WO2022124281A1 - 制御装置、調整方法、リソグラフィ装置、及び物品の製造方法 - Google Patents

制御装置、調整方法、リソグラフィ装置、及び物品の製造方法 Download PDF

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Abstract

制御対象を制御するための制御信号を発生する制御装置であって、前記制御対象の制御偏差に基づいて第１信号を発生させる第１補償器と、係数を調整可能な演算式に従って前記制御偏差を補正することによって補正信号を発生させる複数の調整部のうち、１つの調整部を用いて前記制御偏差を補正する補正器と、前記補正信号に基づいて、ニューラルネットワークにより第２信号を発生する第２補償器と、前記第１信号と前記第２信号とに基づいて前記制御信号を発生する演算器と、を備える。

Description

制御装置、調整方法、リソグラフィ装置、及び物品の製造方法
　本発明は、制御装置、調整方法、リソグラフィ装置、及び物品の製造方法に関する。
　半導体デバイスや、フラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ）などのデバイスを製造する際のフォトリソグラフィ工程において、マスクのパターンを基板に転写する露光装置が用いられている。露光装置には、例えば、マスクと基板の位置合わせのために、マスクを保持するマスクステージや、基板を保持する基板ステージの位置制御や同期制御を高精度に行うことが求められる。
　上記のようなステージ等の位置制御や同期制御に求められる精度に対する要求は、デバイスの高精細化が進むにつれて厳しくなってきており、従来のフィードバック制御だけでは要求精度に達しないことがある。そこで、従来の制御器に加えて、ニューラルネットワーク制御器を並列に構成する取り組みが行われている（特許文献１）。また、制御対象の状態に応じてニューラルネットワーク制御器を切り替え、制御対象に合わせた補償を行う手法が考案されている（特許文献２）。
特表平７－５０３５６３号公報 特開平７－２７７２８６号公報
　しかしながら、ニューラルネットワーク制御器を複数構成することで精度改善が見込めるが、制御演算時間が増大してしまう。また、ニューラルネットワーク制御器は、機械学習によってパラメータが調整されるが、複数のニューラルネットワークのパラメータを学習させるために、多くの時間が必要となる。さらに、制御対象の状態変化や外乱環境の変化が生じた場合に、予め決めたニューラルネットワークのパラメータが最適ではなくなるため、パラメータの再調整に多くの時間が必要となる。
　そこで、本発明は、ニューラルネットワークを用いた制御装置において、適正な制御特性を短時間で調整するために有利な制御装置を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明の一側面としての制御装置は、制御対象を制御するための制御信号を発生する制御装置であって、前記制御対象の制御偏差に基づいて第１信号を発生させる第１補償器と、係数を調整可能な演算式に従って前記制御偏差を補正することによって補正信号を発生させる複数の調整部のうち、１つの調整部を用いて前記制御偏差を補正する補正器と、前記補正信号に基づいて、ニューラルネットワークにより第２信号を発生する第２補償器と、前記第１信号と前記第２信号とに基づいて前記制御信号を発生する演算器と、を備えることを特徴とする。
　本発明によれば、ニューラルネットワークを用いた制御装置において、適正な制御特性を短時間で調整するために有利な制御装置を提供することができる。
第１実施形態におけるシステムの構成例を示す図である。 第１実施形態におけるシステムの構成例を示す図である。 第１実施形態のシステムにおける制御器の構成例を示す図である。 実施例６における制御器の構成例を示す図である。 実施例７における制御器の構成例を示す図である。 実施例８における制御器の構成例を示す図である。 第１実施形態におけるシステムの構成例を示す図である。 第１実施形態のシステムを生産装置に適用した場合の動作例を示すフローチャートである。 外乱抑圧特性の計測結果の例を示す図である。 第２実施形態におけるステージ制御装置の構成例を示す図である。 第２実施形態のシステムにおける制御基板の構成例を示す図である。 補正器の調整を示すフローチャートである。 位置制御偏差を例示する図である。 周波数解析の結果の例を示す図である。 露光装置の構成例を示す図である。
　以下に、本発明の好ましい実施形態を添付の図面に基づいて詳細に説明する。尚、各図において、同一の部材については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
　＜第１実施形態＞
　図１には、本実施形態におけるシステムＳＳの構成が示されている。システムＳＳは、例えば、物品を製造するための製造装置に適用される。製造装置は、例えば、物品、または物品の一部を構成する部材を処理する処理装置を含む。処理装置は、例えば、材料または部材にパターンを転写するリソグラフィ装置、材料または部材に膜を形成する膜形成装置、材料または部材をエッチングする装置、および、材料または部材を加熱する加熱装置のいずれかでありうる。
　システムＳＳは、例えば、シーケンス部１０１と、制御装置１００と、制御対象１０３とを備える。制御装置１００は、制御器１０２を含む。制御装置１００あるいは制御器１０２は、制御対象１０３を制御するための制御信号ＭＶを発生する。システムＳＳが生産システムに適用される場合、シーケンス部１０１には、生産シーケンスが提供される。生産シーケンスは、生産のための手順を規定する。シーケンス部１０１は、生産シーケンスに基づいて、制御対象１０３を制御するための目標値Ｒを発生し、目標値Ｒを制御装置１００あるいは制御器１０２に提供する。
　制御装置１００あるいは制御器１０２は、制御対象１０３をフィードバック制御する。具体的には、制御装置１００は、シーケンス部１０１から提供される目標値Ｒと制御対象１０３から提供される制御量ＣＶとの差分である制御偏差に基づいて、制御対象１０３の制御量ＣＶが目標値Ｒに追従するように制御対象１０３を制御する。制御対象１０３は、制御量ＣＶを検出するセンサを有することができ、該センサによって検出された制御量ＣＶが制御器１０２に提供されうる。目標値Ｒ、制御信号ＭＶおよび制御量ＣＶは、時間の経過に伴って値が変化する時系列データでありうる。
　図２に例示されるように、システムＳＳには、学習部２０１が組み込まれてもよい。学習部２０１は、制御装置１００の一部として構成されてもよいし、制御装置１００の外部装置として構成されてもよい。学習部２０１が制御装置１００の外部装置として構成される場合、学習の終了後に学習部２０１が制御装置１００から切り離されてもよい。学習部２０１は、予め準備された学習シーケンスをシーケンス部１０１に送るように構成される。シーケンス部１０１は、学習シーケンスに従って目標値Ｒを生成し制御器１０２に提供する。
　制御器１０２は、シーケンス部１０１から学習シーケンスに従って生成され提供される目標値Ｒと制御対象１０３から提供される制御量ＣＶとの差分である制御偏差に基づいて制御信号ＭＶを生成する。ここで、制御器１０２は、ニューラルネットワークを有し、該ニューラルネットワークを用いて制御信号ＭＶを発生する。制御器１０２によって生成される制御信号ＭＶは、制御対象１０３に提供され、この制御信号ＭＶに従って制御対象１０３が動作する。この動作の結果としての制御量ＣＶは、制御器１０２に提供される。制御器１０２は、目標値Ｒに基づく制御器１０２の動作の履歴を示す動作履歴を学習部２０１に提供する。学習部２０１は、該動作履歴に基づいて制御器１０２のニューラルネットワークのパラメータ値を決定し、該パラメータ値を該ニューラルネットワークに設定する。該パラメータ値は、例えば、強化学習等の機械学習によって決定される。
　図３は、制御器１０２の構成例の１つを示す図である。制御器１０２は、制御偏差Ｅに基づいて第１信号Ｓ１を発生する第１補償器３０１と、係数を調整可能な演算式に従って制御偏差Ｅを演算することによって補正信号ＣＳを発生する補正器３０３とを含む。また、制御器１０２は、補正信号ＣＳに基づいてニューラルネットワークによって第２信号Ｓ２を発生する第２補償器３０２と、第１信号Ｓ１と第２信号Ｓ２とに基づいて制御信号ＭＶを発生する演算器３０６とを含む。
　補正器３０３は、第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂを含む複数の補正器を有しており、制御状態に応じて使用する調整部（接続される調整部）を選択することができる。制御信号ＭＶは、第１信号Ｓ１と第２信号Ｓ２との和であり、演算器３０６は、加算器で構成されうる。また、制御信号ＭＶは、第１信号Ｓ１を第２信号Ｓ２に基づいて補正した信号である。制御器１０２は、目標値Ｒと制御量ＣＶとの差分である制御偏差Ｅを発生する減算器３０５を含む。制御量ＣＶは、制御対象１０３が備えている不図示のセンサ等により計測されることで取得される。また、第１信号Ｓ１に基づいて制御対象１０３を制御した結果である制御量と目標値Ｒとの差に比べて、制御信号ＭＶに基づいて制御対象１０３を制御した結果である制御量と目標値Ｒとの差の方が小さい。
　制御器１０２は、動作履歴記録部３０４を更に含む。図２における学習部２０１は、図３における第２補償器３０２のニューラルネットワークのパラメータ値を決定するための学習を行うように構成される。学習部２０１による学習のために、動作履歴記録部３０４は、学習部２０１による学習に要する動作履歴を記録し、記録した動作履歴を学習部２０１に提供する。動作履歴とは、例えば、第２補償器３０２に対する入力データである補正信号ＣＳと、第２補償器３０２の出力データである第２信号Ｓ２であるが、制御偏差と第２補償器３０２の出力データである第２信号Ｓ２であってもよいし、他のデータであってもよい。第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは任意のパラメータを初期値として学習を行うことができる。
　以下の実施例１～５において、補正器３０３の構成例を説明する。実施例１～５では、補正器３０３が制御偏差Ｅに基づいて補正信号ＣＳを生成するために使用する演算式の例を示す。演算式は、例えば、単項式または多項式でありうる。
　（実施例１）
　実施例１において、第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは、以下の式（１）で表される制御特性を有する。ここで、補正器３０３に対する入力（Ｅ）をｘ、補正器３０３の出力（ＣＳ）をｙ、任意の係数（定数）をＫｐとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　（実施例２）
　実施例２において、第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは、以下の式（２）で表される制御特性を有する。ここで、補正器３０３に対する入力（Ｅ）をｘ、補正器３０３の出力（ＣＳ）をｙ、時刻をｔ、任意の係数（定数）をＫｉとする。なお、積分は複数回行ってもよい。積分はある時間区間の定積分でもよいし、不定積分でもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　（実施例３）
　実施例３において、第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは、以下の式（３）で表される制御特性を有する。ここで、補正器３０３に対する入力（Ｅ）をｘ、補正器３０３の出力（ＣＳ）をｙ、時刻をｔ、任意の係数（定数）Ｋｄとする。なお、微分は複数回行ってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　（実施例４）
　実施例４において、第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは、以下の式（４）で表される制御特性を有する。ここで、補正器３０３に対する入力（Ｅ）をｘ、補正器３０３の出力（ＣＳ）をｙ、任意の係数（定数）をＫｐ、Ｋｉ、Ｋｄとする。なお、積分および微分は複数回行ってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　（実施例５）
　実施例５において、第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは、以下の式（５）の演算式で表される制御特性を有する。ここで、補正器３０３に対する入力（Ｅ）をｘ、補正器３０３の出力（ＣＳ）をｙ、多重積分の積分階数をｎ、微分階数をｍ、任意の係数（定数）をＫｐ、ｎ重積分のときの任意の係数（定数）をＫｉ＿ｎ、ｍ階微分のときの任意の定数をＫｄ＿ｍとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　実施例１～５は、補正器３０３が補正信号ＣＳを生成するために使用する演算式が、制御偏差Ｅに比例する項、積分を行う項、および、微分を行う項の、少なくとも１つを含む例として理解されうる。
　実施例１～５で挙げられた演算式の係数（定数）Ｋｐ、Ｋｉ、Ｋｄ、Ｋｉ＿ｎ、Ｋｄ＿ｍは、補正器３０３の調整可能なパラメータの例である。第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは、あらかじめ想定される制御状態の変化に応じて、実施例１～５のいずれかを用いた最適なパラメータを決定しておく。制御状態とは、例えば、同期制御の切り替えや制御器の切り替え、動作パターンの切り替え、温度や騒音、床振動などの環境や外乱の変化などである。制御状態に応じた第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂを選択することで、最適な制御特性を得ることができる。補正器を複数構成することによる調整時間は、ニューラルネットワークを複数構成することによる調整時間よりも短いため、時間短縮の観点で有利である。
　また、システムＳＳの動作中に制御対象１０３の状態や外乱環境が変化した場合において、実施例１～５として例示された演算式（の係数）の値（パラメータ値）を調整することによって、その変化に対応することができる。補正器３０３の演算式（の係数）の値の調整に要する時間は、ニューラルネットワークの再学習に要する時間よりも短い。したがって、システムＳＳの生産性を落とすことなく、制御精度を維持することができる。つまり、補正器３０３を導入することによって、制御対象１０３の状態変化や外乱環境の変化に対する寛容性を向上させることができる。
　（実施例６）
　実施例６～８は、制御状態の変化と、補正器３０３で用いられる調整部の切り替えの関係性について説明する。
　図４は、実施例６における制御器１０２の構成例を示す図である。実施例６では、図４に示すように、制御対象１０３ａ、制御対象１０３ｂを含む複数の制御対象に対してそれぞれ個別に制御を行うか、同期させて制御を行うかを切り替えることができる。実施例６における制御状態とは、複数の制御対象を個別に制御するか、同期させて制御するかによって定まる状態であり、複数の制御対象を同期制御する否かによって適切な調整部の切り替えを実行する。また、実施例６では、同期制御切り替え部４０２の状態によって補正器３０３の切り替えを行う構成となっており、第１調整部３０３ａを使用するか、第２調整部３０３ｂを使用するかを選択できる。また、実施例６では、制御対象１０３ａの制御が行われる軸をマスター軸、制御対象１０３ｂの制御が行われる軸をスレーブ軸として、スレーブ軸がマスター軸を追従するマスタースレーブ方式と呼ばれる同期制御について説明する。
　制御器１０２は、制御対象１０３が備えている不図示のセンサで計測した制御対象１０３ａ、１０３ｂそれぞれの制御量ＣＶａ、ＣＶｂを取得して、それぞれの目標値Ｒａ、Ｒｂとの差分をそれぞれ制御偏差Ｅａ、Ｅｂとして計算する。
　制御偏差Ｅａは制御器３０１ａに入力される。制御器３０１ｂと、制御器３０１ｂと並列に構成されているニューラルネットワーク３０２の前段に設けられた補正器３０３への入力は、制御対象１０３ａと制御対象１０３ｂとを同期制御をするか否かで切り替えることができる。補正器３０３への入力は、制御対象１０３ａと制御対象１０３ｂとの同期制御を切り替える同期制御切り替え部４０２によって切り替えられる制御偏差Ｅｂもしくは、制御偏差Ｅｂと制御偏差Ｅａの差分である同期偏差Ｅｃを選択することができる。補正器３０３の出力は、同期制御切り替え部４０２の状態に応じて、第１調整部３０３ａを使用するか、第２調整部３０３ｂを使用するかを選択することができる。
　実施例６の具体例として、例えば、露光装置に適用する場合、プレートステージとマスクステージを同期させているときと、それ以外の動作をするときとでは、異なる調整部を選択してもよい。この時、第１調整部３０３ａと第２調整部３０３ｂは、プレートステージとマスクステージが同期しているときと、それ以外の動作をするときとにおいて、それぞれパラメータが最適化されている。同期制御切り替え部４０２の状態によって選択された第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂの出力はニューラルネットワーク３０２（第２補償器）に入力される。補償器３０１ａの出力を制御信号ＭＶａとする。補償器３０１ｂの出力とニューラルネットワーク３０２の出力を加算して、制御信号ＭＶｂとする。制御器１０２は、制御信号ＭＶａ、ＭＶｂをそれぞれ制御対象１０３ａ、１０３ｂに出力する。
　第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂは、同期制御切り替え部４０２の状態に応じて、実施例１～５のいずれかを用いた最適なパラメータを決定しておく。同期制御切り替え部４０２の状態に応じた第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂを選択することで、最適な制御特性を得ることができる。
　補正器３０３が複数の調整部から最適な調整部を選択する構成となっていることによる調整時間の増加は、ニューラルネットワークを複数構成することによる調整時間の増加よりも短い。また、実施例１～５のいずれかを用いての運用中に制御対象１０３の状態や外乱環境が変化した場合において、実施例１～５のパラメータを調整することでその変化に対応することができる。第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂの調整に要する時間はニューラルネットワークの再学習に要する時間よりも短い。実施例６において、制御対象の状態や外乱環境に合わせた複数の補償を行う場合においても、演算時間や学習時間の増加を抑えることができ、制御対象の状態変化や外乱環境に変化が生じても、適正な制御特性を短時間で調整することができる。
　（実施例７）
　図５は、実施例７における制御器１０２の構成例を示す図である。実施例７では、制御対象１０３の状態や動作に応じて補償器３０１の切り替えを行う構成となっており、補償器３０１ａを使用するか、補償器３０１ｂを使用するかを選択できる。実施例７における制御状態とは、複数の補償器のうちどの補償器を使用するかによって定まる状態であり、補償器３０１ａを使用するか、補償器３０１ｂを使用するかによって調整部の切り替えを実行する。また、実施例７では、補償器３０１の状態によって補正器３０３の切り替えを行う構成となっており、第１調整部３０３ａを使用するか、第２調整部３０３ｂを使用するかを選択できる。
　実施例７の具体例として、例えば、露光装置に適用する場合、プレートステージの露光動作時には補償器３０１ａを、プレート搬送動作においては補償器３０１ｂを使用するといったゲインの切り替えが生じるときに適用してもよい。即ち、制御対象１０３のゲインの切り替えが生じているか否かに基づいて複数の調整部から制御偏差Ｅの補正に用いる調整部が選択されればよい。この時、第１調整部３０３ａと第２調整部３０３ｂは、補償器３０１ａ、補償器３０１ｂに対して、実施例１～５のいずれかを用いた最適なパラメータを決定しておく。補償器３０１の状態に応じた第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂを選択することで、最適な制御特性を得ることができる。
　補正器３０３が複数の調整部から最適な調整部を選択する構成となっていることによる調整時間の増加は、ニューラルネットワークを複数構成することによる調整時間の増加よりも短い。また、実施例１～５のいずれかを用いての運用中に制御対象１０３の状態や外乱環境が変化した場合において、実施例１～５のパラメータを調整することでその変化に対応することができる。第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂの調整に要する時間はニューラルネットワークの再学習に要する時間よりも短い。実施例７において、制御対象の状態や外乱環境に合わせた複数の補償を行う場合においても、演算時間や学習時間の増加を抑えることができ、制御対象の状態変化や外乱環境に変化が生じても、適正な制御特性を短時間で調整することができる。
　（実施例８）
　図６は、実施例８における制御器１０２の構成例を示す図である。実施例８における制御状態とは、制御対象の動作パターン４０３が変化しているか否かによって定まる状態である。動作パターン４０３の具体例については、後述する。実施例８では、動作パターン４０３の状態に応じて調整部の切り替えを行う構成となっており、第１調整部３０３ａを使用するか、第２調整部３０３ｂを使用するかを選択できる。
　実施例７の具体例として、例えば、露光装置等に用いられるステージ装置に適用する場合、ステージの駆動時の加速区間と、それ以外の動作パターンで切り替えて適用してもよい。この時、第１調整部３０３ａと第２調整部３０３ｂは、制御対象１０３の動作パターン４０３の状態に応じて、実施例１～５のいずれかを用いた最適なパラメータを決定しておく。動作パターン４０３の状態に応じた第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂを選択することで、最適な制御特性を得ることができる。
　補正器３０３が複数の調整部から最適な調整部を選択する構成となっていることによる調整時間の増加は、ニューラルネットワークを複数構成することによる調整時間の増加よりも短い。また、実施例１～５のいずれかを用いての運用中に制御対象１０３の状態や外乱環境が変化した場合において、実施例１～５のパラメータを調整することでその変化に対応することができる。第１調整部３０３ａ、第２調整部３０３ｂの調整に要する時間はニューラルネットワークの再学習に要する時間よりも短い。実施例８において、制御対象の状態や外乱環境に合わせた複数の補償を行う場合においても、演算時間や学習時間の増加を抑えることができ、制御対象の状態変化や外乱環境に変化が生じても、適正な制御特性を短時間で調整することができる。
　図７に例示されるように、制御装置１００は、第１調整部３０３ａを使用するか、第２調整部を使用するかを選択する設定部２０２を備えてもよい。また、設定部２０２は、補正器３０３のパラメータ値を設定する役割を有していてもよい。
　設定部２０２は、調整部の切り替えやパラメータ値を調整するための調整処理を実行し、この調整処理によって調整部の切り替えやパラメータ値を決定し設定してもよいし、ユーザからの指令に基づいて調整部の切り替えやパラメータ値を設定してもよい。前者においては、設定部２０２は、制御器１０２の動作を確認するための確認シーケンスをシーケンス部１０１に送り、この確認シーケンスに基づいてシーケンス部１０１に目標値Ｒを生成させうる。そして、設定部２０２は、その目標値Ｒに基づいて動作する制御器１０２から動作履歴（例えば、制御偏差）を取得し、その動作履歴に基づいて補正器３０３の切り替えの必要性の有無やパラメータ値を決定しうる。このような機能を有する設定部２０２は、補正器３０３の切り替えやパラメータ値を調整する調整部として理解することができる。
　設定部２０２は、シーケンス部１０１が生産シーケンスに基づいて目標値Ｒを生成する生産時に、制御器１０２から動作履歴（例えば、制御偏差）を取得し、その動作履歴に基づいて補正器３０３のパラメータ値の調整を実行するかどうかを決定してもよい。あるいは、シーケンス部１０１が生産シーケンスに基づいて目標値Ｒを生成する生産時において設定部２０２による補正器３０３のパラメータ値の調整を実行するかどうかを判断する判断部が設定部２０２とは別に設けられてもよい。
　次に本実施形態におけるシステムによって生産が行われる例について説明する。図８は、本実施形態のシステムＳＳを生産装置に適用した場合のシステムＳＳの動作例である。
　工程Ｓ５０１では、シーケンス部１０１が、与えられた生産シーケンスに基づいて目標値Ｒを生成し、制御装置１００あるいは制御器１０２に提供する。制御装置１００あるいは制御器１０２は、その目標値Ｒに基づいて制御対象１０３を制御する。
　工程Ｓ５０２では、設定部２０２は、工程Ｓ５０１における制御器１０２の動作履歴（例えば、制御偏差）を取得する。
　工程Ｓ５０３では、設定部２０２が、工程Ｓ５０２で取得した動作履歴に基づいて、調整部の切り替えや、パラメータ値の調整（あるいは再調整）等の補正器３０３の調整を実行するかどうかを判断しうる。設定部２０２は、例えば、動作履歴が所定条件を満たす場合に、調整部の切り替えパラメータ値の調整（あるいは再調整）を実行すると判断することができる。所定条件とは、生産を停止させるべき条件であり、例えば、動作履歴として取得した制御偏差が規定値を超える場合に補正器３０３の調整が必要であると判断される。そして、設定部２０２による補正器３０３の調整を実行する場合には工程Ｓ５０４に進み、そうでない場合には工程Ｓ５０５に進む。
　工程Ｓ５０４では、設定部２０２は、補正器３０３の調整を実行する。この調整は、第２補償器３０２のパラメータ値が従前の状態に維持された状態でなされ、この調整によって、例えば、補正器３０３のパラメータ値（係数）が再設定される。
　工程Ｓ５０５では、シーケンス部１０１は、生産シーケンスに従う生産を終了するかどうかを判断し、終了しない場合には工程Ｓ５０１に戻り、終了する場合には生産を終了する。以上の処理によれば、生産を停止させるべき状態になった場合においても、速やかに補正器３０３のパラメータ値を調整し、生産の中断を最小限に抑えながら生産を再開させることができる。
　工程Ｓ５０４では、設定部２０２は、確認シーケンスをシーケンス部１０１に送り、シーケンス部１０１に確認シーケンスを実行させ、確認シーケンスにおける動作履歴（例えば、制御偏差）を制御器１０２から取得しうる。そして、設定部２０２は、その動作履歴の周波数解析を行い、その結果に基づいて、改善すべき周波数を決定し、その周波数における制御偏差が規定値以内になるように補正器３０３のパラメータ値を決定しうる。工程Ｓ５０４の更に具体的な例については、第２実施形態において説明する。
　図９には、外乱抑圧特性の計測結果を例示している図である。図２における制御信号ＭＶとして正弦波を入力したときの制御偏差を出力としたときの周波数応答を計測した結果のことを外乱抑圧特性と呼ぶ。図９において、横軸は周波数、縦軸は外乱抑圧特性のゲインを表す。外乱抑圧特性は、制御信号ＭＶに外乱が加算された場合の制御偏差Ｅの周波数応答を表すため、ゲインが大きいことは、外乱を抑圧する効果が低いことを示す。一方、ゲインが小さいことは、外乱を抑圧する効果が高いことを示す。図９において、破線は、調整前の外乱抑圧特性を示しており、実線は調整後の外乱抑圧特性を示している。
　図９における一点鎖線で示された周波数を、外乱抑圧特性を改善すべき周波数として定めて工程Ｓ５０４を実行すると、例えば、実線で示されるような外乱抑圧特性を得ることができる。改善すべき周波数において外乱抑圧特性のゲイン小さくなり、外乱抑圧特性が向上していることが分かる。実施例１～８で、ニューラルネットワークの前段に設けた補正器３０３のパラメータ調整を行う場合、図９に示す外乱抑圧特性を指標にパラメータ調整を行ってもよい。
　＜第２実施形態＞
　本実施形態では、第１実施形態で説明した制御システムＳＳをステージ制御装置８００に適用する例について説明する。本実施形態として言及しない事項は、第１実施形態に従う。図１０は、図１で示した制御システムＳＳをステージ制御装置８００に適用したときのハードウェア構成を示す図である。
　ステージ制御装置８００は、基板等の物体の位置を制御するために、前記物体をステージ８０４上に保持した状態でステージ８０４を制御するように構成されている。ステージ制御装置８００は、制御基板８０１、電流ドライバ８０２、モータ８０３、ステージ８０４およびセンサ８０５を備える。制御基板８０１は、第１実施形態のシステムＳＳにおける制御装置１００または制御器１０２に対応する。電流ドライバ８０２、モータ８０３、ステージ８０４およびセンサ８０５は、第１実施形態のシステムＳＳにおける制御対象１０３に対応する。ただし、電流ドライバ８０２は、制御基板８０１に組み込まれてもよい。図１０には図示されていないが、ステージ制御装置８００は、シーケンス部１０１、学習部２０１、設定部２０２を備えうる。
　制御基板８０１には、シーケンス部１０１から目標値としての位置目標値が供給されうる。制御基板８０１は、シーケンス部１０１から供給される位置目標値とセンサ８０５から供給される位置情報とに基づいて、制御信号としての電流指令を発生し、電流ドライバ８０２に供給しうる。また、制御基板８０１は、動作履歴をシーケンス部１０１に供給しうる。
　電流ドライバ８０２は、電流指令に従った電流をモータ８０３に供給しうる。モータ８０３は、電流ドライバ８０２から供給される電流を推力に変換し、その推力でステージ８０４を駆動するアクチュエータでありうる。ステージ８０４は、例えば、プレートまたはマスク等の物体を保持しうる。センサ８０５は、ステージ８０４の位置を検出し、それによって得られた位置情報を制御基板８０１に供給しうる。
　図１１には、制御基板８０１の構成例がブロック線図として示されている。制御基板８０１は、制御対象としてのステージ８０４の位置制御偏差Ｅに基づいて第１信号Ｓ１を発生する第１補償器３０１と、係数を調整可能な演算式に従って制御偏差Ｅを補正することによって補正信号ＣＳを発生する補正器３０３とを含みうる。また、制御基板８０１は、補正信号ＣＳに基づいてニューラルネットワークによって第２信号Ｓ２を発生する第２補償器３０２と、第１信号Ｓ１と第２信号Ｓ２とに基づいて制御信号として電流指令を発生する演算器３０６とを含みうる。また、制御基板８０１は、位置目標値ＰＲと位置情報との差分である制御偏差Ｅを発生する減算器３０５を含みうる。
　第２実施形態のステージ制御装置１００においても、図７で説明した第１実施形態と同様に、学習部２０１を備えていてもよい。学習部２０１は、第２補償器３０２のニューラルネットワークのパラメータ値を決定するための学習を行うように構成されうる。学習部２０１による学習のために、動作履歴記録部３０４は、学習部２０１による学習に要する動作履歴を記録し、記録した動作履歴を学習部２０１に提供しうる。動作履歴は、例えば、第２補償器３０２に対する入力データである補正信号ＣＳと、第２補償器３０２の出力データである第２信号Ｓ２でありうるが、他のデータでもよい。
　第２実施形態のステージ制御装置１００は、設定部２０２を備えることができる。設定部２０２は、補正器３０３のパラメータ値を調整するための調整処理を実行し、この調整処理によって補正器３０３のパラメータ値を決定し設定してもよいし、ユーザからの指令に基づいて補正器３０３のパラメータ値を設定してもよい。
　図８を援用して、第２実施形態のステージ制御装置８００を生産装置に適用した場合のステージ装置８００の動作を例示的に説明する。工程Ｓ５０１では、シーケンス部１０１が、与えられた生産シーケンスに基づいて位置目標値ＰＲを生成し、ステージ制御装置８００に提供しうる。ステージ制御装置８００は、その位置目標値ＰＲに基づいてステージ８０４の位置を制御する。
　工程Ｓ５０２では、設定部２０２が、工程Ｓ５０１における制御基板８０１の動作履歴（例えば、制御偏差）を取得する。
　工程Ｓ５０３では、設定部２０２が、工程Ｓ５０２で取得した動作履歴に基づいて、調整部の切り替えや、パラメータ値の調整（あるいは再調整）等の補正器３０３の調整を実行するかどうかを判断しうる。設定部２０２は、例えば、動作履歴が所定条件を満たす場合に、補正器３０３の調整を実行すると判断することができる。所定条件とは、生産を停止させるべき条件であり、例えば、ステージ８０４の等速駆動中の位置制御偏差の最大値が予め決められた規定値を超える場合に補正器３０３の調整が必要であると判断される。そして、設定部２０２による補正器３０３の調整を実行する場合には工程Ｓ５０４に進み、そうでない場合には工程Ｓ５０５に進む。
　工程５０４では、設定部２０２は、補正器３０３の調整を実行しうる。工程Ｓ５０５では、シーケンス部１０１は、生産シーケンスに従う生産を終了するかどうかを判断し、終了しない場合には工程Ｓ５０１に戻り、終了する場合には生産を終了する。
　図１２には、工程Ｓ５０４における補正器３０３の調整のうち、パラメータ値の調整（或いはパラメータ値の再調整）における処理の具体例が示されている。工程Ｓ６０１では、設定部２０２は、ステージ制御装置８００の動作を確認するための確認シーケンスをシーケンス部１０１に送り、この確認シーケンスに基づいてシーケンス部１０１に位置目標値ＰＲを生成させうる。工程Ｓ６０２では、設定部２０２は、その位置目標値ＰＲに基づいて動作する制御器１０２から動作履歴としての位置制御偏差Ｅを取得しうる。
　ここで、図１３を参照して、パラメータ調整前と後の位置制御偏差Ｅの変化について説明する。図１３は、パラメータ調整の前後における位置制御偏差を例示する図である。図１３において、横軸は時間、縦軸は位置制御偏差Ｅを示している。ここで、点線で示される曲線は、補正器３０３のパラメータ値を調整する前の位置制御偏差Ｅであり、位置制御精度が悪化していることを示している。パラメータ値を調整することで、位置制御偏差Ｅの変動を小さくすることができる。
　工程Ｓ６０３では、設定部２０２は、工程Ｓ６０２で取得した位置制御偏差Ｅの周波数解析を行いうる。ここで、図１４を参照して、パラメータ調整前と後における周波数解析の結果について説明する。図１４は、パラメータ調整の前後における周波数解析の結果を例示する図である。図１４において、横軸は周波数、縦軸はパワースペクトラムである。点線は、調整前において最大スペクトルを示す周波数を示している。工程Ｓ６０４では、設定部２０２は、例えば、パワースペクトラムにおいて最大スペクトルを示す周波数を、改善すべき周波数として決定しうる。
　工程Ｓ６０５～Ｓ６１０は、補正器３０３のパラメータ値を調整する調整処理の具体例である。ここでは、パラメータ値の調整方法として最急降下法を採用して例を説明するが、他の方法が使用されてもよい。工程Ｓ６０５では、設定部２０２は、ｎを１に初期化する。例えば、補正器３０３の演算式が一次積分項、比例項および一次微分項の３項で構成される場合、パラメータ値を調整すべきパラメータは、Ｋｉ、Ｋｐ、Ｋｄの３個である。ｎ回目の調整におけるパラメータ値ｐｎを以下の式（６）で示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　工程Ｓ６０６では、設定部２０２は、パラメータ値ｐｎの１回目の調整におけるパラメータ値ｐ１については、任意の初期値を設定することができる。ｎ回目の調整では、後述の式（８）で示されるパラメータ値ｐｎを設定することができる。
　パラメータ値ｐｎを調整するための目的関数Ｊ（ｐｎ）は、例えば、工程Ｓ６０４で決定した周波数における外乱抑圧特性のゲインとされうる。工程Ｓ６０７では、設定部２０２は、目的関数Ｊ（ｐｎ）の勾配ベクトルｇｒａｄ　Ｊ（ｐｎ）を測定しうる。勾配ベクトルｇｒａｄ　Ｊ（ｐｎ）は、以下の式（７）で与えられうる。勾配ベクトルｇｒａｄ　Ｊ（ｐｎ）は、パラメータ値ｐｎを構成する各要素Ｋｉ－ｎ、Ｋｐ－ｎ、Ｋｄ－ｎを微小量だけ変化させることよって計測されうる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　工程Ｓ６０８では、設定部２０２は、最急降下法の収束判定として、勾配ベクトルｇｒａｄ　Ｊ（ｐｎ）の各要素の値が規定値以下であるかどうかを判断しうる。勾配ベクトルｇｒａｄ　Ｊ（ｐｎ）の各要素の値が規定値以下であれば、設定部２０２は、補正器３０３のパラメータ値の調整を終了しうる。一方、勾配ベクトルｇｒａｄ　Ｊ（ｐｎ）の各要素の値が規定値を超えていれば、工程Ｓ６０９において、設定部２０２は、パラメータ値ｐｎ＋１を計算しうる。ここで、パラメータ値ｐｎ＋１は、例えば、０より大きい任意の定数αを使用して、以下の式（８）に従って計算されうる。工程Ｓ６１０では、設定部２０２は、ｎの値に１を加算し、工程Ｓ６０６に戻る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　工程Ｓ６１１では、設定部２０２は、ステージ制御装置８００の動作を確認するための確認シーケンスをシーケンス部１０１に送り、この確認シーケンスに基づいてシーケンス部１０１に位置目標値ＰＲを生成させうる。工程Ｓ６１２では、設定部２０２は、その位置目標値ＰＲに基づいて動作する制御器１０２から動作履歴としての位置制御偏差Ｅを取得しうる。
　工程Ｓ６１３では、設定部２０２は、工程Ｓ６１２で取得した位置制御偏差Ｅが規定値以下であるかどうかを判断し、位置制御偏差Ｅが規定値を超えていれば工程Ｓ６０１に戻って調整を再実行し、位置制御偏差Ｅが規定値以下であれば、調整を終了しうる。
　本実施形態によれば、ステージ８０４を含む制御対象の状態や外乱が変化したような場合において、補正器３０３のパラメータ値を調整することによって、その変化に対応することができる。例えば、図１３の例では、点線で示された位置制御偏差は、実線で示された位置制御偏差まで低減され、制御精度が向上する。
　式（６）の例では、補正器３０３のパラメータ数はわずか３個であり、一般的なニューラルネットワークのパラメータ数よりも遥かに少ない。例えば、ディープニューラルネットワークを用いる場合、入力層の次元数を５、隠れ層の次元数を３２の２段、出力層の次元数を８とすると、パラメータ数は１５４５個となる。これら１５４５個のパラメータの値を再学習によって決定するよりも、補正器３０３のパラメータ値を調整する方が短時間で調整を終えることができる。したがって、ステージ制御装置８００の生産性を落とすことなく、制御精度を維持することができる。
　＜第３実施形態＞
　本実施形態では、第１実施形態で説明した制御システムＳＳを露光装置ＥＸＰに適用する例について説明する。本実施形態として言及しない事項は、第１実施形態に従う。図１５には、本実施形態の露光装置ＥＸＰの構成例が模式的に示されている。露光装置ＥＸＰは、走査露光装置として構成されうる。
　露光装置ＥＸＰは、例えば、照明光源１０００、照明光学系１００１、マスクステージ１００３、投影光学系１００４、プレートステージ１００６を備えうる。照明光源１０００は、水銀ランプ、エキシマレーザ光源またはＥＵＶ光源を含みうるが、これらに限定されない。照明光源１０００からの露光光１０１０は、照明光学系１００１によって均一な照度で投影光学系１００４の照射領域の形に成形される。一例において、露光光１０１０は、Ｙ軸およびＺ軸による平面に垂直な軸であるＸ方向に長い矩形に成形されうる。投影光学系１００４の種類に応じて、露光光１０１０は、円弧形状に成形されうる。成形された露光光１０１０はマスク（原版）１００２のパターンに照射され、マスク１００２のパターンを通った露光光１０１０は、投影光学系１００４を介してプレート１００５（基板）の面にマスク１００２のパターンの像を形成する。
　マスク１００２は、マスクステージ１００３によって真空吸引等によって保持され。プレート１００５は、プレートステージ１００６のチャック１００７によって真空吸引等によって保持される。マスクステージ１００３およびプレートステージ１００６の位置は、レーザー干渉計またはレーザースケール等の位置センサ１０３０と、リニアモータ等の駆動系１０３１と、制御器１０３２とを備えた多軸位置制御装置によって制御されうる。位置センサ１０３０から出力される位置計測値は、制御器１０３２に提供されうる。制御器１０３２は、位置目標値と位置計測値との差分である位置制御偏差に基づいて制御信号を発生し、それを駆動系１０３１に提供することによって、マスクステージ１００３およびプレートステージ１００６を駆動する。マスクステージ１００３とプレートステージ１００６をＹ方向に同期駆動しながらプレート１００５を走査露光することでマスク１００２のパターンがプレート１００５（上の感光材）に転写される。
　第２実施形態をプレートステージ１００６の制御に適用する場合について説明する。図１１における制御基板８０１は制御器１０３２、電流ドライバ８０２とモータ８０３は駆動系１０３１、ステージ８０４はプレートステージ１００６、センサ８０５は位置センサ１０３０に該当する。ニューラルネットワークを有する制御器をプレートステージ１００６の制御に適用することで、プレートステージ１００６の位置制御偏差を低減することができる。これにより、重ね合わせ精度等を向上させることができる。ニューラルネットワークのパラメータ値は、予め決められた学習シーケンスによって決定されうる。しかし、学習時からの制御対象の状態変化や外乱環境が変化した際に、プレートステージ１００６の制御精度が低下する。そのような場合でも、補正器のパラメータ値を調整することで、ニューラルネットワークの再学習を行うよりも、短時間で調整を終えることができる。結果として、露光装置の生産性を落とすことなく、制御精度を維持することができる。
　第２実施形態をマスクステージ１００３の制御に適用する場合について説明する。図１１における制御基板８０１は制御器１０３２、電流ドライバ８０２とモータ８０３は駆動系１０３１、ステージ８０４はマスクステージ１００３、センサ８０５は位置センサ１０３０に該当する。
　第２実施形態をマスクステージ１００３の制御に適用した場合においても、マスクステージ１００３の位置制御偏差を低減することができる。これにより、重ね合わせ精度等を向上させることができる。ニューラルネットワークのパラメータ値は、予め決められた学習シーケンスによって決定されうる。しかし、学習時からの制御対象の状態変化や外乱環境が変化した際に、マスクステージ１００３の制御精度が低下する。そのような場合でも、補正器のパラメータ値を調整することで、ニューラルネットワークの再学習を行うよりも、短時間で調整を終えることができる。結果として、露光装置の生産性を落とすことなく、制御精度を維持することができる。
　第２実施形態は、露光装置におけるステージの制御のみならず、インプリント装置および電子線描画装置のような他のリソグラフィ装置におけるステージの制御にも適用されうる。また、第１実施形態または第２実施形態は、例えば、物品を搬送する搬送機構における可動部、例えば、物品を保持するハンドの制御にも適用されうる。
　＜物品の製造方法の実施形態＞
　本発明の実施形態にかかる物品の製造方法は、例えば、フラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ）を製造するのに好適である。本実施形態の物品の製造方法は、基板上に塗布された感光剤に上記の露光装置を用いて潜像パターンを形成する工程（基板を露光する工程）と、かかる工程で潜像パターンが形成された基板を現像する工程とを含む。更に、かかる製造方法は、他の周知の工程（酸化、成膜、蒸着、ドーピング、平坦化、エッチング、レジスト剥離、ダイシング、ボンディング、パッケージング等）を含む。本実施形態の物品の製造方法は、従来の方法に比べて、物品の性能・品質・生産性・生産コストの少なくとも１つにおいて有利である。
　以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
　本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本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、本発明の範囲を公にするために以下の請求項を添付する。
　本願は、２０２０年１２月１１日提出の日本国特許出願特願２０２０－２０５５４６を基礎として優先権を主張するものであり、その記載内容の全てをここに援用する。

Claims (23)

  1. 　制御対象を制御するための制御信号を発生する制御装置であって、
    　前記制御対象の制御偏差に基づいて第１信号を発生させる第１補償器と、
    　係数を調整可能な演算式に従って前記制御偏差を補正することによって補正信号を発生させる複数の調整部のうち、１つの調整部を用いて前記制御偏差を補正する補正器と、
    　前記補正信号に基づいて、ニューラルネットワークにより第２信号を発生する第２補償器と、
    　前記第１信号と前記第２信号とに基づいて前記制御信号を発生する演算器と、
    　を備えることを特徴とする制御装置。
  2. 　前記補正器において、前記制御対象の制御状態に基づいて前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部が選択されることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
  3. 　前記制御対象と、前記制御対象とは別の制御対象とを同期させて制御するか否かに基づいて前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部が選択されることを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
  4. 　前記制御対象のゲインの切り替えが生じているか否かに基づいて前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部が選択されることを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
  5. 　前記第１補償器の状態に基づいて前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部が選択されることを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
  6. 　前記制御対象の動作パターンが変化しているか否かに基づいて前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部が選択されることを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
  7. 　前記演算式は、前記制御偏差に比例する項を含むことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の制御装置。
  8. 　前記演算式は、前記制御偏差に積分を行う項を含むことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の制御装置。
  9. 　前記演算式は、前記制御偏差に微分を行う項を含むことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の制御装置。
  10. 　前記演算式は、前記制御偏差に比例する項、積分を行う項、および、微分を行う項、の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の制御装置。
  11. 　前記補正器を調整する設定部を更に備え、
    　前記設定部は、前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部を選択することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の制御装置。
  12. 　前記設定部は、前記演算式を設定することを特徴とする請求項１１に記載の制御装置。
  13. 　前記設定部は、前記制御偏差が所定条件を満たす場合に、前記演算式の前記係数を再設定することを特徴とする請求項１１又は１２に記載の制御装置。
  14. 　前記所定条件は、前記制御偏差が規定値を超えることを含むことを特徴とする請求項１３に記載の制御装置。
  15. 　前記ニューラルネットワークのパラメータ値を機械学習によって決定する学習部を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の制御装置。
  16. 　前記制御信号は、前記第１信号を前記第２信号に基づいて補正した信号であり、
    　前記第１信号に基づいて前記制御対象を制御した結果である制御量と制御対象を制御するための目標値との差に比べて、前記制御信号に基づいて前記制御対象を制御した結果である制御量と制御対象を制御するための目標値との差の方が小さいことを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の制御装置。
  17. 　制御対象を制御するための制御信号を発生する制御装置であって、
    　前記制御対象の制御偏差に基づいて第１信号を発生させる第１補償器と、
    　演算式に従って前記制御偏差を補正することによって補正信号を発生させる複数の調整部のうち、１つの調整部を用いて前記制御偏差を補正する補正器と、
    　前記補正信号に基づいて、ニューラルネットワークにより第２信号を発生する第２補償器と、
    　前記第１信号と前記第２信号とに基づいて前記制御信号を発生する演算器と、
    　を備えることを特徴とする制御装置。
  18. 　前記補正器において、前記制御対象の制御状態に基づいて前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部を選択することを特徴とする請求項１７に記載の制御装置。
  19. 　前記演算式は、前記制御偏差に比例する項、積分を行う項、および、微分を行う項、の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１７又は１８に記載の制御装置。
  20. 　物体の位置を制御するために、前記物体を保持するステージを制御するステージ制御装置であって、
    　請求項１乃至１９のいずれか１項に記載の制御装置を備えることを特徴とするステージ制御装置。
  21. 　基板に原版のパターンを転写するリソグラフィ装置であって、
    　前記基板または前記原版の位置を制御するように構成された請求項１乃至１９のいずれか１項に記載の制御装置を備えることを特徴とするリソグラフィ装置。
  22. 　請求項２１に記載のリソグラフィ装置を用いて基板に原版のパターンを転写する転写工程と、
    　前記転写工程を経た前記基板を処理する処理工程と、を含み、
    　前記処理工程を経た前記基板から物品を得ることを特徴とする物品の製造方法。
  23. 　制御対象の制御偏差に基づいて第１信号を発生させる第１補償器と、前記制御偏差を補正することによって補正信号を発生させる複数の調整部のうち、１つの調整部を用いて前記制御偏差を補正する補正器と、前記補正信号に基づいて、ニューラルネットワークにより第２信号を発生する第２補償器と、前記第１信号と前記第２信号とに基づいて制御信号を発生する演算器とを備える制御装置を調整する調整方法であって、
    　前記補正器において、前記制御対象の制御状態に基づいて前記複数の調整部から前記制御偏差の補正に用いる調整部を選択する調整工程を含む、
    　ことを特徴とする調整方法。
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