TW202316296A - 獲得基板上的多個照射區域的陣列的方法、曝光方法、曝光設備、物品的製造方法、非暫態性電腦可讀儲存媒體及資訊處理設備 - Google Patents
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Abstract
一種方法,其包括:使用目標函數來計算包括在迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值,由此該目標函數不超過參考值,該目標函數包括用於估計基板上多個區域的陣列的迴歸模型和用於限制迴歸模型的係數值的正則化項;基於計算的值,從多個係數中提取具有不小於閾值的值的係數;以及使用僅包括所提取的係數的迴歸模型,獲得基板上多個區域的陣列。
獲得基板上的多個照射區域的陣列的方法、曝光方法、曝光設備、物品的製造方法、非暫態性電腦可讀儲存媒體及資訊處理設備
Description
本發明有關獲得基板上多個照射區域(shot region)的陣列的方法、曝光方法、曝光設備、物品的製造方法、非暫態性電腦可讀儲存媒體以及資訊處理設備。
曝光設備將10層或更多層的圖案(電路圖案)重疊並轉印到基板上。如果各層之間的圖案的重疊精度不高,則電路特性方面可能出現麻煩。在這種情況下,晶片不能滿足預定的特性而成為不良品,導致成品率低。因此,有必要將待曝光的多個區域中的各個區域和基板上的原版(original)圖案進行準確定位(對準)。
在曝光設備中,檢測配置在基板上的各個區域中的對準標記,並且基於對準標記的位置資訊和原版圖案的位置資訊,將基板上的各個區域與原版圖案對準。理想情況是對基板上的所有區域進行對準標記檢測,這可以進行最精確的對準。然而,從生產率的角度來看,這是不實際的。為了應對這一點,目前主流的對基板和原版進行的對準方法是日本專利特開第61-44429或62-84516號中揭示的全域對準方法。
在全域對準方法中,假設可以由該區域的位置坐標的函數模型來表達基板上各個區域的相對位置,於是僅對配置在基板上的多個(4至16個)樣本區域的對準標記的位置進行測量。接下來,利用類似於迴歸(regression)分析的統計運算處理,根據假設的函數模型和對對準標記位置的測量結果來估計函數模型的參數。利用該參數和函數模型,計算出各個區域在台坐標系(基板上的區域陣列)上的位置坐標,從而進行對準。正如日本專利特開第6-349705號揭示的那樣,在全域對準方法中,一般使用以台坐標為變數的多項式模型,主要使用作為台坐標的一階多項式的縮放、旋轉、均勻偏移等。日本專利第3230271號中也提出了使用迴歸模型的技術,該模型甚至考慮基板上的區域的陣列的高階分量作為參數。
隨著裝置的小型化和積體化的進展,對準精度也需要提高。為此,需要透過使用高階分量作為函數模型的多項式的階數,來提高函數模型的自由度。然而,如果對基板中對準標記位置進行測量的測量點的數量相對於函數模型的自由度來說小,則會發生過擬合,並且未測量區域的校正誤差會增加。另一方面,如果為抑制過擬合而增加對對準標記位置進行測量的測量點的數量,則測量時間就會增加,生產率也會降低。由於這些具有權衡關係,所以需要這樣的技術:其能夠使用少量的測量點和高自由度的函數模型準確地預測基板上包括高階分量的區域的陣列。
本發明提供一種在準確獲得基板上的區域的陣列方面有利的技術。
根據本發明的第一態樣,提供一種獲得基板上多個區域的陣列的方法,所述方法包括:計算步驟,使用目標函數和分配給第一基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,來計算包括在迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值,由此所述目標函數不超過參考值,所述目標函數包括用於估計陣列的迴歸模型和用於限制迴歸模型的係數值的正則化(regularization)項;提取步驟,基於在所述計算步驟中計算的值,從多個係數中提取具有不小於閾值的值的係數;以及獲得步驟,使用僅包括在所述提取步驟中提取的係數的迴歸模型和分配給第二基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,獲得所述第二基板上多個區域的陣列。
本發明的其他態樣將參考以下所附圖式的示例性實施例的描述變得明顯。
下文,將參照所附圖式對實施例進行詳細描述。注意,以下的實施例並不是為了限制本發明所要求的範圍。實施例中描述了多個特徵,但不限於需要所有這些特徵的發明,並且可以適當地組合多個這樣的特徵。此外,在所附圖式中,相同的參考標號被賦予相同或類似的構造,並且省略了其冗餘描述。
圖1是示出根據本發明的態樣的曝光設備1的構造的示意圖。曝光設備1是在諸如半導體元件的裝置的製造過程中使用的微影設備。在該實施例中,曝光設備1經由投影光學系統3將原版2的圖案(標線片或遮罩)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:投影光學系統3,其對在原版2上形成的圖案進行投影(縮小投影);以及保持基板4的卡盤5,在該基板4上透過預處理形成基底圖案或對準標記。曝光設備1還包括:保持卡盤5並將基板4定位在預定位置的基板台6、測量基板4上配設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,並且通常根據儲存單元SU等中儲存的程式來控制曝光設備1的單元。在本實施例中,除了控制經由原版2曝光基板4的曝光處理外,控制單元CN用作被構造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儲存透過控制曝光設備1的單元來執行曝光基板4的曝光處理所需的程式和各種資訊(數據)。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(數據)。
圖2是示出對準光學系統7的構造的示意圖。對準光學系統7具有如下的功能:光學地檢測分配給基板4上的各個照射區域的標記並獲取位置測量數據,並且在本實施例中,對準光學系統7包括光源8、分光器9、透鏡10和13以及感測器14。
來自光源8的光透過分光器9反射,並經由透鏡10照明基板4上配設的對準標記11或12。由對準標記11或12衍射的光經由透鏡10、分光器9和透鏡13被感測器14接收。
將參照圖3描述由曝光設備1進行的曝光處理。這裏將描述直到基板4被對準和曝光的處理的概要。在步驟S101中,將基板4裝載到曝光設備1。在步驟S102中,執行預對準。更具體地,透過對準光學系統7檢測在基板4上配設之用於預對準的對準標記11,從而大致獲得基板4的位置。此時,針對基板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的位移和一階線性分量(放大或旋轉)。
在步驟S103中,執行精細對準。更具體地,首先,基於預對準的結果,基板台6被驅動到如下的位置,在該位置處,對準光學系統7能夠檢測到在基板4上配設之用於精細對準的對準標記12。然後,對準光學系統7檢測在基板4上的多個照射區域中的各個區域處配設的對準標記12,從而準確地獲得整個基板4的位移和一階線性分量(放大或旋轉)。這時,透過獲得若干照射區域的位置,可以準確地獲得基板4的高階變形分量。這使得可以獲得基板4上各個照射區域的準確位置,即照射陣列。
在步驟S104中,對基板4進行曝光。更具體地,在執行精細對準後,原版2的圖案經由投影光學系統3被轉印到基板4上的各個照射區域。在步驟S105中,將基板4從曝光設備1上卸載下來。
在本實施例中,如果在基板4中發生扭變,則在步驟S103的精細對準中對高階變形分量進行校正。作為用於估計照射陣列的迴歸模型,將以三次多項式模型為例進行描述。然而,本發明並不限於此。例如,作為迴歸模型,可以使用任意階的模型,或者可以使用除多項式以外的模型(三角函數模型或對數模型)。
如果由三次多項式模型表示基板4的變形,則由以下公式(1)表示各個照射區域的位置偏差(ShiftX,ShiftY)。請注意,各個照射區域的位置偏差也可以被視為用於校正位置偏差的校正值。
其中,x和y是基板4上的照射區域的位置。公式(1)中的係數k
1至k
20由基板4上各個照射區域的實際位置測量數據決定。然後,基於決定係數的公式(1),獲得各個照射區域的位置偏差。
為了獲得位置測量數據,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(即,基板上的多個照射區域的所謂的樣本照射區域(樣本區域))的對準標記12。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,需要將大量的照射區域設定為樣本照射區域。然而,樣本照射區域數量的增加和測量時間(對準時間)具有權衡關係。因此,事實上,樣本照射區域的數量是考慮到裝置的生產率而決定的。
將在以下參考圖5描述在本實施例中最佳化用於估計基板上的照射陣列的迴歸模型和使用迴歸模型獲得照射陣列的處理。注意,在本實施例中假設,在該處理中,由控制單元CN進行用於估計基板上的照射陣列的迴歸模型的最佳化,但是可以在外部資訊處理設備中進行該最佳化。
在步驟S502中,使用測試基板(第一基板)來獲取第一位置測量數據。更具體地,用於測試基板的樣本照射區域的數量被設定為如下的數量:該數量不會導致相對於函數模型的自由度過擬合(overfitting),並且相對於模型的自由度是足夠的。然後,由對準光學系統7檢測分配給測試基板上的各樣本照射區域的對準標記,以獲取第一位置測量數據。
在步驟S504中,計算用於估計照射陣列的迴歸模型的係數(第一步驟)。更具體地,透過使用在步驟S502中獲取的第一位置測量數據和正則化迴歸模型,計算包括在用於估計照射陣列的迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值,由此該正則化迴歸模型成為等於或小於參考值,例如,正則化迴歸模型被最小化。這裏,正則化迴歸模型是這樣的函數(目標函數):其包括用於估計照射陣列和用於限制迴歸模型的係數值的正則化項的迴歸模型。
在步驟S506中,基於在步驟S504中計算的迴歸模型的係數的值,從包括在迴歸模型中的多個係數中提取(選擇)具有等於或大於預設閾值的值的係數(第二步驟)。注意,作為閾值,可以針對包括在迴歸模型中的所有係數設定相同的(共同的)閾值,也可以針對包括在迴歸模型中的多個係數中的各個係數設定閾值。
在步驟S508中,使用作為實際要曝光的基板的基板4(第二基板)來獲取第二位置測量數據。更具體地,基板4的樣本照射區域的數量被設定為小於針對測試基板設定的樣本照射區域的數量。然後,透過對準光學系統7檢測分配給基板4上的各樣本照射區域的對準標記12,來獲取第二位置測量數據。
在步驟S510中,獲得基板4上的照射陣列(多個照射區域的陣列)(第三步驟)。更具體地,透過使用僅包括步驟S506中所提取的係數的迴歸模型和在步驟S508中獲取的第二位置測量數據,獲得基板4上的照射陣列(即,基板4上的各照射區域的位置偏差)。這裏,僅包括步驟S506中所提取的係數的迴歸模型僅包括重要係數(與其對應的模型),不必要係數(與其對應的模型)則透過正則化迴歸被去除。因此,即使在為基板4設定的樣本照射區域(測量點)的數量少的情況下,也可以抑制過擬合。
如上所述,根據本實施例,在使用少數的測量點和高自由度的函數模型的同時,可以抑制過擬合,並且可以以高精度獲得基板4上的照射陣列。因此,高階變形分量可以得到校正。注意,在本實施例中,在步驟S502中使用了測試基板,但可以使用作為實際要曝光的基板的基板4來代替測試基板。換句話說,代替在步驟S502和步驟S508中使用不同的基板,可以在步驟S502和步驟S508中使用相同的基板(實際要曝光的基板)。
以下將更具體地描述本實施例中的正則化迴歸模型。首先,作為比較例,將描述不包含正則化項(即不進行正則化)的一般迴歸模型及其問題。
作為簡單的示例,假設迴歸模型達到基板坐標的二階。為了獲得迴歸模型的最佳係數(k
1, k
3, k
5, k
7, k
9,k
11),如下公式(2)所表示的,計算所有數據點的差之和,各個差是位置測量數據Yi與來自迴歸模型的預測值Ti之間的差。注意,在公式(2)中,i是1到n之間的整數,n是數據點的數量:
公式(2)一般被稱為損失函數(loss function)。沒有正則化的一般迴歸模型的各個係數的最佳化可以被替換為將包括上述係數k
1到k
11的損失函數(作為目標函數)最小化的最佳化問題。然而,在這種最佳化中,由於變數的大小不受限制,在最小化目標函數時,作為變數(參數)的係數會變得無限大。隨著變數變大,過擬合的可能性一般會增加,且未測量區域的校正誤差也會增加。
為了防止這種情況,本實施例使用正則化迴歸模型。更具體地,如下公式(3)所示,透過將具有模型變數的正則化項作為函數加到作為沒有正則化的一般迴歸模型的損失函數而獲得正則化迴歸模型。在公式(3)中,正則化項包括變數的單調遞增函數。
透過在目標函數中提供如上所述的正則化項,對較大的變數給予懲罰。因此,有可能抑制(防止)過大的變數。換句話說,在包括損失函數和正則化項的目標函數中可以抑制過擬合。
變數的任意單調遞增函數可以被設定為正則化項。將假設正則化項包括變數向量的Lp範數(norm),特別是p=1的L1範數(norm),來描述本實施例。請注意,正則化項不限於p=1的L1範數。例如,正則化項可以包括p=2的L2範數。此外,正則化項還可以包括以p為任意數字的Lp範數。下面的公式(4)代表Lp範數、L1範數和L2範數。在公式(4)中,D是要使用的變數的數量,k是各變數的值。
變數正則化效果取決於範數的類型。對於L1範數,由於其性質,不必要的係數傾向於下降到零,但係數傾向於稀疏。
參照圖6A和圖6B,將在與L2範數的比較中解釋L1範數傾向於給出稀疏結果的原因。L1範數使用模型的係數的絕對值之和作為懲罰。L2範數使用模型的係數的平方之和作為懲罰。L1範數和L2範數都是正則化的迴歸模型,其中的懲罰隨著係數的變小而變小。然而,包括範數的目標函數最小化問題被替換為在範數定義的範圍內尋找損失函數最小化的解決方案的問題。由於在L1範數與L2範數之間定義的範圍是不同的,在L1範數與L2範數之間最優解決方案也是不同的。如圖6B所示,在L2範數中,為各模型變數(兩個變數)定義的範圍是圓形的。因此,在這個範圍內的最優解決方案往往是在不使用正則化項(只使用損失函數)的情況下,透過按比例減少光學解決方案獲得的結果。另一方面,在L1範數中,如圖6A所示,為各模型變數定義的範圍具有帶有邊緣的形狀。這裏,最佳解決方案往往有一個係數為0。因此,透過使用包括迴歸模型的目標函數和作為正則化項的L1範數,可以有效率地剔除不必要的係數。注意,在圖6A和圖6B中,w1和w2對應於包括在迴歸模型中的係數(例如,k
1和k
3)。
參照圖7A和圖7B,將描述包括L1範數的正則化迴歸模型的效果。圖7A顯示了在使用迴歸模型的所有假設係數(與其對應的模型)的情況下,測量點的數量與未測量區域的校正誤差(校正殘差)之間的關係。圖7B顯示了在使用L1範數作為正則化項提取迴歸模型的係數的情況下,測量點的數量與未測量區域的校正誤差(校正殘差)之間的關係(本實施例)。
在使用迴歸模型的所有假設係數的情況下,如圖7A所示,隨著測量點數量的減少,過擬合從一定數量開始,並且校正誤差急劇增加。另一方面,在本實施例中,如圖7B所示,即使測量點的數量減少,校正誤差的增加也是在逐漸變化之中。這是因為透過正則化迴歸去除了不必要的係數(與其對應的模型),而僅提取重要係數,所以即使測量點的數量少,也能抑制過擬合。
在本實施例中,已經描述了將L1範數作為正則化項的示例,但是本發明不限於此。例如,可以使用Lp範數或Lp範數的線性組合作為正則化項。
如圖8所示,透過使用包括迴歸模型和正則化項的目標函數,即透過使用正則化迴歸模型而不最佳化用於估計基板上的照射陣列的迴歸模型來獲得照射陣列的處理也構成本發明的一個態樣。在這種情況下,在步驟S802中,使用作為實際要曝光的基板的基板4來獲取位置測量數據。更具體地,基板4的樣本照射區域的數量被設定為相對小的數字。然後,透過對準光學系統7檢測分配給基板4上的各樣本照射區域的對準標記12,以獲取位置測量數據。在步驟S804中,透過將在步驟S802中獲取的位置測量數據應用於正則化迴歸模型,並計算包括在迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值,來獲得照射陣列,由此正則化迴歸模型成為等於或小於參考值,例如,正則化迴歸模型被最小化。以這種方式,即使在迴歸模型沒有被最佳化的情況下,透過包括正則化項,可以使不必要的係數(與其對應的模型)變小。因此,即使在測量點數量較少的情況下也可以抑制過擬合。
根據本發明的實施例的物品的製造方法適用於製造例如液晶顯示元件、半導體元件、平板顯示器或MEMS的物品。該製造方法包括:使用上述曝光設備1或曝光方法對塗有光阻膠的基板進行曝光的處理,以及對曝光的光阻膠進行顯影的處理。此外,使用顯影光阻膠的圖案作為遮罩,對基板進行蝕刻處理、離子注入處理等,從而在基板上形成電路圖案。透過重複曝光、顯影、蝕刻等的處理,在基板上形成由多個層形成的電路圖案。在後處理中,對其上形成有電路圖案的基板進行切割(處理),並進行晶片安裝處理、黏合處理和檢查處理。該製造方法還可以包括其他已知的處理(例如,氧化、沉積、蒸鍍、摻雜、平坦化和阻劑去除)。與傳統方法相比,根據本實施例的物品的製造方法在物品的性能、品質、生產率和生產成本中的至少一者是有利的。
本發明的(多個)實施例也可以透過如下實現:一種系統或設備的電腦,該系統或設備讀出並執行在儲存媒體(其也可被更完整地稱為「非暫態性電腦可讀儲存媒體」)上記錄的電腦可執行指令(例如,一個或多個程式),以執行上述(多個)實施例中的一個或多個的功能,並且/或者,該系統或設備包括用於執行上述(多個)實施例中的一個或多個的功能的一個或多個電路(例如,特殊用途積體電路(ASIC));以及一種由該系統或者設備的電腦執行的方法,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)實施例中的一個或多個的功能,並且/或者,控制所述一個或多個電路以執行上述(多個)實施例中的一個或多個的功能。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,以讀出並執行所述電腦可執行指令。所述電腦可執行指令可以例如從網路或儲存媒體提供給電腦。所述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)、分散式計算系統的記憶體、光碟(諸如壓縮光碟(CD)、數位多功能光碟(DVD)或藍光光碟(BD)™)、快閃記憶體裝置以及記憶體卡等中的一者或更多。
雖然已經參照示例性實施例對本發明進行了描述,但應當理解,本發明不限於所披露的示例性實施例。隨附申請專利範圍的範圍應給予最廣泛的解釋,以便包括所有這些修改和同等的結構和功能。
1:曝光設備
2:原版
3:投影光學系統
4:基板
5:卡盤
6:基板台
7:對準光學系統
8:光源
9:分光器
10:透鏡
11:對準標記
12:對準標記
13:透鏡
14:感測器
CN:控制單元
SU:儲存單元
S101:步驟
S102:步驟
S103:步驟
S104:步驟
S105:步驟
S502:步驟
S504:步驟
S506:步驟
S508:步驟
S510:步驟
S802:步驟
S804:步驟
[圖1]是示出根據本發明的態樣的曝光設備的構造的示意圖。
[圖2]是示出圖1所示的曝光設備的對準光學系統的構造的示意圖。
[圖3]是用於解釋圖1中所示的曝光設備的曝光處理的流程圖。
[圖4]是顯示基板上的照射區域陣列的圖。
[圖5]是用於解釋最佳化用於估計基板上的照射陣列的迴歸模型和獲得照射陣列的處理的流程圖。
[圖6A]和[圖6B]是用於解釋L1範數傾向於給出稀疏結果的原因的圖。
[圖7A]和[圖7B]是用於解釋包括L1範數的正則化迴歸模型的效果的圖。
[圖8]是用於解釋透過使用包括迴歸模型和正則化項的目標函數來獲得照射陣列的處理的流程圖。
Claims (21)
- 一種獲得基板上多個區域的陣列的方法,該方法包括: 計算步驟,使用目標函數和分配給第一基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,來計算包括在迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值,由此該目標函數不超過參考值,該目標函數包括用於估計該陣列的該迴歸模型和用於限制該迴歸模型的係數值的正則化項; 提取步驟,基於在該計算步驟中計算的該等值,從該多個係數中提取具有不小於閾值的值的該係數;以及 獲得步驟,使用僅包括在該提取步驟中提取的該係數的迴歸模型和分配給第二基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,來獲得該第二基板上該多個區域的陣列。
- 如請求項1之方法,其中,在該計算步驟中,計算包括在該迴歸模型中的該多個係數中的各個係數的該值,由此該目標函數被最小化。
- 如請求項1之方法,其中,該第二基板上的樣本區域的數量小於該第一基板上的樣本區域的數量。
- 如請求項1之方法,其中,該第一基板和該第二基板是不同的基板。
- 如請求項1之方法,其中,該第一基板和該第二基板是同一基板。
- 如請求項1之方法,其中,該正則化項包括Lp範數。
- 如請求項6之方法,其中,該Lp範數包括L1範數和L2範數中的一者。
- 如請求項1之方法,其中,該迴歸模型包括多項式模型,該多項式模型包括作為變數的該基板的位置。
- 一種獲得基板上多個區域的陣列的方法,該方法包括: 獲得步驟,使用目標函數,從分配給該多個區域當中的樣本區域的位置測量數據來獲得該陣列,該目標函數包括用於估計該陣列的迴歸模型和用於限制該迴歸模型的係數值的正則化項。
- 如請求項9之方法,其中,在該獲得步驟中,透過使用該目標函數和該位置測量數據計算包括在該迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值來獲得該陣列,該目標函數不超過參考值。
- 如請求項9之方法,其中,在該獲得步驟中,透過使用該目標函數和該位置測量數據計算包括在該迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值來獲得該陣列,由此該目標函數被最小化。
- 如請求項9之方法,其中,該正則化項包括Lp範數。
- 如請求項12之方法,其中,該Lp範數包括L1範數和L2範數中的一者。
- 如請求項9之方法,其中,該迴歸模型包括多項式模型,該多項式模型包括作為變數的該基板的位置。
- 一種經由原版曝光基板的曝光方法,該曝光方法包括: 使用如請求項1中界定的方法獲得該基板上多個區域的陣列;以及 在基於在該獲得步驟中獲得的該陣列對該基板定位的同時,將該原版的圖案轉印到該多個區域中的各個區域。
- 一種用於經由原版曝光基板的曝光設備,該曝光設備包括: 處理單元,其被構造為獲得該基板上多個區域的陣列;以及 台,其被構造為基於透過該處理單元獲得的該陣列對該基板定位, 其中,該處理單元: 使用目標函數和分配給第一基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,來計算包括在迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值,由此該目標函數不超過參考值,該目標函數包括用於估計該陣列的該迴歸模型和用於限制該迴歸模型的係數值的正則化項; 基於所計算的值,從該多個係數中提取具有不小於閾值的值的該係數;以及 使用僅包括所提取的係數的迴歸模型和分配給第二基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,來獲得該第二基板上該多個區域的陣列。
- 一種用於經由原版曝光基板的曝光設備,該曝光設備包括: 處理單元,其被構造為獲得該基板上多個區域的陣列;以及 台,其被構造為基於透過該處理單元獲得的該陣列對該基板定位, 其中,該處理單元使用目標函數,從分配給該多個區域當中的樣本區域的位置測量數據來獲得該陣列,該目標函數包括用於估計該陣列的迴歸模型和用於限制該迴歸模型的係數值的正則化項。
- 一種物品的製造方法,該方法包括: 使用如請求項15中界定的曝光方法對基板曝光; 對所曝光的基板顯影;以及 從所顯影的基板製造物品。
- 一種非暫態性電腦可讀儲存媒體,其儲存程式,該程式被構造為使電腦執行獲得基板上多個區域的陣列的方法,該程式使該電腦執行: 計算步驟,使用目標函數和分配給第一基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,來計算包括在迴歸模型中的多個係數中的各個係數的值,由此該目標函數不超過參考值,該目標函數包括用於估計該陣列的該迴歸模型和用於限制該迴歸模型的係數值的正則化項; 提取步驟,基於在該計算步驟中計算的該等值,從該多個係數中提取具有不小於閾值的值的該係數;以及 獲得步驟,使用僅包括在該提取步驟中提取的該係數的迴歸模型和分配給第二基板上多個區域當中的樣本區域的標記的位置測量數據,來獲得該第二基板上該多個區域的陣列。
- 一種非暫態性電腦可讀儲存媒體,其儲存程式,該程式被構造為使電腦執行獲得基板上多個區域的陣列的方法,該程式使該電腦執行: 獲得步驟,使用目標函數,從分配給多個區域當中的樣本區域的位置測量數據來獲得該陣列,該目標函數包括用於估計該陣列的迴歸模型和用於限制該迴歸模型的係數值的正則化項。
- 一種資訊處理設備,其執行如請求項1中界定的方法。
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