特開 2024-108634 情報処理装置、機差特定方法及び熱処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024108634

(43)【公開日】2024-08-13

(54)【発明の名称】情報処理装置、機差特定方法及び熱処理装置

(51)【国際特許分類】

   H01L 21/02 20060101AFI20240805BHJP

   H01L 21/31 20060101ALI20240805BHJP

【ＦＩ】

H01L21/02 Z

H01L21/31 E

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023013092

(22)【出願日】2023-01-31

(71)【出願人】

【識別番号】000219967

【氏名又は名称】東京エレクトロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】土屋 裕祐

(72)【発明者】

【氏名】山本 政和

(72)【発明者】

【氏名】唐澤 宏之

【テーマコード（参考）】

5F045

【Ｆターム（参考）】

5F045AA06

5F045AA20

5F045AD01

5F045AE01

5F045BB02

5F045BB03

5F045BB08

5F045DP19

5F045DP28

5F045DQ05

5F045EF03

5F045EG01

5F045EK06

5F045EK22

5F045EK30

5F045GB05

5F045GB16

5F045GB17

(57)【要約】

【課題】熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、熱処理装置の機差の候補を特定する技術を提供する。
【解決手段】熱処理装置の機差を特定する情報処理装置であって、レシピを実行した複数台の熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを取得する時系列データ取得部と、熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、レシピを実行した熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを予測する時系列データ予測部と、取得した時系列データと予測した時系列データとの差分データを、複数台の熱処理装置ごとに算出する差分データ算出部と、差分データを用いて、仮想モデルのパラメータを熱処理装置ごとに調整する調整部と、調整前後のパラメータの変化に基づいて、機差の候補のパラメータを特定する機差特定部と、を有することで上記課題を解決する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被処理基板を熱処理する熱処理装置の機差を特定する情報処理装置であって、
レシピを実行した複数台の前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを取得するように構成された時系列データ取得部と、
前記熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、前記レシピを実行した前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを予測するように構成された時系列データ予測部と、
前記取得した時系列データと前記予測した時系列データとの差分データを、複数台の前記熱処理装置ごとに算出するように構成された差分データ算出部と、
前記差分データを用いて、前記仮想モデルのパラメータを前記熱処理装置ごとに調整するように構成された調整部と、
調整前後の前記パラメータの変化に基づいて、機差の候補の前記パラメータを特定するように構成された機差特定部と、
を有する情報処理装置。

【請求項2】

前記機差特定部は、調整前後の前記変化が大きい前記パラメータを優先して機差の候補の前記パラメータとして特定するように構成されていること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記調整部は、第１の熱処理装置の温度挙動に関する時系列データと前記予測した時系列データとの差分データが小さくなるように前記仮想モデルのパラメータを調整すると共に、第２の熱処理装置の温度挙動に関する時系列データと前記予測した時系列データとの差分データが小さくなるように前記仮想モデルのパラメータを調整するように構成されており、
前記機差特定部は、前記第１の熱処理装置の調整前後の前記パラメータの変化率と前記第２の熱処理装置の調整前後の前記パラメータの変化率との差に基づいて、機差の候補の前記パラメータを特定するように構成されていること
を特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記機差特定部が特定した機差の候補の前記パラメータに対応する前記熱処理装置の部品を表示するように構成された表示制御部、を更に有する
請求項１又は２記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記機差特定部が特定した機差の候補の前記パラメータに応じた対応を表示するように構成された表示制御部、を更に有する
請求項１又は２記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データは、前記被処理基板を収容する処理容器内を加熱する加熱部に供給される電力の時系列データと、前記処理容器内を冷却する冷却部に供給される電力の時系列データと、前記処理容器内の測定温度の時系列データと、を含む
請求項１又は２記載の情報処理装置。

【請求項7】

被処理基板を熱処理する熱処理装置の機差を特定する情報処理装置が実行する機差特定方法であって、
レシピを実行した複数台の前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを取得することと、
前記熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、前記レシピを実行した前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを予測することと、
前記取得した時系列データと前記予測した時系列データとの差分データを、複数台の前記熱処理装置ごとに算出することと、
前記差分データを用いて、前記仮想モデルのパラメータを前記熱処理装置ごとに調整することと、
調整前後の前記パラメータの変化に基づいて、機差の候補の前記パラメータを特定することと、
を有する機差特定方法。

【請求項8】

被処理基板を熱処理する熱処理装置であって、
レシピを実行した複数台の前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを取得するように構成された時系列データ取得部と、
前記熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、前記レシピを実行した前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを予測するように構成された時系列データ予測部と、
前記取得した時系列データと前記予測した時系列データとの差分データを、複数台の前記熱処理装置ごとに算出するように構成された差分データ算出部と、
前記差分データを用いて、前記仮想モデルのパラメータを前記熱処理装置ごとに調整するように構成された調整部と、
調整前後の前記パラメータの変化に基づいて、機差の候補の前記パラメータを特定するように構成された機差特定部と、
を有する熱処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、機差特定方法及び熱処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

例えば熱処理装置は、ヒータに供給する電力を同一にしても、熱処理装置の個体差である機差の存在により、処理容器内の高さ方向に沿った温度分布に差が生じる。従来、熱処理の結果を安定させるため、熱処理装置の機差を補正し、処理容器内の高さ方向に沿った温度分布の均一性を出す技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１６８５７２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、熱処理装置の機差の候補を特定する技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一態様は、被処理基板を熱処理する熱処理装置の機差を特定する情報処理装置であって、レシピを実行した複数台の前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを取得するように構成された時系列データ取得部と、前記熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、前記レシピを実行した前記熱処理装置の温度挙動に関する時系列データを予測するように構成された時系列データ予測部と、前記取得した時系列データと前記予測した時系列データとの差分データを、複数台の前記熱処理装置ごとに算出するように構成された差分データ算出部と、前記差分データを用いて、前記仮想モデルのパラメータを前記熱処理装置ごとに調整するように構成された調整部と、調整前後の前記パラメータの変化に基づいて、機差の候補の前記パラメータを特定するように構成された機差特定部と、を有する。

【発明の効果】

【0006】

本開示によれば、熱処理装置の理想的な仮想モデルを用いて、熱処理装置の機差の候補を特定できる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】本実施形態に係る熱処理装置を概略的に示す縦断面図である。

【図2】熱処理炉の構成の概略を示す断面図である。

【図3】本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。

【図4】コンピュータの一例のハードウェア構成図である。

【図5】本実施形態に係る熱処理装置の制御部の一例の機能構成図である。

【図6】本実施形態に係る解析サーバの一例の機能構成図である。

【図7】本実施形態に係る情報処理システムの処理手順の一例を表したフローチャートである。

【図8】機差の候補を特定する処理手順の一例を表したフローチャートである。

【図9】機差の候補を特定する処理の一例の説明図である。

【図10】作業者に提示する表示イメージの一例を示した図である。

【図11】理想的な仮想モデルのパラメータと熱処理装置の部品とを対応付けるテーブルの一例の構成図である。

【図12】機差の要因候補と対応とを対応付けるテーブルの一例の構成図である。

【図13】本実施形態に係る熱処理装置を概略的に示す縦断面図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態の説明を行う。

【0009】

図１は本実施形態に係る熱処理装置を概略的に示す縦断面図である。図２は熱処理炉の構成の概略を示す断面図である。

【0010】

熱処理装置１０は縦型の熱処理炉６０を備え、ウエハＷをボートに縦方向に沿って所定の間隔で保持及び収容し、ウエハＷに対して酸化、拡散、減圧ＣＶＤ等の各種の熱処理を施すことができる。以下では、処理容器６５内にガスを供給することによって、処理容器６５内に設置されているウエハＷの表面を熱処理する例について説明する。ウエハＷは被処理基板の一例である。被処理基板は円形のウエハＷに限られない。

【0011】

図１の熱処理装置１０は、載置台２０、筐体３０、及び制御部１００を有する。載置台２０は例えばロードポートである。載置台２０は筐体３０の前部に設けられている。筐体３０は、ローディングエリア４０及び熱処理炉６０を有する。

【0012】

ローディングエリア４０は例えば作業領域である。ローディングエリア４０は、筐体３０内の下方に設けられている。熱処理炉６０は、筐体３０内であって、ローディングエリア４０の上方に設けられている。また、ローディングエリア４０と熱処理炉６０との間には、ベースプレート３１が設けられている。

【0013】

載置台２０は、筐体３０内へのウエハＷの搬入搬出を行うためのものである。載置台２０には、収納容器２１及び２２が載置されている。収納容器２１及び２２は、前面に図示しない蓋を着脱可能に備えた、複数枚（例えば２５枚程度）のウエハＷを所定の間隔で収納可能な密閉型収納容器（フープ）である。

【0014】

また、載置台２０の下方には、移載機構４７により移載されたウエハＷの外周に設けられた切欠部（例えばノッチ）を一方向に揃えるための整列装置（アライナ）２３が設けられていてもよい。

【0015】

ローディングエリア４０は、収納容器２１及び２２とボート４４との間でウエハＷの移載を行い、ボート４４を処理容器６５内に搬入（ロード）し、ボート４４を処理容器６５から搬出（アンロード）するためのものである。ローディングエリア４０には、ドア機構４１、シャッター機構４２、蓋体４３、ボート４４、基台４５ａ、基台４５ｂ、図２の昇降機構４６、及び移載機構４７が設けられている。

【0016】

ドア機構４１は収納容器２１及び２２の蓋を取り外すことで、収納容器２１、２２内をローディングエリア４０内に連通開放する。シャッター機構４２は、ローディングエリア４０の上方に設けられている。シャッター機構４２は蓋体４３を開けているときに、炉口６８ａから高温の炉内の熱がローディングエリア４０に放出されるのを抑制ないし防止するために炉口６８ａを覆う（又は塞ぐ）ように設けられている。

【0017】

蓋体４３は、保温筒４８及び回転機構４９を有する。保温筒４８は、蓋体４３上に設けられている。保温筒４８は、ボート４４が蓋体４３側との伝熱により冷却されることを防止し、ボート４４を保温するためのものである。回転機構４９は、蓋体４３の下部に取り付けられている。回転機構４９は、ボート４４を回転するためのものである。回転機構４９の回転軸は蓋体４３を気密に貫通し、蓋体４３上に配置された回転テーブルを回転するように設けられている。

【0018】

昇降機構４６は、ボート４４のローディングエリア４０から処理容器６５に対する搬入及び搬出に際し、蓋体４３を昇降駆動する。昇降機構４６により上昇させられてボート４４が処理容器６５内に搬入されているときに、蓋体４３は、炉口６８ａに当接して炉口６８ａを密閉するように設けられている。

【0019】

蓋体４３に載置されているボート４４は、処理容器６５内でウエハＷを水平面内で回転可能に保持することができる。なお、熱処理装置１０は、ボート４４を複数有していてもよい。ローディングエリア４０には、ボート４４ａ及び４４ｂが設けられている。

【0020】

ローディングエリア４０には、基台４５ａ、基台４５ｂ、及びボート搬送機構が設けられている。基台４５ａ及び４５ｂは、それぞれボート４４ａ及び４４ｂが蓋体４３から移載される載置台である。ボート搬送機構は、ボート４４ａ又は４４ｂを、蓋体４３から基台４５ａ又は４５ｂに移載するためのものである。

【0021】

ボート４４ａ及び４４ｂは例えば石英製であり、大口径（例えば直径３００ｍｍ）のウエハＷを水平状態で上下方向に所定の間隔（ピッチ幅）で搭載する。ボート４４ａ及び４４ｂは、天板と底板の間に複数本（例えば３本）の支柱が設けられる。支柱には、ウエハＷを保持するための爪部が設けられている。また、ボート４４ａ及び４４ｂは、支柱と共に補助柱が適宜設けられていてもよい。

【0022】

移載機構４７は、収納容器２１又は２２とボート４４ａ又は４４ｂとの間でウエハＷの移載を行う。移載機構４７は、基台５７、昇降アーム５８、及び、複数のフォーク（移載板）５９を有する。基台５７は、昇降及び旋回可能に設けられている。昇降アーム５８はボールネジ等により上下方向に移動可能（昇降可能）に設けられている。基台５７は、昇降アーム５８に水平旋回可能に設けられている。

【0023】

図２は、熱処理炉の構成の概略を示す断面図である。図２の熱処理炉６０は、複数枚の薄板円板状のウエハＷを収容して所定の熱処理を施すための縦型炉の一例である。熱処理炉６０は、ジャケット６２、ヒータ６３、空間６４、及び処理容器６５を備えている。

【0024】

処理容器６５は、ボート４４に保持されたウエハＷを収納して熱処理するためのものである。処理容器６５は、例えば石英製であり、縦長の形状を有している。処理容器６５は下部のマニホールド６８を介してベースプレート６６に支持されている。マニホールド６８から処理容器６５へは、インジェクタ７１を通してガスが供給される。インジェクタ７１は吹き出し部分（穴）から処理容器６５内にガスを供給する。インジェクタ７１はガス供給源７２と接続されている。また、処理容器６５に供給されたガスは、排気ポート７３を通して減圧制御が可能な真空ポンプを備えた排気系７４から排気される。

【0025】

蓋体４３は、ボート４４が処理容器６５内に搬入されているときに、マニホールド６８下部の炉口６８ａを閉塞する。蓋体４３は、昇降機構４６により昇降移動可能に設けられている。蓋体４３の上部には保温筒４８が載置されている。保温筒４８の上部には、ウエハＷを多数枚上下方向に所定の間隔で搭載するボート４４が設けられている。

【0026】

ジャケット６２は、処理容器６５の周囲を覆うように設けられているとともに、処理容器６５の周囲に空間６４を画成している。ジャケット６２は処理容器６５と同様、円筒形状を有している。ジャケット６２は、ベースプレート６６に支持されている。ジャケット６２の内側であって、空間６４の外側には、例えばグラスウールよりなる断熱材６２ａが設けられていてもよい。

【0027】

ヒータ６３は、処理容器６５の周囲を覆うように設けられている。例えばヒータ６３はジャケット６２の内側であって空間６４の外側に設けられている。ヒータ６３は、処理容器６５を加熱するとともに、ボート４４に保持されたウエハＷ、すなわち処理容器６５内のウエハＷを加熱する。ヒータ６３は、処理容器６５内を加熱する加熱部として機能する。

【0028】

また、ヒータ６３は例えばカーボンワイヤ等の発熱抵抗体を含み、空間６４の内部を流れるガスの温度を制御するとともに、処理容器６５内を所定の温度（例えば５０～１２００℃）に加熱制御可能である。

【0029】

空間６４及び処理容器６５内の空間は、縦方向に沿って複数の単位領域、例えば１０の単位領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７、Ａ８、Ａ９、Ａ１０に分割されている。ヒータ６３は上下方向に沿って単位領域の何れかと対応するように、６３－１、６３－２、６３－３、６３－４、６３－５、６３－６、６３－７、６３－８、６３－９、及び６３－１０に分割されている。

【0030】

ヒータ６３－１～６３－１０の各々は、例えばサイリスタを含むヒータ出力部８６の出力信号である電力（ヒータパワー）により、単位領域Ａ１～Ａ１０の各々に対応して独立に加熱を制御できるように構成されている。ヒータ６３－１～６３－１０は発熱素子の一例である。

【0031】

なお、図２では、空間６４及び処理容器６５内の空間を上下方向に沿って１０の単位領域に分割した例について示した。単位領域の分割数は１０に限られず、空間６４及び処理容器６５内の空間を、１０以外の数で分割されてもよい。また、図２では均等に分割しているが、これに限らず、温度変化の大きい炉口６８ａ付近を細かい領域に分割するようにしてもよい。ヒータ６３は、縦方向に沿って各々が互いに異なる位置に設けられていればよく、単位領域Ａ１～Ａ１０の各々に１対１に対応して設けられていなくてもよい。

【0032】

空間６４には、単位領域Ａ１～Ａ１０の各々に対応して温度を測定するためのヒータ温度センサＡｏ１～Ａｏ１０がＯｕｔｅｒＴ／Ｃとして設けられている。また、処理容器６５内の空間にも、単位領域Ａ１～Ａ１０の各々に対応して温度を測定するための処理容器内温度センサＡｉ１～Ａｉ１０がＩｎｎｅｒＴ／Ｃとして設けられている。ヒータ温度センサＡｏ１～Ａｏ１０及び処理容器内温度センサＡｉ１～Ａｉ１０は、縦方向に沿った温度分布を測定するために温度を測定する。処理容器内温度センサＡｉ１～Ａｉ１０が測定する温度は、処理容器６５内の測定温度の一例である。

【0033】

ヒータ温度センサＡｏ１～Ａｏ１０からの測定信号は、それぞれライン８１を介して制御部１００に入力される。処理容器内温度センサＡｉ１～Ａｉ１０からの測定信号は、それぞれライン８２を介して制御部１００に入力される。測定信号が入力された制御部１００は、後述の設定温度に基づいて、ヒータ出力部８６がヒータ６３－１～６３－１０に供給するヒータパワーを制御する。ヒータ出力部８６は制御部１００から出力される制御信号に従い、ヒータ出力ライン８７及びヒータ端子８８を介してヒータ６３－１～６３－１０の各々へヒータパワーを供給する。

【0034】

また、熱処理炉６０は、処理容器６５を冷却するための冷却機構９０を備える。冷却機構９０は、例えば、送風機９１、送風管９２、及び排気管９４を有する。冷却機構９０は処理容器６５内を冷却する冷却部の一例である。冷却機構９０は強制冷却ユニット（ＲＣＵ：Rapid Cooling Unit）であってもよい。

【0035】

送風機９１は、例えばブロワである。送風機９１は、ヒータ６３が設けられている空間６４内に、例えば空気よりなる冷却ガスを送風して処理容器６５を冷却する。送風管９２は、送風機９１からの冷却ガスを空間６４に送る。送風管９２は、噴出孔９２ａ－１～９２ａ－１０の各々に接続されており、冷却ガスを空間６４に供給する。

【0036】

排気管９４は、空間６４内の空気を排出するためのものである。空間６４には、冷却ガスを空間６４から排気するための排気口９４ａが設けられている。排気管９４は、一端が排気口９４ａに接続されている。

【0037】

また、図２に示すように、熱処理炉６０は排気管９４の途中に熱交換器９５を設けるとともに、排気管９４の他端を送風機９１の吸引側に接続してもよい。そして、排気管９４により排気した冷却ガスを工場排気系に排出せずに、熱交換器９５で熱交換した後、送風機９１に戻し、循環使用するようにしてもよい。その場合は、図示しないエアフィルタを介して循環させてもよい。空間６４から排出された冷却ガスは、排気管９４から熱交換器９５を介して工場排気系に排出されるようになっていてもよい。

【0038】

送風機９１は、電力供給部９１ａの出力信号である電力（ＲＣＵパワー）により、処理容器６５内の冷却を制御できるように構成されている。例えばインバータを含む電力供給部９１ａは、制御部１００からの制御信号に従って、送風機９１に供給するＲＣＵパワーを制御することによって、送風機９１の風量を制御できる。

【0039】

制御部１００は、例えば後述のコンピュータ５００により実現される。制御部１００は記憶装置に記録されたプログラムを読み取り、そのプログラムに従って、熱処理装置１０を構成する各部に制御信号を送り、熱処理を実行する。例えば制御部１００は処理容器内温度センサＡｉが測定した測定温度及びレシピに含まれる設定温度に基づいて、ヒータ６３及び送風機９１に供給する電力を制御することで、処理容器６５内の温度を調整する。

【0040】

例えば熱処理装置１０では、機差が温度挙動に及ぼす影響を緩和するためにＭＢＴＣと呼ばれる温度モデルによる制御が行われている。ＭＢＴＣ（モデルベース温度制御）ではヒータパワー及びＲＣＵパワーを熱処理装置１０ごとに調整することで機差を吸収し、熱処理装置１０間で極力同じ温度挙動となるように制御が行われる。

【0041】

熱処理装置１０間の機差はＭＢＴＣにより吸収できるが、ＭＢＴＣがフィードバック制御であるために、制御初期などの機差が大きい場合に温度挙動に差が生じる。また、熱処理装置１０間に機差がある状態でＭＢＴＣにより機差を吸収して運用を続けると、部品の寿命低下及び破損を引き起こす可能性もあった。例えば断熱材が割れた状態で運用される熱処理装置１０は断熱材が正常な状態の熱処理装置１０よりも大きなヒータパワーが必要となるため、ヒータエレメントの寿命低下に繋がることがある。

【0042】

そこで、本実施形態では、熱処理装置１０の設計情報に忠実な仮想モデル（熱処理装置１０の理想的な仮想モデル）の温度挙動に関する時系列データと、実機である熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データと、を比較することで、理想的な仮想モデルに対する実機のずれを把握する。温度挙動に関する時系列データは、例えばヒータパワー、ＲＣＵパワー、及び処理容器６５内の測定温度の時系列データである。本実施形態では、熱処理装置１０の理想的な仮想モデルの温度挙動に関する時系列データと実機である熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データとの差分データの二乗和を最小にするように、理想的な仮想モデルのパラメータの調整（最適化）を行う。

【0043】

理想的な仮想モデルは設計情報に忠実であるため、調整（最適化）による変化率が大きいパラメータほど、理想的な熱処理装置１０の状態からずれていると言える。つまり、仮想モデルのパラメータは調整（最適化）による変化率が大きいほど、機差の候補として有力となる。

【0044】

作業者は機差の候補として特定された仮想モデルのパラメータに対応する実機の箇所を調査し、不具合や問題点を解消することで、熱処理装置１０間の機差を根本から減少させることができる。このため、本実施形態によれば、制御初期における熱処理装置１０間の機差が小さくなり、動的な温度挙動を合わせやすくなる。また、本実施形態によれば機差の候補のパラメータに基づき、健康度の低い部品（性能が劣化している部品）を特定して部品交換することで、健康度の低い部品が他の部品の劣化及び破損を引き起こすことを未然に防ぐことができる。

【0045】

図３は本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。図３の情報処理システムは、熱処理装置１０、装置制御コントローラ２００、ホストコンピュータ２１０、及び解析サーバ３００を有する。

【0046】

熱処理装置１０、装置制御コントローラ２００、ホストコンピュータ２１０、及び解析サーバ３００は、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークを介して通信可能に接続される。

【0047】

熱処理装置１０は、装置制御コントローラ２００から出力された制御命令（レシピ）に従ってプロセスを実行する。装置制御コントローラ２００は熱処理装置１０を制御するためのコンピュータ構成を持ったコントローラである。装置制御コントローラ２００は熱処理装置１０の制御部品を制御する制御命令を熱処理装置１０に出力する。

【0048】

ホストコンピュータ２３０は、熱処理装置１０に対する指示を作業者から受け付けると共に、熱処理装置１０に関する情報を作業者に提供するマンマシンインタフェース（ＭＭＩ）の一例である。解析サーバ３００は、理想的な仮想モデルのパラメータから、機差の候補のパラメータを後述のように特定する。理想的な仮想モデルは、熱処理装置１０の装置寸法及び物性データなどを基に作成され、熱のやり取りの関係や比熱などがモデル化されている。

【0049】

また、解析サーバ３００は、特定した機差の候補のパラメータ、特定した機差の候補のパラメータに対応する熱処理装置１０の部品、又は、特定した機差の候補のパラメータに応じた対応を、例えばホストコンピュータ２３０に表示させ、作業者に確認させるようにしてもよい。

【0050】

なお、図３の情報処理システムは一例であって、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。図３に示した熱処理装置１０、装置制御コントローラ２００、ホストコンピュータ２１０、及び解析サーバ３００のような装置の区分は一例である。

【0051】

例えば情報処理システムは、熱処理装置１０、装置制御コントローラ２００、ホストコンピュータ２１０、及び解析サーバ３００の少なくとも２つが一体化された構成や、更に分割された構成など、様々な構成が可能である。解析サーバ３００は、熱処理装置１０の機差を特定する情報処理装置の一例である。熱処理装置１０の機差を特定する情報処理装置は、制御部１００、装置制御コントローラ２００、又はホストコンピュータ２１０により実現してもよい。

【0052】

図３に示した情報処理システムの装置制御コントローラ２００、ホストコンピュータ２１０、及び解析サーバ３００は、例えば図４に示すハードウェア構成のコンピュータにより実現される。また、図１及び図２に示した熱処理装置１０の制御部１００は、例えば図４に示すハードウェア構成のコンピュータにより実現される。図４はコンピュータの一例のハードウェア構成図である。

【0053】

図４のコンピュータ５００は、入力装置５０１、出力装置５０２、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）５０３、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０５、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０６、通信Ｉ／Ｆ５０７及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）５０８などを備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。なお、入力装置５０１及び出力装置５０２は必要なときに接続して利用する形態であってもよい。

【0054】

入力装置５０１はキーボードやマウス、タッチパネルなどであり、作業者等が各操作信号を入力するのに用いられる。出力装置５０２はディスプレイ等であり、コンピュータ５００による処理結果を表示する。通信Ｉ／Ｆ５０７はコンピュータ５００をネットワークに接続するインタフェースである。ＨＤＤ５０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置の一例である。

【0055】

外部Ｉ／Ｆ５０３は、外部装置とのインタフェースである。コンピュータ５００は外部Ｉ／Ｆ５０３を介してＳＤ（Secure Digital）メモリカードなどの記録媒体５０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。ＲＯＭ５０５は、プログラムやデータが格納された不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。ＲＡＭ５０４はプログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。

【0056】

ＣＰＵ５０６は、ＲＯＭ５０５やＨＤＤ５０８などの記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ５０４上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ５００全体の制御や機能を実現する演算装置である。

【0057】

図３に示した情報処理システムの装置制御コントローラ２００、ホストコンピュータ２１０、及び解析サーバ３００は、図４に示したハードウェア構成のコンピュータ５００により、各種機能を実現できる。また、図１及び図２に示した熱処理装置１０の制御部１００は、図４に示したハードウェア構成のコンピュータ５００により、各種機能を実現することができる。

【0058】

熱処理装置１０の制御部１００は例えば図５に示す機能構成で実現される。図５は本実施形態に係る熱処理装置の制御部の一例の機能構成図である。なお、図５の機能構成図は本実施形態の説明に不要な構成について図示を省略している。

【0059】

制御部１００はプログラムを実行することで、レシピ取得部１０２、温度センサデータ取得部１０４、プロセス制御部１０６、加熱制御部１０８、冷却制御部１１０、ヒータパワーデータ取得部１１６、ＲＣＵパワーデータ取得部１１８、レシピ出力部１２０、及び時系列データ出力部１２２を実現している。

【0060】

レシピ取得部１０２は、熱処理装置１０で実行するプロセスのレシピを取得する。レシピ取得部１０２は、取得したレシピのデータ（レシピデータ）をプロセス制御部１０６に提供する。レシピデータには、処理容器６５内の設定温度が含まれている。また、レシピ取得部１０２は、レシピデータをレシピ出力部１２０に提供する。

【0061】

温度センサデータ取得部１０４は、ヒータ温度センサＡｏ（ＯｕｔｅｒＴ／Ｃ）及び処理容器内温度センサＡｉ（ＩｎｎｅｒＴ／Ｃと）の時系列データである測定温度データを取得する。温度センサデータ取得部１０４は、測定温度データをプロセス制御部１０６及び時系列データ出力部１２２に提供する。

【0062】

プロセス制御部１０６は、レシピ取得部１０２から提供されたレシピに従って、熱処理装置１０でプロセスを実行する。プロセス制御部１０６は加熱制御部１０８及び冷却制御部１１０を有する。加熱制御部１０８は、提供された処理容器６５内の設定温度及び測定温度に従って、ヒータ出力部８６がヒータ６３に供給するヒータパワーを決定する。加熱制御部１０８は、ヒータパワーの制御信号をヒータ出力部８６に提供することで、ヒータ出力部８６からヒータ６３に供給するヒータパワーを制御する。

【0063】

冷却制御部１１０は提供された処理容器６５内の設定温度及び測定温度に従って、電力供給部９１ａが送風機９１に供給するＲＣＵパワーを決定する。冷却制御部１１０はＲＣＵパワーの制御信号を電力供給部９１ａに提供することで、電力供給部９１ａから送風機９１に供給するＲＣＵパワーを制御する。

【0064】

ヒータパワーデータ取得部１１６はヒータ出力部８６からヒータ６３に供給したヒータパワーの時系列データを取得し、ヒータパワーデータとして時系列データ出力部１２２に提供する。ＲＣＵパワーデータ取得部１１８は電力供給部９１ａから送風機９１に供給したＲＣＵパワーの時系列データを取得し、ＲＣＵパワーデータとして時系列データ出力部１２２に提供する。

【0065】

レシピ出力部１２０はレシピ取得部１０２から提供されたレシピデータを解析サーバ３００に出力する。また、時系列データ出力部１２２は、温度センサデータ取得部１０４から提供された測定温度データ、ヒータパワーデータ取得部１１６から提供されたヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータ取得部１１８から提供されたＲＣＵパワーデータを熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データとして解析サーバ３００に出力する。

【0066】

解析サーバ３００は例えば図６に示す機能構成で実現される。図６は本実施形態に係る解析サーバの一例の機能構成図である。なお、図６の機能構成図は本実施形態の説明に不要な構成について図示を省略している。

【0067】

解析サーバ３００はプログラムを実行することで、レシピ取得部３０２、時系列データ取得部３０４、時系列データ予測部３０６、理想的な仮想モデル３０８、差分データ算出部３１０、調整部３１２、パラメータ記憶部３１４、機差特定部３１６、及び表示制御部３１８を実現している。

【0068】

レシピ取得部３０２は、レシピを実行した複数台の熱処理装置１０からレシピデータを取得する。レシピ取得部３０２は、取得したレシピデータを時系列データ予測部３０６に提供する。時系列データ予測部３０６は、熱処理装置１０から取得したレシピデータを理想的な仮想モデル３０８に実行させることで、レシピを実行した熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データを予測する。時系列データ予測部３０６が予測する熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データは、測定温度データ、ヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータを含む。このように、時系列データ予測部３０６は理想的な仮想モデル３０８を用いて、レシピを実行した熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データを予測する。

【0069】

時系列データ取得部３０４は、レシピを実行した複数台の熱処理装置１０から熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データを取得する。差分データ算出部３１０は、熱処理装置１０から取得した熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データと時系列データ予測部３０６が予測した熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データとの差分データを熱処理装置１０ごとに算出する。

【0070】

具体的に、差分データ算出部３１０は、時系列データ取得部３０４が熱処理装置１０から取得した熱処理装置１０のヒータパワーの時系列データと時系列データ予測部３０６が予測した熱処理装置１０のヒータパワーの時系列データとの差分データを熱処理装置１０ごとに算出する。

【0071】

差分データ算出部３１０は、時系列データ取得部３０４が熱処理装置１０から取得した熱処理装置１０のＲＣＵパワーの時系列データと時系列データ予測部３０６が予測した熱処理装置１０のＲＣＵパワーの時系列データとの差分データを熱処理装置１０ごとに算出する。

【0072】

差分データ算出部３１０は、時系列データ取得部３０４が熱処理装置１０から取得した熱処理装置１０の測定温度の時系列データと時系列データ予測部３０６が予測した熱処理装置１０の測定温度の時系列データとの差分データを熱処理装置１０ごとに算出する。

【0073】

調整部３１２は、差分データ算出部３１０が算出した熱処理装置１０ごとの差分データが小さくなるように、理想的な仮想モデル３０８のパラメータを、熱処理装置１０ごとに調整する。調整部３１２は、熱処理装置１０ごとの差分データを用いて、理想的な仮想モデル３０８のパラメータを、熱処理装置１０ごとに調整する。このように、調整部３１２は同一のレシピを実行する熱処理装置１０の温度挙動に関する時系列データと理想的な仮想モデル３０８の温度挙動に関する時系列データとが同化するように、理想的な仮想モデル３０８のパラメータを調整（最適化）する。

【0074】

パラメータ記憶部３１４は、調整部３１２による調整前後の理想的な仮想モデル３０８のパラメータを熱処理装置１０ごとに記憶する。機差特定部３１６は、調整前後の理想的な仮想モデル３０８のパラメータの変化に基づいて、以下のように理想的な仮想モデル３０８のパラメータから機差の候補のパラメータを特定する。

【0075】

例えば機差特定部３１６は、理想的な仮想モデル３０８のパラメータのうち、調整前後の変化が大きいパラメータを優先して機差の候補として特定してもよい。また、機差特定部３１６は第１の熱処理装置１０の調整前後のパラメータの変化率と第２の熱処理装置１０の調整前後のパラメータの変化率との差に基づいて、第１及び第２の熱処理装置１０の機差の候補のパラメータを特定してもよい。第１の熱処理装置１０は基準となる熱処理装置１０である基準機であってもよい。また、第２の熱処理装置１０は基準機と比較する熱処理装置１０である比較機であってもよい。

【0076】

表示制御部３１８は、機差特定部３１６が特定した機差の候補のパラメータを、例えばホストコンピュータ２３０に表示させる。表示制御部３１８は、機差特定部３１６が特定した機差の候補のパラメータに対応する熱処理装置１０の部品、又は、特定した機差の候補のパラメータに応じた対応を、例えばホストコンピュータ２３０に表示させてもよい。

【0077】

図７は本実施形態に係る情報処理システムの処理手順の一例を表したフローチャートである。ここでは、実機である第１の熱処理装置１０（以下、基準機と呼ぶ）及び実機である第２の熱処理装置１０（以下、比較機と呼ぶ）の機差の候補のパラメータを特定する例を説明する。

【0078】

ステップＳ１０において、基準機、比較機、及び理想的な仮想モデル３０８は同一のレシピに従ってプロセスを実行する。解析サーバ３００は、同一のレシピを実行した基準機及び比較機から測定温度データ、ヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータの時系列データを取得する。また、解析サーバ３００は基準機及び比較機と同一のレシピを理想的な仮想モデル３０８に実行させることで、基準機及び比較機の測定温度データ、ヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータの時系列データを予測する。

【0079】

ステップＳ１２において、解析サーバ３００は基準機及び理想的な仮想モデル３０８の測定温度データ、ヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータの時系列データごとに差分データを算出する。また、解析サーバ３００は比較機及び理想的な仮想モデル３０８の測定温度データ、ヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータの時系列データごとに差分データを算出する。

【0080】

なお、ステップＳ１２で算出した測定温度データ、ヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータの差分データは、標準化などの前処理を行い、後述の評価関数ｆ（ｐ）における影響力を均一にするように調整してもよい。

【0081】

ステップＳ１４において、解析サーバ３００は以下のような差分データの二乗和を評価関数ｆ（ｐ）として用いる。評価関数ｆ（ｐ）の変数は、測定温度データ、ヒータパワーデータ、及びＲＣＵパワーデータの差分データdとなる。解析サーバ３００は評価関数ｆ（ｐ）が最小になるように、理想的な仮想モデル３０８のパラメータを最適化（調整）する。

【0082】

【数1】

【0083】

ステップＳ１６において、解析サーバ３００はステップＳ１４の最適化の計算が収束したか否かを判定する。解析サーバ３００はステップＳ１４の最適化の計算が収束したと判定するまで、ステップＳ１２～Ｓ１６の処理を繰り返す。ステップＳ１２～Ｓ１６の処理により、解析サーバ３００は同一のレシピを実行する基準機の状態と同化するように理想的な仮想モデル３０８のパラメータを最適化（調整）できる。また、ステップＳ１２～Ｓ１６の処理により、解析サーバ３００は同一のレシピを実行する比較機の状態と同化するように理想的な仮想モデル３０８のパラメータを最適化（調整）できる。

【0084】

ステップＳ１４及びＳ１６の処理は、例えば評価関数ｆ（ｐ）の勾配を用いる方法、遺伝的アルゴリズムを用いる方法、ベイズ最適化を用いる方法など、様々考えられる。評価関数ｆ（ｐ）の勾配を用いる方法では、最急降下法、ニュートン法、準ニュートン法などの手法を用いることができる。解析サーバ３００は評価関数ｆ（ｐ）の勾配に従い解を更新していき、解の変化あるいは勾配の変化（解の更新度合い）が、学習前に定めた閾値（収束判定条件）よりも小さくなったときの解を最適解として出力する。また、遺伝的アルゴリズムを用いる方法では、ランダムに生成したＮ個の解の中で、評価関数ｆ（ｐ）が良好な値を示す解をいくつか選択（淘汰）し、それらの解の値を一部違う値に変更（突然変異）させたり、解同士を交換（交叉）させたりすることで、解の良好さを保ちつつ、より適した解を探索する。ベイズ最適化を用いる方法では、代表的な確率モデルとして、ブラックボックスのサロゲート関数としてガウス過程回帰を用いるガウス過程的アプローチと、全てのハイパーパラメータが独立であると仮定して、カーネル密度推定により確率密度関数の推定を行うTree-structured Parzen estimator（TPE）によるアプローチがある。ガウス過程によるアプローチでは、カーネル関数と観測データから分散共分散行列を求め、未知の点での平均と分散を推定する。続いて、獲得関数が最大の点を次の探索点として、その点での観測値を調べる。獲得関数はサロゲート関数の平均と分散で与えられる。平均を用いることで取得済みの観測値を活用しつつ、分散を用いることで未知の点を探索することができる。一方、TPEによるアプローチは、スコア上位群と下位群でのパラメータの確率密度関数をカーネル密度推定により推定し、二郡の密度比から次の探索点を決定する。またある最適化問題の特徴を類似した他の最適化問題の特徴に転移させることで、少ないデータ点でも精度の高いサロゲートモデルを構築し、効率よく最適解を探索する、マルチタスクベイズ最適化と呼ばれる最適化手法を用いることも、モデル実運用時のパラメータ最適化に対して有効だと考えられる。

【0085】

ステップＳ１４の最適化の計算が収束したと判定すると、解析サーバ３００はステップＳ１８において、最適化（調整）の前後のパラメータの変化に基づき、機差の候補を例えば図８に示すように特定する。

【0086】

図８は機差の候補を特定する処理手順の一例を表したフローチャートである。図９は機差の候補を特定する処理の一例の説明図である。図９は仮想モデル３０８のパラメータが４つの例を示したが、４つ以外であってもよい。

【0087】

ステップＳ３０において、解析サーバ３００は理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率を、基準機及び比較機のそれぞれで算出する。理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率ＣＲは、以下の式により算出できる。

【0088】

ＣＲ＝（（ｐ_opt－ｐ_before）／ｐ_before）
ｐ_beforeは最適化（調整）前のパラメータである。また、ｐ_optは最適化（調整）後のパラメータである。ここで、ｐ_optは以下の式で表される。

【0089】

【数2】

【0090】

ステップＳ３０の処理では、例えば図９（Ａ）に示すように、理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率を、基準機及び比較機のそれぞれで算出する。

【0091】

なお、図９（Ａ）では理想的な仮想モデル３０８のパラメータの例として、部品名「熱容量１」の密度、部品名「熱容量２」の高さ、部品名「熱容量３」の面積、及び部品名「熱伝導１」の熱交換面積を示したが、例えば位置、接触熱抵抗、接触熱コンダクタンス、ゲインなどであってもよい。

【0092】

ステップＳ３２において、解析サーバ３００はステップＳ３０で基準機及び比較機ごとに算出した理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率の差の絶対値を算出する。ステップＳ３２の処理では、例えば図９（Ｂ）に示したように各パラメータの変化率の差の絶対値を算出できる。図９（Ｂ）では、基準機の状態と同化するように最適化（調整）された理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率を「基準機の変化率」と記載している。また、図９（Ｂ）では、比較機の状態と同化するように最適化（調整）された理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率を「比較機の変化率」と記載している。

【0093】

ステップＳ３４において、解析サーバ３００はステップＳ３２で算出した理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率の差の絶対値が大きい上位ｋ個のパラメータを機差の候補のパラメータとして特定する。ステップＳ３４の処理では、例えば図９（Ｃ）に示したように変化率の差の絶対値が大きい順に理想的な仮想モデル３０８のパラメータをソートし、上位ｋ個のパラメータを機差の候補として特定できる。

【0094】

解析サーバ３００は、ステップＳ３４においてソートした結果を例えば図１０（Ａ）に示すように表示して作業者に提示してもよい。図１０は、作業者に提示する表示イメージの一例を示した図である。

【0095】

図１０（Ａ）は、変化率の差の絶対値が大きい順に、理想的な仮想モデル３０８のパラメータの変化率の差の絶対値を表したグラフ例である。図１０（Ａ）のグラフを参照した作業者は、理想的な仮想モデル３０８のパラメータ「Ａ：熱容量１の密度」を、基準機と比較機との機差の１番目の候補として特定できる。また、図１０（Ａ）のグラフを参照した作業者は、理想的な仮想モデル３０８のパラメータ「Ｄ：熱伝導１の熱交換面積」を、基準機と比較機との機差の２番目の候補として特定できる。

【0096】

解析サーバ３００は、ステップＳ３０において基準機及び比較機のそれぞれについて算出した理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率を、例えば図１０（Ｂ）に示すように表示して作業者に提示してもよい。図１０（Ｂ）は、基準機について算出した理想的な仮想モデル３０８の最適化（調整）前後のパラメータの変化率を表したグラフ例である。図１０（Ｂ）のグラフを参照した作業者は、基準機と理想的な仮想モデル３０８との状態の差を、最適化（調整）前後のパラメータの変化率により判断できる。例えば図１０（Ｂ）のグラフを参照した作業者は、基準機と理想的な仮想モデル３０８との状態の差として、パラメータ「Ｂ：熱容量２の高さ」に１番大きな差があることを判断できる。

【0097】

なお、解析サーバ３００は例えば図１１に示すようなテーブルを用いて、機差の候補のパラメータに対応する部品を例えばホストコンピュータ２３０に表示させ、作業者に確認させるようにしてもよい。図１１は理想的な仮想モデルのパラメータと熱処理装置の部品とを対応付けるテーブルの一例の構成図である。

【0098】

例えば１Ｄ－ＣＡＥのシミュレーションソフトウェアの場合は、各部品で設定可能なパラメータが決まっているため、各部品で設定可能なパラメータを用いることで図１１に示すようなテーブルを作成できる。例えば部品「熱容量１」のパラメータ「密度」が基準機と比較機との機差の１番目の候補として特定された場合、解析サーバ３００は「熱容量１」の部品を作業者に提示できる。

【0099】

また、解析サーバ３００は例えば図１２に示すようなテーブルを用いて、機差の要因候補に応じた対応を例えばホストコンピュータ２３０に表示させ、作業者に確認させるようにしてもよい。図１２は機差の要因候補と対応とを対応付けるテーブルの一例の構成図である。

【0100】

例えば機差の要因候補と、その要因候補に対する対応との関係は、作業者が考えて図１２のテーブルに設定しておいてもよいし、運用を続けることで蓄積されるデータから自動作成されてもよい。

【0101】

本実施形態では、同一のレシピを実行する実機の温度挙動に関する時系列データと理想的な仮想モデルが予測する温度挙動に関する時系列データとの差分データが小さくなるように理想的な仮想モデルのパラメータを最適化（調整）することで、実機の状態と同化させた仮想モデル３０８に最適化（調整）する。

【0102】

実機の状態と同化した仮想モデル３０８のパラメータは最適化（調整）前後の変化率が大きいほど、理想的な熱処理装置１０の状態からずれていると言えるため、熱処理装置１０の機差の候補の特定に利用できる。

【0103】

本実施形態に係る情報処理システムは、デジタルツイン技術を利用することで、熱処理装置１０の機差の候補を特定できる。上記の実施形態では、解析サーバ３００が熱処理装置１０の機差の候補を特定していた。熱処理装置１０の機差の候補を特定する処理は、熱処理装置１０の制御部１００、装置制御コントローラ２００、又はホストコンピュータ２１０に実行させてもよい。また、熱処理装置１０の機差の候補を特定する処理は、図１３に示すような熱処理装置１０の解析サーバ部４００に実行させてもよい。図１３は、本実施形態に係る熱処理装置を概略的に示す縦断面図である。図１３の熱処理装置１０は図１の構成に加えて、解析サーバ部４００を有する。解析サーバ部４００は解析サーバ３００と同様な処理を行う。

【0104】

なお、上記の情報処理システムは一例であり、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。例えば情報処理システムは、熱処理装置１０、装置制御コントローラ２００、ホストコンピュータ２１０、及び解析サーバ３００の少なくとも２つが一体化された構成や、更に分割された構成など、様々な構成が可能である。

【0105】

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

【符号の説明】

【0106】

１０ 熱処理装置
６３、６３－１～６３－１０ ヒータ
６５ 処理容器
１００ 制御部
２００ 装置制御コントローラ
２１０ ホストコンピュータ
３００ 解析サーバ
３０２ レシピ取得部
３０４ 時系列データ取得部
３０６ 時系列データ予測部
３０８ 理想的な仮想モデル
３１０ 差分データ算出部
３１２ 調整部
３１４ パラメータ記憶部
３１６ 機差特定部
３１８ 表示制御部
４００ 解析サーバ部
５００ コンピュータ
Ａｉ１～Ａｉ１０ 処理容器内温度センサ
Ｗ ウエハ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】