特開 2024-150996 基板処理装置、基板処理方法及び記憶媒体

(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】P2024150996

(43)【公開日】2024-10-24

(54)【発明の名称】基板処理装置、基板処理方法及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   H01L 21/027 20060101AFI20241017BHJP

   B05C 11/00 20060101ALI20241017BHJP

   B05C 11/10 20060101ALI20241017BHJP

   B05C 5/00 20060101ALI20241017BHJP

   B05D 3/00 20060101ALI20241017BHJP

   B05D 1/40 20060101ALI20241017BHJP

   B05D 1/26 20060101ALI20241017BHJP

【ＦＩ】

H01L21/30 564C

B05C11/00

B05C11/10

B05C5/00 101

B05D3/00 D

B05D1/40 A

B05D1/26 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023064093

(22)【出願日】2023-04-11

(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】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100122507

【弁理士】

【氏名又は名称】柏岡 潤二

(74)【代理人】

【識別番号】100171099

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 茂樹

(74)【代理人】

【識別番号】100183438

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 泰史

(72)【発明者】

【氏名】大村 和久

【テーマコード（参考）】

4D075

4F041

4F042

5F146

【Ｆターム（参考）】

4D075AC06

4D075AC09

4D075AC64

4D075AC88

4D075AC91

4D075AC93

4D075AC94

4D075CA47

4D075CA48

4D075DA06

4D075DA08

4D075DB13

4D075DB14

4D075DC21

4D075DC22

4D075DC24

4D075EA05

4D075EA45

4F041AA05

4F041AA06

4F041AB01

4F041BA05

4F041BA10

4F041BA13

4F041BA35

4F041BA53

4F041BA59

4F042AA06

4F042AA07

4F042AB00

4F042BA05

4F042BA07

4F042BA09

4F042BA12

4F042CB08

4F042CB10

4F042CC07

4F042CC15

4F042DF09

4F042DH09

4F042EB05

4F042EB07

4F042EB09

4F042EB13

4F042EB18

4F042EB24

5F146JA02

5F146JA05

5F146JA08

5F146JA10

5F146JA27

(57)【要約】

【課題】基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルにおける液面位置を高精度に検出することができる。
【解決手段】制御部９は、撮像ノズル画像に係るノズル１０の液面状態をクラス分けする第１処理を実行するように構成されている。制御部９は、撮像ノズル画像を画像解析する第２処理と、不一致状態であるか否かを判定する第３処理と、を実行するように構成されている。制御部９は、第２処理における画像解析の結果が第１処理におけるクラス分けの結果に一致するように、撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行う。制御部９は、画像処理後の撮像ノズル画像を画像解析する。制御部９は、不一致状態でないと判定されている場合には、第２処理における画像解析の結果から液面位置を検出する。制御部９は、不一致状態であると判定されている場合には、第４処理における画像解析の結果から液面位置を検出する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルと、
前記ノズルを撮像可能に構成されたカメラと、
前記カメラによって撮像された前記ノズルの画像である撮像ノズル画像に基づき、前記ノズルにおける液面位置を検出する検出部と、を備え、
前記検出部は、
前記撮像ノズル画像と、ノズルの画像からノズルの液面状態をクラス分けするクラス分けモデルと、に基づき、前記撮像ノズル画像に係るノズルの液面状態をクラス分けする第１処理と、
前記撮像ノズル画像を画像解析する第２処理と、
前記第１処理におけるクラス分けの結果、及び、前記第２処理における画像解析の結果が互いに一致していない不一致状態であるか否かを判定する第３処理と、
前記第３処理において前記不一致状態であると判定された場合に、前記第２処理における画像解析の結果が前記第１処理におけるクラス分けの結果に一致するように、前記撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行うと共に、前記画像処理後の前記撮像ノズル画像を画像解析する第４処理と、
前記第３処理において前記不一致状態でないと判定されている場合には、前記第２処理における画像解析の結果から前記液面位置を検出し、前記第３処理において前記不一致状態であると判定されている場合には、前記第４処理における画像解析の結果から前記液面位置を検出する第５処理と、を実行するように構成されている、基板処理装置。

【請求項2】

前記クラス分けモデルを生成するモデル生成部を更に備える、請求項１記載の基板処理装置。

【請求項3】

前記モデル生成部は、ノズルの複数の画像を入力としてクラス分けの結果が正解データに近づくようにディープラーニングにより学習を行って前記クラス分けモデルを生成する、請求項２記載の基板処理装置。

【請求項4】

前記モデル生成部は、液面の数に応じて前記液面状態のクラス分けを行う前記クラス分けモデルを生成する、請求項２記載の基板処理装置。

【請求項5】

前記モデル生成部は、前記塗布液に含まれるシンナーの層の長さに応じて前記液面状態のクラス分けを行う前記クラス分けモデルを生成する、請求項２記載の基板処理装置。

【請求項6】

前記検出部は、前記第３処理において、前記第１処理におけるクラス分けが示す液面の数と、前記第２処理における画像解析の結果が示す液面の数とが互いに一致していない場合に前記不一致状態であると判定する、請求項１～５のいずれか一項記載の基板処理装置。

【請求項7】

前記検出部は、前記第４処理における前記画像処理として、画像の平滑化を行う、請求項６記載の基板処理装置。

【請求項8】

前記検出部は、
前記第３処理において、前記第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも前記第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が多いと判定されている場合に、前記第４処理における前記画像処理として前記平滑化の効果を現状よりも大きくし、
前記第３処理において、前記第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも前記第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が少ないと判定されている場合に、前記第４処理における前記画像処理として前記平滑化の効果を現状よりも小さくする、請求項７記載の基板処理装置。

【請求項9】

前記モデル生成部は、ノズルの複数の画像の特徴を学習することにより複数の類似的なデータを生成し、前記ノズルの複数の画像及び前記複数の類似的なデータを入力として学習を行って前記クラス分けモデルを生成する、請求項３記載の基板処理装置。

【請求項10】

基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルを撮像可能に構成されたカメラによって撮像された前記ノズルの画像である撮像ノズル画像に基づき、前記ノズルにおける液面位置を検出する基板処理方法であって、
前記撮像ノズル画像と、ノズルの画像からノズルの液面状態をクラス分けするクラス分けモデルと、に基づき、前記撮像ノズル画像に係るノズルの液面状態をクラス分けする第１工程と、
前記撮像ノズル画像を画像解析する第２工程と、
前記第１工程におけるクラス分けの結果、及び、前記第２工程における画像解析の結果が互いに一致していない不一致状態であるか否かを判定する第３工程と、
前記第３工程において前記不一致状態であると判定された場合に、前記第２工程における画像解析の結果が前記第１工程におけるクラス分けの結果に一致するように、前記撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行うと共に、前記画像処理後の前記撮像ノズル画像を画像解析する第４工程と、
前記第３工程において前記不一致状態でないと判定されている場合には、前記第２工程における画像解析の結果から前記液面位置を検出し、前記第３工程において前記不一致状態であると判定されている場合には、前記第４工程における画像解析の結果から前記液面位置を検出する第５工程と、を含む、基板処理方法。

【請求項11】

請求項１０記載の基板処理方法を装置に実行するためのプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、基板処理装置、基板処理方法及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、複数フレームの撮像画像を比較することにより、基板に対して塗布液を吐出するノズル内の液面の位置を検出する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－４４４１７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、基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルにおける液面位置を高精度に検出することができる基板処理装置を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一側面に係る基板処理装置は、基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルと、ノズルを撮像可能に構成されたカメラと、を備える。さらに、上記基板処理装置は、カメラによって撮像されたノズルの画像である撮像ノズル画像に基づき、ノズルにおける液面位置を検出する検出部を備える。検出部は、撮像ノズル画像と、ノズルの画像からノズルの液面状態をクラス分けするクラス分けモデルと、に基づき、撮像ノズル画像に係るノズルの液面状態をクラス分けする第１処理を実行するように構成されている。検出部は、撮像ノズル画像を画像解析する第２処理と、第１処理におけるクラス分けの結果、及び、第２処理における画像解析の結果が互いに一致していない不一致状態であるか否かを判定する第３処理と、を実行するように構成されている。検出部は、第４処理として、第３処理において不一致状態であると判定された場合に、第２処理における画像解析の結果が第１処理におけるクラス分けの結果に一致するように、撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行う。また、検出部は、第４処理として、画像処理後の撮像ノズル画像を画像解析する。検出部は、第５処理として、第３処理において不一致状態でないと判定されている場合には、第２処理における画像解析の結果から液面位置を検出する。検出部は、第５処理として、第３処理において不一致状態であると判定されている場合には、第４処理における画像解析の結果から液面位置を検出する。

【発明の効果】

【0006】

本開示によれば、基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルにおける液面位置を高精度に検出することができる基板処理装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１（ａ）は本実施形態に係るレジスト塗布装置の平面図であり、図１（ｂ）は本実施形態に係るレジスト塗布装置の縦断面図である。

【図2】図２は、図１に示されるレジスト塗布装置の概略構成を示す図である。

【図3】図３は、制御部のハードウェア構成を例示する模式図である。

【図4】図４は、クラス分けモデルを説明する図である。

【図5】図５は、ＧＡＮによる学習用データの生成（水増し）を説明する図である。

【図6】図６は、シンナー層の長さに基づくクラス分けを説明する図である。

【図7】図７は、画像解析を説明する図である。

【図8】図８は、液面検知処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

図１（ａ）は本実施形態に係るレジスト塗布装置１の平面図である。図１（ｂ）は本実施形態に係るレジスト塗布装置１の縦断面図である。レジスト塗布装置１は、基板に対し、感光性被膜の形成、当該感光性被膜の露光、及び当該感光性被膜の現像を施す基板処理システムに含まれる装置（基板処理装置）である。処理対象の基板としては、半導体ウエハ、ガラス基板、マスク基板、又はＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等が挙げられる。基板は、半導体ウエハ等の上に、前段の処理において被膜等が形成されたものも含む。レジスト塗布装置１は、基板処理システムに含まれる露光装置（不図示）による露光処理の前に、基板の表面にレジスト膜を形成する処理を行う。より具体的には、レジスト塗布装置１は、レジスト膜形成用の塗布液を基板の表面に供給し、上記ベーク前レジスト膜を形成する。また、レジスト塗布装置１は、基板の表面にベーク前レジスト膜を形成した後に、基板の周縁部に除去液を供給することで、ベーク前レジスト膜の周縁部を除去する。

【0009】

レジスト塗布装置１は、図１（ａ）及び図１（ｂ）に示されるように、例えば横方向（図中のＹ方向）に一列に配列された３つの液処理部２ａ，２ｂ，２ｃと、複数本のノズル１０（図２参照）と、を備えている。レジスト塗布装置１は、ノズル搬送機構１０ａと、ノズルバス１４と、ＥＢＲ機構６と、を更に備えている。

【0010】

液処理部２ａ，２ｂ，２ｃは、互いに共通の構成を備えており、基板保持部としてのスピンチャック４１と、スピンチャック４１に保持されウエハＷを取り囲むように設置されたカップ体５と、を備えている。

【0011】

スピンチャック４１は、ウエハＷの裏面側中央部を吸引吸着して水平に保持するための基板保持部である。スピンチャック４１は、軸部４２を介して駆動機構４３に連結されており（図２参照）、ウエハＷを保持した状態で回転及び昇降自在に構成されている。スピンチャック４１は、例えば、制御部９からの制御信号を受けた回転駆動機構（不図示）によって回転速度が制御される。スピンチャック４１の側方には、図２に示されるように、昇降機構４４ａに連結された昇降ピン４４がウエハＷの裏面を支持して昇降可能なように設けられている。昇降ピン４４は、搬送アームとの協働作用によって筐体３０の外部から搬入されてきたウエハＷの受け渡しを行う。筐体３０の壁面には、搬送アームに臨む搬入出口３０ａが形成されている。

【0012】

カップ体５は、スピンコーティング等の際にウエハＷを回転させることによって飛散したミストが筐体３０内に飛び散るのを抑える。カップ体５は、例えばドーナツ状の外観を有すると共に、図２に示される内部構造を有している。

【0013】

図２に示されるように、カップ体５の内部には、傾斜したリング状の第１のリング部材５１と第２のリング部材５２とが設置されており、これらのリング部材５１、５２との間の隙間は、ウエハＷから飛散したミストを含む気体の通流する気体流路５１ａとなっている。また第２のリング部材５２は、スピンチャック４１に保持されたウエハＷの周縁部下方に位置するように設置されており、その上面が「への字」状に屈曲している。この第２のリング部材５２の外端面には、カップ本体５０の底部の液受け部５４に進入するように下方に伸びる端板５３が設けられている。これによりウエハＷから飛散したレジスト液の一部はドレインとして第２のリング部材５２及び端板５３の表面を伝って液受け部５４へと案内されるようになっている。

【0014】

カップ本体５０の下部側は液受け部５４となっており、その底部にはカップ体５内を通流した気流を排気するための例えば２つの排気ポート５５と、液受け部５４に溜まったレジスト液のドレインを排出するためのドレインポート５６と、が設けられている。排気ポート５５は図示しない排気ダクトに接続されており、また各液処理部２ａ，２ｂ，２ｃの排気ポート５５と接続された排気ダクトは、筐体３０外にて排気用力設備に接続されている。

【0015】

ここで排気ポート５５は、図２に示されるように液受け部５４内の上方に延伸されており、液受け部５４から排気ポート５５へのドレインの溢流を防ぐための溢流防止壁５４ａを構成している。また、ドレインポート５６も図示しないドレイン管に接続されており、ドレインを外部に排出できるようになっている。

【0016】

さらに図１（ｂ）に示されるように、カップ体５と対向する筐体３０の天井部にはフィルタユニット３１が取り付けられている。そして、フィルタユニット３１から例えば清浄空気を所定流量で供給することにより、筐体３０内に清浄空気のダウンフローが形成されるようになっている。清浄空気の一部は、筐体３０内に設けられた図示しない排気部より排気されるが、残りの清浄空気はカップ体５内に取り込まれ、図２に矢印で示される気流を形成して排気ポート５５から排出されるようになっている。

【0017】

次に、複数本のノズル１０及びノズル搬送機構１０ａについて説明する。ノズル１０は、液処理部２ａ，２ｂ，２ｃのスピンチャック４１に保持されたウエハＷに対してレジスト液及びシンナー等の塗布液を吐出可能に構成された構成である。レジスト塗布装置１は、例えば濃度や成分の異なる１０種類のレジスト液と、ウエハＷ上でレジスト液を広がり易くするためのシンナーと、を含む塗布液を供給できるように、例えば１１本のノズル１０を備えている。ノズル搬送機構１０ａは、ノズル１０を保持するノズルアーム１１と、このノズルアーム１１を支える基台１２と、基台１２の走行軌道をなすレール１３と、レール１３上で基台１２を移動させる機構（不図示）とから構成されている。

【0018】

ノズルアーム１１は、１１本のノズル１０を保持するノズルヘッド部１１ａ（図２参照）と、このノズルヘッド部１１ａを支えるアーム部（不図示）とから構成されている。ノズルヘッド部１１ａの先端部下面には、上述したノズル１０の基部を嵌入可能な形状となっており、ノズル１０の基部を差し込むだけでそれぞれのノズル１０を保持できるようになっている。この結果、１１本のノズル１０は先端部を下向きにした状態で一列に並び、且つそれらの配列方向が図１（ａ）に示したノズル１０の搬送方向と一致するように配置される。一方、ノズルヘッド部１１ａの基部側には後述する供給ユニット７の供給管７１（図２参照）が接続されており、ノズルヘッド部１１ａ内部を介してノズル１０へ塗布液を供給できるようになっている。

【0019】

基台１２は、ノズルアーム１１を移動させるスライダとしての役割を果たす。基台１２は図示しない昇降機構を備えており、ノズルアーム１１の基部はこの昇降機構に取り付けられている。これによりノズルアーム１１は、図１（ｂ）に示したＺ方向を自在に昇降できるようになっている。またレール１３は、各液処理部２ａ，２ｂ，２ｃの配列方向と平行して敷設されている。

【0020】

以上の構成により、レール１３上で基台１２を移動させることによって、一列に並んで保持されたノズル１０を、ノズルバス１４と液処理部２ａ，２ｂ，２ｃの略中央部とを結んだ直線上で搬送することができる。これにより、基台１２の停止位置を調整することによって、所望の塗布液を供給するノズル１０をウエハＷの略中央部上方まで移動させ、その位置からウエハＷへ塗布液を供給することができる。

【0021】

次にＥＢＲ機構６の説明をする。ＥＢＲ機構は、ウエハＷに塗布されたレジスト膜の周縁部の剥がれ等を防止するためにレジスト膜を除去するリンス液をウエハＷ周縁部に供給する役割を果たす。各々の液処理部２ａ，２ｂ，２ｃに設けられたＥＢＲ機構６は夫々略共通の構成を有しており、図１（ａ）に示されるように、リンス液を吐出するノズルを保持するＥＢＲアーム６１と、このＥＢＲアーム６１を移動させる基台６２と、を備えている。また、ＥＢＲ機構６は、基台６２の走行軌道をなすレール６３と、リンス液の供給を行わないときにノズル１０を載置して待機させるＥＢＲノズルバス６４とを備えている。

【0022】

次に、ノズル１０に塗布液を供給する供給ユニット７の構成について図２を参照しながら説明する。供給ユニット７は、例えば塗布液を溜めた供給タンク（不図示）と、供給タンク内の塗布液をレジスト塗布装置１へ向けて送液するための加圧部（不図示）と、を含む塗布液供給機構７０を塗布液の種類に対応する数だけ備えている。

【0023】

塗布液供給機構７０は、エアオペレーティドバルブ７２とサックバックバルブ７３とを介して供給管７１により各ノズル１０に接続されており、１０種類のレジスト液とシンナーとを切り替えて供給することができるようになっている。エアオペレーティドバルブ７２は、塗布液の給断を切り替えるための流量調整部である。サックバックバルブ７３は、塗布液を供給していないときにノズル１０の先端部から塗布液を引き込むための処理液吸引部である。塗布液供給機構７０とエアオペレーティドバルブ７２とサックバックバルブ７３とは関連して駆動及び開閉動作を行って、吐出量、吐出時間及び吸引量、吸引時間を制御するための制御部９に接続されている。すなわち、制御部９からの制御信号に応じて各エアオペレーティドバルブ７２及びサックバックバルブ７３が開閉制御されることにより、各種類のレジスト及びシンナーが切り替えてウエハＷに供給される。制御部９は、本実施の形態に係るレジスト塗布装置１を備える塗布、現像装置全体の動作を統括制御する機能も兼ね備えている。

【0024】

以上の構成に基づいてレジスト塗布装置１によりウエハＷにレジスト液を塗布する動作について簡単に説明する。外部の搬送アームによって３つの搬入出口３０ａのいずれか一つから筐体３０内に搬入されたウエハＷは、昇降ピン４４により裏面側を支持される。そして、搬送アームを筐体３０外へ退避させて昇降ピン４４を下降させることにより液処理部２ａ，２ｂ，２ｃのスピンチャック４１にウエハＷが受け渡される。

【0025】

つづいて、ノズル搬送機構１０ａを作動させ、ノズルバス１４上で待機させたノズルアーム１１を持ち上げて、図１のＹ方向に搬送する。シンナーを供給するノズル１０がウエハＷの略中央上方の位置に到達したらノズルアーム１１の移動を停止し、その位置にてノズルアーム１１を降下させる。その後静止しているウエハＷ上にノズル１０からシンナーを供給した後、当該処理にて塗布するレジスト液の供給ノズル１０がウエハＷの略中央上方に位置するように、ノズルアーム１１を移動させる。この移動動作と並行して、スピンチャック４１を例えば高速回転させ、その回転中のウエハＷ上にレジスト液を供給、停止してウエハＷの径方向に広げるスピンコーティングを行う。

【0026】

つづいて、スピンチャック４１を低速で回転させ、スピンコーティングしたレジスト膜の膜圧を均一にし、その後に再び高速回転させることによりコーティングしたレジスト液の振り切り乾燥を行う。この間、ノズル搬送機構１０ａは上述の経路とは反対の経路でノズルアーム１１を移動させて、塗布液の供給の完了したノズル１０をノズルバス１４で待機させる。

【0027】

一方、振り切り乾燥の完了したウエハＷに対しては対応するＥＢＲ機構６を稼働させて、リンス液ノズルをＥＢＲノズルバス６４からウエハＷの周縁部まで搬送して、ここにリンス液を塗布する。そして、スピンチャック４１を回転させることでウエハＷ周縁部に塗布したレジスト膜を除去した後、レジスト膜の場合と同様にリンス液の振り切り乾燥を行って一連の液処理を完了する。

【0028】

リンス液ノズルをＥＢＲノズルバス６４まで退避させた後、レジスト膜の形成されたウエハＷは、搬入時とは逆の順序で搬送アームに受け渡されレジスト塗布装置１から搬出される。こうして各液処理部２ａ，２ｂ，２ｃには、塗布、現像装置に決められたウエハＷの搬送サイクルに従ってウエハＷが例えば２４秒間隔で順次搬送され、同様の処理が行われる。なおノズル１０は一つの液処理部２ａ，２ｂ，２ｃにてウエハＷ上に塗布液（シンナー及びレジスト液）の吐出を終えた後、ノズルバス１４に退避され、レジスト液の乾燥を抑えている。

【0029】

上述した本実施形態に係るレジスト塗布装置１においては、ノズルヘッド部１１a及びノズル１０を例えばノズルバス１４の位置にて光学的に撮像する機構が更に設けられている。ノズル１０等が撮像されることにより、ノズル１０内に設定されるレジスト液の位置、空気層の位置（幅）、乾燥抑制溶剤であるシンナー層の位置（幅）、サックバック幅（量）が特定され、液面位置の検出が可能になる。これにより、例えば、ノズル１０の乾燥や汚れに対してのダミーディスペンスを実行する回数を適正化することができる。以下、これらの機能の詳細について説明する。

【0030】

レジスト塗布装置１は、図２に示されるように、ノズル１０を撮像可能に構成されたカメラ１７を備えている。カメラ１７は、ノズル１０先端部の内外の状態を撮像する手段であり、ノズルヘッド部１１ａに保持されたノズル１０の画像をイメージセンサにて側方より撮像する。カメラ１７は、例えばＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラ等であってもよい。なお、レジスト塗布装置１は、ノズル１０に向けてＬＥＤ照明を当てるためのプリズムを利用したプリズム照明を有していてもよい。

【0031】

カメラ１７による撮像は、例えば、前回のダミーディスペンスの動作実施後において不使用のノズル１０の乾燥防止処置を行ってから所定の稼働時間が経過した状態、例えば８時間経過後に実施される。撮像された複数のノズル１０の撮像データ（撮像ノズル画像）は制御部９に送られる。

【0032】

制御部９は、レジスト塗布装置１の各構成を制御する。制御部９は、一つ又は複数の制御用コンピュータにより構成される。図３に示されるように、制御部９は回路１９０を有する。回路１９０は、少なくとも一つのプロセッサ１９１と、メモリ１９２と、ストレージ１９３と、入出力ポート１９４と、入力デバイス１９５と、表示デバイス１９６とを含む。

【0033】

ストレージ１９３は、例えばハードディスク等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。ストレージ１９３は、基板処理装置の情報処理方法を制御部９に実行させるためのプログラムを記憶している。

【0034】

メモリ１９２は、ストレージ１９３の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ１９１による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ１９１は、メモリ１９２と協働して上記プログラムを実行することで、上述した各機能モジュールを構成する。入出力ポート１９４は、プロセッサ１９１からの指令に応じて各構成との間で電気信号の入出力を行う。

【0035】

入力デバイス１９５及び表示デバイス１９６は、制御部９のユーザインタフェースとして機能する。入力デバイス１９５は、例えばキーボード等であり、ユーザによる入力情報を取得する。表示デバイス１９６は、例えば液晶モニタ等を含み、ユーザに対する情報表示に用いられる。入力デバイス１９５及び表示デバイス１９６は、所謂タッチパネルとして一体化されていてもよい。

【0036】

制御部９は、カメラ１７によって撮像されたノズル１０の画像である撮像ノズル画像に基づき、ノズル１０における液面位置を検出する検出部として機能する。また、制御部９は、ノズル１０の液面状態をクラス分けする（詳細は後述）際に利用するクラス分けモデルを生成するモデル生成部として機能する。以下では、制御部９の検出部としての機能及びモデル生成部としての機能について、詳細に説明する。

【0037】

制御部９は、検出部としての機能として、第１処理と、第２処理と、第３処理と、第４処理と、第５処理と、を実行するように構成されている。第１処理は、撮像ノズル画像と、ノズル１０の画像からノズル１０の液面状態をクラス分けするクラス分けモデル（詳細は後述）とに基づき、撮像ノズル画像に係るノズルの液面状態をクラス分けする処理である。第２処理は、撮像ノズル画像を画像解析する処理である。第３処理は、第１処理におけるクラス分けの結果、及び、第２処理における画像解析の結果が互いに一致していない不一致状態であるか否かを判定する処理である。第４処理は、第２処理における画像解析の結果が第１処理におけるクラス分けの結果に一致するように、撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行うと共に画像処理後の撮像ノズル画像を画像解析する処理である。第５処理は、第２処理における画像解析の結果又は第４処理における画像解析の結果から液面位置を検出する処理である。

【0038】

制御部９は、モデル生成部としての機能として、ノズル１０の複数の画像を入力としてクラス分けの結果が正解データに近づくようにディープラーニングにより学習を行って、クラス分けモデルを生成してもよい。

【0039】

図４は、クラス分けモデルを説明する図である。図４に示されるように、クラス分けモデルの生成においては、最初に複数のノズル１０の画像が取得される。複数のノズル１０の画像は、並びがランダマイズされると共に、学習用（訓練）データとテスト用データとに分割（例えば８：２の割合で分割）される。そして、学習用データについて、画像からの判定結果が、ユーザが与える正解データに近づくように、ディープラーニング（ニューラルネットワークを利用した学習）による学習が行われる。クラス分けモデルは、例えば、ノズル１０の画像からノズル１０の液面状態をクラス０～クラス３の４つ（詳細は後述）にクラス分けする。クラス分けモデルは、液面の数に応じて液面状態のクラス分けを行ってもよい（詳細は後述）。クラス分けモデルは、塗布液に含まれるシンナーの層の長さに応じて液面状態のクラス分けを行ってもよい（詳細は後述）。

【0040】

なお、制御部９は、ノズル１０の複数の画像の特徴を学習することにより複数の類似的なデータを生成し、ノズル１０の複数の画像及び生成した複数の類似的なデータを入力として学習を行って、上記クラス分けモデルを生成してもよい。このような学習用データの増量は、例えばＧＡＮ（Generative Adversarial Network）を利用して実施されてもよい。ＧＡＮを利用することにより、例えば図５（ａ）に示されるような実際に取得されたノズル１０の複数の画像（Ｒｅａｌ画像）から、図５（ｂ）に示される複数の類似的なデータ（Ｆａｋｅ画像）を生成し、学習用データを水増しすることができる。

【0041】

クラス分けモデルを用いたクラス分け（すなわち第１処理）について、図６を参照して説明する。図６に示される例では、レジスト液の位置、空気層の位置（幅）、乾燥抑制溶剤であるシンナー層の位置（幅）、及びサックバック幅（量）に応じて４つのクラスに分離されている。図６においては、レジスト液の下端位置がＤＦＴ３、空気層の下端位置がＤＦＴ２、シンナー層の下端位置がＤＦＴ１で示されており、ＤＦＴ１～ノズル１０の先端（下端）部分がサックバック幅である。図６におけるクラス０は、ノズル１０の先端～ＤＦＴ１、ＤＦＴ１～ＤＦＴ２、ＤＦＴ２～ＤＦＴ３の各幅が適切な状態を示している。適切な状態とは、例えば、ノズル１０の先端～ＤＦＴ１が３±１ｍｍ、ＤＦＴ１～ＤＦＴ２が１０±１ｍｍ、ＤＦＴ２～ＤＦＴ３が８±１ｍｍである。クラス１は、シンナー層（ＤＦＴ１～ＤＦＴ２）が長すぎる状態を示している。シンナー層が長すぎる状態とは、例えばＤＦＴ１～ＤＦＴ２が１３ｍｍよりも長い状態である。クラス２は、シンナー層（ＤＦＴ１～ＤＦＴ２）が短すぎる状態を示している。シンナー層が短すぎる状態とは、例えばＤＦＴ１～ＤＦＴ２が７ｍｍよりも短い状態である。クラス３は、シンナー層が無い状態を示している。このように、図６に示される例では、シンナー層の長さに基づいて、クラス０～クラス３にクラス分けしている。なお、クラス０では液面が３本となり、クラス１では液面が２本となり、クラス２では液面が３本となり、クラス３では液面が１本となるので、液面の数によってもクラス分けが可能である。例えば、液面の数によってクラス分けを行い、判別できないクラス間（いずれも液面の数が３本になるクラス０及びクラス２）のみシンナー層の長さによりクラス分けをしてもよい。クラス分けモデルは、このようなクラス分けが可能になるようにディープラーニングによる学習が行われたものである。

【0042】

第２処理～第５処理について、図７を参照して説明する。いま、第１処理において、図７（ａ）に示される撮像ノズル画像について、液面の数が３本でありクラス０に分類されていたとする。この場合において、例えば、デフォルトのパラメータ設定（後述するパラメータα＝３）で同じ撮像ノズル画像の画像解析が行われ（第２処理が実行され）、図７（ｂ）に示されるように、液面の数が液面Ａ１，Ａ２の２本であると判定されたとする。なお、図７（ｂ）～図７（ｄ）において、近接する箇所での複数の液面は、１つの液面であるとする。例えば図７（ｂ）において液面Ａ２は２本あるが、互いに近接するため１本の液面Ａ２であるとする。

【0043】

この場合、制御部９は、第１処理におけるクラス分けの結果（液面の数が３本）と、第２処理における画像解析の結果（液面の数が２本）とが互いに一致していない不一致状態であると判定する（第３処理）。制御部９は、第２処理における画像解析の結果が第１処理におけるクラス分けの結果（液面の数が３本）に一致するように、撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行い、画像処理後の撮像ノズル画像を画像解析する（第４処理）。制御部９は、第４処理における画像処理として、画像の平滑化（詳細には平滑化におけるガウシアンフィルタのパラメータαの調整）を行う。ここでのパラメータαの値は、大きいほど画像の平滑化の効果が大きくなり（画像が粗くなり）、小さいほど画像の平滑化の効果が小さくなる（画像における細かな特徴まで検出する）。ガウシアンフィルタでは、ガウス分布を利用して、注目画素からの距離に応じて近傍の画素値に重みをかけ、自然な平滑化を実現する。

【0044】

制御部９は、第３処理において、第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が多いと判定されている場合に、第４処理における画像処理として平滑化の効果を現状よりも大きくする。一方で、制御部９は、第３処理において、第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が少ないと判定されている場合に、第４処理における画像処理として平滑化の効果を現状よりも小さくする。

【0045】

いま、上述したように、第３処理において、第１処理におけるクラス分けの結果が示す液面の数（３本）よりも、第２処理における画像解析の結果が示す液面の数（２本）が少ないと判定されている。そのため、制御部９は、画像処理として平滑化の効果が現状よりも小さくなるように、上述したパラメータαの値を例えば、現状の３よりも小さい２にする。このようにパラメータαの値が小さくされた後に画像解析が行われる。この場合、例えば、図７（ｃ）に示されるように、液面の数が液面Ａ１，Ａ２，Ａ３の３本となり、不一致状態が解消し、第１処理におけるクラス分けの結果（液面の数が３本）と、第４処理における画像解析の結果（液面の数が３本）とが互いに一致する。

【0046】

なお、図７に示される例では、例えば、図７（ｄ）に示されるようにαの値が更に小さく（α＝１）されて画像解析が行われた場合においても、液面の数が３本となり、第１処理におけるクラス分けの結果と第４処理における画像解析の結果とが一致する。一方で、αの値を小さくし過ぎた場合には、画像における液面以外のノイズ成分までも検知してしまうおそれがあり、液面位置の検出精度が悪化するおそれがある。このように、平滑化の効果を小さくしすぎる（αの値を小さくしすぎる）と画像解析においてノイズを検出し液面位置の検出精度が悪化するおそれがある。また、平滑化の効果を大きくしすぎる（αの値を大きくしすぎる）と画像が粗くなりすぎ液面位置の検出精度が悪化するおそれがある。このため、第３処理における判定結果に基づき、適切なαの値を設定することが重要である。

【0047】

制御部９は、上述した第４処理が完了すると、第４処理における画像解析の結果から液面位置を検出する（第５処理）。このように、不一致状態が解消された撮像ノズル画像の画像解析結果（すなわち、第４処理の画像解析結果）から液面位置が検出されることにより、液面位置が高精度に検出され、例えば、ダミーディスペンスを実行する回数を適正化することができる。なお、制御部９は、第３処理において不一致状態になっていないと判定した場合には、第２処理における画像解析の結果（すなわち、αの調整を行っていない画像解析の結果）から液面位置を検出する。

【0048】

次に、上述した液面検知処理について、図８を参照して説明する。図８は、液面検知処理を示すフローチャートである。

【0049】

最初に、ノズル１０の複数の画像を学習することにより、ノズル１０の液面状態をクラス分けするクラス分けモデルが生成される（ステップＳ１）。つづいて、新たに撮像された撮像ノズル画像がクラス分けモデルに入力されることにより、撮像ノズル画像に係るノズル１０の液面状態がクラス分けされる（ステップＳ２，第１工程）。

【0050】

つづいて、上述した撮像ノズル画像が画像解析されて、液面が検知されると共に各液面の座標が導出される（ステップＳ３，第２工程，第５工程）。そして、第１工程におけるクラス分けの結果と、第２工程における画像解析の結果とが互いに一致するか否か、具体的には、画像解析により導出された液面の数が、クラス分けの結果が示す液面の数に一致しているか否かが判定される（ステップＳ４，第３工程）。

【0051】

第３工程において不一致状態であると判定された場合には、第２工程における画像解析の結果が第１工程におけるクラス分けの結果に一致するように、所定の画像処理（具体的には、パラメータαの調整）が行われる（ステップＳ５，第４工程）。この場合、再度ステップＳ３からの処理が実施される。

【0052】

一方で、第３工程において一致状態であると判定された場合には、画像解析により導出されたシンナー長さがクラス分けが示すシンナー長さに一致するか否かが判定される（ステップＳ６）。一致しない場合には、異常を示すアラームが発出され、装置側において適切な処理が実施される。一方で、一致する場合には、液面位置の検出結果等が信頼に値する情報であるとして、例えば、該情報が、その後のダミーディスペンスの実行に係る情報として用いられ、処理が終了する。

【0053】

次に、本実施形態に係るレジスト塗布装置１の作用効果について説明する。

【0054】

本実施形態に係るレジスト塗布装置１は、ウエハＷに対して塗布液を吐出可能に構成されたノズル１０と、ノズル１０を撮像可能に構成されたカメラ１７と、を備える。さらに、上記レジスト塗布装置１は、カメラ１７によって撮像されたノズル１０の画像である撮像ノズル画像に基づき、ノズル１０における液面位置を検出する制御部９を備える。制御部９は、撮像ノズル画像と、ノズル１０の画像からノズル１０の液面状態をクラス分けするクラス分けモデルと、に基づき、撮像ノズル画像に係るノズル１０の液面状態をクラス分けする第１処理を実行するように構成されている。制御部９は、撮像ノズル画像を画像解析する第２処理と、第１処理におけるクラス分けの結果、及び、第２処理における画像解析の結果が互いに一致していない不一致状態であるか否かを判定する第３処理と、を実行するように構成されている。制御部９は、第４処理として、第３処理において不一致状態であると判定された場合に、第２処理における画像解析の結果が第１処理におけるクラス分けの結果に一致するように、撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行う。また、制御部９は、第４処理として、画像処理後の撮像ノズル画像を画像解析する。制御部９は、第５処理として、第３処理において不一致状態でないと判定されている場合には、第２処理における画像解析の結果から液面位置を検出する。制御部９は、第５処理として、第３処理において不一致状態であると判定されている場合には、第４処理における画像解析の結果から液面位置を検出する。

【0055】

本実施形態に係るレジスト塗布装置１では、ノズル１０の画像からノズル１０の液面状態をクラス分けするクラス分けモデルに撮像ノズル画像が入力されることにより、ノズル１０の液面状態がクラス分けされる。また、撮像ノズル画像が画像解析されて、クラス分けの結果と画像解析の結果とが不一致状態であるか否かが判定され、不一致状態である場合には、不一致状態でなくなるように撮像ノズル画像に対して画像処理が行われる。そして、不一致状態でないと判定されている場合には撮像ノズル画像の画像解析の結果から液面位置が検出され、不一致状態であると判定されている場合には上記画像処理が行われた後の撮像ノズル画像の画像解析の結果から液面位置が検出される。ノズル１０の画像を画像析することによって、ノズル１０における液面位置を検出することができる。ここで、画像解析対象の画像のバリエーションが増えると、同一条件（パラメータ設定）の画像解析のみでは、適切に液面位置が検出されないおそれがある。この点、ノズル１０の画像からノズル１０の液面状態をクラス分けするクラス分けモデルによるクラス分けの結果と、画像解析の結果とが互いに一致するように画像処理を行うことにより、各画像のバリエーションに対応した適切な画像解析を行うことができる。このような構成によれば、ノズル１０における液面位置を高精度に検出することができる。

【0056】

上記レジスト塗布装置１の制御部９は、クラス分けモデルを生成するモデル生成部として機能してもよい。このような構成によれば、クラス分けモデルを適切に準備することができる。

【0057】

制御部９は、ノズル１０の複数の画像を入力としてクラス分けの結果が正解データに近づくようにディープラーニングにより学習を行ってクラス分けモデルを生成してもよい。このような構成によれば、クラス分けを高精度に行うクラス分けモデルを適切に準備することができる。

【0058】

制御部９は、液面の数に応じて液面状態のクラス分けを行うクラス分けモデルを生成してもよい。このようなクラス分けモデルによれば、液面状態を高精度にクラス分けすることができる。

【0059】

制御部９は、塗布液に含まれるシンナーの層の長さに応じて液面状態のクラス分けを行うクラス分けモデルを生成してもよい。このようなクラス分けモデルによれば、液面状態を高精度にクラス分けすることができる。

【0060】

制御部９は、第３処理において、第１処理におけるクラス分けが示す液面の数と、第２処理における画像解析の結果が示す液面の数とが互いに一致していない場合に不一致状態であると判定してもよい。このような構成によれば、容易且つ適切に不一致状態であるか否かを判定することができる。

【0061】

制御部９は、第４処理における画像処理として、画像の平滑化を行ってもよい。このような構成によれば、上記画像処理を容易且つ適切に行うことができる。

【0062】

制御部９は、第３処理において、第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が多いと判定されている場合に、第４処理における画像処理として平滑化の効果を現状よりも大きくしてもよい。また、制御部９は、第３処理において、第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が少ないと判定されている場合に、第４処理における画像処理として平滑化の効果を現状よりも小さくしてもよい。平滑化の効果を大きくしすぎると画像が粗くなりすぎてしまうおそれがあり、また、平滑化の効果を小さくしすぎると画像解析においてノイズを検出してしまうおそれがある。この点、画像解析において液面が多く検出されている場合には画像を粗くするように平滑化の効果を大きくし、液面が少なく検出されている場合には画像をより詳細に検出するように平滑化の効果を小さくする。これにより、判定結果に応じて適切に画像処理を行うことができる。

【0063】

制御部９は、ノズル１０の複数の画像の特徴を学習することにより複数の類似的なデータを生成し、ノズル１０の複数の画像及び複数の類似的なデータを入力として学習を行ってクラス分けモデルを生成してもよい。これにより、学習データを効率的に増やすことができる。

【0064】

最後に、本開示に含まれる種々の例示的実施形態を、以下の［Ｅ１］～［Ｅ１１］に記載する。

【0065】

［Ｅ１］
基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルと、
前記ノズルを撮像可能に構成されたカメラと、
前記カメラによって撮像された前記ノズルの画像である撮像ノズル画像に基づき、前記ノズルにおける液面位置を検出する検出部と、を備え、
前記検出部は、
前記撮像ノズル画像と、ノズルの画像からノズルの液面状態をクラス分けするクラス分けモデルと、に基づき、前記撮像ノズル画像に係るノズルの液面状態をクラス分けする第１処理と、
前記撮像ノズル画像を画像解析する第２処理と、
前記第１処理におけるクラス分けの結果、及び、前記第２処理における画像解析の結果が互いに一致していない不一致状態であるか否かを判定する第３処理と、
前記第３処理において前記不一致状態であると判定された場合に、前記第２処理における画像解析の結果が前記第１処理におけるクラス分けの結果に一致するように、前記撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行うと共に、前記画像処理後の前記撮像ノズル画像を画像解析する第４処理と、
前記第３処理において前記不一致状態でないと判定されている場合には、前記第２処理における画像解析の結果から前記液面位置を検出し、前記第３処理において前記不一致状態であると判定されている場合には、前記第４処理における画像解析の結果から前記液面位置を検出する第５処理と、を実行するように構成されている、基板処理装置。

【0066】

［Ｅ２］
前記クラス分けモデルを生成するモデル生成部を更に備える、［Ｅ１］記載の基板処理装置。

【0067】

［Ｅ３］
前記モデル生成部は、ノズルの複数の画像を入力としてクラス分けの結果が正解データに近づくようにディープラーニングにより学習を行って前記クラス分けモデルを生成する、［Ｅ２］記載の基板処理装置。

【0068】

［Ｅ４］
前記モデル生成部は、液面の数に応じて前記液面状態のクラス分けを行う前記クラス分けモデルを生成する、［Ｅ２］又は［Ｅ３］記載の基板処理装置。

【0069】

［Ｅ５］
前記モデル生成部は、前記塗布液に含まれるシンナーの層の長さに応じて前記液面状態のクラス分けを行う前記クラス分けモデルを生成する、［Ｅ２］～［Ｅ４］のいずれか一項記載の基板処理装置。

【0070】

［Ｅ６］
前記検出部は、前記第３処理において、前記第１処理におけるクラス分けが示す液面の数と、前記第２処理における画像解析の結果が示す液面の数とが互いに一致していない場合に前記不一致状態であると判定する、［Ｅ１］～［Ｅ５］のいずれか一項記載の基板処理装置。

【0071】

［Ｅ７］
前記検出部は、前記第４処理における前記画像処理として、画像の平滑化を行う、［Ｅ１］～［Ｅ６］のいずれか一項記載の基板処理装置。

【0072】

［Ｅ８］
前記検出部は、
前記第３処理において、前記第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも前記第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が多いと判定されている場合に、前記第４処理における前記画像処理として前記平滑化の効果を現状よりも大きくし、
前記第３処理において、前記第１処理におけるクラス分けが示す液面の数よりも前記第２処理における画像解析の結果が示す液面の数が少ないと判定されている場合に、前記第４処理における前記画像処理として前記平滑化の効果を現状よりも小さくする、［Ｅ７］記載の基板処理装置。

【0073】

［Ｅ９］
前記モデル生成部は、ノズルの複数の画像の特徴を学習することにより複数の類似的なデータを生成し、前記ノズルの複数の画像及び前記複数の類似的なデータを入力として学習を行って前記クラス分けモデルを生成する、［Ｅ２］～［Ｅ５］のいずれか一項の基板処理装置。

【0074】

［Ｅ１０］
基板に対して塗布液を吐出可能に構成されたノズルを撮像可能に構成されたカメラによって撮像された前記ノズルの画像である撮像ノズル画像に基づき、前記ノズルにおける液面位置を検出する基板処理方法であって、
前記撮像ノズル画像と、ノズルの画像からノズルの液面状態をクラス分けするクラス分けモデルと、に基づき、前記撮像ノズル画像に係るノズルの液面状態をクラス分けする第１工程と、
前記撮像ノズル画像を画像解析する第２工程と、
前記第１工程におけるクラス分けの結果、及び、前記第２工程における画像解析の結果が互いに一致していない不一致状態であるか否かを判定する第３工程と、
前記第３工程において前記不一致状態であると判定された場合に、前記第２工程における画像解析の結果が前記第１工程におけるクラス分けの結果に一致するように、前記撮像ノズル画像に対して所定の画像処理を行うと共に、前記画像処理後の前記撮像ノズル画像を画像解析する第４工程と、
前記第３工程において前記不一致状態でないと判定されている場合には、前記第２工程における画像解析の結果から前記液面位置を検出し、前記第３工程において前記不一致状態であると判定されている場合には、前記第４工程における画像解析の結果から前記液面位置を検出する第５工程と、を含む、基板処理方法。

【0075】

［Ｅ１１］
［Ｅ１０］記載の基板処理方法を装置に実行するためのプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【符号の説明】

【0076】

１…レジスト塗布装置（基板処理装置）、９…制御部（検出部，モデル生成部）、１０…ノズル、１７…カメラ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】