特開 2024-38858 基板加工制御装置及びシステム

(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】P2024038858

(43)【公開日】2024-03-21

(54)【発明の名称】基板加工制御装置及びシステム

(51)【国際特許分類】

   H01L 21/304 20060101AFI20240313BHJP

   C30B 33/04 20060101ALI20240313BHJP

   B23K 26/53 20140101ALI20240313BHJP

【ＦＩ】

H01L21/304 611Z

C30B33/04

B23K26/53

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022143183

(22)【出願日】2022-09-08

(71)【出願人】

【識別番号】504190548

【氏名又は名称】国立大学法人埼玉大学

(71)【出願人】

【識別番号】000190116

【氏名又は名称】信越ポリマー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100101247

【弁理士】

【氏名又は名称】高橋 俊一

(74)【代理人】

【識別番号】100095500

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 正和

(74)【代理人】

【識別番号】100098327

【弁理士】

【氏名又は名称】高松 俊雄

(72)【発明者】

【氏名】池野 順一

(72)【発明者】

【氏名】山田 洋平

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 秀樹

(72)【発明者】

【氏名】松尾 利香

【テーマコード（参考）】

4E168

4G077

5F057

【Ｆターム（参考）】

4E168AE01

4E168CB07

4E168CB15

4E168DA43

4E168EA11

4E168EA25

4E168HA01

4E168JA12

4E168JA13

4G077AA02

4G077BE15

4G077FH08

4G077HA12

5F057AA31

5F057BA01

5F057BB03

5F057BB09

5F057CA02

5F057DA22

5F057DA31

5F057GA16

5F057GA27

(57)【要約】

【課題】結晶基板及び加工条件に応じた適切な加工方法で結晶基板を加工する。
【解決手段】基板加工制御装置１０は、教師データを学習して基板加工モデルを生成し、結晶基板２００に関するパラメータ及び加工条件に関するパラメータを含む説明変数が入力され、光学系１２０に関するパラメータ及びステージ１１２の駆動に関するパラメータを含む目的変数を出力する基板加工学習部３１を有する基板加工機械学習部１１と、目的変数に基づいて光学系１２０及び基板支持装置１１０を含む基板加工装置１００を制御する制御部１２とを含んでいる。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ステージに載置した結晶基板の主表面に向けてレーザ光を照射し、主表面から所定深さにレーザ光を集光して剥離可能な改質層を形成するように基板加工装置を制御する基板加工制御装置であって、
加工する結晶基板に関するパラメータ及び前記結晶基板の加工条件に関するパラメータを含む説明変数が入力され、前記説明変数に応じて前記結晶基板にレーザ光を照射する光学系に関するパラメータ及び前記ステージの駆動に関するパラメータを含む目的変数を出力する機械学習部と、
前記機械学習部から出力された目的変数に基づいて前記基板加工装置を制御する制御部と
を含む基板加工制御装置。

【請求項2】

前記機械学習部は、
前記説明変数及び対応する前記目的変数の対で構成される教師データについて、複数の教師データを学習して基板加工モデルを生成する基板加工モデル生成部と、
前記基板加工モデル生成部で生成した基板加工モデルを保存する基板加工モデル保存部と、
前記基板加工モデル保存部に保存した基板加工モデルを適用して、前記説明変数から前記目的変数を推論する基板加工モデル適用部と
を含み、
前記入力された説明変数は前記基板加工モデル適用部において処理され、前記基板加工モデル適用部で推論された目的変数が出力される請求項１に記載の基板加工制御装置。

【請求項3】

前記基板加工モデル生成部及び前記基板加工モデル保存部は、前記教師データを学習して基板加工モデルを生成し、前記生成された基板加工モデルを保存する基板加工学習部を構成する請求項２に記載の基板加工制御装置。

【請求項4】

前記基板加工モデル適用部及び前記基板加工モデル保存部は、前記生成された基板加工モデルを保存し、前記基板加工モデルを適用して前記入力された説明変数から前記目的変数を推論する基板加工推論部を構成する請求項２に記載の基板加工制御装置。

【請求項5】

前記説明変数は、前記結晶基板に関するパラメータとして、結晶材料、結晶構造、結晶の種類、面方位、オフ角、劈開面、すべり面、バーガース・ベクトル及び転位面の少なくとも１つを含む請求項１に記載の基板加工制御装置。

【請求項6】

前記説明変数は、前記結晶基板に関するパラメータとして、透過率の波長依存性、結晶欠陥の座標及び表面異物の座標の少なくとも１つをさらに含む請求項５に記載の基板加工制御装置。

【請求項7】

前記説明変数は、加工条件に関するパラメータとして、前記結晶基板をスライスする厚さ、前記結晶基板の表面から前記改質層までの深さ、前記改質層の厚さの少なくとも１つを含む請求項１に記載の基板加工制御装置。

【請求項8】

前記目的変数は、光学系に関するパラメータとして、レーザ光の波長、パルス幅、輝度及び繰り返し周波数の少なくとも１つを含む請求項１に記載の基板加工制御装置。

【請求項9】

前記目的変数は、前記ステージの駆動に関するパラメータとして、走査方向及び走査速度の少なくとも１つを含む請求項１に記載の基板加工制御装置。

【請求項10】

前記説明変数を入力することができるコンソールをさらに含む請求項１に記載の基板加工制御装置。

【請求項11】

前記結晶基板のパラメータを検出するセンサをさらに含む請求項１に記載の基板加工制御装置。

【請求項12】

請求項１から１１のいずれか一項に記載の基板加工制御装置と、
前記基板加工装置であって、
前記結晶基板を載置するステージ及び前記ステージを駆動するステージ駆動装置を含む基板支持装置と、
前記基板支持装置のステージに載置された結晶基板の主表面に向かってレーザ光を照射する光学系と
を含む基板加工装置とを含み、
前記基板加工装置は、前記基板加工制御装置によって制御される基板加工システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、基板加工装置を制御する基板加工制御装置及びシステムであって、詳しくは、基板の内部にレーザ光を集光して剥離可能な改質層を形成するように人工知能を用いて基板加工装置を制御する基板加工制御装置及びシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、半導体基板の材料として各種の単結晶が使用されている。これらの単結晶の内でシリコン（Ｓｉ）、炭化ケイ素（ＳｉＣ）、窒化ガリウム（ＧａＮ）、リン化ガリウム（ＧａＰ）、ダイヤモンド（Ｃ）などは難削材と呼ばれ、従来の機械加工ではインゴットやブロックなどのバルクから基板として切り出すことが困難であった。このため、機械加工に代わる加工方法としてレーザ光を基板の主表面に向けて照射して、主表面から所定深さに集光して加工痕を形成することによって、剥離可能な改質層を形成する加工技術が研究されている。

【0003】

また、シリコンや酸化マグネシウム（ＭｇＯ）の単結晶基板上にダイヤモンド結晶を、シリコン、炭化ケイ素、サファイア（Ａｌ_２Ｏ_３）などの基板上に窒化ガリウムを、それぞれヘテロエピキャシタル成長させるためのベースとしてダイヤモンド基板や窒化ガリウム基板が利用されている。これらのベース基板の再利用や成長基板を薄いウエーハに加工する方法として上記のレーザ光による加工技術が研究されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１８－１８３８０１号公報

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】山田洋平、外２名、「単結晶シリコンの精密レーザスライシング技術」、精密工学会誌、公益社団法人 精密工学会、２０１９年、第８５巻、第５号、ｐ．４１９－４２５

【非特許文献2】藤田泰次郎、外５名、「ダイヤモンドのレーザスライシング （１００）面の剥離の試み」、２０２１年度砥粒加工学会学術講演会 講演論文集、公益社団法人 砥粒加工学会、ｐ．２９－３０

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、上記の単結晶材料はその固体構造や化学結合の種類が様々であり、その特性が異なるためレーザ光による加工技術によって剥離可能な改質層を形成するためには、加工する単結晶基板の材質、結晶構造、結合形態、結晶面方位、結晶成長のオフ角その他のパラメータを確認し、さらにレーザ光の特性、基板内部へのレーザ光の集光、レーザ光走査方法、形成する改質層の深さや厚さなどの加工条件も考慮して、加工する基板に適する加工方法を個別に検討する必要があった。

【0007】

この発明は、上述の実情に鑑みて提案されるものであって、加工する結晶基板及び加工条件に応じた適切な加工方法で結晶基板を加工するように基板加工装置を制御する基板加工制御装置及びシステムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上述の課題を解決するために、この出願に係る基板加工制御装置は、ステージに載置した結晶基板の主表面に向けてレーザ光を照射し、主表面から所定深さにレーザ光を集光して剥離可能な改質層を形成するように基板加工装置を制御する基板加工制御装置であって、加工する結晶基板に関するパラメータ及び結晶基板の加工条件に関するパラメータを含む説明変数が入力され、説明変数に応じて結晶基板にレーザ光を照射する光学系に関するパラメータ及びステージの駆動に関するパラメータを含む目的変数を出力する機械学習部と、機械学習部から出力された目的変数に基づいて基板加工装置を制御する制御部とを含んでいる。

【0009】

機械学習部は、説明変数及び対応する目的変数の対で構成される教師データについて、複数の教師データを学習して基板加工モデルを生成する基板加工モデル生成部と、基板加工モデル生成部で生成した基板加工モデルを保存する基板加工モデル保存部と、基板加工モデル保存部に保存した基板加工モデルを適用して、説明変数から目的変数を推論する基板加工モデル適用部とを含み、入力された説明変数は基板加工モデル適用部において処理され、基板加工モデル適用部で推論された目的変数が出力されてもよい。

【0010】

基板加工モデル生成部及び基板加工モデル保存部は、教師データを学習して基板加工モデルを生成し、生成された基板加工モデルを保存する基板加工学習部を構成してもよい。基板加工モデル適用部及び基板加工モデル保存部は、生成された基板加工モデルを保存し、基板加工モデルを適用して入力された説明変数から目的変数を推論する基板加工推論部を構成してもよい。

【0011】

説明変数は、結晶基板に関するパラメータとして、結晶材料、結晶構造、結晶の種類、面方位、オフ角、劈開面、すべり面、バーガース・ベクトル及び転位面の少なくとも１つを含んでもよい。説明変数は、結晶基板に関するパラメータとして、透過率の波長依存性、結晶欠陥の座標及び表面異物の座標の少なくとも１つをさらに含んでもよい。説明変数は、加工条件に関するパラメータとして、結晶基板をスライスする厚さ、結晶基板の表面から改質層までの深さ、改質層の厚さの少なくとも１つを含んでもよい。

【0012】

目的変数は、光学系に関するパラメータとして、レーザ光の波長、パルス幅、輝度及び繰り返し周波数の少なくとも１つを含んでもよい。目的変数は、ステージの駆動に関するパラメータとして、走査方向及び走査速度の少なくとも１つを含んでもよい。

【0013】

説明変数を入力することができるコンソールをさらに含んでもよい。結晶基板のパラメータを検出するセンサをさらに含んでもよい。

【0014】

この出願に係る基板加工システムは、前記基板加工制御装置と、前記基板加工装置であって、結晶基板を載置するステージ及びステージを駆動するステージ駆動装置を含む基板支持装置と、基板支持装置のステージに載置された結晶基板の主表面に向かってレーザ光を照射する光学系とを含む基板加工装置とを含み、基板加工装置は、前記基板加工制御装置によって制御されている。

【発明の効果】

【0015】

この発明によると、教師あり機械学習による人工知能を用いて、加工する結晶基板及び加工方法に応じて結晶基板を適切に加工するように制御することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】基板加工制御システムの概略的な構成を示す斜視図である。

【図2】基板加工制御システムの概略的な構成を示すブロック図である。

【図3】基板加工機械学習部の概略的な構成を示すブロック図である。

【図4】基板加工モデルの構成を示す図である。

【図5】基板加工機械学習部の動作を説明する図である。

【図6】閃亜鉛鉱型構造の結晶構造を示す斜視図である。

【図7】ダイヤモンド型構造の結晶構造を示す斜視図である

【図8】ウルツ鉱型構造の結晶構造を示す斜視図である。

【図9】六方晶の窒化ガリウムの結晶構造を示す斜視図である。

【図10】結晶基板を構成する正四面体の基本構造とレーザ走査方向との関係を説明する模式図である。

【図11】結晶基板に対するレーザ光の走査方向を示す模式図である。

【図12】主表面と劈開面の面方位が同じである結晶基板への加工痕の形成を説明する図である。

【図13】主表面と劈開面の面方位が異なる結晶基板への加工痕の形成を説明する図である。

【図14】主表面と劈開面の面方位が異なる結晶基板への加工痕の形成を説明する図である。

【図15】岩塩型結晶の結晶構造を示す斜視図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、基板加工制御装置及びシステムの実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態は、ステージに結晶基板を載置してその主表面に向けてレーザ光を照射し、主表面から所定深さにレーザ光を集光して剥離可能な改質層を形成するように基板加工装置を制御する基板加工制御装置及びこのような基板加工装置及び基板加工制御装置を有する基板加工制御システムを想定している。具体的には、上記改質層において劈開を劈開面に沿って発生させ、この劈開面を結晶基板の面方向に連続的に形成するように改質層を制御することで剥離基板を創製することを想定している。ここで、結晶基板の面方向とは結晶基板の主表面が延びる方向をいうものとし、面方向に連続的に形成された層とは主表面に平行に延びるように形成された層をいうものとする。

【0018】

図１は、本実施の形態の基板加工制御システムの概略的な構成を示す斜視図である。図２は、基板加工システムの概略的な構成を示すブロック図である。基板加工システムは、基板加工制御装置１０と、この基板加工制御装置１０によって制御される基板加工装置１００とを有している。

【0019】

基板加工装置１００は、結晶基板２００を支持して駆動する基板支持装置１１０と、結晶基板２００の主表面２００ａに向かってレーザ光Ｂを照射する光学系１２０とを有している。基板支持装置１１０は、結晶基板２００を載置するステージ１１２と、ステージ１１２が水平面内のＸＹ方向及び垂直方向のＺ方向に駆動可能であり、Ｚ方向の軸の周りに回転駆動可能なように支持するステージ駆動装置１１１と、ステージ１１２に結晶基板２００を固定する固定具１１３とを有している。固定具１１３には、粘着層、機械的なチャック、静電チャック、真空チャックなどが適用可能である。

【0020】

光学系１２０は、レーザ光源１２１と、対物レンズ１２５及び収差調整部１２６を含むレーザ集光部１２７とを有し、レーザ光源１２１から放出されたレーザ光Ｂがレーザ集光部１２７を介して結晶基板２００の主表面２００ａに向かって照射されるようにしている。光学系１２０には、回折光学素子（ＤＯＥ）など他の光学素子がさらに含まれてもよい。

【0021】

基板加工制御装置１０は、ディスプレイ、キーボードなどを有するコンソール１３と、加工する結晶基板２００の材料、サイズ、結晶方位などを検出することができるセンサ１４とを有している。センサ１４は、例えば透過率測定装置、レーザ干渉サイズ測定装置、Ｘ線回折装置などを組み合わせて構成されてもよい。

【0022】

図２に示すように、基板加工制御装置１０において、コンソール１３又はセンサ１４から入力された結晶基板２００の材料、サイズ及び結晶方位などの結晶基板２００に関するパラメータと、コンソール１３から入力されたスライスする厚さなどの加工条件に関するパラメータとは基板加工機械学習部１１に説明変数として入力される。基板加工機械学習部１１は、入力された説明変数に基づいて、機械学習した人工知能による推論にしたがい、レーザ光Ｂの波長及びパルス幅を含む光学系１２０に関するパラメータと、基板支持装置１１０におけるステージ１１２の駆動方向及び駆動速度を含むステージ１１２の駆動に関するパラメータとを目的変数として出力する。

【0023】

また、基板加工制御装置１０において、基板加工機械学習部１１から出力された目的変数は制御部１２に送られ、制御部１２は目的変数に応じて基板加工装置１００を制御する。詳しくは、制御部１２は、目的変数の光学系１２０に関するパラメータに基づいて基板加工装置１００の光学系１２０に制御信号を送って制御し、目的変数のステージ１１２の駆動に関するパラメータに基づいて基板加工装置１００の基板支持装置１１０に制御信号を送って基板支持装置１１０の有するステージ１１２の駆動を制御する。

【0024】

図１に示すように、基板加工制御装置１０の基板加工機械学習部１１及び制御部１２は、パーソナルコンピュータを基板加工制御装置１０の本体１６として構成してもよい。この場合、基板加工機械学習部１１及び制御部１２は、本体１６のパーソナルコンピュータにおいて適切なプログラムを実行することにより実現されてもよい。

【0025】

図３は、基板加工機械学習部１１の概略的な構成を示すブロック図である。基板加工機械学習部１１において、基板加工教師データ保存部２１は、教師あり機械学習に使用する教師データを保存している。教師データは、説明変数と、この説明変数に対応する目的変数との対を多数収集したものである。基板加工教師データ保存部２１には、機械学習に使用するために、予め多数の教師データを収集しておく。教師データは、例えばコンピュータシミュレーションによって作成してもよい。

【0026】

基板加工モデル生成部２２は、基板加工教師データ保存部２１から供給された教師データを学習して基板加工モデルを作成する。図４は、基板加工モデルの構成の一例を示す図である。この基板加工モデルは、ニューラルネットワークにより構成されている。ニューラルネットワークは、ノードで構成された複数の層を含み、教師あり学習、すなわち教師データの学習によって重み及びバイアスを最適化するように設定することができる。なお、基板加工モデルは、ニューラルネットワークに限らず、他の種類の構成によって実現してもよい。

【0027】

基板加工モデル保存部２３は、基板加工モデル生成部２２で生成した基板加工モデルを保存する。基板加工モデルがニューラルネットワークにより構成されている場合には、教師データの学習によって設定された重み及びバイアスのような基板加工モデルのパラメータを保存する。基板加工モデルがニューラルネットワークではない構成で実現された場合にも、基板加工モデル保存部２３は基板加工モデルのパラメータを保存する。

【0028】

基板加工モデル適用部２４は、基板加工モデル保存部２３から基板加工モデルのパラメータを読み出して基板加工モデルを再現し、入力された説明変数に基板加工モデルを適用して目的変数を出力する。基板加工モデルがニューラルネットワークによって構成されている場合には、基板加工モデル保存部２３から基板加工モデルの重み及びバイアスを読み出して基板加工モデルを再現する。

【0029】

基板加工機械学習部１１において、基板加工モデル生成部２２及び基板加工モデル保存部２３は、教師あり学習によって基板加工モデルを生成する基板加工学習部３１を構成している。また、基板加工モデル保存部２３及び基板加工モデル適用部２４は、教師あり学習によって生成された基板加工モデルを適用して説明変数から目的変数を推論する基板加工推論部３２を構成している。

【0030】

図５は、基板加工機械学習部１１の動作を説明する図である。基板加工機械学習部１１には、説明変数として、加工する結晶基板２００の材料、サイズ、結晶方位などの結晶基板２００に関するパラメータ、スライスする厚さ、改質層の厚さなどの加工条件に関するパラメータが入力される。結晶基板２００の材料、サイズ、結晶方位などの結晶基板２００に関するパラメータは、センサ１４で測定した値が入力されてもよいし、これらのパラメータの値をコンソール１３から入力してもよい。センサ１４による結晶基板２００の測定は、結晶基板２００をステージ１１２に載置して加工を実施する前に行われる。スライスする厚さ、改質層の厚さなどの加工条件に関するパラメータは、コンソール１３から入力してもよい。

【0031】

次の表１は、基板加工機械学習部１１に入力する説明変数の例を示している。説明変数は、結晶基板２００に関するパラメータを含んでいる。結晶基板２００に関するパラメータは、結晶基板２００の材料、サイズ、結晶方位などの個別の結晶基板２００に固有のパラメータを含んでいる。結晶基板２００に固有のパラメータには、結晶欠陥のＸＹＺ座標や表面異物のＸＹ座標なども含まれる。これらの結晶基板２００に固有のパラメータはセンサ１４によって測定することによって検出できるので、表１においては結晶基板の検出データの欄に示している。

【0032】

【表1】

【0033】

次の表２は、結晶基板２００の材料の例を示している。表２には、単結晶シリコン、単結晶ダイヤモンド、４Ｈ－ＳｉＣ、６Ｈ－ＳｉＣ、単結晶窒化ガリウム、単結晶ヒ化ガリウム、単結晶リン化ガリウム、単結晶サファイア、単結晶酸化マグネシウムが例示されている。表２には、各材料の結晶構造及び劈開面も併せて記載されている。基板加工制御装置１０はこれらの種類の材料に限らず、他の種類の材料にも対応することができる。例えば、材料は多結晶シリコンなど多結晶であってもよいし、ガラスなどの非晶質な材料であってもよい。

【0034】

【表2】

【0035】

表１に示すように、結晶基板２００に関するパラメータは、結晶基板２００の結晶構造、化学結合、面方位、オフ角、劈開面方位、すべり面方位、すべり方向、バーガースベクトル、転位面などの結晶基板２００の材料によって決まるパラメータも含んでいる。表２を参照すると、材料によって決まるパラメータとして結晶構造及び劈開面が示されている。これらのパラメータは、結晶基板２００の材料の属性であるといえるので、表１においては結晶基板２００の属性の欄に示している。

【0036】

表１の結晶基板２００の材料の属性の欄にはすべり面方位及びすべり方向を示した。結晶材料におけるすべり面は結晶面の上下の結晶が結晶材料により特定される方向であるすべり方向にずれることにより発生する。このずれは結晶材料に線欠陥である転位を導入することで生じ、結晶材料の塑性変形によってすべり面が形成される。このずれを表わすベクトルとしてバーガースベクトルが定義されている。すべり系はすべり面とすべり方向は対になって構成され、これらの面と方向の大部分は結晶材料の原子配列における最稠密面と最稠密方向に一致している。一方、劈開は脆性的な破壊であるとされ変形の起点付近から生じるとされている。本実施の形態では結晶基板２００の主表面２００ａから所定の深さにレーザ光Ｂを集光することで結晶材料に転位によるずれを起点とする劈開を発生させることをその加工メカニズムとしている。

【0037】

説明変数は、加工条件に関するパラメータも含んでいる。加工条件に関するパラメータは、結晶基板２００からスライスする結晶基板２００の厚さ、結晶基板２００の内部に形成する改質層の厚さなどを含んでいる。これらのパラメータは、表１の加工条件の欄に示している。

【0038】

次の表３に示すように、光学系１２０に関するパラメータは、レーザ光Ｂの波長、パルス幅、輝度、繰り返し周波数、ビームプロファイルなどレーザ光Ｂに関するパラメータを含んでいる。これらのパラメータは、表３において光学系１２０のレーザ光Ｂの欄に示している。光学系１２０に関するパラメータは、開口数、倍率、焦点距離、作動距離、焦点深度、必要に応じてレーザ光Ｂを複数のビームに分岐するための回折光学素子などのレーザ集光部１２７に関するパラメータも含んでいる。回折光学素子のパラメータは、回折光学素子を使用してレーザ光Ｂを分岐するレーザ透過光の形状、数、配置に関するパラメータなどの集光条件を含んでもよい。これらのパラメータは、表３において光学系１２０のレーザ集光部１２７の欄に示している。ステージ１１２の駆動に関するパラメータは、駆動方向、駆動速度、回転速度などを含んでいる。ここで、回転速度はステージ１１２を回転駆動する場合に該当する。これらのパラメータは、表３においてステージ駆動の欄に示している。なお、ステージ１１２の駆動は相対的にレーザ光Ｂの走査と同等であるので、ステージ駆動はレーザ光Ｂの走査に読み替えてもよい。

【0039】

【表3】

【0040】

基板加工機械学習部１１は、入力された説明変数に教師あり機械学習によって生成した基板加工モデルを適用する。そして、目的変数として、レーザ波長、レーザ出力などの光学系１２０に関するパラメータ、ステージ１１２の駆動方向、駆動速度などの基板支持装置１１０のパラメータなどを出力する。

【0041】

再び図２を参照すると、基板加工制御装置１０の基板加工機械学習部１１から出力された目的変数は、制御部１２に供給される。制御部１２は、基板加工機械学習部１１から供給された目的変数に基づいて、基板加工装置１００を制御する。例えば、基板加工機械学習部１１から供給されたレーザ光Ｂの波長、繰り返し周波数などの光学系１２０に関するパラメータに基づいて基板加工装置１００の光学系１２０を設定する。また、基板加工機械学習部１１から供給されたステージ１１２の駆動方向、ステージ１１２の駆動速度などステージ１１２の駆動に関するパラメータに基づいて、基板支持装置１１０のステージ１１２の位置、速度などを実時間で追跡して制御する。

【0042】

このように、本実施の形態によると、加工する結晶基板２００及び加工条件に応じた適切な加工方法で結晶基板２００を加工するように基板加工装置を制御することができる。したがって、結晶基板２００の材料や基板の加工条件に応じて個別に基板加工装置１００を検討する必要がなく、基板加工のための作業の負担を軽減することができる。また、人工知能の機械学習によって制御されるため、基板加工を正確で確実に実施することができる。

【0043】

このように、本実施の形態によると、人工知能の機械学習によって、加工する単結晶材料による結晶基板２００の材料、結晶構造、結合形態、結晶面方位、結晶成長のオフ角その他のパラメータに加え、さらにレーザ光Ｂの特性、結晶基板２００の内部へのレーザ光Ｂの集光、レーザ光Ｂの走査方法、形成する改質層の深さや厚さなどの加工条件のパラメータも考慮して、様々な固体構造や化学結合の種類を有する単結晶材料について、適切なレーザ光Ｂによる加工技術によって剥離可能な改質層を形成することができる。

【0044】

なお、本実施の形態においては、結晶基板２００の主表面２００ａにレーザ光Ｂを照射することにより主表面２００ａから所定の深さに形成した加工痕によって剥離可能な改質層を形成することを想定していたが、さらに結晶基板２００の端部を適切に処理するようにしてもよい。例えば、結晶基板２００において外周の端部から所定の距離には加工痕を形成せずに、端部に沿った加工痕から端部に向かって劈開が自発的に発生して改質層を形成するようにしてもよい。このような結晶基板２００の端部の加工も、教師あり学習によって基板加工モデルに学習させることができる。

【0045】

また、本実施の形態の基板加工制御装置１０によって基板加工装置１００を制御して加工された結晶基板２００について、基板加工の状態を評価するようにしてもよい。例えば、赤外線顕微鏡や光学顕微鏡などにより得られる画像のセンシング結果から、画像データを用いて、劈開方向、レーザ光Ｂの照射面側の外観（亀裂発生など）、結晶の乱れた深さなど結晶基板２００に形成した改質層を評価するようにしてもよい。評価の結果は、例えばコンソール１３のディスプレイに表示してもよい。

【実施例0046】

以下では、本実施の形態の基板加工制御装置１０及び基板加工制御システムを用いて、具体的な結晶基板２００にレーザ光Ｂを照射して改質層を形成する例を説明する。実施例においては、加工する結晶基板２００をセンサ１４で測定することにより表１に示したような結晶基板２００の材料、サイズ、結晶方位などのパラメータを検出してもよい。これらのパラメータは、コンソール１３から入力してもよい。さらに、センサ１４によって、結晶基板２００の結晶欠陥のＸＹＺ座標、表面異物のＸＹ座標なども検出してもよい。結晶基板２００の結晶構造、化学結合、面方位などのパラメータは結晶基板２００の材料に応じて特定されるため、データベースから読み出してもよいし、必要であればコンソール１３から入力してもよい。スライスする厚さ、改質層の厚さなどの加工条件に関するパラメータは、コンソール１３から入力してもよい。

【0047】

図５に示したように、これらのパラメータは、基板加工機械学習部１１に説明変数として入力され、基板加工機械学習部１１からは人工知能により対応する目的変数が出力される。表３に示したように、目的変数にはレーザ光Ｂの波長、パルス幅、繰り返し周波数、ステージ１１２の駆動方向、駆動速度などが含まれ、基板加工制御装置１０はこれらの目的変数に基づいて基板加工装置１００を制御して結晶基板２００を適切に加工する。このため、基板加工装置１００による加工は加工対象の結晶基板２００を変更しても調整する必要がなく、人工知能の制御の下に加工対象の結晶基板２００に応じた適切な加工方法が選択される。

【実施例0048】

図６は閃亜鉛鉱型構造の結晶構造を示す斜視図である。図６に示す閃亜鉛鉱型構造は、例えばガリウムヒ素（ＧａＡｓ）、窒化ガリウム（ＧａＮ）のようなＩＩＩ－Ｖ族化合物に見られる。図６において、白丸はガリウム（Ｇａ）のようなＩＩＩ族原子を示し、黒丸はヒ素（Ａｓ）や窒素（Ｎ）のようなＶ族原子を示し、白丸又は黒丸を結ぶ線は共有結合を示している。閃亜鉛鉱型構造は、一つの原子を取り囲む他の四つの原子を頂点として形成された正四面体を基本構造として構成されている。図６には、劈開面となる（０１１）面も示した。

【0049】

図７はダイヤモンド型構造の結晶構造を示す斜視図である。図６に示したような閃亜鉛鉱型構造が同種の元素から構成されている場合には、図７に示すダイヤモンド型構造になる。ダイヤモンド型構造は、例えばＩＶ族元素に属する炭素、シリコンなどに見られる。図６において、白丸は炭素、シリコンなどの原子を示し、白丸を結ぶ線は共有結合を示している。ダイヤモンド型構造は、一つの原子を取り囲む他の四つの原子を頂点として形成された正四面体を基本構造として構成されている。図７には、劈開面となる（００１）面、結晶基板２００の主表面２００ａとされることがある（００１）面も示した。

【0050】

図８は窒化ガリウムのウルツ鉱型構造を示す斜視図である。ＩＩＩ－Ｖ族化合物に属する窒化ガリウムは図６に示した閃亜鉛鉱型構造も取り得るが、常温定圧下では図８に示すようなウルツ鉱型構造が安定型である。図８において、白丸はガリウム（Ｇａ）原子を示し、黒丸は窒素（Ｎ）原子を示し、白丸又は黒丸を結ぶ線は共有結合を示している。

【0051】

図９は窒化ガリウムの六方晶の結晶構造を示す斜視図である。ウルツ鉱型構造の窒化ガリウムの単位格子は、図９に示すような六方晶である。六方晶を示す図９においても、図８と同様に、白丸はガリウム原子を示し、黒丸は窒素原子を示している。図９に示す六方晶の窒化ガリウムの単位格子は、極性によって異なる劈開面を有している。ガリウム原子層と窒素原子層はｃ軸方向に交互に積層した構造でありガリウム原子と窒素原子の電気陰性度の違いによる分極が生じ、ｃ面は極性面、ｃ面と垂直に位置するａ面およびｍ面は無極性面、ｒ面は半極性面とされる。ここで劈開面はａ面｛１１－２０｝面とｍ面｛１－１００｝面となる。なお、特許出願書類に使用できる文字に制限があるため、ミラー指数の上線に代えて負号“－”を使用した。このような六方晶の窒化ガリウムは、ベース基板にｃ軸成長させることができる。六方晶において、底面及び頂面は｛０００１｝面となる。

【0052】

図１０は結晶基板２００を構成する正四面体の基本構造とレーザ走査方向との関係を示す模式図である。図６に示した閃亜鉛鉱型構造や図７に示したダイヤモンド型構造の結晶構造を有する単結晶や、このような単結晶から構成された結晶基板２００は、正四面体を基本構造として構成されている。主表面２００ａが（１００）、（１１１）などの面方位を有する結晶基板２００においては、基本構造の正四面体の一つの面は主表面に平行に配置される。この場合、レーザ照射による結晶材料の転位から劈開を形成することができるように、レーザ光Ｂは基本構造の正四面体の配置を考慮して特定の方向に走査することができる。図中には、結晶基板２００の主表面２００ａに対する基本構造の正四面体の配置と、基本構造の正四面体を基準として結晶基板２００の主表面２００ａに向かってレーザ光Ｂを走査する方向を例示している。

【0053】

図１を参照すると、正四面体を基準として主表面２００ａに向かってレーザ光Ｂを走査する方向は、結晶基板２００の主表面２００ａに沿ってレーザ光源１２１を含む光学系１２０からレーザ光Ｂを走査する方向に対応している。図３の基板加工機械学習部１１においては、レーザを走査する方向は、（１００）、（１１１）などの結晶基板２００の面方位について結晶材料の転位によるずれを起点とする劈開の発生と発生方向に基づいて、加工される結晶基板２００の種類についての教師データとして基板加工教師データ保存部２１から基板加工学習部３１に提供され、基板加工モデル保存部２３にパラメータとして保存されてもよい。基板加工推論部３２は、基板加工モデル保存部２３から読み出されたパラメータに基づいて適切なレーザを走査する方向を出力することができる。

【0054】

図１０（ａ）は、レーザ光Ｂを走査する方向の第１の態様を示している。図中の破線はレーザ光Ｂを走査するラインを示している。レーザ光Ｂは、ラインに沿って一定の間隔（ドットピッチ）で結晶基板２００に走査され、隣接するラインが互いに一定の間隔（ラインピッチ）になるように結晶基板２００の主表面２００ａの全体にわたって走査される。図中の太い矢印は、ラインを移動させる方向を示している。第１の態様においては、レーザ光Ｂを走査するラインの方向を主表面２００ａに平行な基本図形の正四面体の一つの面を構成する正三角形の辺の一つと直交する方向としている。このような方向に走査することにより、基本図形の四面体の中心に位置する原子から正四面体の各面に向かって延びる特定の共有結合を切断して劈開を発生させることができる。

【0055】

図１０（ｂ）は、レーザ光Ｂを走査する方向の第２の態様を示している。第２の態様においても図中の破線はレーザ光Ｂを走査するラインを示し、レーザ光Ｂはラインに沿って一定の間隔（ドットピッチ）で結晶基板２００に走査され、隣接するラインが互いに一定の間隔（ラインピッチ）になるように結晶基板２００の主表面２００ａの全体にわたって走査される。図中の太い矢印は、ラインを移動させる方向を示している。第２の態様においては、レーザ光Ｂを走査するラインの方向を主表面に平行な基本図形の正四面体の一つの面を構成する正三角形の辺の一つと平行な方向としている。このような方向に走査することにより、基本図形の正四面体の中心に位置する原子から四面体の各面に面に向かって延びる特定の共有結合を切断して劈開を発生させることができる。

【0056】

図１１は、結晶基板２００に対するレーザ光Ｂの走査方向を示す模式図である。レーザ光Ｂは、結晶基板２００の（１００）、（１１１）などの面方位にしたがい結晶に劈開を生じさせる適切な方向に走査される。レーザ光Ｂを走査する方向は、結晶基板２００の主表面２００ａにおいて、図１０で説明したように、結晶基板２００を構成する基本構造の四面体の配置を考慮して定められる。結晶基板２００の主表面２００ａにおいて、レーザ光Ｂはラインに沿って一定の間隔（ドットピッチ）で結晶基板２００に走査され、隣接するラインが互いに一定の間隔（ラインピッチ）になるように結晶基板２００の主表面２００ａの全体にわたって走査される。これらの走査方向は加工する材料、結晶方位に対しレーザＢ光のパラメータ、ドットピッチ、ラインピッチなどのパラメータと組み合わせて設定され、発生する劈開により剥離可能な加工層を形成し劈開面で結晶基板２００を面方向に剥離して新たな基板を創製する加工条件が選択される。

【0057】

図１１（ａ）は、結晶基板２００の主表面２００ａを走査するレーザ光Ｂの第１の態様を示す模式図である。第１の態様において、レーザ光Ｂは、結晶基板２００の略矩形状の主表面２００ａに沿って図中で右側から左側へ向かう、又は左側から右側へ向かうような一方向に走査されてもよい。また、レーザ光Ｂは隣接するラインごとに右側から左側に向かう、及び左側から右側に向かうように走査方向を切り替えてもよい。レーザ光Ｂを走査するラインは、主表面２００ａに沿って図中の下側から上側に向けて移動するようにしてもよく、上側から下側に移動するようにしてもよい。

【0058】

図１１（ｂ）は、結晶基板２００の主表面２００ａを走査するレーザ光Ｂの第２の態様を示す模式図である。第２の態様は、図１１（ａ）に示した第１の態様のレーザ光の走査方向を主表面２００ａ内で９０°回転させたものである。第２の態様においては、レーザ光は、略矩形状の結晶基板２００の主表面２００ａに沿って図中で下側から上側へ向かう、又は上側から下側へ向かうような一方向に走査されてもよい。また、レーザ光Ｂは隣接するラインごとに下側から上側に向かう、及び上側から下側に向かうように走査方向を切り替えてもよい。レーザ光Ｂを走査するラインは、主表面２００ａに沿って図中の右側から左側に向けて移動するようにしてもよく、左側から右側に移動するようにしてもよい。

【0059】

図１１（ｃ）は、結晶基板２００の主表面２００ａを走査するレーザ光Ｂの第３の態様を示す模式図である。第３の態様は、図１１（ａ）に示した第１の態様のレーザ光Ｂの走査方向を主表面内で所定の角度にわたって回転させたものである。第３の態様においては、レーザ光Ｂは、結晶基板２００の主表面２００ａに沿って主表面を所定の方向に、又はこの所定の方向とは逆の方向に向かうような一方向に走査されてもよい。レーザ光Ｂは隣接するラインごとに所定方向に、及びこの所定の方向とは逆の方向に走査方向を切り替えてもよい。レーザ光Ｂを走査するラインは、主表面２００ａの全体を走査することができれば、いずれの方向に移動してもよい。

【0060】

図１２は、主表面２１０ａと劈開面との面方位が同じである結晶基板２１０への加工痕２１２の形成を説明する図である。図１２（ａ）は加工痕２１２が形成された結晶基板２１０の上面図であり、図１２（ｂ）及び図１２（ｃ）は加工痕２１２が形成された結晶基板２１０の断面図である。主表面２１０ａと劈開面の面方位が同じである結晶基板２１０には、例えば、主表面２１０ａが（１１１）面の単結晶シリコンや単結晶ダイヤモンドの結晶基板２１０、主表面２１０ａが（１００）面の後述する岩塩型の結晶基板２１０がある。

【0061】

図１２（ｂ）に示すように、レーザ光Ｂは主表面２１０ａから結晶基板２１０の所定の深さに集光され加工痕２１２が形成される。加工痕２１２からは、主表面２１０ａと面方位が同じ劈開面に沿ってクラック２１４が延びている。図１２（ａ）に示すように、レーザ光Ｂは主表面２１０ａの全体が走査されるように照射される。レーザ光Ｂは所定の繰り返し周波数によりパルス状に照射されているため、加工痕２１２はレーザ光Ｂを走査するラインに沿って所定間隔のドットピッチで形成される。図１２（ａ）及び図１２（ｂ）の細い矢印はラインに沿ったレーザ光Ｂの走査の方向を示し、図１２（ａ）の太い矢印はレーザ光Ｂを走査するラインを移動する方向を示している。レーザ光Ｂは、隣接するラインと互いに所定間隔のラインピッチを有するように走査される。

【0062】

図１２（ｂ）に示すように、加工痕２１２の周囲には加工痕２１２から劈開が進んだクラック２１４が主表面２１０ａと面方位が同じ劈開面の方向に沿ってレーザ光Ｂの走査方向に延びている。図１２（ｃ）に示すように、各加工痕２１２から延びたクラック２１４が隣接する加工痕２１２から延びたクラック２１４と連結することで、結晶基板２１０の内部に主表面２１０ａと平行に延びる加工痕２１２及びクラック２１４が連結した改質層が形成される。互いに隣接する加工痕２１２から延びたクラック２１４の連結は、表３に示したような光学系１２０に関するパラメータなどを適切に設定することにより実現される。

【0063】

改質層によって、結晶基板２１０は主表面２１０ａから改質層までの結晶基板と、改質層よりも深い残りの結晶基板とに分けられる。改質層は加工痕２１２及びクラック２１４が連結されて形成されているため、主表面２１０ａから改質層までの結晶基板と、改質層よりも深い残りの結晶基板とを改質層において劈開により剥離することができる。主表面２１０ａから改質層までの結晶基板は、スライス加工と同様に元の結晶基板２１０から薄い結晶基板を切り出したものであるため、スライス基板と称される。スライス基板の厚さは、スライスする厚さと称される。改質層でスライス基板を剥離することで、結晶基板２１０から新たな結晶基板が得られる。

【0064】

図１３及び図１４は、主表面２２０ａと劈開面との面方位が異なる結晶基板２２０への加工痕２２２の形成を説明する図である。図１３（ａ）及び図１３（ｂ）はそれぞれ第１回のレーザ光Ｂの走査による加工痕２２２が形成された結晶基板２２０の上面図及び断面図であり、図１４（ａ）から図１４（ｃ）は第２回のレーザ光Ｂの走査による加工痕２２２が形成された結晶基板２２０の上面図及び断面図である。主表面２２０ａと劈開面の面方位が異なる結晶基板２２０には、例えば、主表面２２０ａが（００１）面の単結晶シリコンや単結晶ダイヤモンドの結晶基板２２０、主表面２２０ａが（１１１）面の後述する岩塩型の結晶基板２２０がある。

【0065】

図１３（ｂ）に示すように、第１回のレーザ光Ｂの走査においてレーザ光Ｂは主表面２２０ａから結晶基板２２０の所定の深さに集光され加工痕２２２が形成される。第１回のレーザ光Ｂの走査によって、加工痕２２２からは主表面２２０ａと面方位が異なる第１劈開面に沿ってレーザ光Ｂの走査方向にクラック２２４が延びている。図１３（ａ）に示すように、レーザ光Ｂは主表面２２０ａの全体が走査されるように照射される。レーザ光Ｂは所定の繰り返し周波数によりパルス状に照射されているため、加工痕２２２はレーザ光Ｂを走査するラインに沿って所定間隔のドットピッチで形成される。図１３（ａ）及び図１３（ｂ）の細い矢印はラインに沿ったレーザ光Ｂの走査の方向を示し、図１３（ａ）の太い矢印はレーザ光Ｂを走査するラインを移動する方向を示している。レーザ光Ｂは、隣接するラインと互いに所定間隔のラインピッチを有するように走査される。図１４（ａ）から図１４（ｃ）においても同様である。

【0066】

図１４（ｂ）に示すように、第２回の走査においてもレーザ光Ｂは主表面２２０ａから結晶基板２２０の所定の深さに集光され加工痕２２２が形成される。図１４（ａ）及び図１４（ｂ）中の細い矢印に示すように、第２回のレーザ光Ｂの走査は、第１回のレーザ光Ｂの走査と同じライン上を第１回のレーザ光Ｂの走査とは逆方向に走査することで行われる。図１４（ａ）中の太い矢印に示すように、レーザ光Ｂを走査するラインを移動する方向も第１回のレーザ光Ｂの走査とは逆の方向である。第２回のレーザ光Ｂの走査におけるラインに沿ったレーザ光Ｂの走査の間隔（ドッドピッチ）及びレーザ光Ｂを走査するラインを移動する方向への間隔（ラインピッチ）も、第１回のレーザ光Ｂの走査と同様である。

【0067】

図１４（ｂ）に示すように、第２回のレーザ光Ｂの走査においてもレーザ光Ｂは主表面２２０ａから結晶基板２２０の所定の深さの加工痕２２２に集光される。第２回のレーザ光Ｂの走査によって、加工痕２２２からは、新たに主表面２２０ａとも前記第１劈開面とも面方位が異なる第２劈開面に沿ってレーザ光Ｂの走査方向にクラック２２４が延びている。ここで、第２回のレーザ光Ｂの走査は、第１回のレーザ光Ｂの走査とレーザ光Ｂの走査方向が逆であるため、第２回のレーザ光Ｂの走査では第１回のレーザ光Ｂの走査に対してレーザ光Ｂのプロファイルがラインに関して逆になっている。図１４（ｂ）に示すように、第１回目のレーザ光Ｂの走査と第２回のレーザ光Ｂの走査と併せると、レーザ光Ｂの照射によって形成された加工痕２２２や加工痕２２２から第１劈開面及び第２劈開面に沿って延びるクラック２２４はラインに関して対称に形成される。

【0068】

図１４（ｃ）においては、ラインに関して加工痕２２２から左右に対称にクラック２２４が形成され、各加工痕２２２から延びたクラック２２４が互いに連結している。各加工痕２２２から延びた主表面２２０ａと平行ではないクラック２２４すなわち第１劈開面及び第２劈開面が互いに連結することで、結晶基板２２０の内部に主表面２２０ａに平行な改質層が形成される。互いに隣接する加工痕２２２から延びたクラック２２４の連結は、表３に示したような光学系１２０に関するパラメータなどを適切に設定することにより実現される。

【0069】

改質層によって、結晶基板２２０は主表面２２０ａから改質層までの結晶基板２２０と、改質層よりも深い残りの結晶基板２２０とに分けられる。この連結した改質層により結晶基板２２０の全体に劈開を進めることにより、主表面２２０ａから改質層までの結晶基板と、改質層よりも深い残りの結晶基板とを剥離することができる。主表面２２０ａから改質層までの結晶基板は、スライス加工と同様に元の結晶基板２２０から薄い基板結晶を切り出したものであるため、スライス基板と称される。スライス基板の厚さは、スライスする厚さと称される。改質層でスライス層を剥離することで、結晶基板２２０から新たな結晶基板が得られる。

【0070】

本実施の形態においては、加工する結晶基板２００の材質、結晶構造、結合形態、結晶面方位、結晶成長のオフ角その他のパラメータを確認し、さらにレーザ光の特性、基板内部へのレーザ光の集光、レーザ光走査方法、形成する改質層の深さや厚さなどの加工条件も考慮して、加工する結晶基板２００に適する加工方法が人工知能の制御により実施される。このため、結晶基板２００をスライスする作業者の負担を軽減するとともに、所望の条件で結晶基板をスライス加工することを保証することができる。