特許7727354IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

めっき膜の膜厚分布測定のための技術に関し、特に、めっき膜の膜厚分布測定に使用されるニューラルネットワークモデルを訓練するための技術

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】めっき条件の変化が生じても被めっき面での電流密度を高い精度で推定できるように物理情報に基づいてニューラルネットワークモデルを訓練する方法を提供する。
【解決手段】この方法は、訓練用入力データと教師データとを読み込むステップと、当該訓練用入力データをニューラルネットワークモデルに入力させるステップと、ニューラルネットワークモデルが当該訓練用入力データに応じて推論データを出力するステップと、当該教師データと当該出力された推論データとの間の残差を第1の損失量として算出するステップと、めっき槽内で基板とアノードとの間に収容されためっき液の領域における物理現象を記述する方程式に、当該出力された推論データを代入することで得られる残差を第2の損失量として算出するステップと、第1及び第2の損失量を用いて、ニューラルネットワークモデルのパラメータを最適化するステップとを備える。
【選択図】図4

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

基板にめっきを成膜するめっき処理中に、めっきの成膜プロセスの条件(すなわち、めっき条件)を定める各種パラメータ(たとえば、基板ホルダの位置及び姿勢)が時間的に変化することがある。また、めっき処理ごとに、めっき条件が変化することもある(たとえば、1番目の基板にめっきを成膜するめっき処理と、2番目の基板にめっきを成膜するめっき処理とで、めっき条件が異なることもある。)。このようなめっき条件の変化が生じても、めっき膜の膜厚分布測定を高い精度で行うことが望ましい。めっき膜の膜厚分布 が電流密度分布から推定される場合、その膜厚分布の高精度な測定を実現するには、めっき条件の変化に対して基板上の電流密度を高い精度で推定することが必要である。このことは、特に、めっき膜の膜厚分布をリアルタイムに監視する場合に重要となる。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の第1の態様による方法は、めっき液を収容するためのめっき槽と、基板を保持するための基板ホルダと、前記基板ホルダで保持された前記基板と対向するように前記めっき槽内に配置されたアノードとを備えためっき装置の制御のために使用されるニューラルネットワークモデルを訓練する方法である。前記ニューラルネットワークモデルは、前記基板の外縁部での電流密度を表すデータを少なくとも含む入力データを受け付ける・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

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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】 本発明の第1ニューラルネットワーク(NN)モデル訓練装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図2】 電解めっき処理を行うめっきモジュールの構成を表す模式図である。
【図3】 基板の被めっき面の一例を表す平面図である。
【図4】 第1ニューラルネットワークモデルを訓練する方法の処理手順の一例を表すフローチャートである。
【図5】 本発明の第2ニューラルネットワーク(NN)モデル訓練装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図6】 本発明の第2ニューラルネットワークモデルを訓練する方法の処理手順の一例を表すフローチャートである。
【図7】 第1実施形態及び第2NNモデル訓練装置を実現するハードウェア構成例の概略構成図である。
【図8】 本発明の第3実施形態のめっき装置の全体構成を示す斜視図である。
【図9】 第3実施形態のめっき装置を上方から視たときの平面図である。
【図10】 第3制御モジュールを実現するハードウェア構成例の概略構成図である。
【図11】 第3実施形態のめっきモジュールの構成を概略的に示す断面図である。
【図12】 基板の概略平面図である。
【図13】 第3実施形態のめっきモジュールにおける導管の周辺領域の拡大図である。
【図14】 第3実施形態の遮蔽体と基板とを下方(Z軸の負方向側)から視たときの模式図である。
【図15】 第3実施形態における制御モジュールの概略構成を示す機能ブロック図である。
【図16】 基板の外縁部における位置(θ,ψ)での電流密度を説明するための図である。
【図17】 第3実施形態のニューラルネットワークモデルの一例の概略構成を例示する図である。
【図18】 第3実施形態のニューラルネットワークモデルの他の例の概略構成を例示する図である。
【図19】 第3膜厚分布を算出するための処理手順の一例を表すフローチャートである。
【図20】 第3実施形態の変形例のめっきモジュールの構成を概略的に示す断面図である。
【図21】 本発明の第4実施形態におけるめっきモジュールの構成を概略的に示す断面図である。

代表図 図4本件の代表的な図

Wf:基板Wf、Ps:めっき液、PB:めっき槽、Wf-a:被めっき面、BR1,BR2:境界、AD:アノード、1000:めっき装置、1,2:ニューラルネットワーク(NN)モデル訓練装置、10:訓練データ格納部、12:損失算出部、14:境界損失計算部、16:物理損失計算部、18:データ損失計算部、20:全損失計算部、22:最適化器、24:学習制御部、40:訓練データ格納部、42:損失算出部、46:物理損失計算部、48:データ損失計算部、50:全損失計算部、52:最適化器、54:学習制御部、58a:液循環ライン、58b:循環ポンプ、58c:恒温ユニット、58d:フィルタ、62:外縁部、64:内側領域、80:情報処理装置、81:プロセッサ、82:ランダムアクセスメモリ(RAM)、83:不揮発性メモリ、84:ストレージ、85:入出力インタフェース回路、86:信号路、90,91:電源、100:ロードポート、110:搬送ロボット、120:アライナ、200:プリウェットモジュール、300:プリソークモジュール、400,400M,400A:めっきモジュール、410,410A:めっき槽、412,412A:内槽、414A:オーバーフロー槽(外槽)、420:メンブレン、422:カソード領域、424:アノード領域、426:アノードマスク、430,430A:アノード、440,440A:基板ホルダ、441:電 気接点、442:昇降機構、448:回転機構、450:抵抗体、452:駆動機構、454:調整板(レギュレーションプレート)、454:調整板、454a:開口、462,462A:導管、462a,462Aa:第1部分、462b,462Ab:第2部分、464:開口端、466:駆動機構、468:充填機構、470,470A:電位センサ、480:遮蔽体、500:洗浄モジュール、600:スピンリンスモジュール、700:搬送装置、800,800M,800A:制御モジュール、802:パラメータデータ格納部、803:パラメータ指定部、804:状態推定器、806:状態遷移処理部、808:観測処理部、809:ニューラルネットワークモデル(NNモデル)、809i:入力層、809h:中間層(隠れ層)、810:ニューラルネットワークモデル(NNモデル)、812:電流密度算出部、814:推定部、815:ニューラルネットワークモデル(NNモデル)、815i:入力層、815h:中間層(隠れ層)、815t:出力層、816:ニューラルネットワークモデル(NNモデル)、820:膜厚算出部、822:終点判定部、900:情報処理装置、901:プロセッサ、902:ランダムアクセスメモリ(RAM)、903:不揮発性メモリ、904:ストレージ、905:入出力インタフェース回路、906:信号路。

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