▶ サイマー リミテッド ライアビリティ カンパニーの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-07-03
(45)【発行日】2024-07-11
(54)【発明の名称】予測的に較正をスケジュール設定する装置及び方法
(51)【国際特許分類】
H01S 3/10 20060101AFI20240704BHJP
G01J 3/12 20060101ALI20240704BHJP
【ＦＩ】
H01S3/10
G01J3/12
【請求項の数】
14
(21)【出願番号】P 2023501410
(86)(22)【出願日】2021-07-28
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2023-09-06
(86)【国際出願番号】 US2021043552
(87)【国際公開番号】W WO2022039898
(87)【国際公開日】2022-02-24
【審査請求日】2023-03-01
(31)【優先権主張番号】63/066,888
(32)【優先日】2020-08-18
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/151,411
(32)【優先日】2021-02-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】513192029
【氏名又は名称】サイマー リミテッド ライアビリティ カンパニー
(74)【代理人】
【識別番号】100079108
【弁理士】
【氏名又は名称】稲葉 良幸
(74)【代理人】
【識別番号】100109346
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 敏史
(74)【代理人】
【識別番号】100117189
【弁理士】
【氏名又は名称】江口 昭彦
(74)【代理人】
【識別番号】100134120
【弁理士】
【氏名又は名称】内藤 和彦
(72)【発明者】
【氏名】モヘビ，モハマド，タギ
(72)【発明者】
【氏名】ウィリアムズ，スペンサー，ライアン
【審査官】百瀬 正之
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１３－０３３９３２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－００９９５５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００３－２１４９４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２００２／０１４１４７１（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特表平１０－５０６１８５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－１４２１８７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－１９２７５６（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２０／１６１８６５（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０００－１１４６２１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－３２４５５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－１９５３４３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－１９１８３３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０９２２０６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－２０６０８５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－００６７１３（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０１Ｓ ３／００－３／３０
Ｇ０１Ｊ １／００－１１／００
ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
光源における光デバイスに関する較正をスケジュール設定する方法であって、前記光デバイスが較正されている間、前記光デバイスに関連付けられた特性を受け取ることと、
前記光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも前記特性に基づいて計算することと、
前記現在の劣化メトリックに基づいて、前記光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することと、
光デバイス劣化の前記推定に少なくとも部分的に基づいて、前記光デバイスの較正をスケジュール設定することと、を含み、
前記推定に基づいて前記光デバイスの前記較正を前記スケジュール設定することは、前記特性が前記光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べることを含み、
前記特性が前記光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べることは、前記現在の劣化メトリックにおける信頼度を解析することを含む、方法。
【請求項2】
前記推定に基づいて前記光デバイスの前記較正を前記スケジュール設定することは、前記光デバイスの較正を実施すべきときを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記現在の劣化メトリックを前記計算することは、較正特性に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記光デバイスは、前記光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴を測定する、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記光デバイスが較正されている間に前記特性を前記受け取ることは、前記光デバイスが較正されている間、前記光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴に関連付けられた誤差測定値を受け取ることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記特性に基づいて前記現在の劣化メトリックを前記計算することは、線形関数であって、以前の劣化メトリックが前記線形関数のスロープである、線形関数に基づいて、前記特性における誤差を推定することを含み、前記線形関数は、前記光デバイスの使用量の以前の値と、前記特性における前記誤差の累積和と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記光デバイスの前記較正を前記スケジュール設定した後、スケジュール設定されている次の較正が実施されるときに前記特性を更新することと、前記現在の劣化メトリックを以前の劣化メトリックに割り当てることと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
前記光デバイスが較正されている間に前記特性を前記受け取ることは、直接測定値から間接値への変換を実施する、前記光デバイスに関連付けられた測定スケールを受け取ることを含み、前記直接測定値は、前記光デバイスが較正されている間に前記光源によって生成される光ビームに関する、請求項１に記載の方法。
【請求項9】
光源によって生成された光ビームに関する態様を測定する光デバイスを較正する較正装置と通信する予測装置であって、前記光デバイスが較正されている間、前記光ビームの前記測定された態様に関連付けられた測定された特性を前記光デバイスから受け取るように構成された入力モジュールと、
前記測定された特性を前記入力モジュールから受け取り、前記光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを、少なくとも前記測定された特性に基づいて計算し、及び前記現在の劣化メトリックに基づいて、前記光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成された適応モジュールと、
前記適応モジュールからの前記推定に基づいて前記光デバイスの較正をスケジュール設定し、及び前記スケジュールに基づいて前記光デバイスを較正するように前記較正装置に命令するように構成された出力モジュールと、を備え、
前記出力モジュールは、前記推定に基づいて前記光デバイスの前記較正を前記スケジュール設定する際に、前記測定された特性が前記光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べ、前記現在の劣化メトリックにおける信頼度を解析するように構成されている、予測装置。
【請求項10】
光源によって生成された光ビームに関する態様を測定する光デバイスを較正する較正装置と、前記較正装置と通信する予測コントローラと、を備える較正システムであって、前記予測コントローラは、
前記光デバイスが較正されている間、前記光デバイスに関連付けられた特性を前記光デバイスから受け取るように構成された入力モジュールと、
前記特性を前記入力モジュールから受け取り、前記光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも前記特性に基づいて計算し、及び前記現在の劣化メトリックに基づいて、前記光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成された適応モジュールと、
前記適応モジュールからの前記推定に基づいて前記光デバイスの較正をスケジュール設定し、及び前記スケジュールに基づいて前記光デバイスを較正するように前記較正装置に命令するように構成された出力モジュールと、を有し、
前記出力モジュールは、前記推定に基づいて前記光デバイスの前記較正を前記スケジュール設定する際に、前記特性が前記光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べ、前記現在の劣化メトリックにおける信頼度を解析するように構成されている、較正システム。
【請求項11】
前記光デバイスは、測定スケールに基づいて光ビームのエネルギーの推定を提供する、請求項１０に記載の較正システム。
【請求項12】
前記較正装置は、前記光デバイスに導かれる前記光ビームの少なくとも一部分を受け取るパワーメータであって、測定されたパワーを出力するパワーメータと、
前記光源のパルス反復率及び前記パワーメータから出力された前記測定されたパワーに基づいて、前記光ビームのパルスにおけるエネルギーを計算することと、計算されたエネルギーを、前記光デバイスからの前記光ビームの推定されたエネルギーと比較することと、を行うプロセッサと、
を有する、請求項１１に記載の較正システム。
【請求項13】
前記プロセッサは、前記比較に基づいて、前記光デバイスの前記測定スケールにおけるドリフトを推定する、請求項１２に記載の較正システム。
【請求項14】
前記劣化メトリックは、前記光デバイスの前記測定スケールの傾向のスロープの局所的線形近似に対応する、請求項１１に記載の較正システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願の相互参照
[0001] 本出願は、２０２０年８月１８日に出願された「PREDICTIVE CALIBRATION SCHEDULING APPARATUS AND METHOD」という名称の米国特許出願第６３／０６６８８８号及び２０２１年２月１９日に出願された「PREDICTIVE CALIBRATION SCHEDULING APPARATUS AND METHOD」という名称の米国特許出願第６３／１５１，４１１号に対する優先権を主張し、これらの両方は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
[0001] 本出願は、２０２０年８月１８日に出願された「PREDICTIVE CALIBRATION SCHEDULING APPARATUS AND METHOD」という名称の米国特許出願第６３／０６６８８８号及び２０２１年２月１９日に出願された「PREDICTIVE CALIBRATION SCHEDULING APPARATUS AND METHOD」という名称の米国特許出願第６３／１５１，４１１号に対する優先権を主張し、これらの両方は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
[0002] 開示される主題は、光源における光デバイスの較正を実施すべきときを予測するための装置に関する。
【背景技術】
【0003】
[0003] フォトリソグラフィで使用されるガス放電用光源の一種は、エキシマ光源又はレーザーと称される。典型的には、エキシマレーザーは、アルゴン、クリプトン又はキセノンを含み得る１つ以上の希ガスと、フッ素又は塩素を含み得る反応性ガスとの組み合わせを使用する。エキシマレーザーは、電気的シミュレーション（エネルギー供給されている）及び（ガス混合物の）高圧の適切な条件下でエキシマ、すなわち擬似分子を形成することができ、エキシマは、エネルギーを与えられた状態でのみ存在する。エネルギーを与えられた状態のエキシマは、紫外線範囲の増幅光を生成する。エキシマ光源は、単一のガス放電チャンバ又は複数のガス放電チャンバを使用することができる。エキシマ光源が稼働しているとき、エキシマ光源は、遠紫外（ＤＵＶ）光ビームを生成する。ＤＵＶ光は、例えば、約１００ナノメートル（ｎｍ）～約４００ｎｍの波長を含み得る。
【0004】
[0004] ＤＵＶ光ビームは、所望のパターンを基板（例えば、シリコンウェハー）の目標部分に適用する機械であるフォトリソグラフィ露光装置又はスキャナに導かれ得る。ＤＵＶ光ビームは、投影光学システムと相互作用し、投影光学システムは、ＤＵＶ光ビームを、マスクを通してウェハーのフォトレジスト上に投影する。このようにして、１層以上のチップ設計がフォトレジスト上にパターニングされ、その後、ウェハーは、エッチング及びクリーニングされる。
【発明の概要】
【0005】
[0005] いくつかの一般的な態様では、光源における光デバイスに関する較正をスケジュール設定する方法が実施される。本方法は、光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を受け取ることと、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算することと、現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することと、光デバイスの劣化の推定に少なくとも部分的に基づいて、光デバイスの較正をスケジュール設定することと、を含む。
【0006】
[0006] 実装形態は、以下の特徴の１つ以上を含み得る。例えば、光デバイスの較正は、光デバイスの較正を実施すべきときを決定することによってスケジュール設定され得る。
【0007】
[0007] 現在の劣化メトリックは、較正特性に基づいて計算され得る。
【0008】
[0008] 光デバイスは、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴を測定するように構成され得る。光ビームの測定されたスペクトル特徴は、光ビームの波長であり得る。
【0009】
[0009] 光デバイスが較正されている間、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴に関連付けられた誤差測定値を受け取ることにより、光デバイス特性を受け取ることができる。誤差測定値は、光ビームの測定されたスペクトル特徴と、基準スペクトル特徴と、の間の差である。
【0010】
[0010] 現在の劣化メトリックは、光デバイス特性が光デバイスの使用量の変化に対してどの程度変化するかを推定することによって計算され得る。光デバイスの使用量の変化に対して光デバイス特性がどの程度変化するかを推定することは、光デバイス特性の以前の値及び以前の劣化メトリックに関するデータに基づく誤差を推定することを含み得る。
【0011】
[0011] 現在の劣化メトリックは、光デバイス特性が光デバイスの使用量の変化に対して線形に変化すると想定することによって計算され得る。現在の劣化メトリックは、線形関数であって、以前の劣化メトリックがその線形関数のスロープである、線形関数に基づいて、光デバイス特性における誤差を推定することによって計算され得、線形関数は、光デバイスの使用量の以前の値と、光デバイス特性における誤差の累積和とを含む。現在の劣化メトリックは、光デバイス特性における誤差を推定することによって計算され得る。現在の劣化メトリックは、光デバイス特性がどのような傾向を有しているかを解析することによって計算され得る。
【0012】
[0012] 劣化メトリックは、光デバイスの傾向挙動をモデル化することができる。
【0013】
[0013] 光デバイスの較正は、光デバイスの使用量に対して光デバイス特性が非線形に変化するかどうかを調べることによってスケジュール設定され得る。光デバイス特性が光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べることは、現在の劣化メトリックにおける信頼度を解析することを含む。
【0014】
[0014] 光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することは、光デバイスに関連付けられた光デバイス特性における誤差が閾値を超えるであろうときを推定することを含み得る。推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定することは、較正を必要とする前に許容可能であろう光デバイスの追加的な使用量を推定することを含み得る。
【0015】
[0015] 本方法は、光デバイスの較正をスケジュール設定した後、スケジュール設定されている次の較正が実施されるとき、光デバイスに関連付けられた光デバイス特性を更新することと、現在の劣化メトリックを以前の劣化メトリックに割り当てることとを含み得る。
【0016】
[0016] 劣化メトリックは、光デバイス特性のスロープの局所的線形近似に対応し得る。
【0017】
[0017] 光デバイスは、光源によって生成された光ビームのエネルギー推定するように構成され得る。直接測定値から間接値への変換を実施する、光デバイスに関連付けられた測定スケールを受け取ることにより、光デバイスが較正されている間に光デバイス特性を受け取ることができ、直接測定値は、光デバイスが較正されている間に光源によって生成される光ビームに関する。光デバイス特性におけるドリフトがドリフト閾値を超えるであろうときを推定することにより、光デバイスの劣化が閾値を超えることを推定し得る。間接値に関連付けられた誤差閾値に基づいてドリフト閾値を計算することにより、光デバイス特性におけるドリフトがドリフト閾値を超えることを推定し得る。
【0018】
[0018] 他の一般的な態様では、較正システムは、光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と、較正装置と通信する予測コントローラと、を含む。予測コントローラは、入力モジュール、適応モジュール及び出力モジュールを含む。入力モジュールは、光デバイス較正されている間、光ビームの測定された態様に関連付けられた測定された特性を光デバイスから受け取るように構成される。適応モジュールは、測定された特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを、少なくとも測定された特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される。出力モジュールは、適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される。
【0019】
[0019] 実装形態は、以下の特徴の１つ以上を含み得る。例えば、光デバイスに関連付けられた測定された特性は、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴の測定値を含む。
【0020】
[0020] 較正装置は、既知のエネルギー遷移を有する光学遷移プロファイルを有する較正材料を含み得る。光デバイスは、光源によって生成された光ビームのスペクトルプロファイルを感知するように構成されるスペクトル解析モジュールを含み得、較正装置は、較正材料を使用してスペクトル解析モジュールを較正するように構成され得る。光デバイスの劣化の推定は、スペクトル解析モジュールの較正におけるドリフトの指標であり得る。較正装置が光デバイスを較正するように構成されることは、スペクトル解析モジュールの１つ以上の動作パラメータを調整することを含み得る。
【0021】
[0021] 劣化メトリックは、測定された特性の傾向のスロープの局所的線形近似に対応し得る。
【0022】
[0022] 他の一般的な態様では、予測装置は、光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と通信する。予測装置は、光デバイスが較正されている間、光ビームの測定された態様に関連付けられた測定された特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、測定された特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを、少なくとも測定された特性に基づいて計算し、現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、を含む。
【0023】
[0023] 他の一般的な態様では、較正システムは、光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と、較正装置と通信する予測コントローラと、を含む。予測コントローラは、光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、光デバイス特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、を含む。
【0024】
[0024] 実装形態は、以下の特徴の１つ以上を含み得る。例えば、光デバイスは、測定スケールに基づいて光ビームのエネルギーの推定を提供するように構成され得る。光デバイス特性は、測定スケールを含み得る。測定スケールは、光ビームの特性の直接測定値から光ビームのエネルギーの間接値への変換を可能にし得る。
【0025】
[0025] 較正装置は、光デバイスに導かれる光ビームの少なくとも一部分を受け取るパワーメータであって、測定されたパワーを出力するパワーメータと、プロセッサと、を含み得る。プロセッサは、光源のパルス反復率及びパワーメータから出力された測定されたパワーに基づいて、光ビームのパルスにおけるエネルギーを計算し、及び正確に計算されたエネルギーを、光デバイスからの光ビームの推定されたエネルギーと比較するように構成される。プロセッサは、比較に基づいて、光デバイスの測定スケールにおけるドリフトを推定するように構成され得る。較正装置が光デバイスを較正するように構成されることは、比較に基づいて光デバイスの測定スケールを調整することを含み得る。光デバイスの劣化は、光デバイスの測定スケールにおけるドリフトの推定によって示され得る。劣化メトリックは、光デバイスの測定スケールの傾向のスロープの局所的線形近似に対応し得る。
【0026】
[0026] 他の一般的な態様では、較正装置と通信する予測装置は、光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される。予測装置は、光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、光デバイス特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【0027】
【図1】[0027]光デバイス、光ビームを生成する光源並びに較正装置及び予測コントローラを含む較正システムのブロック図である。
【図8A】[0034]第１の光源に関連付けられた第１のスペクトル解析モジュールの光路長の挙動を第１のスペクトル解析モジュールの使用量に対して示す第１のグラフと、第１の光源とは別個で異なる第２の光源に関連付けられた、第１のスペクトル解析モジュールとは別個で異なる第２のスペクトル解析モジュールの光路長の挙動を第２のスペクトル解析モジュールの使用量に対して示す第２のグラフと、を示す。
【発明を実施するための形態】
【0028】
[0043] 図１を参照すると、光デバイス１０５に対して較正システム１００が配置されている。光デバイス１０５は、光源１０２によって生成される光ビーム１０１に関する態様Ｌ１０５を測定又は感知するように構成され、光ビーム１０１は、出力デバイス１０４に提供され、それにより使用される。光ビーム１０１に関する測定又は感知された態様Ｌ１０５は、光源１０２、出力デバイス１０４又は光源１０２及び出力デバイス１０４の１つ以上に関連付けられた制御装置に提供され得る。光デバイス１０５は、診断用光ビーム１０３を受け取る。診断用光ビームは、光ビーム１０１であり得るか、又は光ビーム１０１から分割された光ビーム１０１の一部分であり得る。
【0029】
[0044] 動作中、様々な望ましくない効果のため、光デバイス１０５が使用されるにつれて、光デバイス１０５によって実施される測定の精度が劣化する可能性がある。例えば、光デバイス１０５は、光ビーム１０１の光スペクトルのスペクトル特徴（例えば、中心波長）を測定するために、診断用光ビーム１０３が光デバイス１０５内で経験する光路長に依存し得る。測定された態様Ｌ１０５は、この測定されたスペクトル特徴に対応し得る。光路長は、診断用光ビーム１０３がたどる、光デバイス１０５を通る経路の幾何学的長さだけでなく、診断用光ビーム１０３が伝搬する媒体の屈折率にも関係する。使用量に伴い、光デバイス１０５内の光路長が変化する可能性があり、これらの変化は、屈折率及び幾何学的経路長の１つ以上の変化に起因し得る。診断用光ビーム１０３が経験する光路長の変化により、光デバイス１０５によって実施される診断用光ビーム１０３のスペクトル特徴の測定において誤差が生じる。その結果、光ビーム１０１のスペクトル特徴及び光スペクトルを制御することが困難になる。出力デバイス１０４は、このような制御を必要とする場合がある。
【0030】
[0045] 光デバイス１０５によって実施される測定の精度を維持するために、光デバイス１０５は、適切に較正されなければならない。この目的のため、較正システム１００は、光デバイス１０５を較正するように構成される較正装置１１０を含む。較正中、光デバイス１０５の１つ以上の動作パラメータは、使用に起因する、光デバイス１０５におけるこの劣化を補償するように調整される。光デバイス１０５の較正は、数秒又は１分以上を要する可能性がある。例えば、較正は、１分、２分又は更に５分を要する可能性がある。更に、較正中、光ビーム１０１は、出力デバイス１０４による使用において利用可能ではない。したがって、出力デバイス１０４の動作時間は、較正を実施するために停止される。
【0031】
[0046] これまで、較正装置１１０は、光デバイス１０５の使用量の予め設定された値のみに基づいて、光デバイス１０５の較正を開始していた。例えば、光源１０２が光ビーム１０１のパルスを生成するパルス光源である場合、光デバイス１０５の使用量は、光ビーム１０１のパルスの総数、したがって光デバイス１０５によって感知される診断用光ビーム１０３のパルスの総数により決定することができる。したがって、従来の較正システムでは、較正装置１１０は、光ビーム１０１のＸ個のパルスごとに較正を実施することができた。場合により、Ｘの値は、数億程度であり得た。例えば、いくつかの光源１０２では、較正装置は、光デバイス１０５の較正を光ビーム１０１の３億個のパルスごとに実施することになる。
【0032】
[0047] 光デバイス１０５の使用量の予め構成される値又は予め決定された値のみに基づいて較正を開始することは、較正が不必要なときに光デバイス１０５の較正を実施すること又は較正が必要なときに光デバイス１０５の較正を実施しないことにつながり得る。光デバイス１０５の不必要な較正を実施することは、出力デバイス１０４にとって過剰で不必要なダウンタイムを意味する。これに対して、較正が必要なときに光デバイス１０５の較正を実施しないことは、光ビーム１０１が、出力デバイス１０４によって必要とされる仕様から逸脱して動作している可能性があることを意味する。
【0033】
[0048] したがって、較正システム１００は、較正装置１１０及び光デバイス１０５と通信する予測コントローラ１３０を含む。予測コントローラ１３０は、光デバイス１０５の較正を、較正が必要なときにスケジュール設定し、較正が不要なときにスケジュール設定しないように構成される。更に、予測コントローラ１３０は、光デバイス１０５の使用量の予め設定された値のみに基づくことなく、光デバイス１０５の動作中に較正スケジュールを決定する。予測コントローラ１３０は、光デバイス１０５の以前の又は過去の性能に基づいて、較正するかどうか及び較正すべきときに関して決定する。予測コントローラ１３０は、光デバイス１０５の較正間において及び光源１０２の動作中にリアルタイムで、光デバイス１０５のその後の又は次の較正をスケジュール設定すべきときを決定する。
【0034】
[0049] 図面では、２つの要素を接続する実線は、データ（例えば、情報及び／又は指令信号）が流れ得るデータ経路を示す。データは、無線接続又は有線接続を介して流れ得る。したがって、予測コントローラ１３０、較正装置１１０及び光デバイス１０５間を流れるデータ又はこれらの構成要素のそれぞれの中を流れるデータは、無線接続又は配線接続を介することができる。更に、点線は、光が伝搬できる光路を示す。
【0035】
[0050] この目的のため、図２を更に参照すると、予測コントローラ１３０は、入力モジュール２３２、適応モジュール２３４及び出力モジュール２３６を含む。更なる実装形態では、予測コントローラ１３０は、メモリ２３８を含み得るか又はメモリ２３８にアクセスすることができる。測定された特性が入力モジュール２３２で受け取られるたびに、メモリ２３８は、測定された特性の値を保存するように構成され得る。メモリ２３８は、出力モジュール２３６からの較正スケジュールを伴う出力命令、光デバイス１０５からの他の情報又は更に適応モジュール２３４からの劣化メトリックを保存するように構成され得、そのような情報は、動作中、予測コントローラ１３０による様々な使用のために利用可能である。メモリ２３８は、読み出し専用メモリ及び／又はランダムアクセスメモリであり得、コンピュータプログラムの命令及びデータを有形に具体化するのに好適な記憶装置を提供することができる。
【0036】
[0051] 入力モジュール２３２は、光デバイス１０５と通信し、光デバイス１０５の以前の又は過去の性能に関する情報を受け取る。一般には、以下で更に詳細に論じるように、入力モジュール２３２は、診断用光ビーム１０３の測定された態様に関連付けられた測定された特性を光デバイス１０５から受け取るように構成される。適応モジュール２３４は、測定された特性を入力モジュール２３２から受け取り、測定された特性に基づいて、光デバイス１０５の劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される。加えて、適応モジュール２３４は、光デバイス１０５の劣化が閾値を超えるであろうときを、現在の測定された特性だけでなく、以前の測定された特性にも基づいて推定することができる。例えば、適応モジュール２３４は、光デバイス１０５の劣化が閾値を超えるであろうときを、現在の測定された特性と、全て又はいくつかの以前の測定された特性との累積和に基づいて推定することができ、このような累積和は、メモリ２３８に保存される。出力モジュール２３６は、適応モジュール２３４からの推定に基づいて光デバイス１０５の較正をスケジュール設定するように構成される。
【0037】
[0052] 予測コントローラ１３０は、１つ以上のプログラマブルプロセッサを含むか又はそれへのアクセスを有し得、それぞれは、命令のプログラムを実行して、測定された特性を光デバイス１０５から受け取り、較正スケジュールを含む、較正装置１１０への出力命令を生成することを含む所望の機能を実施することができる。予測コントローラ１３０（及びモジュール２３２、２３４、２３６のいずれか１つ）は、デジタル電子回路、コンピュータハードウェア、ファームウェア又はソフトウェアのいずれかで実装することができる。較正装置１１０は、１つ以上の入力装置及び１つ以上の出力デバイスも含み得る。
【0038】
[0053] 図３を参照すると、いくつかの実装形態では、光デバイス１０５は、スペクトル解析モジュール３０５である。スペクトル解析モジュール３０５は、光学分離装置３４２及びセンサ３４４を含む。他の実装形態では、スペクトル解析モジュール３０５は、図示されない他の構成要素、例えば１つ以上のディフューザ、ウィンドウ及び反射型又は屈折型光学部品を含む。光学分離装置３４２の実装形態を、図４を参照して以下で説明する。
【0039】
[0054] 図３の例では、スペクトル解析モジュール３０５に関連付けられた測定された特性は、光源１０２によって生成された診断用光ビーム１０３のスペクトル特徴の測定値を含む。スペクトル解析モジュール３０５は、診断用光ビーム１０３のスペクトルプロファイル３０８を感知し、解析することにより、診断用光ビーム１０３のスペクトル特徴を感知するように構成される。光スペクトルとも称されるスペクトルプロファイル３０８は、診断用光ビーム１０３の波長（又は周波数）の関数としての診断用光ビーム１０３（及び光ビーム１０１）のスペクトル形状又は強度スペクトルである。したがって、スペクトルプロファイル３０８は、光ビーム１０１又は１０３の光エネルギー又はパワーが様々な波長（又は周波数）にわたってどのように分布するかという情報を含む。
【0040】
[0055] 診断用光ビーム１０３は、スペクトル解析モジュール３０５のアパーチャ３４１を通して光学分離装置３４２に導かれる。診断用光ビーム１０３は、光学分離装置３４２内の光路長により画定される光路に沿って進む。光学分離装置３４２は、診断用光ビーム１０３と相互作用し、診断用光ビーム１０３のスペクトル成分に対応する複数の空間成分３０６を出力する。スペクトル成分は、光ビーム１０３のスペクトルプロファイル３０８内に存在する。動作時、スペクトル解析モジュール３０５は、光ビーム１０３の波長を変化させ、特定の波長範囲にわたってスキャンすることにより、スペクトルプロファイル３０８を生成することができる。
【0041】
[0056] スペクトル成分は、スペクトル強度３０３ｉとして示される、光ビーム１０３の光エネルギー又はパワーの値が様々な波長３０３ｗにわたってどのように分布するかに対応する。空間成分３０６は、二次元空間にマッピングされたスペクトル強度３０３ｉの値に対応する。このようにして、光学分離装置３４２は、光ビーム１０３のスペクトル情報、例えば波長を、センサ３４４により感知又は検出することができる空間情報に変換する。変換は、スペクトル情報がセンサ３４４により観察することができるように、スペクトル情報を空間における異なる位置にマッピングする。光学分離装置３４２の伝送が干渉縞パターン３０７で示され、これがスペクトルプロファイル３０８を生成する。
【0042】
[0057] センサ３４４は、出力された空間成分３０６を受け取り、感知する。センサは、その感知領域の活性領域を概ね示す平面により画定することができる。感知領域の平面は、空間成分３０６の伝搬方向に対して垂直であり得る。センサ３４４は、出力された空間成分３０６を受け取り、感知する検出器であり得る。例えば、一次元に沿って測定するために使用することができる好適な検出器の一種は、線形フォトダイオードアレイである。線形フォトダイオードアレイは、１つのパッケージ内に等間隔で線形配置において形成された同一サイズの複数の要素からなる。フォトダイオードアレイは、光ビーム１０３の波長に敏感であり、光ビーム１０３が深紫外線範囲の波長を有する場合、フォトダイオードアレイは、深紫外線範囲の波長を有する光に敏感である。別の例として、センサ３４４は、二次元センサ、例えば二次元電荷結合素子（ＣＣＤ）又は二次元相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）センサであり得る。センサ３４４は、十分に高速な速度、例えば約６ｋＨｚでデータを読み取ることが可能である。
【0043】
[0058] センサ３４４の出力は、制御モジュール３５０に接続され、制御モジュール３５０は、空間成分３０６の特性を測定し、測定された特性を解析して光ビーム１０３のスペクトル特徴の推定値を計算する。上で論じたように、診断用光ビーム１０３及び光ビーム１０１のスペクトル特徴の推定値は、光源１０２、出力デバイス１０４又は光源１０２及び出力デバイス１０４の１つ以上に関連付けられた制御装置に提供される。制御モジュール３５０は、データ接続部を通してセンサ３４４に接続することができ、更に光源１０２及び／又は出力デバイス１０４と通信することができる。制御モジュール３５０は、光ビーム１０３の各パルス又は光ビームのパルスの組に対して測定、解析及び計算を実施することができる。制御モジュール３５０は、較正システム１００の較正装置１１０及び予測コントローラ１３０（図１及び図２）に接続することもできる。制御モジュール３５０は、光ビーム１０３の測定された特性（測定された特性の解析を含む）のデータを、データ接続部を通して較正装置１１０及び予測コントローラ１３０に送ることができる。
【0044】
[0059] 図３の例では、スペクトル特性の計算された推定値は、光ビーム１０３の波長λ３０５である。推定された波長λ３０５は、光ビーム１０３のスペクトルプロファイル３０８の中心波長３０９に対応し得るか又はそれに基づき得る。動作中、スペクトル解析モジュール３０５の光学分離装置３４２は、中心波長３０９を含むスペクトルプロファイル３０８の態様を感知又は測定する。光ビーム１０３の推定された波長λ３０５の値は、この測定された中心波長３０９に基づき得、中心波長３０９は、センサ３４４により感知された空間成分３０６に関する測定値及び光学分離装置３４２の光路長の較正されたモデルに依存する。例えば、中心波長３０９は、空間成分３０６において見えるリングの直径及び光学分離装置３４２の光路長に依存する。使用量に伴い、すなわちスペクトル解析モジュール３０５の動作中、光学分離装置３４２内の光路長は、屈折率及び幾何学的経路長の１つ以上の変化に起因して変化し得る。診断用光ビーム１０３のスペクトル特徴の測定値は、光学分離装置３４２の光路長の精密なモデルに依存するため、診断用光ビーム１０３が経験する光路長の変化により、スペクトル解析モジュール３０５によって実施される、診断用光ビーム１０３のスペクトルプロファイル３０８の中心波長３０９を含むスペクトル特徴の測定において誤差が生じる。
【0045】
[0060] 図２も参照すると、較正システム１００は、動作中にスペクトル解析モジュール３０５と通信してスペクトル解析モジュール３０５を較正することができ、それにより使用に起因するスペクトル解析モジュール３０５の劣化を補償することができる。具体的には、較正装置１１０は、スペクトル解析モジュール３０５の１つ以上の動作パラメータを調整することにより、スペクトル解析モジュール３０５（すなわち図３の例における光デバイス）を較正する。例えば、較正装置１１０は、スペクトル解析モジュール３０５のソフトウェアパラメータ、制御パラメータ及び物理的パラメータのいずれか１つ以上を調整することができる。いくつかの実装形態では、較正装置１１０は、スペクトル解析モジュール３０５内の制御モジュール３５０が診断用光ビーム１０３の波長λ３０５を推定するために使用する光路長のモデルを修正又は更新することにより、スペクトル解析モジュール３０５を較正する。
【0046】
[0061] 予測コントローラ１３０は、スペクトル解析モジュール３０５の較正をスケジュール設定する。したがって、予測コントローラ１３０は、（出力モジュール２３６を介して）スペクトル解析モジュール３０５の次の又は以降の較正を実施するかどうか及び実施すべきときに関する命令を較正装置１１０に送る。予測コントローラ１３０は、較正が必要であるときを決定し、更に較正が不必要であるときを決定する。
【0047】
[0062] 図４を参照すると、スペクトル解析モジュール３０５の実装形態４０５は、光学分離装置４４２及びセンサ４４４を含む。光学分離装置４４２は、光学分離装置３４２（図３）の実装形態であり、センサ４４４は、センサ３４４（図３）の実装形態である。図示する実装形態では、光学分離装置４４２は、入力レンズ４６１、エタロン４６２である光学的周波数分離装置及び出力レンズ４６３を含む。他の実装形態では、他の構成が用いられる。スペクトル解析モジュール４０５のアパーチャ４４１は、診断用光ビーム１０３を入力するための機構を提供する。アパーチャ４４１は、入力レンズ４６１の焦点面に配置することができる。入力レンズ４６１の焦点面にスペクトル解析モジュール４４０のアパーチャ４４１を配置することにより、焦点面からの各ポイントが点光源として機能し、それに応じて、入力レンズ４６１は、エタロン４６２に入る前に診断用光ビーム１０３をコリメートするように機能する。出力レンズ４６３は、出力レンズ４６３の焦点面がセンサ４４４の活性領域と重なり合うように、エタロン４６２の出口に配置される。
【0048】
[0063] エタロン４６２は、部分反射性のガラス又は光学平板４６２Ａ、４６２Ｂの対を含み、これらは、反射面が互いに面して、短い距離（例えば、数ミリメートル～数センチメートル）だけ間隔を空けることができる。他の実装形態では、エタロン４６２は、２つの平行な反射面を有する単一のプレートを含む。平板４６２Ａ、４６２Ｂは、背面が干渉縞を生じさせることを防止するためにウェッジ形状に作製することができる。背面は、反射防止コーティングも有し得る。対になった平板４６２Ａ、４６２Ｂを光ビーム１０３が通過するとき、光ビーム１０３が多重反射され、複数の透過光線が生成され、透過光線が出力レンズ４６３により集光され、センサ４４４の活性領域に至る。スペクトル解析モジュール４０５は、センサ４４４が出力レンズ４６３の焦点面に存在することを確実にするために、出力レンズ４６３とセンサ４４４との間に光リレーを含み得る。
【0049】
[0064] エタロン４６２は、光ビーム１０３と相互作用し、光ビーム１０３のスペクトル成分に対応する複数の空間成分（例えば、図３の空間成分３０６）を出力する。エタロン４６２は、光ビーム１０３の波長を含むスペクトル情報を、センサ４４４により感知又は検出することができる空間情報に変換する。エタロン４６２によって生成される空間成分は、同心リング（例えば、空間成分３０６）の組として現れる干渉パターンである。アパーチャ４４１上の光ビーム１０３の強度分布がより同一である場合、干渉パターンは、より均一な強度分布を含む。具体的には、リングの鮮明度は、エタロン４６２の平板４６２Ａ、４６２Ｂの反射率に依存する。したがって、平板４６２Ａ、４６２Ｂの反射率が高く、光ビーム１０３がモノクロの光ビームである場合、エタロン４６２は、暗い背景に対して狭く明るいリングの組を生成する。波長の関数としてのエタロン４６２の透過は、光ビーム１０３のスペクトルプロファイル（例えば、図３のスペクトルプロファイル３０８）を生成する干渉縞パターン（例えば、図３の干渉縞パターン３０７）である。
【0050】
[0065] センサ４４４は、出力された空間成分を受け取り、感知する。制御モジュール３５０は、感知された空間成分をセンサ４４４から受け取り、受け取ったデータを測定及び／又は解析する。制御モジュール３５０は、測定及び／又は解析データ（例えば、推定された波長λ３０５）を較正システム１００（図１）に送る。較正システム１００は、スケジュール設定された時間にスペクトル解析モジュール４０５を較正し、この測定及び／又は解析データに少なくとも部分的に基づいてスペクトル解析モジュール４０５の次の又は以降の較正を予測する。較正システムは、スペクトル解析モジュール３０５のソフトウェアパラメータ、制御パラメータ及び物理的パラメータなどの１つ以上の動作パラメータを調整することにより、スペクトル解析モジュール４０５を較正することができる。一例として、エタロン４６２の光路長のモデルを調整することができる。別の例として、エタロン４６２の各平板４６２Ａ、４６２Ｂの位置を調整して、エタロン４６２内の光ビーム１０３の光路長を調整することができる。このようにして、較正システム１００は、スペクトル解析モジュール４０５における診断用光ビーム１０３が経験する光路長を修正する。更に、較正システム１００は、次の又は以降の較正も予測するため（それにより従来方法と比較して実施される較正の数が減るため）、スペクトル解析モジュール４０５に対して実施される較正が少なくなることから、スペクトル解析モジュール４０５が動作し得る継続時間が増加する。
【0051】
[0066] 図５を参照すると、較正システム１００の実装形態５００は、予測コントローラ１３０（図１）及び較正装置１１０（図１）の実装形態５１０を含む。光デバイス１０５（図１）は、較正システム５００に対して配置され、光デバイス１０５が光源１０２から診断用光ビーム１０３を受け取るときに通過するアパーチャ５４１ｏを含む。較正装置５１０は、アパーチャ５４１ｃ、較正材料５１２、少なくとも１つの検出器５１４及び較正制御モジュール５１６を含む。較正材料５１２は、既知のエネルギー遷移を有する光学遷移プロファイルを有する既知の較正材料である。他の実装形態では、較正装置５１０は、図５に示すよりも多くの構成要素を含み得る。較正制御モジュール５１６は、１つ以上のデータ接続部５５２を介して検出器５１４、光デバイス１０５及び予測コントローラ１３０と通信し、データ接続部の各々は、有線又は無線であり得る。
【0052】
[0067] 較正装置５１０は、診断用光ビーム１０３を、アパーチャ５４１ｃを介して光源１０２から受け取る。診断用光ビーム１０３は、較正材料５１２と相互作用して、材料５１２のエネルギー遷移の遷移（例えば、吸収）プロファイル５１５を生成し、検出器５１４がこの遷移プロファイル５１５を検出する。遷移プロファイル５１５は、診断用光ビーム１０３と材料５１２との間の相互作用に関連付けられた特徴と、診断用光ビーム１０３の波長との関係を示す。したがって、遷移プロファイル５１５は、診断用光ビーム１０３の波長に対する（検出器５１４で測定される）特徴のグラフとして示される。遷移プロファイル５１５を検出するために、診断用光ビーム１０３の波長は、エネルギー遷移全体にわたってスキャンされる。
【0053】
[0068] 較正材料５１２は、診断用光ビーム１０３（更に光ビーム１０１）の波長範囲と一致する既知のエネルギー遷移を有する任意の材料で作製することができる。したがって、光ビーム１０３が深紫外線範囲（ＤＵＶ）の波長を有する場合、材料５１２が選択され、既知のエネルギー遷移は、同じＤＵＶ範囲内に存在するように選択される。光ビーム１０１及び診断用光ビーム１０３がＤＵＶ範囲内の波長を有するいくつかの実装形態では、材料５１２は、１９３．４ナノメートル（ｎｍ）のピーク吸収値λｒｅｆを有する既知の遷移を有するプラチナである。材料５１２内でモニタされる既知のエネルギー遷移は、電子遷移、振動遷移又は回転遷移であり得る。これらのエネルギー遷移は、材料５１２内の粒子（例えば、原子又は分子）が、エネルギー準位と呼ばれるエネルギーの特定の離散値をとるという事実に起因する。用語「エネルギー準位」は、原子核の電界によって束縛されている原子、イオン又は分子における電子のエネルギー準位について使用される。代わりに、用語「エネルギー準位」は、原子核のエネルギー準位又は分子における振動若しくは回転エネルギー準位を指し得る。
【0054】
[0069] 材料５１２は、蒸気セル又は筐体内にあり得る。いくつかの実装形態では、材料５１２は、放出プラズマとして生成され、材料５１２の放電プラズマと光ビーム１０３との間の共鳴現象を利用するオプトガルバニックセンサであるレーザーガルバトロンの一部である。これは、図６を参照して次に更に詳細に論じる。
【0055】
[0070] 図６を参照すると、較正装置５１０の実装形態６１０は、アパーチャ６４１、較正材料６１２を保持するセル６１８及び検出器６１４を含む。光ビーム１０３は、アパーチャ６４１を通して較正装置５１０内に導かれる。セル６１８は、剛性であり、及び化学的に不活性な物質で作製された壁６１１により画定され、閉じられており、それにより較正材料６１２が収納及び保持される空洞を画定する。壁６１１の物質は、材料６１２又は光ビーム１０３と相互作用しない。更に、セル６１８は、少なくとも、診断用光ビーム１０３が通過できる入力ウィンドウ６１１ｉ及び出力ウィンドウ６１１ｏを含む。セル６１８は、壁６１１により画定される空洞内に材料６１２を収容するために外部環境から封止されている（壁６１１の設計により）。検出器６１４は、診断用光ビーム１０３が材料６１２を通して導かれるとき及び診断用光ビーム１０３の波長が既知のエネルギー遷移全体にわたってスキャンされている間、材料６１２と診断用光ビーム１０３との間の相互作用に関連付けられた特徴を検出するように構成される。
【0056】
[0071] いくつかの実装形態では、較正装置６１０は、光学分光学の原理を使用して動作する。これらの実装形態では、検出器６１４は、材料６１２を通過した診断用光ビーム１０３の強度を測定する光学検出器、例えばフォトダイオード検出器又は光電子増倍管である。この測定値は、遷移プロファイル５１５（図５）に対応する。
【0057】
[0072] 他の実装形態では、較正装置６１０は、ガルバトロンとして動作し得、ガルバトロンでは、材料６１２は、ガスであるか又は材料６１２から作られたプラズマ放電（電極から生成された）であり、セル６１８内に配置されている。いくつかの実装形態では、オプトガルバニック分光法を使用することができる。オプトガルバニック分光法では、光ビーム１０３が、ガス放電における励起原子又は分子についての許容される遷移の周波数にわたってチューニングされるにつれて、（材料６１２である）ガス放電を通過する電流が検出器６１４によりモニタされる。光ビーム１０３が、例えば、原子又は分子を低い状態からより高い励起状態に共鳴励起させるとき、原子又は分子は、束縛がより弱い状態に励起され、それにより原子又は分子が放電衝突によりイオン化されて放電電流の増加に寄与するであろう確率が増加する。放電電流の小さい変化は、検出器６１４により高感度で検出することができる。光ビーム１０３と材料６１２との間の相互作用に関連付けられた特徴を検出するために使用することができる他の分光法とは対照的に、オプトガルバニック分光法は、原子遷移スペクトルを得るための光学検出器（例えば、光電子増倍管又はフォトダイオード検出器）を必要とせず、なぜなら、ガス放電が共鳴光検出器として機能するからである。
【0058】
[0073] 図５を再度参照すると、較正装置５１０は、較正材料５１２を使用して光デバイス５１０を較正する。具体的には、光デバイス１０５を較正するために、光源１０２は、較正材料５１２のエネルギー遷移全体にわたって光ビーム１０１（したがって光ビーム１０１から形成される診断用光ビーム１０３）の波長をスキャンし、検出器５１４は、遷移プロファイル５１５を検出する。光ビーム１０１の波長がスキャンされるにつれて、（図３のスペクトル解析モジュール３０５であり得る）光デバイス１０５は、診断用光ビーム１０３の波長を測定する。一例として、スペクトル解析モジュール３０５は、図３に示すように、光ビーム１０３のスペクトルプロファイル３０８の中心波長３０９を測定する。加えて、光ビーム１０１の波長が光源１０２によりスキャンされるにつれて、スペクトル解析モジュール３０５は、（中心波長３０９に基づいて）診断用光ビーム１０３の推定された波長λ３０５を較正制御モジュール５１６に出力する。上で論じたように、スペクトル解析モジュール３０５は、センサ３４４により感知された空間成分３０６に関する測定値及び光学分離装置３４２の光路長の較正されたモデルに基づいて、光ビーム１０１の波長λ３０５を推定する。更に、光ビーム１０１の波長が光源１０２によりスキャンされるにつれて、検出器５１４は、診断用光ビーム１０３の測定された特徴を較正制御モジュール５１６に出力する。具体的には、検出器５１４は、遷移プロファイル５１５を較正制御モジュール５１６に出力する。
【0059】
[0074] 較正制御モジュール５１６は、遷移プロファイル５１５がピーク値（又は既知のエネルギー遷移）λｒｅｆにある瞬間を決定する。較正制御モジュール５１６は、遷移プロファイル５１５がピーク値λｒｅｆにあると較正制御モジュール５１６が判定した時点で、スペクトル解析モジュール３０５から出力された光ビーム１０３の波長λ３０５ｐを比較する。換言すれば、波長λ３０５ｐは、遷移プロファイル５１５がピーク値λｒｅｆにあると較正制御モジュール５１６が判定した時点で、スペクトル解析モジュール３０５内の制御モジュール３５０（図３）により計算され、制御モジュール３５０から出力される波長である。較正制御モジュール５１６は、波長λ３０５ｐがピーク値λｒｅｆに等しいと決定するまで、スペクトル解析モジュール３０５の１つ以上の動作パラメータを調整する。これらの２つの値（λ３０５ｐ及びλｒｅｆ）が等しくなると、スペクトル解析モジュール３０５は、較正されている。
【0060】
[0075] 一般に、これらの２つの値（すなわちλｒｅｆ及びλ３０５ｐ）が互いに等しいか又は互いの許容可能な範囲内にある場合、スペクトル解析モジュール３０５は、診断用光ビーム１０３の波長λ３０５の正確な測定値を出力している。しかしながら、これらの２つの値（λｒｅｆ及びλ３０５ｐ）が等しくなく、及び互いの許容可能な範囲内にない場合、スペクトル解析モジュール３０５の精度が許容可能ではないことを意味する。２つの値（λｒｅｆ及びλ３０５ｐ）が各々の許容可能な範囲内にない状態にスペクトル解析モジュール３０５が入る前に、較正が実施されなければならない。これに対して、２つの値λｒｅｆ及びλ３０５ｐの値が等しいか又は極めて近い場合、較正は、不必要となる。
【0061】
[0076] 許容可能な範囲は、絶対波長誤差を定量化し、λｒｅｆとλ３０５ｐとの間の絶対差Δλにより定義することができる。具体的には、許容可能な範囲は、動作中に許容されるであろう絶対波長誤差Δλの上側の値又は最大値であり得る。換言すれば、例えば２つの値、すなわちλｒｅｆとλ３０５ｐとの絶対差Δλが０．２ｐｍ未満、０．３ｐｍ未満又は０．４ｐｍ未満である場合、２つの値、すなわちλｒｅｆ及びλ３０５ｐは、各々の許容可能な範囲内にある。したがって、それまで絶対波長差Δλが実質的に０．２ｐｍ未満であったとしても、較正装置５１０は、較正を実施した可能性がある。例えば、それまで絶対波長差Δλが０．００７ｐｍ未満であった状況でも、較正装置５１０は、不必要な較正を実施した可能性がある。しかし、そのような状況では、較正装置５１０は、較正を実施する必要がないであろう。したがって、既存の状況では、多くの不必要な較正をあり、これがシステムのダウンタイムを増加させ、システムの稼働率を低下させる。これに対して、これらの２つの値λｒｅｆ及びλ３０５ｐ間の絶対差Δλが限界（０．２ｐｍ、０．３ｐｍ又は０．４ｐｍ）に近いが、限界を超えない場合、較正装置５１０は、スペクトル解析モジュール３０５に較正を実施していなければならない。
【0062】
[0077] 較正装置５１０によって実施されるスペクトル解析モジュール３０５の較正は、実施して完了するのに数分を要する可能性がある。例えば、較正は、実施して完了するのに１～５分を要する可能性がある。スペクトル解析モジュール３０５の較正中、出力デバイス１０４は、必要な仕様の範囲内で光ビーム１０１を受け取っておらず、したがって出力デバイス１０４は、動作していない。較正に起因する、出力デバイス１０４の動作におけるこのダウンタイムは、出力デバイス１０４の出力及び生産量を減らす。この理由から、次に論じるように、較正システム１００及び予測コントローラ１３０は、較正が不必要なときではなく、較正が必要なときに光デバイス１０５及びスペクトル解析モジュール３０５の較正をスケジュール設定するための手順を実施する。予測コントローラ１３０は、最後の数個（例えば、３個、４個、５個又はより多く）の較正からのデータを見て、２つの値（λｒｅｆ及びλ３０５ｐ）が将来的に各々の許容可能な範囲から外れることになるときを予測し、したがって次の較正が行われなければならないときを予測して、スペクトル解析モジュール３０５が許容可能な精度で動作し、絶対差Δλが許容可能な範囲を超える状況を回避することを確実にする。図７を参照すると、光デバイス１０４に関する較正をスケジュール設定するために手順７７０が実施される。手順７７０は、較正システム１００（図１及び２）又は較正システム５００（図５）によって実施される。
【0063】
[0078] 手順７７０は、光デバイス１０５が較正されている間、光デバイス１０５に関連付けられた測定された特性を受け取ることを含む（７７２）。光デバイス１０５に関連付けられた測定された特性は、予測コントローラ１３０（図２）の入力モジュール２３２が受け取ることができる。いくつかの実装形態では、較正制御モジュール５１６は、測定された特性を予測コントローラ１３０の入力モジュール２３２に提供する。一例では、較正制御モジュール５１６は、誤差測定値又は波長誤差、すなわち診断用光ビーム１０３の測定された波長λ３０５ｐと、較正装置５１０における材料５１２の既知のエネルギー遷移に関連付けられた基準中心波長λｒｅｆとの間の差である絶対差Δλを提供する。誤差測定値は、式１により与えられる。
Δλ＝λ３０５ｐ－λｒｅｆ 式（１）
λｒｅｆは、較正材料５１２の既知のエネルギー遷移の基準波長であり、λ３０５ｐは、光源１０２が、基準波長λｒｅｆを有する光ビーム１０１を出力したときにスペクトル解析モジュール３０５から出力される診断用光ビーム１０３の波長の推定値である。波長誤差Δλは、スペクトル解析モジュール３０５内の１つ以上のパラメータが使用に起因して変化するとき、スペクトル解析モジュール３０５の精度がどの程度ドリフトするかを定量化する。スペクトル解析モジュール３０５が較正されている間、較正制御モジュール５１６は、波長誤差Δλを計算することができ、予測コントローラ１３０の入力モジュール２３２は、制御モジュール５１６から波長誤差Δλを受け取る。
Δλ＝λ３０５ｐ－λｒｅｆ 式（１）
λｒｅｆは、較正材料５１２の既知のエネルギー遷移の基準波長であり、λ３０５ｐは、光源１０２が、基準波長λｒｅｆを有する光ビーム１０１を出力したときにスペクトル解析モジュール３０５から出力される診断用光ビーム１０３の波長の推定値である。波長誤差Δλは、スペクトル解析モジュール３０５内の１つ以上のパラメータが使用に起因して変化するとき、スペクトル解析モジュール３０５の精度がどの程度ドリフトするかを定量化する。スペクトル解析モジュール３０５が較正されている間、較正制御モジュール５１６は、波長誤差Δλを計算することができ、予測コントローラ１３０の入力モジュール２３２は、制御モジュール５１６から波長誤差Δλを受け取る。
【0064】
[0079] 次に、図７を再び参照すると、少なくとも測定された特性に基づいて、現在の劣化メトリックαが計算される（７７４）。例えば、予測コントローラ１３０の適応モジュール２３４は、測定された特性を入力モジュール２３２から受け取り、適応モジュール２３４は、少なくとも測定された特性（本例では波長誤差Δλ）に基づいて、現在の劣化メトリックαを計算する。劣化メトリックαは、光デバイス１０５の挙動をモデル化する。具体的には、適応モジュール２３４は、測定された特性が光デバイス１０５の使用量の変化に対してどの程度変化するかを推定することができる。換言すれば、光デバイス１０５が光源１０２の動作中に長期間にわたって使用されるにつれて、測定された特性は、値が変化する可能性がある。一例では、図３及び図４を参照すると、スペクトル解析モジュール３０５内の光ビーム１０３の光路長は、較正システム５００の動作中に生じる屈折率及び幾何学的経路長のいずれか１つ以上の変化に起因して変化し、それによりスペクトル解析モジュール３０５による波長λ３０５の測定値において誤差が生じる可能性がある。波長誤差Δλにおいて現れるこの測定誤差は、測定された特性の値に変化を生じさせ、この測定誤差は、適応モジュール２３４により劣化メトリックとしてモデル化することができる。
【0065】
[0080] 劣化メトリックαは、現在の波長誤差Δλに、制御モジュール５１６から出力された１つ以上の波長誤差Δλｐを加えた累積和Σに基づき得る。現在の劣化メトリックαは、測定された特性の傾向のスロープの局所的線形近似に対応し得る。例えば、傾向は、線形傾向又は非線形傾向であり得る。スロープの局所的線形近似は、スロープが正又は負である場合、それぞれ正又は負であり得る。このように、測定された特性は、光デバイス１０５の使用量の変更に対して線形に変化すると想定される。特に、現在の波長誤差Δλと、制御モジュール５１６から出力される１つ以上の波長誤差Δλｐとの累積和Σは、波長誤差Δλの傾向に関する情報を提供する。
【0066】
[0081] 次に、予測コントローラ１３０は、現在の劣化メトリックα（ｉ）に基づいて、光デバイス１０５の劣化が所定の閾値ＭａｘＥｒｒを超えるであろうときを推定する（７７６）。ここで、ｉは、スペクトル解析モジュール３０５で実施される直近の（及び現在の）較正イベントに対応する。したがって、ｉ－１は、較正イベントｉの直前に生じた、スペクトル解析モジュール３０５で実施された較正イベントであり、ｉ＋１は、予測コントローラ１３０によりスケジュール設定されることになる次の較正イベントである。予測コントローラ１３０の適応モジュール２３４は、（７７４からの）計算された現在の劣化メトリックαに基づいて解析を実施し、光デバイス１０５の精度が容認できなくなるであろうときを推定する。予測コントローラ１３０は、光デバイス１０５の劣化の推定に少なくとも部分的に基づいて、光デバイス１０５の較正をスケジュール設定する（７７８）。例えば、適応モジュール２３４は、（７７６からの）劣化推定に基づいて較正をスケジュール設定し、このスケジュール設定されたイベントを出力モジュール２３６に提供することができる。適応モジュール２３４は、光デバイス１０５の劣化が閾値ＭａｘＥｒｒを超えるまで、光ビーム１０１の何個のパルスが生成され得るか、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ（ｉ＋１）を推定する。この推定は、以下の式で表現することができる。
【数1】
【0067】
[0082] 述べたように、ステップ７７４において、適応モジュールは、光デバイス１０５の挙動をモデル化する劣化メトリックαを計算する。この推定は、現在の劣化メトリックαが、測定された特性の傾向のスロープの局所的線形近似に対応するという想定に依存する。測定された特性の傾向の局所的挙動が線形でない場合、計算された劣化メトリックαは、測定された特性の傾向の局所的挙動を適切に捕捉しない場合がある。この場合、適応モジュール２３４は、それが光デバイス１０５の挙動のモデルの信頼性を考慮するように、それが光デバイス１０５の較正をどのようにスケジュール設定するかを調整することができる。手順７７０のステップに関する詳細が例を参照して次に論じられる。
【0068】
[0083] 図８Ａを参照すると、グラフ８５６＿１、８５６＿２は、対応する光源８０２＿１、８０２＿２に関連付けられた対応する別個のスペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２の光路長ＰＬの挙動をそのスペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２の使用量８５５ｕに対して示す。グラフ８５６＿１、８５６＿２の各データポイントは、スペクトル解析モジュール８０５＿１又は８０５＿２が較正装置１１０により較正される較正イベントに対応する。直近及び現在の較正イベントは、ｉとラベル付けされ、直近の１つ前の較正イベントは、ｉ－１であり、将来の又は計画されている次の較正イベントは、ｉ＋１である。スペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２の使用量８５５ｕは、光源８０２＿１、８０２＿２によって生成された光ビーム８０１＿１、８０１＿２のパルス数及び更に対応するスペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２により解析された診断用光ビーム８０３＿１、８０３＿２のパルス数に対応し得る。これらのグラフ８５６＿１、８５６＿２から明らかなように、スペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２の光路長ＰＬは、使用量に伴ってドリフトする。更に、光路長ＰＬは、連続的に及び滑らかにドリフトする傾向がある。これらの例では、このドリフトは、光ビーム８０１＿１、８０１＿２の多数のパルスにわたってゆっくりと生じる。特に、グラフ８５６＿１、８５６＿２に示す使用量のスケールΔｕは、光ビーム８０１＿１、８０１＿２の数百万個又は何十億個程度のパルスである。
【0069】
[0084] スペクトル解析モジュール８０５＿１の光路長ＰＬの挙動は、使用量８５５ｕに伴って低下し、横ばいになる傾向があり、その挙動は、グラフ８５６＿１に示す使用量の期間において変曲点を欠いている。これは、スペクトル解析モジュール８０５＿１の光路長ＰＬが一方向に変化する傾向があることを意味する。これに対して、スペクトル解析モジュール８０５＿２の光路長ＰＬの挙動は、グラフ８５６＿２に示す使用量の期間中に初期的に低下し、次いで変曲点ＰＬ＿ＩＰを通り、その後、上昇している。これは、スペクトル解析モジュール８０５＿２の光路長ＰＬが使用量８５５ｕの異なる瞬間において２つの方向に変化していることを意味する。
【0070】
[0085] グラフ８５６＿１及び８５６＿２の形の非線形性は、それぞれのスペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２の特性の変化によって生じる可能性がある。例えば、スペクトル解析モジュール４０５は、有機材料の酸化を受ける可能性があり、これは、モジュール４０５内での屈折率を変化させる可能性があり、これは、エタロン内の光路長に影響を及ぼす可能性がある。グラフ８５６＿２が変曲点ＰＬ＿ＩＰを有するスペクトル解析モジュール８０５＿２について、下向きのＰＬ軌道は、「ゲッターフェーズ」を反映する場合があり、その間、モジュール８０５＿２における有機材料を酸素が酸化させて、ガスインデックスが減少している。また、連続的なメタノールのアウトガスにより、酸素が消費されると、エタロンの空洞上に有機物質が堆積され始め、これがＰＬ軌道を逆転させて、軌道が上昇し始める。
【0071】
[0086] 図８Ｂを参照すると、グラフ８５０＿１、８５０＿２は、対応するスペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２に関する測定された特性の対応する累積和Σ８５５ｐの挙動を、使用量８５５ｕに対して、グラフ８５６＿１、８５６＿２が生成されている同じ使用量８５５ｕにわたって示す。上記のように、グラフ８５０＿１、８５０＿２の各データポイントは、スペクトル解析モジュール８０５＿１又は８０５＿２が較正装置１１０により較正される較正イベントに対応する。直近及び現在の較正イベントは、ｉとラベル付けされ、直近の１つ前の較正イベントは、ｉ－１であり、将来の又は計画されている次の較正イベントは、ｉ＋１である。グラフ８５０＿１、８５０＿２は、グラフ８５６＿１、８５６＿２のように、連続的に及び滑らかにドリフトする。更に、ドリフトは、光ビーム８０１＿１、８０１＿２の多数のパルスにわたってゆっくりと生じる。グラフ８５０＿１の傾向は、グラフ８５６＿１の傾向に形状が類似しているが、反転したものであり、グラフ８５０＿２の傾向は、グラフ８５６＿２の傾向に形状が類似しているが、反転したものである。
【0072】
[0087] グラフ８５０＿１／８５０＿２に示す挙動は、対応するグラフ８５６＿１／８５６＿２に示す挙動に関連するため、測定された特性の累積和Σ８５５ｐの形状及び傾向は、光路長ＰＬにおけるドリフトを理解するために使用することができる。また、光路長ＰＬのドリフトは、スペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２の劣化に直接関連するため、測定された特性の累積和Σ８５５ｐに基づいてスペクトル解析モジュール８０５＿１、８０５＿２の劣化を予測することが可能である。これは、有用であり、なぜなら、（例えば、手順７７０のステップ７７４において）スペクトル解析モジュール３０５の劣化のモデルを開発するために、測定された特性の累積和Σ８５５ｐは、単位変換を必要とせず、更にスペクトル解析モジュール３０５の性能のより直観的な理解を提供するからである。特に、測定された特性の累積和Σ８５５ｐにおける２つのデータポイントの各々の差は、それら２つのポイント間で較正が実施されなかった場合に経験し得る波長誤差がどの程度であるかを示す。
【0073】
[0088] スペクトル解析モジュール８０５＿１の光路長ＰＬの挙動と同様に、スペクトル解析モジュール８０５＿１の測定された特性の累積和Σ８５５ｐは、使用量８５５ｕに伴って上昇し、次いで横ばいになる傾向があり、グラフ８５０＿１に示す使用量の期間において変曲点を欠いている。これは、スペクトル解析モジュール８０５＿１の測定された特性の累積和Σ８５５ｐが使用中に一方向に変化する傾向があることを意味する。スペクトル解析モジュール８０５＿１の測定された特性の累積和Σ８５５ｐの挙動は、小さい使用量ウィンドウにおいて、例えばある較正イベントから隣接する較正イベントまで観察した場合、使用中に常に線形近似することができる。
【0074】
[0089] これに対して、スペクトル解析モジュール８０５＿２の測定された特性の累積和Σ８５５ｐは、初期的に上昇し、次いで変曲点Σ＿ＩＰを通り、その後、低下する。これは、スペクトル解析モジュール８０５＿２の測定された特性の累積和Σ８５５ｐが使用量８５５ｕの異なる瞬間において２つの方向に変化していることを意味する。スペクトル解析モジュール８０５＿２の測定された特性の累積和Σ８５５ｐの挙動は、変曲点Σ＿ＩＰに近くない特定の小さい使用量ウィンドウで観察した場合、線形で近似することができ、小さい使用量ウィンドウは、ある較正イベントから隣接する較正イベントまでを含む。スペクトル解析モジュール８０５＿２の測定された特性の累積和Σ８５５ｐは、変曲点Σ＿ＩＰに近いか又はそれと重なり合う特定の小さい使用量ウィンドウで観察した場合、非線形で近似される必要があり得、小さい使用量ウィンドウは、ある較正イベントから隣接する較正イベントまでを含む。
【0075】
[0090] 図９を参照すると、手順７７０の動作を示すために、スペクトル解析モジュール３０５の累積和Σの値が使用量の局所的ウィンドウ９５０Ｗにおける使用量９５５ｕに対して示される。この図では、現在の及び直近の較正イベントは、ｉであり、使用量Ｕｉで生じている。更に、ｉ－１は、較正イベントｉの直前に生じた、スペクトル解析モジュール３０５で実施された較正イベントであり、ｉ＋１は、予測コントローラ１３０によりスケジュール設定されることになる次の較正イベントである。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、使用量Ｕｉで生じる現在の及び直近の較正イベントを境界とする小さい使用量ウィンドウにおける累積和Σのスロープの推定値を提供する。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、直角三角形の斜辺を形成し、そのとき、値（ｉ）からのこの小さい使用量ウィンドウにおいて累積和Σが線形に変化すると想定している。グラフ形式で表現すると、使用量ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ（ｉ＋１）は、最後の較正イベントｉにおける累積和Σ９５５ｐの値から、斜辺を、計算されたスロープα（ｉ）に沿って所定の閾値ＭａｘＥｒｒに対応する使用量だけ延長して、直角三角形を形成することにより推定される。
【0076】
[0091] 次に、測定された特性（ステップ７７４）に基づいて現在の劣化メトリックα（ｉ）を計算するための適応的方法が記載される。以下の議論では、測定された特性は、以前の波長誤差Δλ（ｉ－１）であり、これは、（以前の較正イベントｉ－１でスペクトル解析モジュール３０５から出力された）診断用光ビーム１０３の測定された波長λ３０５ｐ（ｉ－１）と、較正装置５１０における材料５１２の既知のエネルギー遷移に関連付けられる基準中心波長λｒｅｆとの間の差に対応する。累積和Σの最後の値は、Σ（ｉ－１）で与えられ、これは、以前の波長誤差を、波長誤差Δλ（ｉ－１）を含めて、この値まで合計したものに対応する。
【0077】
[0092] スペクトル解析モジュール３０５が最初に開始され、最初の較正がｉ＝１に対応する場合など、適応的方法の初期化において以下の値が設定される：α（１）＝０；ＥｓｔＥｒｒ（１）＝０；Σ（１）＝Δλ（１）；ＥｓｔΣ（１）＝Σ（１）；及びＭａｘＥｒｒ＝０．１ｐｍ。ＭａｘＥｒｒは、例えば、顧客からの所望の要件の二分の一となるように設定することができ、したがって所望の要件の値の二分の一の安全マージンが可能になる。ＥｓｔＥｒｒは、現在の較正イベントｉについて実施されている適応的方法の信頼性の指標である。Ｅｓｔは、現在の較正イベントｉについての累積波長誤差の推定値である。各繰り返しと、現在の及び直近の較正イベントｉとについて、推定された累積波長誤差Ｅｓｔ（ｉ）は、式３により与えられる。
ＥｓｔΣ（ｉ）＝Σ（ｉ－１）＋α（ｉ－１）＊Ｕ（ｉ） 式（３）
次に、現在の及び直近の較正イベントｉについての信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の値は、式４により与えられる。
ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）＝Σ（ｉ）－ＥｓｔΣ（ｉ） 式（４）
式中、Σ（ｉ）は、以前の波長誤差を、現在の波長誤差Δλ（ｉ）を含めて、この値まで合計したものに対応する。信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、局所的線形近似がどの程度信頼できるかに関する指標を提供し、したがって、この信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、累積和Σの局所的傾向が線形で近似することができるかどうか、又は累積和Σの線形近似が（変曲点Σ＿ＩＰ（図８Ｂ）のように）不適切であるかどうかに関する指標を提供し得る。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、この信頼性推定値に基づいて以下のように計算される（７７４）。
α（ｉ）＝α（ｉ－１）＋ηＥｓｔＥｒｒ（ｉ） 式（５）
式中、ηは、低域フィルタの利得として機能する定数である。定数ηは、０＜η＜１となるように選択することができ、設定可能なパラメータであり得る。
ＥｓｔΣ（ｉ）＝Σ（ｉ－１）＋α（ｉ－１）＊Ｕ（ｉ） 式（３）
次に、現在の及び直近の較正イベントｉについての信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の値は、式４により与えられる。
ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）＝Σ（ｉ）－ＥｓｔΣ（ｉ） 式（４）
式中、Σ（ｉ）は、以前の波長誤差を、現在の波長誤差Δλ（ｉ）を含めて、この値まで合計したものに対応する。信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、局所的線形近似がどの程度信頼できるかに関する指標を提供し、したがって、この信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、累積和Σの局所的傾向が線形で近似することができるかどうか、又は累積和Σの線形近似が（変曲点Σ＿ＩＰ（図８Ｂ）のように）不適切であるかどうかに関する指標を提供し得る。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、この信頼性推定値に基づいて以下のように計算される（７７４）。
α（ｉ）＝α（ｉ－１）＋ηＥｓｔＥｒｒ（ｉ） 式（５）
式中、ηは、低域フィルタの利得として機能する定数である。定数ηは、０＜η＜１となるように選択することができ、設定可能なパラメータであり得る。
【0078】
[0093] 上で論じたように、適応モジュール２３４は、例えば、どの程度の数の光ビーム１０１のパルスを生成することができるかを最初に推定することにより、この劣化メトリックα（ｉ）（７７８）に基づいて較正をスケジュール設定する。上記の式によるＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）（７７６）は、次に、式６として再生成される。
ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）のための値が推定されると（７７６）、次に論じるように、それを使用して次の較正をスケジュール設定することができる（７７８）。
【数2】
【0079】
[0094] いくつかの実装形態では、次の較正は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）の実際の値に基づいてスケジュール設定される（７７８）。すなわち、次の較正は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）において決定されたパルス数で生じるようにスケジュール設定される。
【0080】
[0095] 他の実装形態では、次の較正のスケジュール設定（７７８）は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）の値だけでなく、信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）も考慮する。例えば、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）の第２の値は、信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）と、距離（波長）を単位にして与えられる１つ以上の閾値Ｔｈｒ（例えば、Ｔｈｒ１、Ｔｈｒ２、Ｔｈｒ３、Ｔｈｒ４）とを比較することにより決定することができる。閾値Ｔｈｒのための値は、設定可能であり、修正され得る。一例では、Ｔｈｒ１＝０．４ｐｍ、Ｔｈｒ２＝０．２ｐｍ、Ｔｈｒ３＝０．０１及びＴｈｒ４＝０．００５である。ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＞Ｔｈｒ１である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ１であり、これは、光ビーム１０１の３億個のパルスであり得る。Ｔｈｒ２＜ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＜Ｔｈｒ１である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ２であり、これは、光ビーム１０１の６億個のパルスであり得る。Ｔｈｒ３＜ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＜Ｔｈｒ２である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ３であり、これは、光ビーム１０１の１２億個のパルスであり得る。一般に、Ｔｈｒ（ｎ－１）＜ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＜Ｔｈｒ（ｎ）であり、ｎが１、２、３、４又はそれを上回る場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ（ｎ）であり、これは、３００×２ｎであり得る。次の較正は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）とＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）との間の最小値を決定することによりスケジュール設定される。
【0081】
[0096] このようにして、出力モジュール２３６は、スペクトル解析モジュール３０５の次の又は以降の較正を実施すべきときを決定する。出力モジュール２３６は、このスケジュールに基づいてスペクトル解析モジュール３０５を較正するように較正装置５１０に命令することができる。このように、予測コントローラ１３０は、スペクトル解析モジュール３０５の次の較正が有利にスケジュール設定されていなければならないときを決定し、較正が必要である場合、較正装置５１０と通信してスペクトル解析モジュール３０５を較正する。更に、スペクトル解析モジュール３０５が較正される必要がない場合、スペクトル解析モジュール３０５は、較正されず、それによりスペクトル解析モジュール３０５が稼働不能である（較正中である）時間を減少させる。
【0082】
[0097] 図１０も参照すると、手順７７０のステップ７７８において、（スペクトル解析モジュール３０５であり得る）光デバイス１０５の較正をスケジュール設定した後、手順１０７１が実施される。スペクトル解析モジュール３０５の次の較正がスケジュール設定された（７７８）後、予測コントローラ１３０の出力モジュール２３６は、次の較正を実施すべきときに関する命令を較正装置５１０に送る（１０７３）。更に、現在の劣化メトリックα（ｉ）は、以前の劣化メトリックα（ｉ－１）に割り当てられ、上で論じた適応的方法における他の変数は、同様に更新することができる（１０７７）。次いで、この次の較正に関連付けられた現在の劣化メトリックα（ｉ）は、例えば、手順７７０を用いて、更新されたメトリックとして計算することができる。
【0083】
[0098] 図１１を参照すると、フォトリソグラフィシステム１１８０は、光ビーム１１０１を生成する照明システム１１０２を含み、光ビーム１１０１は、名目上、中心波長にある波長を有し、ビーム導入及びビーム変更光学部品を含み得るビーム準備システム１１８３により、フォトリソグラフィ露光装置又はスキャナ１１０４に導かれる。照明システム１１０２は、光源１０２の実装形態であり、露光装置１１０４は、光デバイス１０４（図１）の実装形態である。フォトリソグラフィシステム１１８０は、光デバイス１０５及び光デバイス１０５に対して配置される較正システム１００も含む。光デバイス１０５は、診断用光ビーム１０３を受け取る。診断用光ビームは、ビームスプリッタ１１８２により光ビーム１０１から分割された光ビーム１０１の一部分である。
【0084】
[0099] 光ビーム１１０１は、光源１１８４によって生成され、露光装置１１０４内のウェハー１１８６に導かれ、それによりマイクロ電子フィーチャがウェハー１１８６上にパターニングされる。光ビーム１１０１は、深紫外線（ＤＵＶ）範囲、例えば約２４８ナノメートル（ｎｍ）又は約１９３ｎｍの波長を有する。ウェハー１１８６上にパターニングされるマイクロ電子フィーチャのサイズは、光ビーム１１０１の波長に依存し、波長がより短いと、より小さい最小サイズが得られる。光ビーム１１０１の波長が２４８ｎｍ又は１９３ｎｍである場合、マイクロ電子フィーチャの最小サイズは、例えば、５０ｎｍ以下であり得る。
【0085】
[0100] 様々な外乱（例えば、気温勾配、気圧勾配、光学的歪み）が光源１１８４及び光ビーム１１０１に作用して、光ビーム１１０１のスペクトル特性又は特徴（例えば、波長）が変更される。したがって、リソグラフィシステム１１８０は、例えば、スペクトル特徴選択システム１１８１、光ビーム１１０１に関する態様（例えば、波長）を測定するように構成される光デバイス１０５及び制御システム１１８８などの他の構成要素を含み、これらを組み合わせて使用して、光ビーム１１０１への外乱の影響を決定し、光ビーム１１０１への外乱の影響を補正する。
【0086】
[0101] いくつかの実装形態では、光源１１８４は、（レーザービームであり得る）パルス光ビーム１１０１を出力するエキシマ光源である。パルス光ビーム１１０１がフォトリソグラフィ露光装置１１０４に入ると、投影光学システム１１８５を通して導かれ、ウェハー１１８６上に投影されて、ウェハー１１８６上のフォトレジスト上に１つ以上のマイクロ電子フィーチャが形成される。フォトリソグラフィ露光装置１１０４は、照明システム１１０２の制御システム１１８８と通信することができるコントローラ１１８７も含む。
【0087】
[0102] 図示する実装形態では、光源１１８４は、シード光ビームをパワー増幅器（ＰＡ）１１８４ＰＡに供給する主発振器（ＭＯ）１１８４ＭＯを含む２ステージシステムである。ＭＯ １１８４ＭＯ及びＰＡ １１８４ＰＡは、光源１１８４のサブシステム又は光源１１８４の一部であるシステムと見なすことができる。パワー増幅器１１８４ＰＡは、主発振器１１８４ＭＯからシード光ビームを受け取り、シード光ビームを増幅して、フォトリソグラフィ露光装置１１０４で使用するための光ビーム１１０１を生成する。例えば、主発振器１１８４ＭＯは、１パルス当たり約１ミリジュール（ｍＪ）のシードパルスエネルギーを有するパルスシード光ビームを放出することができ、これらのシードパルスは、パワー増幅器１１８４ＰＡにより約１０～１５ｍＪに増幅することができる。
【0088】
[0103] 主発振器１１８４ＭＯは、（励起機構を構成する）２つの細長い電極と、ガス混合物である利得媒体と、電極間でガスを循環させるためのファンとを有するＭＯ放電チャンバを含む。共振器は、主発振器１１８４ＭＯの一方の側にあるスペクトル特徴選択システム１１８１と、放電チャンバ主発振器１１８４ＭＯの第２の側にある出力カプラとの間に形成される。パワー増幅器１１８４ＰＡは、主発振器１１８４ＭＯからシード光ビームを受け取り、シード光ビームを、ＰＡ放電チャンバを通してビーム回転光学要素に導くビーム結合光学システムを含み、ビーム回転光学要素は、シード光ビームがＰＡ放電チャンバ内に送り返されるように、シード光ビームの方向を変更するか又は変化させる。ＰＡ放電チャンバは、細長い電極の対と、ガス混合物である利得媒体と、電極間でガス混合物を循環させるためのファンとを含む。
【0089】
[0104] それぞれの放電チャンバ内で使用される利得媒体のガス混合物は、出力デバイス（フォトリソグラフィ露光装置１１０４）での用途に必要な波長及び帯域幅で光ビームを生成させるのに好適な任意のガスであり得る。エキシマ源の場合、ガス混合物は、例えば、アルゴン又はクリプトンなどの希ガス（希ガス）、例えばフッ素又は塩素などのハロゲン並びにバッファガスとしてのヘリウム及び／又はネオン以外の微量のキセノンを含み得る。ガス混合物の具体例としては、約１９３ｎｍの波長で発光するフッ化アルゴン（ＡｒＦ）、約２４８ｎｍの波長で発光するフッ化クリプトン（ＫｒＦ）又は３５１ｎｍの波長で発光する塩化キセノン（ＸｅＣｌ）が挙げられる。エキシマ利得媒体（ガス混合物）は、対応する細長い電極に電圧を印加することにより、高電圧放電において短い（例えば、ナノ秒の）電流パルスでポンピングされる。
【0090】
[0105] 光ビーム１１０１は、パルス光ビームであり、時間的に互いに分離されたパルスの１つ以上のバーストを含み得る。各バーストは、１つ以上の光パルスを含み得る。いくつかの実装形態では、バーストは、数百個のパルス、例えば１００～４００個のパルスを含む。
【0091】
[0106] 上で論じたように、電極に電圧を印加することによりＭＯ及びＰＡ内の利得媒体がポンピングされる場合、ＭＯ又はＰＡの利得媒体は、光を放出する。電極に電圧がパルス状に印加されると、利得媒体から放出される光もパルス状になる。したがって、パルス光ビーム１１０１の反復率は、電極に電圧が印加される周波数によって決定され、電圧の印加ごとに光パルスが生成される。光パルスは、利得媒体を通して伝搬し、出力カプラを通してチャンバを出る。したがって、電極に電圧を周期的に繰り返し印加することにより、パルスの列が形成される。パルスの反復率は、約５００Ｈｚ～６，０００Ｈｚの範囲であり得る。いくつかの実装形態では、反復率は、６，０００Ｈｚより大きく、例えば１２，０００Ｈｚ以上であり得る。パルス光ビーム１１０１は、数十ワットの範囲、例えば約５０Ｗ～約１３０Ｗの平均出力パワーを有し得る。出力における光ビーム１１０１の放射照度（すなわち単位面積当たりの平均パワー）は、６０Ｗ／ｃｍ２～８０Ｗ／ｃｍ２の範囲であり得る。
【0092】
[0107] 図１２を参照すると、いくつかの実装形態では、光デバイス１０５は、エネルギー解析モジュール１２０５であり、較正システム１００は、エネルギー解析モジュール１２０５とインターフェースするための較正システム１２００として構成される。エネルギー解析モジュール１２０５は、光源１０２から診断用光ビーム１０３を受け取るように構成され、診断用光ビーム１０３は、主光ビーム１０１から分割される。エネルギー解析モジュール１２０５は、光検出器１２０５Ａと、光検出器１２０５Ａと通信する変換モジュール１２０５Ｂとを含む。変換モジュール１２０５Ｂからの出力は、光ビーム１０１のエネルギーを制御するために、光源１０２に関連付けられた又は光源１０２内にあるエネルギー制御構成要素１２０６に提供される。
【0093】
[0108] 光検出器１２０５Ａは、電流値又は電圧値を出力するフォトダイオードを含み得、この値は、デジタル値Ｍに変換される。診断用光ビーム１０３は、光ビーム１０１から分割された部分であるため、デジタル値Ｍは、光ビーム１０１のエネルギーに比例する。デジタル値Ｍは、変換モジュール１２０５Ｂに出力される。変換モジュール１２０５Ｂは、このデジタル値Ｍをエネルギー値Ｅに変換し、エネルギー値Ｅは、主光ビーム１０１のエネルギーの推定であり、光ビーム１０１のエネルギーを制御するためにエネルギー制御構成要素１２０６により使用される。
【0094】
[0109] 較正システム１２００は、較正装置１１０の実装形態１２１０及び予測コントローラ１３０の実装形態１２３０を含む。予測コントローラ１２３０は、図２の予測コントローラ１３０のように設計することができる。較正装置１２１０は、例えば、光パワーメータなどの測定デバイス１２１４と、光パワーメータ１２１４と通信する較正制御モジュール１２１６とを含む。較正装置１２１０は、予測コントローラ１２３０、更に光デバイス１２０５と通信する。較正制御モジュール１２１６は、パワーメータ１２１４と同一位置にあるように示されているが、代わりに較正制御モジュール１２１６が光デバイス１２０５と同一位置にあること又は光デバイス１２０５内に組み込まれることも可能である。
【0095】
[0110] パワーメータ１２１４は、主光ビーム１０１のパワー（単位時間当たりに伝達されるエネルギー）を直接測定するために配置されたデバイス又は機器である。いくつかの実装形態では、パワーメータ１２１４は、（パルス反復率が既知である場合に）主光ビーム１０１の一連のパルスの平均パワーを測定する較正されたセンサを含む。パワーメータ１２１４は、移動して主光ビーム１０１の経路に入るか又は経路から出るパワーセンサを含むセンサヘッドを含む。パワーセンサは、主光ビーム１０１の波長を包含する波長範囲を有するフォトダイオード又は他の好適な光検出器であり得る。更に、パワーメータ１２１４は、アナログ信号を、主光ビーム１０１のパワーＰｍを推定又は測定するデジタル信号に変換するための追加の電子機器も含み得る。測定されたパワーＰｍは、較正制御モジュール１２１６に提供される。較正制御モジュール１２１６は、パワーメータ１２１４及び光デバイス１２０５と通信して、以下で詳述するように光デバイス１２０５の較正を実施する。
【0096】
[0111] 上で論じたように、変換モジュール１２０５Ｂは、（光検出器１２０５Ａによる診断用光ビーム１０３の直接測定値に基づく）デジタル値Ｍをエネルギー値Ｅに変換し、エネルギー値Ｅは、主光ビーム１０１のエネルギーの間接推定値である。この変換は、以下の式に従って実施することができる。
Ｅ＝ＭＳ＋Ｏ 式（７）
式中、Ｓは、測定スケールであり、Ｏは、オフセットである。測定スケールＳは、複数の目的に役立つスケールである。第１に、光検出器１２０５Ａから出力されたデジタル値Ｍをエネルギー値に変換するために、測定スケールＳが使用される。第２に、診断用光ビーム１０３に関連付けられた値から主光ビーム１０１に関連付けられた推定値までエネルギー値のスケールを拡大するために、測定スケールＳが使用される。上で論じたように、診断用光ビーム１０３が主光ビーム１０１の光エネルギーの一部分又は一部であるため、診断用光ビーム１０３のエネルギーが主光ビーム１０１のエネルギーより低いことから、測定スケールＳが必要である。
Ｅ＝ＭＳ＋Ｏ 式（７）
式中、Ｓは、測定スケールであり、Ｏは、オフセットである。測定スケールＳは、複数の目的に役立つスケールである。第１に、光検出器１２０５Ａから出力されたデジタル値Ｍをエネルギー値に変換するために、測定スケールＳが使用される。第２に、診断用光ビーム１０３に関連付けられた値から主光ビーム１０１に関連付けられた推定値までエネルギー値のスケールを拡大するために、測定スケールＳが使用される。上で論じたように、診断用光ビーム１０３が主光ビーム１０１の光エネルギーの一部分又は一部であるため、診断用光ビーム１０３のエネルギーが主光ビーム１０１のエネルギーより低いことから、測定スケールＳが必要である。
【0097】
[0112] 測定スケールＳは、経時的にドリフトする可能性がある。それに応じて、光デバイス１２０５は、センサスケールＳにおけるこのドリフトに対処するか又はそれを補償するために、定期的に較正される必要がある。較正中、パワーメータ１２１４は、主光ビーム１０１の経路中に配置され、それにより主光ビーム１０１のパワーＰｍを測定する。この測定されたパワーＰｍは、較正制御モジュール１２１６に提供され、較正制御モジュール１２１６は、この値を主光ビーム１０１の反復率で割ることにより、この値をエネルギー値Ｅｍに変換する。較正制御モジュール１２１６は、パワーメータ１２１４からの測定されたエネルギー値Ｅｍと、光デバイス１２０５からの推定されたエネルギー値Ｅとを比較して、２つの値が等しくなるように測定スケールＳをどのように調整又は修正するかを決定する。較正制御モジュール１２１６は、測定スケールＳが調整された後、最終的な確認ステップを更に実施して、調整が正しいことを確認することができる。
【0098】
[0113] 較正装置１２００によって実施される光デバイス１２０５の較正は、実施して完了するのに数分を要する可能性がある。更に、光デバイス１２０５の較正中、出力デバイス１０４は、必要な仕様の範囲内で光ビーム１０１を受け取っておらず、したがって、出力デバイス１０４は、動作していない。較正に起因する、出力デバイス１０４の動作におけるこのダウンタイムは、出力デバイス１０４の出力及び生産量を減らす。この理由から、次に論じるように、較正システム１２００及び予測コントローラ１２３０は、較正が不必要なときではなく、較正が必要なときに光デバイス１２０５の較正をスケジュール設定するための手順を実施する。予測コントローラ１２３０は、最後の数回の較正（例えば、３回、４回、５回又はより多くの較正）からのデータを見て、測定スケールＳが将来的に許容可能なドリフト範囲から外れることになるときを予測し、したがって光デバイス１２０５の次の較正が行われなければならないときを予測して、光デバイス１２０５が許容可能な精度で動作し、測定スケールＳのドリフトが許容可能なドリフト範囲を超える状況を回避することを確実にする。測定スケールＳにおける最大許容ドリフトは、ＭａｘＥｒｒ（Ｓ）により与えられる。測定スケールＳにおける最大許容ドリフトＭａｘＥｒｒ（Ｓ）は、エネルギー測定値ＭａｘＥｒｒ（Ｅ）における最大許容誤差から計算することができ、これは主光ビーム１０１のエネルギーの測定値であり、以下のとおりである。
式中、ＥＴは、名目エネルギー値から得ることができるエネルギーターゲットであり、Ｏは、光検出器１２０５Ａのための測定オフセットである。
【数3】
【0099】
[0114] 図１３を参照すると、光デバイス１２０５の較正をスケジュール設定するために手順１３７０が実施される。手順１３７０は、手順７７０が手順１３７０を実行する１つの方法である点で手順７７０と類似している。手順１３７０は、較正システム１２００によって実施される。論じていないが、手順１３７０は、較正システム１００（図１及び図２）又は較正システム５００（図５）によって実施することができる。
【0100】
[0115] 手順１３７０は、光デバイス１２０５が較正されている間、光デバイス１２０５に関連付けられた特性を受け取ることを含む（１３７２）。光デバイス特性は、予測コントローラ１２３０（図２及び図１２）の入力モジュール２３２が受け取ることができる。いくつかの実装形態では、較正制御モジュール１２１６は、光デバイス特性を予測コントローラ１２３０の入力モジュール２３２に提供する。他の実装形態では、予測コントローラ１２３０は、光デバイス１２０５から直接光デバイス特性にアクセスする。一例では、較正が実施されたことを予測コントローラ１２３０が検出すると、予測コントローラ１２３０は、光デバイス１２０５からの較正に関連付けられたデータ［ｄａｔａ（ｃａｌ）］を要求する。光デバイス１２０５は、ｄａｔａ（ｃａｌ）を予測コントローラ１２３０に提供する。ｄａｔａ（ｃａｌ）は、測定スケールＳ（ｉ）の現在の値、測定オフセットＯの値及び光デバイス１２０５の最後の較正以降に生成された光ビーム１０１のパルス数［ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ（ｉ）］を含む。
【0101】
[0116] 次に、少なくとも光デバイス特性に基づいて、現在の劣化メトリックα（ｉ）が計算される（１３７４）。例えば、予測コントローラ１２３０の適応モジュール２３４は、入力モジュール２３２から光デバイス特性（測定スケールＳ（ｉ）を含む）を受け取り、適応モジュール２３４は、少なくとも光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックα（ｉ）を計算する。劣化メトリックαは、光デバイス１２０５の挙動をモデル化する。具体的には、適応モジュール２３４は、光デバイス特性（測定スケールＳ）が光デバイス１２０５の使用量の変化に対してどの程度変化するかを推定することができる。換言すれば、光デバイス１２０５が光源１０２の動作中に長期間にわたって使用されるにつれて、光デバイス特性Ｓは、値が変動（又はドリフト）する可能性がある。Ｓにおけるこのドリフトは、推定されたエネルギーＥの値の変化を生じさせ、このドリフトは、適応モジュール２３４により劣化メトリックとしてモデル化することができる。
【0102】
[0117] 劣化メトリックαは、測定スケールＳの傾向のスロープの局所的線形近似に対応し得る。例えば、傾向は、線形傾向又は非線形傾向であり得る。スロープの局所的線形近似は、スロープが正又は負である場合、それぞれ正又は負であり得る。このように、光デバイス特性は、光デバイス１２０５の使用量の変更に対して線形に変化すると想定される。
【0103】
[0118] 次に、予測コントローラ１２３０は、現在の劣化メトリックα（ｉ）に基づいて、光デバイス１２０５の劣化が所定の閾値ＭａｘＥｒｒ（Ｓ）を超えるであろうときを推定する（１３７６）。ここで、ｉは、光デバイス１２０５で実施される直近の（及び現在の）較正イベントに対応する。したがって、ｉ－１は、較正イベントｉの直前に生じた、光デバイス１２０５で実施された較正イベントであり、ｉ＋１は、予測コントローラ１２３０によりスケジュール設定されることになる次の較正イベントである。予測コントローラ１２３０の適応モジュール２３４は、（１３７４からの）計算された現在の劣化メトリックαに基づいて解析を実施し、光デバイス１２０５の精度が容認できなくなるであろうときを推定する。予測コントローラ１２３０は、光デバイス１２０５の劣化の推定に少なくとも部分的に基づいて、光デバイス１２０５の較正をスケジュール設定する（１３７８）。例えば、適応モジュール２３４は、（１３７６からの）劣化推定に基づいて較正をスケジュール設定し、このスケジュール設定されたイベントを出力モジュール２３６に提供することができる。適応モジュール２３４は、光デバイス１２０５の劣化が閾値ＭａｘＥｒｒ（Ｓ）を超えるまで、光ビーム１０１の何個のパルスが生成され得るか、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ（ｉ＋１）を推定する。この推定は、以下の式で表現することができる。
【数4】
【0104】
[0119] 述べたように、ステップ１３７４において、適応モジュールは、光デバイス１２０５の挙動をモデル化する劣化メトリックαを計算する。この推定は、現在の劣化メトリックαが測定スケールＳの傾向のスロープの局所的線形近似に対応するという想定に依存する。測定スケールＳの傾向の局所的挙動が線形でない場合、計算された劣化メトリックαは、測定スケールＳの傾向の局所的挙動を適切に捕捉しない場合がある。この場合、適応モジュール２３４は、それが光デバイス１２０５の挙動のモデルの信頼性を考慮するように、それが光デバイス１２０５の較正をどのようにスケジュール設定するかを調整することができる。
【0105】
[0120] 図１４を参照すると、手順１３７０の動作を示すために、光デバイス１２０５の測定スケールＳの値が使用量の局所的ウィンドウ１４５０Ｗにおける使用量１４５５ｕに対して示される。この図では、現在の及び直近の較正イベントは、ｉであり、使用量Ｕｉで生じている。更に、ｉ－１は、較正イベントｉの直前に生じた、光デバイス１２０５で実施された較正イベントであり、ｉ＋１は、予測コントローラ１２３０によりスケジュール設定されることになる次の較正イベントである。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、使用量Ｕｉで生じる現在の及び直近の較正イベントを境界とする小さい使用量ウィンドウにおける測定スケールＳのスロープの推定値を提供する。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、直角三角形の斜辺を形成し、そのとき、値（ｉ）からのこの小さい使用量ウィンドウにおいて、測定スケールＳが線形に変化すると想定している。グラフ形式で表現すると、使用量ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ（ｉ＋１）は、最後の較正イベントｉにおける測定スケールＳの値１４５５ｐから、斜辺を、計算されたスロープα（ｉ）に沿って所定の閾値ＭａｘＥｒｒ（Ｓ）に対応する使用量だけ延長して、直角三角形を形成することにより推定される。
【0106】
[0121] 次に、光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックα（ｉ）を計算するための適応的方法（ステップ１３７４）が記載される。以下の議論では、光デバイス特性は、測定スケールＳである。測定スケールＳの最後の値は、Ｓ（ｉ－１）によって与えられる。
【0107】
[0122] スペクトル解析モジュール３０５が最初に開始され、最初の較正がｉ＝１に対応する場合など、適応的方法の初期化において劣化メトリックの値が以下のように設定される。
式中、Ｕ（１）は、使用量の初期値である。ＥｓｔＥｒｒは、現在の較正イベントｉについて実施されている適応的方法の信頼性の指標である。Ｅｓｔは、現在の較正イベントｉについての測定スケールＳの推定値である。各繰り返しと、現在の及び直近の較正イベントｉとについて、推定された測定スケールＥｓｔＳ（ｉ）は、式１１により与えられる。
ＥｓｔＳ（ｉ）＝Ｓ（ｉ－１）＋α（ｉ－１）×Ｕ（ｉ） 式（１１）
次に、現在の及び直近の較正イベントｉについての信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の値は、式１２により与えられる。
ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）＝Ｓ（ｉ）－ＥｓｔＳ（ｉ） 式（１２）
式中、Ｓ（ｉ）は、現在の測定スケールＳに対応する。信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、局所的線形近似がどの程度信頼できるかに関する指標を提供し、したがって、この信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、測定スケールＳの局所的傾向が線形で近似することができるかどうか、又は測定スケールＳの線形近似が（変曲点の近くのように）不適切であるかどうかに関する指標を提供する。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、この信頼性推定値に基づいて以下のように計算される（１３７４）。
α（ｉ）＝α（ｉ－１）＋ηＥｓｔＥｒｒ（ｉ） 式（１３）
式中、ηは、低域フィルタの利得として機能する定数である。定数ηは、任意の実数となるように選択することができ、設定可能なパラメータであり得る。
【数5】
ＥｓｔＳ（ｉ）＝Ｓ（ｉ－１）＋α（ｉ－１）×Ｕ（ｉ） 式（１１）
次に、現在の及び直近の較正イベントｉについての信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の値は、式１２により与えられる。
ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）＝Ｓ（ｉ）－ＥｓｔＳ（ｉ） 式（１２）
式中、Ｓ（ｉ）は、現在の測定スケールＳに対応する。信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、局所的線形近似がどの程度信頼できるかに関する指標を提供し、したがって、この信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）は、測定スケールＳの局所的傾向が線形で近似することができるかどうか、又は測定スケールＳの線形近似が（変曲点の近くのように）不適切であるかどうかに関する指標を提供する。現在の劣化メトリックα（ｉ）は、この信頼性推定値に基づいて以下のように計算される（１３７４）。
α（ｉ）＝α（ｉ－１）＋ηＥｓｔＥｒｒ（ｉ） 式（１３）
式中、ηは、低域フィルタの利得として機能する定数である。定数ηは、任意の実数となるように選択することができ、設定可能なパラメータであり得る。
【0108】
[0123] 上で論じたように、適応モジュール２３４は、例えば、どの程度の数の光ビーム１０１のパルスを生成することができるかを最初に推定することにより、この劣化メトリックα（ｉ）に基づいて較正をスケジュール設定する（１３７８）。上記の式によるＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）（１３７６）は、次に、式１４として再生成される。
ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）のための値が推定されると（１３７６）、次に論じるように、それを使用して次の較正をスケジュール設定することができる（１３７８）。
【数6】
【0109】
[0124] いくつかの実装形態では、次の較正は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）の実際の値に基づいてスケジュール設定される（１３７８）。すなわち、次の較正は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）において決定されたパルス数で生じるようにスケジュール設定される。
【0110】
[0125] 他の実装形態では、次の較正のスケジュール設定（１３７８）は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）の値だけでなく、信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）も考慮する。例えば、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）の第２の値は、信頼性推定値ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）と、絶対エネルギー誤差を単位として（パーセントで）与えられる１つ以上の閾値Ｔｈｒ（例えば、Ｔｈｒ１、Ｔｈｒ２、Ｔｈｒ３、Ｔｈｒ４）とを比較することにより決定することができる。閾値Ｔｈｒのための値は、設定可能であり、修正され得る。一例では、Ｔｈｒ１＝２．１％、Ｔｈｒ２＝１．４％、Ｔｈｒ３＝０．９３％及びＴｈｒ４＝０．６％である。
【0111】
[0126] ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）の第２の値は、ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の値に基づく減少関数である。具体的な一実装形態では、ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＞Ｔｈｒ１である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ１であり、これは、光ビーム１０１の５億個のパルスであり得る。Ｔｈｒ２＜ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＜Ｔｈｒ１である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ２であり、これは、光ビーム１０１の１０億個のパルスであり得る。Ｔｈｒ（３）＜ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＜Ｔｈｒ（２）である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ３（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ３であり、これは、光ビーム１０１の２０億個のパルスであり得る。Ｔｈｒ（４）＜ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＜Ｔｈｒ（３）である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ４（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ４であり、これは、光ビーム１０１の４０億個のパルスであり得る。Ｔｈｒ（５）＜ＥｓｔＥｒｒ（ｉ）の絶対値＜Ｔｈｒ（４）である場合、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ５（ｉ＋１）＝ＵｓｅＶａｌｕｅ５であり、これは、光ビーム１０１の６０億個のパルスであり得る。次の較正は、ＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ１（ｉ＋１）とＵｓｅＰｒｅｄｉｃｔ２（ｉ＋１）との間の最小値を決定することによりスケジュール設定される。
【0112】
[0127] このようにして、出力モジュール２３６は、光デバイス１２０５の次の又は以降の較正を実施すべきときを決定する。出力モジュール２３６は、このスケジュールに基づいて光デバイス１２０５を較正するように較正装置１２１０に命令することができる。このように、予測コントローラ１２３０は、光デバイス１２０５の次の較正が有利にスケジュール設定されていなければならないときを決定し、較正が必要である場合、較正装置１２１０と通信して光デバイス１２０５を較正する。更に、光デバイス１２０５が較正される必要がない場合、光デバイス１２０５は、較正されず、それにより光デバイス１２０５が稼働不能である（較正中である）時間が減少する。
【0113】
[0128] 図１５も参照すると、手順１３７０のステップ１３７８において、光デバイス１２０５の較正をスケジュール設定した後、手順１５７１が実施される。光デバイス１２０５の次の較正がスケジュール設定された（１３７８）後、予測コントローラ１２３０の出力モジュール２３６は、次の較正を実施すべきときに関する命令を較正装置１２１０に送る（１５７３）。更に、現在の劣化メトリックα（ｉ）は、以前の劣化メトリックα（ｉ－１）に割り当てられ、上で論じた適応的方法における他の変数は、同様に更新することができる（１５７７）。次いで、この次の較正に関連付けられた現在の劣化メトリックα（ｉ）は、例えば、手順１３７０を用いて、更新されたメトリックとして計算することができる。
【0114】
[0129] 他の実装形態では、較正システム１２００内の構成要素のいくつかを、上述した他の較正システムの構成要素のいくつかに組み込むことができる。例えば、構成要素のいくつかは、エネルギー解析モジュール１２０５と共に使用するために専用であり、構成要素の他のものは、スペクトル解析モジュール３０５などの光デバイスと共に使用するために専用である。
【0115】
[0130] 他の実装形態では、較正装置１２１０は、パワーメータ１２１４の代わりに光エネルギーメータを含み得、光エネルギーメータは、光ビーム１０１のパルスの実際のエネルギーを測定する。
【0116】
[0131] 実装形態及び／又は実施形態は、以下の条項を使用して更に説明され得る。
１．光源における光デバイスに関する較正をスケジュール設定する方法であって、
光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を受け取ることと、
光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算することと、
現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することと、
光デバイス劣化の推定に少なくとも部分的に基づいて、光デバイスの較正をスケジュール設定することと、
を含む、方法。
２．推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定することは、光デバイスの較正を実施すべきときを決定することを含む、条項１に記載の方法。
３．現在の劣化メトリックを計算することは、較正特性に基づく、条項１に記載の方法。
４．光デバイスは、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴を測定するように構成される、条項１に記載の方法。
５．光ビームの測定されたスペクトル特徴は、光ビームの波長である、条項４に記載の方法。
６．光デバイスが較正されている間に光デバイス特性を受け取ることは、光デバイスが較正されている間、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴に関連付けられた誤差測定値を受け取ることを含む、条項１に記載の方法。
７．誤差測定値は、光ビームの測定されたスペクトル特徴と、基準スペクトル特徴と、の間の差である、条項６に記載の方法。
８．少なくとも光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイスの使用量の変化に対して光デバイス特性がどの程度変化するかを推定することを含む、条項１に記載の方法。
９．光デバイスの使用量の変化に対して光デバイス特性がどの程度変化するかを推定することは、光デバイス特性の以前の値及び以前の劣化メトリックに関するデータに基づく誤差を推定することを含む、条項８に記載の方法。
１０．少なくとも光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイスの使用量の変化に対して光デバイス特性が線形に変化すると想定することを含む、条項１に記載の方法。
１１．光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、線形関数であって、以前の劣化メトリックが線形関数のスロープである、線形関数に基づいて、光デバイス特性における誤差を推定することを含み、
線形関数は、光デバイスの使用量の以前の値と、光デバイス特性における誤差の累積和と、を含む、条項１に記載の方法。
１２．光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイス特性における誤差を推定することを含む、条項１１に記載の方法。
１３．少なくとも光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイス特性がどのような傾向を有しているかを解析することを含む、条項１に記載の方法。
１４．劣化メトリックは、光デバイスの傾向挙動をモデル化する、条項１に記載の方法。
１５．推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定することは、光デバイス特性が光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べることを含む、条項１に記載の方法。
１６．光デバイス特性が光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べることは、現在の劣化メトリックにおける信頼度を解析することを含む、条項１５に記載の方法。
１７．光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することは、光デバイス特性における誤差が閾値を超えるときを推定することを含む、条項１に記載の方法。
１８．推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定することは、較正を必要とする前に許容可能であろう光デバイスの追加的な使用量を推定することを含む、条項１に記載の方法。
１９．光デバイスの較正をスケジュール設定した後、スケジュール設定されている次の較正が実施されるときに光デバイス特性を更新することと、現在の劣化メトリックを以前の劣化メトリックに割り当てることと、を更に含む、条項１に記載の方法。
２０．劣化メトリックは、光デバイス特性のスロープの局所的線形近似に対応する、条項１に記載の方法。
２１．光デバイスは、光源によって生成される光ビームのエネルギーを推定するように構成される、条項１に記載の方法。
２２．光デバイスが較正されている間に光デバイス特性を受け取ることは、直接測定値から間接値への変換を実施することを含み、
直接測定値は、光デバイスが較正されている間に光源によって生成される光ビームに関する、条項１に記載の方法。
２３．光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することは、光デバイス特性におけるドリフトがドリフト閾値を超えるであろうときを推定することを含む、条項２２に記載の方法。
２４．光デバイス特性におけるドリフトがドリフト閾値を超えるであろうときを推定することは、間接値に関連付けられた誤差閾値に基づいてドリフト閾値を計算することを含む、条項２３に記載の方法。
２５．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と、
較正装置と通信する予測コントローラであって、
光デバイスが較正されている間、光ビームの測定された態様に関連付けられた測定された特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
測定された特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを、少なくとも測定された特性に基づいて計算し、現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む予測コントローラと、
を含む、較正システム。
２６．光デバイスに関連付けられた測定された特性は、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴の測定値を含む、条項２５に記載の較正システム。
２７．較正装置は、既知のエネルギー遷移を有する光学遷移プロファイルを有する較正材料を含む、条項２５に記載の較正システム。
２８．光デバイスは、光源によって生成された光ビームのスペクトルプロファイルを感知するように構成されるスペクトル解析モジュールを含み、
較正装置は、較正材料を使用してスペクトル解析モジュールを較正するように構成される、条項２７に記載の較正システム。
２９．光デバイスの劣化の推定は、スペクトル解析モジュールの較正におけるドリフトの指標である、条項２８に記載の較正システム。
３０．較正装置が光デバイスを較正するように構成されることは、スペクトル解析モジュールの１つ以上の動作パラメータを調整することを含む、条項２８に記載の較正システム。
３１．劣化メトリックは、測定された特性の傾向のスロープの局所的線形近似に対応する、条項２５に記載の較正システム。
３２．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と通信する予測装置であって、
光デバイスが較正されている間、光ビームの測定された態様に関連付けられた測定された特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
測定された特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを、少なくとも測定された特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む、予測装置。
３３．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と、
較正装置と通信する予測コントローラであって、
光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
光デバイス特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む予測コントローラと、
を含む、較正システム。
３４．光デバイスは、測定スケールに基づいて光ビームのエネルギーの推定を提供するように構成される、条項３３に記載の較正システム。
３５．光デバイス特性は、測定スケールを含む、条項３４に記載の較正システム。
３６．測定スケールは、光ビームの特性の直接測定値から光ビームのエネルギーの間接値への変換を可能にする、条項３４に記載の較正システム。
３７．較正装置は、
光デバイスに導かれる光ビームの少なくとも一部分を受け取るパワーメータであって、測定されたパワーを出力するパワーメータと、
光源のパルス反復率及びパワーメータから出力された測定されたパワーに基づいて、光ビームのパルスにおけるエネルギーを計算することと、正確に計算されたエネルギーを、光デバイスからの光ビームの推定されたエネルギーと比較することと、を行うように構成されるプロセッサと、
を含む、条項３４に記載の較正システム。
３８．プロセッサは、比較に基づいて、光デバイスの測定スケールにおけるドリフトを推定するように構成される、条項３７に記載の較正システム。
３９．較正装置が光デバイスを較正するように構成されることは、比較に基づいて光デバイスの測定スケールを調整することを含む、条項３８に記載の較正システム。
４０．光デバイスの劣化は、光デバイスの測定スケールにおけるドリフトの推定によって示される、条項３８に記載の較正システム。
４１．劣化メトリックは、光デバイスの測定スケールの傾向のスロープの局所的線形近似に対応する、条項３４に記載の較正システム。
４２．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と通信する予測装置であって、
光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
光デバイス特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む、予測装置。
１．光源における光デバイスに関する較正をスケジュール設定する方法であって、
光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を受け取ることと、
光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算することと、
現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することと、
光デバイス劣化の推定に少なくとも部分的に基づいて、光デバイスの較正をスケジュール設定することと、
を含む、方法。
２．推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定することは、光デバイスの較正を実施すべきときを決定することを含む、条項１に記載の方法。
３．現在の劣化メトリックを計算することは、較正特性に基づく、条項１に記載の方法。
４．光デバイスは、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴を測定するように構成される、条項１に記載の方法。
５．光ビームの測定されたスペクトル特徴は、光ビームの波長である、条項４に記載の方法。
６．光デバイスが較正されている間に光デバイス特性を受け取ることは、光デバイスが較正されている間、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴に関連付けられた誤差測定値を受け取ることを含む、条項１に記載の方法。
７．誤差測定値は、光ビームの測定されたスペクトル特徴と、基準スペクトル特徴と、の間の差である、条項６に記載の方法。
８．少なくとも光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイスの使用量の変化に対して光デバイス特性がどの程度変化するかを推定することを含む、条項１に記載の方法。
９．光デバイスの使用量の変化に対して光デバイス特性がどの程度変化するかを推定することは、光デバイス特性の以前の値及び以前の劣化メトリックに関するデータに基づく誤差を推定することを含む、条項８に記載の方法。
１０．少なくとも光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイスの使用量の変化に対して光デバイス特性が線形に変化すると想定することを含む、条項１に記載の方法。
１１．光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、線形関数であって、以前の劣化メトリックが線形関数のスロープである、線形関数に基づいて、光デバイス特性における誤差を推定することを含み、
線形関数は、光デバイスの使用量の以前の値と、光デバイス特性における誤差の累積和と、を含む、条項１に記載の方法。
１２．光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイス特性における誤差を推定することを含む、条項１１に記載の方法。
１３．少なくとも光デバイス特性に基づいて現在の劣化メトリックを計算することは、光デバイス特性がどのような傾向を有しているかを解析することを含む、条項１に記載の方法。
１４．劣化メトリックは、光デバイスの傾向挙動をモデル化する、条項１に記載の方法。
１５．推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定することは、光デバイス特性が光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べることを含む、条項１に記載の方法。
１６．光デバイス特性が光デバイスの使用量に対して非線形に変化するかどうかを調べることは、現在の劣化メトリックにおける信頼度を解析することを含む、条項１５に記載の方法。
１７．光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することは、光デバイス特性における誤差が閾値を超えるときを推定することを含む、条項１に記載の方法。
１８．推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定することは、較正を必要とする前に許容可能であろう光デバイスの追加的な使用量を推定することを含む、条項１に記載の方法。
１９．光デバイスの較正をスケジュール設定した後、スケジュール設定されている次の較正が実施されるときに光デバイス特性を更新することと、現在の劣化メトリックを以前の劣化メトリックに割り当てることと、を更に含む、条項１に記載の方法。
２０．劣化メトリックは、光デバイス特性のスロープの局所的線形近似に対応する、条項１に記載の方法。
２１．光デバイスは、光源によって生成される光ビームのエネルギーを推定するように構成される、条項１に記載の方法。
２２．光デバイスが較正されている間に光デバイス特性を受け取ることは、直接測定値から間接値への変換を実施することを含み、
直接測定値は、光デバイスが較正されている間に光源によって生成される光ビームに関する、条項１に記載の方法。
２３．光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定することは、光デバイス特性におけるドリフトがドリフト閾値を超えるであろうときを推定することを含む、条項２２に記載の方法。
２４．光デバイス特性におけるドリフトがドリフト閾値を超えるであろうときを推定することは、間接値に関連付けられた誤差閾値に基づいてドリフト閾値を計算することを含む、条項２３に記載の方法。
２５．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と、
較正装置と通信する予測コントローラであって、
光デバイスが較正されている間、光ビームの測定された態様に関連付けられた測定された特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
測定された特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを、少なくとも測定された特性に基づいて計算し、現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む予測コントローラと、
を含む、較正システム。
２６．光デバイスに関連付けられた測定された特性は、光源によって生成された光ビームのスペクトル特徴の測定値を含む、条項２５に記載の較正システム。
２７．較正装置は、既知のエネルギー遷移を有する光学遷移プロファイルを有する較正材料を含む、条項２５に記載の較正システム。
２８．光デバイスは、光源によって生成された光ビームのスペクトルプロファイルを感知するように構成されるスペクトル解析モジュールを含み、
較正装置は、較正材料を使用してスペクトル解析モジュールを較正するように構成される、条項２７に記載の較正システム。
２９．光デバイスの劣化の推定は、スペクトル解析モジュールの較正におけるドリフトの指標である、条項２８に記載の較正システム。
３０．較正装置が光デバイスを較正するように構成されることは、スペクトル解析モジュールの１つ以上の動作パラメータを調整することを含む、条項２８に記載の較正システム。
３１．劣化メトリックは、測定された特性の傾向のスロープの局所的線形近似に対応する、条項２５に記載の較正システム。
３２．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と通信する予測装置であって、
光デバイスが較正されている間、光ビームの測定された態様に関連付けられた測定された特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
測定された特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを、少なくとも測定された特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む、予測装置。
３３．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と、
較正装置と通信する予測コントローラであって、
光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
光デバイス特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む予測コントローラと、
を含む、較正システム。
３４．光デバイスは、測定スケールに基づいて光ビームのエネルギーの推定を提供するように構成される、条項３３に記載の較正システム。
３５．光デバイス特性は、測定スケールを含む、条項３４に記載の較正システム。
３６．測定スケールは、光ビームの特性の直接測定値から光ビームのエネルギーの間接値への変換を可能にする、条項３４に記載の較正システム。
３７．較正装置は、
光デバイスに導かれる光ビームの少なくとも一部分を受け取るパワーメータであって、測定されたパワーを出力するパワーメータと、
光源のパルス反復率及びパワーメータから出力された測定されたパワーに基づいて、光ビームのパルスにおけるエネルギーを計算することと、正確に計算されたエネルギーを、光デバイスからの光ビームの推定されたエネルギーと比較することと、を行うように構成されるプロセッサと、
を含む、条項３４に記載の較正システム。
３８．プロセッサは、比較に基づいて、光デバイスの測定スケールにおけるドリフトを推定するように構成される、条項３７に記載の較正システム。
３９．較正装置が光デバイスを較正するように構成されることは、比較に基づいて光デバイスの測定スケールを調整することを含む、条項３８に記載の較正システム。
４０．光デバイスの劣化は、光デバイスの測定スケールにおけるドリフトの推定によって示される、条項３８に記載の較正システム。
４１．劣化メトリックは、光デバイスの測定スケールの傾向のスロープの局所的線形近似に対応する、条項３４に記載の較正システム。
４２．光源によって生成された光ビームに関する態様を測定するように構成される光デバイスを較正するように構成される較正装置と通信する予測装置であって、
光デバイスが較正されている間、光デバイスに関連付けられた特性を光デバイスから受け取るように構成される入力モジュールと、
光デバイス特性を入力モジュールから受け取り、光デバイスの挙動をモデル化する現在の劣化メトリックを少なくとも光デバイス特性に基づいて計算し、及び現在の劣化メトリックに基づいて、光デバイスの劣化が閾値を超えるであろうときを推定するように構成される適応モジュールと、
適応モジュールからの推定に基づいて光デバイスの較正をスケジュール設定し、及びスケジュールに基づいて光デバイスを較正するように較正装置に命令するように構成される出力モジュールと、
を含む、予測装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】