特開 2024-87130 露光装置、露光方法、および機械学習モデルの作成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024087130

(43)【公開日】2024-07-01

(54)【発明の名称】露光装置、露光方法、および機械学習モデルの作成方法

(51)【国際特許分類】

   G03F 7/20 20060101AFI20240624BHJP

【ＦＩ】

G03F7/20 521

G03F7/20 501

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022201747

(22)【出願日】2022-12-19

(71)【出願人】

【識別番号】000207551

【氏名又は名称】株式会社ＳＣＲＥＥＮホールディングス

(74)【代理人】

【識別番号】100135013

【弁理士】

【氏名又は名称】西田 隆美

(72)【発明者】

【氏名】木村 知玄

(72)【発明者】

【氏名】仲村 武瑠

【テーマコード（参考）】

2H197

【Ｆターム（参考）】

2H197AA09

2H197AA22

2H197CD12

2H197CD15

2H197CD43

2H197DA02

2H197DC05

2H197DC14

(57)【要約】

【課題】複雑なシミュレーションモデルを構築することなく、装置の状態が変化した場合でも、ステージの副走査方向の位置ずれを推定して補正できる技術を提供する。
【解決手段】露光装置の制御部５０は、入力データ生成部６１２、機械学習モデルＭ、および補正部６３を有する。入力データ生成部６１２は、搬送機構に設けられた複数のセンサから出力される計測値Ｄ１に基づいて、入力データＤ２を生成する。機械学習モデルＭは、入力データＤ２に基づいて、ステージの副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を表す推定値Ｄ３を出力する。補正部６３は、推定値Ｄ３に基づいて、ステージの副走査方向の位置を補正する。計測値Ｄ１は、少なくとも、ステージの主走査方向の位置と、副走査機構が有する副走査モータのトルクと、を含む。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

基板を露光する露光装置であって、
前記基板を保持するステージと、
前記ステージを搬送する搬送機構と、
前記ステージに保持された前記基板へ光を照射するヘッドと、
前記搬送機構を制御する制御部と、
を有し、
前記搬送機構は、
前記ステージを主走査方向に搬送する主走査機構と、
前記ステージを前記主走査方向と交差する副走査方向に搬送する副走査機構と、
を有し、
前記制御部は、
前記搬送機構に設けられた複数のセンサから出力される計測値に基づいて入力データを生成する入力データ生成部と、
前記入力データに基づいて、前記ステージの前記副走査方向の位置ずれ量または前記位置ずれ量に対して必要な補正量を表す推定値を出力する機械学習モデルと、
前記推定値に基づいて、前記ステージの前記副走査方向の位置を補正する補正部と、
を有し、
前記計測値は、少なくとも、
前記ステージの前記主走査方向の位置と、
前記副走査機構が有する副走査モータのトルクと、
を含む、露光装置。

【請求項2】

請求項１に記載の露光装置であって、
前記計測値は、
前記主走査機構が有する主走査モータのトルク
をさらに含む、露光装置。

【請求項3】

請求項１または請求項２に記載の露光装置であって、
前記搬送機構は、
前記ステージの前記副走査方向の加速度を検出する加速度センサ
をさらに有し、
前記計測値は、
前記加速度センサにより検出される加速度
をさらに含む、露光装置。

【請求項4】

請求項１または請求項２に記載の露光装置であって、
前記搬送機構は、
前記ステージの前記副走査方向の加速度を検出する加速度センサ
をさらに有し、
前記入力データは、
前記加速度センサの検出値に基づいて算出される前記ステージの主走査軸を中心とするローリング角度
を含む、露光装置。

【請求項5】

基板を保持するステージを、搬送機構により主走査方向に搬送しつつ、前記基板を露光する露光方法であって、
ａ）前記搬送機構から出力される計測値に基づいて、入力データを生成する工程と、
ｂ）前記入力データを機械学習モデルに入力し、前記機械学習モデルから、前記ステージの前記主走査方向に交差する副走査方向の位置ずれ量または前記位置ずれ量に対して必要な補正量を表す推定値を出力する工程と、
ｃ）前記推定値に基づいて、前記ステージの前記副走査方向の位置を補正する工程と、
を有し、
前記計測値は、少なくとも、
前記ステージの前記主走査方向の位置と、
前記搬送機構が有する副走査モータのトルクと、
を含む、露光方法。

【請求項6】

基板を保持したステージを搬送機構により主走査方向に搬送しつつ、前記基板を露光する露光装置において、前記ステージの副走査方向の位置ずれ量を推定するための機械学習モデルの作成方法であって、
ｘ）前記ステージを前記主走査方向に移動させつつ、前記搬送機構に設けられた複数のセンサから出力される計測値を取得するとともに、前記ステージの前記副走査方向の位置ずれ量を位置ずれ計測装置により計測する工程と、
ｙ）前記複数のセンサの計測値または前記計測値に基づいて算出される値を既知の入力値とし、前記位置ずれ計測装置により計測される位置ずれ量または前記位置ずれ量に対して必要な補正量を既知の出力値とする教師データに基づいて、機械学習モデルを作成する工程と、
を有し、
前記複数のセンサから出力される計測値は、少なくとも、
前記ステージの前記主走査方向の位置と、
前記搬送機構が有する副走査モータのトルクと、
を含む、機械学習モデルの作成方法。

【請求項7】

請求項６に記載の機械学習モデルの作成方法であって、
前記位置ずれ計測装置は、前記露光装置の実運用時には取り外される、機械学習モデルの作成方法。

【請求項8】

請求項６または請求項７に記載の機械学習モデルの作成方法であって、
前記工程ｙ）は、
ｙ－１）前記露光装置の状態を表す状態値が第１条件のときに収集された第１データに基づいて、前記機械学習モデルの重みパラメータを調整する工程と、
ｙ－２）前記工程ｙ－１）の後、前記状態値が前記第１条件とは異なる第２条件のときに収集された第２データを用いて、前記機械学習モデルの推定精度を検証する工程と、
を含み、
前記工程ｙ－２）において、前記推定精度が所定のレベルに達していない場合、前記機械学習モデルのハイパーパラメータを調整して、前記工程ｙ－１）を再度実行する、機械学習モデルの作成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、基板を保持するステージを主走査方向に搬送しつつ、基板を露光する露光装置において、ステージの副走査方向の位置ずれを補正する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、半導体ウェハ等の基板の表面に、パターンを露光する露光装置が知られている。従来の露光装置については、例えば、特許文献１に記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１３７８４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

この種の露光装置では、基板を保持するステージを主走査方向に搬送しつつ、基板の上面にパルス光を照射することにより、基板にパターンを露光する。このとき、ステージの副走査方向の位置がずれると、基板上における露光位置がずれてしまう。特に、半導体ウェハ等の精密電子部品に対してパターンを露光する装置では、露光位置に関して極めて高い精度が求められる。

【0005】

この点について、特許文献１では、ステージの主走査方向（Ｙ方向）の位置に応じてステージの副走査方向（Ｘ方向）の位置を補正するための補正テーブルを作成している。そして、当該文献では、ステージのＹ方向の移動中に、補正テーブルに基づいてステージの副走査方向の位置を補正している。

【0006】

しかしながら、特許文献１の方法では、装置の移設や経年変化により、装置の重心位置やステージの傾き等が変化すると、補正テーブルを再作成する必要がある。また、特許文献１の方法で、装置の状態変化に対応できる補正テーブルを作成しようとすると、非常に複雑なモデルを構築して高度なシミュレーションを行う必要がある。

【0007】

本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、複雑なシミュレーションモデルを構築することなく、装置の状態が変化した場合でも、ステージの副走査方向の位置ずれを推定して補正できる技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するため、本願の第１発明は、基板を露光する露光装置であって、前記基板を保持するステージと、前記ステージを搬送する搬送機構と、前記ステージに保持された前記基板へ光を照射するヘッドと、前記搬送機構を制御する制御部と、を有し、前記搬送機構は、前記ステージを主走査方向に搬送する主走査機構と、前記ステージを前記主走査方向と交差する副走査方向に搬送する副走査機構と、を有し、前記制御部は、前記搬送機構に設けられた複数のセンサから出力される計測値に基づいて入力データを生成する入力データ生成部と、前記入力データに基づいて、前記ステージの前記副走査方向の位置ずれ量または前記位置ずれ量に対して必要な補正量を表す推定値を出力する機械学習モデルと、前記推定値に基づいて、前記ステージの前記副走査方向の位置を補正する補正部と、を有し、前記計測値は、少なくとも、前記ステージの前記主走査方向の位置と、前記副走査機構が有する副走査モータのトルクと、を含む。

【0009】

本願の第２発明は、第１発明の露光装置であって、前記計測値は、前記主走査機構が有する主走査モータのトルクをさらに含む。

【0010】

本願の第３発明は、第１発明または第２発明の露光装置であって、前記搬送機構は、前記ステージの前記副走査方向の加速度を検出する加速度センサをさらに有し、前記計測値は、前記加速度センサにより検出される加速度をさらに含む。

【0011】

本願の第４発明は、第１発明または第２発明の露光装置であって、前記搬送機構は、前記ステージの前記副走査方向の加速度を検出する加速度センサをさらに有し、前記入力データは、前記加速度センサの検出値に基づいて算出される前記ステージの主走査軸を中心とするローリング角度を含む。

【0012】

本願の第５発明は、基板を保持するステージを、搬送機構により主走査方向に搬送しつつ、前記基板を露光する露光方法であって、ａ）前記搬送機構から出力される計測値に基づいて、入力データを生成する工程と、ｂ）前記入力データを機械学習モデルに入力し、前記機械学習モデルから、前記ステージの前記主走査方向に交差する副走査方向の位置ずれ量または前記位置ずれ量に対して必要な補正量を表す推定値を出力する工程と、ｃ）前記推定値に基づいて、前記ステージの前記副走査方向の位置を補正する工程と、を有し、前記計測値は、少なくとも、前記ステージの前記主走査方向の位置と、前記搬送機構が有する副走査モータのトルクと、を含む。

【0013】

本願の第６発明は、基板を保持したステージを搬送機構により主走査方向に搬送しつつ、前記基板を露光する露光装置において、前記ステージの副走査方向の位置ずれ量を推定するための機械学習モデルの作成方法であって、ｘ）前記ステージを前記主走査方向に移動させつつ、前記搬送機構に設けられた複数のセンサから出力される計測値を取得するとともに、前記ステージの前記副走査方向の位置ずれ量を位置ずれ計測装置により計測する工程と、ｙ）前記複数のセンサの計測値または前記計測値に基づいて算出される値を既知の入力値とし、前記位置ずれ計測装置により計測される位置ずれ量または前記位置ずれ量に対して必要な補正量を既知の出力値とする教師データに基づいて、機械学習モデルを作成する工程と、を有し、前記複数のセンサから出力される計測値は、少なくとも、前記ステージの前記主走査方向の位置と、前記搬送機構が有する副走査モータのトルクと、を含む。

【0014】

本願の第７発明は、第６発明の機械学習モデルの作成方法であって、前記位置ずれ計測装置は、前記露光装置の実運用時には取り外される。

【0015】

本願の第８発明は、第６発明または第７発明の機械学習モデルの作成方法であって、前記工程ｙ）は、ｙ－１）前記露光装置の状態を表す状態値が第１条件のときに収集された第１データに基づいて、前記機械学習モデルの重みパラメータを調整する工程と、ｙ－２）前記工程ｙ－１）の後、前記状態値が前記第１条件とは異なる第２条件のときに収集された第２データを用いて、前記機械学習モデルの推定精度を検証する工程と、を含み、前記工程ｙ－２）において、前記推定精度が所定のレベルに達していない場合、前記機械学習モデルのハイパーパラメータを調整して、前記工程ｙ－１）を再度実行する。

【発明の効果】

【0016】

第１発明から第９発明によれば、ステージの主走査方向の位置および副走査モータのトルクに基づいて、機械学習モデルにより、ステージの副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を推定できる。このため、複雑なシミュレーションモデルを構築する必要がなく、装置の状態が変化した場合でも、ステージの副走査方向の位置ずれを補正できる。

【0017】

特に、第２発明、第３発明、および第４発明によれば、副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を、より精度よく推定できる。

【0018】

また、第７発明によれば、露光装置の実運用時には、高価な位置ずれ計測装置を用いることなく、機械学習モデルから出力される推定値に基づいて、ステージの副走査方向の位置を適切に補正できる。

【0019】

また、第８発明によれば、露光装置の状態が第１データの取得時と異なる場合でも、副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を精度よく出力できる機械学習モデルを作成できる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】露光装置の正面図である。

【図2】露光装置の側面図である。

【図3】露光装置の制御ブロック図である。

【図4】制御部の機能を概念的に示したブロック図である。

【図5】機械学習モデルの作成時における露光装置の正面図である。

【図6】機械学習モデルを作成するときの手順を示したフローチャートである。

【図7】教師データを、第１データと第２データとに分ける様子を示した図である。

【図8】露光処理のときに実行されるステージの搬送制御の流れを示したフローチャートである。

【図9】ステージが主走査軸を中心として傾斜している状態を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

【0022】

なお、以下では、水平面に沿うある一方向を「主走査方向」とし、水平面に沿う他の方向を「副走査方向」とする。主走査方向と副走査方向とは、互いに交差（以下の実施形態では直交）する。

【0023】

＜１．露光装置の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る露光装置１の正面図である。図２は、当該露光装置１の側面図である。この露光装置１は、感光材料が塗布された半導体ウェハなどの基板９の上面に、空間変調された光を照射して、基板９の上面にパターンを露光する装置である。図１および図２に示すように、露光装置１は、ベース１０、ステージ２０、搬送機構３０、露光部４０、および制御部５０を備えている。

【0024】

ベース１０は、搬送機構３０および露光部４０を支持する支持台である。ベース１０は、主走査方向および副走査方向に広がる平板状の外形を有する。ベース１０は、工場の床面に対して固定される。

【0025】

ステージ２０は、基板９を保持する平板状のプレートである。ステージ２０は、平坦な上面を有する。基板９は、ステージ２０の上面に、略水平な姿勢で載置される。ステージ２０は、基板９を固定するチャックピンや、基板９を吸着する複数の吸着孔を有していてもよい。

【0026】

搬送機構３０は、ステージ２０を搬送する機構である。搬送機構３０は、ベース１０に対してステージ２０を、主走査方向および副走査方向に移動させる。図１および図２に示すように、搬送機構３０は、主走査プレート３１、副走査プレート３２、主走査機構３３、副走査機構３４、回転機構３５、主走査エンコーダ３６、副走査エンコーダ３７、および加速度センサ３８を有する。

【0027】

主走査プレート３１は、平板状の外形を有する。主走査プレート３１は、ベース１０の上方に、略水平な姿勢で配置される。主走査プレート３１は、ベース１０に対して主走査方向に移動可能に支持されている。副走査プレート３２は、主走査プレート３１の上方に、略水平な姿勢で配置される。副走査プレート３２は、主走査プレート３１に対して副走査方向に移動可能に支持されている。ステージ２０は、副走査プレート３２の上方に、略水平な姿勢で配置される。ステージ２０は、副走査プレート３２に対して、鉛直方向に延びる回転軸Ａを中心として回転可能に支持されている。

【0028】

主走査機構３３は、ステージ２０を主走査方向に搬送するための機構である。主走査機構３３は、ベース１０に対して主走査プレート３１を、主走査方向に移動させる。主走査機構３３は、一対の主走査ガイド３３１と、主走査モータ３３２とを有する。

【0029】

一対の主走査ガイド３３１は、ベース１０の上面に、副走査方向に間隔をあけて設けられている。各主走査ガイド３３１は、主走査方向に沿って直線状に延びる。主走査ガイド３３１には、例えばエアガイドが用いられる。これにより、ベース１０に対して主走査プレート３１を、浮上させた状態で主走査方向に移動させることができる。

【0030】

主走査モータ３３２は、一対の主走査ガイド３３１の間に配置されている。本実施形態の主走査モータ３３２は、固定子３３２ａと移動子３３２ｂとを有するリニアモータである。固定子３３２ａは、ベース１０の上面に、主走査方向に沿って設けられている。移動子３３２ｂは、主走査プレート３１の下面に固定されている。

【0031】

主走査モータ３３２の駆動時には、制御部５０から主走査モータ３３２に駆動信号が供給される。そうすると、固定子３３２ａと移動子３３２ｂとの間に生じる磁気的な吸引力および反発力によって、移動子３３２ｂが、固定子３３２ａに沿って主走査方向に移動する。その結果、ベース１０に対して主走査プレート３１が、主走査方向に移動する。

【0032】

また、主走査機構３３は、主走査モータ３３２のトルクを出力可能な主走査回路３３３を有する。主走査回路３３３は、制御部５０と電気的に接続されている。

【0033】

副走査機構３４は、ステージ２０を副走査方向に搬送するための機構である。副走査機構３４は、主走査プレート３１に対して副走査プレート３２を、副走査方向に移動させる。副走査機構３４は、一対の副走査ガイド３４１と、副走査モータ３４２とを有する。

【0034】

一対の副走査ガイド３４１は、主走査プレート３１の上面に、主走査方向に間隔をあけて設けられている。各副走査ガイド３４１は、副走査方向に沿って直線状に延びる。副走査ガイド３４１には、例えばボールガイドが用いられる。これにより、主走査プレート３１に対して副走査プレート３２を、低摩擦で副走査方向に移動させることができる。

【0035】

副走査モータ３４２は、一対の副走査ガイド３４１の間に配置されている。本実施形態の副走査モータ３４２は、固定子３４２ａと移動子３４２ｂとを有するリニアモータである。固定子３４２ａは、主走査プレート３１の上面に、副走査方向に沿って設けられている。移動子３４２ｂは、副走査プレート３２の下面に固定されている。

【0036】

副走査モータ３４２の駆動時には、制御部５０から副走査モータ３４２に駆動信号が供給される。そうすると、固定子３４２ａと移動子３４２ｂとの間に生じる磁気的な吸引力および反発力によって、移動子３４２ｂが、固定子３４２ａに沿って副走査方向に移動する。その結果、主走査プレート３１に対して副走査プレート３２が、副走査方向に移動する。

【0037】

また、副走査機構３４は、副走査モータ３４２のトルクを出力可能な副走査回路３４３を有する。副走査回路３４３は、制御部５０と電気的に接続されている。

【0038】

回転機構３５は、鉛直方向に延びる回転軸Ａを中心とするステージ２０の回転角度を調整するための機構である。回転機構３５は、副走査プレート３２に対してステージ２０を、回転軸Ａを中心として回転させる。回転機構３５には、例えば、回転モータが使用される。回転機構３５の駆動時には、制御部５０から回転モータに駆動信号が供給される。これにより、回転モータが動作して、副走査プレート３２に対してステージ２０が、回転軸Ａを中心として回転する。その結果、回転軸Ａを中心とするステージ２０の回転角度（ヨーイング角度）が調整される。

【0039】

このように、ステージ２０は、主走査機構３３および副走査機構３４により、ベース１０に対して、主走査方向および副走査方向に移動可能であるとともに、ヨーイング角度を調整することが可能となっている。

【0040】

主走査エンコーダ３６は、ステージ２０の主走査方向の位置を検出するセンサである。主走査エンコーダ３６は、ベース１０と主走査プレート３１との間に設けられている。主走査エンコーダ３６には、例えば、リニアエンコーダが使用される。主走査エンコーダ３６は、主走査方向に延びるリニアスケールと、リニアスケールを検出する検出子とを有する。主走査エンコーダ３６は、ステージ２０の主走査方向の位置を示す検出信号を、制御部５０へ出力する。

【0041】

副走査エンコーダ３７は、ステージ２０の副走査方向の位置を検出するセンサである。副走査エンコーダ３７は、主走査プレート３１と副走査プレート３２との間に設けられている。副走査エンコーダ３７には、例えば、リニアエンコーダが使用される。副走査エンコーダ３７は、副走査方向に延びるリニアスケールと、リニアスケールを検出する検出子とを有する。副走査エンコーダ３７は、ステージ２０の副走査方向の位置を示す検出信号を、制御部５０へ出力する。

【0042】

加速度センサ３８は、ステージ２０の主走査方向および副走査方向の加速度を検出するセンサである。図１および図２に示すように、加速度センサ３８は、副走査プレート３２に固定されている。加速度センサ３８は、副走査プレート３２およびステージ２０とともに主走査方向および副走査方向に移動しつつ、ステージ２０の主走査方向および副走査方向の加速度を検出する。そして、加速度センサ３８は、検出された加速度を示す検出信号を、制御部５０へ出力する。なお、加速度センサ３８は、ステージ２０に固定されていてもよい。

【0043】

露光部４０は、ステージ２０に保持された基板９を露光するユニットである。図１および図２に示すように、露光部４０は、ヘッド４１、照明光学系４２、およびレーザ発振器４３を有する。ヘッド４１は、ベース１０から延びるフレーム（図示省略）に固定されている。したがって、本実施形態では、ベース１０に対するヘッド４１の位置は、固定されている。

【0044】

レーザ発振器４３は、制御部５０から供給される駆動信号に従って、パルス光を出射する。レーザ発振器４３から出射されるパルス光は、照明光学系４２を介してヘッド４１へ導入される。ヘッド４１の内部には、空間変調器が設けられている。空間変調器には、例えば、回折格子型の空間光変調器であるＧＬＶ（Grating Light Valve）（登録商標）が用いられる。ヘッド４１へ導入されたパルス光は、空間変調器により所定のパターンに変調されて、基板９の上面に照射される。これにより、基板９の上面の感光材料が露光される。

【0045】

露光装置１の稼働時には、搬送機構３０による基板９の搬送と、ヘッド４１による露光とが、繰り返し実行される。具体的には、露光装置１は、主走査機構３３によりステージ２０を主走査方向に搬送しつつ、ヘッド４１からパルス光を照射することにより、基板９の上面の主走査方向に延びる帯状の領域（スワス）に露光を行う。その後、露光装置１は、副走査機構３４によりステージ２０を副走査方向に１スワス分だけ移動させ、再び主走査方向の露光を行う。このように、露光装置１は、主走査方向の露光と、副走査方向のステージ２０の移動とを繰り返すことにより、基板９の上面全体にパターンを露光する。

【0046】

制御部５０は、露光装置１の各部を動作制御するためのユニットである。図３は、露光装置１の制御ブロック図である。図３中に概念的に示すように、制御部５０は、ＣＰＵ等のプロセッサ５１、ＲＡＭ等のメモリ５２、およびハードディスクドライブ等の記憶部５３を有するコンピュータにより構成されている。記憶部５３には、露光装置１を動作制御するためのコンピュータプログラムＰと各種データＤが記憶されている。

【0047】

また、図３に示すように、制御部５０は、主走査機構３３（主走査モータ３３２および主走査回路３３３を含む）、副走査機構３４（副走査モータ３４２および副走査回路３４３を含む）、回転機構３５、主走査エンコーダ３６、副走査エンコーダ３７、加速度センサ３８、および露光部４０（ヘッド４１およびレーザ発振器４３を含む）と、電気的に接続されている。制御部５０は、記憶部５３に記憶されたコンピュータプログラムＰやデータＤをメモリ５２に読み出し、当該コンピュータプログラムＰおよびデータＤに基づいて、プロセッサ５１が演算処理を行うことにより、露光装置１内の上記各部を動作制御する。これにより、露光装置１における露光処理が進行する。

【0048】

＜２．制御部の機能について＞
制御部５０は、ステージ２０を主走査方向に搬送しつつ、ステージ２０の副走査方向の微小な位置ずれ量を推定し、推定された位置ずれを補正する機能を有する。図４は、制御部５０の当該機能を概念的に示したブロック図である。図４に示すように、制御部５０は、入力データ取得部６１、推定部６２、および補正部６３を有する。入力データ取得部６１、推定部６２、および補正部６３の各機能は、制御部５０としてのコンピュータが、コンピュータプログラムＰに従って動作することにより、実現される。

【0049】

入力データ取得部６１は、搬送機構３０に設けられた複数のセンサから出力される計測値Ｄ１を取得し、後述する機械学習モデルＭへ入力する入力データＤ２を生成する処理部である。複数のセンサは、上述した主走査回路３３３、副走査回路３４３、主走査エンコーダ３６、副走査エンコーダ３７、および加速度センサ３８を含む。

【0050】

入力データ取得部６１は、計測値入力部６１１と、入力データ生成部６１２とを有する。計測値入力部６１１は、上記の複数のセンサから出力された計測値Ｄ１を取得する。入力データ生成部６１２は、それらの計測値Ｄ１に基づいて、機械学習モデルＭへ入力する入力データＤ２を生成する。入力データＤ２は、複数のセンサから出力される計測値Ｄ１そのものであってもよいし、計測値Ｄ１に対して所定の演算やフィルタ処理等を行うことにより得られるデータであってもよい。

【0051】

推定部６２は、入力データ取得部６１により得られた入力データＤ２に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を表す推定値Ｄ３を出力する処理部である。図４に示すように、推定部６２は、機械学習モデルＭを有する。機械学習モデルＭは、機械学習アルゴリズムを用いた後述する学習処理により作成された推論プログラムである。機械学習モデルＭを得るための機械学習アルゴリズムとしては、例えば、一層ニューラルネットワークやディープラーニング等を含むニューラルネットワーク、ランダムフォレストや勾配ブースティング等を含む決定木系アルゴリズム、サポートベクトルマシンといった、いわゆる教師あり機械学習アルゴリズムが用いられる。

【0052】

機械学習モデルＭは、上述した入力データＤ２を説明変数とし、ステージ２０の副走査方向位置ずれ量を目的変数とする。推定部６２は、入力データ取得部６１が取得した入力データＤ２を、機械学習モデルＭへ入力する。そうすると、機械学習モデルＭは、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を表す推定値Ｄ３を出力する。ただし、機械学習モデルＭから出力される推定値Ｄ３は、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量に対して必要な補正量を表すものであってもよい。

【0053】

補正部６３は、推定部６２から出力される推定値Ｄ３に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置を補正する処理部である。補正部６３は、推定値Ｄ３に基づいて、副走査モータ３４２に、補正のための駆動信号Ｄ４を出力する。これにより、副走査モータ３４２が動作して、ステージ２０の副走査方向の位置ずれが補正される。

【0054】

＜３．機械学習モデルの作成＞
続いて、上述した機械学習モデルＭを作成するための学習処理について、説明する。図５は、機械学習モデルＭの作成時における露光装置１の正面図である。図５に示すように、機械学習モデルＭを作成するときには、露光装置１に、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を計測する位置ずれ計測装置８０が設置される。この位置ずれ計測装置８０は、上述した副走査エンコーダ３７よりも高い精度（細かい分解能）で、ステージ２０の副走査方向の微小な位置ずれ量を計測できる。

【0055】

位置ずれ計測装置８０は、ステージ２０に固定されるミラー８１と、レーザ測長器８２とを有する。ミラー８１は、ステージ２０の副走査方向の端縁部に固定される。レーザ測長器８２は、図示を省略した取付具を介して、ベース１０に固定される。レーザ測長器８２は、ミラー８１へ向けてレーザ光を出射するとともに、当該レーザ光がミラー８１により反射した反射光を受光する。そして、レーザ測長器８２は、出射光と反射光の位相差に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を計測する。

【0056】

図６は、機械学習モデルＭを作成するときの手順を示したフローチャートである。機械学習モデルＭを作成するときには、まず、露光装置１に、上記の位置ずれ計測装置８０を設置する（ステップＳ１１）。

【0057】

次に、制御部５０は、主走査機構３３を動作させつつ、機械学習のための教師データＴを収集する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部５０は、主走査機構３３によりステージ２０を主走査方向に移動させつつ、搬送機構３０に設けられた複数のセンサから出力される計測値Ｄ１と、位置ずれ計測装置８０から出力されるステージ２０の副走査方向の位置ずれ量とを、取得する。複数のセンサには、上述した主走査回路３３３、副走査回路３４３、主走査エンコーダ３６、副走査エンコーダ３７、および加速度センサ３８が含まれる。

【0058】

制御部５０は、上記の複数のセンサの計測値Ｄ１を既知の入力値とし、位置ずれ計測装置８０により計測される位置ずれ量を既知の出力値とする教師データＴを、記憶部５３に記憶させる。なお、既知の入力値は、複数のセンサの計測値Ｄ１に対して、上述した入力データ生成部６１２と同一の処理を行うことにより生成されるデータであってもよい。また、既知の出力値は、位置ずれ計測装置８０により計測される位置ずれ量に対して必要な補正量であってもよい。

【0059】

本実施形態では、露光装置１の状態を表す状態値を変化させつつ、ステップＳ１２の教師データの収集を行う。状態値は、例えば、ステージ２０の副走査方向の位置であってもよい。また、状態値は、ベース１０またはステージ２０の僅かな傾斜角度や重心位置のずれを表す値であってもよい。制御部５０は、図７のように、教師データＴを、状態値が第１条件のときに収集された第１データＴ１と、状態値が第１条件とは異なる第２条件のときに収集された第２データＴ２とに分ける。

【0060】

次に、制御部５０は、上記の第１データＴ１に基づいて、機械学習モデルＭの重みパラメータを調整する（ステップＳ１３）。これにより、露光装置１の状態値が第１条件のときに、複数のセンサの計測値Ｄ１に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量の推定値Ｄ３を精度よく出力できる、機械学習モデルＭが作成される。

【0061】

続いて、制御部５０は、上記の第２データＴ２を用いて、露光装置１の状態値が第２条件のときの、機械学習モデルＭの推定精度を検証する（ステップＳ１４）。具体的には、第２データＴ２の既知の入力値を機械学習モデルＭに入力し、機械学習モデルＭから出力される推定値Ｄ３と、第２データＴ２の既知の出力値との差が、許容範囲内であるか否かを判定する。

【0062】

ステップＳ１４の検証において、機械学習モデルＭの推定精度が、許容されるレベルに達していない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、制御部５０は、機械学習モデルＭの構造を規定するハイパーパラメータを調整する（ステップＳ１６）。例えば、機械学習アルゴリズムがディープラーニングである場合、制御部５０は、ステップＳ１６において、機械学習モデルＭの中間層の数を調整する。そして、上述したステップＳ１３－Ｓ１４を再度実行する。

【0063】

このように、制御部５０は、第１データＴ１に基づいて機械学習モデルＭの重みパラメータを調整し、その第１データＴ１とは露光装置１の状態が異なるときに収集された第２データＴ２を用いて、機械学習モデルＭの推定精度を検証する。そして、機械学習モデルＭの推定精度が不十分の場合には、機械学習モデルＭのハイパーパラメータを調整する。このようなステップＳ１３－Ｓ１６の処理を繰り返すことにより、露光装置１の状態が変化した場合でも、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を精度よく推定できる機械学習モデルＭが作成される。

【0064】

やがて、ステップＳ１４の検証において、機械学習モデルＭによる位置ずれ量の推定精度が、所望のレベルに達したと判断されると（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、制御部５０は、機械学習モデルＭの作成を終了する。そして、露光装置１から位置ずれ計測装置８０が取り外される（ステップＳ１７）。

【0065】

＜４．露光処理＞
続いて、上記の露光装置１において、製品となる基板９を露光する実運用時の露光処理について説明する。

【0066】

露光装置１の実運用時には、上記の位置ずれ計測装置８０は取り外される。実運用時には、ステージ２０の副走査方向の位置ずれを、位置ずれ計測装置８０で計測するのではなく、機械学習モデルＭにより推定する。これにより、高価な位置ずれ計測装置８０を用いることなく、ステージ２０の副走査方向の位置を補正できる。

【0067】

基板９の露光処理を行うときには、まず、ステージ２０に基板９を保持させる。そして、主走査機構３３によりステージ２０を主走査方向に搬送しつつ、ヘッド４１からパルス光を照射することにより、基板９の上面にパターンを露光する。

【0068】

図８は、このような露光処理のときに繰り返し実行されるステージ２０の搬送制御の流れを示したフローチャートである。露光処理時には、主走査機構３３がステージ２０を主走査方向に搬送する。このとき、搬送機構３０に設けられた複数のセンサから計測値Ｄ１が出力され、当該計測値Ｄ１が、制御部５０の計測値入力部６１１に入力される（ステップＳ２１）。複数のセンサは、上述した主走査回路３３３、副走査回路３４３、主走査エンコーダ３６、副走査エンコーダ３７、および加速度センサ３８を含む。

【0069】

次に、入力データ生成部６１２が、計測値入力部６１１に入力された計測値Ｄ１に基づいて、入力データＤ２を生成する（ステップＳ２２）。ここでは、上述したステップＳ１２と同一の処理が実行される。例えば、ステップＳ１２において実行される処理がフィルタ処理である場合には、ステップＳ２２においても、同様のフィルタ処理を実行する。これにより、計測値Ｄ１を反映した入力データＤ２が生成される。

【0070】

続いて、推定部６２が、入力データＤ２を機械学習モデルＭに入力する（ステップＳ２３）。そうすると、機械学習モデルＭから、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を表す推定値Ｄ３が出力される（ステップＳ２４）。ただし、機械学習モデルＭから出力される推定値Ｄ３は、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量に対して必要な補正量を表すものであってもよい。

【0071】

その後、補正部６３が、機械学習モデルＭから出力された推定値Ｄ３に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置ずれを補正する（ステップＳ２５）。具体的には、補正部６３は、推定値Ｄ３に基づいて、副走査モータ３４２に、補正のための駆動信号Ｄ４を出力する。これにより、副走査モータ３４２が、推定された副走査方向の位置ずれをキャンセルする方向に動作する。その結果、ステージ２０の副走査方向の位置ずれが低減される。

【0072】

以上のように、この露光装置１は、搬送機構３０に設けられた複数のセンサから出力される計測値Ｄ１を反映した入力データＤ２に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を表す推定値Ｄ３を出力する。装置の移設や経時変化等により、露光装置１の状態が変わった場合には、搬送機構３０に設けられた複数のセンサの計測値Ｄ１も変化する。このため、当該複数のセンサの計測値Ｄ１を説明変数とする機械学習モデルＭを用いることで、露光装置１の状態が変わった場合でも、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を推定することが可能となる。したがって、複雑なシミュレーションモデルを構築する必要がなく、推定値Ｄ３に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置を適切に補正できる。その結果、基板９に対する露光処理を精度よく行うことができる。

【0073】

＜５．計測値について＞
上記のように、この露光装置１では、搬送機構３０に設けられた複数のセンサの計測値Ｄ１に基づいて、機械学習モデルＭに入力する入力データＤ２を生成している。以下では、このような入力データＤ２を生成するために取得すべき計測値Ｄ１の種類について、説明する。

【0074】

主走査ガイド３３１が、主走査方向に対して僅かに傾斜している場合や、主走査ガイド３３１に僅かな歪みがある場合、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量は、ステージ２０の主走査方向の位置に依存する。このため、主走査エンコーダ３６から出力されるステージ２０の主走査方向の位置と、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量との間には、相関が存在する。したがって、入力データＤ２を生成するための計測値Ｄ１には、少なくとも、ステージ２０の主走査方向の位置を含めることが望ましい。

【0075】

また、ステージ２０が、主走査方向に延びる軸（以下「主走査軸Ｂ」と称する）を中心として僅かに傾斜している場合、ステージ２０は、重力の影響で副走査方向に位置ずれしやすくなる。このステージ２０の傾斜は、副走査モータ３４２のトルクに影響する。すなわち、副走査モータ３４２のトルクは、上記の傾斜がない場合とは異なる値となる。このため、副走査回路３４３から出力される副走査モータ３４２のトルクと、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量との間には、相関が存在する。したがって、入力データＤ２を生成するための計測値Ｄ１には、少なくとも、副走査モータ３４２のトルクを含めることが望ましい。

【0076】

すなわち、入力データＤ２を生成するための計測値Ｄ１には、少なくとも、ステージ２０の主走査方向の位置と、副走査モータ３４２のトルクと、を含めることが望ましい。

【0077】

図９は、ステージ２０が主走査軸Ｂを中心として僅かに傾斜している状態を示した図である。図９のように、ステージ２０の主走査軸Ｂを中心とする回転角度（以下「ローリング角度」と称する）がθの場合、重力加速度ｇの影響で、ステージ２０には、副走査方向にＦ＝ｇ・sinθの慣性力が作用する。この慣性力Ｆは、ステージ２０の副走査方向の位置ずれの要因となる。また、このような慣性力Ｆが存在すると、加速度センサ３８が検出する副走査方向の加速度は、ステージ２０が傾斜していない場合とは異なる値となる。このため、加速度センサ３８から出力される副走査方向の加速度と、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量との間には、相関が存在する。したがって、入力データＤ２を生成するための計測値Ｄ１には、加速度センサ３８から出力される副走査方向の加速度を含めることが、より望ましい。

【0078】

また、入力データ生成部６１２は、加速度センサ３８の検出値に基づいて、ステージ２０の主走査軸Ｂを中心とするローリング角度θを算出してもよい。そして、算出されたローリング角度θを、入力データＤ２に含めてもよい。ローリング角度θとステージ２０の副走査方向の位置ずれ量との間には、上記の副走査方向の加速度とステージ２０の副走査方向の位置ずれ量との間よりも、強い相関が存在する。このため、入力データＤ２にローリング角度θを含めることで、副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を、より精度よく推定できる。

【0079】

また、入力データＤ２を生成するための計測値Ｄ１には、さらに、主走査回路３３３から出力される主走査モータ３３２のトルク、副走査エンコーダ３７から出力されるステージ２０の副走査方向の位置、加速度センサ３８から出力される主走査方向の加速度のうちの少なくとも１つを、含めることが望ましい。これにより、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量または必要な補正量を、より精度よく推定できる。

【0080】

また、入力データＤ２を生成するための計測値Ｄ１として、搬送機構３０から出力される他の計測値を追加してもよい。例えば、主走査機構３３によるステージ２０の主走査方向の移動速度、副走査機構３４によるステージ２０の副走査方向の移動速度、回転機構３５のモータのトルクなどを、計測値Ｄ１に含めてもよい。

【0081】

＜６．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。

【0082】

上記の実施形態では、主走査モータ３３２および副走査モータ３４２が、リニアモータであった。しかしながら、主走査モータ３３２および副走査モータ３４２は、回転式のモータであってもよい。その場合、各モータから出力される回転運動を、ボールネジ等により直進運動に変換すればよい。

【0083】

また、上記の実施形態では、加速度センサ３８が、ステージ２０の主走査方向および副走査方向の加速度を検出するものであった。しかしながら、加速度センサ３８は、ステージ２０の副走査方向の加速度のみを検出するものであってもよい。

【0084】

また、上記の実施形態では、教師データＴの収集時に、レーザ測長器８２を有する位置ずれ計測装置８０により、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を計測していた。しかしながら、教師データＴの収集時に、他の方法で、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を計測してもよい。例えば、ステージ２０に基板９を載せて露光を行い、その露光結果に基づいて、ステージ２０の副走査方向の位置ずれ量を計測してもよい。

【0085】

また、上記の実施形態では、露光装置１の制御部５０が、機械学習モデルＭを作成するための学習処理を行っていた。しかしながら、機械学習モデルＭを作成するための学習処理は、制御部５０とは別のコンピュータが行ってもよい。

【0086】

また、露光対象となる基板９は、半導体ウェハには限定されない。基板９は、例えば、フラットパネルディスプレイ用の基板や、プリント基板などであってもよい。

【0087】

また、上記の実施形態や変形例に登場した各要素を、矛盾が生じない範囲で、適宜に取捨選択してもよい。

【符号の説明】

【0088】

１ 露光装置
９ 基板
１０ ベース
２０ ステージ
３０ 搬送機構
３１ 主走査プレート
３２ 副走査プレート
３３ 主走査機構
３４ 副走査機構
３５ 回転機構
３６ 主走査エンコーダ
３７ 副走査エンコーダ
３８ 加速度センサ
４０ 露光部
４１ ヘッド
４２ 照明光学系
４３ レーザ発振器
５０ 制御部
６１ 入力データ取得部
６２ 推定部
６３ 補正部
８０ 位置ずれ計測装置
３３１ 主走査ガイド
３３２ 主走査モータ
３３３ 主走査回路
３４１ 副走査ガイド
３４２ 副走査モータ
３４３ 副走査回路
６１１ 計測値入力部
６１２ 入力データ生成部
Ｄ１ 計測値
Ｄ２ 入力データ
Ｄ３ 推定値
Ｄ４ 駆動信号
Ｍ 機械学習モデル
Ｐ コンピュータプログラム
Ｔ 教師データ
Ｔ１ 第１データ
Ｔ２ 第２データ
θ ローリング角度

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】