4至8。如果三次多項式模型的樣本照射區域的數量為4至8，則由於模型自由度的測量點數量很少，因此發生過度擬合的可能性變得非常高。為了抑制過度擬合，在本實施例中執行以下處理。 由第二位置測量資料(D)、模型和模型的參數θ，來計算資料似然度(第二似然度資料)P(D|θ)。針對基板4A獲得的後驗分佈p(θ|D)被設置為(替換為)先驗分佈P(θ)，並且使用由第二位置測量資料計算的資料似然度P(D|θ)，通過使用貝葉斯定理的貝葉斯推論來計算後驗分佈(第二後驗分佈)p(θ|D)。如圖6所示，該後驗分佈p(θ|D)是由第一位置測量資料(多點資料)獲得的分佈(先驗分佈)與由第二位置測量資料(少量資料)獲得的分佈(資料似然度)混合的分佈(後驗分佈)。如果該批中的基板的畸變的形狀是近似的，則預計以這種方式獲得的分佈與僅通過第二位置測量資料獲得的分佈相比，更接近於基板的實際畸變量。各照射區域的實際位置偏差(ShiftX，ShiftY)是基於參數θ後驗分佈的諸如眾數、平均值或中位數的統計值，通過來自定義模型的統計估計來計算的。 當通過基於如此計算的後驗分佈決定模型參數來更新模型，並且使用更新的模型由第二位置測量資料獲得基板4B上的各照射區域的位置偏差(照射陣列)時，可以校正高階變形分量。 根據該實施例，在第一基板中，要設置的樣本照射區域的數量需要足以滿足模型的自由度。然而，在第二或後續基板中，在抑制過度擬合的同時，可以減少樣本照射區域的數量。此外，如果該批中的基板之間的畸變的變化較大，則對於多個基板，通過設置對於模型的自由度來說足夠的樣本照射區域的數量而獲得的後驗分佈，可以用作用於後續基板的先驗分佈。 當使用多項式的線性回歸模型作為模型，並且使用多元常態分佈作為先驗分佈時，可以解析地求解後驗分佈。例如，假定為基板的變形分量的ShiftX由式(1)所示的多項式建模。依據多項式模型和基板的測量位置(x，y)創建用於多元回歸分析的設計矩陣G(測量資料計數x和參數計數的矩陣)，位置測量資料被設置為y(測量資料計數的向量)，並且位置測量資料的誤差方差被設置為σ。在這種情況下，基於統計回歸分析的定理，用於位置測量資料的集合D的資料似然度P(D|θ)和模型的參數θ表示為：
Figure 02_image005
此外，假定先驗分佈P(θ)符合多元常態分佈，如下式所示：
Figure 02_image007
其中，μ 0是均值向量，∑ 0是方差-協方差矩陣。因此，後驗分佈p(θ|D)由下式給出：
Figure 02_image009
當對式(5)進行整理時，得出式(5)符合多元常態分佈，如下式所示
Figure 02_image011
式(6)是從式(5)導出的多元常態分佈的參數，其中，μ是後驗分佈的均值向量(均值向量μ)，∑是後驗分佈的方差-協方差矩陣(方差-協方差矩陣∑)。 當根據圖5所示的順序依次計算式(3)、(4)、(5)和(6)時，可以計算模型的最佳參數。然而，對於第一基板，需要使用非資訊性的先驗分佈，將μ 0設置為零向量，並將對角分量具有較大值並且其餘的分量為零的對稱矩陣設置為方差-協方差矩陣。 將參照圖7A、圖7B和圖7C描述將圖5所示的順序應用於實際處理的結果。這裡，使用12個處理基板進行評估。對於第一基板，樣本照射區域的數量被設置為36，並使用五次多項式計算參數的後驗分佈p(θ|D)。對於第二和後續基板，樣本照射區域的數量減少到8個，針對第一基板計算的後驗分佈被設置為先驗分佈，根據針對各基板計算的資料似然度p(D|θ)來計算針對各基板的後驗分佈，並在基於此進行對準。圖7A和圖7B分別示出了各基板的對準誤差的X分量(ShiftX)和Y分量(ShiftY)。圖7A和圖7B還示出了作為本實施例的比較示例(傳統技術)，將樣本照射區域的數量設置為8並使用一階多項式模型進行對準的結果。圖7C示出了本實施例中的對準誤差的平均值以及比較示例中的對準誤差的平均值。參考圖7C，發現在本實施例中，與比較示例相比，對準精度提高。 根據本發明實施例的製造物品的方法適用於製造物品，例如，液晶顯示器元件、半導體元件、平板顯示器或MEMS。該製造方法包括使用上述曝光設備1對塗敷有光致抗蝕劑的基板進行曝光的處理，以及對曝光後的光致抗蝕劑進行顯影的處理。此外，使用顯影後的光致抗蝕劑的圖案為光罩，對基板進行蝕刻處理、離子注入處理等，由此在基板上形成電路圖案。通過重複進行曝光、顯影、蝕刻等處理，在基板上形成由多個層形成的電路圖案。在後處理中，對形成有電路圖案的基板進行切割(加工)，並且進行晶片安裝、接合、檢查處理。製造方法還可以包括其他已知處理(例如，氧化、沉積、氣相沉積、摻雜、平坦化和抗蝕劑去除)。根據本實施方式的製造物品的方法與傳統方法相比，在物品的性能、品質、生產率、製造成本中的至少一個方面具有優勢。 其它實施例 本發明的(多個)實施例也可以通過如下實現：一種系統或裝置的電腦，該系統或裝置讀出並執行在儲存媒體(其也可被更充分地稱為“非暫時性電腦可讀取儲存媒體”)上記錄的電腦可執行指令(例如，一個或更多個程式)，以執行上述(多個)實施例中的一個或更多個的功能，並且/或者，該系統或裝置包括用於執行上述(多個)實施例中的一個或更多個的功能的一個或更多個電路(例如，專用積體電路(ASIC))；以及由該系統或者裝置的電腦執行的方法，例如，從儲存媒體讀出並執行電腦可執行指令，以執行上述(多個)實施例中的一個或更多個的功能，並且/或者，控制該一個或更多個電路以執行上述(多個)實施例中的一個或更多個的功能。該電腦可以包括一個或更多處理器(例如，中央處理單元(CPU)，微處理單元(MPU))，並且可以包括分開的電腦或分開的處理器的網路，以讀出並執行該電腦可執行指令。該電腦可執行指令可以例如從網路或儲存媒體被提供給電腦。該儲存媒體可以包括例如硬碟、隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、分布式計算系統的記憶體、光碟(諸如壓縮光碟(CD)、數位通用光碟(DVD)或藍光光碟(BD) TM)、快閃記憶體裝置以及記憶卡等中的一者或更多。 雖然參照示例性實施例描述了本發明，但是，應該理解，本發明不限於公開的示例性實施例。下述申請專利範圍的範圍被賦予最寬的解釋，以便涵蓋所有這樣的修改以及等同的結構和功能。
CN:控制單元 SU:儲存單元 1:曝光設備 2:原版 3:投影光學系統 4,4A,4B:基板 5:卡盤 6:基板載台 7:對準光學系統 8:光源 9:分束器 10,13:透鏡 11,12:對準標記 14:感測器 S101~S105:步驟
[圖1]是示出根據本發明的一個方面的曝光設備的配置的示意圖。 [圖2]是示出圖1所示的曝光設備的對準光學系統的配置的示意圖。 [圖3]是用於說明圖1所示的曝光設備的曝光處理的流程圖。 [圖4]是示出基板上的照射區域的陣列的圖。 [圖5]是用於說明被配置為估計照射陣列的模型的參數的優化的圖。 [圖6]是用於說明被配置為估計照射陣列的模型的參數的優化的圖。 [圖7A]至[圖7C]是示出將圖5所示的順序應用於實際處理的結果的圖。

Claims (14)

  1. 一種獲得基板上的多個區域的陣列的方法，該方法包括如下步驟： 使用表示用於估計該陣列的回歸模型的參數的概率分佈的先驗分佈，依據對第一基板上的該多個區域中的第一數量的樣本區域分配的標記的第一位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第一後驗分佈； 使用該第一後驗分佈作為表示該參數的概率分佈的該先驗分佈，依據對要在該第一基板之後處理的第二基板上的多個區域中的第二數量的樣本區域分配的標記的第二位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第二後驗分佈，該第二數量小於該第一數量；並且 通過基於該第二後驗分佈決定該參數來更新該回歸模型，並使用更新的回歸模型，依據該第二位置測量資料，獲得該第二基板上的該多個區域的該陣列。
  2. 根據請求項1所述的方法，其中，該回歸模型包括多項式模型，該多項式模型包括基板的位置作為解釋變量。
  3. 根據請求項1所述的方法，其中，在該獲得第一後驗分佈的步驟中，使用為該先驗分佈的非資訊性先驗分佈以及依據該第一位置測量資料和該回歸模型而獲得的第一似然度資料，通過貝葉斯定理來獲得該第一後驗分佈。
  4. 根據請求項3所述的方法，其中，該非資訊性先驗分佈包括均勻分佈、常態分佈和Jeffreys先驗分佈。
  5. 根據請求項1所述的方法，其中，在該獲得第二後驗分佈的步驟中，使用該第一後驗分佈以及依據該第二位置測量資料和該回歸模型而獲得的第二似然度資料，通過貝葉斯定理來獲得該第二後驗分佈。
  6. 根據請求項1所述的方法，其中，表示該參數的概率分佈的該先驗分佈包括多元常態分佈。
  7. 根據請求項1所述的方法，其中，表示該參數的概率分佈的該先驗分佈包括，方差-協方差矩陣不同的多個多元常態分佈。
  8. 根據請求項1所述的方法，其中，在該獲得第二後驗分佈的步驟中，通過馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法來獲得該第二後驗分佈。
  9. 根據請求項1所述的方法，其中，使用均值向量為μ 0且方差-協方差矩陣為∑ 0的多元常態分佈作為表示該參數的概率分佈的該先驗分佈，並且令y為第二位置測量資料，σ為第二位置測量資料的誤差方差，並且G為設計矩陣，通過下式來獲得該第二後驗分佈的均值向量μ和方差-協方差矩陣∑：
    Figure 03_image001
    。
  10. 根據請求項1所述的方法，其中，在該更新回歸模型的步驟中，基於該第二後驗分佈的眾數、平均值和中位數的中的一者來估計該參數，由此決定該參數並更新該回歸模型。
  11. 一種用於經由原版將基板上的多個區域曝光的曝光設備，包括： 處理單元，其被配置為獲得該基板上的該多個區域的陣列；以及 載台，其被配置為基於由該處理單元獲得的該陣列來定位該基板， 其中，該處理單元： 使用表示用於估計該陣列的回歸模型的參數的概率分佈的先驗分佈，依據對第一基板上的該多個區域中的第一數量的樣本區域分配的標記的第一位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第一後驗分佈； 使用該第一後驗分佈作為表示該參數的概率分佈的該先驗分佈，依據對要在該第一基板之後處理的第二基板上的多個區域中的第二數量的樣本區域分配的標記的第二位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第二後驗分佈，該第二數量小於該第一數量；並且 通過基於該第二後驗分佈決定該參數來更新該回歸模型，並使用更新的回歸模型，依據該第二位置測量資料，獲得該第二基板上的該多個區域的該陣列。
  12. 一種製造物品的方法，包括： 使用如請求項1中限定的方法來獲得基板上的多個區域的陣列； 基於該陣列定位該基板； 對定位的基板進行曝光； 對曝光的基板進行顯影；以及 由顯影的基板來製造該物品。
  13. 一種非暫時性儲存媒體，其儲存程式，該程式被配置為使得電腦執行獲得基板上的多個區域的陣列的方法， 該程式使得該電腦執行： 使用表示用於估計該陣列的回歸模型的參數的概率分佈的先驗分佈，依據對第一基板上的該多個區域中的第一數量的樣本區域分配的標記的第一位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第一後驗分佈； 使用該第一後驗分佈作為表示該參數的概率分佈的該先驗分佈，依據對要在該第一基板之後處理的第二基板上的多個區域中的第二數量的樣本區域分配的標記的第二位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第二後驗分佈，該第二數量小於該第一數量；並且 通過基於該第二後驗分佈決定該參數來更新該回歸模型，並使用更新的回歸模型，依據該第二位置測量資料，獲得該第二基板上的該多個區域的該陣列。
  14. 一種資訊處理設備，其包括處理單元，該處理單元被配置為執行獲得基板上的多個區域的陣列的處理， 其中，該處理單元： 使用表示用於估計該陣列的回歸模型的參數的概率分佈的先驗分佈，依據對第一基板上的該多個區域中的第一數量的樣本區域分配的標記的第一位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第一後驗分佈； 使用該第一後驗分佈作為表示該參數的概率分佈的該先驗分佈，依據對要在該第一基板之後處理的第二基板上的多個區域中的第二數量的樣本區域分配的標記的第二位置測量資料，獲得表示該參數的概率分佈的第二後驗分佈，該第二數量小於該第一數量；並且 通過基於該第二後驗分佈決定該參數來更新該回歸模型，並使用更新的回歸模型，依據該第二位置測量資料，獲得該第二基板上的該多個區域的該陣列。
TW111102527A 2021-02-22 2022-01-21 獲得基板上的多個區域的陣列的方法、曝光設備、製造物品的方法、電腦可讀非暫時性儲存媒體及資訊處理設備 TWI861463B (zh)

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