JP2014081216A - 波面光学測定装置 - Google Patents
波面光学測定装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014081216A JP2014081216A JP2012227395A JP2012227395A JP2014081216A JP 2014081216 A JP2014081216 A JP 2014081216A JP 2012227395 A JP2012227395 A JP 2012227395A JP 2012227395 A JP2012227395 A JP 2012227395A JP 2014081216 A JP2014081216 A JP 2014081216A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- wavefront
- propagation model
- lenslet
- light
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
Abstract
【課題】波面光学測定装置を提供すること。
【解決手段】検査光学素子を通過する光の波面を測定する装置は、光源と、光源からの光が通過するレンズレットアレイと、レンズレットアレイを介して光強度分布を取得するように構成される検出器アレイと、処理ユニットとを備え、処理ユニットは、取得された光強度分布を用いてデータ処理を実行し、データ処理は、ビームレットに基づく伝播モデルまたは光線に基づく伝播モデルを前方伝播モデルとして用いる推定プロセスを含む。
【選択図】図1
【解決手段】検査光学素子を通過する光の波面を測定する装置は、光源と、光源からの光が通過するレンズレットアレイと、レンズレットアレイを介して光強度分布を取得するように構成される検出器アレイと、処理ユニットとを備え、処理ユニットは、取得された光強度分布を用いてデータ処理を実行し、データ処理は、ビームレットに基づく伝播モデルまたは光線に基づく伝播モデルを前方伝播モデルとして用いる推定プロセスを含む。
【選択図】図1
Description
本発明は光学測定装置に関し、より詳細には波面測定装置に関する。
波面測定は、光学的な表面の質を検査し、光学要素の光学性能を評価するために用いられる。波面測定は、高精度光学系のアライメントにも用いられる。波面は、すべての光線の位相が同じ点の軌跡(線、または3次元の波の伝播では面)である。最も簡単な形態の波面は平面波の波面であり、この場合、光線は互いに平行であり、平らな波面がセンサに当たる。レンズやミラーなどの光学要素を経る波面の伝播では、一般に、レンズの厚さ、表面形状の不完全さ、屈折率のばらつき、および他の要因により波面の形状が変化する。波面形状のこれらの変化は収差として知られている。そのため、波面プロファイルを知り、波面収差を補正することは、光学要素を設計する際や、新たに設計した光学系の性能を評価する際に極めて重要である。例えば、結像系一式を組み立てる前に、その系に含まれる各光学単位(単位レンズ)の性能を確認することが必要である。単位レンズまたは単レンズ自体はそれぞれある種の収差を有し得るので、結像レンズによる画像の質を高精度に制御することが必要である。
光ビームの波面の質を測定する従来の方法では干渉測定波面センサを用いる。干渉測定波面センサでは、光源ビームの小部分を空間フィルタリングすることによって球面参照波を生成し、続いてそれを元の波面と合成してインターフェログラムを生成する。当技術分野で認識されているように、インターフェログラムの干渉縞を解析して光ビームの質を評価することができる。しかし、元のビームを分割しそれを参照ビームと再合成すると、光路誤差や不適切なアライメントなどのシステム収差が発生しやすい。従来の別の波面測定法では、元のビームを分割し再合成する必要のないシャック・ハルトマン(Shack−Hartmann)波面センサを用いる。
シャック・ハルトマン波面センサ(SHWFS)は通常、ダイナミックレンジが広い波面センサとして用いられる。SHWFSセンサの最も基本的かつ一般に用いられている構成の1つは、レンズレットアレイおよび光検出器(典型的にはCCDカメラ)からなる。シャック・ハルトマン波面センサは、2次元レンズレットアレイを用いることによって測定対象の入射ビームの波面を複数の小ビームに分割する。このレンズレットアレイのレンズレットはそれぞれ、光検出器の表面に別々の独立した焦点(スポット)を生成する。各スポットの重心位置は、参照ビームと歪んだビームの差である波面収差よって変位する。したがって、SHWFSセンサによる波面測定は、参照(平面)波面に対する収差を含む波面の局所的な勾配を測定することに基づいている。一般に、波面推定の手順は、位相が波面の多数の局所的な勾配のように示されるか、開口全体にわたって求められるある種のモーダル関数の係数として示されるかに応じて、ゾーナル式またはモーダル式のいずれかに分類し得る。後者では、焦点スポットの変位をゼルニケ多項式の形で表し得る。SHWFSは干渉計測波面センサに対して以下のいくつかの利点を有する。SHWFSは干渉計測センサよりもダイナミックレンジが広い。入射する放射はコヒーレントでなくてよい。SHWFSは単一像から波面情報のすべてを取得し得るので、露光時間を短くすることができ、そのため、振動の影響を受けにくい。より重要には、SHWFSでは放射照度分布および位相分布の両方が得られる。
図1に、SHWFSを利用する波面測定システムの構成例を示す。図1では、レーザ1000、NDフィルタ1001、ビームエキスパンダ1002、レンズ1004、検査光学素子(すなわち試料)1005、レンズ1006、レンズ1007、レンズレットアレイ(マイクロレンズアレイ)1008、CCDセンサ1010、データ解析部1009が所定のやり方で配置されて、試料がそれを通過する光の波面に及ぼす影響を特徴付けるようになっている。
図2に、SHWFSの光学構成をより詳細に示す。図2では、検出器アレイ2010上の焦点スポット(2500〜2503)の場所は、入射する波面の局所的な傾きによって決まる。波面の局所的な傾きは、図1の検査光学素子1005による収差によって生じる。この局所的な傾きは、焦点スポットの場所の変化によって計算し得る。レンズレットアレイ1008の各レンズレットから得られる局所的な傾きの情報を用いることによって波面を再構成することができる。
波面の偏差量がSHWFSのダイナミックレンジよりも狭ければ、検出器アレイ2010上の各スポットの位置を別々に検出し得る。波面の偏差がSHWFSのダイナミックレンジを越え、検出器アレイ2010上の焦点スポットが互いに重なり合う場合、SHWFSはもはや波面を解析することができない。図3に、波面の偏差がSHWFSのダイナミックレンジを越える状況を示す。図3では、焦点スポット3500は検出器アレイ2010の外側に位置しており、焦点スポット3501、3502、および3503は検出器アレイ2010の表面上に位置している。しかし、焦点スポット3502と3503は交差してしまっている(すなわち、これらのスポットを形成するビームは互いに重なり合い、交差した後でそれぞれの場所に焦点を結ぶ)。この状況は、大収差を含む波面がレンズレットアレイ1008に入射することによって生じるものである。
図4(a)に、波面の収差が大きい状態の検出器アレイ2010からの出力データを示す。図4(a)の(四角4000で示す)外側領域の焦点スポットが図4(b)では拡大されて、この外側領域に入射した大収差を含む波面の悪影響がよりよく示されている。
SHWFSのダイナミックレンジを拡大するある種の技術が利用可能であり、それらを以下に示す。
(1)ヌルレンズ
ヌルレンズは、検査光学素子の波面収差を部分的に補償し、それによってレンズレットアレイ上での波面偏差を低減し得る。しかし、正確な測定を行うためには極めて正確なヌルレンズを製作することが必要となり得る。したがって、ヌルレンズの製作コストが途方もなく高額になる。さらに、このようなヌルレンズは特定の検査光学素子に対して設計されるので、他の検査光学素子によって形成される他の波面にはこの技術を適用し得ないことがある。ヌルレンズ技術の例が、Zmekに付与された米国特許第5,233,174号に記載されている。この特許を参照により本明細書に組み込む。
(2)推定技術
ヌルレンズ技術の代わりに、大収差を含む波面を測定する波面推定技術が提案されている。推定技術の一例が、参照文献1(Michael C. Roggemann、Timothy J. Schulz、Chee W. Ngai、およびJason T. Kraft、「Joint processing of Hartmann sensor and conventional image measurements to estimate large aberrations: theory and experimental results」、Appl. Opt. 38、2249〜2255頁(1999))に開示されている。参照文献1では、ハルトマンセンサが感知し得るように収差の大きさを拡大する収差推定技術が開示されている。この技術は、収差が同じ状態で形成されるハルトマンセンサによる像および従来の像の両方を処理するアルゴリズムを用いている。この技術は大きな焦点はずれ収差を正確に感知し得ると言われている。
(1)ヌルレンズ
ヌルレンズは、検査光学素子の波面収差を部分的に補償し、それによってレンズレットアレイ上での波面偏差を低減し得る。しかし、正確な測定を行うためには極めて正確なヌルレンズを製作することが必要となり得る。したがって、ヌルレンズの製作コストが途方もなく高額になる。さらに、このようなヌルレンズは特定の検査光学素子に対して設計されるので、他の検査光学素子によって形成される他の波面にはこの技術を適用し得ないことがある。ヌルレンズ技術の例が、Zmekに付与された米国特許第5,233,174号に記載されている。この特許を参照により本明細書に組み込む。
(2)推定技術
ヌルレンズ技術の代わりに、大収差を含む波面を測定する波面推定技術が提案されている。推定技術の一例が、参照文献1(Michael C. Roggemann、Timothy J. Schulz、Chee W. Ngai、およびJason T. Kraft、「Joint processing of Hartmann sensor and conventional image measurements to estimate large aberrations: theory and experimental results」、Appl. Opt. 38、2249〜2255頁(1999))に開示されている。参照文献1では、ハルトマンセンサが感知し得るように収差の大きさを拡大する収差推定技術が開示されている。この技術は、収差が同じ状態で形成されるハルトマンセンサによる像および従来の像の両方を処理するアルゴリズムを用いている。この技術は大きな焦点はずれ収差を正確に感知し得ると言われている。
別の推定技術では、参照文献2(Harrison H. Barrett、Christopher Dainty、およびDavid Lara、「Maximum−likelihood methods in wavefront sensing: stochastic models and likelihood functions」、J. Opt. Soc. Am. A.、24、391〜414 (2007))に開示されているように、最尤推定法(Maximum Likelihood Estimation、MLE)を用いて波面を再構築する。参照文献2にはこの技術が残余の波面誤差を低減し得ることが記載されているが、MLE技術では、センサデータに影響するあらゆるノイズ源およびあらゆる因子に注意を払う必要がある。
本発明の発明者らが直面した障害の1つは、結像レンズによる画像の質を高精度に制御する必要があることである。具体的には、複数のレンズからなり得る結像系を組み立てる前に、各レンズまたはレンズ群(単位レンズ)の性能を確認する必要がある。結像系の収差がそれほど大きくない場合でも、各レンズ群(単位レンズ)または単レンズの収差が大きいことがある。したがって、このような大収差を伴う単位レンズの収差を測定することが重要である。
上記で説明した推定技術は、光学的な前方伝播の繰返し計算を必要とする。参照文献1の伝播モデルは、フーリエ光学に基づく角スペクトル伝播法である。フーリエ光学によれば、光の場の伝播を面から面へと計算することができ、各面はそれぞれ平面または球面とし得る。図5に示すように、簡略化した光学構成を仮定し、検査レンズ5010を点光源5000によって照明する。検査レンズ5010を通過する光線はレンズレットアレイ5020を通って進み、これらの光線の波面がCCDイメージセンサ5030によって検出される。
フーリエ光学に基づく伝播計算では、典型的には図6に示す構成を仮定する。図6では、(図5の検査光学素子5010を表す)射出瞳6010が面P1に確立され、レンズレットアレイ5020の代わりにレンズレットアレイ面6020が面P2に置かれ、検出器アレイ面6030が平面P3におけるCCDイメージセンサ5030の検出面を表す。ただし、図6の簡略化した「面」による表現は、実際のレンズレットアレイ5020が何らかの厚さを有する基板上に形成されており、各レンズレットも何らかの厚さを有するので、不正確である。
したがって、レンズレットアレイ面6020として理想的な薄い面を仮定すると、伝播計算の正確さが損なわれることがある。特に、レンズレットアレイ5020における光が収束または発散している場合、レンズレットの基板により大きな球面収差が生じ、レンズレットによりコマ収差および非点収差が生じる。したがって、これらの収差の影響をフーリエ光学に基づく伝播に取り込む(補償する)ことは難しいことがある。さらに、光学構成要素のアライメントずれの影響をフーリエ光学に基づく方法において考慮することも難しいことがある。
さらに、フーリエ光学の伝播モデルでは、測定対象波面のダイナミックレンジが、フーリエ領域でサンプリング定理を満足するのに必要とされるサンプリング数によって制約を受ける。例として、図5の構成では、点光源5000と検査レンズ5010の間の距離は127.5mmであり、射出瞳球面での波面偏差は図7に示すゼルニケ係数で表される。
フーリエ光学に基づく光学素子を図5に示す検査配置にして前方伝播モデルを計算するために、図6に示すフーリエ面による構成を仮定することができる。具体的には、図6で先に述べたように、図5の検査レンズ5010は、面P1において射出瞳平面6010(ダミー表面の面)によって表される。図8に、図6の射出瞳面6010(ダミー表面の面での波面)での波面偏差を示す。
この場合、射出瞳面6010でのサンプリング数は、瞳の最外郭領域においてサンプリング定理を満足するために、瞳面全体にわたって約14300個のサンプルが必要である。角スペクトル伝播などのFFT(高速フーリエ変換)に基づく伝播では、通常、この数の倍よりも多い数のサンプルが必要とされる。そのため、図5の簡略化した構成でも、フーリエ光学に基づく方法における2次元伝播に必要なサンプリング数はほぼ30000×30000個にもなり得る。
図9に、AMD社製のAM+ Phenom 9950 CPUを備えた処理ユニット(データ解析部)を用いる1回のFFT計算にかかる推定演算時間を示す。30000×30000個のサンプルでFFTを行う場合、このようなメモリサイズは、現在市販されているワークステーションにとって極めて大きいものである。このデータサイズを操作することができれば、1回のFFT計算にかかる時間は約65秒になる。角スペクトル伝播では2組のFFT計算が必要なので、1つの角スペクトル伝播には少なくとも130秒かかる。推定手順では、前方モデルを反復計算する。いくつかのパラメータを同時に推定しようとすると、波面推定にかかる合計時間は非現実的なほど長くなってしまう。波面偏差が大きくなると、はるかに長い演算時間とより大きなメモリが必要とされる。
したがって、フーリエ光学に基づく伝播計算技術は、伝播計算用の複雑なモデルおよび膨大な演算リソースを必要とする。その結果、この技術は、実際には、伝播モデルのモデル化に多くの制約が伴った上で少数のパラメータの推定にしか使用し得ないことになってしまう。
Michael C. Roggemann、Timothy J. Schulz、Chee W. Ngai、およびJason T. Kraft、「Joint processing of Hartmann sensor and conventional image measurements to estimate large aberrations: theory and experimental results」、Appl. Opt. 38、2249〜2255 (1999)
Harrison H. Barrett、Christopher Dainty、およびDavid Lara、「Maximum−likelihood methods in wavefront sensing: stochastic models and likelihood functions」、J. Opt. Soc. Am. A.、24、391〜414 (2007)
Jae Myung、「Tutorial on Maximum Likelihood Estimation」、Journal of Mathematical Psychology、47巻、90〜100 (2003)
B. D. Stone、T. J. Bruegge、「Practical considerations for simulating beam propagation: A comparison of three approaches」、Proc. SPIE 4832、359〜378、(2002)
本発明の一態様によれば、検査光学素子を通過する光の波面を測定する装置は、光源と、光源からの光が通過するレンズレットアレイと、レンズレットアレイを介して光強度分布を取得するように構成される検出器アレイと、処理ユニットとを備え、処理ユニットは、取得された光強度分布を用いてデータ処理を実行し、データ処理は、小ビームに基づく伝播モデルまたは光線に基づく伝播モデルを前方伝播モデルとして用いる推定プロセスを含む。
本発明のさらなる特徴は、例示実施形態の以下の説明を添付の図面と併せ読めば明らかである。
本発明の例示的な実施形態を以下に説明する。
(第1実施形態)
本発明の第1実施形態は、先に述べた問題の解決策を対象とする。図10に、本発明に従う波面光学測定装置の構成を示す。
(第1実施形態)
本発明の第1実施形態は、先に述べた問題の解決策を対象とする。図10に、本発明に従う波面光学測定装置の構成を示す。
図10では、光源1100が光ビームを発し、この光ビームが、NDフィルタ1101(それがある場合)を通過後、照明光学素子1102によって整形される。次いで、この整形されたビームがレンズなどの検査光学素子1103を照明する。この光ビームは、検査光学素子1103およびレンズレットアレイ1104を通過し、次いで、検出器アレイ1105がこの光学系によって生成される光分布を検出する。
検出器アレイ1105は、この光学系のすべてに関する情報を有する信号を出力する。データ解析部1106は、MLE法を用いるものとすることができ、検査光学素子1103を含むこの光学系に関する様々な光学パラメータを解析する。
光源1100として、パルスレーザまたは連続波(CW)レーザなどのコヒーレント光源、あるいは水銀ランプまたはタングステンランプなどの非コヒーレント光源を使用し得る。CWレーザまたはランプの場合、光ビームを変調するために光チョッパなどの変調装置が必要とされることがある。光ビームを整形する照明光学素子は当業者には周知であると考えられ、本明細書では説明しない。レンズレットアレイ1104として、(1次元および2次元の)様々なレンズレットアレイが当技術分野で周知の商業供給業者から容易に入手可能である。アレイ内のレンズレットの形状、ピッチ、および焦点距離などの特定のパラメータは一般に、測定装置の特定の用途によって決まる。同様に、検出器アレイ1105は、当技術分野では周知のように、単一のCCDカメラとして実装し得る。あるいは、検出器アレイ1105は、例えば大規模集積(VLSI)電子技術を用いて専用に設計し得る1次元または2次元のCMOSセンサアレイとして実装し得る。
図11に、データ解析部1106の概略図を示す。データ解析部は、較正モジュール1107およびパラメータ推定モジュール1108を備える。データ解析部は、ステップS11〜S18のプロセスシーケンスを実行するように特に構成し得るプログラマブルコンピュータまたはデータ処理ユニットとして実装し得る。データ解析部およびその構成モジュールは、個々のハードウェア要素または分散処理ユニットとして実装することもできる。本実施形態では、先に述べたAMD社製のAM+ Phenom 9950 CPUなどのデータ処理ユニットを含むプログラマブルコンピュータとしてデータ解析部1106を実装し得る。
図1のデータ解析部1106の動作中に、ステップS11で、レンズレットパラメータおよび測定された照明分布が手作業または自動的に入力される。レンズレットパラメータは、レンズレットアレイの焦点距離およびピッチ、レンズレットアレイ内のレンズレットの数などの光学情報を含み得る。測定される照明分布は、検出器アレイ1105からデータ取得系1120を介して得ることもできるし、局所的または遠隔的な記憶装置(図示せず)からのあらかじめ記憶した測定値(例えば、最新の測定照明分布)から提供されることもある。こうして入力されたレンズレットパラメータおよび照明分布は較正モジュール1107に提供される。較正モジュール1107の機能のいくつかは、レンズレットアレイと検出器アレイの位置関係についての情報を得る機能、あるいは、これら2つのアレイの位置を適切にアライメント(較正)する機能とし得る。つまり、以下でさらに説明するように、較正モジュール1107を用いて、実際の光学ユニットをフィードバック回路を介して対話形式でアライメントし得る。これに加えて、またはこの代わりに、較正モジュールを用いて、推定プロセス用の入力情報として使用し得る情報(データ)として光学ユニット間の位置関係を得ることもできる。そのために、ステップS12で、レンズレットアレイおよび他の光学素子の位置が、検査光学素子1103なしで得られる参照データを用いて定義される。つまり、ステップS12で、図10の光学装置内で検査レンズ(検査光学素子1103)を用いずに参照データが測定される。それによって、検出器アレイ1105は、スクリーンショット1121に示すようなほぼ平面波のプロファイルを検出する。データ取得系1120は、この参照データをデータ解析部1106の較正モジュール1107に提供する。これにより、ステップS12で、レンズレットアレイの位置を含めて、測定装置の初期光学構成が設定される。較正モジュール1107によって初期光学構成が設定されると、フロープロセスは、パラメータ推定モジュール1108で実施されるシーケンスステップに進む。
データ解析部1106によって参照データが取得され、測定装置の初期光学構成が確立されると、検査光学素子1103が位置決めされ測定が行われる。ステップS13で、検査光学素子1103によって形成される波面を記述する初期パラメータがパラメータ推定モジュール1108に設定される。具体的には、初期パラメータは、デフォルト値としてゼロとし得るゼルニケ係数として設定される。言い換えると、ステップS13では、パラメータ推定モジュール1108は、ほぼ平面波(ゼルニケ係数の値がゼロ)を表し得る初期パラメータを設定する。ステップS11〜S13が完了すると、ステップS14で、ステップS11〜S12の少なくとも1つから受け取った値およびステップS13で設定された初期パラメータに基づいて前方モデルが計算される。つまり、ステップS14では、検査光学素子なしで得られた参照データ、測定装置の光学構成、および検査光学素子のデータに基づいて、前方伝播モデルが、ステップS13で設定された初期パラメータを変更することによって計算される。以下でより詳細に論ずるように、前方伝播モデルとして、小ビームに基づく伝播モデルまたは光線に基づく伝播モデルを使用し得る。前方モデル(シミュレーションデータ)が確立されると、プロセスはステップS15に進む。ステップS15で、データ取得系1120は、検出器アレイ1105から実際の実験データを取得する。具体的には、ステップS15で、図10の光学装置において、検査レンズ(検査光学素子1103)を用いて実際の実験データが測定される。それによって、図11のスクリーンショット1122に示すように、検出器アレイ1105が、検査光学素子1103によって形成される波面プロファイルを検出する。データ取得系1120は、この実際の実験データ(測定データ)をデータ解析部1106のパラメータ推定モジュール1108に提供する。
ステップS15で、データ解析部1106は、実際に測定されたデータである実際の実験データ(例えば、データ取得系1120のスクリーンショット1122に示すもの)と、ステップS14で前方モデルを用いることによって得られたシミュレーションデータとの差の尤度を計算する。差の尤度は、実際の実験データとシミュレーションデータの差がどの程度まで小さくなり得るかを示し得る。ここで、尤度は、実際の実験データとシミュレーションデータが収斂(合致)し得るかどうかを決定し得る(以下で論じる)推定アルゴリズムに基づくものとし得る。そのため、ステップS16で、実際の実験データとシミュレーションデータが収斂したかどうかが検査される。つまり、ステップS16で、前方モデルのゼルニケパラメータが、波面プロファイルを表す同じパラメータに収斂するかどうかが検査される。ステップS16で、計算結果が収斂する場合、推定されたパラメータ(前方モデルによって確立されたパラメータ)が出力される。しかし、計算結果が収斂しない場合、ステップS18で、推定されたパラメータを変更することができ、S14とS16の間のステップがこの結果が収斂するまで反復して繰り返される。実際の実験データと、推定されたパラメータを用いることによって得られるシミュレーションデータとの差が閾値以下のとき、上記計算結果が収斂したとし得る。
データ解析部1106の較正モジュール1107により、解析部は、光学素子の位置、検出器パラメータ、および照明分布などいくつかの光学パラメータを較正することができる。具体的には、ステップS11でレンズパラメータおよび測定された照明分布が入力されると、較正モジュール1107は、既知の電子技術により、光学系を、その中で所望のパラメータが確立されるように較正する。例えば、較正モジュール1107は、光源1100を、検出器1105において所望の照明分布が得られるのに十分な出力で点灯するように電子信号を送信し得る。さらに、較正モジュール1107は、検査光学素子1103、レンズレットアレイ1104、および検出器1105の少なくとも1つの所望の位置を示す電子信号を出力し得る。較正モジュール1107から出力される較正信号に応答して、検査光学素子1103、レンズレットアレイ1104、または検出器1105はそれぞれ、所望の位置に移動され(またはアライメントされ)て、検出器1105において最適な照明分布が得られる。
パラメータ推定モジュール1108は、検査光学素子1103が光学系内に存在するときの関心対象光学パラメータを推定する推定機能を実施する。これらのパラメータは、検査光学素子1103を含む各光学要素の位置ならびに検査光学素子1103の特定の平面また球面における波面偏差または強度分布を含み得る。
この推定手順には最尤推定(MLE)技術を用い得る。MLEについての説明が、参照文献3(Jae Myung、「Tutorial on Maximum Likelihood Estimation」、Journal of Mathematical Psychology、47巻、90〜100 (2003))および参照文献2に説明されている。
確率分布関数(PDF)をpr(g|θ)で示す。ここで、gはM×1ベクトルによって特徴付けられる観察データベクトルであり、θはP×1ベクトルによって特徴付けられるパラメータベクトルである。θの尤度が式(1)によって表される。
θの最大尤度(ML)推定値は式(2)によって定義される。
実際には、解析的にML推定値を得ることが可能でないことがあり、そのため数値的にML推定を求めることになる。例えば、PDFがガウス分布で定義される場合、尤度は式(3)として導出される。
式中、
その結果、ML推定値が式(5)として記述される。
図11で説明したパラメータ推定プロセスでは、ML推定値は反復的に計算される。ML推定値の計算にはデータ
上記で述べたように、この測定システムについてのMLEにおいて前方モデル計算を使用し得る。この前方モデルでは検出器出力信号を計算することが必要であり、そのために光伝播計算が実行される。最も一般的な方法はFFTに基づく伝播である。この方法は、フレネル回折や角スペクトル伝播など、フーリエ光学に基づくものである。
しかし、こうしたFFTに基づく伝播には先に述べた問題がある。FFTに基づく方法は、大収差を含む波面の伝播には非現実的なほど多くのサンプリング数と長い演算時間を必要とする。
これらの問題を克服するために、本発明の少なくとも1つの実施形態では、角スペクトル伝播などのFFT(高速フーリエ変換)に基づく伝播の代わりに、小ビームに基づく伝播を用いる。さらに、処理時間を最小限に抑え、正確さを最適化するために、他の実施形態では、光線に基づく伝播と小ビームに基づく伝播の組合せを開示する。
参照文献4(B. D. Stone、T. J. Bruegge、「Practical considerations for simulating beam propagation: A comparison of three approaches」、Proc. SPIE 4832、359〜378、(2002))に小ビームに基づく伝播が記載されている。参照文献4には、小ビームに基づく伝播としてガウシアンビームの分解が記載されている。
小ビームに基づく伝播の例として、図12および図13を参照して光学構成を説明する。
図12は、射出瞳平面2200を用いた前方伝播についての光学構成を示し、図13は、射出瞳球面2300を用いた前方モデルについての光学構成を示す。図12で、2205および2210(図13では2305および2310)はそれぞれレンズレットアレイおよびCCD(電荷結合素子)イメージセンサを表す。射出瞳の平面または球面においてそれぞれ波面または複雑な振幅分布を定義する。図示しない光源からCCDイメージセンサ面まで光線追跡を行う。瞳における波面および他の光学設計パラメータに基づいて光線の場所および方向が計算される。
小ビームに基づく伝播では、各光線はガウシアンビーム分布などの細い小ビームである。イメージセンサ面上で多数の小ビームが重ね合わされ、次いで、像面での強度プロファイルを計算し得る。
光学系にレンズレットアレイが存在しない場合、小ビームの本数は射出瞳面のサイズに基づいて決められ、この方法(すなわち小ビームに基づく伝播)は極めて効率的な伝播方法となり得る。
しかし、図12または図13で説明するように光学系内にレンズレットアレイ2205(2305)がある場合、発明者らは本発明で、各レンズレット内の小ビームの密度が小ビームに基づく伝播の正確さを維持する主要な因子であることを見いだした。
図14(a)〜(e)および図15(a)〜(d)の上の図に、レンズレットアレイ2450上の小ビーム2452の密度または本数を開示する。図14(a)〜(e)の下の図に、イメージセンサ面2210(2310)上の光強度分布(光スポット)を開示する。この光強度分布は小ビームに基づく伝播を用いることによって得られたものである。図示の計算には、「code V(登録商標)」内に設けられたビーム合成伝播(Beam Synthesis Propagation:BSP)を用いた。code V(登録商標)は、Optical Research Associates社によって開発された市販ソフトウェアパッケージである。1つのレンズレット2450当たりの小ビーム2452の本数は、図14(a)〜(e)に示すように、それぞれ0または1、1、1または2、1〜3、1〜4である。
先に述べたように、光学系内にレンズレットアレイがない場合には、小ビームの本数は射出瞳のサイズに基づいて決まる。しかし、光学系がレンズレットアレイを含む場合、射出瞳のサイズに基づいて小ビームの本数を決めることは難しいことがある。レンズレットアレイの各レンズレットのサイズは射出瞳のサイズよりもはるかに小さいので、射出瞳のサイズに基づき計算時間および正確さを考慮して小ビームの本数を決めると、レンズレットの特徴を正しく表すには本数が少な過ぎることになる。
最後に、光学系内にレンズレットアレイが存在する場合、小ビームの本数はレンズレットアレイ内のレンズレットの数に基づいて決めるべきであり、そうすれば、あらゆるレンズレットからの寄与がイメージセンサ面上の光強度分布(光スポット)に正しく表される。
図14(a)〜(e)で説明したように、各レンズレット毎の小ビームの本数によってスポット像が決まる。さらに、図15(a)〜(d)で説明したように、1つのレンズレット当たり少なくとも3本の小ビームを用いる場合、理想的なスポット像を取得することが好ましいことがある。
小ビーム密度が1つのレンズレット当たり(小ビーム/レンズレット比)3本以上である場合、この小ビームに基づく伝播により、イメージセンサ面上でより適切なスポットアレイ像を計算し得る。
次いで、データ解析部は、光学系の、または簡単な光学系を伴う構成要素の関心対象光学パラメータを推定することができる。したがって、本発明の少なくとも1つの実施形態によれば、従来の測定技術では測定が難しかった大収差を含む波面を正確に測定することができる。
その結果、単レンズ、レンズユニット、または複数の光学構成要素の光学性能を簡単な光学構成を用いて検証することができる。
(第2実施形態)
先に述べたように、角スペクトル伝播の代わりに、小ビームに基づく伝播を用いて大収差を含む波面を測定することができる。波面収差量は、波面偏差量に基づいて決定し得る。具体的には、小ビームに基づく伝播法においては、各小ビームは別々の焦点(スポット)を形成し、各スポットの重心位置は波面収差によって変位するので、変位した各スポットの逸脱が波面歪みに対応する。したがって、全ビーム波面歪みは、各波面の逸脱を統合することによって再構築し得る。波面が瞳上で極めて大きな偏差(波長数百個分または波長数千個分など)を有する場合、この偏差を表すには比較的多くの小ビームが必要になることがある。
(第2実施形態)
先に述べたように、角スペクトル伝播の代わりに、小ビームに基づく伝播を用いて大収差を含む波面を測定することができる。波面収差量は、波面偏差量に基づいて決定し得る。具体的には、小ビームに基づく伝播法においては、各小ビームは別々の焦点(スポット)を形成し、各スポットの重心位置は波面収差によって変位するので、変位した各スポットの逸脱が波面歪みに対応する。したがって、全ビーム波面歪みは、各波面の逸脱を統合することによって再構築し得る。波面が瞳上で極めて大きな偏差(波長数百個分または波長数千個分など)を有する場合、この偏差を表すには比較的多くの小ビームが必要になることがある。
しかし、小ビームの本数は演算リソースによって制限されるので、波面偏差量があるレベルを超えると、小ビームに基づく伝播の正確さは急激に減少する。
図16は、この問題を解決し得る前方モデルを説明する図である。図16では、2500、2504、2505、および2506はそれぞれダミー表面の面、検査光学素子、レンズレットアレイ、およびCCDイメージセンサを表す。この前方モデルは、レンズデータおよびダミー面2500を有する。このモデルにおいて検査光学素子2504のレンズ設計データが定義される場合、ダミー面2500上の波面偏差は、レンズ設計データを用いないダミー面上の波面偏差よりもはるかに小さくなる。この前方モデルを用いて、データ解析部内で波面偏差またはレンズ設計パラメータが推定される。
これらの推定結果を用いて波面収差を変換することができる。さらに、任意の関心対象光学パラメータも測定し得る。図17に、レンズユニット2608(レンズ群)を測定する光学構成を示す。2600、2608、2609、2610、および2615はそれぞれ点光源、検査レンズユニット、ダミー面、レンズレットアレイ、およびCCDイメージセンサを表す。この場合、表面プロファイル、レンズの厚さ、レンズ間距離、芯ずれ、傾き、または屈折率分布などの光学パラメータをデータ解析部で推定する推定対象とし得る。
波面の測定データは、フリンジゼルニケ多項式を用いて表される。上記表1にこれらの多項式を示す。この場合、各多項式の係数が測定対象である。CCDイメージセンサからの検出器出力は図10に示す光学系によって取得される。フリンジゼルニケ多項式を用いて表す波面偏差は、図17に示す前方モデルにおいてはダミー面2609上で定義される。次いで、データ解析部において対数尤度関数を最大にするフリンジゼルニケ係数を探索する。
図18に、シミュレーションによって計算される検出器出力データを用いて計算された正規化コスト関数プロファイルのグラフを示す。コスト関数は、検出器の各画素における実験データと計算データの差の二乗に関係している。検出器アレイの画素数は1280×1024と仮定する。正規化コスト関数は、対数尤度関数の否定に対応し、コスト関数が最小になるゼルニケ係数が最大尤度値である。この例では、検出器出力データは、ダミー面上のゼルニケ係数がいずれもゼロであるという条件で生成される。
したがって、ゼルニケ係数=0は最適値である。ゼルニケ係数が変化すると正規化コスト関数も変化する。実際には初期ゼルニケ係数は未知であり、そのため、推定プロセスにより、このプロファイルにおける最小コスト関数を探索する。
37番目のフリンジゼルニケ多項式の係数を意味するC37の場合、1つのコスト関数の計算にかかる平均演算時間は50秒と測定される。演算時間のほとんどは図19(a)〜(c)に示す検出器出力データの計算に費やされる。図19(a)〜(c)の画素数はそれぞれ1280×1024、640×512、および320×256である。出力データの画素数を減らし得る場合、演算時間も短縮し得る。
図20に、1つの前方モデルにかかる演算時間の検出器アレイ画素数に対する依存性を示す。画素数を1280×1024から80×64に減らすと、演算時間を50秒から10秒に短縮することができる。つまり、測定時間のほとんどは前方モデル計算に使われるので、ゼルニケ係数推定を含む測定全体にかかる演算時間を1/5に減らすことができる。これらの結果に従って、少数画素を用いて測定時間を短縮し得る。一方、この場合には測定の正確さは悪くなる。図21に、検出器アレイのいくつかの異なる画素数について、前方モデルにおけるコスト関数のゼルニケ係数に対する依存性を示す。
画素数が80×64の場合のコスト関数プロファイルの傾斜は、画素数が1280×1024の場合の傾斜よりも小さくなっている。この結果は、画素数が80×64の場合に測定感度が低くなることを意味する。しかし、推定プロセスの開始時に最も重要なことは、探索点がいかに早く最適点近傍に移動し得るかであり、そのため高感度は必要ない。したがって、小画素数の像を粗い探索に適用し得る。80×64画素の像を推定プロセス全体の60%に適用すると、測定の正確さは同じままで演算時間を48%も短縮することができる。実際の測定システムでは、演算リソースおよび必要とされる正確さに応じて様々な画素数を適用し得る。
各測定において、測定システムのデータ解析部で前方モデルが計算される。単レンズまたはレンズユニットの生産ラインでは、同じ設計パラメータを有する類似のタイプのレンズまたはレンズユニットの光学性能が測定される。この場合、推定プロセスの開始時に、類似のパラメータを有する前方モデルが各測定において繰り返し計算される。
図22に、メモリ装置(ユニット)1109に記憶されたデータベース1110を含む測定システムのデータ解析部の概略図を示す。図11のステップと図22のステップの差はステップS304である。具体的には、ステップS13の後で、データベース1110内を探索してデータベース内にデータが存在するかどうか判断するステップS304がある。データベース1110内に有用なデータが存在する場合、このデータを用いてステップS15で尤度を計算する。ステップS304でデータベース1110内にこのようなデータが存在しない場合にはステップS14を実行することができ、計算結果をデータベースに記憶し得る。
このデータベースは、以前に計算された複数の前方モデル出力データを記憶し得る。これらの前方モデル出力データは、それぞれの前方モデルにおいて定義される計算パラメータとともに記憶され、次いで、このデータベースが索引付けされる。同じまたは類似のレンズがこの光学測定装置によって測定されると、データ解析部におけるパラメータ推定プロセスは、索引付けされたデータベース内の類似パラメータを用いて計算されたデータを探索する。データベース内に類似のデータが見つかると、(ステップS15で)このデータを用いて尤度を計算する。類似のデータが見つからない場合には、新たな前方モデルが計算され、次いで、計算されたデータがデータベースに記憶される。類似のレンズが繰り返し測定される間に、データベースは類似のパラメータを用いた計算済みデータを有することになるので、必要な前方計算数を減らすことができる。
言い換えると、繰返し測定中に測定時間が短くなり得る。1280×1024画素のデータではファイルアクセスタイムは0.5秒未満であり、この時間は、前方モデルの計算にかかる時間よりも1/100短い。したがって、この測定システムを用いて測定を連続的に加速し得る。
さらに、データベースに記憶されるデータは測定システム外で計算することができる。オフィスまたはサーバルーム内で使用していないコンピュータにより様々なパラメータで前方モデルをあらかじめ計算し得る。その結果、この測定システムにおける処理を連続的に加速することができる。こうして尤度計算が加速されることにより、推定プロセスにおける反復回数がより多くなる。その結果、測定の正確さも連続的に改善することができる。
このシステムでは、様々な画素数を有する様々なデータをデータベースに記憶し得る。粗い測定では、小画素数データが適用可能である。この場合、ファイルアクセスタイムを短縮し得る。
上記の説明では、1つの検出器アレイのデータを用いる測定を説明したが、複数の検出器データが適用可能である。異なる検出器位置、照明モード、偏光状態、または検査レンズ位置で複数の検出器データを取得すると測定性能の改善に寄与する。
本発明によれば、従来の測定技術では測定し得なかった大収差を含む波面を測定することができる。そして光学パラメータも測定することができる。その結果、簡単な光学構成を用いてレンズまたはレンズユニットの光学性能を検証し得る。
(第3実施形態)
計算時間を短縮するために、第3実施形態では、大波面収差を推定するのにかかる時間を大幅に短縮し得るモデル化および計算方法を説明する。
(第3実施形態)
計算時間を短縮するために、第3実施形態では、大波面収差を推定するのにかかる時間を大幅に短縮し得るモデル化および計算方法を説明する。
図23に、図19に類似の検出器出力像の例を示す。図23を参照して、円2300の内部においてすべてのスポットはそれらの強度ピーク位置によって明確になっていることを当業者は留意されたい。
図24に、図23の像の断面と、検出器上で観察し得る強度ピーク位置との関係を示す。
このような場合には、回折を考慮せずに、またはBSP(ビーム合成伝播)を用いずに光線光学(幾何光学)に基づいて像の特性を解析することができる。この場合、第1実施形態の図11に示すプロセスで前方モデルを計算するのに、BSPを用いる代わりに光線光学(幾何光学)を用いることが可能である。
図25に、光線光学に基づく前方計算モデル用の配置を示す。このモデルを用いて小ビームに基づく前方計算を行うこともできる。3500は点光源を表す。レンズユニット3501は、シミュレーションにその設計データを用いることによって製作誤差がないと仮定する。レンズレットアレイ3502はN個のレンズレット3504からなり、Nは1より大きな正の整数である。i番目のレンズレットについて、このレンズレットの中心に向けられた点光源3500からの光線を追跡することができる。次いで、この光線(図25でi番目の光線3505)と検出器3503における点との交点を計算し得る。この点は、i番目のレンズレットによって検出器3503の表面上に生成されるスポット像の位置を表し、(xi,yi)と記述する。1つのレンズレット当たり1本の光線だけを追跡するとし、N個のレンズレットからなるレンズレットアレイでは合計でN本の光線を考える。
レンズユニット3501が製作誤差を有する場合、検出器3503上に生成される像の位置が図26に示すように影響を受ける。この場合、i番目の光線3505と検出器3503の交点は
毎に実験的に得ることができる。ここでi=1,2,3...Nである。このような実験データを用いて製作誤差の影響を評価することができ、最終的に、図11または図22のデータ解析部1106のパラメータ推定モジュール1108を用いてレンズユニットの波面収差を推定することができる。
計算に際しては、図27に示すモデルを用い得る。ここで、ダミー要素(またはダミー面)3701を光学系の一部として挿入する。ダミー面を用いる目的は、図16および図17を参照して第2実施形態で説明したとおりである。製作誤差がない場合、ダミー要素3701は光学性能に影響を及ぼさない。製作誤差がないと、i番目の光線は図25に示すように(xi,yi)で検出器と交差する。製作誤差があると、この点は図26に示すように
にずれる。製作誤差の影響は、ダミー要素3701の表面で定義されるゼルニケ係数によって表される。
レンズユニットの製作誤差の影響を評価し、レンズユニットの波面収差を推定するために、まず、
によってコスト関数を定義し、次いで、ダミー要素におけるゼルニケ係数を変更することによってコスト関数を最小限に抑える。このプロセスは、反復によってコスト関数を最小限に抑えるレンズ設計に用いる最適化計算に似ている。
図28に、反復数に対するコスト関数の変化を示す。この例では、各ゼルニケ係数毎に3回反復した後で、表2に示す結果が得られる。
この最適化では、ゼルニケ係数(2〜36、第1実施形態の表1を参照されたい)は変数として設定される。それらの初期値はゼロであり、表2にコスト関数を最小限に抑える最適化された値を示す。この例の推定に用いた光線数(またはレンズレット数)は1,245本とした。3回の反復にかかる演算時間は約15秒であった。これは小ビームに基づく伝播によるモデル化を用いる場合よりもはるかに短い。
光線光学に基づくモデルを構築することの利点の1つは、非常に高度なレンズ設計アルゴリズムを適用するレンズ設計と同じやり方で最適化プロセスを実施し得ることである。
上記の例では1つのレンズレット当たり1本の光線だけを考えたが、各レンズレットの特性をより正確にモデル化するために、図29に示すように各レンズレット毎に2本以上の光線を定義し得る。図29では、3900、3901、3902、3903、および3904はそれぞれ、点光源、ダミー面、レンズユニット、レンズレットアレイ、検出器を表す。
上記モデル化では、光線の代わりに、BSPを用いる小ビームを用いることができる。実験結果を十二分に利用するためには、各レンズレット毎に少なくとも1本の光線または小ビームが必要である。1本の光線または小ビームを各レンズレットを通して追跡する場合、図30に、レンズレット上の光線または小ビーム4001の位置を示す。計算の正確さを保証するために、この光線または小ビームを対応するレンズレット4000の中心(またはその近傍)に位置決めすることが必要である。
図31および図32に、各レンズレットを通して複数の光線または小ビームを追跡する場合を示す。各レンズレット毎に複数の光線または小ビームを追跡する場合、あらゆる方向に光線密度(または小ビーム密度)を均一にするために、図32に示すように、光線または小ビームの数は理想的には3本以上とすべきである。
再び図23を参照すると、図23の円2300の外側の区域は、光線光学に基づいて正確にモデル化することはできないが、小ビームに基づく伝播を用いて正確にモデル化することはできる。言い換えれば、本発明の少なくとも1つの実施形態によれば、収差がある収差レベルよりも小さい波面の領域に対して光線に基づく伝播モデルを使用し得る。一方、収差がある所定レベル以上の波面の領域に対しては、前方伝播モデルとして小ビームに基づく伝播モデルを使用し得る。この収差レベルは、図11を参照して説明したパラメータ推定プロセスにおけるステップS14〜S16の反復中にゼルニケ係数が影響を受ける変化量によって決定し得る。光線に基づく伝播モデルを用いるか、あるいは、小ビームに基づく伝播モデルを用いるかの判断は、図11のステップS16を参照して説明したように、推定されたパラメータが収斂したかどうかにも基づくことがある。したがって、本発明の少なくとも1つの実施形態によれば、前方伝播モデルとして光線に基づく伝播モデルまたは小ビームに基づく伝播モデルを波面収差のレベルに基づいて選択的に用い得る。光線に基づくモデル化の利点はその計算スピードであり、小ビームに基づくモデル化の利点はその正確さである。
次いで、この波面推定技術を実施するに当たって、この2つのモデル化方法を適切に組み合わせることができる。例えば、光線に基づくモデル化は、粗い推定に用いることができ、その後で、光線に基づく推定の結果を用いて小ビームに基づくモデル化に基づいてより詳細な推定を行い得る。より具体的には、光線に基づく伝播を用いて、製作パラメータが光学構成要素の所定の区域(例えば、中心区域または平坦区域)に及ぼし得るあらゆる可能な影響を迅速に評価し、小ビームに基づく伝播を用いて、被検査光学構成要素のより敏感な区域(例えば、外側領域)での波面収差量を正確に求める(推定する)ことができる。
例示の実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は開示した例示の実施形態に限定されるものではないことを理解されたい。添付の特許請求の範囲は、最も広い解釈に従うものとし、そのため、その場合のあらゆる改変形態ならびに等価な構造および機能が含まれるものとする。
1000 レーザ
1001 NDフィルタ
1002 ビームエキスパンダ
1004、1006、1007 レンズ
1005 検査光学素子
1008 レンズレットアレイ
1009 データ解析部
1010 CCDセンサ
1100 光源
1101 NDフィルタ
1102 照明光学素子
1103 検査光学素子
1104 レンズレットアレイ
1105 検出器アレイ
1106 データ解析部
1107 較正モジュール
1108 パラメータ推定モジュール
1109 メモリ装置
1110 データベース
1120 データ取得系
1121 スクリーンショット
1122 スクリーンショット
2010 検出器アレイ
2200 射出瞳平面
2205 レンズレットアレイ
2210 イメージセンサ
2300 射出瞳曲面
2300 円
2305 レンズレットアレイ
2310 イメージセンサ
2450 レンズレットアレイ
2452 小ビーム
2500 ダミー表面
2500〜2503 焦点スポット
2504 検査光学素子
2505 レンズレットアレイ
2506 イメージセンサ
2600 点光源
2608 検査レンズユニット
2609 ダミー面
2610 レンズレットアレイ
2615 CCDイメージセンサ
3500 点光源
3501 レンズユニット
3502 レンズレットアレイ
3500〜3503 焦点スポット
3503 検出器
3504 レンズレット
3505 光線
3701 ダミー要素
3900 点光源
3901 ダミー面
3902 レンズユニット
3903 レンズレットアレイ
3904 検出器
4000 矩形領域
4000 レンズレット
4001 光線または小ビーム
5000 点光源
5010 検査レンズ
5020 レンズレットアレイ
5030 CCDイメージセンサ
6010 射出瞳
6020 レンズレットアレイ面
6030 検出器アレイ面
1001 NDフィルタ
1002 ビームエキスパンダ
1004、1006、1007 レンズ
1005 検査光学素子
1008 レンズレットアレイ
1009 データ解析部
1010 CCDセンサ
1100 光源
1101 NDフィルタ
1102 照明光学素子
1103 検査光学素子
1104 レンズレットアレイ
1105 検出器アレイ
1106 データ解析部
1107 較正モジュール
1108 パラメータ推定モジュール
1109 メモリ装置
1110 データベース
1120 データ取得系
1121 スクリーンショット
1122 スクリーンショット
2010 検出器アレイ
2200 射出瞳平面
2205 レンズレットアレイ
2210 イメージセンサ
2300 射出瞳曲面
2300 円
2305 レンズレットアレイ
2310 イメージセンサ
2450 レンズレットアレイ
2452 小ビーム
2500 ダミー表面
2500〜2503 焦点スポット
2504 検査光学素子
2505 レンズレットアレイ
2506 イメージセンサ
2600 点光源
2608 検査レンズユニット
2609 ダミー面
2610 レンズレットアレイ
2615 CCDイメージセンサ
3500 点光源
3501 レンズユニット
3502 レンズレットアレイ
3500〜3503 焦点スポット
3503 検出器
3504 レンズレット
3505 光線
3701 ダミー要素
3900 点光源
3901 ダミー面
3902 レンズユニット
3903 レンズレットアレイ
3904 検出器
4000 矩形領域
4000 レンズレット
4001 光線または小ビーム
5000 点光源
5010 検査レンズ
5020 レンズレットアレイ
5030 CCDイメージセンサ
6010 射出瞳
6020 レンズレットアレイ面
6030 検出器アレイ面
Claims (10)
- 検査光学素子を通過する光の波面を測定する装置であって、
光源と、
前記光源からの光が通過する複数のレンズレットを含むレンズレットアレイと、
前記レンズレットアレイを介して光強度分布を取得するように構成された検出器アレイと、
処理ユニットとを備え、
前記処理ユニットは、前記取得された光強度分布を用いてデータ処理を実行し、前記データ処理は、ビームレットに基づく伝播モデルおよび光線に基づく伝播モデルの少なくとも1つを前方伝播モデルとして用いる推定プロセスを含むことを特徴とする装置。 - 前記検査光学素子を透過するビームレットまたは光線の本数は、少なくとも1本の光線またはビームレットが前記レンズレットアレイの各レンズレットに割り当てられるように用いられる前記前方伝播モデルに基づいて決定されることを特徴とする請求項1に記載の装置。
- 前記レンズレットアレイのレンズレットを透過するビームレットまたは光線の本数は、ビームレットに基づく伝播ファンクションまたは光線に基づく伝播ファンクションにおいてそれぞれ少なくとも3本であることを特徴とする請求項1に記載の装置。
- 前記前方伝播モデルにおける光学構成はダミー面を有し、前記ダミー面において前記波面の形状が前記推定プロセスによって推定されることを特徴とする請求項1に記載の装置。
- 前記処理ユニットは、前記検出器アレイからのデータ出力を処理して前記前方伝播モデルを計算するための較正機能およびパラメータ推定機能を含むことを特徴とする請求項1に記載の装置。
- あらかじめ計算される検出器上の像を記憶するデータベースをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の装置。
- 前記データ処理に用いる画素数を設定する設定ユニットをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の装置。
- 波面を測定する装置であって、
光源と、
前記光源が発する光の波面が通過する複数のレンズレットを含むレンズレットアレイと、
前記レンズレットアレイを透過した前記光によって形成される複数の焦点スポットを検出するように構成される検出器アレイと、
前記検出器アレイから前記複数の焦点スポットの光強度分布を取得するように構成されたデータ取得系と、
前記取得系によって取得された前記複数の焦点スポットの前記光強度分布と計算された前記波面の前方伝播モデルとを比較することによって前記波面の波面収差を測定するように構成されるデータ解析部とを備え、
前記前方伝播モデルは、ビームレットに基づく伝播モデルおよび光線に基づく伝播モデルの少なくとも1つに基づいて計算されることを特徴とする装置。 - 前記光線に基づく伝播モデルを用いて、前記波面収差が所定の収差レベルよりも小さい前記波面の領域における前記前方伝播モデルを計算することを特徴とする請求項8に記載の装置。
- 前記ビームレットに基づく伝播モデルを用いて、前記波面収差が所定の収差レベル以上である前記波面の領域における前記前方伝播モデルを計算することを特徴とする請求項8に記載の装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012227395A JP5595463B2 (ja) | 2012-10-12 | 2012-10-12 | 波面光学測定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012227395A JP5595463B2 (ja) | 2012-10-12 | 2012-10-12 | 波面光学測定装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014081216A true JP2014081216A (ja) | 2014-05-08 |
JP5595463B2 JP5595463B2 (ja) | 2014-09-24 |
Family
ID=50785543
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012227395A Expired - Fee Related JP5595463B2 (ja) | 2012-10-12 | 2012-10-12 | 波面光学測定装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5595463B2 (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105300664A (zh) * | 2015-09-16 | 2016-02-03 | 中国科学院光电技术研究所 | 用于光学合成孔径成像***共相探测的色散哈特曼传感器 |
CN105589210A (zh) * | 2016-03-10 | 2016-05-18 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种基于光瞳调制的数字化合成孔径成像方法 |
CN105806479A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-07-27 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 激光远场焦斑高精度动态诊断装置及诊断方法 |
KR20170005024A (ko) * | 2014-05-06 | 2017-01-11 | 자카리야 니야지 | 촬상 시스템, 방법, 및 용도 |
KR101720575B1 (ko) * | 2015-10-20 | 2017-03-29 | 주식회사 이오테크닉스 | 레이저 가공장치의 광학계 정렬 장치 및 광학계 정렬 방법 |
JP2020060469A (ja) * | 2018-10-11 | 2020-04-16 | キヤノン株式会社 | 収差推定方法、収差推定装置、プログラムおよび記憶媒体 |
CN113994179A (zh) * | 2019-01-31 | 2022-01-28 | 法国国家科学研究中心 | 使用密度梯度滤光片检查光波表面的*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09257643A (ja) * | 1996-03-25 | 1997-10-03 | Topcon Corp | レンズメーター |
JP2001524662A (ja) * | 1997-11-21 | 2001-12-04 | オートナマス・テクノロジーズ・コーポレーション | 波面分析を用いた光学系の客観測定と補正 |
JP2002181663A (ja) * | 2000-12-18 | 2002-06-26 | Nikon Corp | 波面収差推定方法、波面収差推定装置、及び波面収差推定手順を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、並びに結像光学系の製造方法及び結像光学系 |
JP2010286367A (ja) * | 2009-06-12 | 2010-12-24 | Nikon Corp | 波面形状測定装置及び波面形状測定方法 |
JP2011089771A (ja) * | 2009-10-20 | 2011-05-06 | Nikon Corp | 波面収差測定方法及び波面収差測定機 |
-
2012
- 2012-10-12 JP JP2012227395A patent/JP5595463B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09257643A (ja) * | 1996-03-25 | 1997-10-03 | Topcon Corp | レンズメーター |
JP2001524662A (ja) * | 1997-11-21 | 2001-12-04 | オートナマス・テクノロジーズ・コーポレーション | 波面分析を用いた光学系の客観測定と補正 |
JP2002181663A (ja) * | 2000-12-18 | 2002-06-26 | Nikon Corp | 波面収差推定方法、波面収差推定装置、及び波面収差推定手順を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、並びに結像光学系の製造方法及び結像光学系 |
JP2010286367A (ja) * | 2009-06-12 | 2010-12-24 | Nikon Corp | 波面形状測定装置及び波面形状測定方法 |
JP2011089771A (ja) * | 2009-10-20 | 2011-05-06 | Nikon Corp | 波面収差測定方法及び波面収差測定機 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170005024A (ko) * | 2014-05-06 | 2017-01-11 | 자카리야 니야지 | 촬상 시스템, 방법, 및 용도 |
KR102073206B1 (ko) | 2014-05-06 | 2020-02-04 | 자카리야 니야지 | 촬상 시스템, 방법, 및 용도 |
CN105300664A (zh) * | 2015-09-16 | 2016-02-03 | 中国科学院光电技术研究所 | 用于光学合成孔径成像***共相探测的色散哈特曼传感器 |
KR101720575B1 (ko) * | 2015-10-20 | 2017-03-29 | 주식회사 이오테크닉스 | 레이저 가공장치의 광학계 정렬 장치 및 광학계 정렬 방법 |
WO2017069389A1 (ko) * | 2015-10-20 | 2017-04-27 | (주)이오테크닉스 | 레이저 가공장치의 광학계 정렬 장치 및 광학계 정렬 방법 |
CN105589210A (zh) * | 2016-03-10 | 2016-05-18 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种基于光瞳调制的数字化合成孔径成像方法 |
CN105806479A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-07-27 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 激光远场焦斑高精度动态诊断装置及诊断方法 |
JP2020060469A (ja) * | 2018-10-11 | 2020-04-16 | キヤノン株式会社 | 収差推定方法、収差推定装置、プログラムおよび記憶媒体 |
JP7277101B2 (ja) | 2018-10-11 | 2023-05-18 | キヤノン株式会社 | 収差推定方法、収差推定装置、プログラムおよび記憶媒体 |
CN113994179A (zh) * | 2019-01-31 | 2022-01-28 | 法国国家科学研究中心 | 使用密度梯度滤光片检查光波表面的*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5595463B2 (ja) | 2014-09-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5564545B2 (ja) | 光学波面パラメータを推定する装置および方法 | |
JP5595463B2 (ja) | 波面光学測定装置 | |
US9091614B2 (en) | Wavefront optical measuring apparatus | |
CN110375964B (zh) | 一种基于扩展奈波尔-泽尼克模式优化相位恢复的波前误差检测装置及检测方法 | |
US9448160B2 (en) | Method and apparatus for providing image data for constructing an image of a region of a target object | |
CN107300420B (zh) | 编码分束相位测量装置和测量方法 | |
JP6494205B2 (ja) | 波面計測方法、形状計測方法、光学素子の製造方法、光学機器の製造方法、プログラム、波面計測装置 | |
CN106644105B (zh) | 基于双螺旋点扩散函数的波前传感器、探测方法及*** | |
Elloumi et al. | Error correction algorithms in non-null aspheric testing next generation sequencing data | |
CN106092158A (zh) | 物理参数估计方法、装置和电子设备 | |
CN112484968A (zh) | 用于光学量测的方法、***、计算设备和存储介质 | |
JP2020060469A (ja) | 収差推定方法、収差推定装置、プログラムおよび記憶媒体 | |
JP2014021053A (ja) | 波面計測装置、波面計測方法、光学素子の製造方法、光学素子の物理パラメータ計測方法、および、光学システムの組み立て調整装置 | |
JP4340625B2 (ja) | 光学検査方法および装置 | |
RU2680657C1 (ru) | Способ определения волновых аберраций оптической системы | |
JP2021051038A (ja) | 収差推定方法、収差推定装置、プログラムおよび記録媒体 | |
CN104764588A (zh) | 单脉冲激光动态焦斑位置测量装置及测量方法 | |
JP2020060470A (ja) | 収差推定方法、収差推定装置、プログラムおよび記録媒体 | |
Bikkannavar et al. | Phase retrieval methods for wavefront sensing | |
JP2021060353A (ja) | 光学系の内部誤差の推定方法および計測装置 | |
Zavyalova et al. | Automated aberration extraction using phase wheel targets | |
US9207145B1 (en) | System and method for null-lens wavefront sensing | |
JP6395582B2 (ja) | 位相特異点評価方法および位相特異点評価装置 | |
Gu et al. | In situ fast measurement of the radius of curvature for the plano-convex lens with deep-learning based on the point spread functions | |
Roque | Development of a metrology method for the alignment of optical systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140320 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20140704 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20140805 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5595463 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |