获得改进前馈数据的方法、平版印刷设备和器件制造方法

专利名称：获得改进前馈数据的方法、平版印刷设备和器件制造方法
技术领域：
本发明涉及用于获得通过设定点分布轮廓移动一个部件的系统的改进的前馈数据的方法，用于实现所述方法的平版印刷设备，以及利用平版印刷设备和改进的前馈数据的器件制造方法。
背景技术：
平版印刷设备是将期望的图形施加到衬底上(通常施加到衬底的目标部分上)的机器。例如可以使用平版印刷设备制造集成电路(IC)。在这种情况下，可以使用图形制造装置(还称之为掩模或分划板)产生要在集成电路单层上形成的电路图形。可将这种电路图形转印到衬底(如，硅晶片)的目标部分(例如包括一个或几个模片(die)的一部分)上。电路图形的转印通常要经过向设置在衬底上的一层辐射敏感材料(抗蚀剂)的成像过程。在一般情况下，单个衬底包含要连续制图的相邻目标部分的一个网格。已知的平版印刷设备包括所谓的步进器和所谓的扫描器；在步进器中，通过向目标部分一次曝光整个图形来照射每个目标部分；在扫描器中，通过在一指定方向(“扫描方向”)经过辐射束扫描图形，同时在平行于或反向平行于这个方向同步地扫描所述衬底，照射每个目标部分。还可能通过向衬底印刷所述图形从图形制造装置向衬底转印所述图形。
平版印刷设备性能的一个重要的方面是准确度，即，在照射期间要移动的部件能够移动的准确度，所述要移动的部件例如有包含需要照射的图形的分划板台(图形制造装置台)和包含要照射的衬底的衬底台。在前馈控制下，部件的移动是利用标准的基于PID(比例-积分-微分)的控制系统进行控制的。然而，为了获得纳米大小的位置准确度，建立时间为毫秒或毫秒以下的数量级，期望使用前馈控制。
除了通用的基于加速度、冲击、甚至于突变的前馈控制设计(即，基于加速度和位置相对于时间的高阶导数的设计)外，已经提出建议应用迭代学习控制来获得短的建立时间。这种方法的优点是，只需要有限的系统知识就可以实现高精度的前馈控制。所述方法基于对前馈信号或“力”的迭代学习，所述前馈信号或“力”在部件通过设定点分布轮廓的在一系列尝试“运行”上使被测误差信号(定义为从设定点分布轮廓移动的部件状态的测量偏差，设定点分布轮廓确定状态的预期时间演变)变为最小。当将学习信号施加到系统或过程上时，学习信号对于在不同的尝试过程中重复发生的误差信号产生有效的抵销影响(“重复性的影响”)。
在前馈信号的学习期间，在一个特定的尝试期间的被测误差信号可能包含非重复性的影响，如随机噪声，非重复性的影响在不同的尝试中是不同的。这样的影响可使学习的前馈信号向系统内注入噪声。这可能导致性能下降和/或限制使用基于迭代学习的控制获得的改进。学习过程本身的效率取决于学习算法的增益，所述增益可能受到所述过程的稳定性的限制。

发明内容
期望提供一种系统，用于改进获得迭代学习数据的方式。
按照本发明的一个实施例，提供一种方法，用于获得用于前馈控制系统的改进的前馈数据，从而通过设定点分布轮廓移动一个部件，所述设定点分布轮廓包括部件的多个目标状态，每个目标状态基本上是在对应序列的目标时间之一获得的，所述的方法包括a)按照设定点分布轮廓使用第一组前馈数据并且使用前馈控制系统来移动所述部件；b)在移动期间在多个时间测量部件的状态；c)比较测量的状态与通过设定点分布轮廓确定的对应目标状态，以获得一组误差；d)对这组误差应用非线性滤波器；e)根据经过滤波的误差产生改进的前馈数据，所述改进的前馈数据可以由前馈控制系统使用来更加准确通过设定点分布轮廓移动部件。
按照本发明的另一个实施例，提供一种平版印刷投影设备，对所述设备进行安排，使其可以将图形从一个图形制造装置投影到一个衬底上，所述设备包括用于一个部件的一个活动支撑；和通过设定点分布轮廓移动活动支撑的一个系统，所述设定点分布轮廓包括活动支撑的多个目标状态，每个目标状态基本上是在对应序列的目标时间之一获得的，所述的系统包括按照设定点分布轮廓移动活动支撑的移动装置；使用第一组前馈数据控制移动装置的前馈控制系统；在移动期间在多个时间测量部件的状态的测量系统；比较装置，比较测量的状态与对应的目标状态以获得一组误差；滤波器，配置成滤波这组误差；和前馈数据产生装置，设置成根据滤波的这组误差产生改进的前馈数据，所述改进的前馈数据可由前馈控制系统使用，以控制所述移动装置，从而可以通过设定点分布轮廓更加准确地移动活动支撑。
按照本发明的又一个实施例，提供一种器件制造方法，所述的方法包括如下步骤使用平版印刷投影设备将图形从图形制造装置投影到衬底上；为平版印刷设备的一个部件提供活动支撑，利用前馈控制系统并使用第一组前馈数据通过设定点分布轮廓移动活动支撑，所述设定点分布轮廓包括活动支撑的多个目标状态，每个目标状态基本上是在对应序列的目标时间之一获得的；在移动期间在多个时间测量部件的状态；比较测量的状态与对应的目标状态，从而获得一组误差；对这组误差应用滤波器；根据经过滤波的这组误差产生改进的前馈数据；以及使用改进的前馈数据通过设定点分布轮廓移动活动支撑。


现在参照示意性的附图仅仅借助于实例描述本发明的实施例，附图中对应的参考符号表示对应的部件，其中图1描述按照本发明的一个实施例的平版印刷设备；图2a-c表示设定点分布轮廓，它们是分别按照加速度分布轮廓、速度分布轮廓、和位置分布轮廓确定的；图3公开了一种平版印刷设备，其具有前馈控制系统用于实现按照本发明的实施例的方法；图4以方框图的形式描述按照本发明的一个实施例的方法；图5更加详细地描述图3的前馈控制系统；图6描述迭代学习控制方案；图7描述表示对于不同强度的滤波器获得的学习前馈信号的曲线；图8描述的曲线与图7的曲线对应，表示用于不同强度的滤波器的测量误差；以及图9表示带有非线性滤波器的前馈控制系统的高学习增益高稳定性的性质。
具体实施例方式
图1示意地表示按照本发明的一个实施例的平版印刷设备。这个设备包括照射系统(照射器)IL，配置成调节辐射束B(如紫外辐射或极紫外辐射)；支撑结构(如掩模片)MT，构造成支撑图形制造装置(如掩模)MA并且连接到配置成按照某些参数精确定位图形制造装置的第一定位器PM；衬底台(如晶片台)WT，构造成支撑衬底(如涂敷抗蚀剂的晶片)W并且连接到配置成按照某些参数精确定位衬底的第二定位器PW；和投影系统(如折射投影透镜系统)PS，配置成通过图形制造装置MA向衬底W的目标部分C(如包括一个或多个模片)投影给予辐射束B的图形。
照射系统可以包括各种不同类型的光学部件，例如折射性的、反射性的、磁的、电磁的、静电的或其它类型的光学部件、或它们的任意组合，用于引导、成形、或控制所述辐射。
支撑结构支撑图形制造装置，即承受图形制造装置的重量。支撑结构支撑图形制造装置的方式取决于图形制造装置的取向、平版印刷设备的设计、和其它的条件，例如是否将图形制造装置保持在真空环境。支撑结构可以使用机械的、真空的、静电的、或其它的夹紧技术来支撑图形制造装置。支撑结构例如可以是框架或台，它们可以根据需要进行固定或移动。支撑结构可以保证图形制造装置处在例如相对于投影系统的期望位置。在这里任何地方使用的术语“分划板”或“掩模”都可以被认为是更加一般术语“图形制造装置”的同义词。
应该广义地解释在这里使用的术语“图形制造装置”，它指的是能够给予辐射束在其横向截面提供图形例如在衬底的目标部分产生图形的任何装置。应当说明的是，提供给辐射束的图形可能不严格地对应于在衬底的目标部分上的期望图形，例如，如果图形包括移相特征或者所谓的帮助特征，就是这种情况。在一般情况下，为辐射束提供的图形对应于在目标部分(如集成电路)中产生的装置中的特定功能层。
图形制造装置可以是透射性的或者是反射性的。图形制造装置的例子包括掩模、可编程反光镜阵列、和可编程LCD板。在平版印刷中掩模是众所周知的，并且包括如二进制的、交替相移的、和衰减相移的掩模类型，以及各种混合掩模类型。可编程反光镜阵列的一个例子利用小型反光镜的矩阵安排，每个小型反光镜都可单独倾斜，因此能在不同方向反射入射的辐射束。倾斜的反光镜在由反光镜矩阵反射的辐射束中提供图形。
在这里使用的术语“投影系统”应该广义地理解为包含任何类型的投影系统，其中包括折射的、反射的、反折射的、磁的、电磁的、和静电光学的系统，或者它们的任何组合，只要适宜于所用的照射辐射、或者适宜于诸如使用浸没液体或者使用真空之类的其他因素。在这里使用的术语“投影透镜”可以被认为是更加一般术语“投影系统”的同义词。
如这里所述的，所述设备是透射性的类型(如使用透射性的掩模)。按照另一种方式，所述设备可以是反射性类型(如使用上述的可编程反光镜阵列的类型，或者使用反射性的掩模)。
平版印刷设备可以是具有两个(双级)或多个衬底台(和/或两个或多个掩模台)的类型。在这种“多级”机器中，平行地使用附加台，或者可在一个或多个台上进行预备步骤，同时使用一个或多个另外的台进行照射。
平版印刷设备还可以是下面的类型其中衬底的至少一部分可以由相对高折射率的液体如水来覆盖，以便充满投影系统和衬底之间的空间。还可以将浸没液体加到平版印刷设备中的另外空间，如在掩模和投影系统之间。浸没技术用来增加投影系统的数值孔径在本领域中是众所周知的。在这里使用的术语“浸没”并不意味着必须把衬底浸入液体里，而是指在照射期间液体定位在投影系统和衬底之间。
参照附图1，照射器IL从辐射源SO接收辐射束。辐射源和平版印刷设备可以是分开的实体，例如，当辐射源是一个准分子激光器时。在这样一些情况下，并不认为辐射源形成平版印刷设备的一部分，借助于束传递系统BD，例如其中包括合适的导向反光镜和/或束扩展器，将辐射束从辐射源SO传递到照射器IL。在另外一些情况下，辐射源可以是平版印刷设备的一个组成部分，例如，当辐射源是水银灯时。辐射源SO和照射器IL，如果需要，与束传递系统BD一起，可以称之为辐射系统。
照射器IL可以包括调节器AD，用于调节辐射束的角度强度分布。在一般情况下，至少可以调节强度分布在照射器的光瞳平面内的外部和/或内部的径向范围(通常分别称之为σ外和σ内)。此外，照射器IL可以包括各种其它的部件，例如积分器IN、聚光器CO。可以使用照射器调节辐射束，使其横向截面具有期望的一致性和强度分布。
辐射束B入射到图形制造装置(如掩模MA)上，图形制造装置固定在支撑结构(如掩模台MT)上，辐射束B通过图形制造装置进行制图。在辐射束B穿过掩模MA之后，辐射束B穿过投影系统PS，投影系统PS将所述辐射束聚焦到衬底W的目标部分C上。借助于第二定位器PW和位置传感器IF(如干涉测量装置、线性编码器、或电容性传感器)，可以精确地移动衬底台WT，从而例如可以在辐射束B的路径上定位不同的目标部分C。类似地，可以使用第一定位器PM和另外的位置传感器(在图1中没有明显地表示出来)精确地相对于辐射束B的路径定位掩模MA，例如从掩模库中用机械方式进行检索之后或者在扫描期间。在一般情况下，借助于形成第一定位器PM的一部分的长程模块(粗定位)和短程模块(精细定位)可以实现掩模台MT的移动。类似地，借助于形成第二定位器PW的一部分的长程模块和短程模块可以实现衬底台WT的移动。在步进器的情况下(与扫描器的情况相反)，可将掩模台MT只连接到短程执行机构上，或者可以是固定的。使用掩模对准标记M1、M2和衬底对准标记P1、P2可以对准掩模MA和衬底W。虽然如图所示的衬底对准标记占用了专用的目标部分，但是它们可以定位在目标部分(这些目标部分称为划线对准标记)之间的空间内。类似地，在掩模MA上提供的模片不止一个的情况下，掩模对准标记可以定位在模片之间。
在下述的至少一种方式中，可以使用以上所述的设备1.在步进方式，掩模台MT和衬底台WT基本上保持静止，同时将提供给辐射束的整个图形一次投影到目标部分C上(即单次静态照射)。然后在X和/或Y方向移动衬底台WT，以使不同的目标部分C都受到照射。在步进方式，照射场的最大尺寸限制了在单次静态照射中成像的目标部分C的大小。
2.在扫描方式，同步地扫描掩模台MT和衬底台WT，同时将给予辐射束的图形投影到目标部分C(即，单次动态照射)。通过投影系统PS的放大(缩小)和图像反转特征，可以确定衬底台WT相对于掩模台MT的速度和方向。在扫描方式，照射场的最大尺寸限制了在单次动态照射中目标部分的宽度(在非扫描方向)，而扫描移动的长度确定了目标部分的高度(在扫描方向)。
3.在另一种方式，固定可编程图形制造装置的掩模台MT基本上保持静止不动，而移动或扫描衬底台WT，同时将给予辐射束的图形投影到目标部分C。在这种方式，通常使用脉冲式辐射源，并且在每次移动衬底台WT之后，或者在一次扫描期间的相继辐射脉冲之间，根据需要更新可编程图形制造装置。这种操作方式应用到利用可编程图形制造装置(例如上述的可编程反光镜阵列类型)的无掩模平版印刷中是很容易的。
还可以利用上述使用方式的组合和/或变型或者与上述完全不同的使用方式。
图2a-c表示设定点分布轮廓的含义。图中所示的三个示意曲线(从上到下)表示一个部件的加速度(图2a)、速度(图2b)、和位置(图2c)，同时所述的部件正在通过简化的设定点分布轮廓移动。在此例中，设定点分布轮廓包括三个不同的区域加速阶段2、恒速阶段4、和减速阶段6。在一般情况下，设定点分布轮廓的特征在于部件在特定的目标时间将要达到的目标状态序列。
如以上所述，使用前馈控制系统可以实现移动的部件的精确控制。在这种系统中的前馈信号可以基于外在的系统知识(基于例如将要移动的部件的质量之类的因子)和/或基于从先前的测量中导出的前馈数据。例如可以使用迭代学习方案。
如以上所述，迭代学习前馈数据只在每次移动要控制的部件通过设定点分布轮廓时产生抵消误差才是有效的。非重复性影响，如随机噪声，并不由迭代学习控制算法处理，并且在迭代学习期间甚至于可能被放大。这可能在控制算法试图适应前馈数据以抵消非重复性分量时发生，即使在随后的运行中不发生亦是如此。在现有的系统中，如果不牺牲学习算法的稳定性，就不能实现高的学习增益(即，快速收敛)或者系统是稳定的但收敛所花的时间长，或者系统很快收敛但不稳定。
图3表示一个平版印刷设备，可用于导出迭代学习前馈数据并且使用控制系统移动图形制造装置和/或衬底，所述控制系统接收学习数据作为输入。按照这种安排，对于衬底台WT和/或图形制造装置台MT进行安排，以使它们可以移动通过设定点分布轮廓。提供移动装置10a、或10b以便在控制信号的控制下分别移动衬底台WT或图形制造装置台MT，控制信号是由前馈控制系统12提供的。通过装置18设定点分布轮廓可用于控制系统，装置18可连接到输入装置，如外部计算机，或存储装置(未示出)。
在所示的实施例中，通过误差确定装置13导出图形制造装置台MT或衬底台WT的状态误差(例如，相对于要遵循的设定点分布轮廓所需要的位置、速度、或加速度的误差)。对于误差确定装置13进行安排，使其可以从测量装置14接收输入，测量装置14测量图形制造装置台MT和/或衬底台WT的状态，并且比较这些测量值与通过装置18输入的设定点分布轮廓。在确定所述设定点分布轮廓就是在对应的目标时间序列获得的状态序列的情况下，就可以对于误差确定装置进行配置，使其可以与在对应于一个或多个目标时间的时间的测量状态进行比较，或者，按照另一种方式，使用内插法来确定发生在特定的目标时间之间的那些时间的目标状态。一旦通过误差确定装置13确定了一组误差，就将这组误差传递到非线性滤波器15(下面将更加详细地描述非线性滤波器15的操作)，滤波器15的作用是减小非重复分量的比例。然后，将经过滤波的误差数据传送到前馈信号改进器17，前馈信号改进器17根据经过滤波的这组误差产生改进的前馈信号。然后，将改进的前馈信号传递到存储装置16，在这里所述的改进的前馈信号通过控制系统12可用作随后运行中的前馈信号。下面参照附图5更加详细地描述控制系统12的操作。
图4表示用于处理在被认为的误差信号中存在的噪声的传播/放大的方法，具体来说表示通过迭代学习控制算法的噪声的传播/放大的方法。在步骤50，使用前馈控制系统按照第一组前馈数据70通过设定点分布轮廓移动要进行控制的部件。在这个移动期间，在多个时间测量部件的状态(框52)。在步骤54，在测量的状态和从设定点分布轮廓导出的对应目标状态之间进行比较以获得一组误差。在步骤56，这组误差与阈值条件进行比较。如果满足条件(“是”)，则过程停止，输出当前的前馈数据，以此作为在未来的运行中要使用的迭代学习前馈数据(框62)。如果不满足阈值条件(“否”)，则学习过程继续(至框58)。
阈值条件确定了何时误差落入可接受的边界内，并且确定阈值条件的方法有多种。例如，当在这组误差中的所有误差都低于一个预定的目标阈值时，可以认为阈值条件是满足的。按照另一种方式，当在这组误差中的一个预定子组低于一个预定的目标阈值或一组预定的目标阈值(对应于所考虑的子组误差)时，可以认为阈值条件是满足的。为此目的，还可以使用整个误差组来代替一个子组。
在步骤58，对这组误差应用非线性滤波器，例如依赖于幅度的滤波器。然后，根据经过滤波的误差，产生改进的前馈数据组(框60)。然后，前馈控制系统使用经过改进的前馈数据组移动所述部件，使其第二次通过设定点分布轮廓。重复这个过程，直到满足在框56中测试的条件，然后输出最后版本的改进的前馈数据(框62)。
按照本发明的一个实施例，对于滤波器58进行选择，使其具有一个死区非线性。滤波器的这种选择是基于如下的认识在许多情况下，在所考虑的误差信号中的噪声的幅度是很小的，至少与误差信号中应该通过学习控制算法处理以改进性能的那些部分相比是很小的。这就是说，根据幅度特征，可以将随机噪声与对信号的重复影响区别开来，对信号的重复影响在一般情况下与所用的特定设备的物理特征相关。例如，使用死区滤波器(或其它非线性滤波器)的效果是，信号影响的幅度越小，对于学习过程的影响越少。可能发生两种限制情况i)如果部件位于死区长度(或阈值幅度)内，则这个部件全然不受学习过程的支配(即被滤出)；和ii)如果部件比死区长度大得多，则完全受学习过程支配。对于在这两个限值之间的任何部件，所接收的学习量按比例变化(例如按照下面给出的函数(x)变化)。
还可以使用基于区分重复影响和非重复影响的其它原理进行操作的滤波器。例如，可以使用更加复杂的依赖于幅度的滤波器，甚至于可以使用主要不依赖于非重复影响的幅度特征的滤波器。例如，可以使用频率特征。更加具体地，滤波器可以基于光谱分析，例如子波分析。在这里，可以将误差信号分解为分立的频率组/频带，在这里死区非线性可单独地作用在每一个这样的频率组上。结果，各频率组可经受不同量的学习过程。
更加一般地，滤波器的一个重要的性质是它可以减小在经过滤波的这组误差内存在非重复影响的程度。
滤波步骤58旨在保证通过迭代学习控制算法只能传递误差信号中的可学习的成分。通过所述的算法不能传递代表非重复性的噪声的信号(或者至少传递较少的程度)。结果，使非重复性的噪声对于学习作用力的影响最小，于是减小了施加到系统“动态”(例如移动装置10a、10b的操作)的噪声电平(通过错误地影响控制系统12的操作)。
死区滤波器特征的特殊优点包括i)在信号超过滤波器的上噪声带(用δ表示)的时间间隔和信号不超过滤波器的上噪声带的时间间隔之间存在隔离(这就意味着，通过学习过程的噪声放大只限于信号超过上噪声带的时间间隔)；和ii)从误差信号中扣除噪声带，使其不受学习算法的影响(结果，可以施加大得多的学习增益，这产生非常快的收敛速度，而不存在学习算法的稳定性问题)。
下面更加详细地描述死区滤波器的特例，但还可以设计其它形式的具有上述两个性质的滤波器，例如这种滤波器可以具有更加复杂的输入-输出关系。
图5概括地表示如何配置前馈控制系统12进行操作。在点32，来自设定点分布轮廓装置18的设定点分布轮廓信号与将要移动的部件的测量位置信号(对于图3的实施例，这个信号由一个或两个测量装置14提供)进行比较，并且将误差信号34提供给控制器28。期望这种反馈控制能考虑到非重复性的扰动和在所施加的设定点前馈中的任何失配或时间偏差。将控制器28的输出加到惯性前馈信号36并且加到来自装置16的学习前馈信号30。惯性前馈信号36是由模块26从输入设定点数据导出的，并且将所述惯性前馈信号36设计成已经考虑了所讨论系统的已知物理性质，从而可以确定合适的作用力，以使被控的部件可以遵循设定点分布轮廓，例如衬底台WT或掩模台MT以及相关部件的质量。将最终的信号传递到移动装置10a/10b，移动装置10a/10b实现要移动的部件的位置X、速度v和/或加速度a的变化。
在图6的方框图表示中，表示的是可用于导出装置16的数据的迭代学习算法的一个比较详细的例子。在这里，ey(k)代表对于第k次迭代的n个采样误差的支点(colon)(数据点的一个阵列，所述的数据点是以特定的采样频率如5千赫兹进行采样的)，其中的ey(0)＝ey0。Filc(k)代表学习前馈数据或者“控制作用力”的n个采样的阵列，其中的Filc(0)＝0，L代表学习增益矩阵，学习增益由LΦ(它具有包含在L中的线性部分和包含在Φ中的非线性部分)给出，z-1是z变换表示中的一个采样时间延迟，I是单位矩阵，Sp是一个所谓的Toeplitz矩阵，代表闭合回路过程灵敏度的动态。基本上，Sp描述的是设定点位置信号r对于闭合回路误差信号e、LΦ学习增益(即，用于减小这个误差的增益)的影响效果，z-1I是更新机制中需要更新将要构成的前馈信号的部分。
所述算法的操作如下。从学习设定点分布轮廓期间(图4的框50、52、54)收集的误差阵列开始，通过对于所述阵列的滤波函数Φ(图4的框58)滤波所述的误差阵列。通过滤波的误差阵列乘以学习增益矩阵L(图4的框60)，对于校正的前馈作用力的阵列进行计算。在随后的尝试运行中，遵循相同的学习设定点轮廓，但现在具有来自(施加到)系统的前一次运行的校正的前馈作用力。在一般情况下，这将产生比先前小的误差，但由于L的有限增益限制，误差将不等于0。因此，通过滤波函数Φ滤波所得到的误差并且乘以L，从而产生前馈作用力的一个附加阵列，这个附加的阵列加到前馈作用力的现行阵列上。在第三次运行中(还是在相同的学习轮廓下)将前馈作用力的自适应阵列加到系统上，如此等等。在一个接一个的运行中，重复这个过程，一直到实现误差的最终阵列或所加的前馈作用力的阵列足够快的收敛(图4的框56)时为止。
前馈数据与设定点分布轮廓要准确地同步，同步的方式与在学习期间获得的方式相同；在一般情况下，由所产生的前馈数据代表的校正作用力应该与应补偿的误差匹配。
矩阵Φ(ey(i))代表本发明的一个实施例，即一个依赖于幅度的滤波器矩阵，将这个矩阵加到输入ey(i)上，所述矩阵用于避免噪声从误差的测量中经过学习作用力Filc注入到反馈回路。它的定义如下
其中φ(x)=ϵ(x)-δϵ(x)|x|]]>和 这就是说，在ey中的所有测量的误差项-初始测量的误差信号的尝试-它们的绝对值由阈值δ进行限制，认为是噪声的作用，并且因此不进行学习过程。对于δ的选择受到如下事实的启发只有绝对值超过噪声电平δ的影响p才由学习算法进行处理。例如，对于误差分量ey(i)＝δ+p，其中的p大于0，可以得到滤波器误差分量为φ(ey(i)),ey(i)=φ(δ+p)(δ+p)=pδ+p(δ+p)=p]]>即，学习控制算法不会暴露到来自预定的噪声带δ内部任何输入。对于δ的4个预定值δε{0 5 10 15}nm(在每个图中，δ分别在下部、0nm、上部、和15nm)，所得的结果示于图7和图8中。
图7表示的曲线描述4个所考虑的δ值的学习作用力以及刻度的基准设定点轮廓(虚线)。图8表示对应的误差信号起始的误差信号(虚线)和在施加学习作用力后的误差信号(实线的)。可以看出，直到由阈值δ(在图8的每个曲线中由水平虚线所示的)确定的水平，误差信号是减小的。可以看出(图7)，所选的δ越小，学习作用力随后包含的噪声电平越高(具体来说参见扫描区，即速度恒定区，对于较小的δ值来说，大致在0.05秒和0.15秒之间)。通过进一步减小δ值来继续进行这个过程。
除了避免或减小(非重复性的)噪声放大以外，在学习控制方案中使用非线性滤波误差数据的方法，还可以在利用高的学习增益达到的学习算法的性能(即，所述算法是如何快速地收敛到期望的精度)和算法的稳定性(即，对于模型的不确定性的可靠性)之间实现较好的平衡折衷。如果使用线性的学习算法(即，不使用上述对于本发明的实施例描述的非线性滤波器)，高增益和稳定性难以一起达到。如果使用具有非线性滤波器的学习算法，实现快速收敛和稳定性则是有可能的。
图9比较线性学习算法的性能(曲线80)与按照本发明的一个实施例的非线性滤波的学习算法(曲线90-实际使用的滤波器，对应于以上参照函数(x)的滤波器)。如能够看到的，对于前3次迭代，两种算法对于所述的误差实现了类似的收敛速度(使用误差阵列ey(k)的欧几里得范数作为性能的度量)，但随后线性学习算法的误差变得不稳定(甚至于放大)。然而，非线性滤波的算法实现了稳定的收敛(误差继续减小，但这种减小比误差幅度仍旧很大时前几次迭代过程缓慢)。与高增益的线性的学习滤波器相比，这种行为表示非线性学习增益的自适应性质。非线性滤波器平衡了收敛速率与稳定性质，并且跟踪误差范数的减小。用数学的话说，所述滤波器减小了与学习增益矩阵L的小奇异值对应的噪声影响，否则学习增益矩阵L的小奇异值会限制学习算法有关稳定性的收敛速度。
本发明的实施例可以应用到平版印刷的移动系统的领域，如以上所述的对于分划板台或衬底台的控制。所述系统还可以用于电子显微镜成像台、激光切割的MagLev台、或者在更加通用方面中的重复移动系统。其它的应用领域例如包括超高功率(UHP)灯的控制，在这里先前已经引入了一种迭代学习控制方案。
虽然在本说明书中对于集成电路的制造过程中使用平版印刷设备进行了特定的引用，但应该理解，这里描述的平版印刷设备还可以有其它的应用场合，例如，集成的光学系统的制造、用于磁畴存储器、平板显示器、液晶显示器(LCD)、薄膜磁头等的导向和检测图形。本领域的普通技术人员应该认识到，在这样的可替换的应用场合中，在这里使用的任何术语“晶片”或“模片”分别都可以被认为是更加一般的术语“衬底”或“目标部分”的同义语。在这里引用的衬底可以在照射之前或之后例如在一个磁道(一种工具，一般用于向衬底涂敷一层抗蚀剂并且显影经过照射的抗蚀剂)上、计量工具上和/或检查工具上进行处理。只要可行，这里的公开内容就可以应用到这样的或其它的衬底处理工具上。进而，衬底被处理可以不止一次，例如为了产生多层集成电路，因此在这里使用的术语衬底还可以指已经包含多个经过处理的层的衬底。
虽然上面具体地引用了本发明的实施例在光学平版印刷方面的应用，但应该认识到，本发明还可以用在其它的场合，例如印刷光刻术，并且，只要情况允许，本发明的应用不限于印刷光刻术。在印刷光刻术中，图形制造装置的拓朴结构确定了在衬底中产生的图形。图形制造装置的拓朴结构可以压入提供给衬底的一层抗蚀剂，在衬底上通过施加电磁辐射、热、压力、或它们的组合来固化所述的抗蚀剂。在抗蚀剂固化后，从抗蚀剂中移出图形制造装置，在其中留下一个图形。
在这里使用的术语“辐射”和“辐射束”包括所有类型的电磁辐射和粒子束；电磁辐射包括紫外(UV)辐射(如波长为或约为365、355、248、193、157、或126nm)和极紫外(EUV)辐射(如波长范围为5-20nm)；粒子束例如有离子束或电子束。
术语“透镜”在情况允许的地方指的是各种不同类型的光学部件的任何一个或其组合，其中包括折射的、反射的、磁的、电磁的、和静电的光学部件。
虽然以上已经描述了本发明的特定实施例，但应该认识到，还可以按除以上所述的方式以外的方式来实施本发明。例如，本发明可以采取计算机程序的形式，计算机程序包含描述以上公开方法的一个或多个机器可读指令的序列，或者本发明还可以采取数据存储介质的形式(例如半导体存储器、磁盘或光盘)，数据存储介质中存储这样的计算机程序。
以上的描述是说明性的，而不是限制性的。因此，本领域的普通技术人员应该认识到，可以对所述的发明进行改进而不偏离以下阐述的权利要求书的范围。
权利要求
1.一种方法，用于获得用于前馈控制系统的改进的前馈数据，从而通过设定点分布轮廓移动一个部件，所述设定点分布轮廓包括所述部件的多个目标状态，每个目标状态基本上是在对应序列的目标时间之一上获得的，所述的方法包括a)按照设定点分布轮廓使用第一组前馈数据并且使用前馈控制系统来移动所述部件；b)在所述移动期间在多个时间上测量所述部件的状态；c)比较测量的状态与通过所述设定点分布轮廓确定的对应目标状态，以获得一组误差；d)用非线性滤波器滤波所述这组误差；e)根据经过滤波的误差产生改进的前馈数据，所述改进的前馈数据可以由所述前馈控制系统使用来更加准确通过设定点分布轮廓移动所述部件。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述的滤波取决于所述这组误差的幅度。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述的滤波包括抑制小幅度误差的量大于抑制较大幅度误差的量。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述的滤波包括分解误差信号使之成为多个分立的频带，并且对于每个频带单独地施加一个选择的滤波操作。
5.根据权利要求1所述的方法，进一步还包括使用最近获得的改进的前馈数据代替第一组前馈数据按迭代方式重复步骤(a)到(e)，直到确定在步骤(c)获得的这组误差满足一个阈值条件时为止；和输出满足阈值条件的改进的前馈数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其中在移动期间，测量部件状态的多个时间对应于所述多个目标时间的至少一个子组。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述目标状态包括以下所述的至少一个所述部件的目标位置、所述部件的目标速度、所述部件的目标加速度。
8.根据权利要求1所述的方法，其中对于所述滤波器进行配置，使其可以传递对幅度大于预定的噪声带的误差的成分并且排斥其它的成分。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述的这组误差由数据点ey(i)的一个阵列表示，其中0≤i≤n，n是组中的采样数，所述的滤波器由一个依赖于幅度的滤波器矩阵Φ(ey(i))表示，步长(d)对应于Φ(ey(i))和ey(i)的乘积。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述的Φ(ey(i))的定义如下 其中φ(x)=ϵ(x)-δϵ(x)|x|]]>和
11.一种平版印刷投影设备，所述平版印刷投影设备设置成使其可以将图形从一个图形制造装置投影到一个衬底上，所述设备包括(a)配置成支撑部件的一个活动支撑；和(b)通过设定点分布轮廓移动活动支撑的一个系统，所述设定点分布轮廓包括所述活动支撑的多个目标状态，每个目标状态基本上是在对应序列的目标时间之一获得的，所述的系统包括(i)配置成按照所述设定点分布轮廓移动所述活动支撑的移动装置；(ii)配置成使用第一组前馈数据控制移动装置的前馈控制系统；(iii)配置成在所述活动支撑的移动期间在多个时间测量所述部件的状态的测量系统；(iv)比较装置，配置成比较测量的状态与对应的目标状态以获得一组误差；(v)非线性滤波器，配置成滤波这组误差；和(vi)前馈数据产生装置，配置成根据滤波的这组误差产生改进的前馈数据，所述改进的前馈数据可由前馈控制系统使用，以控制所述移动装置，从而可以通过设定点分布轮廓更加准确地移动所述活动支撑。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述的部件是衬底或图形制造装置中的至少一个。
13.一种器件制造方法，所述的方法包括如下步骤将图形从图形制造装置投影到衬底上；为一个部件提供活动支撑；利用前馈控制系统并使用第一组前馈数据通过设定点分布轮廓移动活动支撑，所述设定点分布轮廓包括所述活动支撑的多个目标状态，每个目标状态基本上是在对应序列的目标时间之一获得的；在所述移动期间在多个时间测量部件的状态；比较测量的状态与对应的目标状态，从而获得一组误差；利用非线性滤波器滤波这组误差；根据经过滤波的这组误差产生改进的前馈数据；和，使用改进的前馈数据通过设定点分布轮廓移动活动支撑。
14.根据权利要求13所述的方法，其中部件是衬底或者图形制造装置。
全文摘要
提出一种方法，所述方法获得用于前馈控制系统的改进的前馈数据，从而通过设定点分布轮廓移动一个部件。所述设定点分布轮廓包括部件的多个目标状态，每个目标状态基本上是在对应序列的目标时间之一获得的。所述的方法包括按照设定点分布轮廓使用第一组前馈数据并且使用前馈控制系统来移动所述部件；在移动期间在多个时间测量部件的状态；比较测量的状态与通过设定点分布轮廓确定的对应目标状态，以获得一组误差；用非线性滤波器滤波这组误差；根据经过滤波的误差产生改进的前馈数据，所述改进的前馈数据可以由前馈控制系统使用来更加准确通过设定点分布轮廓移动部件。
文档编号H01L21/027GK101059658SQ20071009663
公开日2007年10月24日 申请日期2007年4月19日 优先权日2006年4月20日
发明者M·F·希特杰斯 申请人:Asml荷兰有限公司, 皇家飞利浦电子股份有限公司