(57)【要約】【課題】リソグラフィが関係する機械の中の種々の機能で行う多くのタスクの順序を決めるスケジューリングを、予期せぬ事態が生じたときそれから回復可能に作動中に修正できる作動方法を提供すること。【解決手段】この機械の作動方法は、機械の状態を表す状態レジスタＳＲおよびこの機械が実行可能なタスクのデータベースＴＤＢを維持し、（優先順位関係ではなく）このシステム状態についての事前および事後条件に基づいて可能なタスク順序を創成し、創成した順序からこの機械の与えられた開始状態および終了状態に合う順序を選択し、実行する。この方法によれば、この機械が実行できるタスクの可能な順序を急速に創成でき、且つ最適順序を迅速に見付けることができ、例外からの自動回復も可能である。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リソグラフィ装置またはリソグラフィ処理セルの少なくとも一部を構成する機械の作動方法であって、
前記機械の状態を表す状態レジスタを維持する工程、
前記機械によって実行してもよいタスクに関するタスクデータベースであって、各タスクを実行するために必要な機械の開始状態およびこのタスク実行後の機械の終了状態に関する情報を含むデータベースを用意する工程、
実行できるタスクの複数の異なる可能な順序を構築する工程、
機械の与えられた開始状態に始り、前記機械の所望の終了状態に終る、これらのタスクの前記可能な順序の一つを選択する工程、を含み、および
これらのタスクの選択した順序を実行する工程、を含む方法。
【請求項２】
前記状態レジスタが機械の通常動作で起る状態の他に例外状態も表すようになっている請求項１に記載された方法。
【請求項３】
前記タスクデータベースが、デバイスを製造するために機械の通常動作中に行うタスクに加えて、機械の較正中、機械起動中、エラー回復中および／またはテストモードで実行するタスクに関する情報を含む請求項１または請求項２に記載された方法。
【請求項４】
ループする順序を検出する工程をさらに含む請求項１、請求項２、または請求項３のいずれか１項に記載された方法。
【請求項５】
前記順序を構築する工程を前記与えられた開始状態から始める請求項１、請求項２、請求項３または請求項４のいずれか１項に記載された方法。
【請求項６】
前記可能な順序を構築する工程を前記所望の終了状態から後ろ向きに作用しながら実行する請求項１、請求項２、請求項３、請求項４または請求項５に記載された方法。
【請求項７】
異なる開始状態から始めて所望の終了状態に終るタスク順序に関する情報を含む順序データベースを維持する工程、および
タスクの複数の異なる可能な順序を構築する前に、現在の機械状態から出発して所望の終了状態に終る順序を求めて前記順序データベースを検索する工程、をさらに含む請求項１ないし請求項６の何れか一項に記載された方法。
【請求項８】
前記順序データベースを維持する工程が、前記タスクデータベースに、機械によって実行可能なタスク順序であるタスククラスタに関する情報を含める工程を含む請求項７に記載された方法。
【請求項９】
リソグラフィ装置またはリソグラフィ処理セルの少なくとも一部を構成する機械を作動するための制御システムであって、
機械の状態を表す状態レジスタ、
機械の状態の変化を反映するために前記状態レジスタを変えるための更新機構、
前記機械によって実行してもよいタスクに関するタスクデータベースで、各タスクを実行するために必要な機械の開始状態およびタスク実行後の機械の終了状態に関する情報を含むデータベース、
実行できるタスクの複数の異なる可能な順序を構築するための順序構築機構、
これらのタスクの前記複数の可能な順序を探索し、機械の与えられた開始状態に始り、前記機械の所望の終了状態に終る、これらのタスクの前記可能な順序の一つを選択するサーチエンジン、および
これらのタスクの選択した順序を実行するように前記機械を制御するための制御機構、を含む制御システム。
【請求項１０】
リソグラフィ装置であって、
放射線の投影ビームを供給するための照明システム、
この投影ビームの断面にパターンを与えるのに役立つパターニング手段を支持するための支持構造体、
基板を保持するための基板テーブル、および
このパターン化したビームを基板の目標部分上に投影するための投影システム、
請求項９に記載された制御システム、を含むリソグラフィ装置。
【請求項１１】
ウエハ取扱い装置および前および後処理装置および請求項９に記載された制御システムを含むトラックユニット。
【請求項１２】
リソグラフィ装置、トラックユニットおよび請求項９に記載された制御システムを含むリソグラフィ処理セル。
【請求項１３】
デバイス製造方法であって、
基板を用意する工程、
照明システムを使って放射線の投影ビームを用意する工程、
パターニング手段を使ってこの投影ビームの断面にパターンを与える工程、および
この放射線のパターン化したビームをこの基板の目標部分上に投影する工程、を含む方法に於いて、
請求項１に記載された方法を使ってリソグラフィ装置を作動し、前記工程を実行するデバイス製造方法。
【請求項１４】
リソグラフィ装置またはリソグラフィ処理セルの少なくとも一部を構成する機械を制御するためのコンピュータプログラムであって、該プログラムが、コンピュータシステムで実行したときに、該コンピュータシステムに、
機械の状態を表す状態レジスタを維持する工程、
前記機械によって実行してもよいタスクに関するタスクデータベースであって、各タスクを実行するために必要な機械の開始状態およびこのタスク実行後の機械の終了状態に関する情報を含むデータベースを用意する工程、
実行できるタスクの複数の異なる可能な順序を構築する工程、および
この機械の与えられた開始状態に始り、前記機械の所望の終了状態に終る、これらのタスクの前記可能な順序の一つを選択する工程、そして
これらのタスクの選択した順序を実行するようにこの機械を制御する工程、
を実行するよう指示するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リソグラフィ装置およびリソグラフィ処理セルに関し、そして、特にそれを作動する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
リソグラフィ装置は、基板の目標部分に所望のパターンを付ける機械である。リソグラフィ装置は、例えば、集積回路（ＩＣ）の製造に使うことができる。その場合、マスクのようなパターニング手段を使ってこのＩＣの個々の層に対応する回路パターンを創成してもよく、このパターンを、放射線感応材料（レジスト）の層を有する基板（例えば、シリコンウエハ）上の目標部分（例えば、一つまたは幾つかのダイの一部を含む）に結像することができる。一般的に、単一基板が隣接する目標部分のネットワークを含み、それらを順次露光する。既知のリソグラフィ装置には、全パターンをこの目標部分上に一度に露光することによって各目標部分を照射する、所謂ステッパと、このパターンを投影ビームによって与えられた方向（“走査”方向）に走査することによって各目標部分を照射し、一方、この基板をこの方向に平行または逆平行に同期して走査する、所謂スキャナがある。
【０００３】
通常“ファブ”または“ファンドリ”と呼ぶ、半導体装置を製造するファクトリでは、各リソグラフィ装置を通常、ウエハ取扱い装置並びに前処理および後処理装置を含んで“リソセル”を形成する“トラック”と一まとめにする。このリソグラフィ装置とトラックの両方が監視制御システムを有し、それらは更なる監視制御システムの制御下にある。ブランクでもよいしまたは一つ以上のプロセスまたはデバイス層を含めるために既に処理したウエハを処理するためにこのリソセルへロット（バッチとも称する）で送出する。ロットとは、一般的に、このリソセルによって同じ方法で処理すべきウエハのグループで、実行すべき処理を指定する“レシピ”を伴う。このロットサイズは、任意か、または基板をファブ付近へ運ぶために使うキャリヤのサイズによって決めてもよい。
このレシピは、塗布すべきレジスト被膜の詳細、露光前および後ベークの温度および持続時間、露光すべきパターンの詳細およびそのための露光設定、現像持続時間等を含んでもよい。与えられたバッチにこのレシピを完了するためには多数のタスクを実行しなければならず、例えば、トラックが複数のスピンコータまたは多目的ステーションを含むなら、またはリソグラフィ装置が測定および露光ステーションを有する二段装置であるならば、多くの場合トラックとリソグラフィ装置の両方が複数のタスクを同時に実行できるので、これらを行える多くの可能な方法がある。それで、実行すべきタスクのスケジュールを作成すること、およびスループットを最大化するためにそのスケジュールを最適化することは複雑なタスクである。
【０００４】
大抵の場合、作動中のスケジューリングは限られ、大抵のタスク順序は、この装置の制御ソフトウエアまたは監視制御システムにハードコード化してある。エラーの可能性を考慮に入れる場合、これは、一般的にエラーＡが起きたら、タスクＢを行うという形のハードコード化した決定による。起り得るエラーの数が増えると、それらを扱うために必要なコードの数が増え、システムが予期しないエラーから回復できない。スケジューリングのより柔軟なアプローチは、完成すべきタスクとそれらの優先順位関係に基づいてツリーを構築することである。そのようなツリーでは、起点から出発して、ブランチが実行してもよい有り得るタスクを表し、ノードに達し、そこから更なるブランチが次に実行してもよいタスクを表す等。するとスケジューリングは、このツリーを通る経路を選択する問題になる。そのようなアプローチは、米国特許第６，２０１，９９９号明細書に記載してある。そのようなツリー構造は、特に起り得るエラーおよび故障を考慮に入れるなら、急速に非常に大きくなることが分るだろう。それで、例外の回復がまだ問題である。
【０００５】
複数の同等な能力を有する製造システムでは、どのタスクをどのリソースで行うべきかの決定を二つの部分に分けることができ：最初に与えられた仕事を完成するために行わねばならないタスクの順序を決め（順序づけ）、次にどのタスクを行うためにどのリソースを使うべきかを決める。米国特許第５，１２９，９３２号明細書は、実行すべきタスクの所定の順序を入力するときに必要であるが、次にどのリソース、例えば、幾つかの利用できるリソグラフィ装置の一つが与えられた材料、例えば、ウエハのロットにその順序を行うべきかを決める、後者の部分を自動的に行うためのプログラムを記載する。このプログラムは、所定の順序を調整できず、一つの装置のために計画した仕事をこの最初のものが利用できなくなったら、その代りにもう一つで実行するかも知れないという意味でエラーから回復できるだけである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、予期しないエラーから回復する可能性を含む作動中のスケジューリングを可能にする、リソグラフィ装置またはリソグラフィ処理セルの改良した作動方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明の態様によれば、リソグラフィ装置またはリソグラフィ処理セルの少なくとも一部を構成する機械の作動方法であって、
この機械の状態を表す状態レジスタを維持する工程、
上記機械によって実行してもよいタスクに関するタスクデータベースであって、各タスクを実行するために必要なこの機械の開始状態およびこのタスク実行後のこの機械の終了状態に関する情報を含むデータベースを用意する工程、
実行できるタスクの複数の異なる可能な順序を構築する工程、および
この機械の与えられた開始状態に始り、上記機械の所望の終了状態に終る、これらのタスクの上記可能な順序の一つを選択する工程、を含み、そして
これらのタスクの選択した順序を実行する工程を含む方法が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
この機械をその状態を参照してモデル化し、必要な開始状態および各タスクが作った終了状態に関してそれが実行できるタスクを記録することによって、機械が実行できるタスクの可能な順序を急速に創成でき、且つ迅速に探索して所望の状態に終る最適順序を見付けることができる。この様にして作動中のスケジューリングおよびスケジューリングの最適化を実行でき、大きな柔軟性をもたらし、この機械の利用率を向上する。
【０００９】
この状態レジスタは、この機械の通常動作で起る状態の他に例外状態も表すようになっているのが好ましい。また、タスクデータベースが、デバイスを製造するためにこの機械の通常動作中に行うタスクに加えて、この機械の較正中、機械起動中、エラー回復中および／またはテストモードで実行するタスクに関する情報を含むのが好ましい。この様にして、この発明は、例外状態から出発し、タスクの可能な順序を創成しおよび機械が通常状態で終る順序を探索して、予期しないエラーからの回復を可能にする
【００１０】
構築した複数の順序をより急速に探索するために、多数の手法を適用することができる。これらには、ループする順序の検出およびこのループの除去またはこの順序の棄却がある。与えられた開始状態から出発してまたは所望の終了状態から後ろ向きに作用し、またはその両方で順序を構築することも可能である。開始または終了状態から作用して可能な順序を構築するなら、可能な順序をツリー構造に並べてもよく、それは、都合がよいように、既知の幅優先または深さ優先手法を使って作ることができる。
【００１１】
本発明の好適実施例では、この方法が、更に、
異なる開始状態から始めて所望の終了状態に終るタスク順序に関する情報を含む順序データベースを維持する工程、および
タスクの複数の異なる可能な順序を構築する前に、現在の機械状態から出発して所望の終了状態に終る順序を求めて上記順序データベースを検索する工程、を含む。
【００１２】
この順序データベースは、頻繁に実行するタスクの順序に関する情報を記憶するために使うことができ、且つ共通のジョブを実行するとき、タスクの順序の敏速な選択を可能にする。また、この順序データベースは、エラーまたは例外状態から回復するタスク順序を含むことができ、新しい例外状態に直面しおよびそれから回復するためのタスク順序を見付けたとき、加えてもよい。
同じ効果は、上記タスクデータベースに、この機械によって実行可能なタスク順序であるタスククラスタに関する情報を含めることによって達成してもよい。
同様に、望ましくない状態に終る順序のデータベース、または事態を改善し損ったものは、そのようなタスク順序が可能な順序の構築または創成した可能な順序の探索の際に棄却されてもよいように、維持してもよい。
【００１３】
この機械は、リソグラフィ装置並びにウエハ取扱い装置および前および後処理装置を含むトラックユニットを含むリソグラフィ処理ユニット全体、またはリソグラフィ装置若しくはトラックユニットだけまたはこのリソグラフィ装置若しくはトラックユニット内のサブシステムだけでもよい。
【００１４】
この発明の更なる態様によれば、リソグラフィ装置またはリソグラフィ処理セルの少なくとも一部を構成する機械を作動するための制御システムであって、
この機械の状態を表す状態レジスタ、
この機械の状態の変化を反映するために上記状態レジスタを変えるための更新機構、
上記機械によって実行してもよいタスクに関するタスクデータベースで、各タスクを実行するために必要なこの機械の開始状態およびこのタスク実行後のこの機械の終了状態に関する情報を含むデータベース、
実行できるタスクの複数の異なる可能な順序を構築するための順序構築機構、
これらのタスクの上記複数の可能な順序を探索し、この機械の与えられた開始状態に始り、上記機械の所望の終了状態に終る、これらのタスクの上記可能な順序の一つを選択するサーチエンジン、そして
これらのタスクの選択した順序を実行するように上記機械を制御するための制御機構を含むシステムが提供される。
この発明は、更に、各々上に説明したような制御システムを含む、リソグラフィ処理セル、リソグラフィ装置およびトラックユニットを提供する。
【００１５】
この本文では、ＩＣの製造でリソグラフィ装置を使用することを具体的に参照するかも知れないが、ここで説明するリソグラフィ装置は、集積光学システム、磁区メモリ用誘導検出パターン、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、薄膜磁気ヘッド等の製造のような、他の用途があることを理解すべきである。当業者は、そのような代替用途の関係で、ここで使う“ウエハ”または“ダイ”という用語のどれも、それぞれ、より一般的な用語“基板”または“目標部分”と同義と考えてもよいことが分るだろう。ここで言及する基板は、露光の前または後に、例えば、トラック（典型的には基板にレジストの層を付け且つ露光したレジストを現像する器具）または計測若しくは検査器具で処理してもよい。該当すれば、この開示をそのようなおよび他の基板処理器具に適用してもよい。更に、この基板を、例えば、多層ＩＣを創るために、一度を超えて処理してもよく、それでここで使う基板という用語は既に多重処理した層を含む基板も指すかも知れない。
【００１６】
ここで使用する“放射線”および“ビーム”という用語は、紫外（ＵＶ）放射線（例えば、波長３６５、２４８、１９３、１５７または１２６ｎｍの）および超紫外（ＥＵＶ）放射線（例えば、５〜２０ｎｍの範囲の波長を有する）、並びにイオンビームまたは電子ビームのような、粒子ビームを含むあらゆる種類の電磁放射線を包含する。
【００１７】
ここで使う“パターニング手段”という用語は、投影ビームの断面に、この基板の目標部分に創るようなパターンを与えるために使うことができる手段を指すと広く解釈すべきである。この投影ビームに与えたパターンは、基板の目標部分の所望のパターンと厳密には対応しないかも知れないことに注目すべきである。一般的に、投影ビームに与えたパターンは、集積回路のような、この目標部分に創るデバイスの特別の機能層に対応するだろう。
【００１８】
パターニング手段は、透過性でも反射性でもよい。パターニング手段の例には、マスク、プログラム可能ミラーアレイ、およびプログラム可能ＬＣＤパネルがある。マスクは、リソグラフィでよく知られ、二値、交互位相シフト、および減衰位相シフトのようなマスク型、並びに種々のハイブリッドマスク型を含む。プログラム可能ミラーアレイの一例は、小型ミラーのマトリックス配置を使用し、入射放射線ビームを異なる方向に反射するようにその各々を個々に傾斜することができ、この様にして反射ビームをパターン化する。パターニング手段の各例で、支持構造体は、例えば、フレームまたはテーブルでもよく、それらは必要に応じて固定または可動でもよく且つこのパターニング手段が、例えば投影システムに関して、所望の位置にあることを保証してもよい。ここで使う“レチクル”または“マスク”という用語のどれも、より一般的な用語“パターニング手段”と同義と考えてもよい。
【００１９】
ここで使う“投影システム”という用語は、例えば使用する露光放射線に対して、または浸漬液の使用または真空の使用のような他の要因に対して適宜、屈折性光学システム、反射性光学システム、および反射屈折性光学システムを含む、種々の型式の投影システムを包含するように広く解釈すべきである。ここで使う“レンズ”という用語のどれも、より一般的な用語“投影システム”と同義と考えてもよい。
この照明システムも放射線の投影ビームを指向し、成形し、または制御するための屈折性、反射性、および反射屈折性光学要素を含む、種々の型式の光学要素も包含してよく、そのような要素も以下で集合的または単独に“レンズ”とも呼ぶかも知れない。
【００２０】
このリソグラフィ装置は、二つ（二段）以上の基板テーブル（および／または二つ以上のマスクテーブル）を有する型式でもよい。そのような“多段”機械では、追加のテーブルを並列に使ってもよく、または準備工程を一つ以上のテーブルで行い、一方他の一つ以上のテーブルを露光用に使ってもよい。
このリソグラフィ装置は、投影システムの最終素子と基板の間のスペースを埋めるように、この基板を比較的屈折率の高い液体、例えば水の中に浸漬する型式でもよい。浸漬液をこのリソグラフィ装置の他のスペース、例えば、マスクと投影システムの最初の素子との間にも加えてよい。浸漬法は、投影システムの開口数を増すためにこの技術でよく知られている。
【００２１】
次にこの発明の実施例を、添付の概略図を参照して、例としてだけ説明する。それらの図面で対応する参照記号は対応する部品を指す。
【実施例】
【００２２】
図１は、この発明の特定に実施例によるリソグラフィ装置を概略的に描く。この装置は、
放射線（例えば、ＵＶ放射線またはＤＵＶ放射線）の投影ビームＰＢを供給するための照明システム（照明器）ＩＬ、
パターニング手段（例えば、マスク）ＭＡを支持し、且つこのパターニング手段を部材ＰＬに関して正確に位置決めするために第１位置決め手段ＰＭに結合された第１支持構造体（例えば、マスクテーブル）ＭＴ、
基板Ｗ（例えば、レジストを塗被したウエハ）を保持し、且つこの基板を部材ＰＬに関して正確に位置決めするために第２位置決め手段ＰＷに結合された基板テーブル（例えば、ウエハテーブル）ＷＴ、および
パターニング手段ＭＡによって投影ビームＰＢに与えたパターンを基板Ｗの目標部分Ｃ（例えば、一つ以上のダイを含む）上に結像するための投影システム（例えば、屈折性投影レンズ）ＰＬを含む。
【００２３】
ここに描くように、この装置は、（例えば、透過性のマスクを使用する）透過型である。その代りに、この装置は、（例えば、上に言及したような種類のプログラム可能ミラーアレイを使用する）反射型でもよい。
【００２４】
照明器ＩＬは、放射線源ＳＯから放射線のビームを受ける。この線源とリソグラフィ装置は、例えば、線源がエキシマレーザであるとき、別々の存在であってもよい。そのような場合、この線源はリソグラフィ装置の一部を形成するとは考えられず、放射線ビームは、一般的に線源ＳＯから、例えば適当な指向ミラーおよび／またはビーム拡大器を含むビーム送出システムＢＤを使って、照明器ＩＬへ送られる。他の場合、例えば、線源が水銀灯であるとき、線源がこの装置の一部分であってもよい。この線源ＳＯと照明器ＩＬは、もし必要ならビーム送出システムＢＤと共に、放射線システムと呼んでもよい。
【００２５】
照明器ＩＬは、ビームの角強度分布を調整するための調整手段ＡＭを含んでもよい。一般的に、この照明器の瞳面での強度分布の少なくとも外側および／または内側半径方向範囲（普通、それぞれ、σ外側およびσ内側と呼ぶ）を調整できる。その上、照明器ＩＬは、一般的に、積分器ＩＮおよびコンデンサＣＯのような、種々の他の部品を含む。この照明器は、その断面に所望の強度分布を有する、投影ビームＰＢと呼ぶ、状態調節した放射線ビームを提供する。
【００２６】
投影ビームＰＢは、マスクテーブルＭＴ上に保持されたマスクＭＡに入射する。マスクＭＡと交差してから、この投影ビームＰＢは、レンズＰＬを通過し、それがこのビームを基板Ｗの目標部分Ｃ上に集束する。第２位置決め手段ＰＷおよび位置センサＩＦ（例えば、干渉計測装置）を使って、基板テーブルＷＴを、例えば、異なる目標部分ＣをビームＰＢの経路に配置するように、正確に動かすことができる。同様に、例えば、マスクＭＡをマスクライブラリから機械的に検索してから、または走査中に、第１位置決め手段ＰＭおよびもう一つの位置センサ（図１にはっきりとは図示せず）を使ってマスクＭＡをビームＰＢの経路に関して正確に配置することができる。一般的に、物体テーブルＭＴおよびＷＴの移動は、位置決め手段ＰＭおよびＰＷの一部を形成する、長ストロークモジュール（粗位置決め）および短ストロークモジュール（微細位置決め）を使って実現する。しかし、ステッパの場合は（スキャナと違って）、マスクテーブルＭＴを短ストロークアクチュエータに結合するだけでもよく、または固定してもよい。マスクＭＡおよび基板Ｗは、マスク整列マークＭ１、Ｍ２および基板整列マークＰ１、Ｐ２を使って整列してもよい。
【００２７】
図示する装置は、以下の好適モードで使うことができる。
１．ステップモードでは、投影ビームに与えた全パターンを目標部分Ｃ上に一度に（即ち、単一静的露光で）投影しながら、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴを本質的に固定して保持する。次に基板テーブルＷＴをＸおよび／またはＹ方向に移動して異なる目標部分Ｃを露光できるようにする。ステップモードでは、露光領域の最大サイズが単一静的露光で結像する目標部分Ｃのサイズを制限する。
２．走査モードでは、投影ビームの与えたパターンを目標部分Ｃ上に投影（即ち、単一動的露光で）しながら、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴを同期して走査する。マスクテーブルＭＴに対する基板テーブルＷＴの速度および方向は、投影システムＰＬの（縮）倍率および像反転特性によって決る。走査モードでは、露光領域の最大サイズが単一動的露光での目標部分の（非走査方向の）幅を制限し、一方走査運動の長さが目標部分の（走査方向の）高さを決める。
【００２８】
３．もう一つのモードでは、プログラム可能パターニング手段を保持するマスクテーブルＭＴを本質的に固定し、投影ビームに与えた全パターンを目標部分Ｃ上に投影しながら、基板テーブルＷＴを動かしまたは走査する。このモードでは、一般的にパルス化した放射線源を使用し、プログラム可能パターニング手段を基板テーブルＷＴの各運動後または走査中の連続する放射線パルスの間に必要に応じて更新する。この作動モードは、上に言及した型式のプログラム可能ミラーアレイのような、プログラム可能パターニング手段を利用するマスクレス・リソグラフィに容易に適用できる。
上に説明した使用モードの組合せおよび／または変形または全く異なった使用モードも使ってよい。
【００２９】
図１に示すリソグラフィ装置ＬＡは、図２に示すリソグラフィ処理セル、またはリソセルＬＯの一部を形成する。リソグラフィ装置ＬＡに加えて、リソセルＬＯは、入／出力ポートＩ／Ｏ１およびＩ／Ｏ２（単一ポートまたは二つ以上も設けてよい）、基板を冷却するためのチラー板ＣＨ、基板を加熱するためのベーク板ＢＫ、基板を、例えば、レジストで、塗被するためのスピンコータＳＣ（典型的には四つ）、現像装置（やはり典型的には四つ）および基板を種々の装置とリソグラフィ装置ＬＡの積込みベイＬＢとの間を動かすための基板ハンドラまたはロボットＲＯを含む。前述の装置は、一般的にまとめてトラックと呼び、適当なレシピに従って基板を処理するようにトラック制御ユニットＴＣＵによって制御する。典型的には、基板をポートＩ／Ｏ１またはＩ／Ｏ２の一つに取込み、チラー板ＣＨで冷却し、スピンコータＳＣを使ってレジストで塗被し、このレジスト中の過剰な溶剤を追出すためにベーク板ＢＫで露光前ベークし、およびリソグラフィ装置ＬＡによって露光する前に再び冷却する。露光後、基板をソフトベークし、冷却し、現像し、ハードベークしおよびポートの一つから出す前に再び冷却する。
【００３０】
（ロジスティクス）
この発明の代表的実施例として、図３は、図１のリソグラフィ装置のウエハ取扱い装置を、基板の層の露光処理中に行うタスクと共に示す。これらのタスクの幾つかは、小さいタスクに分解できるのでタスククラスタと見做してもよいが、本説明の目的ではタスククラスタとタスクの区別をする必要がない。
図３で、リソースとも称する、この装置の構成要素は破線で示し、輸送タスクは直線矢印で示し、およびプロセスタスクはジグザグ矢印で示す。
【００３１】
このリソグラフィ装置ＬＡは、二つのロードロックＬＬ１、ＬＬ２を有し、それらを介してウエハをこの装置に積込み、それらを大気圧と露光に必要な真空レベルとの間でポンプアップ・ダウンする。第１基板取扱い装置ＳＵＲが基板をロードロックＬＬ１、ＬＬ２から、この技術で知られている予備整列プロセスを行う予備整列ステーションＰＡへ移送する。そこから、基板を第２基板取扱い装置ＳＬＲによって拾い上げ、二つの基板テーブルＷＴ１、ＷＴ２の一つへ移送する。
基板テーブルＷＴ１、ＷＴ２は、各々基板を既知の測定プロセスを行うために測定ステーションへ、次に既知の露光プロセスを行うために露光ステーションへ運び、最後に基板を第１基板取扱い装置ＳＵＲによって基板テーブルから拾ってロードロックＬＬ１、ＬＬ２の一つへ移送する。このトラックユニットの基板ハンドラＲＯ（図３には示さず）が基板をロードロックＬＬ１、ＬＬ２に積卸しする。
【００３２】
この機械の状態は、各リソースに対して、基板があるかどうか、もしあればどの基板かを、並びに各基板に対して、それがどの製造プロセス状態にあるかおよびそれを次のステージへ進めるための試みを何回行ったかを登録することによって表す。その上、リソース状態、例えば、ロードロックＬＬ１、ＬＬ２が真空状態にあるかどうかおよび基板テーブルＷＴ１、ＷＴ２の位置を登録する。四つの製造プロセス状態：ブランク、予備整列済、測定済および露光済を区別する。一つの基板に対して露光プロセスを完了するためには、それをブランクから露光済状態へ進め、このリソグラフィ装置を通過しなければならない。
【００３３】
上述のように、二種類のタスクを区別する。プロセスタスクは、基板を一つのリソースから他へ動かさないが、その状態を変える。例えば、予備整列タスクＰreＡlign は基板の状態をブランクから予備整列済へ変え、測定タスクＭＥは基板の状態を予備整列済から測定済へ変え、および測定タスクＸＥはそれを測定済から露光済へ変える。輸送タスクは、基板を一つのリソースから他へ動かすが、その状態は変えない。例えば、タスクＳＵＰ−ＰＡは基板を第１基板取扱い装置ＳＵＲから予備整列装置ＰＡへ動かす。それで以下の事前・事後条件を二種類のタスクについて定義する：
【００３４】
【表１】
2005123608.tif 000003
【００３５】
上記は、各リソースが一つの材料（基板）だけしか保持出来ないが、複数の部材を保持できるリソースに容易に修正できると仮定する。
【００３６】
リソグラフィ装置ＬＡ用の制御システムＬＡ−ＣＵを図４に示す。状態モニタＳＭがこのリソグラフィ装置の状態、例えば、その中の基板の位置および状態を監視し、変化をこの制御システムのＣＰＵの状態更新ユニットＳＵＵへ連絡する。この状態更新ユニットＳＵＵは、この“機械”、この実施例ではリソグラフィ装置ＬＡの関連部分の状態を表す、状態レジスタＳＲを維持する。タスクデータベースＴＤＢが、少なくとも各タスクの事前・事後条件を表すデータを含む、この機械によって実行してもよい可能なタスク（またはタスククラスタ）についての情報を含む。タスクの事前・事後条件は、この機械状態のあるパラメータだけを伴い−他のパラメータは事前条件で“構わない”であり、事後条件で不変であることが分るだろう。“メタタスク”とは、抽象的なタスクで、その事前・事後条件に特徴があり、データベースに記録されたタスクと見做してもよく、一方タスクは、特定の材料について、または特定の開始状態から特定の終了状態まで行うメタタスクの具体化である。
【００３７】
ウエハを処理するためのスケジュールを決めるためには、実行できるタスクの可能な順序を、タスクデータベースＴＤＢを参照して、順序構築ユニットＳＣＵによって構築する。タスクＡは、タスクＢの事前条件がタスクＡの事後条件と一致するならば、ある順序でタスクＢが続いてもよいことが分るだろう。そこでセレクタＳＥ、例えば、サーチエンジンが順序構築装置によって構築した種々のタスク順序から事前条件がこの機械の与えられた開始状態、例えば、トラックにブランク基板がある状態と一致し、事後条件が所望の終了状態、例えば、トラックに露出済のウエハがある状態と一致する順序を選択する。複数の順序がこれらの基準と一致するときは、与えられた基準に従って最適であるもの、例えば、最短実行時間を選択してもよい。
【００３８】
可能な順序の創成効率を増すために、種々のアプローチおよびアルゴリズムを使ってもよい。これらの順序は、与えられた開始状態から始めて、または所望の終了状態から逆に構築してもよい。順序に加えるタスクを決めるために規則を使ってもよい。順序の中のループを検出し、対応する順序を拒絶してもよい。頻繁に使うタスク順序は、組合わせてタスククラスタを作り、それをデータベースにタスクのように記憶してもよい。それで、タスクＴ−ＬＬ１、ＰＤ、ＬＬ１−ＳＵＲ、ＳＵＲ−ＰＡを組合わせてタスククラスタＴ−ＰＡを作ってもよい。
【００３９】
この制御システムの種々の部分をハードウエアで実行するかソフトウェアで実行するかについて、および状態レジスタとタスクデータベースを同じ記憶装置に記憶するか別にするかについての決定は、この発明の特定の実施例での便宜の問題であることを理解すべきである。また、可能なタスク順序を構築する工程および順序を選択する工程は、逐次、即ち、複数の順序を創成し次に関連する基準に合致するものを探すか、または並列に、例えば、創成した各順序をそれを創成したとき関連する基準に照らしてテストして行ってもよい。後者のアプローチでは、整合を発見し次第可能な順序の創成を止めるか、またはまだ他の可能な順序を創成する可能性があれば、続けて解決策を見付けて、それらから選択してもよい。
【００４０】
（計測）
本発明は、この装置の他の部分およびプロセスにも適用できる。以下に説明する更なる例は、上述の測定（メタ）タスクの一部を構成してもよい、計測、特にマスク整列プロセスである。
リソグラフィ装置は、ナノメータの精度で作動することが要求されるかも知れない。この装置は一般的にその精度には製造できず基板形状寸法が公称からそれ以上に逸脱するので、この装置ハードウエアおよび処理する基板の公称からの偏差を補償するために種々の測定および較正工程を実行する必要がある。
【００４１】
この補償に影響するプロセスを計測と称し、偏差を測定できるハードウエアの限界を考慮に入れなければならない。これは、幾つかの関連する座標系及びその他の幾何学的関係を伴うモデルを使って達成できる。補償または較正工程（タスク）は、機械準備（例えば、製造偏差を補償するため）中、ロット処理（例えば、ドリフトのため）の間およびロット処理（例えば、基板と整列するため）中に行う。
この計測モデルの複雑さと較正の相互依存性のために、可能な構成順序の決定が困難である。全ての有り得る例外状態のための（効率的）回復順序は、更に困難でさえある。
【００４２】
本発明のこの実施例のために、システム状態を、該当する計測モデルから、１組の適用可能なパラメータを決めることによって定義する。これらのパラメータの精度（性質）は、例えば、個別のレベルで分類できる。このシステム状態は、全ての適用可能なパラメータの精度レベルを記述する。
【００４３】
計測順序中、異なるパラメータの精度は、単純化した例として図５に示すように増加する。タスクＴ１は、パラメータαおよびγの精度をある量だけ増し、次にタスクＴ２がβを増す等、精度を全てのパラメータが所望のレベルまたは精度になるまで行う。
【００４４】
二種類の（メタ）タスク、測定、即ち、物理量の測定を伴うステップと、例えば測定タスクの結果に基づく、数学的計算を伴うモデルステップを区別できる。これらの二種類のタスクについての事前および事後条件の青写真は次の通りである。
【００４５】
【表２】
2005123608.tif 000004
【００４６】
ある場合には、幾つかのタスクを行う順番を指定する追加の事前条件が必要かも知れない。
【００４７】
例として、図６は、マスクＭＡの空中像ＡＩで整列マークの位置を測定するためにイメージセンサＩＳを使うマスク整列プロセスの垂直部分に係わる幾つかのパラメータを示す。図７は、関連するパラメータの精度をこの発明の実施例を使って発生した所望のレベルまで上げるための一連のステップを示す。
【００４８】
状態レジスタに例外状態を認識させることによって、本発明は、予期しないエラーからを含む、エラー回復を可能にできる。このタスクデータベースは、再初期化またはリセットタスク、較正タスクおよびシステム起動で行うタスクのような、エラー回復に有用なタスクを含むべきである。特別なエラー回復タスクも創出できる。
【００４９】
エラー回復への追加のアプローチもこの発明で可能である。タスクが失敗し、例外状態になったら、一つの有り得る原因は、状態レジスタが機械状態とタスク事前条件が一致したと示したとしても、実際には一致しなかったことである。そこで、このタスクの事前条件に関連する機械パラメータをリフレッシュするタスク、例えば、関連測定システムの較正またはソフトウェアサブルーチンの再初期化を行うことが出来る。これらのステップは、オペレータの介在なしに行え、仮令エラーの補正に成功しなくても、有用な診断情報をもたらすかも知れないことが特に都合がよい。成功した回復を問題が再発した場合に更に使うために記録することが出来る。
【００５０】
この発明の更なる発展は、この装置の過去の履歴を考えて、それに従って行ったプロセスを修正変更することである。例えば、リソグラフィ装置は、マスクまたはその空中像の垂直位置を確立するために二つの標準手順 − 殆ど常にマスク位置を捕捉するために想定した精度レベルの関連パラメータで出発する頑健な“上天気”の手順および精度レベルと位置について最少の想定から出発し且つマスク位置をそれがどこにあっても捕捉するが“上天気”の手順より永くかかる“最悪の天気”の手順があってもよい。例として、捕捉走査の範囲は、最悪天気の手順が上天気の手順より遥かに大きい。もし、この装置が十分に機能すれば、上天気の手順でも不必要なステップまたは不必要に広い捕捉走査範囲に係わるかも知れない。本発明は、高レベルの想定した精度から出発し且つより迅速に実行可能なタスク順序を構築するために使うことが出来る。他方、もし、この上天気の手順が一貫して失敗するならば、それは、この最悪の有り得る天気手順が後退し過ぎること、および一つだけか二三のパラメータで低精度レベルを想定することが所望の値を得られることかも知れない。それでこの発明は、最悪天気の手順を呼出したときに得た結果に基づいて、上天気と最悪天気の手順の中間の順序を構築するために使うことが出来る。
【００５１】
また、追従する順序の選択は、実行する個々のタスクまたは順序全体に失敗が有り得ることを考慮に入れてもよい。例えば、タスク順序の選択があるタスクを実行するに要する時間に基づくなら、その順序が要すると予測される時間を失敗の確率と失敗から回復するために要する時間の積によって調整してもよい。その代りに、失敗が機械または基板に回復不能な損傷を生ずるならば、失敗の確率が高過ぎるタスク順序を禁止するかも知れない。失敗の確率は、実験データ、理論計算、または両方から得てもよい。
【００５２】
図８は、本発明を使う方法の全体の流れ図である。最初に、タスク順序をＳ１で創成し、次に創成した順序から所望の基準、例えば、実行速度または成功確率、に従ってある順序を選択し、最後に機械を制御して所望の順序を実行する。しかし、この発明のステップは、厳密に順番に実行する必要がないことに注目すべきである。例えば、タスク順序の創成とある順序の選択は、各創成したタスク順序を選択基準に照らしてテストして、並列に実行してもよい。その点で、選択した順序を実行しながら順序の創成を止めてもよい。しかし、よい順序を創成したらそれを先に選択した順序の代りに実行できるように、タスク順序を実行しながらタスク順序の創成を続けることも可能である。そのような場合、順序創成の最初の状態はリアルタイムで更新する必要があろう。
【００５３】
タスク順序を創成するプロセスを図９に示す。この順序の開始状態から出発して、事前条件がこの開始状態と一致するタスクである、可能なタスクをＳ１１で決め、次に実際の状態レジスタと同じであるが予測した状態を記録する予測状態レジスタを、決めたタスクの事後条件に従ってＳ１２で更新する。次にＳ１３で順序創成が完了かどうかを決め、そうでなければ予測状態レジスタを使ってステップＳ１１とＳ１２のもう１回の繰返しを実行する。この手順を繰返してもう一つの順序を創成してもよい。その代りに、深さ優先順序創成プロセス、複数の予測状態レジスタを使う幅優先アプローチを使ってもよい。どの型式のアプローチも所望の状態から後ろ向きに作用しながら使ってもよい。
【００５４】
この発明の第３実施例では、リソグラフィ装置をタスク・リソース・システム（ＴＲＳ）と考える。タスクを製造プロセスと関連付けることができ、一方リソースをメカトロニックシステムと関連付けることができる。製造要求を機械挙動へ変換することは、三つの段階に構築することができる。最初に、スケージュリング問題をこの製造要求から、機械の限界を考慮に入れて具体化しなければならない。この変換を具体化と呼ぶ。生じたスケージュリング問題の構造は、ジョブショップ・スケージュリング問題と多くの類似性を示す。材料インスタンスの製造プロセスは、ジョブと関連付けることができ、一方異なる並列メカトロニックシステムは、ジョブショップの異なる機械と関連付けることができる。続いて、リソースを具体化したスケージュリング問題のタスクにある順番で、リソースがあるタスクだけしか、しかも一度に一つずつしか実行できないという事実を考慮に入れて、割当てねばならない。この変換をセレクティングと呼ぶ。選択したリソースにより実行すべきタスクの選択した順番は、これらのリソースの連続的状態遷移を意味し、それはジョブショップ・スケージュリングでのモード切替のための準備時間に類似する。最後に、開始および終了時刻を、リソースの速度を考慮に入れて、タスクに割当てることができる。この変換を時間調整と呼ぶ。
【００５５】
具体化、セレクティングおよび時間調整の三つの変換段階中、選択をしなければならない。機械挙動についてのある変換の選択結果は、連続する変換を実行することによって評価できるだけである。従って、変換段階は、後の段階からの情報に強く依存する。図１０に示す積層ＴＲＳ枠組は、機能層（ＡないしＣ）として階層的に関連する変換段階および層間のインタフェースとしての異なるＴＲＳ定義レベル（０ないし３）を示す。
【００５６】
基板スキャナの最初の製造プロセスは、ＩＣパターンを含むマスクの基板上への露光である。図１１は、二段基板スキャナの概略レイアウトを示す。この図で、円はここに関連するメカトロニックサブシステムまたはリソースを表示し、矢印は有り得る輸送経路を表示する。この図の右側に、二段基板スキャナにある二つの基板テーブル（ＷＴ０およびＷＴ１）を描き、それは露光中基板を坦持する。露光プロセスの要求精度が非常に高いので、基板に関するあらゆる欠陥を補正しなければならない。これを可能にするために、基板を露光する前に基板テーブルで測定する。この機械に別々の測定および露光ステーションがある。基板ステージでの基板の方向付けは、測定および露光を成功するために重要であり、一方この方向は、基板がこの機械に入ってきたときに未知である。従って、予備整列ユニット（Ｐ０）が組込んである。トラック（Ｔ０）と名付けた近隣の機械が幾つかの前処理および後処理工程を行い、基板を整列システムへ送出する。積込みロボット（ＬＯ）が基板を予備整列システム、基板テーブルおよび放出ユニットの間で輸送する。取出しロボット（Ｕ０）が同じことをできるが、基板を基板テーブルへは輸送できない。基板テーブルへの積卸しは、それがこの機械の測定ステーションにあるときだけ可能である。放出ユニット（Ｄ０）から、基板をトラックによって拾い上げる。
【００５７】
基板の製造プロセス（‘基板の寿命’）中の工程は次の通り。最初に、基板をトラックから予備整列ユニット上へ輸送する（Ｔ２Ｐ）。次に、予備整列を行う（pre）。その後、積込みロボットが基板を整列ユニットから取り（Ｐ２Ｌ）、この基板を基板テーブル上に置く（Ｌ２Ｃ）。この基板テーブル上で基板を測定し（mea）、続いて露光する（exp）。次に、取出しロボットが基板を基板テーブルから取出し（Ｃ２Ｕ）、その基板を放出ユニット上に置く（Ｕ２Ｄ）。最後に、トラックによって基板をこの放出ユニットから取出す（Ｄ２Ｔ）。基板の寿命の優先順位グラフを図１２に描く。
【００５８】
二種類の製造工程である。プロセス工程と輸送工程とを基板の寿命で区別することができる。プロセス工程は、一つの位置で行い、一方輸送工程は、基板を一つの位置から他へ動かし、図１１に矢印で描く。しかし、図１１は、破線の矢印も含む。これらの矢印は、基板の好天寿命には関係しないが、回復目的に役立ち得る輸送可能性に関係する。どの場合も、基板は機械に入ったのと同じ順番でそれから出ることが重要である（ＦＩＦＯ）。
【００５９】
本実施例のためのスケジューリングモデルは、１２一組で定義することができる。
2005123608.tif 000005
：
2005123608.tif 000006
はタスクと呼ばれる要素の有限集合である。
2005123608.tif 000007
はリソースと呼ばれる要素の有限集合である。
2005123608.tif 000008
は機能と呼ばれる要素の有限集合である。
2005123608.tif 000009
はあるタスクに関連する機能の集合を与える。
2005123608.tif 000010
はある機能に利用できるリソースの集合を与える。
2005123608.tif 000011
はタスク間の優先順位関係である。
2005123608.tif 000012
はタスク間の連結優先順位関係である。
2005123608.tif 000013
は材料インスタンスと呼ばれる要素の有限集合である。
2005123608.tif 000014
はあるタスクに関連する各機能の開始および終了材料構成を与え、但し
2005123608.tif 000015
である。
2005123608.tif 000016
はあるリソース上に存在し得る材料インスタンスの数を与える。
2005123608.tif 000017
はどのリソースからどのリソースへ材料が流れ得るかを定義するデータの集合として物理的に可能な材料流れを表す。
【００６０】
この実施例のスケジューリングモデルは、二つの部分であるシステム依存要素と作業依存要素とに分割できる。このシステム依存要素は、図１１を使って次のように具体化できる。
・  六つの機能：基板テーブル、積込みおよび取出しロボット、整列および放出ユニット、並びにトラックがある。
2005123608.tif 000018
・  七つのリソース：二つの基板テーブルを除いて、各機能に一つある。
2005123608.tif 000019
・  各機能に利用できるリソースを次のように定義する：
Ａ＝{(C,{C0,C1}),(L,{L0}),(U,{U0}),(P{P0}),(D{D0}),(T,{T0})
・  リソースの材料容量は、トラック、ポッドおよびバッファを除いて、各リソースに一つである。
Ｒｍ＝{(C0,1),(C1,1),(L0,1),(U0,1),(P0,1),(D0,1),(T0,99)}
・  有り得る材料流れを次のように定義する。
Ｍｆ＝{(T0,P0),(P0,L0),(L0,C0),(L0,C1),...}
例として、六枚の基板、Ｗ１ないしＷ６のバッチまたはロットを処理する。このロットの優先順位グラフを図１２に描く。それは六つの基板寿命から成り、その第１および‘exp’ステージは、ＦＩＦＯ処理を保証するため優先順位エッジに接続してある。そのようなロットの作業依存要素は、以下のように具体化できる。
2005123608.tif 000020
このロットのスケジュールを図１４に示す。
【００６１】
具体化したＴＲＳ（図１０参照）のタスクは、それらに割当てた材料インスタンスおよび優先順位関係を有するので、これは具体化しないＴＲＳの場合ではない。タスクは、所謂メタタスクから具体化できる。メタタスクは、前節で説明した有り得る製造工程と関連付けられる。メタタスク間には優先順位関係はないが、メタタスクを具体化するための制限があり、結果として具体化したＴＲＳ定義が実行できることを保証する。輸送工程またはメタタスクの具体化は、‘取出し’場所に利用できる材料があり且つ‘受入れ’場所に十分なスペースがあるときだけ可能である。例えば：ロボットによる整列ユニットからの基板の拾い上げは、この整列ユニットに基板があり且つロボットにまだ基板がないときだけ可能である。更に、プロセスは、基板が正しい場所に正しい状態にあるときだけ成功できる。例えば：基板テーブルでの整列した基板の測定である。この文書の目的で、以下を仮定する：
１）同じ容量ｃのリソースｒ，ｒ’は‘均等’で：それらは同じ材料容量（Ｒｍ）およびロジスティック関係（Ｍｆ）を有する。更に、同じ容量のリソース間の材料の輸送は可能でない。
これらの制限を次のように定義できる。
【００６２】
【数１】
2005123608.tif 000021
【００６３】
その結果、容量を材料場所と見做すことができる。
材料インスタンスの製造段階は、線型の単位距離材料製造段階識別子
2005123608.tif 000022
を使って表すことができる。これらの識別子およびそれらの説明は、この例のウエハについて以下の通である：
・   ０：未加工
・   １：予備整列済
・   ２：測定済
・   ３：露光済
これらの仮定の下で、このシステム状態を各機能についてどの材料インスタンスがその上にあるかおよびそれらの製造段階を記述する
2005123608.tif 000023
によって定義することができる。このシステム状態に基づいて、具体化しないＴＲＳ定義のメタタスクに関する定義要素を公式化できる：
2005123608.tif 000024
は未具体化タスクまたはメタタスクの有限集合である。
2005123608.tif 000025
はあるタスクに関連する機能の集合を与える。
2005123608.tif 000026
はあるメタタスクの最初の事前条件および終りに期待する事後条件を与え、但し
2005123608.tif 000027
である。これらの条件は、機能に係わる要素：関連する材料インスタンスの数およびそれらの製造段階によって定義する。
【００６４】
プロセスメタタスクの場合は、材料インスタンスの開始数およびそれらの製造段階が具体化するための事前条件を構成する。最終製造段階は、このメタタスク、例えば、予備整列メタタスク‘pre’:Ｃｂ３('pre','Ｐ')=(1,0),Ｃｅ３('pre','Ｐ')=(1,1)に起因する材料インスタンスの製造段階を定義する。輸送メタタスクの場合は、具体化する事前条件のための開始および終了材料インスタンス数だけである。輸送後の材料の製造段階は、輸送前の材料の製造段階に依存する。この製造段階が必要な開始製造段階（事前条件）と等しかったら変らないままであり、そうでなければ最終製造段階（事後条件）へリセットする。例えば、基板をチャックから取出しロボットへ輸送し、その製造段階が段階３（‘露光済’）であったときだけそれを維持するまたタスク‘Ｃ２Ｕ’の条件は：Ｃｂ３('Ｃ２Ｕ','Ｃ')=(1,３),Ｃｂ３('Ｃ２Ｕ','Ｕ')=(0,0)で表し、そうでなければ０にリセットするのはＣｅ３('Ｃ２Ｕ','Ｃ')=(0,0),Ｃｅ３('Ｃ２Ｕ','Ｕ')=(1,0) である。それで、例えば、‘測定済’基板（段階＜３）は、それを基板テーブルから取出しロボットへ輸送すると‘未加工’（段階０）になる。表Ｉは、この例のメタタスクの全ての事前および事後条件の全体図を示す。
【００６５】
【表３】
2005123608.tif 000028
【００６６】
メタタスクを定義する定義要素が与えられると、以下に定義する関数
2005123608.tif 000029
を使って導出できる：
【００６７】
【表４】
2005123608.tif 000030
【００６８】
【表５】
2005123608.tif 000031
【００６９】
メタタスクの種類が二つだけのこの限られた場合には、種類識別がブール値を戻す関数ででもよいことを注記する。これらのメタタスク定義要素が、システム依存要素と共に、このシステムの製造可能性の概略を示す。
複雑な製造機械の有り得る例外状態に数は非常に大きいが、メタタスクの数は、限られ：この実施例では１４である。この節は、一旦例外に直面すると、如何にこのコンパクトなＴＲＳ定義レベル３を使って回復を具体化できるかを説明する。この具体化変換を二つのステップである探索ステップと転換ステップに分割する。探索アルゴリズムが、与えられた（例外的）スシテム状態とある所望の目標システム状態との間の差を埋める具体化したメタタスクのトレースを探求する。この転換がそのようなトレースを回復の具体化した未選択のＴＲＳ定義に転換する。この回復定義の具体化後、それを元の定義の残りと併合することができる。出来た定義のスケジュール作後、製造を再開することができる。
【００７０】
この探索アルゴリズムは、例外システム状態から出発し、回復した目標状態を見付けることを目指す探索グラフを創る。このグラフのノードをシステム状態と、およびエッジを具体化したメタタスクまたはタスクと関連付けることができる。具体化したメタタスクは、このメタタスクおよび関連する材料インスタンスによって特徴付けることができる。探索グラフのトレースは、一連の具体化したメタタスク：
2005123608.tif 000032
によって特徴付けることができる。
関数
2005123608.tif 000033
がある機能の全てのリソース上に一緒に存在し得る材料インスタンスの数を決める関数であるとする。
【００７１】
【数２】
2005123608.tif 000034
【００７２】
関数
2005123608.tif 000035
は、関連材料インスタンスを含むどのタスクがあるシステム状態に具体化される資格があるを決める関数であるとする：
【００７３】
【数３】
2005123608.tif 000036
【００７４】
プロセス型タスクは、少なくとも必要な製造段階にある関連する機能に材料インスタンスがあれば、具体化される資格がある。輸送型タスクは、‘取出し’機能ｃに利用できる十分な材料があり、‘受入れ’機能ｃ’に十分なスペースがあれば、具体化される資格がある。
関数
2005123608.tif 000037
は、具体化したメタタスクが
2005123608.tif 000038
によって定義されればこのシステム状態を次のように更新する関数であるとする：
【００７５】
【数４】
2005123608.tif 000039
【００７６】
プロセスメタタスクの場合は、関連する材料の製造段階を更新する。輸送メタタスクの場合は、関連する材料を‘取出し’機能(ｃ)から除去し、‘受入れ’機能(ｃ')に加える。関連する材料の製造段階は、実際の製造段階が開始製造段階（事前条件）に等しければ変えないままであり、そうでなければ最終製造段階（事後条件）へリセットする。
【００７７】
この探索アルゴリズムは、監視機械制御システムに適合するための幾つかの要件を満足すべきである。特別の探索アルゴリズムがなければ、回復が予め決めてない例外は、オペレータの介在を意味するだろう。手動回復を含む機械のダウンタイムは、典型的には二三時間が掛る。基板処理サイクルタイムは、図１４から断定できるように、２桁小さい。監視機械制御システムによる自動回復は、同じオーダの時間が掛りそうである。これから、回復を見付けることは、最適時間（最速）回復を見付けるより、最も重要であると結論付けることができる。しかし、一般的に幾つかの極めて重要なメタタスクは単純に監視機械制御システムの制御下にないので、例外を自動的に回復できないことも有り得る。
【００７８】
無益な探索による無駄時間を避けるために、最大探索深さ(max_d)で幅優先探索アルゴリズムを適用する。デフォルトで、目標状態に最初に達したときに探索を止める。回復に必要な時間は、経路が最少数のタスクから成るので、合理的であることが期待される。回復期時間最適化の可能性を解析するためには、最初に見付けたものより長いトレースを可能にするためにデフォルト探索手順を拡張することが可能である。追加のタスク数を変数(max_d_diff) によってパラメータ表示する。図１５に、この探索アルゴリズムを示す。ステップ１で、関数Ｅを使って全ての資格あるタスクを決める。ステップ２で、関数  updatestate を使ってノード（状態）およびエッジ（具体化したメタタスク）を更新する。各ノードに対し、最初の調査で探索深さを記録する。幾つかの剪定規則を適用して探索グラフの成長を減らす。
・  到達した状態が新しいか、または実際の探索深さ引く到達した状態の最初の調査での深さが最大深さ差(max_d_diff)を超えないときだけ新しいエッジを加える。
・  機械挙動が非ＦＩＦＯとなるエッジは加えない。
・  二ノードサイクルを結ぶエッジ（状態ａからｂのエッジの後の状態ｂからａ）は加えない。
【００７９】
必要なら、更なる剪定規則を加えることができる。
目標状態に初めて到達したら、max_d_diffを更に繰返してから探索を止めるように、探索深さを改訂する。
この探索グラフからの成功した回復トレースで、レベル２の定義を創ることができる。関数
2005123608.tif 000040
はこの転換を行う関数である。
【００８０】
【数５】
2005123608.tif 000041
【００８１】
上記
2005123608.tif 000042
は空のシステム定義を示し、εは空のトレースを示し、および
2005123608.tif 000043
である。見付けた回復トレースｔｒを回復システム定義
2005123608.tif 000044
に転換するためには、convert 関数を引数(ε,tr)で呼出す。内部変数maptrを使ってタスクへ具体化したメタタスクのマッピングを記録し、タスク優先順位関係を決める。
【００８２】
関数
2005123608.tif 000045
は、マップトレースmaptrが
2005123608.tif 000046
によって次のように定義されれば、具体化したメタタスクt3 のために関連する材料mr を含むタスクt2 を具体化してレベル２のシステム定義を拡張する関数である。
【００８３】
【数６】
2005123608.tif 000047
【００８４】
上記で、関数
2005123608.tif 000048
は、トレース maptr からある機能c を伴うタスクを濾過し、次のように定義される。
【００８５】
【数７】
2005123608.tif 000049
【００８６】
更に、関数
2005123608.tif 000050
は、トレース maptr からある材料m を伴うタスクを濾過し、次のように定義される。
【００８７】
【数８】
2005123608.tif 000051
【００８８】
関数 addtask は、既存の定義Ｄ２ に追加のタスクt2 を加え、このタスクに関連する機能およびその開始および終了材料構成材料インスタンスを割当てる。更に、優先エッジを関連する材料インスタンスの材料寿命の後方タスクから新しいタスクに具体化する。最後に、優先エッジは、同じ機能を伴うタスクから具体化できる。これは、関数
2005123608.tif 000052
を使って行い、それを次のように定義する。
【００８９】
【数９】
2005123608.tif 000053
【００９０】
関連する機能の材料容量が関連する材料数と等しいならば、別の材料を伴うその機能のためのトレースの中の最新のタスクからの優先エッジを具体化する。例えば、積込みロボット機能を伴うタスクは、やはり積込みロボットともう一つの材料を伴うマップトレースの最新のタスクとリンクするだろう。材料用に更にスペースがあれば、スペースがあるのと同数の材料インスタンスが飛ばされる。例えば、ウエハステージ機能および材料Ｗ３を伴うタスクは、別の材料Ｗ２を伴うタスクにはリンクされないだろうが、ウエハステージと更に別の材料Ｗ１を伴う最新のタスクにはリンクされるだろう。幾つかの余分な優先エッジが capprec から生ずるが、それらは不都合ではないことを注記する。
【００９１】
回復がこのシステムをこの例外がなければ期待されたのと同じ状態にもたらしたら、元のスケジューリング問題の残りを回復後に再開することができる。関数 merge が回復ＴＲＳ定義
2005123608.tif 000054
と最初のＴＲＳ定義
2005123608.tif 000055
の残りを関連する材料インスタンスのサブ寿命をリンクすることによって併合する。
2005123608.tif 000056
であるように
2005123608.tif 000057
但し、
2005123608.tif 000058
は、材料のサブ寿命を結合することを除いて、全ての集合定義要素の二つ１組のユニオンである。
【００９２】
【数１０】
2005123608.tif 000059
【００９３】
ここで、二つのシステム定義のノードが交差しないと仮定する：
2005123608.tif 000060
。これは、回復の中のノードのリネームを意味することがある。更に、Ｐ２ｍは、ＴＲＳ定義
2005123608.tif 000061
の中の材料
2005123608.tif 000062
のために余分なエッジなしに関連するノード間の優先順位関係を記述する関数である。
【００９４】
【数１１】
2005123608.tif 000063
【００９５】
関数
2005123608.tif 000064
が優先順位関係Ｐで優先エッジ(t,t')が冗長であるかどうかを決める場合：
【００９６】
【数１２】
2005123608.tif 000065
【００９７】
上で使う関数
2005123608.tif 000066
が優先順位関係Ｐの中の二つのタスクt およびt' の間に経路があるかないかを決める：
【００９８】
【数１３】
2005123608.tif 000067
【００９９】
このアプローチを説明するために、基板スキャナの中の例外の実例を考え、基板Ｗ３の測定タスクが失敗し、それがこのタスクの終りｔ＝９１で起ったとする。進行中のタスク（Ｗ５の予備整列）の終了後、ｔ＝９４［ｓ］でこの機械の状況は図１６に描く通りである。例外が基板Ｗ３を製造段階２（‘測定済’）ではなく製造段階１（‘予備整列済’）に留まらせた。平凡な回復は、基板の測定タスクを再試行することだろう。しかし、この基板には、再試行測定は、予備整列の再試行がなければ有用でないと仮定してある。従って、基板Ｗ３の製造段階を０（‘未加工’）にセットする。この例外システム状態を図１６から直接的方法で構築できる。目標システム状態は、基板Ｗ３に対してだけこの状態と異なり、それは段階２（‘測定済’）にあるべきである。
【０１００】
最初に、探索アルゴリズムを使って長いトレースを認めずに回復を見付ける：max_d_diff =0 。これは、１４タスクから成る回復トレースを生ずる。転換とこの回復を行うべきタスクの残りとの併合の後に、図１７のタスク優先順位グラフを得る。このタスク優先順位グラフで、元のグラフの残りが変らないので、基板当りの回復タスクを水平に描き、基板当りの残りのタスクを垂直に描く。この回復は、‘巻直し’回復と特徴付けることができ、基板Ｗ４およびＷ５を、それぞれ、放出ユニットおよび取出しロボットに置いて、予備整列装置へ戻すべき基板Ｗ３の経路を空ける。回復探索およびスケジューリング（ＳＭＣ反応）が１０秒掛るとすると、図１８のスケジュールを得ることができる。このスケジュールは、ｔ＝２９６［ｓ］で終り、それは元のスケジュールより８１秒遅い。これから、機械が空くまで待つ（３［ｓ］）のとＳＭＣ反応（１０［ｓ］）に１３秒要したので、回復それ自体は６８秒掛った。回復は、実際に基板処理サイクル時間と同じオーダのかなりの時間が掛るようだ。
【０１０１】
次に、最適化の可能性を解析する。探索アルゴリズムを、max d =14 およびmax_d_diff=2 で再開し、１６タスクまでのトレースを可能にする。不成功のトレースを捨ててから、図１９に描くような探索グラフを得る。この探索グラフも１６タスクから成るトレースを含み、‘サイクル’回復と特徴付けることができる。この回復のための優先順位グラフおよび元のグラフの残りを図２０に描く。基板Ｗ４およびＷ５は勿論、基板Ｗ３がこの機械を通る追加のサイクルに従い、取出しロボットを介して再び予備整列装置に達する。このサイクル回復のスケジュールを、ＳＭＣ反応にまだ１０秒掛るとして、図２１に描く。この回復は多くのタスクを使うが、多くの並列処理を利用できるので速い。このスケジュールの終了時間は２８５［ｓ］で、それは、回復によって生じた遅延が‘巻直し’回復より１４％少ないことを意味する。これは、実際にはＳＭＣ反応が更に広範囲の探索によって減速するので、過剰近似であり、それは最適化がもたらすより費用が掛ることさえある。
【０１０２】
一つの回復に対して複数のスケジュールが可能であることを示すために、図２２を加え、それは‘サイクル’回復のためのもう一つのスケジュールを示す。このスケジュールは、ｔ＝２９７［ｓ］で終り、それは最初に見付けた‘巻直し’回復のスケジュールより遅くさえある。この場合、基板Ｗ３を積込みロボットから基板テーブル上に輸送する前に、基板Ｗ５をその基板テーブルから取出しロボットへ輸送し、それを図２１では逆に行った。
【０１０３】
複雑な製造機械は膨大な数の例外状態を取込むことができるが、各例外に対して回復を予め定義することは実際上不可能である。本発明は、一旦特殊な例外が起ると特別なランタイム回復探索によってこの問題を克服するアプローチを提供する。製造可能性をＴＲＳ枠組内で直感的に未具体化ＴＲＳ定義の形で定義することができる。探索アルゴリズムが例外状態と目標状態の間の差を埋め、この様にして回復を具体化する。例からの結果は、最初の回復を合理的時間で見付けるのでこのアルゴリズムが実用に適し、回復速度最適化が重要でないことを示す。このアルゴリズムによって見付けた回復は、例外から回復する方法を学ばせるために監視制御システムによってデータベースに記憶することができる。
【０１０４】
無益な探索を避けるための実用的最大探索深さの代りに、本発明のもう一つの実施例は、可到達性解析を行うかも知れない。更に、本発明は、輸送およびプロセスメタタスクに加えて、初期化および較正メタタスクに適用することもできる。
【０１０５】
この発明の更なる実施例は、装置の較正、特に二段装置で基板テーブルの交換後にマスクの空中像への基板の整列に適用する。
【０１０６】
この較正順序では、図２３に示すように、２種類の測定を適用できる。信頼センサ測定（ＣＳ）が基板または基板テーブル（ＷまたはＷ１）の表面上の点の高さを決める。イメージセンサ（ＩＳ）測定で、マスクテーブル（ＭＴ）上のＩＳ目標マークをレンズを通して投影する。基板テーブル上に取付けたイメージセンサがこの投影した目標マークの空中位置を測定する。センサは、それらの特定の捕捉範囲および不正確さによって特徴付けられる異なるモードで作動することができる。しかし、これらの異なる種類の測定は、異なるパラメータを必要とする。各種類の測定は、図２４ＡおよびＢに描くように、それ自体の連鎖に特徴がある。
【０１０７】
図２４Ａは、ＣＳ測定のための連鎖を示し、以下の要素が関係する。
・  基底が
2005123608.tif 000068
である基板テーブル座標系（ＷＴ＿ＣＳ）、
・  基底が
2005123608.tif 000069
であるメトロフレーム座標系またはウエハステージゼロ合せ座標系（ＷＺ＿ＣＳ）、
・  ＣＳスポットゼロ点
・  測定すべき表面点。
以下のベクトルを図２４Ａで確認できる。
2005123608.tif 000070
ＣＳスポットゼロ点からまでのベクトル。
2005123608.tif 000071
ＷＺ＿ＣＳ原点からＣＳスポットゼロ点までのベクトル。
2005123608.tif 000072
ＷＴ＿ＣＳ原点からＷＺ＿ＣＳ原点までのベクトル。
2005123608.tif 000073
ＷＴ＿ＣＳ原点から測定すべき表面点までのベクトル。
【０１０８】
ＣＳ測定のための連鎖を表す以下のベクトル関係を説明することができる
【数１４】
2005123608.tif 000074
図２４Ｂは、イメージセンサ測定のための連鎖を示し、以下の要素が関係する。
・  ＣＳ連鎖においてのようなＷＴ＿ＣＳおよびＷＺ＿ＣＳ。
・  イメージセンサ（ＩＳ）ゼロ点。像点。
・  像点。
および図２４Ｂの以下のベクトル
2005123608.tif 000075
ＣＳ連鎖においてのような
2005123608.tif 000076
ＩＳゼロ点から像点までのベクトル。
2005123608.tif 000077
ＷＺ＿ＣＳ原点からまでのベクトル。
2005123608.tif 000078
ＷＴ＿ＣＳ原点からＩＳゼロ点までのベクトル。
【０１０９】
基板テーブルが整列した位置にあるとき、ＩＳゼロ点および像点は、同じ位置にある。その場合、
2005123608.tif 000079
がゼロに減少しおよび
2005123608.tif 000080
が整列した位置ベクトルである。図２４Ｂから、ＩＳ測定のための連鎖を表す以下のベクトル関係を導出できる。
【数１５】
2005123608.tif 000081
マイクロメートルのオーダの初期不正確さとナノメートルのオーダの所望の精度との間の差を埋めるために、両種の測定の結果を結合しなければならない。異なる種類の測定の間では、異なるパラメータ間の幾何学的関係を転換のために使わねばならない。
【０１１０】
物理的制限を有する複雑な機械のスケジューリングモデルを上に定義する。この実施例の目的に、材料ロジスティックは勿論、タイミング変換に要する要素は関係がない。それらなしに、このスケジューリングモデルを六つ一組
2005123608.tif 000082
によって定義することができる。
2005123608.tif 000083
はタスクと呼ばれる要素、例えば露光の有限集合である。
2005123608.tif 000084
はタスク間の優先順位関係であり、例えば整列タスクが露光タスクに優先する。
2005123608.tif 000085
は機能と呼ばれる要素、例えば基板テーブルＷＴの有限集合である。
2005123608.tif 000086
はリソースと呼ばれる要素、例えば基板テーブルＷＴ０、ＷＴ１の有限集合である。
2005123608.tif 000087
はある機能に利用できるリソース、例えば機能ＷＴに対するリソースＷＴおよびＷＴ１の集合を与える。
2005123608.tif 000088
はあるタスクに関連する機能の集合を与え、例えば露光タスクが基板テーブルＷＴおよびマスクテーブルＭＴを伴う。
【０１１１】
整列プロセスに関連するパラメータを線形方程式を使って関連付けることができる。異なる種類の測定に対するこの方程式をマトリックスを使って定義できる。
【数１６】
2005123608.tif 000089
ここで、ｂは既知の定数を含み、ｘはパラメータを含みおよびＡは計数を含む。各種の測定を限られた数の測定点およびセンサユニットで行うことができる。異なる測定点およびセンサユニットに対して、異なる方程式を適用できる。これらに対して（１６）を具体化すると
【数１７】
2005123608.tif 000090
【０１１２】
例Ｉ（平面位置決め）：基底
2005123608.tif 000091
、原点
2005123608.tif 000092
（図２５参照）の座標系のＸＹ平面とほぼ平行な平面を考える。この平面上の点の高さ（ｚ）を測定するためにセンサが使用できる。この高さ測定に係わるパラメータの以下の線形関係を導出する。
【数１８】
2005123608.tif 000093
これを（１６）の形で次のように書換える：
【数１９】
2005123608.tif 000094
センサがこのＸＹ平面の異なる三つの位置で測定できるとする、
2005123608.tif 000095
、図２５参照。これら三つの位置を（１９）で具体化すると、以下の通りである。
【０１１３】
【数２０】
2005123608.tif 000096
【０１１４】
方程式（１７）のような線形システムからのｍの方程式を使って、ｒの未知パラメータを導出することが可能である。ここでｒは、ｍ方程式に対する係数マトリックスの階数、即ち、一次独立パラメータの数を表す。ｒを超えるパラメータが未知ならば、解決策は、未知のパラメータを結合して複合パラメータにすることでもよい。複合パラメータは、元のパラメータの幾つかの一次結合として定義することができる。そのような複合パラメータをｍの方程式に代入すると、可解系になるかも知れない。この解は、幾つかの元のパラメータと複合パラメータを包含し、この様にして解決の自由を複合パラメータに局在化する。複合パラメータが入力として必要ないかまたは入力として十分であれば、この結果を使って後の較正タスクを実行することが可能かも知れない。元のパラメータで複合パラメータを定義する方程式は、後に元のパラメータを決めるために役立つことがある。従って、複合パラメータとそれらを定義する式を式（１７）に加え、代入から生じた式と共に次を得る。
【数２１】
2005123608.tif 000097
【０１１５】
多数の複合パラメータおよび代入を案出できることを注記する。更に、パラメータの多数の部分集合を解くために方程式（２１）からの式の多数の部分集合を案出できる。パラメータを結合し、および代入するための制限を挙げるだけにする。
例２（パラメータ結合）：平面の高さを二つの位置
2005123608.tif 000098
および
2005123608.tif 000099
で測定でき、
2005123608.tif 000100
および
2005123608.tif 000101
を得たとする。すると、パラメータ関係を記述する系は次のようになる。
【０１１６】
【数２２】
2005123608.tif 000102
【０１１７】
この係数マトリックスの階数は、式（２２）を二つのパラメータに対してだけ解けることを示す。従って、複合パラメータを
【数２３】
2005123608.tif 000103
と定義し、この複合パラメータを（２２）に代入して最大階数の次の系を得る。
【０１１８】
【数２４】
2005123608.tif 000104
【０１１９】
次に、平面の傾斜を線ｘ＝ｙに対して決めることができる。式（２３，２４）を（２２）に加えると幾何学的関係の次の系になる。
【０１２０】
【数２５】
2005123608.tif 000105
【０１２１】
誤差Δｘを伴うパラメータ
2005123608.tif 000106
の推定値を次のように定義する。
【数２６】
2005123608.tif 000107
ある場合には、パラメータ係数をそれらの誤差を無視するに十分正確に推定できると仮定でき、即ち、
【数２７】
2005123608.tif 000108
この平面の例で、これは測定した平面がＸＹ平面にほぼ平行であり且つ測定点が比較的遠く離れている場合である。従って、高さおよび傾斜パラメータは、測定位置係数の小さな偏差に比較的鈍感である。パラメータと計数の役割を交換すると、この仮定は正当化されないだろう。その場合、高さおよび傾斜‘係数’は、起点センサの(x,y)位置‘パラメータ’を決めるための基礎を作るだろう。その場合、この(x,y)位置は、平面の傾斜の小さな偏差に比較的敏感である。
【０１２２】
上述の事情が当てはまるならば、線形系（２１）はパラメータ誤差に関して次のように書くことができる。
【数２８】
2005123608.tif 000109
推定関係（２８）から厳密関係（２１）を引くとパラメータ誤差間の関係となる。
【数２９】
2005123608.tif 000110
ある場合には、パラメータ値とパラメータ誤差の両方が同等に関係すると結論付けることができる。便宜上、この実施例の残りでΔは省略する。
【０１２３】
パラメータ誤差は、ある分布を示す。そのようなパラメータ誤差を以後パラメータ不正確さと呼ぶ。パラメータがセンサの捕捉範囲内にあるかどうか、または較正順序が必要な不正確さになるかどうかを決めるためには、絶対誤差の限界が重要である。不正確さを表す直接的アプローチは、最悪ケースの誤り限界を考慮することである。より現実的アプローチは、平均値と分散に特徴がある分布を使う、統計的アプローチである。どんな形で不正確さを表そうとも、先の分節で作った線形系（２１）を使って、他のパラメータ不正確さのためのパラメータ不正確さ：計算タスク、を導出することができる。測定を使って、パラメータ（またはそれらの不正確さ）を直接得ることができる。センサ不正確さをｂｐｃにおよび測定したパラメータを示す行をＡｐｃに加えることによって、測定から生ずるパラメータ不正確さを導出するために（２１）を拡張することができる
【数３０】
2005123608.tif 000111
例３（センサ不正確さ）：平面位置決めの例では、平面での点ｐの高さ
2005123608.tif 000112
をある不正確さβｐで測定する。二つの測定にためのセンサ不正確さを加えると次の系を得る：
【０１２４】
【数３１】
2005123608.tif 000113
【０１２５】
今度は、このパラメータベクトルがパラメータ不正確さを含む。既知の定数のこのベクトルが既知の定数不正確さ（この例では全てゼロ）とセンサ不正確さの両方を含む。
マスクステージ整列の場合のＣＳおよびＩＳ測定のための線形パラメータ関係を図２４Ａに描くベクトル関係から推論した。この推論は、ＸＺ平面について図２６に描くように、ゼロ合せ誤差、レンズとステージのオフセットおよびベクトル座標変換を考慮に入れることを伴う。この機械設計および順序開始の初期状態が幾つかの幾何学的パラメータを幾つかの既知定数と考えられることを正当化する。更に、推論した係数は、それらの小さい偏差がこれらのパラメータに無視できる影響しか与えないようになっている。従って、以下の（３２ａおよびｂ）に定式化するような、得られた線形関係は、パラメータ不正確さを関係付けるためにも使える。
【０１２６】
【数３２】
2005123608.tif 000114
【０１２７】
ＣＳに対し、関係（１９ａ）は、ゼロ合せ誤差しか伴わない（図２６Ａ）。ＩＳに対し、関係（２６）は、ゼロ合せ誤差（図２６Ａ）および投影システムとステージのオフセット（図２６Ｂ）の両方を伴う。レンズとステージのオフセットがαとεの両座標系を伴うので、比較式（３２ｂ）もベクトル座標変換を伴う（図２６Ｃ）。
測定は、二つの
2005123608.tif 000115
位置、ａとｂで行うことができる。
2005123608.tif 000116
位置当り、一つのＣＳセンサユニットを使用でき、各々それ自体の
2005123608.tif 000117
パラメータを有する。
2005123608.tif 000118
位置に対し、四つのＩＳセンサユニットが使用できる。各センサは、それ自体の
2005123608.tif 000119
係数を有し、一方各測定位置とＩＳユニットの組合せは、それ自体の
2005123608.tif 000120
パラメータを有する。従って、ＣＳのための式（３２ａ）を次のように拡張できる：
【０１２８】
【数３３】
2005123608.tif 000121
【０１２９】
一方式（３２ｂ）は次のように拡張できる
【数３４】
2005123608.tif 000122
【０１３０】
複合パラメータの幾つかの例は：
【数３５】
2005123608.tif 000123
【０１３１】
これらの複合パラメータを（３２）に代入して次の式を得ることができる：
【数３６】
2005123608.tif 000124
【０１３２】
これらの式を異なる測定位置に対しても具体化できることを注記する。
次の節は、較正タスクグラフ（図１０の具体化した、未選択ＴＲＳ（２）：図１０の未具体化ＴＲＳ（３））を具体化するための制限を説明する。最初に、分散なしのパラメータ誤差を考える。システム状態および具体化制限をパラメータ課するＴＲＳ定義要素を定義し、それに基づいて後に制限を定義する。次に、パラメータ誤差に分散を加える結果を記述する。最後に、一連の較正タスクを具体化した未選択ＴＲＳに変換し、それによって並列処理可能性を取入れる。
【０１３３】
Ａ．未具体化システム定義
パラメータベクトル
2005123608.tif 000125
の要素が集合
2005123608.tif 000126
に含まれるとする。パラメータ誤差が分散を含まないとして、パラメータ誤差に関するシステム状態を
2005123608.tif 000127
によって定義する。各パラメータの誤差値を与え、それは未定義
2005123608.tif 000128
でも有り得る。
具体化したＴＲＳのタスクは優先順位関係があるので、これは、未具体化ＴＲＳの場合ではない。タスクは、所謂メタタスクから具体化できる。計算メタタスクは、（８）からの方程式のある部分集合からパラメータのある−可解サイズの−部分集合を導出することを伴う。メタタスク間に優先順位関係はないが、メタタスクを具体化するために制限があり、生じた具体化ＴＲＳ定義が実行可能：事前条件であることを保証する。全ての入力パラメータを定義すると、計算を実行できる。
【０１３４】
パラメータ不正確さが捕捉範囲内にあるときだけ、測定を成功裏に実行できる。これらの測定捕捉範囲制限はマトリックスの形でも定義できる。
【数３７】
2005123608.tif 000129
ここで、ｄは捕捉範囲を含み、およびＣはある測定にどのパラメータが重要かを示す計数を含む。更に、メタタスクの実行は、ある較正パラメータの誤差値を変える結果となり、それを事後条件に関連付けることができる。
【０１３５】
例４（捕捉範囲）：首尾よい測定のためには、測定すべき点をセンサの捕捉範囲内に置かねばならない。平面位置決め例で、捕捉範囲は、目標を捕捉するためにセンサをどれだけ測定すべき点に近く配置する必要があるかを表す。そう出来るためには、測定すべき点の高さを十分な精度で推定する必要がある。ｄｐが点ｐの測定の捕捉範囲、即ち、点ｐの高さ推定の最大許容不正確さ
2005123608.tif 000130
を表すとすると、二つの高さ測定に対する以下の制限を定義することができる：
【０１３６】
【数３８】
2005123608.tif 000131
【０１３７】
較正タスク事前および事後条件を定義する未具体化ＴＲＳ（図１０のレベル３）の要素を次のように定義できる。
2005123608.tif 000132
は較正タスクの有限集合、またはメタタスクである。二種類のメタタスク：測定と計算
2005123608.tif 000133
がある。
2005123608.tif 000134
は、メタタスクの事前条件（入力パラメータ）および事後条件（出力パラメータ）に関連するパラメータを与える。組要素の意味はメタタスクの種類および事前条件または事後条件に依り、以下の表で与えられる：
【０１３８】
【表６】
2005123608.tif 000135
【０１３９】
先の節で説明した意味の結果として起るこれらの定義についての制限は以下の通りである。
１．測定に対し、Ｃｂ３(ｔｍ３).1 によって指定する式（３７）が厳密に入力パラメータ：Ｃｂ３(ｔｍ３).0を含む。これは、残りのパラメータと一致するＣの列が指定した行にゼロしか含まないことを意味する。他方、Ｃｅ３(ｔｍ３).1 によって指定する式（３０）が厳密に出力パラメータ：Ｃｅ３(ｔｍ３).0 を含む。そのため、残りのパラメータと一致するＡｐｃｍの列は、指定した行にゼロしか含まない。
２．計算に対し、Ｃｂ３(ｔｃ３).1およびＣｅ３(ｔｃ３).1  は厳密に入力および出力パラメータ：Ｃｂ３(ｔｃ３).0∪Ｃｅ３(ｔｍ３).0含む式（３０）を指定する。残りのパラメータと一致するＡｐｃｍの列は、指定した行にゼロしか含まない。
３．メタタスク|Ｃｅ３(ｔ３).0 |の出力パラメータの数は、Ｃｅ３(ｔ３).1によって指定した、使用する式（３０）が与える可解パラメータの数を超えないかも知れない。
【０１４０】
Ｂ．較正順序の具体化
この分節は、二つの関数：あるシステム状態に具体化するのにどのメタタスクが資格があるかを決めるためのものと、メタタスクを実行するためにこのシステム状態を更新するためのものを説明する。先の実施例同様、これらの関数を使って較正順序を検証することができ、および較正順序を自動的に創成するためにアルゴリズムに埋込むことができる。
【０１４１】
Ｃがサイズｍ×ｎであるということは、それがｍ行、ｎ列であることを意味する。ｃijによってｉ番目の行およびｊ番目の列でのＣの要素を表す。ｘjによってｊ番目の列でのｘの要素、またはＳｘ(j)を表す。ｄiによってｊ番目の列でのｄの要素を表す。関数
2005123608.tif 000136
は、どのメタタスクがあるシステム状態(Ｓx)に具体化される資格があるかを決める次の関数であるとする。
【数３９】
2005123608.tif 000137
関数
2005123608.tif 000138
は、メタタスクの事前条件があるシステム状態で満足されるかどうかを決める次の関数である。
【０１４２】
【数４０】
2005123608.tif 000139
【０１４３】
2005123608.tif 000140
を使ってブール値：
2005123608.tif 000141
の集合を表す。関数 procond は、全ての入力パラメータが定義してあるかどうか、および測定の場合は、入力パラメータ不正確さが捕捉範囲内にあるかどうかもチェックする。
システム状態を更新するため、旧状態の関数として更新する状態変数の値を表したい。そう出来るようにするために、合成ベクトル
2005123608.tif 000142
を導入し、（３０）を次のように書直す
【数４１】
2005123608.tif 000143
但し、
【０１４４】
【数４２】
2005123608.tif 000144
【０１４５】
2005123608.tif 000145
がパラメータの不正確さおよびメタタスクｔに係わる既知数を表すとする。各メタタスクｔに対し、
2005123608.tif 000146
から
2005123608.tif 000147
を引くマトリックスＰｔを以下のとおり定義できる。
【数４３】
2005123608.tif 000148
更に、Ａから関連列を選択するマトリックスＱｔを定義することができる。ＱｔおよびＰｔを使って、メタタスクｔのための係数を含むマトリックス
2005123608.tif 000149
を次のように定義することができる。
【数４４】
2005123608.tif 000150
式（４３，４４）を使って（２８）からメタタスクｔに係わるパラメータ関係を次のように選択することができる。
【数４５】
2005123608.tif 000151
式（４５）の入力および出力パラメータの不正確さを次のように分離できる。
【０１４６】
【数４６】
2005123608.tif 000152
【０１４７】
入力パラメータ不正確さを右辺に持ってくると次のようになる。
【数４７】
2005123608.tif 000153
2005123608.tif 000154
がメタタスクｔ実行後の出力パラメータ不正確さの解を表すとする。未具体化ＴＲＳ定義の制限を満足すれが解がある。
2005123608.tif 000155
によって表す、
2005123608.tif 000156
の擬反転を使って次の解を見付ける。
【０１４８】
【数４８】
2005123608.tif 000157
【０１４９】
系（４７）を完全に決めると、（４８）が真の解をもたらす。（４７）を過剰決定した場合、（４８）によって近似最小二乗解をもたらす。今度は、更新したパラメータ不正確さを旧状態の関数として次のように表す。
【数４９】
2005123608.tif 000158
【０１５０】
メタタスクｔの実行のためのこのシステム状態の更新は、次の形で記述できる。
【数５０】
2005123608.tif 000159
2005123608.tif 000160
の出力パラメータだけを更新マトリックスＵｔによって更新する必要がある。Ｕｔを適当なサイズの単位マトリックスと
2005123608.tif 000161
から、出力パラメータと一致する単位マトリックスの行を対応する行によって置換えることによって構築できる。
【０１５１】
Ｃ．パラメータ不正確さ分散の加算
平均値および分散成分を有する較正パラメータ分布を取入れるために、
2005123608.tif 000162
が各パラメータの平均値および分散を与えるようにシステム状態を拡張し、それは未定義
2005123608.tif 000163
でも有り得る。
2005123608.tif 000164
がパラメータ不正確さの平均値のベクトルを表し、
2005123608.tif 000165
がパラメータ不正確さの分散のベクトルを表すとする。
測定メタタスクの事前条件を満足するかどうかをチェックするためには、入力パラメータの最大絶対値を考えなければならない。この最大絶対誤差は、パラメータ不正確さの平均値および分散から導出できる。加えた分散に対する関数
2005123608.tif 000166
の再定義は、関数
2005123608.tif 000167
の再定義だけが関係する。
【０１５２】
【数５１】
2005123608.tif 000168
【数５２】
2005123608.tif 000169
【０１５３】
それは、ランダムパラメータがその平均値から少なくとも標準偏差ｃだけ異なる確率が１／ｃ２以下であることを意味する（モンゴメリーおよびルンガー、［エンジニヤのための応用統計および確率］ジョン・ワイリー・アンド サンズ社Ｖ７  １９９４）。
【０１５４】
統計学から、各々平均値および分散
2005123608.tif 000170
および
2005123608.tif 000171
を有する、変数ｘの一次結合Ｌの平均値および分散値
2005123608.tif 000172
および
2005123608.tif 000173
の導出方法が知られている。
【数５３】
2005123608.tif 000174
ここで、Ｌ２は、Ｌの点別二乗要素を含むマトリックスを表す。
【０１５５】
しかし、式（５３）を使う分散値の導出のための制限は、入力パラメータが独立ランダムパラメータであるということであり、それは一般的ケースではない。実際、定義上の計算タスクは、入力パラメータに依存する出力パラメータを生ずる。これらのパラメータを後にこれらの順序で入力として一緒に使うと、式（５３）はもう使えない。初期パラメータ不正確さ、即ち、較正前に定義したパラメータ不正確さが始り、および測定から生ずるパラメータ不正確さが独立であると仮定する。現在の状態からの状態遷移を計算できるためには、パラメータ
2005123608.tif 000175
の依存性を独立パラメータ
2005123608.tif 000176
の関数として何とか記録しなければならない。
【数５４】
2005123608.tif 000177
但し、Ｌｉは、独立パラメータベクトル
2005123608.tif 000178
から現パラメータベクトル
2005123608.tif 000179
への線形変換である。Ｌｉをこのシステム状態に加える。
（４１）を（３７）に代入すると：
【数５５】
2005123608.tif 000180
【０１５６】
2005123608.tif 000181
は、独立パラメータしか含まないので、式（５３）を式（５５）に適用すると：
【数５６】
2005123608.tif 000182
ここで、メタタスクｔの実行の効果のためにマトリックスＵｔを使ってＬｉを更新することができる：
【数５７】
2005123608.tif 000183
【０１５７】
この不正確さは、初期独立パラメータおよび既知数
2005123608.tif 000184
から導出できるようだ。従って、
2005123608.tif 000185
をこのシステム定義に加えるならば、
2005123608.tif 000186
をこのシステム状態のＬｉによって置換えられる。最終的に、初期システム状態を
2005123608.tif 000187
によって定義でき、およびＬｉは現状態を定義するために適する。最初、
2005123608.tif 000188
は
2005123608.tif 000189
に等しい。以下の要素は、較正順序未具体化ＴＲＳを具体化する際にある役割を演じる制限を一緒にパラメータ化する。
・  測定（事前条件）の捕捉範囲を定義する、式（３７)：Ｃｘｐｃ≦ｄ
・  計算および測定（事後条件）の両方のためのパラメータ不正確さ間の線形関係を定義する、式（４１)：
2005123608.tif 000190
・  利用可能メタタスクの集合を定義する、
2005123608.tif 000191
・  （３７）および（４１）の関連部分に関連付けることによってメタタスク事前条件および事後条件を定義する、
2005123608.tif 000192
【０１５８】
タイミング解析のために較正順序を予定できるためには、リソースに関係する機能を定義し、Ｉ３：Ｔ３→Ｐ（Ｃ）によって表す必要がある。この情報は、較正順序を具体化するためには使わない。
Ｄ．較正順序の具体化した未選択ＴＲＳへの転換
較正順序ｃｓを、
2005123608.tif 000193
で表す較正ドメインでレベル２ＴＲＳ定義に転換するためには、(ε,cs)を引数として再帰関数転換を呼出す。再帰中、内部変数 mapcs を使ってタスクへ具体化したメタタスクのマッピングを記録し、タスク優先順位関係を決める。
【０１５９】
【数５８】
2005123608.tif 000194
【０１６０】
但し、
2005123608.tif 000195
は空のＴＲＳ定義を表し、εは空の順序を表す。組
2005123608.tif 000196
は、addtask(mapcs,hd(cs)) によって指定する。
関数
2005123608.tif 000197
は、具体化したメタタスクｔ３のためにタスクｔ２を具体化し、レベル２ＴＲＳ定義Ｄ２ を拡張する。これは、既存のＴＲＳ定義Ｄ２に追加のタスクｔ２を加え、関連する機能をコピーし、およびｔ２の各入力パラメータに対し、そのパラメータを出力パラメータとして有する較正順序の先のタスクから優先エッジを具体化することによって得る。マップ順序 mapcs が与えられると、addtask(mapcs;t3)が組
2005123608.tif 000198
を次のように指定する。
【０１６１】
【数５９】
2005123608.tif 000199
【０１６２】
関数
2005123608.tif 000200
は、出力パラメータとして幾つかのパラメータxを有するマップ順序 mapcs からこれらのタスクを濾過する。
【０１６３】
【数６０】
2005123608.tif 000201
【０１６４】
この節では、既知のリソグラフィ装置から取った具体化ＲＳＡ順序を解析する。レベリングに関連する以下の順序をこのＲＳＡ順序で実行する：
１）位置ａでのＣＳ測定：ａＣＳ
２）中間精度の位置ａでのＩＳ測定：ａＩＳ−Ｍ
３）精密精度の位置ａでのＩＳ測定：ａＩＳ−Ｆ
４）位置ｂでのＣＳ測定：ｂＣＳ
５）精密精度の位置ｂでのＩＳ測定：ｂＩＳ−Ｆ。
異なる種類の測定に対する捕捉範囲および不正確さを表IIに列挙する。測定間に幾つかの計算を行う。表IIIは、較正後の所望の不正確さは勿論、初期不正確さを示す。
【０１６５】
【表７】
2005123608.tif 000202
【０１６６】
【表８】
2005123608.tif 000203
【０１６７】
上に説明した理論をＭＡＴＬＡＢで実行し、この理論を使ってＲＳＡ順序をシミュレートした。図２７は、このＲＳＡ順序のタスクによる予測した不正確さの軌跡を示す。あらゆる関連パラメータまたは複合パラメータがそれ自体の軸上にプロットしてある。水平軸は、このＲＳＡ順序のタスクを表し、一方垂直軸は、対数尺でパラメータ不正確さ、即ち、予測した最大パラメータ誤差（ｃ＝３）を表す。タスク番号は、このＲＳＡにメタタスクを具体化した順番と一致する。初めの四つのパラメータだけをこの順序の最初
2005123608.tif 000204
に定義する。残りのパラメータは、順序に違って計算する。円形マークは、各計算タスクに対する入力パラメータを示し、一方三角形マークは、各計算タスクに対する出力パラメータを示す。
【０１６８】
図２７で線の傾斜は、リソグラフィ装置での測定がほぼ１桁の大きさの不正確さの改善を生ずることを示す：タスク３、６、１１、１３、１８。このため、計算もその大きさで不正確さを変えられる。ＲＳＡの大抵の計算は、単純な置換しか伴わない。しかし、計算タスク１４ないし１６は、異なる計算間の依存性を示す。これら三つのタスク内で、実際に線形系を解く二つの計算タスク（タスク１４および１５）を必要とする。線形系を解く逐次順番のために、計算順序１４ないし１６は、関連するパラメータ関係を一度に解く場合と違った不正確さを予測することを注記する。更新マトリックスＵｔおよびロギングマトリックスＬｉが逐次計算を独立ランダムパラメータに関してだけ行うことを保証する。この順序のあらゆる較正タスクが少なくとも一つのパラメータの不正確さに影響する。ウエハスキャナでＲＳＡの実施によって生ずる、タスク６と７の冗長度に注目すべきである。
【０１６９】
具体化したＲＳＡ順序は、各測定前に予測した不正確さを指定した捕捉範囲と比較し、予測した最終不正確さを所望の最終不正確さと比較することによって検証できる。図２８は、このＲＳＡ順序の測定に対する予測した最大パラメータ誤差
2005123608.tif 000205
と指定した捕捉範囲の間の比を示す。図２８から、予測した不正確さが全て十分捕捉範囲内にあると結論付ける。これは、少ないステップのＲＳＡ順序または短い測定も可能かどうかという疑問を提起する。予測した最終不正確さを表IVに描く。この表から所望の最終不正確さに達したと結論付けられる。
【０１７０】
タイミング性能を予測できるために、タスク間のパラメータ依存性を、図２８に示す、タスク優先順位グラフに転換できる。説明した理論を使って、共にこのタスク優先順位グラフを満足する二つの可能なスケジュール（図２９参照）を創成できる。このタスク優先順位グラフの外に、追加の情報を定義しなければならないことを注記する。測定に関連するリソースをリソース手段としてモデル化し、一方計算をリソース recomp によって行う。この代替スケジュールは、測定と計算タスクの間により多くの並列処理を使うので、現在行ったスケジュールより短い計算時間に帰着する。
【０１７１】
高精密機械は、材料の欠陥および機械ハードウェアのドリフトを補正するためにオンライン較正を行わねばならない。必要な精度を埋め合せできるために、較正は、複数種類のセンサによる測定およびそれらの異なる連鎖を相互に関係付ける計算を伴う一連の較正ステップを要する。この例は、較正順序を具体化する際に考慮すべき制限を説明する。これらの制限は、ＳＭＣの適用に適する積層ＴＲＳ枠組と結び付けることができる。
【０１７２】
較正中のシステム状態を幾何学的パラメータの不正確さ値によって定義することができる。較正ステップを成功裏に実行するために満足しなければならない、このシステム状態についての事前条件を指定し、較正ステップを実行するための事後条件を、結果の状態遷移を予測することによって決める。これらの予測は、幾何学的パラメータの不正確さ値に関する線形方程式の解法集合の結果として起る。不正確さは、実際に直面するランダム効果を説明するために、平均値および分散成分によって表す。具体化した較正順序を、この順序のパラメータ依存性を使ってタスク優先順位グラフ（ＴＲＳ定義レベル２）に変えることができる。その点から、タイミング性能解析のために、既存のスケジューリング理論およびＴＲＳ枠組の下部に関するツールを使うことができる。
【０１７３】
ウエハスキャナから既存の較正順序を使ってこの理論を検証した。検証結果が、測定入力パラメータが捕捉範囲内にあること、および較正後に生ずる不正確さが十分であることを確認する。タイミング性能解析は、所要時間の異なる代替スケジュールが可能であることを示す。説明した相関関係は、自動較正順序創成のために探索アルゴリズムに埋込むこともできる。この理論のリアルタイムＳＭＣでの応用も可能である。
【０１７４】
この発明の特定の実施例を上に説明したが、本発明を説明したのと別の方法で実施してもよいことが分るだろう。この説明は、本発明を制限することを意図しない。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】本発明の実施例によるリソグラフィ装置を表示する。
【図２】本発明の実施例によるリソグラフィ処理セルを表示する。
【図３】本発明を具体化する装置におけるウエハ取扱い設備およびこの装置によって実行してもよいあるタスクを表示する。
【図４】図１のリソグラフィ装置用制御システムを表示する。
【図５】計測順序中の四つのパラメータの精度を表示する。
【図６】リソグラフィ投影装置の一部およびマスク整列プロセス中に決めたパラメータを表示する。
【図７】マスク整列プロセス中の種々のパラメータの精度レベルを表示する。
【図８】本発明による方法の流れ図である。
【図９】本発明による方法で順序を構築するためのプロセスの流れ図である。
【図１０】積層ＴＲＳ枠組を示す。
【図１１】二段基板スキャナの概略レイアウトを示す。
【図１２】基板の寿命の優先順位グラフを表示する。
【図１３】タスク優先順位グラフを表示する。
【図１４】六つの材料のロットのためのスケジュールを示す。
【図１５】探索アルゴリズムの流れ図を示す。
【図１６】機械の状況を表示する。
【図１７】タスク優先順位グラフを表示する。
【図１８】回復およびスケジューリング（ＳＭＣ反応）が１０秒掛る場合のスケジュールを示す。
【図１９】不成功のトレースを捨てた後の探索グラフを表示する。
【図２０】回復のための優先順位グラフおよび元のグラフの残りを表示する。
【図２１】サイクル回復のスケジュールを表示する。
【図２２】一つの回復に対して可能である複数のスケジュールを示す。
【図２３】較正順序での２種類の測定を示す。
【図２４Ａ】ＣＳ測定のための連鎖を示す。
【図２４Ｂ】イメージセンサ測定のための連鎖を示す。
【図２５】基底および原点を有する座標系で考えたＸＹ平面とほぼ平行な平面を示す。
【図２６Ａ】ＣＳ測定のための線形パラメータ関係の推論でゼロ合せ誤差を伴う関係を示す。
【図２６Ｂ】ＩＳ測定のための投影システムとステージのオフセットを伴う関係を表示する。
【図２６Ｃ】ベクトル座標変換を伴う関係を表示する。
【図２７】ＲＳＡ順序のタスクによる予測した不正確さの軌跡を示す。
【図２８】ＲＳＡ順序の測定に対する予測した最大パラメータ誤差と指定した捕捉範囲の間の比を示す。
【図２９】タイミング性能を予測できるために、タスク間のパラメータ依存性を転換できるタスク優先順位グラフである。
【図３０】創成できる二つの可能なスケジュールを示す。
【符号の説明】
【０１７６】
Ｃ  目標部分
ＩＬ  照明システム
ＬＡ  リソグラフィ装置
ＬＯ  リソグラフィ処理セル
ＭＡ  パターニング手段
ＭＴ  支持構造体
ＰＢ  投影ビーム
ＰＬ  投影システム
ＳＣＵ  順序構築機構
ＳＥ  サーチエンジン
ＳＯ  放射線源
ＳＲ  状態レジスタ
ＳＵＵ  更新機構
ＴＴＢ  タスクデータベース
Ｗ  基板
ＷＴ  基板テーブル
【図１】
2005123608.tif 000206
【図２】
2005123608.tif 000207
【図３】
2005123608.tif 000208
【図４】
2005123608.tif 000209
【図５】
2005123608.tif 000210
【図６】
2005123608.tif 000211
【図７】
2005123608.tif 000212
【図８】
2005123608.tif 000213
【図９】
2005123608.tif 000214
【図１０】
2005123608.tif 000215
【図１１】
2005123608.tif 000216
【図１２】
2005123608.tif 000217
【図１３】
2005123608.tif 000218
【図１４】
2005123608.tif 000219
【図１５】
2005123608.tif 000220
【図１６】
2005123608.tif 000221
【図１７】
2005123608.tif 000222
【図１８】
2005123608.tif 000223
【図１９】
2005123608.tif 000224
【図２０】
2005123608.tif 000225
【図２１】
2005123608.tif 000226
【図２２】
2005123608.tif 000227
【図２３】
2005123608.tif 000228
【図２４Ａ】
2005123608.tif 000229
【図２４Ｂ】
2005123608.tif 000230
【図２５】
2005123608.tif 000231
【図２６Ａ】
2005123608.tif 000232
【図２６Ｂ】
2005123608.tif 000233
【図２６Ｃ】
2005123608.tif 000234
【図２７】
2005123608.tif 000235
【図２８】
2005123608.tif 000236
【図２９】
2005123608.tif 000237
【図３０】
2005123608.tif 000238
【外国語明細書】
2005123608000001.pdf