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TW202040644A - 基板處理設備、物品製造方法、基板處理方法、基板處理系統、管理設備、以及程式 - Google Patents

基板處理設備、物品製造方法、基板處理方法、基板處理系統、管理設備、以及程式 Download PDF

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TW202040644A
TW202040644A TW109109115A TW109109115A TW202040644A TW 202040644 A TW202040644 A TW 202040644A TW 109109115 A TW109109115 A TW 109109115A TW 109109115 A TW109109115 A TW 109109115A TW 202040644 A TW202040644 A TW 202040644A
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滝口貴裕
古賀慎一郎
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日商佳能股份有限公司
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Abstract

提供了一種基板處理設備。該設備包括：成像單元，該成像單元對基板上的標記進行成像；以及處理器，該處理器基於由成像單元獲得的標記的圖像對準基板。如果對準失敗，那麼處理器基於包括圖像的資訊識別失敗的因素，並且基於識別出的因素執行多個恢復處理中的至少一個恢復處理。處理器包括：輸出單元，該輸出單元根據推理模型輸出用於恢復處理中的至少一個恢復處理的條件；以及學習單元，該學習單元基於在從輸出單元輸出的條件下恢復處理中的至少一個恢復處理的執行結果來學習推理模型。

Description

基板處理設備、物品製造方法、基板處理方法、基板處理系統、管理設備、以及程式
本發明涉及基板處理設備、物品製造方法、基板處理方法、基板處理系統、管理設備、以及程式。
光刻步驟使用諸如曝光設備或壓印設備之類的基板處理設備。隨著半導體元件的近來小型化趨勢，要求這種基板處理設備提高原件與基板之間的相對對準的精確度。為了提高對準的精確度，已經提出了各種技術(例如，日本專利公開No. 2000-260699)。為了提高對準的精確度，有必要穩定地執行高精確度的對準測量(基板上的標記的檢測)。
即使在目前，對準測量也常常失敗。因而，有必要準備用於從這種失敗中恢復的恢復處理。
常規上，當標記不能被正確地檢測到時，執行多個恢復處理，多個恢復處理包括多個標記中被使用的標記的改變、檢測範圍的改變、照明條件的改變以及圖像處理的重試。這會花費大量時間來完成所有恢復處理，從而導致基板處理的生產率顯著降低。
本發明例如提供基板處理設備，該基板處理設備透過減小在基板處理中發生失敗時的恢復處理時間而在生產率方面提供有利的效果。
本發明在其一方面提供了一種處理基板的基板處理設備，該設備包括：成像單元，被配置成對設置在基板上的標記進行成像；以及處理器，被配置成基於透過處理由成像單元獲得的標記的圖像而獲得的標記的位置來對準基板，其中，如果對準失敗，那麼處理器基於包括圖像的資訊來識別失敗的因素，並基於識別出的失敗的因素來執行多個恢復處理中的至少一個恢復處理，並且處理器包括：輸出單元，被配置成根據推理模型輸出用於恢復處理中的與識別出的失敗的因素相對應的至少一個恢復處理的條件；以及學習單元，被配置成基於在從輸出單元輸出的條件下從恢復處理中的至少一個恢復處理獲得的執行結果來學習推理模型。
透過以下對示例性實施例的描述(參考所附圖式)，本發明的其它特徵將變得清楚。
在下文中，將參考所附圖式詳細描述實施例。注意的是，以下實施例並非旨在限制要求保護的發明的範圍。在實施例中描述了多個特徵，但是並不限制要求所有這樣的特徵的發明，並且可以適當地組合多個這樣的特徵。此外，在所附圖式中，相同的圖式標記被賦予相同或相似的配置，並且省略其重複描述。
圖1是示出根據實施例的基板處理系統的佈置的方塊圖。半導體製造線1可以包括：多個基板處理設備10(半導體製造設備)，每個基板處理設備10處理基板；以及主機電腦11(主機控制裝置)，其控制多個基板處理設備10的操作。例如，多個基板處理設備10中的每個可以是以下設備中的任一種：光刻設備(曝光設備、壓印設備、帶電粒子束描繪設備等)、沉積設備(CVD設備等)、加工設備(雷射加工設備等)和檢查設備(重疊檢查設備等)。多個基板處理設備可以包括塗覆/顯影設備(塗覆機/顯影器)，該塗覆/顯影設備執行作為光刻處理的預處理的用抗蝕劑材料(黏附劑)塗覆基板的處理，並且還執行作為光刻處理的後處理的顯影處理。注意的是，曝光設備經由原件(掩模)將供應到基板上的光致抗蝕劑曝光，以在光致抗蝕劑上形成與原件的圖案相對應的潛像。壓印設備透過在模具(原件)與壓印材料接觸的同時使供應到基板上的壓印材料固化來在基板上形成圖案。帶電粒子束描繪設備透過用帶電粒子束在光致抗蝕劑上描繪圖案來在供應到基板上的光致抗蝕劑上形成潛像。
半導體製造線1上的多個基板處理設備10中的每個都連接到執行維護管理的管理設備12。注意的是，如圖1中所示，基板處理系統可以包括多個半導體製造線1。因而，管理設備12可以管理多個半導體製造線上的每個基板處理設備。管理設備12可以用作維護確定設備，該維護確定設備收集並分析與多個基板處理設備10中的每個有關的操作資訊，檢測在每個基板處理設備中的異常或其跡象，並且確定維護處理的必要性/不必要性。參考圖1，多個基板處理設備與主機電腦11之間的連接以及多個基板處理設備與管理設備12之間的連接均不限於有線連接或無線連接。
為了給出具體示例，以下將例示多個基板處理設備10中的每個被配置成曝光設備的情況。圖2是示出根據本發明的一方面的曝光設備10的佈置的示意圖。曝光設備10是光刻設備，該光刻設備用於製造諸如半導體元件、液晶顯示元件或薄膜磁頭之類的裝置作為物品，並且在基板上執行圖案化。曝光設備10透過分步掃描法或分步重複法對基板進行曝光。
曝光設備10包括主控制器100、光源控制器110、對準光源120、圖像處理器130、台控制器140和干涉儀150。曝光設備10還包括掩模版對準光學系統160、掩模版台171、投影光學系統180、基板對準光學系統190、基板台200和發送單元55。
掩模版台171在保持掩模版170以被照明光學系統(未示出)照亮的同時移動。要轉印到基板210的圖案被繪製在掩模版170中。投影光學系統180將掩模版170的圖案投影在基板210上。基板台200用作在保持基板的同時可移動的保持單元。在這個實施例中，基板台200在保持基板210的同時移動。
掩模版對準光學系統160用於對準掩模版170。每個掩模版對準光學系統160例如包括由電荷累積型光電轉換元件形成的成像裝置161和用於將來自設置在掩模版170上的對準標記(在下文中被簡稱為“標記”)的光引導到成像裝置161的光學系統162。基板對準光學系統190用於對準基板210。基板對準光學系統190用作對設置在基板210上的標記211進行成像的成像單元。在這個實施例中，基板對準光學系統190被配置成離軸光學系統。
主控制器100包括CPU和記憶體，並且控制曝光設備10的整體操作。主控制器100控制曝光設備10的各個單元，並且執行曝光基板210的曝光處理及其相關聯的處理。在這個實施例中，主控制器100基於在掩模版170上形成的標記和在基板210上形成的標記211的位置來控制基板台200。換句話說，主控制器100執行掩模版170和基板210的對準，例如，總體對準。
對準光源120包括鹵素燈，並且照亮在基板210上形成的標記211。光源控制器110控制來自對準光源120的光-即，用於照亮標記211的光的照明強度。
圖像處理器130透過對來自掩模版對準光學系統160的成像裝置161和基板對準光學系統190的成像裝置的圖像信號(檢測信號)執行圖像處理來獲得標記的位置。主控制器100基於所獲得的標記的位置來控制基板210的對準。注意的是，主控制器100可以包括圖像處理器130的功能。如上所述，在這個實施例中，圖像處理器130和主控制器100用作處理器，該處理器透過處理透過成像獲得的標記的圖像(對準圖像)來獲得標記的位置，並基於所獲得的標記的位置來對準基板。
干涉儀150將光發射到設置在基板台200上的鏡，並且檢測由鏡反射的光，從而測量基板台200的位置。台控制器140基於由干涉儀150測量的基板台200的位置將基板台200移動(控制驅動)到任意位置。
在曝光設備10中，來自照明光學系統的光(曝光光線)穿過由掩模版台171保持的掩模版170，並進入投影光學系統180。由於掩模版170和基板210具有光學共軛的位置關係，因此掩模版170的圖案經由投影光學系統180被轉印到由基板台200保持的基板210。
圖8是示出管理設備12的佈置的方塊圖。管理設備12可以由可通信地連接到每個曝光設備的電腦設備來實現。參考圖8，CPU 201執行OS(操作系統)和各種應用程式。ROM 202儲存由CPU 201執行的程式和用於計算的參數當中的固定資料。RAM 203提供用於CPU 201的工作區域和用於資料的臨時儲存區域。ROM 202和RAM 203經由匯流排208連接到CPU 201。輸入裝置205包括鼠標和鍵盤。顯示裝置206是CTR、液晶顯示裝置等。外部儲存裝置204是硬碟驅動器、CD、DVD、記憶體卡等，並且儲存包括用於曝光處理的控制程式的各種程式和與曝光處理有關的歷史資料(日誌)。輸入裝置205、顯示裝置206和外部儲存裝置204各自經由介面(未示出)連接到匯流排208。連接到網路以執行通信的通信裝置207也連接到匯流排208。通信裝置207連接到例如LAN以根據諸如TCP/IP之類的通信協定執行資料通信，並且被用於與其它通信裝置通信。通信裝置207用作用於資料的發送單元和接收單元。例如，通信裝置207從曝光設備中的發送單元55接收操作資訊，並將該資訊記錄在儲存在外部儲存裝置204中的日誌上。
上面參考圖8描述了管理設備12的示意性佈置。曝光設備中的主控制器100和主機電腦11各自可以具有與上述佈置類似的佈置。
圖3是示出基板對準光學系統190的佈置的示意圖。基板對準光學系統190檢測(成像)在基板210上形成的標記211以產生圖像信號。基板對準光學系統190包括成像裝置191A和191B、成像光學系統192A和192B、半反射鏡193、照明光學系統194、偏振光束分離器195、中繼透鏡196、λ/4板197和物鏡198。
來自對準光源120的光經由光纖(未示出)等被引導至基板對準光學系統190。被引導至基板對準光學系統190的光經由照明光學系統194進入偏振光束分離器195。由偏振光束分離器195反射的光穿過中繼透鏡196、λ/4板197和物鏡198，並且用光照亮在基板210上形成的標記211。
由標記211反射的光穿過物鏡198、λ/4板197、中繼透鏡196和偏振光束分離器195，並進入半反射鏡193。由半反射鏡193以適當的比率劃分的每個光束被引導到具有不同成像倍率的成像光學系統192A和192B中的一個。
成像光學系統192A和192B分別在成像裝置191A和191B的成像平面上形成標記211的圖像。成像裝置191A和191B中的每個包括在其上捕獲包括標記211的區域的成像平面，並且產生與在成像平面上捕獲的區域相對應的圖像信號。由成像裝置191A和191B產生的圖像信號被傳送到圖像處理器130。在這個實施例中，圖像處理器130針對圖像信號執行作為圖像處理的圖案匹配處理，從而獲得標記211在成像裝置191A和191B的每個成像平面上的位置。注意的是，圖像處理不限於圖案匹配處理，並且可以執行能夠獲得標記211的位置的任何處理。因此，圖像處理例如可以是邊緣檢測處理。
在曝光設備10中，使用標記211執行兩種對準，即，預對準和精細對準。在預對準中，檢測從基板輸送系統饋送到基板台200的基板210的位置偏差量，並且基板210被粗略地對準(定位)以開始精細對準。在精細對準中，精確地測量由基板台200保持的基板210的位置，並且基板210被精細地對準(定位)，使得基板210的對準誤差落在允許範圍內。
由於一些因素，標記211的測量有時會失敗。例如，當標記211由於基板210的處理步驟的影響而模糊時，標記211的測量可能失敗。在另一種情況下，由於基板對準光學系統190的像差的影響，標記211可能看起來模糊。在又另一種情況下，標記211的位置可能與成像裝置191A和191B的成像平面的視場偏離。引起與成像平面的視場偏離的因素可以包括設備中的因素，諸如預對準中的錯誤測量以及測量之前的輸送處理中的位置偏差。此外，引起與成像平面的視場偏離的因素可以包括基板210的處理步驟中的因素，諸如標記211的轉印位置的變化。
標記211的測量失敗將導致對準失敗。當對準失敗時，執行預定的恢復處理。恢復處理可以包括例如多個標記中被使用的標記的改變、標記的圖像的檢測範圍的擴大以及成像條件的改變。常規上，多個恢復處理全部被執行以應對所有因素。但是，當多個恢復處理全部被執行時，花費大量的處理時間，從而導致生產率降低。
圖4是示出根據實施例的與恢復處理相關聯的主控制器100(處理器)的功能佈置的方塊圖。在這種情況下，圖像處理器130被配置成包括在主控制器100中。如上所述，圖像處理器130透過處理來自作為成像單元的基板對準光學系統190的標記的圖像來獲得標記的位置。對準處理器401經由台控制器140控制基板台200，以基於所獲得的標記的位置執行基板的對準(對準處理)。
恢復處理確定器402確定對準是否成功。在確定對準不成功後，恢復處理確定器402基於包括標記的圖像的對準資料來識別失敗的因素，並且確定多個恢復處理中的應當被執行的至少一個恢復處理。除了標記的圖像(對準圖像)之外，對準資料還可以包括對準測量時基板處理設備10的各種偏移量設定、標記211的類型以及上下文資訊。在這種情況下，上下文資訊是可以識別設備的型號、序列號、硬體/軟體佈置、安裝線、批次、基板、掩模版、配方、環境條件、處理日期和時間等的資訊。上下文資訊還可以包括關於對準時的操作狀態的資訊，諸如緊接在前的對準結果以及基板台200夾持基板210的壓力。
將描述在恢復處理確定器402中識別失敗的因素的方法。當在對準資料中包括的對準圖像的中心存在標記時，對準處理將很有可能成功。與此相反，當在對準圖像中僅存在標記的一部分時，對準處理將很可能失敗。此時的失敗的因素被假設是基板傳送處理中的位置偏差，並且被指派有分類標簽“基板傳送中的位置偏差”。
即使當在對準圖像的中心存在標記時，如果整個圖像的濃度差異小，那麼對準處理有時也會失敗。這種失敗的因素被假設是整個圖像的低對比度，並被指派有分類標簽“低對比度”。
除了對準圖像之外，還可以透過使用關於對準測量時基板處理設備10的各種偏移量設定的資訊、對準時的操作條件以及處理結果來指派更詳細的分類標簽。假設在對準圖像中僅存在標記的一部分，在對準處理中的偏移量值大，並且在目標基板傳送中的校正值小。在這種情況下，失敗的因素可以被假設是設定的偏移量錯誤。在這種情況下，因素被指派有標簽“偏移量誤差”。
相反，假設對準時的偏移量值小，並且目標基板傳送中的校正值大。在這種情況下，失敗的因素可以被假設是基板傳送中的位置偏差。在這種情況下，因素被指派有分類標簽“基板傳送中的位置偏差”。
輸出單元403包括推理模型404，該推理模型404將失敗的因素視為狀態，並將用於恢復處理的條件確定為與該狀態相對應的動作。輸出單元403根據推理模型404輸出用於由恢復處理確定器402確定的恢復處理的條件。恢復處理器405在從輸出單元403輸出的條件下執行恢復處理中的由恢復處理確定器402確定的至少一個恢復處理。學習單元406基於透過在從輸出單元403輸出的條件下執行恢復處理中的至少一個恢復處理而獲得的結果來學習推理模型404。
圖5是示出根據實施例的包括恢復處理的基板處理方法的流程圖。主控制器100執行這個基板處理方法。例如，與這個流程圖相對應的程式被儲存在主控制器100的記憶體中，並且CPU執行該程式。
在步驟S100中，作為成像單元的基板對準光學系統190對基板上的照射(shot)區域中的標記進行成像。透過成像獲得的標記的圖像被傳送到圖像處理器130。在步驟S102中，圖像處理器130透過處理接收到的標記的圖像來獲得標記的位置。對準處理器401經由台控制器140控制基板台200，以基於所獲得的標記的位置執行基板的對準(對準處理)。
在步驟S104中，恢復處理確定器402確定對準是否成功。例如，如果與標記的圖像相對應的指標小於預定閾值，那麼恢復處理確定器402確定對準不成功。該指標例如可以包括標記的圖像的信號強度、對比度以及從圖案匹配中得出的相關度中的至少一個。
如果對準成功，那麼在步驟S106中，主控制器100對照射區域執行曝光處理。在步驟S118中，主控制器100確定是否存在要處理的下一個照射區域。如果存在下一個區域，那麼處理返回到步驟S106以對下一個照射區域重複曝光處理。如果對於所有照射區域的曝光處理均完成，那麼這個處理終止。
如果主控制器100在步驟S104中確定對準不成功，那麼恢復處理確定器402在步驟S108中基於包括標記的圖像的對準資料來識別失敗的因素。在步驟S110中，恢復處理確定器402確定多個恢復處理中的與識別出的失敗的因素相對應的至少一個恢復處理。圖6示出了針對每個分類標簽在對準處理中的失敗的因素與要執行的恢復處理之間的對應關係。主控制器100將如圖6中所示的對應關係儲存為表格，並且可以透過參考該表格來確定要執行的恢復處理。圖6中所示的示例是在相對於一個分類標簽識別出一個因素時給出一個恢復處理的示例。但是，可以存在給出多個因素或多個恢復處理的分類。
在步驟S112中，輸出單元403根據推理模型404輸出用於由恢復處理確定器402確定的恢復處理的條件。圖7示出了圖6中所示的各個恢復處理與用於恢復處理的條件之間的對應關係的示例。在這個實施例中，圖7中所示的對應關係是由推理模型404實現的。
在步驟S114中，恢復處理器405在從輸出單元403輸出的條件下執行恢復處理中的由恢復處理確定器402確定的至少一個恢復處理。此時，作為通知單元的輸出裝置300(參見圖4)可以通知所執行的恢復處理的內容。輸出裝置300例如是顯示裝置，其允許用戶知道所執行的恢復處理的內容。注意的是，輸出裝置300可以是主機電腦11的顯示裝置(未示出)或管理設備12的顯示裝置206。
在步驟S116中，學習單元406基於透過在從輸出單元403輸出的條件下執行恢復處理中的至少一個恢復處理而獲得的結果來學習推理模型404。處理然後返回到步驟S104以確定對準是否成功。注意的是，如果在步驟S104中在相同的照射區域中對準失敗重複了多於預定的次數，那麼主控制器100可以中斷處理。此外，可以針對多個預定的檢查對象上的照射區域來執行步驟S102中的對準處理(總體對準)。
注意的是，在圖5中所示的處理示例中，在針對每個照射區域的曝光處理期間，在所謂的在線模式下執行步驟S116中的推理模型的學習。但是，推理模型的學習可以在曝光處理之前作為校準處理被離線執行。
以下將例示在圖4中的恢復處理確定器402確定觀察到的對準失敗的因素(狀態)是“基板傳送中的位置偏差”的情況下的恢復處理的過程。首先，恢復處理確定器402例如透過參考類似於圖6所示的表格將“對準標記的搜索範圍的擴大”確定為與狀態“基板傳送中的位置偏差”相對應的恢復處理。隨後，輸出單元403根據推理模型404選擇並輸出作為用於“對準標記搜索範圍的擴大”的條件的“搜索範圍”和“搜索次序”作為動作(參見圖7)。此時，根據緊接在前的對準結果估計基板傳送中的偏差量X和Y，以限制在X方向和Y方向上的“搜索範圍”。此外，確定“搜索次序”以從有限的“搜索範圍”以距離的增大次序進行搜索。以這種方式預先在曝光設備10中設定所選擇的恢復處理和用於恢復處理的條件將執行適合於觀察到的狀態的恢復處理，而不是在所有條件下都執行所有恢復處理。這使得可以減小在基板處理中發生失敗時的恢復處理時間，並且抑制由於恢復處理而引起的生產率降低。
下面將詳細描述學習單元406對推理模型404的學習。以下將例示在恢復處理確定器402將觀察到的對準失敗的因素(狀態)確定為“低對比度”的情況下的恢復處理的過程。首先，恢復處理確定器402透過例如參考類似於圖6中所示的表格將“測量條件的改變”確定為與狀態“低對比度”相對應的恢復處理。隨後，輸出單元403根據推理模型404選擇並輸出“測量條件的改變”作為動作。在圖7中所示的示例中，此時選擇的條件可以是“改變的照明模式的數量”、“改變的標記對比度設定的數量”、“改變的光控制容限設定的數量”和“改變的對準偏移量的數量”。假設在這種情況下，作為具體示例，輸出單元403根據學習的推理模型404確定並輸出“2”作為“改變的照明模式的數量”以及“5”作為“改變的標記對比度設定的數量”。利用這個操作，恢復處理器405將“改變的照明模式的數量”設定為“2”並且將“改變的標記對比度設定的數量”設定為“5”，並且執行恢復處理“測量條件的改變”。
學習單元406獲得以這種方式執行的恢復處理的執行結果，並學習推理模型404。學習單元406例如可以將強化學習用於這種學習。執行強化學習將學習並構建推理模型，該推理模型透過在給定狀態下選擇給定動作時觀察狀態過渡並根據狀態過渡之後獲得的結果給予獎勵來選擇合適的動作。在該實施例中，透過將對準失敗的因素設定為狀態並且將與該狀態相對應的用於恢復處理的條件設定為動作並且評估透過該動作獲得的獎勵來執行強化學習。當使用MDP(馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process))時，透過使用在執行時間t處觀察到的狀態st 下所選擇的動作at 時的獎勵rt 的總和Vt 的評估公式來執行強化學習。例如，總和Vt 的評估公式由下式表示
Figure 02_image001
其中γ是用於評估獎勵的折扣率，使得在較遠特徵中獲得的獎勵更多地被折扣。執行強化學習，以便最大化由這種評估公式表示的獎勵的總和的預期值。
例如，恢復處理器405在將“改變的照明模式的數量”設定為“2”、“改變的標記對比度設定的數量”設定為“5”並且其它設定為“0”作為用於恢復處理的條件(動作)後執行恢復處理“測量條件的改變”。學習單元406獲得恢復處理的執行結果。如果執行結果指示成功，那麼給出肯定獎勵(例如，1)。如果執行結果指示失敗，那麼給出否定獎勵(例如，-1)。針對多種狀態和動作執行這個操作，以強化推理模型，從而最大化獎勵的累積值。使用以這種方式學習的推理模型404允許輸出單元403根據對準失敗的因素來選擇導致成功的可能性高的恢復處理和用於恢復處理的條件。
(變形例) 由上述曝光設備的主控制器100實現的處理器的功能可以由管理設備12實現。在這種情況下，曝光設備的主控制器100經由發送單元55將標記的圖像從作為成像單元的基板對準光學系統190發送到管理設備12。管理設備12經由作為接收單元的通信裝置207從基板對準光學系統190接收標記的圖像。隨後，管理設備12執行與由上述曝光設備的主控制器100實現的處理器執行的處理類似的處理。即，管理設備12具有與圖4中所示的恢復處理相關聯的功能佈置。管理設備12(CPU 201)基於透過處理接收到的圖像而獲得的標記的位置來指示曝光設備對準基板。更具體地，例如，如果對準失敗，那麼管理設備12基於標記的圖像來識別失敗的因素，並且基於識別出的失敗的因素來指示曝光設備執行多個恢復處理中的至少一個恢復處理。然後，管理設備12基於恢復處理的執行結果來學習推理模型。
＜製造物品的方法的實施例＞ 根據本發明的實施例的製造物品的方法適合於製造諸如比如半導體裝置或具有微結構的元件的微裝置之類的物品。根據實施例的製造物品的方法可以包括透過使用上述基板處理系統、繪製設備等在基板上形成原件的圖案的步驟，以及處理在前面的步驟中其上形成了圖案的基板的步驟。此外，這種物品製造方法可以包括其它已知的步驟(氧化、沉積、氣相沉積、摻雜、平坦化、刻蝕、抗蝕劑去除、切割、接合、封裝等)。根據實施例的製造物品的方法在物品的性能、品質、生產率和生產成本中的至少一個方面優於常規的方法。
其它實施例 本發明的(一個或多個)實施例還可以透過讀出並執行記錄在儲存媒體(也可以被更完整地稱為“非暫態電腦可讀儲存媒體”)上的電腦可執行指令(例如，一個或多個程式)以執行上述(一個或多個)實施例中的一個或多個實施例的功能和/或包括用於執行上述(一個或多個)實施例中的一個或多個實施例的功能的一個或多個電路(例如，專用積體電路(ASIC))的系統或設備的電腦來實現，以及透過例如從儲存媒體讀出並執行電腦可執行指令以執行上述(一個或多個)實施例中的一個或多個實施例的功能和/或控制一個或多個電路執行上述(一個或多個)實施例中的一個或多個實施例的功能而透過由系統或設備的電腦執行的方法來實現。電腦可以包括一個或多個處理器(例如，中央處理單元(CPU)、微處理單元(MPU))，並且可以包括單獨電腦或單獨處理器的網路，以讀出並執行電腦可執行指令。電腦可執行指令可以例如從網路或儲存媒體提供給電腦。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)、分布式計算系統的儲存設備、光學碟片(諸如光碟(CD)、數位多功能光碟(DVD)或藍光光碟(BD)™)、快閃記憶體裝置、記憶體卡等中的一個或多個。
雖然已經參考示例性實施例描述了本發明，但是應該理解的是，本發明不限於所公開的示例性實施例。申請專利範圍的範圍應被賦予最廣泛的解釋，以涵蓋所有這些修改以及等同的結構和功能。
1:半導體製造線 10:基板處理設備 11:主機電腦 12:管理設備 55:發送單元 100:主控制器 110:光源控制器 120:對準光源 130:圖像處理器 140:台控制器 150:干涉儀 160:掩模版對準光學系統 161:成像裝置 162:光學系統 170:掩模版 171:掩模版台 180:投影光學系統 190:基板對準光學系統 191A:成像裝置 191B:成像裝置 192A:成像光學系統 192B:成像光學系統 193:半反射鏡 194:照明光學系統 195:偏振光束分離器 196:中繼透鏡 197:λ/4板 198:物鏡 200:基板台 201:CPU 202:ROM 203:RAM 204:外部儲存裝置 205:輸入裝置 206:顯示裝置 207:通信裝置 208:匯流排 210:基板 211:標記 300:輸出裝置 401:對準處理器 402:恢復處理確定器 403:輸出單元 404:推理模型 405:恢復處理器 406:學習單元
[圖1] 是示出根據實施例的基板處理系統的佈置的方塊圖；
[圖2] 是示出根據實施例的曝光設備的佈置的示意圖；
[圖3] 是示出根據實施例的基板對準光學系統的佈置的示意圖；
[圖4] 是示出根據實施例的與恢復處理相關聯的主控制器(處理器)的功能佈置的方塊圖；
[圖5] 是示出根據實施例的包括恢復處理的基板處理方法的流程圖；
[圖6] 是示出描述對準處理中的失敗的因素與要執行的恢復處理之間的對應關係的表格的示例的視圖；
[圖7] 是示出各個恢復處理與恢復處理條件之間的對應關係的示例的視圖；以及
[圖8] 是示出根據實施例的管理設備的佈置的方塊圖。
100:主控制器
130:圖像處理器
190:基板對準光學系統
300:輸出裝置
401:對準處理器
402:恢復處理確定器
403:輸出單元
404:推理模型
405:恢復處理器
406:學習單元

Claims (14)

  1. 一種處理基板的基板處理設備，該基板處理設備包括： 成像單元，被配置成對設置在該基板上的標記進行成像；以及 處理器，被配置成基於透過處理由該成像單元獲得的該標記的圖像而獲得的該標記的位置來對準該基板， 其中，如果對準失敗，那麼該處理器基於包括該圖像的資訊來識別失敗的因素，並且基於識別出的失敗的因素來執行多個恢復處理中的至少一個恢復處理，以及 該處理器包括：輸出單元，被配置成根據推理模型輸出用於恢復處理中的與識別出的失敗的因素相對應的該至少一個恢復處理的條件，以及 學習單元，被配置成基於在從該輸出單元輸出的條件下從恢復處理中的該至少一個恢復處理獲得的執行結果來學習推理模型。
  2. 如請求項1的基板處理設備，其中，透過將對準失敗的因素設定為狀態並且將用於與該狀態相對應的恢復處理的條件設定為動作並且評估由該動作獲得的獎勵來執行學習。
  3. 如請求項2的基板處理設備，其中，執行學習以便最大化由在觀察到的狀態下選擇的動作而獲得的獎勵的總和的期望值。
  4. 如請求項3的基板處理設備，其中，該學習包括：如果在被確定為選擇的動作的條件下恢復處理成功，那麼給予肯定獎勵；並且如果恢復處理失敗，那麼給予否定獎勵。
  5. 如請求項1的基板處理設備，其中，如果與該圖像相對應的指標低於預定閾值，那麼該處理器確定該對準失敗。
  6. 如請求項5的基板處理設備，其中，該指標包括圖像的信號強度、對比度和圖案匹配的相關度中的至少一個。
  7. 如請求項1的基板處理設備，還包括：通知單元，被配置成通知恢復處理中的所執行的至少一個恢復處理的內容。
  8. 如請求項1的基板處理設備，其中，該多個恢復處理包括該圖像中的標記的圖像的搜索範圍的擴大、該成像單元中的成像條件的改變以及設置在該基板上的多個標記中被使用的標記的改變。
  9. 如請求項1的基板處理設備，其中，該資訊除了圖像之外還包括偏移量設定、標記的類型以及上下文資訊。
  10. 一種物品製造方法，包括： 透過使用如請求項1至9中的任一項所限定的基板處理設備在基板上形成圖案；以及 處理其上形成有圖案的該基板， 其中，物品由經處理的該基板製造。
  11. 一種基板處理方法，包括： 透過使用成像單元對設置在基板上的標記進行成像； 基於透過處理在成像中獲得的該標記的圖像而獲得的該標記的位置來對準基板； 如果對準失敗，那麼基於包括該圖像的資訊來識別失敗的因素； 確定多個恢復處理中的與識別出的失敗的因素相對應的至少一個恢復處理； 根據推理模型輸出用於該恢復處理中的所確定的至少一個恢復處理的條件； 在該輸出條件下執行該恢復處理中的所確定的該至少一個恢復處理；以及 基於在輸出條件下由恢復處理中的該至少一個恢復處理獲得的執行結果來學習推理模型。
  12. 一種基板處理系統，包括被配置成處理基板的基板處理設備以及被配置成管理該基板處理設備的管理設備， 該基板處理設備包括： 成像單元，被配置成對設置在該基板上的標記進行成像；以及 發送單元，被配置成向管理設備發送由該成像單元捕獲的圖像； 該管理設備包括： 接收單元，被配置成接收從該基板處理設備的該發送單元發送的圖像；以及 處理器，被配置成基於透過處理接收到的圖像而獲得的標記的位置來指示該基板處理設備對準該基板， 其中，如果對準失敗，那麼該處理器基於包括該圖像的資訊來指示該基板處理設備識別失敗的因素，並基於識別出的失敗的因素來指示該基板處理設備執行多個恢復處理中的至少一個恢復處理，以及 該處理器包括： 輸出單元，被配置成根據推理模型輸出用於恢復處理中的與識別出的失敗的因素相對應的該至少一個恢復處理的條件，以及 學習單元，被配置成基於在從輸出單元輸出的條件下從恢復處理中的該至少一個恢復處理獲得的執行結果來學習推理模型。
  13. 一種管理設備，該管理設備管理被配置成處理基板的基板處理設備，該管理設備包括： 接收單元，被配置成接收由該基板處理設備的成像單元成像的設置在基板上的標記的圖像；以及 處理器，被配置成基於透過處理接收到的圖像而獲得的標記的位置來指示基板處理設備對準基板， 其中，如果對準失敗，那麼該處理器基於包括圖像的資訊來指示該基板處理設備識別失敗的因素，並基於識別出的失敗的因素來指示該基板處理設備執行多個恢復處理中的至少一個恢復處理，以及 該處理器包括： 輸出單元，被配置成根據推理模型輸出用於恢復處理中的與識別出的失敗的因素相對應的該至少一個恢復處理的條件，以及 學習單元，被配置成基於在從該輸出單元輸出的條件下從恢復處理中的該至少一個恢復處理獲得的執行結果來學習推理模型。
  14. 一種程式，儲存於電腦可讀儲存媒體上，用於使電腦用作如請求項13中所限定的管理設備的每個單元。
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