光蚀刻系统以及液滴控制方法

技术领域

本揭露为一种光蚀刻系统以及液滴控制方法。

背景技术

存在对提高电子装置中的计算能力的不断需求，这些电子装置包括智能手机、平板计算机、桌上型计算机、膝上型计算机及许多其他种类的电子装置。集成电路为这些电子装置提供计算能力。提高集成电路中的计算能力的一种方式是增加晶体管及其他集成电路特征的数目，这些集成电路特征可被包括用于半导体基板的给定区域。

集成电路晶粒上的特征部分地借助于光蚀刻制程来产生。传统光蚀刻技术包括产生描画要在集成电路晶粒上形成的特征的形状的遮罩。光蚀刻光源穿过遮罩照射集成电路晶粒。经由对集成电路晶粒的光蚀刻可产生的特征的大小在下端上部分地受到由光蚀刻光源产生的光的波长的限制。更小的光波长可产生更小的特征大小。

由于极紫外光的波长相对短，所以极紫外光用于产生特别小的特征。例如，极紫外光通常通过用激光束照射所选择的材料的液滴来产生。来自激光的能量致使液滴进入电浆状态。在电浆状态下，液滴发射极紫外光。极紫外光朝向具有椭圆形或抛物面形表面的收集器行进。收集器将极紫外光反射到光蚀刻靶上。

发明内容

根据一实施例，一种光蚀刻系统包括一液滴产生器，该液滴产生器配置以输出多个液滴的一流；及一液滴接收器，该液滴接收器经定位以接收该些液滴。该系统包括一激光器，该激光器配置以照射该些液滴；及一收集器，该收集器配置以自该些液滴接收极紫外辐射且反射该极紫外辐射以用于光蚀刻制程。该系统包括一充电电极，该充电电极定位在该液滴产生器与该液滴接收器之间。该系统包括一反电极，该反电极相对于该些液滴的一行进方向定位在该充电电极下游。该系统包括一控制系统，该控制系统配置以向该充电电极施加一第一电压且向该反电极施加一第二电压。该第一电压经选择以在该些液滴邻近于该充电电极经由时向该些液滴给予一净电荷。该第二电压经选择以在该些液滴邻近于该反电极经由时使该些液滴减速。

根据一实施例，一种液滴控制方法包括以下步骤：自一液滴产生器输出多个液滴的一流；用一激光器照射该些液滴；及将该些液滴接收在一液滴接收器中。该方法包括以下步骤：在该液滴接收器上游在该些液滴中产生一净电荷；及通过在该液滴接收器内产生一电场来降低该些液滴在该液滴接收器内的一速率。

根据一实施例，一种液滴控制方法包括以下步骤：用一液滴产生器输出多个液滴；及通过用一激光器照射该些液滴来产生极紫外辐射。该方法包括以下步骤：通过向定位在邻近于该些液滴的一路径的一充电电极施加一第一电压来在该些液滴中诱导一净电荷；及通过向定位在该充电电极下游的一反电极施加一第二电压来降低该些液滴的一速率。

附图说明

图1是根据一个实施例的光蚀刻系统的方块图；

图2是根据另一个实施例的光蚀刻系统的方块图；

图3是用于减少光蚀刻系统中的回溅的过程的功能流程图；

图4是根据一实施例的用于减少光蚀刻系统中的回溅的方法；

图5是根据一个实施例的用于减少光蚀刻系统中的回溅的方法。

【符号说明】

100:光蚀刻系统

102:激光器

104:光蚀刻靶

106:收集器

108:液滴产生器

110:液滴接收器

112:充电电极

114:控制系统

116:液滴池

118:反电极

120:液滴感测器

124:液滴

126:开口

128:内部通道

130:外部罩壳

132:激光

134:极紫外辐射

135:空隙

150:机器学习模型

302,304,306,308,310,402,404,406,408,410,

502,504,506,508:步骤

具体实施方式

在以下描述中，描述了用于集成电路晶粒内的各种层及结构的许多厚度及材料。针对各种实施例以实例方式给出具体尺寸及材料。根据本揭露，熟悉此项技术者将认识到，在不脱离本揭露的范畴的情况下，在许多情况下可使用其他尺寸及材料。

以下揭露提供许多不同的实施例或实例以用于实施所描述的主题的不同特征。在下面描述组件及配置的具体实例以简化本说明书。当然，这些组件及配置仅仅是实例，且并不意欲进行限制。例如，在随后的描述中，在第二特征之上或在其上形成第一特征可包括将第一特征与第二特征形成为直接接触的实施例，且亦可包括可在第一特征与第二特征之间形成附加特征以使得第一特征与第二特征可不直接接触的实施例。另外，本揭露可在各种实例中重复参考标号及/或字母。此重复是为了简单及清楚的目的，且本身并不决定所讨论的各种实施例及/或组态之间的关系。

另外，为便于描述，在本文中可使用空间相对术语(诸如“在......之下”、“在......下方”、“下部”、“在......上方”、“上部”及类似者)来描述如图中所例示的一个元件或特征与另一个(另一些)元件或特征的关系。除了图中所描绘的定向之外，空间相对术语意欲涵盖装置在使用中或操作中的不同定向。可以其他方式来定向设备(旋转90度或以其他定向)，且同样可相应地解释本文所使用的空间相对描述词。

在以下描述中，阐述某些特定细节以便提供对本揭露的各种实施例的透彻理解。然而，熟悉此项技术者将理解，本揭露可在没有这些具体细节的情况下实践。在其他情况下，为了避免不必要地混淆对本揭露的实施例的描述，未详细描述与电子部件及制造技术相关联的公知结构。

除非上下文另外要求，否则在之后的说明书及权利要求书全篇中，字词“包含(comprise)”及其变体(诸如“comprises”及“comprising”)应以开放式、包括性意义解释，亦即，解释为“包括但不限于”。

诸如第一、第二及第三的序数的使用不一定隐示次序的排序意义，而是仅可在动作或结构的多种情况之间进行区分。

在此说明书全篇中对“一个实施例”或“一实施例”的参考意指，结合该实施例所描述的特定特征、结构或特性包括于至少一个实施例中。因此，片语“在一个实施例中”或“在一实施例中”在此说明书全篇中各个地方的出现不一定全部涉及同一实施例。此外，可在一或多个实施例中以任何适合方式组合特定特征、结构或特性。

如本说明书及随附权利要求书中所使用，除非文中内容另外清楚地指示，否则单数形式“一”、“一个”及“该”包括复数提及物。亦应注意，除非文中内容另外明确指示，否则术语“或”通常在其包括“及/或”的意义上加以使用。

图1是根据一个实施例的光蚀刻系统100的方块图。光蚀刻系统100包括激光器102、光蚀刻靶104、收集器106、液滴产生器108、液滴接收器110、充电电极112及控制系统114。液滴接收器110包括液滴池116、反电极118及液滴感测器120。光蚀刻系统100的组件协作以减少来自液滴到收集器106上的回溅。

液滴产生器108产生且输出液滴的流。在一个实例中，液滴可包括液体(熔融)锡。在不脱离本揭露的范畴的情况下，可将其他材料用于液滴。液滴以高速度变化率朝向液滴接收器110移动。光蚀刻系统100利用液滴来产生用于光蚀刻制程的极紫外光。极紫外光通常对应于波长在5nm与125nm之间的光。

激光器102输出激光束。激光束聚焦于液滴在其自液滴产生器108到液滴接收器110的道路上穿过的点。特定而言，激光器102输出激光脉冲。每个激光脉冲由液滴接收。当液滴接收到激光脉冲时，来自激光脉冲的能量自液滴产生高能电浆。高能电浆输出极紫外辐射。

在一个实施例中，由电浆输出的辐射在许多方向上随机散射。光蚀刻系统100利用收集器106来收集来自电浆液滴的散射极紫外辐射，且将极紫外辐射朝向光蚀刻靶104或朝向将把极紫外辐射引导到光蚀刻靶104的设备反射。

在一个实施例中，收集器106包括孔隙。来自激光器102的激光脉冲穿过孔隙朝向液滴流。这使得收集器106能够定位在激光器102与光蚀刻靶104之间。

在激光器102已照射液滴之后，液滴以一轨迹继续朝向液滴接收器110。液滴接收器110将液滴接收到液滴池116中。液滴池116收集液滴。液滴可自液滴池116排放且进行再使用或处置。

可能的是，来自液滴的一些回溅可落在收集器106上。这是因为液滴以高速行进。液滴的高速可导致飞溅。此飞溅或回溅可朝向收集器106往回行进。

收集器106上的液滴回溅可对光蚀刻系统100具有不利效果。例如，回溅可导致收集器106的不均匀表面。若收集器106的表面不平或以其他方式不均匀，则收集器106可不将极紫外辐射朝向光蚀刻靶104反射。亦为可能的是，反射器106上的回溅累积将致使收集器106变得实质上不反射。在这些情况中的任一种中，光蚀刻系统100不能有效地用极紫外辐射照射光蚀刻靶104。

光蚀刻系统100利用充电电极112及反电极118来减少收集器106上的回溅。向充电电极112及反电极118施加电压。如下面将更详细地描述，施加到充电电极112及反电极118的电压可辅助减少液滴到收集器106上的回溅。

在一个实施例中，向充电电极112施加电压。充电电极112经定位成使得由液滴产生器108输出的液滴在其朝向液滴接收器110行进时邻近充电电极112通过。因为高电压被施加到充电电极112，所以当液滴邻近充电电极112通过时，液滴中的自由电荷被吸引到充电电极112。结果使液滴获得净电荷。具体而言，液滴具有极性与施加到充电电极112的电压的极性相反的净电荷。

在一个实施例中，液滴处于电浆状态促进给予液滴电荷。在电浆状态下，价电子自其原子释放出来，从而使得电子能够自由移动。处于电浆状态的带电粒子的个别导电率使得自由电荷能够被吸引到充电电极112。

在一个实施例中，充电电极112具有正电压。液滴中的自由电子被吸引到充电电极112。结果由于电子的数目少于液滴中的质子，所以液滴具有净电荷。因此，在一个实例中，充电电极112产生带正电的液滴。

在一个实施例中，反电极118携带具有与充电电极112上的电压或净电荷相同极性的电压或净电荷。因此，当带电液滴接近反电极118时，带电液滴受到排斥电磁力。排斥电磁力使液滴速度降低。因为液滴速度降低，所以液滴产生较少回溅或不产生回溅。

在一个实施例中，向反电极118施加比充电电极112高的电压。这是因为在充电电极112已对液滴充电之后，当带电液滴朝向液滴接收器110移动且超过充电电极112时，充电电极112与带电液滴之间的静电力可使液滴加速。因此，反电极118可具有比充电电极112上的电压或净电荷高的电压或净电荷。以此方式，反电极118可使带电液滴减速至比充电电极112可使带电液滴加速还大的程度。

在一个实施例中，光蚀刻系统100包括液滴感测器120。液滴感测器120感测在液滴被接收到液滴池116中时的液滴速率。可利用液滴速率的此测量来校正或微调施加到充电电极112及反电极118的电压。液滴感测器120产生指示在液滴穿过液滴接收器110时的液滴速率的感测器信号。

控制系统114耦合到液滴感测器120。控制系统114自液滴感测器120接收感测器信号。控制系统114处理感测器信号。控制系统114可基于来自液滴感测器120的感测器信号来判定液滴是否充分减速。

控制系统114耦合到充电电极112及反电极118。控制系统114可控制施加到充电电极112及反电极118的电压。具体而言，控制系统114可基于自液滴感测器120接收的感测器信号来控制施加到充电电极112及反电极118的电压。若感测器信号指示在液滴被接收到液滴池116中时液滴速率仍然太高，则控制系统114可调整施加到充电电极112及/或反电极118的电压。

使液滴变慢的主要力是反电极118与液滴之间的排斥电磁力。电磁力是由施加到反电极118的电压和液滴所携带的净电荷所致。电磁力是排斥性的，因为液滴所携带的净电荷与施加到反电极118的电压具有相同的极性。当带电液滴接近反电极118时，排斥力使液滴变慢。

决定电磁力强度的主要因素是液滴所携带的净电荷的量值及施加到反电极118的电压的量值。这些量值中的任一者的增加都会导致更大的排斥电磁力。液滴所携带的净电荷主要由施加到充电电极112的电压的量值决定。向充电电极112施加更高的电压将导致液滴上的更高净电荷。因此，施加到充电电极112及反电极118的电压中的任一者的增加都将导致更大的液滴减速。因此，控制系统114可通过增加充电电极112及反电极118中的任一者或二者上的电压来调整液滴速率。

在一个实施例中，反电极118包括定位在液滴接收器110中的多个反电极118。多个反电极沿着液滴穿过液滴接收器的行进路径配置。更靠近充电电极的反电极118携带比更远离充电电极112的反电极低的电压，但所有反电极118都携带与充电电极112相同的电压极性。反电极118的增加的电压确保液滴将在其行进穿过液滴接收器110时继续减速。

在一个实施例中，液滴接收器110具有导电壳或主体。液滴接收器的导电壳可充当反电极118。可对导电壳施加电压，以使液滴在其穿过液滴接收器时减速。导电壳可具有电荷梯度，使得导电壳所携带的电荷或电压的量值随着离充电电极112的距离的增加而增加。因此，液滴接收器110可包括能动态充电的导电壳用以充当反电极。

在一个实施例中，控制系统114通过增加反电极118相对于充电电极112的电压来调整液滴速率。在液滴穿过充电电极112之后，液滴将受到由充电电极112与已带电液滴之间的排斥静电力所造成的加速。因此，降低液滴速率的有效方式是相对于充电电极112增加施加到反电极118的电压。这将确保液滴在其接近反电极时所受到的减速大于液滴在远离充电电极112行进时所受到的加速。然而，控制系统114可通过调整施加到充电电极112及反电极118中的任一者或二者的电压来降低液滴速率。

在一个实例中，控制系统114可增加施加到充电电极112的电压，以便向滴液给予更大的净电荷。控制系统114可向反电极118增加施加的对应电压。在一些实施例中，控制系统可向反电极118增加施加比充电电极112大的电压。在一些实施例中，控制系统114可向充电电极112及反电极118二者增加施加相同的电压。在一些实施例中，控制系统114可调整反电极118及充电电极112中的仅一者的电压。在一些实施例中，控制系统114可增加充电电极112及反电极118中的一者上的电压，且降低充电电极112及反电极118中的另一者上的电压。

减少回溅的另一种可能的方式是增加液滴的温度。随着温度的增加，液滴可有效地变得更粘。更粘的液滴在撞击液滴接收器110的背面区域时可不会回溅得太多。

如本文所使用，施加到充电电极的电压称为第一电压。施加到反电极118的电压称为第二电压。第一电压及第二电压可以是或者不是相同值。

在一个实施例中，控制系统114包括或者耦合到电源。电源向充电电极112及反电极118供应电压。控制系统114可控制由电源供应给充电电极112及反电极118的电压。

在一个实施例中，控制系统114耦合到液滴产生器108。控制系统114可向液滴产生器108或液滴产生器108的一部分施加电压。例如，在一个实施例中，控制系统114可向液滴产生器108施加地电压，以便在液滴与充电电极112之间产生初始电压降。

控制系统114、液滴感测器120、充电电极112及反电极118充当反馈回路。反馈回路控制液滴速率。更具体而言，反馈回路测量且调整液滴速率以减少或消去液滴在收集器106上的回溅。

在一个实施例中，控制系统114利用机器学习来准确地调整液滴速率。因此，控制系统114可包括机器学习模型，机器学习模型可经训练以响应于由液滴感测器120所提供的感测器信号来调整施加到充电电极112及反电极118的电压，以便准确地达成所期望的液滴速率。

在一个实施例中，机器学习模型包括决策树模型。决策树模型接收有关液滴、充电电极及反电极的输入数据。在一个实例中，输入数据可包括液滴的质量、液滴的温度、液滴速率的当前值、液滴速率的先前值、充电电极112上的电压的当前值、反电极118上的电压的当前值、充电电极112上的电压的先前值及反电极118上的电压的先前值。液滴速率的先前值可对应于在由控制系统114所进行的最近电压调整之前的液滴速率。充电电极112上的电压的先前值可对应于在由控制系统114所进行的最近电压调整之前的充电电极112上的电荷值。反电极118上的电压的先前值可对应于在由控制系统114所进行的最近电压调整之前的反电极上的电荷值。输入数据可作为一向量或具有表示以上所描述的值的数据值的一系列向量提供给决策树模型。

在一个实施例中，决策树模型包括多个决策节点。每个决策节点包括决策规则。决策节点处的决策规则应用于输入值中的一或多个。例如，一或多个决策节点可应用有关液滴的当前速率的规则。一或多个决策节点可将有关液滴的先前速率的规则应用于各种类型的输入数据。在一个实例中，第一决策节点应用如下规则：若当前速率在所选择的范围内，则沿循第一路径到下一决策节点的路径，否则，沿循第二路径到下一决策节点的路径。下一些节点可应用有关例如液滴的先前速率或液滴的当前质量的规则。

每个决策节点可包括二或更多个决策路径，每个决策路径通向另一个决策节点。决策节点的最后一层决定控制系统要采取的动作(若有的话)。因此，各种输入数据栏位的值决定决策树将行进穿过的路径，直到输入数据到达多个可能的最终决策或分类中的一者为止。各种可能的最终决策或分类可包括：增加充电电极112上的电压；增加反电极118上的电压；降低充电电极112上的电压；降低反电极118上的电压；增加充电电极112及反电极118二者上的电压；降低充电电极112及反电极118二者上的电压；增加充电电极112上的电压且降低反电极118上的电压；降低充电电极112上的电压且增加反电极118上的电压；增加液滴的温度；降低液滴的温度；及完全不进行任何调整。该最终决策或分类决定控制系统114将采取的动作。当最终决策或分类包括对充电电极112及反电极118中的一或二者上的电压的调整时，最终决策或分类对应于电压调整数据。控制系统114根据电压调整数据来调整电压。

在一个实施例中，用非监督式机器学习过程来训练决策树模型。在非监督式机器学习过程期间，决策树模型被给定指令以调整光蚀刻系统100的参数，以便将液滴速率调整或维持在所选择的速率范围内或低于所选择的速率临限值。在非监督式机器学习过程期间，机器学习模型设定决策节点的数目及决策规则。液滴穿过充电电极112进入液滴接收器110中。测量液滴速率，且将各种其他输入数据提供给决策树。根据最终决策及过程重复来调整各种电压。在整个机器学习过程中，在迭代中调整决策节点、通路、决策规则及最终决策，直到控制系统114能够可靠地达成且维持所选择的液滴速率。以此方式，决策树学习可将液滴速率维持在所要范围内的算法。

存在可达成所要的液滴速率结果的潜在的非常大数目的决策节点及规则组合(即，算法)。最终选择的算法由机器学习过程及专家提供给决策树模型的初始参数决定。初始参数可包括初始决策节点及决策规则。在替代实施例中，机器学习过程可包括监督式机器学习过程，其利用来自液滴速率、电极电压及调整的过去测量的训练集。

在一个实施例中，机器学习模型包括以类神经网络为基础的算法。以类神经网络为基础的算法可包括多个类神经网络中的任何一个，这些类神经网络包括但不限于递归类神经网络、卷积类神经网络、深度卷积类神经网络及前馈类神经网络。到类神经网络的输入可包括相同类型的以上关于决策树网络所描述的输入数据。类神经网络包括具有加权神经元的一系列类神经层，这些加权神经元共同基于输入数据来判定控制系统114要采取的多个可能动作中的一个。机器学习过程可包括监督式机器学习过程、深度学习过程或非监督式机器学习过程。在不脱离本揭露的范畴的情况下，可利用除了以上所描述的那些之外的类型的机器学习模型来控制液滴速率。

在一个实施例中，控制系统114不利用机器学习模型。相反，控制系统114可执行简单算法，该简单算法基于以上关于机器学习模型所描述的输入数据的类型来判定应进行什么调整。算法可由人类专家来定义且编程到控制系统114中。根据本揭露，熟悉此项技术者将认识到，在不脱离本揭露的范畴的情况下，可利用许多类型的算法来达成所选择的液滴速率。

图2是根据一实施例的光蚀刻系统200的图解。光蚀刻系统100包括激光器102、光蚀刻靶104、收集器106、液滴产生器108、液滴接收器110、充电电极112及控制系统114。

液滴产生器108产生且输出液滴124的流。液滴124可包括如先前所描述的锡。液滴124以高速度变化率朝向液滴接收器110移动。

激光器102定位在收集器106后面。激光器102输出激光132的脉冲。激光132的脉冲聚焦于液滴124在其自液滴产生器108到液滴接收器110的道路上经由所穿过的点。激光132的每个脉冲由液滴124接收。当液滴124接收到激光132的脉冲时，来自激光脉冲的能量自液滴124产生高能电浆。高能电浆输出极紫外辐射134。

在一个实施例中，激光器102是二氧化碳(CO

在一个实施例中，液滴产生器108每秒产生介于40,000与60,000之间个液滴。液滴124具有介于70m/s与90m/s之间的初始速度。液滴124具有介于10μm与200μm之间的直径。在不脱离本揭露的范畴的情况下，液滴产生器108每秒可产生与以上所描述的不同数目的液滴124。在不脱离本揭露的范畴的情况下，液滴产生器108亦可产生具有与以上所描述的那些不同的初始速度及直径。

在一个实施例中，激光器102用两个脉冲照射每个液滴124。第一脉冲致使液滴124变平成类似圆盘的形状。第二脉冲致使液滴124形成高温电浆。第二脉冲显著比第一脉冲更强。对激光器102及液滴产生器108进行校正，使得激光器102发射成对脉冲以使得每个液滴124用一对脉冲照射。例如，若液滴产生器108每秒输出50,000个液滴124，则激光器102将每秒输出50,000对脉冲。在不脱离本揭露的范畴的情况下，激光器102可以除了以上所描述的之外的方式照射液滴124。例如，激光器102可用单个脉冲或者用多于两个脉冲照射每个液滴124。

在一个实施例中，液滴124是锡。当锡液滴124转化为电浆时，锡液滴124输出具有定中心于10nm与15nm之间的波长的极紫外辐射134。更特定而言，在一个实施例中，锡电浆放射13.5nm的特征波长。这些波长对应于极紫外辐射134。在不脱离本揭露的范畴的情况下，可将除了锡之外的材料用于液滴124。在不脱离本揭露的范畴的情况下，此类其他材料可产生具有除了以上所描述的那些之外的波长的极紫外辐射134。

在一个实施例中，由液滴124输出的极紫外辐射134在许多方向上随机散射。光蚀刻系统100利用收集器106来收集来自电浆的散射极紫外辐射134，且将极紫外辐射134朝向光蚀刻靶104输出。

在一个实施例中，收集器106是抛物面镜或椭圆镜。散射极紫外辐射134由抛物面镜或椭圆镜收集且以一轨迹朝向光蚀刻靶104反射。

在一个实施例中，收集器106包括空隙135。激光132的脉冲自激光器102穿过空隙135朝向液滴124的流。这使得收集器106能够定位在激光器102与光蚀刻靶104之间。

在激光器102已照射液滴124之后，液滴124以一轨迹继续朝向液滴接收器110。特定而言，液滴124进入液滴接收器110中的开口126，且穿过内部通道128朝向位于内部通道128的背端处的液滴池116行进。液滴池116收集液滴124。液滴接收器110可进一步包括对液滴池116进行排放的排泄口(未展示出)。液滴124可进行再使用或处置。

为了减少或消去来自液滴124的回溅，光蚀刻系统100包括圆环状、扁平环形或任意环式充电电极112。充电电极112经定位成使得液滴124穿过圆环状充电电极112的中心。充电电极112定位在照射液滴124的位置的下游及液滴接收器110的上游。

充电电极112耦合到控制系统114。控制系统114向或致使向充电电极112施加电压。在一个实施例中，施加到充电电极112的电压介于100V与40,000V之间，但在不脱离本揭露的范畴的情况下，可向充电电极112施加其他电压。电压值可经选择以达到将自由电子自液滴124吸引到充电电极112的目的。充电电极112上的更高电压将自每个液滴124吸引更大数目的电子。自液滴124吸引到的电子数目越大，液滴124上的净正电荷越大。净正电荷越大，经由反电极118可达成的速率降低越大。充电电极112亦可携带净正电荷，使得充电电极112在充电电极112附近产生电场。

液滴接收器110包括外部罩壳130。外部罩壳130封装内部通道128。反电极118邻近于内部通道128的背端被定位在外部罩壳130中。反电极118包括杯形，使得反电极118围绕内部通道128的背端。在不脱离本揭露的范畴的情况下，反电极118可包括其他形状及位置。

反电极118耦合到控制系统114。控制系统114向或致使向反电极118施加电压。在一个实施例中，反电极118携带具有与充电电极112上的电压或净电荷相同极性的电压或净电荷。因此，当带电液滴124接近反电极118时，带电液滴124经受排斥电磁力。排斥电磁力使液滴124速度降低。因为液滴124速度降低，所以液滴124产生很少回溅或不产生回溅。

在一个实施例中，向反电极118施加比充电电极112高的电压。这是因为在充电电极112已对液滴124充电之后，当带电液滴124朝向液滴接收器110移动超过充电电极112时，充电电极112与带电液滴124之间的电磁力可使液滴124加速。因此，反电极118可具有比充电电极112上的电压或净电荷高的电压或净电荷。以此方式，反电极118可使带电液滴124减速至比充电电极112可使带电液滴124加速大的程度。

在一个实施例中，施加到反电极118的电压介于1000V与60,000V之间，但在不脱离本揭露的范畴的情况下，可向充电电极112施加其他电压。

液滴感测器120定位在内部通道128的背端内或邻近于背端处。在图2的实例中，液滴感测器120包括激光感测器，激光感测器感测在液滴124接近液滴池116时的液滴124的速度或速率。激光感测器可包括激光器102及感测器接收器。激光器102朝向感测器接收器输出激光束。当液滴124穿过激光束时，激光束被中断，使得感测器接收器在与液滴124完全穿过激光束所要的时间相对应的历时内不接收激光束。若已知或估计出液滴124的大小，则可基于中断历时来计算或估计液滴124的速率或速度。

感测器接收器可将指示液滴124的速率或速度的感测器信号传递到控制系统114。感测器信号可包括数字或模拟信号。感测器信号可包括明确指示液滴124速率的数据。替代地，感测器信号可包括指示中断且由此指示速率的模拟波形。在不脱离本揭露的范畴的情况下，可使用用于感测器信号的其他方案。在不脱离本揭露的范畴的情况下，可使用其他类型的液滴感测器120。

控制系统114自液滴感测器120接收感测器信号。控制系统114处理感测器信号。控制系统114可基于来自液滴感测器120的感测器信号来判定液滴124是否充分减速。

控制系统114可包括一或多个控制器或处理器。控制系统114可包括一或多个计算机记忆体，一或多个计算机记忆体可存储指令及数据。控制器或处理器可执行指令且处理数据。

控制系统114可基于自液滴感测器120接收的感测器信号来控制施加到充电电极112及反电极118的电压。若感测器信号指示在液滴124被接收到液滴池116中时液滴124速率太高，则控制系统114可调整施加到充电电极112及/或反电极118的电压。

在一个实施例中，控制系统114可采取步骤以通过增加施加到充电电极112及反电极118的电压来降低液滴124速率。在一个实例中，控制系统114可增加施加到充电电极112的电压，以便向滴液给予更大的净电荷。控制系统114可向反电极118增加施加对应的电压。在一些情况下，控制系统114可向反电极118增加施加比充电电极112大的电压。在一些情况下，控制系统114可向充电电极112及反电极118二者增加施加相同的电压。在一些情况下，控制系统114可调整反电极118及充电电极112中的仅一者的电压。在一些情况下，控制系统114可增加充电电极112或反电极118中的一者上的电压。控制系统114可增加充电电极112及反电极118中的另一者上的电压。图2的控制系统114可利用与以上关于图1所描述的那些相同类型的动作。

在一个实施例中，控制系统114包括或者耦合到电源。电源向充电电极112及反电极118供应电压。控制系统114可控制由电源供应到充电电极112及反电极118的电压。

在一个实施例中，控制系统114耦合到液滴产生器108。控制系统114可向液滴产生器108或液滴产生器108的一部分施加电压。例如，在一个实施例中，控制系统114可向液滴产生器108施加地电压，以便在液滴124与充电电极112之间产生初始电压降。替代地，控制系统114使用另一个地电压或参考电压。

在一个实施例中，控制系统114可利用机器学习模型150或其他类型的算法来达成所要的液滴速率，这些机器学习模型150或其他类型的算法包括但不限于以上关于图1所描述的机器学习模型150及算法。

图3是根据一实施例的用于控制光蚀刻制程中的液滴124回溅的过程300的功能流程图。过程300由包括机器学习模型150的控制系统114来执行。

在步骤302处，机器学习模型150利用关于图1及图2所描述的任何组件及过程自液滴感测器120接收感测器数据。感测器数据可包括由液滴感测器120提供的感测器信号。替代地，感测器数据可包括自液滴感测器120所提供的感测器信号导出的数据。因此，自液滴感测器120接收感测器数据可包括接收自液滴感测器120的感测器信号导出的感测器数据。

在步骤304处，机器学习模型150利用关于图1及图2所描述的任何组件或过程来分析感测器数据。机器学习模型150可包括在监督式机器学习模型150的情况下已用机器学习过程训练的模型。监督式机器学习过程可训练机器学习模型150以产生将导致所要的液滴124速率以便减少回溅的电压调整数据。监督式机器学习过程可训练机器学习模型150以基于感测器数据来产生电压调整数据。因此，监督式机器学习过程可利用包括所测量的回溅及感测器数据的训练集数据。替代地，机器学习模型150可包括非监督式机器学习模型150。在不脱离本揭露的范畴的情况下，可利用用于机器学习模型150的其他机器学习模型150及过程。机器学习模型150可包括但不限于以上关于图1所描述的类型的机器学习模型150。

在步骤306处，机器学习模型150基于感测器数据来产生电压调整数据。电压调整数据指示应对施加到充电电极112及反电极的电压中的任一者或二者作出调整。电压调整数据亦可指示不应对电压作出调整。

在步骤308处，若电压调整数据指示应作出电压调整，则过程进行至步骤310。在步骤310处，控制系统114基于电压调整数据来调整施加到充电电极112及/或反电极118的电压。自步骤310起，过程返回至步骤302。

在步骤308处，若电压调整数据指示不应调整电压，则过程返回至步骤302。

通过利用机器学习模型150，控制系统114可在迭代中调整施加到反电极118及充电电极112的电压。过程重复其本身，直到液滴124速率在可接受范围内为止。此后，过程重复其本身以将液滴124速率维持在可接受范围内。以此方式，控制系统114可操作以减少液滴124到收集器106上的回溅。

图4是根据一实施例的用于减少光蚀刻系统100中的液滴124回溅的方法400。在步骤402处，方法400包括自液滴产生器输出液滴的流的步骤。液滴产生器的一个实例是图1或图2的液滴产生器108。在步骤404处，方法400包括用激光器照射液滴的步骤。激光器的一个实例是图1或图2的激光器102。在步骤406处，方法400包括将液滴接收在液滴接收器中的步骤。液滴接收器的一个实例是图1或图2的液滴接收器110。在步骤408处，方法400包括在液滴接收器上游在液滴中产生净电荷的步骤。在步骤410处，方法400包括通过在液滴接收器内产生电场来降低液滴在液滴接收器内的速率的步骤。

图5是根据一实施例的用于减少光蚀刻系统中的液滴回溅的方法500。在步骤502处，方法500包括用液滴产生器输出多个液滴的步骤。液滴产生器的一个实例是图1或图2的液滴产生器108。在步骤504处，方法500包括通过用激光器照射液滴来产生极紫外辐射的步骤。激光器的一个实例是图1或图2的激光器102。在步骤506处，方法500包括通过向邻近于液滴的路径定位的充电电极施加第一电压来在液滴中诱导净电荷的步骤。充电电极的一个实例是图1或图2的充电电极112。在步骤508处，方法500包括通过向定位在充电电极下游的反电极施加第二电压来降低液滴速率的步骤。反电极的一个实例是图1或图2的反电极118。

在一个实施例中，一种光蚀刻系统包括一液滴产生器，该液滴产生器配置以输出多个液滴的一流；及一液滴接收器，该液滴接收器经定位以接收该些液滴。该系统包括一激光器，该激光器配置以照射该些液滴；及一收集器，该收集器配置以自该些液滴接收极紫外辐射且反射该极紫外辐射以用于光蚀刻制程。该系统包括一充电电极，该充电电极定位在该液滴产生器与该液滴接收器之间。该系统包括一反电极，该反电极相对于该些液滴的一行进方向定位在该充电电极下游。该系统包括一控制系统，该控制系统配置以向该充电电极施加一第一电压且向该反电极施加一第二电压。该第一电压经选择以在该些液滴邻近于该充电电极经由时向该些液滴给予一净电荷。该第二电压经选择以在该些液滴邻近于该反电极经由时使该些液滴减速。在一些实施例中，第一电压及第二电压具有相同极性。在一些实施例中，第二电压具有比第一电压大的量值。在一些实施例中，光蚀刻系统进一步包含液滴感测器，配置以产生指示液滴在液滴接收器内的速率的感测器信号。在一些实施例中，控制系统用以接收感测器信号且响应于感测器信号来调整第一电压及第二电压中的一或二者。在一些实施例中，控制系统包括机器学习模型，机器学习模型分析感测器信号且基于感测器信号来输出电压调整数据。在一些实施例中，控制系统基于电压调整数据来调整第一电压及第二电压中的一或二者。在一些实施例中，机器学习模型包括类神经网络。在一些实施例中，机器学习模型包括决策树模型。

在一个实施例中，一种液滴控制方法包括以下步骤：自一液滴产生器输出多个液滴的一流；用一激光器照射该些液滴；及将该些液滴接收在一液滴接收器中。该方法包括以下步骤：在该液滴接收器上游在该些液滴中产生一净电荷；及通过在该液滴接收器内产生一电场来降低该些液滴在该液滴接收器内的一速率。在一些实施例中，在液滴中产生净电荷包括向定位在液滴接收器上游的充电电极施加第一电压。在一些实施例中，电场包括向反电极施加第二电压。在一些实施例中，液滴控制方法进一步包含：产生指示液滴在液滴接收器内的速率的感测器信号；将感测器信号传递到控制系统；以及用控制系统基于感测器信号来调整第一电压及第二电压中的一或二者。在一些实施例中，液滴控制方法进一步包含：将感测器信号或自感测器信号导出的数据传递到机器学习模型；用机器学习模型分析感测器信号或自感测器信号导出的数据；用机器学习模型至少部分地基于感测器信号来产生电压调整数据；以及基于感测器信号来调整第一电压及第二电压中的一或二者。在一些实施例中，液滴控制方法进一步包含至少部分地基于液滴的质量来产生电压调整数据。在一些实施例中，液滴控制方法进一步包含至少部分地基于液滴的先前速率来产生电压调整数据。在一些实施例中，液滴控制方法进一步包含通过用激光器照射液滴来自液滴产生极紫外辐射。在一些实施例中，液滴控制方法进一步包含用极紫外辐射执行光蚀刻制程。

在一个实施例中，一种液滴控制方法包括以下步骤：用一液滴产生器输出多个液滴；及通过用一激光器照射该些液滴来产生极紫外辐射。该方法包括以下步骤：通过向邻近于该些液滴的一路径定位的一充电电极施加一第一电压来在该些液滴中诱导一净电荷；及通过向定位在该充电电极下游的一反电极施加一第二电压来降低该些液滴的一速率。在一些实施例中，液滴控制方法进一步包含：产生指示液滴在液滴接收器内的速率的感测器信号；将感测器信号传递到控制系统；以及用控制系统基于感测器信号来调整第一电压及第二电压中的一或二者。

可组合以上所描述的各种实施例来提供另外的实施例。必要时，可修改这些实施例的态样以采用各种专利、申请案及公开案的构想来提供其他实施例。

可根据以上详细描述对实施例进行这些及其他改变。一般而言，在所附权利要求书中，所使用的术语不应理解为将权利要求范围限于在说明书及权利要求书中所揭示的特定实施例，而应理解为包括所有可能的实施例以及此类权利要求所授权的等效物的完整范畴。因此，权利要求书不受本揭露限制。