特開2022-190829IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

基板処理装置及び情報処理システム

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】欠陥検査装置で検査することなく基板処理後の基板が不良品であるか否かを推定する基板処理装置及び情報処理システムを提供する。
【解決手段】基板の研磨中及び/又は洗浄中及び/又は乾燥中において対象の物理量を検出する少なくとも一つのセンサと、学習済みの機械学習モデルに対して、センサが検出する研磨中及び/又は洗浄中及び/又は乾燥中のセンサ値を処理ステップ毎に特徴量に変換する変換部と、特徴量を含む対象データを前記モデルに入力することで、対象の基板の欠陥の数、欠陥のサイズ及び欠陥の位置のうち少なくとも一つの予測値を出力する推論部と、を備える。機械学習モデルは、対象の生産ライン若しくは同種の生産ラインにおいて検出されたセンサ値が処理ステップ毎に変換された特徴量を含む入力データとし、且つ、基板の欠陥の数、欠陥のサイズ、欠陥の位置を少なくとも一つを出力データとする学習データセットを用いて学習される。
【選択図】図2

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかし、検査されなかった基板(具体的にはウェハ)で洗浄不足などにより、不良品が発生する可能性もある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の一態様に係る基板処理装置は、基板の研磨中及び/または洗浄中及び/または乾燥中において対象の物理量を検出する少なくとも一つのセンサと、学習済みの機械学習モデルに対して、前記センサによって検出された研磨中及び/または洗浄中及び/または乾燥中のセンサ値を処理ステップ毎に特徴量に変換する変換部と、前記特徴量を含む対象データを学習済みの機械学習モデルに入力することによって、対象の基板中の欠陥の・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の一態様によれば、欠陥検査装置で検査することなく基板処理後の基板の欠陥の数、欠陥のサイズ、欠陥の位置のうち少なくとも一つの予測値が得られるので、欠陥検査装置で検査することなく基板処理後の基板が不良品であるか否かを推定することができる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

知財ポータルサイト IP Force にログインして確認する (無料)

この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本基板処理装置の概略構成の一例を示す図である。
【図2】 本制御部の概略構成の一例を示すブロック図の一例である。
【図3】 本各ユニットにおける滞在時間の例を示すグラフである。
【図4】 機械学習モデルに入力される入力データに含まれる特徴量のデータ構造の一例である。
【図5】 機械学習モデルに入力される入力データに含まれるユニット毎の滞在時間のデータ構造の一例である。
【図6A】 機械学習モデルの学習工程の一例を説明するための模式図である。
【図6B】 機械学習モデルの推論工程の一例を説明するための模式図である。
【図7】 欠陥の数の実測値と欠陥の数の予測値とを比較するグラフの一例である。
【図8A】 機械学習モデルの学習工程の変形例1を説明するための模式図である。
【図8B】 機械学習モデルの推論工程の変形例1を説明するための模式図である。
【図9A】 機械学習モデルの学習工程の変形例2を説明するための模式図である。
【図9B】 機械学習モデルの推論工程の変形例2を説明するための模式図である。
【図10A】 機械学習モデルの学習工程の変形例3を説明するための模式図である。
【図10B】 機械学習モデルの推論工程の変形例3を説明するための模式図である。
【図11A】 本実施形態の変形例1に係る概略構成図である。
【図11B】 本実施形態の変形例2に係る概略構成図である。
【図12A】 本実施形態の変形例3に係る概略構成図である。
【図12B】 本実施形態の変形例4に係る概略構成図である。

選択図 図2出願人が指定した本件の代表的な図

1 基板処理装置 50 制御部 51 ユニット制御部 6 プロセッサ 61 ユニット滞在時間計数部 62 変換部 63 学習部 64 推論部 65 回帰分析部 66 受付部 7 記憶部 71 機械学習モデル 8 表示装置 S1、S2、S3 情報処理システム

全ての図面はログインすると無料で閲覧できます。ログイン・ユーザー登録

[広告欄]

ログインすれば広告は減ります

ログインすれば広告は減ります