特開2024-137220IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

予測アルゴリズム生成装置、情報処理装置、予測アルゴリズム生成方法および処理条件決定方法

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】 基板処理装置に適合した予測アルゴリズムを容易に生成することが可能な予測アルゴリズム生成装置を提供する。
【解決手段】予測器生成装置は、複数組の第１データセットを取得する第１データ取得部２２１と、複数組の第１データセットを予め定められた第１関数に与えて回帰分析することにより第１パラメータを決定する第１決定部と、を備え、複数組の第１データセットの各々は、被膜が形成された基板の上面に処理液を供給することにより被膜の処理を実行する基板処理装置が第１処理条件に従って被膜の処理を実行した後に得られる第１処理結果と、第１処理条件とを含み、第１処理結果は、基板の径方向に異なる複数の位置それぞれにおける被膜の処理が実行される前後の膜厚の差を含み、第１関数は、基板の径方向の任意の位置における被膜の処理が実行される前後の膜厚との差を第１処理条件および第１パラメータを用いて示される。
【選択図】図６

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

一方で、基板に形成された被膜に対するエッチングにおいて、処理液の温度、基板の回転数および処理液の流量等がエッチングの処理量に影響を与えることが知られている。特開２０２１－１０８３６７号公報に記載の学習済モデルは、処理液の温度、基板の回転数および処理液の流量等が考慮されていないため、処理液の温度、基板の回転数および処理液の流量が異なる場合に対応することができない。また、学習済みモデルがブラックボックスなので、機械学習させる学習用データの違いによって異なる学習済モデルが生成される。このため、学習済モデルを生成するために適切な学習用データの収集および決定が容易ではないといった問題がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の一局面に従う予測アルゴリズム生成装置は、複数組の第１データセットを取得する第１データ取得部と、複数組の第１データセットを予め定められた第１関数に与えて回帰分析することにより第１パラメータを決定する第１決定部と、を備え、複数組の第１データセットの各々は、被膜が形成された基板の上面に処理液を供給することにより被膜の処理を実行する基板処理装置が第１処理条件に従って被膜の処理を実行した後に得・・・　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

本発明によれば、基板処理装置に適合した予測アルゴリズムを容易に生成することが可能な予測アルゴリズム生成装置および予測アルゴリズム生成方法を提供することができる。

また、基板を処理する複雑なプロセスの処理結果に対して複数の処理条件を提示することが可能な情報処理装置および処理条件決定方法を提供することができる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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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】 本発明の一実施の形態に係る基板処理システムの構成を説明するための図である。
【図2】 情報処理装置の構成の一例を示す図である。
【図3】 予測アルゴリズム生成装置の構成の一例を示す図である。
【図4】 一実施の形態に係る基板処理システムの機能的な構成の一例を示す図である。
【図5】 処理結果を説明するための図である。
【図6】 本実施の形態に係る予測アルゴリズム生成部が有する機能のうち裏面吐出処理を考慮した予測アルゴリズムを生成する機能の一例を示す図である。
【図7】 第１処理結果の一例を示す図である。
【図8】 第１関数Ｆ１（ｘ）を示す図である。
【図9】 基板Ｗの径方向に異なる複数の位置ごとの第１影響度を示す図である。
【図10】 第２関数Ｆ２（ｘ）の一例を示す図である。
【図11】 基板処理装置の表面ノズルの動作に対するエッチング液の挙動を説明するための図である。
【図12】 複数の第２処理結果から求められたカバレッジ率を変動条件別に示す図である。
【図13】 第３関数Ｈ（ｘ）の一例を示す図である。
【図14】 予測アルゴリズム生成部が有する機能のうち裏面吐出処理を考慮しない予測アルゴリズムを生成する機能の一例を示す図である。
【図15】 予測アルゴリズム生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図16】 第１関数決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図17】 第２関数決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図18】 裏面吐出処理を考慮した第３関数決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図19】 裏面吐出処理を考慮しない第３関数決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図20】 予測アルゴリズム生成部が有する機能一例を示す第３の図である。

選択図 図6出願人が指定した本件の代表的な図

１…基板処理システム，１０…制御装置，１００…情報処理装置，１５１…処理条件決定部，１５５…受信部，１５９…予測部，１６１…評価部，１６３…処理条件送信部，２００…予測アルゴリズム生成装置，２１１…実験データ取得部，２１３…予測アルゴリズム生成部，２１５…送信部，２２０…第１決定部，２２１…第１データ取得部，２２３…第１条件別分類部，２２５…第１基準パラメータ決定部，２２７…第１パラメータ決定部，２３０…第２決定部，２３１…第２データ取得部，２３３…第２条件別分類部，２３５…第１変換部，２３７…第２基準パラメータ決定部，２３９…第２パラメータ決定部，２４０…第３決定部，２４１…第３データ取得部，２４３…ノズル動作別分類部，２４５…第２変換部，２４７…第３基準パラメータ決定部，２４９…第３パラメータ決定部，２５０…第４決定部，２５１…第４データ取得部，２５３…ノズル動作別分類部，２５５…第３変換部，２５７…第４基準パラメータ決定部，２５９…第４パラメータ決定部，３００…基板処理装置，３０１…ノズル移動機構，３０３…ノズルモータ，３０５…ノズルアーム，３１１…表面ノズル，３１２…裏面ノズル，ＥＲ…処理結果，ＥＲ１…第１処理結果，ＥＲ２…第２処理結果，α，β…第１基準パラメータ，γ，δ，ε，ξ…第２基準パラメータ，ν…第３基準パラメータ，α１～α４，β１～β４…第１パラメータ，γ１～γ４，δ１～δ４，ε１～ε４，ξ１～ξ４…第２パラメータ，ν１…第３パラメータ

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