[發明專利]一種優化曝光系統性能的方法

有效

• 申請號: 201110129458.3
• 申請日: 2011-05-18
• 公開（公告）號: CN102789134A
• 公開（公告）日: 2012-11-21
• 發明（設計）人: 宋平;李戰斌;馬明英;段立峰
• 申請（專利權）人: 上海微電子裝備有限公司
• 主分類號: G03F7/20
• 分類號: G03F7/20;G06N3/08
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 王光輝

1.一種優化曝光系統性能的方法，包括：

步驟一、將不同照明模式下能量傳感器的高度作為神經網絡的輸入，將該高度所對應的半影寬度作為神經網絡輸出；

步驟二、利用該輸入輸出擬合該曝光系統并輸出一預測結果值；

步驟三、利用該預測結果值作為遺傳算法極值尋優的個體適應度值以獲得該曝光系統最優半影高度；

步驟四、根據該最優半影高度，通過物像關系以獲得該曝光系統可變狹縫的最優高度；以及

步驟五，根據步驟四獲得的該可變狹縫的最優高度調節該可變狹縫的高度。

2.根據權利要求1該的優化曝光系統性能的方法，其特征在于，該步驟一包括：神經網絡構建步驟、神經網絡訓練步驟以及神經網絡預測步驟。

3.根據權利要求2該的優化曝光系統性能的方法，其特征在于，該神經網絡構建步驟包括：

根據輸入的傳感器高度X及輸出的半影寬度Y確定該神經網絡的輸入層節點數n、隱含層節點數l，輸出層節點數m，初始化該輸入層、隱含層和輸出層神經元之間的連接權值w_ij，w_ij，初始化該隱含層閾值a，輸出層閾值b，給定學習速率和神經元激勵函數。

4.根據權利要求3述的優化曝光系統性能的方法，其特征在于，該神經網絡訓練步驟以及神經網絡預測步驟包括隱含層輸入計算、輸出層輸出計算、誤差計算、權值更新及閾值更新，該隱含層輸入計算包括：根據該傳感器高度X，輸入層和隱含層間連接權值w_ij以及隱含層閾值a，計算隱含層輸出H：

j＝1，2，...，l，l為隱含層節點數；f為隱含層激勵函數，結合曝光系統特點，選取S形函數?

該輸出層輸出計算包括：根據隱含層輸出H，連接權值w_jk和閾值b，計算BP神經網絡的預測輸出半影寬度O，O_k＝∑H_jw_jk-b_k?k＝1，2，...，m；

該誤差計算包括：根據網路預測輸出半影寬度O和期望輸出半影高度Y，計算神經?網絡預測誤差ee_k＝Y_k-O_k?k＝1，2，...，m；

該權值更新包括根據神經網絡預測誤差e更新神經網絡連接權值w_ij，w_jk

j＝1，2，...，l，k＝1，2，...，m

w_jk＝w_jk+ηH_je_k?j＝1，2，...，l，k＝1，2，..，m，η為學習速率；

該閾值更新包括根據神經網絡預測誤差e更新網絡節點閾值a，b，

j＝1，2，...，l，b_k＝b_k+e_k?k＝1，2，...，m。

5.根據權利要求1述的優化曝光系統性能的方法，其特征在于，該步驟三包括：適應度函數步驟及遺傳算法操作步驟。

6.根據權利要求5述的優化曝光系統性能的方法，其特征在于，該適應度函數步驟包括將該預測結果值作為個體適應度值，并判斷是否符合優化準則，若符合，輸出最佳個體及其代表的最優解，否則進入遺傳算法操作步驟。

7.根據權利要求5述的優化曝光系統性能的方法，其特征在于，該遺傳算法操作步驟包括：遺傳選擇操作步驟、遺傳算法交叉步驟及遺傳算法變異步驟。