特許 7455014 加工装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-14

(45)【発行日】2024-03-25

(54)【発明の名称】加工装置

(51)【国際特許分類】

   H01L 21/301 20060101AFI20240315BHJP

   H01L 21/68 20060101ALI20240315BHJP

   B24B 27/06 20060101ALI20240315BHJP

   B24B 49/12 20060101ALI20240315BHJP

   B23K 26/02 20140101ALI20240315BHJP

   B23K 26/00 20140101ALI20240315BHJP

   B23K 26/364 20140101ALI20240315BHJP

   G05B 19/18 20060101ALI20240315BHJP

   G05B 19/4155 20060101ALI20240315BHJP

【ＦＩ】

H01L21/78 C

H01L21/68 F

B24B27/06 M

B24B49/12

B23K26/02 A

B23K26/00 Q

B23K26/364

G05B19/18 W

G05B19/4155 V

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2020119467

(22)【出願日】2020-07-10

(65)【公開番号】P2022016156

(43)【公開日】2022-01-21

【審査請求日】2023-05-25

(73)【特許権者】

【識別番号】000134051

【氏名又は名称】株式会社ディスコ

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】辻脇 優一

(72)【発明者】

【氏名】根岸 克治

(72)【発明者】

【氏名】梅本 雅之

(72)【発明者】

【氏名】藤村 忠義

【審査官】境 周一

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－１６６９９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－００５７７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１５２５３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０２１３７７４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－０３０５６５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０１Ｌ ２１／３０１

Ｈ０１Ｌ ２１／６８

Ｂ２４Ｂ ２７／０６

Ｂ２４Ｂ ４９／１２

Ｂ２３Ｋ ２６／０２

Ｂ２３Ｋ ２６／００

Ｂ２３Ｋ ２６／３６４

Ｇ０５Ｂ １９／１８

Ｇ０５Ｂ １９／４１５５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

デバイス領域が複数の分割予定ラインによって区画された表面に形成された被加工物を加工する加工装置であって、
該加工装置は、
被加工物を保持する保持テーブルと、
該保持テーブルをＸ方向に加工送りする加工送りユニットと、
該保持テーブルに保持された被加工物に加工溝を形成する加工ユニットと、
該加工ユニットをＸ方向と交差するＹ方向に割り出し送りする割り出し送りユニットと、
該保持テーブルに保持された被加工物を撮像する撮像ユニットと、
制御ユニットと、
を備え、
該制御ユニットは、
被加工物の表面を撮像した画像の中心に該分割予定ラインが位置するＯＫ画像と、該画像の中心に該分割予定ラインが位置しないＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラムで、入力された画像を処理し、入力された画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定する機械学習部と、
該分割予定ラインと想定された前記被加工物の箇所を、該撮像ユニットの中心に位置付けて撮像された画像を該機械学習部に入力する入力部と、
被加工物の表面に形成されたキーパターンを登録するティーチ部と、
を備え、
該ティーチ部は、
該入力部によって該機械学習部に入力された画像を該機械学習部がＯＫ画像と判定した場合、該キーパターン及び該キーパターンから該分割予定ラインの距離を登録し、
該機械学習部がＮＧ画像と判定した場合、警告を行うことを特徴とする加工装置。

【請求項2】

該制御ユニットは、
該分割予定ラインを該撮像ユニットの中心に位置付けた画像をＯＫ画像と、該分割予定ラインが該撮像ユニットの中心から外れて位置づけられたＮＧ画像とにラベリングし画像データとして画像記録部に記憶するラベリング部をさらに備え、
該機械学習部は、該画像記録部の該ラベリング部でラベリングされた該画像データを教師データの一部として学習した学習済みプログラムを用いて、入力された画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定する
請求項１に記載の加工装置。

【請求項3】

該加工ユニットは、
回転可能なスピンドルの先端に保持された切削ブレードを有することを特徴とする
請求項１または２に記載の加工装置。

【請求項4】

該加工ユニットは、
レーザー光線を発振する発振器と、
該発振器が発振したレーザー光線を集光し該保持テーブルに保持された被加工物に照射する集光器と、
該発振器と該集光器との間に配設されレーザー光線を該発振器まで導く光学系と、
を備えることを特徴とする
請求項１または２に記載の加工装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、加工装置に関する。

【背景技術】

【0002】

半導体ウエーハ等の被加工物をチップサイズに分割するために、被加工物の分割予定ラインに沿って加工を行う加工装置がある。例えば、特許文献１には、被加工物を撮像して加工すべき領域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】

【文献】特開２００５－１６６９９１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

分割予定ラインに沿って加工を行う場合、加工に先立ち、事前に分割予定ラインの位置を検出するアライメントと呼ばれる作業が行われる。このアライメントを加工装置が自動で行うために、オペレータは、まず被加工物の表面を撮像し、分割予定ラインを検出するキーとなるキーパターンを設定し、キーパターンから分割予定ラインまでの距離を加工装置に登録するティーチという作業を行う。しかし、オペレータが分割予定ラインと似ているデバイスのパターンを分割予定ラインとして認識してティーチ作業を行った場合や、誤操作により分割予定ラインでない箇所を分割予定ラインとしてティーチ作業を行った場合、加工装置は、被加工物の間違った位置を加工し続ける可能性があった。

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、分割予定ラインを登録する精度を向上させ、間違った位置を加工することを防止できる加工装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の加工装置は、デバイス領域が複数の分割予定ラインによって区画された表面に形成された被加工物を加工する加工装置であって、該加工装置は、被加工物を保持する保持テーブルと、該保持テーブルをＸ方向に加工送りする加工送りユニットと、該保持テーブルに保持された被加工物に加工溝を形成する加工ユニットと、該加工ユニットをＸ方向と交差するＹ方向に割り出し送りする割り出し送りユニットと、該保持テーブルに保持された被加工物を撮像する撮像ユニットと、制御ユニットと、を備え、該制御ユニットは、被加工物の表面を撮像した画像の中心に該分割予定ラインが位置するＯＫ画像と、該画像の中心に該分割予定ラインが位置しないＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラムで、入力された画像を処理し、入力された画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定する機械学習部と、該分割予定ラインに該当すると認識された前記被加工物の箇所を、該撮像ユニットの中心に位置付けて撮像された画像を該機械学習部に入力する入力部と、被加工物の表面に形成されたキーパターンを登録するティーチ部と、を備え、該ティーチ部は、該入力部によって該機械学習部に入力された画像を該機械学習部がＯＫ画像と判定した場合、該キーパターン及び該キーパターンから該分割予定ラインの距離を登録し、該機械学習部がＮＧ画像と判定した場合、警告を行うことを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

本願発明の加工装置は、分割予定ラインを登録する精度を向上させ、間違った位置を加工することを防止できるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る加工装置の構成例を模式的に示す斜視図である。

【図2】図２は、実施形態に係る加工装置で加工されるウエーハの構成例を示す平面図である。

【図3】図３は、実施形態に係る加工装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。

【図4】図４は、実施形態に係る加工装置が用いる学習済みプログラムの一例を説明するための図である。

【図5】図５は、実施形態に係る画像データの登録に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図6】図６は、実施形態に係る機械学習部の判定に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、実施形態に係るティーチ部に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図8】図８は、実施形態に係るキーパターンとストリートとの登録例を説明するための図である。

【図9】図９は、実施形態に係る加工装置のオートアライメント時の処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、実施形態の変形例に係る加工装置の構成例を模式的に示す斜視図である。

【図11】図１１は、図１０に示すレーザー照射ユニットの構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明に係る実施形態につき、図面を参照しつつ詳細に説明する。以下の実施形態に記載した内容により本発明が限定されるものではない。また、以下に記載した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成は適宜組み合わせることが可能である。また、本発明の要旨を逸脱しない範囲で構成の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0010】

以下に説明する実施形態において、ＸＹＺ直交座標系を設定し、このＸＹＺ直交座標系を参照しつつ各部の位置関係について説明する。水平面内の一方向をＸ軸方向、水平面内においてＸ軸方向と直交する方向をＹ軸方向、Ｘ軸方向及びＹ軸方向のそれぞれと直交する方向をＺ軸方向とする。Ｘ軸及びＹ軸を含むＸＹ平面は、水平面と平行である。ＸＹ平面と直交するＺ軸方向は、鉛直方向である。

【0011】

［実施形態］
図面を参照しつつ、実施形態に係る加工装置について説明する。図１は、実施形態に係る加工装置の構成例を模式的に示す斜視図である。図２は、実施形態に係る加工装置で加工されるウエーハの構成例を示す平面図である。図３は、実施形態に係る加工装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。

【0012】

図１に示すように、実施形態に係る加工装置１０（加工装置の一例）は、ウエーハ１００をストリート（分割予定ライン）１０３に沿って切削する切削装置である。加工装置１０は、基本的な構成として、ウエーハ１００を保持するチャックテーブル１１、撮像ユニット１２、加工ユニット１３、駆動手段１４、Ｚ軸移動手段１５、タッチパネル１７、ＬＥＤライト１８、及び制御ユニット４０を備える。

【0013】

ウエーハ（被加工物の一例）１００は、図２に示すように、環状のフレーム１０８に装着された粘着テープ１０７の表面に貼着されている。また、ウエーハ１００は、表面１０１に格子状に形成された複数のストリート１０３によって複数の領域が区画され、この区画された領域にＩＣ，ＬＳＩ等の半導体チップ構成のデバイス１０４が形成されている。このように構成されたウエーハ１００は、環状のフレーム１０８に装着された粘着テープ１０７に表面１０１を上側にして裏面１０２が貼着される。

【0014】

図１に戻り、チャックテーブル１１（保持テーブルの一例）は、ウエーハ１００を吸着保持する保持面１１ａを有し、モータ１９に連結されて回転可能に設けられている。また、チャックテーブル１１は、ボールねじ２０、ナット、パルスモータ２１等による周知構成のＸ軸移動手段２２によって保持面１１ａに対して水平方向となるＸ軸方向に移動可能に設けられる。これにより、加工装置１０は、チャックテーブル１１に保持されたウエーハ１００を、撮像ユニット１２や加工ユニット１３に対して相対的にＸ軸方向に移動させることができる。

【0015】

撮像ユニット１２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等のイメージセンサを搭載した電子顕微鏡である。撮像ユニット１２は、チャックテーブル１１の保持面１１ａ上に保持されたウエーハ１００の表面１０１を撮像する。撮像ユニット１２は、低倍率（Ｌｏ）のマクロ撮像または高倍率（Ｈｉ）のミクロ撮像に切り替え、ウエーハ１００の表面１０１を撮像可能となっている。撮像ユニット１２によって取得した画像情報（キーパターン）を基に切削すべき領域部分（ストリート）が検出され、加工ユニット１３による加工動作の位置付けに用いられる。撮像ユニット１２は、例えば、チャックテーブル１１の保持面１１ａに保持されたウエーハ１００の表面に照明光を照射する光源を備えてもよい。この光源は、ウエーハ１００を真上から照明する落射光源と、斜め方向から照明する斜光光源とで構成することができる。

【0016】

加工ユニット１３は、チャックテーブル１１の保持面１１ａに保持されたウエーハ１００を回転するリング形状の極薄の切削ブレード２４によってストリート１０３に沿って切削して切削溝（カーフ）を形成するものである。撮像ユニット１２は、加工ユニット１３用のハウジング２５の一部に取り付け支持されることで一体化されており、ボールねじ、ナット、パルスモータ２６等によるＺ軸移動手段１５によってＺ軸方向に移動可能に設けられている。また、チャックテーブル１１の保持面１１ａに対して撮像ユニット１２や加工ユニット１３を相対的にＹ軸方向に移動させるＹ軸移動手段２７は、ボールねじ２８、ナット、パルスモータ２９等からなり、Ｘ軸移動手段２２とともに駆動手段１４を構成する。

【0017】

加工ユニット１３は、ハウジング２５の中に、図示しないスピンドルが収容されて、エアベアリングにより回転可能に支持されている。スピンドルは、ハウジング２５に収容された図示しないモータにより回転駆動される。切削ブレード２４は、スピンドルの先端部に着脱可能に装着され、スピンドルの回転駆動により回転する。

【0018】

タッチパネル１７は、制御ユニット４０による制御の下、撮像ユニット１２が撮像したウエーハ１００の表面１０１の画像や加工処理に必要な各種情報を表示するとともに、加工処理に必要な入力操作等をオペレータから受け付ける。タッチパネル１７は、加工装置１０の筐体において見やすくて操作しやすい箇所に配設される。タッチパネル１７は、表示装置及び入力装置を備えて構成される。タッチパネル１７は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどの表示デバイスと、表示デバイスの表示面における入力位置や座標を指定するタッチスクリーンとを備えたタッチスクリーンディスプレイにより構成されてもよい。

【0019】

ＬＥＤライト１８は、加工装置１０の稼働状況を複数の表示色で通知する。ＬＥＤライト１８は、制御ユニット４０による制御の下、点灯したり、点滅したりすることが可能な構成となっている。

【0020】

上記した構成の加工装置１０は、高速回転させた切削ブレード２４をウエーハ１００に所定の切り込み深さで切り込ませながら、加工ユニット１３に対してチャックテーブル１１をＸ軸移動手段２２でＸ軸方向に相対的に加工送りさせる。これにより、ウエーハ１００上のストリート１０３を切削加工して切削溝（カーフ）を形成することができる。続いて、加工装置１０は、チャックテーブル１１の回転によりウエーハ１００を９０°回転させた後、新たにＸ軸方向に配されたすべてのストリート１０３について加工ユニット１３で同様の切削加工を繰り返す。これにより、ウエーハ１００を個々のデバイス１０４に分割できる。

【0021】

図３に示すストレージ３０は、制御ユニット４０により実行される各種処理等の機能を実現する制御プログラム２０１や、かかる制御プログラムによる処理に用いられるデータなどを記憶する。本実施形態では、ストレージ３０は、機械学習を実行した学習済みプログラム２０２をさらに記憶する。ストレージ３０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体メモリ等により実装できる。ストレージ３０は、制御ユニット４０が備えるプロセッサが制御プログラム２０１に記述された命令を実行する際の一時的な作業領域としても利用されてもよい。

【0022】

ストレージ３０は、画像記憶部３１を備える。画像記憶部３１は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した画像をＯＫ画像とＮＧ画像とにラベリングされた画像データ３００を記憶する。画像データ３００は、学習済みプログラム２０２の教師データとして用いられる。学習済みプログラム２０２は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した画像の中心にストリート１０３が位置するＯＫ画像と、該画像の中心にストリート１０３が位置しないＮＧ画像との複数の画像データ３００を教師データとして学習したプログラムである。学習済みプログラム２０２は、ウエーハ１００の種類ごと、および、デバイス１０４の種類ごとの少なくとも一方で機械学習したプログラムを含む。画像データ３００は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した画像と、該画像をＯＫ画像とＮＧ画像とにラベリングした情報と有するデータである。画像データ３００は、例えば、画像とラベルとを示す情報を有する。画像データ３００は、例えば、加工装置１０で撮像した画像と、加工装置１０の外部から取得した画像と、を有する。

【0023】

本実施形態では、加工装置１０は、学習済みプログラム２０２をストレージ３０に記憶する場合について説明するが、これに限定されない。加工装置１０は、例えば、加工装置１０のアクセス可能な外部のサーバ、記憶装置、他の加工装置１０等に記憶された学習済みプログラム２０２を用いるように構成されてもよい。加工装置１０は、例えば、学習済みプログラム２０２をサーバ等で実行させてもよい。

【0024】

図４は、実施形態に係る加工装置１０が用いる学習済みプログラム２０２の一例を説明するための図である。図４に示す一例では、画像データ３００において、ウエーハ１００のデバイス１０４の詳細な記載を省略している。

【0025】

図４に示すように、学習済みプログラム２０２は、複数のウエーハ１００の種類ごとに、ＯＫ画像を有する画像データ３００とＮＧ画像を有する画像データ３００を教師データとして学習したプログラム（機械学習データ）となっている。学習済みプログラム２０２は、ウエーハ１００の種類を識別可能な識別データと、該識別データに対応して学習したプログラムと、を有する。すなわち、学習済みプログラム２０２は、識別データに紐付けられたＯＫ画像およびＮＧ画像の画像データ３００が機械学習を行った教師データとなっている。加工するウエーハ１００と同じ種類のウエーハ１００の教師データのみを利用して機械学習を行い、作成された学習済みプログラム２０２を加工時に利用しても良い。加工装置１０は、同一のウエーハ１００による学習済みプログラム２０２で判定することで、精度高く判別することができる。

【0026】

また、加工装置１０は、デバイス１０４の種類にかかわらず、複数種類のウエーハ１００の教師データを利用して機械学習を行い、作成された学習済みプログラム２０２を加工時に利用してもよい。後者の場合は識別データとの紐付けは必須ではない。この場合、加工装置１０は、一つの学習済みプログラム２０２を作成すれば様々な種類のウエーハ１００において使用できるので、汎用性が高くウエーハ１００の種類毎に学習済みプログラム２０２を作成する必要がないので効率的である。

【0027】

図４に示す一例では、識別データが「０００１」～「０００４」において、学習済みプログラム２０２は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した複数の画像データ３００を機械学習している。詳細には、学習済みプログラム２０２は、ＯＫ画像の特徴を示す複数の画像データ３００と、ＮＧ画像の特徴を示す複数の画像データ３００とをデータセットとして用いたモデルを機械学習することで、入力された画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定することを実現している。

【0028】

本実施形態では、学習済みプログラム２０２は、データセットとしての複数の画像データ３００を用いたモデルを機械学習することで、機械学習したモデルに基づいて、入力された判定対象の画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定することが可能なプログラムとなっている。

【0029】

図３に戻り、制御ユニット４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算処理装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、入出力インタフェース装置とを備える。制御ユニット４０は、かかる装置を用いて、加工装置１０が実施する一連の加工工程に従い、上述した各構成要素を制御するための制御プログラムなどを実行可能なコンピュータである。

【0030】

制御ユニット４０は、タッチパネル１７を介してオペレータにより設定された加工条件に従って、加工装置１０の動作全般を制御する。制御ユニット４０は、図３に示すように、機械学習部４１と、入力部４２と、制御部４３と、ラベリング部４４と、ティーチ部４５と、アライメント部４６と、を備える。制御ユニット４０は、制御プログラム２０１を実行することにより、各部の機能、作用等を実現する。

【0031】

機械学習部４１は、学習済みプログラム２０２で、入力された画像を処理し、入力された画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定する機能を提供する。機械学習部４１は、ＯＫ画像とＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラム２０２を実行することで、入力された画像を学習済みプログラム２０２で判定し、該判定した結果を示す情報を制御部４３に提供する。本実施形態では、機械学習部４１は、例えば、ティーチ作業時等の画像のＯＫ画像とＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラム２０２を実行する。

【0032】

機械学習部４１は、画像記憶部３１の画像データ３００を用いて、機械学習を実行した学習済みプログラム２０２を生成、更新する機能を提供する。

【0033】

入力部４２は、チャックテーブル１１に載置された加工すべきウエーハ１００の分割予定ラインと想定された箇所を撮像ユニット１２の中心に位置付けて撮像された画像を機械学習部４１に入力する。分割予定ラインと想定された箇所は、例えば、オペレータによって分割予定ラインと想定（認識）されたウエーハ１００の箇所、画像認識等によって分割予定ラインと想定されたウエーハ１００の箇所等を含む。

【0034】

制御部４３は、機械学習部４１がＯＫ画像と判定した場合に、加工すべきウエーハ１００の分割予定ラインを検出するオートアライメント時に使用する、キーパターンから分割予定ラインの距離として、キーパターンからストリート１０３の距離を登録する。また、制御部４３は、機械学習部４１がＮＧ画像と判定した場合に、警告処理を実行する機能を提供する。警告処理は、例えば、ストリート１０３の位置が分割予定ラインとして正しくないことをタッチパネルに表示する、音声やエラー音で通知する、装置の上部に設置されたＬＥＤライトをエラーに該当する色に点灯させるまたは点滅させうるなどの手段を通して行う通知処理と、ティーチ作業を停止する処理とを含む。警告処理が発生した場合、オペレータは、再度ティーチ作業を行う。

【0035】

ラベリング部４４は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した画像をＯＫ画像とＮＧ画像とにラベリングし、画像データ３００として画像記憶部３１に記憶する。ラベリング部４４は、分割予定ラインを該撮像ユニット１２の中心に位置付けたＯＫ画像と分割予定ラインを該撮像ユニット１２の中心に位置づけられていないＮＧ画像とにラベリングし画像データ３００として画像記憶部３１に記憶する。ラベリング部４４は、例えば、加工装置１０で撮像した画像、他の加工装置１０で撮像した画像等を取得し、該画像にＯＫ画像またはＮＧ画像を示すラベルを紐づける。ラベリング部４４は、例えば、画像とＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを選択させることが可能な画面をタッチパネル１７に表示させ、画面に対する操作結果に基づいて、画像をラベリングする構成としてもよい。ラベリング部４４は、例えば、画面を３分割した内の中心の領域に直線状のラインがある場合、分割予定ラインが中心に位置づけられているとしＯＫ画像とするなど、画像における分割予定ラインの判定条件等に基づいてラベルを自動で紐付ける構成としてもよい。

【0036】

ティーチ部４５は、ウエーハ１００の表面１０１に形成されたキーパターンと、該キーパターンからストリート１０３の距離をキーパターンと分割予定ラインとの距離として登録する機能を提供する。ティーチ部４５は、ウエーハ１００の表面１０１に形成されるデバイス１０４の一部であるキーパターンからストリート１０３までの距離を登録させる画面をタッチパネル１７に表示させ、タッチパネル１７を介して登録されたキーパターンとストリート１０３までの距離とを、ウエーハ１００の種類等に対応させる。

【0037】

本実施形態では、ティーチ部４５は、機械学習部４１がＯＫ画像と判定した場合、該キーパターン及び該キーパターンからストリート１０３の距離を登録し、機械学習部４１がＮＧ画像と判定した場合、警告を行う機能を提供する。すなわち、ティーチ部４５は、ティーチ作業でオペレータが登録したときの画像に対する機械学習部４１の判定結果に応じた処理を実行する。ティーチ部４５は、該キーパターン及び該キーパターンからストリート１０３の距離に加え、ストリート１０３に関する情報を登録するように構成されてもよい。ティーチ部４５は、例えば、ストリート１０３の位置に関する情報を登録してもよい。ストリート１０３の位置に関する情報は、例えば、ストリート１０３の座標位置、幅等の画像におけるストリート１０３を特定可能な情報を含む。

【0038】

アライメント部４６は、チャックテーブル１１に載置された加工すべきウエーハ１００を撮像し、パターンマッチングにより該キーパターンを検出することで、ウエーハ１００のストリート１０３を検出する。

【0039】

以上、本実施形態に係る加工装置１０の構成例について説明した。なお、図１乃至図４を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る加工装置１０の構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る加工装置１０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

【0040】

（画像データの登録例）
次に、実施形態に係る加工装置１０が実行する画像データ３００の登録の一例を説明する。図５は、実施形態に係る画像データ３００の登録に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。図５に示す処理手順は、制御ユニット４０が制御プログラム２０１を実行することで実現される。図５に示す処理手順は、例えば、画像を教師データとして登録するタイミング、学習済みプログラム２０２に登録する画像が発生したタイミング等に実行される。

【0041】

図５に示すように、制御ユニット４０は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した画像を取得する（ステップ１００１）。制御ユニット４０は、例えば、ウエーハ１００の表面１０１のデバイス１０４を撮像した画像の情報を取得する。例えば、精度を求める場合、制御ユニット４０は、デバイス１０４の種類ごとの画像を取得する。例えば、汎用性を求める場合、制御ユニット４０は、１つのデバイス１０４の種類だけではなく、不特定多数のデバイス１０４の画像を取得する。例えば、制御ユニット４０は、撮像ユニット１２だけではなく、加工装置１０の外部のサーバ、記憶装置等から画像を取得する構成としてもよい。制御ユニット４０は、ステップ１００１の処理が終了すると、処理をステップ１００２に進める。

【0042】

制御ユニット４０は、取得した画像をＯＫ画像とＮＧ画像にラベリングした画像データ３００を画像記憶部３１に記憶する（ステップ１００２）。制御ユニット４０は、例えば、画像のストリート１０３の配置と配置条件に基づいて、ＯＫ画像とＮＧ画像にラベリングするように構成できる。制御ユニット４０は、例えば、ＯＫ画像とＮＧ画像とをユーザに判定させる画面をタッチパネル１７に表示させ、判定結果に基づいてラベリングするように構成できる。制御ユニット４０は、ステップ１００２の処理が終了すると、処理をステップ１００３に進める。

【0043】

制御ユニット４０は、ラベリングされた画像データ３００を用いて機械学習を実施し、ＯＫ画像とＮＧ画像とを判別可能な学習済みプログラム２０２を生成する（ステップ１００３）。制御ユニット４０は、例えば、ウエーハ１００やデバイス１０４ごとに、教師データである画像データ３００のＯＫ画像とＮＧ画像の特徴、パターン等に基づいて、未知の画像を判定するルール（モデル）を学習した学習済みプログラム２０２を生成する。すなわち、学習済みプログラム２０２を生成するとは、例えば、未知の画像を判定するルールを学習したことを意味する。制御ユニット４０は、ステップ１００３の処理が終了すると、処理をステップ１００４に進める。

【0044】

制御ユニット４０は、生成した学習済みプログラム２０２をストレージ３０に記憶する（ステップ１００４）。制御ユニット４０は、例えば、ストレージ３０に学習済みプログラム２０２が既に記憶されている場合、生成した学習済みプログラム２０２を上書きする、あるいは、新規に追加するように記憶する。制御ユニット４０は、ステップ１００４の処理を終了すると、図５に示す処理手順を終了させる。

【0045】

図５に示す処理手順を実行することで、制御ユニット４０は、機械学習部４１及びラベリング部４４として機能する。

【0046】

（機械学習部の判定）
次に、実施形態に係る加工装置１０が実行する機械学習部４１の判定の一例を説明する。図６は、実施形態に係る機械学習部４１の判定に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。図６に示す処理手順は、制御ユニット４０が制御プログラム２０１を実行することで実現される。図６に示す処理手順は、例えば、入力部４２から画像が入力された場合等に実行される。

【0047】

図６に示すように、制御ユニット４０は、学習済みプログラム２０２で入力された画像を処理し、入力された画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定する（ステップ１１０１）。制御ユニット４０は、例えば、学習済みプログラム２０２を実行することで、入力された画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかの判定を学習済みプログラム２０２に実行させる。制御ユニット４０は、学習済みプログラム２０２から判定結果を取得すると、処理をステップ１１０２に進める。

【0048】

制御ユニット４０は、入力された画像の判定結果を制御部４３に出力する（ステップ１１０２）。制御ユニット４０は、学習済みプログラム２０２を実行することで得られた入力画像の判定結果を制御部４３に出力すると、図６に示す処理手順を終了させる。

【0049】

本実施形態では、制御ユニット４０は、図６に示す処理手順を実行することで、機械学習部４１として機能する。

【0050】

（ティーチ部の処理）
次に、実施形態に係る加工装置１０が実行するティーチ部４５の処理の一例を説明する。図７は、実施形態に係るティーチ部４５に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。図７に示す処理手順は、制御ユニット４０が制御プログラム２０１を実行することで実現される。図７に示す処理手順は、例えば、加工装置１０でティーチ作業を行う場合等に実行される。

【0051】

図７に示すように、制御ユニット４０は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した画像を取得する（ステップ２００１）。制御ユニット４０は、ウエーハ１００の表面１０１に形成されたデバイス領域において、特徴的なパターンをキーパターンとして選択する（ステップ２００２）。加工前にウエーハ１００を撮像して分割予定ラインの位置を検出するオートアライメントでは、ティーチ部４５で登録されたキーパターンを手掛かりにストリート１０３の位置の割り出しを自動的に実施する。

【0052】

図８は、実施形態に係るキーパターンとストリートとの登録例を説明するための図である。図８に示すように、制御ユニット４０は、画像からターゲットとなるキーパターン１２０をオペレータに選択させる。次に、制御ユニット４０は、ストリート１０３を撮像ユニットのＹ方向の中心に位置するように駆動手段を制御する。その後、ストリート１０３を分割予定ラインの位置として登録する登録ボタンが操作されると、制御ユニット４０は、選択されたキーパターン１２０からストリート１０３までの距離１３０を認識し、キーパターン１２０と距離１３０とを紐づけて登録する。例えば、制御ユニット４０は、キーパターン１２０を撮像ユニット１２の画像のＹ軸方向の中央に合わせた後、ストリート１０３を画像のＹ軸方向の中央に移動させることで、距離を検出する。

【0053】

図８に示す一例では、画像３０１及び画像３０２は、ウエーハ１００の表面１０１の一部を高倍率で拡大して撮像した画像であり、ストリート１０３の近くに、十字のキーパターン１２０と、キーパターン１２０に沿って並ぶ複数のパターン１２１とが位置している。オペレータは、画像３０１において、特徴的なキーパターン１２０をターゲットとして選択し、ストリート１０３を選択して登録するティーチ作業を行う。この場合、制御ユニット４０は、選択されたキーパターン１２０からストリート１０３までの距離１３０を検出し、キーパターン１２０と距離１３０とを紐づけて登録する。

【0054】

しかし、画像３０２に示すように、ストリート１０３とデバイスのパターン１２１が類似している場合、オペレータは、ティーチ作業において、ストリート１０３に類似したパターン１２１を分割予定ラインとして誤って認識し、分割予定ラインとして設定する場合がある。また、操作のミスにより同じくストリート１０３ではないデバイス領域を撮像ユニットの中心に位置づけ登録ボタンを教えてしまう恐れもある。例えば、オペレータは、画像３０２において、特徴的なキーパターン１２０をターゲットとして選択し、パターン１２１をストリート１０３と誤って選択して登録する。この場合、制御ユニット４０は、選択されたキーパターン１２０からパターン１２１までの距離１３１を検出し、キーパターン１２０と誤った距離１３１とを紐づけて登録する。その結果、従来の加工装置は、オペレータが誤って登録したウエーハ１００の位置を加工し続ける可能性があった。

【0055】

本発明は、加工対象となるウエーハ１００の種類の画像を元に形成された学習済みプログラム２０２、または様々な種類のウエーハ１００の画像を元に作成された学習済みプログラム２０２が記憶されている。そのため、ストリート１０３と類似したデバイス領域をオペレータが分割予定ラインとして認識し中心に位置づけて撮像した画像を機械学習部に入力した場合、パターンの色味や模様が通常の分割予定ラインとは異なり、学習済みプログラム２０２に蓄積された分割予定ラインが中心にあるＯＫ画像と類似しないため、ＮＧ画像と判定される可能性が高い。よって、加工装置１０は、ティーチ作業において、オペレータがウエーハ１００の誤った位置をストリート１０３として登録することを防止する。

【0056】

図７に戻り、制御ユニット４０は、分割予定ラインが撮像ユニット１２の中心に位置するように駆動手段１４を制御する（ステップ２００３）。制御ユニット４０は、ウエーハ１００の分割予定ラインが撮像ユニット１２の中心に位置すると、処理をステップ２００４に進める。なお、分割予定ラインと想定される箇所を撮像ユニット１２の中心に位置づける際の中心とは、分割予定ラインが伸長する加工送り方向であるX方向と交差する割り出し送り方向であるＹ方向の中心である。

【0057】

制御ユニット４０は、登録操作を検出したか否かを判定する（ステップ２００４）。制御ユニット４０は、例えば、ストリート１０３を登録する画面をタッチパネル１７に表示させ、タッチパネル１７を介して該画面に対する登録操作を検出した場合に、登録操作を検出したと判定する。制御ユニット４０は、登録操作を検出していないと判定した場合（ステップ２００４でＮｏ）、登録しないと判定し、図７に示す処理手順を終了させる。また、制御ユニット４０は、登録操作を検出したと判定した場合（ステップ２００４でＹｅｓ）、処理をステップ２００５に進める。

【0058】

制御ユニット４０は、撮像ユニット１２によって撮像されている画像を機械学習部４１に入力する（ステップ２００５）。制御ユニット４０は、例えば、撮像されている画像を機械学習部４１に入力することで、機械学習部４１で学習済みプログラム２０２が実行され、画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかが判定される。制御ユニット４０は、機械学習部４１が出力した判定結果を取得すると、処理をステップ２００６に進める。

【0059】

制御ユニット４０は、判定結果がＯＫ画像であるか否かを判定する（ステップ２００６）。制御ユニット４０は、例えば、機械学習部４１が出力した判定結果がＯＫ画像を示している場合に、判定結果がＯＫであると判定する。制御ユニット４０は、判定結果がＯＫ画像であると判定した場合（ステップ２００６でＹｅｓ）、処理をステップ２００７に進める。

【0060】

制御ユニット４０は、ウエーハ１００のキーパターン１２０と、キーパターン１２０からストリート１０３までの距離１３０を登録する（ステップ２００７）。制御ユニット４０は、例えば、撮像ユニット４１２の中心に位置付けた位置をストリート１０３として登録し、該ストリート１０３と距離１３０とを紐付けて登録する。すなわち、制御ユニット４０は、ストリート１０３でない箇所をストリート１０３して登録しようとした場合、学習済みプログラム２０２によってＮＧ画像と判定されるため、上記の誤った距離１３１を登録することなく、ストリート１０３と距離１３０とを紐付けて登録することができる。制御ユニット４０は、ステップ２００７が終了すると、図７に示す処理手順を終了させる。

【0061】

また、制御ユニット４０は、判定結果がＯＫ画像ではないと判定した場合（ステップ２００６でＮｏ）、処理をステップ２００８に進める。制御ユニット４０は、上記の警告処理を実行する（ステップ２００８）。制御ユニット４０は、例えば、警告処理を実行することで、ストリート１０３の位置が正しくないことを警告し、ティーチ作業における登録を停止させたり、ストリート１０３を再登録させたりする。警告する手段は、例えばタッチパネル１７に警告を示すメッセージを表示する、装置の上部に設置されたＬＥＤライト１８をエラーに該当する色に点灯または点滅させる、警告を示す音声またはエラー音を発するなどがあげられる。制御ユニット４０は、ステップ２００８に処理が終了すると、図７に示す処理手順を終了させる。

【0062】

本実施形態では、制御ユニット４０は、図７に示す処理手順を実行することで、ティーチ部４５として機能する。

【0063】

以上説明したように、加工装置１０は、ティーチ作業において、学習済みプログラム２０２を用いて、ウエーハ１００のストリート１０３を撮像した画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定し、ＮＧ画像であると判定された場合、警告処理を実行する。加工装置１０は、学習済みプログラム２０２によってＯＫ画像であると判定された場合に、オペレータが登録したウエーハ１００のストリート１０３等の登録内容を受け付ける。これにより、加工装置１０は、実際に撮像したＯＫ画像とＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラム２０２を用いることで、オペレータが登録したストリート１０３、距離１３０等の正当性を、撮像された画像に基づいて確認することができる。その結果、加工装置１０は、分割予定ラインを登録する精度を向上させ、ウエーハ１００における間違った位置を加工し続けることを防止できる。

【0064】

また、加工装置１０は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像したティーチ作業時の画像をＯＫ画像とＮＧ画像とにラベリングした画像データ３００を新たに教師データとして学習済みプログラム２０２に学習させることができる。これにより、加工装置１０は、学習済みプログラム２０２を使用するほど学習済みプログラム２０２の判定精度を向上させることができる。その結果、加工装置１０は、分割予定ラインでないウエーハ１００の誤った位置を加工することをより一層精度高く防止できる。

【0065】

（オートアライメント時の処理概要）
次に、実施形態に係る加工装置１０が実行するオートアライメント時の誤加工を防止する処理の一例を説明する。図９は、実施形態に係る加工装置１０のオートアライメント時の処理手順の一例を示すフローチャートである。図９に示す処理手順は、制御ユニット４０が制御プログラム２０１を実行することで実現される。図９に示す処理手順は、ウエーハ１００を載置したチャックテーブル１１が撮像ユニット１２の撮像位置に配置された状態等で実行される。

【0066】

図９に示すように、制御ユニット４０は、加工すべきウエーハ１００を撮像ユニット１２で撮像する（ステップ３００１）。制御ユニット４０は、例えば、撮像ユニット１２にウエーハ１００の表面１０１を撮像させ、撮像された画像を取得する。制御ユニット４０は、ステップ３００１の処理が終了すると、処理をステップ３００２に進める。

【0067】

制御ユニット４０は、パターンマッチングにより、画像からキーパターン１２０を検出する（ステップ３００２）。制御ユニット４０は、例えば、取得した画像を解析することで、事前に登録されたキーパターンと一致または類似するキーパターン１２０を検出する。制御ユニット４０は、ステップ３００２の処理が終了すると、処理をステップ３００３に進める。

【0068】

制御ユニット４０は、キーパターン１２０に基づいてウエーハ１００のストリート１０３を検出する（ステップ３００３）。制御ユニット４０は、例えば、キーパターン１２０と該キーパターン１２０に紐付けられた距離１３０とに基づいて、キーパターン１２０から距離１３０だけ離れた位置をストリート１０３として検出する。制御ユニット４０は、ステップ３００３の処理が終了すると、処理をステップ３００４に進める。

【0069】

制御ユニット４０は、検出したストリート１０３を撮像ユニット１２の中心に位置づけて撮像する（ステップ３００４）。制御ユニット４０は、例えば、検出したストリート１０３が撮像ユニット１２の中心に位置するように駆動手段１４を駆動させ、ウエーハ１００のストリート１０３の部分を撮像ユニット１２に撮像させる制御を行う。制御ユニット４０は、ステップ３００４の処理が終了すると、処理をステップ３００５に進める。

【0070】

制御ユニット４０は、撮像された画像を機械学習部４１に入力する（ステップ３００５）。制御ユニット４０は、例えば、撮像された画像を機械学習部４１に入力することで、機械学習部４１で学習済みプログラム２０２が実行され、画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかが判定される。制御ユニット４０は、機械学習部４１が出力した判定結果を取得すると、処理をステップ３００６に進める。

【0071】

制御ユニット４０は、判定結果がＯＫ画像であるか否かを判定する（ステップ３００６）。制御ユニット４０は、例えば、機械学習部４１が出力した判定結果がＯＫ画像を示している場合に、判定結果がＯＫであると判定する。制御ユニット４０は、判定結果がＯＫ画像であると判定した場合（ステップ３００６でＹｅｓ）、処理をステップ３００７に進める。

【0072】

制御ユニット４０は、ウエーハ１００の加工を制御する（ステップ３００７）。制御ユニット４０は、例えば、ストリート１０３の上面高さに応じて切削ブレード２４を上下させるように制御することで、切り込み深さを制御しながら切削溝をウエーハ１００に形成する。より詳細には、制御ユニット４０は、駆動手段１４によってＹ軸方向に沿って切削ブレード２４を移動させ、Ｚ軸移動手段１５によってＺ軸方向に沿って上面高さに応じた位置に切削ブレード２４を位置付けることで、ストリート１０３に切削溝を形成する。制御ユニット４０は、ステップ３００７の処理が終了すると、図９に示す処理手順を終了させる。

【0073】

また、制御ユニット４０は、判定結果がＯＫ画像ではないと判定した場合（ステップ３００６でＮｏ）、処理をステップ３００８に進める。制御ユニット４０は、上記の警告処理を実行する（ステップ３００８）。制御ユニット４０は、例えば、警告処理を実行することで、ストリート１０３の位置が正しくないことを警告し、加工ユニット１３の加工を停止または保留させる。制御ユニット４０は、ステップ３００８の処理が終了すると、図９に示す処理手順を終了させる。

【0074】

図９に示す処理手順では、制御ユニット４０は、ステップ３００１からステップ３００４の一連の処理を実行することで、アライメント部４６として機能する。制御ユニット４０は、ステップ３００５の処理を実行することで、入力部４２として機能する。制御ユニット４０は、ステップ３００６からステップ３００８の処理を実行することで、制御部４３として機能する。

【0075】

なお、ティーチ作業においてストリートを検出する際に学習済みプログラムを用いて判定しているため、オートアライメント時は、図９におけるステップ３００４から３００８までの学習済みプログラムを用いた処理は実施しなくても良い。

【0076】

以上説明したように、加工装置１０は、加工時に学習済みプログラム２０２を用いて、ウエーハ１００のストリート１０３を撮像した画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定し、ＮＧ画像であると判定された場合、警告処理を実行する。加工装置１０は、学習済みプログラム２０２によってＯＫ画像であると判定された場合、ウエーハ１００の加工を行う。これにより、加工装置１０は、実施に撮像したＯＫ画像とＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラム２０２の判定結果を用いることで、画像の判定精度を向上させることができる。その結果、加工装置１０は、画像の中心に分割予定ラインが撮像されていない場合に、ストリート（分割予定ライン）１０３でないウエーハ１００の誤った位置を加工することを防止できる。さらに、加工装置１０は、実際の画像を学習した学習済みプログラム２０２を用いることで、ウエーハ１００やデバイス１０４ごとに適した判定を行うことができるため、利便性を向上させることができる。

【0077】

また、加工装置１０は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像した画像をＯＫ画像とＮＧ画像とにラベリングした画像データ３００を教師データとして学習済みプログラム２０２に学習させることができる。これにより、加工装置１０は、学習済みプログラム２０２に入力した画像に対する学習済みプログラム２０２の判定精度を向上させることができる。その結果、加工装置１０は、分割予定ラインでないウエーハ１００の誤った位置を加工することをより一層確実に防止できる。

【0078】

また、加工装置１０は、チャックテーブル１１に載置された加工すべきウエーハ１００を撮像し、パターンマッチングにより該キーパターン１２０を検出することでウエーハ１００のストリート１０３を検出し、検出されたストリート１０３を撮像ユニット１２の中心に位置づけて撮像することができる。これにより、加工装置１０は、学習済みプログラム２０２に入力した画像自体の精度を向上させることができる。その結果、加工装置１０は、分割予定ラインでないウエーハ１００の誤った位置を加工することをより一層確実に防止できる。加工装置１０は、例えば、オートアライメントに適用することで、キーパターンを手掛かりにストリート１０３の位置の自動で割り出しても、ウエーハ１００の誤った位置を加工することを防止できる。

【0079】

上記の実施形態に係る加工装置１０は、ティーチ作業時及び加工時に、学習済みプログラム２０２を実行して画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、加工装置１０は、ティーチ作業時のみに学習済みプログラム２０２を実行するように構成してもよい。これにより、加工装置１０は、ティーチ作業における分割予定ラインを登録する精度を向上させることで、加工時に誤った位置を加工することを防止できる可能性を向上させてもよい。

【0080】

［変形例］
上記実施形態の変形例に係る加工装置１０を以下に説明する。図１０は、実施形態の変形例に係る加工装置１０の構成例を模式的に示す斜視図である。図１１は、図１０に示すレーザー照射ユニットの構成例を示すブロック図である。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

【0081】

図１０に示す加工装置１０は、ウエーハ１００にレーザー光線を照射するレーザー加工装置である。加工装置１０は、基本的な構成として、ウエーハ１００を保持するチャックテーブル１１、撮像ユニット１２、加工ユニット１３、駆動手段１４、Ｚ軸移動手段１５、タッチパネル１７及び制御ユニット４０を備える。加工ユニット１３は、上記の切削ブレード２４に代わり、レーザー照射ユニット５を有する。

【0082】

図１１に示すように、レーザー照射ユニット５は、発振器５１と、強度調整部（アッテネータ）５２と、偏光方向設定部５３と、ミラー素子５４と、集光レンズ５５と、を備える。レーザー照射ユニット５は、制御ユニット４０によって制御される。

【0083】

発振器５１は、所定波長のレーザー光線を発振するためのものであり、例えばＹＡＧレーザー発振器やＹＶＯ４レーザー発振器等からなるレーザー光線発振器、１０６４ｎｍ等の赤外線波長域のレーザー光線を発振する発振器等によって構成される。強度調整部５２は、１／２波長板５２１と、モータ５２２と、偏光ビームスプリッタ５２３と、アブソーバ５２４とを備える。

【0084】

１／２波長板５２１は、モータ５２２によって回動可能な状態で発振器５１の後段に配設されている。１／２波長板５２１は、その回動角度に応じて発振器５１が発振したレーザー光線ＬＢの直線偏光方向を変化させる。偏光ビームスプリッタ５２３は、１／２波長板５２１を通過したレーザー光線のうち、所定の直線偏光方向を有するレーザー光線を偏光方向設定部５３に向けて透過すると共に、所定の直線偏光方向以外の直線偏光方向を有するレーザー光線をアブソーバ５２４側に分岐する。アブソーバ５２４は、偏光ビームスプリッタ５２３によって分岐されたレーザー光線を吸収するためのものであり、レーザー光線を良好に吸収すべく例えばつや消し黒色系金属によって構成するとよい。

【0085】

偏光方向設定部５３は、１／２波長板５３１と、モータ５３２とを備える。１／２波長板５３１は、モータ５３２によって回動可能な状態で偏光ビームスプリッタ５２３の後段に配設されている。１／２波長板５３１は、その回動角度に応じて偏光ビームスプリッタ５２３を透過したレーザー光線の直線偏光方向を変化させる。偏光方向設定部５３は、本発明に係る偏光方向設定手段として機能する。ミラー素子５４は、１／２波長板５３１を通過したレーザー光線を集光レンズ５５側に向けて反射させるためのものである。集光レンズ５５は、ウエーハ１００と対向するように配設され、ウエーハ１００の内部に集光点を位置付けてミラー素子５４によって反射されたレーザー光線を集光するものである。

【0086】

図１１に示す一例では、集光レンズ５５は、例えば、集光器として機能する。そして、発振器５１と集光レンズ５５との間に配設された強度調整部５２及び偏光方向設定部５３は、例えば、光学系として機能する。

【0087】

以上、本実施形態の変形例に係る加工装置１０の構成例について説明した。なお、図８を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る加工装置１０の構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る加工装置１０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

【0088】

実施形態の変形例に係る加工装置１０は、分割予定ラインであるストリート１０３で区画されたウエーハ１００を、ストリート１０３に沿って加工する。加工装置１０は、例えば、ウエーハ１００に対して透過性を有する波長のレーザー光線を照射し、ウエーハ１００の内部にストリート１０３に沿って改質層（変質領域）を連続的に形成する。さらに、加工装置１０は、この改質層が形成されることによって強度が低下したストリート１０３に沿って外力を加えることにより、ウエーハ１００を分割する機能を有しても良い。また、加工装置１０は、例えば、ウエーハ１００に対して吸収性を有する波長のレーザー光線を照射し、ウエーハ１００の表面にストリート１０３に沿って切削溝を形成する。切削溝はウエーハ１００をハーフカットする深さでもよいし、フルカットする深さがあってもよい。

【0089】

加工装置１０は、上述した図７及び図９に示す処理手順を用いることができる。例えば、加工装置１０は、図９に示すステップ３００７の処理を、レーザー照射ユニット５で加工する処理に置き換えればよい。

【0090】

例えば、加工装置１０の制御ユニット４０は、ステップ３００５で判定結果がＯＫ画像であると判定した場合（ステップ３００５でＹｅｓ）、ウエーハ１００の加工を制御する（ステップ３００７）。制御ユニット４０は、例えば、ストリート１０３の一端部を集光レンズ５５の鉛直下方に位置付け、レーザー光線ＬＢを発振器５１から出射させた状態で、加工ユニット１３に対してチャックテーブル１１をＸ軸移動手段２２でＸ軸方向に相対的に加工送りさせる。制御ユニット４０は、ステップ３００７の処理が終了すると、図９に示す処理手順を終了させる。

【0091】

また、制御ユニット４０は、判定結果がＯＫ画像ではないと判定した場合（ステップ３００６でＮｏ）、処理をステップ３００８に進める。制御ユニット４０は、上記の警告処理を実行する（ステップ３００８）。制御ユニット４０は、例えば、警告処理を実行することで、ストリート１０３の位置が正しくないことを警告し、加工ユニット１３の加工を停止または保留させる。制御ユニット４０は、ステップ３００８の処理が終了すると、図９に示す処理手順を終了させる。

【0092】

実施形態の変形例に係る加工装置１０は、ティーチ作業において、学習済みプログラム２０２を用いて、ウエーハ１００のストリート１０３を撮像した画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定し、ＮＧ画像であると判定された場合、警告処理を実行する。加工装置１０は、学習済みプログラム２０２によってＯＫ画像であると判定された場合に、オペレータが登録したウエーハ１００のストリート１０３等の登録内容を受け付ける。これにより、加工装置１０は、実際に撮像したＯＫ画像とＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラム２０２を用いることで、オペレータが登録したストリート１０３、距離１３０等の正当性を、撮像された画像に基づいて確認することができる。その結果、加工装置１０は、分割予定ラインを登録する精度を向上させ、ウエーハ１００における間違った位置を加工し続けることを防止できる。

【0093】

また、加工装置１０は、ウエーハ１００の表面１０１を撮像したティーチ作業時の画像をＯＫ画像とＮＧ画像とにラベリングした画像データ３００を教師データとして学習済みプログラム２０２に学習させることができる。これにより、加工装置１０は、学習済みプログラム２０２に入力した画像に対する学習済みプログラム２０２の判定精度を向上させることができる。その結果、加工装置１０は、分割予定ラインでないウエーハ１００の誤った位置を加工することをより一層確実に防止できる。

【0094】

また、実施形態の変形例に係る加工装置１０は、実施形態と同様に、学習済みプログラム２０２を用いて、ウエーハ１００のストリート１０３を撮像した画像がＯＫ画像であるかＮＧ画像であるかを判定し、ＮＧ画像であると判定された場合、警告処理を実行する。加工装置１０は、学習済みプログラム２０２によってＯＫ画像であると判定された場合、ウエーハ１００の加工を行う。これにより、加工装置１０は、実施に撮像したＯＫ画像とＮＧ画像とを有する教師データを学習した学習済みプログラム２０２の判定結果を用いることで、画像の判定精度を向上させることができる。その結果、加工装置１０は、画像の中心に分割予定ラインが撮像されていない場合に、分割予定ラインでないウエーハ１００の誤った位置を加工することを防止できる。さらに、加工装置１０は、実際の画像を学習した学習済みプログラム２０２を用いることで、ウエーハ１００やデバイス１０４ごとに適した判定を行うことができるため、利便性を向上させることができる。

【0095】

なお、本発明は、上記実施形態及び変形例に限定されるものではない。即ち、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。

【0096】

例えば、上記実施形態及び変形例では、加工装置１０は、制御ユニット４０が機械学習部４１、入力部４２、制御部４３、ラベリング部４４、ティーチ部４５及ぶアライメント部４６を備える場合について説明したが、これに限定されない。例えば、加工装置１０は、ラベリング部４４及ぶアライメント部４６を備えない、あるいは、ラベリング部４４及ぶアライメント部４６のいずれかを備える構成としてもよい。

【0097】

上記実施形態及び変形例では、学習済みプログラム２０２は、ウエーハ１００の種類ごとに機械学習を行って作成される場合について説明したが、これに限定されない。学習済みプログラム２０２は、複数種類のウエーハ１００で機械学習を行って作成されてもよい。これにより、学習済みプログラム２０２は、様々な種類のウエーハ１００を機械学習した汎用的なプログラムとすることで、ウエーハ１００の種類ごとに作成する必要がなくなり、汎用性を高くすることができる。

【符号の説明】

【0098】

１０ 加工装置
１１ チャックテーブル
１２ 撮像ユニット
１３ 加工ユニット
１７ タッチパネル
１８ ＬＥＤライト
３０ ストレージ
３１ 画像記憶部
４０ 制御ユニット
４１ 機械学習部
４２ 入力部
４３ 制御部
４４ ラベリング部
４５ ティーチ部
４６ アライメント部
１００ ウエーハ（被加工物）
１０３ ストリート（分割予定ライン）
１０４ デバイス
２０１ 制御プログラム
２０２ 学習済みプログラム
３００ 画像データ（教師データ）
３０１、３０２ 画像

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】