DE102022004902A1

DE102022004902A1 - Projektionsbelichtungsanlage mit manipulatoren

Info

Publication number: DE102022004902A1
Application number: DE102022004902.3A
Authority: DE
Inventors: Malte Langenhorst; Christian Lutzweiler; Jonas Umlauft; Stratis Tzoumas
Original assignee: Carl Zeiss SMT GmbH
Current assignee: Carl Zeiss SMT GmbH
Priority date: 2022-12-23
Filing date: 2022-12-23
Publication date: 2024-07-04

Abstract

Eine Projektionsbelichtungsanlage (10) für die Mikrolithographie umfasst ein Projektionsobjektiv (22) mit mehreren optischen Elementen (R1-R4) zum Abbilden von Maskenstrukturen und mehrere Manipulatoren (M1-M7), welche jeweils einem der optischen Elemente zugeordnet und dazu konfiguriert sind, eine optische Wirkung des zugeordneten optischen Elements durch Manipulation einer Eigenschaft des optischen Elements entlang eines Stellwegs zu verändern. Weiterhin umfasst die Projektionsbelichtungsanlage eine Manipulatorsteuerung (42), welche einen Algorithmus (46) zum Ermitteln eines Stellwegsbefehls (44) mit Stellwegsvorgaben für die Manipulatoren zur Korrektur einer Wellenfrontabweichung (48) des Projektionsobjektivs umfasst. Der Algorithmus ist dazu konfiguriert, mittels eines neuronalen Netzes (52) aus einem Stellwegsvektor (56) mit einem Satz an Manipulatorstellwegen eine zugehörige Wellenfrontänderung (58) des Projektionsobjektivs zu ermitteln sowie unter Nutzung eines Ermittlungsergebnisses (59) des neuronalen Netzes aus der Wellenfrontabweichung (48) den Stellwegsbefehl (44) zu bestimmen.

Description

Hintergrund der Erfindung
Die Erfindung betrifft eine Projektionsbelichtungsanlage für die Mikrolithograhie sowie ein Verfahren zum Betreiben einer derartigen Projektionsbelichtungsanlage.
Zur Gewährleistung einer möglichst präzisen Abbildung der Maskenstrukturen auf den Wafer wird ein Projektionsobjektiv mit möglichst geringen Wellenfrontaberrationen benötigt. Projektionsobjektive werden daher typischerweise mit Manipulatoren ausgestattet, die es ermöglichen, Wellenfrontfehler durch Korrekturmaßnahmen in Form von Zustandsveränderungen an einzelnen optischen Elementen des Projektionsobjektivs zu minimieren. Beispiele für derartige Zustandsveränderungen umfassen: eine Beaufschlagung des optischen Elements mit Wärme und/oder Kälte, eine Deformation des optischen Elements und/oder eine Lageänderung des betreffenden optischen Elements in einem oder mehreren der sechs Starrkörperfreiheitsgrade.
Üblicherweise wird dazu die Aberrationscharakteristik des Projektionsobjektivs regelmäßig vermessen und gegebenenfalls werden Änderungen in der Aberrationscharakteristik zwischen den einzelnen Messungen durch Simulation bestimmt. So können beispielsweise Linsenaufheizungseffekte rechnerisch berücksichtigt werden. Die Berechnung der zur Korrektur der Aberrationscharakteristik auszuführenden Manipulatorveränderungen erfolgt mittels eines stellwegsgenerierenden Optimierungsalgorithmus, welcher auch „Manipulatorveränderungsmodell“ bezeichnet wird. Dabei wird anhand von Messwerten eines Wellenfrontsensors ein die auszuführenden Manipulatorveränderungen vorgebender Korrekturbefehl generiert. Derartige Optimierungsalgorithmen sind beispielsweise in WO 2010/034674 A1 beschrieben.
Korrekturbefehle, welche auf herkömmliche Weise mittels Optimierungsalgorithmen generiert werden, sind jedoch oft sehr ungenau und erfüllten steigende Anforderungen an die Korrekturgenauigkeit des Abbildungsverhaltens der Projektionsbelichtungsanlage oft nicht mehr vollständig. Bei Verwendung von FE-Modellen, d.h. auf Finite-Elemente-Methoden basierenden Modellen, können die Korrekturbefehle zwar mit hoher Genauigkeit ermittelt werden, jedoch nur unter hohem Zeitaufwand. Damit fällt die Aktualisierungsrate des Korrekturbefehls zu niedrig aus, weshalb die durchschnittliche Korrekturgenauigkeit im zeitlichen Verlauf weiterhin zu gering ist.
Zugrunde liegende Aufgabe
Es ist eine Aufgabe der Erfindung, eine Projektionsbelichtungsanlage sowie ein Verfahren der eingangs genannten Art bereitzustellen, womit die vorgenannten Probleme gelöst werden, und insbesondere eine hohe Korrekturgenauigkeit des Abbildungsverhaltens der Projektionsbelichtungsanlage bei gleichzeitig hoher Aktualisierungsrate eines zur Korrektur generierten Korrekturbefehls erreicht werden kann.
Erfindungsgemäße Lösung
Die vorgenannte Aufgabe kann erfindungsgemäß beispielsweise gelöst werden mit einer Projektionsbelichtungsanlage für die Mikrolithographie, welche ein Projektionsobjektiv mit mehreren optischen Elementen zum Abbilden von Maskenstrukturen und mehrere Manipulatoren umfasst, welche jeweils einem der optischen Elemente zugeordnet und dazu konfiguriert sind, eine optische Wirkung des zugeordneten optischen Elements durch Manipulation einer Eigenschaft des optischen Elements entlang eines Stellwegs zu verändern. Weiterhin umfasst die erfindungsgemäße Projektionsbelichtungsanlage eine Manipulatorsteuerung, welche einen Algorithmus zum Ermitteln eines Stellwegsbefehls mit Stellwegsvorgaben für die Manipulatoren zur Korrektur einer Wellenfrontabweichung des Projektionsobjektivs umfasst. Der Algorithmus ist dazu konfiguriert, mittels eines neuronalen Netzes aus einem Stellwegsvektor mit einem Satz an Manipulatorstellwegen eine zugehörige Wellenfrontänderung des Projektionsobjektivs zu ermitteln, sowie unter Nutzung eines Ermittlungsergebnisses des neuronalen Netzes aus der Wellenfrontabweichung den Stellwegsbefehl zu bestimmen.
Ein neuronales Netz ist ein maschinelles Lernverfahren, welches auf künstlicher Intelligenz beruht. Es wird mittels einer Vielzahl von Trainings-Datensätzen, welche jeweils Manipulatorstellwege und zugehörige Wellenfrontänderungen des Projektionsobjektivs umfassen, angelernt oder trainiert. Diese Trainings-Datensätze können durch Simulationen und/oder Messungen ermittelt werden.
Durch die Nutzung des genannten neuronalen Netzes wird es möglich, den Algorithmus mit hoher Präzision und gleichzeitig hoher Geschwindigkeit auszuführen und damit eine verbesserte Korrekturgenauigkeit des Abbildungsverhaltens der Projektionsbelichtungsanlage bei gleichzeitig hoher Aktualisierungsrate des Stellwegsbefehls bzw. eine bestimmte Korrekturgenauigkeit mit einer verbesserten Aktualisierungsrate zu erreichen. Der Algorithmus kann beispielsweise ein Optimieralgorithmus sein oder dazu konfiguriert sein, mittels eines weiteren neuronalen Netzes den Stellwegsbefehl aus der Wellenfrontabweichung zu ermitteln.
Gemäß einer Ausführungsform ist der Algorithmus dazu konfiguriert, den Stellwegsbefehl durch Optimierung einer Zielfunktion zu bestimmen und bei der Optimierung das Ermittlungsergebnis des neuronalen Netzes zu nutzen.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform weist die Zielfunktion eine nichtlineare Sensitivität auf, welche einen Zusammenhang zwischen dem Stellwegsvektor und der zugehörigen Wellenfrontänderung des Projektionsobjektivs definiert, wobei das Ermittlungsergebnis einen Gradienten der nicht-linearen Sensitivität umfasst. Mit anderen Worten umfasst das Ermittlungsergebnis einen oder mehrere lokale Gradientenwerte einer lokal linearisierten Form der nicht-linearen Sensitivität, die vom Optimierungsalgorithmus verwendet werden kann.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst das Ermittlungsergebnis weiterhin einen Wert der nicht-linearen Sensitivität. Dieser Wert bezeichnet einen Wellenfrontänderungswert
Insbesondere ist der Gradient einem Vektorwert des Stellwegsvektors zugeordnet und der Wert der nicht-linearen Sensitivität ist demselben Vektorwert des Stellwegsvektors zugeordnet. Unter dem Vektorwert ist die Gesamtheit der Werte der Vektorelemente des Stellwegvektors zu verstehen, d.h. der Vektorwert ist selbst ein Vektor. Als Wert der Wellenfront kann ein einzelner Skalarwert, wie etwa der Wert eines ausgewählten Zernike-Koeffizienten, oder auch eine Mehrzahl an Skalarwerten dienen.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst die Zielfunktion neben der nicht-linearen Sensitivität die zu korrigierende Wellenfrontabweichung, sowie insbesondere mindestens einen Regularisierungsterm.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist der Algorithmus als gradientenbasiertes Verfahren, insbesondere als Gradientenabstiegsverfahren, konfiguriert.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist der Algorithmus als statistisches Suchverfahren oder als deterministischer, gradientenfreier Algorithmus, beispielsweise als Nelder-Mead-Verfahren, konfiguriert und die mindestens eine charakteristische Eigenschaft umfasst einen Wert der Wellenfrontänderung. Statistische Suchverfahren sowie deterministische, gradientenfreie Algorithmen sind dem Fachmann grundsätzlich bekannt. Diese kommen ohne Gradientenwerte für die Sensitivität aus. Beim Nelder-Mead-Verfahren werden in einem ersten Iterationsschritt für eine vorgegebene Anzahl, z.B. zehn, breit gestreuter Vektorwerte des Stellwegvektors der jeweilige Wellenfrontwert bestimmt. Daraus wird ein Vektorwert ausgewählt und im folgenden Iterationsschritt wird wieder für eine vorgegebene Anzahl, z.B. zehn, Vektorwerte, der jeweilige Wellenfrontwert bestimmt. Diese Vektorwerte sind nun nicht mehr so breit gestreut wie die Vektorwerte des ersten Iterationsschritts, sondern liegen in einem engen Umfeld des ausgewählten Vektorwerts. Weitere Iterationsschritte erfolgen analog, d.h. die Streuung der Vektorwerte ist mit jedem Schritt enger als im vorausgehenden Schritt.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist der Algorithmus dazu konfiguriert, die Optimierung der Zielfunktion iterativ zu bewirken und dabei bei jeder Iteration das Ermittlungsergebnis zu aktualisieren sowie die mindestens eine charakteristische Eigenschaft der Zielfunktion anhand des aktualisierten Ermittlungsergebnisses des neuronalen Netzes festzulegen.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist die Manipulatorsteuerung dazu konfiguriert, mittels des Ermittlungsergebnisses des neuronalen Netzes, nachstehend auch als erstes neuronales Netz bezeichnet, erzeugte Trainingsdatensätze zu ermitteln und damit ein weiteres neuronales Netz zu trainieren, wobei der Algorithmus dazu konfiguriert ist, mittels des weiteren neuronalen Netzes aus der Wellenfrontabweichung den Stellwegsbefehl zu ermitteln.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist die Manipulatorsteuerung dazu konfiguriert, die Trainingsdatensätze durch Optimierung einer Zielfunktion zu bestimmen und bei der Optimierung das Ermittlungsergebnis des ersten neuronalen Netzes zu nutzen. Insbesondere weist die Zielfunktion eine nichtlineare Sensitivität auf, welche einen Zusammenhang zwischen dem Stellwegsvektor und der zugehörigen Wellenfrontänderung des Projektionsobjektivs definiert, wobei das Ermittlungsergebnis einen Gradienten der nicht-linearen Sensitivität umfasst. Mit anderen Worten umfasst das Ermittlungsergebnis einen oder mehrere lokale Gradientenwerte einer lokal linearisierten Form der nicht-linearen Sensitivität. Gemäß einer Ausführungsvariante umfasst das Ermittlungsergebnis weiterhin einen Wert der nicht-linearen Sensitivität. Dieser Wert bezeichnet einen Wellenfrontänderungswert.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden Randbedingungen für den mittels des weiteren neuronalen Netzes ermittelten Stellwegsbefehl anhand der Trainingsdatensätze angelegt. Die Randbedingungen dabei werden implizit antrainiert.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist zumindest ein Teil der Manipulatoren demselben optischen Element zugeordnet und dazu konfiguriert, eine Temperatur unterschiedlicher Abschnitte dieses optischen Elements zu verändern. Die zugeordneten Manipulatoren sind insbesondere Heizeinrichtungen, sogenannte Sektorheizer. Alternativ können Kühleinrichtungen zum Einsatz kommen. Gemäß einer weiteren Ausführungsform sind die Manipulatoren unterschiedlichen optischen Elementen zugeordnet und der von der Manipulatorsteuerung bestimmte Stellwegsbefehl weist Manipulatorstellwege für die Manipulatoren der unterschiedlichen optischen Elemente auf. Dabei können ein Teil der Manipulatoren demselben optischen Element bzw. jeweils mehrere Manipulatoren unterschiedlichen optischen Elememten zugeordnet sein.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst die Projektionsbelichtungsanlage weiterhin eine Wellenfrontmesseinrichtung zur Ermittlung der Sollkorrektur an der Wellenfront. Alternativ oder zusätzlich kann die Projektionsbelichtungsanlage auch eine Simulationseinrichtung zur Ermittlung der Sollkorrektur mittels Simulation umfassen. Bei der Simulation können Messwerte von verschiedenen Sensoren, z.B. Temperatursensoren an den optischen Elementen, und/oder Belichtungsparameterwerte, wie Intensitätswerte der Belichtungsstrahlung, Einstellungen des Beleuchtungssetting und/oder das Layout der belichteten Maske berücksichtigt werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform weist die Projektionsbelichtungsanlage eine Betriebswellenlänge im EUV-Wellenlängenbereich oder DUV-Wellenlängenbereich auf. Das heißt, die Betriebswellenlänge liegt im Fall des DUV-Wellenlängenbereichs beispielsweise bei etwa 365 nm, etwa 248 nm oder etwa 193 nm und im Fall des EUV-Wellenlängenbereichs bei weniger als 100 nm, insbesondere bei etwa 13,5 nm oder etwa 6,8 nm.
Die vorgenannte Aufgabe kann weiterhin beispielsweise gelöst werden mit einem Verfahren zum Betreiben einer Projektionsbelichtungsanlage für die Mikrolithographie, welches ein mehrere optische Elemente zum Abbilden von Maskenstrukturen aufweisendes Projektionsobjektiv sowie mehrere Manipulatoren umfasst. Die Manipulatoren sind jeweils einem der optischen Elemente zugeordnet und dazu konfiguriert, eine optische Wirkung des zugeordneten optischen Elements durch Manipulation einer Eigenschaft des optischen Elements entlang eines Stellwegs zu verändern. Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst ein Bestimmen einer Wellenfrontabweichung des Projektionsobjektivs, ein Ermitteln einer Wellenfrontänderung des Projektionsobjektivs aus einem Stellwegsvektor mit einem Satz an Manipulatorstellwegen mittels eines neuronalen Netzes, sowie ein Bestimmen eines Stellwegsbefehls mit Stellwegsvorgaben für die Manipulatoren aus der Wellenfrontabweichung unter Nutzung eines Ermittlungsergebnisses des neuronalen Netzes.
Das neuronale Netz kann Teil der Projektionsbelichtungsanlage sein. Alternativ kann es auf einer separaten Recheneinheit ausgeführt werden und das Ermittlungsergebnis wird dann beispielsweise einer Manipulatorsteuerung der Projektionsbelichtungsanlage zum Bestimmen des Stellwegsbefehls zur Verfügung gestellt.
Gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird beim Bestimmen des Stellwegsbefehls eine Zielfunktion optimiert und während der Optimierung wird das Ermittlungsergebnis des neuronalen Netzes genutzt.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden mittels des Ermittlungsergebnisses des neuronalen Netzes Trainingsdatensätze ermittelt und damit wird ein weiteres neuronales Netz trainiert, mittels welchem aus der Wellenfrontabweichung der Stellwegsbefehl ermittelt wird.
Die bezüglich der vorstehend aufgeführten Ausführungsformen, Ausführungsbeispiele bzw. Ausführungsvarianten, etc. der erfindungsgemäßen Projektionsbelichtungsanlage angegebenen Merkmale können entsprechend auf das erfindungsgemäße Verfahren übertragen werden und umgekehrt. Diese und andere Merkmale der erfindungsgemäßen Ausführungsformen werden in der Figurenbeschreibung und den Ansprüchen erläutert. Die einzelnen Merkmale können entweder separat oder in Kombination als Ausführungsformen der Erfindung verwirklicht werden. Weiterhin können sie vorteilhafte Ausführungsformen beschreiben, die selbstständig schutzfähig sind und deren Schutz ggf. erst während oder nach Anhängigkeit der Anmeldung beansprucht wird.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Die vorstehenden, sowie weitere vorteilhafte Merkmale der Erfindung werden in der nachfolgenden detaillierten Beschreibung beispielhafter erfindungsgemäßer Ausführungsbeispiele bzw. Ausführungsformen unter Bezugnahme auf die beigefügten schematischen Zeichnungen veranschaulicht. Es zeigt:

1 ein erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel einer Projektionsbelichtungsanlage für die Mikrolithographie mit Manipulatoren zur jeweiligen Veränderung einer optischen Wirkung eines zugeordneten optischen Elements sowie mit einer Manipulatorsteuerung, welche einen Algorithmus zum Ermitteln eines Stellwegsbefehls für die Manipulatoren umfasst,
2 eine erste Ausführungsform der Manipulatorsteuerung der Projektionsbelichtungsanlage gemäß 1, sowie
3 eine zweite Ausführungsform der Manipulatorsteuerung der Projektionsbelichtungsanlage gemäß 1.

Detaillierte Beschreibung erfindungsgemäßer Ausführungsbeispiele
In den nachstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen bzw. Ausführungsformen oder Ausführungsvarianten sind funktionell oder strukturell einander ähnliche Elemente soweit wie möglich mit den gleichen oder ähnlichen Bezugszeichen versehen. Daher sollte zum Verständnis der Merkmale der einzelnen Elemente eines bestimmten Ausführungsbeispiels auf die Beschreibung anderer Ausführungsbeispiele oder die allgemeine Beschreibung der Erfindung Bezug genommen werden.
Zur Erleichterung der Beschreibung ist in der Zeichnung ein kartesisches xyz-Koordinatensystem angegeben, aus dem sich die jeweilige Lagebeziehung der in den Figuren dargestellten Komponenten ergibt. In 1 verläuft die y-Richtung senkrecht zur Zeichenebene in diese hinein, die x-Richtung nach rechts und die z-Richtung nach oben.
1 zeigt eine erfindungsgemäße Ausführungsform einer Projektionsbelichtungsanlage 10 für die Mikrolithographie, welche dazu konfiguriert ist, mittels einer Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Verfahrens betrieben zu werden. Die vorliegende Ausführungsform der Projektionsbelichtungsanlage 10 ist zum Betrieb im EUV-Wellenlängenbereich, d.h. mit elektromagnetischer Strahlung einer Wellenlänge von kleiner als 100 nm, insbesondere einer Wellenlänge von etwa 13,5 nm oder etwa 6,8 nm, ausgelegt. Aufgrund dieser Betriebswellenlänge sind alle optischen Elemente im Belichtungsstrahlengang als Spiegel ausgeführt. In einer alternativen Ausführungsform ist die Projektionsbelichtungsbelichtungsanlage 10 zum Betrieb im DUV-Wellenlängenbereich ausgelegt. In diesem Fall kann die Betriebswellenlänge bei etwa 365 nm, bei etwa 248 nm oder bei etwa 193 nm liegen und zumindest einige der optischen Elemente im Belichtungsstrahlengang sind als Linsenelemente ausgeführt.
Die Projektionsbelichtungsanlage 10 gemäß 1 umfasst eine Belichtungsstrahlungsquelle 12 zur Erzeugung von Belichtungsstrahlung 14. Im vorliegenden Fall ist die Belichtungsstrahlungsquelle 12 als EUV-Quelle ausgeführt und kann beispielsweise eine Plasmastrahlungsquelle umfassen. Die Belichtungsstrahlung 14 durchläuft zunächst ein Beleuchtungssystem 16 und wird von diesem auf eine Maske 18 gelenkt.
Das Beleuchtungssystem 16 ist dazu konfiguriert, unterschiedliche Winkelverteilungen der auf die Maske 18 auftreffenden Belichtungsstrahlung 14 zu erzeugen. Abhängig von einer vom Benutzer gewünschten Beleuchtungseinstellung, auch „Beleuchtungssetting“ genannt, konfiguriert das Beleuchtungssystem 16 die Winkelverteilung der auf die Maske 18 auftreffenden Belichtungsstrahlung 14. Beispiele für wählbare Beleuchtungssettings umfassen eine sogenannte Dipol-Beleuchtung, eine annulare Beleuchtung und eine Quadrupolbeleuchtung.
Die Maske 18 weist Maskenstrukturen zur Abbildung auf ein Substrat 24 in Gestalt eines Wafers auf und ist auf einer Maskenverschiebebühne 20 verschiebbar gelagert. Die Maske 18 kann, wie in 1 dargestellt, als Reflexionsmaske ausgeführt sein oder alternativ auch als Transmissionsmaske konfiguriert sein. Die Belichtungsstrahlung 14 wird in der Ausführungsform gemäß 1 an der Maske 18 reflektiert und durchläuft daraufhin ein Projektionsobjektiv 22, welches dazu konfiguriert ist, die Maskenstrukturen auf das Substrat 24 abzubilden. Die Belichtungsstrahlung 14 wird innerhalb des Projektionsobjektivs 22 mittels einer Vielzahl von Spiegeln in einem Belichtungsstrahlengang 23 geführt.
Das Substrat 24 ist auf einer Substratverschiebebühne 26 verschiebbar gelagert. Die Projektionsbelichtungsanlage 10 kann als sogenannter Scanner oder als sogenannter Stepper ausgeführt sein. An der Substratverschiebebühne 26 ist ein Wellenfrontsensor 28 zur Vermessung einer mit S* bezeichneten Wellenfrontabweichung 48 des Projektionsobjektivs 22 in Belichtungspausen angeordnet.
Das Projektionsobjektiv 22 weist in der Ausführungsform gemäß 1 vier optische Elemente in Gestalt von Spiegeln bzw. reflektiven Elementen R1 bis R4 auf. Wie vorstehend erwähnt, kann das Projektionsobjektiv in einer anderen Ausführungsform auch Linsen als optische Elemente enthalten. Dem im Strahlengang des Projektionsobjektivs 22 als erstes angeordneten Spiegel R1 ist zur Deformation seiner Spiegeloberfläche 32 eine Manipulationseinrichtung 30 zugeordnet, welche eine Mehrzahl an Manipulatoren, jeweils in Gestalt einer Heizeinrichtung, umfasst. In 1 sind diesbezüglich beispielhaft drei Manipulatoren M1 bis M3 als Heizeinrichtungen veranschaulicht. Wie nachstehend genauer erläutert, kann die Zahl an Heizeinrichtungen und damit an Manipulatoren der Manipulationseinrichtung 30 größer oder auch kleiner sein.
Die Heizeinrichtungen in Gestalt der Manipulatoren M1 bis M3 dienen als sogenannte Sektorheizer zum jeweiligen Aufheizen eines Sektors bzw. Abschnitts der Spiegeloberfläche 32 des Spiegels R1. In der dargestellten Ausführungsform sind die Heizeinrichtungen dazu jeweils als Heizstrahler konfiguriert und in einem gewissen Abstand zur Spiegeloberfläche 32 zum jeweiligen Bestrahlen eines jeweiligen Abschnitts der Spiegeloberfläche 32 mit einer Heizstrahlung 34 angeordnet.
Die Heizstrahlung 34 kann dabei von der jeweiligen Heizeinrichtung örtlich variierend oder örtlich gleichmäßig auf die Spiegeloberfläche 32 eingestrahlt werden, sodass entweder eine örtlich variierende oder eine einheitliche Temperatur auf der Spiegeloberfläche 32 eingestellt werden kann.
Links neben dem Spiegel R1 ist beispielhaft eine mittels der Manipulationseinrichtung 30 auf der Spiegeloberfläche 32 erzeugte Strahlungsverteilung gezeigt, wodurch eine entsprechende Temperaturverteilung mit unterschiedlichen Temperaturen in verschiedenen lokalen Zonen der Spiegeloberfläche 32, d.h. in verschiedenen Abschnitten des optischen Elements in Gestalt des Spiegels R1, entsteht. Große Kreise symbolisieren hierbei jeweils eine lokale Zone 36h mit einer hohen Intensität der Bestrahlung und kleine Kreise jeweils eine lokale Zone 36g mit einer geringeren Intensität.
Ebenfalls dargestellt ist ein beispielhafter Querschnitt 38 des Belichtungsstrahlengangs 23, welcher im dargestellten Fall asymmetrisch ist. Auch die Belichtungsstrahlung 14 führt zu einer, in diesem Fall unerwünschten, Temperaturerhöhung im Bereich des Querschnitts 38. Durch eine derartige Temperaturerhöhung verändert sich die Topographie der Spiegeloberfläche 32. Durch eine geeignete Bestrahlung der Spiegeloberfläche 32 mit der Manipulationseinrichtung 30 lassen sich durch die Belichtungsstrahlung 14 induzierte Veränderungen der Spiegeloberfläche 32 kompensieren.
Alternativ oder zusätzlich können elektrische Heizelemente in das Substrat des Spiegels R1 integriert sein. Mittels dieser Heizelemente kann alternativ zur Manipulationseinrichtung 30 oder in Zusammenwirkung mit dieser zumindest ein Bereich der Spiegeloberfläche 32 aufgeheizt werden und damit eine örtlich variierende oder eine einheitliche Temperatur auf der Spiegeloberfläche 32 eingestellt werden. Weiterhin oder alternativ können Kühlelemente in das Substrat des Spiegels R1 integriert sein, um eine örtlich variierende oder eine einheitliche Temperatur auf der Spiegeloberfläche 32 einzustellen. Gemäß weiteren, nicht zeichnerisch dargestellten, Ausführungsformen können weitere der Spiegel R2 bis R4 mit Heiz- und/oder Kühlmanipulatoren versehen sein. Ein betreffender Stellwegsbefehl für das Heiz-/Kühlmanipulatorsystem jedes einzelnen Spiegels kann mittels eines separaten neuronalen Netzes modelliert werden, wie nachstehend mit Bezug auf die Heizmanipulatoren M1 bis M3 des Spiegels R1 beschrieben.
In der gezeigten Ausführungsform weist das Projektionsobjektiv 22 weitere Manipulatoren M4 bis M7 auf. Diese Manipulatoren sind jedoch optional, d.h. es sind erfindungsgemäße Ausführungsbeispiele denkbar, bei denen die Manipulatoren M4 bis M7 nicht vorhanden sind. In der vorliegenden Ausführungsform ist der Spiegel R1 weiterhin beweglich gelagert. Dazu ist diesem der Manipulator M4 zugeordnet. Dieser Manipulator ermöglicht eine Verschiebung des Spiegels R1 in x- und in y-Richtung und damit im Wesentlichen parallel zur Ebene, in der die Spiegeloberfläche 28 liegt.
Die Spiegel R2 und R3 sind in der vorliegenden Ausführungsform ebenfalls parallel zu ihren jeweiligen Spiegeloberflächen verschiebbar gelagert. Dazu sind den Spiegeln R2 und R3 die Manipulatoren M5 und M6 zugeordnet, welche analog zum Manipulator M4 konfiguriert sind. Dem Spiegel R4 ist der Manipulator M7 zugeordnet. Damit kann der Spiegel R4 durch Drehung um eine parallel zur y-Achse angeordnete, sich parallel zur optischen Oberfläche von R4 erstreckende Kippachse 40 verkippt werden. Damit kann der Winkel der Spiegeloberfläche von R4 gegenüber der einfallenden Belichtungsstrahlung 14 verändert werden.
Allgemein gesprochen, bilden die Manipulatoren M1 bis M7 ein Manipulatorsystem des Projektionsobjektivs 22 zur Veränderung der optischen Eigenschaften des Projektionsobjektivs 22. Das Manipulatorsystem weist dabei eine Vielzahl von Manipulatorfreiheitsgraden auf, wobei ein einzelner Manipulatorfreiheitsgrad durch eine Verstellung eines der als Aktuatoren ausgebildeten Manipulatoren M1 bis M3 oder eine Verschiebung bzw. eine Verkippung einer der Spiegel R1 bis R4 mittels der Manipulatoren M4 bis M7 definiert sein kann. Zusätzlich zu den durch die Manipulatoren M1 bis M7 vorgesehenen Manipulatorfreiheitsgraden können weitere Manipulatorfreiheitsgrade, beispielswiese eine Verkippung der Spiegel R1 bis R3 und/oder eine Verschiebung des Spiegels R4, vorgesehen sein.
Die Projektionsbelichtungsanlage 10 umfasst weiterhin eine Manipulatorsteuerung 42 zur Steuerung von, je nach Ausführungsform, zumindest der Manipulationseinrichtung 30 mit den Manipulatoren M1 bis M3, und ggf. weiteren als Heizeinrichtung ausgeführten Manipulatoren, sowie insbesondere der Manipulatoren M4 bis M7. Nachstehend wird eine Ausführungsvariante beschrieben, bei der alle Manipulatoren M1 bis M7 von der Manipulatorsteuerung 42 gesteuert werden. Dazu erzeugt die Manipulatorsteuerung 42 einen mit dem Bezugszeichen 44 bezeichneten Stellwegsbefehl X*.
Der Stellwegsbefehl 44 stellt einen Vektor dar, dessen Vektorelemente Stellwegsvorgaben x_i* für die Stellwege x_i der einzelnen Manipulatoren M1 bis M7 umfasst, und zwar eine Stellwegsvorgabe x₁* für den Stellweg x₁ des Manipulators M1, eine Stellwegsvorgabe x₂* für den Stellweg x₂ des Manipulators M2, etc.
Die Manipulatorsteuerung 42 erzeugt den Stellwegsbefehl 44 mittels eines Algorithmus 46 zur Korrektur der vom Wellenfrontsensor 28 ermittelten Wellenfrontabweichung S* (vgl. Bezugszeichen 48). Mit anderen Worten dient der von der Manipulatorsteuerung 42 erzeugte Stellwegsbefehl 44 zur Vornahme einer der ermittelten Wellenfrontabweichung S* entgegengesetzten Sollkorrektur an der Wellenfront des Projektionsobjektivs 22. Die Wellenfrontabweichung 48 des Projektionsobjektivs 22 bezeichnet eine Abweichung der Wellenfront des Projektionsobjektivs 22 von einer Sollwellenfront.
Die Sollwellenfront kann gemäß einer Ausführungsform durch an den einzelnen Feldpunkten in der Bildebene des Projektionsobjektivs 22 vorliegende sphärische Wellenfronten definiert sein, wobei die Einhüllende dieser Wellenfronten entlang der Bildebene eine ebene Wellenfront ergibt. Wie vorstehend erwähnt, wird die Wellenfrontabweichung 48 mittels des in der Substratverschiebebühne 26 integrierten Wellenfrontsensors 28 vermessen. Die Wellenfrontabweichung 48 kann durch Zernikekoeffizienten angegebenen werden. Je nach Auslegung können dazu die Zernikekoeffizienten Z2 bis Z36 und ggf. weitere Zernikekoeffizienten Verwendung finden. Die Wellenfrontabweichung 48 und damit die Sollkorrektur kann aber auch durch eine gezielte Auswahl an Zernike-Koeffizienten dargestellt werden.
In der vorliegenden Anmeldung werden, wie beispielsweise in den Abschnitten [0125] bis [0129] von US 2013/0188246A1 beschrieben, die aus z.B. Kapitel 13.2.3 des Lehrbuchs „Optical Shop Testing“, 2nd Edition (1992) von Daniel Malacara, Hrsg. John Wiley & Sons, Inc. bekannten Zernikefunktionen gemäß der sogenannten Fringe-Sortierung mit Z_j bezeichnet, wobei dann b_j die den jeweiligen Zernike-Polynomen (auch „Zernike-Funktionen“ bezeichnet) zugeordnete Zernike-Koeffizienten sind. Die Fringe-Sortierung ist beispielsweise in Tabelle 20-2 auf Seite 215 des „Handbook of Optical Systems“, Vol. 2 von H. Gross, 2005 Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim veranschaulicht. Während die Zernike-Polynome mit Z_j, d.h. mit tiefergestelltem Index j, bezeichnet werden, werden im Rahmen dieser Anmeldung die Zernike-Koeffizienten b_j mit Zj, d.h. mit normal gestelltem Index, wie beispielsweise Z5 und Z6 für Astigmatismus, bezeichnet.
2 veranschaulicht eine erste Ausführungsform 42-1 der Manipulatorsteuerung 42 gemäß 1. In dieser Ausführungsform ist der Algorithmus 46 ein Optimieralgorithmus 46-1, welcher dazu konfiguriert ist, den Stellwegsbefehl 44 durch Optimierung einer Zielfunktion 50, auch Gütefunktion oder Meritfunktion bezeichnet, zu ermitteln. Gemäß einer Ausführungsform lautet die Zielfunktion 50 wie folgt: $D (S + f (X) + P (X))$
Hierbei ist D eine Metrik, wie z.B. das Quadrat der Euklidischen Norm || ||₂, S ist eine Wellenfrontänderung 58 und dient der Darstellung der Wellenfrontabweichung S' des Projektionsobjektivs 22 in der Zielfunktion 50, f(X) ist eine mit dem Bezugszeichen 54 bezeichnete n≥ichtlineare Sensitivität, welche einen Zusammenhang zwischen den Stellwegen x₁ bis x₇, dargestellt durch den durch das Bezugszeichen 56 bezeichneten Stellwegsvektor X, und der zugehörigen Wellenfrontänderung 58 des Projektionsobjektivs 22 darstellt. P(X) stellt optionale Regularisierungsterme 60 dar, welche beispielsweise bewirken, dass auch die für die Wellenfrontkorrektur benötigten Stellwegsamplituden möglichst klein bleiben.
Gemäß einer Ausführungsvariante ist der Optimieralgorithmus 46-1 dazu konfiguriert, die Zielfunktion 50 zu minimieren und den sich für die minimierte Zielfunktion 50 ergebenden Stellwegsbefehl X* zu bestimmen: $X * = \underset{X \in \bar{X}}{argmin} D (S + ƒ (X) + P (X))$
Stellgrößenlimits X der Manipulatoren lassen sich somit ebenfalls in die Formulierung integrieren.
Der Optimieralgorithmus 46-1 optimiert die Zielfunktion 50 iterativ, d.h. der Stellwegsvektor X wird schrittweise verändert und der zugehörige Wert der Zielfunktion 50 ermittelt. Die Manipulatorsteuerung 42-1 ist dazu konfiguriert, für jede Iteration den passenden Wert 55 der Sensitivität f(X) mittels eines neuronalen Netzes 52 zu ermitteln, d.h. für den bei einem Iterationsschritt k geltenden Stellwegsvektor X_k (Bezugszeichen 56k) den zugeordneten Wert f(X_k) der Wellenfrontänderung S zu ermitteln.
Optional kann weiterhin der Gradient 57 der nichtlinearen Sensitivität f(X) für den Stellwegsvektor X_k, d.h. $\frac{d ƒ}{d X} (X_{k})$
vom neuronalen Netz 52 ermittelt werden. Der Sensitivitätswert f(X_k) wird auch mit dem Bezugszeichen 55 und der Sensitivitätsgradient $\frac{d ƒ}{d X} (X_{k})$
mit dem Bezugszeichen 57 bezeichnet. Der Sensitivitätswert 55 sowie der Sensitivitätsgradient 57 sind jeweils eine charakteristische Eigenschaft der Zielfunktion 50, im Speziellen sind sie jeweils eine charakteristische Eigenschaft des durch die nichtlineare Sensitivität f(X) dargestellten Parameters der Zielfunktion 50.
Der Optimieralgorithmus 46-1 kann wegen seiner Funktion der Ermittlung des Stellwegsbefehls 44 als Stellwegsermittlungsmodul der Manipulatorsteuerung 42-1 und das neuronale Netz 52 wegen seiner Funktion der Bereitstellung von Informationen (Sensitivitätswert 55 sowie Gradient 57) zur Unterstützung des Optimierungsalgorithmus 46-1 als Unterstützungsmodul der Manipulatorsteuerung 42 bezeichnet werden. Dabei ist zu beachten, dass diese keine physisch unterscheidbaren Module innerhalb der Manipulatorsteuerung 42-1 darstellen müssen, sondern auch lediglich als funktionale Einheiten dienen können.
Das neuronale Netz 52 ist dazu konfiguriert, aus einem Stellwegsvektor X (Bezugszeichen 56) mit Stellwegsvorgaben für die Manipulatoren M1 bis M7 eine zugehörige Wellenfrontänderung S (Bezugszeichen 58) zu bestimmen. In diesem Fall ist unter dem Stellwegsvektor X die Angabe von konkreten Werten für die Vektorelemente und unter der Wellenfrontänderung S ein konkreter bzw. mehrere konkrete Werte, welche die resultierende Wellenfrontänderung definieren, zu verstehen. An anderer Stelle dieses Textes werden die Begriffe Stellwegsvektor X sowie Wellenfrontänderung S für die entsprechende mathematische Variable verwendet.
Aufgrund der beschriebenen Funktion des neuronalen Netzes 52, den Stellwegsvektor X in die Wellenfrontänderung S umzusetzen, wird das neuronale Netz 52 auch als „Mani2WF“ bezeichnet. Hierbei steht „Mani“ für „Manipulator“ und „WF“ für Wellenfrontänderung.
Das neuronale Netz 52 ist in 2 exemplarisch anhand zweier verborgener Schichten sowie einer Ausgabeschicht veranschaulicht. Dabei weisen die verborgenen Schichten jeweils eine Vielzahl von Knoten und die Ausgabeschicht lediglich einen Konten auf, wobei die Konfiguration der Verbindungskanten zwischen den einzelnen Knoten während eines Anlern- bzw. Trainingsprozesses ausgebildet werden. Das neuronale Netz 52 ist ein maschinelles Lernverfahren, welches auf künstlicher Intelligenz beruht. Die in 2 veranschaulichte Architektur ist lediglich exemplarisch zu verstehen, andere Architekturen können ebenfalls zum Einsatz kommen.
Durch die Bestimmung der dem Stellwegvektor X_k des jeweiligen Iterationsschritts k des Optimierungsalgorithmus 46-1 zugeordneten Wellenfrontänderung S ermittelt das neuronale Netz 52 den vorstehend erwähnten Sensitivitätswert f(X_k) (Bezugszeichen 55). Weiterhin kann nach Bedarf aus dem neuronalen Netz die Ableitung von f(X) gebildet werden und damit die mit dem Bezugszeichen 57 bezeichneten Sensitivitätsgradienten $\frac{d ƒ}{d X} (X_{k})$
ermittelt werden. Mit anderen Worten erzeugt das neuronale Netz den Sensitivitätswert 55 und ggf. den Sensitivitätsgradienten 57 als Ermittlungsergebnis 59.
Der Optimierungsalgorithmus 46-1 übernimmt den vom neuronalen Netz 52 erhaltenen Sensitivitätswert 55 als Wert der Wellenfrontänderung S bzw. den ebenfalls vom neuronalen Netz 52 erhaltenen Sensitivitätsgradienten 57 als Gradient der nicht-linearen Sensitivität f. Während der Sensitivitätswert 55 zur Berechnung des Werts der Zielfunktion 50 am jeweiligen Iterationsschritt k dient, ermöglicht es der Sensitivitätsgradient 57 dem Optimierungsalgorithmus 46-1 zu entscheiden, in welche Richtung der Stellwegsvektor X im nächsten Iterationsschritt zu bewegen ist.
Gemäß einer Ausführungsform verwendet der Optimierungsalgorithmus 46-1 ein gradientenbasiertes Verfahren, insbesondere ein Gradientenabstiegsverfahren, bei dem in jedem Iterationsschritt der mittels des neuronalen Netzes 52 ermittelte Sensitivitätsgradient 57 zur Verbesserung der aktuellen Lösung verwendet wird. Daneben verwendet das gradientenbasierte Verfahren den betreffenden Sensitivitätswert 55. Die nichtlineare Sensitivität f(X) wird also lokal linearisiert. Die Verwendung des neuronalen Netzes 52 macht diese Herangehensweise überhaupt erst effizient möglich, da dieses im Gegensatz zu einer Simulation auf Grundlage einer Finite Elemente Berechnung (FEM-Simulation) die Gradienten der nichtlinearen Sensitivität f(X) direkt liefern kann und zudem aufgrund der Rechenmethodik auch bei der Berechnung der Sensitivität um ein Vielfaches schneller ist.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform ist der Optimierungsalgorithmus 46-1 als statistisches Suchverfahren oder als deterministischer, gradientenfreier Algorithmus, wie etwa als Nelder-Mead-Verfahren, konfiguriert. In diesem Fall benötigt der Optimierungsalgorithmus 46-1 in der Regel lediglich den Sensitivitätswert 55. Statistische Suchverfahren sowie deterministische, gradientenfreie Algorithmen sind dem Fachmann grundsätzlich bekannt. Diese kommen ohne Gradientenwerte für die Sensitivität aus.
Beim Nelder-Mead-Verfahren werden in einem ersten Iterationsschritt für eine vorgegebene Anzahl, z.B. zehn, breit gestreuter Vektorwerte X_k des Stellwegvektors 56 der jeweilige Wert der Wellenfrontabweichung S bestimmt. Daraus wird ein Vektorwert ausgewählt und im folgenden Iterationsschritt wird wieder für eine vorgegebene Anzahl, z.B. zehn, Vektorwerte X_k, der jeweilige Wert der Wellenfrontabweichung bestimmt. Diese Vektorwerte sind nun nicht mehr so breit gestreut wie die Vektorwerte des ersten Iterationsschritts, sondern liegen in einem engen Umfeld des ausgewählten Vektorwerts. Weitere Iterationsschritte erfolgen analog, d.h. die Streuung der Vektorwerte erfolgt mit jedem Schritt enger als im vorausgehenden Schritt.
Im vorstehend erwähnten Anlernprozess wird das neuronale Netz 52 mittels Trainings-Datensätzen 62 angelernt. Jeder der Trainings-Datensätze 62 umfasst einen, auch mit dem Bezugszeichen 64 bezeichneten Trainings-Stellwegsvektor X_T, sowie eine zugehörige Trainings-Wellenfrontänderung S_T, welche auch mit dem Bezugszeichen 66 bezeichnet wird. Insgesamt werden n derartige Paare aus jeweils einem Trainings-Stellwegsvektor X_T sowie einer zugehörigen Trainings-Wellenfrontänderung S_T zum Anlernen des neuronalen Netzes bereitgestellt.
Jeder Trainings-Stellwegsvektor 64 umfasst einen Satz Manipulatorstellwege x₁ bis x₇. Diese können zufällig ausgewählt werden oder nach einem System bestimmt werden. Die dem jeweiligen Trainings-Stellwegsvektor 64 zugeordnete Trainings-Wellenfrontänderung 66 kann durch Simulation oder anhand von vorab durchgeführten Messungen ermittelt werden und wird vorzugsweise in demselben Format wie die Wellenfrontabweichung 48 bereitgestellt, also z.B. in Form der Zernike-Koeffizienten Z2 bis Z36.
Im Anlernprozess werden freie Parameter des neuronalen Netzes 52 angepasst, sodass das neuronale Netz 52 die n Datenpaare der Trainings-Datensätze 62 möglichst genau erklärt und zusätzlich auch für unbekannte, nicht in den Trainings-Datensätzen 62 befindliche Manipulatorstellwege Vorhersagen der Wellenfrontänderung abgeben kann. In einem zweiten Schritt wird anschließend die zugrundeliegende Metrik iterativ mit einem Algorithmus der Wahl unter Verwendung des im ersten Schritt trainierten neuronalen Netzes 52 und unter Berücksichtigung aller Randbedingungen optimiert, bis die Lösung zu einem Optimum konvergiert.
3 veranschaulicht eine zweite Ausführungsform 42-2 der Manipulatorsteuerung 42 gemäß 1. Diese Ausführungsform 42-2 umfasst eine Ausführungsform 46-2 des Algorithmus 46, welcher dazu konfiguriert ist, mittels eines weiteren neuronalen Netzes 68 aus der Wellenfrontabweichung 48 den Stellwegsbefehl 44 zu ermitteln.
Das neuronale Netz 68 ist dazu konfiguriert, aus einer Wellenfrontänderung S einen zugehörigen Stellwegsvektor X mit Stellwegsvorgaben für die Manipulatoren M1 bis M7 zu bestimmen. Damit ist dessen Funktion invers zur Funktion des „Mani2WF“ bezeichneten neuronalen Netzes 52. Das neuronale Netz 68 wird damit auch als „WF2Mani“ bezeichnet. Der Algorithmus 46-2 ist in der dargestellten Ausführungsform damit dazu konfiguriert, das neuronale Netz 68 zu implementieren und damit anhand des neuronalen Netzes 68 aus der als Eingangsdatensatz dienenden Wellenfrontabweichung S* den Stellwegsbefehl X* zu ermitteln. Dabei kann das neuronale Netz 68 identisch zum Algorithmus 46-2 ausgeführt sein, d.h. der Algorithmus 46-2 ist als das neuronale Netz 68 konfiguriert. Analog zur Darstellung des neuronalen Netzes 52 in 2 ist das neuronale Netz 68 in 3 anhand zweier verborgender Schichten sowie einer Ausgabeschicht veranschaulicht. Das neuronale Netz 68 ist ebenfalls ein maschinelles Lernverfahren, welches auf künstlicher Intelligenz beruht und angelernt bzw. trainiert werden muss.
Das neuronale Netz 52 entspricht dem bereits bzgl. 2 beschriebenen neuronalen Netz, welches dazu konfiguriert ist, aus einem Stellwegsvektor X eine Wellenfrontänderung S zu bestimmen und damit als „Mani2WF“ bezeichnet wird. In der Ausführungsform gemäß 3 werden unter Verwendungdes neuronalen Netzes 52 zum Trainieren des neuronalen Netzes 68 dienende Trainings-Datensätze 70 erzeugt.
Analog zum Optimieralgorithmus 46-1 gemäß 2 kann der Algorithmus 46-2 wegen seiner Funktion der Ermittlung des Stellwegsbefehls 44 als Stellwegsermittlungsmodul der Manipulatorsteuerung 42-2 bezeichnet werden. Weiterhin umfasst die Manipulatorsteuerung ein Unterstützungsmodul 80 zur Unterstützung des Algorithmus 46-2 durch Bereitstellung der Trainings-Datensätze 70. Dabei ist auch hier zu beachten, dass das Stellwegsermittlungsmodul 46-2 sowie das Unterstützungsmodul 80 keine physisch unterscheidbaren Module innerhalb der Manipulatorsteuerung 42-2 darstellen müssen, sondern auch lediglich als funktionale Einheiten dienen können.
Das Unterstützungsmodul 80 umfasst das neuronale Netz 52 sowie einen Optimierungsalgorithmus 82. Der Optimierungsalgorithmus 82 erzeugt für eine Vielzahl von vorgegebenen Trainings-Wellenfrontänderung S_T2 (Bezugszeichen 76) zugehörige Trainings-Stellwegsvektoren X_T2 (Bezugszeichen 78). Jeder Trainings-Stellwegsvektor 78 umfasst einen Satz Manipulatorstellwege x₁ bis x₇.
Insgesamt werden n2 derartige Paare aus jeweils einer Trainings-Wellenfrontänderung S_T2 sowie einem zugehörigen Trainings-Stellwegsvektor X_T2 vom Unterstütungsmodul 80 als Trainings-Datensatz 70 zum Anlernen des neuronalen Netzes 68 bereitgestellt.
Die Erzeugung eines Trainings-Stellwegsvektors X_T2 aus einer vorgegebenen Trainings-Wellenfrontänderung S_T2 durch den Optimierungsalgorithmus 82 in Zusammenwirkung mit dem neuronalen Netz 52 des Unterstützungsmoduls 80 erfolgt analog zur vorstehend beschriebenen Erzeugung des Stellwegsbehls 44 aus der Wellenfrontabweichtung 48 durch den Optimierungsalgorithmus 46-1 in Zusammenwirkung mit dem neuronalen Netz 52 der Manipulatorsteuerung 42-1 gemäß 2.
Der Optimierungsalgorithmus 80 optimiert eine Zielfunktion 50 iterativ, welche identisch zur Zielfunktion 50 gemäß 2 konfiguriert sein kann, d.h. der Stellwegsvektor X wird schrittweise verändert und der zugehörige Wert der Zielfunktion 50 ermittelt. Das Unterstützungsmodul 80 ist dazu konfiguriert, für jede Iteration den passenden Wert 55 und ggf. den Gradienten 57 der nichtlinearen Sensitivität f(X) mittels des neuronalen Netzes 52 zu ermitteln, d.h. für den bei einem Iterationsschritt k geltenden Stellwegsvektor X_k (Bezugszeichen 56k) den zugeordneten Wert f(X_k) und ggf. den Sensitivitätsgradienten $\frac{d ƒ}{d X} (X_{k})$
der Wellenfrontänderung S zu ermitteln.
Der Sensitivitätswert 55 sowie der Sensitivitätsgradient 57 sind jeweils eine charakteristische Eigenschaft der Zielfunktion 50, im Speziellen sind sie jeweils eine charakteristische Eigenschaft des durch die nichtlineare Sensitivität f(X) dargestellten Parameters der Zielfunktion 50. Der ermittelte Wert 55 und ggf. der Sensitivitätsgradient 57 werden bei Ausführung des Optimierungsalogrithmus 80 genutzt, wie vorstehend mit Bezug auf den Optimierungsalgorithmus 46-1 beschrieben.
Der in 3 dargestellte Ablauf stellt einen Trainingsansatz des zweiten neuronalen Netzes 68 dar, der als überwachtes Lernen bezeichnet wird, d.h. die Lösung wird bereits vor dem Training festgelegt. Alternativ kann das zweite neuronale Netz 68 auch über einen Ansatz des unüberwachten Lernens trainiert werden, bei dem das neuronale Netz 68 eigenständig erlernt, Trainings-Wellenfrontänderungen S_T2 (Bezugszeichen 76) hinsichtlich der Zielfunktion 50 zu optimieren und den dazugehörigen Stellwegsvektor X_T2 zu bestimmen, d.h. die Lösung wird erst während des Trainings ermittelt.
Das Unterstützungsmodul 80 und damit das neuronale Netz 52 kann Teil der Manipulatorsteuerung 42-2 und damit Teil der Projektionsbelichtungsanlage 10 sein. In dieser Konfiguration können vom Unterstützungsmodul 80 in regelmäßigen Zeitabständen neue, d.h. an neue Randbedingungen angepasste, Trainings-Datensätze 70 bereitgestellt werden.
Alternativ kann das Unterstützungsmodul physisch als separate Recheneinheit ausgeführt werden. Die Trainings-Datensätze 70 werden dann der Manipulatorsteuerung 42-2 der Projektionsbelichtungsanlage 10 zum Anlernen des neuronalen Netzes 68 zur Verfügung gestellt. Dies erfolgt in der Regel vor Beginn der Inbetriebnahme der Projektionsbelichtungsanlage 10 zur Produktion von Halbleiterbauelementen. Weiterhin können zu bestimmten Zeitpunkten, wie etwa bei Wartungsunterbrechungen des Produktionsprozesses, neue Trainings-Datensätze 70 in die Manipulatorsteuerung 42-2 eingelesen werden und damit das neuronale Netz 68 etwa an neue Randbedingungen angepasst werden.
Das neuronale Netz 52 („Mani2WF“) wird ebenfalls trainiert bzw. angelernt. Dies erfolgt analog zum bereits unter Bezugnahme auf 2 beschriebenen Anlernprozess mittels Trainings-Datensätzen 62. Die Trainings-Datensätze umfassen jeweils einen Tranings-Stellwegsvektor 64, welcher in dieser Ausführungsform mit X_T1 bezeichnet wird, und eine zugehörige Trainings-Wellenfrontänderung 66, welche in dieser Ausführungsform mit S_T1 bezeichnet wird. Insgesamt werden n1 derartige Paare aus jeweils einem Trainings-Stellwegsvektor X_T1 sowie einer zugehörigen Trainings-Wellenfrontänderung S_T1 zum Anlernen des neuronalen Netzes 52 bereitgestellt. Wie bereits in Bezug auf 2 beschrieben, kann die einem jeweiligen Trainings-Stellwegsvektor 64 zugeordnete Trainings-Wellenfrontänderung 66 durch Simulation oder anhand von vorab durchgeführten Messungen ermittelt werden.
Die vorstehende Beschreibung beispielhafter Ausführungsbeispiele, Ausführungsformen bzw. Ausführungsvarianten ist exemplarisch zu verstehen. Die damit erfolgte Offenbarung ermöglicht es dem Fachmann einerseits, die vorliegende Erfindung und die damit verbundenen Vorteile zu verstehen, und umfasst andererseits im Verständnis des Fachmanns auch offensichtliche Abänderungen und Modifikationen der beschriebenen Strukturen und Verfahren. Daher sollen alle derartigen Abänderungen und Modifikationen, insoweit sie in den Rahmen der Erfindung gemäß der Definition in den beigefügten Ansprüchen fallen, sowie Äquivalente vom Schutz der Ansprüche abgedeckt sein.
Bezugszeichenliste

10: Projektionsbelichtungsanlage
12: Belichtungsstrahlungsquelle
14: Belichtungsstrahlung
16: Beleuchtungssystem
18: Maske
20: Maskenverschiebebühne
22: Projektionsobjektiv
23: Belichtungsstrahlengang
24: Substrat
26: Substratverschiebebühne
28: Wellenfrontsensor
30: Manipulationseinrichtung
32: Spiegeloberfläche
34: Heizstrahlung
36h: lokale Zone mit hoher Bestrahlungsintensität
36g: lokale Zone mit geringerer Bestrahlungsintensität
38: Querschnitt des Belichtungsstrahlengangs
40: Kippachse
42: Manipulatorsteuerung
44: Stellwegsbefehl
46: Algorithmus
46-1: Optimierungsalgorithmus
46-2: Algorithmus
48: Wellenfrontabweichung S*
50: Zielfunktion
52: neuronales Netz
54: nichtlineare Sensitivität
55: Sensitivitätswert
56: Stellwegsvektor
56k: Stellwegsvektor an einem Iterationsschritt
57: Sensitivitätsgradient
58: Wellenfrontänderung S
59: Ermittlungsergebnis
60: Regularisierungsterme
62: Trainings-Datensätze
64: Trainings-Stellwegsvektor X_T
66: Trainings-Wellenfrontänderung S_T
68: neuronales Netz
70: Trainings-Datensätze
72: Trainings-Wellenfrontänderung S_T1
74: Trainings-Stellwegsvektor X_T1
76: Trainings-Wellenfrontänderung S_T2
78: Trainings-Stellwegsvektor X_T2
80: Unterstützungsmodul
82: Optimierungsalgorithmus
M1 bis M7: Manipulatoren
R1 bis R4: Spiegel
x1 bis x7: Stellwege
x1* bis x7*: Stellwegsvorgaben

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

WO 2010034674 A1 [0003]
US 20130188246 A1 [0049]

Claims

Projektionsbelichtungsanlage (10) für die Mikrolithographie mit: - einem Projektionsobjektiv (22) mit mehreren optischen Elementen (R1-R4) zum Abbilden von Maskenstrukturen und mit mehreren Manipulatoren (M1-M7), welche jeweils einem der optischen Elemente zugeordnet und dazu konfiguriert sind, eine optische Wirkung des zugeordneten optischen Elements durch Manipulation einer Eigenschaft des optischen Elements entlang eines Stellwegs zu verändern, sowie - eine Manipulatorsteuerung (42), welche einen Algorithmus (46) zum Ermitteln eines Stellwegsbefehls (44) mit Stellwegsvorgaben für die Manipulatoren zur Korrektur einer Wellenfrontabweichung (48) des Projektionsobjektivs umfasst, wobei der Algorithmus dazu konfiguriert ist: mittels eines neuronalen Netzes (52) aus einem Stellwegsvektor (56) mit einem Satz an Manipulatorstellwegen eine zugehörige Wellenfrontänderung (58) des Projektionsobjektivs zu ermitteln, sowie unter Nutzung eines Ermittlungsergebnisses (59) des neuronalen Netzes aus der Wellenfrontabweichung (48) den Stellwegsbefehl (44) zu bestimmen.
Projektionsbelichtungsanlage nach Anspruch 1, wobei der Algorithmus (46-1) dazu konfiguriert ist, den Stellwegsbefehl (44) durch Optimierung einer Zielfunktion (50) zu bestimmen und bei der Optimierung das Ermittlungsergebnis (59) des neuronalen Netzeszu nutzen.
Projektionsbelichtungsanlage nach Anspruch 2, wobei die Zielfunktion (50) eine nichtlineare Sensitivität (54) aufweist, welche einen Zusammenhang zwischen dem Stellwegsvektor (56) und der zugehörigen Wellenfrontänderung (58) des Projektionsobjektivs definiert, und wobei das Ermittlungsergebnis einen Gradienten (57) der nicht-linearen Sensitivität umfasst.
Projektionsbelichtungsanlage nach Anspruch 3, wobei das Ermittlungsergebnis weiterhin einen Wert (55) der nicht-linearen Sensitivität (54) umfasst.
Projektionsbelichtungsanlage nach einem der vorausgehenden Ansprüche, wobei der Algorithmus (46-1) als gradientenbasiertes Verfahren konfiguriert ist.
Projektionsbelichtungsanlage nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Algorithmus (46-1) als statistisches Suchverfahren oder als deterministischer, gradientenfreier Algorithmus konfiguriert ist und die mindestens eine charakteristische Eigenschaft einen Wert (55) der Wellenfrontänderung umfasst.
Projektionsbelichtungsanlage nach einem der Ansprüche 2 bis 6, wobei der Algorithmus dazu konfiguriert ist, die Optimierung der Zielfunktion iterativ zu bewirken und dabei bei jeder Iteration das Ermittlungsergebnis (59) zu aktualisieren und die mindestens eine charakteristische Eigenschaft (55, 57) der Zielfunktion anhand des aktualisierten Ermittlungsergebnisses des neuronalen Netzes festzulegen.
Projektionsbelichtungsanlage nach Anspruch 1, wobei die Manipulatorsteuerung (42-2) dazu konfiguriert ist, mittels des Ermittlungsergebnisses (59) des neuronalen Netzes erzeugte Trainingsdatensätze (70) zu ermitteln und damit ein weiteres neuronales Netz (68) zu trainieren, wobei der Algorithmus (46-2) dazu konfiguriert ist, mittels des weiteren neuronalen Netzes aus der Wellenfrontabweichung (48) den Stellwegsbefehl (44) zu ermitteln.
Projektionsbelichtungsanlage nach Anspruch 8, wobei die Manipulatorsteuerung (42-2) dazu konfiguriert ist, die Trainingsdatensätze (70) durch Optimierung einer Zielfunktion (50) zu bestimmen und bei der Optimierung das Ermittlungsergebnis (59) des ersten neuronalen Netzes zu nutzen.
Projektionsbelichtungsanlage nach Anspruch 8 oder 9, bei dem Randbedingungen für den mittels des weiteren neuronalen Netzes ermittelten Stellwegsbefehl (44) anhand der Trainingsdatensätze (70) angelegt werden.
Projektionsbelichtungsanlage nach einem der vorausgehenden Ansprüche, wobei zumindest ein Teil (M1, M2, M3) der Manipulatoren demselben optischen Element (R1) zugeordnet und dazu konfiguriert ist, eine Temperatur unterschiedlicher Abschnitte (36g, 36h) dieses optischen Elements zu verändern.
Projektionsbelichtungsanlage nach einem der vorausgehenden Ansprüche, welche weiterhin eine Wellenfrontmesseinrichtung (28) zur Ermittlung der Sollkorrektur an der Wellenfront umfasst.
Projektionsbelichtungsanlage nach einem der vorausgehenden Ansprüche, welche eine Betriebswellenlänge im EUV-Wellenlängenbereich oder DUV-Wellenlängenbereich aufweist.
Verfahren zum Betreiben einer Projektionsbelichtungsanlage (10) für die Mikrolithographie mit einem mehrere optische Elemente (R1-R4) zum Abbilden von Maskenstrukturen aufweisenden Projektionsobjektiv (22) sowie mehreren Manipulatoren (M1-M7), welche jeweils einem der optischen Elemente zugeordnet und dazu konfiguriert sind, eine optische Wirkung des zugeordneten optischen Elements durch Manipulation einer Eigenschaft des optischen Elements entlang eines Stellwegs zu verändern, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: - Bestimmen einer Wellenfrontabweichung (48) des Projektionsobjektivs, - Ermitteln einer Wellenfrontänderung (58) des Projektionsobjektivs aus einem Stellwegsvektor (56) mit einem Satz an Manipulatorstellwegen mittels eines neuronalen Netzes (52), - Bestimmen eines Stellwegsbefehls (44) mit Stellwegsvorgaben für die Manipulatoren aus der Wellenfrontabweichung (48) unter Nutzung eines Ermittlungsergebnisses (59) des neuronalen Netzes.
Verfahren nach Anspruch 14, bei dem beim Bestimmen des Stellwegsbefehls (44) eine Zielfunktion (50) optimiert wird und während der Optimierung das Ermittlungsergebnis (59) des neuronalen Netzes genutzt wird.
Verfahren nach Anspruch 14, bei dem mittels des Ermittlungsergebnisses des neuronalen Netzes Trainingsdatensätze (70) ermittelt werden und damit ein weiteres neuronales Netz (68) trainiert wird, mittels welchem aus der Wellenfrontabweichung (48) der Stellwegsbefehl (44) ermittelt wird.