光刻光学器件调节和监测的制作方法

光刻光学器件调节和监测
1.分案申请说明
2.本技术是申请日为2017年6月29日、申请号为201780042691.3、名称为“光刻光学器件调节和监测”的中国专利申请的分案申请。
技术领域
3.本公开主题涉及诸如用于集成电路光刻制造工艺的激光生成的光源中的光学器件。


背景技术：

4.用于半导体光刻的光源中的光学元件随着时间而劣化，这反过来导致光源性能下降，这在系统投入生产时是无法补救的。例如，氟化钙(caf2)是通常用于诸如例如窗户、分光镜和反射器的各种应用的深紫外(duv)光源的晶体材料。虽然caf2是用于光刻系统中的长期使用的稳健材料，但caf2的劣化可能经由几种机制中的任何一种发生。除了灾难性断裂外，这些机制往往会缓慢降低caf2光学器件的性能。最初，这种劣化可能相对无关紧要，但最终受影响部件的光学性能充分恶化，使得光源必须离线以更换光学器件或包含光学器件的模块。
5.一种特定的光学劣化机制涉及滑移面的形成。当热机械应力引起caf2晶格中的细微裂缝时，发生滑移面。在视觉上，滑移面在光学器件上呈现为相对于晶格取向以明确定义的角度设置的线。只有在从光源上移除损坏的光学器件之后，目视检查才是实用的，这仅在光源从生产中移除时才会发生。
6.另一种光学劣化机制是线损坏的形成，其中一种形式是由具有涂层的光学器件上的光束的多个部分的叠加产生的。这些多个部分的组合能量可能超过光学器件上的涂层的损坏阈值。当发生这种情况时，会损坏叠加区域的涂层，从而产生可以衍射光线的明显的线。线损坏是一个问题，因为它会导致光束轮廓失真，从而缩短模块的使用寿命。能够检测线损坏的存在和程度将是有利的。
7.光学劣化机制的又一方面是由于系统内某些位置处的光学器件上的颗粒而存在点状缺陷。这种颗粒通常不会对光学性能产生不适当的不利影响，因为它们的数目很少，但它们会影响图像处理。能够标识点状缺陷的存在、位置和标称尺寸将是有利的。
8.另一方面，光学劣化机制是在与opus分束器上的涂层损坏相关联的光束图像中存在蠕虫状特征，这降低了光学性能。能够标识蠕虫状特征的存在、位置和标称大小将是有利的。
9.降低光学性能的另外的损坏机制是枝晶形成的发生和生长。这些枝晶类似于白色绒毛，并且它们通常被称为白色绒毛。枝晶的存在表明涂层失效，这导致枝晶附近的光学器件的局部加热。加热加剧了涂层失效，因此光学器件的受影响区域扩展，这进一步加剧了局部加热并且导致热透镜效应。然后激光器的光学性能下降，并且最终必须更换受影响的光学器件。能够检测枝晶形成的发生和进展将是有利的。
10.与这些损坏机制相关联的挑战的共同方面是需要一种方法来检测和标识与这些缺陷相关联的低电平信号，并且将这些信号归因于特定缺陷类型。还需要存在监测这些缺陷的演变的方法，其允许预测在光源光学性能充分降低以至于必须更换光学器件或模块之前剩余多少时间。
11.检测光学部件中的变化的一种方法涉及对已经通过这些部件的激光束的一部分进行成像。该方法通常涉及在系统的出口孔处获取光束的近场和远场图像。虽然这种方法对于检测光学损坏是有效的，但是通常不能精确定位光路中已发生损坏的位置。具有这样的系统将是有利的，其中可以在除了出口孔之外的位置处获取光束的图像。
12.最终，光源必须从生产用途中取出，因此可以更换劣化的模块和光学器件。这显然会导致扫描仪停机。期望可能最大程度地最小化停机时间。虽然计划维护事件可以减少生产时间损失的不利影响，但所有停机时间对芯片制造商来说都是一个巨大的成本。光源停产的总时间有时被称为“绿色到绿色”时间。
13.在维护期间，一旦安装了任何所需要的替换模块和光学器件，就必须重新对准光源。如上所述，光源可以实施为一组模块。在这种情况下，对准通常涉及调节定位器，定位器在某些情况下使模块内的各个光学元件翻转和/或倾斜，而在其他情况下使整个模块翻转和/或倾斜。一旦对准，光源可以被用于大量时间而无需附加调节。重新对准光学器件和模块所需要的时间量不利地增加了绿色到绿色时间。对准可以通过使用机械对准致动器来被执行，但是这可能是过度耗时的。
14.可以执行对准过程的一部分以补偿腔室谐振。用于半导体光刻的激光辐射通常被提供为指定重复率的一系列脉冲。腔室谐振可能以某些重复率发生，并且引起谐振频率附近的性能指标(例如，指向和发散)的急剧增加，在谐振附近的频率处具有低谷或底。如果所有数据点都保持在规范内，则谐振本身的存在可能是可接受的，尽管在对准期间可能需要附加的时间和精力以将性能指标保持在规范内。此外，谐振引起的性能指标的峰谷差异可能会给扫描仪设计和控制带来技术挑战。
15.使绿色到绿色时间的总量最小化的措施包括减少维护事件的数目和减少维护事件发生的长度。通过延长模块和光学器件的使用寿命并且通过以可靠的方式原位确定光学器件损坏的量，可以减少维护事件的数目。通过减少对准替换模块和光学器件所需要的时间量，可以减少维护事件的长度。


技术实现要素：

16.以下呈现一个或多个实施例的简要概述，以便提供对本发明的基本理解。该概述不是所有预期实施例的广泛概述，并且不旨在标识所有实施例的关键或重要元件，也不旨在界定任何或所有实施例的范围。其唯一目的是以简化的形式呈现一个或多个实施例的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。
17.根据一个方面，本公开的主题通过提供用于减少停机时间的方式解决了当前停机时间太长的问题。本公开的主题还解决了延长模块和光学器件的寿命的问题。本公开的主题还解决了以在腔室谐振处或附近的重复率改善扫描仪性能。
18.本公开的主题至少部分地通过使用电操作和受控对准致动器来调节光学元件和模块而不是纯机械对准致动器来解决这些问题。本公开的主题还至少部分地通过提供用于
对指示对准状态的荧光对准屏幕进行成像的光学传感器(例如，相机)来解决这些问题。本公开的主题至少部分地通过使用来自诸如组合自动快门计量模块(“casmm”)等光束成像器的数据以引导对准来解决这些问题。这种对准可以以几种操作模式中的任何一种来进行。例如，如下面更详细描述，对准可以以手动模式、半自动模式、全自动模式、光源定向模式或扫描仪定向模式来执行。
19.根据另一方面，提供具有板载控制器的电可调整致动器创建了动态地执行光源对准的能力，其中在生产使用中的暂停期间进行调节和验证。它还创建了执行持续性能指标平坦化的能力(即，减小最大值和最小值之间的差)。例如，当扫描仪以落在腔室谐振频率附近的特定重复率变化引导操作时，光源可以调节一个或多个光学器件以通过减小谐振峰值来补偿谐振。
20.根据另一方面，本公开的主题解决了从近场图像检测一个或多个滑移面的存在的问题，其中检测可以是自动的，并且其中滑移面根据时间的演变为可以被感测和量化。在这里和其他地方，“时间”可以是指例如以天、周或月等为单位测量的按时间顺序的时间，或者可以是指例如通过系统的累计运行时间、脉冲数目等测量的操作时间，或者可以是指根据按时间顺序的时间和操作时间两者确定的某个混合时间。
21.根据另一方面，本公开的主题涉及通过检测当至少部分地相干的激光束在撞击诸如孔的边缘等障碍物时衍射引起的衍射来确定激光束是否正在削减光源内的孔。
22.根据另一方面，本公开的主题涉及感测线损坏的存在。
23.更一般地，根据另一方面，本公开的主题涉及检测嵌入在有噪声的背景信号中的线的存在。
24.根据另一方面，本公开的主题涉及感测诸如光学器件上的颗粒等点状缺陷的存在。
25.根据另一方面，本公开的主题涉及感测光束图像中蠕虫状特征的存在。
26.根据另一方面，本公开的主题涉及根据平行于并且紧邻近场图像的边缘的条纹的存在来检测某些类型的光学未对准。
27.根据另一方面，除了近场和远场图像之外，本公开的主题还解决了沿着光路获取图像的需要。
28.根据一个方面，公开了一种用于自动地检测用于半导体光刻的光源的状态的方法，该方法包括以下步骤：获得由光源产生的光束的图像，从图像中提取一部分，从该部分中获得图像数据，使用匹配滤波器对图像数据进行滤波，将滤波操作的结果存储在数据库中，其中在一段时间内重复执行上述步骤以重复地检测状态。该方法还包括：
29.比较滤波操作的多个存储结果以确定状态随时间的演变并且在具有至少部分地基于状态随时间的演变的持续时间的一段时间之后对光源执行维护。状态可以是图像中的蠕虫状特征的存在。该状态可以是光源中的至少一个光学元件中的滑移面缺陷的存在程度。
30.根据另一方面，公开了一种用于自动地检测用于半导体光刻的光源的状态的方法，该方法包括以下步骤：获得由光源产生的光束的图像，从图像中提取一部分，从该部分中获得图像数据，使用匹配滤波器对图像数据进行滤波，将滤波操作的结果附加到包含执行上述步骤的多个先前结果的数据库，将存储在数据库中的多个结果进行比较以确定状态
随时间的演变，以及在具有至少部分地基于状态随时间的演变的持续时间的一段时间之后对光源执行维护。
31.状态可以是图像中的蠕虫状特征的存在。状态可以是光源中的至少一个光学元件中的滑移面缺陷的存在。状态可以是光源中的至少一个光学元件中的滑移面缺陷的存在程度。
32.可以使用环绕索引来执行将滤波操作的结果附加到包含多个先前结果的数据库的步骤。可以使用比特移位来执行将滤波操作的结果附加到包含多个先前结果的数据库的步骤。该方法可以包括根据存储在数据库中的结果来生成视频图像的附加步骤。
33.根据另一方面，公开了一种光刻设备，包括用于生成激光束的激光源和用于在激光束穿过光源的光路之后对激光束进行成像的成像器，光路包括多个光学部件，成像器包括屏幕元件和相机，屏幕元件被布置为接收激光束的至少一部分并且在被激光束的至少一部分撞击时生成激光束的图像，相机被布置为观察屏幕元件以获取屏幕元件上的激光束的图像。光刻设备还包括布置在多个光学部件与屏幕元件之间的光学模块，光学模块包括用于改变屏幕上的图像的至少一个可移动光学元件。
34.光学模块可以包括可变焦距透镜。光学模块可以包括齐焦透镜。该装置可以另外包括驱动器，其中至少一个可移动光学元件机械地耦合到驱动器。驱动器可以包括步进电机。驱动器可以包括压电转换器。至少一个可移动光学元件可以机械地耦合到安装在轨道上的驱动器。该装置可以进一步包括电连接到驱动器的控制器，其中控制器生成控制信号以控制驱动器。
附图说明
35.图1示出了根据所公开的主题的一个方面的光刻系统的总体广义概念的示意性未按比例视图。
36.图2示出了根据所公开的主题的一个方面的照射系统的总体广义概念的示意性未按比例视图。
37.图3a示出了光束成像器、组合的自动快门计量模块(“casmm”)的示例的总体广义概念的示意性未按比例视图。
38.图3b示出了适于在沿着光路的多个点处获得图像的光束成像器的一个示例的总体广义概念的示意性未按比例视图。
39.图3c示出了适于在沿着光路的多个点处获得图像的光束成像器的另一示例的总体广义概念的示意性未按比例视图。
40.图4示出了根据所公开的主题的一个方面的电致动穿墙调节器的总体广义概念的局部剖视图的示意性未按比例视图。
41.图5示出了根据所公开的主题的一个方面的用于控制用于电致动穿墙调节器的一组致动器的系统的总体广义概念的示意性未按比例局部剖视图。
42.图6是描绘根据所公开的主题的一个方面的对准照射系统中的部件的方法的流程图。
43.图7是根据所公开的主题的一个方面的用于控制用于电致动穿墙调节器的一个或多个致动器的gui的总体广义概念的图形表示。
44.图8是描绘根据所公开的主题的一个方面的校正孔径限幅的方法的流程图。
45.图9是描绘根据所公开的主题的一个方面的校正质心偏移的方法的流程图。
46.图10是描绘根据所公开的主题的一个方面的校正腔室谐振的方法的流程图。
47.图11是可能存在于casmm近场图像中的特征的图形表示。
48.图12是描绘根据所公开的主题的一个方面的提取可能存在于casmm近场图像中的特征的方法的流程图。
49.图13是描绘根据所公开的主题的另一方面的提取可能指示滑移面缺陷的casmm图像中存在的特征的方法的流程图。
50.图14是描绘根据所公开的主题的另一方面的提取可能指示缺陷的可能存在于casmm图像中的蠕虫状特征的方法的流程图。
51.图15是描绘根据所公开的主题的另一方面的针对滑移面损坏而监测光源光学器件的方法的流程图。
52.图16是描绘根据所公开的主题的另一方面的将缺陷签名附加到累积阵列而不单独存储缺陷签名的方法的流程图。
53.图17是描绘根据所公开的主题的另一方面的形成其中视频图像被生成的图像缺陷跟踪阵列的方法的流程图。
54.图18是描绘根据所公开的主题的另一方面的使用比特移位来更新图像缺陷跟踪阵列的方法的流程图。
55.图19是描绘根据所公开的主题的另一方面的使用环绕索引来更新图像缺陷跟踪阵列的方法的流程图。
56.图20是描绘根据所公开的主题的另一方面的检测缺陷的方法的流程图。
57.图21是描绘根据所公开的主题的另一方面的观察使用环绕索引创建的光束图像缺陷跟踪阵列的方法的流程图。
58.图22是描绘根据本发明的另一实施例的附加来自累积阵列的信号的方法的流程图。
具体实施方式
59.现在参考附图描述各种实施例，其中相似的附图标记始终用于指代相似的元件。在以下描述中，出于解释的目的，阐述了很多具体细节以便促进对一个或多个实施例的透彻理解。然而，在一些或所有情况下可能明显的是，可以在不采用下面描述的特定设计细节的情况下实践下面描述的任何实施例。在其他情况下，以框图形式示出了公知的结构和设备，以便促进描述一个或多个实施例。以下呈现一个或多个实施例的简要概述，以便提供对实施例的基本理解。该概述不是所有预期实施例的广泛概述，并且不旨在标识所有实施例的关键或重要元件，也不旨在界定任何或所有实施例的范围。
60.参考图1，光刻系统100包括照射系统105。如以下更全面地描述的，照射系统105包括产生脉冲光束110并且将其定向到光刻曝光设备或扫描仪115的光源，光刻曝光设备或扫描仪115图案化晶片120上的微电子特征。晶片120放置在晶片台125上，晶片台125被构造成保持晶片120并且连接到定位器，定位器被配置为根据某些参数准确地定位晶片120。
61.光刻系统100使用具有的波长在深紫外(duv)范围内的光束110，例如，其波长为
248纳米(nm)或193nm。在晶片120上图案化的微电子特征的尺寸取决于光束110的波长，较低的波长导致较小的最小特征尺寸。当光束110的波长为248nm或193nm时，微电子特征的最小尺寸可以是例如50nm或更小。光束110的带宽可以是其光谱(或发射光谱)的实际瞬时带宽，其包含关于光束110的光能如何分布在不同波长上的信息。扫描仪115包括具有例如一个或多个聚光透镜、掩模和物镜装置的光学装置。掩模沿着一个或多个方向可移动，诸如沿着光束110的光轴或在垂直于光轴的平面中。物镜装置包括投影透镜并且使得能够从掩模到晶片120上的光致抗蚀剂发生图像转移。照射系统105调节照射在掩模上的光束110的角度范围。照射系统105还使横跨掩模的光束110的强度分布均匀化(使其均匀)。
62.除了其他特征之外，扫描仪115还可以包括光刻控制器130、空调装置和用于各种电气部件的电源。光刻控制器130控制如何在晶片120上印刷层。光刻控制器130包括存储诸如工艺配方等信息的存储器。处理程序或配方确定晶片120上的曝光长度、所使用的掩模以及影响曝光的其他因素。在光刻期间，光束110的多个脉冲照射晶片120的相同区域以构成照射剂量。
63.光刻系统100优选地还包括控制系统135。通常，控制系统135包括数字电子电路、计算机硬件、固件和软件中的一个或多个。控制系统135还包括存储器，存储器可以是只读存储器和/或随机存取存储器。适合于有形地实施计算机程序指令和数据的存储设备包括所有形式的非易失性存储器，例如包括半导体存储器设备，诸如eprom、eeprom和闪存设备；磁盘，诸如内部硬盘和可移动磁盘；磁光盘；以及cd-rom磁盘。
64.控制系统135还可以包括一个或多个输入设备(诸如键盘、触摸屏、麦克风、鼠标、手持输入设备等)和一个或多个输出设备(诸如扬声器或显示器)。控制系统135还包括一个或多个可编程处理器、以及有形地包含在机器可读存储设备中以用于由一个或多个可编程处理器执行的一个或多个计算机程序产品。一个或多个可编程处理器每个可以执行指令程序以通过对输入数据进行操作并且生成适当的输出来执行期望的功能。通常，处理器从存储器接收指令和数据。任何前述内容可以由专门设计的asic(专用集成电路)补充或并入其中。控制系统135可以是集中式的，或者部分地或全部地分布在整个光刻系统100中。
65.参考图2，示例性照射系统105是脉冲激光源，其产生脉冲激光束作为光束110。图2描绘了部件和光路的一个特定组件，目的在于便于一般地描述本发明的广泛原理，并且对于本领域普通技术人员很清楚的是，本发明的原理可以有利地应用于具有其他部件和配置的激光器。
66.图2以框图方式示例性地示出了根据所公开的主题的某些方面的实施例的气体放电激光系统。气体放电激光系统可以包括例如固态或气体放电种子激光系统140、放大级(例如，功率环放大器(“pra”)级145)、中继光学器件150和激光系统输出子系统160。种子系统140可以包括例如主振荡器(“mo”)腔室165，其中例如电极(未示出)之间的放电可以引起激光气体中的激光气体放电以产生反转的高能分子群，例如，包括ar、kr或xe，以产生相对宽的带辐射，该辐射可以被线变窄到在线变窄模块(“lnm”)170中选择的相对非常窄的带宽和中心波长，如本领域已知。
67.种子激光系统140还可以包括主振荡器输出耦合器(“mo oc”)175，其可以包括部分反射镜，以与在lnm 170中的反射光栅(未示出)一起形成振荡器腔室，种子激光器140在其中振荡以形成种子激光器输出脉冲，即，形成主振荡器(“mo”)。该系统还可以包括线中心
分析模块(“lam”)180。lam 180可以包括用于精细波长测量的标准具光谱仪和更粗糙分辨率光栅光谱仪。mo波前工程箱(“web”)185可以用于将mo种子激光系统140的输出重定向到放大级145，并且可以包括例如利用例如多棱镜扩束器(未示出)的光束扩展和例如光学延迟路径(未示出)的形式的相干性破坏。
68.放大级145可以包括例如激光腔室200，激光腔室200也可以是振荡器，其例如通过种子光束注入和输出耦合光学器件(未示出)形成，该光学器件可以被包含到pra web 210中，并且可以通过光束反转器220被重新引导通过腔室200中的增益介质。pra web 210可以包含部分反射输入/输出耦合器(未示出)和最大反射镜以用于标称工作波长(例如，arf系统的大约193nm)以及一个或多个棱镜。
69.在放大级145的输出处的带宽分析模块(“bam”)230可以从放大级接收脉冲的输出激光光束并且拾取一部分光束以用于计量目的，例如以测量输出带宽和脉冲能量。然后，脉冲的激光输出光束通过光脉冲展宽器(“opus”)240和输出组合自动快门计量模块(“casmm”)250，其也可以是脉冲能量计的位置。opus 240的一个目的可以是例如将单个输出激光脉冲转换成脉冲序列。从原始单输出脉冲产生的二次脉冲可以相对于彼此延迟。通过将原始激光脉冲能量分配到一系列二次脉冲中，可以扩展激光的有效脉冲长度，并且同时降低峰值脉冲强度。因此，opus 240可以经由bam 230从pra web 210接收激光束，并且将opus 240的输出引导到casmm 250。
70.casmm 250是光束成像/分析工具，其提供关于光束参数的信息。casmm对激光束进行采样以在单个相机图像中捕获光束的近场和远场轮廓两者。近场图像是激光器的出口处的光束轮廓，并且远场图像提供诸如光束指向和发散等信息。光束轮廓的畸变由近场图像捕获，其可以被研究以检测光学缺陷。该研究需要先进的图像处理技术。从casmm图像获取的知识可以用于确定系统中可以帮助保持高光束质量的适当变化。
71.图3a是casmm 250的可能布置的高度简化和概括的框图。如图所示，casmm 250包括自动快门252和用于原位监测激光性能的附加计量装置254。casmm 250接收由分束器256分离的输入光束。自动快门252被布置和配置为在关闭时阻挡激光束的未分离部分258并且在打开时允许激光束不受干扰地离开。自动快门252可以包括使用全内反射以将阻挡的光束引导到水冷光束收集器(未示出)的未涂覆的caf2转向棱镜。
72.计量装置254被布置为接收光束的分离部分260，并且优选地包括各种光电探测器和位置检测器。如图3b所示，它优选地还包括光学系统264和图像传感器274，例如2d相机，图像传感器274捕获光束的图像，图像可以是光束的近场和远场2d图像，但是也可以包括中间图像。因此，casmm 250的一个输出是光束轮廓的强度的二维(2d)截面。该2d截面可以用于测量光束轮廓并且检测畸变或不规则。控制系统135从计量装置254中的2d相机收集数据。控制系统135处理数据以得到关于光束偏振、轮廓、发散和指向的有用信息以用于立即观察以及长期存储和取回。数据的立即观察可以是激光器上的现场服务事件的一部分(对准、故障排除)。存储和取回可以是事件调查的一部分，也可以是激光性能随时间推移的趋势，以用于预防性维护。
73.在垂直于光束传播方向的平面中捕获图像。使用具有用于相机获取的193nm下转换为可见波长的适当的照射深度和衰减时间的荧光玻璃屏266来产生光束的可见图像。近场和远场2d成像优选地在激光操作期间同时且连续。近场图像可以是包含opus 240内的系
统硬孔的平面的图像。
74.近场给出关于辐照轮廓的独特信息，这是光束的重要特征。截面上的分布对于光刻工业非常重要。在大部分分束器中产生的滑移面、枝晶生长(分束器涂层的质量的降低)、未对准、夹具引起的应力和灰尘颗粒污染具有在近场图像中可见的或者通过分析近场图像而提取的所有独特特征。另一图像特征是由线缺陷衍射引起的短线簇。这有时被称为“垂直线损坏”，即使特征的取向实际上取决于casmm成像器相对于pra web中的特定光学器件的取向，并且因此可能不总是垂直的。它与观察到的光学器件中的损坏相关，其形式为垂直取向的相对较短的线，因此得名。这种损坏的证据出现在casmm图像中，其形式为一簇相对较短的干涉条纹。
75.诸如先前实现的casmm等光束成像/分析工具对于评估诸如激光对准和偏振比等参数是有效的。评估系统中的诸如光学脉冲展宽器和分束器等光学部件的健康状况也很有效。然而，这种工具通常缺乏在光脉冲展宽器和分束器之前在沿着光路的位置处观察光束的能力。因此，在正常的激光操作期间，当出现光脉冲展宽器和分束器上游的一个或多个光学部件有可能被损坏时，没有能力准确地指定损坏的位置(即，模块)，因为没有方法在光路中原位观察光学器件或强度分布。除了光学脉冲展宽器和分束器的损坏之外，还没有先前使用的跟踪光学损坏的方法允许损坏量的外推和部件主动更换。
76.为了解决这些潜在问题，有利的是将诸如casmm 250等光束成像/分析工具配备有具有可变焦距的透镜。例如，这可以是随着焦距(和放大率)改变而焦点改变的变焦距透镜，或者可以是随着透镜变焦(焦距和放大率改变)而保持聚焦的齐焦(“真实”)变焦透镜。
77.换言之，根据本发明的一个方面，casmm 250的计量装置254设置有用于在荧光屏266上成像光束之前动态调节透镜的焦距的系统。一个这样的系统在图3b中示出。在图3b中，光学系统包括多个聚焦元件，包括无焦变焦系统264，无焦变焦系统264可以是如图所示的凸棱镜和凹棱镜的组合。无焦变焦系统264的部件可以被布置为相对于保持固定的聚焦透镜移动。
78.为了提供无焦变焦系统264的部件的移动，可以将透镜放置在轨道276上，其中可以调节一个或多个透镜的位置以改变焦点。例如，可以使用驱动器270a、270b和270c移动透镜的位置，驱动器270a、270b和270c例如可以是步进器或压电转换器(pzt)驱动器。到驱动器270a、270b和270c的信号可以由配备有软件的本地控制器272提供，其可以与用户进行对接以接收用于移动的命令。驱动器270a、270b和270c的移动也可以自动化以常规地移动光学元件以收集图像，以试图创建历史并且表征casmm上游的光学部件的行为。通过改变焦点，屏幕266上的并且由相机274获取的图像将来自沿着光路的不同位置(例如，opus 240、pra web 210等)，并且可以分析这些部件处的诸如光的强度分布等方面。本地控制器272可以设置有预设，这些预设将无焦变焦系统264聚焦在沿着光路的预先选择的位置上。
79.如果配备有软件或硬件十字准线目标，则该系统也可以用于评估在沿着激光光路的不同位置处撞击光学器件的光束的位置。当激光器的激发模式改变时，位于棱镜边缘附近的光束可能漂移，这有可能降低能量和/或带宽效率。
80.在另一实施例中，可以使用一组或多组固定透镜组件来代替无焦变焦系统264。这在图3c中示出，其中代替无焦变焦系统264，存在固定透镜组件265a、265b、265c、265d和265e的组265。组265被示出为具有五个固定的透镜组件，但是对于本领域普通技术人员来
说很清楚的是，组265可以具有更少或更多的固定透镜组件。而且，虽然每个固定透镜组件被描绘为透镜，但是应当理解，每个固定透镜组件可以由若干透镜、棱镜等构成。固定透镜组件265a可以是聚焦于输出孔的传统固定透镜组件，固定透镜组件265b可以被选择为聚焦在输出孔上游(即，光路中较早)的第一光学器件上，固定透镜组件265c聚焦在输出孔上游的第二光学器件上，等等。本地控制器272控制透镜定位器273以将期望的固定透镜定位在光路中。与优选地被布置为沿这光轴平移光学器件的可变焦距透镜控制系统相比，组265的选择性地将固定透镜组件中的一个放置在光路中的运动优选地横向于光轴(光束260的传播方向)。
81.上述系统改进了预测光学故障和因此调度服务事件以最小化对客户操作的干扰并且减少意外的激光停机时间的能力。如上所述，该系统优选地放置在casmm 250的计量装置254中。这提供了在光路中的多个期望位置聚焦的能力。换言之，该位置处的光束基本上遍历了输出子系统中的所有光学器件，因此计量装置可以从该位置基本上“看到”很多这些光学器件。而且，可以通过在图3b所示系统中使用预设并且在图3c所示的系统中选择固定透镜以聚焦在照射系统105中的光学元件的已知位置来配置系统。
82.上述很多模块包括用于将模块和/或其内的光学器件对准的装置。如这里以及本说明书(包括权利要求)中其他地方所使用的，“光学元件”表示模块或模块中的光学器件。类似地，递增地调节光学元件意味着以一个或多个负或正增量来改变光学元件的位置和/或取向，该增量与光学元件的位置或取向的整个调节范围相比很小。作为递增地可调节的光学元件的示例，lnm 170可以包括用于调节其垂直翻转的位置的装置。mo oc 175的翻转和/或倾斜优选地是可调节的。mo web 185可以包括具有可调节翻转或倾斜的折叠式反射镜。br 220可以包括具有可调节的水平平移和倾斜的棱镜。pra web 210可以具有可调节的光学输出耦合器和/或具有可调节翻转或倾斜的叠式反射镜。
83.通常，使用相应的穿墙调节器(“twa”)对这些部件进行调节。这些需要手动操作的六角驱动器来翻转或倾斜或平移光学器件或模块。twa可以向某些调节提供密封的机械馈通，例如经由密封的机械馈通通过盖子来被访问。
84.根据当前公开的主题的一个方面，利用电致动的twa而不是手动致动的twa来执行调节。电机机械地耦合到twa。例如，电机可以具有附接有六角适配器的轴，使得当电机转动该轴时，六角驱动器也转动，引起twa的端部根据轴的旋转方向沿着其轴线平移。优选地，电机是步进电机，其可以在很多不连续的步进中在任一方向上转动。twa优选地具有非常精细(例如，1/4-80)的螺距，使得步进电机需要相对大量的步进来将twa移动一小段距离。
85.这种布置在图4中示出。在图4中，twa 300突出穿过模块壁310中的套管305并且机械地耦合到光学特征315以控制光学特征315的一些方面(例如，位置、倾斜、翻转)。光学特征可以是光学元件或光学元件的全部或部分，如上所述。twa 300通过电机320绕其轴线旋转，以引起twa 300的延长或缩短。电机320通过轴330机械地耦合到twa 300。在twa 300是具有凹形六角形插座的现有设计的情况下，轴330可以设置有凸形六角形驱动器尖端。电机320通过夹紧装置340固定到模块壁310，如图所示，夹紧装置340可以夹紧到套管305上以限制电机320和twa 305的相对运动。电机320从控制系统135接收控制信号，如图所示，并且连接到电源(未示出)。
86.如图5所示，整个系统可以包括多个致动器320。如上所述，致动器320可以是步进
电机，但也可以使用其他装置，例如，不是步进电机的电机、或阀、压力控制装置、压电装置、线性电机、液压致动器、音圈等。如图所示，致动器320被布置为在控制系统135的控制下。例如，在对准期间，控制系统135向致动器320直接或间接地施加信号以引起致动器将它们各自的光学特征315置于适当对准的位置和/或取向。在对准过程的一些步骤中，控制系统135引起致动器将具有荧光屏的光学元件插入到光束线中并且在小型相机的视场内，使得可以执行与该元件的对准并且验证。这种对准可以以几种操作模式中的任何一种下进行。例如，如下面更详细描述，可以在手动模式、半自动模式、全自动模式、光源定向模式或扫描仪定向模式中执行对准。
87.例如，在手动模式中，用户可以经由输入设备400利用诸如图形用户界面(“gui”)等基于计算机的界面来调节各个致动器320。在一些实现中，gui可以被配置为显示关于沿着激光源中的光路的一个或多个位置处检测到的光束轮廓的信息。这些位置可以是获取近场或远场图像的位置，或者如果在本说明书的其他地方描述了光束分析和成像工具具有可变焦点，则可以使用附加位置。例如，光束轮廓信息简况可以包括2维强度图、其他强度信息、波束宽度信息或其他轮廓信息。可以通过利用光束或光束的一部分照射磷光表面，和/或通过从计量模块(诸如例如，casmm 250)接收信息来获取光束轮廓信息。该信息可以用于例如获取诊断信息和/或用于手动调节激光源中的光学元件。作为另一示例，在半自动模式中，可以利用来自输入设备400的单个用户输入来启动动作的组合。这样的动作可以例如包括所选择的致动器的自动扫描以完成对准序列中的任务之一。作为另一示例，在自动模式中，可以完成对准协议中的一系列任务的自动完成。在半自动模式或自动模式的各种实现中，一个或多个动作可以至少部分地基于光束轮廓信息。在半自动模式或自动模式的各种实现中，光束轮廓信息可以被收集，并且调节可以基于从接收来自光源的光的扫描仪接收的请求信号来进行。
88.作为另一示例，在光源定向模式中，可以基于来自光源105中的casmm 250的图像数据来调节一个或多个光学器件。例如，调节可以基于使用casmm 250监测光束来针对衍射条纹的校正。在这里和其他地方，调节旨在包括重新对准和/或重新定位透镜、反射镜、棱镜或其他光学器件；修改事件或测量的定时；修改维护事件的时间表；等等；或其组合。
89.例如，如果光束从孔衍射，则可以在来自casmm 250的近场图像中检测到条纹。例如，通过使用电致动的twa 320调节一个或多个反射镜，可以抑制这些条纹。
90.可能的对准过程如图6所示。在步骤s60中，收集初始对准位置信息。在步骤s62中，收集基线数据。然后，可以对准各种子系统和光学器件。例如，在步骤s64中，可以对准mo子系统140。然后，在步骤s66中，可以对准mo web 185和pra web 210中的可折叠反射镜。然后，在步骤s68中，可以调节光束反转器220中的棱镜。然后，在步骤s70中，可以执行mopra的初始调节。在步骤s72中，可以使用可折叠反射镜进行调节以优化mo种子对准。然后，在步骤s74中，可以优化mopa模式对准。然后，在步骤s76中，可以对准opus 240。然后，在步骤s78中，可以验证最终对准和规范。然后，在步骤s80中，可以确认整体系统性能。
91.如上所述，可以根据几种模式中的任何一种来操作对准系统。在手动模式中，诸如技术人员或现场服务工程师等用户可以使用如图7所示的gui形式的输入设备410来直接修改可用光学器件的位置和/或取向。如图所示，gui可以包括图形表示420，其中电致动的twa正在被调节，具有强度分布(诸如荧光屏的图像)或图形表示430、432和434中的其他光束属
性、以及来自casmm 250的2d图像440。虽然在所示的示例中存在三个图形表示，但是应当理解，可以提供更少或更多的图形表示。
92.对准系统还可以以半自动模式操作，其中用户可以利用单个输入启动动作的组合。这些动作的范围可以从包括所选择的致动器的自动扫描到完成图6所示的任务序列中的任务之一。
93.应当注意，为了对准，可能优选的是不仅使用近场图像而且还使用远场图像。例如，可以使用远场图像来确定光束是否指向正确的方向。
94.图8是用于校正来自孔隙限幅的衍射条纹的过程的流程图。虽然在附图中示出并且在下面描述为应用于单个光学器件，但是应当理解，该过程可以系统地和顺序地应用于多于一个光学元件。在步骤s82中，将诸如反射镜等光学元件相对于其可用自由度的当前状态(例如，翻转/倾斜/平移)记录作为基本设置。在步骤s84中，确定近场图像中的哪个或哪些边缘由于孔径限幅而呈现衍射条纹。近场图像是矩形的，因此检查所有四个边是否存在衍射条纹。在步骤s86中，确定在近场图像的多于一个边缘上是否存在衍射条纹。如果存在，则在步骤s88中确定条纹是否在近场图像的相对侧(垂直或水平)。如果步骤s88中的确定是肯定的，则在步骤s90中假定光学元件的翻转或倾斜的简单调节将不足以完全解决孔径限幅，因为光束溢出孔径。可以进行光学元件的翻转或倾斜角度的小的调节，以平衡受到光束的能量质心和指向方向保持在规格内的约束的衍射条纹的程度，并且该过程终止。另一方面，如果在步骤s88中确定衍射条纹不在相对侧而是在相邻边缘上，则该过程的逻辑移动到步骤s92，其中知道可以在两个方向上进行调节。在步骤s92中，如果步骤s88的评估是两个相邻边缘呈现衍射条纹，则图像偏移方向是水平和垂直的，以及如果步骤s86的评估是衍射条纹仅存在于一侧，则图像偏移方向是水平的或垂直的。该过程的逻辑移动到步骤s94，其中光学器件翻转和倾斜，或者仅根据在步骤s92中推断的图像移位方向来被翻转或倾斜。在步骤s96中，确定在步骤s94中采取的动作是否改善了条纹，即，抑制它们，指示孔径限幅的至少部分减轻。如果是，并且在步骤s98中确定改善充分，则该过程结束。如果在步骤s98中确定改善不充分，则处理流程返回到步骤s94。如果在步骤s96中确定条纹没有改善，则在步骤s100中确定是否可以预期该过程起作用。如果是，则处理流程返回到步骤s94。如果不是，则在步骤s102中，光学元件的翻转/倾斜/平移状态返回到在步骤s82中记录的基本设置，并且该过程结束。如果在s92中确定的图像偏移方向指示需要在两个方向上的调节(由于在s88中确定的相邻边缘上存在条纹)，则针对每个调节方向执行针对s94、s96、s100、s102和s98描述的动作。
95.作为光源定向模式中的可能操作的另一示例，调节可以基于校正损坏，例如，在光学器件中滑移面的形成，其引起诸如光束质心的光束参数中的空间偏差。与前一示例一样，将分析来自casmm 250的近场图像。如果有滑移面的形成的指示，则可以调节一个或多个光学元件以对光束重新定中心。
96.图9是用于补偿由于滑移面引起的光束质心偏移的过程的流程图。虽然在附图中示出并且在下面描述为应用于单个光学器件，但是应当理解，该过程可以系统地和顺序地应用于多于一个光学元件。在步骤s202中，将诸如反射镜等光学元件相对于其可用自由度的当前状态(例如，翻转/倾斜/平移)记录作为基本设置。在步骤s204中，确定是否存在滑移面。这可以使用诸如下面结合图12更详细描述的过程来实现。在步骤s206中，确定滑移面是
否在近场图像中居中，或者它们是否偏离近场图像的中心。如果滑移面在近场图像中居中，则在步骤s208中确定不采取动作并且该过程终止。如果滑移面不在近场图像中居中，则在步骤s210中确定近场图像的质心是否在与滑移面偏移相同的方向上偏移。如果近场图像的质心没有在与滑移面偏移相同的方向上偏移，则在步骤s208中确定不采取动作并且该过程终止。如果近场图像的质心在与滑移面偏移相同的方向上偏移，则在步骤s212中确定滑移面移位方向。该过程的逻辑移动到步骤s214，其中光学元件翻转和倾斜，或者仅根据在步骤s212中推导出的滑移面移动方向来被翻转或倾斜。在步骤s216中，确定在步骤s212中采取的动作是否改善了质心的位置。如果是，并且在步骤s218中确定改善充分，则该过程结束。如果在步骤s218中确定改善不充分，则处理流程返回到步骤s214。如果在步骤s216中确定质心没有改善，则在步骤s220中确定该过程是否可以预期工作。如果是，则处理流程返回到步骤s214。如果不是，则在步骤s222中，光学元件的翻转/倾斜/平移状态返回到在步骤s202中记录的基本设置，并且该过程结束。
97.注意，尽管该过程被描述为校正由于滑移面引起的质心偏移，但是其原理并不特定于校正由于滑移面引起的质心偏移，并且该过程还可以有利地应用于校正由于其他因素引起的质心偏移，例如由于例如在高uv积分通量对caf2光学器件的压实而在光束足迹上出现白色模糊。
98.作为可能的操作模式的另一示例，在扫描仪引导模式中，扫描仪可以命令使用落在腔室谐振频率附近的特定重复率。在这种情况下，光源可以通过调节一个或多个光学器件来响应，以通过减小指向总包括范围(“tir”)来改善指向。图10是如果扫描仪以对应于腔室谐振的重复率命令操作，则光源可以补偿过度指向(即，指向tir大于指定值)的过程的流程图。该过程涉及翻转和/或倾斜pra oc以补偿过度指向。或者降低谐振峰值，或者提高底，或者实现两者的组合，使得tir减少。使用查找表来提供预定的翻转/倾斜调节值以最小化补偿谐振峰值的影响所需要的时间是有利的。
99.更具体地，如图10所示，在步骤s302中，将诸如反射镜等光学元件相对于其可用自由度的当前状态(例如，翻转/倾斜/平移)记录作为基本设置。在步骤s304中，确定扫描仪是否已经请求新的重复率(图中的“rr”)。在步骤s306中，确定新的重复率是否接近腔室的谐振频率。如果新的重复率不接近腔室的谐振频率，则在步骤s308中确定不采取动作并且该过程终止。如果新的重复率接近腔室的谐振频率，则在步骤s310中，在查找表312中查找预移位值。该预移位值被选择以提供对谐振的最佳补偿。更具体地，预移位值是先验地确定的值，即，通过严格的系统表征和生产校准。一种方法是执行仔细的光学对准并且记录可调光学器件的位置作为基本设置。该过程离线完成，但在其他方面与图10中的第一步相同。在一系列使用案例中，诸如重复率和占空比等操作条件会发生变化，并且记录它们对性能参数的影响。然后对所选择的光学器件进行调节，以改善性能参数，尤其是在谐振频率附近，并且记录可调光学器件的相应位置。在一系列操作条件下重复该过程，从而创建查找表。
100.该过程的逻辑移动到步骤s314，其中光学器件翻转和倾斜，或者仅根据在步骤s310中获取的预移位的值来被翻转或倾斜。在步骤s316中，确定在步骤s314中采取的动作是否充分改善指向。如果是，则该过程结束。如果在步骤s316中确定改善不充分，则过程前进到步骤s318，其中确定是否已超过用以改进指向的最大允许尝试次数。如果否，则该过程返回到步骤s314。如果已经超过最大尝试次数，则该过程结束。随着模块和光学元件老化，
存储在查找表312中的翻转/倾斜设置可能不再提供对谐振的最佳补偿，因此步骤s318提供对谐振效果的优化补偿。casmm图像还可以用于监测发散，并且使opus 240失谐以改善发散性能。
101.应当注意，在本发明之前，任何指向调节都需要使工具停止生产，这表示芯片制造商的收入损失。本发明的一个好处是可以在生产中的暂停期间进行校正，例如，在晶圆曝光之间。此外，根据正在使用的自动对准模式，可以在工具关闭事件期间进行指向校正，但是比使用纯手动调节所需要的时间少得多。
102.如所描述，在根据本公开的一个方面的系统中，提供了近场casmm图像的自动解析、提取和处理。这提供了监测缺陷发生的能力。检测图像中的诸如线和圆形物体等极低对比度特征需要超越基本图像处理技术的技术。激光束严重失真，并且自动检测环或线的任务并不简单。问题的复杂性主要是由于低对比度线和环位于严重失真的光束轮廓之上。但是通过跟踪casmm图像中的低级别特征的强度，可以监测部件故障的演变，量化与滑移面相关的图像失真，并且估计各种级别的部件故障。还可以将量化的图像失真与casmm日志数据相关联，并且标识与其他恶化机制相关的新签名。
103.用于原位确定状态的若干上述过程(诸如滑移面的存在)涉及使用组合的自动快门计量模块250或casmm 250。casmm 250在光源出口处附接到照射源105。其功能之一是能够在单个图像中获取近场和远场。在上面的示例中，使用近场。通过仔细检查近场图像，可以以所选择的角度(例如，
±
15
°
或
±
30
°
)感知非常微弱的直线。这些以图形方式描绘在图11中的casmm近场图像500的表示中作为特征510。然而，这些线很难看到并且容易被忽视。同样在图11中，可以预期孔径限幅的存在将其本身表现为casmm近场图像500的一个或多个边缘处的一系列垂直或水平线。这在图11中表示为特征520。另外，在图11中，可以预期点状缺陷的存在将其本身表现为casmm近场图像500中的圆形图像或“环”。这在图11中表示为特征530。与滑移面一样，这些特征难以看到且容易被忽视，并且目前无法自动检测它们，目前也无法监测随时间推移产生这些特征的缺陷的进展。图11还示出了上述所谓的“蠕虫状”特征，这些特征也与激光束通过的一个或多个部件的光学损坏相关联。这在图11中表示为特征540。
104.图12示出了能够分别检测滑移面线和环的方法。参考图12，流程图左侧的过程用于检测干扰环，而流程图右侧的过程用于检测滑移面。图12中的第一块中的步骤s120是图像采集；其涉及从casmm 250中取回图像并且提取近场图像。如上所述，近场和远场2d图像在垂直于光束传播方向的平面中捕获。荧光玻璃屏幕用于产生光束的可见图像。诸如2d相机等图像传感器捕获光束的近场和远场2d图像。然后在预处理步骤s122处理近场图像，以检测干扰环。执行类似的预处理步骤s124以检测滑移面。用于检测干扰环的预处理步骤s122基本上与用于检测滑移面的预处理步骤s124相同，除了频率响应可以根据被检测的特征的类型而不同。图像数据首先优选地通过非锐化滤波器。非锐化滤波器是一个简单的锐化操作符，它的名称来自于它经由从原始图像中减去图像的不锐化或平滑版本的过程来增强边缘(以及图像中的其他高频分量)。它有时被称为负的拉普拉斯滤波器。然后，图像数据通过带通滤波器，消除了不期望的频率。可以凭经验选择带通滤波器的频率响应，以获取输出图像中的最明显的失真。因此，可以用于检测干扰环的频率响应可以与用于检测诸如滑移面线等线性特征的频率响应不同。带通滤波器的输出具有直方图(像素强度值对像素强
度值的频率)，可以对该直方图进行拉伸以增强图像中的对比度。
105.优选地，使用两种技术来提取近场图像中的圆形特征，其中使用圆形霍夫变换(“cht”)来提取圆形特征并且检测它们。cht是霍夫变换的特殊化。该技术的目的是在不完美的图像输入中找到圆圈。圆形霍夫变换依赖于基于输入图像生成图像(累积阵列)，使得每个像素处的值对应于在该特定像素处存在失真环中心的可能性。处理生成的图像以找到中心的合理位置并且估计相应的半径。构建累积阵列的过程有时被称为投票。因此，在图12中，在步骤s126中，构建2d累积阵列(或累加器矩阵)。因此，累积阵列基本上是在像素处具有高值的图像，这些像素更可能是失真环的中心。第一步骤是寻找输入图像的渐变场，并且使用阈值来查找具有的梯度值高于该阈值的像素。此时，累积阵列在每个像素处初始化为零值。然后，对于梯度场中的每个矢量，确定该矢量的相同方向上的所有像素，并且它们在累积阵列中的值递增。像素范围由与预期的最大环半径的半径相关的固定值确定。具有高梯度值的像素对应于输入图像中的强边缘。
106.可以使用不同的方法来构建累积阵列。可以使用模板，而不是递增梯度场中的每个矢量范围内的像素。模板基本上是包含预定义和固定方式的矢量的图像。为了构建累积阵列，模板的中心放置在梯度场中的像素(比如x)处。然后，在模板中的所有矢量和像素与梯度场中的相应矢量之间获取点积，将这些值相加，并且将和作为像素x的值存储在累积阵列中。如果环恰好以与模板相同半径的像素x为中心，则所有矢量将精确对准，而像素x将具有非常高的值。单个模板优选地用于整个图像。这种方法给出了灵活性以创建具有不同形状的模板，或者使用来自操作激光器的真实失真。
107.在步骤s128中，寻找局部最大值，并且在步骤s130中，估计圆半径。
108.在该过程的另一分支中，在步骤s132中，构建多级累积阵列。在步骤s134中，针对每个级别寻找局部最大值。
109.在步骤136中，组合两个cht分析的结果。
110.为了检测滑移面，处理流程再次发生在两个分支中。在一个分支中，通过在步骤s138中首先构建累积阵列来执行标准霍夫变换(“sht”)。然后，在步骤s140中，标识局部最大值。然后，在步骤s142中，估计线段末端。在另一分支中，通过在步骤s144中首先构建2d拉东变换阵列来执行拉东变换。拉东变换是沿着以特定角度定向的径向线的图像强度的投影。变换中的每列表示具有不同角度的投影。然后，在步骤s146中，将结果用于平滑、滤波和寻找局部最大值。该信息用于在步骤s148中估计线段末端。在步骤s150中，组合两个分支的结果。然后，优选地，在步骤s152中，组合步骤s136和s150的结果，以创建经处理的近场图像。经处理的近场图像将包括提取形式的特征，其中它们更清晰可见并且可以更容易地被自动检测。
111.在存在多个低级别特征的情况下，拉东变换(或标准霍夫变换)可能不会产生稳健的检测结果。在这种情况下，替代方法可以是使用匹配滤波器组来检测特定角度的线。每个滤波器可以是用于处理图像的有限脉冲响应(“fir”)滤波器。
112.上述过程的一个优点是可以在一段时间内以所选择的间隔取回和处理图像。随着时间的推移，可以预期指示滑移面的存在的特征510将随着滑移面形成变得更加广泛或显著而增长。该信息可以用于确定何时应当安排维护事件。
113.为了获取滑移面劣化程度的量化测量，可以在滑移面开始之前将二进制计数器阵
列初始化为预设值(例如，零)。来自新滑移面的信号可以在它们出现在后续图像中时添加到计数器阵列中。计数器阵列可以在逐个图像的基础上被集成，以形成一维的、时间相关的量化的滑移面信号。
114.由于每个图像还与可测量数目的入射光脉冲相关，因此该量化滑移面信号也可以被认为是脉冲计数的函数。该替代信号提供允许人们评估累积脉冲相关劣化的信息。它还允许比较低使用和高使用光源的光学劣化。
115.计数器阵列的二元性质确保了先前已经被检测到但由于它们未被照射而暂时不可检测的滑移面的贡献在它们重新出现时不会被错误地标识为“新”滑移面。该过程的另一好处是它减少了量化的滑移面信号中的噪声，这便于使用该信号来试图确定何时应当更换光学元件。
116.计数器大小可以等于以像素为单位的图像大小。该过程导致量化的滑移面信号随时间增加，直到具有过多滑移面的光学器件被替换。而且，通过调节滑移面检测方法的检测角度，可以检测某些类型的激光未对准。
117.因此，经处理的近场图像可以成功地将滑移面与点缺陷和孔径衍射区分开。该方法还可以用于检测垂直线损坏。
118.因此，一种用于自动检测滑移面缺陷的方法，其可以被设想为包括以下步骤：(1)解析包含二进制源图像数据的文件并且将其转换为适于分析的形式；(2)检测近场的位置(该位置在图像之间以及在casmm之间略有不同)；(3)从casmm图像中提取与近场相对应的部分；(4)通过依次应用非锐化滤波器、带通滤波器和对比度扩展函数来增强近场图像以使得特征更有利于自动分析；(5)通过构建在更可能沿着线的边缘的位置处具有高值的累积阵列并且找到局部最大值来执行霍夫变换，并且估计线段的末端；(6)利用拉东变换首先建立拉东变换阵列并且进行平滑、滤波和寻找局部最小值；(7)组合霍夫变换(步骤5)和拉东变换(步骤6)的结果；以及(8)将组合结果传送到数据库(经由诊断值和/或可配置值、数据日志等)。
119.用于自动检测点状缺陷的方法可以被认为包括以下步骤：(1)解析包含二进制源图像数据的文件并且将其转换为适于分析的形式；(2)检测近场的位置(该位置在图像之间以及在casmm之间略有不同)；(3)从casmm图像中提取与近场相对应的部分；(4)通过依次应用非锐化滤波器、带通滤波器和对比度扩展函数来增强近场图像以使得特征更有利于自动分析；(5)使用第一修改圆形霍夫变换(cht)在更可能沿着环的位置处建立具有高值的累积阵列，并且在每个级别内找到局部最大值；(6)利用第二修改圆形霍夫变换构建多级别累积阵列并且进行平滑、滤波和寻找局部最小值；(7)组合第一修改圆形霍夫变换(步骤5)和第二修改霍夫变换(步骤6)的结果；以及构建在更可能成为干扰环的中心的位置处具有高值的累积阵列；(8)找到局部最大值并且估计圆半径；以及(9)将结果传送到数据库(经由诊断值、和/或可配置值、数据日志等)。
120.用于自动检测滑移面和点状缺陷的方法可以被认为包括以下步骤：(1)解析包含二进制源图像数据的文件并且将其转换为适于分析的形式；(2)检测近场的位置(该位置在图像之间以及在casmm之间略有不同)；(3)从casmm图像中提取与近场相对应的部分；(4)增强近场图像以使得特征更有利于自动分析；(5)建立在更可能是干扰环或线的中心的位置处具有高值的累积阵列；(6)找到局部最大值并且估计圆半径和线长度；(7)找到局部最大
值并且估计线段的末端；以及(8)将结果传送到数据库(经由诊断值和/或可配置值、数据日志等)。
121.用于取回和处理具有casmm的每个激光光源的casmm图像的方法可以被认为包括以下步骤：(1)标识光源特有的标识符(例如，序列号(sn))；(2)确定光源的获取日期；(3)从存储器源取回与获取日期相对应的casmm图像文件，例如，从服务器上的文件；(4)解析文件并且提取近场图像数据；(5)处理近场图像数据并且检测失真(例如，线和圆)；(6)总结失真信息；(7)报告失真信息；以及(8)对具有casmm的每个光源重复步骤1至步骤7。
122.用于取回和处理具有casmm的光源的casmm图像序列的方法可以被认为包括以下步骤：(1)标识特定光源特有的值(例如，序列号)；(2)标识光源的第一获取日期；(3)标识光源的最终获取日期；(4)针对第一获取日期和最终获取日期之间的并且包括第一获取日期和最终获取日期的日期范围，从存储器源(例如，从服务器上的文件)取回casmm图像文件的选择，并且其中每个图像具有时间戳；(5)针对按时间顺序拍摄的每个图像文件，解析文件并且提取近场图像数据；(6)处理近场图像数据并且检测失真(例如，线和圆)；(7)对来自线的失真信号进行积分，以形成跨越第一获取日期的时间到每个图像的时间戳的量化的滑移面信号；(8)报告失真信息；以及(9)对于具有casmm的每个光源重复步骤1至步骤8。在步骤(7)之后可以是推断失真信息以估计下一失败的时间(“故障转移时间”)的步骤。
123.用于取回和处理具有casmm的光源的casmm图像序列的方法可以被认为包括以下步骤：(1)标识特定光源特有的值；(2)标识第一获取日期；(3)标识最终获取日期；(4)针对第一获取日期和最终获取日期之间的并且包括第一获取日期和最终获取日期的日期范围，从存储器源(例如，从服务器上的文件)取回casmm图像文件的选择，并且其中每个图像具有时间戳；(5)针对按时间顺序拍摄的每个图像文件，解析文件并且提取近场图像数据；(6)处理近场图像数据并且检测失真(例如，线和圆)；(7)通过编译每个近场图像的最大单独线失真来形成跨越第一获取日期的时间到每个图像的时间戳的量化的滑移面信号；(8)报告失真信息；以及(9)对于具有casmm的每个光源重复步骤1至步骤8。
124.创建量化的滑移面信号的方法还可以被认为包括以下步骤：(1)生成已经被处理以揭示以与滑移面的取向相一致的方式定向的线的完全处理的casmm图像序列(二进制形式，即，其中每个像素为0或1)；(2)在滑移面开始之前将二进制计数器阵列初始化为零；(3)向二进制计数器阵列添加来自它们出现的新滑移面的信号；(4)在逐图像的基础上对计数器阵列进行积分以形成一维的、时间相关的量化的滑移面信号；(5)如果完全处理的casmm图像中的基本上所有滑移面指示符消失(并且光源保持使用)，则重置二进制计数器。
125.创建量化的滑移面信号的方法还可以被认为包括以下步骤：(1)生成已经被处理以揭示以与线损坏的取向相一致的方式定向的线的完全处理的casmm图像序列(二进制形式，即，其中每个像素为0或1)；(2)在滑移面开始之前将二进制计数器阵列初始化为零；(3)向二进制计数器阵列添加来自它们出现的新滑移面的信号；(4)在逐图像的基础上对计数器阵列进行积分以形成一维的、时间相关的量化的滑移面信号；以及(5)如果完全处理的casmm图像中的基本上所有滑移面指示符消失(并且光源保持使用)，则重置二进制计数器。
126.上述检测滑移面的方法对被错误地解释为滑移面的随机定向的短线形式的噪声敏感。优选地将这些短线与滑移面区分开。
127.此外，上述方法并未专门针对检测在一些casmm图像中可见的所谓的蠕虫状特征。
这些特征与opus分束器上的涂层损坏相关联，这会降低光学性能。预先知道opus分束器已经开始失效的信息是期望的，使得其更换可以被计划以与其他维护一致，以便最小化意外停机时间。
128.此外，在一些方法中，每当想要创建表示根据时间的特定缺陷的进展的光学图像缺陷信号时，必须处理很多casmm图像。优选地减少在每种情况下必须处理的图像的数目，并且从而减少创建已更新的光学图像缺陷信号所需要的计算时间。这是通过使用经处理的图像并且进行增量更新来完成的。实际上，数据被预处理直到时间t1，例如，上周，并且保存这个预处理的结果。然后，当期望利用附加的(例如，当前周的)数据更新这些经预处理的结果时，有必要仅处理附加数据，并且然后取回先前处理的结果并且附加经处理的附加数据。这种增量更新比重新处理所有数据(包括先前的和附加的)快得多。
129.使用光束图像分析工具的另一问题是必须在一段时间内累积图像。必须考虑光束方向的变化以获取缺陷信号。必须在一段时间内累积诸如滑移面和/或蠕虫状特征等缺陷特征的检测，以考虑从一个图像(天)到下一图像的光束指向的变化的影响。光束方向的变化导致影响检测结果的不均匀照射。波束指向的变化是由很多因素引起的，包括重复率和占空比。检测到的特征的累积平衡了由光束指向的变化引起的不均匀性。累积导致单调递增函数，这也有助于估计casmm图像中蠕虫状特征的大小。然而，存在图像到图像的可变偏移，其使得对光束方向的变化的校正不可靠。
130.重要的是有效地计算积分信号，因为它在确定是否得到含噪信号中起关键作用。在早期的方法中，由于casmm捕获的图像的性质，所研究的每个图像具有不同的尺寸。因此，为了在一段时间内累积信号，所有图像都经受拉伸或收缩以彼此匹配。这可能导致不稳定的集成信号。通过确保所有研究的casmm图像具有相同的大小，可以解决此问题。为此，选择中心像素pxlctr，并且通过选择x坐标范围为[pxlctr
–
nx:pxlctr nx]并且y坐标范围为[pxlctr
–
ny:pxlctr ny]的阵列来定义分析区域。为了使得所得到的阵列为正方形，nx和ny被选择为相同的值。
[0131]
换言之，由应用本文中公开的缺陷检测方法得到的黑白图像用于量化所考虑的光学元件的损坏程度。作为示例，可以使用白色像素(具有表示存在缺陷特征的白色像素)的数目来估计损坏程度。换言之，与从具有较少光学损坏的光源获取的casmm图像相比，具有更多光学损坏的光源将产生具有更多数目的白色像素的casmm图像。
[0132]
通常，期望分析多个casmm图像。分析单个casmm图像通常不够，因为必须考虑光束弹跳的影响。因此，一旦检测到缺陷，优选地分析一系列图像。这可以通过累积来自系列中的每个图像的相应缺陷特征来实现。以这种方式从几个casmm图像累积缺陷签名要求casmm图像的大小在行和列的数目必须相同的意义上是相同的。然而，从casmm提取的近场图像由于照射的变化而不一定总是具有相同的尺寸。
[0133]
使casmm图像具有相同尺寸的一种方法涉及使用放大率值来拉伸或缩小图像。然而，该方法的缺点在于它还会拉伸或缩小缺陷特征，从而导致对累积的缺陷信号的错误估计。通常，该方法产生缺陷信号的膨胀值。
[0134]
使casmm图像具有相同尺寸的另一种方式包括寻找图像的质心并且获取所有casmm图像的质心的左侧和右侧的预设数目的列以及质心的上方和下方的预设数目的行。注意，如果需要，可以在光源之间改变预设值。该方法确保了所有图像具有相同的尺寸，而
不会缩小或拉伸图像及其包含的缺陷签名。在缺少足够的行和列的意义上太小的casmm图像可能会作为损坏的casmm图像而被丢弃。该方法能够更可靠地量化光源中的光学损坏程度。
[0135]
在上述一些布置中，缺陷进展被确定为根据经过时间或操作时间。然而，可能存在这样的情况，其中期望根据诸如帧脉冲计数、模块脉冲计数等其他参数来确定缺陷进展。
[0136]
此外，一种用于创建表示特定缺陷的进展的已更新光学图像缺陷信号的技术涉及在新的图像数据变得可用时添加新的图像数据以及分析包括已经被分析过至少一次的图像的整个数据集。这个过程可能非常耗时。
[0137]
对于存在检测方法的每种类型的光学缺陷，可以分析多组光束图像并且分别生成缺陷信号。更新所有集合也是耗时的。
[0138]
因此，需要一种方法来检测和标识低级别特征，并且将这些特征归因于特定缺陷类型。还需要监测和有效地更新这些特征的演变的方法，其允许预测在光源光学性能充分降低以至于必须更换光学器件或模块之前剩余多少时间。
[0139]
图13示出了另一种滑移面检测算法，该算法对噪声特别不敏感，诸如例如由于存在短线而产生的噪声。典型的casmm图像具有作为远场图像的小亮点和作为近场图像的矩形场。在步骤s160中，读取casmm图像，类似于图12中的步骤s120。在步骤s162中，提取casmm图像的近场，整个图像被转换成二进制形式。该转换通过将每个像素与阈值强度值进行比较来执行。具有的强度高于该阈值的所有像素被分配数值1(白色)，而其他像素被分配0(黑色)。连续的白色像素的每个集合被标记。具有最大白色像素数的集合定义了近场的范围。提取这些像素的位置给出了近场图像。该方法有助于检测低质量casmm图像中的近场分量。在步骤s164中，应用非锐化滤波器，如上面结合图12的步骤s124所述。在步骤s166中，还应用带通滤波器，如上面结合图12的步骤s124所述。在步骤s168中，获取经滤波的图像的梯度。
[0140]
在步骤s170中，针对模板的梯度执行对经滤波的图像的梯度的匹配滤波。在步骤s172中定义模板，并且在步骤s174中获取所定义的模板的梯度。如上所述，模板可以是例如大于预定长度并且与垂直方向成30度或更大角度的一系列线。
[0141]
在步骤s170中应用的匹配滤波用于信号处理以改善信噪比(snr)。这是模板与未知信号相关的过程。模板是在观察到的信号中所期望的已知信号，即，嵌入在casmm图像中并且不容易观察到。这允许检测casmm图像的模板类似部分的存在。换言之，模板可以是期望信号的通用模板。它与观察到的信号相关以改善snr。匹配的滤波信号中出现峰值表明模板存在于信号中。峰的位置表示模板在信号中的位置。
[0142]
因此，在当前描述的实施例中，通过将经滤波的casmm图像与模板相匹配来执行滑移面检测。该过程产生图像，该图像示出了casmm图像中的每个像素与模板的相关性。如果图像中存在滑移面特征，则相应位置处的相关值将很高。在步骤s176中，应用相关的阈值。产生清晰结果的阈值可以凭经验来确定。
[0143]
噪声被分类为比特定线长度阈值短的线。该阈值可以通过研究滑移面及其长度来确定。例如，为了定义线以量化为滑移面，从很多不同的casmm图像中检查滑移面长度表明要求图像中的线在长度上超过十个连续像素。因此，在检测过程中，可以筛选出短于10个像素长度的线。该筛选过程在步骤s178中进行。在步骤s180中将结果存储在累积矩阵中。在步
骤s182中，该方法确定是否已经检查了所有模板。如果不是，则在步骤s184中改变模板方向，并且然后将该新模板方向用于匹配滤波。图13的过程在已经检查了所有模板时结束。
[0144]
图14示出了检测蠕虫状特征的方法。如上所述，蠕虫状特征出现在casmm图像中，并且被认为是由于上游光学部件(诸如有缺陷的opus分束器)中的缺陷。匹配滤波如上面结合图13描述地来执行。
[0145]
匹配滤波过程产生输出，这些输出的值基于结果中的最高数值和最低数值被归一化。该归一化过程将导致每个像素具有范围在0和1之间并且包括0和1的值。在灰度色图中，0表示为黑色，并且1表示为白色。在0到1之间的值被映射到具有在0到1之间的值的中间灰度颜色。为了图形表示，这些强度值被映射到色图。方便的色图是灰度的。因此，如果强度值为0，则像素表示为黑色。如果强度值为1，则像素表示为白色。在0到1之间的值被映射到中间灰度颜色。
[0146]
由于存在噪声，优选地使用可变阈值来执行蠕虫状特征的检测。最初，为了确认蠕虫状特征的存在，初始阈值保持为高。一旦蠕虫状特征的检测超过该值，则确认存在蠕虫状特征，并且向累积阵列添加蠕虫状特征的印记。在蠕虫状特征的第一检测和记录之后，阈值降低。这允许由于光束的弹跳的效果调节，即，光束可能不会表现出蠕虫状特征，因为光束没有充分照射光学器件的具有产生蠕虫状特征的缺陷的部分。一旦蠕虫状特征消失(在维护事件之后)，检测算法将不会检测到任何蠕虫状特征，并且算法返回的值将远小于所使用的较低阈值。完整的黑色图像将被记录在累积阵列中。一旦发生这种情况，阈值将恢复为最初使用的较高值。
[0147]
在图14中，在步骤s172中，用于蠕虫状特征检测的垂直线模板旋转大约10度到垂直方向的任一侧以捕获整个特征。在步骤s176中，具有的假定强度值大于0.8的像素表示存在蠕虫状特征。在步骤s186中，筛选出小斑点作为噪声。图14的过程还包括使用模板匹配筛选出圆圈的可选步骤s188。在某些情况下，这是必要的，以便实现无错误检测。通常不需要它，因为圆圈很少见。图14的过程还包括将靠近图像的左右边缘的部分涂黑的步骤s190。执行该步骤以确保可能存在的衍射条纹不被解释为蠕虫状特征。
[0148]
图15示出了使用上述滑移面检测方法针对滑移面损坏而监测光源光学器件的方法的示例。在步骤s400中从数据库403获取激光器列表，并且激光器计数器被定义为将数字序列唯一地关联到激光器列表中的每个激光器。在步骤s402中，确定是否已经处理了列表上的所有激光器。如果不是，则在步骤s404中，递增激光器计数器以处理下一激光器。在步骤s406中，从存储器405中取回该激光器的历史累积阵列。如果不存在历史累积阵列，则初始化累积阵列。在步骤s408中，将滑移面检测方法应用于不包括在累积阵列中的最早图像。步骤s410确定检测方法是否指示数量过多的滑移面缺陷。如果步骤s410中的确定是肯定的，则在步骤s412中将滑移面信号附加到存储器407中的历史滑移面累积阵列，存储器407可以与存储器405分离或不分离。如果步骤s410中的确定是否定的，则过程返回到步骤s402。在步骤s414中，确定是否存在要处理的附加图像。如果该确定是肯定的，则该过程返回到步骤s408。如果该确定是否定的，则在步骤s416中将激光器标记为具有滑移面损坏的具有至少一个且可能多于一个光学元件的激光器，并且将标记的激光器的指示存储在数据库403中。该过程继续直到列表中的所有激光器都被研究。在步骤s418中，生成报告，总结针对列表中的所有激光器而找到的缺陷。
[0149]
图15所示的方法的过程旨在一次分析一种缺陷类型。图15中引用的缺陷的具体示例是滑移面，但是很明显，图15的过程可以适用于解决另一种类型的缺陷，例如蠕虫状特征。
[0150]
图16示出了将casmm缺陷签名附加到累积阵列而不单独存储缺陷签名的过程。图16的过程涉及多种缺陷类型，其可以包括滑移面、蠕虫状特征、由于孔隙限幅引起的干涉条纹、由于线损坏引起的干涉条纹等。图16的过程可扩展到期望分析和存储的很多类型的特征。
[0151]
在图16中，与图15中的步骤基本上相同地执行的步骤给出了相同的名称。在图16中，步骤s420，从数据库403中取回当前激光的图像。该图像可以是来自激光或其他图像的最新图像。在步骤s407中，从存储器409中取回m种类型的缺陷签名的集合的每个成员的历史累积阵列。在步骤s422中，针对m类缺陷特征的集合的每个成员，执行缺陷检测方法以确定图像中是否存在缺陷签名。在步骤s424中，将来自当前图像的缺陷签名信号附加到累积阵列。可选地，可以从阵列中移除数据以将所考虑的时间跨度限制为在时间和/或脉冲数方面定义的预定义窗口，例如，10周、20周等。在步骤s410中，确定对于m种类型的缺陷签名的集合的每个成员的缺陷签名信号是否超过相应的阈值。如果期望针对多个损坏机制监测光源光学器件，则可以利用生成和存储报告的步骤替换或补充步骤s416，如果需要，还包括在数据库中设置标志以指示找到哪些缺陷的步骤。
[0152]
在一个可能的实施例中，可以实现累积阵列并且针对每种缺陷类型实现二进制累积阵列，其中每个阵列地址(像素)存储0或1。如果期望更大的粒度来区分强度水平，则可以配置累积阵列，使得每个阵列地址存储多于一个比特，即，使得每个地址具有像素深度，即，例如8比特、16比特等。在该方法中，例如，8比特的像素可以用于指定如上阐述的灰度级。另外，可以使用多位像素来编码关于多于一种类型的特征的二进制数据。例如，8比特像素也可以用于存储八种不同类型特征的二进制数据，例如，其中比特0用于指示滑移面损坏，比特1用于指示蠕虫状特征，等等。此外，还可以使用多字像素。例如，32比特像素可以被视为刚刚描述的4
×
8比特。例如，8比特像素也可以用于存储用于四种不同类型特征的8比特数据，例如，其中比特0至比特7用于指示滑移面损坏的水平，比特8至比特15用于指示蠕虫特征的存在水平，等等。还将很清楚的是，存储器空间可以被配置为存储某个或一些特征的二进制(一比特)表示和另一特征或其他特征的字(多比特)表示的组合。
[0153]
图17示出了形成图像缺陷跟踪阵列的方法，其中生成视频图像。在步骤s224中定义回顾窗口。在步骤s226中，初始化图像计数器，其中n＝1对应于回顾窗口的第一间隔(例如，天)，并且其中n＝1、2、......、n，其中n是要在回顾窗口中采样的casmm图像的数目。在步骤s228中，针对所考虑的每种类型的缺陷m而初始化缺陷累积阵列defecttypemarray，m＝1、2、......、m，其中m是可检测缺陷类型的总数，并且其中每个阵列是nx
×
ny
×
n，并且其中nx和ny是casmm图像的近场的x方向和y方向上的像素数。在步骤s230中，取回图像n，并且初始化每个缺陷类型的相应计数器和累积阵列。在步骤s232中，针对所考虑的缺陷的存在而评估来自样本n的数据，并且对于缺陷m超过阈值的所有像素，将defecttypemarray的平面n中的所有比特设置为1。在步骤s234中，该方法确定样本n的数据中的像素数目是否超过所考虑的特定缺陷的预定阈值。如果步骤s234中的确定是肯定的，则在步骤s236中设置标志，以指示在与该数据相对应的图像中存在该缺陷。然后，或者如果步骤s234中的确定是否
定的，则在步骤s238中确定是否已经评估了所有类型的缺陷。如果步骤s238中的确定是否定的，则在步骤s240中缺陷类型计数器被增加，并且过程返回到步骤s232。如果步骤s238中的确定是肯定的，则在步骤s242中图像计数器被增加。在步骤s244中，该方法确定是否已经分析了所有图像。如果步骤s244中的确定是否定的，则过程返回到步骤s230。如果步骤s244中的确定是肯定的，则在步骤s246中利用图像计数器n作为时间索引将缺陷类型阵列转换为视频。如果期望，可以利用脉冲计数索引替换时间索引。注意，累积矩阵是三维的，其中每个图像对应于三维累积矩阵中的特定二维阵列。
[0154]
图18示出了使用比特移位来更新图像缺陷跟踪阵列的方法。在步骤s250中标识出希望更新casmm图像缺陷跟踪阵列的激光器sn。在步骤s252中初始化缺陷类型计数器。在步骤s254中，取回缺陷类型m的缺陷类型阵列defecttypemarray。该阵列的大小是nx
×
ny
×
n。在步骤s256中，取回激光器的最新casmm图像(“新”)。在步骤258中，针对所考虑的特定类型m的缺陷而分析casmm图像。在步骤s260中，对于所有nx
×
ny
×
n比特，对于n＝2:n，defecttypemarray的平面n中的比特值被移位到平面n-1，这消除了平面1中的比特，并且针对平面n中的新样本提供了空间。由于defecttypemarray是3d矩阵，不存在结果的结转。在步骤s262中，对于新数据，针对缺陷m的存在而评估图像，并且针对缺陷类型信号超过预定阈值的所有像素，将平面中的比特设置为1。换言之，对于来自“新n”的数据，评估缺陷m，并且对于缺陷m超过阈值的所有像素，将defecttypemarray的平面n中的比特设置为1。在步骤s264中，标记超过阈值的所有平面。图18中描绘的方法的剩余步骤与上述具有相同附图标记的步骤相同。
[0155]
图19示出了使用下面描述的环绕索引方法更新图像缺陷跟踪阵列的方法。图19中描绘的方法的步骤与上述具有相同附图标记的步骤相同。另外，在步骤s270中，根据下面描述的方法来分析和保存图像数据。在步骤s272中，确定是否已达到最大值n，即，是否已经分析了所有图像并且保存了这些图像的数据。如果步骤s272中的确定是否定的，则将n增加1并且过程返回到步骤s270。如果步骤s272中的确定是肯定的，则确定是否如上所述评估了所有缺陷类型。
[0156]
用于实现如上所述的步骤s270的一种方法在图20中示出。如图所示，步骤s280确定是否存在针对所考虑的特定类型的缺陷的缺陷类型阵列。如果确定是否定的，则在步骤s282中创建阵列。如果步骤280中的确定是肯定的，则步骤s284取回缺陷类型阵列。在步骤286中，建立或取回指针。阵列指针指定defecttypemarray中的哪些平面已经被填满，即，下一可用平面。如下面结合图21所述，阵列指针指定阵列中的哪些平面已经被填满。换言之，阵列指针指定下一可用平面。在步骤s288中，取回或建立环绕指示符。在步骤s290中，取回所考虑的激光的最新图像。在步骤s292中，针对所考虑的缺陷类型分析该图像。步骤s294对于来自“新n”的数据评估缺陷m，并且针对缺陷m超过阈值的平面“新n”中的所有像素将defecttypemarray的平面“新n”(由阵列指针指示)中的比特设置为1。在步骤s296中，保存与平面有关的信息。该信息可以包括激光的标识信息、捕获图像的日期、阵列指针、环绕指示符、帧脉冲计数等。在步骤s297中，将步骤s296的保存操作的结果附加到累积阵列。在所描述的示例中，累积阵列的大小由如上所述的回顾窗口的大小确定。步骤s299确定阵列指针是否指示大于回顾窗口样本的数目的平面标识。如果步骤s299中的确定是肯定的，则在步骤s298中将阵列指针设置为1(或者如果使用基于零的索引，则设置为零)，使得平面1中
的数据被重写，并且然后该过程结束。然后在步骤s300中设置环绕指示符。如果步骤s299中的确定是否定的，则该过程结束。
[0157]
图21示出了根据本发明的另一实施例的查看使用环绕索引创建的casmm图像缺陷跟踪阵列的方法。在步骤s320中标识希望观看casmm图像缺陷跟踪阵列的激光器。在步骤s322中，针对该激光器取回缺陷类型阵列。在步骤s324中，也取回与缺陷类型阵列有关的信息。换言之，取回与defecttypemarray相关的信息，例如，激光sn、casmm图像日期、阵列指针、环绕指示符等。步骤s326确定是否已经设置环绕指示符。如果步骤s326中的确定是肯定的，则在步骤s328中从由阵列指针加1指示的平面到阵列的结束逐平面地提取累积阵列的集合。这创建了第一组平面。在步骤s330中，从平面1到由阵列指针指示的平面逐平面地提取累积阵列。这创建第二组平面。在步骤s332中，组合第一组平面和第二组平面以形成第三组平面，该第三组平面是时间上顺序的或取样的顺序。如果步骤s326中的确定是否定的，则在步骤s334中，从一个平面到由阵列指针指示的平面逐平面地提取替代累加阵列。在步骤s334或步骤s332之后，执行步骤s336，其中以期望格式呈现缺陷数据，例如，电影、线图、与激光参数的比较，例如，极化、指向、发散、模块脉冲计数等。然后该过程结束。
[0158]
图22示出了根据本发明的另一实施例的附加来自累积阵列的信号的方法。在步骤s340中，针对给定激光器取回累积阵列，并且初始化所考虑的缺陷的缺陷指数m。在步骤s342中，对于所考虑的给定类型的缺陷，利用累积阵列的第一阵列初始化累积的缺陷信号defectm。在步骤s344中，激光器指数n递增，并且从累积阵列中取回该激光器的阵列。步骤s346确定缺陷信号的幅度是否小于预定阈值。如果步骤s346中的确定是肯定的，则在步骤s348中将累积的缺陷信号重置为零。如果步骤s346中的确定是否定的，则在步骤s350中将取回到的信号附加到累积的缺陷信号。在任一情况下，在步骤s352中确定激光器的索引是否等于累积阵列的大小。如果步骤s352中的确定是否定的，则该过程返回到步骤s344。如果步骤s352中的确定是肯定的，则在步骤s354中确定是否已经针对所有感兴趣的缺陷类型m＝1、......、m完成了该过程。如果步骤s354中的确定是否定的，则在步骤s356中递增缺陷类型索引m，并且该过程返回到步骤s342。如果确定步骤s354是肯定的，则该过程结束。
[0159]
如上所述，在结合图21描述的过程中，在步骤s326中确定是否已经设置了环绕指示符。环绕指示符仅仅表示与回顾窗口相对应的可用的n个数据平面是否已经被填满。下图示出了大小为n的线性阵列的四个条件。
[0160][0161]
在最左边的阵列中，新数据被添加到阵列中的未占用位置(平面)。这种形式的附加索引不是环绕索引，因此环绕指示符不会设置为真。相反，存储的环绕指示符具有的值为假，表示未使用环绕索引。确定是否已经设置环绕指示符是确定指示符是否已设置为真。在图中的其他示例中，新数据被添加到阵列中的占用位置。这是环绕索引，因此环绕指示符被设置为真。
[0162]
如所指示的，除了简单顺序指示符之外的值可以用作索引n。例如，可以使用时间戳作为索引，如下所示：
[0163][0164]
可替代地，可以使用帧脉冲计数作为索引，如下所示：
[0165][0166]
也可以使用这些值的某种组合作为索引。该索引还可以用于跟踪其他相关信息。例如，如果使用时间戳作为索引，则激光器编号、帧脉冲计数和其他信息可以与该时间戳相关联，如下所示：
[0167][0168]
如上所述，本发明的一个方面是一种能够在检测光源近场图像中的滑移面的签名时降低噪声的方法。另一方面是一种能够从光源中的光学器件中的近场图像中检测蠕虫状特征的方法。另一方面是一种能够检测光源近场图像中的多个劣化机制的签名的方法。另一方面是使缺陷签名更可靠，以帮助比较信号与激光器性能，提供用于基于缺陷信号来量化激光器损坏的方法。另一方面是一种在阵列中保存缺陷签名的方法，其与每次创建视频相比在计算上更有效。
[0169]
以上描述主要是依据诸如casmm等光束分析工具的近场图像的分析，仅出于示例的目的。对于本领域普通技术人员很清楚的是，除了用于获取近场图像的位置，上述方法还可以应用于发现在沿着光路的位置处拍摄的光束图像中的特征。
[0170]
执行调节的一些示例可以包括重新对准和/或重新定位透镜、反射镜、棱镜或其他光学器件；修改事件或测量的定时；修改维护事件的时间表；等等；或其组合。
[0171]
以上描述包括多个实施例的示例。当然，出于描述前述实施例的目的，不可能描述部件或方法的每个可想到的组合，但是本领域普通技术人员可以认识到，各种实施例的很多另外的组合和置换是可能的。因此，所描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的精神和范围内的所有这些改变、修改和变化。此外，在具体实施方式或权利要求中使用术语“包括”的范围内，该术语旨在以类似于术语“包括”的方式是包括性的，如“包括”在权利要求中
被用作过渡时所解释的。此外，尽管可以单数形式描述或要求保护所描述的方面和/或实施例的要素，但是除非明确说明限于单数，否则也涵盖复数形式。另外，除非另有说明，否则任何方面和/或实施例的全部或一部分可以与任何其他方面和/或实施例的全部或一部分一起使用。